数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响研究

姜 松，刘成微

（1.重庆理工大学 经济金融学院，重庆 400054；2.贵州财经大学 经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

党的二十大报告中提出，完善按要素分配政策制度，探索多种渠道增加中低收入群众要素收入，多渠道增加城乡居民财产性收入。从具体情况来看，在居民家庭收入结构中，财产性收入规模较小、占比较低，在提升居民收入总体水平、助推共同富裕方面的潜力并未得到全部激发和释放。国家统计局数据显示，2022 年我国居民人均可支配财产净收入3227元，占居民人均可支配收入的比重为8.74%。①人均可支配财产净收入数据来自国家统计局数据库，人均可支配财产净收入占居民人均可支配收入的比重根据国家统计局数据库原始数据进行计算。而且从城乡空间分布来看，城乡差距的重点也在于财产性收入的差距[1]。

从国际经验来看，金融市场发展是城乡居民财产性收入增加的前提[2]。利用金融市场上丰富的金融产品和资源，居民可以提升扩大财产性收入的能力。数字普惠金融作为金融市场发展的新兴业态，通过互联网技术和行为大数据的“双重加持”，可显著提升金融可得性和产品供给能力，极大拓展城乡居民财产性收入提升渠道。具体而言，在金融可得性方面，数字普惠金融借助数字技术，可以拓展金融服务的触达能力和服务范围，偏远地区的居民也能通过智能终端及时获取所需金融服务[3]，改善了财产性收入提升的前置性条件。在金融产品供给能力方面，数字普惠金融可以促进金融产品的多元化发展，有效降低投资门槛，为居民投资以及提升财产性收入提供更多选择性渠道[4]，在更大范围内拓展城乡居民财产性收入提升空间。

数字普惠金融在现实发展中也可能存在一定实践偏差。一方面，数字金融快速发展，可能会导致居民盲目性投资行为日趋显现。低金融素养群体因缺乏科学理财观念、风险防范意识以及信息甄别能力，借助数字普惠金融提升财产性收入的动力不足[5]。另一方面，由于数字普惠金融是借助信息网络技术，在“虚拟空间”从事的跨时间和跨空间价值交换活动，亦可能存在隐私泄露、资金被盗等网络安全风险[6]。因此，在这样的条件下，居民会倾向于选择更为保守安全的理财方式，这也会对财产性收入的提升造成一定约束性影响。可以看出，快速发展中隐匿的问题，会导致数字普惠金融提升财产性收入目标预期存在不确定性。

那么，数字普惠金融能否达到提升城乡居民财产性收入的理论预期？数字普惠金融提升城乡居民财产性收入又需要具备怎样的条件？这就是本文拟要解决的问题。

本文研究必要性在于：一方面，将数字普惠金融与城乡居民财产性收入相联系，揭示数字普惠金融对财产性收入的影响机制，可以丰富共同富裕理论框架，进一步拓展研究范式，奠定研究理论基础；另一方面，评估数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响效应和作用路径，可以及时查摆数字普惠金融提升居民财产性收入的薄弱环节和约束条件，找到新时期政策调整的发力点。

本文的边际贡献可能主要有以下几方面。一是将数字普惠金融与财产性收入相联系，在选题上有一定的特色性。既有学者探讨数字普惠金融对居民总体收入影响的研究成果相对较多，但是从结构性视角出发，探讨数字普惠金融对财产性收入提升效应及其城乡差异的研究成果相对较少。二是深刻揭示数字普惠金融对财产性收入的影响机制。相较于单纯的效应评估，本文试图在逻辑上更进一步、研究层次上更深一层，致力于研究数字普惠金融作用居民财产性收入的薄弱环节和限制条件，发现新矛盾和新问题，为新时期调整数字普惠金融创新方向奠定理论基础和提供经验支撑。

本文后续内容安排如下：第二部分为文献回顾与理论分析；第三部分为实证设计与变量说明；第四部分为实证结果与分析；第五部分为研究结论与政策建议。

二、文献回顾与理论分析

（一）文献回顾

1.关于财产性收入概念及其影响因素的研究

财产性收入是指金融资产或有形非生产性资产的所有者向其他机构单位提供资金或将有形非生产性资产供其支配，作为回报而从中获得的收入。财产性收入无须通过生产经营，主要通过金融市场渠道实现财产增值收益[7-9]。一般而言，财产性收入受到经济性因素和制度性因素的双重影响。

