《數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響實(shí)證探究》13000字（論文）

目錄在世界經(jīng)濟(jì)向數(shù)字產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的背景下，各國(guó)加快發(fā)展以數(shù)字化為特點(diǎn)的金融行業(yè)新模式，數(shù)字普惠金融發(fā)展迅速，已成為普惠金融的發(fā)展主流。數(shù)字普惠金融由于具有覆蓋面廣、交易成本低、創(chuàng)新產(chǎn)品多樣等特點(diǎn)，在縮小城鄉(xiāng)收入差距方面的作用受到廣泛關(guān)注和重視。我國(guó)中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量不斷提高，但由于農(nóng)業(yè)人口集中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然不平衡、不充分。該地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距問題尤為明顯。研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響，有助于中部地區(qū)實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展并縮小該地區(qū)的貧富差距，也可以為其它地區(qū)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)。一、中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展概述本章主要介紹數(shù)字普惠金融的內(nèi)涵，并對(duì)其在中部地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行具體分析。（一）數(shù)字普惠金融的概念2006年以來(lái)，普惠金融發(fā)展迅速。隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，普惠金融進(jìn)入數(shù)字化階段。2016年的G20峰會(huì)給出了數(shù)字普惠金融的明確定義：運(yùn)用數(shù)字信息技術(shù)為無(wú)法獲得或缺乏金融服務(wù)的群體，以負(fù)責(zé)任的、成本可負(fù)擔(dān)、服務(wù)供應(yīng)可持續(xù)的方式，提供能夠滿足其需求的一系列正規(guī)金融服務(wù)。普惠金融全球合作伙伴關(guān)系普惠金融全球合作伙伴關(guān)系.《全球標(biāo)準(zhǔn)制定機(jī)構(gòu)與普惠金融——演變中的格局》[R/OL].https://www./sites/gpfi/files/documents/GPFI_Executive%20Summary_Chinese_R1.pdf.數(shù)字普惠金融這一概念可以從兩個(gè)層面來(lái)理解。一是普惠金融的數(shù)字化。在普惠金融發(fā)展的初級(jí)階段，傳統(tǒng)商業(yè)銀行主要依靠國(guó)家政策扶持，在偏遠(yuǎn)的農(nóng)村地區(qū)建設(shè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，因此而面臨的高額成本成為銀行的發(fā)展瓶頸。數(shù)字技術(shù)如“大數(shù)據(jù)”、“區(qū)塊鏈”的日漸成熟，既降低了金融服務(wù)門檻，又為金融發(fā)展提供了新思路。二是數(shù)字金融的普惠性。由于數(shù)字普惠金融是建立在普惠金融的基礎(chǔ)上，因此數(shù)字普惠金融并沒有脫離“普惠性”。將數(shù)字化手段引入普惠金融，不僅提高普惠金融概念的傳播速度，而且在地域?qū)用婵梢詼p少信息不對(duì)稱情況的發(fā)生，進(jìn)一步促進(jìn)了金融的“公平性”。數(shù)字普惠金融以經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)群體為服務(wù)對(duì)象，以實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小貧富差距為目標(biāo)。（二）中部地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)域分類，我國(guó)可劃分為東、中、西、東北四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域。其中，中部地區(qū)從北至南包括山西、河南、安徽、湖北、江西、和湖南六個(gè)相鄰省份。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)：截止到2022年4月，中部地區(qū)約占全國(guó)國(guó)土面積的11%、人口的26%，GDP總量的22%。本文將從整體性和區(qū)域性兩個(gè)維度對(duì)中部地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀展開分析。1.中部地區(qū)整體發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)2021年發(fā)布的《中國(guó)縣域數(shù)字普惠金融研究報(bào)告》，中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展勢(shì)頭較好，與東部發(fā)達(dá)地區(qū)差距明顯縮小且呈現(xiàn)趕超趨勢(shì)。表SEQ表格\*ARABIC1中部地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)和分指數(shù)平均值年份總指數(shù)覆蓋廣度使用深度數(shù)字化程度201132.8521.1947.4044.91201293.3968.08118.92130.612013149.29109.00173.49238.362014174.67158.83154.54263.532015210.73179.96171.40383.832016226.34198.59215.75337.212017268.67237.47294.22325.322018297.63274.33290.10388.242019322.59302.25316.80400.282020341.33322.86341.50402.05數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。圖12011-2020中部地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)和分指數(shù)平均值數(shù)據(jù)來(lái)源：北大數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（2011-2020）。從金融覆蓋廣度看，中部地區(qū)在近10年的覆蓋廣度指數(shù)平均數(shù)與總指數(shù)平均數(shù)趨勢(shì)一致，均呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢(shì)，如表1和圖1所示。以中部地區(qū)重要省份——河南省為例。河南省在融資貸款方面開拓創(chuàng)新，依托科技金融和線上金融，已在大部分地區(qū)實(shí)現(xiàn)“人人有授信”、“戶戶能貸款”。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里、騰訊等對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)布局，數(shù)字化在農(nóng)村領(lǐng)域的發(fā)展極具前景。數(shù)字化手段不僅助力農(nóng)業(yè)發(fā)展，更逐步以高效的數(shù)字農(nóng)貸服務(wù)面向農(nóng)民，為農(nóng)村注入金融“活水”。從金融使用深度看，中部地區(qū)整體呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)。如表1和圖1所示，2011-2015年，數(shù)字化程度指數(shù)和覆蓋廣度指數(shù)增速均高于使用深度指數(shù)。