王 颖，涂志芳子，王 倩

（上海海洋大学 经济管理学院，上海 201306）

0 引言

数字金融是数据时代背景下金融与数字技术完美融合形成的金融创新，不仅突破了传统金融中地理和时间的限制，而且在一定程度上缓解了金融排斥，降低了金融服务成本。目前我国亟须改善经济结构，提升经济增长质量，增强国民幸福感。数字金融作为金融发展中提高金融服务覆盖面和可得性的新路径，是实现这一转变的关键。因此，研究数字金融对国民幸福感的影响具有重要的现实意义。

叶纯青（2016）[1]指出数字普惠金融在经济全球化背景下，将是中国为世界发展带来的新理念。但数字金融发展起步较晚,对数字金融的研究大部分都集中于数字普惠金融与乡村振兴、家庭金融、城乡收入差距及减贫等方面[2,3]，很少有学者直接研究数字金融与国民幸福指数之间的关系。国民幸福指数能用数字把主观的感受表示出来，对构建社会主义和谐社会具有重要意义。因此，本文以经济、社会、环境、人口、生活、科教六个一级指标构建国民幸福指数综合评价体系，分析数字金融对国民幸福感的影响，同时对提高幸福指数提供理论支持和建议。

在现有文献的基础上，本文做了如下工作：（1）被解释变量度量方面。基于指标内涵及自身属性，构造熵值法评价体系，客观刻画国民幸福指数。（2）中介效应模型机制探讨方面。已有研究主要从收入、减贫等角度分析数字金融对社会发展的影响，本文重点从消费水平和融资约束方面分析数字金融对国民幸福指数的作用机制。（3）滞后期研究方面。鲜有文献探讨数字金融对国民幸福感提升作用的滞后效应，本文通过对一、三、五年滞后期的回归结果进行比较，发现一年后数字金融对国民幸福感的提升效应最大，之后逐渐下降，至第五年无明显影响。

1 理论分析与研究假设

在数字信息快速发展的当下，赵经涛（2016）[4]指出，数字普惠金融是传统金融同数字技术有机融合生成的新型金融模式，同时普惠金融因数字技术的加入而增添了新的能动力。数字金融借力数字技术的快捷性、高效性，降低信息不对称程度，减少金融服务的成本，已成为普惠金融当前发展的主导模式。数字金融基于普惠原理及数字化手段，为人们生活的多个层面不断输送新的发展动力。从幸福经济学层面来看，要想提高国民对生活整体质量的满意程度，不能只聚焦于人们的经济效益，还要注重非经济效益，如平等指数、安全系数等。数字金融所具有的广覆盖特性，让更多人以低成本享受金融服务，缩小了贫富差距，提升了平等指数，进而改善了社会整体的国民幸福指数。谢罗奇等（2019）[5]从包容性的视角分析发现，从供需两端，金融发展均对国民幸福感有显著提升效应，其中对弱势群体的提升效应更加明显。吴雨等（2021）[6]研究发现，数字金融发展显著提高了家庭金融市场可得性，优化了家庭相关资产配置，使家庭在金融投资中获得收益，提升了人们的公平感和安全感。数字金融通过提高国民的绝对收入、家庭金融资产等切实改善居民的生活条件，让人们享受金融服务带来的实质性福利，从生活水平、生活环境等方面提升国民的整体生活状态。随着数字金融的发展，金融服务在生活中的渗透率会不断提升，国民的幸福感水平可能随之增加。基于此，本文提出：假设1：数字金融发展对国民幸福感有提升效应。

从消费角度出发，金融发展能够使那些受到资金流动性约束的消费者利用金融市场来实现跨期消费，通过调用未来收入来获得现在的效用。并基于互联网技术突破了传统金融的商业格局，通过线上交易给人们带来便利，除满足基本生活需求外，为更高阶消费需求拓宽预算约束曲线以优化消费结构，获得更多效用，而经济学中的“效用”则是通常意义上的幸福感。同时，我国大部分都是中低收入阶层和小规模企业，而传统金融服务的供给方则更倾向于向高收入人群及大型企业提供金融服务，数字金融通过提供低成本、易获得的金融产品，在一定程度上改善用户的经济状况，进而促进消费。蒋竹媛（2020）[7]的研究表明，数字普惠金融对人均消费水平具有显著的提升效应；经济改善促进居民消费水平的上升会降低恩格尔系数，提高经济层面的水平；同时消费水平的上升会加快该地区的整体经济流动，推动经济层面的发展，进而政府也会有更多的税收进行公共设施建设，从而提升居民的整体生活满意程度，国民幸福指数也随之提高。基于此，本文提出：

