楊艷林

（重慶第二師范學(xué)院 經(jīng)濟與工商管理學(xué)院，重慶 400065）

0 引言

實現(xiàn)經(jīng)濟包容性增長已經(jīng)成為我國當(dāng)前及未來經(jīng)濟發(fā)展的重要目標(biāo)。數(shù)字技術(shù)作為世界科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的先導(dǎo)力量，深刻改變著經(jīng)濟社會的生產(chǎn)生活方式和社會治理方式。隨著數(shù)字技術(shù)向金融領(lǐng)域不斷滲透，數(shù)字金融應(yīng)運而生，涵蓋了傳統(tǒng)金融的數(shù)字化改革、互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域，并日益成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、提升國家競爭力的新引擎。

學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長影響的研究，主要集中在經(jīng)濟包容性增長的測度和影響因素、數(shù)字金融的經(jīng)濟效應(yīng)等方面。第一，對經(jīng)濟包容性增長的測度方法主要包括采用單一指標(biāo)、構(gòu)建指標(biāo)體系、廣義Bonferroni曲線、數(shù)據(jù)包絡(luò)法等。關(guān)于數(shù)據(jù)包絡(luò)法構(gòu)建經(jīng)濟包容性全要素生產(chǎn)率指數(shù)，方法主要集中于Hicks-Moorsteen 指數(shù)法和DEA-Malmquist指數(shù)法。第二，目前對經(jīng)濟包容性增長影響因素的分析以宏觀經(jīng)濟變量為主，主要從技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟制度、基礎(chǔ)設(shè)施水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等幾個方面來考察[1,2]。第三，數(shù)字金融的經(jīng)濟效應(yīng)。數(shù)字金融促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，提升了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新和企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新，增強了地區(qū)創(chuàng)業(yè)活力，縮小了城鄉(xiāng)收入差距，緩解了中小企業(yè)的融資約束，推動中小企業(yè)進行創(chuàng)新研發(fā)[3]。

長江經(jīng)濟帶是我國最具發(fā)展優(yōu)勢、對外開放程度最高、綜合實力最強的區(qū)域之一，同時是“一帶一路”的重要地帶，是國家現(xiàn)代化建設(shè)的巨大引擎，因而研究長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟包容性增長情況具有較強的實踐意義，同時對其他區(qū)域?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟包容性增長具有引領(lǐng)作用。鑒于此，本文基于長江經(jīng)濟帶108個城市的面板數(shù)據(jù)，借助面板門檻模型，檢驗數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的影響及其門檻效應(yīng)。

1 理論分析與研究假設(shè)

經(jīng)濟包容性增長旨在在綠色發(fā)展效應(yīng)中追求經(jīng)濟增長和城鄉(xiāng)收入差距的縮小。第一，數(shù)字金融通過降低企業(yè)成本、促進居民綠色消費和優(yōu)化資源配置，推動經(jīng)濟綠色增長，進而促進經(jīng)濟包容性增長。數(shù)字金融利用數(shù)字技術(shù)獲取個人交易信息和信用記錄，為信貸和投資等金融業(yè)務(wù)評估企業(yè)的資信能力，緩解因信息不對稱導(dǎo)致的信貸風(fēng)險，有效降低了中小企業(yè)的融資約束，為其綠色創(chuàng)新提供了資金保障[4]。數(shù)字金融的發(fā)展使用戶的交易更加便捷，促進了居民消費[5]。數(shù)字金融在一定程度上促使用戶的消費態(tài)度發(fā)生轉(zhuǎn)變，推動了消費轉(zhuǎn)型升級。同時，在政府政策的引導(dǎo)下，居民更傾向于綠色消費，促進了經(jīng)濟綠色增長。第二，數(shù)字金融通過降低金融服務(wù)門檻、緩解金融排斥和減緩貧困，縮小了城鄉(xiāng)收入差距，進而促進了經(jīng)濟包容性增長。數(shù)字金融的發(fā)展有效降低了金融產(chǎn)品和服務(wù)的“門檻效應(yīng)”，數(shù)字金融將尾部群體納入金融服務(wù)客戶體系，擴大了金融服務(wù)規(guī)模，緩解了農(nóng)村居民的信貸約束。數(shù)字金融可利用數(shù)字技術(shù)有效評估農(nóng)村地區(qū)征信，在甄別風(fēng)險投資的同時，其廣泛的金融產(chǎn)品和服務(wù)契合了農(nóng)村地區(qū)的低收入人群的需要[6]，有效緩解了金融排斥，縮小城鄉(xiāng)收入差距。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)1：數(shù)字金融的發(fā)展有助于促進經(jīng)濟包容性增長。

