数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究

杨晓梅

摘要：數字技术融入普惠金融大大增强了数字普惠金融的商业可持续性，并使其承担的社会责任更易落实，然而依托于互联网技术，势必使得数字金融的普惠性受到数字鸿沟等问题的制约。基于2013—2018年省级面板数据，采用泰尔指数对我国各省城乡居民收入差距进行测算，同时采用我国31个省份2013-2018年度北京大学数字普惠金融指数数据构建平衡面板数据模型，运用STATA实证分析数字普惠金融对城乡收入差距的影响。结果表明：中国数字普惠金融的发展总体上收敛了城乡收入差距。

关键词：数字普惠金融;城乡收入差距;实证研究

一、引言

普惠金融于2005年被正式提出，旨在解决世界范围内贫富差距明显扩大、金融资源配置失衡以及饥饿持续蔓延等问题。而依托于数字技术和互联网而发展起来的数字普惠金融则可拓展金融产品和服务的地理覆盖，降低服务门槛，提高普惠金融服务的可持续性。我国改革开放以来，虽然经济发展方面取得了重大的成就，但城乡二元经济结构和以此带来的城乡收入差距问题依然是现阶段我国经济发展中的突出矛盾和主要关注点。在众多解决城乡收入差距的方式中，金融扶贫是重要的方式之一。因此普惠金融的发展可以缓解和改善城乡收入差距，而数字普惠金融与生俱来的优势可以更好达到减贫的效果。因此，研究数字普惠金融对缩小城乡收入差距的作用效果具有重要意义。

二、国内外文献综述

（1）国外文献综述

Grossman和Tarazi（2014）[1]研究发现，在肯尼亚数字金融通过便捷支付、平滑消费和设置存款、补助等通道来帮助贫困农村居民。

Gabor and Brooks（2017）的研究表明了在当今的金融科技时代，数字技术与传统金融业的结合为金融包容性发展提供了新的技术路径，其对推广普惠金融的发展、提高低收入人群的金融可获得性具有的重要意义。

Ozili（2018）论述了数字金融对于金融包容性和金融稳定性的影响，数字金融相对于传统金融具有减少假币的流通，保障用户支付安全，帮助用户进行快速决策，通过增加总支出刺激数字化经济总产值等优势，对每个经济体的普惠金融发展具有积极的促进作用。

（2）国内文献综述

宋晓龄（2017）以互联网金融服务为切入点，我国31个省份2011至2015年城乡居民收入差距用泰尔指数计算，在此数据基础上构建平衡面板模型。实证结果表明，数字普惠金融能明显缩小城乡收入差距。

傅秋子、黄益平（2018）基于中国家庭金融调查和北京大学数字普惠金融指数研究了数字金融对不同类别农村正规金融需求的异质性影响，结果表明：数字金融整体水平的提升一方面减少了农村生产性正规信贷需求概率，其中拥有智能手机的群体受影响更明显，另一方面也增加了农村消费性正规信贷需求概率，其中教育水平较高、有网购习惯的群体需求被激发较多，反映出数字金融提升效率、促进消费的多维度效应。

周天芸、张政和陈铭翔（2019）用分类评定模型实证分析了中国居民的金融参与情况，结果表明家庭了解金融产品情况是得益于数字技术的运用，会增加选择和购买的几率，同时加大投资力度。

三、实证分析

3.1样本与数据来源

由于2013年前后对城乡居民收入统计口径不一致，以及北京大学数字普惠金融指数目前只有2011年至2018年的数据，本文选取用2013-2018年全国的面板数据作为样本区间。数据来源于中国统计年鉴和北京大学数字普惠金融指数（第二期）（2011-2018）。

3.2变量选取

（1）被解释变量

泰尔指数。其既兼顾了城乡人口结构，又考虑了城乡收入分布，对收入的两极分化更为敏感。

（2）解释变量

本文选择北京大学数字普惠金融指数作为解释变量，用它衡量我国数字普惠金融的发展程度。

（3）控制变量

为减少遗漏变量产生的内生性问题，在参考以往学者的研究的基础上，本文引入以下控制变量。①经济发展水平，采取人均GDP来衡量。②对外开放程度，采取各省份进出口额占GDP的比重来表示。③政府干预程度，以地方政府财政支出占GDP的比重来衡量。④城镇化水平，以城镇年末人口占地区总人口的比重表示。⑤产业结构，采用第三产业增加值与第二产业增加值之比来衡量。

