數(shù)字金融發(fā)展、區(qū)域金融與內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)

摘要：數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系的兩大核心要素，它們之間的關(guān)系與相互影響一直是學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字金融已成為左右經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要變量。本文通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型，分別設(shè)計(jì)內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份及東南部沿海省份兩個(gè)樣本組進(jìn)行對照分析，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字金融對內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份及東南部沿海省GDP增長的影響，發(fā)現(xiàn)其起到的促進(jìn)作用在不同歷史時(shí)期并不相同，而且作為中介變量的地方金融發(fā)展程度，在數(shù)字金融對的回歸分析中統(tǒng)計(jì)上顯著?；趯?shí)證分析的結(jié)果，本文還為我國內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份如何利用數(shù)字金融實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長提出了政策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；區(qū)域金融；開放型經(jīng)濟(jì)；中介效應(yīng)

DOI：10.12433/zgkjtz.20241803

基金項(xiàng)目： 江西省社科聯(lián)重點(diǎn)研究基地（重點(diǎn)）項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱： 數(shù)字金融對發(fā)展江西省開放型經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制與對策研究

項(xiàng)目編號： 23ZXSKJD43

基金項(xiàng)目： 江西省教育廳高校人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱： 數(shù)字金融對江西省高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)及對策研究

項(xiàng)目編號： JJ20117

一、引言

從社會經(jīng)濟(jì)總量來看，每一次大的文明飛躍，人類創(chuàng)造財(cái)富的能力都會有數(shù)以十倍、百倍計(jì)的提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)就是數(shù)字文明時(shí)代人類創(chuàng)造財(cái)富的新模式。目前我們面對的是第四次工業(yè)革命，人類社會即將迎來 “數(shù)字文明” 的新時(shí)代（黃奇帆等，2022）。數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長一直是學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。數(shù)字金融泛指傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與科技互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資及其他新型金融業(yè)務(wù)的金融模式。2023年中央金融工作會議提出" “加快建設(shè)金融強(qiáng)國” ，將金融工作上升到更高戰(zhàn)略高度，并提出重點(diǎn)做好數(shù)字金融等五大文章。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行了廣泛探討。丁娜等（2020）從信息供給方的角度出發(fā)，認(rèn)為數(shù)字金融能夠改進(jìn)金融信息服務(wù)領(lǐng)域的市場效率。江紅莉、蔣鵬程（2021）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融通過緩解企業(yè)融資難、融資貴的困境，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，并得出結(jié)論認(rèn)為，我國應(yīng)重視數(shù)字金融的生產(chǎn)率提升效應(yīng)，在守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)底線的前提下，給予數(shù)字金融更多的政策支持，各地區(qū)則應(yīng)根據(jù)本地區(qū)資源稟賦、產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r等實(shí)施差異化的數(shù)字金融服務(wù)策略。張宇等（2023）認(rèn)為，數(shù)字金融是一種高度適應(yīng)性的金融服務(wù)模式，數(shù)字金融發(fā)展形成的海量數(shù)據(jù)促生新的生產(chǎn)要素，對提高全社會的信息流轉(zhuǎn)、資源配置發(fā)揮了乘數(shù)效應(yīng)；數(shù)字金融兼具內(nèi)生性與外部性特點(diǎn)，數(shù)字金融既是信息技術(shù)與金融市場發(fā)展的內(nèi)生變量，同時(shí)又對經(jīng)濟(jì)增長、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有正的外部性。

從歷史的角度來看，金融的目標(biāo)始終是服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，而隨著第四次工業(yè)革命的到來，數(shù)字技術(shù)開始改變存續(xù)百年的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本秩序，人類開始進(jìn)入數(shù)據(jù)要素時(shí)代、人工智能時(shí)代。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈、5G等技術(shù)，深刻地改變了產(chǎn)品的基本形態(tài)、企業(yè)盈利的方式以及產(chǎn)業(yè)組織的模式。產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的數(shù)據(jù)確權(quán)、透明、穿透，改變了傳統(tǒng)金融中的信用、杠桿、風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵，并急需一種基于數(shù)字技術(shù)、更好地服務(wù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的金融模式，也就是數(shù)字金融（黃奇帆等，2022）。數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響如何，又怎樣通過中介的作用途徑實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長，正是本文試圖研究和探索的核心問題。

本文采用2011～2020年全國31個(gè)省市的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本，數(shù)字金融采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2020），實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融對我國內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份經(jīng)濟(jì)增長的影響，與現(xiàn)有研究結(jié)果有所不同，本文發(fā)現(xiàn)目前的數(shù)字金融發(fā)展還處于努力突破傳統(tǒng)發(fā)展模式、探索數(shù)字金融應(yīng)用以及與監(jiān)管反復(fù)博弈的初級階段，金融市場波動、數(shù)字金融模式風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管政策調(diào)整等因素都可能對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生短期負(fù)面影響。同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能夠顯著影響地方金融發(fā)展程度以及產(chǎn)業(yè)聚集度，證明某些變量在數(shù)字金融與內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份及東南部沿海省份經(jīng)濟(jì)增長之間具有部分中介效應(yīng)。

