《S市数字金融发展现状及影响因素实证探究》22000字（论文）

S市数字金融发展现状及影响因素实证研究TOC\o"1-2"\h\u6754摘要 126822关键词：数字金融实证分析互联网投资 210428第1章引言 2251891.1研究背景与意义 261411.2文献综述 386861.3论文结构 5196131.4研究方法 722780第2章概念定义与问卷设计 973672.1关键词的定义 9112972.2调研与问卷设计 1028046第3章调研结果的统计分析 1171103.1样本基本信息的描述性统计分析 11140383.2传统银行数字金融发展情况分析 13156013.3宜春市数字金融发展广度分析 1629293.4宜春市数字金融发展深度分析 182409第4章调研结果的实证分析 19284864.1相关性分析 1925144.2多元线性回归分析 21213654.3实证结论与分析 2629100第5章结论与建议 2743085.1研究结论 27175095.2政策建议 28151735.3研究不足与展望 29摘要数字化是当今时代的主题，现代社会也正在向“移动化、数字化、智能化”的方向发展。而在我国现代信息技术的不断发展和金融市场的需求增长的大前提下，依托移动互联技术、云计算和大数据等数字技术的数字金融的出现，给传统市场带来冲击的同时，为人们提供了范围更广、更加便捷的金融服务。本文以宜春市城区居民为研究对象，通过问卷调查的方式，对回收的问卷数据进行描述性统计分析和相关性分析，从传统银行数字金融业务发展情况、数字金融发展广度和数字金融发展深度三个方面调查总结了宜春市数字金融发展现状，发现数字金融的诸多业务中移动支付业务渗透率最高。并利用相关性和多元线性回归探究居民的消费习惯以及宜春市数字金融发展深度和广度的影响因子。得到数字金融覆盖广度对居民移动支付的金额和居民互联网投资意愿均有正向影响，而数字金融覆盖广度又受到支付方式数量的正向影响，得出数字金融相关因素均具有正向放大效应的结论。最后，在实证研究数据的基础上，尝试总结三四线城市数字金融的发展现状以及面临的问题，进而针对这些问题从政府、企业和个人的角度提出建议，以促进宜春市数字金融的可持续发展。关键词：数字金融实证分析互联网投资第1章引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景随着互联网和人工智能等技术的不断改革与信息基础设施的不断升级与完善，信息技术迅速崛起，中国数字金融得到了飞速发展。同时，与互联网相关的不同行业正在快速崛起，展现出强大的生命力与活力。例如移动支付的出现使得交易更加便捷、高效和可及。数字金融快速发展的标志性节点就是2013年余额宝这一类新型数字货币基金产品的推出。此后直到2019年，支付宝与微信两主流移动支付平台所拥有的活跃用户已超十亿。足以说明数字金融目前覆盖范围之广。数字经济的快速发展离不开数字金融这一重要要素，移动支付平台使得更多的消费者能够更加高效、快速的实现购买需求，实现交易额的迅猛增长，从而带动经济的飞速发展。而数字金融具有两面性的特点[1]，传统金融行业供给较少，而数字金融机构平台产品众多，且不受线下空间的局限，能够有效地扩大金融服务的受众群体，以实现数字金融的普惠，促进经济的飞速发展。但数字金融存在机构准入门槛较低，监管难度较大的问题。所以自2014年起，“互联网金融”和“数字金融”每年都会出现在我国的政府工作报告之中，在政策不断根据现状调整的背景下，加速形成一个以数字化科技为驱动的数字金融新模式。近年来，江西省经济稳步增长，呈现出总体平稳、稳中有进、稳中向好的发展态势。江西省金融业运行势头良好，为经济高质量发展提供了良好货币金融环境[2]。信贷向重点领域和薄弱环节加大投放力度，绿色金融改革已获得可推广成果，同时金融基础建设不断提升，已初获成效。但是江西省的金融服务较为基础，金融产品也缺乏创新，居民日渐多样化的金融需求无法满足。目前随着宜春市经济的增长，金融产业呈现了快速发展的势头。同时，宜春市也在不断探索数字金融以及互联网金融的发展途径。自2018年起，宜春市就开始了移动支付便民工程建设，在公交、商场、菜场、景区等多个重点服务区域初步拓展，初步形成本地区移动支付可持续发展态势[4]。但是尽管银行类金融机构的基础网点已基本覆盖，金融行业发展的内生性不强，行业发展态势仍受产业结构不合理、金融创新不足、发展政策不完善等因素的影响[3]，面临诸多挑战。所以在宜春市推广数字金融可以适当有效缓解上述问题，推动宜春市金融的发展，为三四线城市数字金融发展带来巨大机遇。1.1.2研究意义（1）理论意义：前人关于数字金融的研究多为宏观层面的探索，主要研究了数字金融的理论政策与提升路径，微观层面的分析也大多集中于数字金融对居民生活质量、消费水平的影响等，以及数字普惠金融发展现状及影响的研究。可见，以往的研究大多以全国为范围进行数字金融发展情况的探索或者以农村地区为对象研究数字普惠金融发展，而三四线城市成为政策实施的中间地带，以往研究对具体某个地域以及对中间地带的地域研究较为空白。但是三四线城市所覆盖区域以及其居民数量对于数字金融发展而言是巨大的市场。所以，本文以宜春市为例来研究数字金融发展现状，并探讨三四线城市的数字金融发展现状，能够丰富数字金融发展影响因素的研究并完善数字金融研究的覆盖范围。（2）实践意义：相比于传统金融，数字金融能够通过互联终端技术更广泛地覆盖受众群体，同时也能借助数字化信息处理更大幅度地降低提供金融服务的成本。如今数字金融虽然发展迅速，但是增速快的地区较为集中，本身就拥有良好的经济环境。而在三四线城市和农村地区却始终面临各种问题。本文旨在通过研究宜春市数字金融发展现状，探究影响数字金融使用深度和广度的因素，并根据结论针对性地给出自己的建议，为该地域城市经济发展，传统银行改革提出自己的建议。1.2文献综述在对数字金融的定义方面，国内学者裴章凯[5]从银行的角度定义数字金融，认为数字金融是银行利用网络通信技术构建的互联平台，在统一了特定的技术标准的基础上，实现银行间信息的有效传递，提升服务的灵活度，能够提升在国际金融的竞争中的相对优势。封思贤、郭任静[6]认为数字金融中数字是手段、金融才是本质，数字金融具有“信息化、网络化、智能化”的特征，是深度融合了传统金融与移动互联、大数据、人工智能、云计算、区块链等数字化技术并进行进一步创新的一种新型金融服务。