数字普惠金融发展对农村居民...证研究——以长江经济带为例_贺雨.pdf

数字普惠金融发展对农村居民收入影响的实证研究 以长江经济带为例贺 雨(长江大学经济与管理学院，湖北荆州 434023)摘要数字时代普惠金融的发展为我国农村居民提高收入水平带来了新的机遇。为探究数字普惠金融对我国农村居民收入的影响，基于 20142020 年长江经济带 11 个省市的面板数据运用固定效应模型进行实证检验和分析。研究发现:数字普惠金融的发展对长江经济带农村居民收入水平的提升具有显著的积极作用。同时，数字普惠金融发展的影响具有地区异质性，对长江经济带下游地区的影响最显著。为了进一步发挥数字普惠金融对我国农村居民收入水平提升的赋能作用，需要完善数字普惠金融发展的监管体系和法律法规、促进我国农村地区普惠金融的数字化转型发展以及提升农村居民的数字素养等。关键词数字普惠金融;农村居民;居民收入;长江经济带中图分类号S9文献标识码A文章编号05176611(2023)01021903doi:103969/jissn05176611202301049开放科学(资源服务)标识码(OSID):An Empirical Study on the Impact of the Development of Digital Inclusive Finance on the Income of ural esidentsTaking theYangtze iver Economic Belt as an ExampleHE Yu(Economics and Management School of Yangtze University，Jingzhou，Hubei 434023)AbstractThe development of inclusive finance in the digital age has brought new opportunities for China s rural residents to improve theirincome level In order to explore the impact of digital inclusive finance on the income of rural residents in China，this paper uses the fixedeffect model for empirical test and analysis based on the panel data of 11 provinces and cities in the Yangtze iver Economic Belt from 2014 to2020 It is found that the development of digital inclusive finance plays a significant positive role in improving the income level of rural resi-dents in the Yangtze iver Economic Belt At the same time，the impact of the development of digital inclusive finance has regional heteroge-neity，and the impact on the lower reaches of the Yangtze iver Economic Belt is the most significant To further play the enabling role of digit-al inclusive finance in improving the income level of rural residents in China，it is necessary to improve the regulatory system，laws and regula-tions for the development of digital inclusive finance，promote the digital transformation and development of inclusive finance in rural areas，and improve the digital literacy of rural residentsKey wordsDigital inclusive finance;ural residents;esident income;Yangtze iver Economic Belt作者简介贺雨(1991)，女，湖北荆州人，硕士研究生，研究方向:农业管理。收稿日期20220103党的十九大报告中提出乡村振兴战略，其中战略总要求之一即是生活富裕。近些年随着国家惠农政策不断出台，我国农村居民的人均可支配收入也在不断增加。根据国家统计局公布的数据，2020 年我国农村居民人均可支配收入为17 131元，相较于2019 年增长69%，而在2020 年我国也实现了脱贫攻坚的决定性胜利。接下来，如何将巩固脱贫攻坚成果与实施乡村振兴战略进行有效衔接成为值得思考和探究的问题。毫无疑问，努力实现农村居民收入增长是巩固脱贫攻坚成果最重要的一环，也是实现乡村振兴战略中最重要的目标之一。在当前数字经济背景下，如何利用好数字技术的赋能作用是实现促进农村居民收入增长的关键。党和国家在“十四五”规划中强调要加快数字化发展，完善金融支持创新体系，促进新技术产业化规模化应用，坚定不移建设数字中国。数字普惠金融(digital inclusive finance)是普惠金融(inclusive finance)数字化发展的一种新业态，其利用大数据、区块链和云计算等数字技术来解决普惠金融在发展过程中遇到的困难与阻碍，进一步为小微企业、农村居民以及城镇低收入人群等群体提供成本可负担的、便捷有效的金融服务，能够有效缓解小微企业、农村居民等群体的融资约束，进而促进这类群体的收入增长1。