數(shù)字金融的本質(zhì)還是金融，金融發(fā)展對于城市發(fā)展的影響會受到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的影響[7]，數(shù)字金融作為創(chuàng)新性金融產(chǎn)物，享受其金融產(chǎn)品和服務(wù)有一定的門檻要求，需要一定的經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)作為支撐。根據(jù)經(jīng)濟的一般發(fā)展規(guī)律，勞動和資本等生產(chǎn)要素會向高回報率地區(qū)轉(zhuǎn)移。當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展到一定階段時，根據(jù)“涓滴效應(yīng)”，經(jīng)濟得到全面發(fā)展，人均GDP 的提升會促進金融服務(wù)的使用率提升[8]。當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展水平較低時，金融體系往往不夠完善，較低的經(jīng)濟基礎(chǔ)不能承擔(dān)數(shù)字金融發(fā)展過程中所需要的基本經(jīng)濟成本。特別是經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)往往伴隨著較低的人力資本水平。數(shù)字金融以數(shù)字技術(shù)為依托，用戶只有具備一定的知識儲備，才能享受其金融產(chǎn)品和服務(wù)。當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展水平達到一定程度時，數(shù)字金融的基本制度、數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等趨于完善，數(shù)字金融的規(guī)模初見成效[9,10]，能夠顯著促進經(jīng)濟包容性增長。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)2：數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的影響會受到經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，較高的經(jīng)濟發(fā)展水平更有助于其促進作用的發(fā)揮。

城鎮(zhèn)化是一個地區(qū)現(xiàn)代化水平的重要標(biāo)志。城鎮(zhèn)化率有利于進一步探索多樣化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。隨著城鎮(zhèn)化率的提高，農(nóng)村勞動力不斷涌入城市，農(nóng)民的知識水平和思維方式也會受外部環(huán)境的影響，對創(chuàng)新型金融產(chǎn)品和服務(wù)的接受度更強[11]，擴大了數(shù)字金融的覆蓋面和使用深度[12]。城鎮(zhèn)化率的提升有利于建設(shè)更加專業(yè)化的金融機構(gòu)。隨著對金融產(chǎn)品和服務(wù)需求量的增加，金融機構(gòu)勢必會開發(fā)更適合農(nóng)民的創(chuàng)新型數(shù)字金融產(chǎn)品，更好地服務(wù)于農(nóng)民。城鎮(zhèn)化率的提高優(yōu)化了數(shù)字金融的發(fā)展環(huán)境，緩解了農(nóng)民的金融排斥，增加了城市人口并帶來了規(guī)模效應(yīng)，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的正向推動作用得到快速提升。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)3：數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的影響會受到城鎮(zhèn)化率的影響，較高的城鎮(zhèn)化率更有助于其促進作用的發(fā)揮。

基礎(chǔ)設(shè)施是改善民生和促使社會不斷進步的重要保障?；A(chǔ)設(shè)施的完善促進了農(nóng)村地區(qū)電商的發(fā)展，加快了數(shù)字金融在農(nóng)村的應(yīng)用，緩解了農(nóng)民的金融排斥，增加了農(nóng)民的收入，促進了經(jīng)濟包容性增長?；A(chǔ)設(shè)施水平的不斷提升改善了農(nóng)民的教育觀，促進其加大對教育的投入，提升了農(nóng)民的人力資本，為數(shù)字金融促進效應(yīng)的發(fā)揮提供了人才儲備。一個地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施越完善，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的促進效應(yīng)越顯著。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)4：數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的影響會受到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響，較高的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平更有助于其促進作用的發(fā)揮。

