数字普惠金融对农村居民消费的影响研究
作者: 刘研
摘 要:河南省是农业大省,探究数字普惠金融对河南省农村人口消费的影响,对于促进消费、推进乡村振兴具有现实意义。首先,提出数字普惠金融对农村人均消费的逻辑假设,利用2011—2022年河南省17个地级市的农村人均消费、数字普惠金融指数等数据,建立固定效应模型,分别研究数字普惠金融指数及其3个维度指数(覆盖广度指数、使用深度指数、数字化程度指数)对河南省农村人均消费的影响,发现数字普惠金融指数及其3个维度指数均对提升河南省人均消费水平有着积极作用。其次,利用中介效应模型进行分析,发现数字普惠金融以农村人均收入为中介,对农村居民消费起到促进作用。最后,基于实证分析结果,提出了提高农村居民消费,改进数字普惠金融服务的政策建议。
关键词:数字普惠金融;农村消费;固定效应模型
中图分类号:F49;F323.8;F832 文献标志码:A 文章编号:1674-7909(2024)16-50-6
DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.16.010
0 引言
国外部分学者认为,普惠金融是为无法获得传统银行贷款的个人和小企业提供小金额金融服务的小微金融[1],或为农村地区居民和企业提供融资等金融服务的农村金融[2]。我国大多数学者认为,普惠金融是面向弱势地区、产业和群体[3-4],具有普惠性的[5]、促进不同经济水平的人们获得均等化的基本金融服务的金融类型[6]。一般认为,数字普惠金融是以大数据、云算法等数字技术为基础[7],利用数字货币、银行卡等形式,向所需要的人群提供各种各样的金融产品和服务[8]。数字普惠金融的提供主体既包括金融机构,也包括互联网金融企业[9],服务内容涵盖各类金融产品和服务[10],是科技与普惠金融的融合[11]。关于数字普惠金融的作用,国内外学者进行了研究。有学者指出普惠金融发展可以缓解流动性约束,使得之前几乎不能享受金融服务的居民,能够更轻松、便捷地获得金融服务,从而达到平稳的跨时期消费,充分激发消费潜力。ASIF等[12]通过实证分析移动金融服务对金融普惠的影响,发现这种提高金融服务可及性的金融产品可使更多人参与金融市场,改善人们生活质量[12]。关于数字普惠金融的作用,我国也有一些学者对此进行了研究。龙海明等[13]通过分析面板数据,发现数字普惠金融对居民消费的影响,与消费者受教育的年限及其家庭收入存在明显的相关关系。何宗樾等[14]研究发现,数字普惠金融促进了居民的基础生活消费,提出其对居民消费结构的影响。也有部分学者开始关注农村居民消费。例如,崔海燕[15]利用省级面板数据,运用系统广义矩阵法(GMM法)分析数字普惠金融指数对我国农村消费的影响,认为该影响具有地域差异,对东部地区的影响大于中部地区,对西部有的地区影响不显著;宋晓玲[16]利用面板数据证明了数字普惠金融在缩小城乡差距方面成效显著。综上所述,数字普惠金融的研究存在如下不足:一是大部分研究是从全国、地区等角度来考察普惠金融对居民消费的影响,而忽略了地区内部、省份间的差异。二是关于数字普惠金融对乡村居民消费影响的研究文献较少。该研究利用河南省17个地级市的数据,研究数字普惠金融对农村居民消费的影响,为提高农村消费水平,提出改善数字普惠金融服务的4点建议。
1 数字普惠金融与农村居民消费支出的逻辑与假设
1.1 数字普惠金融对农村居民消费支出的影响
数字普惠金融对农村居民消费支出具有直接和间接2个方面的影响。其中,直接影响大致分为2类:数字普惠金融依托数字技术向弱势群体提供具有普惠性的金融服务,农村居民可支配资金的增加可以提高农村居民消费水平;在流动性约束理论视角下,由于数字普惠金融具有较低的准入门槛,因此能够有效缓解农村居民的流动性约束,从而提升他们的消费意愿,对他们的消费产生积极的影响。间接影响大致也分为两类:一是数字普惠金融降低了农村居民的融资成本,方便其在满足生存性消费的基础上进行投资与发展性消费,提升经济水平,拓宽财源,进而促进其消费[17];二是数字普惠金融不仅为农村居民提供理财产品,实现其财富积累,而且还可以优化资源配置,推动产业融合,激发乡村经济活力,实现农村居民收入增加,刺激消费提升。因此,提出假设H1。
H1:数字普惠金融对农村居民消费支出具有积极的影响。
1.2 数字普惠金融的子变量维度与农村居民消费的关系
把覆盖广度、使用深度、数字化程度作为数字普惠金融的子维度。
数字普惠金融的覆盖广度主要是指数字金融的用户数量和地域覆盖程度,侧重于金融服务及产品的“横向”延伸,主要通过电子账户数等体现。数字普惠金融的覆盖面越广,可以接触到普惠金融的农村居民人数就越多,数字普惠金融的业务需求可能就会越多,对农村消费的促进作用就越明显。
数字普惠金融的使用深度是以用户的实际使用程度为基础,如用户进行互联网交易的频度与额度,重点关注“纵向”测度,测度内容包括实际使用人数、人均交易次数和人均交易数额。随着使用深度的加深,人均使用数字普惠金融产品的频率和金额增加,更多的人能够享受到数字普惠金融的益处,意味着数字普惠金融的深度越深,用户的消费总量越大。
