数字金融、创业效应与实体经济高质量发展.pdf

西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期D O I:1 0.1 5 8 9 6/j.x j t u s k x b.2 0 2 4 0 2 0 0 5【收稿日期】2 0 2 3-0 9-0 1。【修回日期】2 0 2 3-1 0-2 0。【作者简介】赫国胜(1 9 5 6),男,辽宁大学金融与贸易学院教授,博士生导师。数字金融、创业效应与实体经济高质量发展赫国胜,刘 璇辽宁大学 金融与贸易学院,辽宁 沈阳1 1 0 0 3 6开放科学(资源服务)标识码(O S I D)【摘要】基于2 0 1 12 0 2 1年中国省域面板数据,从五个维度对实体经济高质量发展指标体系进行构建,利用空间杜宾模型检验数字金融对实体经济高质量发展的影响。结果显示:第一,数字金融能显著促进实体经济高质量发展且存在正向空间溢出效应,发展数字金融对本省份和邻近省份实体经济高质量发展均有推动作用。第二,创业效应在数字金融助力实体经济高质量发展的过程中存在显著的传导作用,提升创业效应水平是数字金融赋能实体经济高质量发展的重要机制。第三,门槛模型检验发现,数字金融对实体经济高质量发展的积极影响呈现“边际效应递增”的非线性特点,且创业效应在其中发挥调节作用,能够增强数字金融对实体经济高质量发展的影响效果。据此提出全面建设中国数字金融体系,加强数字金融对企业创业创新活动的引导扶持,充分重视并利用数字金融的空间外溢效应,深度赋能实体经济高质量发展等政策建议。【关键词】数字金融;实体经济;高质量发展;创业效应;空间溢出效应;门槛效应【中图分类号】F 4 9;F 8 3 2 【文献标识码】A【文章编号】1 0 0 8-2 4 5 X(2 0 2 4)0 2-0 0 3 9-1 3 作为中国经济发展的立身之本与财富创造的根本源泉,实体经济自改革开放以来取得了巨大成就,是引领中国经济由高速增长迈向高质量增长的坚实力量。党的二十大报告指出:“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上。”实体经济高质量发展是加快建设制造强国、助力经济高质量发展、实现中国式现代化的重要途径,如何推动其发展是值得深入探究的重要问题。金融是实体经济发展的血脉,为实体经济服务是金融的天职。数字金融作为数字信息技术与金融行业深度融合的新业态,能够满足市场中不同经济主体的多样化、个性化金融需求,打破传统金融时空限制、降低金融服务成本、促进企业资源优化配置、提升金融服务效率,成为中国实体经济高质量发展的新动能。同时,数字金融在促进企业创业创新等领域也发挥了积极引导作用。数字金融通过为实体企业提供融资支持,缓解了信贷过程中的信息不对称现象,有助于企业创业活动形成,进而赋能实体经济高质量发展1。因此,如何有效发挥数字金融对实体经济高质量发展的驱动力量,对实现高质量发展具有重要的理论价值和现实意义。目前,有关数字金融的经济效应研究主要从数字金融如何促进创业和就业、降低金融服务的流动成本、增加居民消费等视角出发,探讨数字金融对经济增长的作用机制。还有部分研究直接论证了二者关系,唐红梅等2选取2 8 1个地市级数据,从三个维度构建包容性增长测度体系,运用双向固定效应等模型,证明了数字普惠金融能够显著推动经济包容性增长。钱海章等3在运用面板数据计量模型基础上运用双重差分法进行检验,得到了数字金融发展对经济增长具有显著促进作用的研究结论。徐伟呈等4选取非金融企业数据,运用中介和调节效应模型,研究发现数字金融通过赋能实体企业技术创新助推实体经济增长。陈啸等5利用省级面板数据建立固定效应模型,验证了数字金融对经济增长的积极影响,且其作用程度存在区域性差异。从现有研究来看,多数文献只关注数字金融对整体经济发展的影响,而未深入至实体经济层面,由此衡量的数字金融对实体经济作用效果不够准确,可能会导致相关政策实施效果与预想存在偏差6。关于实体经济高质量发展的研究相对较少,指标构建与测度不够全93西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期面;对于数字金融对经济发展的实证过程多为传统面板分析,而现实中数字金融与实体经济高质量发展在空间上也具有相关性。为使研究结论更准确客观,应加入空间要素来探究二者的具体作用关系。