中共十八大以来数字金融发展的居民幸福感提升效应_尹志超.pdf

中共十八大以来数字金融发展的居民幸福感提升效应尹志超王丽娜张诚摘要:稳步提升居民幸福感、扎实推进共同富裕是新时代中国特色社会主义发展阶段的必然要求，数字金融发展或是人民生活水平和幸福感指数提升的重要因素。运用 20132017 年中国家庭金融调查数据，实证分析数字金融发展对居民幸福感的影响。研究结果表明，数字金融发展显著提升居民幸福感，上述效应是通过网络购物、保险参与度和金融知识水平等渠道实现的。进一步分析发现，数字金融发展对老年群体、风险厌恶群体和受教育程度较低的居民群体的幸福感无显著性影响，反映出数字金融发展可能存在数字鸿沟问题。因此，为进一步增强居民幸福感，相关部门应继续推动数字金融发展，提高居民的金融知识水平和教育水平，积极促进弱势群体享受数字金融发展所带来的红利。关键词:共同富裕;数字金融发展;居民幸福感;数字鸿沟中图分类号:F830 4文献标识码:A文章编号:20971346(2023)01005213一、引言中共二十大报告明确提出，推动高质量发展，需要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。随着人工智能、大数据、云计算等新兴科技向金融业的逐步渗透，特别是中国人民银行 金融科技发展规划(20222025)的印发与中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见 的发布，金融科技越来越把中国金融业推向与科技深度融合的进程。根据北京大学数字金融发展指数，2013 年各地级市数字金融发展指数均值为 98 7，2015 年为 153 9，2017 年上升到 206 4，中国数字金融实现了高速增长。增进民生福祉是发展的根本目的，不断增强人民群众的获得感、幸福感和安全感是以人民为中心的必然要求。中共二十大报告明确，2035 年总体目标之一是人民生活更加幸福美好，居民人均可支配收入再上新台阶。根据联合国公布的世界幸福报告 数据，中国居民的幸福指数从 2015 年的 5 14 上升到 2021 年的 5 34，在全球 156 个国家和地区中，中收稿日期:20221019基金项目:国家社会科学基金重点项目(20AJL016)、国家自然科学基金青年项目(72203136)、广东省基础与应用基础研究基金项目(2021A1515110956)和汕头大学科研启动经费项目(STF21003)。作者简介:尹志超，经济学博士，首都经济贸易大学金融学院教授，研究方向为家庭金融和应用微观计量经济学;王丽娜，对外经济贸易大学金融学院博士研究生，研究方向为家庭金融;张诚，通讯作者，经济学博士，汕头大学商学院讲师，研究方向为家庭金融和应用微观计量经济学，zhangcheng stu edu cn。25国排名从2015 年的84 名上升到2017 年的79 名。数字金融发展指数与居民幸福感指数双双提升，所引致的研究课题是，数字金融发展是否会促进居民幸福感的提升?数字金融发展如何提高居民的幸福感?目前关于数字金融发展对居民幸福感影响的研究结论并不一致。一方面，数字金融发展有助于优化家庭金融资产配置(吴雨等，2021)、提升居民消费和促进经济增长(张勋等，2020)，数字金融所发挥的普惠性将提高居民的幸福感水平;另一方面，由于数字金融发展可能存在“数字鸿沟”(王修华和赵亚雄，2020)，导致弱势群体无法享受数字技术带来的便捷，进一步扩大居民收入不平等，从而对居民的幸福感水平产生负向作用。因此，数字金融发展的居民幸福感演化效应及其机制，仍有待进一步深入研究。与已有文献相比，本文的边际贡献主要体现在以下三个方面:第一，核心变量度量方面。利用北京大学数字普惠金融指数衡量数字金融发展水平，该指数包含数字金融覆盖广度和深度等方面，更加全面刻画数字金融发展程度。第二，机制探讨方面。已有研究文献主要从收入、消费和创业等角度分析数字金融发展对幸福感的影响，本文重点从网络购物、保险参与和金融知识角度进行机制分析。