数字普惠金融与居民消费——基于商贸流通高质量发展的中介作用

王 敏 张博文 许 瑜

(西安外国语大学 商学院,陕西 西安 710128)

0 引 言

在影响消费的若干因素中,金融的作用不可忽视,从研究视角来看,学术界主要从微观家庭层面和宏观区域层面两个角度对数字普惠金融与消费的关系进行了讨论。主流研究多基于家庭消费的视角,细致研究数字金融对居民消费城乡差异的关系[1]47-67。徐兆丰[2]168-171基于我国区域发展不协调的现状,探究分区域视角下数字金融在消费升级中的驱动作用。在群体差异上,城镇与农村地区的居民消费对数字金融的敏感度也各不相同。颜建军、冯君怡[3]79-88发现数字普惠金融可显著促进城镇居民和农村居民的消费升级,而第三产业对农村居民消费升级影响较大。邹新月、王旺[4]133-145的研究表明数字普惠金融对消费的影响具有正向空间溢出,本地区数字普惠金融的发展会对周围地区的消费产生促进作用。从研究对象来看,除了消费规模外,消费结构[5]13-22和消费差距[6]31-39也被广泛关注。总体上,研究结论基本能够印证数字普惠金融对消费的规模和结构都产生了显著影响。

随着研究的深入,数字普惠金融影响居民消费的内在机制逐渐被讨论和揭示。目前在探讨其内在影响机制时,学术界多基于数字普惠金融本身所提供的福利效应,如提升支付便利性[7]48-63、缓解信贷约束[8]9-20、缩小城乡收入差距和产业结构优化[9]18-32对居民消费的增长的影响。但是,此类研究的机制分析多为单角度探讨,并未形成框架体系,基于此,王平、王琴梅[10]69-77以家庭资产负债作为金融活动空间,从投资、融资、风险管理、储蓄4个方面梳理了数字金融对居民消费的传导机制,但局限性在于并未将其纳入实证框架。后续研究中,黄凯南和郝祥如[11]117-125借鉴Tufano[12]227-247提出的消费金融理论,从支付、信贷、风险管理、投资和储蓄4个角度出发,将理论机制融入实证分析,以检验各变量的机制作用,基本实现对以往研究的完善补充。上述研究的共性问题在于:此类研究均关注“消费者金融”即仅针对于消费者本身的金融需求,而对宏观经济、市场和政策环境的因素缺乏考虑,且对微观行为分析,如消费者心理以及消费者行为也相对薄弱。

本文将进一步完善数字普惠金融影响居民消费的内在机制,根据社会经济发展实际状况与物流业对消费的赋能作用,引入商贸流通高质量发展这一中介变量,试图讨论其与数字普惠金融、居民消费的关系,以期丰富相关领域的研究。

1 理论机制与研究假设

从消费者需求角度分析,当存在流动性约束时,居民消费会出现“过渡敏感性”,进而降低当期消费。传统金融体系长期存在“嫌贫爱富”特征,金融资源流动性约束性较强,贫困落后地区居民无法享受金融普惠,进而降低消费欲望,而数字普惠金融则依托大数据等先进技术,合理发挥资源配置效应,将金融资源的服务范围与触达能力最大化,释放被压抑地区居民的消费需求,帮助其摆脱金融约束并提升支付能力。根据生命周期理论,居民在生命周期内若发生购房、医疗等大型教育支出,会相应减少当期消费并形成消费约束。预防性风险储蓄理论认为,居民会根据未来风险大小进行储蓄并调整当期消费。在面对不确定的金融市场时,居民多倾向于资产储蓄而减少消费。数字普惠金融带来了更为便捷的风险管理工具与完善的风险保障机制,整体上降低了未来的不确定风险,增强居民的即期消费信心。

从宏观市场角度分析,数字普惠金融驱动市场行为创新。数字普惠金融带来居民收入的增加,根据消费者需求理论,理性消费者不会购买过去的同质商品,只有提高商品档次,才能满足收入增加后消费者的实际需要,以促进消费结构的优化转型。因此,在居民消费能力具备后,便要求市场消费产品与消费服务的升级更新,即居民消费倒逼市场行为的技术创新。同时数字普惠金融以缓解企业融资约束等方式促进企业产品更新,并依靠技术外部性以及规模效应带动整个市场的行为创新以满足消费需求。可以说在数字普惠金融的推动下,市场创新行为与居民消费呈现相辅相成、相互促进的耦合状态。

