数字普惠金融与收入机会不平等

叶琴 袁歌骋 张呈磊

摘要：机会公平对实现共同富裕尤为重要，而弱势群体的金融可及性与其经济机会密切相关。利用2011—2017年中国综合社会调查数据和北京大学数字普惠金融指数，结合省级经济数据，实证研究数字普惠金融对收入机会不平等的影响及作用机制。研究表明，数字普惠金融发展显著降低了机会不平等程度，且机会不平等程度越高数字普惠金融的作用越大。机制分析发现，数字普惠金融通过提高就业收入匹配而降低机会不平等程度。进一步的证据表明，数字普惠金融通过个体就业收入匹配影响收入的作用在收入的0.25分位点以下不显著，在0.25～0.85分位点之间显著为正且系数绝对值逐渐变小，即数字普惠金融的“数字鸿沟”和“数字红利”同时存在。因此，在发展数字普惠金融过程中需不断完善劳动力市场就业机制，尤其要关注收入过低以至于难以获取数字普惠金融支持的群体。

关键词：收入差距；机会不平等；数字普惠金融；共同富裕；就业收入匹配；信贷约束

文献标识码：A文章编号：100228482023（03）011413

一、问题提出

2020年，中国消除了绝对贫困，共同富裕在全面建设社会主义现代化新征程中的地位更加重要。实现共同富裕要自觉主动解决地区差距、城乡差距、收入差距等问题，促进社会公平正义，让发展成果更多更公平地惠及全体人民。在此背景下，研究普惠金融与机会不平等问题有着极大的现实意义。不平等的关键并不是富人和穷人存在的收入差距，而在于缺乏公平。研究表明，人们容易接受由个体努力不同带来的收入差距［1］，但是由性别、种族等不受个体控制的因素带来的收入不平等是不公平的［2］，它反映了环境劣势群体经济机会的缺乏。

经济机会与信贷约束密切相关。由于缺乏抵押品，不具备必要的社会关系或金融市场中的“财富门槛”使穷人面临较强的信贷约束［3］，生产资本投资和个体受教育机会受限［4］。过去20年，中国金融发展取得长足进步，重大成果之一便是数字普惠金融。数字普惠金融重点服务农民、城镇低收入人群、贫困人群等群体，立足机会平等和商业可持续要求，能增加弱势群体经济机会，降低机会不平等。在大力发展数字经济和国家共同富裕发展目标下，深入探究数字普惠金融对机会不平等的影响尤为重要。进一步地，探究这其中的影响机制以及其异质性也能指导人们更好地利用数字普惠金融，有利于实现共同富裕。但是鲜有研究关注数字普惠金融与机会不平等的关系。

本文采用中国综合社会调查（CGSS）2011—2017年数据构造省级机会不平等指数，结合北京大学数字普惠金融指数，搜集省级宏观经济数据，研究普惠金融对机会不平等的作用，并验证数字普惠金融影响机会不平等的内在机制。本文可能的创新体现在以下三个方面：第一，首次关注数字普惠金融对收入机会不平等的影响；第二，从数字普惠金融对个体就业收入与能力和努力程度的匹配度影响的角度进行机制分析；第三，进一步探究数字普惠金融的“数字红利”和“数字鸿沟”效应。

二、文献综述与理论分析

（一）文献综述

20世纪70年代，西方经济学家开始关注付出相同的努力，因家庭背景差异所导致的经济结果不平等问题。此后，大量研究开始关注由个体不可控因素导致的不平等。Roemer［5］总结和发展了这些研究，界定了机会不平等的概念，并将其引入经济学的分析，构造了“环境”和“努力”因素的分析框架。在Roemer分析框架内，影响收入分配的因素按照是否受个人控制进行了划分。环境因素指的是不受个体控制的因素的集合，包括家庭背景、种族、性别等；努力因素指的是受个体自我控制的因素集合，包括受教育程度和工作努力程度等。仅由环境因素引致的收入不平等称为机会不平等。

