数字普惠金融对农村居民消费的影响机制与实证分析

周才云 杨艺洁

摘要：文章通过构建双向固定效应模型、中介效应模型以及有调节的中介效应模型，基于2013—2020年中国31个省（自治区、直辖市）①的面板数据实证分析了数字普惠金融对农村居民消费的影响。研究发现：数字普惠金融发展显著提升了农村居民消费水平，其中，覆盖广度发挥的效应优于使用深度和数字化程度；就机制检验而言，提高农村居民收入是数字普惠金融促进农村居民消费的重要途径，而财政支农在前半段路径发挥正向调节效应；在异质性检验中，数字普惠金融对农村居民消费的影响表现出明显的区域差异，对西部地区的促进作用最为显著，其次是中部地区，对东北地区的农村居民消费表现出负向效应，但在东部地区并不显著；从分项消费角度看，数字普惠金融对衣着、居住、教育文化娱乐、医疗保健、食品烟酒支出具有明显促进作用。基于此，建议通过因地制宜推行数字普惠金融政策、促进金融机构数字化转型、提升财政支农资金利用效率等推动数字普惠金融全面发展以促进农村消费扩容。

关键词：数字普惠金融；农村居民消费；农村居民收入；财政支农

中图分类号：F832，F323文献标识码：A文章编号：1004-1494（2023）05-0044-13

基金项目：国家社会科学基金项目“乡村振兴战略下农民获得感的分异特征评价与提升策略优化研究”（19BTJ048）；江西省研究生创新项目“数字普惠金融助推江西乡村振兴的效应评价与提升路径研究”（YC2022-S535）。

一、引言与文献综述

党的二十大报告指出：“着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用”。[1]为加速释放消费潜力，国家部委多个部门相继印发《关于提振大宗消费重点消费促进释放农村消费潜力若干措施的通知》《关于进一步释放消费潜力促进消费持续恢复的意见》等系列文件，充分表明了中央提振农村消费的决心。面对复杂的经济形势，我国居民消费水平总体呈稳步上升趋势，说明我国居民的消费主动性较强，消费仍是国民经济平稳增长的压舱石。如图1所示，2013—2021年，农村居民人均消费支出从7485元增至15916元，尽管2020年整体消费市场疲软甚至出现负增长，但2021年居民消费支出快速反弹回升并步入正常增长轨道，农村居民消费同比增长15.3%。近年来城镇居民消费水平始终处于领先位置，而农村居民消费增幅持续高于城镇居民，可见农村地区消费市场前景广阔，城乡居民消费差距有望进一步缩小。然而，由于我国典型的城乡二元结构，部分农村地区存在诸如农村金融发展滞后、医疗资源配置不均衡、贫富差距较大等问题。传统普惠金融受到金融机构网点成本高、农民缺乏信用抵押品及违约率高等因素的限制，在渗透性和可触达性上都存在一定的局限，制约传统普惠金融发挥普惠作用。数字普惠金融依托大数据和数字技术支持，大幅降低金融服务成本与门槛，真正体现其普及性与惠民性，在一定程度上缓解了农村信贷约束，为促进农村金融发展、激发农村居民消费潜力提供了有效路径。因此，研究数字普惠金融对改善农村居民消费水平、助力扩大内需及实现共同富裕的最终目标，具有重要的现实意义。

