數字普惠金融對經濟高質量發展的空間效應

周文靜

（新疆財經大學 金融學院，烏魯木齊 830012）

一、引言

2020年新冠疫情的暴發，使全球經濟、金融秩序、產業結構秩序發生了巨大的變化。我國經受住了“疫情壓力測試”，經濟高質量發展也在穩步前進，主要表現在：2020年實施的穩健貨幣政策效果顯著；金融發展助力實體經濟成果顯著；2020年我國在歷史上首次整體消除了絕對貧困，脫貧攻堅成果顯著。在上述我國追求經濟高質量發展的過程中，5G、量子通信等重大科技創新賦能；數字普惠金融的大數據、共享、低成本的優勢，有助于緩解普惠金融在發展過程中面臨的“商業可持續”“成本可負擔”等難題，從而更有效地增強金融服務韌性，助力經濟高質量發展。因此，在我國經濟發展轉型期，根據科學測算的經濟高質量發展水平探討數字普惠金融對其影響，有利于我國經濟長期穩定、高效、高質量的發展。

二、文獻回顧和研究假設

黨的十九大報告指出，“我國經濟已轉向追求高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期”，其中最重要的推動經濟發展質量變革是要以供給側結構性改革為主線。

（一）經濟高質量發展的理論研究

經濟高質量發展和高速發展的區別在于：任保平（2018）指出，經濟高質量發展不僅體現在經濟數量的持續增長上，還體現在供給的有效性、發展的公平性以及創新的持續性，是中國未來經濟發展的新指向；鄧子綱、賀培育（2019）認為，經濟高質量發展必須以創新驅動為動力，是從要素驅動、投資驅動逐漸轉向創新驅動的發展；張軍擴等（2019）提出的經濟高質量發展基本設想：“高效、公平和可持續”；徐盈之、童皓月（2019、徐瑞慧（2018）對經濟高質量發展水平的測度全面反映了經濟發展的可持續與穩定增長。

（二）經濟高質量發展的實踐研究

結構優化升級目前是我國建設現代化經濟體系的主要任務，是經濟高質量發展中的關鍵一環。

2015年，我國正式提出供給側結構性改革，經濟調控重心由需求側轉向供給側。因此，在經濟轉型期進行供給側結構性改革十分必要，這也是我國經濟邁向高質量發展的必經之路。2017年，建設現代化經濟體系目標的提出，經濟高質量發展逐漸成為我國經濟建設的主要任務，其中重要的一條主線就是供給側結構性改革。師博、張冰瑤（2018）提出要以創新為核心，以創新全面驅動經濟高質量發展，以高新動能帶動經濟高質量發展。這表明，創新驅動已逐步成為我國供給側結構性改革的重要動力因素和我國經濟高質量發展的推動力。

（三）數字普惠金融發展研究

經濟高質量發展具有鮮明的中國特色，國外鮮有對其與數字普惠金融的影響研究。目前我國對于二者的研究均處于國際前列。2016年9月，G20杭州峰會發布的《G20數字普惠金融高級原則》中重點介紹了數字普惠金融的成本可負擔及商業可持續特點。北京大學互聯網金融研究中心課題組（2016）《北京大學數字普惠金融指數（2011—2015年）》發布后，國內許多學者開始以此指數為依據研究數字普惠金融對縮小城鄉收入差距、減緩貧困等方面的影響，顯然很少將經濟高質量發展情況納入考量。只有葉大清（2018）等人系統地探討了經濟高質量發展與數字普惠金融之間的關系。二者相輔相成、相互融合：經濟高質量發展以數字普惠金融為重要驅動力；數字普惠金融以經濟高質量發展宏觀環境為重要依托。本研究正是基于上述數字普惠金融對經濟高質量發展影響的經驗，提出以下假設。

假設：數字普惠金融有助于促進經濟高質量發展。

三、研究設計

（一）數據來源與變量設定

為了數據的全面性與可得性，考慮數字普惠金融發展年限較短，本研究選取2010—2019年數據，指標數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》以及各省市年鑒，數字普惠金融數據均來自《北京大學數字普惠金融指數》。采用標準化方法消除各指標量綱，部分缺失數據采用差值法處理，故西藏及港澳臺不在本次的研究范圍內。

1.被解釋變量。經濟高質量發展指標。本文結合經濟高質量發展理念、高質量發展內涵以及當前社會矛盾，借鑒李金昌等（2018）學者的五大發展理念，構建經濟高質量發展評價指標體系（見表1）。

表1 經濟高質量發展指標體系

指標選取依據：經濟發展水平最能反映一國經濟運行是否穩定以及經濟成果品質優劣；科技創新成果的快速轉化與應用有助于推動經濟高質量發展；結構優化反映一國各地區經濟發展、產業發展等是否相對平衡；綠色發展追求經濟發展與環境污染治理同時兼顧，以實現經濟可持續發展，民生共享反映人民日益增長的生活需求得到滿足，經濟發展成果能夠更公平地惠及全體居民，是經濟高質量發展的最終目標。

