數(shù)字普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

陳靜 方國(guó)斌

摘 要：利用空間計(jì)量模型對(duì)我國(guó)31個(gè)省市數(shù)字普惠金融和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)系進(jìn)行分析.分析結(jié)果表明，各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著的空間聚集性以及正向空間自相關(guān)性，近年來(lái)增強(qiáng)的趨勢(shì)較為明顯.動(dòng)態(tài)SDM模型分析結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向直接效應(yīng)，對(duì)相鄰地區(qū)存在顯著的負(fù)向溢出效應(yīng).數(shù)字普惠金融對(duì)中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向作用要強(qiáng)于東部地區(qū)，應(yīng)優(yōu)化區(qū)域數(shù)字普惠金融資源的配置，以更好的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;動(dòng)態(tài)SDM模型

[中圖分類號(hào)]F ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

普惠金融這一概念在2005年被提出，隨即在全球金融體系中迅速傳播，其覆蓋范圍從初始的小額信貸到目前的支付、存貸款、保險(xiǎn)、征信和證券等眾多領(lǐng)域，發(fā)展較為迅速.數(shù)字普惠金融在一定程度上為解決我國(guó)中小微企業(yè)融資難問題提供了重要的突破口，同時(shí)也讓農(nóng)民群體享受到更多的金融服務(wù)，縮小了城鄉(xiāng)收入的差距，減少了貧困.數(shù)字普惠金融借助信息技術(shù)快速發(fā)展的東風(fēng)，為我國(guó)金融創(chuàng)新改革提供了良好的方向.數(shù)字普惠金融和當(dāng)前所提倡的經(jīng)濟(jì)包容性增長(zhǎng)不謀而和，弱化了金融排斥效應(yīng).數(shù)字普惠金融憑借自身普惠、低成本以及低門檻等特點(diǎn)，能夠有效緩解金融排斥效應(yīng).數(shù)字普惠金融借助數(shù)字技術(shù)大大增加了其覆蓋廣度，使更多偏遠(yuǎn)地區(qū)低收入人群享受到金融服務(wù)以及外部融資.當(dāng)?shù)褪杖胝呤杖朐黾右院螅瑫?huì)加大對(duì)基本生活用品的需求，從而拉動(dòng)消費(fèi).我國(guó)各區(qū)域之間存在著較大的差距，單從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度上來(lái)說(shuō)，西中東部三個(gè)地區(qū)間差距較為明顯.金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是勿容置疑的，但數(shù)字普惠金融對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有何種影響，是否有利于縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異等，都是值得研究的問題.厘清其與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的實(shí)際意義.現(xiàn)有文獻(xiàn)基本上采用普通面板回歸或者PVAR的方法研究普惠金融與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)系，很少有人去考慮空間效應(yīng)的影響.本文從實(shí)證分析的角度，采用空間計(jì)量的方法分析數(shù)字普惠金融和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的空間效應(yīng)關(guān)系.

1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在區(qū)域差異，東中部地區(qū)發(fā)展水平較高，西部地區(qū)落后，不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字普惠金融發(fā)展在空間上存在一定的相關(guān)性.空間自相關(guān)檢驗(yàn)是檢驗(yàn)地理上相鄰地區(qū)變量的取值是否具有相似性.變量的空間自相關(guān)性的關(guān)系可以分為三種.變量高的指標(biāo)值和高的指標(biāo)值聚集一起或者是低的指標(biāo)值和低的指標(biāo)值聚集在一起，稱為正空間自相關(guān);低的指標(biāo)值和高的指標(biāo)值聚集在一起的時(shí)候，稱為負(fù)空間自相關(guān);高低指標(biāo)值的分布是隨機(jī)的，則稱為不存在空間自相關(guān).本文采用衡量空間自相關(guān)性莫蘭指數(shù)法，其定義為：

當(dāng)所研究空間區(qū)域中存在某個(gè)區(qū)域和其他區(qū)域不相鄰時(shí)，可能會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性.由于海南省和其他省份都不相鄰，本文將其設(shè)置為和廣東省相鄰.

