共同富裕背景下數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)

伍卓 周付友

摘要：中國式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化，發(fā)展數(shù)字普惠金融是縮小城鄉(xiāng)收入差距、實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要舉措?；谥袊?84個(gè)城市2011—2020年的面板數(shù)據(jù)，采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)來考察數(shù)字普惠金融對(duì)中國城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠有效抑制城鄉(xiāng)收入差距；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和人力資本水平提升是數(shù)字普惠金融影響城鄉(xiāng)收入差距的兩大重要機(jī)制；樣本城市城鄉(xiāng)收入差距受到本地和周邊城市數(shù)字普惠金融發(fā)展的交互作用的影響。政府要充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用，為低收入群體提供從無到有、從有到深的金融服務(wù)和增收渠道。要通過發(fā)展數(shù)字普惠金融，促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能的擴(kuò)大，特別是加大對(duì)農(nóng)村落后地區(qū)人力資本的投資，提升農(nóng)村居民受教育程度，借力數(shù)字金融的普惠性和共享性給予更多農(nóng)村居民參與金融市場的機(jī)會(huì)。在我國進(jìn)入治理相對(duì)貧困、實(shí)現(xiàn)共同富裕的新階段，推動(dòng)數(shù)字普惠金融區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間協(xié)同合作，是富有戰(zhàn)略意義的制度安排。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；共同富裕；城鄉(xiāng)收入差距；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F49文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-854X（2023）05-0022-08

一、引言

黨的二十大報(bào)告提出以中國式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興，中國式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化，共同富裕是中國特色社會(huì)主義的本質(zhì)要求，實(shí)現(xiàn)共同富裕是一個(gè)長期的歷史過程（1）。共同富裕的核心要義包括提升整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、縮小城鄉(xiāng)收入差距以及社會(huì)和諧等內(nèi)容，普惠性、發(fā)展性和共享性是共同富裕的重要特征。習(xí)近平指出，要“要防止社會(huì)階層固化，暢通向上流動(dòng)通道，給更多人創(chuàng)造致富機(jī)會(huì)，形成人人參與的發(fā)展環(huán)境”（2）。到2020年底，中國已完成消除絕對(duì)貧困的艱巨任務(wù)，這是人類反貧困歷史上的偉大成就。目前我國進(jìn)入治理相對(duì)貧困的新階段，其主要任務(wù)是縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

改革開放后中國收入差距變化的過程可分為兩個(gè)階段：第一個(gè)階段（1978—2009年）為持續(xù)擴(kuò)大階段，城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比由1978年的2.60 ： 1上升至2009年的3.33 ： 1；第二階段（2010—2021年）為高位徘徊階段，城鄉(xiāng)收入不平等問題有所緩解，但收入差距依然懸殊，2021年城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比為2.50 ： 1（3）。如何持續(xù)縮小城鄉(xiāng)收入差距、實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展，是學(xué)術(shù)界高度關(guān)注的重大課題。從宏觀角度分析，完善地方政府的政績考核評(píng)價(jià)機(jī)制，理順中央和地方政府的事權(quán)與財(cái)權(quán)關(guān)系，充分發(fā)揮地方政府在實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展過程中的主體作用，能夠顯著抑制城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大（4）。而城鎮(zhèn)化更是消除城鄉(xiāng)差異、解決“三農(nóng)”問題的根本出路（5）。從微觀角度分析，高校擴(kuò)招極大地豐富了高級(jí)人力資本，加速了人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化，顯著地縮小了城鄉(xiāng)收入差距（6）。增加農(nóng)村信貸投入能夠減少城鄉(xiāng)技術(shù)水平差異，并通過勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移來縮小城鄉(xiāng)收入差距（7）。以上研究結(jié)論均極具說服力。

