数字普惠金融对家庭财产性收入的影响研究

2023-05-30 19:20张伟卢洋
金融发展研究 2023年3期
关键词:数字普惠金融收入差距共同富裕

张伟 卢洋

摘   要:家庭财产性收入逐渐成为提高居民收入的重要增长点,数字普惠金融对家庭财产性收入的影响及其城乡、地区异质性值得关注。本文采用北京大学数字普惠金融指数宏观数据和中国家庭金融调查(CHFS)2019年的微观数据,探讨了数字普惠金融对家庭财产性收入的影响。研究结果表明:数字普惠金融能够显著促进家庭财产性收入规模的扩大,这一作用是通过促进家庭参与金融市场来实现的;数字普惠金融对家庭财产性收入的促进作用存在城乡和地区异质性,表现为对农村和中西部地区的促进作用更强;家庭金融关注度越高,越有利于发挥数字普惠金融对家庭财产性收入的促进作用。

关键词:数字普惠金融;财产性收入;收入差距;共同富裕

中图分类号:F832  文献标识码:A  文章编号:1674-2265(2023)03-0079-08

DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.03.011

一、引言

面对复杂的国际环境,2021年国务院《政府工作报告》提出:“稳定和扩大消费。多渠道增加居民收入。”相比工资性收入和转移性收入,家庭财产性收入的增长更具有主动性和灵活性,有较大的提升空间和增长潜力,逐渐成为居民收入的重要增长点。2018—2020年,全国居民人均财产净收入占人均可支配收入的比重分别为8.43%、8.52%和8.67%,呈小幅增长趋势,但与发达国家20%~40%的占比仍有较大差距(张兵和生晗,2020)[1]。

研究居民财产性收入的意义在于:一方面,居民财产性收入的增加有利于提高中等收入群体比重,优化我国的分配结构使之趋向“橄榄型”,而中等收入群体的增加有助于拉动国内消费和激發内需潜力,能促进双循环格局的构建和国内经济增长。另一方面,财产性收入是财产的衍生财富(康书生和李灵丽,2010)[2],会产生“富者越富、穷者越穷”的“马太效应”。财产性收入差距的扩大对收入差距扩大的影响愈加显著(王雄军,2017)[3],《中国统计年鉴2021》中的数据显示,从绝对数来看,2016—2020年我国城乡人均财产净收入差距从2999.2元扩大到4207.7元;从相对数来看,2016—2020年我国城乡人均财产净收入差距占城乡人均可支配收入差距的比重从14.1%增长到15.8%,财产性收入差距是造成城乡居民收入差距的重要因素。因此,要加大对财产性收入的关注和研究力度。

金融市场是家庭获得财产性收入的重要渠道,提升家庭的财产性收入离不开金融的支持(康书生和李灵丽,2010)[2],但发展中国家普遍存在金融抑制问题。数字普惠金融具有方便快捷、成本低、门槛低和覆盖面广等特点,其包容性能有效弥补传统金融的不足,拓展金融服务的对象群体和辐射半径,开发传统金融体系的“长尾市场”。对家庭而言,数字普惠金融可以降低金融服务门槛和成本,提高家庭金融可得性,缓解金融排斥,有效满足家庭对金融服务的需求,有助于家庭参与金融市场进行投资理财活动,对家庭财产性收入的提高具有积极的促进作用。

本文通过文献梳理和实证检验探究数字普惠金融对家庭财产性收入规模是否具有促进作用,对城乡和不同地区的家庭财产性收入规模的影响是否具有异质性,并探讨数字普惠金融对家庭财产性收入规模产生影响的作用机制。本文的边际贡献可能有以下三点:(1)目前,鲜有研究关注数字普惠金融发展水平对微观家庭财产性收入的影响,本文使用CHFS数据和北京大学数字普惠金融指数对此进行实证研究;(2)本文从城乡和地区两个角度分析数字普惠金融对家庭财产性收入的异质性影响,为缩小城乡收入差距和缓解地区发展不平衡等问题提供实证依据,有利于共同富裕目标的实现;(3)本文以“家庭是否参与金融市场”作为中介变量,探讨了数字普惠金融对家庭财产性收入影响的机制,丰富了传导机制的微观研究。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