2 研究設(shè)計

2.1 模型構(gòu)建

2.1.1 基準(zhǔn)面板模型

依據(jù)研究假設(shè)，為了驗證數(shù)字金融與經(jīng)濟包容性增長之間是否存在某種關(guān)聯(lián)，構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型：

其中，i 和t 分別表示城市和年份；TFP 為被解釋變量，代表經(jīng)濟包容性增長水平；DIFI 為核心解釋變量，代表數(shù)字金融發(fā)展水平；FIN 、LAN 、POP、INC、INT 、SCI 、EDU 和OPE 分別表示金融發(fā)展水平、土地資源、人口發(fā)展水平、政府公共預(yù)算、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、科學(xué)發(fā)展水平、地區(qū)教育水平和對外開放水平；α0為常數(shù)項；α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8和α9分別表示各控制變量的回歸系數(shù)；μi為個體固定效應(yīng)；vt為時間固定效應(yīng)；εit為隨機擾動項。

2.1.2 面板門檻模型

考慮到數(shù)字金融與經(jīng)濟包容性增長之間可能存在以某些變量為門檻因子的非線性關(guān)系，本文分別以經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平為門檻變量，利用面板門檻模型識別門檻值前后數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長影響的轉(zhuǎn)變，建立如下面板門檻模型：

其中，Xit為控制變量；q 為門檻變量，分別為經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平；λ 為待估計門檻值，可將數(shù)據(jù)劃分為若干個區(qū)間，考察不同區(qū)間的影響效應(yīng)；I（·）為示性函數(shù)，符合括號內(nèi)條件時，取值為1，反之為0。

2.2 變量與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 解釋變量

解釋變量為數(shù)字金融發(fā)展水平（DIFI）。本文采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻集團研究院聯(lián)合發(fā)布的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”除以100 來表示數(shù)字金融發(fā)展水平?？傊笖?shù)分為覆蓋廣度指數(shù)（DIFI1）、使用深度指數(shù)（DIFI2）和數(shù)字化程度指數(shù)（DIFI3），為消除不同量綱的影響，對分指數(shù)同樣除以100。

2.2.2 被解釋變量

被解釋變量為經(jīng)濟包容性增長（TFP）。為了更加科學(xué)合理地測度經(jīng)濟包容性增長，并同時將城鄉(xiāng)收入差距和污染排放作為非期望產(chǎn)出引入模型，本文參考陳紅蕾和覃偉芳（2014）[13]、潘雅茹和羅良文（2020）[14]的研究，采用EBM-GML指數(shù)測算出經(jīng)濟包容性全要素生產(chǎn)率指數(shù)，將經(jīng)濟包容性全要素生產(chǎn)率指數(shù)累乘得到每一年度的城市經(jīng)濟包容性全要素生產(chǎn)率數(shù)值，并以此代表經(jīng)濟包容性增長水平。

投入與產(chǎn)出指標(biāo)的準(zhǔn)確選擇是測算經(jīng)濟包容性全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵，本文具體的投入產(chǎn)出指標(biāo)解釋和處理如下：（1）投入指標(biāo)。投入指標(biāo)包括勞動投入、資本投入和能源投入。勞動投入用各城市城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)表示。資本投入用各城市的資本存量表示，采用Goldsmith提出的永續(xù)盤存法進行測算。采用各城市所屬省份的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)以2010 年為基期對固定資產(chǎn)投資額進行平減，得到不變價的固定資產(chǎn)投資額。參考單豪杰（2008）[15]的研究得到以2010 年為基期的資本存量，折舊率取10.96%。能源消耗以城市全社會全年用電總量來表示。（2）產(chǎn)出指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。以2010 年為基期，用各城市GDP 價格指數(shù)進行平減得到各城市不變價GDP 來表示期望產(chǎn)出。非期望產(chǎn)出包括收入差距指標(biāo)和環(huán)境污染指數(shù)，參考陳紅蕾和覃偉芳（2014）[13]的研究，用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入的比值來表示收入差距，2013年前,國家統(tǒng)計局主要公布農(nóng)村居民人均純收入，自2013 年起農(nóng)村居民人均純收入口徑調(diào)整為人均可支配收入。本文發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)調(diào)整后城鄉(xiāng)收入差距沒有大幅度的變化，因此，本文借鑒張延群和萬海遠（2019）[16]的研究，前幾年農(nóng)村居民人均可支配收入數(shù)據(jù)由農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù)來代替。環(huán)境污染指數(shù)由城市工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)煙粉塵排放量通過熵值法計算得到。

