數(shù)字金融、空間溢出與大眾創(chuàng)業(yè)

鞏 鑫,唐文琳

(廣西大學(xué) 商學(xué)院,廣西 南寧 530000)

一、引言

企業(yè)家創(chuàng)業(yè)在增加國家創(chuàng)新能力、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長等方面發(fā)揮重要作用。改革開放以來,中國創(chuàng)業(yè)活動顯著提升,對整體經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮了重要作用。鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè),是經(jīng)濟(jì)新形勢下緩解就業(yè)壓力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要途徑[1]。黨的十七大以來,中國政府開始不斷注重創(chuàng)業(yè),提出“以創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)”“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的號召。隨后,政府陸續(xù)出臺《國務(wù)院辦公廳關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進(jìn)大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導(dǎo)意見》和《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》等一系列支持創(chuàng)業(yè)的優(yōu)惠政策,明確提出“提升互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)能力和普惠水平”“增強(qiáng)眾籌對大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的服務(wù)能力”“更好滿足不同層次實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投融資需求”。根據(jù)國家市場監(jiān)管總局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2018年全國新增注冊企業(yè)680萬戶,達(dá)到歷史新高。

在中國創(chuàng)業(yè)顯著提升的同時(shí),數(shù)字金融也在快速發(fā)展。各種理財(cái)產(chǎn)品、P2P網(wǎng)貸平臺、第三方支付、眾籌等互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)均實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展,首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司“眾安保險(xiǎn)”、首家互聯(lián)網(wǎng)銀行“網(wǎng)商銀行”相繼獲批成立,數(shù)字金融開啟了高速發(fā)展模式。專家學(xué)者們開始關(guān)注數(shù)字金融對于創(chuàng)業(yè)的影響。數(shù)字金融可以為創(chuàng)業(yè)提供資金支持,緩解資金需求中的信息不對稱現(xiàn)象、降低融資成本,數(shù)字金融的快速發(fā)展對于創(chuàng)業(yè)有顯著的促進(jìn)作用[2]。

同樣,中國各省份的創(chuàng)業(yè)也具有區(qū)域差異性,呈現(xiàn)出空間集聚現(xiàn)象。《中國私營經(jīng)濟(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示,2015年,江蘇、浙江和上海長三角三省市,分別新增注冊企業(yè)數(shù)量24.75萬戶、17.97萬戶和21.28萬戶,占全國新增注冊企業(yè)數(shù)量的比例達(dá)到17.67%。數(shù)字金融的發(fā)展具有一定的溢出效應(yīng),數(shù)字金融在各省份發(fā)展的不均衡現(xiàn)象可能和各省份創(chuàng)業(yè)的區(qū)域差異性存在相關(guān)性?，F(xiàn)有文獻(xiàn)在研究數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)的影響時(shí),通常將各個(gè)地區(qū)看作一個(gè)封閉獨(dú)立的系統(tǒng),只考慮地區(qū)特定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境特征對創(chuàng)業(yè)影響,而忽略地區(qū)間創(chuàng)業(yè)的空間相互影響作用,在建模過程中如果不考慮創(chuàng)業(yè)的空間相關(guān)性,研究結(jié)果勢必會出現(xiàn)偏差。那么,中國各省份數(shù)字金融是否對創(chuàng)業(yè)活動有顯著的促進(jìn)作用?各省份數(shù)字金融的發(fā)展是否對鄰近省份的創(chuàng)業(yè)活動產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)?數(shù)字金融的不同維度與創(chuàng)業(yè)的關(guān)系是否存在差異?本文利用中國2011—2018年30個(gè)省份面板數(shù)據(jù),通過構(gòu)建空間杜賓模型(SDM)回答以上問題,以期為政府制定促進(jìn)創(chuàng)業(yè)政策提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

金融是創(chuàng)業(yè)環(huán)境的重要組成部分,金融發(fā)展可以為創(chuàng)業(yè)活動提供資金支持,緩解創(chuàng)業(yè)過程中面臨的融資約束,分散創(chuàng)業(yè)過程中的融資風(fēng)險(xiǎn)。完善的金融體系可以為企業(yè)創(chuàng)業(yè)提供充足的資金,同時(shí)金融發(fā)展的多樣性,能夠滿足不同群體的融資需求。然而,銀行部門絕大多數(shù)信貸資源都流向了國有企業(yè),傳統(tǒng)正規(guī)金融存在著明顯的產(chǎn)權(quán)歧視和規(guī)模歧視,抑制了民營企業(yè)和中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動的開展[3]。在傳統(tǒng)正規(guī)金融無法滿足創(chuàng)業(yè)的融資需求時(shí),創(chuàng)業(yè)者將不得不轉(zhuǎn)向非正規(guī)金融,尋找資金支持[4]。因此,要緩解制約創(chuàng)業(yè)活動的融資約束,需要拓展金融服務(wù)的覆蓋廣度,降低創(chuàng)業(yè)環(huán)境中的金融抑制和金融排斥現(xiàn)象,讓普通創(chuàng)業(yè)者也能享受金融服務(wù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展,以移動支付、搜索引擎和云計(jì)算等信息技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字金融引起社會廣泛關(guān)注。關(guān)于數(shù)字金融的表述,最早可以追溯到20世紀(jì)80年代,花旗銀行CEO約翰·里德(John Reed)認(rèn)為“銀行業(yè)務(wù)都是由位元和字節(jié)組成的”。2015年,西南財(cái)經(jīng)大學(xué)和中國戰(zhàn)略文化促進(jìn)會聯(lián)合發(fā)布的《中國數(shù)字金融發(fā)展報(bào)告》將數(shù)字金融定義為“網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和金融的滲透和融合,是金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、精神相結(jié)合的新領(lǐng)域”。黃益平認(rèn)為數(shù)字金融是大數(shù)據(jù)與金融的深度融合,具有較低的獲客成本、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、支付便利等特點(diǎn),未來將在第三方支付、網(wǎng)絡(luò)借貸、網(wǎng)絡(luò)投資、數(shù)字保險(xiǎn)、商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)化等方面發(fā)揮重要影響[5]。由此可見,學(xué)者們普遍認(rèn)為數(shù)字金融是互聯(lián)網(wǎng)、移動支付、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)向金融業(yè)滲透過程中產(chǎn)生的一種新型金融業(yè)態(tài),具有成本低、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、覆蓋面廣、支付便利等特點(diǎn),是未來金融發(fā)展的方向。

