引言

扩内需、促消费，日益成为新时期我国经济持续稳定增长的重要途径。2020年新冠肺炎疫情的出现，使许多地区按下了消费增长的“慢进键”。党的十九届五中全会明确将消费作为三大重点之一，提出了全面促进消费的战略要求。数字普惠金融，作为一种新型的金融服务，越来越被应用到各领域，与居民消费的接触面也不断拓宽。这种新型的金融服务业态，一方面体现在它的普惠性，可以作为刺激消费、助力经济增长的一个手段，另一方面也体现在它的数字性，它是建立在互联网和共享的基础上，具有低成本、低门槛、便捷、安全等多重优势，为居民消费提供实在的便利，可以说数字普惠金融在解决大众的金融可得性上提供了有利条件。当然，这种新型金融业态在我国的发展时间并不长，不同人群对其接触强度也可能存在差别，这都会影响该服务在消费刺激方面作用的发挥。与此同时，不同收入群体的消费能力存在差别，正如收入分配不平衡被普遍认为是影响我国消费内需不足的重要原因。因此，要缓解内需不足的局面，就要站在收入分层的视角下进行思考。数字普惠金融可以解决居民的资金可得性，有利于在消费上产生放大效应。基于此，本文选择收入分层视角，就数字普惠金融影响居民消费这一话题进行研究。

理论与研究假设

目前已有一些学者研究了数字普惠金融与居民消费的关系。梁伟、李舒、冯叶(2020)研究认为，数字普惠金融的发展对居民消费有显著的影响，但在不同区域层面又表现出明显差异：在东部地区，数字普惠金融有利于提高居民消费，中部地区却表现出负向作用，而西部地区不存在显著的影响。陈晓霞(2020)从收入渠道检验了数字普惠金融对居民消费升级的影响，研究认为数字普惠金融有利于促进消费升级，且可以通过收入机制产生作用。崔海燕(2017)从农村视角研究了数字普惠金融对居民消费的影响，发现从全国整体来看，数字普惠金融对农民消费存在正向影响，且在东部地区最为显著。事实上，数字普惠金融对居民消费的影响，可以从三个方面解释：一是提高消费层级，有数字普惠金融支持，居民可以扩大消费预算，更多地用于通信、娱乐等支出，扩大消费量；二是缓解流动性约束，可以减少因购买大额商品带来的负担，缓解居民储蓄压力，从而促进消费；三是在一定程度上降低收入的不确定性，从而进一步刺激居民消费。

由此提出假设1：数字普惠金融的发展，有助于促进居民消费扩张。

当然，数字普惠金融对居民消费的影响效果也并不是一刀切的，不同群体之间可能也会存在一定的差异。从城乡二元角度来看，数字普惠金融对城乡居民消费的影响可能会存在差异。目前已有学者研究并支持了这一观点，肖远飞、张柯扬(2020)研究了数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响效应，研究表明了数字普惠金融对农村居民消费有显著的促进作用，但是对城镇居民消费的影响并不显著。对于不同收入阶层，这一影响效应的差异性也可能同样存在，陈晓霞(2020)在分析得出数字普惠金融对消费升级的作用受到收入机制支配的基础上，又认为在低收入地区作用强度更高。对于不同经济发展地区，同样也可能存在差异化的影响效应。张昭昭(2020)研究得出结论，数字普惠金融对经济欠发达区域消费扩张和消费提质的作用强度都明显高于经济发达地区。从我国目前的发展实际来看，收入的分层已是一种普遍现象，而数字普惠金融对不同收入阶层消费的影响也可能存在差异。根据边际效应递减规律，高收入群体的消费水平在规模上高于低收入群体，因而所能接收数字普惠金融发展释放的边际贡献力实际上可能会相应降低。

由此提出假设2：数字普惠金融的发展，对于不同收入阶层居民的消费扩张存在差异性的影响效应，其中对低收入群体的影响可能要高于对高收入群体的影响。

模型构建、指标选取与数据来源

(一)模型构建

为了定量研究数字普惠金融对居民消费的影响，首先构建包含数字普惠金融和居民消费两个变量，同时包含控制变量的回归模型如下：

lnconsumeit=a0+a1lnconsumei,t-1+a2financeit+βX+ui+vt+εit(1)

