張樂(lè)柱，高士然

(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

振興鄉(xiāng)村與實(shí)現(xiàn)共同富裕是黨和政府的執(zhí)政基礎(chǔ)和必然選擇，縮小城鄉(xiāng)和貧富收入差距是必選題。改革開(kāi)放初期，擬使部分人先富，通過(guò)先富帶后富、轉(zhuǎn)移支付等二次分配方式解決該問(wèn)題，但貧富與地區(qū)差距日益擴(kuò)大。具有資源要素配置功能的金融是導(dǎo)致拉大差距的主要制度因素之一。傳統(tǒng)金融體制的資源配置偏向性、客戶篩選機(jī)制等實(shí)質(zhì)上形成對(duì)窮人和農(nóng)村地區(qū)的排斥效應(yīng)，金融技術(shù)成為有錢人的財(cái)富集聚手段，背離“給沒(méi)錢的人借錢”的初衷。人口收入差距與地區(qū)收入差距呈強(qiáng)相關(guān)性，縮小地區(qū)收入差距一定程度上也會(huì)縮小人口貧富差距。

自上世紀(jì)90年代開(kāi)始的小額信貸項(xiàng)目，21世紀(jì)初的增量微型金融以及促進(jìn)普惠金融發(fā)展的措施，對(duì)于減貧和縮小地區(qū)貧富差距起到了一定作用。普惠金融致力于為被傳統(tǒng)金融排斥的弱勢(shì)群體和落后地區(qū)提供服務(wù)和獲取金融資源的機(jī)會(huì)，但傳統(tǒng)金融的普惠沒(méi)有達(dá)到預(yù)期。就信貸權(quán)而言，金融捕獲的乃是農(nóng)村“精英群體”，金融扶貧是以財(cái)政資金為拐杖，觸及兩端，而大多數(shù)農(nóng)村居民仍被排斥。因?yàn)闆](méi)有制度性破解金融普惠高成本低收益與商業(yè)可持續(xù)悖論，高成本限制了金融普惠深度尤其是信貸權(quán)的獲得，而 “精英捕獲”現(xiàn)象反而可能拉大貧富差距。

在新金融科技加持下，數(shù)字化技術(shù)使得金融普惠似乎破解了該難題，對(duì)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改善以及城鄉(xiāng)收入差距縮小方面有重要影響[1]。數(shù)字化金融或許有天然的普惠性[2]，諸多學(xué)者的研究得以驗(yàn)證。數(shù)字技術(shù)可緩解傳統(tǒng)金融的交易成本高、信息不對(duì)稱[3]，數(shù)字技術(shù)和傳統(tǒng)普惠金融的結(jié)合有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展[4]。王海軍等[5]認(rèn)為數(shù)字技術(shù)將直接影響傳統(tǒng)金融普惠程度，提高金融市場(chǎng)的信息透明度，提升金融服務(wù)質(zhì)量和效率。謝平等[6]認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用的進(jìn)程中金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱問(wèn)題會(huì)得以緩解，普惠金融會(huì)向長(zhǎng)尾市場(chǎng)傾斜，基于長(zhǎng)尾客戶需求會(huì)創(chuàng)新金融產(chǎn)品，提高金融服務(wù)廣度和深度。焦瑾璞等[7]認(rèn)為數(shù)字貨幣方便業(yè)務(wù)交易，拉近普通人群與金融服務(wù)距離，正面影響普惠金融發(fā)展。多數(shù)學(xué)者運(yùn)用誤差修正模型、平衡面板、空間計(jì)量模型分析，均得出數(shù)字化技術(shù)可提升金融普惠水平，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距起到收斂作用[8-10]。趙丙奇[11]從非線性模型入手，通過(guò)面板門限模型回歸得出結(jié)論：當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平處于低位點(diǎn)時(shí)其發(fā)展會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距；處于高位點(diǎn)時(shí)將縮小城鄉(xiāng)收入差距。

