数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展——来自国家级承接产业转移示范区的经验证据.pdf

数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展来自国家级承接产业转移示范区的经验证据赵瑞霞王攀（湖南科技大学商学院湖南湘潭411201）摘要：本文借助国家级承接产业转移示范区所覆盖城市 20112019 年的面板数据，采用双向固定效应模型、面板分位数回归和中介效应模型等实证方法，基于产业集聚的视角，检验了数字金融对欠发达地区经济高质量发展的影响。研究发现：数字金融能够促进示范区经济高质量发展，且其边际影响呈现出逐渐增加的趋势；现阶段产业专业化集聚是数字金融影响欠发达地区经济高质量发展的重要作用机制，而产业多样化集聚的作用不显著；数字金融的各个维度都对欠发达地区经济高质量发展有影响，但金融数字化服务程度、数字金融使用深度需要借助产业专业化集聚发挥作用，而数字金融覆盖广度则直接作用于欠发达地区经济高质量发展。基于上述研究结论，本文提出了相应的对策建议：鼓励欠发达地区的传统金融服务向数字化转型升级；在产业承接过程中要注重产业的专业化集聚；提高数字金融在欠发达地区的覆盖广度。关键词：数字金融；产业专业化集聚；中介作用；经济高质量发展中图分类号：F124文献标志码：A文章编号：20951124(2023)04002114DOI：10.12181/jjgl.2023.04.03一、引言中国经济发展已经转向高质量发展阶段，但是现阶段依然存在地区发展不平衡的问题。一直以来，受限于区位条件及金融资本、人力资本等因素，中西部地区和东北地区发展相较于东部沿海地区仍存在一定差距，区域间资源错配较大，这会在一定程度上影响中国整体经济的高质量发展。为顺应新时代要求，中共中央国务院关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见中共中央国务院关于新时代推进西部大开发形成新格局的指导意见和中共中央国务院关于新时代推动中部地区高质量发展的意见等政策文件相继出台，为东北地区和中西部地区高质量发展提供了政策指导。同时，高质量发展是一个整体的概念，欠发达地区经济高质量发展是我国经济总体高质量发展不可或缺的部分，推动欠发达地区高质量发展具有重要意义。在促进欠发达地区经济高质量发展的诸多因素中，金融是关键的驱动力之一，它能够通过为企业提供融资驱动企业的创新发展，进而影响经济高质量发展。然而，金融排斥现象却广泛存在于欠发达地区。金融排斥是指经济主体被传统金融所排斥，较难获得正常的金融服务，尤其小微企业和低收入人群。金融排斥会影响欠发达地区经济增长速度，进而严重影响欠发达地区经济高质量发展。随着信息技术的发展，以大数据、云计算以及人工智能等为技术支撑的数字金融迅速发展，已经成为驱动经济高质量发展的重要动力之一。相较于传统金融，数字金融能够在很大程度上降低金融供给服务的门槛和成本，提高欠发达地区金融服务的可收稿日期：20221223基金项目：国家社会科学基金一般项目“产业转移驱动国家级示范区高质量发展的机制与路径研究”（20BJL113）。作者简介：赵瑞霞（1978），女，硕士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为产业集群；王攀（1996），男，硕士研究生，主要研究方向为数字金融。第 34卷第 4 期西部经济管理论坛2023年7月Vol.34,No.4WestForumonEconomyandManagementJul.202321得性1和金融服务的普惠性，逐步缓解欠发达地区的金融排斥问题，为当地经济提供动力2。还有学者从影响绿色发展3、产业结构4和收入水平5等多个视角揭示了数字金融与欠发达地区经济高质量发展的关系。同样，产业集聚也是驱动欠发达地区经济高质量发展的重要因素之一。产业集聚是指相同或者相近产业的大量企业在某一特定区域内高度集中，产业要素在空间范围内不断汇聚的一个过程。它能够通过外部效应，促进知识和技术的交流及扩散，提高区域整体生产效率6-7，从而影响欠发达地区经济发展质量。根据集聚模式的不同，学者们又将产业集聚分为了多样化集聚和专业化集聚。多样化集聚强调各企业通过共生与协作，形成多样化发展模式；专业化集聚则侧重于在产业内部形成专业化分工发展模式。产业集聚的两种模式对欠发达地区经济高质量发展的影响是否存在不同，还需进行进一步探究。当然，产业集聚也离不开金融支持，但是目前学界对数字金融与产业集聚关系的研究较少。