互聯(lián)網(wǎng)金融對中國城鄉(xiāng)居民消費的差異化影響
——從消費金融的功能性視角出發(fā)

張李義 涂 奔

(武漢大學 信息管理學院，湖北 武漢 430072)

財貿(mào)研究2017.8

互聯(lián)網(wǎng)金融對中國城鄉(xiāng)居民消費的差異化影響
——從消費金融的功能性視角出發(fā)

張李義 涂 奔

(武漢大學 信息管理學院，湖北 武漢 430072)

從消費金融的功能性視角出發(fā)，以平滑、保障和增值三個效應(yīng)解析互聯(lián)網(wǎng)金融在促進消費方面較傳統(tǒng)金融的優(yōu)勢所在，繼而結(jié)合2011—2016年中國互聯(lián)網(wǎng)金融各領(lǐng)域發(fā)展及居民消費的有關(guān)月度數(shù)據(jù)，通過信息熵方法和Panel Data模型實證研究互聯(lián)網(wǎng)金融及各領(lǐng)域發(fā)展對中國居民消費行為和結(jié)構(gòu)的差異化影響。研究結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對居民消費結(jié)構(gòu)升級有著顯著影響，同時對城鎮(zhèn)居民消費的影響程度大于農(nóng)村居民，互聯(lián)網(wǎng)金融不同領(lǐng)域?qū)Τ擎?zhèn)和農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的影響也各有側(cè)重?；诖?，提出提高國民收入水平、加強移動互聯(lián)和物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、下沉互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)重心、強化互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管保障等政策建議，從而為國家找準互聯(lián)網(wǎng)金融促進城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)升級的發(fā)力點提供參考。

消費金融；居民消費；互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)；信息熵；棘輪效應(yīng)

發(fā)展消費金融①在學術(shù)界，有關(guān)消費金融內(nèi)涵的界定并不統(tǒng)一。一般來講，認為消費金融應(yīng)對的是一個消費者所面臨的金融問題，即如何在給定的金融環(huán)境中，利用所掌握的資產(chǎn)來最大程度地滿足其各種消費需求，包括考慮到消費者的消費目標、儲蓄、信貸、資產(chǎn)配置以及面臨的各種風險和約束(Samuelson，1969；Merton，1969，1971)。是促進消費的重要手段之一。從中國的現(xiàn)實情況來看，當前消費金融包括三大主流形態(tài)：第一類是傳統(tǒng)金融機構(gòu)提供的消費金融服務(wù)，包括銀行、消費金融公司等；第二類是獨立的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，從支付起步，逐步向消費信貸、理財、保險等延伸；第三類是電商企業(yè)在掌握了消費者的大量數(shù)據(jù)后，逐步進入支付和消費信貸等領(lǐng)域。后兩類在消費金融發(fā)展上正在不斷融合，大量應(yīng)用新的信息技術(shù)，催生了多樣化平臺交易模式，不僅降低了交易成本，而且拓展了消費交易的空間與時間，正在潛移默化地影響著中國居民的消費行為和消費結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的金融機構(gòu)相比，互聯(lián)網(wǎng)金融在消費金融端的優(yōu)勢已不斷顯現(xiàn)。有鑒于此，本文運用消費金融的功能性定義(Tufano，2009)，對互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域進行劃分，進而運用相關(guān)數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)金融及其各領(lǐng)域發(fā)展對中國居民消費行為和消費結(jié)構(gòu)的差異化影響，擬為更好地發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融以滿足國內(nèi)消費結(jié)構(gòu)升級需求、促進中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和良性發(fā)展提供參考。

一、 互聯(lián)網(wǎng)金融影響居民消費行為的三種效應(yīng)

凌煉等(2016)認為，消費金融通過平滑機制、保障機制和增值機制影響了居民消費行為。以此為基礎(chǔ)，按照消費金融的功能性，本文對互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域做如下劃分：互聯(lián)網(wǎng)支付和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸對應(yīng)消費金融的平滑效應(yīng)，補充了支付和信貸功能；互聯(lián)網(wǎng)保險對應(yīng)消費金融的保障效應(yīng)，豐富了風險管理和金融保障功能；互聯(lián)網(wǎng)投資對應(yīng)消費金融的增值效應(yīng)，提升了儲蓄和資產(chǎn)增值功能；互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金既有保障效應(yīng)，也有增值效應(yīng)(見圖1)。與傳統(tǒng)消費金融相比，互聯(lián)網(wǎng)金融的三種效應(yīng)更加顯著。

(一) 互聯(lián)網(wǎng)金融影響居民消費的平滑效應(yīng)

圖1互聯(lián)網(wǎng)金融主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域影響居民消費的三種效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)金融影響居民消費的平滑效應(yīng)主要通過互聯(lián)網(wǎng)支付和互聯(lián)網(wǎng)信貸來實現(xiàn)。

