摘 要:随着信息技术的高速发展,普惠金融走上了数字化发展之路。因此尝试从实证方面研究数字普惠金融对长三角地区居民消费的影响,这对促进长三角地区经济发展具有重要意义。基于长三角2011-2018年面板数据,考察了数字普惠金融对居民消费水平的影响效应,构建固定效应模型进行实证分析。研究结果表明:数字普惠金融对于长三角地区居民消费呈正向影响作用,且对于长三角农村地区居民消费水平的提升更为明显;数字普惠金融促进了长三角地区城镇居民消费升级;数字普惠金融可以促进长三角地区城乡居民收入差距的降低。最后,基于相关研究分析,针对发展策略,提出相关建议。
关键词:数字普惠金融;居民消费水平;异质性分析
中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:
1672-1101(2021)02-0006-08
收稿日期:2020-10-10
作者简介:鲁楠(1996-),男,安徽淮南人,在读硕士,研究方向:数字普惠金融。
Analysis on the Influence of Digital Inclusive Finance on Residents' Consumption in the Yangtze River Delta
LU Nan
(School of Economics, Anhui University, Hefei 230601, China)
Abstract: With the rapid development of information technology, inclusive finance has embarked on the road of digital development. Therefore, this paper attempts to empirically study the impact of digital inclusive finance on residents' consumption in the Yangtze River Delta region, which is of great significance for promoting economic development in the Yangtze River Delta region. Based on the panel data of the Yangtze River Delta from 2011 to 2018, this paper investigates the effect of digital financial inclusion on residents' consumption level, and constructs a fixed effect model for empirical analysis. The results show that digital inclusive finance has a positive impact on the consumption of residents in the Yangtze River Delta region, and the improvement of the consumption level of residents in rural areas of the Yangtze River Delta is more obvious. Digital inclusive finance has promoted the consumption upgrade of urban residents in the Yangtze River Delta. Digital inclusive finance can help reduce the income gap between urban and rural residents in the Yangtze River Delta. Finally, based on relevant research and analysis, relevant suggestions are put forward for development strategies.
