數字金融能否賦能實體經濟發展：機制分析與中國經驗

王儒奇，陶士貴

(南京師范大學 商學院，江蘇 南京 210023)

一、引言

不論經濟發展到什么時候，實體經濟始終是我國經濟發展的根基，是我國在國際經濟競爭中贏得主動權的基礎保障［1］。在相關戰略和政策的指引下，我國打下了良好的工業基礎并積累了巨大的實體經濟財富。但近年來，我國制造業發展動能不足，房地產市場和股票市場交替繁榮，金融資本呈現出脫離實體經濟運行軌跡的趨勢，金融“自我循環”和經濟“脫實向虛”等問題日益加深［2］。習近平總書記曾強調，“從大國到強國，實體經濟發展至關重要，任何時候都不能脫實向虛”①。在此背景下，重視并回歸實體經濟發展，引導金融資本從高收益的虛擬經濟流向實體經濟，實現金融服務實體經濟這一根本目標，已成為當前需要重點研究的現實問題。

現如今，隨著移動互聯網和人工智能等新一代數字技術的發展，數字經濟時代的到來將為實體經濟高質量發展提供全新機遇。作為數字經濟時代的典型代表之一［3］，數字金融是一種新型數字技術與傳統金融業深度融合的新金融模式，具有打破傳統金融活動的時空限制、降低金融服務門檻、節約交易成本以及緩解信息不對稱性等獨特優勢［4］，提高了實體經濟部門的融資可得性，從而促進實體經濟發展。對此，黨的十九大報告也曾提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，“增強金融服務實體經濟的能力”。因此，深入研究數字金融對實體經濟的賦能作用以及這一過程中的影響機制，對于充分把握新一輪科技革命的歷史性機遇，推動實體經濟增長具有重要的現實意義。

目前，不少學者將數字金融視為經濟增長的“新引擎”，并針對相關問題進行了較為深入的研究，重點關注如下幾類問題：一是數字金融的內涵、發展和測度［5-6］；二是數字金融如何影響居民消費［7-8］、創新和創業［9-11］、產業結構［12］以及企業全要素生產率［13］等社會熱點問題；三是數字金融對國家宏觀經濟發展的影響，例如：經濟增長［14］、綠色發展［15］、全要素生產率［16］以及經濟增長質量等［17-18］。總體來看，既有文獻雖然已經將數字金融和國家宏觀經濟發展的相關問題聯系在了一起，但細化到實體經濟層面的研究相對較少［19］，且存在著如下不足：一是有關城市實體經濟的測度較為粗糙，大多使用第二產業產值［19-20］或者工業總產值［21］作為替代指標，隨著數字經濟與實體經濟的融合程度日益加深，僅僅使用傳統意義上的制造業或者工業來衡量我國當前的實體經濟發展現狀顯然是不夠全面的；二是相關研究尚未對數字金融究竟會對我國實體經濟中的哪些部分(農業、傳統制造業還是信息傳輸和計算機服務等第三產業)產生影響進行討論，并且缺乏有關數字金融如何影響實體經濟發展的內在機制分析。

有鑒于此，本文在理論分析的基礎上，圍繞數字金融能否影響我國實體經濟發展這一問題，從直接影響、間接機制和空間效應等多重視角深入探索了數字金融對實體經濟發展的影響。這可能在如下幾個方面豐富了既有研究：①從狹義、一般和廣義三個層次的實體經濟出發，對我國城市層面實體經濟的發展現狀做出更為全面和精準的測度；②圍繞數字金融能否賦能實體經濟發展這一根本性問題，全面評估了數字金融對不同層次實體經濟的影響，并且深入探討了數字金融影響我國實體經濟發展的具體作用路徑；③在考慮數字金融具有空間相關性的基礎上，進一步探索了數字金融對實體經濟發展產生外溢效應的空間區域邊界，提高研究結果可信度的同時還豐富了這一領域的實證方法。

二、機制分析與研究假設

現如今，我國實體經濟正面臨著“脫實入虛”、盈利能力下降和發展動力不足的嚴峻考驗，數字金融憑借自身高效便捷、低門檻、低成本以及可持續強等優勢，將會為抑制實體企業虛擬化、防范金融風險和賦能實體經濟發展帶來新的機遇。因此，本節將深入分析數字金融對我國實體經濟發展的影響以及具體的作用機制，并提出相應的研究假設。

