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关键词：互联网金融 居民消费 实证模型 线性回归
一、引言
互联网金融与传统金融存在明显差异，开展业务方式和所秉持的理念均不相同。互联网金融贯彻着“开放、平等、协作、分享”的精神，在金融领域创造了不小的价值，这些新的模式让金融市场参与者的参与成本变低，也让信息变得更加透明，在一定程度上促进了金融市场的发展，对国民经济的影响也在不断地提高。本文即在此背景上研究互联网金融发展到目前阶段所出现的一些新兴业务对居民消费产生的影响是否总体向好，并在得到结果之后对原因进行分析，进而提出一些相关的建议去促进该行业发展。
二、文献综述
对于互联网金融，王珊（2020）认为互联网金融经历了构建网上银行和金融理财产品大量出现及快速发展两个阶段。关于风险，王智东（2019）重点阐述的是针对社会信用体系、基础设施、对信息安全的保障以及来自外部的监管不到位等现存的问题提出相应措施来解决问题;陈荣达、余乐安等（2020）认为中国互联网金融将面临系统性风险的防范、政府监管与行业自律、估测参与者行为演变规律三大挑战。
消费金融方面，随着第三方支付平台的不断普及，人们的消费习惯开始发生变化，从而在某种程度上拉动了消费的发展。尹一軍（2016）认为我国消费市场不足的原因是消费观念不够、风险防范体系弱以及银行等金融机构的征信存在问题;邵腾伟、吕秀梅（2017）主要研究互联网金融对我国经济的促进作用，和导致互联网消费金融发生变化的因素。
互联网金融对于居民消费的影响方面，宏观层面上，常京京（2016）采用Chow检验和虚拟变量法验证了居民的可支配收入、第三方支付规模与居民消费之间的关系;郭庆、刘彤彤（2018）利用各个省份居民消费的面板数据来构建一个消费模型，主要用P2P网贷来代表互联网金融，分别研究其对中国城乡居民的影响。微观角度上，严相如（2017）将不同省份的居民消费分开，研究互联网金融发展对不同区域的居民消费所产生的影响是否有不同;张李义、涂奔（2017）从消费金融具有的功能出发，实证分析互联网金融各领域对城乡居民消费水平的影响差异;理论角度上，谢淑娟（2016）认为应当不断地创新互联网金融产品，挖掘潜在的居民金融消费潜力以及简化业务流程和整合服务产品等措施来扩大居民消费。
综上，大多数学者都选择用第三方支付平台的成交数量来代表互联网金融发展，会导致其他金融模式的影响被忽略，因此本文会选择更加合适的指标建立模型。另外，分析互联网金融的发展和居民消费额变化这二者之间内在联系和逻辑的文献极少，本文将会尝试从该角度来分析探讨这一课题。
三、实证研究
（一）理论分析
互联网金融包括的形式非常多，其中第三方支付和P2P网络贷款交易额更高一些，且与大众的关系更密切。第三方支付模式中，除了交易双方，还加入了一个信用程度高、起资金保管作用的金融机构，减少信息不对称造成的逆向选择和道德风险问题，让支付的过程变得更加安全、高效、有序，从而促进居民的网络消费。P2P网贷之所以对居民消费有影响正是因为将资金从富余者手中转移到需求者手中，在资金富余者的消费额基本不变的情况下，拿到借款的资金缺乏者将会增加消费，此时，社会总体的消费额价格会增长。但另一方面，也可能形成对居民消费的挤出效应，人们使用网贷一般是为了满足更高层次的消费而不是购买日用品等生存型消费，为了筹到购买相应商品所需的首付款，人们将会在一段时间内减少消费，从而对居民消费产生了反向作用。
（二）模型建立
本文将选择多元线性模型来研究在固定其他变量的情况下互联网金融对居民消费的影响。有关该模型的指标选择和数据问题，在这个模型中，居民消费是因变量，回归变量是第三方支付和P2P网贷，对于控制变量，在考虑对居民消费的影响程度和数据可获得性上，选取居民可支配收入和财政支出来进行研究，此外，本文也将更深入地研究互联网金融对居民在各方面消费之间，以及对中国各省份居民消费支出的影响中所存在的差异，因此将会选择居民在衣食住行等四个方面的消费作为因变量对比研究，数据指标是居民人均食品烟酒消费支出、居民人均衣着消费支出、居民人均居住消费支出、居民人均交通通信消费支出;选择处在同一发展水平且在中国排名靠前的浙江、广东、福建、江苏这四个地区的居民消费额作为因变量来进行研究。本文将根据以上所选择的自变量、因变量和控制变量来建立所要研究的线性回归模型。模型为：
