【數(shù)字普惠金融對居民消費影響探究11000字（論文）】

數(shù)字普惠金融對居民消費影響研究摘要2005年聯(lián)合國首次提出了普惠性金融的概念,即為那些有著特殊經(jīng)濟需求和希望享受金融服務的各個階層(中小型企業(yè)和低收入家庭人群等社會弱勢團體)提供高效、安全、成本可以承擔金融服務。數(shù)字普惠金融運用大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)據(jù)分析等現(xiàn)代金融科技有效的降低了普惠金融成本與風險，為全民提供有效的金融服務，也是我國脫貧攻堅策略的重要工具。本文在借鑒他人研究基礎上，首先介紹數(shù)字普惠金融的定義以及在我國市場上的發(fā)展，理解其概念才能理解其機制，緊接著，根據(jù)以往金融理論探究數(shù)字普惠金融對于居民消費機制，提出合理假設，然后，探討數(shù)字普惠金融三大層面，與居民生活相關性和數(shù)字普惠金融代表性指標含義，分別給出其二級指標與三級指標，探究數(shù)字普惠金融所代表指標與日?；顒雨P聯(lián)，隨后，根據(jù)2013-2018年北大數(shù)字普惠金融指數(shù)，探究各地區(qū)人均消費支出和建立模型，根據(jù)結果解析數(shù)字普惠金融對居民消費影響，然后穩(wěn)健性檢驗防止，確定模型是平穩(wěn)的和可靠的。最后根據(jù)實證分析對假設進行判斷，并提出適合我國國情的政策，提出自己的不足關鍵詞：數(shù)字普惠金融指數(shù)；消費支出；覆蓋程度；使用深度；數(shù)字化程度目錄引言 1一、 數(shù)字普惠金融定義與發(fā)展 1（一）數(shù)字普惠金融定義 1（二）數(shù)字普惠金融市場發(fā)展 1二、 數(shù)字普惠金融與居民消費機制相關性探討 2三、 數(shù)字普惠金融代表性指標及含義 3四、 實證分析 5（一） 數(shù)據(jù)來源與模型選擇 5（二） 模型——面板數(shù)據(jù)解析說明 6（三） 混合截面模型與平穩(wěn)性檢驗 15五、 結論 16參考文獻 1引言在以往,金融一直都是對富人的一場游戲,低收入的人群由于缺乏了所謂的固定資產(chǎn)加上相關信貸制度的不健全,無法從商業(yè)銀行中籌集到足夠的資金,進一步使他們無法改變自身財富狀況,從而使他們陷入了低收入的陷阱,這也充分證實了在世界上窮人越貧,富人就會越富兩極分化的理論,為社會中的弱勢群體提供更好的金融服務,這也是一個世界性難題。但現(xiàn)代數(shù)字普惠金融則是通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化金融資源共享、便捷、安全、低費用、高風險、低門檻等特點及運用了大數(shù)據(jù)等相關技術來構建與其相關的風險控制體系，在保證自身利益的同時幫助解決更多人們的困境。隨著我國在2020年完成脫貧攻堅全面勝利，我國大部分貧困人口解決了工作、住房、溫飽等基本生活需求問題，但是脫離貧困距離全民走向小康社會面前，還是具有一定距離的。如何將我國低產(chǎn)階級進一步過渡到中產(chǎn)階級是我們面臨的頭等問題，此時數(shù)字普惠金融便是將其推進的重要策略。數(shù)字普惠金融定義與發(fā)展（一）數(shù)字普惠金融定義數(shù)字普惠金融主要是通過采用現(xiàn)代化的技術手段來有效地實現(xiàn)金融風險控制，互聯(lián)網(wǎng)技術為現(xiàn)代金融科技最主要金融工具。在我國借助于計算機的信息處理、大數(shù)據(jù)分析、云計算、數(shù)據(jù)通信等相關的技術,有效地降低了交易費用的成本和使用中的人力成本,降低了資源和信息不對稱,為廣大民眾提供了金融服務,擴大了我國數(shù)字金融行業(yè)的覆蓋面積以及應用深度。現(xiàn)代數(shù)字普惠金融是指通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化普惠金融平臺資源共享、便捷、安全、低費用、高門檻的特點、運用與大數(shù)據(jù)等相關的技術來構建與普惠金融相關的風險管理體系，在保證自身利益的同時幫助解決更多人們的困境。（二）數(shù)字普惠金融市場發(fā)展數(shù)字普惠金融概念在2010年開始有了明顯的體現(xiàn)。