數(shù)字金融發(fā)展有助于降低家庭儲蓄率嗎？

董文奎

(西南財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，四川 成都 611130)

一、引言

中國居民儲蓄率長期處于較高水平，這一現(xiàn)象被稱為“中國儲蓄率之謎”(Modigliani et al，2004)[1]。然而，2011年以來，中國居民儲蓄率出現(xiàn)了下降趨勢。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)，中國居民儲蓄率2011年是42.1%，2015年是37.1%，2019年是34.8%。與此同時，數(shù)字金融在中國實現(xiàn)了快速發(fā)展。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020年)》的數(shù)據(jù)顯示，2011年至2020年中國的數(shù)字普惠金融指數(shù)平均每年增長29.1%。單純從時間趨勢上看，中國的數(shù)字金融發(fā)展水平與居民儲蓄率之間表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，那么，這種關(guān)系是“巧合”還是有內(nèi)在聯(lián)系？

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》指出：“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正推動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量?！痹跀?shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展中，數(shù)字金融對家庭的經(jīng)濟行為產(chǎn)生了深刻影響，因而有必要深入研究數(shù)字金融發(fā)展對家庭儲蓄率的影響。但是，現(xiàn)有文獻對數(shù)字金融影響家庭(居民)消費的研究較多，而對數(shù)字金融影響家庭儲蓄的研究較少。

除了收入和消費(儲蓄)習(xí)慣外，影響家庭儲蓄率的因素還有很多。在家庭特征方面，人口結(jié)構(gòu)、勞動力流動、金融素養(yǎng)、社會網(wǎng)絡(luò)、子女情況等都會對家庭儲蓄行為產(chǎn)生影響(呂指臣 等，2021；尹志超 等，2020；吳衛(wèi)星 等，2021；黃露露，2022；周華東 等，2021；張海峰 等，2019；Zhou，2014)[2-8]；在外部環(huán)境方面，房價、婚姻市場競爭和當(dāng)?shù)貏趧蛹m紛情況等也會影響家庭儲蓄行為(李雪松 等，2015；Wei et al，2011；馬鑫，2022)[9-11]。此外，流動性約束也是影響家庭儲蓄行為的一個重要因素?！俺志檬杖搿芷凇奔僬f關(guān)于個人能夠以同樣的利率借入資金和儲蓄的假定與現(xiàn)實不符，現(xiàn)實生活中存在著流動性約束，流動性約束的增加會使家庭減少消費、增加儲蓄。相關(guān)經(jīng)驗分析結(jié)果也顯示流動性約束的增強確實提高了家庭儲蓄率(萬廣華 等，2003；杜海韜 等，2005；Deidda，2014；甘犁 等，2018)[12-15]。

從融資的角度來看，數(shù)字金融的發(fā)展會拓寬融資渠道、降低融資門檻、改善融資環(huán)境，尤其是被傳統(tǒng)金融排斥的低收入家庭和農(nóng)村家庭的融資可獲得性顯著提高(黃益平 等，2018)[16]，從而促進家庭的融資行為；家庭融資的增加將緩解其流動性約束，而流動性約束是家庭增加儲蓄的重要原因之一，因而數(shù)字金融的發(fā)展可以通過緩解家庭面臨的流動性約束來降低家庭儲蓄率。但是，對于數(shù)字金融發(fā)展會對家庭流動性約束產(chǎn)出怎樣的影響，已有研究并沒有得到一致的結(jié)論。有文獻發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展對家庭流動性約束有顯著影響(易行健 等，2018；Zhao et al，2022)[17-18]，也有文獻發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展對家庭流動性約束沒有顯著影響(張勛 等，2020)[19]。張斌昌等(2020)指出，數(shù)字金融的發(fā)展會降低家庭流動性約束并改善金融市場投資環(huán)境，有助于提高家庭消費支出和投資意愿，進而降低家庭儲蓄，并采用中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查(Chinese Family Panel Studies，CFPS)2016年的數(shù)據(jù)和2015年的數(shù)字普惠金融指數(shù)進行了實證檢驗，但其僅分析了數(shù)字金融發(fā)展對家庭儲蓄的影響及其區(qū)域差異、城鄉(xiāng)差異和收入層次差異，并未檢驗其中的影響機制[20]。因此，在現(xiàn)實經(jīng)濟中，數(shù)字金融發(fā)展能否切實緩解家庭流動性約束進而有效降低家庭儲蓄率，還有待檢驗。

有鑒于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，采用“中國家庭金融調(diào)查”(China Household Finance Survey，CHFS)2013年、2015年和2017年3輪的數(shù)據(jù)和2012年、2014年、2015年城市層面的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”對數(shù)字金融發(fā)展對家庭儲蓄率的影響及其流動性約束路徑和家庭異質(zhì)性進行實證檢驗。相比已有文獻，本文的邊際貢獻主要在于：第一，數(shù)字金融的發(fā)展方興未艾，而關(guān)于數(shù)字金融與家庭儲蓄行為關(guān)系的研究有待深入，本文拓展了數(shù)字金融的經(jīng)濟效應(yīng)研究以及家庭儲蓄率的影響因素研究；第二，大量文獻對于中國居民儲蓄率較高進行了多維度的解釋，自2011年以來中國家庭儲蓄率出現(xiàn)了下降趨勢，但鮮有文獻對此進行深入探討，本文從數(shù)字金融發(fā)展角度為家庭儲蓄率下降提供了一種解釋，有助于進一步促進內(nèi)需擴大；第三，相關(guān)經(jīng)驗研究大多采用1期的家庭儲蓄截面數(shù)據(jù)和省份層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)，本文使用多期家庭儲蓄數(shù)據(jù)和城市層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)來進行實證檢驗，一定程度上避免了時間上偶然因素的影響和省級區(qū)域過大(同一省份不同城市間可能存在顯著差異)的干擾，分析結(jié)果更為可靠；第四，本文從有無預(yù)防性儲蓄動機、儲蓄率高低、收入高低、社會資本多少等方面進行的家庭異質(zhì)性分析豐富和拓展了家庭儲蓄行為的理論研究和經(jīng)驗分析。

