數字普惠金融能否縮小地區包容性綠色增長差距

摘要：本文深入考察數字普惠金融發展影響地區包容性綠色增長差距的內在機理，并利用2012—2022年中國277個地級城市的面板數據構建空間收斂模型，實證檢驗地區包容性綠色增長差距的變動特征以及數字普惠金融的影響效應。研究發現：在考慮空間效應的情形下，中國包容性綠色增長存在條件β收斂特征，即地區包容性綠色增長差距逐漸縮小；數字普惠金融及其空間溢出效應加快了包容性綠色增長速度，有利于縮小地區包容性綠色增長差距；資本要素流動是數字普惠金融縮小地區包容性綠色增長差距的內在機制。進一步異質性分析表明，在數字普惠金融的三個維度中，覆蓋廣度對地區包容性綠色增長差距的縮小作用更強，同時數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的縮小作用在中西部更加顯著。

關鍵詞：數字普惠金融；地區包容性綠色增長差距；空間收斂；資本要素流動

中圖分類號：F832文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2024）05-0029-09

收稿日期：2024-01-27

作者簡介：江唐洋（1991—），男，安徽安慶人，副教授，博士，研究方向：數字金融與經濟發展；李曉龍（1990—），本文通訊作者，男，四川達州人，副教授，博士，研究方向：數字金融與經濟發展。

基金項目：安徽省哲學社會科學規劃項目“投入產出分析視角下安徽省碳排放驅動因素及‘碳達峰’路徑研究”，項目編號：AHSKQ2021D160。

一、引言

近年來，在包容性綠色增長理念的指引下，中國經濟增長水平不斷邁上新臺階，社會分配結構與生態環境狀況也得到明顯改善。然而，中國包容性綠色增長在取得歷史性進展的同時，尚面臨嚴重的地區不平衡不充分問題［1］。根據“木桶原理”（CannikinLaw），只有不斷補齊落后地區的包容性綠色增長“短板”，才能實現全國包容性綠色增長水平的全方位深層次提升。作為傳統金融的有效補充，數字普惠金融旨在為金融弱勢群體和金融欠發達地區提供更為便捷的金融服務，并發揮其經濟增長效應、收入分配效應與綠色經濟效應，有利于經濟、社會與環境的協調發展，也是實現包容性綠色增長的重要動力。同時，數字普惠金融可以從金融的“普惠性”和“益貧式增長”兩個方面影響地區包容性綠色增長差距。此外，數字普惠金融通過加快資本要素流動，引導資本流向相對落后地區，實現資本要素的優化配置，有利于解決地區包容性綠色增長不平衡不充分問題。

在中國持續推動新時代區域協調發展的現實背景下，研究數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的影響具有重要意義。相比以往研究，本文主要的邊際貢獻在于：第一，系統考察數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的影響機理，深入揭示數字普惠金融影響地區包容性綠色增長差距的資本要素流動機制，有助于拓展金融發展與經濟增長理論的研究范疇；第二，將兩種非期望產出（社會不公和環境污染）同時納入經濟增長模型，準確測算2012—2022年中國277個地級城市的包容性綠色全要素生產率，以科學反映中國包容性綠色增長水平；第三，考慮到地區包容性綠色增長存在的空間關聯性，通過設定空間收斂模型，系統檢驗數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的影響效應及內在機制，可為縮小地區包容性綠色增長差距提供政策啟示。

二、理論分析與研究假說

（一）數字普惠金融與地區包容性綠色增長差距

包容性綠色增長是經濟增長、社會包容以及綠色生態等多個維度的有機統一，是兼顧公平和效率的經濟發展方式［1］。作為傳統金融的有效補充，數字普惠金融主要從三個方面影響包容性綠色增長。一是經濟增長效應。借助數字技術手段，數字普惠金融能夠有效緩解金融市場廣泛存在的信息不對稱，精準匹配實體經濟發展的金融供需，增強金融服務經濟增長的效能［2］；同時，數字普惠金融降低了金融服務獲取成本，提高了經濟主體參與金融活動的意愿與便利性，有助于釋放其投資與消費動力，進而促進經濟增長。二是收入分配效應。數字普惠金融的主要服務對象為金融弱勢群體（如低收入群體和農村居民），發展數字普惠金融可以有效降低低收入群體和農村居民的金融市場進入門檻［3］，使其能夠充分積累資本并進行生產活動，從而有利于調節收入分配，增強經濟發展的包容性。三是綠色經濟效應。數字普惠金融的數字化、網絡化、集約化商業模式，有助于減少金融服務所產生的能耗與污染［4］，并形成良好的社會示范效應。同時，數字普惠金融能夠精準引導金融資源流向，緩解綠色行業的融資約束，進而助力綠色經濟發展。因此，數字普惠金融有利于經濟、民生與環境的發展，是實現包容性綠色增長的重要動力。

