石玲玲

華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 公共管理學(xué)院，廣東 廣州 510642

余秀江 楊 威 梁偉森

華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642

一、引言

實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是新時(shí)代“三農(nóng)”工作的總抓手(韓俊，2018[1])。“十三五”時(shí)期，中國(guó)脫貧攻堅(jiān)目標(biāo)任務(wù)如期完成，農(nóng)村貧困人口全部脫貧。站在“第二個(gè)百年征程”新起點(diǎn)，國(guó)家從脫貧攻堅(jiān)邁向鄉(xiāng)村振興，著力推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。2022年2月，《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于做好2022年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見》(下稱2022中共中央一號(hào)文件)發(fā)布，指出牢牢守住兩條底線，其中之一是不發(fā)生規(guī)模性返貧，強(qiáng)調(diào)促進(jìn)脫貧人口持續(xù)增收。

居民收入是“富裕度”的重要衡量，也是絕對(duì)貧困界定的重要指標(biāo)。金融服務(wù)在脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)中發(fā)揮重要作用，普惠金融作為解決金融服務(wù)“最后一公里”的主要方式，對(duì)居民減貧增收起到關(guān)鍵作用(貝多廣，2017[2])。2013年，中國(guó)將“普惠金融”寫入中共中央的決議，進(jìn)一步強(qiáng)化金融服務(wù)對(duì)小微企業(yè)、農(nóng)民和城鎮(zhèn)低收入人群的有效覆蓋。2016年，首個(gè)國(guó)家級(jí)普惠金融戰(zhàn)略規(guī)劃《推進(jìn)普惠金融發(fā)展(2016-2020年)》發(fā)布，以提高金融服務(wù)覆蓋率、可得性和滿意度為目標(biāo)，鼓勵(lì)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)手段，為金融抑制群體(如農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群和貧困人群等)提供價(jià)格合理、便捷安全的金融服務(wù)。2022中共中央一號(hào)文件首次單列“強(qiáng)化鄉(xiāng)村振興金融服務(wù)”，強(qiáng)調(diào)加大支農(nóng)支小再貸款、再貼現(xiàn)支持力度，發(fā)展農(nóng)戶信用貸款，凸顯政府對(duì)解決農(nóng)村金融供給不足、增強(qiáng)金融普惠性的重大決心。

伴隨數(shù)字技術(shù)發(fā)展，普惠金融逐步嵌入“數(shù)字元素”。經(jīng)過多次迭代，在金融服務(wù)場(chǎng)景中不斷擴(kuò)大廣度和深度。根據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011-2020)》報(bào)告，中國(guó)的數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)在這十年間實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，指數(shù)中位數(shù)由2011年的33.6增長(zhǎng)到2015年的214.6，2020年進(jìn)一步增長(zhǎng)到334.8，漲幅近9倍。這十年是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展階段，信息傳輸進(jìn)入全民4G時(shí)代。在需求層面，居民智能手機(jī)普及率快速提升，手機(jī)上網(wǎng)人數(shù)近10億人，為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供了用戶基礎(chǔ)。在供給層面，多家銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)、推廣自家的手機(jī)銀行平臺(tái)，逐步提高線上業(yè)務(wù)規(guī)模；互聯(lián)網(wǎng)銀行如微眾銀行、網(wǎng)商銀行和新網(wǎng)銀行等快速崛起，依托大數(shù)據(jù)為企業(yè)、個(gè)人提供貸款支持，著力提高小微企業(yè)、低收入群體的信貸比重。相比以往，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提高了金融供需的匹配效率，使得居民儲(chǔ)蓄、投資更加便利，為促進(jìn)居民增收提供了可能性。

鑒于此，本文著重從理論和實(shí)證層面探討數(shù)字普惠金融的居民增收效應(yīng)，并分析其作用機(jī)制及實(shí)現(xiàn)情境，為防止返貧致貧、推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，提供針對(duì)性的政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說

