數字經濟發展對城鄉收入差距的影響
——基于金融可得性視角

謝婷婷，李曉琴

（新疆財經大學 金融學院，新疆 烏魯木齊 830012）

一、引言

共同富裕是社會主義的本質要求。2021 年習近平總書記在中央財經委員會第十次會議上明確提出“必須把促進全體人民共同富裕作為為人民謀幸福的著力點”，并強調“促進共同富裕，最艱巨最繁重的任務仍然在農村”。黨的二十大報告也明確提出，“著力促進全體人民共同富?！?。共同富裕的首要內涵是推進收入分配公平，解決城鄉差異以及收入差距等問題[1]，而城鄉差距首先要考慮的問題是城鄉間人均可支配收入[2]，因此，城鄉收入差距關系到共同富裕目標的實現。近年來，我國鄉村振興成效明顯，城鄉居民收入相對差距持續縮小。根據國家統計局公布的數據顯示，2021 年我國城鄉居民人均可支配收入之比為2.50（農村居民收入=1），比十年前下降了0.38。但是，城鄉居民人均可支配收入絕對差額依然比較大，2021 年絕對差額達到28481 元。從年增加額角度看，城鎮居民人均可支配收入基數大，年增加額仍大于農村居民，城鄉收入差距較大依然是我國城鄉經濟比較突出的問題。

隨著數字經濟迅速發展，大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能、5G 通信等新興技術的應用有助于克服地理障礙限制和促進要素自由流動[3]，增大資源共享并改善收入分配[4]。因此，探究如何發展數字經濟來縮小城鄉收入差距以及通過何種機制來發揮作用具有非常重要的現實意義。

從金融可得性視角來看，金融機構借助數字技術能有效提升金融服務質效，增強金融可得性，從而有助于微觀經濟主體拓寬融資渠道。但是，由于我國城鄉間、地區間數字基礎設施、數字素養與技能等差異較大，“數字鴻溝”現象依然存在，可能會產生新的金融排斥問題，不利于一部分主體參與市場經濟活動，從而影響其收入增長。

目前，已有研究關于數字經濟發展對城鄉收入差距的影響尚未形成統一意見，也較少有文獻從金融可得性視角探究兩者關系。文章選取2015—2021 年省級面板數據，結合《“十四五”數字經濟發展規劃》，構建了數字經濟發展指標，以金融可得性為機制變量，實證檢驗數字經濟發展對城鄉收入差距的影響。相比于以往研究，文章的貢獻主要體現在以下幾個方面：第一，文章從數字基礎設施建設、產業數字化、數字產業化三個方面構建了數字經濟發展指標。第二，文章基于金融可得性視角，闡釋了數字經濟發展對城鄉收入差距的影響機制，并發現了兩個可能影響數字經濟發揮作用的堵點。第三，文章進一步探討了數字鄉村建設和數字經濟地區間發展不平衡，分析金融可得性作用于城鄉收入差距的影響，以便更好疏通堵點，有效發揮數字經濟的作用。

二、文獻回顧與研究假設

1. 數字經濟發展影響城鄉收入差距

數字經濟充分體現了信息技術革命產業化和市場化[3]，通過數字技術的應用對效率或增長和公平或收入分配兩方面影響巨大，有利于促進包容性增長[4]，從而影響城鄉收入差距。包容性增長理論指經濟增長過程中保證機會平等使增長成果廣泛惠及所有人[5]。從收入增長來看，通過數字服務的全鏈嵌入，提升了其他各類產業和經濟行為效率[6]，有助于改善微觀要素配置，優化產業結構，促進宏觀經濟均衡發展[7]。楊俊等(2022)將大數據作為新型生產要素引入生產函數拓展了內生增長理論，研究發現，大數據通過“乘數作用”促進技術進步，持續推動經濟增長[8]。從收入分配來看，數字經濟在數據處理、信息傳輸和資源配置方面有天然優勢，能使偏遠地區的企業和居民克服地理限制[9]，暢通要素流動[10]，降低搜尋成本。這有利于農村居民參與市場經濟活動，同時及時有效的市場信息供給也能使農村居民跨越“數字鴻溝”，享受“信息紅利”[10]。因此，數字經濟發展有利于打破城鄉發展壁壘，使農村居民享受更多均等的發展機會，從而改善收入分配格局。據此，文章提出假設H1a：

