■劉思貝 東北大學

一、緒論

1.研究背景

改革開放以來，我國的居民生活水準平和社會生產(chǎn)力都獲得顯著提高，但經(jīng)濟的迅速增長主要歸因于投資和進出口兩方面，反而重要的消費并沒有發(fā)揮其應(yīng)有的作用，平均消費傾向呈遞減趨勢。步入經(jīng)濟新常態(tài)后，我國的經(jīng)濟供給側(cè)和需求側(cè)從本質(zhì)上開始發(fā)生改變，并且在國際貿(mào)易形勢和環(huán)境的變化影響下，投資驅(qū)動和出口拉動型經(jīng)濟遭遇瓶頸，消費作為拉動經(jīng)濟發(fā)展的“三駕馬車”之一，增強消費就變得格外重要。隨著我國不斷強化信息通信技術(shù)與實體經(jīng)濟的融合，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用深度滲透到各個經(jīng)濟活動環(huán)節(jié)，也帶來了數(shù)字金融這一新事物。但是如今我國仍存在居民消費總量相較發(fā)達國家小、消費傾向較弱、區(qū)域消費結(jié)構(gòu)質(zhì)量存在差異等問題，這些方面都有待加強和改善。

近年來新興技術(shù)（互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等）快速發(fā)展，以網(wǎng)上銀行、手機銀行等為代表的數(shù)字金融服務(wù)日益普及。數(shù)字金融的出現(xiàn)加強了金融產(chǎn)品和服務(wù)的有效分配，縮短了金融機構(gòu)與目標客戶之間的距離，促使原本被排斥在正規(guī)金融體系之外的群體能夠以較低的成本相對容易地獲取金融服務(wù)，并且越來越多的原有客戶使用手機銀行和網(wǎng)上銀行等新興業(yè)務(wù)替代傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)，金融服務(wù)的可得性大幅提高。

2.研究內(nèi)容

在消費環(huán)境的不確定性下，居民會更加謹慎地做出消費決策，這使得消費行為呈現(xiàn)效用跨期影響的習慣形成特征。習慣形成是居民消費變化的內(nèi)因之一，若居民消費過于謹慎，則不易于促進消費的增長。但大部分文獻主要分析數(shù)字金融對消費是否存在影響，幾乎沒有文獻提到數(shù)字金融程度是否會受到金融發(fā)展水平和消費投資習慣的影響。因此本文從金融發(fā)展水平和消費投資習慣兩個維度出發(fā)，具體分為8 個解釋變量，對模型進行回歸，分析數(shù)字金融程度的影響因素及影響程度，并進行區(qū)域異質(zhì)性分析。這對于探尋提高數(shù)字金融程度的方法具有重要意義。

3.研究意義

（1） 理論意義

本文研究的理論意義：第一，雖然近年來的研究已表明數(shù)字金融程度的重要作用，但現(xiàn)有研究對數(shù)字金融形成效應(yīng)在不同區(qū)域表現(xiàn)出的異同未進行有效的論證，本文有助于完善區(qū)域異質(zhì)性與數(shù)字金融形成的關(guān)系理論研究。第二，深入探究數(shù)字金融形成的動態(tài)特征，研究數(shù)字金融的影響因素，有助于了解和完善數(shù)字金融與消費的作用機制，以期豐富互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下的居民消費理論。

（2） 現(xiàn)實意義

本文研究的現(xiàn)實意義：第一，就政府部門而言，厘清數(shù)字金融的具體影響因素，對制定實現(xiàn)促進消費和居民消費結(jié)構(gòu)升級的措施有所幫助。第二，可以制定出適合不同區(qū)域的政策方針，進而提升消費水平，改善區(qū)域消費結(jié)構(gòu)失衡，提升數(shù)字金融程度，實現(xiàn)共同富裕。第三，分析金融發(fā)展水平和消費投資習慣對數(shù)字金融程度產(chǎn)生影響的因素，可以使得政府更加準確地從不同方面出發(fā)，全面把握數(shù)字金融發(fā)展的強度及影響。

二、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

1.樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文選取中國2004—2020 年31 個省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、EPS 數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局及各省歷年統(tǒng)計年鑒；金融集聚來源于《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》。為控制極端值并減輕異方差的影響，對數(shù)值變量做了對數(shù)化和去量綱化處理。