Yi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μ（3.1）
其中Y1-Y9分别表示居民人均消费支出、人均食品和烟酒消费支出、人均衣着消费支出、人均居住消费支出、人均交通通信消费支出、浙江省居民人均消费支出、广东省居民人均消费支出、福建省居民人均消费支出、江苏省居民人均消费支出;X1-X4分别表示第三方支付、P2P网贷、财政支出、居民可支配收入。
考虑到时间跨度短且季度数据的可得性，本文将使用2015—2019年各个指标的季度数据。
（三）实证过程
1.ADF单位根检验。由于时间序列数据会存在不平稳现象而导致t检验失败或者自回归之后的系数估计值出现偏差，所以本文将进行ADF平稳性检验，因为所获得数据绝对值较大，为了方便计算，而又不改变数据的相对大小关系，本文将各数据都取对数，使所获数据更加平稳，将检验结果加以整理后可知：居民消费、居民人均食品烟酒消费、人均衣着消费、人均居住消费、人均交通通信消费、浙江省居民人均消费、广东省居民人均消费、江苏省居民人均消费以及居民人均可支配收入的P值都小于0.05，因此认为拒绝原假设，没有单位根，都是平稳的;而福建省居民人均消费、第三方支付、P2P网络贷款以及财政支出的P值则都大于0.05，不能拒绝原假设，因此都不平稳。
为了保证数据的平稳性，本文把不平稳的数据进行相关处理，取各季度数据对数的增长率作为新数据进行操作，缩小数据绝对值上的差距，让目标数据更加平稳，因此，重新定义不平稳的福建省居民人均消费支出、第三方支付、P2P网络贷款、财政支出分别为： Zi=（ln（Yn）-ln（Yn-1））/ln（Yn-1）（3.2）
在对变量重新处理之后进行ADF单位根检验，结果为福建省居民人均消费、第三方支付、P2P网贷以及财政支出的ADF检验的P值都小于0.05，显著拒绝原假设，因此这四个数据都是平稳的。
2.格兰杰因果检验。在所有数据平稳并且协整的前提下，我们可以进行格兰杰因果检验来检验自变量以及控制变量和因变量之间是否存在因果关系，检验结果为第三方支付和居民消费、居民人均居住消费、浙江居民人均消费、广东居民人均消费、福建居民人均消费以及江苏居民人均消费之间存在着因果关系，即第三方支付的增加或者减少会对这些变量产生相应的影响，而第三方支付与居民人均食品烟酒消费支出、居民人均衣着消费支出和居民人均交通通信消费支出之间不存在因果关系，因为这三类均属于日常必需消费，无论第三方支付是否存在，人们都需要在这些领域进行消费支付，且消费量取决于人们所需要或者所能够消费的商品和服务，与交付的方式无关，因此与第三方支付之间不存在因果关系。
P2P网络贷款和其他因变量之间因果关系的检验结果为：P2P网贷和居民消费、居民人均食品烟酒消费、居民人均居住消费、居民人均交通通信消费、浙江居民人均消费、广东居民人均消费、福建居民人均消费以及江苏居民人均消费之间均存在因果关系，仅和居民人均衣着消费支出不存在因果关系。因为对于大部分居民来讲，衣着相较于其他的消费来讲，一直处于平稳状态，因此尽管P2P网贷行业的兴起和发展会让人们在某个时段的消费能力增强，但是对于一直需求稳定的衣着消费却不会产生因果效应。
财政支出和居民人均消费、居民衣食住行消费支出以及浙江、广东、福建、江苏省居民人均消费支出都存在因果关系。同时居民可支配收入和居民人均消费、居民衣食住行消费支出以及浙江、广东、福建、江苏省居民人均消费支出都存在因果关系。
3.多元线性回归。选择与第三方支付和P2P网贷具有因果关系的变量作为因变量来进行回归分析，在因变量、控制变量和回归变量都选择好之后，选择用最小二乘法对各变量进行回归分析。
第三方支付对居民消费线性回归分析的结果为：第三方支付对其总体影响较大，lnY1的系数β1为2.86，但是对居民人均居住消费的影响则较小，lnY4的系数β1为0.209，对浙江、广东、福建、江苏四个省居民人均消费影响系数都相对较小，却显示出相反的两种方向，第三方支付对浙江、江苏和福建居民人均消费的影响系数都为负。在这三个系数中，对福建影响系数的绝对值最大，而对江苏影响系数的绝对值最小，仅为0.005。另一方面，第三方支付对广东居民人均消费的系数则为正数，但是从t检验的P值中可以看到，第三方支付对居民人均消费的总体促进作用显著，而对于其他细分领域中的居民消费支出，其P值均远大于0.05，影响效果不显著。