金融業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的核心產(chǎn)業(yè)，通過金融市場化進(jìn)行金融資本聚集，進(jìn)而影響城鄉(xiāng)家庭金融行為，在縮小城鄉(xiāng)收入差距、實(shí)現(xiàn)共同富裕方面發(fā)揮著重要作用。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和通信技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字普惠金融已經(jīng)成為金融發(fā)展的新方向，并得到了越來越廣泛的認(rèn)可。2016年，二十國集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)人杭州峰會(huì)正式通過《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》，數(shù)字普惠金融因此成為世界各國關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域。數(shù)字普惠金融泛指一切通過使用數(shù)字金融服務(wù)以促進(jìn)普惠金融的行動(dòng)，包括運(yùn)用數(shù)字技術(shù)為無法獲得金融服務(wù)或缺乏金融服務(wù)的群體提供一系列正規(guī)金融服務(wù)，其所提供的金融服務(wù)能夠滿足他們的需求，并且是以負(fù)責(zé)任的、成本可負(fù)擔(dān)的方式提供，同時(shí)對(duì)服務(wù)提供商而言是可持續(xù)的（8）。數(shù)字普惠金融有助于解決傳統(tǒng)金融環(huán)境下社會(huì)弱勢群體面臨的融資難度大、融資成本高等問題，并通過破解金融體系排斥、提高金融資源配置效率等方式為我國中小企業(yè)和農(nóng)村居民等弱勢群體提供可持續(xù)的金融服務(wù)。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)：第一，從理論機(jī)制與實(shí)證檢驗(yàn)兩個(gè)角度對(duì)數(shù)字普惠金融的收入分配效應(yīng)進(jìn)行研究，豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)發(fā)展影響的相關(guān)研究。第二，數(shù)字普惠金融所依托的數(shù)字技術(shù)能夠通過其信息化、便捷化與數(shù)字化的特點(diǎn)使得技術(shù)知識(shí)具備空間傳播和轉(zhuǎn)移的可能性，忽視其空間溢出效應(yīng)可能導(dǎo)致對(duì)數(shù)字普惠金融的收入分配效應(yīng)有所低估，本文構(gòu)建空間計(jì)量模型對(duì)數(shù)字普惠金融收入分配效應(yīng)的空間溢出特征進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。第三，有別于大量關(guān)于共同富裕的文獻(xiàn)僅考慮收入差距的研究視角，本文考慮了共同富裕的發(fā)展性、公正性和可持續(xù)性，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、收入差距、生態(tài)環(huán)境以及社會(huì)公平等納入共同富裕的考察范圍，擴(kuò)展了共同富裕的研究范圍。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距

數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響差異主要體現(xiàn)在構(gòu)成維度和地理區(qū)位方面：第一，數(shù)字普惠金融三個(gè)維度即覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有不同的影響。李牧辰等認(rèn)為，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度為農(nóng)村居民提供從無到有、從有到深的金融服務(wù)，在收斂城鄉(xiāng)收入差距方面發(fā)揮著積極作用，但移動(dòng)支付等數(shù)字化金融業(yè)務(wù)則由于城鎮(zhèn)居民使用頻率較高，在一定程度上會(huì)加劇城鄉(xiāng)收入不平等（9）。第二，不同地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用效果不同。宋科等基于中國縣域數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，與東部地區(qū)相比，中西部地區(qū)由于金融機(jī)構(gòu)數(shù)量少，開展金融業(yè)務(wù)的便利性和成本性劣勢明顯，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的抑制作用正在衰減（10）。

綜上提出假設(shè)1：數(shù)字普惠金融能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距。

（二）數(shù)字普惠金融作用于城鄉(xiāng)收入差距的機(jī)制

已有研究表明數(shù)字普惠金融有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（11）和人力資本水平提高（12），上述兩大因素對(duì)于抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大乃至社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長都具有較為顯著的作用，具體分析如下：

第一，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度分析，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的重要機(jī)制。一方面，數(shù)字普惠金融能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。數(shù)字普惠金融推動(dòng)金融資本與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字普惠金融的使用深度和數(shù)字化程度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間存在非線性關(guān)系（13）。另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有助于緩解城鄉(xiāng)收入不平等問題。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在長期內(nèi)會(huì)優(yōu)化居民收入結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大中等收入人群比重進(jìn)而抑制城鄉(xiāng)收入差距。

