【《第互联网消费金融对居民消费结构影响实证分析》2400字】

第互联网消费金融对居民消费结构影响实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u8334第互联网消费金融对居民消费结构影响实证分析 1292091.1指标及数据 1117511.1.1计量模型的确定 145121.1.2数据来源 1265591.2VAR模型实证分析 2198261.2.1单位根检验 2246611.2.2协整检验 3100251.2.3方差分析 3127771.2.4稳健性检验 61.1指标及数据1.1.1计量模型的确定根据我国的具体情况来看，因部分地市2022年统计年鉴未发布，因此本文采用2014-2021年面板数据，采用随机效应模型作为基准模型进行实证分析，该计量模型具体如下：R_survial=βR_enjoy−cons=βR_develop−cons=βR_survial代表在t年份的居民人均生存型消费占比，R_enjoy−cons代表在t年份的居民人均享受型消费占比，R_develop−cons代表在t年份的居民人均发展型消费占比，具体数据见图3-3。dift为互联网消费金融指数，indit、govit、urit代表在t年份的产业结构、财政支农力度和城镇化水平，φi代表个体效应，ε1.1.2数据来源本文在实证分析研究所用计量软件为stata16.0。自变量互联网消费金融指数来自于北京大学数字金融研究中心发布的互联网消费金融的最新测度结果。同时北京大学数字金融研究中心发布的在互联网消费金融的最新测度结果中引入三个自变量，分别为数字覆盖广度（coverage）、使用深度（usage）和数字化程度（digit），用于进行不同维度的互联网消费金融指数对居民消费结构的影响程度分析。因此，本文实证部分包含了总指数、三个子指数，为了保证所有数值大小相对一致，对互联网消费金融总指数和各维度的指数均除以100处理。控制变量本文共设置三个控制变量，分别为产业结构(indit)、财政支农力度(govit)和城镇化水平(urit)。数据来源于各地市2014—2021年公布的国民经济和社会发展统计公报。表4—1描述性统计(1)(2)(3)(4)(5)VARIABLESNmeansdminmax因变量R_survial630.6760.02400.6220.722R_enjoycons630.1600.02090.1130.219R_developcons630.1630.01590.1220.192dift632.1380.4581.3863.015自变量coverage632.0780.4031.2902.994usage632.0990.5701.1402.974digit632.3910.5271.4723.157控制变量indit630.09550.05630.004420.200govit630.1210.04850.02450.200urit630.6220.1080.5140.892注：为保证所有数值大小相对一致，对互联网消费金融总指数和各维度的指数均除以100处理1.2VAR模型实证分析1.2.1单位根检验通过对我国人均消费支出对数变量及其阶差的ADF检验，可以看出这些对数变量是非平稳的，取一阶差就趋于稳定，所以这些对数变量都是阶稳的。如果直接用最小二乘法对非平稳数据进行估计，有可能出现假回归，需要对这些非平稳数据进行协整分析。表4—2单位根检验变量ADF统计量5%的临界值p值结果indit-3.171208-3.0403910.039平稳govit-5.961113-3.73320.0011平稳urit-2.454621-1.9628130.0176平稳1.2.2协整检验变量协整检验大多数时候是通过检验变量最小二乘残差的平稳性来检验的，如果残差是平稳的，则变量是协整的；如果残差是非平稳的，则变量不是协整的全部。经检验，2021年上半年，我国居民人均可支配收入与各人均消费支出对数变量均为协整。表4—3协整检验滞后阶数确定LagLogLLRFPEAICSCHQ0-47.1606NA0.0733895.9012476.0482845.9158631-0.39816371.51902*0.0008871.4586072.046758*1.517071211.4878513.983540.000718*1.119077*2.148341.221388*1.2.3方差分析互联网消费金融包含三大指标，为了探讨不同维度对居民消费结构的异质性影响，本文对居民进行了数据普惠结构对消费结构的异质性分析。采用随机效应模型分别就三个维度对式1、式2、式3进行线性回归，结果如表4—4、表4—5、表4—6所示。