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3数据与变量选取
3.1数据来源与变量选取
本文选取2011—2022年河南省的年度宏观数据进行实证研究及分析,所选用的河南省数据具有省级独特性和相关性,适用于地区分析。计量处理采用Stata16.0软件。本文以河南省地级市的相关指标作为研究对象,由于济源市为省管县级市,情况特殊,在回归时将该市样本剔除,共取得17个地级市共170个观测值。
3.1.1被解释变量
本文主要研究的是数字金融发展对城乡消费的影响,而城乡消费既包含城镇居民消费,还包含农村居民消费,以及他们之间的相互关系,本文采用城乡消费的绝对数值和相对数值作为被解释变量,相对数值指的是农村居民人均可支配收入与城镇居民可支配收入的比值,计算公式如(1)式所示
gap
3.1.2解释变量
本文的解释变量是数字普惠金融指数,本文以北京大学数字普惠金融指数作为本文的普惠金融指数作为解释变量。
3.1.3控制变量
本文选取财政干预程度(gov),城镇化率(ur),收入水平(lnincome),产业结构(is)作为控制变量。
具体变量说明及计算方式如表1所示:
表SEQ表\*ARABIC1变量说明
变量类型
变量名称
变量代码
计算方式
被解释变量
城镇居民消费水平
lncon_city
城镇居民生活消费支出对数
农村居民消费水平
lncon_rural
农村居民生活消费支出对数
城乡居民消费水平差距
gap
城镇居民生活消费支出/农村居民生活消费支出
解释变量
数字普惠金融指数
index_aggregate
北大数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数
控制变量
政府干预
gov
地方一般预算支出/地区生产总值
城镇化率
ur
年末城镇人口/年末总人口
产业结构
is
第二、三产业增加值与GDP的比值
收入水平
lnincome
地区人均可支配收入对数
4实证分析
4.1实证设计
本文尝试探究的主题是数字普惠金融发展对城乡居民消费的影响。回归的具体模型如下:
consumei,t
gapi,t=β0
其中,i代表个体,t代表年度,被解释变量consume代表居民消费水平,gap代表城乡居民消费水平差距。FIN代表当地的普惠金融水平,为本文的核心解释变量。?i与θt分别为个体固定效应和时间固定效应,εi,t为随机误差项。
4.2.基础回归分析
考虑到本文样本量大于样本期数,面板为长面板,故本文选择使用回归方法是FGLS,首先先对面板数据进行组间异方差,组内自相关和同期截面相关检验,检验结果均拒绝原假设,面板数据存在组间异方差,组内自相关和同期截面相关,故在回归时采用自相关和异方差的误差修正,回归结果如表2所示。
表SEQ表\*ARABIC2基础回归结果
(1)
(2)
(3)
lncon_city
lncon_rural
gap
index_aggregate
0.00214***
0.00285***
-0.00207***
(27.50)
(27.03)
(-10.50)
lnincome
0.102**
0.165***
0.168**
(2.42)
(4.20)
(2.45)
ur
0.138
0.581***
0.330*
(1.00)
(5.46)
(1.66)
gov
-0-0.0000235*
-0.0000681***
(-0.26)
(-1.83)
(-3.37)
is
0.488***
1.477***
-1.959***
(3.99)
(9.72)
(-6.83)
_cons
7.839***
5.548***
2.604***
(18.33)
(13.61)
(3.45)
N
204
204
204
表2的(1)列的被解释变量为城市人均消费对数,(2)列为农村人均消费对数,(3)列为城乡收入差距。从回归结果可以看出,数字普惠金融指数对城乡消费均有显著的正向影响,且在1%的显著性水平上显著。具体来说,地级市的数字普惠金融指数每提高1个单位,该地区城镇居民平均消费支出增加0.214%,该地区农村居民平均消费支出增加0.285%。城镇居民和农村居民的消费支出水平均增加,且农村居民消费支出的增加大于城镇居民消费支出增加,由此,城乡居民消费水平差距显著降低。当一个地区的普惠金融水平提升时,意味着更多的人可以获得金融服务,包括存款、贷款、支付和保险等。这将直接促进该地区的经济发展和金融包容性,从而带动城镇和农村居民的消费支出上升。这种现象产生的具体原因可能包括:1.普惠金融提高预算约束:普惠金融的提升将使更多的人可以获得金融服务,包括贷款和支付服务,从而促进个人和家庭的消费。2.刺激经济增长:普惠金融能够为企业提供更多融资渠道,促进企业发展和创新,从而带动就业增加和收入提高,进而推动居民的消费支
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