数字普惠金融对城乡居民消费升级的影响*——基于收入和产业升级视角的实证检验

郑美华，杨 岚，朱家明

（安徽财经大学）

0 引言

改革开放40 多年以来，中国经济持续快速发展，内需在其中发挥了决定性作用.进入新发展阶段，中国坚定实施扩大内需战略、培育完整内需体系.中国共产党的二十大报告明确要求“把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来，增强国内大循环内生动力和可靠性”“着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用”.扩大内需的关键一招就是要激发市场潜力，优化城乡居民消费结构，促进城乡居民消费升级.伴随着消费支出对经济增长的贡献越来越大，消费升级不单单是一个长期发展趋势，更是中国经济增长不可或缺的助推器.实现消费升级不仅可以满足城乡居民改善生活的需要，同时也能为经济的可持续发展提供充分的市场需求.疫情防控常态化以来，中国消费市场总体持续恢复，居民的消费需求逐渐向升级类消费倾斜，“品质”、“科技”、“健康”、“绿色”……中国消费的关键词不断更新，传统模式下的趋同性消费逐步向个性化消费与高品质性消费转变，服务性消费在居民消费中的占比不断提高.商务部数据显示，2021 年中国人均服务性消费占居民消费比重为44.2%，升级类消费已成为创造全国消费增量的重要力量.虽然统筹常态化疫情防控和经济发展取得明显成效，消费市场持续回暖，但当前中国社会经济形势仍处于复杂多变状态，消费市场恢复仍面临较大考验.面对多变形势，中国必须全面促进消费，加快消费提质升级.金融作为现代经济的血液和核心，同样也是促进消费、刺激消费市场活跃度的重要工具.然而传统金融业态覆盖面不足、服务效率低、成本高，对低收入群体并不友好.随着移动互联网的普及，数字技术与传统金融模式相结合大幅降低了金融服务门槛，完善了市场投融资机制，赋能传统产业优化升级的同时也助益了城乡居民收入增长，进而推动了消费升级.因此，在当前中国经济转向高质量发展的背景下，发展数字普惠金融，提高各类群体的金融可得性，对促进资源合理分配与提升城乡居民消费升级具有重要作用.

1 文献综述

发展普惠金融是提升消费尤其是低收入群体消费的最有效途径.随着数字经济发展战略的提出，数字普惠金融与居民消费是近年来社会关注的热点问题，研究成果丰富.通过对现有研究成果的深入分析，该文从以下3 个方面展开对数字普惠金融与消费升级相关研究成果的综述.

第一，数字普惠金融与居民消费的关系.数字普惠金融发展能够促进中国居民消费水平的提高，并且这一结论对于居民总消费、城市居民消费和农村居民消费均成立［1］.这源于一方面数字普惠金融可以使得居民消费更加便捷、高效.数字普惠金融主要通过线上模式触达用户，简化了交易程序［2］、提升了支付的便利性［3］以及有效降低了居民的流动性约束［4］.另一方面，数字普惠金融的发展在降低了交易成本的同时［5］，还通过拓宽投资理财途径，增加了居民财产性收入［6］，进而刺激了居民消费需求.此外，还有学者验证了数字普惠金融的消费促进效应在中、低财富家庭中表现地更加突出［7］.

第二，数字普惠金融影响居民消费升级的实现路径.大多数学者采用的研究方法不同，得出的结论也往往不同.陈晓霞以中国2011 ～2018年城市面板数据为基础验证了数字普惠金融驱动居民消费升级的可能机制：一是增加居民收入；二是降低城乡收入差距［8］.何宗樾和宋旭光则从微观视角出发，验证了数字金融能够通过加速居民消费决策和增加支付的便利性实现消费升级倍增的效果［9］.江红莉和蒋鹏程借助中介效应模型对前文的研究假设和影响机制进行了检验工作，研究得出，数字普惠金融可以通过缩小城乡收入差距和促进产业结构升级两种渠道实现居民消费水平提高和消费结构优化［10］.而邹新月和王旺通过对数字普惠金融促进居民消费水平提升的内部机制进行疏导，发现了收入、移动支付、消费信贷和保险在其中起到的中介作用［11］.孙玉环等将不确定性因素与保险作为中介变量，验证了数字普惠金融主要是通过减少居民所面临的不确定性风险，进而降低预防性储蓄，起到促进居民消费的作用［12］.

