馬曉旭 耿心雨
摘 ? 要:本文基于2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)和省市級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù),實(shí)證分析了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)我國(guó)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以顯著縮小農(nóng)村家庭的消費(fèi)不平等程度,這主要是通過縮小收入不平等程度來實(shí)現(xiàn)的。此外,數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響效應(yīng)在不同區(qū)域之間以及不同收入水平的家庭之間都具有顯著差異。具體而言,數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)縮小東部沿海地區(qū)的農(nóng)村消費(fèi)不平等的效應(yīng)最大,其次是西部地區(qū),中部地區(qū)影響不顯著;相對(duì)于中等收入的家庭,數(shù)字普惠金融能有效抑制高收入和低收入家庭的消費(fèi)不平等。
關(guān)鍵詞:數(shù)字普惠金融;消費(fèi)不平等;農(nóng)村消費(fèi)
中圖分類號(hào):F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1008-2697(2022)03-0043-06
一、引言
改革開放以來,我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提高,但與此同時(shí)社會(huì)不平等問題也日益凸顯。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局有關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2017年我國(guó)收入基尼系數(shù)達(dá)0.462,高于0.4的國(guó)際警戒線,居民之間的貧富差距被不斷拉大[1]。相較于收入不平等,居民消費(fèi)不平等程度更能反映其福利水平[2],這種由消費(fèi)差距帶來的不平等問題不僅會(huì)導(dǎo)致“社會(huì)危機(jī)陷阱”,還會(huì)極大阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。與城鎮(zhèn)家庭相比,農(nóng)村家庭之間由于資源稟賦的差異,消費(fèi)不平等問題更為突出。2021年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)要“全面促進(jìn)農(nóng)村消費(fèi)”,以擴(kuò)大內(nèi)需來帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而,不同農(nóng)村家庭之間較大的消費(fèi)差距也間接導(dǎo)致了農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)的整體低迷。因此,如何有效緩解農(nóng)村家庭之間的消費(fèi)不平等將會(huì)是我國(guó)在“后貧困”時(shí)代推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展以及落實(shí)鄉(xiāng)村振興的核心著力點(diǎn)。
普惠金融這一概念最早是在聯(lián)合國(guó)2005年國(guó)際小額信貸年會(huì)上提出,它是指能夠有效并且全方位地為社會(huì)各階層的群體提供金融服務(wù)的體系[3]。近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的不斷發(fā)展,普惠金融在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)手段的推動(dòng)下逐漸拓展成為數(shù)字普惠金融。摒棄了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“嫌貧愛富”的特點(diǎn),數(shù)字普惠金融不僅有效惠及低收入和弱勢(shì)群體,同時(shí)還能更好地促進(jìn)居民消費(fèi)。眾所周知,農(nóng)戶由于收入不穩(wěn)定以及缺乏可抵押資產(chǎn),一直以來都被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)排斥在外。然而,數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)不僅可以平衡農(nóng)村地區(qū)的金融資源配置,促進(jìn)農(nóng)戶間的社會(huì)福利分配,還能為今后解決經(jīng)濟(jì)不平等問題提供新的視角。
既有文獻(xiàn)中大多集中于數(shù)字普惠金融和消費(fèi)之間的關(guān)系,鮮有針對(duì)消費(fèi)不平等問題展開研究。本文利用2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù),實(shí)證分析了數(shù)字普惠金融對(duì)我國(guó)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響及其作用機(jī)制。從微觀視角出發(fā),聚焦我國(guó)農(nóng)村家庭的消費(fèi)不平等問題,為后續(xù)優(yōu)化農(nóng)村內(nèi)需政策和提升農(nóng)戶福利提供參考。
