数字普惠金融对城乡消费差距的影响研究

李晓钟,邓 杰

(杭州电子科技大学 经济学院,浙江 杭州 310018)

消费作为促进经济增长的“三驾马车”之一,是我国拉动内需、构建“双循环”新发展格局的重要“引擎”。但是由于我国城乡教育、医疗、文化和社会保障水平发展不均衡,城镇居民消费水平显著高于农村居民,过大的城乡居民消费差距会阻碍经济发展,影响社会公平。随着互联网、移动通信等数字技术与金融领域的深度融合,数字普惠金融发展迅猛,不仅具有传统金融优化资金配置、缓解流动性约束等功能,还提高了金融服务的可获得性和便捷性,为提高居民的消费能力提供了新的契机。据统计,自我国2013年正式提出要发展数字普惠金融以来,居民消费支出保持较快增长,年均增速超过8%。同时,城乡居民人均消费支出比从2013年的2.5下降至2020年的2.0(1)数据来源:国家统计局。,城乡之间的消费差距出现缩小趋势。这其中是否存在一定的关联?若存在,这种影响效应和传导机制又是怎样?本文拟进行探索,因此,本研究对缓解我国城乡发展不平衡、推动经济高质量发展有着重要的理论价值和现实意义。

一、文献综述

目前,数字普惠金融对城乡消费差距影响的直接文献相对较少,但与本文主题相关的文献日益增多,主要研究可以归纳为三类。一是数字普惠金融内涵及影响的研究。数字普惠金融是通过数字技术实现对金融服务和经营费用有效控制的一种普惠金融的实施方式[1],以数字技术为载体的数字普惠金融能够减少金融服务的准入门槛、降低金融服务的费用、提升金融服务的效能、改进金融服务的体验,使金融服务能够更好地普惠于那些被传统金融业所排斥的群体[2]。学者们也通过实证分析了数字普惠金融对传统银行业[3]、创新创业[4,5]以及居民收入[6,7]的影响。二是城乡居民消费差距影响因素的研究。学者们普遍认为城市和农村的收入差距是首要原因[8-10]。也有研究发现,数字经济[11]、电子商务[12]、互联网[13]、城镇化[14]和产业结构升级[15]等因素有利于缩小城乡消费差距。三是数字普惠金融对居民消费影响的研究。数字普惠金融可以通过提升支付便利性[16]、缓解流动性约束[17]、改善居民收入分配方式[18]来提升居民消费水平。易行健和周利(2018)[19]提出,数字普惠金融对消费产生的积极影响主要作用于中西部地区和中低收入家庭。

综上所述,关于数字普惠金融对居民消费影响的研究成果较多,为后期深入研究提供了良好的基础。但总体而言,现有文献对城乡消费差距影响的探讨不足,本文拟对此进行研究。和已有文献相比,本文的边际贡献在于:一是理论分析和实证探究数字普惠金融对城乡消费水平、消费结构以及消费差距的影响效应;二是研究数字普惠金融对城乡消费差距影响的传导机制;三是揭示数字普惠金融对城乡消费差距影响效应的消费结构差异性及区域异质性,以丰富相关研究。

