徐振宇，徐 超，陳昱州

(1. 南京審計大學(xué) a.統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 211815；2. 江蘇省政府統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院，江蘇 南京 211815；3. 華東師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海 200062)

一、 引言

黨的十九屆五中全會強(qiáng)調(diào)，“堅持?jǐn)U大內(nèi)需這個戰(zhàn)略基點(diǎn)，加快培育完整內(nèi)需體系”。擴(kuò)大內(nèi)需的關(guān)鍵之一，在于全面促進(jìn)消費(fèi)，尤其是促進(jìn)居民消費(fèi)擴(kuò)容提質(zhì)。研究發(fā)現(xiàn)，金融市場不完善是抑制居民消費(fèi)的重要原因之一[1]。黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》將“發(fā)展普惠金融”作為“完善金融市場體系”的重要舉措。近年來，中國普惠金融與數(shù)字金融發(fā)展開始深度融合，現(xiàn)代信息技術(shù)支撐的數(shù)字金融不僅降低了金融服務(wù)成本，還擴(kuò)大了金融服務(wù)覆蓋范圍(尤其是大量低收入群體和以往被排斥的群體)，實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)和客戶共贏，極大地拓寬了普惠金融的范圍、類型與模式[2-3]。

作為數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)的跨界融合，數(shù)字金融泛指利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)模式的行為，主體可以是互聯(lián)網(wǎng)公司，也可以是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)。相比于“互聯(lián)網(wǎng)金融”與“金融科技”，數(shù)字金融更中性化，涉及面也更寬。近年來，傳統(tǒng)金融行業(yè)加速了其數(shù)字化進(jìn)程[4]。

已有研究發(fā)現(xiàn)，受到流動性約束的消費(fèi)者可以通過金融市場實(shí)現(xiàn)消費(fèi)的跨期平滑[5]。當(dāng)前，數(shù)字金融正在向經(jīng)濟(jì)社會各方面滲透[6]。作為傳統(tǒng)金融體系的有效補(bǔ)充，數(shù)字金融為居民消費(fèi)提供了有力支撐[7]。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展，可通過緩解流動性約束和優(yōu)化支付環(huán)境[8-10]、通過改善居民創(chuàng)業(yè)行為并增加家庭收入[11]、通過增加財產(chǎn)性收入、通過降低家庭面臨的不確定性[9]等多種路徑促進(jìn)居民消費(fèi)。從數(shù)字金融的間接效應(yīng)看，數(shù)字金融的發(fā)展會增加家庭傳統(tǒng)私人借貸難度[12]、促進(jìn)就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[13]和影響勞動力流動[14]，也可能加深多維貧困程度[15]，進(jìn)而影響到居民消費(fèi)。更進(jìn)一步，已有文獻(xiàn)從數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等維度研究數(shù)字金融對消費(fèi)的影響：數(shù)字金融通過其使用深度比傳統(tǒng)金融發(fā)揮更大作用[16]；數(shù)字金融的覆蓋廣度對消費(fèi)升級的驅(qū)動效應(yīng)最明顯，數(shù)字金融對發(fā)展型消費(fèi)和享受型消費(fèi)的影響尤為顯著——這與數(shù)字金融在上述消費(fèi)領(lǐng)域的數(shù)字化程度更高密切相關(guān)[17]。另外，學(xué)界關(guān)于數(shù)字金融對城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的異質(zhì)性影響尚未達(dá)成一致意見：有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對主城區(qū)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)促進(jìn)作用顯著，而對鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民消費(fèi)無顯著影響[18-20]；也有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)居民消費(fèi)并無顯著的異質(zhì)性影響[21]。

總體而言，對于數(shù)字金融發(fā)展是否可以促進(jìn)居民消費(fèi)，已有研究基本給出肯定答案。不過，對于數(shù)字金融發(fā)展如何促進(jìn)居民消費(fèi)，尤其是數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)居民消費(fèi)的內(nèi)在機(jī)制方面，多數(shù)文獻(xiàn)局限于特定視角，未能提供相對完整的分析框架，也未達(dá)成共識。另外，鮮有文獻(xiàn)從空間外溢效應(yīng)的角度研究數(shù)字金融對居民消費(fèi)的影響。本文將從經(jīng)典消費(fèi)理論出發(fā)，將理論模型與實(shí)證研究相結(jié)合，基于中國170個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，從理論與經(jīng)驗(yàn)兩個層面，在考慮空間外溢的前提下，系統(tǒng)探究數(shù)字金融發(fā)展影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的內(nèi)在機(jī)制。上述探討，可以為中國數(shù)字金融發(fā)展以及促進(jìn)居民消費(fèi)提供量化參考依據(jù)，對于進(jìn)一步釋放居民消費(fèi)潛力，增強(qiáng)消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用，具有重要現(xiàn)實(shí)價值。

