數字普惠金融發展促進了城市創新嗎？ *
——基于空間溢出和門檻特征的實證分析

徐章星

（南京農業大學金融學院，江蘇 南京 210095；德國哥廷根大學，德國 哥廷根 37073）

一、引言

改革開放以來，我國經濟持續高速增長，已邁入中等國家行列。但是，隨著劉易斯拐點的出現，人口紅利開始逐步消失，加之全球經濟周期性調整，我國經濟發展開始進入平穩增長階段。相關數據顯示，2019 年我國GDP 實際增速為6.1%，低于1978-2008 年高速增長期的平均增速9.8%。十九大報告指出：“創新是引領發展的第一動力”。在經濟下行的背景下，提升企業創新能力，優化產業結構，推動經濟發展模式由粗放式增長逐步轉變為以創新為驅動的內涵式增長，成為未來中國經濟發展的努力方向和路徑選擇。

創新活動的開展離不開資金的支持。近年來，數字普惠金融的發展為創新活動拓寬了融資渠道。國務院印發的《推進普惠金融發展規劃（2016-2020 年）》明確提出：“積極引導各類普惠金融服務主體借助互聯網等現代信息技術手段，降低金融交易成本，延伸服務半徑，拓展普惠金融服務的廣度和深度”。依托信息技術和大數據的發展，普惠金融的服務范圍不斷擴大，在互聯網與傳統金融行業進行深度融合的基礎上創造出了新的發展業態——數字普惠金融。一方面數字普惠金融的發展促進數字技術與傳統金融行業融合發展，發揮普惠金融包容性特征，為降低信息不對稱、解決融資難問題提供了新的發展機遇（徐章星等，2015）。另一方面數字普惠金融的發展打破了空間限制，解決貧困問題，推動金融服務加速向周邊地區擴散，在一定程度上促進相鄰城市的經濟發展（董玉峰等，2020）。

已有研究主要集中在傳統金融與創新之間的關系，關于數字普惠金融是否促進了創新和經濟發展，文獻有不同研究結果。謝絢麗等（2018）發現數字普惠金融具有“包容性”特征，對于城鎮化率較低的省份和注冊資本較少的微型企業的創新具有促進作用。梁榜和張建華（2019）從城市和企業兩個層面進行理論和實證研究發現，數字普惠金融的發展和推廣促進了城市和中小企業的技術創新。同時，也有部分學者持有相反意見。廖理和張偉強（2017）指出，網絡借貸市場中可能存在更強的逆向選擇和道德風險問題。同時也有學者對眾籌模式的可行性提出了疑問（朱韜和張智光，2019），認為數字普惠金融不一定對創新起到正向作用。總的來看，以往研究存在一定缺陷：一方面基于空間同質性假設背景下分析數字普惠金融與創新之間的關系，另一方面忽視了數字普惠金融與創新之間可能存在的非線性關聯，即未考慮不同水平下數字普惠金融對于創新影響的差別效應。

有鑒于此，本文以中國地級市數據為樣本，考察數字普惠金融的發展對城市創新的影響。本文可能的貢獻有以下幾點：第一，理論分析數字普惠金融對于城市創新的空間溢出效應和門檻特征。第二，將中國地級市統計年鑒數據與《北京大學數字普惠金融指數》市級數據相匹配，構建空間面板模型，從微觀層面實證探討數字普惠金融的發展對于城市創新的空間溢出效應。第三，構建門檻面板模型，分析數字普惠金融的發展在促進城市創新過程中可能存在的非線性特征，并考察經濟發展的調節作用。

二、理論分析與研究假設

近年來，我國一直致力于金融領域的創新，以大數據、云計算等數字技術與傳統金融相互融合，催生了數字金融的新型金融業態，為緩解借貸雙方的信息不對稱問題、降低交易成本提供了可能性（白俊紅和蔣伏心，2015；郭峰和王瑤佩，2020），例如網絡借貸連接了地理位置較遠的資金需求方和供給方，拓寬了金融服務覆蓋廣度和深度（謝平和鄒傳偉，2012）。