數字普惠金融不僅可以驅動包容性綠色增長，還有助于促進包容性綠色增長收斂，進而縮小地區包容性綠色增長差距。首先，從金融的“普惠性”角度來看，數字普惠金融始終貫徹普惠性原則，助力地區包容性綠色增長的協調性。傳統金融機構在提供服務的過程中普遍存在“嫌貧愛富”，致使落后地區的經濟主體難以獲得金融服務［5］，地區包容性綠色增長也因此受制于金融約束。與傳統金融模式相比，數字普惠金融更容易突破金融服務供需的地域空間限制與城鄉二元分割，提高金融服務的覆蓋面、可得性和便利性，降低金融交易成本與金融服務門檻［6］，使基礎金融服務能夠輻射到過去傳統金融難以惠及的落后地區，充分挖掘落后地區包容性綠色增長潛力。其次，從“益貧式增長”角度來看，數字普惠金融為落后地區帶來更為顯著的普惠效應［7］。換言之，數字普惠金融在落后地區的發展速度更快，其對落后地區包容性綠色增長的邊際貢獻更高。這也表明數字普惠金融在促進包容性綠色增長收斂以及縮小地區包容性綠色增長差距方面發揮著積極作用。基于此，本文提出如下研究假說：

H1：數字普惠金融有利于縮小地區包容性綠色增長差距。

（二）數字普惠金融、資本要素流動與地區包容性綠色增長差距

資本既是社會再生產活動的核心要素，也是包容性綠色增長的重要支柱。資本要素流動自由與否直接影響到資本要素的時空配置結構，決定著資本能否向生產率、回報率更高的地區或企業流動［8］，進而影響包容性綠色增長的收斂趨勢及其地區差距。根據市場分割理論，當地區間資本要素市場存在分割時，資本要素的自由流動會遭遇阻礙，致使資本要素價格出現扭曲［9］。在資本要素價格扭曲的情形下，資本要素跨地區轉移不暢使得不同地區資本要素的生產率也各不相同，由此導致高度依賴資本要素的包容性綠色增長出現地區差距。資本要素價格扭曲越嚴重，資本要素的自由流動程度越低，包容性綠色增長地區差距越大。換言之，由資本要素市場分割導致的資本要素自由流動受阻不利于縮小地區包容性綠色增長差距。隨著資本要素市場分割的逐步緩解，資本要素自由流動速度明顯加快。暢通的資本要素流動可以有效改善資本要素價格扭曲現象，平衡地區間資本要素價格差異，避免因資本要素向市場價格相對較高的地區集聚而出現資本集聚性過剩，優化資本要素跨地區配置，增強落后地區包容性綠色增長的資本要素供給，促進包容性綠色增長收斂，從而縮小地區包容性綠色增長差距。

影響資本要素自由流動的因素眾多，數字普惠金融是重要原因，所以數字普惠金融能夠通過加快資本要素流動進而縮小地區包容性綠色增長差距。首先，數字普惠金融的信息溢出效應有利于加快資本要素的自由流動。一方面，依托數字技術傳遞和信息共享，數字普惠金融得以快速、精準地匹配資本要素的供需要求，加快資本要素流動速度，優化資本要素的空間配置［10］；另一方面，信息溢出效應使資本要素對數字普惠金融信息的反應愈發靈敏，可以快速捕捉和篩選有益信息，進而提升資本要素的自我選擇能力，引導資本要素自由流動，滿足不同地區包容性綠色增長的金融需求，促進包容性綠色增長收斂，縮小地區包容性綠色增長差距。其次，數字普惠金融的政策效應與導向功能有助于加快資本要素自由流動。一方面，政府部門作為數字普惠金融的主要決策者，通過鼓勵動員金融機構開展數字普惠金融業務，為落后地區提供普惠性金融服務［11］，推動資本要素在不同地區之間的自由流動與優化配置，從而滿足包容性綠色增長的金融需求，促進包容性綠色增長收斂；另一方面，數字普惠金融依托數字技術提高了對包容性綠色增長中收益與風險的敏感程度，有效引導資本要素向落后地區流動，從供給端保障該地區憑借資本要素加快實現包容性綠色增長，縮小地區包容性綠色增長差距。綜上，本文提出如下研究假說：