增加農(nóng)民收入是“三農(nóng)”工作的中心任務(wù)，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施要重點(diǎn)關(guān)注收入問題(姜長(zhǎng)云等，2021[3])。一些學(xué)者探討了數(shù)字金融的增收減貧效應(yīng)。Mushtaq and Bruneau(2019)[4]基于2001—2012年62個(gè)國(guó)家面板數(shù)據(jù)的分析表明，數(shù)字技術(shù)有助于促進(jìn)普惠金融的減貧效應(yīng)，縮小貧富差距。黃倩等(2019)[5]基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證也支持這一結(jié)論。劉心怡等(2022)[6]使用地區(qū)收入與均值的離散水平來衡量共同富裕，研究表明數(shù)字普惠金融顯著促進(jìn)了共同富裕。陳慧卿等(2021)[7]以農(nóng)村地區(qū)為主要對(duì)象，研究表明數(shù)字普惠金融能夠顯著提高農(nóng)村居民收入，其減貧效應(yīng)隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政支持的提高而減??；隨城鎮(zhèn)化水平的提高而增大。劉丹等(2019)[8]的研究表明金融數(shù)字化對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入的正向溢出效應(yīng)。梁雙陸和劉培培(2019)[9]、李牧辰等(2020)[10]基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)，從城鄉(xiāng)收入差距視角分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距存在收斂效應(yīng)，后者還探討了覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度收斂效應(yīng)的差異。曾福生和鄭洲舟(2021)[11]從多個(gè)維度衡量農(nóng)村貧困，使用PSTR模型探討了農(nóng)村貧困與數(shù)字普惠金融的關(guān)系，研究表明數(shù)字普惠金融能夠有效減緩消費(fèi)和收入貧困，而對(duì)教育貧困的減緩作用并不理想。梁榜和李曉琳(2021)[12]立足微觀視角進(jìn)行分析，基于CFPS數(shù)據(jù)和面板固定效應(yīng)模型的實(shí)證表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠改善收入分配狀況；同時(shí)DID模型分析也驗(yàn)證了普惠金融政策和規(guī)劃實(shí)施的有效性。然而，也有研究指出，目前中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平不高，部分群體由于數(shù)字工具的匱乏而面臨“金融排斥”，加之受教育水平影響導(dǎo)致的“數(shù)字鴻溝”，進(jìn)而加劇了相對(duì)貧困(胡聯(lián)等，2021[13])，以微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證分析也驗(yàn)證其說法。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院發(fā)布的《中國(guó)縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)報(bào)告2021》顯示，2017—2020年全國(guó)縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展呈快速上升趨勢(shì)，服務(wù)廣度得分較2017年提高8倍以上。數(shù)字金融服務(wù)水平的整體提升會(huì)滲透到邊緣群體，進(jìn)而增強(qiáng)居民投資、理財(cái)能力。因此，金融數(shù)字化能在一定程度上克服金融服務(wù)的空間障礙，提高金融服務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)金融抑制群體的覆蓋面，促進(jìn)收入提高。由此本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于提高城鄉(xiāng)居民收入水平。

然而，現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)字普惠金融的衡量主要有三個(gè)方面，即覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化水平。顏建軍和馮君怡(2021)[14]的研究表明，數(shù)字普惠金融廣度、深度均可促進(jìn)居民消費(fèi)升級(jí)；數(shù)字化水平對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)升級(jí)的影響顯著，而對(duì)城鎮(zhèn)居民的影響不顯著，存在異質(zhì)性。劉魏(2021)[15]使用Kakwani收入不平等指數(shù)衡量相對(duì)貧困，實(shí)證表明數(shù)字普惠金融廣度每增加1%，居民發(fā)生相對(duì)貧困的概率下降2.48%；深度指數(shù)每增加1%，發(fā)生相對(duì)貧困的概率下降5.89%。楊少雄和孔榮(2021)[16]基于陜西、寧夏和山東三省(區(qū))1947戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)分析得出，數(shù)字金融參與能夠顯著提高農(nóng)戶收入，其中數(shù)字信貸的影響效應(yīng)最高，其次是移動(dòng)支付，數(shù)字理財(cái)?shù)挠绊懶?yīng)最低。消費(fèi)提升可改善居民生活質(zhì)量，提高居民獲得感、幸福感。郭華等(2020)[17]將數(shù)字普惠金融分解為金融覆蓋、支付服務(wù)、信貸服務(wù)和投資服務(wù)，實(shí)證表明不同維度的數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村居民生活改善存在區(qū)域異質(zhì)性。鄒新月和王旺(2020)[18]從空間計(jì)量視角分析數(shù)字金融對(duì)居民消費(fèi)的影響，結(jié)果表明它可通過收入、移動(dòng)支付、消費(fèi)信貸和保險(xiǎn)促進(jìn)消費(fèi)增加。由此可見，從覆蓋廣度來看，金融抑制群體獲得金融服務(wù)的可能性越大，其可通過儲(chǔ)蓄、信貸，改善收入水平的可能性越大；從使用深度來看，城鄉(xiāng)居民在可接觸金融服務(wù)基礎(chǔ)上通過合理成本的金融交易，依據(jù)金融交易量的提升促使生產(chǎn)投資規(guī)模擴(kuò)張，進(jìn)而較大程度提高收入水平；從數(shù)字化水平來看，依托智能手機(jī)普及與數(shù)字技術(shù)發(fā)展，居民更容易接觸數(shù)字金融、提升金融素養(yǎng)，并通過金融交易促進(jìn)增收。由此本文提出假設(shè)2a～2c。