數字普惠金融能夠有效補充傳統金融服務的不足，解決不發達地區長期以來的金融服務不足的問題，同時金融服務水平和可得性的提高能夠激勵創新活動的發生，有助于促進城市創新水平的提升。數字普惠金融的“包容性”理念和“草根”特性與中小企業等特殊群體的創新需求特征相契合，以借款企業在互聯網上沉淀下來的軟信息為基礎構建信用評估模型，為降低企業風險評估成本提供了可能性，在一定程度上緩解了企業硬信息不足的劣勢，降低了企業貸款違約風險，減少了逆向選擇和道德風險問題。因此，數字普惠金融的發展緩解了中小企業硬信息不足的劣勢，幫助中小企業跨越融資約束門檻，改善了創新環境，釋放了中小企業的創新活力，有助于城市創新能力的提升。值得注意的是，數字普惠金融的發展是一個逐步累積但不連續的過程，數字普惠金融的發展起源于條件較為優越的城市，并逐步由大城市向周邊城市進行擴張。在數字普惠金融發展的初期，由于大城市基礎設施較為完備，根據“極化效應”，與數字普惠金融發展相關的生產要素開始向大城市集中，大城市數字普惠金融發展相對較快。隨著數字普惠金融的發展，由于自身的產業發展需求，加上資本本身的逐利性，數字普惠金融開始不斷向周邊城市發展，通過“涓滴效應”，服務于鄰近城市，產生空間溢出效應。數字普惠金融的溢出效應指的是數字普惠金融的發展加速了鄰近城市相關產業的競爭與發展，促進企業通過技術創新來提高生產效率，因此數字普惠金融不僅能夠在一定程度上削弱本地資金供需雙方信息不對稱帶來的不利影響，其空間溢出效應也能帶來相鄰城市技術創新的增加，為遠距離金融擴散提供技術支撐。數字普惠金融將數字技術等科技手段應用到普惠金融領域，具有“成本低、速度快、覆蓋廣”的優勢（黃益平和黃卓，2018），使得地理距離對金融溢出效應的影響逐漸降低，空間之間的摩擦系數開始降低，促進了數字普惠金融的空間溢出。基于以上分析，提出本文的第一個研究假設：

H1：數字普惠金融的發展對城市創新存在明顯的空間溢出效應。

由于大城市具備更好的區位條件和更為完備的基礎設施，數字普惠金融的發展對于城市創新的影響可能具有差異（韓先鋒等，2019）。在數字金融時代，企業創新需求更加多元化和個性化，通過數字金融手段進行融資、進行技術研發與升級的可能性提高。隨著數字普惠金融的不斷發展以及相關基礎設施的不斷完善，數字普惠金融的廣度、深度和數字化程度進一步提升，受益群體進一步擴大，創新溢出效果將進一步顯現，促使“大眾創業、萬眾創新”良好氛圍的真正形成，引發數字普惠金融對創新影響的動態變化，即數字普惠金融對城市創新的影響可能存在一定的非線性特征。一方面，數字普惠金融水平對城市創新影響受到自身門檻特征的約束（唐文進等，2019）。在數字普惠金融發展的初期，數字普惠金融的使用廣度和深度并不高，此時引發的創新效應較小。在數字普惠金融發展水平較低和相關基礎設施不夠完善時，研發部門的融資成本相對較高，數字普惠金融的創新效應相對有限。隨著數字普惠金融使用的廣度、深度和數字化程度的不斷增加，融資成本進一步降低，會促使更多弱勢群體能夠享受到數字普惠金融帶來的金融產品和服務，進一步激發創新融資需求。當數字普惠金融發展到達一定階段時，對城市創新的作用的影響進一步增強，出現邊際收益遞增的現象，即越過一定的數字普惠金融水平門檻后，創新激勵效應可能開始出現幾何式增長，具有“梅特卡夫法則”特征。另一方面，數字普惠金融的發展受到經濟發展水平的調節。根據威廉姆斯假設，金融發展對于城市發展的影響可能受到經濟發展水平的制約（袁華錫等，2019）。作為高端服務行業，金融業具有較高的門檻，需要一定的經濟發展水平與之匹配。在經濟發展水平較低的地區，數字普惠金融的發展具有明顯的后發優勢，其“包容性”特征彌補了傳統金融不足，延伸到了傳統金融服務無法觸達的弱勢群體（王國剛和張揚，2015），拓寬了金融服務的廣度和深度，對創新的激勵效應能夠加速落后地區產業結構升級和城市經濟發展。隨著地區經濟發展水平的提升和數字普惠金融的發展縱深，數字普惠金融與實體經濟匹配程度增加，對城市創新的促進作用也進一步增強。據此，提出本文的第二個研究假設：

