趙丹玉 崔建軍

［提要］ 實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)全面縮差是破除鄉(xiāng)村振興發(fā)展阻礙、實(shí)現(xiàn)共同富裕的核心。文章采用2011-2020年我國(guó)30個(gè)省份面板數(shù)據(jù),在測(cè)算各省城鄉(xiāng)多維差距水平基礎(chǔ)上,實(shí)證分析數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的作用,并考察農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)差距各維度均具有顯著縮減作用,作用水平由高到低依次為公共服務(wù)差距、基礎(chǔ)設(shè)施差距、居民生活差距、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)差距;數(shù)字普惠金融及其子維度對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的收斂效應(yīng)存在顯著區(qū)域差異;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)多維差距關(guān)系中存在部分中介效應(yīng)和非線性特征,數(shù)字普惠金融可通過(guò)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率縮減城鄉(xiāng)多維差距?；诜治鼋Y(jié)果,圍繞如何通過(guò)發(fā)展數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)多維差距提出相應(yīng)政策建議。

改革開(kāi)放40年來(lái),中國(guó)農(nóng)村不斷發(fā)展,農(nóng)民生活水平顯著提高。然而,受資源稟賦、歷史、制度等多重因素影響,城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡不協(xié)調(diào)等問(wèn)題仍然凸顯。以城鄉(xiāng)收入差距為例,2020年城鄉(xiāng)居民人均可支配收入相對(duì)差距為2.56:1,較之2011年的3.13:1有顯著進(jìn)步,但絕對(duì)差距卻由2011年的14832元擴(kuò)大到26703元。城鄉(xiāng)差距不僅體現(xiàn)在居民收入上,更延伸于社會(huì)進(jìn)步、公共福利、環(huán)境生態(tài)等方方面面,嚴(yán)重制約經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。黨的十六大以來(lái),國(guó)家對(duì)城鄉(xiāng)發(fā)展失衡問(wèn)題的重視程度不斷提高,先后提出“統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展”“城鄉(xiāng)發(fā)展一體化”和“城鄉(xiāng)融合發(fā)展”戰(zhàn)略,黨的二十大報(bào)告再次強(qiáng)調(diào)堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展,暢通城鄉(xiāng)要素流動(dòng)。雖然著眼點(diǎn)和側(cè)重點(diǎn)有所區(qū)別,但核心都是縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距,促進(jìn)城鄉(xiāng)機(jī)會(huì)和發(fā)展均衡。因此,探析如何通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展縮小城鄉(xiāng)差距,是進(jìn)一步推進(jìn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展和實(shí)現(xiàn)共同富裕亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

影響城鄉(xiāng)差距的原因眾多,城鄉(xiāng)金融資源配置不合理是重要因素之一。我國(guó)金融城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)問(wèn)題根深蒂固,金融資源供求失衡問(wèn)題長(zhǎng)期存在。金融資源的逐利性特征導(dǎo)致金融服務(wù)更多向城鎮(zhèn)地區(qū)、大型企業(yè)和工薪階層傾斜,對(duì)農(nóng)戶(hù)、小微企業(yè)等弱勢(shì)群體存在天然“金融排斥”[1]。作為傳統(tǒng)金融的創(chuàng)新性延伸,數(shù)字普惠金融以其不受時(shí)空限制的數(shù)字性、低進(jìn)入門(mén)檻等強(qiáng)普惠特征打破了傳統(tǒng)金融服務(wù)的“二八定律”,有效提升了金融服務(wù)在農(nóng)村地區(qū)的覆蓋廣度和深度,引導(dǎo)資金在城鄉(xiāng)間自由合理地流動(dòng)配置,促進(jìn)落后地區(qū)金融資源積累和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,通過(guò)提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)效率和農(nóng)村居民收入水平,發(fā)揮對(duì)城鄉(xiāng)差距的收斂作用。數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)差距的縮減作用受多因素影響,其中,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)揮的傳導(dǎo)作用不容忽視。普惠金融通過(guò)技術(shù)進(jìn)步、效率提升等作用推動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),全要素生產(chǎn)率提升可以縮減城鄉(xiāng)差距已得到學(xué)者們的論證。黨的十九大、二十大報(bào)告也都強(qiáng)調(diào)著力提高全要素生產(chǎn)率以促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展?；谝陨戏治?從數(shù)字普惠金融發(fā)展直接影響城鄉(xiāng)差距和通過(guò)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率間接影響城鄉(xiāng)兩個(gè)角度展開(kāi)論證,探明數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的作用。

一、文獻(xiàn)回顧

(一)城鄉(xiāng)差距測(cè)量及影響因素的相關(guān)研究

20世紀(jì)60年代末,托達(dá)羅提出人口流動(dòng)模型,認(rèn)為農(nóng)村勞動(dòng)力流出是因?yàn)閷?duì)城鄉(xiāng)預(yù)期收入差異,將城鄉(xiāng)居民收入差距界定為城鄉(xiāng)差距。[2]90年代末,費(fèi)景漢和拉尼斯從演進(jìn)視角探討增長(zhǎng)和發(fā)展,認(rèn)為還應(yīng)考慮貧困人群對(duì)醫(yī)療、教育、可飲用水等公共品及服務(wù)的獲得以及衛(wèi)生的最低限度的支配權(quán)。[3](P.405)國(guó)際勞工組織也曾指出貧困家庭的基本需要不僅包括個(gè)人消費(fèi)上的基本滿足,也包括由社會(huì)提供的公共交通、環(huán)境衛(wèi)生、健康及教育設(shè)施等基本服務(wù)。[4]國(guó)內(nèi)大量研究中衡量城鄉(xiāng)差距的指標(biāo)選擇主要集中在泰爾指數(shù)、基尼指數(shù)、城鄉(xiāng)居民收入等單一經(jīng)濟(jì)維度。黨的十六大報(bào)告提出統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展以來(lái),一些學(xué)者先后構(gòu)建了城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展、城鄉(xiāng)一體化水平、城鄉(xiāng)融合發(fā)展和共同富裕的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,從多維度觀測(cè)城鄉(xiāng)發(fā)展差異。如楊永恒等( 2005)采用主成分分析法從經(jīng)濟(jì)、教育和健康三方面構(gòu)建了傳統(tǒng)的人類(lèi)發(fā)展指數(shù)(UNDP),用以衡量中國(guó)城鄉(xiāng)發(fā)展差距;[5]高艷云(2012)利用CHNS數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)構(gòu)建了中國(guó)城鄉(xiāng)多維貧困指標(biāo)體系并進(jìn)行測(cè)度,提出應(yīng)重視醫(yī)療健康保險(xiǎn)、衛(wèi)生設(shè)施、城市住房、做飯燃料等維度的貧困;[6]周江燕和白永秀(2014)[7]、呂丹和汪文瑜(2018)[8]構(gòu)建了包含城鄉(xiāng)空間、經(jīng)濟(jì)、人口、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境等多維度多指標(biāo)的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化指數(shù);周佳寧等(2019)從人口、空間、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境五個(gè)維度構(gòu)建中國(guó)城鄉(xiāng)融合水平測(cè)度指標(biāo)體系;[9]趙德起和陳娜(2019)則從城鄉(xiāng)融合發(fā)展的前提、動(dòng)力和結(jié)果視角切入,選取28個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了城鄉(xiāng)融合發(fā)展綜合水平指標(biāo)體系,并使用橫縱向拉開(kāi)檔次法進(jìn)行了測(cè)度;[10]劉培林等(2021)提出從總體富裕程度和發(fā)展成果共享程度兩個(gè)維度構(gòu)建共同富裕的測(cè)度體系。[11]

