消费结构的模型测定方法，目前常用的方法有Stone提出的LES模型 [1] 、Lluch提出的ELES模型 [2] 与Deaton和Muellbauer提出的AIDS模型 [3] 。LES和ELSE模型都是在已知预算约束条件下求消费者效用最大化，AIDS模型在给定的价格体系和一定的效用水平下，求消费者的支出最小化。其中，LES模型将消费者对每种商品的需求分解为该商品的基本需求支出和总预算支出扣除掉所有商品的基本需求支出之后剩余预算用于该商品的支出两部分。ELES模型用总收入代替LES模型中的总预算支出，用边际消费倾向代替LES模型中的预算支出份额。

考虑到ELES模型把居民的各项消费支出看作是相互联系、相互制约的行为，并综合了收入和价格因素对居民消费结构的影响，本文选择用ELES模型来对消费结构进行测定。模型如下：

$C_i=P_i{Q}_i+{\beta }_i\left(Y-{\displaystyle \sum P_i{Q}_i}\right)+{\mu }_i$

其中， $C_i$表示居民对第i类商品或服务的消费支出， $P_i$表示第i类商品或服务的价格， $Q_i$表示第i类商品或服务的基本需求量，Y表示居民的可支配收入， ${\beta }_i$表示居民对第i类商品或服务的边际消费倾向。通过模型变换，上述公式可调整为：

$C_i={\alpha }_i+{\beta }_{i}Y+{\mu }_i$

进而可计算出收入需求弹性系数，而需求收入弹性是反映当前我国城镇居民消费结构的有效指标：

$e_i={\beta }_i\frac{Y}{C_i}$

国内关于消费结构的研究一方面聚焦于利用ELES或AIDS模型分析各地区居民消费结构的特征。其中，臧旭恒与孙文祥利用ELES和AIDS模型对我国城乡居民消费结构进行了实证研究，发现我国城乡居民消费结构存在显著差异 [4] ；李晓楠与李锐通过ELES模型，探究了我国四大经济地区农户的消费结构 [5] ；石明明等运用AIDS模型与动态面板模型，结合微观与宏观数据从消费结构和消费习惯两个层面阐述了中国居民消费结构的动态变化 [6] 。

另一方面，有关消费结构的研究聚焦于探索影响居民消费结构升级的各种因素。其中，关于数字普惠金融对消费结构升级影响的研究众多。有学者致力于探究数字普惠金融对居民消费是否存在一定的影响：崔海燕通过动态面板数据模型进行研究，发现数字普惠金融对我国农村居民消费具有正向影响 [7] 。黄凯南与郝祥如通过短面板固定效应模型进行研究，发现数字金融促进了中国居民的消费水平提高和消费结构的升级 [8] ；有学者致力于探究数字普惠金融是否能够缩小城乡居民收入差距：吕雁琴与赵斌利用静态和动态面板模型，研究发现，数字普惠金融对缩小城乡居民消费差距均起到明显的促进作用 [9] ；有学者致力于探究数字普惠金融与消费结构升级之间存在的非线性关系：杜家廷等运用面板门槛效应模型进行研究，发现数字普惠金融对中国农村居民消费结构升级的促进作用呈现为边际递增的非线性形态 [10] 。

既有的关于数字普惠金融的研究主要探究了地区内数字普惠金融的单一效用，证实了数字普惠金融对居民消费结构升级的促进作用。而本文在众多学者的研究基础上考虑将城镇化指标加入模型，将其作为门槛变量，采用门槛效应模型探究数字普惠金融对消费结构升级的促进作用是否受到城镇化水平的发展限制。同时，本文在后续实证中将收入结构纳为中介变量，探究其在数字普惠金融促进消费结构升级中的中介效应，以厘清作用机制。

城镇化水平与数字普惠金融水平存在同向发展的关系，但数字普惠金融水平的发展不是线性的，其发展状况往往会受到地区城镇化水平的限制，从而表现出在不同的城镇化水平阶段下，数字普惠金融对消费结构升级有不同的促进效应，呈现出非线性关系。因此，本文提出假说1：

