数字金融驱动居民不同结构消费的效应研究

李春风 徐雅轩

(1.南京信息工程大学 商学院，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学江北新区发展研究院，江苏 南京 210044)

一、引言与文献综述

改革开放40多年来，我国经济增长从“出口驱动阶段”过渡到“投资驱动阶段”，而“高出口-高投资”发展模式的弊端导致内外失衡的困境逐渐显现，以至于我国经济增长的可持续性受到严峻挑战，因此转换经济增长动能，逐渐转型为“消费驱动阶段”是必然选择[1]。当前，面对百年未有之大变局的不确定性，我国实体经济和消费乏力，如何激发居民不同结构消费潜力和促进消费转型升级已成为我国转变经济增长方式、提升经济高质量发展的关键[2]。中共中央关于“十四五”规划和2035年远景目标建议中强调加强需求侧管理，是当今和未来中长期必须坚持的战略基点。需求侧管理的本质其实就是合理扩大需求，促进消费，寻找释放消费潜力、优化消费结构的内生动力。当下，数字金融是金融与科技在基因层面上进行深度融合的产物，能够在很大程度上弥补传统金融存在的短板，对经济社会生活产生了广泛而深远的影响，其中对居民消费的全方位影响，正在成为激发我国经济发展内生动力的新机制。

数字金融影响居民的消费方式和消费心理，极大地降低了消费者购物的成本，改善了消费体验，创造了一系列新的消费需求[2]。而且，数字金融具有相当的普惠性和包容性特征，不仅优化了金融资源配置，还推动了金融产品和服务门槛下移，为被传统金融忽视的弱势群体提供差异化、多层次的金融服务。一方面改善居民预算约束，缓解居民的流动性约束，实现居民消费的跨期平滑，释放被压抑的消费需求[3]；另一方面缓解中小企业的融资约束，推动产业结构的优化和转型升级，并以居民消费需求为导向培育新型消费，激发消费潜力。当前，数字金融已经发展到和社会经济各领域跨界融合并达到深度运用，导致了数字金融对消费影响途径的多元性和复杂性，也可能会引发特殊风险。因此，我国数字金融的快速发展也相应推动了金融监管的法制化、规范化和数智化。逐步完善金融监管体系，规范外部金融环境，会反过来作用于数字金融，合理引导数字金融回归本源、理性发展，有利于数字金融在抑制金融风险和服务于经济高质量发展中取得动态平衡，并与传统金融相互补充，共同发展，动态优化整个外部金融市场的资源配置，更好地发挥金融长期有效地服务于实体经济各领域的作用。 因此完善金融监管，势必会对数字金融驱动居民消费的效果起到调节作用。

数字金融影响居民消费的已有研究，主要基于两个层面进行分析：一是关注数字金融影响不同类型消费的异质性，大都采用宏观数据，因消费类型划分不同，研究结论并不统一。主要包括：数字金融影响消费的结构差异[4-5]；数字金融影响消费的区域差异[6]；数字金融影响消费的城乡差异[4,7-8]。 二是探究数字金融对居民消费的微观机制，大部分使用微观数据，思路借助于传统消费函数理论，研究视角有所差异。聚焦于：数字金融便利了支付，是刺激消费的直接体现[2]。数字金融缓解了居民的流动性约束，实现消费的跨期平滑，进而释放了被压抑的消费需求[3]。也有研究结果发现数字金融虽然缓解了居民的流动性约束，但是居民的消费水平并没有因此而提高[2]。数字金融通过保险等服务降低了家庭面临的不确定性，减弱了预防性储蓄动机，进而对居民消费产生促进作用[9]。数字金融显著加速了居民家庭债务的增长，不断积累的家庭债务由于其偿还、去杠杆化的压力，将可能导致居民压缩消费支出[10]。