第二，從人力資本角度分析，提升人力資本水平是數(shù)字普惠金融作用于城鄉(xiāng)收入差距的另一重要機(jī)制。數(shù)字普惠金融能夠提升人力資本積累和促進(jìn)人力資本高級(jí)化。數(shù)字普惠金融通過降低農(nóng)村居民金融服務(wù)可得性門檻來增強(qiáng)農(nóng)民對(duì)數(shù)字保險(xiǎn)、信貸的認(rèn)知能力和利用效率，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)人力資本高級(jí)化。

綜上提出假設(shè)2：數(shù)字普惠金融通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、提升人力資本水平來縮小城鄉(xiāng)收入差距。

（三）數(shù)字普惠金融、空間溢出效應(yīng)與城鄉(xiāng)收入差距

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字技術(shù)的發(fā)展降低了金融機(jī)構(gòu)的投資成本和人力成本，金融數(shù)據(jù)能夠以較低的成本實(shí)現(xiàn)跨時(shí)空傳播。金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)能夠快速便捷地對(duì)客戶交易信息進(jìn)行分類、統(tǒng)計(jì)和匯總，提高金融服務(wù)數(shù)據(jù)的全面性和可獲得性，緩解地區(qū)間金融服務(wù)信息不對(duì)稱問題，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域的數(shù)據(jù)共享。首先，信息化能夠引起空間溢出效應(yīng)（14）。其次，空間溢出效應(yīng)存在地區(qū)差異性特征。中國東部地區(qū)由于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，區(qū)域信息技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切，對(duì)周邊城市輻射作用強(qiáng)，呈現(xiàn)出“一榮俱榮”的發(fā)展態(tài)勢，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面的空間溢出效應(yīng)大于中西部地區(qū)（15）。最后，城鄉(xiāng)收入差距具有空間自相關(guān)性。普惠金融數(shù)字化打破傳統(tǒng)普惠金融固有網(wǎng)點(diǎn)的地理依賴性，通過移動(dòng)終端為農(nóng)村用戶提供金融服務(wù)，在對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響過程中存在空間溢出效應(yīng)。

綜上提出假設(shè)3：數(shù)字普惠金融在作用于城鄉(xiāng)收入差距的過程中存在空間溢出效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

為了定量考察數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，本文構(gòu)建基準(zhǔn)計(jì)量模型如下：

（1）

在公式（1）中，i表示284個(gè)地級(jí)市，t代表2011年到2019年；被解釋變量Theil衡量城鄉(xiāng)收入差距，以數(shù)字普惠金融指數(shù)Dif為解釋變量，其系數(shù)體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響度；X表示一系列控制變量，和代表個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

根據(jù)前文假設(shè)可知，數(shù)字普惠金融可能通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和人力資本水平縮小城鄉(xiāng)收入差距，因此，根據(jù)Hansen的研究（16）構(gòu)建模型（2）、（3）研究其影響機(jī)制：

（2）

（3）

為討論空間溢出效應(yīng)，在基準(zhǔn)回歸模型中加入空間交互項(xiàng)，構(gòu)建空間計(jì)量模型：

（4）

其中，空間自相關(guān)系數(shù)為，選用地理距離矩陣為空間權(quán)重矩陣，和為解釋變量以及控制變量的空間交互項(xiàng)系數(shù)。上式為空間杜賓模型，主要解釋數(shù)字普惠金融作用于城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)。

（二）變量定義

1. 被解釋變量

現(xiàn)有文獻(xiàn)常用泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)或者城鄉(xiāng)居民可支配收入的比值來衡量城鄉(xiāng)居民收入差距。與后兩種衡量方式相比，泰爾指數(shù)考慮到人口變動(dòng)因素，并用組內(nèi)差距和組間差距反映城鄉(xiāng)居民收入差距，具有更好的解釋能力（17）。因此，本文在回歸中選用泰爾指數(shù)（Theil）作為被解釋變量，該指數(shù)數(shù)值越小，代表城鄉(xiāng)收入差距越小，其定義公式為：

