數字金融發展對服務業轉型升級的影響研究

摘 要：數字金融已經成為破解金融排斥困境的核心途徑，是助推服務業轉型升級的重要抓手。已有文獻對數字金融發展的經濟效應進行了較為豐富的研究，但鮮少關注其對服務業轉型升級的影響，更加缺乏從空間溢出效應的視角展開深入分析。本文利用中國地級城市面板數據，構建面板空間杜賓模型，實證檢驗了數字金融發展影響服務業轉型升級的本地效應與空間溢出效應，并對空間溢出效應的地理衰減邊界進行了測算。研究發現：數字金融發展對服務業轉型升級具有正向顯著的本地效應和空間溢出效應，既有助于本地區服務業轉型升級，也有效帶動了周邊鄰近城市服務業轉型升級；更換空間模型、替換空間矩陣以及改變研究樣本后的穩健性檢驗結果印證了上述結論的可靠性；數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應存在隨地理距離持續擴大而逐漸衰減的特征，且當城市間地理距離跨越260公里以后，空間溢出效應將不再顯著。

關鍵詞：服務業轉型升級；數字金融發展；空間溢出效應；衰減邊界

文章編號：2095-5960（2024）03-0021-10；中圖分類號：F832；文獻標識碼：A

一、引言

改革開放以來，中國服務業取得了飛速發展，為同時期中國經濟增長“奇跡”做出了重要貢獻。根據國家統計局數據顯示，2020年服務業增加值為553977億元，占國內生產總值比重達到54.5%，相比1978年的905億元增長了約612倍，年增長率高達16.51%。然而，服務業在實現規模擴大和份額提升的同時，仍然面臨著現代服務業發展滯后、傳統服務業占比過大等結構性問題，由此不僅對服務業生產效率提升造成重要阻礙，也成為進一步制約中國經濟高質量發展的關鍵因素。如何有效地促進現代服務業發展以推動服務業轉型升級，已成為目前亟待破解的重大現實難題。作為資源配置的核心手段之一，金融理應在助推服務業轉型升級方面起到至關重要的作用。然而，傳統金融天然存在“嫌貧愛富”的通病，使得中小型服務業企業普遍面臨著較為嚴重的金融排斥問題。近年來，數字金融借助區塊鏈、人工智能、云計算以及大數據等前沿技術獲得快速發展，其不僅能夠降低金融服務門檻，還可以擴展金融服務邊界和提升金融服務效率，已成為破解金融排斥困境的核心途徑，同時也為促進現代服務業發展和推動服務業轉型升級創造了有利條件。那么，數字金融發展究竟能否推動服務業轉型升級？厘清這一問題，對于深入貫徹和實施經濟高質量發展戰略與供給側結構性改革具有極為重要的意義。

從研究脈絡來看，涉及本文研究主題的文獻主要聚焦在兩個方向：一是金融支持對服務業發展的影響研究。有關學者主要圍繞整體服務業發展和現代服務業發展兩個層面展開。從整體服務業發展來看，任曙明等研究發現，金融支持不僅對服務業增長具有直接帶動作用，還存在間接溢出效應；［1］蒲艷萍和成肖實證指出，金融支持有利于提高服務業的資本配置效率；［2］史本葉和張超磊研究證實，金融支持可以顯著增強服務業的國際競爭力。［3］從現代服務業發展來看，莊樹坤和劉輝煌［4］、王冠鳳［5］、李朝輝［6］實證檢驗發現，金融支持顯著帶動了現代服務業的優化發展；尹優平［7］、尹俏也和周可人［8］、何錦玲等［9］結合現代服務業發展的金融需求，提出了金融支持現代服務業發展的具體路徑。二是數字金融發展對產業結構升級的影響研究。學者們對該影響的討論主要集中在線性效應和非線性效應兩個維度。在線性效應維度，李曉龍和冉光和［10］、楊虹和王喬冉［11］、薛秋童和封思賢［12］等通過構建線性回歸模型實證發現，數字金融發展對產業結構升級具有明顯的正向促進作用。在非線性效應維度，李優樹等［13］、郭守亭和金志博［14］、魏濱輝和羅明忠［15］、Xiaohang等［16］運用空間計量模型研究指出，數字金融發展不僅可以推動本地區產業結構升級，還能夠對周邊地區產業結構升級產生空間溢出效應；另外一些學者采用面板門限模型回歸發現，數字金融發展對產業結構升級的影響顯著存在基于數字金融發展水平［17］、資源稟賦條件［18］和城鎮化水平［19］的門限效應。

