數(shù)字普惠金融能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距嗎
——基于空間面板模型

王君萍 劉亞倩

(1.西安石油大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710065；2.西安石油大學(xué) 陜西(高校)油氣資源經(jīng)濟(jì)管理研究中心，陜西 西安 710065)

0 引 言

在2020年中央政治局會(huì)議中，習(xí)近平總書記首次提出“雙循環(huán)”概念，要求以擴(kuò)大內(nèi)需作為戰(zhàn)略基點(diǎn)，擴(kuò)大最終消費(fèi)，縮小城鄉(xiāng)收入差距。雙循環(huán)的主體是國(guó)內(nèi)大循環(huán)，要擴(kuò)大內(nèi)需，就要以內(nèi)循環(huán)為主，充分發(fā)掘國(guó)內(nèi)需求剩余潛力，而在內(nèi)循環(huán)中，農(nóng)村地區(qū)是薄弱點(diǎn)，可見(jiàn)提高農(nóng)村居民收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距，最終擴(kuò)大國(guó)內(nèi)需求是實(shí)現(xiàn)內(nèi)循環(huán)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。我國(guó)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異導(dǎo)致收入差距問(wèn)題持續(xù)存在，進(jìn)而嚴(yán)重阻礙了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，如果貧富差距持續(xù)擴(kuò)大將會(huì)引發(fā)其他的社會(huì)問(wèn)題并影響內(nèi)循環(huán)的順暢運(yùn)行。此外，我國(guó)在金融發(fā)展中一直存在著二元金融結(jié)構(gòu)問(wèn)題，農(nóng)村金融體系發(fā)展滯后，處于長(zhǎng)期被嚴(yán)重抑制的狀態(tài)，造成農(nóng)村地區(qū)長(zhǎng)期處于“系統(tǒng)性負(fù)投資”，使農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受到嚴(yán)重制約，城鄉(xiāng)居民收入差距增大。2016年，基于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字普惠金融在20國(guó)集團(tuán)峰會(huì)上首次被正式提出。數(shù)字普惠金融就是運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等應(yīng)用到金融領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)信息共享，降低了金融服務(wù)的門檻和交易成本，也擴(kuò)大了金融服務(wù)的范圍。近年來(lái)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展迅猛，不僅便捷了廣大民眾尤其是農(nóng)村居民的支付和交易，而且有助于消除貧困，縮小收入差距，實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平。

基于此，本文利用2011-2018年中國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，借助北京大學(xué)數(shù)字金融中心郭峰等[1]1401-1408編制的一套“數(shù)字普惠金融指數(shù)”，基于空間效應(yīng)視角，研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。本文梳理了數(shù)字普惠金融發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系，運(yùn)用空間自回歸模型實(shí)證分析其具體作用機(jī)理，對(duì)進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字普惠金融和收入分配體系在擴(kuò)大內(nèi)需中的作用方面具有一定意義。

1 文獻(xiàn)綜述

金融支持與低收入群體增收問(wèn)題研究始終是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的主題?，F(xiàn)有文獻(xiàn)已從普惠金融的概念、理論內(nèi)涵等角度探討了普惠金融對(duì)不同收入群體間收入差距的影響。Demirgü和Levine[2]287-318，Corrado等[3]19-23，Dai-Won等[4]1-14經(jīng)過(guò)大量研究表明，普惠金融因其特殊的服務(wù)群體和功能，能降低金融服務(wù)門檻，有效提高低收入階層的金融可得性，進(jìn)而減少貧困并消除不平等。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，學(xué)者們逐漸將研究視野轉(zhuǎn)向數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系這一領(lǐng)域。其研究結(jié)果大致呈現(xiàn)為三種：張賀、白欽先[5]122-129，江紅莉、蔣鵬程[6]18-32，龐加蘭、陳思佳等[7]8-15認(rèn)為數(shù)字普惠金融仍然保留普惠金融的功能，在與互聯(lián)網(wǎng)的融合發(fā)展下，能夠進(jìn)一步縮小城鄉(xiāng)收入差距；相反，鄒新月、王旺8]133-145，王修華、趙亞雄[9]114-133研究表明，低收入群體受制于其教育水平及互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境等原因，數(shù)字普惠金融的發(fā)展或?qū)⑦M(jìn)一步擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距；此外，另有一些學(xué)者認(rèn)為數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間關(guān)系復(fù)雜，兩者并非絕對(duì)的正向或是反向關(guān)系，該觀點(diǎn)有待進(jìn)一步研究探討。

