数字普惠金融对居民消费影响的城乡异质性及政策启示_庄尚文.pdf

收稿日期:2022 07 18基金项目:江苏省高校哲学社会科学重大项目(2020SJZDA051);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_0910);国家社会科学基金青年项目(19CJL016)作者简介:庄尚文(1982)，男，江苏省泗洪县人，经济学博士，南京审计大学经济学院副教授，主要从事商业经济研究数字普惠金融对居民消费影响的城乡异质性及政策启示庄尚文，刘锐，陈欢(南京审计大学 经济学院，江苏 南京 211815)摘要:基于 20112018 年 285 个地级市面板数据，采用面板固定效应模型研究了城乡比较视角下数字普惠金融对居民消费水平的影响以及收入水平的中介作用 结果表明:数字普惠金融能够显著促进居民消费水平的提升且该作用在农村地区更明显，并且回归结果通过了稳健性和内生性检验;居民收入水平在数字普惠金融影响居民消费水平发展的路径中起到了明显的中介作用 据此提出政策启示:推动数字普惠金融协同化发展、系统化发展和差异化发展关键词:数字普惠金融;居民消费;收入水平;城乡异质性;数字经济中图分类号:F832;F126 1;F49文献标识码:A文章编号:1673 1670(2023)02 0079 070引言近年来，随着信息技术和数字化平台的飞速发展，数字普惠金融借助于数字化平台将金融资源覆盖到更广的范围，为市场主体和消费者提供了更齐全的金融服务种类，惠及更多欠发达地区和弱势群体，缓解了融资约束和流动性约束 数字普惠金融促进消费的作用，得到了学术界和政府部门的重视 研究的边际贡献在于:第一，从地级市层面拓展了数字普惠金融对居民消费水平影响的经验研究;第二，从比较视角出发，深入考察这种影响的城乡异质性;第三，进一步检验了收入水平在上述影响关系中的中介效应1文献综述普惠金融这一概念最先由联合国大会在 2005年提出，是指向社会各阶层提供可获得的、可持续的和成本可接受的金融服务 2016 年 G20 杭州峰会正式提出数字普惠金融，它依托于数字技术、互联网科技以及移动支付推动普惠金融覆盖广度的扩大和使用深度的提升 关于数字普惠金融对居民消费水平的影响研究非常丰富 在对农村居民消费水平影响方面，唐勇等发现数字普惠金融能够显著促进农村居民消费升级，并且验证了收入在其中的中介效应1 18 26;商海岩等运用 2SLS 工具变量模型发现，数字普惠金融能够促进农村消费层次升级2 除此之外，学者们还将研究对象扩展至城镇居民，进行了区域差异性研究 张昭昭研究了数字普惠金融对于城镇和农村居民消费提质扩容的影响，并将样本分为经济发达地区和经济欠发达地区，进行了区域差异性研究 结果显示，数字普惠金融更能促进农村和经济欠发达地区居民消费提质扩容3 163 166 颜建军、冯君怡通过 LASSO 回归和面板固定效应模型分别探讨数字普惠金融对城镇和农村居民消费升级的影响，地区异质性检验结果显示，在东、西部地区数字普惠金融的发展均对城镇居民的消费升级没有显著影响4 79 88 曹衷阳、张欣慧利用城市面板数据发现，数字普惠金融对于不同城市居民消费的作用不同，对二、三线城市居民消费的正向作用更强5 随着研究的发展，学者们不断扩展数字普惠金融的研究范围 刘心怡、易曼丽研究发现，数字普惠金融显著促进了农村居民文化消费水平6 王文姬等进一步探讨数字普惠金融与城乡文化消费差距的关系7 温展杰等研究了数字普惠金融发展对居民消费结构升级的影响及作用机制，得出数字普惠金融通过影响金融可第 38 卷第 2 期2023 年 4 月平顶山学院学报Journal of Pingdingshan UniversityVol 38 No 2Apr 2023及性促进农村居民消费升级8 综上所述，已有研究主要侧重于省级层面，缺少地级市层面的研究 基于此，笔者选取现有可获得的地级市数据，研究数字普惠金融对于居民消费水平的影响，并考察了城乡之间的异质性2理论分析与研究假说数字普惠金融影响居民消费水平的内在机制包含直接和间接两方面:直接促进作用，表现为数字普惠金融能够帮助居民获得可持续且低成本的金融服务，降低金融抑制程度并缓解融资约束，尤其是增强消费金融的易得性，从而促进居民消费水平的提升;间接促进作用，表现为数字普惠金融通过储蓄效应、收入效应、支付效应、产业结构效应、金融可及性等机制间接影响居民消费水平数字普惠金融对居民消费支出的作用机制:从供给端看，数字普惠金融提供金融服务的渠道、种类更多元，覆盖范围更广，服务效率大大提升，极大增加了金融的普惠性和可及性 这有利于缓解中小企业由于信用状况差、资质评级低等因素造成的“金融歧视”及融资约束，推动其生产规模扩大、产品和服务朝个性化和定制化发展，保障了消费的高水平供给 