與傳統(tǒng)支付相比，互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)的發(fā)展促進了支付平滑效應(yīng)。首先，互聯(lián)網(wǎng)具備隨時隨地可接入性，讓消費者可以在任意時間和地點都能購買到所需的商品和服務(wù)，從而提高了消費的滿足感和隨機性，同時網(wǎng)絡(luò)支付的便捷性也有效提高了居民消費的支付轉(zhuǎn)結(jié)效率；其次，網(wǎng)絡(luò)支付與網(wǎng)絡(luò)信貸組合，減低了消費者當期消費資金壓力，進一步刺激了購買沖動；最后，由于“心理賬戶”*由于心理賬戶的存在，居民在做出消費決策時往往會產(chǎn)生一些非理性的消費行為，這些行為集中表現(xiàn)為三大心理效應(yīng)：沉沒成本效應(yīng)、非替代效應(yīng)和交易效用效應(yīng)(Thaler，1980)。盡管互聯(lián)網(wǎng)支付與現(xiàn)金支付在消費者的心理賬戶中具有非替代效應(yīng)，但使用互聯(lián)網(wǎng)支付所引起的心理賬戶受損程度要遠低于使用現(xiàn)金支付導致的實際賬戶受損帶來的心理沖擊。因此，互聯(lián)網(wǎng)支付將使居民的消費決策更為迅速，消費行為更加活躍，從而達到了平滑消費的效果。等因素，網(wǎng)絡(luò)支付能促使消費行為更加活躍。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，主要是互聯(lián)網(wǎng)消費信貸的發(fā)展，相較于傳統(tǒng)的消費信貸，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸能夠更加有效地幫助消費者應(yīng)對流動性約束和預(yù)算約束*大量研究表明，中國居民在做消費決策時通常會基于一個更長時期考慮，期間一些大額支出，如購房、教育等會對當期居民的消費產(chǎn)生較大的抑制作用，人們?yōu)閼?yīng)對大額消費支出而考慮削減消費預(yù)算就會形成預(yù)算約束。，最終實現(xiàn)現(xiàn)期和跨期的連續(xù)消費，促進預(yù)算平滑效應(yīng)的發(fā)揮。一是能夠基于居民的往期消費大數(shù)據(jù)，科學分配信用額度，促使消費者更加合理地規(guī)劃跨期消費，滿足住房、家電等當期大額剛性需求；二是能夠緩慢釋放消費者日常、小額或者非確定性的預(yù)算約束。隨著授信商戶生態(tài)聯(lián)盟的增多(比如跨商家的消費積分激勵、節(jié)假日優(yōu)惠等)、可獲得的消費信貸范圍的擴展(比如消費越多可獲得的信貸額度越高)，消費者的非確定性消費意愿被刺激和強化，在心理賬戶和消費沖動的雙重因素下，消費者最終兌現(xiàn)消費意愿的幾率大大增加。

(二)互聯(lián)網(wǎng)金融影響居民消費的保障效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)金融對居民消費的保障效應(yīng)主要通過互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金和互聯(lián)網(wǎng)保險來實現(xiàn)。

互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金既提高了居民消費的自我保障能力，也有利于保持居民的消費慣性。理性消費者一般會采取“預(yù)防性儲蓄”，加強自我保障(杭斌 等，2009)?；ヂ?lián)網(wǎng)貨幣基金對傳統(tǒng)儲蓄具有較強的替代效應(yīng)，同時又能和互聯(lián)網(wǎng)支付平臺無縫對接，既滿足了消費者不同期限的緩沖儲備*在緩沖儲備模型(Deaton，1991；Carroll，1992)中，消費者會制定一個與其收入預(yù)期相匹配的財富目標，如果當前財富值低于該目標，預(yù)防儲蓄動機被強化，消費者就會增加儲蓄同時減少消費；如果當前財富值高于該目標，消費者又會減少儲蓄同時增加消費。需求，有效降低了消費者尤其是風險規(guī)避型消費者的預(yù)防性儲蓄動機，又能夠通過基金理財?shù)姆绞剑瓜M者獲得相對于傳統(tǒng)儲蓄更多的財富增值，從而保持了消費習慣的穩(wěn)定，最終更加有力地拉動居民消費。

在互聯(lián)網(wǎng)保險領(lǐng)域，除了傳統(tǒng)的壽險、養(yǎng)老險等產(chǎn)品線上化外，圍繞消費場景的互聯(lián)網(wǎng)保險正在興起，并逐漸涉及質(zhì)量保障、物流保障、售后保障、價格保障和信用保障等諸多消費環(huán)節(jié)。有了信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)的支撐，互聯(lián)網(wǎng)保險可以更加準確地基于市場需求和消費行為等而產(chǎn)生，能夠與商家、平臺和監(jiān)督機構(gòu)等形成良性互動，切實保護消費者利益，進而幫助消費者穩(wěn)定未來的消費預(yù)期，并最終促進居民的消費需求。

(三)互聯(lián)網(wǎng)金融影響居民消費的增值效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)金融對居民消費的增值效應(yīng)主要通過財富效應(yīng)和收入效應(yīng)發(fā)揮作用，并主要通過互聯(lián)網(wǎng)投資來實現(xiàn)。相比于傳統(tǒng)的投資，在互聯(lián)網(wǎng)金融時代，投資能夠更好地依托于在線支付、云計算、社交網(wǎng)絡(luò)以及搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)工具，可以有效地緩解市場信息的不對稱，打破線下融通的區(qū)域性局限，同時也可延伸線下投資的網(wǎng)絡(luò)機體，使之更加注重用戶體驗，讓服務(wù)更加完善。

二、 互聯(lián)網(wǎng)金融及各領(lǐng)域發(fā)展程度的衡量

中國人民銀行于2014年4月發(fā)布了《中國金融穩(wěn)定報告2014》，將互聯(lián)網(wǎng)金融的范疇界定為廣義和狹義兩種(中國人民銀行金融穩(wěn)定分析小組，2014)。廣義的互聯(lián)網(wǎng)金融既包括作為非金融機構(gòu)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從事的金融業(yè)務(wù)，也包括傳統(tǒng)金融機構(gòu)通過互聯(lián)網(wǎng)開展的金融業(yè)務(wù)；狹義的互聯(lián)網(wǎng)金融僅指互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展的、基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的金融業(yè)務(wù)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度的量化一直以來都是學術(shù)研究的一個難點，一方面量化的指標需要建立在核心且充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，另一方面量化的數(shù)理統(tǒng)計方法必須具有科學性和權(quán)威性，因而通常需要權(quán)威科研機構(gòu)和行業(yè)代表性企業(yè)的共同合作來完成。