假設(shè)2a：數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度可作用于居民增收。

假設(shè)2b：數(shù)字普惠金融的使用深度可作用于居民增收。

假設(shè)2c：數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度可作用于居民增收。

關(guān)于數(shù)字普惠金融增收的作用機(jī)制，姚鳳閣和李麗佳(2020)[19]將其分為直接作用和間接作用，前者表現(xiàn)為縮減供應(yīng)和使用成本，后者則是通過經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入分配服務(wù)“長(zhǎng)尾市場(chǎng)”(如中小微企業(yè)、農(nóng)民和低收入群體)發(fā)揮作用。楊偉明等(2020)[20]的研究表明數(shù)字普惠金融顯著提高了中國(guó)城鄉(xiāng)居民人均可支配收入，且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)業(yè)行為存在中介效應(yīng)。孫子淞和李子聯(lián)(2021)[21]認(rèn)為在鄉(xiāng)村振興背景下，數(shù)字普惠金融為農(nóng)村地區(qū)提供的金融支持催生農(nóng)村新業(yè)態(tài)、新模式，并通過經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“涓滴效應(yīng)”惠及低收入人群。數(shù)字金融能夠促進(jìn)農(nóng)戶市場(chǎng)參與行為，進(jìn)而緩解相對(duì)貧困(吳靜茹等，2021[22])。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠助力地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，進(jìn)而提高居民收入水平。此外，也有學(xué)者從產(chǎn)業(yè)視角進(jìn)行研究，唐文進(jìn)等(2019)[23]基于中國(guó)283個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)分析得出，適度的數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。張慶君和黃玲(2021)[24]以中國(guó)中部六省為研究對(duì)象，研究表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。從目前的階段定位來看，數(shù)字金融服務(wù)廣度、深度均有益于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(姜松和周鑫悅，2021[25])，而高質(zhì)量發(fā)展意味著居民更滿意的收入、更可靠的社會(huì)保障，最終邁向共同富裕(王靜，2021[26])。就業(yè)是社會(huì)安定的保障，根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2021》，2020年農(nóng)村居民工資性收入占比40.71%，城鎮(zhèn)居民工資性收入占比60.18%，就業(yè)對(duì)居民收入具有重要影響。方觀富和許嘉怡(2020)[27]、Geng and He(2021)[28]分別基于中國(guó)家庭跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)、“一帶一路”沿線國(guó)家數(shù)據(jù)的實(shí)證表明，數(shù)字普惠金融可以促進(jìn)居民就業(yè)，增加工資性收入。冉光和和唐滔(2021)[29]基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究表明，數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)社會(huì)就業(yè)，尤其是中小微企業(yè)就業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)。從城鄉(xiāng)差異來看，赫國(guó)勝等(2021)[30]的研究表明數(shù)字普惠金融對(duì)城鎮(zhèn)就業(yè)促進(jìn)作用強(qiáng)于鄉(xiāng)村，更有利于緩解經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的就業(yè)壓力。因此，數(shù)字普惠金融可通過經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和就業(yè)拉動(dòng)促進(jìn)居民增收。由此本文提出假設(shè)3a～3c。

假設(shè)3a：數(shù)字普惠金融可以通過經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)居民增收。