同时，长江经济带地区是我国重要的经济发展区域，其覆盖的 11 个省市的人口和生产总值均超过全国的 40%。在此背景下，探究长江经济带地区数字普惠金融发展对农村居民收入的影响具有重要的现实意义。目前，关于数字普惠金融与农村居民收入关系的研究主要从以下两个方面展开。一是数字普惠金融和城乡收入差距间的关系研究:梁双陆等2 利用我国 20112015 年的省际面板数据，研究发现数字普惠金融的发展不仅可以有效缩小我国城乡居民之间的收入差距，并且这种收敛效应存在教育门槛和区域异质性。周静3 研究发现数字普惠金融对缩小城乡居民收入差距的影响作用存在地区异质性，对于东、中部地区效果显著，对于西部地区则不显著。王君萍等4 利用空间计量模型研究发现本省数字普惠金融的发展对城乡居民收入差距的缩小效应对于邻接省份具有同样的收敛作用。二是数字普惠金融和农村居民收入之间的关系研究:刘丹等5 基于我国 20112015 年的省际面板数据，采用空间计量模型研究了数字普惠金融发展对农村居民非农收入的空间溢出效应，结果表明数字普惠金融的发展不仅对本省市农村居民非农收入增长具有促进作用，同样也对相邻省市农村居民非农收入的增长具有积极作用。陈丹等6 同样通过实证分析研究发现数字普惠金融的发展对于我国农村居民收入增长具有显著的正向效应。王永仓7 利用面板门槛模型研究发现数字普惠金融发展对农村居民收入增长的影响具有双重门槛效应，数字普惠金融发展水平越高，对促进农村居民收入增长的作用越大。张林8 采用 SYSGMM 方法研究发现数字普惠金融可以有效促进农村居民收入增长，并且可以通过县域产业升级来间接促进农村居民收入增长。安徽农业科学，JAnhui AgricSci 2023，51(1):219221孙子淞等9 研究发现数字普惠金融对农村居民收入增长的促进作用具有地区异质性，对西部地区农村居民收入增长的影响作用最为显著。综上所述，既有文献关于数字普惠金融对城乡居民收入差距和农村居民收入的影响研究都较为丰富，但大都集中于全国各省市层面的研究，对于国家重要经济发展区域的专门研究则较为缺乏。笔者重点关注我国长江经济带地区的经验证据，对该地区数字普惠金融的发展对农村居民收入的影响进行研究，以期为长江经济带数字普惠金融的发展和提升农村居民收入提供一定的理论参考。1模型构建、变量选取与数据说明11模型设定通过实证分析方法以探究数字普惠金融发展对我国农村居民收入有何影响的问题，构建如下计量模型方程:lnIncomeit=0+1+lnFinanceit+2lnPGDPit+3Urbanit+4Policyit+5lnInternetit+it式中，0表示模型中的常数项;1、2、3、4、5表示变量的模型回归系数;it表示模型中的随机误差项。12变量选取与衡量指标(1)被解释变量。农村居民收入使用农村居民人均可支配收入(Income)来衡量。(2)核心解释变量。数字普惠金融发展使用数字普惠金融总指数(Finance)来衡量。(3)控制变量。地区经济发展水平(PGDP)，用地区人均国内生产总值来衡量。地区人均国内生产总值越高证明该地区的经济发展状况良好，良好的地区经济发展也会有效提高当地居民的收入水平。城镇化水平(Urban)，用城镇人口占地区总人口的比重来衡量。城镇化水平越高，城镇地区的经济发展对当地农村地区经济发展的辐射作用较强。财政支农政策(Policy)，用农林水事务支出占一般公共预算支出的比重来衡量。财政支农支出占比越高证明政府对农业发展越支持。移动互联网发展水平(Internet)，用移动互联网用户数量来衡量。移动互联网用户数量越多，说明该地区的移动互联网普及率越高，更有利于数字普惠金融的推广10。13数据来源与说明由于选取的变量中有部分指标自2014 年开始统计，因此选取 20142020 年长江经济带 11 个省市(包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州和云南)的面板数据作为模型估计的样本数据。为了减少模型估计中可能出现的异方差问题，将农村居民人均可支配收入、数字普惠金融总指数、人均国内生产总值和移动互联网用户数量进行取对数处理。所有变量中数字普惠金融总指数的数据来源于北京大学数字金融研究中心发布的 北京大学数字普惠金融指数，其余变量的数据均来源于国家统计局发布的历年 中国统计年鉴，变量的描述性统计如表 1 所示。2实证检验与结果分析21基准模型回归分析在处理面板数据时，首先要考虑的问题是使用固定效应模型还是随机效应模型。为此，该研究采用 Hausman 检验的方法进行处理。可以发现，检验结果中的 P 值为 0035，在 005 的水平显著，说明在实证检验中应该使用固定效应模型进行处理和分析。基准模型回归结果如表 2 所示，其中列(1)和列(2)为固定效应模型回归结果，列(3)和列(4)为随机效应模型回归结果;列(1)和(3)仅对核心解释变量进行估计，列(2)和列(4)则同时纳入控制变量进行模型估计。表 1变量描述性统计Table 1Descriptive statistics of variables变量Variable平均值Averagevalue标准差Standarddeviation最小值Minimum最大值Maximum观测值ObservationsIncome9572038388061046177Finance559302435041606877PGDP109710446101831196677Urban060101240402089377Policy010700280041017877Internet831104077557913377表 2基准模型回归结果Table 2egression results of the benchmark model变量VariableFE(1)FE(2)E(3)E(4)Fi