数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究——基于面板变点模型的影响因素分析.pdf

第5 9卷 第4期广西师范大学学报(哲学社会科学版)V o l.5 9 N o.4 2 0 2 3年7月J o u r n a l o fG u a n g x iN o r m a lU n i v e r s i t y(P h i l o s o p h ya n dS o c i a lS c i e n c e sE d i t i o n)J u l y,2 0 2 3d o i:1 0.1 6 0 8 8/j.i s s n.1 0 0 1-6 5 9 7.2 0 2 3.0 4.0 0 8 收稿日期2 0 2 2-0 6-0 3 基金项目 国家社会科学基金项目“新形势下我国通货膨胀动态机制的结构突变检测及推断研究”(1 7 B T J 0 3 3);宁夏高等教育一流学科建设基金(N X Y L X K 2 0 1 7 B 0 9);北方民族大学服务宁夏九大产业项目(FWN X 3 6);北方民族大学研究生创新项目(Y C X 2 1 1 7 5)作者简介 王小刚(1 9 8 0),男,宁夏银川人,北方民族大学教授,经济学博士,研究方向:数量经济与风险管理;葛海杉(1 9 9 8),男,山东德州人,研究方向:经济与社会统计,本文通信作者。数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究 基于面板变点模型的影响因素分析王小刚,葛海杉(北方民族大学 数学与信息科学学院,宁夏 银川7 5 0 0 2 1)摘 要基于2 0 1 12 0 2 0年的中国省际面板数据,综合运用面板变点模型研究数字普惠金融及其各个维度对于城市收入差距的影响,分析数字普惠金融对于城乡收入差距影响的地域差异,结果表明:(1)数字普惠金融的发展能够缩小城乡收入差距,有助于共同富裕;(2)数字普惠金融对于西部地区城乡收入差距的缩减作用高于中部地区及东部地区;(3)数字普惠金融及其各个维度的发展水平对城乡居民收入差距的影响呈现非线性特征,随着发展水平的提高,收入差距先增后减,存在三个变点并呈现出四个不同的阶段。为推动经济发展、提高居民收入水平、实现共同富裕,发展数字普惠金融应当着重提高其具体业务的服务质量和水平,且应适当向中西部地区倾斜,对于第三变点值前后的省份应采取不同的发展政策以促进城乡收入差距缩减。关键词数字普惠金融;城乡收入差距;维度差异;地域差异;面板变点模型 中图分类号F 8 3 2.1;F 4 9 文献标识码A 文章编号1 0 0 1-6 5 9 7(2 0 2 3)0 4-0 0 8 0-1 7一、引言与文献综述改革开放以来,我国经济飞速发展,居民收入水平显著提高,人民生活幸福程度不断提升。居民可支配收入是衡量一个国家经济发展水平以及人民生活质量的重要指标,截至2 0 2 0年中国人民的人均可支配收入已经达到3 21 8 8.8元,在世界范围内处于中等水平,但相对于发达国家仍存在较大的提升空间,其中城镇居民人均可支配收入为4 38 3 3.8元,农村居民人均可支配收入为1 71 3 1.5元,城乡收入差距仍然较大。党的十八大以来,党中央高度重视普惠金融工作,制定出台了一系列促进普惠金融发展的战略规划和政策措施,发展普惠金融不但可以促进金融业转型和高质量发展,带动居民增收,缩小收入差距,而且对加快我国经济高质量发展具有重要意义。随着大数据和云计算等技术的快速发展,我国普惠金融受众不断扩大,服务质量和服务类型多元化,使用成本不断降低,使用方式日益便利,研究数字普惠金融在缩小城乡收入差距,促进居民增收过程中的特点、趋08势、影响因素及城乡差异特征等问题具有重要的理论价值和现实意义。根据 国务院关于印发推进普惠金融发展规划(2 0 1 62 0 2 0年)的通知(国发2 0 1 57 4号)的表述,普惠金融是指立足机会平等要求和商业可持续原则,以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。数字普惠金融则是通过互联网技术及数字化途径构建基于数据的风险控制体系,提升金融风险控制能力,促进信息共享、降低交易成本和金融服务门槛,扩大金融服务的范围和覆盖面的新时代普惠金融服务。目前,关于普惠金融促进经济增长以及缩小收入差距影响的文献大多聚焦在以下四个方面。一是普惠金融的界定、范畴及其作用研究。