假設H1a：數字經濟發展有助于縮小城鄉收入差距。

但是，在數字經濟持續發展的同時，我國城鄉數字鴻溝問題仍比較突出，還有許多群體無法獲得數字技術帶來的便利[11]。在數字基礎設施建設方面，我國城鎮地區數字基礎設施更完備，而農村地區則相對滯后[12]，城鄉之間就存在很大差異[13]；在數字素養、技能方面，我國農村居民受教育程度相對偏低、互聯網使用等技能欠缺、城鄉人力資本差異顯現[14，15]等問題逐漸引致了城鄉數字鴻溝。而數字鴻溝又會阻礙有效信息的獲取和勞動力技能提高，不利于農村家庭創造收入，會拉大城鄉收入差距[12，13]。但是，隨著數字經濟的進一步發展，鄉村數字基礎設施的完善、數字人才的培養、農村產業數字化升級等舉措，將逐漸彌合城鄉數字鴻溝，釋放更多數字紅利，有助于包容性增長，縮小城鄉收入差距。據此，文章提出假設H1b：

假設H1b：數字經濟發展與城鄉收入差距呈非線性關系，先增大后縮小。

2. 金融可得性的機制作用

數字經濟的發展基于大數據基礎設施和技術的應用，對金融可得性主要有如下影響機制：一是供給性，隨著數字技術和金融服務的深度融合，金融服務智能化增強，有可能減少金融機構網點、人員數量等。張海洋等(2022)認為數字經濟時代，銀行業管理體系、服務模式發生轉變，減緩了銀行業機構網點的擴張勢頭，對于農村合作金融機構而言，加速了網點退出步伐[16]。二是需求性，數字經濟發展有助于突破地理空間限制[9，17]，因而能更有效提升金融服務的可觸達性，降低金融服務門檻，使城鄉居民都能獲得更便利的金融服務。三是使用效用性，數字經濟發展能有效緩解信息不對稱，從而優化資本要素配置[18，19]，有效提升金融部門的服務效率[20]，讓金融服務更具針對性，實現資金供需雙方精準融資對接。四是可負擔性，數字經濟發展有助于降低金融機構的運營、風險成本等，使得企業或個人更容易獲得低成本的金融服務[21，22]。綜上分析，數字經濟發展能影響金融可得性的供給性、需求性、使用效用性和可負擔性四個方面，進而影響城鄉居民收入。據此，文章提出假設H2：

假設H2：金融可得性在數字經濟發展對城鄉收入差距的影響中發揮了重要的機制作用。

三、模型設計與變量選取

1. 數據來源與處理

文章實證分析所使用的數據以2015—2021 年為樣本區間。數字經濟發展水平、城鄉居民可支配收入、各控制變量數據來源于各省份歷年統計年鑒，金融可得性數據來源于人民銀行發布的各省《金融運行報告》。根據研究慣例，文章對樣本進行了如下處理：剔除西藏、海南這兩個數據缺失較多的省區及港澳臺地區；在1%和99%的水平上對連續變量進行縮尾。經過上述處理，最終得到包含全國29 個省份的203 個觀測值的面板數據。

2. 變量選取與定義

（1） 被解釋變量

文章的被解釋變量為城鄉收入差距，用theil表示。借鑒李曉鐘、李俊雨(2022)[15]的研究，用泰爾指數衡量城鄉收入差距。泰爾指數的計算公式為：

（2） 解釋變量

解釋變量為數字經濟發展水平，用DEI表示。文章從數字基礎設施、產業數字化、數字產業化三個維度來測度數字經濟發展水平。并采用無量綱法將數據標準化，以及熵權法求出每個三級指標的客觀權重，具體指標體系如表1 所示。

表1 數字經濟發展水平指標體系

（3） 控制變量

市場化程度(market)，文章使用樊綱編制的市場化指數衡量；地區經濟發展水平(lnagdp)，文章使用地區人均GDP 的對數衡量；城鎮化率(cit)，文章使用城鎮人口占總人口的比重衡量；對外開放水平(open)，文章使用地區進出口貿易總額占GDP比重衡量；人力資本水平(human)，文章利用地區6 歲及6 歲以上人口平均受教育年限衡量。具體計算公式為：human=（小學人口數×6+初中×9+高中×12+大專及以上×16）/6 歲以上總人口。

（4） 機制變量

文章從金融可得性視角探究數字經濟發展水平影響城鄉收入差距的機制。文章借鑒劉亦文等(2020)[23]的做法，從供給性(FA1)、需求性(FA2)、使用效用性(FA3)和可負擔性(FA4)四個維度來構建金融可得性評價指標體系。利用變異系數法計算金融可得性指數，金融可得性評價指標體系如表2 所示。

