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    我國數(shù)字金融程度的影響因素分析
    ——基于個體固定效應(yīng)模型的實證研究

    2023-09-26 04:58:10劉思貝東北大學(xué)
    商場現(xiàn)代化 2023年18期
    關(guān)鍵詞:余額面板金融機構(gòu)

    ■劉思貝 東北大學(xué)

    一、緒論

    1.研究背景

    改革開放以來,我國的居民生活水準(zhǔn)平和社會生產(chǎn)力都獲得顯著提高,但經(jīng)濟(jì)的迅速增長主要歸因于投資和進(jìn)出口兩方面,反而重要的消費并沒有發(fā)揮其應(yīng)有的作用,平均消費傾向呈遞減趨勢。步入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)后,我國的經(jīng)濟(jì)供給側(cè)和需求側(cè)從本質(zhì)上開始發(fā)生改變,并且在國際貿(mào)易形勢和環(huán)境的變化影響下,投資驅(qū)動和出口拉動型經(jīng)濟(jì)遭遇瓶頸,消費作為拉動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“三駕馬車”之一,增強消費就變得格外重要。隨著我國不斷強化信息通信技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)的融合,互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用深度滲透到各個經(jīng)濟(jì)活動環(huán)節(jié),也帶來了數(shù)字金融這一新事物。但是如今我國仍存在居民消費總量相較發(fā)達(dá)國家小、消費傾向較弱、區(qū)域消費結(jié)構(gòu)質(zhì)量存在差異等問題,這些方面都有待加強和改善。

    近年來新興技術(shù)(互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等)快速發(fā)展,以網(wǎng)上銀行、手機銀行等為代表的數(shù)字金融服務(wù)日益普及。數(shù)字金融的出現(xiàn)加強了金融產(chǎn)品和服務(wù)的有效分配,縮短了金融機構(gòu)與目標(biāo)客戶之間的距離,促使原本被排斥在正規(guī)金融體系之外的群體能夠以較低的成本相對容易地獲取金融服務(wù),并且越來越多的原有客戶使用手機銀行和網(wǎng)上銀行等新興業(yè)務(wù)替代傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù),金融服務(wù)的可得性大幅提高。

    2.研究內(nèi)容

    在消費環(huán)境的不確定性下,居民會更加謹(jǐn)慎地做出消費決策,這使得消費行為呈現(xiàn)效用跨期影響的習(xí)慣形成特征。習(xí)慣形成是居民消費變化的內(nèi)因之一,若居民消費過于謹(jǐn)慎,則不易于促進(jìn)消費的增長。但大部分文獻(xiàn)主要分析數(shù)字金融對消費是否存在影響,幾乎沒有文獻(xiàn)提到數(shù)字金融程度是否會受到金融發(fā)展水平和消費投資習(xí)慣的影響。因此本文從金融發(fā)展水平和消費投資習(xí)慣兩個維度出發(fā),具體分為8 個解釋變量,對模型進(jìn)行回歸,分析數(shù)字金融程度的影響因素及影響程度,并進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性分析。這對于探尋提高數(shù)字金融程度的方法具有重要意義。

    3.研究意義

    (1) 理論意義

    本文研究的理論意義:第一,雖然近年來的研究已表明數(shù)字金融程度的重要作用,但現(xiàn)有研究對數(shù)字金融形成效應(yīng)在不同區(qū)域表現(xiàn)出的異同未進(jìn)行有效的論證,本文有助于完善區(qū)域異質(zhì)性與數(shù)字金融形成的關(guān)系理論研究。第二,深入探究數(shù)字金融形成的動態(tài)特征,研究數(shù)字金融的影響因素,有助于了解和完善數(shù)字金融與消費的作用機制,以期豐富互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下的居民消費理論。

    (2) 現(xiàn)實意義

    本文研究的現(xiàn)實意義:第一,就政府部門而言,厘清數(shù)字金融的具體影響因素,對制定實現(xiàn)促進(jìn)消費和居民消費結(jié)構(gòu)升級的措施有所幫助。第二,可以制定出適合不同區(qū)域的政策方針,進(jìn)而提升消費水平,改善區(qū)域消費結(jié)構(gòu)失衡,提升數(shù)字金融程度,實現(xiàn)共同富裕。第三,分析金融發(fā)展水平和消費投資習(xí)慣對數(shù)字金融程度產(chǎn)生影響的因素,可以使得政府更加準(zhǔn)確地從不同方面出發(fā),全面把握數(shù)字金融發(fā)展的強度及影響。

    二、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

    1.樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

    本文選取中國2004—2020 年31 個省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、EPS 數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局及各省歷年統(tǒng)計年鑒;金融集聚來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》。為控制極端值并減輕異方差的影響,對數(shù)值變量做了對數(shù)化和去量綱化處理。

