数字普惠金融对城乡居民收入...基于省级面板数据的实证分析_王颖龙.pdf

2023 年第 01 期总第 343 期94【金融市场】数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响基于省级面板数据的实证分析王颖龙（贵州财经大学，贵州贵阳550025）摘要 为了探索数字普惠金融发展对我国城乡居民收入差距的影响，基于 20112019 年我国 30个省市（西藏地区数据缺失）的相关数据，采用构建面板回归模型的方法，进行实证分析和相应的稳健性检验。结果表明：在我国推动数字普惠金融发展能够对缩小城乡居民收入水平的差距产生有利影响，经过一系列稳健性检验，结论依然成立；数字普惠金融覆盖广度对收窄我国城乡居民收入差距有利，经过稳健性检验结论依然成立；此外，提高我国城镇化水平、不断优化产业结构、提高资源配置效率是我国缩小城乡居民收入差距可以采取的有效方式。并据此提出相关政策建议。关键词 城乡收入差距；数字普惠金融；覆盖广度；城镇化水平；面板回归 中图分类号 F061.5 文献标识码 A 文章编号 2095-3283(2023)01-0094-04The Impact of Digital Inclusive Finance on the Income Gap between Urban and Rural Residents:An Empirical Analysis Based on Provincial Panel DataWang Yinglong(Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang Guizhou 550025)Abstract:In order to explore the impact of the development of digital inclusive finance on the income gap between urban and rural residents in China,based on the relevant data of 30 provinces and cities in China from 2011 to 2019(Xizang region data is missing),the paper adopts the method of panel regression model to conduct empirical analysis and corresponding robustness test.The results show that promoting the development of digital inclusive finance in China can have a positive impact on narrowing the income gap between urban and rural residents.After a series of robustness tests,the conclusion still holds.The coverage breadth of digital inclusive finance is beneficial to narrowing the income gap between urban and rural residents in China,and the conclusion still holds after robustness test.In addition,improving the level of urbanization,optimizing the industrial structure and improving the efficiency of resource allocation are effective ways to narrow the income gap between urban and rural residents.And put forward relevant policy suggestions accordingly.Key Words:Urban-Rural Income Gap;Digital Financial Inclusion;Coverage Breadth;Urbanization Level;Panel Regression一、引言普惠金融概念自提出以来就一直服务于解决金融资源配置不当等问题。在网络数字科技的迅速发展下，将普惠金融和网络数字科技融合的数字普惠金融出现了，在 2016 年举行的 G20 峰会中，数字普惠金融被赋予了具体定义，主要是普惠金融能够利用互联网数字技术，让其以低成本、高效率的方式服务于较偏远、欠发达地区，为他们提供金融融资服务，从而改善其收入，达到缩小城乡之间收入差异的目的。在此背景下，运用20112019 年我国省级面板数据进行实证分析，通过经过一系列稳健性检验来验证实证结果，并根据结果提出相关建议。