吳志杰

（貴州大學 經(jīng)濟學院，貴州 貴陽 550025）

一、引言

近年來，國內居民消費支出水平不斷上升，恩格爾系數(shù)有了明顯的下降，改變了國家居民的消費結構。

隨著消費結構的改變，公眾對普惠金融服務和金融的消費產(chǎn)生明顯依賴。數(shù)字技術的迅速發(fā)展轉變了普惠金融發(fā)展方式，豐富了數(shù)字普惠金融的內涵。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，通過數(shù)字普惠金融應用于目標的群體服務，因為數(shù)字普惠金融具有便捷、高效、低成本的優(yōu)勢，很快在我國居民生活工作中普及。在金融的商業(yè)模式、產(chǎn)品服務、組織架構等方面產(chǎn)生了諸多創(chuàng)新，豐富了金融服務主體，延伸了金融服務觸角，提高了市場的競爭性，較為有效地解決了普惠金融發(fā)展中“商業(yè)可持續(xù)”和“成本可負擔”兩大難題。早些年聯(lián)合國號召世界各國發(fā)展普惠金融，國內雖然也應聲發(fā)展，但是受到諸多限制，直到近年來數(shù)字金融才獲得良好的發(fā)展。移動支付在數(shù)字金融中最受大家關注和肯定，移動支付改變了人們的生活方式，而且成為日常生活中不可缺少的一部分。衍生服務在移動支付的發(fā)展中非常重要，比如在線購物、遠程醫(yī)療等。

那么數(shù)字普惠金融是如何服務當今社會各階層的？能否在盈利、可持續(xù)成長的商業(yè)模式下來實現(xiàn)呢？2016 年國家出臺了一系列扶持政策旨在推動普惠金融的發(fā)展，并為其可持續(xù)發(fā)展提供了指導思想、發(fā)展原則和目標。數(shù)字普惠金融要想實現(xiàn)可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，服務更多的中國居民，需要通過政府政策的指引來完善數(shù)字普惠金融的基礎設施建設，使我國各個領域和區(qū)域的居民都可以使用到數(shù)字普惠金融服務，并且服務效率更高、服務更周到全面。自2016 年我國提出“數(shù)字普惠金融”概念后，數(shù)字金融不斷得到普及。從此，數(shù)字普惠就成為后起之秀，顛覆了傳統(tǒng)金融界的認知，以“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的形式贏得了業(yè)界的一致好評，并發(fā)展壯大，數(shù)字化支付方式給國內消費者帶來了便利，如微信和支付寶通過掃二維碼付款等。消費信貸相關服務也得到發(fā)展，如支付寶和微信的小額貸款。投資理財和保險產(chǎn)品途徑也從線下轉移到了線上。數(shù)字普惠金融快速發(fā)展的同時是如何促進了居民消費的呢？這值得我們去研究。

二、文獻綜述

由于數(shù)字普惠金融誕生時間晚，至今也才5 年時間，期間學術界對數(shù)字普惠金融的研究相對較少，尤其是數(shù)字普惠金融對居民消費支出的影響方面的研究成果極少，通過知網(wǎng)查詢一共找到4 篇相關文獻。易行健和周利（2018）[1]通過兩年調查數(shù)據(jù)分析研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠促進居民消費支出，因為數(shù)字普惠金融具有快捷交易的優(yōu)勢，因此，居民大多通過普惠金融來進行大額交易，促進了對金融行業(yè)的投資，比傳統(tǒng)的投資理財更加方便和高效。同時數(shù)字普惠金融也在日常消費中日益普及，根據(jù)實證調查分析可以看出，數(shù)字普惠金融能夠促進農(nóng)村地區(qū)和城市中低收入家庭的消費支出。崔海燕（2017）[2]通過實證研究，結果表明，數(shù)字普惠金融能夠很好地促進農(nóng)村居民消費支出，在消費支出的類型上，城鎮(zhèn)居民消費支出的相似度特別高。劉世鵬（2019）[3]利用各省的面板數(shù)據(jù)分析不同消費水平的居民數(shù)字普惠金融的使用情況。結果顯示，數(shù)字普惠金融能夠促進我國居民消費水平，尤其是能夠推動偏遠地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)的居民消費水平。周涵（2019）[4]利用隨機效用模型和各省經(jīng)濟數(shù)據(jù)實證結果認為數(shù)字普惠金融能夠促進我國居民消費水平的提高。

