李任平

摘要：本文基于2018年省級數(shù)字普惠金融指數(shù)與2019年中國家庭金融調查（CHFS）橫截面數(shù)據，從微觀視角實證評估了二元負債結構在數(shù)字金融對農村家庭消費的影響中所起到的中介作用。結果表明，數(shù)字普惠金融水平的提高可以通過改善農村家庭的負債結構促進家庭消費。政府應著力提升農村地區(qū)信息化水平，推進農村地區(qū)金融知識普及，增強農村居民創(chuàng)收、增收能力。

關鍵詞：數(shù)字普惠金融 農村居民 負債結構 家庭消費

一、問題提出與文獻回顧

消費常被認為是國民經濟“三駕馬車”中最重要的一架。從宏觀角度，它既是促進經濟繁榮、加速資本積累、影響財富形成的核心因素，也是提高就業(yè)率、優(yōu)化產業(yè)結構、調整經濟結構的重要推力（朱信凱和駱晨，2011）。從微觀角度，消費則經常被視作衡量家庭福利的最優(yōu)指標。黨的二十大報告指出，要著力擴大內需，增強消費對經濟發(fā)展的基礎性作用。在此背景下，對我國居民消費的影響因素進行更深入、更細致地分析，具有很強的現(xiàn)實意義。

已有研究表明，數(shù)字普惠金融可以通過便利支付、緩解流動性約束、減少不確定性等機制促進居民消費。然而，對于數(shù)字普惠金融能否顯著促進農村家庭的消費，這些研究卻并未達成統(tǒng)一。例如，易行健和周利（2018）認為，由于農村地區(qū)的金融可得性較差，金融抑制現(xiàn)象相對普遍，數(shù)字普惠金融對農村家庭的流動性緩解程度要高于城鎮(zhèn)家庭。因此，數(shù)字普惠金融對農村家庭的消費具有更強的邊際促進效果。郭繼輝和王澤榮（2022）認為，由于農村和中西部地區(qū)的金融資源比較匱乏，根據邊際收益遞減的理論，數(shù)字金融的同等發(fā)展為這些地區(qū)的家庭帶來的邊際收益應當更大。因此，數(shù)字普惠金融對消費的拉動作用主要體現(xiàn)于農村和中西部家庭。然而，張勛、楊桐、汪晨等（2020）卻認為，由于數(shù)字金融鴻溝的存在，農村家庭對數(shù)字金融的接觸機會較少，很難像城鎮(zhèn)家庭一樣方便地享受數(shù)字金融發(fā)展的成果。因此，數(shù)字金融的發(fā)展對農村家庭的消費沒有顯著的促進作用，而僅僅是顯著地提高了這些家庭的收入。上述分歧與我國農村地區(qū)金融運行狀況的復雜性息息相關。

我國農村信貸市場長期表現(xiàn)出明顯的“二元化”特征，既存在以農村信用合作社、國有商業(yè)銀行為代表的現(xiàn)代正規(guī)金融部門，也存在以親朋借貸、高利貸為代表的傳統(tǒng)非正規(guī)金融部門。在農村地區(qū)比較常見的現(xiàn)代金融部門中，中國農業(yè)發(fā)展銀行并不開展個人業(yè)務，中國農業(yè)銀行在鄉(xiāng)鎮(zhèn)及以下地區(qū)設立的分支機構稀少，農村信用合作社則長期處于超負荷經營的狀態(tài)，其資產擴張能力較為有限。因此，這些部門都難以滿足農村居民的信貸需求。而由于農村地區(qū)人口規(guī)模較小、風險相對較大、風險監(jiān)測困難，即使在資金來源充足、申請者符合放貸條件的情況下，正規(guī)金融機構也經常不愿為農村居民提供貸款（何廣文，1999）。因此，當前我國農村家庭貸款的主要來源仍是親朋借貸等非正規(guī)融資。這類民間借貸手續(xù)簡單，以借款人的社會信用為基礎，往往抵押較少或不需要抵押，交易費用低廉，但其利息通常要明顯高于正規(guī)金融借貸的利息水平，且即時償還壓力較大，從而對消費具有顯著的抑制作用。與此相反，農村家庭使用較少的正規(guī)金融借貸卻對消費有著明顯的促進作用（張冀、孫亞杰、張建龍，2020）。

