数字普惠金融与我国农村居民消费研究

姜慧 魏建国

收稿日期：20231109

作者簡介：

姜慧（1998），女，江苏盐城人，武汉理工大学经济学院硕士生，主要从事数字金融及金融风险管理研究；

魏建国（1963），男，湖北武汉人，武汉理工大学经济学院教授，博士生导师，博士，主要从事数字金融及金融风险管理研究。

基金项目：

摘要： 基于2011-2021年省级面板数据，构建双向固定效应模型和中介效应模型，以此探究数字普惠金融对我国农村居民消费规模、消费结构的影响，并对农村地区的土地制度、农业生产、农户创业、产业结构进行分析。研究结果表明：（1）数字普惠金融显著提高了我国农村居民的消费规模，但这种作用存在明显区域异质性，检验表明其作用在东部地区更加显著；（2）数字普惠金融能够改善农村居民消费结构；（3）数字普惠金融的发展，能够通过缓解信贷约束这一途径促进农村居民消费。最后提出了加强数字普惠金融发展助力农村消费的建议，包括制定农村数字普惠金融发展战略，强化数字普惠金融助农理念，加强数字化基础设施建设，建立多元化数字推进机制等。

关键词： 数字普惠金融； 农村居民消费； 中介效应； 信贷支持

中图分类号： F832.43； F126.2

文献标识码： ADOI： 10.3963/j.issn.16716477.2024.01.011

一、 引言

2020年5月，中共中央政治局常委会首次提出“构建国内国际双循环相互促进的新发展格局”。消费是畅通国内大循环的关键环节和重要引擎，对经济具有持久拉动力，其中农村居民消费是我国消费体系中的重要组成部分。当前我国农村居民消费一直面临着突出的结构性问题，主要表现在需求不足、消费结构有待优化以及地区异质性等问题。国家统计局数据显示，2022年我国农村居民人数4.9亿，占我国总人口的34.78%，然而农村居民人均生活消费总支出只有16632元，相比城镇人均生活消费总支出的30391元有较大差距，同时中西部消费水平远低于东部地区。

在当前数字化改革浪潮中，数字普惠金融已经延伸至“三农”客群的多个领域，大数据、云计算、人工智能等新兴技术在许多领域实现场景落地，为服务“三农”赋能。在数字普惠金融发展过程中，银行等传统金融机构积极将金融科技与自身业务相结合，使数字技术为传统金融机构注入新的活力与生命力，加强产品创新和服务创新，让农村居民更便捷、更低成本地获得数字支付、数字保险、数字投资和数字信贷等过去无法获得的金融服务，扩大了金融服务范围，拓宽了农村居民理财途径。农村地区数字普惠金融的快速发展，改善了农村金融环境，缓解了农村居民的流动性约束和金融排斥现象，改变了农村居民的消费习惯，为提供就业创业机会，提高居民收入，改善农村产业结构，提高农村居民消费水平作出了重大贡献。本文以实证分析为基础，研究数字普惠金融通过改善信贷支持来促进农村居民消费的机制，并提出相关建议。

二、 文献回顾与研究假设

（一） 数字普惠金融对农村居民消费水平的影响

数字普惠金融以现代信息技术为基础，可以提高金融资源的可获得性[1]，数字支付等新技术可以使农村及城市贫困人群可以更好地享受基本的金融服务[2]。数字普惠金融能够通过扩大金融服务范围、降低金融服务成本、增强风险控制能力、低成本服务长尾客户以实现金融的普惠性，从而降低了门槛效应，缓解了金融排斥现象，能更好地发挥减贫作用[3]。郭峰等编制的北京大学数字普惠金融指数，为研究数字普惠金融对农村居民消费行为的影响提供了数据支撑[4]。学者们认识到数字普惠金融的“普惠”作用，认为其提升了家庭特别是农村低收入群体的收入水平，对农村居民和低社会资本家庭的创业行为有所改善，增加了就业等经济机会[5]。傅秋子等研究农村金融需求异质性问题，结果显示数字金融水平的提高有效降低了农村生产性正规信贷的需求概率[6]。王志光等研究数字普惠金融的发展可促进商业银行的创新与数字化转型，从而提升经济效率[7]。葛和平等验证了数字普惠金融对农业生产的影响，发现其可以加快农业技术进步的途径从而提高农业全要素生产率[8]。