為了區(qū)別于傳統(tǒng)的消費金融服務(wù)，本文的互聯(lián)網(wǎng)金融范疇僅代表狹義的互聯(lián)網(wǎng)金融，即非金融機構(gòu)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)平臺和技術(shù)涉入消費金融創(chuàng)新領(lǐng)域。為此，我們選擇北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心發(fā)布的“北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)”作為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度的量化指標(北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組，2016)。從消費金融的功能視角出發(fā)，按照互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的屬性，將互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)劃分為六大板塊，即互聯(lián)網(wǎng)支付、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金、互聯(lián)網(wǎng)信貸、互聯(lián)網(wǎng)保險、互聯(lián)網(wǎng)投資理財和互聯(lián)網(wǎng)征信，根據(jù)各業(yè)務(wù)的廣度指標和深度指標，合成單項業(yè)務(wù)的發(fā)展指數(shù)，然后匯總為反映互聯(lián)網(wǎng)金融整體發(fā)展的總指數(shù)。

(一) 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的指標及權(quán)重

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的指標體系有四個層級，按照總體至局部的脈絡(luò)延伸(見圖2)。

圖2互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)形成體系

(參考北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)指標體系框架圖繪制)

各級指標的權(quán)重確立采用主觀定性法和客觀定量法相結(jié)合，具體標準為：在四級指標中交易滲透率*滲透率為該業(yè)務(wù)最近1個月有購買(或發(fā)生)記錄的總?cè)藬?shù)除以當期全國總?cè)藬?shù)得到。占50%，人均交易金額占25%，人均交易筆數(shù)占25%；在三級指標中采用平移定量以減少指數(shù)波動(按照互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)業(yè)務(wù)實際交易金額的3個月移動平均值占兩者之和的方法確定)；在二級指標中根據(jù)各領(lǐng)域發(fā)展的時長和穩(wěn)定程度確定權(quán)重(互聯(lián)網(wǎng)支付占30%，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金占25%，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸占15%，互聯(lián)網(wǎng)保險占15%，互聯(lián)網(wǎng)投資占10%，互聯(lián)網(wǎng)征信占5%)。

(二)總指數(shù)及各領(lǐng)域指數(shù)的計算公式

指數(shù)的計算按照由局部至總體的路徑逐級加權(quán)，首先計算出基于環(huán)比的各層級指數(shù)，然后通過鏈式相乘的方法得到該層級的定基指數(shù)。

(1)層級環(huán)比指數(shù)計算公式

公式中：It

It-1是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展一級指數(shù)的環(huán)比；Li,t

Li,t-1是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展二級指數(shù)的環(huán)比(i=1,2,3,…,6，代表不同領(lǐng)域，t為期數(shù))；Ki,j,t

Ki,j,t-1是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展三級指數(shù)的環(huán)比(i代表不同領(lǐng)域，j=1,2，代表不同部分*即數(shù)據(jù)來源螞蟻金服或非螞蟻金服。，t為期數(shù))；Xi,j,k,tXi,j,k,t-1是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展四級指數(shù)的環(huán)比(i代表不同領(lǐng)域，j代表不同部分，k=1,2,3，用以區(qū)分不同的四級指標，t為期數(shù))；wi是二級權(quán)重；pi,j,t是三級權(quán)重；mk是四級權(quán)重。

圖3 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)時序圖(2014年1月— 2016年3月)

注：FIN、FUN、INS、IVE、LEN、PAY分別代表互聯(lián)網(wǎng)金融整體指數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金指數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)保險指數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)投資指數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸指數(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)支付指數(shù)，其中FIN、FUN、INS、IVE、PAY數(shù)據(jù)來源于北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心，LEN數(shù)據(jù)根據(jù)網(wǎng)貸之家公布的行業(yè)成交數(shù)據(jù)測算得出。

(2)層級定基指數(shù)計算公式

t-1期的定基指數(shù)由各期環(huán)比指數(shù)鏈式相乘獲得，計算公式如下：

公式中，i1,i2,…,it分別表示各期的月環(huán)比指數(shù)*環(huán)比、定基指數(shù)的詳細計算，有興趣讀者可參見北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組(2016)《互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的編制與分析》第四部分。。

將各領(lǐng)域和整體指數(shù)基期(比如2014年1月)基準值設(shè)為100，根據(jù)以上方法就可以計算出所需要的不同時期各個領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)(見圖3)。

三、 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對中國居民消費支出及結(jié)構(gòu)狀態(tài)的影響判斷

如何刻畫和描述消費者結(jié)構(gòu)狀態(tài)，是消費金融研究面臨的又一項挑戰(zhàn)?？紤]到消費者的消費金融行為相當復雜，在實證研究中，如將傳統(tǒng)的經(jīng)濟學因素(如消費者的金融環(huán)境、金融狀態(tài)以及知識和信息水平等)都考慮到理論模型中，無疑會增加模型的復雜程度，使模型的求解、估計和分析變得更加困難。因此，為了能夠有效判斷互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展引致居民消費行為狀態(tài)的變化，本文采用信息熵的方法?！办亍笔敲枋鱿到y(tǒng)自發(fā)演變過程中不可逆性的狀態(tài)函數(shù)，以熱力學第二定律為基礎(chǔ)，由 Shannon(1948)在信息論中最早引入，近年來被廣泛應(yīng)用于信息經(jīng)濟學研究。首先將居民消費進行解構(gòu)，按一定的邏輯關(guān)系劃分為n類消費領(lǐng)域，然后分別統(tǒng)計各類消費對應(yīng)的消費金額c1,c2,…,cn，總消費C=∑ci，則各類消費占總消費的比重為ki=ci

