共同富裕进程中先富地区消费增长的空间溢出效应

齐红倩，张佳馨

1.吉林大学 数量经济研究中心，吉林 长春 130012 2.吉林大学 商学与管理学院，吉林 长春 130012

改革开放以来，我国的经济建设取得长足发展，但经济发展过程中出现的不平衡和不充分问题，造成部分率先享受到发展成果的地区与其他地区之间的经济和福利水平差距日益显现。对此，为缩小我国贫富差距并避免陷入中等收入陷阱，继续坚持共同富裕发展方向、使全体人民公平地共享发展成果成为“十四五”时期我国经济社会发展的重要目标。共同富裕可以通过市场机制和多种宏观政策调控手段推进，而我国独特的经济体制能够依循市场机制和政府政策相结合的手段，实现先富地区带动后富地区以至实现共同富裕。目前，关于先富能否带动后富的探讨多集中在与富裕密切相关的收入提高和财富增加范畴。但在新经济和新发展格局下，随着金融衍生工具和手段的日益丰富，衡量富裕程度的标准不但包含收入和财富，也包含利用先进的信息化和智能化实现消费满足的其他维度。因此，相比于改善收入和财富的分配，缩小消费差距更能体现共同富裕的特征，从消费角度衡量共同富裕更具实际意义和社会价值。从福利经济学的范畴来看，商品和服务消费带来的效用增加是决定个人福利最基本且重要的因素，也是经济增长的最终需求。从社会公平的范畴来看，共同富裕是循序渐进的动态发展目标，收入和财富领域的共同富裕只是价值实现的基础，共同富裕的最终实现离不开消费过程。基于以上背景，明确共同富裕下消费差距的机理机制，是缩小贫富差距、实现共同富裕的系统性任务，本文将基于收入和财富的研究成果，从消费角度考察共同富裕的实现路径。

传统经济学理论假定消费者为理性经济人，消费者的偏好和收入决定了最终消费。但从行为经济学的角度看，消费者的消费行为同时会受到心理和社会习惯等主观因素的影响，消费行为的影响因素日渐增多。随着城市群集聚和区域一体化建设的持续加强，经济相关变量受空间影响的程度不断加深，时间和空间效应对消费的影响日渐增加。因此，信息化社会的空间效应对于先富带动后富的重要性日益显现。具体表现在先富地区消费市场的走势对后富地区而言存在着示范效应，后富地区会对先富地区的消费行为进行模仿，由此先富地区的消费增长对后富地区产生了空间影响；同时，从先富地区返乡的外出务工、求学群体为家乡带来了经济水平和消费观念上的转变，先富地区消费市场对后富地区的空间影响效果逐渐扩大；进一步来看，人口、资源和信息的加速流动很大程度上促进了各地区消费者之间的互动，导致各地消费者在消费理念、消费习惯、消费方式等方面的趋同和融合。这种现实消费的溢出过程体现了行为经济学和空间经济学思想的高度统一，先富地区消费增长对后富地区消费增长产生的直接空间溢出效应将成为先富带动后富的路径之一。伴随着直接空间溢出效应，与消费密切相关的经济变量之间也存在跨越时间和空间的相互作用，达成最终交易的消费过程还包含着商品供给市场和金融市场的共同作用。因此，本文拟对先富地区消费增长通过后富地区产出和金融市场产生的间接空间溢出效应进行深入研究。

先富地区消费增长可能通过两种间接空间溢出路径对后富地区产生影响。一是先富地区消费市场对后富地区产出市场产生空间影响。消费和产出之间的依存关系表明，消费是生产的目的和动力，产出是消费的基础和前提。考虑到先富地区消费增加必然会引起产品需求上升，从而后富地区通过“生产—收入—消费”的过程首先增加相关商品的生产并促进该地区就业，进一步通过分配过程增加后富地区劳动力收入，最终促进后富地区消费增长。二是先富地区消费市场对后富地区金融市场产生了一定的空间影响。随着数字技术的发展，低成本、低门槛、重点面向弱势群体的数字普惠金融服务成为政府缩小消费差距和避免市场失灵的新手段。由于先富地区消费增长引致的金融需求增加将对后富地区数字普惠金融市场产生空间影响，而后富地区数字普惠金融市场的变化将最终作用到本地区的消费，因此数字普惠金融将在先富带动后富的过程中发挥重要作用。基于以上分析，本文将重点关注后富地区人均产出和数字普惠金融在先富地区消费增长间接空间溢出中的作用。

