数字普惠金融发展对居民消费的影响
——来自西部12个省份的面板数据实证
2021-07-24陈佩婷
陈佩婷
(兰州大学,甘肃 兰州 730000)
一、引言
我国西部地区居民的收入水平相对较低,交通基础设施落后,地势环境也相对复杂,特别对于山区而言,金融机构建设网点的成本高,居民面临的金融服务门槛高、金融排斥大,多种原因导致西部地区消费基数小,居民的消费需求不足,从而形成规模比较大的消费潜能沉淀。
近年来,西部地区的消费总额以及其在全国的占比不断增加,根据中国零售业发展报告公布的数据显示,2011~2019年我国社会消费品零售总额由183802.0亿元增加到408017.2 亿元,其中西部地区由32349.2亿元增加到84504.7亿元,在全国的占比由2011年的17.6%提高到2019 年的20.7%,呈上升趋势,而东部地区社销总额在全国的占比呈回落趋势,说明西部地区沉淀的消费潜能得到释放。虽然西部地区消费基数小,但是近年来消费潜能的快速释放十分利于扩大内需、推动我国经济转向内需驱动型。
数字普惠金融是普惠金融发展的最新阶段,也是未来发展的主要方向。2016 年,《G20 数字普惠金融高级原则》中将数字普惠金融定义为通过数字金融服务发展普惠金融的行动,致力于为无法获得或缺乏金融服务的群体提供高质量、合适的金融产品和服务,具体包括数字化支付、消费金融、居民理财、个人征信等多个服务领域。我国西部12个省份的数字化金融也得到较好发展,科学技术的进步以及其在金融方面的应用提升了传统金融服务实体经济的能力,为促进消费升级和推动经济健康持续发展提供条件。数字普惠金融结合科学数字技术和普惠金融体系,通过降低金融服务机构开设网点的成本,提供跨空间、无差别的金融产品与服务,从而拓宽其在低收入地区对弱势群体的服务范围,非常有利于向县域、村镇、山区的金融服务推进,能够真正意义上且高效率地实现金融普惠。因此,研究数字普惠金融对我国西部12 个省份居民消费的影响,为缩小我国东部与西部差异、促进经济运行提质增效提供政策建议具有重要意义。
二、文献综述
金融与消费之间的关系长期以来受到众多学者的关注,叶耀明和王胜(2007)研究发现金融市场化借助多种方式释放居民消费需求。毛中根和洪涛(2010)指出金融的发展能够刺激消费需求。江小涓(2011)提出金融业中的资产质押刺激居民对未来消费的需求。李清政和张华泉(2014)研究发现,由于难以缓解的金融排斥,西部地区金融发展并不能有效促进居民消费。
自2016 年G20 峰会上首个数字普惠金融国际通用原则被正式通过以来,对于该方面的研究逐渐增加,但是研究多集中在数字普惠金融对地区经济的作用、减贫效应等方面。宋晓玲(2017)指出贫富差距的缩小受到数字普惠金融发展的影响。梁双陆和刘培培(2019)指出城市与农村居民收入差距的缩小能够通过数字普惠金融的发展得到实现。倪瑶和成春林(2020)研究发现普惠金融的数字化对缩小城乡居民福利差异有正向促进作用。刘锦怡和刘纯阳(2020)通过数据分析考察数字普惠金融对于缓解贫困的作用,研究发现数字普惠金融能够通过提高金融可得性的直接途径和创造更多经济机会的间接途径来减缓农村贫困。崔海燕(2017)发现数字普惠金融整体上有利于我国农村居民消费的增长。易行健和周利(2018)提出数字普惠金融更利于低收入地区的家庭消费增加。吕雁琴和赵斌(2019)通过实证分析城市地区和农村地区的消费支出差距与数字普惠金融的关系,发现数字普惠金融会降低居民享受金融服务的门槛,刺激居民的消费需求。陈晓霞(2020)发现数字普惠金融的发展通过提高收入水平刺激消费支出。
