數字普惠金融的收入增長與收入差距縮小效應研究

摘要：文章在城鄉二元經濟結構、金融發展與收入平等理論分析基礎上，利用2011—2020年新疆地州面板數據，借助分位數回歸和廣義空間模型，研究新疆數字普惠金融對城鄉居民收入增長的異質性及差距縮小效應。結果表明：數字普惠金融對于城鄉居民收入增長具有異質性，且在不同收入水平的情況下，增長效應有差異；數字普惠金融對城鄉收入差距有縮小效應 ，但是空間溢出效應不顯著。分維度研究發現，覆蓋廣度和使用深度對城鄉差距的縮小作用顯著，但空間溢出效應均不顯著。基于此，提出應加快邊疆地區農村數字普惠金融建設規模與速度；合理配置金融資源，增強“一圈一帶一群”中心城市對落后地區的輻射作用；加快現代化建設，推進城鄉一體化發展。

關鍵詞：數字普惠金融；城鄉收入差距；分位回歸模型；空間計量模型

一、引言

縮小城鄉收入差距，實現“共同富裕”，是全面貫徹落實鄉村振興戰略的基本要求。區域發展不平衡、城鄉收入差距懸殊是新疆經濟發展的基本區情。一直以來，南疆地區居民收入增長緩慢，城鄉收入差距大，2020年克州的城鄉收入差距之比為3.75，遠高于全疆平均水平2.64。2020年底，新疆實現全部脫貧，脫貧攻堅取得顯著成效，但脫貧后發展致富與縮小城鄉收入差距的任務依然艱巨。因此，探索促進邊疆地區居民收入增長和縮小城鄉收入差距的可行路徑，對于鄉村振興戰略實施具有重要意義。

金融發展不完善是導致收入分配不平等的重要原因[1]，政府致力通過發展普惠金融緩解城鄉收入不均衡的問題[2]。我國數字普惠金融的發展大致可以追溯到2004年，傳統金融向多元化服務形式轉化，主要表現為線上金融服務的開通。2013年，我國正式提出“發展普惠金融”，此后我國普惠金融服務不斷發展壯大。2016年9月，在中國G20峰會上數字普惠金融被確立為重要發展議題。2018年中央一號文件提出普惠金融重點要放在鄉村，加大對農村金融的投入。2021年中央一號文件明確提出發展農村數字普惠金融。隨著大數據、元宇宙、人工智能等技術的飛速進步，我國的數字經濟快速發展，數字金融服務優勢凸顯，進一步推動了我國數字普惠金融發展[3]。數字普惠金融在觸達性、地理穿透性上的優勢使其具有廣泛的普惠性和包容性，對于推動偏遠地區經濟增長具有重要的意義。

從現有文獻看，普遍的觀點認為數字普惠金融發展能有效縮小城鄉收入差距 [4-5]，但也有研究認為數字普惠金融對農村經濟的促進作用有限，甚至有可能擴大城鄉收入差距[6]。此外，有研究[7-8]表明數字普惠金融對城鄉收入差距的影響具有區域差異性。對于新疆而言，由于其地理位置和經濟發展的特殊性，數字普惠金融發展對縮小城鄉收入差距的影響如何？需要進一步的實證分析。鑒于此，本文聚焦新疆城鎮化發展進程中城鄉收入差距拉大的現實區情，借助計量模型，分析數字普惠金融發展的城鄉收入差距縮小效應，實事求是地尋求新疆縮小城鄉收入差距的可行路徑，為邊疆地區鄉村振興戰略的實施提供建設性建議。

本文的主要貢獻有：一是在研究對象上，針對新疆研究數字普惠金融在促進城鄉居民收入增長，實現城鄉居民收入公平中的作用，豐富邊疆地區城鄉居民收入的相關研究。二是在研究內容上，從收入增長和城鄉收入差距縮小兩個層面，分析數字普惠金融對城鄉居民收入的影響，并在不同收入水平下，分別考察數字普惠金融對城鄉居民收入增長的異質性。在此基礎上，進一步分析數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，探索新疆縮小城鄉收入差距的可行路徑。三是在研究設計上，以新疆各地州市層面的數據入手，采用廣義空間模型揭示數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，為新疆探索縮小城鄉收入差距的實踐提供中微觀證據。

二、文獻綜述

關于城鄉居民收入增長的研究主要圍繞居民收入增長機制、演化趨勢及影響因素展開。學者們從不同視角深入研究了城鄉居民收入的增長機制。從城市化的視角，吳欣[9]研究認為城市化可以推動農戶收入增加，城市化通過影響勞動型技術替代、土地型技術替代和人均資本存量等渠道來推動居民收入增加。從金融發展的視角，劉心怡等[10]研究發現金融科技對農民收入增長具有顯著促進作用，金融科技通過促進農民非農就業、推動傳統農業轉型升級、提高財政資源配置效率等傳導渠道，提升農民收入水平。楊偉明等[11]研究發現數字普惠金融通過促進經濟增長和創業行為顯著提高了我國城鄉居民收入。此外還有收入來源、產業融合發展等視角的研究。關于城鄉居民收入增長趨勢的研究。張建剛[12]研究發現，改革開放以來，城鄉居民收入水平呈現長期增長的趨勢，但是收入分配差距過大問題也日益嚴重。關于城鄉居民收入影響的研究。學者們從城鎮化進程、勞動力轉移、經營權流轉和金融發展等方面展開對居民收入增長影響的研究。加快市民化進程能有效提升農村居民收入，且具有溢出效應[13]，農民工轉移就業對農村居民收入有顯著的正向影響[14]，農地經營權流轉有助于提高農村居民收入，且這種作用在農業生產效率高的地區更明顯[15]，數字普惠金融對農民收入水平與增收渠道產生深遠影響，能夠促進農村居民收入的提升[16]。