本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下方面：第一，分別設(shè)立內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份及東南部沿海省份兩組樣本對照，通過實(shí)證分析其數(shù)字金融發(fā)展歷史與現(xiàn)狀，查找內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份的差距，為推動內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份利用數(shù)字金融實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長形成政策建議。第二，將區(qū)域金融發(fā)展程度作為中介變量，分析數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長的中介效應(yīng)，并進(jìn)一步解釋了從數(shù)字金融到經(jīng)濟(jì)增長之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系與作用機(jī)制。第三，在設(shè)計(jì)以上兩組樣本省份的產(chǎn)業(yè)聚集度指標(biāo)的基礎(chǔ)上，將其作為重要控制變量，分析數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

科技與金融的協(xié)同發(fā)展對于一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長極為關(guān)鍵。借助數(shù)字技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，數(shù)字金融實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)方式的創(chuàng)新和優(yōu)化，提升金融服務(wù)效率，從而有助于提高新創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營效益?？萍己徒鹑谶^去幾個(gè)世紀(jì)的發(fā)展歷史證明，它們往往以協(xié)同的方式相互影響（Allen and Gale， 1994;Goetzmann，2009）。在19世紀(jì)和20世紀(jì)為了籌資建設(shè)大規(guī)模的鐵路，金融企業(yè)家們開發(fā)了專門的投資銀行和會計(jì)系統(tǒng)，以便遠(yuǎn)程投資者進(jìn)行篩選和監(jiān)控。近年來，金融企業(yè)家們開發(fā)了現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)來篩選信息技術(shù)的初創(chuàng)企業(yè)。許多計(jì)量證據(jù)表明，金融和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在著密切的聯(lián)系，這種協(xié)同作用對于經(jīng)濟(jì)增長至關(guān)重要。Laeven et al（2015）提出：技術(shù)和金融創(chuàng)新將呈正相關(guān);除非金融家與技術(shù)前沿的推進(jìn)相配合，創(chuàng)新并改進(jìn)篩選技術(shù)，否則找到成功的創(chuàng)業(yè)者的概率會下降，從而減緩經(jīng)濟(jì)增長。

數(shù)字金融與開發(fā)型經(jīng)濟(jì)的關(guān)系。Yueh，L.（2016）分析了數(shù)字金融對于開放型經(jīng)濟(jì)的影響，認(rèn)為數(shù)字金融可以促進(jìn)跨國貿(mào)易和外匯交易的便利，同時(shí)也能夠幫助發(fā)展中國家加速發(fā)展。Zhang， Y. （2017） 通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融可以提高金融市場的效率，降低交易成本，提高跨國貿(mào)易的效率，同時(shí)也能夠幫助發(fā)展中國家加速發(fā)展。Vishwanath，S. R. （2019） 研究了數(shù)字金融對于銀行行業(yè)在開放型經(jīng)濟(jì)區(qū)的影響，認(rèn)為數(shù)字金融將有效推動銀行業(yè)務(wù)的創(chuàng)新及其在國際貿(mào)易和跨境支付領(lǐng)域的重要性，從而推動經(jīng)濟(jì)增長。

數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制。數(shù)字金融的快速發(fā)展，能有力地促進(jìn)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量與效果（董玉峰等，2020；呂江林等，2021）。數(shù)字金融通過緩解企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱，完善企業(yè)內(nèi)部管理，吸引外部資金支持，提升企業(yè)的科技創(chuàng)新與盈利能力（朱柯潔，2023）。許多學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字金融的發(fā)展能夠提高創(chuàng)新型企業(yè)在金融資源方面的獲取能力和利用能力，緩解中小企業(yè)在融資、投資、支付、資產(chǎn)管理等方面面臨的金融排斥問題，促進(jìn)區(qū)域金融發(fā)展，從而進(jìn)一步提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字金融與區(qū)域金融發(fā)展程度呈正相關(guān)，且能夠通過促進(jìn)區(qū)域金融發(fā)展影響地方經(jīng)濟(jì)增長。