综上，本文将结合空间杜宾模型对2011—2019年我国276个城市的消费进行分析。首先对先富地区的范围进行划定，其次度量先富地区消费增长对后富地区消费增长的直接空间溢出效应，最后使用中介效应模型考察后富地区人均产出和数字普惠金融在间接空间溢出过程中的作用。相较于以往研究，本文的贡献体现在如下三个方面：一是通过空间计量模型衡量区域消费收敛情况，并以消费增长的直接空间溢出效应衡量先富地区带动后富地区共同富裕的程度，基于居民消费效用考察共同富裕；二是选择地级及以上市作为分析的基本单位，在识别先富地区的基础上，更精细地呈现地域之间的影响；三是测度先富地区消费增长的间接空间溢出效应，即先富地区消费增长通过后富地区人均产出和数字普惠金融间接影响后富地区消费增长的路径和方向。

一、文献综述

目前，针对共同富裕的研究多集中于理论层面，部分学者尝试从实践层面构建共同富裕的指标和测度体系。在理论层面，学术界对共同富裕的研究方向与时代发展紧密结合。早期，学者们对共同富裕的内涵及意义、实现路径、制度保障、重难点等进行了深入探讨[1-3]。而由于我国主要矛盾转变，近期学术界将共同富裕的理论研究转向高质量发展方向，经济高质量发展夯实了共同富裕的物质基础，在此背景下提升人的福利水平成为当前及未来必须解决的难题[4]。在实践层面，国内外学者对共同富裕的测度方法开展了广泛的研究。刘培林等[5]提出以人均收入和财富度量总体富裕水平，从人群、区域、城乡收入差距的维度度量发展成果共享程度。檀学文[6]认为应基于收入处于底层40%人口的收入和消费改善情况构建共同繁荣指标，以此作为共同富裕的示性指标。刘志国等[7]指出扩大中等收入群体规模是共同富裕的必然要求。覃成林等[8]以先富地区收入增长的空间溢出度量共同富裕程度，并认为在市场经济条件下，空间溢出效应是先富地区带动后富地区共同富裕的有效途径。由此，收入、财富和消费是影响共同富裕的关键因素，而消费是比收入和财富更好的福利衡量指标[9-10]，消费能够代表真实的福利变动和不平等特征[11]，因此关注消费差距改善对共同富裕的作用更具现实意义。

随着空间计量经济学的发展，以消费的空间效应度量共同富裕得到了广泛认同，学者们已从省域格局出发探讨了各省之间、各省城市或乡村内部、各省城乡之间消费的空间溢出情况。在各省之间的影响方面，毛军等[12]以居民人均消费水平作为消费指标，运用莫兰指数和空间分布图检验了我国各省消费的空间相关特征，且认为消费存在空间正外部性，但消费水平较高的东部沿海省份溢出效应相对较弱。黄彩虹等[13]以居民消费占GDP的比重衡量居民消费需求，使用时空双固定效应空间杜宾模型验证了地理位置临近或经济发展水平相近的省区消费率提升对本省消费率具有正向效应。在各省城市或乡村内部的影响方面，刘明[14]基于持久收入假说和相对收入假说，使用空间滞后模型证实了我国城乡之间消费的趋同特征，并指出消费的趋同过程存在显著的空间溢出现象，进一步研究表明城乡居民的消费行为都受邻居地区的影响，且城市居民消费的空间相关性更强。温桂荣等[15]使用空间杜宾模型探讨我国城乡居民消费空间结构演变的过程中得出了同样的结论。在各省城乡之间的影响方面，张裕东等[16]运用多种空间计量模型检验人口聚集与信息消费之间关系的过程中，发现城市居民信息消费对农村居民信息消费存在正向空间溢出。可见，省域格局下消费存在空间溢出效应得到了学术界的认可。