从需求端看，数字普惠金融主要通过收入渠道影响消费支出 收入是支出的贮水池，有了收入才会有流向消费的支出 数字普惠金融主要通过信贷渠道对居民收入产生作用，进而影响消费支出 数字普惠金融通过数字化技术降低了金融服务成本和门槛;通过平台精准获取客户当期信用水平、分层并提供差异化金融服务，减少了信息不对称，降低逆向选择和道德风险，最终降低信用风险信用风险的降低使得居民更容易获得金融理财类服务，实现资产增值和收入增加，从而增加消费 除了增加收入外，数字普惠金融还能通过改善收入分配影响消费支出 一方面，通过更丰富多样的金融工具帮助居民优化收入分配;另一方面，通过帮助收入既定的居民缓解流动性约束，降低预防性储蓄，促进消费水平提升数字普惠金融通过收入的中介作用影响居民消费支出 从数字普惠金融影响收入水平的渠道来看:一方面，数字普惠金融的深入发展可以提高银行等金融机构对风险的控制力度，完善相应的防范措施，推动经济整体向好，促进居民收入水平的提高，从而实现居民消费水平的提升 另一方面，以信息技术(IT、硬件和软件)和远程通信技术为基础的信息通信技术(ICT)，构成了数字经济的底层架构 数字普惠金融能够利用这些为居民提供符合其信用状况的信贷，促进全社会公平分配金融资源，扩大居民取得收入的渠道和机会，从而促进居民消费水平的提升 从收入水平影响消费水平的渠道来看:一方面，收入水平不同的群体边际消费倾向不同 高收入群体的边际消费倾向较低，因而收入带来的消费增加也较少 而数字普惠金融惠及的群体主要为中、低收入群体，边际消费倾向较高，因而数字普惠金融能通过促进这部分群体的收入增加显著促进其消费增加，进而提高整体消费水平 另一方面，收入性质不同也会影响边际消费倾向 一般而言，工资性收入的边际消费倾向要高于资本性收入而数字普惠金融惠及群体的收入性质主要是工资性收入，因此通过刺激这部分群体的工资性收入增加来促进消费支出增加，进而提升整体居民消费潜能数字普惠金融对于居民消费水平的影响具有城乡异质性，其原因包括以下几个方面:首先，城镇和乡村在经济发展水平上存在一定差距，城镇区域金融发展水平、金融服务可得性(更好的社会信用条件和资产抵押条件)更强，城镇居民所面临的流动性约束较弱，金融排斥的情况更少，因此数字普惠金融的发展对城镇居民信贷情况的缓解相对而言弱一些，对居民消费水平的提升在农村地区更为显著 其次，对北京大学数字普惠金融指数进行深入考察可以发现，中、西部地区的数字普惠金融发展比东部地区更为迅速，由于中、西部地区经济欠发达，农村地区居多，因此可以推断，数字普惠金融的发展对于农村居民的消费水平提升具有更为显著的影响 最后，根据刘世鹏9 对城乡居民边际消费倾向的分析可以得出，当数字普惠金融的发展能够促进居民流动性约束缓解、预防性储蓄下降和收入增加时，农村居民消费支出的增长幅度可能高于城镇居民基于以上分析，提出研究假设:H1 数字普惠金融对城乡居民消费水平的提升具有正向影响且在农村地区作用更明显H2 居民收入水平在数字普惠金融对居民消费08平顶山学院学报2023 年水平的影响路径中起到中介作用3研究设计3 1模型选择采用固定效应模型进行研究检验，选取20112018 年 285 个地级市的城市面板数据进行研究，基准回归模型如下:ln consumeit=0+1indexit+2controls+i+it(1)式中，被解释变量ln consume为居民消费水平指标，核心解释变量 index 为数字普惠金融指数，controls为可能影响居民消费水平的其他控制变量，i为城市固定效应，it为残差项，i 为城市，t 为年份3 2变量设定3 2 1被解释变量选取城镇人均消费支出和农村人均消费支出作为衡量居民消费水平的指标，参照张昭昭3 164的做法，对数据进行对数化处理得到 ln urban 和ln rural3 2 2解释变量采用北京大学数字普惠金融指数(index)作为核心解释变量，选取 index 的三个子指标:数字普惠金融覆盖广度(cov)、数字普惠金融使用深度(dep)、数字化程度(digit)，以及 dep 的子指标支付(pay)、保险(insu)作为稳健性检验的替代解释变量3 2 3控制变量除解释变量之外，地区存款水平、就业水平、城市建设水平、政府支出规模以及产业结构转型升级水平都会对居民消费水平提升产生影响，因此采用人均金融机构存款(depo)、就业人口比重(empl)、人均城市建设面积(pconst)、地方政府支出水平(gov)、产业结构转型升级水平(ind)作为控制变量 其中，产业结构转型升级水平的衡量方式参考李治国等10 的做法:ind=3i=1iindi(2)式中，indi为第 