影響城鄉(xiāng)差距的因素復(fù)雜多樣,部分研究剖析了導(dǎo)致城鄉(xiāng)差距不斷擴(kuò)大的因素,如城市主導(dǎo)的發(fā)展政策[12]、勞動(dòng)力市場(chǎng)扭曲[13]、農(nóng)村教育滯后[14]等因素?cái)U(kuò)大城鄉(xiāng)居民收入差距,技術(shù)進(jìn)步不均衡導(dǎo)致部門(mén)間勞動(dòng)力生產(chǎn)率差異,[15]城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)背景下的社會(huì)保障制度不僅擴(kuò)大了城鄉(xiāng)社會(huì)保障水平差異,也導(dǎo)致了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的不斷擴(kuò)大。[16]另一部分研究則對(duì)促進(jìn)城鄉(xiāng)差距縮減的因素進(jìn)行分析,如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、[17]人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。[18]

(二)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)差距和農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展影響的相關(guān)研究

除上述影響城鄉(xiāng)差距的因素外,普惠化和數(shù)字化金融發(fā)展也是學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn)。已有研究多集中于討論數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。一些學(xué)者運(yùn)用微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,認(rèn)為數(shù)字普惠金融不僅可以通過(guò)提升家庭金融產(chǎn)品的持有概率及提高信貸可得性等途徑整體上縮小城鄉(xiāng)收入差距,[19]也可以縮小農(nóng)戶(hù)間的工資性和轉(zhuǎn)移性收入等非農(nóng)收入差距,進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距。[20]還有學(xué)者運(yùn)用宏觀數(shù)據(jù)得出,受益于數(shù)字普惠金融便利性和低成本的優(yōu)勢(shì),農(nóng)村居民能夠充分享受數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來(lái)的“紅利”,[21]獲得比城鎮(zhèn)居民更高的增收效應(yīng),進(jìn)而縮減城鄉(xiāng)收入差距。少部分學(xué)者拓展了研究范圍,討論了數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民福利差距、[22]消費(fèi)水平差距、[23]城鄉(xiāng)教育機(jī)會(huì)差距等的影響。[24]

城鄉(xiāng)多維度差距縮減的關(guān)鍵在于農(nóng)業(yè)農(nóng)村全方位發(fā)展,數(shù)字普惠金融在提升農(nóng)戶(hù)生活水平、推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)鄉(xiāng)村振興和緩減貧困方面發(fā)揮重要作用。不僅幫助農(nóng)戶(hù)緩解信貸約束,增加信息可得性,并通過(guò)特有的社會(huì)信任強(qiáng)化機(jī)制提升農(nóng)戶(hù)的社會(huì)信任感,促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè);[25]通過(guò)提高支付便利性和緩解流動(dòng)性約束等途徑推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)程;[26]通過(guò)提升農(nóng)民收入和固定資產(chǎn)投資提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平;[27]還通過(guò)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的技術(shù)效率提升區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;[28]通過(guò)促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)間接推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,[29]加快中國(guó)特色農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進(jìn)程。此外,數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)也得到學(xué)者們的論證。[30]

(三)全要素生產(chǎn)率對(duì)城鄉(xiāng)差距影響的相關(guān)研究

全要素生產(chǎn)率也是影響城鄉(xiāng)差距的重要因素之一,受到學(xué)者廣泛討論。Hall(1999)率先研究了全要素生產(chǎn)率和收入差距的關(guān)系,認(rèn)為全要素生產(chǎn)率水平的差異導(dǎo)致國(guó)家間收入差異。[31]國(guó)內(nèi)一些研究認(rèn)為全要素生產(chǎn)率能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距。如彭國(guó)華(2005)認(rèn)為T(mén)FP解釋了我國(guó)省區(qū)收入差距的主要部分,二者收斂模式具有很大的相似性;[32]馬磊(2016)認(rèn)為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步水平提高可以有效減小城鄉(xiāng)收入差距,但存在區(qū)域差異效應(yīng);[33]也有少數(shù)學(xué)者持相反觀點(diǎn),如許海平和王岳龍(2010)認(rèn)為全要素生產(chǎn)率的提高擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。[34]

與已有研究相比,本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于:首先,已有關(guān)于城鄉(xiāng)發(fā)展差異的研究大多只針對(duì)城鄉(xiāng)收入差距,對(duì)城鄉(xiāng)多維發(fā)展差距討論的研究較少,本文從經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)、居民生活、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)等方面構(gòu)建城鄉(xiāng)多維發(fā)展差距評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,更全面地測(cè)度和分析了城鄉(xiāng)間的發(fā)展差距及數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)各方面差距的作用。其次,應(yīng)用中介效應(yīng)模型和門(mén)檻效應(yīng)模型,從農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率視角切入,討論數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響,并對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)揮的中介效應(yīng)和非線性作用進(jìn)行檢驗(yàn),為城鄉(xiāng)關(guān)系研究提供新視角。第三,已有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字普惠金融、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和城鄉(xiāng)多維發(fā)展差距的討論多以?xún)蓛砷g關(guān)系為主,鮮有對(duì)三者間關(guān)系的研究,本文則在此維度上拓展了數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)差距影響的分析框架。

