Advances in Applied Mathematics
Vol. 11  No. 08 ( 2022 ), Article ID: 54488 , 11 pages
10.12677/AAM.2022.118558

数字普惠金融对居民消费水平的影响

——基于省级面板数据实证研究

王晶

上海工程技术大学管理学院,上海

收稿日期:2022年7月3日;录用日期:2022年7月29日;发布日期:2022年8月9日

摘要

消费作为拉动经济发展的三架马车之一,是推动经济发展和实现消费升级的重要途径。本文对30个省份的统计年鉴数据进行研究取样,实证检验了数字普惠金融与城乡居民消费水平之间的关系,并通过逐步回归方法和sobel检验相结合的方式证明了信息服务水平在数字普惠金融与城乡居民消费水平之间所存在的中介效应。研究结果显示:数字普惠金融能够有效提升城乡居民的消费水平,进一步研究表明数字普惠金融对农村和城镇居民费水平的提升效应存在明显差异。数字普惠金融广度指数和深度指数对城乡居民消费水平提升的效应同样也存在一定差异,同时数字普惠金融对于城乡居民消费水平的影响还存在异质性作用。

关键词

数字普惠金融,城乡居民消费,异质性,中介效应

The Impact of Digital Inclusive Finance on Residents’ Consumption Level

—An Empirical Study Based on Provincial Panel Data

Jing Wang

School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai

Received: Jul. 3rd, 2022; accepted: Jul. 29th, 2022; published: Aug. 9th, 2022

ABSTRACT

Consumption, as one of the three carriages that drive economic development, is an important way to promote economic development and achieve consumption upgrading. In this paper, the statistical yearbook data of 30 provinces to study sample, empirically the pratt & whitney financial and the relationship between the urban and rural residents’ consumption level, and through the combination of stepwise regression method and sobel test method proved the level of information service in digital pratt & finance and the mediation effect of consumption level between urban and rural residents. The results show that digital inclusive finance can effectively improve the consumption level of urban and rural residents, and further research shows that there are significant differences in the effect of digital inclusive finance on the improvement of rural and urban residents’ fees. The effects of breadth index and depth index of digital inclusive finance on the improvement of urban and rural residents’ consumption level are also different, and there is heterogeneity in the impact of digital inclusive finance on urban and rural residents’ consumption level.

Keywords:Digital Inclusive Finance, Consumption of Urban and Rural Residents, Heterogeneity, The Mediation Effect

Copyright © 2022 by author(s) and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

国务院办公厅发布的《关于进一步释放消费潜力促进消费持续恢复的意见》指出,消费是国民的最终需求,是拉动国内经济大发展的关键环节和重要引擎,保证消费水平的稳步提高是保障和改善民生的重要举措。要拉动消费的增长水平和速度,首先要分析影响居民消费水平的决定因素。从中国过去几十年的消费发展水平来看,中国居民的消费率一直处在低水平阶段,这表明中国居民的消费需求不足,还存在着很大的进步空间。数字普惠金融可以理解为:借助数字技术促进信息共享来降低交易成本和金融服务门槛,提升支付的便利性。黄益平等(2019) [1] 认为中国数字金融的发展始于2004年出现的支付宝,跨越式的发展则开始于2013年推出的余额宝。数字金融凭借其众多独有优势为金融市场注入了新鲜活力,而近些年来移动支付的广泛流行也正是数字普惠金融服务的一种体现,城镇居民因为数字金融便利理财和便捷支付的优点可以满足自己的消费需求。数字普惠金融正随着互联网的发展而不断进步和普及,数字普惠金融与城乡居民消费之间的影响关系值得深入研究。

2. 文献综述

2.1. 普惠金融与收入

对于普惠金融的研究,张栋浩等(2020) [2] 通过对收入进行分层,发现普惠金融对收入不同的家庭会产生不同的影响。李建伟(2018) [3] 则运用空间计量模型实证分析了普惠金融发展如何影响城乡收入分配,结果表明各省的普惠金融发展水平略有不同且城乡收入之间存在的差距能够通过普惠金融的发展有效缩小。董云飞等(2019) [4] 发现普惠金融能够显著提高服务性消费支出在消费总量的占比。李建军等(2019) [5] 对省域和县域两个层面的收入进行研究,发现普惠金融在初期对于缩小城乡收入差距效果相较于后期显著,由此提出在后期应加强信息化普惠金融体系的构建,降低金融门槛,达到减缓贫困的目的。通过前期研究可以看出,普惠金融对于促进城乡居民收入和提高城乡居民消费水平有一定的正向作用,但是在普惠金融的后期发展中,这种促进作用在慢慢减弱,数字普惠金融的重要性正逐步凸显。