H1：数字普惠金融对消费结构升级的促进作用受到城镇化水平的约束存在非线性效应。

中国幅员辽阔，各个省份间的发展状况存在差异，数字普惠金融对城镇居民消费升级带来的促进效应在不同地区也往往表现出不同的水平。因此，本文提出假说2：

H2：数字普惠金融的促进作用存在区域异质性。

经济学中对于“心理账户”的解释阐明了消费者倾向于使用现金收入账户而非资产积累账户来进行消费。工资性收入往往归入消费者的资产账户，它的增长难以实现消费升级，相反，非工资性收入会归入现金账户。因此，本文认为非工资性收入的增长能够促进城镇居民消费结构的升级。同时，数字普惠金融的发展能够增加居民的投资与借贷渠道，能够提高居民的经营性收入与转移性收入，对居民收入结构的升级存在一定的影响。因此，本文提出假说3：

H3：数字普惠金融通过提高非工资性收入对城镇居民的消费结构升级产生间接促进作用。

本文选取2013年~2022年中国31个省份(除港澳台外)的省级面板数据，其中，数字普惠金融指数来自《北京大学数字普惠金融指数》，其他数据均来自国家统计局官方网站及各地历年统计年鉴。

本文采用门槛效应模型来进行实证研究数字金融与城镇居民消费结构之间的非线性关系。单一门槛效应模型与双重门槛效应的模型如下所示：

${\text{consume}}_{it}={\beta }_1{\text{index}}_{it}\times I\left(q_{it}\le \gamma \right)+{\beta }_2{\text{index}}_{it}\times I\left(q_{it}\ge \gamma \right)+{\beta }_3{\text{controls}}_{it}+{\mu }_i+{\epsilon }_{it}$

${\text{consume}}_{it}={\beta }_1{\text{index}}_{it}\times I\left(q_{it}\le {\gamma }_1\right)+{\beta }_2{\text{index}}_{it}\times I\left({\gamma }_1<q_{it}\le {\gamma }_2\right)+{\beta }_3{\text{index}}_{it}\times I\left(q_{it}\ge {\gamma }_2\right)+{\beta }_4{\text{controls}}_{it}+{\mu }_i+{\epsilon }_{it}$

其中， ${\text{consume}}_{it}$表示i地区t时间点的消费结构指数； ${\text{index}}_{it}$表示i地区t时间点的数字普惠金融指数； $\text{controls}$表示一系列控制变量，包括产业结构、老年抚养比、开放程度、价格指数与基础设施； $I(\cdot )$是示性函数； $\gamma$为门槛值； $\epsilon$表示残差项。

按照文献综述阐述的ELES模型思路，通过2013年~2022年31个省份的面板数据，先进行价格平减(以2013年为基期)，再计算得出各个省份历年各消费种类的收入需求弹性，消费支出种类按照国家统计局公布的《中国统计年鉴》可分为食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健和其他用品及服务八大类。计算的具体收入弹性系数如 表1 所示。

2013年~2022年我国城镇居民八大消费需求的收入弹性平均值为0.82，本文借鉴魏勇和杨孟禹的做法，将均值高于0.82的居住、交通通信、教育文化娱乐、其他用品及服务消费类别归为高档消费，低于0.82的食品、衣着、生活用品及服务、医疗保健消费归为基本消费 [11] 。

因此，本文的被解释变量消费结构升级指数定义为高档消费支出与基本消费支出的比值，该比值越大，则说明城镇居民的消费结构升级越显著。

数字普惠金融：由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团研究院组成的联合课题组负责编制的数字普惠金融指数，同时包括了数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度。在本文实证中，将数字普惠金融指数除以100。

