表5.3的基準回歸結果，在不考慮控制變量的基準回歸模型中，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距之間存在顯著的負向關聯(lián)，這意味著數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個單位，城鄉(xiāng)居民收入差距將相應降低0.006個單位。這一發(fā)現(xiàn)初步驗證了數(shù)字普惠金融具有緩解城鄉(xiāng)收入分化的積極作用。在引入對外開放程度、產業(yè)結構等控制變量并控制時間固定效應后，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)絕對值擴大至-0.029且保持1%水平的統(tǒng)計顯著性，該結果不僅強化了基準回歸結論的穩(wěn)健性，更為研究假設1提供了強有力的實證支持，確證數(shù)字普惠金融發(fā)展對縮小城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的獨立影響效應。表5.SEQ表5.\*ARABIC3基準回歸結果Table5.SEQTable_5.\*ARABIC3Benchmarkingregressionresults(1)(2)GapGapIndex-0.006***-0.029***(-3.987)(-8.157)Fiscal0.024(0.086)Open-0.797(-0.358)Edu0.001(0.136)Ind-0.507(-0.910)Urb0.267(0.396)_cons2.670***2.934***(20.088)(5.439)N130130R20.1190.379F15.8985.907注：?、??、???分別表示在１０％、５％、１％的水平上顯著，括號里的數(shù)值為標準誤差，下同。5.5異質性回歸為驗證假設二，深入考察數(shù)字普惠金融對區(qū)域收入差距的差異化影響，本研究采用異質性分析方法，依據地理區(qū)位和經濟發(fā)展水平等維度將新疆13個地州市劃分為北疆與南疆兩大區(qū)域進行對比研究。實證結果表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與兩大區(qū)域的城鄉(xiāng)收入差距均呈現(xiàn)顯著的負向關聯(lián)，但影響程度存在明顯區(qū)域異質性。具體而言，南疆地區(qū)的回歸系數(shù)達到-0.011且在1%置信水平上顯著，表明數(shù)字普惠金融水平每提升1個單位可促使該地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距降低0.011個單位；相較之下，北疆地區(qū)的影響系數(shù)為-0.002，其縮小收入差距的效應僅為南疆地區(qū)的18.2%。這一發(fā)現(xiàn)充分印證了數(shù)字普惠金融在經濟發(fā)展相對滯后地區(qū)具有更為突出的收入分配改善效應。這是因為第一北疆城鄉(xiāng)收入差距較小，對南疆而言金融需求相對飽和，縮小差距的潛力有限。第二北疆城鎮(zhèn)化率較高，城鄉(xiāng)基礎設施較為完善，金融服務已基本覆蓋，數(shù)字普惠金融的邊際作用遞減；反而南疆地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距大，數(shù)字金融的普及對農民、小微企業(yè)的增收效果更明顯。因此在南疆地區(qū)，數(shù)字普惠金融對縮小收入差距的作用相對更為顯著。表5.SEQ表5.\*ARABIC4異質性回歸結果Table5.SEQTable_5.\*ARABIC4Heterogeneityregressionresults(南疆)(北疆)GapGapIndex-0.011***-0.002***(-3.717)(-2.930)Urb0.882-0.155(1.053)(-0.486)Ind-2.016*0.096(-1.937)(0.268)Fiscal0.4500.096(1.116)(0.723)Open2.440-0.396(0.456)(-0.341)Edu0.0060.003(0.859)(1.108)_cons4.285***2.072***(5.891)(7.844)N5080R20.2310.136F3.2842.139***p<0.01,**p<0.05,*p<0.105.6中介效應回歸基于回歸分析結果可得出以下結論：總效應檢驗結果顯示，數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的負向影響，并在1%的水平下顯著，系數(shù)為-0.029；中介效應檢驗表明，解釋變量對中介變量的影響在1%顯著性水平上顯著，證實數(shù)字普惠金融確實通過促進地區(qū)經濟發(fā)展發(fā)揮作用；納入中介變量后，數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的直接影響仍保持顯著負相關，系數(shù)為-0.024，該系數(shù)絕對值小于總效應系數(shù)。