表2 金融可得性評價指標體系

（5） 各變量的描述性統計

各變量的描述性統計如表3 所示。

3. 模型設計

根據文章的理論分析和研究動機，借鑒李曉鐘、李俊雨(2022)[15]的研究，構建如下雙向固定效應回歸模型：

上述模型中，lnCPCDI表示城鎮居民人均可支配收入，lnRPCDI表示農村居民人均可支配收入，theili，t為城鄉收入差距，DEIi，t為數字經濟發展水平，ControlVariable為一系列控制變量，λi為個體固定效應，λt為時間固定效應，εi，t為隨機誤差項。

四、實證分析

1. 數字經濟發展水平與城鄉收入差距的回歸分析

表4 列示模型(1)~(4)的回歸結果。列(1)中DEI的回歸系數為0.299，在1%的水平上顯著為正，表明數字經濟每增加1 個單位，城鎮居民人均可支配收入將增長0.299 個單位。列(2)DEI的回歸系數不顯著，表明數字經濟發展水平對農村人均收入的促進作用不顯著。列(3)DEI的系數顯著為正，表明數字經濟發展水平顯著拉大了城鄉收入差距。列(4)中DEI的系數顯著為正，DEI2的系數顯著為負，表明數字經濟發展與城鄉收入差距之間呈倒“U”型結構。根據模型(4)的估計結果對倒“U”型曲線的拐點進行估算，拐點處的數字經濟發展水平約為0.75，結果表明，我國數字經濟發展水平仍處于倒“U”型曲線拐點左側。目前，我國城鄉間數字鴻溝問題依然突出，拉大了城鄉收入差距；而隨著數字經濟的進一步發展，城鄉數字鴻溝將逐漸彌合，數字經濟作用逐漸凸顯，城鄉收入差距會逐漸縮小。

表4 數字經濟發展水平影響城鄉收入差距的回歸結果

2. 穩健性檢驗

（1） 工具變量法

為增強研究結論的穩健性，文章使用同年度其他省份數字經濟發展水平的均值作為工具變量，利用兩階段最小二乘法(2SLS)解決內生性問題。在借助工具變量法重新對基準模型進行估計之后，文章的研究結論依然穩健。

（2） 更換自變量的計量方式

文章借鑒劉軍等(2020)[24]的做法重新構建了數字經濟發展水平指數，包含信息化發展指標、互聯網發展指標和數字交易發展指標三個維度的14 個測度指標。然后，借鑒張彬等(2017)[25]的做法計算數字經濟指數(DEI)。結果與前文的分析基本一致，說明計量結果可靠。

（3） 更換因變量的計量方式

文章采用城鄉居民人均支配收入比替換因變量來衡量城鄉收入差距，對模型重新回歸。在采用新的衡量指標后，數字經濟發展水平與城鄉收入差距之間仍然呈倒“U”型關系，與前文結論一致。

（4） 滯后一期

考慮到金融發揮作用可能需要一段時間，因此文章選擇將被解釋變量滯后一期，所得結論與前文結論一致。

（5） 子樣本回歸

考慮到新冠肺炎疫情防控期間，城市和農村居民人均可支配收入受到較大影響，文章剔除2020—2021 年的觀測值進行檢驗。結論與前文一致，數字經濟發展和城鄉收入差距之間仍呈倒“U”型關系。

3. 基于金融可得性視角的影響機制分析

根據以往研究，我國數字經濟發展具有較強的空間相關性，一個地區數字經濟發展除了對本地區有影響，往往還會對鄰近地區產生空間影響。因此，文章通過構建空間權重矩陣，以考察數字經濟發展如何通過影響金融可得性來進一步影響城鄉收入差距。

（1） 數字經濟發展水平對金融可得性的空間影響

第一，構建權重矩陣。文章結合所研究的問題，選擇具有公共邊界和共頂點連接的Queen 連接來構建鄰接權重矩陣，以考察數字經濟發展對金融可得性的空間影響。在矩陣w1中，若兩省份鄰接則對應元素取值為1，否則為0。

第二，空間相關性檢驗。文章先對2015—2021 年各省份數字經濟發展和金融可得性進行全局空間相關性檢驗，Moran'I指數檢驗結果如表5 所示，結果表明數字經濟發展和金融可得性存在顯著的正向相關性。

