摘要：城乡收入差距是制约城乡融合发展、实现共同富裕的核心难题，数字普惠金融凭借数字化、普惠性、低成本的独特优势，成为调节城乡收入分配格局的重要抓手。不同于传统金融的线性影响特征，数字普惠金融对城乡收入差距的收敛作用存在显著的非线性门槛特征。基于此，本文选取2017-2021年我国31个省份面板数据，以经济发展水平、城镇化水平为双重门槛变量，构建面板门槛回归模型，实证检验数字普惠金融缓解城乡收入差距的门槛效应。研究发现：数字普惠金融对城乡收入差距的抑制作用并非恒定，存在显著的双重门槛效应；当经济发展水平、城镇化水平跨越对应门槛值后，数字普惠金融的缩差赋能效应显著增强。经稳健性检验与内生性处理后，该结论依然成立。据此，本文提出差异化推进数字普惠金融发展、完善城乡数字基建、统筹区域城乡发展的对策建议，为依托数字金融缩小城乡收入差距、推进共同富裕提供实证支撑与决策参考。

关键词：数字普惠金融；城乡收入差距；门槛效应；非线性影响；城乡融合

中图分类号：F832；F126  文献标识码：A

一、引言与文献综述

共同富裕是新时代经济社会发展的核心目标，缩小城乡收入差距是实现共同富裕的重点与难点。当前，我国城乡二元结构尚未完全打破，城乡资源配置失衡、要素流动不畅等问题依旧突出，城乡收入差距仍是制约区域均衡发展的关键瓶颈。传统金融体系存在服务门槛高、覆盖范围窄、农村渗透率低等问题，难以有效适配农村居民、涉农经营主体的金融需求，进一步加剧了城乡收入分配失衡的格局。

随着数字技术与金融服务的深度融合，数字普惠金融打破了传统金融的地域、资质、成本限制，能够下沉金融服务重心，覆盖农村长尾客户群体，为农村产业发展、农民增收致富提供资金支撑，进而缓解城乡收入差距。但现有实践表明，数字普惠金融的收入分配优化效应并非简单的线性关系，其赋能效果会受到区域经济基础、城镇化进程、数字基建水平等因素约束，呈现出明显的阶段性、非线性特征。因此，精准识别数字普惠金融缓解城乡收入差距的门槛特征、厘清其非线性作用机制，对最大化数字金融的普惠价值、精准缩小城乡收入差距具有重要的现实意义。

梳理现有研究成果，学界关于数字普惠金融与城乡收入差距的研究主要形成两大研究脉络。

（一）数字普惠金融对城乡收入差距的线性影响研究

多数学者证实数字普惠金融能够显著收敛城乡收入差距。张勋等研究表明，数字普惠金融可通过降低农村金融服务门槛、优化农村资源配置，激活农村经济发展活力，提升农村居民收入水平，进而缩小城乡收入鸿沟[1]。李建军等从要素配置视角出发，认为数字普惠金融能够破解农村信贷约束，助力农业产业升级、拓宽农民增收渠道，有效改善城乡收入分配不均的现状[2]。此外，部分学者进一步细分数字普惠金融维度，发现覆盖广度、使用深度、数字化程度均对城乡收入差距具有显著的抑制作用[3]。

（二）数字普惠金融的非线性与门槛效应研究

近年来，学界逐步关注二者的非线性关系。王修华等研究发现，数字普惠金融对城乡收入差距的影响存在单一经济发展门槛，区域经济水平越高，其缩差效应越显著[4]。刘艳等基于城镇化视角实证检验，证实城镇化进程会调节数字普惠金融的收入分配效应，不同城镇化阶段下数字金融的赋能效果存在明显差异[5]。已有研究充分证明二者并非简单线性关联，但多单一选取门槛变量，缺乏多维度门槛的综合检验，对门槛区间的异质性特征分析不够深入。