Key words:digital inclusive finance;residents' consumption level;heterogeneity analysis
随着科技不断发展,金融行业也在不断进步,数字技术的引入使得众多金融机构逐步完成了数字化转型,传统普惠金融逐渐发展为数字普惠金融。而数字普惠金融实际上就是一种结合运用大数据、人工智能、区块链、云计算等技术创新,全面高效的为大众提供金融服务的体系,现阶段主要是以小微企业以及低收入人群為主要服务对象[1]。
较于传统金融服务,数字普惠金融最明显的优势在于通过大数据技术降低信息不对称,而数字普惠金融的迅速发展,对社会的发展也带来了一定的促进作用。主要表现在,首先通过弥补传统普惠金融的空缺为小微企业创造了新的生存空间。其次,通过如移动支付、电子账户、电子理财工具等新型数字化生活工具,将大众引导向数字化的生活方式,使民众的生活更为便捷高效。第三,其普及促进其他行业的数字化转型,整体推动社会的科技进程。
而对于金融发展与经济增长间关系的讨论存在已久,消费则是经济增长的最终需求和目的[2]。根据中国统计局数据显示,2019年消费支出对经济增长的贡献率为57.8%,依旧在经济增长中处于主要地位。今年年初随着新冠肺炎疫情的爆发,贸易和投资受到严重影响,消费对经济增长的基础性作用愈发被相关当局重视,由此可知,在经济新环境下,消费依旧是促进我国经济增大的最大动力,因此促进消费同时扩大内需对我国经济平稳增长颇具意义。而数字普惠金融针对消费信贷、保险服务、理财需求、转账支付等不同金融需求对象提供了多种创新型金融服务,丰富了金融服务主体,在近年来的快速发展为民众创造高效便捷的支付方式的同时,也提升了民众在金融生活中的参与度,进而在一定程度上影响了居民的消费。
一、文献综述
数字普惠金融目前成为普惠金融发展的前沿方向,因此可以从普惠金融对居民消费的影响分析入手,进一步研究数字普惠金融对于居民消费的影响。
在普惠金融理论方面,焦瑾璞[3]将普惠金融定义为可以全面有效的为社会各级人群提供服务的金融体系。而张坤和白钦先[4]指出普惠金融就是对原本金融本质的深化与发展,即优化资源配置,释放经济活力,促进经济增长。在普惠金融的作用方面,Levechenko通过研究发现普惠金融的发展可以促进资源配置效率的提高,进而刺激原本受约束的消费者的消费需求,使得经济增长。巩师恩和范从来[5]指出金融发展可以降低信贷服务的门槛从而促进对信贷服务的使用,使得居民消费水平得以提高。李涛和徐翔[6]认为普惠金融有助于缓解金融排斥,扩大金融体系服务的受众面。董云飞[7]指出普惠金融的发展不仅可以增加我國农村居民的服务性消费支出,还可以显著提高其服务性消费支出在消费总量中的占比,从而促进了我国农村居民的消费升级。
在数字普惠金融的方面,其概念由中国率先提出,2016年G20国际峰会,中国倡导利用数字信息技术发展普惠金融。陈婵姹,岳玉珠[8]指出数字普惠金融相对于传统普惠金融而言,成本较低,可以有效突破空间、地域的限制,风险与创新并存。王刚贞和刘婷婷[9]指出数字普惠金融泛指一切通过使用数字金融服务以促进普惠金融的行动。本文关注的重点在于数字普惠金融与居民消费的关联。针对数字普惠金融的作用方面,焦瑾璞指出基于互联网金融的数字普惠金融已经从多方面影响了居民的生活模式,比如日常生活的小额消费往往是通过手机支付或者刷卡的方式,表明数字技术的发展可以让居民日常的生活更为便携,同时消费需求也就更容易得到满足。李毅和杨蓬勃[10]以农村消费信贷为着眼点指出我国农业数字普惠金融的可得性以及覆盖率都在提升。崔海燕[11]基于我国省级面板数据,分析得出数字普惠金融的发展对农村居民的消费支出有促进作用。邹新月[12]指出数字普惠金融的发展能够有效促进居民消费水平的提高;且通过对内部机制的疏导发现数字普惠金融可以通过收入、移动支付、消费信贷和保险促进消费。其次指出数字普惠金融对西部地区的影响大于东部地区。
