數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響效應(yīng)

張小鋒 王菁彤

內(nèi)容提要：數(shù)字普惠金融對縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距具有吸納、增長和包容效應(yīng)?；?011-2020年省級面板數(shù)據(jù)，本文建立個(gè)體固定效應(yīng)模型釋析數(shù)字普惠金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動(dòng)關(guān)系。研究表明：因異質(zhì)性不同數(shù)字普惠金融能有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距;全國和東中部同時(shí)存在線性和非線性關(guān)系，但因單門檻限值不同數(shù)字普惠金融在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長上中部效應(yīng)要明顯高于東部，而西部和東北兩者只是簡單的線性關(guān)系;覆蓋面指數(shù)、使用率指數(shù)和數(shù)字化指數(shù)所發(fā)揮的作用不同，覆蓋面指數(shù)能縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，使用率指數(shù)在西部和東北顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，數(shù)字化指數(shù)在東中部顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。因此，需大力發(fā)展數(shù)字普惠金融、實(shí)施差異性的財(cái)政政策、提升普惠金融的覆蓋面和使用率，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距和促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;個(gè)體固定效應(yīng)

中圖分類號：F810.7 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ?文章編號：1001-148X（2022）02-0040-09

收稿日期：2021-09-30

作者簡介：張小鋒（1984-），男，江西撫州人，哈爾濱商業(yè)大學(xué)財(cái)政與公共管理學(xué)院副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與財(cái)稅政策;王菁彤（1993-），本文通訊作者，女，哈爾濱人，哈爾濱商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策。

基金項(xiàng)目：黑龍江省社科項(xiàng)目“雙循環(huán)格局下黑龍江省新型城鎮(zhèn)化高質(zhì)量建設(shè)研究”，項(xiàng)目編號：21JYC239。

一、引言

我國在經(jīng)濟(jì)區(qū)域上劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)（以下簡稱東中西北）①，且較長時(shí)期施行東部率先發(fā)展、中部崛起、西部大開發(fā)和東北振興的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，但區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距仍然較大。如2019年東部GDP總量511161.2億元，占全國比重的51.9%;中部總量218737.8億元，占比22.2%;西部總量205185.2億元，占比20.8%;而東北總量僅為50249億元，占比僅5.1%②。人均GDP東部（94372元）是中部的（58728元）1.61倍、西部（53742元）的1.76倍、東北（46554元）的2.03倍。差距如此之大的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不僅不利于我國區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和實(shí)現(xiàn)國內(nèi)大循環(huán)，更不利于整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和諧發(fā)展。

2005年聯(lián)合國首次提出了注重為弱勢群體提供高效、合理的金融產(chǎn)品和服務(wù)的普惠金融，2006年被引入國內(nèi)，自此引起政府及學(xué)界的廣泛關(guān)注與研究。2013年11月黨的第十八屆三中全會(huì)正式將普惠金融作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略之一，2016年9月G20峰會(huì)將數(shù)字技術(shù)融入普惠金融，數(shù)字普惠金融時(shí)代正式來臨。2021年3月《國家“十四五”規(guī)劃》提出“健全普惠性的現(xiàn)代金融體系，增強(qiáng)金融普惠性”，同年中央一號文件明確提出要大力發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融。大力發(fā)展數(shù)字普惠金融有助于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長，深入探究數(shù)字普惠金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)能力與互動(dòng)關(guān)系，對建立現(xiàn)代財(cái)稅金融體制、深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。

二、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融旨在利用數(shù)字技術(shù)讓更多的人享受金融發(fā)展的成果。國內(nèi)外學(xué)界關(guān)于數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的論述頗豐。De Gregorio和Guidotti（1995）[1]實(shí)證分析了金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的正向關(guān)系，即金融深化有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;Arestis等（2001）[2]認(rèn)為，股市和銀行等金融主體能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展;Chang和Caudill*S（2005）[3]利用VAR模型研究得出中國臺灣地區(qū)金融發(fā)展有助于經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)論;Abu-Bader和Abu-Qam（2008）[4]研究表明普惠金融能提高投資效率，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長;Corrado和Corrado（2017）[5]認(rèn)為，數(shù)字普惠金融能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的包容性增長和發(fā)展;張賀（2019）[6]回顧以往實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)得出：數(shù)字普惠金融具有包容性特征，能在很大程度上包容經(jīng)濟(jì)增長。但隨著研究的深入，也出現(xiàn)了相反的觀點(diǎn)，如Sahay等人（2015）[7]認(rèn)為，數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定程度后會(huì)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：發(fā)展數(shù)字普惠金融能顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但兩者存在著線性和非線性關(guān)系。