1. 影响家庭财产性收入的因素。宏观因素方面,金融结构、城镇化率、金融发展等因素会影响财产性收入。康书生和李灵丽(2010)[2]认为,金融支持是大面积提高居民财产性收入的重要途径。王雄军(2017)[3]通过数据分析发现,财富不均、资本市场存在“马太效应”以及金融服务不均衡等因素会加剧财产性收入差距。谷明娜和李金叶(2018)[4]通过实证分析发现,优化金融结构和提高城镇化率对居民财产性收入具有积极影响。陈刚(2015)[5]认为,优化金融结构可以扩大金融规模的受益对象,相比于金融规模的扩大,财产性收入的增加受金融结构优化的积极影响更为明显。微观因素方面,家庭的金融知识水平、金融素养禀赋、人力资本水平等会影响财产性收入的可能性或规模(聂雅丰和胡振,2021;李庆海等,2018)[6,7]。

2. 数字普惠金融与收入的相关性。在宏观层面,既有文献主要研究了数字普惠金融的城乡收入分配效应,认为城乡收入差距会随着数字普惠金融的发展呈现收敛趋势。宋晓玲(2017)[8]研究发现,城乡收入差距的缩小得益于数字普惠金融具有的降低门槛和减弱排斥等功能。周利等(2020)[9]使用中国劳动力追踪调查数据研究发现,城乡收入差距由于数字普惠金融能够提高金融可得性而得以缓解。刘心怡等(2022)[10]利用2013—2020年中国省级面板数据实证研究发现,数字普惠金融会对共同富裕产生积极影响,在提升收入和缩小差距方面具有明显成效。在微观层面,既有文献主要探讨数字普惠金融对创业(张勋等,2019)[11]、金融资产配置等家庭行为的影响。廖婧琳和周利(2020)[12]实证分析发现,家庭参与金融市场和持有风险金融资产投资均受到数字普惠金融发展深度的正向影响。周雨晴和何广文(2020)[13]利用CHFS(2015年)数据研究发现,家庭持有风险金融资产的概率和金融资产中风险金融资产所占的比例正向依赖于数字普惠金融的发展水平。

综上,目前对财产性收入的研究,主要集中在金融结构、城镇化率和金融发展等宏观金融因素对宏观财产性收入的影响,以及家庭金融知识水平、金融素养禀赋等微观因素对微观层面家庭财产性收入的影响,鲜有文献研究宏观数字普惠金融发展水平对微观层面家庭财产性收入的影响。因此,本文采用CHFS微观数据,探讨数字普惠金融对家庭财产性收入规模的影响、城乡和地区异质性及其传导机制,并提出有利于增加家庭财产性收入的政策建议。

(二)研究假设

数字普惠金融通过互联网技术突破传统普惠金融的时间和空间制约,具有方便快捷、成本低、门槛低和覆盖广等特点。一方面,数字普惠金融能够降低家庭获得金融服务的成本和门槛(金发奇等,2021)[14],扩大金融服务覆盖范围(焦瑾璞等,2015)[15],并提高金融服务和产品的可获得性(廖婧琳和周利,2020)[12],有利于家庭参与金融市场并提高投资概率,从而增加家庭财产性收入;另一方面,数字普惠金融能够缓解家庭流动性约束(刘超和李国成,2022)[16],家庭流动性约束的缓解能够刺激更多的风险投资行为(饶育蕾等,2021)[17],对财产性收入的获得具有积极影响。基于以上观点,提出假设1:

假设1:数字普惠金融对家庭财产性收入的提升具有正向促进作用。

数字普惠金融旨在为社会中的不同群体和阶层提供全方位、有效的金融服务,特别是为不被传统金融重视的相对弱势群体提供有效且及时的金融服务,促进了农村和中西部地区金融市场的发展,弥补了传统金融覆盖范围不足的短板,满足了农村和中西部地区金融弱势群体对金融服务的需求。虽然数字普惠金融对城镇和东部地区也具有上述作用,但是从边际效应来看,由于城镇和东部地区已经获得了相对丰富的金融资源和金融信息,因此,数字普惠金融满足农村和中西部地区对金融服务需求的作用要大于城镇地区和东部地区(宋科等,2022)[18],对金融弱势群体的金融可得性的提升效果更为明显,因此,提出假设2:

假设2:数字普惠金融对相对弱势群体(农村、中西部)家庭的财产性收入规模的正向促进作用更强。

三、数据、变量与模型

(一)数据

被解释变量和个人、家庭层面的控制变量来源于2019年CHFS数据库。该数据库有34643户家庭的微观数据,涉及29个省(自治区、直辖市,以下简称省份),对数据进行筛选和清洗之后,共得到12098个有效样本。核心解释变量来源于北京大学数字金融研究中心2021年4月公布的《北京大学数字普惠金融指数》(2011—2020年),包括覆盖广度、使用深度和数字化程度三个一级指标。由于2019年CHFS数据中统计的家庭财产性收入和总收入是2018年的数据,因此,本文核心解释变量选取2018年数字普惠金融总指数。同时,为保护受访者隐私,CHFS数据只能获取受访者的省级信息,因此,本文参考周雨晴和何广文(2020)[13]的做法,选用数字普惠金融的省级数据与CHFS数据进行匹配,省级层面的数字普惠金融指数能够很好地反映区域特征,并且与家庭财产性收入的正向关系非常明显,使用省级数字普惠金融指数不会影响结论的稳健性。地区层面的部分控制变量来源于2019年《中国统计年鉴》。

(二)变量

1. 被解释变量。本文的被解释变量为家庭的财产性收入规模,保留了数据库中财产性收入非负的样本。为了平衡数据差异,并考虑家庭财产性收入数据中有较多0值的情况,参考张兵和生晗(2020)[1]、周雨晴和何廣文(2020)[13]的研究,对财产性收入先加1再取自然对数,以保证数据的连续性和有效性。

2. 核心解释变量。本文的核心解释变量是2018年数字普惠金融总指数,为了平衡指数差异,实证分析时对数据取自然对数。

3. 控制变量。本文加入三个层面的控制变量:一是户主层面,包括户主的受教育年限和健康水平;二是家庭层面,包括家庭规模、住房数量、是否购买商业保险和家庭总收入;三是地区层面,包括城乡、地区、所在省份GDP和数字基础设施。

4. 中介变量。本文选用“家庭是否参与金融市场(FM)”作为中介变量,以探讨数字普惠金融影响家庭财产性收入的传导机制。

5. 调节变量。本文选用家庭金融关注度(FI)作为调节变量。变量具体说明见表1。

(三)描述性统计

各变量的描述性统计如表2所示。样本中有2115户家庭的财产性收入为0,约占总样本的17.48%;财产性收入大于0的家庭有9983户,约占总样本的82.52%。户主受教育年限的平均值约为9.85年,高于初中水平;平均健康水平处于“一般”和“好”之间。平均家庭人口约为3人,户均拥有住房约1.2套,约11.9%的家庭购买了商业保险,约58.2%的家庭参与金融市场,家庭对经济、金融信息的关注程度较低。城镇样本约占总样本的70.7%,东部地区样本约占总样本的39.8%。

(四)计量模型设定

考虑到被解释变量的数据特点,参考聂雅丰和胡振(2021)[6],选用Tobit模型分析数字普惠金融对家庭财产性收入规模的影响,构建如下模型:

其中,被解释变量[Lnproperty]为家庭财产性收入规模,[Lnproperty*]为潜变量,表示家庭财产性收入规模大于0的部分。核心解释变量[lnindex]为数字普惠金融总指数。[Xi]是控制变量,其中,[HXi]是户主层面的控制变量,[FXi]是家庭层面的控制变量,[RXi]是地区层面的控制变量。随机误差项[εi~N(0,σ2)]。