H2：數字普惠金融的發展對于城市創新具有非線性影響，同時該影響受到經濟發展水平的調節。

三、研究設計

（一）模型設定

1.空間計量模型

目前空間計量模型主要有空間杜賓模型（SDM）、空間誤差模型（SEM）和空間自回歸模型（SAR）等。其中，空間杜賓模型將空間誤差模型和空間自回歸模型相結合，能夠得到無偏估計，解釋程度更高。同時，本文結合Elhorst（2014）的研究思路對模型的適用程度進行檢驗，結果如表1 所示。第一，Moran 指數檢驗結果表明，模型存在空間相關性。第二，LM檢驗結果顯示，空間誤差模型和空間自回歸模型均適用。第三，經濟距離權重矩陣下，空間杜賓模型的Hausman 檢驗結果顯示支持固定效應空間計量模型。第四，空間杜賓模型的地區、時間和雙重固定效應LR 檢驗結果均表明，在固定效應的空間杜賓模型中應同時控制地區和時間雙重固定效應。第五，雙重固定效應空間杜賓模型的Wald 檢驗和LR 檢驗均在1%顯著性水平下顯著，因此雙重固定效應的空間杜賓模型不能簡化為空間誤差模型或空間自回歸模型。基于此，本文利用空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型分別進行估計，并分析空間杜賓模型的直接效應和間接效應。

表1 模型檢驗結果

空間杜賓模型設定如下：

其中：w 代表空間權重矩陣，μi為地區固定效應，vt為時間固定效應，εit代表隨機擾動項。參考LeSage（2011）的做法，將空間杜賓模型寫成矢量形式，通過計算偏微分得出數字普惠金融對城市創新影響的直接效應和間接效應。空間杜賓模型的矢量形式如下：

在式（3）中，右側矩陣獨立于時間t，直接效應為右側矩陣對角線元素的平均值，為本地區解釋變量對本地區的平均影響；間接效應為非對角線元素的行總和或列總和的平均值，為本地區解釋變量對其他地區的平均影響。

一般而言，空間溢出效應與當地經濟程度相關。經濟相似程度較高的城市，越有利于數字普惠金融的發展與傳播，同時促進技術創新的消化與吸收，空間溢出效應也越大。據此，構建經濟距離空間權重矩陣如下：

在式（4）中，GDP 為當年地區人均實際GDP，n 為年份。此外，在實證研究中，為了衡量區域空間溢出的平均影響，本文對經濟距離空間權重進行了標準化處理。

2.面板門檻模型

為了檢驗數字普惠金融對城市創新影響的非線性效應，本文采用Hansen（1999）的面板門檻模型進行估計，模型構建如下：

在式（5）中，γ 為待估門檻值，將所有樣本劃分為兩個區間；DF 為數字普惠金融指數，在模型中既是門檻變量，也是核心解釋變量，差異是在兩個區間內系數不同；I(DFit≤γ)和I(DFit＞γ)是指示函數，滿足條件時為1，未滿足時為0。

為了得到門檻值及其系數估計，首先需要消除個體效應λi的影響，通過觀測值減去組內平均值得到：

對所有觀測值進行累疊，將（6）式進行矩陣變換得到：

根據門檻值γ 得到系數α 的OLS 估計值：

值得注意的是，樣本中可能存在不止一個門檻，因此將式（5）進行擴展如下：

同時，為了進一步考察不同經濟水平下數字普惠金融對城市創新的影響，本文將地區經濟發展水平作為調節變量，以此為門檻變量構建非線性模型如下：

（二）數據來源

為了驗證前文所提出的研究假設，本文采取以下數據：第一，《中國城市統計年鑒（2012-2017 年）》；第二，2011-2016 年北京大學數字普惠金融指數；第三，2011-2016 年中國研究數據服務平臺（Chinese Research Data Services，簡稱CNRDS）獲得的各地級市專利申請數。本文將數據進行以下處理：第一，以地級市為標準，將中國地級市統計年鑒數據、北京大學數字普惠金融指數以及各地區專利申請數以地級市為標準進行匹配；第二，刪除樣本期間市縣合并或重新建立的地級市；第三，剔除相關數據缺失的城市。經過篩選和處理，我們得到了248 個地級市1488 個觀測值的平衡面板數據，時間跨度為2011-2016 年。