城镇化水平：本文主要研究城镇居民的消费结构随着城镇化水平的不断提升所表现出的非线性升级情况。以城镇人口与总人口的比值来衡量城镇化水平。

本文将非工资性收入与总收入的比值作为收入结构指数的测度来作为中介变量，以探究收入结构在居民消费结构升级中的中介作用。

产业结构：生产的根本目的是消费，产业结构的变动必然会影响消费结构。本文借鉴徐敏等的产业结构层次系数来测度各省份的产业结构升级水平，具体公式如下：

$stru={\displaystyle {\sum }_{i=1}^3\left(Y_j/Y\right)\times kk}=1,2,3$

其中，Y表示产值，k表示产业，stru越大，表明产业结构越高级。

老年抚养比：生命周期假说认为，消费取决于一生的收入，理性的消费者通常会根据预期寿命来安排收入用于消费和储蓄的比例，故人口年龄结构会显著影响居民消费结构。本文根据杨汝岱的做法，将老年抚养比纳入控制变量。老年抚养比是65岁及以上的老年人口与15~64岁人口数的比值。

对外开放度：对外开放程度体现了国民经济的发展活力，能够影响地区的经济发展水平，进而影响居民的消费意愿与消费结构。本文以地区进出口总额与地区GDP的比值来衡量对外开放程度。

价格指数：扩展生命周期模型将价格因素纳入其中，故本文借鉴魏勇和杨孟禹的方法，将城镇居民生活消费价格指数纳入控制变量中，以2013年为计算基期。

基础设施：基础设施作为地区经济发展的基本项目，也能影响地区经济发展。本文以公路和铁路的总长度来代表地区基础设施水平。

对各变量进行描述性统计，结果如 表2 所示。消费结构的均值为0.48，这说明我国城镇居民的消费结构仍具有升级的潜力。这意味着在数字金融的发展和城镇化进程中，还存在着进一步优化和改善消费结构的空间。此外，各个省份的消费结构水平相近，这表明在整体层面上，我国各地区的城镇居民消费结构差异相对较小，存在着较为一致的消费行为特征。

与消费结构相比，数字普惠金融指数的最大值与最小值之间存在较大差距，这说明我国各地区的数字金融发展水平存在显著差异。一些地区数字普惠金融的覆盖广度和使用深度相对较高，而其他地区则相对较低。这反映出数字金融在不同地区的普及程度和应用程度存在较大的差异，需要进一步加大数字金融发展力度，特别是在那些数字金融发展相对滞后的地区。

同样地，城镇化指数的最大值与最小值之间也存在较大差距，这表明我国各地区的城镇化水平发展存在着不均衡现象。一些地区的城镇化水平较高，城市化进程相对较快，而其他地区则相对滞后。这提示我们需要加强对中西部地区城镇化建设的支持力度，提升这些地区的城镇化水平，以促进经济发展和数字普惠金融的普及，实现全国范围内城镇居民消费结构的升级和均衡发展。

综上所述，我国城镇居民的消费结构仍有升级空间，并且各地区的消费结构水平相近。然而，数字金融发展水平和城镇化水平存在较大差异，需要加强数字金融基础设施建设和中西部地区的城镇化建设，以推动消费结构的升级和实现全国范围内的均衡发展。

首先进行门槛效应检验，根据 表3 的结果可知，城镇化在数字金融赋能消费结构升级中存在双重门槛作用，于是本文选取双重门槛模型进行回归，结果如 表4 所示。根据回归结果可知，解释变量数字普惠金融的系数均在1%的置信水平下显著为正，表明其对我国城镇居民的消费结构升级存在显著的促进作用。从系数的具体数值来看，数字普惠金融发展对我国城镇居民消费结构升级的促进作用随着城镇化水平的提高呈三段式增长：先快速增长，再缓慢增长，最后更快速增长，假说H1成立。

在第一个门槛值处，数字普惠金融的促进作用开始变缓，这可能是因为当城镇化水平较低时，数字普惠金融的普及程度和基础设施的完善程度相对有限，无法充分满足消费者对高品质、多样化、个性化消费的需求。此时，消费结构升级受到城镇化水平的限制，数字普惠金融的作用有限。

在第二个门槛值处，数字普惠金融的促进作用增强，这可能是因为当城镇化水平达到一定程度时，数字普惠金融技术得到进一步创新和完善，其在满足消费者金融需求方面具有更强的能力。随着城镇化的推进，人们的消费需求不再局限于基本生活必需品，而是更加注重个性化、多样化和高品质的消费。数字普惠金融能够提供更广泛的金融产品和服务选择，满足消费者对于更高水平消费的需求，从而促进消费结构的升级。

