数字金融促进共同富裕实现的机制与路径研究

薛启航，王慧敏，魏 建

(山东大学 a.经济学院；b.中泰证券金融研究院,济南 250100)

一、引言

共同富裕是社会主义的本质要求，是中国共产党对人民的庄严承诺，也是新时代中国式现代化的重要特征。习近平总书记指出：“必须把促进共同富裕作为为人民谋幸福的着力点。”目前，我国已取得了经济持续增长和社会长期稳定的光辉成就，社会主要矛盾转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，中等收入群体比重低、区域发展不平衡、城乡收入差距大等问题依然严重。因此，如何在保证经济效率与经济可持续的前提下，让广大人民群众共享改革发展成果，充分体现社会主义制度的优越性，是学术界与实务界急需解决的重大议题。

包容性金融体系是推动我国实现共同富裕的重要手段，其不仅能够加速经济增长，还能够促进机会均等与资源公平配置。近几年，凭借5G、大数据、人工智能等前沿信息技术与传统金融业的有机融合以及我国超大规模市场优势的发挥，数字金融在我国得到了迅速发展，且数字金融天生具有“普惠性”，已成为我国包容性金融体系最为关键的一环。理论上来讲，数字金融的发展能够有效推动我国共同富裕进程。一方面，数字金融作为数字经济最为重要的组成部分[1]，其不仅能够促进经济增长、提高经济效率，还能够缓解不同创新主体的融资约束，提升整体创新创业水平，将创新要素在区域间进行高效配置，从而有助于“蛋糕做大”；另一方面，数字金融具有更强的包容性[2]，其能够以先进数字技术为支撑，纳入之前被传统金融服务排除在外的弱势群体，为社会所有阶层和群体提供金融服务，满足其在从事创新创业活动时的资金需求，有助于“分好蛋糕”。可以说，数字金融发展对于我国实现共同富裕意义非凡。

然而，数字金融在现实中扮演的角色远比理论上复杂。数字金融发展带来的到底是“数字红利”还是“数字鸿沟”，取决于数字金融的渗透程度、受众群体差异以及地区差异等因素。第一，从个体禀赋差异来看，“信息富人”是“数字红利”的主要受惠主体，他们具备一定的数字技术和知识技能，能够迅速抓住数字金融的发展机遇。但对于那些不知数字金融为何物，或者不具备数字技能的“信息穷人”而言，数字金融可能无法惠及，甚至可能会被信息富人侵占金融资源，从而引发“数字鸿沟”问题[3]。只有当数字金融的渗透程度进一步提高时，数字金融的“普惠性”才得以体现。第二，不同地区或者不同阶段的信息基础设施建设、信息服务质量等存在较大差异，这可能会进一步加深“数字鸿沟”。以城乡地区为例，截至2020年，我国城镇互联网普及率已达到79.8%，而农村地区互联网普及率仅为55.9%，欠发达地区信息基础设施“最后一公里”依然未完全打通[4]。第三，从产业发展角度来看，数字金融发展初期，各地区均加快布局，试图占领“产业高地”。但随着数字金融进一步发展，数字金融产业化与集聚化现象凸显，地区间数字金融产业发展质量差异明显，数字金融产业发展差距成为地区间差距的一个重要原因，并通过对关键要素的“虹吸效应”进一步拉大地区间差距[5]。那么，数字金融的发展到底能否促进我国共同富裕实现？进一步讲，不同群体、不同数字金融发展阶段的影响效果是否存在异质性？影响机制又是什么？现阶段，探究并回答上述问题对我国明确数字金融战略部署、着力发展数字经济以及推动共同富裕实现都具有重要的现实意义与理论价值。

