數(shù)字普惠金融發(fā)展促進了城市創(chuàng)新嗎？ *
——基于空間溢出和門檻特征的實證分析

徐章星

（南京農(nóng)業(yè)大學金融學院，江蘇 南京 210095；德國哥廷根大學，德國 哥廷根 37073）

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟持續(xù)高速增長，已邁入中等國家行列。但是，隨著劉易斯拐點的出現(xiàn)，人口紅利開始逐步消失，加之全球經(jīng)濟周期性調(diào)整，我國經(jīng)濟發(fā)展開始進入平穩(wěn)增長階段。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019 年我國GDP 實際增速為6.1%，低于1978-2008 年高速增長期的平均增速9.8%。十九大報告指出：“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力”。在經(jīng)濟下行的背景下，提升企業(yè)創(chuàng)新能力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動經(jīng)濟發(fā)展模式由粗放式增長逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐詣?chuàng)新為驅(qū)動的內(nèi)涵式增長，成為未來中國經(jīng)濟發(fā)展的努力方向和路徑選擇。

創(chuàng)新活動的開展離不開資金的支持。近年來，數(shù)字普惠金融的發(fā)展為創(chuàng)新活動拓寬了融資渠道。國務院印發(fā)的《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》明確提出：“積極引導各類普惠金融服務主體借助互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，降低金融交易成本，延伸服務半徑，拓展普惠金融服務的廣度和深度”。依托信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，普惠金融的服務范圍不斷擴大，在互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)金融行業(yè)進行深度融合的基礎(chǔ)上創(chuàng)造出了新的發(fā)展業(yè)態(tài)——數(shù)字普惠金融。一方面數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融行業(yè)融合發(fā)展，發(fā)揮普惠金融包容性特征，為降低信息不對稱、解決融資難問題提供了新的發(fā)展機遇（徐章星等，2015）。另一方面數(shù)字普惠金融的發(fā)展打破了空間限制，解決貧困問題，推動金融服務加速向周邊地區(qū)擴散，在一定程度上促進相鄰城市的經(jīng)濟發(fā)展（董玉峰等，2020）。

已有研究主要集中在傳統(tǒng)金融與創(chuàng)新之間的關(guān)系，關(guān)于數(shù)字普惠金融是否促進了創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展，文獻有不同研究結(jié)果。謝絢麗等（2018）發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融具有“包容性”特征，對于城鎮(zhèn)化率較低的省份和注冊資本較少的微型企業(yè)的創(chuàng)新具有促進作用。梁榜和張建華（2019）從城市和企業(yè)兩個層面進行理論和實證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展和推廣促進了城市和中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。同時，也有部分學者持有相反意見。廖理和張偉強（2017）指出，網(wǎng)絡借貸市場中可能存在更強的逆向選擇和道德風險問題。同時也有學者對眾籌模式的可行性提出了疑問（朱韜和張智光，2019），認為數(shù)字普惠金融不一定對創(chuàng)新起到正向作用?？偟膩砜矗酝芯看嬖谝欢ㄈ毕荩阂环矫婊诳臻g同質(zhì)性假設背景下分析數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新之間的關(guān)系，另一方面忽視了數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新之間可能存在的非線性關(guān)聯(lián)，即未考慮不同水平下數(shù)字普惠金融對于創(chuàng)新影響的差別效應。

有鑒于此，本文以中國地級市數(shù)據(jù)為樣本，考察數(shù)字普惠金融的發(fā)展對城市創(chuàng)新的影響。本文可能的貢獻有以下幾點：第一，理論分析數(shù)字普惠金融對于城市創(chuàng)新的空間溢出效應和門檻特征。第二，將中國地級市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)與《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》市級數(shù)據(jù)相匹配，構(gòu)建空間面板模型，從微觀層面實證探討數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新的空間溢出效應。第三，構(gòu)建門檻面板模型，分析數(shù)字普惠金融的發(fā)展在促進城市創(chuàng)新過程中可能存在的非線性特征，并考察經(jīng)濟發(fā)展的調(diào)節(jié)作用。

二、理論分析與研究假設

近年來，我國一直致力于金融領(lǐng)域的創(chuàng)新，以大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融相互融合，催生了數(shù)字金融的新型金融業(yè)態(tài)，為緩解借貸雙方的信息不對稱問題、降低交易成本提供了可能性（白俊紅和蔣伏心，2015；郭峰和王瑤佩，2020），例如網(wǎng)絡借貸連接了地理位置較遠的資金需求方和供給方，拓寬了金融服務覆蓋廣度和深度（謝平和鄒傳偉，2012）。

