摘要：近年来，普惠金融在中国取得了显著进展，但其对城乡居民收入差距的影响成为备受关注的话题。本研究旨在探讨普惠金融的发展如何影响中国城乡居民收入差距。通过采用2011-2018年省级面板数据和数字普惠金融指数，本研究构建了实证模型，分析普惠金融对城乡收入差距的影响路径，并特别关注覆盖广度、使用深度和数字化程度三个子维度的作用。研究发现，数字普惠金融显著提升了城乡居民人均可支配收入，且对城镇居民的提升效果更为显著。数字普惠金融通过促进经济增长和创业行为间接提高了居民收入，其中覆盖广度和使用深度发挥了重要作用，而数字化程度未显著提升收入水平。此外，不同地区数字普惠金融的效果存在差异，东部地区受益最大，中部次之，西部最小。这些结论为进一步优化普惠金融政策，缩小城乡收入差距提供了经验证据和理论支持。

关键词：普惠金融；城乡居民收入差距；数字普惠金融；经济增长；创业行为

第一章 引言

1.1 研究背景

随着中国经济的快速发展，居民收入水平显著提高，但城乡收入差距依然存在并持续扩大。这种差距不仅体现在经济资源分配不均上，还反映在金融服务的获取和利用上。传统金融体系倾向于服务城市地区和大型企业，忽视了农村地区和低收入群体的金融需求，导致金融服务分布不均衡。近年来，中国政府致力于推动普惠金融的发展，特别是数字普惠金融，希望通过这一模式扩展金融服务的覆盖面，提高金融服务的效率，进而缓解城乡收入差距问题。在此背景下，研究普惠金融特别是数字普惠金融对城乡收入差距的影响具有重要的现实意义。

1.2 研究目的与意义

本文旨在系统分析普惠金融特别是数字普惠金融对中国城乡居民收入差距的影响。通过实证研究，揭示普惠金融在缓解收入差距中的作用机制，评估其效果和存在的问题，并提出相应的政策建议。这对于进一步完善普惠金融政策、提高金融服务覆盖面、促进经济增长和社会公平具有重要参考价值。同时，研究结果对于其他发展中国家在推进普惠金融过程中如何更好地缩小城乡收入差距也具有一定的借鉴意义。

1.3 研究方法与数据来源

本文采用实证分析的方法，以2011-2018年中国省级面板数据为基础，利用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数作为核心解释变量。通过建立PVAR模型，分析普惠金融发展与城乡居民收入差距之间的动态关系。数据来源包括国家统计局、各省统计年鉴及相关研究机构发布的数据报告等，确保数据的权威性和可靠性。

1.4 论文结构安排

全文共分为六章。第一章为引言，介绍研究背景、目的与意义、研究方法与数据来源以及论文结构安排。第二章为文献综述，梳理普惠金融的定义及理论基础，回顾国内外相关研究成果。第三章介绍普惠金融的现状与发展趋势，重点分析数字普惠金融的发展及其在城乡收入差距中的角色。第四章为理论分析与研究假设，提出普惠金融影响城乡收入差距的理论框架和假设。第五章为实证分析，详细描述模型设定、变量说明、数据描述性统计及回归分析结果。第六章总结研究结论，提出政策建议，并展望未来研究方向。

第二章 文献综述

2.1 普惠金融的概念与特征

普惠金融旨在通过提供广泛、便捷、低成本的金融服务，使所有个人和企业特别是被传统金融体系排除在外的弱势群体获得融资渠道。其核心理念源于联合国2005年提出的“包容性金融”概念，强调金融服务应服务于社会各阶层，无论其收入高低。宋晓玲和侯金辰（2017）认为，普惠金融体系可以从金融可得性和金融使用情况两方面进行构建，涵盖银行分支机构数、自动取款机数量、持卡比例、信用卡办理情况等多个指标。尹志超等（2019）则从家庭层面分析金融可得性，包括银行账户拥有情况、储蓄情况、借贷情况及互联网金融使用情况等四个维度。李建军和韩珣（2019）进一步指出，普惠金融的内涵不仅限于传统的银行信贷服务，还应包含支付、货币基金、保险、投资等多种金融服务方式。