綜上所述，盡管大多數學者探討了金融支持與服務業發展的重要關系，但其金融支持更多局限在傳統金融供給層面；同時分析了數字金融發展對產業結構升級的影響，但這種影響主要聚焦三次產業結構，并未涉及服務業內部結構。已有文獻的這些不足，為本文研究提供了可能的創新空間。事實上，數字金融發展有助于改善傳統金融供給和滿足服務業金融需求，是推動服務業轉型升級的重要驅動力，與此同時，數字金融發展存在明顯的空間自相關性，如果忽略空間溢出效應，將會低估數字金融發展影響服務業轉型升級的總體效應。本文的邊際貢獻主要在于：首先，從供給與需求的雙重視角出發，詳細梳理了數字金融發展影響本地區服務業轉型升級的內在機理，以及數字金融發展影響服務業轉型升級的空間溢出效應；其次，以中國地級城市層面的面板數據為研究樣本，引入面板空間杜賓模型及其系數分解方法，實證考察了數字金融發展對服務業轉型升級的本地效應與空間溢出效應；最后，通過設置距離閾值進行空間計量回歸，定量識別了數字金融發展空間溢出效應的地理距離衰減規律以及衰減邊界。

二、理論分析與研究假說

（一）數字金融發展影響本地區服務業轉型升級的內在機理

服務業轉型升級是指通過引導更多的生產要素和資源由傳統服務業向現代服務業配置，以促進服務業全要素生產率持續有效提升，并推動服務業實現高質量發展的動態過程。金融業作為現代服務業的支柱行業，一方面內生于現代服務業，另一方面通過提供金融服務能夠促進其他現代服務業的快速發展［8］，進而推動服務業轉型升級。數字金融作為一種新興的基于數字化技術的金融服務模式，具備了覆蓋范圍廣泛、商業可持續以及成本可負擔等優點，可以極大地推動傳統金融發展，使其更好地契合服務業轉型升級的現實需求。

首先，數字金融發展有利于降低金融服務供給成本，提升現代服務業發展的金融可得性。對于金融機構而言，低成本和高收益是其追求的價值取向。然而，傳統金融業務中普遍存在高昂的網點運營成本和信息獲取成本，由此導致了嚴重的金融排斥現象。［10］一方面，傳統金融業務開展所必需的網點鋪設耗費成本較高，使得一些金融機構不愿意在縣域范圍內設置分支機構，縣域現代服務業難以獲得金融服務的有效支持。伴隨數字金融的興起，基于移動終端的身份認證技術日益成熟和豐富，一些傳統金融業務可以通過移動終端實現，進而擺脫對物理網點的依賴，極大地降低金融服務供給成本，緩解縣域地區現代服務業發展的金融約束。另一方面，現代服務業中存在著大量的中小企業，這些企業資產規模不大、財務狀況欠佳，再加之其經營標的物是服務，使得金融機構難以有效收集其信息以評估授信額度，也將制約現代服務業獲得充足的金融支持。隨著數字金融的快速發展，越來越多的金融機構開始利用基于大數據和人工智能的風險控制技術，對企業經營數據和征信數據進行有效獲取和智能分析，可以較好地緩解金融機構的信息不對稱問題［12］，降低傳統金融機構提供金融服務的成本和風險，破除“不敢貸”“不愿貸”的現象，為現代服務業發展供給較為充足的金融支持，進而推動服務業轉型升級。