基于上述分析，本文提出了以下问题：数字金融对欠发达地区经济高质量发展会产生什么影响？数字金融、产业集聚和欠发达地区经济高质量发展之间存在什么关系？何种产业集聚模式更合适欠发达地区经济发展？对上述问题的回答有助于我们全面地认识数字金融对欠发达地区经济高质量发展的实际作用，而且也有助于进一步丰富和拓展欠发达地区经济高质量发展的路径研究。基于此，本文将以国家级承接产业转移示范区（以下简称“示范区”）所覆盖城市 20112019 年面板数据为样本，采用双向固定效应和中介效应模型探究数字金融、产业集聚和欠发达地区经济高质量发展三者之间的关系。本文选择示范区数据作为研究样本主要基于以下两点考虑：其一，我国从 2010 年开始就相继设立了多个示范区，截至目前，已设立 11 个国家级承接产业转移示范区，范围覆盖了中西部及东北地区 43 个欠发达市（区），涉及 13 个省，这些示范区可以在很大程度上反映我国欠发达地区经济发展情况。其二，设立示范区是国家引导产业从东部沿海地区向中西部及东北欠发达地区进行有序转移的重要举措，示范区经济发展质量可以为我国欠发达地区经济发展提供经验证据，为欠发达地区经济高质量发展提供借鉴。与以往研究相比，本文可能的边际贡献在于：其一，在研究视角上，从产业集聚的视角探究数字金融对欠发达地区经济高质量发展的影响。这不但丰富了欠发达地区经济高质量发展研究，而且为数字金融在欠发达地区的发展和推广提供了相应的理论依据。其二，在研究样本上，本文以国家级承接产业转移示范区为数据来源，可以使研究更好地聚焦欠发达地区数字金融、产业集聚和经济高质量发展等变量，同时，根据研究结果提出的对策建议对示范区建设也更有参考价值。二、文献回顾与研究假设自 2017 年经济高质量发展概念明确提出以来，经济高质量发展就成为学界讨论的焦点。关于经济高质量发展的内涵，学界认为经济高质量发展是一种体现了新发展理念的发展8，是满足人民日益增长的美好生活需要9-10，更加公平、更高水平、更有效率、更加持续的发展方式11。在实现路径方面，学者们从数字经济12、大众创业13、科技创新14、产业结构升级15等角度进行了探讨。目前学者们大多是从中国整体经济视角对高质量发展的实现路径展开研究，但是，我国作为一个幅员辽阔的大国，地区间资源禀赋各具特色，区域经济发展差异大，适合发达地区经济高质量发展的路径可能对欠发达地区未必适用。例如，吕祥伟、辛波16通过动态空间面板模型发现人力资本在东部地区能够促进当地经济高质量发展，但是在欠发达地区却产生了负向溢出效应；储德银、姜春娜17则基于 FDI 视角发现 FDI 能够促进发达地区的经济高质量发展，相反，在欠发达地区则产生了抑制作用；任晓燕、杨水利18发现技术创新能够促进东西部地区经济高质量发展，但是由于不同地区的产业结构存在较大差异，东中西部地区产业结构升级对经济高质量发展的影响存在差异。然而通过文献检索可以看出，目前专门针对欠发达地区经济高质量发展的文献还比较少。2023年西部经济管理论坛第4期22欠发达地区经济高质量发展的关键是实体经济发展，而产业集聚是提振欠发达地区实体经济发展的着力点。关于产业集聚如何影响欠发达地区经济发展的问题，学界已有较多文献进行了研究。黄庆华等19认为产业集聚能够通过“外部效应”和“竞争激励效应”来培育地区技术创新能力，进而提高欠发达地区经济发展质量。另外，对产业集聚的形式也有诸多讨论，学者们引入了多样化集聚和专业化集聚两种模式20。一方面，多样化集聚通过雅各布外部效应推动欠发达地区经济发展，即不同产业的企业集聚能够实现产业间知识和技术的跨行业交流，推动知识和技术的互补融合，促进新思想和新产品的产生，从而推动经济发展21；另一方面，专业化集聚则通过产生马歇尔外部性来推动欠发达地区经济发展，即某个产业在特定区域内集中时，会形成较大的劳动力市场，吸引具有专业化知识的工作人员和专业化公司，带来马歇尔溢出效应，从而降低行业内的交流成本和交通成本，助力专业化知识的传播和扩散，促进创新程度的提高22-23。诚然，产业集聚带来的雅各布外部效应和马歇尔外部效应通过技术溢出能够对欠发达地区经济发展产生积极影响24，但是，产业集聚发展离开金融的支持就是无本之木，而欠发达地区的金融发展还相对薄弱，故目前欠发达地区的产业集聚尤其是产业专业化集聚的程度还相对低下，其作用还未得到充分发挥。随着数字技术的发展，数字金融应运而生。数字金融不仅会对欠发达地区经济发展质量产生重要影响，还将对产业集聚产生深刻的影响25-26，这对欠发达地区来说无疑是一个重大的历史机遇。然而，尚未有文献将这三者纳入同一框架进行系统分析，而这种系统分析对欠发达地区又尤为重要。