2.2 普惠金融对收入差距的影响机制

学者们普遍认为，普惠金融可以通过促进金融可获得性和使用率来减少收入不平等。杨伟明等（2022）发现，数字普惠金融能够显著提升城乡居民的人均可支配收入，但对城镇居民的提升效果更明显。他们指出，数字普惠金融通过覆盖广度、使用深度和数字化程度三个子维度对城乡收入差距产生影响。粟芳和胡焱焱（2021）研究表明，互联网金融的发展有助于缓解农村融资约束，以乡村创业为中介，推动农村经济发展，从而缩小城乡收入差距。然而，不同学者对此持有不同看法。例如，胡金焱等（2018）研究发现，尽管低收入人群面临的潜在违约风险更高，但网络借贷平台仍倾向于向他们提供更多的贷款机会，这表明互联网金融在一定程度上促进了金融资源的公平分配。

2.3 数字普惠金融的相关研究

随着互联网技术的进步，数字普惠金融迅速发展，成为学术研究的重要方向之一。郭峰等（2022）指出，数字普惠金融指数及其覆盖广度、使用深度和数字化程度均能显著缩小本地区城乡收入差距，并能促进本地区城乡收入差距对其他地区城乡收入差距的收敛。杨伟明等（2022）进一步分析了数字普惠金融对全国及不同区域城乡居民收入差距的异质性影响，发现数字普惠金融对东部地区居民人均可支配收入的提升效果最为显著。苏芳等（2023）的研究揭示了数字普惠金融在促进农村居民收入增长方面的作用机制，特别强调了数字金融素养在农村地区的提升对缩小城乡收入差距的重要性。

2.4 文献评述

现有文献在普惠金融对城乡居民收入差距的影响方面已取得一定共识，大多数研究表明普惠金融有助于缩小城乡收入差距。然而，关于数字普惠金融的具体作用机制尚需进一步探讨。多数研究侧重于数字普惠金融的整体影响，而对其子维度如覆盖广度、使用深度和数字化程度的差异化影响研究较少。此外，不同地区数字普惠金融发展水平和效果的差异也是值得深入探讨的问题。本文将在前人研究基础上，利用最新的数据和实证模型，进一步解析数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响及其作用机制，以期为政策制定提供更为详实的依据。

第三章 普惠金融的现状与发展趋势

3.1 中国普惠金融的发展历程

中国的普惠金融发展历程可以追溯到20世纪90年代，当时中国政府开始意识到金融服务在农村和欠发达地区的重要性。进入21世纪后，随着国家经济实力的增强和金融科技的发展，普惠金融迎来了快速发展阶段。2005年，联合国正式提出“包容性金融”概念，中国迅速响应并在2013年由国务院发布《关于深化金融业改革的若干意见》，首次将普惠金融纳入国家战略。随后几年，中国政府不断出台政策措施，推动普惠金融服务体系建设。2015年底，中国银监会发布《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》，明确了普惠金融的发展目标和实施路径。近年来，数字技术的应用进一步加速了普惠金融的发展，使其覆盖面和服务深度得到显著提升。

3.2 数字普惠金融的发展

3.2.1 数字普惠金融的定义与特点

数字普惠金融是指利用数字技术手段扩大金融服务的覆盖面和可得性，降低服务成本，提高服务质量，从而满足广大人民群众特别是边远地区居民的金融需求。其核心在于借助互联网、大数据、人工智能等先进技术，突破地理限制和时间限制，实现金融服务的普及和便捷化。数字普惠金融的主要特点包括：覆盖广泛、成本低廉、服务高效、风险可控。

3.2.2 数字普惠金融的现状

根据北京大学数字金融研究中心的数据，自2011年以来中国数字普惠金融指数逐年攀升，显示出良好的发展态势。截至2018年，全国数字普惠金融指数较2011年增长了近三倍。数字普惠金融在支付、信贷、保险、投资等领域的应用日益广泛，特别是在农村地区的渗透显著提高。例如，支付宝、微信支付等移动支付手段在农村地区的普及，使得农民可以轻松获得金融服务。此外，互联网平台的小额贷款业务也为农村创业者提供了便利的融资渠道。