中國學(xué)界多數(shù)研究者認(rèn)為，數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正向影響。如傅秋子等人（2018）[8]基于家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)研究了數(shù)字金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性影響，表明數(shù)字金融能激發(fā)農(nóng)村具有智能手機(jī)、網(wǎng)購習(xí)慣的人群消費(fèi)，尤其是受教育水平越高的人群，提升多維度消費(fèi)需求的效率和效應(yīng)更高;張勛等人（2019）[9]運(yùn)用實(shí)證分析得出數(shù)字金融有利于包容性增長，可改善農(nóng)民創(chuàng)業(yè)條件，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)服務(wù)均等化，提升落后地區(qū)農(nóng)村低收入群體的家庭收入更為顯著;郭妍等人（2020）[10]基于縣域調(diào)查數(shù)據(jù)得出數(shù)字普惠金融具有顯著的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，在推動(dòng)傳統(tǒng)金融并與之良性互動(dòng)等方面發(fā)揮了重要作用;褚翠翠（2021）[11]基于2011-2018年省域面板數(shù)據(jù)對數(shù)字普惠金融與省域經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，表明在不同的空間權(quán)重矩陣下兩者間均存在顯著的空間相關(guān)性，數(shù)字普惠金融有助于本區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但不利于臨近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，表現(xiàn)為空間溢出負(fù)效應(yīng)。相反的觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定程度后便會(huì)阻礙或抑制經(jīng)濟(jì)增長[12-13]。關(guān)于數(shù)字普惠金融是否能夠縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的研究成果較少。杜莉等人（2017）[14]基于省際面板數(shù)據(jù)研究表明，普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展能起到顯著效應(yīng)，但沒有分析區(qū)域間的差異度;張恒等人（2021）[15]基于2011-2019年省級面板數(shù)據(jù)，研究了兩者的時(shí)空耦合協(xié)調(diào)，得出數(shù)字普惠金融具有空間集聚性和區(qū)域收斂性，能相對縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，但效果不夠明顯。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的正效應(yīng)因區(qū)域異質(zhì)性不同而不同，總體能有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

本文在借鑒數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響研究成果的基礎(chǔ)上，參考張賀和白欽先（2018）[16]研究數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響所闡述的包容、減貧和增長三大效應(yīng)，結(jié)合數(shù)字普惠金融的收斂性、集聚性和異質(zhì)性等特征[17]，提出其對縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的效應(yīng)機(jī)制，如圖1所示。

從圖中可以看出，數(shù)字普惠金融通過拓展覆蓋面、擴(kuò)大使用率和提升數(shù)字化方面發(fā)揮著吸納、增長和包容三大效應(yīng)，從而縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。主要表現(xiàn)在：

第一，拓展覆蓋面緩解排斥。數(shù)字普惠金融通過對數(shù)字技術(shù)運(yùn)用跨越實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)從而拓寬產(chǎn)品及服務(wù)的覆蓋面，使得偏遠(yuǎn)、農(nóng)村及落后地區(qū)的居民也能享受到普惠金融，具有顯著的吸納效應(yīng)，能有效緩解排斥[18]。如陳寶珍等人（2020）[19]認(rèn)為，數(shù)字普惠金融能提高居民的貸款、投資和理財(cái)?shù)冉鹑谥R，降低金融排斥。周雨晴等人[20]實(shí)證研究表明，發(fā)展數(shù)字普惠金融對緩解農(nóng)村金融排斥具有重要作用。

第二，擴(kuò)大使用率引導(dǎo)消費(fèi)。數(shù)字普惠金融具有衍生功能，當(dāng)貧困人群獲得額外金融支持后，在滿足“衣食住行醫(yī)教”等基本需求外，其人力資本也逐漸提升，生活條件的改善和收入水平的提高促進(jìn)消費(fèi)的擴(kuò)大和升級。如張彤進(jìn)和蔡寬寧（2018）[21]基于家庭的微觀證據(jù)，分析認(rèn)為數(shù)字普惠金融更顯著地促進(jìn)了中低收入、中西部及農(nóng)村偏遠(yuǎn)地區(qū)的居民消費(fèi);孫玉環(huán)等人（2021）[22]分析認(rèn)為數(shù)字普惠金融對中低收入、村屯、鎮(zhèn)中心區(qū)、主城區(qū)和高學(xué)歷人群的居民消費(fèi)促進(jìn)作用顯著。

