創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長
——基于國家雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)

楊立生，龔 家

（云南民族大學(xué)a.管理學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650500）

一、引 言

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，大眾?chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新是落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體。2015年《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》中就明確指出：“以營造良好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境為目標(biāo)，以激發(fā)全社會(huì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力為主線，以構(gòu)建眾創(chuàng)空間等創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺為載體，有效整合資源，集成落實(shí)政策，完善服務(wù)模式，培育創(chuàng)新文化，加快形成大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的生動(dòng)局面?！焙笃跒樵诟蠓秶?、更高層次、更深程度上推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新，國務(wù)院又相繼在2016年、2017年和2020年的全國各省份、高校和科研院所以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)中分三批設(shè)立了212家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地，這對提高當(dāng)?shù)貏?chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深度融合產(chǎn)生了積極作用。在創(chuàng)新成果方面，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地的實(shí)踐探索，有效解決了我國成果轉(zhuǎn)化的難點(diǎn)，為區(qū)域內(nèi)的科技成果轉(zhuǎn)化提供了經(jīng)驗(yàn)借鑒［1］。在創(chuàng)業(yè)融資渠道方面，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)驗(yàn)基地各級政府能夠不斷完善金融財(cái)稅政策，擴(kuò)大信貸支持，積極并有效地解決實(shí)驗(yàn)基地創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的融資約束問題。在農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展上，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地的設(shè)立也對我國鄉(xiāng)村建設(shè)以及全面實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有積極引導(dǎo)作用［2］。目前，我國經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時(shí)期，而創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力，本文對雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策績效進(jìn)行研究，對中國科技創(chuàng)新水平提升和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

設(shè)立的雙創(chuàng)示范區(qū)域既是大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新政策的實(shí)驗(yàn)重地，也是促進(jìn)當(dāng)?shù)貏?chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平提升的一個(gè)重要機(jī)遇。本文主要從三個(gè)方面評估雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的政策效應(yīng)：第一，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立是否對區(qū)域數(shù)字普惠金融水平有所提高；第二，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長水平的影響；第三，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長水平的影響機(jī)制。本文對雙創(chuàng)區(qū)域示范基地近三年的政策建設(shè)效果進(jìn)行研究，為所在城市數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長水平的提升，以及對實(shí)驗(yàn)基地設(shè)立的有效性、未來政策的可持續(xù)性具有深遠(yuǎn)意義。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與數(shù)字普惠金融

現(xiàn)有文獻(xiàn)對科技創(chuàng)新與數(shù)字普惠金融的研究主體主要包括區(qū)域和企業(yè)兩個(gè)維度。首先，在區(qū)域創(chuàng)新的研究層面上，國外學(xué)者Beck等（2018）采用一般均衡模型研究發(fā)現(xiàn)，移動(dòng)支付與互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字金融工具的普及與發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新水平有顯著提升作用［3］。國內(nèi)學(xué)者張慧慧等（2021）、徐子堯等（2020）基于地級數(shù)據(jù)分析也表明，數(shù)字普惠金融水平與城市創(chuàng)新能力呈正向關(guān)系［4-5］。其次，在企業(yè)創(chuàng)新的研究層面上，賈俊生和劉玉婷（2021）、李宇坤等（2021）認(rèn)為，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用，且高管背景、控股股東股權(quán)質(zhì)押等因素為潛在的影響機(jī)制［6-7］。同時(shí)，也有少數(shù)學(xué)者在不同的經(jīng)濟(jì)社會(huì)背景下探究創(chuàng)新要素與數(shù)字金融間的關(guān)系，杜傳忠和張遠(yuǎn)（2020）、劉佳鑫和李莎（2021）分別在“新基建”與“雙循環(huán)”的背景下研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融不僅可以直接提升科技創(chuàng)新水平，也能通過提高供給側(cè)的銀行信貸以及需求側(cè)的居民消費(fèi)水平而間接促進(jìn)科技創(chuàng)新［8-9］。

