數字金融發展對長三角區域經濟高質量發展的影響
——基于空間滯后模型的實證檢驗

華德亞 陳 敏

（安徽大學 安徽合肥 30031）

引言

金融作為經濟發展的關鍵因素，決定著資金投入的方式與成本，在高質量發展中不可或缺。數字金融集支付、融資、投資和其他業務于一身，通過互聯網關鍵技術工具的應用提升了金融普惠性與精準性，是新一代金融服務。據統計，2020年長三角地區GDP總量約占全國的24%，其中有8座萬億GDP城市，占全國總量的30%。推動長三角地區數字金融建設，是新時代下實施長三角一體化國家戰略、“十四五”規劃中“建設數字中國”的積極響應，為全國經濟更好更快發展起著示范和引領帶動作用。

關于數字金融的研究，學者們更多聚焦數字金融發展如何提升實體經濟、驅動企業創新、影響城鄉收入差距和促進區域協調發展等方面。數字金融利用現代技術拓展了金融服務范圍，提高數量巨大的小微和弱勢經濟主體的金融服務可得性，促進了金融服務經濟發展效率與水平的提高。蔣長流、江成濤（2020）從地級市層面出發，發現數字普惠金融通過技術創新這一中介助力于地區經濟高質量發展。在空間效應研究中，李光林等（2021）發現隨著數字金融發展的深化，鄰近地區數字金融會通過空間溢出效應影響本地的數字金融發展，進而助力經濟發展。

總之，以往大部分研究是從創新創業、產業結構、收入差距等單一視角考察數字金融對經濟的影響，且忽視了地理空間因素。因此，本文從高質量發展的多維內涵出發，采用空間經濟學分析方法討論數字金融與經濟高質量發展的聯系。

數字金融促進經濟高質量發展路徑分析

數字金融發展能激勵創新，提升城市和企業的創新績效。一方面，數字金融利用技術手段降低了企業投融資過程中的信息搜尋成本和交易成本，有利于提高企業融資成功的概率；另一方面，憑借數字技術強有力的地理滲透性，數字金融發展能突破時空障礙，提高貧困地區企業融資可得性。此外，數字金融的發展使得各類商業模式和服務業態不斷涌現，這也有利于地區創新發展。

數字金融發展為產業結構調整注入動力。數字金融發展能夠提升金融效率，緩解中小微公司融資壓力，促進企業不斷提高產品技術含量，持續開發新產品。此外，也能不斷更新商業模式，使得蘊含著巨大市場空間和發展潛力的新企業、新業態不斷出現，有利于優化地區產業結構。

數字金融為經濟發展提供了更廣闊的對外開放平臺。數字技術與國際貿易的不斷融合使得數字貿易異軍突起，它以數據驅動貨物、服務、技術、人才的流動，降低了貿易門檻和交易成本；此外，新的數字技術的出現提高了消費者偏好與國內外產品的匹配速度，進而提升了交易效率和成交規模。因此，數字金融發展能促進對外開放向高水平方向發展。

數字金融能夠促進協調發展。一方面，數字技術助力傳統金融跨越空間地理阻礙，助力欠發達地區創業人群的創新創業活動，有利于縮小城鄉和區域經濟收入差距；另一方面，數字金融活動本身就是環境友好型的金融服務，且數字技術衍生了眾多綠色產品，創建了綠色消費平臺，提高了公眾參與綠色消費的積極性，從而促進人與環境和諧發展。

數字金融能防范風險，穩定經濟。數字技術有利于增強金融體系抗風險能力，分散實體經濟風險，穩定經濟環境。2020年至今，數字金融在疫情防控、促進消費、保護就業、為企業提供資金支持等方面發揮出巨大優勢，有效應對了內外部環境復雜深刻的變化，有力地穩定了經濟與生活秩序。

變量選取、數據來源與相關性檢驗

（一）變量的選取

1.高質量發展指數（HG）的測度。關于高質量發展指數的測算，很多學者有其自己的衡量標準，其中比較有代表性的包括：方大春和馬為彪（2019）從創新、協調、綠色、開放和共享五個維度出發，考察了我國30個省份（不含西藏）高質量發展的時空格局演變。劉干和鄭思雨（ 2018）采用熵權法，從五個維度測算了我國31個省份 2010-2016年的高質量發展綜合得分。基于數據可得性，本文借鑒師博、張冰瑤（2019）的做法，首先從三大維度分別設置一級指標，然后從這三個維度構建了9個二級指標，以此表征高質量發展的內涵，具體如表1所示。