數(shù)字金融拓展了金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和支付便利性,緩解創(chuàng)業(yè)過程中的融資需求和信息不對稱現(xiàn)象。首先,數(shù)字金融擴(kuò)大了傳統(tǒng)金融的覆蓋廣度,降低創(chuàng)業(yè)過程中的金融排斥現(xiàn)象。由于成本因素,傳統(tǒng)金融在偏遠(yuǎn)地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)設(shè)置的分支機(jī)構(gòu)較少,這些地區(qū)正常的金融服務(wù)無法得到滿足[6],從而影響這些地區(qū)創(chuàng)業(yè)活動的開展。數(shù)字金融能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融的缺陷,滿足中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)過程中的融資需求,有助于消除傳統(tǒng)金融服務(wù)中的“規(guī)模歧視”和“地域歧視”。數(shù)字金融拓寬了小額、零散、個(gè)性化投融資服務(wù)的渠道,形成了有別于傳統(tǒng)金融的長尾優(yōu)勢?；诖髷?shù)據(jù)、移動支付等信息技術(shù)的數(shù)字金融,能夠迅速分析、評估創(chuàng)業(yè)過程中的風(fēng)險(xiǎn),這在一定程度上緩解中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)過程中的信息不對稱,降低中小企業(yè)融資成本,使得小額貸款供給成為可能,消除了傳統(tǒng)金融對中小企業(yè)的“規(guī)模歧視”[7]。其次,數(shù)字金融拓展了金融服務(wù)的使用深度,帶來了新興領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。及時(shí)、準(zhǔn)確的信息資源,可以幫助潛在創(chuàng)業(yè)者更好地識別、開發(fā)和利用創(chuàng)業(yè)機(jī)會[8],數(shù)字金融以互聯(lián)網(wǎng)為依托,可以快速識別和挖掘新興領(lǐng)域的商業(yè)機(jī)遇,支付寶、微信等移動支付的出現(xiàn),使得消費(fèi)者可以輕松地完成在線交易,極大地促進(jìn)了電子商務(wù)發(fā)展的空間,實(shí)現(xiàn)了線下交易的線上化[9],催生了共享經(jīng)濟(jì)、電子商務(wù)等諸多新型領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)。再次,數(shù)字金融的發(fā)展提高了支付的便利性,降低創(chuàng)業(yè)融資成本。第三方支付的出現(xiàn),改變了傳統(tǒng)的收付結(jié)算方式,為企業(yè)在交易過程中提供擔(dān)保,有利于促進(jìn)創(chuàng)業(yè)。第三方支付的便捷性能夠緩解農(nóng)村地區(qū)金融供給不足問題,縮短了資金匯轉(zhuǎn)過程中的在途時(shí)間,降低了資金匯轉(zhuǎn)過程中的交易費(fèi)用[10]。數(shù)字金融以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以移動支付為支撐,可以用較低成本對新創(chuàng)企業(yè)開展風(fēng)險(xiǎn)識別、分析和評估,提高了融資速度,降低企業(yè)融資成本。與傳統(tǒng)金融服務(wù)偏重所有權(quán)性質(zhì)、收入、資產(chǎn)規(guī)模等財(cái)務(wù)信息不同,數(shù)字金融更側(cè)重于貸款人的誠信、互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)記錄及支付行為數(shù)據(jù)等信息,從而激發(fā)創(chuàng)業(yè)活動。

