數字金融經濟增長機制研究

摘 要：當前，我國對數字金融經濟的重視度越來越高，針對數字金融經濟增長機制的研究也需不斷深入。因此，為進一步分析數字金融對經濟的作用及影響，本文以2011—2020年我國276個地級及以上的城市面板數據為基礎，探究數字金融與經濟包容性增長影響機制。結果顯示，對于經濟發展而言，數字金融發揮著關鍵作用，其可使經濟獲得包容性增長。在具備下列兩個條件的情況下：數字金融覆蓋廣度得以拓展、數字金融使用深度得以提升，則可對經濟發展起到積極影響，使其呈包容性增長。此外，在規模效應下，若數字金融水平升高，則經濟包容性增長也會隨之升高，數字普惠金融對經濟包容性增長的主要促進渠道為經濟增長。

關鍵詞：數字金融；經濟增長機制；數字經濟；經濟包容性增長

中圖分類號：F830.9 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）08（b）--04

在進入21世紀后，亞洲國家經濟獲得了飛速發展，且日益走向繁榮，但同時不得不面對收入失衡日益嚴峻的形勢。隨著經濟的不斷發展，普惠金融對收入分配差距的縮小作用及對就業、經濟增長的促進作用也獲得國際社會的關注。2016年，G20峰會于浙江杭州舉行，在峰會中對數字技術進行著重講解，提出應當在普惠金融發展中積極應用數字技術，確保可緊跟時代發展，緊抓機遇，為經濟包容性增長提供有效助力。在黨的二十大會議中，強調應當對數字經濟發展速度的提升引起高度重視，為金融數字化轉型奠定良好基礎。基于此，本文主要對數字金融與經濟包容性增長影響機制進行分析。

1 研究設計及數據來源

1.1 設定模型

采取面板固定效應模型進行基礎回歸模型構建，如下：

GMLit=α1+α2DIFIit+αXit+hi+ui+εit（1）

GMLit=β1+β2INDEXit+βXit+hi+ui+εit（2）

經濟包容性增長指數：GMLit，數字普惠金融指數：DIFIit[1]。數字普惠金融指數指標體系維度：普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度及數字金融使用深度。ut指年份固定效應，εit指擾動項，hi指城市固定效應，INDEXit分別為DIGITIZATION（普惠金融數字化程度指數）、COVERAGE（數字金融覆蓋廣度指數）以及USAGE（數字金融使用深度指數）。

1.2 選擇指標及數據來源

1.2.1 被解釋變量

經濟包容性增長是本文主要的被解釋變量。GML指數測度經濟包容性增長水平，需對投入變量進行設定，根據實際情況，選擇資本投入、勞動投入。

用勞動力人數衡量勞動投入情況，用資本存量衡量資本投入情況[2]。產出變量主要包括兩項組成部分，即（1）非期望產出；（2）期望產出。采取農村居民與城鎮居民人均可支配收入之比對非期望產出進行度量，采取地區生產總值對期望產出進行測度。經濟包容性增長有正向效應標準：GML指數>1[3]。

1.2.2 解釋變量

DIFI（數字普惠金融指數增長率）是本文主要的解釋變量[4-5]。數字普惠金融概念提出后，相關學者對其展開研究，2016年北京大學數字金融研究中心發布一份文件數據，其涵蓋2011—2015年我國31個省份、337個城市及1000多個縣級地區的經濟信息[6]，從使用深度、覆蓋范圍以及數字服務對我國數字普惠金融發展水平實施了具有一定精確性、全面性的衡量。2021年，衡量指標從原先的26個擴充至33個，指標構建體系更加完善，數字普惠金融的考察范圍更加廣泛[7]。

本文使用指數來源于北大所發布文件，計算得到DIFI（數字普惠金融指數）。普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度以及數字金融使用深度[8]不僅是DIFI的構建中不可缺少的內容，還是本文所選定的解釋變量，主要研究其對經濟包容性增長的實際貢獻程度。若普惠金融數字化程度出現顯著增長趨勢，則代表數字普惠金融便利性、移動性均獲得增強；若數字覆蓋廣度出現增長趨勢，則代表數字金融服務體系的納入群體數量逐漸增多；若數字金融使用深度出現增長趨勢，則代表有客戶期望借助數字普惠金融平臺來獲取相應金融服務[9]。上述指標與100相除，確保回歸系數量綱得以控制。