H2：數字普惠金融可以通過加快資本要素流動進而縮小地區包容性綠色增長差距。

三、研究設計

（一）空間收斂模型設定

為了檢驗數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的影響，本文借鑒鄭萬騰和趙紅巖（2021）、李建偉等（2023）的研究做法［12-13］，在β收斂模型中引入反映數字普惠金融水平的變量，構建條件β收斂模型。條件β收斂表示各個地區包容性綠色增長速度不僅取決于初始值，還會受到其他條件的影響。并且，具有不同初始包容性綠色增長水平值的地區，收斂于不同的穩定狀態。條件β收斂的普通面板回歸模型如式（1）所示：

lnIGGi，t/IGGi，t－1=α+βlnIGGi，t－1+λDIFi，t－1+δ∑Xi，t－1+μi+ηt+εi，t（1）

式（1）中，lnIGGi，t和lnIGGi，t－1分別表示第i個地區第t年和第t-1年的包容性綠色增長水平的對數值；α為常數項；β為收斂系數；DIFi，t－1表示第i個地區第t-1年的數字普惠金融水平為了盡可能避免因果倒置（內生性）問題，本文對解釋變量和控制變量進行了滯后一期處理。；Xi，t－1表示控制變量；μi為個體固定效應；ηt為時間固定效應；εi，t表示隨機干擾項。

考慮到包容性綠色增長可能存在空間關聯性，傳統計量模型不能真實地反映這一空間效應，致使模型設定與結果估計產生偏差。為此，本文基于空間計量模型的框架，構建條件β收斂的空間杜賓模型（SDM）空間杜賓模型（SDM）相比于空間誤差模型（SEM）、空間自回歸模型（SAR）等具有多方面優勢［14］，尤其可以更好揭示影響因素的直接效應、間接效應（溢出效應）和總效應［15］，因此更加符合本文的研究需要。，其檢驗方程如式（2）所示：

lnIGGi，t/IGGi，t－1=α+ρWln（IGGi，t/IGGi，t－1）+βlnIGGi，t－1+θWlnIGGi，t－1+λDIFi，t-1+δ∑Xi，t-1+μi+ηt+εi，t（2）

式（2）中，W代表空間權重矩陣，本文構建了地理鄰接空間權重矩陣和地理距離空間權重矩陣。ρ為被解釋變量的空間自回歸系數，反映鄰近地區被解釋變量的空間相關性。θ為解釋變量的空間自回歸系數，反映鄰近地區解釋變量的空間相關性。

由于空間杜賓模型中包含了變量空間滯后項，采用最小二乘法（OLS）會造成參數估計偏誤［14］，而極大似然估計（MLE）可以有效控制變量空間滯后項引起的內生性問題［15］，目前被普遍用于空間計量模型的結果估計。然而，對于包含固定效應的空間計量模型而言，基于傳統極大似然估計得到的參數結果可能也是有偏的［16］。為此，本文采用Lee和Yu（2010）提出的準極大似然估計（QMLE）進行估計該模型采用正交轉換方法來消除模型中的個體和時間固定效應，從而可以得到無偏的估計結果。［17］。

（二）變量選擇

1被解釋變量：包容性綠色增長（IGG）

根據前文所述，包容性綠色增長的本質是在追求經濟增長的同時提高社會包容性以及環境綠色化，以此促進經濟、社會與環境的協調發展。本文在借鑒聶長飛和簡新華（2020）、李華和董艷玲（2021）等學者研究的基礎上［18-19］，在經濟增長模型同時納入社會因素（社會不公）和環境因素（環境污染），建立了測度包容性綠色全要素生產率的投入產出指標體系，以準確衡量包容性綠色增長水平。其中，投入指標包括：（1）資本存量（億元），使用永續盤存法計算獲得；（2）勞動力，以全社會從業人員（萬人）表示。非期望產出指標包括：（1）社會不公，以城鄉收入差距（城鎮人均收入與農村人均收入之比）反映；（2）環境污染，以地表PM25年均濃度（微克/立方米）表示。期望產出指標為實際GDP（億元），使用GDP平減指數計算得到。本文利用Chung等（1997）的方向性距離函數Chung等（1997）將非期望產出引入全要素生產率模型，運用方向性距離函數的DEA方法進行實證分析，奠定了綠色全要素生產率的研究基礎［20］。和Malmquist指數法測度包容性綠色全要素生產率［20］，并以2011年為基期的累計包容性綠色全要素生產率表示包容性綠色增長。