二、 理論分析與研究假說

(一) 數(shù)字金融與居民消費(fèi)

對居民消費(fèi)的解釋，涉及多種競爭性假說。生命周期假說試圖在確定性條件下解釋居民消費(fèi)，認(rèn)為在跨期預(yù)算約束條件下，一個“代表性消費(fèi)者”傾向于通過分配一生的收入以優(yōu)化消費(fèi)安排；持久收入假說在區(qū)分暫時性收入與持久性收入基礎(chǔ)上，認(rèn)定當(dāng)期消費(fèi)主要取決于后者[22]。上述經(jīng)典理論，逐漸放寬假設(shè)，日益貼近現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)，有利于深入展開理論與經(jīng)驗(yàn)研究。本文參照已有文獻(xiàn)的分析模型[1,5,8]，假設(shè)消費(fèi)者效用最大化的函數(shù)如下：

(1)

Kt+1=(1+rt+1)(Kt+Yt-Ct)

(2)

式(2)中，Yt代表t時期的勞動收入(這里假定勞動收入為外生的)，Kt代表t時期的實(shí)際資產(chǎn)，rt+1表示的是從t時期到t+1時期資產(chǎn)的實(shí)際利率。以上最優(yōu)化條件，用歐拉方程可表示成：

U′(Ct)=βEt(1+rt+1)U′(Ct+1)

(3)

式(3)表示，在任意時點(diǎn)t，最優(yōu)消費(fèi)路徑都是使得相鄰兩個時間點(diǎn)的邊際效用相等?，F(xiàn)在，考慮到現(xiàn)實(shí)生活中大多數(shù)人對待風(fēng)險都是持回避心理的，所以假設(shè)效用函數(shù)U(C)為CRRA(常相對風(fēng)險回避)型效用函數(shù)，且不考慮不確定性，r也是不變的。根據(jù)以上條件，可以得知t時期的最優(yōu)消費(fèi)水平為：

(4)

由于U(C)為CRRA型效用函數(shù)，因此它的跨期利率彈性σ是不變的，觀察式(4)可知，最優(yōu)消費(fèi)水平Ct由Yt、Kt和r共同決定。

由于本文主要研究數(shù)字金融發(fā)展對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的影響，需要在約束方程中引入數(shù)字金融發(fā)展的相關(guān)參數(shù)，假設(shè)消費(fèi)者的貨幣余額中有一定比例(λ)用于數(shù)字金融服務(wù)(衡量消費(fèi)者參與數(shù)字金融服務(wù)的程度)。直觀上來說，λ衡量了消費(fèi)者參與數(shù)字金融服務(wù)的程度。更進(jìn)一步，由于數(shù)字金融發(fā)展水平引致消費(fèi)者參與數(shù)字金融服務(wù)，并且消費(fèi)者參與數(shù)字金融服務(wù)程度的提升，也能表征數(shù)字金融發(fā)展水平在提高，因而也可以作為數(shù)字金融發(fā)展水平的衡量。再假設(shè)參與數(shù)字金融服務(wù)后的貨幣余額與其他資產(chǎn)的利率相同，忽略價格的變化，約束方程(2)變?yōu)椋?/p>

Kt+1+λMt+1=(1+rt+1)(Kt+λMt+Yt-Ct)

(5)

式(5)中，λ表示消費(fèi)者貨幣余額中用于數(shù)字金融服務(wù)的比例，Mt表示t時期已參與數(shù)字金融服務(wù)的貨幣余額。再令：

Kt+λMt=Qt

(6)

結(jié)合式(6)，式(5)可以化簡為新的約束方程：

Qt+1=(1+rt+1)(Qt+Yt-Ct)

(7)

再在約束方程(7)的條件下解出最優(yōu)消費(fèi)水平：

(8)

從式(8)中可以發(fā)現(xiàn)，在以上假設(shè)前提下，λ與居民消費(fèi)呈正相關(guān)，即消費(fèi)者參與數(shù)字金融服務(wù)的程度越高，其消費(fèi)水平也會越高。而且，數(shù)字金融具有很強(qiáng)的溢出效應(yīng)。各城市數(shù)字金融穩(wěn)步發(fā)展的同時，也會以本城市為中心向周圍地區(qū)輸送數(shù)字金融服務(wù)，使得周邊地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展水平隨之變化，從而在空間上產(chǎn)生內(nèi)生交互效應(yīng)，進(jìn)而也會影響到鄰近地區(qū)居民消費(fèi)[13]?；谝陨蠑?shù)理模型推導(dǎo)與經(jīng)濟(jì)分析，本文提出假說1。