3.3模型构建

为了尽量避免后续模型回归中可能存在的异方差情况，本文对原始变量序列取了对数，使模型中的变量更加平稳，特提出下列模型：

1nthei1it=β0+β11ndifiit+β21neduit+β31ngovit+β41nurit+β51nisit+β61nopenit+μi+εit                                                                                                                                    （4.1）

其中i表示省份，t为年份，εit为随机误差项。

3.4实证过程

由于人均GDP、对外开放程度和自变量的相关性较高，故剔除了这两个控制变量。从回归结果可知，数字普惠金融指数（DIFI）与城乡收入差距的泰尔指数（THEIL）之间存在显著负相关关系，系数为-0.109，表明随着数字普惠金融发展，我国城乡居民收入差距逐渐缩小。这主要是因为数字普惠金融的发展使得农村地区金融服务的覆盖广度以及农村居民的金融产品使用深度不断提高，通过减贫效应、涓滴效应以及人力资本投资效应提高农村居民收入。

财政支出（GOV）与城乡收入差距的泰尔指数（THEIL）之间存在正相关关系，系数为0.14，即随着我国财政支出的增加，我国城乡收入差距逐步扩大。财政支出一方面通过促进城镇经济增长扩大城乡收入差距，另一方面通过转移支付等手段促进收入分配公平。根据本文实证结果，财政支出的转移支付效率较低，最终导致财政支出与城乡收入差距正相关。

城镇化率（UR）与城乡收入差距的泰尔指数（THEIL）之间存在负相关关系。在城镇化过程中，众多农村劳动力转移至城市，从农业工作转向服务业、制造业工作。这一改变提高了农村居民的收入回报率，缩小城乡收入差距。

产业结构（IS）与城乡收入差距的泰尔指数（THEIL）之间存在负相关关系，产业结构比重的提高缩小了城乡收入差距。（由于版面原因，回归结果略）

3.5异质性分析

数字普惠金融发展的水平的不同层面对城乡差距的影响也有所不同。为了进一步探讨数字普惠金融发展不同层面对我国城乡收入差距的影响是否具有异质性，本小节按照数字普惠金融指数的覆盖广度、使用深度和数字化程度的三个层面，进行异质性分析。（由于版面原因，回归结果略）

数字普惠金融的覆盖广度和数字化程度指标均在1%的水平上显著为负，分别为-0.099和-0.051，说明覆盖广度在缩小城乡差距方面效果更显著。而使用深度的指标不显著，且系数为正，说明使用深度扩大了城乡差距。普惠金融的目的是搭建全面的金融体系平台，为所有群体特别是低收入群体和小微企业提供平等的机遇一起分享金融发展的成效和结果，因此覆盖的范围越广，越能帮助弱小群体改善城乡收入差距。随着金融服务的多样化发展，以及使用人数的增多，在活跃度和交易金额等的使用深度增加，低收入人群的资金效率提升没有高收入人群的资金效率提升快，从而加剧了城乡收入差距。从数字化程度上来说数字金融服务越便利、成本越低，则金融服务需求越多，创造更多的收入来源和机会。

四、结语

本文基于2013-2018年31个省、自治区、直辖市的数据，实证分析了数字普惠金融的發展对城乡收入差距的影响，并进行了异质性分析。研究结果表明：（1）数字普惠的发展在1%的水平上能显著缩小城乡入差距，可以提升低收入者的收入水平，有利于城乡收入的均衡分配;（2）覆盖广度、使用深度和数字化程度对于缩小城乡收入差距的效果不尽相同，其中覆盖广度对于城乡收入差距的减缓影响最显著。这说明在发展数字普惠金融时，可以在减少排斥效应、显现数字普惠的平民化等方面加大力度。政府和监管机构应加大对互联网平台的监管力度，同时因地施策、分维度推行数字普惠，注重资源的合理分配。金融机构应加强数字普惠宣传力度，加快金融产品创新，同时加强传统银行业参与度，充分利用其庞大的客户基础和良好的企业形象。

参考文献：

[1]Grossman J，Tarazi M. Serving smallholder farmers：Recent developments in digital finance[Z]. Research & Analysis Publication，2014，94.