上述研究表明，消费市场内部具有直接空间溢出效应，除此之外，消费市场能够通过产出市场和金融市场产生间接的空间溢出。从消费市场和产出市场的内在关联来看，各地消费与产出之间存在相互作用的关系。张昊[17]认为，消费与产出的微观联系是影响国内统一市场形成的主要动因，一个地区消费的扩张将促进外地商品流入，从而通过空间互动和生产价值链促进外地产出的提升。可见，消费是拉动产出增长的引擎，同时各地区产出也决定了其消费的增长趋势。赵卫亚等[18]研究表明，我国省际消费增长差距的一个重要原因是地区生产总值之间存在较大差异。对于先富地区而言，其消费增长能否先作用到后富地区产出，继而间接促进后富地区消费增长需要进一步探讨。从消费市场与金融市场的内在关联来看，在国家大力支持数字普惠金融发展的背景下，消费过程中数字普惠金融的影响不可或缺。数字普惠金融作为一种准公共产品，具有服务效率上的优越性，能够通过缓解收入不平等、降低收入不确定性以及优化消费结构等方式缩小区域、城乡间消费的不平等程度[19-21]，并推动居民消费升级和消费潜力的释放[22-23]。同时，我国数字普惠金融具有显著的空间集聚和空间收敛特征[24]，虽然其发展能够促进中西部不发达地区居民的消费[25]，但也会导致不发达地区数字普惠金融的关键资源和要素被发达地区吸引[26]。可见，先富地区消费通过后富地区数字普惠金融影响其消费的方向存在不确定性。

综上，大部分学者支持消费具有区域空间溢出特征，从一定意义上讲，这间接肯定了地区之间能够互相带动、协同发展的观点。但目前的研究主要集中在省域，对于更为微观层面的空间溢出效应尚待进一步讨论，且大部分研究没有明确先富地区的范围，因此尚不能精确地反映先富地区对后富地区共同富裕的带动程度。本文将在划分先富地区的基础上，从地级市行政单元出发衡量共同富裕的实现程度。

二、理论分析与研究假设

经典的消费理论为先富地区消费增长的空间溢出效应提供了基础理论支持。目前，关于居民消费增长的实证模型大多基于绝对收入假说和相对收入假说建立，其中绝对收入假说认为，居民消费支出和可支配收入之间存在稳定的函数关系，而在考虑收入影响的基础上，相对收入假说进一步关注了社会行为对消费增长的影响。具体而言，相对收入假说认为，消费者行为之间存在相互作用的机制，从微观层面上讲，这体现了某一消费者对其他消费者行为的模仿，从宏观层面上讲，这同时体现了不同地域之间消费者在消费行为上的互相模仿。Duesenberry[27]17将这种模仿定义为示范效应，并指出在一般情况下，低收入群体对高收入群体的模仿现象更为明显。可见，高收入群体示范、低收入群体模仿为先富地区消费增长对后富地区消费增长的空间溢出效应提供了经典理论基础。基于相对收入假说的观点，由于先富地区具有较高的收入水平，其消费市场的走势对收入水平较低的后富地区而言具有一定的示范效应，并且随着地区间消费市场的内部联系日益紧密，后富地区对先富地区消费行为的模仿强度逐渐增加。

空间经济学的思想为先富地区消费增长的空间溢出效应进行了理论和路径补充。随着经济全球化和区域一体化发展格局的形成与深化，在传统新古典经济学研究的基础上关注空间集聚和空间相关特征成为新发展阶段的研究重点。空间相关的观点认为，由于地理位置接近的区域经济和文化交流频率更高，因此邻近区域的消费者偏好和行为会互相影响，而随着运输和贸易成本的下降以及人口和资源的流动加速，邻近区域被赋予更广阔的地理边界。我国境内的所有地区都可在一定程度上被定义为邻近区域，且由于我国的共同富裕目标决定了先富地区需对后富地区进行帮扶和带动，因此先富地区对于后富地区而言是实际上的邻近区域，先富地区的经济行为会对后富地区产生空间影响，这就包括了消费增长的空间溢出效应。基于以上分析，本文提出假设H1。

H1：先富地区能够通过消费增长的空间溢出效应直接带动后富地区共同富裕。

进一步地，从空间溢出的路径上说，经济变量的空间溢出路径会随着市场的发展不断拓展，不同市场之间也会产生空间关联，因此先富地区消费增长可能会通过对消费市场具有明显影响的两个市场，即产出市场和金融市场作用于后富地区。其中，产出市场代表传统意义上的供给路径，本文认为产出和消费之间的跨区域微观供求关系在一定程度上促进了国内统一市场的形成，并使先富地区消费增长能够通过后富地区人均产出的路径促进其消费增长。伴随着先富地区消费的扩张，先富地区居民和企业对各种中间品和最终商品的需求量逐步增加。当先富地区内部生产不能满足消费需求或后富地区具有生产的规模经济优势时，后富地区企业将通过生产价值链吸纳先富地区的商品需求，而后通过提高劳动力工资或促进新就业增加后富地区的居民可支配收入；当居民可支配收入的增加足以促进其消费时，先富地区消费增长通过后富地区人均产出产生的间接正向空间溢出作用得以体现。基于以上分析，本文提出假设H2。