国外学者PeterGomber等人[7]总结了数字金融包含的领域有供应链、数字社交、P2P、NFC，并从使用数字金融的设备范围、数字金融应用范围扩大以及数字金融创新三个方面定义数字金融的新颖之处，认为数字金融消除了传统银行办理业务的局限，同时，数字金融公司的出现在信息渠道方面提供了更广泛创新的可能性。并从企业不同关系的角度总结了电子商务、金融科技和数字金融的不同之处。其他研究总结发现数字金融发展对于宏观促进经济发展具有重要的经济意义。如Kapoor[8]总结发现数字金融能够显著正向影响经济的发展;Manyika[9]等将数字金融对宏观经济带来的全面影响进行量化分析，结果显示，数字金融的发展或能够为目前因为缺乏信贷渠道而发展受阻的企业提供获得资金的途径，进而让整体宏观经济前景得以改善。截止本文完成，由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团合作编写的中国数字普惠金融指数已公布第三期，报告利用蚂蚁金服的交易账户数据，涵盖了数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度三个大类33个指标。截至目前第三次更新，指数的时间跨度为2011-2020年，覆盖了中国内地31个省、337个地级以上城市和约2800个县。最新的研究表明，最近几年我国数字金融发展增速有所降缓，且越来越依靠数字金融使用深度的增长，虽然我国不同地域数字金融使用深度已有所缩减，但是仍然驱动了不同地域间的数字普惠金融指数差异。在数字金融对缩小城乡收入差距的影响方面，宋晓玲[10]通过运用泰尔指数构建衡量指标，测算了不同省份之间城乡收入差距。梁双陆和刘培培[11]利用2011-2015年五年间31个省级面板数据测算了数字普惠金融对城乡收入差距的影响。研究均表明数字普惠金融可以有效收敛城乡收入差距。宇超逸等[12]利用熵权TOPSI法构建经济增长质量指标体系，并利用2SLS等估计方法实证研究数字金融如何影响经济增长质量。结果表明数字金融能够提高经济增长质量,且欠发达地区效果更为显著。数字金融能够弥补欠发达地区的传统金融服务缺失，帮助完善融资渠道推动城乡协调发展，提高经济增长质量。从传导机制来看，数字金融不仅能够通过缩短城乡收入差距推动城乡协调发展，而且能够通过改善资本错配有效提升资本配置效率。除此之外，相关文献还研究了数字金融的微观影响。包括数字金融对用户的消费习惯的影响、数字金融存在的金融风险、数字金融对金融机构效率等方面的影响。在对家庭消费的影响上，Jie等[13]发现我国数字金融的发展对欠发达地区、金融意识淡薄、三四线城市家庭消费的提升效果比数字金融对其他生活条件的家庭的促进效果更加显著。张李义和涂奔[14]通过构建“收益–成本控制模型”和“拉姆齐模型”发现，互联网金融影响了传统金融的政策制定和经营模式，并且对于居民的储蓄行为具有显著影响。易行健和周利[15]结合中国数字普惠金融指数和中国家庭追踪调查数据进行实证分析，研究显示，数字金融对家庭收入较低以及中低收入阶层家庭的消费促进效果更为显著。同时发现数字金融对于中低负债的家庭消费有促进作用，但对于高负债家庭的消费并没有抑制作用。朱宝林[16]利用2014年、2016年、2018年的31个省份（直辖市、自治区）面板数据实证分析，得出数字金融对居民消费的影响会依据消费者类别和产品类别的不同而不同，从消费者类别看，数字金融对农村家庭、东部居民、低收入阶层和参保家庭的影响程度更深；从产品类别看，数字金融产生普遍积极影响，对衣着、教育娱乐等发展享受型商品与服务消费支出的影响更大。除此之外，也有研究者针对数字金融对居民生活质量的影响做出了探讨。部分研究为衡量居民生活质量构建了一系列指标。孙峰华等[17]创建了一套以我国经济发展现状和国情为基础的生活质量评价指标指标体系。范柏乃[18]构建了由评价目的、评价因素、评价指标三个层面共30个指标构成的城市居民生活质量评价体系。封思贤、宋秋韵[19]在平滑效应、保障效应和增值效应的角度对数字金融影响居民生活质量的微观机理进行梳理，并在此基础上运用熵权法构建了我国的居民生活质量指数，并基于2014-2018年北京大学数字普惠金融的数据进行实证检验，表明数字即溶的覆盖广度和第三方支付业务对居民生活质量的影响最大；数字金融对城镇居民生活质量的影响大于农村，对东部影响最明显。已有的众多学术研究多是关于数字金融对微观经济的研究，关于数字金融宏观层面的探讨主要是研究数字金融的发展提升路径。吕家进[20]认为能够通过加强基础设施建设、建立数据共享机制、推进完善监管体系等方式来实现数字金融的发展。沈艳兵[21]认为在新时期为数字金融提出新要求的大环境下，应以科技、创新为核心，不断优化金融服务，还应该多渠道普及金融知识，扩大金融知识的受众群体。黄金增、畅红琴等[22]运用模糊集定型比较分析的方法，得出结论我国的数字金融发展受技术创新、经济发展、产业结构、消费水平、人力资源五个因素的共同作用而非单一因素的作用，且上述五个因素相互搭配组合成四条路径可以分别划分为人力资本驱动型、综合驱动型与技术创新驱动型，均能够提升数字金融发展水平。国外的部分学者研究了数字金融对商业银行的影响。Scott等人[23]运用SWIFT法，在欧美二十九个国家中千家银行的数据的基础上，研究数字金融对银行业绩的影响，结果显示银行业绩的长期有效的增长能够通过利用数字金融技术进行业务进行不断创新实现。PetersonK.Ozili[24]认为数字金融服务在不同的经济环境中都能够良好发展，具有强大的包容性，甚至数字金融在新兴经济体中存在更大的发展潜力和发展空间，能够提供更加高效与便捷的金融服务，不仅能够降低银行的成本费用，还能够减少个人为从银行获得同等服务所支出的成本费用。国内也有学者探讨数字金融对商业银行的冲击，封思贤和郭仁静[6]利用面板Tobit模型和广义矩估计法研究得出结论数字金融的快速发展冲击着传统银行的竞争格局，尽管降低了传统银行的经营成本，但同时降低了银行的利润效率。综上所述，国内关于数字金融的研究覆盖了宏观经济和微观经济的角度，研究方向偏向整体的理论政策与方向，但是缺少对于具体地域应该如何实行针对性的数字金融发展路径的深入探讨研究，因此本文针对特定地区进行数字金融发展情况的调研有强烈的必要性。1.3论文结构本文在梳理国内外研究和相关理论的基础上，确定研究目的与研究方法。设计问卷之后通过网络的方式进行发放与回收，对宜春市的数字金融发展情况进行调研。并针对回收的问卷统计数据，利用统计软件分析结果。