綜上，傳統(tǒng)金融普惠雖在減少金融排斥效應(yīng)、減貧和縮小收入差距方面取得了一定成績(jī)，然而高成本制約了金融普惠深度[12]。研究已證實(shí)：數(shù)字普惠金融能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距。然而，現(xiàn)有研究采用的是北京大學(xué)數(shù)字普惠金融中心2011—2015年數(shù)據(jù)，而中國(guó)數(shù)字化技術(shù)在2015年后快速發(fā)展，數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度小和時(shí)效性可能會(huì)影響實(shí)證結(jié)論；再者，現(xiàn)有研究缺乏探討金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型中不同要素影響城鄉(xiāng)差距的異質(zhì)性。因此，本文嘗試在這兩方面有所補(bǔ)遺。在比較探討傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的普惠邏輯基礎(chǔ)上，選取2011—2018年數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融及其不同維度、功能的效用，并加以驗(yàn)證了二者的非線性關(guān)系。

二、金融的普惠邏輯：理論機(jī)制與假說(shuō)

(一)傳統(tǒng)金融的普惠邏輯與局限

普惠金融若實(shí)現(xiàn)為有金融服務(wù)需求的社會(huì)各階層和群體提供服務(wù)的目標(biāo)，須在可持續(xù)發(fā)展下解決低收入(長(zhǎng)尾)群體的被排斥問(wèn)題(1)坎普森與韋利(Kempson &Whyley,1999)提出了金融排斥的六個(gè)維度指標(biāo)：地理、評(píng)估、條件、價(jià)格、營(yíng)銷和自我排斥。，拓展覆蓋面和改善政策環(huán)境就是優(yōu)選項(xiàng)。

其一，擴(kuò)大覆蓋面以使金融可觸。NGO小貸是最早引進(jìn)的減貧措施，1993年中國(guó)社科院借鑒GB模式的小額信貸試驗(yàn)算是開(kāi)端；1999年農(nóng)村信用社的小貸業(yè)務(wù)大大拓展了覆蓋范圍。隨后農(nóng)信社系統(tǒng)的社區(qū)化及郵儲(chǔ)銀行的改革，小貸公司、村鎮(zhèn)銀行等微型主體的新創(chuàng)，微型金融服務(wù)局面初成。2005年始聯(lián)合國(guó)推動(dòng)普惠金融發(fā)展，而2016年杭州G20峰會(huì)則促進(jìn)了金融普惠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型(2)G20峰會(huì)上專門討論了3個(gè)普惠金融文件：《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》，《G20普惠金融指標(biāo)體系》升級(jí)版，《G20中小企業(yè)融資行動(dòng)計(jì)劃落實(shí)框架》。。在政策支持下，通過(guò)增設(shè)基礎(chǔ)性設(shè)施與金融網(wǎng)點(diǎn)、在偏遠(yuǎn)地區(qū)和山區(qū)實(shí)行“代理制”縮短物理距離；通過(guò)普及金融知識(shí)，提升金融素養(yǎng)，增強(qiáng)需求方金融參與能力。

其二，創(chuàng)新金融產(chǎn)品與機(jī)制以提高可得。基于信貸權(quán)創(chuàng)新信貸機(jī)制：一是小額度(3)“小額”界定：國(guó)際社會(huì)一般以單筆貸款的平均貸款額度與人均GDP的比值來(lái)衡量。對(duì)于中低收入人群的貸款，最大比值一般在3以內(nèi)；對(duì)于微小型企業(yè)的貸款，最大比值一般在5左右。多頻次。根據(jù)具有潛在負(fù)債能力的小微客戶需求，提供小額、短期信貸服務(wù)。通過(guò)額度小微化、頻次增加、價(jià)格浮動(dòng)、分期多次償還等提高獲貸成本，自動(dòng)淘汰高收入階層，對(duì)規(guī)模化客戶形成另類排斥。二是社區(qū)化參與機(jī)制。哈耶克局部知識(shí)理論認(rèn)為社區(qū)機(jī)制是有效的，利用社會(huì)資本建立貼近客戶、對(duì)稱信息的業(yè)務(wù)拓展機(jī)制，如小組聯(lián)保機(jī)制(4)由貸款者自愿組成一個(gè)(5人)小組,向小組發(fā)放貸款,小組成員對(duì)其他成員的違約承擔(dān)一定擔(dān)保責(zé)任；如果有人違約,那么小組中的所有人都不能再獲得貸款——對(duì)抵押的替代形式,使成員間互相監(jiān)督和責(zé)任連帶。、業(yè)務(wù)決策社區(qū)參與機(jī)制(5)把分支機(jī)構(gòu)直接建到社區(qū)，小貸村級(jí)小組、村支兩委參與農(nóng)戶信用評(píng)級(jí)與信貸決策；實(shí)行信貸人員的片區(qū)制管理,聘請(qǐng)村級(jí)信貸聯(lián)絡(luò)員、支農(nóng)協(xié)理員等。把小額信貸發(fā)放過(guò)程變成一個(gè)教育和培訓(xùn)客戶的過(guò)程。，并通過(guò)合作組織外在化操作成本，利用社會(huì)資本替代抵押擔(dān)保。三是檢驗(yàn)性貸款和后續(xù)放款承諾、客戶主動(dòng)還款的守信激勵(lì)機(jī)制創(chuàng)新。

