一、引言

数字普惠金融的发展不仅仅影响了传统金融市场和普惠金融发展(刘澜飚等，2016)，同时，数字普惠金融的发展从就业、消费、收入、创新创业等多方面对实体经济产生着重要影响(谢绚丽等，2018)。但数字普惠金融发展的经济社会影响可能存在较大异质性：一方面，因为数字普惠金融的“普惠”特点，数字普惠金融的发展会通过增加就业、降低融资成本等渠道提高低收入群体的收入，从而形成“数字红利”(黄倩等，2019)；而另一方面，数字普惠金融又因为其“数字”性，可能由于技术门槛的存在而无法惠及真正需要它的群体。如果低收入者由于无法更好地接入互联网从而享受不到数字普惠金融发展形成的红利，那么此时数字普惠金融发展带来的便是“数字鸿沟”(何宗樾等，2020)。因此，对于数字普惠金融与实体经济关系的争论主要集中在“数字普惠金融是‘数字鸿沟’还是‘数字红利’”的讨论上。

数字普惠金融的发展到底是“数字红利”还是“数字鸿沟”？本文认为数字普惠金融对收入差距影响的两面性可以对此问题提供富有启发的部分答案。现有文献关于数字普惠金融的收入分配效应研究重点关注的是数字普惠金融的发展对城乡收入差距的改善上：贾娟琪(2019)对省级层面的数据研究发现，数字普惠金融发展确实显著改善了城乡收入差距，但这种改善是有教育门槛的，即数字普惠金融的“普惠”作用需要一定程度教育水平的支撑。周利等(2020)通过分位数分解的方法，研究发现数字普惠金融发展通过增加金融可得性和降低借贷门槛等机制缩小了城乡收入差距。从城乡均衡发展的视角看，数字普惠金融的发展确实体现出其“普惠”特性：何宜庆等(2020)通过省级面板数据研究发现，数字普惠金融的发展提高了农村居民的收入，体现了“数字红利”；彭澎、徐志刚(2021)的研究也发现，数字普惠金融通过缓解资金约束和信息约束降低了农户的脆弱性。数字普惠金融对农村的“普惠性”基本得到了验证。然而，数字普惠金融发展对收入分配的影响除了体现在改善城乡收入差距方面以外，是否在整体层面上优化了收入分配从而改善了收入不平等？即数字普惠金融是否存在收入分配调节效应而真正实现其“数字红利”性？本文尝试对这一重要问题进行回答。

进一步地，如果数字普惠金融的收入分配调节效应存在，那么它是通过何种渠道影响收入不平等？当前，“大众创业、万众创新”的双创战略是经济可持续发展的重要举措(周广肃、樊纲，2018)；同时，创业和创新除了可以突破经济发展瓶颈以外(Samila and Sorenson, 2011)，还对经济发展结果的分配有着重要的影响。数字普惠金融的发展在微观层面的影响主要集中在就业、收入、创新创业等，其中，数字普惠金融对创业的影响被广泛讨论。现有文献的研究表明，数字普惠金融会通过降低融资成本和扩大融资可得性从而促进个体创业(冯大威等，2020；冯永琦、蔡嘉慧，2020)。此外，研究证据也表明创业行为对收入分配存在积极影响，即创业可以改善收入不平等(王先柱等，2015；李政、杨思莹，2017；程锐，2019；Mohamad et al., 2021)。那么，数字普惠金融的发展是否会通过其创业效应改善和缓解收入不平等？此外，创业的维度是多元的，在当下的环境，除了以雇主为代表的机会型创业以外，我国的创业者多为以自我雇佣为代表的生存型创业。^①被动型的生存型创业和主动性的机会型创业具有完全不同的特征，其收入回报和经济社会影响也不同。对于生存型的创业者来说，数字普惠金融的发展对他们而言更多的是“雪中送炭”，如果数字普惠金融的发展更多地惠及了这部分群体，那么才真正体现出数字普惠金融的“普惠”性，数字普惠金融的发展会提高低收入者的就业概率和收入，从而缓解不平等。而如果数字普惠金融的发展由于“数字鸿沟”的存在只影响了机会型创业者，那么收入不平等的情况可能会进一步扩大。因此，在分析数字普惠金融发展的创业效应对收入分配的影响时，必须考虑不同创业形式的异质性。