由于創(chuàng)業(yè)一直都存在著融資困難與信息不對稱兩大問題，導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具有高風(fēng)險(xiǎn)、高不確定性以及周期長等突出特征，最終絕大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)都以失敗告終。近年來伴隨著數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融的有機(jī)結(jié)合，新生的數(shù)字普惠金融提升了傳統(tǒng)金融的覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度等服務(wù)水平，有效緩解了企業(yè)在創(chuàng)業(yè)過程中的融資約束和信息不對稱等現(xiàn)象，同時(shí)也對消除傳統(tǒng)金融融資中的“規(guī)模歧視”“地域歧視”等問題起到了重要作用［10］。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為區(qū)域創(chuàng)業(yè)帶來的福利效應(yīng)是顯而易見的，謝絢麗等（2018）、張碧瓊和吳琬婷（2021）基于省級面板數(shù)據(jù)研究都表明，數(shù)字金融發(fā)展對創(chuàng)業(yè)有積極作用［11-12］。同時(shí)，陶云清等（2021）、尹志超等（2019）在微觀層面上利用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，拓展了數(shù)字金融對家庭創(chuàng)業(yè)的影響效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)地區(qū)創(chuàng)業(yè)數(shù)量增加的直接原因是數(shù)字金融促進(jìn)了家庭創(chuàng)業(yè)［13-14］。數(shù)字普惠金融與創(chuàng)業(yè)活躍度在空間分布特征上均具有正相關(guān)性［15］，鞏鑫和唐文琳（2021）研究發(fā)現(xiàn)，各省份的數(shù)字金融水平與創(chuàng)業(yè)活動(dòng)在空間分布上存在同向的空間聚集性，高聚集性的數(shù)字金融區(qū)域也具有高聚集性的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)［16］。

（二）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長

國外很早就有了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的理論研究［17-18］，最經(jīng)典的內(nèi)生增長理論就是將經(jīng)濟(jì)增長歸納為全社會(huì)創(chuàng)新資源積累所支撐的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)［19-20］。國內(nèi)學(xué)者張曉東（2017）基于“人口紅利”視角在理論層面上分析認(rèn)為，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是中國第二次形成的人口紅利，是構(gòu)筑經(jīng)濟(jì)增長的新動(dòng)能［21］。李宏彬等（2009）、宋來勝等（2013）采用高效率的GMM方法實(shí)證也表明，創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)能力都是推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的新動(dòng)力［22-23］。白潔和雷磊（2018）在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的紅利背景下，認(rèn)為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著影響，并且當(dāng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新被正式提出后，其促進(jìn)效應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)［24］。因此，創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)能夠賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，帶動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)快速增長，是促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)快速高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力源泉、中堅(jiān)力量［25］。

文獻(xiàn)梳理后發(fā)現(xiàn)，已有豐富的研究成果對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長三者之間的關(guān)系進(jìn)行了探討。但是本文另辟蹊徑，欲從政策效應(yīng)上研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)，同時(shí)也能檢驗(yàn)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策實(shí)施的有效性。鑒于此，本文利用2012—2019年中國282個(gè)城市面板數(shù)據(jù)，采取雙重差分模型在政策效應(yīng)上分別探討創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對城市數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長的影響作用，為第一批雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立所帶來的數(shù)字普惠效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)評估，以期為政府在未來雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策的改進(jìn)與優(yōu)化上提供一定參考。

本文可能的邊際創(chuàng)新與貢獻(xiàn)有三個(gè)方面：第一，基于國家層面所頒發(fā)的政策文件，利用地級數(shù)據(jù)對雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)評估，有利于各級政府因地制宜，并制定相關(guān)政策文件加以仿效；第二，借助于雙重差分模型，對區(qū)域的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平、數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長三者關(guān)系進(jìn)行有效研究，減弱了模型中內(nèi)生性問題；第三，本文重點(diǎn)研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長效應(yīng)，所以將雙重差分模型與中介效應(yīng)模型相結(jié)合，實(shí)證檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響機(jī)制，為促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)深度融合以及制定科學(xué)合理的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策提供了豐富的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

三、理論分析與研究假設(shè)

大力發(fā)展普惠金融是實(shí)現(xiàn)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新新局面的重要推動(dòng)力。蘇屹和王文靜（2021）認(rèn)為，創(chuàng)新成本的增加和缺乏經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策是“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”（1）過程中面臨的最大障礙，在“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”過程中，政府積極監(jiān)管、企業(yè)“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”、公眾積極參與三方行為會(huì)在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)博弈至穩(wěn)定狀態(tài)［26］。所以國家雙創(chuàng)示范基地的設(shè)立實(shí)則是一種經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策，同時(shí)該政策帶來的數(shù)字普惠效應(yīng)能有效降低企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成本，這不僅有利于促進(jìn)企業(yè)“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”的實(shí)現(xiàn)，也提高了公眾在市場中的參與度。

雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的主要目標(biāo)是提高區(qū)域的創(chuàng)新能力與創(chuàng)業(yè)活力，所以自從2016年第一批創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地設(shè)立以來，各級政府都積極響應(yīng)并頒發(fā)相應(yīng)的政策措施，如創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資金補(bǔ)貼、稅收利率減免以及銀行信貸優(yōu)惠等［27］，大力提升區(qū)域普惠性水平，支持所在城市的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)。在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資金補(bǔ)貼方面，政府設(shè)立創(chuàng)業(yè)引導(dǎo)資金、天使引導(dǎo)資金、天使夢想資金等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展專項(xiàng)資金，并合理運(yùn)用場地租金補(bǔ)貼以及減免物資能耗費(fèi)用等方式給予支持，降低創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成本，提高企業(yè)開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的意愿［28］。在稅收利率減免方面，政府通過一定的稅收減免政策，減小創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的融資成本與融資約束，以此鼓勵(lì)企業(yè)、高等院校以及科研機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體的科研投入，助推區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)［25］。在銀行信貸優(yōu)惠方面，政府促使銀行降低貸款利率增加企業(yè)外部融資金額，該政策手段有效降低了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體的資金短缺風(fēng)險(xiǎn)，保障創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)開展的持續(xù)性。同時(shí)，在政府政策的牽引下，低利率貸款有利于促進(jìn)銀行為企業(yè)提供金融貸款等更多相關(guān)業(yè)務(wù)服務(wù)，加強(qiáng)了銀行與企業(yè)借貸雙方間的“信任程度”，既減少雙方融資成本，又能降低信用風(fēng)險(xiǎn)［29］。進(jìn)一步地，政府還推出相應(yīng)的人才引進(jìn)政策，通過吸引具備創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的高素質(zhì)人才流入雙創(chuàng)示范基地，通過知識的外溢效應(yīng)，提高區(qū)域的數(shù)字創(chuàng)新水平［30］。數(shù)字普惠金融的數(shù)字性能夠推動(dòng)地區(qū)的創(chuàng)新水平，數(shù)字普惠金融的普惠性能夠有效解決創(chuàng)業(yè)的融資困難問題，所以被設(shè)立為雙創(chuàng)示范基地的區(qū)域能夠倒逼所在城市數(shù)字普惠金融水平提升。

區(qū)域所具備的創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新精神不僅對微觀企業(yè)的發(fā)展具有決定性作用，也對整體經(jīng)濟(jì)的增長具有重要影響［22］。雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響主要表現(xiàn)在微觀與宏觀兩個(gè)層面。首先，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)或個(gè)體的微觀層面上，創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)是一種主觀能動(dòng)性的行為方式，個(gè)體參與者可以將自己的思想和見解以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的方式融入金融市場中，當(dāng)所有個(gè)體都將自己的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)想法付諸行動(dòng)并得以實(shí)現(xiàn)，就能有效提高地區(qū)市場的經(jīng)濟(jì)活力，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長［25］。其次，在就業(yè)的宏觀層面上，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)與創(chuàng)業(yè)行為能夠顯著提升私營企業(yè)與個(gè)體的就業(yè)人數(shù)，增加雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的就業(yè)崗位，城市的勞動(dòng)就業(yè)人數(shù)上升，也會(huì)顯著提高地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平?；诖耍岢黾僭O(shè)1、假設(shè)2。

H1：雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立有利于提高區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平。

H2：雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立有利于促進(jìn)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)高速增長離不開兩個(gè)重要因素：一是高質(zhì)量的人力資本，因?yàn)楦叩冉逃瞬拍軌蛲ㄟ^知識創(chuàng)新的溢出性提高地區(qū)的創(chuàng)新水平，促使經(jīng)濟(jì)向數(shù)字化發(fā)展；二是低成本的金融資產(chǎn)，只有更加普惠性的金融政策才能發(fā)展與壯大金融行業(yè)，而金融業(yè)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長的重要助推器［31］。自2016年第一批雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立以來，當(dāng)?shù)卣拖群笸瞥隽巳缲?cái)稅減免、人才引進(jìn)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺構(gòu)建等一系列創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)普惠扶持政策［28］。在各種政策的支持下，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的數(shù)字普惠金融水平得到顯著提升，所以在數(shù)字性與普惠性的雙重福利下，區(qū)域經(jīng)濟(jì)也進(jìn)一步增長。基于此，提出假設(shè)3。

H3：雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能夠通過提高地區(qū)的數(shù)字普惠金融水平，間接促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

樣本選取上，本文以國務(wù)院在2016年5月設(shè)立的第一批17個(gè)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地作為實(shí)驗(yàn)組。由于雙創(chuàng)區(qū)域示范基地主要位于各城市的經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)、新技術(shù)開發(fā)區(qū)和產(chǎn)業(yè)新區(qū)等重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)，所以本文以區(qū)域示范基地的所在城市為重點(diǎn)研究對象。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地一共涉及19個(gè)城市，這些城市按東中西部區(qū)域劃分為東部地區(qū)，包括北京、天津、沈陽、上海、常州、杭州、廣州、深圳和福州共9個(gè)城市；中部地區(qū)，包括鄭州、合肥、武漢和長沙4個(gè)城市；西部地區(qū)，包括成都、重慶、貴陽、安順、咸陽和西安6個(gè)城市。另外，還選取中國其他省份共263個(gè)城市作為對照組樣本。

