张婷婷 李天蕙 杨子帆

摘   要：数字普惠金融作为普惠金融的一种扩展，具有广阔的应用前景，与数字技术相结合为缩小我国城乡居民收入差距提供了可能性。基于甘肃省2012—2021年面板数据进行实证研究，结果表明，甘肃省数字普惠金融能够有效降低城乡居民收入之间的差距，经济发展水平的提高在缩小城乡居民收入差距中起到中介作用。此外，对如何缩小城乡居民收入差距提出几点政策建议，以期助力城乡协同发展。

关键词：数字普惠金融；城乡居民收入差距；甘肃省

中图分类号：F832        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2024）09-0100-03

一、文献评述

目前我国城乡居民收入差距明显，如何缩小这份差距是众多学者致力研究的方向。庄志浩（2021）选取2011—2018年省域面板数据，通过计量模型分析证明发展数字普惠金融，对降低城乡居民收入差距作用显著，但与东、西两个区域相比，作用效果最显著的是中部地区。韩文龙、唐湘（2021）采用中介效应模型证明数字普惠金融可以通过促进乡村创业推动缩小城乡收入差距，异质性分析得出创新水平越高，数字普惠金融越能发挥推动缩小城乡收入差距的作用。马正霖（2022）实证分析得出数字普惠金融的数字化程度指数通过改善我国居民就业，可以间接提高居民收入，使用深度可以通过促进居民的金融理财活动从而增加居民收入，而覆盖广度在这些方面作用不显著。张可（2022）通过建立中介模型验证得出创业水平作为中介变量，有助于数字普惠金融缩小城乡居民收入差距。

从国内学者研究结果中可以看出，发展数字普惠金融能够有效地缩小城乡居民收入差距。但学者极少对单独省进行分析。鉴于此，本文运用面板数据模型对甘肃省数字普惠金融与城乡居民收入差异进行了实证研究，根据结果为甘肃省缩小城乡居民收入差距提供建议，促进数字普惠金融在甘肃省的发展，从而保障农民增收，加快农村现代化建设推进乡村振兴。本文提出两个假设，假设一：数字普惠性金融服务的发展，对当前甘肃省城乡居民收入差距的缩小发挥着积极影响；假设二：以经济发展水平为中介变量，对甘肃省城乡居民的收入差异产生了直接的作用。

二、模型数据选取建立

（一）变量定义与变量统计性描述

本文选取数据来源于《甘肃省发展年鉴》和《北京大学数字普惠金融》。

1.变量定义。本文使用泰尔指数（theil）作为被解释变量，该指数法进行测度不仅可以考虑到人口变动的因素，还可以衡量内部差距和内部差距对整体差距的影响，测算公式为：

p=1为城镇，p=2为农村，Xt为第t年城镇和农村可支配收入总和，Xp，t为第t年城镇或农村的可支配收入，Yt为第t年城镇或农村的人口数量，Xp，t第t年城镇和农村人口数量总和。

数字普惠金融总指数（lindex）为解释变量，覆盖广度指数（lbre）、使用深度指数（ldep）、数字化程度指数（ldig）三个维度指数为解释变量替代总指数进行回归分析。控制变量有经济发展水平（lPGDP）、产业结构（IS）、财政支出比重（GOV）、城镇化水平（URBAN）、教育水平（EDU）、投资水平（INV）。

2.变量统计性描述。2012-2021年甘肃省12个市和2个州的主要市级数据样本作为研究对象，对变量在回归模型中进行数据处理后可以看出，各变量经过计算泰尔指数的均值为0.254，且最小值为0.000 181，和最大值0.769之间差距明显，说明不同地区的城乡收入差异性明显；其中EDU最小值为0，原因为2015年之前临夏县并没有设立高等学校。

（二）模型构建

构建面板模型如下：

i表示甘肃省各市（州），t为年份，cityi为控制各市（州）不会随着时间而改变的个体效应，yeart表示控制所有年份的时间效应，εi，t为随机扰动项。

三、实证结果分析

（一）面板模型分析

根据面板数据模型步骤我们首先经过单位根检验、协整检验后，采用stata软件估计得到存在协整关系，可以进行后续模型构造和回归。在模型选取中，F检验结果拒绝原假设，选择固定模型；豪斯曼检验的结果仍然不支持最初的假设，最终选择固定效应模型。

表1第（1）列lindex项结果为显著性水平下对被解释变量呈现负相关，说明数字普惠金融总指数每增长一个单位，泰尔指数减少0.0595个单位。第（2）—（4）列回归结果分别使用数字普惠金融三个一级维度指数进行回归分析，结果也均在1%的显著水平下并且对泰尔指数有负相关作用，系数分别为0.064 2、0.04 2、0.035 1，表明数字普惠金融三个一级维度也促进城乡居民收入差距缩小，假设一正确。从控制变量回归的结论出发，经济社会发展水平与平均城市化水平呈现负向的显著关系，说明人均地区生产总值的增加和城市人口占比的提高有利于缩减城乡居民收入差距；教育水平和投资水平呈正向的显著关系，产业结构和财政支出没有表现出显著作用，其原因为本文选取时间间距有限，作用关系需要较长时间才能发生影响且较为复杂。

