杜朝運(yùn)，俞翔宇

(1.泉州師范學(xué)院 商學(xué)院，福建 泉州 362000；2.廈門(mén)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 廈門(mén) 361005)

得益于現(xiàn)代信息通信技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的又一主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)。其特征是基于數(shù)據(jù)資源這一關(guān)鍵要素，依托現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，通過(guò)通信技術(shù)進(jìn)行要素間的流動(dòng)。目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，正以一種前所未有的方式，深刻地影響著各行各業(yè)的發(fā)展。數(shù)字金融作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一種，是改善生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要力量。那么，數(shù)字金融會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)什么樣的影響？在這方面已有不少文獻(xiàn)，如廖凱誠(chéng)(2021)基于2011—2018年的城市面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融與金融業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)，存在一定的抑制效應(yīng)[1]；趙軍(2021)將數(shù)字金融與綠色創(chuàng)新相結(jié)合，探討了二者對(duì)促進(jìn)城市高質(zhì)量發(fā)展的影響，發(fā)現(xiàn)二者在促進(jìn)程度上存在較大差異[2]；陳雨飛(2021)考察了數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，但在不同區(qū)域存在差異，例如在中部地區(qū)的作用就比在東部地區(qū)大[3]；滕磊(2020)利用數(shù)字金融指數(shù)與271家中小企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過(guò)緩解中小企業(yè)融資可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，且對(duì)民營(yíng)企業(yè)的影響要大于國(guó)有企業(yè)[4]；王霄等(2021)利用滬深A(yù)股2011—2018年間的民營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)，探討數(shù)字金融與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系，結(jié)果顯示數(shù)字金融明顯提升了民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)[5]。

雖然已有文獻(xiàn)不乏數(shù)字金融對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究，但多是針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)或微觀企業(yè)的分析。本文擬將數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響細(xì)化到地區(qū)資本回報(bào)率這一變量上，基于省域數(shù)據(jù)并分產(chǎn)業(yè)、分空間進(jìn)行分析，探究數(shù)字金融在產(chǎn)業(yè)間、在地區(qū)間的不同影響程度，這不僅能豐富數(shù)字金融領(lǐng)域的研究，也能為地方的政策擬定提供有益參考。

一、地區(qū)資本回報(bào)率的測(cè)算

1.測(cè)算方法

計(jì)算地區(qū)資本回報(bào)率的方法主要有微觀層面和宏觀層面兩類。微觀層面以企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算。如李春娟(2011)針對(duì)全國(guó)31個(gè)省區(qū)，從統(tǒng)計(jì)年鑒中獲取規(guī)模以上工業(yè)的凈利潤(rùn)、所有者權(quán)益等數(shù)據(jù)，令二者之比作為地區(qū)資本收益率的衡量指標(biāo)[6]。由于微觀方法需要有相應(yīng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為前提，但目前統(tǒng)計(jì)范圍有限，從綜合可獲得的數(shù)據(jù)來(lái)看，主要局限于各地區(qū)成規(guī)模以上工業(yè)，或是地區(qū)的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，無(wú)法全面反應(yīng)地區(qū)整體的資本回報(bào)情況，所以比較多的文獻(xiàn)采用宏觀層面的方法。

從宏觀層面測(cè)算資本回報(bào)率，需要以資本存量為基礎(chǔ)。目前國(guó)際上關(guān)于測(cè)算資本存量的方法主要有兩種：永續(xù)盤(pán)存法和特征價(jià)格估值法，前者運(yùn)用更為普遍。本文參照徐現(xiàn)祥等(2003)[7]、柏培文和許捷(2018)[8]的做法，采用永續(xù)盤(pán)存法按不變價(jià)格測(cè)算省區(qū)不分產(chǎn)業(yè)和三次產(chǎn)業(yè)各自的資本存量，見(jiàn)式(1)。

(1)

其中，K代表實(shí)際資本存量，本文采用1978年為基期進(jìn)行計(jì)算；I為固定資本形成總額，分產(chǎn)業(yè)的固定資本形成總額通過(guò)三次產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資所占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)的比重乘以該省當(dāng)年固定資本形成總額得到；D為固定資產(chǎn)折舊，同樣根據(jù)前面的比重乘以該省當(dāng)年固定資產(chǎn)折舊得到；P為投資價(jià)格指數(shù)；i=1，2，…，代表我國(guó)各省區(qū)；j=1，2，3，分別代表三次產(chǎn)業(yè)；t代表年份。當(dāng)計(jì)算各省區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本存量時(shí)，則不考慮j。

測(cè)算出資本存量后，就可以計(jì)算資本回報(bào)率，見(jiàn)式(2)。

(2)