长期以来，国家对农村地区的金融发展给予了很大的政策性扶持，但部分农户因缺乏相关贷款知识而导致“隐性金融排斥”的问题，使得金融扶贫效果受限。随着大数据、云计算、人工智能技术的不断进步，在普惠金融大致经历了小额信贷发展阶段、微型金融发展阶段后，数字化技术与普惠金融积极结合，进入了全面创新推进阶段，为解决“三农”问题提供了新思路。值得注意的是，在推行数字普惠金融的过程中存在乡乡分化、城乡分化、深度不够、监管滞后等问题，究其原因还是数字基础设施建设不平衡的“数字鸿沟”、金融生态环境不健全的“生态鸿沟”、城乡教育水平差距的“教育鸿沟”共同造成的[2]。普惠金融指数提出后，有学者基于银行服务渗透状况、可利用性、服务使用状况三个维度，使用线性效用函数法和欧式距离法测度了不同国家的普惠金融发展水平。傅巧灵等在此基础上将保险深度、保险密度、金融机构从业人员数以及金融机构存款占GDP比重纳入测度体系[3]。在近几年的研究中，学者大多采用“北京大学数字普惠金融指数”衡量其发展水平，该指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团共同编制，共包含3个维度和33个具体指标，较为全面地概括了中国现阶段数字普惠金融发展的实际情况。从时间维度来看，我国数字普惠金融发展势头良好，2013年省级数字普惠金融指数的中位数为147.71，2020年实现翻倍增长至334.8，2018年起指数的增长幅度趋缓，表明数字普惠金融已进入常态化发展阶段[4]1401-1418。从地域维度来看，数字普惠金融存在区域差异性，具体表现为东部沿海地区的发展优于西部地区，南方地区发展水平略高于北方地区。从二级指数来看，2015年以前数字化程度的增速最快，覆盖广度次之。但在2020年使用深度同比增长7.3%，增速有超过其余分指数的趋势[4]1401-1418。

现阶段学术界主流研究集中于数字普惠金融发展驱动经济增长的宏观、微观机理，大多文献表明数字普惠金融发展对激发农村居民创业[5]、缩小城乡收入差距[6]、减缓相对贫困[7]等都产生了深远影响，关于数字普惠金融对居民消费的影响研究才刚刚兴起。区别于传统金融互助模式，数字普惠金融可以通过信息效应拓宽农户的信息渠道和增加农户金融知识以缓解金融参与者之間的信息不对称问题[8]。从直接作用机制来看，数字普惠金融能够向农村地区释放数字红利，利用新的数字化技术手段促进低收入人群参与金融市场[9]。从间接作用机制来看，借助涓滴效应刺激经济增长，由先富裕起来的经济实力强的群体在社会经济中的消费、就业等方式带动社会低收入阶层积累更多财富[10]。研究表明，数字普惠金融对居民消费的影响存在维度异质性，相比覆盖广度和数字化支持程度，使用深度对城镇居民消费的促进效果更为明显[11]。但由于数字鸿沟问题尚存，数字化程度对扩张农村地区的信贷供给以促进消费的效用并不显著[12]。此外，数字普惠金融刺激消费的效用在不同区域之间存在较大差异，对西部地区农村居民消费支出的促进作用比东部、中部地区更为显著[13]。进一步研究发现，城镇居民的消费行为对中部和西部地区农村居民消费产生了显著的示范效应，而对东部地区农村居民消费未产生示范效应[14]。数字普惠金融不仅提升了居民消费水平，还能优化消费结构，这种优化作用主要呈“边际递增”和“倒S型”非线性形态[15]153-160，具体表现为数字普惠金融对高生存型消费的抑制作用更强，而对低发展与享受型消费的促进作用更强[16]。然而，数字普惠金融对中国农村居民消费结构升级的促进作用仍受到农村居民知识技能不足、风险承受能力较低、投资创业意愿不强等因素的制约[15]153-160。

学者们在研究中发现，数字普惠金融在影响居民消费的路径中存在中介效应，能够通过农村居民收入[17]18-26、优化产业结构[16]、提高金融服务可得性[18]、提升支付便利性[19]等机制间接促进农村居民消费。司传宁等从收入多样性视角探讨数字普惠金融发展促进家庭消费升级的内在机制，发现这一机制受家庭内部数字普惠金融能力的影响而存在群体差异性[20]。此外，数字普惠金融还能够通过降低收入不平等程度来缓解消费不平等问题[21]。可见，在影响居民消费的众多因素中，居民收入至关重要。

本文试图对现有研究主题和视角进行拓展，采用双向固定效应模型、中介效应模型以及有调节的中介效应模型检验数字普惠金融对农村居民消费的影响，并从区域异质和分项消费异质角度进行进一步研究，以期为助力扩大内需及实现共同富裕提供决策依据。