3 變量選擇與模型構(gòu)建

3.1 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2011-2018年我國(guó)31個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量法對(duì)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的空間效應(yīng)關(guān)系進(jìn)行研究.

被解釋變量 人均GDP相比地區(qū)生產(chǎn)總值剔出人口等因素的影響更具有可比性，本文選用此指標(biāo)作為被解釋變量，并以2011年為基期對(duì)地區(qū)人均GDP進(jìn)行了平減，獲得沒有價(jià)格影響的實(shí)際地區(qū)人均GDP，簡(jiǎn)記為PGDP，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，避免可能的異方差.

解釋變量 選用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為解釋變量，簡(jiǎn)記為DFI.數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組.

控制變量 選擇城鎮(zhèn)化程度（DFU）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、財(cái)政支出（RFE）三個(gè)指標(biāo)作為控制變量.城鎮(zhèn)化程度用地區(qū)城鎮(zhèn)人口占年末總常住人口的比重來(lái)表示.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用二三產(chǎn)業(yè)的增加值占總增加值的比重來(lái)表示.財(cái)政支出用地區(qū)一般預(yù)算支出表示，并對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理.

本文中涉及到除DFI之外的指標(biāo)均來(lái)源于EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù).對(duì)文中所涉及到的所有變量進(jìn)行描述性分析，結(jié)果見表1.

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

對(duì)2011-2018年我國(guó)31個(gè)省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)行全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)，具體結(jié)果見2.從表2中可以看到，2011-2018年我國(guó)地區(qū)人均GDP的Moran's I指數(shù)值均在0.333以上，且指標(biāo)值在1%的顯著性水平下都是顯著的，說(shuō)明我國(guó)31個(gè)省市之間的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較強(qiáng)的正空間自相關(guān)性，即相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間具有正向積極的促進(jìn)作用.從Moran's I指數(shù)值的大小來(lái)看，2011-2018年指數(shù)值波動(dòng)幅度較大，處于先下降后上升的趨勢(shì).從2015年開始，Moran's I指數(shù)值開始增大，說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的空間效應(yīng)開始變強(qiáng)，也就是說(shuō)相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響作用在增大.

圖1為2014，2016，2018年各地區(qū)局部Moran's I指數(shù)分布的散點(diǎn)圖，從圖中可以看出，我國(guó)31個(gè)省市地區(qū)基本上都集中分布在Ⅰ和Ⅲ象限，其中第Ⅰ象限表示“高高相聚”區(qū)域，第Ⅲ象限表示“低低相聚”區(qū)域，說(shuō)明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有很強(qiáng)的空間集聚性，也進(jìn)一步驗(yàn)證了地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展確實(shí)存在著空間自相關(guān)性，和全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)是一致的，表明在建模中要考慮空間因素的影響.

4.2 空間計(jì)量模型回歸結(jié)果

本文是在SDM模型基礎(chǔ)上考慮了時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化因素建立的動(dòng)態(tài)SDM模型，現(xiàn)與基礎(chǔ)模型進(jìn)行比較分析.首先對(duì)所選擇的SDM以及動(dòng)態(tài)SDM模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，用來(lái)確定是選擇隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)下的模型.通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在1%的顯著性水平下均拒絕原假設(shè)，所以兩模型均選擇固定效應(yīng).對(duì)兩模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，從兩模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，靜態(tài)杜賓和動(dòng)態(tài)SDM模型估計(jì)的系數(shù)結(jié)果基本一致，說(shuō)明所選取的變量較為穩(wěn)健.從估計(jì)參數(shù)的顯著性以及模型擬合效果上來(lái)看，動(dòng)態(tài)SDM模型要明顯優(yōu)于靜態(tài)下的模型.因此本文重點(diǎn)對(duì)動(dòng)態(tài)SDM模型進(jìn)行分析.