但2015年之后，使用深度指數(shù)超越其他兩項(xiàng)分指數(shù)，這意味著中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展逐步轉(zhuǎn)向深度應(yīng)用。金融覆蓋程度和數(shù)字化程度速度會(huì)趨于平緩，而數(shù)字普惠金融未來(lái)會(huì)加速縱深發(fā)展。因此，未來(lái)研究應(yīng)更加重視金融使用深度。從金融數(shù)字化程度看，如表1和圖1所示，2011-2020年數(shù)字化程度指數(shù)平均數(shù)波動(dòng)較大，但總體來(lái)看還是呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的深度發(fā)展，中部地區(qū)的金融產(chǎn)品同數(shù)字技術(shù)的融合是大勢(shì)所趨。數(shù)字普惠金融產(chǎn)品將呈現(xiàn)便捷化、多樣化發(fā)展。此外，中部地區(qū)積極推動(dòng)以省轄市為主題的“智慧城市”建設(shè)，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理，不僅有利于極大提高金融交易效率，而且使得金融服務(wù)更加便民。2.中部地區(qū)各省發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)北大數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（2011-2020），得到中部地區(qū)六省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，見表2，并繪制成折線圖，見圖2。表SEQ表格\*ARABIC22011-2020年中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)年份山西省安徽省江西省河南省湖北省湖南省201133.4133.0729.7428.439.8232.68201292.9896.6391.9383.68101.4293.712013144.22150.83146.13142.08164.76147.712014167.66180.59175.69166.65190.14167.272015206.3211.28208.35205.34226.75206.382016224.81228.78223.76223.12239.86217.692017259.95271.6267.17266.92285.28261.122018283.65303.83296.23295.76319.48286.812019308.73330.29319.13322.12344.4310.852020325.73350.16340.61340.81358.64332.03數(shù)據(jù)來(lái)源：北大數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。圖22011-2020年中部地區(qū)各省數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源：北大數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，匯總數(shù)據(jù)并繪制折線圖。表SEQ表格\*ARABIC32010-2020年中部地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)排名序列省份均值方差1湖北省227.05511029.52安徽省215.70610584.993江西省209.87410172.784河南省207.48810648.365湖南省205.6259347.5066山西省204.7449112.726數(shù)據(jù)來(lái)源：北大數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。中部地區(qū)各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展較為均衡，均呈上升趨勢(shì)。湖北省處于領(lǐng)先地位且各年份指數(shù)波動(dòng)最為劇烈。安徽省居于第二高位，波動(dòng)情況較湖北省平穩(wěn)。值得注意的是，河南省在后四省中波動(dòng)最為劇烈。在2011-2015年期間，河南省始終處于各省份最低位，但自2016年開始，河南省的數(shù)字普惠發(fā)展迅速，先后趕超了湖南省、山西省和江西省，并在2020年排名中上升至第三位。二、中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距概述隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)改革和脫貧攻堅(jiān)工作的推進(jìn)，我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入差距雖然有所縮小，但城鄉(xiāng)收入差距仍是阻礙我國(guó)協(xié)調(diào)發(fā)展的難題之一。因此，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的測(cè)定有著極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。本章簡(jiǎn)述中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距現(xiàn)狀并用泰爾公式測(cè)算差距水平。（一）城鄉(xiāng)收入差距的概念城鄉(xiāng)收入差距是指在特定時(shí)期內(nèi)城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民收入之間的差距，可分為絕對(duì)和相對(duì)兩種。前者是用兩項(xiàng)收入指標(biāo)做差，而后者則是用兩項(xiàng)收入指標(biāo)做比或在測(cè)算時(shí)加入比重。城鄉(xiāng)收入差距可以用基尼系數(shù)、城鄉(xiāng)居民人均收入比和泰爾指數(shù)來(lái)衡量。城鄉(xiāng)收入差距問題是我國(guó)發(fā)展階段亟需關(guān)注并解決的重大問題。從農(nóng)村低收入群體角度看，收入的不均衡分配會(huì)降低農(nóng)民的勞動(dòng)熱情，減慢農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。從社會(huì)角度看，收入的不均衡分配會(huì)影響社會(huì)和諧穩(wěn)定，甚至可能激化社會(huì)矛盾，進(jìn)而影響中部地區(qū)發(fā)展。（二）中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的發(fā)展現(xiàn)狀中部地區(qū)地處我國(guó)內(nèi)陸腹地，是中國(guó)農(nóng)業(yè)人口最密集的地區(qū)，其城鄉(xiāng)收入差距問題尤為明顯。根據(jù)中部地區(qū)2011-2020年的資料表明，城鄉(xiāng)收入相對(duì)差距呈現(xiàn)縮小趨勢(shì)，參見表4和圖3。2020年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是37657.41元，較2011年的18260.27元，增長(zhǎng)了2.06倍；而2020年農(nóng)村居民的人均可支配收入是16079.56元，較由2011年的7001.56元，增長(zhǎng)了1.29倍。參見表4和圖3。表SEQ表格\*ARABIC42011-2020年中部地區(qū)人均收入年份總可支配收入城鎮(zhèn)可支配收入鄉(xiāng)村可支配收入201112014.4818260.277001.56201213717.7820629.077972.96201315265.5522664.378983.10201416867.7424733.4310011.95201518443.4326810.05109203128879.42117952431295.5312805.70201823798.6933803.3013954.02201926024.6836596.8015292.83202027234.1237657.4116079.56數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。