数字普惠金融、金融发展与居民消费——基于动态面板门槛模型

陈 曦

（贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

进一步激发国内潜在的消费需求，是推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环的新发展格局的内在要求。当前我国社会的主要矛盾发生了变化，人民生活水平是否得到提升，我国能否加快实现结构性转型升级，关键在于消费结构的优化。在经济新常态下，我国未来经济增长的主导模式将是消费型发展模式。借力于数字技术的新型普惠金融，便利了居民支付，缓解了流动性约束，提升了居民家庭的消费风险平滑能力[1]，解除了小微企业信贷约束，降低了金融服务的门槛及交易的成本，提高了金融资源的可得性。随着数字金融不断发展，深入经济社会的各个领域，衍生出了一大批新型消费需求与供给，居民的消费心理与消费习惯都发生了巨大改变。尤其是在2020 年后，数字金融展示出了独有的优势与活力，因为不受地理位置的约束，线上商品的销售量快速增加，线下包裹无接触配送，居民足不出户也能购买到需要的物品，数字金融在推动消费与经济增长中的作用可见一斑。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

过去，国有大型商业银行主导着我国金融体系，受到政府的干预较多，市场活力较低，信息不对称问题严重，金融排斥比较明显，中小企业面临信贷收紧问题，居民部分获利更低，家庭消费受制于流动性的约束（汪伟等，2013）[2]。金融排斥越严重，居民的流动性约束就越难得到缓解，他们就越倾向于进一步压缩消费，开源节流（叶海云，2000）[3]。诸多学者的研究已证实，金融发展有助于提升居民的消费。金融发展能够通过缓解金融排斥、提高资源配置的有效性缓解居民的流动性约束（Campbell 和Mankiw，1991）[4]，提升居民的消费水平；还能够通过利用金融市场分散居民面临的种种风险，从而实现跨期平滑消费（Barrell 和Davis，2010）[5]，释放被压抑的资金需求。金融资源的不断增加、金融效率及金融市场化水平的持续提升、金融结构的持续优化都是金融发展的表现形式（沈红波等，2010）[6]。自2016 年数字普惠金融在G20 杭州峰会被正式提出以来，在我国得到了长足的发展（郭峰等，2020）[7]。互联网经济、金融科技、第三方支付平台迅速崛起，基础设施不断完善，金融资源、信息及产品的可得性与普惠性得到了显著提高，金融排斥得到缓解，整体经济运行效率也得到提升。借助于数字技术迅猛发展的普惠金融，与传统金融的发展产生了交互效应，地区金融发展程度是数字金融发展的基础，金融发展越好的地区越早应用数字技术；数字金融的发展冲击了传统金融体系，反过来推动了银行类金融机构数字化转型，使传统金融体系的内部结构不断优化、效率持续提升，信息不对称等问题得到缓解，金融服务的门槛也大幅降低（巴曙松和王紫宇，2021）[8]，实打实惠及居民家庭，为贫困、弱势群体提供了均等化的发展机会，展现出包容性、高效率等突出优势（郭峰等，2020）[7]。

已有文献基于数字普惠金融自身维度、影响机制等方面，研究了数字普惠金融对不同地区、不同人群的影响，发现数字普惠金融能够显著提升居民的消费水平与消费结构，但对城镇居民的提升作用更高（江红莉和蒋鹏程，2020）[9]，总指数下三个维度对居民消费影响的过程中均存在显著的门槛效应（杜家廷等，2022）[10]。其中，使用深度与数字化程度都能促进家庭消费结构的升级（戚欣，2022）[11]，但覆盖广度对于居民的消费没有显著提升（易行健和周利，2018）[12]，而且在此过程中，都存在显著的门槛效应。数字普惠金融主要通过缓解流动性约束、便利支付（易行健和周利，2018）[12]、降低交易成本以及缓解信息不对称（南永清等，2020）[13]四个机制提升居民的消费水平，促进其消费结构的升级。但较少从数字普惠金融对居民消费的非线性影响角度进行研究。因此，本文选取地方金融发展程度作为门槛变量，通过动态面板门槛模型实证研究数字普惠金融对居民消费的影响，旨在为丰富相关领域的研究做出边际贡献，也为今后数字金融的发展提供参考。

（二）研究假设

作为数字技术与普惠金融的结合，数字普惠金融对居民消费水平与消费结构的影响不一定呈现线性特性。原因在于，一方面，数字普惠金融所使用的生产要素是具有规模经济效应的。即当其发展水平超过某个阈值时，提供金融产品与金融服务的成本大大降低，边际成本趋近于零，对居民消费的促进作用表现为边际递增。另一方面，错配、过度匹配等金融领域的问题可能使其对居民消费的促进作用呈现边际递减的趋势。另外，数字技术的运用带来了便利，降低了成本，也增加了新的风险。在数字金融时代，风险的传染力大大增加，当该类风险集聚过高时，可能会使居民滋生恐慌情绪，对数字普惠金融及整个金融系统产生不确定性影响。为此提出本文的假设H1 和假设H2。

