城鄉(xiāng)要素市場分割、數(shù)字普惠金融與資源配置效率

摘"要：數(shù)字普惠金融作為具有跨地域屬性的金融工具在一定程度上能夠緩解城鄉(xiāng)二元結構對資源有效配置的阻礙。本文采用2009—2018年間的省際面板數(shù)據(jù)，通過FGLS模型進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)：城鄉(xiāng)要素市場分割主要通過阻礙農(nóng)村勞動要素向城鎮(zhèn)轉移以及城鎮(zhèn)資本要素向農(nóng)村轉移等路徑抑制資源配置效率的提升；數(shù)字普惠金融既具有直接的資源配置效應，又能反向調節(jié)城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的抑制作用。進一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應在使用廣度、數(shù)字支持服務程度以及金融產(chǎn)品協(xié)同等子維度均得以明顯發(fā)揮；同時，該調節(jié)效應在基礎設施不完善、地區(qū)要素稟賦偏資本密集型以及失業(yè)率較高時仍然成立。

關鍵詞：城鄉(xiāng)要素市場分割；數(shù)字普惠金融；跨地域屬性；資源配置效率

中圖分類號：F712.9文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2024）04-0084-11

一、引"言

城鄉(xiāng)二元結構是我國追求經(jīng)濟發(fā)展效率背景下對城鄉(xiāng)發(fā)展順序進行選擇的結果，是城鄉(xiāng)要素市場分割的主要原因，也是構建雙循環(huán)新發(fā)展格局助力經(jīng)濟高質量發(fā)展的關鍵堵點。其中勞動要素市場以農(nóng)村剩余勞動力向城鎮(zhèn)轉移為主要特征，資本要素市場則表現(xiàn)為城鄉(xiāng)融資門檻的差異以及機會的不均等，導致城鄉(xiāng)間收入差距較大，如2021年我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為47412元，農(nóng)村居民人均可支配收入則為18931元，二者比例高達2.5∶1，城鄉(xiāng)間的資源遠未達到最優(yōu)配置狀態(tài)。2022年4月，中共中央、國務院發(fā)布的《關于加快建設全國統(tǒng)一大市場的意見》中明確提出要加快城鄉(xiāng)統(tǒng)一的勞動力市場以及資本市場建設，表明緩解城鄉(xiāng)要素市場分割負向影響的必要性和緊迫性。但是，導致城鄉(xiāng)要素市場分割的機制、體制因素的影響程度之深、改革難度之大可想而知。普惠金融制度作為完善我國主流金融體系發(fā)展的重要內(nèi)容，秉持機會平等和商業(yè)可持續(xù)的要求及原則，為有金融服務需求的社會各階層和群體提供可負擔的、適當有效的金融服務①，本質上體現(xiàn)為金融市場上以風險為規(guī)則的機會公平性［1］。近年來發(fā)展勢頭迅猛的數(shù)字普惠金融，兼具數(shù)字技術以及普惠金融的雙重屬性，擴展了服務輻射范圍，體現(xiàn)了“普”；同時，也降低了金融服務成本，體現(xiàn)了“惠”，為城鄉(xiāng)間要素流動提供了機會和動力。那么，城鄉(xiāng)要素市場分割現(xiàn)象能否通過數(shù)字普惠金融予以緩解，進而提高資源配置效率？

鑒于土地要素無法跨區(qū)域流動，而技術要素受市場分割制約程度不高，本文主要以勞動要素和資本要素作為研究對象。首先驗證我國城鄉(xiāng)間要素市場分割對資源配置效率的負向影響及其具體作用機制，在此基礎上進一步分析數(shù)字普惠金融對要素市場分割與資源配置效率之間關系的調節(jié)效應，為消除城鄉(xiāng)要素市場分割這一“制度性”難題提供一種新的解決思路，并形成如下三方面的邊際貢獻：

第一，關于資源配置效率的測度方法，Hsieh和Klenow（2009）［2］提出的生產(chǎn)率離散度法是度量資源配置效率最為經(jīng)典的方法之一，但是企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模報酬不變的前提假定不符合我國規(guī)模報酬遞減的客觀事實。另外，已有研究計算資源配置效率時，采用固定的要素產(chǎn)出彈性，而隨著我國要素結構的轉變，資本以及勞動的產(chǎn)出彈性也會隨之改變。為了更為真實地刻畫我國經(jīng)濟的發(fā)展狀況，本文假定規(guī)模報酬遞減，并在該模型基礎上采用動態(tài)要素產(chǎn)出彈性，通過均衡求解計算我國各省的資源配置效率。

第二，已有文獻使用Hsieh和Klenow（2009）［2］提出的模型測度資源配置效率，多采用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫雖然具有涵蓋樣本范圍廣、信息豐富等優(yōu)勢，但是其中有關工業(yè)企業(yè)的最新數(shù)據(jù)只更新到2015年。為了更好地展示我國經(jīng)濟真正進入高質量發(fā)展階段以后的客觀規(guī)律，本文使用我國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)對資源配置效率進行測度，進一步強化了相關研究的時效性和代表性。

第三，已有文獻多從問題視角出發(fā)研究了城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的影響，少有文獻從答案視角研究如何能夠改善這種影響。在要素市場分割的眾多成因中，制度性因素影響深遠且改革難度很高，本文擬跳出制度變遷的視角，將數(shù)字普惠金融這一具有跨地域屬性的“技術性”因素引入解決這一“制度性”難題的研究框架中，從理論與實證兩個層面探究消除城鄉(xiāng)要素市場分割影響的解決方案。

