数字普惠金融是否增强了“双循环”的内生动力
2022-06-25李建伟崔传浩王薇
李建伟 崔传浩 王薇
【摘要】消费是“双循环”的核心动力来源, 如何顺应消费升级趋势、全面促进消费, 对畅通国内国际“双循环”至关重要。 基于2013 ~ 2019年省级面板数据构建固定效应模型, 从宏观视角探讨数字普惠金融对居民消费升级的影响。 实证结果表明: 数字普惠金融可以提升居民消费水平、优化居民消费结构; 数字普惠金融对居民消费升级的影响具有城乡与区域异质性, 并且数字普惠金融的不同维度与不同业务类型对居民消费升级的影响各不相同; 产业结构升级对数字普惠金融改善居民消费结构具有正向调节作用。 研究结论对我国如何挖掘消费潜力、增强双循环的内生动力, 进而助力我国经济高质量发展提供了一定参考。
【关键词】双循环;数字普惠金融;居民消费升级;产业结构升级;调节效应
【中图分类号】F275 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994(2022)12-0137-10
一、引言
近几年, 由于受新冠疫情影响, 各国间贸易往来受阻, 全球经济艰难复苏, 以目前状况依赖外需拉动经济不现实, 若想保持我国经济稳定发展, 必须扩大内需, 依靠国内力量实现我国经济高质量发展。 为此, 习近平总书记多次提及“逐步形成以国内大循环为主体, 国内国际双循环相互促进的新发展格局”, 这是我国基于国内外形势做出的重要战略部署。 在新发展格局中, 内循环是主体, 消费市场活跃与新型消费蓬勃发展是内循环的必要条件, 并且消费作为生产的目的与动力, 可以通过需求引导供给, 促进生产端产业升级; 而产业升级又为消费升级提供了物质基础, 带动消费产品高级化, 从而使得供给端与需求端之间相互促进, 助力国内经济大循环。
虽然我国拥有最具潜力、国际最大的国内消费市场, 但是我国居民消费潜力还需要进一步挖掘。 2019年我国居民消费率为38.79%, 远远低于58%的世界平均消费水平, 在世界主要经济体中我国居民消费率相对落后。 低迷的居民消费不利于我国形成以国内大循环为主体的“双循环”新发展格局, 在目前外部不确定因素增多的形势下, 内部动力不足成为制约我国经济发展的主要因素, 因此构建新发展格局最重要的是全面促进消费。 近些年, 我国消费一方面呈现出新发展业态, 消费变革加快, 消费方式、消费理念、消费能力均发生了较大的变化; 另一方面, 数字技术飞速发展, 在大数据、云计算等方面取得了重大成就。 数字普惠金融具有适应消费客群覆盖广、消费市场联结紧、消费场景个性多元的特点, 作为一种新金融业态, 其对我国居民消费升级是否具有促进作用? 产业升级是否可以助力居民消费升级, 进而畅通大循环生產与消费环节堵点? 新发展格局下数字普惠金融是否增强了“双循环”的内生动力? 对上述问题的讨论, 不仅有利于我国探寻推动居民消费升级的新出路, 而且对新发展格局下科学制定通过数字普惠金融释放消费潜力、促进消费升级、打通经济内循环消费“堵点”进而构建产业升级和消费升级协调共进的良性循环政策体系具有重要意义。
二、文献综述
自2020年习近平总书记多次强调构建新发展格局以来, 学者们纷纷开始关注构建“双循环”新发展格局的研究, 其中对于双循环核心概念的界定, 胡浩[1] 表明在“双循环”新发展格局中, 内循环是基础, 外循环起优化作用, 内循环与外循环相辅相成。 而对于如何构建“双循环”新发展格局, 王一鸣[2] 提出构建新发展格局的核心是“循环”, 促进消费升级, 加快培育新型消费, 是促进经济循环的重要抓手。 陈彦斌[3] 认为, 提升居民收入与消费水平、扩大生产性投资规模是构建“双循环”的关键点。 “双循环”以内循环为主体, 从本质上讲, 构建新发展格局的核心是增强双循环的内生动力, 居民消费升级则是构建双循环的重要内生动力, 充分挖掘国内消费需求是构建“双循环”新发展格局的立足点。 刘尧飞和管志杰[4] 提出消费在畅通“双循环”中发挥基础性作用, 国内消费扩容升级能够协调“双循环”良性发展, 构建“双循环”新发展格局要增加消费总量、提升消费层次。
