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数字普惠金融赋能城乡融合
——基于产业和城乡协同发展视角
文章刊发：刘维奇，吴明月，张金龙.数字普惠金融赋能城乡融合:基于产业和城乡协同发展视角[J]. 世界农业, 2024(5):28-42.2022年10月，党的二十大报告明确指出，要“着力推进城乡融合和区域协调发展，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”。加快推进城乡融合是推动经济高质量发展、全面建成社会主义现代化强国和实现共同富裕的现实需要。随着大数据、人工智能、5G技术云等数字技术的发展，数字化改革浪潮方兴未艾，数字普惠金融应运而生。数字普惠金融产品具有数字化和普惠性的双重特点，有效提高了数字技术匹配农村金融需求的效率，在优化城乡金融资源配置和助推城乡融合的过程中发挥着重要的杠杆和引导作用。2022年中央一号文件明确提出，要“强化乡村振兴金融服务”，表明党中央对金融赋能乡村振兴、促进城乡融合有着更高的期待。数字普惠金融利用数字信息技术，有效服务“三农”，为进一步巩固脱贫成果，推进乡村振兴和城乡融合发展提供新思路。当前，学术界关于数字普惠金融的研究方兴未艾，国内外学者们针对数字普惠金融与城乡关系的研究主要聚焦数字普惠金融在改善农民生活水平、缩小城乡发展差距和促进乡村振兴等方面的作用。数字普惠金融借助数字技术为城市带来巨大的经济效益，也为农村居民提供可持续性的信贷资金，扩大农业生产经营方式，成为助推乡村振兴战略的重要驱动力。数字普惠金融突破了传统金融的间接融资方式，引导社会资金精准流向乡村，有效提升城乡居民的资金可得性，凭借其低成本、数字化和便捷性的优点服务农民、农业和农村。学术界总结发达国家经验，基于省域、县域及家庭层面等数据的研究都发现社会金融化与数字技术相结合能有效促进乡村产业振兴和农业现代化，为城乡间要素流动提供高效的金融服务，有助于推动城乡要素流动和城乡融合发展。另有学者还关注到金融机构的信贷排斥问题，认为城乡生产要素禀赋差异较大，数字金融的“益农作用”会受到一定限制。在开放经济视角下，研究数字普惠金融赋能城乡融合的过程中需要考虑以下三方面内容。第一，传统金融对农村地区的金融排斥问题客观存在，对内体现在对贫困人群严格的信贷拒绝，对外表现的特征是农村资金大量外流。在金融工具数字化的过程中，金融机构会以资本逐利原则将资本贷给高收益的非农部门，也会引起农业部门资金向非农部门和城市地区流入，导致金融机构成为抽离部分农村资金的重要渠道。第二，数字普惠金融发展主要呈“先城后村”的趋势，其益农作用是有限的。黄维康指出中国目前数字普惠金融的作用范围是由城市向周围地区扩散，由于农村地区数字金融业务发展缓慢，数字金融对农村地区的普惠作用受到一定限制。第三，金融模式创新与金融市场波动并存，金融市场的不稳定给不同部门带来的福利损失具有非均衡性。Akhter等发现经济危机和金融波动对农业部门的负向影响强于非农部门。由于金融资本具有天然逐利性，农村地区数字普惠金融发展活跃度不及城市地区。Hudson认为中国当前数字化水平尚处于探索阶段，短期内数字普惠金融对“三农”的经济效应有限，城乡之间会出现新的资本分化。梳理文献不难发现，当前关于数字普惠金融和城乡关系的研究主要聚焦城乡收入差距、农村减贫和乡村振兴等单一尺度视角，产生了较为丰富的研究成果。然而，鲜有文献从城乡全局视角考虑城乡关系的相互作用。少数文献以全国省域层面出发，仅探讨数字普惠金融与城乡融合之间的线性或非线性关系，其实现机制未得到充分说明。特别是数字普惠金融能否通过促进生产要素在产业和区域间流动，进而推动城乡融合发展的问题尚未得到检验。