表1 指標體系設置

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將表1中各指標的原始數據進行“最小-最大標準化”處理，在此基礎上對各級指標進行均等賦權，之后計算得到長三角區域各城市高質量發展指數（見表2）。就均值來看，經濟發展質量從2011年的0.1571上升到 2018 年的0.2496，且各城市的平均水平有很大程度的增長。

表2 長三角區域各城市高質量發展指數

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進一步觀察長三角地區發展質量的空間分布狀況，利用ArcGIS軟件進行自然間斷點分級（見圖1）。長三角地區高質量發展在地理空間上呈現出非均衡分布的狀態，且在空間上存在正的相關性，即高高、低低的城市相互鄰近。具體來看，2011年上海、蘇州、南京的高質量發展處于領先地位，發展較快的是江蘇南部和浙江的大部分城市，安徽除合肥外的大部分城市高質量發展進程緩慢；到了2018年，各城市高質量發展指數均增加，發展速度在加快，發展差距在縮小。

圖1 長三角城市間經濟發展質量的空間分布狀況（2011年、2018年）

2.數字金融發展的測度。數字金融發展的測度指標選取方面，數字金融發展（DF）具體數值來自北京大學數字金融研究中心發布的“北大數字普惠金融指數”。鑒于該指數對數字普惠金融的發展評價是多維度的，且得到了學者們廣泛的認可，本文選擇它作為衡量數字金融的主要指標。

3.控制變量。具體控制變量包括：

產業結構（TL）。數字金融均可作用于第一、二、三產業而激勵其創新，不同產業之間的創新溢出效應有助于經濟發展的質量提升。利用泰爾指數（TL）來衡量各個城市產業結構的發展情況，該指標為負向指標，任何偏離了0的數值均代表了產業結構不合理，其公式如下：

對外開放度（OPEN）。對外開放水平可以影響我國經濟發展的質量和數量，本文用各城市凈出口與GDP的比重予以表征。

基礎設施建設（IV）。基礎設施建設為促進經濟發展過程中跨區域的物資和人員流動提供了基礎保障，尤其有利于落后地區融入全國統一的經濟運行網絡，本文采用人均固定資產投資來表征。

各變量的定義如表3所示。

表3 各變量的定義

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（二）數據來源

高質量發展指數相關的指標數據以及控制變量數據分別來源于江浙滬皖四地統計年鑒及《中國城市統計年鑒（ 2011-2018 年）》，個別缺失數據從相關省份對應年份的統計公報獲得或使用插值法補足。數字金融指數來自《中國數字普惠金融發展指數（2011-2018）》，并進行標準化處理。主要變量的描述性統計結果如表4所示。

表4 變量描述性統計結果

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（三）空間相關性檢驗

全局空間相關性分析。首先通過Moran's I指數檢驗長三角區域數字金融和高質量發展的空間自相關性，具體見表5所示。從2011到2018年，數字金融的Moran's I指數均大于0.34，經濟發展質量的Moran's I指數均在0.25左右，且在1%水平下顯著，說明該地區數字金融和高質量發展水平均具有顯著的空間相關性。因此，基于空間性分析區域經濟增長是合理的。

表5 長三角地區數字金融DF與高質量發展水平HG的Moran’s I指數檢驗結果

注：、、分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下通過檢驗，下同。

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局部空間相關性分析。為進一步反映長三角地區數字金融與高質量發展的局部相關性，圖2給出了2011年和2018年長三角區域41個城市高質量發展水平的Moran I散點圖。總體來看，長三角地區數字金融發展存在高高集聚、低低集聚的發展狀況（第一、第三象限），具體如表6所示。其中，合肥市的數字金融發展水平明顯高于其周邊城市，2020年底“合肥數據賦能行動之賦能金融”正式啟動，這一行動將更好地利用數據這一要素的價值，提高金融創新精度和加大金融普惠力度，讓小微企業和個人用戶更有獲得感。

圖2 長三角地區數字金融發展水平的Moran I散點圖（2011年、2018年）

表6 Moran’s I散點圖對應象限分布

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模型設定與實證分析

（一）模型構建與檢驗

本文采用二進制鄰接矩陣，為了防止“孤島”的存在，將舟山市與寧波市相鄰。運用LM檢驗、Wald檢驗和LR檢驗選擇模型形式（見表7），由此可判斷SAR模型優于SEM模型，因此選擇空間滯后模型來分析數字金融對長三角經濟發展質量的影響及其空間效應。其模型形式為：