第三，提升數(shù)字化降低門檻。數(shù)字普惠金融的數(shù)字化特征顯著，金融機(jī)構(gòu)通過數(shù)字化即可擴(kuò)大和呈現(xiàn)多樣化地金融產(chǎn)品和服務(wù)，不僅能降低運(yùn)營成本，還能降低金融門檻，實(shí)現(xiàn)包容效應(yīng)。如周利（2020）[23]、張?zhí)N萍等（2020）[24]認(rèn)為，降低門檻效應(yīng)是數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的主要機(jī)制;王永倉（2021）[25]認(rèn)為，數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)具有雙重門檻效應(yīng)，尤其是對農(nóng)民增收上表現(xiàn)更為顯著。因此，本文提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字普惠金融通過緩解排斥的吸納效應(yīng)、引導(dǎo)消費(fèi)的增長效應(yīng)和降低門檻的包容效應(yīng)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇

1.被解釋變量。人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PcGDP），用于衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，綜合體現(xiàn)我國東中西北四大區(qū)域的生產(chǎn)、收入水平。

2.解釋變量。數(shù)字普惠金融總指數(shù)（MFI），用于衡量區(qū)域數(shù)字普惠金融總體發(fā)展差距，指數(shù)越大水平越高，綜合體現(xiàn)我國東中西北四大區(qū)域的數(shù)字普惠金融總體發(fā)展水平。普惠金融是個(gè)多維概念，為衡量各區(qū)域內(nèi)數(shù)字普惠金融的發(fā)展情況，本文借鑒北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的指標(biāo)體系，將數(shù)字普惠金融指數(shù)分為3個(gè)一級維度和12個(gè)二級維度，包括：一是覆蓋面指數(shù)（CFI），衡量各區(qū)域數(shù)字普惠金融的覆蓋狀況，體現(xiàn)地域排斥性，指數(shù)越大排斥越小，選取賬戶和綁卡等二級維度;二是使用率指數(shù)（UFI），衡量各區(qū)域使用產(chǎn)品及服務(wù)狀況，體現(xiàn)引導(dǎo)消費(fèi)性，指數(shù)越大引導(dǎo)越強(qiáng)，選取支付、基金、保險(xiǎn)、信貸、投資和信用等二級維度;三是數(shù)字化指數(shù)（DFI），衡量各區(qū)域產(chǎn)品的數(shù)字化程度，體現(xiàn)地域門檻性，指數(shù)越高門檻越小，選取便利、移動(dòng)、實(shí)惠和誠信等二級維度。

3.控制變量。本文除選取以上核心被解釋變量和解釋變量外，還需選取控制變量：一是人均地區(qū)財(cái)政科技支出（PcFTS），衡量各區(qū)域內(nèi)的人均財(cái)政科技支出能力，直接體現(xiàn)區(qū)域技術(shù)水平;二是人均地區(qū)財(cái)政教育支出（PcFEX），衡量各區(qū)域內(nèi)的人均教育能力，間接體現(xiàn)區(qū)域技術(shù)水平;三是地區(qū)服務(wù)業(yè)就業(yè)率（ESS），衡量各區(qū)域內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，體現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)人力資源占有量;四是人均地區(qū)固定資產(chǎn)投資（PcFAI），衡量各區(qū)域內(nèi)人均固定資產(chǎn)投資狀況，體現(xiàn)區(qū)域投資水平。

（二）模型方法

1.面板線性回歸模型。借助傳統(tǒng)道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，將PcGDP、MFI、PcFTS、PcFEX、ESS和PcFAI等變量引入函數(shù)中并取自然對數(shù)，用i代表不同的區(qū)域，t代表不同的年份，建立面板線性回歸模型，公式如（1）所示：

lnPcGDPit=α0+β1lnMFIit+β2lnPcFTSit+β3lnPcFEXit+β4lnESSit+β5lnPcFAIit+εit（1）

2.非線性門檻回歸模型。由于在不同的區(qū)域和年份，不能保證數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的線性關(guān)系，為了驗(yàn)證是否存在非線性關(guān)系，設(shè)置r單門檻限值和r1、r2雙門檻限值（r1

lnPcGDPit=α0+β1lnMFIit（MFIr）+β1′lnMFIit（MFIr）+β2lnPcFTSit+β3lnPcFEXit+β4lnESSit+β5lnPcFAIit+εit（2）

lnPcGDPit=α0+β1lnMFIit（MFIr1）+β1′lnMFIit（r1MFIr2）+β1″lnMFIit（MFIr2）+β2lnPcFTSit+β3lnPcFEXit+β4lnESSit+β5lnPcFAIit+εit （3）

3.多維度面板線性回歸模型。為更深入、全面地驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的具體影響，將一級維度指數(shù)CFI、UFI、DFI替代總指數(shù)MFI，建立具有維度的面板線性回歸模型，公式如（4）所示：

lnPcGDPit=α0+β1lnCFIit+β2lnUFIit+β3lnDFIit+β4lnPcFTSit+β5lnPcFEXit+β6lnESSit+β7lnPcFAIit+εit （4）

