数字普惠金融缩小城乡收入差距了吗？
——基于农业全要素生产率的中介效应分析

张启文，田 静

（东北农业大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150030）

一、引言与文献综述

共同富裕是消除贫穷和两极分化基础上的普遍富裕，中国在取得脱贫攻坚战的全面胜利后，缩小城乡收入差距便成为实现共同富裕的重要着力点。目前，中国人均收入快速增加，但城乡收入不平衡问题依然严峻。统计数据显示，城镇居民人均可支配收入自1978 年的343.4 元持续增加至2021 年的47 412 元，平均增速为12.42%；农村居民人均收入自1978 年的133.6 元持续增加至2021 年的18 931 元，平均增速为11.55%。由于农村居民可支配收入的平均增速与城镇居民可支配收入的平均增速不相上下，中国城乡收入比仍维持在2.5 的高位上，因此，城乡收入不平衡问题成为当下亟待解决的重要问题。

金融在中国经济发展中发挥着不可替代的作用［1］，随着数字经济时代的到来，数字普惠金融发展迅猛。相较于普惠金融，数字普惠金融具有金融产品丰富多样、实行差异化定价、精准获客等创新性［2］。因而，数字普惠金融被认为是减贫和缩小城乡收入差距的重要手段［3］。此外，农业全要素生产率与农民收入的主要组成部分直接相关［4-5］，成为影响城乡收入差距的又一重要因素［6］。那么，在数字普惠金融迅猛发展的背景下，数字普惠金融、农业全要素生产率与城乡收入差距之间存在何种关系？解决这一问题将有助于为经济高质量发展背景下缩小城乡收入差距、实现共同富裕提供新的思路。

从现有研究成果来看，涉及数字普惠金融、全要素生产率以及城乡收入差距之间关系的文献主要分为以下3 个方面。一是数字普惠金融与城乡收入差距关系的研究，无论是在宏观视角还是微观视角上，数字普惠金融的发展均有利于缩小城乡收入差距，其主要通过门槛效应、减贫效应、排除效应和增长效应予以实现［7-13］。二是数字普惠金融与全要素生产率的关系研究，多数学者聚焦于区域、城市和绿色全要素生产率，发现数字普惠金融主要通过降低金融服务门槛、促进产业结构升级、缓解资源错配来促进区域、城市和绿色全要素生产率［14-16］。少数学者关注数字普惠金融对农业全要素生产率的影响，刘艳［17］认为数字普惠金融可以促进农业全要素生产率的提高，其渠道是提高农业生产经营活动的技术效率。三是全要素生产率与城乡收入差距之间关系的研究，但这些研究并未得出一致结论。有研究表明，全要素生产率的提高能够缩小城乡收入差距［18-19］。然而，也有学者得出不同结论，认为全要素生产率的提高会进一步扩大城乡收入差距［20-21］，还有学者发现全要素生产率的提高对城乡收入差距的影响存在区域异质性［22-23］。

综上所述，现有研究多是单独考察数字普惠金融、全要素生产率和城乡收入差距两两之间的联系，对与农民增收密切相关的农业全要素生产率的关注不够，且鲜有文献将三者纳入统一范畴，考察农业全要素生产率在数字普惠金融对城乡收入差距影响中扮演的角色。因此，在前人研究基础上，本文基于2011—2020年中国31个省（自治区、直辖市）的面板数据，采用中介效应模型检验数字普惠金融对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率在其中的作用机制，并进一步分析数字普惠金融的3 个不同维度对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率的差异化作用，为中国缩小城乡收入差距、实现共同富裕提供建议。

二、理论分析与研究假说

数字普惠金融影响城乡收入差距的渠道主要有数字普惠金融的成本效应、排除效应和涓滴效应［7，12］。第一，数字普惠金融通过成本效应来缩小城乡收入差距。数字普惠金融通过运用区块链、云计算以及大数据等科学技术降低整个金融服务过程中的交易成本，使金融产品的成本下降。中低收入农民能够以较低的成本获取金融服务，并利用其从事农业生产活动，提高农业生产效率，进而增加农民收入，有利于缩小城乡收入差距。第二，数字普惠金融通过排除效应来缩小城乡收入差距。数字普惠金融在金融体系中运用大数据、区块链等技术，金融机构可以通过大数据了解农民征信情况，给被排除在传统金融服务范围外但符合信用条件的农民提供金融服务，促使农民利用金融服务从事农业生产活动，进而使农民收入增加，有利于缩小城乡收入差距。第三，数字普惠金融通过涓滴效应缩小城乡收入差距。数字普惠金融的发展能够促进地区经济发展［9］，增加社会资本，降低融资成本，增加农村地区低收入群体以及贫困群体用于农业生产活动资金的可得性，提高农业生产效率，进而促进农民收入增加，有利于缩小城乡收入差距。基于此，提出第一个研究假说：