P2P网贷对居民消费影响的线性回归结果：总体为大的负面影响，二者之间的相关系数为-20.180，且t检验的P值为0.016，影响较为显著;在衣食住行等更细微的消费领域中，P2P网贷的影响效果也呈现出两种方向，对居民人均食品烟酒消费起到正向作用，系数为2.227，但并不显著，P值大于0.05，对居民人均居住消费和交通通信消费支出表现出反向作用，但通过P值可以看出，P2P网贷对居民人均居住消费的阻碍作用显著，而对居民人均交通通信消费支出的影响则不显著;对于不同地区的居民人均消费的影响中，P2P网贷对不同省的影响各不相同，对浙江和广东居民人均消费为负作用，而对福建和江苏的居民人均消费则表现为促进作用，从t检验来看，P2P网贷仅对于江苏居民人均消费的促进作用显著，对其他省的作用均不显著。
（四）结论
2014年以来第三方支付对居民消费的发展呈现出促进作用，但效果相对较小，究其原因来讲，第三方支付的迅速发展使得网购变得方便，促进了网络购物的发展，另外，第三方支付也让人们在线下支付时更加方便快捷，同时可以减少现金的漏损率，让资金的周转率提高，从而促进经济发展，在某种程度上可以增加居民收入，促进居民消费的增长。2014年以来P2P网贷对居民消费的作用却呈现出阻碍作用，且该阻碍作用相对较强，表明在这段时间内，P2P网贷对居民消费的促进作用不如挤出作用明显，虽然p2p网贷在一定程度上来说有利于缓解消费者资金约束问题，但是由于近年来的房价一路上涨，目标储蓄会减少非信贷消费，使P2P网贷的增长反而让居民消费降低。
在互联网金融对居民衣食住行、居民人均消费支出的影响分析中，第三方支付没有显著的影响，同时P2P网贷对居民人均食品烟酒和交通通信消费支出没有显著影响，但对人均居住消费有着显著的阻碍作用，因为P2P网贷的发展使居民的消费提前，可使用资金少，从而年轻一代租房生活的比例越来越高，造成居民人均居住消費支出额的减少。在互联网金融对浙江、广东、福建、江苏居民人均消费的影响分析中，第三方支付的影响均不显著，P2P网贷仅对福建的居民人均消费支出有显著的促进作用。
四、建议
在P2P网贷方面：目前P2P网贷对居民消费的挤出作用大于促进作用，因此需要提升促进作用，对贷款的利率、还款期限等作出合理的调整，减轻还款压力，在可支配收入不变的情况下，可以在非信贷消费品上投入更多的资金。此外，应规范及加大对P2P网贷平台监管，减少平台出现问题的概率，促进P2P网贷平台的健康发展。
在第三方支付方面：推进其他互联网金融形式的发展，通过此类平台缓解或者进一步解决内需不足的问题。加强互联网金融的教育和宣传，让更多的居民了解该产品的利弊之后再做选择，也可以通过制定相关的政策和采用一定的优惠活动等来鼓励和吸引居民和企业采用互联网金融产品，同时注重金融产品自身不断地创新和完善，让居民使用起来更加方便和快捷。
在居民消费方面：让互联网金融更好地推动促进居民的消费，需要政府和相关部门一起努力，不仅要聚焦于如何推动以及更好地推动互联网金融的发展，也要在发展互联网金融的同时发展目标消费领域和地区相联系，把发展目标和政策具体化，让互联网金融发展收益能够更好地展现出来，推动居民消费升级。
关于互联网金融和居民消费的关系：互联网金融在某种程度上对居民消费的总体产生了一定的促进作用，但是由于互联网金融本身出现的时间较短，且其为了适应形势的发展，不断变化创新发展，目前为止，出现问题的平台和企业数目仍然较多，给使用这些互联网金融平台的消费者们带来了一定的风险和损失，因此为了保护消费居民的资金和财产安全，在保证产品普及度的同时，也要保证监管的力度。加强互联网金融监管可以通过制定政策来限制互联网金融企业的一些行为，让信息更加透明化，才能使整个消费环境和整个金融大环境更加健康和谐，才能进一步促进互联网金融的全面普及，推进整个经济环境的健康持续发展。
参考文献：
[1]王姗.互联网金融发展现状及趋势探究[J].商讯，2020（16）：91-92.
