《数字普惠金融与山东省城乡居民消费水平之间的关系实证探究》12000字（论文）

数字普惠金融与山东省城乡居民消费水平之间的关系实证研究摘要本文主要研究数字普惠金融与山东省城乡居民消费水平之间的关系，通过使用山东省从2010年到2020年16个地市的面板数据以及北京大学数字金融研究中心公布的2010-2020年的山东省各地市的数字普惠金融发展指数，运用基准回归实证分析方法以及多种检验方法进行具体研究。研究结果表明在山东省，数字普惠金融发展指数与居民的消费水平呈显著的正相关关系，即数字普惠金融发展指数的提高能够有效促进居民的消费，具体表现在提高居民的人均消费支出上；并且数字普惠金融对经济发展差异较大的地市之间的促进作用是相同的，在山东省各个地市都能够显著的提升居民消费水平。因此本文提出相应的建议，政府应该对数字普惠金融的服务体系进一步创新，使得数字普惠金融的广泛性、便捷性进一步得到体现，同时地方政府也应加强区域间数字普惠金融的合作，促进数字普惠金融在山东省各地市之间协调均衡发展，从而推动居民消费水平提高。另外金融机构也要优化数字技术和算法，保障数字普惠金融实施过程中的安全性、可靠性、便捷性，发挥数字普惠金融对消费的促进作用。关键词：数字普惠金融面板数据居民消费水平山东省基准回归目录TOC\o"1-3"\h\u247361引言 1251961.1研究背景和意义 1268601.2国内外研究现状 2255201.2.1国内文献综述 2293821.2.2国外文献综述 222551.3研究内容和方法 3308512理论分析与假设 4248113实证分析 6231253.1模型构建 627213.2变量选取 6181323.3数据来源与说明 67473.4描述性分析 7135083.5数据结果检验 711003.5.1多重共线性检验 7246203.5.2固定效应模型检验判断 8164033.5.3相关系数和异方差检验 933183.6实证回归结果 980304结论与政策建议 118462参考文献 1322443附录A 161引言1.1研究背景和意义随着我国进入社会主义现代化建设新阶段，国内大循环和国外国内双循环的要求更加紧迫，供给侧结构性改革成为经济建设的主线。通过供给侧结构性改革，国内企业的生产效率得以提高，本土产品供给量随之增加，但目前我国国内的消费能力未与之匹配。与世界平均消费率60%相比，2020年度我国人均居民消费水平27437.9元，消费率仅约为27.2%2020年国家统计局数据，可见我国居民消费率远低于世界平均值，并且从宏观数据来看我国居民的消费率长久以来一直处于较低水准。从凯恩斯流动性偏好理论的内容我们得知，来自交易、预防的动机与居民收入呈正相关，但矛盾的是从2017年的我国人均收入从25973.8元增加到2019年30732.8元2020年国家统计局数据2017年国家统计局数据研究数字普惠金融具有理论价值，首先可研究数字普惠金融受哪些因素影响、影响程度的大小，以及对经济状况作出预测，帮助政府、货币当局、金融机构做出合理的宏观经济金融决策，实现预期目标。研究普惠金融也具有实践意义，通过数字普惠金融的优势，可以打破城镇、农村居民收入、消费、认知、需求水平不同造成的障碍，使得金融普惠性得以体现，进而从城镇和农村两个方面共同提高居民消费水平，来站稳国内大循环这个基点，展现出我国的经济发展优势。本文对山东省的数字普惠金融与各地市居民的消费水平之间的关系进行研究。主要为了探讨解决“山东省的城乡居民消费水平受到哪些因素的影响？数字普惠金融发展指数是否能够作为核心变量？数字普惠金融对山东省城乡居民消费水平会产生什么样的影响？数字普惠金融对山东省城乡居民消费水平会产生多大的影响程度？”这些问题。1.2国内外研究现状1.2.1国内文献综述黄益平、黄卓(2018)[1]认为随着科学技术的日益进步和数字货币的应用，我国的经济会从宏观的层面来引导进行数字普惠金融的改革。崔海燕(2017)[2]基于中国从沿海到内陆的三大区域，运用GMM模型来研究数字普惠金融与农村居民消费之间的关系，得到数字普惠金融对东部、中部、西部的居民消费都存在着促进作用，但促进程度不同的结论，分别为对东部沿海地区的居民消费影响程度最大，其次是中部地区，最后是西部地区。与崔海燕相反，易行健和周利(2018)[3]运用中国家庭微观调查数据来进行分析，得到了数字普惠金融对中部地区、西部地区和农村地区的居民消费水平的影响更为显著的结论。