圖32011-2020年中部地區(qū)人均收入單位：元數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制折線圖。盡管城鄉(xiāng)收入差距的絕對(duì)數(shù)額逐年增加，但由于考慮到我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量不斷提升，在此研究城鄉(xiāng)收入的相對(duì)差額更有價(jià)值。如圖4所示，中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入比逐年降低，從2011年的2.61降至2020年的2.34。圖42011-2020年中部地區(qū)城鄉(xiāng)人均收入比數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制折線圖。如表5和圖5所示，2011-2020年中部地區(qū)各省份的城鄉(xiāng)人均收入比集中在2-3區(qū)間，并呈現(xiàn)總體下降趨勢(shì)。具體來(lái)看，山西省在這10年期間，總體處于第一高位。2011年，山西省城鄉(xiāng)人均收入比高至2.89，是10年期間中部六省的最高值。2020年，山西省人均收入比雖降至2.51，但相較于其他省份的同期人均收入比仍處于高位。湖南省在這10年期間，人均收入比總體處于第二高位。除2019年湖南省的人均收入略高于山西省外，其余年份均排名第二位。安徽省在這10期間，人均收入比較為平穩(wěn)，整體處于第三高位。河南、湖北和江西省在這10期間，人均收入比的數(shù)值多有交叉。值得注意的是，河南省整體降幅明顯，從2011的2.53降至2020年2.16，創(chuàng)造10年間中部六省城鄉(xiāng)人均收入比的歷史最低值。整體來(lái)看，中部六省份城鄉(xiāng)人均收入比趨于均衡。表SEQ表格\*ARABIC52011-2020年中部地區(qū)各省城鄉(xiāng)人均收入比年份安徽省河南省湖北省湖南省山西省江西省20112.692.532.412.772.892.4820122.652.492.402.762.862.4820132.582.422.342.702.802.4320142.502.382.292.642.732.4020152.492.362.282.622.732.3820162.492.332.312.622.712.3620172.482.322.312.622.702.3620182.462.302.302.602.642.3420192.442.262.292.592.582.3120202.312.512.27數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。圖52011-2020年中部地區(qū)各省城鄉(xiāng)人均收入比數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制折線圖。（三）中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的測(cè)算1.指標(biāo)選取衡量城鄉(xiāng)收入差距的主要指標(biāo)中：基尼系數(shù)是把人口按照不同收入劃分為低、中、高三個(gè)收入階層。由于基尼系數(shù)側(cè)重于衡量中等收入群體，對(duì)低收入和高收入階層變化不敏感，無(wú)法反映城鄉(xiāng)收入差距的極端情況；城鄉(xiāng)居民人均收入比簡(jiǎn)便易得，但由于忽略人口比重的影響，易造成偏差；泰爾指數(shù)既包含了人口結(jié)構(gòu)，又增加了收入變化的比重，最為合適。因此，本文實(shí)證部分是通過構(gòu)建泰爾指數(shù)衡量相對(duì)收入差距。本文的收入指標(biāo)主要采用的是城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的可支配收入，即用于消費(fèi)和儲(chǔ)蓄的支出總和。2.構(gòu)建方法根據(jù)泰爾指數(shù)公式計(jì)算我國(guó)中部地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，公式如下： 式（1-1）其中：i表示省份，t表示年份，j取1時(shí)為城鎮(zhèn)，j取2時(shí)為城市。Z表示人口，Zi,j,t表示第t年i省份的城鎮(zhèn)或者鄉(xiāng)村的人口總數(shù)。P代表總收入，Pi,j,t表示第t年i省份的城鎮(zhèn)或者鄉(xiāng)村居民的總收入。3.結(jié)果分析根據(jù)泰爾指數(shù)計(jì)算公式，得到2011-2020年中部地區(qū)各省份的城鄉(xiāng)收入差距（GAP），見表6，并繪制成折線圖，見圖6。如表6和圖6所示，在2011-2020年間，中部地區(qū)六省份GAP整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。如表7所示，河南省10年間城鄉(xiāng)收入差距均值最大，并且各年份的波動(dòng)最為劇烈。其次，湖南省和安徽省狀況較為接近，兩者在圖6中也多有交叉。但總體上，湖南省10年間城鄉(xiāng)收入差距均值高于安徽省，并且各年份的波動(dòng)也較為劇烈。湖北省10年間城鄉(xiāng)收入差距均值始終處于低位，并且各年份數(shù)值最為平穩(wěn)?？傮w來(lái)說，2011-2020年間中部地區(qū)六省份GAP趨于均衡。表SEQ表格\*ARABIC62011-2020年中部地區(qū)GAP年份安徽省河南省湖北省湖南省山西省江西省20113.65954.57431.97673.69552.76283.108420123.28164.06811.79103.38942.51962.837120132.96873.67331.64683.08792.30172.595920142.66173.31191.50242.84782.10422.394520152.45733.01031.40172.58821.96252.184520162.27372.72001.32812.35151.82362.006820172.09222.49041.24552.12861.70371.849720181.93232.27051.17311.94041.56761.701120191.79072.04091.11901.78391.43851.560820201.57911.77091.01321.58451.26041.3686數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。圖62011-2020年中部六省GAP數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制折線圖。表72010-2020年中部地區(qū)泰爾指數(shù)排名排名地區(qū)均值方差1河南省2.99310.8300362湖南省2.53980.5003183安徽省2.46970.4538544江西省2.16070.3243515山西省1.94450.2324946湖北省1.41970.095794數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。三、數(shù)字普惠金融發(fā)展影響城鄉(xiāng)收入差距的理論機(jī)制本章從經(jīng)濟(jì)意義上研究數(shù)字普惠金融發(fā)展如何從直接和間接兩方面作用于城鄉(xiāng)收入差距，為全文研究提供理論支撐。（一）直接機(jī)制數(shù)字普惠金融可以通過門檻、排斥、減貧這三種效應(yīng)直接影響城鄉(xiāng)收入差距。1.門檻效應(yīng)門檻效應(yīng)是指在金融消費(fèi)者想獲得金融服務(wù)的同時(shí)，需要擁有特定的資格并且付出特定成本。對(duì)于低收入的農(nóng)村居民而言，由于經(jīng)濟(jì)條件、信息途徑、社會(huì)資源等原因，該群體難以獲取高收益率的金融服務(wù)產(chǎn)品。加之農(nóng)村居民缺少信用記錄和缺乏金融素養(yǎng)，該群體獲得優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)的困難度進(jìn)一步加大。