數(shù)字普惠金融、負(fù)債結(jié)構(gòu)與農(nóng)村家庭消費(fèi)研究

李任平

摘要：本文基于2018年省級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)與2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查（CHFS）橫截面數(shù)據(jù)，從微觀視角實(shí)證評(píng)估了二元負(fù)債結(jié)構(gòu)在數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)的影響中所起到的中介作用。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融水平的提高可以通過改善農(nóng)村家庭的負(fù)債結(jié)構(gòu)促進(jìn)家庭消費(fèi)。政府應(yīng)著力提升農(nóng)村地區(qū)信息化水平，推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)金融知識(shí)普及，增強(qiáng)農(nóng)村居民創(chuàng)收、增收能力。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融 農(nóng)村居民 負(fù)債結(jié)構(gòu) 家庭消費(fèi)

一、問題提出與文獻(xiàn)回顧

消費(fèi)常被認(rèn)為是國(guó)民經(jīng)濟(jì)“三駕馬車”中最重要的一架。從宏觀角度，它既是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮、加速資本積累、影響財(cái)富形成的核心因素，也是提高就業(yè)率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重要推力（朱信凱和駱晨，2011）。從微觀角度，消費(fèi)則經(jīng)常被視作衡量家庭福利的最優(yōu)指標(biāo)。黨的二十大報(bào)告指出，要著力擴(kuò)大內(nèi)需，增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用。在此背景下，對(duì)我國(guó)居民消費(fèi)的影響因素進(jìn)行更深入、更細(xì)致地分析，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

已有研究表明，數(shù)字普惠金融可以通過便利支付、緩解流動(dòng)性約束、減少不確定性等機(jī)制促進(jìn)居民消費(fèi)。然而，對(duì)于數(shù)字普惠金融能否顯著促進(jìn)農(nóng)村家庭的消費(fèi)，這些研究卻并未達(dá)成統(tǒng)一。例如，易行健和周利（2018）認(rèn)為，由于農(nóng)村地區(qū)的金融可得性較差，金融抑制現(xiàn)象相對(duì)普遍，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭的流動(dòng)性緩解程度要高于城鎮(zhèn)家庭。因此，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)具有更強(qiáng)的邊際促進(jìn)效果。郭繼輝和王澤榮（2022）認(rèn)為，由于農(nóng)村和中西部地區(qū)的金融資源比較匱乏，根據(jù)邊際收益遞減的理論，數(shù)字金融的同等發(fā)展為這些地區(qū)的家庭帶來的邊際收益應(yīng)當(dāng)更大。因此，數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)的拉動(dòng)作用主要體現(xiàn)于農(nóng)村和中西部家庭。然而，張勛、楊桐、汪晨等（2020）卻認(rèn)為，由于數(shù)字金融鴻溝的存在，農(nóng)村家庭對(duì)數(shù)字金融的接觸機(jī)會(huì)較少，很難像城鎮(zhèn)家庭一樣方便地享受數(shù)字金融發(fā)展的成果。因此，數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)沒有顯著的促進(jìn)作用，而僅僅是顯著地提高了這些家庭的收入。上述分歧與我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融運(yùn)行狀況的復(fù)雜性息息相關(guān)。

我國(guó)農(nóng)村信貸市場(chǎng)長(zhǎng)期表現(xiàn)出明顯的“二元化”特征，既存在以農(nóng)村信用合作社、國(guó)有商業(yè)銀行為代表的現(xiàn)代正規(guī)金融部門，也存在以親朋借貸、高利貸為代表的傳統(tǒng)非正規(guī)金融部門。在農(nóng)村地區(qū)比較常見的現(xiàn)代金融部門中，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行并不開展個(gè)人業(yè)務(wù)，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行在鄉(xiāng)鎮(zhèn)及以下地區(qū)設(shè)立的分支機(jī)構(gòu)稀少，農(nóng)村信用合作社則長(zhǎng)期處于超負(fù)荷經(jīng)營(yíng)的狀態(tài)，其資產(chǎn)擴(kuò)張能力較為有限。因此，這些部門都難以滿足農(nóng)村居民的信貸需求。而由于農(nóng)村地區(qū)人口規(guī)模較小、風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)困難，即使在資金來源充足、申請(qǐng)者符合放貸條件的情況下，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)也經(jīng)常不愿為農(nóng)村居民提供貸款（何廣文，1999）。因此，當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村家庭貸款的主要來源仍是親朋借貸等非正規(guī)融資。這類民間借貸手續(xù)簡(jiǎn)單，以借款人的社會(huì)信用為基礎(chǔ)，往往抵押較少或不需要抵押，交易費(fèi)用低廉，但其利息通常要明顯高于正規(guī)金融借貸的利息水平，且即時(shí)償還壓力較大，從而對(duì)消費(fèi)具有顯著的抑制作用。與此相反，農(nóng)村家庭使用較少的正規(guī)金融借貸卻對(duì)消費(fèi)有著明顯的促進(jìn)作用（張冀、孫亞杰、張建龍，2020）。