①  本文CLDS样本数据中机会型创业者占比为14%，而生存型创业者占比为86%。

据此，本文尝试从数字普惠金融的创业效应视角来探究数字普惠金融对收入不平等的影响，并进一步分析不同创业类型的创业效应异质性。首先，本文结合宏观统计数据和微观调查数据，综合使用面板固定效应模型和工具变量方法，探讨数字普惠金融对于整体地区收入不平等的影响。现有文献对数字普惠金融的收入分配调节效应的探讨主要集中在城乡收入差距方面，且对背后的影响机制缺少深入讨论。本文从创业效应的视角探讨了数字普惠金融对整体收入不平等的改善情况，这是本文的边际贡献之一。其次，本文进一步利用中介效应模型从企业家精神这一渠道探究了数字普惠金融的创业效应对收入不平等的改善，并对创业效应的异质性进行进一步的分析。机制分析部分同时考虑了生存型创业和机会型创业在收入不平等改善中的异质性，这是本文另一个重要的边际贡献。

二、理论分析与研究假说 (一) 数字普惠金融

联合国于2005年提出普惠金融的概念：指能有效和全方位地为社会所有阶层群体提供服务的金融体系。中国从2006年开始大力推动普惠金融的发展，比如成立小额信贷公司、在金融机构成立“普惠金融业务部”以及在农村进行“两权”抵押试点等举措，但传统普惠金融模式推进的效果并不是很好(黄益平、黄卓，2018)。Sarma and Pais(2011)提出从金融服务的可得性、可使用性和渗透性三个角度构建普惠金融评价体系。而数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式。从数字金融的概念提出以来，我国数字金融发展速度加快，以数字支付和大数据为支撑的数字金融迅速成为传统金融的重要补充和支撑。在传统普惠金融推进的同时，数字金融和普惠金融的结合使我国普惠金融的发展上升了一个新的台阶。数字技术的引入解决了传统普惠金融中关于支付、信息不对称、监管等方面的诸多问题，数字金融和传统普惠金融融合后形成的数字普惠金融发展迅速。北京大学数字金融研究中心课题组(2017)系统总结了数字普惠金融在中国的总体发展格局，分析了互联网支付、网络借贷、互联网保险和财富管理等领域的商业实践和潜在风险。数字金融可以通过场景、数据和结合金融创新产品补足传统金融的短板，充分发挥“成本低、速度快、覆盖广”的优势，降低金融服务门槛和服务成本，改善中小微企业的融资环境，更有效地服务普惠金融主体。

(二) 数字普惠金融的收入分配效应

数字普惠金融的特点主要体现在其对数字技术的应用以及其普惠性上，数字普惠金融的推广和发展很大程度上提高了信贷约束较强的个体和小微企业的金融可得性，同时也降低了这部分群体的融资成本，间接提升了其收入增加的可能性。正是由于其普惠性，数字普惠金融的发展一方面整体上利于经济的发展，另一方面对低收入群体的影响更大，因此存在收入分配效应。学术界对数字普惠金融的减贫和改善城乡收入差距方面的作用已基本达成共识，现有研究表明，数字普惠金融通过其“覆盖广、成本低、信息通”等特点很大地提高了农村人口的金融可得性，使得农村或低收入居民获得生产性和生活性金融支持的概率增加(贾娟琪，2019；何宜庆等，2020)。同时，数字普惠金融的进一步发展也完善了金融体系，提高了农户的融资效率，降低了农户的融资成本(彭澎、徐志刚，2021)。但是，数字普惠金融的发展除了改善城乡收入差距以外，是否对整体的收入不平等情况也产生了影响？尽管农村地区是数字普惠金融发展的重点地区，但数字普惠金融的发展是惠及全社会的事情。数字普惠金融的“普惠”特性使得部分低收入群体或者受信贷约束的个体或企业获得了更多的收益，数字普惠金融的发展从就业、创业、生产和生活支持方面都给了低收入群体更多的便利和帮助。同时，数字普惠金融的发展也会带来一系列的正外部性，金融系统的完善，特别是对原本金融可得性匮乏和融资难、融资贵的群体而言，数字普惠金融发展从多方面有助于这部分群体的发展。因此，数字普惠金融的发展不仅缩小了城乡收入差距，而且可能还缩小了整体层面的收入差距，改善了收入分配情况。基于上述分析，本文提出如下研究假说：