因此，本文将在前人的基础上研究数字金融对欠发达地区经济高质量发展的影响及产业集聚的中介效应。通过上述分析，本文提出以下两条假设：假设 1：数字金融能够推动欠发达地区经济高质量发展。假设 2：产业集聚在数字金融推动欠发达地区经济高质量发展的过程中发挥中介效应。三、计量模型、变量设定与数据说明（一）模型设定1.基准计量模型index为考察数字金融对示范区经济高质量发展的影响，本文构建了模型（1），模型（1）中已加入相关的控制变量。若的回归系数显著大于 0，则表明数字金融可以促进示范区经济高质量发展。基准计量模型设置如（1）式所示：hqjt=0+1indexjt+Controljt+1jt（1）hqindexControljt其中，代表示范区经济高质量发展；代表数字金融；代表控制变量；代表地区；代表时间。2.中介效应模型为研究数字金融对示范区经济高质量发展的影响机制，本文设定了以产业集聚为中介变量的中介效应模型（2）和（3）。其中模型（2）为数字金融对中介变量的回归方程，模型（3）为数字金融与中介变量对示范区经济高质量发展共同影响的回归方程。具体如下：AGGjt=0+1indexjt+Controljt+2jt（2）hqjt=0+1indexjt+2AGGjt+Controljt+3jt（3）AGG其中，代表产业集聚，本文将根据产业集聚的类型划分为多样化集聚和专业化集聚来进行分析，其他变量解释同上。第4期赵瑞霞，王攀.数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展来自国家级承接产业转移示范区的经验证据 J.西部经济管理论坛，2023，34（4）：2134.2023年23（二）变量选取1.被解释变量hq本文的被解释变量为示范区经济高质量发展（）。本文参考李梦欣、任保平27关于经济高质量发展指标的设定，紧扣“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，根据可获得数据，选取 5 个一级指标，17 个二级指标来构建经济高质量发展评价体系，如表 1 所示。表1经济高质量发展评价指标体系目标体系一级指标二级指标类型经济高质量发展创新发展科技投入/财政支出（%）正教育投入/财政支出（%）正创新创业指数正协调发展人均GDP（元）正产业结构合理化负失业率（%）负绿色发展工业二氧化硫排放量/GDP（吨/万元）负污水处理厂集中处理率（%）正生活垃圾无害化处理率（%）正市辖区建成区绿化覆盖率（%）正开放发展进出口额/GDP（%）正外资利用（亿美元）正外资企业数（个）正共享发展在职职工工资（元）正人均拥有公共图书馆馆藏量（册/人）正每万人医疗机构床位数（张/万人）正城镇基本医疗保险参保人数(人)正部分二级指标解释如下：创新创业指数是由北京大学国家发展研究院编制，包括新建企业进入数、外来投资笔数、vcpe 投资数目、发明专利授权数目、实用新型专利公开数目、外观专利公开数目、商标授权数目等七个子维度，对经济高质量发展指标中的创新维度有很好的解释力度。TL对产业结构合理化指标，本文借鉴干春晖等28的做法，用泰尔指数表示。当值越大时，产业结构越不合理。具体公式如下：TL=ni=1(YiY)ln(YiLi/YL)TLLYiii=1,2,3式中，表示泰尔指数；表示地区就业人数；表示地区生产总值；为第 产业，。首先，本文根据指标的正负性，利用最大最小值法对数据进行标准化处理，目的是消除量纲等因素的影响，确保数据的准确性，之后运用 stata 对数据采用熵值法进行处理，得到相应的指标权重，最终计算出从2011 年到 2019 年间示范区共 29 个城市的经济高质量发展指数。2.解释变量本文设定的解释变量为数字金融（index）。北京大学数字金融研究中心利用阿里巴巴集团蚂蚁金服的金融服务数据，从覆盖广度（cover）、使用深度（use）和数字化服务程度（digition）三个维度建立数字金融评价体2023年西部经济管理论坛第4期24系，构建了我国数字金融发展水平指数。该指数覆盖面广，维度多，对数字金融进行了相对准确的度量。本文借鉴郭峰等29的研究，采用该机构发布的 20112019 年中国城市数字金融指数对示范区各市的数字金融发展水平进行衡量。本文通过对数字金融指数及其分维度都除以 100 进行量纲统一。3.中介变量本文以产业集聚为中介变量，研究在数字金融对示范区经济高质量发展产生影响的过程中产业集聚发挥的作用。借鉴以往的文献成果，本文将产业集聚模式划分为专业化集聚和多样化集聚来进行研究。