引言

我国经济由传统“投资驱动、出口拉动、粗放扩张”的增长模式转向高质量发展，构建现代化产业体系是转型关键。推进产业结构升级，对跨越发展关口、增强综合竞争力至关重要。然而，长期以来，我国产业结构转型升级面临着金融约束等困境。传统金融体系倾向于服务大型企业与国有部门，致使极具创新活力但“轻资产”的中小微企业、高科技企业及初创期战略性新兴产业，陷入严重的“融资难、融资贵”窘境。金融资源的错配不仅削弱了微观主体的创新动能，更成为技术进步转化与产业层级跃迁的重要掣肘。数字普惠金融的蓬勃兴起有效纾解了这一困境，借助“数据增信”机制重构信用评价体系，实现对传统“抵押增信”模式的迭代，降低金融服务门槛，更有效压降了边际成本，促进了金融资源的普惠化配置。

基于此现实背景，探究数字普惠金融对产业结构升级的影响效应及其作用机理，一方面有助于厘清“数字普惠金融—实体经济”的传导机制，推动金融发展理论与产业理论的交叉融合；另一方面，为深化“金融供给侧结构性改革”、助推制造强国与质量强国等建设提供经验证据，亦能为各地区抢抓数字机遇、实现产业层级的“换道超车”提供决策依据。

一、文献综述

关于数字普惠金融与产业结构，国内学者已经进行了较为丰富的研究。

（一）数字普惠金融的经济效应

近年来，国内学界围绕数字普惠金融的经济效应展开了多维度的探讨，普遍证实其在激发微观主体活力与促进宏观区域发展方面具有影响作用。赵德起等研究发现数字普惠金融能够提升民营经济韧性。曹守新等指出数字普惠金融通过拓宽融资渠道、改善创业环境，有效激发实体经济的创业活力，推动县域经济高质量发展。一方面，韩坚和管志豪指出数字普惠金融缩小金融服务差距，重塑了区域分工格局，提升了整体经济效率；另一方面，王青和王栋指出其对城镇居民消费存在显著促进作用，且在中心区位、大规模城市与中高等级城市中表现更为突出。此外，江亚锋和郑震琪指出数字普惠金融在弥合城乡差距方面成效显著，通过提升农村金融可得性与降低融资成本和信息不对称，成为缩小城乡收入差距的重要工具。

（二）数字普惠金融对产业结构升级的影响

关于产业结构升级，现有研究表明数字普惠金融的影响并非单一线性关系，具有维度差异与区域异质性。首先，唐文进指出数字普惠金融对产业结构升级的影响存在非线性与门槛特征。涂强楠和何宜庆进一步针对制造业细分领域发现，随着科创能力提升，数字普惠金融对中端制造业的促进作用将减弱，高端制造业的抑制作用会被削弱。其次，不同维度的影响存在差异。杨佳利针对乡村产业结构的研究表明，使用深度的推动效应最强。在县域层面，贾子钰和韩廷春发现使用深度的效应尚不显著。最后，其影响效应具有区域异质性。班楠楠和杜俞霏对比东中部县域发现，东部地区表现出显著的“数字红利”，而中部地区则面临“数字鸿沟”的挑战。

（三）数字普惠金融影响产业结构升级的作用机制

在影响机制方面，学界从供需两侧及要素配置等多个角度揭示了其作用路径，可主要归纳为创新驱动、需求拉动与要素优化配置三类。第一，创新驱动机制。多数研究支持数字普惠金融通过提高区域创新水平和激发创业活力、科技创新来推动产业升级。汤继强等进一步验证了“数字普惠金融—科技创新—产业结构优化”的传导链条，并指出科技创新在此关系中扮演了不完全中介的角色，且三者之间存在空间溢出效应。第二，需求拉动机制。王鑫雨和戎素云证实了消费升级在这一过程中的中介作用，杜金岷等也指出，消费需求的扩张是连接数字普惠金融与产业结构优化的关键渠道之一。第三，要素配置优化机制。郭守亭和金志博认为，数字普惠金融通过资源配置效应、需求效应和技术进步效应共同促进产业升级。宋瑜强调了其在推动资本集聚、引导投资方向和加强风险管理方面的功能。