当前，学界对于机会不平等的影响因素方面已有丰富的研究。马艳等［6］将这些影响因素分为三类：性别、种族、出生地等差异，被称为自然因素［7］；父母受教育程度、父母收入等因素，被称为家庭背景因素［8］；户籍、教育政策等因素，即制度因素［9］。考虑如何缓解机会不平等，不仅需要考虑如何降低环境造成的收入差异，还需要考虑如何增加努力带来的收入差异。当前，少有研究从增强努力回报角度考虑降低机会不平等的因素。而数字普惠金融能够缓解弱势群体信贷约束，促进公平，有效增加穷人的经济机会，增加个体努力回报，降低机会不平等程度。

（二）理论分析与研究假设

1.数字普惠金融与机会公平

数字普惠金融与传统金融呈替代关系，其削弱了传统金融对居民金融服务需求的约束。信息化普惠金融可以有效缓解金融排斥和金融抑制，包容弱势群体［10］，以便利的触达性和低成本满足传统金融机构没有覆盖的偏远贫困地区的金融需求［1112］。数字普惠金融能够增加弱势群体的金融服务可及性和使用深度，将原有被排斥在金融体系之外的低收入偏远地区人群纳入正规金融服务对象之中［10］，改善金融资源配置，促进收入公平［13］。银行和保险普惠性水平提高能够缓解农户流动性约束［14］，降低贫困家庭的高中辍学率，增加低收入家庭的人力资本积累率［15］，增加其通过个人努力获取收入的机会，降低机会不平等程度。因此，本文提出以下假设：

H1：数字普惠金融有助于降低机会不平等程度。

对收入越低、社会资本越匮乏、健康状况越差的家庭，数字普惠金融的减贫效应越显著［11］。故本文推断，机会不平等程度越高的社会，环境劣势群体获取信贷的难度越高，此时数字普惠金融降低环境劣势群体信贷门槛、降低机会不平等的作用可能会更强。因此，本文提出以下假设：

H2：机会不平等程度越高，数字普惠金融发挥的缓解机会不平等的作用越大。

2.数字普惠金融、就业收入匹配与机会不平等

就业是机会不平等分析框架中典型的受个体控制的努力变量［7，16］。若数字普惠金融显著增加就业机会和就业收入匹配度，则努力因素在个体收入中发挥的作用增大，由此不受个体控制的环境因素发挥的作用相对减小。研究表明，数字普惠金融能够降低小微企业融资成本，促进创业活动，进而提供更多的就业机会［1718］；数字普惠金融发展通过对教育、职业培训投资等方面的支持，提升了勞动者的劳动技能和适应就业结构性调整的能力，能够缓解结构性失业问题［19］。数字普惠金融为新进入劳动力市场或者期望转换工作环境的劳动者提供一定的资金支持，能在一定程度上帮助其缓解摩擦性失业带来的生活压力，帮助其找到更匹配的工作。据此，本文提出以下假设：

H3：数字普惠金融能够促进个体能力和努力与个体工资收入的匹配，降低机会不平等程度。

数字普惠金融的获取能拓展个体经济机会，且对穷人的减贫效应更显著［12］，但其对互联网等设备使用的依赖使得收入极低的个体很可能依旧被排斥在数字普惠金融之外。个体获取数字普惠金融服务存在一定的收入门槛，对跨过该门槛的个体，数字普惠金融将增加个体经济机会，且这种作用对获取数字普惠金融的个体来说，收入越低效应越显著。从这一角度看，数字普惠金融存在“数字红利”。然而，数字普惠金融发展对门槛之下的个体没有显著影响，而是拉大了收入门槛上下个体之间的收入差异，即存在“数字鸿沟”。据此，本文提出以下假设：