影响财产性收入的经济性因素主要包括经济增长、贸易开放、产业结构、资本市场发展程度等[10-13]。经济增长能够为城乡居民投资提供良好外部环境，使其有更多机会将实物财产和金融财产转变生产要素参与经济运行并获取财产性收入；对外贸易发展会引致劳动力市场结构和工资收入结构变化，对财产性收入提升具有显著且稳健的正向效应；产业结构演变和升级能够为居民创造更多就业机会，积累扩大财产性收入规模的基础性资本；资本市场发展利于优化投资体系、丰富金融产品种类，使居民有更多机会获得财产性收入。

制度性因素主要包括社会保障制度、产权制度、财税制度和人力资本积累制度等[14-15]。社会保障制度、产权制度、财税制度等的完善，有利于解决居民在教育、医疗、养老等方面的后顾之忧，保护居民的合法权益，让居民愿投资、能投资，进而获取更多的财产性收入；另外，人力资本积累制度对财产性收入提升也有显著促进作用。随着居民受教育程度的提升，他们参与财产性投资的可能性也随之增大，更能够实现扩大财产性收入规模的预期目标。

2.关于数字普惠金融和财产性收入关系的研究

当前鲜有关于数字普惠金融对财产性收入影响及其作用机制的直接研究，关于数字普惠金融和财产性收入内在关联的研究大多隐匿于金融发展对财产性收入的影响之中。总体而言，学者普遍认为，金融发展对财产性收入的提升具有显著的正向影响[16-18]。具体来看，一些学者认为金融市场深化和规模壮大是提高居民财产性收入的前提[9，18]。不过，也有学者认为相比金融规模的扩大，金融结构优化、金融多样性提升会加剧财产性收入不平等性[17-19]。另外，还有学者从金融素养角度，探究金融发展对财产性收入的提升机制，研究发现金融素养显著提高了居民金融资产收入占比，对财产性收入获得和规模扩大均产生了显著促进作用。

3.文献述评

通过文献回顾可以看出，当前学者围绕金融发展与居民财产性收入进行了诸多卓有成效的研究，奠定了研究的逻辑基础，但以下问题亟待进一步探索。

一是揭示数字普惠金融对财产性收入的总体效应。虽然金融发展对财产性收入具有积极效应，但数字普惠金融能否“复刻”这一提升效应还须进行深入检验。

二是分析数字普惠金融对居民财产性收入的条件性效应。数字普惠金融的增收效应会受到财产性收入不同水平差异的影响，而这种差异性往往体现在财产性收入的条件分布上。通过评估数字普惠金融对财产性收入影响的条件性效应，可以厘清两者相互融合与互动中的实现条件，为推动数字普惠金融高质量发展提供直接理论依据。

三是解构数字普惠金融提升财产性收入的作用机制。深刻揭示数字普惠金融提升财产性收入的薄弱环节，能够为新时期调整数字普惠金融创新方向提供参考。

（二）理论分析

基于文献综述梳理，本文将从经济性因素和制度性因素两层面揭示数字普惠金融对财产性收入的影响路径和机制。具体见图1。

1.数字普惠金融影响财产性收入的经济机制

数字普惠金融→经济增长→财产性收入。一般而言，传统金融机构主要为20%的优质客户服务，而80%的“长尾人群”可能被拒之门外[20-22]。与传统金融不同，数字普惠金融以“长尾人群”为服务对象，依托数字技术以及便捷的金融基础设施，实现金融服务供需的精准匹配，降低金融市场准入门槛，拓展融资渠道的广度与深度，缓解流动性约束，提高融资效率，提升经济活力和社会参与度，推动经济增长，进而形成增加财产性收入的基础性条件。

数字普惠金融→贸易开放→财产性收入。数字普惠金融发展可以在一定程度上降低出口企业成本方面的信贷约束，优化出口结构和促进贸易开放[23-26]。随着贸易开放水平提升，一方面，贸易开放会推动企业形成新的业务领域和市场渠道，增加外汇收入和丰富外汇投资行为，推动财产性收入提升；另一方面，贸易开放可以增加居民涉外就业机会，拓展居民财产性收入来源渠道，形成财产性收入提升的外部“推力”。

