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摘要：传统的普惠金融服务的缺陷在数字普惠金融的普及下得以完善，在这种背景下，本文重点研究数字普惠金融作为普惠金融和互联网融合的新形式，对城乡收入差距的影响效果，同时选用了2011-2018年全国各省份数据，选取相关控制变量，构建固定效应的平衡面板回归模型，分析数字普惠金融关于城乡收入差距的总体影响，详细探究实证结果并提出相关的建议。
关键词：普惠金融;城乡收入差距;金融排斥
习近平总书记在十九大报告中指出“从现在到2020年是全面建成小康社会的决胜时期”。我国要全面建设小康社会，首先必须解决日益突出的城乡收入差距问题，才能使社会稳定发展，更快达到社会全面小康的要求。
金融业作为我国现代经济发展的核心，是我国经济持续发展和城乡经济平衡的重要内生动力。近年来，普惠金融的快速发展，可以有效缓解我国城乡收入差距，从而实现资源合理配置和有效扶贫的目标。如今，随着大数据互联网时代的不断发展和科技的飞速进步，普惠金融已经发展成为以数字技术为驱动力、普惠金融为发展基础的数字化普惠金融。
综上所述，我们提出疑问：决胜全面建成小康社会背景下数字普惠金融是否缓解了城乡收入差距？同时，通过一系列检验方法以此对问题进行研究并得到结论。
一、文献综述
（一）普惠金融的普及能够缓解排除效应，减少金融排斥
田杰和陶建平（2011）在衡量普惠金融发展水平时利用金融排除指数，得出金融排除程度越大，城乡收入差距越大，两者正相关[1];黄莹（2013）基于普惠金融的福利效应，发现金融服务水平越高，经济的福利效应越好。因此，金融服务应尽可能实现广覆盖，加强建设落后地区基础设施。谢升锋（2014）认为就东部区域而言，高收入者的福利水平受到普惠金融的影响而提升，与低收入者相比，高收入在由于其自身条例良好，相对信贷风险较低，而更容易获得金融资源的青睐，而低收入者很难获得支持。
（二）数据分析得出普惠金融对于城乡收入差距的影响
徐敏、张小林（2014）认为普惠金融发展在一定程度上能够正向影响居民收入差距缩小，但影响效果的显著性并不明显[2]。李建伟等（2015）对2004-2013 年普惠金融数据进行剖析，测算中国普惠金融发展指数，通过时间序列回归分析的方法，探讨普惠金融与城乡收入差距之间的长期关系，得出普惠金融的发展有助于缩小城乡收入差距[3]。
二、我国数字普惠金融对城乡收入差距影响效应的实证检验
（一）变量选取
1.被解释变量
泰尔指数考虑人口变动因素，既能衡量城乡收入差距，又能表现出贫富居民收入之间的差异。因此，本文选用泰尔指数作为被解释变量，该数字越大，表示城乡收入差距越大。
2.解释变量
北京大学数字金融研究中心在2019年4月公布了《北京大学数字普惠金融指数（2011-2018年）》，该数据从覆盖广度（IFIC）、使用深度（IFID）和数字化程度（IFIS）三个一级维度，测算出数字普惠金融指数（DIFI）。本文选取2011-2018年的数字普惠金融数据作为解释变量，由于指数相对于其他变量数值较大，故将所有指数除以100作为原始数据。
3.控制变量
包括城镇化率、产业结构、对外开放程度、财政支出比率、人均国民生产总值
（二）描述性统计
如表1所示。
（三）单位根检验
本文综合采用各种方法来判断面板数据是否平稳，发现原始数据均不能完全通过检验。对数据进行差分处理，表现出较强的平稳性。
（四）数字普惠金融对城乡收入差距的总体效应检验
在这个模型中，数字普惠金融总指标在1%的显著性上显著，且系数为负，这说明我国数字普惠金融确实可以在一定程度上缩小城乡收入差距。分析控制变量回归的结果来看，对外开放程度指标OPEN在这个模型通过了显著性检验，说明扩大对外开放可能会对城市居民的收入起到更大的促进作用。综上所述，我国数字普惠金融的发展确实可以对城乡收入差距起到收敛效应，符合本文的最初假设。
（五）数字普惠金融对城乡收入差距的降低门槛效应
1.作用机制
金融机构向客户提供金融服务时存在的门槛现象可以概括为以下几点：第一，金融机构要向客户收取一定的金融服务成本，低收入人群无法支付高额的手续费，达不到享受金融服务的门槛;第二，金融机构为保障自身的利益，在向客户提供贷款等服务时，要求客户有较高的信用等级，相对落后地区以及偏远农村信用保障体系不健全，农民的信用难以得到保障。如果这种门槛效应得不到解决，农村经济的发展将受到极大的限制，城鄉收入差距也将进一步扩大。
