数字金融发展对我国城乡居民家庭消费的影响分析——来自中国家庭的微观证据

黄凯南 郝祥如

一、引言

作为经济增长的重要推动力，消费近年来对经济增长的贡献率一直在高位波动，但是在消费高贡献率的另一面，我国居民消费率却持续下降。如何刺激消费、提升居民消费率成为当前亟待解决的社会性问题。数据显示，我国居民消费率从1981年的53.1%降至2010年的历史最低点35.4%①数据来源：1982—2011年中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》数据。，此后开始缓慢提升，在同一时期，我国数字金融快速发展，这一关联发展引起了国内学者的广泛关注，进一步研究发现，两者之间的关系存在显著的城乡差异。受益于技术进步，数字金融正在通过降低成本、提高金融服务的质量和范围、扩大获得金融服务的渠道等强化了金融对居民消费的促进作用。由于数字金融的普惠性和包容性，主流的观点认为，相比于高收入家庭、城镇家庭以及东部沿海居民家庭消费，数字金融对中低收入家庭、农村家庭以及中西部家庭消费有更显著的正向促进作用；〔1〕但是城乡之间存在的“数字鸿沟”和“知识鸿沟”以及城乡家庭在金融素养上的差异，导致数字金融存在马太效应，即数字金融能显著提高非贫困户的收入以及支出水平，但是对贫困户的收入和支出影响却并不显著〔2〕，数字金融能显著促进城镇家庭消费支出，对农村家庭消费支出却并没有影响。〔3〕

由于城乡居民在收入水平及稳定性、社会保障、消费环境以及面临的信贷约束等方面存在很大差异，因此城乡居民的消费能力、消费意愿以及消费习惯也有很大不同，我国一直存在明显的城乡居民消费需求差异和消费结构差异〔4〕，这也是导致我国居民消费率较低的重要原因之一。现有关于数字金融对城乡居民家庭消费影响的差异，仅限于简单的异质性分析，很少有结合城乡居民面临的收入、不确定性、信贷约束以及消费环境等方面的差异进行具体分析的研究成果。因此数字金融对居民家庭消费的影响是否稳定，对城镇家庭和农村家庭的消费影响以及影响机制是否有区别，仍需进一步验证。

二、文献综述

一直以来，国内外学者对影响我国居民消费的因素进行了充分研究，对长期以来我国居民消费率偏低的问题从不同的角度进行了解释。第一，根据各种收入假说，收入是影响消费的主要因素，城乡居民收入差距越大，居民消费水平越低；〔5〕第二，根据生命周期假说，人口年龄结构也会影响居民消费水平〔6〕，实证发现少儿抚养比与居民消费水平成正比，人口老龄化对消费水平的影响结论并不一致；第三，根据预防性储蓄理论，医疗、养老以及教育等社会保障的不完善和收入的不确定性会促使居民增加储蓄而降低消费；〔7〕第四，根据流动性约束理论，由于金融市场不发达，消费者不能通过借贷来平滑消费，进而导致居民消费率降低；〔8〕第五，从居民消费习惯和文化习俗的角度出发，如中国城镇以及农村居民的食品消费有显著的习惯形成效应〔9〕，早期的饥荒生活背景和儒家文化形成“节俭”的价值观，促使居民增加储蓄，减少消费；〔10〕第六，婚姻市场带来的竞争性储蓄问题、性别比例失衡的上升、婚姻市场竞争的加剧会导致居民家庭特别是有儿子的家庭，为了财富积累而推迟消费，储蓄的压力通过更高的购房成本蔓延到其他家庭；〔11〕第七，根据鲍德里亚符号消费理论，商品的符号价值对消费有着显著的影响，消费成为人们追求身份认同和社会地位以及炫耀品位的符号。〔12〕此外，家庭资产、房价、负债以及金融素养等也是影响居民消费的重要因素。〔13〕