其次，數字金融發展有利于降低金融服務使用成本，滿足現代服務業發展的多樣化金融需求。數字金融發展通過推動金融服務使用成本的極大降低，不僅可以滿足現代服務業發展的一般化金融需求，還能夠滿足現代服務業發展的多樣化金融需求。一方面，現代服務業發展對金融服務的需求存在共性之處，包括發展性需求、流動性需求和創業性需求等。進入數字金融時代，現代服務業發展涉及的常見金融業務不再完全依賴于金融網點進行，而是可以借助移動終端以更加方便和快捷的途徑實現，從而極大地降低服務業企業的金融服務使用成本，增強其對金融服務的使用意愿，并較好地滿足其對金融服務的一般化需求。另一方面，現代服務業涉及行業范圍較廣、企業數量眾多，既有優勢產業和非優勢產業之分，也有支柱產業與新興產業之別，由此產生了層次豐富和類型多樣的金融服務需求。在數字金融快速發展的背景下，各類金融機構紛紛加快數字化轉型，通過利用大數據、人工智能以及移動互聯等技術加速創新金融產品和服務，推動數字信貸、數字支付、數字保險以及數字理財等金融產品和服務的快速發展，極大地彌補了傳統金融產品和服務的短板［11］，滿足了不同類型現代服務業發展對差異化、多樣化金融產品和服務的需求，有利于促進現代服務業的快速穩健發展并帶動服務業轉型升級。

綜上，本文提出研究假說1：

假說1：數字金融發展有利于推動本地區服務業轉型升級。

（二）數字金融發展影響服務業轉型升級的空間溢出效應

上述分析表明，數字金融發展可以從擴大金融供給與滿足金融需求兩個層面促進現代服務業發展并推動服務業轉型升級。然而，這一結論忽略了社會經濟活動之間的空間相關性（即地理位置鄰近的空間區域，其在社會經濟發展方面通常會表現出相似的特征），使得數字金融發展對服務業轉型升級的實際作用效果可能會被低估。事實上，數字技術的廣泛運用有利于縮小地區間的空間距離，使得數字金融發展不再受到物理網點與空間距離的制約，實現金融資源的跨區域配置，有效擴大覆蓋區域和服務對象，并最終導致地區間的數字金融發展呈現出較強的空間相關性。與此同時，復合效率優勢、市場需求效應與規模經濟效應也導致中國現代服務業發展存在明顯的空間相關性。［20］由此，在考察一個地區數字金融發展對服務業轉型升級的影響效應時，有必要納入來自周邊鄰近地區可能存在的空間溢出效應。這里的空間溢出效應指的是某地區所開展的某項社會經濟活動，一方面在本地區起到了積極效果，另一方面還將對周邊臨近地區的社會經濟活動產生正向的外部性。換言之，一個地區的數字金融發展不僅可以對本地區服務業轉型升級產生積極作用，也能夠通過空間溢出效應的充分發揮，有效帶動周邊鄰近地區的服務業轉型升級。

數字金融發展影響服務業轉型升級的空間溢出效應具體體現在以下三個方面：首先，數字金融發展可以促使服務業企業投融資突破空間距離進行配置，金融資源向數字金融發展水平較低、現代服務業發展相對較為滯后的地區溢出，致使地區之間現代服務業發展所需的金融服務差距持續縮小，從而對數字金融發展水平低的地區產生空間溢出效應。其次，由于數字技術可以有效緩解市場信息的不對稱現象，降低金融機構的信息獲取成本，因此數字金融能夠為長尾客戶提供遠距離的金融服務，充分發揮數字金融發展的空間溢出效應。最后，一旦某個地區通過積極發展數字金融對現代服務業發展和服務業轉型升級產生良好的成效之后，該地區數字金融發展的經驗模式將會通過空間溢出效應對周邊鄰近地區產生較好的“示范效應”和“學習效應”，帶動其快速發展數字金融產品和服務，進而為服務業轉型升級提供更加充足的數字金融支持。值得注意的是，數字金融發展影響服務業轉型升級的空間溢出效應會隨著地理距離的增加而逐漸衰減。其原因主要在于：一方面，地理距離的增加會加劇金融信息不對稱程度，使得數字金融機構更愿意為近距離的服務業企業提供金融服務；另一方面，市場分割、行政區經濟等地方保護主義現象的普遍存在，導致數字金融發展的空間溢出效應受制于地理距離，存在一定衰減邊界。