有關城鄉收入差距的研究主要圍繞其產生的根源、演化規律、測度及影響因素展開。城鄉收入差距產生根源與演化規律主要圍繞二元經濟結構視角下，城鄉收入差距演化規律是否存在倒“U”型曲線展開[17]。收入差距呈現總體擴大趨勢，還看不到類似于倒“U”型假說的演變趨勢[18]，經濟結構的二元性、政府推行的城市偏向的制度和政策是城鄉收入差距擴大的主要原因[19]。城鄉收入差距的測度指標主要有城鄉居民可支配收入之比、泰爾系數和基尼系數等[20-21]。影響城鄉收入差距的因素，可以細分為制度層面和非制度層面，制度層面的因素包括收入分配制度、發展戰略和戶籍制度等[22-23]，非制度層面的因素包括人力資本水平、金融發展和城鎮化等[24-25]。

目前，關于數字普惠金融對城鄉收入影響的研究比較豐富，主要集中在以下幾個方面：一是數字普惠金融對城鄉收入增長的效應[26]。數字普惠金融對城鄉居民收入有顯著的正向影響，但對農村居民收入的提升作用高于城鎮居民。二是數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。研究認為數字普惠金融的發展顯著促進了城鄉居民收入差距的縮小[4-5]。三是數字普惠金融對城鄉收入差距影響的異質性研究[26-27]。數字普惠金融對城鄉收入差距的影響會因區域發展水平及服務功能而呈現異質性。

關于城鄉收入差距的研究涉及內容較廣，但是，將數字普惠金融對城鄉居民收入增長、縮小城鄉收入差距納入同一研究系統的文獻并不多。在推進共同富裕的時代背景下，新疆面臨城鄉居民收入水平低，并且城鄉收入差距較大的現實問題，促進收入增長，縮小城鄉收入差距肩負著新疆長治久安的歷史重任。鑒于此，探究數字普惠金融對新疆城鄉居民收入增長和差距縮小的影響，對于新疆實現共同富裕具有重要意義。

三、研究設計

（一）研究假設

數字普惠金融是傳統金融借助信息技術建立起來的全方位服務社會所有階層和群體的金融體系[26]。對于城鎮而言，由于數字普惠金融的降低門檻效應與緩解排除效應能夠為中小企業創造良好的融資、成長環境，促進企業投資和經營活動，提升地區的經濟活力，進而提高城鎮居民收入水平。對于農村而言，數字普惠金融的穿透性和觸達性為邊遠農村提供了有效的、多元化的金融服務，解決了農村融資渠道單一、融資收益低、融資風險高等問題，提高農民財產性收入。數字信貸、數字保險等金融業務的發展，促使農民擴大生產經營規模，提高農民經營性收入。此外，數字支付、數字信貸等基礎功能的發揮，促進數字普惠金融各項業務全方位發展，提高農民工資性收入。數字普惠金融具有更有利于弱勢群體的本質，農村居民相比城鎮居民受到更強的金融排斥，數字普惠金融發揮效力的空間更高，已有的研究表明，數字普惠金融對農村居民收入的邊際效應高于城鎮居民收入[29]，此外，數字普惠金融對農民增收具有異質性，對高收入地區的農民增收影響最大[30]。

基于此，本文提出研究假設H1：數字普惠金融對城鄉居民收入增長存在異質性

金融發展對收入分配的影響研究歷來已久，大量學者認為金融發展能夠顯著降低收入不平等或縮小城鄉收入差距[31-32]。GREENWOOD和JOVANOVIC[33]的研究認為，金融發展對收入的影響分為三個階段：發展初期、集聚期和成熟期，且在不同的階段城鄉收入差距呈現不同的特征。當金融發展處于初期，二元經濟特征不明顯，金融在產業結構中占比小，此時城鄉收入差距不大；當經濟處于起飛階段，金融逐漸進入聚集狀態。當金融資源在城市不斷聚集并產生極化效應，城鄉間的金融資源不平衡問題凸顯，進一步加劇城鄉間收入的不公平性；當經濟處于成熟階段，金融發展進入成熟期，由于新技術的采用、新產業的發展和城市集聚區的擴大，二元經濟結構趨于平緩，城鄉融合發展達到一定程度，城鄉收入差距會因此縮小。

傳統金融服務存在門檻效應。從農村居民自身的理財條件看，存在金融服務門檻效應。農村居民由于自身條件和農村公共服務設施的限制，造成金融機構貸款或理財等方面的困難，制約了收入的增加。從農村融資環境看，融資渠道單一，借貸利率高，收益低，風險高。農村地區較為普遍的融資方式是民間借貸，但民間借貸的利率高，容易形成利率的惡性增長，掉入貧困陷阱。而城鎮居民融資渠道多，融資風險低，投資回報相對穩定。同時，城鎮居民具有穩定的收入、相對完善的社會保障和良好的信用環境，可以從銀行貸款用于創業或投資，從而獲得高收益的回報。這樣一來，會逐漸拉大城鄉收入差距，同時使得低收入者逐漸失去正規金融服務的機會。傳統金融具有排斥效應。市場競爭導致金融資源在城市不斷聚集，形成農村地區金融排斥的現象，從而產生馬太效應，城鄉收入差距進一步擴大。而數字普惠金融利用數字互聯技術有效消除了傳統金融的門檻效應和排斥效應，打破傳統金融的空間成本約束，拓展了金融服務的觸達能力、服務深度和普惠性，改善城鄉間金融服務的不平衡性，有利于促進城鄉間收入公平。