（5）

其中，i=1代表城鎮(zhèn)，i=2代表農(nóng)村，t為年份，y為城鄉(xiāng)居民可支配收入，x為城鄉(xiāng)人口數(shù)量。

2. 核心解釋變量

本文核心解釋變量選用由北京大學(xué)數(shù)字研究中心編制的2011—2020年數(shù)字普惠金融指數(shù)（Dif），共覆蓋中國31個(gè)省份、337個(gè)地級(jí)市。該指數(shù)包括三個(gè)一級(jí)維度，分別為覆蓋廣度（Cov）、使用深度（Use）和數(shù)字化程度（Dig），由于該指數(shù)相較其他變量數(shù)值過大，為保持同一量綱，將上述變量均除以100作為原始數(shù)據(jù)。

3. 中介變量

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化兩個(gè)方面來衡量。本文以第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比值的對(duì)數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（Lnis）；借鑒干春暉等（18）的研究方法，選擇以TL指數(shù)倒數(shù)的對(duì)數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（Lntl），指數(shù)計(jì)算公式如下：

（6）

Y代表第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的全年生產(chǎn)總值， Yi代表第i產(chǎn)業(yè)部門當(dāng)年生產(chǎn)總值的增加值，L代表第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)全年總的就業(yè)人數(shù)，Li代表第i產(chǎn)業(yè)部門當(dāng)年的就業(yè)人數(shù)。TL指數(shù)越小，各產(chǎn)業(yè)部門之間越協(xié)調(diào)，因此TL指數(shù)的倒數(shù)越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就越合理。

（2）人力資本水平。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)扶貧與產(chǎn)業(yè)振興過程中，人力資本發(fā)揮著中介效應(yīng)（19）。本文選用教育支出和中小學(xué)生數(shù)量衡量人力資本水平。其中，教育支出（Teach）為各城市每年教育支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，中小學(xué)生數(shù)量（Pms）為當(dāng)?shù)刂行W(xué)生數(shù)量占總?cè)丝诘谋戎亍?/p>

4. 控制變量

本文設(shè)立以下控制變量：外商直接投資（Fdi），本文借鑒樊軼俠等（20）的研究方法，選用外商直接投資總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Lnpgdp），選用當(dāng)?shù)厝司杖胝嫉貐^(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示，并對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以衡量各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；農(nóng)業(yè)收入（Agdp），用地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值占GDP的比重來表示；政府干預(yù)程度（Gov），用各城市政府財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示；傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Loan），用年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示。

5. 數(shù)據(jù)說明

本文選用中國2011—2020年284個(gè)地級(jí)及以上城市的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本觀測值，各城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2012—2021）》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及EPS中國城市數(shù)據(jù)庫?？紤]到數(shù)據(jù)缺失及行政區(qū)調(diào)整等情況，為了保證數(shù)據(jù)的完整性和樣本可獲得性，對(duì)于個(gè)別缺失值通過插值法補(bǔ)齊。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表1報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，第（1）列為兩者之間的單變量關(guān)系，第（2）列至第（6）列則是依次控制外商直接投資、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)收入、政府干預(yù)程度以及傳統(tǒng)金融發(fā)展水平后所顯示的回歸結(jié)果。具體而言，控制一系列變量后，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增長1%，可縮小城鄉(xiāng)收入差距0.0155%。由表1可知，第（1）列至第（6）列的系數(shù)值均為負(fù)且顯著，表明數(shù)字普惠金融發(fā)揮了顯著抑制作用。

上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，在控制變量方面，外商直接投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距具有顯著作用。當(dāng)外商投資勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)時(shí)，可以為農(nóng)村剩余勞動(dòng)力解決就業(yè)崗位少、離家遠(yuǎn)等問題，進(jìn)而拓寬農(nóng)民增收渠道，促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距的收斂。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同樣對(duì)城鄉(xiāng)收入不平等產(chǎn)生負(fù)向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與居民收入具有正相關(guān)關(guān)系，盡管農(nóng)村居民收入基數(shù)小、儲(chǔ)蓄少，但其收入增長邊際速度會(huì)高于城市居民，城鄉(xiāng)收入差距受到抑制。農(nóng)業(yè)收入的影響系數(shù)顯著為負(fù)，農(nóng)村居民很大一部分收入來自農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)收入越高，農(nóng)民總體收入就越高，城鄉(xiāng)收入差距便越小。在政府干預(yù)方面，地方政府能夠通過頒布政策、增加財(cái)政支出等方式扶助低收入群體，進(jìn)而緩解城鄉(xiāng)收入不平等。傳統(tǒng)金融發(fā)展水平的系數(shù)不顯著，且結(jié)果為正。可能的解釋是相比于農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民更容易獲得銀行貸款服務(wù)，因此作用效應(yīng)不顯著。