模型(3)用来探讨数字普惠金融对中介变量“家庭是否参与金融市场”的影响。模型(5)中,[FI]表示家庭的金融关注度,是本文的调节变量,将数字普惠金融总指数和金融关注度去中心化后的交互项记为[Interact]并纳入模型,以验证调节效应是否存在以及调节效应对主效应的影响。

四、实证结果与分析

(一)基准回归

表3汇报了数字普惠金融对家庭财产性收入规模的Tobit基准回归结果。为了验证数字普惠金融对家庭财产性收入规模影响的稳健性,依次加入户主、家庭和地区层面的控制变量,结果发现,数字普惠金融在1%的显著性水平上对家庭财产性收入规模产生正向促进作用,说明数字普惠金融的发展水平越高,家庭获得的财产性收入规模越大,假设1初步得到验证。

(二)内生性分析

本文探讨数字普惠金融对家庭财产性收入规模的影响,从理论上讲,可能存在两方面的内生性问题:一是反向因果。家庭的财产性收入规模对地区数字普惠金融的发展具有一定的正向反馈作用(刘心怡等,2022)[10],家庭财产性收入越高,其投资理财的意愿可能越高,且可用于投资理财的闲置资金可能越多,从而有助于提高金融市场的活跃度,促进数字普惠金融的发展。二是遗漏变量。宏观层面的数字普惠金融政策、金融环境等因素、微观层面的居民风险偏好、思想观念以及预期等因素,都可能导致回归系数有偏。

为缓解内生性问题,选用“家庭所在省份的省会城市与杭州的距离”作为工具变量,对该距离先加1再取对数,记为[Lndistance]。数字普惠金融的发展虽然在一定程度上已经突破地理空间约束,但呈现出“以具有先发优势的杭州为中心,向周边城市辐射的状态”(郭峰等,2020)[19],距离杭州越近的省份,其数字普惠金融的发展水平可能越高(廖婧琳和周利,2020)[12],因此,符合工具变量的相关性要求。两地之间的距离是一个客观变量,与家庭财产性收入无关,满足工具变量外生性要求。

数字普惠金融对家庭财产性收入规模影响的IV Tobit两步法回归结果如表4所示。其中,第一阶段的F统计值比较大,说明不存在弱工具变量问题;IV Tobit模型均通过了Wald检验,分别在1%的显著性水平上拒绝了外生性的原假设,说明的确存在内生性问题,通过工具变量法缓解内生性问题是必要的。由一阶段回归结果来看,工具变量对数字普惠金融总指数的回归系数为负值,说明“家庭所在省份的省会城市与杭州的距离”与核心解释变量数字普惠金融呈现负向相关关系,符合预期。

从表4的三个回归结果来看,数字普惠金融对家庭财产性收入规模的正向促进作用均在1%的水平上显著,再次证明了结论的稳健性。对比表3基准回归结果与表4的回归结果,数字普惠金融总指数对家庭财产性收入规模的正向促进作用均有显著提升,说明内生性问题的存在会导致低估数字普惠金融对家庭财产性收入规模的正向促进作用,在克服内生性问题后,正向促进作用有所增大。

(三)稳健性检验

1. 更换解释变量。考虑到数字普惠金融的发展具有多面性和复杂性,参考周雨晴和何广文(2020)[13]的做法,选用数字普惠金融的两个一级指标——覆盖广度和使用深度来衡量数字普惠金融的发展水平,两个指标取对数后分别记作Lnbreadth和Lndepth。IV Tobit模型回归结果如表5第(1)列所示,数字普惠金融覆盖广度和使用深度对家庭财产性收入的正向促进作用均在1%的水平上显著,说明在更换核心解释变量后,前文的研究结论是稳健的。

2. 更换被解释变量。用“家庭财产性收入的持有概率”替换被解释变量,将家庭财产性收入规模大于0和等于0的部分分别赋值为1和0,记为Prop。由于家庭财产性收入的持有概率是一个哑变量,因此,采用IV Probit模型进行回归分析,结果如表5第(2)列所示,数字普惠金融指数对家庭财产性收入持有概率的正向促进作用在1%的水平上显著,进一步证明了前文研究结论的稳健性。