(一)數字金融對實體經濟發展的直接作用

1.數字金融對實體經濟的直接影響

首先，數字金融能夠降低金融服務門檻并改善實體企業的融資環境。近年來，我國數字金融發展規模日益擴大的一個主要原因就是傳統金融的服務能力和質量均很難滿足當今社會的現實需求［22］。尤其是對中小型實體企業而言，由于傳統金融貸款模式對企業發展規模、資質擔保價值和經營狀況等方面有比較嚴格的要求，往往因為缺乏有效抵押物被傳統金融服務機構拒之門外。“中小企業能辦大事”，作為我國實體經濟發展的關鍵組成部分，中小企業在優化經濟結構、服務民生以及解決就業等領域都扮演了不可或缺的角色［23］。數字金融依托互聯網和大數據等數字技術，通過現代化信息科技手段對貸款人的資質和信用風險進行綜合評估，有效擺脫了傳統貸款模式對抵押品的依賴程度，大大增加了中小企業成功獲取貸款的可得性，切實增強了金融對中小企業支持力度和提高了金融服務實體經濟的能力。

其次，數字金融能夠突破時空界限和降低交易成本。數字金融憑借自身突破時間和空間限制的優勢，在很大程度上改善了以往人們辦理金融業務時遇到的諸多困擾(如：距離金融機構網點較遠、辦理業務等候時間較長以及需要多地辦理貸款手續等)，有效地幫助貸款人節約了經濟和時間成本，間接地降低了企業的貸款成本，并提高了企業的盈利空間。因此，數字金融在擴大傳統金融服務覆蓋度和緩解實體企業融資約束的同時，還激發了企業開展創新活動和投資實體建設的熱情。

最后，數字金融還可以緩解信息不對稱和防范金融風險。一方面，數字金融依托大數據等數字技術，通過搜集企業的相關信息并對其進行信用評估，能夠有效緩解傳統金融服務過程中存在的信息不對稱和信貸約束問題［22，24］。另一方面，由于中小企業經常出現經營記錄不完善等問題，導致傳統金融機構在對其進行信用和資質審查的結果并不一定完全可靠［19，25］。數字金融在利用信息技術對企業進行評估的過程中，能夠更加便捷和及時地識別企業過去一段時間的大量行為數據，通過大數據篩選和風險評估等手段更好地把控潛在的貸款風險，從而為真正需要資金做實事的企業提供幫助，切實發揮金融服務實體經濟的本質功能。

基于此，本文提出假說1a：數字金融能夠直接賦能實體經濟發展。

2.數字金融對不同層次實體經濟的影響

考慮到我國工業化和數字化融合程度日益加深，不同產業間界限日趨模糊，為了更加準確地判斷數字金融究竟作用于實體經濟中的哪些部分，本文從狹義(REAL0)、一般(REAL1)和廣義(REAL2)三個層次出發②，分別考察數字金融對我國實體經濟的影響。其中，實體經濟的劃分參考既有研究［1］：R0層面的實體經濟主要指制造業；R1層面主要指R0、農業、建筑業以及除制造業外的其他工業；R2層面包括R1、除了金融業和房地產業外的其他服務業。

首先，從R0層次來看，數字金融的本質功能是緩解低中小企業和低收入群體的融資約束［3］，而制造業作為我國實體經濟的根基與核心，行業內中大型企業和國有企業的數量相對較多［1，26］，已經能夠較為輕松地從傳統金融市場獲取信貸資金，所以數字金融對R0的影響可能尚未充分彰顯。

其次，從R1層次來看，除了工業和建筑業還包括農業，是傳統意義上“實體性”生產部門［1］。事實上，我國的農業部門一直面臨著較為嚴重的融資困境，數字金融所特有的“普惠性”能夠幫助農戶更加及時和便捷地獲取信貸資金和金融服務，實現農具和農產品加工等設備的升級，拓展商品的銷售渠道，極大地提高相關產業的生產效率和生產能力。

最后，從R2層次來看，除了R1還包含除了金融業和房地產業以外的全部服務業。相較于第二產業，我國第三產業所包含的中小企業相對較多［25］，數字金融的發展將會在很大程度上幫助其拓寬融資渠道并催生出諸多全新的商業模式和服務業態；此外，數字金融帶來的支付形式便捷化和多樣化在提高人民群眾體驗感和消費欲望的同時，還能有效地帶動服務業以及相關產業發展。

基于此，本文提出假說1b：數字金融雖然能夠在整體上促進實體經濟的發展，但是對R0層次實體經濟的影響可能尚不明顯。

3.數字金融對實體經濟影響的區域異質性

除此之外，考慮到我國幅員遼闊，不同地區間的實體經濟發展存在著較大的差異，整體上呈現東部強，中西部相對薄弱的格局。東部地區和一些發達城市的金融分支機構覆蓋度相對較高，傳統金融已經能夠在很大程度上滿足當地實體經濟發展的需求；然而對于中西部地區和一些相對欠發達城市而言，由于當地交通和通訊基礎設施的建設相對落后，傳統金融機構開設線下網點會面臨成本高和困難大等問題，所以當地居民和企業在很多時候無法及時享受到便捷的金融服務［5］，這在很大程度上制約了地區實體經濟發展。在數字技術的支持下，數字金融能夠打破傳統金融過分依賴線下營業網點的局限性，拓展傳統金融服務覆蓋面，充分激發中小企業開展創業活動和投資實體建設的熱情，為支持中西部地區實體經濟的包容性發展賦予了新動能。