目前，共同富裕的相关研究主要集中在理论探讨层面，关于数字金融影响我国共同富裕程度及其子维度的实证研究相对不足。此外，数字金融发展带来的到底是“数字鸿沟”还是“数字红利”？学术界尚未达成共识。对此，本文试图从以下方面有所创新并填补文献不足：第一，本文测度了我国各地市共同富裕发展程度，并将其与我国数字普惠金融指数相结合，实证检验了数字金融发展对于共同富裕的影响；第二，进一步考察了数字金融对于总体富裕程度和发展成果共享程度(人群差距、城乡差距和地区差距)的影响以及背后的机制；第三，本文对于数字金融带来的“数字红利”和“数字鸿沟”问题进行了理论阐述，提出数字金融的影响具有“阶段效应”的观点，并在微观个体层面以及区域整体层面进行了实证检验。

二、理论分析与研究假说

(一)数字金融与共同富裕

包容性金融体系是促进我国共同富裕实现最有效的路径之一，数字金融作为其中核心环节，对于推动我国实现共同富裕具有重要意义。原因在于，数字金融为普惠金融的“最后一公里”问题提供了解决方案[6]。数字金融基于互联网平台能够降低金融服务门槛，支持更广泛的群体获取普惠金融资源。同时，手机银行等数字化时代金融机构的新型模式有助于降低传统银行普惠金融业务的经营管理成本。因此，数字金融能够帮助改善普惠金融发展环境，更有力地支持普惠金融创新发展。

进一步地，数字金融发展带来的创新创业效应，是实现共同富裕的最主要途径之一。总体而言，数字金融能够缓解不同创新主体的融资约束，促进创新创业发展，而创新创业对于收入增长以及收入分配均具有明显的改善作用。具体来看：首先，数字金融能够促进区域整体的创新创业水平。数字金融发展能够为地区创新创业活动提供良好的创业氛围，为区域整体的创新创业发展注入活力，从而推动经济高质量发展以及共同富裕实现。其次，数字金融能够显著影响个体的创新创业行为。数字金融有利于消除金融排斥、实现金融服务均等化，使弱势主体融资约束问题得到缓解，对个体创新创业活动具有激励作用，有利于缩小贫富差距。最后，数字金融还能够影响地区间创新要素的分配与集聚[5]。一方面，数字金融作为一种高新技术产业，自身会吸引人力资本和物质资本聚集，数字金融优势地区更会持续吸引创新要素；另一方面，数字金融还有利于打破地理分割，推动人才资本、金融资本等创新要素资源的优化配置。基于以上分析，本文提出：

假说1：数字金融发展有利于促进共同富裕程度的提高。

(二)数字金融与总体富裕：直接效应

数字金融是数字经济最为重要的组成部分，具有推动“蛋糕做大”的直接经济效应。

一方面，数字金融对于地区弱势金融需求主体的创新创业行为具有积极影响。影响弱势主体创新创业行为的一个重要因素是信贷融资约束，原因在于传统金融难以惠及征信记录薄弱的主体。数字金融是对传统金融的一种补充，金融的“二八法则”使传统金融服务偏向于20%的顶端客户，而数字金融可以有效为后80%金融需求者提供金融服务。例如，数字金融能够利用微信、支付宝等平台的日常交易数据进行信用评估，降低传统金融服务的约束力，带来均等的创业机会，从而促进弱势主体的创新创业行为。并且数字金融可以将信贷申请者的相关信息迅速准确地传递到银行[7]，以便银行及时进行接下来的信息审核与资金发放，有效减少信贷需求者的等待时间，进一步促进地区整体的创新创业。

另一方面，数字金融对于地区金融供给方的创新升级也发挥着正向作用。一般来说，当银行面临更强的竞争时，往往通过创新进行竞争规避[8]。数字化技术使用户仅凭借一部移动设备就可以随时随地更换金融服务商，金融机构面临客户流失的风险必然会加剧竞争。传统金融机构为留住客户和提高竞争力不得不进行业务创新升级，提供更优质的金融产品和更高效的金融服务。这就为那些想要进行创新创业活动的用户提供了更丰富的金融资源，为促进地区创新创业的发展奠定了良好的金融基础，进而有利于促进整体创新创业水平的提高。基于以上分析，本文提出：