通过对国内外文献研究可发现,我国的普惠金融的研究时间并不长,数字普惠金融更是近几年才提出。学术界认为传统的普惠金融一般通过建立实体网点而向低收入群体提供相应的金融服务,基于其本身成本与趋利性而使得可持续的降低,最终往往无法满足低收入群体的需要。而数字普惠金与传统普惠金融不同,基于大数据和信息技术,抛开了时空上的约束,从而摆脱了成本与趋利性的限制。同时按照区域划分,不同区域体现出的居民消费水平存在较大差异[13],以长三角为代表的东部地区由于其经济发展水平较为发达,居民收入相对更高,居民消费需求与理念更前卫,因此研究消费理论以长三角地区为着眼点可以兼顾更全面的消费需求与层次,同时分析两者之间内在的影响关系可以更好的理解目前经济新环境下的居民消费行为与理论。且对长三角地区的两者之间关系的分析较少,因此本文从理论与实证的方面分析长三角地区数字普惠金融与居民消费的影响。
二、数字普惠金融对居民消费影响的理论与假设
(一)理论分析
首先,在杭州G20峰会上,中国参与制定《G20数字普惠金融高级原则》为数字普惠金融带来了新的发展思路,其次,上海、杭州等地乃至整个长三角地区相对而言都属于我国金融发展较为领先的地段,因此本文着重以长三角地区为例,探讨数字普惠金融对居民消费的影响。数字普惠金融采取互联网、大数据、云计算等技术手段对社会各界人群提供金融服务,本质而言是基于数字技术而发展的普惠金融,由于其自身具有门槛低、便捷性高、引导性强的特点,居民可以通过简单的渠道了解到多层次的信息,降低信息不对称的效应,因此数字普惠金融可以帮助居民掌握更新颖的投资及信贷渠道、改变居民收入结构、获取更丰富的商品信息、使用更便捷的消费渠道、完成更高效的支付流程,进而改变居民的消费习惯提高了居民的消费水平。
1.促进消费升级。居民的消费最原始的动机是为了满足衣食住行的基本需要,如为了果腹而选择购买食物、为了保暖而选择购买衣物。而进入信息化时代后,消费的动机更丰富,诸如食物的选择需求就包括口味、产地、维生素含量、乃至包装等因素;服装方面也会更注重样式、材质、产地、潮流趋势等元素;以及部分的消费者对于商品的选择已超越原本商品用途上的内涵,诸如为了收藏或者在二级市场转手卖出而购买高档且昂贵的篮球鞋、化妆品等;同时科技发展引生了更很多现代化且具有娱乐性的消费模式。数字普惠金融的存在可以帮助普通居民在满足必需品消费后,投入更多的精力进入更高层级的消费,而“支付宝”“微信支付”等电子支付的出现也为此类消费的支付带来了巨大的便捷性。此外,数字普惠金融使得居民可通过“花呗”、“借呗”、“京东白条”等平台获取小额贷款,满足了个别投资和购买需求,最终改变了且丰富了消费动机,刺激了娱乐性消费的增长,实现了消费的升级。
2.降低城乡居民收入差距。农村地区由于相对的发展速度较慢与发展进程落后,使得农村地区的信用环境整体较差,银行机构的贷款风险相对较大,而传统金融机构基于自身的趋利性,在成本和收益的权衡上易出现矛盾,使得农户的贷款需求无法得到满足。而数字普惠金融依托互联网数字技术,体现了较强的成本控制优势,提高了农村居民获得金融服务的可能性和普及率。因此,数字普惠金融的发展可以通过降低服务门槛的效应逐步减少城乡收入的差距。
其次数字普惠金融可以促进金融机构为客户提供更定制化、专业化的服务,为客户投资带来更大的收益。在此基础上,数字普惠金融的发展可以提高农民创业的可能性,改善农户在创业启动上的所面临的困难,同时在创业过程中可以为农村居民创业带来扶持,为小微企业提供信贷支持,进而从整体上提高贫困地区收入,最终促进城乡收入差距的降低。
(二)提出假设
结合前文可知,数字普惠金融可帮助居民和企业在日常生活与经营中通过大数据金融平台完成资金供求以及消费买卖双向的联结,进而大规模的降低搜寻以及匹配成本,同时也可通过相应平台累积信用,用数据体现征信水平,便捷化地促进了信贷业务的进行,因此本文假设:
假设一:数字普惠金融对长三角地区居民消费具有促进作用;