C，其中∑ki=1，那么居民消費結(jié)構(gòu)信息熵的計算公式為：

CDS=-∑kiln ki

(1)

CDS反映了居民消費結(jié)構(gòu)的復雜程度，其值越大表明居民的消費結(jié)構(gòu)越高級，其值越小表明居民的消費結(jié)構(gòu)越簡單。

根據(jù)國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計口徑，中國居民人均消費支出通常被解構(gòu)為八種類別，分別是：食品煙酒類、衣著類、居住類、生活用品及服務(wù)類、交通和通信類、教育文化和娛樂類、醫(yī)療保健類以及其他用品和服務(wù)類。遵照這種分類標準，本文篩選 2011—2016年全國居民消費支出月度數(shù)據(jù)*中國第十二個五年計劃從2011年開始，互聯(lián)網(wǎng)金融也在該時期誕生并進入快速發(fā)展階段，因此本文分析所利用的是2011— 2016年中國人均居民消費支出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣本主要來自于Wind宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站和《中國統(tǒng)計年鑒》。為了消除通貨膨脹對所選變量的影響，人均居民消費支出數(shù)據(jù)以居民消費價格指數(shù)CPI(2011年=100)為定基價格指數(shù)進行折算。所有的月度消費支出數(shù)據(jù)均采用X12準則以消除季節(jié)波動性因素。，按照方程(1)計算出中國居民消費結(jié)構(gòu)信息熵的時間序列cds。運用EViews 9.0對時間序列cds和fin(互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展整體指數(shù))進行回歸分析，可知cds和fin均為一階單整序列，因此可以進一步檢驗居民消費結(jié)構(gòu)熵值和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展之間的協(xié)整關(guān)系。本文采用基于殘差的EG兩步法，利用普通最小二乘法對序列cds和fin進行回歸，得到回歸方程如下：

ln cdst= 0.6047+0.0040 ln fint+et

t= (97.2557***)(3.3972***)

(2)

對殘差et進行ADF平穩(wěn)性檢驗，et序列平穩(wěn)表明cds和fin有長期協(xié)整關(guān)系，即人均居民消費結(jié)構(gòu)熵和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。進一步地，構(gòu)建誤差修正模型如下：

Δln cdst= 0.2813+0.0098 Δln fint-0.4660et-1

t= (2.6531**)(2.2805*)(-2.6596**)

(3)

對序列l(wèi)n cds和ln fin進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，結(jié)果見表1。

表1 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)序列對居民消費結(jié)構(gòu)信息熵序列的格蘭杰因果檢驗

表1結(jié)果表明，序列fin的變化能夠合理地解釋序列cds的變化，因此，上述誤差修正模型是穩(wěn)定且有意義的。式(3)回歸結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的變動對居民消費結(jié)構(gòu)信息熵存在持續(xù)正向影響，當期互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)變動每增加1個單位，當期居民消費結(jié)構(gòu)信息熵將增加0.0098；此外，短期調(diào)整系數(shù)對應(yīng)的t值顯著，這意味著每個月的實際居民消費結(jié)構(gòu)信息熵與長期均衡值的誤差中有46.6%(0.4660)的部分可以被修正，也可以認為如果居民消費因短期波動偏離了長期均衡，則將被46.6%的調(diào)整力度拉回到均衡狀態(tài)。

中國消費結(jié)構(gòu)信息熵值由2011 年的1.82 增加到 2016 年的1.89，上升了0.07，反映出 “十二五”期間中國居民消費呈現(xiàn)多樣性，消費結(jié)構(gòu)逐漸向更高層次演變。居民消費結(jié)構(gòu)信息熵與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的回歸結(jié)果，表明中國互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展不僅拉動了居民的消費支出水平，而且還促進了居民消費結(jié)構(gòu)的不斷升級優(yōu)化。

四、 互聯(lián)網(wǎng)金融各領(lǐng)域?qū)χ袊青l(xiāng)居民消費的差異化影響研究

(一)變量描述與模型設(shè)定

為進一步研究互聯(lián)網(wǎng)金融不同領(lǐng)域的發(fā)展對中國居民消費的差異化影響，本文選取互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)中最具有代表性的五種指數(shù)，分別是：互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金(fun)和互聯(lián)網(wǎng)投資(ive)指數(shù)，以之代表互聯(lián)網(wǎng)金融在消費金融領(lǐng)域里的增值功能性發(fā)展；互聯(lián)網(wǎng)支付(pay)和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸(len)指數(shù)，以之代表互聯(lián)網(wǎng)金融在消費金融領(lǐng)域里的平滑功能性發(fā)展；互聯(lián)網(wǎng)保險(ins)指數(shù)，以之代表互聯(lián)網(wǎng)金融在消費金融領(lǐng)域里的保障功能性發(fā)展。遵照國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計口徑，本文認為，中國居民人均消費支出結(jié)構(gòu)可以由食品煙酒(sp)、衣著(yz)、居住(jz)、生活用品及服務(wù)(sh)、交通和通信(jttx)、教育文化和娛樂(jywh)、醫(yī)療保健(yl)以及其他用品和服務(wù)(qt)支出共同構(gòu)成，其人均支出數(shù)據(jù)全部源自國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站和Wind數(shù)據(jù)庫的公開數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)涵蓋的時間跨度為2014年1月至2016年3月，各有關(guān)變量的統(tǒng)計性描述見表2。