這驗證了部分中介效應的存在。能夠解釋南北疆經濟發(fā)展水平存在差異是數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距存在異質性的原因之一。表5.5中介效應回歸Table5.5Regressionofintermediationeffects(1)(2)(3)GapLngdpGapIndex-0.029***0.027***-0.024***(-8.157)(3.800)(-6.416)Fiscal0.024-0.1400.001(0.086)(-0.305)(0.005)Open-0.797-3.302-1.317(-0.358)(-1.292)(-0.595)Ind-0.507-5.757-1.415(-0.910)(-1.245)(-1.277)Urb0.2672.6140.680(0.396)(1.532)(0.982)Udu0.001-0.008-0.000(0.136)(-0.982)(-0.086)Lngdp-0.158(-1.472)_cons2.934***13.823***5.113***(5.439)(4.862)(3.403)N130130130R20.3790.3840.420F5.9076.4846.619***p<0.01,**p<0.05,*p<0.105.7穩(wěn)健性檢驗為檢驗模型結果的穩(wěn)健性，本研究采用滯后一期解釋變量的方法以控制潛在的內生性干擾。表5.5的實證結果顯示，滯后解釋變量的回歸系數(shù)不僅保持了與原模型相同的符號特征和統(tǒng)計顯著性，且在1%的顯著性水平上依然顯著，這一結果充分證實了基準回歸結論的可靠性。表5.6穩(wěn)健性檢驗Table5.6stabilitytest(1)(2)YYL.X-0.006***-0.027***(-4.245)(-7.882)Fiscal0.165(0.599)Open-1.466(-0.607)Edu0.002(0.305)Ind-0.512(-0.880)Urb0.459(0.675)_cons2.660***2.737***(20.844)(5.324)N117117R20.1380.389F18.0205.681

第6章研究結論與對策6.1研究結果與建議對策本研究基于新疆13個地州2013-2022年的面板數(shù)據，采用實證分析方法研究數(shù)字普惠金融對區(qū)域收入差距的影響效應。實證結果驗證了提出的兩個假設：數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠縮小收入差距；影響效應存在明顯的區(qū)域異質性，表現(xiàn)為南疆地區(qū)的收入收斂效果顯著優(yōu)于北疆地區(qū)?；谏鲜鲅芯堪l(fā)現(xiàn)，提出以下的政策建議：（1）構建數(shù)字普惠金融發(fā)展體系，建議政府與金融機構協(xié)同推進數(shù)字金融基礎設施建設，重點提升南疆四地州等偏遠及農村地區(qū)的服務覆蓋廣度，同時利用產品創(chuàng)新和技術優(yōu)化增強服務深度與數(shù)字化水平；（2）實施顧效率與公平的包容性經濟增長戰(zhàn)略，在保證經濟穩(wěn)定增長的同時注重分配公平，改善南北疆收入分配機制；促進北疆地區(qū)經濟穩(wěn)定增長的同時兼顧南疆地區(qū)，可依靠通過就業(yè)扶持與最低工資調整等舉措提升低收入群體收入；（3）推進新型城鎮(zhèn)化建設，完善城市基礎設施與公共服務體系，保障農業(yè)轉移人口的就業(yè)權益與生活福祉；（4）強化教育資源配置，重點向和田、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什等欠發(fā)達地區(qū)以及農村地區(qū)傾斜教育資源，通過教育賦能提升人力資本質量；（5）優(yōu)化產業(yè)結構布局，制定差異化的產業(yè)扶持政策，重點提升農業(yè)與服務業(yè)從業(yè)者收入水平，促進產業(yè)間均衡發(fā)展。