本文在现有研究的基础上，基于产业和城乡协同发展的研究视角，对数字普惠金融能否助力城乡融合这一问题展开研究。同已有研究相比，本文拟在以下三个方面做出一些新的尝试。第一，从整体范围出发，根据城乡融合理论内涵，从空间、经济、社会、生态四大维度构建综合的城乡融合指标体系。突破以往省域尺度过大的问题，从全国地级市层面研究数字普惠金融影响城乡融合的非均衡效应，并首次引入金融信贷与保险业务的协同作用，拓展数字普惠金融与城乡融合的相关研究。第二，本文从劳动力转移引致的产业和城乡协同发展视角出发，分析数字普惠金融影响城乡融合的作用渠道，实证检验数字普惠金融发展在促进生产要素在产业和城乡间流动、发挥工业化和产业化带动效应中的作用，以期为实现产业和城乡融合发展提供新机制和经验。第三，现有文献在研究数字金融与城乡关系时较少考虑地区经济差异及金融系统存在抽离农村资金的现实问题，本文尝试引入区域因素和农村资金外流规模，检验数字普惠金融对城乡融合的异质性作用。2.1 数字普惠金融与城乡融合
城乡融合是在经济、社会、空间、生态各系统下的良性互动中寻求城市和乡村全面协调可持续发展的最佳组合过程。相比于传统金融，数字普惠金融有效弥补了当前中国传统风控系统的缺失，充分发挥数字化技术优势，使长期被现代金融服务业排斥的人群能够享受正规的金融服务，为贫困弱势群体提供均等化的发展机会，对于缓解城乡发展不均衡具有积极作用，成为助推城乡融合的新路径。
一方面，数字普惠金融借助云计算、人工智能等技术提供多元的数字化服务，放宽了对城乡居民和农村地区的融资约束，提高农户生产性资金贷款的可得性，刺激农业生产和企业投资活力，有效拓宽乡村振兴的融资渠道，助力农村产业发展和城乡经济高水平融合。城乡要素流动密切有利于促使政府加大对城乡交通基础设施建设的力度，数字信息化发展增强了城乡空间要素的集聚与分散，助力城乡空间融合。数字金融利用开发性项目和民生金融渠道为城乡基础设施和公共服务均等化提供融资渠道和资金支持，有利于城乡社会融合。数字普惠金融引导企业借助数字金融的惠农渠道来获得低成本的融通资金，完成绿色产业升级，既有利于农业绿色化、低碳化转型升级，又减少了高耗能、高污染企业向农村地区转移，有效破除城乡生态二元结构，推动城乡生态融合发展。另一方面，面对农业弱质性和信贷市场不完善导致的金融排斥问题，农村信贷和农业保险是缓解农村金融制约和平衡农业风险的有效制度安排，二者协同发展有助于优化城乡金融资源配置。2010年，中国银监会和中国保监会联合发布《关于加强涉农信贷和涉农保险合作的意见》。该意见指出，数字普惠金融发展为农村信贷和保险业务构建多元化、精细化的合作机制，信贷和保险业务能够发挥“协同效应”，分散农村金融机构贷款风险，提高其放贷支农积极性，有效缓解农村金融发展的制约因素，为实现数字金融“普惠”农民、农业和农村，助力城乡融合创造条件。相关逻辑机制如图1所示。![]()
据此，本文提出假说H1：数字普惠金融能够显著促进城乡融合发展。2.2 数字普惠金融与城乡融合的作用渠道
2.2.1 数字普惠金融可能通过影响农业劳动力转移推动城乡融合发展
农业劳动力转移是串联城乡经济交流的重要纽带，而数字普惠金融能够提高非农部门对农业转移劳动力的吸纳能力。数字普惠金融凭借数据挖掘、信息评估和精准匹配的特点，以数字技术匹配企业和个人信息，极大降低其融资借贷成本，为企业扩大再生产和个体创业提供金融支持。企业发展能够创造更多的就业岗位，为农民非农就业提供更多机会，引致劳动力的非农转移。劳动力转移会通过技术升级扩散效应对城乡融合产生影响。一方面，农业劳动力的非农转移增加了农业劳动力的影子价格。根据诱致性技术变迁理论，诱使农户偏向技术选择的动机来源于生产要素相对价格变动，刺激农户提高农业机械化等技术水平，有助于提高农业生产效率。另一方面，数字普惠金融对农业生产环节的介入强化了农业资本的投放和使用效率，能够更好地带动农业现代化发展，有利于城市资本向乡村地区转移，畅通城乡要素流动，助推城乡融合发展。据此，本文提出假说H2：数字普惠金融通过引起农业劳动力转移赋能城乡融合发展。2.2.2 数字普惠金融可能通过促进产业结构升级推动城乡融合发展
