基于中国经验的普惠金融促进居民消费增加分析

蔡 平 王文浩

( 1)齐鲁师范学院经济与管理学院，250202，济南； 2)曲阜师范大学经济学院，276826，山东日照 )

消费已成为中国经济增长的核心动力.党的“十九大”报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，在当前经济转型升级的关键时期，我国经济增长仍面临产能过剩、出口增长乏力、消费动力不足等一系列问题，消费对经济发展的作用更加不可忽视.吴晓瑜等人[1]指出，居民消费不但可以为经济增长提供动力，而且还是解决发展中国家产业升级和结构转型的重要渠道.2017年我国居民消费率为38.7%，不仅低于美、法、德、日、韩等发达国家，还低于印度、泰国、哈萨克斯坦等一系列发展中国家.花中东等人[2]研究发现，消费低迷使得经济过于依赖投资和出口的拉动，既不利于经济的转型升级，降低了经济增长的社会福利效应，还容易对经济造成系统性的通缩风险.在全球疫情影响和贸易摩擦导致出口受阻的背景下，如何扩大消费成为我国亟待解决的重要问题.

近年来我国金融业发展迅速，综合实力大幅提升，但居民消费率持续低迷，金融业的发展对于居民消费的促进作用并不明显，可能的原因是我国金融发展中存在二元结构，金融发展对农村和中低收入家庭的促进作用有限.普惠金融的发展可弥补传统金融发展的不足，发展普惠金融有利于缓解我国金融发展不平衡问题，对于实现以金融发展促进消费增长具有重要意义.中国普惠金融发展相对较晚，十八届三中全会上中央政府正式明确普惠金融发展思路，提出普惠金融发展目标.2016年1月国务院发布《推进普惠金融发展规划(2016-2020)》，明确2020年我国普惠金融发展水平要达到国际中上游水平.如何发挥普惠金融对居民消费的带动作用，实现我国经济转型升级，是当前经济新常态下所面临的重要现实问题.

1 文献综述及理论机制

1.1文献综述消费作为我国经济增长的三驾马车之一，是我国经济持续健康发展的重要推动力，但我国居民消费率相比于国际水平仍有较大的提高空间，消费潜力还有进一步挖掘的可能.丁杰[3]指出，传统的金融机构在金融资源分配等方面对于普通消费者的重视程度明显不足[3].花中东等人[2]利用我国省际面板数据建立了空间面板杜宾模型，发现我国现阶段的金融发展水平仍然不够成熟，且金融资源竞争性问题突出，邻近地区的金融发展会对本地区的城镇居民消费产生抑制作用.郭长林[4]研究发现，扭曲的金融市场会阻碍积极的财政政策发挥其应有的作用，从而抑制居民消费.与传统金融模式相比，普惠金融更加注重为贫困群体和弱势群体提供接触并享受金融服务的权利.易行健等人[5]研究发现，普惠金融可以显著提高样本期的居民消费，且对于中西部地区、农村地区以及中低收入阶层家庭的促进效果更为明显.董云飞等人[6]利用动态面板数据模型分析了普惠金融的发展水平对农村居民消费的影响，发现普惠金融的发展在增加农村居民服务性消费支出的同时，显著提高了农村居民服务性消费支出在总消费中所占的比例，进而对我国农村居民消费升级起到了良好的促进作用.夏仕龙[7]的研究发现，普惠金融在刺激消费和边际消费倾向方面对城镇居民的影响要大于农村居民.张栋浩等人[8]发现普惠金融对低收入家庭的消费水平影响最大，其次是中等收入家庭，对高收入家庭的影响最小.

综合所述，国内外学者对普惠金融的研究取得了丰硕的成果，为本文的研究奠定了基础.现有的研究多是从微观层面研究家庭的消费行为，且受制于样本的可获得性，样本期往往较短.宏观层面的研究多侧重于城镇、农村或某一特定消费行为，将普惠金融对城乡居民消费的影响进行对比研究的较少.本文选取中国31个省份2008-2017年间的宏观数据，运用动态GMM方法对普惠金融对城乡居民消费的影响进行实证分析，探讨普惠金融与消费在宏观层面是否存在城乡差异及差异产生的原因，提出普惠金融促进消费支出增加的措施，以期为政府扩大内需提供理论依据.