綜上所述，本文提出研究假設H2：數字普惠金融有利于縮小城鄉收入差距。

隨著大數據、云計算、區塊鏈、5G通信等數字技術的發展，數字技術與普惠金融相結合，使得金融服務突破了地理范圍的限制，跨區域金融服務的渠道得以暢通，加速金融的集聚和擴散，進一步推動資本、技術、勞動力等要素資源跨區域流動，由于相鄰地區的距離優勢，使得相鄰地區的要素空間交互效應更為明顯[34]，進而數字普惠金融對鄰近地區城鄉收入差距縮小產生溢出效應。此外，數字普惠金融發展會對周邊地區產生“啟發效應”與“學習效應”[7]，促進跨區域技術共建、共治和共享，進而促進相鄰地區數字普惠金融發展。

基于此，本文提出研究假設H3：數字普惠金融對城鄉收入公平的影響存在空間溢出效應。

（二）模型設定

1. 條件分位模型。為比較不同收入水平下，數字普惠金融對城鄉居民收入的影響，選擇分位數模型，具體模型如下：

[yit=αi（τ）+k=1pβi（τ）xitk+εit]，

[i=1，…，n;k=1，…，p;t=1，…，T]" " " " " " " " " （1）

其中，[i]表示個體，[p]為解釋變量個數，[t]為時間，[τ]為分位數，[αi]為個體效應，[εit]是隨機誤差項，[yit]為被解釋變量，[xit]為解釋變量，[βi]是待估的參數。

2. 廣義空間模型。在實際問題的研究中，由于地區間資金、勞動力的相互流動性以及區域間技術的轉移性，使得經濟體間的獨立性假設不成立，傳統的計量模型受限。空間回歸模型允許觀測個體間存在空間關聯性，因此，采用廣義空間模型，具體模型如下：

[yit=αi（τ）+ρk=1pwijyjt+k=1pβi（τ）xitk+θk=1pwijyjt+εit]" " " [i=1，…，n;k=1，…，p;t=1，…，T]" " " " " " " " " " （2）

（三）變量選取

1.被解釋變量。在收入增長效應模型中，被解釋變量分別為城鎮居民可支配收入（Uincome）與農村居民可支配收入（Rincome）；在廣義空間模型中，被解釋變量為城鄉收入差距（gap）。文獻常用城鄉居民可支配收入之比、泰爾指數和基尼系數來測度城鄉間的收入差距，而城鄉居民可支配收入之比更直觀、方便，因此本文采用城鄉居民可支配收入之比測度城鄉收入差距。

2.核心解釋變量。數字普惠金融指數（Ifi）。在已有數字普惠金融的相關研究中，數字普惠金融發展水平常采用由北京大學數字研究中心編制的2011—2020年數字普惠金融指數來測度。該指數從覆蓋廣度、使用深度和數字化水平三個維度綜合測度全國各省、地級市和縣級單位的數字普惠金融發展水平。

3.控制變量。在相關的研究中，控制變量的選取主要從經濟發展水平、地方財政能力、城鎮化水平、產業結構及農業現代化水平等方面考慮。本文也從這些方面選取模型中的控制變量，具體選取的變量及解釋如下：（1）人均地區生產總值（GDP）。相關研究表明地區經濟發展水平是影響城鄉收入水平的重要因素。（2）地方財政支出比重（Gov）。地方財政支出比重反映了地方政府干預經濟的能力。（3）城鎮化率（Urb）。城鎮化水平是影響城鄉收入差距的重要因素，用城鎮人口與總人口之比計算獲得。（4）產業結構（Indus）。產業結構對城鄉收入差距的影響已被諸多研究所證實，用第二、三產業增加值占GDP的比重表示。（5）農業現代化水平（Magr）。農業現代化水平決定了農村生產水平，進而影響城鄉收入差距，用人均農業機械總動力來衡量。

（四）數據來源及處理

根據數據的獲得性及計量模型的構建特點，選取樣本時間跨度為2011—2020年，由于克拉瑪依城鎮化率非常高，并且農村居民的收入數據缺失，研究對象為新疆除克拉瑪依以外的13個地州。各變量數據由2012—2021年《新疆統計年鑒》及各地州經濟社會發展公報數據整理而成。各地州數字普惠金融指數來自《北京大學數字普惠金融指數（2011—2021年）》。

四、實證結果分析

（一）城鄉居民收入變化趨勢

圖1為全國和新疆城鄉居民可支配收入折線圖。由圖1可以看出，1988—2021年，新疆城鎮和農村居民收入增長趨勢明顯，但增長程度存在差異。1988—2010年，新疆城鎮居民和農村居民收入增長相對緩慢，2010年后，城鎮居民收入增長明顯加快，但城鄉收入差距逐步拉大。新疆城鎮居民可支配收入從1988年的1 068元（現價）增加到2021年的37 642元（現價），增加了36 574元，增加近34倍。新疆農村居民可支配收入從1988年的496元（現價）增加到2021年的15 575元（現價），增加了15 079元，增加近30倍。城鄉居民收入比由1988年的2.15增加到2021年的2.41，增長了12%。1988—2021年，新疆城鎮和農村居民的收入水平分別低于全國城鎮和農村居民的收入水平。1988年新疆城鎮和農村居民收入水平分別比全國城鎮和農村居民收入水平低了49元和124元，2021年這兩個數值分別為9 770元和3 356元。

