一、文献导论

本文研究了数字普惠金融对我国消费不平等的影响。近年来学者发现，与收入不平等相比，消费不平等更能体现居民的真实生活水平。同时随着互联网的发展，数字普惠金融以其“成本低”、“覆盖广”和“可持续性强”的特性逐渐走入大众视野。它的出现替低收入群体缓解了“融资难贵”的问题。因而引出了作者对数字普惠金融与居民消费不平等关系的猜测。这一问题的回答对于缩减消费不平等、提升人民福祉以及推动国内国际“双循环”具有重要意义。本文还为从更小的行政单位县级作为研究切入点，使数据更能体现出数字普惠金融的区域特性和家庭的异质性。目前有关消费不平等其他文献的都是基于其本身展开，分析数字普惠金融对消费不平等影响的寥寥无几。因此本文的另一大贡献就是丰富了关于数字普惠金融与消费不平等关系的研究文献。

二、文献背景

在从前研究数字普惠金融与消费的文献中，都体现着共通的一个观点：数字普惠金融缓解居民流动性约束、便利居民约束、降低金融交易成本从而促进居民消费方面表现出巨大潜力，与居民消费之间成正向关系。此外，数字普惠金融对居民消费的表现出异质性的特点，在不同地区、不同收入和不同受教育水平的家庭所受的影响程度也不同。具体表现为数字普惠金融对经济欠发达的西部地区、低收入阶层和受教育水平高的家庭的消费的促进作用更强烈。

在有关研究影响消费不平等的研究中，大量学者都认同收入不平等会通过预算约束进而影响消费水平，是导致消费不平等的重要因素。而官员的本地任职经历、人力资本的提高、机会不平等、家庭状况等因素也会对消费不平等有着不同程度的影响。在测度消费不平等方面，不同学者采取了不同的方法。常见的测度指标有基尼系数、泰尔指数、阿特金森指数和分位数之比等。基尼系数是最初被用作关于收入和财富不平等的指标，它的优势在于可以分解不平等。我国学者邹红利用这个指标发现了20世纪70年代出生组有更高的收入不平等和更低的消费不平等。泰尔系数是Theil根据信息论提出的，后曾被运用于测度巴基斯塔1990～2005年消费不平等。而阿特金森指数是在考虑到社会福利函数影响后提出的一种具有平均分配的同等收入特征的不平等测度，后曾被用于测度加拿大1969～1999年的消费不平等。此外，分位数之比也是学术界常用指标，其优势在于可衡量不同阶层的消费水平变化。由于本文要测度的为个体面临的不平等程度，所以不采用在测度个体方面存在局限的消费基尼系数、消费P90/P50、消费P90/P10等指标，而去采用Kakwani指数。Kakwani指数曾被用于测度收入相对剥夺与幸福感之间的关系。作者认为在现存有关数字普惠金融与消费不平等关系的文献中，任有部分方面的欠缺。首先是很少有同时研究家庭异质性和分析数字普惠金融与消费关系的文献。其次是极少有从居民福利和微观家庭角度直接分析数字普惠金融与消费不平等之间关系的。最后是以往研究角度过于单一，侧重探究导致消费不平等的具体因素和利用基尼系数分解导致消费不平等原因的居多。

三、文献数据

本文的微观数据来自2017年中国家庭金融调查（CHFS）数据库。作者使用的数据涵盖了全国29个省（自治区、直辖市），355个县（区、县级市），40011户家庭，覆盖范围广，且数据详细记录了居民的家庭收支情况。作者将消费不平等作为被解释变量，数字普惠金融指数作为关键解释变量，而控制变量则有以下四类：第一是家庭总收入和净资产；第二是户主特征变量以及家庭特征变量，第三是不确定变量，第四是区县经济发展水平。本文借鉴了Kakwani的思路，利用户主的消费水平来测度个体的剥削程度。首先作者先计算出户主平均消费，然后利用Kakwani 指数公式计算出户主的消费不平等。

在关键解释变量的收集上，作者采用了“北京大学数字普惠金融指数”。此数据二期的时间跨度为2016～2018年，空间跨度包含省级、城市和区县三个维度。根据具体的区县信息，作者选取了2017年样本所在区县的数字普惠金融指数值。后续为方便分析则采用的是数字普惠金融的对数值。在控制变量的选择上，作者参考了前面学者的做法，在CHFS数据库中直接收集家庭总资产、户主、家庭的特征变量、选择社会保险参与情况、区县人均GDP等作为指标。表1为相关变量的描述性统计。

 

 

 

