数字普惠金融对河南省城乡收入差距影响的实证研究

秦裴真，翟士军

(河南科技学院 经济与管理学院，河南 新乡 453003)

河南地处中原，是农业大省，占据全国十四分之一的人口，到2019年底，河南省乡村人口为4 511万，占河南总人口的46.8%，但是农村地区收入仅占总收入的31.0%。要实现中原崛起，河南必须充分发挥作为金融业主体的金融机构对经济的推动和支持作用。河南2018年数字普惠金融指数排名位于全国第15名，较2015年上升10名，成为进步最快的省份。随着“一带一路”、中国(河南)自由贸易试验区、乡村振兴等战略的全面推进，河南省经济社会发展面临着重大历史机遇。根据《河南省金融运行报告2020》显示，2019年末，全年全省金融机构实现利润652.3亿元，增速较上年提高22.8个百分点。金融资源加快向薄弱地区集聚，全年民营企业贷款增加1 164.5亿元，涉农贷款、小微企业贷款同比分别增加138.7亿元、149.3亿元，大力促进数字普惠金融的发展，缩小城乡收入差距。同时兰考普惠金融改革试验区建设进一步深化，兰考模式入选中组部组织编写的《贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想在改革发展稳定中攻坚克难案例》丛书和教学版。河南自古就有“九省通衢”的美称，研究河南数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响有助于对其他省份产生借鉴意义，并且有学者指出数字普惠金融的空间溢出效应，可对周围省份产生积极作用[1]。我国的数字普惠金融在国际上目前处于领先地位，实现了弯道超车，而河南是在“一带一路”上连接东部地区和西部地区的枢纽，可以加强与沿线省份、国家的普惠金融合作，分享数字普惠金融经验，促进我国数字经济发展。

一、文献综述

联合国在2005年推广“国际小额信贷年”时提出，普惠金融旨在为社会各阶层提供金融服务，让金融不再具有“贵族属性”，使得小微企业、低收入群体也能享受金融带来的红利。2006年，中国人民银行金融消费权益保护局局长焦瑾璞在亚洲小额信贷论坛上正式使用了这个概念，此后国家重要文件中也频繁出现普惠金融。普惠金融在我国的研究已经非常完善，许多学者对于普惠金融缩小城乡收入差距进行了讨论，发现普惠金融可以有效缩小城乡收入差距。Corrado研究发现，通过赋予人们更广泛的经济机会，普惠金融可以成为推动经济走上可持续增长轨道的关键工具[2]。郭雪等人利用31省份面板数据进行基准回归和门限回归证实，普惠金融可以显著抑制城乡收入差距的扩大[3]。普惠金融可以缩小城乡收入差距，但是也存在一定局限性，黄益平教授认为普惠金融缺乏商业可持续性，数字技术为克服普惠金融的天然困难提供了一种可能的解决方案[4]。

中国普惠金融研究院院长贝多广认为，数字普惠金融有诸多优势，包括节约成本、提升服务效率、提升安全性、推广性强等，有利于突破传统普惠金融面临的问题[5]。《2019年中国普惠金融发展报告》指出，数字化技术与普惠金融的融合不断加深，进一步提高了普惠金融的便捷性与可得性，扩大了金融服务覆盖范围[6]。数字普惠金融成为推动普惠金融可持续发展的重要方向。数字普惠金融的众多优势之一就是可以缩小城乡收入差距。周利等人通过对以数字金融所推动的中国普惠金融的发展对城乡收入差距的影响进行评估，发现在控制了影响家庭收入的一系列重要因素之后，数字普惠金融的发展能带来“数字红利”，显著地缩小了城乡收入差距[7]。张勋等人基于分样本实证分析,发现中国的数字金融不但在落后地区的发展速度更快,而且显著提升了家庭收入,尤其是对农村低收入群体而言[8]。郭小卉等人从县域层面上分析了数字普惠金融对相对贫困的减缓效应，研究结果显示数字普惠金融可以有效收敛城乡收入差距[9]。国外对于数字普惠金融对城乡收入差距影响的研究比较少，一般围绕数字普惠金融的包容性增长进行分析。Agwu认为技术可以弥补农村居民和金融之间的差距，使得低收入的农民可以轻松获得金融服务[10]。Oliver Wyman测算出数字普惠金融可以推动菲律宾和印度尼西亚的GDP增长2%左右，其中每天收入低于2美元的低收入人群收入增加10%[11]。从上述分析不难看出，不管是普惠金融还是数字普惠金融都可以拉近农村居民等弱势群体与金融的距离，增加收入，缩小与城乡居民的收入差距。

