數字普惠金融對城鎮居民消費潛力釋放的影響研究

唐倩倩 何啟志

摘要：運用我國31個省級行政區2011～2019年省級面板數據，采用動態面板模型、面板分位數模型等方法，實證檢驗數字普惠金融及其二維分類指數對城鎮居民消費的影響。研究發現：數字普惠金融及其二維分類指數均能顯著的促進城鎮居民消費的提升。通過異質性檢驗發現，數字普惠金融會隨著城鎮居民消費分位點右移的變化，對其促進作用變大;進一步通過聚類分析分析發現，數字普惠金融對消費水平低的地域促進作用更大;最后，通過地域異質性分析發現，數字普惠金融對西部城鎮居民消費的促進作用最大，中部其次，東部最小。據此得出結論：應該大力發展數字普惠金融，加強數字普惠金融與居民消費的有機結合，這對釋放居民消費潛力具有重要意義。

關鍵詞：數字普惠金融;居民消費;動態面板模型;聚類分析

中圖分類號：F49? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1008-4657（2021）05-0052-09

0? ? ? ? 引言

十四五規劃中明確提出“要全面促進消費，增強消費對經濟發展的基礎性作用”。深度挖掘居民消費動力源，可以釋放消費活力，暢通中國經濟內外循環。近年來，消費成為拉動我國經濟增長的動力源，引起國家的重視，而城鎮居民消費作為消費的主力，在居民總消費中貢獻較多。數據顯示，2019年城鎮居民人均消費支出為28 063.40元，是農村人均消費支出的2.10倍，城鎮居民消費對國內經濟的貢獻不言而喻。因此，研究如何釋放城鎮居民消費潛力，提高城鎮居民消費水平具有現實意義。

隨著信息科學技術的發展，數字技術快速滲透到各行業，數字技術與金融服務的交織相融，使得數字普惠金融應運而生。數字普惠金融自誕生之日起，便憑借其特性在消費領域發揮著重要的動力作用。數字普惠金融能挖掘更多城鎮居民消費新動能，引領城鎮居民消費的新方向，改變城鎮居民的消費觀念和消費方式，在消費領域發揮著不可或缺的催化劑作用。但是，數字普惠金融怎么影響城鎮居民消費，怎樣作用于城鎮居民消費？影響程度如何？在不同區域有何差距？

1? ? ? ? 文獻綜述

居民消費不僅為暢通經濟雙循環提供動力，還為解決產業升級以及就業等問題提供途徑[ 1-2 ]。現有學者對居民消費的研究，主要從金融因素和作用效果兩方面入手。關于金融因素影響居民消費涉及到金融發展、金融集聚、消費金融、普惠金融、互聯網（消費）金融以及數字（普惠）金融等;關于作用效果的研究涉及到消費質量、消費水平、消費結構以及消費潛力釋放。隨著數字普惠金融的快速發展，國內外學者研究重點逐漸聚焦在數字普惠金融與居民消費關系的研究[ 3 ]。

1.1? ? ? ? 數字普惠金融的研究

數字普惠金融是在“普惠金融”的基礎上發展而來，由互聯技術催生的數字普惠金融相較于普惠金融具有其獨特優點[ 4 ]。第一，數字普惠金融能夠擴大金融服務受眾，降低自我排斥性，而且互聯網的包容性可以降低金融資源排斥性，緩解低收入群體及偏遠地區的信貸約束，從而降低“金融排斥”[ 5 ]。第二，數字普惠金融借助互聯網技術的便利性比傳統普惠金融效率更高、價格更低[ 6 ]。一方面，數字普惠金融通過互聯網平臺的多場景應用，可以多方吸引客源，提高傳播效率，擴大傳播范圍;另一方面，數字普惠金融依據網絡平臺收集的海量信息，可以進行風險預測及評估，這大大降低獲客成本，避免了資金浪費，有利于實現金融資源的合理配置[ 7 ]。第三，數字普惠金融比“普惠金融”更能發揮“普惠性”。數字普惠金融更易下沉到低收入群體及弱勢群體，提高居民消費能力[ 8 ];同時，數字普惠金融能增加金融可得性，降低資金交易成本，實現資金供求之間合理匹配，具有良好的商業可持續性[ 9-10 ]。