二、理論分析與研究假說

1.數(shù)字金融、流動性約束與家庭儲蓄率

數(shù)字金融是傳統(tǒng)金融部門和金融科技企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)進行金融服務(wù)的金融模式，是數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融相互融合、相互滲透表現(xiàn)出來的新形勢、新技術(shù)和新模式?！稊?shù)字普惠金融發(fā)展白皮書(2019)》指出：數(shù)字普惠金融是在成本可控、模式可持續(xù)的前提下，以各類數(shù)字化技術(shù)為實現(xiàn)條件，為社會各階層尤其是現(xiàn)有金融體系覆蓋不足的城鎮(zhèn)低收入人群、農(nóng)村人口、偏遠(yuǎn)地區(qū)人口等特殊群體以及小微企業(yè)提供平等、有效、全面、方便的金融產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)字金融的產(chǎn)生和發(fā)展給家庭的投融資和支付等經(jīng)濟行為帶來了深刻影響(黃益平 等，2018)[16]。在融資方面，數(shù)字金融拓寬了融資渠道，如支付寶的“借唄”，微信的“微粒貸”，京東的“金條借款”，等等；同時，相比傳統(tǒng)的銀行信貸渠道，數(shù)字金融信貸渠道具有門檻低、放款快和無需抵押等特點。在投資方面，數(shù)字金融給家庭帶來更多的投資機會，如手機銀行的理財，支付寶的“余額寶”和“理財”，微信的“零錢通”和“理財通”，等等。在支付方面，數(shù)字金融使得支付方式電子化，無需使用實體貨幣即可完成支付，并且支付過程不受時間和空間的限制。

可見，數(shù)字金融的出現(xiàn)和普遍應(yīng)用給社會中的家庭提供了更多的融資渠道，家庭融資不再局限于傳統(tǒng)信貸渠道。并且，數(shù)字金融依托大數(shù)據(jù)進行信用評估，無需抵押資產(chǎn)即可放貸，降低了信貸服務(wù)門檻，使得很多被傳統(tǒng)金融排斥的家庭能夠獲得信貸服務(wù)，尤其是農(nóng)村家庭和低收入家庭(黃益平 等，2018；陳寶珍 等，2020)[16][21]。從融資功能來看，數(shù)字金融依托數(shù)字技術(shù)降低了金融服務(wù)門檻和服務(wù)成本，改善了家庭融資環(huán)境，家庭可以通過數(shù)字金融更為便捷和低成本地獲得一定數(shù)量的資金，進而緩解家庭面臨的流動性約束，并有效降低家庭的經(jīng)濟脆弱性[22]。流動性約束的存在會對家庭消費產(chǎn)生重要影響，無論流動性約束是現(xiàn)在還是未來發(fā)生都會使家庭減少消費，增加儲蓄，此時，儲蓄被當(dāng)作一種“保險”以預(yù)防因流動性約束導(dǎo)致家庭不能平滑消費。因而，數(shù)字金融發(fā)展對家庭流動性約束的緩解會降低家庭的儲蓄動機，進而導(dǎo)致家庭儲蓄率的下降(張斌昌 等，2020)[20]。此外，數(shù)字金融在支付上的便利也可能促進家庭消費增長，從而降低家庭儲蓄率(尹志超 等，2022)[23]。

據(jù)此，本文提出研究假說H1：城市數(shù)字金融發(fā)展水平提高會對家庭儲蓄率產(chǎn)生顯著負(fù)向影響(H1a)，緩解流動性約束是其主要的影響路徑之一(H1b)。

2.不同特征家庭的異質(zhì)性

家庭儲蓄行為是以家庭為基本單位做出的決策，而儲蓄與消費是密切相關(guān)的，不同家庭的消費能力和習(xí)慣具有顯著差異，受數(shù)字金融的影響程度也可能不同，因而數(shù)字金融發(fā)展對家庭儲蓄率的影響可能表現(xiàn)出顯著的家庭異質(zhì)性。對此，本文主要從家庭有無預(yù)防性儲蓄動機、家庭儲蓄率高低、家庭收入高低、家庭社會資本多少等方面進行探討。

一是家庭有無預(yù)防性儲蓄動機的異質(zhì)性。儲蓄動機是家庭儲蓄行為的驅(qū)動力和誘因，儲蓄動機的變化決定了家庭儲蓄在數(shù)量和結(jié)構(gòu)上的變動(張應(yīng)良 等，2022)[24]。不同的家庭可能面臨不同的風(fēng)險和不確定性(如疾病、養(yǎng)老、失業(yè)等)，從而具有不同的預(yù)防性儲蓄動機。有預(yù)防性儲蓄動機的家庭往往儲蓄意愿較強，傾向于多儲蓄，并把儲蓄當(dāng)作承擔(dān)風(fēng)險和應(yīng)對不確定性的一種保障(Bayer et al，2019；張誠 等，2021)[25-26]。數(shù)字金融通過提供更多融資渠道和降低融資門檻為家庭承擔(dān)風(fēng)險和應(yīng)對不確定性提供了更多途徑，有助于家庭承擔(dān)更大風(fēng)險和更好應(yīng)對不確定性，因而有預(yù)防性儲蓄動機的家庭可能因此而緩解流動性約束，進而促使其總體儲蓄動機減弱并顯著降低家庭儲蓄率。而對于沒有預(yù)防性儲蓄動機的家庭，由于其預(yù)防性儲蓄意愿較弱，這種影響也相對較弱。

