數字普惠金融、農村勞動力就業與農村居民消費

□ 宋佳穎

一、引言

黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央堅持把解決好“三農”問題作為全黨工作的重中之重，舉全黨全社會之力推動鄉村振興。近年來我國鄉村發展取得顯著成就，不斷在農業強國之路上踏實前進。2022年我國農村居民人均可支配收入達到20133元，較2012年增加約140%。經濟迅猛發展的同時，消費不足仍是我國長期存在的重要問題（陳斌開等，2014）。2022年我國居民消費率為65.8%，遠低于歐美發達國家的水平。由于消費對經濟的基礎性作用，消費潛力未能充分釋放也成為抑制我國經濟增長的重要阻礙（雷瀟雨和龔六堂，2014）。

根據全國第七次人口普查結果顯示，居住在鄉村的人口為5.1億，約占全國人口的36%。盡管我國城鎮化率在不斷提高，但農村人口仍然占全國人口很大的比重。根據國家統計局數據顯示，2022年城鎮和農村居民人均可支配收入分別為49283元和20133元。由于城鄉收入差距的客觀存在，農村居民的消費能力顯著偏低。因此，農村人口占比大且農村居民消費過低，是造成我國消費總體不足的重要原因（李金昌和竇雪霞，2007）。現如今如何擴大農村居民消費，不僅是提高居民生活水平的民生問題，也是提升消費對經濟增長貢獻的關鍵環節。

相比于城市，農村地區存在生產經營風險高、融資成本和交易費用大等天然劣勢，但近年來飛速發展的數字金融在逐步緩解這些問題。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的數據，截至2022年12月，我國農村網民規模達到3.08億，全國農村寬帶用戶總數為1.76億戶，農村地區互聯網普及率達61.9%。較于傳統金融，數字金融跨越了城鄉間的鴻溝，大幅提高了農村地區的金融發展，進而促進了我國的包容性增長（張勛等，2019）。鑒于此，數字普惠金融能否促進農村居民消費增長、如何影響農村居民消費效率是現階段值得關注的問題。

現有不少研究結果表明數字金融發展會顯著影響居民消費。李濤等（2016）認為數字金融擴大了金融服務的覆蓋范圍，通過緩解金融約束使得更多居民和企業獲得所需要的金融產品。易行健和周利（2018）基于中國家庭追蹤調查數據（CFPS）發現數字普惠金融對中低收入階層家庭消費的促進作用更明顯，這是因為高收入階層家庭受到的流動性約束往往較弱。何宗樾和宋旭光（2020）通過實證研究發現數字金融會提振家庭面對未來不確定因素的信心，從而釋放居民消費的需求，尤其是與生活相關的基礎性消費。江紅莉和蔣鵬程（2020）基于省級面板數據分析發現數字普惠金融能夠提升城市居民的消費水平，同時在異質性分析中發現發展與享受型消費相比于生存型消費受到的影響更大，這說明數字金融也會對優化消費結構產生積極影響。

金融服務惠及所有地區和所有群體是普惠金融的應有之義，尤其體現在欠發達地區和低收入群體（郭峰等，2020）。因此，不少學者將研究對象聚焦到農村居民，分析農村居民消費如何受到數字普惠金融的影響。由于目前我國城鄉之間收入差距依然較大，農村居民的消費水平盡管有大幅提升，但仍較大程度低于城市居民的消費水平。傅秋子和黃益平（2018）基于中國家庭金融調查數據（CHFS）發現，由于農村地區有網購經驗和習慣的群體在不斷擴大，數字金融會顯著增加農村居民的消費性正規信貸需求。黎翠梅和周瑩（2021）構建空間杜賓模型發現數字金融對農村消費的促進作用在經濟中等和發達地區顯著，并且只在經濟發達地區具有正向的空間溢出效應。

