京津冀普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距影響的實(shí)證研究

□王 晶，孫 靜

（北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100192）

近年來(lái)，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和消費(fèi)環(huán)境持續(xù)改善等多因素影響下，我國(guó)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)能力不斷增強(qiáng)。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2013—2020 年我國(guó)城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出由18 488 元增加至27 007 元，農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出由7 485 元增加至13 713 元，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出之比從2.47 下降至1.97。由此可見(jiàn)，城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民的消費(fèi)差距逐年縮小，但差距依然存在，兩者比值仍然接近2 倍。消費(fèi)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是居民幸福感的體現(xiàn)，縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距對(duì)于改善我國(guó)城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀和促進(jìn)社會(huì)和諧發(fā)展具有重要意義。

實(shí)踐表明，由于傳統(tǒng)金融資源集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的大城市，無(wú)法滿足農(nóng)村等偏遠(yuǎn)地區(qū)金融需求，導(dǎo)致在傳統(tǒng)金融體系下農(nóng)村居民消費(fèi)水平不能得到有效提升，與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)還存在顯著差距。我國(guó)于2016 年發(fā)布了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》，將普惠金融布局到國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃中，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距提供了新思路。京津冀在我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中處于重要地位，促進(jìn)其包括消費(fèi)在內(nèi)的區(qū)域均衡發(fā)展意義重大。

因此文章以京津冀13 城為研究對(duì)象，通過(guò)建立面板數(shù)據(jù)回歸模型，探討普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距兩者間的關(guān)系。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1.1 關(guān)于城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的測(cè)度

城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的測(cè)度法常見(jiàn)有比值法、泰爾系數(shù)法和基尼系數(shù)法等。比值法是直接用城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)數(shù)據(jù)作比值，操作簡(jiǎn)單方便，因此部分學(xué)者習(xí)慣采用該方法度量城鄉(xiāng)差距，但也存在一定缺陷，比如無(wú)法反映不同階段的收入或消費(fèi)人群帶來(lái)的差距變化[1-2]。若考慮人口比重影響，泰爾系數(shù)和基尼系數(shù)在衡量城鄉(xiāng)消費(fèi)時(shí)更嚴(yán)謹(jǐn)，但基尼系數(shù)對(duì)中間階層的消費(fèi)水平變化更敏感，目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)存在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)特征，泰爾系數(shù)更能體現(xiàn)處于消費(fèi)兩端階層人群的消費(fèi)變化情況，因此也有部分學(xué)者選擇使用泰爾系數(shù)測(cè)算消費(fèi)差距并展開(kāi)了相關(guān)課題的研究[3-4]。

1.2 關(guān)于普惠金融發(fā)展水平的測(cè)度

如何給構(gòu)建該指數(shù)的各維度賦權(quán)是衡量地區(qū)普惠金融發(fā)展程度的重要步驟，主要包括主觀和客觀兩種方法。

主觀確定權(quán)重有等權(quán)重法、專家排序法和層次分析法等，如焦瑾璞等（2015）[5]在研究中國(guó)普惠金融發(fā)展進(jìn)程時(shí)運(yùn)用層次分析模型，通過(guò)發(fā)放專家問(wèn)卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)出各指標(biāo)的權(quán)重，這類方法受專家等人為主觀性影響較大；而客觀賦權(quán)在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)完全由樣本內(nèi)部的差異程度計(jì)算得來(lái)，因此相對(duì)前種方法更具客觀性。

客觀確定權(quán)重分為變異系數(shù)法、因子分析法、主成分分析法等，其中傅巧靈等（2019）[6]、趙丙奇（2021）[7]使用變異系數(shù)法較多，因此文章也選用該方法測(cè)度研究地區(qū)的普惠金融發(fā)展水平。

1.3 普惠金融發(fā)展與居民消費(fèi)的相關(guān)研究

隨著擴(kuò)大內(nèi)需的戰(zhàn)略方針被不斷提出，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始將視角聚焦于普惠金融與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的關(guān)系中。一些學(xué)者從直接作用角度剖析普惠金融對(duì)居民消費(fèi)的影響。如陳彥宇和任玎（2020）[8]基于全國(guó)樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)固定效應(yīng)模型考察了金融可獲得性對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)支出和結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的積極影響。還有一些學(xué)者探究普惠金融的間接作用機(jī)制，如羅娟和李寶珍（2021）[9]通過(guò)微觀家庭數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可通過(guò)縮小收入差距來(lái)縮小消費(fèi)差距，并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)低等收入家庭消費(fèi)的促進(jìn)作用更明顯。由此，文章提出研究假設(shè)：普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距呈負(fù)相關(guān)，也就是普惠金融發(fā)展有利于縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮數(shù)據(jù)可得性，選取2013—2018 年京津冀地區(qū)13 個(gè)主要城市的78 個(gè)觀測(cè)值為研究對(duì)象。其中計(jì)算普惠金融發(fā)展指數(shù)的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于各地區(qū)的金融年鑒和經(jīng)濟(jì)年鑒，其余數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地區(qū)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2.2 變量選擇

