蔣竹媛
(重慶工商大學融智學院 重慶 400700)
消費作為拉動經(jīng)濟發(fā)展的三駕馬車之一,在我國過去的經(jīng)濟增長奇跡中起到的作用有限。隨著我國經(jīng)濟從高速增長進入高質(zhì)量發(fā)展的新階段,消費對經(jīng)濟發(fā)展的作用是不可忽視的。但是,在過去四十余年里,消費不足一直是困擾我國的一個非?,F(xiàn)實的問題。國家出臺若干刺激內(nèi)需的政策,但效果并不明顯。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,居民可以很方便地從互聯(lián)網(wǎng)上購買商品,從而實現(xiàn)自己的消費需求。而且隨著移動支付的發(fā)展,居民可以通過很便捷的支付從而實現(xiàn)消費。移動支付就是數(shù)字普惠金融的具體體現(xiàn),隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展,是否可以帶來消費水平的提升值得研究。
學術界認為制約消費增長的原因較多,例如收入或者收入差距、消費文化、消費政策、房價、稅收政策、家庭債務(尹雪瑞和夏詠,2019)。從金融角度研究消費不足的文獻也較多,主要有金融發(fā)展不足(花中東和高靜,2016)、金融抑制與金融資源配置(郭長林,2016)、金融集聚(譚燕芝和彭千芮,2019)、互聯(lián)網(wǎng)金融(邢天才和張夕,2019)。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,特別是隨著移動支付的實現(xiàn),數(shù)字普惠金融得到長足發(fā)展,同時也改變了普通居民與金融之間的距離,金融可得性大大提高,那么對居民的消費有何影響?
學術界對數(shù)字普惠金融與居民消費之間的關系進行了討論。李毅和楊蓬勃(2017)從農(nóng)資消費信貸的可獲得性角度考察了數(shù)字普惠金融的可獲性,結果發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)數(shù)字普惠金融的可得性、覆蓋率與滿意度均在不斷提高。董云飛等(2019)利用2005-2016年31個省級面板數(shù)據(jù),構建了數(shù)字普惠金融指數(shù),并考察對家庭收支的影響。易行健和周利(2018)利用我國家庭的微觀數(shù)據(jù)考察了數(shù)字普惠金融對居民消費的影響。周弘等(2019)利用中國家庭追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)考察數(shù)字普惠金融水平對家庭消費支出的影響??拙S漢和李愛喜(2019)利用2010-2016年江蘇省縣級面板數(shù)據(jù),從農(nóng)村居民消費出發(fā),考察數(shù)字普惠金融對居民消費的影響。崔海燕(2017)利用2011-2015年我國26個?。ㄗ灾螀^(qū))的數(shù)字普惠金融指數(shù)考察對農(nóng)村居民消費的影響。
從上述文獻可以看出,消費不足是學術界討論的熱點問題,并且較多文獻希望從金融角度尋找到影響消費不足的原因。隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,互聯(lián)網(wǎng)金融與數(shù)字普惠金融被學術界關注,但是從目前的研究來看,明顯存在不足:第一,數(shù)字普惠金融不同于互聯(lián)網(wǎng)金融,其對居民的金融可獲得性影響更為深入,但學術界對數(shù)字普惠金融的研究才剛剛起步;第二,從僅有的幾篇數(shù)字普惠金融對消費影響的研究分析看,目前采用的數(shù)字普惠金融僅是問卷調(diào)查中的某一個問題,并非是數(shù)字普惠金融的內(nèi)涵;第三,也有研究構建數(shù)字普惠金融指標,但是指標選擇的代表性不足,也并不能反映真實的數(shù)字普惠金融。
借鑒崔海燕(2017)、董云飛等(2019)的研究,本文構建如下計量經(jīng)濟模型:
其中,i和t分別表示省份和年份,sum為居民的消費水平,IFI為數(shù)字普惠金融指數(shù);μi和νt分別代表省份固定效應和年份固定效應,用于控制那些隨著省份和年份變化的因素,比如地區(qū)差異、經(jīng)濟周期等;ξit為隨機擾動項。
在公式(1)的基礎上,本文繼續(xù)考察數(shù)字普惠金融對城市居民消費和農(nóng)村居民消費的影響,其模型如下:
其中,urbsum和rursum分別表示城市居民消費水平和農(nóng)村居民消費水平。消費水平的提升是刺激內(nèi)需的一個方面,在中國二元經(jīng)濟體制下,縮小城鄉(xiāng)居民消費差距也是非常重要的。因此,本文繼續(xù)利用計量經(jīng)濟模型考察數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響:
其中,gapsum為城鄉(xiāng)居民收入差距。因此,本文的消費數(shù)據(jù),主要有總的消費水平(sum)、城市居民的消費水平(urbsum)、農(nóng)村居民的消費水平(rursum)和城鄉(xiāng)居民消費差距(gapsum)四個指數(shù)。四個數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》,數(shù)據(jù)獲得來源主要為EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)。其中,總的消費水平、城市居民的消費水平、農(nóng)村居民的消費水平三個指數(shù)分別采用居民消費物價指數(shù)、城市居民消費物價指數(shù)和農(nóng)村居民消費物價指數(shù)折算到以2011年為基期的真實消費水平,并對三個指數(shù)取對數(shù)處理(見表1)。
