數字普惠金融對城鄉居民消費升級的影響*
——基于收入和產業升級視角的實證檢驗

鄭美華，楊 嵐，朱家明

（安徽財經大學）

0 引言

改革開放40 多年以來，中國經濟持續快速發展，內需在其中發揮了決定性作用.進入新發展階段，中國堅定實施擴大內需戰略、培育完整內需體系.中國共產黨的二十大報告明確要求“把實施擴大內需戰略同深化供給側結構性改革有機結合起來，增強國內大循環內生動力和可靠性”“著力擴大內需，增強消費對經濟發展的基礎性作用”.擴大內需的關鍵一招就是要激發市場潛力，優化城鄉居民消費結構，促進城鄉居民消費升級.伴隨著消費支出對經濟增長的貢獻越來越大，消費升級不單單是一個長期發展趨勢，更是中國經濟增長不可或缺的助推器.實現消費升級不僅可以滿足城鄉居民改善生活的需要，同時也能為經濟的可持續發展提供充分的市場需求.疫情防控常態化以來，中國消費市場總體持續恢復，居民的消費需求逐漸向升級類消費傾斜，“品質”、“科技”、“健康”、“綠色”……中國消費的關鍵詞不斷更新，傳統模式下的趨同性消費逐步向個性化消費與高品質性消費轉變，服務性消費在居民消費中的占比不斷提高.商務部數據顯示，2021 年中國人均服務性消費占居民消費比重為44.2%，升級類消費已成為創造全國消費增量的重要力量.雖然統籌常態化疫情防控和經濟發展取得明顯成效，消費市場持續回暖，但當前中國社會經濟形勢仍處于復雜多變狀態，消費市場恢復仍面臨較大考驗.面對多變形勢，中國必須全面促進消費，加快消費提質升級.金融作為現代經濟的血液和核心，同樣也是促進消費、刺激消費市場活躍度的重要工具.然而傳統金融業態覆蓋面不足、服務效率低、成本高，對低收入群體并不友好.隨著移動互聯網的普及，數字技術與傳統金融模式相結合大幅降低了金融服務門檻，完善了市場投融資機制，賦能傳統產業優化升級的同時也助益了城鄉居民收入增長，進而推動了消費升級.因此，在當前中國經濟轉向高質量發展的背景下，發展數字普惠金融，提高各類群體的金融可得性，對促進資源合理分配與提升城鄉居民消費升級具有重要作用.

1 文獻綜述

發展普惠金融是提升消費尤其是低收入群體消費的最有效途徑.隨著數字經濟發展戰略的提出，數字普惠金融與居民消費是近年來社會關注的熱點問題，研究成果豐富.通過對現有研究成果的深入分析，該文從以下3 個方面展開對數字普惠金融與消費升級相關研究成果的綜述.

第一，數字普惠金融與居民消費的關系.數字普惠金融發展能夠促進中國居民消費水平的提高，并且這一結論對于居民總消費、城市居民消費和農村居民消費均成立［1］.這源于一方面數字普惠金融可以使得居民消費更加便捷、高效.數字普惠金融主要通過線上模式觸達用戶，簡化了交易程序［2］、提升了支付的便利性［3］以及有效降低了居民的流動性約束［4］.另一方面，數字普惠金融的發展在降低了交易成本的同時［5］，還通過拓寬投資理財途徑，增加了居民財產性收入［6］，進而刺激了居民消費需求.此外，還有學者驗證了數字普惠金融的消費促進效應在中、低財富家庭中表現地更加突出［7］.

第二，數字普惠金融影響居民消費升級的實現路徑.大多數學者采用的研究方法不同，得出的結論也往往不同.陳曉霞以中國2011 ～2018年城市面板數據為基礎驗證了數字普惠金融驅動居民消費升級的可能機制：一是增加居民收入；二是降低城鄉收入差距［8］.何宗樾和宋旭光則從微觀視角出發，驗證了數字金融能夠通過加速居民消費決策和增加支付的便利性實現消費升級倍增的效果［9］.江紅莉和蔣鵬程借助中介效應模型對前文的研究假設和影響機制進行了檢驗工作，研究得出，數字普惠金融可以通過縮小城鄉收入差距和促進產業結構升級兩種渠道實現居民消費水平提高和消費結構優化［10］.而鄒新月和王旺通過對數字普惠金融促進居民消費水平提升的內部機制進行疏導，發現了收入、移動支付、消費信貸和保險在其中起到的中介作用［11］.孫玉環等將不確定性因素與保險作為中介變量，驗證了數字普惠金融主要是通過減少居民所面臨的不確定性風險，進而降低預防性儲蓄，起到促進居民消費的作用［12］.