    2.變量定義

    (1) 被解釋變量

    金融集聚(Y)是指金融產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)乃至新產(chǎn)品的開發(fā),都需要專門化的配套服務(wù)行業(yè)的發(fā)展,包括投資咨詢、信用評級、資產(chǎn)評估、金融專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)機構(gòu)等。大量金融機構(gòu)聚集在一起能擴大需求市場,來維持眾多中介機構(gòu)的存在,形成專業(yè)化的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò),本文中用來反映數(shù)字金融程度。

    (2) 解釋變量

    本文從金融發(fā)展水平和消費投資習(xí)慣兩個維度出發(fā),構(gòu)建被解釋變量體系。在各地區(qū)金融發(fā)展水平方面,本文選取了人均地區(qū)生產(chǎn)總值、各地區(qū)金融規(guī)模、各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)、外國直接投資、地方政府投資程度作為指標(biāo)。在各地區(qū)消費投資習(xí)慣方面,本文選取了各地區(qū)保費收入、金融機構(gòu)貸款余額、金融機構(gòu)存款余額為指標(biāo)。該金融集聚被解釋變量體系的建立既參考了已有研究,也在一定程度上體現(xiàn)了本文的創(chuàng)新性。

    3.實證模型指標(biāo)測度構(gòu)建

    為了檢驗金融集聚與各個解釋變量之間的關(guān)系,本文主要構(gòu)建了以下面板數(shù)據(jù)模型。

    在模型中,被解釋變量Y表示金融集聚,X1是人均地區(qū)生產(chǎn)總值,X2是各地區(qū)保費收入,X3是各地區(qū)金融規(guī)模,X4是各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù),X5是外國直接投資,X6是地方政府投資程度,X7是金融機構(gòu)貸款余額,X8是金融機構(gòu)存款余額。表示地區(qū)i在第t年的數(shù)字金融程度。

    三、實證結(jié)果及分析

    1.描述性統(tǒng)計

    在總體樣本數(shù)據(jù)中:

    金融集聚程度差距不大。2004—2020 年,所有觀測樣本中金融集聚程度指標(biāo)最小值為0.1844,最大值為3.7128,說明部分地區(qū)的金融集聚程度較低,而也有部分地區(qū)的金融集聚程度較高。

    人均地區(qū)生產(chǎn)總值差別較為明顯??傮w來說,人均地區(qū)生產(chǎn)總值最小值為8.3464,最大值為12.013,可以看出不同地區(qū)的人均生產(chǎn)總值有較大差異,地區(qū)之間也存在著較大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

    各地區(qū)金融規(guī)模差距較大,但較為集中。所有觀測值中金融規(guī)模最小值為1.1505,最大值為7.2892,平均值為4.39。說明地區(qū)間金融規(guī)模有較大的差距,且為橄欖形架構(gòu)。

    各地區(qū)外國直接投資的標(biāo)準(zhǔn)差為1.9893,已經(jīng)大于1,相對于其他變量來說較高,表明外國在各地區(qū)的投資仍有較大差距。

    各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)和金融機構(gòu)貸款余額雖然也存在較大差距,但是標(biāo)準(zhǔn)差均比較小,表明數(shù)據(jù)相對集中。

    金融機構(gòu)存款余額的最小值為4.3493,最大值為12.1068,說明各地區(qū)金融機構(gòu)存款余額差異較大,其標(biāo)準(zhǔn)差為 1.451,說明數(shù)據(jù)比較集中。

    2.LLC 檢驗

    在進(jìn)行面板模型回歸之前,由于樣本年限為17 年,因此本文針對所有變量進(jìn)行長面板單位根檢驗,以保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,避免出現(xiàn)偽回歸。由于本文選用的是長面板模型,因此適用 LLC 檢驗(Levin-Lin-Chu Test)這種長面板模型的單位根檢驗方法。LLC 檢驗的原假設(shè)為面板模型存在單位根過程,即數(shù)據(jù)具有非平穩(wěn)性。根據(jù)檢驗結(jié)果,全部變量檢驗出的P值均小于 0.05,均遠(yuǎn)小于可接受水平 5%。因此能夠大概率拒絕原假設(shè),說明此面板不存在單位根,十分平穩(wěn)。綜上,面板數(shù)據(jù)的每個變量都是平穩(wěn)的 0 階單整,能夠直接進(jìn)行接下來的面板回歸分析。

    3.F 檢驗

    為了檢驗面板數(shù)據(jù)是否具有個體效應(yīng)和時點效應(yīng),以及分辨出應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型抑或是隨機效應(yīng)模型進(jìn)行回歸,本文首先對模型進(jìn)行F檢驗,因為在F檢驗中P=0.0000<0.05,所以拒絕原假設(shè),而原假設(shè)為市價截距斜率均相等的約束條件,因此不應(yīng)當(dāng)施加截距斜率都相等的假設(shè),應(yīng)采用變截距模型。

