数字金融发展与家庭消费异质性——来自CHARLS的经验证据

关 键 马 超

广州农商银行 博士后工作站，广东 广州 510623 华南理工大学 工商管理学院，广东 广州 510641 广东财经大学 金融学院，广东 广州 510320

一、引言

消费作为最终需求，体现了需求者对美好生活的追求，同时也是供给者的最大动力和最终目的。中共十九大明确提出，中国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。因此，新时代居民的消费需求将会更加注重消费品的品质和效益。2018年国务院发布的《关于完善促进消费体制机制，进一步激发居民消费潜力的若干意见》提出要从供需两端发力，培育重点领域消费，以进一步营造良好的消费环境，提升居民的消费能力。2020年国家发改委等23部门联合印发《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》，围绕优化消费供给、改善消费环境、破除制约消费的体制机制障碍提出促进消费扩容提质的实施意见。尤其在全球新冠肺炎疫情影响下的经济复苏，更需要扩大消费来提供内生动力。实际上，居民消费能力的提升，既有利于发挥消费促进经济发展的基础性作用，也有利于促进消费升级，以满足人民日益增长的美好生活需要。

数字金融作为数字技术与普惠金融的完美结合，其发展对居民的消费行为和消费方式产生了深刻的影响，并显著促进了居民消费(易行健和周利，2018[1])。然而值得注意的是，数字金融可能是把双刃剑，推动数字经济蓬勃发展的同时，也暴露出发展不平衡、不充分的问题，其功能的发挥受“数字鸿沟”“知识鸿沟”等因素制约，容易形成“工具排斥”“自我排斥”等新型金融排斥，将部分弱势居民排斥在金融服务之外，尤其是部分中老年居民家庭。那数字金融发展能否促进中老年家庭消费从而带动起“银发经济”？是否会因数字金融产品和家庭消费类型的不同存在明显的差异？是否会因家庭特征和客观环境的不同而呈现明显的异质性？学界尚未形成统一的定论。

基于此，本文以中老年家庭为研究对象，借助北京大学数字普惠金融指数和中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的匹配数据，首先，从微观视角探讨数字金融及其子维度发展对家庭消费水平的影响；其次，基于异质性视角，分析数字金融对家庭消费的影响是否会因产品差异、消费类型、家庭特征和客观环境等因素的存在而产生差异。

二、文献综述与理论假说

(一)文献综述

金融发展与居民消费的关系一直是学者和政府关注的重点。一方面，学者主要基于传统金融视角，运用金融抑制理论探讨流动性约束、信贷约束等对消费的影响(Zeldes，1989[2]；Campbell and Mankiw，1991[3]；万广华等，2001[4]；Levchenko，2005[5]；臧旭恒等，2012[6]；邱黎源和胡小平，2018[7])。如赵霞和刘彦平(2006)[8]发现流动性约束的缓解有效促进了中国居民消费增长率的提高；陈东和刘金东(2013)[9]检验农村信贷与消费之间的关系，发现信贷约束缓解能有效促进农村消费增长。另一方面，学者主要基于金融市场化角度，运用金融深化理论，探讨金融发展和消费之间的关系(樊纲和王小鲁，2004[10]；Karlan and Zinman，2010[11]；张毓卿和周才云，2012[12]；胡帮勇和张兵，2012[13]；Dupas and Robinson，2013[14]；肖忠意，2015[15]；Bousmah and Onori，2016[16])。如毛中根和洪涛(2010)[17]研究表明，金融发展对居民消费的增长产生了明显的正向作用；巩师恩和范从来(2012)[18]的研究发现，随着金融发展水平的提升，居民信贷服务的可得性也将得到明显的改善，从而可以使得更多居民利用信贷产品平滑当期或未来的消费，降低消费的波动率。