1.2? ? ? ? 城鎮居民消費的研究

對于城鎮居民消費的研究是居民消費研究的細分，進一步激發消費對經濟內生動力的探索[ 11 ]。由于中國是城鄉二元結構體制，城鄉居民消費具有差異[ 12 ]，城鎮居民消費的基礎條件具有一定的先天優勢：第一，城鎮居民觸網較早，金融信息接受能力較強，其互聯網消費能力也較高[ 13 ]。第二，收入是決定消費的關鍵因素[ 14 ]，城鎮居民的收入總體高于農村，其居民的購買力也較強。第三，城鎮居民消費環境良好，買方市場已經形成，消費需求旺盛，隨著居民消費觀念改變，人們逐漸從數量追求轉變到質量追求，從物質消費轉變到精神消費，城鎮居民多層次消費格局逐漸明顯[ 15-16 ]。城鎮居民消費優勢顯著，憑借新時代互聯網技術的發展，城鎮居民消費與大數據相結合的優勢更加突顯，而數字普惠金融能搭載數字技術的“便車”，積極促進城鎮居民消費增加，助力城鎮居民消費潛力釋放[ 17 ]。

1.3? ? ? ? 數字普惠金融與城鎮居民消費

隨著信息技術的快速發展，誕生了越來越多的金融服務方式，數字普惠金融也是數字技術與金融服務相融合而成的一種新型金融服務[ 18 ]。作為城鎮居民消費的“助推劑”的數字普惠金融具有以下特點：

第一，地區覆蓋面廣。相較于傳統金融服務，數字普惠金融具有更大的地理穿透力，能夠填補傳統金融服務空白領域和地區[ 19 ]，而城鎮居民具備數字普惠金融發展的“土壤”，城鎮居民的基礎條件和思想意識更容易克服“金融排斥”，快速轉化數字普惠金融的能量[ 20 ]。

第二，高效便利。數字普惠金融借助于互聯網技術，不僅能對客戶信息的海量數據進行快速處理，還能進一步挖掘潛在數據價值，促進價格發現與信息流通，降低信息不對稱風險，縮短運營周期，提高資源配置效率[ 21-22 ]。城鎮居民借助于數字普惠金融不僅能快速匹配資金需求，簡化資金審批手續，縮短審批時間，滿足城鎮居民創業、就業融資需要，還為創造新的消費模式和消費熱點提供方便[ 23-25 ]。

第三，透明度高，準入門檻低。數字普惠金融提高了金融服務的觸達能力，降低了傳統金融的“財富門檻”[ 26 ]，擴寬了投資渠道，降低了信貸排斥，縮小了消費不平等[ 27 ]。而且數字普惠金融群體受眾廣，進入門檻低，為不同層次的個人和機構提供不同的金融產品，通過金融服務高效滲透[ 28 ]，可以惠及城鎮居民弱勢群體。通過提高“長尾群體”的收入和投資水平，可以緩解流動性約束，釋放潛在消費需求[ 29-30 ]。

經過文獻梳理，不難發現數字普惠金融對城鎮居民消費的影響較為廣泛，而相關研究卻較少。因此，擬基于城鎮居民消費總體和異質性兩個層面，運用動態面板模型探討數字普惠金融及其二維分類指數對城鎮居民消費的影響差異，以彌補現有研究的不足。

2? ? ? ? 模型構建

2.1? ? ? ? 模型變量選取

2.1.1? ? ? ? 被解釋變量

居民消費能夠助力我國經濟高質量發展，所以促進居民消費的提升具有現實意義[ 31 ]。被解釋變量的選取采用楊玉敬[ 32 ]的做法，用城鎮居民人均消費支出（consit）來表示，為了消除異方差，對城鎮居民人均消費支出進行對數化處理。

2.1.2? ? ? ? 核心解釋變量

數字普惠金融（difit），使用北大數字金融研究中心發布的“北京大學數字普惠金融指數”，該指數包括數字普惠金融總指數及其分類指數：覆蓋廣度、覆蓋深度、數字化程度，分別研究其對城鎮居民消費的影響。實證中，把所有指數均縮小100倍，以減少異方差。