數(shù)字金融的發(fā)展影響著我國農村居民的借貸方式。在傳統(tǒng)私人借貸市場上，從供給端來看，數(shù)字金融的發(fā)展拓寬了農村居民的投資渠道，增加了農村居民的交易機會，提高了農村居民將資金借與私人使用的機會成本，增強了農村居民使用金融工具的意愿，從而使非正規(guī)金融信貸在農村地區(qū)的獲取難度有所上升；從需求端來看，互聯(lián)網借貸平臺能夠讓地理位置相隔較遠的資金供求雙方實現(xiàn)對接，從而拓寬了農村居民的資金借入渠道，減弱了農村地區(qū)的金融排斥程度，對傳統(tǒng)私人借貸形成了替代效應，使農村居民對非正規(guī)金融信貸的需求有所下降（吳雨、李成順、李曉等，2020）。在現(xiàn)代金融市場上，由于大數(shù)據的引入，傳統(tǒng)征信下本會被銀行拒絕的貸款者得以建立相對完整的信用，由于信用甄別與授信等技術的創(chuàng)新，金融服務的提供成本得以降低。因此，數(shù)字金融的發(fā)展使銀行能夠滿足更多長尾客戶的資金需求（王曙光和楊北京，2017）。這幾方面機制共同作用，令數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著提高農村居民對正規(guī)信貸的需求，并顯著降低非正規(guī)信貸在農村家庭總負債中占據的比重（傅秋子和黃益平，2018）。

鑒于此，本文提出如下假設：數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以改善我國農村家庭的負債結構，減少非正規(guī)金融負債在家庭總負債中的占比，緩解農村家庭即時償還負債、支付利息的壓力，從而促進其消費。在余下的內容中，本文將利用2018年省級數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)與2019年中國家庭金融調查橫截面數(shù)據對該假設進行檢驗，并基于實證分析的結果提出相關政策建議。

二、數(shù)據介紹與模型設計

（一）數(shù)據及變量說明

參考郭繼輝等（2022）的研究方法，本文采用家庭年度人均消費水平作為被解釋變量。在該變量的計算過程中，家庭年度總消費數(shù)據來自西南財經大學的中國家庭金融調查（CHFS），通過加總問卷“消費性支出”板塊中的各項支出數(shù)據得到。由于CHFS2015、2017年的調查問卷與2019年的調查問卷在諸多細節(jié)上存在差別，為保持統(tǒng)計口徑的一致性，本文僅使用2019年的橫截面數(shù)據。在進行加總時，若某項支出數(shù)據為月度平均數(shù)據，則將其乘以十二，作為該項支出的年度數(shù)據。在得到家庭年度總消費數(shù)據后，令其除以家庭總人數(shù)，從而得到家庭年度人均消費數(shù)據。參考尹志超等（2021）的做法，本文以北京大學數(shù)字金融研究中心提供的省級數(shù)字普惠金融指數(shù)（DFIIC）作為解釋變量，并采用滯后一期，即2018年的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量家庭所在省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

在計算中介變量時，參考傅秋子和黃益平（2018）的分類方法，本文將家庭信貸分為生產性信貸和消費性信貸，并以消費性非正規(guī)借貸在家庭總負債中的占比衡量家庭的負債結構?？紤]到住房貸款具有明顯的長期性，很可能并不適于僅滯后一期的數(shù)字普惠金融指數(shù)，本文所計算的消費性非正規(guī)借貸僅包含家庭在汽車、教育、醫(yī)療與其他消費板塊進行的非正規(guī)借貸。對于家庭總負債，本文直接使用CHFS提供的2019年家庭負債數(shù)據。