二、理論機理與研究假設

（一）城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的抑制效應

習近平指出“要通過以城帶鄉(xiāng)、以鄉(xiāng)促城，實現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展”習近平.做焦裕祿式的縣委書記［M］.北京：中央文獻出版社，2015.。我國目前尚未實現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的主要原因在于市場分割的存在，城鄉(xiāng)市場分割可以分為城鄉(xiāng)商品市場分割以及城鄉(xiāng)要素市場分割，城鄉(xiāng)要素市場分割的問題更為凸顯，其核心成因在于戶籍制度以及依附其上的社會福利和身份歧視影響了城鄉(xiāng)間要素的自由流動和交換，主要通過價格效應以及產(chǎn)業(yè)結構效應影響資源的有效配置。

第一，城鄉(xiāng)要素市場分割通過價格效應影響資源有效配置。市場分割導致我國勞動要素以及資本要素更多地表現(xiàn)為城鄉(xiāng)間的單向流動。對于勞動要素，農(nóng)村勞動力因戶籍制度在城市遭遇就業(yè)隔離和工資歧視，如在國有企業(yè)中城市戶籍勞動力比農(nóng)村戶籍勞動力可以獲得更高的教育回報率和經(jīng)驗回報率［3］，突出表現(xiàn)為“同工不同酬”。對于資本要素，城鄉(xiāng)資本供需結構存在差異導致融資成本不同。2019年，由中國人民銀行等五部門聯(lián)合印發(fā)的《關于金融服務鄉(xiāng)村振興的指導意見》中指出，要通過建立完善的金融體系，服務于鄉(xiāng)村振興的市場、組織以及產(chǎn)品體系，從而促進農(nóng)村金融資源從城鎮(zhèn)回流農(nóng)村。本文根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)計算得出，2020年全國城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)投資的98.4%，城鄉(xiāng)間差距極大，這都說明城市的資金供給要多于農(nóng)村的資金供給。農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營與基礎設施建設的資金來源渠道狹窄，從供需原理可以得知農(nóng)村獲取資本要素的成本與城鎮(zhèn)相比更高。因此，城鄉(xiāng)要素市場分割扭曲了城鄉(xiāng)間的勞動要素以及資本要素的價格，不利于資源在城鄉(xiāng)間有效配置。

第二，城鄉(xiāng)要素市場分割通過產(chǎn)業(yè)結構效應影響資源有效配置。對于勞動要素，由于農(nóng)業(yè)具有天然弱質性，農(nóng)村耕地分布細碎，農(nóng)業(yè)基礎設施較為薄弱，導致農(nóng)村勞動力務農(nóng)所獲得的邊際收益低于進城務工［4］。農(nóng)村勞動力為了實現(xiàn)勞動收益最大化，會選擇從農(nóng)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)轉移。然而，農(nóng)村勞動力因戶籍制度無法與城鎮(zhèn)勞動力享受同等社會福利保障，因此，形成以工資為導向的擇業(yè)標準，該標準決定了進城務工的農(nóng)村勞動力工作流動性強的情況，難以通過“干中學”效應提高農(nóng)村勞動力的人力資本素養(yǎng)，不利于城鎮(zhèn)的產(chǎn)業(yè)結構升級，影響城鄉(xiāng)間資源有效配置。對于資本要素，商業(yè)銀行的逐利屬性以及涉農(nóng)群體因缺少抵押物而形成的高風險屬性共同導致農(nóng)村資金大量流向城市［5］，信貸資金的匱乏阻礙了農(nóng)村創(chuàng)新投入與技術進步，無法推動農(nóng)業(yè)向與農(nóng)產(chǎn)品相關的第二、第三產(chǎn)業(yè)轉型升級，難以通過高資本邊際收益吸引城市資本流向農(nóng)村，不利于農(nóng)村地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構升級，進而影響城鄉(xiāng)間資源的有效配置。綜上提出以下研究假設：

H1：城鄉(xiāng)要素市場分割不利于資源配置效率的提升。

H1a：城鄉(xiāng)要素市場分割通過限制勞動要素從農(nóng)村向城市轉移降低了資源配置效率。

H1b：城鄉(xiāng)要素市場分割通過阻礙資本要素從城市向農(nóng)村轉移降低了資源配置效率。

（二）數(shù)字普惠金融的資源配置效應

發(fā)展普惠金融的目標是為了解決傳統(tǒng)金融的金融排斥，本質是為所有信譽較好的社會公眾提供公平的金融交易機會，提高金融的可得性以及便利性。數(shù)字普惠金融則是依托互聯(lián)網(wǎng)通信技術與信息通信技術的一種新型金融業(yè)務模式參見中國人民銀行等十部委聯(lián)合發(fā)布的《關于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導意見》。，借助數(shù)字技術優(yōu)勢增強金融便利性和可得性，對資源配置效率產(chǎn)生直接影響。首先，數(shù)字普惠金融利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術提高了金融機構的抗風險能力，為沒有抵押物的城鄉(xiāng)融資弱勢群體提供必要的資金支持，滿足農(nóng)村居民、產(chǎn)業(yè)以及城市中小企業(yè)等群體的生產(chǎn)經(jīng)營所需資金，促進城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)鏈進一步完善和升級，提高城鄉(xiāng)資源配置效率；其次，數(shù)字普惠金融為農(nóng)民、中小企提供資金支持，這些群體也是創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新活動的主力軍［6］。充足的資金支持有利于創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新，改變已有生產(chǎn)方式和經(jīng)營模式，提高要素使用效率和邊際產(chǎn)出，改善資源配置扭曲。綜上提出以下研究假設：