圖2為1988—2021年新疆和全國城鄉可支配收入之比折線圖。由圖2可知，新疆城鄉收入差距呈先升后降的變動趨勢。1990—1995年，新疆城鄉收入差距擴大較快，擴大幅度遠高于全國平均水平。1996—2003年，新疆城鄉收入差距呈現波動下降的趨勢，但是新疆城鄉收入差距高于全國平均水平。2003年之后，新疆城鄉收入差距與全國水平接近，并且呈現緩慢下降的趨勢。其原因主要得益于鄉村振興戰略的深入推進及國家政策的大力支持。自西部大開發戰略實施以來，中央實施一系列政策支持新疆經濟發展，2010年啟動新一輪對口援疆工作，2014年新疆絲綢之路經濟帶核心區的戰略定位確定，新疆經濟社會發展迎來新的機遇，經濟快速發展，人民生活水平顯著提升，南疆四地州區域性整體貧困問題得到歷史性解決，2020年全面建成小康社會，農業農村現代化深入推進，新農村建設取得顯著成效，農民收入持續增長，城鄉收入差距逐步縮小。

（二）城鄉收入差距的空間相關性分析

Moran指數是用于測度現象是否存在空間依賴性的統計量。表1匯報了2011—2020年新疆城鄉收入差距的全局Moran指數及檢驗結果。由表1可以看出，在樣本期內，除2016年外，其他年份Moran指數顯著為正，并且呈現先升后降的趨勢。這說明區域城鄉收入差距的集聚程度在逐漸減弱。可能的理由如下：一方面，近年來，隨著區域協調發展戰略的深入實施，南疆經濟快速增長，人民生活水平大幅提高，逐步縮小了南北疆居民收入差距，使得城鄉收入差距的集聚程度有所減弱。另一方面，隨著新農村建設的推進及小康社會的建成，農村居民收入水平顯著提高，縮小了城鄉收入差距，也減緩了區域城鄉收入差距的聚集程度。此外，發現2016年Moran指數與其他年份有相當大的差異。主要原因在于，一方面，城鄉收入統計口徑的變化，由農村居民純收入改為農村居民的可支配收入。另一方面，2015—2016年，農村居民收入有較快的增長。

（三）數字普惠金融的描述分析

近年來，新疆數字普惠金融得到長足發展。圖3給出了主要年份新疆數字普惠金融指數的條形圖。從時間維度看，各地州數字普惠金融水平快速提升，其中南疆四地州提升最快。和田的數字普惠金融指數在各地州市中最低，但其數字普惠金融指數增長最快，由2011年的0.29增加到2020年的2.1，增長了近6倍多。烏魯木齊市的數字普惠金融指數在各地州市中最高，其數字普惠金融指數從2011年的0.68增加到2020年的2.57，增長了近3倍。從空間維度來看，金融資源在不同地區的分配是不均勻的，大部分的金融資源優先聚集在首府烏魯木齊市及周邊，但隨著數字技術的發展，數字普惠金融憑借其地理穿透性，使得數字普惠金融水平在地區間的差距正在縮小。2011年烏魯木齊市與和田的數字普惠金融指數分別為0.68、0.29，烏魯木齊市是和田的2.3倍，2020年這兩個地區的數字普惠金融指數分別為2.75、2.1，烏魯木齊市是和田的1.3倍，兩個地區的差距正在逐步縮小。進一步計算離散系數，2011年和2020年各地州市數字普惠金融指數的離散系數分別為0.31、0.09，2011年的離散系數是2020年的3倍多，也就是說各地州市的數字普惠金融發展差異越來越小。

（四）數字普惠金融的收入增長效應

根據公式（1）分析數字普惠金融發展的收入增長效應。由于在不同收入水平下，個體在金融知識、技能和行為等方面存在差異，會造成對數字普惠金融服務獲得的差異，進而對個體收入產生不同的影響。因此，下面將利用面板分位回歸模型，研究在不同收入水平下，數字普惠金融對城鄉居民收入的影響。按照公式（1）建立分位數回歸模型，并給出0.1、0.25、0.5、0.75和0.95分位點下參數估計的結果。表2為城鎮居民回歸估計的結果。

由表2可知，在不同收入水平下，數字普惠金融、城鎮化、產業結構和農業現代化對城鎮居民收入影響不同，地方財政支出比重對城鎮居民收入無顯著影響。數字普惠金融顯著提升城鎮居民收入，相比于高收入地區，中低等收入地區，數字普惠金融的收入增長效應更高。在低分位點，數字普惠金融對城鎮居民收入增長效應隨分位點的增大而增加，在 0.1、0.25、0.5分位點，數字普惠金融的系數均在1以上，在高分位點數字普惠金融對城鎮居民收入增長效應隨分位點的增大而減少，在0.75、0.95分位點，系數均在1以下。

城鎮化水平對城鎮居民收入有顯著正向影響，收入增長效應隨分位點的增加而增大。城鎮化為農村剩余勞動力向城市轉移提供空間，城市擁有了大量的勞動力資源，促進了城市經濟和社會繁榮，進而提高城鎮居民收入。在城鎮化進程中，收入水平越高的地區，居民收入增長越快。李實[35]的研究表明，近十年來居民財產的年均實際增長率高達17%，遠遠高于居民收入增長率，高收入人群的收入和財富實際上增加非常快，比一般人群的收入增加快得多。

