数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响——基于江西省的实证.pdf
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1、数字普惠金融的发展有利于促进城乡居民收入增长以及城乡收入分配结构优化。利用江西省 个地级市 年的面板数据建立固定效应模型,采用泰尔指数测算城乡收入差距,探究数字普惠金融如何影响城乡收入差距,并替换核心变量以检验结果的稳健性。采用聚类分析法,依据城镇化率将江西各地级市分为、三类城市,探究各类城市数字普惠金融水平在缓解城乡收入差距上的作用,分析不同城镇化率城市之间的异质性。结果表明,近年来江西省各地级市的数字普惠金融总体水平不断提升,数字普惠金融发展能有效缓解城乡收入差距,使城乡收入差距普遍缩小。此外,异质性检验结果表明,数字普惠金融发展显著缓减了三类城市的城乡收入差距,在城镇化率越高的地区,表现
2、越显著。因此,要大力发展数字普惠金融,优化金融资源配置;统筹城乡经济发展,实现各地产业转型升级;普及数字普惠金融教育,提高农村居民金融素养;建立健全互联网基础设施,加强网络安全监管。关键词:数字普惠金融;城乡居民;收入差距;固定效应模型;江西省中图分类号:文献标志码:文章编号:()一、引言与文献回顾 年我国取得脱贫攻坚战全面胜利,历史性地解决了困扰中华民族几千年的绝对贫困问题。年月 日,习近平总书记在建党 周年庆祝活动上庄严宣布,我国已全面建成小康社会;此前,中共中央、国务院于 年 月 日发布了 关于支持浙江高质量发展建设共同富裕示范区的意见,致力于从示范区做起,先行先试,着力改善和解决我国发
3、展不充分不平衡的问题,以缩小城乡发展差距。国家统计局数据显示,年我国农村居民人均可支配收入 元,城镇居民人均可支配收入 元,前者仅为后者的 ,由此可见,我国城乡居民收入差距仍然较大。江西是传统农业大省,在脱贫攻坚战中成绩斐然,但同样也面临城乡居民收入差距过大问题。据 年江西省 政府工作报告 数据显示,年江西省农村居民人均可支配收入 元,城镇居民人均可支配收入 元,前者为后者的 ,尚不及一半。城乡收入差距过大问题是实现共同富裕亟待解决的关键问题。近年来,随着数字技术的不断发展,普惠金融也随着信息技术与大数据的进步,走入千家万户。通过发展数字普惠金融,拓宽金融服务的对象范围,将低收入群体吸纳其中,
4、能帮助农村居民实现金融参与,有效降低金融参与门槛,同时也有益于缩小城乡收入差距,提高我国经济发展质量及可持续性。自普惠金融概念提出以来,如何衡量普惠金融的发展水平已成为学术界热议的话题。起初,()为计算普惠金融发展水平选取了银行服务业相关的 大指标,而后为寻求更精确全面的测量标准,等()参照联合国人类发展指数,构建了测量普惠金融水平的指标体系。国内关于普惠金融的研究大多也以 的指标体系为样板,并在此基础上不断改进计算方式和选择维度。任碧云和刘佳鑫()从保险、证券、银行、小额贷款等 个方面,构建了衡量我国普惠金融水平的评价指标体系。年 杭州峰会,提出了测算数字普惠金融的新指标。此后,随着互联网技
5、术、数字化科技的不断进步,金融机构和互联网金融公司都开始聚焦数字普惠金融这一领域,越来越多的学者逐渐开始研究如何构建衡量数字普惠金融发展水平的指标体系。郭峰等()使用蚂蚁金服的数据,构建了一套“北京大学数字普惠金融指数”,这套指数覆盖全国 个省份、个地级市及以上城市,约 个县,是目前我国国内有较高可信度的一套指数。此后,学者们关于数字普惠金融的研究大多采用此指数。而关于数字普惠金融发展与城乡收入差距的关系,早在 世纪中叶,便提出了“倒 型曲线”理论,他认为在经济发展不太充分阶段,收入差距较大,而后收入分配暂无太大变化,当进入经济充分发展时期,收入差距则会缩小。此后,基于该假说,学者们进行了大量
6、的实证研究,()经过研究认为普惠金融表现出的包容性显著地改善了收入差距。近几十年来,互联网技术发展迅猛,关于数字普惠金融的研究也逐渐增多。肖云和米双红()利用 年全国 个省份的面板数据,采用系统广义矩估计()方法,研究发现数字普惠金融可缩小城乡收入差距,该作用在经济水平发达地区更加显著。杨怡等()选取我国 年 个省份的面板数据,采用系统广义矩估计进行评估,结果显示数字普惠金融发展有助于抑制我国城乡收入差距扩大。李牧辰等()运用 年省际面板数据进行分析,发现具有基础、主导功能的数字普惠金融业务在缩小城乡收入差距方面有显著效果,而具有衍生功能的业务则相反。针对不同地区数字普惠金融对城乡收入差距影响