本文依据数据的可获得性，借鉴李金滟和宋德勇30的做法，采用相对专业化指数和赫芬达尔指数倒数来分别表示产业专业化集聚和多样化集聚，公式如下：AGGZ=max(pij/pjpi/p)AGGd=1ni=1(pi,j/pj)2AGGzAGGdpiijn=1,2,3其中，表示产业专业化集聚，表示产业多样化集聚，表示产业就业人数，表示第 产业，表示示范区城市，。4.控制变量根据以往关于经济高质量发展影响因素的研究，为减少因遗漏变量产生的内生性问题，同时考虑到数据的可得性与准确性问题，本文选取了以下六种可能会影响示范区经济高质量发展的控制变量：房地产投资（IRE），采用房地产投资总额的对数表示；地区经济发展水平（GDP），采用地区生产总值对数表示，消除无量纲化；基础设施建设（IV），采用人均固定资产投资来反映；产业结构（IS），采用第三产业总值与 GDP 的比值表示；财政干预（GOV），采用财政支出的对数来反映；人力资本（HC），采用普通高等学校在校大学生人数与地区年末总人口的比值来衡量。（三）数据说明本文根据数据可得性，对示范区 43 个市（区）进行筛选。具体如下：第一，2011 年巢湖市并入合肥市，因此，本文剔除了巢湖市，只保留合肥市；第二，根据数据的可得性，剔除了重庆沿江示范区的 4 个区县和湖北荆州示范区的天门、仙桃和潜江三市；第三，根据可分析性，剔除了 2020 年设立的辽西北承接产业转移示范区的锦州、阜新、铁岭、朝阳和葫芦岛等五市。最终，本文选取剩下的 29 个城市进行实证研究。本文的数据主要来源于中国统计年鉴、各省统计年鉴及中国城市统计年鉴等。对于部分缺失数据，采用线性插值法和热卡填补法补齐。详细描述性统计如表 2 所示。表2各变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值hq2610.22750.11740.08520.7730index2611.61300.64200.33212.8808digition2612.02710.80840.07093.1079use2611.61880.67170.20882.9554cover2611.48440.61590.13622.8124IRE26114.09070.90299.721116.5611GDP26116.36260.575515.086418.3598IV2613.49452.34020.436614.4028第4期赵瑞霞，王攀.数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展来自国家级承接产业转移示范区的经验证据 J.西部经济管理论坛，2023，34（4）：2134.2023年25四、实证结果与分析（一）基准回归分析固定效应模型和随机效应模型是面板数据回归分析的常用模型，本文采用豪斯曼检验方法对两者进行验证。检验结果显示，豪斯曼检验在 1%水平上显著，表明固定效应模型比随机效应模型更适合本研究。为尽量降低不可观测因素对回归结果的影响，本文进一步采用双向固定效应作为基准回归模型。数字金融与示范区经济高质量发展关系的检验结果如表 3 所示。所有模型中的拟合优度都在 0.599 到0.700 之间波动，说明面板双向固定效应模型的整体拟合较好。列（1）显示的是未加入任何控制变量的情况下数字金融对示范区经济高质量发展的影响。其中，数字金融的系数为正，并且通过了 5%显著性水平下的显著性检验，说明数字金融能够对示范区经济高质量发展产生正向作用。为避免模型的遗漏变量问题，确保模型的准确性，逐步代入控制变量，得到列（2）至列（6）显示的结果。从结果可以看出，数字金融的系数依然为正，并且通过了显著性检验，表明数字金融对示范区经济高质量发展的促进作用是较为稳健的，假设 1 得到验证，即数字金融能够推动欠发达地区经济高质量发展。表 2(续)变量观测值均值标准差最小值最大值IS2610.39490.08070.22340.6486GOV26114.74700.545313.385116.2338HC2610.01680.02530.00030.1400AGGz2611.65250.21841.31212.1883AGGd2611.91250.15901.37882.1509表3面板双向固定效应模型回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)hqhqhqhqhqhqindex0.204*0.218*0.205*0.176*0.174*0.178*(0.0829)(0.0800)(0.0687)(0.0621)(0.0585)(0.0626)IRE0.0180*0.0203*0.0187*0.0195*0.0165*(0.00345)(0.00427)(0.00424