2解釋變量：數字普惠金融（DIF）

參照已有研究的普遍做法［21-22］，本文以北京大學發布的數字普惠金融總指數表征數字普惠金融（DIF），并進一步選取了覆蓋廣度（CBR）、使用深度（UDE）以及數字化程度（DED）三個一級指標進行異質性分析。其中，覆蓋廣度側重衡量一個地區數字金融基礎設施的實際覆蓋程度，主要通過電子賬戶的覆蓋率情況來體現；使用深度重點考察一個地區數字普惠金融的服務水平，主要通過數字支付、數字信貸以及數字保險等金融服務的實際使用情況來衡量；數字化程度集中反映一個地區數字普惠金融的便利化與信用化程度。為了平衡指數量綱差異，便于估計結果匯報，本文對數字普惠金融總指數及其分維度指標均除以100作縮小處理。

3控制變量

本文的控制變量包括：（1）產業結構升級（ISU）。產業結構升級有助于優化資源配置，轉換經濟發展動力，實現包容性綠色增長。本文以產業高級化水平衡量產業結構升級；（2）人力資本水平（HCA）。人力資本水平越高意味著勞動力具有更高的創新能力和生產率，將對包容性綠色增長產生積極的提升作用。本文以每萬人在校大學生人數（取對數）反映人力資本水平；（3）創業活躍度（EAC）。創業活動可以充分釋放經濟高質量發展潛力，是促進包容性綠色增長的重要動力。本文采用城鎮私營和個體戶就業人數（人）的對數衡量創業活躍度；（4）信息化水平（ILE）。信息化有助于促進經濟增長方式從粗放型向集約型轉變，是推動包容性綠色增長的重要途徑。本文以國際互聯網用戶數與年末常住人口的比值表示信息化水平；（5）人口密度（POP）。人口密度越大，滿足人們對美好生活需求的實踐難度越大，實現包容性綠色增長的挑戰也越大。本文以每平方公里擁有的常住人口數量（人）的對數衡量人口密度。

（三）數據來源

本文研究涉及兩套數據：（1）測算包容性綠色增長的數據樣本包含2011—2022年中國大陸277個地級城市不包括北京、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。，共計3324個樣本。原始數據來自《中國城市統計年鑒》、各地區《統計年鑒》以及圣路易斯華盛頓大學大氣成分分析組；（2）計量分析的數據樣本（解釋變量滯后一期）包含2011—2021年中國大陸277個地級城市，共計3047個樣本。其中，解釋變量數據來源于北京大學；控制變量原始數據來自《中國城市統計年鑒》和各地區《統計年鑒》。表1列示了本文計量分析所涉及變量的描述性統計結果。

四、實證結果分析

（一）空間收斂模型回歸結果

本文采用準極大似然估計（QMLE）方法的空間收斂模型估計結果如表2所示。為了對比分析，表2中也給出了普通收斂模型的估計結果。從結果來看，無論是在普通收斂模型還是空間收斂模型中，初始包容性綠色增長水平的回歸系數（收斂系數）β均顯著為負，表明地區包容性綠色增長存在明顯的條件β收斂趨勢，相對于初始包容性綠色增長水平較高的地區而言，包容性綠色增長水平較低的地區表現出強勁的“追趕效應”。伴隨著時間的不斷推移，不同地區的包容性綠色增長水平差距不斷縮小，并將會在長期內收斂于同一穩態，這也為中國推動經濟高質量發展和區域經濟協調發展奠定了良好基礎。空間自回歸系數ρ分別為03829和05686，且均通過了1%的顯著性水平檢驗，表明引入空間效應是必要的，地區包容性綠色增長率在一定程度上會受到與其地理相鄰或距離相近地區的包容性綠色增長率的影響，且該影響具有正向的促進作用。初始包容性綠色增長水平的空間滯后收斂系數（W×β）顯著為正，地理相鄰或距離相近地區的包容性綠色增長水平越高，本地區包容性綠色增長越傾向于具有更高的增長率，這表明包容性綠色增長水平較高的地區會通過“涓滴效應”將資源要素向包容性綠色增長水平較低的地區轉移擴散，有利于促進地區包容性綠色增長水平的空間收斂，進而縮小地區包容性綠色增長差距。

