数字普惠金融对全国居民消费水平的影响

摘 要：本文基于2013—2022年北京大学数字普惠金融指数，对数字普惠金融与我国居民消费的内在联系及作用机理展开了深入探讨。为了进一步阐释数字普惠金融在刺激居民消费过程中的具体作用机制，本文引入了中介变量可支配收入，并构建了中介效应模型进行深入实证分析。研究表明：第一，数字普惠金融体系的不断推广与完善，在推动居民消费方面具有显著的积极影响；第二，从各个子维度来看，数字化程度的提高对居民消费增长的推动作用最为显著，使用深度次之，而覆盖广度相对贡献最小；第三，在数字普惠金融对居民消费的推动作用中，可支配收入起到了重要的中介作用。

关键词：数字普惠金融；居民消费水平；可支配收入；中介效应；数字化程度

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）08（b）--04

1 引言

消费是拉动国民经济增长的重要引擎。党的二十大报告指出，扩大内需是稳定经济运行的现实需要，要着力扩大国家内需，把促消费作为扩大内需的重中之重，增强消费对经济发展的基础性作用。2024年第一季度，全国居民人均消费支出额达到7299元，相较于上一年同期，名义上的增长率达到8.3%。分城乡来看，城镇居民人均消费支出为8943元，增长率为7.7%；而农村居民的人均消费支出则为5050元，增长率为9.1%。由此可见，居民消费水平在整体上保持了增长态势，但目前我国存在青年消费能力不足、供给端短板较突出、消费基础设施水平待提高、储蓄意愿持续增加而消费意愿不断降低等问题。如何激发居民消费潜能、扩大国家内需是亟待解决的问题。

近年来，数字普惠金融凭借移动通信、海量数据处理及云端运算等先进数字技术，扩大了金融服务的业务范畴和触及面积，从而为更广泛的群体提供便捷有效的金融服务，特别是对于传统金融服务难以触及的群体和发展中国家。此外，通过创新升级，数字金融提供了更加多元化与便捷化的电子线上支付方式，有效降低了金融服务门槛，节省了大量民众购物时间成本，同时为居民提供了多种新兴消费方式。数字普惠金融的蓬勃兴起，不仅为“扩内需，促消费”提供了新的发展方向，还为释放消费潜力提供了新的解决思路。由此可见，研究数字普惠金融与居民消费水平影响这一课题，对于优化国民消费结构、刺激国民经济增长、推动国家高质量发展具有重要意义。

2 文献综述

数字普惠金融广泛受国内外学者关注，梳理已有文献，相关研究主要体现在两个领域：

第一，数字普惠金融与居民收入影响领域。宋晓玲（2017）[1]、屠萍萍（2024）[2]研究表明，数字普惠金融的发展能有效缩小城乡收入差距。杨伟明等（2020）[3]研究表明，数字普惠金融显著提升了我国城乡居民人均可支配收入水平，同时数字普惠金融通过促进经济增长和创业行为显著提高我国城乡居民收入。王姣（2022）[4]研究表明，相比于传统普惠金融，数字普惠金融对农村居民收入增长的推动作用更强。姜美善等（2023）[5]、石玲玲等（2023）[6]、江东芳（2024）[7]研究表明，数字普惠金融明显加速了农村居民收入的提升。

第二，数字普惠金融对居民消费能力的作用范畴。邹新月等（2020）[8]、江红莉等（2020）[9]、蒋竹媛（2020）[10]研究表明，数字普惠金融能增强居民消费能力。肖远飞等（2020）[11]研究表明，数字普惠金融覆盖广度和数字化程度均能提升居民消费能力，而使用深度表现出一定的制约效应。钟晓君等（2024）[12]研究发现，在数字普惠金融三大维度中，均观察到对农村居民服务性消费的积极正向推动力，但数字化程度的驱动效应最为显著，覆盖广度次之，最后是使用深度。郭净等（2023）[13]研究发现：数字普惠金融对居民消费水平有直接促进效应。王冉等（2024）[14]研究发现，数字普惠金融的发展有利于山东居民消费水平的提升。吕淼鑫等（2023）[15]研究表明，数字普惠金融对内蒙古居民消费具有显著的促进作用。研究表明，数字普惠金融对河南省居民消费水平具有积极显著影响。张跃娟（2024）[16]研究表明，河南省居民在数字普惠金融的推动下，其消费水平产生了显著且积极的影响。

