數字普惠金融與城鄉收入差距
——基于重慶37 個區縣面板數據的實證分析

于學霆

（1.重慶工商大學數學與統計學院，重慶 400067）

（2.重慶工商大學經濟社會應用統計重慶市重點實驗室，重慶 400067）

一、引 言

普惠金融定義為每一個人在有需求時都能以合適的價格享受到及時、有尊嚴、方便、高質量的各類型金融服務。普惠金融強調對低收入人群、弱勢群體的包容性。在國內外實踐中，普惠金融對改善收入分配格局、縮小貧富差距、減少貧困、優化金融結構等效果顯著。數字化技術的快速發展，賦予了普惠金融全新的時代價值和豐富內涵。黨的十八大以來，黨中央、國務院高度重視普惠金融的發展。2021 年，數字普惠金融首次被寫入中央一號文件。2023 年，中央一號文件提出要深入實施數字鄉村發展行動，進一步推進了新時代數字普惠金融發展。在新時代數字化背景下，數字普惠金融在破解我國發展不平衡不充分問題、推動經濟高質量發展、實施鄉村振興戰略以及促進共同富裕等方面的重要性愈加凸顯。

隨著經濟的高質量發展和脫貧攻堅的偉大勝利，重慶城鄉居民收入不斷增加，收入差距不斷縮小，但城鄉居民收入比低于全國平均水平。重慶具有集大城市、大農村、大山區、大庫區和少數民族地區于一體的特殊性，區域要素稟賦和發展條件差異較大，鞏固拓展脫貧攻堅成果任務繁重，收入分配領域發展不平衡不充分問題依然突出。重慶城鄉居民人均可支配收入均低于全國平均水平，城鄉內部收入差距、38 個區縣之間收入差距仍然較大?！吨貞c市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標綱要》《重慶市金融改革發展“十四五”規劃（2021—2025 年）》等規劃文件均提出要大力發展數字普惠金融，不斷鞏固提高金融在擴大居民就業、增加居民收入當中的作用。在新發展階段，研究重慶市數字普惠金融發展對城鄉居民收入差距的影響，對破解重慶收入分配領域和金融發展領域不平衡不充分問題，對重慶貫徹共享發展理念、實施鄉村振興戰略和促進共同富裕等意義重大。

二、文獻綜述與理論機制

（一）文獻綜述

在國內外普惠金融相關理論研究中，大多數學者都認可金融排斥的存在促進了普惠金融的發展。普惠金融是金融排斥的反面，發展普惠金融的目的在于消除金融排斥。一般認為農村居民、低收入群體是正規金融的主要排斥對象，通常難以獲得金融服務[1]。與之對應的普惠金融消除了農民、低收入群體等金融排斥的影響，能使各階層都可以以較低成本獲取金融服務[2]。一些學者從使用性、有效性和滲透性角度對普惠金融進行定義[3]。一些研究從金融公平的角度探討了普惠金融的理論內涵[4]。低收入群體金融知識的缺乏、獲得金融服務成本較高而主動放棄，以及由于低收入群體信用信息的缺乏導致金融機構因為風險防范而產生金融排斥，這些都是金融排斥產生的原因[5]。

在普惠金融及數字普惠金融發展水平測度研究方面，一些學者提出用區域銀行機構網點等指標來測度普惠金融發展水平[6]；部分基于服務范圍、交易便利和交易費用三個維度來構建普惠金融指數（Inclusive Financial Index，簡稱IFI）[7]；還有基于金融機構的滲透度、金融服務的可接觸性和金融機構的適用度來構建普惠金融指數[8]。國內學者主要借鑒和改進國外一些學者的方法來測度中國普惠金融指數。馬彧菲等通過改進上述方法，基于國際貨幣基金組織的調查數據，從服務范圍和使用情況考察了普惠金融評價指標體系及指數構建[9]；李建軍等從廣泛的包容性、特定化配比程度和商業可持續性三個維度構建普惠金融指標體系[10]?；ヂ摼W、大數據、云計算、區塊鏈等數字技術極大拓展了數字金融服務在普惠金融領域中的應用。2016 年，北京大學互聯網金融研究中心從覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度三個維度的24 個指標測算并發布北京大學數字普惠金融指數，該指數也成了研究中國數字普惠金融應用最為廣泛的工具性數據[11]。