對(duì)于高收入的城鎮(zhèn)居民而言，個(gè)人資產(chǎn)富裕，地處信息發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)，加之有著多樣化的金融產(chǎn)品的投資環(huán)境，因此城鎮(zhèn)居民進(jìn)入金融市場(chǎng)的門檻相對(duì)較低。此外，該群體自身注重金融素養(yǎng)的培養(yǎng)并有著良好的信用記錄，使得該群體獲得優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)更加容易。長(zhǎng)此以往，農(nóng)民低收入者只能通過基礎(chǔ)性金融產(chǎn)品獲取較少收益，而城鎮(zhèn)高收入者則可以通過多樣性的金融產(chǎn)品獲得較高收益，貧富差距愈加嚴(yán)重。數(shù)字普惠金融可以通過數(shù)字技術(shù)顯著降低交易成本，從而降低門檻效應(yīng)。表現(xiàn)在三個(gè)方面：一是降低固定資產(chǎn)的費(fèi)用支出。由于電子支付的普及，一些金融服務(wù)可以通過客戶的移動(dòng)設(shè)備代替線下網(wǎng)點(diǎn)的儀器設(shè)備，并且設(shè)備不需要定期更換。二是減少人事費(fèi)用支出。數(shù)字普惠金融使用大數(shù)據(jù)以及人臉識(shí)別等數(shù)字手段實(shí)現(xiàn)自主操作，減少了傳統(tǒng)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)前臺(tái)指導(dǎo)服務(wù)操作的人員和中后臺(tái)審核業(yè)務(wù)的人員。三是提高金融服務(wù)覆蓋率，并且提高投資收益。以上的費(fèi)用縮減，不僅使得客戶的投資收益提高，而且可以有助于更多偏遠(yuǎn)地區(qū)的居民獲得金融服務(wù)。2.排斥效應(yīng)排斥效應(yīng)是指由于地理因素和資源配置等問題，造成了農(nóng)民被排斥在整個(gè)金融服務(wù)體系之外，造成排斥的原因有三：一是農(nóng)村地區(qū)地理位置偏僻。傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)設(shè)定在地理位置偏遠(yuǎn)的網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)成本高，盈利空間低。長(zhǎng)期以來(lái)，農(nóng)村網(wǎng)點(diǎn)難以維持，為了實(shí)現(xiàn)盈利目的的銀行機(jī)構(gòu)不得不關(guān)閉部分偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)點(diǎn)，使得當(dāng)?shù)鼐用瘾@得金融服務(wù)難度加大。二是農(nóng)民信用記錄缺乏。由于農(nóng)民多以生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品為生，而農(nóng)產(chǎn)品的自然及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)都較高且市場(chǎng)化低。加之，農(nóng)民社會(huì)保障體系仍有待完善之處，使得金融機(jī)構(gòu)在對(duì)農(nóng)村客戶審查時(shí)更為嚴(yán)格，進(jìn)一步加大了農(nóng)民獲得金融服務(wù)難度。三是農(nóng)民的金融素養(yǎng)偏低。由于地理位置和教育資源的限制，農(nóng)民獲取金融信息的渠道受限，金融基本常識(shí)欠缺，并且傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)其也沒有強(qiáng)烈推廣意愿，在農(nóng)村的農(nóng)民難以接觸到多樣化的金融產(chǎn)品。數(shù)字普惠金融通過數(shù)字化手段，提升支付、融資和投資等金融服務(wù)的可獲得性，從而縮小排斥效應(yīng)。首先，中國(guó)目前的金融體系已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榘ㄗC券、保險(xiǎn)、銀行等多種金融服務(wù)在內(nèi)的包容性分工體系，以微信和支付寶平臺(tái)為例，居民可以通過移動(dòng)設(shè)備在線支付，也可以基于該平臺(tái)購(gòu)買金融投資和保險(xiǎn)。其次，利用人臉識(shí)別、指紋識(shí)別等技術(shù)手段，客戶可以實(shí)現(xiàn)自主操作，減少了地理問題對(duì)金融服務(wù)獲得性的限制。最后，數(shù)字普惠金融通過大數(shù)據(jù)等追蹤技術(shù)，可以充分了解客戶的信用情況，避免部分農(nóng)民因信用記錄缺乏而受到金融排斥。3.減貧效應(yīng)減貧效應(yīng)是指通過提供金融服務(wù)，改善農(nóng)村低收入居民的金融環(huán)境，提高其生活質(zhì)量，直接實(shí)現(xiàn)減少農(nóng)村貧困人口的效應(yīng)。數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)主要體現(xiàn)在：拓寬覆蓋廣度、增加使用深度以及提高數(shù)字化程度。對(duì)于拓寬覆蓋廣度，線上自主操作在一定程度上增加了金融機(jī)構(gòu)的覆蓋范圍，可直接滿足農(nóng)村居民的金融需求。此外，實(shí)行電子賬戶，在線服務(wù)縮減了融資成本，以滿足低收入群體的金融需求并提高其收入水平。在增加使用深度方面，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等科技方面的持續(xù)深化創(chuàng)新，更加多元的金融產(chǎn)品滿足了特定人群的金融需求。例如，對(duì)于農(nóng)村小微企業(yè)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展一方面降低了獲得資金的門檻，另一方面拓展企業(yè)投資渠道，幫助這些小微企業(yè)創(chuàng)收，進(jìn)而有助于縮小城鄉(xiāng)貧富差距。在提高數(shù)字化程度方面，互聯(lián)網(wǎng)普及能更好滿足移動(dòng)客戶端的需求。通過利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，充分了解客戶信用狀況，提高金融融資的可獲得性?？梢?，數(shù)字普惠金融可以提高農(nóng)民收入，緩解金融周轉(zhuǎn)問題，進(jìn)而縮小貧富差距。（二）間接機(jī)制數(shù)字普惠金融還可以通過涓滴和人力資本投資這兩種效應(yīng)間接影響城鄉(xiāng)收入差距。1.涓滴效應(yīng)涓滴效應(yīng)是指隨著金融市場(chǎng)發(fā)展，富裕群體的資本增加，使得金融市場(chǎng)中的可貸資金即資金供給增多，從而降低農(nóng)民資金使用成本，提高其收入。涓滴效應(yīng)不僅體現(xiàn)在利率降低，還表現(xiàn)在擴(kuò)大投資、提高消費(fèi)、增加就業(yè)等方面。隨著市場(chǎng)機(jī)制不斷完善，富裕人口的投資需求增加，扶助農(nóng)村中小微企業(yè)，為貧困地區(qū)人口增加收入以及就業(yè)機(jī)會(huì)。此外，隨著政策出臺(tái)，更多的基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)資源可以通過收入再分配效應(yīng)向貧困地區(qū)傾斜，促進(jìn)該地區(qū)的發(fā)展。數(shù)字普惠金融降低了金融交易成本，增加了金融服務(wù)獲得性，極大增長(zhǎng)了金融市場(chǎng)的活躍性和參與度，從而有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。依托涓滴效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)先富帶動(dòng)后富，最終縮小城鄉(xiāng)差距。2.人力資本投資效應(yīng)人力資本投資效應(yīng)是指隨著市場(chǎng)的發(fā)展，資源稟賦不同的群體在人力資本上投入差距會(huì)縮小。李文斐李文斐.數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距影響的實(shí)證研究[D].山東大學(xué),2019.