在2010之前我國主要為普惠金融并沒有數(shù)字化過程，他的初衷幫助居民脫貧，提高生活質(zhì)量，最主要的金融產(chǎn)品便是小額貸款，隨著民營資本的不斷流入，小額貸款組織不斷的成立，中國銀監(jiān)會放寬經(jīng)濟政策，我國普惠金融在城鎮(zhèn)高速發(fā)展。但是問題也是層出不窮，農(nóng)民和低收入人群的資金并沒有完全得到緩解的同時，小微企業(yè)的需求也不斷增大，銀行服務體系逐漸將小微企業(yè)納入服務范圍。而金融服務也不斷地進行創(chuàng)新和多元化，從最初的單一小額貸款進一步提供了信貸、支付、匯款、保險、典當?shù)确?。服務載體慢慢的呈現(xiàn)了網(wǎng)絡化，便捷化趨勢。2010年后我國互聯(lián)網(wǎng)和計算機技術取得了巨大的突破，成功進入數(shù)字化時代。網(wǎng)絡貸款、移動端支付、余額寶理財?shù)刃屡d產(chǎn)品的成功進入市場，提高了全民網(wǎng)絡意識，通過大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析等現(xiàn)代化金融科技，成功地建立了風險體系，將普惠金融的范圍不斷擴大，為全民提供服務。過去普惠金融所遇到的困難和阻礙也都迎刃而解,在我國傳統(tǒng)的金融業(yè)中,許多投資者向其他金融機構貸款后,若對投資不利,出現(xiàn)了無法償還資不抵債的狀態(tài)等,便可能會走上跑路,這大大增加了金融機構的風險成本，更加使機構不愿意進行小額度貸款，這對社會是一種損失。現(xiàn)在通過有效的網(wǎng)絡覆蓋對信息收集、消費信息收集、第三方征信信息收集，網(wǎng)上行為信息收集等相關行動，對每一個需要金融服務的有需求人群進行識別，運用相關模型對用戶行為計算，對一個建立自身的數(shù)據(jù)庫，考慮用戶本身還款能力，與以往傳統(tǒng)金融業(yè)容易產(chǎn)生死賬的金融模式不同，數(shù)字化模型對每一個用戶信用進行評定，從而得到貸款額度。這樣做篩選了危險用戶，大大降低了金融機構成本，并減少了用戶的時間成本。數(shù)字普惠金融與居民消費機制相關性探討覆蓋程度使用深度數(shù)字化程度數(shù)字普惠金融緩解流動性約束減少收入不確定風險覆蓋程度使用深度數(shù)字化程度數(shù)字普惠金融緩解流動性約束減少收入不確定風險便捷性支付方式增加居民消費圖2-1數(shù)字普惠金融對居民消費機制根據(jù)Flavin(1973)和Tobin(1971)提出流動性約束概念理論，當?shù)褪杖肴巳簺]有貸款來源，即借不到錢時，他無法實現(xiàn)他短期的經(jīng)濟目標，他唯一的實現(xiàn)辦法便是通過積累財富來達到目的，數(shù)字普惠金融給予了資金來源，通過互聯(lián)網(wǎng)確保資金的安全穩(wěn)定，同時互聯(lián)網(wǎng)的普及，我國已然有8-9億網(wǎng)民已經(jīng)掌握互聯(lián)網(wǎng)生活技巧對其產(chǎn)生依賴性，通過覆蓋程度大的特點，在面對短期經(jīng)濟目標時，用貸款或信貸等金融工具，來滿足自身需求。如果居民對于未來收入感受到約束時，便會降低當期消費，數(shù)字普惠金融服務由于低門檻原因，通過大數(shù)據(jù)了解用戶需求，分析用戶金融行為以及心理，滿足客戶心理，可易獲得短期貸款，幫助低收入人群購買大額度商品或?qū)崿F(xiàn)短期目標。與傳統(tǒng)金融行業(yè)高門檻，對于客戶要求較高，借款周期較大不同，數(shù)字化普惠金融低門檻性、便捷性和普及性更高，這緩解了低收入人群受到流動性約束，進而居民愿意消費，導致消費升高?；诖?，本文提出假設H1：數(shù)字普惠金融覆蓋程度對于居民消費有積極地促進作用。根據(jù)預防性儲蓄理論（Fisher和Friedman），儲蓄行為最重要的動機之一：便是預防不確定性風險帶來的極端情況，即有遠見的投資者都會防止過度消費，以防在經(jīng)濟衰敗的情況下，資金鏈斷裂。因此未來不確定性越高，邊際效用越大，儲蓄能力越強，消費越低。數(shù)字普惠金融對于居民儲蓄具有反作用，它可以帶來更多的金融產(chǎn)品，伴隨著用戶使用深度的提升，他們會觸及到不只是貸款，還有信貸、保險、貨幣基金等豐富的業(yè)務，幫助用戶解決短期資金短缺，預算更加充足，擴大了消費需求以及購買欲望。所以數(shù)字普惠金融的使用深度增加，各色金融產(chǎn)品展現(xiàn)，人們對于預防性儲蓄易造成忽視，增加了居民的消費。根據(jù)上述，本文提出假設H2:隨著用戶使用與熟練度的增加，人們對于預算更加忽視，從而增加當前消費。