數(shù)字普惠金融指數(shù)是本文關心的核心解釋變量。本文采用的數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)2011-2018》,限于篇幅,本文不再對該指數(shù)的構建原則、指標選取和編制方法等進行贅述,具體請參見郭峰等(2019)。該套指數(shù)除了數(shù)字普惠金融指數(shù),還涉及到數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)、數(shù)字普惠金融深度指數(shù)等分項指數(shù)。本文利用數(shù)字普惠金融指數(shù)(IFI)進行基準回歸,采用數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)(IFIG)、數(shù)字普惠金融深度指數(shù)(IFID)。
除了核心解釋變量之外,本文還控制了一系列影響消費的其他因素:人均國民收入水平(lnpergdp)、人均儲蓄水平(lnpersav)、正規(guī)就業(yè)率(emp_pop)、人均平均工資(lnavr_wage)、財政收支比(finre_ex)、萬人在校大學生數(shù)(stu_coll)。
表1 描述性統(tǒng)計表
表2 基準回歸
根據(jù)公式(1)、(2)和(3),采用Stata16.0軟件,利用固定效應模型進行回歸分析,結果見表2所示。第(1)列和第(2)列主要考察數(shù)字普惠金融指數(shù)對總的人均消費水平的影響,在僅控制時間和地區(qū)固定效應的情況下,數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)顯著為正,系數(shù)為0.0045,即數(shù)字普惠金融指數(shù)系數(shù)每上升一個點,總人均消費水平將上升0.45%;第(2)列控制了其他因素后,結果顯示數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)在5%的水平上顯著為正,系數(shù)有一定的下降,其值為0.0026,說明不管控制其他因素與否,數(shù)字普惠金融指數(shù)均對總人均消費水平具有顯著的正向影響。
表3 穩(wěn)健性檢驗
表4 進一步討論
第(3)列和第(4)列主要考察數(shù)字普惠金融指數(shù)對城市居民的影響,結果顯示,不管控制其他變量與否,數(shù)字普惠金融指數(shù)均對城市居民消費具有顯著的正向影響,在第(4)列的系數(shù)顯示,數(shù)字普惠金融指數(shù)每上升一個點,該地區(qū)的城市居民的消費水平將提高0.38%。同時,第(5)列和第(6)列考察數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)村居民消費的影響,數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)均高度顯著為正,顯示不管控制其他變量與否,數(shù)字普惠金融指數(shù)每上升一個點,該地區(qū)的農(nóng)村居民的消費水平將提高0.46%。其他控制變量的結果與預期基本一致。
根據(jù)前文的分析,本文采用數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)和數(shù)字普惠金融深度指數(shù)對上述結果進行穩(wěn)健檢驗。表3匯報了數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)和數(shù)字普惠金融深度指數(shù)對三種消費的影響結果。前三列主要是數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)對居民消費支出的影響。結果顯示,在控制了時間和地區(qū)固定效應,再控制了其他因素,數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)對總人均消費水平、城市居民消費水平、農(nóng)村居民消費水平均具有顯著的正向影響影響。數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)是指數(shù)字普惠金融的覆蓋面,隨著數(shù)字普惠金融的覆蓋面越來越大,人均消費水平會不斷提高,具體來說,當數(shù)字普惠金融的覆蓋面提升一個單位,總消費水平將提升0.36%,城市居民消費水平將提升0.38%;農(nóng)村居民消費水平將提升0.41%。數(shù)字普惠金融深度指數(shù)指每個數(shù)字普惠金融的使用強度。根據(jù)表3的后三列估計結果,數(shù)字普惠金融深度每提升一個點,總人均消費水平、城市居民消費水平和農(nóng)村居民消費水平分別提升0.13%、0.11%和0.19%。對比6個模型的估計結果,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融廣度對居民消費的影響要大于數(shù)字普惠金融深度對居民消費的影響,在三種消費水平均具有相同的特征。