结合分析(1)可知,当居民消费结构升级时,必然使得原本的基本消费先得到满足,因此消费结构的升级当然的会引起居民消费的提升[14],因此本文假设:
假设二:数字普惠金融可促进长三角地区居民消费升级;
结合分析(2)可知,城乡收入差距的降低,往往意味着贫困地区的收入的上升而非城镇居民收入的下降,也即社会总体收入水平的上升。居民收入水平的整体上升自然会促进该地区居民消費的提高[15],进而促进全社会整体的消费的提高,因此本文假设:
假设三:数字普惠金融降低长三角地区城乡居民收入差距。
三、模型设定与变量选取
(一)计量模型设定
为了实证分析数字普惠金融对于居民消费的影响,基于上文的理论分析,本章就数字普惠金融对于长三角地区居民消费的影响构建了如下模型:
lnSUMit=Cit+β1lnDIFit+β2lnINCOMEit+β3YOUNGRATEit+β4OLDRATEit+β5lnCHPit+β6lnPGDPit+β7FDit+εit(1)
其中,i表示区域,t表示年份,被解释变量SUM表示居民消费水平,为了消除异方差的影响,模型中以对数形式引入,解释变量DIF表示数字普惠金融指数,采用相同的方式对数化处理。控制变量INCOME、YOUNGRATE、OLDRATE、CHP、PGDP和FD分别表示人均可支配收入、少儿人口抚养比、老年人口抚养比、商品房销售价格、人均GDP和金融发展水平。
(二)变量选取
1.被解释变量:居民消费水平(SUM)。本文选用的是2011至2018年江苏、浙江、安徽和上海的居民消费水平来衡量居民消费。其中,URSUM和RURSUM分别表示城镇居民消费和农村居民消费水平。在计量模型中以对数的形式引入。
2.解释变量:数字普惠金融指数(DIF)。大部分学者研究普惠金融的评价体系时,只考虑了传统普惠金融而忽略互联网金融等其他分析,因而本文采用《北京大学数字普惠金融指数(2011—2018)》[16],该指数从蚂蚁金服在互联网金融中的大数据进行分析,采用层次分析的变异系数赋权法从覆盖广度、使用深度、数字支持服务度等三个维度进行了指标体系编制与发展指数测算,其中覆盖广度的二级指标是使用覆盖率,使用深度的二级指标是数字化支付、个人信贷、保险、货币基金、其他投资和征信服务,数字支持服务度的二级指标是便利性和成本。为本文研究提供了数据支撑,并在计量模型中以对数的形式引入。
3.控制变量。影响居民消费的因素除了数字普惠金融之外,还有其他因素。因而结合已有的文献,选择四类因素作为控制变量。
第一,人均可支配收入(INCOME):居民可支配收入通常被认为是消费开支的决定性因素之一,因而可以被衡量居民消费水平的变化情况,在计量模型中以对数形式引入。
第二,少儿人口抚养比(YOUNGRATE)和老年人口抚养比(OLDRATE):少儿人口抚养比是指某一人口中少年儿童人口数与劳动年龄人口数之比,计算公式CDR=(0-14岁少年儿童人口数劳动年龄人口数)※100%。老年人口抚养比是指指某一人口中老年人口数与劳动年龄人口数之比,计算公式为:ODR=(P65+)/(P15~64)其中,P65+为65岁及65岁以上的老年人口数。在计量模型中少儿人口抚养比和老年人口抚养比皆乘以100后引入。
第三,商品房销售价格(CHP):根据预防性储蓄假说,消费者在决定消费路径时不仅考虑持久收入的多少,还有考虑收入的不确定性,并且研究表明不确定性的来源中医疗和住房的影响比较大,住房情况影响尤其明显。因而,本文将商品房销售价格作为控制变量之一。在模型中以对数形式引入。
第四,人均GDP(PGDP)和金融发展水平(FD):人均GDP在计量模型中取对数引入,金融发展程度以金融机构人民币贷款余额与 GDP 之比衡量。
四、实证分析
(一)数据来源
本研究以长三角三省一市(江苏、浙江、安徽、上海)作为研究对象,数据指标中居民消费水平、城镇居民消费水平和农村居民消费水平来自《中国统计年鉴》、《中国社会统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》和历年省级统计年鉴(发展年鉴),人均可支配收入来源于各省调查年鉴和各省统计公报,少儿人口抚养比和老年人口抚养比来源于《中国人口和就业统计年鉴》,商品房销售价格来源于各省统计年鉴和《中国房地产统计年鉴》,人均GDP和金融机构人民币贷款余额和GDP来自统计年鉴和各省统计公报。
