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user: 4. 数字普惠金融对城乡收入差距影响效应的实证检验 4.1. 数据描述与变量构造 4.1.1. 被解释变量：城乡居民收入差距 衡量城乡居民收入差距的指标主要包括基尼系数，城乡居民人均可支配收入比值、泰尔指数。基尼指数更多反应的是社会总体的收入差距，且其对基础数据的要求较为苛刻，不同的机构测算出的基尼系数可能会有较大差异；泰尔指数(Theil index)由荷兰经济学家Henri Theil根据广义熵指数的概念提出，经常作为衡量个人之间或者地区间收入差距的指标所使用，相较于城乡居民人均可支配收入比值，优点在于能将城乡收入差距分解为组内差距和组间差距(孙永强、万玉琳，2011；宋晓玲，2017) [ 21 ] [ 27 ]。因此，本文选用泰尔指数计算城乡居民收入差距，计算公式为： Theil = ∑ i = 1 2 ( Y ( i ， t ) Y t ) ln [ ( Y ( i ， t ) Y t ) ÷ ( X ( i ， t ) X t ) ] (1) 其中， i = 1 为农村， i = 2 为城镇。 Y ( i ， t ) 表示第t年城镇或农村地区的人均可支配收入， X ( i ， t ) 表示第t年城镇或农村地区人口数， Y t 表示第t年总人均可支配收入， X t 表示第t年全国人口数。 4.1.2. 解释变量：数字普惠金融指数 进行数字普惠金融的相关研究时，参考大多数学者的做法 [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]，本文借鉴北大数字金融中心的研究结果，选取其测算出的数字普惠金融指数作为所建模型中的解释变量。 4.1.3. 控制变量 1) 城镇化水平URBAN。改革以后，随着我国市场经济的发展，大量农村劳动力涌入城市，城市的人才市场岗位竞争日益加剧，农村剩余劳动力问题得到一定改善，促进了农民收入水平的提高，在某种意义上减缓了城乡收入差距的扩大。本文城镇化水平用非农业人口占地区总人口的比重表示， 2) 经济发展水平RGDP。伴随着经济的增长，根据Kuznets“倒U型”假说，城乡收入差距应先增大、后减小。大部分学者都支持经济发展对城乡收入差距有着重要的影响，但其影响方向如何，仍存争议。本文中经济发展水平选用当地人均GDP表示。 3) 对外开发程度OPEN。孙永强、万玉琳(2011)，徐敏、张小林(2014) [ 21 ] [ 26 ] 等认为对外开放，而宋晓玲(2017) [ 27 ]，景守武、陈红蕾(2019) [ 18 ] 通过实证分析则得出了相反观点，有关这一变量的影响有待检验。本文按当年汇率对外商投资进出口总额折算，选用其占GDP的比重来衡量对外开放程度这一指标。 4) 人力资本变量EDU。陈斌开(2010) [ 15 ]、杨俊等(2008) [ 14 ] 都认为城市倾向的教育水平对城乡收入分配有着重要的影响，本文中教育水平用平均教育年限表示。计算方法为：(小学人口*6 + 初中人口*9 + 高中人口*12 + 大专以上人口*16)/6岁以上人口数 [ 13 ] [ 15 ]。 5) 产业结构IS。农业经济结构单一，农民并没有因生产力的发展获得相应的经济收益，这也是导致城乡居民收入差距扩大的一个重要原因，经实证分析表明，非农业占比与城乡收入差距负相关 [ 19 ] [ 26 ]。参考他们的做法，本文用第二、三产业增加值占GDP的比重来表示产业结构，并预期其对城乡收入差距有缩小作用。 6) 财政支出偏倚FE与财政支出结构改善AFE。财政支出偏倚度过大，政府对经济活动过度干预会扩大城乡收入差距，而财政支农支出比例的提高则有可能扭转和修正这一趋势，减弱财政支出偏倚带来的影响 [ 27 ]。本文选取财政支出占地区GDP比例来表示财政支出偏倚的情况，用财政支农支出占总财政支出比重来表示财政支出结构改善的情况。 4.2. 回归分析 4.2.1. 面板单位根检验 李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的，这种情况称为虚假回归或伪回归(spurious regression)。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，需要对各面板序列的平稳性进行检验。常用的面板单位根检验方法有LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher 5种，本文选用其中3种对原始数据进行检验(见表1)。 