数字普惠金融能缓解消费不平等吗.pdf
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1、总 39 卷 第 4 期2023 年 8 月Vol.39 No.4Aug.,2023数字普惠金融能缓解消费不平等吗?*庞楷,朱韩浩哲(重庆工商大学 金融学院,重庆 400067)摘 要:基于20122018年的数字普惠金融指数和中国家庭追踪调查数据,使用双向固定效应模型分析了数字普惠金融对我国居民消费不平等的影响及其深层原因。研究表明,数字普惠金融的发展并未缓解消费不平等,反而起到加剧作用。收入不平等在数字普惠金融发展加剧消费不平等的过程中起到完全中介作用。进一步探究发现,由于学历分化带来的认知偏差和收入差距带来的消费能力差异,使得数字普惠金融的发展增大了低学历、低收入群体的消费相对剥夺,加剧
2、了群体间的消费不平等。最后,提出通过提升地区数字化程度以降低数字普惠金融的使用门槛,提高低学历和低收入群体的参与度,将有利于缓解居民消费不平等,进而推动共同富裕目标的达成。关键词:数字普惠金融;消费不平等;学历分化;收入差距中图分类号:F49;F832;F126.1 文献标志码:A 文章编号:1004-5465(2023)04-0058-12一、引言21 世纪以来,我国经济快速发展,各地区发展速度逐渐拉大,各阶层人民收入和生活水平存在较大差距。二十大报告强调,要明确我国社会主要矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾,要紧紧围绕这个社会主要矛盾推进各项工作。国家统计局披露
3、20152018 年中国居民人均可支配收入基尼系数在 0.462 至 0.468 之间,这表明我国经济社会中还存在一定程度的不平等问题。相对于收入不平等和财富不平等,消费不平等更能反映居民之间真实的生活水平差异1。由于新冠肺炎疫情和全球经济低迷的影响,我国居民失业率有所反弹,居民的收入来源不稳定,消费意愿整体偏低。这种现象在弱势群体中更加凸显,一定程度上表现为受到更大的消费相对剥夺,致使我国居民的消费不平等进一步加剧。以互联网科技加持,面向受到传统“金融排斥”的弱势群体的数字普惠金融,是否能缓解前述消费不平等现象?缓解消费不平等问题需要提升资源配置的均衡性,尤其是获取金融服务的均等性2。由于传
4、统金融发展过程中存在“嫌贫爱富”的现象,对弱势群体的“金融排斥”降低了其对金融服务的可得性,导致社会消费不平等加剧。近年来,信息技术的快速发展促进了金融体系的优化与普惠功能的实现3,使得弱势群体也能以低成本、高效率参与金融活动,一定程度上增加了弱势群体的可支配收入,促进我国经济包容性发展4。同时,数字普惠金融的发展也暴露出一些加剧消费不平等的问题。第一,由于数字技术助力普惠金融增加了网络攻击的普遍性和规模性,降低了居民对数字普惠金融的信任度,致使受教育程度较低、认知能力较弱的居民减少数字普惠金融的使用,形成“金融排斥”。第二,由于居民收入差距造成“数字鸿沟”,使低收入群体达不到数字普惠金融的参
5、与门槛,形成“金融排斥”,加剧了消费不平等。为此,本文对数字普惠金融的发展究竟能否改善我国居民消费不平等及其深层原因进行了深入的研究和探讨,并从几个方向进行论述:数字普惠金融对消 *收稿日期:2023-02-08 基金项目:国家社会科学基金“基于环境责任保险的市场化环境治理体系建设研究”(18BJY091)。作者简介:庞楷,博士,教授、硕士生导师,研究方向:商业保险与风险管理研究。兰州财经大学学报Journal of Lanzhou University of Finance and Economics费不平等“有何”影响?数字普惠金融“如何”影响消费不平等?数字普惠金融“为什么”影响消费不平