数字普惠金融通过促进产业结构升级影响城乡融合发展。与传统金融相比，数字普惠金融能够集中社会闲散资金，拓宽金融产品和信贷服务的覆盖范围，增加高新技术产业及中小微企业的金融可得性，提高资本与投融资匹配的效率，为产业转型升级提供资金来源和服务保障。随着城市第二、第三产业的优化升级，地区生产要素价格不断被抬高，促使产业向成本更低的城市外围、农村地区转移，这种产业扩散效应有利于畅通城乡产业循环，吸引资本、技术向农村地区流入，有助于建立良好的农村生产条件与产业链循环，促进农村产业现代化发展，深化城乡经济融合。据此，提出假说H3：数字普惠金融通过促进产业结构升级助推城乡融合发展。![]()
3.1 模型设定
为检验数字普惠金融对城乡融合的影响，构建双向固定效应面板回归模型，设定如下：式（1）中，下标i代表地级市，t代表年份。Yi,t代表i市在t年的城乡融合发展指数；DIFi,t代表i市在t年的数字普惠金融指数；controli,t为各控制变量的总称。此外，模型还控制了个体虚拟变量μi和时间虚拟变量ωt。β0为常数项，β1、β2为待估参数。εi,t为模型的随机扰动项。为验证劳动力转移与产业结构升级的渠道机制，在式（1）基础上构建包含中介变量的回归模型，设定如下：式（2）、式（3）中，Mi,t代表i市在t年的中介变量；a0、b0为常项，a1、a2、b1、b2、b3为待估参数；其余设定与模型（1）一致。若系数β1、a1、b1、b2均显著，且b2<β1时，说明中介变量Mi,t具有部分中介效应；若系数β1、a1、b1均显著，且b2不显著时，表明中介变量Mi,t存在完全中介效应。3.2 指标选取
3.2.1 被解释变量
本文被解释变量为城乡融合发展水平（Y）。城乡融合是一个城乡社会空间重构和转型的过程，是基于城乡差异的互补融合，其特征是实现城乡间经济共生发展、居民福祉均等、发展耦合联动。城乡融合强调城乡空间、经济、社会、生态各维度综合效益的最优化，以实现“城乡差距缩小、实现共同富裕”的最终目标。目前学术界界定城乡融合概念的基本框架主要包含四大内容：空间融合是城乡信息流通传递的重要载体，经济融合是破除要素流动障碍、缩小城乡差距的有效途径，社会融合是城乡生活服务和公共服务均等化的主要表现，生态融合是城乡建设与自然环境和谐共生的重要保障。本文结合现有研究，从空间、经济、社会、生态四大维度构建城乡融合评价指标体系。其中，城乡空间融合方面，选取城乡空间集聚、公路网密度和城乡交流联系等指标进行考察；城乡经济融合方面，从城乡消费结构、城乡收入结构、城乡产业结构、二元反差系数、作物多元化等指标进行衡量；城乡社会融合反映了城乡基本公共服务均等化和生活质量等值化程度，选取公共服务、医疗卫生、养老保障、失业保障和教育投入等指标进行衡量；城乡生态融合方面，选取生态环保和节能减排等指标进行考察。本文构建出包含4个一级指标和15个二级指标的城乡融合发展水平指标体系，并将其划分为反映城乡差距的对比型指标和反映城乡共同发展的状态型指标，使用熵权法计算指标权重并测度各地级市城乡融合发展水平（表1）。![]()
3.2.2 核心解释变量