參考郭繼輝等（2022）與易行健、周利（2018）的做法，本文的控制變量主要包括戶主特征變量、家庭特征變量與地區(qū)特征變量。其中，戶主特征變量包括戶主年齡（根據戶主出生年份進行計算）、性別、受教育年限、婚姻狀態(tài)與健康狀態(tài)，家庭特征變量包括家庭規(guī)模與家庭總資產，這兩類變量均使用來自CHFS的2019年橫截面數(shù)據。限于數(shù)據可得性，地區(qū)特征變量僅使用省級數(shù)據，包括家庭所在省的人均GDP與省份金融發(fā)展程度。其中，省份人均GDP使用來自中國國家統(tǒng)計局的數(shù)據，省份金融發(fā)展程度則根據中國人民銀行《2020年金融運行報告》中披露的各省2019年年末金融機構本外幣存款與當年GDP之比進行計算。此外，為減少遺漏變量所帶來的估計誤差，參考張勛等（2020）的做法，本文在控制變量中加入了戶主年齡的平方項。主要變量的描述性統(tǒng)計結果見表1。

（二）中介效應檢驗方法與模型介紹

參考溫忠麟、葉寶娟（2014），本文采用如下流程對中介效應進行檢驗：

第一步，檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對農村家庭人均消費水平的總效應。若該效應顯著，則進行后續(xù)檢驗。

第二步，檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對農村家庭負債結構的效應，并檢驗在控制了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的影響后，農村家庭負債結構對家庭人均消費水平的效應。若這兩個效應均顯著，則認為中介效應顯著，否則進入第三步。

第三步，使用Bootstrap法檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對農村家庭負債結構的效應與控制數(shù)字普惠金融發(fā)展水平影響后農村家庭負債結構對家庭人均消費水平的效應的乘積是否顯著。若顯著，則認為中介效應顯著，否則認為中介效應不顯著。

因此，建立以下三個實證分析模型：

1.數(shù)字普惠金融與農村家庭消費

用表示位于i省的第j個家庭于2019年的人均消費，家庭所在地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平用表示。得到如下實證模型：

其中，Xij表示戶主、家庭與家庭所在省份的控制變量，μij為隨機擾動項，γ1衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對農村地區(qū)家庭人均消費水平的總效應。

2.數(shù)字普惠金融與農村家庭負債結構

用percentij表示位于i省的第j個家庭在2019年于汽車、醫(yī)療、教育及其他方面所承擔的非正規(guī)金融負債占其當年總負債的百分比，家庭所在省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平用表示。得到如下實證模型：

與上文相似地，Xij表示戶主、家庭與家庭所在省份的控制變量，μij為隨機擾動項，β1衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展對農村地區(qū)家庭負債結構的效應。

3.農村家庭負債結構與家庭消費

用perbuyij表示位于i省的第j個家庭于2019年的人均消費，家庭負債結構用percentij表示。得到如下實證模型：

其中，Xij表示戶主、家庭與家庭所在省份的控制變量，包括模型（1）中的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平dfiicj。μij為隨機擾動項，α1衡量農村地區(qū)家庭負債結構對家庭人均消費水平的效應。

三、實證分析結果

表2報告了數(shù)字普惠金融對我國農村地區(qū)家庭消費水平效應的估計結果。該結果表明，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為0.658，且在1%的水平上顯著。這支持了易行健、周利（2018）等學者的結論，即數(shù)字普惠金融能夠從整體上促進農村家庭消費，農村家庭并未因數(shù)字金融鴻溝等因素的存在被整體排斥在數(shù)字金融發(fā)展帶來的福利之外，數(shù)字金融的發(fā)展的確具備普惠性。