构建“双循环”新发展格局离不开金融创新, 需不断完善金融创新体系、增强金融普惠性。 普惠金融兼顾效率与公平, 因此要协调推进“线上+线下”服务, 满足消费者的多元化选择。 在金融科技赋能和数字经济蓬勃发展的背景下, 数字普惠金融立足新发展理念和新发展格局的循环路径和战略基点, 对释放消费潜力、加快构建与“双循环”相适应的现代金融体系至关重要, 因此, 学术界对数字普惠金融对居民消费的作用机制及作用效果的关注度也日渐提高。 一方面, 部分学者重点关注数字普惠金融发展驱动居民消费增长的宏观效应, 江红莉和蒋鹏程[5] 研究发现, 数字普惠金融不但可提升居民消费率, 而且可促进居民消费从基础型消费向发展享受型消费转变, 并且数字普惠金融还通过缩小城乡收入差距与促进产业结构升级的中介效应提升居民消费水平、改善居民消费结构。 杨伟明等[6] 利用ELES模型计算了八大项消费的收入需求弹性, 认为居住、家庭设备及用品、交通通信、文教娱乐等消费为高级消费, 实证分析得出数字普惠金融能显著提升居民消费水平, 且对居民消费结构具有优化作用。 另一方面, 部分学者侧重探究数字普惠金融影响居民消费的微观机制, 易行健和周利[7] 利用CFPS数据研究发现数字普惠金融主要通过平滑流动性与平滑支付两种机制促进居民消费, 并且数字普惠金融对居民消费的促进效应还会受到城乡、区域、收入水平与人力资本因素的影响。 何宗樾和宋旭光[8] 、谢家智和吴静茹[9] 对微观数据进行了实证研究, 结果发现数字普惠金融通过便利支付、缓解信贷约束、降低不确定性等机制显著地促进了居民和家庭消费。 而张勋等[10] 发现数字金融主要通过提升支付便利性来促进居民消费, 流动性约束的放松并不是主要原因。
综上可知, 现有研究大多从缓解流动性约束、便利居民支付、降低交易成本等不同视角对经典消费理论中的若干假说进行分析, 为本文提供了可供借鉴的经验与方法, 但仍存在以下有待深入研究的空间: 一是构建新发展格局的核心是循环, 而现有文献鲜有以畅通经济循环为视阈探讨数字金融与居民消费的关系, 未能构建扩大消费的宏观分析框架, 并在此框架内厘清数字普惠金融影响消费升级进而增强“双循环”内生动力的作用机制。 二是现有研究主要围绕数字普惠金融与居民消费水平的关系而展开, 少有研究数字普惠金融对居民消费升级的影响, 更鲜有文献围绕“双循环”新发展格局探索数字普惠金融驱动居民消费升级的调节效应。 三是部分文献在区分基础和发展与享受型消费时存在分歧, 少有文献根据我国居民消费的实际情况界定基础型消费和发展与享受型消费。
本文研究的边际贡献主要有: 第一, 根据我国居民消费实际情况, 利用Deaton和Muellbauer[11] 提出的近乎完美的需求系统(Almost Ideal Demand System, AIDS模型)重新定义发展与享受型消费。 该模型中收入与价格共同影响居民消费, 之前的需求模型均未将价格因素考虑在内。 第二, 以畅通经济循环为新视阈研究数字普惠金融促进居民消费升级的理论机制, 探索“双循环”新发展格局下数字普惠金融与居民消费升级二者之间的关系, 拓展相关研究边界, 助推经济良性精准循环。 第三, 考虑到经济循环中供给端与需求端的良性循环, 利用调节效应模型, 以产业结构升级为调节变量, 研究“双循环”背景下生产环节在数字普惠金融促进居民消费升级过程中的调节作用。
三、理论分析与研究假设
“双循环”新发展格局的提出既是中美贸易摩擦等外部压力的结果, 更是内部动力的必然。 随着数字经济的发展, 经济循环不再局限于传统的经济循环, 信息循环成为经济循环中的新角色。 一方面, 数字普惠金融提高了居民对金融服务的可触及程度, 数字化支付、理财、保险等服务既满足了居民的金融需求, 又改善了居民的消费支付体验、刺激了居民消费需求, 并且在互联网上留下了大量信息, 数字普惠金融利用大数据技术, 广泛收集互联网上沉淀的大量支付、搜索、借贷等数据, 对客户特征进行画像建模,通过建模对客户进行分层, 挖掘具备潜在借贷需求的客户进行定向营销。 同时, 因为金融机构获取信息的成本降低, 信息不对称现象得到缓解, 并且客户获取贷款后的行为情况又会反哺客户画像建模, 在一定程度上协助数字普惠金融对借款人进行风险识别, 不断优化风控模型, 降低金融机构的风险损失。 信息在贷前获客与贷后反哺过程中不断循环, 数字普惠金融可以掌握更加精确的信息, 缓解居民的流动性约束, 增加居民即期消费能力, 促进居民消费水平提升与消费结构优化, 促进消费活动的价值循环。 另一方面, 数字普惠金融还可以根据所掌握的客户信息进行产品创新, 提升金融服务的精准化水平。 随着信息在数字普惠金融体系中的不断循环, 数字普惠金融对客户信息的掌握愈加完备, 数字普惠金融从中获得了大量有利于创新金融产品的信息, 金融产品的种类、期限、价格等要素逐渐贴合客户实际需求, 居民通过数字普惠金融获得了高效、便捷、精准的数字金融服务, 同时在使用过程中沉淀了大量客户数据, 这些数据为开发更加贴合居民需求的金融产品提供了基础, 使数字普惠金融能够更好地发挥普惠性作用。