其三，市場(chǎng)化運(yùn)作使風(fēng)險(xiǎn)可控。一是公共資源介入，機(jī)理是將普惠服務(wù)的外部性內(nèi)部化，使得信貸市場(chǎng)社會(huì)邊際有效。核心是分擔(dān)普惠風(fēng)險(xiǎn)與成本，如以財(cái)政支持建立風(fēng)險(xiǎn)基金，參與擔(dān)保與保險(xiǎn)，直接補(bǔ)貼性信貸如扶貧或婦女貸款方式等。二是利率市場(chǎng)化，據(jù)世界銀行測(cè)算的小貸成本為15%～20%，使其覆蓋小貸成本和風(fēng)險(xiǎn)，確保財(cái)務(wù)可持續(xù)。三是長(zhǎng)尾群體信用顯化機(jī)制，如信用戶(村鎮(zhèn))評(píng)定、增信機(jī)制，分期還款的風(fēng)控機(jī)制等。

應(yīng)當(dāng)說(shuō)，傳統(tǒng)普惠金融對(duì)增收脫貧目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)功不可沒(méi)，緩解了金融排斥程度，使得金融資源下沉農(nóng)村區(qū)域與低收入小微群體。但難以改變金融服務(wù)精英格局，在財(cái)政資金有限前提下也難以改變金融服務(wù)鄉(xiāng)村與小微群體的低收益高成本困局，尤其是鄉(xiāng)村信用的拓荒與沉沒(méi)成本高昂，需要普惠技術(shù)轉(zhuǎn)型。

(二)數(shù)字金融的普惠邏輯與假說(shuō)

首先，數(shù)字普惠降低金融服務(wù)的門檻效應(yīng)。傳統(tǒng)金融的征信評(píng)價(jià)是以收入和資產(chǎn)為門檻條件的，富裕群體因具有條件優(yōu)勢(shì)，更容易從信貸、投資、保險(xiǎn)等金融服務(wù)中獲得收益，而貧困群體則相反，愈加失去利用金融獲取財(cái)富和發(fā)展的機(jī)會(huì)，金融成為高收入和富裕群體的俱樂(lè)部，擴(kuò)大了城鄉(xiāng)與貧富差距。由此，數(shù)字技術(shù)首要改變的是傳統(tǒng)金融信用評(píng)價(jià)維度。與傳統(tǒng)金融基于收入和財(cái)富的信用評(píng)價(jià)模式不同，配合場(chǎng)景信息、將“交易行為”數(shù)字納入信用評(píng)估視野，突破了“收入與財(cái)富”的信用門檻，而交易是現(xiàn)代人生存的基本行為，真正將普惠擴(kuò)展至“所有階層”，尤其是窮人。