相较于现有研究，本文的边际贡献在于：第一，研究视角的微观化。既有研究多聚焦于省际层面，城市作为产业政策落实和经济活动开展的基本单元，基于城市样本数据进行实证分析，能更精确地识别经济效应。第二，机制分析的深化。实证检验了技术创新在城市层面的中介效应，厘清了“数字金融触达—创新涌现—产业升级”的逻辑链条。第三，维度解析的精细化。通过探究数字普惠金融子维度的异质性影响，为差异化政策设计提供实证支撑。

二、理论分析与研究假说

刘毛桃等研究发现数字普惠金融显著促进城市产业结构升级，西部城市、经济较不发达以及资源型城市所受到的影响较弱。传统金融体系由于受到物理网点限制和信息不对称问题的制约，存在“属性歧视”和“规模歧视”，数字普惠金融的兴起改变了金融服务的供给模式。首先，数字技术的应用大幅降低了金融服务触达用户的边际成本，使得金融服务广泛覆盖至传统金融难以触及的“长尾客户”，扩大了产业资本形成的基数。其次，大数据风控技术通过对非传统征信数据的分析，能够更精准地识别企业的信用水平与发展潜力，有效缓解银企之间的信息不对称，使资金能够更有效地流向生产效率更高、发展前景更好的产业部门，加速产业结构的“优胜劣汰”。最后，数字普惠金融通过移动支付、线上理财等工具，改变了居民的消费习惯与储蓄结构，消费需求端的升级倒逼供给端进行产品和服务创新，从而牵引产业结构的调整。

据此，提出研究假设H1：数字普惠金融能够促进产业结构升级。

技术创新是产业结构升级的强大驱动力，数字普惠金融通过技术创新，进而实现对产业结构的赋能。其一，技术创新活动通常具有投入大、周期长、风险高的特点，且往往缺乏足够的固定资产作为抵押物，导致创新型企业极易面临“麦克米伦缺口”。数字普惠金融能够以更低的成本为创新企业提供连续、便捷的资金支持，有效弥补企业研发资金的缺口，平滑企业的现金流波动，使企业能够维持稳定的研发强度，促进技术进步，从而推动产业结构升级。其二，技术创新伴随着高失败率，传统金融出于避险本能往往“惜贷”。数字普惠金融通过大数据精准定价，识别并承担一部分传统金融无法覆盖的创新风险。同时，数字化金融工具为企业提供了研发中断险、专利险等产品，有效对冲了创新过程中的不确定性，鼓励更多社会资本进入战略性新兴产业，推动新技术加速从实验室走向应用。其三，数字普惠金融不仅惠及大企业，更通过“滴灌”效应支持了量大面广的中小微科创企业。新技术通过产业关联效应和溢出效应，渗透到上下游产业链，推动传统产业的数字化转型和全行业的生产效率提升，引致新旧动能转换，推动整个区域的产业结构向技术密集型、知识密集型转变。

据此，提出研究假设H2：技术创新在数字普惠金融影响产业结构升级的过程中发挥中介作用。

三、研究设计

（一）模型设定

1. 基准回归模型

为检验数字普惠金融对产业结构升级的影响，本文构建如下双向固定效应模型（即验证假设H1）：

其中，下标和分别表示城市和年份。为被解释变量，为核心解释变量，代表城市在时期的数字普惠金融发展水平，对其进行自然对数化处理（ln）；为一系列控制变量集合；表示城市固定效应；表示年份固定效应；为随机扰动项。

2. 中介变量回归模型

为检验技术创新在数字普惠金融影响产业结构升级过程中的中介传导作用（即验证假设H2），本文采用“两步法”逻辑进行推导与验证，在模型（1）的基础上构建包含中介变量的回归模型，设定如下：

其余变量与基准模型保持一致。

3. 子维度回归模型

为考察数字普惠金融三个子维度对产业结构升级的影响，本文将数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度纳入模型，设定如下：

其中，分别代表数字普惠金融的三个子维度：覆盖广度()、使用深度()和数字化程度()的对数形式,其余变量与基准模型保持一致。

（二）变量选取

1. 被解释变量：产业结构升级（Indus）

参考李翔和邓峰、刘培森和尹希果的已有研究，本文以第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量被解释变量产业结构升级。

