数字普惠金融、农村居民消费与产业结构升级——基于PVAR与门限模型的实证研究

陈 浩 刘媛华

一、引言

金融作为资源配置和宏观调控的重要工具，是推动居民消费升级和产业结构升级的重要路径。随着近几年互联网、大数据、人工智能等数字技术的不断涌现，数字普惠金融应运而生并迅速发展，成为数字经济时代的重要产物。相较于传统的金融服务模式，数字普惠金融利用大数据技术降低了金融服务门槛，拓宽了服务授信范围，推动金融服务从以金融机构为中心向以客户为中心的转变，更能适应现代经济社会群众和企业多层次多样化的需求，落实金融服务的普惠性。根据现代消费理论，数字普惠金融能够通过缓解流动性约束、提高居民收入、优化消费环境等路径提高农村居民消费水平，促进农村居民消费结构升级。同时数字普惠金融通过降低金融服务门槛和交易成本解决中小企业融资难、融资贵等问题，通过提高金融覆盖广度优化资本配置，充分发挥金融服务实体经济的功能，促进产业结构优化升级。

新冠疫情加速了生产和消费的数字化转型，数字普惠金融服务对于丰富居民消费方式、提高居民消费水平、促进我国经济高质量发展至关重要。中央人民银行发布的报告显示我国数字普惠金融不断向县域乡村下沉，服务对象也扩大到小微企业、三农等，尤其在疫情期间，数字普惠金融发展深入到农村居民消费、生产以及实体经济结构优化环节（张珍花等，2022）。在农村供给侧改革成为农村工作主线的背景下，消费结构变动影响产业结构，产业结构升级优化又是经济高质量发展的切入点，研究数字普惠金融、农村居民消费与产业升级的动态关联对于优化产业布局，促进经济高质量健康发展具有重要意义。

二、文献综述

Levine（2005）通过实证研究发现金融体系缓解企业外部融资约束是金融发展影响经济增长的一条路径。Corrado et al.（2017）指出普惠金融主要通过解决信贷问题促进居民的消费和投资计划，为最边缘化的群体提供可负担的公平的金融产品，能够促进经济的可持续增长。Abor et al.（2018）研究指出移动服务和普惠金融能够促进家庭食品消费和其他消费，降低家庭贫困率。

易行健和周利（2018）基于中国家庭微观证据证明数字普惠金融通过缓解流动性约束和方便消费支付两种机制促进居民消费，且这种正向促进作用在农村、中西部以及中收入家庭程度更明显。邹新月和王旺（2020）采用空间计量模型实证发现数字普惠金融通过收入、移动支付、消费信贷和保险机制促进居民消费。江红莉和蒋鹏程（2020）构建动态面板模型研究得出数字普惠金融通过缩小城乡差距和优化产业结构两条路径提升居民消费水平。黎翠梅和周莹（2021）从理论上分析了数字普惠金融刺激农村消费的直接和间接渠道，并构建空间计量模型实证得出数字普惠金融能够显著促进农村消费增长并且存在显著的空间溢出效应。颜建军和冯君怡（2021）选择城镇和农村居民消费升级作为研究对象，通过面板模型研究发现数字普惠金融能够显著促进两者升级，通过中介效应检验得出第三产业发展是重要的路径。

唐文进等（2019）选取283个城市的面板数据为研究对象，利用面板门限模型回归发现数字普惠金融与产业结构升级之间存在非线性关系且具有地区异质性。杜金岷等（2020）从理论和实证两个层面研究发现数字普惠金融促进了我国产业结构合理化、高级化以及产业内部趋势演化，并利用中介效应模型证明数字普惠金融主要通过缩小收入差距、资本积累、技术创新等渠道促进产业结构升级。涂强楠和何宜庆（2021）基于省级面板数据，采用中介和门槛模型研究发现数字普惠金融与制造业产业结构升级之间存在非线性关系，且对于不同层次的制造业影响效果不同。谭蓉娟和卢祺源（2021）通过门限模型实证研究发现数字普惠金融使用深度和数字化程度对产业升级存在门限效应，通过中介效应模型发现技术创新是其中主要的影响路径。杨虹等（2021）研究指出数字普惠金融更有利于推动经济发展水平高的地区的产业升级，主要通过科技创新、创业和人力资本三条路径进行传导。

