李琳

內(nèi)容摘要：研究基于2011-2015年螞蟻網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平指數(shù)的省際面板數(shù)據(jù)，以熵值法和突變級數(shù)法構(gòu)建的物流業(yè)水平指數(shù)作為發(fā)展的代理變量，以人均其他消費(fèi)信貸規(guī)模作為消費(fèi)金融的代理變量，實(shí)證檢驗(yàn)了物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響。研究表明，物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融均顯著促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的提升，且促進(jìn)作用的強(qiáng)弱存在地區(qū)差異。

關(guān)鍵詞：物流業(yè)發(fā)展 ? 消費(fèi)金融 ? 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平 ? 突變級數(shù)法

引言

網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)是指以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為工具手段從而使消費(fèi)者可以在網(wǎng)絡(luò)虛擬環(huán)境下完成消費(fèi)需求確認(rèn)、商品信息搜集、商品購買決策、商品購后評價(jià)的完整消費(fèi)過程。根據(jù)艾瑞咨詢的最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2017年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場交易規(guī)模突破6萬億元，同比增速29.6%，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)成為沖擊傳統(tǒng)線下消費(fèi)形態(tài)的新模式。在我國經(jīng)濟(jì)增速換擋的新常態(tài)下，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)對宏觀經(jīng)濟(jì)的積極意義主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是促進(jìn)消費(fèi)升級。根據(jù)螞蟻網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從消費(fèi)形態(tài)看，服務(wù)型網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)規(guī)模月均增長率為7%，遠(yuǎn)高于實(shí)物型網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)規(guī)模3.5%的月均增長率;從消費(fèi)層次看，享受型網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)規(guī)模月均增長率為4.2%，高于生存型網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)規(guī)模3.7%的月均增長率。二是拉動最終消費(fèi)支出和國內(nèi)生產(chǎn)總值。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局披露的全國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)支出數(shù)據(jù)，估算可得全國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)支出對國內(nèi)生產(chǎn)總值增長的拉動約為2%，對最終消費(fèi)增長的貢獻(xiàn)率為45.1%，對國內(nèi)生產(chǎn)總值增長的貢獻(xiàn)率為30.3%。因此，研究經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的相關(guān)要素對促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)健康發(fā)展，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

文獻(xiàn)梳理

梳理已有文獻(xiàn)，學(xué)者分別從宏觀、微觀、創(chuàng)新要素等三類視角對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)展開了研究。一是基于宏觀視角，即在總結(jié)我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，通過定性或定量的方式分析宏觀因素對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)總體的影響。付慧蓮（2017）定性分析了技術(shù)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)人口、行業(yè)支持、法律環(huán)境等因素對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響;黎玉升（2017）通過構(gòu)建向量自回歸模型，實(shí)證檢驗(yàn)了商業(yè)地產(chǎn)價(jià)格、居民人均收入等因素與人均網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)在時(shí)間序列上的相依關(guān)系。二是基于消費(fèi)者主體的微觀視角，即通過面向特定對象的問卷調(diào)研，分析不同消費(fèi)者主體的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為和影響因素。施穎（2017）以S-O-R模型為基準(zhǔn)，通過結(jié)構(gòu)方程模型對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn)，驗(yàn)證了消費(fèi)者個(gè)體、零售商特征等因素與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為的正相關(guān)關(guān)系;張彤璞等（2016）以西安市大學(xué)生為研究對象，通過對問卷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模，實(shí)證分析了大學(xué)生個(gè)體因素對其網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響;李大賽等（2016）以新生代農(nóng)民工為研究對象，通過半結(jié)構(gòu)化訪談完成對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集，并運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法，實(shí)證分析了影響新生代農(nóng)民工網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為的主要因素。三是基于創(chuàng)新要素的視角，即分析創(chuàng)新要素對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響。許佳淇（2016）從網(wǎng)絡(luò)口碑的創(chuàng)新要素出發(fā)，揭示了網(wǎng)絡(luò)口碑對青年群體網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為的影響。

已有學(xué)者在研究網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)影響因素上做了大量有益的工作，但仍存在以下問題有待繼續(xù)研究：一是物流業(yè)對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的發(fā)展具有基礎(chǔ)性的先導(dǎo)作用，而已有文獻(xiàn)中缺乏對物流業(yè)發(fā)展影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的定量研究;二是消費(fèi)金融為我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的發(fā)展提供了跨期的流動性支持，增加了當(dāng)期的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)需求，而已有文獻(xiàn)中缺乏對消費(fèi)金融影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的定量研究。基于此，本文以2011-2015年螞蟻網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平指數(shù)的省際面板數(shù)據(jù)為研究樣本，以熵值法和突變級數(shù)法構(gòu)建的物流業(yè)水平指數(shù)作為物流業(yè)發(fā)展的代理變量，以人均其他消費(fèi)信貸規(guī)模作為消費(fèi)金融的代理變量，通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，驗(yàn)證物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對提升我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的促進(jìn)作用，并考察促進(jìn)作用的地區(qū)差異，以期對探討網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)影響因素的相關(guān)研究進(jìn)行有益補(bǔ)充。

