基于空間杜賓模型的數(shù)字普惠金融與我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長研究

楊宇 張彩虹

摘 要：本文采用空間杜賓模型探究了數(shù)字普惠金融與我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。結(jié)果表明：在三種空間權(quán)重矩陣下，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與數(shù)字普惠金融呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)性;數(shù)字普惠金融對本地經(jīng)濟(jì)增長有正向的直接效應(yīng)，對周邊地區(qū)有負(fù)向的空間溢出效應(yīng);教育水平、財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)發(fā)展均可促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長，但財(cái)政科技投入不存在空間溢出效應(yīng);政府行為水平對本地經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了反向的直接效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;空間杜賓模型;直接效應(yīng);空間溢出效應(yīng)

本文索引：楊宇，張彩虹.基于空間杜賓模型的數(shù)字普惠金融與我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長研究[J].中國商論，2021（24）：-113.

中圖分類號：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）12（b）--05

改革開放以來，我國政府積極推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、新舊動能轉(zhuǎn)換、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等措施，保持了經(jīng)濟(jì)穩(wěn)中向好、長期向好的基本趨勢。但是，由于不同區(qū)域社會歷史、資源稟賦、分工水平、區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等方面存在差異，導(dǎo)致我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長出現(xiàn)不平衡的現(xiàn)象。區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長是總體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的重要支撐，不平衡的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長不利于我國整體經(jīng)濟(jì)社會的穩(wěn)定和諧發(fā)展。

聯(lián)合國在2005年首次提出了“普惠金融”這一概念，目的在于解決全球各國普遍存在的貧富差距擴(kuò)大、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)惡化和社會發(fā)展不平衡等問題。2013年，我國正式提出發(fā)展普惠金融，意在為我國社會各階層群體尤其是低收入人群、小微型企業(yè)等提供合理、高效的金融服務(wù)，使其公平地參與社會經(jīng)濟(jì)活動，縮小貧困差距，以促進(jìn)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的良性增長。

盡管近年來普惠金融發(fā)展迅速，但實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)的高開設(shè)成本使得金融機(jī)構(gòu)在推進(jìn)普惠金融業(yè)務(wù)發(fā)展時(shí)積極性降低。得益于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展，數(shù)字普惠金融突破了地域限制，在深度與廣度兩個(gè)方面推進(jìn)了普惠金融發(fā)展的進(jìn)程。我國在電子商務(wù)與電子支付方面有著巨大優(yōu)勢，正是推進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)良性增長的重要機(jī)遇。因此，探究數(shù)字普惠金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系在中國經(jīng)濟(jì)“新時(shí)代”具有重要意義。

1 研究綜述

1.1 關(guān)于普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響

目前，比較普遍的觀點(diǎn)是普惠金融的發(fā)展有助于經(jīng)濟(jì)增長。Corrado G and Corrado L（2017）[1]發(fā)現(xiàn)普惠金融可以讓人們更容易獲得信貸等金融服務(wù)，積極參與生產(chǎn)性經(jīng)濟(jì)活動，以推動經(jīng)濟(jì)增長。劉金全和畢振豫（2019）[2]結(jié)合普惠金融指數(shù)，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法考察了普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，發(fā)現(xiàn)普惠金融發(fā)展可以通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長來間接遏制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大。

但有少數(shù)學(xué)者認(rèn)為，普惠金融發(fā)展到一定階段后會抑制經(jīng)濟(jì)增長，即存在倒“U”型關(guān)系。Sahay R等（2015）[3]認(rèn)為普惠金融發(fā)展在短期內(nèi)會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但到達(dá)一定水平后會對金融穩(wěn)定性產(chǎn)生負(fù)面影響，從而減少國民經(jīng)濟(jì)收益，最終抑制經(jīng)濟(jì)增長。付莎和王軍（2018）[4]基于因子分析法構(gòu)建了普惠金融指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長之間存在倒“U”型關(guān)系，且對不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用存在差異。