第三，數字普惠金融影響居民消費升級的異質性.首先是區域異質性，數字普惠金融在不同經濟基礎的地區對消費的影響效力存在差異，其對中西部以及農村地區的作用效應更為明顯［13］.馬其林則發現數字普惠金融能夠促進中西部地區農村居民消費，而對東部地區農村居民消費影響不存在［14］.藍樂琴和楊卓然則進一步驗證數字普惠金融的消費促進效應呈現西部優于中部優于東部的地理分布格局［15］.再者是城鄉異質性，相較于城鎮，數字普惠金融對農村居民消費的邊際影響更大［16－17］，顏建軍和馮君怡發現東、西部地區數字普惠金融的發展對促進農村居民消費有利，但對城鎮居民消費沒有明顯作用［18］.楊偉明等則認為數字金融在促進消費水平方面對城市和農村居民均有顯著作用，但在消費升級方面對城市居民作用顯著的同時對農村居民不顯著［19］.其次數字普惠金融在不同消費結構和消費水平下的消費升級效應也存在異質性，隨著居民消費水平的提升和消費結構的優化數字普惠金融對消費升級的促進作用會逐漸減弱［20］.李婧還基于家庭受教育水平和年齡結構存在異質性，考察了數字普惠金融對農村居民家庭的影響效應［21］.存在受過高等教育成員的家庭更能夠發揮數字普惠金融的促消費升級效應；子女撫養比的增加有利于家庭消費升級，老年撫養比的增加對家庭消費升級的影響效應不存在.此外，在產業結構更合理［22］、收入水平更高、互聯網普及率［23］和金融素養越高［24］的地區，數字普惠金融的消費升級效應越顯著.

關于數字惠普金融與消費升級的研究已經比較豐富，但大多聚焦于數字普惠金融與消費升級之間的關系，以及數字普惠金融推動消費升級的作用機理和作用路徑，對異質性方面的研究也多集中于分區域異質性檢驗.另外，既有研究大多關注全體居民及城鄉差距方面，未能將城鄉分開進行一個對比分析，進而充分展現城鄉之間的差異.鑒于此，該文借鑒已有研究，在運用普通面板回歸模型對城鄉消費分別進行線性分析的基礎上，以收入及產業升級為中介變量，進一步探究數字普惠金融推動城鄉居民消費升級的作用機制，再借助面板分位數模型將樣本分層，考察數字普惠金融在不同消費結構下的消費升級效應.在前人研究成果的基礎上進行豐富和補充，以期為進一步促進城鄉居民消費升級提供一定的參考和借鑒.

2 理論機制分析

馬克思說過，人的需要是同滿足需要的手段一同發展的，并且是依靠這些手段發展的.消費除了受個體內在的影響之外，還會被生產發展所刺激，而生產的發展就是消費資料的發展，同時也是產業的轉型與升級.因此，消費不斷擴容的過程也是產業不斷升級與城鄉居民消費不斷相互匹配達到新均衡的過程.如今，數字普惠金融發展如火如荼，數字金融與傳統產業不斷融合，賦能傳統產業數字化轉型，并不斷催生出新業態、新模式，同時也讓更多居民尤其是低收入人群主動進入金融市場，增加了財產性收入，進而促進城鄉居民消費升級.因此，該文從收入與產業升級兩個視角分析數字普惠金融對城鄉居民消費升級的影響機制.

