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数字普惠金融影响城乡消费支出结构差距的实证分析
目录
TOC\o1-3\h\u2111数字普惠金融影响城乡消费支出结构差距的实证分析 1
252501.1研究假设 1
272651.2数据来源与变量的选取 1
250851.2.1数据来源与处理 1
45231.2.2变量选取 3
138041.3模型建立 4
36401.4实证分析 5
228711.1.1描述性分析 5
210901.1.2相关性检验 5
53061.1.3回归分析 6
202771.1.5稳健性检验 11
157251.5本章小结 13
1.1研究假设
本文就数字普惠金融对居民消费支出结构的影响提出以下3点研究假设：
假设1：全国来看，数字普惠金融发展对城乡消费支出结构差距的缩小具有正向影响。根据城乡消费及数字普惠金融相关理论，数字普惠金融发展可以提高金融服务可得性，达到缩小城乡消费的目的。首先，数字化支付带来了便捷高效的支付方式，极大便捷了居民消费，在一定程度上改变了居民的消费习惯与消费方式；其次，信贷服务可得性的提升，可以降低信贷约束；再者，保险服务可以减少居民面临的不确定性，减弱居民的预防性储蓄动机。以上途径都能正向影响居民消费支出差距。
假设2：数字普惠金融发展对城乡消费支出结构差距影响呈现区域异质性的特点。数字普惠金融对城乡消费支出影响在西部地区表现得最为明显，中部地区次之，东部地区影响力最小。
假设3：数字普惠金融通过不同途径对城乡消费支出结构差距的影响程度不一。
1.2数据来源与变量的选取
1.2.1数据来源与处理
本文的研究主要使用的是2011-2020年我国除港澳台地区外的31个省、市、自治区的面板数据。数字普惠金融发展指数(DAI)数据由北京大学数字金融研究中心计算并于2016年和2019年发布。而其他控制变量和解释变量数据均来自国家统计局、wind、国泰安等数据库。
（1）城乡居民消费支出结构差距数据的来源与处理
影响城乡消费支出结构差异的因素为了进一步缩小城乡消费支出结构的差异，许多学者对此进行了研究。过去，学者们主要通过实证和理论分析来研究收入和消费差距。为了准确反映城乡消费支出结构差异的因变量，泰尔指数可根据研究需要采用GDP加权或占人口百分比加权。一是泰尔指数可以根据不同的基本空间单元，灵活衡量城乡居民消费支出在不同尺度上的结构性差距，其次，泰尔指数衡量的是城乡居民消费支出结构在群体间和群体内的差异，可以灵活区分群体内和群体间的不平等。家庭消费支出的差异可以在群体内部和群体之间灵活确定。该计算公式可以按照公式（4-1）对城市、城镇和村庄进行分组，计算出我国31个省份的泰尔指数。
（4-1）
分地区样本下的泰尔指数表示为：
（4-2）
其中指城市，指农村，指的2013-2018每年，表示表示我国31个省级行政单位中j省的在t时期的城乡消费支出结构差距，表示农村或城镇在t时期的消费量，表示农村和城镇两组消费的总消费，表示t时期城镇或农村的人口，表示t时期的总人口。
（2）数字普惠金融指数的来源与处理
本论文实证过程中的数字普惠金融发展指数主要来自于北大在2016及2019年发布的数字普惠金融发展报告，本论文的研究样本选自于31个省级行政单位的数字普惠金融发展指数。
图1.12013-2018年间各省数字普惠金融发展指数趋势
通过图1.1不难看出，我国31个省级行政单位的数字普惠金融指数在样本研究期2013-2018年间呈现向上发展态势，就北京来说，2013年数字普惠金融发展指数仅为222.14，而在2018年，则达到了377.73，上涨幅度达到1.7倍，其他地区的数字普惠金融发展指数的数据变化虽呈现差异，总体呈现上升趋势，在样本研究期内，我国数字普惠金融处于高速发展期内。地区之间的数字普惠金融发展指数比较不难发现，东部地区中北京、上海等地的数字普惠金融发展指数处于全国最高水平，而中部地区的辽宁、西部地区的西藏等地的数字普惠金融发展指数处在全国低水平区域。这种现象出现的原因主要是由于东部地区经济发达，金融可获得水平较大，西部及部分中部地区经济发展水平较低，金融门槛较高，一定程度上影响了数字普惠金融的发展。
1.2.2变量选取
（1）被解释变量
被解释变量为城乡消费支出结构差距：本论文实证过程中使用泰尔指数对城乡居民消费支出结构差距进行测度，其数值越大表示城乡居民消费支出结构差距越大；反之，影响越小。
（2）解释变量
数字普惠金融发展水平（DIFI）：本文采用北京大学互联网金融研究中心编制的北京大学数字普惠金融指数（201