论数字普惠金融发展对城乡居民收入差距影响

曾之明

(湖南商学院 地方金融研究所 , 湖南 长沙 410205)

数字普惠金融旨在让低收入等弱势群体获得更多金融服务，进一步扩大金融的普惠性。随着数字技术的发展，数字普惠金融给金融业带来了变革，发挥成本低、覆盖广的优势，充分发挥互联网的“长尾效应”，进一步减小城乡收入差距，降低了金融服务门槛和成本，破解普惠金融“最后一公里”问题。

一、理论分析

普惠金融是指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当有效的金融服务，小微企业、农民、城镇低收入者等弱势群体是其中重点服务对象，而数字普惠金融是普惠金融的进一步延伸，理论上发展数字普惠金融能降低金融服务门槛，使贫困居民有更多的机会接触到金融服务，使得金融资源更趋向与平衡，有助于缩小城乡收入差距。第一，数字普惠金融能够降低金融服务的门槛，使得农村居民有更多的机会获得金融服务，有利于其增加经营性收入，进而缩小与城镇居民的收入差距; 第二，数字普惠金融重点服务对象是农村地区需要金融服务的人群，在一定程度上有效缓解了金融服务的地理排斥现象，缓解城乡间的金融资源不平衡性，防止城乡收入差距进一步扩大; 第三，发展数字普惠金融能够提高减贫效应，尤其是余额宝等数字金融服务在农村的推广普及，在一定程度上可以提高农村居民的财产性收入，并且有助于减少农村贫困人口数量。在间接影响方面，数字普惠金融可以通过 “涓滴效应”从而间接影响城乡收入差距，动员居民减少储蓄刺激经济增长，造成企业增加投资需求和利率攀升，能够增加农村居民外出打工和储蓄利息收入。

二、数字普惠金融及城乡收入差距状况分析

(一)数字普惠金融发展状况

数字普惠融依托互联网、大数据、云计算等技术，以可负担的成本为低收入和贫困人群提供金融服务，发挥数字技术优势，降低服务成本，扩大服务范围，提高服务效率，为破解发展数字普惠金融难题提供了新路径。在当下阶段里，我国数字普惠金融在世界范围内处于领先地位，在互联网支付、网络借贷、数字保险等业务领域发展迅速。

1.互联网支付

互联网支付隶属于第三方支付(非银行支付机构)，覆盖范围广，成本低，方便快捷，能够为更多的金融服务需求者提供支付服务，弥补金融机构支付服务不足，推动数字普惠金融快速发展。互联网支付凭借方便快捷的优势，逐渐渗透到人们生活中。同时，传统金融机构依赖固定的场所提供金融服务，运营成本高，金融机构无法实现可持续发展，而低成本这种特性让互联网支付可以覆盖到更多的居民和企业，更好地践行普惠金融的理念。

图1 2012—2016年互联网支付用户规模及交易规模

2.网络借贷

网络借贷广义上包括P2P网贷、电商贷款和网上银行贷款，狭义上指P2P网贷，P2P平台是增长最快的一种形式，主要服务于低收入者和小微企业，有效推动普惠金融的发展。报告显示，截至2017年底，我国网民规模达到7.72亿人，互联网普及率接近56%，使用手机上网的网民占97.5%，网络借贷发展具备基础设施。互联网的普及以及特有的便捷共享的特性，推动网络借贷的交易成本大大降低。一方面，基于数字技术的网络借贷不受网点限制，贷款审核和发放的时间减少，用户也能获得方便及时的服务。另一方面，网络信贷能够对用户社交平台上的数据进行分析，充分挖掘客户需求，丰富创新金融产品和服务。

网络借贷在解决个人和小型企业融资问题上发挥着重要作用，2013年以来，我国P2P网贷平台迅猛增长，重点关注个体的金融需求，普惠特性日益显著。但是网络借贷在指数式增长的同时，也出现了许多亟待解决的问题。网贷天眼数据显示，P2P平台累计已经达到6380家，累计停业及问题平台有4151家，跑路现象严重。而且由于网络借贷涉及到众多个体，大多数投资者金融知识不足，缺少风险防范意识，一旦出现问题，会快速传播，可能引发系统性风险。

