李春霄 張 培
(西安石油大學 經濟管理學院,陜西 西安 710065)
改革開放以來,我國經濟快速發(fā)展,人民生活水平不斷提升。根據國家統(tǒng)計局公布的數據,截至2021年,我國居民人均GDP 由1978年的385元增加到80 976元,人均可支配收入由171元增加到35 128元,人均消費支出由151元增加到24 100元,恩格爾系數由63.9%下降到29.8%,人民生活水平得到極大提高。但與此同時,我國仍存在發(fā)展路徑較為粗放,城鄉(xiāng)收入差距較大等現實問題,其中城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村人均可支配收入的比值在2009年達到峰值,之后雖有小幅下降,但仍然保持在高位。黨的十九大提出我國全體人民共同富裕在本世紀中葉基本實現,十九屆六中全會也對實現共同富裕做了進一步部署。共同富裕的實現既是社會主義制度的本質要求,又是振興中華的重要保障。在脫貧攻堅戰(zhàn)取得全面勝利后,我國開始治理以城鄉(xiāng)收入差距為表征的相對貧困,有助于共同富裕的實現。由此可見,加速縮小城鄉(xiāng)收入差距具有十分重大的意義,已經成為國家和學術界重點關注的問題。
Shaw[1]26-32最早研究金融發(fā)展與收入差距的關系,發(fā)現金融發(fā)展可以收斂城鄉(xiāng)收入差距。就城鄉(xiāng)收入差距的形成機理而言,大批學者從金融排斥或金融抑制的視角展開討論。資本逐利性的存在使金融資源更多的流向城鎮(zhèn)地區(qū),農村地區(qū)缺乏正規(guī)的金融機構,金融產品和服務的供給嚴重不足,存在明顯的金融排斥現象。因此,要縮小城鄉(xiāng)收入差距,就要緩解農村金融排斥,但僅依靠傳統(tǒng)金融措施是難以緩解農村金融排斥現象。隨著普惠金融的發(fā)展,我國在一定程度上解決了農村金融供給不足的現狀,但要徹底解決城鄉(xiāng)收入差距問題是遠遠不夠的。在此基礎上,以數字技術為依托的數字普惠金融應運而生,其將服務對象定位于受金融排斥的弱勢群體,為縮小城鄉(xiāng)收入差距提供了現實可能。
那么,隨著數字普惠金融的發(fā)展,我國城鄉(xiāng)收入差距是擴大還是縮小呢?此外,數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響,是否受到新型城鎮(zhèn)化建設水平的影響?隨著新型城鎮(zhèn)化建設水平的上升,金融排斥得到一定程度的緩解,數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用是否存在減弱現象?對上述兩個問題的回答,對于推動我國新型城鎮(zhèn)化建設、縮小城鄉(xiāng)收入差距,進而推動共同富裕的實現具有重要的現實意義。
數字普惠金融通過降低交易成本、增強風險管控能力、擴展客戶服務范圍和優(yōu)化農村金融供給體系來降低金融服務的門檻效應、增強減貧效應、緩解排斥效應以縮小城鄉(xiāng)收入差距[2]84-91。門檻效應指金融機構在考慮風險和收益后,會對其提供的金融產品和服務設定相應的價格和抵押物等門檻,只有達到這些要求的顧客才能跨越門檻并得到金融服務。農村居民與城鎮(zhèn)居民相比,他們收入低以及缺少合適的抵押物,難以越過金融機構設定的門檻,從而享受不到金融機構提供的產品和服務。數字普惠金融的減貧效應金融發(fā)展可以促進經濟高質量發(fā)展,數字普惠金融可以向貧困人群提供金融服務,使貧困人口擺脫貧困陷阱。排斥效應則體現了資本的逐利性特征,金融資源是稀缺的,為追求利潤最大化,金融機構會優(yōu)先將資金配置到高收益的地區(qū)。相較于城鎮(zhèn),農村發(fā)展滯后,高收益的行業(yè)幾乎為零,在利益的驅使下,金融機構更愿意將資金配置到城鎮(zhèn),使得農村地區(qū)面臨嚴重的金融排斥問題[3]70-83。