近年來,隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的不斷完善和發(fā)展,學(xué)者們開始考慮空間因素對經(jīng)濟(jì)生活的影響。Audretsch等發(fā)現(xiàn)金融集聚會通過知識的溢出作用,促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)率的增長[11]。余泳澤等認(rèn)為金融集聚會通過空間溢出效應(yīng),導(dǎo)致周邊地區(qū)生產(chǎn)率增長[12]。為創(chuàng)業(yè)提供重要資金支持的金融集聚,無疑會對創(chuàng)業(yè)活動產(chǎn)生巨大影響,創(chuàng)業(yè)活動所需的資本等要素在地區(qū)間流動,要素流動將產(chǎn)生空間相關(guān)性,經(jīng)濟(jì)要素的流動是空間關(guān)聯(lián)的重要原因。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用傳統(tǒng)面板模型分析數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)之間的關(guān)系,較少采用空間計(jì)量方法。傳統(tǒng)面板模型通常假定各個(gè)地區(qū)之間的創(chuàng)業(yè)活動是相互獨(dú)立的,一個(gè)地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展對鄰近地區(qū)的創(chuàng)業(yè)活動沒有影響,這些假設(shè)顯然不符合現(xiàn)實(shí)情況。地區(qū)之間通常會進(jìn)行創(chuàng)業(yè)活動的交流合作,創(chuàng)業(yè)落后地區(qū)會學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)先進(jìn)地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn),使得一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)業(yè)活動會受到相近地區(qū)創(chuàng)業(yè)的影響。企業(yè)家精神呈現(xiàn)出了一種空間集聚態(tài)勢,東部長三角、珠三角地區(qū)是中國創(chuàng)業(yè)活動的密集地區(qū)[13]。另外,創(chuàng)業(yè)活動所需的資本等要素在地區(qū)之間相互流動,支付寶等新型支付工具的出現(xiàn),使得資本跨地區(qū)流動更加便捷高效[14]。數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)也就可能產(chǎn)生空間溢出效應(yīng),即數(shù)字金融的發(fā)展不僅會影響本省份內(nèi)的創(chuàng)業(yè)活動,也可能會影響相近省份的創(chuàng)業(yè)活動。如果忽略這種空間相關(guān)性的影響,傳統(tǒng)面板模型估計(jì)將是有偏的?；谏鲜鲈?本文采用空間杜賓模型將數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間自相關(guān)性同時(shí)納入計(jì)量模型,既考慮到企業(yè)家創(chuàng)業(yè)活動空間之間的相關(guān)性,又考慮到數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)活動的空間溢出效應(yīng)。

與以往文獻(xiàn)相比,本文可能的不同之處在于以下三個(gè)方面:首先,將數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間自相關(guān)性同時(shí)納入一個(gè)計(jì)量分析模型,采用空間杜賓模型研究數(shù)字金融對中國創(chuàng)業(yè)活動的影響。其次,考慮到中國東、中、西部不同地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展的不均衡,分析不同地區(qū)數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)空間溢出效應(yīng)的差異及原因。再次,采用數(shù)字金融的不同發(fā)展維度,從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支付服務(wù)三個(gè)方面研究不同發(fā)展維度對創(chuàng)業(yè)空間溢出效應(yīng)的差異及原因。

三、變量與模型構(gòu)建

(一)變量

被解釋變量:創(chuàng)業(yè)(lnfirms)。根據(jù)Global Entrepreneurship Monitor(GEM)的劃分,創(chuàng)業(yè)包括生存型創(chuàng)業(yè)和機(jī)會型創(chuàng)業(yè)。生存型創(chuàng)業(yè)是被動創(chuàng)業(yè),是以個(gè)人或家庭為單位的自我雇傭的小型經(jīng)濟(jì)組織,主要是由于生活所迫,為了維持生計(jì),不得不從事的活動。機(jī)會型創(chuàng)業(yè)是主動創(chuàng)業(yè),會受到宏觀經(jīng)濟(jì)等因素的影響。因此,相對于生存型創(chuàng)業(yè),機(jī)會型創(chuàng)業(yè)可以更好地體現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展等宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對創(chuàng)業(yè)的影響。關(guān)于創(chuàng)業(yè)程度的衡量指標(biāo)主要有自我雇傭率[15]和新增私營企業(yè)數(shù)量,Glaeser認(rèn)為新增私營企業(yè)數(shù)量可以更真實(shí)地體現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展等因素對創(chuàng)業(yè)的影響[16]。本文根據(jù)GEM對創(chuàng)業(yè)的劃分,采取國際上通用的機(jī)會型創(chuàng)業(yè)衡量地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度,采用當(dāng)年新增注冊私營企業(yè)的數(shù)量測度機(jī)會型創(chuàng)業(yè)[16]。數(shù)據(jù)來源于《中國私營經(jīng)濟(jì)年鑒》,為了避免變量之間的劇烈波動,消除可能存在的異方差現(xiàn)象,當(dāng)年新增注冊私營企業(yè)的數(shù)量采用對數(shù)形式。

解釋變量:數(shù)字金融(digfinance)。借鑒謝絢麗等采用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2018)”衡量數(shù)字金融的發(fā)展[2],該指數(shù)包含中國省級、地級和縣域三個(gè)層級,時(shí)間跨度從2011年至2018年。數(shù)字普惠金融指數(shù)從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度三個(gè)維度進(jìn)行構(gòu)建,更全面、客觀地反映數(shù)字金融的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r。覆蓋廣度根據(jù)每萬人擁有支付寶賬號數(shù)量等指標(biāo)編制,衡量數(shù)字金融在人們生活中的覆蓋率。使用深度根據(jù)信貸、保險(xiǎn)、投資和征信等指標(biāo)編制,衡量數(shù)字金融的深度發(fā)展程度。數(shù)字支持服務(wù)程度根據(jù)移動支付筆數(shù)占比和小微經(jīng)營者平均貸款利率等指標(biāo)編制,衡量數(shù)字金融的便利性和金融服務(wù)成本。

