数字金融发展促进居民消费升级了吗？*——来自中国家庭的微观证据

● 赵雪薇，丁 宁，孙世豪

（安徽财经大学国际经济贸易学院，安徽蚌埠233030）

一、引言

从发展经验来看，消费的持续增长和结构优化是各经济体经济高质量发展的重要原因。改革开放以来，我国的消费需求在总量和结构上均发生了巨大的变化。作为拉动经济增长的“三驾马车”，投资、消费、出口逐渐出现发展步调的不一致：早期出口和投资的发展势头迅猛，而消费长期低迷直到近些年有所回升。受全球金融危机和中美贸易摩擦影响，短期内逆全球化浪潮愈发严峻，外需拉动型增长模式难以为继，我国应该高度重视内需问题。2020年10月，习近平总书记在第党的十九届五中全会上指出，要以扩大内需为战略基点，加快形成国内统一的内需市场体系，实现消费升级对经济高质量发展的基础性作用。当前，我国面临经济增速放缓、结构性矛盾突出的难题，如何促进消费升级从而加快形成“以国内大循环为主，国内国际双循环为辅”的新发展格局，成为影响中国经济转型的关键环节。

从过去的发展经验来看，在2013—2018年期间，我国文教娱乐消费支出占比从38.33%升至41.74%，消费结构呈现稳步优化的趋势。那么，2013年以来我国消费结构持续优化的原因是什么？不难发现，在过去的10年里，我国新一代互联网技术的迅速发展催生出一系列经济新业态，数字金融行业在国内也应运而生。2014年首次提出的“互联网金融发展”指导方针被广泛推行后，支付宝、微信等移动支付服务实现快速发展，大大提高了金融服务的包容性和普惠性，使居民能够更加高效、便捷地享受金融服务。北京大学数字金融研究中心编制的数字金融指数反映了我国数字金融行业的发展趋势。据其计算，我国的数字金融指数由2011年的49.4增至2018年的300.2，增长了约7.5倍。那么，我国数字金融发展与居民消费升级优化是否具有关联呢？绘制2013—2018年消费升级与数字金融的变化趋势，如图1所示。

图1表明，数字金融的快速发展与居民消费升级优化的阶段基本吻合。那么，数字金融在消费升级优化的过程中是否扮演了重要角色，需要从实证角度进一步给出规范的效应评估。然而，既有文献大多关注数字经济背景下数字金融发展与居民最终消费率增长的关系，并未能够在完整的实证框架下聚焦于消费升级的优化，且缺少内在机制的探讨。

图1 2013—2018年我国数字金融发展与消费结构变化趋势图

为此，可以北京大学数字金融发展指数和中国家庭追踪调查数据（CFPS），从以下方面拓展已有研究：第一，运用ELES模型测算家庭消费支出中的非基本消费部分，作为居民消费升级的度量指标，探讨数字金融发展对居民消费升级的影响。第二，选取“八纵八横”光缆干线传输网络节点城市作为数字普惠金融的工具变量，使用IV估计克服模型的内生性问题，通过修正测量误差、更换被解释变量指标的方法增强结论的稳健性。第三，从支付便利性和流动性约束两个方面探究数字金融发展对居民消费升级可能的影响渠道；进一步区分该影响在城乡、地区和不同收入人群间的差异。

二、文献综述与理论假说

（一）文献综述

随着数字金融不断渗透到生活的方方面面，围绕数字金融展开的研究也逐步成为经济学领域的热点。目前，我国数字金融正处于快速发展变革的关键时期，对投资、消费、外贸等的影响尚待进一步的检验。总体来看，当前将数字金融与居民消费结合起来的文献仍相对有限。