二、理论分析与研究假说

由金融排斥理论可知，农户可能会因传统金融服务的高成本以及信息不对称等问题被金融机构拒之门外，而数字普惠金融在降低金融服务成本的同时将以往被排斥在外的长尾客户纳入服务对象当中，力求提供更加全面、实惠、公平的金融服务，充分体现了其普适性特征。结合互联网数字技术，农户不再需要依托线下营业网点便能在移动终端上办理业务，数字普惠金融以其更低的成本覆盖更广泛的地区，能够克服对物理网点的依赖，更高效地配置金融资源，释放农村居民的消费需求，促进金融深化。近年来，数字普惠金融以数字化支付、数字化保险、互联网投资和信贷服务等业态充分释放农村居民的消费需求。移动支付替代以往的纸币作为一种新型交易手段，其操作简单且受众群体仍在扩大，即使受教育程度低的农户也能轻松掌握和使用。人们在购物时不会因忘带现金或现金携带不足而抑制消费，财产安全也得到了极大保障。信息技术和大数据的支撑使得保险业能更加准确地瞄准农村居民的需求，研发多样化的保险产品，满足农户规避风险的需求。互联网理财产品通过便捷、高效的线上渠道覆盖更广泛的农村地区，农户的盈余资金可存放在余额宝、理财通等低门槛理财产品中，消费时可即时用于支付，便捷的网络借贷方式有助于提高农户本期预算支出，增加了信贷可得性。基于上述分析，本文提出假说1。

假说1：数字普惠金融及其子维度均有助于提升农村居民消费。

我国幅员辽阔，各地区农村发展水平迥然相异。自改革开放以来，东部地区充分依靠地理、政策优势率先发展，在科研、金融、贸易等方面发挥越来越重要的引领作用，由此带来的是经济发展机遇朝核心大城市聚拢，地区发展差异逐年加剧。中西部地区农村受自然因素、经济发展等影响，金融机构难以實现风险最小化及利益最大化目标，因此金融服务重点依旧偏向东部、东北地区，流动性约束问题的存在可能导致人们的消费积极性降低，进而制约一定时期内的社会经济增长，造成恶性循环的局面。一方面，在严重的流动性约束下，消费者无法根据生命周期理论所阐述的那样通过借贷平滑各期的消费，即便预期未来有高收入，但在当期仍然难以获得信贷资金，这将严重影响居民的当期消费水平；另一方面，当消费者预期未来可能会遇到流动性约束问题，他也可能会减少当期的消费，增加储蓄以应对不时之需。数字普惠金融旨在为中低收入群体及经济欠发达地区提供平等的金融服务，以互联网消费为代表的新型消费观念迅速发散，相关金融服务门槛大大降低，农户可以通过网络借贷来提高本期预算支出，流动性约束在一定程度上得到了缓解。在经济较为发达的东部、东北地区，农村居民消费水平已然较高，且金融机构基础设施建设较为完善，数字普惠金融所发挥的正向效应可能有限。基于此，本文提出假说2。

假说2：数字普惠金融对中西部地区农村居民消费的促进作用更显著。

国内外学者围绕消费函数理论展开了大量研究，提出了绝对收入假说、相对收入假说、生命周期假说和持久收入假说等，为后续的深入研究奠定了基础。从短期角度看，绝对收入假说主张在短期内消费取决于收入，实际消费支出是实际收入的线性函数，二者存在显著的正相关关系。从长期角度看，有学者从消费者心理的角度解释了相对收入假说，表明棘轮效应和示范效应均会干预消费者最终的消费行为和决策。家庭和个人收入的增长容易导致消费水平的提升，而人的消费习惯在短期内具有不可逆性，因此，当收入降低时，即便动用储蓄也不愿降低自身消费水平，这一现象被称为消费的棘轮效应。示范效应则是指人们的消费行为会互相影响，甚至产生攀比心理，使得自身消费水平不低于周边人群。在现实生活中，大多数微观经济主体在安排自身和家庭收支时践行着以收定支的原则[17]18-26，因而收入水平成为影响居民消费支出的重要因素。