基于此，本文提出假說1c：數字金融對實體經濟的影響存在明顯的區域異質性，其中對中西部地區的賦能作用更強。

(二)數字金融對實體經濟發展的間接作用機制

數字金融不僅能夠直接影響實體經濟發展，還有可能通過緩解資源錯配、促進技術創新和推動產業結構升級間接地作用于實體經濟發展。

1.緩解資源錯配

所謂“資源錯配”，是一個與“資源有效配置”相對的概念。有效配置指的是整個社會實現產出最大化和效率最優化的一種資源配置方式。在現實情境下，當資源配置偏離這一最優狀態時，就出現了資源錯配［27］。若資源錯配嚴重到一定程度，就會導致土地、資本以及人才等資源的浪費，阻礙國家經濟的發展。既有研究表明，要素價格扭曲和各類摩擦是導致資源錯配的主要原因［28-29］，其中金融摩擦導致的資源錯配更是阻礙我國經濟發展的重要原因［30］。數字金融能夠借助大數據和機器學習等手段，彌補傳統金融服務的空缺，提高金融機構的辦事效率，最終提高金融市場的運行效率并降低金融資源的錯配程度。與此同時，數字金融最大的特點就是為中小企業提供更為安全和便捷的融資渠道，這將顯著提高我國相對落后地區和低收入群體參加經濟活動的熱情，在一定程度上解決了就業難的問題，并且有效緩解我國的勞動力錯配程度。伴隨著資源配置效率的不斷提高，未來勢必會對我國全要素生產率的提高和實體經濟建設作出更大的貢獻［29，31］。

基于此，本文提出假說2a：數字金融能夠通過緩解資源錯配，間接地促進我國實體經濟發展。

2.促進技術創新

區域創新活動并不是創新主體的簡單相加或創新資源的隨意堆積，而是離不開相關主體和創新環境的共同作用。首先，創新研發是一個長周期、高投入和高風險的漫長過程，數字金融能夠為參與創新的各類主體(尤其是中小企業)提供便捷的融資渠道和及時的資金支持，在極大程度上規避了由于煩瑣審批流程導致創新項目研發資金斷裂的風險［32］。其次，數字金融依托互聯網和大數據等技術手段，不僅能夠幫助參與創新的中小企業實現“普惠”，還可以通過高效的信息收集和匹配能力，為大型企業和研究機構提供“精準”和“高效”的服務［33］。最后，在數字金融飛速發展的背景下，融資模式的創新將會促進各類新型商業模式與服務業態的迭代升級，不斷提高居民消費品質，倒逼企業加速開展研發活動，最終提高地區技術創新水平［34-35］。技術創新作為引領經濟發展的核心驅動已經得到社會各界的廣泛認可，伴隨著數字金融對創新活動提供的支持力度日益增強，必然將對實體經濟發展產生更強的賦能作用。

基于此，本文提出假說2b：數字金融能夠通過促進技術創新，間接地賦能我國實體經濟發展。

3.推動產業結構升級

數字金融所具有的覆蓋面廣、融資成本低以及金融產品多樣化等特色，能夠為推動產業結構升級創造諸多可能性。一方面，從資本形成和產業發展的視角來看。大力推進戰略性新興產業和高新技術產業發展是實現我國產業升級和經濟高質量發展的主要方向之一，但是上述產業大多存在投資周期長、風險高的特點，很難獲得足夠的資金支持，而數字金融恰好可以為具有較大發展潛力的新興產業提供多樣化的融資渠道，緩解經營過程中可能存在的融資約束［36］；與此同時，數字金融還能夠通過大數據對新興產業進行資料篩查和風險預測，通過風險管理等手段助力相關產業健康發展并推動產業結構升級。另一方面，從社會需求的視角來看。數字金融的發展帶來了豐富多樣的金融產品和消費模式，在極大程度上滿足了居民的消費需求，而多樣化的消費需求又將通過恩格爾效應和鮑莫爾效應推動制造業和服務業向高端化邁進，實現產業結構升級［12，37］，最終賦能實體經濟發展。

基于此，提出假設2c：數字金融可以通過推動產業結構升級，間接地促進我國實體經濟發展。

(三)數字金融對城市實體經濟發展的空間外溢效應

數字金融最大的優勢就是可以借助數字技術打破傳統經濟活動的時空限制，在加快信息搜集和傳遞的同時，還加強了地區間的金融和經濟活動的空間關聯強度。在當前大力發展實體經濟，全球高端制造業競爭愈發激烈的背景下，更應充分把握數字金融帶來的諸多機遇，應對未來在國家競爭中可能面臨的新挑戰［38］。既有研究發現，我國的數字金融不僅存在明顯的空間相關性［5］，還可以通過跨地區的學習交流等途徑對鄰近地區的經濟發展質量產生顯著的溢出效應［39］，實體經濟發展作為地區經濟發展質量評價體系中至關重要的一環，必然會在數字金融的影響下表現出更強的空間相關性。