假说1：数字普惠金融的发展整体上缓解了收入不平等。

(三) 数字普惠金融、创业精神与收入不平等

根据上面的分析，数字普惠金融的发展对收入不平等改善的途径有很多，不仅有微观层面的就业和收入方面的影响，也有宏观层面的整体经济正外部性。而诸多因素中，以创新创业为代表的企业家精神是较为直接和重要的一个影响中介。创新对不平等的影响是复杂和不确定的(刘清春等，2017)，而创业对不平等的影响相对清晰(李政、杨思莹，2017)。因此，本文重点探讨数字普惠金融的创业效应对收入不平等的影响。创业面临的最大约束来自于正规金融渠道的融资受限(马光荣、杨恩燕，2011)，而根据数字普惠金融的特点，数字普惠金融可以直接扩大普惠金融覆盖面，提高受信贷约束的个体和小微企业的金融可得性，也可以通过间接地弥补传统金融的不足，完善金融市场，提升融资效率来降低受信贷约束的个体和小微企业的融资成本。现有文献研究发现，创业的重要影响因素之一就是信贷约束，无数的创业活动止步于初始资金(Evans and Jovanovic, 1989；Carpenter and Petersen, 2002；Han and Hare, 2013)。而数字普惠金融的发展通过提高金融可得性从而缓解了创业者的信贷约束，提高了创业的概率(冯永琦、蔡嘉慧，2020)。另一方面，创业者面临的除了“融资难”还有“融资贵”的问题，而数字普惠金融的发展可以利用其数字技术对融资的风险进行监管，通过解决信息不对称从而降低融资成本。数字普惠金融通过提高金融可得性增加了居民创业的概率，又通过降低融资成本提高了创业的回报，因此数字普惠金融的发展整体提高了创业率(冯大威等，2020)。数字普惠金融的创业效应已得到大量文献(谢绚丽等，2018；冯永琪、蔡嘉慧，2020；张林、温涛，2020；张兵、盛洋虹，2021)的支持，数字普惠金融的发展较大地鼓励和促进了以创业行为为代表的企业家精神的培育和发展。另一方面，大量文献(王先柱等，2015；李政、杨思莹，2017)研究发现，创业率提高的一个直接经济社会结果就是收入不平等的缓解，创业型活动特别是生存型创业的增加直接提高了低收入群体的就业和收入，同时，地区创业活动也具有普惠性和正外部性，整体创业水平的提高会缩小收入差距。据此，本文提出如下研究假说：

假说2：数字普惠金融通过促进创业活动缓解了收入不平等。

但是，创业行为本身就是一个相对复杂的经济现象，创业的形式也是多维的。全球创业观察(GEM)将创业行为分为生存型和机会型两类：生存型创业是被动型创业，创业者由于缺乏其他就业选择而被动创业。机会型创业是主动创业，创业者发现创业机会并主动自愿进行创业活动(尹志超等，2015)。生存型创业和机会型创业者在个人特质方面具有较大差异，同时，这两类创业形态的经济社会影响也是不一样的。因此，数字普惠金融的创业效应对收入不平等的影响在不同创业形态之间可能也是不同的。具体表现在两方面，一是数字普惠金融对于生存型创业和机会型创业的影响是不同的，二是生存型创业和机会型创业对不平等的影响可能也不一样。

对于生存型创业，创业者更多是本来收入相对较低的群体，而且更多的是自我雇佣的创业，大量农业转移人口进程务工也会选择自我雇佣性的生存型创业。马光荣、杨恩艳(2011)研究发现，正规金融不发达的地区，拥有更多社会网络的农民会有更多的民间借贷渠道从而进行创业。数字普惠金融的发展一定程度上缓解了这部分群体从正规金融渠道获得贷款的限制，提高了其创业的概率。而对这类创业者，数字普惠金融的发展通过促进其创业行为也带来了减贫效应，低收入群体收入的提高有助于改善整体的收入不平等。宁光杰(2012)的研究表明，自我雇佣者其收入要高于短期工，但整体收入还是要低于长期工。说明自我雇佣的生存型创业确实可以改善低收入群体的收入水平。Sorgner et al. (2017)的研究也发现自我雇佣者尽管在最开始收入可能低于工资获得者，但其后期收入增长的速度要显著快于工资获得者，这也进一步说明数字普惠金融可以通过促进生存型创业提高低收入群体的收入水平，从而改善整体的收入不平等。另一方面，数字普惠金融的发展通过新的支付形式、监管手段等改善了地区经营环境，促成了新的商业模式(Baden-Fuller and Haefliger, 2013)，由此带来了新的就业机会(谢绚丽等，2018)。对于低收入群体，他们可能在部分时间处于无工作或者工资极低的状态，数字普惠金融的发展带来新的就业机会也会提高其收入水平。生存型创业者不论是直接通过提高借贷可得性所带来的低收入群体的收入增加，还是通过促进就业所带来的收入增加，数字普惠金融对生存型创业带来的减贫和就业效应都显著提高了低收入群体的收入水平。因此，数字普惠金融通过促进生存型创业所带来的减贫效应和就业效应都有助于收入不平等的缓解。