兩種空間權重矩陣下的數字普惠金融回歸系數（DIF）均在1%的統計水平上顯著為正，表明數字普惠金融可以顯著提升包容性綠色增長速度，促進包容性綠色增長水平的空間收斂，進而縮小地區包容性綠色增長差距，同時印證了數字普惠金融已成為縮小地區包容性綠色增長差距“加速器”的基本結論是穩健可靠的。從空間收斂模型的控制變量估計結果來看，產業結構升級（ISU）的回歸系數在地理鄰接空間權重矩陣下顯著為正，表明產業結構的轉型升級有助于轉換經濟發展動力，進而實現包容性綠色增長。人力資本水平（HCA）的回歸系數在地理距離空間權重矩陣下顯著為正，較高的人力資本水平意味著勞動力具有更高的創新能力和生產率，有利于促進包容性綠色增長水平的空間收斂，縮小地區包容性綠色增長差距。創業活躍度（EAC）的回歸系數均顯著為正，說明創業活動的順利開展充分釋放了經濟高質量發展潛力，有利于促進包容性綠色增長水平的空間收斂，進而對縮小地區包容性綠色增長差距產生積極影響。信息化水平（ILE）的回歸系數顯著為正，信息化是推動經濟高質量增長的重要途徑，有助于實現經濟增長方式從粗放型向集約型轉變，加快包容性綠色增長速度并促進包容性綠色增長水平的空間收斂，進而縮小地區包容性綠色增長差距。人口密度（POP）的回歸系數并未通過顯著性檢驗，表明研究期內人口密度對縮小地區包容性綠色增長差距的作用尚未發揮出來。

（二）空間溢出效應分解

空間杜賓模型的回歸系數不能反映數字普惠金融等條件變量的空間溢出效應，需要對其進行直接效應與間接效應分解。本文借鑒LeSage和Pace（2009）的偏微分分解方法［14］，將回歸系數具體分解為三個部分：直接效應、間接效應（空間溢出效應）與總效應，詳見表3。根據分解結果來看，在兩種空間權重矩陣下，數字普惠金融的直接效應和間接效應均在1%的統計水平上顯著為正，表明一個地區的數字普惠金融不僅對本地區包容性綠色增長產生了促進作用，還對周邊鄰近地區產生了正向空間溢出效應，有助于促進周邊鄰近地區包容性綠色增長。數字普惠金融的空間溢出效應和“示范效應”在包容性綠色增長空間收斂過程中發揮著重要作用，有效縮小了空間鄰近地區的包容性綠色增長差距。數字普惠金融的總效應同樣顯著為正，意味著在考慮本地效應和空間溢出效應之后，數字普惠金融總體上顯著加快了包容性綠色增長速度，有利于促進包容性綠色增長水平的空間收斂，進而縮小地區包容性綠色增長差距。

從空間收斂模型控制變量的系數分解來看，產業結構升級（ISU）的間接效應系數在地理鄰接空間權重矩陣下顯著為正，表明本地區產業結構的轉型升級可以通過空間溢出效應提升鄰近地區包容性綠色增長收斂性。人力資本水平（HCA）的間接效應系數在地理距離空間權重矩陣下顯著為正，人力資本具備較強的流動性，人口在地區間的流動會帶動先進要素的傳播，有利于促進鄰近地區包容性綠色增長。在兩種空間權重矩陣下，創業活躍度（EAC）的間接效應系數為正，且至少通過了5%的顯著性水平檢驗，表明本地區創業活躍度的提高會通過空間溢出效應促進鄰近地區創業活躍度提升，進而提高鄰近地區包容性綠色增長收斂性。信息化水平（ILE）的間接效應系數顯著為正，表明本地區通過信息化建設能夠對鄰近地區包容性綠色增長收斂性產生提升作用。總的來看，產業結構升級、人力資本水平、創業活躍度、信息化水平等因素在空間層面上的相互作用有利于促進初始包容性綠色增長水平較低地區追趕初始包容性綠色增長水平較高地區，加速包容性綠色增長空間收斂，縮小地區包容性綠色增長差距。

（三）穩健性檢驗

一是更換空間權重矩陣。采用基于經濟距離和社會距離的兩種空間權重矩陣進行穩健性檢驗，以盡可能減少矩陣不同設定形式的影響。其中，前者以城市間人均實際生產總值差額的倒數作為參數進行設置，后者以城市間人口密度差額的倒數作為參數進行設置。二是更換被解釋變量。采用Tone（2001）提出的基于松弛變量的SBM方向性距離函數［23］，結合Malmquist指數法重新測度包容性綠色全要素生產率，代入空間收斂模型進行穩健性檢驗。表4的穩健性檢驗結果顯示，包容性綠色增長的收斂系數β、空間滯后收斂系數W×β、空間自回歸系數ρ以及數字普惠金融回歸系數與前文基本一致，可以驗證前文實證結論是穩健和可靠的。

（四）機制檢驗

根據理論分析部分可知，數字普惠金融可以通過影響資本要素的自由流動，進而對地區包容性綠色增長差距產生影響。為了檢驗這一機制是否成立，本文采用“三步法”中介效應模型對此進行分析，具體模型設定如下：

ln（IGGi，t/IGGi，t－1）=α+ρWln（IGGi，t/IGGi，t－1）+βlnIGGi，t－1+θWlnIGGi，t－1+λDIFi，t-1+δ∑Xi，t-1+μi+ηt+εi，t（3）