2.變量定義

（1） 被解釋變量

金融集聚（Y）是指金融產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)乃至新產(chǎn)品的開發(fā)，都需要專門化的配套服務(wù)行業(yè)的發(fā)展，包括投資咨詢、信用評級、資產(chǎn)評估、金融專業(yè)技術(shù)培訓機構(gòu)等。大量金融機構(gòu)聚集在一起能擴大需求市場，來維持眾多中介機構(gòu)的存在，形成專業(yè)化的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，本文中用來反映數(shù)字金融程度。

（2） 解釋變量

本文從金融發(fā)展水平和消費投資習慣兩個維度出發(fā)，構(gòu)建被解釋變量體系。在各地區(qū)金融發(fā)展水平方面，本文選取了人均地區(qū)生產(chǎn)總值、各地區(qū)金融規(guī)模、各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)、外國直接投資、地方政府投資程度作為指標。在各地區(qū)消費投資習慣方面，本文選取了各地區(qū)保費收入、金融機構(gòu)貸款余額、金融機構(gòu)存款余額為指標。該金融集聚被解釋變量體系的建立既參考了已有研究，也在一定程度上體現(xiàn)了本文的創(chuàng)新性。

3.實證模型指標測度構(gòu)建

為了檢驗金融集聚與各個解釋變量之間的關(guān)系，本文主要構(gòu)建了以下面板數(shù)據(jù)模型。

在模型中，被解釋變量Y表示金融集聚，X1是人均地區(qū)生產(chǎn)總值，X2是各地區(qū)保費收入，X3是各地區(qū)金融規(guī)模，X4是各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)，X5是外國直接投資，X6是地方政府投資程度，X7是金融機構(gòu)貸款余額，X8是金融機構(gòu)存款余額。表示地區(qū)i在第t年的數(shù)字金融程度。

三、實證結(jié)果及分析

1.描述性統(tǒng)計

在總體樣本數(shù)據(jù)中：

金融集聚程度差距不大。2004—2020 年，所有觀測樣本中金融集聚程度指標最小值為0.1844，最大值為3.7128，說明部分地區(qū)的金融集聚程度較低，而也有部分地區(qū)的金融集聚程度較高。

人均地區(qū)生產(chǎn)總值差別較為明顯。總體來說，人均地區(qū)生產(chǎn)總值最小值為8.3464，最大值為12.013，可以看出不同地區(qū)的人均生產(chǎn)總值有較大差異，地區(qū)之間也存在著較大的經(jīng)濟發(fā)展差距。

各地區(qū)金融規(guī)模差距較大，但較為集中。所有觀測值中金融規(guī)模最小值為1.1505，最大值為7.2892，平均值為4.39。說明地區(qū)間金融規(guī)模有較大的差距，且為橄欖形架構(gòu)。

各地區(qū)外國直接投資的標準差為1.9893，已經(jīng)大于1，相對于其他變量來說較高，表明外國在各地區(qū)的投資仍有較大差距。

各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)和金融機構(gòu)貸款余額雖然也存在較大差距，但是標準差均比較小，表明數(shù)據(jù)相對集中。

金融機構(gòu)存款余額的最小值為4.3493，最大值為12.1068，說明各地區(qū)金融機構(gòu)存款余額差異較大，其標準差為 1.451，說明數(shù)據(jù)比較集中。

2.LLC 檢驗

在進行面板模型回歸之前，由于樣本年限為17 年，因此本文針對所有變量進行長面板單位根檢驗，以保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，避免出現(xiàn)偽回歸。由于本文選用的是長面板模型，因此適用 LLC 檢驗（Levin-Lin-Chu Test）這種長面板模型的單位根檢驗方法。LLC 檢驗的原假設(shè)為面板模型存在單位根過程，即數(shù)據(jù)具有非平穩(wěn)性。根據(jù)檢驗結(jié)果，全部變量檢驗出的P值均小于 0.05，均遠小于可接受水平 5%。因此能夠大概率拒絕原假設(shè)，說明此面板不存在單位根，十分平穩(wěn)。綜上，面板數(shù)據(jù)的每個變量都是平穩(wěn)的 0 階單整，能夠直接進行接下來的面板回歸分析。

3.F 檢驗

為了檢驗面板數(shù)據(jù)是否具有個體效應(yīng)和時點效應(yīng)，以及分辨出應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型抑或是隨機效應(yīng)模型進行回歸，本文首先對模型進行F檢驗，因為在F檢驗中P=0.0000＜0.05，所以拒絕原假設(shè)，而原假設(shè)為市價截距斜率均相等的約束條件，因此不應(yīng)當施加截距斜率都相等的假設(shè)，應(yīng)采用變截距模型。