數(shù)字普惠金融能夠有效補充傳統(tǒng)金融服務的不足，解決不發(fā)達地區(qū)長期以來的金融服務不足的問題，同時金融服務水平和可得性的提高能夠激勵創(chuàng)新活動的發(fā)生，有助于促進城市創(chuàng)新水平的提升。數(shù)字普惠金融的“包容性”理念和“草根”特性與中小企業(yè)等特殊群體的創(chuàng)新需求特征相契合，以借款企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)上沉淀下來的軟信息為基礎(chǔ)構(gòu)建信用評估模型，為降低企業(yè)風險評估成本提供了可能性，在一定程度上緩解了企業(yè)硬信息不足的劣勢，降低了企業(yè)貸款違約風險，減少了逆向選擇和道德風險問題。因此，數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩解了中小企業(yè)硬信息不足的劣勢，幫助中小企業(yè)跨越融資約束門檻，改善了創(chuàng)新環(huán)境，釋放了中小企業(yè)的創(chuàng)新活力，有助于城市創(chuàng)新能力的提升。值得注意的是，數(shù)字普惠金融的發(fā)展是一個逐步累積但不連續(xù)的過程，數(shù)字普惠金融的發(fā)展起源于條件較為優(yōu)越的城市，并逐步由大城市向周邊城市進行擴張。在數(shù)字普惠金融發(fā)展的初期，由于大城市基礎(chǔ)設施較為完備，根據(jù)“極化效應”，與數(shù)字普惠金融發(fā)展相關(guān)的生產(chǎn)要素開始向大城市集中，大城市數(shù)字普惠金融發(fā)展相對較快。隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，由于自身的產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，加上資本本身的逐利性，數(shù)字普惠金融開始不斷向周邊城市發(fā)展，通過“涓滴效應”，服務于鄰近城市，產(chǎn)生空間溢出效應。數(shù)字普惠金融的溢出效應指的是數(shù)字普惠金融的發(fā)展加速了鄰近城市相關(guān)產(chǎn)業(yè)的競爭與發(fā)展，促進企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新來提高生產(chǎn)效率，因此數(shù)字普惠金融不僅能夠在一定程度上削弱本地資金供需雙方信息不對稱帶來的不利影響，其空間溢出效應也能帶來相鄰城市技術(shù)創(chuàng)新的增加，為遠距離金融擴散提供技術(shù)支撐。數(shù)字普惠金融將數(shù)字技術(shù)等科技手段應用到普惠金融領(lǐng)域，具有“成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢（黃益平和黃卓，2018），使得地理距離對金融溢出效應的影響逐漸降低，空間之間的摩擦系數(shù)開始降低，促進了數(shù)字普惠金融的空間溢出?；谝陨戏治?，提出本文的第一個研究假設：

H1：數(shù)字普惠金融的發(fā)展對城市創(chuàng)新存在明顯的空間溢出效應。

由于大城市具備更好的區(qū)位條件和更為完備的基礎(chǔ)設施，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新的影響可能具有差異（韓先鋒等，2019）。在數(shù)字金融時代，企業(yè)創(chuàng)新需求更加多元化和個性化，通過數(shù)字金融手段進行融資、進行技術(shù)研發(fā)與升級的可能性提高。隨著數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展以及相關(guān)基礎(chǔ)設施的不斷完善，數(shù)字普惠金融的廣度、深度和數(shù)字化程度進一步提升，受益群體進一步擴大，創(chuàng)新溢出效果將進一步顯現(xiàn)，促使“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”良好氛圍的真正形成，引發(fā)數(shù)字普惠金融對創(chuàng)新影響的動態(tài)變化，即數(shù)字普惠金融對城市創(chuàng)新的影響可能存在一定的非線性特征。一方面，數(shù)字普惠金融水平對城市創(chuàng)新影響受到自身門檻特征的約束（唐文進等，2019）。在數(shù)字普惠金融發(fā)展的初期，數(shù)字普惠金融的使用廣度和深度并不高，此時引發(fā)的創(chuàng)新效應較小。在數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較低和相關(guān)基礎(chǔ)設施不夠完善時，研發(fā)部門的融資成本相對較高，數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新效應相對有限。隨著數(shù)字普惠金融使用的廣度、深度和數(shù)字化程度的不斷增加，融資成本進一步降低，會促使更多弱勢群體能夠享受到數(shù)字普惠金融帶來的金融產(chǎn)品和服務，進一步激發(fā)創(chuàng)新融資需求。當數(shù)字普惠金融發(fā)展到達一定階段時，對城市創(chuàng)新的作用的影響進一步增強，出現(xiàn)邊際收益遞增的現(xiàn)象，即越過一定的數(shù)字普惠金融水平門檻后，創(chuàng)新激勵效應可能開始出現(xiàn)幾何式增長，具有“梅特卡夫法則”特征。另一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展受到經(jīng)濟發(fā)展水平的調(diào)節(jié)。根據(jù)威廉姆斯假設，金融發(fā)展對于城市發(fā)展的影響可能受到經(jīng)濟發(fā)展水平的制約（袁華錫等，2019）。作為高端服務行業(yè)，金融業(yè)具有較高的門檻，需要一定的經(jīng)濟發(fā)展水平與之匹配。在經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有明顯的后發(fā)優(yōu)勢，其“包容性”特征彌補了傳統(tǒng)金融不足，延伸到了傳統(tǒng)金融服務無法觸達的弱勢群體（王國剛和張揚，2015），拓寬了金融服務的廣度和深度，對創(chuàng)新的激勵效應能夠加速落后地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和城市經(jīng)濟發(fā)展。隨著地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的提升和數(shù)字普惠金融的發(fā)展縱深，數(shù)字普惠金融與實體經(jīng)濟匹配程度增加，對城市創(chuàng)新的促進作用也進一步增強。據(jù)此，提出本文的第二個研究假設：