从居民的角度出发，根据居民的消费习惯，建立一定的指标，通过传统银行数字金融发展情况、数字金融发展深度、数字金融覆盖广度三个不同的维度进行分析。进而总结宜春市数字金融发展情况，尝试发现发展过程中的问题并针对性的提出建议和意见。本文一共有五章。第一章为引言。通过介绍了本文研究的背景，阐述了本文研究的目的及意义，并对前人关于数字金融发展情况以及消费者使用行为影响因素的相关文献研究进行归纳梳理。第二章为数字金融相关定义的明确、宜春市城区居民的界定和问卷设计。该章主要是对数字金融的概念进行明确，将其区别于主要服务对象为农村的数字普惠金融，并对宜春市城区的居民范围进行了界定。并且介绍了问卷设计的框架内容。第三章为问卷数据的描述性统计分析。针对回收的130份调研问卷的数据，该章进行筛选和整理，进行描述性统计分析，从样本的基本信息、传统银行数字金融发展情况、宜春市数字金融发展深度和宜春市数字金融覆盖广度五个维度进行统计分析。第四章为问卷结果的实证分析。利用相关性分析和多元线性回归的方法，对数字金融因素之间的相关关系进行分析探究，同时利用多元线性回归的方法，探究对数字金融深度和广度有显著影响的因素。并从实证分析的结果中总结提炼出数字金融发展的关键要素。第五章是结论与建议。本章通过对第三、四两章通过描述性分析和实证分析得到的数据进行归纳整合，等出结论。并在此基础上，从政府、企业和传统银行、居民三个方面提出相应的建议。最后总结本文存在的不足，并对之后的研究寄以展望。下图为本文的研究框架：引言研究背景及意义文献综述概念界定数字金融概念界定宜春市城区居民范围界定调研目的问卷设计问卷发放和回收样本基本情况统计分析引言研究背景及意义文献综述概念界定数字金融概念界定宜春市城区居民范围界定调研目的问卷设计问卷发放和回收样本基本情况统计分析实证分析宜春市数字金融发展深度分析传统银行数字金融发展分析描述性统计分析宜春市数字金融发展广度分析相关性分析对策建议政府推动激励政策企业优化服务创新和产品创新居民增强金融意识数字金融的定义数字金融产生影响的分析研究三四线城市数字金融研究的空白提出问题概念与问卷实证分析结论与建议

多元线性回归分析1.4研究方法1.4.1文献查阅法通过查阅国内外针对数字金融发展状况、提升路径以及对居民生活影响的相关文献，并将其进行梳理和整理，发现过去研究缺失的方面，提出本文的相关研究方向，为后面的实证分析奠定基础。1.4.2问卷调查法通过选取宜春市城区的居民为调研对象，基本可以客观分析出宜春市数字金融发展现状。通过问卷的发放与收集，整理数据，统计相关指标，分析居民的消费水平情况、居民目前的数字金融使用情况以及宜春市数字金融发展的影响因素等数据，作为本文的数据支持。1.4.3统计分析法在对问卷进行回收整理并对数据进行统计之后，利用描述性分析的方法总结发展情况，再构建数字金融影响因素指标模型，通过多元线性回归探究相关性和影响的显著程度。在分析中主要运用SPSS软件对数据进行分析，分析的主要方法有相关性分析和多元线性回归分析。第2章概念定义与问卷设计2.1关键词的定义2.1.1数字金融的定义在西南财经大学发布的《中国数字金融发展报告》中，数字金融是指云计算、大数据等网络技术与金融的相互融合。但是数字金融并不是脱离传统金融的全新的金融形式，而在传统金融的基础上，通过融合与创新形式，表现出的新的金融业态，它拥有创新的技术水平、产品设计以及结构特征。通过总结前人对于数字金融的定义，本文参考黄益平、黄卓（2018）对于数字金融的定义，但在对象范围上有所想限制。即数字金融泛指传统的金融机构或者互联网公司利用数字技术来实现融资、支付、投资和其他新型金融服务的金融业务模式。在范围上，本文中的数字金融在针对对象和群体与数字普惠金融有所区别。数字普惠金融政策主要针对农村等欠发达地区，关于数字普惠金融的研究也大多以农村为研究对象，少有研究针对三四线城市调查数字金融的发展状况。本文中的数字金融与数字普惠金融互补，研究对象范围针对三四线城市。根据已有的研究分析统计，数字金融的具体业务可以分为五大类：一是基础设施，包括智能合约、大数据、云计算、数字身份识别；二是支付清算，包括移动支付、数字货币；三是融资筹资，包括众筹、网络贷款；四是投资管理，例如余额宝、智能投顾；五是保险，指数字化的保险产品[26]。因为本次的调查研究对象为C端（Customer），所以排除了基础设施这一类面向企业和政府的业务，研究的数字金融范畴集中在支付清算、网络贷款、投资管理、保险四个方面。2.1.2宜春市城区居民的界定（1）对城区居民的定义因为本次调研针对的是数字金融而非数字普惠金融，所以需要对调查对象的户籍进行区分，筛选城区居民为有效调查对象。目前我国正在进行户籍制度改革，我国从“十四五”期间即试行以经常居住地登记户口制度，目前已取消农业户口与非农业户口性质区分。所以在本文中沿用经常居住地登记户口制度，对城区居民的定义不仅限于拥有城区户籍，而是在城区长期居住或者拥有城区户籍的居民，所以长期居住地在农村的居民问卷不在调查范围之内。（2）对宜春市居民的划分根据上述划分城区的定义，对宜春市居民的划分可通过户籍地和居住地划分。若长期居住地和户籍地均在宜春市，则可以被归为宜春市居民。但江西省内存在人员调动，人才流动以及宜春的人才引进计划等政策原因，所以将户籍不在宜春市，但长期居住地在宜春的人员一并纳入宜春市居民。另外，宜春市存在一定的人才流失问题，所以将户籍为宜春市，但居住地不是宜春市的居民也纳入宜春市居民统计范围内。旨在尽可能完善的包含所有能够反映宜春市数字金融发展现状的居民纳入统计范围。2.2调研与问卷设计2.2.1调研任务与目的现代化的数字科技技术为我国的经济高速发展注入了新鲜的活力，国家也开始注重将数字科技技术与金融领域进行结合，希望通过信息化技术的发展来带动我国经济的进一步蓬勃，所以国家开始鼓励企业数字金融产品和服务的创新，推广数字金融在全国各地的应用。但是不论是当前的政策普及范围，还是已有的研究，均较少涉及从三四线城市居民的角度出发，对其数字金融发展所面临的挑战以及现状的研究与探讨。因此，本文以三四线城市居民为调研对象，统计居民消费水平和消费习惯，并调研其与数字金融的关系为调研目的，通过对城区居民进行问卷调研以及数据的回收，分析数据结果进而探索数字金融在三四线城市的发展现状及提升路径，总结其发展特征，并依据研究结果提出相应的对策建议，弥补前人研究的空白。2.2.2调研对象与范围本研究问卷以线上问卷的形式，主要通过以线上微信群转发的形式进行。