7、存在异质性的现象,部分学者据此展开深入研究,探讨其中门槛效应与非均衡效应问题。郭小卉和冯艳博()对 年京津冀地区县域面板数据进行回归分析,研究结果表明数字普惠金融确可缓减城乡收入差距,在经济发达地区影响更显著,但不同业态数字普惠金融的减贫效应存在异质性。熊德平和陈昱燃()分析了我国 年 个省份的面板数据,验证了在经济水平越高的地区,即人均 大于门槛值的地区,数字普惠金融越能明显缩小城乡收入差距,而在经济水平较落后的地区,即人均 小于门槛值的地区,则正好相反。任经辉()用 年各黄河流域 个省区面板数据建立模型,以泰尔指数计算城乡收入差距,发现只有在经济水平高于某一阈值时,数字普惠金融对减小城乡收
8、入差距才更有效。在模型选择上,学者们主要采用固定效应模型 ,、面板门槛模型 ,、模型 、模型 、空间杜宾模型 ,等进行研究,其中使用固定效应模型者最多。整体而言,近年来,学界针对数字普惠金融对城乡经济影响的研究,有相对完整、全面的研究思路和方法,得出的结论规律也较为相近,研究覆盖的地域渐广、时间跨度渐长,但仍存在可拓展空间。首先,在研究维度上,现有研究大多在全国或省级层面展开分析,针对某省域及省域内各市的横向对比研究较为匮乏;其次,在研究内容上,学者们大多聚焦数字普惠金融发展水平对某区域整体城乡收入差距的影响,较少有文献更深入地研究不同城镇化水平的城市间表现出的异质性。基于此,以江西省 个地级
9、市 年的面板数据为样本,围绕数字普惠金融发展水平对江西省各市城乡居民收入差距的影响进行分析研究,同时探究其中存在的异质性,借此丰富对数字普惠金融及其对城乡居民收入差距影响问题的讨论。综上所述,数字普惠金融是普惠金融与数字化技术相融合的新事物,具有“普惠性”“数字性”“包容性”特点,随着经济和科技的进步,其在城乡居民收入差距问题上具有极其重要的缓解效应。数字普惠金融通过下沉金融市场、推广金融教育以及互联网基础设施建设,进入农村边远地区的尾部市场,有益于拉低金融参与的门槛,缓减金融排斥,拓宽普惠金融的服务范围;有助于缩小城乡居民收入差距,为推进乡村振兴、实现共同富裕打下坚实基础。第 期刘小春,等数
10、字普惠金融对城乡居民收入差距的影响二、理论分析与研究假说 年国务院印发 推进普惠金融发展规划(),明确普惠金融是基于平等机会和可持续性发展,借助政策扶持,优化金融基础设施,健全金融体系,为社会各阶层提供其所需金融服务的项目。但因技术进步,人们发现传统普惠金融能带来的效益有限。基于长尾理论,传统金融机构及创新型互联网金融企业作为发展数字普惠金融的主力军,着眼于农村低收入群体,使用大数据、云计算等信息技术手段,推出下沉市场服务,挖掘尾部客户。如图 所示,长尾理论是指当产品储存、流通、销售的渠道足够多时,生产成本会急剧降低,促使需求量极低或销售量不佳的商品依然有人购买,且此类商品所占的市场份额并不少
11、于主流产品市场份额。我国农村金融市场即处于金融市场中的长尾部分,存在大量潜在金融客户,是一个极有发展潜力的金融市场。图 长尾曲线当前,得益于金融科技的进步,金融机构线下网点的数量不再成为低收入群体金融参与的绝对限制因素,他们亦可通过线上渠道了解金融信息,购买普惠金融产品。普惠金融同数字技术的结合提高了金融服务的便捷性,拓宽了金融业务覆盖面,拉低了农村居民参与金融的门槛,有效降低了金融排斥效应 。金融排斥效应,如图 所示,即社会中部分弱势群体没有能力或途径进入金融体系,没有能力通过适当的形式获得金融服务,在使用金融产品和获取金融服务时存在诸多阻碍与困难的状况。金融排斥主要表现为银行、储蓄、贷款、
12、保险排斥。我国农村地区是金融排斥的高发地,存在着金融机构设置不足、农业产量不稳定、农民收入水平总体较低且波动较大、尚未建立完善的农村征信体系等不利情况。数字普惠金融范围的拓宽也扩大了融资需求方的资金来源范围,数字普惠金融的发展能够实现投资方与融资方互惠双赢的局面。同时,数字普惠金融为低收入群体提供金融参与的通道,能带来一定的减贫效应,也有益于缓解城乡居民收入差距问题。基于上述文献研究及理论基础分析,提出以下假说。假说 :数字普惠金融水平越高,城乡收入差距越小,即数字普惠金融发展会促进城乡收入差距缩小。此外,同一省域内不同地区存在着发展不平衡的情况,有的市经济发展较快,城镇化率较高;而有的市经济