H2：數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新具有非線性影響，同時該影響受到經(jīng)濟發(fā)展水平的調(diào)節(jié)。

三、研究設計

（一）模型設定

1.空間計量模型

目前空間計量模型主要有空間杜賓模型（SDM）、空間誤差模型（SEM）和空間自回歸模型（SAR）等。其中，空間杜賓模型將空間誤差模型和空間自回歸模型相結(jié)合，能夠得到無偏估計，解釋程度更高。同時，本文結(jié)合Elhorst（2014）的研究思路對模型的適用程度進行檢驗，結(jié)果如表1 所示。第一，Moran 指數(shù)檢驗結(jié)果表明，模型存在空間相關(guān)性。第二，LM檢驗結(jié)果顯示，空間誤差模型和空間自回歸模型均適用。第三，經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣下，空間杜賓模型的Hausman 檢驗結(jié)果顯示支持固定效應空間計量模型。第四，空間杜賓模型的地區(qū)、時間和雙重固定效應LR 檢驗結(jié)果均表明，在固定效應的空間杜賓模型中應同時控制地區(qū)和時間雙重固定效應。第五，雙重固定效應空間杜賓模型的Wald 檢驗和LR 檢驗均在1%顯著性水平下顯著，因此雙重固定效應的空間杜賓模型不能簡化為空間誤差模型或空間自回歸模型。基于此，本文利用空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型分別進行估計，并分析空間杜賓模型的直接效應和間接效應。

表1 模型檢驗結(jié)果

空間杜賓模型設定如下：

其中：w 代表空間權(quán)重矩陣，μi為地區(qū)固定效應，vt為時間固定效應，εit代表隨機擾動項。參考LeSage（2011）的做法，將空間杜賓模型寫成矢量形式，通過計算偏微分得出數(shù)字普惠金融對城市創(chuàng)新影響的直接效應和間接效應?？臻g杜賓模型的矢量形式如下：

在式（3）中，右側(cè)矩陣獨立于時間t，直接效應為右側(cè)矩陣對角線元素的平均值，為本地區(qū)解釋變量對本地區(qū)的平均影響；間接效應為非對角線元素的行總和或列總和的平均值，為本地區(qū)解釋變量對其他地區(qū)的平均影響。

一般而言，空間溢出效應與當?shù)亟?jīng)濟程度相關(guān)。經(jīng)濟相似程度較高的城市，越有利于數(shù)字普惠金融的發(fā)展與傳播，同時促進技術(shù)創(chuàng)新的消化與吸收，空間溢出效應也越大。據(jù)此，構(gòu)建經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣如下：

在式（4）中，GDP 為當年地區(qū)人均實際GDP，n 為年份。此外，在實證研究中，為了衡量區(qū)域空間溢出的平均影響，本文對經(jīng)濟距離空間權(quán)重進行了標準化處理。

2.面板門檻模型

為了檢驗數(shù)字普惠金融對城市創(chuàng)新影響的非線性效應，本文采用Hansen（1999）的面板門檻模型進行估計，模型構(gòu)建如下：

在式（5）中，γ 為待估門檻值，將所有樣本劃分為兩個區(qū)間；DF 為數(shù)字普惠金融指數(shù)，在模型中既是門檻變量，也是核心解釋變量，差異是在兩個區(qū)間內(nèi)系數(shù)不同；I(DFit≤γ)和I(DFit＞γ)是指示函數(shù)，滿足條件時為1，未滿足時為0。