H2：先富地区消费增长能够通过促进后富地区人均产出提升的间接路径带动其消费增长。

在互联网时代，数字普惠金融市场的发展为先富带动后富的空间溢出路径提供了新的可能性。一方面，先富地区消费增长可能促进后富地区数字普惠金融水平提升。先富地区消费增长引致的金融需求增加为自身和后富地区发展数字普惠金融积累了先进经验，由于数字普惠金融结合了信息技术与传统普惠金融的优势，更容易产生地域间的空间影响，因此先富地区和后富地区的数字普惠金融发展产生了良性的互动机制，由此，先富地区消费增长的空间溢出促进后富地区数字普惠金融水平提升，而在后富地区数字普惠金融水平达到足以促进消费增长的门槛时，先富地区消费增长通过后富地区数字普惠金融产生的间接正向空间溢出作用得以体现。基于以上分析，本文提出假设H3a。

H3a：先富地区消费增长能够通过提升后富地区数字普惠金融水平的间接路径带动其消费增长。

另一方面，先富地区消费增长可能抑制了后富地区数字普惠金融发展。先富地区消费增长引致企业和居民对包括数字普惠金融在内的信贷需求的增加，将金融机构的资金划分为数字普惠金融资金和一般金融资金。首先，数字普惠金融资金和一般金融资金之间存在相互挤占的现象，由于数字普惠金融贷款利率低于一般金融，在政府监管或激励力度不足时，金融机构出于向利性会扩大一般金融的放贷规模，由此挤占了数字普惠金融的放贷规模。其次，一般金融资金存在“精英俘获”现象，相对处于经济劣势的后富地区，其一般金融资金将被先富地区吸引。最后，后富地区的金融分支机构可能考虑到本地区金融资金总量缩减，降低对数字普惠金融放款规模的资金分配，从而影响后富地区数字普惠金融水平的提升。因此，先富地区消费增长挤占了后富地区的数字普惠金融资源从而影响其消费增长。基于以上分析，本文提出假设H3b。

H3b：先富地区消费增长能够抑制后富地区数字普惠金融发展，从而影响其消费增长。

先富地区消费增长影响后富地区消费增长的直接和间接空间溢出路径如图1所示，本文后续的实证研究将通过空间计量模型对以上假设路径进行检验。

图1 先富地区带动后富地区共同富裕的路径

三、研究设计

(一)空间相关性分析设定

(1)

(二)基础模型设定

在确定变量存在空间相关性的基础上，进一步可考察空间溢出效应的存在性。由于一个区域的经济发展必然会受到相邻地区经济发展的影响，故先富地区可通过空间溢出效应对后富地区产生影响，其中相邻地区可以是地理位置相邻，也可以是经济属性相似等[30]。另外，本文还将考察地区间消费的趋同特征，基于经济趋同理论，并参考魏晓敏等[31]的研究，构建绝对β收敛空间面板回归模型和条件β收敛空间面板回归模型去验证先富地区对后富地区消费的空间效应。绝对和条件β收敛的区别在于，绝对β收敛认为各地区的消费将逐渐收敛到同一水平，条件β收敛认为各地区的消费水平将逐渐收敛到各自的稳态。绝对β收敛空间面板回归模型的具体形式如下：

git=α+βlnCit+ρWgjt+γWlnCjt+εit

(2)

其中，git表示区域i第t期的消费增长率；Cit表示区域i期初消费水平；gjt表示区域j第t期的消费增长率，Cjt表示区域j期初消费水平；α为常数项，εit为干扰项，W为空间权重矩阵，通过W设定先富地区和后富地区之间的空间关系；β为收敛系数，β<0说明消费存在绝对收敛特征，β>0则说明消费存在发散特征；ρ显著为正则表明存在消费增长的正向空间溢出效应，邻居地区的消费增长对本地区消费增长具有正向影响。

条件β收敛空间面板回归模型需要设置控制变量，具体如下：

git=α+βlnCit+ρWgjt+γWlnCjt+θaXit+

ψaWXjt+εit

(3)