由此，本文提出研究假說2：

假說2：數字金融發展對服務業轉型升級的影響存在空間溢出效應。

三、研究設計

（一）計量模型設定

1.空間計量模型構建

為了檢驗數字金融發展對本地區服務業轉型升級的影響（本地效應），以及對鄰近地區服務業轉型升級的影響（空間溢出效應），本文參考現有文獻關于空間溢出效應研究的通常做法［21］，借鑒LeSage和Pace的研究思路［22］，構建如下空間杜賓模型：

Y=αln+ρWY+βX+θWX+ε（1）

式（1）中，Y表示地級城市服務業轉型升級；α表示常數項，ln為N×1階單位矩陣，N為地級城市個數；X表示數字金融發展，同時在實證研究過程中，加入了經濟發展水平、科技投入力度、外商投資水平、基礎設施狀況以及財政自主程度等控制變量；ε表示隨機誤差項。W為空間權重矩陣，本文以城市間地理距離的倒數設定地理距離空間權重矩陣。為了有效地規避內生性問題，本文采用極大似然法（MLE）對空間杜賓模型進行回歸估計。

2.空間溢出效應分解

必須要注意的是，如果式（1）中WY的回歸系數ρ不為0，那WX的回歸系數θ并不能直接衡量解釋變量的空間溢出效應。為此，本文借鑒LeSage和Pace提出的空間回歸模型偏微分方法［22］，對空間杜賓模型的回歸系數進行科學分解，以準確識別數字金融發展的空間溢出效應。具體的分解步驟如下：

首先，將空間杜賓模型的一般形式改寫為：

（In-ρW）Y=αln+βX+θWX+ε（2）

其次，令V（W）=（In-ρW）-1，Sr（W）=V（W）（Inβr+Wθr），則式（2）可改寫為：

式中，In為n階單位矩陣；k表示解釋變量個數；Xr表示第r個解釋變量，r=1，2，…，k。

進一步地，將式（3）改寫為矩陣形式：

最后，某個地級城市i（i=1，2，…，n）的Yi可以表示為：

根據式（5），將Yi對本城市i的第r個解釋變量Xir求偏導可得：

式（6）衡量了城市i的第r個解釋變量對本城市服務業轉型升級的影響，即直接效應。

根據式（5），將Yi對其他城市j的第r個解釋變量Xjr求偏導可得：

式（7）衡量了城市j的第r個解釋變量對城市i服務業轉型升級的影響，即間接效應（空間溢出效應）。直接效應和間接效應之和為總效應。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

服務業轉型升級（STU）為本文的被解釋變量。與傳統勞動密集型服務業相比，以技術密集和知識密集為典型特征的現代服務業更加有利于降低市場交易成本和培育產業核心競爭力，是實現服務業轉型升級的關鍵產業。因此，一個城市的現代服務業發展水平越高，其服務業轉型升級程度通常也越高。參考余泳澤和潘妍［23］、戴魁早等［24］的普遍做法，本文以地級城市第三產業就業人數中現代服務業所占的比重來反映服務業轉型升級程度。結合段文斌等的觀點［20］，本文現代服務業具體包含以下七類細分行業：①信息傳輸、計算機服務和軟件業；②交通運輸、倉儲及郵政業；③科學研究、技術服務和地質勘探業；④租賃和商業服務業；⑤金融業；⑥房地產業；⑦文化、體育和娛樂業。

2.解釋變量

數字金融發展（DFD）為本文解釋變量。北京大學數字普惠金融指數能夠準確客觀地反映中國數字金融發展的現狀、趨勢以及地區差異化程度，將其作為數字金融發展的代理變量已經得到學術界的廣泛認可。［25，26］本文沿用了這種做法，并將其除以100以消除量綱差異。該套指數依托螞蟻集團數字金融平臺的海量微觀數據，構建了包含3個維度以及33個具體指標的評價指標體系。

3.控制變量

本文的控制變量包括：（1）經濟發展水平（DEV），以地級城市人均GDP（元/人）的對數衡量；（2）科技投入力度（SCI），以地級城市財政科技支出占財政總支出的比重表示；（3）對外引資水平（OPE）以地級城市人均擁有實際使用外資金額（元/人）的對數反映；（4）基礎設施狀況（BAS）以地級城市人均貨運總量（百噸/人）表示；（5）財政自主度（GOV）以地級城市財政收入與財政支出的比值衡量。