3. 分位数回归。为显示数字普惠金融对家庭财产性收入规模影响分布的全貌,参考张兵和生晗(2020)[1]的做法,对全部样本进行分位数回归。由于约17.48%的家庭没有财产性收入,故选取0.25、0.5、0.75和0.9共四个具有代表性的分位数点进行回归分析,结果如表5第(3)—(6)列所示。在不同的分位数点上,数字普惠金融对家庭财产性收入规模的正向促进作用均在1%的水平上显著,说明数字普惠金融对家庭财产性收入的正向影响确实存在,前文的研究结论是稳健的。

五、进一步分析

(一)异质性分析

1. 城乡异质性。在我国二元经济结构下,由于城乡家庭财富禀赋、金融需求和面临的金融现状均存在差异,因此,城镇和农村家庭的财产性收入规模受数字普惠金融发展水平的影响可能有所不同。本文通过含有工具变量的Tobit模型进行分样本回归,以探讨数字普惠金融对城镇、農村家庭财产性收入规模的异质性影响,其中城镇样本有8552户,农村样本有3546户,回归结果如表6所示。相比于城镇家庭,数字普惠金融对农村家庭的财产性收入规模的正向促进作用更高。可能的原因是:一方面,相比于已经拥有较充沛的金融资源和金融信息的城镇家庭,农村家庭面临更强的金融约束,其对金融的需求更强,具有包容性特征的数字普惠金融可以通过降成本、降门槛来有效提高农村家庭获得金融服务的可能性,对农村家庭的金融改善作用更为明显,因此,对农村家庭财产性收入的促进作用更为明显;另一方面,在缩小城乡差距、促进乡村振兴和实现共同富裕等目标的引导下,向农村地区倾斜的政策可能有助于普惠金融对农村家庭财产性收入规模发挥更强的促进作用。

2. 地区异质性。由于东部地区和中西部地区经济和金融发展水平存在较大差异,本文通过分样本回归探讨数字普惠金融对不同地区的家庭财产性收入规模是否存在异质性影响,回归结果如表7所示。相较于东部地区,数字普惠金融对中西部地区家庭财产性收入规模的促进作用更强。原因可能在于:相较于东部地区,中西部地区经济发展较慢、金融市场不够完善,由于成本和收益不对等,传统金融对中西部地区的辐射力度不够大,因此,中西部地区受到较强的金融约束。数字普惠金融具有方便快捷、成本低、打破空间限制等独特优势,能够有效缓解传统金融对中西部欠发达地区的排斥和约束,更能促进中西部地区家庭对金融服务的接触和使用,拓宽了中西部地区家庭的投资渠道,进而对中西部地区家庭取得财产性收入的促进作用更加明显。

(二)家庭是否参与金融市场的中介效应

数字普惠金融的发展能够有效缓解金融排斥,提升家庭的金融可获得性,金融可获得性的提高会影响家庭参与金融市场的概率,而参与金融市场是家庭获得财产性收入的重要途径。为进一步检验“数字普惠金融—家庭参与金融市场的概率—财产性收入规模”这一影响机制是否成立,选取“家庭是否参与金融市场”这一变量来衡量家庭参与金融市场的概率,探讨数字普惠金融影响家庭财产性收入规模的传导机制。参考温忠麟和叶宝娟(2014)[20]的研究,IV Tobit模型(2)—(4)的回归结果如表8所示,数字普惠金融促进家庭财产性收入规模扩大的总效应在1%的水平上正向显著,数字普惠金融对财产性收入规模的直接效应在加入中介变量之后减小,数字普惠金融对中介变量和中介变量对财产性收入规模的正向作用均在1%的水平上显著,说明“家庭是否参与金融市场”这一变量发挥部分中介效应,数字普惠金融通过促进家庭参与金融市场,进而促进家庭财产性收入规模的扩大。