数字金融的重要性源自于其可以借助互联网技术便捷、高效的特点来减少信息不对称、降低交易成本和优化资源配置(世界银行，2017[19])。目前国内外对数字金融已进行了大量研究，主要聚焦于数字金融发展的影响效应(刘澜飚等，2013[20]；王馨，2015[21]；傅秋子和黄益平，2018[22]；战明华等，2018[23])，如宋晓玲(2017)[24]构建平衡面板模型，检验分析了数字金融的发展是否会缩小城乡收入差距；谢绚丽等(2018)[25]研究发现数字金融确实呈现出了普惠性特征，其发展将会显著正向促进居民创业；张勋等(2019)[26]的研究发现，随着数字金融的不断发展，中国将呈现出明显的包容性增长特征，不但明显提升了欠发达地区的发展速度，而且显著提升了居民家庭的收入。当然，部分学者也探讨了数字金融发展与居民消费之间的关系。如易行健和周利(2018)研究发现，随着数字金融的不断发展，居民消费将得到明显的增长，且其促进作用主要通过流动性约束缓解和居民支付便利两种途径产生；吕雁琴和赵斌(2019)[27]实证发现，数字金融能显著促进农村居民消费增长。

总体而言，当前关于金融发展与居民消费之间的关系研究以及数字金融的研究较多，并且得到了很多有价值的结论。但纵观文献也可以发现，现有关于中老年家庭消费的研究相对缺乏，至于随着数字技术的普及，数字金融是否能促进中老年家庭消费增长的研究就更为鲜见。基于此，本文首先从微观视角出发，探讨数字金融及其子维度发展是否对中老年家庭消费水平产生了影响；其次，基于多重异质性视角，分析数字金融对家庭消费增长的影响是否会因产品差异、消费类型、家庭特征和客观环境等因素的存在而产生差异。这将进一步丰富金融与消费关系的研究，为差异化实现数字金融促进家庭消费升级提供理论基础与经验证据。

(二)理论假说

数字金融具有高效、便捷、灵活等特点，其出现、推广及发展使得家庭的支付更加便捷高效，交易成本得以降低，从而一定程度促进了消费的增长。一是数字金融使得商品交易更加便捷高效。如支付宝、微信、银联等数字化支付平台内部集成多个银行账户，使得大量小额交易能够借助该平台进行清算，既方便了消费者，又促进了服务供给者的业务优化，在很大程度上提高了用户的消费体验；同时，数字化支付直接打破了时空限制，促进了诸如淘宝等新兴消费模式的发展，带动了家庭消费的增长。二是数字金融的“去中介化”降低了交易成本。基于大数据的精准放贷和风险内控既减少了信息不对称成本和时间成本，也降低了违约成本。从需求端看，成本的降低将会一定程度刺激需求者的消费意愿；而从供给端看，成本的降低则会使得供给者的盈利性增加，提供更多信贷产品，从而实现良性循环。三是发展数字金融将一定程度缓解居民家庭的流动性约束。由消费理论和金融约束理论可以知道，流动性约束是抑制居民家庭消费增长的重要影响因素，居民家庭往往因为货币基金不足而压抑自身的消费意愿。而数字金融发展则明显提升了居民家庭的消费信贷可得性，有效缓解了居民家庭的资金流动性问题，使得越来越多的消费者通过数字信贷实现跨期消费，从而促进了居民家庭消费的提升。四是数字金融发展降低了居民家庭的预防性储蓄，从而促进了家庭消费。金融产品作为重要的风险对冲工具，将一定程度降低居民家庭关于收支的不确定性，由预防性储蓄理论和生命周期理论可知，当未来收入的不确定性降低时，居民家庭减少未来消费的效用预期，而增加当期的消费支出。尤其是当前数字保险和数字理财的发展，居民家庭更容易运用金融功能防范风险。故本文提出假说1。

假说1：数字金融发展能有效促进中老年家庭消费的增长。

数字金融发展提升了便利性，降低了交易成本和借贷门槛，从而促进了家庭消费的增加。但根据马斯洛需求层次理论，消费者需求总是按照先后顺序出现的，当较低层次的需求得到满足之后，才会出现较高层次的需求。因此，对于中老年家庭而言，数字金融发展应首先满足家庭成员的基本生活需要，即增加衣、食、住、行等方面的基本生活消费。而当家庭成员满足了基本生活消费之后，数字金融发展还将进一步促进家庭医疗保健消费和文教娱乐消费的增加，以满足自身的安全需要、社交需要、尊重需要和自我实现需要。

当然，随着数字金融的不断发展，数字金融产品也将越来越丰富，包括数字货币基金、数字保险、数字支付、数字信贷、数字征信和数字投资等。而不同数字金融产品的功能不同，也必将对家庭消费产生不同的影响，如数字货币基金和数字投资主要以盈利为目的，数字保险是为了应对收入不稳定的情形或抵御突如其来的财务危机等，数字信贷可以更加合理地配置资金，提高经济效益，数字支付和数字征信则会增加消费的便利性和匹配度。易行健和周利(2018)通过研究不同数字金融产品的效应时发现，数字支付、数字保险和数字货币基金均显著促进了居民消费。因此，本文提出假说2。