H2：數(shù)字普惠金融對資源配置效率具有正向促進作用。

（三）數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應

普惠金融具有金融包容性和普惠性，因此數(shù)字普惠金融能夠依托數(shù)字技術手段解決傳統(tǒng)金融存在的機會排斥和信息排斥，突破城鄉(xiāng)間要素流動的藩籬，緩解城鄉(xiāng)間的要素市場分割，間接提高資源配置效率。

突破機會排斥的藩籬。所謂機會排斥是指一部分群體由于機會不均等被排斥在金融服務體系之外［1］。受制于營業(yè)場所、人員配置等方面的要求，傳統(tǒng)金融實體網(wǎng)點分布較為分散，尤其是地處農(nóng)村的金融實體網(wǎng)點業(yè)務類型較為單一，涉農(nóng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新性不足且同質性強，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展多元的資金需求被排斥在正規(guī)金融服務體系之外。數(shù)字普惠金融利用數(shù)字技術突破線下物理網(wǎng)點的時空束縛，為排斥在正規(guī)金融服務體系之外的農(nóng)村居民以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供產(chǎn)品和服務兩方面的資金支持。一方面，通過加深服務的廣度以及使用的深度引導城市資本要素通過技術渠道流向農(nóng)村，使得農(nóng)村居民和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠更及時、更便利地獲取金融服務；另一方面通過多樣化的涉農(nóng)信貸產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)保險發(fā)揮協(xié)同效應，為農(nóng)村居民生活和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更多元的資金支持和保障。促進農(nóng)業(yè)技術創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)轉型升級，使得務農(nóng)的勞動邊際收益高于進城務工的勞動邊際收益，吸引農(nóng)村勞動力回流，同時進一步吸引城市的高技能勞動要素以及更充足的資本要素流向農(nóng)村，真正實現(xiàn)“以城帶鄉(xiāng)”，降低城鄉(xiāng)間要素市場分割，提高資源在城鄉(xiāng)間的有效配置。

第二，突破信息排斥的藩籬。所謂信息排斥是指一部分群體由于信息約束被排斥在金融服務體系之外。數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術為手段，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的引領作用，解決城鄉(xiāng)間信息不對稱的問題。通過數(shù)據(jù)要素實現(xiàn)城鄉(xiāng)信息共享，為農(nóng)村轉移人口提供成本更低的金融服務助力其向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)進行轉移，有資源和空間通過“干中學”積累經(jīng)驗提高自身技能素養(yǎng)，為城鎮(zhèn)發(fā)展提供新型人口紅利。數(shù)字普惠金融可以通過打破各環(huán)節(jié)的信息壁壘，實現(xiàn)“行業(yè)協(xié)會+金融機構+龍頭企業(yè)”的農(nóng)村全產(chǎn)業(yè)鏈建設模式，利用農(nóng)村自然資源滿足城市龐大消費需求的同時，既能引領城市資本要素流向農(nóng)村，也能為城鄉(xiāng)三產(chǎn)融合創(chuàng)造機會，真正實現(xiàn)“以鄉(xiāng)促城”，降低城鄉(xiāng)間要素市場分割，提高資源配置效率。綜上提出以下研究假設：

H3：數(shù)字普惠金融能夠調節(jié)城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向抑制作用。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

由于我國各省于2019年開始不再公布農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額的絕對值，導致城鄉(xiāng)要素市場分割這一關鍵解釋變量無法計算。所以，本文的數(shù)據(jù)樣本期間為2009—2018年，并且數(shù)據(jù)主要來源于國泰安（CSMAR）、Wind、CEIC、UNCTAD（聯(lián)合國貿(mào)發(fā)數(shù)據(jù)庫）等數(shù)據(jù)庫以及《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CRIA）、國際機器人聯(lián)合會（IFR）（由于數(shù)據(jù)可得性，西藏和港澳臺地區(qū)除外），部分缺失年份的數(shù)據(jù)采用線性插值法予以補足。

（二）變量定義

1.被解釋變量：資源配置效率（efficiencyit）

本文在借鑒Hsieh和Klenow（2009）［2］、孟輝和白雪潔（2017）［7］研究的基礎上，假設勞動、資本、產(chǎn)出同時存在扭曲，并假設規(guī)模報酬遞減，進而通過均衡求解的方式測度企業(yè)生產(chǎn)效率，根據(jù)企業(yè)實際生產(chǎn)效率與最優(yōu)生產(chǎn)效率之間的比值衡量資源配置效率。由于該變量的推導占據(jù)篇幅較大，具體測算過程不在文中予以展示資源配置效率測算過程，作者留存?zhèn)渌?。?/p>

本文以我國2009—2018年間（除西藏、港澳臺地區(qū)以外）共3511家制造業(yè)上市公司為樣本，并對樣本數(shù)據(jù)進行以下處理：（1）剔除其中ST的企業(yè)；（2）剔除數(shù)據(jù)缺失較為嚴重的企業(yè)；（3）對樣本區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行1%和99%的縮尾處理，剔除極端值影響；（4）會計期間以年度為單位，財務報表類型選擇“合并報表”。由此得到一個包含3052家制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)樣本，并按照時間和地區(qū)進行匹配后計算均值從而形成地區(qū)數(shù)據(jù)。其中，資本要素投入用企業(yè)的固定資產(chǎn)凈額進行衡量；借鑒Hsieh和Klenow（2009）［2］的做法，用“支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金”表示企業(yè)的勞動要素投入；用“主營業(yè)務收入”表示企業(yè)的產(chǎn)出。設定模型參數(shù)，本文遵循通常做法將資本租賃價格R設定為10%，其中5%為折舊率，5%為實際利率；關于資本產(chǎn)出彈性系數(shù)以及勞動產(chǎn)出彈性系數(shù)而言，借鑒中國經(jīng)濟增長前沿課題組等（2012）［8］的研究將2009年的資本產(chǎn)出彈性、勞動產(chǎn)出彈性分別定為0.7與0.3，2021年的資本產(chǎn)出彈性和勞動產(chǎn)出彈性均設定為0.5，進而采用線性法對2009—2018年間企業(yè)的資本和勞動產(chǎn)出彈性進行動態(tài)賦值。同時，借鑒孟輝和白雪潔（2017）［7］的研究，將規(guī)模報酬遞減因子γ設定為0.8。