信息在客户与数字普惠金融之间的良性循环中,不仅完成了客户画像建模、优化风控模型,还提高了金融服务精准化水平和对客户需求的精准贴合,使数字普惠金融更好地缓解居民流动性约束、增加居民理财收入、提高居民未来预期,进而促进居民消费水平增长,最终实现“量”到“质”的转变,优化居民消费结构,增强“双循环”的内生动力。
基于此, 本文提出H1: 数字普惠金融可以促进居民消费升级, 进而增强双循环的内生动力。
自改革开放以来, 我国经济迅速发展, 但城乡之间出现发展不平衡现象, 同时也呈现出区域差异性。 首先, 城镇与农村居民、东中西部各区域居民在家庭收入与资产总量方面差异较大, 在受到未来收入不确定性影响时易导致居民消费决策出现差异; 其次, 城乡之间与区域之间受教育水平不同, 受教育程度与金融素养较高的家庭在面临创新型金融产品时更易接纳和使用, 且拥有更强的风险识别与防控能力; 最后, 由于存在信息不对称与金融服务门槛等原因, 传统金融存在金融排斥, 导致不同区域和不同家庭之间受到流动性约束的程度存在差异。
数字普惠金融主要包括覆盖广度(coverage)、使用深度(usage)、数字化程度(digit)三个维度, 其中: 覆盖广度主要体现在数字普惠金融基于互联网技术突破地域限制, 较大地保障了对部分人群的金融供给; 使用深度则刻画了用户对数字金融服务的使用需求, 既包括实际使用量, 也包括使用活跃度, 随着数字金融不斷创新, 数字金融服务已经展现出多层次、多元化特征, 因此在数字普惠金融使用深度指标下包含了众多数字金融业务(信贷、支付、保险、货币基金、投资、信用等服务); 数字化程度则主要描述数字普惠金融的移动便利性、低成本与信用化, 切实体现了数字普惠金融的方便快捷、低成本与低准入门槛的优势。 但由于各类数字金融业务的侧重点各不相同, 因此各类业务对居民消费的刺激作用可能存在差异。
基于此, 本文提出H2: 数字普惠金融对居民消费升级的促进作用具有城乡异质性、区域异质性、数字普惠金融结构异质性。
生产与消费作为经济循环的两个环节并不是孤立存在的, 生产端产业结构升级对消费升级的正向调节作用主要通过创造引领与收入提升效应实现。 一方面, 产业结构升级提供了高端产品与服务, 引导居民建立新的消费需求, 供给端提供的新产品、新服务等刺激居民新兴消费意愿, 促进居民消费升级, 特别是平台型企业能获取客户在交易中产生的数据, 为产品研发创新、服务质量改善提供有价值的信息, 更有利于企业提供精准便利的服务, 带动居民消费意愿。 另一方面, 产业结构升级后企业竞争力得到提升, 产品附加值增加, 企业利润增多, 员工薪资待遇提高, 员工消费能力得到改善; 此外, 员工收入大幅提高又会吸引更多人才, 有助于企业研发创新, 创造引领效应得到进一步增强。 创造引领与收入提升在生产环节形成一个闭合回路, 在此闭合回路的良性循环中, 产业结构升级通过创造引领与收入提升的双重影响, 在数字普惠金融改善居民消费过程中起到正向调节效应, 助力数字普惠金融疏通国内大循环中消费环节存在的“堵点”。
基于此, 本文提出H3: 产业结构升级对数字普惠金融促进居民消费升级起正向调节作用。
四、变量与实证模型
(一)变量说明与描述性统计
本文采用2013 ~ 2019年我国31个省市的省级面板数据, 相关数据主要来源于EPS数据库、北京大学数字金融研究中心、《中国住户调查年鉴》。 为剔除价格因素的影响, 本文以2013年为基期, 按各省消费价格指数(CPI)对涉及价格因素的变量进行指数平减, 其中对各类商品消费支出平减时使用各类商品的价格指数。
1. 被解释变量。 本文认为居民消费升级是消费总量(改良性升级)和消费结构(革命性升级)二者共同优化提升的结果, 是消费水平与消费结构综合变化的体现。
(1)居民消费水平。 使用居民人均消费支出来表示, 数据来源于EPS数据库。
(2)居民消费结构升级。 使用居民人均发展与享受型消费支出之和占居民人均消费支出的比重上升代表居民消费结构升级, 数据来源于《中国住户调查年鉴》与EPS数据库。 其中发展与享受型消费的界定采用Deaton和Muellbauer[11] 提出的AIDS模型, 对2013 ~ 2019年我国31个省份的面板数据进行回归分析, 计算八大类消费支出(食品支出、衣着支出、居住支出、生活用品及服务支出、交通通信支出、教育文化娱乐支出、医疗保健支出、其他用品及服务支出)的支出弹性, 根据支出弹性分析居民消费结构的特征。 AIDS模型为:
其中,αi、rij、βi为待估计参数, ωi为居民第[i]类商品消费占总消费的比重, x为居民所有商品的人均总支出, pj为居民第j类商品的价格指数(其他用品及服务类价格指数部分年份数据缺失, 使用该省当年消费价格总指数替代), p为整体价格指数, 所有价格指数全部以2013年为基期做定基化处理。 但是因整体价格指数p不可观测, 学术界通常用Stone价格指数(P∗)进行替换, Stone价格指数公式为:
各类消费支出弹性计算结果如表1所示。
如果支出弹性小于1, 说明居民对此商品支出份额变化小于居民总支出变化, 居民对该商品需求的增长速度比居民收入增长速度慢, 即此类消费为基本生活消费; 反之则为发展与享受型消费。 由表1可知, 食品、衣着、生活用品及服务、医疗保健支出弹性小于1, 因此将其划分为基本生活消费; 其他四类消费支出弹性大于1, 为发展与享受型消费。 由此可知, 居民在居住、交通通信、教育文化娱乐、其他用品及服务上的人均消费支出之和占居民人均消费支出比重上升便是居民消费结构升级。
2. 解释变量。 本文解释变量为数字普惠金融指数。 目前, 使用最广泛的数字普惠金融指数是北京大学数字金融研究中心公布的数字普惠金融指数[12] , 该指数利用蚂蚁集团的海量数据进行编制, 包括数字普惠金融总指数与覆盖广度、使用深度、数字化程度三个子指数。
3. 控制变量。 本文选取居民人均可支配收入、当地经济发展水平(各省人均GDP)、人口老龄化(老年抚养比)、政府支出(政府财政支出/GDP)、交通发展水平(铁路与公路里程数/省域面积)共5个控制变量。 但近些年数字金融风险事件频发, 我国逐渐重视对数字普惠金融的监管, 金融监管在一定程度上影响居民获取相关金融服务, 进而影响居民消费, 因此在以上控制变量的基础上加入金融监管变量(地区金融监管支出/地区金融业增加值), 确保计量模型全面、精准。 数据来源于EPS数据库。
变量的描述性统计如表2所示。 从表2可以看出, 变量之间单位差距过大, 因此, 本文对数据进行离差标准化处理, 将各变量数据统一映射到[0,1]区间上, 消除数据量纲(单位)的影响。
(二)模型设定
本文基于2013 ~ 2019年省级面板数据, 利用F检验与Hausman检验进行模型选择, 结果均显示在1%的显著性水平下拒绝原假设, 故采用固定效应模型分析数字普惠金融与居民消费升级之间的关系, 构建以下基准回归模型:
consumeit=β0+β1difiit+β2Xit+φi+φt+εit (6)
upgradeit=β0+β1difiit+β2Xit+φi+φt+εit (7)
其中: 下标i、t表示省份与年份; consumeit與upgradeit为被解释变量居民消费水平与居民消费结构升级; difiit为解释变量数字普惠金融指数; Xit为控制变量集合; φi表示个体固定效应; φt表示时间固定效应;εit为随机扰动项。
五、实证分析
(一)基准回归
本文基于面板固定效应模型估计方法对式(6)与式(7)进行回归, 研究数字普惠金融对居民消费升级的影响, 基准回归结果如表3所示。
从式(6)回归结果来看, 数字普惠金融指数的系数在1%的水平下显著为正, 说明数字普惠金融对居民消费水平有显著促进作用。 控制变量结果表明, 收入是决定消费的关键因素, 目前消费复苏困难的主要原因还是社会生产链中需求端乏力, 因此增加居民收入进而持续改善消费倾向将会促进消费恢复, 从而增加经济循环的内生动力; 交通发展水平对居民消费水平具有显著的正向影响, 主要原因可能是交通越发达越能促进居民跨区域消费, 对外消费吸引力也越强, 并且交通发达的“时空压缩效应”加强了各地区间的紧密联系, 通行时间被压缩打破了城市的空间结构, 跨省购物、旅游现象普遍, 刺激了居民的消费需求。 但当地经济发展水平却对居民消费起到抑制作用, 主要是因为经济发达地区房价过高, 当地居民为了购房必须节省开销并进行长期储蓄积累, 同时经济发达地区的房租相对较高, 当地租房者的房租压力较大, 因此可能会对经济发达地区居民的其他消费产生抑制作用。