四、方法研究

确定了以家庭所在县域对应的数字普惠金融指数作为关键变量，以家庭面临的消费不平等为被解释变量，以家庭净资产、家庭规模、户主年龄、宏观经济水平以及参加社会保险情况等作为控制变量后，作者以（1）作为探究数字普惠金融对消费不平等效应的基准方程。IneqCi=α1+β1Lnifii+γ1Controls+u1i （1）

为了检验数字普惠金融对消费不平等的影响机制，分别以家庭收入不平等和家庭总消费作为模型的被解释变量，解释变量与模型（1）相同，具体的检验模型是：

IneqIi=α2+β2Lnifii+γ2Controls+u2i（2）

IneqCi=α3+β3Lnifii+γ3IneqIi+λ4Controls+u3i（3）

Lnconi=α4+β4Lnifii+γ4Controls+u4i（4）

为了降低数据的测量误差以及避免异方差，上式（1）中的数字普惠金融指数取自然对数。；IneqCi是本文所关注家庭的消费不平等程度；Lnifii是第i户家庭所对应的数字普惠金融指数；Controls是控制变量，主要包括家庭总收入、宏观经济水平等指标。

利用模型（1）～（3）检验收入不平等对数字普惠金融影响消费不平等的中介效应；同时，利用模型（4）检验数字普惠金融对不同收入、资产阶层的消费产生的异质性影响。模型（2）中的IneqIi为家庭i面临的收入不平等程度，测度方法与家庭消费不平等一致；模型（4）中的Lnconi是家庭i消费的对数；Lnifii和Controls的具体含义与模型（1）相同。

五、结果分析

（一）数字普惠金融的对消费不平等的影响

这里利用OLS的估计方法检验数字普惠金融对消费不平等的影响。由表2，实证结果显示在逐步加入控制变量的过程中，数字普惠金融对消费不平等呈负向影响且均在1%的水平上显著，说明了数字金融的发展显著缩小消费不平等的程度。此外，研究结果还表明，家庭收入、净资产水平、城镇化水平与消费不平等程度呈负向影响。而家庭规模和户主年龄则增加了消费不平等程度。

 

 

（二）影响机制

本文从两个角度探究这一效应的形成原因：一是从数字普惠金融通过降低收入不平等来缩小消费不平等的中介效应的角度进行分析。因为数字普惠金 融在发展初期能够缩小城乡收入差距，但这种效应仅在集中连片特困区显著。且随着宏观经济的发展，居民的收入在不断增加，而收入增加的不均等是影响消费不平等的原因之一。二是已有研究文献发现，数字普惠金融对中低收入阶层的家庭消费存在显著的促进效应，而对高收入阶层的促进效应不显著。基于这一结论，本文试图通过验证数字普惠金融对不同收入、资产阶层家庭的边际消费倾向的异质性影响来探究数字普惠金融缩小消费差距的原因。为了利用模型（1）-（3）检验收入不平等的中介效应，本文在已知户主收入水平的基础上利用 Kakwani指数测度户主的收入不平等，以此替代家庭的收入不平等。家庭收入水平越高，则 Kakwani 指数越小，收入不平等程度越小。表3第（1）列汇报了数字普惠金融对消费不平等的回归结果。表3第（2）列的回归结果显示 数字普惠金融在 1%的显著性水平下缩小居民的收入不平等。在第（3）列的回归结果中，数字普惠金融和收入不平等的系数均显著，说明收入不平等作为中介目标可以解释数字普惠金融对消费不平等的缩小作用。

 

为了验证数字普惠金融对不同收入组和净资产组家庭的消费水平影响的差异，从而检验数字普惠金融对消费不平等的影响，本文将CHFS数据库中的家庭收入、净资产排序后分成三组子样本，并在此基础上分别检验数字普惠金融对子样本的消费水平的影响，实证结果如表4 所示。表4第（1）-（3）列分别对低等收入、中等收入、高等收入的子样本进行回归，结果表明数字普惠金融的发展有利于促进低等收入居民的消费；而对于较高收入的家庭，数字普惠金融也能显著促进其消费，但是促进效应小于低等收入家庭。表4第（4）-（6）列分别对低等资产、中等资产、高等资产的子样本进行回归，结果显示数字普惠金融显著促进低等资产家庭的消费水平，且促进效应远大于对中、高等资产家庭的作用。这一结果表明，数字普惠金融能更大程度促进低等收入、低等资产家庭的消费，从而缩小与高等收入、高等资产家庭之间的消费差距。因此，随着数字普惠金融的发展，消费不平等会呈缩小之势。

 

 