鉴于此,本文主要的边际贡献如下:第一,结合高质量发展理念,全面构建实体经济高质量发展的指标评价体系,从经济效益、技术创新、协调发展、绿色生态和持续共享5个维度、2 0个二级指标量化了中国省域实体经济高质量发展水平,为开展实体经济高质量发展水平测度及相关研究提供思路。第二,揭示了数字金融以创业效应为路径影响实体经济高质量发展的作用机制,并运用面板门槛模型验证了创业效应在数字金融赋能实体经济高质量发展过程中的积极调节作用,丰富了现有文献。第三,不再局限于变量间单一关系的验证,而是考虑变量的空间要素,建立空间计量模型,从省际视角考察数字金融对实体经济高质量发展的空间溢出效应。第四,深入探究了数字金融对实体经济高质量发展的经济效应,为中国大力发展数字金融、推动实体经济高质量发展提供行之有效的经验证据。一、理论分析与研究假设(一)数字金融对实体经济高质量发展的影响与空间溢出效应数字金融是将互联网、大数据、区块链、云计算等数字技术应用到传统金融行业而产生的新产品、新服务和新业态,是以信息与数字技术为核心的金融行业数字化的过程,具备显著的网络外部性。数字金融借助信息数字技术改变了传统金融服务模式,实现了支付、融资、筹资、投资等新型业务模式,具有强大的空间穿透力和便捷的信息匹配性。数字金融能够减少金融市场中信息不对称现象,及时匹配资金供需双方,为实体企业注入资金,有效缓解实体企业融资困境,提高企业和经济中的资源配置效率,进而推动实体经济高质量发展7。一方面,数字金融的快速发展能够增强实体企业融资等金融资源的可得性。在传统金融发展过程中,以中小微企业为代表的实体企业长期面临着银行融资难、融资贵等问题,银行也同样存在不敢贷、不能贷等束缚。数字金融通过与数字技术相结合实现了金融交易低成本和金融服务低门槛,减少了金融市场中资金的流动成本,增强了金融服务实体经济的便利性、可得性,实现了金融机构点对点精准支持实体企业融资,有利于实体经济高质量发展。另一方面,数字金融在信息技术支持下,实现对企业授信过程的实时监控,降低了金融服务成本、提高了金融服务质量。同时,数字金融可以加速信息要素、金融市场数据的传播速度,优化资源资本配置,引导资金投向实体经济,从而推动实体经济高质量、可持续发展8。数字金融在推进实体经济高质量发展的过程中还会产生空间溢出效应。数字金融依靠云计算、区块链、大数据等数字技术,打破传统金融市场割裂、信息传递滞后等局面,不再局限于时空距离,有利于产生空间溢出效应。数字金融作为金融发展的新业态,能够拓宽金融资源的覆盖面,加强区域之间经济金融活动的关联程度,促进金融资源自由流动,进而对周边地区实体经济发展产生影响9。部分研究认为数字金融不仅可以通过地理范围与经济关系特征等方式作用邻近地区实体经济高质量发展,还可以通过数字化发展程度、技术知识溢出和生产要素流动等渠道促进空间外溢效应产生。基于此,本文提出以下假设:假设1:数字金融能够显著推动实体经济高质量发展且存在空间外溢效应。(二)数字金融对实体经济高质量发展的影响机制目前,关于数字金融对实体经济高质量发展的传统路径(如劳动力、资本与技术等)影响研究较多,而对于其他新兴渠道(如创业效应)的作用机制与效果研究较少。实际上,在数字金融快速发展的环境下,创业活力的增强、创业效应的提升也有助于推动实体经济高质量发展。从现有数字金融对创业效应的影响研究发现,数字金融可以通过提供创业资金和增加创业机会等路径促进创业效应产生1 0。在互联网快速发展的时代背景下,数字金融实现了消费者随时随地完成商品与服务购买等交易活动,增强消费者良好体验感,进而刺激消费者的消费意愿,提升居民消费水平,而更多的消费需求会推动更多的产品供给,从而创造出多样化的创业机会。此外,数字金融还可以通过降低信息成本、提高信任水平、促进技术创新等方式推动创业效应。创业水平的提升也是实体经济高质量发展的重要推动力9,这种积极作用在逐渐完善的数字金融环境中更是得以显现。创业活动能够激发新业态、新行业、新产业的活跃度,是实现经济增长的内生动力,在企业转型与升级、创造就业岗位等实体经济高质量发展的不同层面发挥着重要推动作用。实体企业在数字金融蓬勃发展的背景下实现了企业之间生产要素的自由流动和良性循环,企业创新能力得以提升,进而赋能实体经济高质量发展1 1。综上,数字金融的兴起可以弥补传统金融发展不足,为实体企业开展创新创业活动奠定坚实基础,从而促进实体企业创业效应的产生,推动实体经济发展,更大程度地实现金融服务实体经济的功能。鉴于此,本文提出以下假设:假设2:创业效应是数字金融促进实体经济高质量发展的重要渠道,即数字金融可以通过提升创业效应水04h t t p:s k x b.x j t u.e d u.c n赫国胜,刘璇 数字金融、创业效应与实体经济高质量发展平对实体经济高质量发展产生积极影响。