南永清等(2020)[4]通过实证分析研究了数字普惠金融的居民消费总体效应，认为从整体上看，数字普惠金融对我国居民的消费起到了促进增长的作用。孔维汉和李爱喜(2019)[5]利用2010-2016年江苏省县级面板数据，从农村居民消费的角度看出发，研究数字普惠金融对农村居民消费的影响。杨京坤(2021)[6]运用岭回归分析方法，基于河南省的市级面板数据，研究数字普惠金融与河南省居民消费之间的关系，得到数字普惠金融能够提高河南省的居民消费水平的结论，同时也提出居民的收入水平和各地区的经济发展水平对居民消费也存在正相关的关系。周弘等(2019)[7]基于中国家庭追踪调查的数据，研究数字普惠金融水平与家庭消费支出之间的关系，得到数字普惠金融会对家庭消费支出产生促进作用的结论。王文姬、刘柏阳、李欣哲(2021)[8]认为数字普惠金融能够带动金融理财和产业的发展，进而增加居民收入，提升居民的文化消费能力。肖云、米双红(2021)[9]认为数字普惠金融的发展具有缩小城乡居民消费差距的作用，通过缩小城乡居民收入差距进而缩小城乡居民消费差距，从而带动消费的增加。邹新月、王旺(2020)[10]认为数字普惠金融的发展能够通过城乡居民收入水平的提高、互联网金融的发展等途径来促进居民消费的增加。蒋竹媛(2020)[11]认为发展数字普惠金融不仅可以促进居民消费水平的增加还可以缩小城乡居民消费差距。唐世辉(2020)[12]认为数字普惠金融的发展对中部和东部地区的居民消费影响并不明显，但对西部地区的居民消费水平具有显著的影响。唐勇、吕太升、侯敬媛(2021)[13]认为从全国层面来看，数字普惠金融能够显著地促进农村居民的消费结构进行调整，从而带动消费水平的提升。1.2.2国外文献综述国外对数字普惠金融的研究重点集中其与居民收入水平的关系上，分为对区域居民收入和对农业生产水平的研究。研究文献如下：\t":8118/zn/Detail/index/GARJ2021_1/_blank"Guetal.(2021)[14]使用PSTR模型研究电子商务发展水平与农村贫困程度之间的非线性关系，得到数字普惠金融能够缓解农村贫困的结论；Peterson(2018)[15]等分析了数字普惠金融的未来发展趋势，认为数字普惠金融在未来能够有效的促进居民消费水平的提高，向客户提供更广泛的服务，尤其是其普惠性能覆盖到偏远地区和低收入人群。\t":8118/zn/Detail/index/GARJ2021_1/_blank"Yu&Wang(2021)[16]认为数字普惠金融有利于缩小城乡居民的人均可支配收入差距，在一定程度上对居民消费有促进的作用；\t":8118/zn/Detail/index/GARJ2021_1/_blank"Yangetal.(2021)[17]从理论上分析了数字普惠金融对农户农业生产决策影响的机制，并基于样本进行了实证研究，得到数字普惠金融能够提高农村生产力的结论；\t":8118/zn/Detail/index/GARJ2021_1/_blank"Ding(2021)[18]通过建立安徽省2011-2018年时间序列数据模型来分析研究数字普惠金融与农村经济增长之间的关系，得到数字普惠金融能够显著促进农村经济发展的结论。\t":8118/zn/Detail/index/GARJ2019/_blank"Puetal.(2019)[19]利用中国2011-2015年省级面板数据研究数字普惠金融的区域扶贫效应，得到数字普惠金融的发展有利于遏制贫困的结论。1.3研究内容和方法基于以上国内外文献对数字普惠金融作用的阐述与研究，本文针对数字普惠金融与山东省居民消费水平之间的关系，运用实证分析的方法，主要研究数字普惠金融会对山东省居民消费水平产生什么样的影响，包括数字普惠金融的影响方向和影响程度等，此外还通过计量分析所研究的结论提出相关的政策建议。研究所用方法包括文献法与定性与定量分析法，具体如下：文献法：通过收集并梳理国内、国外不同学者有关数字普惠金融对居民消费水平、收入水平的研究文献，了解我国从国家到各个省份和各个地区的数字普惠金融发展情况与问题，参考以往文献研究的模型设计原理、假设条件以及相应公式推导，在阅读大量文献的基础上梳理不同学者的研究见解和模型设计差异，为本文研究提供理论支撑与方法借鉴，择优选择符合本文研究对象的研究方法和分析方法。