基于普惠金融发展的家庭网络消费行为研究

奥鹏网院作业

基于普惠金融发展的家庭网络消费行为研究*
宋明月 周博文 臧旭恒

[提 要] 网络消费作为一种新型消费业态和模式，已成为扩大内需的新力量。本文应用Probit模型及处理效应等方法，在普惠金融发展视角下研究了家庭的网络消费行为。结果显示，普惠金融发展显著正向地提升了网络消费家庭的比例和频率，且经过渐进的增长，网络消费家庭的总消费水平更高、消费结构较优，在城镇家庭里更明显。而通过便利支付、缓解流动性约束、提高家庭收入三种机制，普惠金融发展还提升了这些家庭的网络消费支出额。异质性分析也得出了一系列丰富的结论。加深家庭金融参与程度，加快地区数字普惠金融的发展，帮助老年群体、低收入群体迈过数字鸿沟，能更大程度上普及网络消费，进一步扩大内需。

[关键词] 网络消费；家庭金融参与程度；地区数字普惠金融发展；扩大内需

一、引言
据国家统计局的数据，自2014年开始，最终消费支出增长对经济增长的贡献率超过50%，开始成为经济增长的主要驱动力。之后最终消费的贡献率一直处于高位，2020年尽管受到新冠肺炎疫情的冲击，最终消费支出占GDP的比重仍然达到了近年来的最高水平54.3%，然而居民消费率却一直维持在40%上下的较低水平。完善促进消费的体制机制，增强消费对经济发展的基础性作用，是符合我国长远发展的经济发展方式，也是坚持扩大内需战略基点的必经之路。

而充分发挥居民消费潜力，网络消费作为一种新业态、新模式，其动力作用不容小觑。伴随着互联网技术的进步，近几年智能移动终端迅速普及，网上零售持续扩容，线上线下深度融合，电商平台大力推广的话题营销、种草营销、短视频营销、直播带货等新型方式，使得网络消费不仅呈现出规模扩大化，还体现为结构升级，进而成为消费加速的新力量。2018年底，我国网民规模超过8亿人，互联网普及率达59.6%，其中农村网民规模达2.2亿人，互联网普及率为38.4%。(1)国家统计局网站，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201908/t20190802_1688781.html。2020年12月，中国互联网络信息中心发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国网民规模超过9.8亿人，网络消费用户规模达到了7.8亿人。持续扩张的网民基数为网络消费迅速发展提供了条件，方便、快捷、多样化的网络消费对传统消费的替代作用进一步凸显。

这种新消费模式的出现潜在地将整个社会划分为两大群体，即网络消费家庭和传统消费家庭。如果前者的消费支出额显著高于后者，那么理论上讲，后者转变为前者，将会一定程度上释放一部分消费，进一步扩大内需。而普惠金融意在为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，一方面可以通过直接提供信贷，缓解家庭所受的流动性约束；另一方面间接提升了消费者金融素养，改变家庭资产结构，提升收入水平，进而通过资产及财富效应对家庭消费产生影响(臧旭恒和张欣，2018)。而随着互联网技术的进步，数字普惠金融的发展使得支付的便捷性大为提升，从而也带动了家庭消费支出的增长(易行健和周利，2018；张勋等，2020)。本文的研究目标是，尝试从普惠金融发展影响网络消费的角度挖掘居民消费潜力进一步释放的可能性，并定量研究普惠金融发展程度对网络消费支出的带动效果。即普惠金融发展是否可以使更多家庭网络消费？这些家庭的消费支出是否更多？进一步地，对于已网络消费家庭，普惠金融发展是否可以提升其网络消费支出额？

文章剩余的部分安排如下：第二部分为文献综述；第三部分为理论分析与模型设定；第四部分为数据介绍与变量选取；第五部分为普惠金融发展、网络消费行为与家庭消费支出及消费结构的实证检验；第六部分为普惠金融发展影响网络消费支出额的实证检验；第七部分为结论。

二、文献综述
生命周期假说下，居民消费跨期平滑的前提假设条件是能在各个阶段零门槛融资。因此理论上来讲，融资门槛越低，越容易促进消费支出，从而实现居民效用的最大化。普惠金融的大力推行正是化解社会各阶层、小微企业与普通中低收入居民融资难题的契机。学术界的相关实证研究也在各个方面证实了普惠金融发展对于居民消费支出的促进作用。一方面，数字普惠金融、互联网金融成为普惠金融发展的新方向，一部分学者以此为切入点展开研究(Dupas & Robinson，2013；易行健和周利，2018；尹志超和张号栋，2018；张勋等，2020；赵保国和盖念，2020；Li et al.，2020；黄凯南和郝祥如，2021；孙玉环等，2021；杨伟明等，2021；郭华等，2021)，发现数字普惠金融及互联网金融的发展、金融账户的开设能够释放家庭信贷需求，通过提高金融服务可得性、缓解家庭流动性约束、提升支付便利性及促进第三产业发展、拓宽投资渠道等机制显著提升居民消费水平和优化消费结构，但这一效应在不同地区及群体当中表现出一定的差异性。一部分学者认为数字普惠金融的发展对农村居民、中西部地区的家庭促进效应更为明显(易行健和周利，2018；孙玉环等，2021；郭华等，2021)；而另一部分学者发现数字普惠金融对城镇居民的消费促进作用更为显著(张勋等，2020；黄凯南和郝祥如，2021)。另一方面，从传统普惠金融发展有利于增加可支配收入、缩小收入差距、提供消费信贷进而提升家庭流动性入手，论证其对居民消费的影响(Kirchler et al.，2008；Worthington et al.，2011；李燕桥和臧旭恒，2013；Rubaszek & Serwa，2014；易行健等，2017；宋晓玲，2017；Park & Mercado，2018；吴锟等，2020)，发现消费信贷、信用卡使用可以缓解家庭流动性约束进而发挥消费刺激的作用，尤其是促进了耐用品消费支出的增长。谢朝晖和李橙(2021)的研究表明，消费信贷提升了消费者的消费结构，改变了消费习惯，促进了消费者从“勤俭持家”到“适度享受”的转变。