查托帕德海(C h a t t o p a d h y a y)对印度普惠金融发展的实证研究发现缺乏普惠性的金融体系会造成G D P损失1。卡普尔(K a p o o r)认为普惠金融的发展促进了经济的平稳增长2。杜晓山将普惠金融的理念引入国内,研究了小额信贷降低贷款和获取金融服务的门槛3。焦瑾璞指出普惠金融体系是小额信贷及微型金融的延伸与发展,是现代金融体系的组成部分,是金融公平的体现4。二是普惠金融与居民收入的实证研究。格达(G e d a)等利用埃塞俄比亚的数据实证分析发现发展普惠金融可以增加贫困人口的收入5。托斯滕贝克(T h o r s t e nB e c k)和帕特里克霍诺汉(P a t r i c kH o n o h a n)提出普惠金融可以增加贫困地区人口获得资金的机会,进而增加收入6。田杰等、焦瑾璞、帕克(P a r k)和梅卡多(M e r c a d o)的研究表明普惠金融对农村居民增收、提高资源配置效率、增进社会福利及消除贫困方面都具有正向作用7-9。金(J i n)、马彧菲和杜朝运等人基于面板数据模型验证了普惠金融的正向减贫效用1 0-1 1。张晓燕发现互联网技术在金融中的深度融合可以显著促进普惠金融的发展、缩小城乡居民收入差距1 2。周斌和毛德勇等基于VA R模型发现互联网和普惠金融间具有融合效应,且对促进国家经济发展有正向作用1 3。以上研究均证实了普惠金融的发展有助于国家经济增长,促进低收入群体增收,缩小收入差距。三是研究数字普惠金融缩小居民收入差距及其减贫效应。宋晓玲选取省际面板数据,基于随机效应模型实证研究数字普惠金融与城乡收入差距的关系,提出发展数字普惠金融可以显著缩小城乡收入差距1 4。张贺和白钦先基于面板门限回归模型,以城镇化率作为门限变量,发现数字普惠金融在缩减城乡收入差距时会受到城镇化水平的影响1 5。梁双陆和刘培培利用固定效应面板回归模型的研究验证了数字普惠金融能降低农村居民获取金融的门槛,有助于增加农村居民的收入1 6。冯锐和郑伟钢等发现数字普惠金融的数字化程度和覆盖广度均存在门限效应,数字化程度的发展会缩小城乡收入差距,覆盖广度的发展会改善居民收入分配的合理性1 7。另外,黄倩和李政等基于面板回归模型发现数字普惠金融发展过程中具有显著的减贫效应,收入较低的群体更容易在数字普惠金融的发展中增加自身的收入1 8。以上多位学者的研究证实了数字普惠金融的发展有助于缩小城乡收入差距,并且数字普惠金融具有明显的减贫效应。四是研究数字普惠金融、包容性增长和居民收入之间的关系。张勋和万广华等选择 中国家庭追踪调查(C F P S)数据的研究发现数字普惠金融的发展显著促进包容性增长,显著提高了农村地区低收入家庭的收入1 9。傅利福和厉佳妮等更进一步研究了数字普惠金融促进包容性增长的机理2 0。任碧云和李柳颍的研究则细化了数字普惠金融与农村地区包容性增长的关系,采用结构方程模型基于21 1 4位农村居民的调查数据验证了发展数字普惠金融能够促进农村地区金融包容性增长,增加农村地区人民的收入2 1。久毛措和许小晴等、冉慧等分别选取少数民族地区和河南省作为研究对18象,建立面板回归模型探究了数字普惠金融发展与农村居民收入增长的关系,研究发现数字普惠金 融 的 发 展 显著 促 进 了 当 地农 村 居 民 收 入的 增 加,缩 小 了 城 乡 居 民 的 收 入差距2 2-2 3。综上所述,发展数字普惠金融不仅能够促进我国经济增长,而且能够促进低收入群体增收,缩小城乡收入差距,具有显著的减贫效应。已有文献探讨数字普惠金融对于城乡收入差距的影响大部分仅采用数字普惠金融总指数开展研究,缺乏对于数字普惠金融不同维度的深入分析,并且现有文献未考虑数字普惠金融发展不同时期对于城乡收入差距影响的差异性,因此本文通过在面板模型中引入变点效应来动态测度数字普惠金融对于城乡收入差距的影响,并从数字普惠金融的不同维度综合研究数字普惠金融对于城乡收入差距的影响。二、研究假设数字普惠金融的发展既降低了传统实体金融机构的设立及运营成本,也降低了用户获得金融服务的门槛。在原有金融体系中,相较于低收入群体,高收入人群更容易获得融资支持2 4,而农村地区和部分城镇地区基础设施严重匮乏,当地居民无法通过传统途径获得低成本的金融和融资服务,以至于资金利用效率和配置效率较低,进而扩大了城乡居民的实际收入差距,而数字普惠金融的发展打破了原有金融体系的时空限制,以更广的覆盖面大幅提升农村居民金融服务的触达能力1 4,改善了居民获得信贷和存款的渠道,促进资金的优化配置2 5,从而增加居民收入,缩小城乡收入差距。