二、理论分析与研究假设

(一)数字普惠金融对城乡消费差距影响的理论分析

随着移动互联技术的日益成熟,支付宝、微信等第三方支付方式不断发展,提高了居民的消费频率。据统计,2013年银行业金融机构共发生移动支付业务16.74亿笔,2020年共处理移动支付业务1 232.20亿笔,年均增长85%(2)数据来源于人民银行发布的《2013年支付体系运行总体情况》,http://www.gov.cn/gzdt/att/att/site1/20140217/782bcb8883ce146be61101.pdf;《2020年支付体系运行总体情况》,https://www.gov.cn/xinwen/2021-03/24/5595427/files/69a540e9dbb3445d8c352d0b5c5327b4.pdf。。随着传统金融机构的消费金融业务线上化,“建行快e贷”“中银e贷”“融e借”等“快贷”产品提高了融资效率,有效刺激了居民的消费意愿。因此,数字普惠金融能为消费赋能,但对城乡居民的影响程度不同。一方面,数字普惠金融扩展了金融服务边界。交通不便、金融资源“逐利性”等因素导致农民金融交易成本较高,农村金融的发展受到阻碍。数字普惠金融借助互联网技术,突破了金融机构物理网点柜台服务的局限,在不具备传统物理网点建设条件的农村地区建立面向“三农”的综合性数字普惠金融平台,为周边农户提供取款贷款、缴费理财以及采购农资等金融服务,提高了农户消费便利性。据统计,截至2020年6月底,银行业金融机构覆盖全国3.01万个乡镇,覆盖率96.64%;基础金融服务覆盖全国53万个行政村,覆盖率99.94%(3)数据来源于《中国数字乡村发展报告(2020)》,https://www.moa.gov.cn/xw/zwdt/202011/P020201129305930462590.pdf。。另一方面,数字普惠金融促进了传统金融服务创新。近10年,互联网和电子商务在农村地区的普及所积累的海量数据信息为农村金融数字化转型奠定了一定基础,各类金融机构聚焦农村金融产品供给多样性不足的短板,针对农村地区经济和居民的特殊性,提供了“助农贷”“乐农贷”“易农贷”“惠农贷”等适农性金融产品,激发了农村居民因资产流动性不足而被抑制的消费需求。因此,本文提出:

假设1:数字普惠金融促进了居民消费水平的提升,且对农村居民的作用更大,有助于缩小城乡消费差距。

(二)数字普惠金融对城乡消费差距的传导机制分析

收入是消费的来源和基础,是影响消费的最主要因素。数字普惠金融立足于服务对象大众化的目标,为社会各阶层尤其是现有金融体系覆盖不足的偏远地区人群及低收入人群提供金融产品和服务,能显著改善城乡收入差距[20]。(1)数字普惠金融提高了居民创业收入。相比城市,农村地区基础设施建设较为落后,企业规模较小,农民创业所需的成本较高[21]。数字普惠金融通过大数据、云计算等技术对用户的需求进行深入挖掘,降低金融服务的门槛,提高金融的可负担性,为各类企业和个人匹配相应的信贷业务,有助于增加农村低收入群体的创业机会和创业成功率。(2)数字普惠金融改善了居民收入预期。我国农村居民在面对未来收入不确定性时,更倾向于选择增加储蓄而减少消费[22]。数字普惠金融的发展有助于缓解预防性储蓄动机,数字化保险和理财服务能够帮助农村低收入群体提高风险抵御能力和资金运用效率,提升其消费能力。

单独依靠金融服务并不能让农民等低收入群体获得持久的财富增长,关键是要提高人力资本水平,人力资本水平的提升可以改善贫富差距[23]。长期以来,我国农村地区基础设施陈旧落后、师资缺乏,城乡教育水平存在着较大差距,并且农村居民面临诸多信贷壁垒,很难获得提升人力资本的资金支持。数字普惠金融的发展能够为农村居民等低收入阶层提供信贷支持[24],例如,互联网众筹项目助力偏远山区儿童获得优质教育资源,促进教育机会均等化;教育专项存贷服务为落后地区居民参与教育培训、职业技能培训提供资金保障,推动非农就业。教育投资和人力资本的增加,提高了农民等低收入群体的技能,使农村居民能获得更高收入的工作机会和更优质的非农就业条件,进而提高消费水平[25]。因此,数字普惠金融的发展对农村居民的收入和人力资本水平会产生更积极的促进作用,城乡消费差距也会相应缩小。为此提出:

假设2:数字普惠金融通过城乡收入差距和人力资本中介效应促进城乡消费差距缩小。

(三)数字普惠金融对城乡消费差距影响的结构差异性与区域异质性分析

相较于传统金融,数字普惠金融能够充分发挥普惠性和数字性,推动消费结构升级[26]。数据显示,2013—2020年,我国城镇居民人均服务性消费支出(4)服务性消费支出是指住户用于餐饮服务、教育文化娱乐服务和医疗服务等各种生活服务的消费支出。年均增长6.55%,农村居民人均服务性消费支出年均增长10.58%,说明居民消费结构在逐步改善,城乡消费结构差距在不断缩小。(1)数字支付推动消费模式由线下转为线上,“云购物”“云旅游”等线上消费方式日益获得消费者认可,提升了社会服务水平和效率,丰富了居民的消费选择,解决了农村地区消费产品和服务种类单一的问题。(2)数字信贷业务拓宽了居民融资渠道,使得弱势群体在满足基本生存消费后,还能有更多的钱去进行教育、文化娱乐等高层次消费,逐渐改变农村居民保守的消费观念,促进消费结构从生存型消费向享受型消费的转变,缩小与城镇居民之间的消费结构差距。

随着数字技术的广泛应用,数字普惠金融的发展逐渐呈现空间集聚和收敛特征[27],全体居民可以共享数字普惠金融带来的“红利”。但由于不同地区资源禀赋存在差异,数字普惠金融对不同地区消费的影响程度不同。我国东部地区资源更为集中,乡镇企业众多,县域经济发达,城乡经济差距较小,而且东部农村地区金融基础设施的完备程度更高,农村居民不易受到传统金融的排斥。相比之下,中西部地区资源分散,城乡经济差距较大,农村地区金融服务成本高,农村居民较难从金融机构获取到需要的金融服务。数字普惠金融的发展弥补了中西部地区金融服务的缺口,利用互联网、大数据等技术扩大了金融业务服务范围,降低了金融服务成本和门槛,有效解决了中西部地区金融机构向农村居民提供金融服务动力不足的问题。因此,数字普惠金融的发展能更好地满足中西部农村地区低收入阶层的金融需求,更有利于缩小中西部地区城乡消费差距。为此提出:

假设3:数字普惠金融对城乡消费差距的影响存在消费结构差异性和区域差异性。

(四)数字普惠金融对城乡消费差距的非线性影响

数字普惠金融是信息技术驱动下的一种金融创新,是数字技术与传统金融的有机结合,研发投入能为数字普惠金融的发展注入新动能。一个地区研发投入规模的高低,将直接影响数字普惠金融对当地农村经济发展水平提升作用的大小[28]。具体而言,当一个地区研发投入规模较低时,农村地区的信息基础设施建设和数字普惠金融发展较落后,不利于农村居民的就业与收入,城乡消费差距也难以缩小。而研发投入规模的提升有利于促进农村数字金融基础设施不断完善,提高农村金融服务效率;有利于丰富涉农金融产品和服务,完善农村产业链金融服务体系;有利于促进企业创新,推动农村经济多元化发展[29]。同时,数字普惠金融的发展和研发投入的增强,有利于促进金融与农业生产经营的深度融合,提高农村居民对数字金融产品的信任度;有利于改善农村消费环境和消费结构,提升农村居民消费水平和消费质量。因此,当研发投入达到一定规模后,数字普惠金融发展对缩小城乡消费差距的效应会更强。为此提出:

假设4:研发投入在数字普惠金融缩小城乡消费差距中存在门槛效应。

三、研究设计

(一)模型构建

为检验假设1,构建基准回归模型:

consjit=αj0+αj1dfiit+αjxXit+μi+εit

(1)

gapit=β0+β1dfiit+βxXit+μi+εit

(2)

式(1)、(2)中,consjit为省(区、市)i在t年的人均消费支出(当j=1时代表城镇,当j=2时代表农村);gapit为省(区、市)i在t年的城乡消费差距;dfiit为省(区、市)i在t年的数字普惠金融发展水平;αj0、β0为常数项,αj1、β1为待估参数,Xit为控制变量,αjx、βx为控制变量系数,μi为省份固定效应,εit为随机扰动项。