2.回归结果与分析
如表3所示。在这个模型中，数字支持服务指标在1%的显著性水平上显著，但系数为正，说明数字普惠金融无法有效地通过降低门槛效应来缩小城乡差距。
（六）数字普惠金融对城乡收入差距的缓解排除效应
传统金融服务的排除方式主要体现在地理排除、评估排除等方面。首先，金融机构出于对成本的考虑，一般不愿意在相对落后、偏远的地区设置服务网点，相对落后、偏远地区人群也就无法到实体网点享受金融服务。其次，相对落后、偏远地区的居民主要是农民，收入主要来源于生产性农业，易受自然灾害的影响，因此，很多农民在信用评估环节被排斥在金融机构之外。
数字技术的普及，增强了金融服务的覆盖广度，越来越多的人能突破地域上的限制享受金融服务，能够有效减缓地理排除。产品排除方面，农民可以在家就能根据相关资讯了解到满足自身需要的金融服务，金融机构也能通过客户的信用等级向客户推荐合适的产品。通过互联网，居民可以购买更加丰富的金融产品，享受到正规的金融服务。
如表4所示。在这个模型中，数字普惠金融的覆盖广度IFIC指标在1%的显著性水平上显著，且系数为负，这说明数字普惠金融在发展过程中确实可以通过缓解地理排除来缩小城乡收入差距。
三、结束语
本文通过实证分析数字普惠金融对城乡收入差距的影响作用机制，对数字普惠金融关于城乡收入差距的总体作用效果进行评估，得出以下结论：数字普惠金融的发展对城乡收入差距有着明显的收敛效果。说明在城乡收入的均衡分配方面，数字普惠金融可以发挥十分重要的作用。从控制变量来看，经济发展对城乡收入差距也起到了明显收敛效果，扩大对外开放对城市居民的收入增长更有利，反而会拉大城乡收入差距。另外，偏向城镇和非农产业方向财政支出结构改善，会在一定程度上扩大城乡收入差距。这种整体作用效果提示政府在为缩短城乡收入差距制定战略规划时，既要保证经济和数字技术水平的平稳增长，又要重视提高农村财政支出投入以及农业产品的对外贸易，最终达到缩短城乡收入差距的目的。
参考文献：
[1]田杰，陶建平.我国农村金融发展与城乡收入差距关系研究——来自县（市）面板数据的经验证据[J].中国流通经济，2011，25（10）：123-127.
[2]徐敏，张小林.普惠制金融对城乡居民收入差距的影响[J].金融论坛，2014，19（09）：9-15.
[3]李建伟，李树生，胡斌.具有普惠金融内涵的金融发展与城乡收入分配的失衡调整——基于VEC模型的实证研究[J].云南财经大学学报，2015，31（01）：110-116.
关键词：普惠金融;城乡收入差距;金融排斥
习近平总书记在十九大报告中指出“从现在到2020年是全面建成小康社会的决胜时期”。我国要全面建设小康社会，首先必须解决日益突出的城乡收入差距问题，才能使社会稳定发展，更快达到社会全面小康的要求。
金融业作为我国现代经济发展的核心，是我国经济持续发展和城乡经济平衡的重要内生动力。近年来，普惠金融的快速发展，可以有效缓解我国城乡收入差距，从而实现资源合理配置和有效扶贫的目标。如今，随着大数据互联网时代的不断发展和科技的飞速进步，普惠金融已经发展成为以数字技术为驱动力、普惠金融为发展基础的数字化普惠金融。
综上所述，我们提出疑问：决胜全面建成小康社会背景下数字普惠金融是否缓解了城乡收入差距？同时，通过一系列检验方法以此对问题进行研究并得到结论。
一、文献综述
（一）普惠金融的普及能够缓解排除效应，减少金融排斥
田杰和陶建平（2011）在衡量普惠金融发展水平时利用金融排除指数，得出金融排除程度越大，城乡收入差距越大，两者正相关[1];黄莹（2013）基于普惠金融的福利效应，发现金融服务水平越高，经济的福利效应越好。因此，金融服务应尽可能实现广覆盖，加强建设落后地区基础设施。谢升锋（2014）认为就东部区域而言，高收入者的福利水平受到普惠金融的影响而提升，与低收入者相比，高收入在由于其自身条例良好，相对信贷风险较低，而更容易获得金融资源的青睐，而低收入者很难获得支持。
（二）数据分析得出普惠金融对于城乡收入差距的影响
徐敏、张小林（2014）认为普惠金融发展在一定程度上能够正向影响居民收入差距缩小，但影响效果的显著性并不明显[2]。李建伟等（2015）对2004-2013 年普惠金融数据进行剖析，测算中国普惠金融发展指数，通过时间序列回归分析的方法，探讨普惠金融与城乡收入差距之间的长期关系，得出普惠金融的发展有助于缩小城乡收入差距[3]。
二、我国数字普惠金融对城乡收入差距影响效应的实证检验
（一）变量选取