目标受访者对象年龄分布在18岁到60岁之间。该群体覆盖人群范围较广，且该年龄段的居民具有使用移动支付、手机银行等数字金融要素的渠道和能力，对数字金融服务和产品的需求相对较高，金融产品使用意愿强烈，能够增加问卷的有效程度，避免因对数字金融概念不熟悉或者生活中从未接触过该类金融服务而导致的无效问卷。2.2.3问卷的设计与发放（1）问卷的设计。本文问卷一共分为六个部分。第一部分是对此次调研的介绍，内容包括介绍本次调研的目的，主要访问对象，并对数字金融的定义以及范围进行解释，防止被调查者因为不熟悉数字金融概念或因概念混淆而影响调研结果的可信度。第二部分是通过设计有序选择题和名义选择题针对被调查者的个人基本信息进行调查，主要统计被调查者的性别、年龄、职业、学历以及收入水平等基本人口信息。第三部分是关于传统银行数字金融发展情况。主要考察的是三四线城市的传统银行是否收到数字金融发展的冲击，以及其是否做出了相应的调整与改变。第四部分是调查移动支付端的使用情况。移动支付端是数字金融传导机制中非常重要的一环，主要调查居民数字金融使用频率以及使用目的。第五部分调查居民个人理财情况。主要为了解居民理财投资渠道以及用于投资的资金占比情况。第六部分则是调查居民的信贷情况。主要为了解在网络信贷盛行的环境下，三四线城市的传统银行贷款是否收到影响。（2）问卷的发放。调查问卷设计的前期，在对数字金融发展历程，影响数字金融发展因素以及数字金融对居民生活产生的影响有一定的了解基础之后设计了问卷的选项。为确保问卷问题回收的数据能够可视化，对问卷进行了预测试，共发放了10份问卷，回收后进行数据的统计与可视化，并向被调查者寻求关于问卷设计的改进意见，并针对部分问题进行修改与删减后进行正式的发放。此次调研共发放了130分问卷，回收130份，回收率为100%。但其中有10份问卷因被调查者不属于宜春市城区居民范围，不是本次调研的调查对象，所以所答问卷为无效问卷，故调查问卷的有效率为92.3%。第3章调研结果的统计分析3.1样本基本信息的描述性统计分析在所有收回的问卷当中，问卷设置选项对宜春市居民进行筛选，利用前文所述的方法，只要户籍地和长期居住地其中之一为宜春市，即归为宜春市居民。被调查者中，120人满足条件，属于本文所规定的宜春市居民范围，10人不满足条件，属于无效问卷。后续统计分析将仅统计收回的有效问卷120份。表3-1调查人群户籍统计情况选项小计比例户籍地：宜春；居住地：宜春9371.54%户籍地：宜春；居住地：不是宜春1914.62%户籍地：不是宜春；居住地：不是宜春107.69%户籍地：不是宜春；居住地：宜春86.15%本题有效填写人次130120份有效问卷中，性别比例基本相当，男性占比50.83%，女性占比49.17%。学历分布主要集中在本科学历，占比75%，另外有2.5%的被调查者学历为初中及以下，14.17%的被调查者学历为高中或大专，8.33%的被调查者学历为硕士及以上。在个人职业方面，党政机关及事业单位人员占55%，专业技术人员占比16.67%，学生占比18.33%，其他占比1%。图3-1调查人群学历分布调查人群中年龄主要分布在18岁到60岁之间。该群体具有独立使用数字金融的服务的能力，同时属于能够享受金融服务的年龄范围。其中18-44岁人群占比56.67%，45-59岁人群占比43.33%。分布较为平均。图3-2调查人群年龄分布收入方面，被调查者中月收入为2000元以下的占17.5%，2001元到5000元的居民占37.5%，5001元到10000元的居民占40%。大部分被调查者收入在2000元到10000元之间。根据宜春市政府的工作报告，2020年城镇居民人均可支配收入为36747元，与统计数据基本符合。图3-3调查人群月收入水平 在超前消费方面，调查显示40%的被调查者没有超前消费行为，54.17%的被调查者会产生占可支配收入50%以下的超前消费行为。而如果以年龄为自变量，超前消费占可支配收入比例为因变量进行相关分析，可以看出从未有过超前消费的人群年龄段主要集在45岁到59岁之间，超前消费占可支配收入比例在50%及以下的人群年龄段主要集中在18岁到44岁。首先从主观方面，尽管45岁至59岁年龄段的人群已经拥有了更高的消费水平和消费能力，但是根据宜春的经济环境，该群体经历了经济环境由糟糕向好的变化，其消费习惯顺应经济环境，以节俭为主。而年龄段在18到44岁之间的群体成长于经济快速发展的时期，所以其消费习惯总体而言更为激进。图3-4调查人群超前消费情况3.2传统银行数字金融发展情况分析根据前文的定义，数字金融泛指传统的金融机构或者互联网公司利用数字技术来实现融资、支付、投资和其他新型金融服务的金融业务模式，其发展并不会脱离传统金融行业的范围。所以，通过研究传统银行数字金融发展现状，可以对宜春市数字金融发展情况有更加深刻的认识。传统银行发展数字金融主要通过自助银行网点进行数字化的基础金融服务延伸，以及网络银行、手机银行实现远程、自动化的服务办理。该部分针对居民银行业务办理方式、居民自助银行使用情况，以及手机银行的下载以及使用情况进行分析。3.2.1居民银行业务办理方式尽管当代金融服务发展多元化，居民可使用的办理数字金融的方式多样化，但是传统银行依然是居民办理基础金融服务业务的渠道，传统银行数字化的自助办理方式可以让金融机构更加有效地服务于普通民众。所以通过统计居民使用数字金融方式办理银行业务，一定程度上也可以反映传统银行数字金融发展的情况。居民使用数字化方式办理金融业务的比例越高，则说明传统银行的数字金融越普遍。从“您通常采用什么方式办理银行业务？多选题的答卷统计中，去银行柜台办理业务的仅占38.33%，而使用手机银行和自主柜台办理基础银行业务的人群占了绝大多数。这一统计结果显示在最基础的业务办理方式方面，银行的传统柜台业务逐渐被数字化网络服务所取代，说明居民在基础金融业务方面对于数字化金融服务已经具有一定的接纳程度，这为传统银行持续推广数字金融服务提供了有力的支撑。图3-5居民银行业务办理方式同时，如果将银行业务办理方式与学历进行交叉分析，会发现两者具有一定的相关性。拥有小学学历的人群仅使用银行柜台来办理基础业务，拥有初中学历的主要使用银行柜台以及网络银行办理银行业务。这个结果显示随着学历的上升，居民选择使用的银行业务办理方式越丰富，并且对于自助服务以及数字化金融服务的接受程度也上升。说明学历较低的居民，对于金融相关知识的缺乏，同时对新型数字化业务办理模式接受度低，更多依赖于人工柜台的沟通进行业务的办理。