关于数字金融对居民消费的影响。数字金融具有天然的金融属性，从金融发展的角度来说，部分学者认为金融发展对居民消费的影响不显著〔14〕，并且金融资产在长期内对消费有一定的抑制作用；〔15〕也有学者认为金融发展与居民消费之间存在倒U型关系，目前我国的金融发展是可以促进居民消费的〔16〕，并且城乡收入差距越大对居民消费的促进作用越明显。金融发展能够通过缓解居民流动性约束和平滑消费、降低消费者收入的过度敏感性、分散风险以及降低中介成本等方式促进居民消费，商业保险可以在一定程度上减少居民未来的不确定支出，帮助居民保持健康的消费水平，提高整个社会的平均消费倾向。〔17〕

进一步来讲，数字金融得益于技术进步，能够在一定程度上弥补传统金融的不足，对居民消费的影响也呈现出一些不同的特质。江红莉认为数字金融通过缩小城乡收入差距和优化产业结构两种机制提高居民消费率且促进消费结构升级；〔18〕邹新月等发现数字普惠金融的发展能够通过提高居民收入水平从而促进人均居民消费水平的提高，数字普惠金融对西部地区的影响大于东部地区；〔19〕陈晓霞发现数字普惠金融发展能够通过收入机制作用于消费升级，在低收入地区以及数字普惠金融发展水平高的地区影响更大。〔20〕易行健等通过分析CFPS的数据，发现数字普惠金融能通过缓解流动性约束、便利居民支付两种机制促进居民消费水平的提高，并且数字普惠金融的发展对农村以及中低收入消费群体的消费支出的促进作用更为显著；〔21〕谢家智等基于2013年的CHFS数据，发现数字金融缓解了家庭信贷约束，进而促进家庭消费支出，且数字金融对低收入家庭和农村家庭消费的激励作用更明显；〔22〕何宗樾等基于CFPS数据发现数字金融发展通过便利支付和降低不确定性促进消费增长，并且数字普惠金融发展对城镇居民消费支出的促进作用更为显著，在机制分析时也仅分析了促进城镇居民消费的作用机制。〔23〕

综上所述，大部分学者认为数字金融对居民消费的影响存在显著的城乡差异，但未深入研究存在差异的内在机理，仅在收入层面进行了解读：数字金融能够缩小城乡收入差距，对农村居民收入的促进作用更显著，但是也有人认为数字金融对城镇居民收入的提升效果更大。〔24〕此外，关于数字金融影响家庭消费其他因素的研究较少，如家庭面临的不确定性、信贷约束以及消费环境等。

三、数字金融影响居民家庭消费的机制分析

本文根据数字金融与居民消费的特点，从提高居民收入、减少不确定性、提升支付的便利性以及缓解流动性约束四个方面解释数字金融对居民消费行为的影响机制，分析数字金融对城乡居民家庭消费影响机制的差异。

（一）提高家庭收入，进而提升消费能力

根据主流经济学的消费理论，收入是影响居民消费的决定性因素，数字金融可以从多个方面提高居民的收入，提升居民消费能力。一是数字金融能够通过促进经济增长来提高居民家庭收入。杨伟明等以经济增长率为中介变量，验证了这一结论。〔25〕二是数字金融能够通过优化信用环境促进创业创新的发展，进而提高居民家庭收入。何婧、李庆海认为，数字金融的普及会改善社会信任环境，提升社会信任程度进而促进居民创业〔26〕，而创业创新活动是影响居民收入的重要因素之一；张勋等研究发现数字金融能够提高农村居民创业的可能性，进而提高了农村家庭的收入水平，但是对城镇家庭收入的影响并不显著。〔27〕三是数字金融能够增加财产性收入。在家庭理财方面，数字金融能够提供有较低准入门槛和交易成本但有较高收益和流动性的基金、债券等创新型理财。〔28〕根据心理账户的收入分类，不同来源的收入具有不同的边际消费倾向，常规收入的增长一般会带来储蓄的增长，但是一笔意外之财会很快被花费掉，数字金融发展带来的财产性收入会更容易被花掉。四是由于数字金融的普惠性，数字金融的发展扩大了金融服务的覆盖范围，使得不到正规金融服务的弱势群体能够获得金融服务，提高了金融产品和服务的可获得性，进而提高农村贫困劳动人口的收入水平。〔29〕