二、文獻(xiàn)綜述及研究假說
(一)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響
數(shù)字普惠金融被廣泛認(rèn)為是普惠金融和數(shù)字信息技術(shù)的融合,而消費(fèi)不平等則是居民福利水平在消費(fèi)領(lǐng)域的反映?,F(xiàn)有文獻(xiàn)中,較多是針對(duì)數(shù)字普惠金融與消費(fèi)之間的關(guān)系,較少關(guān)注數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)不平等的影響。羅娟、李寶珍(2021)實(shí)證發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融通過縮小城鄉(xiāng)居民的收入不平等影響居民的消費(fèi)不平等[4]。張彤進(jìn)、蔡寬寧(2020)采用固定效應(yīng)分析中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),得出數(shù)字普惠金融能夠縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,其影響機(jī)制為提升支付速度、擴(kuò)大信貸規(guī)模和降低預(yù)防性儲(chǔ)蓄[5]。呂雁琴、趙斌(2019)運(yùn)用2011—2017年間省級(jí)動(dòng)態(tài)面板和靜態(tài)面板數(shù)據(jù),實(shí)證分析了數(shù)字普惠金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施完善等因素對(duì)縮小城鄉(xiāng)居民間的消費(fèi)差距的影響[6]。王璇(2020)從理論和實(shí)證兩個(gè)層面探討了數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距之間的影響,并從消費(fèi)能力、消費(fèi)保障和消費(fèi)支付三個(gè)方面詳細(xì)分析了其影響機(jī)制[7]。高婧、唐宇宙(2020)通過構(gòu)建金融發(fā)展和城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距之間的實(shí)證模型,對(duì)其影響效應(yīng)和區(qū)域差異性展開分析,最終得出數(shù)字普惠金融更能顯著縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的結(jié)論[8]?;谝陨戏治?,提出研究假說H1:
H1:數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等存在顯著負(fù)向影響。
(二)收入不平等對(duì)消費(fèi)不平等的影響
已有研究表明,收入是決定消費(fèi)的根本因素,因此造成消費(fèi)不平等的主要原因來源于居民的收入不平等程度。鄒紅、李?yuàn)W蕾等(2013)基于CHNS數(shù)據(jù),探討了居民消費(fèi)不平等的形成機(jī)制,證實(shí)了收入不平等是造成消費(fèi)不平等的重要因素[9]。陳志剛、呂冰洋(2016)也提出了由工資性收入引發(fā)的城鎮(zhèn)居民收入不平等是導(dǎo)致其消費(fèi)不平等的主要原因[10]。周廣肅、張牧揚(yáng)等(2020)則認(rèn)為地方官員的任職經(jīng)歷會(huì)對(duì)各地的消費(fèi)不平等程度產(chǎn)生影響,且主要是通過提高當(dāng)?shù)氐霓D(zhuǎn)移支付收入來緩解消費(fèi)差距的擴(kuò)大[11]。王敏(2019)發(fā)現(xiàn)社會(huì)保障能夠有效地緩解消費(fèi)不平等[12]。與城鎮(zhèn)居民相比,農(nóng)村居民面臨著較強(qiáng)的流動(dòng)性約束,數(shù)字普惠金融通過降低金融交易成本,拓寬金融業(yè)務(wù)的服務(wù)范圍更好地服務(wù)弱勢(shì)群體[13-14],尤其是促進(jìn)農(nóng)戶增收,進(jìn)而提高其消費(fèi)水平[15]。為此,提出研究假說H2:
H2:數(shù)字普惠金融通過縮小農(nóng)村收入不平等程度來影響消費(fèi)不平等。
三、研究設(shè)計(jì)
(一)數(shù)據(jù)說明
本文所選用的數(shù)據(jù)來源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies)2018年數(shù)據(jù)庫,調(diào)查范圍涵蓋個(gè)體、家庭和社區(qū)三個(gè)層面,內(nèi)容涉及社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、教育和人口等方面。該數(shù)據(jù)庫詳細(xì)記錄了有關(guān)居民的家庭消費(fèi)、收入等具體情況,為本文研究提了數(shù)據(jù)支持。本文根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)庫中被調(diào)查者所在省市,收集相應(yīng)數(shù)據(jù),由此將微觀家庭數(shù)據(jù)和省市級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)相匹配。剔除缺失值和異常值后,最終篩選所得有效樣本為4570戶。