表7 LM 檢驗、LR檢驗和Wald檢驗結果

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式（2）中，ρ表示內生交互效應的系數，其大小是對相鄰城市之間空間溢出或者擴散效應程度的反映。

檢驗各個變量之間的多重共線性是進行多元回歸分析的重要前提，VIF值檢測法是其常用檢測方法。結果（見表8）發現，4個解釋變量的 VIF值均小于10，可以判斷各個變量之間不存在多重共線性問題。

表8 多重共線性檢驗結果

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（二）實證結果與分析

首先，進行隨機效應和固定效應模型的選擇，利用Hausman檢驗得到卡方統計值為26.82，P值接近0且顯著，故采用固定效應模型。然后，分別固定時間、個體、雙固定進行回歸。從表9可知，時間固定效應模型、個體固定效應模型與雙固定效應模型的R分別為0.6437、0.7417與0.7277，故選用固定個體的空間滯后效應模型。

表9 SAR模型的估計結果

注：括號內為z值。

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表9表明：模型的空間溢出系數顯著為正值（0.364），表明長三角經濟發展質量有顯著的空間溢出效應。從區域一體化的視角來看，由于資源稟賦的不同，經濟發達地區會產生一定的溢出效應，繼而向周邊城市傳播新的生產方式或貢獻科技創新技術；在城市群內部，為了提高經濟發展質量與居民生活質量，大城市會逐漸轉移產業至鄰近城市，或是與周邊城市合作共建。

數字金融發展（DF）的估計結果顯著為正。與傳統金融相比，數字金融能拓展交易渠道，降低交易成本，使得金融服務更加全面、便捷，包括在積極創新的市場體系、合理的產業體系和充滿活力的對外開放體系下更有效率地從事經濟生產生活，以及更加公平的共享區域協調發展成果和綠色生態環境，而這正是高質量發展所追求的目標。

在對控制變量的檢驗中，對外開放度的系數顯著為正，即對外開放發展水平越高，經濟發展質量也越高，隨著我國對外開放力度持續提高，長三角也不斷深入參與國際分工，與國外企業互動交流愈發頻繁；泰爾指數的系數顯著為負，這表明產業結構越合理越有利于提高長三角地區經濟發展質量，這可能是因為數字金融借助互聯網技術不斷更新商業模式，新業態的涌現不斷促進產業結構調整，從而轉化增長動力，助推地方經濟發展；基礎設施建設水平與高質量發展負相關但沒有通過檢驗，可能是因為長三角部分地區的交通運輸、能源供給等傳統基礎設施已趨于飽和，因此在“新基建”政策的引領下，優化基礎設施建設成為大勢所趨。

（三）穩健性檢驗

在進行穩健性檢驗時，本文采用縮短樣本時間年限的方法。具體地，將原本的年限2011-2018年縮短為2014-2018年，對模型（2）進行重新回歸，結果如表9的模型（4）所示，可以看出各個變量的數據稍有變化，但是各變量正負號和顯著性沒有發生顯著變化，可以表明本文的結果是穩健的。

研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文以江浙滬皖41個城市2011-2018年面板數據為研究樣本，探討數字金融對長三角區域經濟高質量發展的影響。主要結論為：從空間效應上來看，長三角地區經濟增長質量存在著顯著的正向溢出效應，本地經濟的高質量發展會帶動周邊地區經濟質量上的增長；數字金融對本地區經濟發展質量具有顯著正向影響，說明數字金融已經成為地區經濟高質量發展的重要動力；其他影響因素中，產業結構合理性與對外開放度的系數為正，說明二者均有助于地區經濟發展質量，基礎設施建設發展這一指標對高質量發展的影響不明顯。

（二）政策建議

第一，注重“新基建”，推進金融業數字化轉型。落實“新基建”政策，進一步加大互聯網建設，大幅度增加光纖通信傳輸網絡的數量和提升網絡平臺的覆蓋率，增強數字技術方面的投資力度，逐漸消弭制約地區發展質量的數字鴻溝。第二，協調好產業結構。要充分重視產業結構在數字金融與地區經濟增長中的中介效應，各地要因地制宜制定符合自身經濟發展政策的產業，推動產業結構的要素再配置。第三，強化多元監管機制。長三角地區金融機構覆蓋率高、覆蓋面廣，傳統金融監管具有一定的局限性，要建立新型多元監管機制，重視監管技術創新，防范數字金融發展帶來的風險，同時要實行柔性監管，促進數字金融持續創新，賦能經濟發展。