第三，样本选择方面。相对于以往研究文献把样本范围限定在农村家庭而言，本文把考察样本拓展到包括农村家庭和城市家庭，研究结论更具普遍性。二、文献综述与研究假说关于居民幸福感的研究始于美国经济学者 Easterlin 提出的“伊斯特林悖论(Easterlinparadox)”，认为财富的积累并不会使居民幸福感上升(Easterlin，1974)。关于影响居民幸福感的因素，已有研究主要从个人特征、家庭特征与经济特征等方面进行讨论。在个人特征方面，学者主要从年龄、性别、受教育水平、健康、婚姻等角度研究幸福感(Oswald，1997;Dolan et al，2008)。在家庭特征方面，研究视角聚焦于家庭人口、子女数量、房产拥有、金融投资等方面(王萍等，2018;尹志超等，2019)。在经济特征层面，绝对收入与相对收入、通货膨胀率和失业也会影响居民幸福感(Di Tella et al，2001;罗楚亮，2009)。此外，还有一些研究从社会因素、环境污染、政治制度等方面进行分析(Mauro，1995;Knight et al，2009)。与本文密切相关的研究文献是金融发展和数字金融发展对居民幸福感影响的研究。如谢罗奇等(2019)从包容性角度分析发现，无论是从供给端，还是需求端，金融发展均显著提升居民幸福感，且对弱势人群具有更加积极的影响，与朱健齐等(2020)的研究结论一致。但传统金融机构具有“嫌贫爱富”的特征，针对居民使用的部分金融服务设定门槛，导致金融发展的成果无法公平地分配给每位居民，因此金融发展也可能导致部分居民幸福感水平下降。与此相比，数字金融可以满足难以享受到传统金融服务的低收入群体、低发展水平地区家庭的需求(郭峰等，2020)，因而也可能对居民幸福感产生影响。在融资层面，数字金融通过消费金融、网络贷款等创新性金融服务，克服传统金融服务的时间和空间局限(李继尊，2015)，降低交易成本，简化交易流程。在支付方面，伴随着第三方支付的普及，数字普惠金融发展能有效缓解信息不对称，搭建互联网线上交易双方的信任基石。特别是新兴互联网金融模式的出现，以其简约的手续流程、灵活的业务方式、多样化的支付渠道，在满足居民金融需求的同时，也给人们工作和生活带来便利(谢平和邹传伟，2012)。在投资方面，35中共十八大以来数字金融发展的居民幸福感提升效应线上理财、线上保险等新兴金融服务模式，将大数据、人工智能等技术运用到金融领域，使家庭在金融投资中获得收益，并提升人们的公平感和安全感(吴雨等，2021)。随着数字金融发展，传统金融服务不断得到改善，居民参与数字金融服务的机会不断增加，因此居民的幸福感水平可能不断提升。基于此，提出研究假说 1。假说 1:数字金融发展促进居民幸福感的提升。机制方面，数字金融发展可能通过促进居民参与网络购物、提高居民保险购买的概率和增强居民的金融知识水平，进而提升居民幸福感，具体表现为:第一，数字金融发展促进居民参与网络购物。已有学者研究发现，绝对或相对消费水平提升能够提升居民幸福感(胡荣华和孙计领，2015)。线上交互式消费为消费者提供社会认同和个性化服务，满足消费者心理需求(沈鹏熠等，2021)，并由此提升人们幸福感。而数字金融有时效性和便利性特征，能够打破传统消费和金融服务的束缚，有效跨越时间和空间的限制，增加生活的便利性(张勋等，2020)。此外，以支付宝为代表的新型互联网金融产品，能够为被传统金融排斥的个体，提供便捷的支付和购买货币基金的渠道，提高了弱势群体的金融可得性，进而促进居民消费。据此，本文认为数字金融发展有助于增加居民生活和支付的便利性，提高居民消费水平，增强居民幸福感。据此，提出研究假说 2。假说 2:数字金融发展通过促进居民参与网络购物，提升居民幸福感。第二，数字金融发展促进居民参与保险。作为家庭金融资产的重要组成部分之一，家庭商业保险参与的深度和广度增加，能够增强家庭的风险抵御能力，提升自我安全感，降低收入不公平感，提升居民幸福感(何文炯，2010)。