假说2：数字金融发展对家庭消费的影响可能由于产品类型和消费类型的差异而存在明显的异质性。

中国消费不平等的现象普遍存在，家庭特征和区域分布的差异可能导致不同的消费行为决策。一是由于家庭差异的存在，家庭消费决策差异较大(沈坤荣和谢勇，2012[28])。居民家庭的消费容易受到未来家庭收入和家庭资产不确定性的影响，家庭收入和资产的不确定性增强容易导致家庭的消费意愿下降。二是家庭消费也会受到边际消费倾向的影响。户主的受教育程度、身体健康状况等因素均会影响家庭边际消费倾向，进而影响数字金融对家庭消费的边际效应。如拥有较高金融素养的家庭更易接纳和使用创新型金融产品，也拥有更好的金融风险识别能力和风险防范能力。此外，更多的家庭成员数量也可能会导致更高的消费支出(陈斌开和杨汝岱，2013[29])。三是由于历史发展原因和区位差异，城乡之间和东、中、西部之间金融和经济发展水平可能存在明显的差异，而导致居民家庭消费存在异质性(谢家智和吴静茹，2020[30])。农村家庭相较于城镇家庭、中西部家庭相较于东部家庭，其传统金融的服务可得性较差，受到的金融约束较为严重。而随着数字金融的发展，低收入家庭、农村地区家庭、中西部地区家庭等得到的金融支持作用以及流动性约束缓解作用可能更大，从而对其消费的促进作用更为明显。因此，本文提出假说3。

假说3：数字金融发展对家庭消费的影响可能由于家庭特征和区域分布的不同而存在明显的异质性，对务农家庭、低收入层级家庭、农村地区家庭以及中西部地区家庭消费的影响更大。

三、研究设计

(一)数据来源

本文数据主要包含中国健康与养老追踪调查(CHARLS)、北京大学数字普惠金融指数和宏观区域数据三个部分，其中CHARLS数据属于追踪数据，始于2011年，每两年进行一次调查，跟踪收集45岁和以上个人及其家庭状况，本文用于衡量中老年家庭的消费状况；北京大学数字普惠金融指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制，同样始于2011年，本文用于衡量地级市数字金融发展状况；宏观区域数据来源于各省市统计年鉴，本文用于控制地区差异。基于此，结合三种数据特点，本文选取2011年、2013年和2015年的CHARLS家庭面板调查数据，将其与相应年份的地级市数字普惠金融指数进行匹配，最终获得5542个样本家庭的16626条数据。

(二)变量选取

1.因变量：家庭消费(Pcons)。依据国家统计局公布的《居民消费支出分类(2013)》，并考虑家庭规模的影响，本文选取家庭在食品烟酒、衣着、居住、生活用品、交通、通讯、教育、文化、娱乐、医疗保健、其他服务等方面的家庭人均消费支出衡量家庭消费状况。此外，为进一步分析不同消费类型的变化，本文还将在家庭消费的基础上，将其划分为衣食住行等基本生活消费、医疗保健消费以及文教娱乐消费(易行健和周利，2018)。

2.自变量：数字金融发展(Inter)。考虑到数字金融尚缺乏官方统计数据，本部分直接采用北京大学数字普惠金融指数衡量数字金融发展水平。为了进一步研究数字金融哪一层面更加影响家庭消费，本文还选用了数字金融的三个子维度指标——覆盖广度(Inter1)、使用深度(Inter2)和数字支持服务程度(Inter3)(1)覆盖广度用于衡量数字金融的覆盖人群程度；使用深度用于衡量地区使用数字金融的频率等；数字支持服务程度用于衡量数字金融的便利性和成本。，具体可参阅北京大学数字金融研究中心课题组(郭峰等，2020[31])。表1汇报了2011年和2015年样本地级市数字普惠金融指数的描述性特征。就均值而言，样本地级市不管是数字金融，还是数字金融的三个维度，均有较大增长。但就最小值和最大值来说，地级市之间的数字金融发展仍存在较大差距。