第一类研究从传统消费理论出发探讨影响消费的主要因素。杜森贝利的相对收入假说、弗里德曼的持久收入假说以及莫迪利安尼的生命周期假说等传统消费理论，均倾向以跨期消费平滑为切入点研究消费的影响因素。但由于家庭和个人在现实中面临各种约束，从而无法通过跨期消费实现完全平滑，主要可以归结为两个方面——现金约束和流动性约束。一方面，Ljungqvist等（2004）通过构建购物时间模型分析发现，受到现金约束的居民需要从银行取现来满足其消费需求，因此降低了消费水平[1]；另一方面，由于现实中信贷市场总是不完美的，消费者无法按照最优路径进行借贷，即流动性约束会减少居民的当期消费，从而不利于消费升级优化。而流动性约束会强化消费者行为的谨慎动机，从而产生预防性储蓄行为（Carroll等，2001）[2]。预防性储蓄作为家庭储蓄的重要组成部分，是导致我国2008年以来高储蓄、低消费现象并存的主要原因（万广华等，2011）[3]。金融发展可以通过合理配置资源，降低消费者的现金约束和流动性约束，进而激发居民的潜在消费（Campbell等，1991）[4]。具体地，Brito等（1995）指出，信用卡的使用可以降低现金的持有成本，从而增加支付便利性以促进消费[5]。Karlan等（2010）认为，银行卡普及率、信用卡额度的提升可以缓解流动性约束[6]。

第二类研究主要关注数字金融发展对居民消费的影响。随着互联网普及和信息技术发展，传统金融衍生出互联网消费金融、数字普惠金融等新业态。互联网消费金融在支付、借贷、储蓄和投资、风险管理四大基本职能的基础上（Tufano，2009）[7]，通过分期购物、电商平台以及消费金融公司三种服务模式，驱动消费者基于现有资产实现效用最大化（冯科等，2016）[8]，明显扩大了耐用消费品的需求，增加了中低收入人群的借贷机会（邵腾伟等，2017）[9]。与互联网金融更多被视为互联网企业从事金融业务不同的是，数字普惠金融的概念更加中性，覆盖的范围更加广泛（黄益平等，2018）[10]。数字金融结合数据、场景和金融创新产品，拓展了消费行为和服务方式，激发了居民的新型消费需求（张李义等，2017）[11]。同时，数字金融充分发挥“低成本、短时间、大范围”的优势，极大拓展了金融服务的覆盖范围，使原本被排除在传统金融之外的群体可以通过数字金融服务实现消费的跨期平滑(Campbell等，1991）[12]。

在实证方面，数字金融发展对居民消费的积极影响得到广泛认同，且这一作用在农村家庭、低收入家庭和欠发达地区家庭中更为明显（邹新月等，2020）[13]。其中，较有代表性的研究有：Grossman等（2014）认为，数字金融发展能够通过提高支付便利性、提供储蓄和补贴等方式促进消费需求、释放消费潜力[14]。易行健等（2018）构建了数字金融发展影响居民消费的理论模型，并实证检验了数字金融对居民消费的作用机制是通过提升支付便利性和缓解流动性约束两种途径得以实现[15]。张勋等（2020）通过构建一般均衡分析框架，实证发现数字金融影响居民消费的主要途径是提高支付便利性，而非放松流动性约束[16]。总体上，学术界普遍认同数字金融发展对居民消费的积极影响，且主要影响路径为支付便利性和缓解流动性约束。然而，既有文献大多聚焦于消费支出增长，对消费水平升级的关注相对不足。目前，国内学者中仅有江红莉等（2020）从宏观层面探讨数字金融发展对居民消费结构优化的作用[17]。尽管宏观数据可以考虑到宏观结构性因素对居民消费行为的影响，但难以克服宏观数据的“合成谬误”。因此有必要从微观层面聚焦数字金融发展对居民消费升级的影响效果，并探究其背后的内在逻辑。

（二）理论假说

依托于数字技术开放和共享特征的数字普惠金融，具有高效、灵活、便捷等特点，其应用推广带来了支付手段的变革，大幅削减了居民购物的时间成本和路途成本，极大地提高了居民消费的便利化程度。数字金融不仅能够整合用户海量的金融需求信息，还能基于碎片化需求集成信息优势，借助标准化的交易操作流程，直接利用网络平台为供需双方实现交易的匹配和定价。尤其是作为第三方支付平台的支付宝、微信和银联，其内部通过集成众多银行账户，实现大量小额交易的清算，让线上消费获得了强劲的支付支撑。不仅为消费者提供了“安全、简单、快速”的支付方案，大幅提升了消费的频率和金额，还改善了服务供给的业务内容，极大促进了客户的消费体验（易行健等，2018）[15]。这种“去中介化”的商品交易模式，大幅降低了金融机构运营的边际成本，凸显了数字金融“超低边际成本、海量交易笔数、小微单笔金融”的支付便利优势，拓展了金融服务范围、优化了家庭消费决策。一方面，数字化支付手段突破了商品贸易的时空约束，促进了家庭的碎片化消费。移动支付产生的海量交易数据有利于金融机构和互联网企业通过精准营销进行用户画像，有效识别消费者购买因素，挖掘长尾用户的消费需求。另一方面，基于大数据、云计算等数字技术发展而来的精准放贷和风险内控降低了信息不对称造成的搜寻成本和违约成本。在需求侧，交易成本的降低会刺激消费者的消费意愿；在供给侧，交易成本的降低则会提高供给者的盈利水平，提供更多数字金融产品和服务，从而形成良性的闭环（关键等，2020）[18]。显然，数字金融发展引致的支付便利化，是影响居民消费升级的主要因素。故提出假说1：