余红心等（2019）运用DEA 方法测度消费结构与产业结构的和谐性，结果发现住房、教育文化娱乐、医疗保健三项消费支出与三次产业的和谐偏离明显，并从短期和长期层面上提出了针对性的解决措施。李雯轩和李晓华（2019）基于空间计量视角研究发现现阶段产业结构升级更多促进农村生活消费，对农村居民服务性消费总体上造成负向影响。张广柱（2020）为解决供需错配问题，推导出居民消费结构通过改变三次产业间的相对投资规模，最终促进产业结构升级。董建博和张敏（2021）基于省级面板数据从公共服务视角展开研究，结果证明居民消费水平对产业结构升级存在单一公共服务门限值，居民消费水平与公共服务协同发展显著促进产业升级。

通过文献梳理可知，数字普惠金融、居民消费和产业升级都是当前社会背景下的研究热点，但现有研究大多利用面板模型对其中两者间的关系进行研究或引进年龄结构、城镇化、收入结构进行机制路径分析。较少有研究将数字普惠金融、农村居民消费和产业升级放入同一系统进行关联分析，也较少使用面板向量自回归模型对变量间的关系进行动态研究。故本文在以往研究的基础上，选择2011-2019 年全国31 个省份的面板数据，构建PVAR模型、通过脉冲响应函数分析、方差分解等方法研究变量间的动态关联，并构建面板门限模型，探究数字普惠金融对农村居民消费升级和产业结构升级是否存在门限效应，为促进数字普惠金融发展、农村居民消费升级以及产业升级提供实证依据。

三、研究设计

（一）变量选取和数据来源

为探究同一系统框架下数字普惠金融、农村居民消费升级、产业结构升级间的动态联系，本文构建面板向量自回归模型，以数字普惠金融、农村居民消费、产业结构升级分别作为被解释变量，以三者的滞后项作为解释变量，利用脉冲响应和方差分解进行动态分析，核心变量选取方法如下。

1.数字普惠金融。北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团研究院的研究团队利用蚂蚁集团关于数字普惠金融的海量数据，编制了一套数字普惠金融指数，该指数涵括数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度3个维度33个具体指标，反映了我国创新性数字金融趋势下普惠金融发展程度和地区均衡程度（郭峰等，2021）。本文选用其中省级层面的普惠金融总指数来衡量各省数字普惠金融发展水平，变量符号记为finance。

2.农村居民消费。根据人类生存发展将八大类居民生活消费支出总结为生存型、发展型和享受型消费。现有文献主要采用两种指标衡量农村居民消费升级，一种是采用恩格尔系数，另一种是采用发展型消费和享受型消费比例之和来衡量消费升级，该比例越高说明居民消费水平越高。为更直接地衡量农村居民消费结构升级，本文选取后者作为衡量各省农村居民消费结构升级的指标，变量符号记为consume。

3.产业结构升级。产业结构升级是一个动态变化的过程，国家倡导产业融合，为准确反映产业结构升级水平，指标体系构建应涵括三类产业发展数据，本文借鉴徐敏等（2015）的方法通过对三类产业占总生产总值的比重加权求和得到产业升级指数。计算公式见模型（1）。其中，qi为地区第i 产业生产总值占生产总值的比重。

同时，根据国内现有文献，大部分学者的研究证明数字普惠金融对经济发展存在门限效应，为进一步探究数字普惠金融与农村居民消费、产业结构升级之间是否存在门限效应，本文构建面板门限模型，以数字普惠金融作为门限变量和内生性解释变量，以农村居民消费和产业结构升级分别作为被解释变量，同时采用城乡收入差距（gap）、城镇化水平（city）、政府干预程度（gov）作为控制变量实证探究数字普惠金融是否存在门限效应。

数字普惠金融总指数来自于北京大学金融中心发布的金融指数报告，其余各变量数据均来自各省统计年鉴和中国统计年鉴，基于数据可得性，时间跨度确定为2011-2019年，同时为减少异方差造成的伪回归现象，对被解释变量和核心解释变量作对数处理。