對比表2第(4)列和第(6)的結果,以及表3第(2)列和(3)列,以及表3第(4)列和第(5)列,均可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)對城市居民的消費提升低于農(nóng)村居民,那么是否是說數(shù)字普惠金融指數(shù)可以縮小城鄉(xiāng)居民消費的差距?僅從表2和表3的估計結果并不能得到這個結果,因為不同模型,數(shù)據(jù)不同結果不同也是正常。要想得到數(shù)字普惠金融指數(shù)對城鄉(xiāng)消費差異的縮小作用,需要借助公式(4)進行估計。在表4所示中,六個模型的被解釋變量均為城鄉(xiāng)居民消費差距,每個模型均控制了時間和地區(qū)固定效應。
第(1)列和第(2)列主要考察數(shù)字普惠金融指數(shù)對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響。在不考察控制變量的情況下,數(shù)字普惠金融指數(shù)的估計系數(shù)為-0.0055,而考察了其他控制變量后,數(shù)字普惠金融指數(shù)的估計系數(shù)為-0.0054,兩者均通過5%以上的顯著性檢驗;說明數(shù)字普惠金融指數(shù)系數(shù)每上升一個點,城鄉(xiāng)居民消費之比將下降0.0055(該變量的標準誤差為0.405,相當于下降0.014個標準差),第(3)列和第(4)列考察數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響。不管控制其他變量與否,數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)均顯著為負,系數(shù)分別為0.0048和0.0043,兩個系數(shù)相差并不大,說明數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)對城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小效應較為穩(wěn)定。第(5)列和第(6)列考察數(shù)字普惠金融深度指數(shù)對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響,兩個系數(shù)均顯著為負,但系數(shù)均小于前四列的系數(shù),說明數(shù)字普惠金融深度指數(shù)對城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小效應要小于數(shù)字普惠金融指數(shù)和數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)。在控制其他變量的情況下,數(shù)字普惠金融深度指數(shù)為0.0025,說明數(shù)字普惠金融深度指數(shù)每上升一個對點,城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小效應將縮小0.0025。
通過對數(shù)字普惠金融與消費水平的考察,可以得到以下結論:
第一,發(fā)展數(shù)字普惠金融,對促進居民消費水平具有顯著作用。文章通過數(shù)字普惠金融指數(shù)、數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)、數(shù)字普惠金融深度指數(shù)考察對總人均消費水平、城市居民消費水平和農(nóng)村居民消費水平的影響,結果均具有顯著的正向影響,說明通過發(fā)展數(shù)字普惠金融,可以顯著提升居民的消費水平,這對于刺激內(nèi)需政策失效的情況,通過大力發(fā)展數(shù)字普惠金融,可以提升居民的消費水平。
第二,發(fā)展數(shù)字普惠金融,可以縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。文章通過數(shù)字普惠金融指數(shù)、數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)、數(shù)字普惠金融深度指數(shù)考察對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)、數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)、數(shù)字普惠金融深度指數(shù)均對城鄉(xiāng)居民消費差距具有負向影響影響。
第三,加強推進數(shù)字普惠金融廣度發(fā)展,適時推進數(shù)字普惠金融深度發(fā)展。從文章的估計結果來看,數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)對居民消費的影響作用大于數(shù)字普惠金融深度指數(shù)。
綜上,隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,特別是4G到5G網(wǎng)絡的轉變,會讓我國每個角落擁有較好信息網(wǎng)絡,通過移動端可以很容易進入購物平臺。同時移動支付的安全性不斷提升,居民對移動支付接受度將會越來越高,數(shù)字普惠金融將成為每個居民的日常生活中的金融形態(tài)。在新形勢下,數(shù)字普惠金融將會得到長足的發(fā)展,其對居民消費的影響將繼續(xù)深化,從而改變?nèi)藗兊南M傾向和消費結構,通過消費增長帶來我國經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。