[2]陈荣达，余乐安，金骋路.中国互联网金融的发展历程、发展模式与未来挑战[J].数量经济技术经济研究，2020，37（01）：3-22.
[3]王智东.我国互联网金融发展的特征、现状、问题及措施[J].商业经济研究，2019（06）：158-160.
[4]尹一军.互联网消费金融的创新发展研究[J].技术经济与管理研究，2016（06）：67-71.
[5]邵腾伟，吕秀梅.新常态下我国互联网消费金融的表现、作用与前景[J].西部论坛，2017，27（01）：95-106.
[6]常京京.互联网金融对居民消费需求的影响研究[J].齐齐哈尔工程学院学报，2016，10（02）：77-81.
[7]郭庆，刘彤彤.P2P网贷对中国城乡居民消费的多重影响效应——基于省际动态面板模型的分析[J].经济体制改革，2018（02）：49-56.
[8]严相如.互联网金融对中国居民消费的影响[D].厦门大学，2017.
[9]张李义，涂奔.互联网金融对中国城乡居民消费的差异化影响——从消费金融的功能性视角出发[J].财贸研究，2017，28（08）：70-83.
[10]谢淑娟.互联网金融时代扩大我国居民消费路径探讨[J].经济研究导刊，2016（23）：1-3.
作者单位：东南大学经济管理学院
一、引言
互联网金融与传统金融存在明显差异，开展业务方式和所秉持的理念均不相同。互联网金融贯彻着“开放、平等、协作、分享”的精神，在金融领域创造了不小的价值，这些新的模式让金融市场参与者的参与成本变低，也让信息变得更加透明，在一定程度上促进了金融市场的发展，对国民经济的影响也在不断地提高。本文即在此背景上研究互联网金融发展到目前阶段所出现的一些新兴业务对居民消费产生的影响是否总体向好，并在得到结果之后对原因进行分析，进而提出一些相关的建议去促进该行业发展。
二、文献综述
对于互联网金融，王珊（2020）认为互联网金融经历了构建网上银行和金融理财产品大量出现及快速发展两个阶段。关于风险，王智东（2019）重点阐述的是针对社会信用体系、基础设施、对信息安全的保障以及来自外部的监管不到位等现存的问题提出相应措施来解决问题;陈荣达、余乐安等（2020）认为中国互联网金融将面临系统性风险的防范、政府监管与行业自律、估测参与者行为演变规律三大挑战。
消费金融方面，随着第三方支付平台的不断普及，人们的消费习惯开始发生变化，从而在某种程度上拉动了消费的发展。尹一軍（2016）认为我国消费市场不足的原因是消费观念不够、风险防范体系弱以及银行等金融机构的征信存在问题;邵腾伟、吕秀梅（2017）主要研究互联网金融对我国经济的促进作用，和导致互联网消费金融发生变化的因素。
互联网金融对于居民消费的影响方面，宏观层面上，常京京（2016）采用Chow检验和虚拟变量法验证了居民的可支配收入、第三方支付规模与居民消费之间的关系;郭庆、刘彤彤（2018）利用各个省份居民消费的面板数据来构建一个消费模型，主要用P2P网贷来代表互联网金融，分别研究其对中国城乡居民的影响。微观角度上，严相如（2017）将不同省份的居民消费分开，研究互联网金融发展对不同区域的居民消费所产生的影响是否有不同;张李义、涂奔（2017）从消费金融具有的功能出发，实证分析互联网金融各领域对城乡居民消费水平的影响差异;理论角度上，谢淑娟（2016）认为应当不断地创新互联网金融产品，挖掘潜在的居民金融消费潜力以及简化业务流程和整合服务产品等措施来扩大居民消费。
综上，大多数学者都选择用第三方支付平台的成交数量来代表互联网金融发展，会导致其他金融模式的影响被忽略，因此本文会选择更加合适的指标建立模型。另外，分析互联网金融的发展和居民消费额变化这二者之间内在联系和逻辑的文献极少，本文将会尝试从该角度来分析探讨这一课题。
三、实证研究