表2 互聯(lián)網(wǎng)金融與居民消費相關(guān)變量的統(tǒng)計性描述

美國經(jīng)濟學家Duesenberry(1949)提出了相對收入假定理論，首次將習慣因素引入消費函數(shù)中，并提出了消費的棘輪效應(yīng)*根據(jù)消費經(jīng)濟理論，居民消費支出不僅受到即期收入的影響，還應(yīng)考慮前期消費支出的大小，這種消費習慣的繼承性被稱為棘輪效應(yīng)。(Ratchet Effects)。為了更好地對比城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的不同響應(yīng)，考慮到居民消費事實存在的慣性特征，本文在實證研究中使用Panel Data 的分析方法，并通過在回歸方程中加入被解釋變量和解釋變量的滯后值來衡量消費的慣性特征。具體而言，分別對城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費建立如下動態(tài)面板模型：

(4)

其中：Cit分別代表城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的消費水平；Xit是解釋變量序列；隨機誤差項μit反映模型中忽略的隨截面成員和時期變化的因素的影響；p和q為最大滯后階，常規(guī)的判斷方法是根據(jù)信息準則AIC和SC進行選擇。本文采用月度面板數(shù)據(jù)，因此根據(jù)式(4)選取合適的滯后階，結(jié)果如表3所示。

表3 居民消費棘輪效應(yīng)滯后階數(shù)比較

注：3階及以上滯后階相關(guān)系數(shù)不顯著。

根據(jù)AIC、SC準則結(jié)果最小化原則，本文構(gòu)建了具有棘輪效應(yīng)的二階滯后變系數(shù)Panel Data模型：

consit=αit+β1t-1consit-1+β2t-2consit-2+β3netj+uit

(5)

式(5)中：cons代表人均居民消費支出，i代表消費支出的類型，t代表支出時期，net代表互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)，j代表指數(shù)類型。αit代表常數(shù)項，uit為隨機誤差項。

通常Panel Data模型分為無個體影響的不變系數(shù)模型、變截距模型和含有個體影響的變系數(shù)模型(高鐵梅，2009)。因此，我們需要先進行F統(tǒng)計值檢驗，判斷所采集面板數(shù)據(jù)適合使用哪一類模型，其原假設(shè)有如下兩個：

H1∶β1=β2=…=βN

判定規(guī)則為：首先檢驗假設(shè)H2，如果檢驗結(jié)果接受原假設(shè)，則模型應(yīng)為不變系數(shù)模型。如果檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，則需要進一步檢驗假設(shè)H1，如檢驗結(jié)果接受原假設(shè)，則模型應(yīng)為變截距模型；如果檢驗結(jié)果繼續(xù)拒絕原假設(shè)，則模型應(yīng)為變系數(shù)模型。具體方法是,首先根據(jù)公式：

(6)

(7)

計算相應(yīng)的F值，其中S1、S2和S3分別為變系數(shù)、變截距和不變系數(shù)模型的殘差平方和，N為Panel Data模型中的截面數(shù)，k為自由度。然后，利用EViews中函數(shù)@QFDIST(d,k1,k2)，其中d=1-α(α為顯著性水平)，求得臨界值F1α和F2α。最后，比較F與Fα確定合理的模型形式，如果模型需要采用變截距或者變系數(shù)的形式，則還需進行相應(yīng)的固定效應(yīng)/隨機效應(yīng)檢驗。

(二)互聯(lián)網(wǎng)金融各領(lǐng)域發(fā)展對城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)影響的差異化解析

首先根據(jù)式(6)、式(7)進行計算以確定雙截面消費模型的最終形式，結(jié)果表明除個別消費模型選擇了混合模型外，大多數(shù)消費模型均在5%顯著水平下選擇固定效應(yīng)變系數(shù)模型；之后根據(jù)式(5)進行消費截面數(shù)據(jù)對互聯(lián)網(wǎng)金融各領(lǐng)域發(fā)展指數(shù)的回歸，結(jié)果如表4-8所示。

表4 互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展對居民消費結(jié)構(gòu)影響回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

解釋變量滯后一階滯后二階fun常數(shù)項CR2F/Wald冗余固定效應(yīng)F檢驗?zāi)Ｐ瓦x取yl_urban_rural1.5843***(0.1111)-0.7326***(0.1181)0.0326**(0.0156)0.0137(0.0106)10.7728***(3.1692)0.9836673.74———混合模型jttx_urban_rural1.0657***(0.1300)-0.6096***(0.1313)0.2357***(0.0597)0.1202***(0.0399)56.6000***(11.9484)0.99692847.2319.9435***個體固定時期隨機jywh_urban_rural1.2529***(0.1072)-0.6822***(0.1002)0.1675***(0.0440)0.0391***(0.0117)35.9681***(6.7130)0.99592133.2516.4019***個體固定qt_urban_rural1.1079***(0.1214)-0.5130***(0.1154)0.0154***(0.0041)0.0039**(0.0019)9.5624***(2.1043)0.999415101.4220.8870***個體固定

注：如無特殊說明，本文一律用*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著水平；括號內(nèi)值為標準誤差值。

表5 互聯(lián)網(wǎng)投資發(fā)展對居民消費結(jié)構(gòu)影響回歸結(jié)果

表6 互聯(lián)網(wǎng)支付發(fā)展對居民消費結(jié)構(gòu)影響回歸結(jié)果

表7 互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸發(fā)展對居民消費結(jié)構(gòu)影響回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