6、等?本文的边际贡献在于:第一,本文控制个体效应和时间效应,得到更为准确的估计量,从微观角度给出了数字普惠金融加剧消费不平等的证据;第二,本文理清了数字普惠金融加剧消费不平等的原因,扩展了相关领域的研究;第三,与以往主要关注的改变弱势群体金融素养的角度不同,本文从如何降低数字普惠金融使用门槛以提升弱势群体参与度的角度提出了缓解消费不平等的路径,为相关政策制定提供导向。二、文献综述与研究假设数字普惠金融对消费不平等“有何”影响?既有研究对数字普惠金融与居民消费进行了充分讨论,数字普惠金融促进消费扩容升级成为学界共识5-13。但是,由于数字普惠金融对居民消费的影响在不同人群和不同区域之间存在显著异质
7、性14-19,对数字普惠金融能否改善居民消费不平等仍没有一致结论。一方认为,数字普惠金融更加关注“尾部群体”,能够缩小居民消费差距20-22,缓解了居民消费不平等;另一方认为,由于“马太效应”和“精英俘获”现象23-25,数字普惠金融扩大了居民消费差距,加剧了居民消费不平等。据此,本文提出假设 1 和假设 2。H1:数字普惠金融对弱势群体“红利效应”更明显,能够缓解消费不平等。H2:由于弱势群体受到“金融排斥”,数字普惠金融会加剧消费不平等。数字普惠金融“如何”影响消费不平等?通过何种机制?国内外学者对于数字普惠金融与不平等问题的研究成果颇丰、观点趋同。众多研究发现,数字普惠金融、收入和消费之
8、间存在千丝万缕的联系26。首先,数字普惠金融的发展可以缩小收入差距和收入不平等。国内学者中,余泳泽和曹瑞认为数字金融的发展缩小了城乡收入差距27。周利等的研究发现数字金融增加了金融可得性从而减小城乡收入差距28。Omar 等认为数字金融能显著减少收入不平等29。Demir 等的研究显示普惠金融缓解了各国内部收入不平等30。其次,缩小收入差距会刺激居民消费。朱国林等认为改善收入分配能够刺激消费31。类似的,梁艳艳等指出缩小收入差距有助于刺激居民消费32。江剑平等证明了收入差距与居民消费率的“倒 U 型”关系33。最后,关于中介效应的研究发现,收入差距在数字金融影响居民消费过程中起到部分中介作用3
9、4。陈铭聪等对农村居民的研究中发现,普惠金融可以通过提升尾部群体收入水平来降低消费不平等18。据此,本文提出假设 3。H3:数字普惠金融可以通过影响收入不平等来影响消费不平等。数字普惠金融“为什么”会影响消费不平等?一方面,教育会改变居民的金融素养,从而改变居民的市场认知,进而改变其参与数字普惠金融的意愿。尹志超等认为弱势群体因知识匮乏,无法很好地理解数字金融产品,从而减少对数字金融产品的使用35。Dohmen 等认为高学历群体能更好地理解数字金融,并能识别和分散伴随的金融风险,因此更倾向于参与数字金融36。另一方面,收入决定了居民的消费能力,进而影响其参与数字普惠金融的能力。王修华等在关于“
10、马太效应”和收入不平等的研究中发现,相比于低收入贫困户,非贫困户更能有效利用数字金融功能防范风险、平滑消费,数字金融发展具有明显的“马太效应”23。据此,本文提出假设 4 和假设 5。H4:由于数字普惠金融对不同学历人群的影响不同,所以会影响消费不平等。H5:由于数字普惠金融对不同收入人群的影响不同,所以会影响消费不平等。三、研究设计(一)数据来源以往关于数字普惠金融和消费不平等的研究主要采用时间截面数据和面板数据,相比之下面板数据更能体现随时间变化的影响,并且能在一定程度上减少由遗漏变量引起的内生性问题,增强估计结果的有效性。本文数据主要来源于中国家庭追踪调查(CFPS)、北京大学数字普惠金