公式(1)为面板数据模型，其中，下标i和t分别表示横截面和时间序列。变量consume表示居民消费水平，finance表示数字普惠金融发展水平，a1为居民消费一阶滞后项的系数，用于考察居民消费的时序性影响；a2为数字普惠金融的系数，用于检验数字普惠金融发展对居民消费的影响效应；X为控制变量，β为系数向量；ui和vt分别表示面板数据模型的横截面不可观测项与时间序列不可观测项，ε为模型的随机误差项。选取一系列与数字普惠金融自相关性不强，同时对居民消费有明显影响的变量作为控制变量，包括经济发展水平、城镇化水平、政府支持和外向型水平，于是将上述模型扩充如下：

lnconsumeit=a0+a1lnconsumei,t-1+a2lnfinanceit+β1lneconomicit+β2lncityit+β3lngovernit+β4lnexportit+ui+vt+εit(2)

其中，economic表示经济发展水平，city表示城镇化水平，govern表示政府支持，export表示外向型水平，其余变量定义同上。

(二)指标选取

被解释变量。居民消费水平consume指标的选取，理论界有采用城镇居民消费支出表示，也有采用城乡居民消费支出表示，笔者认为城乡居民消费支出更能反映整个面上的消费水平，但考虑到本文还要进一步研究收入分层视角下的情况，而收入分层有关数据仅体现在城镇方面，农村方面未能获取充分的数据，因此本文仍采用城镇居民消费支出的指标数据。该指标数据在分析总体影响时采用，而在分析收入分层视角下的情况时，根据数据可获得性，统计系统中将居民收入划分为最低收入户(10%)、较低收入户(10%)、中等偏下收入户(20%)、中等收入户(20%)、中等偏上收入户(20%)、较高收入户(10%)、最高收入户(10%)共七个等级。为简化分析，本文将最低收入户和较低收入户合并，将较高收入户和最高收入户合并，中等收入户和中等偏上收入户合并，于是按照收入划分为4个等级：低收入群体(20%)、中等偏下收入群体(20%)、中等及偏上收入群体(40%)、高收入群体(20%)。在数据处理时，对于合并的指标数据，即通过合并前指标取平均值得到。

表12011-2018年我国数字普惠金融指数及相关统计值

表2总体回归结果

表3不同收入群体的分项回归结果

解释变量。对于数字普惠金融发展水平(finance)，由于目前数字普惠金融发展水平的相关数据获取渠道较少，因此本文选择北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数(2011-2018年)作为数字普惠金融发展水平的数据。

控制变量。经济发展水平(economic)采用地区生产总值的指标数据。城镇化水平(city)采用城镇化率作为指标，即为城镇总人口占地区总人口的比重。政府支持(govern)用财政支持强度的指标，本文即采用财政收入占地区生产总值的比重作为指标。外向型水平(export)用外贸依存度的指标，即采用进出口总额占地区生产总值的比重表示。

(三)数据来源

由于北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数最新更新到2018年，因此本文选取2011-2018年31个省市区和面板数据作为样本展开实证分析，以上数据来源于历年《中国统计年鉴》、各省市区的历年统计年鉴、北京大学数字金融研究中心—数字普惠金融指数(2011-2018年)。

实证结果与分析

(一)数字普惠金融的情况分析

表1给出了2011-2018年我国数字普惠金融指数的统计情况，并在此基础上计算了年增长率、标准差以及变异系数。从数字普惠金融指数的发展情况来看，指数提升趋势总体比较明显，但在增势上起初迅猛，后期渐趋缓和，近几年来增长总体稳定。从地区差异来看，2011-2018年我国数字普惠金融指数的变异系数基本呈现不断递减的趋势，因此也表明了全国省级范围的数字普惠金融指数的离散程度在下降，即地区差异性在减小。