2.2. 数字普惠金融与居民消费

数字普惠金融是普惠金融的新兴发展形势,具有共享信息速度快、成本低等众多传统的普惠金融所不具备的优势。学术界主要从微观视角和宏观视角两个方面来研究数字普惠金融与居民消费之间的关系。基于微观视角的研究主要有:谢家智等(2020) [6] 利用中国家庭金融追踪调查数据研究了数字金融对家庭消费的影响作用,得出数字金融能够缓解家庭信贷约束的结论。罗娟等(2021) [7] 利用中国家庭金融调查(CHFS)和数字金融指数进行实证分析,发现数字普惠金融能够有效缩小居民间的消费差距。张勋等(2020) [8] 同样利用中国家庭金融调查(CHFS)数据发现数字金融能够通过支付便利性的优点提升居民整体消费水平。基于宏观视角的研究主要有:江红莉等(2020) [9] 的研究表明数字普惠金融能够有效地促进居民消费结构的升级。黄凯南等(2021) [10] 利用中国统计年鉴的宏观数据研究表明数字金融发展能通过四个不同的渠道来促进居民消费升级。张彤进等(2021) [11] 指出,数字普惠金融可以通过便捷支付、扩大信贷和减少储蓄这三种方式来缩小城乡居民的消费差距,并强调了信贷规模渠道在缩小城乡居民消费差距的重要性。

通过对相关文献进行梳理和总结对比,可以看出数字普惠金融对居民消费影响机制的分析这个选题,大多数文献都采用了问卷调查中的数据进行实证分析,所研究的视角主要是微观部分,没有体现数字普惠金融对城乡居民消费宏观方面的重要作用,因此,本文主要运用宏观面板数据和中国统计年鉴的数据进行实证分析,丰富该领域的相关研究。同时,对于数字普惠金融对城乡居民消费的影响过程中的中介作用的作用机制研究较少,本文亦对这一问题进行了探讨和研究。

3. 理论分析与研究假设

数字普惠金融是普惠金融的深度发展和创新,是提升城乡居民金融服务水平的重要渠道,也是实现乡村振兴的重要手段。而普惠金融最早又是基于金融包容理论提出的。金融包容理论认为,穷人可以因为金融服务的有效获得而摆脱贫困,因此,金融服务具有一定的减贫效应,同时对于改善居民消费也有一定的微观效应。在推动经济增长方面,金融包容理论认为金融可以通过财富分配来促进经济的增长 [12] 。数字普惠金融相较于传统金融成本较低,可以使更多的农村居民购买金融产品,从而对居民的消费和投资进行长期的决策,因此,数字普惠金融可以通过充分发挥减贫效应来间接影响城乡居民的消费水平。向玉冰等(2022) [13] 通过门槛效应模型对数字普惠金融影响农村居民消费支出的机制进行研究,发现数字普惠金融对农村居民消费支出的促进作用较大。从门槛效应这个角度来看,数字普惠金融利用互联网平台降低了金融产品的获得成本和金融服务的边际成本,提升了信贷服务的水平和城乡居民的收入,对于城乡居民的消费水平产生了间接作用。对于数字普惠金融提高城乡居民的消费水平是否有显著的提升效应,仍然需要进一步的实证检验。基于此,本文提出第一个研究假设:

假设1:数字普惠金融能有效促进城乡居民消费水平的提升。

2022年最新发布的《中国数字普惠金融发展报告》指出,中国数字普惠金融指数总体从东部沿海地区至西部内陆地区有一个逐渐递减的趋势,即数字普惠金融在不同地区的发展水平存在差距,这是近年来数字普惠金融发展迅速的同时不能够忽略的一个重要问题。在农村地区,居民对数字金融的了解相对较少,享受到的金融服务有限,对数字金融有一定的排斥心理,在数字普惠金融对居民消费水平的影响有一定的制约作用。所以,数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响过程中,地区发展的差异是否会产生异质性作用?因此,本文由此提出第二个假设:

假设2:地区发展差异在数字普惠金融对城乡居民消费水平中发挥着异质性的作用。

普惠金融高效的金融服务水平能够更好地为有需求的社会群体提供优质的金融服务,其宗旨是实现商业可持续和机会平等,随着互联网时代的迅猛发展和信息化的快速普及,中国的数字经济也进入了高速发展阶段,数字普惠金融逐渐在居民的经济发展中发挥着重要的作用。互联网金融的兴起和快速发展为农村居民提供了便利的金融服务,资源能够合理分配且利用的效率得到了提高,也使得居民的整体消费水平有所提高。而信息服务水平是衡量互联网发展程度的一个重要变量,徐英洁等(2021) [14] 研究发现,信息服务水平能够有效的促进居民消费水平的提高和经济增长。对此,数字普惠金融与城乡居民消费水平的关系是否通过信息服务水平的间接影响而产生作用呢?本文由此提出第三个假设:

假设3:数字普惠金融可以通过信息服务水平的提高,促进城乡居民消费水平的提高。

4. 模型构建与数据说明

4.1. 计量模型

借鉴蒋竹媛(2020) [15] 、董云飞等(2019) [4] 的研究,构建如下模型:

TVC = β 0 + β 1 IFI i t + β 2 X i t + μ i + ξ i t (1)

其中,TVC为被解释变量,代表不同省份在对应年份的居民消费水平; β 0 为回归方程的截距; β 1 表示核心解释变量IFI与被解释变量TVC之间的线性关系系数; IFI i t 作为解释变量,表示不同省份在对应年份的数字普惠金融指数; X i t 为选取的控制变量; μ i 代表了个体固定效应; ξ i t 为随机扰动项。

在公式(1)的基础上进一步分析数字普惠金融对城镇居民和农村居民消费水平的影响,构建如下模型:

TVC 1 = β 0 + β 1 IFI i t + β 2 X i t + ξ i t (2)

TVC 2 = β 0 + β 1 IFI i t + β 2 X i t + ξ i t (3)

其中, 和 分别表示城镇居民消费水平和农村居民消费水平。

对于中介效应构建如下模型:

TVC = α 0 + α 1 IFI i t + α 2 X i t + ξ i t (4)

INFX = θ 0 + θ 1 IFI i t + θ 2 X i t + θ 3 X i t + ξ i t (5)

TVC = μ 0 + μ 1 IFI i t + μ 2 INFX + ξ i t (6)

其中,INFX为中介变量,表示信息服务水平, α β θ 分别表示待估计参数。

4.2. 数据说明

1) 被解释变量

本文的主要被解释变量为居民消费水平(TVC),同时将其细分成城镇居民消费水平(TVC1)和农村居民消费水平(TVC2),以此来研究数字普惠金融对城镇和农村消费水平的差异影响。居民消费水平由人均消费支出与当年消费物价指数的比值表示,同时以2014年作为基期进行处理来保证数据的平稳性。

2) 解释变量

本文选取数字普惠金融指数为核心解释变量,该指数包括三个部分,分别是数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度和数字普惠金融数字化程度,首先,对数字普惠金融指数(IFI)进行基准回归,最后采用数字普惠金融覆盖广度指数(IFIG)、数字普惠金融使用深度指数(IFID)对实证结果进行稳健性检验来保证结果的准确可靠。

3) 控制变量

借鉴蒋竹梦(2020) [15] ,邹新月等(2020) [16] 的做法,选取以下可能影响居民消费水平的控制变量:城镇化水平(CITY);城镇人口占总人口的比重;老年抚养比(OR);少儿抚养比(YR);产业结构(IS):第三产业增加值占国内生产总值的比重;政府行为(GOV):财政支出占国内生产总值的比重;人均地区生产总值(lnGDP):各地区人均GDP,取对数。

5. 实证结果与分析

5.1. 描述性统计分析

采用stata17.0软件进行描述性统计分析,得出如表1的描述性统计表格,从表中可以看出,2014~2020年间中国各地居民的消费水平参差不齐,城乡居民消费水平的最大值和最小值两者相差较大。数字普惠金融指数的最大值、最小值与平均值之间的差距较大,这一结果表明各地区的数字普惠金融发展程度存在明显差异。同时各省市的城镇化水平、教育水平、产业结构等控制变量也存在着一定的差距。