i 产业增加值/GDP，i为对应权重，i 分别赋值为 1，2，33 2 4中介变量采用城镇人均可支配收入(ln uincome)和农村人均纯收入(ln rincome)表示居民收入水平3 2 5工具变量考虑可能存在的内生性，参考已有研究，对核心解释变量分别做滞后一阶和一阶差分处理，即选取 L index D index11 作为第一个工具变量;选取移动电话用户数(mobile)4 81作为第二个工具变量;选取互联网普及率，即互联网用户数(inter-net)1 21作为第三个工具变量3 3描述性统计和数据来源研究变量的描述性统计结果见表 1 其中，对变量 pay 进行了 1%缩尾处理以消除异常值 与数字普惠金融相关的变量数据来自北京大学数字金融研究中心网站(https:/idf pku edu cn/)，其余数据均来自 中国城市统计年鉴 表 1描述性统计结果变量名含义均值标准差 最小值最大值ln urban城镇人均消费支出9760289041074ln rural农村人均消费支出9000407851014ln uincome 城镇人均可支配收入10170289371113ln rincome农村人均纯收入9300387871044index数字普惠金融指数155586204170230298cov覆盖广度14526587918829032dep使用深度15364653142932568digit数字化程度19117807527058123pay支付157557724237032708insu保险29091 1406100067567ind产业结构转型升级水平229191534 1318328059depo人均金融机构存款857122909116276empl就业人口比重013013002147pconst人均城市建设面积037049003927gov地方政府支出水平027031004613mobile移动电话用户数45473 49082100 4 07600internet互联网用户数9180 11646000 1 535174实证结果4 1基准回归结果表 2 为数字普惠金融对城镇和农村居民消费水平的基准回归结果 从结果中可以看出，index 的系数都在 1%水平上显著为正，且农村居民的index系数大于城镇的 index 系数，表明数字普惠金融显著提升居民消费水平，但对农村居民消费水平的提升影响更明显 因此，H1 得到验证18第 2 期庄尚文，刘锐，陈欢:数字普惠金融对居民消费影响的城乡异质性及政策启示Hausman 检验结果表明，chi2(6)=173 06，Prob chi2=0000 0表 2基准回归结果ln urbanln ruralindex0 002 410 004 29(0 000 1)(0 000 1)ind0 001 230 000 72*(0 000 3)(0 000 4)depo0 003 210 002 51(0 001 6)(0 001 8)empl0 132 000 123 00(0 040 2)(0 076 9)gov0 056 700 029 10(0 011 1)(0 017 7)pconst0 009 350 003 79(0 006 7)(0 014 1)_cons9 084 008 208 00(0 072 8)(0 087 1)N2 0651 90720 8490 896注:括号内为聚类稳健标准误，*、分别代表 10%、5%和 1%的显著性水平 下文同此4 2城乡居民收入的中介效应分析借鉴温忠麟等12 的中介效应检验方法，对城镇居民收入和农村居民收入的中介效应进行逐步回归检验 具体的面板中介效应模型如下:ln incomeit=0+1indexit+2controls+i+it;(3)ln consumeit=0+1ln incomeit+2indexit+3controls+i+it(4)式中，ln incomeit表示居民收入水平，ln consumeit表示居民消费水平，其余变量含义与上文一致 公式(3)表示数字普惠金融对居民收入水平(城镇和农村)的影响，公式(4)表示数字普惠金融和居民收入水平对居民消费水平的影响 回归结果如表 3 所示，a，b，c 和 d，e，f 分别代表城市和农村的中介回归结果 a 和 d 中数字普惠金融指标的系数均显著为正，表示数字普惠金融能够促进城镇和农村地区居民消费水平的提升 b 和 e 中数字普惠金融指标的系数均显著为正，表示数字普惠金融能够促进城镇和农村地区居民收入水平的提升 c 对应的数字普惠金融指标的系数不显著，对应的中介变量城镇人均可支配收入的系数显著为正，表示中介效应存在，即城镇居民收入水平在数字普惠金融影响城镇居民消费水平中存在完全中介作用 