数字普惠金融→产业结构→财产性收入。数字普惠金融凭借着较低的交易成本、较广的覆盖范围，成为影响产业结构优化升级的重要因素[27-28]。通过互联网金融平台、众筹等新模式，融资效率将大幅提升，通过数字普惠金融的跨时间和跨空间资金分配，社会闲散资金可以向新兴产业和新兴领域集聚，推动新兴产业成长壮大，实现产业结构优化。产业结构升级可以增加对劳动力的需求，进而改善居民财富收入[29]。尤其是在产业部门中，资本密集型产业的比重提升，能够提供一些带来较高收益的投资机会，使那些有相对较多资金和资源的居民获得更多的财产性收入。

数字普惠金融→资本市场→财产性收入。一方面，数字普惠金融通过电子交易平台、智能合约等方式，可以直接降低交易成本和减少交易摩擦，提高资本市场的流动性，扩大普通投资者参与度，提升其财产性收入。另一方面，“股权众筹”等新模式可解决传统金融机构融资渠道不畅的问题，为创业者提供更多的融资渠道和投资机会，从根本上推动资本市场的发展和创新，促进市场上的项目和企业的多样性，为提升财产性收入提供更多选择可能性。基于上述分析，本文提出假设1。

假设1：数字普惠金融通过经济增长、贸易开放、产业结构和资本市场发展等经济路径提升居民财产性收入。

2.数字普惠金融影响财产性收入的制度机制

数字普惠金融→社会保障制度→财产性收入。数字普惠金融革新了缴费方式，增强了居民参保吸引力，在居民部门持续扩散，在社保机构中受到广泛应用[30]。总体来看，数字普惠金融可以提升社会保障系统的运行效率，通过数字技术的运用，社保机构可以提升信息管理和审核能力。随着社会保障水平的提升，居民抵御未来收入冲击的能力就会提升，预防性储蓄动机就会下降[31]，进而带动财产性收入增加。

数字普惠金融→人力资本制度→财产性收入。数字普惠金融能够增加弱势群体教育机会，提高人力资本积累。一般来说，人力资本较高的居民，金融知识水平也相对较高，利用金融知识进行投资理财、配置资产的能力也更强，能够提升财产性收入的可能性就越大[32]。

数字普惠金融→产权制度→财产性收入。数字普惠金融依托“科技赋能”，能够缓解信息不对称问题，进而提高资源配置效率[33-34]，为增加居民财产性收入提供制度保护。一般来说，完善的产权制度保护，可以增强居民的“获得感”，进而调动其投资积极性。数字普惠金融可以减少居民因为信息劣势所面临的非市场性风险，能够更好地维护财产权益。

数字普惠金融→税收制度→财产性收入。在税收制度方面，数字普惠金融能够实现实时监控、线上预警，提升税收制度的资源配置效率和税收征管效率[35]，对缓解社会贫富差距，实现居民收入的整体增长和家庭财产积累具有一定的作用。税收制度渗透到收入分配各环节，可以催生税收“红利”，引导居民在金融市场投资获取未来预期收益[36]，提升财产性收入在收入结构中的占比。基于上述分析，本文提出假设2。

假设2：数字普惠金融通过社会保障制度、人力资本制度、产权制度和税收制度等制度路径提升居民财产性收入。

三、实证设计与变量说明

（一）模型设计与估计方法

为解答前文提到的问题，本文从三个方面建立计量模型：一是建立基准模型评估数字普惠金融对财产性收入的总体效应；二是运用无条件分位数回归法，揭示不同财产性收入水平条件下，数字普惠金融影响效应变动的条件性特征；三是引入数字普惠金融与各变量的交互项，检验数字普惠金融对财产性收入的提升路径，分析当前数字普惠金融影响财产性收入的动力因子和制约因素，为新时期的政策选择方向和操作重点提供参考。基于理论分析，构建基准模型如式（1）：

其中，PI表示居民财产性收入，具体涵盖城镇居民财产性收入（Urban_pi）和农村居民财产性收入（Rural_pi）；FIN 表示地区数字普惠金融发展水平，涵盖总体指数、结构指标以及分业态指数三种类型。其中，总体指数为数字普惠金融总指数（DIF）；数字普惠金融结构性指标涵盖覆盖广度（Coverage）、使用深度（Usage）和数字化程度（Digit）等；分业态指数涵盖支付（Payment）、保险（Insurance）、货币市场基金（Monetary_fund）、投资（Investment）、信贷（Credit）、信用服务（Credit_investigation）等；i 表示省份，t 表示年份；μi表示个体效应，νt表示时间效应，εit为随机扰动项。

