數字金融支持、電商嵌入與居民消費升級

吳紅虹

(池州職業技術學院 經濟與管理系，安徽 池州 247000)

隨著移動互聯網時代的來臨，我國電子商務迎來了蓬勃的發展，電子商務已經深入居民生活的方方面面，極大地方便了居民的生活，并且改變了居民傳統的消費習慣。2018年，我國社會消費品零售總額達到了38.1萬億元，其中網商零售額超過9萬億，約占總體消費額的23.6%，并且這一比例仍然呈現上升的趨勢。網絡消費的異軍突起給消費者帶來更多的消費便利，也提升了消費品質。在這一背景下，為了適應電子商務發展及居民消費的需要，金融部門不斷推進金融創新進程，一方面推出以第三方支付平臺為代表的移動支付手段來滿足消費者的需要。數據顯示，2018年我國移動支付用戶規模高達5.7億人，人均移動支付的金額也逐年攀升。另一方面通過普惠金融概念大力扶持中小企業發展，通過供應鏈金融方式為中小企業提供更多資金支持，大大地降低了電商供應鏈企業的生產成本，為消費者提供更好的消費選擇。因此在我國居民消費升級加速的背景下，電子商務以及金融都將發揮著重要的作用。基于此，本文將研究視角聚焦于金融支持，電子商務發展及居民消費升級之間的相互關系，并基于空間計量模型，來檢驗金融支持、電商嵌入在新一輪消費升級中所扮演的重要作用。

一、理論機制與研究假設

金融與電商如何支撐居民消費結構加速升級，學者們作了大量相關的研究工作。在金融支持居民消費上。一般來說，金融支持居民消費的路徑主要有兩條，一條是消費路徑，一條是生產路徑。在消費路徑上，易行健，周利認為金融可以通過儲蓄增加居民的未來收入以刺激居民消費，同時居民可以通過借貸消費，提高現時消費購買力以促進消費[1]。隨著以移動支付為代表的互聯網金融的興起，普通居民進行臨時性借貸更加方便，借貸的成本也更低[2]。在生產層面，金融可以通過支持與居民消費直接相關的企業，來降低產品的生產成本。然而在我國，由于長期存在的部門間“金融歧視”現象，與居民消費直接相關的中小微企業很難從銀行金融機構獲得貸款，這嚴重限制了中小企業的發展[3]。尚華偉指出，以數字普惠金融為代表的新金融模式，將為電商產品供應鏈的各個參與者提供有效的金融服務，從而降低企業成本，提高產品的質量[4]。雖然數字普惠金融可以為小微企業和低收入群體提供信貸支撐，但是在廣大農村地區，數字金融的優勢并未體現[5]。廖原、朱燕燕認為，由于農村地區互聯網普及率較低，信用體系不完善，因此不利于數字普惠金融發展，此外農民的金融素養較差，主動申請數字金融信貸服務的意愿較低，推廣數字普惠金融難度較大[6]。因此，本文得出假設1與假設2。

假設1：數字金融發展程度越高的地區，居民消費結構越優化。

假設2：農村地區數字金融發展對居民消費結構優化的促進作用不如城市地區明顯。

電商嵌入與居民消費升級息息相關。電子商務的出現革新了以往消費者線下消費的行為習慣，大大便利了居民消費[7]。一方面它可以降低居民消費的時間成本，通過將產品集中到線上商城，可以為消費者提供更多的消費選擇，消費者不必再去實體店逐一挑選，而是通過網絡商家推薦及用戶的評論來進行商品的選擇[8]。因此，本文得出假設3和假設4。

假設3：電子商務發展程度越高的地區，居民消費結構越優化。

假設4：農村地區電子商務的發展對居民消費結構優化的促進作用較小。

此外，電子商務與數字金融的發展是相輔相成的。易法敏、耿蔓一指出，電子商務的出現深化了電商供應鏈企業之間的聯系，一些電商供應鏈的中小企業紛紛通過電商供應鏈的龍頭實現信用增級功能，提高融資的效率[9]。邢天才，張夕研究發現互聯網消費金融有利于提高居民的消費傾向，促進居民消費升級。因此可以預見金融支持及電商嵌入對促進居民消費升級能夠起著“1+1>2”的協同效應[10]。因此，本文提出假設5。

假設5：金融支持與電商嵌入對促進居民消費升級有著正向的協同效應。

二、研究方案的設計

(一)變量的設置

關于如何衡量居民消費結構升級，目前學者們大多采用恩格爾系數，即通過計算食品支出占家庭消費總支出的高低來衡量家庭消費結構的合理性。因此本文采用恩格爾系數來衡量居民消費結構升級。本文以北京大學公布的我國31個省數字化金融發展指數作為數字金融支持的代理變量。這一指數的設計充分考慮了各個地區移動支付、網絡借貸及互聯網金融發展等各個方面，較好地詮釋了金融對居民消費的支持作用。對于電商嵌入，本文引用阿里研究院編寫的《中國電子商務發展指數報告》中的數據，作為衡量電商嵌入的代理變量。值得注意的是，影響居民消費結構升級的因素較多。本文借鑒已有學者的研究成果[4,8]，分別將城市化率、居民收入、產業結構、對外經濟依存度作為控制變量。