近年來數(shù)字金融得到了飛速的發(fā)展，在帶來了便利的同時，也對心理產(chǎn)生了一定的影響。數(shù)字化的支付模糊了貨幣概念，沒有紙幣的交換，人在心里上是不存在確實的，這也導致了人們更加快速的支付提供了消費。在我日常生活中，小額度的付款往往都是通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)交付的，低收入人群更是如此，這樣節(jié)省了各種繁瑣的交付步驟，慢慢消除了地域分散化，但是慢慢地我們對于消費缺乏了一個明確的概念，電子貨幣讓我們的心理損失降低，我們會發(fā)現(xiàn)錢不夠花費或消費得很快等等，這都是電子貨幣帶來的缺點，數(shù)字化程度的上升，用戶會慢慢依賴電子支付，導致購買資金不足，迫使用戶去接觸小額度貸款，例如花唄。久而久之，全民的負債越來越高，因此數(shù)字普惠金融在為我們提高資金的同時，非理性用戶會沒有計劃地消費，擴大了對生活奢侈品的減少，這也導致了無法逃離低收入陷阱。綜合所述，本文提出假設H3:普惠金融數(shù)字化程度消除了地理限制和物理限制，導致居民消費過大。數(shù)字普惠金融代表性指標及含義數(shù)字普惠金融是一個綜合概念，包括互聯(lián)網(wǎng)、行為心理和政策等多方面，使用單個指標替代數(shù)字普惠金融可能會太過片面，說服力不強。因此本文在后續(xù)研究中，將從三個方面選擇代表性指標對數(shù)字普惠金融標準進行說明和分析，它們分別是：1.覆蓋程度2.使用深度3.數(shù)字化程度。三個指標的共同使用和分別分析，既可以體現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展狀況，又可以體現(xiàn)其價值。數(shù)字普惠金融覆蓋程度不同于傳統(tǒng)金融行業(yè)，以金融機構網(wǎng)點或銀行金融服務中心等實體地點作為金融行業(yè)覆蓋率，這些具有地域性限制，我國西部網(wǎng)絡較東部更為稀疏，數(shù)字普惠金融應該在互聯(lián)網(wǎng)普及基礎上，所以傳統(tǒng)金融行業(yè)在普及方面達不到全民普及，金融服務也是參差不齊的（金融機構更加看重當?shù)亟?jīng)濟及未來發(fā)展）?，F(xiàn)代金融科技發(fā)展迅速，互聯(lián)網(wǎng)普及早已消除了信息限制，地域限制等外部因素，這也讓電子賬戶普及范圍大，沒有外部影響，更具有代表性。但是普通的電子用戶在沒有綁定銀行賬戶的情況下只具有轉(zhuǎn)賬功能，不具有消費功能，所以綜合來看綁定銀行卡的第三方支付用戶可以作為數(shù)字普惠金融的代表性指標。他們不僅擁有消費功能，還具有自身信用可以進行借貸或投資等行為，通過第三方APP，例如支付寶，他們可以貸款、基金、信貸等享受多個金融行業(yè)服務，一個賬戶綁定的銀行卡數(shù)量，是他能夠進行轉(zhuǎn)賬、理財和投資等金融行為的資本，所以這也就成為數(shù)字普惠金融的重要子指標。數(shù)字普惠金融所包含金融業(yè)務是多方面的，他可以向用戶提供基金服務、信貸服務、小額度貸款服務、保險服務和信用服務。伴隨著用戶熟練度以及接觸面，用戶可以通過運用這些服務投資理財，也可以在發(fā)生極端情況下補充資金，緩解危機。所以對于金融產(chǎn)品，用戶的活躍度與使用量是衡量用戶使用深度重要的指標，結合這些指標來表達數(shù)字普惠金融的使用深度時對消費具有影響是高效且標準的。數(shù)字化程度，數(shù)字化程度的大小伴隨著各種方便的服務層出不窮帶來了便利性，幫助用戶取得貸款，這樣不僅平滑了用戶預算，還降低了門檻。隨著數(shù)字化金融科技，運用模型計算各個用戶自身信息，降低了許多貸款成本，進而導致各大金融機構紛紛入市，他們的門檻也會降低，用戶的消費層次變高，從生活必需品慢慢轉(zhuǎn)變奢侈品，這種便利性同樣會激發(fā)用戶虛榮心，降低心理損失，導致消費沒有節(jié)制，居民消費提高。因此，數(shù)字化程度的可以通過移動支付或貸款利率，花唄金額消費量與次數(shù)，二維碼掃碼次數(shù)與金額指標來表現(xiàn)。具體如圖2-2：圖2-2數(shù)字普惠金融代表性指標實證分析數(shù)據(jù)來源與模型選擇本文將北大數(shù)字普惠金融指數(shù)的數(shù)據(jù)與分地區(qū)人均居民消費進行合并作為實證檢驗的證據(jù)。兩者數(shù)據(jù)年份跨度均為2013-2019年，數(shù)字普惠金融指數(shù)去掉2020年可以降低因為疫情原因?qū)е陆Y果誤差的客觀因素，來確保實證分析的準確性。