(三)家庭对经济金融信息关注程度的调节效应

家庭对经济、金融信息的关注程度(金融关注度)能够反映其金融知识水平和金融素养,一般而言,金融关注度越高的家庭,越能有效地利用数字普惠金融提供的金融服务便利,对投资理财信息会更加敏感,风险投资参与程度也会更高(饶育蕾等,2021)[17],因此,家庭金融关注度越高的家庭,数字普惠金融对其财产性收入规模的正向促进作用应该越强。为了考察金融关注度对本文的主效应是否具有调节作用,本文利用模型(5)进行分析,回归结果如表9所示,数字普惠金融总指数和金融关注度对家庭财产性收入规模的正向促进作用均在1%的水平上显著,交乘项对家庭财产性收入规模的正向促进作用分别在1%、5%和5%的水平上显著,说明数字普惠金融对家庭财产性收入的正向促进作用会随着金融关注度的提高而增强。

六、结论与政策建议

(一)结论

本文采用北京大学数字普惠金融指数宏观数据和CHFS 2019年的微观数据,探讨了数字普惠金融对家庭财产性收入的影响,得出以下四个结论:(1)数字普惠金融对家庭财产性收入具有正向促进作用,这一促进作用在缓解内生性问题后得到加强,在更换解释变量、更换被解释变量和分位数回归后具有一定的稳健性。(2)异质性分析發现,相较于城市和东部地区家庭,数字普惠金融对农村和中西部地区家庭的财产性收入规模的正向促进作用更强,具有包容性特征的数字普惠金融对城乡收入差距、区域发展不平衡等问题起到一定的缓解作用,对乡村振兴和共同富裕目标的实现具有重要的积极意义。(3)数字普惠金融通过促进家庭参与金融市场,进而促进家庭的财产性收入提高。(4)数字普惠金融对家庭财产性收入的影响受到金融关注度的正向调节,提高家庭对经济金融信息的关注程度,有利于更好地发挥数字普惠金融对家庭财产性收入的促进作用。

(二)政策建议

增加居民收入、缩小收入差距、实现共同富裕,是党中央、国务院重点关注的大事要事。本文研究结论证实了数字普惠金融对居民家庭财产性收入有促进作用,基于此,提出以下几点建议:(1)数字普惠金融对家庭财产性收入具有明显的促进作用,要进一步完善数字普惠金融的顶层设计,制定相关政策推动数字普惠金融在收入分配上发挥作用;同时,加大数字金融基础设施的建设,推动数字普惠金融的发展,充分发挥其数字红利。(2)加大对未受到传统金融惠及的弱势群体的政策支持力度,深入挖掘数字普惠金融在农村和中西部地区的发展潜力,有效提高其金融可得性,助力缩小城乡收入差距、促进乡村振兴和共同富裕等目标的实现。(3)深化金融市场改革,拓宽居民投资渠道,切实提高居民金融可得性;金融机构要不断创新,提供差异性理财产品,降低投资理财的门槛,同时要做好金融教育和宣传,引导居民树立正确的投资理财观念,提高居民的金融关注度,使财产性收入的增长成为居民收入增长的新引擎。

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作者简介:张伟,男,河南太康人,郑州航空工业管理学院经济学院副教授,研究方向为金融与保险;卢洋,女,河南林州人,郑州航空工业管理学院经济学院,研究方向为金融学。

Abstract:Household property income is gradually becoming an important growth point for raising residents' income,and the impact of digital inclusive finance on household property income and its urban-rural and regional heterogeneity deserve attention. This paper explores the impact of digital inclusive finance on household property income using macro data from the Peking University Digital Inclusive Finance Index and micro data from the China Household Finance Survey(CHFS)2019. The findings show that digital inclusive finance can significantly contribute to the expansion of household property income,and this effect is achieved by promoting household participation in financial markets;there is urban-rural and regional heterogeneity in the promotion effect of digital inclusive finance on household property income,showing a stronger promotion effect on rural and central and western regions;The higher the level of household financial concern,the more conducive to the role of digital financial inclusion in promoting household property income.

Key Words:digital financial inclusion,property income,income gap,common prosperity

(责任编辑    王   媛;校对   LY,WY)

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