第三，数字普惠金融影响居民消费升级的异质性.首先是区域异质性，数字普惠金融在不同经济基础的地区对消费的影响效力存在差异，其对中西部以及农村地区的作用效应更为明显［13］.马其林则发现数字普惠金融能够促进中西部地区农村居民消费，而对东部地区农村居民消费影响不存在［14］.蓝乐琴和杨卓然则进一步验证数字普惠金融的消费促进效应呈现西部优于中部优于东部的地理分布格局［15］.再者是城乡异质性，相较于城镇，数字普惠金融对农村居民消费的边际影响更大［16－17］，颜建军和冯君怡发现东、西部地区数字普惠金融的发展对促进农村居民消费有利，但对城镇居民消费没有明显作用［18］.杨伟明等则认为数字金融在促进消费水平方面对城市和农村居民均有显著作用，但在消费升级方面对城市居民作用显著的同时对农村居民不显著［19］.其次数字普惠金融在不同消费结构和消费水平下的消费升级效应也存在异质性，随着居民消费水平的提升和消费结构的优化数字普惠金融对消费升级的促进作用会逐渐减弱［20］.李婧还基于家庭受教育水平和年龄结构存在异质性，考察了数字普惠金融对农村居民家庭的影响效应［21］.存在受过高等教育成员的家庭更能够发挥数字普惠金融的促消费升级效应；子女抚养比的增加有利于家庭消费升级，老年抚养比的增加对家庭消费升级的影响效应不存在.此外，在产业结构更合理［22］、收入水平更高、互联网普及率［23］和金融素养越高［24］的地区，数字普惠金融的消费升级效应越显著.

关于数字惠普金融与消费升级的研究已经比较丰富，但大多聚焦于数字普惠金融与消费升级之间的关系，以及数字普惠金融推动消费升级的作用机理和作用路径，对异质性方面的研究也多集中于分区域异质性检验.另外，既有研究大多关注全体居民及城乡差距方面，未能将城乡分开进行一个对比分析，进而充分展现城乡之间的差异.鉴于此，该文借鉴已有研究，在运用普通面板回归模型对城乡消费分别进行线性分析的基础上，以收入及产业升级为中介变量，进一步探究数字普惠金融推动城乡居民消费升级的作用机制，再借助面板分位数模型将样本分层，考察数字普惠金融在不同消费结构下的消费升级效应.在前人研究成果的基础上进行丰富和补充，以期为进一步促进城乡居民消费升级提供一定的参考和借鉴.

2 理论机制分析

马克思说过，人的需要是同满足需要的手段一同发展的，并且是依靠这些手段发展的.消费除了受个体内在的影响之外，还会被生产发展所刺激，而生产的发展就是消费资料的发展，同时也是产业的转型与升级.因此，消费不断扩容的过程也是产业不断升级与城乡居民消费不断相互匹配达到新均衡的过程.如今，数字普惠金融发展如火如荼，数字金融与传统产业不断融合，赋能传统产业数字化转型，并不断催生出新业态、新模式，同时也让更多居民尤其是低收入人群主动进入金融市场，增加了财产性收入，进而促进城乡居民消费升级.因此，该文从收入与产业升级两个视角分析数字普惠金融对城乡居民消费升级的影响机制.