随着财产性收入水平的不断提升，数字普惠金融的提升效应亦会存在显著的差异性。为此，继续运用无条件固定效应面板分位数回归方法，对模型式（1）进行进一步估计[37]。无条件分位数回归是再中心化影响函数回归的一种，解决了条件分位数回归结果中基于过多甚至是不必要的个体特征的问题，是对条件分位数的扩展[38]。而无条件面板分位数回归是指在高维固定效应存在的情况下仍然能有效估计无条件分位数回归。在本文中，以财产性收入水平的分位数为被解释变量进行回归，能够反映不同财产性收入水平条件下，数字普惠金融影响的一般变动性，进而揭示两者相互融合中的条件性问题。

进一步地，由理论分析可知，数字普惠金融一般从经济层面和制度层面对财产性收入产生影响。其中，经济层面包括经济增长（EG）、贸易开放（TO）、产业结构（IS）和资本市场发展（CM）等变量；制度层面包括社会保障（SS）、人力资本（HC）、产权制度（PS）和税收制度（TB）等变量。为全面系统反映传导路径，本文运用均等权重法，对经济层面和制度层面变量进行综合测度，具体为式（2）和式（3）：

由此，本文将经济层面记为EA，制度层面记为IA，在式（1）的基础上，引入数字普惠金融与经济层面和制度层面的交互项，如式（4）和式（5）所示。其中，A_DIF×A_EA、A_DIF×A_IA 分别表示数字普惠金融与经济层面和制度层面综合变量的交互项。特别需要注意的是，为保证变量系数含义的可比性，本文运用“去中心化”方式对交互性估计系数进行处理。以此为基础观测各交互项的系数方向，分析当前数字普惠金融影响居民财产性收入的动力因子和制约因素。

（二）变量说明

1.被解释变量

居民财产性收入（PI）。财产性收入是一种衍生财富，财产是获得收入的前提，二者相辅相成。通过运营财产使其增值，增值收益即为财产性收入。一般包括家庭拥有的银行存款、有价证券等动产，以及房屋、车辆等不动产所获的收入，涵盖出让财产使用权获得的利息、租金等。本文中量化的居民财产性收入具体涵盖城镇居民财产性收入（Urban_pi）和农村居民财产性收入（Rural_pi）。

2.核心解释变量

数字普惠金融发展水平（FIN）。数据来源于北京大学数字金融研究中心发布的北京大学数字普惠金融指数（DIF）[39]。该指数从覆盖广度（Coverage）、使用深度（Usage）和数字化程度（Digit）三个维度全面反映数字普惠金融综合发展水平。其中，数字普惠金融覆盖广度涵盖账户覆盖率一个二级指标；数字普惠金融使用深度涵盖支付、货币基金、信用服务、保险、投资、信贷六个二级指标；数字普惠金融数字化程度包括信用化、便利化、实惠化、移动化等四个二级指标。需要说明的是，对支付（Payment）、保险（Insurance）、货币基金（Monetary_fund）、投资（Investment）、信贷（Credit）、信用服务（Credit_investigation）等业态下的三级指标进行加权，就得到了六大业态的分指数。

3.其他变量

居民财产性收入水平除了受数字普惠金融的影响外，还受到经济层面和制度层面变量的影响。基于现阶段学者的研究成果，选取的经济层面（EA）变量有经济增长（EG）、贸易开放（TO）、产业结构（IS）和资本市场发展（CM），选取的制度层面（IA）变量有社会保障（SS）、人力资本（HC）、产权制度（PS）和税收制度（TB）。其中，经济增长用人均国内生产总值来衡量。为了避免数值波动性和差异性，对经济增长指标进行对数化处理；贸易开放用进出口贸易额之和占国内生产总值的比例来衡量，进出口总额按当年平均汇率折算成人民币进行计算；产业结构用第三产业增加值占国内生产总值的比重来测度；资本市场发展用上市公司股票总市值的对数值来衡量；社会保障用财政社会保障和就业支出之和除以国内生产总值来衡量；人力资本用人均受教育年限来测度；产权制度用房地产住宅投资额除以固定资产投资总额来衡量；税收制度用个人所得税占财政收入比重来衡量。