假說1：數(shù)字金融發(fā)展會促進(jìn)居民消費(fèi)，且上述過程伴隨著顯著的空間外溢效應(yīng)。

(二) 居民收入機(jī)制

已有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融在落后地區(qū)發(fā)展速度更快，表現(xiàn)出明顯的后發(fā)優(yōu)勢，且顯著提升家庭可支配收入[2]。數(shù)字金融發(fā)展水平的提高，還能帶來創(chuàng)業(yè)機(jī)會的均等化，促進(jìn)居民創(chuàng)業(yè)[11]，從而提高居民收入；數(shù)字金融發(fā)展有利于促進(jìn)包容性增長[3]，由此改善部分中低收入群體的收入水平。經(jīng)典理論表明，收入增長會引起消費(fèi)變化[22]，而人口跨區(qū)域流動及數(shù)字技術(shù)共享，使得當(dāng)?shù)財?shù)字金融發(fā)展會輻射到鄰近城市，從而在空間上產(chǎn)生外生交互效應(yīng)[14]，對鄰近地區(qū)居民的收入產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響到鄰近地區(qū)居民消費(fèi)。根據(jù)以上分析，本文提出假說2。

假說2：數(shù)字金融發(fā)展通過提高居民收入促進(jìn)消費(fèi)水平提高，且伴隨著空間外溢效應(yīng)。

(三) 數(shù)字金融服務(wù)覆蓋率機(jī)制

除提高居民收入從而促進(jìn)消費(fèi)外，數(shù)字金融還可以通過提高數(shù)字金融覆蓋率直接影響居民消費(fèi)。首先，各類層出不窮的數(shù)字金融服務(wù)APP提供了多樣化金融服務(wù)，降低了金融服務(wù)門檻，最大限度減少了金融排斥現(xiàn)象，通過擴(kuò)大金融服務(wù)的受眾群體促進(jìn)了居民消費(fèi)[20]。其次，數(shù)字金融發(fā)展也有利于居民靈活選擇金融服務(wù)方式與金融服務(wù)產(chǎn)品，并實(shí)現(xiàn)居民與金融服務(wù)間的良性互動，提高數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋率[8]。最后，數(shù)字金融服務(wù)覆蓋率的提升，使得數(shù)字金融服務(wù)不斷突破傳統(tǒng)地域限制，在空間上產(chǎn)生更加深遠(yuǎn)的聯(lián)系，通過外生交互效應(yīng)，使得當(dāng)?shù)財?shù)字金融發(fā)展影響到鄰近地區(qū)居民消費(fèi)。根據(jù)以上分析，本文提出假說3。

假說3：數(shù)字金融發(fā)展通過降低金融服務(wù)門檻和擴(kuò)大金融服務(wù)的受眾群體促進(jìn)居民消費(fèi)，且上述過程伴隨著空間外溢效應(yīng)。

(四) 支付便利性機(jī)制

借鑒已有的一般均衡分析框架[23]，本文將貨幣模型改進(jìn)為購物時間模型，把支付便利性模型化，此時，消費(fèi)者效用最大化的函數(shù)變成：

(9)

式(9)中，Lt表示閑暇時間。顯然，消費(fèi)者偏好閑暇時間，閑暇時間越多，則效用越高。為了進(jìn)行一般均衡分析，本文引入消費(fèi)者、企業(yè)以及中央銀行，消費(fèi)者此時的約束條件如下：

(10)

式(10)中，Z表示以現(xiàn)金形式存在的貨幣，E和e分別表示名義債券、實(shí)際債券，它們的初期值是已知的。W表示名義工資，n表示消費(fèi)者數(shù)量，P為商品的價格，R和r分別表示名義以及實(shí)際債券利率，T表示中央銀行的貨幣增加量?？梢钥闯?，式(10)右邊為消費(fèi)者的儲蓄，左邊表示該儲蓄分配在貨幣和債券中。再考慮到消費(fèi)者的時間限制如下：

lt+nt+Ctθ(1+Zt/Pt)-1=lt+nt+st=1，0≤θ≤1

(11)