普惠金融對城鄉收入差距的影響研究方面，國外研究主要基于發展中國家經驗，這些經驗研究都表明普惠金融有助于縮小城鄉收入差距，提高農村居民生活水平，并且還具有顯著的減貧效應[12,6]。國內有關普惠金融及數字普惠金融對城鄉收入差距的影響研究結論主要有正相關和倒U 型兩類關系。

大部分學者研究發現普惠金融和數字普惠金融發展均對縮小城鄉收入差距具有明顯促進作用。一些研究表明普惠金融發展能有效縮小城鄉收入差距[13]。另一些研究也表明數字普惠金融對于縮小城鄉收入差距具有顯著的促進作用[14]。部分學者還對數字普惠金融影響城鄉收入及收入差距的城鄉異質性、區域異質性進行了分析[15]。大多研究表明，數字普惠金融對農村居民收入提升作用大于城鎮，對欠發達地區收入差距緩解作用大于較發達地區。

另外一些研究表明普惠金融對城鄉收入差距的影響存在倒U 型的非線性特征。在中國省域層面上，普惠金融發展與城鄉收入差距的縮小關系并非完全一致[16]。一些實證研究表明普惠金融發展與城鄉收入差距存在倒U 型關系，但整體上有助于縮小城鄉差距[17]。另一些實證檢驗結論顯示，普惠金融對城鄉收入差距的影響表現為先擴大后縮小的非線性特征[18]。

（二）理論機制分析

數字普惠金融對縮小城鄉收入差距有直接作用和間接作用兩種。

一方面，數字普惠金融可通過降低金融服務門檻效應、緩解金融排斥效應、金融減貧效應來直接縮小城鄉收入差距。

在降低金融服務門檻效應方面，傳統金融服務成本較高，使得低收入群體享受金融服務必須面臨較高的門檻效應，門檻效應的存在會不斷加劇城鄉收入差距[19]。數字普惠金融發展逐漸消除了這種門檻效應，改善了農村地區低收入群體的信貸可及性，以及農村居民小額閑散資金的理財投資便利性，拓寬了農村地區居民收入渠道，進而可縮小城鄉收入差距[14]。

在緩解金融排斥效應方面，基于傳統金融收益與成本之間的考量，金融機構會主動撤離農村等偏遠地區。同時，由于城鄉之間金融信息的不對稱，金融資源配置更傾向于金融多元化發展且收益較高的城鎮地區，逐漸導致農村等偏遠地區的金融排斥[20]。依托數字技術的普惠金融的發展，打破了傳統金融服務的時空限制，降低了金融信息不對稱程度，減緩了金融排斥效應，提高了農村等偏遠地區金融服務的可得性，提升了這類地區居民收入，進而緩解了城鄉收入差距。

在金融減貧效應方面，相較于傳統金融服務的高成本，數字普惠金融可以通過緩解農村貧困者的信貸約束、改善創業條件、化解農業風險來增加農村貧困者收入[21]。同時，還可通過數字普惠金融下的電子商務進行農產品銷售、消費品的購買來拓寬收入渠道和降低生活成本，進而縮小城鄉收入差距[22]。

另一方面，數字普惠金融還可以通過涓滴效應來間接地縮小城鄉收入差距。涓滴效應指的是經濟增長會通過帶動消費、就業等自動惠及貧困階層或地區，即益貧式增長。數字普惠金融依托互聯網、大數據、云計算等新產業新業態的創新發展，極大地推動了產業結構升級、創新創業繁榮。這不僅推動了經濟發展，還增加了貧困者、貧困地區的就業機會，改善了就業環境，提高了貧困者的收入，進而縮小城鄉收入差距[18]。