假設(shè)3b：數(shù)字普惠金融可以通過產(chǎn)業(yè)升級(jí)促進(jìn)居民增收。

假設(shè)3c：數(shù)字普惠金融可以通過就業(yè)拉動(dòng)促進(jìn)居民增收。

現(xiàn)有研究多以省級(jí)面板或微觀調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，少有涉及市級(jí)樣本；且數(shù)字金融增收機(jī)制的驗(yàn)證多以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為中介變量，較少考慮產(chǎn)業(yè)升級(jí)、就業(yè)拉動(dòng)的間接作用。據(jù)此，本文立足市域視角，以2013—2019年中國(guó)284個(gè)市級(jí)地區(qū)面板數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建模型研究數(shù)字普惠金融的增收效應(yīng)及其城鄉(xiāng)差異。除了探討數(shù)字金融結(jié)構(gòu)的直接作用，本文還分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、就業(yè)拉動(dòng)的中介效應(yīng)，為“十四五”時(shí)期縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距、推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，進(jìn)一步鞏固“十三五”時(shí)期脫貧攻堅(jiān)成果、防止發(fā)生規(guī)模性返貧。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)樣本

(一)模型構(gòu)建

為研究數(shù)字普惠金融能否帶動(dòng)地區(qū)居民的收入提高，本文構(gòu)建基準(zhǔn)模型如式(1)。

INCi,t=α+βDIFIi,t+γControlsi,t+μi+εi,t

(1)

其中，i代表城市；t代表年份；μi是個(gè)體固定效應(yīng)；εi,t是殘差項(xiàng)。INC是地區(qū)居民收入水平，參考朱一鳴和王偉(2017)[31]的研究，使用人均可支配收入衡量；相應(yīng)地，城鎮(zhèn)居民收入水平CITYINC用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入衡量，農(nóng)村居民收入水平RURALINC用農(nóng)村居民人均可支配收入衡量。DIFI是地區(qū)普惠金融發(fā)展水平，使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量。Controls是控制變量，包括財(cái)政支持SUP，采用財(cái)政支出占地區(qū)GDP比重進(jìn)行測(cè)度；教育水平EDU，采用地區(qū)每萬人的教師數(shù)進(jìn)行衡量；醫(yī)療水平MED，以地區(qū)每萬人的醫(yī)生數(shù)進(jìn)行測(cè)度；基礎(chǔ)建設(shè)INF，以城市年末道路面積/土地面積進(jìn)行測(cè)度；物流發(fā)展LOG，以郵政業(yè)務(wù)收入/地區(qū)GDP進(jìn)行測(cè)度。

為探討數(shù)字普惠金融的居民增收作用機(jī)制，本文直接作用的實(shí)證模型如式(2)。

INCi,t=α+βDIFI1i,t(DIFI2i,t或DIFI3i,t)+γControlsi,t+μi+εi,t

(2)

其中，以覆蓋廣度DIFI1衡量數(shù)字金融的可得性；以使用深度DIFI2衡量數(shù)字金融的服務(wù)內(nèi)容、使用情況；以數(shù)字化程度DIFI3衡量數(shù)字金融的便利性、服務(wù)成本。

間接作用的分析使用中介效應(yīng)模型，設(shè)定如式(3)、式(4)。

Mi,t=α+δDIFIi,t+γControlsi,t+μi+εi,t

(3)

INCi,t=α+β′DIFIi,t+β1Mi,t+γControlsi,t+μi+εi,t

(4)

式(1)、式(3)和式(4)形成了中介效應(yīng)檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)“三步法”。若式(1)的DIFI系數(shù)β顯著，則按中介效應(yīng)立論，否則停止分析；若式(3)的DIFI系數(shù)δ和式(4)的M系數(shù)β1均顯著，則變量M的中介效應(yīng)顯著，否則要用Bootstrap檢驗(yàn)δ×β1(若p值范圍不包括0，則M的中介效應(yīng)顯著，否則停止分析；若式(4)的DIFI系數(shù)β′顯著，則存在M的部分中介效應(yīng)(中介效應(yīng)占比δ×β1/β)，否則存在M的完全中介效應(yīng)。

考慮數(shù)字普惠金融增收的中介效應(yīng)，中介變量M有三個(gè)。一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展ECO，以地區(qū)人均GDP測(cè)度；二是產(chǎn)業(yè)升級(jí)IUS，借鑒唐文進(jìn)等(2019)的研究使用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)衡量，即IUS=第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重×1+第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重×2+第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重×3；三是就業(yè)拉動(dòng)EMPL，以城鎮(zhèn)單位從業(yè)人數(shù)與城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人數(shù)加總進(jìn)行測(cè)算。