关于数字普惠金融的增收效应已得到诸多文献的证实，而经典的消费函数理论又为收入决定消费这一观点奠定基础。一方面，数字普惠金融以其低成本优势创新储蓄、信贷、支付手段，有力拓宽了农村地区金融发展的广度和深度，优化居民社会保障和就业创业等条件，进而为居民提供了可持续发展机会，促进其收入增长。另一方面，数字普惠金融因时、因地、因人设计个性化金融产品，农户通过投资理财以获得较高水平收益，在理财产品中产生的收益又进一步对消费支出的增加具有支持作用。因此，数字普惠金融极有可能沿数字普惠金融—农村居民收入—农村居民消费的路径释放居民消费需求。此外，政府是推动数字普惠金融发展的重要力量，国务院印发的《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》指出，要发挥财税政策对普惠金融的支持引导作用，进一步提升“三农”金融服务水平。财政支农能够有效引导涉农信贷和农业保险发展，是农民生产经营活动的坚实保障，随着政策的积极扶持和数字基础设施的不断完善，数字普惠金融对农户的影响愈发显著，在为农户营造良好发展环境的背景下，有助于农户收入的增加[22]。综上，本文提出假说3。

假说3：数字普惠金融通过增收效应以提升农村居民消费，而财政支出对此机制具有正向调节作用。

三、实证检验与分析

（一）数据来源与变量选取

本文研究数据主要来源于国家统计局官网，数字普惠金融相关指数来源于《北京大学数字普惠金融指数》。2012年底，国家统计局推行了城乡住户调查一体化改革，统计新口径于2013年起实施，且2013年通常被称作中国数字金融发展的元年，因此研究区间选取2013年至2020年。其中，2020年总抚养比数据缺失，采用移动平均插值法补齐。

1.被解释变量。本文选用农村居民人均消费支出作为被解释变量，能够综合地反映一定时期内居民对物质、精神等生活层面的需求，是较为合适的代理变量。

2.核心解释变量。采取北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团研究院联合编制的数字普惠金融指数作为核心解释变量，涵盖覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度的二级指标，是国内反映数字普惠金融发展趋势的权威性数据。将所有指数均除以100，调整为以1为基准的变量。

3.控制变量。以过往研究为基础，选择城镇化率、总抚养比、实际利率、产业发展水平作为本文研究的控制变量。城镇化率是影响区域经济发展的重要因素，区域经济带动城镇居民消费，当城镇居民的消费活跃度高于农村居民时，消费的示范效应又能够对农村居民消费起到一定的带动作用，本文以城镇常住人口占总人口的比重进行测算；总抚养比指人口总体中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比，又称为总负担系数，抚养比的增加可能约束居民的消费行为，此外，根据生命周期理论，居民消费的影响因素之一就是人口年龄结构变化，因此本文将总抚养比纳入控制范围；第一产业发展水平采用第一产业增加值占国内生产总值的比率来计算，若第一产业发展缓慢意味着非农业占比越高，而数字普惠金融更容易通过第二、第三产业带动经济社会发展，因此农村居民可能获得的收入越多，收入增长将进一步刺激消费；实际利率以中国人民银行一年期储蓄存款基准利率（即名义利率）和各省CPI同比增长率（即通货膨胀率）为基础计算而得，具体公式为实际利率=（1+名义利率）/（1+通货膨胀率）-1。

4.中介变量。根据前文理论分析，收入是影响消费的重要因素，因此选取农村居民人均可支配收入作为中介变量。

5.调节变量。选取财政支农作为数字普惠金融和农村居民人均可支配收入间的调节变量，以农林水事务支出占一般公共预算支出的比重衡量，能够反映政府对“三农”发展的支持程度。

各变量的描述性统计由表1所示，最终筛选出变量观测值248个，为降低异方差影响，对农村居民人均消费支出和人均可支配收入均做取对数处理。不同地区的农村居民人均消费支出（lnexp）差异较为明显，最大值为10.019，最小值为8.319，平均值为9.252；数字普惠金融总体发展同样呈现区域异质性，总指数（index）最低值为1.151，最高值为4.319，平均值为2.528。从平均值角度看，在构成维度中发展得最好的是数字化程度（digi），平均值为3.403。从控制变量看，我国城镇化率（urban）平均值为59.369%，总抚养比（fr）的平均值为37.97%，实际利率（rr）的平均值为-0.259%，第一产业发展水平（pr）的平均值为9.64%。