Table 1 The results of unit root tes 变量 检验形式 LLC检验 ADF检验 PP检验 检验结果 GAP (0， 0) −20.4673 *** 466.579 *** 485.373 *** 平稳 DIFI (C， T) −19.3056 *** 84.8924 ** 171.444 *** 平稳 URBAN (0， 0) 0.66108 34.9153 2.62057 不平稳 RGDP (C， 0) 8.94178 8.82535 13.9231 不平稳 OPEN (C， T) −12.4764 *** 31.9971 80.9159 ** 平稳 EDU (C， T) −11.6692 *** 49.7920 81.7697 ** 平稳 IS (0， 0) −7.47362 *** 187.148 *** 270.450 *** 平稳 FE (0， 0) 2.03651 24.9732 32.5047 不平稳 AFE (C， 0) −3.67807 *** 55.2219 62.1626 不平稳 表1. 单位根检验结果 注：检验形式(C， T)中，C代表截距项，T代表趋势项。 *** 、 ** 、 * 分别表示1%、5%、10%的显著性水平。 结果显示，GAP、DIFI、OPEN、EDU、IS原序列平稳，URBAN、RGDP、FE、AFE不平稳，对其进行对数处理后基本都通过了平稳性检验，可以视为平稳序列。 4.2.2. 模型构建与估计结果 本数据属于非平衡面板数据，个体数N = 31，其时间长度T = 6，变量数 = 9。其中西藏自治区2015年的外商投资企业货物进出口总额数据有缺失。基于前面各部分的分析，初步建立多元非线性面板数据模型，其形式如下： GAP i t = α i + β 1 DIFI i t + β 2 LNURBAN i t + β 3 LNRGDP i t + β 4 OPEN i t     + β 5 EDU i t + β 6 IS i t + β 7 LNFE i t + β 8 LNAFE i t + ε i t ( i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， 31 ;   t = 2013 ， ⋯ ， 2018 ) (2) 用F统计量检验应该建立混合模型还是个体固定效应模型，检验结果见表2，其中cross-section F指的是(多余个体效应的) F检验，Cross-section Chi-square指的是(多余个体效应的) LR (似然比)检验。因为F检验和LR检验对应的P值都小于0.05，推翻建立混合模型的假设，选择建立个体固定效应模型。 Table 2 The outcomes of F tes Effects Test Statistic d.f Prob. Cross-section F 99.500755 (30，146) 0.0000 Cross-section Chi-square 567.119042 30 0.0000 表2. F检验的输出结果 用H统计量检验应该建立个体固定效应模型还是个体随机效应模型，检验结果如表3所示。因为H = 54.637724对应的P值远小于0.05，认为模型存在个体固定效应，应该建立个体固定效应模型。 Table 3 The outcomes of Hausman tes Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 54.637724 8 0.0000 表3. 豪斯曼(Hausman)检验的输出结果 综上，应该建立个体固定效应模型，估计结果见表4。可以看到，模型的拟合度较好，各因素整体对城乡收入差距的解释作用显著。就全国总样本而言，数字普惠金融指标的系数为负，且在1%的显著水平上显著，说明数字普惠发展在一定程度上确实可以达到缩小城乡收入差距的效果。 Table 4 The estimation results of individual fixed effec 解释变量 DIFI −0.079920 *** (0.032402) LNURBAN −2.482704 *** (0.135739) LNRGDP 0.162728 *** (0.045168) OPEN 0.246557 ** (0.128096) EDU −0.027059 * (0.014900) IS −1.669062 *** (0.372847) LNFE 0.134153 *** (0.134153) LNAFE −0.114754 *** (0.031721) C −0.406584 (0.652945) Individual fixed effects Yes Observations 185 R-squared 0.997972 表4. 个体固定效应估计结果 注：()内为回归系数对应的稳健标准误； * 、 ** 、 *** 分别表示参数估计值在10%、5%和1%的水平上显著异于零，下同。 