H1:数字金融发展通过提高支付便利性促进居民消费升级。

由金融约束理论和传统消费理论可以知道，流动性约束是抑制家庭消费的主要影响因素。居民家庭普遍因为信贷约束而压抑消费意愿、降低消费水平。由于传统金融分支机构依托于线下营业网点和ATM等固定设备，其业务规模和覆盖范围通常受到网点数量的影响，难以渗透到经济欠发达和人口稀疏的地区。而数字普惠金融主要通过线上交易的模式触达客户，使得任何家庭都可以依托互联网平台在任何时间和地点享受金融服务，明显提高了居民家庭对消费信贷的可得性，从而激发了居民整体的高层次消费需求。随着智能手机等移动终端工具的快速普及，数字金融将会进一步打破“数字鸿沟”。数字金融较低的交易成本和风险管理成本，使得客户的服务门槛大幅下移，许多被传统金融服务排斥在外的“长尾”群体也能够享受到数字金融服务的好处（南永清等，2020）[19]。京东白条、支付宝提供的花呗和借呗等信贷业务，克服了家庭资产的流动性不足问题，满足了居民家庭不同时期的缓冲储备需求，促进了居民整体消费升级。同时，按照流动性约束假说，受预算约束影响的个体将增加预防性储蓄的动机。预防性储蓄行为是导致我国消费水平长期偏低的主要内因。由生命周期理论和预防性储蓄理论可知，当家庭面临的不确定性增加时，更倾向于减少当期消费。数字金融产品作为风险对冲的重要工具，在很大程度上降低了居民家庭面临的收支不确定性。其中，数字保险业务在分散风险、降低不确定性方面具有着重要的作用，有利于增强居民家庭的抗风险能力，为消费者的财产安全提供保障，有效减少风险规避者的预防性储蓄行为，进而促进家庭增加当期消费支出。数字理财业务则能够为居民家庭提供近乎零进入门槛的增值服务，显著提高家庭投资理财的收益水平，有利于稳定消费预期，激发消费者内在需求，促进居民消费从“量”向“质”的转变（何宗樾等，2020）[20]。因此，数字金融流动性约束优势使其对居民消费有很强的引导力，从而促进居民消费升级跃升。故提出假说2：

H2：数字金融发展通过缓解流动性约束促进居民消费升级。

三、研究设计

（一）数据来源

被解释变量数据、家庭和户主层面的控制变量数据来自中国家庭追踪调查(CFPS)数据库中的家庭问卷和个人问卷。该数据是由北京大学中国社会科学调查中心负责和公布的全国微观入户调查，涉及个体、家庭和社区三个层次，覆盖25个省（市、区）的162个县，反映了中国社会经济、人口、教育的变迁。参考刘雯（2018）的做法，将财务回答人作为户主，从个人表中提取后与家庭表进行匹配[21]。

解释变量的数据选自地区层面的“中国数字普惠金融发展指数”。该指数基于蚂蚁金服的海量交易数据，由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团联合编制，涵盖2011—2018年省份、地市、县市三个层级的综合指标，已经被广泛认可并应用于衡量中国数字金融发展水平，具有较高的可靠性和代表性。

工具变量的数据，即“八纵八横”光缆干线通信网络节点的数据，是根据1994年出版的《全国邮电“九五”计划纲要》以及相关资料整理而来。地区层面的控制变量数据来自历年《中国统计年鉴》。