13、发展相对迟缓,城镇化水平也较低。在不同城镇化率的城市之间,数字普惠金融发展水平对其城乡收入差距的影响可能存在一定异质性。在城镇化率高的城市,数字技术和普惠金融发展相对成熟,能提供的数字普惠金融产品相对更多,范围也更广,因而可能在此类城市中,发展数字普惠金融越能改善城乡收入差距。而在城镇化率相对低的城市,数字普惠金融所依托的技术土壤和基础设施尚不完备,大力发展数字普惠金融可能多有掣肘,因此,在这些地区,数字普惠金融发展水平对城乡收入差距的影响或许会低于城镇化率相对高的地区。金融教育研究 年基于上述分析,提出以下假说。假说 :城镇化率越高,发展数字普惠金融越能改善城乡收入差距。图 不同群体金融参与
14、能力三、研究设计(一)数据来源以江西省及其下辖的 个地级市为研究对象,数据主要来源于 年 江西省统计年鉴 以及 年 月发布的 北京大学数字普惠金融指数(),数据类型为面板数据。其中,城乡收入差距数据依照泰尔指数计算公式计算得出。(二)变量选取及命名 被解释变量:城乡收入差距 。四种较为常见的计算城乡收入差距的方法有:一是计算城乡居民收入差值。二是计算城乡居民收入比值,上述两种方法数据可获得性高且便于运算,但计算过程较为粗糙,且无法反映城乡人口流动情况。三是基尼系数。四是泰尔指数。由于泰尔指数将人口变动以加权形式考虑在内,能更好反映收入差距变动情况,故用其来作为被解释变量。泰尔指数计算公式如下:
15、()式()中,表示第 年城镇和农村的总人口数,表示第 年城镇人口数,表示第 年农村人口数。表示城镇居民及农村居民第 年的总人均可支配收入,表示第 年城镇居民可支配收入,表示第 年农村居民可支配收入。核心解释变量:数字普惠金融发展水平 。用数字普惠金融指数表示该指标,指标值愈大,数字普惠金融水平愈高。该指数包含数字化程度指数、覆盖广度指数和使用深度指数三个一级维度,保险、支付、信用服务等多个二级维度,从多方面进行综合测度,计算方法成熟科学,能较为真实全面地反映数字普惠金融发展水平。将江西省和全国平均的 个一级维度指标以及数字普惠金融指数绘制成如图 所示,可见 年,江西省综合数字普惠金融指数呈逐年
16、上升态势,年指数值约为 年的 倍,表明江西省数字普惠金融水平逐年稳步上升,数字普惠金融发展取得明显成效。从 个一级指标看,江西省数字普惠金融覆盖广度指数也逐年上升;而使用深度指数则在 年和 年有过 次下降,总体仍为上升;数字化程度指数在 年、年和 年有过 次下降,但总体趋势依然上升。第 期刘小春,等数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响图 江西省数字普惠金融指数与全国平均水平对比另外,将江西省的情况与全国平均水平相对比,如表 所示,可以发现 年,江西省综合数字普惠金融指数一直略低于全国平均水平,这一差距表现为先缩小再扩大而后又缩小,到 年已和全国平均水平基本持平。在 个一级指标上,江西省在覆盖广
17、度上一直低于全国平均水平,但差距在逐年缩小;在使用深度上一直高于全国平均水平,差距变动较为均衡;数字化程度在前 年基本处于低于全国平均指数的水准,但在 年之后一直保持高于全国平均水平。说明江西省数字普惠金融的覆盖范围略逊于全国平均水平,但是知晓数字普惠金融人群的使用深度要优于全国平均水平。总体上看,江西省数字普惠金融跟上了全国的步调,并正逐年向好。表 江西省指数同全国平均水平指数的差距年份综合指数覆盖广度使用深度数字化程度 控制变量。具体是:()经济发展水平 。美国经济学家 的“倒 型”假说认为,收入差距将随着经济发展水平的提升先扩大后缩小。国内学者也提出中国城乡收入与经济发展水平表现出“倒型
18、”关系,即收入差距将随经济发展水平提高表现出先缩小后扩大的趋势。人均生产总值能较为准确地表现各地区的经济发展状况,故而选择人均 表征经济发展水平,此外,为减少异方差对模型的影响并保证数据的平稳性,对该变量取对数。()城镇化率 。我国城乡二元经济结构长期存在,但由于近些年经金融教育研究 年济的飞速发展,城镇化的进程也在加快,城乡劳动力的流动更加频繁,促使农村居民收入增加,城市劳动市场竞争激烈。这可以丰富农村居民收入结构,有益于缩小城乡收入差距。但与此同时,在劳动力市场的竞争中,那些原本就受过高等教育的城镇人口获得高薪的概率更大,这又会使城乡收入差距扩大。其中,人口数量变化是衡量人口流动性的关键指
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