定性与定量分析法：文章前半部分通过对山东省数字普惠金融的落实情况进行定性分析，分析阐述了山东省数字普惠金融的发展现状与特点。之后通过对以往文献采用的公式和理论进行分析，了解并确定符合山东省数字普惠金融的实际情况，找到影响山东省城乡居民消费水平的因素，为模型选取和定量计算做铺垫。本文采用计量经济分析法实证分析山东省数字普惠金融对城乡居民消费的影响，其中包括影响方向和影响程度的分析；同时运用面板数据进行回归分析，对与山东省居民消费水平相关的自变量因素加以筛选，找到影响作用最大的因素，并以此为依据为山东省未来发展数字普惠金融提供相应的指引。2理论分析与假设根据关于数字普惠金融的过往研究与相关理论，我们可以将数字普惠金融对山东省居民消费水平的影响机制分为以下几种：根据南永清等(2020)[4]的研究，发现数字普惠金融能够促进居民收入水平的提升，居民收入的提升会增加消费者可使用资金，进而使其消费欲望上升，拉动居民消费水平的提高。其中居民的消费水平和收入之间的关系可以由以下几个理论来解释：首先是莫迪利安尼的生命周期理论，根据该理论我们得知一个人的消费水平是受到他一生的全部预期收入的影响的。其次是弗里德曼的持久收入理论，根据该理论可以知道居民的消费水平主要受到两种收入的影响，一种是持久性收入，比较稳定，属于居民正常情况下的收入水平；另一种是暂时收入，是居民波动比较大的一种收入来源，对于消费者来说，消费水平与持久性收入存在着线性关系。再者从凯恩斯的绝对收入理论来看，凯恩斯认为收入与边际消费倾向之间也存在着较为稳定的线性关系。另外根据凯恩斯的边际消费倾向递减理论，可得高收入的城市居民对高档耐用消费品的消费边际效用是递减的，而乡镇居民群体受到收入水平的限制，消费不足，这表明城乡居民的收入差距会阻碍消费水平的增加。最后根据收入决定理论以及王文姬、刘柏阳、李欣哲(2021)[8]的研究结论，我们可以得到居民的收入会对其消费支出会产生正相关的影响，即居民收入水平提高其消费水平也会增加，所以本文引入控制变量—居民的收入水平，以山东省各地市在2011-2020年这段时间内的人均可支配收入来衡量。根据杨京坤(2021)[6]、孔维汉和李爱喜(2019)[5]以及蒋竹媛(2020)[11]的研究，发现数字普惠金融对城乡消费水平影响的另一机制，即数字普惠金融也能够通过其普适性、便捷性、多样性来带动各地市的经济发展，主要表现在数字普惠金融能够更有效地提高居民的资金使用效率，增强居民投资意愿和投资效率上；另外在数字普惠金融的推广和普及过程中，政府财政支出的增加同样也会带来居民投资意愿和投资效率的提升，最终通过这两个途径来带动居民消费水平的提升。该机制的理论基础如下：首先，数字普惠金融可以看做是金融机构的一种金融创新，根据格林和海伍德的财富增长理论，我们知道居民的财富增长与金融创新呈正相关的关系，而居民的财富构成主要由其收入水平来决定，因此在上述收入理论的基础上，我们可以得到数字普惠金融作为一种金融创新形式能够从居民财富增长的角度来推动居民消费水平的提高。其次一国财政支出的增加意味着扩张性的财政政策，在大部分的情况下能够带动居民投资欲望的上升，从而带动经济的发展和居民收入水平的提升，根据莫安迪利尼的财富效应理论，我们发现消费者的消费支出主要取决于他这一生的财富，一生的财富又包括人力资本、真实资本和金融财富，其中人力资本与金融财富与政府财政支出和居民收入水平呈正相关，所以数字普惠金融同样会通过这个途径对居民消费水平产生相应的影响，故本文在设计研究模型时，同时引入经济发展程度和政府支出作为控制变量，分别用山东省2011-2020年各地市的GDP总额与年度财政支出预算来衡量。根据肖云、米双红(2021)[9]和\t":8118/zn/Detail/index/GARJ2021_1/_blank"Ding(2021)[18]的研究，我们发现一个地区的就业结构也会对居民消费水平产生一定的影响。其影响机制为数字普惠金融的实施会发挥其资源分配的效应，即数字普惠金融能够在实体经济与金融结合的过程中，将低效率产业的资金想高效率产业转移，在一定程度上能够改变一个地区的产业结构，从而影响到该地区的居民就业结构。根据马尔萨斯的人口理论，我们从中可以意识到在规模报酬不变的情况下，劳动力的产出与资本和劳动力的比率来决定，因此资本密集型的产业中，劳动力产出效率更高，在工会的作用下能够带动劳动者收入水平的提升。