梳理現有文獻，對于數字普惠金融如何影響農村居民消費的研究仍不夠充分。尤其對作用機制的分析，現有研究更多關注于收入變化對消費產生的作用，而沒有更深入考慮何種因素帶來收入變化。本文基于2011-2021年省級面板數據研究數字普惠金融對農村居民消費的影響及其影響機制。研究發現，數字金融的發展顯著促進了農村居民消費。分項消費的異質性分析發現，該促進作用主要體現在基本生活資料消費。分區域的異質性分析發現，數字普惠金融對西部地區農村居民消費的影響更明顯。機制分析發現，數字普惠金融促進了農村勞動力就業，進而提高了農村居民收入，最終促進了農村居民消費。

二、理論分析與研究假設

（一）數字普惠金融與農村居民消費

根據莫迪利安尼生命周期消費理論，人們會根據當前收入和預計的未來收入來計劃很長時間范圍內的消費支出，以達到一生中最佳的收入配置。而生命周期理論的假設前提是嚴格的，除了未來收入可預期外，資金可借貸也是重要的條件，這樣消費者才能夠做到用借貸或儲蓄來平滑生命周期內的消費。生命周期消費理論的基礎是費雪提出的跨期消費理論，該理論研究的是理性消費者根據個人偏好和實際利率如何做出當前時期和未來時期的消費選擇。跨期消費理論中，實際利率對消費的影響正是通過改變借貸的成本或儲蓄的收益。

在傳統金融時代，金融機構受限于距離和成本等因素不會在農村地區開設更多分支機構，農村居民的金融服務可得性嚴重偏低。隨著數字普惠金融的發展，信貸服務逐步向數字化轉型，可以有效緩解農村地區的流動性約束問題。數字普惠金融將傳統信貸的優勢延伸至更大的地區和人群范圍，農村居民的流動性約束得到緩解，能夠實現跨期交易、提高資金配置的合理性（Dupas和Robinson，2011）。數字普惠金融對信貸服務的另一方面重大影響在于可以有效緩解借貸雙方的信息不對稱。數字化信貸平臺能夠更加全面地對客戶信息進行采集和處理，同時人們也可以通過數字化平臺去了解金融機構和信貸產品（郭華等，2020）。

數字普惠金融也推動了支付方式的數字化發展，顛覆了傳統支付方式，為人們生活帶來極大便利。數字支付方式不僅具有便捷、高效的優勢，還能通過網絡安全技術保證交易和賬戶的安全性。數字化的移動支付方式在日常生活中得到迅速推廣，從而對居民的消費習慣和方式產生顯著影響。第一，數字支付消除了現金支付中存在的交易障礙，提高了支付效率（張勛等，2020）。第二，采用數字支付方式的網絡購物平臺具有靈活性和便利性的特點，越來越多的人選擇網絡購物。足不出戶即可購買需要的商品，網購降低了交易成本，也刺激了居民消費。第三，數字支付方式降低了消費者對交易價格的敏感程度，從而提高消費者的購買意愿（Dilip，2001）。

由此，本文提出假說H1：數字普惠金融對農村居民消費具有正向影響。

（二）農村勞動力就業的中介作用分析

數字經濟和金融科技的發展使得互聯網產品更加成熟和多樣，由此提供了更多的就業機會。數字化的交易和服務方式，不僅提高了工作的便捷性和靈活性，也降低了就業技能門檻，為低技能勞動力創造出更多就業機會（劉皓琰和李明，2017）。互聯網技術變革催生了一代又一代網絡達人，粉絲經濟為數字化消費平臺創造出重要的貢獻，也為社會提供了新的職業類型（江小涓，2017）。數字平臺的迅猛發展極大拓寬了“零工經濟”的應用場景，如外賣、網約車、房租租賃等平臺創造了多種新型就業方式，為低技能勞動力市場打開多條新出路（莫怡青和李力行，2022）。

從數字金融賦能工業發展的視角來看，工業制造自動化和智能化雖然會對勞動力有負向的替代效應，但同時又由于生產力效應而存在正向的就業影響（Autor等，2003）。數字普惠金融對工業數字化轉型的促進作用，不僅體現在具有顛覆性影響的智能制造技術上，也會催生出一大批新就業形態。目前，我國已經建成世界上規模最大、門類最齊全的制造業體系，更具韌性的產業鏈條和更加完善的工業體系對勞動力的需求不斷增加。數字經濟也為勞動力市場有效緩解了信息不對稱的問題，提高了勞動力資源配置效率，從而促進農村勞動力向非農產業轉移。