（三）异质性分析

1. 分区域的异质性分析

对于我国这样一个区域发展不平衡的二元经济体国家而言，数字普惠金融的发展对不同地区的消费不平等的影响是否具有区域异质性呢？为探究此问题，本文将总样本划分为东部沿海地区、中部内陆地区和西 部偏远地区三个子样本，并在此基础上做区域的异质性分析，回归结果如表5所示。结果表明数字普惠金融的发展将显著缩小东部沿海、中部内陆以及西部偏远地区的消费不平等，且影响效应依次减弱。这可能是因为，对于东部沿海地区而言，数字普惠金融依托发达经济，能够提供多样化的金融服务及产品以降低金融门槛，使得低收入、低资产群体能更有效受益于数字普惠金融，从而缩小与高收入阶层的消费差距；对于中部内陆地区 而言，其经济发展虽然与东部沿海地区存在差异，但发展状况达到了数字普惠金融全方面发展所需的要求，所以数字普惠金融的影响也较大；而对于影响效应最弱的西部偏远地区来说，其宏观经济和数字基础设施建设都相对落后、金融产品与服务排斥情况较为严重，从而导致数字普惠金融在西部地区的发展受限。

 

 

2. 分家庭债务收入比的异质性分析

随着互联网技术和数字技术快速发展而兴起的数字普惠金融在缩小消费不平等的同时，带来的另一直接后果是提高了居民的杠杆率。因此，本文试图以家庭债务收入为切入点，探讨数字普惠金融对不同债务收入比家庭的消费不平等的影响。具体而言，先利用CHFS数据库计算样本家庭的债务收入比，再按债务收入比排序将样本分成低等债务收入比家庭、中等债务收入比家庭以及高等债务收入比家庭三个子样本，最后对其进行实证分析。表6第（1）- （3） 列分别是关于数字普惠金融对低等债务收入比、中等债务收入比和高等债务收入比三个子样本消费不平等影响的实证结果。结果表明，无论子样本债务收入比的水平高低，数字普惠金融均显著缩小消费不平等；但是从数值来看，数字普惠金融对高等债务收入比家庭的影响效应最小。这可能是因为数字普惠金融可以便利居民的借贷、满足其消费欲望，但是不断增加 的债务偿还压力将导致居民压缩消费支出。

 

 

3. 分受教育程度的异质性分析

随着知识经济和信息时代的来临，人力资本作为新的生产要素对经济发展的积极作用愈加凸显。 人力资本会影响家庭进入金融市场的速度，且人力资本对不同家庭消费不平等存在异质性影响。那么，人力资本是否会影响数字普惠金融对消费不平等的效应呢？为探究这一问题，本文将样本根据户主受教育年限的差异进行分组，分为没有上过学的、小学、初中、高中 / 中专 / 大专以及本科及以上五个子样本，并对其进行回归，回归结果如表 7 所示。结果显示，对于不同受教育程度的家庭，数字普惠金融均显著缩小消费不平等，但影响程度存在差异。在第（1）列中，对于受教育年限为 0 的家庭而言，数字普惠金融带来的效应最小，这可能是因为这类家庭面对日新月异的新技术时，由于其存在教育空白，缺乏有效使用数字普惠金融相关产品机会和能力。从（2）（- 4）列中可以看出，相对于高中及以上教育水平的家庭而言，数字普惠金融对只接受过小学及初中教育的家庭的影响明显较大，这是因为数字普惠金融增加了较低教育水平人群对各种金融产品和金融服务的可得性，因此这类家庭的消费不平等减小的效应非常明显。第（5）列结果表明数字普惠金融对受教育程度是本科及以上的家庭的影响较小，这主要是因为对于这些家庭而言，能够获得的相关金融服务较完 整，可得性原本就较强，数字普惠金融带来的影响也就会相对小一些。

 

 

（三）稳健性检验

为了检验上述结果的稳健性，参照周广肃等的做法，选用家庭总消费在县域层面计算的各类分位数之比进行检验。具体而言，选用消费 P90/P10 作为消费不平等的替代变量，每个家庭的消费不平等用该家庭所在县的消费不平等替代。对数字普惠金融影响消费不平等的方程进行实证，得到的估计结果如表8第（1）列所示。

 

 

由于数字普惠金融的发展是多维度的，不仅可以体现为交易账户数的增加，也可以体现为互联网服务的深化，因此在稳健性检验中，考察了数字普惠金融指数的二级指标和三级指标对消费不平等的影响。表4第（2）-（5）列报告了使用二级指标覆盖广度指数、使用深度指数和三级指标支付指数、保险指数作为数字普惠金融的替代变量进行稳健性检验的结果。除了使用替换解释变量和被解释变量的方法进行稳健性检验外，表4第（6）列还报告了对剔除两端1%的样本值进行稳健性检验的结果。表8的回归结果表明，无论是将消费不平等的度量方法替换成消费 P90/P10，还是用数字普惠金融的子指数替代解释变量，抑或是选择部分子样本进行实证分析，数字普惠金融始终会显著缩小消费不平等。通过与前面的估计结果进行比较，发现数字普惠金融对消费不平等的影响一致，说明上述回归的结果基本稳健和基本可靠。