二是家庭儲蓄率高低的異質(zhì)性。造成家庭儲蓄率很低的原因通常有兩種，一種是家庭收入很低，全部收入僅能維持基本生活；另一種是家庭邊際消費傾向很大，全部收入都用來消費，例如，現(xiàn)實生活中的“月光族”。對于第一種情況，家庭收入很低，僅能滿足馬斯洛需求層次理論中的第一層需求(生理需求)，沒有多余的錢進行儲蓄，因而數(shù)字金融的發(fā)展對此種類型家庭的儲蓄率基本不會產(chǎn)生影響。對于第二種情況，由于家庭邊際消費傾向很高，以至于家庭幾乎沒有儲蓄或者儲蓄率幾乎不變，因而數(shù)字金融發(fā)展也不會對其儲蓄率產(chǎn)生明顯影響。因此，對于儲蓄率很低的家庭，數(shù)字金融發(fā)展可能不會產(chǎn)生顯著的儲蓄率降低效應(yīng)。

三是家庭收入高低的異質(zhì)性。甘犁等(2018)的研究表明，不同收入水平的家庭都有可能面臨流動性約束，但低收入家庭面臨流動性約束的可能性遠(yuǎn)大于高收入家庭[15]。低收入家庭的儲蓄和消費行為更容易受到流動性約束的影響，而高收入家庭的儲蓄和消費行為不易受到流動性約束的影響。同時，與高收入家庭相比，低收入家庭的融資渠道有限，難以從傳統(tǒng)信貸渠道進行融資，更加依賴于多儲蓄，而數(shù)字金融的出現(xiàn)和發(fā)展緩解了家庭面臨的流動性約束，能夠有效降低低收入家庭對于儲蓄的依賴。因此，相比收入較高的家庭，數(shù)字金融發(fā)展對收入較低家庭儲蓄率的負(fù)向影響更大。

四是家庭社會資本多少的異質(zhì)性。社會資本在家庭經(jīng)濟活動中起到重要作用，也是家庭分擔(dān)風(fēng)險的一條有效渠道(周廣肅 等，2014)[27]，并會對家庭的流動性約束和儲蓄行為產(chǎn)生影響。在遭遇風(fēng)險事件時，社會資本少的家庭可依賴的社會關(guān)系相對較少，較難通過社會網(wǎng)絡(luò)來應(yīng)對風(fēng)險，因而更有可能受到流動性約束；社會資本多的家庭社會關(guān)系廣，能夠通過社會網(wǎng)絡(luò)分擔(dān)部分風(fēng)險，因而受到的流動性約束較小。而數(shù)字金融通過提供更多融資渠道和融資便利，也能提升家庭承擔(dān)風(fēng)險的能力。從分擔(dān)風(fēng)險的角度來看，數(shù)字金融和社會資本能夠起到互相補充的作用，且這種互補作用在社會資本較少的家庭中更能得到體現(xiàn)。因此，相比社會資本較多的家庭，數(shù)字金融發(fā)展對社會資本較少家庭儲蓄率的負(fù)向影響更大。

據(jù)此，本文提出研究假說H2：城市數(shù)字金融發(fā)展的家庭儲蓄率降低效應(yīng)具有家庭異質(zhì)性，表現(xiàn)為對有預(yù)防性儲蓄動機家庭的影響比對無預(yù)防性儲蓄動機家庭的影響更大(H2a)，對儲蓄率較高的家庭有顯著影響而對儲蓄率很低的家庭沒有顯著影響(H2b)，對收入較低家庭的影響比對收入較高家庭的影響更大(H2c)，對社會資本較少家庭的影響比對社會資本較多家庭的影響更大(H2d)。

三、研究設(shè)計

1.基準(zhǔn)模型設(shè)定與變量選取

為檢驗地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對家庭儲蓄率的影響，本文在參考已有文獻的基礎(chǔ)上(甘犁 等，2018；尹志超 等，2020)[15][3]，構(gòu)建如式(1)所示的基準(zhǔn)計量模型：

Saving_rateit=α+βDFit+γXit+year+city+εit

(1)

其中，i和t分別代表樣本家庭和年度，被解釋變量(Saving_rateit)“家庭儲蓄率”為家庭i在t年的儲蓄率，核心解釋變量(DFit)“數(shù)字金融”為t年家庭i所在城市的數(shù)字金融指數(shù)，Xit表示控制變量組，year和city分別表示時間(年度)和個體(城市)固定效應(yīng)，εit為殘差項。

(1)被解釋變量“家庭儲蓄率”。在相關(guān)研究中，儲蓄率的定義方法通常有兩種：一是根據(jù)經(jīng)濟學(xué)含義，儲蓄率為家庭總儲蓄除以家庭總收入，其中，家庭總儲蓄是總收入減去總消費支出；二是在上述方法的基礎(chǔ)上剔除總消費中的醫(yī)療支出和教育支出，理由是醫(yī)療支出有一定的偶然性，而教育支出是一種人力資本投資，兩者不同于家庭的常規(guī)消費支出(馬光榮 等，2014)[28]。據(jù)此，本文采用以下兩個指標(biāo)來度量“家庭儲蓄率”：“儲蓄率1”=(總收入-總消費支出)/總收入，“儲蓄率2”=(總收入-總消費支出+醫(yī)療支出+教育支出)/總收入。