总体而言，数字普惠金融在城镇化水平的不同阶段表现出双重门槛效应。在低门槛值处，数字普惠金融对消费结构升级的促进作用受限，呈现边际递减效应。随着城镇化水平的提高，数字普惠金融的促进作用逐渐增强，呈现边际递增效应。因此，随着城镇化的不断推进和数字普惠金融技术的不断发展，可以进一步激发消费结构的升级，推动经济的发展和人民生活水平的提高。

从控制变量来看，产业结构、基础设施的系数在为正，表明产业结构升级和基础设施的建设会带动城镇居民消费结构升级。老年抚养比的系数为负，对城镇居民的消费结构升级起到抑制作用。价格指数的系数为负，表明物价的上涨会影响居民的消费预期，从而抑制消费结构升级。

值得注意的是，在本文实证中对外开放度的系数为负，与一般认知相违背。本文认为，在实际情况下，对外开放程度的提高可能也会对一些行业和地区造成不利影响，例如对于一些传统制造业企业和地区的冲击可能会导致就业不稳定和收入下降，从而影响居民的消费能力和消费结构。此外，对外开放也可能会引发经济竞争和价格变动，使得一些居民选择更为便宜的商品而不是更优质、更环保的商品，从而导致消费结构降级。

续表

注：*、**、***分别代表10%、5%和1%显著度水平上显著，下表同。

将原始数据分成东部、中部及西部三个地区以探究区域之间的异质性。从 表5 的回归结果中可看出，东部地区和中部地区存在单一门槛效应，而西部地区不存在门槛效应，假说H2成立。东部地区的门槛值为86.39，中部地区的门槛值为57.27。东部地区的城镇化水平高于中西部，故门槛值也相应较高。同时，中部地区的系数显著高于东部地区，表明中部地区的数字普惠金融指数的发展潜力较高。

对于东部地区，数字普惠金融的系数均为正，但其在低值区的系数并不显著。高值区的系数大于低值区，表明在东部地区，数字普惠金融的发展对城镇居民的消费结构升级的促进作用呈边际递增效应。东部地区城镇化水平较高，基础设施完善，城镇居民消费水平普遍较高，数字普惠金融更容易被消费者接受并使用，从而产生更多的促进作用。其次，随着城镇化水平的提高，东部地区的资源配置优势将得到更好的发挥，数字普惠金融能够更好地支持居民的消费，提升消费结构。

对于中部地区，数字普惠金融的系数均显著为正，但其高值区的系数小于低值区，表明在中部地区数字普惠金融的发展对城镇居民的消费结构升级的促进作用呈边际递减效应。这是由于中部地区的城镇化水平位于第一门槛值附近，此时表现出了城镇化水平的限制作用，金融服务和金融市场的完善度不足可能制约了数字普惠金融对消费结构升级的促进作用。

对于西部地区，可以发现数字普惠金融的系数为正但不显著。首先，西部地区相对落后，其消费结构主要以生活必需品消费为主，而非高端消费品或服务消费。数字普惠金融发展可以改善金融服务不足的情况，提高人们的生活品质，但这种提高对消费结构的升级影响可能不如在东部、中部地区显著。其次，西部地区的消费市场相对较小，对数字普惠金融的发展产生限制，进而影响其促进消费结构升级的作用。

续表

将高档消费与基本消费之和的比值作为被解释变量进行回归；将高档消费与基本消费之和的对数值作为被解释变量进行回归。根据 表6 的回归结果显示，数字普惠金融对消费结构升级的促进作用呈现边际递减效应，即受到城镇化水平的限制作用而呈现非线性效应，与基准回归结论相一致。

本文借鉴邱晗与黄益平的做法，采用工具变量两阶段最小二乘估计法(IV-2SLS)进行内生性检验，选用互联网宽带接入端口和互联网普及率作为数字金融的工具变量 [12] 。

同样地，根据 表7 的回归结果显示，数字金融发展对城镇居民的消费结构升级仍起着显著的促进作用。同时，Sargan检验的P值大于0.1，表明工具变量的选取是有效的。

续表