參考文獻:貝多廣,汪雯羽.數(shù)字金融助力農村產業(yè)振興[J].清華金融評論,2020,(08):93-96王子航.農村數(shù)字普惠金融發(fā)展水平測度與影響因素研究——以安徽省為例[J].商展經濟,2025,(01):19-24.郭峰,王靖一,王芳,孔濤,張勛,程志云.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展:指數(shù)編制與空間特征[J].經濟學(季刊),2020,19(4):1401-18.WibellaNevvi,FahmiIdqan,SaptonoImamTeguh.FactorsAffectingConsumerAcceptanceofDigitalFinancialInclusion;AnAnecdotalEvidencefromBogorCity[J].IndependentJournalofManagement&Production,2018,9(4):1338-1338.林淼.數(shù)字技術推動普惠金融發(fā)展[J].中國發(fā)展觀察,2018,(Z2):47-48+33.胡嘉瑤.數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀和對策探究[J].科技創(chuàng)新與生產力,2021(11):54-57.張勛,萬廣華,張佳佳,等.數(shù)字經濟?普惠金融與包容性增長[J].經濟研究,2019,54(08):71-86.ChakravartyS.R..PalR..MeasuringFinancialInclusion:AnAxiomaticApproachpJ.JournalofPolicyModeling,2013,35(5):813-837.MandiraSarmaandJesimPais.FinancialInclusionandDevelopment[J].JournalofInternationalDevelopment,2011,23(5):613-628高連水.什么因素在多大程度上影響了居民地區(qū)收入差距水平?——基于1987~2005年省際面板數(shù)據的分析[J].數(shù)量經濟技術經濟研究,2011,28(01):130-139張建剛.改革開放以來我國居民收入分配變化趨勢及其成因分析[J].毛澤東鄧小平理論研究,2018(04):69-75.Burenmende.ResearchonInfluencesofInternationalTradeonRegionalUrban-RuralIncomeGapinChina[C].Proceedingsof2015InternationalConferenceonEducationTechnology,ManagementandHumanitiesScience,2015:601-604.萬強,曾軍,劉曉云,高華蕾,朱巖.數(shù)字普惠金融如何影響城鄉(xiāng)收入差距——基于空間溢出效應實證研究[J].金融發(fā)展研究,2024,(01):44-49李衛(wèi)華.縮小居民收入城鄉(xiāng)差距與地區(qū)差距的制度創(chuàng)新[J].經濟地理,2019,39(03):195-200.楊竹莘.產業(yè)就業(yè)與區(qū)域收入差距研究[J].財經問題研究,2014,No.365(04):28-32.龍海明,凌煉,譚聰杰,王志鵬.城鄉(xiāng)收入差距的區(qū)域差異性研究——基于我國區(qū)域數(shù)據的實證分析[J].金融研究,2015,No.417(03):83-96.趙晶晶.中國城鄉(xiāng)居民收入差距影響因素分析[J].現(xiàn)代營銷(下旬刊),2019(11):26-27.周博.城鄉(xiāng)居民收入差距變化及其影響因素分析——以河南省為例[J].行政事業(yè)資產與財務,2018(09):48-49.周雨霏,陳海龍.數(shù)字普惠金融?城鄉(xiāng)二元結構與農村相對貧困[J].金融理論探索,2024,(06):54-67.OuL,LuH,YangJ.InvestigationandAnalysisontheimpactoffinancialdevelopmentonurban-ruralincomegap[J].FinancialEngineeringandRiskManagement,2022,5(3):侯震梅,潘曉寧.基于數(shù)字普惠金融視角下城鄉(xiāng)收入差距收斂性研究——以新疆地區(qū)為例[J].區(qū)域金融研究,2023,(02):25-34.汪興宇.數(shù)字普惠金融對邊疆地區(qū)鄉(xiāng)村振興的影響研究[D].廣西大學,2024.萬強,曾軍,劉曉云等.數(shù)字普惠金融如何影響城鄉(xiāng)收入差距——基于空間溢出效應實證研究[J].金融發(fā)展研究,2024(01):44-49.武建輝,楊澤云,秦濤等.數(shù)字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響[J].統(tǒng)計與決策,2025,41(2):66-71劉自強,張?zhí)?數(shù)字普惠金融對農民收入的影響及其空間溢出效應[J].當代經濟研究,2021(12):93-102.郭小卉,馮艷博.數(shù)字普惠金融發(fā)展的相對貧困減緩效應——基于京津冀縣域空間面板數(shù)據[J].武漢金融,2021,(02):70-80+88.XinH.TheEffect