指標(biāo)構(gòu)建與模型設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)構(gòu)建

本文的研究目的是檢驗(yàn)物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響，需要構(gòu)建衡量物流業(yè)發(fā)展水平、消費(fèi)金融水平和網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的代理變量。

關(guān)于物流業(yè)發(fā)展水平代理變量的構(gòu)建。首先，在梳理已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建衡量物流業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)體系。一級指標(biāo)包括產(chǎn)業(yè)規(guī)模和基礎(chǔ)設(shè)施，二級指標(biāo)包括產(chǎn)業(yè)規(guī)模下的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)增加額、人均物流業(yè)增加額，以及基礎(chǔ)設(shè)施下的鐵路密度、公路密度、運(yùn)輸車輛增加量。其次，運(yùn)用熵值法確定各一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重。最后，在確定各指標(biāo)的系統(tǒng)突變類型的基礎(chǔ)上，結(jié)合熵值法確定的相應(yīng)權(quán)重，利用突變級數(shù)法計(jì)算得出2011-2015年間各省的物流業(yè)發(fā)展水平。具體的指標(biāo)體系、熵值法權(quán)重以及所屬系統(tǒng)突變類型見表1所示。

關(guān)于消費(fèi)金融水平代理變量的構(gòu)建。狹義的消費(fèi)金融是指具有相應(yīng)業(yè)務(wù)資質(zhì)的消費(fèi)金融公司向各階層消費(fèi)者提供的授信審批靈活、無需抵質(zhì)押物、貸款期限較短的消費(fèi)貸款。根據(jù)狹義消費(fèi)金融的定義，并考慮網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的適用范疇，本文首先對已有文獻(xiàn)中所涉及消費(fèi)金融的統(tǒng)計(jì)口徑進(jìn)行了相應(yīng)調(diào)整，已有文獻(xiàn)一般以《中國城市（鎮(zhèn)）生活與價(jià)格年鑒》披露的全部消費(fèi)貸款作為消費(fèi)金融的代理變量，其統(tǒng)計(jì)口徑涵蓋了住房貸款、教育貸款、汽車貸款和其他消費(fèi)性貸款，而住房貸款的投資屬性要強(qiáng)于消費(fèi)屬性，教育貸款和汽車貸款至少在樣本期間并未廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)中?；诖?，應(yīng)將住房貸款、教育貸款、汽車貸款從消費(fèi)金融的范疇之中予以剔除，僅以人均其他消費(fèi)性貸款規(guī)模作為消費(fèi)金融水平的代理變量。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平代理變量的構(gòu)建。由于時(shí)間序列上連續(xù)刻畫居民網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)狀況的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)匱乏，這限制了對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的定量研究。直至2016年5月，國內(nèi)首個(gè)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)指數(shù)“新供給-螞蟻網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)指數(shù)”對外發(fā)布，該指數(shù)由華夏新供給經(jīng)濟(jì)學(xué)研究院和螞蟻金服研究院聯(lián)合編制，具有較高的信效度。根據(jù)本文的研究需要和指數(shù)的實(shí)際意義，選取衡量全國居民人均網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)金額的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的代理變量。由于指數(shù)披露的時(shí)間區(qū)間為2011年1月-2016年4月的月度數(shù)據(jù)，因此采用簡單算術(shù)平均方法將各省的月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為年度數(shù)據(jù)。

（二）模型設(shè)計(jì)

根據(jù)本文研究目的并在完成指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步設(shè)定影響我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的基準(zhǔn)模型，借鑒前人研究的經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定基準(zhǔn)模型如下：

其中，wlxf表示網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平，wlfz表示物流業(yè)發(fā)展水平，wljr表示網(wǎng)絡(luò)金融水平，Control為控制變量的集合，包括各省人均GDP、各省人均居民收入、各省地方財(cái)政預(yù)算支出、各省人均社會消費(fèi)品零售額、各省平均受教育年限、各省網(wǎng)絡(luò)普及率等。i表示截面上的各個(gè)省份、t表示2011-2015年的時(shí)間序列。

實(shí)證結(jié)果與分析

（一）面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

為了避免面板數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的偽回歸問題，首先采用LLC、ADF、FPP等檢驗(yàn)方法，分別對所有的時(shí)間序列變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，以考察模型所選變量在時(shí)間序列上的平穩(wěn)性。具體的檢驗(yàn)結(jié)果見表2所示。