随着网络消费迅速深入生活，学术界同时也逐渐展开了关于互联网与居民消费的相关研究。国内较早的关注点主要在以下两个方面，一是从供给侧角度分析电子商务平台、数字经济与需求侧居民消费之间的关系(方福前和邢炜，2015；潘姝莉，2017；刘长庚等，2017；马玥，2021)。他们研究了电子商务平台的规模和特点，认为虽然在电子商务出现初期呈现出对传统市场的替代，但由于其在降低搜寻成本和跨越交易空间方面的特性，成长期呈现出对整个消费市场的创造效应，从而总体上显著促进了居民消费。尤其是在城镇地区，效应尤为明显。虽然农村网络消费仍处于初期发展阶段，“偶尔购买者”还占据了大多数(李宝库等，2018)，但现阶段电商市场规模的扩大有助于缩小农村内部收入差距和城乡收入差距，并显著提升了城镇居民与衣食相关的消费水平(李洁和邢炜，2020；邱子讯和周亚虹，2021)，城镇居民通过城镇化，对农村居民接受和采纳网络消费行为具有明显的直接和间接示范效应(徐志刚等，2017)。二是从互联网技术及应用视角切入，研究了互联网的普及程度或互联网技能与居民消费的相关关系(刘湖和张家平，2016；杜丹清和占智康，2018；杨光等，2018；李旭洋等，2018；祝仲坤，2020)，认为互联网的应用与发展不仅能显著提高城镇和农村居民消费水平，对食品、衣着、文娱等消费种类都有着显著的正向促进作用。除了消费总量上的提升，还有消费结构上的升级，比如可以提高家庭发展与享受型消费的比重。上述属于对网络消费与居民消费总支出关系的间接研究，表现为互联网信息技术的发展为网络消费的成长与扩张提供了良好条件，从而最终促进消费支出。张红伟和向玉冰(2016)的研究也证实了这一点，他们利用省份面板数据分析得出，在互联网水平较高的地区，网络消费规模能显著地促进总消费的增长，而在互联网水平较低的地区则不显著。

上述有关普惠金融发展、电子商务平台、互联网技术及应用与居民消费支出等方面的研究结果，既丰富了消费经济理论，又对社会热点及政策实践具有重大的指导意义。然而也应该看到，上述研究的对象多为家庭总体消费支出及结构，缺乏以家庭网络消费支出为对象的研究。同时，传统金融及借助信息技术发展起来的数字普惠金融，和同样利用信息技术发展起来的网络消费之间，存在什么样的影响与机制，学界还鲜有涉及。况且，有网络消费的家庭样本中也存在着较强的异质性，一方面体现在网络消费金额上，另一方面体现在网络消费频率上。因此，从普惠金融发展的视角研究家庭网络消费行为，可以更深刻认识网络消费这一新型消费业态和模式，并进一步明确住户部门金融发展的方向，提升消费金融的服务质效，对扩大内需具有重要意义。本文力图在以下两点有所突破：其一，使用代表传统金融渗透程度的家庭金融参与程度、代表数字金融发展状况的地区数字普惠金融发展指数共同作为普惠金融发展的代理变量，重点关注了不同普惠金融发展程度下怎样增加更多网络消费家庭的问题，同时，网络消费家庭的增多是否带来更多的消费支出？其二，针对网络消费家庭，聚焦普惠金融发展对于其网络消费支出额的影响，即关注如何使这些家庭的网络消费支出更多。

三、理论分析与模型设定
(一)普惠金融发展对网络消费行为的影响
普惠金融的发展影响着家庭的消费能力、消费意愿与消费形式。首先，在消费能力与意愿上的促进。一方面，普惠金融发展程度越高，家庭信贷门槛越低，受抑制的因素越少，流动性约束被缓解的可能性就越大，消费的能力会有所提高；另一方面，家庭金融参与越深，消费者金融素养越有机会得到提升，金融知识、理财技能等均受潜移默化的影响而发生转变。这两点使得消费者的融资预期和收入预期更良好，消费观念改善较多，促进了消费意愿的提高。其次，在消费形式上的渗透。与互联网信息技术的高度互相依赖，使普惠金融在发展中无形中发挥了推广作用，促进了网络消费行为的发生。一方面，数字普惠金融的发展使得支付的便捷性大为提升，从而可以释放一部分消费，而最先受益的即是支付不受时间、空间限制的网络消费；另一方面，众多金融业务通过网络设备等自助办理，接触及体验门槛愈发降低，进而拓展到对居民生活方方面面的渗透，让更多居民有条件接触到了网络购物这一新型消费形式，从而诱导部分家庭发生消费方式转变，提升了网络消费家庭的比例。对已网络消费的家庭来讲，普惠金融发展带来越来越便利的支付及流动性补充，同样可促使网络消费支出的频率及金额得以提升。

(二)网络消费对传统实体消费的挤出
假设消费者t期无网络消费行为，t+1期出现网络消费行为，今后各期持续。则t期的消费Ct皆为传统实体消费。t+1期的消费为实体消费与网络消费之和，假设网络消费占总消费的比例为α(0<α<1)，则Ct+1=(1-α)Ct+1+αCt+1。在收入、保险、物价水平等因素不变的情况下：

第一种情形，t+1期的年消费支出额与t期相等，即Ct=Ct+1。则，只要网络消费不为0，两期的实体消费(1-α)Ct+1<Ct，即体现为网络消费行为挤出了实体消费。

第二种情形，t+1期的年消费支出额低于t期，即Ct>Ct+1，假设width=146,height=35,dpi=110则两期实体消费之差(1-α)Ct+1-Ct=(1-α)Ctγ-Ct=Ct(γ-αγ-1)<0，也体现为网络消费挤出了传统实体消费。

第三种情形，t+1期的年消费支出额高于t期，即Ct<Ct+1，假设width=64,height=35,dpi=110通常λ>1。则两期实体消费之差(1-α)Ct+1-Ct=(1-α)Ctλ-Ct=Ct[λ(1-α)-1)]，符号不确定，但网络消费占总消费的比例α越高，符号为负的可能性就越大，即网络消费仍较易挤出实体消费。

(三)网络消费行为对家庭总消费支出的影响
网络消费对于总消费的影响通常从这两个角度来看。其一，网络消费商品的价格通常低于实体店标注价格，因而，当消费者t期开始网络消费，所需商品组合的品质数量等若与未开始网络消费时相同，那么t期消费支出将因网络消费商品价格组合的降低而体现为减少。但从生命周期的角度来看，当一生的收入不受网络消费影响时，商品组合价格的降低，将会提升消费者的总体购买力，那么即使消费者一生的总消费支出不变，总效用却是增加的。