这也是银行日后推广数字金融服务的时候需要注意的方面，可以在柜台服务的时候对自助银行以及手机银行进行推广。具体调查结果如图所示：图3-6居民银行业务办理方式与学历的关系3.2.2居民自助银行使用情况传统银行数字金融的另一个体现就是ATM机服务。从银行的角度，ATM机网点设置的成本低，扩大银行覆盖范围，方便为客户提供基础服务；还能够减少传统柜员，降低人工成本。从用户的角度，办理业务时间自由，只要是基础业务的办理都能够不受营业柜台时间的限制，ATM机分布广泛，地点方便，能够减少交通成本。根据公开数据，宜春市目前共有银行网点655个，其中营业厅318个，ATM网点337个。因为银行网点分布难以有统一的衡量指标，所以本文使用被调查者对于自助银行网点的使用感受作为衡量指标，分析宜春市居民自助银行使用情况。在“增设自助银行网点”、“各网点增加自主柜台数量”、“加强设备维护”以及“强化自主银行功能”几个选项当中，居民选择最多的是“强化自助银行功能”，达到了56.67%，这也反映了目前宜春市城区居民最关心的问题是自助银行机器的功能较少，说明居民对于自助银行功能的需求进一步上升，如果自助银行能更完善和丰富其功能，银行或能进一步降低其线下网点的成本。图3-7居民自助银行使用意见3.2.3居民手机银行安装和使用情况手机银行是传统银行数字金融服务的另一种形式，其存在能够使居民更加快速便捷、随时随地都能够使用金融服务。在现代人们普遍高频率使用手机的背景下，手机银行的存在为银行向客户传递服务信息和产品信息提供了便利，因其显著增加的便利性，极大地降低了银行的获客难度和成本。相较于传统的线下金融服务，手机银行能够不受时间和空间的局限性，不止在基础的金融服务方面提供了更为便捷的渠道，还为客户提供了产品购买的方式多样性。所以问卷中通过调查用户是否安装了手机银行以了解宜春市居民手机银行的使用情况。调查结果显示仅有8.33%的被调查者没有安装手机银行，有91.67%的被调查者安装了手机银行。可以看出手机银行的使用在宜春市居民中非常普及。针对没有安装手机银行的用户，问卷设置了进一步的问题“您没有下载手机银行的原因是什么？”结果显示有30%的用户并不知道有手机银行，还有70%的用户曾经下载过手机银行，但因为使用频率不高再次卸载。这也为手机银行的推广提供了方向。依然有一定的用户并不了解手机银行，同时可以丰富手机银行的功能，提升用户粘性。图3-9居民移动支付账号3.3宜春市数字金融发展广度分析3.3.1居民拥有移动支付账号数字支付是数字金融的基础前端服务，因其高效、便捷的特点被大众广泛接受。作为基础服务，数字支付业务的普及能够为后续数字金融的其他服务带来更加客观的用户使用量。所以居民所拥有的移动支付账号数量可以一定程度上反映宜春的数字金融发展情况。调查结果显示，支付宝和微信用于扫码支付是最为常用和主要的支付方式，其次是银行卡支付。表明在宜春数字金融业已经较好的渗透入居民的日常生活，使用频率逐渐超过传统金融支付方式。除此之外，拥有云闪付和ApplePay账户的居民也有24.17%和10%，这两种支付方式并没有像支付宝和微信一样大规模宣传，但也具有一定的渗透率，说明居民了解和使用数字金融这类新型的支付方式的意愿性很高。具体结果如图所示：图3-9居民移动支付账号3.3.2居民获取贷款方式随着人民生活水平的提升和物价的不断攀升，居民的消费水平和消费欲望随之上升，贷款成为了居民生活需求不可或缺的金融服务之一，为居民提供资金的流动性至关重要。根据调查结果显示，有47.5%的居民在过去三年内有申请过贷款，未申请过贷款的被调查者比例略高，占53.5%。而在申请贷款的被调查者中，获取贷款的渠道主要有银行贷款、数字金融机构、网络借贷平台、民间借贷。虽然由于传统银行柜台办理贷款模式流程过于繁琐，对贷款资质要求较高，许多普通居民从银行获得贷款并不容易。但居民选择的主要贷款方式依然是银行贷款。网络借贷平台依然缺乏政策监管，频频爆雷或是一重要原因。图3-10居民贷款渠道3.3.3居民理财产品的购买方式相对于传统的理财服务，互联网理财服务具有覆盖面积更广，获客成本更低等诸多优势，对于不便开设众多网点的地区尤为合适，可以使更多的普通民众享受到通过传统渠道享受不到的更为细致的数字金融服务。在问题“请问您日常进行过互联网金融产品的投资吗？如果有，您投资过以下哪些互联网金融产品？”中，选择从未投资过的被调查者数量较少，占比21.67%。这一数据反映互联网金融在宜春市发展历程较好，居民对互联网金融的使用是建立在对其可行性和有效性的信任之上。图3-11居民理财产品购买种类在有过互联网理财产品使用和投资经历的被调查者中，59.7%的居民表示依然使用手机银行或网上银行进行投资，还有36.17%的居民表示投资渠道为第三方支付平台例如支付宝和微信，而通过其他金融手机应用软件或其他方式的比例为4.26%。这一结果显示居民自主获取互联网金融服务的能力与意愿较强，同时也会利用其他软件的附加功能。手机银行应用软件以及支付宝、微信等支付平台渗透率相对较高，与居民生活息息相关，因此居民在使用其基本功能的时候会更高频率地利用一些金融服务功能。3.4宜春市数字金融发展深度分析3.4.1居民每日移动支付笔数与金额移动支付是数字金融中的重要一环，其以居民日常高度使用频率有力地支持了数字金融服务于实体经济。在问卷设计中，主要通过居民每日移动支付笔数以及移动支付金额两个方面来衡量宜春市移动支付发展程度。统计结果显示，没有移动支付比例的占1.67%，主要产生1-2笔移动支付，占比为60.83%。调查结果如图所示：图3-12居民每日移动支付笔数在平均每日支付金额的问题中，约有4.17%的居民选择了10元以下，41.67%的居民选择了10元到50元，与选择50到100元的居民数量基本相当，另外还有18.33%的被调查者选择了100元以上。居民的每日移动支付的金额在中等水平。图3-13居民每日平均移动支付金额3.4.2居民互联网理财产品数量统计通过统计居民进行的互联网理财产品种类总和，能够一定程度上反映数字金融中的理财业务在居民生活中的渗透率。通过将问卷中的数据在Excel中进行汇总，能够发现共有进八成的群体互联网理财产品投资仅有两项或两项以下，通过观察样本数据，主要投资对象为基金和股票，还有28人从未进行过互联网金融理财产品的投资。说明目前互联网金融产品中仅有基金和股票的渗透率较高。