表1 样本地级市数字金融发展指数

3.控制变量。第一，户主个人特征变量(Per)，包含年龄、性别、受教育年限、健康程度等，用于控制户主特征对家庭消费的影响；第二，家庭特征变量(Home)，包含交通工具价值、生产性资产价值、家庭成员数量、家庭是否遭受重大疾病或自然灾害等，用于衡量家庭整体资源状况(2)本文控制了家庭的交通工具价值、生产性资产价值等家庭资产价值，但没有控制家庭收入，主要原因在于CHARLS中收入变量缺失率较高。本文目前使用的家庭样本数为5542个，其中收入变量缺失的有1934个，缺失数超过三分之一。根据持久收入假说，家庭资产影响消费，故本文这样做并不缺乏理论依据。；第三，区域特征变量(City)，包含传统金融发展水平(金融机构贷款余额/GDP)、互联网普及率、移动电话普及率、地区产业结构(第一、第二产业占比)、人均财政收入水平和人均GDP，用于控制家庭所在地对家庭消费的影响。各变量描述性统计见表2。

表2 主要变量描述性统计

续表2

(三)模型构建

为了研究数字金融发展是否能促进家庭消费，本文构建如下反映家庭消费与数字金融关系的面板固定效应模型(3)采用面板固定效应模型的主要原因在于可以控制家庭可能同时影响数字金融发展和家庭消费的、短期内不随时间发生改变的不可观测因素，能在一定程度上解决遗漏变量(个体异质性)问题，降低模型的内生性。：

LnPconsict=β0+β1LnInterct+β2Perict+β3Homeict+β4Cityct+μict+θi+δt

(1)

四、实证分析

(一)基准分析

本文首先采用面板固定效应模型进行全样本回归分析。考虑到同城的内部家庭可能存在相关性，本文还将模型的标准误聚类(Cluster)到市一级；同时，为了尽量减少不可观测因素的干扰，采用逐步回归的方法，在第(1)列的回归基础上逐步加入了户主特征、家庭特征和区域特征等控制变量，实证结果如表3第(1)～第(4)列所示。其中，第(1)列是在没有控制其他因素的情况下，直接将数字金融对家庭消费回归的基本结果，可以发现，数字金融水平每增加1%，家庭消费相应增加了0.372%。而且第(2)～第(4)列在第(1)列的回归基础上逐步加入控制变量后，回归结果也显示，数字金融始终正向显著影响家庭消费。上述逐步回归结果表明，数字金融发展显著促进了中老年家庭消费。

此外，数字金融指数包含了覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三个维度，既可以体现数字金融的整体交易账户情况，也可以反映数字金融服务的深化情况以及数字金融服务的便利化和成本。因此，本文进一步分析数字金融三个子维度与家庭消费的关系，以探讨数字金融对家庭消费的不同影响。

表3第(5)～第(7)列分别报告了数字金融三维度对家庭消费影响的回归结果。结果显示，数字金融三个子维度皆通过了1%显著性检验，且符号为正。这表明，随着数字金融覆盖广度的提升，越来越多的家庭能借助数字金融实现家庭消费；而随着数字金融产品的普及，如数字支付、数字信贷、数字保险等，数字金融服务将得到进一步改善，金融服务门槛降低，使得以前受到金融排斥的中老年家庭能享受更多的金融服务，促进家庭消费支出，以满足家庭消费需求；数字支持服务程度的效应显著，则说明随着数字金融的发展，家庭消费支出的便利性和效率均能得到有效的提升，以促进家庭消费支出的增加。而通过比较三个子维度的系数大小可以发现，数字金融使用深度维度的系数最大，覆盖广度维度的系数次之，数字支持服务程度的系数最小，说明当前数字金融发展，更多是提升了家庭金融使用效用性和可得性，以促进居民家庭消费支出的增加。

表3 数字金融与家庭消费的回归结果

续表3

(二)稳健性检验

变量测度误差、模型遗漏变量、逆向因果等均可能使得研究模型存在严重的内生性问题，导致数字金融对家庭消费的回归系数估计存在偏误。为尽量克服计量识别中内生性问题导致估计结果有偏，本文拟借鉴前人的研究，采用工具变量法进行稳健性检验(4)采用数字金融地级市数据与相应的微观个体数据进行匹配，能相对缓解微观个体变量与数字金融可能存在的逆向因果问题，但不能完全克服，故采用工具变量法，尽量降低估计偏误。。

