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| 数字普惠金融对农村居民消费支出影响效应分析 |
| 第729期 作者：□文/尹海丹 时间：2024/5/16 11:06:39 浏览：113次 |
［提要］ 为了探究数字普惠金融对农村消费支出的影响，本文采用2011～2019年中国省域面板数据，建立空间杜宾模型分析数字普惠金融对我国农村居民消费支出的影响。结果表明：我国数字普惠金融发展与农村居民消费支出均存在显著的空间相关性，呈现“东高” “中平” “西低”分布格局；数字普惠金融发展水平能显著促进农村居民消费支出的增长，同时对邻近省份存在负向空间溢出效应；农村居民消费支出存在显著的正向空间滞后效应；农村居民收入和城镇化程度的提升能显著促进农村居民消费支出，政府财政支农水平对农村居民消费支出的作用不显著，而人均教育水平对农村居民消费支出存在抑制作用。为此，应扩大数字普惠金融服务的覆盖面，缓解我国各地区间数字普惠金融发展不平衡的现象；充分发挥数字普惠金融对农村居民收入和消费水平的促进效应，同时降低由金融门槛引起的虹吸效应；进一步推进新型城镇化与乡村振兴，缩小城乡居民收入差距，促进农村居民持续增收，更好地发挥数字普惠金融扩大内需的作用。
关键词：数字普惠金融；农村居民；消费支出；空间溢出效应
基金项目：广东省教育规划项目：“粤港澳大湾区高等教育集聚对科技创新的影响研究”（编号：2022GXJK112）
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2023年9月12日
改革开放以来，“高投资-高出口”的双轮驱动为中国经济带来了强劲的发展动力。随着中国经济发展进入新常态，消费逐渐被推上了助力经济转型发展的主导地位。党的十九届五中全会提出构建新发展格局，形成强大国内市场，要“坚持扩大内需这个战略基点”。2021年中央一号文件指出，要全面推进乡村振兴、促进农村消费，让广大农民过上更加美好的生活。近年来，全国农村居民消费水平大幅提高，人均消费支出从2011年的0.52万元增长到了2019年的1.33万元，增长幅度为156%。然而，由于二元经济的客观存在，与城镇居民相比，农村居民的消费需求培育不足。数字普惠金融将普惠金融与数字科技结合起来，降低了成本，提高了可获得性，为普惠金融发展提供了新路径。数字普惠金融是否能提升农村居民消费水平以及是否存在空间异质性，成为新常态下我国经济发展值得探索的问题。
国内外学者对金融与消费之间的关系进行了研究，发现金融约束会对消费产生抑制作用，而金融深化可释放消费需求。Jappell等（1989）提出金融欠发达地区存在的信贷约束对消费的抑制作用相比发达地区更强烈。Bacchetta等（1997）发现存贷利率差与社会消费总额呈显著负相关。Levchenko（2005）在研究中对金融发展和消费增长的关系进行了分析，发现金融深化可以在一定程度上分散低收入者的风险，从而促进消费增长。万广华等（2001）提出由于金融机构的消费信贷业务不完善，流动性约束抑制了居民消费。叶耀明和王胜（2007）提出金融深化可以降低我国居民流动性约束，释放消费需求。任晓珠（2020）发现农村居民发展性消费受到金融深化的作用更加明显。
普惠金融是指立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当和有效的金融服务。王曙光和王东宾（2011）通过对我国11省14县市的调查发现普惠金融发展能提高部分地区农村居民收入水平，从而拉动内需。关于数字普惠金融对消费的影响，星焱（2015）提出数字普惠金融对金融长尾群体的经济行为会产生显著影响，可有效促进消费、收入和投资的增长。唐世辉（2020）发现农村居民消费支出相比于城镇居民而言更容易受到数字普惠金融的影响。唐勇等（2021）使用中介效应模型分析了数字普惠金融对农村居民消费升级的影响及路径，认为数字普惠金融及其各维度均能促进农村居民消费升级，且该影响存在区域异质性。
一、理论分析与研究假设
通过对国内外学者研究成果的总结归纳，本文对所研究变量间的影响机制进行了探究，将数字普惠金融对消费水平的影响机制细分为信贷效应、收入效应、支付效应和风险管理效应。