控制變量:借鑒謝絢麗等和張龍耀等的做法[2,17],選取失業(yè)率(unemrate)、教育程度(education)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(industucture)、傳統(tǒng)金融(tradfinance)等指標(biāo)作為控制變量。失業(yè)率較高,人們?yōu)榱司S持生計(jì),被動創(chuàng)業(yè)的可能性越高。但是,失業(yè)率的高低與經(jīng)濟(jì)發(fā)展大環(huán)境有關(guān),較高的失業(yè)率意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不景氣,社會主動創(chuàng)業(yè)的可能性較低[18];教育程度與企業(yè)家才能存在正相關(guān)關(guān)系,較高的受教育程度有助于提高創(chuàng)業(yè)者的商業(yè)技能和管理能力[19],該指標(biāo)采用“大專及以上文化程度人口數(shù)的對數(shù)”;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化會催生創(chuàng)業(yè)機(jī)會,降低創(chuàng)業(yè)成本,從長期看會對地區(qū)創(chuàng)業(yè)活動產(chǎn)生積極影響[20],該指標(biāo)采用“地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/地區(qū)生產(chǎn)總值”;創(chuàng)業(yè)具有最低資金門檻,和區(qū)域金融發(fā)展水平密切相關(guān),較高的金融發(fā)展水平可以為創(chuàng)業(yè)者提供資金支持[21],本文用“金融機(jī)構(gòu)貸款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值”衡量傳統(tǒng)金融的發(fā)展。以上控制變量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”時(shí)間跨度從2011年到2018年,因此本文選取2011—2018年中國30個(gè)省份(西藏、港澳臺地區(qū)由于數(shù)據(jù)不全,沒有選取)的面板數(shù)據(jù),研究數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)的影響,主要變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)表

(二)模型構(gòu)建

本文重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)的空間溢出效應(yīng),不僅考慮本省份數(shù)字金融對本省份創(chuàng)業(yè)的影響,同時(shí)還要考慮本省份數(shù)字金融對鄰近省份創(chuàng)業(yè)活動的影響?？臻g滯后模型反映了本地區(qū)和鄰近地區(qū)創(chuàng)業(yè)之間的影響,解決的是空間依賴性問題?？臻g誤差模型反映了本地區(qū)的不可觀測因素對于鄰近地區(qū)創(chuàng)業(yè)活動的影響,解決的是空間異質(zhì)性問題。而空間杜賓模型是空間滯后模型及空間誤差模型的一般形式,同時(shí)解決了以上兩個(gè)問題,能夠更好地捕捉不同來源所產(chǎn)生的外部性和溢出效應(yīng)[22]。

lnfirmsit=ρWlnfirmsjt+β1digfinanceit-1+β2unemrateit-1+β3educationit-1+β4industuctureit-1+

β5tradfinanceit-1+θ1Wdigfinanceit-1+θ2Wunemrateit-1+θ3Weducationit-1+

θ4Windustuctureit-1+θ5Wtradfinanceit-1+μi+νt+εit

其中,下標(biāo)i表示不同省份,t表示年份,ρ為因變量空間滯后項(xiàng)系數(shù),W為各省份的空間權(quán)重矩陣,W·為各解釋變量的空間滯后項(xiàng),μi表示個(gè)體固定效應(yīng),νt表示時(shí)間固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

為盡可能避免內(nèi)生性問題,本文從三個(gè)方面進(jìn)行處理:一是采用極大似然法估計(jì),這可以在一定程度上減弱可能存在的內(nèi)生性問題;二是對所有解釋變量使用一階滯后項(xiàng),即采用上一期的數(shù)字金融指數(shù)、失業(yè)率、教育程度等數(shù)據(jù),分析影響當(dāng)期創(chuàng)業(yè)活動,這可以有效緩解反向因果問題;三是采用鄰接矩陣、地理矩陣和經(jīng)濟(jì)地理矩陣等不同空間權(quán)重矩陣進(jìn)行回歸分析。

四、數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間關(guān)聯(lián)性分析

為了研究每個(gè)省份數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)在地理空間上的相關(guān)性,我們運(yùn)用空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)及其散點(diǎn)圖分析數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)在地理空間上是否存在空間自相關(guān)。

(一)全局空間關(guān)聯(lián)性分析

莫蘭指數(shù)用于解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)行為的空間相關(guān)性,取值一般介于-1到1之間,大于0表示各區(qū)域空間正自相關(guān),即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰;小于0表示各區(qū)域空間負(fù)自相關(guān),即高值與低值相鄰;等于0表示無空間自相關(guān),觀測值完全隨機(jī)分布。莫蘭指數(shù)的絕對值大小衡量區(qū)域空間自相關(guān)程度,絕對值越大表示空間自相關(guān)程度越大。表2和表3分別描繪了2011—2018年中國各省份數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的莫蘭指數(shù)變動情況。可以看出,在空間鄰接權(quán)重矩陣、地理距離權(quán)重和經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣下,數(shù)字金融的莫蘭指數(shù)值都是正數(shù),且都通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),表明各省份的數(shù)字金融存在正向空間相關(guān)性。創(chuàng)業(yè)的莫蘭指數(shù)值除個(gè)別年份的空間鄰接權(quán)重矩陣的估值在10%水平上顯著,其余各年都通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn),表明各省份的創(chuàng)業(yè)同樣存在正向空間相關(guān)性。這些說明,數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)在空間分布上不是隨機(jī)的,而是存在空間集聚現(xiàn)象。