將時間t分為三份：閑暇時間lt、勞動時間nt和購物時間st。同時，加入一個參數(shù)θ來表示，購物時間受到實(shí)際貨幣余額的約束，即現(xiàn)金約束。因?yàn)閺默F(xiàn)實(shí)情境看，數(shù)字金融發(fā)展使得越來越多的居民不再隨身攜帶現(xiàn)金，而是使用更為便捷的移動支付，從而降低了消費(fèi)者對現(xiàn)金的依賴程度[23]。因此，可以假設(shè)數(shù)字金融發(fā)展(ia)與θ負(fù)相關(guān)。即：

θ=θ(ia)，θ′(ia)<0

(12)

其中，ia表示數(shù)字金融發(fā)展程度。

考慮完消費(fèi)者的決策及約束，接下來便該考慮企業(yè)與中央銀行的決策。

首先是企業(yè)，在不引入資本的情況下，企業(yè)肯定是追求利潤最大化的，假設(shè)企業(yè)生產(chǎn)一單位商品需要一單位勞動力，則目標(biāo)函數(shù)為：

Ptf(nt)-Wtnt=Ptnt-Wtnt

(13)

在最優(yōu)情況下，令式(13)等于0，可得到工資與價格實(shí)際上是相等的，顯然，此時企業(yè)的利潤也為0。

其次，對于中央銀行來說，預(yù)算約束為：

(14)

此時，不考慮數(shù)字金融發(fā)展是否會對貨幣供給產(chǎn)生影響，直接假設(shè)貨幣供給的增長速度不變，則有：

(15)

這里，ω>-1的原因是為了保證貨幣處于正向供給。

最后，根據(jù)一般均衡的條件(貨幣市場均衡、債券市場均衡和商品市場均衡)，求解得：

(16)

從式(16)可知，當(dāng)購物時間受到現(xiàn)金約束，即θ變小時，為使等式成立，均衡下的居民消費(fèi)會上升。一方面，當(dāng)?shù)財?shù)字金融的發(fā)展不僅會影響本地居民的消費(fèi)，還會因人口跨區(qū)域流動而在空間上產(chǎn)生外生交互效應(yīng)，進(jìn)而影響到鄰近城市的居民消費(fèi)，這一點(diǎn)與傳統(tǒng)貨幣類似。另一方面，考慮到數(shù)字金融發(fā)展帶來的支付便利性并不受限于地域范圍，正如數(shù)字金融的發(fā)展是率先在大城市起步，支付寶、微信支付等新型支付手段首先是在大城市開始普及，隨著大城市帶動周圍城市數(shù)字金融發(fā)展，支付便利性逐漸跨越地理邊界[8]，給周圍城市的居民也帶來更豐富便捷的購物體驗(yàn)，在空間上產(chǎn)生外生交互效應(yīng)，從而影響到鄰近城市居民的消費(fèi)。根據(jù)以上分析，本文提出假說4。

假說4：數(shù)字金融發(fā)展通過支付便利性提升居民支付頻率，縮短消費(fèi)決策時間，減少購物所費(fèi)時間，從而促進(jìn)居民消費(fèi)，且上述過程伴隨明顯的空間外溢效應(yīng)。

三、 研究設(shè)計

(一) 數(shù)據(jù)來源與說明

本文樣本為2011—2018年全國170個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)。相關(guān)原始數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)年鑒》以及北大數(shù)字普惠金融研究中心數(shù)據(jù)。北京大學(xué)數(shù)字研究中心明確提出數(shù)字普惠金融指數(shù)的概念，并對其進(jìn)行為期八年的測算，形成一個覆蓋省、市、縣三級的面板數(shù)據(jù)[24]。之所以時間起點(diǎn)為2011年，是因?yàn)樵摂?shù)字普惠金融指數(shù)是從2011年開始測算的。地級及以上城市限制在170個(由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的原因，剔除了新疆、西藏、海南、內(nèi)蒙古、云南和吉林等省份的數(shù)據(jù))。

(二) 變量選取與測度

1. 被解釋變量：城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出。選用2011—2018年170個地級及以上城市的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，并進(jìn)行對數(shù)化處理，記為lnc。

2. 核心解釋變量：數(shù)字金融發(fā)展。根據(jù)北大數(shù)字普惠金融研究中心的數(shù)字普惠金融體系，使用數(shù)字普惠金融指數(shù)(ia)作為數(shù)字金融發(fā)展的代理變量。

