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    數(shù)字金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展

    2022-05-19 06:12:52陳惠中趙景峰
    關(guān)鍵詞:發(fā)展?jié)摿?/a>產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高質(zhì)量

    陳惠中 趙景峰

    [提要]實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是未來中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重大核心目標(biāo),本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三個方面構(gòu)建了全新的高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系,以2010-2020年全國30個省份的面板數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),利用半?yún)?shù)模型從全國、區(qū)域兩個層面分析了數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對高質(zhì)量發(fā)展各維度的影響效應(yīng)。結(jié)果顯示:從全國層面來看,數(shù)字金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均能對發(fā)展成果產(chǎn)生正向影響。從區(qū)域?qū)用鎭砜?,?shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果存在地區(qū)差異。

    一、引言及文獻(xiàn)綜述

    當(dāng)今世界正經(jīng)歷著百年未有之大變局,而中國正面臨著經(jīng)濟(jì)增速放緩、人口紅利消失的巨大挑戰(zhàn)。人口老齡化的出現(xiàn)以及生態(tài)環(huán)境的破壞,促使中國必須轉(zhuǎn)變發(fā)展思路與模式。因此,為保持經(jīng)濟(jì)社會持續(xù)健康發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要,也是適應(yīng)新時代中國社會主要矛盾變化的客觀要求,黨的十九大提出“高質(zhì)量發(fā)展”的理念。然而,新冠疫情的肆虐為世界經(jīng)濟(jì)帶來了巨大沖擊,國內(nèi)外不確定性加劇,高質(zhì)量發(fā)展面臨著內(nèi)外雙重困境。在此情況下,黨的十九屆六中全會再次強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量發(fā)展的重要性,提出:“必須實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新成為第一動力、協(xié)調(diào)成為內(nèi)生特點(diǎn)、綠色成為普遍形態(tài)、開放成為必由之路、共享成為根本目的的高質(zhì)量發(fā)展,推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革?!薄皩?shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展是我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展歷史、實(shí)踐和理論的統(tǒng)一,是開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程、實(shí)現(xiàn)第二個百年奮斗目標(biāo)的根本路徑。”(劉鶴,2021)[1]近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動支付、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)為高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)提供了新的途徑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)正處于不斷發(fā)展之中,其技術(shù)在世界范圍內(nèi)還未固化,同時數(shù)字技術(shù)培育的新動能將進(jìn)一步深化第三次產(chǎn)業(yè)革命。研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制和效應(yīng),對于推動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、改變發(fā)展模式以及實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

    一般來講,數(shù)字金融可以定義為將新興數(shù)字技術(shù)廣泛運(yùn)用到金融行業(yè)的模式,為支付、投融資以及各類金融業(yè)務(wù)的開展提供更加快捷便利的服務(wù)(黃益平和黃卓,2018)[2]。在數(shù)字金融的測度方面,郭峰等(2020)[3]研究并編制了一套涵蓋中國31個省份、337個地級以上城市的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”,用來刻畫并分析不同地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展趨勢,該指標(biāo)也為大多數(shù)研究數(shù)字金融的學(xué)者提供了重要的數(shù)據(jù)來源。內(nèi)生性增長理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長來源于技術(shù)進(jìn)步,而技術(shù)進(jìn)步需要有強(qiáng)大的創(chuàng)新能力為依托,金融能夠在其中發(fā)揮著重要作用(Romer,1990)[4]。同時數(shù)字金融能夠通過緩解融資約束進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(Kapoor,2013)[5]。張蕊和余進(jìn)韜(2021)[6]實(shí)證檢驗了數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng),發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。關(guān)于數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),研究認(rèn)為,第一,數(shù)字金融可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(Bruhn&Love,2014;[7]李曉龍和冉光和,2021[8])。第二,數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著驅(qū)動區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新(鄭萬騰和趙紅巖,2021)[9]及企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新(翟華云和劉易斯,2021)[10]。第三,數(shù)字金融提高了農(nóng)民收入(孫繼國和侯非凡,2021)[11]并能夠有效降低城鄉(xiāng)發(fā)展差距(馬威和張人中,2021)[12]。第四,數(shù)字金融能夠更好地保障普惠金融業(yè)務(wù)的開展,提高被傳統(tǒng)金融所排斥的低收入人群、女性、青年群體正規(guī)金融的可得性(齊紅倩和李志創(chuàng),2019)[13];增加了居民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成功率(陳曉芳和楊建州,2021)[14]和中小企業(yè)正規(guī)金融的可得性(Rosavina,2019)[15],進(jìn)而提高了中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力(謝雪燕和朱曉陽,2021)[16]。第五,數(shù)字金融可以提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率(馬芬芬等,2021[17];江紅莉和蔣鵬程,2021[18])。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融同樣能夠提高城市全要素生產(chǎn)率(袁徽文,2021)[19]和綠色全要素生產(chǎn)率(范欣和尹秋舒,2021)[20]。