（一）理论分析
互联网金融包括的形式非常多，其中第三方支付和P2P网络贷款交易额更高一些，且与大众的关系更密切。第三方支付模式中，除了交易双方，还加入了一个信用程度高、起资金保管作用的金融机构，减少信息不对称造成的逆向选择和道德风险问题，让支付的过程变得更加安全、高效、有序，从而促进居民的网络消费。P2P网贷之所以对居民消费有影响正是因为将资金从富余者手中转移到需求者手中，在资金富余者的消费额基本不变的情况下，拿到借款的资金缺乏者将会增加消费，此时，社会总体的消费额价格会增长。但另一方面，也可能形成对居民消费的挤出效应，人们使用网贷一般是为了满足更高层次的消费而不是购买日用品等生存型消费，为了筹到购买相应商品所需的首付款，人们将会在一段时间内减少消费，从而对居民消费产生了反向作用。
（二）模型建立
本文将选择多元线性模型来研究在固定其他变量的情况下互联网金融对居民消费的影响。有关该模型的指标选择和数据问题，在这个模型中，居民消费是因变量，回归变量是第三方支付和P2P网贷，对于控制变量，在考虑对居民消费的影响程度和数据可获得性上，选取居民可支配收入和财政支出来进行研究，此外，本文也将更深入地研究互联网金融对居民在各方面消费之间，以及对中国各省份居民消费支出的影响中所存在的差异，因此将会选择居民在衣食住行等四个方面的消费作为因变量对比研究，数据指标是居民人均食品烟酒消费支出、居民人均衣着消费支出、居民人均居住消费支出、居民人均交通通信消费支出;选择处在同一发展水平且在中国排名靠前的浙江、广东、福建、江苏这四个地区的居民消费额作为因变量来进行研究。本文将根据以上所选择的自变量、因变量和控制变量来建立所要研究的线性回归模型。模型为：
Yi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μ（3.1）
其中Y1-Y9分别表示居民人均消费支出、人均食品和烟酒消费支出、人均衣着消费支出、人均居住消费支出、人均交通通信消费支出、浙江省居民人均消费支出、广东省居民人均消费支出、福建省居民人均消费支出、江苏省居民人均消费支出;X1-X4分别表示第三方支付、P2P网贷、财政支出、居民可支配收入。
考虑到时间跨度短且季度数据的可得性，本文将使用2015—2019年各个指标的季度数据。
（三）实证过程
1.ADF单位根检验。由于时间序列数据会存在不平稳现象而导致t检验失败或者自回归之后的系数估计值出现偏差，所以本文将进行ADF平稳性检验，因为所获得数据绝对值较大，为了方便计算，而又不改变数据的相对大小关系，本文将各数据都取对数，使所获数据更加平稳，将检验结果加以整理后可知：居民消费、居民人均食品烟酒消费、人均衣着消费、人均居住消费、人均交通通信消费、浙江省居民人均消费、广东省居民人均消费、江苏省居民人均消费以及居民人均可支配收入的P值都小于0.05，因此认为拒绝原假设，没有单位根，都是平稳的;而福建省居民人均消费、第三方支付、P2P网络贷款以及财政支出的P值则都大于0.05，不能拒绝原假设，因此都不平稳。
为了保证数据的平稳性，本文把不平稳的数据进行相关处理，取各季度数据对数的增长率作为新数据进行操作，缩小数据绝对值上的差距，让目标数据更加平稳，因此，重新定义不平稳的福建省居民人均消费支出、第三方支付、P2P网络贷款、财政支出分别为： Zi=（ln（Yn）-ln（Yn-1））/ln（Yn-1）（3.2）
在对变量重新处理之后进行ADF单位根检验，结果为福建省居民人均消费、第三方支付、P2P网贷以及财政支出的ADF检验的P值都小于0.05，显著拒绝原假设，因此这四个数据都是平稳的。