数字金融发展可以通过多种途径提高家庭收入，但是对城乡居民家庭收入的影响具有异质性，到底是对农村居民收入的影响更大，还是对城镇居民收入的影响更显著，并没有得出一致的结论，仍然需要检验。

（二）减少不确定性，进而增强消费意愿

根据随机游走假说以及预防性储蓄假说，家庭面临大的不确定性对消费有很大的影响，家庭为预防未来不确定性会减少消费，进行预防性储蓄。何宗樾等研究发现数字金融可以通过降低城市居民支出的不确定性，促进城市居民消费的提升。〔30〕

一方面数字金融丰富了家庭财富管理的方式，家庭进行合理的资产投资可以更好地分散风险，降低收入不确定性带来的风险，进而稳定家庭对未来的消费预期，提升当前的消费意愿。另一方面数字保险丰富了保险的销售渠道，完善了保险产品和服务体系。数字保险的普惠性质能够激发潜在保险消费者的购买需求，促进保险消费的增加，实证研究发现数字保险能够促进财产保险和意外伤害保险保险密度的提升。〔31〕保险能够缓释家庭中因突发事件带来的不确定风险，提升抗风险能力，增强收入的稳定性，进而提升消费意愿。

家庭资产组合的有效性与家庭金融素养显著正相关〔32〕，家庭保险需求与家庭金融素养也显著正相关。〔33〕研究显示，我国居民家庭的金融素养普遍较低，但是受教育程度越高、财富水平越高以及风险偏好程度越高，居民的金融素养水平就越高〔34〕，因此，城镇居民家庭可能会有更高的金融素养水平。也就是说，数字金融对家庭资产组合有效性的影响以及保险消费的影响可能会有城乡差异。

（三）实现支付便利化，进而影响消费习惯

数字金融影响居民家庭消费支付的便利性主要体现在移动支付上。通过移动支付，使消费实现了在时间和空间上的跨越，降低了消费的成本；解除了额度限制，消费者不必因现金不足而抑制消费冲动，从而可以增加消费的随机性和意外性；丰富了生活的应用场景，带给消费者不同的消费心理体验，也使得消费者的决策更加迅速，能促进消费行为更加活跃。行为经济学中的“心理账户”理论可以很好地解释移动支付对家庭消费行为的影响，消费者在做决策时会打破理性的思考，导致非理性的消费，这些行为主要有以下表现：

首先，消费者从一次购买中能得到两种效用：获取效用和交易效用。由于“交易效用”的存在，因此居民消费的主要原因是它们是非常好的交易，而不在于是否需要此物品。移动支付产生的各种支付方式所带来的优惠，比如优惠券、满减、折扣和购物节等形式，能够提高人们的当时交易效用，即使买来的东西可能以后都不会使用。

其次，在行为经济学的心理账户分类中，消费者将支出划分为不同的心理账户，并根据自己的需要为每个账户设立适当的预算，不同账户的预算不可替代。将支出划分预算类别，一方面在使用资金发生冲突时，预算分类有助于进行自我控制，理性消费，但是移动支付的方式会模糊不同的支出账户，使得自我控制的效果打折扣，这主要是因为移动支付所产生的心理账户受损程度要远低于现金支付所产生的心理损失。

最后，当支付与消费被分隔开，会产生消费“脱钩”的情况，即将支付的成本和消费的收益分开了，人们只会感受到消费带来的收益，可能会忽略支付的成本。移动支付是很好的“支付脱钩”工具，支付时间可以晚于购买时间或者说支付与购买是分开的，会让支付变得不那么显眼；移动支付降低了资金流出的醒目程度，而还款日的账单，购买都是混在一起的，消费者很难将未偿付的款项与具体的购买联系起来。