為了得到門檻值及其系數(shù)估計，首先需要消除個體效應λi的影響，通過觀測值減去組內(nèi)平均值得到：

對所有觀測值進行累疊，將（6）式進行矩陣變換得到：

根據(jù)門檻值γ 得到系數(shù)α 的OLS 估計值：

值得注意的是，樣本中可能存在不止一個門檻，因此將式（5）進行擴展如下：

同時，為了進一步考察不同經(jīng)濟水平下數(shù)字普惠金融對城市創(chuàng)新的影響，本文將地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平作為調(diào)節(jié)變量，以此為門檻變量構(gòu)建非線性模型如下：

（二）數(shù)據(jù)來源

為了驗證前文所提出的研究假設，本文采取以下數(shù)據(jù)：第一，《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012-2017 年）》；第二，2011-2016 年北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)；第三，2011-2016 年中國研究數(shù)據(jù)服務平臺（Chinese Research Data Services，簡稱CNRDS）獲得的各地級市專利申請數(shù)。本文將數(shù)據(jù)進行以下處理：第一，以地級市為標準，將中國地級市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)、北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)以及各地區(qū)專利申請數(shù)以地級市為標準進行匹配；第二，刪除樣本期間市縣合并或重新建立的地級市；第三，剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的城市。經(jīng)過篩選和處理，我們得到了248 個地級市1488 個觀測值的平衡面板數(shù)據(jù)，時間跨度為2011-2016 年。

（三）變量選擇

數(shù)字普惠金融（DF）。本文的數(shù)字金融指數(shù)來源于《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》，該數(shù)據(jù)庫由北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心設計而成，從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個方面選取了33 個指標構(gòu)建了中國數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)，涵蓋了支付、保險以及信貸等業(yè)務，范圍涉及省級、地市級和縣域三個層級。截至2019 年，該數(shù)據(jù)庫覆蓋了全國31 個省份，為數(shù)字普惠金融領(lǐng)域相關(guān)研究提供了有效的數(shù)據(jù)支持。本文選取了地級市2011-2016 年數(shù)字普惠金融指數(shù)作為模型中的主要解釋變量，并進行對數(shù)化處理。

城市創(chuàng)新（Inn）。城市層面的創(chuàng)新是城市發(fā)展由數(shù)量型發(fā)展向質(zhì)量型發(fā)展的動力，用所在城市當年發(fā)明專利申請數(shù)量的自然對數(shù)來衡量。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

控制變量（Control）。在借鑒以往文獻的基礎(chǔ)上，本文選取了一系列可能對城市創(chuàng)新產(chǎn)生影響的控制變量，具體如下：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS），以第二產(chǎn)業(yè)占當年地區(qū)生產(chǎn)總值比重來衡量；科教支出（SEE），以城市當年科學事業(yè)費支出和教育事業(yè)費支出之和占當年地區(qū)生產(chǎn)總值比重來表示；人力資本（HC），以高等學校在校學生人數(shù)占地區(qū)年末總?cè)丝诒戎貋肀硎荆还潭ㄙY產(chǎn)投資（NVFA），以城市當年固定資產(chǎn)投資總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來衡量；地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP），以人均地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)來衡量；城市環(huán)境質(zhì)量（EQ），以所在城市當年工業(yè)二氧化硫排放量來表示，并取自然對數(shù)。主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示。

四、實證分析

（一）空間相關(guān)性檢驗

參考以往研究，本文采用Moran's I 指數(shù)和Geary's C 兩種方式分別對城市創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融發(fā)展進行空間相關(guān)性檢驗，以判斷是否應當構(gòu)建空間計量模型。一般情況下，-1≤Moran's I ≤1：當Moran's I 指數(shù)大于零時，表明地區(qū)之間的觀測值直接存在正相關(guān)關(guān)系，同時Moran's I 指數(shù)越大說明正相關(guān)關(guān)系越強；當Moran's I 指數(shù)小于零時，說明地區(qū)之間的觀測值存在負相關(guān)關(guān)系，同時Moran's I 指數(shù)越小說明負相關(guān)關(guān)系越強；當Moran's I 指數(shù)等于零時，說明地區(qū)之間觀測值相互獨立，不存在相關(guān)關(guān)系。而0＜Geary's C＜2，當Geary's C 指數(shù)小于1 時，說明各地區(qū)之間觀測值存在正相關(guān)；Geary's C 指數(shù)＞1 時說明各地區(qū)指數(shù)負相關(guān)，當Geary's C 指數(shù)等于1 時不相關(guān)。