本文核心解释变量为数字普惠金融指数（DIF）。该指数由郭峰等基于蚂蚁金服交易库数据进行测算，涵盖其覆盖广度、使用深度、数字化水平三个分维度，并且使用保险指数和信贷指数分别表示地区保险业务与信贷业务的活跃程度，并对数据除以100进行量化处理。3.2.3 中介变量
为验证数字普惠金融的劳动力转移与产业结构升级的渠道机制，本文选取的中介变量如下。①劳动力转移率。参考钱力和张珂的研究，采用非农就业即第二、第三产业就业人员占总就业人员的比重来表征劳动力流动以体现城镇就业机会的增加。②产业结构升级。参照谢杰的研究，选择第二、第三产业增加值占地区生产总值比重代理。3.2.4 控制变量
为进一步增强实证结果的严谨性，减少可能的内生性问题，本文参考相关文献，加入其他可能影响城乡融合的控制变量。具体变量的定义与描述性统计如表2所示。3.3 数据来源
本文数字普惠金融相关数据来源于北京大学金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数（2011—2021年）》。文中其他统计数据来源于《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各省份统计年鉴、地方政府公报等。本文剔除了行政区划调整的海东、毕节、三沙、巢湖、铜仁和数据缺失较多的西藏自治区部分城市，最终选定2011—2021年中国280个地级市的面板数据为研究样本，明显的异常值和部分缺失数据利用线性插值法进行剔除和补充。4.1 基准回归结果
本文基于式（1）探究数字普惠金融与城乡融合的均衡效应，回归结果见表3。
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第一，模型（1）验证了数字普惠金融对城乡融合的作用，其估计系数为0.021，且通过1%的显著性水平，表明数字普惠金融能显著提高城乡融合发展水平，数字普惠金融指数每增长1%，城乡融合发展水平提高约0.021%，验证了假说H1。第二，模型（2）至模型（4）检验了数字普惠金融的不同维度对城乡融合的作用。其中，覆盖广度和使用深度的回归系数分别为0.017和0.012，分别通过了1%和5%的显著性水平，数字化水平的估计系数不显著。这表明覆盖广度和使用深度是促进城乡融合的关键，且覆盖广度的作用强于使用深度。可能的解释是，数字金融发展拓宽了农业金融业务的覆盖范围，引导金融信贷资金流向有关农业和农村的经济活动，促进了城乡融合的金融流通性。拓展数字金融产品使用深度能够有效缓解企业和个人的融资约束，相较于传统储蓄方式，数字化的货币基金使得农村居民更容易接触到正规的金融产品和服务，丰富农民收入多样化渠道，有助于缩小城乡收入差距然而，由于城乡在数字基础设施建设、居民金融素养等方面差距较大，金融产品的数字化水平带动城乡经济的作用尚未充分发挥。因此，未来应进一步扩大数字金融覆盖广度，加速乡村地区数字技术的普及，为乡村振兴和新型城镇化建设搭建数字技术的“快车”。第三，前文理论分析表明，数字普惠金融的发展能够促进农村信贷和农业保险形成多元合作机制，拓宽农业贷款和农村保险业务的覆盖深度，发挥二者的协同效应，优化城乡金融资源配置。模型（5）加入信贷指数和保险指数及其交互项，来验证金融信贷和保险业务的协同效应。其中，二者交互项的回归系数为0.004，通过1%的显著性水平，说明数字普惠金融发展促进了农村信贷和保险业务的融合，为发挥贷款和保险业务对城乡融合的协同作用创造了条件。第四，考虑到地区传统金融发展水平会影响数字普惠金融的城乡融合效应，模型（6）加入传统金融发展与数字普惠金融指数的交互项。该交互项的回归系数为0.089，通过1%的显著性水平，说明在市域数字普惠金融发展相同的情况下，传统金融发展水平越高的地区，城乡融合水平越高。