(三)数字金融对实体经济高质量发展的非线性影响数字金融对实体经济高质量发展的影响可能存在非线性特征。首先,数字金融自身发展呈现非线性态势,由此对实体经济高质量发展产生的影响也为非线性1 2。在数字金融发展初期,金融市场主体需要注入大量启动资金来搭建数字金融平台和完善相应基础设施,此时获取信息资源与创新技术的成本较高,数字金融对实体经济高质量发展的作用力度有限。随着数字金融发展水平的提升,金融服务的广度与深度得以扩宽与深化,增强了企业在较低成本下对新资源、新技术的可得性,提高了金融机构的盈利水平。数字金融发展的边际成本逐渐递减而边际收益不断增加,由此吸引更多金融市场主体加入,使得数字金融对实体经济高质量发展的边际正向影响持续增大1 3。其次,数字金融突破了时间和地理距离限制,弱化了各经济主体活动的边界壁垒,加强了金融服务的信息透明度,降低了企业的信息不对称与融资成本,激发了企业创业活力。各部门享受不限于地域间的经济红利,形成“大众创业、万众创新”即“双创”的良好环境,引起实体经济溢出效应的非线性动态演变,进而共同驱动实体经济高质量发展。最后,数字金融对实体经济高质量发展的提振作用还会受到创业效应的影响。创业效应的提升在激发企业创新创业活力的同时增加企业融资需求,企业融资意愿越强烈,数字金融服务实体经济高质量发展的作用效果就越明显。从长期来看,创业企业还会为经济社会提供就业岗位,减少失业,提升经济资源配置效率,进一步增强融资需求。由此可见,数字金融对实体经济高质量发展的影响边际递增,且其影响程度随着创业效应的增强而增大。基于此,本文提出以下假设:假设3:数字金融对实体经济高质量发展的影响具有“边际效应”递增的非线性特征,且创业效应在其中起到正向调节作用。二、研究设计(一)变量说明及数据来源1.被解释变量实体经济高质量发展(R e h q)。高质量发展是体现新发展理念、满足人民日益增长的美好生活需要的发展,经济高质量发展的关键则在于实体经济高质量发展。多数研究只选取单一指标来衡量实体经济发展水平如G D P剔除房地产业和金融产业增加值、第二产业或制造业产值等。就实体经济高质量发展的测度而言,不仅应涵盖传统实体经济发展层面,还应从多维度进行刻画。本文借鉴何玉长等1 4-1 5对经济高质量发展的测度,结合高质量发展理念,从经济效益、技术创新、协调发展、绿色生态以及持续共享5个维度,共选取2 0个二级指标,采用熵值法对各指标进行赋权,最终得到各省份实体经济高质量发展指数,具体指标如表1所示。表1 实体经济高质量发展指标体系一级指标二级指标指标说明指标属性 指标权重经济效益实体经济G D P剔除房地产业和金融业增加值,亿元正向0.0 5 81工业利润总额规模以上工业企业利润总额,亿元正向0.0 4 73工业资产负债规模以上工业企业资产负债率,%负向0.0 1 12技术创新创新投入强度创新产出水平规模以上工业企业R&D人员全时当量,人年正向0.1 2 03技术市场成交额,亿元正向0.1 7 96规模以上工业企业R&D项目数,项正向0.1 3 26规模以上工业企业有效发明专利数,件正向0.1 7 92协调发展城乡产业城乡收入水平城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入,%负向0.0 1 26城乡消费水平城镇居民人均消费支出/农村居民人均消费支出,%负向0.0 0 54产业结构高级化第三产业增加值/第二产业增加值,%正向0.0 4 50产业结构合理化泰尔指数负向0.0 0 60绿色生态废气排放二氧化硫排放量,万吨负向0.0 0 76废水排放废水排放总量,亿吨负向0.0 0 67能源消耗能源消费总量,万吨标准煤负向0.0 1 02电力消耗电力消费量,亿千瓦时负向0.0 0 58污染治理工业污染治理完成投资,万元负向0.0 0 3814西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期续表1一级指标二级指标指标说明指标属性指标权重持续共享环境建设人均公园绿地面积,平方米/人正向0.0 1 34文化发展人均拥有公共图书馆藏量,册/人正向0.0 5 56医疗保障程度城镇基本医疗保险年末参保人数,万人正向0.0 6 28教育资源教育业城镇单位就业人员,万人正向0.0 3 672.核心解释变量数字金融(D i f i)。