此外，本文在遺漏變量的內(nèi)生性處理中加入了兩個(gè)變量，即城鎮(zhèn)化率URBAN(城鎮(zhèn)居民常住人口數(shù)量/地區(qū)常住人口數(shù)量)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IND(第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比)；為了平緩數(shù)據(jù)趨勢(shì)，對(duì)變量INC、CITYINC、RURALINC、DIFI、DIFI1、DIFI2、DIFI3、ECO和EMPL均取對(duì)數(shù)。

(二)數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)藍(lán)本是中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒，市級(jí)地區(qū)近300個(gè)。由于部分市級(jí)地區(qū)的缺失數(shù)值過多，將其剔除，最后剩余284個(gè)市級(jí)地區(qū)樣本。研究期限為2013—2019年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得數(shù)字普惠金融具有良好的硬件基礎(chǔ)，由此組成1988個(gè)觀察值的非平衡面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(郭峰等，2019[32])、2014—2020中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒、WIND數(shù)據(jù)庫。由于樣本量較大，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程中有可能出現(xiàn)異常值，為此本文在模型估計(jì)中進(jìn)行1%和99%分位數(shù)縮尾處理。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)模型實(shí)證結(jié)果

1. 數(shù)字普惠金融的增收效應(yīng)。本文運(yùn)用方差膨脹因子VIF進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，根據(jù)stata 16軟件檢驗(yàn)結(jié)果，VIF最大值為3.08，均值為1.87，表明自變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。F檢驗(yàn)的p值為0，豪斯曼檢驗(yàn)的p值也為0，據(jù)此使用固定效應(yīng)模型估計(jì)。

表1報(bào)告了基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果，其中的模型(1)以地區(qū)人均可支配收入INC為因變量，模型(2)和(3)則分別以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入CITYINC、農(nóng)村居民人均可支配收入RURALINC為因變量。根據(jù)回歸結(jié)果，模型(1)、(2)和(3)的DIFI系數(shù)均與因變量在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)1，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著提高城鄉(xiāng)居民收入水平，促進(jìn)生活改善。值得注意的是，以RURALINC為因變量回歸分析中的DIFI系數(shù)值大于以CITYINC為因變量的模型，進(jìn)一步使用似不相關(guān)回歸(SUR)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?2)、(3)的DIFI系數(shù)差異顯著性(王修華和趙亞雄，2020[33])，結(jié)果顯示p值為0，即數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民的增收效應(yīng)差異顯著。實(shí)證表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展的農(nóng)村居民增收效應(yīng)大于城鎮(zhèn)區(qū)域，更有利于促進(jìn)農(nóng)村居民增收。這與張碧瓊和吳琬婷(2021)[34]、楊怡等(2022)[35]的實(shí)證結(jié)論相一致，即數(shù)字普惠金融緩解了農(nóng)村金融抑制，更多的農(nóng)村居民或家庭通過獲取金融服務(wù)提高收入水平。同時(shí)，城鎮(zhèn)居民的金融覆蓋和使用更廣泛，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)其收入提高的邊際效應(yīng)小于農(nóng)村居民。因此，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距、推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施有賴數(shù)字普惠金融的大力發(fā)展。

