数字普惠金融对农村居民消费的影响研究

数字普惠金融对农村居民消费的影响研究[摘要]随着数字技术迅猛进步，数字普惠金融已崛起为全球金融业发展的强劲引擎。在中国，尤其在广大农村地区，数字普惠金融的广泛运用和深入普及，已深刻改变了农村居民的消费习惯与模式。本研究聚焦于农村居民的消费水平这一关键议题，全面而深入地探讨了普惠数字金融对农村居民消费所带来的影响。这一探讨基于北京大学数字金融研究中心发布的权威金融综合发展指数，构建坚实的理论框架，对数字金融与农村居民消费水平的综合现状进行了细致分析，并深入探讨了其内在的影响因素与机制。研究结果显示，综合数字金融对农村居民消费具有显著的正向推动作用。基于这些发现，本研究提出了一系列建议，期望能推动数字普惠金融持续健康发展，造福更多农村居民。[关键词]数字普惠金融；农村居民消费；作用机制Acomprehensiveinvestigationintotheeffectsofdigitalinclusivefinanceonruralresidents'consumptionpatterns[Abstract]Withtheexpeditedevolutionofdigitaltechnology,digitalinclusivefinancehasemergedasapivotaldrivingforceinpropellingtheprogressoftheglobalfinancialindustry.InChina,theapplicationandpopularizationofdigitalinclusivefinanceinruralareashashadaprofoundimpactontheconsumptionofruralresidents.Thisstudyaimstodeeplyexploretheimpactofdigitalinclusivefinanceontheconsumptionofruralresidents,takingtheconsumptionlevelofruralresidentsastheresearchobject,usingthedigitalinclusivefinancedevelopmentindexpublishedbytheCenterforDigitalFinanceofPekingUniversity,andonthebasisoftheoreticaloverview,byanalyzingthecurrentsituationofdigitalinclusivefinanceandruralresidents'consumptionlevel,andrevealingitsinfluencemechanismandeffect.Theempiricalfindingsdemonstrateanoteworthypositiveinfluenceofdigitalinclusivefinanceonruralresidents'consumptionpatterns.Basedontheseinsights,weofferpertinentrecommendationsaimedatfosteringtheadvancementofdigitalinclusivefinance.[keyword]Digitalinclusivefinance；Ruralresidents'consumption；mechanism目录一、绪论 [12]获得，被解释变量农村居民人均年消费支出来源于中国统计年鉴。本研究使用统计分析软件为Stata15。2.描述性统计与分析通过运用描述性统计方法，对回归模型中涉及的各类变量进行详尽的探究。这包括了对控制变量、解释变量以及被解释变量的深入分析，旨在全面理解这些变量在模型中的表现及其对结果的影响。主要考察各项参数的最大值和最小值，中位数、均值以及标准差等特征，以更加深入地了解不同变量之间的分布规律，为后续的统计分析探索打下坚实的基础，能够全面把握不同变量之间的关系，更好地诠释各项研究成果，取得更为精准的研究结果。通过表2中的数据可得，农村居民人均消费支出对数（lncon）的均值为9.336，对应实际数值为12055.27。其中，最小值为8.319，对应数值为4102；而最大值则达到10.220，对应数值为27483。