基于收入渠道的影响机制.第一，直接传导机制.首先，数字普惠金融促进经济增长，随着经济增长红利不断释放，居民人均可支配收入也随之增加，从而促进消费升级.其次，数字普惠金融相较于传统金融大大降低了获取金融服务的成本［25］，参与金融服务成本的降低意味着可支配收入的增加.最后，数字普惠金融为居民提供保险、信贷、财富管理等全面的金融服务，在降低消费不确定性的同时增加了财产性收入，有助于促进居民消费升级.第二，间接传导机制.首先，数字普惠金融通过促进就业提质扩容提升居民收入，进而影响居民消费升级［26］.传统金融与数字技术的结合促进就业规模持续扩大，并不断催生出新的就业形态和灵活的就业方式，也使得中国劳动力市场表现出强大的就业韧性，居民工资性收入稳步提高，从而促进消费升级.其次是数字普惠金融通过其创业效应提升居民收入，进而影响居民消费升级.相较于传统金融，数字普惠金融为创业者提供更加普惠与多元化的金融服务，提高了金融服务效率，降低了创业门槛.同时，数字普惠金融扩大了金融服务的覆盖范围，提升了融资效率，为创业者提供广泛的资金来源，从而间接促进城乡居民消费升级.总而言之，数字普惠金融能够有效激发就业、降低创业门槛以及促进经济增长，从而拉动居民收入的增长，促进消费升级.

基于产业升级渠道的影响机制.第一，消费需求效应.普惠金融和数字要素驱动创新，表现为传统普惠金融产品的丰富多样化以及更便捷、高效的金融服务的产生.大量金融产品和服务的产生，在满足居民现有需求的同时还可以激发新需求，而居民消费需求的多样化可以进一步加速金融创新，从而推动产业转型升级［27－28］.产业升级优化了消费供给，进而促进了居民消费升级.第二，改善企业的融资环境.普惠金融的数字化为资金供需双方节约了搜寻时间、降低了匹配成本，进而为企业融资减少成本.同时，数字普惠金融显著改善了企业的外部融资环境，提高企业贷款的可获得性.企业资产规模的不断增加，为技术创新提供资金支撑，数字技术不断加速与产业融合发展，促进产业持续优化升级［29］.产业持续转型升级，不断推出更多满足不同需求的消费品，以高质量供给满足居民消费需求，从而带来居民消费升级.总而言之，数字普惠金融在新兴科学技术的支持下，通过产业升级激发居民内需活力，从而促进消费升级.基于上述分析，提出以下假设.

假设1：数字普惠金融对促进城乡居民消费升级有利.

假设2：数字普惠金融可通过增加收入间接实现城乡居民消费升级.

假设3：数字普惠金融可通过促进产业升级来间接实现城乡居民消费升级.

由于各地区经济发展程度不同，居民的消费偏好存在差异.消费偏好不同可能会导致居民消费结构产生差异.按照消费规律，一般情形下城镇和高收入人群对生存型消费品的偏好低于农村及低收入人群，更加偏好于发展型消费与享受型消费.此外，数字普惠金融的快速发展颠覆了传统的消费方式，在降低了消费者流动性限制的同时也增加了居民财产性收入，使居民的消费需求得到了有效刺激.居民消费环境的变化以及消费方式、消费行为的创新，也引起了居民消费结构在一定程度上的变化.当居民消费结构处于较低水平时，该地区的数字技术、金融服务等与产业升级相结合，更能激发数字普惠金融的经济增长、就业与创业效应发挥，从而促进消费升级.随着居民消费结构的优化，当消费结构达到较高的水平时，居民消费潜力挖掘困难，消费升级空间较小，数字普惠金融的消费升级促进效应慢慢减弱.基于此，提出假设4.

假设4：不同消费结构下，数字普惠金融对城乡居民消费升级的促进效应具有异质性.

3 实证模型构建与变量选取

3.1 模型构建

⑴基准模型

基于上述的理论分析，为验证数字普惠金融与城乡居民消费升级之间的直接传导机制及其区域差异，构建如下基准模型：

其中，下标i和t分别为地区和时间，consumeit用于表示居民消费升级，包括城镇居民消费升级指标urbsumit和农村居民消费升级指标rursumit.IFIit为数字普惠金融指数，X 为控制变量集合，vt、μi代表时间固定效应、个体固定效应，分别控制了影响居民消费升级但不随时间变动的个体效应和随时间变动影响居民消费升级的时间因素.εit为随机扰动项.