回顾相关文献发现，异质性方面：有学者关注到数字金融对不同结构消费的影响差异，但没有考虑数字金融驱动不同结构消费的路径差异。微观机制方面：局限于从数字金融特征(便利性特征、数字金融子维度、地区城乡数字金融发展差异等)与居民消费(消费支出和收入不确定性)视角进行机制剖析，较少从经济社会其他领域视角探究数字金融影响消费的传导路径及其调节效应。结合理论与现实境况，数字金融影响消费的路径是错综复杂的，理应在数字金融背景下兼顾政府层面、企业层面、消费供给层面、消费需求层面等的综合影响。基于此，本文试图兼顾以上因素来剖析数字金融对居民不同结构消费的影响效应。

综上，本文试图解决如下问题：(1)数字金融是否会驱动居民消费？对不同结构消费的驱动效果是否存在差异？(2)从企业层面、消费供给层面数字金融驱动消费的机制是什么？数字金融是否会通过缓解企业融资约束或者优化产业结构的方式，激发居民不同结构的消费潜力？(3) 金融监管在数字金融影响居民不同结构消费中是否具有调节作用？这一研究对于制定如何利用数字金融，系统全面探讨释放内需潜力、促进居民不同结构消费以推动我国经济高质量发展具有重要的参考依据。

二、理论分析与研究假说

接下来，本文将以上述问题为前提，对应提出以下研究假设，并采用实证研究方法逐一验证，以更好地梳理数字金融驱动居民不同结构消费的效应差异。

已有研究表明，数字金融会促进居民的消费[11-13]。在此基础上，本文还认为数字金融不同程度上释放了不同结构消费的需求。在数字金融发展之前，居民的生存型消费往往依赖线下，由于受现金约束，没有完全被释放。数字金融解除了现金对消费的束缚，仅需手机进行扫码就可以完成消费，消费者无法清晰感受到现金的支出，购买意愿和支付强度会相比现金支付时要高，而且人们感受到商品本身带来的收获感和满足感更为强烈，刺激了居民的生存型消费。再加之，数字金融依托互联网金融特定的消费场景，已经融合并渗透到居民生活的方方面面[14-15]，所以居民在满足生存型消费支出后会向更高层次的消费需求延伸和发展，进一步激发了居民发展和享受型消费需求潜力的释放。又因为生存型消费具有需求弹性较小特征，数字金融服务方式的不断拓展会促进居民消费内容进一步优化。因此相比较而言，数字金融更有利于发展和享受型消费水平的提升。因此，提出假设1。

H1数字金融对居民不同结构消费的影响存在差异，其中对发展和享受型消费的作用更为明显。

目前我国中小企业有4 300多万家，占企业总数的99.3%，贡献了中国55.6%的GDP和80%的城镇就业(1)2017-2022年中国企业经营项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告。，因此对家庭收入和消费行为影响重大。中小企业的迅速发展催生了大量的融资需求，但基于我国传统金融体系结构性失衡以及中小企业自身限制性特征，导致中小企业长期陷入“内部资金支撑不足、外源融资难以获取”等困境，迫使中小企业采取利润留存的方式进行内部融资，从而减少了居民部门的利润分配，降低了家庭劳动收入的份额，抑制了居民的消费支出[16]。数字金融作为一种全新的金融创新服务模式，一方面，通过打破传统金融服务对金融基础设施的依赖和地域限制，极大地扩展了传统金融服务的覆盖面，降低了中小企业金融服务需求的门槛；另一方面，数字金融通过扩展其使用深度和多元化的融资方式，进一步拓宽了中小企业的融资渠道。显然，数字金融缓解了中小企业的外部融资约束[17-18]，因此企业对未来支出不确定性的“预防性储蓄动机”有所减弱，金融化程度降低，企业通过利润留存进行自筹资金的比重降低，更多利润分配到居民收入中，增加了家庭劳动收入的份额。按照消费函数理论，这为刺激居民消费提供了收入保障，促进了与居民收入高度相关的生存型消费支出。因此，提出假设2a。

