數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響研究

楊曉梅

摘要：數字技術融入普惠金融大大增強了數字普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性，并使其承擔的社會責任更易落實，然而依托于互聯網技術，勢必使得數字金融的普惠性受到數字鴻溝等問題的制約。基于2013—2018年省級面板數據，采用泰爾指數對我國各省城鄉(xiāng)居民收入差距進行測算，同時采用我國31個省份2013-2018年度北京大學數字普惠金融指數數據構建平衡面板數據模型，運用STATA實證分析數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響。結果表明：中國數字普惠金融的發(fā)展總體上收斂了城鄉(xiāng)收入差距。

關鍵詞：數字普惠金融;城鄉(xiāng)收入差距;實證研究

一、引言

普惠金融于2005年被正式提出，旨在解決世界范圍內貧富差距明顯擴大、金融資源配置失衡以及饑餓持續(xù)蔓延等問題。而依托于數字技術和互聯網而發(fā)展起來的數字普惠金融則可拓展金融產品和服務的地理覆蓋，降低服務門檻，提高普惠金融服務的可持續(xù)性。我國改革開放以來，雖然經濟發(fā)展方面取得了重大的成就，但城鄉(xiāng)二元經濟結構和以此帶來的城鄉(xiāng)收入差距問題依然是現階段我國經濟發(fā)展中的突出矛盾和主要關注點。在眾多解決城鄉(xiāng)收入差距的方式中，金融扶貧是重要的方式之一。因此普惠金融的發(fā)展可以緩解和改善城鄉(xiāng)收入差距，而數字普惠金融與生俱來的優(yōu)勢可以更好達到減貧的效果。因此，研究數字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用效果具有重要意義。

二、國內外文獻綜述

（1）國外文獻綜述

Grossman和Tarazi（2014）[1]研究發(fā)現，在肯尼亞數字金融通過便捷支付、平滑消費和設置存款、補助等通道來幫助貧困農村居民。

Gabor and Brooks（2017）的研究表明了在當今的金融科技時代，數字技術與傳統(tǒng)金融業(yè)的結合為金融包容性發(fā)展提供了新的技術路徑，其對推廣普惠金融的發(fā)展、提高低收入人群的金融可獲得性具有的重要意義。

Ozili（2018）論述了數字金融對于金融包容性和金融穩(wěn)定性的影響，數字金融相對于傳統(tǒng)金融具有減少假幣的流通，保障用戶支付安全，幫助用戶進行快速決策，通過增加總支出刺激數字化經濟總產值等優(yōu)勢，對每個經濟體的普惠金融發(fā)展具有積極的促進作用。

（2）國內文獻綜述

宋曉齡（2017）以互聯網金融服務為切入點，我國31個省份2011至2015年城鄉(xiāng)居民收入差距用泰爾指數計算，在此數據基礎上構建平衡面板模型。實證結果表明，數字普惠金融能明顯縮小城鄉(xiāng)收入差距。

傅秋子、黃益平（2018）基于中國家庭金融調查和北京大學數字普惠金融指數研究了數字金融對不同類別農村正規(guī)金融需求的異質性影響，結果表明：數字金融整體水平的提升一方面減少了農村生產性正規(guī)信貸需求概率，其中擁有智能手機的群體受影響更明顯，另一方面也增加了農村消費性正規(guī)信貸需求概率，其中教育水平較高、有網購習慣的群體需求被激發(fā)較多，反映出數字金融提升效率、促進消費的多維度效應。

周天蕓、張政和陳銘翔（2019）用分類評定模型實證分析了中國居民的金融參與情況，結果表明家庭了解金融產品情況是得益于數字技術的運用，會增加選擇和購買的幾率，同時加大投資力度。

三、實證分析

3.1樣本與數據來源

由于2013年前后對城鄉(xiāng)居民收入統(tǒng)計口徑不一致，以及北京大學數字普惠金融指數目前只有2011年至2018年的數據，本文選取用2013-2018年全國的面板數據作為樣本區(qū)間。數據來源于中國統(tǒng)計年鑒和北京大學數字普惠金融指數（第二期）（2011-2018）。

3.2變量選取

（1）被解釋變量

泰爾指數。其既兼顧了城鄉(xiāng)人口結構，又考慮了城鄉(xiāng)收入分布，對收入的兩極分化更為敏感。

（2）解釋變量

本文選擇北京大學數字普惠金融指數作為解釋變量，用它衡量我國數字普惠金融的發(fā)展程度。

（3）控制變量

為減少遺漏變量產生的內生性問題，在參考以往學者的研究的基礎上，本文引入以下控制變量。①經濟發(fā)展水平，采取人均GDP來衡量。②對外開放程度，采取各省份進出口額占GDP的比重來表示。③政府干預程度，以地方政府財政支出占GDP的比重來衡量。④城鎮(zhèn)化水平，以城鎮(zhèn)年末人口占地區(qū)總人口的比重表示。⑤產業(yè)結構，采用第三產業(yè)增加值與第二產業(yè)增加值之比來衡量。