另外,数字普惠金融以低成本的方式获取长尾客户群体,并向其提供基础的借贷等金融服务,满足其资金需求,相较于数字普惠金融原有金融体系出于对金融风险的把控,长尾群体较难获取小额贷款以及使用其他信用业务,而数字普惠金融的发展对于长尾群体金融风险的把控更为量化与精细,更具针对性地为低收入群体以及小微企业提供了获取小额信贷和信用服务的机会,有助于农村长尾群体利用金融产品,通过投资等理财行为增加自身的收入,缩小与城市中高收入群体的收入差距。基于此,本文提出第一个假设:H 1:数字普惠金融的发展能够缩小城乡收入差距。传统金融对于农村居民以及城镇低收入群体具有一定的门槛效应,这导致低收入群体对于储蓄、贷款、投资等金融概念知之甚少,导致与城镇中高收入群体的理财意识存在差距,这一差距扩大了城乡收入差距。随着互联网和智能手机普及率的不断提升,数字普惠金融对于城乡居民的覆盖广度不断加大,一方面提升了金融服务的覆盖范围和普惠人群获取金融资源的可能性2 6,另一方面提高了低收入群体的理财意识,有助于缩减城乡收入差距。数字普惠金融覆盖面的扩大,为城乡居民提供了大量的金融服务2 7,从最初的移动支付、零钱储蓄逐渐发展成为了包含信用业务、保险业务、投资业务等多元化且更为完善的互联网金融体系,加大了广大用户群体的使用深度,使用深度的提高也提高了农村居民收入。最后,数字化程度的提高,一方面使得金融机构对于金融风险的把握通过对于用户群体的大数据画像得到更精准的控制,数字普惠金融对于用户的服务水平不断提高,另一方面,数字化程度的提高使得金融服务较多采用线上方式,为居民获得金融服务提供了便利,并且数字化程度的发展使得城镇和农村居民的碎片化资金得到充分利用,如余额宝、微信零钱通等增加了城乡居民碎片化的储蓄,提高了城乡居民资金的使用效率,28有助于实现居民增收,缩减城乡收入差距。为此本文提出第二个假设:H 2:数字普惠金融的三个一级维度即覆盖广度、使用深度、数字化程度均能够缩小城乡收入差距。自2 0 1 12 0 2 0年数字普惠金融指数均值由4 0.0 0 4发展到3 4 1.2 1 9,数字普惠金融指数均值增长近十倍,这一过程中数字普惠金融本身发展已经与最初大不相同,在增长过程中对于城乡收入差距的影响或存在阶段性变化,且数字普惠金融发展过程中各个维度在不同时期的发展速度不同,早期数字化程度和覆盖广度发展速度较快,后期使用深度发展较快2 8。在不同的时期,各个维度发展速度不同对于城乡收入差距的影响也应具有差异,故而在数字普惠金融的发展过程中,数字普惠金融及其各个维度指标对于城乡收入差距的影响未必呈现出线性发展的趋势,更有可能随着数字普惠金融的发展,其对城乡收入差距的影响是非线性的。鉴于此本文提出第三个假设:H 3:数字普惠金融的发展对于城乡收入差距的影响是非线性的。三、模型与方法(一)变量选取与数据来源本文选取2 0 1 12 0 2 0年全国3 1个省(自治区、直辖市)城乡居民的收入、人口等数据,采用泰尔指数测定城乡居民收入差距,以此作为被解释变量。计算方式如下:t li t=2j=1yi j,tyi,t l nyi j,tyi,t/zi j,tzi,t 。(1)其中:t代表时期即年份;j=1,2分别表示城镇和农村地区;yi j,t表示t时期i地区城镇(j=1)或农村(j=2)的总收入(用相应的人口和人均收入之积表示);yi,t表示t时期i地区的总收入;zi j,t表示t时期i地区城镇或农村人口数量;zi,t表示t时期i地区的总人口。借鉴孙正2 9、宋晓玲1 4、魏君英和侯佳卉3 0、冉慧2 3、郭峰和王靖一等人2 8的研究,核心解释变量为数字普惠金融指数D I F,其他控制变量为对外开放水平O P EN,常用进出口总额与当年G D P之比测定,政府财政支出G O V,产业结构I N S T及各省份人均国内生产总值A G D P。其中,数字普惠金融指数来源于 北京大学数字普惠金融指数,该指数通过覆盖广度、使用深度和数字化程度3个维度构建数字普惠金融指标体系,包含1 0个二级维度和多个具体指标(见表1),其他数据来源于 中国统计年鉴 和 中国财政年鉴。(二)模型构建在测度数字普惠金融对居民收入差距的影响时,学界大多采用静态面板数据模型:t li t=i+1D I Fi t+2O P ENi t+3G O Vi t+4I N S Ti t+5A G D Pi t+i t。