（二）模型设定

在理论机制的分析基础上，使用双向固定效应模型聚焦数字普惠金融与居民消费升级的实证关系，建立如下计量模型：

Cijt表示第t年省份j家庭i的消费升级水平，DFijt表示家庭i所在地区的数字金融发展水平，Xijt为包含了户主、家庭以及家庭所属地区的控制变量集合，σi表示家庭层面的固定效应，λt表示时间固定效应，τijt为随机扰动项。此外，由于关注的是地区层面的数字金融发展与家庭消费升级的关系，为避免同一地区家庭之间相关性可能对模型估计结果造成的偏误，将聚类稳健标准误（Cluster）固定到地区层面。个别年份的部分缺失变量数据，采用插值法补齐。

（三）变量说明

1.被解释变量

借鉴刘向东等（2020）的分析思路，以消费中的非基本消费需求衡量居民消费升级状况[22]。国内学者多从消费结构的角度衡量消费升级，普遍认为我国正处于消费升级的阶段。常见的测度指标有：恩格尔系数、新恩格尔系数（文教娱乐消费占比）（王志平，2003）[23]、发展系数（医疗和文教娱乐消费占比）（韩立岩等，2007）[24]，以及发展与享受型消费占比（交通通讯、医疗保健、文教娱乐、家庭设备以及其他商品和服务五项消费占比）（李晓楠等，2013）[25]。随着商品消费和服务消费的边界日渐模糊，同一类型的消费中既可能包括生存型消费，也可能包括发展享受型消费，单以消费结构的变化难以较好解释我国消费升级的现实。消费升级本质上为消费层级的跃升，即居民消费需求从低层次向高层次转变的过程。因此，运用拓展线性支出（ELES）模型分离八类消费中的基本需求与非基本需求部分，以八类消费中的非基本需求之和衡量居民消费升级。

ELES模型是在斯通的LES模型的基础上纳入消费—储蓄决策的拓展模型。模型假设基本消费需求为不受收入波动影响的消费需求，非基本消费需求为受收入同向波动影响的消费需求，设置线性模型如下：

其中，p、q分别为消费品的价格和数量，r为消费品的基本需求量，I为家庭可支配收入，β是边际消费倾向。该模型表示第i类消费品的需求由基本需求和超额需求组成。具体地，可以通过估计计量模型 Vi=bi+ βiI+ui，得到 bi和 βi的估计系数，V为消费支出。计算基本消费需求和非基本消费需求，并以居民的非基本消费需求衡量消费升级水平：

2.核心解释变量

数字普惠金融是互联网技术在消费过程中的应用，是面向大众消费者的新型服务。参考郭峰等（2020）研究，采用“中国数字普惠金融发展指数”衡量地区层面数字金融发展水平[26]。该指数具体细分为数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度三个子指数。其中，覆盖广度反映了数字金融服务的用户覆盖范围；使用深度反映了地区用户实际使用互联网金融服务的频率；数字化程度反映了地区数字金融服务的效率便利性。

3.工具变量

参考何宗樾等（2020）的做法，选取1998年建成的全国“八纵八横”光缆干线传输网络节点城市数量，并将其与其他省份的数字金融发展指数均值进行交互，构造数字金融发展的工具变量[20]。一般来说，合格的工具变量首先要满足相关性和排他性两个条件。一方面，光缆干线网络作为信息传递的重要物质载体，是互联网信息基础设施布局的空间特征，因此，预期拥有光缆干线传输网节点城市数量越多的省份，数字金融发展的水平就越高，满足相关性的约束条件。另一方面，光缆干线网络是基于通信方面的需求而统一铺设，且距今已有较长时间，对于当期居民消费没有明显影响，满足排他性的约束条件。

4.控制变量

在家庭层面，控制家庭净资产（易行健等，2018）[15]、家庭总收入、家庭人口规模、少儿抚养比和老年抚养比（张勋等，2020）[16]。显而易见，家庭净资产、家庭总收入和家庭人口规模越高，居民消费升级水平越高；而家庭抚养比越高，家庭消费水平越低。其次，在户主层面，控制了户主的年龄（平方项）、性别（男性=1，女性=0）、婚姻状况（已婚=1，其他=0）、健康状况（健康=1，其他=0）和平均受教育年限等变量（张勋等，2020）[16]。其中，由于户主年龄受时间固定效应和家庭固定效应的影响，而无法准确估计其系数。因此，参考Zhang等（2017）的做法，通过控制年龄的平方项缓解遗漏变量偏误[27]。最后，为了考虑经济水平和传统金融对家庭消费的影响，添加了地区层面的控制变量，分别以各省人均GDP和年末金融机构贷款余额进行衡量（易行健等，2018）[15]。