(二)模型設(shè)定
1. 基準(zhǔn)回歸模型
為考察數(shù)字普惠金融對(duì)我國(guó)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響,本文主要以農(nóng)戶家庭所在省市對(duì)應(yīng)的數(shù)字普惠金融指數(shù)為關(guān)鍵解釋變量,以農(nóng)戶家庭面臨的消費(fèi)不平等為被解釋變量,構(gòu)建計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。此外,參照易行健、周利[16]、沈坤榮、謝勇[17]等學(xué)者關(guān)于消費(fèi)和消費(fèi)不平等的研究,在計(jì)量模型中加入家庭凈資產(chǎn)、家庭總收入、家庭規(guī)模、戶主的年齡、性別、政治面貌、受教育程度以及是否參與社會(huì)保險(xiǎn)作為控制變量。建立的基準(zhǔn)回歸模型如下:
IneqCi =α1 + β1LnDifii + γ1Controls+ μ1i (1)
其中,IneqCi表示第i戶農(nóng)村家庭的消費(fèi)不平等程度;LnDifii是第i戶農(nóng)村家庭的數(shù)字普惠金融指數(shù)的對(duì)數(shù);Controls表示控制變量。
2. 機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)P?/p>
為了進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等程度的影響機(jī)制,本文以家庭收入不平等作為模型的中介變量,檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融、收入不平等和消費(fèi)不平等之間的關(guān)系,而解釋變量和控制變量與模型(1)相同,具體的檢驗(yàn)?zāi)P蜑椋?/p>
IneqIi =α2 + β2LnDifii + γ2Controls+μ2i (2)
IneqCi =α3 + β3LnDifii + γ3IneqIi + λ3Controls+μ3i (3)
在上述模型中,模型(2)、(3)用來檢驗(yàn)收入不平等對(duì)數(shù)字普惠金融影響農(nóng)村消費(fèi)不平等的中介效應(yīng),IneqIi 表示第i戶農(nóng)戶家庭的收入不平等程度,其余解釋變量和控制變量與模型(1)相同。
(三)變量選擇
1. 被解釋變量
本文選取的被解釋變量是農(nóng)戶家庭的消費(fèi)不平等程度(IneqC),并參照羅娟、李寶珍(2021)[4]的做法,借鑒Kakwani指數(shù)來測(cè)算家庭的消費(fèi)不平等程度,計(jì)算出戶主的平均消費(fèi)情況后,再代入相應(yīng)計(jì)算公式。
IneqCk=1nu*(xi-xk) ? ? ? ? ? ? (4)
其中,n為樣本容量,樣本消費(fèi)均值為u,消費(fèi)按照升序排列,xk為第k個(gè)戶主的消費(fèi),i是從(k+1)到n的任一值。
2. 解釋變量
本文選取的關(guān)鍵解釋變量是數(shù)字普惠金融指數(shù),數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[18],該指數(shù)是由螞蟻金服提供的數(shù)字金融服務(wù)數(shù)據(jù)合成,第二期指數(shù)的時(shí)間跨度為2016—2018年,共包括三級(jí)維度,涵蓋省、市、縣三個(gè)層級(jí)。本文主要根據(jù)從CFPS數(shù)據(jù)庫中提取到的農(nóng)戶家庭所在省市的信息,在數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)庫中找到與之相匹配的省市在2018年的數(shù)字普惠金融指數(shù)。為了降低數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差,將其取對(duì)數(shù)處理。
3. 中介變量
本文選取的中介變量是收入不平等程度(IneqI),與消費(fèi)不平等程度計(jì)算方法類似,都是使用Kakwani指數(shù)來測(cè)算戶主的收入不平等,以此來替代整個(gè)家庭的收入不平等程度。一般而言,一個(gè)家庭的收入水平越高,其Kakwani指數(shù)越小,收入不平等程度也就越低。
4. 控制變量
在控制變量的選取中,本文主要參照易行健、周利(2018)[16]的做法,選取以下三類變量。第一,家庭特征層面,包括家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)、家庭人口規(guī)模。第二,戶主個(gè)人特征層面,包括戶主年齡、受教育程度、婚姻狀況以及政治面貌。第三,不確定性層面,參照沈坤榮、謝勇(2012)[17]的做法,選擇社會(huì)保險(xiǎn)的參與情況來代表家庭所面臨的不確定性情況。
5. 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析