从消费心理因素角度分析,数字普惠金融降低居民消费心理损失。根据心理账户理论,人们会根据收入建立不同的账户,且具有不同的消费倾向。对于以非现金支付的消费方式,消费者对于该账户会有更加强烈的支付欲望。Feinberg[13]348-356依据“武器效应”所提出的“信用卡效应”也证实当消费环境中存在信用卡支付方式时,人们会进行更多的消费支出。同时数字普惠金融提供的金融服务多以线上平台的非现金支付为主,其在很大程度上降低了居民相对于现金支付的心理受损程度,在提高居民的消费决策效率、挖掘居民的消费潜力等方面发挥了重要作用。据此提出假设H1:

H1:数字普惠金融对居民消费具有正向影响

作为与数字技术结合的互联网金融和数字普惠金融,对商贸流通等行业具有强大的赋能作用。凭借数字普惠金融的普惠性、创新性与打破时空限制的先天优势,企业能够更加便捷地获得金融服务支持,通过对金融有效运用来缓解融资约束,从而更好地开展生产运营等管理活动,盘活企业各类资源,创造更多经济价值。现有研究从多角度证实了数字普惠金融对商品流通行业[14]21-24具有正向促进作用,而对行业的赋能将进一步作用于我国消费转型升级。互联网时代下诞生了电子商务,其发展基于互联网基础设施的普及,商贸流通虽然作为传统行业,但在信息技术的发展下产生了额外的附加值,诸多行业因为信息时代庞大的消费规模发展迅速。互联网、数字技术与传统金融的创新结合打破产品与服务的地域界限,不仅能为消费者提供了便捷的消费信贷服务[15]19-27,而且能够增强消费者的线上消费倾向。现有研究表明数字普惠金融与商贸流通之间存在着紧密的联系,并且对消费数量与质量的提升产生了重要影响。

马克思将商品流通定义为“每个商品的形态变化系列所形成的循环,同其他商品的循环不可分割地交错在一起。这全部过程就表现为商品流通”,其认为流通是再生产过程的中介,是联结生产和消费的媒介要素,该理论的价值意义在于表明商品流通亦是社会主义市场经济体制下的重要方式。本文从商贸流通行业高质量发展的角度,进一步探究其内在影响机制。

第一,数字普惠金融促进商贸流通高质量发展产生规模效应促进居民消费。对于消费者而言,市场化竞争机制使行业优胜劣汰,直接影响是物流和仓储成本的降低,这将有利于鼓励居民消费;根据连带外部效应,个人消费者的需求将会影响他人,互联网的快速发展催生了新的产业业态和商业模式,影响着居民的消费能力、消费习惯和偏好。马香品[16]120-132的研究表明数字经济时代重塑了居民消费的信息传递模式、心理情景模式、需求动能模式。购买商品或服务的过程和方式给消费者带来的体验将会影响到其对产品或服务本身的满意度,这种体验感和满意度将通过信息传播等外部效应进一步影响潜在消费者。

第二,数字普惠金融促进商贸流通高质量发展产生动力效应促进居民消费。在互联网时代下,商贸流通行业得到井喷式发展,一方面,全国范围内基础设施的不断完善为商贸流通提供了基础支持,城乡、省域之间的空间距离被缩小,流通的广度和深度进一步深化,这有利于提高区域间与内外部市场商品流通效率,另一方面,行业的高质量发展将会有助于解决地方就业问题,提高当地人民收入。根据绝对收入假说,收入的绝对水平影响消费,随着人民生活水平大幅改善,流动性约束与收入不确定性问题得到了一定程度的缓解,居民收入的提高为消费提供了更充足的物质基础。