由此，本文提出假說H2：數字普惠金融會通過促進農村勞動力就業對農村居民消費產生正向影響。

三、研究設計

（一）模型設定

充分考慮現實意義和數據可獲取性，本文構建省級面板數據模型研究數字金融如何影響農村居民消費。考慮到不同省份間的個體差異以及經濟形勢隨時間的變化，初步認為模型應當加入個體和時間固定效應。首先，通過F檢驗判別是否存在顯著的固定效應，并使用聚類穩健標準誤。檢驗結果認為存在個體效應，拒絕使用混合回歸。然后，由Hausman檢驗的結果判斷得出，面板數據應構建固定效應模型而非隨機效應模型。最后，模型中加入年份虛擬變量，回歸結果拒絕了“無時間效應”的原假設。因此，本文構建如下個體、時間雙固定效應模型。

其中，i表示省份，t表示年份。consumptionit表示農村居民消費，digital_financeit表示數字普惠金融水平，Xit為一系列控制變量。μi、γt分別為省份、時間固定效應，εit是隨機誤差項。若α為正表明數字普惠金融促進農村居民消費，反之亦反。β為控制變量對應的系數，cons是截距項。

（二）變量說明

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為農村居民消費，選取農村居民人均消費支出來衡量。該數據使用2011年為基期的農村居民消費價格指數消除了物價變動的影響。

2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量為數字普惠金融，采用北京大學互聯網金融研究中心發布的省級數字普惠金融指數來衡量。數據除了包括數字普惠金融總指數外，還包括不同維度上的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度指數，以及支付、保險、貨幣基金、信用服務、投資、信貸六項分類指數。考慮到數據完整性，本文在分類指數中選取了支付、保險和信貸指數。

3.其他控制變量。本文選擇的控制變量包括：城鎮化率（urbanization），采用城鎮戶籍人口與總人口的比值衡量；產業結構（industry_structure），采用第二、三產業產值占GDP的比重衡量；農村人口規模（population），采用年末農村戶籍人口數量衡量；少年兒童撫養比（children_dependency），采用0-14歲人口數與總人口數的比值衡量；老年人口撫養比（elder_dependency），采用65歲以上人口數與總人口數的比值衡量。

（三）數據來源

本文選取我國31個省、自治區、直轄市2011-2021年的341個觀測值作為研究樣本。其中，數字普惠金融指數來源自北京大學數字金融研究中心編制的《中國數字普惠金融指數》。其他數據均來源自2012-2022年《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》。

表1為各變量的描述性統計。觀察農村居民消費的統計數據發現最大值是最小值的八倍之多，說明目前我國不同省份之間仍存在巨大的居民消費差距。從數字普惠金融的各項指數看，不同省份數字金融發展水平是參差不齊的。其中，支付和信貸指數的標準差最小，可以看出當前階段數字普惠金融對各個地區數字支付和信貸支持的普及力度是更強的。

表1 變量的描述性統計

四、基準回歸分析

（一）基準回歸

表2展示了基準回歸結果。所有模型中均加入了各項控制變量以及省份和時間固定效應。從第（1）列數字普惠金融總指數的估計結果看，數字普惠金融會顯著促進農村居民消費。第（2）-（4）列不同維度的細分指數回歸結果顯示，使用深度和數字化程度指數對農村居民消費存在顯著的正向影響，而覆蓋廣度指數的估計系數不顯著。由于目前我國區域發展差距的存在，數字金融在不同地區的發展階段也不盡相同。在一些經濟發達地區，數字普惠金融的覆蓋廣度已經達到接近飽和的程度，因此這些地區并不能體現出覆蓋廣度對居民消費的促進作用。本文認為數字普惠金融覆蓋廣度指數的估計系數不顯著是因為基準回歸的樣本中包含了經濟發達省份，而不能說明覆蓋廣度沒有促進農村居民消費。為了證實此觀點，本文以覆蓋廣度指數為解釋變量，以中西部地區省份為樣本進行回歸，結果顯示覆蓋廣度的估計系數顯著為正（由于篇幅所限，上述回歸結果并未展示）。