统计结果如下图所示：图3-14居民互联网理财产品投资数量第4章调研结果的实证分析4.1相关性分析相关性分析能够检测两个或多个变量之间的相关程度，以及用于判定两组或多组数据的变化趋势是否一致。本节主要通过Pearson相关性分析法来分析居民的消费习惯、消费心理等因素之间是否存在相关性，并进行合理化解释。4.1.1超前消费与蚂蚁花呗额度的相关关系蚂蚁花呗是支付宝平台上的一款消费信贷产品。用户申请开通之后，可以预支蚂蚁花呗的额度，享受“先消费，后付款”的购物体验。蚂蚁花呗产品的研发公司蚂蚁金服则会通过大数据运算，综合消费者的网购情况、支付习惯、信用风险等综合考虑，结合风控模型，给予用户低至千元，高至万元不等的消费额度。而该额度会依据用户在平台上不同时期所积累的消费、还款等行为改变，所以用户在平台上的各种行为是动态和变化的，相应的额度也是动态的，当用户一段周期内的行为良好，且符合提额政策，其相应额度则可能提升。根据公开资料显示，用户可以通过增加使用支付宝的信用卡还款功能并及时还款来达到提额的目的。除此之外，多使用蚂蚁金服下的信用消费、多购买支付宝平台上的理财产品、更高频率地利用支付宝进行转账等流动性操作也可以提升蚂蚁花呗的额度。所以蚂蚁花呗额度的数据一定程度上可以作为反应居民数字金融使用情况的指标。蚂蚁花呗为居民提供预支额度的服务，一定程度上增加了使用者的虚拟可支配资金，刺激居民的消费欲望，同时蚂蚁花呗提额要求也会促进居民的消费行为。所以超前消费与蚂蚁花呗的额度应该存在一定的相关关系。本小节对这两个指标进行相关性分析探究。在120份有效问卷中，有42份答卷显示并未开通蚂蚁花呗额度服务，78份为已开通蚂蚁花呗服务的问卷，针对这些问卷信息将居民超前消费比重指标与蚂蚁花呗额度指标进行相关性分析，得到的结果如表所示，居民月收入与蚂蚁花呗额度在0.01的显著性水平上有着显著的正相关关系，相关系数为0.289。表4-1超前消费与蚂蚁花呗额度的相关关系表超前消费比重蚂蚁花呗额度超前消费比重1蚂蚁花呗额度.289*1*.在0.01级别（双尾），相关性显著。4.1.2月收入、年龄、超前消费比重与信用卡数量的相关关系信用卡申请流程自动化，是传统银行较为具有代表性的业务之一，同时也是银行服务数字化的体现，为广大群众提供便捷的无现金支付、透支等服务。居民申请信用卡的数量可以一定程度上反应居民的传统金融服务使用深度。又相关性分析可得到，居民的信用卡申请数量与居民月收入、居民年龄和居民的消费习惯均有显著的相关性。信用卡数量与居民月收入在0.01的显著性水平上有显著的正相关关系，相关系数为0.238；信用卡数量与居民年龄在0.05的显著性水平上有显著的正相关关系，相关系数为0.204；信用卡数量与超前消费占比在0.05的显著性水平上也有着正相关关系，相关系数为0.205。信用卡申请数量和超前消费占比均能反应居民的借贷习惯。表4-2月收入、年龄、超前消费比重与信用卡数量的相关关系表信用卡数量月收入年龄超前消费占收入比重信用卡数量1月收入.238**1年龄.204*.376**1超前消费占收入比重.205*.091-.1001**.在0.01级别（双尾），相关性显著。*.在0.05级别（双尾），相关性显著。4.1.3月收入与互联网理财投资广度的相关关系前文对于居民互联网理财的购买进行了产品种类的描述性统计分析，分析发现选择购买基金、理财产品和股票占比较高。由于不同的投资产品特性，对于投资者的资金条件有所限制。研究居民月收入水平与投资产品种类数的相关性，以期证明两者相关的猜想。问卷中针对个人理财状况设置了相应的问题，在“日常是否进行过互联网理财产品的投资”问题中，有26份答卷为“未进行过互联网理财产品的投资”，将这些问卷剔除后，剩余的94份问卷中统计投资过的互联网理财产品种类数量的合计，探究该数据与居民月收入的数量是否具有相关关系，结果如表所示，居民月收入与投资产品种类数载显著性水平为0.01的程度上有着显著的正相关关系，相关系数为0.245。表4-3月收入与互联网理财投资广度的相关关系表月收入互联网理财产品种类数月收入1互联网理财产品种类数.245**1**.在0.01级别（双尾），相关性显著。4.1.4互联网理财投资广度与互联网保险投资广度的相关关系互联网金融形式品种多样，互联网理财产品与保险投资产品都摆脱了传统金融产品线下网店的约束，居民对互联网理财产品和对互联网保险产品的购买情况都能够体现数字金融发展的广度。居民购买理财产品种类数目越多，不仅能够说明互联网理财产品日渐上升的普及度，还能够体现用户对互联网理财产品的信任度的增加。而居民购买的互联网保险数目能够体现互联网保险行业目前发展较好的保险类别，为互联网保险公司提够未来发展的可能性。为探究居民购买互联网理财产品意识和行为是否与购买保险产品意识和行为相关关系，拟将统计问卷中互联网理财产品种类数以及保险产品种类数进行汇总统计，然后将两者进行相关分析，结果如表所示。互联网理财产品种类数与保险产品种类数在0.01的程度上具有显著的正相关关系，相关系数为0.313。即购买互联网理财产品会对互联网保险产品的购买产生正向促进作用，反之，购买互联网保险产品也会对互联网理财产品的购买具有正向的促进作用。表4-4互联网理财投资广度与互联网保险投资广度的相关关系表互联网理财产品种类数互联网保险产品投资数量互联网理财产品种类数1互联网保险产品投资数量.313**1**.在0.01级别（双尾），相关性显著。4.2多元线性回归分析相关性分析能够用来解释说明两个变量之间是否存在某种关系、该关系的方向以及紧密程度的分析方法。但一个现象通常是与多个因素的变化相关的。多元回归分析就是使用相关的数学公式建立能够反应变量之间相关程度的数学模型，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。为了进一步确定年龄、学历、收入等因素对数字金融使用深度和数字金融覆盖广度的影响的定量关系，本节运用多元线性回归的方法，以移动支付金额和互联网投资占收入比重两个指标代表数字金融使用深度，以使用数字金融目的合计数指标代表数字金融使用广度，探究这些指标与年龄、学历、收入、支付方式多样性数量以及信用卡的申请数量等因素的因果关系。多元回归基本的理论模型为Y=其中，Y为因变量，X为自变量，μ为随机变量，μ的期望值满足E(μ)=0。4.2.1移动支付金额影响因素的回归分析为更加深入的研究，在对数字金融使用深度相关指标进行相关性进行分析之后，需要进一步探究影响数字金融使用深度的变量，拟针对性别、年龄、学历、收入、数字金融涵盖范围，信用卡申请数量和支付方式种类数量七个变量与使用微信、支付宝移动支付方式日支付的金额进行回归分析，进而探究是否均对数字金融使用深度产生影响。