3. 其他變量。第一，利用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(y)數(shù)據(jù)來研究數(shù)字金融發(fā)展是否會提高城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入，從而增加消費(fèi)支出。第二，選用三個二級指標(biāo)，即數(shù)字普惠金融覆蓋廣度指數(shù)(cb)、使用深度指數(shù)(ud)和數(shù)字化程度指數(shù)(dl)作為數(shù)字金融服務(wù)覆蓋水平的代理變量，不僅要探究以前受到金融服務(wù)排斥的群體是否因?yàn)閿?shù)字金融發(fā)展提高自己的消費(fèi)支出，更要深究哪種業(yè)務(wù)在其中起主要作用。第三，選用一個三級指標(biāo)支付系數(shù)(pay)來衡量支付頻率以及支付的便利性等因素。對以上變量進(jìn)行對數(shù)化處理，分別記為lny、lncb、lnud、lndl和lnpay。

4. 控制變量?？刂谱兞靠偣灿腥齻€。第一，各城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比例(thi)。第二，各城市政府財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比例(fin)。第三，金融發(fā)展程度，擬選取一個代表城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變量，將城市金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比作為衡量金融發(fā)展程度的代理變量，記為dfd。

(三) 空間計量模型的構(gòu)建

根據(jù)本文的理論機(jī)制，數(shù)字金融對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的空間交互效應(yīng)來源于三個部分：內(nèi)生空間交互效應(yīng)、外生空間交互效應(yīng)和誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng)。內(nèi)生交互效應(yīng)指的是鄰近城市之間城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出存在空間上的相互影響，外生交互效應(yīng)指的是某城市的數(shù)字金融發(fā)展會影響到鄰近地區(qū)的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出水平，而誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng)不可觀測。本文主要測度的是內(nèi)生交互效應(yīng)和外生交互效應(yīng)，即空間溢出效應(yīng)。

根據(jù)上文的理論分析，本文將時間固定效應(yīng)的SDM模型設(shè)置如下，并在下文對該模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

(17)

式(17)中，ρ為空間自回歸系數(shù)；Wij為空間權(quán)重矩陣；β1—β4和λ1—λ4為數(shù)字普惠金融指數(shù)和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入等變量及其空間滯后項(xiàng)的系數(shù)；vt為不隨空間個體而變的時間特定效應(yīng)；εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

四、 空間計量模型檢驗(yàn)與實(shí)證分析

(一) 空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

構(gòu)建地理距離空間權(quán)重矩陣(Wd)、經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣(We)和地理與經(jīng)濟(jì)距離嵌套矩陣(Wde)等三種空間權(quán)重矩陣一起來聯(lián)合反映170個地級及以上城市之間的空間相關(guān)性。其中，地理距離空間權(quán)重矩陣以距離平方的倒數(shù)為權(quán)重，矩陣中的元素可表示為：

(18)

dij是使用經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計算的城市間的距離。經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣以每個城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值來構(gòu)建，矩陣中的元素可表示為：

(19)

Wde=φWd+(1-φ)We

(20)

參考已有研究的一般做法[25-26]，且為了兼顧地理因素和經(jīng)濟(jì)因素的影響，本文取φ為0.5，在實(shí)證部分這三種矩陣都會用到，三種矩陣在最后都要進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化，使得矩陣各行元素之和都為1。

(二) 莫蘭指數(shù)分析

采用Moran’s I來研究地區(qū)之間城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的空間相關(guān)性，具體公式可表示為：

(21)

式(21)中：Xi和Xj為城市的觀測值；Wij是行標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣。為考察空間相關(guān)性的穩(wěn)健性，表1列出城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出變量基于三種矩陣的面板Moran’s I值。如表1所示，第一、三種矩陣的Moran’s I值都顯著，這說明無論從哪個角度出發(fā)，都可以證明數(shù)字金融發(fā)展與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)之間有著很強(qiáng)的空間外溢效應(yīng)，且隨著空間距離與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距變大，空間外溢效應(yīng)會逐漸衰減。第二、三種矩陣的Moran’s I值為正值，說明城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出在空間上呈現(xiàn)集聚分布的狀態(tài)，即城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出高的城市，其周圍的城市城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出也較高。