当前关于数字普惠金融对居民消费的影响机制研究文献较少,大多立足于全国层面,且不同的研究文献中,可能由于研究方法和数据口径的不同,研究结果中数字普惠金融对西部地区居民消费的影响作用并不相同,有非显著作用、显著正向作用以及负向作用,那么在我国西部地区数字普惠金融的发展是否会影响居民消费呢?本文主要通过2011~2019年西部地区12个省份的面板数据进行研究验证。
本文的创新点主要在于:一是目前在数字普惠金融影响居民消费的研究中,基本上都是从全国层面进行分析,忽略区域特质,特别是我国西部地区虽然消费基数小,但是近年来消费潜能高速释放,研究数字普惠金融对西部地区消费的影响更能够从现实意义上推动我国整体消费升级,推动经济运行提质增效。二是大部分研究仅根据理论假设梳理金融的数字化发展对消费的影响机理,但并未进行机理验证,本文采用中介效应模型,对数字普惠金融影响消费的途径(增加居民收入、缓解信贷约束和提供便利的支付条件)进行更具体的验证。
三、理论假设
西部地区12个省份的居民人均消费支出从2011年的8378.94元增长到2019年的14594.44元,增幅达74.2%。数字普惠金融指数从2011年的27.85大幅增至2019 年的327.26,增长超十倍。从居民消费支出与数字普惠金融在同一时期都呈快速增长趋势推断,数字普惠金融的发展能有效拉低收入水平较低人群接受传统金融服务时面临的门槛、缓解居民面临的金融排斥、提供更加多元化的金融服务、促进收入水平提升,从而通过直接或间接途径推动消费者支出增加、提高消费质量。
(一)数字普惠金融以收入为中介影响消费
根据现有的研究结果,数字普惠金融发展对于居民增收、减少贫困等有显著正向作用,数字普惠金融的发展有利于收入增加。同时根据绝对收入假说理论,数字普惠金融的发展可以通过促进收入的增加进而扩大居民消费需求。数字普惠金融给居民提供更多借贷途径,降低获得金融服务的门槛,扩大生产生活所需资金的借贷来源,同时拓宽投资途径,激发大众的理财意识,有利于推动资本化进程、增加财富积累,特别是缓解弱势群体面临的金融排斥,增强资金流动,有助于实体经济发展从而促进收入增加。
图1 西部地区数字普惠金融发展指数与人均消费支出(2011~2019年)
(二)数字普惠金融降低消费者面临的信贷约束
首先,数字普惠金融提供的消费贷款能够直接激发居民的消费需求从而增加消费支出。其次,信贷约束的存在会压抑消费者的消费欲望,消费者会根据当期信贷约束的存在预期未来消费信贷的持续,从而增加储蓄,减少当期消费,而且这种影响是持续的。数字普惠金融降低消费者面临的不确定性,即数字普惠金融的发展能够通过缓解信贷约束促进消费,同时保险服务的普惠可以减少居民面临的不确定性,减少居民的预防性储蓄。
(三)数字普惠金融便利居民支付条件
数字普惠金融的发展改变了传统的支付方式,丰富居民的支付途径,居民不仅可以通过线下现金支付,还可以通过线上支付实现跨地区、跨时间的交易,而且第三方支付机构为资金安全提供足够的保障,从时间和空间上扩大居民消费的选择范围,降低现金支付的约束,增加随机消费的可能性,同时由于线上支付提高了交易效率,节约出更多时间进行生产行为和其他消费行为,所以说便利的支付条件影响了居民的消费方式和消费习惯,提高了消费支出。当前主要的线上支付方式为互联网与移动互联网支付,相比之前的传统银行或其他金融机构的支付清算业务产生重大突破,如现在使用范围最广、渗透度最高的支付宝支付和微信支付,凭借其海量电商流量给消费者支付提供极大便利。