表2 基準回歸

第（5）-（7）列分別為支付、保險和信貸三項分類指數的回歸結果，支付和保險指數的估計系數顯著為正，而信貸指數的回歸系數不顯著。根據國家金融監督管理局的統計數據，2022年底我國銀行業金融機構鄉鎮覆蓋率達到97.92%。這說明近年來我國鄉村地區的信貸支持力度處于較高水平，因此信貸指數回歸系數不顯著并不能說明對農村地區的信貸支持沒有為居民消費帶來正向影響。不同于銀行機構的高覆蓋率，由于智能手機未在農村地區全面普及，數字化支付和保險方式仍具有較大的推廣潛力。因此，數字普惠金融支付和保險指數的提高顯著刺激了農村居民消費。由上述數字普惠金融各項指數的基準回歸結果表明，數字普惠金融能夠顯著促進農村居民消費，驗證了假說H1。

（二）其他穩健性檢驗

為了證明基準回歸結果的穩健性，本文還從其他方面進行了穩健性檢驗：第一，將被解釋變量由農村居民消費支出替換為農村居民消費率（農村居民消費支出/農村居民可支配收入）；第二，分別對2011-2015年和2016-2021年兩個子樣本數據進行回歸分析；第三，加入更多控制變量，如農村基礎設施投資、農村醫療水平、城鄉居民收入差距等；第四，依次對變量進行1%分位上的雙邊縮尾。以上四種處理后的回歸結果中，數字普惠金融指數的估計系數均顯著為正，即數字普惠金融會促進農村居民消費（由于篇幅所限，上述回歸結果并未展示）。綜合考慮基準回歸以及穩健性檢驗，本文的基本結論是穩健的：數字金融的發展對農村居民消費的提高存在顯著的促進作用。

五、異質性分析

（一）分項消費的異質性分析

為了研究數字普惠金融對農村居民分項消費促進作用的異質性，本文對農村居民分項消費進行了分組回歸。農村居民消費支出細分為八個子項：食品、衣著、居住、家庭設備及用品、交通通信、文教娛樂、醫療保健和其他。本文根據現實意義將前四個子項歸類為基本生活資料消費，將后四個子項歸類為享受和發展資料消費。表3的回歸結果表明，數字普惠金融對農村居民基本生活資料消費和享受、發展資料消費均具有促進作用。值得注意的是，第（2）列回歸結果的顯著性和數值均有降低，說明數字普惠金融的促進作用更多體現在滿足農村居民基本生活資料消費上，同時反映了目前我國農村居民生活水平有待進一步提高。回歸結果也與馬斯洛需求層次理論相一致，居民在滿足基本生活需要后才會將收入用于交通通信、文教娛樂等享受、發展資料消費。

表3 分項消費的異質性分析

（二）分區域的異質性分析

考慮到不同省份間的資源稟賦和發展水平存在明顯地區差異，本文將樣本劃分為東部、中部和西部地區并進行分組回歸。表4為區域異質性的回歸結果，可以看到數字普惠金融對農村居民消費的促進作用在東部、中部和西部地區均是顯著的。比較不同地區分組回歸中數字普惠金融指數的估計系數，發現數字普惠金融對西部地區農村居民消費的促進作用相較于東部和中部地區更明顯。造成這種差異的原因可能在于，西部地區經濟發展水平相比于東部和中部地區較為落后，數字普惠金融的發展對金融水平較低的地區會發揮更大的積極作用。相比于東部和中部地區，西部地區金融發展有更大的提升空間，因此數字普惠金融會對西部地區產生更明顯的正向影響，從而西部地區農村居民消費會有相較于東中部地區更大幅度的提高。

表4 分區域的異質性分析

六、機制分析

關于數字普惠金融發展通過何種機制影響居民消費，現有文獻更多從居民收入層面去進行研究。鄒新月和王旺（2020）使用空間計量模型分析發現居民收入水平是數字普惠金融影響居民消費支出的傳導機制。顏建軍和馮君怡（2021）將城鄉收入差距作為中介變量，使用中介效應模型研究發現數字普惠金融會通過縮小城鄉收入差距來提升居民消費。本文基于省級數據也對數字普惠金融帶來的農村居民收入效應進行了分析，以農村居民人均可支配收入作為被解釋變量做回歸檢驗。農村居民人均可支配收入以2011年為基期的農村居民消費指數進行平減而得出。表5第（1）列展示了回歸結果，數字普惠金融指數的估計系數顯著為正，說明數字金融的發展提升了農村居民收入水平，進而提高了農村居民消費，這與上述研究的結論一致。

