数字普惠金融是否促进了城乡融合发展：基于我国省域面板数据的实证检验

王 毅,章 桢,徐思妍,刘 瑞,朱英明

(南京理工大学 经济管理学院,江苏 南京 210094)

引 言

改革开放以来,中国城乡发展取得了历史性成就,城乡关系由最初的对立分化、出现转折逐渐走向融合一体化,“三农问题”的工作重心也发生了一定的转移,由集中资源支持脱贫攻坚转向全面推进乡村振兴。[1]然而,进入新时代,乡村发展不充分、城乡发展不平衡依旧是中国经济社会的主要现象和突出矛盾。作为最基本的社会经济关系,城乡关系的正确妥善处理,在一定程度上决定着现代化的成败。[2]党的“二十大”报告指出,要坚持城乡融合发展,畅通城乡要素流动,这进一步凸显了城乡融合发展的重要意义。由此,在新时代我国全面建设社会主义现代化国家新征程上,探究城乡融合发展的实现机制也成为了一项重要议题。

在新一轮信息革命与技术革命的推动下,数字普惠金融依靠新兴技术实现跳跃式发展,在提升金融服务效率、推动信息共享、降低金融排斥程度等方面具有明显优势,在城乡融合发展的道路上应大有作为。数据显示,我国数字普惠金融指数均值已由2011年的33.6增长至2021年的372.7,年均增长率高达23.72%。[3]2022年,中央一号文件指出强化乡村振兴金融服务,强调普惠金融服务乡村振兴、助力“三农”发展的作用。然而,作为数字经济的重要载体,数字普惠金融尚未成为“普惠”成熟的金融体系,距离为所有人群提供平等的金融服务仍有一定的距离,这使得其在乡村地区的发展水平受限,普及率不高,在金融资源的配置上远低于城市地区。[4]

那么,数字普惠金融的发展是有效促进了城乡融合,还是进一步强化了城市对乡村的价值剥夺,拉大了城乡之间的鸿沟呢?又该如何发挥数字普惠金融在促进城乡融合发展中的作用呢?对上述问题进行系统研究,既有助于我们深刻认识数字普惠金融的战略作用,又能丰富城乡融合的理论研究和实践探索。由此,本文在阐释数字普惠金融对城乡融合发展影响机理的基础上,进一步检验了数字普惠金融对城乡融合发展的作用效应及影响路径,以期多视角为城乡高质量融合发展的实现提供理论支撑。

从已有研究成果来看,学者们围绕城乡融合的内涵阐释、基础理论认知、融合水平度量、时空格局演化等方面开展了卓有成效的研究。首先,城乡融合作为一个多层次、多要素、多功能的复杂系统,具有深刻内涵。学者们从社会发展史、经济发展规律、空间协同、系统论、城乡价值等视角对城乡融合内涵进行了多元化的解读。[5]其次,随着城乡融合内涵的深化,相应的基础理论也得到了发展。从以经济发展为指导思想的城乡二元结构论到具有全局观的人地关系地域系统论,再到以空间正义与公平为基本原则的空间均衡理论到以实现居民生活质量相当为目标的城乡等值化理论,最终到着眼要素动态流动的流空间理论等,均为城乡融合的科研和实践提供了重要理论支撑。[6,7]同时,城乡融合水平的时空分异的格局及其演化机理也是学者着重研究的内容。借助探索性空间数据分析、马尔可夫链模型、聚类分析等手段,不同地区城乡融合发展水平的时空动态性特征得以被揭示。[8,9]最后,土地市场和土地利用转型、城市更新、金融发展等要素也对城乡融合的作用机理初步被识别和解析,针对性的对策建议也相继提出。[10-12]