表2 2011—2018年數(shù)字金融的莫蘭指數(shù)表

表3 2011—2018年創(chuàng)業(yè)的莫蘭指數(shù)表

(二)局域空間關(guān)聯(lián)性分析

通過計(jì)算2011年、2015年、2018年數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)的局部莫蘭指數(shù),發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)在大多數(shù)地區(qū)均強(qiáng)烈拒絕“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)(1)由于篇幅有限,未列出局部莫蘭指數(shù)檢測結(jié)果,如有需要可以向作者索取。,這與全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)論一致,即數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)在空間分布上存在集聚現(xiàn)象。

圖1 2011年莫蘭散點(diǎn)圖

圖2 2015年莫蘭散點(diǎn)圖

圖3 2018年莫蘭散點(diǎn)圖

為了更清楚地顯示數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間相關(guān)性,圖1到圖3給出了2011年、2015年和2018年的莫蘭散點(diǎn)圖?？臻g相關(guān)系數(shù)莫蘭散點(diǎn)圖將空間集聚模式劃分為四種,即根據(jù)第一、二、三、四象限順序,第一象限高高集聚,表示集聚水平高的地區(qū)被同樣集聚水平高的地區(qū)包圍;第二象限低高集聚,表示集聚水平低的地區(qū)被其他高集聚水平地區(qū)包圍;第三象限低低集聚,表示低集聚水平地區(qū)被同樣低集聚水平地區(qū)包圍;第四象限高低集聚,表示高集聚水平地區(qū)被其他低集聚地區(qū)包圍。如圖1到圖3所示,數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的莫蘭散點(diǎn)圖大部分省份位于高高集聚的第一象限和低低集聚的第三象限。2011年、2015年和2018年數(shù)字金融的莫蘭散點(diǎn)位于第一、三象限的省份占總數(shù)的比重分別是80%、81.15%和83.33%,2011年、2015年和2018年創(chuàng)業(yè)的莫蘭散點(diǎn)位于第一、三象限的省份占總數(shù)的比重分別是60%、63.77%和70%?？梢钥闯鰪?011到2018年,數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)的空間集聚程度在逐步提升,數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)都存在顯著的空間正相關(guān)性,數(shù)字金融發(fā)展程度較高的省份在空間上相互集聚,而數(shù)字金融發(fā)展較低的省份空間上也相對集中;創(chuàng)業(yè)程度較高的省份,其周邊省份的創(chuàng)業(yè)程度也較高,創(chuàng)業(yè)程度較低的省份,其周邊省份的創(chuàng)業(yè)程度也較低。圖1到圖3均說明研究數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)考慮空間相關(guān)性是必要的,忽略這種空間特征得出的結(jié)論會有失偏頗。

表4給出了2011、2018年各省份數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)的空間相關(guān)模式?？梢钥闯?整體上數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)的高高集聚、低低集聚省份數(shù)量所占比重較高,說明數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)都存在顯著的空間正相關(guān)性。對于數(shù)字金融,高高集聚省份主要集中在東部長三角地區(qū)、京津地區(qū)和閩粵地區(qū),山東、安徽分別由2011的低低集聚、低高集聚遷入2018年的高高集聚;低低集聚省份主要集中在中西部地區(qū),湖北由2011年的低低集聚遷到2018年的高低集聚,說明這幾年湖北數(shù)字金融發(fā)展較快。對于創(chuàng)業(yè)而言,高高集聚省份主要集中在長三角地區(qū),福建、安徽由2011年的低高集聚遷入到2018年的高高集聚;低低集聚省份主要集中在中西部地區(qū),河北由2011年的低低集聚遷到2018年的高低集聚,原因在于受到京津創(chuàng)業(yè)的影響,帶動河北創(chuàng)業(yè)水平的提升。值得注意的是,數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)在空間分布上基本形成了相同的集聚區(qū)域,創(chuàng)業(yè)活動的高高集聚區(qū)一般也是數(shù)字金融高高集聚區(qū),創(chuàng)業(yè)活動的低低集聚區(qū)基本也是數(shù)字金融低低集聚區(qū)。上海、江蘇、浙江、福建、山東等省份創(chuàng)業(yè)水平高集聚地區(qū),也是數(shù)字金融高集聚區(qū)域,新疆、甘肅、青海、寧夏、內(nèi)蒙古等中西部省份創(chuàng)業(yè)水平低集聚地區(qū),同樣也是數(shù)字金融低集聚區(qū)域。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因在于,數(shù)字金融的空間集聚有利于形成規(guī)模效應(yīng)和溢出效應(yīng)。在數(shù)字金融集聚區(qū)內(nèi),數(shù)字金融的發(fā)展可以加速資本積累,促使金融企業(yè)不斷優(yōu)勝劣汰,形成規(guī)模經(jīng)濟(jì),為創(chuàng)業(yè)活動提供資金支持。數(shù)字金融集聚促使金融企業(yè)增強(qiáng)競爭,不斷提高服務(wù)效率,降低企業(yè)融資成本。這樣,企業(yè)更愿意向資金使用成本較低的區(qū)域集中,使得集聚效應(yīng)不斷增強(qiáng)。同時(shí),數(shù)字金融的空間集聚帶來了溢出效應(yīng)。數(shù)字金融的發(fā)展會促使各種資源向集聚區(qū)集中,帶來技術(shù)、人力資本的集聚,為創(chuàng)業(yè)活動提供技術(shù)和人力資本支持,從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)的有效開展。反過來,創(chuàng)業(yè)活動的不斷提升,增強(qiáng)社會經(jīng)濟(jì)增長的活力和動力,使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展對數(shù)字金融的需求增加,提高資金的周轉(zhuǎn)速度和運(yùn)行效率,從而進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)字金融的發(fā)展,提高數(shù)字金融集聚水平。