（四）缓解流动性约束，提升即期消费能力

流动性约束是导致消费者不能在生命周期实现消费平滑的重要原因。数字金融能够缓解居民消费的流动性约束，主要体现在降低信贷约束和预算约束，具体表现在：

一方面优化了信贷资源的配置效率。首先，金融科技公司通过其业务产品或服务场景（如淘宝、微信）能够获取数千万级甚至数亿级的客户信息，基于对上述庞大数据的分析，可以对客户的信用状况进行评估，进而使得金融能够更好地为长尾客户服务，扩大了消费信贷的覆盖面，有效缓解了居民的信贷约束；其次，在数字金融背景下，会促进传统金融机构消费信贷的竞争性供给。以上途径均能有效缓解居民的流动性约束，促进居民消费。

另一方面提升居民即期消费能力。一是“类信用卡”的消费模式（如花呗）在短时间内扩大居民的预算空间，引起预算曲线的外移，暂时性地提高消费水平。数字金融还会带来“浮幻效应”〔35〕，给居民带来收入幻觉，产生严重的心理感知偏误，更容易激发居民的冲动型消费、从众型消费和炫耀型消费。二是数字金融提供的互动式、个性化的创新型理财服务。根据心理账户的财富分类规则，各账户之间的财富是不同质的，对消费的影响是不一样的。理财属于第二类账户，流动性要低于现金等第一类账户，而数字金融的理财模式使得债券、基金等变现方便快捷，特别的如余额宝可以直接消费，也就是说把不易于支出的资金“转入”了更容易花掉的账户，能够缓解居民的即期流动性约束，进而提高居民的消费水平。

吴雨等研究发现数字金融发展可以使人们方便快捷地获得信贷资金，对传统私人借贷产生了一定的替代作用，因而显著降低了家庭的传统私人借贷需求。〔36〕而长期以来，农村居民很难获得正规的信贷服务，主要的资金来源是家族、亲友等的互相拆借，这种流动性约束严重抑制了农村居民的消费增长。〔37〕数字金融对私人借贷的资金渠道替代效应能帮助缓解农村居民流动性约束，进而促进农村居民消费。对城镇居民来说，虽然有一定的正规信贷服务覆盖，但是非正规借贷的大量存在，同时也说明了存在正规信贷供给不足或者说金融抑制的现象。数字金融对于缓解城乡居民流动性约束是否有差异需要进一步检验。

四、数据和实证模型

（一）数据来源与变量描述

数字金融数据来自北京大学数字普惠金融指数，该指数的有效性已得到充分检验，近年来越来越多的数字金融研究文献采用该指数对中国数字金融发展及其影响进行了研究，数据价值得到了有效验证。〔38〕家庭消费及控制变量数据来自西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）〔39〕，调查的对象包含了样本家庭中的全部成员。CHFS问卷为上一年的消费情况，因此最终得到的样本为2012年、2014年和2016年的家庭数据，将上述两部分数据依据省份进行合并。通过对数据进行预处理，包括去掉缺失值较多、极端值和无效回答样本，并对这三年的样本进行匹配，最终得到8883个有效家庭样本，其中农村家庭样本3596个，城镇家庭样本5287个。