二、文献综述与研究假设在理论分析部分，李牧辰、封思贤（2020）从文献综述的视角分析了数字普惠金融对城乡收入差距的影响，得出数字普惠金融可以突破地理、时间等限制，通过降低金融服务成本、缓解信息不对称等方式，进而刺激消费、带动就业等途径减少城乡居民收入差异的结果4。在实证研究方面，宋晓玲（2017）、梁双路和刘培培（2018、2019）等人在测度我国城乡居民之间收入差 作者简介 王颖龙(1998），男，汉族，安徽阜阳人，硕士研究生，研究方向：普惠金融和物流金融。2023 年第 01 期总第 343 期95距水平的基础上，得出在我国推动数字普惠金融有利于缩小我国城乡之间的收入差距问题7910。张贺和白钦先（2018）、赵丙奇（2020）通过构建面板门槛模型，得出地区经济发展水平在数字普惠金融影响城乡之间收入差距的过程中存在门槛效应68。李牧辰、封思贤和谢星（2020）从理论和实证两方面分析了数字普惠金融与城乡之间的收入差距的关系，结果显示数字普惠金融、覆盖广度、使用深度对收窄城乡之间的收入差距具有积极作用，而数字化程度却产生不利影响5。基于上述文献综述，本文提出如下假设：假设一，数字普惠金融作为服务低收入群体的有效工具，可以用来解决我国城乡之间存在收入差距的问题；假设二，通过推动农村向城镇的过渡，可以缩小与城镇居民之间的收入差距。三、数据样本和分析变量（一）数据来源和变量选择实证分析数据通过整理中国统计年鉴、各省市统计年鉴和北京大学数字普惠金融指数报告中20112019 年的数据可得。被解释变量：城乡居民收入差距（GAP）。通过梳理已有文献，借鉴前人研究成果，将城镇居民的人均收入水平与农村居民的人均收入水平相比，得到的比值用来衡量城乡居民之间的收入差距大小。比值大，说明收入之间的差距较大；比值小，说明收入之间的差距较小核心解释变量：数字普惠金融发展水平（DIFI）。北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数包含了三个层次的空间跨度：省级、市级和县级。选取了20112019 年省级数据进行实证分析研究。控制变量：选取政府干预程度（ZF）、产业结构（IS）和城镇化水平（URB）作为控制变量。利用地方财政一般预算支出与地区生产总值的比值衡量政府干预程度（ZF）、利用第一产业增加值与地区生产总值的比值衡量产业结构（IS）、利用城镇人口与地区总人口的比值衡量城镇化水平1。（二）模型设定实证研究部分所需要构建的模型如下：其中：下标 i 被用来表示个体，下标 t 被用来表示时间，被用来表示个体固定效应，被用来表示四个待估参数，模型的随机扰动项用表示。考虑到异方差的问题，分别对城乡居民收入差距（GAP）和数字普惠金融指数（DIFI）进行对数化处理，政府干预程度（ZF）、产业结构（IS）和城镇化水平（URB）表示控制变量。（三）描述性统计分析为了对近年来我国各省市数字普惠金融和城乡居民收入差距状况有一个完整的了解，对所选取的 20112019 年的数据进行了描述性统计分析，见表 1。表 1各变量描述性统计分析变量样本量均值标准差最大值最小值GAP2702.6080.3793.6721.845DIFI270203.491.57410.318.33ZF2700.2640.1150.7580.120IS2700.09900.05300.2580.00300URB2700.5840.1230.8960.350从 表 1 可 知，我 国 城 乡 居 民 之 间 的 差 距指数（GAP）最大值是 3.672，最小值是 1.845，表明现阶段我国城乡之间的收入差距问题仍然存在，并且十分显著；衡量数字普惠金融发展水平的指数均值为 203.4，在最大值 410.3 与最小值 18.33 之间波动，衡量波动水平的标准差为 91.57；政府干预程度、城镇化水平波动较小；产业结构在最大值 0.259 与最小值 0.003 之间波动，相对差距较大。四、实证分析实证分析部分所用的分析软件是 STATA14。（一）面板回归分析通过对表 2 回归结果分析，结合各模型的及各变量的显著性分析，构建个体固定效应模型作最适合本文的实证研究。为了进一步验证所选取模型的可行性和准确性，依次进行 F 检验和 Hausman 检验，根据表 3 可知，P值小于 5%，所以拒绝原假设，选择个体固定效应模型。2023 年第 01 期总第 343 期96表 2 各模型回归结果POOL 模型个体时点固定个体固定时点固定lnDIFI0.01730.0367*-0.0325*0.304*0.05680.01700.00850.1171lnCOVER0.00908-0.0196*-0.00534-0.03970.03460.00620.00520.0420lnDEEP-0.0472-0.002900.0196*-0.145*0.03720.00760.00570.0497ZF0.487*0.148*0.123*0.494*0.06430.04070.04350.0721IS-0.897*-0.0699-0.0942-0.842*0.16140.09840.10730.1615URB-0.750*-0.289*-0.439*-0.838*0.07400.07050.04940.0854_cons1.453*1.063*1.275*0.976*0.07820.04940.03030.2411N270270270270adj.R-sq0.50350.83570.79170.5088Standarderrorsinbrackets注：*p0.05，*p0.01，*p0.001。