2.1.3? ? ? ? 控制變量

控制變量具體包括：第三產業占比（san），用第三產業增加值占GDP的比重表示。人力資本（human），用王芳等[ 33 ]的測算方法：未上過學*0+小學*6+初中*9+高中*12+大專及以上*16。少兒撫養比（sn），蔡海亞等[ 34 ]認為少兒撫養比會促進居民教育、居住支出等上升，從而對居民的消費水平造成影響，因此把它納入到模型中去。政府財政支出（budget），白雪秋等[ 35 ]認為政府財政支出增加能夠促進消費總量的提升。人均財產性收入（inc），財產性收入能夠顯著影響居民消費，提高居民的消費傾向[ 36 ]，所以把城鎮居民人均財產性凈收入也納入模型。以上各變量，對于缺乏直接城鎮數據的，采用馬德功[ 37 ]的做法：用各變量值占城鎮人口比率來計算，然后所有變量取對數，以減少異方差性。城鎮化率（urb），用城鎮人口占總人口的的比重表示。

2.1.4? ? ? ? 工具變量

模型中可能存在遺漏重要變量以及反向因果關系，造成模型設定存在誤差，從而產生內生性影響，為了解決內生性做如下處理：首先，在模型中加入工具變量，把被解釋變量滯后一期，用以消除內生性帶來的誤差影響;其次，采用固定電話普及率（gdd）作為工具變量，選擇其原因是因為：一方面，數字普惠金融的發展與固定電話普及率相關，另一方面，固定電話普及率與城鎮居民消費沒有直接聯系，所以固定電話普及率是一個比較有效的工具變量 [ 38 ]。

2.2? ? ? ? 動態面板模型設定

consit? =? αit? +? λ0coni，t-1? + λ1difit? + ΣωXit? + εit

其中，consit為被解釋變量，coni，t-1為被解釋變量滯后一期，difit為核心解釋變量，Xit包含一組控制變量，λ0、λ1、ω為系數，αit為截距項，εit為隨機擾動項，i表示省級行政區，t表示年份。

2.3? ? ? ? 數據來源

數據涵蓋31個省級行政區（不含港、澳、臺）2011～2019年面板數據，所有數據均來自于《中國統計年鑒》、《城市統計年鑒》以及《國民經濟和社會發展統計公報》。

2.4? ? ? ? 變量描述性分析

各變量經過處理后，描述性統計結果如表1所示。

3? ?實證結果分析

3.1? ?基準回歸

數字普惠金融與居民消費之間是否具有因果關系，先對其做基準回歸進行分析，觀察二者之間的關系以及影響效果，回歸結果如表2所示。

實證結果表明，數字普惠金融及其分類指數對城鎮居民消費都具有正向促進作用，且在1%的顯著的性水平上都具有顯著性。其中，數字普惠金融覆蓋廣度影響最大，系數值達到21.90%，表明數字普惠金融每增加一個單位，城鎮居民消費支出就能提升21.90%，影響效應較大。總體實證結果表明數字普惠金融與城鎮居民消費之間確實存在因果關系，數字普惠金融能夠顯著影響居民消費。

3.2? ?動態面板回歸

動態面板回歸中考慮了模型中的內生性問題，加入了被解釋變量的滯后一期以及工具變量從而消除內生性影響，實證結果如表3所示。

在動態面板回歸結果中，首先，發現城鎮居民消費滯后一期對當期城鎮居民消費影響的系數值顯著為正，說明我國各省域上一期的城鎮居民消費對當期的城鎮居民消費有著顯著的影響，即城鎮居民消費具有“棘輪效應”。

其次，發現數字普惠金融總指數及其分類指數對城鎮居民消費都具有影響效應，且在1%的顯著性水平上都顯著，這說明無論是靜態面板模型還是動態面板模型，數字普惠金融都對城鎮居民消費都具有良好的正向促進作用。但是，相比于靜態面板模型的數字普惠金融系數值，動態面板的數字普惠金融系數值都變小了，說明模型中的內生性會高估數字普惠金融對城鎮居民的促進作用。