（三）變量選擇

數字普惠金融（DF）。本文的數字金融指數來源于《北京大學數字普惠金融指數》，該數據庫由北京大學互聯網金融研究中心設計而成，從覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個方面選取了33 個指標構建了中國數字普惠金融綜合指數，涵蓋了支付、保險以及信貸等業務，范圍涉及省級、地市級和縣域三個層級。截至2019 年，該數據庫覆蓋了全國31 個省份，為數字普惠金融領域相關研究提供了有效的數據支持。本文選取了地級市2011-2016 年數字普惠金融指數作為模型中的主要解釋變量，并進行對數化處理。

城市創新（Inn）。城市層面的創新是城市發展由數量型發展向質量型發展的動力，用所在城市當年發明專利申請數量的自然對數來衡量。

表2 主要變量的描述性統計結果

控制變量（Control）。在借鑒以往文獻的基礎上，本文選取了一系列可能對城市創新產生影響的控制變量，具體如下：產業結構（IS），以第二產業占當年地區生產總值比重來衡量；科教支出（SEE），以城市當年科學事業費支出和教育事業費支出之和占當年地區生產總值比重來表示；人力資本（HC），以高等學校在校學生人數占地區年末總人口比重來表示；固定資產投資（NVFA），以城市當年固定資產投資總額占地區生產總值的比例來衡量；地區經濟發展水平（PGDP），以人均地區生產總值的自然對數來衡量；城市環境質量（EQ），以所在城市當年工業二氧化硫排放量來表示，并取自然對數。主要變量的描述性統計結果如表2 所示。

四、實證分析

（一）空間相關性檢驗

參考以往研究，本文采用Moran's I 指數和Geary's C 兩種方式分別對城市創新和數字普惠金融發展進行空間相關性檢驗，以判斷是否應當構建空間計量模型。一般情況下，-1≤Moran's I ≤1：當Moran's I 指數大于零時，表明地區之間的觀測值直接存在正相關關系，同時Moran's I 指數越大說明正相關關系越強；當Moran's I 指數小于零時，說明地區之間的觀測值存在負相關關系，同時Moran's I 指數越小說明負相關關系越強；當Moran's I 指數等于零時，說明地區之間觀測值相互獨立，不存在相關關系。而0＜Geary's C＜2，當Geary's C 指數小于1 時，說明各地區之間觀測值存在正相關；Geary's C 指數＞1 時說明各地區指數負相關，當Geary's C 指數等于1 時不相關。

Moran's I 指數和Geary's C 指數可以表示為:

城市創新和數字普惠金融發展的空間自相關檢驗結果如表3 所示。可以發現，在2011-2016 年，各地級市城市創新和數字普惠金融發展的Moran's I 指數和Geary's C 指數的檢驗均在1%顯著性水平下通過了檢驗，同時Moran's I 指數和Geary's C 指數均大于零小于1，說明數字普惠金融的發展與城市創新各自都具有明顯的空間正相關性。再以經濟距離為空間權重矩陣進行檢驗表明，較高數字普惠金融發展（城市創新）水平的地區互相鄰近，而較低數字普惠金融發展（城市創新）水平的城市之間也相互接近。

表3 數字普惠金融指數與城市創新的空間相關性檢驗

（二）空間面板回歸模型估計結果

根據表4 的回歸結果可以發現，空間自回歸模型（SAR）系數ρ 估計值為0.116，在5%顯著性水平下顯著，空間誤差模型（SEM）系數λ 為0.104，在5%顯著性水平下顯著，空間杜賓模型（SDM）系數ρ 為0.089，在10%顯著性水平下顯著，表明經濟距離相鄰近的城市，數字普惠金融發展的空間溢出效應越強。除此以外，三個模型各解釋變量的系數符號和顯著性水平基本相同，表明實證結果較為可靠。同時，空間杜賓模型對數似然值為77.566，擬合優度為0.716，均高于空間自回歸模型和空間誤差模型，說明空間杜賓模型的空間擬合程度高于另外兩個模型，因此在此重點對空間杜賓模型進行分析。

空間杜賓模型的估計結果顯示，數字普惠金融的回歸系數為0.461，在1%顯著性水平下顯著，說明數字普惠金融的發展有助于提高城市創新能力，數字普惠金融的發展開始在我國信貸體系中發揮著重要作用。在中國基礎設施較為落后的地區，金融網點較為缺乏，金融地理排斥的可能性較高，導致部分企業被排除在傳統金融外。數字普惠金融的發展打破了金融服務的空間限制，將數字技術與互聯網相結合，降低了偏遠地區及經濟欠發達地區的借款企業對傳統金融物理網點的依賴，同時以互聯網上沉淀下來的軟信息為基礎構建信用評估模型，為降低企業風險評估成本提供了可能性，減少了逆向選擇和道德風險問題，在一定程度上能夠緩解金融排斥，幫助硬信息不足的企業獲得資金，釋放了企業的創新活力，最終促進了城市創新。