综上，现有文献已为本文研究奠定理论与实证基础，但仍存在一定研究缺口：一是多数研究聚焦线性关系检验，对多重门槛下的非线性作用机制探讨不足；二是单一门槛变量难以全面刻画外部环境的约束作用。基于此，本文的边际贡献在于：第一，构建双重门槛模型，选取经济发展水平、城镇化水平为核心门槛变量，多维度检验数字普惠金融缓解城乡收入差距的非线性效应；第二，基于2017-2021年省级面板数据，精准测算门槛值与各区间作用系数，明晰不同发展阶段的赋能差异；第三，结合实证结论提出差异化、精准化的政策建议，为区域统筹推进数字金融发展与城乡均衡发展提供参考。

二、理论机制与研究假设

（一）数字普惠金融对城乡收入差距的线性收敛机制

数字普惠金融可通过金融普惠、资源优化、产业赋能三条路径缩小城乡收入差距。首先，数字普惠金融依托大数据、互联网等数字技术，打破传统金融网点的地域限制，将信贷、理财、保险等金融服务下沉至农村地区，解决农村金融服务空白、融资难融资贵问题，为农民创业、农业生产提供资金保障，提升农村居民收入水平。其次，数字普惠金融能够优化城乡资本要素配置，引导社会资本向农村倾斜，助力农村特色产业、现代农业发展，激活农村经济内生动力，缩小城乡产业发展差距，进而缓解收入差距。最后，数字普惠金融可降低城乡金融服务的交易成本与准入门槛，提升农村居民金融参与度，拓宽农民财产性收入渠道，逐步缩小城乡居民收入维度的差距。据此，本文提出基础性假设：

假设1：数字普惠金融能够显著抑制城乡收入差距，二者呈现显著负相关关系。

（二）数字普惠金融缓解城乡收入差距的门槛机制

数字普惠金融的缩差效应并非持续恒定，会受到区域外部发展条件的约束，存在明显门槛特征。

1. 经济发展水平门槛机制

在经济发展水平较低的地区，农村数字基建薄弱、居民金融素养偏低，数字普惠金融的推广与落地难度较大，金融服务难以有效赋能农村增收，缩差效果较弱。随着区域经济发展水平提升，地方财政可支撑农村数字基础设施建设，农村产业体系逐步完善，居民金融认知水平提升，数字普惠金融能够精准对接农村金融需求，资金配置效率大幅提升，对城乡收入差距的收敛作用显著增强。据此，提出假设：

假设2：数字普惠金融对城乡收入差距的缓解作用存在经济发展水平门槛效应，跨越门槛值后，抑制效应显著提升。

2. 城镇化水平门槛机制

城镇化水平较低时，城乡要素流动不畅、城乡产业融合度低，数字普惠金融的资源辐射能力有限，难以有效带动农村增收。随着城镇化进程推进，城乡基础设施互联互通、产业协同发展，数字金融资源可实现城乡高效流转，既能依托城镇金融资源赋能农村发展，又能借助农村产业发展承接城镇溢出资源，大幅强化数字普惠金融的收入分配优化效果。据此，提出假设：

假设3：数字普惠金融对城乡收入差距的缓解作用存在城镇化水平门槛效应，跨越门槛值后，缩差赋能效应显著增强。

三、模型构建、指标选取与数据来源

（一）模型构建

为验证数字普惠金融对城乡收入差距的线性影响，首先构建双向固定效应基准回归模型：

$$GAP_{it}=\alpha_0+\beta_1 DIF_{it}+\sum\gamma X_{it}+\mu_i+\delta_t+\varepsilon_{it}$$ （1）

其中，$$GAP_{it}$$为i省份t年的城乡收入差距，$$DIF_{it}$$为数字普惠金融发展水平，$$X_{it}$$为一系列控制变量，$$\mu_i$$为个体固定效应，$$\delta_t$$为时间固定效应，$$\varepsilon_{it}$$为随机扰动项。

为进一步检验非线性门槛效应，借鉴Hansen面板门槛模型，分别以经济发展水平（PGDP）、城镇化水平（URB）为门槛变量，构建双重门槛模型：

$$GAP_{it}=\alpha_0+\beta_1 DIF_{it}\cdot I(q_{it}\leq\gamma_1)+\beta_2 DIF_{it}\cdot I(\gamma_1\gamma_2)+\sum\gamma X_{it}+\mu_i+\delta_t+\varepsilon_{it}$$ （2）