对于机会型创业，数字普惠金融的发展同样通过提高借贷可得性、降低融资成本等渠道降低了受融资约束限制的机会型创业者创业的成本，同时提高了其预期利润和创业的概率。对于相对受借贷约束较弱的机会型创业者来说，数字普惠金融的发展更多地是通过改善营商环境和促成新的商业模式为其提供了更多的创业机会和选择，整体上提高了机会型创业的概率。数字普惠金融的发展对于这部分群体来说，更多的是“锦上添花”。郑馨、周先波(2017)的研究表明，相对生存型创业者，机会感知、创业技能和商业网络等因素对创业的影响更重要，数字普惠金融对机会型创业者的影响会更大。同时，和生存型创业者相比，机会型创业有更好的成长性，在提高就业和促进经济发展方面的影响更大(刘斌、辛伟涛，2020)，但机会型创业对于收入不平等的影响却具有较大不确定性。一方面，从个人层面来看，机会型创业的收入效应不确定：部分文献研究表明，机会型创业者的收入要远高于一般工资获得者的收入(潘春阳、王紫妍，2016；Levine and Rubinstein, 2017)；也有文献研究发现，对机会型创业者来说，对工作满意度和自由的追求往往会超过创业的货币回报(周烁等，2020; Jones and Pratap, 2020)，其从创业中获得的收入要低于工资获得者(Hamilton, 2000)。另一方面，从整体层面来看，相对于生存型创业，机会型创业是高风险和高收益并存，数字普惠金融确实促进了机会型创业，但并不能保证创业的成功率，因此，整体上数字普惠金融是否改善了这部分群体的收入也是不确定的。机会型创业者如果选择不创业，作为工资获得者他们应该是中等或者高收入获得者，数字普惠金融促进了其创业的概率，但并不一定会产生收入效应。

综上分析，本文提出如下假说：

假说3：数字普惠金融的创业效应对收入不平等的改善存在异质性，数字普惠金融通过促进生存型创业带来的收入效应改善了收入不平等，但数字普惠金融通过促进机会型就业对整体收入不平等的影响是不确定的。

三、方法、模型与数据 (一) 方法与模型

本文首先考察数字普惠金融对收入不平等的影响，主要模型如下：

$ Iequalit{y_c} = \alpha + \beta Inde{x_{c, - 1}} + {X_{c, - 1}}\gamma + {\theta _p} + {\varepsilon _c} $

(1)

其中，Iequality_c为衡量收入不平等的指标，本文主要用地级市层面的基尼系数来衡量，同时，在稳健性分析部分，本文也考虑了县级市层面的基尼系数以及收入90分位点和10分位点的比值作为替代；Index_{c, -1}为滞后一期的地级市层面的普惠金融指数，在具体分析过程中，除了数字普惠金融指数外，本文同时也考察了数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度等三个二级指标，X_{c, -1}为滞后一期的城市层面的控制变量，包括GDP增长率、人口、产业结构、FDI、最低工资水平等；θ_p为省份固定效应；ε_c为随机扰动项。

在整体上分析数字普惠金融对收入不平等影响的基础上，本文重点讨论企业家精神这一影响的中介。在进行中介效应模型分析之前，本文先利用面板固定效应模型探讨了数字普惠金融对创新创业活动的影响^①。

①  进一步地，本文将宏观数据和微观数据进行匹配，实证分析了数字普惠金融对个体创业概率的影响，具体结果见表 6。

具体模型如下：

$ Entrepreneurshi{p_{ct}} = \alpha + \beta Inde{x_{c, t}} + {X_{c, t}}\gamma + {\theta _p} + {\delta _t} + {\rm{ }}{\varepsilon _{c, t}} $

(2)

其中，Entrepreneurship_ct表示创业精神，Index_{c, t-1}为地级市层面的普惠金融指数，在具体分析过程中，除了数字普惠金融指数外，本文同时也考察了数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度等三个二级指标，X_{c, t}为城市层面的控制变量，包括GDP增长率、人口、产业结构、FDI、最低工资水平等；θ_p为省份固定效应，δ_t为时间固定效应，ε_{c, t}为随机扰动项。

在分析了数字普惠金融对企业家精神的影响以后，本文进一步采用中介效应模型，将企业家精神作为中介变量，考察数字普惠金融影响收入不平等的具体路径。本文设定的中介效应模型如下：

$ Inequalit{y_c} = {\alpha _1} + {\beta _1}Inde{x_{c, - 1}} + {X_{c, - 1}}{\gamma _1} + {\theta _{p1}} + {\varepsilon _{c1}} $

(3)

$ Entrepreneurshi{p_c} = {\alpha _2} + {\beta _2}Inde{x_{c, - 1}} + {X_{c, - 1}}{\gamma _2} + {\theta _{p2}} + {\varepsilon _{2c}} $

(4)