我国西部地区经济发展水平与中部、东部地区存在差距,经济能力和金融普惠水平较差,西部地区的居民因为地势以及科技水平等的差异比中部、东部地区居民面临更高的金融服务门槛。根据表1 数据,2011~2018 年东部地区数字普惠金融指数平均值为209.6,2018 年相比2011 年增长454.06%;2011~2018年中部地区平均值为179.5,2018年相比2011年增长815.58%;2011~2018 年西部地区平均值为171.7,2018 年相比2011 年增长906.68%。西部地区的均值最小,但是其增速最大,这说明数字普惠金融对我国西部12个省份的经济影响相比其他省份更为突出。
表1 各省份数字普惠金融发展指数(2011~2018年)
因此本文提出假设1:西部12个省份数字普惠金融的发展能够有效促进居民消费量增加。
同时根据影响机理提出假设2:数字普惠金融的发展通过增加居民收入、缓解信贷约束和提供便利支付条件等中介效应促进居民消费支出。
四、研究设计
(一)模型设计
1.基准模型。基于前述分析,为验证本文假设1,构建计量模型如公式(1)所示:
模型中的i 表示我国西部地区12 个省份,t 表示年份,ccsit为居民人均消费支出,dfiit为数字普惠金融指数,Controlit为本文选取的控制变量,包括lngdpit、youngrateit、oldrateit、edulit、urbanlit,εit为随机扰动项。
基准回归模型式(1)中可能存在内生问题,一是消费和数字普惠金融之间可能存在互为因果关系,居民消费升级也会促进数字普惠金融的发展;二是数字普惠金融指数的构建分析仅依靠蚂蚁金服一家企业的数据,可能存在样本代表性问题;三是影响经济居民消费的因素较多,可能存在遗漏变量问题。因此,本文选取互联网普及率作为工具变量对面板数据进行2SLS回归,一阶段方程如公式(2)所示:
其中,interit表示i 省份第t 年的互联网普及率,τit为随机扰动项。
2.影响机理模型。为验证假设2,本文借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)提出的中介效应检验,逐步验证数字普惠金融是否通过增加居民收入、缓解信贷约束和提供便利的支付条件影响居民消费,模型如公式(3)、公式(4)、公式(5)所示:
其中,ccsit为居民人均消费支出,dfiit为数字普惠金融指数,mvit表示中介变量,包括居民人均可支配收入(cdi)、消费信贷水平(credit)和支付指数(payment),μit、ρit和θit为随机扰动项。
逐步检验回归系数的方法分为三步,首先对公式(3)进行检验,β1表示总效应,如果系数β1显著,则假设1的原假设β1=0被拒绝,即说明数字普惠金融显著影响居民消费;其次检验公式(4)的系数γ1,若显著为正,说明数字普惠金融对中介变量存在显著的促进作用;最后检验公式(5),δ1表示数字普惠金融对居民消费的直接影响,γ1×δ2表示间接影响。系数β1、γ1、δ2同时显著则中介效应显著,同时若系数δ1不显著,则称为完全中介,δ1显著则为部分中介。
(二)变量与数据来源
本文选取2011~2019 年我国西部地区12 个省份的年度数据,实证分析所用计量软件为Stata15。为消除物价上涨对所有涉及价格因素的数据所带来的影响,以2011 年为基期对涉及价格的变量按各省份居民消费价格指数(CPI)进行平减化处理,部分缺失数据通过插值化处理得出。
1.被解释变量。居民人均消费支出(ccs):按照居民消费八大类的总和计算消费支出,取对数后引入模型。
2.解释变量。数字普惠金融发展指数(dfi):由北京大学数字金融研究中心测算公布,取对数后引入模型。由于北京大学数字普惠金融指数仅公布至2018年,2019年数据通过移动平均估计得到。
