鄧宇軒 廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)步入高質(zhì)量發(fā)展階段,被稱(chēng)為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“三駕馬車(chē)”的投資與出口的邊際效率逐步下降,并且其結(jié)構(gòu)性矛盾日益突出,大力拉動(dòng)消費(fèi)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已經(jīng)成為現(xiàn)階段的關(guān)鍵所在。與此同時(shí),由于世界范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)不平衡所導(dǎo)致的逆全球化浪潮愈發(fā)嚴(yán)峻,加之新冠肺炎疫情使得國(guó)外需求大幅下降,使得中國(guó)必須努力形成國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局,其重要環(huán)節(jié)之一就是促進(jìn)并形成強(qiáng)大的國(guó)內(nèi)市場(chǎng),充分釋放內(nèi)需潛力,充分發(fā)揮消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用。因此,本文的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
近年來(lái),我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展迅速,大數(shù)據(jù),人工智能等技術(shù)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展并被廣泛應(yīng)用,數(shù)字經(jīng)濟(jì)也經(jīng)歷了前所未有的高速發(fā)展,金融科技應(yīng)運(yùn)而生,并成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。一方面,金融科技有效增強(qiáng)了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力,降低了企業(yè)的融資成本,提高了企業(yè)利潤(rùn),為提高居民工資待遇創(chuàng)造了良好的條件。另一方面,金融科技的內(nèi)生資源優(yōu)化屬性為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)提供了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力,在傳統(tǒng)資源要素邊際驅(qū)動(dòng)力下滑的背景下,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了新的發(fā)展引擎。但是,金融科技在當(dāng)前仍然屬于新生事物,其在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新時(shí)代下,對(duì)居民消費(fèi)增長(zhǎng)的實(shí)際效果并沒(méi)有得到全面的驗(yàn)證。由現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看,居民既是勞動(dòng)要素的提供者,也是產(chǎn)品的消費(fèi)者,其居住地與工作地往往不在同一個(gè)區(qū)域,存在較為顯著的流動(dòng)性,因此居民消費(fèi)并不固定于某個(gè)區(qū)域。這意味著忽略空間相關(guān)性的傳統(tǒng)計(jì)量模型并不能有效表達(dá)真實(shí)的經(jīng)濟(jì)情況,考察空間上的居民消費(fèi)相關(guān)性,也是提升居民消費(fèi)的關(guān)鍵因素。
傳統(tǒng)消費(fèi)理論主要從跨期消費(fèi)平滑角度對(duì)消費(fèi)行為進(jìn)行研究,但在現(xiàn)實(shí)情況中,傳統(tǒng)消費(fèi)模型的平滑條件并不能完全符合居民的真實(shí)情況(熊偉,2014)。這其中主要原因是借貸市場(chǎng)的殘缺導(dǎo)致居民無(wú)法按照最優(yōu)決策進(jìn)行消費(fèi),進(jìn)而產(chǎn)生了流動(dòng)性約束理論(Ljungqvist,2000)。為了解釋流動(dòng)性約束帶來(lái)的居民消費(fèi)困境,預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論提出居民不愿意消費(fèi)的重要原因是對(duì)未來(lái)收入和支出的不確定性(Kazarosian,1997)。在此基礎(chǔ)上,許多學(xué)者對(duì)預(yù)防性儲(chǔ)蓄進(jìn)行了理論探討。而針對(duì)我國(guó)的高儲(chǔ)蓄現(xiàn)象,現(xiàn)有研究大多數(shù)也從預(yù)防性儲(chǔ)蓄角度來(lái)加以解釋?zhuān)ㄈf(wàn)廣華等,2001)。