图2 P2P网贷平台总数和成交额

3.数字保险

数字保险就是将数字技术应用到保险产品设计、销售等领域。2016年，数字保险保费收入总量较2015年有所增加，但由于监管部门加强对理财型保险产品的监管，商车费改使得互联网车险的保费收入增速下滑，进而导致在总保费收入的占比下降。

图3 总保费收入及数字保险保费的趋势

数字技术推动保险业发生变革，数字保险凭借线上运营的优势，迎来发展机遇。在产品设计方面，数字保险依托大数据技术，对客户的行为习惯、消费水平和风险承担能力进行分析，满足不同群体个性化需求。在产品销售方面，保险公司将线下保险产品转移到线上，适应用户对数字保险产品的需求。数字保险不仅让保险服务的覆盖范围更广，而且推出多种创新性险种，满足客户日益多样化的需求，进一步提升数字普惠金融的水平。

(二)我国城乡收入差距现状

由于我国经济实力增强，居民收入总量呈现不断增加的趋势，但由于资源分配、产业结构差异等问题，城乡之间绝对收入差距在扩大。但随着政府越来越重视“三农”问题，通过一系列优惠政策的实施，扶助农村地区，农村居民的生活质量被大大改善。2016年农村居民人均纯收入是2005年的3.51倍，而2016年城镇居民人均可支配收入是2005年的3.21倍，在这期间，城乡收入比从3.2237降低到2.9431。所以，我国城乡收入差距仍比较大，但呈现下降的趋势。

图4 2005-2016年我国基尼系数

图5 城乡居民收入趋势图

三、数字普惠金融发展水平的测度

(一)数字普惠金融指标体系的构建

本文通过借鉴北大数字普惠金融指数研究方法和成果，利用数字普惠金融指数研究其对城乡收入差距的影响。该指标体系包含3个维度24个指标，从多个方面综合反映我国数字普惠金融发展水平。

表1 数字普惠金融指标体系

(二)数字普惠金融指数计算方法

数字普惠金融指标体系包含多个指标，每个指标计量单位不同，因此需要将不同单位的指标处理成可对比的指标，即指标必须是无量纲化的，以解决互联网迅速发展带来相关指标的非稳定性问题，采用对数型功效函数法进行无量纲化处理。

对数型功效函数法的公式为：

其中，为了能够方便各个地区的指数比较，规定在正向指标中，xl为各个地区2011年指标数值5%分位数，xh为各个地区2011年指标数值95%分位数，而逆向指标的上下限与正向指标相反。

指标的权重确定，综合了层次分析法(AHP)和变异系数法，AHP法确定是覆盖广度、使用深度和数字支持度对数字普惠金融指数的权重，变异系数法确定二十四个指标对三个维度的权重。最后，根据相应的权重和指标值，采用加权算术平均法，按照从下到上的顺序计算指数，公式为：

式中：D——综合指数。

Wi——第i个指标权重。

通过逐层算数加权平均合成，计算各个层次的指数值，数值越大，说明数字普惠金融的发展水平越高。

(三)各省数字普惠金融指数测度

本文借鉴北京大学数字普惠金融指数，但为了研究需要，对指数进行处理，将该指数与100的比值作为本文使用的数字普惠金融指数，具体指数见附录1。从2011年到2015年，我国数字普惠金融指数不断上升。在数字普惠金融指数中，覆盖广度这一维度所占权重最大，达到了0.54，其次是权重占0.3的使用深度。从表2中看出，虽然我国数字普惠金融整体发展迅速，但各个地区之间差异较大。总的来说，在数字技术的应用下，获得金融服务的门槛降低地区间的差距在不断地缩小，普惠程度明显提高。

表2 2015年数字普惠金融指标描述

四、数字普惠金融影响城乡收入差距的实证分析

(一)变量选取及数据来源说明

本文将城乡收入差距作为被解释变量，数字普惠金融指数作为解释变量，利用2011年至2015年的面板数据做实证分析，相关数据来源于北京大学互联网金融研究中心编制的数字普惠金融指数和国家统计局网站，实证结果使用Stata12.0得出。