基于收入渠道的影響機制.第一，直接傳導機制.首先，數字普惠金融促進經濟增長，隨著經濟增長紅利不斷釋放，居民人均可支配收入也隨之增加，從而促進消費升級.其次，數字普惠金融相較于傳統金融大大降低了獲取金融服務的成本［25］，參與金融服務成本的降低意味著可支配收入的增加.最后，數字普惠金融為居民提供保險、信貸、財富管理等全面的金融服務，在降低消費不確定性的同時增加了財產性收入，有助于促進居民消費升級.第二，間接傳導機制.首先，數字普惠金融通過促進就業提質擴容提升居民收入，進而影響居民消費升級［26］.傳統金融與數字技術的結合促進就業規模持續擴大，并不斷催生出新的就業形態和靈活的就業方式，也使得中國勞動力市場表現出強大的就業韌性，居民工資性收入穩步提高，從而促進消費升級.其次是數字普惠金融通過其創業效應提升居民收入，進而影響居民消費升級.相較于傳統金融，數字普惠金融為創業者提供更加普惠與多元化的金融服務，提高了金融服務效率，降低了創業門檻.同時，數字普惠金融擴大了金融服務的覆蓋范圍，提升了融資效率，為創業者提供廣泛的資金來源，從而間接促進城鄉居民消費升級.總而言之，數字普惠金融能夠有效激發就業、降低創業門檻以及促進經濟增長，從而拉動居民收入的增長，促進消費升級.

基于產業升級渠道的影響機制.第一，消費需求效應.普惠金融和數字要素驅動創新，表現為傳統普惠金融產品的豐富多樣化以及更便捷、高效的金融服務的產生.大量金融產品和服務的產生，在滿足居民現有需求的同時還可以激發新需求，而居民消費需求的多樣化可以進一步加速金融創新，從而推動產業轉型升級［27－28］.產業升級優化了消費供給，進而促進了居民消費升級.第二，改善企業的融資環境.普惠金融的數字化為資金供需雙方節約了搜尋時間、降低了匹配成本，進而為企業融資減少成本.同時，數字普惠金融顯著改善了企業的外部融資環境，提高企業貸款的可獲得性.企業資產規模的不斷增加，為技術創新提供資金支撐，數字技術不斷加速與產業融合發展，促進產業持續優化升級［29］.產業持續轉型升級，不斷推出更多滿足不同需求的消費品，以高質量供給滿足居民消費需求，從而帶來居民消費升級.總而言之，數字普惠金融在新興科學技術的支持下，通過產業升級激發居民內需活力，從而促進消費升級.基于上述分析，提出以下假設.

假設1：數字普惠金融對促進城鄉居民消費升級有利.

假設2：數字普惠金融可通過增加收入間接實現城鄉居民消費升級.

假設3：數字普惠金融可通過促進產業升級來間接實現城鄉居民消費升級.

由于各地區經濟發展程度不同，居民的消費偏好存在差異.消費偏好不同可能會導致居民消費結構產生差異.按照消費規律，一般情形下城鎮和高收入人群對生存型消費品的偏好低于農村及低收入人群，更加偏好于發展型消費與享受型消費.此外，數字普惠金融的快速發展顛覆了傳統的消費方式，在降低了消費者流動性限制的同時也增加了居民財產性收入，使居民的消費需求得到了有效刺激.居民消費環境的變化以及消費方式、消費行為的創新，也引起了居民消費結構在一定程度上的變化.當居民消費結構處于較低水平時，該地區的數字技術、金融服務等與產業升級相結合，更能激發數字普惠金融的經濟增長、就業與創業效應發揮，從而促進消費升級.隨著居民消費結構的優化，當消費結構達到較高的水平時，居民消費潛力挖掘困難，消費升級空間較小，數字普惠金融的消費升級促進效應慢慢減弱.基于此，提出假設4.

假設4：不同消費結構下，數字普惠金融對城鄉居民消費升級的促進效應具有異質性.