从控制变量回归的结果来看，城市化水平和产业结构对城乡收入差距的收敛作用明显，这与大部分学者的研究结论相一致。相较而言，对外开放程度越高，外贸投资额比重越大，会导致城乡收入差距的进一步扩大。人力资本变量的系数估计值符号为负，受教育程度的提高会增加农民的收入，进而降低城乡收入差距，但是这种影响并不显著。财政支出偏倚对城乡收入差距会产生正向的影响，支出结构的改善会降低这种影响，符合预期。 4.3. 进一步分析 4.3.1. 分区域考察 根据经济发展水平和在国家发展中的地位及任务的差异，参考国家统计局的最新划分方式，将我国大陆划分为东部地区、中部地区和西部地区。本部分将全国总样本分区域进行回归，估计结果见表5。对于西部地区而言，数字普惠金融与城乡收入差距之间呈反向关系，回归系数为负，且在1%的显著性水平下显著，与全国总样本的结论一致。根据中部地区样本的回归结果，这种关系虽然也存在，但是从显著性来看，这种影响并不明显，可能是因为中部地区面临的金融排斥较低，数字普惠金融对城乡收入差距的收敛效应还未得到体现。与其他地区不同的是，东部地区数字普惠金融指数的回归系数为正，虽然并不显著，但是从一定程度上可以表明，数字普惠金融在东部地区不仅没有起到缩小城乡收入差距的作用，反而导致其进一步扩大。 对于其他控制变量，在所有样本的回归结果中，人均GDP、财政支出结构基本都显示会扩大城乡收入差距，但东部地区的系数显著性水平不高，可能是因为东部地区经济发展程度已经达到一定的水平，财政支出结构也较为完善，因而这种影响并不明显。从整体回归结果来看，城市化政策对城乡收入差距的扩大起着明显的抑制作用，随着城市化水平的提高，很多农民涌入城市，拓宽了农民的收入渠道，进一步提高了农民收入水平，这无疑促进了城乡收入差距的缩小。相较而言，对外开放程度系数普遍不显著，这主要是因为外贸进出口总额本身占比不高，导致其对城乡收入差距的影响较小。 Table 5 The estimation results of the relationship between the digital inclusive finance index and the urban-rural income gap in different region 解释变量 东部地区 中部地区 西部地区 DIFI 0.008941 −0.041177 −0.173964 *** (0.021814) (0.028148) (0.062488) LNURBAN −1.547681 *** −2.482704 *** −3.219501 *** (0.097399) (0.199275) (0.185873) LNRGDP 0.055433 * 0.208328 *** 0.223394 *** (0.029658) (0.051007) (0.082057) OPEN 0.038111 0.50743 0.616213 (0.075472) (0.344617) (0.414866) EDU −0.021375 −0.003299 −0.007117 (0.014363) (0.012249) (0.024982) IS −0.025422 −0.039847 −0.861967 (0.284645) (0.273798) (0.583606) LNFE −0.009129 0.110426 ** 0.200766 *** (0.025022) (0.046368) (0.066257) LNAFE −0.075629 *** −0.002109 −0.088892 (0.0224) (0.031676) (0.071055) C −0.290497 −2.106059 *** −1.970831 * (0.452893) (0.640866) (1.036405) Individual fixed effects No Yes No Observations 66 48 71 R-squared 0.912071 0.999081 0.960326 表5. 不同区域的数字普惠金融指数与城乡收入差距之间关系的估计结果 4.3.2. 分维度考察 基于前面的分析，可以得到数字普惠金融对城乡收入差距具有一定收敛作用的结论，此外，通过分区域进行实证，还发现不同地区数字普惠金融对城乡收入差距的影响不尽相同。接下来，本文将进一步考察数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度3个分维度指标对城乡收入差距的影响是否具有异质性，回归结果见表6。对于全国总样本而言，使用深度的系数并不显著，覆盖广度和数字化程度起着主要影响 [ 31 ] [ 32 ]。 