三、實證分析

（一）指標的選取及數(shù)據(jù)處理

居民收入水平是影響其消費支出的最主要因素。作為理性的經(jīng)濟人，居民在消費上追求的是效用最大化，消費的水平取決于收入水平，尤其是人均可支配收入水平。其中人均可支配收入包括持久性收入和不確定性收入。目前國內勞動就業(yè)、教育、住房、醫(yī)療衛(wèi)生等領域正在經(jīng)歷市場化改革，城鄉(xiāng)居民的收入可能變得不再明朗。而對預防性儲蓄假說做相關研究的學者有著一致的觀點，即收入的不確定性明顯會增加居民儲蓄，因此居民消費會被削弱，在不確定性的來源當中，醫(yī)療和住房同樣影響較大，因此本文也將城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)作為解釋變量之一。此外，居民的消費在收入相對一定的情況下，會在當期消費和儲蓄中做出決策，當期商品銷售價格處于較高水平的時候，通常理性的消費者會減少當期的消費，會增加儲蓄，為此，本文將城鎮(zhèn)零售商品的價格指數(shù)也納入解釋變量之一。

至此，本文被解釋變量與解釋變量如下：

被解釋變量：西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均消費支出（元/人年），記為C；

其他解釋變量：城鎮(zhèn)零售商品價格指數(shù)同比增長率，記為sp；

在具體的指標選取時，本文對以上的代理變量進行了一定的處理。如城鎮(zhèn)居民人均消費支出、數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)以及城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)做對數(shù)處理后引入模型中。分別記為lnC、lndf以及l(fā)nm。在處理城鎮(zhèn)居民可支配收入時，由于城鎮(zhèn)居民可支配收入隨著通貨膨脹會有一個上升的趨勢，本文將城鎮(zhèn)居民可支配收入取一階差分后引入計量模型中，記為dy。

本文選取2013—2018 年我國西部偏遠地區(qū)分省的年度宏觀數(shù)據(jù),分別為內蒙古自治區(qū)、云南省、西藏自治區(qū)等10 省份。本文關鍵解釋變量數(shù)據(jù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心[5]。本文中使用的操作軟件是Stata1 5.0。本文中涉及到的表格均是本人整理編制。

（二）模型的設定

本文的模型表述如下：

其中i 表示12 個省市地區(qū)，t 表示年份，樣本數(shù)為72，lnc 為因變量表示i 省份t 年的當?shù)鼐用裣M支出，通過對數(shù)處理來消除異方差對模型統(tǒng)計結果的影響，sp 表示為i 省份t 年的城鎮(zhèn)零售商品價格指數(shù)同比增長率。εit為隨機擾動項。

（三）描述性分析

從表1 我們可以得出，lnc 的均值為9.85，其所對的絕對值為19 785.23，最小值為9.52，最大值為10.1，對應的絕對值結果分別為13 678.6 元和24 437.1 元，這表明西部偏遠地區(qū)省份之間的居民消費水平存在一些地方差異。從lndf 來看，均值為5.32，絕對值是210.19，最大最小數(shù)分別為4.75 和5.70，其絕對值分別是115.1 與301.53，最大最小數(shù)值的兩倍多，同時標準差為0.26，這說明我國數(shù)字普惠金融在各個西部省市地區(qū)之間的發(fā)展存在一定的差異。從其他解釋變量來看，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)零售商品價格指數(shù)在西部偏遠地區(qū)的省際差異相對較小。但是城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)對數(shù)均值為6.39，其絕對值為1 263.39，最大值和最小值分別為2.70 與9.06，其絕對值分別是8 637.1 與14.9，最大最小數(shù)的500 多倍，說明我國西部偏遠地區(qū)省級之間的城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)存在非常大的地區(qū)差距。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