（二）穩(wěn)健性分析

為驗(yàn)證上述回歸結(jié)果是否可靠，本文通過排除政策干擾、剔除部分城市樣本和替換被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果見表2。

1.排除政策干擾

工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會(huì)曾于2014年、2015年和2016年分三批遴選出120個(gè)城市（群）作為“寬帶中國”試點(diǎn)城市?！皩拵е袊痹圏c(diǎn)政策提高了地方信息發(fā)展水平，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有一定影響（21）。為排除該項(xiàng)試點(diǎn)政策干擾，本文進(jìn)一步設(shè)立變量Time×BCS，若城市i在t年入選了“寬帶中國”試點(diǎn)名單，則Timei，t×BCS=1，否則為0。將該變量加入基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，表2第（1）列顯示，系數(shù)為-0.0171且顯著，說明前文實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.剔除部分城市樣本

基于由樣本城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異所引起地區(qū)間數(shù)字普惠金融發(fā)展和居民收入差距不平衡的情況，本部分通過剔除直轄市和省會(huì)城市樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表2第（2）列，回歸結(jié)果仍顯著為負(fù)，且與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果-0.0156相差不大。

3.替換被解釋變量

如前文所述，城鄉(xiāng)居民收入差距的測度方式有很多，部分學(xué)者采用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比來衡量（22）。參考以上研究，本文選用此指數(shù)替換被解釋變量，穩(wěn)健性結(jié)果顯示，主要解釋變量的顯著性水平未發(fā)生明顯變化，證明基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。

（三）內(nèi)生性處理

由于不能完全控制所有影響城鄉(xiāng)收入差距的變量，盡管本文已經(jīng)控制了部分變量，但仍可能存在遺漏變量所引起的偏誤問題。因此，參考Bartik（23）、郭峰（24）等學(xué)者的文獻(xiàn)，本文選用工具變量法緩解以上內(nèi)生性問題。構(gòu)建工具變量為數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后一期（Difi，t-1）與樣本城市到杭州市距離（Dis）的乘積。

通過工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS），兩階段回歸結(jié)果見表3。第一階段工具變量的回歸結(jié)果為負(fù)且在1%水平下顯著，說明工具變量與數(shù)字普惠金融指數(shù)存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于10，表明不存在弱工具變量的問題，工具變量的選取是可靠的。第二階段數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果在1%水平下顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比，系數(shù)符號(hào)未發(fā)生改變，僅系數(shù)有所不同，證明了前文研究的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四） ?異質(zhì)性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步探討數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間異質(zhì)性，本文按照中國東中西三大地區(qū)進(jìn)行樣本回歸，結(jié)果見表4。

將樣本中284個(gè)地級(jí)市根據(jù)地理位置進(jìn)行劃分，包括99個(gè)東部城市樣本、123個(gè)中部城市樣本以及62個(gè)西部城市樣本。結(jié)果顯示，東中西部的影響系數(shù)分別為-0.0100、-0.0180和-0.0167，且均在1%水平下顯著，說明三個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展均發(fā)揮收斂作用。但就具體作用效力而言，中部地區(qū)作用效力最大，西部次之，東部影響最小，這可能是因?yàn)闁|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，基礎(chǔ)設(shè)施比較完善，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民都有條件通過數(shù)字普惠金融提高自身收入，因此作用效力較小。而中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展與東部地區(qū)相比處于早期階段，特別是農(nóng)村地區(qū)對(duì)數(shù)字普惠金融的接受和利用條件均有限，因此作用效應(yīng)更強(qiáng)。

（五）機(jī)制檢驗(yàn)