本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示。
四、實(shí)證結(jié)果分析
(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析
根據(jù)前文設(shè)定的基準(zhǔn)回歸模型,采用OLS估計(jì)方法進(jìn)行檢驗(yàn),最終得到的關(guān)于數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響回歸結(jié)果如表2所示。本文所選取的數(shù)據(jù)是2018年的截面數(shù)據(jù),在表2的第(1)列中只加入了數(shù)字普惠金融指數(shù),隨后在第(2)列和第(3)列中又分別加入了戶主特征、不確定性變量以及家庭特征的控制變量。實(shí)證的結(jié)果顯示,在逐步加入控制變量的過程中,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響始終為負(fù),且在1%的水平上顯著,這也意味著數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著縮小我國(guó)農(nóng)村的消費(fèi)不平等程度,本文提出的研究假說H1得以驗(yàn)證。數(shù)字普惠金融相較于傳統(tǒng)金融而言,準(zhǔn)入門檻低,更容易惠及資源稟賦較差的家庭,因此農(nóng)戶更容易享受其金融服務(wù),擴(kuò)大資金來源,促進(jìn)自身消費(fèi)水平的提高,進(jìn)而緩解農(nóng)村地區(qū)的消費(fèi)不平等狀況。
從控制變量來看,根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)所計(jì)算出的家庭對(duì)數(shù)化總收入、凈資產(chǎn)、是否參加社保以及受教育程度都顯著降低了農(nóng)村的消費(fèi)不平等。其中的原因可能是,一個(gè)家庭的總收入、凈資產(chǎn)越多,也就代表該家庭自身的經(jīng)濟(jì)狀況相對(duì)較好,因此其面臨消費(fèi)不平等的程度就越低。而參與社保以及受教育程度較高的家庭一般而言經(jīng)濟(jì)保障不錯(cuò),故相較于未參加社保以及受教育水平較低家庭,其面臨的消費(fèi)不平等程度也會(huì)較低。
(二)中介效應(yīng)檢驗(yàn)
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,居民的收入水平也隨之提高,然而收入增長(zhǎng)的不均也會(huì)帶來消費(fèi)差距的擴(kuò)大[6]。而數(shù)字普惠金融在發(fā)展過程中能夠顯著促進(jìn)農(nóng)戶增收,縮小收入差距[19],因此本文通過模型(2)、(3)來檢驗(yàn)收入不平等的中介效應(yīng),進(jìn)而探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響機(jī)制。實(shí)證結(jié)果如表3所示,表3中的第(1)列匯報(bào)了數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)不平等的回歸結(jié)果,第(2)列匯報(bào)了數(shù)字普惠金融對(duì)收入不平等的回歸結(jié)果。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融對(duì)收入不平等的影響顯著為負(fù),且在1%的水平上顯著。第(3)列的回歸結(jié)果可以看出,農(nóng)戶家庭的收入不平等程度對(duì)消費(fèi)不平等的影響顯著為正,影響系數(shù)為0.524,在1%的水平上顯著,即在其他條件不發(fā)生改變的情況下,農(nóng)戶家庭的收入不平等程度每下降1個(gè)單位,其消費(fèi)不平等程度會(huì)隨之下降0.524個(gè)單位;數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)不平等的影響依然顯著為負(fù)。這也表明了收入不平等作為中間機(jī)制能夠合理解釋數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)不平等的縮減作用,研究假說H2得以驗(yàn)證。
(三)異質(zhì)性分析
1. 分區(qū)域的異質(zhì)性分析
由于我國(guó)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的失衡,不同地區(qū)居民的收入水平和消費(fèi)能力都存在顯著的差異。為了能夠進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否會(huì)對(duì)不同地區(qū)農(nóng)戶家庭消費(fèi)不平等的影響存在差異,本文將全體樣本根據(jù)戶主個(gè)體所在省市分為東部沿海、中部?jī)?nèi)陸和西部偏遠(yuǎn)地區(qū)三組子樣本①,在此基礎(chǔ)上做區(qū)域間的異質(zhì)性分析,回歸結(jié)果如表4所示。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低東部和西部地區(qū)農(nóng)戶家庭的消費(fèi)不平等程度,且對(duì)東部地區(qū)的影響效應(yīng)更顯著,對(duì)中部地區(qū)的農(nóng)戶家庭影響不顯著。