各变量描述性统计结果见表1。

表1 变量描述性统计结果

（二）模型构建

1.面板向量自回归模型。面板向量自回归模型（PVAR）是面板数据与向量自回归模型的结合，能够对短面板数据进行分析，并且允许所有变量都内生，能够控制个体异质性，增加分析值的自由度（何文海等，2021）。利用PVAR模型能够对数字普惠金融、农村居民消费与产业结构升级间复杂的动态关联展开研究。本文构建的PVAR模型见模型（2）。

模型（2）中，yi，t是包含数字普惠金融、农村居民消费、产业结构升级三个内生变量的列向量，α0为截距项、P为滞后阶数、αj为参数矩阵、βi为个体固定效应、ηt为时间固定效应、εi，t为随机扰动项。

2.面板门限模型。考虑到数字普惠金融、农村居民消费与产业结构升级间可能存在门限效应，本文借鉴Hansen（1999）的方法，构建面板门限回归模型进行分析。面板门限模型不仅可以检验数字普惠金融是否存在门限效应，同时也可以研究当数字普惠金融指数达到某一阈值时，农村居民消费与产业结构升级随之发生的结构性变化，探究数字普惠金融、农村居民消费与产业结构升级之间是否存在非线性关系。本文以数字普惠金融作为门限变量，构建模型（3）。

模型（3）中，Yi，t表示农村居民消费和产业结构升级、Xi，t为控制变量、q为门限变量数字普惠金融、ri为门限值、εi，t为随机误差项、I（.）为示性函数。

四、实证分析

（一）面板向量自回归模型

1.模型校准。由于本文选取的是2011-2019年31个省份的数据，时间跨度短，截面较宽，可视为平稳数据，同时构建的PVAR模型的平稳性检验显示所有特征根都在单位圆内，见图1，故所构建的PVAR模型是稳定的（周斌等，2017）。本文使用连玉君老师的PVAR2程序包，根据AIC、BIC、HQIC等信息准则确定最优滞后阶数为一阶，见表2，构建一阶PVAR模型。

图1 PVAR模型平稳性检验

表2 最优滞后阶数

2.PVAR模型的GMM估计结果。为消除面板样本数据的时间效应与个体固定效应，对数据进行先Helmert过程转换，再利用系统GMM对参数进行估计（王玺等，2016），估计结果见表3。

表3 GMM估计结果

以数字普惠金融（lnfinance）作为被解释变量，由表3可知，滞后1期的农村居民消费对数字普惠金融产生正向影响；滞后一期的产业结构升级对数字普惠金融影响系数也显著为正，说明两者都能够显著促进数字普惠金融的发展，其中产业结构的影响系数为2.45，对普惠金融影响程度更大。

以农村居民消费（lnconsume）作为被解释变量，表3中的估计结果显示滞后1期的数字普惠金融对农村居民消费升级的影响不明显，而滞后1期的产业结构升级对农村居民消费的影响系数显著为负，说明从全国范围来看，产业结构升级抑制农村消费升级。这可能与我国农村居民长期以来的消费习惯有关，产业结构升级带来的农村居民收入增加更多被居民用于生存型消费或储蓄，也可能产业结构升级对农村居民消费的影响存在异质性问题，需要进行分地区、分产业研究。

以产业结构升级（lnindustrial）作为被解释变量，结果显示滞后1期的数字普惠金融和农村居民消费对产业结构升级的影响系数为正，但影响不显著。

3.格兰杰因果检验。确定最优滞后阶数构建PVAR模型后，需要进行格兰杰因果检验研究变量之间的关系，结果见表4。由表4可知，变量之间大多存在因果关系，可以进行后续的脉冲响应函数分析和方差分解。

表4 格兰杰因果检验结果

4.脉冲响应函数。GMM估计和格兰杰因果关系都是从静态角度对模型进行分析，为进一步探究数字普惠金融、农村居民消费、产业结构升级三个变量间的动态关系，本文对变量进行脉冲响应函数分析。脉冲响应函数是用于衡量随机干扰项的一个标准误差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，可分析变量之间长期的动态关系（刘坤等，2007）。图2是数字普惠金融、农村居民消费和产业结构升级三者之间的脉冲响应函数，横轴为滞后期数10期，中间的趋势线为响应变量受到冲击后的脉冲值。