综上所述，已有研究从多个角度探究数字普惠金融相关问题，为本文研究提供了一定的理论基础，但也存在不足：一是研究范围上，目前部分学者聚焦于某个省级或某个自治区进行研究，缺乏以全国各省作为宏观视角的研究。二是研究方法上，现有研究普遍研究了数字普惠金融与居民收入和居民消费相关问题，但运用中介效应模型作为切入点进行相关研究鲜有涉及。三是研究结论上，在子维度分析上，覆盖广度、使用深度和数字化程度对居民消费的影响程度结论不统一。

鉴于此，本文基于《北大数字普惠金融指数（2013-2022）》提供的数字金融指数，聚焦于数字普惠金融与城乡居民消费水平，通过构建计量回归模型深入探究两者之间的影响机制。此外，本文进一步引入中介变量，借助逐步回归的方法进行中介效应实证探究，旨在为最大程度地发挥数字普惠金融的效能，为推动居民消费增长提供一定的证据基础。

3 影响机理假设

假设H1：居民消费水平能在数字普惠金融的推动下得以提升。

数字普惠金融借助于云计算、大数据分析等先进数字技术，能有效降低普惠金融的风险识别、数据处理等成本，能更全面地评估个人的信用风险情况。此外，数字普惠金融的普及提高了金融服务的覆盖面和渗透率，居民可以更便捷有效地获得贷款、储蓄等金融服务，从而推动了个体及家庭的经济互动，增强了居民的消费潜力。

假设H2：在数字普惠金融的发展提振居民消费过程中，人均可支配收入在其中表现出中介效应。

邹新月等（2020）[8]研究发现，数字普惠金融有利于增强居民消费能力。

由凯恩斯消费理论可知，随着收入增加，消费也会相应增加，但是消费的增加不如收入的增加多。

4 变量选择与模型建立

4.1 数据来源

本文选取2013—2022年我国31个省的面板数据。其中，有关数字普惠金融数据来源于《北大数字普惠金融指数（2013—2022）》。居民消费水平、人均可支配收入、城镇化率、社会保障水平等相关数据来源于国家统计局及统计年鉴。

4.2 变量选择

（1）解释变量。本文聚焦的核心解释变量为数字普惠金融（DFI），同时引入其细分维度覆盖广度（DFICD）、使用深度（DFIUD）和数字化程度（DFIDL）。所有数据均取对数后计入模型。

（2）被解释变量。本文选择居民消费水平（CONSP）作为被解释变量。本文以各省居民的人均年消费支出来作为评估居民消费水平的指标，将其取对数后纳入计量模型。

（3）中介变量。选用人均可支配收入（CDI）作为中介变量，本文选用我国31个省份人均可支配收入用以反映居民收入状况，数据取对数后引入计量模型。

（4）控制变量。本文选取城镇化率（URBR）与社会保障支出比重（SES）作为控制变量。前者利用省份年末城镇居民总数与总人口的比例来衡量城镇化率；后者依照刘畅（2008）[17]的研究方法，采用社会保障与就业支出占公共财政总支出的比例作为评估社会保障程度的量化指标。上述变量描述性统计如表1所示。

4.3 构建模型

本文运用逐步回归法进行中介效应研究，构建模型如下：

lnCONSPit=α0+α1lnDFIit+α2Controlit+μt+ψi+ζit（1）

lnCONSPit=σ0+σ1lnDFIUDit+σ2Controlit+μt+ψi+ζit（2）

lnCONSPit=χ0+χ1lnDFICDit+χ2Controlit+μt+ψi+ζit（3）

lnCONSPit=θ0+θ1lnDFIDLit+θ2Controlit+μt+ψi+ζit（4）

lnCDIit=β0+β1lnDFIit+β2Controlit+μt+ψi+ζit（5）

lnCONSPit=γ0+γ1lnDFIit+γ2CDIit+γ3Controlit+μt+ψi+ζit（6）

αk、σk、χk、θk、βk、γk为控制变量后的待估参数。ψk为个体固定效应，μk为时间固定效应，ζk为随机误差项。i为省份地区，t表示年份。

5 实证分析

5.1 基准回归实证分析

本文基于2013—2022年全国31个省面板数据，在控制城镇化率及社会保障水平等变量的前提下，建立以数字普惠金融为核心解释变量，各省居民消费水平为被解释变量的基准回归模型，旨在深入探讨两者间是否存在显著的相关性联系。分析结果如表2所示。