數(shù)字金融的發(fā)展能夠加快該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚，從而激發(fā)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，數(shù)字金融逐漸成為影響產(chǎn)業(yè)集聚和經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。數(shù)字媒體和信息技術(shù)使工作和組織能夠遠(yuǎn)距離進(jìn)行，3D打印、工業(yè)機(jī)器人和智能化裝備可以支持不斷變化的生產(chǎn)地點(diǎn)，但是其中仍然存在著一個(gè)悖論：隨著遠(yuǎn)程工作在技術(shù)上變得更加容易，高科技企業(yè)員工仍然喜歡通過他們的社會網(wǎng)絡(luò)，或由社會關(guān)系聯(lián)系在一起的一組人和組織來聚集或定位工作地點(diǎn)（Neff G.，2005）。數(shù)字金融的發(fā)展催生了一種限于特定區(qū)域的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，例如，硅谷地區(qū)聚集了全球許多頂尖的科技公司，這些企業(yè)通過人才流動、技術(shù)共享和合作創(chuàng)新，不斷引領(lǐng)世界科技行業(yè)的發(fā)展；再如電子信息產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的深圳市，以其完整的產(chǎn)業(yè)鏈、強(qiáng)大的供應(yīng)鏈和高效的協(xié)同合作而著稱。這種效應(yīng)也被稱作產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的 “集聚效應(yīng)”（ 張宇，2024）。

在現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)的形成與創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的集聚中，該地區(qū)的科技創(chuàng)新型企業(yè)需要大量的資金投入用于技術(shù)創(chuàng)新、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模等。傳統(tǒng)的金融服務(wù)往往存在較高的交易成本和繁瑣的流程，而數(shù)字金融利用先進(jìn)的技術(shù)手段，簡化了交易流程，降低了交易成本，使得市場更加高效。數(shù)字金融通過提供便捷、低成本的融資渠道，滿足了企業(yè)的資金需求，從而促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)集聚的形成。數(shù)字金融在“數(shù)字金融→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性”關(guān)系中發(fā)揮了顯著的正向中介效應(yīng)（陳勝利等，2024）。

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)工作人員的集聚區(qū)將產(chǎn)生 “虹吸” 效應(yīng)和 “技術(shù)外溢” 的外部性。 “虹吸” 效應(yīng)可以加速產(chǎn)業(yè)鏈上下游的凝聚和形成過程，并培養(yǎng)出整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。產(chǎn)業(yè)的區(qū)域集聚能夠吸引更多的人才和資源。當(dāng)一個(gè)地區(qū)已經(jīng)形成特色產(chǎn)業(yè)聚集地時(shí)，其頭部企業(yè)的入駐、成熟的配套環(huán)境和尖端科研機(jī)構(gòu)的號召力能夠吸引更多的專業(yè)人才、市場供應(yīng)商和服務(wù)提供商的加入。這對地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造有利的外部經(jīng)濟(jì)性，激發(fā)有潛能的消費(fèi)，擴(kuò)大有效益的投資，進(jìn)一步提高產(chǎn)業(yè)集聚地的凝聚度和競爭力。例如，德國的汽車工業(yè)集聚地巴伐利亞州和巴登-符騰堡州吸引了全球頂尖的汽車制造商和供應(yīng)商，這為德國汽車工業(yè)的創(chuàng)新性和國際競爭力提供了強(qiáng)力支持。數(shù)字金融的發(fā)展有助于促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)聚集。

基于此，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字金融對地方經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生正面的影響。

三、研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為了對比我國內(nèi)陸省份與東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)，本文設(shè)立了兩個(gè)參照組數(shù)據(jù)。2012年以來，中國政府在國家層面先后批準(zhǔn)設(shè)立了寧夏、四川、陜西、甘肅、青海、新疆、江西等七省區(qū)的內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū)。組1樣本由以上七個(gè)省份構(gòu)成，以反映內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)特征。組2樣本以長江三角洲和珠江三角洲的三個(gè)省份組成，即江蘇、浙江和廣東，代表東南部沿海的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份。本文以2011～2020年經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本，原始數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒和萬德數(shù)據(jù)庫。數(shù)字金融變量采取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)各省數(shù)據(jù)（郭峰等，2020）。

（二）變量定義

1.被解釋變量

開放型經(jīng)濟(jì)增長（OE）。采用內(nèi)陸省份與東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份GDP增長率為代表變量。

2.核心解釋變量

數(shù)字金融指數(shù)（DF）。采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)為代理變量，當(dāng)作核心解釋變量。

3.中介變量

地區(qū)金融發(fā)展水平（Dev）。由內(nèi)陸省份與東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份金融機(jī)構(gòu)貸款數(shù)量除以各省地區(qū)生產(chǎn)總值表示。

4.控制變量

根據(jù)齊紹洲和原毅軍等的研究成果，地區(qū)層面的控制變量選擇：①人力資本（Labor），由樣本省份高等教育在校人數(shù)除以人口數(shù)量表示；②產(chǎn)業(yè)聚集度（Aggl），計(jì)算樣本省份中各城市常住人口的變異系數(shù)。變異系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值，用于消除樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量對差異度的影響，變異系數(shù)越高表明該省的產(chǎn)業(yè)聚集性越好。相關(guān)變量定義見表1。