第三,数字普惠金融促进商贸流通高质量发展产生网络化效应促进居民消费。李海舰和赵丽[17]48-59认为数据的生产力属性、数字技术的支撑性、数据符合成为关键生产要素的特征使数据成为生产要素,而商贸流通行业通过网络化效应产生和积累了海量数据,具有巨大经济价值。利用庞大的数据资产,商家可以进行定制化网络信息推送从而精准匹配供需关系,通过个性化营销手段诱导居民进行消费,刺激了消费需求,也使消费结构发生变化。

第四,数字普惠金融促进商贸流通高质量发展产生联通效应促进居民消费。当前,电子商务模式和行业的崛起,通过网络平台与实体店铺的互动联通,线上与线下消费模式相互融合,商贸流通行业与消费协同发展,消费市场的规模进一步被拓展。据此提出假设H2:

H2:数字普惠金融能够通过促进商贸流通高质量发展,产生规模效应、动力效应、网络化效应和联通效应从而有利于居民消费增长

2 研究设计

2.1 变量说明

被解释变量:居民消费水平(pcc)、城镇居民人均消费支出(upc)和农村居民人均消费支出(rpc)。其中居民消费水平为城镇居民人均消费支出和农村居民人均消费支出的平均值。

解释变量:数字普惠金融指数(dfi)。现有大多数研究利用北京大学数字金融研究中心发布的中国数字金融发展指数衡量[18]1401-1418,该指标体系涉及数字金融覆盖广度、使用深度以及数字化支持服务程度3个子维度。

中介变量:商贸流通高质量发展指数(tra)。借鉴现有研究[19]179-182,构建包含规模效应、动力效应、网络化效应和联通效应4个维度的商贸流通高质量发展评价体系。商贸流通高质量发展评价体系见表1,运用熵权-Topsis法进行测度。

表1 商贸流通高质量发展评价体系

控制变量:考虑到其他影响居民消费水平的因素,参考现有研究,使用区域经济发展水平(gdp)、城镇化水平(urb)、产业结构(is)、政府干预(gov)、人口结构(pos)、医疗条件(hea)和投资规模(sit)作为控制变量。其中,区域经济发展用人均地区生产总值表示,城镇化水平用城镇化率表示,产业结构用第二产业产值占国内生产总值比重衡量,政府干预用一般性公共预算支出占国内生产总值比重衡量,人口机构用老年抚养比和少儿抚养比的比值衡量,医疗条件用医疗卫生支出表示,投资规模用固定资产投资额表示。各变量的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计

2.2 数据来源

本研究采用2013—2020年我国31个省份的面板数据,数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心,其他数据来自中国统计年鉴、各省统计年鉴、EPS数据库和RESSET数据库等,在具体实证中,考虑到数据的平稳性,商贸流通高质量发展指数使用测度出的原始数据,数字普惠金融采用原数值除以100计算,其他数据进行对数化处理,部分指标缺失值已采用插值法补充完整。

2.3 模型设计

2.3.1 基准回归模型

本文设定如下计量模型验证数字普惠金融对居民消费的促进作用,见(1)式:

pcci,t=α0+α1difi,t+αCVi,t+μi+δt+εi,t

(1)

其中,pcci,t表示i省份第i年的居民消费水平,difi,t表示i省份第i年的数字普惠金融发展水平,CVi,t表示i省份第i年各控制变量指标情况,μi控制省份固定效应,δt控制年份固定效应,εi,t为随机扰动项。

2.3.2 中介效应模型

基于理论假设提出,数字普惠金融能够通过促进商贸流通高质量发展推动居民消费。据此,为验证上述假设,本文借鉴温忠麟、叶宝娟[20]731-745提出的递归方程展开机制研究,见(2)、(3)、(4)式:

pcci,t=α0+α1difi,t+αCVi,t+μi+δt+εi,t

(2)

trai,t=β0+β1difi,t+βCVi,t+μi+δt+εi,t

(3)

pcci,t=γ0+γ1difi,t+γ2trai,t+γCVi,t+μi+δt+εi,t

(4)

其中,trai,t表示i省份第i年的中介变量,其它变量同上文一致。在检验程序中,首先,系数α1显著是中介检验的前提,其次,需要关注系数β1、γ1、γ2的显著性水平进而判断是否存在完全中介或部分中介效应,最后,要求系数β1×γ2与γ1同号证实中介效应成立。