根据工具变量选取所需要的外生性和相关性条件，本文拟选择省域内除自身地级市以外的其他地级市数字金融水平的平均值作为数字金融的工具变量。一方面，在同一省域内，关于数字金融发展的政策、规划、基础设施等一般具有同质性，即地级市A的数字金融发展水平必与省域内其他地级市的数字金融发展呈现出相关性；另一方面，其他地级市数字金融发展水平的平均值并不会对A地级市i家庭的消费状况产生影响，至少不会产生直接影响(5)数字金融覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度的工具变量选取方法与此方法保持一致。。以广州市为例，广州市所在省域为广东省，因此，广州市数字金融水平的工具变量为广东省内除广州市以外的其他20个市州数字金融水平的平均值。由此可以发现，因同受广东省整体政策、规划和基础设施建设等因素的影响，其他20个市州数字金融水平的平均值必与广州市数字金融水平呈现强相关性，但其并不会直接影响广州市家庭的消费。简单的OLS回归支持了上述结论，但工具变量选择是否有效还需经过严格的检验。不可识别检验显示，Anderson canon.corr.LM统计量为9603.28，p=0.000，强烈拒绝原假设，工具变量与内生变量强相关。弱工具变量检验显示，Cragg-Donald Wald F统计值远远大于对应的临界值，表明工具变量不是弱工具变量。

基于工具变量法的回归结果，除工具变量外，所有回归均控制了前文出现的控制变量。结果显示，在使用工具变量后，数字金融依然显著促进了家庭消费的增长，基准回归的结论基本稳健可靠。观察数字金融覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三个维度的回归结果也可以发现，不管是覆盖广度、使用深度还是数字支持服务程度，均有利于促进家庭消费，结论稳健(6)受篇幅限制，工具变量回归的结果未列出，有需要可联系作者索取。。

五、异质性分析

至此，本文已验证数字金融能有效促进家庭消费，为了进一步考察数字金融影响的异质性，一方面，按照数字金融产品和家庭消费类型对样本进行划分，进一步细致考察数字金融的影响；另一方面，考虑家庭特征和客观环境的存在，本文根据工作性质差异、收入层级差异、城乡差异和东、中、西部差异划分子样本，以探讨内生和外生两个条件对数字金融促进家庭消费的影响。

(一)考虑产品差异的异质性

数字金融发展能进一步完善和拓展金融服务功能，进而促进家庭消费，且促进作用相比于覆盖广度和数字支持服务程度两个维度更大，那何种数字金融产品的促进作用更为明显？本文在第二维度数字金融使用深度的基础上，划分投资指数、货币基金指数、保险指数、支付指数、信贷指数和征信指数，以同时识别出多元数字金融产品的促进作用。

表4报告了数字金融产品的回归结果。结果显示，除数字投资指数和货币基金指数的系数不显著外，其余四种数字金融产品均对家庭消费产生了显著的促进作用，数字支付的作用最大，数字保险次之。不难理解，数字支付具有方便、快捷、高效、经济的优势，随着数字技术的不断发展，数字支付的不断普及，更多家庭可以采用数字化方式进行货币支付或资金流转，一方面节约了时间成本等机会成本，另一方面便利了家庭交易，这都将促进家庭消费支出的增加。保险作为有效的风险管理产品，随着数字保险的发展，原本排斥在金融体系之外的中老年家庭可以更多地接触和选择保险险种，以实现消费平滑。至于数字投资和货币基金的促进作用为何不显著，本文认为，数字投资和货币基金作为资本积累的重要方式，短期内需要投入部分空闲资金以博取收益，这将影响家庭资金的流动性，一定程度限制家庭的消费支出。当然，随着长期收益和资本的积累，数字投资和货币基金也将促进家庭消费支出。

表4 考虑数字金融产品差异的回归结果

(二)考虑消费类型的异质性

数字金融发展尤其是数字支付的普及，发挥了方便、快捷等优势，使得家庭可以采用数字化方式进行支付，有效促进家庭消费的增长，那它对何种家庭消费的促进作用更大？本文在家庭消费的基础上，将其划分为衣食住行等基本生活消费、医疗保健消费以及文教娱乐消费，以识别数字金融发展对家庭分项消费增长促进的异质性。