而 f 对应的数字普惠金融和农村人均纯收入的系数都显著为正，说明农村居民收入水平在数字普惠金融影响农村居民消费水平中起到部分中介作用，且该间接效应为 65 78%因此，H2 得到验证表 3中介效应回归结果urbanabcruraldefindex0 002 410 002 910 000 000 004 290 003 850 001 50(0 000 1)(0 000 1)(0 000 2)(0 000 1)(0 000 1)(0 000 2)ind0 001 230 000 460 000 480 000 72*0 000 060 000 14(0 000 3)(0 000 2)(0 000 3)(0 000 4)(0 000 2)(0 000 4)depo0 003 210 001 050 002 420 002 510 003 600 001 97*(0 001 6)(0 001 4)(0 000 6)(0 001 8)(0 001 2)(0 001 2)empl0 132 000 130 000 012 600 123 000 007 330 013 60(0 040 2)(0 035 0)(0 030 4)(0 076 9)(0 078 9)(0 057 0)gov0 056 700 030 200 020 100 029 100 033 000 004 60(0 011 1)(0 007 4)(0 006 0)(0 017 7)(0 009 3)(0 010 5)pconst0 009 350 008 910 001 400 003 790 020 100 009 57(0 006 7)(0 007 4)(0 002 0)(0 014 1)(0 007 5)(0 017 3)ln uincome0 833 00(0 056 0)ln rincome0 733 00(0 059 6)28平顶山学院学报2023 年0003 85 0 733 000 004 29=65 78%表 3(续)urbanabcruraldef_cons9 084 009 614 001 151 008 208 008 746 001 934 00(0 072 8)(0 044 0)(0 539 0)(0 087 1)(0 054 2)(0 525 0)N2 0652 2232 0631 9072 1781 87920 8490 9290 9000 8960 9320 9194 3稳健性检验为了保证模型回归的稳健性，将核心解释变量分解为覆盖广度、使用深度和数字化水平 3 个子指标，将使用深度进一步分解为支付和保险两个子指标，然后分别进行回归，结果见表 4 和表 5 由表 4可知，5 个子指标的系数均显著为正，与基准回归结果一致，表明模型具有较好的稳健性 从系数大小来看，5 个子指标对城镇居民消费水平的影响均没有数字普惠金融指标的影响大，覆盖广度、使用深度和数字化水平对于城镇居民消费水平的影响则依次递减，支付比保险更能促进城镇居民消费水平的提升表 4城镇稳健性检验结果urbancovdepdigitpayinsuindex0 002 41(0 000 1)cov0 002 31(0 000 1)dep0 002 22(0 000 1)digit0 001 38(0 000 1)pay0 001 82(0 000 1)insu0 000 77(0 000 1)ind0 001 230 002 640 000 940 004 410 002 300 004 71(0 000 3)(0 000 4)(0 000 4)(0 000 6)(0 000 4)(0 000 5)depo0 003 210 006 550 004 690 006 360 003 68*0 008 12(0 001 6)(0 002 7)(0 002 0)(0 002 5)(0 002 0)(0 003 0)empl0 132 000 160 000 021 300 136 000 019 000 167 00(0 040 2)(0 046 8)(0 080 9)(0 048 5)(0 069 6)(0 048 9)gov0 056 700 044 700 068 600 101 000 071 500 083 90(0 011 1)(0 011 6)(0 013 4)(0 016 7)(0 014 5)(0 014 6)pconst0 009 350 005 810 014 900 008 960 017 500 006 54(0 006 7)(0 008 5)(0 007 4)(0 008 0)(0 008 5)(0 009 2)_cons9 