產業結構對城鎮居民收入有顯著正向影響，并且在不同收入水平下，產業結構對城鎮居民收入的影響有差異，對低收入地區的影響不顯著，對高收入地區的影響顯著。改革開放以來，新疆的產業結構不斷優化升級，工業逐漸從低端領域向高端領域轉型，服務業從傳統模式向現代服務業轉變，極大地促進了新疆經濟增長，保證了城鎮居民收入逐步增長。新疆第一產業占比由2011年的17.2%下降至2020年的14.4%，下降了2.8個百分點，第三產業占比由2011年的33.9%上升為2020年的51.2%，上升了17.3個百分點。農業現代化及地方財政支出比重對城鎮居民收入無顯著影響。

表3為農村居民在不同收入分位點下模型回歸結果。由表3可以看出，數字普惠金融、城鎮化和農業現代化都能顯著地提升農村居民收入，在不同分位點，它們對農村居民收入增長效應存在差異，產業結構與地方財政支出比重對農村居民收入增長的效應均不顯著。數字普惠金融對中等和低等收入地區的收入增長效應高于高收入地區，體現了數字普惠金融的普惠性。數字普惠金融發展提升了農村地區的金融服務可獲得性，降低了金融服務成本[7]，因而，緩解了農村金融服務約束。農村地區金融服務約束的緩解，增加了農村居民獲得貸款、投資、儲蓄、保險等金融服務的機會，促進農村居民創新創業，提高農村居民收入水平。中低等收入農村居民在生產要素資金投入方面的約束高于高收入農村居民，而中低等收入的農村居民是數字普惠金融長尾市場中的重要對象，這使得這個群體更多地受益于數字普惠金融的發展[36]。因此，數字普惠金融的發展對中低等收入群體的收入增長效應更大。

在不同分位點，城鎮化水平對農村居民收入增長效應有顯著差異，低收入地區城鎮化水平對農村居民收入增長沒有顯著影響，中低、中等、中高及高收入地區城鎮化水平對農村居民收入增長有顯著正向影響，并且農村居民收入越高的地區，城鎮化水平的收入增長效應越高。農業現代化水平的提升對中低收入的居民收入增長效應并不顯著，對高收入群體顯著。主要的原因在于：一方面，低收入地區主要集中在南疆四地州，農業現代化水平的提升對于單個農戶來講增加了成本，因此部分農戶將土地承包轉讓，但是由于農戶的自身技能、生活習俗和語言等因素造成部分地區城鄉勞動力流動不暢，農業現代化并未對該群體帶來收入的增長；另一方面，高收入地區主要集中在北疆的天山北坡經濟帶，該區域多為廣袤的草原，氣候相對濕潤，宜于農耕。天山北部大量的雪水，使天山北坡具有良好的灌溉條件，加之天山北坡經濟帶農業機械化、專業化、集約化條件好，農業機械化水平較高，因此，隨著農業現代化水平的推進，大大提升了農業生產效率，進而為農民增收帶來更高的效應。

由前文分析可知，數字普惠金融發展對城鄉收入增長有顯著的正向影響，在不同收入水平下，數字普惠金融的收入增長效應不同，對低收入群體的收入增長效應更高，假設H1得到驗證。

（五）數字普惠金融對收入差距的影響分析

本部分將運用空間計量模型進行實證分析，具體步驟如下：

1. 權重設確定。權重矩陣根據鄰接關系確定，即若兩個地區相鄰，則相應的元素為1，若不相鄰則元素為0，構建原則如下式所示，并對權重矩陣W進行標準化處理。

[wij=1， 當區域i和j相鄰0， 當區域i和j不相鄰]

[wij=wijwij， 當區域i和j相鄰0， 當區域i和j不相鄰]

2.模型選擇與分析。首先基于廣義空間模型檢驗各效應的顯著性，發現解釋變量的空間交互作用不顯著，因此進行空間自回歸與空間誤差模型的選擇，進而確定模型，最后給出各影響因素的效應分解。

表4匯報模型選擇LM與穩健LM檢驗的結果。由表4可以看出，在5%檢驗水平上，空間自回歸模型（SAR）均通過了LM與穩健的LM檢驗，而空間誤差模型（SEM）均未通過檢驗，因而選擇空間自回歸模型（SAR）進行分析。

在確定空間自回歸模型（SAR）后，還需進行固定效應與隨機效應的檢驗。豪斯曼檢驗常用于面板模型隨機與固定效應選擇的檢驗，經計算，豪斯曼檢驗統計量為-29.3037，P值為0.0001，因此選用固定效應。下面將擬合固定效應的空間自回歸模型（SAR），回歸結果如表5所示。

由表5可以看出，空間自回歸模型（SAR）的空間滯后項系數為正，數字普惠金融、產業結構、城鎮化發展水平和農業現代化水平的系數為負，且顯著。說明鄰近地州的城鄉收入差距會影響本地州的城鄉收入差距，數字普惠金融水平的提高、產業結構的優化升級、城鎮化發展水平及農業現代化水平的提高，對于緩解新疆城鄉收入差距有顯著的正向效應。在樣本期內，人均GDP水平并未表現出顯著地緩解城鄉收入差距的作用，在宋曉玲[2]基于省級層面的研究中有也類似結論。可能的原因是由于樣本的異質性造成的，當樣本中因變量與解釋變量的相關方向不一致，即部分樣本變量間關系表現為正相關，而另一部分樣本變量間關系表現為負相關，在全樣本分析時，由于樣本中相關方向的不一致性，會削弱變量間的相關程度，可能出現變量間關系不顯著的情況。南疆地區具有較高的收入差距與較低的人均GDP水平，北疆的塔城、阿勒泰和伊犁等地區具有較低的城鄉收入差距與較低的人均GDP，全樣本回歸時，出現了人均GDP水平的系數沒有通過顯著性檢驗。