(2)核心解釋變量“數(shù)字金融”。在關(guān)于數(shù)字金融的經(jīng)驗分析中，“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”被廣泛使用，本文也選擇該指數(shù)來衡量數(shù)字金融的發(fā)展水平。目前，“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”有省級、城市級和區(qū)縣域三個層面的數(shù)據(jù)和“覆蓋廣度”“使用深度”“數(shù)字化程度”三個子指數(shù)(郭峰 等，2020)[29]，本文采用城市級層面的數(shù)據(jù)，并在主要針對總指數(shù)分析的同時采用三個子指數(shù)來進行補充分析。

(3)控制變量。為控制其他因素對家庭儲蓄率的影響，參考相關(guān)文獻的研究結(jié)果(程令國 等，2011；趙西亮 等，2013；胡翠 等，2014；甘犁 等，2018；尹志超 等，2019，2020)[3][15][30-33]，本文從戶主特征、家庭特征、經(jīng)濟就業(yè)及保險狀況等方面選取如下控制變量：戶主特征包括“年齡”“性別”“婚姻狀況”“受教育程度”“健康狀況”，家庭特征包括“人口規(guī)?！薄袄夏険狃B(yǎng)比”“少兒撫養(yǎng)比”“有未婚男孩”，經(jīng)濟就業(yè)及保險狀況包括“家庭總收入”“有自有住房”“穩(wěn)定就業(yè)比例”“已婚女性就業(yè)”“有醫(yī)療保險”“有養(yǎng)老保險”。其中，“老年撫養(yǎng)比”為家庭中大于65歲人口所占比例，“少兒撫養(yǎng)比”為家庭中小于15歲人口所占比例，“穩(wěn)定就業(yè)比例”為在國企工作或是公務(wù)員的家庭成員占家庭總?cè)丝诘谋壤?。有些變量無法直接用數(shù)值衡量，對這些變量進行賦值處理：“性別”，男性賦值為1，女性賦值為0；“婚姻狀況”，已婚賦值為1，否則賦值為0；“受教育程度”，沒上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、中?；蚵毟?、大?；蚋呗殹⒈究?、碩士研究生、博士研究生分別賦值為1～9；“健康狀況”，健康狀況不好賦值為0，否則賦值為1；“有未婚男孩”(1)未婚男孩的年齡為小于等于18歲?！坝凶杂凶》俊薄坝嗅t(yī)療保險”“有養(yǎng)老保險”，有賦值為1，沒有賦值為0；“已婚女性就業(yè)”，家中已婚女性有工作賦值為1，無工作賦值為0(2)借鑒尹志超和張誠(2019)的做法[33]，這里已婚女性的年齡范圍為20～55歲。按照此定義，以2017年的樣本為例，95.28%的家庭中只有一位已婚女性；對于已婚女性大于1的家庭，只要有一個已婚女性工作，“已婚女性就業(yè)”就賦值為1。。

2.機制檢驗和異質(zhì)性分析方法

為了檢驗數(shù)字金融發(fā)展通過緩解家庭流動性約束來降低儲蓄率的機制，借鑒甘犁等(2018)的方法[15]，本文采用兩個指標(biāo)來衡量流動性約束：一是“流動性約束1”。根據(jù)家庭金融資產(chǎn)是否低于兩個月的永久性收入來判斷家庭是否面臨流動性約束，如果家庭的金融資產(chǎn)低于兩個月的永久性收入則家庭面臨流動性約束(永久性收入用家庭三年收入的平均值來近似替代)，“流動性約束1”取值為1，否則取值為0。二是“流動性約束2”。根據(jù)家庭有無已激活的信用卡來判斷家庭是否面臨流動性約束，如果家庭沒有已經(jīng)激活的信用卡則面臨流動性約束，“流動性約束2”取值為1，否則取值為0。然后，以分別“流動性約束1”和“流動性約束2”為被解釋變量，使用Probit模型檢驗城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高能否降低家庭面臨流動性約束的概率。最后分別以“流動性約束1”和“流動性約束2”為核心解釋變量，檢驗面臨流動性約束的家庭是否比沒有流動性約束的家庭有更高的儲蓄率。

基坑圍護結(jié)構(gòu)采用的是鉆孔灌注樁，由于本工程中圍護樁間距較小，則考慮土拱效應(yīng)，可將非連續(xù)的鉆孔灌注樁根據(jù)抗彎剛度原則等效為連續(xù)性的地下連續(xù)墻結(jié)構(gòu)，地下連續(xù)墻采用板單元模擬；支撐、立柱采用梁單元，斜拱樁基采用樁單元；圍護樁、內(nèi)支撐、立柱和斜拱樁基采用線彈性本構(gòu)模型。基坑開挖的主要工況如表2所示。