六、文献总结

数字普惠金融的发展可以显著缩小消费不平等，稳健性分析结果也表明了这一结果的稳健可靠。各类的异质性结果表明，数字普惠金融的发展对缩小东部沿海地区和受教育水平较高家庭的消费不平等效应最大，同时家庭债务收入比与数字普惠金融对缩小消费不平等的作用成反比。最后，作者根据结论提出几点建议。其一是要根据地区的实际情况发展数字普惠金融，要让当地的基础建设水平和数字普惠金融水平的发展具有同步性。其二是让债务收入比保持在合理范围，发挥出它的最大优势。其三是加大宣传数字普惠金融并给予受教育程度低的家庭给予政策倾斜。

2、个人阅读感受和对未来研究拓展的一些设想。

   首先，这篇文章的选题很好。考虑到的是一个消费不平等的这类关乎人民福祉的社会问题，而数字普惠金融也是近些年间发展较快的模式。研究两者之间的关系也是在潜在中寻求一种解决社会问题对方法。其次，作者设想的思路非常的完善。在得到数字普惠金融与消费不平等之间总体性结论后，又对结果进行了区域、债务收入比以及受教育水平的异质性检验。最终根据结果提出了具有建设性的建议。最后，在创新方面，作者尝试了新的切入点，摒弃掉以省级行政区作为分析单位，而把微观家庭的数据和县级数据结合起来，使数据更能体现普惠金融的区域特性。

设想：数字普惠金融可以通过减少收入不平等来减少消费不平衡，但对它的影响存在着区域的异质性。那么数字普惠金融有利于缓解相对贫困吗？

数字金融比传统金融更容易实现普惠金融 这一目标，提高了金融扶贫效率，增强了金融扶贫的成果。当前学术界关于数字金融对绝对贫困 的研究普遍认为数字金融的发展有利于减缓绝对贫困，提高低收入人群收入。数字普惠金融是否会加剧相对贫困程度，取决于不同收入群体在数字普惠金融中的获益差距程度，即数字普惠金融发展中谁获益更多的问题。从以 往学者对于数字金融与绝对贫困的研究来看，如果用居民人均消费水平提高代表贫困程度减 轻，那么低收入人群或贫困群体能从数字普惠金融中受益更多;如果用收入水平的提高代表贫困程度的减轻，那么非贫困户会比贫困户在数字普惠金融 中获得更高的收益，即数字普惠金融发展存在马太效应，贫富差距会拉大。

3、论文有哪些潜在的思政论点

思政论点一：数字普惠金融推动农村振兴的发展。农村金融是金融体系的重要组成部分，也是发展农村经济、解决“三农”问题的的重要力量。由于供给量不足、产品种类少、覆盖面小等问题，农村金融发展滞后。而数字普惠金融的出现改变了这一现状。它为农村提供了更多优质的金融服务。随着越来越多商业银行开发手机银行app,农村用户可以在手机上完成银行转账、电子支付、小额贷款申请等业务。此外，数字普惠金融将广大农村和偏远地区纳入金融服务范围，大大提升了金融体系服务农村市场的能力。因而农村用户在购置农业生产资料、发展观光旅游、农产品深加工等时，若是需要资金，可以更快的通过金融机构获取信贷支持。

思政论点二：教育公平托举民族未来，教育公平不仅是国家的基本教育政策，也是社会 各界关注的热点。数字普惠金融能够通过提升家庭预期教育回报率、改变家庭教育偏好、 放松家庭资源约束等渠道，提升家庭教育期望，推动教育公平。推动教育公平。第一，预期教育回报率对家庭教育期望 有积极影响，数字普惠金融发展提高了地区 教育回报率，引导家庭在理性原则下产生高层次教育期望。第二，教育偏好直接影响家庭参与教育 活动的预期效用，而教育偏好深受教育观念 影响，数字普惠金融促使社会观念变革，推动 教育观念改变。

思政论点三：中小企业对我国经济发展发挥着重要作用，但由于中小企业自身发展的局限性 以及传统金融服务中存在的贷款壁垒，中小企业一直面临着融资困境，加之受 2020 年突发 公共卫生事件的影响，中小企业的融资问题变得更加严峻。普惠金融是助力小微企业发展， 缓解中小企业融资约束的重要手段之一，但由于普惠金融本身存在风险大、成本高等问题， 普惠金融的发展始终存在较大局限性。而数字普惠金融利用大数据、云计算等数字技术，在 一定程度上解决了传统普惠金融的一些弊端，缓解了中小企业融资难的问题，助力了中小企业的发展。

 

 

*文章来源：拿个喇叭

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