數(shù)字金融的發(fā)展影響著我國(guó)農(nóng)村居民的借貸方式。在傳統(tǒng)私人借貸市場(chǎng)上，從供給端來看，數(shù)字金融的發(fā)展拓寬了農(nóng)村居民的投資渠道，增加了農(nóng)村居民的交易機(jī)會(huì)，提高了農(nóng)村居民將資金借與私人使用的機(jī)會(huì)成本，增強(qiáng)了農(nóng)村居民使用金融工具的意愿，從而使非正規(guī)金融信貸在農(nóng)村地區(qū)的獲取難度有所上升；從需求端來看，互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺(tái)能夠讓地理位置相隔較遠(yuǎn)的資金供求雙方實(shí)現(xiàn)對(duì)接，從而拓寬了農(nóng)村居民的資金借入渠道，減弱了農(nóng)村地區(qū)的金融排斥程度，對(duì)傳統(tǒng)私人借貸形成了替代效應(yīng)，使農(nóng)村居民對(duì)非正規(guī)金融信貸的需求有所下降（吳雨、李成順、李曉等，2020）。在現(xiàn)代金融市場(chǎng)上，由于大數(shù)據(jù)的引入，傳統(tǒng)征信下本會(huì)被銀行拒絕的貸款者得以建立相對(duì)完整的信用，由于信用甄別與授信等技術(shù)的創(chuàng)新，金融服務(wù)的提供成本得以降低。因此，數(shù)字金融的發(fā)展使銀行能夠滿足更多長(zhǎng)尾客戶的資金需求（王曙光和楊北京，2017）。這幾方面機(jī)制共同作用，令數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著提高農(nóng)村居民對(duì)正規(guī)信貸的需求，并顯著降低非正規(guī)信貸在農(nóng)村家庭總負(fù)債中占據(jù)的比重（傅秋子和黃益平，2018）。

鑒于此，本文提出如下假設(shè)：數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以改善我國(guó)農(nóng)村家庭的負(fù)債結(jié)構(gòu)，減少非正規(guī)金融負(fù)債在家庭總負(fù)債中的占比，緩解農(nóng)村家庭即時(shí)償還負(fù)債、支付利息的壓力，從而促進(jìn)其消費(fèi)。在余下的內(nèi)容中，本文將利用2018年省級(jí)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)與2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查橫截面數(shù)據(jù)對(duì)該假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，并基于實(shí)證分析的結(jié)果提出相關(guān)政策建議。

二、數(shù)據(jù)介紹與模型設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)及變量說明

參考郭繼輝等（2022）的研究方法，本文采用家庭年度人均消費(fèi)水平作為被解釋變量。在該變量的計(jì)算過程中，家庭年度總消費(fèi)數(shù)據(jù)來自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)的中國(guó)家庭金融調(diào)查（CHFS），通過加總問卷“消費(fèi)性支出”板塊中的各項(xiàng)支出數(shù)據(jù)得到。由于CHFS2015、2017年的調(diào)查問卷與2019年的調(diào)查問卷在諸多細(xì)節(jié)上存在差別，為保持統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本文僅使用2019年的橫截面數(shù)據(jù)。在進(jìn)行加總時(shí)，若某項(xiàng)支出數(shù)據(jù)為月度平均數(shù)據(jù)，則將其乘以十二，作為該項(xiàng)支出的年度數(shù)據(jù)。在得到家庭年度總消費(fèi)數(shù)據(jù)后，令其除以家庭總?cè)藬?shù)，從而得到家庭年度人均消費(fèi)數(shù)據(jù)。參考尹志超等（2021）的做法，本文以北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心提供的省級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)（DFIIC）作為解釋變量，并采用滯后一期，即2018年的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量家庭所在省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

在計(jì)算中介變量時(shí)，參考傅秋子和黃益平（2018）的分類方法，本文將家庭信貸分為生產(chǎn)性信貸和消費(fèi)性信貸，并以消費(fèi)性非正規(guī)借貸在家庭總負(fù)債中的占比衡量家庭的負(fù)債結(jié)構(gòu)?？紤]到住房貸款具有明顯的長(zhǎng)期性，很可能并不適于僅滯后一期的數(shù)字普惠金融指數(shù)，本文所計(jì)算的消費(fèi)性非正規(guī)借貸僅包含家庭在汽車、教育、醫(yī)療與其他消費(fèi)板塊進(jìn)行的非正規(guī)借貸。對(duì)于家庭總負(fù)債，本文直接使用CHFS提供的2019年家庭負(fù)債數(shù)據(jù)。