2. 解释变量：数字普惠金融指数（lnDifi）

采用“北京大学数字普惠金融指数”作为核心解释变量，涵盖覆盖广度、使用深度和数字化程度三个子维度，并对相关指数均取对数。

3. 中介变量：技术创新（Tech）

采用各城市发明专利申请授权数量来衡量技术创新水平，并进行对数化处理。发明专利相较于实用新型和外观设计专利，更能反映核心技术的创新能力。

4. 控制变量

（1）城镇化率（Urban）：采用常住城镇人口占常住人口总量的比重衡量。

（2）经济发展水平（lnPgdp）：采用人均地区生产总值衡量，并取对数处理。

（3）对外开放水平（Open）：采用进出口总额占地区生产总值的比重衡量。

（4）人力资本水平（Edu）：采用普通高等学校在校学生数占年末总人口的比重衡量。

（5）金融发展水平（Fin）：采用金融机构存贷款余额占地区生产总值的比重衡量。

（6）政府干预程度（Gov）：采用地方财政一般预算支出占地区生产总值的比重衡量。

（三）数据说明与描述性统计

本文选取2012—2022年中国地级及以上城市作为研究样本，剔除哈密市、乌鲁木齐市等数据缺失严重的样本，最终构建包含276个城市的平衡面板。其中，核心解释变量数字普惠金融指数源自“北京大学数字普惠金融指数”；被解释变量、中介变量及控制变量数据来源于国家知识产权局及各城市统计年鉴和统计公报。针对少量缺失数据，采用线性插值法予以补齐，对所有连续变量进行1%水平的缩尾处理，以缓解极端值干扰。相关变量的描述性统计如表1所示。

变量名称	样本量	均值	标准差	最小值	最大值
产业结构升级	3036	1.205	0.588	0.381	3.908
数字普惠金融	3036	5.277	0.361	4.306	5.805
覆盖广度	3036	5.234	0.401	4.128	5.874
使用深度	3036	5.235	0.360	4.292	5.749
数字化程度	3036	5.446	0.341	4.407	5.797
技术创新	3036	7.680	1.573	4.431	11.455
城镇化率	3036	0.571	0.142	0.280	0.946
经济发展水平	3036	10.796	0.513	9.625	11.970
对外开放水平	3036	0.179	0.262	0.002	1.482
人力资本水平	3036	0.018	0.018	0.001	0.089
金融发展水平	3036	2.685	1.141	1.135	6.929
政府干预程度	3036	0.210	0.097	0.082	0.569

四、实证分析

（一）基准回归分析

表2报告了数字普惠金融对产业结构升级影响的基准回归结果。列(1)显示核心解释变量“数字普惠金融”的回归系数为0.557，且在1%水平上显著为正，研究假设H1成立，即数字普惠金融能够显著促进产业结构升级。

变量	(1) 产业结构升级
数字普惠金融	0.557***
	(6.14)
城镇化率	0.177
	(1.64)
经济发展水平	-0.358***
	(-8.30)
对外开放水平	0.010
	(0.20)
人力资本水平	-0.248
	(-0.23)
金融发展水平	0.098***
	(7.85)
政府干预程度	1.040***
	(7.22)
Constant	1.621***
	(3.02)
样本量	3036
组内R²	0.589

注：括号内为t统计量；*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

（二）稳健性检验

为确保基准回归结论的可靠性，本文采用四种方法进行了稳健性检验，具体结果见表3。

1. 替换被解释变量

参考杨慧梅和江璐、屠年松等研究，表3第(1)列采用“第三产业增加值占地区生产总值的比重”作为产业结构升级的新代理指标。回归结果显示，系数为0.107，在1%的水平上显著为正，具有较好的稳健性。

2. 核心解释变量滞后一期

数字普惠金融对产业结构升级的影响可能具有时滞性，因此，将数字普惠金融变量滞后一期后重新进行回归。表3第（2）列显示，回归系数为0.575，依然在1%的水平上显著，且系数大小与基准模型相近，验证了结论的稳健性，也从侧面说明了数字普惠金融对产业结构的影响具有持续性。

3. 剔除特殊年份样本

2020年经济发展受到特殊外部冲击影响，为了避免该特殊年份对结果产生较大干扰，本文剔除2020年样本后重新进行回归。表3第（3）列显示，剔除2020年后，数字普惠金融的估计系数为0.525，并在1%的水平上显著，该系数略低于基准回归结果，但方向和显著性均保持不变。