)(0.00434)(0.00462)GDP0.0889*0.0874*0.109*0.118*(0.0302)(0.0286)(0.0375)(0.0400)IV0.00545*0.00545*0.00606*(0.00225)(0.00214)(0.00272)IS0.205*0.202*(0.119)(0.116)GOV0.0362(0.0283)HC0.582(0.854)Constant0.0837*0.323*1.064*1.060*1.463*1.124*(0.0434)(0.0490)(0.470)(0.449)(0.624)(0.632)2023年西部经济管理论坛第4期26此外，从控制变量的估计结果看，模型中示范区经济发展水平对示范区经济高质量发展的作用系数在1%水平下显著为正，表明经济发展往往是一个动态的过程，示范区经济高质量发展往往是基于原有的经济发展基础发展。基础设施建设对示范区经济高质量发展的影响系数在 5%水平下显著为正，表明基础设施建设可以在经济发展的过程中为企业提供跨区域的物资和人员保障，还可以吸引人才资源集聚，带动当地经济高质量发展。产业结构与示范区经济高质量发展正相关，并且通过了 10%水平下的显著性检验，表明产业结构的合理化能够有效促进市场资源的合理化配置，促进经济发展，与相关文献的结论类似。房地产投资对示范区经济高质量发展的作用系数为负，并且在 1%水平下显著为负，可能的解释为房地产发展可能会吸收大量的市场资源，导致其他产业的资金缺少，从而阻碍其他产业的发展，不利于示范区经济高质量发展。人力资本和政府干预的系数并不显著，二者是否会对示范区经济高质量发展产生作用，还需进行进一步研究。（二）面板分位数回归通过上述实证研究可以发现数字金融与示范区经济高质量发展存在线性关系，同时考虑到数字金融对示范区经济高质量发展可能存在的异质性特征，本文拟在控制时间的基础上运用面板分位数回归模型探究数字金融对示范区经济高质量发展的异质性表现（见表 4）。表 3(续)变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)hqhqhqhqhqhqHausman69.34*269.40*43.40*27.41*94.80*33.65*固定效应是是是是是是N261261261261261261R20.5990.6280.6650.6790.6920.700注：*、*、*分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号内为标准误。表4面板分位数回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)10%25%50%75%90%index0.166*0.170*0.177*0.186*0.190*(0.0928)(0.0725)(0.0470)(0.0563)(0.0742)IRE0.0185*0.0178*0.0166*0.0154*0.0147*(0.00729)(0.00569)(0.00370)(0.00443)(0.00583)GDP0.131*0.127*0.119*0.110*0.105*(0.0499)(0.0390)(0.0253)(0.0303)(0.0400)IV0.006140.00611*0.00607*0.00602*0.00599*(0.00417)(0.00326)(0.00211)(0.00253)(0.00333)IS0.263*0.242*0.205*0.166*0.144(0.160)(0.125)(0.0811)(0.0971)(0.128)GOV0.01080.01940.03490.0514*0.0604*(0.0429)(0.0335)(0.0218)(0.0261)(0.0344)第4期赵瑞霞，王攀.数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展来自国家级承接产业转移示范区的经验证据 J.西部经济管理论坛，2023，34（4）：2134.2023年27为了厘清数字金融对示范区经济高质量发展的边际影响，本文选取了 10%、25%、50%、75%和 90%5 个分位点进行面板分位数回归，结果如表 4 所示。从表 4 可以看出：数字金融对示范区经济高质量发展的回归系数均在 10%以上的置信水平上显著为正；从回归系数的大小看，随着示范区经济高质量发展，数字金融的促进效果逐渐增强。在此基础上，本文进一步绘制了不同分位点上数字金融对示范区经济高质量发展的边际影响，如图 1 所示。