隨著數(shù)字普惠金融深入，降低了農(nóng)民進(jìn)入金融市場(chǎng)的門檻，豐富了農(nóng)民可獲得的金融服務(wù)種類，加之助學(xué)貸款類產(chǎn)品的創(chuàng)新，極大程度鼓勵(lì)農(nóng)民進(jìn)行人力資本投資，以實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距的縮小。四、數(shù)字普惠金融發(fā)展影響中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的實(shí)證分析本章構(gòu)建面板回歸模型，利用STATA15.1實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)中部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響。（一）變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源選取城鄉(xiāng)居民收入差距（GAP）作為被解釋變量，用泰爾指數(shù)衡量。當(dāng)GAP為正時(shí)，數(shù)值越小，表明城市和鄉(xiāng)村之間的收入差距越小。選取北大數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIFI）為解釋變量。指數(shù)越大，表明該地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高。選取城鎮(zhèn)化水平（Urban）和對(duì)外開放程度（Open）為控制變量。前者在一定程度上表現(xiàn)為一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展和管理水平上的高低，是衡量該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo)，用城鎮(zhèn)人口與人口總數(shù)的比率衡量，其數(shù)值越大，意味著城鎮(zhèn)化水平越高。后者用進(jìn)出口總額與國(guó)民生產(chǎn)總值（GDP）的比率代表，其數(shù)值越大，意味著對(duì)外開放程度越高。如表8所示。表8變量選取類型名稱計(jì)算方法被解釋變量GAP泰爾指數(shù)解釋變量DIFI數(shù)字普惠金融指數(shù)控制變量Urban城鎮(zhèn)人口/地區(qū)常住人口Open進(jìn)出口額/GDP論文原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2011-2020年中部地區(qū)各省的統(tǒng)計(jì)年鑒。考慮到被解釋變量（GAP）與解釋變量（DIFI）數(shù)量級(jí)相差較大。故此為避免變量差異對(duì)結(jié)果的影響，對(duì)解釋變量（DIFI）取對(duì)數(shù)，結(jié)果見表9。表9實(shí)證分析數(shù)據(jù)ProvinceYearGAPDIFILnDIFIUrbanOpenAnhui20113.65945187833.073.4986265270.450.129938078Anhui20123.28163892196.634.5708892520.470.14493151Anhui20132.968689055150.835.0161533750.480.15031483Anhui20142.661739908180.595.1962292680.490.149781589Anhui20152.45725332211.285.3531842680.510.138061386Anhui20162.273703074228.785.4327608430.520.115546566Anhui20172.092228367271.65.6043303960.530.126966217Anhui20181.932299477303.835.7164683340.550.132981773Anhui20191.790698433330.295.7999710560.560.117593845Anhui20201.57910191350.165.8583901930.580.129204374Henan20114.57428095428.403.3463891450.410.076919958Henan20124.06813402383.684.4270000000.420.11099631Henan20133.673263728142.084.9563902790.440.118269878Henan20143.311874848166.655.1158958050.450.118086523Henan20153.010320239205.345.3246671420.470.126616005Henan20162.720006208223.125.4077097430.490.111732933Henan20172.490388478266.925.5869489880.500.110644166Henan20182.27047308295.765.6895483150.520.109428188Henan20192.040896828322.125.7749241470.540.096549221Henan20201.770897562340.815.8313251370.550.11230482Hubei20111.976720339.823.6843692990.520.108636006Hubei20121.79101293101.424.6192703100.540.091220546Hubei20131.646837848164.765.104489870.550.093181295Hubei20141.502377999190.145.2477606430.560.099820815Hubei20151.401653552226.755.4238480890.570.097887324Hubei20161.328108873239.865.4800554200.580.076569968Hubei20171.245501931285.285.6534711540.590.08293602Hubei20181.173050598319.485.7666946740.600.085138988Hubei20191.119006349344.45.8418037730.610.079202097Hubei20201.013178206358.645.8823191000.630.090982634Jiangxi20113.10842132929.743.3924929410.460.170751099Jiangxi20122.8370512991.934.5210274180.480.163858043Jiangxi20132.595883611146.134.9844966360.490.161927862Jiangxi20142.394518453175.695.1687210780.500.172667584Jiangxi20152.184463023208.355.3392193580.520.160990808Jiangxi20162.00678157223.765.4105740490.530.13740223Jiangxi20171.849732968267.175.5878851600.550.140731873Jiangxi20181.701138585296.235.6911361800.560.13918318Jiangxi20191.560814568319.135.7655985430.570.130526153Jiangxi20201.368577151340.615.8307381280.600.143418663Shanxi20112.76280094233.413.5088552560.500.083308555Shanxi20122.51959915992.984.5323844160.510.078861622Shanxi20132.301749814144.224.9713399110.530.079171526Shanxi20142.104168203167.665.1219381190.540.080772984Shanxi20151.962474593206.35.3293314200.560.073024261Shanxi20161.823619178224.815.4152556010.570.081070219Shanxi20171.703679876259.955.5604893050.590.070281881Shanxi20181.567607107283.