H1：数字普惠金融对全体居民消费水平的促进作用存在非线性特征；

H2：数字普惠金融对全体居民消费结构的促进作用存在非线性特征。

虽然我国居民消费率逐年增加，居民消费水平不断提升，消费结构不断完善，但受制于有限的物质条件与文化水平，我国农村居民的消费支出远低于居民总体消费能力的增长，使得数字普惠金融对农村居民产生的影响较为有限。虽然数字金融的出现缓解了传统金融机构提供服务在地理上的限制、信息的不对称性等短板，增加了居民对于金融资源的可得性，也在一定程度上缓解了居民的流动性约束，但其作用大小在城乡居民之间可能存在异质性。为此，提出本文假设H3。

H3：数字普惠金融对城镇与农村居民消费的非线性影响存在异质性。

三、研究设计

（一）模型设计

为了探究数字普惠金融与居民消费之间可能存在的非线性关系，本文采用Seo 等（2019）[14]的动态面板门槛效应模型进行实证研究，模型设计如下：

上式中，Conit、Con_sit及Con_deit为本文的被解释变量，分别代表居民的消费水平、生存型消费、发展和享受型消费；Coni，t-1、Con_si，t-1及Con_dei，t-1分别为被解释变量的滞后一期，表示居民的消费习惯；Index_a 为本文的核心解释变量，代表数字普惠金融总指数；Fin 代表地区金融发展程度，为本文的门槛变量，γ 为门槛值，I（·）表示指示函数；Controlsit为本文选取的一组控制变量；ε 表示随机扰动项，i 表示省份，t 表示年份。

（二）变量与数据说明

基于数据的可得性，本文选取2016—2021 年我国31 个省（自治区、直辖市）（除港澳台地区外）的居民消费面板数据作为研究样本。以下是相关变量的构成与说明。

1.被解释变量。选取居民的人均消费性支出的对数（con）、以及生存型消费的对数（con_s）、发展和享受型消费的对数（con_de）作为本文的被解释变量，其中，生存型消费包含了食品烟酒、衣着及居住类消费，发展和享受型支出包含了生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健及其他类消费。

2.核心解释变量。本文核心解释变量为数字普惠金融（Index），选用北京大学数字金融研究中心测算的数字普惠金融指数来衡量。

3.门槛变量。选取金融发展程度（Finance）作为本文的门槛变量，参照易行健和周利（2018）[12]的做法，以金融机构人民币贷款余额与地区生产总值的比值来测算。

4.控制变量。选取人均可支配收入（Income）、城镇化率（City）、少儿抚养比（R_child）、老年抚养比（R_old）、基本医保参加人数（Insurance_m）、财政支出水平（Fiscal）作为本文的控制变量。其中，财政支出水平为地方公共预算支出与地方生产总值之比；少儿抚养为0～14 岁儿童人口数与15～64 岁人口数之比，老年抚养比为65 岁及以上老年人口与15～64岁人口数之比。

数字普惠金融数据来源于《北京大学数字普惠金融指数（2011—2021）》，其他指标数据来源于《中国统计年鉴》以及各省份历年统计年鉴，各变量的描述性统计如表1 所示。

表1 变量及描述性统计

四、实证分析

（一）基准回归

Hansen 提出的面板门槛模型对于不同区间内，解释变量对被解释变量的异质性影响的估计更准确，但其假设条件较为苛刻，要求协变量必须是强外生的，这样才能使估计量保持一致。因此，本文在引入居民消费水平与结构滞后一期的基础上，以各地区的金融发展程度为门槛变量，参考Seo 等（2019）[14]动态面板门槛效应检验的方法，实证研究了在不同门槛区间内，数字普惠金融对居民消费水平及结构的非线性影响，实证结果如表2、表3 所示。由表2可知，三个模型均通过Bootstrap 的非线性检验，且估计的门槛值均在1%的水平上显著。表3 中列（1）报告了数字普惠金融总指数对居民消费水平的影响。在金融发展水平低于门槛值1.933 时，数字普惠金融对居民消费水平的影响为0.032，且在1%的水平上显著。在金融发展水平高于门槛值时，数字普惠金融对居民消费水平的影响更大，为0.135，且在1%的水平上显著。表3 列（2）、列（3）分别表示数字普惠金融对居民生存型消费与发展型消费影响的结果，与消费水平类似，对于生存型消费而言，当地区金融发展高于门槛值后，数字普惠金融的促进作用更大。而对于发展和享受型消费而言，当金融发展低于门槛值时，解释变量的估计系数为负且不显著，但当金融发展高于门槛值时，解释变量的估计系数由负转正，且在5%的水平上显著。