本文選取2012—2019年中國282個(gè)地級城市數(shù)據(jù)作為研究樣本，剔除了數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本，對少數(shù)缺失的數(shù)據(jù)通過各城市統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及政府官網(wǎng)查找補(bǔ)齊。實(shí)證數(shù)據(jù)主要來源于國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，各城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平借鑒北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的成果——地級數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)［32］。

（二）變量選取與描述

（1）被解釋變量：數(shù)字普惠金融水平（Index）和經(jīng)濟(jì)增長（Pgdp）。采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的2012—2019年地級數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)代表各城市的數(shù)字普惠金融水平，同時(shí)還選取覆蓋廣度（Cob）、數(shù)字化程度（Dig）和使用深度（Usd）三個(gè)一級指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行異質(zhì)性分析［32］?？紤]數(shù)字普惠金融水平數(shù)據(jù)為指數(shù)類型，并未進(jìn)行對數(shù)化處理，而是都采取縮小10倍來消除同其他變量數(shù)據(jù)上的量綱差異?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要用地區(qū)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值和三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行衡量，所以本文以各城市人均GDP值來反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平，同時(shí)進(jìn)行對數(shù)處理以減小數(shù)據(jù)的波動(dòng)性［33-34］。

（2）核心解釋變量：雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立（Cityi×Ye a rt）?；诘丶壥惺欠裨O(shè)立了雙創(chuàng)區(qū)域示范基地，定義個(gè)體和時(shí)間虛擬變量。根據(jù)國務(wù)院2016年5月發(fā)布的第一批雙創(chuàng)區(qū)域示范基地名單對各城市以虛擬變量賦值，與雙創(chuàng)區(qū)域示范基地相關(guān)的共19個(gè)城市設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組，其對應(yīng)的Cityi取值為1，其他城市取值為0；在時(shí)間虛擬變量的設(shè)定上，對實(shí)驗(yàn)組的19個(gè)城市在政策頒布當(dāng)年及之后Ye a rt取值為1，否則為0。

（3）控制變量：在控制變量的選取上，根據(jù)主流文獻(xiàn)如易鳴等（2019）、褚翠翠等（2021）的研究，用地方一般預(yù)算支出的對數(shù)值衡量每個(gè)城市的財(cái)政支出水平（Fiscal）；用第三產(chǎn)業(yè)總值與第二產(chǎn)業(yè)總值的比值衡量每個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（Stru）；用每個(gè)地區(qū)普通高等學(xué)校每十萬人口平均在校生的對數(shù)值衡量每個(gè)城市的人力資本水平（Edu）［34-35］。由于已有文獻(xiàn)表明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立有利于促進(jìn)區(qū)域的創(chuàng)新能力［28］，同時(shí)創(chuàng)新能力提升也能提高區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長水平，所以用各地區(qū)當(dāng)年申請的發(fā)明數(shù)量對數(shù)值衡量每個(gè)城市的創(chuàng)新水平（Inva）。各變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1所列。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表1

（三）模型設(shè)定

基于2016年5月國務(wù)院頒布的《國務(wù)院辦公廳關(guān)于建設(shè)大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新示范基地的實(shí)施意見》，將所設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地所在城市設(shè)定為實(shí)驗(yàn)組，其余城市作為對照組。DID基準(zhǔn)模型為：其中：i、t分別表示城市個(gè)體和年份；Pgdpit代表城市的經(jīng)濟(jì)增長水平；Y it代表城市的數(shù)字普惠金融水平，分別以數(shù)字普惠金融指數(shù)Indexit以及覆蓋廣度Cobit、使用深度Usdit與數(shù)字化程度Digit三個(gè)子維度來衡量;Cityi×Yeart是雙重差分估計(jì)量，代表的是第i個(gè)城市在時(shí)間t時(shí)是否設(shè)立了雙創(chuàng)區(qū)域示范基地，系數(shù)值φ1和α1反映政策作用的方向與大小，分別代表設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和金融數(shù)字普惠效應(yīng)；Controlsit為其他控制變量；u i、γt分別為城市、年份固定效應(yīng)；εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)模型回歸

表2為基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，其中模型（1）和模型（2）是用來檢驗(yàn)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對城市經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。結(jié)果表明，無論是否加入相關(guān)控制變量，City×Ye a r的系數(shù)都顯著為正，意味著設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地會(huì)顯著提升所在城市的經(jīng)濟(jì)增長水平，同時(shí)城市的財(cái)政支出水平和創(chuàng)新水平也對區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長有正向影響。模型（3）交叉項(xiàng)City×Ye a r的系數(shù)顯著為正，表明設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地會(huì)顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平，當(dāng)加入控制變量后該結(jié)論依然成立。并且在模型（4）中還發(fā)現(xiàn)人力資本水平增強(qiáng)也有助于提高城市的數(shù)字普惠金融水平，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平與數(shù)字普惠金融水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

（二）動(dòng)態(tài)效應(yīng)與平行趨勢檢驗(yàn)