H4：數字普惠金融降低机会不平等程度的过程中“数字鸿沟”和“数字红利”同时存在。

三、研究设计

（一）数据与指标测算

现有文献大多使用CGSS数据研究中国收入的机会不平等［7，16］，它是中国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，其系统、全面地收集了社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的趋势。CGSS数据提供的指标可以用来计算各省份机会不平等情况。因此，本文采用2011—2017年（其中2014、2016年无数据）CGSS数据测度中国收入不平等情况

其中，2011年缺少香港、澳门、台湾、福建、海南、西藏、甘肃、宁夏和新疆的数据，2012—2017年缺少香港、澳门、台湾、海南、西藏和新疆的数据。。

1.机会不平等指数构建与测度

本文的被解释变量是收入的机会不平等，测度机会不平等需要在收入模型中加入环境变量和努力变量。参考现有文献［2，20］，综合CGSS数据可得性，本文用“您个人去年全年的总收入”代理收入变量，估计中对其取对数。环境变量为年龄、年龄的平方、性别、出生时的户口所在地、是否本地人、14岁时家庭社会地位、父亲和母亲受教育程度、父亲和母亲的职业（分为是否全职、是否农业、是否失业和是否非正式就业），以及父亲的政治身份。努力变量选取的是个体的受教育程度和个体的就业状况。在微观数据层面，由于本文机会不平等测度涉及个体的收入和就业信息，故本文考察的是进入劳动力市场且已经获取收入的个体。鉴于此，本文保留年龄处于18～60岁之间的样本，删除了收入小于0或者为缺失值的样本。变量描述性统计结果见表1。

本文参考Bourguignon等［8，21］的研究，基于事前参数法，构造反事实收入来测度省份层面机会不平等指数，详见表2。使用对数偏差均值（MLD）指数的估计结果显示，2011—2017年中国省份层面绝对机会不平等均值在0.16～0.18之间。相对机会不平等均值在0.35左右，即中国居民收入差距之中约35%的部分是由机会不平等造成的，这一测度结果与万广华等［2］的估计结果接近。本文还采用泰尔指数测度了机会不平等，测度结果略大于MLD相对机会不平等值的均值，二者趋势一致。本文实证中采用相对机会不平等指数进行估计。

为观察数字普惠金融与机会不平等之间的关系，本文列出了数字普惠金融与本文测度的相对机会不平等的散点图，如图1所示。相对机会不平等和数字普惠金融总指数、数字普惠金融广度和数字普惠金融深度呈现负相关关系。

3.个体就业收入与能力和努力程度的匹配度

CGSS 2011和2015年提供了“工资收入与工作努力程度和技能匹配程度”

“个体工资收入与个体能力和努力程度的匹配度”这一问题本质上是机会不平等的微观体现。个体的能力和努力程度与工资收入的匹配度越高，意味着个体收入中由其个人努力带来的部分越多，相应的由不受个体控制的环境因素造成的不平等占比下降，即努力不平等提升，机会不平等下降。本文将该指标命名为“就业收入匹配度”指标。的调查，本文采用该变量代理个体就业收入匹配状况结合数字普惠金融指数展开机制分析。2011年个体就业收入匹配状况调查取值为1～5，值越大匹配度越高，2015年该代理变量取值1～4，值越大匹配度越低。为了使得两个年份的代理变量值可比，本文用5减去2015年该代理变量的值，并将该值乘5，2011年的就业收入匹配变量乘4，由此构造就业收入匹配代理变量，取值4～20，值越大就业收入匹配度越高。

4.控制变量

本文从国家统计局和历年《中国统计年鉴》中获取省份层面的宏观经济数据构造控制变量：人均GDP对数、外商直接投资（外商直接投资额取对数）、老年人口抚养比、金融市场规模（金融业增加值对数）、对外开放度（进出口总额占GDP比重）、资本投资（固定资产投资额占GDP比重）、政府支出（地方财政支出占GDP比重）和总人口对数。控制变量描述性统计结果见表4。