关于数字普惠金融影响城乡融合发展机制的实证研究尚不丰富,相关研究主要聚焦在数字普惠金融发展与企业创新发展、地区经济增长、城乡收入差距缩小等方面。从企业发展的角度看,作为我国经济转型升级的战略选择,数字普惠金融表现出显著的去杠杆作用[13]和创新激励作用[14],进一步促进企业的产出与发展。从地区经济的角度看,数字普惠金融产生显著的空间溢出效应[15]和吸力作用[16],由此带来的外部机会将带动周边地区的发展。也有不少学者从增强风险管控、[17]驱动传统金融体系重塑与转型升级、[18]优化资源配置[11]等方面,探讨数字普惠金融促进地区经济发展的具体机制。此外,还有学者就数字普惠金融与城乡融合发展的子论题进行研究。如很多学者发现对于城乡居民收入差距的缩小,数字普惠金融发挥着正向作用,[19]并从数字红利、[20]增加就业、[21]城镇化中介效应[22]等方面探讨其促进机制。然而,也有学者认为数字普惠金融对城乡居民收入差距不仅仅是简单的正向作用。Green wood和Jovanovic[23]发现在金融发展与收入差距之间存在倒U型的关系。在此基础上,乔海曙和陈力[24]采用中国县域截面数据进行再检验,进一步论证二者之间的非线性关系。

由此看出学者们通过对二者关系进行实证检验,得出的观点有所不同,数字普惠金融对城乡融合发展的影响体现出一种利弊双轨的特征,需要进行多方面因素的考虑来得到较为准确的分析结果。数字普惠金融作为传统金融与新型信息联络技术、互联网技术相结合的新模式、新业态,[25]利用其独特优势帮助实现普惠金融的发展,为传统方式无法惠及的群体提供可持续的普惠金融服务,[26]在城乡要素自由流动、基础设施建设、产业结构优化升级三个方面发挥支持作用,间接促进城乡高质量融合发展。[27]目前数字普惠金融支持政策的不断成熟使农村金融服务环境得到极大的改善,但安全问题频发、征信体系和监管机制的不完善等也阻碍了数字普惠金融的健康发展。[28]在此背景下,不完善、不均衡的普惠金融发展会加剧城市对乡村的剥夺程度,乡村发展出现的滞后问题被放大,扭曲的土地资源配置加剧了城乡之间发展的不平衡,对城乡融合的发展产生显著的负向影响。[29]

综上,尽管现有文献对数字普惠金融与乡村振兴的研究已较为丰富,但聚焦数字普惠金融对城乡融合发展的影响及机理的文献仍极为少见,且研究深度也有待加强。很多研究缺乏对二者之间传导路径的研究,只考虑了数字普惠金融的直接效应,且非线性溢出效应也往往被忽略。基于此,本文拟构建我国省域层面的城乡融合发展水平评价体系,使用2011—2020年31个省域单元的面板数据,系统探究数字普惠金融对城乡融合发展的影响机制与作用效应。

一、理论分析与研究假设

1.数字普惠金融对城乡融合发展的直接影响

首先,数字普惠金融有助于实现城乡经济融合。第一,城乡经济融合直接体现在收入差距的缩小上。通过降低门槛效应、缓解排除效应等方式,[30,31]数字普惠金融沿承普惠金融的特征,一定程度上有效地收敛了城乡居民收入差距。第二,实现城乡经济融合从根本上要求良性的经济结构布局。技术进步、资本积累与农业和非农业部门之间金融资源的配置都受到数字普惠金融的影响与调节,在推动二元经济结构进行良性转换的基础上,实现城乡高质量融合。[32]第三,宏观主体与微观个体的经济发展是经济融合的动力所在。宏观层面,得益于规模经济、外部经济和范围经济三重效应的发挥,[33]社会融资方式与渠道得到进一步拓展,信息间高效匹配,[34]加速地区经济发展;微观层面,在降低信息不对称的基础上,金融服务覆盖面得到极大的扩展,实现居民收入水平的提升。[35]

其次,数字普惠金融有助于实现城乡社会融合。第一,解决农村贫困问题是社会融合的基本前提。从直接效果来看,数字普惠金融凭借区域渗透性的优势,使长尾效应引起的金融排斥得到有效的缓解;[36]从间接效果来看,则是通过增加个体和私企就业的方式缓解农村贫困。[21]第二,立足机会平等是社会融合的重点内容。微观上,依托数字化平台提供普惠金融服务,进一步保障金融服务的可得性与全面性,有利于缓解个体流动性约束,增强个体抵御风险的能力,在兼顾公平的基础上提升效率;宏观上,数字普惠金融的发展扩大了金融服务的广度和深度,相对平等地为社会提供更多创新创业的机会,助推产业均衡发展和乡村振兴战略的实施。第三,完善保险服务是社会融合的必要补充。数字普惠金融保险业务的迅速发展有助于拓宽社会保障资金的融通渠道,实现与社会保障的高效联动和配套发展。