（四）實證過程

1.模型的檢驗。本文的模型采用了2013—2018年的12 個省份的經(jīng)濟面板數(shù)據(jù)，并采用個體效應回歸模型（隨機效應模型和固定效應模型）和混合效應回歸模型兩種統(tǒng)計模型進行分析。本文假設2013—2018 年各個年份的經(jīng)濟數(shù)據(jù)不存在較大的差異，隨機效應模型和固定效應模型區(qū)別在于隨機效應模型假設隨機誤差與模型中的隨機變量有關，而固定效應模型的隨機誤差與變量無關。所以，根據(jù)以上模型假設，先利用一個經(jīng)濟數(shù)據(jù)F 進行模型可靠度檢驗，然后再利用虛擬變量來檢驗混合模型是回歸的還是個體效應的，因此，本文首先對前述模型進行了F 檢驗，檢驗所得F 值為118.34（P 值小于1%）。在運用虛擬變量法檢驗時，幾乎所有的個體虛擬變量在1%水平上顯著。因此，否定“所有個體假設變量都為0”的原假設，即存在個體效應。以上分析表明，本研究應當采用個體效應模型，而不是混合應用回歸模型。為進一步判斷采用固定效應模型或隨機效應模型，本研究運用標準豪斯曼檢驗法對數(shù)據(jù)進行檢驗，以消除異方差對模型可靠性的影響，使得結果更準確。本文利用Stata 軟件來執(zhí)行Xtoverid 命令，并計算Sargan-Hansen 的數(shù)據(jù)，分析所得結果為112.246，對應的p 值為0.000 0，排除了誤差項與隨機變量之間的建設，并確定采用固定效應模型進行實證分析。

2.回歸結果顯示。表2 給出了所選的模型的基準回歸結果，檢驗數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度對居民消費的影響。根據(jù)模型設定在表2 的第（1）列中，本文只加入了數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)。在第（2）列中，本文使得調查地區(qū)的人均可支配收入增加。在第（3）列中，本文增加了城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)變量。在第（4）列中，本文增加了城鎮(zhèn)零售商品價格指數(shù)變量，可以發(fā)現(xiàn)，在逐漸增加解釋變量的過程中，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的系數(shù)始終為正，且一直在1%的顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展確實促進了西部偏遠地區(qū)的居民消費支出。從其余解釋變量來看：首先，對于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)兩個變量來說，兩者的系數(shù)均是正數(shù)，且都在1%的顯著水平下顯著，說明城鎮(zhèn)人均可支配收入與城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)均對西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費水平的增長有顯著性的影響。其次，變量“城鎮(zhèn)零售商品價格指數(shù)”的系數(shù)為負數(shù)，且在5%水平上顯著。說明了城鎮(zhèn)商品價格指數(shù)對西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費水平有顯著的負向影響。

表2 回歸結果

四、結論與建議

本研究基于2013—2018 年的12 個省份的經(jīng)濟面板數(shù)據(jù)，采用個體固定效應模型分析數(shù)字普惠金融對我國西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費支出的影響，研究結果表明：（1）數(shù)字普惠金融發(fā)展對西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費起促進作用；（2）西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費支出受西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保情況的正向影響；（3）西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費支出受西部偏遠地區(qū)城鎮(zhèn)零售商品消費價格的負向影響。

基于以上得出的結論說明政府部門大力支持數(shù)字普惠金融的發(fā)展是具有實際意義的，并且應該繼續(xù)加大扶持力度，使普惠金融更好地服務民眾，促進我國經(jīng)濟發(fā)展?，F(xiàn)就推進數(shù)字普惠金融發(fā)展提出幾點建議：首先，政府應該完善各區(qū)域各領域數(shù)字普惠金融基建，比如網(wǎng)絡的建設。其次，應該對公眾大力宣傳數(shù)字普惠金融的相關知識并普及其好處等。與此同時，政府也應該加強城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的提升和城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險的參保力度，促進經(jīng)濟增長的同時要抑制通貨膨脹。