本研究选取了岭回归分析中的K值设定为0.1进行实证探讨，分析结果显示，R²值均大于0.85，表明所构建计量模型的拟合程度良好。同时本研究的数据通过了F检验（Prob＞F=0.0000），拒绝原假设，表明该模型具有实际研究意义。在模型1中，实证结果表明，数字普惠金融与居民消费水平呈现显著正相关关系，影响系数为0.506（p值<0.01）。此外，研究同样说明城镇化水平的升高对居民消费水平有着显著的正面推动力。然而，社会保障水平的提高对居民消费水平有一定的抑制作用，两者呈负相关关系，其影响系数为-0.209（p值<0.01），其原因可能是近年来居民对未来收入的不确定性增加，从而导致储蓄意愿增加而消费意愿下降。

5.2 分维度回归

本文分别构建了数字普惠金融三大维度对居民消费水平的回归模型，结果如表2所示。在模型2、4中，研究显示，覆盖广度、使用深度及数字化程度的影响系数均为正数，三者的影响系数分别为0.402（p值<0.01）、0.436（p值<0.01）、0.550（p值<0.01），显然，数字化程度对居民消费水平的提升效应表现得最为显著，使用深度次之，最后是覆盖广度。

5.3 中介效应分析

数字普惠金融对国民消费能力的作用途径既包含直接效应，也可能涉及经由中介因素产生的间接影响。本研究依据既定理论假设及计量模型建构，基于逐步回归分析这一研究方法进行中介效应实证分析，结果如表3所示。

从中介效应实证分析结果来看，在确保控制变量稳定、时间及区域一致的前提下，由模型1可知，居民消费水平与数字普惠金融发展水平之间存在紧密且正向的关联，影响系数为0.506（p值<0.01）。模型5结果显示，数字普惠金融的加速发展对提升居民收入具有积极效果，影响系数为0.617（p值<0.01）。模型6研究表明，数字普惠金融与国民消费水平呈现出较强的正相关关系，其影响系数是0.213（p值<0.01），居民可支配收入与居民消费水平的影响系数为0.475（p值<0.01）。此外，通过中介效应分析发现，引入中介变量后，数字普惠金融综合指数对居民消费能力的影响力系数，由原来的0.506（p值<0.01）减小至0.213（p值<0.01）。综上可知，数字普惠金融在提振消费方面，人均可支配收入起着部分中介作用。

6 研究结论与对策建议

6.1 研究结论

消费是拉动国民经济的重要引擎，而数字普惠金融作为当下的新兴金融，是推动居民消费的必要动力。数字普惠金融体系的拓展与发展对于推动居民消费表现出明显的正面推动力。就细分维度而言，数字普惠金融的数字化提升对居民消费水平提升效果最显著，其次是使用深度，覆盖广度贡献较小。中介效应显示，居民可支配收入起部分中介作用。

6.2 对策建议

（1）大力发展数字普惠金融。加快数字普惠金融信息基础设施建设，推进乡村基础设施数字化转型，积极推广移动支付、电子银行等新型金融服务，加强对偏远地区和农村地区弱势群体的基本金融知识教育，进一步缓解城乡“数字鸿沟”。

（2）坚持推进金融科技创新。利用人工智能、大数据和区块链等新兴技术不断升级创新，以开发更多元化与便捷化的数字金融服务，从而满足不同层次居民的消费需求。此外，加强相关宣传推广，提高居民对新兴消费领域的认识和接受度。

（3）推动社区经济发展。鼓励社区合作组织和创业者开展本地化经济活动，如建立农产品集市、手工艺品市场等，以提供更多就业岗位和消费场所，刺激社区经济发展。

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致谢

在此，由衷感谢申庆喜老师对本文的细心指导，从文章的选题、结构框架的安排与构造到初稿的写作、后期反复修改，直至最终定稿，从始到终申老师都在不辞辛劳地指导建议，给予我信心。师恩难忘，铭记于心。注：申庆喜（1987-），男，山东金乡人，吉林财经大学经济学院副教授，研究方向为城市与区域经济。