其中，X为控制变量，包括人均产出水平(Per)及人均产出水平的平方(Per2)、数字普惠金融指数(Fin)及数字普惠金融指数的平方(Fin2)、融资能力(Inf)和技术水平(Tec)。值得注意的是，β<0说明消费存在相对收敛特征。

此外，本文根据邻接关系、地理距离对先富地区和后富地区之间的空间权重矩阵进行设定，空间权重矩阵中除先富地区和后富地区对应的位置，其他位置的权值均设为0。具体而言，W1设定为空间邻接权重矩阵，采取Queen方法定义邻接关系，即有共同边或顶点的区域均设定为相邻，使用Geoda软件计算；W2设定为地理距离倒数权重矩阵，W3设定为地理距离倒数平方权重矩阵，两者均基于各城市人民政府所在地经纬度信息计算，经纬度数据来源于百度地图坐标拾取系统，所有矩阵均经过行标准化处理。

(三)中介模型设定

为检验两种间接空间溢出效应的存在性和方向，本文参考Baron等[32]的研究以及温忠麟等[33]的中介检验程序，结合式(3)，构建以下模型辅助检验中介效应。

Perit=η0+η1Wgjt+Con+τit

(4)

(5)

Finit=δ0+δ1Wgjt+Con+μit

(6)

(7)

其中，式(4)(6)中的Con代表其他所有控制变量，式(3)(4)(5)构成了检验人均产出中介效应的模型，式(3)(6)(7)构成了检验数字普惠金融中介效应的模型。人均产出中介效应的检验步骤为：第一，对式(5)进行检验，若ρ′显著则进行下一步，否则停止；第二，对式(3)中θ1、θ2和式(4)中η1进行检验，若式(3)中两系数之一显著且式(4)中η1显著则中介效应通过，否则进行Sobel检验；第三，检验式(3)中ρ，若显著则计算中介效应；第四，使用Sobel检验判定中介效应是否通过。数字普惠金融中介效应的检验步骤与人均产出的检验步骤类似。

(四)变量设定及数据来源

本文的数字普惠金融指数来源于北京大学数字普惠金融中心，该指数共包含数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度三个维度的33个具体指标。科学研究和技术服务从业人员数据来源于中经网统计数据库的城市年度库，其余数据均来源于Wind数据库。考虑到部分地区数据大量缺失，本文选取276个城市作为基准样本，被剔除地区和城市主要为中国香港、澳门、台湾、新疆、西藏、内蒙古、宁夏、青海、海南以及黑龙江、内蒙古、安徽、江西的少部分地区，户籍总人口缺失数据使用总人口进行填补，其他少量缺失数据采取线性插值法进行填补。本文基于2011—2020年的数据，计算消费增长率后最终得到可用于回归的数据期间为2011—2019年，数据总量为2 484个。变量的详细定义及计算方法见表1。

表1 变量说明

另外，根据2010年末中国经济网发布的《全国第三届地市州盟相对富裕程度与统筹发展监测评价报告》，结合城市行政级别和区划调整情况，将北京、上海、天津3个直辖市，广州、武汉、哈尔滨、沈阳、成都、南京、西安、长春、济南、杭州、大连、青岛、深圳、厦门、宁波15个副省级市以及东莞、克拉玛依、苏州、佛山、无锡、珠海、中山、舟山、温州、常州、绍兴、包头、嘉兴、鄂尔多斯、威海、太原、东营、台州、湖州、镇江、金华、长沙、呼和浩特、淄博、徐州、烟台、郑州、盘锦、福州、铜陵、乌鲁木齐、南通、惠州、泉州、鞍山、大庆、唐山、合肥38个地级市，共计56个城市设定为先富地区。相对富裕地区的划分以全国平均水平建立参照坐标，综合考察居民收入、消费、储蓄、基本公共服务、经济发展和财政调控能力等。变量的描述性统计结果见表2。

表2 变量的描述性统计结果

四、实证结果分析

(一)空间相关性分析结果

本部分首先根据式(1)的莫兰指数和三种空间权重矩阵对本文主要变量——消费水平、消费增长率、人均产出水平和数字普惠金融指数进行空间自相关检验，结果见表3。在样本期间以空间权重矩阵W2和W3为基础计算的4个变量莫兰指数均显著大于0，即变量存在空间正自相关特征，地理距离和距离倒数平方空间权重矩阵能较好地反映消费水平、消费增长率、人均产出水平和数字普惠金融指数4个变量的空间相关特征。而以空间权重矩阵W1为基础计算的消费水平变量莫兰指数小于0，且2019年不显著，同时消费增长率、人均产出和数字普惠金融指数存在1/3及以上年份不显著，故初步判断根据区域邻接划分空间关系的方法不适用于先富地区带动后富地区共同富裕的测度，但后续实证中本文将列出此权重矩阵的回归结果作为参考。