本文借鑒周利、馮大威等[4]99-108與徐光順、馮林[5]60-82的研究,通過構建理論模型分析傳統(tǒng)金融對收入差距的影響。這里只研究農村家庭和城鎮(zhèn)家庭,使i=1代表農村家庭,i=0代表城鎮(zhèn)家庭。每個時期兩類家庭的總收入都是G,總消費是C,上一期剩余財富為Ai,t-1,初始財富是Wi,0。此時,在沒有考慮投資項目的前提下,農村和城鎮(zhèn)家庭t期的財富水平見(1)、(2)式,其中Wi=1,t為農村家庭t期的總財富,Wi=0,t為城鎮(zhèn)家庭t期的總財富。t期投資項目時,設貸款利率為r,投資收益為R,貸款額度為H,這個投資項目滿足R-H·r>0。在傳統(tǒng)金融模式下,僅城鎮(zhèn)家庭能獲得金融機構提供的金融產品,而農村家庭t期的財富水平未變,此時城鎮(zhèn)家庭t期的財富水平見(3)式。進一步假設兩類家庭都將β(0<β<1)比例的財產留到下一期,即存在Ai=1,t=β·Wi=1,t和Ai=0,t=β·Wi=0,t,當t無窮大時,兩類家庭的財富見(4)、(5)式,此時,家庭財富差距為(R-H·r)/(1-β)>0,兩類家庭的財富無法收斂。
Wi=1,t=Ai=1,t-1+G-C
(1)
Wi=0,t=Ai=0,t-1+G-C
(2)
Wi=0,t=Ai=0,t-1+G-C+R-H·r
(3)
Wi=1,∞=(G-C)/(1-β)
(4)
Wi=0,∞=(G-C+R-H·r)/(1-β)
(5)
數字普惠金融與傳統(tǒng)金融不同,其借助互聯(lián)網、大數據和云計算技術,能夠通過降低門檻、增強減貧和緩解排斥來收斂城鄉(xiāng)收入差距。(1)在降低門檻效應時,數字普惠金融借助互聯(lián)網技術,不需要設立物理網點,而是將金融服務融入生活,降低了獲取客戶的成本;也可以依托大數據技術,清楚了解客戶需求,降低傳統(tǒng)金融信息搜尋的成本,從而降低了數字普惠金融的門檻,使得更多的低收入人群能獲得金融產品和服務。(2)在增強減貧效應時,數字普惠金融借助其低成本優(yōu)勢,使更多群體獲得金融服務,獲得金融服務的低收入群體可以聽從金融機構專業(yè)的建議,對自己的財富進行合理的投資,提高資金使用效率的同時積累財富。(3)在緩解排斥效應方面,數字普惠金融擴展了金融服務的時間和空間限制,讓低收入群體在缺少金融機構的偏僻地區(qū),也可以借助手機銀行辦理金融業(yè)務,極大地緩解了農村地區(qū)和低收入群體金融排斥問題的發(fā)生。在上述3種作用的推動下,數字普惠金融使城鄉(xiāng)家庭財富差距趨于零。據此提出假設H1:
H1:數字普惠金融可以起到縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用
汪曉文、胡云龍等[6]28-32基于西北地區(qū)31個地級市的面板數據,利用雙向固定效應模型發(fā)現城鎮(zhèn)化在數字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距時發(fā)揮了調節(jié)效應。新型城鎮(zhèn)化強調的是“以人為本”,注重質量和內涵共同發(fā)展,在政府引領與市場主導下,實現城鄉(xiāng)一體、生態(tài)宜居、社會和諧、環(huán)境友好以及大、中、小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)同發(fā)展。新型城鎮(zhèn)化并不是對傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化的否定,而是對其進行了全面的優(yōu)化,不止注重城鎮(zhèn)化的速度,更注重城鎮(zhèn)化的質量。數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂效應會因新型城鎮(zhèn)化建設水平的不同而有不同的效果。