表1 基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果

2. 不同維度數(shù)字普惠金融的增收效應(yīng)驗(yàn)證。本文進(jìn)一步探討數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對(duì)地區(qū)居民收入水平的影響，對(duì)模型(2)進(jìn)行固定效應(yīng)模型估計(jì)(表2)。DIFI1與INC在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)2a，即數(shù)字金融覆蓋廣度的增加有利于促進(jìn)地區(qū)居民收入提高。覆蓋廣度衡量金融的橫向化發(fā)展，主要有支付寶的賬戶覆蓋率；覆蓋率越高代表地區(qū)居民對(duì)數(shù)字金融的接觸機(jī)會(huì)越多，越有助于培養(yǎng)存款理財(cái)意識(shí)、改善未來生活質(zhì)量。DIFI2與INC顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)2b，即數(shù)字金融使用深度的增加有助于促進(jìn)居民增收。使用深度衡量金融的縱向化發(fā)展，包括支付業(yè)務(wù)、貨幣基金業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)(個(gè)人消費(fèi)貸和小微經(jīng)營(yíng)貸)、保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、投資業(yè)務(wù)和信用業(yè)務(wù)。使用深度越高代表地區(qū)居民對(duì)數(shù)字金融的使用越頻繁、交易規(guī)模越大：通過支付交易享受賣方市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)給予消費(fèi)者的價(jià)格優(yōu)惠；通過貨幣基金提高個(gè)人投資凈收益；通過信貸業(yè)務(wù)增加生計(jì)、教育投資以提高未來收入；同時(shí)通過保險(xiǎn)服務(wù)增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力以避免突發(fā)事件導(dǎo)致收入劇減、陷入貧困等。DIFI3與INC顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)2c，即金融服務(wù)數(shù)字化具有顯著的增收效應(yīng)。數(shù)字化程度的考慮有兩個(gè)方面，一是服務(wù)便利性(包括移動(dòng)支付、信用支付、二維碼支付)，這是正向指標(biāo)；二是服務(wù)成本(貸款利率)，這是逆向指標(biāo)。金融服務(wù)的數(shù)字化程度越高，城鄉(xiāng)居民獲得金融服務(wù)越便利、信貸成本越低，其金融服務(wù)的重復(fù)博弈可能性越大，進(jìn)而通過存款理財(cái)、信貸投資促進(jìn)收入提高、生活改善。因此，數(shù)字金融的縱向化、橫向化發(fā)展以及便利服務(wù)和成本降低，均可直接作用于地區(qū)居民收入提高。

表2 數(shù)字普惠金融增收的直接作用機(jī)制驗(yàn)證

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理

第一，模型(1)的控制變量INF不顯著，將其剔除后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，見表3的模型(7)，結(jié)果顯示DIFI與INC顯著正相關(guān)。第二，“十三五”時(shí)期中國(guó)更加重視普惠金融發(fā)展，為此本文選取2016—2019年的樣本進(jìn)行分析，模型(8)的DIFI與INC顯著正相關(guān)。第三，由于人均收入越高，獲得數(shù)字普惠金融的機(jī)會(huì)越大，因此模型可能存在反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。參考張勛等(2019)[36]、周天蕓和陳銘翔(2021)[37]的研究，使用“市級(jí)地區(qū)與杭州的距離DISTANCE”作為工具變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表3模型(9)。在第一階段回歸中，工具變量DISTANCE對(duì)DIFI的回歸系數(shù)顯著小于0，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為47.08(大于10)；同時(shí)最小特征值統(tǒng)計(jì)量為62.16，大于15%的臨界值8.96，通過弱工具變量檢驗(yàn)；而且模型(10)的DIFI與INC顯著正相關(guān)。第四，為緩解時(shí)滯問題，使用自變量的滯后一期估計(jì)基準(zhǔn)模型，結(jié)果表明上期的地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于促進(jìn)當(dāng)期的居民收入增加。第五，為了緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，模型(11)在模型(1)的基礎(chǔ)上加入城鎮(zhèn)化率URBAN和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IND，結(jié)果仍然支持DIFI與INC顯著正相關(guān)。第六，考慮地區(qū)居民收入變動(dòng)的趨勢(shì)性，為避免靜態(tài)面板引發(fā)的偏差，在基準(zhǔn)模型中加入滯后一期的因變量INC，并使用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表3(12)。結(jié)果顯示，AR(1)的p值為0.031，小于0.10；AR(2)的p值為0.909，Hansen的p值為0.496，均大于0.10，系統(tǒng)GMM模型估計(jì)結(jié)果可信，DIFI與INC仍顯著正相關(guān)。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

續(xù)表3

(三)不同收入群體的異質(zhì)性——分位數(shù)回歸

高質(zhì)量的鄉(xiāng)村振興強(qiáng)調(diào)縮小經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的地區(qū)差異、城鄉(xiāng)差距和收入差距，扎實(shí)推進(jìn)共同富裕(黃承偉，2021[38])。為探討數(shù)字普惠金融對(duì)不同收入群體的增收效應(yīng)，本文使用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)的分位數(shù)回歸進(jìn)行估計(jì)(表4)。表4中模型(13)～(17)分別對(duì)應(yīng)10%、30%、50%、70%和90%分位點(diǎn)，體現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)低收入群體、中低收入群體、中等收入群體、中高收入群體和高收入群體的增收效應(yīng)。