H1：数字普惠金融能够缩小城乡收入差距。

农业全要素生产率是缩小城乡收入差距的重要因素。一方面，农业全要素生产率的提高意味着农民生产效率的提高，即在既定的投入成本下，农民单位产出的提高，使得农民经营性收入增加，进而缩小城乡收入差距。另一方面，农业全要素生产率的提高会大大缩减农民从事农业生产活动所需付出的劳动，在既定的产出下，农民所需投入农业生产活动的劳动减少，这在一定程度上会释放大量的剩余劳动力从事非农工作，提高农民工资性收入，进一步缩小城乡收入差距。

数字普惠金融对城乡收入差距的影响是通过提高农业全要素生产率来实现的。一方面，数字普惠金融通过线上交易掌握农户的征信情况，有助于解决金融机构与农民之间的信息不对称问题［14-15］，能更好地为农业生产技术创新活动提供有力的资金支持，促进农业技术进步，提高农业全要素生产率，进而缩小城乡收入差距。另一方面，数字普惠金融作为金融的一大创新，其仍具有金融的资源配置作用。数字普惠金融能够为符合信用条件且急需资金的小规模农民进行融资，使闲置资源得到更加有效的配置［15，24］，促进农业技术效率的提高，提高农业全要素生产率，进而缩小城乡收入差距。基于此，提出第二个研究假说：

H2：农业全要素生产率在数字普惠金融对城乡收入差距的影响中发挥着中介效应。

三、数据来源、变量选取与模型构建

（一）数据来源

基于数据的可获得性、及时性，本文选取2011—2020 年中国31 个省（自治区、直辖市）的数据进行实证分析。其中，第一产业就业人数、农作物总播种面积、机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农林牧渔总产值、受灾面积主要来自中国农村统计年鉴和各省（自治区、直辖市）的统计年鉴，劳动力受教育人口比例来自中国人口与就业统计年鉴，数字普惠金融指数、覆盖广度、使用深度、数字化程度来源于北京大学数字金融研究中心官网，城镇和农村地区年末总人口、城镇和农村地区年末人均可支配收入、农林水支出、一般公共预算支出来源于中国统计年鉴及各省（自治区、直辖市）的统计年鉴。

（二）变量选取

1.被解释变量 本文被解释变量为城乡收入差距。现有研究中衡量城乡收入差距的方法主要有3种：城镇与农村的人均可支配收入之比、泰尔指数以及基尼系数。相较于其他两种方法，泰尔指数考虑了人口变动因素，能够更加全面、动态地刻画我国的城乡收入差距现状。因此，参照王少平等［25］的研究，使用泰尔指数衡量城乡收入差距。

2.核心解释变量 本文核心解释变量为数字普惠金融指数及覆盖广度、使用深度、数字化程度等3个维度。借鉴李牧辰等的做法［7］，本文以北京大学数字金融研究中心公布的数字普惠金融指数衡量数字普惠金融发展水平。

3.中介变量 本文中介变量为农业全要素生产率。本文采用MaxDEA8 测算农业全要素生产率的变动情况，其中投入产出变量参照李谷成等［26］的做法，投入变量包括第一产业就业人数、农作物总播种面积、机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量，产出变量为农林牧渔总产值。此外，借鉴张爱英等［27］的做法，以2010年为基年，获取各年的累计农业全要素生产率。即设定该年的农业全要素生产率为1，2011年的农业全要素生产率则可以用2010 年的农业全要素生产率与2011 年的Malmquist 指数的乘积表示，以此类推则计算出各地区各年累积农业全要素生产率。

4.控制变量 本文选取与城乡收入差距相关的控制变量如下：城镇化水平，采用城镇年末总人口数占地区年末总人口数之比衡量，以控制城镇化对城乡收入差距的影响；财政支农，采用政府农林水支出占一般公共预算支出之比衡量，以控制政府财政扶持对城乡收入差距的影响；受灾率，采用受灾面积占农作物播种面积之比衡量，以控制自然灾害对城乡收入差距的影响；农村人力资本，采用各地区农村劳动力不同受教育程度的人口比例与其受教育年限的乘积衡量，以控制劳动力的素质对城乡收入差距的影响。各变量说明与描述性统计如表1所示。

表1 变量说明与描述性统计

（三）模型选择

基于理论分析，借鉴温忠麟等［28］的做法，采用中介效应模型实证检验数字普惠金融对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率是否起到中介作用。