3.2.3 数字普惠金融与传统普惠金融的区别

与传统普惠金融相比，数字普惠金融在多个方面具有独特优势。首先，数字普惠金融通过互联网和移动技术打破了地理限制，使金融服务可以覆盖到更为偏远的地区。其次，数字技术降低了金融服务的成本，使得小额金融服务具备了商业可持续性。再次，大数据分析技术的应用提高了风险控制的精准度，减少了信息不对称问题。最后，数字普惠金融平台通过标准化产品和服务流程，提高了金融服务的效率和用户体验。

3.3 普惠金融对城乡收入差距的影响

3.3.1 普惠金融政策的实施效果

自中国政府大力推进普惠金融政策以来，各地积极响应并采取了一系列措施加以落实。例如，中央银行通过定向降准、专项再贷款等政策措施引导金融机构加大对小微企业和农户的支持力度；地方政府则通过财政补贴、税收优惠等方式鼓励金融机构在农村地区设立网点、开展业务。此外，许多地方政府还与电商平台合作推出了“电商+金融”模式试点项目，利用电商平台积累的客户数据进行信用评估并发放贷款。这些政策举措有效提升了农村地区金融服务的可得性和使用率，促进了当地经济发展和居民收入水平的提高。

3.3.2 普惠金融对城乡居民收入差距的影响机制

第一是促进了农村创业和就业。普惠金融通过提供便捷的融资渠道支持农村创业活动，吸引了大量劳动力回流至家乡创业或就业，从而提高了农村居民的收入水平。第二是推动了农业现代化进程。普惠金融为农业生产提供了必要的资金支持和技术指导服务帮助农民引进先进生产设备和技术提高了农业生产效率增加了农产品附加值进而增加了农民收入第三是改善了农村消费环境普惠金融通过提供多样化的支付结算工具方便了农村居民消费同时也促进了消费品下乡增加了农村居民的消费选择提高了生活质量第四是促进了社会保障体系建设普惠金融通过提供养老保险医疗保险等社会保障类金融产品增强了农村居民对未来的预期减少了预防性储蓄增加了当期消费支出从而提高了生活水平。

第四章 理论分析与研究假设

4.1 普惠金融影响城乡收入差距的理论框架

普惠金融作为一种覆盖面广、获取便捷的金融服务模式，对城乡收入差距的影响主要体现在以下几个方面：通过提供信贷支持促进小微企业和农户创业；通过优化资源配置提高资本使用效率；通过风险管理降低贫困群体的经济脆弱性；通过金融知识普及提高金融素养。上述四个方面共同作用，形成普惠金融影响城乡收入差距的理论框架。具体而言，当普惠金融发展水平提高时，原本被排斥在正规金融市场之外的农村居民和小微企业可以获得更多融资机会，从而提升生产活动和收入水平。此外，随着数字技术的进步，数字普惠金融进一步降低了交易成本和信息不对称问题，使得金融服务的触达范围和效率大幅提升。理论上讲，普惠金融能够通过以上机制显著缩小城乡之间的经济差距。

4.2 研究假设的提出

基于上述理论框架，本文提出以下研究假设：

• H1：数字普惠金融显著提升了城乡居民的人均可支配收入，但对城镇居民的提升效果更明显。随着数字技术在金融领域的应用日益广泛，城镇居民更容易获取高效的金融服务，从而更快地提高收入水平。相比之下，虽然农村居民也能受益于数字普惠金融的发展，但由于基础设施和金融素养等方面的限制，其收益相对较少。

• H2：数字普惠金融通过促进经济增长和创业行为间接缩小城乡收入差距。普惠金融特别是数字普惠金融的发展能够有效缓解农村地区的融资约束问题，从而促进农村创业和小微企业的发展，推动农村经济多元化。这不仅直接增加了农村居民的收入，还通过经济增长的乘数效应进一步扩大了整体经济规模，最终有助于缩小城乡收入差距。