表6給出空間自回歸（SAR）模型效應分解。由表6可以看出，各變量對城鄉收入差距的影響主要表現為直接效應，間接效應均不顯著，總效應主要取決于直接效應。因此，從空間經濟學角度來看，加強區域間融合發展，提升經濟增長及輻射帶動能力，對于縮小新疆城鄉收入差距有重要的現實意義。

表5給出剔除不顯著變量后，空間自回歸模型估計的結果。剔除變量后模型調整的R2為0.678與原模型的0.682相差不大，因變量的空間滯后項顯著。由表5可以發現，剔除不顯著的變量后，各變量的回歸系數符號一致，數值沒有發生大的變化，說明模型估計比較穩健。數字普惠金融水平在1%檢驗水平上顯著為負，表明數字普惠金融對城鄉收入差距的縮小產生正向影響。數字普惠金融提升農村經濟活力，增加農村居民收入渠道，這也驗證了假設H2。

城鎮化率在5%檢驗水平上顯著，并且回歸系數為負值，表明城鎮化率的提高能顯著縮小城鄉收入差距。城鎮化不僅促進農村勞動力的自由流動，而且通過技術“外溢效應”提高農村地區的勞動生產率，形成鄉村產業增效和城鄉融合發展雙贏的格局，從而能夠改變城鄉收入差距擴大的現狀。南疆四地州城鎮化率比較低，2020年阿克蘇地區城鎮化率為45%，喀什、和田和克州城鎮化率在30%左右，同時這四個地區城鄉收入差距也在全疆處于高位。因此，加快推進南疆四地州城鎮化進程是縮小城鄉收入差距，實現城鄉協調發展的必然選擇。

農業現代化在5%檢驗水平上顯著，并且回歸系數為負值，表明農業現代化能顯著縮小城鄉收入差距。以農業產業結構調整、農業技術進步為特征的農業現代化，一方面通過拉長產業鏈，增加農業附加值，提高農業整體效率，進而實現農民家庭經營性收入增加；另一方面，農業現代化是勞動生產率提高的過程，是一個不斷釋放剩余勞動力的過程，使得農村富余勞動力向外轉移，實現農民工資性收入的增加。南疆四地州生態系統脆弱，不僅人口眾多，而且農村人口占比高，深入推進農業現代化發展，對于南疆四地州農民增收，縮小城鄉收入差距，實現城鄉一體化發展有重要的現實意義。

產業結構在5%檢驗水平上顯著，并且回歸系數為負值，表明第三產業的發展能顯著縮小城鄉收入差距。第三產業的興旺發達已成為現代化經濟的一個必要特征，越發達的國家或地區，第三產業占比越高。第三產業的發展，能夠提供較多的服務業就業崗位，促進城鎮居民就業，同時促使農村剩余勞動力從農業向第三產業轉移，提高城鎮及農村居民整體收入。此外，服務業的發展使得城鄉間的經濟聯系更加緊密，促進城鄉一體化發展，進而縮小城鄉收入差距。

表7給出剔除變量后總效應的分解結果。由表7可以看出，數字普惠金融指數、產業結構、城鎮化率和農業現代化水平的直接效應都顯著，產業結構的間接效應顯著，表明這四個變量都對本地城鄉收入差距產生顯著的影響，同時產業結構會影響相鄰地區的城鄉收入差距。本研究實證結果并沒有支持假設H3，即相鄰地區數字普惠金融發展的溢出效應不顯著，這也與在省級層面研究的結論不一致[37]。這主要由于新疆區域發展不平衡，經濟發展呈現“北高南低”的狀況，并且“低—低”集聚現象明顯，這大大削弱了地區間產業關聯程度，影響了地區輻射能力，造成相鄰地區數字普惠金融發展對本地產業發展影響不顯著。進一步計算各效應的比重，得到數字普惠金融、產業結構、城鎮化和農業現代化的直接效應分別為84.6%、84.5%、82.9%和84.1%，間接效應不足總效應1/5。這說明地區城鄉收入差距絕大部分取決于本地區的影響 。前文對城鄉收入差距的空間相關性分析表明，新疆地區間城鄉收入差距存在空間集聚的特征，相鄰地區的城鄉收入差距存在正相關性，相鄰地區城鄉收入差距的改善也會影響本地城鄉收入差距。因此，加強地區間勞動力流動、資金流動和貿易流動，強化地區間的經濟聯系，有助于縮小城鄉收入差距。