H2a数字金融通过缓解中小企业的融资约束，促进了居民的生存型消费。

不仅如此，数字金融还可以通过推动产业升级方式刺激发展和享受型消费。数字金融依托其普惠性和包容性，对传统金融如“属性错配”、“领域错配”、“阶段错配”等问题进行纠正，同时在一定程度上能够促使传统金融实现更加优质的金融服务和创新的信用模式，降低金融市场摩擦，改善信贷资源错配，以“补充资本增量”、“优化资本存量”方式，提高金融配置效率，提升企业资金供需匹配的精准度[18]。企业再借助于大数据技术强大的数据处理功能，通过互联网平台海量数据捕捉居民的消费需求和消费热点，以需求为导向，从供给侧进行改革，实现企业新技术、新发明和新产品的研发，促进产业转型升级，为居民发展和享受型消费提供供给保障，以满足消费者对发展和享受型消费的需求。这不仅可以提升消费层次，还可以形成新的消费热点，从而为优化消费结构提供供给保障。因此，提出假设2b。

H2b数字金融通过推动产业转型升级，刺激了居民的发展和享受型消费。

数字金融在我国发展飞速，与传统金融的不足与支持相关，同时也与政府对新型金融模式的创新变革秉持包容审慎的原则，以及相对灵活的“试点容错”机制密不可分[18]。数字金融在与政府、传统金融的博弈中，问题也逐渐暴露，如出现“行业垄断”、“数据安全”、“金融欺诈”、“监管漏洞”等风险。因此，对数字金融进行金融监管非常有必要，如阿里巴巴反垄断调查也印证了加强政府金融监管才是维护金融市场有序健康发展的有效保障[19]。加强数字金融监管，不仅增强传统金融对数字金融的支持作用，反过来数字金融也将倒逼传统金融进行体系重塑，促使两者相互补充，共同发展，减弱数字金融可能存在的监管套利和潜在风险，有利于数字金融在抑制金融风险与缓解融资约束间取得动态平衡。

日益完善的金融监管有助于外部金融市场及其企业内部资源配置的更合理化、规范化。一方面规范金融市场环境，能够更有效发挥数字金融服务于实体经济的功能，能够更加优化资源配置效率。另一方面规范企业的投融资活动，基于大数据溯源和精准甄别，能够洞察企业粉饰报表的行为，增强信息透明度，将效率低的传统金融资金供给释放出来，降低资本市场金融错配的风险。这均有效促进资源要素更多向中小企业倾斜，中小企业融资约束能够更有效得到缓解，从而进一步减弱企业利润留存用于“预防性储蓄”的动机，更多利润回流到实体经济和居民部门，居民收入提高更为明显，因此与收入高度相关的生存型消费会进一步被释放。基于以上分析，提出假设3a。

H3a金融监管正向调节数字金融缓解了中小企业的融资约束程度，更有利于促进居民生存型消费。

金融监管的加强有助于调节数字金融对产业转型升级的影响。因为金融监管的完善不仅可以优化整个金融市场的资源配置，使得成长型、优质型产业能够实现资金供需动态平衡，激励企业实施创新以进一步推动产业转型升级，真正实现企业的“优胜劣汰”，还可以优化企业自身的财务行为，有助于提升企业资源的利用率和科学性，合理引导资本进入实体企业，逆转长期以来我国企业“脱实向虚”的局面，促使产业朝着对经济高质量发展有利的方向发展，调节产业转型升级强度，从而为消费升级提供更有效保障[20]。因此，提出假设3b。

H3b金融监管正向调节数字金融推动产业转型升级的强度，更利于刺激居民的发展和享受型消费。

三、模型构建和数据来源

(一)模型构建

基于以上文献回顾与研究假设，本文兼顾影响消费的其他因素，着重考察数字金融与居民消费之间的影响关系，建立动态基准模型如下：

lnCit=α0+α1lnCit-1+α2DiFit-2+ωXit+εit

(1)