从式(7)回归结果来看, 数字普惠金融指数系数在1%的水平下显著为正, 说明数字普惠金融能够推动居民消费结构从基础消费向发展与享受型消费转变。 而且交通便利对居民旅游意愿具有一定的驱动作用, 推动居民增加旅游与交通支出, 促进消费结构转型; 金融监管的系数显著为负, 说明金融监管力度加强使数字普惠金融收紧相关业务投放, 在一定程度上遏制了数字普惠金融对“长尾人群”的金融支持, 不利于“长尾人群”通过数字普惠金融缓解流动性约束以促进消费升级。 因此, 相关金融监管机构要在金融创新与金融稳定之间寻找平衡点, 在保证金融稳定的前提下也能保持金融繁荣发展, 避免金融监管限制数字金融良性发展 。
(二)异质性分析
数字普惠金融对不同消费群体与不同区域消费升级的影响具有差异性, 且数字普惠金融各维度对居民消费升级的影响也各不相同。
1. 城乡异质性。 由于我国的二元经济结构, 城乡之间存在发展不均衡等问题, 因此数字普惠金融对城乡居民消费升级的作用效果存在异质性, 回归结果如表4所示。
从居民消费水平来看, 数字普惠金融对城镇与农村居民消费水平均有显著促进作用, 并且对农村居民消费水平的促进作用更明显。 从居民消费结构升级来看, 数字普惠金融发展对农村居民消费结构升级具有显著影响, 而对城镇居民消费结构升级的影响并不显著。 综合来看, 数字普惠金融发展对农村居民消费升级促进作用更明显, 其原因可能是数字普惠金融其本质是“普”与“惠”, 主要服务对象为中低收入者, 立足机会平等、风险可控与可负担成本, 重点为农村地区居民提供金融服务, 所以相较于城镇居民, 数字普惠金融在促进农村家庭消费升级方面发挥着更大的作用。 因此, 要使数字普惠金融发展成果更多、更公平地惠及全体人民, 扎实推进共同富裕, 把实现全体人民共同富裕摆在重要位置, 就要充分利用数字普惠金融, 消除贫困、改善民生, 带动我国8亿农民持续改善消费倾向, 为我国稳定经济发展基本盘、构建以内循环为主的“双循环”新发展格局奠定坚实基础。
2. 区域异质性。 我国幅员辽阔, 地区之间在经济发展、资源禀赋、文化习俗等方面存在一定的差异性, 东部沿海地区经济发展迅速, 居民消费水平已经有很大提高, 但中西部发展相对缓慢, 还面临着诸多问题, 因此数字普惠金融对居民消费升级的影响可能还存在区域差异。 本文进一步对样本进行分区域回归, 考察数字普惠金融对居民消费升级的区域异质性, 回归结果如表5所示。
从表5可以看出, 在居民消费水平方面, 数字普惠金融对东、中、西部居民消费水平提升效果均显著, 其中东、中部地区提升效果优于西部地区, 原因可能在于东、中部地区相比于西部地区, 金融与经济发展水平都相对较高, 互联网覆盖广度与金融设施建设相对完善, 互联网支付、理财、借贷等数字金融服务更加普及, 因此对居民消费水平提升效果相对较大, 而西部地区虽然近些年互联网与金融基础设施已经得到持续改善, 但与东部、中部相比还是相对薄弱, 特别是西部偏远贫困地区, 互联网与金融供给方面与东、中部地区之间还存在差距, 因此数字普惠金融在促进西部地区居民消费升级方面作用较弱。 在居民消费结构升级方面, 数字普惠金融仅对中部地区居民消费结构有正向影响, 原因可能是东部地区经济发展水平处于全国领先地位, 居民收入水平较高, 大部分居民已经开始注重高档型消费, 因此东部地区居民消费结构转变受数字普惠金融的影响较小; 另外, 东部沿海地区人口众多且经济发达, 导致房价过高, 大部分年轻人为购置房产而进行长期储蓄, 抑制了消费结构优化。 因此, 要坚决坚持党的十九大提出的“房住不炒”定位, 抑制房地产投资属性, 强化居住属性, 引导房地产回归“初心”, 预防房地产泡沫, 缩小房地产对居民消费的“挤出效应”。 而数字普惠金融对西部地区居民消费结构升级的影响不显著, 这可能与西部地区互联网与金融设施还需要继续完善、资产评估机制与担保机制有待进一步健全有关, 因此西部地区应继续扩大互联网覆盖程度、优化资源配置、提高金融服务可得性, 加强数字普惠金融在推动西部地区居民消费结构优化中的作用。
3. 数字普惠金融结构异质性。 数字普惠金融主要分为覆盖广度(coverage)、使用深度(usage)、数字化程度(digit)三个维度, 分析各子指数对居民消费升级的作用效果, 对于探究数字普惠金融各维度对居民消费升级影响的异质性、考察数字普惠金融影响居民消费升级的作用机制具有重要意义。 数字普惠金融分维度回归结果如表6所示。