3 實證模型構建與變量選取

3.1 模型構建

⑴基準模型

基于上述的理論分析，為驗證數字普惠金融與城鄉居民消費升級之間的直接傳導機制及其區域差異，構建如下基準模型：

其中，下標i和t分別為地區和時間，consumeit用于表示居民消費升級，包括城鎮居民消費升級指標urbsumit和農村居民消費升級指標rursumit.IFIit為數字普惠金融指數，X 為控制變量集合，vt、μi代表時間固定效應、個體固定效應，分別控制了影響居民消費升級但不隨時間變動的個體效應和隨時間變動影響居民消費升級的時間因素.εit為隨機擾動項.

（2）中介效應模型

為進一步考察收入與產業結構升級在數字普惠金融影響城鄉居民消費升級中的中介作用，該文參考溫忠麟和葉寶娟的做法［30］，在式（1）的基礎上引入中介變量收入與產業升級，從而構建中介效應模型，得到：

其中Mit為中介變量居民收入水平和產業升級.在檢驗中介效應時，第一步檢驗模型（1）中的α1，若α1顯著，進行第二步.第二步，檢驗參數β1和γ2的顯著性，若β1和γ2中至少有一個不顯著，則需要利用Sobel 或Bootstrap 檢驗結果進行進一步判斷.當β1和γ2均顯著時，若γ1也顯著，則存在部分中介效應，β1γ2／α1為中介效應占總效應比重.若γ1不顯著，則存在完全中介效應.

（3）面板分位數模型

基于上述分析，處于不同消費結構的居民具有差異性的消費偏好.此時，若僅看數字普惠金融對全體居民消費升級的影響較為片面，可能會有偏差.另外，根據既有研究發現，數字普惠金融對中、西部以及農村等地區的居民消費升級的作用更為明顯.一般而言，對于中西部以及農村地區而言，經濟發展處于落后狀態，導致居民收入水平整體較低，消費層級也較低.因此，采用面板分位數模型探究數字普惠金融在不同消費結構下對城鄉居民消費升級的影響是否存在差異性，構建面板分位數模型如下：

3.2 變量選取

（1）被解釋變量

城市居民消費升級（urbsum）、農村居民消費升級（rursum）.在定量研究中，消費升級一般指低端消費支出占消費總支出比重的下降或高端消費支出比重的上升.該文將消費升級認定為是消費資料從低標準向高標準轉化的過程，是不同層次的消費結構綜合變化的結果，僅用消費比重的變化無法全面反映這一過程.綜合考量之下，該文將城鄉居民八大類消費支出按照不同層級居民消費偏好劃分為初級消費、中級消費和高級消費三個層次，對不同層級的消費率進行支出賦權，分別賦權重1／6、1／3和1／2，根據式（5）計算后得到各省份城鄉居民消費升級率.

pri、med和adv 分別代表初級、中級和高級消費支出，Ci，t代表總消費支出.

（2）解釋變量

數字普惠金融發展水平（IFI）.采用北京大學數字金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數》中2013 ～2021 年各省份數字普惠金融指數作為解釋變量.

（3）控制變量.

社會購買力（Spur），采用社會消費品零售總額占地區生產總值比重來衡量；經濟發展水平（PGDP），采用地區人均生產總值進行衡量；科教投入力度（Edu），采用地方財政教育、科學技術支出占一般預算支出比重來衡量；工業化水平（ISH），采用第二產業增加值占GDP 比重來衡量.

（4）中介變量.

收入水平（Income），采用居民人均可支配收入來表示；產業升級（Ind），采用第三產業增加值來表示.

（5）數據來源.

由于港澳臺地區數據缺失嚴重，考慮到數據可得性，故將港澳臺剔除研究范圍，故該文最終研究數據為中國31 個省份（直轄市、自治區）2013～2021年的面板數據.另外，除數字普惠金融指數以外該文所有的原始數據均來自于國家統計局網站、《中國統計年鑒》和各地區統計年鑒.各變量的統計性描述數據見表1.