解釋變量滯后一階滯后二階len常數(shù)項CR2F/Wald冗余固定效應(yīng)F檢驗?zāi)Ｐ瓦x取yl_urban_rural1.4629***(0.1124)-0.6739***(0.1048)0.0030**(0.0012)0.0035***(0.0013)18.9775***(4.3933)0.9856602.2610.5011***個體固定jttx_urban_rural1.1010***(0.1312)-0.5333***(0.1297)0.0160***(0.0046)0.0090**(0.0036)60.2719***(13.6877)0.99662577.4119.5689***個體固定時期隨機jywh_urban_rural1.2104***(0.1048)-0.6794***(0.0988)0.0180***(0.0037)0.0036***(0.0012)51.9861***(8.1040)0.99672624.0739.0795***個體固定qt_urban_rural1.2306***(0.1256)-0.5282***(0.1318)0.0009**(0.0004)0.0002(0.0002)7.8905***(2.3391)0.999312592.2511.3801***個體固定

表8 互聯(lián)網(wǎng)保險發(fā)展對居民消費結(jié)構(gòu)影響回歸結(jié)果

對表4-8的回歸結(jié)果進行梳理，并就不同類型消費支出受不同互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)影響的狀況按照系數(shù)大小排序(見表9-12)，可知在消費金融功能性視角下，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對中國居民消費結(jié)構(gòu)影響的差異化主要體現(xiàn)在以下三個方面：

第一，互聯(lián)網(wǎng)金融的不同功能性發(fā)展對居民消費支出的影響程度存在差異。從居民消費總體和各項支出的響應(yīng)來看，互聯(lián)網(wǎng)支付的正向影響最為顯著(與城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均消費支出的影響系數(shù)分別達到了0.78和0.46)，其次是互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的正向影響(與城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均消費支出的影響系數(shù)分別達到了0.56和0.31)，而互聯(lián)網(wǎng)保險和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸對居民消費的正向影響相對較小。這說明：在消費金融功能性視角下，互聯(lián)網(wǎng)金融平滑效應(yīng)的影響居于主導地位，并主要通過互聯(lián)網(wǎng)支付的發(fā)展得以體現(xiàn)；互聯(lián)網(wǎng)金融增值效應(yīng)的影響次之，并主要通過互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的發(fā)展得以體現(xiàn)；互聯(lián)網(wǎng)金融的保障效應(yīng)在中國居民的實際消費行為中還沒有發(fā)揮出明顯的作用。分析其原因，既有支付功能在消費金融居于基礎(chǔ)性地位的固有因素，同時也是因為中國互聯(lián)網(wǎng)金融自支付起步，在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新最多、應(yīng)用最廣泛，而互聯(lián)網(wǎng)保險等領(lǐng)域無論是體量、產(chǎn)品還是渠道等都還不夠成熟，未來的發(fā)展空間和潛力巨大。

第二，城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民對互聯(lián)網(wǎng)金融不同功能性發(fā)展的響應(yīng)敏感性存在差異。針對同類型消費支出(醫(yī)療領(lǐng)域除外)，城鎮(zhèn)居民消費對互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)相關(guān)系數(shù)的顯著頻度要高于農(nóng)村居民，說明城鎮(zhèn)居民受互聯(lián)網(wǎng)金融整體及不同功能性發(fā)展的影響程度普遍要高于同時期的農(nóng)村居民。

第三，城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民對互聯(lián)網(wǎng)金融不同功能性發(fā)展的響應(yīng)側(cè)重存在差異。就城鎮(zhèn)居民而言：教育文化娛樂和交通通信消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融各項功能性發(fā)展的影響最為顯著，其中，教育文化娛樂消費領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)金融的增值和平滑功能的影響居于主導地位，交通通信消費領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)金融的保障和平滑功能的影響又稍強于增值功能。其次是食品類消費支出，受互聯(lián)網(wǎng)金融各項功能性發(fā)展的影響比較均衡。再次，生活用品及服務(wù)類以及其他類消費受互聯(lián)網(wǎng)金融各項功能性發(fā)展的影響較小(見表11)。對農(nóng)村居民來說：交通通信消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融各項功能性發(fā)展的影響最為顯著，但只受到互聯(lián)網(wǎng)金融增值和平滑功能的影響，保障功能基本沒有發(fā)揮作用。其次是居住和食品類消費支出，居住消費領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)金融的保障功能的影響居于主導地位，而食品消費領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)金融的保障功能基本沒有發(fā)揮作用。再次，教育文化消費、醫(yī)療保健等其他類型的消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融各項功能性發(fā)展的影響較小(見表12)?？梢?，相比于城鎮(zhèn)居民，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展更能影響農(nóng)村居民的物質(zhì)類消費需求。

分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展影響差異性的主要原因：一是農(nóng)村的經(jīng)濟形態(tài)相比于城鎮(zhèn)更為閉環(huán)，農(nóng)村居民的消費習慣和消費意識更為固化，不太容易受到新興消費金融功能性發(fā)展的沖擊和影響；二是得益于城鎮(zhèn)優(yōu)勢資源的集中、信息化發(fā)展水平和受教育程度，城鎮(zhèn)居民能夠更為有效地從互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展中獲得收入效應(yīng)和財富效應(yīng)，也能夠更好地利用各種網(wǎng)絡(luò)金融工具合理規(guī)劃自身消費，從而在預(yù)算約束的情況下，獲得更大的消費效用。