从表6回归结果来看, 就居民消费水平而言, 数字普惠金融各子指数均可以显著提升居民消费水平, 其中覆盖广度对居民消费水平提升效果最为明显。 就居民消费结构升级而言, 覆盖广度、使用深度可以显著优化居民消费结构, 而数字化使用程度对于优化居民消费结构作用不明显。 因此, 数字金融的信贷支持与活跃使用数字理财产品对提升居民消费水平、优化居民消费结构均有显著正向影响, 但便利的移动支付与信用化服务只能改善居民消费体验进而提升居民消费水平, 却因为不能为居民提供保障与增值服务, 在促使居民消费结构转型方面效果相对较弱。
另外, 数字普惠金融在使用深度方面根据金融服务类型还可细分为支付服务、保险服务、货币基金服务、投资服务、信贷服务和信用服务。 为更加全面地研究数字普惠金融的不同业务类型对居民消费结构升级的影响, 本文在式(6)与式(7)的基础上将核心解释变量(数字普惠金融指数)依次替换为支付使用指数、保险使用指数、货币基金使用指数、投资使用指数、信貸使用指数、信用使用指数, 数据来源于北京大学数字金融研究中心。 回归结果如表7所示。
表7中不同业务类型对居民消费水平的回归结果表明, 数字普惠金融的各业务类型均对居民消费水平具有促进作用, 与传统金融机构相比, 数字普惠金融在大数据技术的支持下, 能够精准地把握客户群体的真实与有效需求, 在提供大量金融产品与服务的同时还可以做到精准化定位, 实现金融产品与服务更好地满足居民实际需求, 因此各类数字金融业务在提升居民消费水平方面效果显著。
表7中不同业务类型对居民消费结构升级的回归结果表明, 保险服务、信贷服务、信用服务对居民消费结构的优化作用明显, 体现了数字普惠金融在降低预防性储蓄、缓解流动性约束方面的显著作用。 但支付服务、货币基金服务、投资服务在改善居民消费结构方面的效果不显著, 其中可能的原因是, 便捷的支付方式虽然可以刺激居民消费意愿, 但因无法为居民提供保障与增值服务, 从而无法促使居民消费结构向发展与享受型消费跨越; 而货币基金服务与投资服务虽具有增值效应, 但此类业务无法达到“一夜暴富”的效果, 需要一定时间来逐渐实现居民资产增值, 具有时滞性特征, 从而短期内这两类服务对当期居民消费结构的改善效果不明显。
(三)对居民消费结构的进一步研究: 产业结构的调节效应
产业结构作为居民消费结构的基础, 为消费结构提供物质基础, 孙早和许薛璐[13] 认为, 加强高端产业自主创新是提升消费水平、改善消费结构的重要因素, 产业创新是通过促进产出结构高级化来带动消费结构高级化。 产业结构升级可以打破居民消费“低端锁定”、弥补“供给缺口”, 在数字普惠金融促进居民消费升级方面发挥正向调节作用。
本文借鉴温忠麟等[14] 的做法进行产业结构调节效应分析, 为验证产业结构升级对数字普惠金融促进居民消费升级的调节作用, 本文引入数字普惠金融与产业结构升级的交互项, 以考察数字普惠金融对居民消费升级的作用效果是否因产业结构升级而加强, 其中产业结构升级(is)用“第三产业增加值/第二产业增加值”衡量[5] , 比值越大说明第三产业增加值越高, 第三产业发展越迅速, 产业结构升级趋势越明显。 本文首先将解释变量与调节变量做标准化或中心化处理以避免多重共线性问题, 数字普惠金融指数与产业结构升级均为连续变量, 因此需要做层次回归分析。 具体步骤如下:
第一步, 做因变量对自变量和调节变量的回归, 得测定系数R12。 计量模型为:
consumeit=β0+β1difiit+β2isit+β3Xit+φi+φt+εit (8)
upgradeit=β0+β1difiit+β2isit+β3Xit+φi+φt+εit (9)
第二步, 做因变量对自变量、调节变量和交互项的回归, 得测定系数R22。 计量模型为:
consumeit=β0+β1difiit+β2isit+β3difiit×isit+β4Xit+φi+φt+εit (10)
upgradeit=β0+β1difiit+β2isit+β3difiit×isit+β4Xit+φi+φt+εit (11)
如果R22显著高于R12, 说明调节效应显著, 或者检验数字普惠金融指数×产业结构升级的偏回归系数, 系数显著则调节效应显著。 回归结果如表8所示。