變量 變量符號 觀測值 平均值 標準差 最小值 最大值被解釋變量城鎮居民消費升級 Urbsum 279 2.050 0.0695 1.772 2.189農村居民消費升級 Rursum 279 2.022 0.0975 1.648 2.203自變量 數字普惠金融 IFI 279 5.540 0.304 4.746 6.129中介變量收入水平 Income 279 10.092 0.388 9.184 11.265產業升級 Ind 279 9.136 1.003 6.059 11.144控制變量社會購買力 Spur 279 0.400 0.0617 0.222 0.610經濟發展水平 PGDP 279 10.898 0.422 10.002 12.123科教投入力度 Edu 279 0.181 0.0331 0.106 0.262工業化水平 ISH 279 0.431 0.113 0.159 0.797

4 實證分析

4.1 基準回歸結果分析

通過Husman檢驗，該文選擇面板固定效應模型來進行基準回歸，在同時控制了時間效應和個體效應的情況下，回歸結果見表2.該文分別以城鎮和農村居民消費升級作為被解釋變量，列（1）和列（3）分別為加入核心解釋變量的回歸結果，列（2）和列（4）為加入社會購買力、經濟發展水平、科教投入力度和工業化水平等控制變量的回歸結果.觀察表2 的回歸結果，列（1）、（2）、（3）、（4）中數字普惠金融水平（IFI）的系數均通過1%的顯著性檢驗，且為正值，驗證了數字普惠金融對消費的促進作用.基于納入所有變量的回歸結果，見列（2）和列（4），數字普惠金融發展對城市居民消費升級的邊際影響回歸系數為0.250，并在1%的置信水平上顯著，同時在1%的顯著性水平上對農村居民消費升級的邊際影響回歸系數為0.356.究其統計學意義，數字普惠金融發展水平每提升1%，對城鎮居民和農村居民消費升級的優化作用分別為0.250%和0.356%.

變量 城鎮（1）城鎮（2）農村（3）農村（4）IFI 0.235*** 0.250*** 0.457*** 0.356***（0.0461）（0.0505）（0.0624）（0.0677）0.0699 —－0.0219—（0.0407）—（0.0546）—Spur—PGDP 0.0294 —0.138*—（0.0429）—（0.0574）－0.190 —0.347—（0.161）—（0.216）—Edu－0.0874** —0.00305—（0.0334）—（0.0448）常數項 0.825*** 0.491－0.367－1.381*（0.232）（0.456）（0.314）（0.611）個體效應 控制 控制 控制 控制時間效應 控制 控制 控制 控制R2 0.5791 0.5946 0.6949 0.7111 N 279 279 279 279—ISH

4.2 中介效應檢驗

為了分析數字普惠金融能否通過提升收入、產業升級渠道影響城鄉居民消費升級，采用中介效應模型進行實證檢驗，結果見表3.依據中介效應的檢驗步驟，首先從表2 的基準回歸結果可知，數字普惠金融對城鄉居民消費升級的回歸系數均顯著為正（α1顯著）.接著，表3 列（1）和列（4）分別匯報了數字普惠金融發展與中介變量收入和產業升級的關系.數字普惠金融發展對城鄉居民收入的促進作用顯著（β1顯著），但對產業升級的影響不顯著（β1不顯著）.

首先，檢驗收入的中介效應，表3列（2）和列（3）分別是驗證數字普惠金融能否通過促進居民收入水平來間接推動城鎮和農村居民消費升級的估計結果.列（2）和列（3）中數字普惠金融的系數與收入的回歸系數同時為正，且均通過1%的顯著性水平.此時，結合上述分析，α1、β1、γ2均顯著，驗證了收入的中介效應存在，表明數字普惠金融能夠通過增加收入來間接影響城鄉居民消費升級.其中，數字普惠金融通過增加收入促進城鎮居民消費升級的間接作用占比60.92%，而對農村居民來說，數字普惠金融通過增加收入促進消費升級的間接作用為26.01%.

其次是產業升級的中介效應，表3 列（5）和列（6）分別是驗證數字普惠金融能否通過推動產業升級來間接促進城鎮和農村居民消費升級的估計結果.其中，數字普惠金融的系數與產業升級的回歸系數均為正，但產業升級的回歸系數沒有通過顯著性檢驗.此時，結合上述分析，α1顯著，β1和γ2均不顯著，因此，需要利用Sobel 或Bootstrap檢驗結果來進一步檢驗.城鎮居民的檢驗結果顯示sobel檢驗統計量Z值為3.343，對應的P值小于1%的顯著性水平.農村居民的檢驗結果顯示sobel 檢驗統計量Z 值為3.38，對應的P值小于1%的顯著性水平，驗證了中介效應模型的有效性，數字普惠金融可以通過促進產業升級促進城鄉居民消費升級，且城鎮和農村中介效應占比分別為30.61%和17.97%.