綜上所述，隨著數字普惠金融的不斷發展，學者們對數字普惠金融與城鄉收入差距之間的理論機制、現實關系等進行了大量研究，取得了豐富的研究成果。大多數實證研究都基于中國省域層面，部分學者進行了區域視角的研究。作為中西部地區唯一的直轄市，重慶在新時代黨中央構建新發展格局中的“三個作用”意義重大。在新發展階段，高質量發揮“三個作用”，縮小城鄉收入差距是其中重要一環。相對而言，在重慶區域視角下，對數字普惠金融與城鄉收入差距的研究較少。鑒于此，本文基于重慶37 個區縣面板數據，對重慶數字普惠金融與城鄉收入差距之間的影響作用進行定量研究，這可以為重慶構建包容性的金融政策提供經驗證據，也可為改善重慶城鄉二元金融結構、解決城鄉收入分配失衡提供新的思路。

三、研究設計

（一）實證模型設計

本文通過構建重慶37 個區縣的面板數據模型來研究數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響①由于渝中區城鎮化率為100%，不存在城鄉之分，因而將其剔除。。在面板模型解釋變量中，除了核心解釋變量數字普惠金融指數之外，還考慮了經濟社會發展中其他因素，如經濟發展水平、產業結構、城鎮化率等，并將其作為控制變量加入本文構建的面板數據模型當中。本文面板數據模型如下：

其中，α為模型解釋變量的回歸系數，dif為核心解釋變量數字普惠金融，X為包括經濟發展水平、產業結構等的控制變量集，ε為模型隨機擾動項。

（二）數據來源與變量選擇

本文以重慶37 個區縣為研究對象，構建了面板數據模型。面板數據模型所需的基礎數據源自各年份的《重慶統計年鑒》《重慶調查年鑒》，數字普惠金融指數來自北京大學互聯網金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020 年）》。由于完整發布的重慶38 個區縣的數字普惠金融指數起始時間為2016 年，為此，考慮到核心解釋變量的數據區間，本文將面板數據模型的研究區間設定為2016—2020 年。

1.被解釋變量

衡量城鄉收入差距的指標較多，常用的有基尼系數、泰爾指數、城鄉收入比等指標?；谘芯繀^域城鄉收入數據的可得性，本文選擇文獻中常用的泰爾指數（Theil Index）來衡量重慶城鄉收入差距，并作為本文實證模型中的被解釋變量。泰爾指數計算公式如下：

其中，Theili,t表示第i地區在第t時的泰爾指數，泰爾指數越大表示城鄉收入差距越大，反之則越小。j=1 表示城鎮地區，j=2 表示農村地區，Ii,t表示i地區在第t時的居民總收入，Pi,t表示i地區在第t時的人口總量。

2.核心解釋變量

將北京大學互聯網金融研究中心公布的重慶各區縣的數字普惠金融總指數及覆蓋程度、使用深度、數字化程度的三個維度指數作為本文研究的核心解釋變量?？紤]到核心解釋變量與被解釋變量的量綱差距過大，本文將原數字普惠金融指數除以100 表示。

3.控制變量

已有研究表明，在經濟社會發展過程中，經濟發展水平的提升、城鎮化率的變化、產業結構變遷等均會影響城鄉收入差距的變動[14,23-24]。

經濟發展水平（lnpgdp）。經濟發展水平對城鄉收入差距的影響最為典型的是庫茲涅茨“倒U 型”理論。該理論認為，隨著經濟發展水平的提升，居民收入差距會呈現先增大后減小的“倒U 型”曲線變動特征。本文將地區人均GDP 的對數作為重慶各區縣經濟發展水平的衡量指標。

城鎮化率（ur）。許多研究表明城鎮化水平的提高，能顯著改善城鄉二元經濟結構下農村勞動力的流動，提高農村勞動力的收入水平，改善城鄉收入差距。本文將城鎮年末常住人口占地區常住人口的比重作為城鎮化率指標。

政府財政支出（gov）。由于地方政績考核的存在，地方財政支出一般更傾向優先投入城鎮和非農產業發展方面，因而會擴大城鄉收入差距。本文用一般公共預算支出占地區GDP 的比重作為政府財政支出指標來控制政府財政因素。

此外，本文還選取第一、三產業增加值占GDP 的比重（first，third）來控制產業結構因素。用地區普通中學生師比來控制地區教育水平（edu），用地區進出口總額占地區GDP 的比重來控制對外開放程度因素（open）。