（二）模型设定

（三）基准回归结果

为诊断各解释变量间是否存在多重共线性，在基准回归前使用方差膨胀因子（VIF）对模型进行检验，VIF值越大，变量间的多重共线性程度越强。从表2可以看出，VIF值均小于10，最大值仅为3.74，因此模型设定不存在严重的多重共線性问题。

基于面板双向固定效应模型得到的回归结果如表3所示。第（1）列是不加控制变量的回归，数字普惠金融对农村居民消费水平的影响通过了5%的显著性水平，数字普惠金融每提高一个单位，居民消费水平提升0.105，表明数字普惠金融对农村居民消费有正向促进作用；第（2）列加入控制变量后，显著性水平提升至1%，且拟合优度有所上升，说明控制变量选取有效。第（3）—（5）列分别为数字普惠金融的三大维度，即覆盖广度（weach）、使用深度（depth）和数字化程度（digi）与农村居民消费的回归，结果显示回归至少在5%水平上显著，说明数字普惠金融三个子维度均能够显著提升农村居民消费水平，覆盖广度的影响程度优于使用深度和数字化程度。观察其他控制变量，只有城镇化率表现出显著的促进作用，意味着城镇居民的示范效应有助于提升农村居民消费。假说1得到验证。

（四）稳健性检验

1.内生性处理。由于数字普惠金融发展和农村居民消费间可能存在内生性问题，比如，不同地区农村居民对新事物的接受程度有所差别，这既影响数字普惠金融的发展，又会影响农村居民消费行为，这类因素很难用某种指标来衡量；抑或是反向因果的存在，即农村居民消费增加导致融资需求上升、农村居民对便利性的提升也有一定的诉求，进而促进数字普惠金融的发展。为尽量克服内生性问题，本文采用互联网普及率（inter）和移动电话普及率（mobile）作为工具变量进行2SLS回归。一方面，互联网技术作为数字普惠金融的构成指标之一，是数字普惠金融发展的基础，二者发展为正相关关系，因此一个地区互联网普及率越高，数字普惠金融发展的潜力越大；另一方面，大数据背景下移动互联网逐渐占据优势，成为人们上网的首要选择，与数字普惠金融发展密切相关，因此移动电话普及率和互联网普及率满足工具变量的相关性要求。需要指出的是，拥有移动电话和互联网普及率本身与居民消费行为并没有直接关系，互为因果的可能性较低，在控制了个体效应和时间效应后，工具变量又不会与扰动项相关，满足工具变量外生性条件。第一阶段联合F值为43.625，通过了弱工具变量检验。同时过度识别检验的p值为0.9733，表明联合工具变量是有效的，模型通过了过度识别检验。表4第（2）列展示了第二阶段回归结果，数字普惠金融对农村居民消费的影响仍在1%水平下显著，与基准回归相比边际效应有所提升，说明内生性问题导致我们低估数字普惠金融对农村居民消费的影响。克服内生性问题的影响后，进一步印证前文所得结论是可靠的。

2.剔除直辖市数据。由于我国四个直辖市的农村人口数量和地区较少，且我国经济政策通常率先在直辖市进行试点实施，作为样本纳入研究范围可能对回归产生影响，因此剔除直辖市数据以作为本文的稳健性检验之一。表4第（3）列为剔除直辖市后的回归结果，数字普惠金融的发展仍然显著提升我国农村居民消费水平，因此可以证实基准回归的结果相对稳健。

3.滞后核心解释变量。考虑到数字普惠金融发展滞后性，当前的居民消费行为可能会受到前一期数字普惠金融发展的影响，因此，将核心解释变量滞后一期进行回归，表4第（4）列显示，数字普惠金融滞后一阶的系数估计结果在1%水平上显著为正，说明前一期的数字普惠金融发展对当期农村居民消费行为具有促进作用，与前文的基准回归结果一致，表明模型具有一定的稳健性。

