数字普惠金融影响安徽城乡共同富裕的效应研究

摘 要：本文结合数字普惠金融与安徽省城乡共同富裕基本理论，基于2011—2021年安徽省数字普惠金融指数及16市相关经济发展指标，对数字普惠金融影响安徽省城乡共同富裕的效应进行检验和实证分析。结果表明：数字普惠金融通过城乡居民收入提高和缩小城乡居民收入差距显著促进了安徽省城乡间的共同富裕，数字基础设施建设的完善对减贫效果具有积极的促进作用，相关部门应夯实数字普惠金融基础设施建设，积极提高乡村居民金融素养，早日实现安徽省城乡共同富裕。

关键词：数字普惠金融；安徽城乡；共同富裕；统筹建设；金融发展

本文索引：季然.<变量 2>[J].中国商论，2024（04）：-025.

中图分类号：F127；F830.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）02（b）--04

1 引言

“共同富裕是社会主义的本质要求，是中国式现代化的重要特征。”近年来，我国整体居民收入分布两极化的格局有所优化，但城乡居民收入差距仍存在，且维持着较高水平。安徽省作为长三角一体化的一员，其城乡发展不平衡问题一直备受关注。经济方面，安徽省城市地区GDP和人均收入水平普遍高于农村地区，在医疗、教育和养老等领域，安徽省城乡居民之间的差距逐渐扩大，城市居民有更好的教育资源和医疗条件、更丰富的就业机会和相对较高的薪资水平。因此，本文对数字普惠金融支持安徽城乡共同富裕的机制进行实证分析，有利于缓和安徽省城乡发展不平衡的矛盾，促进安徽统筹发展。

综合发现，虽然当前关于数字普惠金融与城乡居民收入差距的研究已相当充分，但缺少数字普惠金融对单个省份城乡共同富裕的影响机制研究。因此，本文基于2011—2021年安徽省16市相关经济指标，对数字普惠金融影响安徽省城乡共同富裕的效应进行实证分析，为实现安徽省城乡共同富裕提供政策建议。

2 数字普惠金融支持安徽城乡共同富裕的理论分析

2.1 数字普惠金融与城乡收入差距

已有研究认为，数字普惠金融的三个子维度对城乡收入差距具有不同影响。其中，使用深度和覆盖广度对城乡收入差距的作用效果较数字化程度更显著，但由于城镇地区的数字化基础设施较为完善，城镇居民整体金融素养偏高，因此数字化程度指标在一定程度上可能加剧城乡收入不平等。此外，数字普惠金融对城乡收入差距的作用存在区域异质性，由于各地区金融基础设施建设和经济发展状况的不同，数字普惠金融的服务网点数量存在区域异质性。综上，本文提出以下假设：

假设1：数字普惠金融有助于缩小城乡收入差距。

2.2 数字普惠金融与收入提高

已有研究表明，数字普惠金融具有劳动分工转型和技术创新效应，即数字普惠金融有助于推动欠发达地区的产业发展，激发社会活力。通过为居民特别是农民提供新兴技术，数字普惠金融能提高居民的劳动积极性和生产效率，进而提升收入水平。此外，数字普惠金融还能对中小企业的发展产生显著的促进作用，通过刺激居民创业、投资与消费，使居民消费升级，通过乘数效应使得国民收入提高。综上，本文提出以下假设：

假设2：数字普惠金融有利于提升城乡居民收入水平。

2.3 數字普惠金融与城乡共同富裕

在数字普惠金融促进城乡共同富裕的研究方面，已有研究认为，数字普惠金融可以通过促进城乡资源优化配置和提高农村金融风险管理能力，为城乡共同富裕提供一个稳定的金融环境。数字普惠金融可以将城市地区的资金引向农村地区，推动城乡资源互动、实现优势互补。同时，借助大数据等技术，可以更精准地评估农村地区的金融风险，提高风险管理能力，为城乡共同富裕提供稳定的金融环境。综上，本文提出以下假设：

假设3：数字普惠金融有利于城乡共同富裕的实现。

3 研究设计

3.1 变量说明

3.1.1 被解释变量：城乡共同富裕程度

本文借鉴刘心怡等（2022）的做法，首先用变量inc表示安徽省城乡居民的收入水平，若居民收入减少，则反映城乡居民的富裕程度下降；其次，用变量gap表示城乡居民收入的极化程度，若极化程度上升，则反映城乡共同富裕水平下降。

3.1.2 解释变量：数字普惠金融指数（DFI）

该指标由郭峰等（2020）利用蚂蚁金服的大量数据编制而成，因此能科学全面地反映安徽省数字普惠金融的发展水平。

3.1.3 主要控制变量

本文涉及的控制变量包括财政支持、对外开放、教育状况及城镇化率。具体而言，选择地方财政一般预算支出来评估各市财政支持的力度，采用对外贸易的进出口总额衡量各市的对外开放程度，选用地方在校人数衡量教育状况，选用安徽省城镇化率指标衡量城镇化。

3.1.4 调节变量与中介变量

在调节变量上，本文选取互联网宽带接入用户作为衡量数字普惠金融基础设施的典型变量。在中介变量上，本文选取年末金融机构人民币存贷余额比来衡量融资约束的中介效应。此外，本文选用各市实际GDP衡量经济增长的中介效应。变量选取如表1所示。