（二）模型设定

实证分析部分本文采用最小二乘法进行估计，并将标准误聚类到省级层面，以克服地区内部的相关性对标准误的低估

感谢审稿人的建议，当然文责自负。。基准模型设定如下：

Iopi=β0+β1difi+γXi+εi（1）

其中，下标i代表省份，被解释变量Iopi为不同省份的机会不平等指数，基准估计中采用MLD机会不平等指数，核心变量difi为普惠金融指数，Xi为控制变量组。考虑到数字普惠金融潜在的内生性问题，本文进一步采用两阶段最小二乘法进行估计，即为内生变量数字普惠金融寻找工具变量，具体模型设置如下：

difi=α1+ξisti+β1Xi+ε1i（2）

Iopi=α2+λdifi︿+β2Xi+ε2i（3）

其中，isti是本文为数字普惠金融选取的工具变量。

四、实证结果与分析

（一）基准回归估计结果

本文的基准估计结果见表5。第（1）列结果显示，数字普惠金融总指数与机会不平等呈显著的负相关关系。第（2）～（4）列的稳健性检验表明，数字普惠金融总指数与相对机会不平等之间呈稳健负相关。基准估计结果表明，数字普惠金融发展能够显著降低收入的机会不平等，验证了本文的理论假说H1。

（二）稳健性检验

数字普惠金融是一个多维度的概念，涉及不同维度多个指标。因此，本文进一步分析数字普惠金融分维度指标与机会不平等的关系，估计结果见表6。结果显示，数字普惠金融广度和数字化程度对MLD机会不平等和以泰尔指数衡量的机会不平等均具有显著的负向影响，数字普惠金融深度对MLD 机会不平等的影响不显著。整体来看，数字普惠金融三个维度的指标都对机会不平等具有显著的改善作用，表明本文的结果是稳健的。

考虑到数字普惠金融影响的存在滞后性，参考郑万腾等［23］的做法，本文进一步采用滞后1期的数字普惠金融分维度指数进行稳健性检验，估计结果见表7。滞后1期的数字普惠金融分维度指数显著降低了收入的机会不平等程度，但系数绝对值较表6中的估计值略小。这一定程度上揭示了数字普惠金融发展对机会不平等持续性的缓解作用。

（三）内生性讨论

数字普惠金融与机会不平等之间可能存在互为因果关系，本文进一步寻找工具变量进行两阶段最小二乘估计，以期提供更可靠的估计结果。参考现有文献［17，24］，本文主要使用中国互联网信息中心公布的省级层面的互联网普及率数据作为工具变量进行分析。一方面，数字普惠金融的发展和互联网技术的发

展高度相关，满足相关性假定；另一方面，在控制了地区经济特征等影响因素后，互联网普及率并不直接影响地区机会不平等。因此，互联网普及率可以作为一个比较有效的工具变量。为进一步保证工具变量外生性，本文将各省份滞后1期的互联网普及率数据作为工具变量，估计结果见表8。数字普惠金融指数的提升显著降低了机会不平等程度，与基准回归结果保持一致。

本文采用工具变量法对表7继续做稳健性检验，估计结果见表9。结果表明，工具变量通过识别不足和弱工具变量检验，即工具变量选取合理。不论从数字普惠金融哪个维度来看，数字普惠金融发展都会显著降低机会不平等程度，再次了验证本文基准回归的可靠性。

（四）异质性分析：分位数回归结果

本文在基准估计之后采用分位数回归，关注不同机会不平等分位点数字普惠金融的系数。

QIopiτ=α0τ+α1τdifi+∑Nn=1βnτXi+μi（τ） （4）

其中，QIopi（τ）为响应变量Iopi的τ分位数，Iopi为各省份机会不平等指数，difi为数字普惠金融指数，τ0<τ<1为分位点。在给定控制变量的情况下，式（4）揭示了数字普惠金融对机会不平等的非线性影响模式。分位数回归结果如图2所示，图中阴影部分为系数的置信区间。由图2（a）结果可知，数字普惠金融总指数的系数为负，具体来看，在0.25分位点之后数字普惠金融总指数系数小于0，且系数绝对值越来越大。这意味着，在机会不平等0.25分位点之后，机会不平等程度越高，数字普惠金融发挥的作用越大。图2（b）显示，数字普惠金融指数的系数绝对值随着分位点的提升逐渐增加。以滞后1期的数字普惠金融指数做核心解释变量的稳健性检验结果显示，在相对机会不平等0.25～0.80分位点之间，数字普惠金融总指数的系数值结果是稳健的，即相对机会不平等程度越高，数字普惠金融发挥的降低机会不平等的作用越大，验证了本文的理论假说H2。