表2 全样本门槛值估计

表3 全样本动态面板门槛估计

探究非线性效应背后的经济原因可能在于，对居民而言，衣、食、住是最基本的生活开销，是首先要解决的问题。根据马斯洛的需要层次理论，生理需求为最底层需求，只有当该需求得到满足后，更高层的需求才会出现。对于居民而言，教育、娱乐等项目的消费就属于更高层次的消费。当居民的消费水平较低时，保障基本生存的消费占其全部消费较大的比重，因此数字普惠金融的出现最先给这部分支出带来了显著的影响，也给居民总的消费性支出带来了显著的影响，假设1 成立。随着数字普惠金融的发展，信息不对称问题与居民的流动性约束均获得了缓解，促进了居民的消费水平，也促进了居民为满足更高层次的需要而消费，表现为当金融发展到一定程度时，数字普惠金融才能显著促进居民的发展与享受型消费，假设2 成立。

（二）内生性处理

考虑到可能存在的内生性问题，本文借鉴邱晗等（2018）[15]的做法，选取互联网普及率作为数字普惠金融的工具变量，采用两阶段最小二乘法进行工具变量估计。由表4 列（1）可看出，第一阶段的回归系数在1%的水平上显著异于0，且F 值大于10，表明工具变量有效；列（2）则展示了在考虑内生性问题后，数字普惠金融仍然能够显著提升居民的消费。

表4 工具变量回归

（三）稳健性检验

1.改变估计方法。考虑到结果的稳健性，本文使用固定效应面板模型重新对样本进行检验，结果如表5 列（1）所示。可以看到在面板模型中，数字普惠金融对样本期居民的消费水平与消费结构均具有显著的促进作用。

表5 稳健性检验

2.缩短样本期。将样本期缩短至2016—2019年，重新进行动态面板门槛回归，得到的结果如表5 列（2）所示，可以看到在样本期缩短后的结果与基准回归基本一致，表明以上结论是稳健的。

（四）异质性分析

考虑到我国二元经济体的特点，为研究以上门槛效应在城乡居民消费中是否存在异质性，将全体居民分为城镇居民与农村居民进行检验，结果如表6 和表7 所示。由表6 可知，无论是对城镇居民还是农村居民，数字普惠金融对其消费的影响都存在显著的门槛效应，但对于农村居民群体的门槛值更高。同时，由表7 可以发现，就消费水平而言，当金融发展程度低于门槛值时，数字普惠金融对城镇居民和农村居民均存在显著的促进作用，而当金融发展程度跨过门槛值后，数字普惠金融对城镇居民的促进作用更显著，但对农村居民的促进作用不显著。就生存型消费而言，只有当金融发展跨过门槛值后，数字普惠金融对城镇居民才表现出显著的促进作用，农村居民则相反，金融发展程度低于门槛值时，数字普惠金融表现出显著的促进作用。就发展和享受型消费而言，数字金融对城乡居民的影响相似，均在金融发展程度高于门槛值后表现为显著的促进作用。

表6 分城乡居民门槛值估计

表7 分城乡居民动态面板门槛估计

以上结果可能的原因一方面是农村地区受到客观条件的限制，如数字设备更新较为滞后，地理位置的限制；另一方面是数字金融排斥论认为“马太效应”仍然存在。由于数字金融基础设施、金融知识普及率及金融排斥等问题的客观存在，数字技术、金融知识与金融生态等多层“鸿沟”仍然存在于我国城乡居民之间，阻碍了数字普惠金融对农村居民消费的促进作用，使其在金融发展到一定程度后，受数字普惠金融的影响不够显著。而城镇居民在基础设施、物质条件、金融素养方面的优势使得他们在金融发展程度高于门槛后，受到数字普惠金融较为显著的促进作用，假设3 成立。

五、结论与政策建议

本文选取2016—2021 年我国31 个省（自治区、直辖市）（除港澳台地区外）的居民消费面板数据作为研究样本，引入地区金融发展程度为门槛变量，实证分析了数字普惠金融对居民消费的非线性影响。实证结果表明：一是数字普惠金融对居民消费水平与消费结构的影响均存在非线性动态门槛效应，由于数字普惠金融所使用的生产要素具有规模经济效应，当其发展到超出某个阈值时，边际成本近似于零，对居民消费的促进作用就表现为边际递增。二是对于城镇居民而言，当地区金融发展程度达到阈值后，数字普惠金融对其消费的促进作用更显著。而农村居民由于基础设施相对落后、金融知识匮乏，依然面临数字金融的排斥问题，其消费状况得到的改善相对较小。

基于以上结论，本文提出以下政策建议：一是我国应继续大力发展数字普惠金融，以实现消费水平的提升和结构的优化，最终为经济高质量发展注入内生动力；二是地区金融发展应跟上数字普惠金融发展的脚步，在数字经济时代与数字普惠金融协同发展，实现优势互补，缩小城乡消费差距，使居民共享经济发展的成果；三是加强农村数字金融基础设施建设，大力推进农村地区数字普惠金融的发展，为释放农村居民的消费潜力创造坚实的物质条件；四是继续加强对农村居民金融知识的普及，通过提高居民的金融知识，改变其对数字金融的认识，缩小数字鸿沟，缓解金融排斥，实实在在享受到数字普惠金融的优势。