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    數(shù)字普惠金融對于居民消費(fèi)水平的影響分析

    2022-02-09 10:37:06張藝鐘粵婷
    商展經(jīng)濟(jì)·下半月 2022年1期
    關(guān)鍵詞:面板數(shù)據(jù)模型數(shù)字普惠金融政策建議

    張藝 鐘粵婷

    摘 要:消費(fèi)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大驅(qū)動,是國民生產(chǎn)總值的重要組成部分。數(shù)字普惠金融作為金融服務(wù)的一大板塊,對解決實(shí)體經(jīng)濟(jì)的諸多問題具有重要作用。本文通過選取相關(guān)變量,整理了2013—2019年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建多元回歸模型,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融對于居民消費(fèi)有著顯著的正向影響,同時(shí)文章還根據(jù)實(shí)證得出結(jié)論分析及相應(yīng)的政策建議,旨在促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)得到更好更穩(wěn)的發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字普惠金融;居民消費(fèi);研究綜述;面板數(shù)據(jù)模型;政策建議

    本文索引:張藝,鐘粵婷.<標(biāo)題>[J].商展經(jīng)濟(jì),2022(02):-017.

    中圖分類號:F126.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    1 研究綜述

    1.1 關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究綜述

    普惠金融由聯(lián)合國提出于2015年,小額信貸作為普惠金融體系的核心,目的是服務(wù)于低收入群體,使其共享經(jīng)濟(jì)增長的福利。普惠金融提供新型創(chuàng)新范式更好地服務(wù)于小微企業(yè)(張娟,2021),賦能小微企業(yè),在不同時(shí)期助力成長,提升其數(shù)字化金融能力(唐寧,2019)。金融科技對于不同地域、不同規(guī)模的企業(yè)的激勵作用存在異質(zhì)性(雷漢云,譚卓敏,2020)。

    通過對既有文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究主要集中在低收入群體、小微企業(yè)、金融科技等多個方面。消費(fèi)作為經(jīng)濟(jì)增長的三駕馬車的一駕重要馬車,根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),2020年消費(fèi)對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率為54.3%,但數(shù)字普惠金融對于居民消費(fèi)的影響的研究較少。

    1.2 關(guān)于數(shù)字普惠金融對于居民消費(fèi)影響的研究綜述

    易行健、周利(2018)通過對于16000戶的跟蹤調(diào)查發(fā)現(xiàn),普惠金融顯著影響居民消費(fèi),并表現(xiàn)為促進(jìn)作用。周涵(2019)利用東部地區(qū)的面板數(shù)據(jù),引入房價(jià)作為解釋變量研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融、人均可支配收入、房價(jià)等都能顯著促進(jìn)消費(fèi)水平的增長。在數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展過程中,在考慮由數(shù)字金融對于居民消費(fèi)水平的作用及居民消費(fèi)行為帶給數(shù)字金融的反作用形成的居民消費(fèi)總體效應(yīng)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析不同區(qū)域的數(shù)字金融與居民消費(fèi)水平的影響程度(南永清,宋明月,等,2020)。張昭昭(2020)將樣本分為城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民、不同地域兩類異質(zhì)性研究得出普惠金融的便利性對于居民消費(fèi)起促進(jìn)作用。唐世輝(2020)引入SR、SE等四個變量作為控制變量,逐步添加變量發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域,促進(jìn)作用不同,主要表現(xiàn)為東部強(qiáng),中西部弱。肖遠(yuǎn)飛、張柯?lián)P(2021)在流動性約束、收入不確定情形下,分析了普惠金融對于城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民影響的差異性,并且得出其對于調(diào)整居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)具有顯著影響。孫玉環(huán)、張汀昱等(2021)將居民變量分成主城區(qū)、鎮(zhèn)中心等六類,研究數(shù)字普惠金融對于不同類型的居民消費(fèi)的影響。王明洋通過收入分層的視角從邊際效應(yīng)、彈性效應(yīng)分析得出普惠金融對于不同收入分層的居民存在差異性影響。