对东部地区来说，覆盖广度和使用深度的影响系数均为正值，数字化程度系数为负值，其中只有使用深度系数显著，且在1%显著性水平上通过了检验，表明使用深度指标与城乡收入差距呈正向相关关系，其余两个指标影响不明显。这可能是因为东部地区的经济较为发达，金融机构网点覆盖度高，相对较为完善的金融体系为居民提高了多层次、多元化的金融服务。随着数字金融的发展，人们不仅仅满足于储蓄、消费等日常活动，越来越多的的人开始接触到更深层次的信贷业务、投资业务、保险业务等金融服务，这使得城乡收入差距的状况进一步恶化。 Table 6 The estimation results of sub-indices in different region 解释变量 全国地区 东部地区 中部地区 西部地区 COVERAGE −0.000982 *** 0.0000474 −0.000277 −0.0020 *** (0.000337) (0.000231) (0.000274) (0.000629) USAGE −0.000162 0.000355 *** −0.0000383 −0.00066 ** (0.000124) (0.0000798) (0.0000949) (0.000268) DIGIZATION −0.000107 * −0.000000581 −0.0000911 * −0.00021 * (0.000061) (0.0000422) (0.000058) (0.000108) LNURBAN −2.843486 *** −3.088588 *** −2.49489 *** −3.265456 *** (0.100384) (0.048183) (0.202758) (0.14689) LNRGDP 0.234037 *** 0.457351 *** 0.201918 *** 0.207237 *** (0.038925) (0.016131) (0.052874) (0.068955) OPEN 0.400603 *** 0.872714 *** 0.522758 1.046108 ** (0.118171) (0.058792) (0.36123) (0.424263) EDU −0.037957 *** −0.143502 *** −0.003449 0.006718 (0.015216) (0.014031) (0.012073) (0.02544) IS −0.370802 1.249495 *** −0.128062 −0.72187 (0.279422) (0.073794) (0.276321) (0.485898) LNFE 0.217732 *** 0.4375 *** 0.129388 0.191395 *** (0.03276) (0.012727) (0.048193) (0.052017) LNAFE −0.000982 *** −0.243354 *** −0.012422 *** −0.120262 * (0.000337) (0.009464) (0.033718) (0.068053) C −0.000162 *** −6.232689 *** −1.956527 −2.00122 ** (0.000124) (0.209336) (0.695453) (0.862892) Individual fixed effects No No Yes No Observations 185 66 48 71 R-squared 0.921861 0.909915 0.999168 0.965850 表6. 不同区域的分指标估计结果 对于中部地区，覆盖广度、使用深度和数字化程度的影响系数的符号与全国总样本相同，均为负值，但是基本都没有显著性。可能的原因是中部地区地方金融机构发展状况总体来说虽然要好于西部地区，但与东部地区相比仍有较大差距，这种差距不仅仅体现在总量方面，金融结构方面也存在不小的差距。以能源业、制造业为主的地区金融机构发展普遍较好，以农业为主的地区发展相对较差，在缩小城乡收入差距方面，数字普惠金融发展的优势并没有得以很好的体现。这与上部分关于中部地区总指标的回归结果相符，也进一步说明了模型较为稳健。 在西部地区，覆盖广度、使用深度和数字化程度的影响系数均为负值，且都通过了显著性检验，其中覆盖广度在1%的显著性水平显著。西部地区金融发展相对较为滞后，整体发展基础十分薄弱，金融机构相对匮乏，金融结构体系不完善的问题依然存在。相较于传统金融业务，数字普惠金融的地理穿透性更好，形成了更为广泛的金融覆盖度，为这些地区的居民带来了便利化、实惠化的金融服务，缩小了城乡收入差距。与银行业相比，证券业、保险业的发展更为滞后，数字化程度不高，因此，数字普惠金融对于西部地区的城乡收入差距收敛效应，覆盖广度的影响最为显著，其次是使用深度，最后是数字化程度。