（二）中介模型分析

为了验证假设二是否成立，将经济发展水平（lPGDP）作为中介变量设立中介模型，通过分析检验中介变量对城乡居民收入差距产生影响，模型设定如下：

表2第（3）和（5）列回归结果表明系数显著，第（4）列lindex项对中介变量的回归结果系数在p值为0.022水平下呈现显著，间接效应显著；同时系数显著表明直接效应也显著，说明经济发展水平既可以直接又可以间接影响甘肃省城乡居民收入差距。

（三）稳健性检验

用Bootstrap进行中介模型稳健性检验，结果显示效应显著，经济发展水平作为中介变量占总效应的18.64%，且负向相关，假设二成立且正确。为保证结果的可信度，采取替换变量法再次进行检验，选择用城乡居民可支配收入比值（GAP）替换泰尔指数（theil）成为新的被解释变量进行回归分析，替换后解释变量数字普惠金融总指数系数为负向相关0.1851，并且与原基准面板回归的结果存在显著的一致性，说明该模型稳健且有效。

四、研究结论和政策建议

（一）研究结论

本文采用了对中国甘肃省2012—2021年面板数据分析构建模式，就数字普惠金融服务对城乡居民收入差异的影响效果开展了实证分析，并对该结果开展了中介效果分析。研究结论表明，甘肃省数字普惠金融总指数和一级维度指数均对各州、市缩小城乡居民收入差距有促进作用，且不同维度的影响效果不同，这与各维度指数在这十年里的发展状况有关。通过将经济发展水平作为中介变量进行分析，分析结果说明数字普惠金融可以通过自身发展直接缩小城乡居民收入差距，同时又可以通过促进甘肃省的经济发展达到目的。

（二）政策建议

1.加强农村地区数字基础设施建设，助力数字普惠金融发展。根据实证结果发现，发展数字普惠金融在缩小城乡居民收入差距方面的作用明显。大量投入数字基础设施和建设，让数字普惠金融扎根于乡村，持续助力农村经济发展，实现城乡共同富裕。农村数字化基础设施的建设需要政府、通信运营商和金融机构三方共同合作，甘肃省周围自然环境较差，山地多且复杂，农村地区数字基础建设实施难度大，各地方政府需因地制宜，结合当地实际情况制定发展规划，加大农村地区网络基础建设的财政补助，特别是要加强边远和深度贫困地区通信基础设施建设，缩小边远农村地区与深度贫困地区的数字化鸿沟。

2.推动城镇化建设进程，优化产业结构。进一步推动农村地区城镇化建设进程，有助于缩小城乡收入差距。数字普惠金融的发展，可以促进甘肃省农业现代化、农村城镇化。加快城镇化建设有利于中小微企业发展，推动工业结构的优化和提升，同时还有利于维护农村、偏远等地区低收入者的权益，提高社会保障。优化产业结构需优化产业配置，提升各产业对已有资源利用率，推进区域均衡发展。

3.加快农村经济增长，创新产品服务。数字普惠金融可以促进农村经济增长、缩小城乡差距。为加快甘肃省农村经济发展，政府应当支持中小微企业在农村地区的发展，组织各种资源向农村地区倾斜，将经济发展力量聚集到需要发展的农村地区，根据各市的发展情况及时作出调整。金融机构要针对农村居民，设计出适合农民群体的数字化普惠金融产品和服务，为农民、涉农企业和其他农业经营组织机构提供更多高质量、多样化的产品和服务，强化支付业务与信贷业务的支农作用，促进农村居民收入提升和消费扩容提质。

4.提高金融素养和应用意识。提高农村居民的金融素养和应用意识，对于缩小城乡收入差距和消费差距具有重要现实意义。政府应该通过开展数字化网络化的技术应用培训、数字金融科技知识与财务管理知识的普及等教育宣传活动来提高农村居民自身的金融素养程度，并帮助农户规避互联网金融所带来的风险。要使农户充分了解数字普惠金融所带来的便捷性，扩大其应用覆盖面，从而缩小与城镇居民的收入差距。

参考文献：

[1]   庄志浩.数字普惠金融发展对我国城乡收入差距影响的实证研究[J].华北金融，2021（10）：26-37.

[2]   韩文龙，唐湘.数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响：基于乡村创业中介效应的分析[J].电子科技大学学报（社科版），2021（5）.

[3]   张可.数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究[D].济南：山东财经大学，2022.

[4]   马正霖.数字普惠金融对居民收入的影响研究[D].烟台：山东工商学院，2022.

[5]   陈治国，白凤娇.数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响效应研究[J].金融教育研究，2021（5）：26-35，80.

[6]   陈祎凡.数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响[D].兰州：西北民族大学，2022.

[责任编辑   刘   瑶]