（三）模型設(shè)定

構(gòu)建考察數(shù)字金融對開放型經(jīng)濟(jì)省份經(jīng)濟(jì)增長的影響的回歸模型，以及基于區(qū)域金融發(fā)展（Dev）作用下的中介效應(yīng)模型（溫忠麟、葉寶娟，2014），如下：

模型中，下標(biāo)i，t分別代表省份和年份，OEi，t為被解釋變量，DF為數(shù)字金融的代表變量，controli，t為一系列控制變量，εi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。在模型構(gòu)建中本文還進(jìn)行如下處理：第一，所有原始數(shù)據(jù)通過Stata軟件進(jìn)行中心化（即均值為零）處理；第二，通過豪斯曼檢驗(yàn)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的系數(shù)差異，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ?；第三，檢驗(yàn)中介變量的中介效應(yīng)是否顯著，如果顯著則計(jì)算出中介效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比。

（四）實(shí)證分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

表2為變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。模型運(yùn)行結(jié)果顯示：2011～2020年組1的七個(gè)內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份地區(qū)生產(chǎn)總值的增速均值為8.558%，高于組2的平均增速，最高值為15%，最低值為1.5%，差異度高于組2；組2的三個(gè)東南沿海省份地區(qū)生產(chǎn)總值的增速均值為7.527%，最高值為11%，最低值為2.3%。組2的數(shù)字金融水平更高，而組1的地區(qū)金融發(fā)展程度（Dev）更高，表明內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份的信貸投放相對GDP的比例更高；從受高等教育人口占比（Labor）看，組2明顯更高，東南沿海省份的教育資源更豐富；區(qū)域城市人口的變異系數(shù)（Aggl）組1更高，表示內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份城市人口分布相對均值有更大的偏差性。

2. 相關(guān)性分析

表3中，組1內(nèi)樣本省份的數(shù)字金融（DF）與經(jīng)濟(jì)增長（OE）顯著負(fù)相關(guān)（相關(guān)系數(shù)-0.89）；Dev與經(jīng)濟(jì)增長負(fù)相關(guān)性（-0.627）；數(shù)字金融與Dev正相關(guān)（0.502），與城市人口聚集的變異系數(shù)（Aggl）正相關(guān)（0.096）。組2內(nèi)樣本省份的數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長顯著負(fù)相關(guān)（相關(guān)系數(shù)-0.833）；Dev與經(jīng)濟(jì)增長負(fù)相關(guān)性（-0.601）；數(shù)字金融與Dev正相關(guān)（0.583），與城市人口聚集的變異系數(shù)（Aggl）正相關(guān)（0.181）。兩組樣本反映的規(guī)律一致，只是相關(guān)系數(shù)不同，數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長均負(fù)相關(guān)。

3.多重共線性檢驗(yàn)與豪斯曼檢驗(yàn)

多重共線性是指線性回歸模型中的解釋變量之間因?yàn)榇嬖诟叨认嚓P(guān)性，導(dǎo)致出現(xiàn)模型估計(jì)的參數(shù)不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確問題。檢查多重共線性是建立和評估線性回歸模型的重要步驟之一，有助于提高模型的準(zhǔn)確性、簡化模型、避免偽回歸和發(fā)現(xiàn)潛在的因果關(guān)系。我們利用VIF檢驗(yàn)評估變量的多重共線性問題，結(jié)果見表4，平均VIF值為2.11，說明解釋變量之間的多重共線性問題不大。一般情況下，如果VIF值大于5或10，則認(rèn)為解釋變量之間存在多重共線性問題。

豪斯曼檢驗(yàn)（Hausman Test）是用于判斷模型采用固定效應(yīng)模型或是隨機(jī)效應(yīng)模型的檢驗(yàn)方法。Hausman（1978）提出，應(yīng)首先在估計(jì)模型中分別加入個(gè)體固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，然后規(guī)范地檢驗(yàn)時(shí)變解釋變量系數(shù)的統(tǒng)計(jì)量是否存在顯著區(qū)別，進(jìn)而做出對兩種方法的選擇判斷。本文的豪斯曼檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果如下：chi2（5）=10.30，Prob＞chi2=0.0673，這表明原假設(shè)（Ho：系數(shù)的差異不是系統(tǒng)性的）被拒絕，即固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的系數(shù)存在系統(tǒng)性差異，應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