1.被解释变量
泰尔指数考虑人口变动因素，既能衡量城乡收入差距，又能表现出贫富居民收入之间的差异。因此，本文选用泰尔指数作为被解释变量，该数字越大，表示城乡收入差距越大。
2.解释变量
北京大学数字金融研究中心在2019年4月公布了《北京大学数字普惠金融指数（2011-2018年）》，该数据从覆盖广度（IFIC）、使用深度（IFID）和数字化程度（IFIS）三个一级维度，测算出数字普惠金融指数（DIFI）。本文选取2011-2018年的数字普惠金融数据作为解释变量，由于指数相对于其他变量数值较大，故将所有指数除以100作为原始数据。
3.控制变量
包括城镇化率、产业结构、对外开放程度、财政支出比率、人均国民生产总值
（二）描述性统计
如表1所示。
（三）单位根检验
本文综合采用各种方法来判断面板数据是否平稳，发现原始数据均不能完全通过检验。对数据进行差分处理，表现出较强的平稳性。
（四）数字普惠金融对城乡收入差距的总体效应检验
在这个模型中，数字普惠金融总指标在1%的显著性上显著，且系数为负，这说明我国数字普惠金融确实可以在一定程度上缩小城乡收入差距。分析控制变量回归的结果来看，对外开放程度指标OPEN在这个模型通过了显著性检验，说明扩大对外开放可能会对城市居民的收入起到更大的促进作用。综上所述，我国数字普惠金融的发展确实可以对城乡收入差距起到收敛效应，符合本文的最初假设。
（五）数字普惠金融对城乡收入差距的降低门槛效应
1.作用机制
金融机构向客户提供金融服务时存在的门槛现象可以概括为以下几点：第一，金融机构要向客户收取一定的金融服务成本，低收入人群无法支付高额的手续费，达不到享受金融服务的门槛;第二，金融机构为保障自身的利益，在向客户提供贷款等服务时，要求客户有较高的信用等级，相对落后地区以及偏远农村信用保障体系不健全，农民的信用难以得到保障。如果这种门槛效应得不到解决，农村经济的发展将受到极大的限制，城鄉收入差距也将进一步扩大。
2.回归结果与分析
如表3所示。在这个模型中，数字支持服务指标在1%的显著性水平上显著，但系数为正，说明数字普惠金融无法有效地通过降低门槛效应来缩小城乡差距。
（六）数字普惠金融对城乡收入差距的缓解排除效应
传统金融服务的排除方式主要体现在地理排除、评估排除等方面。首先，金融机构出于对成本的考虑，一般不愿意在相对落后、偏远的地区设置服务网点，相对落后、偏远地区人群也就无法到实体网点享受金融服务。其次，相对落后、偏远地区的居民主要是农民，收入主要来源于生产性农业，易受自然灾害的影响，因此，很多农民在信用评估环节被排斥在金融机构之外。
数字技术的普及，增强了金融服务的覆盖广度，越来越多的人能突破地域上的限制享受金融服务，能够有效减缓地理排除。产品排除方面，农民可以在家就能根据相关资讯了解到满足自身需要的金融服务，金融机构也能通过客户的信用等级向客户推荐合适的产品。通过互联网，居民可以购买更加丰富的金融产品，享受到正规的金融服务。
如表4所示。在这个模型中，数字普惠金融的覆盖广度IFIC指标在1%的显著性水平上显著，且系数为负，这说明数字普惠金融在发展过程中确实可以通过缓解地理排除来缩小城乡收入差距。
三、结束语
本文通过实证分析数字普惠金融对城乡收入差距的影响作用机制，对数字普惠金融关于城乡收入差距的总体作用效果进行评估，得出以下结论：数字普惠金融的发展对城乡收入差距有着明显的收敛效果。说明在城乡收入的均衡分配方面，数字普惠金融可以发挥十分重要的作用。从控制变量来看，经济发展对城乡收入差距也起到了明显收敛效果，扩大对外开放对城市居民的收入增长更有利，反而会拉大城乡收入差距。另外，偏向城镇和非农产业方向财政支出结构改善，会在一定程度上扩大城乡收入差距。这种整体作用效果提示政府在为缩短城乡收入差距制定战略规划时，既要保证经济和数字技术水平的平稳增长，又要重视提高农村财政支出投入以及农业产品的对外贸易，最终达到缩短城乡收入差距的目的。
参考文献：
[1]田杰，陶建平.我国农村金融发展与城乡收入差距关系研究——来自县（市）面板数据的经验证据[J].中国流通经济，2011，25（10）：123-127.
[2]徐敏，张小林.普惠制金融对城乡居民收入差距的影响[J].金融论坛，2014，19（09）：9-15.
[3]李建伟，李树生，胡斌.具有普惠金融内涵的金融发展与城乡收入分配的失衡调整——基于VEC模型的实证研究[J].云南财经大学学报，2015，31（01）：110-116.