其二，线上购物的体验增加了消费的选择自主性，买卖双方之间的空间及时间距离不再是交易障碍，个性化的长尾消费需求能够通过平台匹配得到精准的满足，消费者的异质性偏好通过现代信息技术的蓬勃发展而被充分挖掘，种草营销、直播带货等新型消费形式催生、创造了大量新需求，从而会带来消费者购买的商品组合种类及数量的增加。

综上，普惠金融发展促进了家庭消费能力和消费意愿的发生，以及消费形式的转变，带来了更多的网络消费支出。而网络消费形式一方面因方便快捷、多样化挤出了实体消费，另一方面被挖掘出潜在消费，催生出新消费，因此相比较未网络消费的家庭，同等条件下，总消费支出水平是否也是增加的，需要通过实证检验进行佐证。

(四)实证策略及计量模型设定
网络消费家庭与传统消费家庭之间在消费方式、消费环境、消费选择、消费成本上均不相同，从而包括效用函数在内的整个消费决策过程都是有差异的，尤其是表现在不同消费心理下带来的时间偏好差异。因此可以假设网络消费家庭因消费更加便捷、“无现金支付”更为彻底等原因，消费支出要比同等情况下的传统消费家庭多一些，即网络消费方式可能促进了消费支出。为了验证这一点，并解决样本选择偏差问题，使用倾向得分匹配(PSM)的检验方法，依据相似可观测特征进行匹配，考察网络消费行为对于家庭消费支出的净影响。如果上述分析通过检验，则让传统消费家庭开始网络消费，可实现消费潜力的释放。而在这个转变过程中，普惠金融发展能起到多大的效果，是否促进网络消费行为的发生，是接下来需要考虑的第一个问题，也是PSM检验的第一步，即计算倾向得分的过程。本文设定Probit模型如下：

P(Di=1|Xi)=αJRi+Xiβ+εi

(1)

式(1)中，Di为被解释变量，指家庭是否有网络消费行为。JRi指普惠金融发展变量，包括微观家庭金融参与程度及宏观地区数字普惠金融发展程度，可以分别标示为JR1i与JR2i，是本文关注的变量。Xi是控制变量，即PSM分析中的协变量，分别是家庭财富特征变量如对数家庭年收入、对数家庭净资产；普惠金融发展变量如家庭普惠金融参与程度、地区数字普惠金融发展指数；家庭互联网使用情况变量如家庭上网的成年人数量、每周业余时间平均上网小时数；家庭内外消费环境变量如是否城镇居住、受流动性约束强度；家庭支出不确定性相关变量如成年人参加养老保险人数比率、家庭参加医疗保险比率、家庭健康成年人数占比、未成年子女抚养比、65岁以上老人赡养比；家庭特征变量如成年人年龄均值、成年人受教育程度均值、家庭人数，以及户主特征变量如性别、婚姻状况。后续关于普惠金融发展是否提升了网络消费频率的考察，也是采用了式(1)的形式，只是被解释变量更换为家庭是否频繁网络消费。

从而，PSM方法通过匹配两类在收入、资产、互联网使用、年龄等其他特征相同或相似的家庭，进而过滤掉选择性偏差的问题，再尝试统计网络消费行为是否导致了消费支出的差异。考虑Ci为家庭i的年度消费支出，也称之为结果变量；di={0,1}为家庭是否有网络消费行为的虚拟变量，也称之为处理变量。对于家庭i，其消费支出Ci有两种状态，取决于是否有网络消费，即C0i(当di=0时)和C1i(当di=1时)。模型设定如下：

Ci=(1-di)C0i+diC1i

=C0i+(C1i-C0i)di

(2)

则C1i-C0i表示家庭有网络购物行为时的处理效应。而其期望值，即为平均处理效应，其中有网络购物行为的平均处理效应(ATT)估计式如下：

width=38,height=14,dpi=110=E(C1i-C0i|di=1)

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(3)

式(3)中N1=∑idi为有网络购物行为家庭的样本数，而∑i:di=1表示仅对有网络购物行为的家庭进行加总，width=20,height=20,dpi=110表示家庭i未有网络购物行为时的消费支出总量估计量。后续的处理效应模型与双重差分倾向得分匹配模型，均在上述模型及假设条件的基础上展开进行，这里不再详细描述。

进一步地，对于已网络消费的家庭，普惠金融发展对于其网络消费支出的绝对金额有何种影响呢？本文构建了计量方程式(4)，使用加权最小二乘法进行了检验。其中，CWi是家庭网络消费支出额，Yi是家庭收入，JZCi是家庭净资产，Zi是控制变量。

lnCWi=α0+α1lnYi+α2lnJZCi+α3lnJRi

+α4Zi+δi

(4)

四、数据及变量选取
本文使用数据主要来自第四轮、第五轮中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，后文简称为CFPS2016和CFPS2018)。经数据筛选与处理，得到CFPS2018的9 370户横截面数据、CFPS2016—2018的6 019户面板数据，涵盖了我国内地除西藏之外的其他30个省份。(2)户主主要采用了CFPS2012家庭关系库中重大决策者，其中少数缺失重大决策者的家庭使用了财务回答人，进行家庭数据与户主个人数据的匹配，之后去掉关键变量缺失的样本。

将年网络消费支出为正的家庭定义为网络消费家庭。家庭网络消费支出是指家庭所有成年人每年的网络消费支出总和。家庭消费支出是指CFPS2016—2018中涉及的所有消费性支出，部分月度支出做了年化处理。生存型消费支出包含衣食住行相关支出12项；享受型消费支出包括文化娱乐、旅游、美容等7项；发展型消费支出包括教育培训支出、医疗与保健支出等4项。同时，考虑到普惠金融发展大大提高了居民金融参与的便捷性，降低了相应门槛，本文尝试使用能够代表传统金融需求端受益情况的家庭金融参与程度、能够代表数字金融供给端发展情况的地区数字普惠金融指数来衡量普惠金融的发展。这两个指标即是传统金融与数字金融方面的代表，也是需求端与供给端的体现、微观与宏观视角的衡量。鉴于普惠金融的推行意在为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，本文选用了是否持有投资理财型的金融产品与是否借入补充流动性的银行信贷两个指标来衡量家庭金融参与程度，若普惠金融程度较高，则持有金融产品的家庭较多，金融资产配置及结构更加多样化，借入住房贷款等银行信贷亦会门槛较低。地区数字普惠金融指数使用了北京大学数字金融研究中心公布的数据，同微观家庭调查年份及所在地区相匹配后，体现地区数字金融发展的总体情况及互联网支付发展状况(郭峰等，2020)。另，对于家庭是否受流动性约束的定义及流动性约束强度的计算的研究。基于宋明月和臧旭恒(2020)综合变量含义和数据中的系列名称，本文所涉及的众多变量及含义说明、使用CFPS2018所做出的描述性统计如表1所示。