4.實(shí)證結(jié)果與中介效應(yīng)分析

表5和表6是我們應(yīng)用隨機(jī)效應(yīng)模型的檢驗(yàn)結(jié)果，可以對比表5加入控制變量和表6沒有加入控制變量的兩種情形。首先，模型的整體解釋程度較高，整體R2最高0.906，最低0.5327，表示在隨機(jī)效應(yīng)模型下，模型中的解釋變量能夠解釋因變量的大部分變異。組間R2最高0.938，最低為0.525，表示個(gè)體間的異質(zhì)性對因變量的解釋能力很高。Wald chi2統(tǒng)計(jì)量最高為240.74，對應(yīng)的p值均為0，這個(gè)統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械淖宰兞渴欠耧@著影響因變量，p值在小于通常的顯著性水平（如0.05）下，模型中的自變量整體上均對因變量有顯著影響。

在表5中，組1的模型OE（3）中的解釋變量DF和中介變量Dev的p值都在1%以內(nèi)顯著，回歸系數(shù)分別為-0.729和-0.308，表示數(shù)字金融和地方金融發(fā)展程度每增加1個(gè)單位，經(jīng)濟(jì)增長率減少0.729和0.308個(gè)單位，反向變化。組2的模型OE（6）中的DF和Dev的p值都在1%以內(nèi)顯著，控制變量Labor和Aggl的p值在1%、5%以內(nèi)顯著；數(shù)字金融和地方金融發(fā)展程度每增加1個(gè)單位，經(jīng)濟(jì)增長率減少0.480和0.350個(gè)單位，反向變化。自變量產(chǎn)業(yè)聚集度的回歸系數(shù)為0.175，其與經(jīng)濟(jì)增長同向變化。

我們先考察第一個(gè)假設(shè)H1：數(shù)字金融與區(qū)域金融發(fā)展程度呈正相關(guān)，且能夠通過區(qū)域金融發(fā)展（中介）影響地方經(jīng)濟(jì)增長。樣本組1（內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份）的模型Dev（2）和樣本組2（東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份）的模型Dev（5）中，DF的回歸系數(shù)均為正且統(tǒng)計(jì)上顯著，未加控制變量時(shí)為0.474、0.578，加入控制變量后分別為0.488和0.651，且整體R2 從0.225、0.271提升到0.570、0.533，表明加入控制變量后模型的解釋力得到提升，這兩組樣本省份中的數(shù)字金融發(fā)展均對地方金融發(fā)展程度產(chǎn)生正面影響，且東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的數(shù)字金融對地方金融發(fā)展程度的邊際效應(yīng)更大。

其次，分析中介效應(yīng)。根據(jù)溫忠麟、葉寶娟（2014）的分析方法，將所有變量都進(jìn)行中心化（即均值為零）處理。表5的觀察組1中：模型Dev（2）中解釋變量DF的系數(shù)為0.488且統(tǒng)計(jì)量p值顯著；模型OE（3）的Dev系數(shù)-0.308且統(tǒng)計(jì)量p值顯著，拒絕原假設(shè)。觀察組2中：模型Dev（5）變量DF的系數(shù)為0.651且統(tǒng)計(jì)量p值顯著；模型OE（6）的Dev系數(shù)為-0.350且統(tǒng)計(jì)量p值顯著，拒絕原假設(shè)。兩組檢驗(yàn)數(shù)據(jù)均說明：數(shù)字金融對兩組樣本省份經(jīng)濟(jì)增長的影響有部分是通過中介變量——地區(qū)金融發(fā)展程度來實(shí)現(xiàn)的。根據(jù)溫忠麟、葉寶娟（2014）的方法，計(jì)算得出我國內(nèi)陸省份與東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份金融發(fā)展程度的中介效用在總效用占比，分別為17.46%、29.40%。

再考察第二個(gè)假設(shè)H2：數(shù)字金融對地方經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生正面的影響。

本文定義的產(chǎn)業(yè)聚集度（Aggl）側(cè)重產(chǎn)業(yè)從事人員的聚集與相應(yīng)信息流的交換，因此，由省級每個(gè)城市常住人口的變異系數(shù)代表（見表1），該算法一般用于消除樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量對差異度的影響，變異系數(shù)越高表明該省的產(chǎn)業(yè)聚集性越好。建模如下：

（4）

豪斯曼檢驗(yàn)：Hausman檢驗(yàn)的原假設(shè)（Ho）是兩個(gè)模型之間的系數(shù)差異是隨機(jī)的，即應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型。如果拒絕原假設(shè)，則應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。經(jīng)Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果是：chi2（3） = 9.54，Prob＞chi2 = 0.0229，拒絕原假設(shè)，這意味著兩個(gè)模型之間的系數(shù)差異不是隨機(jī)的，應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。