从实际数据的角度来看，各省在农村居民人均消费支出方面存在明显的差异，这种差异不仅体现在最小值与最大值之间的巨大差距，其标准差为0.349，进一步印证了这种差异的存在。同时，数字普惠金融指数的对数（lnifi）均值与对应的数值分别是5.580和277.4821。其中，最小值为4.746，对应数值为115.1；而最大值则为6.133，对应数值高达460.6909。从实际数值的最小值与最大值来看，各省份在数字普惠金融发展方面呈现出显著的差异和不均衡现象，发展水平参差不齐，其标准差为0.313，这进一步揭示了发展水平之间的差异。数字金融覆盖广度指数的对数（lnifig）平均值为5.495，对应实际数值为259.7427。其中，最小值4.305对应的数值为74.09，而最大值6.122对应的数值高达455.9272。从实际数值的极差来看，各省份间数字金融覆盖广度表现出极大的不平衡性，标准差为0.378。在数字金融使用深度方面，其指数的对数（lnifid）平均值为5.525，对应的实际数值为266.3769。最小值4.676对应的数值为107.29，最大值6.236对应的数值则高达510.6945。由此可见，各省之间在数字金融使用深度上存在着显著的差距，标准差为0.357。普惠金融数字化程度指数的对数（lnifii）平均值为5.857，实际数值为356.2503。其最小值5.384对应的数值为217.93，最大值6.147对应的数值为467.1723。相较于数字金融使用深度和覆盖广度，各省份在数字化程度方面的差距相对较小，标准差为0.201。在控制变量方面，城乡居民收入差距的对数（lngap）平均值为9.933，实际数值为21408.81。其最小值9.348对应的数值为11479，最大值10.81对应的数值为49269，标准差为0.271，表明城乡居民收入差距存在一定波动。而消费价格指数的对数（lncpi）平均值为4.625，实际数值为101.9719。其最小值4.606对应的数值为100.10，最大值4.643对应的数值为103.90，标准差为0.00678，显示出消费价格指数的波动相对较小。表2各变量描述性统计结果分析VARIABLESmeansdminmaxlncon9.3360.3498.31910.220lnifi5.5800.3134.7466.133lnifig5.4950.3784.3056.122lnifid5.5250.3574.6766.236lnifii5.8570.2015.3846.147lngap9.9330.2719.34810.81logcpi4.6250.006784.6064.643表SEQ表\*ARABIC2实证结果与分析1.模型检验本研究运用Stata15软件对模型进行严谨测试，并基于2013年至2022年的面板数据，选择最适合的模型形式。在开始阶段，首先对模型进行了个体效应的检验，以确保模型的准确性和可靠性。这一步骤对于后续的深入分析和结论的得出至关重要。混合回归的一个基本假设是不存在个体效应，即各年份的横截面数据间无显著差异。然而，通过Stata15对OLS混合回归进行检验后，我们发现这一假设并不成立，即拒绝原假设。具体来说，回归统计检验的F值是84.31，P值更是0.0000，这说明在研究中确实存在个体效应，即不同个体之间存在差异，这些差异对研究结果产生了影响。个体效应可以进一步细分为固定效应和随机效应，这两种效应分别对应着不同的模型——固定效应模型和随机效应模型。固定效应模型基于一个假设，即随机误差项与解释变量之间存在相关性；而随机效应模型则假设这两者之间是无关的，故本研究最终决定采用固定效应模型进行后续的验证工作。这一选择更符合本研究的数据特征和研究需求，有助于更准确地揭示数字普惠金融对农村居民消费的影响。2.相关性检验为进一步观察解释变量与被解释变量的关系，本文针对假设分别进行了相关性分析，表3为解释变量数字普惠金融指数（lnifi）、被解释变量农村居民人均消费支出（lncon）的相关性分析结果。表3变量间相关性分析结果lnconlnifilngaplncpilncon1lnifi0.863***1lngap0.794***0.740***1lncpi-0.120**-0.428**-0.103*1表SEQ表\*ARABIC3皮尔逊相关分析的结果已详细列于表中。