表1 变量含义及描述性统计

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表1列出了CFPS2018总体样本与网络消费家庭样本的各变量均值。从中可以看出，网络消费家庭有5 097户，占总样本的54%。相比较总体样本，有网络消费行为的家庭在消费支出、禀赋方面表现出了很强的异质性。网络消费家庭的年度消费支出是总体样本的1.3倍左右，悬殊的消费水平背后，还有同为悬殊的禀赋状况。如网络消费家庭的年收入、总资产与净资产均约为总体样本的1.3倍。同时，具有网络消费行为的家庭中，成年人受教育程度明显偏高，成年人平均年龄均较总体样本年轻，大部分为城镇居住，受流动性约束家庭较少。在网络消费家庭样本中，CFPS2016中网络消费支出仅占家庭消费支出的7%，而CFPS2018中翻倍至14%，映射了近年网络消费的高速发展与巨大潜力。

本文同时也统计了按收入和户主年龄分组后的网络消费家庭占比，其中收入分组参照国家统计局同年度收入五等份的临界值。发现随着收入的提高，网络消费家庭的比例也越来越高；而年轻家庭网络消费比例较大，大于50岁的网络消费家庭占比逐渐降低。值得注意的是，农村最低收入组、户主年龄大于65岁的网络消费家庭占比远低于其他群体和平均值，对样本进行统计分析后发现，这两个群体户主上网的比例、互联网作为重要信息来源渠道的比例均显著低于总样本平均水平(3)CFPS2018总体样本中，“互联网是信息渠道的重要程度”选择3，4，5的为53%，户主上网的有47%。而户主年龄大于65岁的样本两个比例分别为23%，14%，农村最低收入组样本分别为31%，20%。，后文分析中将尽可能重点关注。

为何网络消费家庭样本的年度消费支出相对较高？单纯使用样本均值无法避免选择性偏差的问题，比如收入较高、受教育程度较高、较年轻的人群更容易使用网络消费的方式。这样就使得网络消费行为对于消费支出的影响不甚清晰。首先，普惠金融发展是否可以增加更多的网络消费家庭？针对不同禀赋、年龄的群体又如何？其次，网络消费行为一方面增加了消费支出，但也挤出了一部分传统实体消费支出，那么有网络消费行为的家庭总消费支出是否更多？消费结构又如何变化?再次，从家庭金融参与程度这一变量的均值来看，网络消费家庭样本明显高于总样本，那么普惠金融发展是否可以提升这些家庭的网络消费额？这都是后文研究的主要问题。

五、普惠金融发展、网络消费行为与家庭消费支出的实证检验
(一)普惠金融发展与网络消费行为的Probit检验
使用CFPS2018的全样本数据，经平衡性检验，各协变量在处理组和控制组之间基本达到了平衡，几乎所有变量的标准化偏差在匹配后都缩小了。使用式(1)的Probit模型对普惠金融发展影响家庭“是否网络消费”的行为分别进行了总体分析及异质性分析。

1.总体分析。总体分析的估计结果如表2所示。第(1)列是基准回归，收入、净资产、家庭金融参与程度、地区数字普惠金融发展状况、家庭上网成年人数量、每周业余时间平均上网小时数、城镇居住、成年人平均受教育程度、参加养老保险及医疗保险人数占比、老人赡养比、家庭人数均显著正向地提升了家庭网络消费的概率，而流动性约束强度、成年人平均年龄、未成年子女抚养比、已婚、户主性别为男显著反向影响家庭网络消费的概率。结合原始数据及估计系数，收入增加、金融服务参与种类的增加、地区数字普惠金融水平的改善、家庭上网成年人数量的增加提升网络消费的概率是较大的。

表2 普惠金融发展与网络消费行为的Probit分析

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说明：括号内为标准误，***，** 和*分别表示在1%，5%，10%的水平下显著，控制变量具体结果可联系笔者索取。下表同。

将样本按照家庭消费支出额排序，去除上下1%后，得出的结果第(2)列与基准回归基本一致。将重点关注变量家庭金融参与程度拆分为“是否持有金融产品、是否借入银行信贷”后，系数依然显著为正，其他变量系数与第(1)列基本一致，证明了结果的稳健性。进一步将样本分为城镇样本和农村样本，发现金融服务参与种类的增加、数字普惠金融的进步对于提升城镇居民家庭网络消费的概率意义更大，而家庭平均受教育程度、参加养老与医疗保险人数占比则对于提升农村居民家庭网络消费概率意义更大，数字普惠金融发展对于农村家庭网络消费概率的影响不显著。

对于已经开始网络消费的群体，哪些因素可以提高其网络消费频率呢？本文将CFPS2018中有网络消费行为的5 097户作为考察样本，将问卷中“使用互联网络进行商业活动(如使用网银、网上购物)的频率”作为网络购物频率的指标，并将其中的频率为“几乎每天、一周3次～4次、一周1次～2次”其中之一的定义为频繁网络消费群体。以是否频繁网络消费为因变量进行Probit检验，结果如第(6)列所示。可以看到，对已经网络消费的家庭来讲，收入的增加对提升网络消费频率的效果更明显；家庭金融参与程度、地区数字普惠金融指数的估计系数均显著为正。因此，普惠金融的发展对已经网络消费的家庭来讲同样有意义。

2.异质性分析。基于宋明月和臧旭恒(2020)对于异质性群体的分组依据及方式，也将整体样本根据禀赋及偏好的差异，分为耐心且受流动性约束、耐心且不受流动性约束、缺乏耐心且受流动性约束、缺乏耐心且不受流动性约束四类群体，并展开检验，估计结果如表3第(1)列～第(4)列所示。总起来看，收入在不受流动性约束的两个群体中，对家庭网络消费概率的影响较大，金融参与程度与地区数字普惠金融发展指数在耐心且不受流动性约束的家庭中影响更明显。

在数字鸿沟状况明显的两个重点关注群体里的情况也差异较大。户主大于65岁的老年家庭中，金融参与程度的增加大幅提升了网络消费概率，但地区数字普惠金融的发展影响不明显，说明整体社会的进步难以精准解决老年人面临的数字鸿沟问题，而线下金融服务是需要个体高度参与的，通过线下对金融服务参与的渗透，则可以较高效率地促进老年人的网络消费行为发生。