    4.豪斯曼檢驗

    為判斷面板數(shù)據(jù)是否存在個體固定效應(yīng),識別出應(yīng)選用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型進(jìn)行回歸,對模型進(jìn)行豪斯曼(Hausman)檢驗,本文的豪斯曼檢驗的原假設(shè)H0 為建立隨機效應(yīng)模型,備擇假設(shè)H1 為建立個體固定效應(yīng)模型,根據(jù)檢驗結(jié)果可知,P=0.0000<0.05,說明檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)H0,故應(yīng)建立個體固定效應(yīng)模型進(jìn)行接下來的回歸分析。

    5.個體固定效應(yīng)模型參數(shù)估計

    個體固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表1 所示。

    表1 模型回歸結(jié)果

    對于各地區(qū)金融發(fā)展水平,本文選取了人均地區(qū)生產(chǎn)總值、各地區(qū)金融規(guī)模、各地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)、外國直接投資、地方政府投資程度作為指標(biāo)。結(jié)果顯示,這些指標(biāo)越大,數(shù)字金融程度越高,并且具有顯著的正相關(guān)性。對數(shù)人均地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)是0.0389,P值小于 0.05,對數(shù)字金融化進(jìn)程的發(fā)展具有顯著的正效應(yīng),說明我國人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增長推動了數(shù)字金融化進(jìn)程。

    對于各地區(qū)消費投資習(xí)慣,本文選取了各地區(qū)保費收入、金融機構(gòu)貸款余額、金融機構(gòu)存款余額為指標(biāo)。結(jié)果表明,各地區(qū)保費收入、金融機構(gòu)貸款余額的系數(shù)為正,即在一定程度上刺激了數(shù)字金融化進(jìn)程的發(fā)展,金融機構(gòu)存款余額對于金融集聚程度的影響是負(fù)向的。從解釋變量對于數(shù)字金融化影響的程度上考慮,影響最大的是金融機構(gòu)存款余額,其次是各地區(qū)保費收入,最后才是金融機構(gòu)貸款余額。比較而言,金融機構(gòu)貸款余額發(fā)揮的作用較小。

    通過上述模型不難看出,除了金融機構(gòu)存款余額對金融集聚呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系外,其他的變量都為正向相關(guān),故而,數(shù)字普惠金融利用移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù),打破了傳統(tǒng)物理網(wǎng)點的局限,創(chuàng)造出全新的信貸技術(shù)和風(fēng)控模式,為眾多居民提供金融服務(wù)。這不僅為居民提供了教育、培訓(xùn)、醫(yī)療等必不可少的金融資源,也為個體經(jīng)營者、小微企業(yè)提供了盤活生產(chǎn)經(jīng)營的資金,從而促進(jìn)包容性增長。數(shù)字金融具有金融產(chǎn)品層次多、發(fā)展路徑跨越式、服務(wù)群體全方位等特點,是未來金融發(fā)展的新常態(tài)。

    四、研究結(jié)論與政策建議

    近年來,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中也受到國際形勢多變復(fù)雜的因素影響,經(jīng)濟(jì)增長速度放緩,無論是投資還是出口所帶來的經(jīng)濟(jì)增長都是有限的,甚至存在負(fù)增長的態(tài)勢。社會經(jīng)濟(jì)壓力較大,亟須通過消費拉動經(jīng)濟(jì)增長。我國政府也結(jié)合實際情況推出了一系列措施,其中包括大力發(fā)展數(shù)字金融,助推經(jīng)濟(jì)增長方式改變。

    本文以金融集聚和金融發(fā)展水平、消費投資習(xí)慣差異為切入點,基于個體固定效應(yīng)模型,對模型進(jìn)行回歸,分析數(shù)字金融程度的影響因素及影響程度,為如何提高數(shù)字金融程度提出建議。在數(shù)字金融后期的發(fā)展過程中,為了有效提高數(shù)字金融程度,優(yōu)化消費結(jié)構(gòu),提升消費水平,必須采取有效措施來推動消費習(xí)慣的改變。當(dāng)前我國正處于社會轉(zhuǎn)型期,經(jīng)濟(jì)發(fā)展也面臨新的調(diào)整與挑戰(zhàn)。在大力推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的過程中,必須采取有效措施推動經(jīng)濟(jì)保持平穩(wěn)快速的增長,同時也需要增加居民收入多樣化渠道,合理提升居民可支配收入,激發(fā)居民消費熱情,提升消費能力水平。同時,我國也需要進(jìn)一步鼓勵和引導(dǎo)數(shù)字金融發(fā)展,充分發(fā)揮好數(shù)字金融的優(yōu)越性與作用。除此之外,還需要進(jìn)一步構(gòu)建居民消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化的長效機制,保障居民消費預(yù)期的穩(wěn)定性,減少消費的跨期制約,減少不確定性,完善社會供給,從而進(jìn)一步正向影響數(shù)字金融程度。

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