從其他控制變量的回歸系數來看，城市產業結構系數為0.021，在1%顯著性水平下顯著，說明第二產業仍舊是城市創新的主要動力，第二產業占比每提升一個單位，城市創新能力提升的可能性增加2.1%。科教支出的系數為0.035，在10%的顯著性水平下顯著，說明科教支出是促進城市發展的主要動力，需要進一步發揮“科教興市”的基礎性作用，在促進經濟發展的同時完成創新型城市的發展目標。人力資本的系數為0.035，在10%顯著性水平下顯著，說明人才集聚對于城市發展具有重要作用，一個地區高素質勞動力越多，越能為地區科學技術創新提供人才儲備基礎。固定資產投資系數為0.001，在5%顯著性水平下顯著，其中可能的原因是固定資產投資能夠促進地區基礎設施建設，較為完備的基礎設施能夠加速生產要素流動，降低地區間的運輸成本和交通費用，進而對城市創新產生積極影響。人均GDP 系數為0.230，在1%顯著性水平下顯著，一個合理的解釋是城市創新能力需要以一定的經濟發展水平作為基礎。城市環境質量的系數為-0.043，在5%顯著性水平下顯著，這說明較差的環境質量抑制了城市創新，如何改善城市環境，是當前推動城市創新亟需解決的一個關鍵問題。

結合空間變量回歸結果來看，數字普惠金融系數為0.468，在5%顯著性水平下顯著，說明數字普惠金融的發展具有正向溢出效應，拓寬了金融服務的覆蓋廣度和深度，促進了相鄰城市創新能力的提升。同時，城市環境質量的空間變量具有顯著的負向溢出效應，說明隨著城市環境質量的惡化，將降低鄰近城市的創新能力。城市產業結構、科教支出、人力資本等變量的空間溢出效應不顯著，其中可能的原因是當前城市發展與周圍城市之間的“競爭效應”大于“協同效應”，各城市主要集中于本地區的發展，人力資本、固定資產投資以及經濟發展的主動溢出的可能性不大。隨著城市的發展，資本和勞動力等生產要素將向具有比較優勢的城市集中，在一定程度上導致地區發展的不均衡，造成資源配置的效率低下。數字普惠金融的發展一方面為城市創新提供了可能性，另一方面帶動相鄰城市創新能力的提升，為未來城市之間的協同發展提供了一個可行方向。在此基礎上，下文對空間杜賓模型效應進行分解，做進一步分析與討論。

表4 空間面板回歸模型估計結果

基于空間杜賓模型效應的分解視角，數字普惠金融發展對于城市創新影響的回歸結果如表5 所示。從直接效應來看，數字普惠金融系數為0.486，在1%顯著性水平下顯著，說明數字普惠金融的發展顯著促進了城市自身創新能力的提升，從而驗證了數字普惠金融助力城市創新的理論預期。從空間溢出效應來看，數字普惠金融的間接效應系數為0.573，在1%顯著性水平下顯著。由此可見，數字普惠金融的發展不僅有助于本地區城市創新，也促進了鄰近地區城市創新能力的提升。這意味著，部分地區金融基礎設施落后，導致金融地理排斥的可能性較高，加上企業和金融機構之間信息不對稱程度問題，使得創新主體面臨融資困境。但是通過數字普惠金融的發展，可以打破以往金融地理排斥和價格排斥等困境，促進城市創新的各執行主體能夠得到有效融資，使得城市發展以創新驅動，帶動本地區和鄰近地區城市協同發展，實現經濟發展從數量型向質量型轉變。產業結構變量系數為0.002，在10%顯著性水平下顯著，說明一地區產業結構升級的溢出效應也有助于鄰近城市創新能力的提升。同時，其余解釋變量方向與顯著程度也基本與前文一致。此外，對比數字金融普惠發展的直接效應與間接效應下的回歸系數可知，數字金融的發展對城市創新的城市間溢出要明顯強于城市內溢出。