本文主要采用分組檢驗的方法進行異質(zhì)性分析。第一，為檢驗有無預(yù)防性儲蓄動機的家庭異質(zhì)性，從養(yǎng)老儲蓄動機、教育儲蓄動機、失業(yè)儲蓄動機3個方面進行分組分析：一是根據(jù)中國家庭金融調(diào)查問卷中是否在對“家庭定期存款和投資的主要目的是什么？”的回答中勾選了“養(yǎng)老”選項來判斷家庭是否有養(yǎng)老儲蓄動機，進而將樣本分為“有養(yǎng)老儲蓄動機”和“無養(yǎng)老儲蓄動機”兩個子樣本；二是借鑒尹志超和張誠(2019)的方法[33]，用教育支出作為教育儲蓄動機的代理變量，根據(jù)有無子女在高中及以下讀書將樣本分為“有教育儲蓄動機”和“無教育儲蓄動機”兩個子樣本；三是根據(jù)是否購買失業(yè)保險來判斷家庭是否具有失業(yè)儲蓄動機，進而將樣本分為“有失業(yè)儲蓄動機”和“無失業(yè)儲蓄動機”兩個子樣本。第二，為檢驗不同儲蓄率的家庭異質(zhì)性，本文采用分位數(shù)回歸方法，即基于儲蓄率的0.2、0.4、0.6、0.8分位點，分析在不同分位點上城市數(shù)字金融發(fā)展水平對家庭儲蓄率的影響。第三，為檢驗不同收入水平的家庭異質(zhì)性，本文按照樣本家庭的總收入由低到高排序，然后平均分為“低收入”“中低收入”“中高收入”“高收入”4個子樣本(各約占25%)。第四，為檢驗不同社會資本水平的家庭異質(zhì)性，本文在周廣肅等(2014)的方法基礎(chǔ)上[27]，綜合“禮金收入”和“組織成員”來衡量社會資本(3)這里的“組織”包括中國共產(chǎn)黨、民主黨派、工會、共青團、婦聯(lián)、工商聯(lián)、非正式聯(lián)誼組織、私營企業(yè)主協(xié)會和個體勞動者協(xié)會等。之所以要綜合“禮金收入”和“組織成員”來衡量社會資本，是因為禮金收入只能衡量貨幣形式的社會資本，無法體現(xiàn)結(jié)構(gòu)性的社會資本(潛在的社會結(jié)構(gòu)關(guān)系)。周廣肅等(2014)認(rèn)為是否是“組織成員”能夠反映家庭的結(jié)構(gòu)性社會資本[27]。此外，中國家庭金融調(diào)查每兩年調(diào)查一次，可能出現(xiàn)當(dāng)年的禮金收入較少但實際上擁有較多社會資本的情況，因而單純用禮金收入來衡量社會資本有一定局限性，綜合“組織成員”來考察則可以對此進行修正。，把樣本分為“高社會資本”和“低社會資本”兩個子樣本，具體方法為：首先，根據(jù)樣本家庭的禮金收入劃分為“高社會資本”和“低社會資本”兩個子樣本(禮金收入高于所在城市樣本的均值則為高社會資本家庭)；然后，根據(jù)家庭成員是否為“組織成員”來進行修正，如果樣本家庭雖然依據(jù)禮金收入被劃分為低社會資本家庭，但若有家庭成員屬于“組織成員”，則把該家庭修正為高社會資本家庭。

3.數(shù)據(jù)來源與處理

本文數(shù)據(jù)主要來源于“中國家庭金融調(diào)查”(China Household Finance Survey，CHFS)數(shù)據(jù)庫和“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”?！爸袊彝ソ鹑谡{(diào)查”是西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心在全國范圍內(nèi)開展的抽樣調(diào)查項目，該項目覆蓋29個省份、367個縣(區(qū)、縣級市)，抽樣具有科學(xué)性和代表性，并對家庭層面的信息進行了詳細(xì)的調(diào)查?！氨本┐髮W(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”是由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金融集團組成的聯(lián)合課題組負(fù)責(zé)編制，覆蓋31個省(自治區(qū)、直轄市，簡稱“省”)、337個地級以上城市(地區(qū)、自治州、盟等，簡稱“城市”)、約2800個縣(縣級市、旗、市轄區(qū)等，簡稱“縣域”)。本文使用了“中國家庭金融調(diào)查”2013年、2015年和2017年3輪的數(shù)據(jù)，由于中國家庭金融調(diào)查的數(shù)據(jù)大部分是家庭前一年的信息，因此采用2012年、2014年和2016年城市層面的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”進行匹配。“中國家庭金融調(diào)查”3輪的數(shù)據(jù)總共包含105 441個樣本，在對兩個數(shù)據(jù)庫進行匹配后，并參照甘犁等(2018)的方法[15]，剔除儲蓄率和家庭總收入上下5%的樣本以及關(guān)鍵變量缺失數(shù)據(jù)的樣本，最終得到83 392個樣本。

主要變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。由于篇幅限制，只展示了2013年和2017年的數(shù)據(jù)，如需2015年的數(shù)據(jù)，可向作者索取。從表1可以看出，“儲蓄率1”在2013年和2017年的均值分別是12.588%和17.479%，“儲蓄率2”比“儲蓄率1”的值要大。需要說明的是，儲蓄率的最小值出現(xiàn)負(fù)數(shù)的原因是有些家庭在個別年份的總收入較少但消費較多。“數(shù)字金融”及“覆蓋廣度”“使用深度”“數(shù)字化程度”均有較大增長，說明近年來中國的數(shù)字金融發(fā)展較快。樣本期間，樣本家庭戶主“年齡”的均值在51到56歲之間，“人口規(guī)?！痹?.1到3.5人之間，說明大部分家庭是三口或四口之家；“老年撫養(yǎng)比”有所增加，表現(xiàn)出老齡化趨勢，而“少兒撫養(yǎng)比”的變化不大；“家庭總收入”有明顯的增長，但“穩(wěn)定工作人口比例”變化不大且較低(只有0.1左右)；“有醫(yī)療保險”的均值接近1，表明幾乎全部樣本家庭都參與了醫(yī)療保險，但“有養(yǎng)老保險”的均值比“有醫(yī)療保險”的均值小了10%左右。