這可能是因?yàn)?,?duì)于東部地區(qū)而言,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高,互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)比較先進(jìn),因此其所提供的金融服務(wù)和產(chǎn)品也會(huì)更豐富,在此基礎(chǔ)上發(fā)展的數(shù)字普惠金融能夠?yàn)檗r(nóng)戶家庭提供更好的金融支持,進(jìn)而縮小消費(fèi)不平等。盡管西部地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)都比較落后,但是近年來隨著國(guó)家的大力支持使其數(shù)字普惠金融水平有了一定提升。此外,西部農(nóng)戶家庭的收入水平較低,缺乏一定的經(jīng)濟(jì)保障,原本很難從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)中獲取資金支持,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能為他們提供便利的資金信貸服務(wù),因此數(shù)字普惠金融對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶家庭消費(fèi)水平提升效用顯著。
2. 不同收入階層的異質(zhì)性分析
根據(jù)前文的分析,數(shù)字普惠金融能夠通過縮小收入不平等程度對(duì)農(nóng)戶家庭的消費(fèi)不平等產(chǎn)生影響。為了驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對(duì)不同收入組家庭消費(fèi)不平等的影響差異,本文還將樣本家庭按照收入高低進(jìn)行排序,分成了高收入、中等收入和低收入三組,并在此基礎(chǔ)上分別檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)這三組子樣本消費(fèi)不平等的影響,實(shí)證結(jié)果如表5所示。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低高收入組和低收入組家庭的消費(fèi)不平等程度,對(duì)于中等收入家庭的消費(fèi)不平等程度影響不顯著??赡艿脑蛴校环矫?,高收入的農(nóng)戶家庭之間由于收入水平本來就比較高,所以消費(fèi)不平等程度本就較低,數(shù)字普惠金融的發(fā)展給他們提供了更多獲取金融服務(wù)和資金支持的途徑,故其消費(fèi)水平也會(huì)隨之提升,消費(fèi)不平等程度自然會(huì)因此降低。另一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展的初衷就是利用技術(shù)的便利服務(wù)惠及更多容易被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)排斥在外的低收入以及弱勢(shì)群體,因此隨著其發(fā)展水平的提高,必然會(huì)使得低收入家庭們能有機(jī)會(huì)獲取到更多的金融資源,進(jìn)而間接促進(jìn)其消費(fèi)不平等程度的縮小。
(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
為了檢驗(yàn)上述研究結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采取替換核心解釋變量的方式,選用數(shù)字普惠金融指數(shù)下設(shè)的三個(gè)二級(jí)子指標(biāo):數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度來分別作為替代變量,主要控制變量的選取和基準(zhǔn)回歸一致。在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)字普惠金融影響消費(fèi)不平等進(jìn)行實(shí)證分析,得到的估計(jì)結(jié)果如表6所示?;貧w結(jié)果表明,無論是數(shù)字普惠金融的總體發(fā)展程度,還是覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度,都能顯著縮小農(nóng)村的消費(fèi)不平等程度,且結(jié)果均在1%的水平上顯著,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村消費(fèi)不平等的影響一致,表明上述實(shí)證結(jié)果基本可靠。
五、結(jié)論與建議