表5 各解釋變量對城市創新的直接影響和溢出效應檢驗

（三）數字金融發展對城市創新影響的門檻特征

1.門檻效應檢驗

在估計門檻模型之前，本文根據Hansen（1999）的研究思路，進行面板門檻存在可能性檢驗。通過表6 和表7 可以發現，數字普惠金融變量通過了單一門檻檢驗，這表明，數字普惠金融發展對于城市創新具有非線性門檻特征，在數字金融發展的不同階段，數字普惠金融與城市創新之間的非線性關系得以驗證，選取門檻回歸模型進行估計較為科學。同時經過檢驗發現，東部、中部和西部地區數字普惠金融發展也能夠基于單一門檻模型進行分析。此外，經濟發展水平變量人均GDP 也通過了單一門檻檢驗。因此，以經濟發展水平為門檻變量，分析不同經濟發展水平下數字普惠金融對城市創新的調節效應具有科學性。

表6 數字普惠金融和經濟發展水平的門檻效應檢驗

表7 數字普惠金融和經濟發展水平的門檻值估計

2.面板門檻回歸模型估計結果與分析

從表8 的模型回歸結果可以發現，單一門檻模型下數字普惠金融變量系數均為正且顯著，說明數字金融發展與城市創新之間存在顯著的非線性關聯。當數字普惠金融指數低于5.119時，數字金融系數為0.5801，在1% 顯著性水平下顯著，說明在此區間內數字普惠金融指數每增加一個單位，城市創新能力增加0.580 個單位。當數字金融指數大于5.119 時，數字普惠金融對城市創新的影響增大為0.612，在1%顯著性水平下顯著，表明隨著數字金融的廣度、深度和數字化程度的發展與縱深，數字普惠金融對于城市創新的促進作用將增強。據此可見，隨著數字普惠金融的發展，數字普惠金融對于城市創新出現了顯著的正向邊際效應遞增的非線性特征。

進一步對東部、中部、西部三地區數字普惠金融發展與城市創新的非線性關系進行考察。根據表8 實證結果可以發現，和全國總體情況相一致，在東部、中部、西部三地區數字普惠金融發展的創新效應具有顯著的正向促進效應，當數字普惠金融發展跨越門檻之后，其對于城市創新的促進作用將進一步增強。同時，數字普惠金融對各地區城市創新的影響的強弱排名依次為西部、東部和中部。數字普惠金融發展對于西部地區城市創新能力的提升作用在門檻前后均高于東部地區和中部地區，一方面說明數字普惠金融的發展具有普惠特征，能夠改善經濟欠發達的西部地區的融資不足問題，促進地區創新；另一方面西部地區仍舊處于數字普惠金融紅利的初始釋放階段，在數字普惠金融發展的過程中具有明顯的“后發優勢”，相較于東部和中部地區，對城市的創新作用最強。進一步分析發現，考察期內，西部地區62.63%城市的數字金融低于地區門檻值5.013。因此，在未來的一段時間內，加速數字金融發展，以創新驅動西部地區發展是縮小區域經濟差距的一個有效手段和可行路徑。中部地區數字普惠金融對于城市創新的促進作用在門檻前后均低于東部地區和西部地區。其中可能的原因是一方面東部地區資源稟賦和傳統金融基礎較好，在此基礎上數字普惠金融的創新促進作用比中部更強，另一方面一個合理的解釋是東部地區經濟基礎較好，在經濟結構進一步調整的過程中更凸顯以產業結構升級為特征和以創新驅動為手段。因此相對而言，中部地區數字普惠金融發展對于城市創新的促進作用相對于西部和東部最小。

通過以上研究可以發現，數字普惠金融發展與城市創新之間存在正向且邊際效益遞增的發展規律。事實上，數字普惠金融對于城市創新的促進效應不僅受到數字普惠金融本身的影響，更有可能存在其他方面的調節作用。據此，以人均GDP 作為門檻變量，進一步考察地區經濟發展水平在數字普惠金融影響城市創新之間的調節作用。根據實證結果可以發現，地區經濟發展水平具有一個門檻，地區經濟發展水平可以正向強化數字金融的非線性創新效應，當人均GDP 跨越10.191 時，數字普惠金融的系數明顯變大，由0.554 增加至0.594，這表明在不同的經濟發展水平下，數字普惠金融發展的創新效應存在差異。其中可能的原因是，隨著經濟發展水平的提高，城市資本積累水平開始逐步提升，經濟發展和金融發展的匹配程度提高，為城市創業活動提供了更多的機會，因此隨著經濟發展水平的提高，數字普惠金融的發展對于城市創新的邊際收益增加。此外，其余解釋變量方向和顯著程度也基本與前文保持一致。據此，本文的研究假設2 得以驗證。

