深挖农村消费潜力是应对经济下行压力，加快构建新发展格局，助力乡村振兴战略实施的迫切要求。逆全球化趋势加剧和世纪疫情冲击等多重背景下，中国经济面临前所未有的困难和挑战，进一步推动国内消费提档升级成为保障经济平稳运行的压舱石。立足经济发展新阶段、新形势、新条件，中共中央审时度势提出加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。构建经济发展新格局的战略基点在于扩大内需，短板在于农村消费市场。中国拥有规模庞大的农民群体（居住在乡村的人口为5.09亿，占全国人口的36.11%），且近年来农村地区人均可支配收入增长率明显高于城市地区，但农村居民消费的增长率却长期低于城市地区。由此可知，农村消费市场潜力巨大，成为当前和今后一段时期扩大内需的重要突破口。为着力激发农村市场消费潜力，2022年中央一号文件明确提出促进农村消费扩容提质升级。与此同时，越来越多学者指出，必须准确把握经济发展新阶段的消费特征变化，多措并举深挖国内市场尤其是农村市场的需求潜力（陈昌盛等，2021）。因此，探究新时期农村消费提档升级的可行路径对于积极应对经济发展的短期困难和长期挑战、实现“促消费、稳增长”的战略目标具有重要意义。

以网络化、信息化和数字化转型为目标的数字乡村发展或将成为激发农村消费潜力的新动能。长期的城乡二元经济结构背景下，我国农村居民消费面临着人均收入水平相对较低，农村消费市场运行机制尚不健全，农村社保体系有待完善等多重因素的制约（唐博文，郭军，2022）。为破除这些制约因素，中央和地方政府先后出台多项政策，不断完善促进农村消费的体制机制，虽取得一定成效，但消费持续增长依然乏力。随着以5G、大数据、人工智能等为标志的第四次技术革命快速推进，人类社会生产生活方式正在跨入以数字经济为核心发展引擎的新时代。作为乡村建设在“数智”维度的集中体现，数字乡村发展通过重塑乡村消费的时空关系、交互方式及要素组合方式，为优化农村消费结构、释放农村消费潜力提供新思路。首先，数字技术所具有的高创新性、强渗透性和广覆盖性，有助于打破时间与空间等物理上的限制，使城镇地区的前沿技术和先进知识加速溢出到农村地区，并通过提高农村地区人力资本、激活乡村市场中的沉睡资源、催生数字新业态新模式等，拓宽农民增收渠道和提高农民可支配收入水平，进而持续提高农民消费能力。其次，数字技术的广泛和深度应用不仅有助于为乡村治理和生活等场景赋能，减少乡村生产生活中的不确定性，稳定农民消费预期，而且还能够通过农村金融服务的网络化、便捷化，减少农户获得金融资源的时间和物质成本，降低农村居民的流动性约束，从而提高家庭消费水平。再次，数字乡村发展通过完善网络基站、物流网点、购物平台等基础设施，可有效增加支付便利性，提升交易效率，并增加农民消费尤其是线上消费的比例和金额。最后，数字乡村发展加速培育乡村网络消费、体验消费、智能消费等消费新模式，拓展乡村消费的产品和服务内容，并将全新的消费理念嵌入农村日常生活，革新传统消费习惯。

梳理相关文献可知，学者们从收入、流动性约束、储蓄、消费习惯等层面对居民消费的决定因素开展了较为系统的研究（Pistaferri，2015；朱信凯，骆晨，2011），但鲜有研究立足数字乡村发展视角探究农民消费增长新的驱动因素。近些年，随着数字经济的迅猛发展，学者们围绕互联网使用、数字基础设施建设、数字金融、数字治理及其经济社会效应等问题展开了诸多有益探讨（汪亚楠等，2021；唐红涛，谢婷，2022；周应恒，杨宗之，2021；Zhaoetal.，2022），且互联网使用对居民消费水平和结构的影响已得到较多证实（谭恒鑫等，2022；齐红倩，马湲君，2021）。但聚焦于乡村地区的数字经济与居民家庭消费的文献还相对有限，少有的几项研究仅从理论角度进行阐释或基于省市级宏观数据进行探索性分析（汪亚楠等，2021；汪亚楠，王海成，2021），鲜有文献从数字乡村建设主战场——县域层面进行系统分析，尤其缺乏针对县域数字乡村发展如何影响微观农村居民家庭消费的理论和实证探讨。