（三）数据来源

遵循可行性、可获性原则，本文数据类型为中国31 个省级行政区（不含港、澳、台地区）2011—2020年的平衡面板数据。数字普惠金融指数数据来源于北京大学数字金融研究中心，经济增长、贸易开放、产业结构、社会保障、产权制度和税收制度等数据来源于国家统计局数据库，城乡居民财产性收入和人力资本数据来源于《中国统计年鉴》以及《中国社会统计年鉴》，资本市场发展数据源自Wind 数据库。各变量的描述性统计信息如表1。可以看出，城镇居民财产性收入（Urban_pi）和农村居民财产性收入（Rural_pi）的标准差较大，且最小值和最大值差距也较大。这说明，我国财产性收入不均衡问题还比较明显。本文的核心解释变量数字普惠金融（DIF）以及数字普惠金融覆盖广度（Coverage）、使用深度（Usage）和数字化程度（Digit）等变量的标准差分别为93.03、96.56、98.19、117.3，数值偏大，而且各变量的最大值和最小值的差距悬殊。这说明，我国数字普惠金融的发展不均衡性、波动性较大。在传导变量层面，制度变量（IA）和经济变量（EA）的标准差较小且最大值和最小值的差距也都较小，可能有利于数字普惠金融对提升居民财产性收入作用的发挥。在接下来的部分，将运用计量手段对此进行进一步检验。

表1 变量描述性统计信息

四、实证结果与分析①本文根据实证设计进行分析，结论供参考。

（一）数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响效应

1.城镇居民层面实证检验

数字普惠金融对城镇居民财产性收入的总体效应估计结果见表2。其中，表2 列（1）为总体层面的效应估计结果，列（2）—列（4）为结构层面的效应估计结果。在总体层面，数字普惠金融总指数（DIF）对城镇居民财产性收入的影响效应显著为正，说明数字普惠金融对增加城镇居民财产性收入具有显著的促进作用。观察影响系数，数字普惠金融对城镇居民财产性收入的边际影响系数为13.62，说明数字普惠金融水平每提升1%，城镇居民财产性收入增长13.62%。由此可以看出，样本跨期内，数字普惠金融对城镇居民财产性收入提升贡献十分显著。在结构层面，数字普惠金融各结构性指标对城镇居民财产性收入的影响效应均显著为正。从影响系数来看，覆盖广度的系数最大，使用深度次之，数字化程度则最小。

表2 城镇居民层面实证检验结果

2.农村居民层面的实证检验

数字普惠金融对农村居民财产性收入的影响效应估计结果见表3。其中，表3 列（5）为总体层面的效应估计结果，列（6）—列（8）为结构性层面的效应估计结果。由实证结果可知，在总体层面，数字普惠金融总指数（DIF）对农村居民财产性收入的影响效应显著为正，说明在样本区间内，数字普惠金融对增加农村居民财产性收入具有显著的促进作用。观察影响系数，数字普惠金融对农村居民财产性收入的边际影响系数为0.64，说明数字普惠金融水平每提升1%，农村居民财产性收入增长0.64%。比较可知，数字普惠金融对农村居民财产性收入的贡献还是稍显薄弱，力度有待进一步增强。

表3 农村居民层面实证检验结果

在结构层面，数字普惠金融各结构性指标对农村居民财产性收入的影响效应均显著为正，和总体层面是一致的。从系数比较来看，数字普惠金融使用深度的影响系数最大，覆盖广度次之，数字化程度系数最小，这和城镇层面的估计结果也是一致的。其可能的原因在于：数字化程度更多地表现为“惠”的范畴，但由于受到金融服务“追寻利润最大化”本质属性约束，数字化技术对金融服务成本的降低是有限的。并且，使用数字金融产品的前提是，居民需要掌握一定的信息技术和金融知识，因此，数字普惠金融数字化程度对居民财产性收入的影响程度相对较小。而数字普惠金融覆盖广度、使用深度更多地表现为“普”的范畴，随着覆盖广度和使用深度提升，数字普惠金融能够更广泛、深层触达各类客户，被传统金融体系排斥的“长尾人群”成为数字普惠金融消费者，也就更容易购买互联网理财、投资类数字金融产品，进而对提升财产性收入产生直接推动作用。综合研究结论可以看出，在结构层面，数字化程度对财产性收入提升的作用还需进一步强化，这也是新时期数字普惠金融进一步发展的着力点。