其中，i和t表示省份和年份，被解释变量lnCit为消费支出的对数值；为了减弱数字金融与消费支出之间的反向因果关系，数字金融取滞后两期DiFit-2(因为方程是动态面板模型，包含消费支出滞后一项，所以对数字金融做滞后两期处理)；Xit表示影响居民消费的其他控制变量，具体包括收入、人口结构、房价、城镇化、医疗水平、对外开放程度、科技水平、财政支出[21-22]；εit为随机干扰项。

(二)变量说明

1.被解释变量

居民消费水平：用我国城镇居民消费支出的对数值来表示。还考虑到居民存在不同结构的消费需求，将居民消费划分为生存型消费、发展和享受型消费。其中生存型消费指的是满足居民基本生存的消费，包括食品、衣着和居住三大类。发展和享受型消费是满足居民发展和享受所进行的消费，包括交通通讯支出、医疗支出、教育和娱乐支出、家庭设备支出以及其他商品和服务支出五大类[5，9]。

2.重要解释变量

数字金融：本文采用北京大学数字普惠金融指数来衡量我国数字金融，从覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度来构建数字金融总指数，采用了蚂蚁金服的交易账户大数据，由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制[23-25]。该指数刻画了我国数字金融发展的历史变迁，涉及省、市、县三级的年度数据，已经被广泛认可并应用于分析我国数字金融发展程度，具有相当的代表性和可靠性[2，9-10]。

3.控制变量

消费习惯lnCit-1：消费支出滞后一项的对数值；收入lnYit：可支配收入的对数值；人口结构因素：具体为少年抚养比Yerit、老年抚养系数Oerit、男女性别比例Sexit；房价lnPit：选取住房平均价格作为房价的代理变量，用住房销售金额/住房销售面积来计算，并做对数化处理；城镇化Urbit：城镇化率来表示，等于城镇人口/总人口；医疗水平lnHosit：选取医疗机构数量取对数处理；对外开放程度Openit：我国出口总额占国内生产总值的比值；科技水平lnKjit：科技支出总额取对数；财政支出Czbit：我国财政支出占国内生产总值的比值代替[13，21-22]。

(三)数据来源

选取2011—2019年期间31个省市我国城镇居民的面板数据，数字金融总指数来自于北京大学数字金融研究中心发布的数字金融的最新测度结果数据。本文中其余的数据来源于历年的《中国统计年鉴》、EPS数据库、CCER中国经济金融数据库以及31个省市2020年的地区统计年鉴。变量描述性统计如下表1所示。

表1 变量描述性统计表

四、数字金融驱动居民不同结构消费的异质性

(一)数字金融对居民不同结构消费的影响差异

式(1)包含了被解释变量的滞后一项，为动态面板数据模型。为了使得实证结果估计系数具有无偏性和一致性，本文采用系统广义矩阵方法以控制动态面板方程产生的内生性问题。表2中的AR(1)、AR(2)和Hansen检验均通过检验，说明表2中的模型均合理，之后不再进行类似说明，实证结果见表2。可以看出，数字金融显著促进了居民的总体消费。一方面，数字金融对传统支付方式进行了变革，不仅从时间和空间上便利了居民的消费，还从心理上给居民的消费效用带来了更强烈的幸福满足感；另一方面，数字金融已经渗透到经济社会各领域，线上和线下有机融合，引领消费新业态新模式加速发展，全方位满足居民日益增长的美好生活需求。因此，数字金融会刺激居民的消费支出。

接下来分析数字金融影响居民不同结构消费的异质性，将居民消费划分为生存型消费、发展和享受型消费，实证结果见表2。

实证结果显示，数字金融对居民不同结构的消费均存在促进作用，其中对发展和享受型消费的促进作用更为明显。这意味着数字金融发展会改变居民的消费结构，有利于消费结构的优化升级。这是因为数字金融对消费方式的变革，逐步将居民的消费模式由线下转移到线下线上相结合的形式，这在一定程度上会促进居民的消费支出。其中生存型消费是居民最低层次的消费需求，其影响基本取决于居民的可支配收入水平。随着我国经济的平稳、快速增长，居民的可支配收入足以满足最基本的生存型消费需求，加之生存型消费具有需求弹性较小特征，所以居民在满足生存型消费支出后会向更高层次的消费需求延伸和发展。因此相比较而言，数字金融更有利于发展和享受型消费水平的提升，与研究假设1相符。