基于此，本文提出假設3a：數字金融在促進本城市實體經濟發展的同時，還能夠通過空間外溢效應賦能鄰近城市。

除此之外，數字金融雖然能夠通過空間外溢效應賦能鄰近城市的實體經濟發展，但外溢效應存在著一定的空間界限，并且伴隨著空間距離的增加，數字金融對實體經濟的外溢效應將呈現出逐漸衰減的特征。第一，數字金融雖然能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，但伴隨著地理距離的不斷增加，金融機構對外地企業實際經營情況(尤其是默會信息)的了解程度會大幅降低［40］。第二，雖然數字金融能夠打破時間和空間的限制，但金融機構仍然更容易同本地區或近距離范圍內的金融服務需求者開展高頻率商業交流，逐漸建立起更加可靠和信任的合作關系。第三，在現實情境下，地方政府保護主義將會成為限制空間外溢邊界的另一個重要原因。雖然我國的市場化改革已經取得了明顯的成效，但是不同行政區域間的市場分割和貿易壁壘依然是客觀存在的［41］，地方保護主義將會導致數字金融的跨地區(尤其是超過省際邊界)賦能作用大大衰減。

基于此，本文提出假設3b：伴隨著空間距離的增加，數字金融對實體經濟的外溢效應將呈現出逐漸衰減的特征，并且存在著一定的空間界限。

三、數據來源與模型設定

(一)數據來源與變量設定

本文選擇中國284個地級市(未考慮西藏、港澳臺、部分行政區劃發生變動以及數據缺失嚴重的城市)2011—2020年面板數據為研究樣本，數據來源為《中國城市統計年鑒》、各省(市)統計年鑒和統計公報，部分缺失數據通過插值法補齊。

1.被解釋變量

實體經濟(REAL)。目前有關實體經濟的范疇尚未完全達成共識，本文依據既有研究對實體經濟層次的劃分標準［1］，從狹義(R0)、一般(R1)和廣義(R2)三個層次分別刻畫我國各城市的實體經濟發展現狀。首先，狹義的實體經濟主要指制造業，考慮到數據的可得性，使用各城市的工業產值來衡量R0層面狹義的實體經濟；其次，一般意義上的實體經濟主要指R0、農業、建筑業以及除制造業外的其他工業，由于各城市年鑒在統計第一產業產值時并未將農林牧漁四大行業分開統計，故使用第一和第二產業的和來衡量R1層面的實體經濟；最后，R2層面的實體經濟包括R1、除了金融業和房地產業外的其他服務業，通過計算各城市GDP減去金融業和房地產業產值得到③。

2.核心變量

數字金融(DF)。目前有關數字金融發展水平的測度方式相對有限，使用北京大學數字金融研究中心發布的“中國數字普惠金融指數”作為衡量我國各城市數字金融發展水平的代理指標［5］。

3.中介變量

(1)資源錯配。按照式(1)所示的方法分別計算出資本錯配(Kmisch)和勞動力錯配指數(Lmisch)［27］。

(1)

其中，μKi和μLi為要素價格絕對扭曲系數，由于計算絕對扭曲系數的難度相對較大，一般可以通過測算價格相對扭曲系數來替代，具體計算方法如式(2)所示。

(2)

ln(Yit/Lit)=lnA+βitln(Kit/Lit)+μi+γi+εit

(3)

其中，產出(Yit)使用各城市當年GDP來衡量；資本投入(Kit)使用各城市的資本存量來衡量，通過永續盤存法計算得到，計算方法如式(4)所示；勞動投入(Lit)使用各城市當年在崗職工數來衡量；μi和γi分別為個體和時間固定效應。

Kt=It/Pt+(1-δt)Kt-1

(4)

其中，Kt為當期的固定資本存量；It為當期的名義固定資本總額；Pt表示固定資產投資價格指數；δt為折舊率，設定折舊率為9.6%［42］；Kt-1為前一期的固定資本存量。

依據上述計算過程，可以分別測算出資本和勞動力的錯配指數，在現實情境中，資源錯配包括資源配置不足與配置過度兩種情況，為了保證回歸方向一致，對資本和勞動力錯配指數分別做絕對值處理［43］，即：數值越大，表示資源錯配程度越嚴重。