（2）中介效应模型

为进一步考察收入与产业结构升级在数字普惠金融影响城乡居民消费升级中的中介作用，该文参考温忠麟和叶宝娟的做法［30］，在式（1）的基础上引入中介变量收入与产业升级，从而构建中介效应模型，得到：

其中Mit为中介变量居民收入水平和产业升级.在检验中介效应时，第一步检验模型（1）中的α1，若α1显著，进行第二步.第二步，检验参数β1和γ2的显著性，若β1和γ2中至少有一个不显著，则需要利用Sobel 或Bootstrap 检验结果进行进一步判断.当β1和γ2均显著时，若γ1也显著，则存在部分中介效应，β1γ2／α1为中介效应占总效应比重.若γ1不显著，则存在完全中介效应.

（3）面板分位数模型

基于上述分析，处于不同消费结构的居民具有差异性的消费偏好.此时，若仅看数字普惠金融对全体居民消费升级的影响较为片面，可能会有偏差.另外，根据既有研究发现，数字普惠金融对中、西部以及农村等地区的居民消费升级的作用更为明显.一般而言，对于中西部以及农村地区而言，经济发展处于落后状态，导致居民收入水平整体较低，消费层级也较低.因此，采用面板分位数模型探究数字普惠金融在不同消费结构下对城乡居民消费升级的影响是否存在差异性，构建面板分位数模型如下：

3.2 变量选取

（1）被解释变量

城市居民消费升级（urbsum）、农村居民消费升级（rursum）.在定量研究中，消费升级一般指低端消费支出占消费总支出比重的下降或高端消费支出比重的上升.该文将消费升级认定为是消费资料从低标准向高标准转化的过程，是不同层次的消费结构综合变化的结果，仅用消费比重的变化无法全面反映这一过程.综合考量之下，该文将城乡居民八大类消费支出按照不同层级居民消费偏好划分为初级消费、中级消费和高级消费三个层次，对不同层级的消费率进行支出赋权，分别赋权重1／6、1／3和1／2，根据式（5）计算后得到各省份城乡居民消费升级率.

pri、med和adv 分别代表初级、中级和高级消费支出，Ci，t代表总消费支出.

（2）解释变量

数字普惠金融发展水平（IFI）.采用北京大学数字金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数》中2013 ～2021 年各省份数字普惠金融指数作为解释变量.

（3）控制变量.

社会购买力（Spur），采用社会消费品零售总额占地区生产总值比重来衡量；经济发展水平（PGDP），采用地区人均生产总值进行衡量；科教投入力度（Edu），采用地方财政教育、科学技术支出占一般预算支出比重来衡量；工业化水平（ISH），采用第二产业增加值占GDP 比重来衡量.

（4）中介变量.

收入水平（Income），采用居民人均可支配收入来表示；产业升级（Ind），采用第三产业增加值来表示.

（5）数据来源.

由于港澳台地区数据缺失严重，考虑到数据可得性，故将港澳台剔除研究范围，故该文最终研究数据为中国31 个省份（直辖市、自治区）2013～2021年的面板数据.另外，除数字普惠金融指数以外该文所有的原始数据均来自于国家统计局网站、《中国统计年鉴》和各地区统计年鉴.各变量的统计性描述数据见表1.

变量 变量符号 观测值 平均值 标准差 最小值 最大值被解释变量城镇居民消费升级 Urbsum 279 2.050 0.0695 1.772 2.189农村居民消费升级 Rursum 279 2.022 0.0975 1.648 2.203自变量 数字普惠金融 IFI 279 5.540 0.304 4.746 6.129中介变量收入水平 Income 279 10.092 0.388 9.184 11.265产业升级 Ind 279 9.136 1.003 6.059 11.144控制变量社会购买力 Spur 279 0.400 0.0617 0.222 0.610经济发展水平 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工业化水平 ISH 279 0.431 0.113 0.159 0.797