二、数字普惠金融对城乡收入差距的影响机制

金融作为乡村振兴的重要工具，为乡村振兴战略提供支撑，但是长久存在的金融门槛把农村和小微企业等弱势群体排斥在外。农民等长尾客户的特点为人数众多、收入偏低、缺乏抵押物、风险难以把控等，这些客户难以获得正规金融服务。从银行等金融机构角度来看，位于城镇的金融机构数量与金融服务种类明显多于农村，变相增加农村居民获得金融服务的成本；银行每开发一个长尾客户需要承担更大的成本，银行等正规金融机构更偏向于服务传统金融大客户。普惠金融使得农村居民获得便捷金融服务成为现实，农民、小微企业等长尾用户可以包容进金融带来的红利中，进而缩小与城镇的差距。首先，数字普惠金融的服务成本更加低廉[2,5,6,12,13]，金融机构通过铺设网点为用户服务，在此过程中投入人力、物力、场地等费用维持营业网点的经营，而对于农村和偏远地区，如果金融机构投入成本大于收益，将会减少在农村及偏远地区的投入进而抑制普惠金融的发展。数字普惠金融以数字化技术为用户提供金融产品与服务，可以在一定程度上取代相当一部分网点降低营运成本，简化居民获得金融服务的流程，实现数字普惠金融的可持续性。其次，提高金融服务的触达性，主要体现在更广泛的覆盖区域及对象[11]。一般金融机构推广延伸金融服务会选择在经济发达、人流量高的区域，偏远落后区域容易被忽视，而数字普惠金融依托互联网、移动通信等数字化技术，打破空间限制，为偏远地区和农村居民提供无差别金融服务。根据世界银行2017年开展的全球普惠金融调查显示，全球仍然有17亿成年人没有金融账户，主要原因是收入过低没有开户必要、金融服务成本较高以及金融服务距离较远，而数字普惠金融为普惠金融提供了解决这些问题的途径，数字普惠金融以更低的成本把金融服务惠及每个人、每个群体，尤其是被传统金融排除在外的弱势群体，使他们也能获得正规金融服务，进而获得更多机会，缩小与城镇居民的差距。

三、研究设计

根据上述文献分析以及数字普惠金融对城乡收入差距的影响机制的讨论，在研究设计这一部分主要是选择合适的解释变量、被解释变量以及控制变量，并对变量进行简单的描述性分析。

(一)变量选取与数据说明

本文数据来自2011―2018年《河南统计年鉴》，以及2011―2018年“北京大学数字普惠金融指数”，数据涵盖了河南省17个(除济源市以外)省辖市2011年到2018年的面板数据。

1.解释变量

数字普惠金融指数用INDEX来表示，指数越大说明该地区数字普惠金融发展水平越高[12]。为了分析不同地区数字普惠金融发展水平对城乡收入差距的影响，本文参考《河南省全面建设小康社会规划纲要》将河南省划分为四个区域，分别是中原城市群(郑州、新乡、焦作、洛阳、开封、许昌、漯河和平顶山)、豫北地区(濮阳、安阳和鹤壁)、豫西南地区(三门峡和南阳)、黄淮地区(商丘、周口、驻马店和信阳)。

2.被解释变量

本文用泰尔指数来衡量城乡收入差距，各地区的收入份额与人口份额之比的对数的加权和，权数为收入份额，用THEIL表示，泰尔指数大于等于零，指数越小收入差距越小。计算公式为：