解釋變量北大數(shù)字普惠金融指數(shù)該指數(shù)涵蓋了中國內(nèi)地31個自治省(含直轄市、自治區(qū),縮寫為“縣”)、337個地級以上的城市(含地區(qū)、自治州、盟等,縮寫為“城市”),以及近2800個縣域(含縣級市、旗、市轄區(qū)等,縮寫為“縣域”),通過科學計算以及由阿里巴巴集團提供的個人移動支付賬戶詳細后臺數(shù)據(jù),計算得到的普惠金融數(shù)字指數(shù),包含覆蓋率,使用深度,數(shù)字化水平三方面。數(shù)字普惠金融指數(shù)記作INDEX,覆蓋程度記作COVERAGE，使用深度記作DEPTH，數(shù)字化程度記作LEVEL。被解釋變量來源于統(tǒng)計年鑒分地區(qū)人均消費（不分城鎮(zhèn)）記作XIAOFEI。部分數(shù)據(jù)文件如表4-1：表4-1部分地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)地區(qū)年份數(shù)字普惠金融指數(shù)覆蓋程度使用深度數(shù)字化程度北京市201379.4197.5372.23229.572014150.65155.56159.42235.222015215.62193.86247.50379.482016235.36243.92219.89329.902017276.38268.39234.17326.022018286.37285.65263.74420.192019329.94316.12357.24440.83天津市2013175.26146.54197.52229.672014200.16193.86180.28257.112015237.53211.89195.46398.622016245.84225.41231.61339.152017284.03257.90310.13322.912018316.88295.35317.94386.102019344.11323.86349.01402.11根據(jù)上述數(shù)據(jù)來源，本文模型需考慮在時間和截面空間上二維外在因素，因此選取面板數(shù)據(jù)模型為主要模型，面板數(shù)據(jù)模型可以同時反映兩者的變化規(guī)律和特征，其模型構建為：yit=αi+i=1在此公式中，i=1,2,…,T表示時間跨度。建立pool，31個省（市）級地區(qū)作為截面成員，時間跨度2013-2019，并進行描述性統(tǒng)計，如下表4-2,4-3：表4-2我國數(shù)字普惠金融指數(shù)與人均消費描述性統(tǒng)計變量名樣本數(shù)均值標準差最大值最小值數(shù)字金融消費指數(shù)21724063410115覆蓋程度2172186638574使用深度21723073440107數(shù)字化程度21733263463218人均消費（單位：元）217172817022456056307表4-32013-2019年我國數(shù)字普惠金融指數(shù)描述性檢驗年份樣本數(shù)均值標準差最小值最大值2013155.3494147.710026.17776115.10002227487173.820023.46164143.9100239.53002015220.0084214.550022.93654186.3800278.11002016230.4142225.410021.18943200.3800286.37002017271.9806266.920024.06277240.2000336.65002018300.2081294.300029.77442263.1200377.73002019323.7335317.110033.28581282.6500410.2800模型——面板數(shù)據(jù)解析說明1.建立面板模型——基于城鄉(xiāng)居民消費基于pool數(shù)據(jù)先建立隨機效應模型模型，并通過Hausman檢驗，如圖4-1發(fā)現(xiàn)檢驗統(tǒng)計量為911.155251，伴隨概率為0，因此我們拒絕了固體效應模型與隨機效應模型不存在系統(tǒng)差異的原假設，建立固定效應模型。圖4-1hausman檢驗結果輸入被解釋變量分地區(qū)人均消費，變量數(shù)字普惠金融指數(shù)，得到回歸方程結果,如圖4-2,相應的表達式是：

