第１１卷第２期 福建江夏学院学报 Ｖｏｌ．１１ Ｎｏ．２２０２１年４月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｕｊｉａｎ Ｊｉａｎｇｘｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ａｐｒ．２０２１经济·管理
——基于数字鸿沟视角的实证检验
张昌兵1 ，顾志兰2， 王晓慧3
（１．２．３．南京邮电大学经济学院，江苏南京，２１００２３）
摘 要：根据全国31个省份2011—2018年省际面板数据，基于数字鸿沟视角，分别采用线性回归和门槛回归模型研究数字普惠金融与城乡收入差距间的关系。结果表明，在线性回归模型中，数字普惠金融对城乡收入差距具有显著收敛作用，而数字鸿沟会拉大城乡收入差距，且前者发挥的效用更大。在门槛效应检验中，数字普惠金融对城乡收入差距的影响呈现非线性特征，即存在双重门槛，在不同门槛区间范围内，数字普惠金融对城乡收入差距表现出不同的影响作用。据此，可以采取让更多低收入体共享金融资源、提高数字普惠金融覆盖广度或使用深度、缓解金融排斥等措施，以促进城乡收入差距缩小。
关键词：数字普惠金融；数字鸿沟；城乡收入差距；面板回归模型；门槛效应模型
中图分类号：F126.2；F832；F49 文献标识码：A 文章编号：2095-2082（2021）02-0017-12
缩小城乡收入差距是个世界性难题，各国政府都为此做出过艰苦努力，进行多方面探索。现有研究发现，金融发展对缩小城乡收入差距具有得天独厚的作用。随着互联网技术的进步，数字普惠金融的兴起与发展为缩小城乡收入差距提供了新的思路。各国政府纷纷出台相关政策支持普惠金融和数字普惠金融的发展。中外学者也积极投入到对普惠金融和数字普惠金融与城乡收入差距缩小之间关系问题的研究之中，并取得了丰硕成果。
一 、文献综述
从现有的研究成果看，普惠金融发展对城乡收入差距具有收敛效应。例如，Bittencourt通过对巴西低收入地区的研究，发现金融服务范围扩大和金融服务水平提高对于改善低收入地区居民收入
收稿日期：２０２１－０１－１８
基金项目：教育部人文社会科学研究一般项目“互联网信息技术驱动农村消费转型升级的机制与对策研究”
（１８ＹＪＣ７９００７２）
作者简介：１．张昌兵（１９６７—），男，安徽庐江人，南京邮电大学经济学院教授、硕士生导师，南京航空航天大学经济与管理学院博士研究生；
２．顾志兰（１９９５—），女，江苏南通人，南京邮电大学经济学院硕士研究生；
３．王晓慧（１９９５—），女，江苏南通人，南京邮电大学经济学院硕士研究生。
状况有显著的促进作用。[1]prete LA为衡量获得金融投资机会的大小，选取经济素养指标进行研究，发现金融的发展有助于减小收入不平等。[2]Chakravarty SR基于印度数据的实证检验，表明社会银行政策在促进印度各州的金融包容性方面起到了至关重要的作用。[3]徐敏、张小林利用VAR模型和格兰杰检验分析普惠金融对城乡收入的影响，发现两者间存在长期均衡关系，普惠金融的发展能有效缩小城乡差距。[4]张晓燕的研究证实，普惠金融发展在改善城乡收入差距时具有较长的持久效应，两者之间具有明显的相互改善、相互促进的作用。[5]黄永兴和陆凤芝通过线性回归与门槛回归检验，发现普惠金融对城乡收入差距的影响呈现先扩大后缩小的特征。[6]张建波通过门槛模型检验，发现普惠金融与城乡收入之间存在双重门槛效应，当前我国多数省份处于第三门槛区间，普惠金融对城乡差距缩小作用明显。[7]
随着数字技术的普及，普惠金融发展的成本显著降低，数字普惠金融能够带来更广的触达性。关于数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响，Ozili PK指出数字金融可以带来更大程度的普惠性。[8]Kapo
or A发现数字金融可以促进经济增长。[9]张贺、白钦先基于数字普惠金融的包容效应、减贫效应和增长效应，构建了面板线性回归模型和非线性门槛回归模型，证实了数字普惠金融发展能对城乡收入差距产生收敛作用。[10]张勋等基于中国家庭追踪调查（CFPS）数据，进行实证研究，发现数字普惠金融能显著提高农村家庭收入、改善农村居民创业行为、促进包容性增长。[11]贾娟琪从供给角度发现，随着科技水平的提高，数字普惠金融对城乡收入差距的收敛作用日益增强；而从需求角度发现，数字普惠金融在缩小城乡收入差距上存在教育门槛，但不会由于教育水平限制而造成数字鸿沟。[12]