2.2.3 門檻變量

（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）。本文采用人均GDP來衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。

（2）城鎮(zhèn)化率（UBR）。本文采用城鎮(zhèn)人口除以總?cè)丝趤砗饬砍擎?zhèn)化率。

（3）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（INF）。本文采取人均城市道路面積來衡量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

2.2.4 控制變量

（1）金融發(fā)展水平（FIN），采用地方金融機構(gòu)貸款余額與地區(qū)GDP 的比值度量金融發(fā)展水平。（2）土地資源（LAN），采用地區(qū)行政區(qū)域土地面積的對數(shù)值度量土地資源。（3）人口發(fā)展水平（POP），采用地區(qū)人口密度的對數(shù)值度量人口發(fā)展水平。（4）地方政府收入（INC），采用地方一般公共預(yù)算收入與GDP的比值度量地方政府收入。（5）互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平（INT），采用固定互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與戶籍人口的比值度量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平。（6）科學(xué)發(fā)展水平（SCI），采用科學(xué)支出與GDP的比值度量科學(xué)發(fā)展水平。（7）地區(qū)教育水平（EDU），采用教育支出與GDP 的比值度量地區(qū)教育水平。（8）對外開放水平（OPE），采用進出口貿(mào)易總額與GDP的比值度量對外開放水平。

2.2.5 數(shù)據(jù)來源

上述指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫、各地級市統(tǒng)計年鑒及各地級市統(tǒng)計公報等。由于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取長江經(jīng)濟帶108 個城市作為研究樣本?？紤]到北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”從2011年開始，故選擇2011—2020年共10年的面板數(shù)據(jù)進行研究。

3 數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的基準(zhǔn)回歸

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

對模型（1）進行Hausman 檢驗，結(jié)果顯示Hausman 檢驗統(tǒng)計量為25.03，在1%的水平上拒絕了隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，故采用固定效應(yīng)模型進行回歸，回歸結(jié)果如表1所示。為驗證結(jié)果的有效性，分別進行了OLS 檢驗和FGLS 檢驗，可以看出兩次估計結(jié)果在總體趨勢上相差不大，說明結(jié)果比較有效。

表1 數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長影響的估計結(jié)果

由表1的列（1）可知，在排除了控制變量的影響后，時間個體雙固定，在1%的水平上，數(shù)字金融發(fā)展每提升1個百分點，經(jīng)濟包容性增長提高0.439個百分點。除了系數(shù)大小外，F(xiàn)GLS檢驗也驗證了相似的結(jié)果，表明長江經(jīng)濟帶數(shù)字金融發(fā)展水平越高，對經(jīng)濟包容性增長的促進作用就越強。

為驗證數(shù)字金融分指數(shù)對經(jīng)濟包容性增長的影響，分別用數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)（DIFI1）、數(shù)字金融使用深度指數(shù)（DIFI2）和數(shù)字化程度指數(shù)（DIFI3）對經(jīng)濟包容性增長進行回歸。通過列（2）和列（6）可以看出，單純的數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)（DIFI1）并不能對經(jīng)濟包容性增長產(chǎn)生顯著的影響。列（3）和列（7）顯示數(shù)字金融使用深度指數(shù)（DIFI2）對經(jīng)濟包容性增長能夠產(chǎn)生顯著的正向影響。列（4）和列（8）顯示，數(shù)字化程度指數(shù)（DIFI3）對經(jīng)濟包容性增長能夠產(chǎn)生顯著的正向影響，說明長江經(jīng)濟帶數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的正向促進作用主要來自數(shù)字金融使用深度與數(shù)字化程度。