Table 1. Descriptive statistics

表1. 描述性统计

5.2. 数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响研究

对模型进行hausman检验后,选择用固定效应来实证分析数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响机制,用随机效应来实证分析数字普惠金融对城镇居民和农村居民的消费水平的影响机制。借助stata17.0得到结果如表2所示,表中的第(1)列和第(2)列分别考察的是在加入控制变量和不加入控制变量时数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响,当不加入控制变量时,数字普惠金融指数的系数显著为正,表明数字普惠金融对整体居民的消费水平具有显著的正向影响。在加入控制变量后,数字普惠金融指数的系数虽然略有下降,但依然在1%的水平上显著为正,数字普惠金融指数系数每上升一个点,总体居民消费水平将上升0.06%。结合前两列结果,在加入和不加入其他控制变量的情况下,数字普惠金融指数都能够有效的促进城乡居民消费水平的提高,其中的原因可能有:数字普惠金融相较于传统的普惠金融,降低了金融服务的成本,打开了金融服务市场,从而进一步提高了金融服务水平,为居民的消费提供了便利的条件,刺激了居民的消费需求。

第(3)列和第(4)列代表了数字普惠金融对城镇居民消费水平的影响情况,结果表明,在加入控制变量和不加入控制变量时,数字普惠金融均对城镇居民消费水平产生显著的促进作用,观察加入控制变量后的数据,产业结构、政府行为对应的系数值均为整数且相对较大,表明随着产业结构的不断升级和政府支出规模的相对扩大都会提升居民消费水平。

第(5)列和第(6)列的结果表示数字普惠金融对农村居民消费水平影响机制的实证结果,分析可知,数字普惠金融同样能够有效促进农村居民消费水平的提高。将第(1)列、第(3)列和第(5)列结果进行对比发现,数字普惠金融对农村居民消费水平的影响程度高于城镇居民(0.0023 > 0.0014),即数字普惠金融更有利于帮助农村居民获得信贷,提高居民收入,从而提高农村居民整体的消费水平。其中的原因可能是农村的金融服务相较于城镇发展较晚,相对的抑制作用较弱,农村居民的资金流动性约束有所降低,因此,数字普惠金融对于提升农村居民消费水平有着非常重要的作用。

Table 2. Regression results

表2. 回归结果

注:******分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

5.3. 内生性处理与稳健性检验

1) 内生性问题的讨论

数字普惠金融与居民消费水平可能受到消费者的消费喜好、消费能力等一系列不可控因素的影响,导致存在遗漏变量或使回归系数估计存在偏差的可能。对此,借鉴易行键等(2018) [17] 的做法,用数字普惠金融指数滞后一阶和数字普惠金融指数在时间上的一阶差分的乘积作为工具变量(IV)进行2SLS回归,结果如表3所示,在使用工具变量后,数字普惠金融指数对城乡居民消费水平依然显著为正,且弱工具变量的检验结果也表明存在弱工具变量的可能性较小,故回归结果基本稳健可靠。

2) 稳健性检验

为了保证研究的准确性,本文采用如下方法对前文的研究结果进行检验:用数字普惠金融指数的两个一级维度指数,即数字普惠金融广度指数和数字普惠金融深度指数代替数字普惠金融指数对居民消费水平进行分析,得到的结果如表4所示。

Table 3. Regression of instrumental variables

表3. 工具变量回归

注:******分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

Table 4. Robustness test

表4. 稳健性检验

注:******分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

通过对表格前三列的结果进行分析,可以得出数字普惠金融广度指数能够有效地提升城乡居民总体消费水平和城镇、农村的居民消费水平。即数字普惠金融广度指数每提升一个单位,整体居民消费水平相应的就会上升0.17%,城镇居民消费水平对应上升0.13%,农村居民消费水平对应上升0.22%。后三列表示的是数字普惠金融深度指数对居民消费水平的影响,由于所得到的系数均为正数,表明数字普惠金融深度指数

对居民的消费水平依然具有显著的促进作用。所以,稳健性检验得出的结果与前文的研究结果保持一致。对比六列数据,依然能够发现农村居民的消费水平高于城镇居民的消费水平,甚至高于整体水平,这与前文的研究结果同样保持一致。将前三列数据与后三列数据进行对比分析发现,数字普惠金融广度指数要比数字普惠金融深度指数对居民消费水平的影响程度更加显著。

5.4. 异质性分析

本文按照中国统计年鉴对省份的划分标准将样本数据划分成东、中、西三个部分,分别进行异质性分析,得到的结果如表5所示。将回归结果分成两部分进行分析,这两部分分别是数字普惠金融对城镇居民消费水平和农村居民消费水平的异质性影响研究。数字普惠金融能够显著促进东、中、西三个地区城镇居民消费水平的提高,且对中部和西部的促进作用要大于东部,造成这种结果的原因可能是东部地区本身地理位置优越且开发历史悠久,经济较其他地区发展较早,数字普惠金融普及较早,所以促进作用没有中西部大。随着中国城镇化水平的不断提高,中西部互联网建设的不断加强,数字普惠金融对中西部地区消费水平的影响力也因此提升更大。