3 实证结果与分析

3.1 商贸流通高质量发展测度

我国东、中、西部2013—2020年商贸流通高质量发展的测度结果见表3,其中,东部地区包括北京市、福建省、广东省、海南省、河北省、江苏省、辽宁省、山东省、上海市、天津市及浙江省,中部地区包括安徽省、河南省、黑龙江省、湖北省、湖南省、吉林省、江西省及山西省,西部地区包括甘肃省、广西壮族自治区、贵州省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、青海省、陕西省、四川省、西藏自治区、新疆维吾尔自治区、云南省及重庆市。由表3可知,东部地区的商贸流通高质量发展指数显著大于中西部,且增长速度大于中西部地区,而由于商贸基础设施、交通通达度与经济发展水平等因素的差异,东部地区更能够利用资源与地理条件,通过商贸流通促进经济发展。2013年东部地区的商贸流通高质量发展指数达到0.134 2,中西部地区分别为0.045 2和0.040 0,而2020年东部地区的商贸流通高质量发展指数达到0.295 6,中西部地区分别为0.101 9和0.080 4,区域之间差距呈现扩大的态势。

表3 我国东、中西部2013—2020年商贸流通高质量发展的测度结果

3.2 基准回归

数字普惠金融与居民消费的基准回归结果见表4,其中,模型(1)和(2)分别为普通最小二乘法OLS回归和加入控制变量后的OLS回归,模型(3)和(4)分别加入省份固定效应和省份年份双向固定效应。本文以模型(4)为标准结果进行分析,后续模型均控制双向固定效应以尽可能保证结果的准确性。结果显示,数字普惠金融指数系数均为正,并通过了5%水平的统计显著性检验,说明数字普惠金融能够显著促进居民消费,两者呈现显著的正向相关关系,数字普惠金融指数每提高1个单位,居民消费水平将提升0.083个单位。控制变量中,区域经济发展水平、城镇化水平和政府干预系数为正,且均通过了1%水平的统计显著性检验,说明这三者对居民消费水平的提升发挥了正向影响,区域经济的发展改善了人民生活水平,收入的改善和市场的扩大均有助于消费增长。城镇化进程改善城乡二元结构状况,促进资源要素流通,为消费提供了良好的市场环境。政府在市场中的发挥的调控与引导作用也能够帮助消费进一步提升。人口结构系数为负,说明人口老龄化加快可能抑制了消费。产业结构、医疗卫生支出以及固定资产投资总额对居民消费水平的影响并不显著。

表4 基准回归结果

3.3 内生性讨论与稳健性检验

为克服反向因果关系,使用数字普惠金融指数的滞后一期作为工具变量进行两阶段回归以检验内生性问题,并使用剔除时间面板样本和增加遗漏变量的方法进行稳健性检验。基准回归结果验证了本文提出的假设,即数字普惠金融对居民消费具有正向影响,为保证结果的稳定性与可靠性,采用两种方法进行稳健性检验,首先,本文选取的时间区间为2013—2020年,期间2013年世界经济格局发生变化,当年按购买力平价法计算的发展中国家经济总量首超发达国家,世界范围内的贸易保护加剧对消费产生了抑制作用。其次,2019年年底COVID-19的爆发影响了全球经济,对国内消费造成了严重的影响,为减少外部不可控环境因素造成的影响,因此剔除这两年的数据对剩余的样本进行回归。最后,本文选取的影响居民消费水平的控制变量尽管较多,但仍然存在局限性,考虑到城乡收入差距和近年来电子商务的发展对消费造成的潜在影响,在原有控制变量的基础上增加城乡收入差距(igap,利用城镇居民人均可支配收入占农村居民人均可支配收入比重衡量)和区域就业率(emp,利用就业人口占地区总人口比重衡量)再进行研究。