假说2：数字金融发展能够通过促进地区创新创业水平，从而促进总体富裕程度的提高。

(三)数字金融与发展成果共享：阶段效应

数字金融发展导致发展成果共享程度的差异性，具体体现在数字金融对人群差距、地区差距和城乡差距存在的非线性影响。

第一，数字金融发展可能对人群差距具有“倒U型”影响，即人群差距随着数字金融发展水平的提升呈现出先扩大再缩小的特征。其中，数字金融的“阶段效应”对不同收入个体的创新创业行为具有异质性是其主要作用机制。原因在于，在数字金融发展初期，由于数字金融在各收入群体之间的渗透程度有限以及人群间存在禀赋差异，其带来的创新创业效应主要作用于具备一定数字金融意识和数字化技能的高收入个体，使得这部分群体成为“先吃螃蟹的人”，从而导致“数字鸿沟”效应在群体间占据主导。但当数字金融达到一定发展程度、基本渗透到各个收入层次的主体，低收入群体的数字知识技能随之提升，个体之间的禀赋差距缩小，此时各个群体均可以利用已掌握的数字金融知识和技能进行创新创业，群体间“数字红利”效应占据主导。

第二，数字金融发展对城乡差距具有“倒U型”影响，即城乡差距随着数字金融的发展呈现出先扩大再缩小的趋势。其中，数字金融的“阶段效应”对于城乡个体的创新创业行为具有异质性是其主要作用机制。在数字金融起步阶段，与城镇相比，农村居民数字金融意识薄弱、数字技能不足等问题更为普遍，加上数字金融向农村渗透的滞后性，城镇居民和农村居民之间存在数字金融禀赋差距。此时，数字金融带来的创新创业效应更加偏向于数字技能较高、数字环境较好的城镇居民，“数字鸿沟”在城乡居民之间占据主导地位。当数字金融发展到一定水平，基本渗透到农村内部，此时农村数字化建设和金融体系也得到一定的完善，数字金融的普惠性得到有效发挥。农民可通过信贷等方式从事非农创新创业活动，数字金融带来的创新创业效应开始向农村居民倾斜。而大部分城镇居民已经享有广泛的金融信息和服务，数字金融对其创新创业行为的影响不再显著[9]。此时“数字红利”在城乡居民之间占据主导地位。基于以上分析，本文提出：

假说3：数字金融发展对于人群差距、城乡差距具有“倒U型”关系。即数字金融发展初期会扩大人群以及城乡差距，随着数字金融水平的提高会缩小人群以及城乡差距。进一步地，数字金融影响人群以及城乡差距的重要机制是其影响了个人创业行为，且影响效果具有异质性。

第三，数字金融发展对地区差距具有“U型”影响，即地区差距随着数字金融水平的提高具有先缩小后扩大的趋势。其中，数字金融的“阶段效应”对地区创新要素先产生“分配作用”再产生“虹吸作用”是其主要作用机制。发展初期，数字金融通过前沿技术将供需双方集中在同一虚拟空间中，从而发挥市场一体化效应，使各地区人力资本、金融资本等创新要素资源重新配置[5]。同时，数字金融作为一种新兴产业，各地区均加快布局，试图占领“产业高地”，“趋同效应”使“数字红利”在各地区占据主导。然而，由于各地区经济基础、市场潜力以及政策背景不同，数字金融发展的速度和质量大相径庭。加上人力资本、金融资本等要素本身就具有逐利性和集聚性的特点，优势地区会随着数字金融的发展不断增强当地创新要素的集聚能力，产生“虹吸效应”，将“人”和“钱”聚集到本地区，从而产生“马太效应”使“数字鸿沟”在各地区占据主导。基于以上分析，本文提出：