655.6477410840.600.078392318Shanxi20191.438542984308.735.7324671090.610.078249736Shanxi20201.260397396325.735.7860688170.630.07857316Hunan20113.69554506832.683.4867632700.450.061156882Hunan20123.38938170393.714.5402049070.470.062910994Hunan20133.087869787147.714.9952508920.480.064927848Hunan20142.847839384167.275.1196092730.490.072411271Hunan20152.588152333206.385.3297191300.510.064377918Hunan20162.351452031217.695.3830720320.530.052817369Hunan20172.128607517261.125.5649800720.550.067490106Hunan20181.940412863286.815.6588199760.560.081017119Hunan20191.783931472310.855.7393104810.570.100396269Hunan20201.584517916332.035.8052253260.590.107427076數(shù)據(jù)來(lái)源：中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，匯總數(shù)據(jù)并繪制表格。（二）數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)各變量描述統(tǒng)計(jì)的結(jié)果如表10所示。表10變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析變量名稱樣本量平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值GAP602.2552.0981.0134.574DIFI60211.749220.40528.4358.64Urban600.530.530.410.63Open600.1060.1040.0530.173數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。（三）實(shí)證檢驗(yàn)過程與結(jié)果分析1.單位根檢驗(yàn)為防止出現(xiàn)“偽回歸”，對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表11和表12。從表11可知，在5%的顯著性水平下，變量Urban的P值大于0.05，因此拒絕原假設(shè)。進(jìn)一步對(duì)各變量的一階差分進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如表12所示，在顯著性水平為5%的情況下，各變量的一階差分通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)。表11單位根檢驗(yàn)（原始序列）變量T-statistcP值平穩(wěn)性GAP31.43640.0000平穩(wěn)DIFI66.57370.0000平穩(wěn)Urban-2.36520.9910不平穩(wěn)Open5.35090.0000平穩(wěn)數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。表12單位根檢驗(yàn)（一階差分序列）變量T-statistcP值平穩(wěn)性d_GAP46.38080.0000平穩(wěn)d_LnDIFI85.83910.0000平穩(wěn)d_Urban3.49660.0002平穩(wěn)d_Open13.64900.0000平穩(wěn)數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。2.協(xié)整性檢驗(yàn)為檢驗(yàn)各個(gè)變量在長(zhǎng)期是否均衡，本文選取Westerlund模型，并加入了時(shí)間趨勢(shì)，進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表13。統(tǒng)計(jì)量Varianceratio在顯著性水平為5%的情況下強(qiáng)烈拒絕了原假設(shè)，以此表明各變量協(xié)整。表13Westerlund協(xié)整檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)值P值協(xié)整性Varianceratio4.37970.0000協(xié)整數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。3.F檢驗(yàn)及Hausman檢驗(yàn)由協(xié)整性檢驗(yàn)可知，變量在長(zhǎng)期存在穩(wěn)定的協(xié)整性。為選擇面板回歸模型的類型，以具體分析其存在的線性關(guān)系，特進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，見表14。F檢驗(yàn)設(shè)定原假設(shè)為建立混合效應(yīng)模型：如果結(jié)果P值大于0.05，則使用混合效應(yīng)模型；如果P值小于0.05，則使用固定效應(yīng)模型。F檢驗(yàn)的P值小于0.05，證明固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合效應(yīng)模型。Hausman檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為9.19，P值也顯著小于0.05，故本文使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。表14F檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法統(tǒng)計(jì)量P值F檢驗(yàn)328.180.0000Hausman檢驗(yàn)9.190.0269數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。4.模型構(gòu)建基于F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，并且綜合考慮到省份和年份變動(dòng)，本文選擇構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型：GAPi,t=β0+β1LnDIFI+β2Urban+β3Open+λi,t+μI,t+εi,t（式2-1）其中，數(shù)字普惠金融指數(shù)采用對(duì)數(shù)形式，選取λ和μ分別作為個(gè)體、時(shí)間虛擬變量，并且加入ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。5.實(shí)證結(jié)果與分析為檢驗(yàn)選取模型是否為最佳無(wú)偏預(yù)測(cè)，對(duì)常見的三大問題進(jìn)行檢驗(yàn)，如表15所示，P值均小于0.05，在5%的顯著性水平下均拒絕了原假設(shè)，證明以上三大問題均存在。故選擇xtgls模型修正（表16），并構(gòu)建模型如下： GAPi,t=17.37-1.67*LnDIFI-16.96*Urban-2.81*Open（式2-2）表15誤差項(xiàng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量P值異方差chi2=25.090.0003序列相關(guān)F=15.200.0114截面相關(guān)chi2=52.440.0000數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。表16修正后回歸的結(jié)果xtglsLnDIFI-1.670***(0.000)Urban-16.96***(0.000)Open-2.813***(0.000)N60R-square/數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。注：括號(hào)是P值，*10%，**5%，***1%。