自变量中，数字金融涵盖范围对应问卷中的多选题“您使用数字金融的主要目的”，四个选项“移动支付”、“获得贷款”、“购买理财”、“生活服务（水电缴费）”分别对应不同的数字金融使用场景，再将每一份答卷该题选择的选项数进行汇总统计，得到的总和代表数字金融覆盖广度；支付方式数量对应问卷中“您拥有的移动支付账号包括”，通过统计不同答卷所选择的支付方式总和，汇总得到支付方式数量的数据。通过SPSS软件分析后结果如表所示表4-5移动支付金额影响因素的回归结果表a.因变量：使用微信、支付宝移动支付方式日支付的金额自变量未标准化系数Betat显著性共线性统计容差VIF（常量）0.3680.5270.599性别0.0980.7090.480.8531.173年龄0.1220.7920.430.7021.424学历0.0980.8220.4130.8081.238月收入0.283.3560.0010.7921.262数字金融覆盖广度0.2663.1610.0020.6961.438信用卡数量0.1412.2420.0270.8261.211支付方式种类数-0.062-0.8480.3980.7221.385R方0.312D-W1.943F值7.265（0.000）根据表4-5结果可知，回归模型的德宾-沃森值为1.943，接近于2，说明回归模型使用的样本之间不存在相关关联关系。各个变量的容差值分别为0.853、0.702、0.808、0.792、0.696、0.826，均处于0到1之间，同时VIF值均在0到5之间，说明各个变量之间不存在多重共线性的问题。从模型参数的解释效果来看，模型的R方为0.312，说明构建的回归模型中自变量对因变量有31.2%的解释效度，说明回归模型有可行的解释效果。而从回归结果表中可得，回归结果中F统计量的P值为0.000，小于0.01，说明自变量和因变量之间影响效果显著，回归整体效果良好。从自变量的t检验情况来看，并不是所有的变量都对因变量有显著的影响。自变量月收入、数字金融涵盖范围广度以及信用卡数量的t值分别是3.356、3.161、2.242，显著性概率为0.001、0.002、0.027，均小于0.05，表明这三个变量通过了显著性检验，对使用微信、支付宝移动支付方式日支付的金额产生显著的线性影响。同时表明，因变量不受性别、年龄、学历和支付方式种类数的影响。根据上述回归分析的结果，可以得到回归方程的截距项为0.368，各变量的系数从月收入、数字金融覆盖广度到信用卡数量分别是0.28，0.266，0.141。进而得出居民使用微信支付宝移动支付日支付的金额与各变量之间的标准回归方程为：平均日支付金额=0.368+0.28*月收入+0.266*数字金融覆盖广度+0.141*信用卡数量由回归方程可知，月收入、数字金融覆盖广度与信用卡数量均对居民平均的移动日支付金额有显著的正向影响。4.2.2居民互联网投资意愿影响因素的回归分析居民的互联网投资意愿是居民数字金融使用深度的另一种衡量指标，由通过统计居民互联网理财投资金额占月收入的比重来体现居民互联网投资意愿。拟设定八个自变量，分别是年龄、学历、月收入、数字金融覆盖广度、信用卡数量、支付方式数量、超前消费比重和蚂蚁花呗额度，探究哪些因素会对居民的互联网投资意愿产生影响。表4-6居民互联网投资意愿影响因素的回归结果表a.因变量：互联网理财投资金额占月收入的比重自变量未标准化系数Betat显著性共线性统计容差VIF（常量）-5.953-2.5840.011年龄-0.185-0.3460.730.6861.457学历0.8652.1350.0350.8351.197月收入9.5852.030.0450.7861.273数字金融覆盖广度1.0063.5680.0010.7361.36信用卡数量0.2311.0510.2960.8051.243支付方式数量0.1980.760.4490.6721.488超前消费比重-0.069-0.2780.7820.8391.192蚂蚁花呗额度-0.015-0.190.8490.8031.245R方0.28D-W2.13F值5.406（0.000）根据表4-6可知，回归模型的德宾-沃森值为2.130，接近2，说明回归模型使用的样本之间不存在相关关联关系。各个变量的容差数值均介于0到1之间，同时VIF值均在0到5之间，说明各个变量之间并不存在多重共线性。从模型参数的解释效果来看，模型的R方为0.280，说明构建的回归模型中自变量能解释因变量的28%，说明回归模型有可行的解释效果。而从回归结果表中可得，回归结果中F统计量为5.406，其P值为0.000，小于0.01，说明自变量和因变量之间影响效果显著，回归整体效果良好。从自变量的t检验情况来看，有三个自变量对因变量有显著的影响。分别是学历、月收入和数字金融覆盖范围广度，对应的t值分别是2.135、2.030、3.568，显著性概率为0.035、0.045、0.001，均小于0.05，表明这三个变量均通过了显著性检验，对居民进行互联网理财投资金额占月收入的比重产生显著的影响。同时也表明，年龄、信用卡数量、支付方式数量、超前消费比重和蚂蚁花呗额度不会影响居民互联网投资金额的比重。根据上述回归分析的结果，可以知道回归方程的截距项为-5.953，各变量的系数从学历、月收入到数字金融覆盖广度分别是0.865、9.585、1.006。所以居民进行互联网理财投资占月收入的比重与各变量之间的标准回归方程为：互联网理财投资金额占月收入的比重=-5.953+0.865*学历+9.585*月收入+1.006*数字金融覆盖广度由回归方程可知，学历、月收入和数字金融覆盖广度均对居民平均的移动日支付金额有显著的正向影响。该结果说明，学历越高，相对应的互联网投资理财意识越强。4.2.3数字金融覆盖广度影响因素的回归分析数字金融覆盖广度可以通过统计居民使用数字金融的目的的多样性来反映，对应问卷中多选题“您使用数字金融的主要目的是”，选项分别是“移动支付”、“获得贷款”、“购买理财”和“生活服务（水电缴费）”。每个选项均代表数字金融涵盖的一个领域，答卷中该多选题选择的选项越多，则代表数字金融涉及的领域广度越大。表4-7数字金融覆盖广度影响因素的回归结果表a.