内生性讨论与稳健性检验结果见表5。表5中,模型(1)报告了以解释变量滞后一期为工具变量的两阶段回归结果,其中,第一阶段滞后一期的数字普惠金融指数为0.688,第二阶段的数字普惠金融指数为0.134,两者均通过了1%水平的统计显著性检验,说明模型(1)不存在内生性问题。模型(2)和(3)报告了稳健性检验的结果,可以看到,剔除时间面板和增加遗漏变量后数字普惠金融的系数皆为正,分别通过了1%和5%水平的统计显著性检验,稳健性检验的结果估计证明了计量结果的准确性,说明本文理论研究结论具有一定的合理性,即在考虑内生性和稳健性问题后,数字普惠金融对居民消费产生正向影响的结论依然成立。

表5 内生性讨论与稳健性检验结果

3.4 中介效应检验

为验证数字普惠金融通过推动商贸流通高质量发展从而促进居民消费的理论机制,使用中介效应模型和bootstrap法进行检验。

商贸流通高质量发展中介效应检验结果见表6。由表6可知,模型(1)同基准回归结果一致;模型(2)中数字普惠金融对商贸流通高质量发展的回归系数为正且通过了1%水平的统计显著性检验,说明数字普惠金融的发展将有助于促进商贸流通;模型(3)数字普惠金融与商贸流通高质量发展的系数分别为0.067与0.708,但商贸流通高质量发展并未通过显著性水平检验,因此,该机制验证需继续进行bootstrap检验(设定500次),结果显示,间接效应检验通过5%水平的统计显著性检验,中介效应成立,说明数字普惠金融可以通过推动商贸流通高质量发展从而促进居民消费,假设H2成立。

表6 中介效应检验结果

3.5 异质性分析

为进一步探究数字普惠金融与居民消费的内在联系,本文从城镇和农村两个维度分别探究数字普惠金融通过推进商贸流高质量发展促进居民消费的异质性效应。将被解释变量分别替换为城镇居民人均消费水平(upc)和农村居民人均消费水平(rpc),利用中介效应检验探究其机制。城乡异质性分析结果见表7,其中模型(1)～(3)为数字普惠金融通过推进商贸流高质量发展促进城镇居民消费的模型结果。模型(4)～(6)为数字普惠金融通过推进商贸流高质量发展促进农村居民消费的模型结果,对比模型(1)和(4)的结果,可以发现数字普惠金融能够显著促进城镇居民消费水平正向提升,但不能够促进农村居民消费水平提升,可能的原因为农村教育水平、金融素养等的限制约束了这些地区数字普惠金融对消费发挥作用,因此,中介效应在城镇维度下成立,在农村维度下不成立。

表7 城乡异质性分析结果

4 结论与建议

本文基于2013—2020年我国31个省份的面板数据,采用双向固定效应模型和中介效应检验,考察了数字普惠金融对居民消费的影响和其通过促进贸易流通高质量发展影响居民消费水平提升的机制路径,并讨论了中介效应在城镇与乡村两个维度下的异质性。结果显示:第一,数字普惠金融能够显著促进居民消费水平提升,在考虑内生性和异质性问题后依然成立;第二,数字普惠金融能够通过推动商贸流通高质量发展促进居民消费水平提升;第三,商贸流通高质量发展在数字普惠金融影响城镇居民消费水平过程中发挥着部分中介作用,在数字普惠金融影响农村居民消费水平过程中未能发挥中介作用。

基于上述结论,提出相关建议:第一,提升数字普惠金融水平以改善消费状况。在当前经济动力转型的过程中,各地区应扩大数字基础建设,给予政策引导和支持,以扩大数字金融的普惠程度让更多群体受益;第二,推动数字普惠金融与商贸流通协同发展。数字普惠金融对行业和产业的赋能力量强大,政府应加强交通基础设施建设,打造区域联通的商贸格局,使商品、劳动力等生产要素高效流通,相关企业应利用数字时代的金融模式充分推动企业数字化转型,以促进企业生产效率的提升和商业模式革新,从而供给更高质量的产品与服务;第三,加强对农村地区的数字基础设施建设、金融知识普及与金融支持规模。数字普惠金融虽能打破时空限制使得金融服务更加便捷,但受制于主体意愿与客体环境的影响无法发挥最大价值,当前阶段农村地区的消费潜力有待开发,通过政策引导和倾斜,能够在一定程度上刺激消费,从而有助于经济高质量发展。