由最終回歸結(jié)果，可以看出在2011-2020期間中部地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIFI）與泰爾指數(shù)（GAP）呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。這表明隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民之間的貧富差距將不斷縮小。如式2-2所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增長(zhǎng)1%，中部地區(qū)衡量城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指標(biāo)（GAP）將縮小1.67%。究其原因，數(shù)字普惠金融在中部地區(qū)的普及率提高，將改善鄉(xiāng)村地區(qū)居民的經(jīng)濟(jì)狀況與收入水平，并且有助于金融業(yè)在該地區(qū)的發(fā)展，從而改善城鄉(xiāng)貧富差距的問題。城鎮(zhèn)化水平（Urban）與泰爾指數(shù)（GAP）呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明在2011-2020期間，隨著中部地區(qū)城鎮(zhèn)化不斷推進(jìn)，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民之間的貧富差距不斷縮小。如式2-2所示，隨著城鎮(zhèn)化率每提升1%，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民收入之間的差距將縮小16.96%。究其原因，中部地區(qū)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，不僅可以提高農(nóng)村地區(qū)居民的就業(yè)水平，而且可以擴(kuò)大農(nóng)村居民的就業(yè)范圍和轉(zhuǎn)變就業(yè)方式。此外，隨著農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，農(nóng)村工作者的收入會(huì)有所增加，使得城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)縮小的趨勢(shì)。并且，隨著農(nóng)村人力資本流向高水平產(chǎn)業(yè)時(shí)，農(nóng)民的收入水平將一進(jìn)步提高。整體來(lái)看，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快將會(huì)使得城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)一步縮小。對(duì)外開放程度（Open）與泰爾指數(shù)（GAP）呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明在2011-2020期間，隨著中部地區(qū)的對(duì)外貿(mào)易的不斷開放，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民收入之間的差距不斷縮小。如式2-2所示，隨著對(duì)外開放程度每提升1%，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民收入之間的差距將縮小2.81%。究其原因，一方面隨著外資引入中部地區(qū)，形成大量就業(yè)崗位缺口，為該地區(qū)的居民提供了更多增加收入的渠道，直接緩解了中部地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力的就業(yè)壓力。另一方面，隨著中部地區(qū)對(duì)外貿(mào)易的不斷放開，原本處于閉塞鄉(xiāng)村務(wù)農(nóng)或從商的居民收獲了更大的客戶群體，從而進(jìn)一步穩(wěn)定了收入來(lái)源。此外，隨著資金、人力、經(jīng)驗(yàn)的引入，在中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，通過涓滴效應(yīng)可有效提高農(nóng)村居民的收入水平，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)居民的收入差距。（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)根據(jù)上述分析，可知數(shù)字普惠金融發(fā)展可以改善城鄉(xiāng)收入差距。但這一結(jié)果是否穩(wěn)健，本文通過對(duì)泰爾指數(shù)的中位數(shù)分組回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，見表17。根據(jù)回歸結(jié)果，城鄉(xiāng)收入差距改善與數(shù)字普惠金融發(fā)展、城鎮(zhèn)化進(jìn)程與對(duì)外開放程度呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)?？梢姡词共捎弥形粩?shù)回歸分析法，依然可以得出相同結(jié)論，說明原始模型得出的結(jié)果是穩(wěn)健的。表17穩(wěn)健性檢驗(yàn)LnDIFI-0.08**0.027Urban-16.63***0.000Open-3.35***0.000N30R-square0.9722數(shù)據(jù)來(lái)源：由Stata15.1整理而得。注：括號(hào)是P值，*10%，**5%，***1%。五、主要研究結(jié)論和相關(guān)政策建議前文主要分析中部地區(qū)數(shù)字普惠金融現(xiàn)狀，并從理論機(jī)制和實(shí)證檢驗(yàn)兩方面證明了在中部地區(qū)大力發(fā)展數(shù)字普惠金融有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。本章將總結(jié)前文的結(jié)論，并從供給、需求和監(jiān)管三個(gè)層面提出相關(guān)政策建議。（一）主要研究結(jié)論從現(xiàn)狀分析可見，中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展呈向好態(tài)勢(shì)，大有趕超東部地區(qū)的趨勢(shì)。從數(shù)字普惠金融分指數(shù)來(lái)看，金融覆蓋程度和數(shù)字化程度速度會(huì)趨于平緩,而數(shù)字普惠金融未來(lái)會(huì)加速縱深發(fā)展。從理論機(jī)制來(lái)看，數(shù)字普惠金融可以通過降低門檻、減少排斥以及促進(jìn)減貧三大效應(yīng)直接促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距縮小，還可以通過涓滴、人力資本兩大效應(yīng)間接使得農(nóng)村居民實(shí)現(xiàn)“增收”，進(jìn)而改善城鄉(xiāng)收入差距過大的問題。從實(shí)證研究可知，城鄉(xiāng)收入差距與數(shù)字普惠金融發(fā)展存在著明顯的負(fù)相關(guān)，城鄉(xiāng)收入差距將伴隨數(shù)字普惠金融指數(shù)增長(zhǎng)1%而縮小1.67%，這一實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果更加有力地證明了理論機(jī)制的正確性。（二）相關(guān)政策建議1.增加數(shù)字普惠金融供給一是要加強(qiáng)中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。這是提高中部地區(qū)金融服務(wù)廣度與深度的必要前提。由于，城鄉(xiāng)資源分配不均衡，農(nóng)村地區(qū)呈現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施“數(shù)量少”、“種類單一”以及“質(zhì)量差”的狀況。因此只有不斷加強(qiáng)中部地區(qū)的農(nóng)村地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)施建設(shè)，才能實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)向農(nóng)村地區(qū)的廣度和深度發(fā)展。