其中，$$q_{it}$$为门槛变量（PGDP、URB），$$\gamma_1、\gamma_2$$为门槛值，$$I(\cdot)$$为指示函数，满足条件时取值为1，否则为0，其余变量定义同上。

（二）指标选取

1. 被解释变量

城乡收入差距（GAP）：借鉴学界主流做法，采用泰尔指数测算城乡收入差距，该指标可精准反映城乡人口与收入的结构差异，数值越大，代表城乡收入差距越大。

2. 核心解释变量

数字普惠金融（DIF）：选取北京大学数字普惠金融省级总指数，同时涵盖覆盖广度、使用深度、数字化程度三大维度，全面反映各省份数字普惠金融发展水平。

3. 门槛变量

（1）经济发展水平（PGDP）：采用各省份人均GDP衡量，反映区域整体经济发展实力。

（2）城镇化水平（URB）：采用各省份城镇常住人口占总人口的比重衡量，反映城乡城镇化发展进程。

4. 控制变量

为规避遗漏变量偏差，选取如下控制变量：产业结构（IND），采用第三产业产值占GDP比重衡量；政府干预（GOV），采用财政一般预算支出占GDP比重衡量；固定资产投资（INV），采用全社会固定资产投资增速衡量；人力资本（EDU），采用人均受教育年限衡量。

（三）数据来源

本文选取2017-2021年我国31个省份（不含港澳台）平衡面板数据为研究样本。数字普惠金融指数来源于北京大学数字普惠金融数据库；其余变量原始数据均来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及各省份统计年鉴，对部分缺失数据采用插值法补齐，所有变量均进行标准化处理，各变量描述性统计结果如表1所示。

表1 各变量描述性统计结果

四、实证分析

（一）基准回归分析

为验证数字普惠金融对城乡收入差距的线性影响，采用双向固定效应模型进行基准回归，回归结果如表2所示。列（1）为未加入控制变量的回归结果，列（2）为加入全部控制变量后的回归结果。

由表2可知，无论是否加入控制变量，数字普惠金融（DIF）的系数均在1%的水平下显著为负，表明数字普惠金融的发展能够显著降低城乡收入泰尔指数，有效缩小城乡收入差距，验证了本文假设1。从经济逻辑来看，数字普惠金融通过下沉金融服务、破解农村融资约束、优化城乡资源配置，有效提升农村居民收入水平，弱化城乡二元收入结构，实现城乡收入差距收敛。

从控制变量来看，产业结构升级、人力资本提升、政府合理干预均能显著缩小城乡收入差距；固定资产投资对缩差的影响为正但显著性较弱，整体符合经济理论预期。

表2 基准回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著，括号内为t值，下同。

（二）门槛效应检验与门槛值确定

为验证数字普惠金融对城乡收入差距的非线性门槛特征，首先对两个门槛变量进行门槛显著性检验，通过Bootstrap重复抽样300次得到F统计量与P值，检验结果如表3所示。

由表3可知，经济发展水平、城镇化水平均通过单一门槛、双重门槛显著性检验，三重门槛检验不显著，表明数字普惠金融缓解城乡收入差距存在双重门槛效应，适配双重门槛模型分析。

表3 门槛效应显著性检验结果

进一步测算得到各变量双重门槛值，具体结果如表4所示。经济发展水平的两个门槛值分别为4.862、8.957，城镇化水平的两个门槛值分别为0.485、0.726。据此可将样本划分为低、中、高三个区间，开展分区间门槛回归分析。