假设2：数字金融发展通过提升消费水平来提升国民幸福感。

从融资角度出发，数字金融可以通过消费金融、P2P贷款等创新性融资渠道，突破传统金融在时间和空间上的局限，优化线下交易流程，降低交易成本。现代融资约束理论表示，融资约束是指企业经营主体在发展过程中业务拓展或产品研发等需要新资金的投入，但基于自有资金不够而不得不寻求外部资金支持时面临的融资问题。以往的传统金融具有较高的门槛性及特殊性，大部分小规模企业处于起步发展阶段，总体经营利润较少，公司资金链中可活动资金有限，且一般没有太多的固定资产予以抵押，故传统金融机构基于风险规避的考虑而对其惜贷。对此类企业来说，融资约束通过投资资金可得性的刚性约束表现出来，尤其对于那些有优质且发展前景向好的孵化型项目的中小企业而言，这种刚性约束导致资金链断开，无法支撑好项目的运营，往往成为其发展生命周期突然中止的重要因素。而数字普惠金融的金融产品多元化，能以低成本的方式减缓中小企业融资压力，促进企业创新，符合现今“大众创业，万众创新”的时代主题，且融合的数字技术以更快的速度提升融资效率，降低了创新壁垒，为企业注入“活泉水”，推动科技向前发展，进而提升国民幸福感。基于此，本文提出：

假设3：数字金融发展通过缓解融资约束提升国民幸福感。

2 研究设计

2.1 模型设定

2.1.1 基准模型

为验证数字金融与国民幸福指数之间的影响关系，本文采用双向固定效应模型控制行业和年份的特征差异，具体模型如下：

其中，NHIij表示第i个省份在第j年的国民幸福指数，indexij表示第i个省份在第j年的数字普惠金融总指数，conij为控制变量FDI、FI、EDU、IS、CE、FDL的集合，λi表示个体固定效应，vj表示时间固定效应，εij是随机误差项，α1代表数字普惠金融对国民幸福指数的总效应。

2.1.2 中介效应模型

为进一步探讨数字金融对国民幸福指数的影响机制，选取消费水平（CL）和融资约束（SA）为中介变量，采用中介效应模型进行检验：

模型2和模型3的系数β1、γ1表示数字金融（index）对消费水平（CL）和融资约束（SA）的影响效应；模型4和模型5的系数η2、δ2表示在控制了数字金融（index）的影响后，消费水平（CL）和融资约束（SA）对国民幸福指数（NHI）的影响效应。

2.2 主要变量定义及说明

2.2.1 被解释变量：国民幸福指数（NHI）

不丹作为国民幸福领域最早的探路者，采用由文化、环境、经济、社会四个方面指标构成的国民幸福测评体系衡量社会经济的发展。牛松（2010）[8]通过对马克思主义幸福观的理解建立了由社会经济、生活、公平以及环境四个层面构成的幸福指数体系。通过参考国际上对幸福指数的共识，结合国内学者对测评体系的研究，同时加入对我国实际社会发展的考量，本文选取经济、社会、生活、人口、科教和环境模块作为一级指标，并在此基础上选取29 个子指标，构建我国国民幸福指数综合评价体系，其中“+”代表正向指标，“-”代表逆向指标，具体如表1所示。

表1 国民幸福指数评价体系

2.2.2 解释变量：数字普惠金融指数（DFI）

本文采用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数[9]表示数字金融发展情况。主要包括数字普惠金融总指数（index）、覆盖广度（breadth）、使用深度（depth）和数字化程度（digitization）指标。覆盖广度通过各省份居民的金融网络账户数量来表示，使用深度是通过支付、保险、货币基金等分类业务指数衡量居民实际使用数字普惠金融服务的情况，数字化程度则是通过居民使用便利性和成本来衡量。