二、機(jī)制分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響機(jī)理

Greenwood&Jovanovic(1990)研究指出,由于傳統(tǒng)金融服務(wù)“嫌貧愛(ài)富”的特征,金融資源分布存在顯著的區(qū)域和群體差異,更多為城鎮(zhèn)居民和大型企業(yè)發(fā)展帶來(lái)積極影響,不能很好地覆蓋農(nóng)村居民等長(zhǎng)尾客戶(hù),導(dǎo)致其對(duì)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展的推動(dòng)作用較弱。[35]從金融服務(wù)供給主體看,數(shù)字普惠金融服務(wù)改變過(guò)去由銀行主導(dǎo)的傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式,不僅豐富了金融服務(wù)的供給主體,還通過(guò)數(shù)字化技術(shù)拓寬了金融服務(wù)的獲取途徑,使金融服務(wù)覆蓋范圍更廣;從金融服務(wù)需求群體看,數(shù)字普惠金融具備比傳統(tǒng)普惠金融針對(duì)性更強(qiáng)、進(jìn)入門(mén)檻更低的特征,對(duì)于農(nóng)村地區(qū)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)和小微企業(yè)的偏向性遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)金融,大大提高了長(zhǎng)尾群體獲得正規(guī)金融產(chǎn)品和服務(wù)的可能性,為農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)和生活、農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和生態(tài)環(huán)境改善等方面注入資金,提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展活力和競(jìng)爭(zhēng)力,進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)差距;從作用方式看,數(shù)字普惠金融不僅直接向錨定群體提供金融資金,還通過(guò)數(shù)字信息技術(shù)傳播速度更快、共享更便捷和成本更低等優(yōu)勢(shì)發(fā)揮資金要素的先導(dǎo)作用,引導(dǎo)其他生產(chǎn)要素向農(nóng)村地區(qū)回流,改善城鄉(xiāng)要素流動(dòng)不自由、配置不合理等問(wèn)題,逐漸破除城鄉(xiāng)“二元”結(jié)構(gòu),縮小城鄉(xiāng)差距?；谝陨戏治?提出假說(shuō)1。

H1:數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高,越有利于縮小城鄉(xiāng)多維差距。

(二)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響機(jī)理

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高是促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)實(shí)質(zhì)性發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力,[36]當(dāng)農(nóng)村地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率增速快于城鎮(zhèn)地區(qū)增速時(shí),城鄉(xiāng)收入差距會(huì)逐漸縮小。我國(guó)農(nóng)村地區(qū)生產(chǎn)率水平顯著落后于城市,理論上存在更大的提升空間和邊際效應(yīng)。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率改善和規(guī)模效率共同作用于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升,不僅能改善陳舊低效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展,提升產(chǎn)業(yè)效益提升,還能發(fā)展科技含量高的技術(shù)密集型農(nóng)業(yè),大大提升農(nóng)村土地和勞動(dòng)力生產(chǎn)率,推動(dòng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,促進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；a(chǎn)經(jīng)營(yíng)的發(fā)展,進(jìn)而推進(jìn)三次產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展和提升農(nóng)民收入。新形勢(shì)下,我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展逐漸由以要素投入的數(shù)量型增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向以質(zhì)量為導(dǎo)向的高質(zhì)量發(fā)展階段,迫切需要提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增強(qiáng)農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,通過(guò)實(shí)現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)振興提升農(nóng)村居民收入和消費(fèi)水平,促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)全方位發(fā)展,逐漸縮小城鄉(xiāng)多維度差距。基于以上分析,提出假說(shuō)2。

H2:農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率越高,越有利于縮小城鄉(xiāng)多維度差距。

(三)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)理

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率衡量農(nóng)業(yè)投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力,是推動(dòng)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)和農(nóng)村發(fā)展的動(dòng)力源泉。[37]我國(guó)長(zhǎng)期“城市主導(dǎo)”的城鄉(xiāng)政策造成勞動(dòng)力、資金等要素由農(nóng)村單向流向城鎮(zhèn),農(nóng)村缺乏生產(chǎn)要素,制約農(nóng)村發(fā)展,加劇了城鄉(xiāng)縮差。[38]因此,提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重點(diǎn)在于消除要素流動(dòng)障礙,這離不開(kāi)農(nóng)村地區(qū)金融資源的有效供給。早在1986年,Romer就研究指出金融發(fā)展通過(guò)資源配置渠道和技術(shù)進(jìn)步兩種方式影響全要素生產(chǎn)率。[39]較之傳統(tǒng)金融服務(wù),數(shù)字普惠金融兼具普惠性和數(shù)字化特征,更大限度放寬了金融服務(wù)的進(jìn)入門(mén)檻,降低了長(zhǎng)尾群體的融資約束,提升了對(duì)該群體生產(chǎn)性資金供給水平,對(duì)改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和提高生產(chǎn)效率發(fā)揮積極作用。數(shù)字普惠金融還包含惠及長(zhǎng)尾群體的保險(xiǎn)、信用等業(yè)務(wù),農(nóng)村地區(qū)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)保險(xiǎn)、信用業(yè)務(wù)的覆蓋率和滲透率不斷提升,大大緩解了農(nóng)戶(hù)和小微企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),提升其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)信心和積極性。數(shù)字普惠金融還能通過(guò)增強(qiáng)技術(shù)溢出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。[40]基于以上分析,提出假說(shuō)3。

H3:數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高,越有利于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

(四)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)多維差距的作用機(jī)理

農(nóng)業(yè)農(nóng)村的全面發(fā)展離不開(kāi)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,而農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升則需要數(shù)字普惠金融對(duì)“三農(nóng)”領(lǐng)域的大力支持。已有研究指出,普惠金融作為主要因素,通過(guò)直接與間接途徑,能夠顯著地降低城鄉(xiāng)不平衡,其中農(nóng)業(yè)TFP貢獻(xiàn)了超過(guò)40%的中介影響。[41]數(shù)字普惠金融通過(guò)發(fā)揮錨向作用,向農(nóng)村地區(qū)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,可以有效緩解農(nóng)村地區(qū)各類(lèi)經(jīng)營(yíng)主體和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的資金約束,充足的資金要素則發(fā)揮引導(dǎo)作用,促進(jìn)勞動(dòng)力、土地、技術(shù)等要素實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)間合理流動(dòng)和配置,進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)步,而農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升又能促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展和農(nóng)民增收,為農(nóng)村地區(qū)全面發(fā)展整合資源。基于以上分析,提出假說(shuō)4。