從研究方法來(lái)看，殷賀、江紅莉等[10]33-49采用空間計(jì)量方法，分析了數(shù)字普惠金融如何從空間溢出的角度影響城鄉(xiāng)收入差距；梁雙陸、劉培培[11]33-41，趙丙奇[12]196-205利用面板閾值模型研究了數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的閾值效應(yīng)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入的收斂效存在門檻，數(shù)字普惠金融發(fā)展需跨越門檻，才可發(fā)揮自身特有作用，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)縮小城鄉(xiāng)收入差距的目標(biāo)；周利、馮大威等[13]99-108使用基于分位數(shù)回歸的MM分解方法，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)之間的收入差距的測(cè)量是由選取變量的特征差異所導(dǎo)致的。

通過(guò)上述文獻(xiàn)梳理，發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)界由于較少考慮空間因素的影響，所得結(jié)論可能產(chǎn)生一定偏誤，故其仍對(duì)數(shù)字普惠金融是否能縮小城鄉(xiāng)收入差距這一問(wèn)題存有較大爭(zhēng)議?；诖耍疚倪x擇空間計(jì)量模型，就數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)展開(kāi)研究，這不僅是對(duì)現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充和豐富，而且可為建立公平有效的收入分配制度提供一些理論支持和實(shí)證依據(jù)。

2 理論分析與研究假說(shuō)

根據(jù)相關(guān)金融理論可知，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響機(jī)制主要有門檻效應(yīng)、減貧效應(yīng)以及非均衡效應(yīng)。(1)門檻效應(yīng)。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)字普惠金融無(wú)須經(jīng)由物理網(wǎng)點(diǎn)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)便可將金融服務(wù)融入生活場(chǎng)景并實(shí)現(xiàn)服務(wù)，大大簡(jiǎn)化交易中間環(huán)節(jié)，從而降低獲客成本和交易成本。依托大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，可以清晰刻畫客戶的特征肖像，針對(duì)客戶類型合理提供金融服務(wù)，降低信息搜尋成本。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)可有效監(jiān)督客戶，降低信息不對(duì)稱引發(fā)的逆向選擇或道德風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題發(fā)生的概率和程度。在增加可獲得性方面，由于數(shù)字普惠金融的成本較低，定價(jià)也可以進(jìn)行合理調(diào)整，使更多低收入者和弱勢(shì)群體能夠獲得金融服務(wù)，增加可獲得性，從而降低了金融服務(wù)的門檻。(2)減貧效應(yīng)。減貧效應(yīng)主要是基于數(shù)字普惠金融低成本的特點(diǎn)，使農(nóng)村居民、乃至低收入群體購(gòu)買金融產(chǎn)品，讓更多獲得金融支持的低收入農(nóng)村居民增加收入，從而對(duì)生產(chǎn)、生活消費(fèi)和投資進(jìn)行長(zhǎng)期決策，合理分配資源，提高資源利用效率，從而緩解貧困。(3)非均衡效應(yīng)。數(shù)字普惠金融的服務(wù)對(duì)象涵蓋了以往傳統(tǒng)金融排斥嚴(yán)重的農(nóng)村地區(qū)居民，其通過(guò)針對(duì)性地為農(nóng)村居民提供服務(wù)，引導(dǎo)資金流向農(nóng)村地區(qū)，從而緩解城鄉(xiāng)金融服務(wù)的非均衡問(wèn)題。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H1: 數(shù)字普惠金融能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距，即數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，城鄉(xiāng)收入差距越小。

由于我國(guó)省域之間地理位置接壤，市場(chǎng)化改革也進(jìn)一步推動(dòng)了勞動(dòng)力、資金等生產(chǎn)要素的流動(dòng)，使得不同地區(qū)間的市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性和互動(dòng)依賴性不斷提升，數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距均表現(xiàn)出了明顯的空間依賴性?；谏鲜隹紤]，在研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響時(shí)，不應(yīng)將各省域割裂開(kāi)來(lái)考察，因此，在研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響時(shí)，應(yīng)考慮其空間關(guān)聯(lián)性。由此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2：數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距在省域間存在著空間的正相關(guān)性，即本省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提高對(duì)鄰接省份的城鄉(xiāng)收入差距的縮小同樣具有積極作用。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型構(gòu)建

在使用面板數(shù)據(jù)分析各省市產(chǎn)業(yè)變遷對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響時(shí)，一個(gè)不能忽視的客觀現(xiàn)實(shí)就是省域之間的空間聯(lián)系，幾乎全部的空間數(shù)據(jù)都存在空間依賴性和空間自相關(guān)的特點(diǎn)。而空間計(jì)量方法在計(jì)量分析的基礎(chǔ)上，加入地理位置和空間關(guān)聯(lián)因素，可以更好地識(shí)別和度量經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的空間變化規(guī)律和決定因素，在一定程度上避免了傳統(tǒng)計(jì)量估計(jì)結(jié)果可能忽略的偏誤。為研究各省域數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間存在的空間相關(guān)性，本文建立空間計(jì)量模型，見(jiàn)(1)式：