对比模型（1）和模型（6）中数字普惠金融指数的回归系数发现，加入交互项后数字普惠金融对城乡融合的影响变小，说明在探究数字普惠金融对城乡融合影响的过程中如果不考虑当地传统金融发展状况，数字普惠金融对城乡融合的影响将被高估。数字普惠金融的发展是建立在传统金融基础上的延续创新，具有良好的传统金融基础有助于促进数字普惠金融更好地发挥城乡融合效应。探究数字普惠金融对城乡融合不同维度下的非均衡效应，回归结果见表4。从表4中可以看出，数字普惠金融对城乡融合不同维度的作用均为正。其中，模型（1）和模型（3）中的回归系数分别通过了1%和5%的显著性水平，模型（2）和模型（4）中城乡经济融合和城乡生态融合的作用并不显著，说明当前数字普惠金融在推动城乡空间融合和城乡社会融合方面发挥了重要作用，而对城乡经济融合和城乡生态融合的影响并未凸显。可能的解释是：一是数字普惠金融突破了供求双方交易的地理限制，依靠线上交易的方式提高金融资源配置效率，以较低的成本引导城市中各种生产要素流向乡村地区，增强城乡间联系，有助于城乡要素的空间再配置；二是数字普惠金融支农业务发展能够缓解部分农村建设前期的资金短缺问题，激发多主体投入农业发展的积极性，为完善城乡基础设施和公共服务均等化提供融资渠道和资金支持，有助于城乡社会融合；三是当前数字金融发展尚处于初级阶段，数字化水平的区域差异较大，个人与企业对数字金融这一新型金融模式的接受程度各不相同，从全国范围来看，数字金融在城乡经济融合和城乡生态融合方面的作用尚未显现。这说明当前数字普惠金融发展空间还很广阔，应进一步加大数字普惠金融发展，激发金融数字化对城乡经济融合和城乡生态融合的积极作用。![]()
4.2 内生性处理与稳健性检验
4.2.1 工具变量检验
在实证研究过程中可能存在数字普惠金融与城乡融合的反向因果问题和遗漏其他变量而产生的内生性问题。一方面，数字普惠金融带动城乡融合发展的同时，可能会使互联网与金融服务朝着更便利和更低成本的方向发展，促进数字金融升级，二者可能存在一定的双向互动关系。另一方面，研究数字普惠金融对城乡融合的作用时，遗漏其他变量是不可避免的。为较好避免计量识别中的内生性问题，本文借鉴Bartik的做法，构建一个“Bartik instrument”（解释变量的滞后一阶与其在时间上的一阶差分的乘积）作为第一个工具变量。原因在于：一是数字普惠金融指数来自中国200多个地级市，全国数字普惠金融指数的变化对于某个地级市而言相对外生，其数值不会明显地受到某个地级市城乡融合的影响；二是地级市层面除数字普惠金融外的需求冲击也可能导致估计偏误，但是只要单个地级市没有重要到其内部冲击同整个国家的普惠金融显著相关，Bartik instrument就是有效的。此外，参考张碧琼和吴琬婷的研究，本文将互联网普及率作为数字普惠金融指数的另一个工具变量，用互联网宽带接入用户占总人口比重代理。原因在于：一是数字普惠金融的发展建立在互联网覆盖的基础上，二者具有较强的相关性；二是互联网普及并非取决于当地城乡经济发展状态，而是在国家政策安排的推动下实现的，具有较明确的政策导向，可能是一个有效的工具变量。基于此，本文选择两个工具变量分别进行面板工具变量回归，结果见表5。![]()
表5中，模型（1）和模型（2）是以Bartik instrument（L.DFI×D.FDI）作为工具变量的两阶段估计结果。第一阶段回归的估计系数表示工具变量与数字普惠金融显著正相关，F统计量>10可以排除弱工具变量问题，第二阶段回归中数字普惠金融的估计系数为0.034，通过了1%的显著性水平，说明在考虑内生性问题后，数字普惠金融依然显著促进城乡融合发展，说明上文结论基本稳健。模型（3）和模型（4）是为以互联网普及率作为工具变量的两阶段估计结果，第一阶段回归中工具变量的估计系数和第二阶段中数字普惠金融的估计系数均在1%的显著性水平上异于0，与上面结论基本一致。4.2.2 样本选择问题