其次，交易成本驟降改善了金融服務(wù)的城鄉(xiāng)二元非均衡效應(yīng)。傳統(tǒng)金融普惠以大量線下網(wǎng)點(diǎn)為支撐，難以降低金融服務(wù)成本。資本要素由于城鄉(xiāng)交易成本、可抵押資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)、低附加值等四個(gè)方面的差異會(huì)向城市聚集[13]，導(dǎo)致城鄉(xiāng)金融資源配置的二元形態(tài)。城市資本富裕，獲取成本更低，更多人行使信貸權(quán)而獲取發(fā)展機(jī)會(huì)；而農(nóng)村地區(qū)資金更加稀缺，獲取成本更高，更多人被排斥，擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。與傳統(tǒng)金融信息獲取和篩選、監(jiān)督和風(fēng)控的高成本相比，數(shù)字普惠金融線上的大數(shù)據(jù)分析、獲信與監(jiān)控方式成本驟降，如傳統(tǒng)商行單筆1萬(wàn)元貸款的交易成本約2000元，而網(wǎng)商銀行僅需2.3元。成本驟降使得交易邊際曲線向外拓展，農(nóng)村地區(qū)、貧困與低收入群體成為包容開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)，從而改善了金融服務(wù)城鄉(xiāng)二元非均衡現(xiàn)實(shí)，縮小收入差距。

再者，精準(zhǔn)普惠舒緩金融排斥效應(yīng)。數(shù)字化技術(shù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)可將金融服務(wù)提供到戶，打破地理空間限制；降低金融服務(wù)價(jià)格，緩解對(duì)低收入群體的價(jià)格排斥；營(yíng)銷手段更具包容性，數(shù)字金融是以“具有交易能力”市場(chǎng)參與主體的累積數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的小額度信貸，采信依據(jù)是支付、合作等場(chǎng)景的數(shù)字化，更為精準(zhǔn)化，排除了不具備能力者的信貸風(fēng)險(xiǎn)與尋租的高成本，且將自我排斥的潛在客戶群體納入。當(dāng)然，受學(xué)習(xí)能力和素養(yǎng)水平所限，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民在掌握數(shù)字金融技術(shù)方面存在差異，普惠金融的數(shù)字化，可能會(huì)帶來(lái)減緩城鄉(xiāng)收入差距效應(yīng)。

基于以上分析，提出本文的假說(shuō)1：

H1：數(shù)字普惠金融發(fā)展及其廣度、深度、數(shù)字支持服務(wù)程度均可縮小城鄉(xiāng)收入差距。

不同類型的數(shù)字普惠金融發(fā)展深度和廣度不同，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有異質(zhì)性。由此提出假說(shuō)2：

H2：數(shù)字普惠金融的維度、功能要素影響城鄉(xiāng)收入差距存在異質(zhì)性。

參考郭福春等[14]的金融資源聚集的四階段模型(如圖1所示)，結(jié)合數(shù)字普惠金融表征，分析數(shù)字普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的相關(guān)性。在金融聚集初期(AB段)，社會(huì)生產(chǎn)力不發(fā)達(dá)，居民收入較低，金融產(chǎn)業(yè)占比很小，金融投資和儲(chǔ)蓄不具規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，城鄉(xiāng)間金融二元化不明顯。在金融聚集發(fā)展階段(BC段)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)，城鄉(xiāng)空間結(jié)構(gòu)逐漸呈現(xiàn)，金融相關(guān)比率漸次上升，社會(huì)投資和儲(chǔ)蓄行為漸趨活躍，金融要素向城市地區(qū)集聚，農(nóng)村金融交易邊緣化。金融的城鄉(xiāng)資源配置二元不均衡與地區(qū)收入差距越來(lái)越明顯。在金融聚集后期(CD段)，資源涌入金融聚集城市的速度變?yōu)闇p速上升態(tài)勢(shì)，隨邊際效益遞減，金融的城市獲利空間收窄，逐漸向農(nóng)村地區(qū)溢出，農(nóng)村地區(qū)金融活躍度增強(qiáng)，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，居民收入增長(zhǎng)。在金融擴(kuò)散階段(DE段)，全社會(huì)居民收入和消費(fèi)水平差距趨小，城鄉(xiāng)間資本流動(dòng)頻率增加，呈現(xiàn)擴(kuò)散效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)金融結(jié)構(gòu)漸趨一元化，城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)一步縮小。