變量收入渠道 產業升級渠道Income Urbsum Rursum Income Urbsum Rursum（1）（2）（3）（4）（5）（6）IFI 0.256*** 0.168*** 0.218*** 0.214 0.246*** 0.349***（0.0435）（0.0521）（0.0682）（0.169）（0.0507）（0.0679）Income—0.322*** 0.539*** ————（0.0730）（0.0955）———0.0202 0.0327——（0.0195）（0.0261）————Ind Spur 0.0860** 0.0422－0.0683 0.324** 0.0634－0.0325（0.0351）（0.0397）（0.0519）（0.136）（0.0412）（0.0551）PGDP 0.245***－0.0495 0.00581 0.647*** 0.0164 0.117*（0.0369）（0.0450）（0.0588）（0.143）（0.0447）（0.0598）0.204－0.256 0.237 1.573***－0.222 0.296（0.139）（0.156）（0.204）（0.539）（0.164）（0.220）ISH 0.0667**－0.109***－0.0329 0.738***－0.102***－0.0211（0.0288）（0.0326）（0.0426）（0.112）（0.0364）（0.0487）常數項 5.755***－1.363**－4.485***－0.0555 0.493－1.379**（0.392）（0.607）（0.795）（1.524）（0.456）（0.610）R2 0.9932 0.6258 0.7458 0.9402 0.5964 0.7130 N 279 279 279 279 279 279 Sobel檢驗Z值 ————3.343 3.38［p－value〗 ————［0.000830〗 ［0.000725〗中介效應占比 —60.92% 26.01% —30.61% 17.97%Edu

4.3 區域異質性

由于不同?。ㄊ?、自治區）間的經濟發展水平不同、資源稟賦不同、比較優勢也不同，地域之間的差異更是明顯，因此數字普惠金融對不同地區居民消費升級的影響也存在差異.故該文從區域角度出發，將31個省份劃分成東、中、西部3個區域，分別對不同區域內的數字普惠金融對居民消費升級的影響進行研究，結果見表4.觀察表4 的回歸結果可知，不論是東部、中部或是西部，數字普惠金融的發展總能顯著推動農村地區居民消費升級.但對城鎮居民來說，數字普惠金融僅對中、西部地區城鎮居民消費升級有正向激勵作用，在東部地區其對城鎮居民消費升級沒有顯著的影響.且在不考慮顯著性的情況下，數字普惠金融對農村地區消費升級的邊際影響普遍大于城鎮地區.

4.4 結構異質性：分位數回歸

為驗證假設4，探討不同消費結構下的居民能否均等地享受數字普惠金融的發展紅利，該文采用面板分位數模型進一步討論數字普惠金融對不同消費結構下居民消費升級的邊際貢獻.表5為分位數模型回歸結果，顯示了數字普惠金融在不同消費結構分位點下對居民消費升級的影響存在異質性.觀察表5 可知，數字普惠金融在各個消費結構分位點上對城鄉居民消費升級均具有正向促進作用，且在1%的置信水平上顯著.進一步觀察各個分位數上數字普惠金融與城鄉居民消費升級的關系，隨著居民消費結構從較低分位向較高分位上升，數字普惠金融對城鄉居民消費升級的正向促進作用逐漸遞減，中位數及以上分位數處，也即居民消費結構較完善的地區，數字普惠金融對消費升級的促進效應較小.說明居民消費結構越完善，數字普惠金融對消費升級的促進效應越弱.具體來說，數字普惠金融發展水平每上升1%，將促進城鎮居民下四分位數處消費升級0.157%，中位數處消費升級0.0681%，上四分位數處消費升級0.0586%，同時促進農村居民下四分位數處消費升級0.266%，中位數處消費升級0.173%，上四分位數處消費升級0.156%.隨著居民消費結構的完善，數字普惠金融的消費升級效應明顯動力不足，受限于消費升級空間逼仄和消費市場潛力挖掘困難，數字普惠金融的消費升級效應逐漸被削弱.