（一）信贷效应。数字普惠金融通过信贷等金融产品降低农村居民流动性约束，促进消费增长。通常金融机构为了防止信息不对称导致的风险，在提供金融服务时往往设置资产、收入、抵押等多方面条件，从而将很大一部分需求者排斥在外。金融排斥还表现在当融资需求群体金融服务成本很高时，金融体系对该群体会有限制。由于我国农村地区基础设施较落后，农村居民金融意识较弱，金融机构在农村设置网点机构需要花费大量资金成本，同时也面临较高的经营费用，这导致一些发展落后地区的农民群体长期被排斥在我国的金融体系外围，很难享受到正规金融服务，从而引起流动性约束。弗莱明（1973）和托宾（1971）提出流动性约束可能使得消费者对可预测收入的变化保持过度敏感的状态，进而减少消费。数字普惠金融可以很好地解决由信息不对称和金融服务成本高引起的金融排斥问题，通过互联网技术记录农村居民日常支付与信用记录，金融机构可更准确地获取客户信用信息，降低信用风险，从而降低融资门槛，同时依托大数据和人工智能技术使金融系统的各项服务覆盖至地理位置偏远、经济落后地区，降低金融机构服务成本，增强农村居民金融意识，实现全天候、无间断地提供融资服务，降低农户的金融排斥和流动性约束，提升消费支出水平。
（二）收入效应。数字普惠金融通过提高农村居民收入从而促进消费支出增长。首先，数字普惠金融减轻了金融排斥，增加了农村居民的融资可获得性，从而为农村居民提供了创业和生产的资金支持，进而增加收入。张勋等（2019）根据家庭追踪的数据进行了实证分析，发现数字普惠金融能增加农民的创业机会。其次，数字普惠金融可通过拓宽理财投资渠道来增加理财收入。在金融发展水平较低的农村地区，农村居民的闲置资金通常用于储蓄，缺乏利用理财创造收入的机会。随着数字普惠金融的发展，越来越多的农村居民开始接触投资理财，对资金进行合理分配，创造一定的财产性收入。最后，数字普惠金融通过现代数字技术手段的运用，有助于带动农村企业经营模式的转变，通过提高生产效率和增加就业岗位而实现收入增长。
（三）支付效应。数字普惠金融可改善农村居民消费环境，降低农村居民消费成本。数字技术的运用如互联网支付、手机银行等新兴金融平台及产品的推出，使得农村居民在消费时更加便利，能提升用户体验，进而增加消费。
（四）风险管理效应。一是数字普惠金融能为农村居民提供更丰富的金融产品与服务，采用组合投资方式来分散风险；二是在数字普惠金融背景下，农村消费者能够更为便利地选择风险管理工具，从而降低对未来不确定性的担忧，减少预防性储蓄，增加消费支出。
我国不同地区经济发展与消费支出水平存在差异，数字普惠金融对不同地区农村居民消费支出的影响可能会存在差异。一个区域的经济活动往往容易受邻近区域的影响，从而使得相邻地区居民消费往往有着较为相似的特征，因此一个区域数字普惠金融的发展可能通过空间溢出效应对邻近地区产生影响。
二、研究设计
（一）变量选取。本文选取农村居民消费支出为被解释变量，通过农村居民人均消费支出（CON）指标进行衡量。核心解释变量为我国30个省（区、市）的数字普惠金融发展水平（INDEX），采用北京大学数字金融研究中心编制的《北京大学数字普惠金融指数》进行衡量。
选取以下控制变量进行分析：（1）农村居民收入水平（INC），选取农村居民人均可支配收入衡量（2011年、2012年选取农村居民纯收入衡量）；（2）城镇化程度（URB），采用城镇化率来代理；（3）农村人均受教育水平（EDU），选取农村人均受教育年限衡量；（4）财政支农水平（GOV），通过计算政府农林牧渔支出占财政支出的比值得到。
（二）描述性统计。选取我国30个（区、市）（除西藏以外）2011～2019年的面板数据，数据来源为《北京大学数字普惠金融指数》 《中国统计年鉴》和各省统计年鉴。为消除价格因素影响，根据各省CPI对所有涉及价格因素的指标以2011年为基期进行定基化处理。为避免异方差的影响，对各变量值进行取对数处理，描述性统计结果如表1所示。（表1）
（三）模型设定。数字普惠金融的发展可通过缓解农村居民流动性约束、提高收入、改善消费环境和提高风险管理能力来促进消费支出增长，说明数字普惠金融对农村居民消费支出会产生影响效应，因此建立如下空间杜宾模型（SDM）：
lnCONit=αi+ρW×lnCONit+βlnINDEXit+γlnXit+δW×lnINDEXit+ηWlnXit+εit