图2 脉冲响应函数

由图2可知，数字普惠金融、农村居民消费、产业结构升级在受到自身一个标准差的冲击后脉冲响应值都显著为正，这说明其存在一定的经济惯性，随着时间推移，这种正向影响程度逐渐减小，在第六期逐渐趋于零值。

当数字普惠金融面对农村居民消费一个标准差的冲击时，当期响应值为零，随后逐渐增加，在第三期促进作用达到峰值，之后正向影响逐渐减小至零值，总体呈现正向的倒U型响应。说明农村居民消费升级能够促进数字普惠金融发展但存在滞后性。反之，居民消费面对数字普惠金融一个标准差的冲击时，当期响应值显著为正并在第一期达到峰值，说明发展数字普惠金融能够正向显著促进农村居民消费升级。

当数字普惠金融面对产业结构升级一个标准差的冲击时，当期响应值为零，之后正向影响逐渐增强，并在第一期响应值达到最大，之后逐渐下降，在第六期趋于零值，说明产业结构升级能够促进数字普惠金融发展但存在一定的时滞。反之，产业升级在面对数字普惠金融一个标准差的冲击时，当期到第二期的脉冲响应值都为负，第二期之后逐渐增加为正值后持续保持正向影响，说明数字普惠金融发展到一定程度上才能促进产业结构升级，在普惠金融发展初期，对于资本的配置效率低，尚未发挥数字普惠金融对实体经济的服务作用。

当农村居民消费面对产业结构升级一个标准差的冲击时，当期响应值为零，随后呈现负向的U型影响结构，说明产业结构升级抑制农村居民消费升级，与前文GMM估计结果一致，产业结构升级对农村居民消费的抑制作用在第三期达到最大，后随时间推移，抑制作用逐渐减小，说明短期内产业结构升级并不能带动消费升级，在制定促进农村消费升级相关政策时要考虑到农村的实际发展情况等综合要素。反之，产业结构升级在面对消费升级一个标准差的冲击时，响应值显著为正，并在第二期达到峰值，说明农村消费升级显著促进产业升级。

5.方差分解。为进一步度量变量间长期的互动关系，本文进行了30期的方差分解来分析各变量对冲击响应的方差贡献率，见表5。由于数据过多，本文选择第10期、20期、30期的数据展开分析。

表5 方差分解结果

由表5可以看出，第20期和30期的方差分解结果基本一致，表明20期后每一冲击对变量的方差贡献率基本保持稳定。各变量对自身冲击的贡献率最大，在30期时仍然都保持60%以上的水平。农村居民消费对数字普惠金融的方差贡献率在第10期达到了27.2%，产业结构升级对数字普惠金融的方差贡献率在第10期达到10.9%，表明农村居民消费与产业结构升级对数字普惠金融发展有明显反馈作用。而数字普惠金融只解释了农村居民消费和产业结构升级的方差贡献率的1%水平，影响程度相对较小。产业结构升级的方差贡献率有33.5%的部分有居民消费升级贡献，表明消费结构演变能带动产业结构升级，创造新的经济增长点，实现经济高质量增长。

（二）数字普惠金融的门限效应

为进一步探究数字普惠金融与农村居民消费升级、产业结构升级之间是否存在门限效应，本文以数字普惠金融作为门限变量和内生性解释变量，以农村居民消费和产业结构升级分别作为被解释变量，同时采用城乡收入差距（gap）、城镇化水平（city）、政府干预程度（gov）作为控制变量构建面板门限模型实证探究数字普惠金融是否存在门限效应。

1.门限效应检验结果。为提高门限效应的估计精度，利用Bootstrap法反复抽样300次进行门限效应的显著性检验，进而确定残差平方和最小的门槛估计值（赵越强等，2021），结果见表6。结果显示，在研究数字普惠金融与农村居民消费的关系时，数字普惠金融门限效应检验P值不显著，这表明数字普惠金融对农村居民消费结构不存在门限效应；而数字普惠金融与产业结构升级之间的双重门限效应检验P值显著，说明数字普惠金融与产业结构升级之间存在三阶段性的差异影响。