3.工具变量。互联网普及率(inter):参照梁双陆和刘培培(2019)的研究选取互联网普及率为工具变量。互联网基础设施的完善为普惠金融的数字化发展构建基础,满足二者的相关性要求;同时我国特别是西部地区互联网普及率迅速提升,政策的推动起到关键的作用,具有很强的外生性。
4.中介变量。居民人均可支配收入(cdi):居民对于除食品等基础性消费以外,具有发展性、享受性的消费支出,随着收入的增加而增加,数据来源于各省份统计年鉴,经过对数化处理后引入计量模型。
消费信贷水平(credit):信贷水平能够衡量当前社会信贷的松紧程度,本文使用短期贷款利率表示,短期贷款利率越低,居民的信贷约束越低,消费信贷水平越高,因为贷款利率与信贷消费水平成反比,本文将短期贷款利率的负数引入中介模型。
支付指数(payment):数字普惠金融的发展给居民提供便利的支付方式,其中手机支付为主要线上支付方式,支付条件越便利,居民消费的交易成本(比如时间成本)就会越小,同时在线支付往往给消费者带来的财富流失感更低,从心理方面也刺激了消费。本文采用移动电话普及率来间接代表支付指数,随着移动电话普及率越来越高,支付条件得到优化,支付指数随之升高,数据来源于国家统计局。
5.控制变量。经济发展水平(lngdp):一个地区的消费状况受当地经济发展质量的影响,只有当生产总值增加时人们的收入才会随之增加,社会消费潜能才能被不断释放,本文指标采用人均国民生产总值的对数进行表示。
少儿抚养比(youngrate)和老年抚养比(oldrate):生命周期假说认为人口结构与居民消费之间具有紧密关联,因此本文使用少儿抚养比(youngrate)和老年抚养比(oldrate)来衡量人口结构。
城镇化水平(urbanl):一般来说,随着城镇化发展水平的提升,居民的经济状况、开放程度、对数字化的认知程度和对金融服务的需求都会提高,本文选取城镇人口占总人口比重来表示该变量。
教育水平(edul):教育水平的高低通过用户对互联网金融的排斥性影响用户消费,本文选取每十万人中高等学校学生数来表示该指标。
(三)变量描述性分析
从表2 可以看出,2011~2019 年西部各省份居民消费水平差异非常明显,居民人均消费支出对数的最小值为8.35(对应的绝对数值为4234.40 元),均值为9.31(对应的绝对数值为11474.01 元),最大值为9.78(对应的绝对数值为17750.17元),居民人均消费支出最多的省份是支出最少省份的4.2倍。数字普惠金融发展指数的对数的最小值为2.79(对应的绝对数值为16.22),均值为5.04(对应的绝对数值为188.98),最大值为5.85(对应的绝对数值为348.48),存在的差距也较大,本文所选取的5个控制变量在各省份之间的差异也同样非常明显。
表2 描述性统计表
五、实证分析
(一)基准回归
本文通过逐步添加控制变量的方法采用固定效应模型进行回归估计。结果如表3 所示,从列(1)发现仅仅考虑数字普惠金融指数的时候,指数每增加1%,居民消费支出将增加0.231%,且在1%水平下显著。从列(2)发现加入经济发展水平后,系数下降到0.033,说明经济发展水平是影响消费的主要因素。在列(3)至列(5)中,本文进一步加入少儿抚养比、老年抚养比、城镇化水平和教育水平,加入之后数字普惠金融指数的系数还是保持显著,说明结果是稳健的。从列(6)来看,加入全部控制变量之后指数系数变为0.027,说明数字普惠金融指数上升1%,居民消费支出将上升0.027%,存在显著正向作用,说明本文假设1正确。控制变量中,教育水平对居民消费存在正向影响但并不显著;人口结构对居民消费的影响不确定;城镇化水平对消费有显著正向作用,这是在城镇化进程中消费便利程度增加、生活水平提高、消费观念开放的结果。