(2)但是,考虑到数字普惠金融的发展对于居民收入差距可能存在非线性影响,即模型结构可能存在变化,因此,本文借鉴汉森(H a n s e n)的方法在模型(1)中加入了变点来度量这种非线性特征,建立如下面板变点模型:t li t=i+1D I Fi tI(D I Fq)+3O P ENi t+4G O Vi t+5I N S Ti t+6A G D Pi t+i t。(3)其中q为变点,当12且1或2不为0时存在变点效应,即不同的数字普惠金融指数水平对居民收入差距有不同的影响。建模用到的变量数据的描述性统计分析见表2。38表1 数字普惠金融指数指标体系一级维度二级维度具体指标覆盖广度账户覆盖率每万人拥有支付宝账号数量支付宝绑卡用户比例平均每个支付宝账户绑定银行卡数使用深度货币基金业务个人消费信贷业务小微经营者信贷业务保险业务投资业务信用业务人均购买余额宝笔数人均购买余额宝金额每万支付宝用户购买余额宝的人数每万支付宝成年用户中有互联网消费贷的用户数人均贷款笔数人均贷款金额每万支付宝用户中有互联网小微经营贷的用户数小微经营者户平均贷款笔数小微经营者平均贷款金额每万支付宝用户中被保险用户数人均保险笔数人均保险金额每万人支付宝用户参与互联网投资理财人数人均投资笔数人均投资金额自然人信用人均调用次数每万支付宝用户中使用基于信用的服务用户数(包括金融、住宿、出行、社交等)数字化程度移动化实惠化信用化移动支付笔数占比移动支付金额占比小微经营者平均贷款利率个人经营者贷款利率花呗支付笔数占比花呗支付金额占比芝麻信用免押笔数占比(按全部需要押金情形)表2 主要变量的描述性统计分析变量单位平均值中位数最大值最小值标准差t l0.0 9 49 60.0 8 81 00.2 2 73 80.0 1 83 00.0 4 33 7D I F2 1 6.2 42 2 3.5 44 3 1.9 31 6.2 29 7.0 3A G D P元5 56 5 9.8 94 78 1 1.0 01 6 48 8 9.0 01 64 1 3.0 02 71 8 6.8 6O P EN0.2 60.1 41.4 70.0 10.2 8G O V亿元49 5 2.6 344 6 1.6 61 74 3 0.7 97 0 5.9 128 4 1.8 7I N S T0.9 00.9 11.0 00.7 40.0 548四、城乡居民收入差距分析(一)单位根检验和H a u s m a n检验为避免出现伪回归,用A D F和I P S检验各变量的平稳性,结果表明所有变量都通过了平稳性检验,因此可通过面板模型建模。考虑到收入差距与其他解释变量之间量级不统一,为方便起见在建模时将原始数据标准化;另考虑到数字普惠金融指数与被解释变量泰尔指数相差量级较大,为避免回归系数过小,建模时将原有数字普惠金融指数做除以1 0 0的处理。分别对城镇和农村居民的收入差距建立固定效应和随机效应面板模型,通过H a u s m a n检验确定模型,结果见表3。表3 固定效应和随机效应模型系数及H a u s m a n检验结果变量固定效应随机效应D I F-1.8 3 71 0-2*-1.6 9 71 0-2*G D P0.0 5 1*0.0 2 9*O P EN-0.0 2 9*0.0 4 0*G O V-0.0 1 5 0(0.3 1 1)-0.0 1 8(0.3 1 4)I N S T-0.0 7 0(0.1 8 5)-0.0 1 1 5*H a u s m a n检验p值6.4 8 31 0-60.0 5 注:括号中是p值。显著性水平分别为:*表示0.0 5,*表示0.0 1,*表示0.0 0 1。由表3可知,分别使用固定效应和随机效应验证数字普惠金融对于城乡收入差距的影响,H a u s m a n检验p值在0.0 5的水平下显著,因此下文选择固定效应面板模型分析。数字普惠金融对于城乡收入差距具有负向缩减的作用,数字普惠金融发展程度越高,城乡居民的收入差距越小,平均而言,数字普惠金融每增加一个单位,城乡收入差距缩小1.8 3 71 0-2个单位。对外开放水平的提高也能够缩小城乡居民收入差距,对外开放水平每增加一个单位,城乡居民收入差距缩小0.0 2 9个单位;相反,人均国内生产总值A G DP对于收入差距却起到了微弱的扩张作用,A G DP每增加一个单位,居民城乡收入差距增加0.0 5 1个单位。最后,产业结构和政府财政支出对城乡居民收入差距的影响均为负向的,但是未能通过显著性检验。在采用随机效应模型的估计下,产业结构对于城乡居民收入差距的影响是显著的,产业结构每优化一个单位,城乡收入差距缩小0.0 1 2个单位。