表6 门限检验结果

确定存在门限效应后，还需进行门限值的检验，根据Hansen（1999）提出的似然比统计量利用stata软件画出门限真实性检验的置信区间图，如图3所示，图中虚线为95%的显著性参考线，LR曲线与虚线的交点是门限值对应的置信区间，置信区间内LR值在95%置信水平以下，说明不拒绝原假设，门限值是合适的，可进行后续的门限回归分析，具体的门限值和置信区间见表7。由表7可知，数字普惠金融对于产业结构升级的门槛估计值分别为5.3692和5.6829，由于原始数据进行了对数处理，因此对估计的门槛值做逆对数处理得到数字普惠金融的实际门槛值为214.69和293.80，根据实际门槛值进行门限模型回归结果的分析。

图3 LR趋势图

表7 门限值及置信区间

2.门限效应回归结果。利用面板门限模型对模型（3）进行估计，估计结果见表8。由表8可知，数字普惠金融对产业结构升级的双重门槛都是正向效应，只是弹性系数存在差别。当数字普惠金融发展指数小于214.69时，弹性系数为0.0083；当数字普惠金融位于214.69和293.80之间时，弹性系数为0.0117；当数字普惠金融超过293.80时，弹性系数为0.0136。数字普惠金融对产业结构升级的促进作用呈现由弱到强的发展趋势，这是由于在数字普惠金融发展初级阶段，由于基础设施建设不完善、与中小企业对接不到位等问题使数字普惠金融的负效应较强，但总效应为正，随着数字普惠金融发展到一定水平，市场中的中小微企业能够享受更全面的金融服务，面临更多的发展机会，产生更大的规模效益，从而对产业结构升级的正向促进作用变强。

表8 门限回归结果

五、结论与建议

本文以我国31个省份的面板数据为样本，首先构建面板向量自回归模型探究数字普惠金融、农村居民消费、产业结构升级间的动态联系，再以数字普惠金融为门限变量，构建门限模型探究数字普惠金融是否存在门限效应。研究发现：第一，数字普惠金融显著促进农村居民消费；第二，数字普惠金融对产业结构升级的影响存在阶段性差异，短期内负向效应较强，长期内显著促进产业结构升级；第三，产业结构升级与农村居民消费间存在负向抑制的“U型”关系；第四，数字普惠金融对于农村居民消费不存在门限效应，对于产业结构升级存在双重门限效应，估计结果显示数字普惠金融对产业结构升级的促进作用存在由弱到强的非线性关系。根据实证分析中的结论提出以下建议：

1.实施面向农村居民消费升级的数字普惠金融发展战略。首先要增强农村居民对于数字普惠金融的了解和认可程度，各地政府要加强对数字普惠金融相关知识的宣传，同时，加强互联网和数字基础设施在农村地区的建设发展，推动各种数字普惠金融服务真正地落地执行，使其能够更好地促进农村居民消费。最后，由于全国各地区经济发展水平、金融发展政策有差异，因此各地政府应该结合本省发展情况，因地制宜推动数字普惠金融与农村产业结合，最大程度发挥其作用。

2.实施面向产业升级的数字普惠金融发展战略。首先，要实现数字普惠金融与实体经济精准对接，企业要紧抓政府扶持政策以及数字普惠金融发展方向，提高自身结构与金融的适配度，吸纳投资，激发自身发展潜力。其次金融机构也可以主动寻找城乡、地方发展潜力进行投资，促进资本、资源、技术和人才的高效配置，创造就业机会的同时促进产业结构升级，发挥数字普惠金融广度、深度和数字化三个维度在产业结构升级中的不同作用。考虑到数字普惠金融发展对产业结构升级存在门限效应以及产业结构升级过程中要兼顾高级化和合理化，因此在推动数字普惠金融发展时，人民、政府和金融监管机构要加强监督，有的放矢发展数字普惠金融，防止金融过度造成的外部损失，对产业升级造成不利影响。最后要深度促进数字普惠金融和科技创新的融合，加大相关人才的培养，更好地作用于产业升级。

3.实施面向农村居民消费升级的产业发展战略。实证研究表明在全国范围内，产业结构升级对农村居民消费存在负向抑制效应。这与农村居民长期以来的消费习惯紧密相关，为充分发挥农村市场的消费潜力，推进城镇化发展，完善农村居民收入结构，发展农村消费热点是十分必要的。同时要加强农村电子商务发展、农村物流、交通等基础建设，根据省域特色发展地方产业，促进一、二、三产业融合发展，逐步实现经济高质量发展。