鉴于此，本文立足县域数字乡村发展的整体性框架，采用北京大学新农村发展研究院的县域数字乡村指数和中国家庭追踪调查（CFPS）的匹配数据，实证检验数字乡村发展对农村居民家庭消费的影响及其作用机制。本文可能的边际贡献主要体现在三个方面：首先，通过将县域数字乡村发展指数与中国家庭追踪调查微观数据进行匹配，探索性地剖析县域层面的数字乡村发展对微观农户消费行为的影响，在一定程度上弥补了现有文献仅从宏观层面讨论所导致的结论局限性；其次，基于数字乡村发展的分维度分析和家庭消费的类型比较，深入揭示数字乡村发展影响农民消费的结构性差异及对农民家庭不同类型消费影响的异质性；最后，从家庭增收和信贷约束两个层面实证探究数字乡村发展影响农村家庭消费的潜在路径。本研究有益于为加快县域数字乡村包容有序发展、促进农村消费提质升级探寻有效的实践策略。

一、文献综述

关于农村居民消费的决定因素，国内外学者已做广泛讨论并形成以下几类观点。一是以收入为核心的观点，从凯恩斯的绝对收入假说开始，逐渐衍生发展出相对收入假说、生命周期假说以及持久收入假说，该类假说的主要观点为居民根据现期或未来的收入水平进行消费决策（李江一，李涵，2016）。二是以流动性约束为核心的观点，认为流动性约束的上升造成了中国的低消费增长和内需不足（万广华等，2001；汪浩瀚，唐绍祥，2009）。流动性约束限制了居民通过借贷方式以平滑长期消费（唐博文，郭军，2022）。尤其我国农村地区的金融市场不发达，消费信贷的规模和种类较少，导致农村居民受到较大的流动性约束，而普惠金融可以通过缓解家庭流动性约束来促进家庭消费支出（Lietal.，2020）。三是以预防性储蓄为核心的观点，认为不确定性会通过预防性储蓄导致消费过度敏感进而影响消费。农民较差的抗风险能力与不完善的农村医疗、教育和养老保障体系加剧了他们对未来不确定性的预期，导致农民存在显著的预防性储蓄行为（汪浩瀚，唐绍祥，2009；Liuetal.，2020）。四是以习惯形成、文化以及价值观等为核心的观点，此类研究认为我国农村居民的各项消费支出与消费行为变动均表现出了显著的内部、外部习惯形成效应（王小华等，2020；崔海燕，范纪珍，2011）。面对不确定冲击，习惯形成减慢了居民消费的变化速度，抑制了消费倾向的提高（臧旭恒等，2020）。此外，有研究表明农村居民的消费行为受中华民族传统的儒家文化、勤俭节俭、人情往来、面子工程等文化和价值观层面因素的显著影响（叶德珠等，2012；Giorgietal.，2020）。五是以农村基础设施、农村公共品为核心的观点，认为农村地区基础设施条件落后是农民消费需求不足的主要因素之一（林毅夫，2000），以电力、燃气、水利（杨琦，2018）、交通为主的硬件设施与农村流通业体系为象征的软件设施共同构建的农村消费环境对农村居民消费产生了显著的影响（梁任敏，巴曙松，2022）。