1.2 理论机制

1.2.1 普惠金融通过降低流动性约束影响居民消费 流动性约束是影响居民消费的重要因素.流动性是指银行满足存款人提取现金、到期支付债务和借款人正常贷款的能力，当居民缺乏流动性支持时，其消费欲望就难以实现.坎贝尔曼昆[9]提出金融约束会影响居民的消费行为，普惠金融通过便利居民交易和提供贷款支持使低收入家庭和小微企业有机会获得储蓄、贷款、保险和教育基金等基本金融服务，增加资金的流动性.从便利居民交易的角度来看，杜帕斯等人[10]、卡普兰等人[11]提出，如果一个低收入者在金融机构有一个使用频率较高的账户，这个低收入者往往具有相对较高的消费.樊纲等人[12]通过研究发现，银行卡普及率对居民消费具有正向影响.谭燕芝等人[13]指出，普惠金融可以通过提高金融账户使用率的方式，达到促进经济社会生活的发展进而提高个人消费的目的.从提供贷款支持的角度来看，张李义等人[14]研究指出，我国互联网金融的支付平滑功能被充分地发挥，互联网金融促进了居民消费支出水平的提高，且对城镇居民消费结构的影响大于农村地区.普惠金融通过降低贷款成本等方式帮助居民获得正规贷款支持，且相比于民间借贷，正规贷款支持的贷款期限长、利率低，在借款方信用审核等方面也更具有专业性，从而为居民提高消费水平提供合理的流动性支持.总之，普惠金融可以通过便利交易和提供贷款为居民提供流动性支持，从而促进居民消费支出增加.

由此提出本文第一个假设：普惠金融发展对居民消费具有正向影响.

1.2.2 普惠金融通过降低收入不确定性来影响居民消费 未来收入的不确定是影响居民消费的重要原因.为了防止失业、疾病、意外事件等不确定性因素带来的风险，居民往往进行预防性储蓄.一般来讲，预防性储蓄与未来风险发生的可能性成正比，预计未来的风险越大，用于预防性储蓄的资金就越多，当期消费支出就越少.因此，未来收入的不确定性与消费支出成反比.罗楚亮[15]研究发现，失业风险、医疗支出和教育支出等不确定性因素会显著降低城镇居民的消费水平.通过普惠金融，低收入群体可以获得保险服务，从而增强抗风险能力，降低因意外风险而导致收入大幅下降的可能性.白重恩等人[16]指出，医疗保险可以通过减少居民的预防性储蓄促进居民消费水平的提高.张栋浩等人[8]指出，普惠金融通过降低收入的不确定性来推动低收入家庭和高收入家庭消费.由于农村整体经济水平低于城镇，在保险覆盖率、收入稳定性方面与城镇相比有一定差距，导致农村居民预防性储蓄较高，抗风险能力较弱，故普惠金融发展对城乡居民消费的影响程度可能有所不同.

本文提出第二个假设：普惠金融发展在城乡间存在异质性，对农村地区居民消费的影响大于对城市地区居民消费的影响.

2 普惠金融发展指数

2.1普惠金融发展指标的选取及数据来源借鉴谭艳芝等人[13]、卢盼盼等人[17]关于普惠金融发展水平指标体系构建的研究，根据普惠金融的特点，我们从渗透性、可获得性、服务效率和可持续性四个维度构建普惠金融发展水平评价指标体系，运用因子分析法对我国大陆31个省份普惠金融发展水平进行测算.普惠金融的渗透性方面，选取每万平方公里中金融机构数量、每万平方公里中金融机构从业人员数量、每万人中金融机构数量、每万人中金融机构从业人员数量等四个指标进行衡量.普惠金融的可获得性方面，选取人均贷款额、人均存款额、贷款总额 /GDP总值、存款总额/GDP总值、城镇参加养老保险人数/万人和城镇基本医疗保险参保人数/万人六个指标来衡量.普惠金融的可持续性方面，选取商业银行不良贷款率来衡量.普惠金融的服务效率方面，选取贷款占全部存款比值来衡量.

鉴于数据的可获得性，本文的研究数据期间为2008-2017年，原始数据主要来自于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、各省统计年鉴及国家统计局、中国人民银行官方网站，各指标的描述性统计见表1.

表1 普惠金融发展指数构成维度描述性统计

2.2普惠金融发展指数的计算采用因子分析法对中国大陆31个省份2008-2017年间的普惠金融发展指数进行测算.因子分析法的基本原理在于将一系列具有一定相关关系的多个变量综合为少数几个因子，其实质是降维.因子分析法的过程如下：

首先，使用因子分析法进行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验.如果KMO大于0.6以上，说明适合因子分析.本文以2008年为例，对全国31个省份普惠金融发展指标使用KMO检验来验证因子分析法的有效性.经检验，KMO结果为0.644，大于0.6，证明可以使用因子分析法.对2009-2017年间的普惠金融指标进行KMO检验，检测值都大于0.6，说明使用因子分析法在本文中是合理的，也是必要的.