(二)稳健性检验为验证上述模型的稳健性,本文采用城乡收入差距之比作为衡量城乡收入差距的被解释变量,替换原有被解释变量进行稳健性检验,分别建立固定效应和随机效应模型。模型结果见表4。58表4 替换解释变量后固定效应和随机效应回归结果变量固定效应随机效应D I F-0.2 0 5*-0.2 0 1*G D P0.5 3 7*0.4 0 7*O P EN-0.1 2 5*-0.2 2 0*G O V0.1 1 2(0.5 0 4)0.0 6 1*(0.6 9 5)I N S T-0.5 1 0*-0.7 4 4(0.1 9 4)A d j.R-S q u a r e0.5 5 10.5 6 5F-s t a t i s t i c1 2 1.9 5 61 3 5.8 7 9p-v a l u e2.2 21 0-1 62.2 21 0-1 6 注:括号中是p值。显著性水平分别为:*表示0.0 5,*表示0.0 1,*表示0.0 0 1。由表4可以看出,替换解释变量后,数字普惠金融对于城乡收入差距的影响仍然显著为负;可以得出,替换原有解释变量后数字普惠金融的发展仍然能够缩小城乡收入差距,原模型结果是稳健的。(三)内生性检验考虑到城乡收入差距发展和数字普惠金融可能存在互为因果且控制变量选择未必全面的问题,有可能导致模型出现内生性,本文对解释变量采取滞后一期的方式估计原有模型,这在一定程度上可以缓解解释变量内生性问题带来的影响。另外,参考谢绚丽等的研究3 1,采用互联网普及率作为数字普惠金融的工具变量,运用两阶段最小二乘法进行内生性检验。在两阶段最小二乘法中,W a l d-F统计量为2 7.8 7 4,大于1 6.3 8的1 0%置信水平,通过显著性检验,表明互联网普及率可作为数字普惠金融的工具变量使用。在经过工具变量法处理内生性问题后,数字普惠金融对城乡收入差距仍然存在显著的缩减作用,说明在考虑内生性问题后结论依然稳健,数字普惠金融的发展能够缩小我国城乡收入差距,原模型是有效的。回归结果见表5。表5 滞后一期数字普惠金融指数和工具变量回归结果变量被解释变量R UR A L固定效应模型滞后一期工具变量法D I F-1.8 3 71 0-2*-1.7 6 51 0-2*-2.1 4 81 0-2*G D P0.0 5 1*-0.0 6 5*0.0 6 40*O P EN-0.0 2 9*-0.0 7 9*-0.0 2 66*G O V-0.0 1 5(0.3 1 1)0.0 4 6(0.1 4 0)0.0 0 3(0.8 7 9)I N S T-0.0 7 0(0.1 8 5)0.2 2 2(0.0 8 4)-0.0 5 5(0.3 0 6)A d j.R-S q u a r e d0.6 4 50.3 6 10.6 4 9F-s t a t i s t i c1 2 1.4 6 91 7 3.1 8 41 1 6.6 0 8p-v a l u e2.2 21 0-1 62.2 21 0-1 62.2 21 0-1 6 注:括号中是p值。显著性水平分别为:*表示0.0 5,*表示0.0 1,*表示0.0 0 1。68(四)变点效应分析为研究数字普惠金融对城乡收入差距是否存在非线性影响和阶段性的差异,接下来基于固定效应面板变点模型进行分析。研究数字普惠金融对于居民收入差距的非线性影响,通过B o o t s t r a p方法多次重复得到L R检验统计量及显著性水平,见表6。表6 固定效应面板变点模型L R检验城镇模型L R统计量值(城镇)模型p值单变点2 7.4 3 9*0.0 0 0两变点1 6.0 3 3*0.0 0 1三变点3 1.3 3 6*0.0 0 1 注:显著性水平为:*表示0.0 0 1。由表6可知,单变点、两变点和三变点下固定效应面板变点模型的L R检验统计量均在0.0 0 1的水平下通过了显著性检验。为了更细致研究变点效应,本文选择了三变点型进行研究,三个变点的具体位置可通过如下似然函数图得到(见图1)。图1 城乡收入差距三个变点位置图1显示了三个变点的位置,城乡居民收入差距在数字普惠金融发展不同的情况下存在三个变点,其具体位置估计结果见表7。78表7 城镇、城乡收入差距变点位置及系数估计参数估计q18 7.2 3 0*q21 4 3.4 0 1*q33 5 7.4 5 0*19.4 8 31 0-22-2.1 0 91 0-23-1 0.4 3 81 0-24-7.4 3 41 0-2 注:显著性水平为:*表示0.0 0 1。