随着数字技术加速嵌入乡村生产生活诸多领域，数字乡村建设得到越来越多学者的重视，但直接探讨数字乡村发展与农村居民消费的研究十分有限。鉴于数字乡村的相对重要性与相对新颖性双重属性，且受限于研究数据的可得性，已有文献多从理论层面对数字乡村的影响效应进行探讨。一些学者利用省级、地市级宏观数据测算了数字经济水平，并证实了区域数字经济发展对居民消费模式的积极影响（Lietal.，2020；唐红涛，谢婷，2022；钟若愚，曾洁华，2022）；与此同时，部分学者立足农户层面论证了互联网采纳对农村居民消费水平和结构的影响（Liuetal.，2020；周应恒，杨宗之，2021）。此外，学者们关于互联网使用影响家庭消费的理论逻辑研究为本文提供有益启发。相关研究证实，数字技术的应用可通过影响消费模式、消费内容和消费观念等进而影响居民消费。一是，数字技术的开放性、便利性、共享性正将全新的消费理念嵌入农村居民日常生活，传统的消费理念与消费习惯被打破与重塑，消费潜力被加速释放（祝仲坤，冷晨昕，2017）。二是，数字技术大幅降低了交易成本，提高了消费效率，拓展乡村消费的产品和服务内容（周应恒，杨宗之，2021）。三是，数字技术对传统消费模式具有显著的替代效应，加速线上消费、智能消费等模式兴起。麦肯锡的研究报告显示，网络消费每新增1元，其中0.6元源于对线下消费的替代，另外0.4元则是新增消费。综上所述，已有研究围绕数字经济与农村居民家庭消费开展了诸多有益探讨，在理论和实践方面取得了初步的研究成果，但仍存在以下问题值得深入研究。一是，仅较为零散地探讨互联网、大数据平台等新一代信息技术对农村消费的影响效应，缺乏针对数字乡村情境下农村居民消费行为逻辑的系统性考量，因此有必要基于数字乡村发展的整体架构开展全面分析。二是，关于数字乡村发展和农村家庭消费的衡量还不够全面，亟需更加系统科学的指标体系来刻画农村居民家庭消费特征及数字乡村发展的分布形态。三是，现有的少量研究主要基于省市层面数据分析探讨数字乡村发展的经济社会效应，存在难以剥离农民群体参与实际的局限性，所得结论在一定程度上缺乏针对性与外推性。因此，有必要基于微观调查数据，从乡村建设的重要主体——农户视角系统评估数字乡村发展的消费促进效应。四是，关于数字乡村发展影响农村家庭消费的作用渠道尚不清晰，并且缺乏基于数字乡村发展及其分维度在不同群体等方面的异质性分析，不利于根据有效性条件分类设计优化对策。

二、模型、数据及变量

（一）模型设定

本文构建的基准回归模型如下所示：

其中Consumptionij表示第j个县家庭i的消费情况。Digitalj为核心解释变量，表示区县j的数字乡村发展水平。Zij是一系列控制变量，包括户主特征、家庭特征及地区特征等变量。εij代表随机扰动项。此外，由于本文分析的是地区层面的数字乡村发展对家庭消费的影响，为避免地区内部个体之间的相关性对模型估计结果的影响，本文采用聚类到村级层面的稳健标准误。

值得注意的是，上述模型可能存在遗漏变量等情况而导致内生性问题，例如当地传统文化、个体对数字经济的接受程度及数字技术应用水平等，这些因素不仅影响家庭消费行为，也可能影响数字乡村的发展，但却很难被研究者测量。此外，反向因果也可能存在。随着区域消费活动的增加，数字技术的应用场景日趋多元化，对数字乡村相关设施与技术的需求也逐渐增长，从而促进当地的数字乡村发展。因此，本文拟采用工具变量法进行补充分析。选取的工具变量是地理信息系统计算的农户所在县域与浙江省杭州市中心点的球面距离。主要依据是，一方面，本文核心解释变量数字乡村发展指数主要基于阿里巴巴集团的底层数据编制而成，以阿里集团为代表的大型互联网企业的发展起源于杭州，而杭州向外具有辐射效应，因此县域距离杭州的球面距离与数字乡村发展指数具有较高相关性；另一方面，杭州只是中国经济发展的重要城市之一，与杭州的距离远近并不直接影响家庭消费行为，因此工具变量的外生性近似满足。本文选取工具变量的思路已在相关实证研究中被广泛采用（邱子迅，周亚虹，2021；张勋等，2021）。

（二）数据来源

本文研究数据为三方面的匹配数据。第一方面为县域层面数字乡村发展宏观数据，该数据来自北京大学新农村发展研究院发布的县域数字乡村指数，该指数由北京大学新农村发展研究院和阿里研究院通过采用阿里集团的各类互联网数据共同编制，用于刻画中国县域数字乡村的发展情况，具体包括数字乡村总指数、四个一级指标（乡村数字基础设施指数、乡村经济数字化指数、乡村治理数字化指数、乡村生活数字化指数）及多个二级指标，测算获得全国1880个县或县级市为基本单元（不包括市辖区或特区）的数字乡村发展指数。第二方面数据来自中国家庭追踪调查（ChinaFamilyPanelStudies，下文简称CFPS）。CFPS由北京大学中国社会调查中心组织实施，采用多阶段等概率抽样，样本覆盖25个省份的162个县，目标样本规模为16000户，2010年为抽样及调研基期，随后每两年追踪调研一次，形成了2010、2012、2014、2016、2018年共5个子数据集。本文采用2018年的截面数据，并对样本做如下处理：（1）剔除基于国家统计局城乡分类资料中的城镇样本，保留乡村样本；（2）仅保留家庭样本及匹配的户主特征。第三方面数据为工具变量数据，为家庭所在县域与杭州市中心的球面距离，该数据通过地理信息系统投影计算所得。将以上三方面数据按照样本所在县和年份进行数据匹配，最终获得了4560个农村家庭样本数据，该匹配有助于从县域层面精准识别数字乡村发展对农村家庭消费的影响，弥补了已有研究多从省级宏观层面进行探讨的不足。