相关性分析结果显示，解释变量数字普惠金融指数（lnifi）与农村人均消费支出（lncon）之间的相关系数高达0.863，且在1%的显著性水平下呈现显著正相关。这一发现初步验证了数字普惠金融指数与农村人均消费支出间确实存在正向关系的假设。此外，控制变量中的城乡收入差距（lngap）、消费价格指数（lncpi）与农村人均消费支出（lncon）也分别在1%和5%的显著性水平上展现出显著影响，这表明所选取的控制变量有效。3.数字普惠金融对农村居民消费影响的回归分析表4主要回归结果(1)(2)(3)VARIABLESlnconlnconlnconlnifi1.509***1.531***1.749***(9.18)(6.17)(6.63)lngap-0.025-0.103(-0.12)(-0.52)lncpi11.802*(1.90)Constant1.3371.465-53.553*(1.62)(1.09)(-1.85)Observations313131R-squared0.7440.7440.774表SEQ表\*ARABIC4为了降低遗漏变量对研究结果的潜在影响，本研究采用了逐步回归的分析方法。通过逐步引入变量并观察数字普惠金融指数系数的变化，能够更准确地评估该指数对农村居民消费的影响，从而检验是否存在遗漏变量的问题。表4报告了回归结果，由结果可得，第（1）列在没有控制其他变量的情况下，数字普惠金融指数（lnifi）的回归系数为1.509，p<0.01,在1%的水平上显著为正，初步表明了数字普惠金融指数（lnifi）对农村居民人均消费支出（lncon）有正向的影响。其原因于快速发展的数字普惠金融技术能够让居民享受到高质量的消费信贷服务，使得居民可以办理小额贷款和延期支付等等，有利于居民当前可支配收入的提升，进而弱化由于本期资金不足而对消费产生的制约。得益于数字普惠金融提供的有力支持居民当期的可支配收入明显增加，可以对其消费行为产生刺激作用，进而激发相关产业的发展活力，有利于促进消费升级。由于技术的持续发展，互联网企业在发展过程中取得了较好的成果，可以为居民提供投资理财与小额贷款等各种金融服务，使得居民的日常生活更为便利，居民可以选择通过余额宝以及其他互联网金融产品进行理财，同时也可以利用花呗等各种短期贷款，可以有效促进居民当期消费水平的提升，同时也可以对其工作产生一定的激励作用。多样的消费场景与便捷的消费方式，在潜移默化之中影响居民的消费习惯，对其消费需求产生刺激作用。第（2）列在第（1）的基础上加入了城乡居民收入差距的对数，回归系数有所上升，并且在1%的水平上具有显著性。第（3）列在第（2）的基础上加入了消费价格指数的对数，发现解释变量的回归系数上升了，数值为1.749，p<0.01,仍然在1%水平上具有显著性，也就是说当数字普惠金融指数升高一个百分点,农村居民消费水平就会升高1.749个百分点，由此表明数字普惠金融，有利于消费水平的提升，所以本文提出的假设成立。4.稳健性检验基于前述分析，为了更全面地检验数字普惠金融指数（lnifi）的有效性，本研究进一步引入了数字普惠金融覆盖广度指数（lnifig）、数字普惠金融使用深度指数（lnifid）以及数字普惠金融数字化程度指数（lnifii）进行回归分析。在列（1）中，当暂时不考虑其他潜在的影响因素时，数字普惠金融覆盖广度指数（lnifig）的回归系数达到了1.117，并且在1%的统计水平上显著为正。初步分析结果显示，数字普惠金融的覆盖广度与农村地区的人均消费支出之间存在着显著的正向关联。这意味着随着数字普惠金融服务的普及和拓展，农村地区的居民人均消费支出有望得到显著提升。这一发现为数字普惠金融在促进农村消费增长方面的重要作用提供了初步证据。随后，在列（2）中，加入了控制变量以更精确地控制其他因素的影响。即便在这种情况下，数字普惠金融覆盖广度指数（lnifig）的回归系数依然保持为1.229，并且同样在1%的显著性水平上显著。这一稳健的结果进一步证实，数字普惠金融覆盖广度指数对农村地区的人均消费支出具有积极的推动作用。这意味着随着数字普惠金融覆盖范围的扩大，农村地区的居民更有可能享受到金融服务带来的便利，从而增加其消费支出，促进当地经济的发展。在列（3）中，当未控制其他变量时，数字金融普惠使用深度指数（lnifid）对农村地区人均消费支出（lncon）的回归系数为0.943，并在1%的水平上显著。