表2結(jié)果顯示，所有的時(shí)間序列變量均在5%或1%的水平下顯著，表明模型所選變量均為平穩(wěn)的時(shí)間序列變量，即通過了面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)。因?yàn)闀r(shí)間序列變量均為平穩(wěn)的同階單整，所以可以直接進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)證分析。

（二）回歸結(jié)果分析：總體估計(jì)

為了對平衡面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行有效估計(jì)，首先采用Hausman檢驗(yàn)判定模型是適用固定效應(yīng)回歸還是隨機(jī)效應(yīng)回歸。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Hausman檢驗(yàn)的P值為0.0013，小于0.1，因此拒絕原假設(shè)，接受模型中個(gè)體影響屬于固定效應(yīng)的備擇假設(shè)。同時(shí)，為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健可靠，在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，本文還采用了混合OLS回歸對模型進(jìn)行估計(jì)。

表3列示了物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)影響的總體估計(jì)結(jié)果。估計(jì)結(jié)果顯示：從混合OLS回歸結(jié)果看，物流業(yè)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（系數(shù)為0.1125，t值為3.99），消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在5%的水平下顯著為正（系數(shù)為0.0873、t值為2.56）;從固定效應(yīng)回歸結(jié)果看，物流業(yè)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（系數(shù)為0.1501，t值為4.01），消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（系數(shù)為0.0997，t值為3.78）;混合OLS回歸和固定效應(yīng)回歸的估計(jì)結(jié)果除在系數(shù)大小和顯著性水平上略有差異外，并不存在可以影響本文關(guān)鍵結(jié)論的顯著性差別。

根據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果，可以得出結(jié)論：一是物流業(yè)發(fā)展對提升我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平具有顯著的促進(jìn)作用。研究結(jié)論也間接驗(yàn)證了物流業(yè)因素對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用，即系統(tǒng)的物流業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和良好的物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施可以為網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的發(fā)展提供物流運(yùn)輸上的便利。二是消費(fèi)金融對提升我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平具有顯著的促進(jìn)作用。結(jié)合居民動態(tài)消費(fèi)模型的相關(guān)推論，消費(fèi)金融對促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的傳導(dǎo)機(jī)制可以簡化為消費(fèi)金融為居民網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)提供了跨期的流動性支持，即會增加當(dāng)期的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)需求，從而促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平的提升。

（三）回歸結(jié)果分析：分地區(qū)估計(jì)

為了進(jìn)一步考察物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平提升的促進(jìn)作用是否存在地區(qū)差異，本文參照國家統(tǒng)計(jì)局的分類口徑，將樣本省份劃分為東部、中部和西部地區(qū)，并分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

根據(jù)Hausman檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果，東部、中部和西部地區(qū)等子樣本的Hausman檢驗(yàn)的P值分別為0.0009、0.0011、0.0023，均小于0.1，因此拒絕原假設(shè)，接受模型中個(gè)體影響屬于固定效應(yīng)的備擇假設(shè)。同時(shí)，為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健可靠，在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，本文還采用了混合OLS回歸對模型進(jìn)行估計(jì)。

表4列示了物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)影響的分地區(qū)估計(jì)結(jié)果，估計(jì)結(jié)果顯示：

從東部地區(qū)的回歸結(jié)果看，物流業(yè)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（混合OLS回歸的系數(shù)為0.1293，固定效應(yīng)回歸的系數(shù)為0.1628），消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（混合OLS回歸的系數(shù)為0.0935，固定效應(yīng)回歸的系數(shù)為0.1175）。

從中部地區(qū)的回歸結(jié)果看，物流業(yè)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（混合OLS回歸的系數(shù)為0.1068，固定效應(yīng)回歸的系數(shù)為0.1344），消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在5%的水平下顯著為正（混合OLS回歸的系數(shù)為0.0807，固定效應(yīng)回歸的系數(shù)為0.0911）。

從西部地區(qū)的回歸結(jié)果看，物流業(yè)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在1%的水平下顯著為正（混合OLS回歸的系數(shù)為0.0915，固定效應(yīng)回歸的系數(shù)為0.1059），消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響在5%的水平下顯著為正（混合OLS回歸的系數(shù)為0.0788，固定效應(yīng)回歸的系數(shù)為0.0896）。

混合OLS回歸和固定效應(yīng)回歸的估計(jì)結(jié)果除在系數(shù)大小和顯著性水平上略有差異外，并不存在可以影響本文關(guān)鍵結(jié)論的顯著性差別。