（三）变量说明

1.被解释变量

本文的被解释变量为家庭层面的人均消费支出，并取对数处理纳入模型。根据CFPS问卷，家庭消费性支出包括食品、衣着、居住、家庭设备及日用品、交通通信、文教娱乐、医疗保健和其他消费支出。在此基础上，借鉴徐佳和韦欣（2021）的分类定义及具体类目，将家庭消费分为生存型消费、发展型消费和享受型消费，具体的描述统计结果见表1。

2.解释变量

本文解释变量为县域数字乡村发展。采用北京大学新农村发展研究院发布的县域数字乡村指数作为数字乡村发展的代理变量，该指数为目前可得且聚焦到县域层面的较少数据集之一，由21个来自阿里巴巴集团及旗下业务和生态伙伴，8个源于国家统计数据及网络爬取的指标，采用对数型功效函数法进行标准化处理后，自下往上逐层汇总所得。经过主成分分析和聚集度分析等检验后认为该指数具有一定的科学性与代表性。数字乡村发展指数原始取值在0～100之间，为更方便地提供解释，除描述性统计部分外，本文实证分析均采用ZScore标准化后的数字乡村发展指数。县域层面家庭人均消费与数字乡村发展指数的散点图如图1所示。

3.控制变量

借鉴郭峰等（2020）、张勋等（2020）等研究，本文选取个体层面、家庭层面和地区层面的控制变量，其中个体层面的变量包括户主的性别、年龄、受教育年限、婚姻状况、民族、健康状况等；家庭层面的变量包括家庭人口规模、家庭抚养比等；地区层面的变量包括县域人均GDP以及地区虚拟变量等。变量的具体定义、赋值及描述性统计如表1所示。

用Epanechnikov核函数模拟家庭人均消费分布情况如图2所示，从图中可知家庭人均消费和家庭人均生存型消费在数字乡村发展水平更高的地区总体消费量更大，家庭人均发展型消费和家庭人均享受型消费在数字乡村发展水平更高的地区具有更集中于中间部分的趋势。

三、实证结果

（一）基准回归结果

表2第一列汇报了OLS模型的估计结果，其中被解释变量为农村居民家庭人均消费（对数值），核心解释变量为数字乡村发展（标准化后的总指数）。从表中可知，数字乡村发展的估计系数为正且显著，表明控制户主特征、家庭特征和区域特征后，数字乡村发展与农村居民家庭消费总体上存在显著的正相关关系。数字乡村发展对农村家庭消费的影响系数为0.048，即数字乡村发展指数每提高1个标准差，农村居民家庭人均消费提高4.8%。

控制变量的估计结果与预期基本一致。首先，户主特征方面，受教育水平越高的户主，家庭消费水平越高；非农户口的户主家庭消费显著高于农业户口的户主家庭。而其他户主特征，如户主性别、户主年龄、户主婚姻状况、户主民族、户主健康水平未检验出与农村家庭人均消费有显著的相关关系。其次，家庭特征方面，互联网接入、家庭规模、家庭抚养比和房屋产权均检验出与农村家庭消费有显著的相关关系，其中相比于无互联网接入的家庭，有互联网接入的家庭消费水平更高。而其他家庭特征均与家庭消费成负相关关系，如家庭规模、家庭抚养比越大的家庭消费水平越低，可能的解释是，家庭抚养比较高的家庭，其少儿或老年人的比例也越大，在目前不管是农村教育体系还是农村养老与医疗保障体系均未完善的背景下，对于抗风险能力相对较弱的农村家庭，一个理性的选择即进行预防性储蓄，适当减少当期消费（李春琦，张杰平，2009；陈晓毅，张波，2014）。最后，区域特征方面，县域人均GDP与农村家庭消费水平正相关，表明消费作为一种具有习惯效应、示范效应和同群效应的行为（杭斌，闫新华，2013），县域内经济环境对其影响十分显著。