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮到模型的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取2011-2020年度中國大陸31個(gè)省級相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)東中西北四大區(qū)域進(jìn)行匯總。其中數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其一二級維度指數(shù)來自于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和CEIC數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、省級統(tǒng)計(jì)年鑒、2020年全國及各省國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，以及國家和省級統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站等。2011-2020年全國及東中西北四大區(qū)域數(shù)字普惠金融按省級平均總指數(shù)如表1和圖2所示。

從總量指標(biāo)看，東部數(shù)字普惠金融指數(shù)要遠(yuǎn)高于全國及其他地區(qū)水平，除2020年中部略高于全國平均水平外，中西部和東北地區(qū)均低于全國平均水平，說明其與東部發(fā)展差距較大，尤其是西部2011-2018年始終處于最低水平，但2019-2020年趕超了東北地區(qū)。從發(fā)展速度看，也是東部發(fā)展最快，如2020年較2011年增加316.66，次之為中部增量308.48，西部和東北地區(qū)增量分別為290.09和279.75（低于全國平均水平301.22）。尤其是東北地區(qū)除2011年（33.79）高于中西部排名第二，到2020年排名最低，說明其數(shù)字普惠金融發(fā)展速度較為緩慢，未能跟上全國的增幅。

四、實(shí)證分析

（一）面板線性回歸

在對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸之前，需要確定采取何種線性回歸分析方法，因此要求對全國及東中西和東北部面板數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。對于全國及東中西和東北部面板數(shù)據(jù)而言，固定效應(yīng)模型的擬合結(jié)果較隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu)，因此選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

進(jìn)一步對全國及東中西北四大區(qū)域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)體固定效應(yīng)模型的穩(wěn)健回歸，結(jié)果如表3所示?？芍喝珖?、東西部和東北地區(qū)的數(shù)字普惠金融總指數(shù)通過了置信水平在0.01下的顯著性檢驗(yàn)，中部通過了0.05的顯著性檢驗(yàn);全國和東中部的人均地區(qū)財(cái)政科技支出通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，西部和東北地區(qū)通過了0.1的顯著性檢驗(yàn);全國和東部的人均地區(qū)財(cái)政教育支出、地區(qū)服務(wù)業(yè)就業(yè)率均通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，中西部和東北地區(qū)通過了0.05的顯著性檢驗(yàn);全國及東中西北四大區(qū)域人均地區(qū)固定資產(chǎn)投資均通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)。全國及東中西北四大區(qū)域面板數(shù)據(jù)回歸的擬合優(yōu)度分別為0.8354、0.8911、0.8415、0.8139和0.8099，擬合結(jié)果顯示：全國層面看，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融總指數(shù)將會(huì)帶來0.0892248個(gè)單位的全國人均GDP的增長，這表明發(fā)展數(shù)字普惠金融能顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，即H1前部分成立;從東中西北四大區(qū)域大區(qū)域看，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融總指數(shù)將分別帶來0.0876951、0.0892175、0.1206988和0.1188754個(gè)單位的地區(qū)人均GDP的增長，其中東部增長低于全國平均水平，中部增長接近全國平均水平，而西部和東北地區(qū)增長高于全國平均水平，西部最高。這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的東部發(fā)展數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)低于西部和東北等經(jīng)濟(jì)落地區(qū)，數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的正效應(yīng)因區(qū)域異質(zhì)性不同而不同，在一定程度上能有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，即H2成立。

（二）非線性門檻回歸

由于在不同的區(qū)域和年份，不能保證數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的線性關(guān)系，為驗(yàn)證是否存在非線性關(guān)系，設(shè)置r單門檻限值和r1、r2雙門檻限值（r1

針對全國及東中西北四大區(qū)域的面板數(shù)據(jù)模型，使用統(tǒng)計(jì)和預(yù)測分析軟件Stata進(jìn)行進(jìn)一步實(shí)證，建立非線性門檻回歸模型，以證實(shí)數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否既存在線性關(guān)系又存在非線性關(guān)系。首先設(shè)置r1和r2的雙門檻限值進(jìn)行模型估計(jì)，結(jié)果如表4所示。

從表中數(shù)據(jù)可知，全國及東中西北四大區(qū)域雙門檻限值P-Value分別為0.0071、0.0035、0.3384、0.2657和0.2658，全國層面和東部P-Value雖顯著，但經(jīng)進(jìn)一步的LR檢驗(yàn)顯示并未通過，而中西部和東北地區(qū)P-Value明顯不顯著。因此，模型存在雙門檻限值的假設(shè)不成立，需要對模型設(shè)置r單門檻限值進(jìn)行模型估計(jì)，結(jié)果如表5所示。

