健康沖擊、數字普惠金融與家庭消費

張龍耀 張 靜

一、引言

隨著經濟社會的發展，人們對健康的重視程度不斷提升，特別是當前我國正處于特殊的后疫情時代，健康問題愈發值得我們關注。當家庭遭受健康沖擊時，不僅要支付巨額的醫療費用，還要承擔因患病成員無法正常勞動而導致的收入損失，進而其他方面消費支出和家庭福利也會受到影響。此時，家庭應對沖擊的能力大小就顯得尤為重要(Islam and Maitra，2012；何興強、史衛，2014)。但是，當前我國不完善的社會保障體系并不能保證家庭具備完全的自我保險能力，一旦遭受健康沖擊，家庭會優先依賴于變賣資產等非金融手段或民間借貸等非正規金融手段來應對。這些手段即使能緩一時之急，在中長期也必然使家庭付出代價，如減少子女教育投入會導致家庭未來的人力資本積累不足(Alejandra and Jorge，2011)。在此背景下，推進金融市場的發展對改善中國家庭的沖擊應對能力就顯得尤為重要。不少研究表明發育良好的金融市場可以通過改善資源分配和提供風險管理工具來幫助居民實現消費的跨期平滑(Levchenko，2005)和風險應對水平的提升(Urrea and Maldonado，2011；Choudhury，2014；張棟浩、尹志超，2018)。近年來，得益于信息技術、大數據和云計算等創新技術的應用，數字普惠金融得以快速發展。2016年的G20杭州峰會首次提出了數字普惠金融的概念，它泛指一切通過使用數字金融服務以促進普惠金融的行動。作為傳統金融發展的新形式，數字普惠金融所具有的低成本、廣覆蓋等優勢進一步延伸了金融服務的邊界，有效緩解了金融約束，充分彰顯了普惠金融的初心。

當前，部分學者從理論和實證層面探究了數字普惠金融與消費之間的關系，發現了其對消費的促進作用(易行健、周利，2018；何宗樾、宋旭光，2020；成學真、龔沁宜，2020)，盡管上述研究對本文有所啟發，但還存在以下可以挖掘的空間： 第一，鮮有文章基于某一特定的風險事件研究數字普惠金融和家庭消費之間的關系。第二，多數文章使用的是市級和省級層面的數字普惠金融指數，而用一個省或者市的整體情況去分析家庭行為的解釋力可能還不夠。基于此，本文將中國家庭金融調查(CHFS)數據和縣域層面的“北京大學數字普惠金融指數”相匹配，從而建立微觀主體、數字背景和家庭消費之間的因果鏈條；然后基于健康沖擊這一風險事件研究家庭的消費行為，并綜合評估數字普惠金融作用于家庭消費平滑的效果和機制。經濟新常態下，對以上問題的關注有望進一步闡述數字普惠金融發展對改善金融包容性的重要現實作用，同時在微觀層面上解釋數字普惠金融發展對改善家庭福利、防止因病致貧返貧的積極作用。

二、文獻回顧與研究假說

近年來學術界就健康沖擊與家庭消費之間的關系展開豐富研究，盡管研究結論并不完全統一，但多數文獻都發現健康沖擊會顯著影響家庭消費。Kadiyala et al.(2011)在研究埃薩俄比亞農村家庭的風險應對時發現，家庭主要成員的去世會顯著改變家庭消費水平和消費結構，尤其是那些原本就貧困的家庭。Sophie et al.(2016)發現嚴重的健康沖擊通過影響家庭財務狀況來削弱家庭其他方面的支出，而家庭間內部援助減輕了這種影響。何興強、史衛(2014)利用2009年“中國城鎮居民經濟狀況與心態調查”數據研究發現，當家庭的非戶主成員健康狀態變差時，家庭總消費水平會降低。鄭瑜靜、陳華(2017)基于“中國健康營養調查(CHNS)”數據發現，健康沖擊加重了各收入水平的家庭醫療負擔，但低收入家庭連食物消費也難以實現自我平滑。Islam and Maitra(2012)以孟加拉國家庭為研究對象，發現家庭更可能通過出賣生產性資產來應對長期健康沖擊對食品消費的擠出，但是這種行為在具有小額貸款能力的家庭中表現得較少。Lindelow and Wagstaff(2005)以中國家庭為研究對象，發現相比于未參保家庭，健康沖擊對參保家庭的收入、勞動供給以及醫療支出影響較小。