综上所述，普惠金融尤其是数字普惠金融的发展能够缩小城乡收入差距，是被很多学者实证检验的结论。但把数字鸿沟与数字普惠金融结合来分析数字普惠金融对缩小城乡收入差距的影响，目前还鲜见相关实证检验的研究成果。本文将在此方面进行尝试，并对数字鸿沟进行门槛效应检验，以期利用发展数字普惠金融来缩小我国城乡收入差距提供理论依据与实践参考。
二、数字普惠金融、数字鸿沟与城乡差距的作用机制分析
纵观国内外相关文献，根据现有研究，数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响主要通过门槛效应、减贫效应、包容效应这三大机制发挥效用。门槛效应是指在传统金融发展模式下，金融机构出于盈利目的来提高获取金融服务的门槛，农村居民因其金融资产没有达到该门槛而无法支付获取金融服务所需的成本，城镇居民则因其经济实力雄厚可以较为轻松地跨越该门槛，享受金融服务，并从中获得较
高的收益，最终导致收入差距逐渐拉大。随着互联网科技的发展，数字普惠金融利用数字技术降低了金融服务的成本，使得所有社会成员可以平等地获得和使用资源，逐步缩小城乡差距。减贫效应是指数字普惠金融的发展使得金融服务的覆盖面持续扩大到原来被传统金融排斥在外的农村低收入体，重点为农村贫困人和小微企业提供信贷、储蓄、保险等服务，从而增加贫困人的就业机会，提高收入，间接地通过经济增长效应与收入分配效应作用于农村贫困，进一步缩小城乡收入差距。包容效应指在金融发展过程中兼顾“公平”与“效率”，满足边缘化体的经济需求和经济愿望，重视发展过程中保持平衡和社会稳定。包容性增长的理念和数字普惠金融的发展理念高度一致，推进数字普惠金融的发展，有助于实现经济的包容性增长，使得城乡之间金融资源得到较为均衡的配置。
数字鸿沟是信息不对称造成的国家与地区间各种差异的深化，会造成数字不平等、数字贫困、数字排斥等问题[13]，加剧弱势体的数字劣势，难以分享数字红利，形成恶性循环。而数字普惠金融带来的门槛效应、减贫效应和包容效应则可以减缓这些问题，以弥合消除数字鸿沟。根据现有研究，数字鸿沟和城乡差距之间的关系是相互作用的，城乡居民收入水平的差异是造成不同区域间数
字鸿沟的重要因素，我国的数字鸿沟重点表现在东西部的差别、城乡间的差距；而刘骏基于人工神经网络方法检验数字鸿沟对城乡收入差距的影响，结果表明数字鸿沟的存在阻碍了城乡一体化的发展，对日益扩大的城乡收入差距起着推波助澜的作用[14]；周向红研究发现马太效应在数字鸿沟也有体现，不仅会恶化信息弱势体的经济状况，而且还会拉大地区之间的贫富差距[15]。
综上所述，数字普惠金融通过门槛效应、减贫效应、包容效应影响城乡收入差距，并能通过这三大机制减缓数字鸿沟带来的数字不平等、数字贫困和数字排斥问题；数字鸿沟与城乡收入差距之间双向影响，数字鸿沟能扩大城乡收入差距，同时城乡收入差距问题也是造成数字鸿沟的主要因素。具体影响机制见图1。
图1 数字普惠金融、数字鸿沟与城乡差距作用机制
三、变量选取、模型设定与数据来源
（一）变量选取
1．被解释变量
城乡收入差距（）。在现有文献中，衡量城乡收入差距的指标主要有城乡人均收入比、基尼系数、泰尔指数等。泰尔指数不仅考察城乡人均收入，还将人口变动考虑进去，能更好地反映收入差距情况。故本文采用泰尔指数来衡量城乡收入差距。其计算公式为：
（1）其中，表示t时期的农村居民和城市居民人均可支配收入，表示t时期的总人口数，、
分别表示t时期的城市居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入，、分别表示t时期城市人口数和农村人口数。
2．核心解释变量
数字普惠金融水平。本文使用《北京大学数字普惠金融指数（2011—2018年）》来刻画我国的数字普惠金融发展情况，该指数从创新性数字金融的角度出发，更科学、准确地刻画了我国数字普惠金融的发展现状和地区均衡程度。除数字普惠金融指数（）外还包含覆盖广度（）、使用深度（）和数字化
程度（）等多个维度的分类指数，下文中的数字普惠金融指数直接援用了该套指数。数字普惠金融指数值越大，则表示数字普惠金融水平越高。
3．控制变量
（1）教育发展水平（）。梁双陆、刘培培研究证实数字普惠金融效力的发挥依赖于居民的知识存量。[16]本文选择人均受教育年限作为衡量教育发展水平的指标。其计算方式为：（小学文化人数6＋初中文化人数9＋高中文化人数12＋大专及以上文化人数16）/6岁及以上人口数。该指标值越大，则说明教育发展水平越高。斯蒂文 斯皮尔伯格