從表中數(shù)據(jù)可知，全國及東中西北四大區(qū)域單門檻限值P-Value分別為0.0000、0.0000、0.0502、0.1381和0.1394，全國層面和東中部P-Value均顯著且通過了LR檢驗(yàn)，表明數(shù)字普惠金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長并非簡單的線性關(guān)系，而是存在一定的非線性關(guān)系，可進(jìn)一步進(jìn)行模型估計(jì)，即H1后部分成立。而西部和東北地區(qū)P-Value依然不顯著，說明數(shù)字普惠金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長只是簡單的線性關(guān)系，不存在非線性關(guān)系，即H1后部分不成立。因全國和東中部數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長具有非線性關(guān)系，故需要對其面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì)。根據(jù)單門檻限值將樣本設(shè)置為數(shù)字普惠金融總指數(shù)低水平區(qū)域和高水平區(qū)域2個(gè)區(qū)間，并對單門檻限值進(jìn)行估計(jì)，其估計(jì)結(jié)果如表6所示。

進(jìn)一步對全國及東部、中部單門檻限值進(jìn)行回歸分析，如表7所示。lnMFI、lnPcFTS、lnPcFEX、lnESS和lnPcFAI變量均通過了0.01、0.05或0.1置信水平的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)合表6、表7和回歸結(jié)果可知，全國及東部、中部單門檻限值分別為95.9941、231.9914和106.5515。從全國層面看，當(dāng)數(shù)字普惠金融總指數(shù)≤95.9941時(shí)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融總指數(shù)能帶來0.1378459個(gè)單位的全國人均GDP增長，當(dāng)總指數(shù)>95.9941時(shí)每提高1個(gè)單位的總指數(shù)將會(huì)帶來0.1218995個(gè)單位的全國人均GDP增長;東部當(dāng)數(shù)字普惠金融總指數(shù)≤231.9914時(shí)每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融總指數(shù)能帶來0.0859984個(gè)單位的地區(qū)人均GDP增長，當(dāng)總指數(shù)>231.9914時(shí)每提高1個(gè)單位的總指數(shù)能帶來0.0958745個(gè)單位的地區(qū)人均GDP增長;中部當(dāng)數(shù)字普惠金融總指數(shù)≤106.5515時(shí)每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融總指數(shù)能帶來0.1205485個(gè)單位的地區(qū)人均GDP增長，當(dāng)總指數(shù)>106.5515時(shí)每提高1個(gè)單位的總指數(shù)能帶來0.1177841個(gè)單位的地區(qū)人均GDP增長。

（三）多維度面板線性回歸

本文進(jìn)一步將數(shù)字普惠金融的覆蓋面指數(shù)、使用率指數(shù)和數(shù)字化指數(shù)3個(gè)一級維度替換數(shù)字普惠金融總指數(shù)，進(jìn)行多維度面板線性回歸。同理，在回歸之前先確定回歸方法，對全國及東中西北四大區(qū)域面板數(shù)據(jù)的F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示?？芍?，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。

對全國及東中西北四大區(qū)域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度個(gè)體固定效應(yīng)模型的穩(wěn)健回歸，結(jié)果如表9所示。全國層面：擬合優(yōu)度為0.8351，覆蓋面指數(shù)通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融覆蓋面指數(shù)能帶來0.0642587個(gè)單位的全國人均GDP增長，表明數(shù)字普惠金融覆蓋面的拓展有利于緩解排斥，發(fā)揮吸納效應(yīng)，顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;使用率指數(shù)未能通過檢驗(yàn)，不能證實(shí)使用率指數(shù)的提升與經(jīng)濟(jì)增長具有相關(guān)性;數(shù)字化指數(shù)通過了0.1的顯著性檢驗(yàn)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融數(shù)字化指數(shù)能帶來0.0154852個(gè)單位的全國人均GDP增長，表明數(shù)字普惠金融數(shù)字化的提升有利于降低門檻，發(fā)揮了包容效應(yīng)，能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

東部和中部區(qū)域：擬合優(yōu)度分別為0.8941和0.8158，覆蓋面指數(shù)通過了0.1和0.05的顯著性檢驗(yàn)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融覆蓋面指數(shù)能分別帶來0.0351551和0.0725846個(gè)單位的區(qū)域人均GDP增長，表明數(shù)字普惠金融覆蓋面的拓展有利于緩解排斥，發(fā)揮吸納效應(yīng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;使用率指數(shù)均未能通過檢驗(yàn)，不能證實(shí)使用率指數(shù)的提升與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有相關(guān)性;數(shù)字化指數(shù)通過了0.01和0.05的顯著性檢驗(yàn)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融數(shù)字化指數(shù)能分別帶來0.0374415和0.0222584個(gè)單位的區(qū)域人均GDP增長，表明數(shù)字普惠金融數(shù)字化的提升有利于降低門檻，發(fā)揮了包容效應(yīng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。