    數(shù)字金融能夠有效推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(何宏慶,2019)[21]。薛瑩和胡堅(2020)[22]提出將各類新興數(shù)字技術(shù)廣泛用于金融領(lǐng)域,提高資源配置效率和創(chuàng)新水平進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。結(jié)合現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展主要有以下幾條途徑:數(shù)字金融可以通過緩解企業(yè)融資約束來提升區(qū)域創(chuàng)新水平和對外開放水平,進(jìn)而促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展(藤磊和馬德功,2020)[23];數(shù)字金融可以推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(王敏等,2021)[24];數(shù)字金融能夠推動技術(shù)進(jìn)步從而驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(劉偉等,2021)[25]。上官緒明和葛斌華(2021)[26]也提出數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的直接促進(jìn)效應(yīng)及正向空間溢出效應(yīng)。

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級同樣能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(劉琦莉等,2021)[27]。通常情況下,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)往往作為中介變量來推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。具體而言,綠色技術(shù)創(chuàng)新可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高級化進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(朱于珂等,2021)[28];金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化也可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(魏文江和鐘春平,2021)[29];產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級還可以作為消費(fèi)升級與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的中介變量,即消費(fèi)升級可以通過產(chǎn)業(yè)升級來影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(崔耕瑞,2021)[30]。同時馮珍等(2021)[31]研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化能夠顯著提高全要素生產(chǎn)率。隨后張慶君和黃玲(2021)[32]對數(shù)字普惠金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展三者之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能顯著提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度,但對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升則表現(xiàn)出抑制作用。同時在中部地區(qū)數(shù)字普惠金融可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級來緩解普惠金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的抑制效應(yīng)。

    總結(jié)之前的研究發(fā)現(xiàn),目前的研究方面主要集中在數(shù)字金融和高質(zhì)量發(fā)展測度、數(shù)字金融促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級以及推動高質(zhì)量發(fā)展機(jī)理方面。同時也有研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑之一。然而,在定量分析方面,多數(shù)文獻(xiàn)選擇了線性模型,該方法忽略了不同數(shù)字金融發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果對于高質(zhì)量發(fā)展作用的異質(zhì)性,進(jìn)而得出對于高質(zhì)量發(fā)展影響因素作用的錯誤估計。因此,本文引入半?yún)?shù)模型與參數(shù)模型進(jìn)行對比,構(gòu)建了半?yún)?shù)模型的效應(yīng)測度方法,在此基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析,從全國、區(qū)域兩個視角對中國數(shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在高質(zhì)量發(fā)展各個維度中的影響效應(yīng)進(jìn)行了動態(tài)分析,并對作用機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析與比較研究。

    本文的主要貢獻(xiàn)在于:首先在高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系方面,綜合分析現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究成果,從發(fā)展成果、發(fā)展質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿θ齻€維度來全面刻畫高質(zhì)量發(fā)展的程度,文章的各項具體指標(biāo)多以最終表征型數(shù)據(jù)為主。其次,本文在通常使用的參數(shù)模型中加入了半?yún)?shù)模型,并對二者進(jìn)行了比較分析研究,在此之后采用了灰色關(guān)聯(lián)度分析,全面分析了不同時期及不同區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)作用機(jī)理。

    二、指標(biāo)選取及測度方法

    (一)數(shù)字金融指標(biāo)選取

    本文選擇北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為度量數(shù)字金融發(fā)展水平的指標(biāo),該指數(shù)主要從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度三個層面出發(fā),可以在多個維度衡量數(shù)字金融發(fā)展的水平,具有相當(dāng)?shù)目茖W(xué)性和可靠性,也是目前眾多學(xué)者所采用的數(shù)字金融指標(biāo)數(shù)據(jù)。

    (二)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果的測度

    借鑒劉強(qiáng)等(2021)[33]對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果的測度方法,本文通過引入合理化(SR)、高級化(SH)、高新化(SN)以及生態(tài)化(SE)四個維度來綜合衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化效果(TSA)。

    1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化反映了產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)程度,同時還反映了資源的投入與產(chǎn)出效應(yīng)。泰爾指數(shù)通常用來衡量區(qū)域內(nèi)或變量間的不平衡程度,本文借鑒干春暉等(2011)[34]的作法,將泰爾指數(shù)稍作變化,即可用來度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(SR)。公式如下:

    其中,TL是泰爾指數(shù),即泰爾熵,代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化,為負(fù)向指標(biāo),均衡狀態(tài)時,TL=0,TL值越大表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理程度越嚴(yán)重,Y代表產(chǎn)值,L代表就業(yè)人數(shù),下標(biāo)i代表第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)。

    2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化主要度量三個方面,首先是對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級程度的衡量,即對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)、繼而向第三產(chǎn)業(yè)演進(jìn)過程的度量(付凌暉,2010)[35]。其次是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動密集型向著資本密集型,繼而向技術(shù)和知識密集型產(chǎn)業(yè)演進(jìn)過程的度量(干春暉等,2011)[34]。最后是對產(chǎn)業(yè)鏈升級程度的度量,即從制造初級產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)過渡到制造中間產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè),演進(jìn)到生產(chǎn)最終產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)(劉偉等,2008)[36]。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的測度方法上本文借鑒付凌暉(2010)[35]的夾角余弦法,具體公式為:

    其中,θ1代表第一產(chǎn)業(yè)向第二、第三產(chǎn)業(yè)的升級效應(yīng),θ1=π-μ1-μ2;θ2代表第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的升級效應(yīng),θ1=π/2-σ1。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平SH=θ1+θ2,用來度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化水平,該值為正向指標(biāo),值越大說明高級化水平越高。

    3.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高新化指標(biāo)重點(diǎn)度量在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中,科技即高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的作用效果,借鑒劉強(qiáng)(2021)[33]對高新化指標(biāo)的測度方法,采用全社會固定資產(chǎn)投資總額中科學(xué)研究及技術(shù)服務(wù)投資占比來代表產(chǎn)業(yè)高新化程度(SN),該指標(biāo)為正向指標(biāo),數(shù)值越大說明產(chǎn)業(yè)高新化程度越高。

    4.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化指標(biāo)(SE)的加入可以更加全面地度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的效果,該指標(biāo)將生態(tài)環(huán)境保護(hù)考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中,采用單位GDP能耗來度量生態(tài)化效果,數(shù)值越小說明產(chǎn)業(yè)生態(tài)化水平越高。

    最后,采用幾何平均法計算得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合優(yōu)化效果(TSA)的測算指標(biāo):

    (三)高質(zhì)量發(fā)展的測度

    高質(zhì)量發(fā)展的出發(fā)點(diǎn)是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。在提升高質(zhì)量發(fā)展的過程中需要以可持續(xù)發(fā)展和綠色發(fā)展理念為導(dǎo)向;以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展為途徑;以外部政策為依托;以創(chuàng)新綠色發(fā)展理念為內(nèi)生驅(qū)動;以提高人民的福祉、滿足人民對美好生活的向往為目標(biāo)。本文在借鑒和學(xué)習(xí)了之前學(xué)者們的研究后,構(gòu)建了一套由發(fā)展成果、發(fā)展質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿θ缶S度為基礎(chǔ)的指標(biāo)體系。其中發(fā)展成果從經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)角度衡量了經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的各項經(jīng)濟(jì)效益;發(fā)展質(zhì)量主要從協(xié)調(diào)、效率、穩(wěn)定三個角度來測度經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量;發(fā)展?jié)摿σ钥沙掷m(xù)發(fā)展理念為指導(dǎo),通過度量驅(qū)動方式、資源水平和人力資本等方面,來衡量經(jīng)濟(jì)能否持續(xù)健康發(fā)展。其中對部分指標(biāo)做了一定的處理,均由原始數(shù)據(jù)計算得出。具體見表1。

    在測度方法的選擇上,本文將高質(zhì)量發(fā)展分為三個維度,分別對發(fā)展成果、發(fā)展質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿M(jìn)行測度,方法選擇熵權(quán)topsis法進(jìn)行測度分析,熵權(quán)topsis法相比于其他幾種測度方法來說具有三大優(yōu)勢,首先,熵權(quán)topsis法是topsis法與熵權(quán)法的結(jié)合,兼具二者優(yōu)點(diǎn),完美地融合了科學(xué)性和客觀性。其次,熵權(quán)法本身是一種客觀賦權(quán)的方法,可以有效地消除主觀性,結(jié)果較為穩(wěn)定。再次,topsis法能夠給出各測度對象與最優(yōu)方案及最劣方案的距離,方便直觀,易于計算。以發(fā)展成果為例,熵權(quán)topsis法測算模型有如下幾個步驟:

    設(shè)Xij(i=1,2,…,n,j=1,2,…,m;n=30,m=10)為i省市第j個指標(biāo)的觀測數(shù)值,建立初始矩陣X:

    (1)

    首先,對初始矩陣X中各指標(biāo)Xij作標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到Y(jié)ij,由于正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)所代表含義不同,故采取不同的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,詳見公式(2)、(3):

    (2)

    (3)

    其次,利用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重,計算i省市在第j個指標(biāo)上的指標(biāo)比值pij與第j個指標(biāo)的熵值eij(0≤eij≤1),具體見公式(4)、(5):

    (4)

    (5)

    然后,確定權(quán)重系數(shù),其中Wj為第j個指標(biāo)的權(quán)重,具體見公式(6):

    (6)

    確定權(quán)重系數(shù)之后,利用topsis法進(jìn)行決策方案的選擇,進(jìn)而建立共同富裕發(fā)展水平測度指標(biāo)的加權(quán)矩陣Wj:

    Wj=(rij)nm

    (7)

    其中:rij=Wj×Yij,令第j個指標(biāo)在30省市中最大值和最小值分別用Q+j、Q-j來表示,并計算歐式距離D+i、D-i,詳見公式(8)、(9):

    (8)

    (9)

    之后,利用公式(10)計算相對接近度Ci:

    (10)

    其中,相對接近度Ci(0≤Ci≤1)值的大小反映了全國省際層面第i省市的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù),Ci越接近1,說明省份i高質(zhì)量發(fā)展水平越高。

    三、數(shù)字金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)分析

    (一)模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

    在探究數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響效應(yīng)的過程中,本文發(fā)現(xiàn)各變量之間存在著顯著的非線性關(guān)系。因此為了更好地剖析并解釋數(shù)字金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對高質(zhì)量發(fā)展的作用效果,本文將傳統(tǒng)的參數(shù)模型放寬到半?yún)?shù)模型,繼而構(gòu)建了半?yún)?shù)回歸模型。以發(fā)展成果為例,半?yún)?shù)模型構(gòu)建如下:

    DAit=s(DFit)+α0+α1gdpit+α2urit+α3faiit+α4icit+α5fdiit+εit

    (11)

    DAit=f(TSAit)+β0+β1gdpit+β2urit+β3faiit+β4icit+β5fdiit+εit

    (12)

    其中,s(·)和f(·)為非參數(shù)光滑函數(shù),αi和βi為線性部分的待估參數(shù),其余部分為各類控制變量,εit為影響高質(zhì)量發(fā)展變化的其他隨機(jī)因素。考慮到模型估計的可識別性,本文假定光滑函數(shù)s(·)和f(·)的期望值為0。

    在變量的設(shè)定上,本文被解釋變量為中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)下的三個維度目標(biāo),分別為發(fā)展成果(DA)、發(fā)展質(zhì)量(DQ)、發(fā)展?jié)摿?DC)。核心解釋變量設(shè)定為數(shù)字金融發(fā)展水平(DF)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果(TSA),通過研究并對比二者對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)作用機(jī)理,考慮到變量間的內(nèi)生性問題,本文選取了一系列控制變量,其中包括:

    地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(gdp),地區(qū)經(jīng)濟(jì)規(guī)模對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展往往基于良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),而當(dāng)經(jīng)濟(jì)達(dá)到一定規(guī)模后,才有可能尋求發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變;城鎮(zhèn)化率(ur),用城鎮(zhèn)人口數(shù)量占總?cè)藬?shù)的比重來衡量,合適的城鎮(zhèn)化水平可以優(yōu)化鄉(xiāng)村資源配置,提高城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并增加消費(fèi)和投資對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用,而過度的城鎮(zhèn)化也會對人口、環(huán)境等造成沖擊;固定資產(chǎn)投資水平(fai),良好的資本吸引力可以更好地吸引資本投入,拉動經(jīng)濟(jì)增長,進(jìn)而促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展,本文采用固定資產(chǎn)投資總額占GDP比重來衡量;基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平(ic),基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)保障,也是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必要條件,參考李曉龍(2021)的方法,用人均貨物周轉(zhuǎn)率來衡量地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平;外商投資水平(fdi),增加投資會提高產(chǎn)出,激發(fā)經(jīng)濟(jì)活力并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,本文采用外商投資總額占GDP的比重來衡量。詳情見描述性統(tǒng)計(表2)。

    在數(shù)據(jù)和樣本選取方面,由于西藏及港澳臺數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失,為了研究的準(zhǔn)確性,本文最終選取了全國30個省份的面板數(shù)據(jù),時間跨度為2010-2020年。各項數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計局發(fā)布的地方統(tǒng)計年鑒、地方志和生態(tài)環(huán)境公報。

    在進(jìn)一步的探析中,本文發(fā)現(xiàn)變量間不存在顯著的線性或曲線變動趨勢(見圖1),故不能直接采用線性或非線性的模型進(jìn)行分析,更進(jìn)一步探究發(fā)現(xiàn),變量間的走勢呈現(xiàn)此起彼伏的態(tài)勢,存在內(nèi)部的灰色關(guān)聯(lián)。因此本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析法來對指標(biāo)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究。具體地,將高質(zhì)量發(fā)展下三個維度指標(biāo)分別作為參考數(shù)據(jù)列,數(shù)字金融發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果作為比較數(shù)據(jù)列,計算估值水準(zhǔn)與各指標(biāo)間關(guān)聯(lián)系數(shù),進(jìn)而得到灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值,以發(fā)展成果為例,具體公式如下:

    圖1 變量趨勢圖(以2020年數(shù)據(jù)為例)

    (13)

    式中,ξi,k為xi對DAk在k點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù);|DAk-xi,k|為第k點(diǎn)DA與xi的絕對差;minimink|DAk-xi,k|為數(shù)列DA與數(shù)列xi在k點(diǎn)的二級最小差數(shù)絕對值;maximaxk|DAk-xi,k|為數(shù)列DA與數(shù)列xi在k點(diǎn)的二級最大差數(shù)絕對值,ρ為灰色分辨系數(shù),取值在0-1之間,本文取值為0.5。

    將各關(guān)聯(lián)系數(shù)代入公式(13),計算出xi與DA的灰色關(guān)聯(lián)度ri,具體公式如下:

    (14)

    其中,k=1,2,3…30,表示30個地區(qū);xi,k∈{DF1,k,TSA2,k},表示數(shù)字金融發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果。

    (二)數(shù)字金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演變

    隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展,中國現(xiàn)行三大地帶的劃分已難以適應(yīng)新形勢下統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展的要求,為了更直觀更合理地反映各個區(qū)域的各項基本情況以及適應(yīng)各自經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的基本特點(diǎn),本文參考了劉勇(2005)[37]對全國“新三大地帶”的劃分方法,①具體分為東北及東部沿海、中部及近西部和遠(yuǎn)西部地區(qū)。為了從時間維度上更好分析這三者的關(guān)系,本文探析了“新三大地帶”的數(shù)字金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演變趨勢。