北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数主要从数字金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度3个维度、3 3个具体指标对数字普惠金融体系进行构建1 6,是目前非常成熟且被众多学者广泛使用的指标体系。本文选择该指数作为衡量数字金融的代理变量。在数字金融覆盖广度层面,该指数不同于对传统金融机构网点和服务人员的核算,而是以第三方支付账户为统计目标,从电子账户数、账户绑定银行卡数和绑卡用户比例等子维度对数字金融覆盖广度全面衡量;在数字金融使用深度层面,主要以数字金融开展的各类业务(支付业务、货币基金业务、信贷业务、保险业务、投资业务和信用业务)及其实际服务情况来测量;在数字化发展程度层面,以数字金融服务效率的主要因素如移动化、实惠化、信用化和便利化等方面进行测度。因此,选择北京大学数字普惠金融指数来衡量数字金融发展水平具有一定的代表性与可靠性,考虑到量纲上的差异,本文将该指数除以1 0 0来对中国省域数字金融发展水平进行度量。3.中介变量创业效应(E n p)。中国创业活动的主体主要来自私营企业和个体工商户,随着二者数量不断攀升,创业活跃度不断提升,创业效应持续增强。本文借鉴韩亮亮等1 2的测度思路,选取私营和个体企业总户数和就业人数,从规模水平和就业水平两个角度衡量创业效应。E n pi t=(S p ni t/T pi t)(S p ei t/T ei t)(1)其中,i为省份,t为年份,S p ni t代表私营企业和个体总户数,T pi t代表年末常住人口总数;S p ei t代表私营企业和个体就业总人数,T ei t代表城镇单位就业人员总数;S p ni t/T pi t体现各省创业效应的规模水平,S p ei t/T ei t体现各省创业效应的就业水平。4.控制变量实体经济高质量发展还受其他因素的影响。本文在钱海章等3,1 7的研究基础上,选择以下四个变量作为控制变量。(1)城镇化水平(U r b)。城镇化发展程度的高低会影响实体经济高质量发展水平,本文以城镇人口占常住人口的比重对各省城镇化水平进行衡量。(2)政府规模(G o v)。政府规模的增加会加大政府干预市场的程度,进而影响实体经济增长,本文选取各省财政一般公共预算支出与其G D P之比作为衡量政府规模大小的代理变量。(3)金融发展程度(F i)。实体经济发展离不开金融环境支持,选取各省份金融机构的存贷款余额同G D P之比代表各省金融发展水平。(4)外商直接投资(F d i)。外商直接投资对中国实体经济发展作用程度较高,本文将各省份外商投资企业投资总额通过当年年均汇率兑换,得到以人民币为计价单位的各省份外商投资企业投资总额占其G D P的比值作为衡量外商直接投资的代理变量。5.数据来源与描述性统计本文研究对象为2 0 1 12 0 2 1年中国3 1个省份(不包括香港、澳门和台湾)面板数据,数据来源为 中国统计年鉴 中国能源统计年鉴 中国环境统计年鉴 及各省份统计年鉴,对于个别缺失变量用线性插值法进行补齐,各变量的描述性统计结果如表2所示。表2 变量描述性统计结果变量 变量说明观测值数均值标准差最小值最大值实体经济高质量发展熵权法测算3 4 10.1 7 10.1 0 90.0 6 40.8 1 1数字金融数字普惠金融指数/1 0 03 4 12.3 0 51.0 3 40.1 6 24.5 9 0创业效应前文测算3 4 10.1 2 50.0 9 20.0 1 60.5 7 9城镇化水平城镇人口/年末常住人口3 4 10.5 8 60.1 3 10.2 2 70.8 9 6政府规模地方财政一般预算支出/G D P3 4 10.2 9 30.2 0 60.1 0 51.3 5 4金融发展程度金融机构存贷款余额/G D P3 4 13.4 5 31.1 3 11.6 7 87.5 7 8外商直接投资外商投资企业投资总额/G D P3 4 10.6 5 53.0 4 70.0 4 84 4.9 1 024h t t p:s k x b.x j t u.e d u.c n赫国胜,刘璇 数字金融、创业效应与实体经济高质量发展(二)模型设定1.空间权重矩阵选择常用的空间权重矩阵有邻接矩阵、地理距离、经济距离矩阵和二者嵌套矩阵等形式。本文借鉴冯严超等1 8的研究,分别建立经济距离矩阵和地理距离矩阵两种矩阵,考察数字金融对实体经济高质量发展的空间溢出效应,保证实证结果的稳健性。