最后,数字普惠金融有助于实现城乡生态融合。总体来说,随着绿色发展理念的引入,数字普惠金融能充分发挥其生态效益,[37]满足金融服务乡村振兴、助力城乡融合发展的现实需要。目前,实现城乡生态融合主要包括金融创新和绿色发展两个方面。一方面,数字普惠金融通过降低企业杠杆水平、[38]缓解融资约束、[13]发挥创业效应优化投资[39]等路径,激励企业创新水平提升;另一方面,数字普惠金融对实体经济进行绿色赋能,[40]助力制造业转型升级从而实现污染减排,[41]引导建立金融市场与绿色产业的双向联动机制,发挥经济与生态环境的协同驱动效应,成为实现城乡高质量、可持续发展的新引擎。

综上所述,在新时代发展背景下,数字普惠金融对城乡融合发展的经济、社会、生态等三个方面具有直接的促进效果。基于上述分析,提出数字普惠金融与城乡融合之间关系的研究假设。

H1:数字普惠金融直接促进城乡融合发展。

2.数字普惠金融对城乡融合发展的间接影响

从创业活跃度的角度考察,数字普惠金融对城乡融合发展的作用机制存在一定的传导路径。创业离不开资金的支持,在创业活动初期,金融约束是创业者需要面临的首要问题。数字普惠金融水平的提升能为创业活动创造更良好的外部经济环境,通过大数据、云计算等科技手段完善信息平台的搭建,从而降低信息不对称、精准匹配项目以缓解资金压力,助力创业增长。创业活跃度的提升能为城乡经济发展注入新的活力,是弥补城乡发展差距、推动城乡融合高质量发展的重要支柱。首先,创业活跃度的提高创造了大量的创业机会和就业岗位,激发创业动力。中低收入群体的就业问题得到解决,基本经济条件得到改善,逐步走出贫困收入陷阱。其次,创业活跃度的提高扩大了金融服务的覆盖面,金融运行和资金运转的效率得到提升,使发展相对滞后的农村有机会接触更多的资源、技术、资金,降低了获得金融服务的门槛,发挥普惠的作用。最后,提高创业活跃度有助于新模式、新业态的形成,更好地发挥创业效应的辐射作用,促进农村地区的产业融合,解决我国城乡二元发展不协调、不平衡的问题。据此,本文提出如下假设:

H2:数字普惠金融通过提高创业活跃度推动城乡融合发展。

图1 数字普惠金融促进城乡融合发展的作用机制

3.数字普惠金融对城乡融合发展的非线性溢出效应

数字普惠金融对城乡融合发展的影响可能具有一定的动态非线性特征。这是因为:第一,基于数字经济的特性,数字普惠金融本身具有网络溢出效应。[42]当用户数量突破某个临界点时,网络的价值会爆炸性增长。[43]第二,数字普惠金融的多维指标发展并不完全同步,故数字普惠金融在发展过程中呈现出非线性的态势。我国着重于完成覆盖广度的扩展、数字化程度的加深,而一定程度上忽略了使用深度的延伸,导致三个维度的增长存在显著差异。第三,由于金融排斥的存在,数字普惠金融对城乡融合发展的影响呈现为非线性的关系。在供给侧,数字普惠金融存在服务对象向高收入群体倾斜的物理排斥;在需求侧,农村居民受教育程度整体偏低,对金融及互联网的认知有限,存在着明显的自我排斥,[44]不愿意接触金融产品和服务。除此之外,数字普惠金融在城乡融合发展中的作用还受到创业活跃度的调节。数字普惠金融的发展在提升创业活跃度的过程中也会出现空间溢出效应,创业活跃度水平的高低也影响其在城乡融合发展中发挥作用的大小。从整体来看,影响创业活跃度水平的因素较为复杂,创业活跃度在城乡之间差异也较大。与城镇地区相比,农村地区的创业活跃度水平较低,由于技术限制以及环境操作困难等因素,数字普惠金融对城乡融合发展的影响程度将会有所降低。基于上述推论,本文提出如下假说:

H3:数字普惠金融对城乡融合发展具有非线性溢出效应,且受创业活跃度水平的调节。

二、模型设计与变量说明

1.模型设定

为了验证H1,基于前文的理论分析,在控制省份和年份的基础上,采用双向固定效应模型(1):