在农村低收入群体中，收入、受教育程度对家庭网络消费行为的影响比其他群体大一些。家庭金融参与程度的估计系数为负，本文统计了债务收入比，发现低收入群体均值为4.04，而总体样本仅为1.19，说明低收入群体金融参与更多反映出债务较多，债务负担过重，进而当金融参与程度更高时，更多的债务体现为对消费的挤出和网络消费意愿的下降。因此提升该群体的收入水平较为关键。值得注意的是表2第(5)列的农村样本中，数字普惠金融指数估计系数不显著，而表3第(6)列农村低收入群体中却异常显著，且系数较大，说明低收入群体对地区数字普惠金融的发展更敏感。由上可知，若想迈过数字鸿沟，一方面重点加强对老年群体的线下金融产品渗透，另一方面积极推进数字普惠金融的区域平衡发展，促进农村低收入者的收入提升，保障低收入家庭成员受教育的权利，避免因贫弃学的情况发生，对于激发重点群体进行网络消费是有意义的。

表3 异质性群体中普惠金融发展与网络消费行为的Probit分析

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(二)网络消费行为与家庭消费支出的PSM检验
本文使用对数家庭消费支出、生存型消费占比、享受型消费占比、发展型消费占比作为结果变量，分别进行了总体样本及重点关注样本的检验、内生性检验和异质性检验。

1.总体样本及重点关注样本的检验。无论是使用近邻匹配法中的一对一匹配、卡尺内一对四匹配，还是应用整体匹配法中的核匹配，结果都高度显著且相近，说明估计结果是稳健的。表4的结果显示，在剔除选择性偏差影响后，网络消费行为对家庭消费支出的净影响是正向的，即网络消费的形式促进了家庭消费支出。将对数值换算成绝对值后，在其他条件相同或相似的情况下，网络消费行为能使家庭消费支出增加约20%。分消费支出类型来看，网络消费行为虽然显著提升了消费支出，但是对消费结构的影响不尽相同，会带来生存型消费支出占比的下降和享受型消费支出占比的上升。因此可以初步判断网络消费可以优化家庭消费结构，助推消费结构升级，后文也将印证这一判断。分城乡来看，这一效应在城镇家庭间更为明显。基于第三部分数据统计的分析，重点关注较易受数字鸿沟影响的两个群体，发现在这些群体内部，有网络消费行为的家庭消费支出增加较多，幅度要高出总体样本均值不少，系数近乎在10%显著性水平下显著。说明这些家庭有着较强的消费多样化需求，数字鸿沟带来的两极分化情况较为严重，其存在阻碍了大部分人群享受数字经济带来的便利(何宗樾等，2020)。

表4 家庭是否有网络消费行为与消费支出及结构的PSM检验结果

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说明：本文分别进行了一对一匹配、卡尺内一对四匹配、核匹配，篇幅限制，这里只给出一对一匹配的结果。表6同。ATT估计值括号内为标准差，样本数括号内为共同取值范围的样本数量。

2.内生性讨论与处理效应检验。上文虽使用了多种匹配方法证明了结果的稳健性，但不可观测变量及反向因果关系的干扰仍需进一步讨论。首先，消费支出较高的家庭可能会采用更多消费方式，即有较多机会接触互联网线上消费。其次，消费支出是家庭综合了多种因素后最终的一种选择行为，可能存在示范效应等难以准确量化的因素，从而不可观测。为此，本文选择了使用工具变量的处理效应模型，尝试解决上述问题可能引起的偏误。将家庭是否有网络消费行为作为处理变量，选择使用与微观家庭总消费支出的直接相关性较为微弱的各省份每万人邮政业网点数、户主对陌生人的信任程度共同作为工具变量予以检验。受武淑萍和于宝琴(2016)所得出的快递物流业应与电子商务协同发展的结论启发，本文使用了国家统计局网站上的各省份每万人邮政业网点数来体现地区快递物流发展状况；考虑到王子贤和吕庆华(2018)研究发现消费者信任能调节跨境网络消费的意愿，我们使用了CFPS2018中户主对陌生人的信任程度来从侧面反映家庭对于非见面交易的接受度。联合上文可观测变量作为其他自变量，使用最大似然估计法得出结果如表5所示。可以看出所选的外生工具变量较为理想，似然比检验的p值均大于0.1，意味着接受原假设，即不存在内生性。有网络消费行为的家庭消费支出显著高于未参与网络消费的家庭，上述PSM检验的结果是可信的。

表5 家庭是否有网络消费行为与消费支出的处理效应检验

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3.四类异质性群体的检验。进一步根据户主耐心情况、家庭受流动性约束的情况划分为四个异质性样本，表6的结果显示，在耐心且不受流动性约束、缺乏耐心且受流动性约束的两类群体中，有网络消费行为的家庭消费支出均明显高于同组未网络消费的家庭，消费结构也整体体现为升级。

表6 异质性家庭是否有网络消费行为与消费支出及结构的PSM检验结果

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(三)网络消费行为与家庭消费支出的动态PSM-DID检验
上文使用了CFPS2018的截面数据进行了静态分析，表1描述性统计显示，2018年网络消费家庭的网络消费支出均值为11 120元，然而经统计，2016年未网购、2018年网购的1 312户家庭的平均网购支出只有4 350元。因此，网络消费初期的消费行为可能是有差异的。基于此，下面本文使用两期面板数据对于网络消费初期的家庭行为做一个动态研究。在CFPS2016—2018两期6 019户平衡面板中，筛选出2016年未网络消费但2018年网络消费的家庭1 312户、两期均未网络消费的家庭1 964户。考虑到双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)可以控制不可观测但不随时间变化的组间差异，本文拟使用这种方法，来分析家庭是否网络消费对消费支出的净影响，以进一步明确所关注变量间的因果关系。以2016年未网络消费、2018年网络消费的家庭为处理组，刻画网络消费初期；以两期均未网络消费的家庭为控制组。平衡性检验显示，上文中各协变量的均值在处理组、控制组之间不存在显著差异，支持采用PSM-DID的估计方法。网络消费行为对家庭消费支出及结构影响的检验结果如表7所示。可以看出，家庭开始网络消费后的消费支出明显增加，消费结构也明显升级。其中对数消费支出的ATT值明显低于表4和表5的结果，原因应该是网络消费初期，各项信息获取均处于初期阶段，操作还未熟练，融入处于渐进阶段，从而带来的消费支出增长低于横截面数据中的综合效应。