(二)數據來源和描述性統計

本次研究以2010-2018年為研究周期，以我國省級單位為基本研究單元，由于數據的缺失，本文剔除了西藏、香港、澳門及臺灣地區，最終形成了30個獨立樣本9年的面板數據。其中電子商務指數來源于阿里研究院，數字普惠金融指數來源于北京大學數字金融研究中心，其余經濟數據均經過合理處理或者公式計算得到，數據均來源于國家統計局及歷年統計年鑒，本文的數據表示及來源具體見表1。

表1 變量的定義與數據來源

根據對我國30個省級行政單位城鄉人均消費支出的描述性統計，在研究期內我國居民消費支出中，食品及居住支出占最主要部分，其余如醫療保險、衣著、交通通信及文教娛樂項目近年來占消費性支出的比重也在逐年增加，而食品支出所占的份額在逐年下降，這說明我國居民消費結構在不斷改善。

(三)模型的設定

基準模型的設定。考慮到本文采用省級面板數據，因此使用固定效益模型作為本文的基準模型。模型如式(1)：

yit=α+β1finance+β2ec+β3city+β4income+β5struture+β6gap+Vit+εit

(1)

yit=α+β1finance+β2ec+β3finance*ec+β4city+β5income+β6struture+β7gap+Vit+εit

(2)

其中yit是被解釋變量，表示居民消費結構的變化。α為截距項，表示初始階段居民的消費結構，β為各個變量的估計參數，若為負，則意味著該變量的增加會降低食品消費在總支出的比重，有利于消費結構升級；反之，若β為正，則意味著該變量的增加會增加食品消費在總支出的比重，不利于消費結構升級。Vit為時間固定效應與個體固定效應的集合；εit為誤差項。

空間計量模型的設定。值得注意的是，數字金融支持及電商的嵌入并不是相互獨立的，數字金融在移動支付上的便利會進一步促進電子商務的發展，而電子商務的發展也會帶來更多移動支付的需求，客觀上有利于金融發揮對消費的支持作用，因此在式(2)，本文加入了金融支持及電商發展的交互項，以檢驗兩者之間的協同效應。

隨著實證方法的不斷進步，為了解決因忽視空間集聚效應所帶來的估計誤差，逐漸衍生出了空間計量模型。其中空間計量模型最主要包括三種模型：空間誤差模型、空間滯后模型及空間杜賓模型，其中空間誤差模型主要考慮到誤差項，空間滯后模型主要考慮到因變量在空間上的集聚效應，而空間杜賓模型既考慮到了因變量，也考慮到了自變量在空間上的集聚效應，因此本文構建了空間杜賓計量模型。模型如下：

Yit=ρ(Iτ?WN)*Yit-1+β1finance+β2ec++β3city+β4income+β5structure+β6gap+β7(Iτ?WN)ε*financeit-1+β8(Iτ?WN)ε*ecit-1+β9(Iτ?WN)ε*cityit-1+β10(Iτ?WN)ε*incomeit-1+β11(Iτ?WN)ε*structureit-1+β12(Iτ?WN)ε*gapit-1+Vit+εit

(3)

Yit=ρ(Iτ?WN)*Yit-1+β1finance+β2ec+β3finance*ec+β4city+β5income+β6structure+β7gap+β8(Iτ?WN)ε*financeit-1+β9(Iτ?WN)ε*ecit-1+β10(Iτ?WN)εfinance*ec+β11(Iτ?WN)ε*cityit-1+β12(Iτ?WN)ε*incomeit-1+β13(Iτ?WN)ε*structureit-1+β14(Iτ?WN)ε*gapit-1+Vit+εit

(4)

式(3)為空間杜賓模型，其中ρ表示因變量在空間上的集聚程度，如果該值顯著為正，則說明消費結構升級具有明顯的空間集聚效益，或者說存在著消費的空間攀比效應，如果該值不顯著或者為負，則不存在空間自相關性。I為n階向量代表樣本的數量，W為空間權重矩陣，目前主流的空間權重矩陣為相鄰空間權重、反距離空間權重、經濟空間權重等。

三、實證分析

(一)基準回歸分析

由于本文使用了省級層面的面板數據，因此需要對各個變量進行平穩性檢驗。表2給出了本文基準回歸結果表，回歸結果顯示，數字金融支持與居民恩格爾系數有顯著的負相關關系，這表明數字普惠金融發展程度越高的地區，居民消費水平越高，這與本文的假設1相吻合。這是因為數字普惠金融給予居民消費更多的金融支持，提高了資金資源在部門間、家庭間的配置效率。電子商務發展水平越高的地區，居民的消費水平越高，這與本文的假設3相吻合。這是因為電子商務不僅方便了居民的消費，同時也刺激了居民的消費需求，使得居民消費多樣化，改善了居民的消費結構。數字金融支持與電商發展的交互效應顯著為負，與本文的假設5相吻合。這說明數字金融支持與電商嵌入對改善居民消費結構有著正向的協同效應，金融部門與電商產業的協同發展，相互影響并共同促進了居民的消費結構升級。