$ Inequalit{y_c} = {\alpha _3} + {\beta _3}Inde{x_{c, - 1}} + {\beta _4}Entrepreneurshi{p_c} + {X_{c, - 1}}{\gamma _3} + {\theta _{p3}} + {\varepsilon _{c3}} $

(5)

其中Inequality_c是以基尼系数为表征的城市收入不平等指数，Entrepreneurship_c为中介变量创业精神，Index_{c, -1}为滞后一期的数字普惠金融指数，X_{c, -1}为城市层面的控制变量，θ_p为省份固定效应，ε_c为随机扰动项。上述方程(3)是对总效应的估计，方程(4)估计的是数字普惠金融对中介变量企业家精神的影响，方程(5)估计的是中介效应。本文根据sobel检验来判断中介效应的传导路径是否成立，而且可以计算出间接效应与直接效应之比，该中介效应模型中，β₁表示总效应，β₃表示直接效应，β₂×β₄表示中介效应，即表示数字普惠金融通过影响企业家精神而影响收入差距。

(二) 数据来源

本文使用的数据主要有三类，第一类是数字普惠金融指数。本文的数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心发布的中国数字普惠金融指数(郭峰等，2019)。该指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制，中国数字普惠金融指数主要通过蚂蚁金服的交易账户数据进行编制，数据涵盖省、地级市和县级市多个层级，同时包含数字普惠金融总指数、数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度和数字普惠金融数字化程度等三个二级指标。该数据主要用来刻画中国数字普惠金融发展程度的变迁，是当前权威的数字普惠金融发展程度度量指标。本文使用的第二类数据是城市层面的统计数据。数据主要来源时《中国区域经济统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》等统计数据库，数据跨度为2011-2016年。本文使用的第三类数据是中山大学社会科学调查中心的中国劳动力动态调查(CLDS)2016年的数据。该调查数据以15-64岁的劳动年龄人口为调查对象，样本覆盖全国29个省、直辖市和自治区。由于该数据可以识别具体的地级市信息，同时也是针对劳动年龄人口的数据，因此适合用来测度收入不平等程度。

(三) 变量与描述性统计

1.被解释变量。基尼系数是最常用的衡量收入不平等的指标，因此，在主回归中，本文基于CLDS数据计算出每个城市的基尼系数，以基尼系数作为收入不平等的衡量指标。在稳健性检验部分，本文同时考虑了县级层面的基尼系数以及收入90分位点与收入10分位点的收入比值作为衡量收入不平等程度的指标。根据表 1的统计数据可以看出，我国各地级市基尼系数的均值是0.469，不平等程度较高，而基尼系数最小的城市为0.279，最大的为0.7，说明我国各城市之间的收入差距情况具有较大差别^①。

①  为了使得基尼系数更具有区域代表性，本文在稳健性检验部分分别排除流动人口和农户进行了分析，均得到了一致的结论。

2.解释变量。本文的核心解释变量为数字普惠金融指数，本文的数字普惠金融指数采用的是北京大学数字金融研究中心测度的数字普惠金融指数，该指标体系包括总体数字普惠金融指数一级指标和数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度以及数字普惠金融数字化程度等三个二级指标。在实证研究过程中，本文既考察了数字普惠金融总体发展情况对收入不平等的影响，同时也分别考察了三个二级指标对收入不平等的影响情况。为了使解释变量和被解释变量在同一个数量级，本文将原始的数字普惠金融指标除以100，得到了新的数字普惠金融指数，相应的统计描述见表 1。

3.中介变量。本文的中介变量为创业精神，本文同时从宏观和微观两个方面来度量创业精神：首先，在宏观层面，本文参考李宏彬等(2009)的做法，将个体和私营企业就业人员数占总人口数的比重作为宏观创业精神的测度指标；其次，在微观层面，考虑到个体和私营企业就业人员数并不能完全代表创业行为，为了得到更稳健的结果，本文进一步使用基于CLDS劳动力调查数据测算的各城市创业人数的比重作为创业精神的测度指标，同时将创业分为生存型创业和机会型创业两类进行异质性分析，由于数据中并没有直接区分机会型和生存型的指标，本文从创业的结果出发，将自我雇佣型的创业作为生存型创业，将拥有雇员者当作机会型创业。

4.控制变量。参考现有研究，本文选取的控制变量由地区经济发展水平，用人均GDP、GDP增长率和财政支出水平来衡量；外商直接投资程度，用FDI占GDP的比重来衡量；城市规模，用总人口来衡量；城市收入和消费水平：用最低工资水平来衡量；城市产业结构，用第二产业占比来衡量。

