财富水平对数字普惠金融综合指数的影响机制研究——基于主成分分析与门槛回归的实证检验

　　《财富水平对数字普惠金融综合指数的影响机制研究——基于主成分分析与门槛回归的实证检验》

　　一、摘 要

　　数字普惠金融在我国经济发展中发挥着越来越重要的作用，其目标是通过数字技术提升金融服务的可得性、便利性与覆盖面。然而，不同财富水平家庭在数字普惠金融体系中的参与程度存在显著差异，其背后的影响机制尚未被充分识别。本研究基于全国性家庭金融调查数据（如 CHFS），运用主成分分析法（PCA）构建数字普惠金融综合指数，并采用面板门槛回归模型，从财富水平的视角系统检验其对数字普惠金融参与深度的影响机制。

　　研究结果显示：（1）家庭数字普惠金融综合指数具有明显的财富分层特征，财富越高的家庭在支付、投资、信贷等数字金融场景中的参与程度越深；（2）财富水平与数字普惠金融指数之间存在显著的非线性关系，门槛回归表明：当财富水平超过某一关键门槛后，其促进作用明显增强；（3）数字技能、设备条件、网络接入等能力类因素在中低财富区间影响更为突出，而风险偏好、信息安全担忧等因素在高财富区间更为敏感；（4）区域互联网普及度、当地数字基础设施水平对财富与数字普惠金融指数之间的关系具有显著调节作用。

　　研究结论说明：数字普惠金融并非自动带来普惠性，其效果在不同财富群体中具有显著差异。应针对不同财富层级制定差异化的数字普惠金融政策，如提升弱势群体数字技能、优化产品设计、完善数据安全制度、加强区域数字基础设施建设等，以促进数字普惠金融的全面发展。

　　关键词：财富水平；数字普惠金融；主成分分析；门槛回归；非线性效应；家庭金融行为

　　第一章 绪论

　　1.1 研究背景

　　1.1.1 数字普惠金融的提出与发展

　　1.1.2 数字支付、数字信贷、数字投资的普及现状

　　1.1.3 数字普惠金融普惠效果出现分层差异

　　1.1.4 财富水平作为家庭金融参与的重要驱动因素

　　1.2 研究问题

　　1.2.1 财富水平是否显著影响数字普惠金融综合指数？

　　1.2.2 财富影响数字普惠金融参与的机制是什么？

　　1.2.3 存在怎样的非线性与门槛效应？

　　1.2.4 区域数字基础设施是否具有调节功能？

　　1.3 研究意义

　　1.3.1 理论意义：拓展财富分层与数字金融交叉研究

　　1.3.2 实践意义：识别数字普惠金融的结构性约束

　　1.3.3 政策意义：优化数字普惠金融差异化供给

　　1.4 研究内容与技术路线

　　1.4.1 研究内容概述

　　1.4.2 技术路线

　　1.5 创新点

　　1.5.1 构建数字普惠金融综合指数（PCA）

　　1.5.2 运用门槛回归分析财富的非线性影响

　　1.5.3 明确多维度数字金融行为的解释路径

　　第二章 文献综述

　　2.1 数字普惠金融研究综述

　　2.1.1 数字普惠金融测度体系

　　2.1.2 数字技术在普惠金融中的应用

　　2.1.3 数字普惠金融的普惠性与局限性

　　2.2 财富水平与家庭金融行为研究

　　2.2.1 财富分层与金融参与差异

　　2.2.2 财富对风险承受能力与数字技能的影响

　　2.2.3 财富不平等与金融排斥

　　2.3 数字金融参与的影响因素

　　2.3.1 技术接入与设备条件

　　2.3.2 数字技能与认知能力

　　2.3.3 平台信任、安全偏好与风险认知

　　2.4 文献述评

　　2.4.1 现有研究中存在的问题

　　2.4.2 本研究的贡献与定位

　　第三章 理论基础与研究假设

　　3.1 数字普惠金融理论基础

　　3.1.1 普惠金融理论

　　3.1.2 数字金融包容性理论

　　3.1.3 数字鸿沟理论

　　3.2 财富水平影响数字普惠金融指数的理论分析

　　3.2.1 财富与数字接入能力

　　3.2.2 财富与数字技能与金融知识

　　3.2.3 财富与数字金融风险偏好

　　3.3 非线性与门槛效应的理论解释

　　3.3.1 财富达到一定水平后的跃迁效应

　　3.3.2 弱势群体的能力型约束与结构性排斥

　　3.3.3 高财富群体的信任与安全型约束

　　3.4 研究假设

　　H1：财富水平对数字普惠金融综合指数具有显著正向影响

　　H2：财富水平影响数字普惠金融参与存在非线性门槛

　　H3：数字技能、设备条件等能力因素发挥中介作用

　　H4：地区数字基础设施水平具有调节效应

　　第四章 数据来源、变量设定与模型构建

　　4.1 数据来源

　　4.1.1 CHFS 数据介绍

　　4.1.2 样本构建与清洗方法

　　4.2 数字普惠金融综合指数构建

　　4.2.1 选择指标：数字支付、数字投资、数字信贷

　　4.2.2 主成分分析（PCA）方法

　　4.2.3 指标加权与指数构建

　　4.2.4 指数特征分析与解释

　　4.3 变量定义

　　4.3.1 核心解释变量：家庭财富水平

　　—— 人均总资产 / 人均支出 / 财产性收入等

　　4.3.2 控制变量

　　4.3.3 中介变量：数字技能、设备条件

　　4.3.4 调节变量：地区互联网普及度

　　4.4 模型构建

　　4.4.1 基准回归模型

　　4.4.2 面板门槛回归模型（Hansen 模型）

　　4.4.3 中介效应模型

　　4.4.4 稳健性检验模型

　　第五章 实证结果与分析

　　5.1 描述性统计与相关性分析

　　5.1.1 变量统计特征

　　5.1.2 财富分层与数字普惠金融指数差异

　　5.1.3 相关性矩阵分析

　　5.2 基准回归结果分析

　　5.2.1 财富水平的线性影响

　　5.2.2 控制变量影响分析

　　5.3 门槛回归结果分析

　　5.3.1 单一门槛估计结果

　　5.3.2 多重门槛检验

　　5.3.3 财富水平的非线性效应解释

　　5.4 中介效应分析

　　5.4.1 数字技能的中介作用

　　5.4.2 设备条件的中介作用

　　5.4.3 风险偏好的可能路径

　　5.5 异质性分析

　　5.5.1 区域异质性：东部/中部/西部

　　5.5.2 城乡异质性

　　5.5.3 不同年龄与教育水平分组

　　5.6 稳健性检验

　　5.6.1 替换财富指标

　　5.6.2 替换数字普惠金融指数构建方式

　　5.6.3 工具变量法消除潜在内生性

　　第六章 结论与政策建议

　　6.1 主要结论

　　6.1.1 财富水平显著提升数字普惠金融综合指数

　　6.1.2 存在明显门槛与非线性关系

　　6.1.3 能力因素在低财富群体中更为关键

　　6.1.4 区域数字基础设施显著调节效果

　　6.2 政策建议

　　6.2.1 提升弱势群体数字技能与设备可得性

　　6.2.2 完善数字普惠金融产品适配性

　　6.2.3 优化数字金融风险防控体系

　　6.2.4 推动地区数字基础设施均衡发展

　　6.3 研究不足与未来展望

　　6.3.1 数据限制

　　6.3.2 动态分析不足

　　6.3.3 可进一步引入平台级数据