數(shù)字普惠金融發(fā)展水平參數(shù)為0.003 742 3，通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的促進(jìn)作用.數(shù)字普惠金融借助互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)讓金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新產(chǎn)品以低成本服務(wù)于更多的人.特別是中小微企業(yè)以及低收入的農(nóng)民階層可以參加到更多的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，提高資源的配置效率，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.W×DFI的系數(shù)為負(fù)且顯著，說(shuō)明對(duì)某一地區(qū)而言數(shù)字普惠金融對(duì)其他相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定的溢出效應(yīng)，并且溢出效應(yīng)為負(fù).究其原因，某一地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展程度越高，對(duì)相鄰地區(qū)人才、投資等資源產(chǎn)程度越高，對(duì)相鄰地區(qū)人才、投資等資源產(chǎn)生一定的虹吸效應(yīng)，進(jìn)而會(huì)對(duì)相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生一定的抑制作用.

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及地區(qū)政府財(cái)政支出兩控制變量的回歸系數(shù)均為正且顯著，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有正向的促進(jìn)作用，其間接效應(yīng)為3.434 239，說(shuō)明具有較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng).地區(qū)政府財(cái)政支出規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的拉動(dòng)作用.政府財(cái)政的擴(kuò)大在基礎(chǔ)資源配置以及物資資本存量方面具有一定的積極作用，有利于地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升.

空間效應(yīng)分解結(jié)果見表3.從變量空間效應(yīng)分析結(jié)果來(lái)看，數(shù)字普惠金融、政府財(cái)政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)均顯著，地區(qū)的城鎮(zhèn)化程度的空間效應(yīng)不顯著.數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的直接效應(yīng)為正，間接效應(yīng)為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字普惠金融的發(fā)展確實(shí)可以促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展會(huì)對(duì)其他相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生一定的抑制作用.

4.3 模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確定上述估計(jì)模型的準(zhǔn)確性，需要對(duì)模型的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn).本文參照鄒新月的研究，利用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)下的二級(jí)指標(biāo)數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度指數(shù)（coverage-breadth）替換數(shù)字普惠金融指數(shù)當(dāng)作解釋變量，并將鄰接空間權(quán)重矩陣更換為經(jīng)濟(jì)距離矩陣，然后重新擬合模型.如果兩模型的結(jié)果一致，則說(shuō)明本文擬合的模型以及估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健可靠.

從模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，更換了模型的關(guān)鍵解釋變量以及空間權(quán)重矩陣后，關(guān)鍵解釋變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果以及空間效應(yīng)分解的結(jié)果基本一致.說(shuō)明本文對(duì)建立的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型是合理穩(wěn)健的，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極正向的直接效應(yīng)，對(duì)相鄰地區(qū)存在負(fù)向的溢出效應(yīng).

4.4 空間異質(zhì)性分析

我國(guó)東中西部地區(qū)存在著較大的差異，為了進(jìn)一步探究數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，本文依據(jù)國(guó)家發(fā)改委等部門對(duì)我國(guó)東中西部的劃分準(zhǔn)則，將本文的研究總體劃分為東部區(qū)域、中部區(qū)域以及西部區(qū)域三個(gè)樣本，然后進(jìn)行回歸分析.在此處空間面板的回歸分析中采用經(jīng)濟(jì)距離矩陣，進(jìn)行靜態(tài)SDM和動(dòng)態(tài)SDM模型擬合，比較選擇靜態(tài)下的SDM模型.結(jié)果見表4.

表4的結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展在東中西三個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中都存在著正向的積極促進(jìn)作用;數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)中部和西部地區(qū)的促進(jìn)作用要大于東部地區(qū)，說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)較為落后區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用要明顯些，因此，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異具有重要意義.