很多学者发现，数字普惠金融的发展对居民消费升级产生了重大影响，且这种影响的程度还存在地区差异性。邹新月指出数字普惠金融通过数字移动支付、网上理财和保险等促进了居民消费[9]。蒋竹媛和郭华指出数字普惠金融的覆盖广度和使用深度均对消费有显著促进作用[10]。安强身认为数字普惠金融通过增加收入水平、提高社会保障水平来促进居民消费结构升级[11]。关于地区异质性方面，数字普惠金融的覆盖广度显著促进中部、东部的农村消费，但数字支付服务的消费推动作用仅仅局限于东部地区的农村；西部地区农村消费支出的增加主要受数字金融服务推动的影响。另外，数字普惠金融通过推进农村经济发展和促进农村居民经营性收入的增长，在意愿和能力双维度对农村居民消费结构升级产生正向作用[12]。基于上述研究，本文提出假设1。

假设1：数字普惠金融能提高农村居民消费规模，而且地区之间存在异质性。

（二） 数字普惠金融对农村居民消费结构的影响

基于跨期消费理论以及生命周期理论，国内学者利用多种研究方法探究数字普惠金融对农村居民的消费机制，主要聚焦于支付便利性、释放消费约束、调整消费结构、促进农业经济生产来提高居民收入等。数字化通过提升消费者剩余、提高消费效率、优化消费环境三方面促进农村居民的各项消费，同时提升年轻农户的发展与享乐型消费[13]。何燕等研究了数字普惠金融产生的就业机会减贫，发现就业机会的中介减贫效应占数字普惠金融减贫总效应的比重为21.59%，由此不断缩小城乡差距，促进农村居民的消费结构改善[14]。易行健等使用北京大学数字普惠金融指数和CFPS数据进行固定效应回归，发现数字普惠金融主要通过便捷支付显著促进了中低债务收入比的居民消费，且这一效应在中西部、农村地区、中低收入家庭、户主教育程度高的家庭中更明显[15]。黎翠梅等使用嵌套矩阵构建空间计量模型，发现数字普惠金融通过缓解农村人口金融排斥直接促进其消费，通过提升农村人口收入间接促进其消费[16]。Bo等使用lasso算法，发现数字普惠金融通过促进农村人口收入增长、缓解农村家庭脆弱性促进农村人口增加生存型消费，甚至可能造成过度消费[17]。秦芳以农村电商发展的数据为起点，构建回归模型发现数字经济发展带动了工业品下乡，促进农村人口消费结构升级[18]。王勋使用CHFS数据，基于风险平滑理论，发现数字普惠金融通过提高流动性、储蓄效应等，改善家庭在社会关系网络分担风险的能力，尤其能降低低收入群体及农村家庭的脆弱性[19]。基于上述研究，本文提出假设2：

假设2：数字普惠金融能够改善農村居民消费结构。

（三） 数字普惠金融通过改进信贷约束促进农村居民消费

现有理论表明，缓解流动性约束能显著影响农村居民消费。张梓榆等[20]提出，流动性约束与相对消费贫困之间存在U型关系，对农村信贷供给的导向性作用减轻了相对消费差距。孙玉环等[21]的研究表明，缓解家庭信贷约束能显著提振中低收入家庭的消费。Deniz构建了一项随机信贷限额冲击的实地实验，研究发现，信贷扩张可以显著提高贫困群体、低收入群体的消费规模[22]。

