The Spatial-temporal Differentiation and Influencing Factors of Digital Inclusive Finance and Urban-rural Income Gap: An Empirical Study of Yunnan Province
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摘要: 本文在理论分析的基础上，运用空间计量模型对云南省2011—2020年数字普惠金融发展与城乡收入差距的时空分异及影响因素展开研究。结果表明：云南省数字普惠金融发展总体上对城乡收入差距具有收敛效果，但现阶段二者存在着“Ｕ”型曲线关系；云南省域内各州（市）的数字普惠金融发展对邻近地区的城乡收入差距同样具有收敛效应；数字普惠金融的覆盖广度、使用深度、数字化程度均会缩小云南省的城乡收入差距，其中覆盖广度的影响效应更大。因此，云南省应因地制宜发展数字普惠金融，增强各地区经济发展的联动性。提高城镇化水平，引导地方数字普惠金融向欠发达地区发展。加强数字基础设施的建设，扩大数字普惠金融覆盖广度。Abstract: On the basis of theoretical analysis, this paper uses spatial econometric model to study the spatial-temporal differentiation and influencing factors of digital inclusive finance development and urban-rural income gap in Yunnan province from 2011 to 2020. The results show that the development of digital inclusive finance in Yunnan province has a convergence effect on the urban-rural income gap in general, but there is a u-shaped curve relationship between them at present. The development of digital inclusive finance also has a convergence effect on the urban-rural income gap in yunnan province. The breadth of coverage, depth of use and degree of digitalization of digital inclusive finance will narrow the urban-rural income gap in Yunnan Province, among which the breadth of coverage has a greater impact. Therefore, digital inclusive finance should be developed according to local conditions to enhance the linkage of regional economic development. Yunnan province should raise the level of urbanization and guide the development of local digital inclusive finance to less developed areas, and strengthening the construction of digital infrastructure to expand the coverage of digital inclusive finance.
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Key words:
- digital inclusive finance /
- urban-rural income gap /
- spatial metrology
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表 1 变量说明
项目 变量 符号 定义 被解释变量 泰尔指数 Theil 泰尔指数 核心解释变量 数字普惠金融指数 DIFI 《北京大学数字普惠金融指数
（第三期，2011—2020年）报告》覆盖广度 bre 使用深度 dep 数字化程度 dig 控制变量 经济因素 产业结构
城镇化水平is 第二产业以及第三产业总产值
之和与当年GDP的比率ur 城镇年末人口占地区总人口比率 社会因素 政府干预程度 pay 公共财政支出占GDP的比率 人口特征因素 人口受教育水平
收入水平edu 中小学在校学生数/年末常住人口 money 人均可支配收入 
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表 2 描述性统计分析
变量名 含义 平均值 标准差 最小值 最大值 Theil 泰尔指数 0.2897749 0.1777877 0.0000218 0.8415693 DIFI 数字普惠金融指数 159.2244 66.2247 30.29 283.5954 DIFI2 数字普惠金融指数的平方项 29710.71 19757.97 917.4841 80426.33 bre 覆盖广度 142.6157 67.08265 5.1 288.3527 dep 使用深度 158.5485 66.29882 4.12 264.1848 dig 数字化程度 215.3 75.95122 20.41 303.1762 is 产业结构 0.8124516 0.071712 0.6776464 0.958262 ur 城镇化水平 0.4070779 0.1044696 0.226 0.7967624 pay 政府干预程度 0.3726924 0.1632963 0.1267565 0.9124721 edu 人口受教育水平 0.1280406 0.0305048 0.0219691 0.1997528 money 收入水平（元） 17753.88 5321.103 7239.5 32868.5 数据来源：云南省2012—2021年统计年鉴、各州（市）统计公报，运用stata16.0整理所得，下同。
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表 3 经济增长效应检验
解释变量 标准化系数 DIFI −0.00221***（0.000333） DIFI2 3.99e-06***（1.26e-06） is 0.502***（0.0829） ur −1.171***（0.0779） pay 0.293***（0.0458） edu 0.287*（0.157） money 5.49e-06*（3.01e-06） 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平，括号内表示稳健标准误。
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表 4 云南省城乡收入差距的Moran’ s I指数统计
年份 Moran’ s I Z值 P值 2011 0.361 2.761 0.003 2012 0.317 2.496 0.006 2013 0.314 2.471 0.007 2014 0.353 2.711 0.003 2015 0.356 2.734 0.003 2016 0.362 2.776 0.003 2017 0.366 2.801 0.003 2018 0.320 2.785 0.003 2019 0.373 2.844 0.002 2020 0.024 0.630 0.264
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表 5 空间计量模型回归结果
变量 SLM模型 SEM模型 SDM模型 （1） （2） （3） （4）Wx difi −0.000955*** −0.00154*** 0.00169*** −0.00219*** （0.000180） （0.000183） （0.000461） （0.000466） is 0.182 −0.00622 −0.364** 1.050*** （0.200） （0.255） （0.181） （0.251） ur −1.627*** −1.554*** −1.397*** 0.290 （0.114） （0.120） （0.111） （0.206） pay −0.0769 −0.113 −0.156*** 0.111 （0.0602） （0.0712） （0.0554） （0.0851） edu 0.356*** 0.338*** 0.427*** −0.251 （0.121） （0.113） （0.0969） （0.184） money 1.43e-05*** 1.62e-05*** 1.94e-05*** −1.36e-05*** （1.91e-06） （2.18e-06） （1.84e-06） （2.55e-06） Observations 160 160 160 160 R-squared 0.832 0.735 0.729 0.729 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平，括号内表示稳健标准误。
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表 6 稳健性检验
解释变量 标准化系数 DIFI −0.00955***（0.00232） DIFI2 −5.17e-06（8.73e-06） is 2.344***（0.576） ur −0.692（0.541） pay 2.739***（0.318） edu 2.136* （1.087） money 0.000104*** （2.09e-05） 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平，括号内表示稳健标准误。
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表 7 数字普惠金融分指数回归结果
解释变量 （1） （2） （3） （4） bre −0.00150*** −0.00123*** （0.000217） （0.000314） dep −0.000731*** −8.40e-05 （0.000169） （0.000199） dig −0.000602*** −0.000165 （0.000121） （0.000149） is 0.535*** 0.516*** 0.562*** 0.503*** （0.0794） （0.0931） （0.0853） （0.0869） ur −1.090*** −1.192*** −1.288*** −1.114*** （0.0809） （0.0847） （0.0801） （0.0846） pay 0.317*** 0.248*** 0.244*** 0.324*** （0.0453） （0.0472） （0.0448） （0.0461） edu 0.398** 0.342** 0.262 0.393** （0.157） （0.169） （0.164） （0.158） money 1.10e-05*** 1.72e-06 1.52e-06 1.11e-05*** （2.86e-06） （2.38e-06） （2.12e-06） （2.89e-06） Observations 160 160 160 160 R-squared 0.903 0.887 0.891 0.905 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平，括号内表示稳健标准误。
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