表2 基准模型及稳健性回归结果

(二)稳健性检验

为了得到数字金融影响居民消费的稳健结果，接下来从更换实证模型、遗漏变量、工具变量方面进一步做稳健性检验。

1.更换实证模型

本文去除基准模型中的消费支出滞后一项，加入时间固定效应、省份固定效应、时间*省份的更高阶联合固定效应，并考虑到消费支出和数字金融之间的双向因果关系，对数字金融取滞后一期，实证结果见表2。根据表2可知，数字金融会影响居民不同结构的消费支出，而且对发展和享受型消费支出的影响最为明显，与基准实证结论一致。

2.遗漏变量

除了消费习惯、收入、人口结构、房价、城镇化等会对居民消费产生影响外，还考虑加入传统金融发展程度控制变量(金融机构贷款余额/GDP的比值)。传统金融发展作为金融发展的重要组成部分，理论上来讲会对居民的消费支出产生影响。而且，传统金融发展是数字金融发展的重要基础和支撑[19]，因此在模型构建中如果忽视了传统金融发展程度这一“混淆变量”，有可能会导致数字金融对居民消费影响的因果推断结果中出现虚假信息。在基准模型中加入传统金融发展程度后，实证结果见表3。本文发现数字金融发展仍然显著促进了居民不同结构的消费，且对发展和享受型消费的促进作用更为明显，而传统金融发展程度对居民不同结构的消费影响并不显著。这说明数字金融对居民不同结构的消费影响没有被传统金融发展程度所混淆，结果具有稳健性。

3.工具变量

在前文的实证估计中，本文对核心解释变量数字金融做了滞后两期处理，以尽可能消除居民消费对数字金融发展的反向因果关系。但即使这样，模型的实证结果也有可能会出现其他内生偏差问题。因此，本文进一步参照张勋等(2019)[26]、何宗樾和宋旭光(2020)[9]的做法，选取“八纵八横”光缆干线通信网络节点*全国其他地区数字金融发展均值作为各地区数字金融发展的工具变量，“八纵八横”光缆干线通信网络节点根据1994年《全国邮电“九五”计划纲要》以及相关公开资料整理得到。两阶段最小二乘法估计结果显示：对应的F值大于10，不存在弱工具变量的问题，两阶段具体结果见表3。这进一步证实了数字金融不同程度上促进居民不同结构消费结论的稳健性。

表3 稳健性检验结果

五、数字金融驱动居民不同结构消费的机制识别检验

前述研究显示，数字金融会刺激居民的消费，对发展和享受型消费的促进作用更加明显。上述研究为深刻理解数字金融对居民消费的影响效果提供了经验证据，因此以往相关研究仅就数字金融对居民消费的影响进行总体刻画不够充分。再根据已有研究成果，数字金融驱动不同结构消费的传导机制尚未打开，因此有必要揭开黑箱进一步分解出数字金融对居民不同结构消费的间接影响。对此，结合假设2a和2b，选取“融资约束Fincit”和“产业升级Indupit”两类渠道进行验证，建立如下中介效应模型以进行机制识别检验[27]。

Medit=β0+β1Medit-1+β2DiFit-2+ωXit+εit

(2)

lnCit=γ0+γ1lnCit-1+γ2DiFit-2+γ3Medit+ωXit+εit

(3)

在中介变量的选取上，融资约束Fincit用企业投资中的自筹资金占总投资资金的比重来衡量，该值越大，表示企业通过利润留存方式进行内源融资的可能性就越高，企业面临的融资约束就越强[16]。产业升级Indupit用制造业与服务业总占比表示，该值越大，表示产业升级程度更高，实证结果见表4-1(2)数据来源于历年的《中国统计年鉴》。。

