滿粟萌，羅 健，牛飛亮

（喀什大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，新疆 喀什 844000）

黨的二十大提出：中國(guó)式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化，共同富裕是中國(guó)特色社會(huì)主義的本質(zhì)要求。目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全面小康，人民生活日益美好，經(jīng)濟(jì)總量發(fā)展大幅上升，但是城鄉(xiāng)發(fā)展差距仍然是實(shí)現(xiàn)共同富裕的最大阻礙，縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距則是實(shí)現(xiàn)共同富裕的必經(jīng)之路。普惠數(shù)字金融作為減小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的重要手段，了解兩者互動(dòng)關(guān)系對(duì)實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，實(shí)現(xiàn)共同富裕具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)水平差異研究現(xiàn)狀

學(xué)者對(duì)于城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的研究主要以城鄉(xiāng)消費(fèi)相對(duì)差距、[1]城鄉(xiāng)收入相對(duì)差距[2]為主。如今收入差距尤其是城鄉(xiāng)收入差距是城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平等的集中體現(xiàn)，但是隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)延伸到眾多領(lǐng)域，所以多維的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距測(cè)度顯得尤為重要。[3]由于航天航空業(yè)的高度發(fā)展，測(cè)繪科學(xué)中的燈光數(shù)據(jù)逐漸納入眾多學(xué)者的研究中，目前應(yīng)用最為廣泛的為dmsp/virrs燈光數(shù)據(jù)，夜間燈光數(shù)據(jù)作為一種人造地表現(xiàn)象，與人類的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密切相關(guān)，夜間燈光數(shù)據(jù)能更加直觀地反映出地區(qū)生產(chǎn)總值，[4][5]這也為衡量城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異提供新的研究方向。普惠數(shù)字金融的提出，其根本目的在于通過不斷完善金融基礎(chǔ)設(shè)施，讓更多人能享受到更低門檻的金融服務(wù)，以更低的成本面向社會(huì)各界，特別是為鄉(xiāng)村居民、城市低收入人群、弱勢(shì)人群及欠發(fā)達(dá)地區(qū)提供更加便捷、高效的金融服務(wù)，對(duì)于鄉(xiāng)村振興，實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重大意義。已有的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著調(diào)節(jié)農(nóng)村內(nèi)部收入差距與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，規(guī)避農(nóng)村貧富差距過大對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的抑制效應(yīng)，[6]數(shù)字普惠金融可以降低城鄉(xiāng)收入差距。[7]數(shù)字普惠金融通過農(nóng)村居民消費(fèi)升級(jí)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。[8]由以上內(nèi)容可知：燈光數(shù)據(jù)對(duì)衡量城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距的可行性、普惠金融對(duì)農(nóng)村居民收入都有顯著影響。但對(duì)于是否縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的研究較少，本文選取燈光數(shù)據(jù)使用dagum 基尼系數(shù)在研究城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異空間分布的基礎(chǔ)上，采用PVAR 模型對(duì)數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)之間的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行探究。

二、研究方法與模型設(shè)計(jì)

本文采用dmsp/virrs燈光數(shù)據(jù)，利用dagum[9][10]基尼計(jì)算方法，得出城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展差異。數(shù)字普惠金融采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組2021 年公布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)報(bào)告。

數(shù)據(jù)包括全國(guó)除西藏、香港、澳門、臺(tái)灣外的30個(gè)省份，k=30 代表地區(qū)化分?jǐn)?shù)；其中yji與yhr是j（h）地區(qū)內(nèi)i（r）省份的城鄉(xiāng)燈光數(shù)，nj（nh）表示j（h）省份內(nèi)城鄉(xiāng)劃分為所有省份的燈光數(shù)的平均值。

本文采用Holtz-Eakin[11][12]等學(xué)者在1988 年提出的PVAR 模型，對(duì)數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究。PVAR 模型不僅可以解決樣本量不足的問題，還可以體現(xiàn)出個(gè)體的特征為經(jīng)濟(jì)研究提供便利性與高效性，具體模型如下：

其中：y表示包含數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距的列變量；R0表示截距項(xiàng)；Rj表示滯后j階矩陣；αi表示個(gè)體固定效應(yīng)；βt表示時(shí)間固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)誤差。