前文結(jié)果已經(jīng)驗(yàn)證了假設(shè)1，然而，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)制仍不確定。為進(jìn)一步探究數(shù)字普惠金融通過何種作用渠道對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響，本文避免中介效應(yīng)模型存在內(nèi)生性偏誤以及部分渠道識(shí)別不清等問題（25），參考Liu and Mao（26）、劉斌和甄洋（27）的研究方法，通過檢驗(yàn)核心解釋變量對(duì)中介變量的影響進(jìn)行機(jī)制識(shí)別。據(jù)此，本文從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及人力資本兩個(gè)維度進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。

數(shù)字普惠金融可以通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化來促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。為檢驗(yàn)該機(jī)制，選用第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比值的對(duì)數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（Lnis）；同時(shí)將就業(yè)人數(shù)納入計(jì)量，選擇TL指數(shù)倒數(shù)的對(duì)數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（Lntl），并對(duì)二者進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表5報(bào)告了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化回歸結(jié)果，第（1）、（2）列顯示數(shù)字普惠金融對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的估計(jì)系數(shù)分別為0.1491和0.7903，且通過1%顯著水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字普惠金融能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化和合理化，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。數(shù)字普惠金融可以通過提升人力資本水平的途徑來實(shí)現(xiàn)居民收入的增長，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距。本文選用地方教育支出占總支出的比重（Teach）以及當(dāng)?shù)刂行W(xué)生數(shù)量占總?cè)丝诒戎兀≒ms）來衡量人力資本水平。具體的回歸結(jié)果見表5，第（3）、（4）列是數(shù)字普惠金融對(duì)人力資本水平的直接影響，系數(shù)為正且顯著，表明數(shù)字普惠金融能夠提升人力資本水平。綜上，假設(shè)2成立。

五、拓展性分析：數(shù)字普惠金融的空間溢出效應(yīng)和共同富裕效應(yīng)

本文參考Elhorst（28）的檢驗(yàn)方法，選擇空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行空間檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果如表6所示，第（1）列中空間自回歸系數(shù)ρ為0.8777，且通過1%顯著水平檢驗(yàn)，證明空間依賴性是樣本城市城鄉(xiāng)收入差距的重要特征，空間滯后項(xiàng)（WDif）為-0.0811且顯著，說明城鄉(xiāng)收入差距受到本地城市和周邊城市數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間交互作用所影響。

空間計(jì)量模型中數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)并不能直接反映數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響程度，因此采用求偏微分的方式將其分解成直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)（29），結(jié)果見表6第（2）列至第（4）列。直接效應(yīng)結(jié)果為-0.0155，這與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果-0.0156相差不大，表明本地城市數(shù)字普惠金融發(fā)展能縮小城鄉(xiāng)收入差距。間接效應(yīng)即溢出效應(yīng)結(jié)果顯示為-0.7448，且通過1%顯著水平檢驗(yàn)，說明樣本城市數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠抑制相鄰城市城鄉(xiāng)收入差距，即存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)。綜上所述，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

基于上述分析，從基準(zhǔn)回歸看，數(shù)字普惠金融有效抑制了城鄉(xiāng)收入差距。機(jī)制分析也表明，數(shù)字普惠金融能夠通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、提升人力資本水平來縮小城鄉(xiāng)收入差距。由此推斷，數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)社會(huì)收入分配不平等的改善。為更全面地研究數(shù)字普惠金融的共同富裕效應(yīng)，本文通過構(gòu)建共同富裕的衡量指標(biāo)體系，進(jìn)一步分析數(shù)字普惠金融對(duì)共同富裕的影響，主要解釋變量與前文一致，使用北大數(shù)字普惠金融指數(shù)作為各地級(jí)市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的代理指標(biāo)。在共同富裕指標(biāo)體系構(gòu)建中，本文參考郁建興和任杰（30）、李金昌和余衛(wèi)（31）的研究方法，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、收入差距、社會(huì)福利公平以及生態(tài)環(huán)境納入考量范疇。