表5报告了三种不同消费类型的回归结果。结果显示，数字金融发展对家庭基本生活消费、医疗保健消费、文教娱乐消费均产生了显著的促进作用，而对比三种消费类型的系数大小可以发现，数字金融更多地是促进了家庭关于衣食住行的基本生活消费，其次是医疗保健消费，最后是文教娱乐消费。不难理解，随着数字技术的普及和数字金融的发展，家庭基本生活消费的方式以及行为都发生了较大的改变，这显著地促进了家庭基本生活消费的增长。进一步对比数字金融三个维度的系数大小可以知道，数字金融使用深度对家庭基本生活消费和医疗保健消费两个方面的促进作用更为明显。而值得注意的是，数字金融使用深度和数字支持服务程度均未对家庭文教娱乐消费产生明显的作用。

(三)考虑家庭差异的异质性

1.工作性质差异。不同工作性质的家庭户主一定程度上决定着家庭使用数字金融的情况。对于以务农为主的家庭来说，数字金融发展增加了家庭的金融可得性，降低了家庭的金融可负担性，促进家庭消费支出的增加；而对于以非农就业和个体户为主的家庭来说，使用数字金融的机会更多、频率更高。以个体户为例，数字金融的覆盖广度能为服务带来便利，而使用深度则有利于缓解融资压力、增加经济投资机会或降低交易成本。那数字金融发展对何种性质家庭的促进作用更大呢？本文按照户主工作性质，将样本划分为务农、非农就业、个体户三种，以区分数字金融发展对不同工作性质的家庭消费的差异。

表6报告了不同工作性质居民的回归结果。从表6可以发现，不管是数字金融整体还是使用深度和数字支持服务程度，其结果都表现出一致性，即数字金融更能促进务农家庭消费。这与现实相符。农村交通基础设施不发达，金融排斥现象严重，获取金融服务和享受消费的机会成本较高，而随着农村数字金融和农村电商由无到有，这一机会成本将得到明显降低，从而促进务农家庭消费支出的增加，且边际效应相较于非农就业家庭和个体户家庭明显。而就数字金融的三个维度的系数大小而言，三种类型家庭的消费支出增加均更得益于数字金融使用深度，即数字金融的使用频率。

2.收入层级差异。不同层级家庭对于数字金融产品的使用有着明显的区别。高层级家庭通常借用数字金融工具进行投资，以最大化收益进行资源配置，以最终满足自我消费需求；而低层级家庭由于金融可得性和可负担性问题得到解决，通常选择数字金融工具进行风险防控和风险应对，以平滑消费。不同层级家庭的工具选择差异是否会对其消费带来不同的影响，则需要进一步的细致探究。本文选择3个具有代表性的分位点，即25%、50%、75%，代表不同层级家庭，分别对应低层级家庭、中等层级家庭和高层级家庭，以区分不同层级家庭金融工具策略性选择对其消费的影响。

表7报告了不同层级家庭的回归结果，第(1)～(3)列分别代表着低层级家庭、中等层级家庭和高层级家庭。结果表明，不管是数字金融整体还是其三维度，数字金融发展对低层级家庭消费的边际效应均更高，中等层级家庭的边际效应次之，高层级家庭最小。进一步，比较数字金融的三个维度可以发现，数字金融使用深度对三种层级家庭消费的促进作用均更加明显，而高层级家庭受数字金融覆盖广度和数字支持服务程度的影响则不显著。上述研究结论不仅说明了前文关于数字金融促进家庭消费的结论稳健，而且还说明了数字金融更多的是改善了中低收入家庭获取金融支持的有效性，包括可得性和可负担性，从而促进了家庭消费支出的增加。

表7 考虑不同层级家庭的回归结果

(四)考虑区域差异的异质性

1.城乡差异。由于中国城乡二元经济结构的存在，农村地区普遍缺乏资金和经济机会，农村家庭从传统金融机构融资的成本高于城镇家庭，加之农村基础设施不发达，农村家庭的消费水平也往往受到制约。那数字金融发展是否能改善这一差异，更多地促进农村家庭消费呢？本文将样本划分为城乡两个子样本，以识别数字金融对农村家庭消费的促进作用是否更强。