表4 數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)空間相關(guān)模式表

五、空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基于全國層面的分析

由上文分析可知,數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)存在空間自相關(guān)性,接下來采用空間杜賓模型,對數(shù)字金融發(fā)展對創(chuàng)業(yè)的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析與檢驗(yàn)。表5顯示了數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響的回歸結(jié)果,列(1)為不考慮空間特征的面板固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果,列(2)、(3)、(4)分別是采用鄰接矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)地理矩陣為空間權(quán)重的估計(jì)結(jié)果。由于空間回歸模型的系數(shù)不具有實(shí)際意義,為了進(jìn)一步分析數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)活動的邊際效應(yīng),精確測度變量之間的空間交互作用,需要采用偏微分方法將模型分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。直接效應(yīng)即本地效應(yīng),表示本省份數(shù)字金融的發(fā)展對本省份創(chuàng)業(yè)活動的影響。間接效應(yīng)即空間溢出效應(yīng),表示本省份數(shù)字金融的發(fā)展對鄰近省份創(chuàng)業(yè)活動的影響。表5后半部分給出了采用空間偏微分方法測算的空間效應(yīng)。從表5中可以看出:

首先,從調(diào)整的R2、LogL等統(tǒng)計(jì)變量來看,列(1)到列(4)都具有較好的擬合度,且空間模型估計(jì)結(jié)果優(yōu)于不考慮空間特征的面板固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果,表明考慮空間特征后,數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響具有較好的解釋能力。列(2)到列(4)空間相關(guān)系數(shù)ρ均為正,在鄰接矩陣、地理距離矩陣下,通過5%的顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),在考慮地區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)地理矩陣下,也通過10%的顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),說明省份間創(chuàng)業(yè)存在顯著的正向空間相關(guān)效應(yīng),一個(gè)省份的創(chuàng)業(yè)活動在一定程度上影響其周邊省份的創(chuàng)業(yè)活動。本地創(chuàng)業(yè)活動的活躍促進(jìn)了鄰近地區(qū)創(chuàng)業(yè)活動的開展,反過來,鄰近地區(qū)活躍的創(chuàng)業(yè)活動也對本地創(chuàng)業(yè)活動產(chǎn)生正向影響。

表5 數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響的回歸結(jié)果

其次,數(shù)字金融的回歸系數(shù)均顯著為正數(shù),其空間滯后項(xiàng)“W×數(shù)字金融”的估計(jì)系數(shù)在地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)地理矩陣下都不顯著,進(jìn)一步考察偏微分分解方法測算的空間效應(yīng)可知,無論在哪種空間權(quán)重矩陣下,數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)活動的直接效應(yīng)均在1%的顯著性水平下為正數(shù),數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)活動的間接效應(yīng)都不顯著,反映數(shù)字金融的發(fā)展僅僅在本省份范圍內(nèi)可以促進(jìn)創(chuàng)業(yè),并沒有很好地輻射到周邊省份。這說明本省份數(shù)字金融的發(fā)展對本省份創(chuàng)業(yè)活動有顯著的促進(jìn)作用,但是對鄰近省份創(chuàng)業(yè)活動沒有顯著的空間溢出效應(yīng)。

(二)基于東中西地區(qū)層面的分析

中國幅員遼闊,東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大,為了進(jìn)一步分析數(shù)字金融對不同地區(qū)創(chuàng)業(yè)影響程度的差異,本文按照國家地理區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn),將全國劃分為東部、中部和西部地區(qū),研究不同地區(qū)的空間異質(zhì)性差異。如表6所示,東、中、西部地區(qū)的空間相關(guān)系數(shù)ρ均顯著為正,表明中國各地區(qū)省份創(chuàng)業(yè)存在顯著的正向空間相關(guān)效應(yīng),省份的創(chuàng)業(yè)活動在一定程度上會影響其周邊省份的創(chuàng)業(yè)活動。數(shù)字金融的發(fā)展對創(chuàng)業(yè)活動的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正,中部、西部地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展對創(chuàng)業(yè)活動的間接效應(yīng)不顯著,這些都和全國層面數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響的空間回歸結(jié)果一致。