假说4：数字金融发展对地区差距具有“U型”作用。即数字金融发展初期会缩小地区差距，随着数字金融水平的提高会扩大地区差距。进一步地，数字金融影响地区差距的重要机制是其影响了地区间创新要素的集聚程度，并且不同时期的影响具有异质性。

三、研究设计

(一)模型构建

在理论分析基础上，本文聚焦于数字金融发展与共同富裕程度的关系，构建以下回归模型：

Commm,t=α+βDig_Finm,t+γControlsm,t+δm+θt+εm,t

(1)

式(1)中，被解释变量Commm,t为地区m在第t年的共同富裕指数；解释变量Dig_Finm,t表示地区m在第t年的数字金融发展水平；Controlsm,t表示地区个体特征的其他控制变量；δm表示地区个体固定效应；θt表示年份固定效应；εm,t表示随机误差项。关键解释变量Dig_Finm,t的系数β表示数字金融发展程度对共同富裕的影响，根据假说，预期系数β显著为正。

(二)关键指标度量

1.共同富裕指数。参考刘培林等(2021)从总体富裕程度和发展成果共享程度两个维度测度共同富裕程度[10]，具体指标体系如表1。本文采用对数功效函数对各指标进行无量纲化处理，并通过等权重法计算共同富裕指数。指数值越大，发展效果越好。类似的，人群差距指数、地区差距指数、城乡差距指数越大，表现越好，即实际差距越小。此外，为了避免极端值的出现，在无量纲化处理过程中对原始数据进行“收缩”处理。

表1 共同富裕指标体系

2.数字金融发展水平(Dig_Fin)。参考张勋等(2019)研究，本文采用“北京大学数字普惠金融指数”测度数字金融发展水平[9]。本文主要使用2011—2019年城市级数字普惠金融总指数。

此外，本文还选取了一系列控制变量：政策调控(Gov)，用当地政府财政收入与地区GDP的比值衡量；文化差异(TDiversity)，用各地方言距离衡量；市场分割指数(Market)，用价格指数法并基于各地区居民消费价格指数计算；产业结构(Ind_Str)，用地区第三产业从业人口占总人口比重衡量；信息基础设施(Inter)，用邮电业务收入占GDP的比重衡量。

(三)数据来源

考虑到数据的可得性，本文研究区间为2011—2019年，样本涉及中国272个地级市。各个指标数据来源于各地市历年统计年鉴、CEIC数据库、WIND数据库、中华人民共和国民政部网站、《中国语言地图集》《汉语方言大词典》等。微观层面数据来自中国劳动力动态调查(CLDS2018)数据。表2展示了主要变量的基本统计特征。

表2 变量描述性统计

四、基准分析

(一)基准回归结果

表3(见下页)展示了数字金融发展与共同富裕的模型回归结果。结果表明，Dig_Fin的估计系数在所有回归中均显著为正，显著性水平为1%，说明数字金融发展水平与共同富裕程度显著正相关，数字金融发展对共同富裕实现存在显著的正向影响。可能的原因是，数字金融不仅具有促进总体经济增长的直接效应，同时数字金融具有的普惠性、低门槛性、低成本性等特点又为传统金融服务的弱势主体获取金融服务提供了便利，促进了这部分群体的财富增长并缩小了贫富差距，从而推动了共同富裕的实现。假说1得到证实。

(二)内生性问题

虽然基准回归中尽可能控制了影响共同富裕程度的其他因素，但实证结果仍然可能受到某些内生性问题的影响。为弱化这一影响，本文采用滞后一阶的数字普惠金融发展水平以及地理因素和历史因素方面的工具变量解决基准回归结果的内生性问题。其中，地理因素工具变量为基于地理信息系统(GIS)计算得到的其他各个城市与浙江省杭州市的球面距离；历史因素工具变量为各城市1984年邮电业务量，具体回归结果如表4(见下页)。结果显示，在克服了内生性影响以后，本文结论依旧可靠。

