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数字普惠金融对居民收入的影响:基于新质劳动者的调节效应视角

王国松 曹磊 许玲丽

王国松, 曹磊, 许玲丽. 数字普惠金融对居民收入的影响:基于新质劳动者的调节效应视角[J]. 广东财经大学学报, 2026, 41(2): 75-86.
引用本文: 王国松, 曹磊, 许玲丽. 数字普惠金融对居民收入的影响:基于新质劳动者的调节效应视角[J]. 广东财经大学学报, 2026, 41(2): 75-86.
WANG Guosong, CAO Lei, XU Lingli. The Impact of Digital Inclusive Finance on Residents' Income: Evidence from the Moderating Role of New-Quality Laborers[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2026, 41(2): 75-86.
Citation: WANG Guosong, CAO Lei, XU Lingli. The Impact of Digital Inclusive Finance on Residents' Income: Evidence from the Moderating Role of New-Quality Laborers[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2026, 41(2): 75-86.

数字普惠金融对居民收入的影响:基于新质劳动者的调节效应视角

基金项目: 

国家自然科学基金面上项目 72373094

详细信息
    作者简介:

    王国松(1968-),男,安徽滁州人,上海大学经济学院教授,博士生导师

    许玲丽(1982-),女,江苏昆山人,上海大学经济学院教授,博士生导师

    通讯作者:

    曹磊(1996-)(通讯作者),男,江苏扬州人,上海大学经济学院博士研究生

  • 中图分类号: F832; F014.2

The Impact of Digital Inclusive Finance on Residents' Income: Evidence from the Moderating Role of New-Quality Laborers

  • 摘要: 数字普惠金融是数字时代金融创新的重要产物,能够提升金融服务实效,为居民收入增长提供新契机。基于中国家庭金融调查(CHFS)数据实证分析数字普惠金融对居民收入的影响,并考察新质劳动者在其中发挥的调节作用。研究发现,数字普惠金融能显著促进居民收入提升,新质劳动者在提升收入过程中发挥显著正向调节作用,经过内生性处理及稳健性分析后结论依然成立。机制检验表明,数字普惠金融能够拓展居民金融信息可得性,提高居民金融认知水平,增强居民金融参与度,进而提升居民收入。异质性分析显示,数字普惠金融对居民收入的影响在不同城市群、不同新质劳动者指数水平地区及不同收入群体中呈现出明显差异。此外,数字普惠金融还能够显著缩小居民收入差距,新质劳动者在其中发挥了负向调节作用。研究结论对健全数字普惠金融服务体系,加快新质劳动者培育,促进区域间协调发展具有一定启示意义。
  • 表  1  主要变量描述性统计结果