在收入理论的基础上，可以认为地区的就业结构也会对该地区居民消费水平产生一定的影响，因此将就业结构引入作为研究模型的控制变量之一，但是由于受到就业结构的数据难以获取、职业的多样性以及数据的时效性的影响，为了更显著的观测其对因变量的影响，本文将采用代表行业的就业人数作为参考数据，代表行业的就业人数主要包括受统计的第一、二、三产业就业人数。根据崔海燕(2017)[2]、孔维汉和李爱喜(2019)[5]、杨京坤(2021)[6]以及周弘等(2019)[7]的研究模型，我们将衡量数字普惠金融发展程度的指标选作数字普惠金融发展指数，数字普惠金融发展指数是多方面因素和数据综合计算形成的指标，其适用性、可靠性、准确性相对于其他指标都更具有优势，因此本文将数字普惠金融发展指数当做研究模型的核心变量。数字普惠金融对居民消费水平的影响机制如上所述，通过收入理论、财富效应理论和各种文献研究予以佐证。同时由于居民的消费水平也受到其他多种因素的影响，为了更为显著的观测核心变量数字普惠金融指数对因变量居民消费水平的影响，因此选取上述多个代表性强的控制变量进行研究分析。数字普惠金融其实是金融创新的一种形式，其主要是以数字技术作为基础的普惠金融形式，数字普惠金融的作用是多种多样的，在本文中着重研究数字普惠金融与居民消费水平的关系，即围绕着数字普惠金融可以通过线上便利支付、线下覆盖面广、交易与运营成本低、缓解居民的流动性危机问题等特性来带动居民消费水平的提升来展开研究。数字普惠金融对居民消费水平的影响机制也与其本身特性息息相关，例如数字普惠金融的发展也带动了移动支付的发展，使其便利性和普适性增强，能够对居民的消费需求、消费倾向产生强大的刺激作用。从过往研究文献中我们得知，首先Peterson(2018)[15]认为随着数字技术的发展、数字设备的普及，数字普惠金融通过减少居民的支付时间、丰富居民消费选择、增加居民消费欲望，从而推动居民消费增长；其次，黄益平、黄卓(2018)[1]发现数字普惠金融的普及性和低门槛性能够降低金融服务门槛和成本，同时借助于大数据和信息技术的提高，消费者资产流动性不足得以缓解，解决消费者流动性短缺问题，释放消费者原本的消费潜力，增强消费者的消费能力，从而提高居民整体消费水平。因此基于上述的理论与文献我们进行如下的假设：H1：山东省的数字普惠金融发展情况与居民消费水平呈正相关关系；H2：居民人均收入、经济发展水平、就业水平也可以促进居民消费水平的提高；在这两种假设的基础之上，为了验证假设的正确性和研究数字普惠金融和居民消费水平之间的关系，本文根据上述的理论与文献，设计相应的计量经济实证研究模型，引入核心变量、控制变量和因变量，通过多种检验方式和构建回归模型来验证以上两种假设。3实证分析3.1模型构建为了分析数字普惠金融对山东省城乡居民的消费水平的影响，本文借鉴崔海燕(2017)[2]和杨京坤(2021)[6]的研究，构建如下计量经济模型：其中，i表示县、市区，t表示年份，为随机干扰项；为被解释变量，为在t年区域i的居民消费水平；为核心变量，为t时期i区域数字普惠金融发展指数；为控制变量，分别代表t时期i地区的人均可支配收入、经济发展水平、政府支出规模、代表行业就业人数；此外还存在着其他潜在因素的影响，故设定随机干扰项。3.2变量选取（1）被解释变量：居民消费水平（），表明i地市在t年份的居民消费水平；由于统计的标准不同，为了增强数据的可得性、连续性与准确性，故采用2011-2020年山东省各地市居民的人均消费支出作为衡量居民消费水平的数据指标。（2）核心变量：数字普惠金融指数（），该指数来源于北京大学数字普惠金融研究中心所编制的山东省各地市的数字普惠金融指数表，山东省各地市的数字普惠金融指数是综合多种因素而得到具有可靠性的指标，可以用来反映山东省数字普惠金融发展水平，具有可信性和代表性。（3）其他控制变量：由于居民消费水平还受到其他各种因素的影响，为了更为显著和准确的观测数字普惠金融对因变量的影响，因此还需要引入各项控制变量衡量。变量如下：第一，t年内区域i中居民收入水平（），本文使用i地区当年的人均可支配收入来进行衡量；第二，t年内i区域的经济发展水平（），本文使用i地区当年的居民年度生产总值作为参考数据；第三，政府支出规模—财政支出（），本文使用i地区当年的财政预算支出来衡量；第四，代表行业就业人数（），由于职业的多样性，其数据难以综合获取，为了提高数据的可获得性，本文选取山东省2011-2020年内代表行业的就业人数作为参考，代表行业包括在《山东省统计年鉴》中被统计的第一、二、三产业的就业人数。