根据预防性储蓄理论，社会保障的完善能够降低人们对未来收入和支出的不确定性预期，从而促进人们幸福感水平的提升，如养老保险和失业保险等社会保障提升了城市务工人员和进城农民工的幸福感(程名望和华汉阳，2020)。完善的社会保障体系有助于降低人们收入的不公平感，且保险市场作为金融市场重要的组成部分，对于参保居民具有风险保障功能。数字金融发展显著提高家庭金融市场可性，促进家庭参与金融市场，优化家庭金融资产配置(吴雨等，2021)。此外，数字金融发展在减少家庭参与保险市场成本的同时，能够促进家庭购买商业保险(李晓等，2021)。因此，数字金融发展可能通过促进家庭保险参与，从而提高居民幸福感。据此，提出研究假说 3。假说 3:数字金融发展通过提高居民参与保险的概率，提升居民幸福感。第三，数字金融发展提升居民金融知识水平。居民的人力资本越高，可获得的经济资源越多，幸福感也相应增加。而人力资本越高的个体，其金融素养相对较高(吴锟和王沈南，2022)。家庭金融参与决策与金融知识水平密切相关，而金融知识水平影响家庭金融市场参与度、金融决策效率，如金融知识水平提升能有效改善居民金融决策的非理性行为和认知局限(尹志超等，2019)。数字金融平台凭借自身信息交流、信息共享的巨大优势，留存并便捷地分享参与者、平台和产品等主体的信息，加强参与者的相互交流和学习(Bachas etal，2018)，有助于提升居民的金融知识水平，改善家庭资产配置效率。综上所述，数字金融发展可能通过提升个体的金融知识水平，积淀金融素养，提高居民幸福感。基于此，提出研究假说 4。假说 4:数字金融发展通过提高居民金融知识水平，提升居民幸福感。45三、模型、数据与变量(一)模型设定借鉴尹志超等(2019)研究，根据户主对生活幸福感五等分量表问卷选择(15 打分，其中 1 为非常不幸福，5 为非常幸福)来度量居民幸福感。由于被解释变量为有序离散数据，参考周广肃和孙浦阳(2017)的做法，采用 Ordered Probit 模型，设定如式(1)。Happinessi，t*=*FIi，t 1+Xi，t+t+i+i，t(1)其中，Happinessit表示居民幸福感的连续型潜变量，下标 i、t 分别表示第 i 个家庭、第 t年;FIi，t 1是数字金融发展指数，系数 表示数字金融发展对居民幸福感的影响程度;Xi，t为控制变量，包括个人特征、家庭特征和经济特征等;t表示年份虚拟变量，i表示省份虚拟变量，服从正态分布。由于式(1)中被解释变量是一个有序变量，假定 1 2 5(均为待估参数，称为截断点)，则 Happinessi，t与 Happinessi，t*之间满足如下的关系:Happinessi，t=1，Happinessi，t*12，1 Happinessi，t*23，2 Happinessi，t*34，3 Happinessi，t*45，4 Happinessi，t*5(2)在基准回归中，采用普通最小二乘法。在解决内生性问题时，选用滞后一期的数字金融发展指数作为解释变量。本文参考张勋等(2019)的经验做法，选取含年份权重的家庭所在地与杭州及省会的球面距离作为工具变量，运用两阶段最小二乘法(2SLS)和条件混合过程法(CMP)进行估计。(二)数据与变量数据来自中国家庭金融调查中心(CHFS)、北京大学数字普惠金融指数和百度地图城市的经纬度坐标。数据从 2013 年到 2017 年，涉及除新疆、西藏、港澳台地区外全国 29 个省(自治区、直辖市)的 77656 个家庭的微观信息。其中，家庭层面的数据来源于中国家庭金融调查数据库(CHFS);数字金融发展指数来源于北京大学数字普惠金融研究中心;工具变量指标数据来源于百度地图的经纬坐标。北京大学数字普惠金融指数详细介绍了20132017 年中国数字金融发展的各地区指标变化，以及中国不同地区的数字金融发展状况。同时，该指标还包括数字金融覆盖广度和数字金融使用深度等指标，为本文的机制分析提供可靠的数据支持。1 解释变量:数字金融发展指数。本文采用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金