表6 東中西部數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響的空間估計(jì)結(jié)果

但是,與全國層面數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響的空間回歸結(jié)果不同的是,東部地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展對創(chuàng)業(yè)活動的間接效應(yīng)顯著為正,并且直接效應(yīng)的絕對值和間接效應(yīng)的絕對值基本相近,表明東部地區(qū)省份數(shù)字金融的發(fā)展對鄰近省份的創(chuàng)業(yè)活動具有顯著的空間溢出效應(yīng),數(shù)字金融的發(fā)展不僅顯著地促進(jìn)本省份創(chuàng)業(yè)活動,而且通過資金的空間溢出也間接地促進(jìn)鄰近省份的創(chuàng)業(yè)活動,并且直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的值基本相同。

(三)基于數(shù)字金融不同維度的分析

數(shù)字金融指數(shù)是一個(gè)綜合性指標(biāo),該指標(biāo)從數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)三個(gè)維度構(gòu)建。為了更深入地反映數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響的空間效應(yīng),下面從不同維度進(jìn)行考察,表7從全國角度出發(fā),反映了數(shù)字金融各維度對創(chuàng)業(yè)影響的空間回歸結(jié)果?？梢钥闯?覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)對創(chuàng)業(yè)的直接效應(yīng)都顯著為正,間接效應(yīng)基本都不顯著,與數(shù)字金融總指數(shù)對創(chuàng)業(yè)影響的空間回歸結(jié)果一致。

表7 數(shù)字金融各維度對創(chuàng)業(yè)的空間回歸結(jié)果(全國)

表8從東、中、西部不同地區(qū)反映數(shù)字金融各維度對創(chuàng)業(yè)的空間效應(yīng)?？梢钥闯?在東中西部覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)對創(chuàng)業(yè)的直接效應(yīng)都顯著為正,東部地區(qū)的間接效應(yīng)都顯著為正。但是與數(shù)字金融總指數(shù)對創(chuàng)業(yè)影響間接效應(yīng)不同的是,中部和西部地區(qū)數(shù)字支持服務(wù)對創(chuàng)業(yè)影響的間接效應(yīng)顯著為正。這是因?yàn)閿?shù)字金融不同維度發(fā)展存在地區(qū)差異,數(shù)字支持服務(wù)程度的地區(qū)差異最小、覆蓋廣度差異最大。數(shù)字支持服務(wù)程度的具體衡量標(biāo)準(zhǔn)包括小微經(jīng)營者平均貸款利率、移動支付筆數(shù)占比等,這些體現(xiàn)了數(shù)字金融的便利性和低成本。數(shù)字支持服務(wù)程度地區(qū)差距較小,不僅為本地區(qū)創(chuàng)業(yè)提供便利,而且更進(jìn)一步輻射到周邊省份。中、西部地區(qū)的數(shù)字支持服務(wù)高于東部,說明移動支付技術(shù)增加了偏遠(yuǎn)省份在數(shù)字金融服務(wù)方面彎道超車的可行性。

表8 數(shù)字金融各維度對創(chuàng)業(yè)的空間回歸結(jié)果(分地區(qū))

六、進(jìn)一步分析

上述分析得出東部地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展對創(chuàng)業(yè)活動的間接效應(yīng)顯著為正,這是和全國層面數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響回歸結(jié)果的不同之處,出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因在于東部地區(qū)具有較高的市場化程度。市場化程度對創(chuàng)業(yè)活動的影響主要體現(xiàn)在外部市場環(huán)境和資源配置兩個(gè)方面。在外部市場環(huán)境方面,雖然多年來中部和西部的市場化進(jìn)程有所提高,但地方保護(hù)主義仍是地方經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生“邊界效應(yīng)”的重要原因,地方保護(hù)主義導(dǎo)致的市場分割限制了產(chǎn)品、要素傳播的市場范圍,制約了地區(qū)之間要素的自由流動,破壞了經(jīng)濟(jì)、技術(shù)融合[23],減少甚至消除了資本等要素產(chǎn)生空間溢出的可能性,從而減弱了本省份數(shù)字金融的發(fā)展對鄰近省份創(chuàng)業(yè)的空間溢出效應(yīng)。在資源配置方面,市場化程度在一定程度上反映了創(chuàng)業(yè)融資的難易程度,隨著市場化程度的提升,政府對企業(yè)的干預(yù)程度降低,企業(yè)能夠按照市場經(jīng)濟(jì)原則經(jīng)營,數(shù)字金融資源配置更多是由市場決定,而不是依靠政企關(guān)系加以實(shí)現(xiàn),加之?dāng)?shù)字金融具有滲透性、替代性和協(xié)同性的特征,通過數(shù)據(jù)共享,降低信息搜尋成本,可以有效減弱市場中的信息不對稱問題,降低資源錯(cuò)配水平[24]。東部省份市場化程度較高,地方保護(hù)主義較弱,資本等要素可以在地區(qū)之間自由流動,本省份的創(chuàng)業(yè)活動會陸續(xù)滲透到鄰近省份的經(jīng)濟(jì)活動中,在本省份數(shù)字金融發(fā)展空間溢出作用下,鄰近省份之間會有較多關(guān)于數(shù)字金融發(fā)展的“溝通平臺”和交流機(jī)會,鄰近省份會學(xué)習(xí)本地?cái)?shù)字金融發(fā)展對創(chuàng)業(yè)活動的成功經(jīng)驗(yàn),從而形成東部地區(qū)“萬眾創(chuàng)業(yè)”的局面。