3.3数据来源与说明本文所采用因变量、核心变量、控制变量的数据来源于2011-2020年山东省各城市的年度宏观数据，并且将这些数据进行实证研究分析。所选取面板数据也是以山东省为基础的，所取山东省的数据样本均具有市级代表性，适合进行省内各地市之间的分析研究。其中数据具体的来源如下：首先，山东省城乡居民消费水平由居民人均消费支出以及指数进行衡量，数据来源于《山东省统计年鉴》，考虑到数据缺失和时效性的问题，统计年限选为2011-2020年；其次，数字普惠金融发展指数（），该数据来自北京大学数字普惠金融研究中心编制的山东省数字普惠金融指数，通过该指数来反映山东省数字普惠金融发展水平；再次，人均可支配收入、政府支出规模这些控制变量的数据来源于2011-2020年的《山东省统计年鉴》；区域内经济发展水平由山东省各市年度生产总值衡量，数据来源于《山东省统计年鉴》。最后，所选取《山东省统计年鉴》的参考数据日期期限为2011-2020年，并将选取数据与变量整合成为面板数据进行实证分析，通过stata统计软件对以上数据进行计量处理。3.4描述性分析对变量进行描述性统计，得到的结果如下：表3.1描述性统计

DescriptiveStatisticsVariableObsMeanStd.Dev.MinMaxlnexp1689.8850.2589.32510.489lnindex1685.0780.5033.4775.677lnincome16810.4260.3889.82612.871lngdp1688.1330.776.41714.292lngov16815.1460.67513.29217.574lnemp1684.0960.5232.8035.043注：为了防止异方差的影响，因此将表中数据进行对数化处理，得到以上结果。从表3.1中我们可以得到，被解释变量居民消费水平的平均值为9.885，最小值为9.325，最大值为10.489，在不考虑对数处理的情况下，将数据去对数化，居民消费水平的最大值和最小值之间的差距仍然比较小，因此我们可以认为山东省各市之间居民的消费差距比较小。而与山东省各地市的居民消费水平数据特点相反，山东省不同城市间的数字普惠金融发展指数、政府支出规模、经济发展水平以及收入水平这些指标的标准差较高，这些指标在2011-2020年各市之间的差距比较大，在消费水平差距不大的情况下，我们可以认为在消费水平较低的地区采用数字普惠金融也能够使该地区的消费水平得以提高。3.5数据结果检验3.5.1多重共线性检验表3.2共线性检验

VarianceinflationfactorVIF1/VIFlngov3.870.258lnemp3.630.275lnindex1.7890.559lngdp1.6730.598lnincome1.2810.781MeanVIF2.449.为了增强数据的可信度，避免数据之间多重共线性的影响，本文故对所用变量的面板数据进行多重共线性检验。本文检验多重共线性是通过计算方差膨胀因子VIF来进行的，当所选取的数据计算得到的VIF越大，表明其共多重共线性越严重。当VIF小于10的时候，表明数据不存在多重共线性。本文数据的多重共线性检验结果如表3.2所示，通过其中的检验数据我们可以看出经过对数处理之后的各项指标的VIF值都小于10，尤其是核心变量数字普惠金融发展指数和各地市居民收入水平都远远小于10这个基准水平，因此根据检验的经验，从整体上来看，本文选取的指标并不具有共线性，可以忽略多重共线性的影响，认为数据、变量的选取符合实验预期。3.5.2固定效应模型检验判断本文的实证分析通过构建面板数据来进行的，一般面板数据可能是由混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型来分析回归，因为选取的数据类型为面板数据，而对于面板数据而言，最重要的是判断其适合使用哪一种模型进行分析回归，因此为了检验数据之间的相关特性以及确定回归模型的类型，本文通过多次检验来进行判断。