(三)稳健性检验

本文还进行了一系列稳健性检验，(1)囿于篇幅，本文稳健性检验结果未展示，如有需要请联系作者。以保证实证结论的有效性，包括更换核心解释变量(地级市金融科技企业数量)、更换被解释变量(采用熵权法计算)、控制传统金融业发展的影响、剔除直辖市样本以及更换计量模型等。稳健性检验均显示数字金融发展有利于促进共同富裕的实现。

表3 基准回归结果

表4 内生性问题

五、数字金融发展如何“做大蛋糕”

表5(1)、(2)列展示了数字金融与总体富裕的回归结果。可以发现，数字金融Dig_Fin的估计系数均在1%的水平上显著为正，说明数字金融有利于推动总体富裕程度的提高。原因在于，数字金融既能够帮助更广泛的金融服务需求者缓解创新创业中的融资约束问题，又能够激励金融资源提供方紧跟数字经济潮流进行创新变革，从而对地区整体创新创业的发展具有积极作用，进而有助于提升总体富裕水平。

为了探究数字金融发展促进总体富裕的路径，本文采用两种方法测度地区整体创新创业发展水平：一是使用北京大学国家发展研究院发布的《中国区域创新创业指数》中的区域创新创业总指数(CreInd)和人均指数(PCreInd)，分别作为衡量地区整体创新创业水平和人均创新创业水平的代理变量；二是使用地区专利授权总量(Patent)衡量地区整体创新创业水平。回归结果如表5(3)～(8)列所示，CreInd、PCreInd和Patent估计系数均在1%的水平上显著为正，表明数字金融发展显著推动了地区整体创新创业的发展，从而促进了总体富裕，这证实了假说2。

表5 数字金融与总体富裕

六、数字金融发展如何“分好蛋糕”

(一)数字金融与人群差距

下页表6(1)、(2)列展示了数字金融与人群差距指数的回归结果。可以发现，数字金融Dig_Fin的估计系数均在1%的水平上显著为负，但其平方项Dig_Fin2的估计系数显著为正并通过了1%的显著性检验，说明人群差距随着数字金融的发展呈现先扩大后缩小的变化趋势。

为了考察数字金融对人群差距影响的路径，本文利用微观层面的中国劳动力动态调查(CLDS)数据进行检验，以便进行个体创业行为的分析。首先，本文参考张勋等(2021)的做法[1]，将样本按照数字金融发展水平的中位数分为低数字金融发展水平和高数字金融发展水平，然后分别检验数字金融对于高低收入群体创新行为影响的差异性。模型被解释变量为表示个体是否创业的虚拟变量，并进一步控制了微观个体层面的其他变量。表7(1)、(2)列显示了数字金融发展水平较低时的回归结果，可以发现低收入居民和高收入居民Dig_Fin估计系数均不显著。数字金融并不如预期一样促进高收入居民的创业行为，可能是发展初期数字金融覆盖广度不足，从而难以比较不同收入个体的创业行为差距。这也说明数字金融发展水平较低时，人群差距扩大的原因可能不是来自个体的创业行为差距。表7(3)、(4)列显示了数字金融发展水平较高时的回归结果，对比两列Dig_Fin的估计系数可以发现，数字金融对低收入居民的创业行为具有显著的正向作用，对高收入居民的作用效果不明显。原因在于高收入群体原本就能够获得优质的金融服务，而低收入群体原先存在金融资源获取障碍，所以数字金融对低收入群体创业行为的影响更加显著。

表6 数字金融与发展成果共享

表7 机制检验

(二)数字金融与城乡差距

表6(3)、(4)列展示了数字金融与城乡差距指数的回归结果。可以发现，数字金融Dig_Fin的估计系数均在1%的水平上显著为负，但其平方项Dig_Fin2的估计系数显著为正并通过了1%的显著性检验，说明城乡差距随着数字金融的发展呈现先扩大后缩小的变化趋势。