最后，探究數字普惠金融影響城鎮居民消費的可能原因。在數字普惠金融影響城鎮居民消費的分類指數中，數字普惠金融覆蓋廣度對城鎮居民消費的影響最大，數字普惠金融覆蓋廣度是通過電子賬戶數等來體現。移動支付手段的廣泛應用極大的降低了交易費用，縮短了資金循環時間，提高了居民消費的效率。數字技術與金融服務的有機結合，脫離了物理網點的束縛，具有更加廣泛的客戶覆蓋面，能夠惠及更多的城鎮弱勢群體。憑借數字金融服務，城鎮居民能夠最大限度的緩解信息不對稱帶來的消費供需失衡問題，也就是說，這種更加直接方便的金融服務能夠進一步的挖掘城鎮居民的消費潛力。

從控制變量看，人均財產性收入和人力資本總體來說對城鎮居民消費都具有正向顯著影響，這說明普及居民金融知識、加大人才引進力度，都有利于居民消費的提升;城鎮化和少兒撫養比對城鎮居民消費的影響不具備規律性，說明城鎮化進程和少兒人口的增加對促進居民消費還有成長的空間;政府財政支出對城鎮居民消費也具有顯著影響，但是影響效果為負，原因可能是地方政府熱衷終于將財政資金投入基礎建設，而基礎建設投資會引起房價等價格上漲，對于消費具有不利影響;第三產業對城鎮居民消費的提升有著顯著的推動作用，第三產業包括各類服務或商品，也就是說，提高服務、商品質量以及增加服務、商品種類能夠為城鎮居民創造巨大的消費空間。

3.3? ?異質性回歸

3.3.1? ?面板分位數回歸

對城鎮居民人均消費支出進行面板分位數回歸，因為面板分位數回歸能夠精確的描述城鎮居民消費對數字普惠金融的變化范圍和分布形狀，揭示各個分位點處存在的重要信息，觀察出不同分位點下消費的不同特征[ 39 ]，結果如表4所示。

選取城鎮居民消費分位點0.1、0.5、0.9和OLS回歸進行對比分析，從表4可以看出，在混合回歸以及各分位點處，數字普惠金融對城鎮居民消費都具有正向影響，且在1%的顯著性水平上都顯著。隨著城鎮居民消費分位點的變大，數字普惠金融指數的系數也變大，說明數字普惠金融與城鎮居民消費二者之間存在正向關系，即數字普惠金融的發展，會推動城鎮居民消費提升。

控制變量方面：人均財產性收入在不同分位點上都非常顯著，但是其系數會隨著城鎮居民消費水平的提高而降低;人力資本對城鎮居民消費具有負向影響，其系數隨著分位點增加呈現倒“U”變化;城鎮化會隨著分位點的增加其系數值也變大，且一直大于混合回歸的系數，說明城鎮化會隨著消費水平的提高而提高;少兒撫養率的結果不顯著，說明其對城鎮居民消費的潛在價值還等待挖掘;政府財政支出在各分位點上都顯著為正，但其呈現逐漸減少的變化趨勢;第三產業也會促進城鎮居民消費，但是不具有規律性。

3.3.2? ?聚類分析

使用聚類分析中的k-means算法對城鎮居民2011～2019年的消費八大項（ 1 ）進行分組劃分，經過實驗發現最終分為二組城鎮居民消費組間差距最大，分類結果如下：第一類包括北京市、天津省、上海市、浙江省和廣東省，為城鎮高消費組;第二類是31個省級行政區中剔除第一類，為城鎮低消費組。兩類回歸結果分別如表5、表6所示。

從表5可以看出，第一類城鎮居民消費能力較強，消費意愿意識也高，所以其實際消費支出水平也較高。數字普惠金融在發達省級行政區貢獻值也較高，因為經濟越發達地區，數字技術越成熟，人們的消費更加具有便利性。

從表6可以看出，數字普惠金融依然能夠非常顯著的促進低消費水平城鎮居民消費的增加，促進作用大于高消費省級行政區。原因可能是數字普惠金融能夠發揮它的普惠性，提高城鎮弱勢群體的消費能力，挖掘潛在的客戶群體，針對不同的消費群體提供不同的金融服務方式，創造新的消費形式，以縮小發達和不發達城市的差距。