    圖2(A)顯示了“新三大地帶”在樣本期內(nèi)數(shù)字金融的變化趨勢,可以看出從2010年開始,全國數(shù)字金融總體發(fā)展良好,呈現(xiàn)穩(wěn)步提升態(tài)勢,表明中國經(jīng)濟(jì)在進(jìn)入新的發(fā)展階段以來,更加注重金融行業(yè)的健康發(fā)展,金融能夠更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。同時從“新三大地帶”分組來看,東北及東部沿海地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平較高,中部及近西部地區(qū)次之,遠(yuǎn)西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平還有待提升??傮w來看,三大地區(qū)之間差距較小,表明我國普惠數(shù)字金融發(fā)展較為平衡。

    圖2 數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化演變趨勢圖

    圖2(B)顯示了“新三大地帶”在樣本期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果的變化趨勢,整體而言,我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果在樣本期內(nèi)沒有顯著的提升,總體呈現(xiàn)持平狀態(tài),其中東北及東部沿海地區(qū)還出現(xiàn)了回落,而中部及近西部地區(qū)呈現(xiàn)緩慢上升態(tài)勢。三大地帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平存在差異,其中東北及東部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平最高,中部及近西部地區(qū)次之,但差距在逐年縮小,遠(yuǎn)西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平較低,仍需繼續(xù)提升。

    從整體來看,全國高質(zhì)量發(fā)展各個維度的變化較為穩(wěn)定,新三大地帶的總體差距不大。其中發(fā)展成果維度水平較高并且總體呈現(xiàn)上升趨勢,但近年來發(fā)展有減緩的趨勢,表明我國經(jīng)濟(jì)增速放緩對整體發(fā)展成果提升具有一定的影響,如圖3(A)所示。在發(fā)展成果維度中,東北及東部沿海地區(qū)發(fā)展水平最高,中部及近西部次之,遠(yuǎn)西部地區(qū)從2012年來,發(fā)展迅速,曾一度接近中部地區(qū)水平。在發(fā)展質(zhì)量這一維度上,如圖3(B)所示,東部及東部沿海地區(qū)總體上呈現(xiàn)出下降態(tài)勢,該情況在2018年后有所好轉(zhuǎn)。這一地帶大部分地區(qū)屬于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū),全國四大一線城市和三大城市群全部集中在這一地帶,但經(jīng)濟(jì)高速增長的同時帶來了諸多不平衡不充分的問題。隨著經(jīng)濟(jì)增長壓力的加劇,未來一段時間將會面臨更大的發(fā)展困境,因此需要轉(zhuǎn)變發(fā)展方式和思路,改變經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動方式,從傳統(tǒng)只重視經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)變到關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量上來。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿S度上,東北及東部沿海地區(qū)以及中部及近西部地區(qū)發(fā)展較為平穩(wěn)。而遠(yuǎn)西部地區(qū)在發(fā)展?jié)摿S度上出現(xiàn)了較大波動,從2016年以來,呈現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長勢頭。遠(yuǎn)西部地區(qū)有著豐富的自然資源和未受到破壞的自然環(huán)境,為未來遠(yuǎn)西部地區(qū)的發(fā)展提供了巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

    圖3 高質(zhì)量發(fā)展各維度動態(tài)演變圖

    (三)基于全國維度的實(shí)證分析

    為了探究我國數(shù)據(jù)金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)理,本文基于公式(11)和(12)對樣本期內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗,詳見表3。為了對比傳統(tǒng)參數(shù)模型和半?yún)?shù)模型所得結(jié)果的不同,本文同時進(jìn)行了參數(shù)檢驗和半?yún)?shù)檢驗,具體地,Part(A)采用一般面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸,Part(B)采用半?yún)?shù)模型進(jìn)行回歸。從模型的擬合程度來看,半?yún)?shù)模型得出的整體效果顯著優(yōu)于一般面板回歸模型,說明本文采用的半?yún)?shù)模型是科學(xué)且合理的。

    1.發(fā)展成果維度的比較分析

    由表3的檢驗結(jié)果可以看出,首先參數(shù)部分顯示來看,兩項核心解釋變量均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗,但數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對發(fā)展成果指標(biāo)產(chǎn)生了截然相反的作用,數(shù)字金融發(fā)展能顯著提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化卻對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果提高產(chǎn)生了負(fù)向的作用。再看半?yún)?shù)部分,檢驗結(jié)果同樣高度顯著,具體如圖4所示,數(shù)字金融發(fā)展整體上對發(fā)展成果提高有著正向作用,并表現(xiàn)出破浪式上升的特點(diǎn),說明數(shù)字金融的發(fā)展可以很好地帶動當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展,由于數(shù)字金融的普惠性特點(diǎn)可以讓金融服務(wù)更加惠及到各個階層的人群,因此數(shù)字金融發(fā)展可以更加有利地完善社會保障制度,從而提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果。此外,控制變量均通過顯著性檢驗,其中外商投資水平的正向作用強(qiáng)度最大。

    圖4 數(shù)字金融與高質(zhì)量發(fā)展各維度指標(biāo)