四、实证检验与分析 (一) 数字普惠金融与收入差距

本文实证部分首先检验了数字普惠金融对收入不平等的总效应，表 2汇报了对方程(1)的估计结果，核心解释变量为数字普惠金融指数，被解释变量为城市层面的基尼系数。第(1)列汇报的是总的普惠金融指数对基尼系数的影响，第(2)-(4)列汇报的是三个二级指标对基尼系数的影响。为了避免反向因果的问题，所有数字普惠金融和城市层面的控制变量均为滞后一期的数据。第(1)列的结果表明，数字普惠金融指数每提高一个单位，城市基尼系数将下降0.1149，总体的数字普惠金融发展总体上改善了对收入不平等状况。进一步地分别考察数字普惠金融的三个二级指标，第(2)和第(3)列的结果说明数字普惠金融的覆盖广度和使用深度同样对城市收入不平等有显著的改善作用，但第(4)列的结果却表明数字普惠金融的数字化程度反而加深了地区不平等程度。这里可能的解释在于，数字化的程度越深一方面反映数字普惠金融对数字技术的应用越深，但同时也说明，更加深化和复杂化的数字技术的应用需要使用者或者应用者具备一定的金融素养和知识储备，正如贾娟琪(2019)研究表明，数字普惠金融在缩小城乡收入差距上存在教育门槛，只有在教育水平整体较高的地区，数字普惠金融才对缩小城乡收入差距具有促进作用。这一结论带来的启示是在推广和发展数字普惠金融时，需要同时考虑到需求侧群体的异质性，要考虑到不同群体对数字金融的接受度，这样才能更好地利用数字普惠金融惠及更多人群。

在基准回归的基础上，本文从两个方面对主回归进行了稳健性检验，首先是考虑到内生性问题，尽管主回归中使用滞后一期的数字普惠金融指数避免了反向因果问题，但仍然可能存在由于遗漏变量所带来的遗漏变量偏误，比如可能存在某些因素会同时影响数字普惠金融的发展和收入不平等程度，如果该因素没有被纳入模型则将导致估计的系数有偏。为了解决此类问题，本文为内生的核心解释变量数字普惠金融指数寻找工具变量，采用两阶段最小二乘法进行估计。本文使用的工具变量是2011年的普惠金融指数，由于路径依赖，城市2011年的普惠金融指数和当前的普惠金融指数高度相关，同时，2011年的普惠金融指数又不直接影响当前的收入不平等程度，符合工具变量的两个基本条件，且检验发现第一阶段F值均远大于10，说明不存在弱工具变量问题。

表 3汇报了工具变量回归结果，第(1)-(4)分别是整体数字普惠金融指数和三个二级指标对城市基尼系数的影响效应，从表 3的结果看，工具变量回归的结果和主回归基本保持一致，表明表 2中得到的主要结论是稳健的。进一步地，本文通过替换被解释变量度量的形式进行了第二个稳健性检验。这里的替换分为两个维度，首先，本文将地级市层面的基尼系数替换成县级层面的基尼系数，将收入不平等程度进一步细化到县级层面，考察数字普惠金融发展程度对收入不平等的影响；其次，本文将传统的衡量收入不平等的基尼系数替换为收入90分位点与收入10分位点的比值，通过高收入和低收入的比值来直接度量收入差距。

另外，为了让基尼系数更具有地区代表性，本文分别将流动人口和以务农为主业的农户样本排除以后进行分样本分析。具体回归结果见表 4。

表 4的第(1)-(2)列汇报了采取不同收入不平等度量方式的回归结果，从第(1)列县级层面基尼系数来看，得到的结论基本和表 2的主要结论保持一致，而从第(2)列的结果可以看出，替换为高低收入比值以后，各系数符号保持一致，数值增大很多，这是由于相对于基尼系数，高低收入比需要一个更大的取值范围来衡量收入不平等程度。因此，从经济学的解释含义来看第(2)列得到的结论仍然同表 2的主回归结果基本保持一致。第(3)-(4)列分别汇报了排除了流动人口和农户以后的分样本回归结果，主要结论基本与表 2的结果一致，说明本文的主要结论是较为稳健的。上述结论均验证了假说1，表明数字普惠金融的发展整体上改善了收入不平等状况，在收入分配的调节方面，数字普惠金融确实具有“数字红利”效应。

(二) 数字普惠金融的创业效应

本文实证分析的第一部分检验了数字普惠金融对收不不平等的总效应，检验结果发现数字普惠金融确实显著改善了地区的收入不平等情况，验证了假设1。根据本文的理论分析，接下来实证检验数字普惠金融对收入不平等改善的影响机制。本文主要从创业精神这一中介变量进行分析。由于本文微观数据只有2016年一年的数据，而衡量收入不平等程度的基尼系数的测算只能基于CLDS数据。因此，为了充分利用统计数据的面板特征，在进行中介效用分析之前，本文首先利用宏观层面的面板数据检验数字普惠金融创业精神的影响。