使用雙重差分模型的重要前提條件是要滿足“平行趨勢”假設(shè)，即設(shè)立雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的城市與未設(shè)立雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的城市在政策點(diǎn)2016年之前的經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融水平要滿足平行趨勢假設(shè)。所以本文引入Pre 1、Pre 2、Pre 3三個(gè)虛擬變量，分別在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策實(shí)施的前1年、前2年、前3年取1，其他時(shí)間為0，并將其分別與Cityi的交叉項(xiàng)納入回歸，若City×Pre 1、City×Pre 2和City×Pre 3三個(gè)交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為0，則滿足平行趨勢假設(shè)。同時(shí)為了討論政策的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，繼續(xù)引入Afte r0、Afte r1、Afte r2、Afte r3四個(gè)虛擬變量，分別在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策實(shí)施的當(dāng)年、第1年、第2年、第3年取1，其他時(shí)間取0，并將其分別與Cityi的交叉項(xiàng)納入回歸，City×After0、City×After1、City×After2和City×After3四個(gè)交叉項(xiàng)系數(shù)表示政策為實(shí)驗(yàn)城市經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平帶來的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。為減小多重共線性以及保證結(jié)果穩(wěn)健性，在研究政策效應(yīng)對實(shí)驗(yàn)城市經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平的動(dòng)態(tài)效應(yīng)時(shí)，分別以政策出臺的前一年和后一年作為對照的基準(zhǔn)年。

動(dòng)態(tài)效應(yīng)和平行趨勢檢驗(yàn)的回歸結(jié)果見表3所列。

表3 動(dòng)態(tài)效應(yīng)和平行趨勢檢驗(yàn)

模型（1）中政策實(shí)施前2年、前3年的時(shí)間虛擬變量與個(gè)體變量間的交互項(xiàng)在5%的統(tǒng)計(jì)水平下都不顯著，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策頒布之前，實(shí)驗(yàn)組城市與對照組城市的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)無明顯差異，檢驗(yàn)結(jié)果滿足雙重差分的平行趨勢假設(shè)。在動(dòng)態(tài)效應(yīng)的檢驗(yàn)上發(fā)現(xiàn)，政策頒布當(dāng)年與后兩年的時(shí)間虛擬變量與個(gè)體變量間的交互項(xiàng)系數(shù)顯著不為0，且雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策為實(shí)驗(yàn)組城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)呈現(xiàn)出先增后減的“倒U”型趨勢。模型（2）中政策實(shí)施前1年、前2年、前3年的時(shí)間虛擬變量與個(gè)體變量間的交互項(xiàng)系數(shù)都顯著為0，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策頒布之前，實(shí)驗(yàn)組城市與對照組城市的數(shù)字普惠金融水平無明顯差異，檢驗(yàn)結(jié)果滿足雙重差分的平行趨勢假設(shè)。在動(dòng)態(tài)效應(yīng)的檢驗(yàn)上，政策頒布當(dāng)年的時(shí)間虛擬變量與個(gè)體變量間的交互項(xiàng)系數(shù)不顯著，但是政策頒布的第2年和第3年的時(shí)間虛擬變量與個(gè)體變量間的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平，且促進(jìn)效應(yīng)具有滯后性。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)

雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的選定也會(huì)受到城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平影響，數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平越高，入選為示范基地的概率就越大，因此雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的確立與城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平可能存在反向因果關(guān)系，同時(shí)在基準(zhǔn)模型估計(jì)中還存在變量遺漏的情況，這些都會(huì)導(dǎo)致計(jì)量模型存在一定內(nèi)生性問題。為此，本文進(jìn)一步運(yùn)用工具變量法對基準(zhǔn)模型結(jié)果進(jìn)行再次檢驗(yàn)。

借鑒聶長飛等（2021）對創(chuàng)新型城市政策的研究，選取城市中華老字號數(shù)量作為工具變量［36-37］。選取該工具變量有兩個(gè)原因：第一，中華老字號數(shù)量是一個(gè)歷史值，并且是固定的，不會(huì)直接對城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平造成影響，滿足工具變量外生性要求；第二，中華老字號數(shù)量能夠反映城市的創(chuàng)新水平，馬忠新和陶一桃（2019）研究表明，地區(qū)中華老字號數(shù)量越多，地區(qū)創(chuàng)新水平就越高，因此中華老字號數(shù)量與是否入選為雙創(chuàng)示范基地有所關(guān)聯(lián)，滿足工具變量相關(guān)性要求［38］。由于中華老字號數(shù)量是截面數(shù)據(jù)，本文借鑒李佳等（2021）的研究，將其與Year年份虛擬變量的乘積作為雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立的工具變量［39］。