表1 城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出的面板Moran’s I值

(三) 空間計量估計方法識別

選擇合適的空間計量估計方法有助于準(zhǔn)確反映空間依賴產(chǎn)生的原因以及不同空間關(guān)聯(lián)機(jī)制之間的作用。參考已有文獻(xiàn)的檢驗(yàn)思路[26]，采用LM(R-LM)檢驗(yàn)、SDM模型的LR檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。首先，從SAR和SEM模型檢驗(yàn)的結(jié)果來看，三種矩陣均在5%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，再從SDM模型的固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果來看，選擇時間固定效應(yīng)對于三種矩陣來說，都是合適的。其次，根據(jù)Wald檢驗(yàn)的結(jié)果來看，三種矩陣都通過顯著性檢驗(yàn)，說明SDM模型無法進(jìn)行弱化，也因?yàn)镾DM模型本身就是SAR模型與SEM模型的一般形式，總的來說SDM模型無疑是最適合的。因此，在空間計量分析中，三種矩陣都會涉及，且都是使用時間固定效應(yīng)SDM模型。需要說明的是，本文的SDM模型都是基于最大似然估計方法，而已有研究也表明[26]，其結(jié)果優(yōu)于OLS估計。

表2 三種空間矩陣下的空間計量模型檢驗(yàn)

(四) 空間計量估計結(jié)果

經(jīng)過分析與檢驗(yàn)，三種矩陣都適用，但是因?yàn)榈乩砼c經(jīng)濟(jì)距離嵌套矩陣更加全面，同時考慮到空間距離上的影響和經(jīng)濟(jì)差距之間的影響，于是我們在主要分析部分采用它，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分使用另外兩種矩陣進(jìn)行分析。在地理與經(jīng)濟(jì)距離嵌套矩陣下，先對時間固定效應(yīng)空間杜賓模型進(jìn)行初步回歸(1)篇幅所限，結(jié)果未列，備索。。

因?yàn)槲催M(jìn)行分解的時間固定效應(yīng)空間杜賓模型所表示出的各個系數(shù)并沒有直接的含義，所以需要對初步結(jié)果進(jìn)行分解，將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。其中直接效應(yīng)反映本地區(qū)解釋變量對被解釋變量的影響，間接效應(yīng)則表示本地區(qū)解釋變量對鄰近地區(qū)被解釋變量的影響，即空間外溢效應(yīng)。結(jié)果如表3所示，除第三產(chǎn)業(yè)占比外，其他變量的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)都在1%的水平上顯著。

表3 地理與經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣下時間固定效應(yīng)空間杜賓模型分解后的估計結(jié)果

上述估計結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展的直接效應(yīng)顯著為正。這說明本地數(shù)字金融發(fā)展程度會顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)氐某擎?zhèn)居民人均消費(fèi)支出。從系數(shù)上來看，數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高一個百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出會增加0.5個百分點(diǎn)，主要是因?yàn)閿?shù)字金融發(fā)展有利于增加當(dāng)?shù)鼐用袷杖搿⑻岣邤?shù)字金融覆蓋率、降低交易成本、豐富消費(fèi)渠道、增加支付便利性，從而會在多個層面促進(jìn)當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)居民消費(fèi)。與此同時，數(shù)字金融發(fā)展的間接效應(yīng)卻顯著為負(fù)。這說明本地數(shù)字金融發(fā)展會使得鄰近城市的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出降低，從系數(shù)來看，這個降低的幅度比本地的促進(jìn)幅度小。上述估計結(jié)果背后的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯可能是，隨著當(dāng)?shù)財?shù)字金融的發(fā)展，通過附近城市人員流動與信息傳播，數(shù)字金融發(fā)展程度高的城市產(chǎn)生一定的區(qū)位優(yōu)勢，出現(xiàn)基于產(chǎn)品和服務(wù)的消費(fèi)聚集現(xiàn)象，從而對鄰近城市的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)產(chǎn)生不同程度的擠壓，使得鄰近城市的城鎮(zhèn)居民將部分消費(fèi)行為轉(zhuǎn)移到該城市，從而產(chǎn)生一定程度的“虹吸效應(yīng)”。但是，由于上述空間外溢所導(dǎo)致的消費(fèi)降低幅度要小于數(shù)字金融對鄰近城市本身的消費(fèi)促進(jìn)幅度，因此，對于某個城市本身而言，其數(shù)字金融發(fā)展程度對該市城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)仍然是有顯著的促進(jìn)作用。綜合考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，假說1得到了很好的支持。

再看其他控制變量的估計結(jié)果：首先，第三產(chǎn)業(yè)占比的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都不顯著；其次，當(dāng)?shù)刎斦С稣急鹊闹苯有?yīng)和間接效應(yīng)十分顯著，說明本地財政支出占比不僅對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)具有顯著影響，對鄰近城市居民消費(fèi)也有一定的影響；最后，金融發(fā)展程度(城市金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比)總體上可代表傳統(tǒng)金融。從表3可知，金融發(fā)展程度的直接效應(yīng)顯著為正，且系數(shù)較小，而間接效應(yīng)顯著為負(fù)，也就是說，本地數(shù)字金融已經(jīng)開始取代部分傳統(tǒng)金融，且對周圍地區(qū)的傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)造成了較大的負(fù)面影響。