XIAOFEI47.1R2=0.99SSE=131127670.00其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D圖4-2數(shù)字普惠金融對分地區(qū)居民消費個體固定效應模型通過回歸模型可以看出，數(shù)字普惠金融指數(shù)對居民消費支出有個顯著地正影響，并且數(shù)字普惠金融指數(shù)每增長1個單位，人均消費會增長47元，其中北京市和上海市數(shù)字普惠金融指數(shù)對于人均消費影響更加明顯，其次為天津，浙江，廣東，江蘇這四個城市，從地域?qū)用鎭砜矗鄙蠌V及其周邊城市具有顯著性的影響，以2019年的北京市為例，參與數(shù)字普惠金融的金額量占據(jù)總收入近1/3，可見居民對于金融業(yè)務的需求量高，且相較于其他城市更具有金融意識。2.穩(wěn)健性檢驗為避免變量造成偶然性導致模型偽回歸，決定進行穩(wěn)健性檢驗，我們使用新變量（數(shù)字普惠金融覆蓋程度）來替代自變量（金融數(shù)字普惠指數(shù)），以此證明此模型是非隨機性的和可靠性。輸入被解釋變量分地區(qū)人均消費，變量數(shù)字普惠覆蓋程度，得到回歸方程結果。得到的模型如圖4-3，相應的表達式是：XIAOFEIit41.74R2其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D根據(jù)結果可以得知，數(shù)字普惠金融對居民消費有顯著性正影響，覆蓋程度每增長一個單位，人均消費可以增加44元，地域性體現(xiàn)在以北上廣周圍覆蓋程度較高，因此結論與原模型回歸結果相近，因此上述模型是穩(wěn)健的，不存在偶然性，此模型是可靠。圖4-3覆蓋程度對分地區(qū)居民消費個體固定效應模型數(shù)字普惠金融是多維度發(fā)展，觸及面較廣，即可以體現(xiàn)在金融業(yè)務接觸及使用，也可以體現(xiàn)在支付等使用金融科技方面，因此單單分析一面不足以看清數(shù)字普惠金融的發(fā)展。所以我們將繼續(xù)分析二級指標來，從覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度三個方面說明，用三個子指標替換數(shù)字普惠金融，建立回歸模型，如圖4-4：圖4-4覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度對分地區(qū)居民消費個體固定效應模型輸入被解釋變量分地區(qū)人均消費，變量為覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度，得到回歸方程結果,相應的表達式是：XIAOFEI7988.3D2+…-2175.1D31其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D通過模型可以看出，三個指數(shù)對于居民消費都有顯著正向影響，其中覆蓋程度影響最深，根據(jù)我們在第三節(jié)分析內(nèi)容，覆蓋程度主要體現(xiàn)在支付寶的活躍度和支付寶綁定電子賬戶數(shù)量還有每個支付寶用戶綁定銀行卡數(shù)量，金融需求積極性依然是以金融行業(yè)發(fā)達城市為中心（北京、上海、浙江、江蘇、廣東），事實上，因為互聯(lián)網(wǎng)概念電子賬戶不應該受到低于限制與城市影響，電子賬戶或支付寶使用等與消費不成直接關系。而使用深度和數(shù)字化程度雖然為正向但是影響較弱，花唄和貸款等金融產(chǎn)品并沒有受到客戶重用，沒有直接效應。在這里推斷可能相較于發(fā)達地區(qū)，其他地區(qū)用戶依然具有預防性儲蓄行為，防止極端情況的發(fā)生，因此受地域性限制。在發(fā)達地區(qū)所代表的基金、投資、信貸等行為，確實降低了金融門檻，為以前的弱勢提供金融服務，人群從而提高了居民消費。3.建立個體固定效應模型——基于農(nóng)村居民消費為更詳細的判斷數(shù)字普惠金融對于區(qū)域影響，我們將因變量劃分為分地區(qū)農(nóng)村人均消費支出和分地區(qū)城鎮(zhèn)人均消費支出兩者，探究地域性區(qū)別，根據(jù)以往經(jīng)驗，我國金融結構呈現(xiàn)顯著性的群體差異，相比于城鎮(zhèn)，農(nóng)村缺乏接觸金融業(yè)務且缺乏金融意識，由此導致普惠金融發(fā)展對農(nóng)村居民的流動性約束緩解作用顯著大于對城鎮(zhèn)居民的作用。