同时，本文也采用分位数回归法估计数字普惠金融分维度指标对机会不平等的影响，结果如图3所示。可以看出，在0.20～0.80分位点之间，数字普惠金融指数显著降低相对机会不平等，且系数绝对值随着分位点提升而增加。

五、数字普惠金融、就业收入匹配与机会不平等

根据前文理论分析，数字普惠金融主要通过增加个体就业收入匹配度降低机会不平等程度。就业是机会不平等分析框架中典型的受个体控制的努力变量［7，16］。数字普惠金融显著增加就业机会和就业收入匹配度，使得个体就业收入与能力和努力程度的匹配度提升，即努力因素在个体收入中发挥的作用增大，由此不受个体控制的环境因素发挥的作用相对减小。从这个角度看，数字普惠金融能够通过增加个体就业收入与能力和努力程度的匹配度而降低机会不平等程度。故数字普惠金融通过影响就业收入匹配度而降低机会不平等的机制验证，重点在于验证数字普惠金融对就业收入匹配度的作用。

（一）微观机制验证

微观机制验证关注数字普惠金融是否通过影响个体就业收入匹配度而提升个体收入水平，这也是数字普惠金融降低机会不平等的一个微观反映。本文新加入了数字普惠金融深度指标下的信贷业务指标，该指标主要由个人用户和小微经营者信贷使用状况构成，包含支付宝成年用户中有互联网消费的用户数据、人均贷款数量和金额，互联网小微经营贷的用户数、户均贷款笔数和平均贷款金额，能直接体现个体使用数字普惠金融的情况以及小微经营者通过数字普惠金融获取的融资情况。该指标能直接体现劳动者使用金融产品方式个体信贷约束和使用数字普惠金融的情况。本文首先对数字普惠金融與个体就业收入匹配度进行估计，结果见表10。

由表10可知，数字普惠金融发展显著提升了个体就业收入匹配度。考虑到数字普惠金融指数的内生性问题，本文进行工具变量估计，结果表明，数字普惠金融指数显著稳健提升个体能力、努力与就业收入匹配度。故而，数字普惠金融发展能够提升个体努力回报，降低机会不平等程度，从微观层面验证了本文的理论假说H3。

（二）宏观机制验证

由于机会不平等指数是一个宏观层面的指标，个体就业收入匹配度状况变化对整体机会不平等状况的反映可能有限。为提供有说服力的机制分析，本文利用微观数据中个体就业收入匹配度状况构造宏观层面的就业收入匹配不平等指数，然后利用宏观层面数据验证这一影响机制。地区个体就业收入匹配度不平等程度下降，意味着该地区个体的努力能够得到合理回报的可能性更大，即机会不平等程度更低。因此，验证数字普惠金融是否降低某地区个体就业收入匹配度的不平等程度，能反映地区数字普惠金融对个体努力回报的影响，即验证了该地区数字普惠金融与机会不平等的关系。本文利用CGSS微观调查数据中的个体就业收入匹配度变量，构造了2011和2015年省级层面就业收入匹配度不平等指数。与机会不平等指数一样，本文采用MLD指数和泰尔指数两种就业收入匹配不平等指数。考虑到数字普惠金融的内生性问题，这里纳入工具变量进行估计，估计结果见表11。结果表明，数字普惠金融发展能够有效提升地区个体就业收入匹配度，即增加地区个体的努力回报，降低机会不平等，从宏观层面验证了本文的理论假说H3。