參考郭繼輝等（2022）與易行健、周利（2018）的做法，本文的控制變量主要包括戶主特征變量、家庭特征變量與地區(qū)特征變量。其中，戶主特征變量包括戶主年齡（根據(jù)戶主出生年份進(jìn)行計(jì)算）、性別、受教育年限、婚姻狀態(tài)與健康狀態(tài)，家庭特征變量包括家庭規(guī)模與家庭總資產(chǎn)，這兩類變量均使用來自CHFS的2019年橫截面數(shù)據(jù)。限于數(shù)據(jù)可得性，地區(qū)特征變量?jī)H使用省級(jí)數(shù)據(jù)，包括家庭所在省的人均GDP與省份金融發(fā)展程度。其中，省份人均GDP使用來自中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，省份金融發(fā)展程度則根據(jù)中國(guó)人民銀行《2020年金融運(yùn)行報(bào)告》中披露的各省2019年年末金融機(jī)構(gòu)本外幣存款與當(dāng)年GDP之比進(jìn)行計(jì)算。此外，為減少遺漏變量所帶來的估計(jì)誤差，參考張勛等（2020）的做法，本文在控制變量中加入了戶主年齡的平方項(xiàng)。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

（二）中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法與模型介紹

參考溫忠麟、葉寶娟（2014），本文采用如下流程對(duì)中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)：

第一步，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)村家庭人均消費(fèi)水平的總效應(yīng)。若該效應(yīng)顯著，則進(jìn)行后續(xù)檢驗(yàn)。

第二步，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)的效應(yīng)，并檢驗(yàn)在控制了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的影響后，農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)家庭人均消費(fèi)水平的效應(yīng)。若這兩個(gè)效應(yīng)均顯著，則認(rèn)為中介效應(yīng)顯著，否則進(jìn)入第三步。

第三步，使用Bootstrap法檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)的效應(yīng)與控制數(shù)字普惠金融發(fā)展水平影響后農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)家庭人均消費(fèi)水平的效應(yīng)的乘積是否顯著。若顯著，則認(rèn)為中介效應(yīng)顯著，否則認(rèn)為中介效應(yīng)不顯著。

因此，建立以下三個(gè)實(shí)證分析模型：

1.數(shù)字普惠金融與農(nóng)村家庭消費(fèi)

用表示位于i省的第j個(gè)家庭于2019年的人均消費(fèi)，家庭所在地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平用表示。得到如下實(shí)證模型：

其中，Xij表示戶主、家庭與家庭所在省份的控制變量，μij為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，γ1衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)村地區(qū)家庭人均消費(fèi)水平的總效應(yīng)。

2.數(shù)字普惠金融與農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)

用percentij表示位于i省的第j個(gè)家庭在2019年于汽車、醫(yī)療、教育及其他方面所承擔(dān)的非正規(guī)金融負(fù)債占其當(dāng)年總負(fù)債的百分比，家庭所在省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平用表示。得到如下實(shí)證模型：

與上文相似地，Xij表示戶主、家庭與家庭所在省份的控制變量，μij為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，β1衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村地區(qū)家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)的效應(yīng)。

3.農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)與家庭消費(fèi)

用perbuyij表示位于i省的第j個(gè)家庭于2019年的人均消費(fèi)，家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)用percentij表示。得到如下實(shí)證模型：

其中，Xij表示戶主、家庭與家庭所在省份的控制變量，包括模型（1）中的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平dfiicj。μij為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，α1衡量農(nóng)村地區(qū)家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)家庭人均消費(fèi)水平的效應(yīng)。

三、實(shí)證分析結(jié)果

表2報(bào)告了數(shù)字普惠金融對(duì)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)家庭消費(fèi)水平效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。該結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為0.658，且在1%的水平上顯著。這支持了易行健、周利（2018）等學(xué)者的結(jié)論，即數(shù)字普惠金融能夠從整體上促進(jìn)農(nóng)村家庭消費(fèi)，農(nóng)村家庭并未因數(shù)字金融鴻溝等因素的存在被整體排斥在數(shù)字金融發(fā)展帶來的福利之外，數(shù)字金融的發(fā)展的確具備普惠性。