分維度的考察更能深層次把握數字普惠金融對收入差距的影響機制，本文將分別從服務深度、覆蓋廣度及數字化水平三個維度，探討數字普惠金融發展對城鄉收入差距的縮小效應。仍采用空間自回歸模型，估計的結果如表8所示。由表8可知，服務深度與覆蓋廣度均顯著影響新疆城鄉收入差距，數字化水平對城鄉收入差距的影響不顯著。服務深度與覆蓋廣度的系數分別為-0.2647和-0.3012，說明服務深度與覆蓋廣度具有縮小城鄉收入差距的作用。數字普惠金融的廣覆蓋性，為農村居民盡可能多地提供多元的金融服務，進而增加農村居民增收的機會，縮小城鄉收入差距。借助互聯網、云計算和區塊鏈等技術手段，金融行業不斷引入新技術，使得支付、信貸、授信、理財、保險等服務在農村地區得到快速發展，拓展了農村居民收入渠道，縮小了城鄉收入差距。在三個模型中，政府財政支出比重和農業現代化水平對城鄉收入差距的縮小均產生積極的正向影響。社會保障、公共教育和醫療衛生支出在地方財政支出中占主體地位，這三類支出不僅有助于維護居民的基本生活水平，還有助于調整居民的收入分配，并在一定程度上減小了城鄉收入差距。“十三五”期間，新疆財政支出70%以上用于保障和改善民生，農業支出保持較高的增長速度，極大地促進農村發展，農村居民收入大幅增長。隨著農業現代化的不斷推進，農業生產效率得以提升，農民收入穩步提升，縮小了城鄉收入差距。表8可知，數字化水平沒有顯著影響城鄉收入差距。這可能是因為新疆農村地區的數字基礎設施建設相對緩慢，造成農村地區的數字化水平化相對偏弱。此外，農村居民的金融素養不高，使得農村居民的移動化、信用化和便利化服務發展緩慢。因而，農村地區緩慢增長的數字化水平限制了數字化水平對農村居民收入的影響。

表9給出不同維度下空間自回歸模型的效應分解，從回歸結果可看出，數字普惠金融的使用深度、覆蓋廣度的直接效應均顯著，間接效應均不顯著。說明本地數字普惠金融的發展對本地城鄉收入差距的縮小有積極作用，但對鄰近地區的作用不顯著。

（六）穩健性檢驗

穩健性檢驗是計量建模分析中的重要步驟，檢驗內容因研究問題而異。本文涉及空間計量模型，借鑒鈔小靜[38]等學者的做法，通過更換變量、更換空間權重矩陣和內生性檢驗等多種方式驗證數字普惠金融對城鄉收入差距影響的穩健性。

1.更換變量。借鑒張珍花等學者[39]的做法，使用數字普惠金融指數的滯后變量作為代理變量進行回歸分析，結果如表10所示，限于篇幅，本文只給出數字普惠金融總指數模型下主要變量的系統GMM回歸結果。

由表10可以看出，在使用解釋變量的滯后變量作為代理變量后，核心變量依然能顯著縮小城鄉收入差距。表11給出數字普惠金融指數滯后一期效應分解的結果，結論與表7的結論一致。這也說明SAR模型參數估計的穩健性。

2.更換空間權重。在空間計量建模分析中，構造空間權重矩陣是一個關鍵步驟。權重矩陣常用空間鄰接矩陣、地理距離矩陣和經濟距離矩陣等進行構造。在前文的分析中利用相鄰關系構建權重矩陣，下面將綜合考慮經濟和空間距離構建權重矩陣，具體計算參見程開明等[40]學者的做法。估計結果見表10。

表10中回歸結果顯示，在使用經濟地理權重后，核心變量依然能顯著縮小城鄉收入差距，并且系數值變化不大。各控制變量在0.1檢驗水平上均顯著。表12給出經濟距離權重下，空間自回歸效應分解的結果，結論與表7中結果基本一致。

3.內生性檢驗。利用計量模型進行實證分析時，常常受到內生性問題的困擾，前文分析使用了固定效應、更換變量、更換權重矩陣等方式，模型在一定程度上緩解了內生性問題，但仍無法避免因為“遺漏變量”和“雙向因果”而導致的內生性問題。鑒于此，下面將使用工具變量法進行穩健性檢驗。借鑒宋科等[5]學者的做法，以導航距離最近地級市的數字普惠金融指數作為新的變量，同時他們也指出這個變量與數字普惠金融相關，但不存在影響城鄉收入差距的直接渠道，在理論上可以作為工具變量。在本文的實證中，發現此工具變量效果不好，將工具變量選為每個地州內離地級市導航距離最近縣的數字普惠金融指數，表13為工具變量的回歸結果。

表13報告了兩個階段估計及檢驗的結果。在第一階段的分析中，數字普惠金融與導航最近縣的數字普惠金融指數及各控制變量的回歸模型顯著，多重判定系數為0.9045，說明第一階段方程的可解釋性比較高。第二階段的結果顯示，數字普惠金融能顯著縮小城鄉收入差距，這與前面實證的結果相一致。從工具變量檢驗的結果看，識別不足檢驗的Anderson LM統計量通過顯著性檢驗，表明工具變量模型不存在識別不足的問題，弱工具變量檢驗的Cragg-Donald Wald F統計量通過顯著性檢驗，說明模型不存在弱工具變量的問題；內生性檢驗的卡方統計量通過顯著性檢驗，說明模型選擇的工具變量是合適的。因此，從內生性檢驗的結果看，研究結論是穩健的。

五、結論與啟示

（一）結論

本文基于2011—2020年新疆地州面板數據，運用Moran指數、分位回歸模型和空間自回歸模型，實證研究數字普惠金融發展對城鄉收入的影響。研究結論如下：

1.從數字普惠金融空間演化特征看，各地州數字普惠金融的集聚特征由顯著演變為不顯著。2011—2015年，各地州的數字普惠金融發展具有顯著的空間集聚特征，在這五年期間，數字普惠金融高水平區由圍繞烏魯木齊逐漸向南疆和西部邊境地區拓展，2011年烏魯木齊市的數字普惠金融指數是和田地區的兩倍多，2015年烏魯木齊比和田地區僅高42%，但是南疆四地州的數字普惠金融指數仍屬于最低的四個地區。2016—2020年，各地州的數字普惠金融發展沒有顯著的空間集聚特征，北疆邊遠地區和南疆四地州的數字普惠金融快速發展，2020年，烏魯木齊的數字普惠金融指數僅比和田地區高30%，低—低聚集的狀況明顯改善。數字普惠金融的變化趨勢，體現了數字普惠金融超越地理位置的特性。