表3 基准回归结果
(二)工具变量估计
为解决内生性,本文选取互联网普及率作为工具变量进行验证,结果如表4 所示。列(1)是互联网普及率对数字普惠金融的回归结果,系数为4.398,在1%的显著性水平下为正,说明互联网普及率与数字普惠金融具有很强的相关性;列(2)为二阶段回归模型,系数值为0.122,在1%的显著性水平下显著,且经过弱工具检验,Cragg-Donald Wald F统计量为31.33,大于10%的临界值(16.38),拒绝了互联网普及率为弱工具变量的原假设,估计结果是有效的,再次验证了数字普惠金融对居民消费存在促进作用。
表4 面板工具变量回归结果
(三)稳健性检验
1.为验证数字普惠金融对居民消费的正向作用,本文按照城乡两部门来分别进行固定效应检验,模型设置分别如公式(6)和公式(7)所示,结果见表5。在西部12 个省份的城市地区,数字普惠金融的发展在1%的显著性水平下正向作用于城镇居民人均消费支出,数字普惠金融指数每上升1 个百分点,城镇居民消费支出水平将上升0.070 个百分点;数字普惠金融指数对农村居民消费也具有显著正向作用,系数为0.119,大于城市地区,说明数字普惠金融的发展对农村居民消费的促进作用大于城市。这可能是由于农村地区消费基数小,信贷约束强,在数字科技的支持下,金融排斥的缓解程度大于城市地区,所以数字化普惠金融发展对农村地区居民消费影响更大。
表5 数字普惠金融对居民消费影响的城乡差异
2.按照数字普惠金融覆盖广度(coveragebreadthit)与使用深度(usagedepthit)分别进行检验,模型设置分别如公式(8)和公式(9)所示,结果见表6,数字普惠金融覆盖广度与使用深度都在5%的显著性水平下显著,覆盖广度每上升1 个百分点,居民人均消费支出将上升0.022个百分点,使用深度每上升1个百分点,居民人均消费支出将上升0.028 个百分点,说明数字普惠金融使用深度(即数字普惠金融使用人数和人均交易笔数及金额)比覆盖广度对居民消费的影响更大。
表6 数字普惠金融覆盖广度与使用深度对居民消费的影响
六、影响机理检验
首先使用中介效应逐步检验法进行验证,然后用Sobel检验法双重验证数字普惠金融是否通过居民人均可支配收入(cdi)、消费信贷水平(credit)和支付指数(payment)影响居民消费。
(一)收入水平中介效应
表7 显示了数字普惠金融通过居民收入影响其消费的逐步检验结果,模型(1)中系数显著为0.095,说明总效应显著;模型(2)中dfi的系数为0.136,表明数字普惠金融的发展确实有助于居民的收入增加;模型(3)中居民人均可支配收入(cdi)的系数显著为0.266,数字普惠金融指数(dfi)的系数显著为0.059,说明中介效应显著。进一步用Sobel 检验,结果显示收入水平中介效应占总效应比例为38.08%。验证了假设2 中的数字普惠金融以收入为中介促进居民消费。
表7 居民人均可支配收入中介效应结果
(二)信贷水平中介效应
表8 显示了数字普惠金融通过缓解信贷约束影响消费的逐步检验结果,模型(1)中dfi 系数显著为0.095,即总效应显著;模型(2)中dfi 系数为0.908,说明数字普惠金融的发展提供了更多可供消费和生产的贷款,缓解居民的信贷约束;模型(3)中信贷水平(credit)的系数显著为0.058,数字普惠金融(dfi)的系数为0.042,即中介效应显著。通过Sobel检验发现信贷水平中介效应占总效应比例为55.55%。验证了假设2 中的数字普惠金融通过缓解居民的信贷约束促进消费。