3.3.3? ?區域異質性回歸

由于我國各地區自然稟賦條件具有差異以及經濟發展階段不同，數字普惠金融和城鎮居民消費水平存在著區域異質性，因此對全國31個省級行政區進行東、中、西（ 2 ）劃分，來觀察數字普惠金融對城鎮居民消費的影響。回歸結果分別如表7～9所示。

從表7可以看出，在東部地區，數字普惠金融總指數及其二維分類指數對城鎮居民消費都具有影響，且在1%的水平上都顯著。數字普惠金融總指數系數值相比中部和西部來說最小，可能的原因是東部地區數字普惠金融發展較快，處于領先水平，數字普惠金融發揮其特性與城鎮居民消費相輔相成互相作用，處于良性循環之中。

從表8可以看出，數字普惠金融總指數對城鎮居民消費的促進作用有所提升。對比東部和西部回歸結果發現，中部數字普惠金融覆蓋廣度對城鎮居民消費的促進作用最大，不僅達到了24.80%，而且非常顯著，說明數字普惠金融對中部經濟發展具有良好的動能。

從表9可以看出，數字普惠金融總指數對城鎮居民消費的影響系數值相較于東部和西部最大。可能是由于西部地區更加需要發展數字經濟來降低交易成本、提高資金利用率以及利用數字化技術促進區域創新能力的增長，從而把數字技術轉化為生產力和消費動能，促進地區經濟轉型。相比于東部和中部地區，西部地區數字化程度對城鎮居民消費的促進作用最大，這說明積極推動西部地區數字普惠金融的發展應用，更能挖掘城鎮居民的消費動能釋放。

4? ?結論和建議

對數字普惠金融總指數及其分類指數與城鎮居民消費之間的關系進行分析，實證得出以下結論：從總體回歸來看，數字普惠金融總指數及其二維分類指數對城鎮居民消費都具有顯著的促進作用。從面板分位數異質性分析來看，數字普惠金融會隨著城鎮居民消費分位點的變大，對城鎮居民消費的促進作用也變高，數字普惠金融總指數對高消費地區的影響要小于低消費地區;從地區異質性分析，得出數字普惠金融對西部地區城鎮居民消費的促進作用最大，中部其次，東部最小。

基于以上研究結果，提出以下建議：

第一，加大數字普惠金融推廣力度。數字技術與金融服務的有效結合，能夠為城鎮居民消費提供技術支持，加大數字普惠金融的使用力度，積極促進數字普惠金融與電商平臺、通信部門合作，提高數字普惠金融使用效率，加快構建數字普惠金融信用體系，可以為城鎮居民消費提供前提保障，充分發揮數字普惠金融對城鎮居民消費的福利。

第二，增加數字普惠金融與城鎮居民消費的粘性。數字普惠金融能釋放更多的城鎮居民消費潛力，打破城鎮居民消費的技術壁壘，它的優點能貫穿到消費環節的全過程，因此促進數字普惠金融與城鎮居民消費的有機結合就非常重要。大力推廣數字普惠金融與城鎮居民消費場景的嵌入式應用，可以全方位、多層次的擴寬城鎮居民消費渠道，提高城鎮居民消費質量和改善城鎮居民消費體驗。

第三，加大金融知識的普及。由于我國地理位置的差異，各地之間數字普惠金融發展程度存在差距。加大金融知識的普及力度，可以提高數字普惠金融覆蓋面，為數字普惠金融的發展提供良好的社會環境，環境的優化又有利于數字普惠金融服務發揮其優點，實現居民實際消費能力的提升。

第四，加快搭建數字普惠金融管理平臺。為了推動數字普惠金融全面高質量發展，要設立風險聯合預警系統，加強對數字普惠金融產品的監管和審查力度，防止數字普惠金因發展過快而帶來不確定性風險，做好風險防范可以強化數字普惠金融服務對居民消費的承載力，釋放更多消費潛能。

注釋：

（1）城鎮居民消費八大項有：食品、衣著、家庭設備用品及服務、醫療保健、交通和通信、教育文化娛樂服務、居住、雜項商品和服務。

（2）東部地區10個省級行政區：北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、山東省、廣東省、海南省、浙江省、福建省;中部地區6個省級行政區：山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省;西部地區12個省級行政區：內蒙古自治區、廣西壯族自治區、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區。劃分標準來源：中國國家統計局。

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[責任編輯：許立群]