表3 空间自相关指数

本文进一步根据Elhorst等[34]提出的拉格朗日乘数(LM)和稳健拉格朗日乘数(Robust-LM)方法检验混合最小二乘估计(OLS)的因变量和残差项之间是否存在空间相关性。若两者均不存在空间相关性，则空间效应分析失效；若至少其中一个存在空间相关性，则后续可使用相关空间计量模型对式(2)(3)进行估计。表4给出了OLS估计的结果，可见在未考虑空间相关的情况下，lnC的系数为负。

表5给出了基于表4中OLS回归的因变量及残差项空间相关检验结果，其中LM-lag和Robust-LM-lag用于检验因变量空间滞后相关的存在性，其原假设为因变量无空间滞后效应；LM-error和Robust-LM-error用于检验残差项的空间相关性，其原假设为残差项无空间相关性，以上4个统计量均为检验结果显著则拒绝对应的原假设。表5中所有矩阵的LM-lag和Robust-LM-lag检验结果均显著证明因变量存在空间滞后影响，而除W1的Robust-LM-error检验结果均显著，基本拒绝残差项无空间相关的假设。基于表3和表5的结果，本文认为消费水平、消费增长率、人均产出水平和数字普惠金融指数在地理距离为基准设定的空间权重矩阵下具有空间相关性，可进行后续检验。

表5 因变量及残差项空间相关的检验结果

(二)基础模型回归结果

在实证估计之前，需要判断已设定模型形式的正确性，由于本文在区域消费收敛模型中加入了主要解释变量和控制变量的空间溢出，相当于默认使用空间杜宾模型(SDM)进行实证估计，但基本的空间模型包括空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)，SAR模型认为因变量存在空间滞后影响，SEM模型认为残差项存在空间依赖性，而SDM模型可看作SAR和SEM模型的特殊形式，因此需要判断SDM模型能否被简化。且由于大部分文献默认使用固定效应(FE)，故本文先对基准模型进行SDM-FE估计，进一步通过似然比检验(LR)判断SDM模型能否简化以及通过Hausman检验确认固定效应的正确性，LR-SAR检验结果显著则SDM模型不能被简化为SAR模型；同理，LR-SEM检验结果显著则SDM模型不能被简化为SEM模型，Hausman检验结果显著则固定效应优于随机效应。绝对β收敛空间面板回归模型结果见表6，其中三种空间权重矩阵下Hausman检验的结果均拒绝了使用随机效应估计的原假设，而LR-SAR和LR-SEM的结果显著证明SDM模型不能被简化为SAR或者SEM模型，这也支持了表5中因变量空间滞后效应和残差项空间自相关存在的结论。综上所述，SDM-FE估计结果有效。

表6中W1、W2和W3对应的W×g项空间溢出系数ρ均在1%的显著性水平下大于0，由于本文关注先富地区对后富地区的空间影响，这就说明在绝对收敛模型下先富地区消费增长对后富地区消费增长产生了明显的带动作用，先富地区能够通过消费增长的空间溢出带动后富地区共同发展，假设H1成立。从原理上分析，相对收入假说的观点认为，消费本身就存在一种模仿和带动的特征，尤其是低收入区域对高收入区域的模仿现象更为明显。由于社会因素和心理因素的影响，后富地区消费者在进行消费时往往会与空间上存在相关性的先富地区消费者进行比较，并试图追赶或超过先富地区以提高自身的社会地位，当某一时期后富地区消费者观察到先富地区的消费增长时，“示范—模仿”机制将促进后富地区的消费增长。由此，先富地区的消费增长促进了后富地区的消费增长，这就是本文所关注的先富地区消费增长对后富地区的直接空间溢出效应。

而邻居地区消费水平对数(lnC)的系数均在1%的显著性水平下小于0，说明邻居地区期初消费水平会对目标区域消费增长产生负向影响，从先富地区消费水平对后富地区消费水平负向影响的角度分析，不同于消费增长的增量特征，消费水平实际上具有存量的性质，因此更易受到初始资源累积的影响。由于资源优势和政策倾斜，先富地区在前期集中了发展要素导致区域经济重心向先富地区移动从而产生了极化现象，人力和技术要素不断向先富地区集中，期初消费水平越高则反映出先富地区优势和极化现象越明显，对后富地区消费增长的负向影响越大。