西部和東北區(qū)域：擬合優(yōu)度分別為0.8124和0.8110，覆蓋面指數(shù)通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融覆蓋面指數(shù)能分別帶來0.0678414和0.0596542個(gè)單位的區(qū)域人均GDP增長，表明數(shù)字普惠金融覆蓋面的拓展有利于緩解排斥，發(fā)揮吸納效應(yīng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;使用率指數(shù)均通過了0.1的顯著性檢驗(yàn)，每提高1個(gè)單位的數(shù)字普惠金融使用率指數(shù)能分別帶來0.0353369和0.0342558個(gè)單位的區(qū)域人均GDP增長，表明數(shù)字普惠金融使用率的擴(kuò)大有利于引導(dǎo)消費(fèi)，發(fā)揮增長效應(yīng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;數(shù)字化指數(shù)均未能通過檢驗(yàn)，不能證實(shí)數(shù)字化指數(shù)的提升與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有相關(guān)性。

綜上實(shí)證分析結(jié)果可知：覆蓋面指數(shù)在東中西北四大區(qū)域中均能發(fā)揮緩解排斥的吸納效應(yīng)，促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，中部表現(xiàn)最強(qiáng)（0.0725846），西部（0.0678414）和東北（0.0596542）次之，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)最弱（0.0351551），說明數(shù)字普惠金融能通過緩解排斥的吸納效應(yīng)縮小中西部、東北地區(qū)與東部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，即H3吸納效應(yīng)成立。使用率指數(shù)在西部和東北區(qū)域發(fā)揮了引導(dǎo)消費(fèi)的增長效應(yīng)，顯著地促進(jìn)了西部和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，而在東部和中部表現(xiàn)為不顯著，即H3增長效應(yīng)僅對西部和東北地區(qū)成立。數(shù)字化指數(shù)在東部和中部區(qū)域發(fā)揮了降低門檻的包容效應(yīng)，顯著地促進(jìn)了東部、中部經(jīng)濟(jì)增長，而在西部和東北地區(qū)表現(xiàn)為不顯著，即H3包容效應(yīng)僅對東部和中部成立。

五、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文基于2011-2020年中國省級面板數(shù)據(jù)，以人均GDP為核心被解釋變量，數(shù)字普惠金融指數(shù)為核心解釋變量，人均地區(qū)財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出、人均地區(qū)財(cái)政教育支出、地區(qū)服務(wù)業(yè)就業(yè)率和人均地區(qū)固定資產(chǎn)投資為控制變量，采用個(gè)體固定效應(yīng)，建立面板線性回歸模型和非線性門檻回歸模型，從全國和東中西北四大區(qū)域探究了數(shù)字普惠金融在縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距方面能起到積極的促進(jìn)效應(yīng);從覆蓋面指數(shù)、使用率指數(shù)和數(shù)字化指數(shù)建立多維度面板線性回歸模型，證實(shí)數(shù)字普惠金融能通過緩解排斥的吸納效應(yīng)、引導(dǎo)消費(fèi)的增長效應(yīng)和降低門檻的包容效應(yīng)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)可得出以下結(jié)論：

第一，因區(qū)域異質(zhì)性不同，數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)不同，總體上能有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。從全國數(shù)據(jù)層面看，發(fā)展數(shù)字普惠金融能顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但從東中西北四大區(qū)域數(shù)據(jù)層面看，東部數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)最弱，低于全國平均水平;中部次之，接近全國平均水平;西部和東北地區(qū)促進(jìn)效應(yīng)顯著，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國平均水平，尤其是西部高達(dá)0.1206988。這表明東部和中部等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展數(shù)字普惠金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)低于西部和東北等經(jīng)濟(jì)落地區(qū)，數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用因區(qū)域異質(zhì)性不同而不同，在一定程度上能有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

第二，發(fā)展數(shù)字普惠金融對全國及東中西北四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用存在非線性差異。全國和東部、中部數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長同時(shí)具有線性和非線性關(guān)系，但因單門檻限值不同，數(shù)字普惠金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)各不同，中部要明顯高于東部，表明在一定程度上能縮小中部與東部之間的差距。而西部和東北地區(qū)是簡單的線性關(guān)系。其原因在于西部和東北地區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)水平較低，增長較慢，相比全國及東部、中部地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較為落后，增長速度較慢，尤其是東北地區(qū)人口流失嚴(yán)重，資源稟賦欠缺，經(jīng)濟(jì)跟不上全國及東部、中部甚至是西部的發(fā)展步伐，東北振興任重道遠(yuǎn)。

