區域互聯網消費信貸水平對居民消費支出的影響研究

安靜

摘 要：互聯網消費信貸是一種新型的金融服務方式，有別于傳統的消費信貸，同時金融服務的優先發展也能為經濟發展提供支撐。本文分別從供給端和需求端出發，以廣東地區為例，在分析區域互聯網消費信貸發展水平和居民消費支出情況的基礎上，基于2011—2018年廣東21個中心城市的數據，構建靜態面板模型，進一步分析了互聯網消費信貸對居民消費支出的影響方式和作用效果，有助于更好地發揮互聯網消費信貸對居民消費的促進作用，對于刺激消費、促進居民消費升級，從而拉動廣東經濟增長具有重要意義。

關鍵詞：互聯網消費信貸;居民消費;面板模型

中圖分類號：F832.4 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）11（a）--06

隨著數字普惠金融發展，互聯網金融對原有的消費貸款業態也進行了革新，將傳統的消費信貸與互聯網結合，催生了以京東白條、螞蟻花唄為代表的互聯網消費信貸這一片新的藍海，通過創新供給來催生新的消費需求。

從供給端來看，互聯網消費信貸可以通過創新產品供給質量和提高功能效益，引導沉淀的居民儲蓄進入實體經濟，優化消費結構，促使居民消費升級，加速經濟增長方式轉型。根據國家金融與發展實驗室的數據顯示，2013年我國的互聯網消費信貸交易規模僅為45.6億元，但從2014年開始交易規模就持續擴大，2015年達到2357.3億元，2017年交易規模達到9983.4億元。說明我國的互聯網消費信貸市場規模仍在持續增長，互聯網消費信貸把部分居民潛在的消費信貸需求釋放出來，發展空間巨大。

從需求端來看，自2014年起消費逐漸成為拉動經濟增長的主要動力，2018年的最終消費貢獻率達到了76.2%，最終消費支出對經濟增長的拉動率由2014年的3.6%增長到2018年5%，超過了資本與凈出口，說明消費需求對經濟增長具有顯著拉動作用。隨著總消費體量的不斷擴大，增速放緩、平穩增長將成為新常態，這也預示著我國正向全方位、結構性消費升級轉變，給各行各業帶來新的挑戰和機遇，使得互聯網消費信貸市場呈現出廣闊的發展空間。因此，研究區域互聯網消費信貸水平和居民消費支出的關系顯得尤為重要。

1 文獻綜述

目前互聯網消費信貸的研究成果主要側重于以下幾個方面。

第一，互聯網消費信貸概念的界定。黃小強（2015）[1]、邵騰偉（2017）[2]、尹一軍（2016）[3]等學者認為互聯網消費信貸是“互聯網+消費信貸”的新型金融服務方式，與傳統的消費信貸是有區別的。互聯網消費信貸由于將互聯網技術手段運用到風控、產品、服務等方面，因此具備小額、分散、無擔保、無抵押等特點（謝平等，2012）[4]。電商平臺、銀行機構、P2P平臺、消費信貸公司、消費分期平臺和其他消費信貸平臺等市場主體以互聯網技術和信息通信技術為工具，為消費者提供除房屋和汽車之外的1～12月的短期消費信貸產品和服務。

第二，互聯網消費信貸創新模式分析。中國學者謝平（2012）通過分析互聯網金融內涵和外延，認為互聯網消費信貸模式是新型的融資模式，是現代信息科技與金融的結合。郁慕湛（2014）分析了京東白條的運作模式，指出它是類似于虛擬信用卡業務的互聯網消費信貸產品，能夠讓消費者先消費后支付。劉玉（2015）、黃小強（2015）等認為互聯網消費信貸就是各類中間平臺，將互聯網技術與消費信貸業務相結合，向消費者提供的消費貸款，刺激了消費者的個性化的消費需求（車、房除外）。尹一軍（2016）提出征信體系不健全、風控能力差和發展意識不強等因素制約了互聯網消費信貸的發展。