Moran's I 指數(shù)和Geary's C 指數(shù)可以表示為:

城市創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間自相關(guān)檢驗結(jié)果如表3 所示。可以發(fā)現(xiàn)，在2011-2016 年，各地級市城市創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融發(fā)展的Moran's I 指數(shù)和Geary's C 指數(shù)的檢驗均在1%顯著性水平下通過了檢驗，同時Moran's I 指數(shù)和Geary's C 指數(shù)均大于零小于1，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展與城市創(chuàng)新各自都具有明顯的空間正相關(guān)性。再以經(jīng)濟距離為空間權(quán)重矩陣進行檢驗表明，較高數(shù)字普惠金融發(fā)展（城市創(chuàng)新）水平的地區(qū)互相鄰近，而較低數(shù)字普惠金融發(fā)展（城市創(chuàng)新）水平的城市之間也相互接近。

表3 數(shù)字普惠金融指數(shù)與城市創(chuàng)新的空間相關(guān)性檢驗

（二）空間面板回歸模型估計結(jié)果

根據(jù)表4 的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，空間自回歸模型（SAR）系數(shù)ρ 估計值為0.116，在5%顯著性水平下顯著，空間誤差模型（SEM）系數(shù)λ 為0.104，在5%顯著性水平下顯著，空間杜賓模型（SDM）系數(shù)ρ 為0.089，在10%顯著性水平下顯著，表明經(jīng)濟距離相鄰近的城市，數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間溢出效應越強。除此以外，三個模型各解釋變量的系數(shù)符號和顯著性水平基本相同，表明實證結(jié)果較為可靠。同時，空間杜賓模型對數(shù)似然值為77.566，擬合優(yōu)度為0.716，均高于空間自回歸模型和空間誤差模型，說明空間杜賓模型的空間擬合程度高于另外兩個模型，因此在此重點對空間杜賓模型進行分析。

空間杜賓模型的估計結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為0.461，在1%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于提高城市創(chuàng)新能力，數(shù)字普惠金融的發(fā)展開始在我國信貸體系中發(fā)揮著重要作用。在中國基礎(chǔ)設施較為落后的地區(qū)，金融網(wǎng)點較為缺乏，金融地理排斥的可能性較高，導致部分企業(yè)被排除在傳統(tǒng)金融外。數(shù)字普惠金融的發(fā)展打破了金融服務的空間限制，將數(shù)字技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，降低了偏遠地區(qū)及經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的借款企業(yè)對傳統(tǒng)金融物理網(wǎng)點的依賴，同時以互聯(lián)網(wǎng)上沉淀下來的軟信息為基礎(chǔ)構(gòu)建信用評估模型，為降低企業(yè)風險評估成本提供了可能性，減少了逆向選擇和道德風險問題，在一定程度上能夠緩解金融排斥，幫助硬信息不足的企業(yè)獲得資金，釋放了企業(yè)的創(chuàng)新活力，最終促進了城市創(chuàng)新。

從其他控制變量的回歸系數(shù)來看，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為0.021，在1%顯著性水平下顯著，說明第二產(chǎn)業(yè)仍舊是城市創(chuàng)新的主要動力，第二產(chǎn)業(yè)占比每提升一個單位，城市創(chuàng)新能力提升的可能性增加2.1%?？平讨С龅南禂?shù)為0.035，在10%的顯著性水平下顯著，說明科教支出是促進城市發(fā)展的主要動力，需要進一步發(fā)揮“科教興市”的基礎(chǔ)性作用，在促進經(jīng)濟發(fā)展的同時完成創(chuàng)新型城市的發(fā)展目標。人力資本的系數(shù)為0.035，在10%顯著性水平下顯著，說明人才集聚對于城市發(fā)展具有重要作用，一個地區(qū)高素質(zhì)勞動力越多，越能為地區(qū)科學技術(shù)創(chuàng)新提供人才儲備基礎(chǔ)。固定資產(chǎn)投資系數(shù)為0.001，在5%顯著性水平下顯著，其中可能的原因是固定資產(chǎn)投資能夠促進地區(qū)基礎(chǔ)設施建設，較為完備的基礎(chǔ)設施能夠加速生產(chǎn)要素流動，降低地區(qū)間的運輸成本和交通費用，進而對城市創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。人均GDP 系數(shù)為0.230，在1%顯著性水平下顯著，一個合理的解釋是城市創(chuàng)新能力需要以一定的經(jīng)濟發(fā)展水平作為基礎(chǔ)。城市環(huán)境質(zhì)量的系數(shù)為-0.043，在5%顯著性水平下顯著，這說明較差的環(huán)境質(zhì)量抑制了城市創(chuàng)新，如何改善城市環(huán)境，是當前推動城市創(chuàng)新亟需解決的一個關(guān)鍵問題。