4. Bootstrap重复抽样

采用Bootstrap方法进行300次重复抽样，表3第（4）列显示，数字普惠金融的估计系数为0.557，并在1%的水平上显著。Bootstrap检验后，核心解释变量的系数与基准回归保持一致，表明在重复抽样条件下，数字普惠金融的正向影响仍然具有较强稳定性。

变量	(1) 替换被解释变量	(2) 核心变量滞后一期	(3) 剔除2020年	(4) Bootstrap
数字普惠金融	0.107***		0.525***	0.557***
	(7.52)		(5.76)	(5.27)
城镇化率	0.017	0.168	0.194*	0.177
	(0.99)	(1.31)	(1.70)	(1.18)
经济发展水平	-0.034***	-0.461***	-0.369***	-0.358***
	(-4.96)	(-8.95)	(-8.31)	(-5.28)
对外开放水平	0.036***	-0.014	-0.001	0.010
	(4.42)	(-0.22)	(-0.03)	(0.15)
人力资本水平	0.126	-0.477	-0.124	-0.248
	(0.75)	(-0.39)	(-0.11)	(-0.20)
金融发展水平	0.016***	0.071***	0.105***	0.098***
	(8.01)	(5.02)	(8.09)	(5.32)
政府干预程度	0.050**	1.048***	0.929***	1.040***
	(2.23)	(6.31)	(6.14)	(3.70)
数字普惠金融（滞后一期）		0.575***
		(5.82)
常数项	0.195**	2.745***	1.876***	1.621**
	(2.32)	(4.36)	(3.41)	(2.28)
样本量	3036	2760	2760	3036
组内R²	0.667	0.530	0.583	0.589
城市固定效应	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是

注：括号内为t统计量；*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

（三）中介效应检验

表4中第（1）列为基准回归结果，第（2）列为中介效应检验回归结果，数字普惠金融对技术创新的回归系数为1.001，且在1%的统计水平上显著为正。这表明，数字普惠金融显著激发了城市的整体技术创新活力。张治栋和廖常文指出，区域技术创新能够有效推动产业结构升级，市场化在其中发挥着调节作用。张思麒和刘导波也证实，前沿型技术进步和追随型技术进步均能显著促进产业结构高级化。朱东波和张相伟基于中国城市面板数据发现，数字普惠金融能够通过激励技术创新促进产业结构升级。由此，表明数字普惠金融通过推动技术创新，来促进我国产业结构升级，假设H2成立。

变量	(1) 产业结构升级	(2) 技术创新
数字普惠金融	0.557***	1.001***
	(6.14)	(7.41)
城镇化率	0.177	0.549***
	(1.64)	(3.41)
经济发展水平	-0.358***	0.468***
	(-8.30)	(7.28)
对外开放水平	0.010	0.166**
	(0.20)	(2.17)
人力资本水平	-0.248	4.450***
	(-0.23)	(2.79)
金融发展水平	0.098***	0.001
	(7.85)	(0.04)
政府干预程度	1.040***	0.626***
	(7.22)	(2.91)
Constant	1.621***	-3.214***
	(3.02)	(-4.01)
样本量	3036	3036
组内R²	0.589	0.840

注：括号内为t统计量；*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

（四）数字普惠金融子维度的拓展研究

为了进一步明晰数字普惠金融对产业结构升级效应的具体影响，本文分别将覆盖广度、使用深度和数字化程度纳入固定效应模型，回归结果见表5。

1. 覆盖广度的影响

表5第（1）列显示，覆盖广度的回归系数为0.546，表明数字金融服务覆盖范围扩大能够显著促进产业结构高级化。电子账户的广泛普及和基础金融服务的下沉，打破了传统金融的地理排斥，使得偏远地区和长尾群体能够接入现代金融体系，促进产业结构多元化发展与升级。

2. 使用深度的影响

表5第（2）列显示，使用深度的回归系数为0.180，在1%的水平上显著。这表明，仅仅“开户”是不够的，还需要提高金融服务的实际使用效率和使用质量，使数字金融由“能够获得”进一步转变为“能够有效使用”，才能产生实质性的资金流动和经济互动，进而更有效地撬动产业结构的调整。