以上實證結(jié)果表明數(shù)字金融體系的構(gòu)建是一個循序漸進、逐步探索和完善的過程，各金融機構(gòu)會率先利用數(shù)字金融的低成本優(yōu)勢，打破傳統(tǒng)金融服務(wù)的地域障礙，為了搶占市場份額而大大提高數(shù)字金融的覆蓋率，緩解企業(yè)和居民的融資約束，但這種單一、低門檻的肆意擴張并不會切實提升區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟包容性增長水平，反而會為金融系統(tǒng)性風(fēng)險的產(chǎn)生埋下隱患。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

為驗證結(jié)果的有效性，本文通過以下兩種方法檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性：（1）考慮到上海和重慶這兩個直轄市由于政治地位和資源等要素的特殊性，會與長江經(jīng)濟帶其他地級市存在較大差異，導(dǎo)致回歸結(jié)果有偏差，在回歸中剔除上海和重慶的樣本。（2）考慮到變量的樣本數(shù)據(jù)可能存在異常值而導(dǎo)致結(jié)果有偏誤，對所有變量進行雙邊1%縮尾處理。對模型（1）重新進行回歸，結(jié)果顯示，除回歸系數(shù)值的大小有差異外，正負符號和顯著性水平?jīng)]有變化，進一步說明長江經(jīng)濟帶數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在著長期的正向效應(yīng)，證實了上文研究結(jié)果穩(wěn)健有效。

4 數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的門檻效應(yīng)

表2為經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）、城鎮(zhèn)化率（UBR）、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（INF）三個門檻變量的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，當(dāng)門檻變量為經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）和城鎮(zhèn)化率（UBR）時，數(shù)字金融總指數(shù)（DIFI）及其分指數(shù)都存在顯著的雙門檻效應(yīng)；當(dāng)門檻變量為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（INF）時，數(shù)字金融總指數(shù)（DIFI）及其分指數(shù)都表現(xiàn)為顯著的單門檻效應(yīng)。進一步，表3顯示了三個門檻變量關(guān)于數(shù)字金融總指數(shù)和分指數(shù)的門檻值和置信區(qū)間。

表2 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

表3 門檻值估計

下頁表4顯示了門檻變量的回歸結(jié)果：

表4 門檻回歸結(jié)果

第一，以經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）為門檻變量，列（1）反映了以數(shù)字金融總指數(shù)（DIFI）為解釋變量的門檻效應(yīng)，當(dāng)人均GDP小于等于4.043萬元時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在不顯著的正向影響；當(dāng)4.043 ＜人均GDP≤6.506時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在顯著正向影響；當(dāng)人均GDP大于6.506萬元時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在顯著正向影響?；貧w系數(shù)的逐漸增大，說明隨著經(jīng)濟發(fā)展水平越好，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的促進作用越顯著。分指數(shù)來看，列（4）、列（7）和列（10）反映了以數(shù)字金融分指數(shù)為解釋變量的門檻效應(yīng)，除數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)（DIFI1）的影響不顯著外，數(shù)字金融使用深度指數(shù)（DIFI2）和數(shù)字化程度指數(shù)（DIFI3）的影響變化趨勢和數(shù)字金融總指數(shù)基本一致。

伴隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)不斷完善，數(shù)字金融的產(chǎn)品和工具更加豐富，使用深度更高，有效滿足了各種資金的使用需求，從而有效刺激了經(jīng)濟包容性增長。同時，大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的飛快發(fā)展，降低了金融服務(wù)成本，提高了金融服務(wù)效率，顯著刺激了經(jīng)濟包容性增長。