三、城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異分析

通過dagum 基尼系數(shù)衡量城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異，通過ArcGIS 軟件結(jié)合其地理位置信息探究城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異空間分布現(xiàn)狀。由圖1 可知，2011 年上海的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異處于過于平均階段，天津、海南為較為平均階段，山東、北京、江蘇處于比較合理階段，其余省市都超過0.4 的基尼系數(shù)警戒線，處于差距過大階段。中東部沿海地區(qū)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距較小，中部、東北部、西部（除青海、新疆、寧夏外）的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距較大。2020 年上海、天津的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異處于過于平均的階段，海南、江蘇、山東、北京處于較為平均階段，河北、浙江、河南、青海處于比較合理階段，其余省市都超過0.4 的基尼系數(shù)警戒線，處于差距過大階段。整體來看，與2011 年各省市城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距相比有所改善，但是東北地區(qū)與西部部分地區(qū)的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距還是很大，因此，應(yīng)當(dāng)重視東北地區(qū)與西部地區(qū)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展。

圖1 城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異空間分布圖

四、數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)水平差異關(guān)系研究

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文所使用的普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異系數(shù)，由于衡量標(biāo)準(zhǔn)和計(jì)算方式的差異性，存在量級(jí)不同的問題，為了消除量級(jí)的影響，本文決定對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，取完對(duì)數(shù)后發(fā)現(xiàn)初始數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。為了進(jìn)行更深層次的研究，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分。由于LLC 檢驗(yàn)、HT 檢驗(yàn)與Breitung 檢驗(yàn)存在共同局限性，要求每個(gè)個(gè)體自回歸系數(shù)保持一致，這種共同根的假設(shè)過于嚴(yán)苛，因此，這類檢驗(yàn)方法不適用于實(shí)際研究。結(jié)合數(shù)據(jù)樣本個(gè)數(shù)與漸進(jìn)理論判斷，本文選取IPS 方法進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，避免了上述檢驗(yàn)的缺點(diǎn)。由表1 的結(jié)果可知，雖然原數(shù)據(jù)存在不平穩(wěn)的現(xiàn)象，但通過對(duì)數(shù)一階差分后使得數(shù)據(jù)平穩(wěn)，可以繼續(xù)進(jìn)行實(shí)證分析。

表1 ADF 檢驗(yàn)結(jié)果

（二）面板協(xié)整檢驗(yàn)

由于原數(shù)據(jù)本身是非平穩(wěn)的，而一階差分后的數(shù)據(jù)趨于平穩(wěn)，本文將使用方法與方法對(duì)原序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)（檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示）。方法檢驗(yàn)結(jié)果顯示3 個(gè)P 值中有2 個(gè)小于0.01；方法檢驗(yàn)結(jié)果p值小于0.01。綜上所述，可以接受序列協(xié)整假設(shè)。

表2 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

（三）模型定階

本文通過AIC、BIC、HQ 準(zhǔn)則，這三大準(zhǔn)則通過對(duì)表3 的分析選擇了模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

表3 PVAR 滯后檢驗(yàn)結(jié)果

（四）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

根據(jù)研究目的，首先需要探究數(shù)字普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異變量之間是否存在格蘭杰因果關(guān)系，全國(guó)范圍的數(shù)據(jù)測(cè)算結(jié)果顯示：在1%的顯著性水平下可以認(rèn)為，數(shù)字普惠金融發(fā)展是城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異的格蘭杰原因，城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異是數(shù)字普惠金融發(fā)展的格蘭杰原因，兩者互成格蘭杰因果關(guān)系，結(jié)果見表4。

表4 普惠金融與市場(chǎng)化之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)

表5 方差分解結(jié)果

（五）模型穩(wěn)健性分析

PVAR 模型只有在滿足模型穩(wěn)定性的前提下，才能進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分析，本文使用STATA 17.0 對(duì)PVAR 模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：PAVR 模型的全部根的數(shù)值都在單位圓之內(nèi)，因此，可以確定PVAR 模型是穩(wěn)定的（如圖2 所示）。

圖2 PVAR 模型根的倒數(shù)圖

（六）脈沖響應(yīng)分析

為了更好地分析城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異與數(shù)字普惠金融發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)過程，本文對(duì)全國(guó)樣本進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析（如圖3 所示）。脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異存在明顯的負(fù)向沖擊并在第2 期達(dá)到?jīng)_擊最大值為-0.3129，之后的各期都存在負(fù)向沖擊的抑制作用，并在第9期趨向于0。說明數(shù)字普惠金融是縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異的重要手段，對(duì)提升農(nóng)村居民的經(jīng)濟(jì)水平起到了積極的作用。