表2 基準回歸結果表

城市地區數字金融支持、電子商務對居民消費結構改善的影響更大，而農村地區數字金融與電子商務對消費結構改善的邊際效果較差，這與本文的假設2與假設4相吻合。這是因為當前數字普惠金融及電子商務在城市地區服務的人群及服務的深度要優于農村地區，因此金融支持及電子商務才能夠在居民消費結構改善的過程中發揮作用。而農村地區由于先天發展劣勢，數字普惠金融惠及的廣度和深度不足，農村居民對電子商務的接受程度尚不充分，因此數字金融及電子商務對農村居民消費結構的改善并不明顯。

(二)空間計量分析

本文利用Geoda軟件對各個變量的空間相關性進行檢驗，結果顯示，本文的被解釋變量恩格爾系數及核心解釋變量數字金融支持及電商發展程度均呈現顯著的空間正相關性，因此需要使用空間計量模型，來避免因忽視空間集聚效應所帶來的估計誤差。從整體來看，數字金融發展的估計參數顯著為負，其空間溢出效應雖然為正，但并未通過顯著性檢驗，這說明數字金融的發展有利于降低本地區居民恩格爾系數，這與本文的基準回歸結果相同。電子商務的發展不僅會降低本地區居民恩格爾系數，同時也會降低周邊地區居民恩格爾系數，但是其空間溢出效應并未通過統計上的顯著性檢驗，這說明電子商務作為支撐居民網絡消費的平臺，會刺激居民消費，同時也會帶來消費示范效應，但是目前這種示范效應尚不明顯。回歸結果顯示，數字金融支持與電商嵌入聯動效應在空間上僅僅對本地區居民消費結構的改善有促進作用，并未表現出明顯的空間溢出效應。分城鄉來看，數字金融支持對城市地區的影響更為明顯，這主要是因為目前數字金融支持在消費端對城市地區居民的影響較大，而移動支付及網絡信貸在發達地區更為普及。與基準模型相似，電子商務同樣在城市地區對居民消費結構的影響更為明顯。ρ的估計系數均顯著為正，這也驗證了使用空間計量模型的科學性。

四、結論與建議

研究期間我國居民消費結構升級趨勢明顯，居民消費向著多元化、高質量方向發展；以數字普惠金融為代表的新金融對居民消費升級有著顯著的加速支撐作用，網絡信貸、移動支付的出現不僅能提高居民現實的消費能力，還能夠為生產企業提供更多的金融服務以降低產品的生產成本；在考慮到變量的內生性問題后，數字金融支持與電商發展對促進居民消費升級的實證結果并未發生明顯改變。因此，在新時期我國轉變經濟發展形式的大背景下，關于如何促進我國居民消費結構升級，將改革開放成果惠及全體居民,本文有如下政策啟示：

首先，要創新金融發展方式。信息時代賦予金融更多角色要求，數字普惠金融便利了居民的支付，方便消費者臨時借貸資金，有利于刺激居民的消費。此外，數字普惠金融因其普惠性，能夠給予小微企業更多的信貸資金支持，降低企業生產成本。因此在堅持擴大內需，促進居民消費升級的大背景下，應該進一步發揮數字金融促進居民消費升級的作用，創新數字化金融發展方式，提高數字化金融發展的深度與廣度，尤其要促進落后地區數字普惠金融的發展。

其次，要促進電子商務產業的發展。實證結果表明，電子商務水平發展越高的地區，居民消費結構升級速度越快，但對于我國農村地區而言，由于先天發展劣勢，電子商務對居民消費結構升級的加速作用并不明顯，這在一定程度上加劇了我國城鄉之間消費結構性失衡的問題。因此在布局城市電子商務發展的同時，需要將重心逐漸轉移到支持農村地區電子商務發展上，培育農村居民網絡消費的習慣，提供物流、互聯網及技術上的支持，以加快農村地區電子商務的發展。

最后，要發揮好金融產業及電商產業之間的聯動效應。電子商務的發展離不開數字普惠的支撐，而數字普惠金融的應用及擴展在一定程度上也需要電子商務的發展。因此在居民消費升級的大背景下，應該重視數字金融支持與電商嵌入的聯動效應，實現“1+1>2”的政策效果。數字普惠金融發展的過程中，要給予電商平臺及其上下游產業鏈更多的信貸支持，降低企業融資成本，以數字金融來提高電商企業及其產業鏈的規模效應、技術效應，以實現電子商務的快速發展。