表4 不同收入群體的數(shù)字普惠金融增收效應(yīng)

由表4可見，無論是哪個(gè)分位點(diǎn)，DIFI均與INC在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著正相關(guān)，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于促進(jìn)地區(qū)全體居民收入提高。觀察各分位點(diǎn)上的DIFI系數(shù)值，30%分位點(diǎn)的系數(shù)值最大，其次是50%和10%分位點(diǎn)，系數(shù)值較小的是70%和90%分位點(diǎn)。這說明地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展更有助于促進(jìn)中低收入群體的生活改善，對(duì)中高收入和高收入群體的增收效應(yīng)相對(duì)較弱。從模型(13)～(17)DIFI系數(shù)的變化趨勢(shì)來看，呈“先平緩上升，后加速下降”特點(diǎn)，說明數(shù)字普惠金融有助于緩解社會(huì)貧富差距，推動(dòng)人民高水平的“富?！?。

(四)數(shù)字普惠金融增收機(jī)制驗(yàn)證

數(shù)字普惠金融增收除了存在直接作用，還可能存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展ECO、產(chǎn)業(yè)升級(jí)IUS和就業(yè)拉動(dòng)EMPL的中介效應(yīng)。據(jù)此本文參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[39]的中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程進(jìn)行分析(表5)。

表5 數(shù)字普惠金融增收的間接作用機(jī)制驗(yàn)證

第一，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的中介效應(yīng)。表1的模型(1)和表5的模型(18)、模型(19)構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)ECO中介效應(yīng)檢驗(yàn)的“三步法”，模型(1)的DIFI系數(shù)β顯著為正，按中介效應(yīng)立論。模型(18)的DIFI系數(shù)δ顯著為正，模型(19)的ECO系數(shù)β1和DIFI系數(shù)β′均顯著為正，表明數(shù)字普惠金融增收存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)3a，效應(yīng)占比2.82%。數(shù)字普惠金融發(fā)展提高了要素市場(chǎng)、產(chǎn)品市場(chǎng)的流通效率，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，政府稅收增加并加強(qiáng)公共服務(wù)投資進(jìn)而惠及城鄉(xiāng)居民；同時(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中優(yōu)先發(fā)展的群體可通過消費(fèi)、就業(yè)等促進(jìn)低收入群體和中低收入群體的收入增加，緩解地區(qū)貧富差距。

第二，產(chǎn)業(yè)升級(jí)的中介效應(yīng)。模型(1)、模型(20)和模型(21)構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)升級(jí)IUS中介效應(yīng)檢驗(yàn)的“三步法”，模型(1)的DIFI系數(shù)β顯著為正，按中介效應(yīng)立論。模型(20)的DIFI系數(shù)δ顯著為正，而模型(21)的IUS系數(shù)β1不顯著，需要使用Bootstrap檢驗(yàn)δ×β1：p值范圍0.2563～0.3489，不包括0，IUS中介效應(yīng)顯著。模型(21)的DIFI系數(shù)β′顯著為正，表明數(shù)字普惠金融增收存在產(chǎn)業(yè)升級(jí)的部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)3b，效應(yīng)占比較小，為2.15%。數(shù)字普惠金融發(fā)展在一定程度上增加企業(yè)獲貸機(jī)會(huì)，優(yōu)化資本要素在產(chǎn)業(yè)間的配置、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而提高地區(qū)居民的整體收入，并通過“溢出效應(yīng)”惠及低收入群體。