（五）异质性检验

1.区域异质性。我国不同区域的社会经济发展状况、数字普惠金融发展程度以及社会消费差距较大，为探究数字普惠金融对农村居民消费的影响是否具有区域差异，本文根据国家统计局的标准将中国31个省（自治区、直辖市）划分为东部地区、中部地区、西部地区、东北地区，分样本回归展开异质性分析。表5显示，数字普惠金融对西部地区农村居民消费的促进效应显著，对中部地区农村居民消费的影响在10%水平上显著，而对东部地区的影响不显著。但东北地区数字普惠金融对农村居民消费的影响系数为负，且在1%水平下显著。究其原因可能在于东部地区数字普惠金融发展迅猛，农村居民消费水平总体相对较高，且农村居民的融资约束已得到一定程度的缓解，因此数字普惠金融对农村居民消费的促进作用不再显著。数字普惠金融致力于为弱势群体降低获取金融服务的门槛，缓解流动性约束和金融排斥，因此，在经济欠发达的中西部地区，农村居民的融资需求进一步扩大的态势下，数字普惠金融更容易凸显其促进消费的作用。对东北地区的观察，考虑可能是由于宏观经济政策及公共卫生事件对农村居民消费产生的约束超过了数字普惠金融所发挥的促进作用，也可能是样本量较少而出现研究结果偏误。综上，假说2成立。

2.分项消费的异质性。前文探讨了数字普惠金融对居民整体消费支出的影响，为研究数字普惠金融发展对分项居民消费支出的差异性，本文根据国家统计局将居民消费分为八大项支出，e1-e8分别表示为食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务（2013年为家庭设备及用品）、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务消费支出。同样对消费数据进行对数化处理，回归结果如表6所示。回归结果显示，数字普惠金融对不同项消费支出存在差异，对衣着、居住、教育文化娱乐、医疗保健支出具有明显促进作用，对促进食品烟酒支出也在10%水平上显著，但数字普惠金融并没有显著影响农村居民的生活用品及服务、交通通信以及其他用品及服务消费支出。可以推断农村居民对生活用品及服务类的需求较低，换新率远不及城镇居民，而国家对农村地区交通通信的基础设施建设仍在不断完善中，相较于发达地区，农村居民对此类消费的需求不高，因此数字普惠金融发展并未显著提升农村居民生活用品类和交通通信类支出。总体而言，数字普惠金融發展对于提升居民消费的作用具有普遍性，即使细分为八大项，对其中的五项仍有显著的正向影响，这与易行健等[24]基于中国家庭的微观数据研究结论一致。

（六）机制检验

本文通过中介效应模型检验数字普惠金融—农村居民收入—农村居民消费的这一传导机制是否存在。运用Stata软件中的Sgmediation命令进行Sobel检验，得出的结果如表7所示。从第（1）列可知，数字普惠金融对农村居民消费的系数在1%水平上显著为正，与基准回归一致。第（2）列中数字普惠金融对农村居民收入的影响系数显著为正，说明数字普惠金融正向促进了农村居民收入水平提高。第（3）列中，数字普惠金融和农村居民收入对农村居民消费的系数均显著为正，说明农村居民收入对农村居民消费水平具有部分中介效应。Sobel检验结果表明农村居民收入的中介效应在1%水平上显著，中介效应占比为38.3%。

在验证中介效应的基础上，进一步讨论财政支农对数字普惠金融与农村居民收入之间关系是否发挥调节作用。由表8第（2）列，交互项（ind*fis）系数显著为正，且在10%水平下通过检验，表明财政支农能够正向调节数字普惠金融与农村居民收入的关系。财政支农政策通过促进三产融合、积极引导涉农信贷和农业保险发展以提升农业领域的收入水平，在财政、金融协同支持农村经济发展的背景下，数字普惠金融能够为民生基础设施智能化升级提供有力保障，进一步促进贫困群体减贫增收。通过收入传导、财政支农调节后，数字普惠金融对农村居民消费的间接效应为0.832*（0.083+0.003fis）。因此，财政支农力度越大的地区，数字普惠金融越能发挥其促进农民增收的效用，进而沿数字普惠金融—农村居民收入—农村居民消费的路径进行传导，假说3得以证实。

四、结论与政策建议