2.格兰杰因果检验。在所有数据平稳并且协整的前提下，我们可以进行格兰杰因果检验来检验自变量以及控制变量和因变量之间是否存在因果关系，检验结果为第三方支付和居民消费、居民人均居住消费、浙江居民人均消费、广东居民人均消费、福建居民人均消费以及江苏居民人均消费之间存在着因果关系，即第三方支付的增加或者减少会对这些变量产生相应的影响，而第三方支付与居民人均食品烟酒消费支出、居民人均衣着消费支出和居民人均交通通信消费支出之间不存在因果关系，因为这三类均属于日常必需消费，无论第三方支付是否存在，人们都需要在这些领域进行消费支付，且消费量取决于人们所需要或者所能够消费的商品和服务，与交付的方式无关，因此与第三方支付之间不存在因果关系。
P2P网络贷款和其他因变量之间因果关系的检验结果为：P2P网贷和居民消费、居民人均食品烟酒消费、居民人均居住消费、居民人均交通通信消费、浙江居民人均消费、广东居民人均消费、福建居民人均消费以及江苏居民人均消费之间均存在因果关系，仅和居民人均衣着消费支出不存在因果关系。因为对于大部分居民来讲，衣着相较于其他的消费来讲，一直处于平稳状态，因此尽管P2P网贷行业的兴起和发展会让人们在某个时段的消费能力增强，但是对于一直需求稳定的衣着消费却不会产生因果效应。
财政支出和居民人均消费、居民衣食住行消费支出以及浙江、广东、福建、江苏省居民人均消费支出都存在因果关系。同时居民可支配收入和居民人均消费、居民衣食住行消费支出以及浙江、广东、福建、江苏省居民人均消费支出都存在因果关系。
3.多元线性回归。选择与第三方支付和P2P网贷具有因果关系的变量作为因变量来进行回归分析，在因变量、控制变量和回归变量都选择好之后，选择用最小二乘法对各变量进行回归分析。
第三方支付对居民消费线性回归分析的结果为：第三方支付对其总体影响较大，lnY1的系数β1为2.86，但是对居民人均居住消费的影响则较小，lnY4的系数β1为0.209，对浙江、广东、福建、江苏四个省居民人均消费影响系数都相对较小，却显示出相反的两种方向，第三方支付对浙江、江苏和福建居民人均消费的影响系数都为负。在这三个系数中，对福建影响系数的绝对值最大，而对江苏影响系数的绝对值最小，仅为0.005。另一方面，第三方支付对广东居民人均消费的系数则为正数，但是从t检验的P值中可以看到，第三方支付对居民人均消费的总体促进作用显著，而对于其他细分领域中的居民消费支出，其P值均远大于0.05，影响效果不显著。
P2P网贷对居民消费影响的线性回归结果：总体为大的负面影响，二者之间的相关系数为-20.180，且t检验的P值为0.016，影响较为显著;在衣食住行等更细微的消费领域中，P2P网贷的影响效果也呈现出两种方向，对居民人均食品烟酒消费起到正向作用，系数为2.227，但并不显著，P值大于0.05，对居民人均居住消费和交通通信消费支出表现出反向作用，但通过P值可以看出，P2P网贷对居民人均居住消费的阻碍作用显著，而对居民人均交通通信消费支出的影响则不显著;对于不同地区的居民人均消费的影响中，P2P网贷对不同省的影响各不相同，对浙江和广东居民人均消费为负作用，而对福建和江苏的居民人均消费则表现为促进作用，从t检验来看，P2P网贷仅对于江苏居民人均消费的促进作用显著，对其他省的作用均不显著。
（四）结论
2014年以来第三方支付对居民消费的发展呈现出促进作用，但效果相对较小，究其原因来讲，第三方支付的迅速发展使得网购变得方便，促进了网络购物的发展，另外，第三方支付也让人们在线下支付时更加方便快捷，同时可以减少现金的漏损率，让资金的周转率提高，从而促进经济发展，在某种程度上可以增加居民收入，促进居民消费的增长。2014年以来P2P网贷对居民消费的作用却呈现出阻碍作用，且该阻碍作用相对较强，表明在这段时间内，P2P网贷对居民消费的促进作用不如挤出作用明显，虽然p2p网贷在一定程度上来说有利于缓解消费者资金约束问题，但是由于近年来的房价一路上涨，目标储蓄会减少非信贷消费，使P2P网贷的增长反而让居民消费降低。