数字普惠金融的数字化程度衡量的是数字普惠金融服务的便利化及实惠化水平,依托数字化媒介,增强普惠金融的可触及性、便利性,改善可获得性,降低获取金融服务的交易成本,让农民能够更加方便地、廉价地获得数字化普惠金融,从而提升农民对金融服务的认可程度,进而达到促进消费的作用。
因此,可提出假设H2、H3、H4。
H2:数字普惠金融的覆盖广度对河南省农村居民消费支出有积极的影响。
H3:数字普惠金融的使用深度对河南省农村居民消费支出有积极的影响。
H4:数字普惠金融的数字化程度对河南省农村居民消费支出有积极的影响。
2 模型设计
2.1 变量选取与数据来源
该研究以河南省农村居民人均消费作为被解释变量,选用2011—2022年河南省17个地级市的农村居民人均生活消费支出指标来衡量。该研究把数字普惠金融发展程度作为核心变量。参考历史文献,以数字普惠金融指数来衡量其发展程度(该指数包括覆盖广度、使用深度、数字化程度等3个维度指数),其数据来源于北京大学数字普惠金融指数。以农村居民收入水平和农村非劳动人口结构作为该研究的控制变量。一方面,凯恩斯的消费理论认为,居民的可支配收入对其支出有很大的影响,随着居民可支配收入的增加,居民的支出也会随之增加。因此,该研究将农村居民的收入水平作为一个控制变量,用农村居民人均可支配收入指标来对其进行刻画,此数据来源为ESG数据库和《河南统计年鉴》。另一方面,根据生命周期理论,处于不同生命周期的人,其消费倾向也有所不同。在农村消费中,非劳动人口的消费成为消费主力,所以选择非劳动人口结构作为第二个控制变量。由于《河南统计年鉴》未单独披露各市农村非劳动人口结构,因此该研究使用农村儿童和老人的人口数量与农村常住人口数量的比值来衡量农村非劳动人口结构。
该研究主要变量及具体说明见表1。
该研究以河南省17个地级市为研究对象,数据来源包括2012至2023年的《河南统计年鉴》、EPS数据库和北京大学数字普惠金融指标[18]。其中,数字普惠金融指数、覆盖广度指数、使用深度指数和数字化水平指数等指标,来源于北京大学数字普惠金
融指数报告;农村居民人均消费支出、农村居民人均可支配收入等其他变量数据均来自EPS数据库和《河南统计年鉴》。该研究样本覆盖除济源市以外的河南省17个地级市,且数据类型为面板数据。
2.2 模型构建
该研究使用固定效应模型进行研究,构建方程如式(1)(2)(3)(4)所示。
presumei,t=α0+α1dpi+α2perin+α3rbringup+γi+εit (1)
presumei,t=α0+α1wide+α2perin+α3bringup+γi+εit 2)
presumei,t=α0+α1deep+α2perin++α3rbringup+γi+εit (3)
presumei,t=α0+α1digital+α2perin+α3rbringup+γi+εit (4)
式(1)至式(4)中,i为不同地区个体,t为不同的年份,persume为人均消费水平,dpi为数字普惠金融指数,wide为数字普惠金融覆盖广度指数,deep为数字普惠金融使用深度指数,digital为数字普惠金融数字化程度指数,perin为农村居民人均可支配收入,rbringup为农村非劳动人口所占比重,αi为个体特征变量,αit为随机误差项,α0为常数项,αi为变量回归系数。式(1)用于分析数字普惠金融对农村居民消费支出的影响,式(2)至式(4)则用于分析数字普惠金融的不同维度对农村消费的影响。
2.3 主要变量的多重共线性分析
为保证结果的准确性,防止多重共线性导致的偏误,在进行回归分析前,应当进行方差膨胀因子(VIF)的测算。对模型(1)至模型(4)的各变量进行VIF值检验,发现4个模型的VIF值都远小于10,其中VIF值最高的是模型(2),其VIF值为4.79,且4个模型各变量的VIF值均低于10。因此,该模型基本不存在严重的多重共线性问题。
3 实证结果与分析
3.1 基本回归结果分析
对模型(1)至模型(4)进行固定个体效应的回归,发现4个模型的R2均较大,分别为0.956 9、0.961 2、0.955 5和0.953 9,拟合程度较好,回归结果能够很好地解释样本情况,如表2所示。
3.1.1 数字普惠金融对农村居民消费支出的影响分析
该模型(1)的R2较大,为0.956 9,拟合程度较好,具有良好的拟合性,并对样本情形有良好的说明。数字普惠金融回归系数为正,说明该主要解释变量具有显著的正向影响,其可以有效促进河南省农村居民消费支出,即数字惠普金融指数与农村居民人均消费支出呈现正相关关系,H1得以验证。
由模型(1)可知,数字惠普金融指数与河南省农村居民人均消费支出之间呈现正相关,且在5%的置信水平上显著;数字普惠金融指数每增加1个单位,可以使农民人均消费支出提高16.23个百分点。数字普惠金融指数越大,表示数字普惠金融发展程度越高,其有效缓解了农村居民流动性约束,为乡村居民消费提供更多便利条件,进而推动农村居民消费增加。
从控制变量回归结果看,在5%的置信水平上,河南省农村居民收入增加显著促进人均消费支出,农村居民收入对农村居民消费具有正向的促进作用。此外,农村非劳动人口所占比重的回归系数为正数,且在1%的置信水平上显著,表明儿童、老人比重的提高会增加消费。原因可能是老人易患疾病,医疗支出增加,因此消费较多;儿童所需各种生活物品较多,如教育支出、购置衣物等,且出于对孩子的关爱,家庭倾向于为儿童消费。