1.被解释变量

城乡收入差距(GAP)：用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值反映城乡收入差距状况，记作GAP，比值越大，就代表城乡居民收入差距越大。

2.解释变量

数字普惠金融指数(DIFI)：前文构建和测算数字普惠金融指数，反映我国数字普惠金融发展水平，数值越大，表示数字普惠金融发展水平越高。

3.控制变量

财政支出(GOV)：选用财政支出占GDP比重来表示政府财政支出。政府可以通过增加保障性财政支出，如增加政府转移支付水平，加大对“三农”的支持力度，增加农村居民的收入，缩小城乡差距。

产业结构(IS)：选取第二、第三产业增加值占国民生产总值比重。由于农业容易受到自然天气的影响且农产品价格较低，农村居民依靠农业为其带来的收入不高，改善产业结构，预期对城乡收入差距有缩小作用。

经济增长水平(RGDP)：经济发展水平会影响居民收入状况，倒“U”型曲线理论就表明了城乡收入差距会随着经济发展水平的提升先増大后减小，本文选择人均GDP表示经济增长水平。

表3 相关变量描述性统计结果分析

结果显示：我国城乡收入差距平均值为2.7618，最大值接近4，表示城镇居民人均可支配收入是农村居民人均纯收入的4倍，说明我国城乡收入差距较大；数字普惠金融指数最小值为0.1622，最大值是2.7811，表明数字普惠金融地区发展不均衡；各省市第二、第三产业增加值占国内生产总值的比重的差异较小，第一产业在GDP中占比较低；在财政支出占GDP比重中，个别省市因经济发展水平和国家优惠政策等原因，与其它省市差距较大；人均GDP因受各个地区的经济发展水平影响，总体差异较大。

(二)面板单位根检验

由于面板数据模型要求变量应是平稳变量，所以要保证变量的平稳性，需要分别对变量进行面板单位根检验。面板单位根检验有多种检验方法，本文选择的是常用的LLC检验、适合短面板数据的Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验，三种检验方法的原假设是变量存在单位根过程，备择假设是变量是平稳的。检验结果表明，变量GAP、DIFI、IS、RGDP都拒绝了三种检验方法下存在单位根的原假设，即这四个变量是平稳的。而GOV在ADF检验下不能拒绝原假设，因此对其进行一阶差分处理，差分后记为D.GOV，三种检验方法均显示变量在5%的置信水平下拒绝存在单位根的原假设，变量是一阶平稳的。

表4 面板单位根检验结果

注：“*”、“**”、“***”分别表示在10%、5%、1%水平下的显著性。

(三)面板数据模型

前文分析发现，我国数字普惠金融发展水平和城乡收入差距表现出明显的区域特征，从现实上看，我国东、中、西三个地区由于水平不同而具有明显的差异性，因而从全国31个省市面板数据和分东部中部西部区域两个方面，进行回归分析，通过构建面板数据模型，量化解释变量与被解释变量之间的关系，更好的探究数字普惠金融对城乡收入差距的影响。

1.全国面板数据模型

Hausman检验用于面板数据选择固定效应模型还是随机效应模型，它的原假设是个体效应和解释变量不相关，也就是选择随机效应模型，备择假设是个体效应和解释变量相关，即选择固定效应模型。

通过软件得到了结果，可以看出，卡方统计量为9.09,相应P值为0.0589，由于P值大于0.05，所以不能拒绝原假设，即应该选择随机效应模型进行实证分析。

表5 Hausman检验结果

面板数据能够充分反映横截面和时间序列的二维空间上的信息，在相关数据的基础上建立随机效应模型，其表达式为：

其中，α表示均值截距项，vit为误差项，μi+vit为复合扰动项，随机效应模型假设不随时间变化的个体效应μi与vit随机误差项不相关，随机效应模型采用GLS估计。本文初步设定面板模型如下：