信贷约束一直是限制农村居民消费的重要因素，但是现有文献中对数字普惠金融通过信贷供给规模这一中介机制促进农村居民消费却少有关注。首先，在农业生产上，通过缓解流动性约束提高了农村家庭的初始禀赋，使得农民可按照其生产计划促进生产规模化，获得最大效益。其次，在土地资源这一方面，农村土地确权是一个提升农户征信的过程，推动了金融借贷从民间不规范的非正规交易走向以制度保障的正规金融交易，由此会极大地激励农户的生产积极性。土地流转、租赁以及农业的生产投资各个方面，都会涉及资金流动，于是对信贷融资有需求的农户会增多，相应会增加金融机构的贷款额度。数字普惠金融促进正规金融交易的发展，能降低资金供给方的信息成本，减少逆向选择和道德风险，抵押物优先受偿可以提高农民履约的自觉性及资金供需双方收益和共同发展，缓解农户的信贷约束，增加农村居民收入与消费。因此，本文引入北京大学数字普惠金融指数中的信贷指数作为中介变量，将数字普惠金融、消费及信贷供给置于同一框架中，构建中介效应模型，为此，本文提出假设3：

假设3：数字普惠金融的发展，能够通过改进信贷支持来促进农村居民消费。

三、 研究设计

（一） 模型设定

本文采用双向固定效应模型和中介效应模型，检验数字普惠金融对农村居民消费的影响。模型构建过程及相关参数解释如下：

其中，被解释变量C为第t年i省份的居民人均消费水平，核心解释变量index表示省级层面的数字普惠金融发展水平，controlsit代表相关控制变量，Pi表示地区固定效应，Qi表示时间固定效应，ξii代表随机误差项。系数β1的符号方向及显著性水平主要反映数字普惠金融对农村居民消费的影响效应。

中介效应检验。本文将信贷供给作为中介变量，用来检验数字普惠金融通过信贷扩张影响农村居民消费水平。

其中，C为被解释变量，index为核心解释变量，credit为中介变量，controlsit为其他控制变量，同时对地区和时间效应加以控制。依据中介效应检验步骤，如果回归系数c0、c1、c3均显著，则表明存在中介效应，并通过Bootstrap方法检验中介效应效果。

（二） 变量设定

1.被解释变量：农村居民消费水平（c）。该指标用我国各省农村居民人均消费水平进行衡量。数据来源于2011-2021年《中国统计年鉴》，为消除通货膨胀、价格波动的影响，以2011年作为基期，使用2011-2021年的各省农村居民消费价格指数进行平减处理，得到实际的农村居民人均消费支出，数据单位为千元。其中，根据消费支出类型，用生存型消费占比（z1）、发展和享受性消费占比（z2）来衡量其农村居民消费结构。

2.核心解释变量：数字普惠金融水平（index）。该指标的数据来源于北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融发展指数第四期，主要通过覆盖广度（使用人群覆盖率）、使用深度（服务对象的使用频率）和数字化程度（以互联网为载体提供便利性的服务程度）三个子维度，来衡量现阶段数字普惠金融发展现状和演变趋势。

3.控制变量：本文选取以下与农村经济相关的省级面板数据作为控制变量。收入状况（income），采用农村居民人均可支配收入表示，为消除通胀因素，用消费价格指数进行平减处理；人均受教育年限（edu），采用各省份6岁及其以上人口平均受教育年限表示；财政支持（fin），采用财政支出对农业发展的支出来表示；农村居民人均GDP（pgdp），该指标主要控制地区经济水平增长带来的影响，并根据GDP指数做平减处理；少儿抚养比（children），采用各省份年末少年儿童人口数与劳动年龄人口数的比值表示；农村居民消费价格指数（cpi），该指标主要控制价格波动对居民消费的影响，以此来衡量农户日常消费习惯是否适应当前经济发展状况；各地区固定电话年末用户（n2），该指标可以衡量数字经济发展潜力；邮政局数量（n3），主要体现地区物流、电商发展情况。