CFLi，t-1=α+ρWCFLi，t-1+λDIFi，t-1+δ∑Xi，t-1+μi+ηt+εi，t （4）

ln（IGGi，t/IGGi，t－1）=α+ρWln（IGGi，t/IGGi，t－1）+βlnIGGi，t－1+θWlnIGGi，t－1+λDIFi，t-1+χCFLi，t-1+δ∑Xi，t-1+μi+ηt+εi，t（5）

其中，CFLi，t-1表示中介變量資本要素流動，本文參考周迪和鐘紹軍（2020）的方法［24］，采用引力模型測度中國地級城市間資本要素的流動量。其余變量定義與式（1）和式（2）保持一致。表5列示了在地理鄰接空間權重矩陣和地理距離空間權重矩陣下的中介效應模型檢驗結果。

從結果來看，在兩種空間權重矩陣下，數字普惠金融對資本要素流動的影響系數均顯著為正，表明數字普惠金融有利于促進資本要素流動。在尚未引入資本要素流動變量之前，數字普惠金融對包容性綠色增長率的影響系數在1%的統計水平上顯著為正，系數數值分別為00244和00156。引入資本要素流動變量之后，數字普惠金融對包容性綠色增長率的影響系數分別下降00023和00025個單位，但依舊通過了顯著性水平檢驗，并且資本要素流動對包容性綠色增長率的影響系數至少在5%的統計水平上顯著為正，意味著資本要素流動發揮了部分中介效應的作用，表明數字普惠金融通過加快地區間資本要素的自由流動顯著促進了包容性綠色增長水平的空間收斂，縮小了地區包容性綠色增長差距。正如前文理論所述，數字普惠金融的政策效應、導向功能以及信息溢出效應均有利于加快資本要素的自由流動，而資本要素自由流動可以優化資本要素跨地區配置，增強落后地區包容性綠色增長的資本要素供給，從而縮小包容性綠色增長的地區差距。

五、進一步討論

（一）數字普惠金融影響地區包容性綠色增長差距的維度異質性

由于數字普惠金融是一個包含多個維度的綜合概念，為此本文進一步探究其不同維度影響地區包容性綠色增長差距的異質性。表6給出了條件β收斂的空間杜賓模型回歸結果，結果顯示，在兩種空間權重矩陣下，數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度的回歸系數至少在5%的統計水平上顯著為正，表明數字普惠金融的服務覆蓋越廣、業務水平越高以及使用越發移動化、實惠化、信用化和便利化，越有利于加快包容性綠色增長速度，促進包容性綠色增長空間收斂，進而縮小地區包容性綠色增長差距。相比而言，首先是數字普惠金融覆蓋廣度對包容性綠色增長率的作用最大，其次是使用深度，數字化程度的作用最小。究其原因主要在于，覆蓋廣度是數字普惠金融實現普惠性的基礎，數字普惠金融覆蓋廣度的有效拓寬，可以為經濟主體尤其是“長尾群體”提供高效的金融服務，助推包容性綠色增長；使用深度反映了數字金融產品和服務的多樣性，數字普惠金融使用程度的不斷增加，經濟發展的金融需求將得到有效滿足，進而能夠激勵包容性綠色增長；當前，數字金融基礎設施尚不健全，數字技術的普及和滲透需要較長的時間過程，因而數字化程度對包容性綠色增長的作用效果最弱。

（二）數字普惠金融影響地區包容性綠色增長差距的區域異質性

考慮到中國不同區域間的包容性綠色增長與數字普惠金融水平存在差異，可能導致數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的影響具有區域異質性。因此，本文劃分東部和中西部樣本，進一步分析數字普惠金融影響地區包容性綠色增長差距的區域異質性。同前文一致，本文采用準極大似然估計（QMLE）方法對條件β收斂的空間杜賓模型進行估計，結果如表7所示。在兩種空間權重矩陣下，東部和中西部數字普惠金融均對包容性綠色增長率產生了正向作用，有利于促進包容性綠色增長空間收斂和縮小地區包容性綠色增長差距。相對于東部而言，中西部數字普惠金融對縮小地區包容性綠色增長差距的作用最大。事實上，這也真正體現出了數字普惠金融的普惠性，即數字普惠金融能夠有效緩解金融排斥現象，彌補傳統金融服務的缺陷，促使中西部落后地區獲得“雪中送炭”式的金融支持，有效改善當地融資難與融資貴問題，激發其包容性綠色增長的內生動力，以此促進該地區包容性綠色增長水平的空間收斂，從而縮小地區包容性綠色增長差距。與此同時，東部發達地區金融資源較為豐富，數字普惠金融對該地區金融排斥起到“錦上添花”式的緩解作用，因此東部數字普惠金融對縮小地區包容性綠色增長差距的作用并不會像中西部那樣明顯。

