1、第 37 卷第 1 期2023 年 1 月长沙大学学报 Vol.37No.1Jan.2 0 2 344数字普惠金融对农村居民消费的影响基于直接效应和间接效应模型分析龙莹，陈新安徽大学经济学院，安徽 合肥 230601摘要：基于 20112019 年全国 31 个省（自治区、直辖市）的面板数据，采用动态面板和中介效应模型，实证分析数字金融对农村居民消费的影响。结果表明：数字金融显著促进了农村居民消费，其中 3 个分指数对农村居民消费均产生正向影响，覆盖广度、使用深度的促进效应略强于数字化程度；数字普惠金融有助于增加农村居民收入，间接影响村民消费支出，其中介效应占比为 10.54%。进一步分析发现
2、，数字普惠金融的发展有利于农村居民消费结构的转型升级。关键词：数字普惠金融；农村居民消费；动态面板；中介效应中图分类号：F323；F832文献标识码：A文章编号：1008-4681（2023）01-0044-08畅通国内大循环的关键在于扩大内需，扩大内需的关键则在于鼓励与引导居民消费，从而更好地发挥消费对经济增长的基础性作用。商务部数据表明，2021 年上半年最终消费支出对经济增长的贡献率达到 61.7%，突出了消费在国民经济增长中的“稳定器”作用。尽管近些年来消费对我国经济增长的贡献率维持在较高比重，我国的消费率却一直处于偏低水平且波动不定。国家统计局数据显示，我国 2020 年最终消费率约
3、为 55%，同一般发达国家对比依旧偏低。另外，长期存在的城乡二元经济结构把促进消费的主战场放在城市，相对落后的农村地区受不完善的商业网点等因素制约，庞大的消费群体和市场缺乏消费活力。因此，促进农村地区消费增长的意义不仅仅是扩大内需，还是实现乡村振兴战略的关键一环。普惠金融应运而生，旨在为社会各阶层群体提供有效的金融服务，使金融业务不再只面向“金字塔顶端”群体。普惠金融能够破除“金融排斥”壁垒，缓解流动性约束，为经济发展落后地区和低收入群体提供方便快捷的金融服务和产品。近年来，高速发展的互联网信息技术同金融创新接轨，普惠金融衍生了数字普惠金融的新发展模式。与传统金融业务相比，数字化技术下的数字普
4、惠金融具有较强的优越性。首先，不需要设置特定的金融机构网点，互联网技术发展使金融业务能够覆盖到落后或偏僻的农村地区，克服地域差异；其次，不断创新的金融产品不仅降低了交易成本，还拓宽了金融服务的范围与对象，金融门槛的降低将更多的长尾客户纳入金融服务对象中，农村居民的金融需求得到有效满足；最后，数字金融与居民生产生活日益融合，网络信贷的出现提高了居民消费的意愿，支付宝、微信等的流行改变了消费方式。鉴于此，文章从影响消费的基础理论出发，基于理论建模，从直接效应与间接效应两方面探讨数字普惠金融对农村居民消费的影响，以期为我国数字普惠金融发展、激发农村居民消费潜力的相关研究做出边际贡献。一文献综述最早关
5、于金融发展与消费之间的研究来自McKinnon 的金融深化理论：流动性约束会随着金融的发展深化得以缓解，从而间接促进消费1。之后，国内外学者围绕金融与消费的关系展开了大量理论与实证研究。Zeldes 和 Pagano et al.从收稿日期：2022-10-24基金项目：安徽省社会科学基金项目“高质量发展视角下民生福祉测度及其提升路径研究”，编号：AHSKF2019D035。作者简介：龙莹，安徽大学经济学院副教授，博士。研究方向：宏观经济统计分析。陈新，安徽大学经济学院硕士生。研究方向：经济统计分析。45总第 171 期龙莹，陈新：数字普惠金融对农村居民消费的影响基于直接效应和间接效应模型分析
6、流动性约束视角出发，研究探索金融信贷服务对居民消费的促进作用，发现严重的信贷约束遏制了消费者的消费意愿，消费对现期收入更为敏感，而金融的发展可以缓解流动性约束，释放居民潜在的消费需求2-3。Levchenko 则从风险分散视角研究发现，金融的发展能够平滑消费，促进消费增长4。国内学者主要从流动性约束及不确定性两方面对金融发展与居民消费展开研究。万广华等研究发现，日益提高的不确定性强化了流动性约束的程度，使得消费者进行谨慎储蓄，降低消费5。毛中根等基于全国层面的分析发现，金融的发展能够降低预防性储蓄，减少流动性约束，从而促进居民消费，但区域之间存在显著差异6。部分学者关注到了农村金融。张凯等研究