2.從數字普惠金融對城鄉收入增長的效應看，數字普惠金融對城鎮與農村居民收入有顯著的正向效應，并且收入水平越低，數字普惠金融對收入的正向效應越大。通過對比數字普惠金融對城鎮與農村居民收入的增長效應后，發現數字普惠金融對處在低分位點的農村居民收入增長效應更大，體現了數字普惠金融對弱勢群體的普惠性，這也為進一步研究數字普惠金融對縮小城鄉收入差距的作用提供實證依據。同時，城鎮化水平的提高對城鎮和農村居民收入的增長產生正向影響。產業結構優化主要對高收入地區的城鎮居民有顯著的正向影響，而農業現代化水平主要對高收入地區的農村居民有顯著的正向影響。

3.從數字普惠金融縮小城鄉收入差距的效應看，數字普惠金融能有效縮小城鄉收入差距，但其間接效應不顯著，同時城鎮化水平、產業結構和農業現代化水平也對城鄉收入差距的縮小起到顯著的作用。南疆四地州是新疆城鄉收入差距高—高集聚的地區，并且一直以來南疆四地州的數字普惠金融指數低于全疆的平均水平，造成數字普惠金融對縮小城鄉收入差距的作用難以有效發揮。因此，加快推進數字普惠金融建設，對于緩解收入不公問題具有重要的現實意義。

4.從數字普惠金融的結構看，服務深度與覆蓋廣度均有利于縮小城鄉收入差距，數字化水平對城鄉收入差距的影響不顯著。同時服務深度與覆蓋廣度對縮小城鄉收入差距的直接效應均顯著，但間接效應均不顯著。

（二）啟示

1.提升邊疆地區信息化設施水平，加快數字普惠金融建設規模與速度，構建廣覆蓋數智化的普惠金融體系。一是積極推進邊疆地區信息化基礎設施建設，以此為依托增加邊疆地區的金融服務機構數字化平臺，加快邊疆地區數字普惠金融的發展。二是完善邊疆地區的征信體系和支付結算體系，引導金融資源向農村流動，擴大農村數字金融規模，提升金融服務的廣度與深度。三是加快大數據、區塊鏈和人工智能技術的推廣應用，構建廣覆蓋數智化的普惠金融體系，使低收入群體更好享受數字金融的普惠成果，縮小城鄉間、地區間數字化水平及金融資源的差距，促進社會公平。

2.加大數字普惠金融的宣傳力度，提高邊遠地區農民對數字普惠金融的認知和使用深度。借助數字化手段，通過線下、線上等方式進行金融知識教育，提高農民對數字普惠金融的認知，推動數字普惠金融在邊遠地區的深度發展，為農村居民創造更多收入來源，助推數字普惠金融對縮小城鄉收入差距作用的充分釋放。

3.推行區域差異化金融干預政策，增強“一圈一帶一群”中心城市對落后地區的輻射作用。“一圈一帶一群”規劃是新時期新疆對新型城鎮化發展的布局，要借助大數據、人工智能和物聯網技術，延伸和拓展數字普惠金融的觸達能力和服務深度，增強烏魯木齊市、伊寧市和喀什市對周邊地區的輻射作用。南疆四地州要加強金融基礎設施建設，加快金融服務的數字化轉型。同時，引導數字普惠金融產品開發服務與農村市場深度融合，提升農村地區的金融服務能力，充分發揮數字普惠金融對收入增長與促進公平的雙重作用。

4.充分利用新技術、新基建，將數字普惠金融服務于城鄉一體化發展的全過程。新疆作為農業大區，整體城鎮化水平低，第一產業占比高，在高質量發展背景下，農業發展要借助新基建與數字技術，構建與完善現代農業體系，提高農業生產效率，激發農村活力，實現農民增收。工業發展要以技術創新為引領，將資源型重工業結構轉變為高技術密集型的新型工業結構，推進工業綠色發展。服務業要利用數字技術構建優質高效的服務業新體系，同時積極營造良好營商環境，加快服務業數字化轉型發展。

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責任編輯：李黎

Research on the Effect of Income Growth and Income Gap

Reduction in Digital Inclusive Finance——Empirical Evidence from Xinjiang

Hou Zhenmei" Diao Xiaoyan

（School of Statistics and Data Science， Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi 830012， China）

Abstract： Based on the theoretical analysis of urban-rural dual economic structure， financial development and income equality， this paper uses the panel data of Xinjiang prefectures from 2011 to 2019， and uses quantile regression and generalized spatial model to study the heterogeneity and gap narrowing effect of digital inclusive finance in Xinjiang on the income growth of urban and rural residents. The results show that digital inclusive finance has heterogeneity for the income growth of urban and rural residents， and the growth effect is different in different income levels; Digital inclusive finance has a narrowing effect on the urban-rural income gap， but the spatial spillover effect is not significant. The multi-dimensional study found that coverage and depth of use had significant effects on narrowing the urban-rural gap， but the spatial spillover effects were not significant. Accordingly， the following main policy recommendations are put forward： to accelerate the scale and speed of rural digital inclusive finance construction in border areas; Reasonably allocate financial resources and enhance the radiation effect of \"one ring， one belt and one group\" central cities on backward areas; We will accelerate modernization and promote the integrated development of urban and rural .areas.

Key words： digital inclusive finance; income gap between urban and rural areas; quantile regression model; spatial econometric model