数字普惠金融对区域经济高质量发展的影响研究--基于长三角27个中心城市的实证分析.pdf

普惠金融数字普惠金融对区域经济高质量发展的影响研究基于长三角2 7 个中心城市的实证分析赵墨周晓林（长春理工大学吉林长春13 0 0 2 2）摘要：通过炳值法，对2 0 11-2 0 19 年长三角2 7 个中心城市的经济高质量发展水平进行测度，并且利用北京大学数字普惠金融指数，证实数字普惠金融发展水平对经济高质量发展有积极影响，在覆盖广度、使用深度和数字化水平等三个维度上均存在正向促进作用。通过门槛模型的验证，证实数字普惠金融对经济高质量发展具有非线性影响。数字普惠金融对经济高质量发展具有区域异质性，在大中城市和中心城市，数字普惠金融的促进作用更为显著。关键词：数字普惠金融；高质量发展；区域经济【中图分类号】F832【文献标识码】A【文章编号】10 0 7-8 41X-2023（6）-0 0 3 1-0 6实现高质量发展是构建社会主义现代化国家的关键所在。党的二十大报告明确提出了加速形成新型经济发展布局、推进高质量经济发展的具体举措。其中，长三角的开放性、创新性以及其他各项优势，为中国式现代化建设提供了强大支撑，也为实施全方位开放政策提供了有力保障。近年来，国内数字普惠金融发展取得显著成果，其综合性能不断提高，为推进地方经济高质量发展作出了重要贡献。在当前经济转型的过程中，研究数字普惠金融对区域经济高质量发展有着重要意义。一、文献综述与理论分析通过整理现有文献可以发现，我国学者已深入分析了数字普惠金融概念，在数字普惠金融的研究领域取得了丰硕成果。为更好地评估数字普惠金融发展情况，本文采用北京大学数字普惠金融指数，这一指数旨在衡量数字普惠金融的覆盖广度、使用深度以及数字化水平。“数字”与“普惠”是构成数字普惠金融的关键性概念，与传统金融相比，数字普惠金融具有极大的潜力，具有门槛低、成本少、覆盖面广等特点，可以有效缩小城乡收入差距，减轻贫困，从而提高人民的生活质量，促进地区高质量发展。高质量发展是一项全面推进经济社会发展的重要举措，它旨在通过提升经济效率、促进公平、绿色、可持续发展，从而满足人民日益增长的美好生活需求。因此，我们必须深入理解高质量发展的内涵，并且把握其最终目标，以期达到最佳的经济发展质量状态（任保平，2 0 18）。中国经济发展的目标应该是实现高质量经济发展，这需要通过质量的提升、效率的提升和动力的提升来实现生产效率的提高。为此，中国应该以实体经济发展为中心，结合技术创新、现代金融服务和人力资源，构建高效率的市场经济体系，激活市场经济参与者的积极性。长三角地区的高质量发展是构建“双循环”新发展模式的重要突破和重点领域（韩坚，2023.6齐海金融31普惠金融2021），研究长三角中心城市的经济高质量发展具有重要意义。对高质量经济发展的测量和评价，主要研究倾向是建立指标体系，以此评价高质量经济发展水平，一般从创新、协调、开放、绿色、共享五个方面选择指标，通过熵值法建立指标体系来衡量高质量经济发展水平。一些学者还从省际层面讨论了数字普惠金融对高质量发展的影响。数字普惠金融可以通过优化市场环境、优化资源配置等手段促进区域经济高质量发展（周超，2 0 2 1），并且存在显著的非线性影响（李林汉，2 0 2 2）；数字普惠金融能通过促进经济开放、居民消费增长以及增加创新驱动等方面促进高质量发展。综上所述，本文通过熵值法构建指标体系测度长三角中心城市的高质量发展体系，分别从数字普惠金融的不同维度探究数字普惠金融各维度对长三角地区高质量发展的影响。二、研究设计（一）评价指标体系构建根据新发展理念，参考以往的研究，从综合提升、创新驱动、协调发展、绿色生态、居民生活五个维度，秉持科学性、可操作性、合理性等原则构建高质量发展的评价指标体系。表1综合评估经济高质量发展的指标体系目标层一级指标二级指标劳动生产率消费指数资本生产率综合提升人均地区生产总值失业率经济高质量发展总指数创新驱动居民生活移动电话年末用户数续表1综合评估经济高质量发展的指标体系日标层一级指标二级指标单位CDP废水排放量绿色生态单位GDP二氧化硫排放量金融结构比经济高质量发展总指数协调发展（二）方法本文通过熵值法来评估长三角中心城市的经济发展水平。为了方便计算，我们首先对数据进行标准化处理。然后，我们使用式（1）和式（2）来处理正向和负向指标。Xij-min(Xi)Yu=max(x0)-min(x)max(Xi)-XuYu=max(x1-min x)其中，i表示长三角中心城市，j表示熵值法衡量的指标，X，为标准化前的经济高质量发展的测度值，Y，表示标准化后的经济高质量发展的测度值，max(Xi，）和min(Xi)分别表示X,的最大值与最小值。