第三，互聯網消費信貸與居民消費的實證研究。國內的實證研究大多都側重于分析傳統的消費信貸、互聯網金融對居民消費的影響，而研究互聯網消費信貸作用效果的文獻不多。崔海燕（2016）[5]運用VAR模型分析了互聯網金融模式中的第三方支付方式會促進居民消費的增長。劉湖（2016）[6]驗證了互聯網對居民消費需求的正向影響，同時促使消費結構從生存型向發展享受型轉變。潘敏和劉知琪（2018）[7]利用中國金融家庭數據進行分析，研究發現杠桿率的提高會減少居民消費。馬德功等（2017）[8]認為消費信貸、收入水平都會對居民消費產生正向促進作用，且對我國東部地區居民消費的影響最大。邢天才（2019）[9]將消費信貸分為投資、信貸、保險、儲蓄四大類，結合居民家庭資產負債表，發現消費信貸對城鎮居民家庭消費水平具有促進作用。但大部分學者只是將互聯網消費信貸定義為傳統的消費信貸，目前對真正意義上的互聯網消費信貸進行的相關研究不多，特別是缺少定量分析，而研究某一區域的互聯網消費信貸水平對居民消費影響的實證研究更是少之又少。因此，本文在借鑒前人研究的基礎上，以經濟強省廣東為例，對以下問題進行研究：一是檢驗該地區互聯網消費信貸對于居民跨期消費的作用效果;二是檢驗該地區互聯網消費信貸水平對于不同類型消費支出的影響。

2 區域互聯網消費信貸發展水平與居民消費情況分析

2.1 廣東互聯網消費信貸發展水平分析

由于互聯網消費信貸是新興的科技金融，國家統計局目前尚未有統一的核算標準和統計口徑，北京大學數字金融研究中心（原互聯網金融研究中心）編制了“北京大學數字普惠金融指數”。其中互聯網信貸指數較為客觀地反映我國各省、市的互聯網消費信貸的發展狀況。其中個人消費貸主要從每萬支付寶成年用戶中有互聯網消費貸的用戶數、人均貸款筆數、人均貸款金額等三個維度來衡量。

2.1.1 廣東總體發展水平分析

從圖1可以看出，從2013—2018年我國的互聯網消費信貸有了較快發展，2013年我國省級互聯網信貸指數中位數為86.97，而2018年我國省級互聯網信貸指數中位數就達到了177.76，是2013年的2.04倍。2013年我國省級互聯網信貸指數均值為85.49，而2018年我國省級互聯網信貸指數中位數就達到了178.38，是2013年的2.08倍。從圖1中的具體數值我們也可以看出全國各省互聯網信貸指數都迅速增長。

在互聯網消費信貸快速增長的同時，與中國大多數經濟特征一樣，其發展程度也存在地區差異性。從2018年全國各省互聯網信貸指數的排序來看，如圖2所示。上海市穩居榜首，排第一，是指數最低的新疆維吾爾自治區的1.8倍，高達243.08;第二位是浙江省，指數為229.7;第三位是北京市，指數為210.41;第四位是福建，指數為210.3;而我國的經濟大省廣東，位居第五位，與其他幾個省還是存在一定的差距，這可能與廣東地區居民的消費習慣和不愿意“借錢消費”的消費觀念有關。雖然從數值上看，我國東南沿海地區遠遠高于西北內陸地區，但各省的差距在逐漸縮小，這反映出互聯網消費信貸比傳統金融更具地理傳統性，有助于擴大產品的覆蓋率，幫助落后地區也能享受到金融服務。

從圖3可以看出，2013—2018年廣東省互聯網消費信貸有了較快發展，互聯網信貸發展指數從2013年的137.12上升到2018年的214.14。但是2014年、2016年的數值曾出現了短暫的回落，這可能與P2P問題平臺的出現、政府出臺更嚴格的監管政策有關。