式（1）～式（3）中，Theilit表示t时期i地区的城乡收入差距水平，以泰尔指数衡量，Difiit表示t时期i地区数字普惠金融水平，TFPit代表中介变量农业全要素生产率，xijt为控制变量，εit表示随机误差项。式（1）为数字普惠金融对城乡收入差距影响的主效应回归，式（2）～式（3）为农业全要素生产率的中介效应回归。若式（2）～式（3）中的γ1、α2、β1显著且γ1α2与β1符号相同，则说明存在中介效应。

四、结果与分析

（一）中介效应回归结果

本文构建中介效应模型，采用Stata15 和多维固定效应的回归方法，实证检验数字普惠金融对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率在其中的作用机制，回归结果如表2 所示。其中，模型（1）为数字普惠金融对城乡收入差距的主效应，模型（2）与模型（3）为农业全要素生产率的中介效应检验。主效应回归结果显示，数字普惠金融的系数在1%的显著性水平上为负，说明数字普惠金融的发展显著地缩小城乡收入差距，H1得以验证。这一结论与李牧辰等［7］、王英姿［12］、周利等［13］关于数字普惠金融能够缩小城乡收入差距的研究结论相一致。中介效应回归结果显示，模型（2）中数字普惠金融的系数显著为正，模型（3）中数字普惠的系数显著为负，农业全要素生产率的系数显著为负。依据中介检验程序，农业全要素生产率在数字普惠金融缩小城乡收入差距中发挥着正向的中介作用，且中介效应占总效应的比例为3.88%①根据温忠麟等[28]的中介效应检验方法，中介效应占总效应的比例为γ1α2/β1。，因此，数字普惠金融的发展可以通过促进农业全要素生产率的提高，进而有效缩小城乡收入差距，H2得以验证。

表2 中介效应回归结果 n=310

（二）稳健性检验

为使研究结果更具有稳健性，本文分别采用替换变量和调整样本两种方法进行稳健性检验。一是替换被解释变量，以城镇居民与农村居民人均可支配收入的比值替换泰尔指数作为新的被解释变量进行估计。二是调整样本，通过剔除新疆、西藏的样本数据，降低异常值对于实证结果的干扰。采用多维固定效应回归，稳健性检验结果如表3 所示，数字普惠金融对城乡收入差距的主效应依然显著为负，表明数字普惠金融能够缩小城乡收入差距，农业全要素生产率在数字普惠金融对城乡收入差距的影响中发挥着正向中介效应，结果与上述一致。因此，实证结果稳健。

表3 稳健性检验结果

（三）异质性分析

1.维度异质性分析 为探究数字普惠金融的不同维度对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率在其中中介作用的有效性，将数字普惠金融划分为覆盖广度、使用深度和数字化程度3个维度分别进行回归估计（表4）。

首先，检验覆盖广度对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率的中介效应，回归结果如模型（10）～模型（12）所示。主效应回归结果显示，覆盖广度的系数显著为负，说明覆盖广度能够显著地缩小城乡收入差距。中介效应回归结果显示，模型（11）中覆盖广度的系数显著为正，模型（12）中覆盖广度的系数与农业全要素率的系数均显著为负，因而，农业全要素生产率在其中依然发挥着正向的中介效应，中介效应占总效应的比例为6.13%。

其次，检验使用深度对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率的中介效应，回归结果如表4中模型（13）～模型（15）所示。主效应回归结果显示，使用深度的系数显著为负，说明使用深度能够显著地缩小城乡收入差距，中介效应回归结果显示，模型（14）中使用深度的系数显著为正，模型（15）中使用深度的系数与农业全要素率的系数均显著为负，因而，农业全要素生产率在其中发挥着正向的中介效应，中介效应占总效应的比例为9.14%。

最后，检验数字化程度对城乡收入差距的影响以及农业全要素生产率的中介效应，回归结果如表4中模型（16）～模型（18）所示。主效应回归结果显示，数字化程度的系数显著为正，说明数字普惠金融的数字化程度会加剧城乡收入差距，其原因可能是农村数字普惠金融的使用频率相较于城镇较低，城镇居民能够更好地利用数字普惠金融促进自身收入的提高，因而数字化程度会进一步加剧城乡收入差距。中介效应回归结果显示，数字化程度对农业全要素生产率的影响并不显著，因而农业全要素生产率在其中并未发挥中介效应。

表4 数字普惠金融的不同维度对城乡收入差距的影响 n=310

因此，数字普惠金融的覆盖广度和使用深度能够缩小城乡收入差距，而数字化程度会加剧城乡收入差距；农业全要素生产率在数字普惠金融的覆盖广度和使用深度缩小城乡收入差距的效果中发挥着正向的中介作用，但作用大小存在差异，农业全要素生产率在使用深度缩小城乡收入差距中的中介效应比例最大，农业全要素生产率未在数字化程度对城乡收入差距的影响中发挥中介效应。