H4:數(shù)字普惠金融可通過(guò)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的傳導(dǎo)作用促進(jìn)城鄉(xiāng)多維差距縮減。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量選取及說(shuō)明

選取2011-2020年我國(guó)30個(gè)省份(港澳臺(tái)地區(qū)及西藏自治區(qū)除外)的年度數(shù)據(jù),基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于各年度《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境發(fā)展統(tǒng)計(jì)年鑒》各省年鑒及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)等,個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采取插值法計(jì)算補(bǔ)齊。

1.被解釋變量

共同富裕的本質(zhì)是在城鄉(xiāng)共同發(fā)展的基本前提下,不斷縮小城鄉(xiāng)間經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各方面的差距,單純從城鄉(xiāng)收入差距或人均GDP差距衡量城鄉(xiāng)發(fā)展差距具有一定局限性。因此,本文采用城鄉(xiāng)多維差距(GAP)作為被解釋變量,數(shù)值越小,城鄉(xiāng)多維度發(fā)展差距越小。根據(jù)中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展階段城鄉(xiāng)發(fā)展目標(biāo),參考相關(guān)研究,[11][42]從城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、居民生活、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)四個(gè)方面共21項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建城鄉(xiāng)多維差距評(píng)價(jià)指標(biāo)體系表征城鄉(xiāng)發(fā)展差距,具體如表1所示。

表1 城鄉(xiāng)多維差距評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重

由于數(shù)據(jù)本身存在離散性,選用改進(jìn)后的熵權(quán)法計(jì)算各級(jí)指標(biāo)權(quán)重,并加權(quán)計(jì)算城鄉(xiāng)多維差距值。首先,對(duì)各逆向指標(biāo)取倒數(shù)使其正向化,采用極值法標(biāo)準(zhǔn)化處理消除量綱差異。

Xij=Aij-Minij/Maxij-Minij

其次,確定各指標(biāo)權(quán)重值:

最后,根據(jù)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算30個(gè)省份各年度城鄉(xiāng)多維差距水平:

其中,Aij、Maxij和Minij分別為指標(biāo)原始值、最大值和最小值,Xij表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后指標(biāo)值(0≤Xij≤1),ωj為第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,k=1/ln(t*n),t、n分別為樣本涉及年份及省份數(shù),GAPit則表示城鄉(xiāng)多維差距水平。

2.核心解釋變量

采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心測(cè)量發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)作為核心解釋變量,并對(duì)原始數(shù)據(jù)做除以100處理以便比較。該變量對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)行了較為全面的測(cè)度,包含三個(gè)維度共33個(gè)具體指標(biāo),有效保證了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平測(cè)度的客觀性、時(shí)效性及可靠性。[43]

3.中介變量

將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(ATFP)作為中介變量。全要素生產(chǎn)率測(cè)算包含產(chǎn)出與投入,采用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),投入指標(biāo)包括勞動(dòng)投入、土地投入、灌溉投入、化肥投入和機(jī)械投入5方面,分別選取第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥實(shí)際用量、機(jī)械總動(dòng)力表示。參考高帆(2015)研究,[44]運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算2011-2020年各省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。假定基期2011年ATFP=1,則次年ATFP為基期ATFP值乘以該年Malmquist指數(shù),以此類(lèi)推計(jì)算各年份ATFP值。ATFP>1時(shí),農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率較之基期提升,ATFP<1時(shí)為下降。

4.控制變量

為降低遺漏變量影響,借鑒已有研究,選取以下控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP),采用以2011年為基期的人均GDP自然對(duì)數(shù)表示;財(cái)政支農(nóng)水平(FISC),采用財(cái)政支農(nóng)支出與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)值之比衡量;對(duì)外開(kāi)放程度(OPEN),采用進(jìn)出口貿(mào)易額占GDP比重衡量;固定資產(chǎn)投資(FI),采用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額與GDP之比衡量;教育發(fā)展水平(EDU),采用財(cái)政教育支出占GDP比重衡量。

(二)模型構(gòu)建

為研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響效應(yīng),構(gòu)建如下基礎(chǔ)回歸模型:

GAPit=α0+α1DIFIit+αCtrl+λit+εit

(1)

其中,GAPit為城鄉(xiāng)多維差距,DIFIit為數(shù)字普惠金融指數(shù),Ctrl代表各項(xiàng)控制變量,λit為個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(三)城鄉(xiāng)多維度差距分析

研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響,須先測(cè)定城鄉(xiāng)多維差距水平及變化趨勢(shì)。如圖1所示,2011-2020年全國(guó)城鄉(xiāng)多維差距整體呈現(xiàn)出逐年下降趨勢(shì),由2011年的0.0933下降至2020年的0.0413。

1.各維度城鄉(xiāng)差距分析

根據(jù)熵權(quán)法計(jì)算得出城鄉(xiāng)多維差距各一級(jí)指標(biāo)權(quán)重結(jié)果,城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)差距、居民生活差距、基礎(chǔ)設(shè)施差距和公共服務(wù)差距權(quán)重分別為0.4305、0.3514、0.2698和0.6840,各維度均呈現(xiàn)出波動(dòng)式下降,收斂態(tài)勢(shì)顯著。分維度看,居民收入和消費(fèi)等生活水平差距是城鄉(xiāng)發(fā)展差距的最直接表現(xiàn),樣本期間呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢(shì),由2011年的0.1411下降至2020年的0.0558,體現(xiàn)出農(nóng)村居民生活水平的提升;城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)差距是城鄉(xiāng)差距的根本來(lái)源,這與長(zhǎng)期城市偏向發(fā)展政策導(dǎo)致的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)二元結(jié)構(gòu)密不可分,當(dāng)前我國(guó)城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)差距“剛性”顯著,縮差難度較大,樣本期間呈現(xiàn)出波動(dòng)中緩慢收斂趨勢(shì),由2011年的0.0431下降至0.0276,因此,促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,打破二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),推動(dòng)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展是縮小城鄉(xiāng)多維度差距的核心;城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)是推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的動(dòng)力引擎,近年來(lái),國(guó)家大力發(fā)展農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)供給,城鄉(xiāng)差距實(shí)現(xiàn)大幅下降,但仍高于城鄉(xiāng)多維度差距均值,尤其是農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于城市,導(dǎo)致農(nóng)村地區(qū)勞動(dòng)力易流失、資金和技術(shù)難流入。因此,要加快補(bǔ)齊農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)短板,提升對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的推動(dòng)效應(yīng)。