本文的被解释变量为居民家庭总消费、农村居民家庭总消费以及城镇居民家庭总消费；核心解释变量采用省级层面的数字普惠金融指数来衡量中国各省份的数字金融发展程度。控制变量有：第一，家庭总收入和总资产。根据生命周期—持久收入假说，居民家庭消费将主要取决于家庭总收入和家庭总资产。第二，户主特征变量与家庭特征变量。户主特征变量包括户主受教育程度、婚姻状况、健康状况、是否工作、金融素养、风险态度、保险以及幸福感等。户主受教育程度是根据问卷调查中户主的学历计算出来的受教育年限；户主已婚有配偶的赋值为1，其他为0；户主身体健康状况用1—5表示，非常差为1，非常好为5；户主有工作赋值为1，否则为0；金融素养参照胡振等的研究〔40〕，以户主对经济、金融的关注度来衡量户主的金融素养水平，用1—5表示，从不关注为1，非常关注为5；风险态度是以户主对投资的风险态度衡量的，用1—5表示，不愿意承担任何风险为1，倾向于高风险、高回报为5；保险是户主的社会医疗保险和商业医疗保险参保情况，参加医疗保险为1，否则为0。家庭特征变量包括家庭规模、家庭儿童数量、家庭老人数量和家庭是否有房等。家庭规模是家庭人口总数量，家庭儿童和老年人数量是根据家庭成员的出生年份计算出来0—14岁的儿童人数和65岁以上的老年人人数，家庭有自有产权住房的赋值为1，否则为0。第三，经济发展变量。本文将家庭所在地人均GDP作为区域经济发展变量的替代变量。依据家庭所在省份各种消费支出所对应的价格指数以及价格总指数，将文中涉及的价值型变量包括消费、收入、资产以及人均GDP等以2011年为基期进行价格平减，并进行对数化处理。其他变量包括家庭是否使用信用卡、家庭支付方式以及家庭所处城市还是农村等。①数据来源：2011—2016年北京大学数字普惠金融指数；2013年、2015年和2017年西南财经大学中国家庭金融调查数据，2020年12月10日，https://chfs.swufe.edu.cn/datacenter/apply.html，2020年12月29日。

（二）实证模型设定：数字金融与居民消费

我们采用短面板固定效应模型来分析数字金融发展对居民家庭消费的影响，回归模型如下：

其中，下角标i、j、t表示家庭个体、所在省份和时间，Cijt为被解释变量居民消费水平；DFjt为核心解释变量数字金融发展；Xijt表示可能会影响家庭消费的家庭特征变量、户主特征变量和经济发展变量；φi表示家庭固定效应；εijt为随机扰动项。

在机制检验的分析中，采用中介效应模型来验证数字金融影响居民家庭总消费的影响机制。中介效应模型的具体模型如下：

其中，下角标i、j、t表示家庭个体、所在省份和时间，Cijt为被解释变量居民家庭总消费；DFjt为核心解释变量数字金融发展；Mijt为中介变量；Xijt表示可能会影响家庭消费的其他变量；φi、δi、θi表示家庭固定效应；εijt、μijt、ηijt为随机扰动项。第一步，估计模型（2），检验数字金融发展对居民家庭消费影响是否显著，控制变量中不包含中介变量；第二步，估计模型（3），检验数字金融发展对中介变量影响是否显著；最后一步，对模型（4）进行估计，检验数字金融发展和中介变量对居民家庭消费的影响，验证影响机制是否成立。在α1、β1均显著的情况下，γ1、γ2均显著，说明为部分中介效应；在γ1不显著、γ2显著的情况下，说明为完全中介效应；其他情况说明不存在该中介效应。

五、数字金融发展促进城乡居民家庭消费的实证分析

（一）数字金融与居民消费：基准回归

我们以居民家庭总消费为因变量对模型（1）进行估计，得到数字金融发展对居民家庭总消费的影响，回归结果如表1。

表1 数字金融发展与居民家庭消费：基准回归

在逐步加入地区特征控制变量、家庭特征控制变量以及户主特征控制变量后，可以看到在总样本、农村样本以及城镇样本中数字金融发展系数显著为正，即数字金融发展能够显著促进居民家庭总消费的提高，但是数字金融对城镇居民家庭总消费的促进作用高于农村家庭。这主要源自数字金融发展对城乡居民消费的影响会受到城乡之间存在的“数字鸿沟”的影响。资料显示，2018年年末我国城镇地区与农村地区的互联网普及率相差36.2%①数据来源于中国互联网信息中心（CNNIC），2018—2020年《中国互联网络发展状况统计报告》，2020年4月28日，http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/，2020年10月20日，截至2019年12月这一差距仍有30%，2020年6月缩小到24.1%。，显然，尽管互联网覆盖范围不断扩大，但仍有明显的城乡差异。由于基础设施建设发展不均衡以及数字技术普及障碍，部分农村居民缺乏数字金融工具、数字技术相关的知识以及金融素养等，无法从数字金融的发展中受益，因此，数字金融有可能对城镇居民家庭消费的影响更大。本文在机制检验的章节中，也进行了分样本回归，以期对该影响差异进行进一步的机制检验。