THEILit是泰尔指数，i=1时表示城镇，i=2时表示农村，I1t和I2t分别表示第t年城镇、农村居民可支配收入，It表示第t年城镇和农村总可支配收入，P1t和P2t分别为第t年城镇、农村人口数，Pt表示第t年总人口数。

3.控制变量

参照宋晓玲的数据选取办法[13]，用第二、第三产业增加值与该地区GDP的比值表示产业结构(is)，用年末城镇人口除以总人口表示城镇化率(urban)，用公共财政预算支出与生产总值的比值表示政府财政支出(fe)，经济发展水平用人均GDP表示，用每年的教育经费支出表示该市对教育重视程度(edu),用每平方千米的人数表示人口密度。为了减弱自相关和异方差性，本文对解释变量和控制变量取对数处理。

表1 变量说明

(二)描述性分析

从表2可以看出收入差距(Lntel)最大值为0.166与最小值0相对来说差距较大，各市的差距明显；数字普惠金融指数最大值为2.436与最小值1.378相差1.059，差距较大的原因是由于近几年数字普惠金融发展迅速，同时各市的发展程度也不一致造成的差距；对于人均GDP来讲，相差0.809，近年来河南经济发展迅速，但是地区之间发展不平衡，落后地区发展速度跟不上，造成过大差距。每个市对教育重视程度不同，发展侧重不尽相同。

表2 描述性分析

从全省的数字普惠金融发展水平上看，随着数字普惠金融不断发展，17个省辖市的数字普惠金融差距在变小，见图1。根据2011年的数据可以看出，当时数字普惠金融发展水平存在比较大的差距，发展比较好的地区为郑州、洛阳、焦作和三门峡等地，周口、驻马店、新乡等地数字普惠金融的发展水平明显落后于其他的省辖市。经过多年经济快速发展，到2018年17个省辖市的数字普惠金融发展水平得到明显提升，从折线图的波动来看也更加稳定，数字普惠金融发展水平的差距相较于2011年明显缩小，郑州位居第一，而洛阳、焦作、许昌、三门峡等多个省辖市齐头并进，说明数字普惠金融的普惠效用在多地开始百花齐放，偏远地区的居民也可以随着大数据、云计算、物联网等数字化的发展享受到正规的金融服务。

图1 2011年和2018年河南省17个省辖市数字普惠金融水平

图2是河南省17个省辖市2018年的泰尔指数，泰尔指数越大收入差距越大。从图中明显可以看出商丘市城乡收入差距最大，其次为周口市、驻马店市和濮阳市，而鹤壁市和焦作市的城乡收入差距最小。从17个省辖市的整体情况来看，总体的收入差距也在逐步缩小，从2011年的0～0.17到2018年的0～0.08，波动幅度更小，并且每个省辖市2018年的泰尔指数相比2011年要更小，城乡收入差距正在呈现逐步缩小的趋势。

图2 2018年河南省17个省辖市的泰尔指数

四、实证分析

城乡收入差距会受到数字普惠金融影响，并且考虑到地区差异的影响，不同地区数字普惠金融发展水平对城乡收入差距大小的影响也不尽相同，在经济发展到一定水平以后，数字普惠金融对城乡收入差距的影响是否存在拐点，本文在实证部分选取2011年到2018年河南17个省辖市的面板数据，建立固定效应面板回归模型来实证检验数字普惠金融对于城乡收入差距的影响，并建立门限模型进一步分析随着经济持续增长数字普惠金融能否继续缩小城乡收入差距。

(一)单位根检验

面板数据如果存在单位根，建立在此数据基础上的面板回归方程可能会产生伪回归等严重后果，所以必须对数据进行单位根检验，保证每个数据的平稳性。参照付鹤的检验方法[14]，本文选择LLC和ADF检验方法来检验面板数据的平稳性，通过两种检验方法之后，发现数据全部通过面板单位根检验，且表现出较强的平稳性。