1.2.3 機制變量

按照上文所分析的影響機制，本文機制變量選擇GAP（收入分配改善程度）以及GROWTH（收入增長程度）[10]。

1.2.4 控制變量

為避免中介效應檢驗結果準確性受到其他變量的干擾，在對控制變量進行選擇時，將政府、社會、文化以及經濟等維度均納入控制變量[11]。POPD（人口密度）以行政區域土地面積和城市年末總人口之比表示，TF（傳統金融發展水平）以GDP和年末金融機構各項貸款余額之比表示，產業結構以第二產業增加值和第二三產業增加值之比表示，INF（信息基礎建設水平）以年末互聯網總戶數和國際互聯網用戶數之比表示。針對規模以上的工業企業取FIRM（對數）。FIS（財政自主度）為地方財政一般預算內支出和收入之比，BU（地區創業水平）以城鎮私營、個體從業人員數和黏膜單位從業人員數表示，EDU（教育水平）以每萬人在校大學生數取對數標準。在對行政區劃調整情況及樣本數據可得性進行充分分析后，將2011—2020年我國276個地級以上城市作為研究樣本，從《中國城市統計年鑒》中獲取控制變量及解釋變量，從北京大學數字金融研究中獲取解釋變量[12]。各個變量的描述性統計如下：（1）控制變量包括：規模以上企業數量（對數）（FIRM），均值6.588，標準差1.080，最大值8.979，最小值3.907；產業結構（IS），均值1.101，標準差0.550，最大值3.533，最小值0.309；地區創業水平（BU），均值12，291，標準差7.031，最大值37，159，最小值2，101；傳統金融發展水平（TF），均值1.120，標準差0.577，最大值3.219，最小值0.320；教育水平（EDU），均值4.779，標準差1.050，最大值7.050，最小值2.329；人口密度（POPD），均值432.9，標準差303.29，最大值1，439，最小值17；財政自主度（FIS），均值0.461，標準差0.219，最大值1.008，最小值0.0890；信息基礎設施建設水平（INF），均值9.550，標準差5.769，最大值36.729，最小值3.164；（2）被解釋變量包括：經濟包容性增長（GML），均值0.992，標準差0.119，最大值1.559，最小值0；（3）解釋變量包括：數字金融使用深度指數（USAGE），均值1.720，標準差0.700，最大值3.501，最小值0.0430；數字普惠金融指數（DIFI），均值1.750，標準差0.691，最大值2.959，最小值0.349；普惠金融數字化程度指數（DIGITIZATION），均值2.111，標準差0.823，最大值5.809，最小值0.0269；數字金融覆蓋廣度（COVERAGE），均值1.660，標準差0.669，最大值3.270，最小值0.0190；

2 實證檢驗與結果分析

2.1 基準回歸

表1第一列為DIFI與經濟包容性增長OLS回歸結果，對結果進行觀察，發現其為正，這一結果證明變量、固定效應被控后[13]，經濟發展能夠在數字普惠金融發展的助推下獲得包容性增長。但應當注意，數字普惠金融仍會受部分因素影響，如人口流失。經濟包容性增長與數字普惠金融互相作用、影響，此外數據可得性會對結果造成一定的限制，因而在控制變量中依然會出現遺漏變量現象。

因而需采取相應工具變量促進上述問題的改善。所選擇的工具變量為人均郵政業務量。表1第2列～第3列為2SLS結果。OLS顯示解釋變量與工具變量相關，且通過弱工具變量檢驗。對2SLS結果進行觀察，發現其為正，這一結果證明變量、固定效應被控后，若數字普惠金融水平處于升高趨勢，則經濟也會獲得積極性影響，可得到有效促進。

在表2中，第1列至第3列主要為數字金融覆蓋廣度指數對經濟包容性增長的OLS、2SLS回歸結果，第4列至第6列為數字金融使用深度指數對經濟包容性增長的OLS、2SLS回歸結果，第7列至第9列為普惠金融數字化程度指數對經濟包容性增長的OLS、2SLS回歸結果。在OLS回歸結果中，發現經濟包容性增長在數字金融使用深度上升、數字金融覆蓋廣度上升的影響下獲得正向推動，但是普惠金融數字化程度未產生影響。1階段回歸結果明顯，通過弱工具變量檢驗。2SLS中，對回歸結果進行觀察可發現，隨著數字金融覆蓋廣度不斷拓展，同時數字金融使用深度逐漸升高的背景下，能夠在一定程度上強化客戶觸達性，這一情況也會進一步增加用戶量。普惠金融數字化程度無影響，這一結果與長尾客戶有一定關系，這類客戶對數字金融的知識認知及學習能力上較為薄弱，在這一因素影響下誘發數字排斥現象，因此導致這一結果。