GAP=α+β1DIFI+β2GOV+β3IS+β4RGDP

通过Stata得出回归结果见下表：

表6 数字普惠金融和城乡收入差距之间关系的回归结果

注：“*”、“**”、“***”分别表示在10%、5%、1%水平下的显著性。

在模型1中，数字普惠金融指数的P值为0.000，即在1%的置信水平下显著，它的系数是-0.1604，说明其他条件不变下，数字普惠金融指数上升1%，城乡收入差距下降0.160%；财政支出GOV和被解释变量城乡收入差距之间显著相关，财政支出每增加1%，城乡收入差距则会增加0.6511%；控制变量IS不能通过显著检验，没有表现出显著的影响关系；变量RGDP在10%的置信度下显著，系数为负数，它与被解释变量之间存在负相关关系，提高人均GDP有利于城乡收入差距的缩小。模型2中剔除了不显著变量IS，数字普惠金融指数和人均GDP的系数仍为负，这两个变量均和城乡收入差距负相关；财政支出和城乡收入差距正相关，即政府增加财政支出会加大城乡收入差距。

2.分区域的面板数据模型

通过对东、中、西部分别进行Hausman检验，检验结果显示西部地区适合固定效应模型，东部和中部地区适合随机效应模型，最终回归结果如表所示：

表7 区域数字普惠金融与城乡收入差距之间关系的回归结果

注：“*”、“**”、“***”分别表示在10%、5%、1%水平下的显著性。

在西部和中部地区，数字普惠金融指数分别在5%和10%置信度下显著，但东部地区未能通过检验，其他条件不变情形下，西部地区数字普惠金融指数每增加1%，城乡收入差距则下降0.3914%，西部地区发展数字普惠金融对缩小城乡收入差距的影响最大。变量GOV的系数为正数，明显具有加大城乡收入差距特征，只有西部地区财政支出通过了检验，西部地区的财政支出占GDP比重和城乡收入差距间具有显著的正相关关系。在中部和西部地区，产业结构分别在10%、1%的水平下通过检验，产业结构在中部地区具有扩大收入差距的作用；在西部地区，若其他条件不变，西部地区每增加1%的第二、第三产业增加值占GDP占比，城乡收入差距会降低8.8907%，说明产业结构在西部地区具有减小城乡收入差距的作用；中部地区随着第二、第三产业快速发展，产业结构不断升级，城镇居民收入增长快，与农村居民间的收入差距也加大。关于人均GDP与收入差距，只在东部地区中有影响，若其他条件不变，人均GDP每上涨1%，城乡收入差距会下降0.0836%，经济发展水平和城乡收入差距之间为负相关关系；在西部地区，人均GDP增长拉大了城乡收入差距，表明经济发展的成果并不能让每个人都能享受到，存在着不均衡问题。

(四)结论

通过相关研究，得出如下结论：第一，数字普惠金融和城乡收入差距之间为负相关关系，在中部和西部区域中，提高数字普惠金融水平，可以缩小城乡收入差距，东部地区则没有表现出二者间的显著影响关系；第二，财政支出与城乡收入差距呈正相关，财政支出越多，收入差距越大，在西部地区，财政支出与城乡收入差距显著相关，东部和中部关系不显著；第三，产业结构在西部地区与城乡收入差距呈显著负相关，在东部和中部呈正相关；第四，经济发展水平与城乡收入差距呈显著负相关，而在西部地区呈正相关，关系不显著。

五、数字普惠金融发展协调城乡收入差距建议

(一)完善数字普惠金融法律法规

政府要创造一个完善的政策环境，这是数字普惠金融可持续发展的重要基础和前提。首先，政府要制定并完善相关法律法规，设立机构准入门槛，促使金融机构规范运营。其次，要加强对金融服务和产品的监管，防止出现监管缺位、监管不当现象，要重视信息透明度，使金融消费者可以及时、准确地获得相关信息，做出最优的决策。第三政府机构可以通过负面清单制度，对互联网金融企业开展的业务规范作出要求，推动互联网企业不断创新发展。最后课构建恰当的数字普惠金融法律和框架，制定简单易懂的数字普惠金融法律法规，使消费者易于获得这些法律法规，利用这些法律法规保护自己的正当金融权益。