其中,经济距离矩阵在基于计算出不同省份G D P平均值之差的基础上,将所得差值取绝对值后求其倒数来构建,具体计算方式如下:W1=1/(Xi-Xj),ij0,i=j(2)其中,W1为经济距离矩阵。其中,Xi和Xj分别表示i省份和j省份在2 0 1 12 0 2 1年的G D P平均值。地理距离矩阵通过反距离平方权重矩阵进行构建。以经纬度数据为基础计算各省之间的空间距离,并将计算所得的平方项倒数来构建反距离平方矩阵。反距离平方权重矩阵提出空间效应不单在相邻空间中存在,而且在有共同边界的空间单元中存在,具体表达式为:W2=1/d2i j,ij0,i=j(3)其中,W2为地理距离矩阵。其中,di j表示i省份与j省份空间截面之间的距离。当i省份与j省份有共同边界时,ij;当i省份与j省份无共同边界时,i=j。2.空间自相关检验莫兰指数可用来检验变量的空间自相关性,主要分为全局和局部莫兰指数两类。莫兰指数的总取值范围为-1,1,当莫兰指数为正时,说明变量存在空间正相关,为负则为空间负相关,且指数值越趋近1或-1,变量的空间正或负相关性越强,当指数为0时,则说明变量不具有空间聚集性。本文选择全局莫兰指数来检验各变量的空间自相关性,具体公式为:I=ni=1nj=1Wi jXi-X Xj-X S2ni=1nj=1Wi j(4)其中,I为式(4)计算出的全局莫兰指数。其中,Xi和Xj分别表示样本考察期内i省份与j省份的变量值,X为变量的均值,Wi j为空间权重矩阵,n为省份数,S2为X的方差。3.模型构建首先,空间计量模型选择与设定。空间杜宾模型(S DM)能揭示变量的空间效应并对各效应进行分解。因此,本文选择S DM分别检验数字金融对实体经济高质量发展的影响效应、数字金融发展通过提升创业效应水平进而赋能实体经济高质量发展的中介效应,并测度中介效应的效果强度,并通过后续检验来验证S DM是否适合。具体模型设定如下:R e h qi t=1+1WR e h qi t+1D i f ii t+1WD i f ii t+1Di t+1WDi t+i+t+i t(5)E n pi t=2+2WE n pi t+2D i f ii t+2WD i f ii t+2Di t+2WDi t+i+t+i t(6)R e h qi t=3+3WR e h qi t+3D i f ii t+3WD i f ii t+3E n pi t+3WE n pi t+3Di t+3WDi t+i+t+i t(7)其中,WR e h qi t为实体经济高质量发展的空间滞后项,W D i f iit和W E n pit分别为数字金融和创业效应的空间滞后项,Di t为控制变量,WDi t为其空间滞后项,为常数项,i为个体固定效应,t为时间效应,i t为随机扰动项。式(5)为数字金融对实体经济高质量发展的总效应检验。其系数1显著时,说明实体经济高质量发展与数字金融显著相关,符合建立中介效应检验的基本前提。式(6)为检验数字金融对创业效应的影响关系。其系数2显著时,表明二者显著相关。当20时,说明数字金融会激活创业效应显现,当2 0时,说明数字金融发展会阻碍创业效应产生。式(7)为数字金融与中介变量创业效应同时对实体经济高质量发展进行回归,通过3来判断数字金融中介效应的强弱。若1、2和3显著而3不显著,则表明存在完全中介效应;若1、2和3显著,3显著且3)+0Di t+i t(8)R e h qi t=0+1D i f ii tI(E n pi t)+2D i f ii tI(E n pi t)+1Di t+i t(9)其中,和为不同水平的门槛值,I()为虚拟变量,如果数字金融和创业效应满足门槛条件则赋值1,否则为0。三、实证结果及分析(一)空间自相关检验1.全局莫兰指数在经济距离矩阵条件下,计算核心变量的全局莫兰指数,结果如表3所示。2 0 1 12 0 2 1年,实体经济高质量发展莫兰指数在1%水平下均显著为正,且形成逐步上升的平稳态势,说明中国省域实体经济高质量发展具有显著的空间正相关性,呈现空间聚集状态。数字金融莫兰指数均为正且均较为显著,说明各省份数字金融发展也具有空间相关性,符合建立空间计量模型的基本前提。