0.40.30.20.100.1index020406080100Quantile图1数字金融面板分位数回归系数变化图图 1 中，横坐标为分位点，纵轴为数字金融的面板分位数回归系数。可以明显地从图 1 看出，数字金融对示范区经济高质量发展的作用效果会随着示范区经济高质量发展程度的提高表现出逐渐加强的趋势。原因可能为：首先，当示范区经济高质量发展程度比较低时，传统金融对长尾人群的金融排斥力度较大，而数字金融的普惠性能够有效地缓解金融排斥，提高长尾群体的收入水平；同时，数字金融的低门槛性能够缓解中小企业的融资压力，提高中小企业的创新能力，促进企业的发展，进而推动示范区经济高质量发展。其次，随着产业转移政策的实施，越来越多的企业从东部沿海城市向示范区转移，示范区的企业数量逐渐增加，创新活动规模逐渐扩大，企业对金融的需求也会逐渐增大。虽然随着示范区经济高质量发展程度加深，示范区传统金融会有一定的发展，然而相较于东部沿海地区，示范区传统金融发展依然较为欠缺，无法满足众多中小企业的融资需求，故数字金融对示范区经济高质量发展的正向作用会逐渐加大。（三）稳健性检验为确保基准回归结果的可靠性，本文采用了以下三种方法对稳健性进行检验。一是采用两阶段最小二乘法；二是对基准回归的控制变量采取滞后一期处理；三是对数据进行缩尾处理后进行回归检验。表 4(续)变量(1)(2)(3)(4)(5)10%25%50%75%90%HC0.001800.1960.5520.9321.137(1.237)(0.967)(0.630)(0.753)(0.992)固定效应是是是是是N261261261261261注：*、*、*分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号内为标准误。2023年西部经济管理论坛第4期281.两阶段最小二乘法为检验基准回归的内生性问题，本文选取数字金融滞后 1 期作为工具变量，采用两阶段最小二乘法进行内生性检验，结果如表 5 列（1）和列（2）所示。在第一阶段回归过程中，数字金融滞后 1 期，数字金融的系数为 0.725，且在 1%水平下显著，满足了工具变量的相关性要求。第二阶段回归结果显示数字金融系数为正，且在 1%水平下显著；F 统计量为 153.827，大于 10，通过了弱工具变量识别，说明选取的工具变量不存在弱工具变量问题。上述数据表明，在考虑了内生性影响后，回归结果依然稳健。表5稳健性检验结果变量(1)(2)(3)(4)indexhqhqhqindex0.590*0.154*0.140*(0.0816)(0.0702)(0.0351)L.index0.725*(0.0585)控制变量是是是L.控制变量是固定效应是是是是F统计量153.827*N232232232261R20.9920.7980.6480.683注：*、*、*分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号内为标准误。2.控制变量滞后处理为验证基准回归结果的稳健性，本文借鉴前人31的做法，对控制变量进行滞后一期处理，重新进行固定效应回归，结果如表 5 中的列（3）所示。检验结果表明，滞后一期时，数字金融对示范区经济高质量发展依然有正向促进作用，并且通过了 5%水平的显著性检验，再次验证了结果的稳健性。3.缩尾处理考虑到数据的异常值可能会对结果产生影响，本文对所有变量在 1%和 99%分位上进行缩尾处理，然后对处理后的数据进行固定效应回归，结果如表 5 中的列（4）所示。检验结果表明，数字金融的系数虽然发生了变化，但是依然为正，且在 5%水平下显著，表明结果未受到异常值影响，基准回归结果是稳健的。（四）机制检验本部分将在基准回归结果的基础上进一步采用中介效应模型来检验数字金融能否通过产业集聚促进示范区经济高质量发展，结果如表 6 所示。其中，列（1）显示的是数字金融与示范区经济高质量发展的关系，可以看出，数字金融能够显著促进示范区经济高质量发展。列（2）检验的是数字金融与产业专业化集聚的关系，结果显示，数字金融对产业专业化集聚的作用系数为正，且通过了 1%水平的显著性检验，说明数字金融能够推动产业专业化集聚。列（3）是数字金融与产业专业化集聚同时代入模型的实证结果，可以看出，数字金融与产业专业化集聚的系数都在 5%水平上显著为正，说明产业专业化集聚能够促进示范区经济高质量发展。第4期赵瑞霞，王攀.数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展来自国家级承接产业转移示范区的经验证据 J.