兩階段最小二乘法（2SLS）估計(jì)結(jié)果見表4所列。模型（1）為第一階段結(jié)果，IV×Year的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立與城市中華老字號數(shù)量高度相關(guān)。第一階段的F值大于經(jīng)驗(yàn)值10，Cragg-Donald Wald統(tǒng)計(jì)量明顯大于10%偏誤臨界值，表明不存在弱工具變量問題，Kleibergen-Paap rk LM檢驗(yàn)也排除了不可識別的問題。模型（2）、模型（3）為第二階段估計(jì)結(jié)果，City×Ye a r的系數(shù)在1%的水平下都顯著為正，表明在對內(nèi)生性問題進(jìn)行控制后，雙創(chuàng)示范基地的設(shè)立依然能夠提高所在城市的數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長水平，因此基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

2.PSM-DID檢驗(yàn)

由于雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立并不是隨機(jī)的，而是通過一系列因素決定的，并且這些因素也會(huì)同時(shí)影響所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平，所以為了避免在對照組城市樣本選擇上的偏誤，本文進(jìn)一步將傾向得分匹配（PSM）與雙重差分（DID）相結(jié)合進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體思路為：利用政府財(cái)政支出水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、人力資本水平和創(chuàng)新水平等因素作為協(xié)變量進(jìn)行k近鄰匹配（k=1），并以Logit回歸模型得到傾向得分，根據(jù)得分值為實(shí)驗(yàn)組城市匹配對照組，然后對匹配后的樣本再次使用雙重差分模型檢驗(yàn)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對所在城市數(shù)字普惠金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。PSM-DID回歸結(jié)果見表5所列，可以發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，四個(gè)模型的City×Ye a r交叉項(xiàng)系數(shù)都在5%的水平下顯著為正，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能夠顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平，結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 PSM-DID回歸結(jié)果

3.安慰劑檢驗(yàn)

考慮雙重差分模型可能存在序列相關(guān)問題而引起標(biāo)準(zhǔn)誤偏差［40］。因此，借鑒Chetty等（2009）、Laferrara等（2012）學(xué)者采用非參置換檢驗(yàn)的方法進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)［41-42］。安慰劑檢驗(yàn)的具體思路為：保持所有城市的政策沖擊點(diǎn)不變，對所有樣本城市進(jìn)行1 000次不重復(fù)隨機(jī)抽樣，每次抽取19個(gè)城市作為虛擬實(shí)驗(yàn)組，剩余城市作為虛擬對照組，最終可獲得1 000個(gè)虛擬實(shí)驗(yàn)組與政策時(shí)間的交互項(xiàng)系數(shù)City×Year。如果雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立確實(shí)能夠提升所在城市的經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平，則表2中City×Year估計(jì)系數(shù)（分別為0.145和0.485）應(yīng)位于置換檢驗(yàn)中系數(shù)分布的低尾位置。

圖1是雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對所在城市經(jīng)濟(jì)增長水平影響的安慰劑檢驗(yàn)，表明虛擬回歸得到的系數(shù)顯著異于基準(zhǔn)回歸系數(shù)0.145；圖2是雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對所在城市數(shù)字普惠金融水平影響的安慰劑檢驗(yàn)，也表明了虛擬回歸得到的系數(shù)顯著異于基準(zhǔn)回歸系數(shù)0.485。兩幅圖中虛擬雙重差分估計(jì)系數(shù)都集中在零點(diǎn)附近，且絕大多數(shù)的系數(shù)P值都大于0.05，說明基準(zhǔn)回歸中的估計(jì)結(jié)果不太可能是偶然得到的，排除了其他不可觀測因素的影響。

圖1 雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對所在城市經(jīng)濟(jì)增長水平影響的安慰劑檢驗(yàn)

圖2 雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對所在城市數(shù)字普惠金融水平影響的安慰劑檢驗(yàn)

4.排除其他政策干擾

本文選取的研究時(shí)間長度為2012—2019年，在此期間，其他相關(guān)創(chuàng)新激勵(lì)政策的試點(diǎn)城市可能會(huì)與雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的城市相互重疊，即示范基地的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平還可能會(huì)受到其他政策影響，這會(huì)導(dǎo)致政策效應(yīng)評估結(jié)果存在偏誤。因此本文對樣本研究時(shí)間段內(nèi)的相關(guān)城市創(chuàng)新激勵(lì)政策進(jìn)行收集，發(fā)現(xiàn)智慧城市試點(diǎn)政策開始于2012年，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策開始于2008年，且均存在與雙創(chuàng)示范基地政策相互重疊的城市，所以智慧城市試點(diǎn)政策和創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策可能會(huì)對雙創(chuàng)示范基地政策的評估產(chǎn)生影響。