数字金融发展是一个综合指标，考虑了数字金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度，在使用深度中主要综合了数字金融在支付、保险、信贷、货币基金以及投资等方面发挥的作用。鉴于数字金融的发展是多维度的，我们有必要检验每个子指标对城乡居民家庭消费的影响。

根据表2，数字金融发展的二级指标均显著促进城乡居民家庭总消费。可以看到，覆盖广度对农村居民家庭消费的促进作用要大于城镇，覆盖广度主要衡量的是数字金融在多大程度上能保证用户得到相应的服务，也就是说随着数字金融能够惠及更多的人，对农村居民家庭消费的促进作用更大。同样数字化程度对农村居民家庭消费的促进作用要大于城镇，数字化程度主要体现的是数字金融的便利性、低成本和低门槛的优势，当数字金融能够以便利的方式和较低的成本惠及原本得不到正规金融服务的人，会对农村居民家庭消费的促进作用更大。使用深度对农村居民家庭消费的促进作用要小于城镇，使用深度主要是从涵盖金融服务类型的角度来衡量的，使用深度会受到居民自身受教育程度、风险态度以及金融素养等的制约，因此，城镇居民家庭消费可能更能从数字金融的深度发展中获益。

表2 数字金融发展与城乡居民家庭消费：二级指标回归

（二）内生性问题和稳健性检验

模型（1）可能存在反向因果关系和遗漏变量造成的内生性问题。本文为了检验实证结果的稳健性，采用两种方式。第一，数字金融发展使用滞后一期的数值，消除一部分反向因果带来的内生性问题；第二，采用工具变量法进行回归。谢绚丽等以“互联网普及率”作为数字金融发展的工具变量〔41〕，主要是因为互联网作为数字金融的基础设施，其普及率与数字金融的发展密切相关，而互联网普及率与居民消费之间没有直接的关系，因此选择互联网普及率作为数字金融发展的工具变量。但是，互联网普及率可能与经济发展水平相关，而经济发展水平肯定是会影响消费的，所以不能完全排除互联网普及率与居民消费之间的相关关系。

因此，本文借鉴黄群慧等的做法〔42〕，以各省在1983年的邮电历史数据作为数字金融发展的工具变量。一方面，历史传统的邮电基础设施会影响到后面数字技术的发展，另一方面，历史的邮电基础设施不会和现在的消费水平相关，满足排他性。1984年中共十二届三中全会通过了《中共中央关于经济体制改革的决定》，强调社会主义经济是在公有制基础上的有计划的商品经济，在此之前的计划经济时期，邮电基础设施的发展与市场经济几乎没有相关性，所以选择1983年的数据作为数字金融的工具变量。还需要说明的是，该变量为截面数据，本文的核心数据为面板数据，因此借鉴Nunn和Qian的方法〔43〕，引入随时间变化的互联网普及率来构造面板工具变量。具体来说，以2011—2018年各省互联网普及率与1983年各省每百万人邮局数量和每万人固定电话数量相乘，作为数字金融的工具变量，同时邮电基础设施分别有农村和城镇的统计数据，我们可以同时构造数字金融发展的农村和城镇工具变量。

表3给出了使用数字金融发展滞后一期为解释变量的稳健性检验结果，表4为工具变量回归的结果，模型（1）—（3）是使用邮局数量构造的工具变量，模型（4）—（6）是使用电话数量构造的工具变量。首先，对工具变量法的检验中，不可识别检验的结果强烈拒绝“不满秩”的原假设，可以使用工具变量法；弱工具变量检验的Cragg-Donald Wald F统计量为远大于5%显著性水平下的临界值13.91，我们可以拒绝“弱工具变量”的原假设，选择历史的邮电数据作为工具变量是合适的。其次在固定效应工具变量回归和滞后一期面板固定效应回归中，数字金融发展均显著促进居民家庭消费，且对城镇居民家庭总消费的促进作用大于农村居民家庭，与我们基准回归的结论一致。综上，说明我们得到的回归结果是稳健的。