表7中，組1的模型Aggl（1）～（3）中未加入控制變量時(shí)，以DF對Aggl的彈性系數(shù)為-2.555，整體R2很低；加入控制變量后，模型解釋力增強(qiáng)?？傮w上，內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份中，數(shù)字金融指數(shù)對產(chǎn)業(yè)聚集度的影響不顯著且為負(fù)數(shù)。組2中，模型Aggl（4）～（6）中未加入控制變量時(shí)，DF對Aggl的彈性系數(shù)為1.119，為正；在加入控制變量Labor后，模型解釋力改善，且DF和Labor的統(tǒng)計(jì)值仍然顯著，系數(shù)為正?？梢?，與組1的檢驗(yàn)結(jié)果不同，組2東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份中數(shù)字金融指數(shù)對產(chǎn)業(yè)聚集度的影響十分顯著，而且整體呈正向作用。

綜合來看，根據(jù)實(shí)證結(jié)果，第二個(gè)假設(shè)數(shù)字金融對各省的產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生正向影響，在內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份表現(xiàn)不顯著且略有負(fù)相關(guān)；在東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份在統(tǒng)計(jì)上則十分顯著，在加入控制變量Labor后，數(shù)字金融每增加1個(gè)單位，產(chǎn)業(yè)集聚度增加7.352個(gè)單位，可以認(rèn)為東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的數(shù)字金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)集聚之間已經(jīng)形成相互促進(jìn)的互融關(guān)系。

四、數(shù)字金融與內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)增長的啟示

（一）數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長作用機(jī)制的探討

第一個(gè)假設(shè)成立，內(nèi)陸開放型與東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的數(shù)字金融發(fā)展均對地方金融發(fā)展程度產(chǎn)生正面影響，且東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的數(shù)字金融對地方金融發(fā)展程度的邊際效應(yīng)更大。從作用機(jī)理上看，數(shù)字金融的發(fā)展推動了技術(shù)創(chuàng)新在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等，使得金融服務(wù)更加智能化、個(gè)性化。技術(shù)創(chuàng)新不僅提高了金融服務(wù)的效率和質(zhì)量，也促進(jìn)了金融產(chǎn)品創(chuàng)新，為區(qū)域金融發(fā)展注入了新的活力。數(shù)字金融通過獲得更多的個(gè)人財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，能夠緩解中小微客戶貸款因信息不對稱而可能引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)問題，確保中低收入群體的貸款可獲得性，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域貸款業(yè)務(wù)增長。數(shù)字金融的支付業(yè)務(wù)能夠大大便利居民的支付活動、降低消費(fèi)的交易成本，從而促進(jìn)區(qū)域消費(fèi)增長，發(fā)展地區(qū)的消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)。而區(qū)域消費(fèi)的增長又將帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的繁榮，進(jìn)而推動區(qū)域金融發(fā)展。

至于數(shù)字金融和地方金融發(fā)展程度與地方經(jīng)濟(jì)增長率均反向變化，我們分析可能原因如下：一是數(shù)字金融的快速發(fā)展使一些地方省份出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不可逆轉(zhuǎn)變，一些行業(yè)原有的盈利模式失效而新模式并未確立，可能導(dǎo)致一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長的放緩或產(chǎn)生負(fù)向影響。例如，一些省份的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過程中，傳統(tǒng)制造業(yè)就業(yè)機(jī)會減少，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)和新興行業(yè)還需要積累時(shí)間和技術(shù)來發(fā)展壯大，在經(jīng)濟(jì)增長過程中出現(xiàn)時(shí)間的不同步性。另外，發(fā)展數(shù)字金融以及與之相應(yīng)的金融科技需要大量的研發(fā)資金投入，也會對原有支撐地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳統(tǒng)行業(yè)如房地產(chǎn)形成“擠出效應(yīng)”。

二是數(shù)字金融是一個(gè)新生事物，目前總體上仍處于突破傳統(tǒng)金融發(fā)展模式、探索數(shù)字金融應(yīng)用、以及在創(chuàng)新發(fā)展與合規(guī)監(jiān)管之間反復(fù)博弈磨合的初期階段。數(shù)字金融最早可以追溯到上世紀(jì)90年代國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起，主要是電子支付的形式存在。2013年以后，中國的互聯(lián)網(wǎng)金融才開始崛起，包括陸金所、宜人貸等眾多互聯(lián)網(wǎng)金融平臺涌現(xiàn)。2014年智能手機(jī)迅速普及，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)開始大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)銀行、移動支付、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)及網(wǎng)絡(luò)借貸等。而在野蠻生長之后，2015年中國政府加強(qiáng)對P2P借貸平臺的監(jiān)管，開啟數(shù)字金融強(qiáng)監(jiān)管序幕，互聯(lián)網(wǎng)金融泡沫爆破。在我們的統(tǒng)計(jì)期2011年～2020年，數(shù)字金融發(fā)展一波三折，金融市場的波動、數(shù)字金融模式風(fēng)險(xiǎn)以及監(jiān)管和政策的調(diào)整等因素，都可能對省級經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生短期的負(fù)面影響。