(二)数字普惠金融对居民消费影响的总体回归结果

表2报告了数字普惠金融对居民消费影响的总体回归结果。我们发现面板数据模型Hausman检验拒绝了随机效应，LR检验接受固定效应，最终模型调整后的拟合度为0.9326，F值为311.3245，可见总体回归效果良好。

数字普惠金融的变量lnfinance系数为0.1760，通过显著性水平5%，这就从样本数据范畴验证了数字普惠金融对扩大居民消费规模具有明显的推动作用，于是假设1得到验证。根据前面的理论分析，数字普惠金融主要通过三个方面对居民消费产生作用：一是通过提高居民的消费层级，二是通过缓解居民消费的流动性约束，三是降低居民收入的不确定性。结合我国实际，当前居民消费结构中，尽管交通通信、医疗健康和文教娱乐等偏向于中高端的消费规模得到明显扩张，消费结构趋于优化，但是全社会消费仍是以食品、衣着和住房等基本的消费占明显主导，实际内需扩张的压力仍然较大，因此也亟须借助数字普惠金融等各种渠道进行刺激，从而有效扩大内需。从前面的现状分析可以看到，2011年到2018年我国数字普惠金融指数年均增长40%以上，在数字普惠金融快速发展的同时，通过强大的融资杠杆作用，提高居民的收入水平，从而刺激消费增长，特别是对于中西部地区、农村地区以及中低收入家庭，这无疑是提供一种便捷有利的促消费途径。

从其他变量来看，被解释变量的一阶滞后项作为自变量时，其系数为0.3874，且通过显著性水平1%，由此进一步证实了居民消费具有时序性的惯性效应。在几个控制变量中，经济发展水平、城镇化水平和政府支持三个变量的系数都是显著为正，即对居民消费扩张具有显著的促进作用。但是，外向型水平对居民消费扩张的支持作用并不显著。

(三)收入分层视角下的回归结果

基于四类收入群体分别进行回归检验，表3报告了回归结果。

高收入群体的数字普惠金融变量系数为0.1437，通过显著性水平5%，由此表明，数字普惠金融对扩大我国高收入群体的消费规模具有明显的促进作用。高收入群体在一定程度上构成了我国消费群体的主力军，其消费规模的增加也直接带动整体消费规模扩张。前面回归结果显示了数字普惠金融促进整体消费扩张，与此也基本吻合。高收入群体多分布在城镇地区，且更多的分布在经济较发达的城市地区，这些地区本身经济基础较好，配套服务设施的布局更加优化，为数字普惠金融业态的布局建设打好了有力的基础。与此同时，相对来说这些地区人口较为密集，更有利于数字普惠金融业务的铺开。因此，数字普惠金融与高收入群体的接触也应更为密集。此外，高收入群体自身就具有较强的消费意愿，也习惯于通过各种途径来获得消费的资金支持，而数字普惠金融作为一项金融支持服务，也恰好为这一群体扩大消费创造了有利条件。

中等及偏上收入群体中，数字普惠金融变量的系数为0.1884，通过1%的显著性水平，由此从经验上表明了数字普惠金融对中等及偏上收入群体的消费扩张也具有明显的推动作用。中等偏下收入群体样本的数字普惠金融变量的系数为0.2159，也通过1%的显著性水平，由此也从经验上表明了数字普惠金融对中等偏下收入群体的消费扩张同样也有带动作用。从弹性系数的角度来说，实证结果表明了数字普惠金融水平每提高1%，可以带动中等及偏上收入群体的消费规模提高0.3752%，带动中等偏下收入群体的消费规模提高0.4720%。总体可见，数字普惠金融对我国中等收入群体的消费增长是具有显著推动作用的。

而回顾高收入群体的结果，数字普惠金融水平每提高1%，可以带动高收入群体的消费规模提高0.1437%。对比可知，数字普惠金融对中等收入群体的影响系数要明显高于高收入群体，可以从以下几个方面进行解释：