四、實證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文運用普通最小二乘法對基準(zhǔn)模型進行回歸分析，估計結(jié)果如表2所示。核心解釋變量“數(shù)字金融”的估計系數(shù)顯著為負(fù)，表明城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高對家庭儲蓄率有顯著的負(fù)向影響，研究假說H1a得到驗證。同時，“覆蓋廣度”和“使用深度”的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，表明數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度的提高能夠顯著降低家庭儲蓄率；而“數(shù)字化程度”的估計系數(shù)為負(fù)但不顯著，表明普惠金融的數(shù)字化程度對家庭儲蓄率的影響不顯著，原因可能在于普惠金融的數(shù)字化程度主要反映數(shù)字金融服務(wù)的低成本和低門檻優(yōu)勢，且其評價指標(biāo)主要針對支付方式的數(shù)字化，而數(shù)字金融對家庭儲蓄行為的影響主要源自其融資增加效應(yīng)帶來的流動性約束降低，與數(shù)字化程度的相關(guān)性不高。

表2 基準(zhǔn)模型分析結(jié)果

從控制變量來看：(1)戶主年齡與家庭儲蓄率呈倒U型關(guān)系，家庭儲蓄率隨著戶主年齡的增長表現(xiàn)出先上升后下降的趨勢；戶主為男性的家庭儲蓄率較高；戶主受教育程度越高，家庭儲蓄率越低；戶主已婚家庭的儲蓄率較低；戶主健康狀況好的家庭總儲蓄率(“儲蓄率1”)較高(戶主健康狀況不好的家庭可能因醫(yī)療支出較多而儲蓄率較低)，但扣除醫(yī)療支出和教育支出后的儲蓄率(“儲蓄率2”)較低。(2)家庭人口較多的家庭儲蓄率降低；老年撫養(yǎng)比較高家庭的總儲蓄率(“儲蓄率1”)較低，但扣除醫(yī)療支出和教育支出后的儲蓄率(“儲蓄率2”)較高，這可能是由于家庭因養(yǎng)老壓力而提高儲蓄率；少兒撫養(yǎng)比較高的家庭儲蓄率較低；有未婚男孩的家庭儲蓄率較低。(3)家庭總收入較高的家庭儲蓄率較高；擁有自有住房的家庭儲蓄率較低，可能是因為還房貸使得家庭儲蓄率下降；穩(wěn)定就業(yè)人口比例較高的家庭儲蓄率較高，但已婚女性就業(yè)的家庭儲蓄率較低；參加醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險的家庭儲蓄率較高。

2.穩(wěn)健性檢驗

(1)內(nèi)生性處理：工具變量法

基準(zhǔn)模型分析可能由于反向因果關(guān)系、遺漏變量和測量誤差等而存在內(nèi)生性問題，現(xiàn)有研究通常采用工具變量法來解決內(nèi)生性問題。借鑒相關(guān)研究的做法，本文采用了4個工具變量來進行內(nèi)生性處理：一是“數(shù)字金融滯后一期值”(工具變量1)。家庭儲蓄率的降低會增加消費，而在消費過程中使用數(shù)字金融也會促進數(shù)字金融的發(fā)展，這樣就可能存在反向因果關(guān)系。從時間上來看，前一年的數(shù)字金融水平不會受到當(dāng)年家庭儲蓄率變化的影響，因而采用數(shù)字金融滯后一期值作為工具變量可以排除反向因果關(guān)系的影響。二是“所在城市與杭州的距離”(工具變量2)。不少文獻認(rèn)為離杭州越近的城市數(shù)字金融發(fā)展得越好，進而采用該指標(biāo)作為城市數(shù)字金融發(fā)展水平的工具變量(張勛 等，2020；郭峰 等，2017；傅秋子 等，2018)[19][34-35]?？紤]到樣本城市的數(shù)字金融發(fā)展與其到杭州的距離存在一定相關(guān)性，而城市到杭州的距離與家庭儲蓄率不相關(guān)，本文也采用該變量作為工具變量(根據(jù)百度地圖進行測量計算)。三是“所在城市移動電話擁有率”(工具變量3)。借鑒李曉等(2021)的研究[36]，采用城市的移動電話擁有率作為城市數(shù)字金融發(fā)展水平的工具變量，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和各樣本城市統(tǒng)計局網(wǎng)站。四是“所在城市互聯(lián)網(wǎng)普及率”(工具變量4)。借鑒謝絢麗等(2018)的研究[37]，采用城市的互聯(lián)網(wǎng)普及率作為城市數(shù)字金融發(fā)展水平的工具變量，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和各樣本城市統(tǒng)計局網(wǎng)站。

表3中為工具變量法的分析結(jié)果。兩步法一階段的回歸結(jié)果顯示：4個工具變量的t值均大于臨界值，表明工具變量與“數(shù)字金融”高度相關(guān)；一階段回歸的F值也是明顯大于臨界值，表明選取的工具變量不是弱工具變量；DWH檢驗在1%的水平上拒絕不存在內(nèi)生變量的原假設(shè)。二階段的回歸中，“數(shù)字金融”的估計系數(shù)均顯著為負(fù)(僅在工具變量2中對“儲蓄率1”的估計系數(shù)不顯著)，表明本文基準(zhǔn)模型的分析結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 工具變量法檢驗結(jié)果