表3 稳健性检验结果1

表4 稳健性检验结果2

六、数字金融发展促进城乡居民家庭消费的机制检验

（一）提高居民家庭收入

数字金融能够通过多种途径提高居民收入，尤其是对农村居民收入有显著的正向影响，因而我们考虑数字金融能通过提高居民收入来促进居民消费，我们采用中介效应模型来检验该机制。在表5中第（2）列可以看到，数字金融能够显著提高居民收入水平，即数字金融具有收入增长效应；由于现有的文献分析中，数字金融对城乡居民收入的影响不一致，本文进一步进行了分样本回归，由第（4）（6）列可以看出数字金融对农村居民家庭收入影响不显著，对城镇居民家庭收入的影响显著为正；表5仅列出了中介检验的前两步结果，最后一步以数字金融和家庭收入为解释变量的结果在基准回归和分地区回归中列出，数字金融和家庭收入的系数均显著为正，说明存在部分中介效应。综上分析，数字金融仅能通过提高城镇居民家庭的收入来促进居民消费水平的提高，对农村居民家庭不具有这一影响机制。

表5 机制检验：提高家庭收入

（二）降低不确定性

数字金融发展通过提供多样化的创新理财服务以及数字保险等，有助于家庭分散风险、降低面临的不确定性，来促进居民消费。在实证分析中，有学者采用消费标准差或者收入标准差来衡量家庭面临的不确定性。〔44〕本文采用收入的标准差来衡量家庭面临的不确定性，分为高不确定组家庭和低不确定组家庭。在8883个有效样本中，有56.77%的家庭面临高不确定性，而且高不确定性家庭的消费支出明显较低。

表6报告了根据家庭面临的不确定性进行的分样本回归结果，可以发现在总样本、农村样本和城镇样本中，数字金融均对面临不确定性较高家庭的影响作用更大，即我们找到了数字金融通过降低城乡居民不确定性来促进居民消费的证据。同时可以发现，无论是在面临高不确定性的家庭中，还是在面临低不确定性的家庭中，数字金融对城镇居民的影响作用更大，这可能是因为城镇居民有较高的金融素养，金融素养水平高的家庭资产组合有效性更高，能够更好地分散风险，降低家庭的不确定性。

表6 机制检验：降低不确定性

（三）促进支付便利性

数字金融发展通过电子支付、移动支付等非现金支付方式，优化了消费者支付环境，节约了消费成本，促进居民家庭消费。易行健等以家庭互联网购物频率表示支付的便利性，但是现阶段移动支付不只适用于线上，线下购物使用移动支付也非常普遍。〔45〕2017年CHFS问卷询问了家庭在购物时通常所使用的支付方式①包括：1.现金；2.刷卡（包括银行卡、信用卡等）；3.通过电脑支付（包括网银、支付宝等）；4.通过手机、iPad等移动终端支付（包括支付宝APP、微信支付、手机银行、Apple Pay等）；5.其他。，本文据此定义了移动支付。②本文将包含选项4的定义为移动支付，赋值为1，其他为0。

对2016年的29068个有效样本进行分析发现，只有29%的家庭在消费时采用移动支付，采用现金支付的家庭还是占大多数。但是采用移动支付的家庭消费支出远高于采用非移动支付的家庭，从以上分析可以看出，支付方式的选择与居民家庭消费成正相关。本文以是否使用移动支付进行分样本回归，结果如表7所示。

表7 机制检验：支付的便利性

从表7可以看出，总样本、农村样本以及城镇样本中数字金融对居民家庭消费的影响均在1%的显著性水平下显著，且数字金融发展对使用移动支付的居民家庭消费促进作用比不使用移动支付的居民家庭消费的促进作用大，即数字金融发展可以通过促进便利支付来促进居民家庭消费。综上，数字金融通过促进便利支付来促进居民家庭消费这一影响机制在总样本、农村家庭以及城镇家庭样本中均存在，对农村居民影响作用更大。