(二)变量的描述性统计分析
本文选取2011—2018年长三角地区的居民消费水平作为研究主体,来分析八年来从长三角三省一市(江苏、浙江、安徽、上海)和各分类层面上数字普惠金融对居民消费水平的影响。各个指标的描述性统计如表1所示。
(三)实证过程与结果分析
1.模型选择。本文选择2011—2018年长三角区域的面板数据,面板数据存在混合固定效应模型和个体效应回归模型,而个体效应回归模型又分为固定效应模型和随机效应模型。因此,基于上述模型假设,首先使用F检验来确定是混合固定效应模型和个体固定效应模型,检验F值为3.54,P值为0.032 1,表明应使用个体效应回归模型。之后,通过Hausman检验的结果表明,卡方值8.07,P值0.044 6,所以选择固定效应模型。
2.实证结果分析。本文通过采用固定效应模型,使用ststa15.1软件对长三角区域2011年至2018年的面板数据进行回归。本文使用逐步回归方法进行分析,回归结果如表2所示。
表2模型(1)-(7)采用逐步加入解释变量和控制变量的方法进行估计,结果显示,数字普惠金融对居民消费水平具有显著的正向效应。从第一列来看,在模型中只存在数字普惠金融指数的时候,回归系数位0.301 249,且在1%的水平上显著,在第二列加入人均可支配收入后,回归系数下降至0.111 730 7,并在10%的水平上显著,这表明可支配收入是影响居民消费水平的重要因素,不可忽略。近年来,长三角地区是我国经济、科技和文化等比较发达的地区,经济发展一直位于前列,收入和消费水平较高,所有地区均已进入全面小康阶段。在3-7列中加入少儿人口抚养比、老年人口抚养比、商品房销售价格、人均GDP和金融发展水平,数字普惠金融指数的回归系数依然显著,且系数相差不大,这说明结果相对稳健。并且,在第七列中,数字普惠金融每上升一个百分点,居民消费水平上升0.100 508 4个百分点,说明数字普惠金融对居民消费有正向显著作用。从控制变量来看,结果不具有显著性。少儿人口抚养比和老年人口抚养比的增加,使得居民消费水平减少,而商品房销售价格对居民消费呈现正向影响,说明不确定性收入的增加会促进居民消费。并且人均GDP和金融发展水平对居民消费呈正向影响,说明人均GDP和金融发展水平越高,居民消费越可能增加。
在应对经济危机的进程中,宏观经济政策的重要组成部分包括提高居民收入水平,增强居民消费能力,近年来,长三角地区围绕这一问题,做出大量探索并取得较好成效,但今后应该进一步制定和实施更针对性的政策措施,来增强居民消费能力。
3.机制分析。本文的回归结果证实了假设一,肯定了数字普惠金融发展存在促进居民消费的作用,对此本文进一步从消费升级层面与收入差距层面检验数字普惠金融与居民消费之间的作用机制,其模型如下:
Consumeit=Cit+β1lnDIFit+β2lnINCOMEit+β3lnPGDPit+β4ISit+β5URit+εit(2)
式(2)中,Consume代表消费升级,lnDIF表示数字普惠金融,lnIncome、lnPgdp、IS和UR分别表示收入增长水平、经济发展水平、产业结构和城镇化水平。
Theilit=Cit+β1lnDIFit+β2lnPAYit+β3lnPGDPit+β4ISit+β5URit+εit(3)
式(3)中,Theil代表城乡收入差距,lnDIF代表数字普惠金融,lnPay、lnPgdp、IS和UR分别表示财政支出、经济发展水平、产业结构和城镇化水平。
机制检验结果如表3所示。
从消费升级层面来看, ln DIF的系数为0.112 344 5,且通过了5% 水平上的显著性检验,这说明数字普惠金融对消费升级有促进作用,且居民消费会随着消费升级的增加而扩大,这与本文的假设二相吻合,其说明了普惠金融与消费升级共同作用于居民消费,其存在显著的协同效应;从城乡收入差距的层面来看,ln DIF的回归系数为-0.310 350 4,且在1% 水平上显著,这说明数字普惠金融对城乡收入差距有负向效应,且居民消费会随着城乡收入差距的减少而扩大,这一结果与假设三相同。