圖1 2011-2020年城鄉(xiāng)多維差距水平變化趨勢(shì)

2.分區(qū)域城鄉(xiāng)差距分析

我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異較大,根據(jù)地理位置與經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展相結(jié)合的原則,將30個(gè)省份劃分為東部、中部和西部三地區(qū)。①圖2顯示了全國(guó)層面和三大區(qū)域城鄉(xiāng)多維差距水平及變化趨勢(shì)?？v向視角看,2011-2020年間三大區(qū)域城鄉(xiāng)多維差距均呈現(xiàn)出波動(dòng)下降趨勢(shì)。其中,西部地區(qū)城鄉(xiāng)多維差距下降速度最快,由2011年的0.4801下降至2020年的0.1892,縮減2.54倍,中部地區(qū)和東部地區(qū)分別縮減2.25倍和1.92倍。究其原因,西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,農(nóng)村地區(qū)發(fā)展較落后,城鄉(xiāng)多維差距嚴(yán)重,提升空間最大,在國(guó)家西部大開(kāi)發(fā)等戰(zhàn)略的傾斜和扶持下,西部農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、居民生活和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)等方面發(fā)展迅速,城鄉(xiāng)多維差距快速收斂。橫向視角看,西部地區(qū)城鄉(xiāng)多維差距遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平,東部和中部地區(qū)則低于全國(guó)均值。2011-2014年,三大區(qū)域城鄉(xiāng)多維度差距表征為顯著的三階梯分布,即東部地區(qū)最低、中部地區(qū)次之、西部地區(qū)最高,區(qū)域間差距顯著。2014-2017年,東部地區(qū)城鄉(xiāng)多維差距呈現(xiàn)波動(dòng)下降狀態(tài),中部地區(qū)下降速度加快,城鄉(xiāng)多維差距水平一度低于東部地區(qū)。可能原因在于,東部地區(qū)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展領(lǐng)先于中部地區(qū),城鄉(xiāng)多維差距水平本身較低,可縮減空間較小,收斂態(tài)勢(shì)最緩慢,中部地區(qū)在新農(nóng)村建設(shè)、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中邊際收益大于東部地區(qū),逐步扭轉(zhuǎn)“塌陷”頹勢(shì),城鄉(xiāng)多維差距水平逐漸向東部地區(qū)靠攏。

圖2 2011-2020年全國(guó)及三大區(qū)域城鄉(xiāng)多維差距

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的基準(zhǔn)檢驗(yàn)

1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2報(bào)告了各主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以看出,地區(qū)間城鄉(xiāng)多維差距、數(shù)字普惠金融發(fā)展水平和要素配置效率均存在較大差異,各控制變量也呈現(xiàn)出較顯著的地區(qū)差異。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

圖3 數(shù)字普惠金融、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與城鄉(xiāng)多維差距變化趨勢(shì)

圖3直觀體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和城鄉(xiāng)多維差距間的關(guān)系。2011-2020年間,我國(guó)數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率平均水平分別在波動(dòng)中不斷上升,與城鄉(xiāng)多維差距平均水平在時(shí)間趨勢(shì)上呈現(xiàn)出明顯的逆向變化趨勢(shì)。

2.基準(zhǔn)模型回歸

在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前,對(duì)變量間是否存在多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn),最大方差膨脹因子(VIF)為3.31,平均方差膨脹因子為2.35,各變量方差膨脹因子均遠(yuǎn)小于10,說(shuō)明變量間不存在多重共線性問(wèn)題。運(yùn)用STATA17.0進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),確定更適合采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析,分析結(jié)果如表3所示。列(1)-(6)為固定效應(yīng)模型下數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的回歸結(jié)果,第(1)列為不加入控制變量的回歸結(jié)果,列(2)-(6)為依次加入控制變量的回歸結(jié)果,列(7)和(8)分別為隨機(jī)效應(yīng)模型和混合OLS模型檢驗(yàn)結(jié)果作為對(duì)照。不同模型下,數(shù)字普惠金融均顯著影響城鄉(xiāng)多維差距,且在1%的水平上顯著為負(fù),說(shuō)明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠直接縮小城鄉(xiāng)多維差距,促進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化發(fā)展,假設(shè)1得證。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

由列(6)可知,各控制變量中,對(duì)外開(kāi)放水平和固定資產(chǎn)投資水平系數(shù)為負(fù),前者系數(shù)不顯著,說(shuō)明對(duì)外貿(mào)易規(guī)模的不斷擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放程度的逐步提高,能夠通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局和勞動(dòng)力流動(dòng)等渠道為農(nóng)村人口提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)和為農(nóng)副產(chǎn)品提供更廣闊的國(guó)際市場(chǎng),一定程度上縮小了城鄉(xiāng)差距,但其效果不顯著,后者系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù),說(shuō)明固定資產(chǎn)投資能夠加強(qiáng)交通通信、電力、環(huán)保、水利等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為農(nóng)村地區(qū)擴(kuò)大再生產(chǎn)能力創(chuàng)造了更好的條件,長(zhǎng)期看對(duì)縮小城鄉(xiāng)多維差距發(fā)揮顯著作用;人均GDP水平、財(cái)政支農(nóng)水平、教育發(fā)展水平的系數(shù)均為正,其中人均GDP水平系數(shù)在1%水平上顯著為正,雖然人均GDP水平不斷提升,但城鎮(zhèn)居民人均GDP增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)大于農(nóng)村居民人均GDP增速,因而對(duì)縮小城鄉(xiāng)多維差距發(fā)揮抑制作用。財(cái)政支農(nóng)水平和教育發(fā)展水平系數(shù)均在5%水平上顯著為正,說(shuō)明二者對(duì)縮小城鄉(xiāng)多維差距具有顯著阻礙作用。究其原因,雖然近十年財(cái)政支農(nóng)水平和金融支農(nóng)水平快速提升,對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展發(fā)揮了重要作用,但城鎮(zhèn)地區(qū)更完備的資金轉(zhuǎn)換體系和更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)使得流向城市的資金經(jīng)濟(jì)效益始終倍增于流向農(nóng)村的資金;教育水平的不斷提升雖能在一定程度上提升農(nóng)村居民的文化知識(shí)和專(zhuān)業(yè)技能水平,但城鄉(xiāng)教育巨大的起點(diǎn)差異和教育資源配置失衡使具有較高知識(shí)水平和專(zhuān)業(yè)技能的勞動(dòng)力持續(xù)流向城市,致使農(nóng)村勞動(dòng)力資源不足,一定程度上加劇了城鄉(xiāng)差距。