表2第（1）列僅控制了數(shù)字普惠金融指數(shù)，第（2）至（4）列在第（1）列的基礎上逐步加入戶主特征、家庭特征與區(qū)域經濟特征，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)始終顯著為正，說明估計結果在不同模型設定下仍然保持穩(wěn)健。

表3報告了數(shù)字普惠金融對我國農村地區(qū)家庭負債結構效應的估計結果。該結果表明，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為-0.429，且在1%的水平上顯著。這支持了傅秋子和黃益平（2018）等學者的結論，即數(shù)字普惠金融能夠減少私人借貸市場上非正規(guī)金融信貸的供求，在整體上降低非正規(guī)金融負債在農村家庭總負債中的比例。盡管銀行等傳統(tǒng)金融機構在農村、偏遠地區(qū)設置的分支機構稀少，并會出于信息不對稱等原因設置較高的貸款發(fā)放門檻，致使大量不滿足門檻的相對貧困者因無法獲得貸款而難以擴大投資、提高財富水平，落入“貧困收入陷阱”，數(shù)字金融的發(fā)展卻能夠滲透進偏遠地區(qū)，減少銀行獲取與分析借款者信息的成本，降低貸款等金融服務的門檻，從而真正惠及相對貧困現(xiàn)象較為凸顯的農村地區(qū)，緩解資源錯配問題，為農村地區(qū)居民帶來“數(shù)字紅利”。

表3第（1）列僅控制了數(shù)字普惠金融指數(shù)，第（2）至（4）列在第（1）列的基礎上逐步加入戶主特征、家庭特征與區(qū)域經濟特征，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)始終顯著為負，說明估計結果在不同模型設定下仍然保持穩(wěn)健。

表4報告了在控制數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的基礎上，我國農村地區(qū)家庭負債結構對家庭人均消費效應的估計結果。該結果表明，家庭負債結構的系數(shù)為0.01，且在1%的水平上顯著。這支持了張冀等（2020）的結論，即非正規(guī)負債在總負債中占比的下降可以提高家庭的人均消費水平。此外，可以看到，隨著戶主年齡的增長，農村家庭人均消費水平也有所下降，這可能是由于老年人社交角色轉變致使其在應酬、交通、教育等方面投入減少，以及生理變化導致其在飲食等方面的需求大幅減少（李建民，2001）；戶主受教育程度越高，則家庭人均消費水平也傾向于更高，這可能是由于知識水平更高者進行教育等個人投資的意愿更強，更愿意借款消費，且更愿意嘗試使用互聯(lián)網等工具進行購物（張學敏和何酉寧，2006）；戶主健康狀況越差，則家庭人均消費水平越低，這可能是由于當家庭中存在健康狀況較差的成員，尤其是當戶主為健康狀況較差的老年人時，較高的健康風險將使家庭出于風險規(guī)避的動機進行更多預防性儲蓄，從而削減除醫(yī)療支出外的其他消費支出（何興強和史衛(wèi)，2014）。

上述實證分析表明，數(shù)字普惠金融對農村家庭消費水平的總效應顯著，數(shù)字普惠金融對農村家庭負債結構的效應顯著，且在控制數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的影響后，家庭負債結構對農村家庭消費水平的效應顯著。因此，基于溫忠麟、葉寶娟（2014）的中介效應檢驗流程，家庭負債結構的中介效應顯著，即數(shù)字普惠金融水平的提高可以通過改善家庭的負債結構促進家庭消費。

四、政策建議

（一）提升農村地區(qū)信息化水平

截至2022年，我國互聯(lián)網整體普及率已達到74.4%，但農村地區(qū)互聯(lián)網普及率仍然僅有55.8%，與城鎮(zhèn)地區(qū)呈現(xiàn)明顯分化。有限的互聯(lián)網使用水平將制約農村居民，尤其是中西部地區(qū)農村居民享受數(shù)字金融發(fā)展所帶來的福利的能力。因此，政府應加快農村地區(qū)信息基礎設施建設，著力提高信息技術在農村地區(qū)的使用深度，并推動5G、物聯(lián)網等新型互聯(lián)網技術的發(fā)展，為數(shù)字金融對農村家庭消費的促進提供更加有力的硬件保障。