(2)技術創新(INN)。用各地級市財政預算支出中的科學技術支出來刻畫。

(3)產業結構(STR)。通過計算第二產業和第三產業占GDP的比重來衡量。

4.控制變量

為了更加準確地計算出數字金融對實體經濟發展的影響，共設定如下七個控制變量。①政府干預(GOV)，使用財政支出占GDP的比重來衡量；②人力資本(HUM)，選取高等學校在校生人數來衡量；③城市規模(PEO)，選擇城市年末戶籍人口數作為代理變量；④對外開放水平(OPEN)，通過計算城市進出口總額與GDP的比值得到；⑤金融發展規模(FIN)，計算年末金融機構人民幣各項貸款余額與地區生產總值的比值；⑥環境污染水平(POLL)，從中國的現實情境來看，二氧化硫在工業生產導致的污染物中占比較高，并且會對人們的健康產生極大的危害，此外，城市層面二氧化硫的統計數據比其他污染物更完整，可信性也更高，故選取工業二氧化硫排放量來衡量［44］；⑦交通強度(TRA)，由于城市層面缺乏完整的汽車擁有量數據，鐵路和水運客運量相關數據缺失的年份較多，故選擇城市公路客運量作為代理指標［45］。為了避免異方差問題導致回歸存在偏誤，對部分指標進行了對數化處理，各變量的描述性統計結果如表1所示④。

表1 各變量描述性統計

(二)計量模型的設定

1.基準模型設定

(5)

2.中介效應模型

為了進一步探索數字金融在實體經濟發展過程中存在的間接傳導機制，設定式(6)所示的中介效應模型。其中Mischit、INNit和STRit分別為本文設定的三個中介變量，分別為資源錯配(包括資本錯配和勞動力錯配)、技術創新和產業結構升級，控制變量的選取和基準模型保持一致。有關中介模型的設定，目前大部分文獻采用了心理學領域的“三步法”進行實證檢驗，但由于經濟學和心理學在學科思想上的區別，很容易導致這一方法的“濫用”。因此，使用實證檢驗數字金融對于中介變量產生的影響，而中介變量對于我國實體經濟發展的相關影響，通過相應的經濟學理論以及現實中的客觀依據進行說明［46］。

Mischit(INNit，STRit)=θ0+θ1×Dfit

(6)

3.空間計量模型

一般而言，各個地區(城市)會存在一定程度的空間關聯，單純使用傳統的面板模型可能會存在研究偏誤。因此，本文在測算空間相關性的基礎上，構建如式(7)所示空間杜賓模型(模型選擇的檢驗結果見后文)檢驗數字金融在影響實體經濟發展時可能產生的空間外溢效應。其中，W包括臨接矩陣和反距離權重矩陣，W×DFit表示本城市數字金融發展對鄰近城市實體經濟帶來的影響，其余變量的設定與基準模型一致。在此基礎上，通過調整空間矩陣的設置來進一步測算數字金融對實體經濟發展的空間外溢邊界。

REALit=α0+ρW×REALit+α1×DFit

(7)

四、實證分析

(一)數字金融對實體經濟發展的直接影響

1.基準回歸

按照前文設定的基準回歸模型，本節首先使用普通最小二乘法(OLS)探索數字金融對中國實體經濟發展的直接影響，表2中模型(1)～模型(6)分別測算了數字金融對我國三個層次實體經濟的影響。首先，從模型(2)的擬合結果來看，數字金融對我國R0層次實體經濟的影響為正，但未能通過顯著性檢驗，這說明數字金融的發展沒有對最狹義的實體經濟(工業)產生顯著作用。其次，從模型(4)的擬合結果來看，DF項的系數為0.228且通過1%的顯著性檢驗，這表明伴隨著數字金融發展水平的提升，能夠顯著促進我國R1層次實體經濟的發展。最后，根據模型(6)的回歸結果可知，數字金融發展每提高一個單位將會促進我國城市R2層次實體經濟發展能力提升0.195個單位。綜合來看，數字金融的發展對于R0層次(狹義)的實體經濟影響尚不明顯，但能夠顯著地賦能我國R1層次(一般)和R2層次(廣義)的實體經濟發展，有效地驗證了假設1a。

表2 基準回歸

由基準回歸的結果來看，數字金融能夠顯著地賦能我國R1層次和R2層次的實體經濟發展，但是對其中R0層次部分的影響并不明顯，在一定程度上表明我國數字金融的發展主要作用于實體經濟中除了工業以外的部分。為了進一步驗證這一猜想，分別將R1和R2層次實體經濟中涉及R0的部分去除，再次進行回歸。由表3的擬合結果可知，數字金融對于去除R0部分實體經濟的影響均顯著為正，充分說明隨著數字金融的蓬勃發展，主要作用于我國實體經濟中的農業和第三產業，但是對傳統工業的影響并不明顯，有效地驗證了假設1b。