為排除上述政策的干擾，本文分別將智慧城市試點(diǎn)政策與實(shí)施時(shí)間的交叉項(xiàng)（DID1）、創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策與實(shí)施時(shí)間的交叉項(xiàng)（DID2）作為控制變量，并放入基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表6所列。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，無論是單獨(dú)控制智慧城市試點(diǎn)政策或創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策，還是同時(shí)控制兩種政策，City×Ye a r系數(shù)都至少在5%的水平下顯著為正，表明當(dāng)考慮了智慧城市試點(diǎn)政策和創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策的影響后，雙創(chuàng)示范基地政策依然能夠顯著提高所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平，結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 排除其他政策干擾檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表6

5.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文還采取了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①剔除少數(shù)民族地區(qū)樣本。由于少數(shù)民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展程度都較大異于其他城市，并且少數(shù)民族地區(qū)具有特有的發(fā)展政策，所以雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策的實(shí)施效果也會(huì)顯著異于少數(shù)民族地區(qū)。本文剔除5個(gè)少數(shù)民族地區(qū)（2）城市樣本，運(yùn)用DID模型再次回歸，結(jié)果見表7中的模型（1）和模型（2）所列?；貧w結(jié)果與前文基準(zhǔn)結(jié)果一致，City×Year交叉項(xiàng)系數(shù)都在1%的水平下顯著為正，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平。②對樣本連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。為避免異常值對結(jié)果的影響，對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理，回歸結(jié)果見表7中的模型（3）和模型（4）所列。City×Year交叉項(xiàng)系數(shù)都至少在5%的水平下顯著為正，表明結(jié)論的穩(wěn)健性。

表7 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

六、異質(zhì)性分析與機(jī)制檢驗(yàn)

（一）異質(zhì)性分析

考慮東部與中西部地區(qū)（3）的金融資源、社會(huì)發(fā)展和交通地理位置都存在較大差異，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策對兩個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融水平的影響效應(yīng)也會(huì)存在一定異質(zhì)性，所以有必要分區(qū)域研究雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的政策效應(yīng)。由于設(shè)立的17個(gè)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地一共影響到19個(gè)城市，其中東部地區(qū)9個(gè)城市，中西部地區(qū)10個(gè)城市，所以具體思路為：東部地區(qū)以9個(gè)城市作為實(shí)驗(yàn)組，東部地區(qū)其他城市作為對照組，同理中西部地區(qū)以10個(gè)城市作為實(shí)驗(yàn)組，中西部地區(qū)其他城市作為對照組，然后在不同區(qū)域分別研究雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和數(shù)字普惠金融發(fā)展效應(yīng)。

區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果見表8所列。模型（1）和模型（3）的City×Year交叉項(xiàng)系數(shù)都至少在5%的水平下顯著為正，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升東部地區(qū)與中西部地區(qū)城市的經(jīng)濟(jì)增長水平；同時(shí)模型（3）的交叉項(xiàng)系數(shù)0.182大于模型（1）的交叉項(xiàng)系數(shù)0.155，表明該政策為中西部地區(qū)城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)要強(qiáng)于東部地區(qū)城市。模型（2）中City×Year交叉項(xiàng)系數(shù)在5%的水平下不顯著，表明東部地區(qū)設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地為所在城市帶來的數(shù)字普惠金融效應(yīng)不夠明顯；但是模型（4）中City×Year交叉項(xiàng)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，意味著雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升中西部地區(qū)城市的數(shù)字普惠金融水平。中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)資源和人力資本都足夠豐富，所以中西部城市的經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融水平都有很大的提升空間，而雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策就是一重要推動(dòng)力。

表8 區(qū)域異質(zhì)性分析

（二）機(jī)制檢驗(yàn)

前文已表明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立能顯著提升所在城市的經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融水平，在此進(jìn)一步驗(yàn)證城市數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否為雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立城市經(jīng)濟(jì)水平增長的中介路徑。結(jié)合式（1）和式（2）并設(shè)定式（3），利用中介效應(yīng)模型對上述機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)：

其中：pgdpit代表城市的經(jīng)濟(jì)增長水平；Cityi×Yeart是雙重差分估計(jì)量，代表的是第i個(gè)城市在時(shí)間t時(shí)是否設(shè)立了雙創(chuàng)區(qū)域示范基地；Y it代表城市的數(shù)字普惠金融水平，分別以數(shù)字普惠金融指數(shù)Inde xit以及覆蓋廣度Co bit、使用深度Us dit和數(shù)字化程度Digit三個(gè)子維度來衡量；Co ntro lsit為其他控制變量；u i、γt分別為城市、年份固定效應(yīng)；εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表9所列。結(jié)合表2基準(zhǔn)回歸結(jié)果中的模型（4）和表9中的模型（1）（2），證明了中介效應(yīng)的成立，即城市數(shù)字普惠金融水平的提升在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平增長的影響機(jī)制中扮演著一定的中介作用，經(jīng)計(jì)算，其中介效應(yīng)占比39.8%。模型（3）中City×Year交叉項(xiàng)系數(shù)在5%的水平下不顯著，說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策對城市數(shù)字普惠金融水平的覆蓋廣度方面無顯著影響。結(jié)合模型（1）（5）（6），表明城市數(shù)字普惠金融的使用深度水平提升在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平增長的影響機(jī)制中起著一定的中介作用，其中介效應(yīng)占比16.3%。結(jié)合模型（1）（7）（8），表明城市數(shù)字普惠金融的數(shù)字化水平提升在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平增長的影響機(jī)制中起著一定的中介作用，其中介效應(yīng)占比11.4%。綜上表明，數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)以及其使用深度和數(shù)字化程度兩個(gè)子維度都在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，且都表現(xiàn)為積極效應(yīng)。