4.城乡异质性分析。城镇和农村相比,区域发展水平和金融市场发展程度城镇较好,并且农村金融服务可得性相对较差,居民面临的金融排斥可能更严重,数字普惠金融的发展对于信贷约束的缓解效力可能更明显,因而对于居民消费的影响可能更显著。
如表4所示,可看出数字普惠金融对于长三角地区城市居民消费水平的影响并不显著,而对于农村居民消费水平的影响在5%的水平下显著,并存在正向效用,这说明数字普惠金融对于农村居民消费水平的正向影响更为明显。这是由于数字普惠金融能够真正的扩大长三角地区农村金融的涵盖面,并进一步降低成本,从而更好的推动数字普惠金融在农村的发展,并且,相对于城镇,农村的金融排斥现象更为严重,因而数字普惠金融对于长三角农村地区居民消费水平的提升更为明显。
5.稳健性检验。在检验文章实证分析的正确性和模型的合理性方面,本文采用替换解释变量的评价方法对实证结果进行检验。数字普惠金融是一个涉及多维度的指标体系,本文采用数字普惠金融覆盖广度和数字普惠金融使用深度作为数字普惠金融指标代理变量进行稳健性检验,其中,覆盖广度的二级指标是使用覆盖率,使用深度的二级指标是数字化支付、个人信贷、保险、货币基金、其他投资和征信服务。检验结果如表5、表6所示。
本文采用数字普惠金融覆盖广度和数字普惠金融使用深度作为替换解释变量进行稳健性检验。 表5描述了数字普惠金融覆盖广度对三种消费的影响,表5描述了数字普惠金融使用深度对于三种消费的影响结果。表5的结果显示,在控制了时间、地区和其他因素的前提下,数字普惠金融覆盖广度对居民消费、城镇居民消费和农村居民消费均具有显著正向效应。即随着数字普惠金融覆盖广度上升一个百分点,居民消费上升0.187 460 8个百分点,城镇居民消费上升0.168 944 6个百分点,农村居民消费上升0.205 234 9个百分点。
根据表6的结果分析显示,数字普惠金融使用深度每上升一个百分点,居民消费上升0.055 924 3个百分点,城镇居民消费上升0.040 295 6个百分点,农村居民消费上升0.101 201 8个百分点,根据上述分析可以看到,数字普惠金融覆盖广度对于居民消费的影响大于数字普惠金融使用深度对于消费的影响,且都对居民消费呈现正向效应影响,替换解释变量下的稳健性检验进一步验证了上述理论分析和实证结果的正确性[17]。
五、结论和建议
通过对于长三角地区數字普惠金融与居民消费的影响研究,可以得到以下结论:
第一,数字普惠金融对于长三角地区居民消费呈正向影响作用,且对于长三角农村地区居民消费水平的提升更为明显。本文采用理论分析和实证分析相结合的方法探究其结果,且稳健性检验的结果证明这一结论比较可靠;
第二,数字普惠金融对长三角地区消费升级存在正向影响;
第三,数字普惠金融有利于缩小长三角地区城乡收入差距。
鉴于此,本文的建议如下:
继续大力推广数字普惠金融。逐步将数字普惠金融覆盖到社会运作的全过程和各方面,充分发挥先行地区与优势地带的带动以及扩散作用,同时不同地区之间应加强沟通联合与分工合作,降低技术追赶门槛,进而推动全国整体消费水平的上升以及经济水平的增长。
破除数字普惠金融技术障碍。要制定符合本地区实际情况的数字普惠金融发展策略,结合地区发展战略以及民众、组织、企业等个人及团体的生活以及运作习惯,推行合适的数字普惠金融手段,逐步提升数字普惠金融的使用深度,加快如“5G”基站等新型基础设施建设,为全社会各阶层民众对数字普惠金融服务的获取扫清障碍。
继续强调金融的普惠性。要在推动普惠金融数字化发展的过程中坚持普惠的核心观念,不能一味追求高新技术。可通过加强相关法律法规建设,以及建设数字普惠金融服务宣传平台,营造良好的发展空间与使用空间,为金融体系的发展增加包容性与可持续性。
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[責任编辑:范 君]