（三）數據來源

本文研究樣本涉及2011—2019年中國大陸255個地級城市①①不包括北京、上海、重慶和天津四個直轄市，同時剔除了海南、青海、新疆、西藏等《中國城市統計年鑒》中城市數量較少的省或自治區，以及從業人員少于10萬人的地級城市。，共計2295個樣本。其中，服務業轉型升級的相關原始數據來源于《中國城市統計年鑒》；數字金融及其分維度數據來源于北京大學數字金融研究中心；控制變量的相關原始數據來源于各省市（自治區）、地級城市統計年鑒以及《中國城市統計年鑒》。表1列示了本文所選取變量的描述性統計結果。

四、實證檢驗與結果分析

（一）數字金融發展與服務業轉型升級的空間自相關性檢驗

在采用面板空間杜賓模型實證檢驗數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應之前，需要確保核心變量具有空間自相關性。為此，本文借鑒現有研究的普遍做法，首先利用Moran’s I指數檢驗中國地級城市層面數字金融發展與服務業轉型升級的全局空間自相關性，結果見表2所示。從表中可以發現，在嵌入地理距離空間權重矩陣的情況之下，數字金融發展的Moran’s I指數在樣本期間都顯著為正，且通過1%的顯著性水平檢驗，指數數值在0.1250～0.1820之間波動，表明數字金融發展存在正向空間自相關性；與此同時，服務業轉型升級的Moran’s I指數同樣在1%的水平上顯著為正，指數數值在0.0410～0.0610之間波動，表明服務業轉型升級也存在顯著的正向空間自相關性。由此可知，中國地級城市層面的數字金融發展與服務業轉型升級在地理空間上并非隨機分布，而是具有明顯的空間集聚特征。

為了更加直觀地揭示數字金融發展與服務業轉型升級的空間集聚特征，圖1和圖2分別繪制了代表性年份（2011年和2019年）Moran散點圖。從圖中可以看出，不論是數字金融發展還是服務業轉型升級，大部分城市均位于第一象限（高高集聚，即集聚水平高的城市被同樣集聚水平高的城市包圍）和第三象限（低低集聚，即低集聚水平城市被同樣低集聚水平城市包圍）。2011年和2019年數字金融發展的Moran散點位于第一象限和第三象限的城市之和占城市總數的比重分別是74.90%和75.69%，同時期服務業轉型升級的比重分別是69.02%和70.20%。由此也印證了數字金融發展與服務業轉型升級的空間集聚特征，數字金融發展水平較高的城市，其周邊城市的數字金融發展水平也相對較高；服務業轉型升級程度較高的城市在地理空間上相互集聚，而服務業轉型升級程度較低的城市在地理空間上也相對集中。綜上表明，研究數字金融發展與服務業轉型升級之間的關系必須要考慮空間自相關性，這也為接下來的面板空間計量回歸提供了邏輯依據。

（二）數字金融發展的空間溢出效應檢驗

如何選擇恰當的計量模型對于準確估計數字金融發展的空間溢出效應至關重要。本文綜合利用Hausman檢驗、赤池信息準則（AIC）以及自然對數似然函數值（Log likelihood），在空間杜賓隨機效應模型、時點固定效應模型、空間固定效應模型以及時空雙向固定效應模型中進行判斷，結果表明應該選擇空間杜賓時空雙向固定效應模型，模型估計結果詳見表3所示。從表中可以看出，空間滯后項系數ρ為0.3939，且通過了1%的顯著性水平檢驗，再次印證了地級城市層面服務業轉型升級具有空間自相關性，說明一個城市的服務業轉型升級會受到周邊鄰近地區服務業轉型升級的積極影響。數字金融發展主效應的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正（0.0407），表明數字金融發展有利于促進本地區服務業轉型升級，從而驗證了本文的研究假說1。數字金融發展的空間滯后項系數（W×DFD）同樣顯著為正，且通過了5%的顯著性水平檢驗，說明一個城市的服務業轉型升級還會受到來自周邊鄰近城市數字金融發展的推動作用。