根據中國人民銀行公布的《中國金融年鑒(2021)》數據顯示,城鎮(zhèn)地區(qū)的金融機構數量遠大于農村地區(qū),可以滿足城鎮(zhèn)居民的金融需求,而農村地區(qū)由于金融機構的缺失,存在較為嚴重的金融排斥現象,相對來說更加依賴數字普惠金融,也是數字普惠金融重點服務的對象。據此,隨著新型城鎮(zhèn)化的建設,金融排斥會得到一定的緩解,數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂效應可能在下降。因此提出了假設H2:
H2:新型城鎮(zhèn)化在數字普惠金融收斂城鄉(xiāng)收入差距中起到負向調節(jié)作用
數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響機理見圖1。
圖1 數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響機理
2.1.1 被解釋變量
本文的被解釋變量為城鄉(xiāng)收入差距,用泰爾指數(theil)衡量。泰爾指數計算見(6)式,其中i=1代表城鎮(zhèn)地區(qū),i=2代表農村地區(qū);pi,t表示在t時刻城鎮(zhèn)(i=1)或農村(i=2)的人均可支配收入,pt表示第t年總可支配收入,xi,t表示第t年城鎮(zhèn)(i=1)或農村(i=2)的人口數,xt表示第t年的總人口數。泰爾指數的值越小代表城鄉(xiāng)收入差距越小。
(6)
2.1.2 解釋變量
解釋變量包括數字普惠金融綜合指數(fin)、覆蓋廣度指數(bre)、使用深度指數(dep)、數字化程度指數(num)與新型城鎮(zhèn)化(urban)。數字普惠金融指數采用北京大學公布的數據。新型城鎮(zhèn)化的衡量方式參考盧晶[7]50-54構建的指標體系,由于數據的可得性,選取6個維度19個指標構建新型城鎮(zhèn)化指標體系,見表1,并運用熵值法構建各省份的新型城鎮(zhèn)化指數。
表1 新型城鎮(zhèn)化指標體系
2.1.3 控制變量
(1)人均GDP:根據庫茲涅茨假說,經濟發(fā)展會影響收入差距,在發(fā)展初期會擴大城鄉(xiāng)收入差距,發(fā)展后期會縮小城鄉(xiāng)收入差距。(2)對外開放程度(trade):對外開放程度是影響我國城鄉(xiāng)收入差距的主要因素,對外開放程度的提升有助于城鄉(xiāng)產業(yè)融入經濟全球化進程、激活城鄉(xiāng)要素資源,進而影響城鄉(xiāng)收入差距。本文用各省當年貨物進出口總額與當年 GDP的比值衡量。(3)國家支農力度(fsa):采用財政農林水支出占GDP的比重衡量,此數值越大,說明政府對于農村的支持力度越大,能推動農村經濟的發(fā)展,預期會縮小城鄉(xiāng)收入差距。(4)政府行為(gov):采用當地政府財政支出占GDP的比重衡量。陸銘、陳釗[8]50-58通過理論研究發(fā)現,政府的財政支出偏向于城鎮(zhèn)地區(qū),預期該指標可能會拉大城鄉(xiāng)收入差距。上述變量的數據來源于2011—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份2011—2020年統(tǒng)計年鑒。變量名稱和測算方法見表2。
表2 變量名稱和測算方法
我國31個省份2011—2020年的泰爾指數、數字普惠金融指數、新型城鎮(zhèn)化和其他各變量的描述性統(tǒng)計結果見表3。由表3可知,樣本數據量較大,且每個變量的變化區(qū)間較大,能較好反映不同省份的區(qū)域差異,為后文的分析奠定了良好的基礎。
表3 主要變量的描述性統(tǒng)計