表4—4互联网消费金融结构同质性分析-覆盖广度(1)(2)(3)VARIABLESR_survialR_enjoy-consR_develop-conscoverage-0.016**0.020***-0.008*(-2.06)(3.25)(-1.54)ind-0.185**0.231***0.012(-1.13)(1.57)(0.09)gov0.026*-0.106-0.092(0.14)(-0.68)(-0.69)ur-0.056**0.028***-0.001(-0.72)(0.39)(-0.01)Constant0.758***0.093*0.190***(12.24)(1.66)(3.52)Observations636363Numberofcode999CompanyFEYESYESYESFtest0.1470.005860.498z-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表4—5互联网消费金融结构同质性分析-使用深度(1)(2)(3)VARIABLESR_survialR_enjoy-consR_develop-consusage-0.012***0.013***-0.003*(-2.63)(3.73)(-1.02)ind-0.150**0.198***0.033(-0.90)(1.37)(0.23)gov0.021*-0.093-0.107(0.11)(-0.61)(-0.80)ur-0.052**0.034***-0.020(-0.66)(0.48)(-0.28)Constant0.746***0.103*0.191***(11.68)(1.86)(3.51)Observations636363Numberofcode999CompanyFEYESYESYESFtest0.05490.001220.732z-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表4—6互联网消费金融结构同质性分析-数字化程度(1)(2)(3)VARIABLESR_survialR_enjoy-consR_develop-consdigit-0.014***0.015***-0.003*(-2.79)(1.12)(-1.00)ind-0.069**0.202***0.018(-0.34)(1.31)(0.12)gov0.088*-0.189-0.089(0.44)(-1.25)(-0.66)ur-0.005**0.006***-0.022(-0.05)(0.08)(-0.30)Constant0.708***0.124**0.194***(9.01)(2.08)(3.40)Observations636363Numberofcode999CompanyFEYESYESYESFtest0.03120.0002230.736z-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1首先，从对于式1的回归结果来看，覆盖广度对居民生存型消费的回归系数为-0.016，在5％显著性水平下显著；使用深度对居民生存型消费的回归系数为-0.012，在1％显著性水平下显著；数字化程度对居民生存型消费的回归系数分别为-0.014，在1％显著性水平下显著，说明这三个子指数均对居民生存型消费起到抑制作用，其中使用深度和数字化程度对居民生存型消费的抑制效果更显著。对于式2的回归结果来看，覆盖广度对居民享受型消费的回归系数为0.020，在1％显著性水平下显著；使用深度对居民享受型消费的回归系数为0.013，在1%显著性水平下显著；数字化程度对居民享受型消费的回归系数为0.015，在1%显著性水平下显著，说明三个子指数均对居民享受型消费起到促进作用，促进效果均显著。对于式3的回归结果来看，覆盖广度对居民发展型消费的回归系数为-0.008，在10％显著性水平下显著；使用深度对居民享受型消费的回归系数为-0.003，在10％显著性水平下显著；数字化程度对居民发展型消费的回归系数为-0.003，在10％显著性水平下显著，说明三个子指数均对居民发展型消费起到抑制作用，抑制效果较显著。综上所述，三个子指数均抑制了居民生存型消费和居民发展型消费，而促进了居民享受型消费，促进了居民消费结构的升级。也证明其影响存在同质型。1.2.4稳健性检验消费结构的衡量主要有恩格尔系数法，指的是食品消费占总消费支出的比重，恩格尔系数的值变小说明消费结构在不断升级，恩格尔系数的值越小则表明生活质量越高。表4—7稳健性检验(1)(2)VARIABLESR_survialR_enjoy-consR_develop-consdf-0.031***0.031***(-6.24)(6.24)ind-0.143***0.143***(-1.05)(1.05)gov0.055**-0.055*(0.35)(-0.35)ur-0.076**0.076***(-1.17)(1.17)Constant0.513***0.487***(9.87)(9.36)Observations6363Numberofcode99CompanyFEYESYESFtest00Robustt-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1本文采用变量替换法来进行稳健性检验，替换因变量，将居民生存型消费占比用恩格尔系数代替，将居民发展