在看到差異化的同時，上述研究還顯示，若干居民類型消費支出(食品、居住、醫(yī)療和交通通信)對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金、互聯(lián)網(wǎng)投資、互聯(lián)網(wǎng)支付和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸發(fā)展的響應(yīng)程度，城鎮(zhèn)和農(nóng)村的差距并不十分明顯(體現(xiàn)為相關(guān)系數(shù)并不存在級數(shù)上的差距)，特別是，對于醫(yī)療健康類消費支出而言，農(nóng)村居民受互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的影響程度還要高于城鎮(zhèn)居民(體現(xiàn)為相關(guān)系數(shù)農(nóng)村高于城鎮(zhèn))。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的改變正在潛移默化的進行中?？梢灶A(yù)見，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的下沉，農(nóng)村居民在若干領(lǐng)域的消費習慣和消費行為可以變得更加富有彈性。這將給國家相關(guān)惠農(nóng)政策的制定和實施提供更大的操作空間。

表9 互聯(lián)網(wǎng)金融不同功能性發(fā)展影響城鎮(zhèn)居民各類消費支出排序

注：在表9-12中，數(shù)字“1-8”表示受影響程度從高至低，“-”表示影響系數(shù)不顯著。

表10 互聯(lián)網(wǎng)金融不同功能性發(fā)展影響農(nóng)村居民各類消費支出排序

表11 單個類型城鎮(zhèn)居民消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展影響排序

表12 單個類型農(nóng)村居民消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展影響排序

五、結(jié)論及建議

本文首先從消費金融的功能性視角出發(fā)，從支付平滑、財富增值以及消費保障三個方面分析了中國互聯(lián)網(wǎng)金融在促進消費方面較傳統(tǒng)金融更具優(yōu)勢，然后結(jié)合2011—2016年中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展及居民人均消費支出的有關(guān)數(shù)據(jù)，運用信息熵方法證明了互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對中國居民消費結(jié)構(gòu)狀態(tài)的正面影響，繼而通過二階滯后雙截面Panel Data模型實證分析了互聯(lián)網(wǎng)金融各領(lǐng)域?qū)χ袊青l(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)的差異化影響。得出結(jié)論：

第一，中國互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展拉動了居民的消費支出水平，促進了居民消費結(jié)構(gòu)的不斷升級優(yōu)化，同時，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)的影響程度總體大于經(jīng)濟發(fā)展相對緩慢的農(nóng)村地區(qū)。

第二，從互聯(lián)網(wǎng)金融不同功能性發(fā)展來看，互聯(lián)網(wǎng)支付對居民消費支出的影響最大，其次是互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金和互聯(lián)網(wǎng)投資，最后是互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸和互聯(lián)網(wǎng)保險。這表明中國互聯(lián)網(wǎng)金融的支付平滑功能得到了充分發(fā)展，但財富增值功能和消費保障功能還有待于進一步加強，特別是互聯(lián)網(wǎng)消費信貸對居民消費的拉動能力還亟待提升。

第三，目前為止，城鎮(zhèn)居民的精神需求類消費支出受到互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的影響更大，而農(nóng)村居民物質(zhì)需求類消費支出受互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的影響更大。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融具有促進居民消費結(jié)構(gòu)由傳統(tǒng)型消費向享受型和發(fā)展型消費升級的潛力。

第四，在某些消費領(lǐng)域比如食品、醫(yī)療、居住和交通通信領(lǐng)域，城鄉(xiāng)居民受互聯(lián)網(wǎng)影響區(qū)分度不大。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展在部分領(lǐng)域抵消了城鎮(zhèn)居民相比于農(nóng)村居民的先發(fā)優(yōu)勢，為拉動居民消費，緩解新“三座大山”即“看病難、住房難、上學難”對中國居民消費的抑制提供了新的思路。

基于以上結(jié)論，為更好地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融在促進消費升級、推動中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級中的作用，本文提出以下政策建議:

(1)努力提高國民收入，縮小城鄉(xiāng)貧富差距。收入較低仍然是制約居民消費結(jié)構(gòu)升級的最主要因素，為此需要充分利用互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展引致的消費金融增值效應(yīng)，增加國民收入特別是增加農(nóng)民收入，引導國民消費結(jié)構(gòu)朝更合理、高級化的方向發(fā)展。與此同時，還要注意平衡城鎮(zhèn)與農(nóng)村在人均收入、信息化環(huán)境和教育水平之間的差距，加速發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟，使占中國人口絕大多數(shù)的農(nóng)村居民敢于消費、善于消費，以便能夠不斷地從互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展中獲得更多、更大的消費效用。

(2)加強信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，努力推動移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的全面覆蓋和服務(wù)質(zhì)量提升。在信息經(jīng)濟時代，買賣雙方的信息不對稱程度大大降低，體驗更好的線上消費將有利于互聯(lián)網(wǎng)金融各功能更加充分地發(fā)揮作用。移動互聯(lián)網(wǎng)接入和物流覆蓋是實現(xiàn)線上消費的前提與保證。因此，需要充分鼓勵和加速互聯(lián)網(wǎng)支付、互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)纫幌盗袆?chuàng)新型消費金融產(chǎn)品與移動智能通信終端的進一步整合，最大限度地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融無差別享有的特性，以進一步縮小城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民在未來消費中的差異。