表2第（1）列僅控制了數(shù)字普惠金融指數(shù)，第（2）至（4）列在第（1）列的基礎(chǔ)上逐步加入戶主特征、家庭特征與區(qū)域經(jīng)濟(jì)特征，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)始終顯著為正，說明估計(jì)結(jié)果在不同模型設(shè)定下仍然保持穩(wěn)健。

表3報(bào)告了數(shù)字普惠金融對(duì)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。該結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為-0.429，且在1%的水平上顯著。這支持了傅秋子和黃益平（2018）等學(xué)者的結(jié)論，即數(shù)字普惠金融能夠減少私人借貸市場(chǎng)上非正規(guī)金融信貸的供求，在整體上降低非正規(guī)金融負(fù)債在農(nóng)村家庭總負(fù)債中的比例。盡管銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在農(nóng)村、偏遠(yuǎn)地區(qū)設(shè)置的分支機(jī)構(gòu)稀少，并會(huì)出于信息不對(duì)稱等原因設(shè)置較高的貸款發(fā)放門檻，致使大量不滿足門檻的相對(duì)貧困者因無法獲得貸款而難以擴(kuò)大投資、提高財(cái)富水平，落入“貧困收入陷阱”，數(shù)字金融的發(fā)展卻能夠滲透進(jìn)偏遠(yuǎn)地區(qū)，減少銀行獲取與分析借款者信息的成本，降低貸款等金融服務(wù)的門檻，從而真正惠及相對(duì)貧困現(xiàn)象較為凸顯的農(nóng)村地區(qū)，緩解資源錯(cuò)配問題，為農(nóng)村地區(qū)居民帶來“數(shù)字紅利”。

表3第（1）列僅控制了數(shù)字普惠金融指數(shù)，第（2）至（4）列在第（1）列的基礎(chǔ)上逐步加入戶主特征、家庭特征與區(qū)域經(jīng)濟(jì)特征，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)始終顯著為負(fù)，說明估計(jì)結(jié)果在不同模型設(shè)定下仍然保持穩(wěn)健。

表4報(bào)告了在控制數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)家庭人均消費(fèi)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。該結(jié)果表明，家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)的系數(shù)為0.01，且在1%的水平上顯著。這支持了張冀等（2020）的結(jié)論，即非正規(guī)負(fù)債在總負(fù)債中占比的下降可以提高家庭的人均消費(fèi)水平。此外，可以看到，隨著戶主年齡的增長(zhǎng)，農(nóng)村家庭人均消費(fèi)水平也有所下降，這可能是由于老年人社交角色轉(zhuǎn)變致使其在應(yīng)酬、交通、教育等方面投入減少，以及生理變化導(dǎo)致其在飲食等方面的需求大幅減少（李建民，2001）；戶主受教育程度越高，則家庭人均消費(fèi)水平也傾向于更高，這可能是由于知識(shí)水平更高者進(jìn)行教育等個(gè)人投資的意愿更強(qiáng)，更愿意借款消費(fèi)，且更愿意嘗試使用互聯(lián)網(wǎng)等工具進(jìn)行購物（張學(xué)敏和何酉寧，2006）；戶主健康狀況越差，則家庭人均消費(fèi)水平越低，這可能是由于當(dāng)家庭中存在健康狀況較差的成員，尤其是當(dāng)戶主為健康狀況較差的老年人時(shí)，較高的健康風(fēng)險(xiǎn)將使家庭出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的動(dòng)機(jī)進(jìn)行更多預(yù)防性儲(chǔ)蓄，從而削減除醫(yī)療支出外的其他消費(fèi)支出（何興強(qiáng)和史衛(wèi)，2014）。

上述實(shí)證分析表明，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)水平的總效應(yīng)顯著，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)的效應(yīng)顯著，且在控制數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的影響后，家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)水平的效應(yīng)顯著。因此，基于溫忠麟、葉寶娟（2014）的中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)顯著，即數(shù)字普惠金融水平的提高可以通過改善家庭的負(fù)債結(jié)構(gòu)促進(jìn)家庭消費(fèi)。

四、政策建議

（一）提升農(nóng)村地區(qū)信息化水平

截至2022年，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)整體普及率已達(dá)到74.4%，但農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率仍然僅有55.8%，與城鎮(zhèn)地區(qū)呈現(xiàn)明顯分化。有限的互聯(lián)網(wǎng)使用水平將制約農(nóng)村居民，尤其是中西部地區(qū)農(nóng)村居民享受數(shù)字金融發(fā)展所帶來的福利的能力。因此，政府應(yīng)加快農(nóng)村地區(qū)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，著力提高信息技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的使用深度，并推動(dòng)5G、物聯(lián)網(wǎng)等新型互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，為數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)的促進(jìn)提供更加有力的硬件保障。