4 实证分析

4.1 基准回归结果分析

通过Husman检验，该文选择面板固定效应模型来进行基准回归，在同时控制了时间效应和个体效应的情况下，回归结果见表2.该文分别以城镇和农村居民消费升级作为被解释变量，列（1）和列（3）分别为加入核心解释变量的回归结果，列（2）和列（4）为加入社会购买力、经济发展水平、科教投入力度和工业化水平等控制变量的回归结果.观察表2 的回归结果，列（1）、（2）、（3）、（4）中数字普惠金融水平（IFI）的系数均通过1%的显著性检验，且为正值，验证了数字普惠金融对消费的促进作用.基于纳入所有变量的回归结果，见列（2）和列（4），数字普惠金融发展对城市居民消费升级的边际影响回归系数为0.250，并在1%的置信水平上显著，同时在1%的显著性水平上对农村居民消费升级的边际影响回归系数为0.356.究其统计学意义，数字普惠金融发展水平每提升1%，对城镇居民和农村居民消费升级的优化作用分别为0.250%和0.356%.

变量 城镇（1）城镇（2）农村（3）农村（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）常数项 0.825*** 0.491－0.367－1.381*（0.232）（0.456）（0.314）（0.611）个体效应 控制 控制 控制 控制时间效应 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 中介效应检验

为了分析数字普惠金融能否通过提升收入、产业升级渠道影响城乡居民消费升级，采用中介效应模型进行实证检验，结果见表3.依据中介效应的检验步骤，首先从表2 的基准回归结果可知，数字普惠金融对城乡居民消费升级的回归系数均显著为正（α1显著）.接着，表3 列（1）和列（4）分别汇报了数字普惠金融发展与中介变量收入和产业升级的关系.数字普惠金融发展对城乡居民收入的促进作用显著（β1显著），但对产业升级的影响不显著（β1不显著）.

首先，检验收入的中介效应，表3列（2）和列（3）分别是验证数字普惠金融能否通过促进居民收入水平来间接推动城镇和农村居民消费升级的估计结果.列（2）和列（3）中数字普惠金融的系数与收入的回归系数同时为正，且均通过1%的显著性水平.此时，结合上述分析，α1、β1、γ2均显著，验证了收入的中介效应存在，表明数字普惠金融能够通过增加收入来间接影响城乡居民消费升级.其中，数字普惠金融通过增加收入促进城镇居民消费升级的间接作用占比60.92%，而对农村居民来说，数字普惠金融通过增加收入促进消费升级的间接作用为26.01%.

其次是产业升级的中介效应，表3 列（5）和列（6）分别是验证数字普惠金融能否通过推动产业升级来间接促进城镇和农村居民消费升级的估计结果.其中，数字普惠金融的系数与产业升级的回归系数均为正，但产业升级的回归系数没有通过显著性检验.此时，结合上述分析，α1显著，β1和γ2均不显著，因此，需要利用Sobel 或Bootstrap检验结果来进一步检验.城镇居民的检验结果显示sobel检验统计量Z值为3.343，对应的P值小于1%的显著性水平.农村居民的检验结果显示sobel 检验统计量Z 值为3.38，对应的P值小于1%的显著性水平，验证了中介效应模型的有效性，数字普惠金融可以通过促进产业升级促进城乡居民消费升级，且城镇和农村中介效应占比分别为30.61%和17.97%.

变量收入渠道 产业升级渠道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）常数项 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检验Z值 ————3.343 3.38［p－value〗 ————［0.000830〗 ［0.000725〗中介效应占比 —60.92% 26.01% —30.61% 17.97%Edu

4.3 区域异质性

由于不同省（市、自治区）间的经济发展水平不同、资源禀赋不同、比较优势也不同，地域之间的差异更是明显，因此数字普惠金融对不同地区居民消费升级的影响也存在差异.故该文从区域角度出发，将31个省份划分成东、中、西部3个区域，分别对不同区域内的数字普惠金融对居民消费升级的影响进行研究，结果见表4.观察表4 的回归结果可知，不论是东部、中部或是西部，数字普惠金融的发展总能显著推动农村地区居民消费升级.但对城镇居民来说，数字普惠金融仅对中、西部地区城镇居民消费升级有正向激励作用，在东部地区其对城镇居民消费升级没有显著的影响.且在不考虑显著性的情况下，数字普惠金融对农村地区消费升级的边际影响普遍大于城镇地区.