表7 家庭是否网络消费与消费支出的PSM-DID检验结果

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通过以上的分析可以了解到，普惠金融发展能提升家庭网络消费的概率，有助于推动更多家庭开展线上消费。且网络消费行为在提升消费水平、优化消费结构上具有积极的影响及意义。那么在已经网络消费的家庭中，如何提高其网络消费支出水平进而带动更多消费潜力的释放，是接下来关注的问题。

六、普惠金融发展影响网络消费支出额的实证检验
本部分选择CFPS2018中的5 097户网络消费家庭样本作为研究对象，考察普惠金融发展对这些家庭网络消费支出额的影响。

(一)总体分析
考察普惠金融发展与家庭网络消费支出额的关系时，怀特检验后发现存在异方差，因此本部分选择使用加权最小二乘法处理，其中权重为辅助回归拟合的残差值，去掉对数后的倒数。结果见表8。基准回归显示，在控制了收入、净资产等变量后，金融参与程度与数字普惠金融的发展均显著正向提升了家庭网络消费支出，当家庭金融参与多一个种类时，网络消费支出增加12%，当地区数字普惠金融指数增加10，家庭网络消费支出增加6%。本文分别使用三种方式对上述结果进行了稳健性检验。一是去除家庭网络消费支出上下1%的样本，发现结果没有太大变化；二是将家庭金融参与程度拆分，拆分后的两个变量依然显著，其他变量基本未变；三是将衡量数字普惠金融指数的变量换成其中的支付指数，主要变量仍未发生太大变化。

本文划分了偶尔网络消费群体和频繁网络消费群体，发现频繁网络消费群体更容易受到普惠金融发展程度的影响，当家庭金融参与多一个种类时，网络消费支出增加13%，当地区数字普惠金融指数增加10，家庭网络消费支出增加7%。

表8 普惠金融发展对家庭网络消费支出的影响总体分析

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(二)分组分析
1.按普惠金融发展程度区分。根据金融发展在城乡、区域间存在差异的情况，分为三组进行考察，结果如表9所示。首先划分城乡进行研究，发现金融发展程度更深地影响了城镇家庭的网络消费支出。其次，取对应年度数字普惠金融指数的中位数，并以此为准划分为地区数字普惠金融一般、地区普惠金融发达两种情况，进行研究发现，家庭金融参与程度对发达地区影响更大，而地区数字普惠金融指数对一般地区影响稍大。说明在发达地区要更侧重微观家庭金融的参与，而在一般地区要尽力追赶，大力发展数字普惠金融。再次，根据家庭金融参与程度分为低、中、高三个群体，发现金融参与程度较高的家庭中，地区数字普惠金融的普及促进了更多的家庭网络消费支出。

表9 普惠金融发展对家庭网络消费支出影响的分组分析

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2.按家庭禀赋划分。因户主65岁以上、农村低收入两个重点关注群体的网购家庭数量太少，样本不支持进一步的研究，本文按照户主年龄、家庭收入等级重新划分了群体。参照宋明月和臧旭恒(2020)，以户主年龄45岁和55岁为界限，分为青年、中年、老年三个群体进行分析，结果如表10所示。发现青年家庭受数字普惠金融发展影响较小，而老年家庭的网络支出受金融发展程度影响最大。统计性分析发现青年户主家庭的网络消费比例高达70%，网络消费支出也相比较其他两个群体更多，因此在网络消费已成为绝大部分人固定习惯的情形下，普惠金融发展情况对于青年家庭网络消费支出就无足轻重了。而对老年网络消费家庭来讲，情形恰好不同，家庭金融参与程度的提高、地区数字普惠金融的进步可以更大幅度提升其网络消费支出额。

将按照家庭收入情况分为三组，方法是按全国居民五等份收入分组中，中等偏上收入组、中等偏下收入组的人均值，乘以家庭人口平均数得出临界值，分为低收入组、中收入组、高收入组。发现金融参与程度只有在高收入组中才显著为正，而收入组越高，地区数字普惠金融发展的影响越大。

(三)机制分析
普惠金融发展究竟通过何种机制提升了家庭网络消费支出额呢？首先，数字普惠金融的发展能够通过支付的便利性对居民消费产生显著正向的影响，这一点已被多位学者所证实(张勋等，2020；易行健和周利，2018)；其次，普惠金融发展可能会降低家庭面临的信贷约束，从而缓解流动性约束，提升家庭流动性，进而促进网络消费支出的增加；再次，普惠金融发展可能通过改变家庭收入，提高当期收入和收入预期，进而促进了网络消费支出的增加。这里本文重点验证后两种机制。

表10 不同家庭禀赋下普惠金融发展对家庭网络消费支出影响的分组分析

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1.缓解流动性约束的机制。普惠金融发展通过降低家庭信贷约束，给更多有资金需要的家庭补充了流动性。对传统金融方面，根据家庭是否有银行贷款来区分两类家庭，其中银行贷款是指住房贷款及其他贷款。统计性分析发现，无银行贷款的家庭网络消费支出均值为9 144元，而有银行贷款的家庭网络消费支出均值为16 665元，后者为前者的1.82倍，考虑到两个群体之间本身具有的支出差异，统计他们的消费总支出，发现后者仅为前者的1.48倍，即有银行贷款的家庭网络消费支出占总支出的比例更高。下面根据是否有银行贷款区分网络消费家庭样本，进行实证分析来探索这一传导机制。分别生成是否受流动性约束、家庭流动性强度与对数银行贷款额的交叉项，引入模型后，结果见表11的第(1)列～第(4)列。发现无论使用是否受流动性约束还是流动性约束强度，系数基本显著为负，说明流动性约束阻碍了家庭网络消费支出的增加，而交叉项的系数基本显著为正，意味着金融发展缓解了流动性约束对网络消费支出的负向作用。但从系数来看，有银行贷款的家庭流动性约束限制了更多网络消费支出，且金融发展缓解了更多这种负向作用。对无银行贷款家庭和总体样本，因传统金融参与较少，这里主要是从数字金融方面切入进行考察。参照张勋等(2020)，使用了数字普惠金融指数的信贷子指数，同样生成交叉项后检验发现，地区数字金融信贷业务的发展亦缓解了流动性约束对网络消费支出的负向作用。