一方面，要加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)投資力度，如增建4G、5G基站，提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。例如，《湖南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)方案（2020-2022）》提出，到2022年湖南省實(shí)現(xiàn)4G網(wǎng)絡(luò)自然村全覆蓋，并實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)更加普遍。另一方面，要宣傳普及電子移動(dòng)設(shè)備的使用，對(duì)于老年人等電子產(chǎn)品使用不便者，定期開展使用移動(dòng)設(shè)備的輔導(dǎo)工作。此外，積極響應(yīng)“提速降費(fèi)”號(hào)召，政府財(cái)政補(bǔ)貼支持運(yùn)營(yíng)商，加大網(wǎng)絡(luò)設(shè)備投入，提高信號(hào)傳輸速度和質(zhì)量，并且通過降低網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用，以降低金融服務(wù)門檻并改善城鄉(xiāng)居民收入差距。二是加大傳統(tǒng)銀行參與度。在傳統(tǒng)發(fā)展階段，銀行主要依靠政策支持在偏遠(yuǎn)地區(qū)設(shè)立營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)來(lái)滿足該地區(qū)居民金融需求。但隨著數(shù)字化的發(fā)展，傳統(tǒng)銀行在偏遠(yuǎn)地區(qū)設(shè)置網(wǎng)點(diǎn)的高額運(yùn)營(yíng)成本，使得傳統(tǒng)銀行的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)下滑?？紤]到傳統(tǒng)商業(yè)銀行在農(nóng)村有著良好的企業(yè)形象和客戶基礎(chǔ)。因此，應(yīng)該借助傳統(tǒng)商業(yè)銀行在農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)點(diǎn)，大力開展移動(dòng)電子設(shè)備金融業(yè)務(wù)服務(wù)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村地區(qū)的供給工作。目前，安徽省已成立省內(nèi)首個(gè)“5G+智慧網(wǎng)點(diǎn)”銀行網(wǎng)點(diǎn)，為客戶帶來(lái)無(wú)介質(zhì)交易和遠(yuǎn)程咨詢等個(gè)性化服務(wù)，使數(shù)字普惠金融更加貼近居民生活。可借鑒這一模式，在農(nóng)村地區(qū)建設(shè)“線下智慧網(wǎng)點(diǎn)”，加大農(nóng)村地區(qū)居民對(duì)數(shù)字普惠金融的參與感。三是鼓勵(lì)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品創(chuàng)新。由于在國(guó)內(nèi)發(fā)展時(shí)間較短，數(shù)字普惠金融仍不斷需要?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)品開發(fā)和完善。目前，農(nóng)村地區(qū)由于交通相對(duì)閉塞，信息不發(fā)達(dá)，農(nóng)村居民可選擇的金融產(chǎn)品種類單一，不能滿足特定人群的需求。針對(duì)農(nóng)村中小微企業(yè)融資問題，政府可以采取信用擔(dān)保形式滿足企業(yè)需要資金，滿足中小微企業(yè)的經(jīng)營(yíng)貸款需求。例如，2021年河南省推出“政府＋網(wǎng)商銀行”的模式，成為國(guó)內(nèi)第一個(gè)由政府融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)銀行，發(fā)放助微減息券的省份，并成功將其模式推廣至全國(guó)。目前，已在全國(guó)15個(gè)省份成立19家政府融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)銀行，為小微經(jīng)營(yíng)者提供減息貸款，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)。針對(duì)個(gè)人資金周轉(zhuǎn)困難問題，可以針對(duì)農(nóng)村低收入群體的“看病難”、“上學(xué)難”以及“養(yǎng)老難”等問題，制定面向特定人群的個(gè)人貸款政策，以緩解農(nóng)村居民的資金周轉(zhuǎn)困難問題。此外，融資、投資以及保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)可以依托微信、支付寶等第三方支付平臺(tái)，擴(kuò)大金融服務(wù)對(duì)象的范圍并且提高金融服務(wù)覆蓋面。2.培育數(shù)字普惠金融需求提高農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融宣傳力度。目前農(nóng)村地區(qū)居民對(duì)數(shù)字普惠金融認(rèn)識(shí)普遍缺乏，造成了農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展受限?；诖?，可以通過開展講座或定點(diǎn)宣傳以提高農(nóng)村地區(qū)居民的金融素養(yǎng)，以增加金融覆蓋廣度和深度。一方面，通過開展定期的知識(shí)講座以及定點(diǎn)的數(shù)字普惠金融宣傳手冊(cè)發(fā)放，增強(qiáng)農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字普惠金融的認(rèn)識(shí)，使農(nóng)村居民切實(shí)體驗(yàn)到數(shù)字普惠金融便利，以激發(fā)農(nóng)村居民對(duì)其需求。另一方面，在宣傳普及數(shù)字普惠金融的同時(shí)，也要增強(qiáng)農(nóng)村居民的防范意識(shí)，避免詐騙的“乘虛而入”，造成金融資產(chǎn)出現(xiàn)損失。3.完善數(shù)字普惠金融體系一是建設(shè)數(shù)字普惠金融征信體系。信用體系是保證金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)的一大保障。建立良好的征信系統(tǒng)，既可以幫助企業(yè)成功貸款，又為金融機(jī)構(gòu)的放貸減少出現(xiàn)“壞賬”的可能性。加大數(shù)字化征信系統(tǒng)可以提高信用評(píng)級(jí)在農(nóng)村居民中普及，更加便利農(nóng)村居民獲得資金來(lái)源，促進(jìn)數(shù)字金融服務(wù)向廣度和深度發(fā)展，以有利于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，縮小貧富收入差距。對(duì)于提高征信系統(tǒng)覆蓋率，首先要拓寬信息采集途徑，將偏遠(yuǎn)地區(qū)和廣大農(nóng)村居民信息錄入系統(tǒng)。其次，要利用大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，將采集的數(shù)據(jù)同有關(guān)部門的信用信息整合，統(tǒng)一規(guī)范為征信系統(tǒng)。最后，建立云共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)征信系統(tǒng)實(shí)時(shí)更新和開放。例如，河南省蘭考縣在成為國(guó)內(nèi)首個(gè)普惠金融改革試驗(yàn)區(qū)后，在全縣范圍內(nèi)為農(nóng)村居民建立電子信用信息檔案，并將該試點(diǎn)的成功經(jīng)驗(yàn)推廣到河南省60余個(gè)涉農(nóng)區(qū)縣，打通數(shù)字普惠金融通向農(nóng)村的“最后一公里”。二是完善數(shù)字普惠金融法律及監(jiān)管體系。數(shù)字普惠金融是新興事物，發(fā)展