1.2 關(guān)于數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響

郝云平和雷漢云（2018）[5]運(yùn)用空間計(jì)量模型研究了數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長存在非線性的促進(jìn)作用。詹韻秋（2018）[6]運(yùn)用系統(tǒng)GMM模型考察了2011—2015年我國數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長數(shù)量的關(guān)系，認(rèn)為數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長數(shù)量存在正“U”型效應(yīng)，且我國大部分地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平未達(dá)到拐點(diǎn)值。晏鴻萃和劉成杰（2020）[7]基于2011—2017年全國285個(gè)地級市樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠有效促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，縮小各地級市經(jīng)濟(jì)增長的差距。

數(shù)字普惠金融打破了原有普惠金融的經(jīng)營模式，使金融產(chǎn)品多樣化，受益群眾更為廣泛，研究其對經(jīng)濟(jì)增長的作用更具時(shí)代意義。但值得注意的是，數(shù)字技術(shù)在縮短由于地理因素造成的空間信息隔離的同時(shí)，使數(shù)字普惠金融具有了空間外溢效應(yīng)，因此需要從空間的角度考量數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響。鑒于此，本文將基于我國31個(gè)省、市、自治區(qū)2011—2018年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量模型，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對我國不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響，以期為新時(shí)代推動數(shù)字普惠金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長提供新的思路。

2 模型設(shè)定與變量選取

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 空間權(quán)重矩陣

（1）地理距離矩陣

（2）經(jīng)濟(jì)距離矩陣

2.1.2 空間計(jì)量模型

本文遵循OLS-SAR，SEM-SDM的建模流程對模型進(jìn)行設(shè)定與檢驗(yàn)，首先設(shè)定空間計(jì)量模型的一般形式，具體公式如下：

2.2 變量選擇

（1）被解釋變量

一般來說，人均地區(qū)生產(chǎn)總值的大小可以判斷一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長狀況。因此，本文選取對數(shù)化處理的人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為被解釋變量。

（2）核心解釋變量

本文以數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2020）[8]作為核心解釋變量。為了使回歸結(jié)果更為準(zhǔn)確，將數(shù)字普惠金融指數(shù)的值除以100，得到IDIFI，進(jìn)行回歸運(yùn)算。

（3）控制變量

為了減少計(jì)算中產(chǎn)生的誤差，以更好地衡量數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響，本文選取受教育水平（EDU）、財(cái)政科技支出（TEC）、產(chǎn)業(yè)發(fā)展（IS）、固定資產(chǎn)投資（FI）、政府行為水平（GOV）五個(gè)指標(biāo)，如表1所示。

3 實(shí)證分析

3.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

3.1.1 全局空間自相關(guān)分析

式中，為樣本方差，為空間權(quán)重矩陣元素，為空間權(quán)重之和。值一般位于，負(fù)值表示變量存在負(fù)的空間自相關(guān)，正值表示變量存在正的空間自相關(guān)，當(dāng)值趨近于0時(shí)，表示不存在空間自相關(guān)。

表2、表3分別顯示了三種權(quán)重矩陣下我國31個(gè)省、市、自治區(qū)2011—2018年經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融的Moran’I指數(shù)。根據(jù)結(jié)果可知，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融均通過了顯著性檢驗(yàn)，并在1%的水平上高度拒絕原假設(shè)，且Moran’s I值均大于0，說明兩者均具有顯著的空間正相關(guān)性。

3.1.2 局部空間自相關(guān)分析

為了更直觀地描述空間區(qū)域不平衡現(xiàn)象，本文繪制了局部Moran’I散點(diǎn)圖，以檢驗(yàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與數(shù)字普惠金融在空間上的差異。由于篇幅有限，本文只給出了2011年和2018年在地理距離權(quán)重與經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重下區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與數(shù)字普惠金融的局部Moran’I散點(diǎn)圖，如圖1、圖2所示。

從圖1、圖2可以看出，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)和數(shù)字普惠金融指標(biāo)落在第一、第三象限居多，說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融存在“高—高”聚集和“低—低”聚集的空間趨勢。從時(shí)間趨勢的角度看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融的聚集態(tài)勢有所減弱，但不明顯。

3.2 空間計(jì)量模型檢驗(yàn)及選擇

本文首先進(jìn)行了LM檢驗(yàn)，表4中的診斷結(jié)果顯示，空間誤差效應(yīng)與空間滯后效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量均在1%的顯著性水平上顯著，因此拒絕選擇混合OLS模型，應(yīng)選擇空間杜賓模型。其次，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。最后，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)均證明空間杜賓模型（SDM）不可以退化為空間自回歸模型（SAR）或空間誤差模型（SEM）。因此，本文應(yīng)選擇空間杜賓固定效應(yīng)模型來進(jìn)行實(shí)證分析。