7、发现，不论从长期还是短期来看，农村金融的发展虽然在一定程度上增加了农民的消费支出，但受发展水平限制，现阶段农村金融不能满足农民消费需 求7。刘刚等发现，相较于正规金融，在我国农村地区非正规金融在缓解流动性约束、降低不确定性方面的优势更强8。从城乡消费差距视角出发，鲁钊阳等认为，城乡金融发展通过影响消费预期、降低流动性约束等作用于城乡居民消费，消费差距的扩大在一定程度上归因于非均衡化的金融发 展9。刘志仁等也得出相似结论，并认为加快农村金融改革可缩小城乡消费差距10。作为金融与互联网技术的结合体，数字金融在科技创新的推动下得到迅速发展。得益于北京大学数字金融研究中心创建的数字普惠金融指数11，越
8、来越多的学者利用此指数对我国经济社会问题进行探索研究。部分学者聚焦数字普惠金融与经济增长及贫困人口减少的关系。张勋等从微观层面实证分析发现，数字金融的发展显著提高了农村低收入家庭的收入水平，并促进创业机会的均等化12。钱海章等研究发现，数字金融的发展主要通过提升技术创新和支持地区创业来推动地区经济增长13。成学真等研究得出，数字金融对实体经济的发展存在显著正向作用14。周利等基于分位数回归方法研究发现，数字金融发展通过增加金融可得性、降低金融门槛进而缩小城乡居民的收入差距，且在低分位点处边际效应更大15。张贺等基于门槛回归模型也得出类似结论16。而有些学者认为数字金融不能为所有群体带来“红利”
9、。何宗樾等研究发现数字金融在发展过程中存在数字鸿沟，其会导致失业率的提升，使位于贫困线附近及以下的居民贫困程度加深17。也有部分学者将目光投向居民消费领域。宋旭光等基于微观视角研究发现，数字金融对同生活相关的基础型消费有显著的促进作用18。郭华等研究发现，数字普惠金融对农村居民消费影响存在异质性，在西部地区促进作用更强19。易行健等则基于中国家庭的微观数据得到相似结论，认为相较于城镇地区，农村地区的数字普惠金融对居民消费的促进效应更为明显20。杨桐等基于一般均衡理论框架发现，数字金融主要通过提升支付便利性来促进农村居民消费21。黄凯南和颜建军等研究发现，在中国居民消费水平和消费结构升级方面，数
10、字普惠金融也有所助 力22-23。纵观历年文献可发现，关于数字普惠金融对农村居民消费影响的文献较少，有限的研究大多是从数字金融的可得性和便利性视角出发，探讨其对消费的促进作用，未能充分考虑数字普惠金融通过促进农村居民收入这一间接效应对消费产生的影响。本文基于最新发布的北京大学数字普惠金融指数，采用系统 GMM 方法进行动态面板建模，分析数字普惠金融对农村居民消费的直接效应，并采用中介效应模型将收入作为中介变量探讨其间接效应，最后为扩大农村居民消费、释放农村居民消费潜力提供切实可行的建议。二理论分析与假设相较于传统金融，数字普惠金融拥有普惠性的同时还兼具更强的便捷性、更高的服务效率以及更低的服务
11、成本等优势。本文结合数字金融的特点，从直接效应和间接效应两方面入手，分析其对农村居民消费影响的内在机制，以此提出以下 4 个研究假设。第一，数字普惠金融能够有效缓解地域对金融业务开展的限制，其提供的金融服务可以触及更广泛的地区和人群，克服相对落后的农村地区金融基础设施设备不完善、不能满足农村居民金融需求的弊端，从而有效缓解农村居民所面临的流动性约束462023 年 1 月长 沙 大 学 学 报问题，对农村居民消费起到促进作用。基于以上分析，提出假设 1：数字普惠金融通过其覆盖广度的扩大更好地缓解流动性约束问题，促进农村居民的消费支出。第二，随着金融服务与互联网技术的不断融合与创新，数字金融提供