    通過對既有文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn),目前研究數(shù)字普惠金融對于居民消費(fèi)的影響研究者主要是通過引入不同的解釋變量來完善模型和將進(jìn)行地區(qū)分類,再研究不同區(qū)域的數(shù)字普惠金融對于消費(fèi)水平的影響,本文采用前者,通過引入新的解釋變量進(jìn)行研究。

    2 模型假設(shè)

    通過查閱國家統(tǒng)計(jì)年鑒、Wind數(shù)據(jù)庫等公開數(shù)據(jù)。近年來,數(shù)字普惠金融發(fā)展情況較好,這與31個省市自治區(qū)的人均消費(fèi)支出的趨勢相一致,因此本文猜測數(shù)字普惠金融對居民消費(fèi)水平有正向影響。

    3 數(shù)字普惠金融對于居民消費(fèi)影響的實(shí)證研究

    3.1 變量確定及其描述

    本文在變量選取過程中借鑒諸多學(xué)者模型中的變量,選取 2013—2019 年我國 31 個省、市、區(qū)的如下變量:被解釋變量為人均消費(fèi)支出(PC),核心解釋變量為數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI),控制變量為少年撫養(yǎng)比(CDR)、老年撫養(yǎng)比(ODR)、外商直接投資(FDI)、人均GDP(PGDP)和全體居民人均可支配收入(PCDI)。

    因2020年及2021年受新冠疫情沖擊,經(jīng)濟(jì)發(fā)展受不可控因素的負(fù)面影響,所以本文不使用2020年及2021年的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒、歷年的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》及Wind數(shù)據(jù)庫,其中部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,使用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。

    人均消費(fèi)支出(PC):消費(fèi)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三駕馬車之一,人均消費(fèi)支出能較好地反映該地區(qū)的消費(fèi)水平。

    數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI):數(shù)字普惠金融指數(shù)涵蓋廣度和深度,同時(shí)還展現(xiàn)普惠金融的多元性,能夠較好表示數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

    少年撫養(yǎng)比(CDR)與老年撫養(yǎng)比(ODR):依據(jù)生命周期理論,人口年齡結(jié)構(gòu)對于消費(fèi)存在影響。在探究影響居民消費(fèi)的因素時(shí),需考慮人口年齡結(jié)構(gòu)的影響。

    人均GDP(PGDP):根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)GDP核算方法,GDP=C+I+G+(X-M),人均GDP意為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。

    全體居民人均可支配收入(PCDI):根據(jù)消費(fèi)理論,居民收入水平影響居民消費(fèi)水平,收入在很大程度上影響消費(fèi)。

    3.2 模型設(shè)定

    為了研究數(shù)字普惠金融對于不同地區(qū)的人均消費(fèi)的影響,本文參考梁偉、李舒等人所建立的三維面板數(shù)據(jù)模型,設(shè)定如下模型:

    其中,i=1,2,…,31,t=2013,2014,…,2019。

    3.3 面板回歸模型結(jié)果及分析

    利用Eviews7.2進(jìn)行數(shù)據(jù)逐步回歸分析,得到結(jié)果,如表1所示。

    從回歸結(jié)果來看,支持研究假設(shè),回歸系數(shù)均在1%的置信水平上顯著。數(shù)據(jù)普惠金融對于居民的消費(fèi)水平有正向影響,即數(shù)字普惠金融指數(shù)每提升1%,人均消費(fèi)支出將提高0.073%,而少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比的系數(shù)分別為-0.076552和-0.076693,表明少年撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比對居民消費(fèi)水平有負(fù)影響,即少兒撫養(yǎng)比每提升1%,人均消費(fèi)支出將減少0.076552%;老年撫養(yǎng)比每提升1%,人均消費(fèi)支出將減少0.076693%。人均GDP的回歸系數(shù)為0.046093,表明人均GDP對于居民消費(fèi)水平有正影響,即人均GDP每提升1%,人均消費(fèi)支出增加0.046093個百分點(diǎn)。全體居民人均可支配收入的回歸系數(shù)為0.834891,表明全體居民人均可支配收入每提高1%,人均居民消費(fèi)消費(fèi)支出將提升0.834891%。