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

（1）我國(guó)地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的空間聚集性.2011-2018年空間自相關(guān)性均為正向的，即地理位置相鄰的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展彼此相互促進(jìn).伴隨著我國(guó)改革的不斷推進(jìn)，地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展空的間自相關(guān)性增強(qiáng)趨勢(shì)較為明顯.

（2）數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正向促進(jìn)作用，但也存在顯著的負(fù)向溢出效應(yīng);地方政府的財(cái)政支出以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有顯著的正向影響;數(shù)字普惠金融對(duì)中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向積極作用要大于東部區(qū)域.

5.2 建議

第一，大力推進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，增強(qiáng)數(shù)字普惠金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的滲透度，更好的促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.從數(shù)字普惠金融對(duì)鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)向溢出作用出發(fā)，平衡區(qū)域間數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平，優(yōu)化數(shù)字普惠金融相關(guān)資源配置，特別是對(duì)于數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較低的西部地區(qū)在相關(guān)政策上給予偏倚，縮小地區(qū)間數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平差距，提升我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體的平衡性.

第二，發(fā)揮好產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和地方財(cái)政的正向積極作用.在提升地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的前提下，繼續(xù)深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，更好的發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的輻射作用，縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距;發(fā)揮好政府部門的主導(dǎo)作用，合理規(guī)劃財(cái)政支出規(guī)模，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)加大財(cái)政支持力度，加快薄弱地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

參考文獻(xiàn)

[1]貝多廣.金融發(fā)展的次序——從宏觀金融、資本市場(chǎng)到普惠金融[M].北京.中國(guó)金融出版社，2017.334-341.

[2]付莎，王軍.中國(guó)普惠金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，34（3）：56-65.

[3]杜強(qiáng)，潘怡.普惠金融對(duì)我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2016（3）：178-184.

[4]郭峰，王靖一，王芳，等.測(cè)度中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)，2020，19（4）：1401-1418.

[5]郝云平，雷漢云.數(shù)字普惠金融推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了嗎？——基于空間面板的實(shí)證[J].當(dāng)代金融研究，2018（3）：90-101.

[6]黃彩虹，張曉青.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、空間溢出與居民消費(fèi)需求 [J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2020（2）：11-20.

[7]黃頌歌. 普惠金融對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究[D].廣州：暨南大學(xué)，2018.

[8]李季剛，馬俊.中國(guó)普惠金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)分析[J].金融發(fā)展評(píng)論，2019（9）：14-26.

[9]李樂，周林毅.數(shù)字普惠金融促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)效率研究[J].山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2018，34（4）：5-9.

[10]王晶晶，劉喜華.數(shù)字普惠金融對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響研究[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2020，22（6）：58-64.

[11]夏旭紅.我國(guó)普惠金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[D].廣州：廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)，2019.

[12]尹飛霄.數(shù)字金融對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新效率影響的空間計(jì)量分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2020（11）：74-79.

[13]張子豪，譚燕芝.數(shù)字普惠金融與中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距——基于空間計(jì)量模型的實(shí)證分析[J].金融理論與實(shí)踐，2018（6）：1-7.

[14]鄒新月，王旺.數(shù)字普惠金融對(duì)居民消費(fèi)的影響研究——基于空間計(jì)量模型的實(shí)證分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2020，35（4）：133-145.

[15]段東，孫欣.金磚國(guó)家外商投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究[J].牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2020（2）：1-7.

[16]邢艷春，郭雁飛，王琳.吉林省地級(jí)市城鎮(zhèn)化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J].牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2019（2）：1-6.

[17]Corrado G，Corrado L.Inclusive finance for inclusive growth and development[J].Current Opinion in Environmental Sustainability，2017，24：19-23.

[18]Mohan R.Economic growth，financial deepening and financial inclusion[J].Dynamics of Indian Banking：Views and Vistas，2006：92-120.

[19]J PLESAGE，R KPACE.Introduction to Spatial Econometrics [M].Boca Raton：CRC Press，2009.513-514.

編輯：琳莉