(五) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：使用不同的空間矩陣

本文使用的是空間杜賓模型，該模型不僅有效解決了重要遺漏變量問題，而且解決了誤差項(xiàng)可能與解釋變量間的內(nèi)生性問題，所以本文使用不同的空間矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，而前文也驗(yàn)證三種矩陣都是適用的，只是地理與經(jīng)濟(jì)距離嵌套矩陣是最全面的。

地理距離空間權(quán)重矩陣是從地理位置上反映變量之間的關(guān)系，而經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣是從經(jīng)濟(jì)行為上闡述變量間的聯(lián)系，但實(shí)際上地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)一般是來自地理距離和經(jīng)濟(jì)行為的雙重影響。因此，對于表征觀測數(shù)據(jù)集在空間上的分布格局、特征及其相互聯(lián)系，往往地理與經(jīng)濟(jì)距離嵌套矩陣更為合適而且也更符合邏輯，那么，其估計結(jié)果往往也更為準(zhǔn)確。

經(jīng)過不同空間矩陣的檢驗(yàn)，本文的研究結(jié)論仍然成立，基礎(chǔ)估計結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性(2)由于篇幅所限，詳細(xì)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未能列出，感興趣的讀者可向作者索取。。

五、 機(jī)制分析

本部分將重點(diǎn)檢驗(yàn)前文提出的假說2、假說3與假說4。我們分別對人均可支配收入、數(shù)字金融服務(wù)覆蓋水平與支付便利性進(jìn)行機(jī)制分析，使用地理與經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣下的時間固定效應(yīng)空間杜賓模型來估計。

(一) 基于人均可支配收入的經(jīng)驗(yàn)分析

我們先討論第一種可能的機(jī)制：數(shù)字金融發(fā)展通過城鎮(zhèn)居民人均可支配收入來影響本地及周圍地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)。估計結(jié)果如表4所示。

表4 對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的估計結(jié)果

首先，從列(1)和列(3)可以看出，在這個影響的傳遞機(jī)制過程中，直接效應(yīng)都是顯著為正的，這也與之前的分析相符合，正好驗(yàn)證假說2，數(shù)字金融發(fā)展確實(shí)會通過影響本地的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入來促進(jìn)城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)；然后，從列(2)和列(4)可以看出，兩次回歸的間接效應(yīng)都是顯著為負(fù)的，但正是因?yàn)槎际秦?fù)的，才表明數(shù)字金融的發(fā)展降低鄰近城市的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，這是因?yàn)楸镜財?shù)字金融發(fā)展使得鄰近城市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入降低，而鄰近城市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入下降又使得該地區(qū)的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出下降，這是一個間接傳遞的過程，結(jié)果與最開始的分析是一致的。從上述估計結(jié)果的分析看，假說2得到了較好的支持。

(二) 基于數(shù)字金融服務(wù)覆蓋水平的經(jīng)驗(yàn)分析

我們再來討論第二種可能的機(jī)制：數(shù)字金融發(fā)展通過降低金融服務(wù)門檻和擴(kuò)大金融服務(wù)的受眾群體影響本地及周圍地區(qū)的居民消費(fèi)。首先需要找到數(shù)字金融服務(wù)覆蓋水平的代理變量，該部分使用數(shù)字普惠金融指數(shù)表里的三個二級指標(biāo)覆蓋廣度指數(shù)(lncb)、使用深度指數(shù)(lnud)和數(shù)字化程度指數(shù)(lndl)代表數(shù)字金融服務(wù)，分別進(jìn)行地理與經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣下的時間固定效應(yīng)SDM模型的估計。估計結(jié)果如表5所示。