2.2 穩健性檢驗

2.2.1 分位數回歸

按照各分位點利用樣本的信息差異實施模型回歸分析。表3中，第1列回歸結果在25%分位點上，第2列回歸結果在50%分位點上，第3列回歸結果在75%分位點上，回歸系數明顯為正，在分位點增加的同時，回歸系統隨之升高，提示在規模效應的影響下，經濟包容性增長會隨數字金融水平的提高而提高。

2.2.2 剔除省會、直轄市

我國28個省會及4個直轄市是各個省份各領域的發展核心，包括但不限于文化發展中心、教育集中中心、政治中心以及經濟發展中心，相較于各省份其他市級區域，省會城市具有更高經濟包容性增長水平，在此情況下，其數字普惠金融回歸系數較大。因此，為對回歸結果進行深入分析，確保其非大城市所驅動，因此剔除省會及直轄市。回歸結果見表4第4列，對結果進行觀察，顯示即使剔除省會及直轄市，整體回歸結果仍明顯。

2.2.3 雙重差分檢驗

在表4中，第5列回歸結果為正，提示《數字普惠金融高級原則》對經濟發展發揮著積極影響，尤其是我國西部地區，在該原則的協助下，西部地區經濟包容性增長較為明顯，這一回歸結果提示：數字普惠金融可促進經濟包容性增長，各個地區普惠金融對經濟包容性增長所產生的影響具有一定的異質性。

3 結語

目前，就業問題、貧困問題以及收入不平等問題均為全球共同關注的議題，為使現階段世界經濟發展問題得到有效解決，相關部門應對經濟發展模式的轉變引起高度重視，在傳統模式中，將經濟增長速度作為主要追求目標，現階段，已逐漸向經濟包容性增長轉變，這一轉變是為了讓更多人參與到經濟增長中，確保經濟增長所帶來的益處能夠對更多人產生積極影響。

現階段，在我國數字普惠金融不斷獲得更為全面、深入發展的同時，其可使我國經濟包容性增長水平的測度準確性得到顯著提升，通過充分結合相關理論知識，采取實證法，深入分析、驗證數字普惠金融和經濟包容性增長間的傳導機制、關系，能夠為我國現階段經濟發展模式的優化及深入探索提供有效助力。

本文發現對于經濟發展而言，數字金融發揮著關鍵作用，其可使經濟獲得包容性增長。在具備下列兩個條件的情況下：數字金融覆蓋廣度得以拓展、數字金融使用深度得以提升，則可對經濟發展起到積極影響，使其呈包容性增長。數字排斥現象不利于普惠金融數字化實現短期內經濟包容性增長。

在規模效應的影響下，經濟包容性增長會隨著數字金融水平的提高而提高，數字普惠金融能夠使金融服務觸達性以及資金利用率得到有效提升，進而對經濟增長發揮有效促進作用，最終使經濟包容性增長獲得進一步推動。

通過本文論述，獲得相應啟示：經濟環境和金融環境與數字普惠金融發展有著密切關系，兩種環境必須保持穩定才能使數字普惠金融對經濟包容性增長發揮促進作用，故而應對偏遠地區經濟發展情況的改善引起高度重視，通過種種政策措施促進貧困群體收入水平的提升，確保其生活質量得到一定改善，從而使收入不平等狀況逐漸緩解，在收入差距逐漸縮小的基礎上，采取相應對策促進居民就業，為經濟包容性增長的實現發揮有效作用。其一，應當為農村特色產業的發展提供扶持，確保農村居民收入增加，為農村經濟發展提供有效助力。在我國低收入群體中，農村居民占據大多比例，對于農村居民而言，其主要通過農業、養殖業、種植業、畜牧業等渠道實現經濟收入，在此基礎上，相關政府部門需對財政支持力度的增加引起重視，在農村居民所獲得的財政支持力度不斷增大的同時，可使該地區金融資源吸收能力及信貸分配能力得到進一步提高。

除此之外，還應積極發展特色產業，提供產業附加值，開展金融體系改革，通過這一方法達到提升農民收入目的，促進該地區經濟包容性增長。在未來，可從城市層面持續追蹤，確保及時掌握變化效應及發展趨勢。宏觀微觀并重，全面分析數字普惠金融對經濟包容性增長的影響，為我國整體經濟發展水平的提升創造有利條件。

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