本文研究結(jié)果表明:其一,數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以顯著降低我國(guó)農(nóng)村的消費(fèi)不平等程度,且家庭凈資產(chǎn)、總收入、是否參與社會(huì)保險(xiǎn)、受教育程度等也會(huì)對(duì)消費(fèi)不平等產(chǎn)生顯著影響。其二,數(shù)字普惠金融主要通過縮小農(nóng)戶家庭之間收入不平等程度來促進(jìn)其消費(fèi)不平等的下降。其三,分樣本而言,分地區(qū)的異質(zhì)性分析結(jié)果表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)東部沿海和西部偏遠(yuǎn)地區(qū)影響較為顯著,且對(duì)東部地區(qū)的影響效應(yīng)更大;分收入水平的異質(zhì)性分析結(jié)果表明相較于中等收入家庭而言,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低高收入和低收入水平的農(nóng)村家庭的消費(fèi)不平等程度,且對(duì)低收入家庭的影響效應(yīng)更大。
基于上述研究結(jié)論,本文提出以下幾點(diǎn)對(duì)策建議:第一,加速推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè),重視數(shù)字普惠金融發(fā)展的客觀環(huán)境,做好統(tǒng)籌規(guī)劃。不斷加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)及信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),重視金融產(chǎn)品和服務(wù)的對(duì)稱性。第二,要不斷創(chuàng)新金融服務(wù)形式,拓寬農(nóng)村信貸服務(wù)的深度和廣度,因地制宜提供符合農(nóng)民需求的金融產(chǎn)品,擴(kuò)大信貸平滑機(jī)制、理財(cái)增值機(jī)制的影響,進(jìn)而為縮減農(nóng)戶消費(fèi)不平等程度,推動(dòng)農(nóng)戶消費(fèi)提檔升級(jí)夯實(shí)金融基礎(chǔ)。第三,加強(qiáng)對(duì)低收入、文化程度較低等弱勢(shì)群體的扶持力度,通過培訓(xùn)和宣傳來提高其互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字普惠金融的使用技能,緩解農(nóng)戶家庭的流動(dòng)性約束,減少預(yù)防性儲(chǔ)蓄,從而縮小農(nóng)村消費(fèi)差距,提高整體消費(fèi)水平。
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(責(zé)任編輯:李韻婷)
Can Digital Inclusive Finance Alleviate Rural Consumption Inequality in China?
——Empirical Research Based on CFPS 2018
MA Xiao-xu,GENG Xin-yu
(Business School of Yangzhou University,Yangzhou 225000)
Abstract: Based on the data of China Household tracking survey (CFPS) in 2018 and the provincial and municipal digital inclusive finance index, this paper empirically analyzes the impact of the development of digital Inclusive Finance on rural consumption inequality in China. The study found that the development of digital inclusive finance can significantly reduce the consumption inequality of rural households, and it is mainly achieved by reducing their income inequality. In addition, the impact of the development of digital Inclusive Finance on rural consumption inequality has significant heterogeneity among regions and families with different income levels. Specifically, the development of digital Inclusive Finance has the greatest effect on reducing rural consumption inequality in the eastern coastal region, followed by the western region, and has no significant impact on the rural areas in the central region; Compared with middle-income families, digital Inclusive Finance has a significant inhibitory effect on the consumption inequality of high-income and low-income families.
Key words: Digital Inclusive Finance;Consumption Inequality;Rural Consumption