（四）描述性统计

通过将家庭数据和省份数据匹配，得到一套包含2016、2018两年的面板数据，回归时家庭数据相当于被平均到省级层面。由于青海省和西藏自治区数据缺失严重，予以剔除。为降低方程估计偏误，对部分变量取自然对数，变量的描述性统计由表1给出。

由表1可知，中国家庭的消费升级水平存在明显差异，家庭非基本消费支出（对数）最大值为13.834，最小值为 1.591，平均值为 10.343，整体上家庭的非基本消费支出较高。而地区层面的数字金融指数（对数）的最大值为5.934，最小值为 5.319，平均值为5.559，说明地区间的数字金融发展水平差距相对较小。在控制变量的家庭特征层面，家庭总收入、家庭净资产等变量之间差异十分明显，而家庭人口规模、少儿抚养比、老年抚养比的平均值分别为3.499、7.111、8.728，说明中国家庭间的贫富差距较大，且家庭抚养负担较重。在控制变量的户主个人特征层面，户主受访者平均年龄为 52，男性占比约 54.1%，已婚人士占比约84.2%，身体健康占比约 63.5%，平均受教育年限均值为7.55年，说明户主普遍为年龄偏大的已婚人士，且身体健康水平和平均受教育程度偏低。同时，地区层面的控制变量差异较大，地区人均GDP（除以均值）的最大值和最小值分别为2.558、0.498；地区金融机构贷款余额（对数）的最大值和最小值分别为2.483、0.863。

表1 变量描述性统计

四、基准分析

（一）基准模型回归

表2是数字金融发展对居民消费升级的回归结果，其中第（1）列是没有考虑控制变量时的回归结果，第（2）～（4）列则是依次控制家庭特征变量、户主个人特征变量和地区特征变量后的回归结果。首先，加入年份和家庭的双重固定效应，使用普通最小二乘（OLS）法对模型（1）进行估计，并将模型的聚类稳健标准误（Cluster）固定到到省份一级。表2的第（1）列的回归结果显示：数字金融发展的估计系数为0.506且在1%的水平上显著，表明在整体上，数字金融发展能显著促进居民消费升级。

表2 基准模型回归

其次，加入控制变量后的回归结果如表2第（2）～（4）列所示：家庭层面的控制变量对居民消费升级有较强的解释力。家庭收入、家庭净资产在1%水平上显著促进居民消费升级，与持久收入假说和生命周期理论相符。家庭人口规模系数显著为正，说明家庭人数的规模效应会引起更多的消费支出。家庭抚养比（少儿抚养比、老年抚养比）系数为不明显的负效应，即抚养比越高的家庭面临更大的经济负担，从而不利于家庭消费升级。此外，户主特征变量的估计系数显示，户主性别、户主受教育程度、户主婚姻状态与家庭消费升级显著相关，即户主为女性、高学历人才、已婚人士的家庭消费水平越高。原因在于女性用户对消费的体验更加敏感，更加注重在商品所承载的内心价值诉求；受教育程度越高的消费者对商品质量和服务售后有更高的要求；已婚用户一般拥有稳定的收入来源，从而具备更强的购买力。其余户主特征变量的系数不显著，可能的原因是户主年龄和健康水平在短期内受时间影响较小，从而被家庭层面的固定效应所吸收。地区的经济发展水平与家庭消费升级的关系并不显著，数字金融发展与地区传统金融之间显著负相关，说明数字金融的发展一定程度上替代传统金融来促进居民非基本消费支出增长。

（二）稳健性检验

通过稳健性检验增强结论的可信程度。首先，对相关变量的数值进行测量误差修正，来解决计量结果的可能存在的偏误问题。由于居民消费数据和居民收入数据在家庭调查中易存在低估的倾向，因此对消费升级指标和家庭总收入指标进行1%的缩尾处理，重新对基准模型进行回归，结果如表3第(1)列所示：修正测量误差后，数字金融发展依然促进了居民消费升级。