为验证假设2,参考温忠麟和叶宝娟(2014)[30]的中介效应检验方法构建模型:

Mit=δ0+ρ1dfiit+φ1Xit+μi+εit

(3)

gapit=δ1+ρ2dfiit+θ1Mit+φ2Xit+μi+εit

(4)

式(3)、(4)中,Mit表示中介变量,包括城乡收入差距(igap)和人力资本(edu);ρ1表示数字普惠金融对中介变量的影响,ρ1×θ1为中介效应,ρ2为直接效应,式(2)中β1表示对总效应的估计;δ0、δ1为常数项,φ1、φ2为控制变量系数;其余变量含义同上。

为验证假设4,构建面板门槛模型:

gapit=ω0+ω1dfiitI(qit≤η)+ω2dfiitI(qit>η)+ωxXit+μi+εit

(5)

式(5)中,I(·)为门槛指示函数,满足括号内条件取1,否则取0;qit为门槛变量,η为门槛值,ω0为常数项,ω1、ω2为待估系数,ωx为控制变量系数;其余变量含义同上。式(5)为单一门槛模型,根据门槛效应检验结果可以扩充至多门槛模型。

(二)变量说明

1.被解释变量为cons(城镇居民人均消费支出、农村居民人均消费支出)和gap(城乡消费差距)。城乡消费差距用泰尔指数来衡量,泰尔指数一般介于0-1之间。

2.核心解释变量为数字普惠金融发展水平(dfi)。本文选用省级层面的北京大学数字普惠金融指数表示,该指数详细地描述了中国各区域数字普惠金融发展动态[31],为使数据平稳取对数。

3.中介变量为城乡收入差距(igap)和人力资本(edu)。城乡收入差距用城乡居民工资性收入比来衡量。人力资本用各省(区、市)平均受教育年限(5)平均受教育年限=(文盲人数×1+小学学历人数×6+初中学历人数×9+高中/中专学历人数×12+大专/本科学历以上人数×16)/6岁以上人口总数。来衡量。

4.门槛变量为研发投入(lnrd)。用研究与试验发展(R&D)经费支出取对数来衡量。

5.控制变量。本文选取对外开放程度(进出口总额/GDP)、少儿抚养比(0-4岁人口数/15-65岁人口数)、传统金融发展水平(各地区金融机构存贷款余额/GDP)、财政支出水平(财政一般预算支出/GDP)作为控制变量。变量的描述性统计如表1所示。

表1 描述性统计

(三)变量测算与数据来源

1.泰尔指数的测算。参考程名望和张家平(2019)[32]的做法,城乡消费差距用泰尔指数衡量。泰尔指数的计算公式:

Theilit=(c1it/cit)ln[(c1it/p1it)/(cit/pit)]+(c2it/cit)ln[(c2it/p2it)/(cit/pit)]

(6)

式(6)中,c1it、c2it、cit分别代表i地区在t年的城镇总消费支出、农村总消费支出和总支出(城镇总消费支出+农村总消费支出)。p1it、p2it、pit分别代表i地区在t年的城镇总人口、农村总人口和总人口数。

2.数据来源。考虑到数据的可得性,本文选择除西藏、港、澳、台地区以外的我国其他30个省(区、市)为研究样本,2013—2020年30个样本地区的面板数据主要来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《北京大学数字普惠金融指数(第三期,2011—2020年)》。

四、实证分析

(一)基准回归

豪斯曼检验p值小于0.05,故采用固定效应模型进行基准回归,结果如表2。表2第(1)、(2)列结果均显著为正,且第(2)列系数更大,说明数字普惠金融对农村居民消费的促进作用更强。表2第(3)列结果显著为负,说明数字普惠金融有助于缩小城乡消费差距,验证了假设1。