4.中介变量：信贷供给（credit），本文使用北京大学数字普惠金融指数报告中的信贷指数来表示居民信贷情况。

（三） 数据来源及处理

本文数据主要来源于《北京大学数字普惠金融指数》《中国统计年鉴》、中国家庭金融调查数据以及国家统计局相关数据，并根据部分原始数据进行处理，处理数据如下：

为提高数据的科学性、合理性和可得性，研究样本选取我国31个省份省级面板数据，其时间区间为2011-2021年。为剔除通货膨胀影响，以2011年为基期，对农村人均可支配收入和人均消费进行平减处理，得到可比数据，并根据消费支出占比，将消费分为生存性消费、发展和享受性消费。相关变量的描述性统计如表1所示。

四、 实证结果分析

（一） 基准回归

将数字普惠金融指数作为核心解释变量，农村居民消费水平、生存性消费占比、发展和享受性消费占比分别作为被解释变量进行基准回归，研究数字普惠金融对农村居民消费规模和消费结构的影响，显示结果均通过检验，且在1%的水平上显著。如表2所示，数字普惠金融指数每增加一个单位，农村居民人均消费增加29元，同时生存型消费占比下降0.6%，发展与享受型消费上升0.6%。说明数字普惠金融显著提高了我国农村居民的消费规模，且改善了消费结构。

就控制变量而言，人均GDP提高可提高居民收入，从而促进消费支出，但是对消费结构没有显著的改善；财政对农业的支持显著提高了消费支出，因为政府实行惠农政策、进行专项拨款对土地制度进行改革，在一定程度促进了农村产业结构的发展与升级，提高了农民收入；少儿抚养比显著提高了生存和发展型消费支出，因为在儿童少年的培养过程中，会更多地涉及到教育、医疗、娱乐等方面的消费支出。

（二） 内生性处理

仅利用上述回归模型本文研究数字普惠金融对农村居民消费的影响，说明其间的因果关系尚存在一定的内生性问题。考虑到数字普惠金融与农村居民消费的关系可能会受到消费习惯、文化习俗等方面的影响，这些无法估计的因素可能会给回归结果带来影响。为减少可能存在的遗漏变量对回归结果造成的估计偏误，本文选取各省邮政局数量作为工具变量，来衡量地区物流发展情况是否影响农村居民消费。

表3结果显示，核心解释变量数字普惠金融（index）的回归系数均显著为正，而且工具变量的CraggDonald F统计量分别为14.209，KleibergenPaap Wald rk F统计量为11.965，大于StockYogo检验15%水平的临界值8.96，同时KleibergenPaap rk LM统计量均通过显著性水平1%的检验，表明弱工具变量、不可识别检验均拒绝原假设，说明选定的工具变量满足外生合理性。上述结果与基准回归结果保持一致，表明数字普惠金融确实促进了农村电商的发展，为偏远地区或者农村居民的线上消费提供了便利。

（三） 稳健性分析

为更好地检验模型的稳健性和可靠性，下面通过替换解释变量和删减样本的方法对估计结果进行稳健性检验，具体结果如表4所示。通过列（1）可以发现，数字普惠金融仍能显著提高农村居民消费水平。从边际效应结果来看，数字普惠金融指数每提升1个单位，农村居民消费水平上升21元，与上文回归结果符号一致。为进一步加强回归结果的稳健性，本文替换被解释变量为全国居民人均消费，具体结果如列（2）所示。可以发现，在其他条件不变的情况下，数字普惠金融结果的方向和显著性与上文一致。

（四） 异质性检验

本文將总样本划分为东、中、西部进行分组回归，探究数字普惠金融的发展程度是否影响农村居民的消费规模及效应，结果如表5所示。数字普惠金融对东、西部农村居民消费的影响显著为正，且对西部效果高于东部：数字普惠金融指数每提升1单位，东、西部地区居民消费分别上升16和32元；对中部地区农村居民消费的影响则不显著，这主要是因为地理位置带来的经济资源差异以及政策驱动原因。东部地区具备优良的数字金融基础设施和丰富的经济资源，相对完善的金融设施，农村居民良好的金融素养和金融服务能力，能够顺应技术改革和数字普惠金融的发展，助力消费水平升级。中西部金融覆盖度与基础消费能力较低，但西部地区坚持以助力乡村振兴战略为导向，注重数字普惠金融基础设施建设，为农村集体经济组织、新型农业经营主体和新市民群体等提供全周期的综合性金融服务，坚持以减轻农户、小微企业融资负担为导向，积极落实“减费让利”政策，逐年降低小微企业贷款利率及服务手续费，增加信贷供给，为刺激消费潜力释放提供了基础。