同時，相較于城鎮(zhèn)，農(nóng)村低收入弱勢群體更加廣泛，陷入低收入更加嚴重，所以單方面了解人均收入不能對于弱勢群體有個良好的兼顧。我們輸入人均農(nóng)村消費支出和人均城鎮(zhèn)消費支出，分別記作NONGCUN和CHENGZHEN建立pool值，根據(jù)Hausman檢驗，建立個體固定效應模型，輸入被解釋變量分地區(qū)農(nóng)村人均消費支出，變量數(shù)字普惠金融指數(shù)，得到回歸方程結果如圖4-5,相應的表達式是：NONGCUNit（4-5）其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D通過回歸模型結果可以清楚地看出，數(shù)字普惠金融指數(shù)對于全國農(nóng)村人均居民消費有顯著性影響，從地域?qū)用婵梢姡本┺r(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展并沒有顯著性突出，且低于總平均值，表明農(nóng)村方面對于數(shù)字化金融服務還是欠缺。對比北京上海農(nóng)村弱勢人群需要金融服務更多，接受金融服務人員更廣。浙江普惠金融指數(shù)對于我國農(nóng)村消費有個明顯的影響，可見近幾年來浙江農(nóng)村地區(qū)發(fā)展較為迅速，且居民具有良好金融意識，對于金融科技不抵制，積極性高。事實上，近年來浙江身為農(nóng)村第一民富大省，農(nóng)村發(fā)展速度最快，可見數(shù)字普惠金融對其也具有顯著性作用。圖4-5數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)村地區(qū)居民消費個體固定效應模型從數(shù)字金融覆蓋程度，使用深度和數(shù)字化程度三個維度是否刺激消費，輸入變量和被解釋變量，得到結果如圖4-6建立回歸方程：NONGCUN6339.1D2+…-1899.4D31其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D從模型（4-6）結果來看，數(shù)字普惠金融覆蓋程度，使用深度和數(shù)字化程度對農(nóng)村人均居民消費支出有正向影響，但是北京市并沒有突出身為金融中心的地域性特點，即金融發(fā)達地區(qū)所受消費影響較大，因此可以看出數(shù)字普惠金融面向群體與地域性無關，這也符合互聯(lián)網(wǎng)技術突破限制，這也表示北京地區(qū)農(nóng)村受到流動性約束大或居民慣有預防性儲蓄行為，金融行業(yè)受到抑制，其次浙江農(nóng)村發(fā)展迅速對于農(nóng)村居民消費迅速，這也體現(xiàn)了浙江民風重商特點，并且圖4-6覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度對農(nóng)村地區(qū)居民消費個體固定效應模型浙江是最早實行省管縣，每個地方具有當?shù)鬲毺禺a(chǎn)業(yè)，縣域經(jīng)濟、鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟發(fā)展速度快，這與脫貧策略相似，體現(xiàn)出脫貧策略的可行性，可見數(shù)字普惠金融是否影響顯與地域性不呈現(xiàn)直接效應，而是與消費者心理與當?shù)孛耧L有關。4.建立個體固定效應模型——基于城鎮(zhèn)居民消費輸入變量數(shù)字普惠金融指數(shù)，自變量城鎮(zhèn)人均消費支出，探究數(shù)字普惠金融指數(shù)對于城鎮(zhèn)人均消費支出影響，得到結果如圖4-7：相應的表達式是：CHENZHENit=9388.79+54INDEXit+12877.8+5112.4D2+…-129.9D其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D從模型（4-7）結果分析，與（4-5）模型比較，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)對于城鎮(zhèn)人均消費影響大于農(nóng)村人均消費支出，可見城鎮(zhèn)弱勢群體金融需求和意識一般高于農(nóng)村居民，其中遼寧、北京和內(nèi)蒙古地區(qū)城市數(shù)字普惠金融發(fā)展遠大于農(nóng)村，可能因為農(nóng)村居民預防性儲蓄意識大于城鎮(zhèn)居民由此可見城鎮(zhèn)與農(nóng)村數(shù)字普惠金融區(qū)別較大，在經(jīng)濟上平衡差距是非常重要的。