其次，采用更换被解释变量的度量指标的方法进行稳健性估计。国内学者普遍将居民消费支出划分为生存型消费和发展与享受型消费，以发展与享受型消费衡量消费结构优化（李晓楠等，2013）[25]。因此采用发展与享受型消费（对数）作为替代指标，并在模型（1）的基础上重新回归。回归结果显示，更换被解释变量指标后，数字金融发展依然能显著促进居民消费结构优化。

最后，模型（1）可能存在内生性问题从而导致数字普惠金融的估计系数有偏，数字普惠金融和居民消费升级可能同时受家庭成员的购买力、购物偏好和消费预期等不可观测的因素影响。为有效克服内生性问题，使用工具变量的估计方法对模型（1）重新修正。表3第（3）列报告了工具变量第一阶段的结果：工具变量与数字金融发展显著正相关，符号与预期相符。表3第（4）列报告2sls的回归结果显示，在克服了内生性问题的基础上，数字金融发展依然对居民消费升级有显著的正效应。F统计量远大于10，拒绝弱工具变量的假设。说明工具变量的选择是合理的，且工具变量的估计结果与OLS的估计结果基本一致。

表3 稳健性估计结果

五、传导机制分析

前文研究发现，数字金融发展对居民消费升级有显著的促进作用，本部分将进一步考察数字普惠金融发展影响居民消费升级的传导机制。根据理论机制的分析，进一步研究数字金融的发展能否通过支付的便利性和放松流动性约束对居民消费产生影响。并试图对理论H1和H2进行验证或排除，从而厘清数字金融发展主要从何种渠道促进居民消费升级。

（一）支付便利性

根据理论机制分析，数字金融发展促进家庭消费升级，可能的原因是提高了支付的便利性，从而减少了居民消费时对现金的需求。为验证支付便利性机制，首先利用中国数字金融发展指数的子指数进行验证。中国数字金融发展指数可分为覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度3个方面组成。参考张勋等（2020）做法，使用3类子指数衡量支付便利性，分别是电子账户的覆盖广度、使用深度中的支付业务以及数字支持服务程度[16]。表4的第（1）～（3）列分别报告了3类子指数与消费升级的关系：覆盖广度、支付业务和数字支持服务程度均显著地促进了居民消费升级，初步证实数字金融发展通过提高支付便利性推动居民消费升级。

进一步从需求层面寻找支付便利性机制的证据。具体地，数字金融发展影响消费升级最直接的途径可能是提供网购便利性，使交易不再受时间、地点的约束，同时更能满足居民对利基商品的购买需求。将网购频率设置为虚拟变量：如果家庭成员中有人1周内至少进行了1次网购，则设定为 1，否则为0。表 4的第（4）～（5）列报告了中介效应模型的估计结果：数字金融发展带来的网购便利化，显著增强了对居民消费升级的促进效应。这与H1的内容相符，即数字金融发展通过提高支付便利性促进居民消费升级。

表4 支付便利性传导机制

（二）流动性约束

流动性约束与居民消费的关系已得到学术界的广泛认同。金融具有合理配置资源的功能，有利于缓解居民的流动性约束，从而实现消费的跨期平滑。而数字普惠金融作为数字经济背景下金融发展的衍生品，也可能通过放松流动性约束对居民消费产生影响。基于此，利用数字金融发展指数中与流动性约束有关的子指标，即信贷业务和征信业务展开分析。事实上，金融通过资源重组缓解流动性约束的本质，是允许消费者进行个人借贷，其中征信业务又是开展信贷业务的前提。表5的第（1）～（2）列分别报告了信贷业务指数和征信业务指数的回归结果：这两个变量的系数均显著为正，初步证实数字金融发展通过缓解流动性约束来提高居民消费水平。

其次，引入家庭负债比衡量流动性约束，并生成和数字金融发展的交互项，考察数字金融发展影响家庭消费升级的流动性约束异质性。如果面临更紧的流动性约束的家庭，能借助数字金融更明显地改善消费决策、提升消费水平，则说明流动性约束机制成立，即交互项的系数显著为正。回归结果见表5的第（3）列所示：交互项的回归系数在5%的水平上显著为正，进一步证明数字金融发展可以通过放松流动性约束来促进居民消费升级，H2的结论得以验证。

