摘要：文章基于2016—2021年贵州省贵阳市10个区县的面板数据，使用门槛模型，考察数字普惠金融与县域产业结构升级的关系。研究结论发现：数字普惠金融覆盖广度、县域经济增长水平分别在数字普惠金融与县域产业结构升级之间发挥单门槛效应和双门槛效应；当数字普惠金融覆盖广度超过门槛值1.032 8时，数字普惠金融对县域产业结构升级有显著的正向影响效应；当县域经济增长水平在门槛值14.482 4和15.692 7间时，数字普惠金融对县域产业结构升级作用显著增强。

　　关键词：数字普惠金融；县域产业结构升级；门槛效应模型

　　引言

　　近年来，中国经济已从高速发展阶段转向高质量发展阶段，其中“转变发展方式，调整产业结构”已逐渐成为高质量发展的工作重心，推动县域经济发展和县域产业结构转型升级是促进我国经济增长的重要力量。那么，如何有效推进县域产业结构升级呢？随着数字经济红利的大规模释放，数字技术与普惠金融的融合催生了数字普惠金融，而数字普惠金融逐渐成为助推县域经济高质量发展的重要力量。一方面，数字普惠金融服务方式创新，可突破传统时间和空间限制，能更快满足县域主体的金融需求；另一方面，数字金融服务门槛低，无需抵押，运用大数据技术实现快速授信，增加县域金融服务的可得性。研究数字普惠金融对县域产业结构升级的影响，对有效促进县域产业结构升级、推动县域经济增长意义重大。

　　在工信部评估报告中，贵州是中国南方非常适合建设大型绿色数据中心的地区。贵州省由于得天独厚的地理环境优势，能源充沛、地质稳定，是中国国家级大数据综合试验区。因此，本文选取贵州省贵阳市作为研究对象，探讨在大力发展大数据产业的基础上，数字普惠金融是否对贵阳市县域产业结构升级有影响，该影响是否会因为数字普惠金融覆盖广度及县域经济发展水平不同而呈现差异化影响特征，从而为数字普惠金融推动县域产业结构升级提供经验证据。

　　一、理论分析与研究假设

　　数字普惠金融有效地突破了地理空间障碍，具有覆盖面广、产业规模大、成本低廉、风险可控、便捷服务等显著优势。目前中国数字普惠金融发展水平总体提升较大，但表现出很强的空间集聚性和空间异质性[1-2]。数字普惠金融在区域发展、产业结构升级方面起着重要作用。目前学界在数字普惠金融对产业结构升级影响方面做了大量研究，并得出：数字普惠金融对产业结构升级具有显著的促进作用[3]，但其促进作用有区域或县域差异性，其中对中西部地区促进作用更大[4-8]；能够促进非贫困县产业结构升级，但对相对贫困县作用不显著[9]。值得注意的是，数字普惠金融对产业结构升级的影响不仅具有线性关系，还存在明显的非线性关系[10-11]；另外，数字普惠金融发展与经济增长之间存在显著相关性[12]，而经济增长可以有效促进产业结构升级的合理化[13]。因此，在不同经济发展水平地区，数字普惠金融对产业结构升级的影响会出现明显的门槛效应[14]。此外，数字普惠金融更有利于推动经济发展较好地区的产业结构升级[15]。

　　综上，关于数字普惠金融以及数字普惠金融对产业结构升级影响的研究成果丰富，但仍然存在不足之处：第一，数字普惠金融对县域产业结构升级的非线性关系研究较少；第二，较少探讨是否会因为经济增长水平的不同而影响数字普惠金融对县域产业结构升级的作用。因此，本文将从县域产业结构升级角度出发，使用门槛模型，选用数字普惠金融覆盖广度及县域经济增长水平为门槛变量，分析数字普惠金融对县域产业结构升级的非线性关系，并提出以下假说。

　　假说1：数字普惠金融覆盖广度对县域产业结构升级有正向影响。

　　假说2：县域经济增长水平较高，数字普惠金融对产业结构升级影响更明显。

　　二、研究设计

　　（一）模型设定

　　为了验证数字普惠金融对县域产业结构升级存在非线性的影响，本文建立以数字普惠金融覆盖广度和县域经济增长水平为门槛变量的面板门槛效应模型，如下所示。

　　在上列式子中，i表示区县，t表示年份，AISit代表区县i在t时期的产业结构升级水平，dfit代表区县i在t时期的数字普惠金融指数；式（1）中coverageit表示区县i在t时期的数字普惠金融覆盖广度，式（2）中economicit表示区县i在t时期的县域经济增长水平，β表示门槛值，I（...）表示指示性函数，γ1和γ2、γ3表示不同门槛值区间内，Xit表示控制变量的集合，选取社会消费（SC）、固定资产投资（FI）、城镇化水平（UL）、人力资本（HC）作为控制变量，εit表示随机扰动项。