3.分业态层面实证检验

由上述检验可知，数字普惠金融使用深度对城乡居民财产性收入具有显著的提升效应。而使用深度涵盖的业务较为广泛，包括便利清算转账的移动支付服务、便捷优质的信用服务、提供风险保障的互联网保险服务、优化财富管理的货币基金和网络投资服务、解决资金约束的数字信贷服务等。那么上述服务能否符合预期，提升城乡居民财产性收入呢？在提升城乡居民财产性收入中又会产生怎样的差异呢？为解答这些问题，本文进一步从数字普惠金融业态结构层面，做了相应的实证分析。估计结果见表4和表5，均为个体固定效应估计结果。

表4 城镇居民维度的分业态层面实证检验结果

表5 农村居民维度的分业态层面实证检验结果

由表4、表5 可知，支付（Payment）、保险（Insurance）、投资（Investment）、信贷（Credit）、信用服务（Credit_investigation）等数字普惠金融业态结构对城镇、农村居民财产性收入的影响效应都显著为正，这说明数字普惠金融业态结构对增加城镇、农村居民财产性收入具有显著的促进作用。从影响系数来看，信贷（Credit）、支付（Payment）服务在提升城镇、农村居民财产性收入的影响中尤为显著，表明城乡居民更倾向于通过信贷（Credit）、支付（Payment）服务来增加财产性收入。数字普惠金融发展中数字支付手段与信贷业务有利于减少居民经济活动中产生的交易费用，提高居民信贷可得性，进而有助于提升居民经营投资活动的活跃度，激发居民进行理财投资的积极性，最终提升城乡居民财产性收入。而保险（Insurance）、投资（Investment）、货币基金（Monetary_fund）、信用服务（Credit_investigation）等对城乡居民财产性收入的边际作用相对较小。这可能是因为数字金融产品不断推陈出新，而部分居民金融知识普及速度无法与其动态匹配，导致部分居民仍然停留在使用基本数字普惠金融业务的阶段，对互联网保险、网络投资、货币基金、信用服务等新兴业务使用较少。此时，数字普惠金融发展产生的效益较低，对居民财产性收入的提升程度较弱。

综上所述，数字普惠金融业态结构对提升城乡居民财产性收入都具有积极作用。但需要注意的是，保险（Insurance）、投资（Investment）、货币基金（Monetary_fund）、信用服务（Credit_investigation）等对城乡居民财产性收入的提升效应相对较小。因此，要增强提升效应，未来也应该从这几方面入手，重点关注互联网保险、网络投资、货币基金、信用服务等业务，提升数字金融服务使用的数量和质量，扩大居民财产性收入规模。

（二）不同财产性收入水平下的实证检验结果①囿于篇幅，该部分只报告了总体层面的估计结果，未报告数字普惠金融结构指数以及分业态层面的动态效应实证结果，若有需要可向作者索取。

财产性收入变动是一个不断累积的过程，存在显著时变特征。为分析不同居民财产性收入水平下数字普惠金融影响效应的异质性，本部分运用无条件分位数回归法进行研究。选取被解释变量——居民财产性收入水平的25%、50%以及75%三个分位数，分别代表低收入组、中等收入组、高收入组。估计结果见表6。

表6 不同财产性收入水平下的实证检验结果

首先，分析城镇居民不同财产性收入组下数字普惠金融的动态效应。根据检验结果，在不同收入水平组下，数字普惠金融（DIF）以及各结构性指标对城镇居民财产性收入的影响均在1%的显著性水平下通过检验，这与上述分析结果是一致的。但从影响程度来看，在不同收入水平下，数字普惠金融的影响强度存在显著的“边际递减”规律。也就是说，城镇居民财产性收入处于低水平组时，数字普惠金融的提升作用较强；处于高水平组时，数字普惠金融的提升作用则相对较弱。这说明，数字普惠金融对低收入水平组的提升作用更强。

其次，分析不同农村居民收入组下数字普惠金融的影响效应。由结果可知，在不同的农村居民财产性收入水平组下，数字普惠金融（DIF）以及各结构性指标的影响系数均为正，且均通过显著性水平检验。影响方向与不同城镇居民收入组的估计结果是一致的。从影响系数来看，数字普惠金融以及各结构性指标对农村居民财产性收入的影响系数在不同组间的表现较为稳定，基本维持在0.6、0.66、0.67、0.4左右。这也进一步说明，数字普惠金融对农村居民财产性收入的提升作用存在稳定性、持续性、恒久性。