2.核心解釋變量：城鄉(xiāng)要素市場分割（ccsegmit）

關于城鄉(xiāng)要素市場分割，本文采用相對價格法［9］測度城鄉(xiāng)間的要素市場分割水平，該方法的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)易得，能夠更準確、更全面地反映城鄉(xiāng)間要素市場分割水平。本文選擇勞動要素、資本要素作為研究對象。其中，由于2013年以后統(tǒng)計口徑發(fā)生變化，本文選取2009—2012年間農(nóng)村人均工資性收入以及城鎮(zhèn)人均工薪性收入作為城鄉(xiāng)的勞動要素價格，2013—2018年間選取城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均可支配性工資收入作為城鄉(xiāng)的勞動要素價格；選擇城鎮(zhèn)和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額衡量資本要素價格。各類要素的價格都以環(huán)比價格指數(shù)進行整理，進而測算出2009—2018年間30個省份的城鄉(xiāng)要素市場分割水平作為解釋變量進行實證回歸分析。

3.主要解釋變量：數(shù)字普惠金融（financeit）

本文采用北京大學數(shù)字研究中心發(fā)布的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）報告》，將其中省級數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018）作為數(shù)字普惠金融的代理變量，與資源配置效率以及城鄉(xiāng)要素市場分割等變量共同構成非平衡面板。

4.控制變量

本文對可能影響資源配置效率的變量分別從地區(qū)和企業(yè)兩個層面進行控制。地區(qū)層面影響資源配置效率的因素主要包含以下三個方面：經(jīng)濟系統(tǒng)開放度、科技創(chuàng)新度和城鎮(zhèn)化度。其中，對于經(jīng)濟系統(tǒng)開放度，可以從貨物流通開放度和資本流通開放度兩個方面進行衡量。貨物流通開放度（fortradit）用各省的貨物進出口金額與GDP的比值衡量。貨物流通開放度越高，國內(nèi)企業(yè)的競爭壓力越大，這會加速國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)通過資源再配置實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰以及市場均衡時的生產(chǎn)率臨界值；資本流通開放度（ecopenit）用各省外商直接投資實際使用額與GDP的比值進行表示，才國偉和楊豪（2019）［10］認為資本流通的開放程度會影響本地企業(yè)的融資約束，并且作用于政府的行政效率，從而影響資源的有效配置。對于科技創(chuàng)新度，可以從研發(fā)現(xiàn)金資本投入和研發(fā)物質資本投入兩個方面進行衡量。研發(fā)現(xiàn)金資本投入（Ramp;Dit）用各省Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出與人口數(shù)的比值衡量；研發(fā)物質資本投入（robotit）用工業(yè)機器人投入表示。本文借鑒宋旭光和左馬華青（2022）［11］的做法，假定各省的汽車行業(yè)，通信、電子與計算機行業(yè)，金屬加工行業(yè)，橡膠化工行業(yè)以及食品煙酒行業(yè)的機器人應用率相同。同時，參考孫早和侯玉琳（2021）［12］的研究，用各省上述行業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值占比計算得到各省工業(yè)機器人的應用權重，進而得到工業(yè)機器人投入的數(shù)據(jù)；科技創(chuàng)新能夠通過影響產(chǎn)業(yè)集聚以及降低交易成本影響資源的有效配置。對于城鎮(zhèn)化度（urbanit），本文用各省城鎮(zhèn)人口與總人口的比值進行衡量，城鎮(zhèn)化水平能夠影響資源配置效率。企業(yè)層面的控制變量：企業(yè)規(guī)模（sizeit）用企業(yè)就業(yè)人數(shù)的對數(shù)進行衡量。由于不同規(guī)模的企業(yè)對本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展績效的影響不同，因此受到政府偏向性支持的程度也不同，這會對資源的有效配置產(chǎn)生影響。

（三）模型設定

為了對上述研究假設進行驗證，本文首先針對城鄉(xiāng)要素市場分割以及數(shù)字普惠金融對資源配置效率的影響構建了如下計量模型：

efficiencyit=β0+β1ccsegmit+β2financeit+γXit+μi+λt+εit（1）

式（1）中，下標i為地區(qū)；t為年份；efficiencyit為i地區(qū)t年的資源配置效率；ccsegmit代表i地區(qū)t年包含資本要素以及勞動要素在內(nèi)的城鄉(xiāng)整體要素市場分割水平；financeit代表i地區(qū)t年數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；Xit為控制變量，表示除城鄉(xiāng)要素市場分割以外的所有影響資源配置效率的變量；μi表示地區(qū)固定效應；λt表示時間固定效應；εit為隨機擾動項。