    另一方面,如圖5所示,在前期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對發(fā)展成果提高產(chǎn)生了抑制作用,隨后該作用得到緩解??赡茉蚴沁^早地進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會對部分地區(qū)傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)造成破壞,因此影響到經(jīng)濟(jì)發(fā)展及社會保障體系。此時,在控制變量中,除基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)外,其余變量均可有效促進(jìn)發(fā)展成果提高,且外商投資水平的促進(jìn)作用最大。

    圖5 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展各維度指標(biāo)

    2.發(fā)展質(zhì)量維度的比較分析

    如表3所示,在參數(shù)部分,兩項核心解釋變量均在1%的置信水平下高度顯著,表明數(shù)字金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均可以顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升,但二者對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升效果遠(yuǎn)不如對提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果那樣明顯。半?yún)?shù)部分顯示,核心解釋變量均高度顯著,如圖4所示,數(shù)字金融發(fā)展對發(fā)展質(zhì)量的提升起到一定的正向促進(jìn)作用,但趨勢較為平坦,總體呈現(xiàn)平穩(wěn)上升態(tài)勢。從構(gòu)建的指標(biāo)體系來看,發(fā)展質(zhì)量維度更加關(guān)注到發(fā)展的協(xié)調(diào)性、平衡性及穩(wěn)定性等,金融借助數(shù)字化技術(shù)可以更好地做到金融普惠,在一定程度上解決了發(fā)展不均衡的問題,數(shù)字金融可以更好地規(guī)范金融業(yè)的發(fā)展,防范各類金融風(fēng)險,增加經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性??刂谱兞恐?,除城鎮(zhèn)化水平外,其他變量都通過了顯著性檢驗,其中固定資產(chǎn)投資水平對發(fā)展質(zhì)量的拉動作用最強(qiáng),而外商投資水平對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生了負(fù)向影響。

    另一外面,如圖5所示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量呈現(xiàn)明顯的非線性關(guān)系,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化初期對發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生抑制作用,到中后期開始對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量產(chǎn)生較強(qiáng)的促進(jìn)作用。整體上產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升有正向作用。說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升是一個長期過程,在前期可能會出現(xiàn)抑制的情況,但總體來看,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升會起到正向促進(jìn)作用。控制變量均通過顯著性檢驗,從檢驗結(jié)果來看,固定資產(chǎn)投資水平在發(fā)展質(zhì)量的促進(jìn)作用中強(qiáng)度最大,外商投資水平對發(fā)展質(zhì)量提升起到負(fù)向作用。

    3.發(fā)展?jié)摿S度的比較分析

    表3顯示,在參數(shù)部分,兩項核心解釋變量均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗,其中數(shù)字金融與發(fā)展?jié)摿Χ叱尸F(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,表明數(shù)字金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿μ嵘a(chǎn)生了顯著的抑制作用,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以有效提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?。在半?yún)?shù)部分,核心解釋變量均通過檢驗。數(shù)字金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Ξa(chǎn)生了明顯的抑制作用,如圖4所示,二者存在明顯的非線性關(guān)系,呈現(xiàn)出波浪式下滑,并且該抑制作用在后期尤為強(qiáng)烈,表現(xiàn)出斷崖式下滑態(tài)勢??赡苁且驗閿?shù)字金融的快速發(fā)展,改變了企業(yè)的傳統(tǒng)融資方式,融資的便利化和資金的充裕反而降低了企業(yè)的研發(fā)能力,造成了資源的浪費(fèi)和效率的下降,進(jìn)而對該地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動和資源使用產(chǎn)生不利影響。在控制變量中,城鎮(zhèn)化水平和外商投資水平未通過顯著性檢驗。

    表3 全樣本參數(shù)模型和非參數(shù)模型回歸結(jié)果

    另一方面,如圖5所示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ奶岣咝Ч@著,從圖中曲線可以看出,該曲線呈現(xiàn)波浪式上升,在后期效果尤為強(qiáng)烈。表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ奶嵘a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級可以改變傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,轉(zhuǎn)為以創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展方式,使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展從外延式發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)涵式發(fā)展,減少了資源過度利用的現(xiàn)象,對保護(hù)生態(tài)環(huán)境具有重要作用。

    (四)基于區(qū)域視角的實(shí)證分析

    為了更加系統(tǒng)地研究數(shù)字金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用,本文進(jìn)一步對“新三大地帶”進(jìn)行分組探討,逐一分析數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對不同區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展作用的異質(zhì)性。因篇幅所限,以下實(shí)證檢驗只展示半?yún)?shù)模型的回歸結(jié)果。

    1.東北及東部沿海地帶的比較分析

    表4展示了東北及東部沿海地區(qū)的檢驗結(jié)果,結(jié)果顯示,數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均可影響高質(zhì)量發(fā)展,二者呈現(xiàn)非線性關(guān)系且均在1%的顯著性水平下高度顯著。如圖6所示,數(shù)字金融的發(fā)展會顯著提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量,并且對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的提高效應(yīng)更為明顯。此外,與高質(zhì)量發(fā)展其他兩項維度不同,數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿χg的作用效果并不明顯,總體呈現(xiàn)出波動態(tài)勢,在數(shù)字金融發(fā)展后期會對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Ξa(chǎn)生巨大抑制作用。控制變量中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和固定資產(chǎn)投資水平會明顯推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,外商投資水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,而與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿χg呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    表4 分樣本半?yún)?shù)模型回歸結(jié)果(東北及東部沿海)