11、融指数(DFII)、CSMAR 数据库和各省市统计年鉴。其中 CFPS 选取 2012、2014、2016 和 2018 年的样本数据;DFII 选取省级层面数据;各省市区的宏观经济变量和互联网普及率来自 CSMAR 数据库和各省市区统计年鉴。合并后对数据进行以下处理:第一,对家庭纯收入和家庭消费支出缺失或为零的样本以各项收入/支出加总替代;第二,剔除 58数字普惠金融能缓解消费不平等吗?庞楷,朱韩浩哲 费不平等“有何”影响?数字普惠金融“如何”影响消费不平等?数字普惠金融“为什么”影响消费不平等?本文的边际贡献在于:第一,本文控制个体效应和时间效应,得到更为准确的估计量,从微观角度给出了数字
12、普惠金融加剧消费不平等的证据;第二,本文理清了数字普惠金融加剧消费不平等的原因,扩展了相关领域的研究;第三,与以往主要关注的改变弱势群体金融素养的角度不同,本文从如何降低数字普惠金融使用门槛以提升弱势群体参与度的角度提出了缓解消费不平等的路径,为相关政策制定提供导向。二、文献综述与研究假设数字普惠金融对消费不平等“有何”影响?既有研究对数字普惠金融与居民消费进行了充分讨论,数字普惠金融促进消费扩容升级成为学界共识5-13。但是,由于数字普惠金融对居民消费的影响在不同人群和不同区域之间存在显著异质性14-19,对数字普惠金融能否改善居民消费不平等仍没有一致结论。一方认为,数字普惠金融更加关注“尾
13、部群体”,能够缩小居民消费差距20-22,缓解了居民消费不平等;另一方认为,由于“马太效应”和“精英俘获”现象23-25,数字普惠金融扩大了居民消费差距,加剧了居民消费不平等。据此,本文提出假设 1 和假设 2。H1:数字普惠金融对弱势群体“红利效应”更明显,能够缓解消费不平等。H2:由于弱势群体受到“金融排斥”,数字普惠金融会加剧消费不平等。数字普惠金融“如何”影响消费不平等?通过何种机制?国内外学者对于数字普惠金融与不平等问题的研究成果颇丰、观点趋同。众多研究发现,数字普惠金融、收入和消费之间存在千丝万缕的联系26。首先,数字普惠金融的发展可以缩小收入差距和收入不平等。国内学者中,余泳泽和
14、曹瑞认为数字金融的发展缩小了城乡收入差距27。周利等的研究发现数字金融增加了金融可得性从而减小城乡收入差距28。Omar 等认为数字金融能显著减少收入不平等29。Demir 等的研究显示普惠金融缓解了各国内部收入不平等30。其次,缩小收入差距会刺激居民消费。朱国林等认为改善收入分配能够刺激消费31。类似的,梁艳艳等指出缩小收入差距有助于刺激居民消费32。江剑平等证明了收入差距与居民消费率的“倒 U 型”关系33。最后,关于中介效应的研究发现,收入差距在数字金融影响居民消费过程中起到部分中介作用34。陈铭聪等对农村居民的研究中发现,普惠金融可以通过提升尾部群体收入水平来降低消费不平等18。据此,
15、本文提出假设 3。H3:数字普惠金融可以通过影响收入不平等来影响消费不平等。数字普惠金融“为什么”会影响消费不平等?一方面,教育会改变居民的金融素养,从而改变居民的市场认知,进而改变其参与数字普惠金融的意愿。尹志超等认为弱势群体因知识匮乏,无法很好地理解数字金融产品,从而减少对数字金融产品的使用35。Dohmen 等认为高学历群体能更好地理解数字金融,并能识别和分散伴随的金融风险,因此更倾向于参与数字金融36。另一方面,收入决定了居民的消费能力,进而影响其参与数字普惠金融的能力。王修华等在关于“马太效应”和收入不平等的研究中发现,相比于低收入贫困户,非贫困户更能有效利用数字金融功能防范风险、平