（五） 中介效应分析

这里选取信贷供给作为中介变量，研究数字普惠金融是否通过提高信贷规模促进我国农村居民的消费规模。根据中介效应模型计算的结果如表6所示。列（1）显示数字普惠金融对居民消费影响的边际效应，结果表明，在其他条件不变的情况下，数字普惠金融指数每提高1个单位，农村居民消费会相应提高29元。列（2）（3）则主要检验信贷供给的独立中介效应是否显著及效应占比等。结果显示，数字普惠金融的发展有效促进了信贷供给的规模提升；同时，数字普惠金融的发展有效促进了信贷供给的扩张。

本文采用Bootstrap方法和Sobel方法对中介效应进行检验。表6中列出了中介效应的BS值及偏差调整后的置信区间。Sobel检验统计量是2.835，对应的p值小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，即中介效应是显著存在。Bootstrap检验需要关注的是间接效应的置信区间是否包含0。结果显示，信贷供给间接效应的置信区间为0.0004824至0.001864，表明中介效应显著存在，说明中介效应体现在信贷支持这一方面。因此，数字普惠金融可以通过缓解流动性约束来促进农村居民消费。金融机构应发挥数字普惠金融的网络效应、示范效应，从而为农村居民提供优质的技术传播、良好的营商环境，促进农产品规模化生产、农村电商发展促进助农惠农；与此同时，金融机构也应为小微企业提供流动性资金，助力其数字化升级，从而提高农村居民收入和农村消费规模。

五、 结论与建议

（一） 研究结论

第一，总体来看，数字普惠金融显著提升了我国农村居民的消费规模，改善了农村居民的消费结构，经过检验后结果依然稳健。第二，分地区来看，数字普惠金融对农村居民消费的促进作用有显著的区域异质性，对东部地区的影响效果优于中西部地区。第三，从作用机制来看，数字普惠金融通过缓解流动性约束对农村进行信贷支持，间接地提升了农村居民的消费水平。

（二） 政策建议

第一，制定农村数字普惠金融发展战略，完善金融监管体系。管理者要坚持融合发展与共赢理念，制定数字普惠金融在农村经济的发展战略；打造农村发展大数据平台，推进农业经营主体的数字化体系建设；健全数字普惠金融的监管体系，尤其是在农村居民数字支付、信贷、保险、理财等业务使用过程中，既要保障其隐私及个人信息安全，又要及时检测辨别真伪，避免因数字技术导致的不法行为给居民带来的损失。

第二，充分发挥数字普惠金融助农理念，提高农村居民金融可得性。银行要主动为小微企业、绿色科创、专精特新等领域开展金融创新，提供金融支持；着力丰富场景消费贷，推出如“花卉贷、收粮贷、家具贷”等乡村振兴系列信贷产品，切实支持农村地区居民的金融需求；优化信用环境，加强对资金流和异常信息的监管。

第三，完善数字化设施建设，提升数字农业覆盖面。地方政府在支持农业发展的政策体系下，运用数字化手段统筹农业生产的规范化、市场化和社会化；优化农业生产环境，提高农业使用标准，推进农业土地的流转和市场化进程更加合法与规范；重视技术型人才培养，帮助农村地区打破“数字鸿沟”与“知识鸿沟”，强化数字普惠金融的使用深度。

第四，促进区域协调性发展，建立多元化数字推进机制。优化地区间金融资源配置，运用金融科技手段因地制宜制定相关助农政策，以协同效应带动农村地区消费提升；推动地区绿色金融与产业多元化发展，为农民创业提供资金支持；建立健全各地区农村社会保障制度，在医疗、教育等各方面缓解农户育儿、养老等压力，增强其抵御未来不确定风险的信心，释放消费需求。

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（责任编辑文格）