Y.E;=Inn其中，n表示方案数。熵值越大，一致性越强，指标越不重要：反之，熵值越小，一致性越弱，指标越重要。三级指标属性地区CDP/劳动就业+人口社会消费品零售总额/地区GDP地区GDP/全社会固定资产总投资地区生产总值/年平均人口城镇登记失业率地方一般公共预算收地方财政收支比人/地方一般公共预算支出科学技术支出强度科学技术支出/财政一般总支出普通高等学校专任教科研潜力师数图书资源数人均馆藏数医疗设施完善度人均床位数医疗资源人均医师数移动电话年末用户数+三级指标工业废水排放总量/地区GDP工业二氧化硫排放量/地区GDP金融机构存款余额/地区GDP在岗职工工资总额/城市财富分配GDP第三产业增加值占产业结构合理化GDP比重第三产业产值/第二产业结构高级化产业产值1+0.0017+0.001YiV(1-E)W,=Z.,(1-E)+Eq=(equ)nmeqy=W,Yy+（三）变量选取+1.被解释变量。经济高质量发展水平（HQ），采用熵+值法对2 0 11-2 0 19 年长三角中心2 7 个城市从多维度构建指标体系进行测度。2.核心解释变量。采用北京大学数字普惠金融指+属性十(1)(2)(3)(4)(5)数（index）。该指数将数字普惠金融分为三个维度即覆盖广度（coverage）、使用深度（usage）和数字化程度(digitization)。32齐海金融2023.6普惠金融3.控制变量。信息化水平（inf），用当地互联网接入用户总数来衡量；政府干预程度（gov），通过计算当地政府一般预算内开支占当地GDP的比例来衡量；消费水平（c o n），用该地区社会销售品零售总额与当地的总人口数相除来表示人均消费水平；产业结构水平（ind)，用第二产业总产值除以当地GDP的比值来表示。为了减少异方差的影响，采用对数处理，各变量的描述性统计分析如表2 所示。表2 描述性统计变量说明观测数平均值标准值最小值最大值高质量发展InHQ2430.24840.13600.07180.7741指数数字普惠金index aggregate243191.026168.262042.3400321.6457融指数coverage breadth覆盖广度243184.7267(63.519434.3500 310.4158usage depth使用深度243199.157369.332658.7300331.9577digitization level1数字化程度243inf信息化水平243182.7414160.2625gov政府干预243con消费水平243Inind产业结构243-0.72350.1530-1.30970.2913（四）数据来源与模型构建以我国长三角2 7 个中心城市的数据为样本，数据来源于长三角中心城市各自的统计年鉴、北京大学数字普惠金融指数，部分缺失数据采用插值法补齐。本文构建如下面板模型：HQit=o+i index it+jXit+ut+vi+it在式（6）中，HQit表示经济高质量发展水平测度值，o表示常数项，DIFI为数字普惠金融发展程度，ai为数字普惠金融系数，X.代表不同的控制变量，分别为信息化水平、政府干预、消费水平和产业结构，u,和v,分别表示为时间和个体固定效应。e,为随机误差项。(7)HQit=o+iDIFCit+jXit+ut+Vi+EitHQit=o+iDIFUit+,Xit+ut+Vi+EitHQit=o+iDIFDit+Xit+ut+V;+it式（7）（8）（9）表示数字普惠金融的三个不同维度对区域经济高质量发展水平的影响，其余指标含义与上述相同。1长三角2 7 个中心城市为：上海市、南京市、无锡市、常州市、苏州市、南通市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市、杭州市、宁波市、温州市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、金华市、舟山市、台州市、合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市、滁州市、池州市、宣城市。三、实证结果分析（一）基准回归分析基准回归结果如表3 所示，其中，豪斯曼检验结果显示在5%的显著性水平下拒绝原假设，故不采用随机效应模型而采用固定效应模型进行分析。由分析结果可以看到表3（1）列数字普惠金融系数在1%的水平上显著，说明长三角中心城市的数字普惠金融指数在1%显著性水平上促进了长三角中心城市的高质量发展，数字普惠金融发展指数每增加一个单位，经济高质量发展指数相应增加0.0 6 45个单位。