表5 全局空間自相關檢驗

由于Moran'I 指數不能直觀地展現不同省份間數字經濟發展和金融可得性的空間關聯特征。文章以2015 年和2021 年為代表，繪制了這兩個變量的局域莫蘭散點圖。散點圖顯示我國各省份數字經濟發展水平和金融可得性變量的散點大多分布在第一象限和第三象限，而第二象限和第四象限相對較少，呈現出明顯的“高—高”集聚和“低—低”集聚情形（鑒于篇幅有限，不在此列示）。

第三，空間模型選擇。由于文章要探究數字經濟發展水平分別對金融可得性的供給性(FA1)、需求性(FA2)、使用效用性(FA3)和負擔性(FA4)這四個維度的空間影響，因此文章分別通過空間計量相關檢驗來進一步確定空間模型的具體形式。文章經過LM檢驗，FA2、FA3和FA4分別在5%、1%和10%的顯著性水平上通過了穩健性的LM-Error 檢驗，而未通過10%顯著性水平的穩健性LM(lag)檢驗，說明數字經濟發展水平對FA2、FA3和FA4均傾向于空間誤差模型。而數字經濟發展水平對FA1的影響未通過10%顯著性水平上LM-Error 和LM-lag 的檢驗，需用普通回歸模型。并且運用Hausman 檢驗來判斷采用固定效應還是隨機效應時，統計結果均在1%上拒絕原假設，固定效應優于隨機效應，故文章選擇固定效應。

第四，空間模型設定。根據模型判斷結果，數字經濟發展水平對FA2、FA3和FA4的影響采用固定效應的空間誤差模型，數字經濟發展水平對FA1的影響采用普通的固定效應回歸模型，具體模型構建如下：

模型(5)為普通的固定效應回歸模型，模型(6)~(8)為空間誤差模型，λ 表示空間誤差系數，W為29×29 的空間權重矩陣，ξi，t為隨機誤差項向量，μi，t為空間不相關項，以上模型回歸結果如表6 所示。由表6 可知，DEI對FA2、FA3的回歸都通過了1%顯著性水平檢驗，表示數字經濟進一步發展能有效提升金融可得性的需求性和使用效用性，而對金融可得性的供給性和負擔性沒有明顯影響。從空間誤差模型來看，金融可得性的需求性、使用效用性和負擔性的殘差項空間自相關系數Spatial Lambda 都為正，并且通過了1%顯著性水平檢驗，說明除了受到本省數字經濟發展水平等因素的影響，同時還受到鄰近省份金融可得性的影響，存在顯著的空間集聚和依賴現象。因此，本地數字經濟發展對金融可得性的促進作用，將通過金融可得性的空間效應潛在影響鄰近省份的金融可得性。

表6 空間誤差模型和普通固定效應回歸模型估計結果

（2） 金融可得性對城鄉收入差距的影響

基于前文的研究發現，數字經濟發展水平對FA2和FA3有顯著的正向影響，而對FA1和FA4并沒有顯著作用。因此，文章在研究金融可得性對城鄉收入差距的影響時，主要從FA2和FA3角度出發，結果如表7 所示。由表7 列(1)~列(3)可知，FA2增加對城鎮居民人均可支配收入有顯著促進作用，而對農村居民人均可支配收入有顯著的抑制作用，說明在我國農村地區金融排斥作用突出，拉大了城鄉收入差距。由表7 列(4)~列(6)可知，FA3增加能顯著提升城鎮居民人均可支配收入，而對農村居民人均可支配收入沒有顯著提升作用，因而加大了城鄉收入差距。綜上可知，金融可得性在數字經濟發展水平對城鄉收入差距的影響中有重要的機制作用，驗證了前文假設H2。

表7 金融可得性對城鄉收入差距的影響

五、進一步分析

文章還關注到了兩個問題：第一，在數字經濟發展過程中，FA2和FA3對農村地區人均可支配收入的促進作用不明顯，甚至有抑制作用。第二，我國各省份間數字經濟發展“高—高”集聚和“低—低”集聚的不均衡情況，可能會對金融可得性影響城鄉收入差距產生一定的作用。為了解決這兩個問題，文章將開展進一步分析。