2.解釋變量。數字普惠金融指數（DIF），該指數由北京大學金融研究中心和“螞蟻金服”集團合作起草。

3.控制變量。一是民營化水平（PRL），民營企業具有獨特的自我發展優勢，在安置職工就業、實現社會穩定方面起到了促進作用。二是科技投入（TEIN），科學技術已成為一國綜合國力的重要體現。三是基礎設施（INFRA），基礎設施建設反映該城市當前經濟發展水平以及未來發展潛力，與經濟發展水平呈正相關。四是政府干預水平，政府利用行政管理、經濟法規等必要手段刺激經濟朝著積極方向發展。五是居民消費價格指數可以反映居民的生活水平，進而反映經濟發展狀況（具體變量情況見表2）。

表2 變量屬性

（二）模型構建

本研究構建以下空間計量模型以探究數字普惠金融對經濟高質量發展水平的空間溢出效應。

上式為空間杜賓（SDM）模型，是空間滯后（SAR）模型與空間誤差（SEM）模型的嵌套模型，分別為（1）（2）式。

其中，ECO為本研究被解釋變量，表示經濟高質量發展水平；解釋變量為數字普惠金融指數（DIF）；其中C為本研究的控制變量；W為空間鄰近權重矩陣；α為常數項；ε為隨機擾動項。

四、實證研究與結果分析

（一）經濟高質量發展水平的測度結果分析

1.經濟高質量發展的測算結果

現選取我國30個省市2010—2019年數據，根據熵值法賦權計算得到經濟高質量發展水平，結果顯示我國2010—2019年年均經濟高質量發展水平為0.2622。從均值看，北京發展居首位。從區域劃分看，我國經濟高質量發展水平呈現東中西遞減的特點，存在明顯的地區差異性（測算結果見表3）。

表3 選取我國30個省市經濟高質量發展平均水平

2.經濟高質量發展的空間分析

我國各省市經濟高質量發展的全局Moran’s I指數（見表4）均為正值，在10%的顯著水平下通過檢驗，表明經濟高質量發展在空間分布上存在一定程度的正相關性。

表4 2010-2019年全國經濟高質量發展水平Moran’s I值

（二）實證分析

1.空間計量模型的選擇

根據檢驗的結果，時間固定效應模型為最優選擇。此外，根據穩健的拉格朗日乘數檢驗的估計結果，LM-Lag未通過檢驗，因此，接受SDM模型簡化為SAR模型。根據表5中SAR模型與SDM模型的檢驗結果，SDM模型能夠更好地擬合空間效應，最終選擇SDM模型。

2.實證結果分析

根據表5的結果，β=0.1207，說明數字普惠金融對經濟高質量發展存在明顯的正向作用，這與本研究之前的假設相符合；但是θ=-0.0450，即數字普惠金融滯后項對經濟高質量發展呈現出抑制作用，可能存在如下原因：一是中西部偏遠鄉村地區缺乏數字普惠金融發展的環境，互聯網等數字技術條件較差，進而影響該地區的經濟高質量發展水平。二是可供農村偏遠地區居民選擇的金融產品較少，就導致數字普惠金融發展不具備針對性，普及率遠遠不夠。

表5 數字普惠金融與經濟高質量發展的SAR與SDM模型估計結果

從控制變量來看，一是科技投入。科技投入的重視程度存在區域差異性，經濟發展水平高的城市會更加注重科技帶動發展，這種差異性會在一定程度上阻礙經濟高質量發展。二是CPI。我國對CPI采取的是固定樣本采集方法，這種采集方法的缺點是容易造成樣本的代表性未能跟上經濟發展的速度，具有滯后性。

五、結論與啟示

研究基于2010—2019年選取我國30個省份的面板數據，運用熵值法測算經濟高質量發展水平，結果表明：區域之間發展不平衡，全國平均水平偏低，尤其是西部地區；運用空間計量模型檢驗了數字普惠金融與經濟高質量發展的內在空間聯系，研究結果表明：數字普惠金融的發展雖然能夠顯著促進經濟高質量發展，但是由于數字普惠金融發展存在地區差異性，導致數字普惠金融發展滯后項會抑制經濟高質量發展。

基于上述分析，得出幾點啟示：一是加強數字普惠金融技術支持以提高其普及率，因地制宜推進經濟高質量發展。二是加強數字普惠金融基礎設施建設。加大對數字普惠金融基礎設施建設薄弱地區的支持力度。三是重點需要推進我國各地區數字普惠金融體系建設。提高數字普惠金融可得性，延伸數字普惠金融的服務范圍，進而促進經濟高質量發展。