2.2.3 控制变量

本文选取外商投资水平（FDI）、财政干预（FI）、教育水平（EDU）、产业结构（IS）、碳排放（CE）、金融发展水平（FDL）作为控制变量。其中，外商投资水平用外商直接投资与GDP 的比值衡量；财政干预用政府一般预算收入与支出差值与GDP 的比值衡量；教育水平用大专及以上学历人数与年末人口数的比值衡量；产业结构用第二、第三产业增加值与GDP 的比值衡量；碳排放是通过人均碳排放来表示；金融发展水平用金融机构各项存贷款总额与GDP的比值衡量。

2.2.4 中介变量

在中介模型分析中，本文主要从消费水平（CL）和融资约束（SA）两个方面进行考察。消费水平由社会消费品零售总额与GDP 的比值来衡量；融资约束则通过樊纲市场化指数表示，从政府与市场的关系、非国有经济的发展、市场中介组织的发育、法制环境、产品市场的发育程度和要素市场的发育程度五个方面综合计算市场化指数。

各指标描述性统计结果如表2所示。

表2 变量描述性统计

2.3 数据来源

本文主要研究数据来自北京大学数字普惠金融指数、《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。研究时间为2011—2021年，研究对象包含我国30个省份（不含西藏和港澳台）。其中，国民幸福指数指标数据来源于国家统计局官网；数字普惠金融指数来源于《北京大学数字普惠金融指数》，由北京大学数字金融研究中心发布；控制变量及中介变量指标经由《中国统计年鉴》数据计算整理间接得出。

3 实证分析

3.1 相关性分析

本文对所有变量进行皮尔逊相关性检验，结果显示，数字金融与国民幸福指数在1%的显著性水平上相关。通过方差膨胀系数对多重共线性问题进行排查，其中VIF值最大为4.010，平均为2.140，因此排除自变量的多重共线性问题，变量选择比较合理。

3.2 基础回归分析

基础回归结果见表3，在对年份和省份进行双向固定的情况下，发现数字金融对国民幸福感具有显著正向影响，假设1得到论证。表明数字金融可以通过提高金融服务的可得性，使有需求的人群都能享受到合适、高效的金融服务，进而便捷生活，提升国民对生活整体状态的满意程度，国民幸福指数也会随之提高。

表3 基准回归估计结果

3.3 中介效应分析

3.3.1 消费水平（CL）

数字金融的普惠性让更多百姓享受到金融行业发展带来的红利，在提升国民经济收入的同时还能缩小贫富差距，进而提升消费水平。消费的本质就是通过购买所需社会产品以满足自身需求从而达到效用最大化，对幸福感有着显著的正向影响[10]。故将消费水平作为中介变量，进行中介效应检验。结果如表4 列（1）、列（2）所示，数字金融显著影响消费水平，且消费水平也能在1%的水平上显著提升国民幸福感，说明消费水平对主效应存在部分中介效应，假设2得到论证。原因在于数字普惠金融的主要受众群体为中低收入人群及小微企业，而中低收入阶层仍处于边际消费倾向递增阶段，也是消费的主力军，数字普惠金融在协助缩小贫富差距的同时，通过提供便利的、成本可负担和易获得的金融服务增强其抗风险能力，鼓励居民有底气地消费，进而改善家庭消费结构，降低恩格尔系数，更多消费比例转向教育、娱乐等方面，开始满足更高阶的马斯洛需求，国民幸福指数随之上升。

表4 中介效应分析结果

3.3.2 融资约束（SA）

数字金融有很强的融资约束缓解效应,能够通过降低融资成本、杠杆水平来缓解中小企业融资约束,分别对应解决融资贵、融资难问题[11]。中小企业的融资问题得到纾解，其对于科技创新的投入和人才的培养也会随之加强，于大环境而言，科技创新会推动社会高质量发展，进而提升社会整体幸福感；于科技创新人才而言，注重人才培养，完善评价标准和机制，可以提升科技创新人才的主观幸福感[12]。对融资约束进行中介效应检验，结果如表4列（3）、列（4）所示，数字金融显著影响融资约束，且融资约束也能在1%的水平上显著提升国民幸福感，证明了融资约束在数字金融对国民幸福感影响中的中介机制，假设3得到论证。于中小企业而言，在技术创新、健康发展的道路中融资是最大的难题，数字普惠金融有助于缓解融资约束，拓宽融资渠道，为中小企业创新赋能。