3.3模型構建

為了盡量避免后續(xù)模型回歸中可能存在的異方差情況，本文對原始變量序列取了對數，使模型中的變量更加平穩(wěn)，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為年份，εit為隨機誤差項。

3.4實證過程

由于人均GDP、對外開放程度和自變量的相關性較高，故剔除了這兩個控制變量。從回歸結果可知，數字普惠金融指數（DIFI）與城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數（THEIL）之間存在顯著負相關關系，系數為-0.109，表明隨著數字普惠金融發(fā)展，我國城鄉(xiāng)居民收入差距逐漸縮小。這主要是因為數字普惠金融的發(fā)展使得農村地區(qū)金融服務的覆蓋廣度以及農村居民的金融產品使用深度不斷提高，通過減貧效應、涓滴效應以及人力資本投資效應提高農村居民收入。

財政支出（GOV）與城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數（THEIL）之間存在正相關關系，系數為0.14，即隨著我國財政支出的增加，我國城鄉(xiāng)收入差距逐步擴大。財政支出一方面通過促進城鎮(zhèn)經濟增長擴大城鄉(xiāng)收入差距，另一方面通過轉移支付等手段促進收入分配公平。根據本文實證結果，財政支出的轉移支付效率較低，最終導致財政支出與城鄉(xiāng)收入差距正相關。

城鎮(zhèn)化率（UR）與城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數（THEIL）之間存在負相關關系。在城鎮(zhèn)化過程中，眾多農村勞動力轉移至城市，從農業(yè)工作轉向服務業(yè)、制造業(yè)工作。這一改變提高了農村居民的收入回報率，縮小城鄉(xiāng)收入差距。

產業(yè)結構（IS）與城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數（THEIL）之間存在負相關關系，產業(yè)結構比重的提高縮小了城鄉(xiāng)收入差距。（由于版面原因，回歸結果略）

3.5異質性分析

數字普惠金融發(fā)展的水平的不同層面對城鄉(xiāng)差距的影響也有所不同。為了進一步探討數字普惠金融發(fā)展不同層面對我國城鄉(xiāng)收入差距的影響是否具有異質性，本小節(jié)按照數字普惠金融指數的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的三個層面，進行異質性分析。（由于版面原因，回歸結果略）

數字普惠金融的覆蓋廣度和數字化程度指標均在1%的水平上顯著為負，分別為-0.099和-0.051，說明覆蓋廣度在縮小城鄉(xiāng)差距方面效果更顯著。而使用深度的指標不顯著，且系數為正，說明使用深度擴大了城鄉(xiāng)差距。普惠金融的目的是搭建全面的金融體系平臺，為所有群體特別是低收入群體和小微企業(yè)提供平等的機遇一起分享金融發(fā)展的成效和結果，因此覆蓋的范圍越廣，越能幫助弱小群體改善城鄉(xiāng)收入差距。隨著金融服務的多樣化發(fā)展，以及使用人數的增多，在活躍度和交易金額等的使用深度增加，低收入人群的資金效率提升沒有高收入人群的資金效率提升快，從而加劇了城鄉(xiāng)收入差距。從數字化程度上來說數字金融服務越便利、成本越低，則金融服務需求越多，創(chuàng)造更多的收入來源和機會。

四、結語

本文基于2013-2018年31個省、自治區(qū)、直轄市的數據，實證分析了數字普惠金融的發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響，并進行了異質性分析。研究結果表明：（1）數字普惠的發(fā)展在1%的水平上能顯著縮小城鄉(xiāng)入差距，可以提升低收入者的收入水平，有利于城鄉(xiāng)收入的均衡分配;（2）覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對于縮小城鄉(xiāng)收入差距的效果不盡相同，其中覆蓋廣度對于城鄉(xiāng)收入差距的減緩影響最顯著。這說明在發(fā)展數字普惠金融時，可以在減少排斥效應、顯現數字普惠的平民化等方面加大力度。政府和監(jiān)管機構應加大對互聯網平臺的監(jiān)管力度，同時因地施策、分維度推行數字普惠，注重資源的合理分配。金融機構應加強數字普惠宣傳力度，加快金融產品創(chuàng)新，同時加強傳統(tǒng)銀行業(yè)參與度，充分利用其龐大的客戶基礎和良好的企業(yè)形象。

參考文獻：

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