中国数字普惠金融与消费平滑外文翻译资料

Digital Financial Inclusion and Consumption Smoothing in China

摘要：在本文中，我们研究了数字普惠金融(digital financial inclusion，DFI)对中国家庭消费平滑的影响。我们使用了2010年至2016年共四组的中国家庭小组研究数据，在此期间，DFI与中国各地的金融科技取得了显著发展。我们将家庭收入冲击分为永久和暂时两部分，并评估DFI是否可以帮助家庭缓冲这些冲击。我们发现，家庭无法防范收入的永久性冲击，但它们可以消除大约70%的暂时性收入冲击。我们还发现，DFI削弱了家庭抵御暂时性收入冲击的能力。这可能是因为网上购物导致消费对收入的过度敏感。此外我们还发现，与DFI相反，传统金融部门的发展有助于更好地平滑家庭消费，以抵御暂时的收入冲击。

关键词：消费平滑；数字普惠金融；保险；永久收入冲击；暂时收入冲击

一、 导言

本文实证评估了数字普惠金融(digital financial inclusion，DFI)对中国家庭消费平滑的影响。我们使用中国家庭的四项小组研究(China Family Panel Studies，CFPS)，即2010年、2012年、2014年和2016年的数据，以评估DFI在粗放和集约边际上的发展是否有助于减轻收入冲击对中国家庭层面消费的影响。

我们的论文基于两个事实。首先，从2000年代末和2010年代初开始，作为中国金融科技发展重要组成部分的DFI取得了显著进展。由北京大学数字金融研究所编制的综合指数反映了个人通过金融科技公司阿里巴巴蚂蚁金服(Guo et al., 2020, 即将出版)使用金融服务的广泛和密集程度。据此显示，从2011年到2013年，整体指数增长了近三倍。根据定义，金融科技涵盖了金融领域的数字和技术支持的商业模式创新，这使金融服务的获取更加普惠(Philippon, 2017)。世界银行将金融普惠定义为个人和企业能够获得有用且负担得起的金融产品和服务，以负责任和可持续的方式满足他们的需求——交易、支付、储蓄、信贷和保险。DFI是金融科技和普惠金融的结合，通过金融科技衡量金融服务的获取和使用。其次，尽管中国金融科技的发展彻底改变了人们进行交易和使用其他金融服务的方式，如储蓄、信贷和保险，但金融科技对家庭福利的整体影响尚未得到充分研究证明。由于家庭通常被认为是规避风险的，更高的消费平滑度表明更高的家庭福利。本文实证研究DFI对中国居民消费平滑的影响，以填补这一空白。

我们首先根据家庭收入过程，将家庭特质收入冲击分为永久性和暂时性冲击(Blundell et al., 2008, 2013; Jappelli and Pistaferri, 2011）。然后，我们在线性模型中估计家庭消费对两次冲击的敏感度。接着，我们将DFI指数添加到线性模型中，以评估其对这种敏感性的影响，并评估其如何影响中国家庭的消费平滑。为了控制传统金融部门对居民消费平滑的同期效应，我们进一步加入了中国传统金融部门的测度。

我们发现，中国家庭无法消除所有对消费的永久性收入冲击。然而大约70%的短暂冲击可以被消除。总的来说，DFI对家庭抵御食品消费和非耐用品消费的暂时性收入冲击的能力有负作用。当我们分别关注广泛边际和密集边际以及密集边际的子指标时，我们发现负面影响在很大程度上保持不变，除DFI保险购买指数外，该指数对家庭消费平滑有积极影响。我们进一步研究DFI施加影响的渠道，发现对于家庭食品消费的在线支出比例较高的家庭，DFI恶化了他们对暂时性收入冲击的消费平滑。

我们的论文涉及两方面的内容。第一部分侧重于普惠金融及其对经济增长和福利的影响。例如，信贷门槛降低可以刺激资金不足的企业增加投资，刺激经济增长(McKinnon，1973)。它还可以帮助那些财富和收入水平较低的人投资人力资本积累，从而提高他们的边际生产率和收入，并导致更高的经济增长率和更低的财富不平等(Galor and Zeira，1993)获得信贷和减少信贷配给，促进经济增长(Aghion and Bolton，1997)。但是普惠金融对经济增长的积极影响的实证证据很少（Demirguuml;c-Kunt and Levine, 2008)。一个合理的解释是，小型家庭企业可能获得了消费信贷，而不是生产信贷(Johnston and Morduch, 2008)，而且很难追踪这种信贷是如何使用的。因此，测试普惠金融是否有助于家庭消费平滑是衡量信息技术对家庭福利影响的另一种方式。第二部分涉及对宏观和微观层面消费平滑程度的估计，以及对各种因素如何影响消费平滑程度的调查。Sorensen和Yosha (1998)发现，经济合作与发展组织(OECD)国家之间的消费平滑是不完全的，Crucini (1999)进一步表明，美国各州和加拿大各省之间的消费平滑程度高于OECD国家。徐(2008)将Crucini(1999)的框架应用于汇总的省级住户调查数据，发现中国各省之间的消费平滑程度非常接近美国各州之间的消费平滑程度。然而，陈等人(2014)表明，通过自我保险的消费平滑效应，中国省级消费平滑模拟了经合组织国家的消费平滑，但低于美国各州的消费平滑。杜等(2011)表明，金融中介和资本市场对促进中国各省消费平滑的影响有限。Cochrane (1991)和Mace (1991)使用收入动态调查数据的微观家庭面板研究来测试美国家庭是否实现了完全的消费平滑。Blundell等人(2008年)使用了相同的数据，并估计大约40%的特殊收入冲击会传递给消费。Jappelli和Pistaferri (2011)使用意大利家庭数据发现，欧元的引入并没有对意大利家庭消费平滑产生积极影响。然而据我们所知，很少有论文利用具有全国代表性的微观层面的家庭调查数据来检验中国家庭层面的消费平滑程度。孟(2003)利用1999年城镇居民家庭收入、支出和就业调查数据，发现居民家庭可以平滑约50%的收入变动。但是这项调查只覆盖了13个城市，而且数据是跨地区的，所以不能将特殊的收入冲击分解为永久性和暂时性的。Santaeulagrave;lia-Llopis和郑(2018年)使用了中国健康与营养调查(CHNS)的八次数据，发现从20世纪90年代到2000年代，中国家庭层面消费对永久和暂时冲击的平滑程度有所下降。然而他们的样本时间到2009年为止，并没有涵盖DFI快速发展的2010年。