(二)构建多元化征信体系

完善的征信体系能帮助金融机构减少信息收集成本，降低信息不对称，减少不良贷款，同时，征信体系能通过信用记录有效约束借贷者行为。当前，中国人民银行征信中心是我国征信体系的核心，负责维护全国统一的征信系统，该数据库信用记录存在缺失，同时征信中心未能收录依托互联网的金融机构的信息，并且征信中心提供的征信产品和服务不能满足现在的需求。要完善我国征信体系，必须鼓励民营征信机构进入征信市场以促进市场竞争，民营征信机构能够丰富征信产品，提高个性化和场景化服务，利用互联网技术和民营征信公司自身已有的资源或平台，可以收录更多普惠金融主体的信息，建立互联网信息库实现信息共享，构建大数据征信体系，拓宽信用数据收集渠道。加强信息的保护，不断完善现有的征信体系。

(三)创新数字普惠金融产品服务

要从本地实际环境及金融资源出发，不断加大数字普惠金融支持农民工创业的金融产品和创新服务的创新力度。要以需求为核心，创新符合消费者实际贷款需求的模式，进行产品创新。一是创新贷款种类，优化现有信贷品种，以满足城乡居民多层次、差异化融资需求。二是拓宽创新，拓宽城乡居民融资渠道，简化贷款程序，实施优惠政策，降低贷款成本；同时开发新的产品抵押物，增加有效抵押物种类，特别在农村可探索将土地经营使用权、农村房屋所有权、林权等农村产权纳入到融资担保抵押物范围，拓宽融资渠道。最后，要深入到服务农村的农村信用社、村镇银行等中小型金融机构，注重对数字普惠金融专业管理人才和创新人才的培养，创新经营方式和理念，增加信贷产品种类，利用先进数字技术武装贷款技术，使贷款工具多样化，拓宽城乡居民融资渠道。

(四)完善数字普惠金融基础设施

我国金融基础设施仍不完善，网点少，分布密度低且不均匀，在加上农村交通不便、农户缺乏金融知识等因素造成城乡分布不均衡，农村地区消费者在银行开户率低，而且只有取款、转账等基础性业务。我国金融机构分布不平衡，还体现在地区分布不均匀，东部地区优于中西部，因此要加大对中西部的资金投入完善基础设施建设，推出优惠政策吸引金融机构的投资，扩展现有金融服务基础设施。因此，可以在农村特别是偏远地区大力推行银行卡，改善农村动互联网业务，改善用卡环境；建立健全现代化支付清算系统，改善农村支付服务环境，推动农村地区消费者经常性支付的数字化和非现金化。

大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术运用到普惠金融领域，为传统普惠金融提供一条新路径。需要进一步加大科技研发，加强技术的创新，解决技术难题，开发新兴数字技术以用于普惠金融。

(五)提高城乡居民金融知识和素养

数字普惠金融参与者普遍金融知识少，风险识别能力不高，缺乏一定的判断分析能力，政府要加大金融知识宣传，加强金融服务需求者风险意识，防止落入金融欺诈陷阱。互联网金融公司应提醒投资者相应风险，提高投资者风险识别意识，根据自身风险承受能力做出合理的决策。对于农村居民及其他特殊群体，传统金融机构可以开展专项活动，传播金融知识，提高数字普惠金融参与者的金融素养。传统金融机构和互联网金融公司共同配合，扩大宣传范围，实现线上与线下结合的宣传模式。数字普惠金融的发展面临风险在很大程度上也受到民众金融素质和意识的制约，特别是在偏远地区，金融消费者缺乏基本的数字技术知识和安全意识。要重视消费者数字技术知识和金融知识的普及及促进数字金融服务的客户身份识别，对数字普惠金融的基站进行检测。因此，要充分考虑到农民工等低收入群体在金融知识储备、风险识别能力等方面的实际情况，有针对性的开展金融知识普及活动，通过互联网平台普及普惠金融的相关知识，增强人们的金融风险意识，以构建大数据背景下数字普惠金融风险防范机制。