【摘要】为考察数字金融对物流业发展质量的影响，基于我国省域面板数据，对物流业高质量发展水平进行测度，通过回归模型探究数字金融与物流业高质量发展的关系，并构建门槛回归模型分析数字金融对物流业高质量发展的非线性影响。研究发现：数字金融能够推动物流业高质量发展，且不同发展阶段的数字金融对物流业高质量发展的促进作用存在差异。

　　【关键词】数字金融；物流业高质量发展；门槛效应

　　1引言

　　党的二十大报告指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。物流业是实体经济的重要组成部分，物流业高质量发展是实现经济高质量发展的应有之义。金融是推动经济社会发展的重要力量，而作为金融供给侧结构性改革的重要方向，数字金融利用数字技术不但可以降低金融服务的门槛，为生产经营活动提供更全面的金融服务，还能够降低金融服务成本，促使资金、信息、数字等要素的加速自由流通并实现有效配置。那么，数字金融是否会影响物流业高质量发展，如果存在影响，又是怎样的影响？在向经济高质量发展转型的背景之下，探究数字金融与物流业高质量发展之间的关系，对推动实现经济高质量发展具有重要的实际价值。

　　2文献回顾

　　目前，关于物流业高质量发展的文献较为丰富，主要集中于对其影响因素的探索，并从多角度进行探析。有学者首先分析了我国物流业发展存在的问题，认为应当通过加快结构调整、动能转换和转型升级等措施促进物流业高质量发展[1]。此后，学术界展开了关于影响物流业高质量发展因素的广泛讨论，可主要概括为发展环境及技术创新两个方面。一方面，发展环境是影响物流业发展质量的基础性、决定性因素，其中，财政分权和要素扭曲是两个重要原因[2],新型基础设施建设情况也在一定程度上与流通业发展质量相关[3]。此外，物流服务的市场化程度也是影响物流业发展质量的因素[4]。另一方面，技术创新是驱动物流业高质量发展的引擎[5],科技的应用能够帮助降低物流成本并提升物流效率，进而促进物流业高质量发展[6]。而作为金融供给侧结构性改革的重要方向，数字金融对流通业高质量发展表现出显著促进作用[7],并通过优化金融要素供给和扩大需求提升流通产业韧性，增强流通业抵御内外部冲击的能力，实现高质量发展[8]。

　　综上，关于影响物流业发展因素的文献较为丰富，但关于数字金融与物流业发展质量的文献较少，且多从线性角度展开，容易忽视数字金融对物流业质量产生的具体影响，本文则通过构建门槛回归模型探究数字金融与物流业高质量发展之间的具体关系，即二者之间是否存在非线性关系，以期为推动我国物流业高质量发展提供路径参考。

　　3研究设计

　　3.1变量选取与数据来源

　　研究选取我国30个省市自治区（受数据可获得性限制，不含西藏和港澳台）为研究样本，样本区间为2012—2021年，数据来源于中国统计年鉴、地方统计年鉴及国泰安数据库，少量缺失值用插值法补齐。

　　①核心解释变量(Fintech)。研究参照毛晓蒙和王仁曾[9]的做法，使用北京大学数字普惠金融指数作为数字金融代理变量[10]。

　　②被解释变量(lhq)。选取规模扩张、运行效率、经济贡献及创新发展能力等指标对省份的物流业发展质量进行测度，所构建的指标体系如表1所示。

　　③控制变量。选用人口密度（单位面积的人口数量）、城镇化水平（城镇人口占总人口比例）、社会保障水平（社会保障支出占财政支出的比重）作为控制变量。

　　3.2计量模型

　　3.2.1基准回归模型

　　研究使用面板数据进行回归，首先采用豪斯曼检验确定所构建的模型形式，豪斯曼检验的P值为0.0010,远小于0.05,应当选择固定效应模型回归，建立如下基准回归计量模型：

　　其中，变量下标i和t分别表示第i个省份第t年的数据，Controli t代表一系列控制变量，a1与β分别为核心解释变量和控制变量的回归系数，ui和δt分别为地区固定效应和时间固定效应的虚拟变量，εi t为随机扰动项。

　　3.2.2门槛回归模型

　　进一步检验数字金融发展水平对物流业高质量发展的影响是否存在非线性特征，构建如下门槛回归模型：

　　式中，Fintechi t代表数字金融的门槛变量，I(.)为指示函数，满足括号中条件时取值为1,否则取值为0,γ代表待估计的门槛值，其余变量同式(1)。式(2)表示的是单门槛情形，若存在多个门槛值可以类似扩展。