結(jié)合胡宗義和胡亦文[15]的研究，本文畫出了城鄉(xiāng)資本積累差異和收入差距的關(guān)系圖(如圖2所示)。金融發(fā)展到一定程度時(shí)，城鎮(zhèn)金融資本總量接近峰值，城鄉(xiāng)收入差距達(dá)到最大值。受邊際效益遞減規(guī)律作用，金融資本向農(nóng)村地區(qū)擴(kuò)散，農(nóng)村金融市場(chǎng)的資金稀缺狀況得以改善，要素配置惠及更多農(nóng)村居民，城鄉(xiāng)收入差距逐漸縮小。據(jù)此提出假設(shè)3：

H3：數(shù)字普惠金融的邊際效應(yīng)導(dǎo)致其與城鄉(xiāng)收入差距存在非線性關(guān)系。

圖1 城鄉(xiāng)金融資源集聚發(fā)展的階段性

圖2 二者與城鄉(xiāng)資本積累的關(guān)系

三、模型、數(shù)據(jù)與變量描述

(一)模型設(shè)定

本文分別構(gòu)建非線性與線性面板模型驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，具體模型如下：

1.線性面板模型

GAPi,t=α0+α1DFI(widedeepdigit)i,t+α2Xi,t+μi+i.t

(1)

為驗(yàn)證本文假設(shè)1，構(gòu)建模型(1)。其中GAPi,t是被解釋變量城鄉(xiāng)收入差距，α0為模型的截距項(xiàng)，α1為核心解釋變量DFI(widedeepdigit)的系數(shù)，α2為其他控制變量系數(shù)，Xit代指URi.t，INDi.t，GOVi.t，EDUi.t，RGDPi.t，OPENi.t，i表示具體地區(qū)，t表示時(shí)間，μ表示各省份不隨時(shí)間變化的因素，為誤差擾動(dòng)項(xiàng)。

GAPi.t=λ0+λ1(payinsurancecreditinvestfundintegrity)i.t+λ2Xit+μi+i.t

(2)

為驗(yàn)證本文假設(shè)2，構(gòu)建模型(2)。其中GAPi,t是被解釋變量城鄉(xiāng)收入差距，pay代表數(shù)字支付程度，insurance代表保險(xiǎn)使用程度，credit代表信貸使用程度，invest代表投資使用程度，fund代表貨基投資程度，integrity代表信用服務(wù)程度。λ0為模型的截距項(xiàng)，λ1為核心解釋變量payinsurancecreditinvestfundintegrity的系數(shù)，λ2為控制變量系數(shù)，Xit代指URi.t，INDi.t，GOVi.t，EDUi.t，RGDPi.t，OPENi.t，i表示具體地區(qū)，t表示時(shí)間，μ表示各省份不隨時(shí)間變化的因素，為誤差擾動(dòng)項(xiàng)?？紤]到異方差問(wèn)題，回歸使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

2.非線性模型(門限模型)

GAPi.t=θ0+θ1DFIi.tI(Qi.t≤γ)+θ2DFIi.tI(Qi.t>γ)+θ3Xit+δi.t

(3)

為驗(yàn)證假設(shè)3，構(gòu)建模型(3)。城鎮(zhèn)化是縮小城鄉(xiāng)收入差距的動(dòng)力之一，也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的重要參考[16]，本文選擇城鎮(zhèn)化率(UR)為門限變量，即模型中的Q。其中GAPi,t是被解釋變量城鄉(xiāng)收入差距，θ0為模型截距項(xiàng)，θ1、θ2分別為不同門限區(qū)間的彈性系數(shù)，γ為門限值，θ3為其他控制變量系數(shù)，Xit代指URi.t，INDi.t，GOVi.t，EDUi.t，RGDPi.t，OPENi.t，I(·)為示性函數(shù)，滿足括號(hào)內(nèi)的條件時(shí)為1，否則為0。δ為沒(méi)有納入模型的其他因素，其中i表示具體地區(qū)，t表示時(shí)間。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取中國(guó)2011—2018年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，控制變量中的對(duì)外經(jīng)濟(jì)水平(OPEN)通過(guò)對(duì)外貿(mào)易總額占當(dāng)?shù)谿DP的比重計(jì)算。西藏多年對(duì)外經(jīng)濟(jì)數(shù)值為0，故樣本將其剔除。數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心、歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。

