数字普惠金融对城乡收入差距的影响-以长三角地区为例

数字普惠金融对城乡收入差距的影响-以长三角地区为例

周嘉俐

北仑区委党校 315010

党的二十大报告指明了中国式现代化的重要意义及实现路径，并强调要实现全体人民共同富裕。中国式现代化与共同富裕具有内在统一性。中国式现代化反映了人民共同发展的意愿，以人民福祉和人民幸福感、安全感、获得感的实现为奋斗目标，致力于构建共建共享的共同富裕新格局。以中国式现代化推进共同富裕，就是发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享，进一步弥合城乡区域发展和收入分配差距。

习近平总书记在十九届五中全会上强调，我国发展不平衡不充分问题仍然突出，城乡区域发展和收入分配差距客观存在。当下，城乡收入差距过大是导致我国民生范围内发展不平衡不充分的主要导火索。根据国家统计局数据显示，2010-2020年间城乡居民人均可支配收入比均超过2.5水平。2019年全国城乡居民人均可支配收入比达到峰值2.64。同期，我国长三角地区即上海、安徽、江苏和浙江的城乡收入差距之比分别为2.21、2.44、2.25和2.01。因此，尽管具有一定基础优势，缩小城乡收入差距依然是长三角实现高质量发展的重要内容之一。

数字普惠金融是缩小城乡收入差距、促进共同富裕的重要基础设施。近年来，随着“宽带下乡” 、5G基站等基础设施建设的推进，数字技术加速迭代和创新，数字普惠金融的覆盖广度和使用深度不断扩大，推动了数字普惠金融的快速发展，初步构建了数字普惠金融生态圈。根据银保监会统计，截止2022年6月底，我国普惠小微贷款余额达到21.77万亿元，同比增速是22.6%，比各项贷款的平均增速高出11.69个百分点。数字技术在解决普惠金融的痛点和难点，取得了显著进展，积累了丰富经验，逐步形成了新技术、新业态、新模式。数字普惠金融的发展，拓展了数字金融服务的触达范围，缓解了金融服务的排斥性，缩小了数字鸿沟，缓解了信息不对称，赋能社会减贫纾困，缓解了社会不公，为弥合城乡收入差距提供了重要途径。

综上所述，在数字经济赋能的大背景下，本文探究如何通过数字普惠金融发展来缩小长三角地区城乡居民收入差距，具有一定现实意义。

一、文献综述

学者们在城乡收入差距、数字普惠金融及二者关系进行了广泛而细致的研究。一方面，随着乡村地区5G、大数据、人工智能、互联网等数字普惠金融供给体系的不断推进，金融服务与乡村振兴模式不断丰富，数字普惠金融与乡村特色产业多样化深度融合，赋能乡村振兴工作。张贺、白钦先（2018）基于中国省级数据的面板门槛回归分析，从数字普惠金融所发挥的门槛效应、减贫效应和包容效应带来“数字红利”出发，实证研究了数字普惠金融对城乡收入差距的收敛作用。梁双陆,刘培培(2018)也展开类似论证，得出了数字普惠金融对城乡收入差距的收敛作用，并指出其收敛作用在地区间的表现具有一定差异。张勋等（2019）研究发现，数字普惠金融对农户收入具有显著提升，并经过异质性分析得出进一步结论，数字普惠金融对农村低收入居民和低社会成本居民的创业决策具有显著影响。

另一方面，数字普惠金融普惠性的特征得到充分发挥的前置条件，就是数字技术和手段的广泛普及。而农村数字基础设施建设相对滞后，数字鸿沟短期内提高了农村居民获取信息的成本。因此，刘骏（2017）采用人工神经网络方法分析了数字鸿沟对城乡收入差距的影响，发现数字鸿沟对城镇居民与农村村民收入差距的缩小具有显著阻碍作用，严重影响了城乡融合发展。周向红（2016）指出，数字鸿沟存在马太效应，即数字鸿沟对城乡收入差距的收敛作用被抑制，对农户、低收入家庭等弱势群体的减贫作用较弱，甚至不利于农村居民脱贫。

    综上，当下学者针对数字普惠金融对城乡收入差距影响的研究区域集中于全国范围内，而罕有以城市群为切入点展开的相关研究。而长三角地区数字金融普惠性突出，相较于全国其他省市存在明显地域差异。与此同时，长三角地区不断完善数字普惠金融发展合作机制，持续下沉服务重心，在长三角信息互联互通、拓宽金融服务覆盖面等方面不断取得新的突破。所以，本文从城市群为切入点，集中以长三角地区为例，探索研究数字普惠金融对城乡收入差距的影响，