然而，由于空間滯后項系數ρ顯著不為0，因此數字金融發展的空間滯后項系數（W×DFD）并不能夠準確反映數字金融發展的空間溢出效應大小。為了更加精準地測度數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應，本文進一步借鑒LeSage和Pace的系數分解方法［22］，將回歸系數具體分解為三個部分：直接效應、間接效應與總效應。根據分解結果來看，數字金融發展直接效應的回歸系數為0.0420，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明一個城市的數字金融發展對本地區服務業轉型升級產生了顯著的促進作用，再次證實了前文的研究假說1；數字金融發展間接效應的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正，說明城市數字金融發展對周邊鄰近城市服務業轉型升級具有顯著的正向溢出效應，從而驗證了本文的研究假說2；數字金融發展總效應的回歸系數為0.2632，且依舊通過1%的顯著性水平檢驗，這說明在考慮本地效應和空間溢出效應之后，數字金融發展總體上有利于促進服務業轉型升級。

（三）穩健性檢驗

一是改變空間模型。除了空間杜賓模型之外，空間自回歸模型（SAR）也能夠對直接效應和間接效應進行分解。為此，本文借助空間自回歸模型重新檢驗了數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應，結果見表4第（1）列。二是更換空間矩陣。本文在地理距離空間權重矩陣中引入城市間信息技術水平乘積，進一步構建信息技術距離空間權重矩陣，該矩陣可以較好地度量地理距離與信息技術對城市之間空間相互作用的影響。嵌入信息技術距離空間權重矩陣的空間杜賓模型回歸結果見表4第（2）列。三是調整研究樣本。本文通過剔除重點城市（省會城市、副省級城市與計劃單列市）數據對研究樣本進行了調整，利用空間杜賓模型再次回歸，結果見表4第（3）列所示。四是變量縮尾處理。本文在1%的統計水平上對所有變量進行了縮尾處理，以盡可能減少異常值給模型估計造成的不利影響，縮尾后的空間杜賓模型回歸結果見表4第（4）列。根據四種穩健性檢驗的估計結果顯示，數字金融發展對服務業轉型升級的直接效應和間接效應均至少在10%的統計水平上顯著為正，可以驗證前文實證結論是穩健和可靠的，即數字金融發展不僅有利于本地區服務業轉型升級，還有利于促進周邊鄰近城市的服務業轉型升級。

（四）數字金融發展空間溢出效應的衰減邊界檢驗

根據地理學第一定律，城市之間的空間相關性會隨著彼此地理距離的逐漸增加而不斷降低。那么，數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應是否遵循地理距離衰減規律呢？為了驗證這一問題，本文借鑒孫大明和原毅軍的思路［27］，重新構造空間杜賓模型的空間權重矩陣為：

基于以上設定，本文以40km作為地級城市之間的最短距離（遞增距離為20km）進行空間杜賓模型檢驗，得到不同距離閾值下的間接效應（空間溢出效應）系數，最終繪制出空間溢出效應系數隨地理距離變動趨勢圖，詳見圖3所示。從圖中可以看出，隨著地理距離的不斷擴大，數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應整體上呈現出衰減態勢，從40km的0.2069下降到300km的0.0654。其原因可能是，金融信息傳遞所引發的市場摩擦會因地理距離的持續擴大而逐漸惡化，為了盡可能避免市場主體逆向選擇和外部風險溢價，金融機構更加傾向于為本地或者周邊鄰近城市的服務業企業提供有限的金融資源。換言之，數字金融發展的空間溢出效應被金融市場摩擦與信息不對稱極大地弱化了。根據空間溢出效應系數的顯著性水平來看，數字金融發展對周邊鄰近城市服務業轉型升級的空間溢出效應系數只在地理距離為260公里內顯著為正，超過這個距離便不再顯著，即數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出邊界為260公里。其原因可能在于，受地區之間市場分割和地方保護主義的制約，數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應在區域行政管轄界限的制度壁壘阻塞下不再發生明顯作用。

五、研究結論與政策啟示

厘清數字金融發展對服務業轉型升級的影響效應，對于深入貫徹和實施經濟高質量發展戰略與供給側結構性改革具有重要的理論與現實意義，但已有文獻對此較少涉及。區別于以往研究，本文首先將數字金融發展、空間溢出效應與服務業轉型升級納入同一分析框架，從理論層面系統闡述了數字金融發展影響本地區服務業轉型升級的內在機理，以及數字金融發展影響服務業轉型升級的空間溢出效應；其次，通過選取2011—2019年中國地級城市層面的面板數據，借助空間杜賓模型實證檢驗了數字金融發展對服務業轉型升級的直接影響及其空間溢出效應。