在互联网金融对居民衣食住行、居民人均消费支出的影响分析中，第三方支付没有显著的影响，同时P2P网贷对居民人均食品烟酒和交通通信消费支出没有显著影响，但对人均居住消费有着显著的阻碍作用，因为P2P网贷的发展使居民的消费提前，可使用资金少，从而年轻一代租房生活的比例越来越高，造成居民人均居住消費支出额的减少。在互联网金融对浙江、广东、福建、江苏居民人均消费的影响分析中，第三方支付的影响均不显著，P2P网贷仅对福建的居民人均消费支出有显著的促进作用。
四、建议
在P2P网贷方面：目前P2P网贷对居民消费的挤出作用大于促进作用，因此需要提升促进作用，对贷款的利率、还款期限等作出合理的调整，减轻还款压力，在可支配收入不变的情况下，可以在非信贷消费品上投入更多的资金。此外，应规范及加大对P2P网贷平台监管，减少平台出现问题的概率，促进P2P网贷平台的健康发展。
在第三方支付方面：推进其他互联网金融形式的发展，通过此类平台缓解或者进一步解决内需不足的问题。加强互联网金融的教育和宣传，让更多的居民了解该产品的利弊之后再做选择，也可以通过制定相关的政策和采用一定的优惠活动等来鼓励和吸引居民和企业采用互联网金融产品，同时注重金融产品自身不断地创新和完善，让居民使用起来更加方便和快捷。
在居民消费方面：让互联网金融更好地推动促进居民的消费，需要政府和相关部门一起努力，不仅要聚焦于如何推动以及更好地推动互联网金融的发展，也要在发展互联网金融的同时发展目标消费领域和地区相联系，把发展目标和政策具体化，让互联网金融发展收益能够更好地展现出来，推动居民消费升级。
关于互联网金融和居民消费的关系：互联网金融在某种程度上对居民消费的总体产生了一定的促进作用，但是由于互联网金融本身出现的时间较短，且其为了适应形势的发展，不断变化创新发展，目前为止，出现问题的平台和企业数目仍然较多，给使用这些互联网金融平台的消费者们带来了一定的风险和损失，因此为了保护消费居民的资金和财产安全，在保证产品普及度的同时，也要保证监管的力度。加强互联网金融监管可以通过制定政策来限制互联网金融企业的一些行为，让信息更加透明化，才能使整个消费环境和整个金融大环境更加健康和谐，才能进一步促进互联网金融的全面普及，推进整个经济环境的健康持续发展。
参考文献：
[1]王姗.互联网金融发展现状及趋势探究[J].商讯，2020（16）：91-92.
[2]陈荣达，余乐安，金骋路.中国互联网金融的发展历程、发展模式与未来挑战[J].数量经济技术经济研究，2020，37（01）：3-22.
[3]王智东.我国互联网金融发展的特征、现状、问题及措施[J].商业经济研究，2019（06）：158-160.
[4]尹一军.互联网消费金融的创新发展研究[J].技术经济与管理研究，2016（06）：67-71.
[5]邵腾伟，吕秀梅.新常态下我国互联网消费金融的表现、作用与前景[J].西部论坛，2017，27（01）：95-106.
[6]常京京.互联网金融对居民消费需求的影响研究[J].齐齐哈尔工程学院学报，2016，10（02）：77-81.
[7]郭庆，刘彤彤.P2P网贷对中国城乡居民消费的多重影响效应——基于省际动态面板模型的分析[J].经济体制改革，2018（02）：49-56.
[8]严相如.互联网金融对中国居民消费的影响[D].厦门大学，2017.
[9]张李义，涂奔.互联网金融对中国城乡居民消费的差异化影响——从消费金融的功能性视角出发[J].财贸研究，2017，28（08）：70-83.
[10]谢淑娟.互联网金融时代扩大我国居民消费路径探讨[J].经济研究导刊，2016（23）：1-3.
作者单位：东南大学经济管理学院