由表7可以得到以下两个结论:(1)数字普惠金融对于城乡收入差距呈现出非线性的影响关系;(2)随着普惠金融发展水平的提高,城乡居民收入差距呈现四个阶段。数字普惠金融发展的早期阶段,并未起到缩小城乡收入差距的作用,相反扩大了城乡居民收入差距,原因为数字普惠金融发展初期,其主要功能为便利居民支付,对于城乡居民没有起到增收的作用,反而增加了城乡居民的消费支出,进而拉大了城乡居民收入差距。随着数字普惠金融发展程度的提升,到达第一变点值8 7.2 3 0后,数字普惠金融对于城乡收入差距的影响从原来的9.4 8 31 0-2转变为-2.1 0 91 0-2,起到了缩小城乡收入差距的作用,这是因为随着数字普惠金融的进一步发展,其覆盖广度和数字化程度逐渐提升,数字普惠金融的“普”和“惠”的优势逐渐显现,数字化程度的发展降低了原有金融门槛,数字普惠金融发挥了便利性和低成本的优势,越来越多的农村群体和低收入群体获得了实惠的金融服务,进而初步缩小了城乡收入差距。当数字普惠金融发展达到1 4 3.4 0 1时,对于城乡收入差距的缩减作用更为明显,从原来的-2.1 0 91 0-2到达-1 0.4 3 81 0-2。这一阶段数字普惠金融的覆盖广度和数字化程度大幅提升,其受众群体迅速扩大,对于城乡收入差距的缩减作用更为明显。另外由于大量的理财产品进入了数字金融平台,数字普惠金融的使用深度随之提高,城乡居民理财意识逐步加强,增加了城乡居民自身的收入,也进一步缩减了城乡居民的收入差距。数字普惠金融发展到达第三变点值3 5 7.4 5 0时,对于居民收入差距的影响系数由原来的-1 0.4 3 81 0-2增加到了-7.4 3 41 0-2,其缩小城乡收入差距的能力有所降低,但该能力仍然处于较高水平。这是由于数字普惠金融发展达到3 5 7.4 5 0时,数字普惠金融发展已经达到较高水平,对于居民收入的影响相较于前两个阶段,由高速发展阶段进入高质量发展阶段,此时数字普惠金融对于居民收入差距的影响主要取决于使用深度,即城乡居民对于数字普惠金融各项具体业务的使用上,故而相较于数字普惠金融发展的中后期阶段对于居民收入的影响有所下降。截至2 0 2 0年,除港澳台以外,我国3 1个省(自治区、直辖市)的城镇和农村的普惠金融发展已跨 越第 二 变 点(1 4 3.4 0 1),有少部分省份(即湖北省、天津市、广东省、福建省、江苏省、浙江省、北京市、上海市)已达到第三个变点,数字普惠金融对于居民收入差距的影响在全国大部分省份仍然处于最高水平,仍处在缩减城乡居民收入差距最优的阶段。(五)数字普惠金融三个维度对于城乡居民收入差距的影响为了深入探究数字普惠金融发展对于城乡居民收入差距的影响,本文进一步验证数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度对城乡居民收入差距的影响,使用数字普惠金融一级维度指标基于固定效应面板模型估计系数,结果见表8。88表8 数字普惠金融一级指标的固定效应面板模型系数估计一级指标系数p值覆盖广度-1.9 8 21 0-2*2.21 0-1 6使用深度-1.2 6 61 0-2*3.21 0-1 4数字化程度-0.8 6 81 0-5*2.21 0-1 6 注:显著性水平为:*表示0.0 0 1。由表8可知,数字普惠金融的三个一级指标覆盖广度、使用深度和数字化程度均在0.0 0 1显著性水平下通过了检验,原模型的稳健性得到了检验。另外,三个维度的系数均为负值,覆盖广度、使用深度和数字化程度均能够缩小城乡收入差距,其中覆盖广度的系数最小,对于缩小城乡收入差距的效果更明显,其次为使用深度和数字化程度。为深入研究数字普惠金融各个维度对于城乡收入差距的影响,进一步建立面板变点模型探究数字普惠金融的一级维度对于城乡收入差距是否具有变点效应,模型结果见表9。表9 数字普惠金融分维度面板变点模型L R检验L R统计量值(覆盖广度)L R统计量值(使用深度)L R统计量值(数字化程度)单变点3 6.5 6 8*4 2.3 8 9*5 0.3 8 6*两变点4 4.8 5 4*2 4.6 6 7*4 9.8 1 0*三变点3 2.7 5 6*3 8.1 4 6*2 9.5 1 7*注:显著性水平分别为:*表示0.0 5,*表示0.0 0 1。图2 覆盖广度三个变点位置98由表9可知,覆盖广度、使用深度和数字化程度指数对于城乡收入差距的影响,在单变点、两变点和三变点下固定效应面板变点模型的L R检验统计量均通过了显著性检验。