圖3 脈沖響應(yīng)沖擊圖

城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展在0-1 期時(shí)出現(xiàn)短暫的負(fù)向抑制作用，并且逐漸減少，第2期出現(xiàn)抑制效應(yīng)減弱存在促進(jìn)效果，第3 期再次產(chǎn)生負(fù)向沖擊，第4 期沖擊效果趨于0，呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)最終長(zhǎng)期抑制的沖擊作用，說明城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展存在交替作用的效果。可能由于城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異導(dǎo)致鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展沒有足夠的資金支持，因此，鄉(xiāng)村普惠金融發(fā)展明顯弱于城鎮(zhèn)普惠金融發(fā)展，最終普惠金融發(fā)展趨于兩極化。之后促進(jìn)普惠金融發(fā)展，說明雖然普惠金融發(fā)展趨于兩極化，但當(dāng)城市普惠發(fā)展到一定水平，將會(huì)帶動(dòng)鄉(xiāng)村普惠金融發(fā)展，類似于先富帶動(dòng)后富的發(fā)展方式，通過長(zhǎng)期觀察發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異不利于數(shù)字普惠金融發(fā)展。

（七）方差分析

方差分解對(duì)理解一個(gè)變量對(duì)另一變量的波動(dòng)中所占比重，分析數(shù)字普惠金融水平與市場(chǎng)化兩個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)影響具有重要意義。結(jié)果顯示：數(shù)字普惠金融水平與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異對(duì)自身影響的貢獻(xiàn)度到第10 期時(shí)分別是0.559 和0.705。相互影響的貢獻(xiàn)度與城鄉(xiāng)差異對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響更明顯。

五、總結(jié)與建議

（一）結(jié)論

本文利用dmsp/virrs燈光數(shù)據(jù)通過dagum 基尼系數(shù)衡量城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異性，發(fā)現(xiàn)從2011 年到2020 年城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異已經(jīng)得到初步改善，但是西部地區(qū)與東北三省的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然存在巨大差異，今后需要重點(diǎn)關(guān)注該地區(qū)的城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展。隨后使用PVAR 模型考察了城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異與數(shù)字普惠金融發(fā)展之間的關(guān)系。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在協(xié)整關(guān)系，并且互為格蘭杰因果，通過脈沖響應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)抑制城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異效果顯著，并且城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異也會(huì)阻礙數(shù)字普惠金融的發(fā)展，雖然存在短期的反彈促進(jìn)作用，但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，城鄉(xiāng)差異的擴(kuò)大抑制數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

數(shù)字普惠金融是縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距的重要手段，發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展較好，但數(shù)字普惠發(fā)展較弱地區(qū)仍然存在普及面窄、使用率低、產(chǎn)品種類少、設(shè)施不健全等諸多問題。

（二）建議

第一，普及金融知識(shí)，加大宣傳教育，深化數(shù)字普惠金融理念，增強(qiáng)數(shù)字普惠發(fā)展較弱地區(qū)的居民對(duì)數(shù)字普惠金融的了解，開展數(shù)字普惠理念宣講活動(dòng)，提升居民金融素養(yǎng)，增加受眾群體。第二，針對(duì)數(shù)字普惠產(chǎn)品使用率低的問題，應(yīng)該開展數(shù)字普惠產(chǎn)品體驗(yàn)活動(dòng)，邀請(qǐng)志愿者進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)，發(fā)揮領(lǐng)頭羊作用，讓更多的人了解并使用它。第三，金融產(chǎn)品創(chuàng)新是增加產(chǎn)品類別的唯一方法，應(yīng)當(dāng)推出更多符合當(dāng)?shù)貙?shí)際條件的產(chǎn)品。第四，增加數(shù)字普惠發(fā)展較弱地區(qū)的金融設(shè)施建設(shè)，加大其金融發(fā)展的財(cái)政投入。改善金融網(wǎng)點(diǎn)的質(zhì)量，目前金融網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量已經(jīng)基本符合要求，但是網(wǎng)點(diǎn)質(zhì)量還有待提高，應(yīng)當(dāng)主動(dòng)向客戶推薦優(yōu)質(zhì)金融產(chǎn)品，不能坐以待斃。增加互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如今城市的互聯(lián)網(wǎng)普及率已接近100%，與鄉(xiāng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展形成鮮明對(duì)比，重視鄉(xiāng)村數(shù)字化建設(shè)是當(dāng)下的重中之重。大力發(fā)展落后區(qū)域的數(shù)字普惠金融是全面提高其發(fā)展水平、實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)和諧發(fā)展、實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要舉措。