Table 5. Heterogeneity analysis

表5. 异质性分析

注:******分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

通过对数字普惠金融对农村居民消费水平的异质性影响的结果进行对比分析可知,数字普惠金融对东部地区的提升效应最明显,其次是西部地区,对中部农村地区的影响效应相较于前两个地区只在10%的水平上显著。可能的解释为:东部农村地区互联网普及较早,金融资源更加丰富,提供了更多的融资机会和消费平台。因此数字普惠金融对东部农村地区的正向促进影响也更加显著。

5.5. 数字普惠金融对城乡居民消费水平的中介效应分析

通过前文的分析,论证了用信息服务水平作为中介变量的可行性,接下来用中介效应的实证分析来论证,参考王炜等(2018) [18] 的做法,信息服务水平(INFX)表示为:地区的人均邮政和电信业务额的对数平均值。首先参考温忠麟等(2014) [19] 的中介检验方法进行中介效应检验,再用sobel区间检验以此解释数字普惠金融对城乡居民的消费水平“怎样起作用”。利用公式(4)~(6)检验信息服务水平的中介效应,结果如表6所示,观察结果,公式(4)的系数 α 1 在1%的水平显著为正,总效应显著,由(2)(5)列可知公式(5)中的系数 θ 1 在1%水平上显著为正,表明使用数字普惠金融的城乡居民的信息服务水平更高;同时,从(3)(6)列可以发现,公式(6)的系数 μ 1 在1%的水平上显著为正。数字普惠金融对城乡居民消费水平的影响存在部分中介效应。综上,数字普惠金融对信息服务水平有正向影响,信息服务水平又能有效地促进城乡居民消费水平的提高,即通过信息服务水平的中介作用,数字普惠金融对城乡居民消费水平会产生正向效应影响。经过计算,在数字普惠金融对城镇居民消费水平和农村居民消费水平的影响中,中介效应在总效应中的占比为分别为34.6%和43.3%。

Table 6. Test results of mediation effect distribution

表6. 中介效应分布检验结果

注:******分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

6. 结论与建议

6.1. 结论

本文通过考察2014~2020年中国30个省(直辖市/自治区)的数字普惠金融与居民消费水平之间的影响作用得出如下结论:

第一,数字普惠金融能够有效地促进城镇居民消费水平和农村居民消费水平。在运用数字普惠金融广度指数和深度指数对居民消费水平进行稳健性检验分析后依然得出显著提升效应的结论,保证了实证结果的可靠性。

第二,数字普惠金融对农村居民消费水平的促进作用相较于对城镇居民消费水平的促进作用,效果更加显著,数字普惠金融广度比数字普惠金融深度对居民消费水平的影响效果更明显。

第三,数字普惠金融可以通过提高信息服务水平,促进城乡居民消费水平的提高,且信息服务水平的中介效应在农村居民消费水平的影响大于在城镇居民消费水平的影响。

6.2. 建议

第一,推进数字普惠金融普及程度,优化完善金融体系。不论是从城镇角度还是从农村角度来看,数字普惠金融均促进居民的消费水平,促进消费同样会带来相应的收入增加。因此,要抓住数字普惠金融能够增强经济社会的包容性和可持续发展性,促进就业、增进共享发展等优势的特点,在国内进一步推行和发展数字普惠金融,以此带动居民消费,实现收入的进一步增加。

第二,加快数字普惠金融普及的深度和广度,加大在农村的推广力度。通过前文的实证分析,我们得出数字普惠金融能够有效地促进农村居民消费水平的提高。因此,结合农村居民的实际情况,从简单的数字金融服务做起,逐步推进数字普惠金融发展,使农村居民真正感受到数字金融所带来的便利和快捷,从而使居民的整体收入水平提升,并且改善居民的生活质量,有效刺激经济增长。