16、滑消费,数字金融发展具有明显的“马太效应”23。据此,本文提出假设 4 和假设 5。H4:由于数字普惠金融对不同学历人群的影响不同,所以会影响消费不平等。H5:由于数字普惠金融对不同收入人群的影响不同,所以会影响消费不平等。三、研究设计(一)数据来源以往关于数字普惠金融和消费不平等的研究主要采用时间截面数据和面板数据,相比之下面板数据更能体现随时间变化的影响,并且能在一定程度上减少由遗漏变量引起的内生性问题,增强估计结果的有效性。本文数据主要来源于中国家庭追踪调查(CFPS)、北京大学数字普惠金融指数(DFII)、CSMAR 数据库和各省市统计年鉴。其中 CFPS 选取 2012、2014、2
17、016 和 2018 年的样本数据;DFII 选取省级层面数据;各省市区的宏观经济变量和互联网普及率来自 CSMAR 数据库和各省市区统计年鉴。合并后对数据进行以下处理:第一,对家庭纯收入和家庭消费支出缺失或为零的样本以各项收入/支出加总替代;第二,剔除 59兰 州 财 经 大 学 学 报2023 年 第 4 期户主年龄小于 18 岁以及大于 65 岁的样本;第三,对收入和消费数据进行 1%水平上的缩尾处理;第四,剔除数据的缺失样本。最终得到全国 4 年25 个省市区(除台湾、香港、澳门、内蒙古、海南、西藏、青海、宁夏、新疆)的面板数据,共计样本为32 972 个。(二)模型设计众多文献对面板
18、数据不采用固定效应或采用地区固定效应进行回归,鲜有文献采用个体固定效应,这在一定程度影响了回归结果的准确度,导致实证结果缺乏说服力。为此,本文在回归模型中控制个体效应和时间效应(以期消除扰动项中不可观测的不随时间变化的个体上的差异,和不可观测的不随个体变化的时间维度因素),力求严谨和准确地找到数字普惠金融对居民消费不平等的影响。本文构建的基准模型为:RDit=0+1indexit+2Xit+1Idi+1Yeart+it(1)其中RDit表示第i个家庭在第t年的消费相对剥夺,indexit指第 i 个家庭在 t 年的数字普惠金融水平,Xit表示众多控制变量,Id和Year分别表示个体效应和时间效
19、应,本文在回归分析中对以上两种效应进行控制,it为随机扰动项,0、1、2是模型的估计参数。借鉴已有文献的逐步检验法37,本文在基准模型的基础上构建中介效应模型为:RDincomeit=0+1indexit+2Xit+2Idi+2Yeart+it(2)RDit=0+1indexit+2RDincomeit+3Xit+3Idi+3Yeart+it(3)其中RDit为消费相对剥夺,RDincomeit为收入相对剥夺,indexit为数字普惠金融水平,Xit为控制变量,Id和Year分别表示个体效应和时间效应,it、it和it为随机扰动项,i表示第i个家庭,t表示第t年,0、0和0为常数项。此中介效应
20、模型在1和1均显著的情况下,若1和2均显著,则说明该中介变量起到部分中介效应;若1不显著且2显著,则说明该中介变量起到完全中介效应;其他情况说明该中介效应不成立。(三)变量说明1.被解释变量本文使用对数化处理后的居民消费相对剥夺指数作为被解释变量,并以此来描述居民消费不平等。根据相对剥夺理论,一个地区其他个体消费不变的情况下,若某一个体消费增加,则其受到的消费相对剥夺随之降低。即一个地区内,若低消费群体受到的消费相对剥夺降低(相对于其他群体消费量增加的更多),则表现为消费不平等程度降低。以往文献常用的相对剥夺指数为 Yitzhaki指数38、Kakwani 指数39和 Podder 指数40。