為了驗(yàn)證這一原因,我們?nèi)匀皇褂弥暗哪Ｐ?加入市場化指數(shù)衡量各省份的市場化程度,采用市場化指數(shù)(2)數(shù)據(jù)來源:王小魯、樊綱、余靜文《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告(2016)》。與數(shù)字金融的交互項(xiàng)反映市場化程度和數(shù)字金融發(fā)展的交互對創(chuàng)業(yè)空間溢出效應(yīng)的影響。表9中“數(shù)字金融×市場化”的間接效應(yīng)在東部地區(qū)顯著為正,而在中部和西部則不顯著,表明了較高的市場化程度有利于發(fā)揮數(shù)字金融的空間溢出效應(yīng)。

表9 市場化程度、數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間估計(jì)結(jié)果

七、結(jié)論與建議

本文選取2011—2018年中國30個(gè)省份面板數(shù)據(jù),分析各省份數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間特征,將數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的空間自相關(guān)性同時(shí)納入計(jì)量模型,采用空間杜賓模型(SDM)實(shí)證分析數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)的影響。主要結(jié)論如下:第一,空間自相關(guān)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融和創(chuàng)業(yè)活動均表現(xiàn)出顯著的空間自相關(guān)性,兩者在空間分布上形成了基本相同的集聚區(qū)域。創(chuàng)業(yè)活動的高高集聚區(qū)一般也是數(shù)字金融高高集聚區(qū),創(chuàng)業(yè)活動的低低集聚區(qū)基本也是數(shù)字金融低低集聚區(qū)。上海、江蘇、浙江、福建等省份創(chuàng)業(yè)水平高集聚地區(qū),也是數(shù)字金融高集聚地區(qū),新疆、甘肅、青海、寧夏、內(nèi)蒙古等中西部省份創(chuàng)業(yè)水平低低集聚地區(qū),同樣也是數(shù)字金融低低集聚地區(qū)。第二,從全國層面看,本省份數(shù)字金融的發(fā)展對本省份創(chuàng)業(yè)活動有顯著的促進(jìn)作用,但是對鄰近省份創(chuàng)業(yè)活動卻沒有顯著的空間溢出效應(yīng)。第三,從地區(qū)層面看,和全國層面數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)影響回歸結(jié)果不同的是,東部地區(qū)省份數(shù)字金融的發(fā)展對鄰近省份的創(chuàng)業(yè)活動具有顯著的空間溢出效應(yīng),數(shù)字金融的發(fā)展不僅顯著地促進(jìn)本省份創(chuàng)業(yè)活動,而且通過資金的空間溢出也間接地促進(jìn)鄰近省份的創(chuàng)業(yè)活動,原因在于東部地區(qū)市場化程度較高,有利于發(fā)揮數(shù)字金融的空間外溢效應(yīng)。第四,從數(shù)字金融的不同維度看,東中西部地區(qū)數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)對創(chuàng)業(yè)的直接效應(yīng)都顯著為正。東部地區(qū)數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)對創(chuàng)業(yè)的間接效應(yīng)都顯著為正,但是和數(shù)字金融總指數(shù)對創(chuàng)業(yè)影響間接效應(yīng)不同的是,中部和西部的數(shù)字支持服務(wù)對創(chuàng)業(yè)影響的間接效應(yīng)顯著為正。

根據(jù)以上結(jié)論,本文的建議如下:一是推進(jìn)金融市場改革,促進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展。政府應(yīng)重視數(shù)字金融的發(fā)展,進(jìn)行數(shù)字金融總體戰(zhàn)略規(guī)劃,推進(jìn)資本市場數(shù)字化改革,優(yōu)化數(shù)字金融發(fā)展模式,構(gòu)建多樣化、多層次的數(shù)字金融體系,引導(dǎo)數(shù)字金融與創(chuàng)業(yè)的深度融合。二是中西部地區(qū)繼續(xù)加快市場化進(jìn)程,減少政府對經(jīng)濟(jì)的過度干預(yù),消除市場進(jìn)入壁壘,實(shí)現(xiàn)資本等要素在地區(qū)間自由流動,更好地發(fā)揮數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)的空間外溢效應(yīng),實(shí)現(xiàn)東、中、西部互動的“大眾創(chuàng)業(yè)”。三是在對數(shù)字金融進(jìn)行有效監(jiān)管,防范風(fēng)險(xiǎn)的前提下,深入推進(jìn)數(shù)字金融的發(fā)展,完善數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),特別是中西部地區(qū)應(yīng)該在數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度方面加大投入力度,深入發(fā)展數(shù)字金融保險(xiǎn)、投資、征信業(yè)務(wù),努力縮小和東部地區(qū)的差距,從而全方位、多維度地為創(chuàng)業(yè)活動提供金融服務(wù)。