受制于研究范围和样本容量的有限性，为确保小样本数据估计结果的稳健性，本文使用Heckman两阶段模型进行稳健性检验，以减少由于样本选择偏误带来的内生性问题。第一阶段参考Bartik的研究选择“Bartik instrument”作为工具变量代入模型中进行回归，求得逆米尔比率；第二阶段将其带入回归模型中再次进行估计，结果如表5中模型（5）和模型（6）所示。其中，模型（6）中λ值在1%的显著性水平上显著，通过LR chi2检验，数字普惠金融指数的估计结果与上文结论基本一致。4.2.3 其他稳健性检验
为了提高估计结果的稳健性，本文采取增加控制变量“对外开放” 、控制省份和年份交互固定效应，剔除4个直辖市（北京、重庆、上海、天津）样本后再次进行回归的稳健性检验方法，具体见表6中模型（1）至模型（3），均证明本文结论较为稳健。![]()
本文使用Soble法检验劳动力转移和产业结构升级的渠道机制，结果见表7。表7中模型（1）和模型（2）为劳动力转移中介效应的检验结果。其中，模型（1）表示数字普惠金融能够显著推动劳动力转移，模型（2）中数字普惠金融指数和劳动力转移的估计系数均通过了1%的显著性水平，说明数字普惠金融通过劳动力转移促进城乡融合发展的路径存在。表7中模型（3）和模型（4）为产业结构升级中介效应检验结果。其中，模型（3）说明数字普惠金融对产业结构升级的影响显著为正，通过了1%显著性水平，模型（4）中数字普惠金融指数和产业结构升级的估计系数均在1%统计水平上显著，说明产业结构升级的间接效应得到有效验证。
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本文使用Soble、Goodman1、Goodman2三种显著性检验检验上述中介机制的显著性，其统计结果均通过了5%及以上的统计水平。进一步使用Bootstrap检验（抽样500次），检验结果表明劳动力转移和产业结构升级的间接效应分别在1%和5%水平上显著，进一步证实上述机制的存在。综上，数字普惠金融能够通过促进劳动力转移和产业结构升级，间接促进城乡融合发展，假说H2和假说H3成立。中国地域辽阔，不同地区数字普惠金融发展受数字化水平、金融网点覆盖范围、高技术人才储备等众多因素影响。这些因素的区域差异使得数字普惠金融的经济效应也存在显著的地区差异。此外，贫困地区信贷限制与金融机构的利润导向使得大批信贷资金由农村流向城市，农村金融的稀缺性和低效率进一步抑制了农民收入水平的提高，弱化了农村地区资本积累的能力，不利于城乡差距的缩小。因此，分析数字普惠金融的影响时需考虑区域因素和农村资金外流情况。本文按照东部、中部、西部划分三个区域样本，按照农村资金外流程度用的三等分点划分样本为轻度、中度和重度资金外流地区，分别进行分组回归以检验数字普惠金融对城乡融合的异质性影响，估计结果见表8。![]()
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表8中模型（1）至模型（3）为按照东部、中部和西部地区分组回归的结果。在东部和中部地区，数字普惠金融指数的估计系数分别为0.042和0.025，且均通过了1%的显著性水平，西部地区未通过显著性检验。进一步地，组间似无相关检验（SUEST）发现东部和中部地区差异是显著的。这表明与西部地区相比，数字普惠金融更能促进东部和中部地区的城乡融合发展。