三是我們同樣面臨世界上存在的 “數(shù)字鴻溝” 難題。數(shù)字金融的發(fā)展是以普惠金融為目標(biāo)，但同時(shí)也可能帶來 “數(shù)字鴻溝” 問題，即數(shù)字技術(shù)和金融服務(wù)的不平等分布。一些內(nèi)陸省份由于基礎(chǔ)設(shè)施缺乏、數(shù)字技術(shù)普及率低等原因，在數(shù)字金融方面的發(fā)展相對東南部沿海省份滯后。某些邊緣群體或邊遠(yuǎn)地區(qū)無法充分融入數(shù)字金融體系，導(dǎo)致他們無法享受到數(shù)字金融帶來的機(jī)會，從而加劇社會財(cái)富分配的不均等化，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長之間存在負(fù)相關(guān)的問題。

第二個(gè)假設(shè)基本成立，數(shù)字金融對各省的產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生正向影響。從作用機(jī)理上，第一，數(shù)字金融能夠高效地匹配資本供給與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，提高資本配置效率。通過信息技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字金融可以更精準(zhǔn)地識別不同產(chǎn)業(yè)的資金需求和風(fēng)險(xiǎn)特征，從而引導(dǎo)資本流向具有發(fā)展?jié)摿Φ漠a(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚形成。第二，數(shù)字金融的發(fā)展有助于提升區(qū)域創(chuàng)新能力，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚?！锻七M(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》的頒布強(qiáng)化了數(shù)字金融對地區(qū)創(chuàng)新能力的提升效應(yīng)，為產(chǎn)業(yè)集聚提供了更加有力的政策支持。一方面，數(shù)字金融為創(chuàng)新型企業(yè)提供了更加便捷的融資渠道和風(fēng)險(xiǎn)管理工具；另一方面，數(shù)字金融也促進(jìn)了新技術(shù)、新模式的傳播和應(yīng)用，為產(chǎn)業(yè)集聚提供了更多的創(chuàng)新動力。當(dāng)然，數(shù)字金融對產(chǎn)業(yè)集聚的影響在不同地區(qū)存在著異質(zhì)性問題，內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)地區(qū)在數(shù)字金融促進(jìn)產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)方面的效應(yīng)明顯不如東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份顯著，這可能與不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策引導(dǎo)與營商環(huán)境等因素有關(guān)。

（二）內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)地區(qū)發(fā)展數(shù)字金融的建議

目前，我國內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)地區(qū)在數(shù)字金融領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的發(fā)展成果。數(shù)字銀行、數(shù)字人民幣、數(shù)字支付等新型金融業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，為開放型經(jīng)濟(jì)地區(qū)的企業(yè)和個(gè)人提供了更加便捷、高效的金融服務(wù)。同時(shí)，數(shù)字金融的發(fā)展也推動了內(nèi)陸地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變。然而，內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)地區(qū)在數(shù)字金融發(fā)展過程中也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，由于內(nèi)陸地區(qū)相對封閉的地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的限制，數(shù)字金融的普及程度和應(yīng)用水平相對較低。其次，數(shù)字金融領(lǐng)域的人才匱乏和技術(shù)創(chuàng)新不足，也制約著內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展。此外，監(jiān)管政策的滯后和不完善也給內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展帶來了一定的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。

展望未來，區(qū)塊鏈、加密技術(shù)和區(qū)塊鏈應(yīng)用的軌跡正在超過早期的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。Web 3.0的崛起正以其前所未有的迅猛之勢，預(yù)示著一次影響深遠(yuǎn)的變革，其勢頭堪比第四次工業(yè)革命，且其演進(jìn)速度更為迅猛。在這一浪潮中，科技與金融等領(lǐng)域?qū)⒂瓉砩疃榷娴娜诤?。金融領(lǐng)域?qū)⒂瓉頂?shù)字金融和數(shù)字貨幣的革命性突破，科技領(lǐng)域則將被元宇宙等前沿技術(shù)引領(lǐng)至全新紀(jì)元，藝術(shù)領(lǐng)域?qū)⒂瓉頂?shù)字藝術(shù)的繁榮與重塑，隱私保護(hù)將借助GDPR和信任機(jī)器等技術(shù)手段得到顯著提升，法律體系也將面臨適應(yīng)新技術(shù)發(fā)展的重大改革，而可編程經(jīng)濟(jì)的興起則將開啟經(jīng)濟(jì)運(yùn)作的全新模式。這一系列變革將共同塑造一個(gè)更加智能、互聯(lián)、安全且高效的新時(shí)代。

根據(jù)以上，我們提出以下內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份發(fā)展數(shù)字金融、提升新質(zhì)生產(chǎn)力的政策建議：