數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)各維度發(fā)展差距的影響作用如表4所示?？梢钥闯?數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)差距、居民生活差距、基礎(chǔ)設(shè)施差距和公共服務(wù)差距縮減均發(fā)揮顯著促進(jìn)作用,且對(duì)城鄉(xiāng)居民生活差距和公共服務(wù)差距縮減發(fā)揮更大促進(jìn)作用,對(duì)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)和基礎(chǔ)設(shè)施差距縮減發(fā)揮作用次之。作為傳統(tǒng)金融和數(shù)字信息科技有效融合產(chǎn)物,數(shù)字普惠金融不僅從時(shí)間和空間上拓寬了金融服務(wù)的覆蓋廣度,更從受眾群體上提升了金融服務(wù)的“公平性”和“普遍性”,能夠有效緩解農(nóng)村各方面建設(shè)面臨的融資難題,為城鄉(xiāng)縮差提供支持與保障。

表4 數(shù)字普惠金融影響城鄉(xiāng)各維度差距回歸結(jié)果

3.數(shù)字普惠金融結(jié)構(gòu)效應(yīng)檢驗(yàn)

數(shù)字普惠金融是由眾多維度綜合構(gòu)建的復(fù)合指標(biāo),不同細(xì)分維度對(duì)縮減城鄉(xiāng)差距的作用可能存在差異,進(jìn)一步實(shí)證各子維度對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響。由表5可知,加入控制變量前,數(shù)字普惠金融覆蓋廣度(DIFI1)、使用深度(DIFI2)和數(shù)字化程度(DIFI3)均在1%的水平上顯著為負(fù),加入控制變量后,三個(gè)子維度仍對(duì)縮減城鄉(xiāng)多維差距發(fā)揮顯著推進(jìn)作用,系數(shù)分別為-0.1033、-0.0645和-0.0384,說(shuō)明樣本期間三個(gè)子維度對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的縮減作用依次遞減。可能原因在于,提高金融服務(wù)覆蓋廣度是數(shù)字普惠金融前期發(fā)展重心,也是使用深度和數(shù)字化程度提升的基礎(chǔ),覆蓋廣度越大,長(zhǎng)尾用戶(hù)獲取金融資源的渠道越廣、機(jī)會(huì)越多,越有利于城鄉(xiāng)多維差距的縮減。然而,現(xiàn)階段僅東部發(fā)達(dá)地區(qū)普惠金融數(shù)字化(DIFI3)發(fā)展水平較高,其余多數(shù)地區(qū)仍處于不斷拓寬覆蓋廣度(DIFI1)和使用深度(DIFI2)階段,因而覆蓋廣度(DIFI1)對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減作用最大,使用深度(DIFI2)次之,數(shù)字化程度(DIFI3)作用最小。

表5 數(shù)字普惠金融各子維度影響城鄉(xiāng)多維差距回歸結(jié)果

4.區(qū)域差異檢驗(yàn)

我國(guó)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策制定偏向差異顯著,使得區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展和城鄉(xiāng)多維差距水平也存在較大差異。因此,將樣本分為東部、中部和西部地區(qū),檢驗(yàn)各區(qū)域數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的作用是否存在差異,結(jié)果如表6所示。從整體水平看,三地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距均具有顯著負(fù)向影響,說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的縮減作用不隨區(qū)域變化而改變,前文研究結(jié)論具有穩(wěn)定性和可靠性。列(1)、(5)、(9)為東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的系數(shù)估計(jì)結(jié)果,加入各項(xiàng)控制變量后,三地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距影響且在1%水平上顯著為負(fù),系數(shù)估計(jì)值分別為-0.0256、-0.0394、-0.0457,數(shù)字普惠金融的城鄉(xiāng)多維差距縮減作用表現(xiàn)為:西部地區(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū)。究其原因,西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、城鄉(xiāng)差距大,數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的邊際效應(yīng)更大,且國(guó)家政策不斷向西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)傾斜,引導(dǎo)金融資源流向因地域性排斥無(wú)法公平獲得金融服務(wù)的中小企業(yè)、農(nóng)村居民等長(zhǎng)尾群體,進(jìn)一步提升投資的邊際回報(bào)率,推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)發(fā)展,進(jìn)而大力縮減城鄉(xiāng)多維差距;東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平領(lǐng)先,較之西部地區(qū)城鄉(xiāng)多維差距較小,且金融資金支持較充沛,因此,數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減作用低于西部地區(qū),這也在一定程度上體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融的“普惠性”特質(zhì)。