    圖6 數(shù)字金融與高質(zhì)量發(fā)展各維度(東北及東部沿海)

    如圖7所示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展之間展現(xiàn)出非線性關(guān)系,其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會顯著提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?,該效?yīng)呈現(xiàn)波浪式上升的特征,對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的影響效應(yīng)呈現(xiàn)波動態(tài)勢并在后期生產(chǎn)抑制作用。

    圖7 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展各維度(東北及東部沿海)

    2.中部及近西部地帶的比較分析

    由表5的檢驗結(jié)果可知,同東北及東部地區(qū)一樣,數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均能影響高質(zhì)量發(fā)展,其中數(shù)字金融對發(fā)展成果和發(fā)展質(zhì)量的作用效果均在1%的顯著性水平下通過檢驗,而對發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Ч麆t通過了5%的顯著性檢驗。具體如圖8所示,數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的正向作用緩慢提升,但在后期出現(xiàn)了抑制作用。而數(shù)字金融發(fā)展可以顯著提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量,這一作用效果持續(xù)在整個數(shù)字金融發(fā)展全過程。但在發(fā)展?jié)摿S度,數(shù)字金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系,該效果持續(xù)到后期才得到轉(zhuǎn)變,開始正向作用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

    圖8 數(shù)字金融與高質(zhì)量發(fā)展各維度(中部及近西部)

    表5 分樣本半?yún)?shù)模型回歸結(jié)果(中部及近西部)

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Чㄟ^了5%的顯著性檢驗,對發(fā)展成果和發(fā)展質(zhì)量的作用效果也在10%的顯著性水平下通過檢驗。通過觀察變量間的波動趨勢可以看出,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提高產(chǎn)生了抑制作用,但作用力度并不強(qiáng)烈,總體呈現(xiàn)平穩(wěn)下降趨勢。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Ч麆t展現(xiàn)出前期促進(jìn)后期抑制的態(tài)勢(如圖9)。

    圖9 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與高質(zhì)量發(fā)展各維度(中部及近西部)

    3.遠(yuǎn)西部地帶的比較分析

    遠(yuǎn)西部地帶的檢驗結(jié)果和前兩個地帶截然不同,從檢驗結(jié)果來看,僅數(shù)字金融對發(fā)展質(zhì)量的作用效果通過了10%的顯著性檢驗,表明在遠(yuǎn)西部地區(qū),數(shù)字金融的發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升。其余變量間作用均未能通過檢驗,本文分析原因有兩點(diǎn):其一是遠(yuǎn)西部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、方式、結(jié)構(gòu)等一系列條件均與其他地區(qū)有著很大區(qū)別,因此會產(chǎn)生不同的作用效果。其二是因為“新三大地帶”的劃分導(dǎo)致實(shí)證檢驗的樣本量不充足,不能較好反應(yīng)出實(shí)際的情況。

    (五)基于時間維度的實(shí)證分析

    為了繼續(xù)探究數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)影響過程,本文利用灰色關(guān)聯(lián)度分析來進(jìn)一步檢驗,結(jié)合上文對灰色關(guān)聯(lián)分析法的說明,通過式(13)和(14)可以計算出數(shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的灰色關(guān)聯(lián)度,具體如圖10所示,整體而言,數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在樣本期內(nèi)對高質(zhì)量發(fā)展各維度的影響呈波動式變化。

    圖10 灰色關(guān)聯(lián)度變動趨勢圖

    具體來看,在發(fā)展成果特征中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對發(fā)展成果的影響程度總體高于數(shù)字金融發(fā)展,二者均呈現(xiàn)波動式上升,在2020年之后二者走勢趨于相似;在發(fā)展質(zhì)量特征中,在2016年之前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響效應(yīng)要強(qiáng)于數(shù)字金融發(fā)展,在2016年之后則出現(xiàn)了相反的情況。數(shù)字金融發(fā)展水平的曲線總體呈現(xiàn)“W”走勢,并在2019年后持續(xù)上升,表明數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的正向影響效應(yīng)逐漸增強(qiáng);在發(fā)展?jié)摿μ卣髦?,?shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對發(fā)展?jié)摿Φ挠绊懶?yīng)均在2014年后顯著增強(qiáng),且數(shù)字金融發(fā)展曲線的增長勢頭高于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化曲線,隨著時間的推移,二者對于發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Ч呌谝恢?,曲線走勢更加平緩。

    四、結(jié)論及建議

    (一)研究結(jié)論

    本文利用2010-2020年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),從發(fā)展成果、發(fā)展質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿θ齻€方面構(gòu)建了中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系,通過引入合理化、高級化、高新化及生態(tài)化指標(biāo),利用幾何平均法測度了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果。實(shí)證檢驗部分在傳統(tǒng)參數(shù)模型中加入了半?yún)?shù)模型比對分析了數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng),最后利用灰色關(guān)聯(lián)度法分析了二者對高質(zhì)量發(fā)展影響作用的動態(tài)變化。由此本文得出以下研究結(jié)論:

    1.從全國層面來看,數(shù)字金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均能對發(fā)展成果產(chǎn)生正向影響,但數(shù)字金融的拉動效應(yīng)要顯著強(qiáng)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,同時產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平在后期會對發(fā)展成果提高產(chǎn)生一定的抑制作用;在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量上,與發(fā)展成果相似,二者均能對發(fā)展質(zhì)量起到正向作用力,但數(shù)字金融的拉動作用稍弱;數(shù)字金融發(fā)展會對發(fā)展?jié)摿μ嵘a(chǎn)生抑制作用,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在初期對發(fā)展?jié)摿μ嵘睦瓌幼饔贸尸F(xiàn)波動式緩慢增長。

    2.從區(qū)域?qū)用鎭砜?,?shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果存在地區(qū)差異。具體來看,在東北及東部沿海地帶,數(shù)字金融發(fā)展可以顯著提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果并提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量,但對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的正向影響更加明顯;在中部及近西部地帶,數(shù)字金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升效果顯著,而對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿μ嵘龝a(chǎn)生抑制作用,對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的提高效果并不明顯,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以在一定程度上提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?;在遠(yuǎn)西部地區(qū),數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的拉動作用不明顯。

    3.從時間維度來看,樣本期內(nèi),數(shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響呈現(xiàn)出波動式變化。其中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的影響要高于數(shù)字金融,但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的影響效應(yīng)是負(fù)向影響,即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化能顯著抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的提高;數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升產(chǎn)生了正向推動作用,在2016年之前,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響要高于數(shù)字金融,2016年后數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響高于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化;數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ挠绊懛謩e在2014和2013年后出現(xiàn)了加強(qiáng),隨后二者影響程度緩慢增強(qiáng),經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿軘?shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的雙重作用。

    (二)啟示

    上述結(jié)論對于數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的政策啟示:

    1.研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的非線性關(guān)系對未來的政策制定有著重要意義,說明二者對高質(zhì)量發(fā)展在不同時期會產(chǎn)生不同的影響效果,同時效果的強(qiáng)弱也有所不同,在一定時期內(nèi)甚至?xí)a(chǎn)生抑制作用。因此需要政府采取靈活的政策方針,政策制定應(yīng)該具備時效性,并采取全方位一體化的政策效應(yīng)監(jiān)測系統(tǒng),對政策實(shí)施的前中后期都要監(jiān)測與調(diào)整,只有平衡的、適時的發(fā)展方式才能有效推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

    2.為了適應(yīng)數(shù)字金融的快速發(fā)展,政府需要關(guān)注金融風(fēng)險的可控性,要通過建立一整套完善的數(shù)字金融法律法規(guī)制度對數(shù)字金融發(fā)展進(jìn)行適度監(jiān)管,并完善數(shù)字金融征信體系,最大化保障數(shù)字金融良好健康的發(fā)展。需要注意的是,政府在對數(shù)字金融進(jìn)行監(jiān)管的同時,也要尊重金融市場的發(fā)展規(guī)律,避免過度干涉市場,保持市場的主要驅(qū)動作用和政府的引導(dǎo)支持作用。

    3.政府要把握數(shù)字金融的核心價值,發(fā)揮數(shù)字金融的普惠屬性,合理配置金融資源,防范各類披著數(shù)字技術(shù)外衣的資本扭曲其配置過程,加劇資源分配的不公平。要讓金融更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)和社會各個階層,最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

    4.政府應(yīng)該堅持推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級,發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動作用。堅持創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展戰(zhàn)略與產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的戰(zhàn)略,加強(qiáng)科學(xué)技術(shù)研發(fā)水平,提高創(chuàng)新能力,加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高新化的提升;政府需要深度融合高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè),并加大對第一、第二產(chǎn)業(yè)的技術(shù)支持,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化與高級化;同時需要進(jìn)一步淘汰落后產(chǎn)能,大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與綠色產(chǎn)業(yè)。

    5.數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)均表現(xiàn)出顯著的區(qū)域異質(zhì)性,因此,針對不同地區(qū),政府應(yīng)該實(shí)行差別化政策。對于東北及東部沿海地區(qū),繼續(xù)發(fā)展數(shù)字金融,堅持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,而對于中部和西部地區(qū),政府要加快數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),依托人工智能、區(qū)塊鏈及大數(shù)據(jù)等新型信息技術(shù)手段,從深度和廣度上擴(kuò)展數(shù)字金融的使用范圍,消除數(shù)字鴻溝。在投資方面需要謹(jǐn)慎結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際需求,避免資源浪費(fèi)。中西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級需要循序漸進(jìn),不能一蹴而就,從當(dāng)?shù)貙?shí)際情況和傳統(tǒng)發(fā)展模式出發(fā),科學(xué)、合理地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

    注釋:

    ①新三大地帶劃分:東北及東部沿海具體包含:北京、天津、河北、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南。中部及近西部具體包含:山西、江西、安徽、河南、湖南、湖北、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏。遠(yuǎn)西部具體包括:內(nèi)蒙古、青海、新疆、西藏。

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