(2)其他穩(wěn)健性檢驗

為了進一步檢驗前文實證結(jié)果的可靠性，本文進行如下穩(wěn)健性檢驗：

一是替換核心解釋變量。前文實證分析中被解釋變量是家庭層面的數(shù)據(jù)，而解釋變量是城市層面的數(shù)據(jù)。家庭的儲蓄行為固然會受到所在城市數(shù)字金融發(fā)展水平的影響，但不同維度的數(shù)據(jù)直接做回歸分析可能影響回歸結(jié)果的有效性。對此，本文采用家庭層面的變量進行穩(wěn)健性檢驗。數(shù)字金融主要涉及家庭投資、融資和支付行為(黃益平 等，2018)[2]，由于中國家庭金融調(diào)查只有數(shù)字金融投資和支付的相關(guān)信息，本文根據(jù)對問題“您家是否持有余額寶、微信理財通、京東小金庫、百度百賺、掌柜錢包這幾類互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品？”的回答構(gòu)建虛擬變量“使用數(shù)字金融投資”(有賦值為1，無賦值為0)，根據(jù)家庭是否有“使用支付寶、微信支付、手機銀行和網(wǎng)銀等電腦或移動終端支付”構(gòu)建虛擬變量“使用數(shù)字金融支付”(有賦值為1，無賦值為0)，根據(jù)家庭是否有數(shù)字金融投資和支付行為構(gòu)建虛擬變量“使用數(shù)字金融投資和支付”(至少有一種賦值為1，否則賦值為0)。分別以上述3個變量為核心解釋變量進行模型回歸，結(jié)果顯示其估計系數(shù)均顯著為負(fù)(見表4)。可見，使用數(shù)字金融家庭的儲蓄率顯著低于未使用數(shù)字金融家庭的儲蓄率，說明前文的實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗1：替換核心解釋變量

二是使用平衡面板數(shù)據(jù)。本文使用了中國家庭金融調(diào)查的3輪數(shù)據(jù)，每輪調(diào)查中都有新的受訪家庭加入，也有之前的受訪家庭退出，因而從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上來看是非平衡面板數(shù)據(jù)。對此，本文選擇在3輪調(diào)查中都有的家庭樣本組成平衡面板數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表5中(1)(2)列所示，“數(shù)字金融”的估計系數(shù)依然顯著為負(fù)。

三是采用Tobit模型。為了避免異常值的影響，相關(guān)實證分析中往往會對儲蓄率的上下限進行設(shè)置，借鑒李雪松和黃彥彥(2015)、尹志超和張誠(2019)的研究[9][33]，本文把儲蓄率的上下限分別設(shè)置為100%和-200%，并使用Tobit模型進行穩(wěn)健性檢驗，分析結(jié)果見表5的(3)(4)列，“數(shù)字金融”的估計系數(shù)仍然顯著為負(fù)。

四是替換被解釋變量。除了前述兩種儲蓄率計算方法外，還有文獻用家庭收入的對數(shù)減去家庭消費的對數(shù)來衡量儲蓄率(尹志超 等，2019；Chamon et al，2010)[33][38]，本文也采用這種方法來計算得到“儲蓄率3”，重新進行模型回歸，結(jié)果見表5的(5)列，“數(shù)字金融”的估計系數(shù)還是顯著為負(fù)。

表5 穩(wěn)健性檢驗2：使用平衡面板數(shù)據(jù)、Tobit模型和替換被解釋變量

3.影響路徑分析

表6的分析結(jié)果顯示：“數(shù)字金融”對“流動性約束1”和“流動性約束2”的估計系數(shù)均顯著為負(fù)數(shù)，表明城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高顯著降低了家庭面臨流動性約束的概率；“流動性約束1”和“流動性約束2”對“儲蓄率1”和“儲蓄率2”的估計系數(shù)均顯著為正，表明相比沒有流動性約束的家庭，面臨流動性約束家庭的儲蓄率更高?？梢姡鞘袛?shù)字金融發(fā)展可以通過緩解家庭流動性約束的路徑來降低家庭儲蓄率，研究假說H1b得到驗證。

表6 流動性約束的影響路徑分析結(jié)果

4.異質(zhì)性分析

第一，家庭有無預(yù)防性儲蓄動機的異質(zhì)性。表7對樣本家庭有無預(yù)防性儲蓄動機的分組檢驗結(jié)果顯示：無論有無養(yǎng)老儲蓄動機、教育儲蓄動機和失業(yè)儲蓄動機，“數(shù)字金融”的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，但從“數(shù)字金融”的估計系數(shù)絕對值來看，有預(yù)防性儲蓄動機的子樣本明顯大于無預(yù)防性儲蓄動機的子樣本，表明城市數(shù)字金融發(fā)展對有預(yù)防性儲蓄動機家庭儲蓄率的邊際影響大于對沒有預(yù)防性儲蓄動機家庭儲蓄率的邊際影響，研究假說H2a得到驗證。

表7 異質(zhì)性分析Ⅰ：家庭有無預(yù)防性儲蓄動機

第二，家庭儲蓄率高低的異質(zhì)性。表8基于樣本家庭儲蓄率的分位數(shù)回歸結(jié)果顯示：在不同分位點上“數(shù)字金融”的估計系數(shù)均為負(fù)，但在0.2分位點上的系數(shù)不顯著，其他分位點上均在1%的水平上顯著，表明城市數(shù)字金融發(fā)展對儲蓄率很低家庭的儲蓄率影響不顯著，研究假說H2b得到驗證。

表8 異質(zhì)性分析Ⅱ：儲蓄率分位數(shù)回歸

第三，家庭收入高低的異質(zhì)性。表9基于樣本家庭總收入的分組檢驗結(jié)果顯示：城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高對不同收入水平家庭的儲蓄率均產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，且邊際影響隨著家庭收入的提高而逐漸減小，研究假說H2c得到驗證。