為了進一步討論數(shù)字普惠金融financeit能否對城鄉(xiāng)要素市場分割ccsegmit與資源配置效率efficiencyit之間的關系產(chǎn)生調節(jié)效應，可以通過檢驗回歸系數(shù)γ1和γ2的顯著性進行判斷。本文構建的具體計量模型如下：

efficiencyit=γ0+γ1ccsegmit+γ2ccsegmit*financeit+γ3financeit+ηXit+μi+λt+εit"（2）

（四）描述性統(tǒng)計

本文的描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

關于實證模型的選擇，本文首先嘗試使用FE模型以及RE模型，并通過Hausman檢驗后發(fā)現(xiàn)FE模型更合適?？紤]到模型殘差可能存在組內(nèi)自相關、組間異方差等問題，于是本文對所使用的面板數(shù)據(jù)分別進行Wooldridge"test（組內(nèi)自相關檢驗）、Wald"test（組間異方差檢驗），得到的P值均小于0.05，即拒絕了“不存在組內(nèi)自相關”“不同個體的擾動項方差均相等”等原假設。為了解決上述問題，本文選擇用FGLS（廣義最小二乘法）模型，具體回歸結果如表2所示。

表2列（1）為城鄉(xiāng)要素市場分割、數(shù)字普惠金融對資源配置效率的影響，只控制了時間和地區(qū)固定效應但未加入控制變量；列（2）在列（1）的基礎上加入了控制變量。列（1）和列（2）的回歸結果顯示，城鄉(xiāng)要素市場分割的回歸系數(shù)顯著為負，說明城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率具有負向抑制作用，驗證了研究假設H1。數(shù)字普惠金融的實證回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字普惠金融對資源配置效率具有明顯的促進作用，驗證了研究假設H2。

列（3）和列（4）分別在列（1）和列（2）的基礎上加入了數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)要素市場分割的交互項，回歸結果顯示城鄉(xiāng)要素市場分割的系數(shù)均在5%水平上顯著為負，數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)要素市場分割交互項的系數(shù)均在10%水平上顯著為正，說明城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率具有負向抑制作用，數(shù)字普惠金融能夠反向調節(jié)該負向影響，驗證了研究假設H3。

關于控制變量，根據(jù)列（2）和列（4）的回歸結果顯示，描述經(jīng)濟系統(tǒng)開放度的貨物流通開放度和資本流通開放度兩個指標的回歸系數(shù)均不顯著，說明經(jīng)濟系統(tǒng)開放度對資源配置效率并未產(chǎn)生顯著影響。描述科技創(chuàng)新度的研發(fā)現(xiàn)金資本投入和研發(fā)物質資本投入兩個變量的回歸系數(shù)均在5%以上水平顯著為正，說明研發(fā)的現(xiàn)金資本投入和物質資本投入，均會對資源配置效率產(chǎn)生促進作用。描述城鎮(zhèn)化度變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明隨著城鎮(zhèn)化水平的提升，資源配置效率也能得到提升。城鎮(zhèn)化會產(chǎn)生集聚效應，由集聚催生的選擇和擴散效應會進一步提高資源配置效率。企業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)不顯著，說明企業(yè)規(guī)模對資源配置效率并未產(chǎn)生顯著影響，這可能與本文的樣本選擇有關，各省范圍內(nèi)制造業(yè)上市企業(yè)的規(guī)模對整體資源配置效率的影響不明顯。

（二）機制檢驗

根據(jù)前文理論分析可知，城鄉(xiāng)要素市場分割通過限制農(nóng)村勞動要素向城市轉移以及城市資本要素向農(nóng)村轉移，從而降低資源配置效率。因此，本文在借鑒溫忠麟等（2004）［13］研究的基礎上構建了如下的中介效應模型：

efficiencyit=χ0+χ1ccsegmit+χ2Xit+μi+λt+εit（3）

laborit/captialit=ρ0+ρ1ccsegmit+ρ2Xit+μi+λt+εit（4）

effieiencyit=η0+η1ccsegmit+η2laborit/captialit+η3Xit+μi+λt+εit（5）

其中，laborit、captialit分別代表“農(nóng)村勞動轉移率”“城鎮(zhèn)資本轉移量”等機制變量。

關于農(nóng)村勞動轉移率（laborit）：本文用該變量衡量“農(nóng)村-城鎮(zhèn)”的勞動轉移情況，根據(jù)配第克拉克定律，勞動力會隨著經(jīng)濟的發(fā)展從第一產(chǎn)業(yè)逐漸向第二、三產(chǎn)業(yè)轉移，因此本文在借鑒李谷成等（2018）［14］研究的基礎上，采用“（第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)+第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)）/總就業(yè)人數(shù)”表示農(nóng)村勞動力轉移率，相關數(shù)據(jù)來源于2009—2018年間的《中國城市統(tǒng)計年鑒》。該值越大，說明農(nóng)村勞動要素向城市轉移的數(shù)量越多。關于城鎮(zhèn)資本轉移量（captialit）：本文用該變量衡量“城鎮(zhèn)-農(nóng)村”資本轉移情況，當城鎮(zhèn)向農(nóng)村轉移的資本要素較多時必然會增加農(nóng)村的資本存量，故本文使用“農(nóng)用機械總動力”作為城鎮(zhèn)資本轉移量的代理變量，數(shù)據(jù)主要來源于2009—2018年間的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

模型（3）主要檢驗城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率影響的總效應，關鍵看χ1的顯著性。模型（4）主要檢驗城鄉(xiāng)要素市場分割對農(nóng)村勞動力轉移率、城市資本轉移量等中介機制變量的影響，主要看ρ1的顯著性。模型（5）主要考察控制中介機制變量后城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的影響。如η1與η2都顯著，則中介機制變量發(fā)揮部分中介作用；當η2顯著，而η1不顯著，說明中介機制變量發(fā)揮完全中介作用，具體回歸結果如表3所示。