表2 基准回归结果

(二)机制检验

鉴于数字普惠金融与城乡消费差距的回归结果已在表2第(3)列中显示,表3仅显示式(3)和式(4)的逐步回归结果。由表3第(1)列可知,数字普惠金融系数为-1.233,在1%的水平上显著,说明数字普惠金融发展可以显著缩小城乡收入差距;表3第(2)列将城乡收入差距纳入回归,核心解释变量系数的绝对值变小,说明中介效应成立。同样,表3第(3)列中数字普惠金融系数为0.486,说明数字普惠金融发展可以显著提升人力资本水平;表3第(4)列将人力资本纳入回归后,核心解释变量系数的绝对值变小,说明存在部分中介效应。采用Sobel法进一步分析,以城乡收入差距和人力资本作为因变量的Sobel检验p值均显著,说明中介效应存在,占总效应比重分别为8.69%、12.28%。至此,验证了假设2,即数字普惠金融通过城乡收入差距和人力资本中介效应促进城乡消费差距缩小。

表3 中介效应检验结果

(三)异质性检验

1.分消费类型样本。借鉴江红莉和蒋鹏程(2020)[26]的做法,将我国居民消费划分为基本生存性消费和发展享乐性消费。表4是数字普惠金融对城乡居民不同类型消费支出(6)按照国家统计局的分类标准,基本生存性消费包括食品、衣着和居住消费;发展享乐性消费包括家庭设备用品、交通通信消费、文化教育娱乐用品及服务、医疗保健和其他商品及服务消费。和消费差距影响的回归结果。由表4可知,数字普惠金融对发展享乐性消费的提升作用明显大于基本生存性消费,有利于促进居民消费结构的优化。其中,第(5)列农村发展享乐性消费的系数最大,说明数字普惠金融对农村居民发展享乐性消费的提升作用最明显。第(6)列回归系数的绝对值大于第(3)列,说明数字普惠金融对于缩小城乡发展享乐性消费差距的效应更强。

表4 数字普惠金融与城乡消费差距:消费结构差异性

2.分地区样本。本文将全国30个省(区、市)划分为东部和中西部(7)东部地区包括:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省(区、市);中西部地区包括:山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江、内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆19个省(区、市)。地区,表5是对分地区样本回归的结果。由表5可知,东部和中西部地区的系数显著为负,表明数字普惠金融的发展对东部和中西部地区的城乡消费差距均有缩小效应。基于似无相关模型SUR的检验p值为0.001 7,说明不同样本的回归系数存在显著差异。东部地区系数为-0.024,中西部地区系数为-0.042,表明数字普惠金融的发展对城乡消费差距的缩小效应在中西部地区更强。至此假设3得以验证。

表5 数字普惠金融与城乡消费差距:区域差异性

(四)门槛效应分析

为验证假设4,以研发投入作为门槛变量进行实证检验。首先进行门槛效应存在性检验,结果如表6所示。由表6可知,东部地区和中西部地区均通过了单一门槛检验,双重门槛检验不显著,故选用单一门槛模型。由表7可知,东部、中西部地区门槛值均位于95%的置信区间,东部地区的门槛值为12.811 1,中西部地区的门槛值为13.955 5。

表6 门槛效应检验结果

表7 门槛值结果

本文按门槛值进行省(区、市)划分,东部地区2013—2020年仅有海南未跨越门槛值。中西部地区2013年未跨越门槛值的省(区、市)有广西、贵州、云南、甘肃、青海、宁夏、新疆;2020年除甘肃、青海、宁夏、新疆以外,其余省(区、市)均已跨越门槛值,按门槛值划分的省(区、市)数如表8所示。