第一，从消费能力角度来说，我国中等收入群体本身在消费能力方面也积累形成了一定的水平，因此数字普惠金融为他们开辟了一个新的融资渠道，而这类群体本身在收入水平以及现代化的办公和业务能力上也具备了一定水准，对数字普惠金融业务总体上可以学习并在较短时间内掌握，因此可以说是为他们扩大消费“如虎添翼”。因此，数字普惠金融对于中等收入群体消费扩张的贡献是比较高的。

第二，从边际效应递减的角度，数字普惠金融水平尽管对高收入群体和中等收入群体的消费扩张都有直接影响，但是高收入群体的消费水平本身难以达到一定的规模程度，因而所能接收数字普惠金融发展释放的边际贡献力也相应降低。通俗来说，当一个消费者的消费能力在一定水平下，数字普惠金融服务对其产生的刺激效应是较为显著的，而随着持续的刺激，当该消费者的消费能力提高至一定的水准后，那么数字普惠金融为其提供的边际贡献力势必会被弱化。

低收入群体中，数字普惠金融变量的系数为0.0563，显著性也仅为10%，表明弹性效应不强，即说明数字普惠金融的发展，对我国低收入群体扩大消费的支持作用尽管客观存在，但是仍不是很强。由此也从样本范畴验证了假设2。解释如下：第一，我国低收入群体多分布在中西部农村地区，虽然当前脱贫攻坚取得积极成效，但是低收入居民的储蓄意识仍较强烈，它们对这类新型金融支持渠道的广泛接受程度还需时日。第二，低收入群体普遍受教育程度不高，且周边配套服务设施不够完善，他们平时能接触的现代化信息资源较少，特别是对于现代信息技术掌握不够，因而也不愿或并不知道类似数字普惠金融等新型的融资渠道，因而这种金融支持方式对他们扩大消费的效应仍未有效释放。

结论

本文从实证角度，分析了收入分层视角下数字普惠金融对居民消费的影响。根据检验结果，可以总结以下结论：

第一，我国数字普惠金融发展提升的趋势总体比较明显，且近几年来增长总体趋稳。第二，数字普惠金融的发展，对我国扩大居民消费规模具有明显的推动作用。第三，从收入分层的视角来看，数字普惠金融的发展，对于不同收入阶层居民的消费扩张存在差异性的影响效应。具体来说，数字普惠金融对高收入和中等收入群体的消费增长都具有显著推动作用，且对中等收入群体的影响高于高收入群体，与此同时，这种金融支持方式对我国低收入群体扩大消费的效应尽管客观存在，但尚未有效释放出来。综上所述，简要提出以下建议：

第一，要加快推进金融服务体系创新，积极发展数字普惠金融。不仅要扩大数字普惠金融的支持业务覆盖面，也要优化该业态在区域和在城乡的布局，从而达到扩大服务覆盖面的效果。第二，要加强欠发达地区数字信息化基础设施建设，提高对数字普惠金融服务的承载力。第三，应当强化对大众基础金融知识的教育和普及，尤其是提高欠发达地区以及偏远地区的教育普及力度，提高当地居民的金融素养，从而更好地利用这一金融服务。

参考文献：

[1].梁伟,李舒,冯叶.数字普惠金融的发展对居民消费影响研究—基于省际面板数据的实证分析[J].吉林金融研究,2020(7)

[2].陈晓霞.数字普惠金融支持居民消费升级的影响效应—基于收入渠道视角的实证检验[J].商业经济研究,2020(18)

[3].崔海燕.数字普惠金融对我国农村居民消费的影响研究[J].经济研究参考,2017(64)

[4].肖远飞,张柯扬.数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响—基于省级面板数据[J].武汉金融,2020(11)

[5].张昭昭.数字普惠金融助力我国居民消费扩容提质的影响机制[J].商业经济研究,2020(19)

[6].黄益平,梁世栋.北京大学数字普惠金融指数(2011-2018年)[R].北京大学数字金融研究中心,2019(4)

王明洋.收入分层视角下数字普惠金融对居民消费的影响[J].商业经济研究,2021(07):167-170.