2.提高家庭收入的机制。洪铮等(2021)研究表明，普惠金融通过提供丰富的投资理财渠道，增加了居民的投资性收入，进而以收入为中介促进了消费水平的提高。那么是否同时也促进了网络消费的提高呢，本文选取家庭收入为中介变量，借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)的研究，设定中介效应模型式(5)～式(7)进行检验。

lnCWi=β0+β1lnJZCi+β2lnJR1i+β3lnJR2i

+β4Zi+μi+νi+εi

(5)

lnYi=γ0+γ1lnJZCi+γ2lnJR1i+γ3lnJR3i

+γ4Zi+μi+νi+εi

(6)

lnCWi=λ0+λ1lnYi+λ2lnJZCi+λ3lnJR1i

+λ4lnJR2i+λ5Zi+μi+νi+εi

(7)

表11 普惠金融发展影响家庭网络消费支出的流动性约束机制分析

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其中，式(5)检验无中介变量家庭收入时，普惠金融发展对网络消费支出的影响；式(6)检验普惠金融发展对中介变量家庭收入的影响是否显著；式(7)中若λ1，λ3，λ4处的系数都显著，且λ3，λ4与β2，β3数值相比分别有所下降，则表明以家庭收入为中介的效应存在。使用网购样本进行检验后，结果如表12所示。可以看出，式(6)中普惠金融发展的两个变量系数显著为正，式(7)中包括对数收入、普惠金融发展的两个变量在内的三个估计系数均显著为正，且数值上比式(5)相比有所下降，则表明家庭收入的中介效应存在，普惠金融发展通过正向影响家庭收入，进而带来了网络消费支出的增长。

表12 金融发展影响家庭网络消费支出的收入中介效应机制分析

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七、结论
本文使用CFPS2016—2018的数据，讨论了家庭网络消费的相关问题。

怎样可以增加更多的网络消费家庭？笔者重点关注了普惠金融发展因素，使用Probit模型进行了检验。(1)总体分析来看，普惠金融发展显著正向地提升了家庭网络消费的概率。(2)分城乡研究发现，收入、金融参与程度的增加、数字普惠金融的进步对提升城镇居民家庭网络消费概率的意义更大，而家庭平均受教育程度、参加养老与医疗保险人数占比则对于提升农村居民家庭网络消费概率意义更大，数字普惠金融发展对于农村家庭网络消费概率的影响不显著，但对农村低收入人群影响显著。(3)分四个异质性群体来看，金融参与程度与地区数字普惠金融发展指数在有耐心且不受流动性约束的家庭中影响更明显。(4)老年家庭金融参与程度的增加大幅提升了网络消费概率，但地区数字普惠金融的发展影响不明显，说明整体社会的进步难以精准解决老年人数字鸿沟的问题，而通过线下对金融服务参与的渗透，则可以较高效率地促进老年人的网络消费行为发生。

进一步地，研究是否网络消费与家庭总消费支出的关系，发现：(1)总体上，网络消费行为在提升消费水平、优化消费结构上具有显著的积极影响。(2)有网络消费行为的城镇家庭、老年家庭及农村低收入家庭消费支出增加更明显。(3)转变为网络消费家庭初期，消费支出增长稍低，说明家庭网络消费之后的消费支出增长是渐进的。同时，数字鸿沟的存在阻碍了部分人群享受数字经济带来的便利。

继续选择网络消费家庭样本作为研究对象，考察普惠金融发展对这些家庭网络消费支出绝对额的影响。(1)金融参与程度与数字普惠金融的发展均显著正向提升了家庭网络消费支出额，并通过了稳健性检验。(2)分组分析发现，普惠金融发展程度更深地影响了城镇家庭、频繁网络消费家庭的网络消费支出。(3)家庭金融参与程度对数字金融发达地区的家庭影响更大，而地区数字普惠金融指数对数字金融一般地区影响稍大，说明在发达地区要更侧重微观家庭金融的参与，而在一般地区要尽力追赶，大力发展数字普惠金融。(4)地区数字普惠金融的普及更多促进了传统金融参与程度较高家庭的网络消费支出。(5)老年家庭的网络支出受金融发展程度影响最大。(6)家庭收入越高，地区数字普惠金融发展对网络消费支出额的影响越大。普惠金融发展通过便利支付、缓解流动性约束、提高家庭收入三种机制提升家庭网络消费支出。

在互联网广泛普及的当今，网络消费越来越成为一种主要的消费方式。网络消费虽然在一定程度上挤出了实体消费，但总体效应是扩大了家庭消费支出。而普惠金融的更进一步发展能更大程度上普及网络消费和提高网络消费支出。因此，本文的政策建议是：首先，鼓励金融机构进一步开发适合家庭的金融产品，一方面重点加强对老年群体的线下金融产品渗透，并根据资信、财务状况细分客户，分类别推荐不同的金融理财产品、信贷产品等；另一方面深入推广便携式移动设备客户端或小程序，完善、细化、简化其金融功能，积极推进数字普惠金融的区域平衡发展。其次，重视使用传统媒体推广互联网使用，在适当场合设立公益助老点，一对一解答网络使用的日常问题，提高互联网普及率，使互联网融入衣、食、住、行等各个生活场景，潜移默化地改变居民的消费方式。再次，促进农村低收入者的收入提升，保障低收入家庭成员受教育的权利，避免因贫弃学的情况发生，并继续提升新型农村医疗保险的保障力度，对于激发重点群体消费来讲是有意义的。从而在微观家庭层面，充分释放隐藏的消费潜力，着力扩大国内需求，发挥消费在经济发展中的基础性作用；在中观、宏观层面，能有效抵抗和降低以疫情为代表的突发公共事件对经济社会发展带来的冲击。

参考文献

杜丹清、占智康，2018：《新经济背景下发挥消费基础性作用研究——基于流通功能拓展与平台组织再造的视角》，《经济学家》第2期。

方福前、邢炜，2015：《居民消费与电商市场规模的U型关系研究》，《财贸经济》第11期。

郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云，2020：《测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征》，《经济学(季刊) 》第4期。