西部经济管理论坛，2023，34（4）：2134.2023年29对比列（1）和列（3）可以发现，列（3）数字金融的回归系数有所降低，说明产业专业化集聚发挥了部分中介效应。通过计算可得，产业专业化集聚的中介效应为 0.034，表明数字金融可以通过产业专业化集聚促进示范区经济高质量发展。对此，本文认为可能的原因是：数字金融能够有效地缓解中小企业融资约束，降低企业融资成本，优化金融资源的流动和配置，从而形成产业专业化集聚效应；数字金融的数字化服务能够提高支付便利性，有利于人才的区域集中，可以优化示范区的劳动供给；同时，数字金融的普惠性能够带动示范区消费水平提升，从侧面带动产业专业化集聚的发展。产业专业化集聚会产生马歇尔外部性（MAR），降低行业内的交流成本和交通成本，有利于专业化知识的传播和扩散，进而可以促进创新程度的提升，最终推动示范区经济高质量发展。列（4）和列（5）显示了产业多样化集聚在数字金融促进示范区经济高质量发展过程中发挥的中介效应。可以看出，数字金融对产业多样化集聚的系数为负，且未通过显著性检验，所以数字金融对示范区产业多样化集聚的作用尚无法确定；同样，产业多样化集聚对示范区经济高质量发展的系数为负，且并不显著，因此，产业表6中介效应检验回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)hqAGGzhqAGGdhqindex0.178*0.585*0.144*0.2730.173*(0.0626)(0.209)(0.0554)(0.202)(0.0615)AGGz0.0582*(0.0190)AGGd0.0169(0.0177)IRE0.0165*0.0345*0.0185*0.01070.0163*(0.00462)(0.0196)(0.00426)(0.0268)(0.00455)GDP0.118*0.1260.111*0.337*0.124*(0.0400)(0.112)(0.0362)(0.0870)(0.0406)IV0.00606*0.001910.00618*0.003870.00600*(0.00272)(0.0106)(0.00251)(0.00961)(0.00271)IS0.202*0.3520.1820.2710.207*(0.116)(0.329)(0.114)(0.321)(0.117)GOV0.03620.1480.02760.341*0.0419(0.0283)(0.176)(0.0218)(0.127)(0.0299)HC0.5822.7030.7392.1780.618(0.854)(1.994)(0.817)(1.738)(0.839)Constant1.124*1.0021.182*1.3121.102*(0.632)(2.299)(0.599)(1.656)(0.637)固定效应是是是是是N261261261261261R20.7000.4660.7240.2340.701注：*、*、*分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号内为标准误。2023年西部经济管理论坛第4期30多样化集聚对示范区经济高质量发展的作用也不明了，需要进一步探究。可能的原因是：现阶段示范区经济发展无法满足产业多样化集聚发展要求，导致产业多样化集聚发展不足，数字金融的资源更多地向专业化集聚方向转移，导致数字金融无法更好地作用于产业多样化集聚；产业多样化集聚前期发展尚未完成时，示范区内多样化产业之间的关联程度会较低，无法形成高效的学习机制，不利于互补性知识的交换及新知识的产生，因此，多样化的规模效应和技术创新效应都较小；示范区城市的软硬件设施可能不是非常匹配，产生的拥挤效应可能会抵消掉部分多样化集聚经济外部性。该检验结果与孙晓华等32和方敏等33的观点一致。上述实证分析证明假设 2 是成立的，即产业集聚在数字金融推动欠发达地区经济高质量发展的过程中发挥了中介效应。同时，就目前欠发达地区的发展情况而言，产业专业化集聚的中介效应相较于产业多样化集聚更具主导地位。五、进一步分析在前文机制检验的基础上，为探讨数字金融对示范区经济高质量发展可能存在的结构效应，本文对数字金融的三个分维度（覆盖广度、使用深度和数字化服务程度）进行进一步研究，结果如表 7 所示。列（1）和列（3）的结果显示现阶段数字化服务程度对示范区经济高质量发展的作用系数为正，而且通过了 1%水平的显著性检验；列（2）的结果显示数字化服务程度对产业专业化集聚的作用系数为 0.112，而且通过了 10%水平的显著性检验；列（3）的结果显示产业专业化集聚对示范区经济高质量发展的作用系数在 1%水平下为 0.064。