2.1.2 廣東四大區域的比較分析

北京大學城市數字普惠金融指數選取了廣東最具代表性的21個中心城市作為分析對象。本文將采用各城市的互聯網信貸指數這一指標來衡量廣東各城市的互聯網消費信貸發展水平，其中珠三角9個城市、東翼地區4個城市、西翼地區3個城市、粵北地區5個城市。

廣東省GDP總量多年來一直穩居全國首位，但地區經濟的差異化問題較為突出。珠三角是廣東經濟最發達的地區，它與東翼、西翼和粵北山區經濟總量的絕對差距在不斷拉大。如圖4所示，從廣東省四大地區的發展程度來看，西翼地區、粵北地區的互聯網信貸指數的中位數和均值都低于珠三角地區和東翼地區，這也一定程度上反映了地區間經濟實力的差距。同時我們也看到了2018年東翼地區的互聯網消費信貸業務發展勢頭好，已經略高于珠三角地區，原因可能在于近年來為了縮小廣東各地區間的差異性，廣東提出了構建“一核一帶一區”的區域發展新格局，重點發展汕潮揭等城市群的發展，政策的利好給互聯網消費信貸的發展帶來了良好的機遇。

2.1.3 廣東21個中心城市的比較分析

從圖5可以看出，2011年廣東各城市的互聯網信貸指數中位數為77.48，2018年的互聯網信貸指數中位數就達到了164.7，是2011年的2倍。2011年廣東各城市的互聯網信貸指數均值為78.12，2018年的互聯網信貸指數均值就達到了163.04，是2011年的2.08倍，反映互聯網消費信貸業務蓬勃開展。但是從各城市的具體數值，我們也可以看出2017年之前廣東地區的互聯網信貸指數增長迅速，而在2018年以后有所回落，可能的原因在于2018年出臺了一系列規范行業發展的政策措施，有效地防范了行業風險，但同時也可在一定程度上抑制了行業高速發展的態勢，使行業進入健康運行的軌道。

從圖6顯示的2018年廣東各城市互聯網信貸指數的排序來看，深圳市2017年、2018年都穩居榜首，排第一，2018年得分是云浮的1.15倍，得分176.76;第二位是廣州，2018年的得分為174.84，比2016年、2017年有所降低，被深圳超越;第三位是汕頭，自2017年開始上升至前三甲，2018年得分為170.83;第四位是揭陽，得分為169.08;中山位居第五位，2018年得分為167.74，比2017年有所提高。粵北地區和西翼地區的云浮、茂名、韶關、湛江、清遠排名最后。但是從2011—2018年廣東省21個中心城市的互聯網信貸發展指數變化趨勢來看，如圖7所示。我們發現各城市間的差距在逐漸縮小，這又從另一個側面反映出互聯網消費信貸比傳統金融更具地理傳統性，有助于擴大產品和服務的覆蓋率，提高金融服務的認可度。

2.2 廣東居民消費支出情況分析

2.2.1 廣東居民消費支出總體情況

2013—2018年，隨著廣東居民人均可支配收入提高，人均消費支出在不斷增加，2018年人均可支配收入達到44341元，人均消費支出30924元，超過全國平均水平，如圖8所示。

從表1可以看出，城鎮居民8類主要消費支出中，主要還是以食品煙酒類消費為主，占比達到31%。其次是居住消費和交通通信類消費，這和全國城鎮居民整體的消費特征一致。從2013年開始，食品煙酒類消費、衣著類消費占總消費支出的比例正在逐年下降，除此之外，生活用品及服務、交通通信、教育文化娛樂、醫療保健類消費占總消費支出的比例都在逐年上升。說明廣東地區城鎮居民的消費結構發生了變化，消費支出逐漸由基本生存型向發展享受型轉變。

