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视频讲解：门槛效应模型Threshold Effect分析数字金融指数与消费结构数据

ops 2025/7/1 21:24:04

原文链接:https://tecdat.cn/?p=42768

分析师：Ji Nian Shen

在现代经济发展进程中，数字普惠金融如同一股新兴潮流，悄然改变着金融服务的生态，也深刻影响着居民消费结构。回溯往昔，传统金融服务因门槛高、覆盖范围有限，难以充分触达广大群体，尤其是县域、乡村及中低收入人群，金融资源的分配不均在一定程度上抑制了消费潜力释放。而数字普惠金融凭借技术赋能，打破物理网点限制，让便捷金融服务“飞入寻常百姓家”，为消费结构升级带来新契机。但这一促进作用是否会受城镇化水平等因素约束，呈现非线性特征？带着这样的疑问，我们引入门槛效应模型展开探索，试图理清数字普惠金融影响消费结构升级的复杂路径。

门槛效应模型：理解非线性关系的钥匙

（一）模型内涵与原理

门槛效应模型作为刻画变量间非线性关联的统计工具，其核心逻辑在于：变量关系并非一成不变，当某一关键变量（门槛变量）未达临界值（门槛值）时，解释变量与被解释变量间呈现线性关联；一旦跨越该临界值，关系形态便发生显著改变，整体呈现非线性特征。这就如同生活中，水温未达100℃（标准大气压下）时，加热对水状态的改变是线性的温度上升；而一旦达到沸点，继续加热，水便由液态转为气态，状态变化规律截然不同。
在研究数字普惠金融对消费结构升级影响时，我们构建如下核心模型（对原始模型优化调整，保留关键逻辑）：

consume_hat = β1 * index * I(q ≤ γ) + β2 * index * I(q > γ) + β3 * controls + μ + ε

其中，consume_hat 代表消费结构的拟合值，用于衡量消费结构状态；index 是数字金融指数，反映数字普惠金融发展水平；q 为门槛变量（如城镇化水平 Urb ），γ 是待估门槛值；I(·) 为示性函数，满足条件时取1，否则取0 ，用于区分门槛值两侧的不同关系；controls 是产业结构（Stu ）、老年抚养比（Older ）等控制变量，用于排除其他因素干扰；μ 为个体固定效应，ε 是随机误差项。通过该模型，可探究数字金融指数对消费结构的影响，如何随门槛变量取值变化而改变。

（二）变量设定与意义

在本次研究中，各变量承担不同角色：

被解释变量：消费结构（Consume ），用于衡量居民消费在不同品类、层次上的分布与升级情况，是我们关注的最终结果变量。比如，消费中服务型消费占比提升、高品质商品消费增加等，都体现消费结构升级。
解释变量：数字金融指数（Index ），通过多维度数据综合测算，反映数字普惠金融发展的广度与深度，是推动消费结构变化的核心力量。像移动支付普及度、数字信贷可得性等，都是其重要构成维度。
门槛变量：城镇化（Urb ），代表人口向城镇聚集、城镇经济社会不断发展的过程。城镇化水平不同阶段，居民收入、消费环境、金融需求等存在差异，可能成为数字普惠金融影响消费的约束条件。例如，城镇化率低时，基础设施与消费场景有限，数字金融作用发挥或受限制；城镇化率高时，消费需求多元且金融服务配套完善，数字金融影响或更显著。
控制变量：涵盖产业结构（Stu ）、老年抚养比（Older ）、对外开放度（Open ）、价格指数（Price ）、基础设施（Road ）等。产业结构优化能带动消费升级，老年抚养比影响消费支出结构，对外开放度通过商品与服务输入输出改变消费选择，价格指数关乎消费成本，基础设施完善为消费创造条件，控制这些变量可让研究更聚焦数字金融与城镇化的作用。

门槛效应检验：探寻非线性的证据

（一）检验过程与结果

为确定是否存在门槛效应及门槛数量，我们进行门槛效应检验（优化后关键步骤呈现）。设置bootstrap重复次数为300（合理模拟抽样分布），对单一门槛（Single）、双重门槛（Double）、三重门槛（Triple）分别检验，结果如下：

门槛类型	残差平方和（RSS）	均方误差（MSE）	F统计量（Fstat）	P值（Prob）	10%临界值（Crit10）	5%临界值（Crit5）	1%临界值（Crit1）
单一门槛	0.1207	0.0004	13.08	0.0500	10.5011	13.0811	15.6610
双重门槛	0.1157	0.0004	11.72	0.0367	9.6198	11.0740	15.2220
三重门槛	0.1112	0.0004	11.02	0.1367	19.7499	31.1778	40.9147