圖4-7覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度對城鎮(zhèn)地區(qū)居民消費個體固定效應模型從城鎮(zhèn)覆蓋率的變化程度、使用的變化深度和城鎮(zhèn)數(shù)字化的使用程度三個主要維度充分說明了城鎮(zhèn)數(shù)字普惠網(wǎng)絡金融對于一個城鎮(zhèn)的重要影響,輸入這個變量的城鎮(zhèn)覆蓋率變化程度、使用的變化深度和城鎮(zhèn)數(shù)字化的使用程度已經(jīng)代替了所有數(shù)字普惠網(wǎng)絡金融的城鎮(zhèn)指數(shù),被解釋變量城鎮(zhèn)人均消費支出，消費如下：相應的表達式是：CHENGZHEN+5089.8D2+…-135.6D31其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D從回歸結果模型（4-8）角度出發(fā)，可見城鎮(zhèn)與農(nóng)村數(shù)字化程度差距不大，根據(jù)上文第三章所述數(shù)字化程度消散了地域性限制，將物理影響經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡淡化，從而城鄉(xiāng)數(shù)字化程度相似。圖4-8數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)地區(qū)居民消費個體固定效應模型綜上所述，金融數(shù)字普惠指數(shù)對居民消費影響如下：XIAOFEI+7988.3NONGCUN+6339.1CHENGZHEN+5089.8其中虛擬變量D1,D2,D3,…的定義是：D首先，數(shù)字普惠金融對于居民消費有正向影響，從覆蓋程度，使用深度和數(shù)字化程度三方面來講，覆蓋程度為主力影響點，城鄉(xiāng)總體數(shù)字化程度較低。居民雖然開始普遍使用電子賬戶和移動端支付進行日常活動，卻缺少金融意識，對于投資理財和基金等金融業(yè)務參與率還是欠缺，預防性儲蓄行為依然體現(xiàn)在大部分城市，北上廣三大金融中心及周邊城市消費者自發(fā)性金融需求較高，約束性較低，金融行業(yè)發(fā)展迅速，表明了發(fā)達城市地區(qū)具有良好的金融意識。其次從地域上講，數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城鎮(zhèn)居民消費影響遠高于農(nóng)村居民消費，但個別區(qū)域例外，例如浙江等，浙江地區(qū)農(nóng)村發(fā)展趕超其他地區(qū)城鎮(zhèn)發(fā)展，這也是我國脫貧策略的重要學習榜樣，單靠國家經(jīng)濟是不足夠幫助地區(qū)脫貧的，只有當?shù)貙W習前進思想文化與產(chǎn)業(yè)形勢，建立自身獨有模式，才能不持續(xù)依賴國家完全脫貧。上海城市從13年開始，無論城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，金融行業(yè)發(fā)展迅速，也印證了上海市是中國金融中心，最后鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)字化程度近乎一致，表示了近年來數(shù)字普惠金融互聯(lián)網(wǎng)特點，消除了傳統(tǒng)金融行業(yè)問題，因為地理和當?shù)亟?jīng)濟條件，金融機構貸款供應不足。但在覆蓋率上，依然具有分散化特點，這與城市現(xiàn)代化息息相關，所以提高城市現(xiàn)代化建設是幫助數(shù)字普惠金融發(fā)展重要的前提之一?；旌辖孛婺Ｐ团c平穩(wěn)性檢驗如果我們對于面板上的數(shù)據(jù)在時間上與界面上沒有明確的差別,我們把它作為一種混合式的數(shù)據(jù)來進行OLS，回歸可以得到更高的統(tǒng)計估算效率,所以為減少模型偏差與偶然性，我們將對其進行混合截面模型判斷，然后對模型進行修正，確保得到最優(yōu)模型。我們使用F檢驗，檢驗我們上述模型，以（1）模型結果為例，結果如圖4-9:圖4-9F檢驗根據(jù)上述圖片，我們發(fā)現(xiàn)t檢驗統(tǒng)計量為258.7，p值為0，顯著拒絕原假設:H0：i。模型中各個不同的個體之間截距是一樣的（真實模型為混合回歸模型）。H1：模型中各個個體之間的截距項i是不一樣的（真實模型為個體固定效應回歸模型）。