從圖9可以看出，廣東社會消費品零售總額是在逐年增加，說明居民在實物商品上的消費以及餐飲服務上的消費在逐年增加，但同時也看到雖然社會消費品零售總量在增加，但增速卻是逐年放緩，2014年的增速達到了11.85%，2018年的增速比2014年減少了8個百分點。從總體上來看，廣東居民消費貸款是呈逐漸上升趨勢，而社會消費品零售總額卻呈下降趨勢。從中可以看出，廣東居民實物消費支出還有提升的空間，還需要加大消費信貸對居民消費的促進作用，促進居民實物消費支出的不斷提高，從而拉動經濟增長。

2.2.2 廣東四大區域的比較分析

從圖10顯示結果來看，廣東四個主要經濟區域的人均可支配收入是逐年提高的，珠三角地區穩居各區前列，是經濟實力最強和發展潛力最大的地區，人均可支配收入遠高于其他地區。排名第二、第三、第四分別是西翼地區、粵北山區和東翼地區，這三個經濟區域的值比較接近，但西翼地區的人均可支配收入略高于山區和東翼地區。從中可以看出珠三角地區一枝獨秀，和其他地區的收入差距在逐漸加大，其人均可支配收入是其他地區的2倍左右，反映廣東經濟發展的地區差異性問題。

從圖11可以看出，從2014—2018年廣東省各城市的人均消費支出逐年增加，并且人均可支配收入越高的城市，人均消費支出增加的越快。珠三角城市人均消費支出高于西翼、粵北山區和東翼地區，并且其人均消費支出的增速也遠高于其他城市。另外，從2014年開始廣東省各城市的社會消費品零售額在逐年增加，且珠三角城市的社會消費品零售額高于西翼、粵北山區和東翼地區，并且其增速也遠高于其他城市。

2.2.3 廣東21個中心城市的比較分析

從2018年各城市人均消費支出的排名來看，如圖12所示。廣州、深圳、珠海、佛山、東莞、中山、惠州、江門等珠三角城市屬于第一階梯，東翼的汕頭、西翼的陽江、粵北山區的韶關、清遠屬于第二階梯，而排名第一的廣州是最后一名云浮的2.57倍，不同地區的人均消費支出的差距還是較大，主要受區域經濟發展水平和居民可支配收入的影響。從2018年各城市社會消費品零售額的排名來看，廣州、深圳、珠海、佛山、東莞等珠三角城市屬于第一階梯，東翼的汕頭、西翼的湛江和茂名屬于第二梯隊，而湛江和茂名雖然可支配收入和人均消費支出不高，但實物消費和餐飲消費卻較為突出，具有消費潛力。而排名第一的廣州地區零售額是云浮的24倍，反映出社會消費品零售額的巨大差異，粵北山區、東翼等地區的實物消費和餐飲消費還有較大的提升空間。

3 互聯網消費信貸對居民消費影響的實證分析

3.1 模型設定

本文借鑒Loayza et al.（2000）[10]、李文星（2008）[11]、劉銳（2016）、呂雁琴（2019）[12]等學者的做法，采用面板模型進行定量分析互聯網消費信貸對居民消費支出的影響程度。構建的模型如下：

其中，表示促進消費系數，i表示截面上的各個省份、t表示各個時間，表示地區的個體效應，表示隨機誤差項。表示被解釋變量，即城鎮居民消費水平，j表示消費類別。本文借鑒劉志忠（2014）、趙保國（2020）等學者的方法，將城鎮居民消費支出分為基本生存型消費支出和發展享受型消費支出。表示核心解釋變量，即互聯網消費金融發展水平。Inc表示基礎解釋變量，即城鎮居民收入水平。K表示控制變量，即其他可能對居民消費產生影響的潛在變量，包括居民儲蓄率、社會保障水平、城鎮化水平等。

3.2 數據來源

本文以2011—2018年廣東21個中心城市的數據作為來源，且把城鎮居民作為研究對象，除了互聯網消費信貸的數據來自于“北京大學數字普惠金融指數”中的城市互聯網信貸指數之外，其他數據都來自于《廣東統計年鑒》。為了剔除物價因素的影響，本文以2011年作為基年，將各市的數據按照各年度的居民消費價格指數CPI折算成2011年的實際值。