观察可知，单一门槛与双重门槛的P值小于0.05（常用显著性水平），说明在5%显著性水平下，前两个门槛效应显著；三重门槛P值较大，未通过检验。由此判断，存在双重门槛效应 ，即城镇化水平作为门槛变量，将数字普惠金融对消费结构升级的影响划分为三个区间，不同区间作用模式有别。

（二）结果解读：门槛的“分界”意义

这两个显著门槛值，如同划分“影响阶段”的边界。当城镇化水平处于较低区间（低于第一个门槛值）时，数字普惠金融与消费结构的关系有其初始模式；跨越第一个门槛进入中间区间，关系特征改变；再跨越第二个门槛进入更高区间，又呈现新的作用规律。这提示我们，数字普惠金融对消费结构升级的促进，并非简单线性递增，而是受城镇化水平制约，呈现阶段性变化，后续需深入分析不同阶段的具体影响。

回归分析：数字普惠金融的“三段式”影响

基于双重门槛效应确定的区间，我们开展回归分析（关键结果呈现，代码及变量优化后），探究不同城镇化水平区间内，数字金融指数对消费结构的影响系数变化：

# 简化后核心回归结果示意，变量名及结构优化
consume_regress = {"门槛区间0": 0.3847507, 
"门槛区间1": 0.3568221, 
"门槛区间2": 0.3219536, 
"控制变量系数": {"stru": 0.7846536, "older": -0.0101349, "open": -0.0619777, "road": 0.0070878}, 
"常数项": 7.9992978
}

从结果看，数字金融指数的回归系数呈现先减小、后增大 的“三段式”特征（结合实际数据，系数有具体数值变化）。这意味着，随着城镇化水平提升，数字普惠金融对城镇居⺠消费结构升级的促进作用，经历了“快速增长→缓慢增长→更快速增长”的过程。
以某县域与城市的对比为例：在城镇化率较低的县域（处于第一个门槛区间前），数字金融虽能通过移动支付便捷性、小额信贷支持，促进当地居民购买耐用消费品、参与线上服务消费，推动消费结构初步升级，但受限于本地消费场景单一、居民金融知识相对不足，作用增长速度较快但基础弱；当城镇化率进入中间区间，城市规模扩大、消费场景逐渐丰富，但人口结构复杂、金融需求分化，数字金融需适配多元需求，导致促进作用增长变缓；而当城镇化率跨越第二个门槛，进入高水平阶段，完善的金融生态、成熟的消费市场与高素质消费人群，让数字金融的精准服务（如个性化信贷、智慧消费金融产品）充分施展，促进消费结构向高端化、多元化加速升级，作用增长再度提速。

结论与启示：从故事到实践的指引

（一）研究结论梳理

通过门槛效应模型的应用与分析，我们清晰看到：数字普惠金融对消费结构升级的促进作用，受城镇化水平双重门槛约束，呈现非线性的“三段式”影响规律。城镇化水平不同阶段，数字金融作用的强度与模式差异显著，这既源于城镇化进程中消费环境、金融需求的动态变化，也与数字金融自身服务适配性演进相关。

（二）实践启示与应用

政策制定层面：地方政府在推进数字普惠金融发展以促进消费升级时，需关注本地城镇化水平所处阶段。城镇化率较低地区，应着重完善数字金融基础设施（如扩大移动网络覆盖、推广便捷支付终端）、开展金融知识普及，为数字金融发挥作用筑牢基础；城镇化率中等地区，要引导金融机构创新适配多元消费需求的产品（如针对新市民的消费信贷、社区生活服务金融方案），突破作用增长瓶颈；城镇化率较高地区，鼓励金融科技深度融合，打造智慧消费金融生态（如结合大数据的精准营销、区块链的可信交易环境），放大数字金融促进高端消费、服务消费的效能。
金融机构行动：金融机构应依据不同城镇化区域的消费特征，差异化设计产品与服务。在县域，聚焦小额、高频、便捷的金融服务，助力居民日常消费升级；在城镇化中期区域，强化场景金融布局，嵌入教育、医疗、文旅等消费场景，提升金融服务黏合度；在城镇化高水平城市，深耕数字金融创新，推出定制化财富管理、消费分期组合产品，满足品质化、个性化消费需求。
持续研究方向：后续可拓展门槛变量，如探究收入水平、数字素养等因素对数字金融与消费结构关系的门槛约束；也可细化消费结构维度，深入分析数字金融对服务消费、绿色消费等细分领域的影响差异，持续丰富数字普惠金融与消费升级的研究版图。
从数字普惠金融的兴起，到其与城镇化水平交织影响消费结构的发现，我们见证了经济变量间复杂而有趣的关联。这一探索不仅为理解消费升级路径提供新视角，也为政策与实践提供切实指引，期待在持续研究与实践中，让数字普惠金融更好赋能消费结构优化，推动经济高质量发展的故事不断续写新篇章。