表3（2）（3）（4）列分别为数字普惠金融的其他三个维度对经济高质量发展的影响，可以看出覆盖广度和数5.08660.75832.63485.82909.3034890.00000.14150.04960.07600.28273.6214 2.0930 0.561910.8069(6)(8)(9)字化程度在5%的显著性水平上促进了长三角中心城市的高质量发展，使用深度在10%的水平上促进了长三角中心城市的高质量发展。所有回归分析都考虑了年份和城市因素对结论的影响，采用固定效应模型。控制变量上消费水平、产业结构均在1%的水平上显著，说明二者均能在一定程度上促进长三角中心城市高质量发展；信息化水平在5%的水平上显著，可见各地区信息化水平的提升也能显著地促进地区高质量发展。但是政府干预系数为负并且不显著，一方面可能是因为政府参与宏观调控的过程中，更加重视建设性投资，而对于公共层面的服务性支出较少，这可能会降低环境资源配置效率，从而影响高质量发展；另一方面可能是因为政府的政策更多的是具有“救急”“兜底”等目的，所以政府作为“看得见的手”需要进一步完善政策与相关法律法规。（二）异质性分析因为各地区各城市的经济状况、资源慕赋等整体发展水平不尽相同，经济高质量发展水平在每个城市都会存在异质性。因此，本文根据长三角2 7 个中心城市地区生产总值的均值进行划分，地区生产总值大于均值为大中城市，2023.6青海金融33普惠金融小于均值为小城市，分别对组样本进行回归。之后按照全国城镇体系规划（2 0 16 一2 0 3 0），将长三角中心城市继续划分为中心城市和外围城市，其中中心城市包括合肥市、安庆市、杭州市、南京市、徐州市、金华市、芜湖市、苏州市、宁波市、蚌埠市、南通市、温州市、淮安市、上海市，其余城市为外围城市。根据表4的回归结果，数字普惠金融在大中城市的发展表现出显著的促进作用，而在小城市的影响则不太明显。此外，中心城市的数字普惠金融也发挥了重要的促进作用，但是外围城市的效果却不太明显，通过观察系数大小，可以明显地看出大中城市与中心城市的系数要远远高于其他两组，说明数字鸿沟所造成的问题需要进一步被社会重视，以便帮助弱势群体跨越信息沟壑。中心城市在资源配置、数字基础设施等条件上要比外围城市优越，所以应发挥带动作用，与周边城市协同发展。表3 数字普惠金融及其子维度的回归(1)（2）HQHQindex0.0645*(0.0191)coverageusagedigitizationgovconInindinf_cons.ObservationsR-squared注：括号内为标准差；*、*和分别表示估计系数在1%、5%和10%水平下显著大中城市外围城市Score_1Score_1index0.1732*(0.0624)gov33.7568（2 5.3 46 6）con1.2784*(0.3745）续表4异质性回归结果大中城市小城市Score_1Score_1lnind-4.3145(4.0619)inf-0.0025（0.0 0 45)_cons-13.2510(13.8036)Observations75R-squared0.9935（三）门槛效应分析实证研究发现数字普惠金融对长三角中心城市的高质量经济发展有显著的促进作用。为深入探究这种非线性影响，我们将采用Hansen（19 9 9）给出的门槛模型来检测是否存在门槛效应。采用数字普惠金融指数和它的各个子维度来构建模型：HQit=ao+2 index it I(index it )+3 index it I(index it)+a,Xj+eitHQit=ao+4 breadih tI(breadith ita)+s breadih it I(breadih it)+ajXy+EitHQit=o+g digit it I(digit t )+digi t I(digit it)+ajXiy+Eit（3）（4）HQHQ0.0362*（0.0 155）-4.9770-4.2546(5.9979)(6.1824)1.4584*1.5722*(0.1832)(0.1795）-6.3519*-7.1831*(1.7701)(1.8748)0.0040*0.0043*（0.0 0 2 0）（0.0 0 2 0）8.5792*9.3399*(1.8864)(2.1030)2432430.89420.8912表4异质性回归结果小城市中心城市Score_10.01100.1953*（0.0 148）(0.0494)-3.6838-7.0973（4.2 49 9)(15.3443)0.9080*1.0936*(0.1882)(0.3647)中心城市Score_1-2.2872-2.1078(1.4917)(3.5998)-0.00130.0029（0.0 0 2 0）(0.0036)13.0391*-11.2675(3.0033)(9.6219)167990.98470.9940式中HQ含义与上述式中含义相同，为经济高质量发展水平。