表9 機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果

續(xù)表9

七、結(jié)論與政策建議

本文基于2012—2019年中國282個(gè)地級城市的面板數(shù)據(jù)，將雙重差分模型與中介效應(yīng)模型相結(jié)合，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)區(qū)域示范基地的政策效應(yīng)上研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對區(qū)域數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟(jì)增長的影響作用。研究發(fā)現(xiàn)：雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能夠顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平，同時(shí)，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)呈現(xiàn)出先增后減的“倒U”型趨勢，對所在城市數(shù)字普惠金融水平的提升效應(yīng)存在滯后性。雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策在促進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長方面具有明顯的地區(qū)異質(zhì)性，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升東部地區(qū)和中西部地區(qū)所在城市的經(jīng)濟(jì)增長水平，且對中西部地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)更大；雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升中西部地區(qū)所在城市的數(shù)字普惠金融水平，但對東部地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)不明顯。進(jìn)一步的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策能夠通過提高城市數(shù)字普惠金融水平來帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，數(shù)字普惠金融的使用深度和數(shù)字化程度兩個(gè)子維度也是經(jīng)濟(jì)增長的兩條重要路徑。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地所在城市要牢牢把握機(jī)遇，充分發(fā)揮示范基地的引領(lǐng)和輻射作用，最大程度地提高整個(gè)區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平。區(qū)域各級政府應(yīng)因地制宜，頒布相應(yīng)的優(yōu)惠支持政策，堅(jiān)定不移地推進(jìn)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地建設(shè)，還要同等重視區(qū)域示范基地、高校和科研院校示范基地以及企業(yè)示范基地的建設(shè)發(fā)展，要把三種類型的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地建設(shè)相結(jié)合，協(xié)同并進(jìn)，確保城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平的全方位提升。

第二，由于雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)呈“倒U”型，且?guī)淼臄?shù)字普惠金融效應(yīng)存在滯后性，所以要重點(diǎn)關(guān)注并解決雙創(chuàng)區(qū)域示范基地建設(shè)中政策支持上的缺陷與不足，在經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的下滑階段與數(shù)字普惠金融效應(yīng)的時(shí)滯階段應(yīng)加強(qiáng)政策的扶持力度，以此增強(qiáng)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策在促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長以及數(shù)字普惠金融發(fā)展上的持續(xù)性與時(shí)效性。

第三，統(tǒng)籌區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，著重推進(jìn)中西部地區(qū)的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地建設(shè)。雖然中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平、金融數(shù)字創(chuàng)新水平都顯著落后于東部發(fā)達(dá)地區(qū)，但是本文研究表明，雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策為中西部地區(qū)城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和數(shù)字普惠金融效應(yīng)都顯著強(qiáng)于東部地區(qū)城市，政府應(yīng)合理運(yùn)用該項(xiàng)政策所帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以此縮小區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融水平差距。政府應(yīng)統(tǒng)籌考慮和部署雙創(chuàng)區(qū)域示范基地，加大對中西部地區(qū)的政策扶持力度，以此推動(dòng)區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平的均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

第四，數(shù)字普惠金融水平的提升是雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策推動(dòng)所在城市經(jīng)濟(jì)增長的重要影響機(jī)制，在未來利用雙創(chuàng)示范基地政策帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的路徑上要注重高等教育與師資力量的提高，通過高等教育提高人力資本以激勵(lì)區(qū)域的數(shù)字創(chuàng)新水平，同時(shí)也要強(qiáng)化金融行業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的推動(dòng)力，共同促使經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長。

注 釋：

（1）“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”的定義：在科研創(chuàng)新的過程中，使全部利益相關(guān)者都能了解自身行動(dòng)所帶來的后果及產(chǎn)生的影響，對涉及倫理價(jià)值及社會(huì)需求的結(jié)果進(jìn)行有效評估，以作為科技研究與創(chuàng)新過程中的功能性需求。

（2）少數(shù)民族地區(qū)是指寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)。

（3）區(qū)域劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)，其中，東部地區(qū)省份包括：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中西部地區(qū)省份包括：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。