表5 三種數(shù)字普惠金融指數(shù)細(xì)分指標(biāo)的時間固定效應(yīng)SDM模型估計結(jié)果

因?yàn)閿?shù)字金融發(fā)展肯定會促進(jìn)數(shù)字金融服務(wù)的發(fā)展，所以僅需要對數(shù)字金融服務(wù)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出之間的關(guān)系進(jìn)行研究，即只探究機(jī)制分析的后半段。從表5可知，除數(shù)字化程度指數(shù)的直接效應(yīng)不顯著，其他兩個指標(biāo)的兩種效應(yīng)都是顯著的。而且，系數(shù)的正負(fù)與上文SDM模型的結(jié)論是一致的，所以，在數(shù)字金融發(fā)展中，主要是覆蓋廣度和使用深度起關(guān)鍵作用。覆蓋廣度表示，綁定銀行卡的第三方支付賬戶才是有效的，實(shí)現(xiàn)對這個用戶真正的覆蓋[24]，即前文假說3所指出的將金融服務(wù)推向更加龐大的群體，使原本受限的人群也能獲得金融服務(wù)。使用深度中包括支付、貨幣基金、信貸、保險、投資和信用等各種類型的服務(wù)[24]。因此主要是以上的兩個指標(biāo)涉及的數(shù)字金融業(yè)務(wù)對數(shù)字金融的發(fā)展產(chǎn)生正向的影響，進(jìn)而促進(jìn)本地城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，降低鄰近城市的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，從而較好地支持了假說3。

(三) 基于支付便利性的經(jīng)驗(yàn)分析

我們再來討論第三種可能的機(jī)制：數(shù)字金融發(fā)展通過支付便利性來影響本地及周圍地區(qū)的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出。此處使用支付指數(shù)作為支付便利性的代理變量，結(jié)果如表6所示。

表6 對支付指數(shù)的估計結(jié)果

表6的結(jié)果顯示，列(1)和列(3)的直接效應(yīng)結(jié)果都比較顯著，且都為正數(shù)，說明數(shù)字金融發(fā)展確實(shí)能夠通過支付便利性促進(jìn)本地城鎮(zhèn)居民消費(fèi)。但是，在間接效應(yīng)上，便利支付與人均消費(fèi)支出之間的聯(lián)系并不顯著，可能是因?yàn)橹Ц吨笖?shù)這個代理變量選擇得并不好，有待進(jìn)一步的研究。不過從列(3)可以看出，數(shù)字金融發(fā)展與便利支付之間的空間外溢效應(yīng)是顯著的，所以可以合理地認(rèn)為假說4得到部分支持。

(四) 總結(jié)與進(jìn)一步的討論

表4至表6都表明，從人均可支配收入、數(shù)字金融服務(wù)覆蓋水平與支付便利性等機(jī)制看，數(shù)字金融發(fā)展水平對本地城鎮(zhèn)居民消費(fèi)均有顯著的促進(jìn)作用，同時，數(shù)字金融發(fā)展水平對鄰近城市城鎮(zhèn)居民消費(fèi)卻有顯著的負(fù)向影響。不過，計量結(jié)果也顯示，上述負(fù)向影響，主要是通過人均可支配收入與數(shù)字金融服務(wù)覆蓋率這兩個機(jī)制起作用，支付便利性這個機(jī)制并不顯著。這可能是因?yàn)?，從空間的角度，無論是人均可支配收入還是數(shù)字金融服務(wù)覆蓋，都是促使消費(fèi)集聚的重要動力，相比之下，支付便利性對于消費(fèi)集聚的影響并不明顯。

六、 結(jié)論性評述

近年來，中國數(shù)字金融持續(xù)快速發(fā)展。本文在此背景下，聚焦數(shù)字金融影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的機(jī)制，通過構(gòu)建數(shù)字金融影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的理論模型，提出數(shù)字金融影響城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的理論機(jī)制，并根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)和170個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，使用空間杜賓模型(SDM)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展有利于促進(jìn)本地城鎮(zhèn)居民消費(fèi)，但卻對鄰近城市城鎮(zhèn)居民消費(fèi)產(chǎn)生抑制作用。本文還驗(yàn)證了城鎮(zhèn)居民可支配收入、金融服務(wù)覆蓋水平和支付便利性起到的機(jī)制作用。

本文的主要政策建議如下：第一，要加快以5G、人工智能、云計算等為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為數(shù)字金融促進(jìn)居民消費(fèi)夯實(shí)基礎(chǔ)；第二，積極發(fā)揮數(shù)字金融促進(jìn)消費(fèi)擴(kuò)容提質(zhì)的重要作用，并考慮到上述作用的空間外溢效應(yīng)，著力建設(shè)輻射若干消費(fèi)輻射帶動能力強(qiáng)的區(qū)域消費(fèi)中心和不同類型的消費(fèi)中心城市；第三，鼓勵互聯(lián)網(wǎng)平臺深度參與數(shù)字金融創(chuàng)新，進(jìn)一步提高支付便利性，向用戶提供更多更好的數(shù)字金融服務(wù)和產(chǎn)品，加強(qiáng)金融監(jiān)管，降低居民數(shù)字金融服務(wù)成本。