• H3：数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度对城乡收入差距的影响存在差异性。覆盖广度主要指金融服务的可获得性，使用深度指实际使用的频繁程度，数字化程度则指金融服务的现代化水平。理论上，这三个子维度对收入差距的影响各不相同：覆盖广度能够增加金融服务的普及率，使用深度能够提高金融服务的实际效用，而数字化程度则通过技术创新提升了金融服务的效率和质量。因此，不同子维度在缩小城乡收入差距方面的作用可能存在显著差异。

• H4：不同地区数字普惠金融发展水平对该地区城乡收入差距的影响存在显著差异。由于经济发展水平、基础设施建设、教育水平等因素的不同，各地区在数字普惠金融的发展和应用上存在较大差异。一般来说，经济发达地区由于基础设施完善、人口素质较高，其数字普惠金融的发展速度和效果更为显著；而经济欠发达地区则可能受制于各种因素的限制，难以充分发挥数字普惠金融的优势。因此，不同地区的数字普惠金融发展水平对其城乡收入差距的影响也存在显著差异。

通过对上述假设的验证，本文期望能够深入探讨数字普惠金融对城乡收入差距的影响机制及其差异性，为相关政策制定提供实证依据和理论支持。

第五章 实证分析

5.1 模型设定与数据说明

为研究普惠金融对城乡收入差距的影响，本文采用面板向量自回归（PVAR）模型进行分析。基本模型设定如下：

$${\mathbf{�}}_{��}=�+\sum _{�=1}^{�}{\mathrm{\Gamma }}_{�}{\mathbf{�}}_{�,�-�}+{�}_{�}+{�}_{�}+{\mathbf{�}}_{��}$$yit=α+s=1∑SΓsyi,t−s+ηi+λt+uit

其中，${\mathbf{�}}_{��}$ 代表第 i 个省份在 t 时期的城乡收入差距；$�$ 是常数项；${\mathrm{\Gamma }}_{�}$ 是滞后 s 期的系数矩阵；${�}_{�}$ 是个体固定效应；${�}_{�}$ 是时间固定效应；${\mathbf{�}}_{��}$ 是误差项。核心解释变量为数字普惠金融指数及其子维度（覆盖广度、使用深度和数字化程度），控制变量包括经济发展水平、教育水平、基础设施等因素。数据来源于北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数以及国家统计局的相关数据。样本区间为2011-2018年，涵盖中国各省的面板数据。

5.2 变量说明与数据统计描述

以下是主要变量及其定义：

• 城乡收入差距（Gap）：采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入之比值来衡量。

• 数字普惠金融指数（DFI）：由覆盖率、使用深度和数字化程度三个子维度构成，综合衡量各省的数字普惠金融水平。

• 覆盖广度（DFI_coverage）：衡量各省金融服务的渗透程度。

• 使用深度（DFI_usage）：衡量各省居民实际使用金融服务的频率和深度。

• 数字化程度（DFI_digital）：衡量各省金融服务的现代化水平。

• 经济发展水平（GDP）：以各省人均国内生产总值的自然对数衡量。

• 教育水平（Education）：以各省人均受教育年限衡量。

• 基础设施（Infrastructure）：以各省公路总里程衡量。

描述性统计如表1所示：

表1. 描述性统计

5.3 实证结果分析

5.3.1 基准回归结果

基准回归结果如表2所示：

表2. 基准回归结果（显著性水平均取P<0.05）

从表中可以看出，数字普惠金融指数及其各子维度对城乡收入差距均有显著负向影响，表明普惠金融的发展确实有助于缩小城乡收入差距。其中，使用深度对城乡收入差距的影响最大，其次是数字化程度和覆盖广度。此外，经济发展水平、教育水平和基础设施也对城乡收入差距有显著影响。