本文采用Global-Malmquist-Luenberger （GML）指數(shù)來測算共同富裕（CP）水平（見表7）。在投入指標(biāo)上，資本投入通過資本存量來衡量，勞動(dòng)投入采用勞動(dòng)力人口來表示。在產(chǎn)出指標(biāo)上，期望產(chǎn)出為地區(qū)實(shí)際生產(chǎn)總值，體現(xiàn)共同富裕的發(fā)展性；非期望產(chǎn)出為社會(huì)產(chǎn)出（城鄉(xiāng)收入差距、城鄉(xiāng)消費(fèi)差距、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率）以及生態(tài)產(chǎn)出（廢水、廢氣、固廢），體現(xiàn)共同富裕的共享性與可持續(xù)性。其中，資本存量主要通過永續(xù)盤存法計(jì)算得出，價(jià)格指數(shù)采用地級(jí)市當(dāng)年所屬省份的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減，折舊率參考張軍等（32）的研究成果設(shè)定為9.6%，將2010年各市固定資產(chǎn)投資設(shè)定為基期資本投入來核算基期存量。

表8顯示數(shù)字普惠金融對(duì)共同富裕的面板回歸結(jié)果。第（1）和第（2）列分別為不加入控制變量、加入控制變量的回歸結(jié)果，兩列結(jié)果均表明，數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)共同富裕指數(shù)具有顯著的正向影響，數(shù)字普惠金融確實(shí)有利于共同富裕的實(shí)現(xiàn)。第（2）列回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增長1% ，共同富裕指數(shù)上升0.0277%。

六、研究結(jié)論與政策建議

本文采用北京大學(xué)2011—2020年數(shù)字普惠金融指數(shù)，運(yùn)用多種回歸模型探究共同富裕背景下數(shù)字普惠金融對(duì)中國城鄉(xiāng)居民收入差距的影響效應(yīng)，得出以下主要結(jié)論：第一，通過固定效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生負(fù)向影響，在控制一系列變量后，該結(jié)論仍然成立。第二，通過中介效應(yīng)機(jī)制檢驗(yàn)得出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和提升人力資本水平是數(shù)字普惠金融抑制城鄉(xiāng)收入差距的兩個(gè)重要機(jī)制。第三，運(yùn)用空間杜賓模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)。第四，通過構(gòu)建多維度共同富裕指標(biāo)體系，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融有利于促進(jìn)共同富裕。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用，為低收入群體提供從無到有、從有到深的金融服務(wù)和增收渠道。加強(qiáng)數(shù)字普惠金融服務(wù)宣傳，降低數(shù)字普惠金融的準(zhǔn)入門檻，堅(jiān)持踐行普惠性原則，拓寬農(nóng)民增收渠道。

第二，通過發(fā)展數(shù)字普惠金融，促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能的擴(kuò)大。以數(shù)字普惠金融促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，優(yōu)化要素投入和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，支持實(shí)體企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

第三，加大對(duì)農(nóng)村落后地區(qū)人力資本的投資，提升農(nóng)村居民受教育程度，通過數(shù)字金融的普惠性和共享性給予更多農(nóng)村居民參與金融市場的機(jī)會(huì)。

第四，推動(dòng)數(shù)字普惠金融區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間協(xié)同合作。通過優(yōu)化配置金融市場資源，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域資源整合與共享，帶動(dòng)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民收入提高。

注釋：

（1） 習(xí)近平：《高舉中國特色社會(huì)主義偉大旗幟 ?為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會(huì)上的報(bào)告》，《人民日?qǐng)?bào)》2022年10月26日。

（2） 習(xí)近平：《扎實(shí)推動(dòng)共同富?！?，《共產(chǎn)黨員》2021年第21期。

（3） 國家統(tǒng)計(jì)局編：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2021》， 中國統(tǒng)計(jì)出版社2021年版，第1—3頁。

（4） 張?jiān)频V、胡善成、楊桐彬：《地方政府經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)影響城鄉(xiāng)收入差距嗎——來自省級(jí)政府工作報(bào)告的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2022年第4期。

（5） 萬廣華、江葳蕤、趙夢雪：《城鎮(zhèn)化的共同富裕效應(yīng)》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2022年第4期。

（6） 程銳、馬莉莉：《人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化視角下的城鄉(xiāng)收入差距——來自省級(jí)層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2022年第3期。

（7） 玉國華：《農(nóng)村信貸投入、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與城鄉(xiāng)收入差距：理論與實(shí)證》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2021年第11期。

（8） 孫天琦：《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則：背景、框架和展望》，《清華金融評(píng)論》2016年第12期。