再次，从业态结构层面，分析不同城乡居民财产性收入水平下数字普惠金融的影响效应异质性。根据检验结果，在不同的城镇、农村居民财产性收入水平分组下，支付（Payment）、保险（Insurance）、信贷（Credit）的影响系数均为正且均在1%的显著性水平下通过检验，符合预期。从影响程度来看，在城镇、农村居民财产性收入不同水平下，支付、保险、信贷的影响强度存在“边际递减”规律，与使用深度分析结果一致。这表明，相较于高财产性收入水平组，低财产性收入水平组的居民使用支付、保险、信贷等数字普惠金融产品所带来的财产性收入提升效应更大。也就是说，无论是在城镇还是在农村，低财产性收入水平组居民运用数字支付、互联网保险、数字化信贷等服务获得财产收益的效应更大。

（三）作用机制实证检验

基于影响机制理论分析以及效应评估结果，进一步从经济层面（EA）和制度层面（IA）验证数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响机制，进而揭示数字普惠金融提升居民财产性收入的深层次原因。为保证主变量系数含义的可比性，先对指标进行了“去中心化”处理，然后再进行交互效应检验。估计结果如表7、表8、表9、表10所示。

表7 作用机制检验结果

表8 覆盖广度层面的作用机制检验结果

表9 使用深度层面的作用机制检验结果

表10 数字化程度层面的作用机制检验

在经济层面方面，数字普惠金融与经济层面的交互项（A_DIF×A_EA）、覆盖广度与经济层面的交互项（A_Coverage×A_EA）、使用深度与经济层面的交互项（A_Usage×A_EA）、数字化程度与经济层面的交互项（A_Digit×A_EA）对城镇居民财产性收入的边际影响均显著为正。这表明数字普惠金融以及各结构性指标在样本区间内均可以通过经济机制来提升城镇居民财产性收入水平。即数字普惠金融通过促进经济增长、推动贸易开放、提升产业结构和推进资本市场发展，进而增加城镇居民财产性收入，与理论分析部分的结论一致。

接下来，分析农村居民财产性收入，数字普惠金融数字化程度与经济层面的交互项对农村居民财产性收入的边际影响虽为正但不显著。数字普惠金融以及覆盖广度、使用深度与经济层面的交互项对农村居民财产性收入的边际影响为正且都通过了显著性检验。这说明农村居民财产性收入的增加，主要是通过数字普惠金融以及覆盖广度、使用深度作用于经济机制得以实现。以低门槛、广覆盖为特征的数字普惠金融，其触角延伸到农村，带动了农村地区的经济增长、产业革新、资本市场和贸易发展，促使农村居民收入增加，为农村居民投资理财提供了一种新渠道，进而提高其财产性收入。

在制度层面方面，数字普惠金融与制度层面的交互项（A_DIF×A_IA）、覆盖广度与制度层面的交互项（A_Coverage×A_IA）、使用深度与制度层面的交互项（A_Usage×A_IA）、数字化程度与制度层面的交互项（A_Digit×A_IA）对城镇居民财产性收入的边际影响均显著为正。这表明数字普惠金融以及各结构性指标在样本区间内均可以通过制度机制提升城镇居民财产性收入水平。即数字普惠金融通过提高社会保障水平、促进人力资本积累、完善产权制度和改进税收制度资源配置效率，进而增加城镇居民财产性收入。这与理论分析部分的结论一致。

需要注意的是，数字普惠金融以及覆盖广度、数字化程度与制度层面的交互项对农村居民财产性收入边际影响虽为正，但均未通过显著性检验。但数字普惠金融使用深度与制度层面的交互项对农村居民财产性收入具有显著的正影响。由此可见，数字普惠金融对农村居民财产性收入的改善作用，可能主要是通过数字普惠金融使用深度作用于制度机制实现。这说明数字普惠金融中的支付、信贷、投资、保险、信用、货币基金等，有效惠及了广大农村居民。随着使用深度的不断加深，其广泛应用于社保机构、税收体系中，从而加强了社会保障、完善了税收制度。并且，农村居民借助数字信贷业务获取资金支持，可以提升人力资本水平、金融素养，这些都有助于提升农村居民财产性收入。

综合检验结果可知，数字普惠金融以及覆盖广度、使用深度和数字化程度，通过制度机制和经济机制对城镇居民财产性收入增加产生了促进作用。在这方面，实证检验结果与理论预期表现一致。但与此同时，数字普惠金融以及覆盖广度、数字化程度，通过制度机制对农村居民财产性收入的影响不显著。这方面的检验结果和理论预期存在不一致性。