六、研究結論與政策啟示

本文系統考察了數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的影響機理，深入揭示了數字普惠金融影響地區包容性綠色增長差距的資本要素流動機制。在此基礎上，借助2012—2022年中國277個地級城市的面板數據，測算了中國城市層面的包容性綠色全要素生產率，并利用空間收斂模型實證檢驗了中國地區包容性綠色增長差距的變動特征以及數字普惠金融的影響效應。研究發現：（1）在考慮空間效應的情形下，中國包容性綠色增長存在條件β收斂特征，即地區包容性綠色增長差距逐漸縮小；（2）數字普惠金融顯著加快了包容性綠色增長速度，有利于促進包容性綠色增長空間收斂，縮小地區包容性綠色增長差距；（3）數字普惠金融的空間溢出效應在包容性綠色增長空間收斂過程中發揮著重要作用，有效縮小了空間鄰近地區的包容性綠色增長差距；（4）資本要素流動是數字普惠金融影響地區包容性綠色增長差距的重要機制，即數字普惠金融通過加快資本要素流動縮小了地區包容性綠色增長差距；（5）進一步異質性分析表明，在數字普惠金融的三個維度中，覆蓋廣度對地區包容性綠色增長差距的縮小作用更強，同時數字普惠金融對地區包容性綠色增長差距的縮小作用在中西部更加顯著。

本文主要的政策啟示：（1）科學制定全局化、差異化戰略舉措，推進地KrNC2p/K7SEQJIbkajOmxM5/cQ8ZniseTP1hjKToLM8=區包容性綠色協調發展。持續貫徹落實國家區域重大戰略與區域協調發展戰略，根據各地區包容性綠色發展現狀，因地制宜制定具體可行的推動包容性綠色增長的相關政策措施；建立包容性綠色增長的地區間合作交流機制與協同發展模式，充分發揮落后地區對發達地區的競爭追趕效應，以及發達地區對落后地區的輻射帶動效應。（2）充分發揮數字普惠金融對包容性綠色增長的收斂效應，縮小地區包容性綠色增長差距。進一步提高數字普惠金融服務經濟增長的質效，降低低收入群體和農村居民的金融市場進入門檻，緩解綠色行業發展的融資約束，促進包容性綠色增長；著力發揮數字普惠金融的“普惠性”和“益貧式增長”效應，充分挖掘落后地區包容性綠色增長潛力和邊際貢獻率，進而縮小同發達地區之間的包容性綠色增長差距，甚至實現趕超。（3）依托數字普惠金融促進資本要素自由流動，實現資本優化配置。進一步完善數字普惠金融基礎設施，尤其是加快推進數字鄉村建設，最大化發揮數字普惠金融的信息溢出效應，引導資本要素自由流動與優化配置；出臺傾斜性政策支持落后地區數字普惠金融發展，引導資本要素向落后地區流動，滿足落后地區包容性綠色增長的金融需求，進而縮小地區包容性綠色增長差距。

參考文獻：

［1］周小亮，吳武林.中國包容性綠色增長的測度及分析［J］．數量經濟技術經濟研究，2018，35（8）：3-20.

［2］崔婕，李瑞田，韓啟春.金融科技助力實現共同富裕——基于數字普惠金融賦能視角［J］．經濟問題，2023（5）：1-8+118.

［3］王平，王凱.數字金融與共同富裕——基于我國省級面板數據的實證研究［J］．哈爾濱商業大學學報（社會科學版），2022（4）：31-43+80.

［4］余進韜，張蕊，龔星宇.數字金融如何影響綠色全要素生產率——動態特征、機制識別與空間效應［J］．當代經濟科學，2022，44（6）：42-56.

［5］丁杰，袁也，符號亮.金融減貧：數字金融與傳統金融的互動關系及相對重要性分析［J］．國際金融研究，2022（9）：14-24.

［6］傅利福，厲佳妮，方霞，等.數字普惠金融促進包容性增長的機理及有效性檢驗［J］．統計研究，2021，38（10）：62-75.

［7］黎毅，蔣青松.數字普惠金融與包容性增長——基于城鄉多維差距視角［J］．西安財經大學學報，2023，36（3）：51-62.

［8］呂巖威，李禹陶.資本要素市場扭曲對經濟高質量發展的影響及其機制研究［J］．統計研究，2023，40（5）：51-63.