首先通过豪斯曼检验来判定本文选取的面板数据是选择随机效应模型还是固定效应模型，其次通过F检验则可以判定选择固定效应模型还是混合效应模型，因此本文主要采用这两种检验方法来判断所选取的面板数据适合采用哪一个模型来进行分析，检验结果如下：Hausman检验表3.3Hausman(1978)specificationtestCoef.Chi-squaretestvalue17.701P-value0.003由表3.3的检验数据我们可以得到以下结论：豪斯曼检验的结果统计量为17.701，p=0.00<0.05，由于本次豪斯曼检验结果小于0.05，我们因此可以拒绝原假设，即本文的面板数据不适用随机效应模型来进行回归，这也表明本文选取的面板数据回归模型更适合选择固定效应模型。（2）F检验Ftestthatallu_i=0:F(16,146)=20.96Prob>F=0.0000由于面板数据除了可以选择随机效应模型，还可以选择混合效应模型，因此为了更准确的判断选取的模型类型，本文还进行了F检验，F检验的结果统计量为20.96，p=0.00<0.05，由于本次F检验的检验结果小于0.05，根据这个检验结果我们可以拒绝原假设，即本文的面板数据不应选择混合效应模型而应选择固定效应模型。3.5.3相关系数和异方差检验（1）相关系数检验为了更好地选择回归方法，对所计量的面板数据之间关系有更为显著、准确的观测，本文在进行回归分析前要提前进行Pearson相关系数矩阵的检验，来增强回归结果的可信度。Pearson检验结果如下：根据表3.4我们可以得到本次检验的结果的结论，结论表明核心解释变量山东省数字普惠金融发展指数与居民消费水平之间存在着显著的正相关关系，这个结论符合在进行实验分析前的假设预期，即数字普惠金融能够带动山东省的居民消费水平上升；此外核心变量以外的控制变量，包括山东省各地市的居民人均收入水平、经济发展水平、就业人数、财政支出等控制变量也都和山东省居民消费水平呈现正相关的关系，即这些控制变量均至少在1%的显著性水平下与居民消费水平呈正相关关系。但是Pearson检验的检验结果也并非完全准确，其可信度还有待于提高，因为还需要考虑到相关系数矩阵仅衡量双变量之间的关系，相关系数矩阵的检验并没有排除控制变量以及潜在变量（如时间效应、个体效应等其他干扰项）的干扰，所以该检验结果仅供参考，数据之间具体关系还需进一步进行回归分析来判定。最后，根据表3.4中各项变量的数据相关系数绝对值数值都小于0.9，根据这个检验结果，我们也可以为多重共线性检验进行进一步的补充，进一步的排除掉本文所选取的变量数据之间多重共线性的可能，加强了本文数据排除多重共线性的可信度。表3.4相关系数矩阵lnexplnindexlnincomelngdplngovlnemplnexp1lnindex0.652***1lnincome0.589***0.415***1lngdp0.415***0.284***0.234***1lngov0.459***0.459***0.292***0.566***1lnemp0.403***0.147*0.258***0.600***0.786***1注：表中的***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；括号内数字代表t值。（2）异方差检验H0:sigma(i)^2=sigma^2forallichi2(17)=279.19Prob>chi2=0.0000Ols回归前提假设扰动项为同方差，如果存在异方差可能会对回归的结果造成影响，采用wald异方差检验后，我们得到检验结果的统计量为279.19，p=0.00<0.05，根据这个检验结果，我们可以拒绝变量数据之间存在同方差的原假设，表明变量数据之间存在异方差的情况，因此在后续进行数据回归时，我们需要排除掉数据间的异方差对回归结果的影响，应当采用附加稳健标准误的形式进行。3.6实证回归结果为了对本文的变量之间的关系进行稳健性检验，提高上述检验结果的可信度、可靠性以及准确性，本文采用针对于面板数据的三种回归方式进行回归，包括混合效应模型回归、随机效应模型回归以及固定效应模型的回归。但是着重分析固定效应模型的回归结果，本文将前两种回归结果与固定效应模型回归结果形成比较，使最终的回归结果更加具有说服力和准确性。根据表3.5固定效应模型回归结果的数据，我们可以得到山东省数字普惠金融发展指数与山东省各地市的居民消费水平呈现正相关关系，在1%的显著性水平下与因变量是呈现显著正相关的，表明每当数字普惠金融指数增加1%，就会使得该时期该地市的居民消费水平增加0.257%。