（二）内生性处理

如前文所述，数字乡村发展与农村家庭消费的基准回归模型可能存在着内生性问题。本文采用IV-2SLS模型进行补充分析，选取的工具变量为家庭所在县域距离杭州市的球面距离，前文已经从理论上论述了该工具变量的相关性和外生性。统计上对工具变量有效性的检验结果如表2第二、三列所示。首先，聚类稳健的Hausman检验p值为0.003，表明OLS估计可能存在内生性偏误，IV-2SLS的估计结果更可信。其次，第一阶段检验工具变量的F统计量为21.755，大于经验参考值10；弱工具变量检验中的AR统计量和Wald统计量对应的p值均小于1%；因此，可以认为所选工具变量不是弱工具变量。最后，在第一阶段估计中，工具变量与数字乡村发展之间的关系通过了1%水平上的显著性检验，表明本文所选工具变量与数字乡村发展具有较强的相关性。从模型估计系数来看，工具变量与数字乡村发展之间为显著负相关关系，与预期相符，表明与杭州球面距离越远的县城，其数字乡村发展水平越低。第二阶段结果显示，相对基准回归模型，数字乡村发展的估计系数仍然为正且显著性水平增加，估计系数也增加至0.256，即数字乡村发展水平每提升1个标准差，能显著提高农村居民家庭人均消费25.6%。可见，数字乡村发展对农村家庭消费的影响效应同时具有统计显著性和经济显著性。综上所述，在选取有效的非弱工具变量前提下，采用两阶段最小二乘法估计结果表明，数字乡村发展对农村居民家庭人均消费具有显著的正向影响。

（三）稳健性检验

1.调整分析数据集

考虑到本文核心解释变量数字乡村发展所用代理变量为北京大学和阿里研究院联合发布的县域数字乡村指数，其底层指标数据源自总部位于杭州的阿里巴巴集团及旗下业务和生态伙伴，上述数据分析也发现，数字乡村指数大小与该县到杭州的距离呈显著负相关关系。借鉴尹振涛等（2021）的处理方法，删除杭州市的样本，并在此基础上进一步剔除样本中数字乡村指数最高5%和最低5%的样本，形成新的数据集以验证本文估计结果的稳健性。具体结果如表3所示，估计系数显著为正，与前述基准分析结果一致。

2.评估不可观测遗漏变量的影响

除已控制的变量外，可能还存在一些不可观测遗漏变量对本文估计结果产生潜在影响。本文借鉴Altonji等（2005）、Nunn和Wantchekon（2011）等评估遗漏变量重要性的思路来检验本文结果的稳健性。具体来说，设计两组回归模型，一组为受约束控制变量的模型，另一组为完全控制变量模型，依据两组模型解释变量的估计系数计算变动系数，该变动系数越大表示待估系数受遗漏变量的影响越小。本文设计两个受约束控制变量模型和两个完全控制变量模型，受约束控制变量模型1只包括关键解释变量（数字乡村发展），完全控制变量模型1加入关键解释变量以及户主和家庭特征变量；受约束控制变量模型2加入关键解释变量和户主特征变量，完全控制变量模型2包括关键解释变量和户主、家庭、区域特征等全部变量。变动系数Ratio的计算结果见表4所示。第一种情形下计算的Ratio为5.492，第二种情况计算的Ratio为3.818，均值为4.655。该结果表明潜在遗漏变量对模型的影响至少要比现有模型已知控制变量的影响大3.8倍、平均为4.655倍时，遗漏变量才应被认为是严重问题。该检验从侧面论证了本文基准回归结果的稳健性。

（四）异质性分析

1.数字乡村发展对分类别农村家庭消费的影响

数字乡村发展可能对不同类型的家庭消费具有异质性影响，本文将对三类消费（生存型消费、发展型消费和享受型消费）进行对比分析。表5第一、二、三列分别对应三个不同类型消费的估计结果。其中，数字乡村发展对三大类型家庭消费均具有显著的正向影响。由第一到第三列的估计系数对比可知，数字乡村发展对家庭享受型消费的促进作用最强，其次是发展型消费，最后为生存型消费。可能的解释是，首先，生存型消费属于农村家庭最基本的消费需求，“脱贫攻坚”后农村居民的衣食住行均已得到了基本满足，所以数字乡村发展对生存型消费的边际提升效应较弱（汪亚楠等，2021）；其次，随着数字乡村建设与发展，越来越多的线上培训与课程涌现，在一定程度上缓解农村教育资源供给不足的矛盾，大幅促进了农村家庭在教育方面的消费行为；最后，数字乡村通过更加广泛的信息互动与传播，潜移默化地改变了农村居民的消费习惯与消费观念，显著增加了农村地区物质与精神享受消费，推动了农村家庭消费结构转型升级。