(二)建立模型

面板数据模型有混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型，对河南省17个省辖市2011年到2018年面板数据进行F检验和Housman检验，根据检验结果选择合适的模型。通过Eviews 10及手工计算得出F=48.67，查询F界值表得到F(16,112)在1%的显著性水平下为2.75，计算得到的F值48.67大于2.75，拒绝原假设混合效应模型优于固定效应模型，应该选择固定效应模型。对数据进行Housman检验，根据检验结果发现P=0.00<0.05，因此拒绝原假设随机效应模型优于固定效应模型，应该选择固定效应模型。

1.建立固定效应模型

THEILit=λi+α1LnINDEXit+α2LnISit+α3LnURBANit+α4LnFEit+α5LnRGDPit+α6LnEDUit+α7LnRit+εit

(1)

THEILit为被解释变量，代表城乡收入差距，INDEXit为核心解释变量数字普惠金融指数，其余变量为控制变量，λi为截距项，εit是随机扰动项。

面板回归结果见表3。全省调整后的拟合度为0.974，说明在总变差中由模型做出解释部分的占比97.4%，并且河南省四个地区的模型拟合度都在95%左右，模型拟合效果非常理想。

表3 面板回归结果

在全省范围来看，数字普惠金融指数为负，在5%的水平上显著，说明数字普惠金融确实可以缩小城乡收入差距，在其他变量不变的前提下，数字普惠金融每增加1%，城乡收入差距缩小0.011%。中原城市群的系数虽然为负，但是数字普惠金融指数没有通过显著性检验，豫北地区的数字普惠金融指数也未通过显著性检验，在中原城市群和豫北地区，数字普惠金融对城乡收入差距的影响不显著。纵观全省四个地区数字普惠金融的缩小城乡收入差距效果，豫西南地区最为明显，黄淮地区与全省的效果一致。

产业结构在全省层面上显著，且系数为负，在1%显著性水平下可以缩小城乡收入差距，但是在四个地区层面上没有通过显著性检验，产业结构在地区层面上对城乡收入差距影响不显著。

城镇化缩小城乡收入差距效果不管在全省还是分地区层面都在1%显著性水平下显著，并且缩小城乡收入差距最为明显，尤其在豫北地区，在其他变量不变的前提下，城镇化每增加1%，城乡收入差距缩小1.126%。

政府财政支持和教育经费支出没有通过显著性检验，本文不能证明二者与城乡收入差距存在明显关系。而人均GDP在全省和中原城市群层面与被解释变量在1%水平下显著，系数为正，扩大了城乡收入差距。这种现象与河南的省情密切相关，河南省是农业大省，农业发展比较先进，但是经济发展还比不上北上广及沿海城市，河南省的经济发展还处于低水平，符合倒U型假说，在经济增长早期阶段，收入差距迅速扩大，而后进入短暂的稳定，在经济增长的后期阶段收入差距再逐渐缩小，所以河南省现阶段还需要加大力度发展经济，经济发达以后收入差距开始逐步缩小。

人口密度扩大城乡收入差距，尤其在豫西南地区，人口密度每增加1%，城乡收入差距扩大0.641%。河南是人口大省，人口是一把双刃剑，既可以产生人口红利带来的经济增长，也可能会带来一些负面问题，比如加大了城乡收入差距。

2.建立门限模型

基于上述分析，进一步讨论数字普惠金融是否可以一直缩小城乡收入差距，随着经济发展两者之间是否会存在拐点？借鉴Hansen的面板门限模型的方法[15]，建立面板门限模型，RGDP作为门槛变量，建立以下模型：

(2)

表4是门限模型检验结果，在进行单一门槛检验时拒绝原假设，说明存在单一门槛，进行双重门槛检验时接受原假设，不存在双重门槛，因此随着经济的发展，数字普惠金融与城乡收入差距之间存在单一门槛。图3为门槛值的LR图，门槛值为4.659 4，最低为4.650 1，最高为4.663 2，图像与水平线存在交点，说明存在一个门槛值，与上述检验结果相符合。