結(jié)合空間變量回歸結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融系數(shù)為0.468，在5%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有正向溢出效應，拓寬了金融服務的覆蓋廣度和深度，促進了相鄰城市創(chuàng)新能力的提升。同時，城市環(huán)境質(zhì)量的空間變量具有顯著的負向溢出效應，說明隨著城市環(huán)境質(zhì)量的惡化，將降低鄰近城市的創(chuàng)新能力。城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科教支出、人力資本等變量的空間溢出效應不顯著，其中可能的原因是當前城市發(fā)展與周圍城市之間的“競爭效應”大于“協(xié)同效應”，各城市主要集中于本地區(qū)的發(fā)展，人力資本、固定資產(chǎn)投資以及經(jīng)濟發(fā)展的主動溢出的可能性不大。隨著城市的發(fā)展，資本和勞動力等生產(chǎn)要素將向具有比較優(yōu)勢的城市集中，在一定程度上導致地區(qū)發(fā)展的不均衡，造成資源配置的效率低下。數(shù)字普惠金融的發(fā)展一方面為城市創(chuàng)新提供了可能性，另一方面帶動相鄰城市創(chuàng)新能力的提升，為未來城市之間的協(xié)同發(fā)展提供了一個可行方向。在此基礎(chǔ)上，下文對空間杜賓模型效應進行分解，做進一步分析與討論。

表4 空間面板回歸模型估計結(jié)果

基于空間杜賓模型效應的分解視角，數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城市創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果如表5 所示。從直接效應來看，數(shù)字普惠金融系數(shù)為0.486，在1%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著促進了城市自身創(chuàng)新能力的提升，從而驗證了數(shù)字普惠金融助力城市創(chuàng)新的理論預期。從空間溢出效應來看，數(shù)字普惠金融的間接效應系數(shù)為0.573，在1%顯著性水平下顯著。由此可見，數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅有助于本地區(qū)城市創(chuàng)新，也促進了鄰近地區(qū)城市創(chuàng)新能力的提升。這意味著，部分地區(qū)金融基礎(chǔ)設施落后，導致金融地理排斥的可能性較高，加上企業(yè)和金融機構(gòu)之間信息不對稱程度問題，使得創(chuàng)新主體面臨融資困境。但是通過數(shù)字普惠金融的發(fā)展，可以打破以往金融地理排斥和價格排斥等困境，促進城市創(chuàng)新的各執(zhí)行主體能夠得到有效融資，使得城市發(fā)展以創(chuàng)新驅(qū)動，帶動本地區(qū)和鄰近地區(qū)城市協(xié)同發(fā)展，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展從數(shù)量型向質(zhì)量型轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量系數(shù)為0.002，在10%顯著性水平下顯著，說明一地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的溢出效應也有助于鄰近城市創(chuàng)新能力的提升。同時，其余解釋變量方向與顯著程度也基本與前文一致。此外，對比數(shù)字金融普惠發(fā)展的直接效應與間接效應下的回歸系數(shù)可知，數(shù)字金融的發(fā)展對城市創(chuàng)新的城市間溢出要明顯強于城市內(nèi)溢出。

表5 各解釋變量對城市創(chuàng)新的直接影響和溢出效應檢驗

（三）數(shù)字金融發(fā)展對城市創(chuàng)新影響的門檻特征

1.門檻效應檢驗

在估計門檻模型之前，本文根據(jù)Hansen（1999）的研究思路，進行面板門檻存在可能性檢驗。通過表6 和表7 可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融變量通過了單一門檻檢驗，這表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城市創(chuàng)新具有非線性門檻特征，在數(shù)字金融發(fā)展的不同階段，數(shù)字普惠金融與城市創(chuàng)新之間的非線性關(guān)系得以驗證，選取門檻回歸模型進行估計較為科學。同時經(jīng)過檢驗發(fā)現(xiàn)，東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展也能夠基于單一門檻模型進行分析。此外，經(jīng)濟發(fā)展水平變量人均GDP 也通過了單一門檻檢驗。因此，以經(jīng)濟發(fā)展水平為門檻變量，分析不同經(jīng)濟發(fā)展水平下數(shù)字普惠金融對城市創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應具有科學性。