Uriit=α0+α1Difit+αcXit+μi+δt+εit

(1)

其中,Uriit为省份i在t年份的城乡融合发展水平,Difit为省份i在t年份的数字普惠金融指数,向量Xit代表一系列可能对城乡融合发展产生影响的控制变量;α1为待估参数;μi表示省份固定效应,δt表示时间固定效应;εit为随机干扰项。

为了验证H2,基于基本模型构建模型(2)(3):

Entrepit=β0+β1Difit+βcXit+μi+δt+εit

(2)

Uriit=γ0+γ1Difit+γ2Entrepit+γcXit+μi+

δt+εit

(3)

其中,Entrepit为省份i在t年份的创业活跃度水平,(2)式代表数字普惠金融Dif对中介变量Entrep的检验,(3)式代表数字普惠金融Dif和中介变量Entrep对城乡融合发展水平Uriit的检验。具体的检验步骤如下:在线性回归模型(1)的系数α1通过显著性检验的基础上,分别构建数字普惠金融Dif对中介变量Entrep的线性回归方程,以及数字普惠金融Dif与中介变量Entrep对城乡融合发展水平Uriit的回归方程,通过β1、γ1和γ2等回归系数的显著性判断是否存在中介效应。

为了验证H3,运用面板门槛模型进行建模,见(4):

Uriit=φ0+φ1Difit×I(Adjit≤θ)+φ2Difit×

I(Adjit>θ)+φcXit+μi+δt+εit

(4)

其中,Adjit为数字普惠金融以及创业活跃度水平的门槛变量,I()表示指示函数,θ表示未知门槛值,如果数字普惠金融和创业活跃度水平满足括号内的门槛条件,则赋值为1,否则为0。

2.变量选取与度量

(1)被解释变量:城乡融合发展(Dif)

基于城乡融合发展的理论基础及丰富内涵,借鉴相关研究成果,[12][45-47]结合省域层面数据可得性,本文构建涵盖了经济、社会、空间、生态及人口5个维度的城乡融合指标体系,以代表性、系统性和可操作性等为基本原则,确定5个二级指标和31个三级指标(表1)。各项指标属性均已明确。在参考相关文献的基础上,[11][48]采用主成分分析法对各指标降维处理,提取主成分,进而测算城乡高质量融合发展指数。

表1 城乡融合评价指标体系

(2)核心解释变量:数字普惠金融发展(Uri)

本文选取2011—2020年数字普惠金融指数来测度数字普惠金融发展水平,[3]该指数由北京大学数字金融研究中心编制,测算基础为蚂蚁金服有关数字金融的海量交易数据,能够较为客观地反映一个地区的数字普惠金融发展水平;同时利用覆盖广度(CB)、使用深度(UD)和数字化程度(DL)三个维度的一级指标,多角度刻画数字普惠金融对城乡高质量融合发展的作用效果。

(3)中介变量:创业活跃度(Entrep)

为进一步探讨数字普惠金融促进城乡融合发展的中介机制,考虑变量的内生性问题,本文借鉴韩亮亮[49]的研究方法,计算省域层面的创业活跃度,采用各省私营企业和个体户数占各省总人口比重与各省私营企业和个体户就业总人数占各省全部就业总人数比重的乘积来衡量,两个比重分别反映创业活跃度的数量效应和就业效应。此外,还将创业活跃度作为门槛变量,以此检验数字普惠金融对城乡融合发展的门槛效应。

(4)控制变量

为了更加全面地分析城乡融合发展过程中数字普惠金融发挥的作用,结合相关文献,设定对其可能产生影响的控制变量,具体如下:城镇化率(Urb),采用城镇人口占总人口的比重度量。受教育水平(Edu),用各省份人均受教育年限表示,计算方式为(小学人口数*6+初中人口数*9+高中人口数*12+大专及以上人口数*16)/人口总数。对外开放水平(Open),用外商投资企业进出口总额除以地区生产总值表征。

(5)数据来源

基于样本数据的可得性,本文以2011—2020年为时间区间,在利用我国31省、市、自治区面板数据的基础上进行研究,以考察数字普惠金融促进城乡高质量融合发展的作用效果和影响路径。这一时间段基本覆盖了数字普惠金融从萌芽初期到高速发展的时期,以及乡村振兴战略从2017年由党的十九大报告首次提出到2020年取得重要进展的主要阶段。因此本文样本期的选择具有一定的合理性和代表性。