2.区域异质性分析 由于各地区之间的地理位置、农业生产重要性以及经济发展水平存在差异，为探究不同地区数字普惠金融对城乡收入差距的影响及作用方式，对样本按照地理位置、功能产区以及经济发展水平进行分组回归。

首先，对样本按照东、中、西部地区进行分区回归，回归结果如表5 所示。在东部地区，主效应回归结果显示，数字普惠金融能够显著缩小城乡收入差距，中介效应回归结果显示，农业全要素生产率未发挥中介效应。在中部地区，主效应回归结果显示，数字普惠金融能够显著缩小城乡收入差距，但农业全要素生产率未发挥中介效应。在西部地区，主效应回归结果显示，数字普惠金融能够显著缩小城乡收入差距，中介效应回归结果显示，农业全要素生产率在其中发挥着正向的中介效应，中介效应占总效应的比例为11.16%。因此，数字普惠金融能够缩小中国东、中、西部地区的城乡收入差距。在西部地区，农业全要素生产率在数字普惠金融缩小城乡收入差距的影响中发挥着中介效应，但在中、东部地区未发挥此效应。

表5 不同地区数字普惠金融对城乡收入差距的影响

其次，对样本按照三大功能产区进行分组回归，回归结果如表6 所示。主效应回归结果显示，在三大功能区，数字普惠金融的系数均显著为负，说明数字普惠金融在三大功能区均能够显著缩小城乡收入差距，但在粮食主销区的影响最大。中介效应回归结果显示，农业全要素生产率仅在粮食产销平衡区发挥着中介效应，且中介效应占总效应的比例为14.17%。

表6 不同功能区数字普惠金融对城乡收入差距的影响

最后，对样本按照经济发展水平高低①借鉴张龙耀等[29]的做法，按照地区人均GDP 的中位数将31 个省（自治区、直辖市）划分为经济发展水平较高的地区和经济发展水平较低的地区。进行分组回归，回归结果如表7所示。主效应回归结果显示，数字普惠金融系数在经济发展水平较高的地区和经济发展水平较低的地区均显为负，数字普惠金融能够有效缩小两个地区的城乡收入差距，但该作用效果在经济发展水平较低的地区更大。中介效应回归结果显示，农业全要素生产率仅在经济发展水平较低的地区发挥着中介效应，且中介效应占总效应的比例为11.39%。

表7 不同经济发展水平地区数字普惠金融对城乡收入差距的影响

五、主要结论与政策建议

基于2011—2020年全国31个省（自治区、直辖市）的面板数据，构建中介效应模型实证分析数字普惠金融对城乡收入差距的作用方式以及农业全要素生产率在其中的作用机制。主要得到如下研究结论：（1）基准回归结果显示，数字普惠金融的发展能够有效缩小城乡收入差距，农业全要素生产率在其中发挥着正向的中介作用。（2）异质性回归结果显示，数字普惠金融的覆盖广度和使用深度能够缩小城乡收入差距，而数字化程度会加剧城乡收入差距，农业全要素生产率在覆盖广度和使用深度对城乡收入的影响中发挥着正向的中介作用，但中介作用大小存在差异，农业全要素生产率在使用深度缩小城乡收入差距中的中介效应最大，农业全要素生产率在数字化程度对城乡收入差距的影响中未发挥中介效应；数字普惠金融能够缩小中国东、东、西部地区、三大功能区、经济发展水平较高地区以及经济发展水平较低地区的城乡收入差距。农业全要素生产率在西部地区、粮食产销平衡区以及经济发展水平较低的地区发挥着中介效应，但在其他地区未发挥此效应。

为进一步缩减城乡收入的差距，推进乡村振兴战略的落实有效落实，实现共同富裕的远景目标。基于上述研究结论，提出以下政策建议：第一，政府应重视数字普惠金融在实现共同富裕征途中发挥的作用，进一步加强数字普惠金融在农村地区的推广，完善农村地区数字征信系统的构建，实现金融真正意义上的“普惠”，确保其在缩小城乡收入差距中发挥更大的作用。第二，数字普惠金融对城乡收入差距的影响存在区域异质性，因而要因地制宜地制定数字普惠金融的发展战略，注重各地区协调发展，使得我国城乡收入差距在整体上缩小，进而实现共同富裕。第三，注重引导数字普惠金融有效地服务农业生产活动，使数字普惠金融能够有效支持农业生产活动，优化农业生产过程中资源配置效率，提高农业全要素生产率在数字普惠金融缩小城乡收入差距中的中介作用。