当中介变量为融资约束时，结果显示：数字金融对融资约束的回归系数为负且在1%的统计水平上显著，且融资约束对居民消费有显著抑制作用，这说明数字金融发展确实缓解了企业的融资约束，在数字金融影响消费中起到了部分中介效应。进一步，将居民消费分为生存型、发展和享受型消费，发现融资约束只在数字金融影响生存型消费中起到了部分中介效应，而在发展和享受型消费中没有得到验证，对应实证结果未列出。这是因为数字金融缓解了中小企业的融资约束，降低了利润留存进行内部融资的比重，提高了企业利润用于家庭劳动收入的份额，为刺激居民消费提供了收入保障，而消费结构中生存型消费对收入的敏感性远远强于发展和享受型消费(收入敏感系数分别为0.8和0.07，实证结果控制变量未列出)。因此得出实证结论：数字金融缓解中小企业融资的约束，仅仅在刺激居民生存型消费中起到了中间传导作用，与假设2a相符。

下文，进行中介效应的sobel检验，发现对应P值0.013，bootstrap(500)检验时得出间接效应的95%置信区间不包含0，中介效应检验均通过。

表4-1 机制识别检验：融资约束和产业升级

表4-2 机制识别再检验：融资约束和产业升级

当中介变量为产业升级时，结果表明：数字金融对产业升级的回归系数为正且在1%的统计水平上显著。但是模型(3)中产业升级并没有显著地促进居民的总体消费支出，实证结果不显著未列出。进一步，将居民消费分为生存型、发展和享受型消费，发现产业升级在生存型消费和总消费中没有起到中介效应，只在数字金融影响发展和享受型消费中起到了部分中介效应。也就是说，数字金融可以通过推动产业升级方式促进消费结构的优化，与研究假设2b相符。数字金融凭借优化资源配置效率以及资源配置方向的特点，促进企业创新，依托数字时代大数据技术，分析居民日益增长的美好生活的需要和不平衡不充分发展之间的矛盾，精准定位不同层级居民更高层次的消费需求，并以此为导向，从供给侧实施改革以推动产业优化升级，以解决不同层次消费者需求与供给之间的矛盾，创造新的需求，形成新的消费热点，为发展和享受型消费提供了新的增长点，从而为消费结构的持续优化创造了新机遇。

同样，进行中介效应的sobel检验发现对应P值非常小，小于0.01，bootstrap(500)检验时0也不在间接效应95%置信区间中，中介效应检验也通过。

中介效应进一步检验。考虑到逐步检验回归框架下(BK)估计的中介效应存在标准误差更大，参数估计不准确，sobel检验时正态分布难以满足等问题。本文采用结构方程模型(SEM)进一步检验“融资约束Fincit”和“产业升级Indupit”的中介效应是否依然存在，实证结果见表4-2所示，95%置信区间均不包含0，中介效应再次得到了验证。

六、金融监管对数字金融驱动居民不同结构消费的调节效应检验

数字金融是通过新一代的信息技术，将大数据、人工智能与金融结合起来，形成新的金融服务、组织和模式，在很大程度上缓解了传统金融的痛点和堵点。但数字金融引发的问题也不容忽视，如存在垄断行为、个人隐私保护面临挑战、信息“茧房”和过度信贷等，这些问题不但会影响用户账户安全，也会扰乱金融市场秩序。因此，如何有效地对数字金融进行金融监管成为目前社会重点关注的话题。目前，已有文献主要研究金融监管对数字金融影响企业技术创新的作用[17]，对于金融监管在数字金融对居民消费中的作用还无人涉及。基于此，接下来分析在金融监管下，数字金融能否更有效地驱动居民不同结构的消费。