金融發(fā)展改善資源配置結(jié)構(gòu),有效緩解了居民流動(dòng)性約束,使得居民可以不受金融中介的約束,進(jìn)而利用金融市場(chǎng)平滑跨期消費(fèi),有效增加了消費(fèi)需求(樊綱,王小魯,2004)。金融科技通過(guò)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù),與傳統(tǒng)金融相結(jié)合,可知其對(duì)居民消費(fèi)有顯著影響(洪鐵松,2021;馬駿,孟海波,邵丹青,朱亞珊,2021)。遺憾的是,國(guó)內(nèi)外探討金融科技對(duì)促進(jìn)居民消費(fèi)增長(zhǎng)的文獻(xiàn)較少。現(xiàn)有文獻(xiàn)僅從宏觀層面探討金融科技或者數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)創(chuàng)新的影響,并且沒(méi)有探討居民的區(qū)域流動(dòng)所帶來(lái)的消費(fèi)在空間上的非均衡發(fā)展。
因此,關(guān)于科技金融與居民消費(fèi)之間的關(guān)系值得進(jìn)一步發(fā)掘和研究。更為重要的是,以往文獻(xiàn)并沒(méi)有關(guān)注到居民流動(dòng)所帶來(lái)的區(qū)域間對(duì)消費(fèi)的競(jìng)爭(zhēng)。各地區(qū)為了吸引居民消費(fèi),各區(qū)域均大力發(fā)展以綜合體為代表的消費(fèi)中心以吸引各地消費(fèi)者前來(lái)消費(fèi),進(jìn)而產(chǎn)生的空間相關(guān)性不能被忽視,否則不利于全面刻畫(huà)當(dāng)前背景下居民消費(fèi)的空間特征,進(jìn)而掩蓋一系列影響。針對(duì)以往研究的不足,本文緊密結(jié)合居民消費(fèi)的空間相關(guān)效應(yīng),采用空間計(jì)量模型,采用城市面板數(shù)據(jù)分析金融科技影響居民消費(fèi)的空間結(jié)構(gòu),將空間相關(guān)性納入計(jì)量模型,考察金融科技對(duì)居民消費(fèi)的空間影響,具有十分重要的學(xué)術(shù)價(jià)值。
本文的創(chuàng)新之處在于以下兩點(diǎn)。
第一,以往研究大多從傳統(tǒng)金融促進(jìn)消費(fèi)的理論出發(fā),沒(méi)有涉及金融科技的內(nèi)容,也忽略了空間相關(guān)性。本文在金融科技快速發(fā)展的背景下,采用空間計(jì)量模型考察金融科技對(duì)居民消費(fèi)影響,明確了金融科技助推居民消費(fèi)的實(shí)證依據(jù)。
第二,以往研究大多采用省級(jí)面板數(shù)據(jù),這會(huì)使得研究結(jié)果過(guò)于粗略。本文采用城市面板數(shù)據(jù),較為精確地刻畫(huà)了金融科技促進(jìn)居民消費(fèi)的真實(shí)情況,使得本文的發(fā)現(xiàn)和結(jié)論更加可靠。
考慮到傳統(tǒng)計(jì)量模型并沒(méi)有將空間效應(yīng)納入考察范圍,并不能完全符合實(shí)際情況,因此本文將空間相關(guān)性納入考察范圍。金融科技影響居民消費(fèi)增長(zhǎng)的空間結(jié)構(gòu)一般可采用空間滯后模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)及空間杜賓模型(SDM)。其中SAR模型的空間相關(guān)性主要由被解釋變量的空間滯后項(xiàng)表達(dá),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
上式中,α為截距項(xiàng)(常數(shù)項(xiàng)),ρ為空間相關(guān)系數(shù),度量相鄰地區(qū)被解釋變量的空間相關(guān)程度;Wij為空間權(quán)重矩陣,yit為被解釋變量,指的是第i個(gè)地區(qū)在第t個(gè)年度的觀測(cè)值;Xit為控制變量組;β為控制變量系數(shù)。SEM模型主要通過(guò)誤差項(xiàng)來(lái)表達(dá)空間相關(guān)性,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
上式中,λ為空間相關(guān)系數(shù),表示相鄰地區(qū)被解釋變量誤差沖擊的空間相關(guān)程度。綜合SAR與SEM模型的則是SDM模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
本文參照鄒薇(2015)的方法,采用經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,其表達(dá)式如下:
其中Wd為地區(qū)i與地區(qū)j之間的地理距離平方項(xiàng)的倒數(shù)。表示觀測(cè)期內(nèi)地區(qū)i的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的均值,為全國(guó)所有地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值均值。