为更细致地分析,本文选择三变点模型进行研究,三个维度的变点位置分别见图2、图3、图4。图3 使用深度三个变点位置图2、图3、图4分别显示了数字普惠金融三个维度、三个变点的位置。城乡居民收入差距在覆盖广度、使用深度和数字化程度发展的过程中对城乡收入差距的影响存在三个变点,其具体位置估计结果见表1 0。表1 0 数字普惠金融三个维度变点位置及系数参数覆盖广度使用深度数字化程度q15 9.8 2 0*9 3.5 2 0*2 2 4.3 0 0*q29 7.5 3 0*1 3 1.3 4 0*2 5 1.5 5 0*q31 2 6.6 0 0*3 4 8.5 3 3*4 1 1.7 2 9*?13.9 2 61 0-21.8 0 91 0-20.3 6 91 0-2?20.6 6 81 0-20.1 9 11 0-2-0.2 1 21 0-2?3-0.1 9 01 0-2-0.7 0 91 0-2-0.5 7 41 0-2?4-1.2 0 71 0-2-0.3 1 01 0-2-0.2 2 81 0-2 注:显著性水平为:*表示0.0 0 1。通过图2和表1 0可以看出:(1)覆盖广度对于城乡收入差距的影响是显著的;(2)覆盖广度对于城乡收入差距的影响存在三个变点、四个阶段。覆盖广度指数低于5 9.9 2 0时,覆盖广度对于城乡收入差距的影响系数为3.9 2 61 0-2;覆盖广度较低时,拉大了城乡09图4 数字化程度三个变点位置居民收入差距,当覆盖广度达到5 9.9 2 0时,覆盖广度对于城乡收入差距的影响系数为0.6 6 8 1 0-2,可见随着覆盖广度的增大,其对城乡收入差距的影响由开始的扩张转为缩减。其原因在于,数字普惠金融早期主要在城市普及,城市居民互联网普及率高于农村居民,城市居民更早获得了普惠金融发展带来的红利,提高了自身收入,故而拉大了与农村居民之间的收入差距。当覆盖广度指数达到9 7.5 3 0时,覆盖广度对于城乡收入差距的系数由0.6 6 81 0-2变为-0.1 9 01 0-2,覆盖广度起到了缩减城乡收入差距的作用。这说明随着覆盖广度的提高,数字普惠金融“普惠”的特征逐渐显现,更多农村居民获得了低成本的金融服务,购买使用了低成本的金融产品,故而提高了自身收入,缩小了与城镇居民之间的差距。随着数字普惠金融的进一步发展,覆盖广度指数达到1 2 6.6 0 0时,进一步扩大了数字普惠金融的覆盖面,对于城乡收入差距的影响系数由-0.1 9 01 0-2变为了-1.2 0 71 0-2,缩减城乡收入差距的效果进一步增强。通过图3和表1 0可知:(1)使用深度对于城乡收入差距的影响是显著的;(2)使用深度对于城乡收入差距的影响也是非线性的,与覆盖广度类似,存在三个变点、四个阶段,使用深度指数衡量了广大居民对于数字普惠金融各项服务的使用程度,是数字普惠金融的主体组成部分。使用深度指数低于9 3.5 2 0时,对于城乡收入差距的影响系数为1.8 0 91 0-2,使用深度发展较低时拉大了城乡收入差距,这是由于早期使用深度与覆盖广度发展具有同步性,城市居民率先使用上了各项低成本金融服务,故而率先增加了收入;数字普惠金融指数达到9 3.5 2 0时,部分农村居民享受到了数字普惠金融发展带来的低成本金融服务,获得了部分金融红利,此时使用深度对于城乡收入差距的影响由1.8 0 91 0-2降低19到0.1 9 11 0-2,对于缩小城乡收入差距的作用进一步减弱。随着使用深度的进一步发展,当使用深度指数达到1 3 1.3 4 0时,使用深度对于居民收入的影响系数由0.1 9 11 0-2变为了-0.7 0 91 0-2,使用深度的发展开始缩小城乡收入差距,当数字普惠金融指数达到3 4 8.5 3 3时,使用深度对于居民收入差距的影响系数由-0.7 0 91 0-2变为-0.3 1 01 0-2,这说明使用深度对于城乡收入差距的缩减作用变弱。其原因在于使用深度发展达到3 4 8.5 3 3时,数字普惠金融的覆盖广度与数字化程度均已达到较高水平,前期数字普惠金融发展带来的“人头红利”在这一阶段不再明显,数字普惠金融由高速发展阶段转向高质量发展阶段,故而对于城乡居民收入差距的缩减能力有所下降。未来发展更应注重提高数字普惠金融各项产品和服务的质量,切实发挥数字普惠金融惠民的特征,进一步缩减城乡收入差距。数字化程度是影响数字普惠金融便利性和低成本性的重要指标,通过表1 0和图4可知:(1)数字化程度的发展可以显著影响城乡收入差距;(2)对于城乡收入差距的影响也是非线性的,存在三个变点、四个阶段。