34西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期表3 2 0 1 12 0 2 1年核心变量全局莫兰指数年份实体经济高质量发展数字金融年份实体经济高质量发展数字金融2 0 1 10.3 1 5*0.0 8 72 0 1 70.3 6 5*0.1 5 5*2 0 1 20.3 2 1*0.1 2 5*2 0 1 80.3 6 7*0.1 8 7*2 0 1 30.3 2 6*0.1 4 4*2 0 1 90.3 6 2*0.2 1 3*2 0 1 40.3 3 3*0.1 1 7*2 0 2 00.3 5 6*0.2 4 1*2 0 1 50.3 3 1*0.0 1 72 0 2 10.3 6 9*0.2 3 6*2 0 1 60.3 4 4*0.1 0 5*注:*和*分别表示在1%和5%的水平下显著。2.莫兰散点图在经济距离矩阵条件下2 0 1 1和2 0 2 1年实体经济高质量发展与数字金融的莫兰散点分别如图14所示。2 0 1 1和2 0 2 1年实体经济高质量发展的局部莫兰指数大部分都分布在第一和第三象限,第一象限以北京、广东、浙江等省份为主,呈现高高集聚特征,第三象限以甘肃、宁夏、新疆等省份为主,呈现低低集聚形态,说明实体经济高质量发展具有正向空间相关性且分布不均匀。数字金融局部莫兰指数中,大部分省份落在了第三象限(低低集聚的空间正相关区域)和第一象限(上海、浙江、福建等优先发展数字金融的省份),同时,位于第二、四象限的省份逐渐向第一、三象限集聚,表明随着数字金融水平的提升,各省份的空间聚集度也在不断增强。图1 2 0 1 1年实体经济高质量发展的莫兰散点图2 2 0 2 1年实体经济高质量发展的莫兰散点图3 2 0 1 1年数字金融的莫兰散点图4 2 0 2 1年数字金融的莫兰散点(二)空间回归结果分析1.数字金融对实体经济高质量发展的回归结果分别在经济距离矩阵和地理距离矩阵条件下构建个体与时间双固定效应的空间杜宾模型并对式(5)(7)进行检验,得到空间回归结果如表4所示。其中,第(1)列为对式(5)的检验,即检验数字金融对实体经济高质量发展的影响。在两种空间权重矩阵下,第(1)列的回归系数均在1%水平下显著为正,说明发展数字金融确实能够有效促进实体经济高质量发展,对假设1进行44本文实证研究在经济和地理距离矩阵均通过L M、L R和H a u s m a n检验,显示建立双向固定效应的空间杜宾模型,因篇幅有限不在文中列出,备索。h t t p:s k x b.x j t u.e d u.c n赫国胜,刘璇 数字金融、创业效应与实体经济高质量发展了有效验证。具体而言,数字金融水平每提高1.0 0 0%,该地区实体经济高质量发展水平在经济距离矩阵条件下会提升0.1 2 1%,在地理距离 矩阵条件下 会提升0.1 9 0%。数字金融利用数字信息技术提升金融服务质量、降低实体企业融资成本,提升金融服务效率,进而助力实体经济高质量发展。实体经济高质量发展的空间自回归系数也显著为正,说明其自身存在正向空间效应。数字金融的空间滞后项系数均显著为正,说明本省份实体经济高质量发展也会受到邻近省份数字金融发展程度快慢的影响,对本省份起到“带头作用”与“示范效应”。控制变量中,政府规模与实体经济高质量发展显著正相关,说明政府规模的增加、政府对经济的适当指引管控有利于经济增长。金融发展水平显著为负,说明传统金融发展效率较低,金融服务实体经济往往落实力度不够,存在资金空转现象,并未达到真正意义上的促进实体经济增长。城镇化水平与外商直接投资均为负向但不显著,可能是因为城市规模过度扩张会限制地区实体经济高质量发展,且外来投资增加让本土企业产生一定程度的技术依赖,从而阻碍了实体企业创新能力的提高,抑制了实体经济高质量发展。表4 空间杜宾模型回归结果变量经济距离矩阵地理距离矩阵(1)R e h q(2)E n p(3)R e h q(1)R e h q(2)E n p(3)R e h qD i f i0.1 2 10*0.1 0 60*0.1 0 10*0.1 9 00*0.1 5 90*0.1 6 50*(0.0 2 30)(0.0 3 18)(0.0 2 26)(0.0 3 09)(0.0 3 86)(0.0 3 03)E n p0.1 6 50*0.2 0 60*(0.0 3 85)(0.0 4 16)U r b-0.0 3 170.3 9 70*-0.0 9 74-0.0 1 840.6 3 70*-0.1 3 00(0.1 0 57)(0.1 4 74)(0.1 0 33)(0.1 3 67)(0.1 7 04)(0.1 3 35)G o v0.2 9 10*0.2 0 90*0.2 0 40*0.3 9 90*0.2 6 50*0.3 0 50*(0.0 6 20)(0.0 8 69)(0.0 6 14)(0.0 6 73)(0.0 8 49)(0.0 6 