本文變量選擇和說明如表1 所示。

表1 變量選擇

（三）數據描述性統計

1.基本描述性統計分析

由表2 各變量基本描述統計可知，反映城鄉收入差距的被解釋變量泰爾指數（theil），反映數字普惠金融發展的核心解釋變量數字普惠金融總指數（dif）、覆蓋廣度（bre）、使用深度（dep）、數字化程度（dig），以及各控制變量的最大值、最小值、均值等均反映出一定的區域差異。

表2 各變量的基本描述統計

2.泰爾指數變動分析

根據重慶37 個區縣的城鄉收入數據和城鄉常住人口數據，測度了重慶37 個區縣2013—2020 年泰爾指數。由測度結果可知，重慶37 個區縣的泰爾指數在不同區域間差異較大，2020 年巫山縣、秀山縣、城口縣的泰爾指數均超過0.12，而江北區、南岸區、大渡口區、九龍坡區、沙坪壩區的泰爾指數均在0.01 以下。分四大區域看（圖1）①將剔除渝中區樣本的重慶37 個區縣劃分為四大區域。主城區（8 個）：大渡口區、江北區、沙坪壩區、九龍坡區、南岸區、北碚區、渝北區、巴南區；一小時經濟圈（除主城區外其他區縣，12 個）：南川區、合川區、大足區、永川區、江津區、涪陵區、潼南區、璧山區、綦江區、榮昌區、銅梁區、長壽區；渝東北（11 個）：萬州區、開州區、梁平區、豐都縣、云陽縣、墊江縣、城口縣、奉節縣、巫山縣、巫溪縣、忠縣；渝東南（6 個）：武隆區、黔江區、石柱縣、秀山縣、酉陽縣、彭水縣。，2013—2020 年，泰爾指數均呈現顯著的下降趨勢。主城區泰爾指數最小，其次是一小時經濟圈（除主城以外區縣），再次是渝東北，渝東南最大。經濟發展程度越高的地區，泰爾指數越小，城鄉收入差距越小。

圖1 重慶分四大區域泰爾指數變動趨勢

3.城鄉收入差距和數字普惠金融指數之間的初步擬合關系分析

根據圖2，我們可以看出重慶城鄉收入差距與數字普惠金融總指數及其各維度指數之間呈現出負向擬合關系。這意味著數字普惠金融的發展可以有效地縮小重慶各區縣的城鄉收入差距。然而，城鄉收入差距的變動是經濟社會發展過程中多種因素共同作用的結果。因此，我們需要構建相關的計量模型，在盡可能控制其他變量的條件下，進一步深入研究數字普惠金融總指數及其各維度指數對重慶城鄉收入差距的影響效應。

圖2 重慶城鄉收入差距與數字普惠金融擬合關系

四、實證分析

基于實證模型設計分析數字普惠金融對重慶城鄉收入差距的影響，包括數字普惠金融及分項指數對重慶城鄉差距的影響分析、穩健性檢驗、異質性分析三個部分。

（一）數字普惠金融對城鄉居民收入差距的影響分析

對于面板數據模型的選擇，通過估計面板固定效應模型和面板隨機效應模型，并進行Hausman 檢驗，檢驗結果顯示，檢驗統計量為26.49，伴隨概率為0，拒絕原假設。為此，本文選擇通過估計面板固定效應模型來分析數字普惠金融對重慶城鄉收入差距的影響作用?；鶞使烙嫿Y果如表3 所示。

表3 數字普惠金融對重慶城鄉收入差距的影響估計結果

注：表中括號內為回歸系數的穩健標準誤；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的統計水平上顯著，下同。