表3列（1）中城鄉(xiāng)要素市場分割的系數(shù)χ1顯著為負，說明城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率具有顯著負向影響；表3列（2）顯示城鄉(xiāng)要素市場分割對農(nóng)村勞動轉移率的系數(shù)ρ1在5%水平上顯著為負，說明城鄉(xiāng)要素市場分割阻礙農(nóng)村勞動要素向城市轉移；表3列（4）中城鄉(xiāng)要素市場分割的系數(shù)η1不顯著，農(nóng)村勞動轉移量的系數(shù)η2在5%水平上顯著為負。參考李谷成等（2018）［14］的研究可知中介效應存在，農(nóng)村勞動轉移率在城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的影響過程中發(fā)揮完全中介作用。

表3列（3）顯示城鄉(xiāng)要素市場分割對城鎮(zhèn)資本轉移量的系數(shù)ρ1在5%水平上顯著為負，說明城鄉(xiāng)要素市場分割阻礙城鎮(zhèn)資本要素向農(nóng)村轉移；表3列（5）中城鄉(xiāng)要素市場分割的系數(shù)η1顯著，城市資本轉移量的系數(shù)η2在1%水平上顯著為負。系數(shù)ρ1、η1、η2均顯著，說明城市資本轉移量在城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的影響過程中發(fā)揮部分中介作用。

（三）穩(wěn)健性檢驗

表2已經(jīng)驗證了數(shù)字普惠金融能夠反向調節(jié)城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向影響。為了進一步驗證上述結論，本文將通過以下方法對數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應的穩(wěn)健性進行檢驗：

1.被解釋變量滯后兩期

考慮到城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間可能存在互為因果的情況，本文為了解決由此產(chǎn)生的內(nèi)生性問題參考黃健柏等（2015）［15］的做法，將作為被解釋變量的資源配置效率滯后兩期，重新進行回歸，驗證相關結論是否成立。具體回歸結果如表4列（1）所示，城鄉(xiāng)要素市場分割的回歸系數(shù)顯著為負，且數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)要素市場分割交互項的系數(shù)顯著為正，說明引入被解釋變量資源配置效率滯后兩期后的結論仍然穩(wěn)健。

2.增加遺漏變量

考慮到地區(qū)資源流動暢通度對資源配置效率也具有一定影響，因此本文用交通基礎設施（traffit）表示資源流動暢通度并加入控制變量中重新進行回歸，該變量用各省貨運量與區(qū)域土地面積的比值進行表示，數(shù)據(jù)來源于2009—2018年各省統(tǒng)計年鑒?；貧w結果如表4列（2）所示，城鄉(xiāng)要素市場分割、數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)要素市場分割交互項的回歸系數(shù)分別在5%水平上顯著為負和正，說明加入遺漏變量后結果仍然穩(wěn)健。

3.替換控制變量

考慮到同期變量之間可能存在內(nèi)生性的情況，本文將所有控制變量滯后一期重新進行實證回歸，具體結果如表4列（3）所示?？梢钥吹?，所有控制變量滯后一期后，城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向影響依舊顯著，數(shù)字普惠金融對該負向影響的反向調節(jié)作用也仍然顯著，說明替換控制變量后結果仍然穩(wěn)健。

五、進一步分析

關于數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間關系的調節(jié)效應，需要考慮數(shù)字普惠金融自身屬性所發(fā)揮的調節(jié)效應。通過數(shù)字普惠金融總指數(shù)所包含的覆蓋廣度（finance1it）、使用深度（finance2it）、數(shù)字支持服務程度（finance3it）等子維度指數(shù)以及包含信貸（finance4it）、保險（finance5it）等在內(nèi)的金融產(chǎn)品指數(shù)，可以從廣度、深度、數(shù)字化程度以及金融化水平等屬性出發(fā)研究數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應。同時，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應也會因交通基礎設施等“硬約束”、要素稟賦結構等“結構性約束”以及失業(yè)率等“就業(yè)冗余約束”等方面的影響而產(chǎn)生變化。

（一）數(shù)字普惠金融自身屬性的調節(jié)效應

本文從數(shù)字普惠金融自身屬性出發(fā)，分析數(shù)字普惠金融各子維度指數(shù)以及金融產(chǎn)品指數(shù)對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間關系的調節(jié)效應。具體回歸結果如表5所示。

其中，表5列（1）為數(shù)字普惠金融覆蓋廣度數(shù)字普惠金融覆蓋廣度表示用戶的互聯(lián)網(wǎng)金融電子賬戶覆蓋率。對城鄉(xiāng)要素市分割與資源配置效率之間關系的調節(jié)效應，回歸結果顯示城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融覆蓋廣度交互項的系數(shù)分別在5%水平上顯著為負和正，說明城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率具有負向抑制作用，而城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)金融電子賬戶覆蓋程度能夠降低該負向影響。

表5列（2）為數(shù)字普惠金融使用深度數(shù)字普惠金融使用深度表示實際使用互聯(lián)網(wǎng)金融的人數(shù)。對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間關系的調節(jié)效應，回歸結果顯示城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融使用深度交互項的系數(shù)均不顯著，說明目前城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)金融實際使用人數(shù)所產(chǎn)生的作用尚不能緩解城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配效率的負向影響。

表5列（3）為數(shù)字普惠金融數(shù)字支持服務程度數(shù)字普惠金融數(shù)字支持服務程度表示用戶使用金融服務的便利性以及成本情況。對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間關系的調節(jié)效應，回歸結果顯示城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融的數(shù)字支持服務程度交互項的系數(shù)分別在5%水平上顯著為負和正，說明數(shù)字技術能夠提供更便利、更低門檻的金融服務，降低城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向影響。