其次，对所有数据进行正向化处理.考虑到数据的性质不同，对普惠金融发展指标体系中的所有数据进行正向化处理后，再进行标准化处理以消除量纲的影响，其中，对不良贷款率取倒数后进行标准化处理.

最后，提取公因子.根据特征值大于1的标准，分年份依次进行因子分析，提取公因子.本文以2008年为例，依据特征值大于1的标准，提取三个主成分，累计贡献率为82.39%.以其各自的方差贡献率为权重进行计算，得到当年的普惠金融发展指数，其余年份的普惠金融发展指数也依此步骤进行计算.经计算，中国31个省份2008-2017年间普惠金融发展指数如表2所示，各区域普惠金融发展指数如表3所示.

从表2和表3 中可以看出，2008-2017年间中国大陆31个省份普惠金融发展指数的排名和发展趋势呈现出以下几个方面的特点：

第一，全国普惠金融发展指数平均值不断增大.2008年全国普惠金融发展指数平均值为-0.29，到2017年，全国普惠金融指数平均值增加为0.10，2008-2017年间全国普惠金融发展指数平均值不断增大，说明近10年来中国普惠金融发展较快，普惠金融发展指数稳步提高，可能的原因是这期间全国人均贷款余额逐年增加，城镇职工参加养老保险人数、城镇职工基本医疗保险人数逐年增加，金融服务的可得性提高.

第二，各省普惠金融发展指数不断提高，但存在异质性.从各省普惠金融发展指数看，2008-2017年间各省普惠金融指数不断提高，但普惠金融发展指数平均值存在较大差异.东部地区普惠金融发展指数平均值为正值，融资相对比较容易.东北地区、西部地区和中部地区普惠金融发展指数平均值均为负值，融资相对比较困难，各区域普惠金融发展差异较为明显.在四大经济区中，北京、上海、广东等东部地区普惠金融发展指数为0.2，位居第一，可能的原因是东部地区经济发达、人口密度大、金融资源丰富，对金融服务的有效需求大，普惠金融发展较快.东北部地区、西部地区和中部地区普惠金融指数均为负值，分别为-0.11、-0.23和-0.26，均低于普惠金融发展指数平均值，普惠金融发展较慢.值得注意的是，西部地区普惠金融发展指数高于中部地区，出现中部塌陷现象，其原因可能是广西、贵州、云南、新疆、甘肃等西部地区经济不够发达，人口密度较小，但由于国家对西部地区加大投入，使得西部地区金融基础设施建设得到较大改善，促进了这些区域普惠金融的快速发展.

表2 中国大陆31个省份2008-2017年普惠金融发展指数

表3 中国大陆各区域普惠金融发展指数

3 理论模型与数据分析

3.1 变量的选择

1) 被解释变量.本文选用人均消费支出衡量居民消费水平.

2) 核心解释变量.本文核心解释变量为运用因子分析法测算的普惠金融发展指数.普惠金融发展指数大小反映一个区域普惠金融的发展程度，该指数越大，普惠金融发展程度越高.

3) 控制变量.控制变量包括教育支出、通货膨胀率和财政支出.①教育支出.教育投入影响该地区人力资源的素质，一个地区的教育支出越多，该地区居民文化程度越高，收入相对较高，消费支出较多，我们用人均教育支出来衡量.②财政支出.财政支出是政府对宏观政策进行干预的主要手段，也是政府刺激消费的重要途径.财政支出越多，政府对经济的干预程度越强，我们用财政支出占GDP的比重来衡量.③通货膨胀率.通货膨胀率影响人们的实际收入，我们用消费物价指数的变化率来衡量.为了防止变量出现异方差，对人均消费支出和人均教育支出进行估计时取自然对数，表4列出各变量的描述性统计结果.

表4 各变量的描述性统计

3.2模型及方法本文主要研究普惠金融发展对消费的影响，由于本文的数据为动态面板数据，容易产生内生性问题，因此本文采用系统GMM方法，以避免可能出现的估计偏误.系统GMM估计以自变量的滞后项充当工具变量,无需事先知道随机误差项的准确分布信息,无需考虑异方差和序列相关问题,因而所得到的估计结果更为有效[18].借鉴学者董云飞[6]的模型，我们构建GMM动态面板数据模型，即：

Cit=α0+α1IFIit+α2controlit+μi+φt+εit，

其中，Cit是被解释变量人均消费支出；IFIit是核心解释变量普惠金融发展指数；controlit是一组控制变量，主要包含人均教育支出、通货膨胀率和财政支出/GDP；ui表示未观测到的区域效应，φt表示未观测到时间固定效应，εit表示随机误差项.a0、a1和a2表示各变量的回归系数.