伴隨著普惠金融的發展，儲蓄、小額信貸、保險等多種金融服務在提升家庭風險應對能力、改善家庭福利上發揮著重要作用(Campbell and Mankiw，1991；Urrea and Maldonado，2011；Choudhury，2014；Swain and Floro，2012；李濤等，2016；錢雪松、袁崢嶸，2022)。作為一種同時包含融資、投資和支付功能的金融形式，數字普惠金融的發展促進了資源的合理分配，改善了金融觸達能力，并降低了低收入和弱勢群體參與金融市場的成本和門檻(程相賓等，2019；尹志超、張棟浩，2020)，為他們提供必要的金融服務和避險工具從而實現消費的跨期平滑(Allen and Gale，2004；Levchenko，2005)。其具體的作用機制可能表現如下：第一，數字普惠金融可通過緩解流動性約束來改善家庭應對異質性風險的能力。首先，數字普惠金融緩解了家庭面臨的信貸約束(謝家智、吳靜茹，2020)。一方面，遭受沖擊的家庭可以利用申請到的信貸資金購買生產生活所需的資源，而不必削減其他方面的必要開支。另一方面，數字信貸有利于刺激生產投資活動，進而提高長期的經營收入和消費水平(張龍耀等，2021)。其次，數字普惠金融開啟了保險業的數字時代。通過持有保險，家庭可以用較少的保費維持一個相對安全的生活狀態，并利用所得的保費賠償分擔醫療成本。再者，數字普惠金融改變了傳統的儲蓄方式。家庭把現金和儲蓄轉移到移動支付平臺上后，并可以隨時提取這些資金用于消費和投資，進而在遭受沖擊時能通過消費過去的儲蓄來維持當前的生活水平；最后，螞蟻金服的支付寶、騰訊的財付通等數字金融平臺還為家庭提供了基金、定期等一系列門檻低、操作便捷、收益可觀的理財產品，從而優化家庭碎片化資金的整合，增加家庭資本收益，進而增強管理風險的能力。第二，數字普惠金融可通過強化非正式社交網絡來改善家庭應對異質性風險的能力。解堊(2009)利用中國健康與營養調查數據研究發現，慢性病患者接受來自其他家庭的轉移收入明顯增加，這表明親友間的非正式社交網絡為家庭提供了風險分擔的重要手段。作為數字普惠金融發展的重要載體，智能手機的普及改變了人們傳統的社交方式，強化了人與人之間的聯系紐帶，弱化了地域限制帶來的的信任堡壘；同時，數字支付的變革克服了遠距離匯款所面臨的成本、安全等問題，使得隨時隨地異地轉賬成為可能。Jack et al.(2013)以肯尼亞的移動支付革命為背景，研究發現使用數字轉賬支付服務的家庭其在遭受外生沖擊時接受匯款的可能性更高，匯款人的來源也更豐富，進而家庭消費并不會受到沖擊的顯著影響。因此，在相互信任的社會環境中，頻繁便利的社會交往有助于家庭社會資本的積累，進而增強家庭利用非正式保險網絡來平滑消費的能力。