保險與信貸作為城鄉(xiāng)間最為常用的金融產(chǎn)品和服務，二者通常發(fā)揮“協(xié)同效應”。因此，本文參考唐建軍等（2022）［16］的做法構建信貸指數(shù)與保險指數(shù)的交互項，分析數(shù)字普惠金融中保險與信貸的協(xié)同效應是否對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間的關系發(fā)揮調節(jié)作用。表5列（4）的回歸結果顯示城鄉(xiāng)要素市場分割的系數(shù)在1%水平上顯著為負，城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融保險指數(shù)以及信貸指數(shù)三者交互項的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明保險與信貸在調節(jié)城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間關系的過程中能夠發(fā)揮協(xié)同效應。

（二）數(shù)字普惠金融調節(jié)效應的異質性分析

1.交通基礎設施異質性

為了分析交通基礎設施對數(shù)字普惠金融調節(jié)效應的影響，本文用各省貨運量與區(qū)域土地面積的比值衡量各省交通基礎設施水平（traffit）并計算樣本區(qū)間范圍內(nèi)的均值，數(shù)據(jù)來源于2009—2018年間各省統(tǒng)計年鑒與《中國統(tǒng)計年鑒》。當交通基礎設施水平大于均值時取2，小于均值時則取1，以此將交通基礎設施水平分為“交通基礎設施較完善”與“交通基礎設施不完善”兩組，并將交通基礎設施變量分別與所有解釋變量以及控制變量進行交互，具體回歸結果如表6列（1）和列（2）所示。

當交通基礎設施較完善時，回歸結果如表6列（1）所示，其中城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融交互項的系數(shù)均不顯著，說明當交通基礎設施較為完善時，城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向作用不明顯，數(shù)字普惠金融也未能發(fā)揮調節(jié)效應；當交通基礎設施不完善時，回歸結果如表6列（2）所示，其中城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融交互項的系數(shù)分別在5%水平上顯著為負和正，說明當交通基礎設施不完備時要素市場分割對資源配置效率的阻礙作用明顯，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應也得到顯著發(fā)揮。可能原因在于交通基礎設施是影響整體經(jīng)濟發(fā)展以及區(qū)域經(jīng)濟一體化的重要手段，完備的交通基礎設施有益于城鄉(xiāng)間生產(chǎn)要素自由流動以及經(jīng)濟空間格局優(yōu)化，與制度因素造成的要素流動阻礙作用產(chǎn)生了一定的對沖效應，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應也因此未能得到明顯發(fā)揮。

2.要素稟賦結構異質性

為了分析要素稟賦結構對數(shù)字普惠金融調節(jié)效應的影響，本文用各省社會固定資產(chǎn)投資額與總就業(yè)人口的比值衡量地區(qū)要素稟賦結構（structureit）并計算樣本區(qū)間范圍內(nèi)的均值，數(shù)據(jù)來源于2009—2018年間的各省統(tǒng)計年鑒。地區(qū)要素稟賦結構反映了資本勞動比，該值越大說明地區(qū)要素稟賦結構偏向于資本密集型，該值較小時說明地區(qū)要素稟賦結構偏向于勞動密集型。當要素稟賦結構大于均值時取2，否則取1，進而將地區(qū)要素稟賦結構變量分為“資本密集型”和“勞動密集型”兩組，并將地區(qū)要素稟賦結構變量與所有解釋變量和控制變量進行交互，具體回歸結果如表6列（3）和列（4）所示。

當要素稟賦結構偏資本密集型時，回歸結果如表6列（3）所示。其中，城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融交互項的系數(shù)分別顯著為負和正，說明地區(qū)要素稟賦結構偏向資本密集型時，城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的阻礙作用凸顯，數(shù)字普惠金融發(fā)展所需的基礎設施更完善使其能夠更好地發(fā)揮正向調節(jié)效應；當要素稟賦結構偏勞動密集型時，回歸結果如表6列（4）所示。其中，城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融交互項的系數(shù)均不顯著，說明地區(qū)要素稟賦結構偏向勞動密集型時數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間的關系沒有調節(jié)作用。可能的原因在于要素稟賦偏資本密集型有利于產(chǎn)業(yè)結構升級，產(chǎn)業(yè)結構升級需要以城鄉(xiāng)間要素自由流動為基礎，此時制度因素造成的城鄉(xiāng)要素市場分割阻礙要素跨區(qū)域自由流動，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應也因此得以發(fā)揮。

3.失業(yè)率異質性

為了分析就業(yè)對數(shù)字普惠金融調節(jié)效應的影響，本文使用各省城鎮(zhèn)調查失業(yè)率衡量失業(yè)率（unemployit），數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。計算樣本期間范圍內(nèi)失業(yè)率的均值，當失業(yè)率大于均值時取2、小于均值時取1，以此將失業(yè)率分為“高失業(yè)率”與“低失業(yè)率”兩組，并將該變量與所有解釋變量、控制變量進行交互，具體回歸結果如表6列（5）和列（6）所示。

當失業(yè)率較高時，回歸結果如表6列（5）顯示。其中，城鄉(xiāng)要素市場分割的系數(shù)在1%水平上顯著為負，城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融交互項的系數(shù)在10%水平上顯著為正。說明失業(yè)率較高時，城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的抑制作用突顯，而數(shù)字普惠金融能夠減弱該抑制作用；當失業(yè)率較低時，回歸結果如表6列（6）顯示，城鄉(xiāng)要素市場分割、城鄉(xiāng)要素市場分割與數(shù)字普惠金融交互項的系數(shù)均不顯著，說明失業(yè)率較低時城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向影響不明顯，數(shù)字普惠金融也未能發(fā)揮調節(jié)效應。可能原因在于失業(yè)率較低時就業(yè)較為充分，勞動要素與崗位的匹配度相對較高，資源配置效率得以提升，城鄉(xiāng)間要素市場分割造成的要素流動障礙引起要素錯配的負向效應被充分就業(yè)的正向效應在一定程度上所抵消，對資源配置效率的負向影響不明顯，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應也未得到發(fā)揮。