本文聚焦金融科技與居民消費(fèi)的實(shí)證關(guān)系,被解釋變量采用居民消費(fèi)水平表示。核心解釋變量為金融科技發(fā)展水平,采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)表示。控制變量分別選取社會(huì)保障層面(每萬(wàn)人醫(yī)療床位)、收入水平(職工平均工資)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP增長(zhǎng)率)來(lái)分別表示。選取全國(guó)284個(gè)城市2011年至2018年的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心及wind數(shù)據(jù)庫(kù)。
由表1可知,傳統(tǒng) OLS 模型、SAR 模型及SEM 模型的可決系數(shù)(R-squared)分別為0.1953,0.1243及0.1571,SDM模型的可決系數(shù)達(dá)到了0.3581,且空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.656,表明消費(fèi)水平存在顯著的空間相關(guān)性,并且MoranI系數(shù)通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),表明SDM模型是最能反映真實(shí)情況的模型。金融科技的回歸系數(shù)顯著為正,表明金融科技顯著促進(jìn)了居民消費(fèi)增長(zhǎng)。社會(huì)保障及收入水平也都顯著為正。本文認(rèn)為,一方面,金融科技是金融與科技的結(jié)合體,能夠有效分配資源,讓那些受到金融中介約束的消費(fèi)者可以利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)獲得金融資源,實(shí)現(xiàn)消費(fèi)的跨期平滑,進(jìn)而釋放消費(fèi)需求,有效緩解了流動(dòng)性約束。另一方面,金融科技弱化了傳統(tǒng)金融中介的作用,促進(jìn)了金融資源的區(qū)域流動(dòng),各區(qū)域不僅能使用本地區(qū)金融資源而且能使用外地區(qū)金融資源。因此,金融科技不僅有效促進(jìn)居民消費(fèi)增長(zhǎng),而且產(chǎn)生了空間溢出效應(yīng),促進(jìn)了區(qū)域間居民消費(fèi)增長(zhǎng)。但是,W金融科技、W社會(huì)保障、W收入水平、W經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均顯著為負(fù),表明周邊地區(qū)的金融科技、社會(huì)保障、收入水平及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)抑制了本地區(qū)的居民消費(fèi)增長(zhǎng)。這是由于各地區(qū)之間存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,不僅希望本地區(qū)居民就地消費(fèi),而且還要爭(zhēng)取周邊地區(qū)居民到本地區(qū)消費(fèi),從而使得周邊地區(qū)的解釋變量系數(shù)顯著為負(fù)。
表1 金融科技影響居民消費(fèi)增長(zhǎng)空間計(jì)量模型回歸結(jié)果
本文采用空間計(jì)量模型,使用2011年至2018年的城市面板數(shù)據(jù),實(shí)證分析了金融科技影響居民消費(fèi)增長(zhǎng)的空間結(jié)構(gòu)。研究發(fā)現(xiàn),居民消費(fèi)增長(zhǎng)存在顯著的空間相關(guān)性,且本地金融科技能顯著促進(jìn)居民消費(fèi)增長(zhǎng)。金融科技的發(fā)展弱化傳統(tǒng)金融中介的影響,平滑了居民跨期消費(fèi)障礙。但是由于區(qū)域間存在經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng),導(dǎo)致金融科技的發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)的居民消費(fèi)形成競(jìng)爭(zhēng)效。
本文的政策啟示為:首先,金融科技發(fā)展能顯著促進(jìn)居民消費(fèi),因此要持續(xù)大力發(fā)展金融科技。其次,在推進(jìn)金融科技發(fā)展的過(guò)程中,要均衡各地區(qū)消費(fèi)增長(zhǎng),破除居民流動(dòng)的障礙,減少各城市的區(qū)域分割屬性,更好地促進(jìn)金融科技對(duì)全國(guó)居民消費(fèi)的全面提振,有效提升內(nèi)需拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。再次,大力發(fā)展多中心消費(fèi)集聚地,避免單一城市消費(fèi)中心帶來(lái)的區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象,有利于緩解居民消費(fèi)的空間溢出,也有利于緩解城市消費(fèi)中心所帶來(lái)的交通擁堵,環(huán)境污染等問(wèn)題。