表3 中，回歸方程（1）～（4）分別為數字普惠金融總指數和分項指數對重慶城鄉收入差距影響的估計結果?；貧w方程（1）估計結果顯示，在5%的顯著性水平下，數字普惠金融指數回歸系數顯著為負，表明數字普惠金融發展能夠顯著縮小重慶城鄉收入差距。數字普惠金融的發展，降低了農村居民以及低收入者金融使用門檻，使得這部分人群能夠有機會參與并享受到普惠金融發展帶來的收益，提高了低收入者收入，縮小了收入差距。從數字普惠金融分項指數回歸估計結果看，在5%的顯著性水平下，覆蓋廣度、使用深度及數字化程度的回歸系數均顯著為負，表明三類分項指數均能顯著縮小城鄉收入差距。從回歸系數大小看，覆蓋廣度的影響作用最大，其次是數字化程度，使用深度作用最小。原因在于：數字普惠金融覆蓋面越廣，越能提升農村居民數字普惠金融服務的觸達能力，使農村居民也能享受到數字普惠金融帶來的紅利，從而不斷縮小城鄉收入差距。數字化程度的提高為農村居民獲取數字普惠金融服務帶來了極大的便利，有助于獲得低成本的數字普惠金融服務，從而提高農村居民收入。城鄉數字基礎設施建設差距抑制了農村地區數字化程度的深入發展，因而數字化程度和使用深度對城鄉收入差距的作用效果要低于覆蓋廣度。

從控制變量回歸結果看，回歸方程（1）中，經濟發展水平（lnpgdp）回歸系數在10%的顯著性水平下顯著為負，表明地區經濟發展程度越高，越有利于城鄉收入差距的縮小。城鎮化率（ur）回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為負，表明城鎮化的發展有助于城鄉收入差距的縮小。在產業結構方面，第一產業占比（first）和第三產業占比（third）的回歸系數均在10%的顯著性水平下顯著為負，表明第一、三產業的不斷發展有助于城鄉收入差距的縮小。從政府財政支出看，政府財政支出占比（gov）的回歸系數顯著為正，表明政府財政支出擴大了重慶城鄉收入差距。對外開放程度（open）回歸系數為負，但不顯著，教育水平（edu）回歸系數為正也不顯著。

（二）穩健性檢驗

通過替換被解釋變量、替換核心解釋變量來進一步驗證本文面板數據模型估計結果的穩健性?？紤]到收入數據的可得性，采用城鄉收入比（gap）作為被解釋變量的替換指標?？紤]到金融發展指標的可得性，用地區貸款總額占地區GDP的比重（loan）來替代數字普惠金融指數。

表4 中，回歸方程（5）～（8）分別為替換被解釋變量后的估計結果。結果顯示，數字普惠金融指數及三個分項指數回歸系數均在1%的顯著性水平下顯著為負，表明在替換被解釋變量后，數字普惠金融及分項指數對城鄉收入差距的抑制作用依然顯著。大部分控制變量回歸系數在系數符號、系數顯著性方面與基準模型基本一致?；貧w方程（9）和（10）分別為替換核心解釋變量、同時替換核心解釋變量和被解釋變量的估計結果。結果顯示，地區金融發展程度（loan）的回歸系數均在1%的顯著性水平下顯著為負，表明地區金融發展程度能夠顯著縮小城鄉收入差距?？刂谱兞炕貧w系數在系數符號、系數顯著性方面也與基準模型基本一致。上述穩健性檢驗分析表明，本文基準模型的估計結果是穩健的。

表4 穩健性檢驗

R2 0.771 0.823 0.774 0.782 0.922 0.800 F 43.75 54.76 44.46 29.93 115.1 56.17區縣 37 37 37 37 37 37樣本量 185 185 185 185 185 185

（三）異質性分析

本部分以主城區、一小時經濟圈、渝東南、渝東北四大區域為基準考察數字普惠金融發展對城鄉收入差距影響的區域異質性和不同維度的異質性。

表5、表6 回歸結果顯示，在四大區域劃分下，數字普惠金融總指數、數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度及數字化程度的回歸系數均在5%的顯著性水平下顯著，這意味著數字普惠金融發展能有效縮小重慶各區域城鄉收入差距。

表5 主城區和一小時經濟圈回歸結果

個體效應 是 是 是 是 是 是 是 是時間效應 是 是 是 是 是 是 是 是R2 0.537 0.626 0.496 0.479 0.710 0.688 0.675 0.537 F 12.88 14.02 13.50 11.43 125.4 60.75 125.2 147.6區縣 8 8 8 8 12 12 12 12樣本量 40 40 40 40 60 60 60 60