第一，加強(qiáng)金融數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)地區(qū)應(yīng)加大對數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和數(shù)據(jù)傳輸速度，為數(shù)字金融的發(fā)展提供有力的支撐。未來數(shù)字金融的發(fā)展需要構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份應(yīng)主動掌握主流金融科技的研發(fā)與應(yīng)用，在關(guān)鍵技術(shù)自主可控的前提下打造新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，培育適合各地方發(fā)展的金融數(shù)字生態(tài)。

第二，推動技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用。金融新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展離不開技術(shù)的革命性突破，如新一代信息技術(shù)、先進(jìn)制造技術(shù)、新材料技術(shù)等的融合應(yīng)用，這些技術(shù)突破為金融新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。內(nèi)陸省份應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)和支持地方金融機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)加強(qiáng)合作，共同推動數(shù)字金融領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用。加強(qiáng)金融科技研發(fā)和應(yīng)用推廣，能夠有效提高數(shù)字金融服務(wù)的智能化、個(gè)性化和便捷化水平。

第三，培養(yǎng)和引進(jìn)人才。科技創(chuàng)新的來源是人才，內(nèi)陸省份應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)數(shù)字金融科技領(lǐng)域的人才培養(yǎng)和引進(jìn)工作，建立與高校和研究機(jī)構(gòu)的合作機(jī)制，培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的數(shù)字金融人才。同時(shí)，積極引進(jìn)國內(nèi)外優(yōu)秀的數(shù)字金融企業(yè)和團(tuán)隊(duì)，提升內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字金融的整體水平。

第四，促進(jìn)金融與產(chǎn)業(yè)的融合。推動數(shù)字金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展，支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和新興產(chǎn)業(yè)培育發(fā)展。通過數(shù)字金融的支持和服務(wù)，促進(jìn)內(nèi)陸地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融的特點(diǎn)是金融機(jī)構(gòu)依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，可以“一行一策”地定制數(shù)據(jù)采集與算法模型，通過物聯(lián)網(wǎng)布點(diǎn)和企業(yè)系統(tǒng)無縫直連，基于區(qū)塊鏈不可篡改、可追溯的特點(diǎn)將每一筆資產(chǎn)背后交易情況數(shù)字化、透明化和可視化。數(shù)字金融的發(fā)展加速了產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的業(yè)務(wù)整合與空間聚集，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化也為數(shù)字金融提供了發(fā)展的空間。

第五，加大內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份的雙向開放力度。開放型經(jīng)濟(jì)是一種打破地理邊界、市場隔離和行政限制的、與封閉經(jīng)濟(jì)不同的新類型經(jīng)濟(jì)形態(tài)。內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)省份應(yīng)加大國內(nèi)國際雙向開放力度，鼓勵(lì)符合國家戰(zhàn)略發(fā)展方向的新興產(chǎn)業(yè)在海外上市融資，鼓勵(lì)并購、重組具有關(guān)鍵技術(shù)、重要能源的海外公司，大力引進(jìn)和培育人工智能、互鏈網(wǎng)、超算等數(shù)字技術(shù)企業(yè)，以實(shí)現(xiàn)內(nèi)陸省份在Web 3.0時(shí)代技術(shù)路線的彎道超車。

第六，內(nèi)陸省份應(yīng)致力于完善數(shù)字金融監(jiān)管政策，確保金融市場的穩(wěn)健運(yùn)行。需積極配合人民銀行、金融監(jiān)管總局等金融監(jiān)管部門，建立健全地方數(shù)字金融監(jiān)管政策法規(guī)體系，明確監(jiān)管職責(zé)和權(quán)限，確保監(jiān)管措施的有效性和針對性。加強(qiáng)對內(nèi)陸省份數(shù)字金融領(lǐng)域的監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)防范，包括但不限于對數(shù)字貨幣、互聯(lián)網(wǎng)支付、網(wǎng)絡(luò)借貸等新興金融業(yè)態(tài)的監(jiān)管。通過設(shè)立專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu)或部門，配備專業(yè)的監(jiān)管人員，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)手段，對數(shù)字金融活動進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)評估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處置潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過參與國際金融監(jiān)管合作機(jī)制，學(xué)習(xí)借鑒國際先進(jìn)監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)手段，提升本地監(jiān)管水平。同時(shí)，加強(qiáng)與國內(nèi)其他省份的監(jiān)管協(xié)作，共同打擊跨地區(qū)、跨行業(yè)的金融違法犯罪行為，維護(hù)金融市場的公平競爭和秩序。

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作者簡介：

陳華（1972），江西九江人，九江學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，研究方向?yàn)榻鹑陲L(fēng)險(xiǎn)。

程鵬（1982），江西景德鎮(zhèn)人，九江學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，研究方向?yàn)樨?cái)政金融。

通訊作者：

張宇（1972），河南濟(jì)源人，江西開放型經(jīng)濟(jì)研究中心研究員，九江學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，研究方向?yàn)閿?shù)字金融、資本市場。