表9 異質(zhì)性分析Ⅲ：家庭總收入高低

第四，家庭社會資本多少的異質(zhì)性。表10對樣本家庭社會資本多少的分組檢驗結(jié)果顯示：無論家庭的社會資本是多還是少，城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高對家庭儲蓄率均有顯著的負(fù)向影響，且對社會資本少的家庭影響更大，研究假說H2d得到驗證。

表10 異質(zhì)性分析Ⅳ：家庭社會資本多少

上述檢驗結(jié)果不僅驗證了本文提出的研究假說H2，而且進一步表明城市數(shù)字金融的發(fā)展有助于家庭儲蓄率的降低。

五、結(jié)論與啟示

近年來，中國經(jīng)濟增長速度有所放緩，在經(jīng)濟增長主要依靠投資和出口的模式難以為繼的情況下，消費對經(jīng)濟增長的推動作用尤為重要。降低家庭儲蓄率、釋放家庭消費潛力是暢通國內(nèi)大循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和重要引擎，有助于形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局。然而，中國大多數(shù)家庭面臨流動性約束(本文的樣本中2017年有82%的家庭面臨流動性約束)，導(dǎo)致家庭儲蓄率長期以來偏高，消費潛力被抑制，如何有效擴大內(nèi)需成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展亟待解決的關(guān)鍵問題之一。因此，積極發(fā)展數(shù)字金融，充分發(fā)揮數(shù)字金融緩解家庭流動性約束進而降低家庭儲蓄率、釋放家庭消費潛力的作用，有助于新發(fā)展格局的形成，有利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

本文基于“中國家庭金融調(diào)查”數(shù)據(jù)和“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”的分析結(jié)果顯示：(1)城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高對家庭儲蓄率具有顯著的負(fù)向影響，其中數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度提高的家庭儲蓄率降低效應(yīng)顯著，而普惠金融數(shù)字化程度的影響不顯著。(2)城市數(shù)字金融發(fā)展水平的提高有利于降低家庭面臨流動性約束的概率，而面臨流動性約束的家庭有較高的儲蓄率，因而數(shù)字金融發(fā)展可以通過緩解家庭流動性約束的路徑降低家庭儲蓄率。(3)城市數(shù)字金融發(fā)展水平提高對家庭儲蓄率的負(fù)向影響具有顯著的家庭異質(zhì)性，對有預(yù)防性儲蓄動機家庭、收入較低家庭、社會資本較少家庭的邊際影響更大，而對儲蓄率很低家庭的影響不顯著。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一，積極推動數(shù)字金融發(fā)展，并充分發(fā)揮數(shù)字金融促進內(nèi)需增長的積極作用。一方面，要完善數(shù)字金融所依托的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是在農(nóng)村和偏遠(yuǎn)山區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施有待進一步完善，進而大力推廣和普及數(shù)字金融，讓更多家庭享受到數(shù)字金融帶來的好處和便利。在家庭儲蓄率總體較高的背景下，要充分發(fā)揮數(shù)字金融促進家庭儲蓄率降低的作用，進而釋放家庭消費潛力，提升整體消費水平，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。第二，進一步提高數(shù)字金融的覆蓋廣度和使用深度，有效緩解收入較低、社會資本較少家庭的流動性約束，促進弱勢群體的消費增長。低收入、低社會資本家庭更容易受到流動性約束，而數(shù)字金融發(fā)展對其儲蓄率的降低效應(yīng)更大。因此，應(yīng)提高數(shù)字金融對這些家庭的覆蓋和優(yōu)惠程度，在加大地區(qū)推廣力度的同時有針對性地提高弱勢家庭的數(shù)字金融普及率，同時還要積極幫助弱勢人群提高數(shù)字金融素養(yǎng)，促使其能夠通過數(shù)字金融來促進消費增長。第三，多渠道緩解家庭流動性約束，降低家庭預(yù)防性儲蓄動機，促進家庭消費增長。數(shù)字金融發(fā)展可以通過緩解流動約束降低家庭儲蓄率，然而數(shù)字金融并非緩解流動約束和降低儲蓄率的唯一因素。中國家庭具有較高的預(yù)防性儲蓄動機，應(yīng)加快提升中低收入群體的收入水平，并持續(xù)提高醫(yī)療、住房、養(yǎng)老和教育保障力度(舒建平 等，2021)[39]，進而有效推動內(nèi)需增長。

本文的研究還存在一些不足，有待改進和深化：一方面，本文用城市層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融發(fā)展水平，而家庭儲蓄率是家庭層面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)匹配性有待提高。雖然用家庭層面的變量(是否使用數(shù)字金融)做了穩(wěn)健性檢驗，但是仍然缺乏家庭層面的數(shù)字金融指標(biāo)(如家庭使用數(shù)字金融的頻率、使用數(shù)字金融的功能種類和每種功能使用的程度等)。原因在于所用的調(diào)查數(shù)據(jù)缺乏家庭層面的數(shù)字金融使用信息。隨著數(shù)字金融的發(fā)展，今后的調(diào)查數(shù)據(jù)可能會有更多的家庭層面數(shù)字金融信息，未來可采用家庭層面的數(shù)據(jù)進行更深入的研究。另一方面，本文僅從緩解流動性約束的路徑分析了數(shù)字金融影響家庭儲蓄率的機制，不夠全面和系統(tǒng)，可能存在的其他影響路徑有待今后進一步研究。此外，異質(zhì)性分析也可細(xì)化和拓展，除家庭維度的其他方面外，地區(qū)(城市)、政策等維度的異質(zhì)性也需深入探究。