4.4 结构异质性：分位数回归

为验证假设4，探讨不同消费结构下的居民能否均等地享受数字普惠金融的发展红利，该文采用面板分位数模型进一步讨论数字普惠金融对不同消费结构下居民消费升级的边际贡献.表5为分位数模型回归结果，显示了数字普惠金融在不同消费结构分位点下对居民消费升级的影响存在异质性.观察表5 可知，数字普惠金融在各个消费结构分位点上对城乡居民消费升级均具有正向促进作用，且在1%的置信水平上显著.进一步观察各个分位数上数字普惠金融与城乡居民消费升级的关系，随着居民消费结构从较低分位向较高分位上升，数字普惠金融对城乡居民消费升级的正向促进作用逐渐递减，中位数及以上分位数处，也即居民消费结构较完善的地区，数字普惠金融对消费升级的促进效应较小.说明居民消费结构越完善，数字普惠金融对消费升级的促进效应越弱.具体来说，数字普惠金融发展水平每上升1%，将促进城镇居民下四分位数处消费升级0.157%，中位数处消费升级0.0681%，上四分位数处消费升级0.0586%，同时促进农村居民下四分位数处消费升级0.266%，中位数处消费升级0.173%，上四分位数处消费升级0.156%.随着居民消费结构的完善，数字普惠金融的消费升级效应明显动力不足，受限于消费升级空间逼仄和消费市场潜力挖掘困难，数字普惠金融的消费升级效应逐渐被削弱.

变量东部地区 中部地区 西部地区城镇 农村 城镇 农村 城镇 农村（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）常数项 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 结论与政策建议

5.1 结论

该文在既有研究的基础上，结合2013 ～2021年全国31 个省（市、自治区）的面板数据，首先，采用双向固定效应模型，实证检验了数字普惠金融发展对中国城乡居民消费升级的促进作用.其次，以收入和产业升级为中介变量构建中介效应模型分析数字普惠金融发展促进城乡居民消费升级的作用机制.最后，从区域和结构两个角度考察了数字普惠金融对城乡居民消费升级的异质性影响.得出以下研究结论：第一，数字普惠金融的发展对推动城乡居民消费升级有利.第二，数字普惠金融能够通过收入与产业升级的中介效应间接促进城乡居民消费升级.第三，数字普惠金融影响城乡居民消费升级具有区域性差异.在中西部地区，数字普惠金融的发展对城乡居民消费升级促进作用明显.但在东部地区，数字普惠金融发展对农村居民消费升级的边际影响较大，对城镇居民的消费升级则没有明显作用.第四，数字普惠金融在不同消费结构分位点下对居民消费升级的影响不同，居民消费结构越完善，其对城乡居民消费升级的促进作用越弱.

5.2 政策建议

最后针对以上研究结论，进一步提出如下政策建议：

⑴完善发展数字普惠金融的政策环境.近几年来，中国数字普惠金融取得高速发展，政府应在保证监管到位的同时，进一步加强金融基础设施建设，鼓励普惠金融向数字化转型与创新发展，让普惠金融惠及更广大人群.同时，积极打造适配发展进程的新型融资模式，拓宽企业融资渠道，切实为中小企业解决融资困难的问题.

⑵合理配置资源，实行差异化发展战略.中国各区域经济基础不同，居民消费结构也存在明显差异，需实行差异化的数字普惠金融发展支持战略.在不同的消费结构区间及地理区位内，有针对性地制定发展政策，并适时动态调整，保障数字普惠金融对消费升级的促进作用发挥.此外，加强地区之间数字普惠金融资本、信息、人才等流动能够互通，逐步减少地区差距.

⑶稳步提升居民收入水平的基础上，加快产业转型升级.政府应充分借助数字普惠金融低成本、覆盖范围广等特点缓解中小企业融资困难问题，为产业转型升级提供资金保障.同时，加快发展数字普惠金融，降低准入门槛，让更多的人参与金融活动，拓宽居民收入来源，充分发挥收入与产业升级在数字普惠金融促进城乡居民消费升级中的中介作用.