尤其是相对于其他控制变量，核心变量数字普惠金融发展指数对因变量居民的消费水平的解释能力更强，也就进一步说明了数字普惠金融对居民消费水平会产生显著影响。而针对于表3.5中随机效应模型和混合效应模型的回归结果，我们同样也可以得到山东省数字普惠金融发展指数与山东各地市的居民消费水平呈现正相关的关系，在对应的显著性水平下与因变量显著正相关的，分别表明当数字普惠金融指数增加1%，就会使得该时期该地市的居民消费水平增加0.277%和0.228%。此外该结论不仅仅对于核心变量成立，对于其他的控制变量也成立。此外表3.5中固定效应模型的回归结果R-square的数值为0.727，该数据表明本文中所使用的核心变量数字普惠金融发展指数能够解释72.7%的因变量，也就是说所选择核心变量的拟合度较为良好，可以认为数字普惠金融发展指数会对居民的消费水平产生显著的影响。同时在表3.5中随机效应模型和混合效应模型回归结果中的R-square的数值均较大，大于0.5的水平，我们也可以认为采用这两种模型回归的结果都同固定效应模型回归结果相同。表3.5混合、随机、固定效应模型回归结果PooledOLSREFEVARIABLESlnexplnexplnexplnindex0.277***0.228***0.257***(0.06)(0.04)(0.02)lnincome0.209**0.1260.069**(0.08)(0.08)(0.03)lngdp0.0330.0140.008(0.02)(0.02)(0.01)lngov-0.080***0.0290.011(0.02)(0.05)(0.04)lnemp0.172***0.022-0.296***(0.03)(0.06)(0.09)Constant6.539***6.773***8.834***(0.76)(0.99)(0.62)Observations168168168R-squared0.6210.6860.727FixedeffectNONOYESF23.85-298.1Numberofid171717Standarderrorsinparentheses注：***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1基于以上的研究分析，本文的面板数据不论采用固定效应模型、混合效应模型、随机效应模型进行回归，回归的结果都相仿，因此在这个情况下，我们可以认为所设计研究实验模型中的核心变量能够显著的解释因变量，也就是说不论是准确性更高的固定效应模型回归结果还是准确性较差的混合效应模型和随机效应模型，我们都能得到数字普惠金融发展指数和居民消费水平呈显著正相关这个结论。4结论与政策建议近年来，我国进入了社会主义现代化建设新阶段，在国内大循环和国外国内双循环的背景下，经济建设的主线逐步转变为供给侧结构性改革。但是从宏观数据来看我国居民的消费率长久以来一直处于较低水准，这表明我国居民消费能力仍需进一步的提升来应对政策需要，同时也意味着如果我国要站稳国内大循环这个基本点，必须更加注重居民消费能力的提升，数字普惠金融是一个解决方法。它是随着科技发展而产生的一种金融创新服务，是一种全新的金融创新模式，也是对于传统金融体系的有效补充。尤其近几年来数字金融不断完善、逐渐被应用到人们生活的各个方面，对居民的消费活动起到显著的影响。本文通过研究数字普惠金融发展与山东省各地市的居民消费水平之间的关系，尝试对山东省当前数字普惠金融发展现状以及发展未来做出相应的分析与展望。本文对数字普惠金融与山东省居民消费水平之间的关系进行了理论分析，提出了发展数字普惠金融可以通过增加居民的人均收入、促进金融服务的普及化促进居民消费水平增加的假设。其次采用北京大学数字普惠金融研究中心编制的山东省数字普惠金融指数，以及多个设定的控制变量—人均收入水平、经济发展状况、代表行业的就业水平等相关数据，通过构建山东省各地市的相关数字普惠金融、消费水平、收入、经济发展数据和固定效应模型，采用多种检验方法和回归方法，对研究假设进行实证，探究数字普惠金融发展对山东省的居民消费行为的影响。