（2）产业结构（）。非农业比重越高，则农村居民可能获得的收入越多，城乡收入差距越小。[17]本文用二、三产业增加值之和占GDP的比重来表示产业结构状况。该指标值越大，则对城乡收入差距的缩小作用越显著。
（3）政府支农水平（）。财政支农支出的力度是影响城乡收入差距的一个重要原因，对城乡收入差距具有调节作用。[18]本文以地方财政中农林水务支出占财政支出比重来衡量政府支农水平。
（4）数字鸿沟指数（）。
国内外学者在“数字鸿沟”方面的研究成果颇丰，本文借鉴刘骏和薛伟贤的测度指标[19]，构建了一个由
检索消除
4个一级指标和16个二级指标组成的数字鸿沟指数评价指标体系，见表1。
表1 数字鸿沟测度指标体系
维度统计指标指标说明指标属性信息基础设施单位面积光缆线路长度（公里/平方公里）光缆线路长度/国土面积正向每万人移动电话交换机容量（户/人）移动交换机容量/人口数正向
每万人局用交换机容量（门/万人）局用交换机容量/人口数正向
行政村宽带网络覆盖率/正向
人均互联网宽带接入端口（个/人）互联网宽带接入端口/人口数正向
信息技术利用互联网普及率/正向互联网宽带接入用户比率互联网宽带接入用户/总家庭户数正向控制变量法
每万人域名数（个/万人）域名数/人口数正向
移动电话普及率/正向
信息意识人均公共财政教育经费投入（元/人）公共财政教育经费投入/人口数正向人均专利授权数（个/万人）专利授权数/人口数正向
每十万人高等学校在校生数（人）/正向
信息环境人均技术市场成交额（元/人）技术市场成交额/人口数正向规模以上工业企业R&D经费占GDP比重规模以上工业企业R&D经费/GDP正向
人均电信业务量（元/人）电信业务量/人口数正向
lte-a计算机、软件业就业人员比重计算机、软件业就业人员/就业人口正向
在数字鸿沟指数值测算过程中，采用离差标准化方法来处理数据，以使指标取值界于[0,1]范围内。其计算公式为：
正向指标： （2）
负向指标： （3）
其中，为第个指标标准化处理后的指标值，为样本实际值，、分别表示第个指标样本的最小值和最大值。
至于各指标的影响力权重，本文采用因子分析法来测算。对上述指标采用方差最大旋转法进行因子分
析，计算因子得分矩阵，得到因子得分函数。以主因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为主因子的权重并对其进行加权求和。最后算出数字鸿沟指数综合得分。其计算公式为：
其中，表示第个主因子对应的特征值，它反映了该主因子对总方差的贡献程度；为总方差贡献率；为第个主因子得分；为主因子的个数。数字鸿沟指数综合得分值越大，代表数字鸿沟
越大。
各研究变量的描述性统计结果见表2。为使变量之间的量级相近，对核心解释变量数字普惠金融指数、覆盖广度指数、使用深度指数和数字化程度指数进行对数化处理。
表2 各变量的描述性统计
变量样本量平均值标准差最小值最大值
248 1.6130.6740.666 4.786
248 5.0640.679 2.786 5.934
波特率
248 4.8870.8580.673 5.869
248 5.0490.648 1.911 5.992
248 5.3930.734 2.026 6.117
248 3.5620.9410.513 5.635
2489.016 1.131 4.22212.675
2480.3020.2560.110 2.621
2480.9600.1770.739 1.742
（二）模型设定
1．建立数字普惠金融对城乡收入差距影响的线性回归模型：
（5）其中，下标和分别表示地区和时间变量，为控制变量，、、为待估参数，为随机误差项。
2．考虑数字普惠金融分指标对城乡收入差距影响的线性回归模型：
（6）3．构建数字鸿沟的门槛面板模型
本文引入的面板门槛模型将数字普惠金融指数作为核心解释变量[20]，数字鸿沟指数作为门槛变量，构建如下的非线性门槛回归方程：
（7）
其中，为示性函数，当满足括号内条件时其值取1，否则为0。、…、为待估参数，为第个门槛值。为随机误差项，且。
对于门槛值的估计采用组内估计法。确定门槛值之后，还需要进行门槛自抽样检验。原假设为；当模型存在门槛效应，备择假设为，使用似然比检验（）估计量：
（8）其中和分别为无门槛效应下模型估计的残差平方和与存在门槛效应下模型的残差平方和，为存在门槛效应下进行参数估计得到的残差方差。
如果存在门槛效应，则仍需进行门槛估计值无偏性检验，原假设为：，似然比检验统计量：
（9）
流行病学
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议