［9］陳經偉，姜能鵬.資本要素市場扭曲對企業技術創新的影響：機制、異質性與持續性［J］．經濟學動態，2020（12）：106-124.

［10］張宗新，張帥.數字金融提升我國資本要素配置效率研究［J］．社會科學，2022（11）：129-139.

［11］李曉龍，冉光和.數字金融發展、資本配置效率與產業結構升級［J］．西南民族大學學報（人文社會科學版），2021，42（7）：152-162.

［12］鄭萬騰，趙紅巖.數字金融發展能驅動區域技術創新收斂嗎——來自中國284個城市的經驗證據［J］．當代經濟科學，2021，43（6）：99-111.

［13］李建偉，危仁義，解其昌.共同富裕視域下數字金融對城鄉消費差距空間收斂的影響研究［J］．統計與信息論壇，2023，38（6）：102-116.

［14］LeSageP，PaceK.IntroductiontoSpatialEconometrics［M］．Abingdon：Taylor&FrancisGroup，2009.

［15］ElhorstJP.MatlabSoftwareforSpatialPanels［J］．InternationalRegionalScienceReview，2014，37（3）：389-405.

［16］邵帥，范美婷，楊莉莉.經濟結構調整、綠色技術進步與中國低碳轉型發展——基于總體技術前沿和空間溢出效應視角的經驗考察［J］．管理世界，2022，38（2）：46-69.

［17］LeeLF，YuJ.EstimationofSpatialAutoregressivePanelDataModelswithFixedEffects［J］．JournalofEconometrics，2010，154（2）：165-185.

［18］聶長飛，簡新華.中國高質量發展的測度及省際現狀的分析比較［J］．數量經濟技術經濟研究，2020，37（2）：26-47.

［19］李華，董艷玲.中國經濟高質量發展水平及差異探源——基于包容性綠色全要素生產率視角的考察［J］．財經研究，2021，47（8）：4-18.

［20］ChungYH，FreR，GrosskopfS.ProductivityandUndesirableOutputs：ADirectionalDistanceFunctionApproach［J］．JournalofEnvironmentalManagement，1997，51（3）：229-240.

［21］王媛媛，韓瑞棟.新型城鎮化對數字普惠金融的影響效應研究［J］．國際金融研究，2021（11）：3-12.

［22］劉長庚，王宇航，張磊.數字普惠金融提高了勞動收入份額嗎［J］．經濟科學，2022（3）：143-154.

［23］ToneK.ASlacks-basedMeasureofEfficiencyinDataEnvelopmentAnalysis［J］．EuropeanJournalofOperationalResearch，2001，130（3）：498-509.

［24］周迪，鐘紹軍.資本流動與經濟增長俱樂部趨同：以長三角城市群為例［J］．管理評論，2020，32（5）：76-86.

CanDigitalInclusiveFinanceNarrowtheGapofRegionalInclusiveGreenGrowth

JIANGTangyang1，LIXiaolong2

（1.SchoolofInternet，AnhuiUniversity，Hefei230039，China;2.LaboratoryofArtificialIntelligenceand

DigitalFinance，Guizhou?;UniversityofFinanceandEconomics，Guiyang550025，China）

Abstract：Thisarticleinvestigatestheintrinsicmechanismoftheimpactofdigitalinclusivefinancedevelopmentonregionalinclusivegreengrowthgap，andusespaneldatafrom277prefecturelevelcitiesinChinafrom2012to2022toconstructaspatialconvergencemodeltoempiricallytestthechangingcharacteristicsofregionalinclusivegreengrowthgapandtheimpactofdigitalinclusivefinance.Thisstudyfoundthatundertheconsiderationofspatialeffects，Chinaexhibitstheconditionofβconvergenceininclusivegreengrowth，meaningthatthegapininclusivegreengrowthamongregionsisgraduallynarrowing;Digitalinclusivefinanceanditsspatialspillovereffectshaveacceleratedthespeedofinclusivegreengrowth，whichisconducivetonarrowingtheregionalgapininclusivegreengrowth;Capitalelementflowisanintrinsicmechanismfordigitalinclusivefinancetonarrowthegapinregionalinclusivegreengrowth.Furtherheterogeneityanalysisshowsthatamongthethreedimensionsofdigitalinclusivefinance，coveragebreadthhasastrongereffectonnarrowingthegapinregionalinclusivegreengrowth，whiletheeffectofdigitalinclusivefinanceonnarrowingthegapinregionalinclusivegreengrowthismoresignificantinthecentralandwesternregions.

Keywords：digitalinclusivefinance;regionalinclusivegreengrowthgap;spatialconvergence;capitalelementflow

（責任編輯：周正）