本文参考李宏彬等(2009)的方法，采用私营企业和个体企业从业人员占全部从业人员的比重来衡量创业精神，表 5是对模型(2)的面板固定效应模型估计结果，核心解释变量是滞后一期的数字普惠金融一级和二级指标，被解释变量是创业精神，地区控制变量、时间和城市固定效应均已控制。从表 5的结果看，数字普惠金融总体发展程度对创业精神有显著的正向影响效应。从数字普惠金融的三个二级指标来看，数字普惠金融的使用深度和数字化程度对创业有显著的正向促进作用，但覆盖广度对创业精神没有显著影响。尽管数字普惠金融的部分二级指标对创新创业精神的影响情况不显著，但整体来看，数字普惠金融的发展都显著促进了创业精神的发展，在“大众创业、万众创新”的大背景下，数字普惠金融的快速发展也正好支持了这一双创战略。

在宏观层面分析的基础上，本文进一步利用微观数据分析了数字普惠金融对个体创业行为的影响。表 6的估计结果表明，除了数字普惠金融的数字化程度以外，数字普惠金融总指标、数字普惠金融的覆盖广度和使用深度都对居民的创业行为有显著正向影响。由于表 6汇报的都是边际系数，通过对比系数发现数字普惠金融对机会型创业的促进作用更大，也就是说数字普惠金融在金融可得性和降低融资成本方面对机会型创业者更加有利。

(三) 数字普惠金融的创业效应与收入不平等：中介效应分析

在检验了数字普惠金融对收入不平等的总效应以及数字普惠金融对企业家精神的影响以后，本文进一步采用中介效应模型对创业精神是否是数字普惠金融发展改善收入不平等的一个重要中介进行检验。方程(3)-(5)是本文的中介效应估计模型，β₁表示总效应，β₃表示直接效应，β₂×β₄表示中介效应，即表示数字普惠金融通过影响企业家精神而影响收入差距。这里的中介变量是创业精神，分别用城市层面的创业精神，个体层面的生存型创业比重和机会型创业比重来衡量。表 7-表 9分别汇报了三种不同类型创业精神指标作为中介变量的中介效应模型估计结果：表格的第(1)-(3)列分别报告的是方程(2)-(4)的估计结果，其中，第(1)列是总效应，第(2)列是数字普惠金融对中介变量的影响效应，第(3)列是中介效应。中介模型回归还汇报了对中介效应是否存在的sobel检验结果以及中介效应占比。限于篇幅，在中介效应模型分析中，本文仅考察了数字普惠金融总指数，没有对各二级指标进行检验。

首先，从表 7的第(1)列可以发现，中介效应模型的总效应是负向显著的，和表 2中的主回归基本一致，但第(3)列的中介效应结果说明以私营和个体从业人员占总人口比例的城市层面创业精神作为数字普惠金融影响收入不平等的中介影响因素是不成立的，在加入中介变量以后，数字普惠金融对收入不平等的影响系数和显著性基本不变，同时，中介变量对收入不平等也没有显著的影响。模型sobel检验值在10%的统计水平上不显著，也说明中介效应不成立。这一结论可以从一定程度上说明，数字普惠金融对创业行为的促进并没有通过其就业效应改善了收入不平等。

其次，表 8第(1)列的结果和表 7第(1)列的总效应结果一致。第(2)列中介变量回归结果说明数字普惠金融确实促进了以生存型创业为代表的创新精神，这一结论和表 5得到的结论基本保持一致。第(3)列的中介效应回归结果说明，在加入生存型创业代表的创业精神这一指标后，数字普惠金融对收入差距的影响效应降低，而生存型创业代表的创新精神这一指标对收入不平等的影响也是显著为负。同时，中介效应模型的sobel检验结果在1%的显著性水平上显著。说明生存型创业代表的创新精神是数字普惠金融影响收入不平等的一个重要渠道，而且中介效应占比达到18.21%，理论分析中提出的假说2得到验证，数字普惠金融的创业效应确实通过促进生存型创业，提高了低收入者的收入从而改善了整体的收入不平等情况。