可能的原因是，数字金融的普惠作用与地区数字基建水平、传统金融网点分布等因素密不可分，数字金融实力较强的地区大多集中在东部和中部等发达城市，多样化的金融服务业务在一定程度上能够压低数字普惠金融产品的成本，拓宽农村地区的金融业务的触及深度，城乡融合效应更显著；相比之下，欠发达的西部地区数字金融产品的使用范围较小和覆盖程度较弱，数字支付应用场景有待开发，致使数字金融对城乡融合的作用尚未凸显。因此，数字普惠金融更能促进东部和中部地区的城乡融合。表8中模型（4）至模型（6）为按照农村资金外流程度分组回归的结果。其中，只有资金轻度外流地区的估计系数在5%的统计水平上显著，在资金中度外流和严重外流地区，数字普惠金融的城乡融合效应并未凸显。对该分组回归进行组间似无相关检验（SUEST）发现，资金严重外流地区与中度外流和轻度外流地区的差异是显著的。说明数字普惠金融对城乡融合的正向效应主要集中在农村资金外流程度较轻的地区。可能的解释是，受农村地区信贷限制与资本要素趋利导向的影响，在农村资金外流严重的地区，金融系统成为抽离农村资金的一大渠道，该地区会率先将数字普惠金融所引致的资金流向非农部门和发达地区，农业部门对金融资源的吸收能力受到限制，因此数字普惠金融对资金外流较严重地区的城乡融合作用不明显；而资金外流程度较轻的地区对于资本的需求量较大，居民对金融普惠产品的可得性较强，数字技术作用于城乡产业发展的金融资源较充分，进而数字普惠金融对城乡融合的作用较强。综上，在东部、中部和农村资金外流程度较轻的地区，数字普惠金融的城乡融合效应更强。2022年中央一号文件中明确指出“强化乡村振兴金融服务”，2024年中央一号文件明确指出“发展农村数字普惠金融”。作为数字技术与普惠金融相互融合而产生的一种新业态，数字普惠金融为破除城乡金融体系的二元对立、优化城乡金融资源配置提供新思路，成为助推城乡融合发展的重要路径。本文基于中国2011—2021年280个地级市的面板数据，从城乡协调发展和产业结构升级的角度出发，探究数字普惠金融对城乡融合的直接效应与间接渠道，得到以下结论。①数字普惠金融发展显著促进了城乡融合，数字普惠金融每提高1%，城乡融合增长约0.021%。具体来看，数字普惠金融的覆盖广度与使用深度所发挥的城乡融合效应最为突出；数字普惠金融的信贷和保险业务对促进城乡融合具有协同效应；数字普惠金融的城乡融合效应在空间融合和社会融合维度上较显著；传统金融发展对数字普惠金融的城乡融合效应具有正向调节作用。②数字普惠金融能够引起劳动力转移和产业结构升级，间接促进城乡融合发展。③数字普惠金融的城乡融合效应具有显著的区域异质性，在东部、中部地区和农村资金外流程度较轻的地区，数字普惠金融赋能城乡融合的作用更强。根据以上理论与计量模型的分析，可以从以下四方面推动数字普惠金融赋能城乡融合。一是进一步鼓励农村数字普惠金融创新。有针对性地提高数字金融产品在农村地区的覆盖范围及使用深度，推出更加精准和多元化的农业信贷及农村保险业务，发挥二者的协同作用，有效激发农村市场活力，促进城乡融合发展。二是建立普惠性现代农村金融制度。构建政策性金融、商业性金融和合作性金融的多元合作机制，强化农村信贷资金流向监测，积极推动信贷资金向农村的主动回流。三是加强对西部地区数字金融扶持力度。加大对西部地区数字普惠金融投资建设与政策扶持，同时也要倡导西部地区向数字普惠金融发展领先的东部、中部地区学习先进经验，提高西部地区城乡居民的数字金融素养，缩小城乡和区域间“数字鸿沟”，推进城乡的深度融合与共荣发展。四是应进一步加强农业劳动力转移的制度保障。农村劳动力的有效转移能够强化工农与城乡间的良好关系，释放劳动力再配置和产业结构升级的带动效应，通过产业联动和城乡协同发展的方式推进城乡融合发展。（注：受公众号排版限制，文中图表、参考文献等有删减。）