表5 機制分析

根據凱恩斯的絕對收入假說，消費會隨著收入增加而增加，在現實中這也是顯而易見的事實。那么，居民收入水平提高的背后又是何種因素發揮作用使得數字普惠金融對居民消費產生影響？本文嘗試對更深層次的內在機制進行分析。早有學者基于數字金融早期發展階段的數據分析發現，數字普惠金融會通過增加農村就業機會發揮農村減貧效應（劉錦怡和劉純陽，2020）。由于農村居民的財產性收入很低，農村居民收入主要來自勞動性收入。隨著農業機械化的發展，農民用于農業生產的時間被大大縮短，更多農村居民選擇外出打工或創業，這也逐漸成為農村居民重要的收入來源。數字普惠金融的發展增加了大量崗位需求，也催生了一大批新就業形態，特別是為低技能勞動力提供了更多就業機會。

于是，本文從就業層面分析數字普惠金融影響農村居民消費的作用機制。本文對鄉村私營企業就業人數與鄉村個體就業人數進行加總得到農村勞動力就業人數，然后采用農村勞動力就業人數與農村人口的比值反映農村勞動力就業水平。表5第（2）列展示了農村勞動力就業水平作為被解釋變量的回歸結果，發現數字普惠金融顯著促進了農村勞動力就業。數字普惠金融對農促居民消費的促進過程中，農村勞動力就業發揮了重要的中介效應，從而驗證了假說H2。機制分析中鄉村私營企業和個體就業人數的數據來源自《中國統計年鑒》，由于2019年后的年鑒數據未對這兩項指標進行統計，本文在該部分選取的樣本期為2011-2019年。

七、結論及啟示

隨著科技不斷進步和創新，數字普惠金融的發展正在對經濟社會的方方面面發揮作用，也為居民生活帶來了重要影響。面對我國區域經濟發展不平衡的現象，數字普惠金融如何賦能鄉村振興已經成為具有重要現實意義的研究課題。本文基于中國31個省、直轄市、自治區2011-2021年面板數據，考察了數字普惠金融對農村居民消費的影響以及影響機制。研究發現，數字普惠金融能夠顯著促進農村居民消費。分項消費的異質性分析發現，數字普惠金融對農村居民基本生活資料消費和享受、發展資料消費均會產生促進作用，但主要作用于基本生活資料消費。分區域的異質性分析發現，數字普惠金融對西部地區農村居民消費的促進作用強于東部和中部地區。機制分析發現，數字普惠金融會對農村勞動力就業產生顯著的積極影響，進而提高農村居民消費。

為充分發掘農村消費潛力、提高消費對經濟的貢獻，本文基于研究結果提出如下政策啟示：第一，完善農村金融制度框架和政策體系。實施鄉村振興戰略，實現農業強、農村美、農民富的目標任務，離不開公正、高效的農村金融服務體系。一方面，通過建立健全農村金融機構運作體系，為農村創業者和投資者提供更廣泛的金融服務覆蓋面和便利性。另一方面，通過技術創新和數字化手段，提高農村金融服務的可獲得性，不斷滿足農村居民的多樣化金融需求。第二，疏通數字普惠金融促進農村勞動力就業的作用渠道。依托于網絡和數字化發展，農村勞動就業形式也越來越多樣。數字普惠金融不僅提供了可以充分發揮農村資源優勢的電商平臺，也不斷滿足了農村居民的正規信貸需求，這些方式都會顯著增加農村勞動力的就業機會。第三，完善擴大農村居民消費的長效機制，及時消除制約農村消費擴大和升級的體制機制障礙，優化農村居民消費結構，營造更加安全放心的消費環境，滿足農村居民多層次多樣化消費需求，進一步激發農村居民消費潛力。