（二）加強農村地區(qū)金融及互聯(lián)網知識普及

當前，我國農村居民對互聯(lián)網金融普遍認知不足，計算機應用能力偏低，存在對數(shù)字金融“不會用、不能用、不敢用”的現(xiàn)實困境。政府可通過相關政策鼓勵村干部與位于農村地區(qū)的分支行主動向農村居民普及、宣傳金融知識，提高與金融、互聯(lián)網知識相關的廣播電臺、電視節(jié)目、報刊書籍在農村地區(qū)的普及性與可獲得性，并在當?shù)刂行W開設相關課程，從而推動農村居民對數(shù)字金融工具的使用。

（三）提高農村居民收入水平

盡管數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠通過諸多機制促進居民消費，長期來看，決定居民消費水平的核心因素仍然是可支配收入水平（易行健，周利，2018）。因此，在著力推進數(shù)字金融發(fā)展的同時，政府也應積極引入鼓勵金融機構對偏遠、農村地區(qū)進行生產性信貸發(fā)放的傾斜性、扶持性政策，建立、健全農業(yè)支持保護政策及相關補貼機制，激勵地方政府進行農村基礎設施建設，從而進一步增強農村居民創(chuàng)收、增收能力。

參考文獻：

[1]朱信凱，駱晨.消費函數(shù)的理論邏輯與中國化：一個文獻綜述.經濟研究，2011，46（01）：140-153.

[2]易行健，周利，數(shù)字普惠金融發(fā)展是否顯著影響了居民消費——來自中國家庭的微觀證據.金融研究，2018，461（11）：47～67.

[3]郭繼輝，王澤榮.數(shù)字普惠金融發(fā)展能促進家庭消費水平嗎——基于CHFS數(shù)據的實證研究.貴州財經大學學報，2022，219（04）：22～31.

[4]張勛，楊桐，汪晨等.數(shù)字金融發(fā)展與居民消費增長：理論與中國實踐.管理世界，2020，36（11）：48～63.

[5]何廣文.從農村居民資金借貸行為看農村金融抑制與金融深化.中國農村經濟，1999，（10）：42～48.

[6]張冀，孫亞杰，張建龍.我國家庭負債存在過度風險嗎？——基于負債結構下的消費視角.河北經貿大學學報，2020，41（05）：28～38.

[7]吳雨，李成順，李曉等.數(shù)字金融發(fā)展對傳統(tǒng)私人借貸市場的影響及機制研究.管理世界，2020，36（10）：53～64+138+65.

[8]王曙光，楊北京.農村金融與互聯(lián)網金融的“聯(lián)姻”：影響、創(chuàng)新、挑戰(zhàn)與趨勢.農村金融研究，2017，449（08）：19～24.

[9]傅秋子，黃益平.數(shù)字金融對農村金融需求的異質性影響——來自中國家庭金融調查與北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據.金融研究，2018，461（11）：68～84.

[10]尹志超，劉泰星，張逸興.數(shù)字金融促進了居民就業(yè)嗎？.福建論壇（人文社會科學版），2021，345（02）：98～112.

[11]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發(fā)展.心理科學進展，2014，22（05）：731～745.

[12]李建民.老年人消費需求影響因素分析及我國老年人消費需求增長預測.人口與經濟，2001，（05）：10～16.

[13]張學敏，何酉寧.受教育程度對居民消費影響研究.教育與經濟，2006，（03）：1～5.

[14]何興強，史衛(wèi).健康風險與城鎮(zhèn)居民家庭消費.經濟研究，2014，49（05）：34～48.

[15]郭峰，王靖一，王芳等.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征.經濟學（季刊），2020，19（04）：1401～1418.

（作者單位：南開大學金融學院）

責任編輯：李麗君