Y=ρWy+βX+ε

ε=λW+μ

(1)

(1)式中，Y是被解釋變量;X是解釋變量;ρ為空間自相關(guān)系數(shù);W為空間權(quán)重矩陣;β為自變量系數(shù);ε為殘差;λ為空間殘差相關(guān)系數(shù)。

3.2 變量選取

自變量數(shù)字普惠金融(index)數(shù)據(jù)采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)。因變量城鄉(xiāng)收入差距(gap)選擇城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村可支配收入之比?？刂谱兞堪ㄒ恍?duì)城鄉(xiāng)收入差距有影響的其他因素，本文選擇城鎮(zhèn)化率(urban)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(is)、對(duì)外開(kāi)放程度(open)以及政府行為(afe)。具體而言，選用地區(qū)城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總?cè)丝诒壤齺?lái)表示城鎮(zhèn)化率；一般來(lái)說(shuō)，二三產(chǎn)業(yè)水平高的地區(qū)其居民收入水平高，因此用第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；對(duì)外貿(mào)易多發(fā)生于城市，增加城市人均收入，故其會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，對(duì)外開(kāi)放程度用地區(qū)貨物進(jìn)出口總額占地區(qū)GDP比重計(jì)算；使用財(cái)政支出占GDP的比重來(lái)衡量政府行為。

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文選取中國(guó)30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)(西藏、香港、澳門、臺(tái)灣除外，下同)2011—2018年間的面板數(shù)據(jù)。數(shù)字普惠金融的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)，其他數(shù)據(jù)來(lái)自各省及中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。各變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 各變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證分析

4.1 構(gòu)建空間權(quán)重矩陣

為了檢驗(yàn)各地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距是否存在空間相關(guān)性，本文基于各省份之間的地理位置構(gòu)建空間鄰接矩陣?？臻g鄰接矩陣是根據(jù)各省市的相鄰關(guān)系(擁有非零長(zhǎng)度的公共邊界)來(lái)構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣，若兩個(gè)省市之間有共同邊界記為“1”;若兩省市之間沒(méi)有共同邊界則記為“0”。為了避免分析誤差，本文對(duì)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

4.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

4.2.1 全局空間相關(guān)性

莫蘭指數(shù)I能夠有效檢驗(yàn)整個(gè)空間區(qū)域中鄰近地區(qū)之間的相關(guān)關(guān)系，莫蘭指數(shù)的取值范圍一般為-1≤I≤1，當(dāng)指數(shù)大于0時(shí)表示各省份在空間上是正相關(guān);當(dāng)指數(shù)小于0時(shí)表示各省份在空間上是負(fù)相關(guān);當(dāng)指數(shù)等于0時(shí)表示各省份不存在空間相關(guān)性。

本文利用Stata15軟件分別計(jì)算了空間鄰接矩陣之下城鄉(xiāng)收入差距、數(shù)字普惠金融的空間相關(guān)性，空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

空間矩陣計(jì)算出的指數(shù)值均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)， 所有年份對(duì)應(yīng)的Z值均大于1.96， 表明中國(guó)各地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距存在非常顯著的空間自相關(guān)性，即城鄉(xiāng)收入差距相近的省份具有地理鄰近性。

4.2.2 局部空間相關(guān)性

本文使用局部莫蘭散點(diǎn)圖來(lái)檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在集聚性，并利用空間鄰接矩陣，分析中國(guó)30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)2011年和2018年各地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距、數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖見(jiàn)圖1。

從圖1可以看出，觀測(cè)值絕大部分位于第一、三象限，具有明顯的空間集聚特征，整體來(lái)看，呈現(xiàn)出明顯的H-H集聚和L-L集聚狀態(tài)，觀測(cè)點(diǎn)高值與高值關(guān)系緊密、低值與低值關(guān)系緊密。這表明中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距高的省份，其臨近省份城鄉(xiāng)收入差距也比較高;城鄉(xiāng)收入差距低的省份，其臨近省份的城鄉(xiāng)收入差距水平也同樣比較低。

圖1 莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

4.3 空間計(jì)量模型的選擇

本文通過(guò)LM檢驗(yàn)判斷應(yīng)該選擇空間自回歸模型，其表達(dá)式見(jiàn)(2)式:

gap=ρWgap+β1index+β2open+β3is+β4afe+β5urban+ε

(2)