表8 信贷水平中介效应结果
(三)支付指数中介效应
表9 显示了数字普惠金融通过为居民提供便利的支付条件影响其消费的逐步检验结果,由模型(1)中dfi系数显著为0.095,即总效应显著;由模型(2)中dfi 系数显著为0.064,说明数字普惠金融对支付指数存在显著的促进作用;模型(3)中支付指数(payment)的系数显著为0.350,数字普惠金融(dfi)的系数显著为0.072,说明中介效应显著。Sobel 检验显示支付指数中介效应占总效应比例为23.67%。验证了假设2中的数字普惠金融通过提供便利的支付条件促进消费。
表9 支付指数中介效应结果
七、结论建议
(一)结论
通过对我国西部12 个省份2011~2019 年的面板数据分析,可以得出数字普惠金融的发展以及其二级指标覆盖广度和使用深度都对居民的消费有显著正向作用,无论是对于城市还是农村都是显著正向影响,特别是对于农村居民的消费支出影响更大,这可能是由于农村居民收入水平相对较低、面临的信贷约束更强,而金融服务在数字科技的支持下实现低成本普及,所以数字化普惠金融发展对农村地区居民消费影响更大。数字普惠金融使金融服务能通过增加居民收入、缓解信贷约束和便利支付条件等中介效应影响居民的消费,有助于提高消费支出,充分发挥消费这驾马车在经济社会发展中的重要作用,实现西部地区经济“弯道超车”。
(二)建议
1.进一步加强互联网基础设施建设。通过完善互联网基础设施建设加强数字化与普惠金融服务的高度融合,因为西部地区经济发展水平相对东部沿海地区较弱,特别是一些偏远山区又受到地形地势的影响,铺设金融服务网点的成本过大导致金融服务缺失,而通过数字普惠金融低成本的投入,可以降低这些地区获取金融服务的门槛,极大便利了金融机构和当地居民金融服务关系的建立,促进脱贫攻坚和乡村振兴工作的顺利推进,有助于这些地区实现快速发展。
2.提高居民的数字金融意识。西部地区经济发展水平相对于中部、东部地区较弱,居民数字金融基础素养整体相对较低,部分居民甚至缺乏对互联网金融的认知,自身金融排斥较大。所以要定期开展宣传培训,广泛宣传数字金融的便捷性安全保障,让广大居民接受并认可互联网金融,减少居民对数字金融的自我排斥,促使其消费习惯和理财习惯的改变,同时加强对数字化工具使用的培训教育,充分发挥手机端、PC端和金融服务自助机器的作用,提高金融服务获取的便利性。
3.明确各种金融服务机构的市场定位。金融市场中存在部分金融机构因定位不明确,从而使本应有的金融服务能力缺失。如金融机构忽视自身对经济落后地区的金融普惠服务宗旨,一心追求市场份额和利益,提高金融服务门槛、缩小服务对象范围,导致收入不稳定且无抵押能力的居民无法享受金融服务。数字普惠金融的意义就是降低以及消除这些群体面临的金融排斥,特别是在国家提出的关于“三农”方面的政策时,金融机构更应该明确自身在这方面的作用与地位,要在规定的范围内针对不同的服务需求提供个性化金融服务,实现普惠金融的普惠意义。
4.加强监督管理。根据发展形势及时更新监管政策,引导新型普惠金融机构合法经营。金融科技并不改变金融本质,无论是传统金融服务还是数字化的金融服务都应该在现行法律法规的监管之下,同时关注新型风险,将数字技术应用带来的风险降到最低,加强数据信息管理,严厉整治数字金融欺诈,防止因数字金融欺诈而导致金融排斥。除此之外,随着新的技术水平和金融组织方式的更新变化,一些监管政策可能不适用于高速发展的新型金融服务形式,所以监管部门要根据科技创新程度和金融服务方式的变化及时修订监管政策,同时要适当对发展水平不足、金融服务水平低的地区给予政策倾斜与金融政策扶持。