因此，模型可以作為個體固定效應回歸模型，無需更改原模型。依照此檢驗方法分別對（4-2）（4-3）（4-4）（4-5）（4-6）（4-7）（4-8）模型進行檢驗，通過F檢驗，均發(fā)現(xiàn)拒絕原有的假設，即真實的模型為個體固定效應模型，無需修正模型。然后進行單位根檢驗，因為面板數(shù)據(jù)依然存在時間序列，所以我們需要判斷其平穩(wěn)性，若序列不平穩(wěn)，則回歸分析可能存在偽回歸。輸入變量名稱INDEX,結果如圖4-10，可以發(fā)現(xiàn)在5%的置信水平下，我們拒絕原假設，即不存在單位根，序列平穩(wěn)。最后，分別對COVERAGE,DEPTH,LEVEL進行檢驗，均沒有單位根，表示上述模型平穩(wěn)，不存在偽回歸情況。圖4-10單位根檢驗結果結論綜上所述，數(shù)字普惠金融指數(shù)對于我國居民消費的消費價格存在顯著的正向影響，經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗結果分析，確定模型結果是可靠地的。根據(jù)（4-4）（4-6）（4-8）公式，我們可以肯定H1假設正確，金融覆蓋程度對于居民消費存在顯著正向影響，無論是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，覆蓋程度是促進居民消費的重要因素，表示在我國自2013年開始，電子賬戶與移動支付緩解了流動性約束，金融行為日益增多。從（4-2）（4-5）（4-7）可以看出，預防性儲蓄依然是百姓管用行為，并大多數(shù)出現(xiàn)在農(nóng)村，本文假設H2并不成立，雖然數(shù)字普惠金融對于居民消費都有增加，但是預防性儲蓄行為更偏向于當?shù)匚幕c政策，所以對于各地不同風俗習慣，應該學習先進思想才能對當?shù)亟?jīng)濟有良好的促進。根據(jù)（4-6）和（4-8），我們能看出，農(nóng)村數(shù)字化程度與城鎮(zhèn)數(shù)字化程度對于居民消費無明顯差異，這表明了數(shù)字化程度消除了地域分散化，通過移動支付等金融科技，幫助低收入人群獲得了便利的金融服務，本文H3成立。根據(jù)本文研究，應正確地發(fā)展數(shù)字普惠金融從而帶動經(jīng)濟發(fā)展，解決低收入人群陷入低收入陷阱，這是我國解決兩極分化和脫貧的重要手段。第一，加強農(nóng)村金融意識，積極開展金融知識普及工作，減少居民預防性儲蓄行為，合理投資，進一步拉動經(jīng)濟增長，才是解決低收入的重要根本手段。第二，城鄉(xiāng)合理開發(fā)，不應該著重農(nóng)村或城鎮(zhèn)，城鄉(xiāng)共同發(fā)展，各取長短，效率才能增長，上海無疑是城鄉(xiāng)共同發(fā)展的優(yōu)秀榜樣，造成偏科的行為并不能彌補低收入陷阱帶來的兩極分化，更是會增加矛盾沖突的原因之一。第三，數(shù)字化程度加深，數(shù)字化程度通過貸款利率，城市化等行為加深我國建設，提高城鄉(xiāng)經(jīng)濟。數(shù)字化程度的不足難以幫助低收入人群辦理金融業(yè)務，害怕不確定風險是阻礙低收入人群過渡的重要難題，只有合理利用貸款利率等有效金融手段幫助低收入人群有勇氣向前出發(fā)才是真正意義上地脫離貧困。本文因為作者能力有限，缺少合理方法及長遠目光，可能導致結果過于片面，只從城鎮(zhèn)與農(nóng)村角度出發(fā)，分析其三個方面（覆蓋程度，使用深度和數(shù)字化程度），太過片面不能對每一個階級有所顧及。 但我相信，隨著互聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)發(fā)展，大數(shù)據(jù)的優(yōu)化，低收入人群會獲得更多的機會脫離低收入，也是幫助中國建設小康社會的重要步驟。參考文獻[1]呂雁琴,趙斌.數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)居民消費差距[J].金融與經(jīng)濟,2019(12):76-81.[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(jù)[J].金融研究,2018(11):47-67.[3]鄭海勇.數(shù)字普惠金融發(fā)展對消費的刺激效應——基于非線性影響檢驗[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,20