68)F i-0.0 2 69*0.0 1 12-0.0 2 54*-0.0 3 04*0.0 0 77-0.0 3 22*(0.0 0 62)(0.0 0 87)(0.0 0 60)(0.0 0 72)(0.0 0 90)(0.0 0 69)F d i-0.0 0 09*0.0 0 11-0.0 0 06-0.0 0 16*0.0 0 08-0.0 0 16*(0.0 0 05)(0.0 0 07)(0.0 0 05)(0.0 0 06)(0.0 0 07)(0.0 0 06)WD i f i0.1 2 50*0.0 5 460.0 6 910.2 3 60*-0.0 6 240.2 3 50*(0.1 0 56)(0.0 6 03)(0.0 4 49)(0.0 6 56)(0.0 7 28)(0.0 6 39)WE n p0.6 7 20*0.4 0 00*(0.1 1 72)(0.1 2 99)WU r b0.1 0 000.1 6 50-0.3 1 600.1 0 60-0.0 5 39-0.0 7 61(0.2 7 16)(0.3 8 42)(0.2 7 25)(0.2 7 43)(0.3 4 34)(0.2 7 30)WG o v0.4 5 00*0.6 6 60*0.3 9 50*0.0 5 170.9 6 30*-0.1 3 70(0.1 8 69)(0.2 6 06)(0.1 8 20)(0.2 2 57)(0.2 7 00)(0.2 1 91)WF i-0.0 0 62-0.0 2 74-0.0 1 310.0 1 75-0.0 2 490.0 1 22(0.0 1 78)(0.0 2 49)(0.0 1 73)(0.0 2 04)(0.0 2 51)(0.0 1 97)WF d i0.0 0 15-0.0 0 300.0 0 260.0 1 06*-0.0 0 190.0 1 07*(0.0 0 27)(0.0 0 38)(0.0 0 26)(0.0 0 20)(0.0 0 24)(0.0 0 19)0.6 3 10*-0.3 6 10*0.5 6 90*0.3 6 30*-0.1 5 200.4 1 00*(0.0 7 43)(0.1 0 25)(0.0 8 08)(0.0 8 17)(0.1 0 65)(0.0 7 24)R20.5 0 800.6 7 400.5 5 460.5 3 330.6 4 440.5 5 41L o g-L7 7 5.6 4 046 7 6.1 0 037 9 4.9 5 577 4 8.0 7 866 7 3.3 4 707 6 2.3 8 66观测值数3 4 1 3 4 1 3 4 1 3 4 1 3 4 1 3 4 1 注:1.*、*和*分别表示在1%、5%和1 0%的水平下显著。2.()中为标准误。2.数字金融对创业效应的中介效应检验表4第(2)列是对式(6)的检验,即检验数字金融与创业效应之间的关系。第(3)列为加入中介变量创业效应后对式(7)的检验,即检验数字金融通过创业效应这一渠道来影响实体经济高质量发展的作用关系。由第(2)列可知,在经济距离矩阵下,数字金融对创业效应的54西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期回归系数为0.1 0 6且显著为正,说明数字金融发展能够激发有经济联系的实体企业之间的创业活力。由第(3)列可知,创业效应对实体经济高质量发展的回归系数为0.1 6 5,说明数字金融通过提升创业效应水平这一路径对实体经济高质量发展产生的间接影响效应为0.0 1 7(0.1 6 5 0.1 0 6 0.0 1 7)。数字金融对实体经济高质量发展影响的总效应系数如第(1)列所示为0.1 2 1,而间接效应系数为0.0 1 7,因此由创业效应产生的中介效应占数字金融发展推动实体经济高质量发展总效应的1 4%(0.0 1 7/0.1 2 1 0.1 4 0),说明创业效应是数字金融对实体经济高质量发展的影响机制之一,证实了假设2。同理,在地理距离矩阵下可以发现,表4第(2)列中数字金融对创业效应的回归系数为0.1 5 9且在1%显著水平下为正,说明数字金融发展能够促进创业效应产生。第(3)列显示创业效应对实体经济高质量发展的回归系数为0.2 0 6,可知创业效应产生的间接影响作用为0.0 3 3(0.1 5 90.2 0 60.0 3 3),第(1)列总影响系数为0.1 9 0,表明创业效应中介效应占数字金融推动实体经济高质量发展总效用的1 7.4%(0.0 3 3/0.1 9 0 0.1 7 4),再次证明了假设2。