（三）进一步讨论

本文理论分析表明，个体获取数字普惠金融服务存在一定的收入门槛。数字普惠金融的使用对门槛之下的个体没有显著影响，即存在“数字鸿沟”，在跨过收入门槛后，数字普惠金融将增加个体经济机会，存在“数字红利”。为验证这一分析，本文采用分位数回归，并构造数字普惠金融指数和个体就业收入匹配度的交互项，探究数字普惠金融和就业收入匹配度对个体收入的交互影响效应，以此判断不同收入分位点上数字普惠金融对个体收入的影响是否因就业收入匹配度的不同而不同，主要估计结果见表12。

一方面，数字普惠金融与就业收入匹配度对个体收入影响的交互效应在收入0.15分位点不显著，表明数字普惠金融与就业收入匹配度的交互项对低收入分位点的个体收入没有显著影响，说明数字普惠金融通过就业收入匹配度对个体的收入改善存在一定门槛，低收入者难以直接获得数字普惠金融的红利，即存在“数字鸿沟”。另一方面，数字普惠金融与就业收入匹配度对个体收入影响的交互效应在收入0.25分位点以后显著为正但系数呈下降趋势，说明就业收入匹配度在数字普惠金融影响个体收入上的调节效应在中低收入群体中更明显，一旦跨过收入门槛，中低收入者便能享受到数字普惠金融发展带来的红利，形成“数字红利”。因此，数字普惠金融发展所形成的“数字鸿沟”和“数字红利”同时存在，验证了本文的研究假设H4。

六、结论与政策启示

降低收入差距，促进社会公平是实现共同富裕的必然选择。本文实证研究了数字普惠金融对机会不平等的作用，并从数字普惠金融对劳动者就业收入匹配影响出发探究数字普惠金融作用于机会不平等的机制，以期为促进社会公平提供一定的参考。本文主要研究结论如下：第一，数字普惠金融的发展能显著降低机会不平等程度，且这一作用在机会不平等程度越高的时候越显著；第二，数字普惠金融能显著提高个体的就业收入匹配度，即降低机会不平等程度，数字普惠金融通过提高就业收入匹配度改善了收入机会不平等；第三，数字普惠金融通过影响个体就业收入匹配而影响收入的作用随着个体收入的提升而下降，这一定程度上体现了数字普惠金融的益贫性，且对收入较低的个体增加收入作用较大，也意味着机会不平等程度的下降。但同时数字普惠金融通过影响个体就业收入匹配进而影响收入的作用也存在收入门槛，在收入水平0.25分位点之下并不显著，即数字普惠金融发挥的作用存在“数字鸿沟”。本文的政策启示如下：

第一，数字普惠金融发展缓解弱势群体的流动性约束，增加其经济机会，能有效降低机会不平等程度。本文测度的机会不平等表明，中国居民收入差距中超三成由机会不平等造成。因此，继续大力发展数字普惠金融，不断完善金融基础设施提供金融服务的可及性，不仅能够实现较低成本向社会各界人士，尤其是向弱势群体提供金融服务，而且能够有效降低机会不平等程度，缩小收入差距，促进社会公平，助力实现共同富裕。

第二，个体就业是机会不平等分析框架中重要的努力因素，数字普惠金融通过就业收入匹配状况改善机会不平等的机制，还会受到就业市场的影响。融资约束之外影响就业收入匹配的因素造成的机会不平等难以通过数字普惠金融缓解。国家需要继续完善市场制度，减少劳动力市场上的障碍，为劳动者提供更好的就业搜寻机制，使得弱势群体获取普惠金融信贷之后能够寻找到更匹配的工作。

第三，数字普惠金融发挥作用依赖互联网，部分弱势群体因经济水平或教育程度限制，依旧可能被排斥在数字普惠金融服务之外，难以改善自身经济机会。在不断推进数字普惠金融发展的过程中，尤其需要关注这类群体的数字普惠金融可及性。

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编辑：郑雅妮，高原