2.数字乡村发展的结构效应对农村家庭消费的影响

为进一步探讨数字乡村发展的结构效应，本文将从数字乡村发展的四个主要维度（乡村基础设施数字化、乡村经济数字化、乡村治理数字化和乡村生活数字化）对比分析其对农村家庭消费的影响，表6第一至四列分别对应四个分维度的估计结果。由表中系数可知，乡村基础设施数字化、乡村经济数字化、乡村治理数字化和乡村生活数字化均对农村居民家庭消费具有显著正向影响。其中，乡村基础设施数字发展对农村家庭消费的影响最大，其次为乡村经济数字化，乡村生活数字化和乡村治理数字化。可能的解释是，现阶段传统基础设施落后的问题在农村地区依然存在，既限制农民增收又制约了农民消费（方松海等，2011），而数字乡村建设中的基础设施数字化过程弥补了农村基础设施普遍滞后与乡村公共品投入匮乏的短板，能够更加直接有效地促进农村家庭消费水平升级。

3.基于户主个体特征的异质性影响

数字乡村发展的消费促进作用可能会由于户主个体特征产生差异性影响，本文进一步选取户主性别和年龄两个维度进行典型分析，估计结果见表7所示。第一、二列分别为女性户主和男性户主的估计结果，第三、四、五列依次为青年、中年和老年户主家庭的分析结果。从表中可以看出，数字乡村发展对男、女户主家庭，青年、中年、老年户主家庭均有显著的正向影响，表明数字乡村发展影响具有普惠性，但同时也存在一定的差异性，具体来说，数字乡村发展对中年户主家庭的消费影响最大，对青年户主家庭、老年户主家庭的影响次之。可能的原因是，青年户主对于新鲜事物的接受度和接受能力较强，已经能熟练掌握最新的数字化工具进行信息搜寻与消费，数字乡村建设对其帮助相对较小，老年户主由于认知和学习能力的限制，短期内难以掌握数字化工具，因此数字乡村建设与发展对其影响也相对较小。

四、进一步的讨论

本文基于县域数字乡村指数和中国家庭追踪调查（CFPS）在县域层面的微观匹配数据，深入分析了数字乡村发展对农村居民家庭消费的影响效应及其异质性，并进一步探讨了其影响渠道。研究发现：第一，数字乡村发展对农村居民家庭消费具有显著正向影响，考虑了内生性的结果显示数字乡村发展能显著提升农村居民家庭人均消费，具有统计意义和经济意义上的双重显著性。第二，数字乡村发展对农村居民家庭子类别消费具有差异性影响，数字乡村发展对享受型消费的促进作用最大，其次是发展型消费和生存型消费。从数字乡村发展的分维度影响来看，乡村基础设施数字化水平对农村居民家庭消费影响最大，其次是乡村经济数字化水平、乡村治理数字化水平和乡村生活数字化水平。第三，数字乡村发展对农村居民家庭消费的影响在户主特征层面也存在差异性，其中，男性的中年户主群体受影响更大。第四，数字乡村发展对农村家庭消费的影响渠道上，一方面，数字乡村发展可以通过增收效应提高农村居民家庭消费，但数字乡村发展只对高收入组具有显著的消费促进效应；另一方面，数字乡村发展能通过平滑效应影响农村居民家庭消费，其中，数字乡村发展缓解家庭信贷约束显著从而促进了生存型和发展型消费，但对享受型消费影响不显著。

基于以上研究结论，本文提出如下政策建议。第一，持续推进数字乡村建设，且侧重点应更多关注于乡村经济数字化、乡村治理数字化和乡村生活数字化等具体应用场景，从而激发农村地区消费潜力。第二，针对数字乡村发展影响效应的群体异质性，应进一步完善并优化数字乡村建设指南，结合当地特征条件制定更加具体的实施方案。第三，通过优化设计数字乡村建设中的体制机制，促进数字乡村发展的普惠性及包容性，让农村弱势或边缘群体也能享受数字乡村建设的红利。第四，针对数字乡村通过缓解家庭信贷约束从而提高家庭发展型消费的分析结论，建议设计更多针对发展型消费的数字金融产品和服务，助力农村人力资本提升，实现农村消费的可持续增长。