(3)加速互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的下沉。金融服務(wù)與增加居民財產(chǎn)性收入密切相關(guān)，讓國民享受非歧視性的金融服務(wù)，普遍能夠獲得更為豐厚的投資理財回報，一直是金融改革的重點及方向。近幾年來，盡管農(nóng)民財產(chǎn)性收入有所增加，但多集中在土地或住房財產(chǎn)權(quán)益上，對如何利用互聯(lián)網(wǎng)理財則知之甚少。從城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費應(yīng)對不同互聯(lián)網(wǎng)金融功能性發(fā)展的響應(yīng)敏感程度來看，農(nóng)村居民更需要充分了解繼而感受互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展所帶來的財富增值和消費保障效應(yīng)。因此，應(yīng)加速互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的下沉，具體措施是：一是考慮農(nóng)村居民資金額度較小、金融認知有限、抗風險能力較弱的實際情況，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融“門檻低”、善于創(chuàng)新的優(yōu)勢，有效挖掘農(nóng)村“沉睡”的資產(chǎn)和資金，創(chuàng)造合理的投資理財收益；二是進一步完善符合農(nóng)村消費特點的網(wǎng)上信貸體系建設(shè)，為農(nóng)民獲取方便快捷的網(wǎng)絡(luò)信貸服務(wù)創(chuàng)造條件；三是積極在農(nóng)村居民中開展金融投資與理財技能培訓，引導農(nóng)民更好地利用互聯(lián)網(wǎng)投資理財獲得更多的財產(chǎn)性收入。

(4)完善互聯(lián)網(wǎng)金融保障體系，促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展。盡管互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展空間廣闊，但金融發(fā)展的安全問題不容忽視?，F(xiàn)階段，無論是城鎮(zhèn)居民還是農(nóng)村居民，在面對繁復的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品及服務(wù)時，風險識別能力均有限，遭遇網(wǎng)絡(luò)欺詐等行為時很容易受到傷害。因此，需要政府引導全社會共同努力：一方面，不斷完善保險市場建設(shè)，尤其是建立健全互聯(lián)網(wǎng)保險機制，發(fā)揮其對經(jīng)濟和居民財產(chǎn)的保障作用；另一方面，必須立法強制建立互聯(lián)網(wǎng)金融的信息披露和風險提示制度，形成充分且全面的互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管體系，將互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的系統(tǒng)性風險控制在合理范圍內(nèi)，使之能夠更好地服務(wù)經(jīng)濟發(fā)展，提高人民生活水平。

北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組. 2016. 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的編制與分析[J]. 新金融評論(1):101-129.

高鐵梅. 2009. 計量經(jīng)濟分析方法與建模 [M]. 北京:清華大學出版社.

杭斌,郭香俊. 2009. 基于習慣形成的預(yù)防性儲蓄:中國城鎮(zhèn)居民消費行為的實證分析[J]. 統(tǒng)計研究(3):38-43.

凌煉,龍海明. 2016. 消費金融影響居民消費行為的機制分析[J]. 求索(5):78-82.

中國人民銀行金融穩(wěn)定分析小組. 2014. 中國金融穩(wěn)定報告2014[M]. 北京:中國金融出版社.

CARROLL C D, HALL R E, ZELDES S P. 1992. The buffer stock theory of saving: some macroeconomic evidence [J]. Brookings Papers on Economic Activity, (2):61-156.

DEATON A. 1991. Saving and liquidity constraints [J]. Econometrica, 59(5):1221-1248.

DUESENBERRY J S. 1949. Income, saving and the theory of consumer behavior [J]. Cambridge: Harvard University Press.

MERTON R C. 1969. Lifetime portfolio selection under uncertainty: the continuous-time case [J]. Review of Economics and Statistics, 51(3):247-257.

MERTON R C. 1971. Optimum consumption and portfolio rules in a continuous-time model [J]. Journal of Economic Theory, 3(4):373-413.

SAMUELSON P A. 1969. Lifetime portfolio selection by dynamic stochastic programming [J]. Review of Economics and Statistics, 51(3):239-246.

SHANNON C E, WEAVER W. 1948. The mathematical theory of information [J]. Mathematical Gazette, 97(333):170-180.

THALER R H. 1980. Toward a positive theory of consumer choice [J]. Journal of Economic Behavior & Organization, 1(1):39-60.

TUFANO P. 2009. Consumer finance [J]. Annual Review of Financial Economics, 1:227-247.

Abstract: Based on the functions of consumer finance, this paper analyzes the intrinsic mechanism of internet financial impacts on household consumptions from three angles of smoothness, security and appreciation, and with the monthly related data from 2014 to 2016 of China′s internet financial development and consumptions, conducts series empirical researches about where and how the internet financial developments affect the household consumption expenditures in general or in an independent field through an information entropy way and a panel data model method. The results show that the internet finance has a significant influence on the structure′s updating of Chinese consumers, at the same time, degrees of impacts on consumptions of urban residents are obvious than that in rural areas with different emphasis. The proposals are advanced to improve the level of national incomes, to strengthen the mobile Internet and networking constructions, to sink the internet financial service centers, and to strengthen financial supervision of internet security. These suggestions are helpful reference for the nation to identify focuses where the internet finance can effectively promote upgrading consumption structures both in urban and rural areas.

Keywords: consumer finance; household consumption; internet financial development index; information entropy; ratchet effects

(責任編輯 彭 江)

ImpactoftheInternetFinanceontheConsumptionofUrbanandRuralResidentsinChina:FromthePerspectiveofConsumerFinancialFunctions

ZHANG LiYi TU Ben

(School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072)

F832

A

1001-6260(2017)08-0070-14

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.08.008

2017-05-22

張李義(1965--)，男，安徽安慶人，武漢大學信息管理學院教授，博士生導師。 涂 奔(1980--)，男，湖北荊州人，武漢大學信息管理學院博士生。

國家自然科學基金項目“融合情境的移動閱讀推薦系統(tǒng)研究”(71373192)；教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“商品評論源信息獲取方法與技術(shù)研究”(4JJD870002)。