    变量名称 变量符号 均值 标准差 最小值 中位数 最大值
    居民收入 Y 7.817 9.587 0.0370 5.082 67.28
    数字普惠金融指数 dif 0.579 0.674 0 0 3
    新质劳动者指数 npi 0.143 0.137 0.0120 0.106 0.637
    地区生产总值 gdp 17.60 1.171 14.59 17.60 19.76
    产业结构 ins 1.462 0.831 0.421 1.228 5.168
    家庭人口规模 fas 3.365 1.477 1 3 17
    老年人抚养比 oldpct 0.068 0.169 0 0 2
    少儿抚养比 ypct 0.119 0.169 0 0 4
    年龄的平方 age2 25.30 9.981 3.240 25 42.25
    性别 gender 0.777 0.416 0 1 1
    婚姻状况 marry 0.885 0.319 0 1 1
    受教育年限 edu 10.05 3.826 0 9 22
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    表  2  基准回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    dif 1.193*** 0.964*** 0.862*** 0.666***
    (0.086) (0.085) (0.124) (0.122)
    npi 18.391*** 14.979***
    (2.590) (2.621)
    npi_dif 2.266*** 2.056***
    (0.614) (0.604)
    gdp 2.049*** 1.257**
    (0.400) (0.413)
    ins 0.642** 0.387*
    (0.208) (0.210)
    fas 1.421*** 1.413***
    (0.501) (0.051)
    oldpct -0.414 -0.476
    (0.346) (0.346)
    ypct -1.253** -1.328**
    (0.442) (0.442)
    age2 -0.163 -0.174*
    (0.010) (0.010)
    gender 0.034 0.019
    (0.146) (0.145)
    marry 0.628** 0.611**
    (0.239) (0.239)
    edu 0.093*** 0.092***
    (0.026) (0.026)
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 72 493 72 493 72 493 72 493
    R2 0.072 0.139 0.120 0.149
    注:***、**与*分别表示在1%、5%和10%水平下显著,括号内为稳健标准误。下表同。
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    表  3  内生性检验结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    IV1一阶段 IV1二阶段 IV2一阶段 IV2二阶段
    dif 14.979*** 18.402***
    (0.616) (1.073)
    工具变量 -1.377*** 0.021***
    (0.049) (0.001)
    Kleibergen-Paap rk LM统计量 910.03
    [0.000]
    409.400
    [0.000]
    Kleibergen-Paap Wald 797.44
    {16.380}
    390.100
    {16.380}
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 72 493 72 493 72 493 72 493
    R2 0.219 0.000 0.289 0.000
    注:[ ]内为Kleibergen-Paap rk LM统计量P值,{ }内为弱工具变量识别检验的10%临界值。
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    表  4  稳健性检验结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
    更换解释变量 5%缩尾处理 去除直辖市 改变标准误聚类 控制地区-时间趋势
    dif 0.014** 0.017** 0.742*** 0.645*** 0.896*** 0.612*** 0.964*** 0.666*** 2.735*** 1.651***
    (0.007) (0.007) (0.054) (0.078) (0.090) (0.133) (0.073) (0.130) (0.117) (0.114)
    npi_dif 0.066*** 0.672** 2.450*** 2.057*** 6.319***
    (0.007) (0.388) (0.900) (0.577) (0.250)
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 72 493 72 493 72 493 72 493 72 493 72 493 72 493 72 493 72 493 72 493
    R2 0.117 0.081 0.177 0.195 0.126 0.129 0.070 0.073 0.233 0.239
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    表  5  机制检验结果

    变量 (1) (2) (3)
    金融信息可得性 金融认知水平 金融参与度
    dif 0.053*** -0.102*** 0.104***
    (0.004) (0.019) (0.004)
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 72 493 72 493 72 493
    R2 0.094 0.069 0.001
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    表  6  城市群异质性分析的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
    长三角 珠三角 京津冀 其他地区
    dif 0.822** 0.120 0.835 3.739* 1.004*** 0.345* 0.941*** 0.713***
    (0.127) (0.424) (0.628) (1.599) (0.207) (0.432) (0.119) (0.148)
    npi_dif 3.293** 13.151*** 2.645*** 0.438*
    (1.657) (4.266) (1.279) (1.263)
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 11 099 11 099 4 112 4 112 7 779 7 779 49 497 49 497
    R2 0.116 0.068 0.024 0.013 0.176 0.142 0.091 0.063
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    表  7  新质劳动者指数异质性分析的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    低指数组 中指数组 高指数组
    dif 2.151*** 2.790*** 2.502*** 1.641*** 2.999*** 1.134***
    (0.099) (0.532) (0.105) (0.371) (0.177) (0.311)
    npi_dif -21.160 8.330** 6.158***
    (12.358) (3.716) (0.773)
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 24 150 24 150 24 076 24 076 24 267 24 267
    R2 0.144 0.144 0.184 0.186 0.231 0.235
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    表  8  收入异质性分析的回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    低收入组 中收入组 高收入组
    dif 0.062** 0.166*** 0.202*** 0.224*** 1.745*** 0.411*
    (0.018) (0.019) (0.011) (0.015) (0.198) (0.203)
    npi_dif -0.842*** -0.166** 6.701***
    (0.121) (0.057) (0.530)
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 24 151 24 151 24 163 24 163 24 179 24 179
    R2 0.050 0.054 0.054 0.054 0.089 0.097
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    表  9  数字普惠金融、新质劳动者与居民收入差异回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    Gini Gini Gini Gini
    dif -0.019*** -0.012*** -0.106*** -0.094***
    (0.002) (0.002) (0.003) (0.003)
    npi -0.355*** -0.261***
    (0.015) (0.025)
    npi_dif 0.534*** 0.512***
    (0.014) (0.014)
    控制变量
    个体固定效应
    时间固定效应
    样本量 72 493 72 493 72 493 72 493
    R2 0.001 0.016 0.021 0.034
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出版历程
  • 收稿日期:  2025-10-21
  • 网络出版日期:  2026-05-15
  • 刊出日期:  2026-03-28

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