衡量数字普惠金融发展水平的指标来自北京大学发布的第三期数字普惠金融指数,其余变量数据来自《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》、国家统计局官网及各省市自治区统计公报。使用线性插值法对个别缺失数据予以填充。为了直观展示变量的各项特征,以便下文更好地开展实证研究,对变量进行描述性统计,结果见表2。

表2 变量的描述性统计

三、实证分析

1.基准回归结果

表3显示了数字普惠金融影响城乡融合发展的基准回归结果。根据Hausman检验结果,将双向固定效应模型作为本文的基准回归模型进行分析。通过列(1)和列(2)的对比发现,无论控制变量增加与否,作为核心解释变量数字普惠金融的估计系数均显著为负,这表明数字普惠金融尚未对城乡高质量融合发挥显著的正向作用。在增加控制变量的基础上,分三个子维度进行回归。列(3)(4)(5)结果显示,覆盖广度(CB)、使用深度(UD)和数字化程度(DL)的系数均显著为负,且表现出了不同程度的负向作用,其中覆盖广度的负向效果最为突出。对于控制变量,教育水平的系数值显著为负,很可能是由于部分地区的教育资源分布不均衡,教育发展水平差距较大,暂时未能对城乡融合发展起到积极的作用。

表3 数字普惠金融影响城乡融合发展的基准回归结果

2.中介效应分析

前文从创业活跃度的视角,讨论了数字普惠金融对城乡高质量融合发展的传导机制。为检验该假设,在基准回归的基础上,选取创业活跃度作为中介变量来构建模型进行中介效应分析,相应回归结果见表4。

表4列(1)证实数字普惠金融对城乡融合发展具有显著负向作用,列(2)显示数字普惠金融对创业活跃度的估计系数显著为正,由此说明数字普惠金融的发展能够有助于创业活跃度的提升,在列(1)基础上进一步将衡量创业活跃度的代理变量加入模型中,得到列(3)的结果:中介变量创业活跃度对数字普惠金融的估计系数同样为负且绝对值明显较大,表明在一定程度上创业活跃度的提升加剧了城乡之间发展的不平衡;从直接效应和总效应对比来看,列(3)显示的直接效应中数字普惠金融指数的回归系数显著,且绝对值相比列(1)总效应系数的绝对值有所下降,说明创业活跃度存在显著的部分中介效应,创业活跃度水平提升带来的间接效应约占总效应的29.43%。

创业活跃度是数字普惠金融抑制城乡融合发展的作用机制,该实证结果支持了假设2的作用路径,但表现出了不同的作用方向。此外,本文采用Sobel检验和Bootstrap抽样法对创业活跃度的中介效应进行了检验。结果显示Sobel Z值对应的P值显著拒绝原假设,Bootstrap经过1000次抽样结果显示,95%水平下偏差调整后的置信区间不包含零,进一步说明结果的稳健性,验证了数字普惠金融通过创业活跃度路径作用于城乡融合发展。

3.门槛效应检验

为揭示数字普惠金融对城乡高质量发展的非线性效应,本文应用门槛模型进行分析。首先,我们选取中介变量创业活跃度为门槛变量,进行Sobel检验和Bootstrap自抽样门槛检验,以此来确定门槛的存在性及其数量。根据F统计量与P统计量可知,创业活跃度具有单一门槛效应;其次,在进行门槛检验时,发现核心解释变量Dif对城乡高质量融合发展的影响程度还受到它本身所在区间的控制,具有显著的单门槛效应。这意味着数字普惠金融对城乡发展的作用会随其本身发展状态的变化而改变。因此,基于上述门槛效应检验, 本文采用面板门槛模型,进一步分析了数字普惠金融本身对城乡融合发展的非线性影响。