3.3 實證結果與分析

3.3.1 平穩性檢驗

為了避免偽回歸，本文采用了LLC、ADC、FPP等檢驗方法對所有變量進行單位根檢驗，從而檢驗模型所選變量的平穩性。經過三種方法檢驗，所選的時間序列變量均通過了5%或1%的平穩性檢驗。

3.3.2 回歸結果分析

由于各城市經濟發展的差異性較大，所以本文在實證分析中采用GLS Cross-section weight法用來減少截面間產生的異方差對模型檢驗結果的影響。從冗余固定效應F檢驗、Hausman檢驗結果來看，互聯網消費信貸對總消費、基本生存型消費、發展享受型消費等三個模型都適用于固定效應模型（FE）。具體的參數估計值，如表2所示。

首先，從模型的估計值來看，互聯網消費信貸對城鎮居民各類消費支出的促進作用明顯，消費信貸促進消費系數分別為（0.2160，0.3512，0.3620），均通過了顯著性檢驗，這一結果也驗證了互聯網消費信貸對于廣東居民跨期消費的促進作用。從收入促進消費系數（邊際消費傾向）來看，收入促進消費系數分別為（0.878，1.026，1.162），收入促進消費系數遠遠大于消費信貸促進消費系數，說明居民收入比消費信貸對于消費的促進作用更大，收入對居民消費起到關鍵性作用。

其次，從互聯網消費信貸對于不同類型消費的促進系數來看，互聯網消費信貸對于發展享受型消費的促進作用大于基本生存型消費，系數達到了0.3620。說明互聯網消費信貸不僅體現在總量的增加，還對基本生存型支出、發展享受型支出等各類消費支出均有顯著的正向作用，而且對發展享受型支出的促進作用更大。

4 結語

第一，互聯網消費信貸發展水平分析。從省際比較來看，長三角地區的發展水平最高，且東南沿海地區遠遠高于西北內陸地區，但各省的差距在逐漸縮小。而作為經濟大省，廣東與其他互聯網消費信貸發展水平較高的省份還存在一定的差距，廣東的珠三角地區、東翼地區高于其他地區。但近年來廣東各地區互聯網消費信貸差異有顯著縮小，并且各地區的互聯網消費信貸發展越來越趨于一致性。說明金融服務作為一種軟性基礎設施，盡管會受到經濟發展水平的影響，但金融服務的優先發展也能為經濟發展提供支撐。如果互聯網消費信貸服務在地區間差異能逐步縮小，落后地區則不至于“輸在起跑線上”。

第二，居民消費支出情況分析。隨著居民人均可支配收入的提高，廣東城鎮居民的消費結構發生了變化，消費支出由基本生存型向發展享受型轉變。受區域經濟發展水平和可支配收入的影響，不同地區人均消費支出存在差距，珠三角城市人均消費支出高于西翼、粵北山區和東翼地區。從總體上來看，廣東居民消費貸款是呈逐漸上升趨勢，而社會消費品零售總額卻呈下降趨勢，從中可以看出廣東居民實物消費支出還有提升的空間，還需要加大消費信貸對居民消費的促進作用。而湛江和茂名雖然可支配收入和人均消費支出不高，但實物消費和餐飲消費卻較為突出，具有消費潛力。

第三，互聯網消費信貸對居民消費的影響分析。互聯網消費金融促進了廣東居民各類消費支出增加，降低居民消費的不確定性，減少居民的預防性儲蓄壓力，幫助居民實現跨期消費。從對廣東居民不同消費類別的影響來看，互聯網消費信貸改善了居民的消費結構，對居民生存型消費支出和發展享受型消費支出均有正向作用，尤其是發展享受型消費支出。

參考文獻

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