4.豪斯曼檢驗

為判斷面板數(shù)據(jù)是否存在個體固定效應(yīng)，識別出應(yīng)選用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型進行回歸，對模型進行豪斯曼（Hausman）檢驗，本文的豪斯曼檢驗的原假設(shè)H0 為建立隨機效應(yīng)模型，備擇假設(shè)H1 為建立個體固定效應(yīng)模型，根據(jù)檢驗結(jié)果可知，P=0.0000＜0.05，說明檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)H0，故應(yīng)建立個體固定效應(yīng)模型進行接下來的回歸分析。

5.個體固定效應(yīng)模型參數(shù)估計

個體固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表1 所示。

表1 模型回歸結(jié)果

對于各地區(qū)金融發(fā)展水平，本文選取了人均地區(qū)生產(chǎn)總值、各地區(qū)金融規(guī)模、各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)、外國直接投資、地方政府投資程度作為指標。結(jié)果顯示，這些指標越大，數(shù)字金融程度越高，并且具有顯著的正相關(guān)性。對數(shù)人均地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)是0.0389，P值小于 0.05，對數(shù)字金融化進程的發(fā)展具有顯著的正效應(yīng)，說明我國人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增長推動了數(shù)字金融化進程。

對于各地區(qū)消費投資習慣，本文選取了各地區(qū)保費收入、金融機構(gòu)貸款余額、金融機構(gòu)存款余額為指標。結(jié)果表明，各地區(qū)保費收入、金融機構(gòu)貸款余額的系數(shù)為正，即在一定程度上刺激了數(shù)字金融化進程的發(fā)展，金融機構(gòu)存款余額對于金融集聚程度的影響是負向的。從解釋變量對于數(shù)字金融化影響的程度上考慮，影響最大的是金融機構(gòu)存款余額，其次是各地區(qū)保費收入，最后才是金融機構(gòu)貸款余額。比較而言，金融機構(gòu)貸款余額發(fā)揮的作用較小。

通過上述模型不難看出，除了金融機構(gòu)存款余額對金融集聚呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系外，其他的變量都為正向相關(guān)，故而，數(shù)字普惠金融利用移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，打破了傳統(tǒng)物理網(wǎng)點的局限，創(chuàng)造出全新的信貸技術(shù)和風控模式，為眾多居民提供金融服務(wù)。這不僅為居民提供了教育、培訓、醫(yī)療等必不可少的金融資源，也為個體經(jīng)營者、小微企業(yè)提供了盤活生產(chǎn)經(jīng)營的資金，從而促進包容性增長。數(shù)字金融具有金融產(chǎn)品層次多、發(fā)展路徑跨越式、服務(wù)群體全方位等特點，是未來金融發(fā)展的新常態(tài)。

四、研究結(jié)論與政策建議

近年來，我國經(jīng)濟發(fā)展的過程中也受到國際形勢多變復(fù)雜的因素影響，經(jīng)濟增長速度放緩，無論是投資還是出口所帶來的經(jīng)濟增長都是有限的，甚至存在負增長的態(tài)勢。社會經(jīng)濟壓力較大，亟須通過消費拉動經(jīng)濟增長。我國政府也結(jié)合實際情況推出了一系列措施，其中包括大力發(fā)展數(shù)字金融，助推經(jīng)濟增長方式改變。

本文以金融集聚和金融發(fā)展水平、消費投資習慣差異為切入點，基于個體固定效應(yīng)模型，對模型進行回歸，分析數(shù)字金融程度的影響因素及影響程度，為如何提高數(shù)字金融程度提出建議。在數(shù)字金融后期的發(fā)展過程中，為了有效提高數(shù)字金融程度，優(yōu)化消費結(jié)構(gòu)，提升消費水平，必須采取有效措施來推動消費習慣的改變。當前我國正處于社會轉(zhuǎn)型期，經(jīng)濟發(fā)展也面臨新的調(diào)整與挑戰(zhàn)。在大力推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的過程中，必須采取有效措施推動經(jīng)濟保持平穩(wěn)快速的增長，同時也需要增加居民收入多樣化渠道，合理提升居民可支配收入，激發(fā)居民消費熱情，提升消費能力水平。同時，我國也需要進一步鼓勵和引導(dǎo)數(shù)字金融發(fā)展，充分發(fā)揮好數(shù)字金融的優(yōu)越性與作用。除此之外，還需要進一步構(gòu)建居民消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化的長效機制，保障居民消費預(yù)期的穩(wěn)定性，減少消費的跨期制約，減少不確定性，完善社會供給，從而進一步正向影響數(shù)字金融程度。