根据表5提供的P值与F值可知,创业活跃度(Entrep)和数字普惠金融指数(核心解释变量Dif)通过了单一门槛检验,但均未通过双重门槛及三重门槛检验。门槛估计值结果如图2、3所示,回归结果如表6所示。从表6列(2)的估计结果可以看出:单门槛模型下,数字普惠金融水平的提升对城乡融合发展表现出显著的负向作用,以数字普惠金融本身作为门槛变量,随着自身发展水平的提高,数字普惠金融对城乡融合表现出的负向作用更加强烈,处于持续增大的趋势。同时,数字普惠金融对城乡融合发展的非线性影响还可能受到创业活跃度的调节。表6列(1)是以创业活跃度作为门槛变量的估计结果。可以发现,数字普惠金融对城乡融合发展的抑制作用随着创业活跃度(中介变量Entrep)的增强而显示增大的趋势。这说明数字普惠金融对城乡融合发展的非线性影响还存在着创业活跃度产生的调节作用,假设3得以验证。

表5 门槛估计值

图2 创业活跃度门槛值LR图

可能的原因是目前数字普惠金融的发展维度尚不均衡,还没有达到各维度全面成熟的阶段,因此随着数字普惠金融整体水平的提高,普惠金融自身内部的差距也逐渐扩大,创业活跃度的效果在部分地区没有能得到充分的发挥,最终表现出了暂时的加剧城乡差距的作用效果。

图3 数字普惠金融门槛值LR图

表6 数字普惠金融影响城乡融合发展门槛模型的回归结果

4.稳健性检验

为论证前文数字普惠金融对城乡融合发展表现出抑制作用这一结论的可靠性,在处理内生性问题、替换关键变量、变换回归方法、缩减样本范围以及剔除极端值等方面进行稳健性检验,最终结果见表7。

(1)内生性问题

经过理论逻辑层面的分析,遗漏变量和反向因果两个方面的内生性问题可能会对前文的实证研究结果产生一定的影响。基于此,借助工具变量法和变量滞后两种方法重新进行回归。第一,构造双工具变量。[50]考虑到可能存在的滞后效应,工具变量1(iv1)选择滞后一期的数字普惠金融指数;[51]体现时间变化效应的工具变量2(iv2)则使用1984年地区每百万人邮局数量与上一年全国互联网接入端口数的乘积表示。[52]邮局的数量一定程度上反映了数字基础设施建设水平,互联网接入端口数则表示网络信息发展水平;选用一阶滞后项使得地区当期的城乡融合发展水平对上一期全国互联网接入端口数几乎没有影响。从此角度看,该工具变量的选择满足相关性要求。同时,随着信息通信技术的高速发展,邮局等传统通信方式逐渐退出大众的生活,1984年和2011年相距较远,历史数据对城乡融合发展的影响微乎其微;全国层面的互联网接入端口数的变化受某一具体地区城乡融合发展水平的影响也相对较小。根据上述分析,工具变量的外生性要求得到满足。由于1984年邮局数量属于截面数据,无法参与面板数据的回归,故构造交互项作为工具变量,[53]运用2sls方法进行重新估计。在控制内生性问题后,表7列(1)结果显示,在1%的置信水平下回归系数显著为负,说明数字普惠金融对城乡融合发展的抑制效应依然成立,回归结果具有一定稳健性;Kleibergen-Paap rk LM统计量对应的P值为0,Hansen J检验的P值为0.184,通过了“不可识别”检验和“过度识别”检验;Kleibergen-Paap rk Wald F统计量的值远大于弱识别检验在10%水平上的临界值,故不存在弱工具变量问题。上述检验进一步表明工具变量的选取是合理且有效的。

第二,选取滞后两期的解释变量。地区当期城乡融合水平不会影响前期数字普惠金融的发展水平,故将数字普惠金融指数滞后两期作为解释变量重新对模型进行估计。根据表7列(2)可知,回归系数仍显著为负,符合前文的基准回归结果。

(2)变换计量方法

通过改变计量方法检验模型的稳健性,表7的列(4)列出了采用OLS估计的回归结果,数字普惠金融对城乡融合发展的系数依然显著为负,但绝对值减小、负向效应减弱。这可能是由于OLS回归没有纳入个体效应的模型缺陷而造成拟合的回归系数出现变化,总体来说,模型预测的结果基本与上文基准回归结果相一致。

(3)剔除直辖市

在政策偏向性的影响下,中国的部分城市互联网起步较早发展更快,且能够获得较多的金融资源倾斜,考虑到直辖市的特殊地位和发展数字技术的优势,有必要剔除北京、上海、天津和重庆4个直辖市样本来观察数字普惠金融的作用效果。检验结果如列(5)所示,此时核心解释变量对城乡融合发展的系数在1%的水平下依然显著,基准回归结果具有稳健性。