考慮數字普惠金融對家庭消費平滑的異質性分析：首先，由于二元經濟結構的存在，我國區域經濟發展并不平衡，東西部地區之間在經濟發展、金融資源分配、醫療資源配置等方面都存在著很大的差異，相較于東部，中西部地區正規金融發展緩慢，金融抑制現象普遍；第二，人們的就業選擇以及收入水平與自身受教育程度密切相關，一般而言，受教育程度高的勞動力更容易受到非農工作機會的青睞，而受教育程度低的群體更可能從事收入水平低且不穩定的工作，因此他們對收入沖擊的消費保險能力更差(Blundell et al.，2008；Jappelli and Pistaferri，2011)；第三，金融素養的提升有助于個人和家庭財富的積累，因此是影響家庭參與金融市場行為和表現的重要因素(Rooij et al.，2011；周雨晴、何廣文，2020)。更具包容性的數字普惠金融有望打通金融服務“最后一公里”，從而克服傳統金融的“嫌貧愛富”(貝多廣、李焰，2017；張勛等，2019)。因此相比于那些原本就有能力、有機會參與傳統金融市場的人來說，中西部地區以及受教育程度低、金融素養不高的弱勢群體更能從數字普惠金融的普惠性和包容性中受益。此外，洪秋妹、常向陽(2010)指出“沖擊”一詞意味著受到嚴重的影響，一般小病并不屬于健康沖擊的范圍。這表明一般性健康沖擊的影響很可能通過基礎醫療服務或傳統的金融手段被平滑掉，因此就沖擊的程度而言，數字普惠金融更可能在遭受嚴重沖擊的家庭中發揮作用。基于以上分析，本文提出以下假說：

假說1：健康沖擊對家庭非醫療消費支出有顯著負面影響，而數字普惠金融的發展能減輕這種影響。

假說2：數字普惠金融通過緩解家庭流動性約束和強化非正式社交網絡來幫助家庭應對健康沖擊對消費的影響。

假說3：數字普惠金融對健康沖擊的減輕作用在中西部家庭以及戶主受教育程度低、金融素養不高、健康沖擊程度嚴重的家庭中表現得更為明顯。

三、研究設計

(一)數據來源

本文實證檢驗所用的數據集由2017年和2019年中國家庭金融調查(CHFS)數據以及縣域層面的“北京大學數字普惠金融指數”合并得到。其中，CHFS數據自2011年開展正式訪問后，每兩年更新一次，調查內容涉及了人口特征、家庭消費、資產、收入、保險等方面的信息，從而為本研究提供了良好的數據基礎；“數字普惠金融指數”由北京大學數字普惠金融中心與螞蟻金服集團組成的聯合課題組編制，具有良好的代表性。本文將戶主年齡小于16歲的樣本家庭剔除，同時按消費和收入對樣本進行上下1%縮尾處理，最終保留了12968個樣本，構成了兩期平衡面板數據。

(二)變量選擇

1.被解釋變量

本文關注的是健康沖擊這一特定沖擊事件下家庭的消費行為，因此被解釋變量為家庭非醫療消費支出，即總消費支出減去家庭醫療保健支出，其中醫療保健消費開支包括看病、購買保健品、生育等所有與醫療保健相關的開支。在實證部分將該變量取對數后納入回歸。

2.核心解釋變量

(1)數字普惠金融發展程度

以縣域層面的數字普惠金融指數來衡量。除總指數外，本文還考慮了數字普惠金融的分類指數，即數字金融服務的覆蓋廣度、使用深度2個一級維度和支付業務、信貸業務、保險業務、投資業務4個二級維度，以全面反映數字普惠金融發展的作用。在實證部分將各維度指數除以100后納入回歸。

(2)健康沖擊

在經濟學研究中，各國學者針對不同研究主題從不同的角度對健康沖擊予以定義。早期國外研究大多將受訪者的健康自評作為衡量依據，但該方法有效的前提是受訪者充分了解自身的健康狀況。后來一些學者注意到健康沖擊對勞動參與的影響，進而轉用“因病誤工的天數”這一指標來衡量(鄭瑜靜、陳華，2017)。楚克本等(2018)考慮到健康沖擊的嚴重程度，以“一年中成人家庭成員發生住院事件的比例”“是否發生巨大醫療支出”來衡量大病健康沖擊，以“兩周內感到不適的家庭成員比例”“兩周內戶主健康感受變化”來衡量一般性健康沖擊。本研究結合文獻和CHFS調查問卷中的相關問題設計，選擇“一年內家庭自付醫療支出(總醫療支出與報銷金額之差)是否超過收入的10%”這一指標來觀察家庭是否遭受嚴重健康沖擊，而在異質性分析中以“樣本期內戶主的健康感受變化”來觀察家庭是否遭受一般健康沖擊。