式中，α为常数项，i和t分别代表某个地区和时间，X为控制变量，ε为随机误差项。
三、实证结果与分析
（一）空间相关性检验
1、全局空间相关性分析。采用全局Moran’s I检验数字普惠金融发展水平（INDEX）和农村居民消费支出（CON）之间的空间相关性，全局Morans’ I衡量变量的空间集聚情况，其定义如下：
I=■
其中，n表示地区总数，Wij是空间权重矩阵的值，由于某个省份的经济活动产生的空间效应有可能随距离远近对周边地区产生不同程度的影响。本文通过地理距离权重矩阵进行研究，采用距离dij的倒数作为空间权重，即：
wij=■
采用Stata15.0软件对我国省域数字普惠金融发展水平（INDEX）和农村居民消费支出（CON）的全局空间相关性进行检验，其结果如表2所示。（表2）
从表2可以看出，2011～2019年我国各省份的数字普惠金融发展水平和农村居民消费支出的Moran’s I均在1%的显著水平下大于0，均存在空间正相关。从整体上看，我国的数字普惠金融和农村居民消费支出水平呈现“高-高”和“低-低”聚集，主要集中在第一、第三象限。
2、局部空间相关性分析。本文绘制了2019年的Moran’s I散点图来分析我国各省份的数字普惠金融发展水平和农村居民消费支出的局部空间相关性，根据散点图结果进行聚集区域划分，如图1所示。（图1）
目前，我国数字普惠金融发展水平和农村居民消费支出形成两个较明显的聚集区域：一是京津和长三角地区形成的“高-高”聚集区域，数字普惠金融发展水平较高，且农村居民消费水平也较高；二是西部地区形成的“低-低”聚集区域，数字普惠金融发展水平较低，且农村居民消费水平也不高。（表3）
（二）空间计量模型回归分析。基于空间距离权重矩阵的估计结果如表4所示，SEM、SLM和SDM模型中数字普惠金融发展水平（lnINDEX）的回归系数均在5%水平下显著为正，表明数字普惠金融的发展可促进农村居民消费支出增加。（表4）
空间杜宾模型的R2为0.9476，高于空间滞后模型和空间误差模型，拟合优度较好；空间杜宾模型回归系数显著的变量个数较多。通过对SDM模型进行LM检验，如表5所示，可以发现SEM模型和SLM模型分别在1%和5%的水平下显著，因此选择两者结合的SDM模型更为合适。同时，结合实际的经济背景，选择空间杜宾模型（SDM）进行分析。（表5）
1、数字普惠金融对农村居民消费支出的影响。通过地理距离权重下的空间杜宾模型估计结果显示，数字普惠金融（ln INDEXit）的系数显著为正。在地理距离权重矩阵下，若某地区的数字普惠金融程度提高1%，会促使该地区的农村居民消费增加0.1098%。近年来，数字普惠金融快速发展，降低了信贷门槛，减少了农村居民的流动性约束，进而促进消费；在数字化支付途径方面，以支付宝、微信等便捷方式为托手，优化消费环境从而助推消费；在风险管理方面，通过便利的投保来减少未来的不确定性，从而减少预防性储蓄，增加消费支出。从不同区域来看，农村居民消费水平会受到数字普惠金融发展带来的助推作用，同时由于东、中、西部条件的差异，数字普惠金融发展带来的促进效果也呈现差异。
2、农村居民消费支出的滞后效应分析。农村居民消费支出空间滞后项（W×lnCONit）的系数ρ显著为正，说明我国省域农村居民消费支出存在显著的正向空间溢出效应，即各省份之间的农村居民消费支出水平高度正相关，形成了邻近地区 “以点带面”的格局。在地理距离权重矩阵下，本地区农村居民消费支出每增加1%，会促使邻近地区农村居民消费支出提高0.3021%，说明农村居民消费支出的空间溢出效应显著。由于各邻近省份之间经济贸易往来相对密切，某地区居民消费水平可能会受到相邻地区居民消费水平的影响（如攀比心理）。例如，上海居民的消费支出水平和习惯可能会引导和带动长三角地区如江苏、浙江等省份的消费支出水平和习惯。
3、数字普惠金融发展对农村居民消费支出的空间溢出效应分析。空间滞后项（W×lnINDEXit）的系数δ显著为负，即数字普惠金融对邻近省份农村居民消费支出存在负向空间溢出，说明本省数字普惠金融水平的提高会拉低邻近省份的农村居民消费支出，即对周边地区具备负的外部性，产生虹吸效应。