表3 去除R0部分實體經濟的回歸結果

通過固定研究樣本的地區和時間特征雖然能在一定程度上提升擬合結果的真實性，但就本文的研究重點來看，數字金融的飛速發展雖然能夠促進R1和R2層次的實體經濟發展，但是地區(城市)實體經濟的發展水平同樣也有可能會推動當地互聯網和人工智能等新型數字技術的革新，進而對數字金融發展水平產生影響。因此，數字金融與地區實體經濟發展間可能會存在一定的內生性，故下文將通過工具變量法進行穩健性檢驗。

2.內生性檢驗

有關工具變量的選取，選取各城市1984年的每萬人固定電話數量為工具變量［47］。首先，考慮到數字金融的產生和發展依托于互聯網和大數據等新型數字技術，現代數字技術的發展與變革又離不開原始互聯網技術創造的基礎條件；其次，隨著新型數字通訊技術的進步和溝通軟件的發展，固定電話作為一種相對傳統的通訊方式，對現階段經濟活動的影響日趨減弱，符合作為工具變量的排他性要求。此外，考慮到單一年份的截面數據無法進行面板模型的實證檢驗，將前一年的互聯網用戶數與各城市1984年的固定電話數據構造交互項［48］，作為該年份數字金融影響城市實體經濟發展的工具變量(TELE)。由表4所示的結果可知，在考慮潛在的內生性后，數字金融對于我國R1層次和R2層次實體經濟的發展仍然表現出顯著的促進作用，與基準回歸得到的擬合結果一致。此外，當被解釋變量分別為我國R1層次和R2層次的實體經濟發展時，WaldF統計量分別為44.281和30.694(均大于10)，均拒絕弱工具變量的原假設，充分證明工具變量是有效的。

表4 工具變量回歸結果

3.穩健性檢驗

考慮到北京、天津、上海和重慶四個直轄市在實體經濟發展基礎、數字信息技術基礎以及政策優惠等方面都與一般地級市間存在著較大的差異。因此，在剔除四個直轄市后，對剩余的研究樣本再次進行回歸，其中模型(4)和模型(6)分別為基準回歸中數字金融對R1和R2層次實體經濟的影響，模型(13)和模型(14)為剔除四個直轄市后的擬合結果。表5結果表明，除了數字金融的回歸系數略微下降外，對實體經濟的作用方向和顯著性均與基準回歸保持一致，說明擬合結果是穩健的。

表5 穩健性檢驗

4.異質性分析

雖然數字金融的發展能夠在整體上顯著促進我國實體經濟的發展，但考慮到我國幅員遼闊，不同區域和城市間的地理區位、實體經濟發展基礎和互聯網發展基礎存在著明顯的差距，那么數字金融對不同區域的影響是否會表現出一定的差異性呢？為了檢驗這一猜想，本節將我國各城市劃分為東中西三大區域并進行異質性分析。由表6的擬合結果可知，數字金融對東部地區R1層次和R2層次實體經濟的作用均不顯著，對中部和西部地區實體經濟的作用均顯著為正。出現這一結果的可能原因是，東部城市的金融基礎和實體經濟發展條件本來就在國內處于領先地位，傳統金融的機構網點較多、金融產品多樣化、金融功能相對多元化，已經能夠較好地實現金融對實體經濟的服務功能，因此數字金融的作用尚不明顯；數字金融最大的作用是能夠豐富金融服務的選擇性和提高金融服務的普惠性，相較于東部地區，中西部地區的金融基礎相對薄弱、發展相對緩慢，因此數字金融的出現能夠很好地彌補傳統金融發展過程中的缺陷并擴大金融服務的覆蓋面，顯著地賦能當地實體經濟發展，有效地驗證了假設1c。

表6 異質性分析

(二)數字金融對實體經濟發展的間接作用機制

數字金融除了能夠直接促進實體經濟發展，還可以通過改善資源錯配、促進技術創新和推動產業結構升級間接地賦能實體經濟發展。為了驗證上述四條間接傳導路徑，本節通過構建中介效應模型來檢驗數字金融在影響我國實體經濟發展過程中產生的間接作用機制。正如前文模型設定中所說，由于心理學的相關研究與經濟學中的因果推斷之間存在著許多“格格不入”的地方，因此本文不再使用傳統的“三步法”中介效應模型，僅對數字金融作用于中介變量的問題進行實證檢驗，而中介變量對于城市實體經濟發展的影響，則通過相關的經濟學理論或者客觀事實進行解釋和說明［46］。由于篇幅限制，僅報告R2層次實體經濟研究樣本的擬合結果(見表7)。