(三)變量說(shuō)明

1.被解釋變量:城鄉(xiāng)收入差距(GAP)

為了數(shù)據(jù)的直觀性，使用城鄉(xiāng)居民可支配收入比值表示城鄉(xiāng)收入差距，該計(jì)算方式已被學(xué)界普遍采用。

2.核心解釋變量:數(shù)字普惠金融發(fā)展水平

選取北京大學(xué)數(shù)字金融中心2019年4月公布的數(shù)字普惠金融指數(shù)為核心解釋變量，該指數(shù)分為覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)維度。此外，還使用了支付、保險(xiǎn)、信貸、投資、貨基、征信等六個(gè)二級(jí)指數(shù)，其中貨基指數(shù)從2013年、投資指數(shù)從2014年、征信指數(shù)從2015年開(kāi)始編制，其余均從2011年開(kāi)始編制。

3.控制變量

借鑒已有做法，選擇城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出、教育水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放水平為控制變量。

(1)城鎮(zhèn)化率(UR)。城鎮(zhèn)化水平的提高能降低城鄉(xiāng)收入差距[17]，用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥缺硎尽?/p>

(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IND)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響[18]，使用二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和與GDP之比計(jì)算。

(3)財(cái)政支農(nóng)水平(FGOV)。地方財(cái)政對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生一定影響[19]，通過(guò)地方農(nóng)林水務(wù)支出與一般性財(cái)政支出之比表示。

(4)教育水平(EDU)。教育水平高低會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響[20]，用每萬(wàn)人高中在校人數(shù)(只含普高)衡量。

(5)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(RGDP)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有影響[21]，以人均GDP指數(shù)并取對(duì)數(shù)(LnPGDP)來(lái)衡量。

(6)對(duì)外開(kāi)放水平(OPEN)。以進(jìn)出口總額與GDP的比值來(lái)衡量。

表1展示了有關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可以看出，中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距和數(shù)字普惠金融指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明各省之間的城鄉(xiāng)收入差距與數(shù)字普惠金融發(fā)展具有較大差異。

表1 描述性分析

四、實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸與內(nèi)生性討論

根據(jù)F檢驗(yàn)、豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果(表2)，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸；根據(jù)回歸結(jié)果(表3)，初步得出中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展能有效收窄城鄉(xiāng)收入差距結(jié)論。但基準(zhǔn)模型中并沒(méi)有考慮內(nèi)生性問(wèn)題，結(jié)果穩(wěn)健與否還需進(jìn)一步討論。

表2 F檢驗(yàn)、hausman檢驗(yàn)結(jié)果

表3 數(shù)字普惠金融影響城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果

比較常見(jiàn)的內(nèi)生性問(wèn)題主要有模型中存在遺漏變量、被解釋變量與解釋變量存在反向因果關(guān)系兩種。實(shí)證研究中遺漏變量難免，在選取控制變量時(shí)已對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，盡可能做到減輕遺漏變量，此方面內(nèi)生性可忽略。而被解釋變量與解釋變量的反向因果關(guān)系可能存在相關(guān)不足。因?yàn)槌青l(xiāng)收入差距的大小與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)影響數(shù)字普惠金融發(fā)展程度[22]。為減小該內(nèi)生性影響實(shí)證結(jié)果，嘗試通過(guò)尋找工具變量法優(yōu)化，如使用互聯(lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字普惠金融工具變量[23]。但地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率與城鄉(xiāng)收入差距有關(guān)，不滿足工具變量選取條件。參考李牧辰[1]的做法，選用各省份與杭州的球面距離作為工具變量，離杭州市越遠(yuǎn)的地區(qū)，數(shù)字普惠金融越難推廣[24]，且某地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距與到杭州距離間并無(wú)聯(lián)系，滿足工具變量選取條件。

因?yàn)檫x取的樣本為均衡面板數(shù)據(jù)，而省份到杭州的球面距離是不變的，直接采用為工具變量會(huì)因固定效應(yīng)模型的應(yīng)用而難以度量。借鑒黃群慧等[25]做法，使用省會(huì)城市到杭州的距離和當(dāng)期各數(shù)字普惠金融指數(shù)的交互項(xiàng)作為工具變量。