第三，覆蓋面指數(shù)、使用率指數(shù)和數(shù)字化指數(shù)所發(fā)揮的作用不盡相同。覆蓋面指數(shù)能縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距;使用率指數(shù)僅在西部和東北顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，其原因是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，人均GDP較低，數(shù)字普惠金融不普及，使得使用率的提升引導(dǎo)消費(fèi)增長的反彈效應(yīng)明顯，相對而言，東部、中部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為發(fā)達(dá)，數(shù)字普惠金融普及率較高，使用率的提升很難起到反彈效應(yīng);數(shù)字化指數(shù)僅在東部、中部顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，其原因是數(shù)字化在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的西部和東北區(qū)域還處于起步階段，發(fā)展步伐跟不上東部、中部，導(dǎo)致降低門檻的包容效應(yīng)還未能發(fā)揮，但在若干年后反彈效應(yīng)明顯。

（二）啟示

第一，大力發(fā)展數(shù)字普惠金融。既然數(shù)字普惠金融能縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，應(yīng)大力發(fā)展西部和東北的數(shù)字普惠金融。東部和中部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，應(yīng)發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施完善、社會(huì)資本雄厚、第三產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展、高尖端人才聚集等優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展。而西部和東北經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后，存在基礎(chǔ)設(shè)施缺乏、社會(huì)資本薄弱、重工業(yè)稅負(fù)過重、輕工業(yè)發(fā)展緩慢、高尖端人才流失等問題，嚴(yán)重阻礙了數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展，因而應(yīng)加快數(shù)字普惠金融的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化營商環(huán)境，減輕企業(yè)稅負(fù)，重視發(fā)展服務(wù)業(yè)，培養(yǎng)、留住和引進(jìn)高尖端人才等。

第二，實(shí)施差異性的財(cái)政政策。東部和中部實(shí)施“適度積極”的財(cái)政政策，即擴(kuò)大財(cái)政支出規(guī)模要適度，總體達(dá)到調(diào)控經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、穩(wěn)定宏觀總需求的目的?！斑m度積極”財(cái)政政策可有效節(jié)約國家財(cái)力，用于帶動(dòng)和支持西部及東北等落后地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。西部和東北地區(qū)實(shí)施“擴(kuò)張積極”的財(cái)政政策，即加大財(cái)政轉(zhuǎn)移支付、公共基礎(chǔ)設(shè)施投入和稅收優(yōu)惠等力度，總體達(dá)到刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高市場總需求的目的?！皵U(kuò)張積極”財(cái)政政策，借助東部等發(fā)達(dá)地區(qū)結(jié)余財(cái)力，大力發(fā)展數(shù)字普惠金融，逐步趕上東部和中部的發(fā)展步伐，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

第三，提升普惠金融的覆蓋面、使用率和數(shù)字化程度。因覆蓋面指數(shù)可縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，故應(yīng)不斷豐富數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)，如普及推廣支付寶賬號、增加其綁卡用戶和數(shù)量等，拓展覆蓋面，緩解排斥效應(yīng);使用率指數(shù)僅在西部和東北地區(qū)顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，應(yīng)全面提升其使用率，如引導(dǎo)弱勢群體下載手機(jī)APP、關(guān)注微信公眾號、增加小微企業(yè)和個(gè)人的信貸服務(wù)，進(jìn)一步拓展保險(xiǎn)、理財(cái)、投資和信用等業(yè)務(wù)，擴(kuò)大其使用率，充分發(fā)揮消費(fèi)效應(yīng);數(shù)字化指數(shù)雖暫時(shí)不能顯著促進(jìn)西部和東北經(jīng)濟(jì)增長，但后勁十足，同樣應(yīng)注重提升數(shù)字化，降低門檻效應(yīng)。

注釋：

① 根據(jù)2011年6月國家統(tǒng)計(jì)局劃分，東部包括京津冀滬蘇浙閔魯粵瓊10個(gè)省（市）;中部包括晉皖贛豫鄂湘6個(gè)省份;西部包括蒙桂渝川貴滇藏陜甘青寧新12個(gè)?。ㄊ小^(qū)）;東北包括遼吉黑3個(gè)省份。

② 為排除2020年受新冠肺炎疫情的影響，采用2019年末數(shù)據(jù)，來源于中商產(chǎn)業(yè)研究院。

參考文獻(xiàn)：

[1] De Gregorio J，Guidotti P E.Financial Development and Economic Growth[J].World Development，1995，23（3）：433-448.

[2] Arestis P，Demetriades P O，Luintel K B.Financial Development and Economic Growth：The Role of Stock Markets[J].Journal of Money，Cerdit and Banking，2001：16-41.