数字普惠金融服务具有不受地域限制的特点，使其有可能对周边地区产生一定的 “虹吸”，吸收一些省外用户和资源，这可能是数字普惠金融负外部性的一个体现。数字普惠金融程度较高的省份更容易提供快捷、便利、低成本的金融服务，因此会“虹吸”周边地区未达到金融准入门槛的资金需求企业和群体，导致生产要素和资源的转移，从而使得数字普惠金融具有一定的负向空间溢出效应。在地理距离权重矩阵下，邻近省份的数字普惠金融发展水平每提高1%，会使得本地区农村居民消费支出下降0.0989%。
4、控制变量的影响分析。地理距离权重下的空间杜宾模型的估计结果显示：农村居民收入和城镇化程度能促进农村居民消费支出，政府财政支农水平对农村居民消费支出的影响不明显。教育水平对农村居民消费支出具有抑制效应，这可能是因为在收入达到门槛值之前，教育成本会挤占一部分消费支出，从而使得教育水平对农村居民消费支出的影响系数为负。
四、政策建议
本文对我国各省份近10年数字普惠金融发展水平以及农村居民消费支出进行分析，并构建空间杜宾模型研究数字普惠金融发展对农村居民消费支出的影响效应。结果表明：我国数字普惠金融发展和农村居民消费支出均存在显著的空间相关性，并呈现“东高” “中平” “西低”分布格局；数字普惠金融的发展能显著促进本省农村居民消费支出增长，同时对邻近省份存在负向的空间溢出效应；农村居民消费支出呈现明显的正向空间滞后效应；农村居民收入水平和城镇化程度对农村居民消费支出具有促进作用，政府财政支农水平对农村居民消费支出的影响不明显，而人均受教育水平对农村居民消费支出产生负向影响。
本文提出如下对策建议：一是做好农村地区数字普惠金融配套设施建设，扩大农村地区网络覆盖率，充分利用数字普惠金融成本低、布局快的优势，解决数字普惠金融发展不平衡问题；二是完善数字普惠金融产品与服务体系、提升服务效率、促进产品创新，充分发挥数字普惠金融提高农村居民收入、增加农村居民消费支出的促进效应，同时有效降低由金融门槛引起的虹吸效应；三是大力推进新型城镇化与乡村振兴，进一步缩小城乡居民收入差距，促进农村居民持续增收，更好地发挥数字普惠金融在扩大内需方面的作用。
（作者单位：中山职业技术学院）
主要参考文献：
［1］刘哲希，陈彦斌.消费疲软之谜与扩大消费之策［J］.财经问题研究，2018（11）.
［2］曹立，薛世斌.新发展格局视阈下释放农村居民消费潜力研究［J］.新视野，2021（06）.
［3］Jappelli T，Pagano M.Consumption and Cap-ital Market Imperfections：An International Comparison［J］.American Economic Review，1989.79（05）.
［4］Bacchetta P.，Gerlash S.Consumption andCredit Constraints：International Evidence［J］.Journal ofMonetary Economics，1997.40（02）.
［5］万广华，张茵，牛建高.流动性约束、不确定性与中国居民消费［J］.经济研究，2001（11）.
［6］任晓珠.金融深化对我国农村居民消费结构的影响［J］.商业经济研究，2020（14）.
［7］王曙光，王东宾.双重二元金融结构、农户信贷需求与农村金融改革——基于11省14县市的田野调查［J］.财贸经济，2011（05）.
［8］星焱.普惠金融的效用与实现：综述及启示［J］.国际金融研究，2015（11）.
［9］唐世辉.数字普惠金融影响居民消费的测度分析［J］.商业经济研究，2020（21）.
［10］唐勇，吕太升，侯敬媛.数字普惠金融与农村居民消费升级［J］.武汉金融，2021（07）.
［11］张勋，万广华，张佳佳，何宗樾.数字经济、普惠金融与包容性增长［J］.经济研究，2019.54（08）.
［12］郭峰，王靖一，王芳，等.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征［J］.经济学（季刊），2020.19（04）.
［13］孙敬水，马骊.我国城镇居民消费与收入关系的空间自回归模型研究［J］.数理统计与管理，2009.28（01）.
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