表5 流动性约束传导机制

六、异质性分析

（一）分样本基准回归

对我国这样一个地区发展不平衡的二元经济体国家来说，数字普惠金融的发展对居民消费升级的促进效应是否具异质性呢？首先，将家庭样本按城镇和农村户口进行划分。表6前两列的回归结果显示，数字金融发展对城镇居民和农村居民消费升级均有显著的促进作用，但这种促进作用对农村居民的影响更加明显。可能的解释是，我国农村地区的家庭对金融服务的可得性相对较差，普遍存在金融抑制的现象，因此数字金融的发展缩小了因城乡分割造成的“数字鸿沟”，有利于农村居民通过参与和享受数字技术成果放松流动性约束，从而提高家庭的消费升级水平。此外，按沿海地区和内陆地区划分两个子样本进行回归。

表6第（3）～（4）列的回归结果显示，数字金融发展显著促进了内陆地区的居民消费升级，而对沿海地区的居民消费升级无明显影响。可能的原因是，沿海地区的经济金融发展水平较高，由此数字普惠金融的发展对沿海地区居民消费水平的促进作用不明显。对于内陆地区而言，由于地理位置、基础设施水平相对较差，所以数字普惠金融发展能够显著促进内陆地区居民消费升级。表6第（5）～（7）列表明，数字金融发展能显著促进低等收入阶层家庭的非基本消费支出增长，对中高等收入家庭的消费升级并无明显影响。这是因为数字金融的普惠性使低等收入阶层的家庭更容易获得信贷支持，释放受流动性约束制约的消费需求；而中高收入水平的家庭受到流动性约束影响较小，从而数字普惠金融对其消费行为的作用较为有限。

（二）分样本机制检验

1.城乡机制检验

表6分析得出，数字金融发展对城镇居民和乡村居民消费升级均有积极影响，接下来我们探讨数字金融发展以何种渠道对两类居民消费升级产生影响。表7报告了城乡居民受数字金融发展的影响机制，前三列为城镇居民样本的估计结果，后三列为农村居民样本的估计结果。我们发现，数字金融发展通过提高支付便利性，带动了城镇居民非基本消费支出的增长；对于农村样本而言，数字金融发展通过改善流动性约束促进农村居民消费升级。综合来看，数字普惠金融发展对居民消费升级的促进作用通过提高城镇居民的支付便利程度和改善农村居民的流动性约束得以实现。

表6 分样本基准回归

表7 城乡机制检验

2.内陆地区机制检验

通过分析表6数据发现，数字金融发展对居民消费升级的影响仅在内陆地区显著。那么，数字金融以何种途径促进内陆地区居民消费升级呢？为此，进一步对内陆地区样本进行机制检验。支付便利性机制的回归结果见表8第（1）～（2）列，流动性约束的结果见表8第（3）列。回归结果显示，数字金融发展显著的改善了内陆地区居民所面临的流动性约束，而对支付便利性的影响并不显著。这是因为内陆地区受制于地理位置的影响，传统金融发展水平相对较低，难以满足居民的高层次需求和新型消费的需求。而数字普惠金融突破了空间局限，以低成本的优势大幅放松了流动性约束，推动内陆地区居民消费水平升级。

表8 内陆地区机制检验

3.低收入阶层机制检验

表6分析发现，数字金融发展对低等收入群体消费升级的影响显著为正，而对中、高等收入群体的消费并无明显影响。进一步检验数字金融对低等收入家庭消费的影响路径，支付便利性路径和流动性约束路径的检验结果分别见表9第（1）～（2）列和表9第（3）列。估计结果显示，数字金融发展和家庭负债比的交互项系数在5%的水平上显著为正，而网购频率没有通过中介效应检验。这是因为低收入居民通常是高流动性约束群体，数字普惠金融依托大数据技术，大幅改善了金融市场的信息不对称，推动金融机构下移客户服务门槛，即放松流动性约束是数字金融推动低等收入阶层居民消费升级的主要途径。