　　（二）变量选取

　　被解释变量：县域产业结构升级（AIS）。本文借鉴孙伟增等[16]的研究，在此基础上考虑大数据产业，即采用产公式如下。业结构层次系数与软件和信息服务业营业收入占地区生产总值比重的乘积衡量贵阳市各区县的产业结构升级，计算公式如下。

　　其中，Pi表示第i产业产值占比，i=1，2，3；SIR为地区软件和信息服务业营业收入，GDP为地区生产总值。

　　解释变量：数字普惠金融（DF）。选用郭峰等[1]以数字金融覆盖广度、使用深度、数字化程度3个维度构建的数字普惠金融指标体系，该指数充分反映了县域数字普惠金融的发展状况。

　　门槛变量：数字普惠金融指数覆盖广度。数字普惠金融发展依赖于数字普惠金融覆盖广度，其覆盖范围越广，越有利于数字普惠金融对县域产业结构升级的促进作用。本文选取北京大学发布的数字普惠金融指数中数字普惠金融覆盖广度指数衡量，县域经济增长水平：经济增长水平越高的县域对经济需求越高，数字普惠金融发展给予其经济支持，从而促进县域产业结构升级。本文选取地区生产总值取对数进行衡量。

　　控制变量：选取社会消费、城镇化水平、固定资产投资、人力资本4个变量加以控制。其中，社会消费选用“社会消费品零售总额/年末总户籍人口”进行衡量；城镇化水平选用“非农业户籍人口数/年末总户籍人口数”进行衡量；固定资产投资选用固定资产投资取对数进行衡量；人力资本采用“大专及以上学历人口数/年末户籍总人口数”进行衡量。

　　（三）数据说明

　　本文选择2016—2021年贵州省贵阳市10个区县的面板数据进行实证分析，数据主要来自：贵阳市人民政府公报、贵阳市科学技术局公报、全国第六次和第七次人口普查数据、《贵阳市统计年鉴》和《北京大学数字普惠金融指数第四期》，部分缺失数据采用线性插值法进行补充与完善。

　　三、实证分析

　　（一）门槛效应分析

　　以数字普惠金融覆盖广度、县域经济增长水平为门槛变量，门槛效应的检验结果如表1所示，数字普惠金融覆盖广度、县域经济增长水平均通过了门槛效应检验。覆盖广度门槛值为1.032 8，县域经济增长水平门槛值为14.482 4和15.692 7。见表1。

　　根据表1的门槛效应检验结果可以看出，当将数字普惠金融覆盖广度当作门槛变量时，数字普惠金融覆盖广度的单门槛效应在5%水平上显著通过检验，而双门槛和三门槛未通过显著性检验，说明该模型只存在单一门槛效应。假说1得到验证。当县域经济增长水平作为门槛变量时，单门槛的p值为0.093，双门槛的P值为0.047，通过显著性检验，三门槛的p值大于0.1，未通过显著性检验，说明该模型存在双门槛效应。具体门槛值的估计结果如表2所示。

　　由表2的结果可以看出，数字普惠金融覆盖广度的单门槛值为1.032 8，在95%的置信水平上，置信区间为[1.028 3，1.034 9]；县域经济增长水平门槛值为14.482 4和15.692 7，在95%的置信水平上，置信区间为[14.360 8，14.483 9]、[15.669 9，15.693 5]。确定门槛值后，进行门槛回归。

　　从表3列（1）的回归结果看，当数字普惠金融覆盖广度低于门槛值时，由于数字普惠金融的普惠性，较多产业得到了金融支持，因此对县域产业结构升级的影响在1%水平上正向显著，系数为0.583。当数字普惠金融覆盖广度超过单一门槛（覆盖广度＞1.032 8）时，数字普惠金融的回归系数在1%的水平上每单位促进0.407县域产业结构升级。数字普惠金融对县域产业结构升级的影响在跨越门槛值后，促进作用反而没有低于门槛值时强，这是因为仅仅扩大数字普惠金融的覆盖范围是远远不够的，仅扩大覆盖范围，但使用深度及数字化程度并未跟上其发展。因此，数字普惠金融未得到有效利用，反而会削弱其促进作用。