為了檢驗新型城鎮(zhèn)化的調節(jié)作用,本文基于已有的研究文獻和所使用數據的特點,采用了“雙向固定效應”模型,模型基本形式見(7)、(8)式。(7)式用于檢驗數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用,(8)式用于檢驗新型城鎮(zhèn)化對數字普惠金融收斂城鄉(xiāng)收入差距的調節(jié)作用。
theilit=α1lnfinit+δXit+γZi+θSt+μi+εit
(7)
theilit=α1lnfinit+α2urbanit+α3lnfinit·urbanit+δXit+γZi+θSt+μi+εit
(8)
其中,theilit為i省t時期泰爾指數,lnfinit為i省t時期數字普惠金融的對數。urbanit為i省t時期的新型城鎮(zhèn)化水平。lnfinit×urbanit為i省t時期數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的交互項。Xit為i省t時期影響城鄉(xiāng)收入差距的其他變量。Zi為只隨個體變化的變量。St為只隨時間變化的變量。μi代表截距項,εit表示隨個體和時間變化的隨機擾動項。α1、α2、α3、δ則為每個變量的系數。
為了研究新型城鎮(zhèn)化的調節(jié)效果,本文從數字普惠金融綜合發(fā)展視角和數字普惠金融發(fā)展單維度視角展開實證分析。
以數字普惠金融綜合發(fā)展視角,本文共做了4個模型的回歸,數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距影響的估計結果見表4。模型(1)至模型(3)分別是OLS回歸、個體固定效應模型、雙向固定效應模型,模型(4)是在雙向固定效應模型的基礎上加入工具變量。在模型檢驗方面,首先針對個體效應,固定效應的F值為36.11,且在1%的顯著水平上拒絕原假設(不存在個體固定效應),因此,個體固定效應模型是優(yōu)于OLS回歸;其次對時間效應進行檢驗,得到的F值為48.32,也在1%的顯著水平下拒絕原假設(不存在時間固定效應),說明模型同時存在個體效應和時間效應;最后是檢驗采用固定效應模型還是隨機效應模型,模型(4)的Hausman檢驗值為14.77,且在1%的顯著水平下拒絕原假設,說明固定效應模型優(yōu)于隨機效應模型。因此,應該采用雙向固定效應模型對模型進行實證分析。
表4 數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距影響的估計結果
為了降低統(tǒng)計結果的誤差,不僅要選取合適的變量,還要處理內生性問題。根據學者的研究,遺漏變量、測量誤差和反向因果會造成內生性問題。本文通過使用面板數據模型的方法緩解測量誤差,盡可能多增加控制變量的方法緩解遺漏變量。程名望、張家平[9]19-41認為城鄉(xiāng)收入差距的擴大會導致數字鴻溝的加劇,即二者存在反向因果問題。對于反向因果問題的處理,多數學者是使用工具變量法(Instrumental Variable)處理。為此,本文參照李牧辰、封思賢等[10]132-145的做法,選取各省份省會城市到杭州市的球面距離作為工具變量,由于距離不隨時間變動,在實際回歸中則采用各省份的數字普惠金融與各省份省會城市到杭州市的球面距離的乘積作為工具變量(1)此工具變量借鑒已有研究,其解釋為:一方面,中國數字普惠金融的發(fā)展主要由阿里巴巴公司領頭,同時本文選用的數字普惠金融指數是基于支付寶的數據編纂,其他學者也指出離杭州市越遠,數字普惠金融越難以推廣;另一方面,各省城鄉(xiāng)收入差距的變動并不會決定其與浙江省的球面距離。。于是,在雙向固定效應模型中加入工具變量進行回歸,由表4可知,所選的工具變量通過了弱工具變量檢驗,說明此工具變量是有效的,基本解決了內生性問題。