表4 门槛值估计结果

（三）门槛回归结果分析

基于双重门槛模型，分别对两个门槛变量进行分区间回归，结果如表5所示。

表5 双重门槛回归结果

1. 经济发展水平门槛异质性分析

当人均GDP低于4.862时，数字普惠金融系数为-0.028，仅在5%水平显著，缩差效应较弱；当人均GDP处于4.862-8.957区间时，系数提升至-0.053，在1%水平显著，缩差效应明显增强；当人均GDP跨越8.957的高门槛值后，系数达到-0.079，缩差赋能效果达到最优。这表明随着区域经济水平提升，数字基建、产业体系、金融生态持续完善，数字普惠金融的普惠价值充分释放，验证了假设2。

2. 城镇化水平门槛异质性分析

当城镇化率低于0.485时，数字普惠金融缩差系数仅为-0.024，赋能效果有限；城镇化率处于0.485-0.726区间时，城乡要素流动加快，缩差系数提升至-0.049；城镇化率突破0.726后，城乡融合发展格局基本形成，数字金融资源高效配置，缩差系数升至-0.072，赋能效应大幅提升，验证了假设3。整体来看，数字普惠金融缓解城乡收入差距的作用呈现出边际效应递增的非线性特征。

（四）稳健性检验

为确保实证结果可靠，本文采用替换核心解释变量、缩短样本区间两种方式进行稳健性检验。一是对数字普惠金融指数取对数处理，重新进行门槛回归；二是剔除2017年样本数据，选取2018-2021年样本重新检验。稳健性结果显示，核心变量系数符号、显著性、门槛区间特征与基准回归完全一致，边际效应递增的非线性特征未发生改变，表明本文实证结论具备良好的稳健性。

（五）内生性处理

为规避双向因果、遗漏变量导致的内生性问题，选取互联网普及率作为数字普惠金融的工具变量进行检验。工具变量回归结果显示，F值远大于10，不存在弱工具变量问题，Sargan检验P值大于0.05，无过度识别问题。处理内生性后，数字普惠金融依然显著抑制城乡收入差距，且门槛效应特征保持不变，进一步验证了结论的准确性。

五、研究结论与政策启示

（一）研究结论

本文基于2017-2021年我国31个省份面板数据，构建双向固定效应模型与双重面板门槛模型，实证检验数字普惠金融对城乡收入差距的缓解效应及非线性门槛特征，主要结论如下：第一，数字普惠金融能够显著缩小城乡收入差距，线性收敛效应显著，经稳健性与内生性处理后结论依然成立；第二，数字普惠金融对城乡收入差距的缓解作用存在显著的经济发展水平、城镇化水平双重门槛效应，整体呈现“边际效应递增”的非线性特征；第三，区域经济水平、城镇化水平越高，数字普惠金融的普惠赋能效果越突出，低发展水平区域的数字金融缩差效能存在明显约束。

（二）政策启示

1. 差异化推进数字普惠金融发展，释放非线性赋能价值

基于门槛效应的异质性特征，实施区域差异化发展策略。对经济、城镇化水平较低的省份，重点完善农村数字金融基础设施，普及基础数字金融服务，破除数字金融下沉壁垒，激活基础缩差效能；对处于中等区间的省份，加快数字金融产品创新，适配农村产业发展、农民增收的多元化金融需求，强化赋能效果；对高发展水平省份，深化数字金融与城乡产业融合，打造智慧金融助农模式，最大化数字普惠金融的收入分配优化效应。

2. 补齐农村数字基建短板，夯实金融普惠基础

聚焦城乡数字基建不均衡问题，加大农村地区互联网、大数据、智能终端等基础设施投入，实现农村数字网络全覆盖、广渗透。同时，开展农村居民数字金融素养培训，提升农村群体数字金融使用能力，破除“数字鸿沟”，让农村居民充分享受数字普惠金融红利，畅通农民增收渠道，持续缩小城乡收入差距。

3. 统筹区域城乡协同发展，突破门槛约束条件

各区域应因地制宜推动经济提质增效、稳步提升城镇化质量，加快城乡要素双向流动、产业协同发展，推动区域经济水平、城镇化水平持续跨越门槛区间。通过完善城乡融合发展体制机制，优化数字金融资源城乡配置效率，构建“数字金融赋能、城乡协同发展、收入差距收敛”的良性循环，助力共同富裕目标实现。