3.4 数字金融细分指标分析

数字普惠金融包含三个细分指标：覆盖广度、使用深度和数字化程度。对细分指标和国民幸福指数进行回归，结果如表5所示，覆盖广度对国民幸福指数具有显著正向影响，而使用深度和数字化程度无明显作用关系。

表5 数字金融发展细分指标对国民幸福感的影响

数字金融覆盖广度对国民幸福指数的影响可以基于长尾理论分析，数字普惠金融所具有的普惠性及包容性，可以使金融产品的服务范围扩大到传统金融覆盖不到的长尾群体。“长尾”其实是从统计学中的正态分布曲线引用而来，如果用正态分布曲线来表示人的资产分布，就可以发现社会的整体财富有八成以上是聚集在少数的约20%的人手里，这部分是传统金融最为关注的资产分布曲线的“头部”，而处于曲线“尾部”的则是占社会人口大部分的中低收入人群，是传统金融最易忽略的。数字普惠金融通过数字技术将曲线两端的长尾群体以高效的方式囊括于服务范围内，使更多人享受到经济发展带来的金融效益，进而提升国民幸福感。

使用深度和数字化程度无显著影响，可能是因为数字金融把文化程度低、接受和使用数字技术能力差、无法适应电子产品的弱势群体排斥在外，由此产生数字鸿沟，比如老年人在使用线上支付、花呗等过程中并没有感觉到幸福[13]。

3.5 异质性分析

将我国省份分为东部和非东部两个区域，探究数字金融发展对国民幸福感影响的地区异质性。下页表6 的估计结果显示，数字金融对非东部地区国民幸福感影响显著，而对东部地区无明显影响，这是由于东部地区是中国社会主义经济最为发达的区域，从社会现实角度分析，数字金融的数字信息技术与普惠理念不断扩展金融服务边界，捕捉的“长尾群体”在非东部地区占比更大，即相对于东部地区，非东部地区国民受惠于数字金融带来的便捷与福利更多，有着更大的机遇和潜力，进而对非东部地区的国民幸福感影响更为明显。

表6 数字金融发展对国民幸福感影响的地区异质性

3.6 滞后效应分析

数字金融的发展对国民幸福感的提升作用并非同步生效，对该影响进行滞后效应研究，选择了一、三、五年这三个滞后期进行观测，结果如表7 所示。值得注意的是，数字金融发展滞后一年对国民幸福感的提升效应最大，之后逐渐下降，至第五年无显著影响。说明数字金融作用于国民幸福感需要一定的时间才能发挥最大效用。可根据滞后效应转化规律配置资源，制定合适的数字金融发展政策推动国民幸福指数的提升。

表7 滞后效应分析结果

3.7 稳健性检验

本文通过替换被解释变量进行稳健性检验，用对国民幸福感的测度指标标准化后进行等权重处理计算得出的NHI2替换熵值法计算出的NHI。表8结果显示，数字金融对国民幸福感依旧具有提升效应，说明该回归结果稳健。

表8 稳健性检验

4 结论

本文基于国内外学者对国民幸福指数的研究，结合我国国情，构建国民幸福指数综合评价体系，随后通过固定效应模型验证数字金融与国民幸福感之间的关系，并基于中介效应模型对作用机制进行分析。研究结论如下：（1）回归结果显示，数字金融对国民幸福感有显著的提升效应；（2）中介效应模型分析表明，提升消费水平和缓解融资约束是数字金融发展对国民幸福感产生提升效应的重要途径；（3）数字金融对国民幸福指数的提升效应具有地区异质性，对非东部地区影响显著；（4）数字金融对国民幸福感的作用具有一定的滞后性，结果显示一年后的作用效果最大。