第三,加强农村网络基础设施建设。最新报告显示,我国城镇地区互联网普及率为79.8%,农村地区互联网普及率为55.9%,城乡互联网普及率差异达23.9%。数字普惠金融作用的发挥需要完备的网络基础设施条件和覆盖度较广的互联网普及率,然而,我国部分偏远农村地区的网络基础设施条件根本达不到全国的平均水平,当地居民因此不能及时了解和体验数字普惠金融为生活理财所带来的智慧便捷,数字普惠金融在这些地区普及和发展受到阻碍。因此,政府应该对进一步加强农村地区网络基础设施建设引起足够的重视,尽早做到网络的提速降费,尽快落实城乡网络全面覆盖,为数字普惠金融在农村的进一步发展打下坚实基础。

基金项目

上海市“科技创新行动计划”软科学重点项目“数字普惠金融提升上海中小企业融资能力的机制与政策”(21692105600)。

文章引用

王 晶. 数字普惠金融对居民消费水平的影响——基于省级面板数据实证研究
The Impact of Digital Inclusive Finance on Residents’ Consumption Level—An Empirical Study Based on Provincial Panel Data[J]. 应用数学进展, 2022, 11(08): 5311-5321. https://doi.org/10.12677/AAM.2022.118558

参考文献

  1. 1. 黄益平, 陶坤玉. 中国的数字金融革命: 发展、影响与监管启示[J]. 国际经济评论, 2019(6): 24-35.

  2. 2. 张栋浩, 王栋, 杜在超. 金融普惠、收入阶层与中国家庭消费[J]. 财经科学, 2020(6): 1-15.

  3. 3. 李建伟. 普惠金融发展与城乡收入分配失衡调整——基于空间计量模型的实证研究[J]. 国际金融研究, 2017(10): 14-23.

  4. 4. 董云飞, 李倩, 张璞. 我国普惠金融发展对农村居民消费升级的影响分析[J]. 商业经济研究, 2019(20): 135-139.

  5. 5. 李建军, 韩珣. 普惠金融、收入分配和贫困减缓——推进效率和公平的政策框架选择[J]. 金融研究, 2019(3): 129-148.

  6. 6. 谢家智, 吴静茹. 数字金融、信贷约束与家庭消费[J]. 中南大学学报(社会科学版), 2020, 26(2): 9-20.

  7. 7. 罗娟, 李宝珍. 数字普惠金融对我国消费不平等的影响研究——来自中国家庭金融调查及县级数据的证据[J]. 消费经济, 2021, 37(4): 75-83.

  8. 8. 张勋, 杨桐, 汪晨, 万广华. 数字金融发展与居民消费增长: 理论与中国实践[J]. 管理世界, 2020, 36(11): 48-62.

  9. 9. 江红莉, 蒋鹏程. 数字普惠金融的居民消费水平提升和结构优化效应研究[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2020, 40(10): 18-32.

  10. 10. 黄凯南, 郝祥如. 数字金融发展对我国城乡居民家庭消费的影响分析——来自中国家庭的微观证据[J]. 社会科学辑刊, 2021(4): 110-121.

  11. 11. 张彤进, 蔡宽宁. 数字普惠金融缩小城乡居民消费差距了吗?——基于中国省级面板数据的经验检验[J]. 经济问题, 2021(9): 31-39.

  12. 12. 王修华, 何梦, 关键. 金融包容理论与实践研究进展[J]. 经济学动态, 2014(11): 115-129.

  13. 13. 向玉冰. 数字普惠金融对农村居民消费的影响研究——基于动态效应与门槛效应[J]. 商业经济研究, 2022(6): 172-176.

  14. 14. 徐英洁, 余国新. 信息基础设施、居民消费与经济增长——基于西部地级城市的中介效应模型研究[J]. 商业经济研究, 2021(6): 154-157.

  15. 15. 蒋竹媛. 数字普惠金融对居民消费的影响——来自省级面板数据的实证[J]. 商业经济研究, 2020(10): 56-59.

  16. 16. 邹新月, 王旺. 数字普惠金融对居民消费的影响研究——基于空间计量模型的实证分析[J]. 金融经济学研究, 2020, 35(4): 133-145.

  17. 17. 易行健, 周利. 数字普惠金融发展是否显著影响了居民消费——来自中国家庭的微观证据[J]. 金融研究, 2018(11): 47-67.

  18. 18. 王炜, 张豪, 王丰. 信息基础设施、空间溢出与城市全要素生产率[J]. 经济经纬, 2018, 35(5): 44-50.

  19. 19. 温忠麟, 叶宝娟. 中介效应分析: 方法和模型发展[J]. 心理科学进展, 2014, 22(5): 731-745.

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