在第（4）列中，加入控制变量后，数字金融使用深度指数（lnifid）的回归系数达1.053，且在1%的显著性水平上依然显著。这充分证明了数字金融使用深度的增加对居民人均消费支出具有显著的促进作用，意味着随着数字金融服务的深入应用，居民的消费能力得到了有效提升。在第（5）列中，若忽略其他因素的影响，普惠金融数字化程度指数（lnifii）的回归系数显示为-1.440。然而，当我们在第（6）列中引入控制变量后，这一指数的回归系数变为-0.806。这种变化的原因在于，数字普惠金融覆盖广度指数（lnifig）和数字金融使用深度指数（lnifid）在地区间的差异显著，相比之下，普惠金融数字化程度指数（lnifii）的地区间差距较小。因此，该指数对研究对象的影响程度不及前者，难以作为数字普惠金融指数的替代指标来解释结果。除此以外，控制变量的分析结果与主要回归结果基本一致。表5稳健性检验回归结果(1)(2)(3)(4)(5)(6)VARIABLESlnconlnconlnconlnconlnconlnconlnifig1.117***1.229***(9.62)(6.60)lnifid0.943***1.053***(6.90)(5.28)lnifii-1.440-0.806(-1.59)(-0.99)lngap-0.0900.1850.853***(-0.45)(0.92)(3.97)lncpi6.77418.365**-2.408(1.14)(2.34)(-0.25)Constant3.602***-27.4484.098***-83.331**16.811***16.284(6.50)(-0.99)(5.85)(-2.28)(3.40)(0.37)Observations313131313131R-squared0.7610.7730.6220.7080.0810.428表SEQ表\*ARABIC5结论与建议研究结论1.数字普惠金融对农村居民消费具有影响本研究深入剖析了我国31个主要省份农村消费与综合数字金融发展之间的内在联系，研究结果显示，数字普惠金融的迅猛发展为农村消费水平的提升起到了显著的推动作用。这一重要发现揭示出，随着数字普惠金融服务的广泛覆盖和深入融合，农村居民的消费能力得到了实质性的增强，进而推动了农村整体消费水平的提升，为农村经济的发展注入了新的活力。数字普惠金融的发展不仅为农村地区提供了坚实的金融和支付服务保障，还极大激发了金融服务在农产品生产、流通以及消费各环节的活力，为实体经济结构的均衡发展贡献了重要力量。数字普惠金融作为一个包含信贷、保险、支付等多种服务在内的综合体系，充分满足了农村居民日益多样化的金融需求。它不仅为农村居民提供了更多元化的选择，还通过提升服务效率，为农村居民带来了更加优质的金融体验。2.数字普惠金融分维度对农村居民消费的影响经过对纬度分析结果的深入研究，可以清晰地看出，普惠数字金融在农村地区具有显著的正向影响。这主要体现在数字金融所包含的货币市场基金服务、支付服务、保险服务和信贷服务等多种服务中，这些服务以在线账户为入口，有效地反映了用户获取服务的情况。普惠数字金融的深度指标和广度指标不仅能够提高农村居民的消费水平，还有助于改善农村地区的经济发展状况，促进社会公平和谐的发展。这为数字金融在农村地区的发展提供了有力的支撑和指导。针对传统金融机构存在的排他性问题，数字金融产品的创新为客户准入门槛的降低提供了有效的途径，这也意味着更多低收入群体和中小企业将可以接触到他们所需的金融服务，从而推动了数字金融的普及化趋势。由于互联网可以打破空间限制，基于Web的数字金融服务可以有效降低金融服务的限额和成本，数字金融只需要使用第三方支付平台就能为消费者提供便捷的交易支持，居民可以直接使用该平台买卖金融产品，同时为消费者提供不同于传统支付的体验。从消费者的角度来看，相较于实际现金的损失，数字货币上的损失往往给人一种相对轻微的感觉。因此，消费者在面对数字支付时，对交易价格的敏感度相对较低。这种心理特征在一定程度上促进了消费者的支付意愿，从而有利于推动消费活动的增长。（二）对策建议1.推进数字普惠金融基础设施建设的完善在推进金融基础设施建设的过程中，应充分利用多样化的信息获取与共享机制，以优化并整合社会信用体系。尤其是在农村地区，亟需强化金融基础设施的建设工作，并致力于深化其与数据技术的融合进程。