六、結論與建議

破除城鄉(xiāng)要素市場分割對于資源配置效率的負面影響，構建城鄉(xiāng)一體化發(fā)展新格局，是減小城鄉(xiāng)收入差距、實現(xiàn)人民共同富裕、建設高水平社會主義市場經(jīng)濟體制的必經(jīng)途徑。本文立足城鄉(xiāng)二元結構造成城鄉(xiāng)要素市場分割抑制資源有效配置這一典型經(jīng)濟事實，從具有跨地域屬性的數(shù)字普惠金融切入，基于2009—2018年省級面板數(shù)據(jù)構建全國30個省份的城鄉(xiāng)要素市場分割指數(shù)，對Hsieh和Klenow（2009）［2］模型進行擴充并采用2009—2018年上市公司數(shù)據(jù)，計算我國各省的資源配置效率，采用廣義最小二乘法（FGLS）、調節(jié)效應以及中介效應等模型多維度實證檢驗了數(shù)字普惠金融能否緩解城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的抑制作用。通過分析得出以下結論：

第一，城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率具有顯著抑制作用，說明目前城鄉(xiāng)要素市場分割仍然是要素市場化改革以及國內(nèi)大循環(huán)建設的關鍵堵點。通過機制分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動轉移在城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率產(chǎn)生負向影響的過程中發(fā)揮完全中介作用，城鎮(zhèn)資本轉移量在城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率產(chǎn)生負向影響的過程中發(fā)揮部分中介作用。

第二，數(shù)字普惠金融既具有直接的資源配置效應，又能夠通過調節(jié)效應緩解城鄉(xiāng)要素市場分割對資源配置效率的負向抑制作用，該調節(jié)效應在一系列穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。進一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融一方面通過自身屬性發(fā)揮調節(jié)效應。數(shù)字普惠金融在覆蓋廣度、數(shù)字支持服務程度層面能夠對城鄉(xiāng)要素市場分割與資源配置效率之間的負向關系發(fā)揮調節(jié)效應，但在使用深度層面的調節(jié)效應不明顯，同時保險以及信貸在發(fā)揮調節(jié)效應時具有協(xié)同效應；另一方面，數(shù)字普惠金融調節(jié)效應的發(fā)揮會受到交通基礎設施等“硬約束”、要素稟賦結構等“結構性約束”失業(yè)率等“就業(yè)冗余約束”等外部環(huán)境的影響。當交通基礎設施不完善，地區(qū)要素稟賦結構偏資本密集型以及失業(yè)率較高等情況下，數(shù)字普惠金融的調節(jié)效應均顯著。

根據(jù)上述結論，得到以下幾點政策啟示：第一，依托金融科技、創(chuàng)新普惠金融經(jīng)營模式以及涉農(nóng)金融服務和產(chǎn)品，完善農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展所需基礎設施建設，促進要素在城鄉(xiāng)間雙向自由流動，即要發(fā)揮有效市場作用，又要激發(fā)有為政府作用；第二，促進地區(qū)要素稟賦結構向資本密集型轉變，尤其要加強農(nóng)村機械化程度和通信基建水平，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和信息通信效率，加快農(nóng)產(chǎn)品全產(chǎn)業(yè)鏈建設，吸引城市高質量勞動、資本、技術等稀缺資源流向農(nóng)村；第三，充分利用數(shù)據(jù)要素，建立城鄉(xiāng)信息共享機制，加快實現(xiàn)城鄉(xiāng)同工同酬，使農(nóng)村向城鎮(zhèn)轉移的“新居民”獲得更多公平和機會，為城鎮(zhèn)發(fā)展增添新紅利，真正實現(xiàn)“以城帶鄉(xiāng)、以鄉(xiāng)促城”，實現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。

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Segmentation"of"Urban-rural"Factor"Markets，"Digital"Inclusive"Finance"and"Resource"

Allocation"Efficiency

LI"Zhi，"He"Haomiao

（School"of"Economics，"Capital"University"of"Economics"and"Business，"Beijing"100070，China）

Abstract："：Digital"inclusive"finance，"characterized"by"its"cross-regional"nature，"can"mitigate"the"impediments"posed"by"the"urban-rural"dual"structure"to"the"effective"allocation"of"resources"to"a"certain"extent."This"study"employs"inter-provincial"panel"data"from"2009"to"2018"and"conducts"empirical"analysis"using"the"Feasible"Generalized"Least"Squares"（FGLS）"model."The"findings"indicate"that"the"segmentation"of"urban"and"rural"factor"markets"primarily"hinders"the"enhancement"of"resource"allocation"efficiency"by"obstructing"the"migration"of"rural"labor"factors"to"urban"areas"and"the"flow"of"urban"capital"factors"to"rural"areas."Digital"inclusive"finance"not"only"exerts"a"direct"impact"on"resource"allocation"but"also"has"the"capacity"to"counteract"the"negative"effects"of"urban-rural"factor"market"segmentation"on"resource"allocation"efficiency."Further"analyses"reveal"that"the"regulatory"effects"of"digital"inclusive"finance"are"notably"evident"in"sub-dimensions"such"as"the"breadth"of"usage，"the"extent"of"digital"support"services，"and"the"synergy"of"financial"products."Moreover，"this"regulatory"effect"persists"even"in"scenarios"where"infrastructure"is"inadequate，"regional"factor"endowments"are"capital-intensive，"and"unemployment"rates"are"high.

Key"words：urban-rural"factor"market"segmentation;digital"inclusive"finance;cross-regional"attributes;resource"allocation"efficiency"

（責任編輯：周正）