最后，表 9第(1)列的结果和表 7第(1)列的总效应结果一致。第(2)列中介变量回归结果说明数字普惠金融确实促进了以机会型创业为代表的创新精神，这一结论和表 5得到的结论基本保持一致。第(3)列的中介效应回归结果发现，在加入机会型创业代表的创业精神这一指标后，数字普惠金融对收入差距的影响效应并没有降低，反而有一定程度的上升，而生存型创业代表的创新精神这一指标对收入不平等的影响也是显著为正，说明生存型创业一定程度上扩大了收入不平等情况。同时，中介效应模型的sobel检验结果在1%的显著性水平上显著，且中介效应占比为-3.97%，说明现有证据不能支持机会型创业代表的创新精神是数字普惠金融改善收入不平等的一个影响渠道。中介效应模型结果表明，机会型创业反而扩大了收入不平等情况。可能的解释是，在我国机会型创业者确实可以获得相比工资获得者更高的货币回报，而这部分群体即使不创业也能在劳动力市场中具有较高竞争力，处于工资分布的中高端，创业行为通过提高这部分中高收入群体的收入反而进一步扩大了收入不平等。结合表 8和表 9的结果可以发现，数字普惠金融的创业效应对收入不平等的改善存在异质性，验证了假说3。

综上所述，总体上以创业为代表的企业家精神确实是数字普惠金融影响收入不平等的一个重要中介，但这种中介效应在不同类型的创业行为上存在异质性。数字普惠金融的发展通过促进生存型创业从而改善了收入不平等，但另一方面，数字普惠金融对机会型创业的促进也一定程度上扩大了收入不平等。这一结论和现有文献的主要发现基本保持一致：数字普惠金融促进了生存型和机会型的创业行为，而生存型的创业提高了低收入者的收入，通过“就业效应”和“减贫效应”改善了整体收入不平等；同时，机会型创业提高了中高收入者的收入，通过收入或财富效应一定程度上扩大了收入不平等。只是机会型创业的比例并不高，整体看来，数字普惠金融的创业效应对收入不平等仍然具有显著的改善作用。数字普惠金融的创业效应是明确的，不论是生存型创业还是机会型创业，数字普惠金融都通过缓解融资约束、降低融资成本等渠道促进了创业。但数字普惠金融的创业效应对收入不平等的影响又是复杂和多元的，创业行为带来的就业效应、低收入者的减贫效应和中高收入效应以及由创业整体提高所带来的新产品和新服务等体现的外部性都会影响收入不平等。本文初步尝试探究了数字普惠金融的创业效益对收入不平等影响的异质性，但由于数据限制，未能进行更全面和深入的研究，这是本文的不足也是未来的研究方向。

五、结论与启示

近年来，数字普惠金融在我国发展较快，对实体经济各方面都有着显著影响。本文探讨了收入不平等背景下数字普惠金融的收入分配效应，并从以创业为代表的企业家精神的视角实证检验了数字普惠金融的创业效应对收入不平等改善的影响。研究结论如下：第一，数字普惠金融对整体的收入不平等有改善作用，且在考虑内生性情况下，使用最小二乘法得到的结果依然稳健；第二，面板数据回归和匹配的宏微观数据分析发现，数字普惠金融促进了以创业精神为代表的企业家精神的发展，数字普惠金融既提高了生存型创业的概率，也增加了机会型创业的概率；第三，创业精神是数字普惠金融影响收入不平等的重要中介因素，数字普惠金融的创业效应对收入不平等的影响存在异质性：一方面，数字普惠金融通过促进生存型创业改善了收入不平等，另一方面，数字普惠金融通过促进机会型创业在一定程度上扩大了收入不平等，但总体来看，数字普惠金融的创业效应对整体收入不平等还是具有改善作用。

上述研究结论表明，在数字普惠金融快速发展的当下，数字普惠金融不仅在就业、收入、消费、创新创业、减贫等方面对实体经济有诸多影响，同时也影响着经济发展成果的分配。数字普惠金融的发展显著改善了收入不平等，真正起到了通过数字技术实现“普惠”金融的意义，说明进一步大力推广数字普惠金融具有重大的经济和社会意义。然而，我们也需要注意到，作为一项具有多方影响的经济社会建设，在鼓励和支持发展数字普惠金融的同时，也需要关注到不同群体对数字普惠金融成果分享的不同。中介效应模型结果表明数字普惠金融通过促进生存型创业缓解了收入不平等，但数字普惠金融对机会型创业的促进并没有因此改善收入不平等。也就是说数字普惠金融确实促进了整体创业，也改善了不平等情况，但机会型创业的增加可能给高技能和高收入群体带来更多的回报从而进一步扩大收入差距。数字普惠金融的特点就在于数字技术和普惠性，对于数字技术方面，推进数字普惠金融发展时，需要考虑到不同群体对数字普惠金融的技术接受度，或者需要针对不同群体不同受众相应开发特定的金融产品和金融服务，利用大数据和人工智能进一步消除信息不对称，降低融资门槛和融资成本。另一方面，也需要重点关注其普惠性，在数字普惠金融的推广和发展中，在具体操作和执行层面真正发挥其“普惠”性，发挥数字普惠金融的减贫、普惠和改善收入不平等的作用。