因变量：数字金融覆盖范围广度自变量未标准化系数Betat显著性共线性统计容差VIF（常量）1.1371.3380.184性别0.3432.3450.0210.8891.125年龄-0.077-0.4550.650.6771.476学历0.0140.110.9130.7871.27月收入-0.005-0.0540.9570.7141.4手机银行安装情况-0.339-1.2570.2110.8561.169信用卡数量0.0410.5860.5590.7831.278支付方式数量0.243.0510.0030.7231.384投资理财产品数量-0.1842.9370.0040.691.449投资保险产品数量-0.001-0.0140.9890.8511.175贷款申请情况-0.1751.1110.2690.771.299R方0.374D-W1.884F值6.506（0.000）根据表4-7可知，回归模型的德宾-沃森值为1.884，接近于2，说明回归模型使用的样本之间不存在相关关联关系。各个变量的容差值分别为0.889、0.677、0.787、0.714、0.856、0.783、0.723、0.690、0.851、0.770，容差数值介于0到1之间，同时VIF值均在0到5之间，说明各个变量之间不存在多重共线性的问题。从模型参数的解释效果来看，模型的R方为0.374，说明构建的回归模型中自变量能解释因变量的37.4%，说明回归模型有可行的解释效果。而从回归结果表中可得，回归结果中F统计量为6.506，其P值为0.000，小于0.01，说明自变量和因变量之间影响效果显著，回归整体效果良好。在自变量的t检验方面，分别是性别、支付方式数量以及投资理财产品数量3个自变量对因变量有显著的影响，对应的t值分别是2.345、3.051、2.937，显著性概率为0.021、0.003、0.004，均小于0.05，表明这三个变量通过了显著性检验，对数字金融覆盖范围广度产生显著的线性影响。同时也表明，因变量不受年龄、学历、月收入、手机银行安装情况、信用卡数量、投资保险产品数量、贷款申请情况和支付方式种类数的影响。根据上述回归分析的结果，可以得到回归方程的截距项为1.137，各变量的系数从性别、支付方式数量到投资理财产品数量分别是0.343，0.240，-0.184。进而得到居民使用微信支付宝移动支付日支付的金额与各变量之间的标准回归方程为：数字金融覆盖广度=1.137+0.343*性别+0.240*支付方式数量-0.184*投资理财产品数量由回归方程可知，性别和支付方式数量对数字金融覆盖广度有显著的正向影响，而投资理财产品数量则有着负向的影响。性别对数字金融覆盖广度的正向影响表明性别不同导致家庭分工的不同，生活缴费等一般由女性进行，以及性别不同导致的生活习惯的不同和投资观念的不同。投资理财产品种类数量却对居民使用数字金融的目的数量有着负向的影响，这个结果似乎与常识相违背，但是通过分析样本问卷，并结合宜春的经济背景，能够发现投资理财产品种类数量较多的人群月收入集中在5000到10000元的范围，同时八成以上的群体并不会使用数字金融进行“获得贷款”的服务，但该群体在过去三年内有进行过贷款申请，说明互联网金融的贷款服务在三线城市的接受度并不高，居民对该类的产品的风险性依然抱有警惕的心理。4.3实证结论与分析本章通过对调研所得到的数据进行实证分析，希望能够通过此次研究反映宜春市数字金融的普及程度以及使用情况。最终研究结果如下。（1）蚂蚁花呗额度与超前消费水平具有正向相关性。通过前文的分析可知，蚂蚁花呗的额度越高，超前消费的金额占收入的比重也越大。同时，超前消费金额占收入比重越高，蚂蚁花呗的额度也对应较高。由此可知，开通蚂蚁花呗对消费规模具有一定的提升效果。除此之外，蚂蚁花呗允许使用者在偿还花呗时选择分期付款的方式，减小消费者的偿还压力，进而促进消费者的进一步消费。蚂蚁花呗的广泛使用改变了消费者的消费观念，由传统保守的消费观念渐渐转向超前消费。（2）居民互联网理财产品的购买与互联网保险产品的购买具有联动效应。前文的相关性分析证实居民对互联网理财产品的购买会正向影响互联网保险产品的购买。说明互联网金融产品的购买具有一定的联动效应，即购买某一类互联网金融产品会正向促进另一项金融产品的购买。通过筛选同时购买互联网购买互联网理财产品的用户，可以发现该群体的月收入集中在2000元到10000元的区间，其理财意识更为强烈，并且用于投资的可支配资金金额更为合适。因样本中月收入低于2000元和高于20000元的数量较少，不具有显著代表性，所以本文猜想月收入较低会导致资金达不到保险投资的门槛，更高金额的资金用户群体则会倾向于传统保险企业以降低投资风险。（3）传统金融与数字金融的发展相辅相成，数字金融影响因子具有正向放大效应。在前文移动支付金额影响因素的多元线性回归分析中，居民申请的信用卡数量对于移动支付金额具有显著的正向影响。该结果说明目前数字金融的发展依然需要依托于传统金融的基础，两者是相互依存的共生关系。根据走访结果了解到，居民会通过利用信用卡额度以及蚂蚁花呗额度进行一定的套利。利用信用额度消费，则能够将实际可支配的资金购买货币基金等短期理财产品，实现低风险低收益的增值。第5章结论与建议5.1研究结论本文在归纳整理国内外的相关研究和理论的基础上，结合宜春市的具体情况对数字金融的发展情况进行研究。通过问卷进行调研，并将调研数据进行描述性统计和实证分析，通过描述性统计得到宜春数字金融发展概况。通过相关分析和多元线性回归分析等统计分析方法，探究了数字金融深度与广度的影响因素，得出结论。主要研究成果如下：（1）通过文献综述的方式，梳理总结了数字金融对使用者消费行为影响的相关研究，概述了数字金融的定义、数字金融对消费者生活质量的影响。并发现了国内关于地域性的数字金融研究的不足，确定了研究方向。（2）通过问卷的描述性统计得到宜春市数字金融发展现状的概况。金融业务办理方式、信用卡申请数量、支付方式数量均能够反映数字金融在居民生活中的渗透程度，这些指标的数据越大，则说明数字金融在居民生活中供给能力越强。问卷探究了宜春市传统银行数字金融发展现状、宜春市数字金融发展广度现状以及宜春市数字金融发展深度现状。结果表明近年来宜春市自助银行和手机银行发展较快，覆盖面逐渐扩大，超过九成的居民下载了手机银行，居民大多使用网络银行办理银行基础业务。在数字金融发展广度的分析中，居民拥有的移动支付账号以微信、支付宝的扫码支付为主，种类较为丰富，说明数字金融在移动支付方面有着良好的渗透率。但居民获取贷款的方式依然以银行