通过上述研究本文得到的主要结论如下：首先数字普惠金融能够有效促进山东省经济发展、提高山东省的居民消费潜力，原因有两方面：第一，数字普惠金融能够带动居民的储蓄率和投资率的提升，从而促进经济社会总需求的上升；第二，数字普惠金融还可以通过克服传统金融体系金融服务在区域、时间、风险性的弱势与局限性，其所具备的全民普及性和规模经济低成本的优势促进经济增长，从而带动消费增加。其次本文通过研究数字普惠金融指数、人均收入水平、经济发展水平、就业水平与居民消费水平之间的关系，得到实证结果均具有显著的正向影响，说明通过发展数字普惠金融可以显著提升居民的消费水平。再者，根据上文的描述性统计数据与回归结果，虽然各地市之间的经济发展程度和居民消费水平差异较大，但数字普惠金融发展指数在各地市的发展差距不大，因此我们可以得出在经济欠发展地区，数字普惠金融仍可以发挥很大的作用来推动居民消费水平的上升，从而扩大内需的结论。本文政策建议如下：第一，根据上文实证分析，我们可以得到数字普惠金融发展指数与居民消费水平之间存在显著正相关关系，所以对于政府部门而言，应该对数字普惠金融的服务体系进一步创新，使得数字普惠金融的广泛性、便捷性进一步得到体现，例如：政府部门可以通过加强信息技术、网络基础设施建设，普及电子设备，可以推动电子设备的下乡活动，促进不同区域的居民有机会平等地获取金融服务、获取相应的便利；对于金融机构来说，要优化数字技术和算法，保障数字普惠金融实施过程中的安全性、可靠性、便捷性；要与时俱进，开发便捷性、专业性抢的手机APP和金融平台，使得全体居民能够看得懂、学得会、用得好平台提供的数字金融服务；同时金融分支机构的基层单位也可以开办数字普惠金融的线上教学活动，通过这些方式进一步的提升本地区的数字普惠金融发展指数，从而带动区域内消费水平的增加。根据上文实证分析，数字普惠金融在经济欠发展地区仍然可以带动居民消费水平的提升，因此我们还应注意经济欠发达地区的发展，应加强山东省各地市间的数字普惠金融合作，经济发展差、消费水平低的地区要向发达地区学习发展的先进经验，增强彼此之间的信息沟通频率，促进数字普惠金融在山东省各地市之间协调均衡发展。居民收入水平也会带动居民消费水平的上升。因此，保障居民收入也是一项重要任务，从数字普惠金融的角度上看，在数字普惠金融服务和金融产品当中，由于互联网贷款的门槛低，其对居民的吸引力也更大，但互联网贷款存在着利率高、风险大、不正规等特性，会给居民生活带来巨大的风险隐患。为了保障居民收入水平，政府和金融机构应充分发挥外部审慎、内部监管的作用，在约束风险的情况下，增加居民收入，推动居民消费水平的提升。参考文献[1]黄益平,黄卓.中国的数字金融发展:现在与未来[J].经济学(季刊),2018,17(04):1489-1502.[2]崔海燕.数字普惠金融对我国农村居民消费的影响研究[J].经济研究参考,2017,(64):54-60.[3]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.[4]南永清,宋明月,肖浩然.数字普惠金融与城镇居民消费潜力释放[J].当代经济研究,2020,(05):102-112.[5]孔维汉,李爱喜.普惠金融发展对农村居民消费的影响研究[J].东北财经大学学报,2019,(04):47-55.[6]杨京坤.数字普惠金融对居民消费水平的影响研究——以河南省居民消费发展为例[J].中国商论,2021,(17):50-52.[7]周弘,管世源,汪惠玉.普惠金融水平与家庭消费的实证研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2019,(07):65-69.[8]王文姬,刘柏阳,李欣哲.数字普惠金融如何影响城乡文化消费差距?[J].农村经济,2021,(10):90-98.[9]肖云,米双红.城乡一体化视角下数字普惠金融发展与城乡居民消费差距的动态关系检验——兼论收入差距的中介效应[J].商业经济研究,2021,(18):60-63.[10]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(04):133-145.[11]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.[12]唐世辉.数字普惠金融影响居民消费的测度分析[J].商业经济研究,2020,(21):57-60.[13]唐勇,吕太升,侯敬媛.数字