分維度看,各地區(qū)數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和數(shù)字化程度兩個(gè)子維度對(duì)城鄉(xiāng)多維差距均具有顯著負(fù)向影響,數(shù)字普惠金融使用深度對(duì)東部和西部地區(qū)城鄉(xiāng)多維差距縮減發(fā)揮推進(jìn)作用,但對(duì)中部地區(qū)存在阻礙作用。列(2)、(6)、(10)依次為東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融覆蓋廣度(DIFI1)系數(shù)估計(jì)結(jié)果,三地區(qū)數(shù)字普惠金融覆蓋廣度系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù),且縮差作用表現(xiàn)為:中部地區(qū)>西部地區(qū)>東部地區(qū)。中部地區(qū)人口眾多、西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展起步晚,兩地區(qū)均處于持續(xù)提高覆蓋廣度階段,對(duì)于城鄉(xiāng)縮差帶來(lái)的邊際效應(yīng)更顯著。由列(3)、(7)、(11)可知,三地區(qū)數(shù)字普惠金融使用深度(DIFI2)系數(shù)估計(jì)結(jié)果均不顯著,西部和東部地區(qū)系數(shù)分別為-0.0108和-0.0076,中部地區(qū)系數(shù)為0.0017,說(shuō)明數(shù)字普惠金融使用深度能夠推進(jìn)西部和東部地區(qū)城鄉(xiāng)縮差,但作用不顯著,中部地區(qū)由于人口密集度高,城鎮(zhèn)化發(fā)展和鄉(xiāng)村振興進(jìn)程相對(duì)緩慢,數(shù)字普惠金融的下沉速度較慢,對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的縮減作用相對(duì)較弱,甚至發(fā)揮了反向作用。由列(4)、(8)、(12)可知,三地區(qū)數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度(DIFI3)系數(shù)估計(jì)結(jié)果均在1%水平上顯著為負(fù),縮差作用依次為:中部地區(qū)>西部地區(qū)>東部地區(qū),由于東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、信息技術(shù)等發(fā)展領(lǐng)先于其他地區(qū),普惠金融數(shù)字化程度更高,對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減發(fā)揮的邊際效用相對(duì)較小,西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)字信息技術(shù)發(fā)展相對(duì)落后,數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度發(fā)展較慢,其對(duì)縮減城鄉(xiāng)多維差距的邊際作用相對(duì)較大,中部地區(qū)各方面發(fā)展處于中間水平,數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度對(duì)城鄉(xiāng)多維差距收斂作用最大。因此,需要通過(guò)滿足區(qū)域差異性需求的數(shù)字普惠金融發(fā)展政策進(jìn)一步提升其對(duì)各地區(qū)城鄉(xiāng)差距的收斂作用,彌合區(qū)域發(fā)展差距,如加強(qiáng)西部地區(qū)數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提升其數(shù)字化程度,加強(qiáng)中部地區(qū)數(shù)字普惠金融的縱向滲透力度,提升其使用深度。

表6 分區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)多維差距回歸結(jié)果

5.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證檢驗(yàn)結(jié)果不受樣本范圍、變量選取的特殊性影響,采用以下方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表7所示。(1)改變樣本時(shí)間和空間范圍,考慮到2020年新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的特殊性,剔除2020年數(shù)據(jù)重新回歸,結(jié)果如列(1)所示;直轄市經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、金融發(fā)展水平普遍高于其他省份,具有特殊性,剔除原始樣本四個(gè)直轄市數(shù)據(jù)重新回歸,結(jié)果如列(2)所示。(2)使用工具變量,為消除由變量間反向因果關(guān)系造成的內(nèi)生性問(wèn)題,采用數(shù)字普惠金融指數(shù)的滯后一期值作為工具變量,運(yùn)用兩階段最小二乘法進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如列(3)所示。LM統(tǒng)計(jì)量為 70.48,P值為0,說(shuō)明工具變量與解釋變量相關(guān),Wald F統(tǒng)計(jì)量大于10%的臨界值,說(shuō)明普惠金融滯后一期不是弱工具變量。(3)增加控制變量,考慮到交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋率提升是縮小城鄉(xiāng)多維差距的可能影響因素,采用每平方公里土地面積公路和鐵路運(yùn)營(yíng)里程長(zhǎng)度表示交通網(wǎng)絡(luò)密度(TRANSP)作為新的控制變量進(jìn)行回歸,結(jié)果如列(4)所示。上述檢驗(yàn)方法下,核心解釋變量的顯著性水平和系數(shù)方向均與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致,即數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距在1%顯著性水平上存在縮減作用,說(shuō)明基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(二)影響機(jī)制檢驗(yàn)

1.農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)檢驗(yàn)

本文還引入農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率這一變量,檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融是否通過(guò)影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平,進(jìn)而影響城鄉(xiāng)多維差距的作用機(jī)制。借鑒溫忠麟等(2005)的研究[45],構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型:

GAPit=a0+a1DIFIit+a2Ctrl+
λit+εit

(2)

ATFPit=b0+b1DIFIit+b2Ctrl+
λit+εit

(3)

GAPit=c0+c1DIFIit+c2ATFPit
+c3Ctrl+λit+εit

(4)

其中,ATFPit為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,其余變量含義同模型(1)。當(dāng)系數(shù)a1、b1、c2都顯著時(shí),存在中介效應(yīng),若c1不顯著,則為完全中介效應(yīng),若c1顯著且小于總效應(yīng)a1,則為部分中介效應(yīng)。

表8為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在數(shù)字普惠金融促進(jìn)城鄉(xiāng)多維差距縮減中的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)“三步法”檢驗(yàn)步驟,首先檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距是否存在顯著影響效應(yīng),如列(1)所示,數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減存在顯著促進(jìn)作用。其次檢驗(yàn)作為核心解釋變量的數(shù)字普惠金融對(duì)作為中介變量的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否存在顯著影響,如列(2)所示,數(shù)字普惠金融能夠顯著提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,假設(shè)2得證。最后檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和城鄉(xiāng)多維差距三者間的關(guān)系,如列(3)所示,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù),說(shuō)明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升可以縮減城鄉(xiāng)多維差距,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率每提升1%,城鄉(xiāng)多維差距縮減0.0518%,假設(shè)3得證;數(shù)字普惠金融的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù),說(shuō)明數(shù)字普惠金融可以通過(guò)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平間接縮減城鄉(xiāng)多維差距,以農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為中介變量的中介效應(yīng)為數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距總效應(yīng)的14.08%。采用Sobel檢驗(yàn)法對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn),系數(shù)-0.00151,Z值-3.697,P值0.0002,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為中介變量的結(jié)論仍然成立,假設(shè)4得證。

表8 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

2.農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率非線性特征檢驗(yàn)

考慮到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的高低可能導(dǎo)致數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響存在異質(zhì)性,進(jìn)一步考察數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)多維差距間是否存在非線性效應(yīng),參考Hansen(1999)的面板門(mén)檻模型理論[46],選取農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(ATFP)作為門(mén)檻變量,檢驗(yàn)其對(duì)于數(shù)字普惠金融促進(jìn)城鄉(xiāng)多維差距縮小是否具有門(mén)檻效應(yīng),構(gòu)建如下門(mén)檻效應(yīng)模型:

GAPit=ξ0+ξ1DIFIit×I(ATFPit≤υ1)+ξ2DIFIit×I(υ1υn)+ξCtrl+εit

(5)