表8报告了城乡差异的检验结果。结果显示，数字金融发展对农村家庭消费的边际效应显著高于城镇家庭消费的边际效应，表明在原有城乡二元经济结构、农村融资成本高的状况下，数字金融的出现有效地改变了这一现状，促进了农村家庭消费支出的增加。其次，通过比较数字金融三个子维度，数字金融覆盖广度和使用深度对农村家庭的边际效应也显著大于城镇家庭。一个可能的解释是，相比城镇家庭，农村家庭的金融可得性和使用效用性差，金融排斥较为严重；而数字金融的发展能有效缓解金融排斥现象，从而缓解农村家庭的流动性约束，释放农村家庭的消费能力。

表8 考虑城乡差异的回归结果

2.东、中、西部差异。金融发展不平衡、不充分深受地区差异的影响，普惠金融也不例外(王修华和赵亚雄，2019[32])，那数字金融发展对家庭消费的促进作用是否也会具有地区差异呢？这值得进一步证明和探索。本文按照普惠金融发展水平的“东高、中西低”分布特征，将样本划分为东部和中西部两个样本，以检验数字金融发展对家庭消费是否具有地区差异(7)本文东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、福建、山东、海南、广东、浙江、江苏等11个省(市)；中西部包括山西、吉林、内蒙古、云南、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等20个省(市、自治区)。其次，虽然边远城市数字金融实现了快速发展，但在数字金融发展第一梯队的城市中绝大部分位于东部地区，仍呈现“东高、中西低”特征(梯队划分及其标准具体可见北京大学数字金融研究中心课题组(2016))，故本文的东部和中西部样本划分并不缺乏依据。。

表9中第(1)～(8)列分别为东部、中西部地区数字金融及其三个维度的回归结果。回归结果显示，数字金融发展均有效地促进了家庭消费，且中西部地区家庭的边际效应更大。比较数字金融的三个维度发现，不管处于何地区，数字金融使用深度对家庭消费的影响均最大，其次是覆盖广度，最后是数字支持服务程度。而比较东部和中西部地区差异可发现，数字金融覆盖广度和使用深度对东部家庭消费的促进作用更加明显，而数字支持服务程度对中西部家庭的促进作用则高于东部家庭。

表9 考虑地区差异的回归结果

续表9

六、结论与启示

数字金融实现了数字技术与普惠金融的完美结合，在金融可获得性和可负担性方面具有明显的优势，其迅速发展对居民的消费行为和消费方式产生了深刻的影响。但现实中中国金融科技功能的发挥仍受到“数字鸿沟”、“知识鸿沟”等因素的制约，数字金融发展能否促进中老年家庭消费？是否会因数字金融产品和家庭消费类型的不同而存在明显的差异？是否会因家庭特征和客观环境的存在而产生明显的异质性？学界对此尚未形成统一的结论。为此，本文将北京大学数字普惠金融指数与可度量家庭消费的CHARLS数据库相匹配，从异质性视角实证研究了数字金融对中老年家庭消费的影响。研究表明：数字金融发展，特别是数字金融使用深度拓展，能够显著促进家庭消费，工具变量法的稳健性检验结果表明这一结论具有可靠性；数字金融产品差异的结果显示，数字支付对家庭消费的促进作用最大，数字保险次之，而数字投资和数字货币基金的作用则不明显；考虑消费类型差异的结果表明，数字金融发展更多的是促进了家庭关于衣食住行的基本生活消费，其次是医疗保健消费，最后是文教娱乐消费；家庭差异和区域差异的异质性分析结论表明，数字金融发展对务农家庭、低层级家庭消费支出的影响更为明显，且这一结论对农村地区和中西部地区家庭也成立。

根据当前中国数字金融的发展现状，并结合上述实证研究结论，数字金融发展在当前“发挥消费促进经济发展的基础性作用，促进居民消费升级，改善居民消费质量”阶段确实能够显著促进中老年家庭消费支出，且对务农家庭、低层级家庭和欠发达地区家庭这一作用更为明显。但基于生命周期或长期考虑，收入决定消费，而决定收入增加的核心因素还是在于家庭要素禀赋和要素积累，包括教育、健康等个人特征以及资产等家庭特征和经济发展、基础设施建设等区域特征。因此，政府部门在推动数字金融发展的同时，一方面应注重地区的经济发展和通讯基础设施建设，普及数字终端；另一方面更应注重家庭资源禀赋的差异，差异瞄准，提升“长尾”群体的内生动力，避免“目标偏移”现象的发生。