为了考察数字金融对城乡差距影响的路径，同样使用与CLDS匹配后的数据，并且将全样本划分成低数字金融发展水平和高数字金融发展水平两个子样本，分别检验其对城镇居民和农村居民创业行为的影响。表7(5)、(6)列显示了数字金融发展水平较低时的回归结果，对比两列Dig_Fin的估计系数发现，数字金融对城镇居民的个体创业效应存在显著的正向作用，对农村居民的个体创业效应不显著。可能是城镇居民相比农村居民拥有更高的初始禀赋，更懂得如何利用数字金融带来的资源进行创新创业。表7(7)、(8)列显示了数字金融发展水平较高时的回归结果，对比两列Dig_Fin的估计系数发现，数字金融对农村居民的个体创业行为具有显著的正向作用，对城镇居民的作用效果不明显。可能的原因是城镇居民已经掌握广泛的金融信息并能够获取资金进行创业，但农村居民金融资源初始禀赋较少，所以更可能从数字金融中获益[9]。假说3得证。

(三)数字金融与地区差距

表6(5)、(6)列展示了数字金融与地区差距指数的回归结果。可以发现，数字金融Dig_Fin的估计系数均在1%的水平上显著为正，但其平方项Dig_Fin2的估计系数均在1%的水平上显著为负，说明地区差距随着数字金融的发展呈现先缩小后扩大的变化趋势。

为了考察数字金融对地区差距影响的路径，参考张梁等(2021)研究，采用人力要素和资本要素作为创新要素的代理变量[5]，分别检验数字金融与人力集聚度和资本集聚度的关系，从而考察数字金融是否通过对创新要素的“分配效应”或“虹吸效应”影响地区间的差距。其中，人力要素集聚度采用城镇非农就业人口的地理密度衡量，资本要素集聚度采用金融机构贷款余额的地理密度衡量。表7(9)列显示了数字金融与人力集聚度的回归结果，可以发现数字金融Dig_Fin的估计系数显著为负，其平方项Dig_Fin2估计系数显著为正，说明数字金融对人力集聚度具有先缩小后扩大的作用。表7(10)列显示了数字金融与资本集聚度的回归结果，可以发现数字金融Dig_Fin的估计系数显著为负，其平方项Dig_Fin2估计系数显著为正，说明数字金融对资本集聚度同样具有先缩小后扩大的作用。假说4得证。

七、结论与政策启示

本文基于2011—2019年我国272个地级市数据，理论阐述和实证检验了数字金融发展对共同富裕实现的影响与内在机理。研究发现：数字金融发展能够显著促进共同富裕的实现。该结论在考虑内生性问题及经过一系列稳健性检验后依然成立。异质性分析发现：在总体富裕维度，数字金融能够通过促进地区整体创新创业发展推动总体富裕水平提升；在发展成果共享维度，数字金融的不同发展时期存在个体创业行为和地区创新要素集聚程度的异质性，从而对人群差距和城乡差距具有先扩大后缩小的“倒U型”影响，对地区差距具有先缩小后扩大的“U型”作用。

基于以上结论，本文提出以下政策建议：第一，持续推进数字金融的纵向深化发展，强化数字金融在促进总体富裕方面的经济效应。从总体上看，数字金融发展能够通过促进地区创新创业发展有效促进总体富裕程度的提高，因此中国应当大力支持和不断推动数字金融的深化发展。第二，推动数字金融普惠性功能的发挥，促进全体社会成员共享经济发展成果。对于低收入群体和农村居民，可以通过多种方式强化其数字金融能力，使其既有获取数字金融服务的本领，也具有甄别信息的意识，从而充分利用数字金融发展带来的红利。第三，完善金融体系，促进数字金融健康发展。一方面，数字金融虽然弥补了传统金融发展的不足，但其发展以传统金融体制为基础，因此，应积极推动金融体制改革；另一方面，数字金融发展依赖前沿信息技术，这些数字化手段的广泛运用模糊了传统金融行业的界限，可能会引发新型金融风险，因此，应加强对数字金融的监管。