5.4 稳健性检验与异质性分析

5.4.1 稳健性检验

为了检验上述结果的稳健性，本文进行了多种稳健性检验：

第一，改变模型设定形式，采用动态面板模型进行估计；第二，引入更多的控制变量，如政府财政支出、外商直接投资等；第三，采用不同的指标衡量城乡收入差距，如采用城乡内部收入差距的泰尔指数。结果显示，在所有稳健性检验中，数字普惠金融对城乡收入差距的影响依然显著为负，验证了基准回归结果的稳健性。

5.4.2 异质性分析

为了探讨数字普惠金融在不同区域的执行效果差异，本文将样本按照东部、中部、西部三个地区进行划分，分别进行回归分析。结果表明：

• 在东部地区，数字普惠金融对城乡收入差距的影响最为显著；

• 中部地区次之；

• 西部地区最弱。这可能是因为东部地区经济发展水平高、基础设施完善、人口素质较高，能够更有效地利用数字普惠金融服务。相比之下，西部地区受限于基础设施落后和人口金融素养不足等因素，数字普惠金融的效果相对较弱。

第六章 结论与政策建议

6.1 研究结论

本文通过对2011年至2018年中国省级面板数据的分析，探讨了数字普惠金融对城乡收入差距的影响。实证结果显示：

第一，数字普惠金融显著提升了城乡居民的人均可支配收入，但对城镇居民的提升效果更明显。这一结果表明，虽然数字普惠金融有助于提高农村居民的收入水平，但由于城镇居民在接触和使用金融服务方面具有先天优势，其受益程度更大。

第二，数字普惠金融通过促进经济增长和创业行为间接缩小城乡收入差距。数字普惠金融的发展能够有效缓解农村地区的融资约束问题，促进小微企业和创业活动的增长，从而带动农村经济的多元化发展。此外，经济增长带来的乘数效应进一步扩大了整体经济规模，有助于缩小城乡之间的经济差距。

第三，数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度对城乡收入差距的影响存在差异性。其中，使用深度对城乡收入差距的影响最大，其次是数字化程度和覆盖广度。这说明在实际使用过程中的深度和现代化水平对金融服务效果的提升尤为重要。

第四，不同地区数字普惠金融发展水平对该地区城乡收入差距的影响存在显著差异。东部地区由于经济发展水平高、基础设施完善、人口素质较高等因素，数字普惠金融的发展速度和效果更为显著；而中部地区次之；西部地区最弱。这反映出区域间的经济发展不平衡影响了数字普惠金融服务的效果。

6.2 政策建议与展望

基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，加快农村地区的数字基础设施建设，尤其是在西部和中部经济欠发达地区。政府应加大投入力度，改善互联网基础设施和金融服务设施的建设，确保更多的农村居民能够接触到高质量的金融服务。这将有助于提高农村居民的金融素养和使用频率，从而更好地发挥数字普惠金融的作用。

第二，加强金融教育和培训项目，提高农村居民的金融素养。通过开展各类金融知识普及活动和培训课程，帮助农村居民了解和使用现代金融服务工具，提高他们的理财能力和风险意识。这将有助于缩小城乡之间的金融服务使用差距。

第三，优化数字普惠金融服务平台的功能设计，提升用户体验。金融机构应注重用户体验设计，简化操作流程并提供个性化的服务产品以满足不同用户的需求。同时要注重保护消费者的隐私和数据安全以增强信任感和使用意愿。

第四，针对不同地区的实际情况制定差异化的支持政策和措施以促进均衡发展。考虑到不同地区的经济发展水平和资源禀赋差异政府应根据当地实际情况制定有针对性的扶持政策例如提供财政补贴或税收优惠政策等来促进当地数字普惠金融的发展。同时还要加强跨地区的合作与交流共享成功经验和做法以推动全国范围内的均衡发展。

展望未来随着技术的不断进步和政策的进一步完善数字普惠金融将在促进中国经济高质量发展方面发挥更加重要的作用。未来研究可以进一步探讨数字普惠金融在其他领域如健康医疗等方面的影响以及如何更好地利用新技术来提升金融服务质量和效率等问题以期为中国乃至全球范围内缩小城乡差距实现共同富裕的目标贡献智慧和力量。