4 实证分析

4.1整体回归结果表5报告了普惠金融发展指数对消费支出影响的估计结果.从模型1)、2)、3)可以看出(见表5)，各模型的AR(2)和Sargan检验值均不能拒绝原假设，说明模型扰动项差分不存在二阶自相关，采用二阶系统GMM估计方法较为合理.Sargan检验不显著，说明工具变量的选择是合适的，不存在过度识别问题.

模型1)是以人均消费支出为被解释变量，普惠金融发展指数为解释变量进行的估计.从模型1)可以看出，普惠金融发展指数在0.1%的水平下对人均消费支出影响显著，影响系数为0.008，说明普惠金融发展指数与人均消费支出成正比，普惠金融发展指数每提高一个百分点，人均消费支出提高0.8%，普惠金融发展促进了人均消费支出的增加.普惠金融发展指数越大，普惠金融发展程度越高，人均消费支出越多，普惠金融发展促进了消费支出增加.

4.2分地区回归结果普惠金融的发展对城镇地区和农村地区居民人均消费支出影响不同，为了分析区域的差异性，本文分城镇地区和农村地区进行分析.

模型2)和模型3)分别是以城市和农村人均消费支出为被解释变量，普惠金融发展指数为解释变量进行的估计.从模型2)可以看出，普惠金融发展指数在0.1%的水平下对城镇人均消费支出影响显著，影响系数为0.009，说明普惠金融发展指数每提高一个百分点，城市人均消费支出增加0.9%.模型3)的报告结果显示，普惠金融发展指数在0.1%水平下对农村人均消费支出具有显著影响，影响系数为0.029，说明普惠金融发展指数每提高一个百分点，农村人均消费支出增加2.9%.通过对模型2)和模型3)对比可以看出，普惠金融发展指数对城乡居民人均消费支出的影响存在异质性，对城镇地区人均消费支出的影响小于农村地区，可能的原因是在普惠金融发展初期，金融服务成本较高，一些低收入群体没有机会享受金融服务带来的好处.随着普惠金融的进一步发展和金融服务设施的逐步完善，金融服务成本不断降低，服务范围不断扩大，低收入群体有机会享受正规的金融服务，农村地区被压抑的消费需求得以释放，消费支出增加.

控制变量中，在模型1)、2)、3)中人均教育支出均在0.1%水平下对人均消费支出、城镇人均消费支出、农村人均消费支出影响显著且为正，影响系数分别为0.036、0.022和0.069，其中对农村人均消费支出的影响最大，说明受教育水平提高有助于居民收入水平提高和消费增加，增加农村地区人均教育支出对促进农村消费作用明显.在模型1)、2)、3)中通货膨胀均在0.1%水平下对人均消费支出、城镇人均消费支出、农村人均消费支出影响显著且为正，影响系数分别为0.308、0.177和0.691，其中对农村人均消费支出的影响最大，可能的原因是农村地区人均收入较低，居民对物价变动更为敏感.同时，农村居民的金融知识和投资意识普遍低于城镇居民.在通货膨胀的情况下，农村居民则由于缺乏金融信息和投资渠道，只能通过追加当前消费来抵御购买力的下降，而城镇居民为了抵御货币贬值，则会通过投资等渠道寻求资金升值，因此也会减少一部分消费开支.值得注意的是，财政支出在GDP中所占的比重在模型2)中显著而在模型3)中不显著，说明财政支出有效促进了城镇居民消费增加，但对农村居民消费水平没有产生显著的影响，可能的原因是政府财政支出中更多地投向了城镇，对农村地区财政支出相对较少，因此对农村地区居民消费影响不显著.

表5 普惠金融与人均消费支出的整体回归和分地区回归结果

表6 使用OLS法的稳健性检验结果

4.3稳健性检验为了检验模型的稳健性，本文采用OLS(Ordinary Least Squares)法、更换数据集和加入其它解释变量的方法对模型进行稳健性检验，表6、表7、表8报告了稳健性检验的结果.

4.3.1 OLS法 采用OLS法对普惠金融对消费的影响进行估计.模型4)、模型5)和模型6)中被解释变量分别为人均消费支出、城镇人均消费支出和农村人均消费支出，解释变量为普惠金融发展指数(见表6).对上述变量进行OLS回归，报告结果显示普惠金融在0.1%水平下对人均消费支出、城镇人均消费支出和农村人均消费支出的影响均显著，且影响系数分别为0.202、0.194和0.221.普惠金融发展指数对农村人均消费支出的影响大于对城镇人均消费支出的影响，与GMM分析法报告的结果相一致.