（二）加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)金融及互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)普及

當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)村居民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融普遍認(rèn)知不足，計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力偏低，存在對(duì)數(shù)字金融“不會(huì)用、不能用、不敢用”的現(xiàn)實(shí)困境。政府可通過相關(guān)政策鼓勵(lì)村干部與位于農(nóng)村地區(qū)的分支行主動(dòng)向農(nóng)村居民普及、宣傳金融知識(shí)，提高與金融、互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)相關(guān)的廣播電臺(tái)、電視節(jié)目、報(bào)刊書籍在農(nóng)村地區(qū)的普及性與可獲得性，并在當(dāng)?shù)刂行W(xué)開設(shè)相關(guān)課程，從而推動(dòng)農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字金融工具的使用。

（三）提高農(nóng)村居民收入水平

盡管數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠通過諸多機(jī)制促進(jìn)居民消費(fèi)，長(zhǎng)期來看，決定居民消費(fèi)水平的核心因素仍然是可支配收入水平（易行健，周利，2018）。因此，在著力推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展的同時(shí)，政府也應(yīng)積極引入鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)對(duì)偏遠(yuǎn)、農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)性信貸發(fā)放的傾斜性、扶持性政策，建立、健全農(nóng)業(yè)支持保護(hù)政策及相關(guān)補(bǔ)貼機(jī)制，激勵(lì)地方政府進(jìn)行農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而進(jìn)一步增強(qiáng)農(nóng)村居民創(chuàng)收、增收能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱信凱，駱晨.消費(fèi)函數(shù)的理論邏輯與中國(guó)化：一個(gè)文獻(xiàn)綜述.經(jīng)濟(jì)研究，2011，46（01）：140-153.

[2]易行健，周利，數(shù)字普惠金融發(fā)展是否顯著影響了居民消費(fèi)——來自中國(guó)家庭的微觀證據(jù).金融研究，2018，461（11）：47～67.

[3]郭繼輝，王澤榮.數(shù)字普惠金融發(fā)展能促進(jìn)家庭消費(fèi)水平嗎——基于CHFS數(shù)據(jù)的實(shí)證研究.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，219（04）：22～31.

[4]張勛，楊桐，汪晨等.數(shù)字金融發(fā)展與居民消費(fèi)增長(zhǎng)：理論與中國(guó)實(shí)踐.管理世界，2020，36（11）：48～63.

[5]何廣文.從農(nóng)村居民資金借貸行為看農(nóng)村金融抑制與金融深化.中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，1999，（10）：42～48.

[6]張冀，孫亞杰，張建龍.我國(guó)家庭負(fù)債存在過度風(fēng)險(xiǎn)嗎？——基于負(fù)債結(jié)構(gòu)下的消費(fèi)視角.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，41（05）：28～38.

[7]吳雨，李成順，李曉等.數(shù)字金融發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)私人借貸市場(chǎng)的影響及機(jī)制研究.管理世界，2020，36（10）：53～64+138+65.

[8]王曙光，楊北京.農(nóng)村金融與互聯(lián)網(wǎng)金融的“聯(lián)姻”：影響、創(chuàng)新、挑戰(zhàn)與趨勢(shì).農(nóng)村金融研究，2017，449（08）：19～24.

[9]傅秋子，黃益平.數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村金融需求的異質(zhì)性影響——來自中國(guó)家庭金融調(diào)查與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù).金融研究，2018，461（11）：68～84.

[10]尹志超，劉泰星，張逸興.數(shù)字金融促進(jìn)了居民就業(yè)嗎？.福建論壇（人文社會(huì)科學(xué)版），2021，345（02）：98～112.

[11]溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展.心理科學(xué)進(jìn)展，2014，22（05）：731～745.

[12]李建民.老年人消費(fèi)需求影響因素分析及我國(guó)老年人消費(fèi)需求增長(zhǎng)預(yù)測(cè).人口與經(jīng)濟(jì)，2001，（05）：10～16.

[13]張學(xué)敏，何酉寧.受教育程度對(duì)居民消費(fèi)影響研究.教育與經(jīng)濟(jì)，2006，（03）：1～5.

[14]何興強(qiáng)，史衛(wèi).健康風(fēng)險(xiǎn)與城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi).經(jīng)濟(jì)研究，2014，49（05）：34～48.

[15]郭峰，王靖一，王芳等.測(cè)度中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2020，19（04）：1401～1418.

（作者單位：南開大學(xué)金融學(xué)院）

責(zé)任編輯：李麗君