将三个维度作为解释变量的同时也作为门槛变量，当门槛值大于时，函数值为0，否则函数值为1。进一步运用Bootstrap连续抽样3 0 0 次，得到的数0.0301*(0.0154)-7.0258(6.0674)1.6140*(0.1772)-4.2921*(1.9708)0.0045*（0.0 0 2 0）11.9413*(1.4734)2430.8904外围城市Score_1-0.1102(1.7190)0.0016（0.0 0 19）17.4083*(3.5216)1440.9875字普惠金融对长三角中心城市的门槛效应检验如表5所0.0140*(0.0067)-8.3765(6.0774)1.6156*(0.1761)-6.1790*(1.7996)0.0038*（0.0 0 2 0）12.9469*(1.3420)2430.8907Score_1-0.0083(0.0158)-3.7119(4.6520)1.0258*(0.1789)示。在探究数字普惠金融的门槛效应时，单门槛在1%的水平上显著，但是双门槛却不显著，所以数字普惠金融指数仅具有单门槛效应，门槛值是2 7 9.52 8，覆盖广度在5%的水平上单门槛和双门槛显著，三门槛不显著，所以覆盖广度对高质量发展具有双门槛效应，门槛值是177.220,281.242。使用深度不存在门槛效应，数字化程度在1%水平上显著存在单门槛效应，门槛值为3 2 2.7 6 9。具体回归结果见表6。表5门槛检验结果门槛变量门槛个数F统计量P值10%单门槛52.230*0.00013.512 16.00931.268279.528index双门槛13.280单门槛49.850*0.01015.65321.33536.381281.242breadth双门槛16.500*0.04712.64215.75721.066177.220三门槛10.640depth单门槛9.4105%0.12013.80816.637 32.2840.29015.54320.07848.1690.37716.93419.69127.0971%门槛值34齐海金融2023.6融普惠金续表5门槛检验结果门槛变量门槛个数F统计量P值10%单门槛44.770*0.00023.65129.03833.748322.769digit双门槛10.680表6门槛回归结果(1)（2)index279.5280.023177.220breadth281.242常数项13.567*R-squared0.899样本量243当index279.528时，影响系数为0.0 2 3，说明数字普惠金融的发展达到一个阶段之后，会显著影响城市经济高质量发展水平，这也证明了前面的假设。当覆盖广度breadth177.220时，影响经济高质量发展水平的系数为0.0 2 5；当覆盖广度177.220breadth281.242时，系数为0.0 2 8，比前两个阶段都要增强。对此本文的解释是随着前期基础设施的建设，经济发展依托数字红利，此时的增长速度较快。但当数字基础设施比较完善时，此时经济高质量发展稍微放慢，但是当覆盖广度跨过这个门槛时，经济高质量发展会不断加快增速。随着覆盖程度的增加，让偏远地区或尚处在长尾阶段的群众可以享受到数字普惠金融带来的便利，通过促进产业升级和改善资源配置，经济发展质量也会变得更高。当digit322.769时，城市经济高质量发展的系数为0.0 18。这说明数字化程度发展前期对经济高质量发展的促进作用还未体现出来，但是当数字化水平不断提升时，数字普惠金融会进一步渗透到我们的生活，从而更能促进城市经济高质量发展，这是数字普惠金融及其子维度对经济高质量发展的非线性促进变化过程。