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关于数字普惠金融对东部地区居民消费影响的分析

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摘?要：扩大居民消费需求、促进经济发展方式的转变一直是中国宏观经济调控的重点。近年来，我国居民消费支出占GDP比重总体呈现上升趋势，与此同时，我国数字普惠金融迅速发展。本文就数字普惠金融的发展对东部地区居民消费的影响进行了理论分析和实证检验。研究结果表明，数字普惠金融的发展显著促进了东部地区居民消费。

关键词：数字普惠金融;东部地区;居民消费

：F014.5+F124.7：A：1008-4428（2019）06-0135-02

一、引言

消費是生产的动力和最终目的，不仅能给经济增长提供动力，还能解决发展中国家普遍存在的就业问题。自2011年以来，我国居民消费支出呈现不断上升的趋势，城镇、农村恩格尔系数显著下降，人民开始有能力有意愿的追求更高层次的消费。

在居民消费支出增长的同时，国家开始大力推广普惠金融，提出立足机会平等要求和商业可持续原则，通过加大政策引导扶持、加强金融体系建设、健全金融基础设施，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当的、有效的金融服务。而且，不同于以往单纯通过物理网点的铺开和金融基础设施的加强来提高普惠金融的效率，越来越多的金融机构开始依靠信息技术、大数据、云计算等创新性互联网金融拓展普惠金融的触达能力和服务范围，甚至有许多互联网金融企业如蚂蚁金服等也积极参与到数字普惠金融实践当中，一定程度上缓解了流动性约束、便利了居民支付，从而对居民消费的提升产生了正向的影响。

我国是一个典型的二元经济国家，城乡收入差距大，东中西部经济发展程度差距大，东部地区相对于中部和西部来说，经济较为发达，数字普惠金融增长率较低。目前学术界对于数字普惠金融促进中部地区和西部地区居民消费增长的研究较多，但单独对东部地区居民消费和数字普惠金融增长有无联系做出分析的较少。因此本文利用北京大学数字普惠金融发展指数探究数字普惠金融发展程度对东部地区居民消费的影响。

二、计量经济模型设定及结果

（一）计量经济模型探讨

由于本文使用的是2011—2018年分省的面板数据，因此可以选择混合OLS回归、固定效应回归或随机效应回归。根据Hausman检验，随机效应回归分别优于固定效应回归与混合OLS回归，因此，本文将采用面板数据随机效应回归探究数字普惠金融指数对于东部地区居民消费的影响。所用模型如下：

（二）计量模型变量选取

根据生命周期—持久收入假说，理性的消费者行为的唯一目标是实现效用最大化。这样，理性的消费者将根据效用最大化的原则使用一生的收入，安排一生的消费与储蓄，使一生中的收入等于消费。因此人均可支配收入是消费的影响因素之一。

根据预防性储蓄假说，消费者在决定消费路径时不仅要考虑持久收入的多少，还要考虑收入的不确定性。随着我国劳动就业、教育、住房、医疗卫生等领域的市场化改革，城乡居民面临的不确定性明显增加。目前国内关于预防性储蓄假说的研究大多认为收入的不确定性对居民储蓄有显著的正向影响，即对居民消费有着抑制作用，且有研究发现不确定性的来源中，医疗和住房的影响较大，尤其体现在住房情况上，因此本文也将商品房销售价格作为解释变量之一。

至此，本文被解释变量与解释变量如下：

被解释变量：人均消费（元/人年）

核心解释变量：数字普惠金融指数

其他解释变量：人均可支配收入（元/人年）、商品房销售价格（元/平方米）

（三）计量模型数据选取

本文采用2011—2018年分省数据，分别为北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省。核心解释变量数字普惠金融指数来自北京大学数字普惠金融研究中心，其余变量均来自中国统计年鉴。

（四）计量模型变量稳健性检验

由于宏观数据通常具有趋势，因此，在进行计量模型实证检验前，先对人均消费、人均可支配收入、商品房销售价格三个变量进行平稳性检验。其中，对含有趋势的变量进行一阶差分再检验其平稳性。表2汇报了主要变量平稳性检验的结果。由于模型（1）中选取的变量存在趋势，因此，本文所用模型由模型（1）调整至模型（2）：

（五）计量模型检验结果

基于Hausman检验的结果，本文采用面板随机效应实证检验数字普惠金融的发展程度对居民消费的影响，表3报告了基于模型（2）的随机效应回归结果。首先，根据模型（2），被解释变量为东部地区居民消费支出的一阶差分，解释变量中东部地区人均可支配收入、商品房销售价格也取一阶差分，其余变量直接选取2011—2018年的截面数据，由此构造了八期的面板数据。在表3的第（1）列中，本文只加入了数字普惠金融发展指数。在第（2）列，本文增加了人均可支配收入变量。在第（3）列中，本文增加了商品房销售价格变量。可以发现，在逐渐增加控制变量的过程中，数字普惠金融发展指数的系数始终为正，且一直在