表8 按门槛值划分的省(区、市)数

门槛回归结果如表9所示。由表9可知,对东部地区而言,当lnrd≤12.811 1时,数字普惠金融发展对城乡消费差距的作用系数为-0.019;当lnrd>12.811 1时,系数为-0.022,表明数字普惠金融对城乡消费差距的缩小效应呈边际递增趋势。对中西部地区而言,当lnrd≤13.955 5时,数字普惠金融对城乡消费差距的作用系数为-0.034;当lnrd>13.955 5时,作用系数为-0.037,说明跨越门槛值后,数字普惠金融对城乡消费差距的缩小作用进一步增强。可见,在不同的研发投入规模下,数字普惠金融对城乡消费差距会产生非线性影响,研发投入规模的提升会增强数字普惠金融对城乡消费差距的缩小效应,验证了假设4。

表9 门槛效应回归结果

(五)稳健性检验

本文主要采用以下几种方法来验证以上模型的稳健性和解决内生性问题。

1.工具变量法。参考樊文翔(2021)[33]采用核心解释变量滞后一期与两期差分的乘积和移动电话普及率(每百人部数)作为工具变量。不可识别检验值在1%的水平上显著;弱工具变量检验中Cragg-Donald WaldF值为47.026,超过10%水平的临界值;Hansen J检验p值大于0.1,说明工具变量有效。表10第(1)列为工具变量法的回归结果,考虑内生性问题后的结果与上文一致。

表10 内生性及稳健性检验结果

2.替换变量法。表10第(2)列采用城乡居民人均消费之比(cons1/cons2)替代泰尔指数进行回归。表10第(3)列将核心解释变量滞后一期(L.dfi)进行回归。表10第(4)-(6)列将核心解释变量替换为数字普惠金融覆盖广度(wide)、使用深度(deep)、数字化程度指数(digital)进行回归。结果显示,在替换变量后,核心解释变量的符号、显著程度均未发生实质性的变化,证明回归结果较为稳健。

五、结论与启示

本文基于2013—2020年省级面板数据,探究数字普惠金融对城乡消费水平、消费结构以及消费差距的影响效应和传导机制。研究表明:(1)数字普惠金融促进了居民消费水平的提升,且对农村居民的作用更大,有利于缩小城乡消费差距。(2)数字普惠金融通过缩小城乡收入差距和提高人力资本水平缩小城乡消费差距。(3)异质性分析发现,数字普惠金融对缩小城乡发展享乐性消费差距的作用更显著;同时,数字普惠金融的发展更有利于缩小中西部城乡消费差距。(4)研发投入在数字普惠金融对城乡消费差距的影响中存在门槛效应,在研发投入规模跨越门槛值的地区,数字普惠金融对城乡消费差距的缩小效应更大。

结合上述研究结论,本文得到如下启示:(1)加快完善城乡基础设施建设,积极引导金融资源流向中西部和农村地区,提高互联网、移动设备普及率,推动金融行业数字化转型,着力消除区域和城乡之间的“数字鸿沟”。(2)加快推进数字普惠金融产品和服务创新。金融机构应该积极地对场景化的产品体系进行改进,提高手机银行、数字支付在农村地区的普及程度,让农村地区的金融服务变得更加方便、更加有效;同时对农村经济的线上、线下联动服务进行改进,使其更好地支持实体经济。(3)因地制宜发展数字普惠金融。中西部地区城乡消费初始差距大,数字普惠金融发展起步晚,但上升空间较大、边际效应较强,应进一步加快金融服务网点、终端和网络设施等硬件的建设,并积极开展提速降费专项行动,提高中西部农村地区数字金融覆盖率。对东部地区而言,要不断完善金融服务体系,提升金融产品和服务质量,提升社会信用覆盖面和消费者保护。(4)多措并举加强农民教育培训。一方面,大力发展数字普惠金融促进非农就业来拓宽低收入群体收入渠道,缓解流动性约束;强化中低收入人群的职业能力训练,促进中低收入人群的收入,提升居民的总体生活质量。另一方面,重视消费者教育,增加人力资本投资,利用互联网平台定期地对城市和农村地区的居民进行数字金融知识的教育和宣传,提升居民金融素质,从根本上为消费赋能。