综上,创业效应是数字金融发展促进实体经济高质量增长的重要渠道。从总效应占比来看,地理矩阵下创业效应的作用效果大于经济矩阵,说明创业效应水平提升受地理位置影响相比经济联系更大,主要是因为相邻省份之间会存在示范与学习效应,具有正向外部性,更有利于发挥数字金融对实体经济高质量发展的积极作用。(三)空间溢出效应分解1.数字金融对实体经济高质量发展的空间溢出效应分解数字金融对实体经济高质量发展的空间溢出效应分解如表5所示。可以发现,数字金融在经济距离与地理距离两种空间权重矩阵下对实体经济高质量发展水平的各效应均显著为正,说明数字金融水平的提升有助于本地区和周边地区实体经济高质量发展,再次验证了本文的假设1。经济矩阵中的间接效应和总效应系数大于地理矩阵所对应系数,说明实体经济发展受其经济环境发展程度影响较大,空间溢出效应也更加明显,所产生的经济集聚效应就越大。数字金融通过数字技术与传统金融功能相结合,能够有效缓解传统融资约束,改善信息不对称现象,促进劳动、资本、技术等实体经济生产要素自由流动,提高经济中的资源配置效率,进而从效益、创新、绿色、协调、共享等多方面赋能实体经济高质量发展。表5 数字金融空间溢出效应分解结果变量经济距离矩阵地理距离矩阵直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应D i f i0.1 5 40*0.5 2 70*0.6 8 10*0.1 8 30*0.1 5 10*0.3 3 40*(0.0 2 43)(0.1 2 93)(0.1 3 73)(0.0 3 40)(0.0 5 00)(0.0 3 12)U r b-0.0 2 140.2 1 700.1 9 60-0.0 2 870.1 0 200.0 7 31(0.1 4 16)(0.8 6 78)(0.9 8 82)(0.1 4 12)(0.2 3 82)(0.1 7 81)G o v0.4 0 10*1.6 6 70*2.0 6 70*0.4 0 80*-0.0 5 610.3 5 20*(0.0 7 87)(0.6 3 87)(0.6 9 48)(0.0 6 42)(0.1 7 62)(0.1 8 45)F i-0.0 3 08*-0.0 5 71-0.0 8 79-0.0 3 20*0.0 2 30-0.0 0 90(0.0 0 69)(0.0 5 10)(0.0 5 51)(0.0 0 70)(0.0 1 64)(0.0 1 54)F d i-0.0 0 070.0 0 320.0 0 25-0.0 0 21*0.0 0 92*0.0 0 71*(0.0 0 08)(0.0 0 74)(0.0 0 81)(0.0 0 06)(0.0 0 17)(0.0 0 17)注:1.*、*和*分别表示在1%、5%和1 0%的水平下显著。2.()中为标准误。2.数字金融同创业效应对实体经济高质量发展的空间溢出效应分解式(7)加入中介变量创业效应后,将数字金融同创业效应对实体经济高质量发展的空间溢出效应进行分解,结果如表6所示。其中,数字金融与创业效应在两种权重矩阵下的直接、间接和总效应系数均在1%水平下显著为正,存在积极空间外溢效应,表明数字金融发展不仅会直接促进本省份和邻近省份实体经济高质量发展,还会通过创业效应等间接作用助力本省份和邻近省份实体经济高质量增长。数字金融的发展鼓励经济中“双创”现象的出现,对实体企业创新能力提升、经济效益提高起到支持引领作用,且随着空间外溢效应的扩大,更有效地促进实体经济各维度高质量发展。64h t t p:s k x b.x j t u.e d u.c n赫国胜,刘璇 数字金融、创业效应与实体经济高质量发展表6 数字金融、创业效应对省域实体经济高质量发展的影响效应分解结果变量经济距离矩阵地理距离矩阵直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应D i f iE n pU r bG o vF iF d i0.1 1 90*0.2 8 60*0.4 0 60*0.1 5 60*0.1 3 30*0.2 8 90*(0.0 2 38)(0.1 0 20)(0.1 1 03)(0.0 3 40)(0.0 5 00)(0.0 3 13)0.2 6 70*1.7 2 80*1.9 9 60*0.1 8 40*0.2 5 00*0.4 3 40*(0.0 4 9