[3] Chang T，Caudill*S B.Financial Development and Economic Growth：The Case of Taiwan[J].Applied Economics，2005，37（12）：1329-1335.

[4] Abu-Bader S，Abu-Qam A S.Financial Development and Economic Growth：Empirical Evidence from Six MENA Countries[J].Review of Development Economics，2008，12（4）：803-817.

[5] Corrado G，Corrado L.Inclusive Finance for Inclusive Growth and Development[J].Current Opinion in Environmental Sustainability，2017，24：19-23.

[6] 張賀.金融科技（FiTech）對科技小微企業(yè)融資的作用困境——三種張力視角下的沖突與化解[J].科學(xué)管理研究，2019，37（5）：152-156.

[7] Sahay R，Cihak M，N′Diaye P M B P.Financial Inclusion：Gan it Meet Multiple Macroeconomic Goals？[R].Washington，DC：International Monetary Fund，2015.

[8] 傅秋子，黃益平.數(shù)字金融對農(nóng)村金融需求的異質(zhì)性影響——來自中國家庭金融調(diào)查與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù)[J].金融研究，2018（11）：68-84.

[9] 張勛，萬廣華，張佳佳，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融與包容性增長[J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（8）：71-86.

[10]郭妍，張立光，王馨.農(nóng)村數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與影響因素研究——基于縣域調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2020（6）：122-132.

[11]褚翠翠，佟孟華，李洋，等.中國數(shù)字普惠金融與省域經(jīng)濟(jì)增長——基于空間計(jì)量模型的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2021（6）：179-190.

[12]杜強(qiáng)，潘怡.普惠金融對我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2016（3）：178-184.

[13]李濤，徐翔，孫碩.普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長[J].金融研究，2016（4）：1-16.

[14]杜莉，潘曉健.普惠金融、金融服務(wù)均衡化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展——基于中國省際面板數(shù)據(jù)模型的研究[J].吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2017，57（5）：37-44，203.

[15]張恒，趙茂，李璐.數(shù)字普惠金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空耦合協(xié)調(diào)研究——基于2011-2019年省級面板數(shù)據(jù)實(shí)證[J].新金融，2021（6）：47-53.

[16]張賀，白欽先.數(shù)字普惠金融減小了城鄉(xiāng)收入差距嗎？——基于中國省級數(shù)據(jù)的面板門檻回歸分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2018（10）：122-129.

[17]郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

[18]貝多廣，張銳.包容性增長背景下的普惠金融發(fā)展戰(zhàn)略[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2017（2）：5-12.

[19]陳寶珍，任金政.數(shù)字金融與農(nóng)戶：普惠效果和影響機(jī)制[J].財(cái)貿(mào)研究，2020，31（6）：37-47.

[20]周雨晴，何廣文.數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2020，42（3）：92-105.

[21]張彤進(jìn)，蔡寬寧.數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距了嗎？——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)問題，2021（9）：31-39.

[22]孫玉環(huán)，張汀昱，王雪妮，等.中國數(shù)字普惠金融發(fā)展的現(xiàn)狀、問題及前景[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（2）：43-59.

[23]周利，馮大威，易行健.數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距：“數(shù)字紅利”還是“數(shù)字鴻溝”[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2020（5）：99-108.

[24]張?zhí)N萍，趙建，葉丹.新中國70年收入分配制度改革的基本經(jīng)驗(yàn)與趨向研判[J].改革，2019（12）：115-123.

[25]王永倉.數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長的門檻效應(yīng)研究[J].金融理論與實(shí)踐，2021（6）：94-109.

Abstract：Digital inclusive finance is a hot topic in academic research in China. It has absorption， growth and inclusion effects on narrowing the gap of regional economic development. Based on the provincial panel data from 2011 to 2020， an individual fixed effect model was established to analyze and explain the interactive relationship between digital inclusive finance and regional economic development. The research shows that due to different heterogeneity， digital inclusive finance can effectively narrow the gap of regional economic development. There is a linear and nonlinear relationship between the whole country and the east and central regions at the same time， but the effect of inclusive finance on promoting economic growth in the central region is significantly higher than that in the east due to different single threshold limits， while there is only a simple linear relationship between the west and northeast. Coverage index， utilization index and digitization index play different roles， coverage index can narrow the gap of regional economic development， utilization index can significantly promote regional economic growth in the west and northeast， and digitization index can significantly promote regional economic growth in the east and central regions. Therefore， it is necessary to vigorously develop digital inclusive finance， implement differential fiscal policies and improve the three dimensions of Inclusive Finance in order to narrow the gap in regional economic development and promote regional coordinated development.

Key words：digital inclusive finance;regional economic development;individual fixation effect

（責(zé)任編輯：李江）