第二，以城鎮(zhèn)化率（UBR）為門檻變量，列（2）反映了以數(shù)字金融總指數(shù)（DIFI）為解釋變量的門檻效應(yīng)，當(dāng)城鎮(zhèn)化率小于等于0.651 時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在不顯著的正向影響；當(dāng)0.651 ＜城鎮(zhèn)化率≤0.721 時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在顯著正向影響；當(dāng)城鎮(zhèn)化率大于0.721 時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在顯著正向影響。回歸系數(shù)的逐漸增大，也同樣說明隨著城鎮(zhèn)化率的提高，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的促進作用增大。從分指數(shù)來看，列（5）、列（8）和列（11）反映了以數(shù)字金融分指數(shù)為解釋變量的門檻效應(yīng)，除數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)（DIFI1）的影響不顯著外，其余兩個指數(shù)的影響變化趨勢也和數(shù)字金融總指數(shù)基本一致。

城鎮(zhèn)化率的提高，使得數(shù)字金融的受眾群體增加，覆蓋面更加廣闊，更多的人群可以享受數(shù)字金融帶來的紅利，降低居民的融資創(chuàng)業(yè)成本，縮小農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的收入差距，進而推動經(jīng)濟包容性增長。同時，更多的人群接觸到數(shù)字金融相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)品，會帶來更多的數(shù)字金融產(chǎn)品需求，促進數(shù)字金融產(chǎn)品多樣化的供給，從而有效促進經(jīng)濟包容性增長。

第三，以基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（INF）為門檻變量，列（3）反映了以數(shù)字金融總指數(shù)（DIFI）為解釋變量的門檻效應(yīng)，當(dāng)人均城市道路面積小于等于5.279 平方米時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在顯著正向影響；當(dāng)人均城市道路面積大于5.279 平方米時，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長同樣存在顯著正向影響?；貧w系數(shù)的逐漸增大，說明隨著人均城市道路面積的提高，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的促進作用越顯著。分指數(shù)來看，列（6）、列（9）和列（12）反映了以數(shù)字金融分指數(shù)為解釋變量的門檻效應(yīng)，除數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)（DIFI1）的影響效應(yīng)不顯著外，其余兩個指數(shù)的影響變化趨勢也和數(shù)字金融總指數(shù)基本一致。

基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，減小了時間成本和交通成本，加快了生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)材料和勞動力的流動，提高了農(nóng)產(chǎn)品的利潤。而數(shù)字金融的快速發(fā)展?jié)M足了農(nóng)民的資金需求，促進農(nóng)民創(chuàng)業(yè)，提高了農(nóng)民收入，進而推動了經(jīng)濟包容性增長。

5 結(jié)論與建議

本文基于2011—2020 年長江經(jīng)濟帶地級市面板數(shù)據(jù)，探究了長江經(jīng)濟帶數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的影響及其門檻效應(yīng)，得出如下結(jié)論：第一，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長存在顯著的促進效應(yīng)，且這種促進效應(yīng)主要來自數(shù)字金融使用深度與數(shù)字化程度。第二，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的促進作用存在經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)門檻效應(yīng)。經(jīng)濟發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率存在雙重門檻，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在單一門檻，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的提升，數(shù)字金融對經(jīng)濟包容性增長的促進作用更加顯著。

基于以上結(jié)論，提出以下建議：第一，擴大信用信息數(shù)據(jù)的使用范圍，如加快“信用城市”建設(shè)。使得企業(yè)和個人的信息數(shù)據(jù)不能僅局限于金融行業(yè)的運用，而是關(guān)系到企業(yè)經(jīng)營和個人生活消費的各方面，加強對失信的懲罰和守信的獎勵，促進社會信用體系的良好發(fā)展。第二，相關(guān)部門可聯(lián)合金融機構(gòu)和高校進行金融知識的宣傳，加大對居民的金融教育，提高居民的金融素養(yǎng)，營造良好的金融知識學(xué)習(xí)環(huán)境，進一步拓展數(shù)字金融業(yè)務(wù)人群。第三，充分發(fā)揮數(shù)字金融的優(yōu)勢，進一步緩解中小企業(yè)的融資約束。激勵金融機構(gòu)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，提供更適合中小企業(yè)的金融產(chǎn)品，充分利用數(shù)字技術(shù)提高金融服務(wù)效率，拓寬金融服務(wù)渠道，建立消費者信用，指導(dǎo)中小企業(yè)選擇合適的金融產(chǎn)品。