这意味着要将金融业务的各个环节与数据技术紧密结合，以确保金融服务的效率和质量得到显著提升。在此过程中，还需要融入数字化思维，将数字资产无缝融入整个服务流程，确保数据和技术在提升金融服务质量中发挥核心作用。同时，创新是推动数字普惠金融发展的关键，因此必须持续推动服务和产品的创新，以满足中小企业对高效、便捷金融服务的迫切需求。此外，鼓励中小企业积极拥抱数字化转型，通过实现销售、服务管理、业务运营等各个环节的数字化，打通市场运营、物流、融资等渠道，构建普惠数字金融应用生态圈。另外，为了确保普惠数字金融交易的顺畅进行，必须构建稳定且可靠的通信网络基础设施。这涉及到将通信基站的覆盖范围扩大至贫困地区，以确保这些地区的居民能够享受到稳定、高效的网络服务，从而为数字金融交易的顺利进行提供有力保障。同时，通过增加财政补贴，可以有效减轻用户在网络费用方面的负担，进而推动数字普惠金融在更广泛范围内的普及和应用。这些举措将有力促进农村地区金融服务的改善和提升，助力农村经济发展。在当前5G时代发展迅速的背景下，中国也应大力推进新基建的开发建设，及时补齐存在的短板和薄弱环节，尽快攻克当前部署阶段的瓶颈，更有力地推动数字金融发展。2.引导鼓励企业积极满足农村移动支付需求当前，移动支付在金融服务欠发达和不发达地区的需求量巨大，呈现出急需发展的重要趋势，该类地区成为市场空间极为广阔的重点区域。为促进县域经济和农村经济的发展，我国已经制定出多项面向农业和农民的扶持措施，并且积极地推进了实施工作。在资本交换在农村地区不断增多的背景下，对支付服务的相应需求量也在递增。现阶段，农村地区的移动普及率越来越高，在此背景下对汇款和汇款服务的需求持续增长，由网上购物带动的电子商务市场在农村地区不断扩大，移动支付在广告方面具有非常突出的优势，今后的市场需求也会非常庞大。为适应市场环境的变化，移动运营商以及金融机构应采取积极措施，利用管理和技术上的创新手段，加大对农村移动支付市场的推广力度。同时，相关公共行政机构也应充分挖掘政策激励和引导的作用，加大政策资金援助力度，推动移动支付在农村地区的落地和推广，例如采取经济补贴和适当减免税收等措施，为移动支付在农村地区的覆盖范围不断拓宽提供必要支持。3.推动金融科技发展一是推动金融机构持续优化金融科技应用，如电子银行、自助设备、网上银行和手机银行等，加快推出更多创新功能，以替代传统的固定POS机和人工操作流程，提升服务效率。二是激发区域金融机构在金融科技领域的发展活力，鼓励农村合作金融机构依托区域协会开展合作，实现资源共享，享受更多金融优惠政策。同时，区域政府和金融机构可提供补助和奖励措施，以推动普惠金融的深入发展。第三，国家各级政府和银行业相关机构应积极支持数字金融的蓬勃发展，为不同群体提供低门槛、便捷的综合金融服务，满足其多元化的金融需求。想构建完善的普惠性金融体系,就必须对此前传统的交易模式进行革新,特别是要发挥大数据的支持作用，充分利用现代化技术整合相关的信息资源，以尽可能低的成本和尽可能高的效率对普惠金融覆盖范围进行拓展，使得更多的居民能够享受普惠金融带来的便利和优质的服务。4.提高公众对数字普惠金融的认知水平将数字技术应用于普惠金融的有效性与公众的数字金融认知水平呈正相关，因此有必要推广和宣传数字金融相关知识，以提高农村居民的金融素养。对于农村金融机构来说，要充分利用官网、微信公众号、微博等各种网络渠道，提升金融素养，让公众逐步了解数字金融基础知识，提高知识水平。此外，金融机构也应充分发挥线下活动的作用，在线下商铺派发宣传品或组织金融知识普及活动，通过液晶电视、自助设备、电子显示屏等方式传播金融知识。这样，公众将逐步了解金融素养，提高风险防范和管理意识，促进金融素养的提高。

参考文献：董玉峰,赵晓明.负责任的数字普惠金融:缘起、内涵与构建[J].南方金融,2018(01):50-56.顾晓安;倪百平.数字普惠金融发展对农村居民消费的影响研究[J].中国物价,2023,(11):69-72.郭峰,王靖一,王芳,等.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学(季刊),2020,19(4):1401-1418.郝云平;雷汉云.数字普惠金融推动经济增长了吗?——基于空间面板的实证[J].当代金融研究,2018(03):98-101.黄倩,李政,熊德平.数字普惠金融的减贫效应及其传导机制[J].