五、研究结论与政策建议

基于理论分析和中国省际面板数据，检验数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响效应和作用机制。研究发现以下几点。

第一，数字普惠金融在总体和结构两个层面对城乡居民财产性收入具有显著促进效应。不过，相较于城镇居民，数字普惠发展对提升农村居民财产性收入的贡献效应还相对较小。另外，数字普惠金融覆盖广度、使用深度、数字化程度均对城乡居民财产性收入的影响显著为正。值得关注的是，数字化程度的影响系数还相对较小。

第二，在业态层面，数字普惠金融不同业态对城乡居民财产性收入提升均产生了一定的积极作用。但保险、投资、货币基金、信用服务等业态，对城乡居民财产性收入的提升效应相对较小。

第三，无条件分位数回归表明，在不同的城镇居民财产性收入组，数字普惠金融及其结构性指标对居民财产性收入的影响均显著为正，但存在“边际递减”特征；在不同农村居民财产性收入组，数字普惠金融及其结构性指标对居民财产性收入影响均显著为正，且影响系数较为稳定。相比较城镇居民，在不同财产性收入组，数字普惠金融及其结构性指标的影响效应具有稳定性、持续性和恒久性特征。分业态的分位数回归表明，在不同财产性收入组，支付、保险、信贷等业态的影响效应存在明显的“边际递减规律”。

第四，数字普惠金融通过制度路径和经济路径，对城乡居民财产性收入产生了促进作用，但数字普惠金融及其部分结构性指标在制度路径层面对农村居民财产性收入的影响并不显著。

基于研究结论，提出如下政策建议。

一是依托数字赋能，大力发展数字基础设施。一方面，要加快建设数据中心，扩大5G网络、分布式计算等覆盖面，厚植数字普惠金融“肥沃土壤”。另一方面，要强化金融机构在金融科技上的研发力度，设计出操作环节简单、信息清晰明了、适应“长尾人群”生产与生活的个性化、差异化的数字普惠金融产品与服务。通过数字赋能、科技引领，实现数字技术与普惠金融的深度交融、互动发展，全面提升数字普惠金融的数字化程度。

二是提升金融素养，改善数字金融服务质量。由实证结论可知，样本跨期内，保险、投资、货币基金、信用服务等业态，在提升城乡居民财产性收入中的表现不及预期。这可能是因为居民金融素养无法与新兴数字金融产品动态匹配。为加强居民数字普惠金融产品覆盖广度与使用深度，政府应加大对“长尾人群”的培训与政策倾斜力度，强化“长尾人群”对互联网保险、投资、货币基金、信用服务等金融业态的认知能力，全面提升数字金融消费者的金融素养和使用技能。采取多种渠道普及金融知识，可借助电视、广播、互联网等媒介开展居民喜闻乐见的金融知识宣传活动，同时着力增加农村居民和低教育水平群体的金融教育供给，持续提升数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度，激活不同的数字普惠金融新业态、新模式的财产性收入提升效应。

三是完善制度体系，优化提升财产性收入环境。实证表明，数字普惠金融及其结构性指标，在制度层面对农村居民财产性收入的“提升效应”不显著。为此，建议着眼于产权制度、税收制度、社会保障制度和财产性收入之间的先天关系和纽带作用，为数字普惠金融增收效应发挥营造更加完备的制度环境。同时，数字普惠金融应将改善农村居民受教育程度作为重要场景，通过差异性、典型性产品设计，开拓数字普惠金融的业务范围，满足农村居民的急迫需求，拓展财产性收入提升的关键条件。因此，通过不断完善相关制度和规章，为居民创造财产性收入保驾护航。

四是盘活农村资源，提升数字普惠金融“温度”。由实证结论可知，农村数字金融发展不平衡、不充分问题，可能是导致现阶段数字普惠金融对农村居民财产性收入的贡献相对较小的原因。为此，一方面，要加大对农村地区的数字基础设施投资力度，缩小城乡数字基础设施差异，积极探索更为方便快捷的线上服务方式，提升农村居民数字普惠金融的便利性和“触达度”；另一方面，要加强对农村数字金融的政策倾斜，盘活农村要素资源的金融服务体系。总之，通过统筹区域数字普惠金融的协调发展，健全适宜农民发展、符合农村特点的数字普惠金融服务体系，使农村居民能更好地享受到数字普惠金融发展带来的红利，参与金融投资进而提升财产性收入。