　　表3列（2）回归结果显示，当县域经济增长水平处于较低水平（县域经济增长水平≤14.482 4）时，数字普惠金融的回归系数为0.325，但未通过显著性水平检验；当县域经济增长水平超过单门槛值且未超过双门槛（14.482 4＜县域经济增长水平＜15.692 7）时，数字普惠金融的回归系数降至0.298，但在5%的水平上显著；当县域经济增长水平超过双门槛（县域经济增长水平≥15.692 7）时，数字普惠金融的回归系数为-0.014，且未通过显著性水平检验。这表明，当县域经济水平发展较低或较高时，数字普惠金融对县域产业结构升级均不存在显著影响关系；当县域经济增长水平发展到一定阶段时，数字普惠金融对县域产业结构升级有显著的正向促进作用。假说2得到验证。

　　（二）稳健性检验

　　本文考虑到大数据产业更多是以二、三产业为支撑，剔除了第一产业的数据，对产业结构升级重新进行界定并进行稳健性检验，门槛效应检验及门槛值回归结果如表4所示。

　　根据表4的稳健性门槛效应检验结果可以看出，数字普惠金融覆盖广度依旧只存在单门槛，县域经济增长水平也存在双门槛效应，该结果证实了上述门槛效应检验结果的可靠性，具体门槛值的估计结果如表5所示。

　　由表5的结果可以看出，数字普惠金融覆盖广度的单门槛值为1.032 8，在95%的置信水平上，置信区间为[1.028 3，1.034 9]；县域经济增长水平门槛值为14.482 4和15.692 7，在95%的置信水平上，置信区间为[14.360 8，14.483 9]、[15.669 9，15.693 5]。该结果证实了上述门槛值结果的可靠性。

　　由表6的回归结果来看，列（1）显示的是以数字普惠金融覆盖广度为门槛变量进行回归的结果，当数字普惠金融覆盖广度超过单一门槛（覆盖广度＞1.032 8）时，数字普惠金融回归系数在1%的水平上每单位促进0.446县域产业结构升级。列（2）显示的是以县域经济增长水平为门槛变量进行回归的结果，当县域经济增长水平超过单门槛值且未超过双门槛（14.482 4＜县域经济增长水平＜15.692 7）时，数字普惠金融的回归系数为0.327，且在5%的水平上显著，该结果证实了上述门槛效应结果的可靠性。

　　四、结论与建议

　　本文基于2016—2021年贵阳市县级面板数据，采用门槛模型分析了数字普惠金融对县域产业结构升级的影响。研究结论发现：第一，数字普惠金融覆盖广度在数字普惠金融与县域产业结构之间发挥单门槛效应，并且县域经济增长水平也在该关系中发挥双门槛效应。第二，当数字普惠金融覆盖广度超过门槛值1.032 8时，数字普惠金融对县域产业结构升级作用显著，说明数字普惠金融更有利于数字普惠金融覆盖较广地区的产业结构升级。第三，当县域经济增长水平处于门槛值14.482 4和15.692 7之间时，数字普惠金融对县域产业结构升级作用显著增强，说明数字普惠金融更有利于县域经济增长中等水平地区的产业结构升级。

　　基于以上研究结果，提出如下建议：第一，提升居民数字金融素养，充分发挥数字普惠金融对县域产业结构升级的促进效应。数字普惠金融覆盖广度超过门槛值1.032 8后，其促进效应不升反降，说明居民数字金融素养有待提高。政府应构建多元化的数字金融教育格局，加大互联网和金融知识的普及力度，丰富数字普惠金融知识传播的渠道，以提高居民对数字普惠金融的认知度，有效提高数字普惠金融覆盖广度和深度对产业结构升级的正向影响效应。第二，完善数字基础设施，为县域产业结构升级提供新动能。加强工业互联网、物联网等新型数字设施建设，充分发挥大数据试验区的作用，打破传统消费的空间和区域限制，重塑产业消费新模式。在政府引领与市场机制的调节作用下，以平台经济、电子商务等数字化产业为新动能，利用数据赋能实体经济和服务社会民生，推动产业结构升级。

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