    3.4 實(shí)證結(jié)論分析

    研究模型采用2013—2019年的省級數(shù)據(jù),對人均消費(fèi)支出、人均可支配收入、數(shù)字普惠金融指數(shù)等指標(biāo)通過建立面板模型,從全國層面分析了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于居民消費(fèi)水平的影響,得出的結(jié)論與前文的假設(shè)一致,即發(fā)展數(shù)字普惠金融對于我國居民消費(fèi)水平的提升有顯著的促進(jìn)影響。少年撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比的提升不利于居民消費(fèi)水平的提升,少年撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比增加會給青年人帶來負(fù)擔(dān),不利于促進(jìn)消費(fèi)。人均可支配收入的提升可以顯著促進(jìn)人均消費(fèi)支出的提升。

    4 政策建議

    4.1 看準(zhǔn)數(shù)字普惠金融著力點(diǎn),精準(zhǔn)發(fā)力促進(jìn)居民消費(fèi)

    在國內(nèi)大循環(huán)、國際國內(nèi)雙循環(huán)的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,通過數(shù)字普惠金融精準(zhǔn)發(fā)力,促進(jìn)居民消費(fèi)水平的提升,發(fā)揮居民消費(fèi)對于國民經(jīng)濟(jì)的拉動影響。傳統(tǒng)金融門檻高、服務(wù)對象匹配度低,數(shù)字金融是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù),強(qiáng)調(diào)解決農(nóng)民等低收入群體的需求。數(shù)字普惠金融精準(zhǔn)度高、門檻低、審核快的優(yōu)勢解決了中小企業(yè)融資難、個人融資麻煩的問題,在促進(jìn)脫貧攻堅(jiān)、實(shí)現(xiàn)共同富裕、發(fā)展成果共享等方面發(fā)揮了重要的作用。

    4.2 綜合數(shù)字普惠金融與多種因素,協(xié)同助力居民消費(fèi)提升

    本文研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效提升居民的消費(fèi)水平,而少年撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比的提升不利于居民消費(fèi)水平的提升,對居民消費(fèi)支出存在負(fù)效應(yīng)。此外,人均GDP和人均可支配收入均對居民消費(fèi)水平有負(fù)影響。居民消費(fèi)水平的提升,不僅要靠數(shù)字普惠金融,也要同時(shí)關(guān)注其他數(shù)字指標(biāo)對于居民消費(fèi)水平的影響,要數(shù)字普惠金融和其他指標(biāo)發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。

    4.3 發(fā)展數(shù)字普惠金融,促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)行穩(wěn)致遠(yuǎn)

    2019年末的新冠疫情,帶給國內(nèi)經(jīng)濟(jì)深遠(yuǎn)影響。小微企業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在促進(jìn)就業(yè)、改善民生等方面有著重要貢獻(xiàn)。逐漸復(fù)工復(fù)產(chǎn)的小微企業(yè)面臨著內(nèi)部資金緊張、外部訂單減少使資金少流入減少、現(xiàn)金流差的窘境。加快普惠金融在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用,高效率、低成本的風(fēng)險(xiǎn)可控范圍內(nèi),加快資金流動,更好服務(wù)小微企業(yè)、農(nóng)民等群體,利用普惠金融解決問題。

    參考文獻(xiàn)

    張娟.富民銀行開展數(shù)字普惠新范式創(chuàng)新傾力服務(wù)小微企業(yè)[J].今日重慶,2021(3):46.

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    雷漢云,譚卓敏.金融科技與小微企業(yè)創(chuàng)新[J].蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2020,36(06):13-26.

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    張昭昭.數(shù)字普惠金融助力我國居民消費(fèi)擴(kuò)容提質(zhì)的影響機(jī)制[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2020(19):163-166.

    唐世輝.數(shù)字普惠金融影響居民消費(fèi)的測度分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2020(21):57-60.

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    孫玉環(huán),張汀昱,王雪妮,等.中國數(shù)字普惠金融發(fā)展的現(xiàn)狀、問題及前景[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2021,38 (2):43-59.

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