3.控制變量

通過對文獻的梳理，本文在家庭層面主要關注家庭規模、家庭收入、家庭資產、家庭社會交往以及城鄉變量；個體層面主要關注戶主的年齡、性別、婚姻、受教育年限、醫療保險參與等。具體變量設定和變量說明見表1。

表1 變量說明與描述性統計

由表1可知，受到健康沖擊的樣本具有以下特征：首先，受沖擊樣本的非醫療消費水平要低于未受沖擊的樣本，這表明作為一項負面風險事件，健康沖擊使得家庭非醫療消費受到波動而變得不平穩；第二，從家庭特征來看，受到健康沖擊的家庭收入水平、資產規模、社會資本水平、社會醫療參與率都比較低，而且他們來自農村的概率更高；第三，從個人特征來看，戶主年齡大、受教育程度低的家庭更容易遭到健康沖擊，這是因為年輕人的身體狀況更好，人力資本水平高的家庭能獲得更高的收入；最后，從數字普惠金融發展來看，相比于未受沖擊樣本，受沖擊家庭所在地區的數字普惠金融發展水平相對較低，這可能是因為數字普惠金融往往優先在那些原本經濟水平就高的地區發展，進而這些地區金融發展和醫療水平相對來說更完善。

(三)模型設定

基于Hausman檢驗的結果，本部分采用面板固定效應模型以實證檢驗健康沖擊對家庭消費的影響以及數字普惠金融在其中所起的作用，具體模型設定如下。

lnCit=β0+β1HSit+β2HSit*DFijt+β3DFijt+γXit+φi+φt+εit

(1)

上述回歸方程中，下標i代表家庭，t表示時間，j代表地區。被解釋變量lnCit表示家庭i在t年的非醫療消費支出對數；HSit為二值虛擬變量，若家庭i在t年遭受健康沖擊則賦值為1，否則取值0；DFijt表示家庭i所在j縣域年的數字普惠金融指數；HSit*DFijt表示健康沖擊與數字普惠金融的交互項；Xit是一組潛在的影響家庭消費的控制變量；φi為個體固定效應，φt為時間固定效應，εit為隨機擾動項。

四、實證結果分析

(一)基于數字普惠金融總指數的回歸

表2報告了基于模型(1)的回歸結果。第1列中只加入健康沖擊(HS)變量，在第2列，增加了數字普惠金融總指數(DF)及其與健康沖擊的交互項(HS*DF)，第3列進一步加入戶主個體特征與家庭特征變量。結果顯示，無論是否添加控制變量，健康沖擊(HS)的系數始終顯著為負，這表明當家庭遭受健康沖擊時，由于醫療負擔加重、收入減少，家庭的非醫療消費水平有所下降；與此同時，第2列和第3列中，數字普惠金融總指數和健康沖擊的交互項系數(HS*DF)始終顯著為正，與健康沖擊(HS)的系數符號相反，且在加入了控制變量后，顯著性水平由10%提高到1%，這表明，數字普惠金融的發展減輕了健康沖擊對家庭的負面影響，假說1得到驗證。

同時，本文選取的控制變量大多對家庭的非醫療消費影響顯著。家庭資產和收入水平與非醫療消費支出顯著成正比，這一結果符合生命周期理論，即家庭會將資產和收入平滑地分配到生命周期的不同階段以追求效用最大化。家庭成員數量越多，家庭消費支出越多。家庭轉移性支出與家庭非醫療消費水平顯著正相關。轉移性支出越多的家庭更可能擁有較大的社交網絡，這一非正式的保險網絡是家庭應對沖擊的重要渠道之一，戶主受教育年限與家庭非醫療消費水平顯著正相關，一般而言受教育水平越高的家庭，其收入越高，進而消費水平也越高。由于城鄉經濟發展和收入分配都存在一定的差距，因此城鎮家庭的消費水平更高。