(4)缩尾处理

考虑到结果的可靠性还与样本极端值有关,为了避免这种非随机性带来不利影响,对所有连续变量在1%和99%分位采用Winsor法进行缩尾处理。结果如表7列(6)所示,估计系数未发生符号和显著性的变化,论证了结果的稳健性。

(5)门槛变量的检验

表7 数字普惠金融影响城乡融合发展的稳健性检验

续表7 数字普惠金融影响城乡融合发展的稳健性检验

5.进一步的思考

根据上文的实证分析,数字普惠金融对城乡融合发展呈现出显著的负向作用,这与严卿文等[54]的研究发现有所不同。他的研究结果显示,数字普惠金融在共同富裕水平提高的过程中表现出显著的积极作用和正向空间效应,并且创业活跃度在其中也发挥着促进作用。出现这种结果的原因可能是多年来城乡间不平衡发展造成的累积效应,更为充裕的资金供给、更加丰富的技术资源、更加智能化的应用场景等,都不约而同向城镇倾斜流入,越来越多地向发展较快的地区集中,忽视了乡村的发展需求,逐渐显现出了更大的“虹吸效应”。[55]此外,乡村用户的知识水平目前仍普遍处于较低的阶段,接受新事物能力也较弱,对数字普惠金融的认识转化和互联网的学习使用需要一定的时间成本,不可避免地形成了“数字鸿沟”。[56]受制于地理位置、自然环境和“数字鸿沟”的存在,乡村地区较低的数字普惠金融水平无法充分释放红利,反而加剧了城乡之间的不平衡和产业结构的不合理。这些原因都造成了数字普惠金融的推广还未能帮助乡村发展,并在直接作用效果层面对城乡融合产生了抑制的结果。

此外,数字普惠金融通过提升创业活跃度的路径影响城乡融合发展,前文中介效应显示,影响路径与假设2一致,但是最终对城乡融合发展表现的是显著的负向作用。这可能是因为目前创业活跃度提升创造的就业岗位主要分布在城镇,尤其是具有高附加值和创新性的优质岗位需要在配套基础设施完善、外部金融环境自由开放的地区才能够充分发挥其价值。[57]在这种情况下,人力资本被城市吸引,城乡之间的劳动力和人才资源拉开了越来越大的差距,就业创造的价值惠及城市乡村的程度出现较大差异,因此在间接作用效果层面数字普惠金融对城乡融合发展表现出暂时的抑制作用。

结论与政策建议

1.结论

本文基于中国2011—2020年省域面板数据,在构建城乡融合评价指标体系的基础上,通过建立双向固定模型、中介模型和门槛模型,实证分析了数字普惠金融对城乡融合发展的影响及其机制。主要结论包括: 第一,数字普惠金融对城乡融合发展的负向作用显著,在稳健性检验后,结论始终成立。第二,考察数字普惠金融对城乡融合发展的影响路径,创业活跃度的中介作用显著存在,强化创业活跃度能够间接减弱二者的抑制作用。第三,数字普惠金融对城乡融合发展的影响存在非线性空间溢出效应,并受到创业活跃度的调节。此外,数字普惠金融本身对城乡融合发展的影响也表现出显著的单一门槛抑制效应,且负向影响呈现为边际效率递增。

2.政策启示

理论而言,让金融活水“滴灌”乡村发展沃土是新时代赋予金融的使命与任务,而数字普惠金融的兴起与发展更是为金融赋能乡村振兴插上了腾飞的翅膀。但也要看到数字普惠金融的助农作用目前还未充分释放。由此,本文结论的重要启示如下:数字普惠金融并非不能促进城乡高质量融合发展,而是目前仍处于不够成熟的发展初期,覆盖广度、使用深度以及数字化程度有限。其次,大数据、区块链等网络技术不够完善,影响着我国数字化的进程,也影响了我国数字普惠金融发展。然而,创业活跃度的不断发展使得数字普惠金融对城乡融合的抑制作用增强。由此,从长远来看,基于二者发展目标的一致性,随着中国经济进入高质量发展阶段,这一系数很可能会由负转正,其驱动效果也会逐步呈现出先抑制后促进的“U”型关系,最终实现良性互动、高度协调。