084 008 776 009 150 008 428 008 900 008 392 00(0 072 8)(0 084 1)(0 087 5)(0 122 0)(0 092 6)(0 117 0)N2 0652 0652 0652 0652 0652 06520 8490 8200 8090 8090 8140 778由表 5 可知，5 个子指标均为正且在 1%水平上显著，与基准回归结果一致，表明模型具有较好的稳健性 5 个子指标对农村居民消费水平的影响与城镇类似，通过对城镇与农村居民消费水平的回归结果进行对比可以发现，农村地区数字普惠金融及其子指标对于居民消费水平的提升更为明显，这进一步验证了 H14 4内生性检验考虑到基准模型中可能存在既影响居民消费水平又影响数字普惠金融的因素，会导致基准回归结果出现偏差，选择数字普惠金融指数的滞后一阶与其一阶差分的乘积(L index D index)、移动电话用户数(mobile)、互联网用户人数(internet)作为工具变量，采用两阶段最小二乘法(2LSL)进行38第 2 期庄尚文，刘锐，陈欢:数字普惠金融对居民消费影响的城乡异质性及政策启示回归分析，结果见表6 由表6 可以看出，城镇和农村地区数字普惠金融的回归结果均显著为正，且农村地区数字普惠金融促进居民消费水平提升更为显著，说明基准回归结果可靠性较高，H1 仍然稳健表 5农村稳健性检验结果ruralcovdepdigitpayinsuindex0 004 29(0 000 1)cov0 004 11(0 000 1)dep0 003 61(0 000 1)digit0 002 44(0 000 1)pay0 003 32(0 000 1)insu0 001 32(0 000 1)ind0 000 72*0 002 730 001 640 006 350 001 940 006 89(0 000 4)(0 000 5)(0 000 5)(0 000 8)(0 000 5)(0 000 8)depo0 002 510 007 090 003 920 005 910 001 680 010 70(0 001 8)(0 002 7)(0 003 0)(0 003 6)(0 002 3)(0 003 9)empl0 123 000 187 000 131 000 158 00*0 140 000 210 00(0 076 9)(0 068 9)(0 118 0)(0 095 8)(0 106 0)(0 080 9)gov0 029 100 004 730 063 400 109 000 049 500 082 10(0 017 7)(0 018 1)(0 024 3)(0 029 1)(0 023 9)(0 024 5)pconst0 003 790 000 470 015 900 004 750 020 200 003 48(0 014 1)(0 012 0)(0 017 0)(0 016 0)(0 015 0)(0 018 8)_cons8 208 007 751 008 017 007 032 008 026 006 965 00(0 087 1)(0 112 0)(0 115 0)(0 164 0)(0 103 0)(0 168 0)N1 9071 9071 9071 9071 9071 90720 8960 8770 8160 8520 8660 812表 6工具变量法回归结果L index D index城镇农村mobile城镇农村internet城镇农村index0 001 190 002 590 002 790 004 710 002 280 004 69(0 000 2)(0 000 3)(0 000 2)(0 000 3)(0 000 2)(0 000 3)ind0 005 510 006 330 000 390 000 970 001 81*0 000 88(0 000 8)(0 001 1)(0 000 8)(0 001 4)(0 001 0)(0 001 4)depo0 009 500 012 500 001 040 006 140 003 990 005 94*(0 001 2)(0 002 6)(0 001 2)(0 003 1)(0 001 4)(0 003 1)empl0 102 00*0 069 700 169 000 153 000 062 200 013 30(0 056 2)(0 079 0)(0 046 0)(0 062 3)(0 011 9)(0 016 9)gov0 104 000 095 700 041 400 012 400 119 000 151 00(0 