其中,I()為示性函數(shù),門(mén)檻變量為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(ATFPit),υ為未知門(mén)檻值,Ctrl為各項(xiàng)控制變量。當(dāng)門(mén)檻變量滿足示性函數(shù)括號(hào)內(nèi)條件時(shí)I=1,否則I=0。運(yùn)用自助法(Bootstrap)抽樣300次得出F值和P值,門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示?？梢钥闯?農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為門(mén)檻變量通過(guò)了單門(mén)檻檢驗(yàn),門(mén)檻值為0.9123,P值為0.0800,但未通過(guò)雙門(mén)檻顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明存在單門(mén)檻效應(yīng)。

表9 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)門(mén)檻效應(yīng)值進(jìn)行參數(shù)估計(jì),回歸結(jié)果如表10所示。當(dāng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率低于門(mén)檻值0.9123時(shí),數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)多維差距在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),影響系數(shù)為-0.0546,說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減發(fā)揮促進(jìn)作用,數(shù)字普惠金融水平每提升1%,城鄉(xiāng)多維差距縮減0.0546%;當(dāng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率高于0.9123時(shí),數(shù)字普惠金融系數(shù)增至-0.0979,且與城鄉(xiāng)多維差距在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明隨著農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率跨越門(mén)檻值,數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減的促進(jìn)作用進(jìn)一步加強(qiáng),數(shù)字普惠金融每提升1%,城鄉(xiāng)多維差距縮減0.0979%。因此,應(yīng)著力提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平,更好發(fā)揮數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減作用。

表10 門(mén)檻模型回歸估計(jì)結(jié)果

五、研究結(jié)論與政策啟示

(一)研究結(jié)論

本文分析了數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)多維差距間的關(guān)系,并采用中介效應(yīng)模型和門(mén)檻效應(yīng)模型,探討了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)多維差距關(guān)系中發(fā)揮的中介作用和非線性作用,主要得到以下結(jié)論:(1)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減發(fā)揮顯著的直接效應(yīng),覆蓋廣度(DIFI1)、使用深度(DIFI2)和數(shù)字化程度(DIFI3)對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的縮減作用依次遞減。(2)數(shù)字普惠金融通過(guò)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率間接發(fā)揮城鄉(xiāng)多維差距縮減作用,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為14.1%,占直接效應(yīng)的比重為16.41%。(3)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的影響中存在非線性特征,當(dāng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平大于門(mén)檻值0.9123時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)縮減城鄉(xiāng)多維差距的促進(jìn)作用進(jìn)一步加強(qiáng),數(shù)字普惠金融每提升1%,城鄉(xiāng)多維差距縮減0.0601%,比全要素生產(chǎn)率低于門(mén)檻值時(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的縮減作用提升0.0262%。(4)數(shù)字普惠金融及各子維度對(duì)城鄉(xiāng)多維差距的縮減作用存在區(qū)域差異。數(shù)字普惠金融(DIFI)縮差作用:西部地區(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū);覆蓋廣度(DIFI1)縮差作用:西部地區(qū)>中部地區(qū)>東部地區(qū);使用深度(DIFI2)縮差作用:西部地區(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū);數(shù)字化程度(DIFI3)縮差作用:東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)。

(二)政策建議

城鄉(xiāng)全面縮差是實(shí)現(xiàn)新時(shí)代高質(zhì)量發(fā)展和共同富裕的前提,而金融排斥和資金要素短缺是制約農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展,阻礙城鄉(xiāng)差距縮減的重要因素?；谝陨涎芯拷Y(jié)論,提出如下建議。(1)數(shù)字普惠金融的重點(diǎn)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村,應(yīng)加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域的激勵(lì)機(jī)制,將數(shù)字普惠金融發(fā)展作為鄉(xiāng)村振興和西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的重要內(nèi)容,充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融作為資金要素的引導(dǎo)作用,通過(guò)引導(dǎo)勞動(dòng)力、技術(shù)、土地等生產(chǎn)要素的合理流動(dòng)和配置,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,改善城鄉(xiāng)居民收入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面發(fā)展差距,進(jìn)而推進(jìn)城鄉(xiāng)全面縮差。(2)制定符合區(qū)域要素稟賦和發(fā)展需求差異的數(shù)字普惠金融政策,如西部地區(qū)尤其是西部農(nóng)村地區(qū),要加強(qiáng)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)推廣,彌合東西部地區(qū)數(shù)字化基建差距,提升西部地區(qū)普惠金融數(shù)字化程度,更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融數(shù)字化(DIFI3)對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減的促進(jìn)作用;中部地區(qū)要加快布局?jǐn)?shù)字普惠金融服務(wù)點(diǎn)、加強(qiáng)數(shù)字普惠金融服務(wù)信息宣傳,提升數(shù)字普惠金融縱向滲透力度,包括提升用戶(hù)對(duì)支付、貨幣基金、信貸、保險(xiǎn)、投資和信用等業(yè)務(wù)的實(shí)際使用量,更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融使用深度(DIFI2)對(duì)城鄉(xiāng)多維差距縮減的促進(jìn)作用。(3)鼓勵(lì)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)不斷創(chuàng)新,開(kāi)發(fā)更多成本合理、操作便捷、針對(duì)性強(qiáng)的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品,同時(shí)加強(qiáng)農(nóng)村人口等長(zhǎng)尾群體對(duì)數(shù)字普惠金融認(rèn)知教育,掃除其“信貸歧視”顧慮,降低提升技術(shù)效率的成本,通過(guò)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)農(nóng)村全面發(fā)展,進(jìn)而縮減城鄉(xiāng)多維差距。(4)加強(qiáng)城鄉(xiāng)間、區(qū)域間數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)技術(shù)合作,構(gòu)建一體化數(shù)字信息和技術(shù)共享平臺(tái),發(fā)揮空間和產(chǎn)業(yè)外溢效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng),實(shí)現(xiàn)區(qū)域上以“東”帶“西”、以“城”帶“鄉(xiāng)”,產(chǎn)業(yè)上以“工”促“農(nóng)”的聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

注釋?zhuān)?/p>

①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、廣東、福建和海南11省;中部地區(qū)包括山西、河南、江西、安徽、湖南、湖北、吉林和黑龍江8省;西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、廣西和內(nèi)蒙古11省。