改革,2019,(11):90-101.黄益平,黄卓.中国的数字金融发展:现在与未来[J].经济学(季刊),2018,17(04):1489-1502.DOI:10.13821/ki.ceq.2018.03.09赖思遥;笪思萱;李鹤.数字普惠金融促进乡村振兴的影响效应研究[J].南方农机,2023,54(23):98-101.蓝乐琴;杨卓然.数字普惠金融能提升居民消费水平吗?[J].财经问题研究,2021,(12):49-57.DOI:10.19654/ki.cjwtyj.2021.12.006李涛;徐翔;孙硕.普惠金融与经济增长[J].金融研究,2016(04):1-16.刘锦怡;刘纯阳.数字普惠金融的农村减贫效应:效果与机制[J].财经论丛,2020,(01):43-53.DOI:10.13762/ki.cjlc.2020.01.004刘丽娜.城乡居民消费结构影响因素实证研究[J].商业经济研究,2016(19):37-39.罗娟.金融知识可以促进居民消费结构升级吗?——来自中国家庭金融调查数据的证据[J].消费经济,2020,36(03):63-73.马琳,杨建垒.中国城乡居民消费结构升级与影响因素研究——基于LA/AIDS拓展模型的实证分析[J].科学经济社会,2016,34(04):66-71.孟宏玮,闫新华.金融素养对城镇家庭消费的影响——基于中国家庭金融调查数据的实证研究[J].调研世界,2020,(3):16-21钱海章,陶云清,曹松威等.中国数字金融发展与经济增长的理论与实证[J]数量经济技术研究,2020,37(06):26-46.DOI:10.13653/ki.jqte.2020.06.002宋全云,肖静娜,尹志超.金融知识视角下中国居民消费问题研究[J].经济评论,2019(01):133-147.孙玉环;张汀昱;王雪妮;李丹阳.中国数字普惠金融发展的现状､问题及前景[J].数量经济技术经济研究,2021,38(02):43-59.DOI:10.13653/ki.jqte.2021.02.001唐勇,吕太升,侯敬媛.数字普惠金融与农村居民消费升级[J].武汉金融,2021(07):18-26.王雪琪,赵彦云,范超.我国城镇居民消费结构变动影响因素及趋势研究[J].统计研究,2016,33(02):61-67.王一博;辛立秋.数字普惠金融对农村居民消费的影响分析[J].中国市场,2023,(32):58-62.DOI:10.13939/ki.zgsc.2023.32.058易行健;周利.数字普惠金融发展是否显著影响了居民消费——来自中国家庭的微观证据[J].金融研究,2018,(11):47-67.张林;温涛.数字普惠金融发展如何影响居民创业[J].中南财经政法大学学报,2020,No.241(04):85-95+107张庆.中国居民消费结构升级:影响因素及策略选择[J].商业经济研究,2019(14):56-58.赵金辉.数字普惠金融对中国农村居民消费支出的影响研究[D].中南财经政法大学,2020.AllenF,Demirguc-KuntA,KlapperL,etal.Thefoundationsoffinancialinclusion:Understandingownershipanduseofformalaccounts[J].JournaloffinancialIntermediation,2016,27:1-30.Li,Jie,YuWu,andJingJianXiao."Theimpactofdigitalfinanceonhouseholdconsumption:EvidencefromChina."EconomicModelling86(2020):317-326.Linssen.TheAggregateExistenceofPrecautionarySav⁃ing:Time-seriesEvidencefromExpendituresonNondurableandDurablegoods[J].JournalofMacroeconomics,2011,20(2):309-323.SarmaM,PaisJ.Financialinclusionanddevelopment[J].Journalofinternationaldevelopment,2011,23(5):613