表7 增加控制变量后的回归结果(1)（2）HQHQindex_aggregate0.0664*(0.0193)续表7增加控制变量后的回归结果5%1%门槛值0.21719.71337.43060.350breadth177.2200.025digit322.7690.028常数项11.15*R-squared0.906R-squared样本量243（3）HQ(1)HQcoverage_breadthusage_depth（3）0.0090.018常数项13.908*0.891样本量243（4）HQ(2)HQ0.0379*（0.0 157)digitization_lelmargovconInindinf_consObservationsR-squared（四）稳健性检验为了证明基准回归结果的可信度，本文通过添加其余的控制变量、替代被解释变量、变换样本时间段等方法进行检验，以减小遗漏变数带来的偏差，结果见表7。继续将被解释变量替换为人均GDP生产总值，重新进行了回归，结果见表8。有研究认为2 0 13 年才是数字普惠的发展元年，本文将样本时间段改为2 0 13-2 0 19 年，结果依然正向且显著。对于此，限于篇幅不再赘述。总体来看经济高质量发展系数均为正且显著，与基准回归结果一致，验证了基准回归的稳健性。表8 替换被解释变量后的回归结果(1)（2）GDPGDPindex_aggregate0.0853*(0.0139)coverage_breadthusage_depthdigitization_lel_consObservationsR-squared(3)HQ0.0306*(0.0155）0.76190.7203(1.0802)(1.1022)-6.0229-5.1559(6.1858)(6.3429)1.4502*1.5646*(0.1838)（0.18 0 2）-6.3438*-7.2269*(1.7724)(1.8786)0.0039*0.0043*(0.0020）（0.0 0 2 0）8.2036*8.9213*(1.9624)(2.2013)2432430.89450.89140.0559*（0.0 115）3.2928*3.4378*(1.4112)(1.6084)2432430.82330.8123(4)HQ0.0140*(0.0067)0.45850.1846(1.0951)(1.0900)-7.6896-8.6432(6.2831)(6.2923)1.6116*1.6155*(0.1777)(0.1765)-4.2481*-6.1730*(1.9777)(1.8043）0.0045*0.0038*(0.0020）(0.0020）11.7701*12.8880*(1.5320)(1.3896)2432430.89040.8907(3）（4)GDPGDP0.0325*(0.0117)8.1613*(1.1557)2430.79810.0161*(0.0050)9.3342*(1.043202430.80052023.635普惠金融四、结论与建议本文通过实证分析得出数字普惠金融能够显著促进长三角地区经济高质量发展，不仅数字普惠金融指数能够对长三角地区经济高质量发展形成正向影响，而且数字普惠金融的三个维度也都对经济高质量发展有显著的促进作用。数字普惠金融加速了数字技术和金融的融合，在提升资源配置、改善产业结构、缩小贫富差距、改善绿色生态等方面都有重要的影响，数字普惠金融在支付、信贷、保险等方面发挥的功能对我国经济高质量发展影响很大。数字普惠金融对长三角地区经济高质量发展存在非线性影响，并且存在区域异质性。通过以上分析，本文提出如下建议：（一）加快数字基础实施建设为了更好地推动数字普惠金融发展，国家应该加强基础设施建设，让贫困地区的居民能够更加便捷地获得金融服务，让数字普惠金融真正成为人们日常生活中不可或缺的一部分。（二）加强数字普惠金融知识教育随着科技的进步，数字普惠金融已经渗透到各个领域，但是它的普及仍然依赖于知识的普及。因此，政府应该大力推进数字普惠金融的普及，以便让贫困地区的人们更好地学习和掌握金融知识，让数字普惠金融实现包容性增长，帮住群众理性消费，从而实现数字普惠金融的目标。（三）大力培养数字普惠金融人才“十四五”时期我国提出要加快发展现代产业体系和数字化发展，这需要专业人才的参与。在双循环新发展格局下，数字普惠金融可以激发市场活力，提高市民的金融可得性。为此，应对相关人员进行培训，鼓励高校开展相关课题研究，倡议商业银行与企业合作，一起制订人才培养计划。参考文献：iJHANSEN 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2(15).作者简介：赵墨，男，金融学硕士，现就读于长春理工大学经济管理学院。周晓林，男，研究生导师，副教授，现供职于长春理工大学经济管理学院。责任编辑：汪金祥校对:WJX36齐海金融2023.6