表 3F 检验和 Hausman 检验结果检验P 值conclusionF 检验0.0000固定效应Hausman 检验0.0337固定效应通过对表 2 的个体固定效应模型回归结果分析得知，数字普惠金融回归系数在 0.1%水平下显著为负，因此数字普惠金融发展会缩小我国城乡居民之间的收入差距，假设一正确。基于所选取的数据实证分析得知：产业结构回归系数为负，表明我国为了缩小城乡之间的收入差距问题，可以通过不断协调各产业之间的关系、合理配置各产业之间的资源来得到缓解；城镇化水平回归系数为负，在 0.1%水平下显著，表明逐渐加快农村向城镇的过渡，可以增加农村居民的收入，从而达到缩小城乡之间的收入差距的目的，假设二正确。（二）稳健性检验为了提高模型实证分析结果的可信度，下面进行稳健性检验，主要运用的方法为随机抽样本。回归结果如表 4：表 430%、50%和 70%样本回归结果30%样本50%样本70%样本lnDIFI-0.0604*-0.0243*-0.0264*0.02770.01150.0092lnCOVER0.0148-0.0122-0.01110.01980.00790.0064lnDEEP0.0323*0.0168*0.0215*0.01000.00660.00572023 年第 01 期总第 343 期9730%样本50%样本70%样本ZF0.1420.07950.1180.09630.10050.0688IS-0.285-0.113-0.06570.24000.29360.1933URB-0.522*-0.433*-0.476*0.14700.11650.0650_cons1.312*1.299*1.286*0.04370.05600.0329N81135189adj.R-sq0.78830.77600.8283Standarderrorsinbrackets注：*p0.05，*p0.01，*p0.001。通过对表 4 随机抽样回归结果分析得知，30%、50%及 70%的样本回归中，数字普惠金融回归系数均为负，与全样本回归分析相同，分别在 5%、5%及 1%水平下显著。在 50%和 70%的样本回归中，覆盖广度回归系数均为负，与全样本回归分析相同，然而在 30%的样本回归中，回归系数为正，且均不显著，在一定程度上受到样本容量的影响。在 30%、50%及 70%的样本回归中，使用深度回归系数与全样本回归保持一致，均为正，分别在 1%、5%及 0.1%水平下显著，表明使用深度切实会扩大城乡居民收入差距。通过以上分析得知模型较稳健，实证研究结果并非偶然性。五、政策建议根据以上的实证分析结果，提出以下建议：（一）大力推动数字普惠金融发展数字普惠金融相比于传统金融而言，其成本更低、效率更高、更加的不受空间地域限制，因此能够为农村地区以及农村居民等提供融资服务，能够满足他们的资金需求，缓解资金需求压力。此外，农村网络基础设施建设状况是农村居民能否通过利用数字普惠金融提升收入的关键。（二）加快城镇化进程，创造农民就业在农村向城镇过渡的过程中，资源的配置更加有效合理，农业产业可以得到的资源有所提升，可以借此为农村居民提供更多的就业机会。此外，二、三产业的比重会随着城镇化水平的提高不断增加，越来越多的农村居民步入到二、三产业生产中，农村居民收入不断增加，与城镇居民之间的差距不断缩小1。（三）优化农村产业结构，增加政府对农业支持力度我国东中西部、南北地区农村的产业结构和资源条件存在很大不同，因此，各地区需要结合本地区的资源条件，发展本地区的特色、优质产业。此外，政府应该加大对农业的支持力度，通过提升资源配置效率的方式，推动当地农业产业结构升级，转变经济发展方式。参考文献 1 王长军,师佳英.数字普惠金融发展对农民收入影响的实证分析以云南省为例 J.农村经济与科技,2021,32(5):114-116.2 殷贺,江红莉,张财经,等.数字普惠金融如何响应城乡收入差距?基于空间溢出视角的实证检验 J.金融监管研究,2020(9):33-49.3 杨伟明,粟麟,王明伟.数字普惠金融与城乡居民收入基于经济增长与创业行为的中介效应分析 J.上海财经大学学报,2020,22(4):83-94.4 李 牧 辰,封 思 贤.数 字 普 惠 金 融 与 城 乡收 入 差 距 基 于 文 献 的 分 析 J.当 代 经 济 管理,2020,42(10):84-91.5 李牧辰,封思贤,谢星.数字普惠金融对城乡收入差距的异质性影响研究 J.南京农业大学学报(社会科学版),2020,20(3):132-145.6 赵丙奇.中国数字普惠金融与城乡收入差距基于面板门限模型的实证研究 J.社会科学辑刊,2020(1):196-205.7 梁双陆,刘培培.数字普惠金融与城乡收入差距 J.首都经济贸易大学学报,2019,21(1):33-41.8 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