表7 中介效應檢驗

首先，數字金融對資本錯配(Kmisch)的回歸系數為-0.019且通過1%的顯著性檢驗，說明數字金融的發展能夠顯著改善我國城市間的資本錯配問題；既有研究表明：資本錯配顯著地增加了實體經濟的債務成本，嚴重侵占了實體經濟的利潤，在很大程度上制約了實體經濟發展的內在動力［49-50］，所以數字金融的飛速發展可以通過緩解資本錯配來為我國的實體經濟發展注入新的動力；另外，數字金融對勞動力錯配(Lmisch)的影響為負但未能通過顯著性檢驗，表明數字金融尚未對勞動力錯配產生顯著的緩解作用。簡而言之，數字金融可以通過緩解資源錯配(主要是資本錯配)間接地促進實體經濟發展，有效驗證了假設2a。

其次，數字金融每提高1個單位將會促進城市創新能力(INN)提高0.239個單位，這表明數字金融依托大數據和云計算等新型數字技術，憑借自身突破時空限制的獨特優勢，為產學研等各類創新主體持續注入了創新發展動力，進而提高了城市創新能力；與此同時，創新作為國家經濟發展的第一動力，城市創新能力的提升勢必能夠顯著地促進實體經濟發展，因此數字金融能夠通過提高城市創新能力間接地促進實體經濟發展，有效驗證了假設2b。

最后，數字金融每提高1個單位還能夠推動城市產業結構(STR)提升0.053個單位，產業結構的優化升級一直都是促進實體經濟增長乃至高質量發展的重要途徑，產業結構升級既要求服務業和高技術產業的規模不斷擴大，還需要推動我國傳統工業企業的數字化轉型，數字金融的發展能夠更好地融入和滲透到各個行業中，潛移默化地提升各部門的產值貢獻，實現產業結構的優化升級，最終賦能實體經濟的發展，有效驗證了假設2c。

(三)數字金融影響實體經濟發展的空間溢出效應

隨著互聯網和大數據等新一代數字技術的不斷進步，不同地區實體經濟表現出愈發明顯的空間相關性。數字金融將會在極大程度打破傳統的空間邊界，在賦能本地區實體經濟的同時，還有可能通過空間外溢效應對鄰近地區產生影響。因此，本節通過構建空間計量模型深入考察數字金融影響實體經濟發展時產生的溢出效應。

1.權重矩陣設定和模型構建

首先，依據兩個城市是否存在相鄰關系構建地理鄰接矩陣(為避免“孤島效應”，將海南省海口市設定為與廣東省湛江市鄰接)。其次，為了防止使用單一矩陣導致擬合結果出現偏誤，故進一步根據兩個地區(城市)的經緯度計算出城市間的空間距離，構建空間反距離權重矩陣。再次，為了保證模型設定的有效性，基于兩種矩陣分別測算了數字金融和城市實體經濟在2011—2020年的莫蘭指數，由表8所示的結果可知，兩個變量均通過了空間相關性檢驗。最后，根據LR檢驗的結果來看(見表9)，空間杜賓模型(SDM)是不能退化為空間自回歸或者空間誤差模型的。綜上，本節將構建SDM模型來探索數字金融對地區實體經濟發展產生的空間外溢效應。

表8 空間莫蘭指數結果

表9 空間杜賓模型回歸結果

2.回歸結果分析

考慮到各城市間的經濟發展存在顯著的空間相關性，數字金融在促進本城市實體經濟發展的同時，還將不可避免地對鄰近城市的實體經濟產生影響。因此，本節分別基于地理鄰接權重矩陣和反距離權重矩陣，構建空間杜賓模型來檢驗數字金融在賦能實體經濟發展過程中可能產生的空間溢出效應。考慮到空間效應的存在，采用偏微分方法將回歸結果進一步分解［51］，用一種更加全面的視角對擬合結果進行分析。由于篇幅限制，同樣僅報告R2層次實體經濟研究樣本的擬合結果。由表9報告的結果可知，在兩種空間權重矩陣下，數字金融發展每提高1%將分別促進本城市實體經濟增長0.174個和0.122個單位，與此同時還會通過空間外溢效應促進鄰近城市的實體經濟增長0.128個和0.212個單位，驗證了假設3a。

五、進一步探索：數字金融賦能實體經濟的空間衰減邊界

前文的實證結果表明數字金融在促進本城市實體經濟發展的同時，還能夠通過外溢效應賦能鄰近城市，本節將進一步使用空間計量分析技術探索數字金融影響實體經濟發展的空間衰減邊界。一般而言，兩個城市間的空間關聯會隨著二者間地理距離的增加而不斷減弱，最終導致數字金融對實體經濟的空間溢出效應存在一定的區域邊界。那么，數字金融的空間外溢范圍究竟有多大？為此，本節通過設定不同的地理距離閾值(d)來尋找空間外溢的邊界，假設城市i和城市j之間的距離為dij，若dij在地理距離閾值(d)的范圍內，則將該單元從空間矩陣中刪除，具體的矩陣設置如式(8)所示。

(8)