3.2 实证模型

建立以下回归模型：

其中，为被解释变量，表示城乡共同富裕水平，由城乡居民收入水平和城乡居民收入差距gapit组成；为解释变量；为控制变量；为时间固定效应；为区域固定效应；为误差项。

4 实证分析

4.1 基准回归

在未加入控制变量且控制了时间和区域双向固定效应的情况下，inc的回归系数在1%水平上显著为正，gap的回归系数在10%水平上显著为负，如表1列（1）、列（3）所示。在加入控制变量后，inc和gap的回归系数均在1%水平上显著。由此可知，数字普惠金融既能促进安徽省城乡收入水平的提升，又能缩小安徽省城乡居民间的收入差距。研究发现，发展数字普惠金融有利于推动安徽省城乡实现共同富裕，这与上文理论分析结果一致。

4.2 稳健性检验

4.2.1 剔除极端值影响

由数据特征可知，安徽省城乡居民收入水平及居民收入差距的分布并不完全符合正态分布，因此选择winsor法处理，尽可能消除对回归结果产生的偏误，如表2列（1）、列（2）所示。inc的回归系数为0.534，数字普惠金融对安徽省城乡居民收入水平的影响在1%水平上显著为正；gap的回归系数为-0.579，说明数字普惠金融对安徽省城乡居民之间收入差距的影响在10%水平上显著为负，说明此回归具有一定的稳健性。

4.2.2 替换核心变量

本文选择经CPI处理后的安徽省城乡居民人均消费支出和安徽省城乡居民消费差距分别作为inc和gap的替代变量，如表3列（3）、列（4）。consum的相关系数在1%水平上显著为正，说明数字普惠金融的发展可以促进安徽省城乡居民消费水平的提升；cgap的相关系数在1%水平上显著为负，说明数字普惠金融的发展有助于缩小安徽省城乡居民之间的消费差距。总体而言，替换核心变量得出的回归结果与基准回归的结果基本保持一致。

4.2.3 内生性分析

考虑到可能存在遗漏变量和反向因果这两种内生性问题，本文选择工具变量法进行稳健性检验，以滞后两期的DFI作为工具变量（iv1）及以1990年各市的邮局数量乘互联网宽带接入用户数作为工具变量（iv2），结果如表3列（5）、列（6）所示。由实证结果可知，数字普惠金融对inc和gap的回归系数分别在1%和10%的水平上显著，且两次回归均通过了“过度识别”检验和“不可识别”检验，证明工具变量的选择具有一定的合理性。

4.3 异质性检验

根据安徽省城乡共同富裕指数可知，安徽省皖北地区城市共同富裕水平为中等偏下，越靠近皖南、皖中地区，共同富裕水平越高，安徽省的城乡共同富裕水平呈现“中部强两端较弱”的发展格局。为此，本文对数字普惠金融对安徽省实现共同富裕进行区域异质性分析，根据地理位置，安徽省各市可划分为皖南、皖中和皖北地区，结果如表3所示。

表3列（1）～（3）分别显示三地区的数字普惠金融对安徽省城乡居民收入水平inc的作用效果，三个地区DIF的回归系数均显著为正。其中，皖南地区DIF系数值为0.915，皖中地区DIF系数值为0.568，皖北地区DIF系数值为0.238。对比发现，数字普惠金融对皖南地区的作用效果最为明显，皖中地区次之，最后为皖北地区。表3列（4）～（6）分别显示了三个地区数字普惠金融对安徽省城乡居民收入差距gap的作用效果，可知数字普惠金融DIF的回归系数在皖南地区及皖中地区都显著为负，分别为-6.330和-3.015，而皖北地区的回归系数则不显著。比较发现，数字普惠金融在缩小安徽皖南地区的收入差距方面具有更为显著的效果。总体来看，数字普惠金融在推动安徽省城乡共同富裕方面，对皖南和皖中地区的作用更为明显，而对皖北地区的作用效果有待进一步提升，由此总结出数字普惠金融在安徽省城乡共同富裕方面具有“南强北弱”的整体促进格局。

5 结语

综上，就全省而言，安徽省数字普惠金融仍具有较大的发展潜力，数字普惠金融的发展有助于提升安徽省城乡居民的收入水平，缩小城乡收入差距，推动城乡共同富裕；数字基础设施建设的完善对减贫效果具有积极的促进作用。就地区而言，数字普惠金融的作用效果在皖南和皖中地区表现尤为显著，在皖北地区的成效有待提高，整体呈现“南强北弱”的格局。

本文根据结论提出以下建议：一是提高居民数字金融素养，尤其是在发展较为落后的乡村地区。相关部门应积极鼓励农民学习金融知识，使更多居民享受到数字红利。二是夯实数字普惠金融基础支撑。数字普惠金融通过拓展偏远地区金融服务覆盖面、拓宽农村居民收入来源等途径，为城乡共同富裕提供有力支持。三是加强金融创新。根据群体特征设计创新性便利性和可获得性的多样金融产品和服务，扩大受众群体，提高金融服务效率。四是加强金融监管，完善相关法律法规，从根源上完善金融安全防护体系。

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