（9） 李牧辰、封思賢、謝星：《數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的異質(zhì)性影響研究》，《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2020年第3期。

（10） 宋科、劉家琳、李宙甲：《數(shù)字普惠金融能縮小縣域城鄉(xiāng)收入差距嗎？——兼論數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融的協(xié)同效應(yīng)》，《中國軟科學(xué)》2022年第6期。

（11） 唐紅梅、趙軍：《數(shù)字普惠金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與包容性增長》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)》2022年第6期。

（12） 徐光順、馮林：《數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的再檢驗(yàn)——基于農(nóng)戶人力資本投資調(diào)節(jié)效應(yīng)的視角》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》2022年第5期。

（13） 唐文進(jìn)、李爽、陶云清：《數(shù)字普惠金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)——來自283個(gè)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第6期。

（14） S. Yilmaz， K. E. Haynes and M. Dinc， Geographic and Network Neighbors： Spillover Effect of Telecommunications Infrastructure， Journal of Regional Science， 2010， 42（2）， pp.339-360.

（15） 崔蓉、李國鋒：《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的地區(qū)差距及動(dòng)態(tài)演進(jìn)：2006—2018》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2021年第5期。

（16） Bruce E. Hansen， Threshold Effects in Non-Dynamic Panels： Estimation， Testing， and Inference， Journal of Economics， 1999， 93（2）， pp.345-368.

（17） 梁雙陸、劉培培：《數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距》，《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第1期。

（18） 干春暉、鄭若谷、余典范：《中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和波動(dòng)的影響》，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第5期。

（19） 唐紅濤、謝婷：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下產(chǎn)業(yè)扶貧與產(chǎn)業(yè)振興有效銜接的機(jī)理與效應(yīng)研究》，《廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2022年第4期。

（20） 樊軼俠、徐昊、馬麗君：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)居民收入差距的特征與機(jī)制》，《中國軟科學(xué)》2022年第6期。

（21） 趙濤、張智、梁上坤：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來自中國城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《管理世界》2020年第10期。

（22） 葛繼紅、王猛、湯穎梅：《農(nóng)村三產(chǎn)融合、城鄉(xiāng)居民消費(fèi)與收入差距——效率與公平能否兼得？》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2022年第3期。

（23） T. J. Bartik， How Do the Effects of Local Growth on Employment Rates Vary with Initial Labor Market Conditions？ Upjohn Institute Working Paper， 2009， 64（18）， pp.09-148.

（24） 郭峰、孔濤、王靖一：《互聯(lián)網(wǎng)金融空間集聚效應(yīng)分析——來自互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的證據(jù)》，《國際金融研究》2017年第8期。

（25） 江艇：《因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2022年第5期。

（26） Liu Yongzheng， Mao Jie， How Do Tax Incentives Affect Investment and Productivity？ Firm-Level Evidence from China， American Economic Journal： Economic Policy， 2019， 11（3）， pp.261-291.

（27） 劉斌、甄洋：《數(shù)字貿(mào)易規(guī)則與研發(fā)要素跨境流動(dòng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2022年第7期。

（28） J. P. Elhorst， Matlab Software for Spatial Panels， International Regional Science Review， 2014， 37（3）， pp.389-405.

（29） 張兵兵、胡榴榴：《城市環(huán)境立法能夠提升企業(yè)出口國內(nèi)附加值率嗎？——基于雙重差分模型（DID）的實(shí)證研究》，《地理研究》2021年第10期。

（30） 郁建興、任杰：《邁向精準(zhǔn)治理：后小康時(shí)代中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村的再出發(fā)》，《公共管理學(xué)報(bào)》2022年第3期。

（31） 李金昌、余衛(wèi)：《共同富裕統(tǒng)計(jì)監(jiān)測評(píng)價(jià)探討》，《統(tǒng)計(jì)研究》2022年第2期。

（32） 張軍、吳桂英、張吉鵬：《中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000》，《經(jīng)濟(jì)研究》2004年第10期。

作者簡介：伍卓，南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院教授，湖南衡陽，421001；周付友，南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院，湖南衡陽，421001。

（責(zé)任編輯 李燈強(qiáng)）