根據模型(4)的回歸結果,得到數字普惠金融的系數在1%的顯著水平下顯著,且系數為-0.155 0,這表明,從數字普惠金融綜合發(fā)展視角來看,數字普惠金融總指數增加1%,泰爾指數將下降0.155 0%。數字普惠金融通過上述的3個效應,完善了農村地區(qū)的金融體系,增加了農村居民的收入,進而縮小了其與城鄉(xiāng)居民間的收入差距,假設H1得到驗證。從控制變量來看,人均GDP在1%的顯著水平下負向影響城鄉(xiāng)收入差距,且系數為-0.235 8,說明城鄉(xiāng)居民人均GDP的提高可以縮小城鄉(xiāng)收入差距。國家支農力度與前文的預期方向一致,起到了收斂作用。而政府行為與前文的預期不一致,可能的解釋是,在鄉(xiāng)村振興的背景下,政府的財政支出不再偏向于城鎮(zhèn),開始注重農村地區(qū)的發(fā)展,因此,政府的行為也起到收斂城鄉(xiāng)收入差距的作用。
本文運用數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的交互項,實證檢驗新型城鎮(zhèn)化對數字普惠金融收斂城鄉(xiāng)收入差距的調節(jié)作用。新型城鎮(zhèn)化調節(jié)數字普惠金融收斂城鄉(xiāng)收入差距的檢驗結果見表5。由表5可知,數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化交互項系數在1%的顯著水平下顯著,系數為0.389 8,表明數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用會伴隨著新型城鎮(zhèn)化的加強而減弱。這是因為隨著新型城鎮(zhèn)化水平的提升,金融排斥得到一定的緩解,上述的收斂作用在逐漸下降,即在新型城鎮(zhèn)化水平較低的地區(qū),數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用更大。假設H2得到驗證。
表5 新型城鎮(zhèn)化調節(jié)數字普惠金融收斂城鄉(xiāng)收入差距的檢驗結果
除了綜合發(fā)展水平外,數字普惠金融還包括覆蓋廣度指數。使用深度指數和數字化程度指數,為了進一步檢驗新型城鎮(zhèn)化在單維度視角的調節(jié)作用,本文使用數字普惠金融覆蓋廣度指數、使用深度指數以及數字化程度指數進行回歸。對模型進行Hausman檢驗,發(fā)現使用雙向固定效應模型更為合理。為解決內生性問題,單維度視角的分析也是在雙向固定效應模型上加入上述工具變量,得到數字普惠金融單維度視角影響城鄉(xiāng)收入差距的估計結果,見表6。
表6 數字普惠金融單維度視角影響城鄉(xiāng)收入差距的估計結果
表6的模型(1)與(2)分別檢驗了數字普惠金融覆蓋廣度指數對城鄉(xiāng)收入差距的影響、新型城鎮(zhèn)化對二者關系的調節(jié)作用。在模型(1)中,數字普惠金融覆蓋廣度指數在1%的顯著水平下顯著,且系數為-0.068 0,即數字普惠金融覆蓋廣度指數每提高1%,泰爾指數將下降0.068 0個百分點,數字普惠金融覆蓋廣度指數可以收斂城鄉(xiāng)收入差距。數字普惠金融覆蓋廣度主要包括電子賬戶綁定銀行卡數量、第三方支付平臺的使用率等,這些都為鄉(xiāng)村居民提供平等享有金融服務的機會。與城鎮(zhèn)居民相比,農村地區(qū)的居民可以利用數字工具獲取金融服務,而城鎮(zhèn)居民則是將實體店服務轉移到線上。因此,覆蓋廣度的發(fā)展對農村居民的收入增加作用較大,進而縮小了城鄉(xiāng)收入差距。在模型(2)中,新型城鎮(zhèn)化與數字普惠金融覆蓋廣度指數的交互項在1%的顯著水平下顯著,且系數為0.403 0,預示數字普惠金融覆蓋廣度指數對于城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用,受到新型城鎮(zhèn)化的負向調節(jié)作用。即隨著新型城鎮(zhèn)化的建設,覆蓋廣度指數的收斂效應會減緩。