表4對(duì)比了固定效應(yīng)模型與加入工具變量回歸結(jié)果。沃爾德檢驗(yàn)值表明不存在弱工具變量問(wèn)題。從回歸系數(shù)看，核心解釋變量(IFI)的正負(fù)號(hào)與顯著性沒(méi)有發(fā)生改變，均表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能縮小城鄉(xiāng)收入差距，且在1%水平上顯著，與假設(shè)一致。但加入工具變量后，縮小程度更明顯。

表4 工具變量回歸對(duì)比

(二)不同維度的差異性影響

根據(jù)表5，不同維度的數(shù)字普惠金融均能縮小城鄉(xiāng)收入差距。覆蓋廣度意味著拓展金融的地理和人口覆蓋面，使得金融可觸?？赏ㄟ^(guò)增擴(kuò)數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施，提高覆蓋面而實(shí)施。使用深度意味著金融工具與金融產(chǎn)品種類更加豐富，能更大程度上匹配需求?？赏ㄟ^(guò)需求側(cè)的金融知識(shí)普及與金融素養(yǎng)提高、供給側(cè)的創(chuàng)新金融產(chǎn)品方式改善。數(shù)字化服務(wù)程度主要通過(guò)金融服務(wù)的低成本和便利性、門檻降低實(shí)現(xiàn)。數(shù)字金融普惠的不同維度降低城鄉(xiāng)收入差距程度存在較大差異。

表5 數(shù)字普惠金融的分維度實(shí)證結(jié)果

(三) 不同功能的差異性影響

根據(jù)表6，數(shù)字支付、小額保險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)信貸可縮小城鄉(xiāng)收入差距；小額理財(cái)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用為負(fù)，但不顯著；小額投資、信用服務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用為正向，但不顯著。這與假設(shè)2部分一致，數(shù)字支付、小額保險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)信貸等降低了金融服務(wù)門檻，提高了服務(wù)的便利程度，縮小城鄉(xiāng)收入差距顯著。小額理財(cái)、小額投資、信用服務(wù)在金融市場(chǎng)中占比小，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響微乎其微；也可能出于數(shù)據(jù)跨度太短等問(wèn)題，實(shí)證結(jié)果并不顯著。

表6 數(shù)字普惠金融的分功能實(shí)證結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)的常用方法有替換關(guān)鍵變量、按不同劃分方式拆分樣本、更換計(jì)量方法三種。在此使用替換被解釋變量方式。本文借取已有研究用泰爾指數(shù)替換因變量[26]。泰爾指數(shù)計(jì)算公式為：

上式中，j表示城鎮(zhèn)地區(qū)與農(nóng)村地區(qū)，j=1為城鎮(zhèn)，j=2為農(nóng)村；zjt表示t時(shí)期的城或鄉(xiāng)人口，zt為t時(shí)期的總?cè)丝冢琾jt表示t時(shí)期城或鄉(xiāng)總收入，pt為t時(shí)期的總收入。

表7整理了替換被解釋變量后各核心解釋變量的系數(shù)與顯著性水平，結(jié)果顯示，新的回歸結(jié)果與替換被解釋變量前的結(jié)果基本一致，表明回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(五)非線性討論

借鑒Wang的研究[27]，將數(shù)字普惠金融指數(shù)(IFI)作為核心解釋變量，將城鎮(zhèn)化率(UR)作為門限變量，通過(guò)自舉法(Bootstrap)獲得變量的回歸結(jié)果。表8的結(jié)果顯示，二者之間存在單門限效應(yīng)，因而使用單門限效應(yīng)模型進(jìn)行門限值與回歸系數(shù)的估計(jì)。

根據(jù)表9的結(jié)果，門限值為0.862。表10的結(jié)果表明，當(dāng)城鎮(zhèn)化率在0.862水平以下時(shí)，數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距正相關(guān)，在0.862水平之上時(shí)則相反。這和理論分析與假設(shè)3推理一致。當(dāng)城鎮(zhèn)化率較低時(shí)，農(nóng)村居民利用數(shù)字普惠金融不及城鎮(zhèn)居民，資本集聚于城鎮(zhèn)會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距；而城鎮(zhèn)化率處于較高水平時(shí)，資本的城鎮(zhèn)獲利空間不足，會(huì)逐漸向農(nóng)村地區(qū)轉(zhuǎn)移，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。