表6 數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟發(fā)展水平的門檻效應檢驗

表7 數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟發(fā)展水平的門檻值估計

2.面板門檻回歸模型估計結(jié)果與分析

從表8 的模型回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，單一門檻模型下數(shù)字普惠金融變量系數(shù)均為正且顯著，說明數(shù)字金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間存在顯著的非線性關(guān)聯(lián)。當數(shù)字普惠金融指數(shù)低于5.119時，數(shù)字金融系數(shù)為0.5801，在1% 顯著性水平下顯著，說明在此區(qū)間內(nèi)數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一個單位，城市創(chuàng)新能力增加0.580 個單位。當數(shù)字金融指數(shù)大于5.119 時，數(shù)字普惠金融對城市創(chuàng)新的影響增大為0.612，在1%顯著性水平下顯著，表明隨著數(shù)字金融的廣度、深度和數(shù)字化程度的發(fā)展與縱深，數(shù)字普惠金融對于城市創(chuàng)新的促進作用將增強。據(jù)此可見，隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，數(shù)字普惠金融對于城市創(chuàng)新出現(xiàn)了顯著的正向邊際效應遞增的非線性特征。

進一步對東部、中部、西部三地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新的非線性關(guān)系進行考察。根據(jù)表8 實證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，和全國總體情況相一致，在東部、中部、西部三地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的創(chuàng)新效應具有顯著的正向促進效應，當數(shù)字普惠金融發(fā)展跨越門檻之后，其對于城市創(chuàng)新的促進作用將進一步增強。同時，數(shù)字普惠金融對各地區(qū)城市創(chuàng)新的影響的強弱排名依次為西部、東部和中部。數(shù)字普惠金融發(fā)展對于西部地區(qū)城市創(chuàng)新能力的提升作用在門檻前后均高于東部地區(qū)和中部地區(qū)，一方面說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有普惠特征，能夠改善經(jīng)濟欠發(fā)達的西部地區(qū)的融資不足問題，促進地區(qū)創(chuàng)新；另一方面西部地區(qū)仍舊處于數(shù)字普惠金融紅利的初始釋放階段，在數(shù)字普惠金融發(fā)展的過程中具有明顯的“后發(fā)優(yōu)勢”，相較于東部和中部地區(qū)，對城市的創(chuàng)新作用最強。進一步分析發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)，西部地區(qū)62.63%城市的數(shù)字金融低于地區(qū)門檻值5.013。因此，在未來的一段時間內(nèi)，加速數(shù)字金融發(fā)展，以創(chuàng)新驅(qū)動西部地區(qū)發(fā)展是縮小區(qū)域經(jīng)濟差距的一個有效手段和可行路徑。中部地區(qū)數(shù)字普惠金融對于城市創(chuàng)新的促進作用在門檻前后均低于東部地區(qū)和西部地區(qū)。其中可能的原因是一方面東部地區(qū)資源稟賦和傳統(tǒng)金融基礎(chǔ)較好，在此基礎(chǔ)上數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新促進作用比中部更強，另一方面一個合理的解釋是東部地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)較好，在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)進一步調(diào)整的過程中更凸顯以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級為特征和以創(chuàng)新驅(qū)動為手段。因此相對而言，中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城市創(chuàng)新的促進作用相對于西部和東部最小。

通過以上研究可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間存在正向且邊際效益遞增的發(fā)展規(guī)律。事實上，數(shù)字普惠金融對于城市創(chuàng)新的促進效應不僅受到數(shù)字普惠金融本身的影響，更有可能存在其他方面的調(diào)節(jié)作用。據(jù)此，以人均GDP 作為門檻變量，進一步考察地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平在數(shù)字普惠金融影響城市創(chuàng)新之間的調(diào)節(jié)作用。根據(jù)實證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平具有一個門檻，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平可以正向強化數(shù)字金融的非線性創(chuàng)新效應，當人均GDP 跨越10.191 時，數(shù)字普惠金融的系數(shù)明顯變大，由0.554 增加至0.594，這表明在不同的經(jīng)濟發(fā)展水平下，數(shù)字普惠金融發(fā)展的創(chuàng)新效應存在差異。其中可能的原因是，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，城市資本積累水平開始逐步提升，經(jīng)濟發(fā)展和金融發(fā)展的匹配程度提高，為城市創(chuàng)業(yè)活動提供了更多的機會，因此隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新的邊際收益增加。此外，其余解釋變量方向和顯著程度也基本與前文保持一致。據(jù)此，本文的研究假設2 得以驗證。