1. 基于數字鄉村發展差異的分析

文章參照2023 年2 月中國農業農村部發布的《中國數字鄉村發展報告（2022 年）》，構建了數字鄉村發展水平評價指標體系，并且評選出12 個數字鄉村發展水平高于全國平均水平的省市，分別是北京、天津、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、重慶。進一步分析中，文章將分別研究這12 個數字鄉村發展水平高的省市樣本和其他省份樣本金融可得性對城鄉收入差距的影響，結果如表8 所示。在表8 中，列(1)~列(6)表明在數字鄉村發展水平高的省市樣本中，FA2增加，顯著促進了城鎮和農村居民的人均可支配收入的增長，而且從回歸系數來看，FA2對農村人均可支配收入的促進作用大于城市，但是FA3沒用明顯的作用。在其他省份樣本中，FA2增加，對農村居民可支配收入的增長產生負向作用，拉大了城鄉收入差距，FA3增加也顯著拉大了城鄉收入差距。以上分析說明數字鄉村的建設，有利于農村居民人均可支配收入的增長，從而縮小城鄉收入差距。

表8 分區域下金融可得性對城鄉收入差距的影響

2. 基于區域間數字經濟發展不均衡的分析

我國各省份間數字經濟發展不均衡，存在“高—高”集聚和“低—低”集聚的情況，這兩個集聚區域在位置和數量上都相對穩定，而且“低—低”集聚省份大多集中在我國東北和西部地區。由表9 可知，在“高—高”集聚省份樣本中，FA2的系數為0.036，而在“低—低”集聚省份樣本中，FA2的系數為0.167，并且這兩組樣本的FA2組間系數差異在5%水平上顯著，說明在“低—低”集聚省份樣本中，FA2增加會更大程度地拉大城鄉收入差距。同樣地，FA3對城鄉收入差距的影響在這兩類省份的樣本中也有較大差異，在“低—低”集聚省份樣本中FA3顯著拉大了城鄉收入差距，而在“高—高”集聚省份樣本中，FA3拉大城鄉收入差距的作用不明顯，且兩組樣本的組間系數在10%的水平上顯著。結合前文分析，我國各地數字經濟發展不平衡會通過影響金融可得性，從而進一步影響城鄉收入差距，會導致數字經濟發展“高—高”集聚省份的城鄉收入差距明顯小于“低—低”集聚省份的城鄉收入差距。

表9 不同集聚下金融可得性對城鄉收入差距的影響

六、結論及政策性建議

1. 研究結論

我國正處于全面推進鄉村振興和努力實現共同富裕的進程中，數字經濟發展如何有效提高城鄉居民的人均可支配收入，促進城鄉居民共享建設成果呢？文章基于金融可得性視角，系統分析了數字經濟發展水平對城鄉收入的影響。在此基礎上，以2015—2021 年的省級面板數據為樣本，進行了實證檢驗。研究發現：第一，數字經濟發展與城鄉收入差距之間呈倒“U”型關系，我國數字經濟發展水平仍處于倒“U”曲線拐點左側。第二，運用空間誤差模型進行金融可得性機制分析，發現數字經濟發展水平對金融可得性的促進作用，將通過金融可得性的空間效應潛在影響鄰近省份，并且金融可得性的需求性和使用效用性顯著促進了城鎮居民人均可支配收入增長，而對農村居民人均可支配收入增長為負向和不明顯作用，導致城鄉收入差距加大。第三，進一步分析發現，數字鄉村發展水平高的省份，金融可得性的需求性增加能顯著促進農村居民人均可支配收入的增加；數字經濟發展水平“低—低”集聚相比“高—高”集聚的省份金融可得性的需求性和使用效用性增加會更大程度拉大城鄉收入差距。

2. 政策建議

基于上述研究結論，文章從我國當前數字經濟發展與城鄉收入差距的實踐出發，提出以下政策建議：

第一，完善鄉村數字化建設。為了進一步縮小城鄉收入差距，要加強鄉村網絡基礎設施、農業生產信息化、鄉村經營信息化等相關建設，減少城鄉之間數字經濟發展差異，有助于疏通金融服務鄉村的堵點，提升金融服務鄉村的效率，從而促進農村居民的人均可支配收入增長和縮小城鄉收入差距。

第二，努力提高鄉村的數字人力資本。我國農村地區蘊含著巨大的數字經濟發展潛力，為了及早地彌合城鄉數字鴻溝，還要進一步提高鄉村的數字人力資本水平，這需要將傳統的知識技能培訓與數字化技能教育相結合，補齊短板，促進城鄉共享數字經濟紅利。

第三，要注重數字經濟在區域間的協調發展。數字經濟在我國各地區間發展不平衡，存在“高—高”集聚和“低—低”集聚的情況，“高—高”集聚主要在我國東部地區，“低—低”集聚主要在我國東北和西部地區。為了緩解“低—低”集聚省份的城鄉收入差距，要進一步深化區域間數字經濟領域合作，積極推動“東數西算”工程，推進數字經濟在區域間的協調發展。