變量東部地區 中部地區 西部地區城鎮 農村 城鎮 農村 城鎮 農村（1）（2）（3）（4）（5）（6）IFI 0.0185 0.284*** 0.202*** 0.366*** 0.0894** 0.190***（0.0473）（0.0616）（0.0391）（0.0592）（0.0399）（0.0615）Spur 0.0274 0.242** 0.157** 0.257*** 0.226*** 0.314**（0.0864）（0.113）（0.0619）（0.0936）（0.0816）（0.126）PGDP－0.0151－0.304***－0.176***－0.350***－0.00342－0.0173（0.0631）（0.0822）（0.0506）（0.0765）（0.0505）（0.0779）Edu－0.475** 0.206 0.255 0.659－0.431－0.923*（0.236）（0.307）（0.319）（0.482）（0.353）（0.545）－0.125** 0.00899 0.0704 0.0740－0.0320 0.126（0.0593）（0.0772）（0.0634）（0.0959）（0.0611）（0.0943）常數項 2.252*** 3.683*** 2.706*** 3.536*** 1.585*** 1.136**（0.434）（0.566）（0.328）（0.497）（0.341）（0.527）R2 0.2733 0.3595 0.5506 0.6073 0.5812 0.6327 N 99 99 72 72 108 108 ISH

5 結論與政策建議

5.1 結論

該文在既有研究的基礎上，結合2013 ～2021年全國31 個?。ㄊ?、自治區）的面板數據，首先，采用雙向固定效應模型，實證檢驗了數字普惠金融發展對中國城鄉居民消費升級的促進作用.其次，以收入和產業升級為中介變量構建中介效應模型分析數字普惠金融發展促進城鄉居民消費升級的作用機制.最后，從區域和結構兩個角度考察了數字普惠金融對城鄉居民消費升級的異質性影響.得出以下研究結論：第一，數字普惠金融的發展對推動城鄉居民消費升級有利.第二，數字普惠金融能夠通過收入與產業升級的中介效應間接促進城鄉居民消費升級.第三，數字普惠金融影響城鄉居民消費升級具有區域性差異.在中西部地區，數字普惠金融的發展對城鄉居民消費升級促進作用明顯.但在東部地區，數字普惠金融發展對農村居民消費升級的邊際影響較大，對城鎮居民的消費升級則沒有明顯作用.第四，數字普惠金融在不同消費結構分位點下對居民消費升級的影響不同，居民消費結構越完善，其對城鄉居民消費升級的促進作用越弱.

5.2 政策建議

最后針對以上研究結論，進一步提出如下政策建議：

⑴完善發展數字普惠金融的政策環境.近幾年來，中國數字普惠金融取得高速發展，政府應在保證監管到位的同時，進一步加強金融基礎設施建設，鼓勵普惠金融向數字化轉型與創新發展，讓普惠金融惠及更廣大人群.同時，積極打造適配發展進程的新型融資模式，拓寬企業融資渠道，切實為中小企業解決融資困難的問題.

⑵合理配置資源，實行差異化發展戰略.中國各區域經濟基礎不同，居民消費結構也存在明顯差異，需實行差異化的數字普惠金融發展支持戰略.在不同的消費結構區間及地理區位內，有針對性地制定發展政策，并適時動態調整，保障數字普惠金融對消費升級的促進作用發揮.此外，加強地區之間數字普惠金融資本、信息、人才等流動能夠互通，逐步減少地區差距.

⑶穩步提升居民收入水平的基礎上，加快產業轉型升級.政府應充分借助數字普惠金融低成本、覆蓋范圍廣等特點緩解中小企業融資困難問題，為產業轉型升級提供資金保障.同時，加快發展數字普惠金融，降低準入門檻，讓更多的人參與金融活動，拓寬居民收入來源，充分發揮收入與產業升級在數字普惠金融促進城鄉居民消費升級中的中介作用.