(二)基于數字普惠金融分類指數的回歸

將數字普惠金融總指數替換為各分類指數代入模型(1)進行實證分析得到的結果如表3所示。健康沖擊顯著負面地引起了家庭非醫療消費支出的變動，即中國家庭并不能對沖擊事件帶來的負面影響實現完全的自我保險。各分指標與健康沖擊的交互項系數仍顯著為正，與健康沖擊的系數符號相反，這再次印證了假說1，即數字普惠金融的快速發展進一步激活了普惠金融的發展潛力，通過提供信貸、保險、理財、轉賬支付等金融服務改善了家庭的沖擊應對能力。

(三)作用機制分析

按照假說2，倘若數字普惠金融真的能夠通過緩解流動性約束和強化非正式社交網絡來影響沖擊下的家庭消費，那么相比沒有受到流動性約束以及原本就擁有豐富社交網絡的人來說，數字普惠金融應當可以更加明顯地影響受到流動性和社交網絡限制的家庭。為考察流動性約束這種機制的重要性，本文借鑒臧旭恒、張欣(2018)的做法，以家庭所擁有的現金、銀行存款、股票等金融資產作為判斷依據，按大小將樣本劃分為兩組；為考察非正式社交網絡強化這種機制的重要性，本文以家庭年通信網絡費支出作為判斷依據，按大小將樣本劃分為兩組。分樣本回歸的結果如表4所示。其中前兩列的回歸結果表明，對于流動性資產較少的居民，數字普惠金融顯著減輕了健康沖擊對消費的影響，后兩列結果則表明，遭受健康沖擊時，社會網絡相較不發達的家庭能更多地受益于數字普惠金融的發展。這個結果有力地支持了假說2，即數字普惠金融通過緩解家庭流動性約束和強化非正式社交網絡來幫助家庭應對健康沖擊對消費的影響。

表2 基于數字普惠金融總指數的回歸結果

表3 基于數字普惠金融分類指數的回歸結果

(四)穩健性檢驗

1.內生性討論

為避免一些不可觀測因素可能給回歸模型帶來的內生性問題，本部分借鑒Bartik(2009)以及易行健、周利(2018)的做法，構建一個“Bartik instrument”(滯后一階的數字普惠金融指數L.DF與數字普惠金融指數在時間上的一階差分D.DF的乘積)，然后用“Bartik instrument”作為數字普惠金融的工具變量，并與健康沖擊形成交互項進行工具變量估計。該工具變量的選取基于以下考慮：一方面，無論是滯后一階的指數還是將指數進行差分都與數字普惠金融指數發展密切相關，因此滿足相關性要求；另一方面，由于數字普惠金融指數的統計口徑來自全國2800多個縣域，因此某一個縣域層面的消費情況不會對該指數產生明顯影響，即全國層面的數字普惠金融指數的變化對具體某個縣而言是相對外生的，滿足排他性要求。

表4 作用機制分析結果

基于工具變量法的回歸結果如表5所示。在第一階段中，工具變量的估計系數統計顯著異于0。第二階段中，健康沖擊的系數顯著為負，交互項的系數顯著為正，與主回歸結果一致，這表明在考慮內生性問題的基礎上，本文的研究結論是穩健的。

表5 基于工具變量法的回歸結果

2.基于一階差分的回歸

為了消除非時變變量對回歸結果可能產生的影響，本部分借鑒Gertler and Gruber(2002)的方法，分別對被解釋變量非醫療消費支出以及解釋變量中的健康沖擊、數字普惠金融指數取一階差分，其余變量的選取與主回歸一致。表6展示了回歸結果：健康沖擊降低了家庭非醫療消費支出，而數字普惠金融的各級指標與健康沖擊的交互項系數仍顯著為正，即數字普惠金融顯著地減輕了健康沖擊的影響。