21、本文借鉴陈铭聪等的做法,选用 Kakwani 指数来描述居民消费相对剥夺18。选用家庭样本所在省市区为参照群体并用X表示,将区域内各样本的消费升序排列,即x1 x2 x3 xn。则第i个家庭受到的相对剥夺为:RD(x,xi)=+xi(+xi-xi)X(4)其中,RD(x,xi)为相对剥夺指数,X是参照群体X中所有样本消费的平均值,+xi是参照群体X中消费超过xi的样本的消费平均值,+xi是参照群体X中消费超过xi的样本占比。如图 1 所示,x 轴为居民家庭年消费量,左图y 轴为消费相对剥夺指数,右图 y 轴为对数处理后的消费相对剥夺指数。可见消费不平等和消费量之间呈现出类似反函数的关系。我们分
22、别算出每年各省份内的居民消费相对剥夺指数的方差,再计算每年省份之间方差的均值(左图)和方差的方差(右图)。图 2 显示出各省份消费相对剥夺指数的方差随时间增大趋势,居民消费相对剥夺“两极分化”现象愈发凸显,消费不平等逐渐加大。2.解释变量本文采用对数化处理后的北京大学数字普惠金融指数(DFII)41省级数据作为解释变量,并以此来描述数字普惠金融的发展。该指数以支付宝底层数据为基础,在数字普惠金融的研究中有较强的可靠性和代表性。数字普惠金融的发展可以从覆盖广度、使用深度以及数字化程度等三个维度加以划分。覆盖广度指数增加意味着地区内使用支付宝的人数增加,数字金融服务的普及度增加,更多的人获得参与数
23、字普惠金融的机会;使用深度指数增加意味着数字金融服务向更低社会阶层渗透,使全社会不同阶层的人都能享受优质的金融服务,表示数字普惠金融最终发展水平上升;数字化程度指数 60数字普惠金融能缓解消费不平等吗?庞楷,朱韩浩哲 越大意味着地区数字金融服务的便利性越高,服务成本越低,体现了数字金融服务的使用成本和参与门槛降低。本文也采用覆盖广度指数、使用深度指数以及数字化程度指数进行分析,并进行对数化处理。3.控制变量为控制其他因素对居民消费不平等的影响,本文选择以下控制变量:第一,微观控制变量:户主年龄、性别、学历、户口所在地、家庭成员数和家庭人均收入。其中,假定年龄不随时间变化(为获取到 4 年连续数
24、据),选用 2012 年的真实年龄,设定男=1,女=2,户主学历“文盲/半文盲、小学、初中、高中、大专、大学本科、硕士和博士”分别对应“1 到 8”,家庭户口所在地,城镇=1,农村=2,对家庭人均收入进行对数化处理。第二,宏观控制变量:经济发展,采用地区人均 GDP 与 CPI 的比值作为代理指标,对数化处理;传统金融发展,采用年末地区金融机构贷款余额与地区 GDP 的比值表示,对数化处理;产业结构,采用地区第三产业增加值与地区 GDP 比值衡量。各变量描述性统计结果如表 1 所示。四、实证分析(一)基准回归本文采用面板数据回归,对模型进行 Hausman 检验后,显著拒绝不存在个体效应的原假
25、设,故决定采用个体固定效应。同时,为消除不随个体变化的时间维度不可观测因素,我们将时间固定效应也纳入考虑,基准回归结果如表 2 所示。(1)(2)(3)列使用全样本逐步加入控制变量,三列结果均显示数字普惠金融(DFII)的发展显著增大了居民相对剥夺指数,加剧了居民消费不平等。列(3)控制变量方面,由于性别、户口和家庭成员等微观控制变量不随时间变化,在控制个体效应和时间效应后无法观测到其对消费不平等的影响。为解决这一问题,将年龄、性别、学历、户口和家庭成员变量与当期的数字普惠金融指数(DFII)交互。实证结果显示,学历的提升对消费不平等在图1 消费量与消费相对剥夺指数关系图图2 消费相对剥夺随时
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