表4 门限效应检验结果

图3 门槛值的LR图

从门限回归结果来看，不管是在经济发展较高地区(RGDP≥γ)，还是在经济发展较低地区(RGDP<γ)，数字普惠金融可以很好缩小城乡收入差距，尤其在低水平地区的效果要略优于高水平地区，较好地表现了数字普惠金融的包容性增长，在数字普惠金融发展中，农村居民等长尾用户获益更多，侧面反映了数字普惠金融缩小了城乡收入差距。

表5 门限模型回归结果

(三)稳健性检验

为了检验上述结果的稳定性，本文采取替换变量的方式验证上述结果可靠性。本文采用北京大学数字金融研究中心发布的数字支持服务程度(digital)替换核心解释变量数字普惠金融指数(index)，用城乡居民可支配收入之比(uri)替换被解释变量泰尔指数(tel)。稳健性检验结果见表6。(1)和(2)为替换核心解释变量普惠金融指数的检验结果，(3)和(4)为替换被解释变量泰尔指数的检验结果。从稳健性检验结果看,在替换变量以后，核心变量的大小和符号均未发生显著变化，上述估计结果可靠。

表6 稳健性检验结果

五、研究结论与建议

本文通过研究数字普惠金融对河南省城乡收入差距的作用机制和实证分析发现，数字普惠金融可以降低门槛效应，使得拥有较少资源禀赋的农村居民可以以可接受的成本享受正规的金融服务，获得与城镇居民享受同等金融服务的机会，并且在这个过程中数字普惠金融表现出的包容性增长使得农村居民获益更多，缩小了城乡收入差距。通过实证分析证明了数字普惠金融可以缩小河南省城乡收入差距，经济发展以后数字普惠金融缩小城乡收入差距的作用也会开始减弱。根据研究结论提出了以下建议。

第一，加强河南省地区教育发展。数字普惠金融的发展依托于大数据、物联网等新技术，虽然降低农村居民享受金融服务成本，提高了金融服务的触达性，但是数字普惠金融的普及与使用要求用户具有一定的知识储备，而河南省区域之间在教育方面发展不平衡，需要提高用户的受教育水平，重视用户尤其是农村用户的金融素养以及金融知识的普及，增强用户的风险意识，从多方面增强消费者的教育水平。

第二，加强网络安全管理。互联网技术为数字普惠金融提供了技术支撑，在为居民生活带来巨大便利的同时存在潜在的风险。通过提高居民受教育水平进而提高风险意识的同时，政府监管部门应对这些互联网金融机构出台专门的政策，对不同类型金融机构进行差异化管理[16]。而各个金融机构需要自觉保护消费者权益，进行严格的风险防控，对用户的资金负责，建立完善的第三方监督机制，以及投诉处理机制，保证用户的合法权益。为了降低金融机构贷款风险，则需要建立居民征信体系，但是居民财产信息的隐秘性以及私人信息被企业滥用，造成数字征信体系建设任重道远。

第三，发展互联网基础设施建设。数字普惠金融的普惠作用在推行过程中存在技术制约，河南的地方财政偏向二三产业，而农林牧渔支出相对较低，发展二三产业在河南全省范围可以减少城乡收入差距，但是在地区层面上反而扩大了城乡收入差距，农村的移动金融与互联网基础建设不发达，完善农村硬件设施[17]，提高金融服务的可得性，可以有效改善农村金融环境，降低金融门槛。

第四，创新金融产品服务。目前的数字普惠金融中移动支付占据主要地位，而更复杂的金融服务信贷、投资、保险、理财业务尽管拥有不同的受众群体，但是农村居民更需要保障基础生活安全的低风险产品以及获取资金的渠道，切实从城镇居民与农村居民的不同需求出发，建立多元化金融服务体系。创新的金融服务产品应致力于简化服务流程，降低使用门槛，使数字普惠金融产品更易于被弱势群体使用[18]。