表6 基于一階差分的回歸結果

(五)異質性分析

本節按地區將樣本分為東部、中西部地區，以戶主受教育年限的均值以及戶主金融素養的70%分位數為劃分標準來進行分樣本回歸，其中金融素養的計算方式參照尹志超等(2014)做法，利用因子分析法得到。此外，關于“一般性健康沖擊”，由于戶主的健康感受變化在樣本期內分為“變好”“變差”和“沒有變化”三種情況，為便于分析，本節將“沒有變化”的樣本剔除，以直觀、準確地反映數字普惠金融的作用，余下的樣本占樣本總數的60%以上，仍具有較好的代表性。

表7的估計結果表示健康沖擊下東部地區的家庭非醫療消費支出沒有發生明顯的改變，同樣，數字普惠金融的作用也不明顯。這說明東部地區家庭的非醫療消費支出相對平滑，他們有一定的能力抵御健康沖擊而不必削減其他方面的消費。而中西部地區家庭的非醫療消費支出受到了健康沖擊的顯著負面影響，同時數字普惠金融對他們起到了顯著的積極作用。這表明，相對于東部地區的地理優勢，中西部地區欠發達的金融市場為數字普惠金融留下了發揮作用的空間。

表7 異質性分析結果

其次，由表7還可以看出，健康沖擊對戶主受教育水平和金融素養較高的家庭影響并不顯著，這些家庭更可能憑借較高的收入水平應對健康沖擊；而戶主受教育水平和金融素養低的家庭則受到健康沖擊的顯著影響，且數字普惠金融作用也更顯著。可能的原因是，這些家庭擁有的人力資本水平不高，更可能從事收入較低的工作，或更容易遭到正規金融市場的排斥而缺乏足夠的避險工具，而數字普惠金融的參與門檻較低，因此他們更能從數字金融的普惠性中受益。

此外，從健康沖擊的程度來看，一般性健康沖擊對家庭的影響并不顯著，這驗證了前文的分析，即基于現有的醫療資源或傳統金融手段，家庭足以承擔一般性健康沖擊帶來的影響。而當健康沖擊的力度較嚴重時，家庭非醫療消費受到顯著影響，且數字普惠金融顯著地減輕了這種影響。至此，假說3得以驗證。

五、結論與政策啟示

本文利用中國家庭金融調查(CHFS)數據和“北京大學數字普惠金融指數”檢驗健康沖擊對中國家庭消費的影響，以及數字普惠金融的發展在其中的作用。實證結果顯示，健康沖擊對家庭的非醫療消費支出有顯著的負面影響，而數字普惠金融的發展顯著地減輕了這種影響，且就分指標來看，數字普惠金融發展的覆蓋廣度、使用深度以及使用深度指標中信貸、保險、貨幣基金、支付這四個子指標均顯著地減輕了沖擊下的家庭消費波動；在改用工具變量法和一階差分法后，得到的結果與主回歸一致，表明上述結論是穩健的。就作用機制而言，數字普惠金融主要通過緩解家庭流動性約束和強化非正式社交網絡來幫助家庭應對健康沖擊對消費的影響；基于異質性分析的回歸結果顯示，和一般性健康沖擊相比，嚴重健康沖擊的危害更大，同時中西部地區、戶主受教育水平以及金融素養較低的家庭應對沖擊的能力更弱，從而數字普惠金融的減緩作用在這部分家庭中更顯著。

根據上述研究結論，本文得到如下的政策啟示：第一，應該重視數字普惠金融在改善家庭風險應對方面的重要作用，并將其作為鞏固脫貧攻堅成果的手段，著重改善脫貧家庭的消費保險能力，阻斷一切因病返貧致貧的可能，讓居民消費在穩定提升中助推經濟的高質量發展。第二，在保障金融風險有效監管的前提下，鼓勵各類數字普惠金融業務推陳出新，設計針對健康沖擊的醫療貸、健康保險等產品，保證居民得到及時有效的治療，進而有底氣、有能力消費。第三，充分利用數字普惠金融所依托的數據優勢和信息優勢，注重居民之間的社交網絡建設，利用這種非正式制度安排推動數字金融普惠效應的可復制、可傳遞。最后，加大面對落后地區數字普惠金融基礎設施建設的資金投入，注重提高弱勢群體的智能化素養和數字技能，幫助他們克服使用數字金融產品與服務中的障礙。