本文采用“区域金融监管支出”作为金融监管的代理变量，并采用区域金融业增加值消除了规模的影响，即Supit=区域金融监管支出/金融业增加值[18,28]。将核心解释变量数字金融DiFit-2与金融监管Supit进行交互处理，得到交互项DiFit-2*Supit。在第五部分基础上进一步深入，建立调节的中介效应模型(4)和(5)，以进一步验证假设3.1和3.2[29]。

(4)

(5)

模型(4)(5)分别在模型(2)(3)的基础上，加入了金融监管、数字金融与金融监管的交互项，以验证金融监管是否能够调节数字金融对企业融资约束和产业升级的影响，来达到有利驱动居民不同结构消费的目的。实证结果发现，金融监管单独一项不显著，所以后面实证中将之删除，最后实证结果见表5-1。

当中介变量为融资约束时，实证结果显示：一方面，数字金融对融资约束的影响仍然显著为负，且数字金融与金融监管的交互项也显著减弱企业的融资约束强度。这表明金融监管的加强，营造规范有序的金融环境，使得资源配置结构和方向更加合理和优化，能更好地发挥数字金融缓解企业融资约束强度的作用。另一方面，金融监管在融资约束对数字金融影响消费的中介效应中起到调节作用，金融监管的完善，企业的融资约束能得到更有效的缓解，因此企业更多的利润分配于居民的收入中，居民收入得到提高，因此消费总体支出，尤其是对收入敏感的生存型消费增加更为明显，与假设3a相符。

当中介变量为产业升级时，实证结果表明：一方面，数字金融对产业升级的影响仍然显著为正，且数字金融与金融监管的交互项也显著正向推动产业升级，这意味着金融监管的加强有益于调节数字金融对产业转型升级的影响。另一方面，金融监管在产业升级对数字金融影响消费的中介效应中起到调节作用，金融监管的加强，促使企业“优胜劣汰”“脱虚向实”，朝着对经济高质量发展有利的方向发展，正向调节产业升级强度，从而为消费升级提供更有利的保障，与假设3b相符。

进一步采用bootstrap方法获得标准误和置信区间，以更好地反映金融监管调节融资约束和产业升级的条件间接效应，实证结果见表5-2。检验结果显示：当分别取金融监管均值减去一个标准差、金融监管均值加上一个标准差时，融资约束在数字金融影响居民生存型消费的中介效应会随着金融监管力度的加强而变大，产业升级在数字金融对居民发展和享受型消费影响中发挥的间接效应也会随着金融监管的加强呈现增长趋势，且95%置信区间均不包含0，与研究假设3a和假设3b仍然相吻合。

表5-1 调节的中介效应检验：金融监管

表5-2 调节的中介效应再检验：金融监管

七、研究结论与政策启示

面对百年未有之大变局的不确定性，如何激发居民不同结构消费潜力和促进消费转型升级是实现我国经济高质量发展的关键问题。本文利用2011—2019年省级层面面板数据，研究数字金融驱动居民不同结构消费的影响效应，实证结果显示：(1)数字金融对居民不同结构消费的驱动效果存在差异，其中对发展和享受型消费的促进效应最为明显；(2)数字金融通过缓解中小企业的融资约束，提高了居民从企业层面获取的劳动收入份额，促进了与收入高度敏感的生存型消费；数字金融通过推动产业转型升级，刺激了居民的发展和享受型消费；(3)金融监管的完善，助力营造良好的金融环境，正向调节了数字金融对融资约束和产业升级的影响，更有利于居民不同结构消费的释放。

本文的政策启示为：首先，数字金融驱动了居民不同结构的消费，因此需要持续完善数字金融基础环境，充分发挥数字金融对居民消费的引擎作用；其次，在推动数字金融发展过程中，重点研究如何释放更多资本要素集聚于中小企业，并发挥推动产业转型升级的作用，以提升居民不同结构消费释放的动力；最后，完善数字金融监管体系，更有效发挥数字金融服务于中小企业融资及抵御风险、科技创新推动产业转型升级等服务于实体经济的功能。