表8 門限效應(yīng)檢驗(yàn)

表9 門限模型回歸結(jié)果

(六)門限效應(yīng)的穩(wěn)健性討論

考慮到我國(guó)東西中部數(shù)字普惠金融發(fā)展的初始條件不同，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有較大差異，進(jìn)而分東、西、中部地區(qū)進(jìn)行門限估計(jì)，以保證結(jié)果的穩(wěn)健。根據(jù)表11的回歸結(jié)果，東、西、中地區(qū)都存在單一門限。東部地區(qū)城鎮(zhèn)化率低于0.872時(shí)，城鄉(xiāng)收入差距收窄；高于0.872時(shí)城鄉(xiāng)收入差距會(huì)擴(kuò)大。西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率小于或大于0.492時(shí)，均存在收窄效應(yīng)，但低城鎮(zhèn)化率時(shí)縮小力度更大。中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率小于或大于0.545時(shí)，數(shù)字普惠金融均會(huì)縮小城鄉(xiāng)收入差距，低城鎮(zhèn)化率時(shí)縮小程度更大?？傊?，分地區(qū)回歸結(jié)果表明：數(shù)字普惠金融在東、西、中部均能非線性影響與收斂城鄉(xiāng)差距。

表10 門限檢驗(yàn)結(jié)果

表11 分區(qū)域回歸結(jié)果

五、結(jié)論與討論

本文構(gòu)建面板模型對(duì)數(shù)字普惠金融影響城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)行了檢驗(yàn)，并使用門限模型探究了二者的非線性關(guān)系，并考慮了不同因素的異質(zhì)性。結(jié)論如下：其一，數(shù)字普惠金融在不同維度均能縮小城鄉(xiāng)收入差距。其二，數(shù)字支付、小額保險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)信貸等降低金融服務(wù)門檻，增加金融服務(wù)便利性，顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距；小額理財(cái)、小額投資、信用服務(wù)等在金融市場(chǎng)中占比小，作用不顯著。其三，數(shù)字普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)收入差距存在單門限效應(yīng)；城鎮(zhèn)化率的門限值為0.862，當(dāng)城鎮(zhèn)化率低于0.862時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距；高于0.862時(shí)作用相反。

基于結(jié)論，政策啟示如下：第一，推動(dòng)農(nóng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型深化普惠金融服務(wù)深度。數(shù)字普惠金融能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，提高數(shù)字普惠金融水平可通過(guò)兩個(gè)方面：一是現(xiàn)有金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)數(shù)字化，用數(shù)字化技術(shù)改造傳統(tǒng)金融服務(wù)，降低服務(wù)成本，擴(kuò)展金融觸網(wǎng)面，提高服務(wù)廣度；二是以數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)業(yè)態(tài)，拓展新的服務(wù)領(lǐng)域，基于農(nóng)村金融需求異質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)品，優(yōu)化信貸使用權(quán)，增強(qiáng)金融服務(wù)深度。第二，優(yōu)化基礎(chǔ)性金融服務(wù)的數(shù)字化普惠水平。首先通過(guò)新基建強(qiáng)化農(nóng)村數(shù)字覆蓋，為鄉(xiāng)村數(shù)字化提供技術(shù)條件支持；其次，加強(qiáng)在數(shù)字支付、小額保險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)信貸方面的服務(wù)供給，并以基礎(chǔ)金融服務(wù)的便利性及收益誘導(dǎo)農(nóng)村居民參與金融活動(dòng)。第三，加強(qiáng)銜接數(shù)字普惠金融服務(wù)與城鎮(zhèn)化。門限效應(yīng)顯示合理的城鎮(zhèn)化率能縮小收入差距。應(yīng)當(dāng)持續(xù)優(yōu)化數(shù)字普惠金融服務(wù)城鎮(zhèn)化的能力，并與城鎮(zhèn)化相容性發(fā)展。