根据表8回归结果发现, 式(10)在添加交互项以后R2无明显变化, 且交互项的回归系数不显著, t检验未通过, 表明产业结构升级对居民消费水平的调节效应不显著。 对比式(9)与式(11)回归结果可以看出, R22相比于R12有所增加, 交互项系数为正且在5%的显著性水平下显著, 说明产业结构升级会增强数字普惠金融对居民消费结构优化的影响, 具有正向调节作用。 产业升级是消费升级的基础, 产业结构高级化提高了供给端的供给质量, 可以避免居民有消费意愿而无消费产品的现象, 提升了产业链、供应链、创新链与需求链的互动耦合程度, 在数字普惠金融推动居民消费结构改善过程中发挥着重要助推作用。 “供给侧产业升级+需求侧消费升级”动态循环的实现, 畅通了生产与消费环节的堵点, 持续增强经济循环动力, 有利于国内经济大循环发展。
(四)内生性处理与稳健性检验
1. 内生性处理。
(1)滞后项回归法。 数字普惠金融与居民消费升级可能存在双向因果问题, 数字普惠金融在促进居民消费升级的同时, 居民消费升级可能又会提高居民对移动化支付等数字金融服务的使用频率, 进而促进数字普惠金融发展, 通过加入滞后变量可以在一定程度上缓解模型的双向因果问题。 除此之外, 考虑到数字普惠金融发展对居民消费升级影响过程中可能存在一定的传导机制, 因此采用数字普惠金融指数滞后一期作为核心解释变量进行回归, 回归结果见表9。 从回归结果可以看出, 数字普惠金融指数滞后一期对居民消费升级具有正向影响, 系数分别为0.168与0.167, 并在1%的水平上显著, 与前文基准回归结论一致。
(2)工具变量法。 本文利用面板数据工具变量法进行内生性讨论, 选取“各省移动电话用户数”作为工具变量, 回归结果见表9。 使用工具变量之前要对工具变量进行不可识别检验、弱工具变量检验、过度识别检验, 此时工具变量与内生解释变量个数相同属于恰好识别情况, 无法进行过度识别检验; Anderson LM统计量为42.142, 在1%的显著性水平上显著, 拒绝“不可识别”的原假设; Cragg-Donald Wald F统计量用于判断是否为弱工具变量, 其数值为52.436, 远大于Stock和Yogo提供的10%显著性水平下的临界值, 拒绝“弱工具变量”原假设。 根据表9, 工具变量估计结果与基准回归保持一致。
2. 稳健性检验。
(1)更换自变量。 为验证前述结果的稳定性, 本文对式(6)、式(7)的核心解釋变量进行替换, 由于为数字普惠金融的发展离不开互联网技术支持, 因此本文采用互联网普及率(net)替代数字普惠金融指数, 以检验前文结论的稳健性。
(2)更换因变量。 对居民消费水平与居民消费结构升级进行变量替换, 借鉴江红莉等[5] 的做法, 用居民消费率即人均居民消费支出占GDP的比重衡量居民消费水平, 用交通通信、医疗、教育文化娱乐、家庭设备、其他支出之和占人均消费总支出的比重视为发展与享受型消费衡量消费结构优化。
(3)剔除极端值。 极端值的存在会导致回归曲线偏移真实趋势, 为避免数据异常值的影响, 在原始数据1%和99%分位做缩尾处理, 剔除极端值后再进行数据标准化以消除数据量纲影响。
稳健性检验回归结果如表10所示。
从表10稳健性检验结果中可以看出, 无论是更换自变量、因变量还是剔除极端值, 结果均显示数字普惠金融可以促进居民消费升级, 该结论同前文结论保持一致, 因此本文结果是相对稳健的。
六、结论与政策建议
本文基于2013 ~ 2019年我国31个省市面板数据, 分析“双循环”新发展格局背景下数字普惠金融对居民消费升级的影响。 研究结果表明: 数字普惠金融能够提升居民消费水平、优化居民消费结构, 并且对农村居民消费升级的正向影响更加明显; 分区域来看, 数字普惠金融对东、中、西部居民消费水平均有显著促进作用, 但是对东部与西部地区消费结构优化的影响不显著, 可能与东部地区房价过高、西部地区相关设施与机制不完善有关; 从数字普惠金融分维度回归结果来看, 覆盖广度与使用深度对消费升级均有显著促进作用, 但数字化程度仅可提升居民消费水平, 对优化居民消费结构的作用不明显; 从数字普惠金融不同业务类型回归结果来看, 保险服务、信贷服务、信用服务对居民消费升级促进作用明显, 但支付服务、货币基金服务、投资服务仅可以提升居民消费水平, 对居民消费结构改善作用不显著, 其中可能跟支付业务缺乏保障与增值效应、货币基金服务与投资服务的增值效应具有一定时滞性有关。 并且, 通过内生性讨论与稳健性检验证明了以上结论是相对可靠的。 除此之外, 产业结构升级对数字普惠金融优化居民消费结构具有正向调节效应, 促进生产与消费环节良性循环, 进而更好地促进居民消费结构高级化, 助力构建“双循环”新发展格局。
为使数字普惠金融能够更好地增强“双循环”的内生动力, 本文提出以下建议:
1. 强化数字金融创新, 完善金融监管制度。 建设数字化、便利化、多元化的数字普惠金融服务体系, 针对不同的消费群体、消费区域和消费方式, 通过数字化技术将金融资源精准输送, 促进消费扩容提质, 提升对新型消费领域金融支持力度, 探索场景化金融全产业链垂直发展模式, 助推物质消费与产业生产力、信息消费与数字化转型、服务消费与产业结构优化的良性精准循环; 构建完善数字金融监管框架, 逐步推进监管科技在金融监管实践中的应用, 加强金融科技伦理审查, 利用监管沙盒有效平衡激励创新和防范风险。
2. 立足供给侧结构性改革, 弥补“供给缺口”。 数字普惠金融应精准服务于自主创新主体, 避免“脱实向虚”, 在需求端打破消费“低端锁定”, 并且企业应充分认识数字经济时代经济循环的新特点, 注重信息类生产要素的重要性, 在符合数据合规监管与客户信息保护要求的前提下, 通过数据挖掘与分析, 提炼有利于企业创新生产服务的信息; 此外, 企业要通过数字技术为居民提供精准便利的服务, 并通过数字平台进一步挖掘新的数据, 提高企业自身技术创新能力, 促进产业结构升级, 弥补国内中高端产品“供给缺口”。
3. 加快数字货币试点推广, 继续优化支付服务环境。 加快数字货币试点推广, 不断优化数字货币功能, 创建丰富的应用场景, 构建数字人民币生态系统。 鉴于我国第三方支付平台在场景支付与消费中占据主要地位, 数字货币应强化与第三方支付平台和金融机构的合作, 携手打造支付结算系统, 支持数字货币能够快捷接入第三方渠道, 从而应用于各类门店支付结算, 保证数字货币拥有足量的应用场景, 并且建设完善数字人民币跨境结算体系, 保障居民跨境消费的便利性, 规避汇率波动风险, 激发居民消費积极性。
4. 加强居民数字金融教育, 缓解“数字型焦虑”。 加强对居民金融知识的普及, 缩小城乡“数字鸿沟”, 提高居民数字金融素养, 增强居民驾驭数字金融技术的能力, 避免出现新型金融排斥; 注重金融消费健康, 倡导消费者树立正确金融消费理念, 关注潜在消费能力不足的客户, 适度消费、理性消费, 避免陷入超前负债消费陷阱。
【 主 要 参 考 文 献 】
[1] 胡浩.金融助力构建双循环新发展格局的着力点[ J].金融论坛,2020(12):9 ~ 14+47.
[2] 王一鸣.百年大变局、高质量发展与构建新发展格局[ J].管理世界,2020(12):1 ~ 13.
[3] 陈彦斌.形成双循环新发展格局关键在于提升居民消费与有效投资[ J].经济评论,2020(6):11 ~ 15.
[4] 刘尧飞,管志杰.双循环新发展格局下国内消费扩容升级研究[ J].当代经济管理,2021(7):1 ~ 9.
[5] 江红莉,蒋鹏程.数字普惠金融的居民消费水平提升和结构优化效应研究[ J].现代财经(天津财经大学学报),2020(10):18 ~ 32.
[6] 杨伟明,粟麟等.数字金融是否促进了消费升级?——基于面板数据的证据[ J].国际金融研究,2021(4):13 ~ 22.
[7] 易行健,周利.数字普惠金融发展是否显著影响了居民消费——来自中国家庭的微观证据[ J].金融研究,2018(11):47 ~ 67.
[8] 何宗樾,宋旭光.数字金融发展如何影响居民消费[ J].财贸经济,2020(8):65 ~ 79.
[9] 谢家智,吴静茹.数字金融、信贷约束与家庭消费[ J].中南大学学报(社会科学版),2020(2):9 ~ 20.
[10] 张勋,杨桐等.数字金融发展与居民消费增长:理论与中国实践[ J].管理世界,2020(11):48 ~ 63.
[11] Angus Deaton,John Muellbauer. An Almost Ideal Demand System[ J]. The American Economic Review, 1980(3):312 ~ 326.
[12] 郭峰,王靖一等.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[ J].经济学(季刊),2020(4):1401 ~ 1418.
[13] 孙早,许薛璐.产业创新与消费升级:基于供给侧结构性改革视角的经验研究[ J].中国工业经济,2018(7):98 ~ 116.
[14] 温忠麟,侯杰泰,张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[ J].心理学报,2005(2):268 ~ 274.
【基金项目】山东省自然科学基金项目(项目编号:ZR2021MG028)