表6 渝東北和渝東南回歸結果

從核心解釋變量回歸系數大小來看，表現出一定的一致性和差異性。一致性在于，在各區域中，覆蓋程度回歸系數絕對值最大，對縮小城鄉收入差距影響效應要遠大于使用深度和數字化程度，這與總體回歸結果一致。差異性在于，一方面，在主城區和一小時經濟圈，數字化程度對城鄉收入差距影響作用要大于使用深度。而在渝東北和渝東南回歸結果中，使用深度對城鄉收入差距影響作用要大于數字化程度。另一方面，數字普惠金融指數、使用深度和數字化程度的回歸系數絕對值，在主城區、一小時經濟圈、渝東北、渝東南四大區域上依次增大，意味著數字普惠金融發展對重慶城鄉收入差距的影響具有明顯的區域異質性，即經濟發展程度越低，數字普惠金融發展對縮小城鄉收入差距的影響作用也就越大。

五、結論與政策建議

基于2016—2020 年重慶37 個區縣的面板數據，實證研究了數字普惠金融發展對重慶城鄉收入差距的影響，主要結論如下：

第一，2013—2020 年，重慶不同地區城鄉收入差距均有顯著下降趨勢，城鄉收入差距有所縮小。但不同區縣之間城鄉收入差異較大，經濟發展水平越高的區縣城鄉收入差距越小。分四大區域來看，渝東南城鄉收入差距最大，其次是渝東北，再次是一小時經濟圈，主城區城鄉收入差距最小。

第二，面板數據回歸模型估計結果顯示，數字普惠金融能顯著縮小重慶城鄉收入差距。分項指數的作用差異明顯，數字普惠金融覆蓋廣度對城鄉收入差距的影響作用最大，其次是數字普惠金融數字化程度，使用深度作用最小。在替換被解釋、替換核心解釋變量的穩健性檢驗下，上述結論依然成立。

第三，數字普惠金融發展對縮小重慶各區域城鄉收入差距的影響作用具有明顯的區域異質性。經濟發展程度越低，城鄉收入差距越大，數字普惠金融發展對縮小城鄉收入差距的影響作用越大。在主城區和一小時經濟圈，數字化程度對城鄉收入差距影響作用要大于使用深度，而對渝東北和渝東南的影響作用則相反。

上述結論對新發展階段縮小重慶城鄉差距和推進共同富裕具有重要政策啟示。

第一，新發展階段，要充分認識數字普惠金融發展對縮小重慶城鄉收入差距的影響作用，堅持推進數字普惠金融發展，著力推進“金融共富”。由于數字普惠金融影響城鄉收入差距異質性的存在，政策實施要具有針對性，除了繼續擴大數字普惠金融覆蓋廣度外，對于主城區和一小時經濟圈區縣，要加強數字普惠金融的移動化、便利化、信用化等數字化程度。對于渝東北和渝東南，要重點擴大信貸、保險、投資等數字普惠金融服務的使用深度。

第二，數字普惠金融產品的開發和設計要多樣化，不斷提高數字金融服務效率。數字普惠金融產品開發要優先滿足三農、小微企業、脫貧地區、返貧風險較大人群、城鄉低收入人群等長尾客戶的需求。尤其是要依托大數據、云計算等數字平臺，不斷創新符合涉農要求的信貸、儲蓄、保險、理財、支付等金融產品，拓寬農村居民依托金融致富和增收渠道，使農村居民充分享受到數字經濟背景下的數字紅利。

第三，在鄉村振興過程中，要加快數字金融基礎設施建設，加大數字普惠金融知識普及力度，不斷縮小城鄉“數字鴻溝”。不斷提高農村地區居民金融知識素養，在線上線下加大對數字普惠金融相關知識的宣傳和培訓力度，避免由于長尾客戶金融素養不足而產生金融排斥。同時，還要依托數字鄉村建設，大力推進農村偏遠地區5G 網絡、云計算、數字金融、電子商務等配套數字基礎設施建設，為數字普惠金融助力鄉村振興奠定基礎。