其中，ε=λW+μ；ρ為空間自回歸系數(shù);β1—β5為自變量系數(shù);ε為殘差項(xiàng);λ為空間殘差相關(guān)系數(shù)。

4.4 回歸結(jié)果分析

數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

表3中第(1)列是普通最小二乘回歸(OLS)的回歸結(jié)果，第(2)列為基于空間鄰接矩陣的靜態(tài)空間自回歸模型(SAR)的回歸結(jié)果，第(3)列為考慮異方差穩(wěn)健性的固定效應(yīng)靜態(tài)空間自回歸模型的估計(jì)結(jié)果，第(4)列為固定效應(yīng)動(dòng)態(tài)空間自回歸模型的估計(jì)結(jié)果。對(duì)比上述模型發(fā)現(xiàn)，核心系數(shù)大小與顯著性基本一致，說(shuō)明結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。通過(guò)對(duì)第(3)列的靜態(tài)空間自回歸模型結(jié)果分析可以看出，數(shù)字普惠金融(index)系數(shù)這一核心解釋變量在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距具有促進(jìn)作用，驗(yàn)證了假設(shè)H1。被解釋變量的空間自回歸系數(shù)ρ為正，且在1%的顯著性水平下顯著，表明各地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距存在空間相關(guān)性，且相鄰地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距提高1%，會(huì)促進(jìn)該地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距提高0.232%。在控制變量方面，僅有財(cái)政支出水平(afe)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明財(cái)政支出水平會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。

表3 數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果

為了檢驗(yàn)上述估計(jì)系數(shù)的準(zhǔn)確性并進(jìn)一步分析數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間影響，本文將空間效應(yīng)進(jìn)行分解，具體結(jié)果見(jiàn)表4。

由表4可見(jiàn)，數(shù)字普惠金融的直接效應(yīng)在1%的水平下為負(fù)，間接效應(yīng)在5%的水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明本省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平會(huì)縮小本省內(nèi)部的城鄉(xiāng)收入差距，而對(duì)鄰接省份的城鄉(xiāng)收入差距的縮小也同樣具有積極作用，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

表4 空間效應(yīng)分解

4.5 內(nèi)生性檢驗(yàn)

靜態(tài)空間面板模型往往忽略了解釋變量和空間影響因素之外的時(shí)間因素對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，因此，上述靜態(tài)空間面板模型有可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。為解決此問(wèn)題，本文加入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)，建立關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距的動(dòng)態(tài)空間面板模型，對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行深入分析，從第(4)列動(dòng)態(tài)空間自回歸模型結(jié)果分析可以看出，gap(-1)在1%顯著性水平下顯著為正，這說(shuō)明某地區(qū)過(guò)去城鄉(xiāng)收入差距的情況將會(huì)對(duì)未來(lái)該地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距有正向影響，數(shù)字普惠金融(index)系數(shù)這一核心解釋變量在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距具有促進(jìn)作用，各控制變量都在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明動(dòng)態(tài)空間面板模型很好得解決了靜態(tài)模型存在的內(nèi)生性問(wèn)題。

5 結(jié)論與對(duì)策

本文將2011—2018年數(shù)字普惠金融指數(shù)和各地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距相匹配，在分析其內(nèi)在影響機(jī)理和研究假說(shuō)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用空間自回歸模型研究了數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)，并利用動(dòng)態(tài)空間模型進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，空間自回歸模型的結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融會(huì)縮小城鄉(xiāng)收入差距。第二，空間效應(yīng)分解結(jié)果表明，本省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平會(huì)縮小本省內(nèi)部的城鄉(xiāng)收入差距，而對(duì)鄰接省份的城鄉(xiāng)收入差距的縮小也同樣具有積極作用。

基于上述結(jié)論，本文提出以下對(duì)策：第一，推動(dòng)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)成為普惠金融發(fā)展的重點(diǎn)，依托數(shù)字技術(shù)拓展普惠金融服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，加快中西部地區(qū)和偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)和信息通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升數(shù)字普惠金融水平。第二，加強(qiáng)周邊省份數(shù)字普惠金融的協(xié)同發(fā)展與合作，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的空間溢出效應(yīng)，縮小城鄉(xiāng)收入差距。第三，加強(qiáng)對(duì)數(shù)字普惠金融服務(wù)體系的監(jiān)管和對(duì)金融消費(fèi)者的保護(hù)。數(shù)字普惠金融作為新興事物，不僅要助力其發(fā)展，更要做好監(jiān)管工作，讓數(shù)字普惠金融更好地為金融消費(fèi)者服務(wù)。