（四）缓解流动性约束

为了考察数字金融发展通过缓解居民家庭流动性约束来促进家庭消费，易行健等以居民家庭流动性资产的多少来衡量家庭消费面临的流动性约束。〔46〕根据吴锟等的研究，信用卡的使用可以缓解居民家庭的流动性约束，也就是说没有使用过信用卡的家庭比使用过信用卡的家庭面临更大的流动性约束。〔47〕因此，本文根据家庭是否使用信用卡来衡量居民家庭面临的流动性约束①详见问卷问题：您家是否使用信用卡？未激活的信用卡不包括在内。答案：1.是 2.否。，使用信用卡的为低流动性约束家庭，没有使用信用卡的为高流动性约束家庭。

对现有样本分析发现，使用信用卡的家庭在2016年仅上升到19%，也就是说有80%以上的家庭面临高流动性约束，而使用信用卡的家庭消费支出均值是未使用信用卡的家庭消费支出均值的近2倍，这说明我国居民面临的流动性约束严重抑制了居民家庭消费。数字金融发展能够降低消费者的信贷约束和预算约束，提高当期流动性，促进居民消费。

表8报告了根据家庭是否使用信用卡进行的分样本回归结果，在总样本结果中比较（1）和（4）列，发现数字金融发展对面临高流动性约束家庭的影响作用较小，不能说明数字金融通过缓解家庭流动性约束来促进消费，城镇样本也是如此。但是在农村样本中，发现数字金融对面临高流动性约束家庭的消费有显著的促进作用，但是对流动性约束较低的家庭影响不显著，这说明数字金融更能缓解农村居民面临的流动性约束，进而促进农村居民家庭消费。

表8 机制检验：缓解流动性约束——信用卡

七、结论和建议

近年来中国的数字金融经历了快速发展，在同一时期，居民消费率和最终消费率也开始缓慢提升，在此背景下，我们从微观角度研究了数字金融发展对我国城乡居民家庭消费水平的影响。实证结果表明，数字金融能显著提高居民家庭消费支出，对城镇居民家庭消费的影响作用更大，同时数字金融发展的二级指标覆盖广度和数字化程度对农村居民家庭消费影响更大，使用深度对城镇居民家庭消费影响作用更大。文章进一步对存在上述差异的原因进行了分析，研究发现数字金融发展对城镇居民和农村居民家庭消费的影响机制存在差异：第一，数字金融能够通过提高城镇居民收入来促进居民家庭消费，对农村居民家庭的影响不显著；第二，在城镇家庭和农村家庭中，数字金融均能通过降低家庭面临的不确定性来促进家庭消费，对城镇居民的影响作用更大；第三，数字金融能通过便利支付促进城镇家庭和农村家庭的消费，对农村居民的影响作用更大；第四，数字金融能通过缓解流动性约束来促进农村居民家庭消费，对城镇居民家庭的影响不显著。

综上所述，在城镇家庭中，数字金融主要通过提高家庭收入和降低不确定性来提高家庭的消费能力和增强家庭消费意愿，进而促进居民家庭消费；在农村家庭，数字金融主要通过促进便利支付和缓解流动性约束来影响消费习惯和提高即期消费能力，进而促进居民家庭消费。从短期来看，数字金融发展带来的便利的支付方式和当期消费能力的提升迅速释放了农村居民的消费需求，但是，从长期来看，居民收入的提高和完善的社会保障制度才是提高居民消费水平的关键。

因此，提高居民消费水平、提升居民消费率应该全方位发挥数字金融的作用，不仅要着眼于其在消费上的便利性和低门槛的消费信贷，更重要的是要充分挖掘数字金融在提高居民收入和完善居民保障上的优势，从根本上为人民谋福利，缩小城乡收入差距，促进城乡融合发展，整体上提高居民消费水平，实现我国经济的高质量发展。结合本文的影响机制研究，在制定实施政策措施时应以缩小城乡收入差距为导向，发挥城乡收入差距在数字金融影响消费过程中的中介效应。