根據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果，可以得出結(jié)論：從子樣本模型的系數(shù)和顯著性水平看，無論是東部還是中西部地區(qū)，物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融均對提升網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平有顯著的促進(jìn)作用;從子樣本模型的系數(shù)大小看，無論是混合OLS回歸還是固定效應(yīng)回歸，東部地區(qū)的系數(shù)要大于中部地區(qū)、中部地區(qū)的系數(shù)要大于西部地區(qū)，表明物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的促進(jìn)作用的強(qiáng)弱存在明顯的地區(qū)差異，即東部地區(qū)的促進(jìn)作用要強(qiáng)于中西部地區(qū)，這與地區(qū)間在物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度、金融開放程度等方面的差異有關(guān)。

結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以2011-2015年螞蟻網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平指數(shù)的省際面板數(shù)據(jù)為研究樣本，通過構(gòu)建物流業(yè)發(fā)展水平的評價(jià)體系，并運(yùn)用熵值法和突變級數(shù)法，計(jì)算獲取了各省物流業(yè)發(fā)展水平指數(shù)，在分析消費(fèi)金融實(shí)質(zhì)和網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)范疇的基礎(chǔ)上，合理選取人均其他消費(fèi)信貸規(guī)模作為消費(fèi)金融的代理變量。在完成指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，通過對平衡面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)，實(shí)證檢驗(yàn)了物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響。研究表明：物流業(yè)發(fā)展、消費(fèi)金融對提升我國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)水平具有顯著的促進(jìn)作用;該促進(jìn)作用的強(qiáng)弱存在明顯的地區(qū)差異，即東部地區(qū)的促進(jìn)作用要強(qiáng)于中西部地區(qū)。本文的啟示或貢獻(xiàn)在于：一是從物流業(yè)發(fā)展和消費(fèi)金融的視角出發(fā)，對探討網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)影響因素的相關(guān)研究進(jìn)行了有益補(bǔ)充;二是為政府部門、行業(yè)協(xié)會制定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)政策提供了一定的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

（二）建議

1.加大對中西部的資源傾斜，挖掘優(yōu)質(zhì)的商品資源。中西部是我國物流業(yè)發(fā)展相對薄弱地區(qū)，物流業(yè)發(fā)展的滯后性是導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)不足的主要原因。要改變這種狀態(tài)，一是加大對中西部地區(qū)物流資源的傾斜力度，加快推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的全區(qū)域覆蓋進(jìn)程，完善高速鐵路、公路與網(wǎng)絡(luò)通訊設(shè)施的建設(shè)，依托優(yōu)勢地理資源，積極籌備大型倉儲與貿(mào)易中轉(zhuǎn)基地的建設(shè)，提高區(qū)域內(nèi)部的物流集散能力，為優(yōu)質(zhì)物流資源的流入提供良好的區(qū)域發(fā)展環(huán)境（裕祥，2018）。二是要鼓勵(lì)中西部地區(qū)打造優(yōu)質(zhì)商品品牌，重點(diǎn)發(fā)展具有區(qū)位優(yōu)勢的農(nóng)牧產(chǎn)品，鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)合作社與企業(yè)的交流合作，打造具有統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化的農(nóng)牧生產(chǎn)基地，提高農(nóng)牧產(chǎn)品的附加值，為“線上+線下”商貿(mào)模式的開展提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品資源，逐步推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的持續(xù)增長（魯釗陽，2018）。

2.穩(wěn)步推進(jìn)普惠金融的發(fā)展，提高居民的消費(fèi)熱情。消費(fèi)金融是影響居民網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的重要因素，穩(wěn)步推進(jìn)普惠金融的發(fā)展有利于帶動居民消費(fèi)金融的增長，也是激發(fā)居民網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)熱情的重要動力。一是要根據(jù)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際需求，逐步推廣小額、短期、低息的金融性貸款，減少貸款的辦理流程，實(shí)現(xiàn)線上與線下金融服務(wù)的統(tǒng)一化，為居民的金融貸款提供便利性，穩(wěn)步促進(jìn)全社會消費(fèi)金融的持續(xù)增長，為網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的發(fā)展奠定良好的金融環(huán)境（王新慶，2018）。二是鼓勵(lì)金融行業(yè)與網(wǎng)絡(luò)銷售平臺、店鋪的合作，在網(wǎng)絡(luò)店鋪開展定點(diǎn)金融支付減免等活動，在提高金融行業(yè)普惠范圍的同時(shí)，激發(fā)居民的消費(fèi)熱情，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)金融與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的協(xié)同發(fā)展（孫國珍，2019）。

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作者簡介：

李琳（1983-）女，漢族，重慶市人，碩士學(xué)歷，四川財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院講師，研究方向：金融學(xué)、投資與理財(cái)。