因此，我们的论文从三个方面对论文进行描述。我们不是关注DFI对收入增长的影响，而是通过测试DFI是否有助于家庭消费平滑来衡量DFI对家庭福利的影响。我们使用具有全国代表性的微观层面家庭调查数据来测试家庭消费平滑度，以及DFI对中国家庭消费平滑度的影响。之前关于金融包容的文献主要关注传统金融体系，如银行体系（Demirguuml;c-Kunt等人，2015年）。而本文考虑了传统金融体系和新兴的数字金融服务，并研究了它们如何影响中国的家庭消费平滑。

本文其余部分的结构如下：第二节介绍了DFI的最新发展及其对中国消费平滑的潜在影响；第三节介绍了实证模型和我们使用的数据；第四节介绍了估算结果；第五节为总结。

1. 中国数字普惠金融及其对家庭消费的潜在影响

自21世纪末20世纪初以来，中国DFI得益于金融科技的发展取得了指数级增长。阿里巴巴的蚂蚁金融服务是中国最大的金融科技公司之一，它提供全方位的金融服务，包括线上和线下支付以及货币市场基金等投资产品、面向消费者和小企业的信贷服以及保险产品。支付宝是其核心产品之一，它促进了中国消费者和企业之间的线上和线下支付。2010年支付宝占第三方支付市场份额的80%以上，交易价值约占中国GDP的5%（Yu和Shen，2015；Aveni和Roest，2017）。它拥有5.2亿个移动账户，每天处理约8000万笔交易，约占中国境内所有在线支付交易的一半——超过所有中国银行和支付网络银联（Yu和Shen，2015）。成立于2013年的余额宝是另一种货币市场核心产品，到2014年已管理400亿资产，成为中国最大的货币市场基金。2011年成立，在在线平台上向供应商提供贷款的阿里金融也实现了巨大的增长。截至2013年第三季度，它在全国拥有约41万名借款人，未偿还投资组合达172亿美元（合1050亿元人民币）。且借款人和贷款人之间不需要联系，所有流程都是在线处理的，信用评分模型依赖阿里集团内1000多个数据集为客户分配信用额度。

2014年，阿里金融推出了名为“花呗”和“借呗”的消费信贷服务，阿里巴巴天猫和淘宝平台上的购物者可以通过该项服务进行超前消费，且个人贷款额度高达4800美元（30000元人民币）。截至2018年第一季度，蚂蚁金融的消费贷款总数已达到950亿美元（6000亿元人民币），其未偿还消费贷款约是中国建设银行贷款的3.7倍。

与此同时，其他金融科技公司也在蓬勃发展，包括第二大第三方支付方——腾讯的微信支付。金融科技的发展彻底改变了人们获取和使用金融服务的方式。支付宝和微信支付合计占据了中国移动支付市场92%的份额，有5.02亿独立移动支付用户，与世界其他地区的移动货币账户（5.56亿）相当（中国互联网信息中心，2017年）。

基于阿里金融服务提供的大数据，北京大学数字金融研究所编制了数字金融包容指数（DFII），该指数反映了中国数字金融服务获取和使用的横截面和横时间变化。

表1显示了如何使用支付宝蚂蚁金融公司的数据计算DFI通用指数和子指数。通用指数总结了DFI的三个方面：广泛和密集使用以及数字服务。广泛使用衡量有多少人拥有支付宝账户，以及这些账户中有多少与银行卡相关。密集使用衡量人们使用支付宝账户进行支付、借款、购买保险和投资货币市场基金的频率，以及他们在每项活动中使用的金额。数字服务衡量数字移动支付在所有支付中的比例以及在线借贷的成本。图1显示了2011年至2015年中国30个省份和行政单位的DFI综合指数。随着时间的推移，该指数稳步上升，与开始相比，样本期结束时各省之间的异质性不那么普遍。

图2提供了2013年DFI综合指数与省级人均GDP的散点图。这表明两者之间存在正相关，人均GDP较高的省份更有可能拥有较高的DFI。图3是DFI综合指数与省级金融深度传统衡量标准的散点图。U型的图像表明，最初当DFI处于较低水平时，各省往往具有较高的金融深度；而当DFI增加时，金融深度会先减少后增加。

表1 数字普惠金融指数及其子指数

资料来源：郭等人（即将出版）

图1 普惠金融指数：通用指数

图2 DFI综合指数与省级人均GDP

图3 DFI综合指数与省级金融深度

DFI预计将在多个方面影响家庭消费的平稳。首先，支付的便利性帮助消费者购买各种商品和服务，这节省了时间，并可能提高个人

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