表9 低收入阶层机制检验

七、研究结论和政策建议

（一）研究结论

过去几年，基于互联网的数字普惠金融快速发展，大幅改善了金融服务的便利性和可得性，为促进居民消费水平提升提供了支撑。运用拓展性线性支出模型（ELES）以非基本消费支出衡量居民消费升级水平。结合2016年和2018年两期中国家庭追踪调查(CFPS)数据和中国数字普惠金融指数，从微观层面考察数字金融发展对居民消费升级的影响效果和作用机制。得出结论如下：总体上，中国数字金融发展显著促进了居民消费升级，且通过修正测量误差、更换被解释变量指标和使用工具变量估计等稳健性检验增强了这一结论的可靠性。此外，还验证了数字普惠金融影响居民消费升级的主要途径是提高支付便利性和放松流动性约束。异质性分析给出了更细致的结论：数字金融发展通过提高支付便利性显著促进了城镇居民消费升级；数字金融发展通过缓解流动性约束显著提升了农村居民、内陆地区居民和低收入阶层居民的消费水平。

（二）政策建议

第一，加强网络基础设施建设，为数字金融发展夯实数字硬件基础。数字金融服务主要依托数字化网络有效地服务于国内消费水平跃升。完善的网络基础设施是保证数字金融健康稳定发展的必要前提。尤其随着手机作为移动终端的广泛应用，以及5G、大数据、云计算等新型基础设施的完善，可以有效释放数字金融的活力，提升居民消费的数字化水平。因此要加大对网络基础设施建设的政策补贴力度，降低消费者接入互联网和接触数字金融产品的成本，有效提高数字金融服务的覆盖广度与服务质量。同时，要加大对信息技术创新的投资力度，加快数字普惠金融产品向更便捷、更智能、更具吸引力的方向创新更迭，为客户提供定制化、差异化的数字金融服务。构建互通互联的基础设施网络体系，不仅为数字金融发展提供强有力的数字技术支持，打通制约数字金融发展的堵点，还提高了跨区协调资源和整合要素的能力，有利于推动包容性数字普惠金融体系的建设。

第二，要以增强支付便利性和放松流动性约束为导向，充分发挥支付便利性和流动性约束在数字金融影响消费升级过程中的中介作用。一方面，鼓励金融机构与淘宝、京东、腾讯等大型电商平台合作，加快数字金融产品和服务模式创新，开发适应数字金融发展特征的互联网终端和移动互联网应用软件，优化数字普惠金融内部的支付业务、信贷业务、保险业务、投资业务、货币基金业务、信用业务等领域的服务模式。不仅要通过发放电子消费券等方式推动家庭基本消费支出的增长，更要满足居民的个性化、多样化、定制化消费需求，增加消费者对数字金融工具的使用黏性，以达到培育新型消费增长点和促进居民消费水平升级的目的。另一方面，增强保障金融风险监管，健全信用风险防控体系，优化社会信用环境，进而降低居民流动性约束和预防性储蓄。在数字普惠金融的各项指标中，互联网信贷对居民消费升级的影响最为显著，互联网信贷能够大幅降低居民的贷款门槛，从而缓解家庭尤其是低收入家庭面临的信贷约束。政府应增加互联网信贷和互联网保险方面的经费投入，充分发挥数字普惠金融对居民消费升级的引导作用。

第三，落实数字普惠金融的“普惠功能”，弥补传统金融对内陆地区和弱势群体的服务不足。首先，加快完善农村地区和经济欠发达地区的网络基础设施建设，扩大数字金融服务范围、降低数字金融服务成本，让数字金融成果以更惠民、便民、利民的方式服务于中国家庭消费层次跃升。目前，数字普惠金融还无法有效提升农村居民的消费水平，需要加强数字金融知识的普及、推广，提高消费者的金融素养以及对数字金融工具的认识与理解，才能缓解居民对数字普惠金融服务的排斥。其次，政府要增加经济欠发达地区的专项经费投入，加强与移动、联通、电信等运营商合作，提高内陆地区的移动互联网普及率和电子支付账户的覆盖广度。最后，低收入家庭由于受流动性约束的影响而难以共享数字金融的发展成果，因此政府应提高低收入人群的转移支付水平，防范低收入家庭的债务风险，缓解低收入家庭的信贷约束。鼓励金融机构为低收入水平的群体提供精准的数字金融服务方案，破除低收入家庭可能存在的数字技能不足和文化程度偏低等障碍，积极推动数字普惠金融向弱势人群拓展。