表8 面板門檻模型回歸結(jié)果

采用《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力報告》中2011-2016 年城市創(chuàng)新指數(shù)數(shù)據(jù)替代城市創(chuàng)新變量，同時采取空間面板模型和門檻面板模型進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融不僅對本地區(qū)創(chuàng)新有顯著的正向作用，其溢出效應也帶動了周邊城市創(chuàng)新能力的提升（見表9）。數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城市創(chuàng)新能力的提升具有明顯的門檻特征，考慮地區(qū)差異性和經(jīng)濟水平異質(zhì)性后該特征依然存在（見表10）。因此，前文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

表9 空間溢出效應的穩(wěn)健性檢驗

表10 門檻特征的穩(wěn)健性檢驗

0.005***（0.000）數(shù)字普惠金融_3 0.007***（0.000）數(shù)字普惠金融_2 0.006***（0.000）0.006***（0.000）0.004***（0.000）0.004***（0.000）0.006***（0.000）門檻數(shù) 2 2 2 2 2觀測值 1488 552 564 372 1488 0.007***（0.000）0.005***（0.000）0.005***（0.000）

五、結(jié)論與啟示

本文基于數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中可能存在的空間溢出效應和門檻特征，以我國2011-2016 年248 個地級市面板數(shù)據(jù)為樣本，采用空間計量模型和門檻面板模型實證檢驗了數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間的空間關(guān)系和非線性特征。研究結(jié)果表明，第一，數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城市創(chuàng)新具有明顯的空間溢出效應，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提升不僅對本地區(qū)創(chuàng)新有顯著的正向作用，其溢出效應也帶動了周邊城市創(chuàng)新能力的提升。第二，數(shù)字普惠金融發(fā)展對于城市創(chuàng)新能力的提升具有明顯的門檻特征，當跨越門檻值時，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新影響的邊際收益增加。第三，分區(qū)域來看，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新促進作用的門檻高低排序依次為東部、中部和西部，對城市創(chuàng)新促進效應的強弱程度排序依次為西部、東部和中部。調(diào)節(jié)效應結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展的創(chuàng)新效應隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高呈現(xiàn)出邊際收益遞增的特征。此外，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、科教支出、人力資本和固定資產(chǎn)投資的增加促進了城市創(chuàng)新，環(huán)境質(zhì)量的惡化抑制了城市創(chuàng)新。

基于以上研究結(jié)論，本文得出以下啟示：第一，針對當前數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域不平等特征，應當進一步加強數(shù)字普惠金融對相對落后地區(qū)的支持，在充分考慮地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素稟賦的前提下，拓寬數(shù)字普惠金融的服務廣度和深度，發(fā)揮數(shù)字普惠金融的包容性特征，使得更多的弱勢群體得到有效的融資支持，合理規(guī)范數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城市創(chuàng)新的作用。第二，加強地區(qū)間的交流與協(xié)作，建立地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)協(xié)同機制，促進數(shù)字普惠金融的相互溢出與滲透，增加數(shù)字普惠金融對周邊城市的輻射效應，促進城市創(chuàng)新能力的提升。在經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)，要加快構(gòu)建全方位、多層次以及適度競爭的數(shù)字普惠金融服務體系，進一步放寬數(shù)字普惠金融的準入條件，在有序引導本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時，發(fā)揮對周邊城市發(fā)展的帶動效應，并在一定程度上防范區(qū)域間數(shù)字普惠金融資源的競爭。第三，關(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間的門檻特征，在權(quán)衡數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新目標的同時，根據(jù)地區(qū)數(shù)字普惠金融的不同發(fā)展階段，合理有效地配置金融資源，使得更多弱勢群體真正感受到數(shù)字金融發(fā)展的“普惠效應”，以期以創(chuàng)新驅(qū)動城市發(fā)展，縮小城市間發(fā)展差距。同時，在推動數(shù)字普惠金融發(fā)展的過程中應注意消除區(qū)域內(nèi)部金融資源的分配不公問題，在推動數(shù)字金融發(fā)展過程中不斷消除區(qū)域內(nèi)部可能存在的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，激發(fā)數(shù)字普惠金融在城市發(fā)展過程中的“梅特卡夫法則”威力。此外，需要進一步建立健全數(shù)字普惠金融相關(guān)的基礎(chǔ)設施，如完善地區(qū)網(wǎng)絡設施建設等，在依托數(shù)字金融在大數(shù)據(jù)和移動計算等方面優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，結(jié)合傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的優(yōu)勢方面，創(chuàng)新金融產(chǎn)品形式，開發(fā)出與城市創(chuàng)新相適應的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品。