12、的服务呈现多元化的发展特征，让原本被排斥在外的客户群体有机会享受到相关的金融服务，从而增强金融服务的可得性，使得居民的消费需求得到满足。此外，居民消费也受预防性储蓄的影响。预防性储蓄理论表明，对未来收支的不确定性往往会导致人们减少当期消费，人们对当期收入更倾向于进行储蓄，而数字金融服务中的保险业务可以降低家庭所面临的不确定性风险，增强居民的当期消费意愿。基于以上分析，提出假设 2：数字普惠金融提供的信贷服务可以克服金融排斥，提供的保险业务能够降低居民面临的不确定性风险，从而促进居民消费。第三，普惠金融的数字化具有便利性高、成本低、信用化消费等特点。首先，新型的支付方式（如支付宝、微信）的出现给
13、居民消费提供了极大的便利，线上交易为居民节省了大量时间与精力，释放了居民的消费潜力，提升了居民的消费意愿。其次，信用化消费支付方式（如花呗支付）相较于传统的现金支付可以降低消费者的心理损失，产生平滑消费的效果，使居民更倾向于消费。因此，提出假设 3：普惠金融的数字化通过其便利性和改变消费者消费心理的特点对居民消费支出产生正向影响。第四，数字金融的普惠性能够有效解决金融资源分配不均衡的问题。对于农村居民、小微企业等位于传统金融行业长尾区域的低收入群体而言，数字普惠金融提供了相对公平的金融服务，且成本更低、效率更高。金融服务的可得性增加、资源的合理有效配置，一方面可以提升地区的就业水平，另一方面可
14、为居民创业提供资金服务，从而对居民收入产生积极影响。可见，加大农村金融支持力度有利于农民致富增收24。基于凯恩斯的绝对收入假说，当期收入水平决定消费水平，收入增长会正向影响居民消费。基于上述分析，提出假设 4：数字普惠金融可作用于农村居民可支配收入的增长，进而间接影响农村居民消费的增加。三实证模型构建与数据说明（一）实证模型构建1.直接效应模型消费习惯形成理论认为过去的消费水平会对现期消费产生影响，内部消费习惯形成之后较难改变，因此有必要在模型中引入居民消费的滞后项来提高模型的合理性与准确性。故本文关于数字普惠金融对农村居民消费的直接效应构建以下动态面板模型：Consui，t=a0+a1Con
15、sui，t-1+a2DFIi，t+a3Zi，t+i+t+i，t （1）上式中，Consui，t表示农村居民的当期人均消费支出，Consui，t-1为上一期的人均消费，前面系数a1用来刻画消费习惯的形成，DFIi，t表示核心解释变量数字普惠金融总指数，由 3 个分指数，共计 33 个具体指标通过指标无量纲化处理后加权综合得到。分指数中，数字普惠金融的覆盖广度（Coveri，t）以账户覆盖率衡量，使用深度（Depthi，t）以支付业务、信贷业务、保险业务、投资业务、货币基金及信用业务来衡量，数字普惠金融的数字化程度（Digitali，t）通过移动化、信用化、便利化、实惠化 4 个方面来衡量。将3个
16、分指数依次替换公式（1）中总指数DFIi，t，放入模型中进行回归，用以研究数字普惠金融的不同维度对因变量居民消费的影响。其他可能对农村居民消费产生作用的控制变量用,i tZ表示，i表示省份个体效应，t为时间效应，,i t为随机干扰项，反映省略变量、观测误差、随机因素对模型的影响。下标 i 和 t 表示各省份与年份。在上述动态面板模型中，我们将被解释变量的滞后期纳入回归模型中作为解释变量，可能会存在其与误差项相关，使得模型的估计结果产生偏差，因此，对此模型的估计采用系统 GMM 方法，即系统广义矩估计方法。该方法将差分 GMM 与水平 GMM结合在一起，能够较好地缓解内生性问题。此外，系统 GMM 提供两种检验方法来判断工具变量是否有效：第一是扰动项的差分自相关检验，一般情况下扰动项的一阶差分允许存在自相关，但扰动项的二阶差分不能存在自相关；第二是过度识别检验，用于检验在样本矩条件中工具变量的联合有效性。2.间接效应模型为了检验数字普惠金融能否通过促进农村居47总第 171 期龙莹，陈新：数字普惠金融对农村居民消费的影响基于直接效应和间接效应模型分析民可支配收入的增长来间接影响农村居民的