结合消费增长率和消费水平的回归结果，可以认为先富地区通过消费增长的直接空间溢出效应带动后富地区的消费增长，先富地区的经济快速发展能够带动后富地区经济增速提升，先富地区与后富地区存在同步发展的趋势，绝不能要求先富地区仅维持现有的消费水平，因为只有增长具有正向空间溢出效果。同时，表6中目标区域消费水平对数的系数均显著大于0，说明消费不存在绝对收敛特征。

表6 区域消费绝对β收敛SDM-FE检验结果

其他控制变量的主要情况如下。第一，在三种空间权重矩阵下，目标区域人均产出水平的一次项均在5%及以上的显著性水平下小于0，人均产出水平的二次项均在5%及以上的显著性水平下大于0，说明人均产出对目标区域消费增长率具有U型影响，后富地区人均产出需跨越U型最低点才能显著促进消费增长，这是因为人均产出水平较低时，居民收入水平也较低，人们倾向于增加储蓄而不是消费。第二，在三种空间权重矩阵下，目标区域的数字普惠金融指数均在1%的显著性水平下小于0，且在W2和W3空间权重矩阵下，目标区域数字普惠金融指数的平方均在1%的显著性水平下大于0，说明数字普惠金融对本区域消费增长率具有正U型影响，采取合理的市场和政策手段促进后富地区数字普惠金融水平跨越U型最低点将使数字普惠金融能够发挥对消费增长的正向促进作用；而当数字普惠金融水平较低时，金融机构往往吸收普惠金融存款的金额大于发放普惠金融贷款的金额，因此不利于消费的增长。第三，在三种空间权重矩阵下，邻居地区的数字普惠金融指数均在1%的显著性水平下大于0，且在W2和W3空间权重矩阵下，邻居地区数字普惠金融指数的平方均在1%的显著性水平下小于0，说明邻居地区数字普惠金融对目标区域消费增长率具有倒U型影响。当金融发展处于稳定状态，而先富地区数字普惠金融水平较后富地区相对偏高时，可能反映出金融极化现象的存在，金融机构和金融资源大量涌向核心的先富地区，因此，先富地区和后富地区的数字普惠金融发展水平产生较大差距将会影响后富地区的消费增长率提升。

(三)中介模型回归结果

首先，检验人均产出的中介作用。由于表7各列的回归结果中Per和Per2的系数均显著，因此进一步可以检验式(4)(5)中η1和ρ′的显著性情况。采取SDM-FE方法，检验结果见表8，其中第(1)(3)(5)列是式(4)的检验结果，第(2)(4)(6)列是式(5)的检验结果。可见，在邻接、地理距离倒数、地理距离倒数平方权重矩阵下，式(5)对应的W×g项系数ρ′均在1%的水平下正向显著，且在地理距离倒数、地理距离倒数平方权重矩阵下，邻居地区消费增长率在1%的水平下显著促进了目标区域人均产出的提升，同时在邻接空间权重矩阵下，消费增长率的系数虽不显著但仍为正向，以上结果证明了人均产出中介效应的存在，先富地区消费增长能够通过间接空间溢出促进后富地区产出增加，进一步通过供给侧增加居民收入对后富地区消费增长产生影响。

表8的结果证实了假设H2的观点，即由于各地消费市场与产出市场之间存在微观联系，在先富地区本地产出市场无法满足其增加的消费需求或后富地区具有规模经济优势的背景下，先富地区消费市场和后富地区产出市场将通过空间互动和生产价值链实现商品的跨区域流转。由此，先富地区消费增长通过供给端促进后富地区产出增加进而带动其就业和工资增长，进一步通过收入分配和消费过程影响后富地区消费增长率。