2.2.1 被解釋變量

選擇泰爾系數(shù)測(cè)度城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距，具體見(jiàn)公式（1）：

式中：GAPCt表示為t 時(shí)期城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距；C1，t、C2，t、Ct分別為t 時(shí)期城鎮(zhèn)、農(nóng)村、全體居民人均消費(fèi)支出；P1，t、P2，t、Pt分別為t 時(shí)期城鎮(zhèn)、居民和全體總?cè)丝跀?shù)。

2.2.2 解釋變量

從金融服務(wù)的廣度和深度兩個(gè)維度下的6 個(gè)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建普惠金融發(fā)展指數(shù)的指標(biāo)體系。廣度通過(guò)區(qū)域網(wǎng)點(diǎn)分布和人口擁有網(wǎng)點(diǎn)數(shù)衡量，深度通過(guò)存款、貸款和保險(xiǎn)情況衡量，最終采用變異系數(shù)法和歐式距離法計(jì)算普惠金融發(fā)展指數(shù)ifi，將其作為解釋變量。

2.2.3 控制變量

考慮其他變量對(duì)居民消費(fèi)的影響，最終引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府財(cái)政支出水平和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平3 個(gè)控制變量，具體變量定義如表1 所示。

2.3 模型設(shè)定

依次通過(guò)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板模型實(shí)證研究。首先，在靜態(tài)面板模型中，為考慮模型穩(wěn)定性，對(duì)各個(gè)指標(biāo)都進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理來(lái)消除異方差，得到公示（2）：

2012年3月，教育部印發(fā)了《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011-2020年)》，為我國(guó)教育信息化改革指明了方向和提供了政策支持，也為教師在傳統(tǒng)教學(xué)模式的基礎(chǔ)上創(chuàng)新教育理念和教學(xué)模式創(chuàng)造了有利條件。[1]

式中，εi，t為隨機(jī)干擾項(xiàng)，disconi，t為i 地區(qū)t 年份的城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距，ifii，t為i 地區(qū)t 年份的普惠金融發(fā)展指數(shù)，Zi，t表示控制變量。

其次，考慮到自變量和因變量之間可能互為因果關(guān)系而導(dǎo)致隨機(jī)相關(guān)，使得靜態(tài)面板模型所得到的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況有所偏差，因此建立動(dòng)態(tài)面板模型，在公式（2）中引入城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距滯后一期，具體如公式（3）所示：

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表1 對(duì)模型中變量進(jìn)行了定義說(shuō)明，并展示其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

3.2 靜態(tài)面板模型回歸結(jié)果

選擇固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定類型，回歸結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2 可知，無(wú)論控制變量是否添加，普惠金融發(fā)展指數(shù)的系數(shù)均顯著為負(fù)，與研究假設(shè)一致，表明京津冀普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距縮小起到了積極作用。其中在添加控制變量的模型（3）中，普惠金融發(fā)展指數(shù)的估計(jì)系數(shù)為-0.227；控制變量中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響系數(shù)表現(xiàn)顯著為-1.379，表明升級(jí)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有利于縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。

3.3 動(dòng)態(tài)面板模型回歸結(jié)果

建立動(dòng)態(tài)面板回歸模型，并選用GMM方法實(shí)證研究。其中AR（2）和Hansen 檢驗(yàn)均不拒絕原假設(shè)，表明模型不存在二階自相關(guān)，且本研究所選取的工具變量都是有效的。

由模型3 可知，普惠金融發(fā)展指數(shù)（lnifi）的系數(shù)表現(xiàn)顯著為-0.264，且相較于靜態(tài)面板模型其影響系數(shù)有所提高，表明在考慮模型內(nèi)生性影響后，動(dòng)態(tài)面板模型中普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距縮小起到了促進(jìn)作用，與文章研究假設(shè)相符，且與靜態(tài)面板回歸模型的擬合效果一致。

4 結(jié)論與建議

基于京津冀13 個(gè)主要城市的樣本數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)普惠金融水平的提高能顯著縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距?？刂谱兞恐?，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和財(cái)政支出水平也對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距拉大起到了明顯的抑制作用。對(duì)此，提出以下建議。

第一，完善普惠金融體系，滿足多層次金融需求。通過(guò)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)擴(kuò)大金融普惠范圍，挖掘農(nóng)村消費(fèi)潛力，提高該地區(qū)的居民消費(fèi)能力[10]。

第二，持續(xù)推進(jìn)京津冀一體化戰(zhàn)略，不斷調(diào)整區(qū)域間經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，均衡各地區(qū)金融資源配置，通過(guò)縮小大中小城市以及城鄉(xiāng)間的經(jīng)濟(jì)差距，進(jìn)而縮小居民消費(fèi)差距。

第三，強(qiáng)化財(cái)政支持。對(duì)于積極響應(yīng)國(guó)家政策并主動(dòng)優(yōu)化普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司可給予財(cái)政支持，另外可加大農(nóng)村預(yù)算支出力度，積極發(fā)揮政策引導(dǎo)作用，提高農(nóng)村地區(qū)收入水平，促進(jìn)消費(fèi)。