之所以將閾值(d)范圍內的空間單元刪除，而不是將閾值(d)范圍外的空間單元刪除，是因為設置空間閾值的主要目的是為了研究伴隨著空間單元之間的距離不斷變大，外溢性效應是否降低甚至消失。首先，將初始閾值設置為50 km，并按照50 km為一單位逐漸放大空間閾值；其次，依據新生成的矩陣依次進行實證回歸，分別記錄每次回歸數字金融對實體經濟發展的空間外溢效應系數和t統計量，具體的計算結果如圖1所示。可以發現，隨著距離的增加，數字金融對實體經濟發展的外溢效應表現出明顯的空間衰減特征，整體來看可以大致分為如下三個區間：第一個區間為300 km之內，在這一區間內數字金融產生空間外溢效應明顯處于較強的水平，這個距離大致為一個省份的范圍，充分說明數字金融的發展對同一省份內的其他城市能夠產生非常強的促進作用；第二個區間為300 km～950 km的空間范圍，在這個空間范圍內，數字金融依然能夠對實體經濟產生顯著的空間外溢效應，但伴隨著地理距離的不斷擴大，外溢效應呈現出明顯的下降趨勢，充分說明數字金融的空間外溢效應具有明顯的空間衰減特征；第三個區間為超過950 km，當閾值超過950 km之后，數字金融對實體經濟發展的外溢效應已經開始不再顯著，有效地驗證了假設3b。

圖1 數字金融空間外溢效應的衰減邊界

六、結論與建議

本文選取中國2011—2020年284個城市的面板數據為研究樣本，深入考察了數字金融對城市實體經濟發展的影響及具體作用機制。研究結果表明：第一，數字金融能夠直接促進我國一般(R1)和廣義(R2)層次實體經濟的發展，但對狹義(R0)層次實體經濟的影響尚不顯著，這一研究結論在經過一系列檢驗后依然成立；第二，從區域異質性的分析結果來看，數字金融對中西部地區實體經濟的賦能作用更強；第三，從間接作用的機制來看，數字金融除了能夠直接賦能實體經濟增長外，還可以通過減緩資源錯配、促進技術創新和推動產業結構升級間接地賦能實體經濟發展；第四，空間計量的實證結果表明：數字金融在賦能本城市實體經濟的同時，還可以通過空間外溢效應作用于鄰近城市的實體經濟發展；第五，數字金融賦能實體經濟發展的空間外溢效應會隨著地理距離的增加而出現衰減，在950 km以內為空間外溢的密集區域，當越過這一閾值后外溢效應基本消失。

相較于以往的研究，本文從直接影響、間接機制和空間效應等多重視角出發，以一種更為全面的視角探索了數字金融對不同層次實體經濟的賦能作用。本文的研究結論對于促進我國實體經濟發展具有重要的政策啟示。為了能夠更好地強化數字金融的賦能作用，提出如下對策建議：第一，主動抓住數字金融蓬勃的機遇，加大數字技術的研發投入，加快數字通訊基站以及大數據中心等基礎配套基礎設施的建設，進一步釋放數字金融對實體經濟發展的賦能作用。第二，引導數字金融資金流入實體經濟領域，把握數字金融“普惠性”的優勢促進中西部地區實體經濟發展，努力提升我國區域發展的協調性。第三，數字金融的發展應以減緩資源錯配、促進技術創新和推動產業結構升級為導向，培養高端科技人才和數字技術人才，聚焦關鍵核心技術，提升我國數字金融發展水平，從而更好地打破實體經濟發展過程中面臨的困境。第四，充分利用數字金融打破時空限制的獨特優勢，依托外溢效應釋放其對地區實體經濟發展的空間貢獻能力。第五，努力打造區域經濟一體化的全新發展格局，各地方政府間應加強交流合作，實現互利共贏，讓數字金融對實體經濟發展的空間外溢效應能夠在更大的范圍內發揮賦能作用。

［注 釋］

① 2018年10月22日至25日，習近平總書記在廣東考察時強調。

② 后文將狹義(REAL0)、一般(REAL1)和廣義(REAL2)三個層次的實體經濟分別簡寫為R0、R1和R2。

③ 金融業和房地產業的產值通過手動檢索各城市歷年的統計年鑒或統計公報獲取，因為我國部分城市年鑒在統計第三產業時并未公布各細分行業的產值(或僅有少量年份公布)，所以在研究數字金融對R2層面實體經濟的影響時，對部分樣本進行了剔除。

④ 因受限于篇幅，后文的中介效應模型選取R2(廣義)層次實體經濟為被解釋變量，故中介變量描述性分析的樣本量與R2層次實體經濟保持一致；另外，由于《中國價格統計年鑒》自2020年不再公布固定資產價格指數，涉及資源錯配部分的樣本考察期為2011—2019年。