011 7)(0 016 6)(0 010 6)(0 017 1)(0 047 4)(0 062 0)pconst0 014 000 023 700 008 530 001 740 009 65*0 001 86(0 014 1)(0 018 7)(0 005 6)(0 007 3)(0 005 5)(0 007 3)_cons8 223 007 038 009 422 008 567 008 961 008 547 00(0 162 0)(0 223 0)(0 171 0)(0 300 0)(0 212 0)(0 295 0)N1 7851 6342 0651 9072 0651 9075结论和政策启示5 1结论运用 20112018 年 285 个地级市的面板数据，采用面板固定效应模型对两个假设分别进行检验，得出结果:首先，数字普惠金融能够显著促进居民消费水平的提升，且该作用在农村地区更明显;通过了替换核心解释变量的稳健性检验以及以 L48平顶山学院学报2023 年index D index、mobile 和 internet 为工具变量的2LSL 检验，缓解了内生性问题;覆盖广度、使用深度和数字化水平对于城镇居民消费水平的影响则依次递减，支付比保险更能促进城镇居民消费水平的提升 其次，居民收入水平在数字普惠金融影响居民消费水平中发挥中介作用，并且在城镇地区中介作用接近完全中介，在农村地区中介作用占比约为三分之二5 2政策启示第一，推动数字普惠金融协同化发展 一方面，要加强多方主体参与推动协同发展 加快建立健全以银行、非银行金融机构、金融科技企业等为服务主体，以阳光信贷、供应链金融、消费金融等为服务途径，以普惠小微企业、乡村振兴发展等为服务对象，以数字支付平台、数字信用档案等为基础设施的数字普惠金融生态系统 推动政府、企业、银行等金融机构加强沟通协调、促进信用信息共享、防范化解各类风险，充分发挥金融的包容性特质，综合施策与精准发力相结合，共同打好“组合拳”，建立“政企银”联合的长效机制 另一方面，要以数字普惠金融发展为红线，贯穿消费金融、农业供应链金融、绿色金融等多种新型金融协同发展，持续以金融活水润泽实体企业，助力乡村振兴第二，推动数字普惠金融系统化发展 拓展数字普惠金融覆盖广度:适当放宽数字普惠金融服务的准入门槛和适用条件，持续扩大非银行金融机构数字普惠金融业务份额;贴合老年群体使用习惯，开发老年人友好型线上服务，包括清晰的界面、简便的操作、暖心的防误触功能，扩大老年群体用户挖掘数字普惠金融使用深度:深耕普惠金融业务，开发适应客户个性化、定制化需求的金融产品，增强客户金融参与度;增强数字普惠金融抗风险能力，加强风险管理和监测监管，防范开发客户过程中潜在的算法歧视、信息滥用、诱导不当营销等技术风险，保障普惠金融使用者权益 夯实数字普惠金融数字化基础:强化数字基础设施建设，成立数字技术研发中心，加强数字技术驱动，不断探索数字技术与普惠金融的融合方式第三，推动数字普惠金融差异化发展 针对东、中、西各地区以及城乡不同的发展情况，对症下药、因地制宜制定差异化政策扶持数字普惠金融发展，促进区域协调发展 东部地区和城市区域基础设施、经济水平等各方面发展较好，应加强进出口小额贸易及商业流通类数字普惠金融产品的研发与推广;中、西部地区和农村地区第一产业占比较大，应聚焦数字普惠金融对乡村振兴的促进作用，加强农村互联网基础设施建设，提高农村互联网普及率;加强宣传教育，通过知识竞赛、学习答题等模式普及互联网知识，增强农村金融从业者和农民的数字金融素养，引导农户更好地使用数字金融;加快研发与“三农”相关的精准性数字普惠金融产品，为中、西部地区的智慧农业、农具机械化、农业保险等提供全面金融支持参考文献:1 唐勇，吕太升，侯敬媛 数字普惠金融与农村居民消费升级 J 武汉金融，2021(7)2 商海岩，孙云涵，赵培坊 数字经济、普惠金融与农村消费升级 J 农村金融研究，2021(10):37 46 3 张昭昭 数字普惠金融助力我国居民消费扩容提质的影响机制 J 商业经济研究，2020(19)4 颜建军，冯君怡 数字普惠金融对居民消费升级的影响研究 J 消费经济，2021(2)5 曹衷阳，张欣慧 数字普惠金融对我国消费市场的影响研究 J 当代金融研究，2021(5):21 29 6 刘心怡，易曼丽 数字普惠金融发展对农村居民文化消费的影响研究J 产业创新研究，2021(17):106 108 7 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 8 温展杰，刘峻彤，朱健齐 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