二、模型构建和数据选取

（一）基准模型

鉴于数字普惠金融对城乡收入差距的影响或成呈非线性关系，即非线性关系，故设定门槛值。基准模型设定为：

Tlit=α0+β1fitI(q≤γ)+β1fitI(q>γ)+βicontrolit+ε

（二）变量选取

本文的研究区域集中于长三角地区，故最终选取了浙江省、上海市、安徽省、江苏省等41个地级以上城市的数据（ 2011-2021年）。

1.被解释变量：

被解释变量为城乡收入差距。若直接采用城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入的比值衡量城乡相对收入差距，则无法体现人口份额对城乡收入差距的作用。故本模型通过泰尔指数以衡量被解释变量城乡收入差距，其计算逻辑为各地收入树与人口数之比的对数的加权和，公式如下：

Tlit=∑（））             

其中，Tlit表示泰尔指数，i=1即为城镇，i=2即为农村。I1t和I2t分别代表第t年城镇、乡村居民的可支配收入，It代表第t年城乡居民可支配收入的总和；P1t和P2t 分别代表第t年城镇、乡村居民的人口数量，Pt代表第t年城村居民人口数量的总和。

2.解释变量：

解释变量为数字普惠金融，采用数字金融覆盖广度、数字金融使用深度、普惠数字化程度指数三个分类维度对城乡收入差距影响来研究。数字普惠金融指数相关数据，引自北京大学数字金融研究中心编制的《北京大学数字普惠金融指数（2011-2021）》。

3.门槛变量：

门槛变量为人均国内生产总值，由地区生产总值与这个区域的常住人口相比计算可得。在实证分析中将对该指标进行对数处理。

三、实证分析

1．实证结果

经过Hausman检验，数字普惠金融在5%显著性水平下对城乡收入差距存在显著影响关系。在5%的显著性水平下，数字普惠金融负向影响城乡收入差距，表明数字普惠金融的发展会显著弥合城乡收入差距。

为廓清不同维度指标对数字普惠金融消弭城乡收入差距的贡献，本次研究分别以数字金融覆盖广度、数字金融使用深度、普惠数字化程度指数替换数字普惠金融变量作进一步分析。结果表明：数字金融覆盖广度、普惠数字化程度分别在5%、1%显著性水平下负向影响城乡收入差距。数字金融使用深度系数虽然为负数，但在统计水平上不显著。

2．稳健性检验

经过Hausman检验，结果表明：数字普惠金融指数均在1%的水平上显著，结果具有稳健性。

3.内生性讨论

为有效避免内生性问题，本次研究构建了一个Bartik工具变量（滞后一阶的普惠金融指数）。采用工具变量法后数字普惠金融指标的系数在1%的水平上显著，即表明数字普惠金融会显著扩大城乡收入差距，其结果具有稳健性。

四、总结及建议

十年来，数字普惠金融的发展消弭了城乡收入差距。其中，数字金融覆盖广度、普惠数字化程度显著收敛城乡居民的收入差距。但基于现状，数字普惠金融要在缩小收入增长差距方面发挥更为显著作用，还面临着不小的障碍。城乡之间巨大的“数字鸿沟”，金融风险扩大以及乡村教育欠缺等问题都是实现数字普惠金融真正普惠到广大农村地区居民的“绊脚石”。因此，政府各部门还需要充分发挥自身的政策扶持作用，同时完善相关监管体系，让其真正助力全体人民共同富裕的中国式现代化。

首先，政府作为实施主体创造数字包容条件，为数字普惠金融弥合城乡收入差距创造先决的硬件条件。传统普惠金融服务由于金额较小，而且获取难度大，操作手续烦琐，因此传统普惠金融的投融资成本高，难以满足农村经济主体的资金需求。而区别于传统普惠金融，数字普惠金融通过数字化技术的赋能，丰富了普惠金融的服务方式，扩大了普惠金融服务覆盖面，降低了金融服务提供方和使用者双方成本，提升了普惠金融的风控水平。可以说，数字化基础设施的建设完善是数字普惠金融长效可持续惠及农村地区的前置条件。

其次，进一步提升农村地区居民的金融素养和金融风险防范意识。传统普惠金融由于信息不对称在向农村地区居民

提供金融服务的包容性存在较大限制。而数字普惠金融运用数字化手段，利用多维度数据更加立体地对客户进行画像，打破了信息不对称的壁垒。然而，对于传统普惠金融的认知固化、金融相关知识的不足导致农村地区居民对数字普惠金融产生排斥，从而未能进一步参与到数字普惠金融。同时，目前农村留守老人和留守儿童占比较大，其中根据国家卫健委2021年数据表明，乡村60周岁及以上人口占乡村总人口的比重为23.81%。而数字普惠金融发展所带来的金融服务线上化、物理网点减少、新型支付方式诞生等变化对农村地区的老龄人口来说难以适应，这极大程度影响和降低了他们在金融服务中的体验效果，阻碍了数字普惠金融在农村地区的展开。另外，长三角地区民间金融活动尤为活跃，因农村经济主体对金融产品的认知有限，农村地区的金融风险进一步放大。所以，农村地区开展数字普惠金融的潜在风险不可忽视，应有针对性地向农村居民普及金融风险基础性知识，以增强其风险防范意识。

课题：2022年度浙江省党校系统社会科学联合会规划课题，课题编号：ND22060