《Sustainability》：From Inclusion to Nutrition: Can Digital Inclusive Finance Impact Residents’ Dietary Nutrition in China?
Congying Zhang and
Jingjing Jiang
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研究人员基于2015年至2022年中国31个省份的面板数据，构建了连接数字普惠金融（Digital Inclusive Finance, DIF）与居民膳食营养的理论分析框架。研究发现，DIF通过缓解居民面临的金融流动性约束（Financial Liquidi
研究人员基于2015年至2022年中国31个省份的面板数据，构建了连接数字普惠金融（Digital Inclusive Finance, DIF）与居民膳食营养的理论分析框架。研究发现，DIF通过缓解居民面临的金融流动性约束（Financial Liquidity Constraints）及拓展食品消费场景（Food Consumption Scenarios）两条路径，显著影响了居民的饮食模式。具体而言，DIF的发展降低了预防性储蓄动机，并通过移动支付等技术降低了交易摩擦与支付痛感（Pain of Paying），提升了居民尤其是低收入群体的食品消费预算与决策效率。实证结果显示，DIF与居民植物性食品（如谷物）及动物性食品（如肉类、水产品、奶类）的摄入量均呈正相关，且对动物性食品的促进效应更强，从而推动了膳食结构平衡指数（Dietary Structure Index, DSI）的提升。异质性分析表明，这一效应在农村地区、中高收入家庭及数字化程度较高的区域更为显著。
研究背景与意义
随着中国居民饮食结构由植物性为主向动植物并重转变，营养失衡问题日益凸显，如油盐摄入过量、蔬果不足及优质蛋白缺乏等。《Sustainability》刊发的这项研究针对当前传统金融服务存在的信息不对称与高门槛问题，探讨了数字普惠金融（DIF）作为新型金融工具在优化居民资源配置、改善膳食营养方面的潜力。研究旨在量化DIF对居民膳食摄入及结构平衡的影响，为制定公共健康政策与数字经济发展战略提供实证依据。
主要技术方法
研究人员构建了2015—2022年涵盖中国31个省（自治区、直辖市）的省级面板数据集。核心解释变量采用北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC），包含覆盖广度、使用深度及数字化程度三个维度。被解释变量包括八类具体食品的人均消费量及基于熵权法（Entropy Weight Method）构建的膳食结构平衡指数（DSI）。计量模型采用双向固定效应模型（Two-way Fixed Effects Model），控制省份与年份双固定效应，并使用聚类稳健标准误。为解决内生性问题，研究引入数字普惠金融的一阶滞后项作为工具变量（Instrumental Variable, IV），采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。此外，通过排除直辖市样本、缩尾处理（Winsorization）及滞后变量回归进行了稳健性检验。
研究结果
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基准回归结果
基准回归证实，DIF显著促进了居民膳食结构的优化。在植物性食品中，DIF对谷物摄入的促进作用显著，系数为0.368；在动物性食品中，对肉类、水产品和奶类的促进作用显著，系数分别为0.151、0.037和0.047。同时，DIF显著提升了膳食结构平衡指数（DSI），系数为0.126，且在1%水平上显著，验证了假设H1与H2。
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内生性检验
工具变量回归结果显示，Kleibergen-Paap rk LM统计量拒绝了识别不足的原假设，Kleibergen-Paap rk Wald F统计量远超Stock-Yogo临界值，排除了弱工具变量问题。第二阶段回归结果与基准回归一致，证实了结果的可靠性。
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稳健性检验
通过剔除北京、上海等四个直辖市样本，以及将主要变量在1%水平上进行缩尾处理后重新回归，核心变量的符号与显著性均未发生实质性变化。此外，采用滞后一期的解释变量与控制变量进行回归，结果依然稳健，表明研究结论不受极端样本或反向因果关系的干扰。
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异质性分析
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维度异质性：DIF的使用深度与数字化程度对膳食营养的改善作用显著，而覆盖广度的作用不显著，反映出当前数字红利主要来自应用深化而非单纯的网络覆盖。
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城乡异质性：DIF显著提升了农村居民的动物性食品摄入与膳食平衡，但对城市居民的影响主要集中在谷物与肉类，且对城市膳食平衡无显著影响，可能与城市居民外出就餐率高有关。
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收入异质性：DIF对中高收入家庭的膳食改善效应更全面，而对低收入家庭则主要通过提升动物性食品摄入来改善结构。
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人力资本异质性：DIF显著改善了低人力资本家庭的膳食多样性与平衡，但对高人力资本家庭的部分食品摄入（如果蔬、蛋类）甚至呈现负向影响。
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电商与数字化异质性：DIF的积极作用仅在电商发达与数字化水平高的地区显著，而在欠发达地区因缺乏配套场景而失效。
讨论与结论
研究结论指出，2015至2022年间，中国居民膳食结构虽总体趋于平衡（DSI从0.354升至0.416），但仍存在油脂过量与奶类摄入不足等问题。DIF通过释放流动性与拓展消费场景，有效促进了更健康的饮食模式，特别是对农村及弱势群体具有显著的普惠价值。基于此，研究人员建议：一是实施针对性的营养干预，引导居民减少肉类过量摄入，增加蔬果与全谷物消费；二是加强数字金融基础设施建设，提升电子身份认证与移动支付覆盖率，消除数字鸿沟；三是推动农产品市场与电商平台深度融合，完善冷链物流体系，保障优质食品供给。本研究受限于省级宏观数据，未来可结合微观家庭调查进一步揭示具体的行为机制。