4.3.2 更换数据集 考虑到各地区经济发展水平差异可能会影响回归结果，我们将北京、上海、天津和重庆四个经济发展水平较高的直辖市从样本中剔除来检验模型是否稳健.模型7)、8)和9)中被解释变量分别为人均消费支出、城镇人均消费支出和农村人均消费支出，解释变量为普惠金融发展指数(见表7).普惠金融发展指数对人均消费支出、城镇人均消费支出和农村人均消费支出依然显著，影响系数分别为0.018、0.014和0.068，均大于原模型三个回归系数，说明普惠金融发展指数对于直辖市等大城市居民消费提升作用较小，对经济发展水平相对落后地区居民消费的促进作用更为明显.普惠金融发展指数对农村地区人均消费支出的影响大于对城镇地区人均消费支出的影响，与GMM回归结果相一致.可以看出模型是稳健的.

4.3.3 增加其它变量 为了检验模型的稳健性，在原有模型的基础上增加城市化率和产业结构两个变量，分析加入这两个变量后普惠金融发展指数对人均消费支出的影响.城市化率表现为农村人口向城市流动的过程，城市化促进了经济发展，从而促进了消费支出的增加.城市化率用城市人口占总人口的比重来衡量，表示为RC.产业结构对消费支出有一定的影响，第一产业所占比重越大，说明经济发展水平相对较低，消费支出相对较少，用第一产业在GDP中所占比重来衡量，表示为agr.模型10)、模型11)和模型12)中被解释变量分别为人均消费支出、城镇人均消费支出和农村人均消费支出，解释变量为普惠金融发展指数(见表8).从模型报告结果可以看出，普惠金融发展指数对人均消费支出、城镇人均消费支出和农村人均消费支出的影响均显著，影响系数分别为0.008、0.006和0.030.加入这两个变量后普惠金融发展指数对人均消费支出的影响依然显著，符号没有改变，数值变化不大.可以看出模型是稳健的.

表7 剔除四个直辖市后的稳健性检验结果

表8 加入其它变量的稳健性检验结果

5 结论及政策建议

本文基于构建的普惠金融发展指标体系，测算中国大陆31个省份2008-2017年普惠金融发展指数，架构普惠金融发展指数对城乡居民消费的关系模型，探讨普惠金融发展指数对消费的影响.研究结果表明：第一，普惠金融发展指数对人均消费支出有显著正影响，说明普惠金融发展指数提高有助于人均消费支出的增加.第二，普惠金融发展对城乡人均消费支出的影响存在异质性，对农村人均消费支出的影响大于对城市人均消费支出的影响.

为此，本文认为应从以下几个方面着手采取措施促进消费增加.

第一，发挥政府在普惠金融发展中的作用.普惠金融的服务对象主要是低收入群体，为这类群体提供金融服务存在成本高、风险大、市场失灵等问题，金融机构出于成本和风险的考虑，不愿在这些地区提供金融服务，因此政府要在普惠金融建设中发挥引导和支持作用，通过税收优惠、奖补、贴息和定向降准等方式，降低金融机构普惠金融服务经营成本；通过政府性担保、政策性保险和风险补偿等方式有效分散普惠金融经营风险；建立健全风险救助和处置机制，妥善化解金融风险，引导金融机构加大普惠金融服务供给.

第二，加强普惠金融基础设施建设，尤其要加大农村地区普惠金融基础设施的建设.农村地区人均收入较低，金融基础设施相对不完善，在一定程度上阻碍了农村地区居民对金融服务的需求.普惠金融借助信息技术的发展，降低金融服务成本、扩大金融服务的广度和深度，为低收入群体享受金融服务提供了可能.因此，在坚持普惠金融可持续发展的前提下加大农村地区普惠金融基础设施建设的力度，扩大农村地区普惠金融的广度和深度，为农村地区居民开发设计简单、易操作的界面和适合农村地区居民需求的金融产品，进一步提高农村地区居民的金融消费和金融投资欲望，促进农村地区消费增加.

第三，提高农村居民的金融素养.金融素养是消费者对金融资源和金融相关问题做出决策的意识、技能和知识.缺乏金融素养会导致非理性的金融投资行为，增大个人或家庭财富的风险.农村地区居民普遍缺乏普惠金融相关知识，对普惠金融存在认识误区，在一定程度上影响了普惠金融政策的实施及居民通过正规金融机构获取金融服务的机会.因此，要加大农村居民普惠金融知识的宣传、普及和推广，提高农村居民的金融素养，为普惠金融的发展创造条件.