　　4实证分析

　　4.1基准回归结果分析

　　为检验数字金融对物流业高质量发展的影响，对区域数字金融水平与物流业高质量发展水平进行双向固定基准回归，结果如表2所示。

　　表2展示的两次回归中，核心解释变量的系数均显著为正，表明地区数字金融对物流业高质量发展具有显著促进作用，可能是数字金融降低了物流企业获得金融服务的成本，帮助金融机构提供更加精准、便捷的金融产品和服务以支持物流业发展。

　　列(3)报告了门槛回归的结果，可以看到，在门槛值前后，数字金融对物流业高质量发展均存在显著促进作用，但数字金融超过门槛值以后的促进作用要略高于门槛值以前，说明不同发展阶段的数字金融对物流业发挥的作用不同，数字金融水平越高，对物流业高质量发展的促进作用也越大。出现门槛效应的原因可能是，当数字金融的发展水平较低时，数字金融体系不够完善且数字金融产品种类不够丰富，与物流业的融合不足，而随着数字金融发展水平不断提高，与物流行业的融合加深，对物流业高质量发展产生了更强的促进作用。

　　4.2稳健性检验

　　使用多种方法进行稳健性检验：①增加控制变量，已有研究表明地区的产业结构高级化水平与物流业发展质量相关[11],使用第三产业占GDP的比重衡量地区产业结构高级化，加入模型回归；②对所有连续变量进行缩尾处理。重新进行回归分析发现，两种方法的核心解释变量的系数及显著性与前文基本一致，说明前述模型的估计结果整体较为稳健。

　　4.3门槛效应分析

　　进行门槛回归分析，首先要检验是否存在门槛，若存在门槛必须检验门槛的类型，并对门槛值进行估计，数字金融的门槛存在性检验和门槛值估计结果如表3所示。

　　表3为门槛效应显著性检验及门槛值估计结果，从中可以看出，单一门槛效应在1%的显著性水平上通过F检验，门槛值为310.0157,表明数字金融对物流业高质量发展的影响存在单一门槛效应，据此进行单一门槛回归，门槛回归结果见表2中列(3)。

　　5结论与建议

　　本文基于我国省域面板数据，实证检验数字金融对物流业高质量发展的影响。研究发现：第一，数字金融对物流业高质量发展发挥显著的促进作用，这一促进作用在稳健性检验后仍然显著；第二，数字金融发展水平影响其对物流业高质量发展的促进作用的大小，较高的数字金融发展水平显著提高物流业发展质量，而数字金融水平较低时其推动作用也较小。

　　根据研究结论，得到如下政策启示：第一，加快数字金融建设与应用，完善数字金融建设体系，引导数字金融加大对物流业的支持力度。加速大数据和人工智能等现代信息技术在金融业的运用，鼓励数字金融机构及产品创新，同时加强对数字金融的监管，引导数字金融服务物流业高质量发展；第二，制定差异化数字金融发展措施，完善对数字金融发展水平测度体系，构建数字金融支持物流业发展的动态系统，在不同的数字金融发展阶段，采取差异化发展措施调整支持物流业发展路径，从而更好地发挥数字金融对物流业发展的促进作用。

　　［参考文献］

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　　[2]高明，张晶．财政分权、要素扭曲与物流业高质量发展[J].商业经济研究，2022(24):117-119.

　　[3]李军，郭梓栓．新基建、空间溢出与流通业高质量发展的关系[J].商业经济研究，2023(03):5-8.

　　[4]沈江，张婷．关于提升我国物流业发展水平的政策建议[J].经济研究参考，2012(42):29-30.

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　　[7]黄世旺．数字普惠金融对流通经济高质量发展的影响—基于省级面板数据的检验[J].商业经济研究，2023(24):26-30.

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　　[9]毛晓蒙，王仁曾．数字金融与绿色发展—来自中国286个城市的经验证据[J].金融论坛，2023,28(09):69-80.

　　[10]郭峰，王靖一，王芳，等．测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J].经济学（季刊），2020,19(04):1401-1418.

　　[11]柳璐，李胜胜，周云蕾．产业结构优化对物流业发展的作用机理与实证研究[J].江西师范大学学报（自然科学版），2019,43(01):44-51.