其次，检验数字普惠金融的中介作用。由于表7各列回归结果中Fin的系数均显著，且除第(1)列外，Fin2的系数也显著，因此可以进一步检验式(6)(7)中δ1和ρ″的显著性情况。同样采取SDM-FE方法，检验结果见表9，其中第(1)(3)(5)列是式(6)的检验结果，第(2)(4)(6)列是式(7)的检验结果。可见，在邻接、地理距离倒数、地理距离倒数平方权重矩阵下，ρ″均在1%的水平下正向显著，邻居地区消费增长率在1%的水平下显著抑制了目标区域数字普惠金融的发展。以上结果证明了数字普惠金融中介效应的存在，先富地区消费增长能够通过间接空间溢出抑制后富地区数字普惠金融发展，进而通过金融渠道影响后富地区消费增长。

表9的结果证实了假设H3b的观点，即由于金融资源的有限性，先富地区消费增长增加了对包括数字普惠金融产品在内的各类金融产品的需求，而不同类型金融资金之间存在相互挤占的特征，在政府对低息的数字普惠金融激励或监管力度不足时，金融机构出于盈利性目的将增加其他更高利息金融类型的资金供给，而这种金融类型一般存在“精英俘获”的现象，即后富地区金融资金会被先富地区俘获，由此导致了后富地区缺乏资金发展包括数字普惠金融在内的各种金融类型。这一结果进一步说明适当水平的数字普惠金融虽然是促进后富地区消费增长、实现全民共同富裕的重要途径，但实践过程中有必要考虑空间效应对其实施效果的影响。

五、研究结论和政策建议

本文以2011—2019年我国276个城市为基本分析单位，建立了邻接、地理距离倒数、距离倒数平方三种空间权重矩阵，在识别先富地区的基础上，运用空间杜宾模型分析先富地区消费增长对后富地区消费增长的空间效应，以期得出稳健的研究结论。研究发现：第一，以地理距离关系计算空间权重矩阵时，消费增长具有明显的空间相关性，先富地区通过消费增长的直接空间溢出效应促进后富地区消费增长率提升是实现共同富裕的有效途径；第二，消费不存在绝对和相对β收敛的特征，因此只要政府采取恰当的消费刺激手段，就能够促进消费成为支持国内经济大循环的持续动力来源；第三，基于中介效应的结果表明，先富地区通过消费增长的空间溢出效应影响后富地区消费增长存在两条间接路径，一条是先富地区消费增长促进后富地区人均产出的增加进而影响其消费增长，另一条是先富地区消费增长率提升抑制后富地区数字普惠金融的发展进而作用其消费增长。

共同富裕是社会主义的本质规定和奋斗目标，充分利用初始资源优势让一部分地区先富起来是实现资源有效配置的手段，而在此基础上通过政府政策引导等方式促进先富地区带动后富地区共同富裕是实现社会公平的必由之路。目前我国脱贫攻坚战已取得全面胜利，生产力水平和居民收入水平整体跃升，经济社会发展目标从“全面小康”步入“重质”的新阶段，从而共同富裕的第二阶段“先富带动后富”的目标具有了实现的条件。结合上述研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，充分发挥先富地区消费的示范效应以及后富地区模仿的积极性。一方面，要促进先富地区户籍等制度改革，增进先富地区对外来人员的包容性，同时运用现代化手段增强信息对称性，使得先富地区先进的消费行为习惯迅速传到后富地区；另一方面，要提高后富地区对人才的吸引力和带动力，通过交通条件改善、数字技术发展等实现先富地区和后富地区间人口和资源的相对平衡。此外，还要挖掘新的消费增长点，激活居民消费潜力，促进消费动力增加和供需平衡，以消费带动供给。

第二，引导后富地区企业充分关注市场需求的动态变化。先富地区消费增长在一定程度上提高了当地居民对各类产品的需求量，因此能够通过供需产业链直接拉动周边地区的产出增长，各级政府可以通过线上和线下的方式促进先富地区与后富地区之间的产品交流，使后富地区企业充分获知先富地区消费者的需求偏好，在提升企业生产力和创造力的基础上促进地区经济发展，进一步推动后富地区劳动力收入水平提升和消费增加，促进后富地区的新一轮经济增长。

第三，增加对后富地区数字普惠金融市场的支持力度。数字普惠金融结合了传统普惠金融和数字技术的优势，降低了正规金融的获取门槛，但也提高了监管难度，在数字普惠金融充分实现商业化的背景下，政府需要加大对数字普惠金融市场的干预力度，健全监管手段，旨在促进各地区数字普惠金融协调有序发展，并缩小数字普惠金融水平的区域差异，各级政府可加大对后富地区数字普惠金融发展的支持力度，增进后富地区的金融资源可得性，帮助其跨越数字普惠金融发展鸿沟。