3.3 空間杜賓模型及其效應(yīng)分解

對空間杜賓固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，根據(jù)表5可知，從整體上看，在三種固定效應(yīng)模型下，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為正，說明我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。以地區(qū)固定效應(yīng)模型為例，鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長水平每提升1%，會帶動本地經(jīng)濟(jì)增長水平提升0.6%。這可能是經(jīng)濟(jì)高速增長和快速城市化等現(xiàn)象使得發(fā)達(dá)地區(qū)的各類要素資源對周邊地區(qū)產(chǎn)生了外溢性“輻射”，從而帶動了周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，也從一定程度上反映出我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在失衡現(xiàn)象。同時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)顯著為正，說明本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于推動該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。具體而言，以地區(qū)固定效應(yīng)模型為例，某地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高1%，會促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長0.275%;其空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對鄰近地區(qū)產(chǎn)生負(fù)向的外部性，抑制了鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。

由于解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著不為零，本文采用空間回歸模型偏微分方法，以彌補(bǔ)空間杜賓模型中包含的解釋變量的空間滯后項(xiàng)對反饋效應(yīng)產(chǎn)生的影響。根據(jù)表6結(jié)果可知，個(gè)體固定效應(yīng)模型優(yōu)于另外兩種固定效應(yīng)模型，因此，選取地區(qū)固定效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分解估計(jì)，結(jié)果如表7所示。

首先，在核心解釋變量方面，數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)顯著為正，具體來說，當(dāng)某地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高1%，會使得該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長0.274%;間接效應(yīng)顯著為負(fù)，說明某地區(qū)的數(shù)字普惠金融在促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，對鄰近地區(qū)產(chǎn)生了負(fù)向的溢出效應(yīng)，阻礙了鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。這有可能是部分?jǐn)?shù)字化服務(wù)發(fā)展水平高的地區(qū)，以其先進(jìn)的技術(shù)及優(yōu)質(zhì)便捷的服務(wù)，吸收了鄰近地區(qū)的客戶資源，造成了這種負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。其次，在控制變量方面，受教育水平的直接和間接效應(yīng)均顯著為正，說明受教育水平的提升會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但直接效應(yīng)遠(yuǎn)小于間接效應(yīng)。財(cái)政科技投入的直接效應(yīng)顯著為正，間接效應(yīng)并不顯著，說明加大財(cái)政科技投入僅可促進(jìn)本地的經(jīng)濟(jì)增長。產(chǎn)業(yè)發(fā)展的直接與間接效應(yīng)均顯著為正，且間接效應(yīng)遠(yuǎn)大于直接效應(yīng)。固定資產(chǎn)投資的直接效應(yīng)顯著為正，說明加大固定資產(chǎn)投資有利于促進(jìn)本地的經(jīng)濟(jì)增長。最后，政府行為水平的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，間接效應(yīng)和總效應(yīng)不顯著，有可能是地方政府對經(jīng)濟(jì)的某些干涉行為在一定程度上阻礙了本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在進(jìn)行空間杜賓模型及其分解效應(yīng)的研究時(shí)，本文采用的空間權(quán)重矩陣是地理距離矩陣，為進(jìn)一步驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，將地理距離矩陣更換為經(jīng)濟(jì)距離矩陣，重新進(jìn)行回歸分析，根據(jù)表7的結(jié)果可知，各變量的系數(shù)和顯著性水平?jīng)]有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，總體方向保持一致，表明實(shí)證結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

（1）我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融均呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)性。本文通過構(gòu)建三種不同的距離矩陣對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融進(jìn)行了空間相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明在三種矩陣下兩者均存在顯著的空間正相關(guān)性，且通過莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖可知，兩者均存在“高—高”聚集和“低—低”聚集的空間趨勢。

（2）我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的空間正向溢出效應(yīng)，說明相互鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平密切相關(guān)，形成了“點(diǎn)帶動面”的發(fā)展趨勢，反映出在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)高速增長和快速城市化進(jìn)程中，我國發(fā)達(dá)地區(qū)對鄰近欠發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)生了較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)“輻射”作用，也說明了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在失衡現(xiàn)象。