3. 数字化程度的影响

表5第（3）列显示，数字化程度的估计系数为−0.060，未通过显著性检验。这可能是由于数字化程度的提升对产业结构的传导路径更为间接，需要更长的时间才能显现效果。

变量	(1) 覆盖广度	(2) 使用深度	(3) 数字化程度
覆盖广度	0.546***
	(8.68)
城镇化率	0.135	0.255**	0.266**
	(1.25)	(2.37)	(2.47)
经济发展水平	-0.411***	-0.288***	-0.285***
	(-9.41)	(-6.88)	(-6.79)
对外开放水平	-0.036	0.056	0.051
	(-0.70)	(1.09)	(1.00)
人力资本水平	-0.182	-0.265	-0.250
	(-0.17)	(-0.25)	(-0.23)
金融发展水平	0.093***	0.107***	0.106***
	(7.51)	(8.49)	(8.39)
政府干预程度	0.972***	1.108***	1.131***
	(6.77)	(7.68)	(7.84)
使用深度		0.180***
		(2.95)
数字化程度			-0.060
			(-1.50)
Constant	2.319***	2.505***	3.569***
	(4.92)	(4.63)	(7.32)
样本量	3036	3036	3036
组内R²	0.595	0.585	0.584

五、结论与政策建议

（一）主要结论

本文以2012—2022年中国276个地级市的面板数据为研究样本，构建双向固定效应模型，实证检验了数字普惠金融对产业结构升级的影响效应、作用机制及多维异质性。主要研究结论如下：

1. 数字普惠金融显著促进了产业结构升级，并通过了系列稳健性检验。基准回归中，数字普惠金融的估计系数为0.557，并在1%水平上显著，在经过系列稳健性检验后结果仍成立。
2. 技术创新是数字普惠金融赋能产业结构升级的重要传导路径。数字普惠金融通过提升城市的技术创新水平，形成“数字普惠金融→技术创新→产业结构升级”的链式传导机制。
3. 数字普惠金融子维度对产业结构升级的影响存在差异。子维度回归结果显示，“覆盖广度”与“使用深度”均对产业结构升级产生了显著的正向影响，“数字化程度”未表现出显著影响。

（二）政策建议

基于上述研究结论，为进一步发挥数字普惠金融在构建现代化产业体系中的作用，本文提出以下政策建议：

1. 深化数字普惠金融覆盖广度，筑牢产业发展根基

深化数字普惠金融“覆盖广度”，大力推进数字金融基础设施建设。针对中西部地区和广大县域农村，应加快5G网络、数据中心等新型基础设施的布局，降低金融服务的物理门槛。政府和金融机构应联合开展金融素养教育，推广电子账户的使用，消除“数字鸿沟”，确保每一个市场主体都能享受到数字金融的红利，为产业多元化发展提供广泛的资金支持基础。

2. 提升数字金融服务使用深度，精准滴灌实体经济

提升金融服务的“使用深度”。鼓励金融机构利用大数据、人工智能等技术，创新信贷产品（如供应链金融、知识产权质押贷款），精准对接中小微企业和科创企业的融资需求。重点发展针对第三产业和高新技术产业的特色金融产品，引导资金从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，切实提高资金配置效率，支持现代服务业和先进制造业的深度融合。

3. 强化技术创新激励机制，畅通“金融—创新—产业”循环

强化技术创新这一关键传导机制，一方面，完善知识产权保护制度，保障创新者的合法权益，激发全社会的创新意愿；另一方面，探索建立“数字金融+科技创新”的联动机制，设立专项风险补偿基金，引导数字信贷资金更多地投向研发环节。通过税收优惠和政策补贴，降低企业的研发成本和融资成本，真正打通从“金融活水”到“技术创新”再到“产业升级”的良性循环。

4. 实施差异化区域发展战略，优化传统金融互补关系

考虑到不同地区经济发展水平和金融生态的差异，应避免“一刀切”的政策。对于东部地区，应侧重于利用数字普惠金融推动产业向智能化、高端化转型；对于中西部地区，则应利用数字普惠金融的“换道超车”优势，承接产业转移并培育特色优势产业。此外，要正确处理数字普惠金融与传统金融的关系，发挥传统金融在重大项目上的主力军作用，同时利用数字金融在服务长尾客户上的优势，形成优势互补、分工协作的金融生态体系，共同服务于产业结构优化升级的大局。

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