郭华、张洋、彭艳玲、何忠伟，2020：《数字金融发展影响农村居民消费的地区差异研究》，《农业技术经济》第12期。

何宗樾、张勋、万广华，2020：《数字金融、数字鸿沟与多维贫困》，《统计研究》第10期。

洪铮、章成、王林，2021：《普惠金融、包容性增长与居民消费能力提升》，《经济问题探索》第5期。

黄凯南、郝祥如，2021：《数字金融是否促进了居民消费升级？》，《山东社会科学》第1期。

李宝库、赵博、刘莹、郭婷婷，2018：《农村居民网络消费支付意愿调查分析》，《管理世界》第6期。

李洁、邢炜，2020：《电商市场发展与中国城乡消费趋同性——搜寻匹配的分析视角》，《经济理论与经济管理》第2期。

李旭洋、李通屏、邵红梅、张啸，2018：《城镇化、互联网发展对网络消费的影响——基于省级面板数据的分析》，《社会科学研究》第5期。

李燕桥、臧旭恒，2013：《消费信贷影响我国城镇居民消费行为的作用渠道及检验——基于2004—2009年省际面板数据的经验分析》，《经济学动态》第1期。

刘长庚、张磊、韩雷，2017：《中国电商经济发展的消费效应研究》，《经济理论与经济管理》第11期。

刘湖、张家平，2016：《互联网对农村居民消费结构的影响与区域差异》，《财经科学》第4期。

马玥，2021：《数字经济对消费市场的影响：机制、表现、问题及对策》，《宏观经济研究》第5期。

潘姝莉，2017：《电子商务发展对我国城镇居民的消费影响》，《法制与经济》第1期。

邱子迅、周亚虹，2021：《电子商务对农村家庭增收作用的机制分析——基于需求与供给有效对接的微观检验》，《中国农村经济》第4期。

宋明月、臧旭恒，2020：《异质性消费者、家庭债务与消费支出》，《经济学动态》第6期。

宋晓玲，2017：《数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验》，《财经科学》第6期。

孙玉环、张汀昱、王雪妮、李丹阳，2021：《中国数字普惠金融发展的现状、问题及前景》，《数量经济技术经济研究》第2期。

王子贤、吕庆华，2018：《感知风险与消费者跨境网购意愿——有中介的调节模型》，《经济问题》第12期。

温忠麟、叶宝娟，2014：《中介效应分析:方法和模型发展》，《心理科学进展》第5期。

吴锟、吴卫星、王沈南，2020：《信用卡使用提升了居民家庭消费支出吗？》，《经济学动态》第7期。

武淑萍、于宝琴，2016：《电子商务与快递物流协同发展路径研究》，《管理评论》第7期。

谢朝晖、李橙，2021：《消费信贷对消费结构及流动性约束的影响研究》，《经济问题探索》第5期。

徐志刚、周宁、易福金，2017：《农村居民网络购物行为研究——对城镇化消费示范效应假说的检验》，《商业经济与管理》第1期。

杨光、吴晓杭、吴芷翘，2018：《互联网使用能提高家庭消费吗?——来自CFPS数据的证据》，《消费经济》第1期。

杨伟明、粟麟、孙瑞立、袁伟鹏，2021：《数字金融是否促进了消费升级?——基于面板数据的证据》，《国际金融研究》第4期。

易行健、莫宁、周聪、杨碧云，2017：《消费信贷对居民消费影响研究:基于家庭微观数据的实证估计》，《山东大学学报(哲学社会科学版)》第5期。

易行健、周利，2018：《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》，《金融研究》第11期。

尹志超、张号栋，2018：《金融可及性、互联网金融和家庭信贷约束——基于CHFS数据的实证研究》，《金融研究》第11期。

臧旭恒、张欣，2018:：《中国家庭资产配置与异质性消费者行为分析》，《经济研究》第3期。

张红伟、向玉冰，2016：《网购对居民总消费的影响研究——基于总消费水平的数据分析》，《上海经济研究》第11期。

张勋、杨桐、汪晨、万广华，2020：《数字金融发展与居民消费增长：理论与中国实践》，《管理世界》第11期。

赵保国、盖念，2020：《互联网消费金融对国内居民消费结构的影响——基于VAR模型的实证研究》，《中央财经大学学报》第3期。

祝仲坤，2020：《互联网技能会带来农村居民的消费升级吗？——基于CSS2015数据的实证分析》，《统计研究》第9期。

Dupas, P., and J.Robinson, 2013, “Why Don’t the Poor Save More? Evidence from Health Savings Experiments”, American Economic Review, 103(4): 1138-1171.

Kirchler, E., E.Hoelzl, and B.Kamleitner, 2008, “Spending and Credit Use in the Private Household”, Journal of Socio-Economics, 37(2): 519-532.

Li, J., Y.Wu, and J.J.Xiao, 2020, “The Impact of Digital Finance on Household Consumption: Evidence from China”, Economic Modelling, 86:317-326.

Park, C.Y., and R.Mercado, 2018, “Financial Inclusion: New Measurement and Cross-country Impact Assessment”, SSRN Working Paper No.3199427.

Rubaszek, M., and D.Serwa, 2014, “Determinants of Credit to Households: An Approach Using the Life-cycle Model”, Economic Systems, 38(4): 572-587.

Worthington, S., F.M.Thompson, and D.B.Stewart, 2011, “Credit Cards in a Chinese Cultural Context—The Young, Affluent Chinese as Early Adopters”, Journal of Retailing and Consumer Services, 18(6): 534-541.

RESEARCH ON THE HOUSEHOLD INTERNET CONSUMPTION BEHAVIOR ON THE PERSPECTIVE OF INCLUSIVE FINANCE DEVELOPMENT
SONG Mingyue ZHOU Bowen ZANG Xuheng

(School of Economics and National and Regional Institute of Wealth, Shandong Normal University)

Abstract: As a new type of consumption format and mode, internet consumption has become a new driving force to expand domestic demand. This paper studies the households’ consumption behavior from the perspective of inclusive finance development by applying econometrics method such as Probit model and treatment effect. The results show that the development of inclusive finance has significantly and positively increased the proportion and frequency of internet consumption households. After a gradual growth, the total consumption level and consumption structure of these households are higher and better, especially in urban region. Through the three mechanisms of facilitating payment, easing liquidity constraints and increasing household income, the development of inclusive finance has improved the amount of online consumption expenditure of internet consumption households. At the same time, heterogeneity analysis also draws a series of conclusions. Therefore, we can deepen the degree of household financial participation, accelerate the development of regional digital inclusive finance, help the elderly and low-income groups cross the digital divide, popularize internet consumption and increase internet consumption expenditure to a greater extent, so as to further expand the domestic demand.

Key words: internet consumption; household financial participation; regional digital inclusive finance development; domestic demand expansion

* 宋明月、周博文、臧旭恒(通讯作者)，山东师范大学经济学院，山东师范大学国家与区域财富研究院，邮政编码：250358，电子信箱：moon_song@163.com。本文得到国家社会科学基金重大项目(21&ZD088)、国家社会科学基金青年项目(18CJL045)、山东省自然科学基金面上项目(ZR2021MG047)的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

(责任编辑：杨万东)