本文研究的主要結論包括：（1）樣本期間數字金融發展與服務業轉型升級的Moran’s I指數均顯著為正，表明數字金融發展和服務業轉型升級存在正向的空間自相關性，即數字金融發展與服務業轉型升級在地理空間上并非隨機分布，而是具有明顯的空間集聚特征；（2）數字金融發展的直接效應和空間溢出效應均顯著為正，說明數字金融發展不僅有助于本地區服務業轉型升級，還能夠顯著帶動周邊鄰近城市服務業轉型升級，傳統上未考慮空間溢出效應的模型設定，會低估數字金融發展對服務業轉型升級的總體效應；（3）更換計量模型、替換空間矩陣、改變研究樣本以及變量縮尾處理后的穩健性檢驗結果印證了上述結論的穩健性；（4）數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出效應存在隨地理距離持續擴大而逐漸衰減的特征，且當城市間地理距離跨越260公里以后，空間溢出效應將不再顯著，即數字金融發展對服務業轉型升級的空間溢出邊界為260公里。

本文主要的政策啟示包括：首先，要持續加大現代服務業發展的數字金融供給，以滿足其多樣化金融需求。將改善傳統金融供給不足作為數字金融發展推動服務業轉型升級的著力點，加大傳統金融機構與數字技術服務提供商的合作力度，推動數字技術在金融產品創新、服務完善以及流程優化等領域的廣泛運用，加速實現傳統金融機構的數字化轉型；借助數字技術手段拓展金融業務的覆蓋范圍和使用深度，根據現代服務業所涉及的行業屬性、企業類型和業務場景對金融服務提出的不同需求，有針對性地開發差異化的數字金融產品，并提供多樣化的數字金融服務；大力推動現代服務業的數字化轉型，提升金融需求者的金融素養與數字技能，為充分發揮數字金融的優勢以促進服務業轉型升級奠定基礎。其次，要著力優化數字金融的空間布局，強化數字金融的跨區域協調發展。要因地制宜避免“一刀切”地采取政策措施發展數字金融，盡力消除數字金融發展的區域非平衡性和體制性障礙，加強數字金融的跨區域合作，引導數字金融資源合理流動與配置到更遠距離的區域，充分發揮數字金融發展的空間溢出效應，拓展數字金融發展的空間溢出效應邊界，統籌區域數字金融協同發展，輻射帶動更多地區現代服務業發展和服務業轉型升級。

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Research on the Impact of Digital Finance Development on the Transformation and Upgrading of Service Industry-From the Perspective of Spatial Spillover Effect and Attenuation Boundary

Abstract：

Digital finance has become the core way to solve the dilemma of financial exclusion， and is an important starting point to boost the transformation and upgrading of the service industry. Existing literature has conducted rich studies on the economic effect of digital finance development， but little attention has been paid to its impact on the transformation and upgrading of the service industry， and there is a lack of in-depth analysis from the perspective of spatial spillover effect. This paper selects the panel data of prefecture-level cities in China， constructs the panel Spatial Durbin Model， empirically tests the local effect and spatial spillover effect of digital finance development on the transformation and upgrading of the service industry， so measures the geographical attenuation boundary of spatial spillover effect. The results show that digital finance development has significant positive local and spatial spillover effects on the transformation and upgrading of the service industry， which not only contributes to the transformation and upgrading of the service industry in the region， but also effectively drives the transformation and upgrading of the service industry in neighboring cities. The robustness test results after replacing the spatial model， replacing the spatial matrix and changing the research samples confirm the robustness of the above conclusions. The spatial spillover effect of digital finance development on the transformation and upgrading of the service industry decreases with the increase of geographical distance， and when the geographical distance between cities exceeds 260 kilometers， the spatial spillover effect will no longer be significant.

Key words：

the transformation and upgrading of service industry; digital finance development; spatial spillover effect; attenuation boundary