当数字普惠金融的数字化程度低于2 4 4.3 0 0时,数字化程度对于城乡居民收入差距的影响系数为0.3 6 91 0-2,数字化程度扩大了城乡收入差距。其原因在于数字化程度指数一方面衡量了数字普惠金融发展的便利程度,另一方面衡量了数字普惠金融发展的技术程度,农村居民对于新事物的接受能力弱于城市居民,所以数字化程度必须发展到相对较高的水平,相关功能完善便利,才能促进农村居民的广泛使用,故而数字化程度的第一变点值远高于覆盖广度和使用深度。当数字普惠金融发展超过2 4 4.3 0 0时,对于城乡收入差距的系数为-0.2 1 21 0-2,数字化程度开始缩小城乡收入差距;而随着数字化程度的进一步发展,数字化程度发展达到2 5 1.5 5 0时,对于城乡居民收入差距的缩减效果进一步增强,影响系数由-0.2 1 21 0-2变为-0.5 7 41 0-2。当数字化程度发展达到4 1 1.7 2 9时,其对于城乡收入差距的缩减能力有所降低,由原来的-0.5 7 41 0-2变为-0.2 2 81 0-2,与使用深度类似,随着数字普惠金融各个维度发展程度的提高,数字化程度对于居民收入的影响进入了发展的“瓶颈期”。早期数字化程度的发展为城乡居民使用数字普惠金融带来了极大的便利性,随着数字化程度的深入发展,当下数字普惠金融的线上系统已经日臻完善,便利性和低门槛性的优势逐渐减弱,未来发展的重点更应注重数字普惠金融产品和服务的质量。(六)区域异质性分析为探究数字普惠金融对于不同地区城乡收入差距影响的差异情况,将全国3 1个省份按经济地理状况分为东部地区、中部地区、西部地区,分别建立面板变点模型,探究数字普惠金融在各个地区影响的差异性,进一步完善数字普惠金融对于城乡收入差距影响的理论体系。模型结果见表1 1。表1 1 分地区面板变点模型L R检验参数东部地区中部地区西部地区q12 3 2.8 9 2*2 2 3.4 7 3*1 2 6.6 7 0*?1-1.1 1 81 0-4-1.8 5 41 0-4-0.8 1 71 0-4?2-0.8 7 61 0-4-2.2 8 81 0-4-2.6 5 81 0-4 注:显著性水平为:*表示0.0 0 1。29东部地区包括:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括:黑龙江、吉林、山西、内蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括:四川、重庆、贵州、云南、广西、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。由表1 1可知,东部地区、中部地区和西部地区数字普惠金融对于居民收入差距的影响均只存在一个变点,变点的位置及变点前后系数值见图5和表1 2。图5 分地区面板变点位置根据图5可知,三个地区之间变点位置分别为2 3 2.8 9 2、2 2 3.4 7 3和1 2 6.6 7 0。东部地区的变点值高于中部地区和西部地区,这一点与事实相符,在经济发展能力较弱的地区,较低的数字普惠金融发展水平就能更好地缩小城乡收入差距。数字普惠金融对于城乡收入差距的缩减作用,西部地区高于中部地区、高于东部地区。表1 2 分地区变点位置及系数参数东部地区中部地区西部地区q12 3 2.8 9 2*2 2 3.4 7 3*1 2 6.6 7 0*1-1.1 1 81 0-2-1.8 5 41 0-2-0.8 1 71 0-22-0.8 7 61 0-2-2.2 8 81 0-2-2.6 5 81 0-2 注:显著性水平为:*表示0.0 0 1。根据表1 2可知,东部地区变点前数字普惠金融指数对于城乡收入差距的系数为-1.1 1 81 0-2,达到变点后的系数为-0.8 7 61 0-2,数字普惠金融对于城乡收入差距缩减能力有所减弱,其原因在于东部地区经济较为发达,数字普惠金融作用并不明显。中部地区变点前后系数分别为-1.8 5 41 0-2和-2.2 8 81 0-2,数字普惠金融发展达到变点值以后对于城乡收入差距的缩减作用更为明显。西部地区变点前后系数分别为-0.8 1 71 0-2和-2.6 5 81 0-2,这说明在发展水平相对较低的西部地区,数字普惠金融对于城乡收入差距的缩减作用更为明显,较低的数字普惠金融指数就能更好地缩减城乡收入差39距,符合数字普惠金融的减贫效应理论。五、结论与建议本文