在使用深度方面,模型(3)和模型(4)的估計結果顯示,使用深度指數、新型城鎮(zhèn)化與使用深度的交互項都在1%的顯著水平下顯著,且使用深度的系數為-0.111 8,表明數字普惠金融使用深度指數起到了收斂城鄉(xiāng)收入差距的作用,交互項系數為正的0.379 3,說明隨著新型城鎮(zhèn)化的建設,會弱化數字普惠金融使用深度對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用。數字普惠金融使用深度是反映數字金融的實際使用情況,主要包括支付、信貸和保險等方面,城鎮(zhèn)地區(qū)的居民在傳統(tǒng)金融模式下已經使用上述金融服務,而鄉(xiāng)村居民可以通過信貸服務進行創(chuàng)業(yè)以及利用金融服務進行風險管理,來達到增收的目的。因此,隨著新型城鎮(zhèn)化的建設,數字普惠金融使用深度對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用將逐漸減弱。在數字化程度方面,模型(5)的估計結果顯示數字化程度會擴大城鄉(xiāng)收入差距,但此作用不顯著,而模型(6)的估計結果顯示,數字化程度會收斂城鄉(xiāng)收入差距,但這個作用也不顯著,系數僅為-0.047 3,兩個模型數字化程度的系數符號不一致,可能的原因是所選擇的工具變量沒有通過弱工具變量檢驗,模型(5)和模型(6)第一階段回歸的F值僅為1.44、2.59,不滿足第一階段F值大于10的條件,出現了偽回歸現象,值得進一步探討。
為了驗證結果的穩(wěn)健性,本文采用更換解釋變量的方法,將城鄉(xiāng)收入差距的衡量方式由泰爾指數替換為城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比,得到穩(wěn)健性檢驗結果見表7。通過與前文實證結果比較,數值有小幅波動,顯著性水平和系數符號均與前文一致。證實前文分析得到的結論真實有效。
表7 穩(wěn)健性檢驗結果
本文利用我國31個省份2011—2020年的面板數據,探索了新型城鎮(zhèn)化對數字普惠金融影響城鄉(xiāng)收入差距的調節(jié)效應。研究結果表明:(1)數字普惠金融在總指數、覆蓋廣度指數和使用深度指數的提升,均能起到收斂城鄉(xiāng)收入差距的作用,但是數字化程度并沒有起到縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用;(2)新型城鎮(zhèn)化對數字普惠金融總指數、覆蓋廣度指數、使用深度指數收斂城鄉(xiāng)收入差距的效用,均具有顯著的調節(jié)作用,且對數字普惠金融覆蓋廣度指數的調節(jié)作用最大。
基于上述分析,為了使數字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化建設發(fā)揮收斂城鄉(xiāng)收入差距的作用,本文提出以下建議:(1)在數字鄉(xiāng)村建設的背景下,加強農村地區(qū)數字設施建設,如無線網絡的建設和5G基站的建設。當地政府應采取優(yōu)惠政策,引導金融機構和數字技術服務平臺,進行數字金融產品的創(chuàng)新。使得數字普惠金融覆蓋廣度更廣,使用深度更深。(2)加快推進新型城鎮(zhèn)化建設。新型城鎮(zhèn)化建設有利于帶動地方經濟高質量發(fā)展、促進地區(qū)產業(yè)結構升級,增加農村居民的收入,以達到縮小城鄉(xiāng)收入差距的目的。(3)創(chuàng)新金融產品。通過實證結果發(fā)現,數字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用隨著新型城鎮(zhèn)化水平的增加而減弱,這是由于數字普惠金融更多的是服務鄉(xiāng)村地區(qū),忽視了其在城鎮(zhèn)地區(qū)的作用,應該通過創(chuàng)新金融產品和服務注重數字普惠金融在城鄉(xiāng)之間的發(fā)展。