（3）數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響的直接效應(yīng)為正，空間溢出效應(yīng)為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長，但不利于鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長;并且這種收斂作用的空間溢出效應(yīng)占比很高，因此在研究數(shù)字普惠金融對我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的效應(yīng)時(shí)，考慮空間溢出效應(yīng)是十分必要的。

（4）從控制變量的層面來看，受教育水平的提升可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但其間接效應(yīng)遠(yuǎn)大于直接效應(yīng);財(cái)政科技投入以及固定資產(chǎn)投資的提高可以促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長，但不會影響鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長;產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以促進(jìn)本地與鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長;政府行為水平會抑制本地經(jīng)濟(jì)增長，可能是財(cái)政分權(quán)使得地方政府間的競爭行為更為激烈，在一定程度上阻礙了經(jīng)濟(jì)增長。

4.2 政策建議

結(jié)合上述結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)建議：

（1）我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融均存在空間不平衡性。為了使區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展，各地政府應(yīng)根據(jù)具體情況，因地制宜，制定符合本地經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀的數(shù)字普惠金融發(fā)展策略，逐漸打破行政區(qū)劃分導(dǎo)致的區(qū)域割裂局面，促進(jìn)數(shù)字普惠金融資源在區(qū)域間的流動，合理分配金融資源。

（2）數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)顯著為正，空間溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，因此政府應(yīng)加強(qiáng)“5G”網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大固定資產(chǎn)投資，積極引導(dǎo)地區(qū)間產(chǎn)業(yè)聚集，形成地區(qū)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)鏈，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。合理布局?jǐn)?shù)字技術(shù)，加強(qiáng)區(qū)域間的協(xié)同作用，以促進(jìn)直接效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長帶來的正向影響，減少空間溢出效應(yīng)的負(fù)向影響。

（3）數(shù)字普惠金融的發(fā)展有效地解決了傳統(tǒng)金融信息不對稱等問題，使群眾可以更加方便、快捷地獲得金融服務(wù)，但網(wǎng)絡(luò)金融詐騙與虛假宣傳等現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。政府和相關(guān)部門在加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管的同時(shí)，也要積極開展多種形式的金融知識宣傳教育，提高消費(fèi)者數(shù)字金融素養(yǎng)，樹立正確的數(shù)字消費(fèi)與投資理念，使消費(fèi)者切身感受到數(shù)字普惠金融帶來的紅利。

（4）在財(cái)政分權(quán)制度下，政府應(yīng)改變過去以GDP為導(dǎo)向的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使考評內(nèi)容多元化，減少地區(qū)政府間由于競爭而造成的市場分割、資源浪費(fèi)等阻礙經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)象，加強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)合作，實(shí)現(xiàn)資源共享、共同進(jìn)步與共同發(fā)展，最終推動區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)增長。

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基金項(xiàng)目：中國科協(xié)科普專項(xiàng)基金項(xiàng)目“2020年高端科技創(chuàng)新智庫青年項(xiàng)目——支撐鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的土地制度改革研究課題”（20200608CG080738）。

作者簡介：楊宇（1997-），男，漢族，山東日照人，碩士研究生，研究方向：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)。

通訊作者：張彩虹（1965-），女，漢族，甘肅蘭州人，博士，教授，研究方向：投資經(jīng)濟(jì)與風(fēng)險(xiǎn)管理。

Research on Digital Inclusive Finance and China’s Regional Economic Growth Based on Spatial Dubin Model

School of Economics and Management， Beijing Forestry University

YANG Yu? ZHANG Caihong

Abstract： This paper uses spatial Dubin model （SDM） to explore the relationship between digital inclusive finance and regional economic growth in China. The results show that there is a significant positive spatial correlation between regional economic growth and digital inclusive finance in China under three spatial weight matrices. Digital inclusive finance has positive direct effect on local economic growth and negative spatial spillover effect on surrounding areas. Education level， financial investment in science and technology and industrial development can promote local economic growth， but there is no spatial spillover effect of financial investment in science and technology. The level of government action has a direct inverse effect on local economic growth.

Keywords： digital inclusive finance; regional economic growth; spatial Dubin model （SDM）; direct effect; spatial spillover effect