上述数据表明，数字化服务程度能够对示范区经济高质量发展产生正向作用，产业专业化集聚在此过程中起部分中介作用，中介效应为 0.00717。可能的解释为：数字化服务可以提高用户使用金融服务的便利性，降低使用成本，可以有效地缓解示范区的金融排斥，提高长尾人群的收入；同时，数字化服务能够实现互联网金融服务的低成本和低门槛运作，降低企业间的信息不对称性，拓展中小企业的融资渠道，促进产业专业化集聚发展，推动示范区经济高质量发展。表7数字金融分维度回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)hqAGGzhqhqAGGzhqhqAGGzhqAGGz0.064*0.067*0.068*(0.021)(0.0205)(0.0218)digition0.0285*0.112*0.021*(0.0096)(0.059)(0.0076)use0.05030.264*0.0326(0.032)(0.107)(0.0270)cover0.136*0.1590.126*(0.068)(0.228)(0.064)控制变量是是是是是是是是是固定效应是是是是是是是是是N261261261261261261261261261R20.6820.4570.7120.6730.4520.7060.6820.4410.717注：*、*、*分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号内为标准误。第4期赵瑞霞，王攀.数字金融、产业集聚与欠发达地区经济高质量发展来自国家级承接产业转移示范区的经验证据 J.西部经济管理论坛，2023，34（4）：2134.2023年31列（4）和列（6）的结果显示现阶段数字金融使用深度对示范区经济高质量发展的作用系数为正，但并不显著；列（5）的结果显示数字金融使用深度对产业专业化集聚的系数为 0.264，而且通过了 5%水平的显著性检验；列（6）的结果显示产业专业化集聚对示范区经济高质量发展的作用系数为 0.067，而且通过了 1%水平的显著性检验。上述结果表明，数字金融使用深度能够通过产业专业化集聚来间接促进示范区经济高质量发展，其中介效应为 0.0018。可能的解释为：数字金融使用深度的提升可以更好地满足中小企业发展资金需求，但可能因为数字金融覆盖面不够广泛，导致数字金融的普惠功能未得到充分发挥，因而数字金融使用深度能够通过促进产业专业化集聚发展来推动示范区经济高质量发展，但无法直接作用于示范区经济高质量发展。列（7）的结果显示，现阶段数字金融覆盖广度对示范区经济高质量发展的作用系数为正，而且通过了10%水平的显著性检验；列（8）的结果显示数字化服务程度对产业专业化集聚的作用系数为正，但是未通过显著性检验；列（9）的结果显示在区域存在产业专业化集聚的情况下，数字金融覆盖广度的系数依然为正，而且产业专业化集聚对示范区经济高质量发展的作用也是正向的，且通过了 1%水平的显著性检验。上述结果表明，数字金融覆盖广度直接作用于示范区经济高质量发展，尚未发现产业专业化集聚在此过程中起中介作用。可能的解释为：数字金融普惠性可以降低金融排斥，进而促进示范区经济高质量发展。六、结论与建议探究数字金融对欠发达地区经济高质量发展的促进作用及作用路径，对缩小区域间的经济发展差距，推动中国经济整体高质量发展具有重要意义。本文采用 20112019 年国家级承接产业转移示范区 29 个城市的面板数据，利用双向固定效应模型和中介效应模型，从产业集聚的视角出发，检验了数字金融对欠发达地区经济高质量发展的影响。本文主要的研究结论如下：其一，数字金融能够促进示范区经济高质量发展，并且通过了相关的稳健性检验，同时数字金融对示范区经济高质量发展的作用会逐渐增强，研究结论可以为欠发达地区经济高质量发展提供参考。其二，通过机制检验发现，现阶段产业专业化集聚是数字金融影响欠发达地区经济高质量发展的重要机制，即数字金融能够通过提高产业专业化集聚程度推动欠发达地区经济高质量发展。其三，对数字金融各维度进行异质性分析的结果表明，数字金融各个维度对示范区经济高质量发展的作用存在差异。数字金融覆盖广度直接作用于示范区经济高质量发展；数字金融使用深度能够对示范区经济高质量发展产生正向作用，产业专业化集聚在此过程中的中介效应为 0.0018；数字化服务程度能够对示范区经济高质量发展产生正向作用，产业专业化集聚在此过程中的中介效应为 0.00717。根据以上研究结论，本文提出如下对策建议：（1）鼓励欠发达地区的传统金融服务向数字化转型升级。具体而言，地方政府应加强