表8 面板門檻模型回歸結果

采用《中國城市和產業創新能力報告》中2011-2016 年城市創新指數數據替代城市創新變量，同時采取空間面板模型和門檻面板模型進行穩健性檢驗。結果表明，數字普惠金融不僅對本地區創新有顯著的正向作用，其溢出效應也帶動了周邊城市創新能力的提升（見表9）。數字普惠金融發展對于城市創新能力的提升具有明顯的門檻特征，考慮地區差異性和經濟水平異質性后該特征依然存在（見表10）。因此，前文的估計結果是穩健的。

表9 空間溢出效應的穩健性檢驗

表10 門檻特征的穩健性檢驗

0.005***（0.000）數字普惠金融_3 0.007***（0.000）數字普惠金融_2 0.006***（0.000）0.006***（0.000）0.004***（0.000）0.004***（0.000）0.006***（0.000）門檻數 2 2 2 2 2觀測值 1488 552 564 372 1488 0.007***（0.000）0.005***（0.000）0.005***（0.000）

五、結論與啟示

本文基于數字普惠金融發展過程中可能存在的空間溢出效應和門檻特征，以我國2011-2016 年248 個地級市面板數據為樣本，采用空間計量模型和門檻面板模型實證檢驗了數字普惠金融發展與城市創新之間的空間關系和非線性特征。研究結果表明，第一，數字普惠金融發展對于城市創新具有明顯的空間溢出效應，數字普惠金融發展水平的提升不僅對本地區創新有顯著的正向作用，其溢出效應也帶動了周邊城市創新能力的提升。第二，數字普惠金融發展對于城市創新能力的提升具有明顯的門檻特征，當跨越門檻值時，數字普惠金融的發展對于城市創新影響的邊際收益增加。第三，分區域來看，數字普惠金融的發展對于城市創新促進作用的門檻高低排序依次為東部、中部和西部，對城市創新促進效應的強弱程度排序依次為西部、東部和中部。調節效應結果顯示，數字普惠金融發展的創新效應隨著經濟發展水平的提高呈現出邊際收益遞增的特征。此外，城市產業結構升級、科教支出、人力資本和固定資產投資的增加促進了城市創新，環境質量的惡化抑制了城市創新。

基于以上研究結論，本文得出以下啟示：第一，針對當前數字普惠金融發展的區域不平等特征，應當進一步加強數字普惠金融對相對落后地區的支持，在充分考慮地區產業結構、要素稟賦的前提下，拓寬數字普惠金融的服務廣度和深度，發揮數字普惠金融的包容性特征，使得更多的弱勢群體得到有效的融資支持，合理規范數字普惠金融的發展對于城市創新的作用。第二，加強地區間的交流與協作，建立地區間經濟發展和產業協同機制，促進數字普惠金融的相互溢出與滲透，增加數字普惠金融對周邊城市的輻射效應，促進城市創新能力的提升。在經濟較為發達的地區，要加快構建全方位、多層次以及適度競爭的數字普惠金融服務體系，進一步放寬數字普惠金融的準入條件，在有序引導本地區數字普惠金融發展的同時，發揮對周邊城市發展的帶動效應，并在一定程度上防范區域間數字普惠金融資源的競爭。第三，關注數字普惠金融發展與城市創新之間的門檻特征，在權衡數字普惠金融發展與城市創新目標的同時，根據地區數字普惠金融的不同發展階段，合理有效地配置金融資源，使得更多弱勢群體真正感受到數字金融發展的“普惠效應”，以期以創新驅動城市發展，縮小城市間發展差距。同時，在推動數字普惠金融發展的過程中應注意消除區域內部金融資源的分配不公問題，在推動數字金融發展過程中不斷消除區域內部可能存在的“數字鴻溝”現象，激發數字普惠金融在城市發展過程中的“梅特卡夫法則”威力。此外，需要進一步建立健全數字普惠金融相關的基礎設施，如完善地區網絡設施建設等，在依托數字金融在大數據和移動計算等方面優勢的基礎上，結合傳統金融產品的優勢方面，創新金融產品形式，開發出與城市創新相適應的數字普惠金融產品。