第三，就業(yè)拉動(dòng)的中介效應(yīng)。模型(1)、模型(22)和模型(23)構(gòu)成了就業(yè)拉動(dòng)EMPL中介效應(yīng)檢驗(yàn)的“三步法”，模型(1)的DIFI系數(shù)β顯著為正，使用Bootstrap檢驗(yàn)δ×β1，其p值范圍不包括0；且模型(23)的DIFI系數(shù)β′顯著為正，表明數(shù)字普惠金融增收存在就業(yè)拉動(dòng)的部分中介效應(yīng)，假設(shè)3c在統(tǒng)計(jì)上得到驗(yàn)證。然而，效應(yīng)占比較小，僅為0.72%，表明就業(yè)拉動(dòng)的中介效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)上不顯著(吳小康，2019[40])。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本文立足市域視角，使用2013—2019年中國(guó)284個(gè)市級(jí)地區(qū)的非平衡面板數(shù)據(jù)探討數(shù)字普惠金融的增收效應(yīng)，多維度剖析其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于提高地區(qū)居民的整體收入，且在數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個(gè)維度上均得以驗(yàn)證；農(nóng)村地區(qū)的居民增收效應(yīng)大于城鎮(zhèn)地區(qū)；相比富人階層，數(shù)字普惠金融更有助于促進(jìn)中低收入群體的收入增長(zhǎng)，因此發(fā)展數(shù)字普惠金融能夠有效覆蓋相對(duì)貧困階層，縮小社會(huì)貧富差距，提高居民幸福感。此外，數(shù)字普惠金融增收存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的中介效應(yīng)；就業(yè)拉動(dòng)的中介效應(yīng)雖統(tǒng)計(jì)顯著，但其效應(yīng)量較小使其經(jīng)濟(jì)意義不顯著。

2022中共中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)守住不發(fā)生規(guī)模返貧底線，推動(dòng)脫貧地區(qū)更多依靠發(fā)展來鞏固脫貧攻堅(jiān)成果，強(qiáng)化鄉(xiāng)村振興金融服務(wù)，其核心目的是將金融資本真正延伸到鄉(xiāng)村領(lǐng)域，觸及到金融合理需求未被滿足的鄉(xiāng)村群體、中小企業(yè)。為此，結(jié)合上述研究發(fā)現(xiàn)，在金融服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，本文提出三點(diǎn)政策建議。

1. 夯實(shí)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施。結(jié)論顯示，數(shù)字普惠金融更有利于促進(jìn)農(nóng)村居民增收，發(fā)展基礎(chǔ)是硬件設(shè)施。2021年末，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率進(jìn)一步提高，為57.6%，但相比城鎮(zhèn)地區(qū)仍有近20個(gè)百分點(diǎn)的差距。地方政府應(yīng)當(dāng)結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源，科學(xué)規(guī)劃互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)揮財(cái)政投入吸引社會(huì)資本的聯(lián)合參與作用，深化農(nóng)村光纖網(wǎng)絡(luò)、新一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字電視覆蓋，推動(dòng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)的速度升級(jí)和費(fèi)率降低；同時(shí)積極運(yùn)用優(yōu)惠政策如貸款貼息、稅收抵免等，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)村信息技術(shù)的投入，加大農(nóng)村自助金融設(shè)施的投放，發(fā)揮數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字化程度的居民增收效應(yīng)。

2. 推動(dòng)銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。面臨宏觀經(jīng)濟(jì)的多維沖擊，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)亟需“未雨綢繆”，減少線下服務(wù)成本，逐步將多數(shù)業(yè)務(wù)線條轉(zhuǎn)向線上。一方面，依托媒體宣傳、大數(shù)據(jù)嵌入、風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)預(yù)警開發(fā)新客戶，以數(shù)字金融的便利性廣泛觸及服務(wù)范圍內(nèi)的多個(gè)群體，重點(diǎn)擴(kuò)張金融抑制群體(如小微企業(yè)、農(nóng)戶等)的存貸服務(wù)規(guī)模，發(fā)揮數(shù)字金融使用深度的居民增收效應(yīng)；另一方面，多維度調(diào)查、收集客戶群體的行為特征，針對(duì)性開發(fā)、推廣線上普惠性信貸產(chǎn)品，進(jìn)一步與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、擔(dān)保機(jī)構(gòu)等展開合作推動(dòng)第三方產(chǎn)品的應(yīng)用。

3. 引導(dǎo)信貸支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。數(shù)字普惠金融能夠通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級(jí)促進(jìn)居民增收，因此地方政府應(yīng)該推動(dòng)數(shù)字金融發(fā)展，依托地區(qū)特色優(yōu)勢(shì)資源，結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源、技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，出臺(tái)政策支持金融服務(wù)數(shù)字化，推動(dòng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，增強(qiáng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)硬實(shí)力，讓中等及以下收入群體更多分享產(chǎn)業(yè)增值收益；同時(shí)，加大對(duì)低收入群體的轉(zhuǎn)移支付力度，通過更精準(zhǔn)的社會(huì)保障改善收入和財(cái)富分配格局，推動(dòng)減貧治理與鄉(xiāng)村振興的有效銜接。