2.數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料》《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒，以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局其他相關(guān)數(shù)據(jù)。

本文計(jì)算資本存量和資本回報(bào)率所需數(shù)據(jù)主要包括固定資本形成總額、固定資產(chǎn)折舊、固定資產(chǎn)投資價(jià)格、營(yíng)業(yè)盈余、固定資本形成總額指數(shù)，各省區(qū)的分產(chǎn)業(yè)的名義GDP和實(shí)際GDP(可通過(guò)GDP指數(shù)計(jì)算獲得)等。其中，固定資本形成總額、固定資產(chǎn)折舊、營(yíng)業(yè)盈余，分別從歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的按支出法和收入法核算GDP條目中獲得，但由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局目前只統(tǒng)計(jì)到2017年，致使本文只能計(jì)算截止到2017年的結(jié)果。

由于海南、重慶、天津部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因此本文用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來(lái)代替這三個(gè)地區(qū)的固定資本形成總額價(jià)格指數(shù)。由于西藏缺失數(shù)據(jù)較多，故在計(jì)算時(shí)將其剔除。計(jì)算三大產(chǎn)業(yè)的固定資本形成總額和固定資產(chǎn)折舊時(shí)，本文采用各省區(qū)全社會(huì)三大產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)的比重進(jìn)行分解，將其乘以各省的固定資本形成總額和固定資產(chǎn)折舊作為當(dāng)年資本投資。

3.測(cè)算結(jié)果

表1為我國(guó)2011—2017年各區(qū)域不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率情況?？梢钥闯鋈髤^(qū)域的資本回報(bào)率水平由東、中、西部依次遞減，且近年來(lái)呈現(xiàn)平穩(wěn)下降的趨勢(shì)。2017年?yáng)|部區(qū)域的平均資本回報(bào)率處于10%左右的水平，其中最高的是上海，達(dá)到23.95%；中部區(qū)域的平均資本回報(bào)率約7%，各省區(qū)水平比較接近；西部區(qū)域的平均資本回報(bào)率水平不到5%，區(qū)域間差異比較明顯，最低的是寧夏、甘肅、青海，分別為2.45%、2.26%和1.19%。

表1 2011—2017年中國(guó)各區(qū)域資本回報(bào)率 %

表1(續(xù)) %

圖1、圖2、圖3展示了各區(qū)域三次產(chǎn)業(yè)2011—2017年資本回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)。其中，第一產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)從2013年后變得比較平穩(wěn)，沒(méi)有出現(xiàn)明顯的上升或下降趨勢(shì)，回報(bào)率水平中部最高，東部其次，西部相對(duì)較低；第二產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率呈現(xiàn)平穩(wěn)下降趨勢(shì)，且中部的變化幅度相比東部和西部較大，整體水平同樣是東、中、西部依次遞減；第三產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率呈現(xiàn)單邊下降趨勢(shì)，中部和西部的變化趨勢(shì)比較接近，中部和東部的第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率水平比較接近，西部明顯較低。

圖1 2011—2017年我國(guó)各區(qū)域第一產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)百分比

圖2 2011—2017年中國(guó)各區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)百分比

圖3 2011—2017年中國(guó)各區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)百分比

二、研究設(shè)計(jì)

1.假設(shè)的提出

(1)數(shù)字金融對(duì)資本回報(bào)率的影響

數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)帶來(lái)金融規(guī)模的擴(kuò)大、金融效率的提高，對(duì)整體經(jīng)濟(jì)而言，會(huì)因此而更具活力和動(dòng)力。從現(xiàn)有對(duì)地區(qū)資本回報(bào)率影響因素的研究中可以發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)的金融發(fā)展水平確實(shí)對(duì)資本回報(bào)率有著顯著的積極影響。故本文提出第一個(gè)假設(shè)。

假設(shè)H1：數(shù)字金融與地區(qū)資本回報(bào)率顯著正相關(guān)，數(shù)字金融發(fā)展會(huì)提高地區(qū)的資本回報(bào)率。

(2)數(shù)字金融對(duì)第一產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率的影響

第一產(chǎn)業(yè)主要包括農(nóng)業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)、牧業(yè)等。第一產(chǎn)業(yè)主要是利用自然力生產(chǎn)產(chǎn)品和工業(yè)原料。我國(guó)當(dāng)前第一產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化水平還有待進(jìn)一步提升，其發(fā)展可能更多依賴國(guó)家政策扶持，資金來(lái)源上相對(duì)也比較局限，數(shù)字金融作為一種新興金融手段，可能對(duì)第一產(chǎn)業(yè)作用不明顯。因此，本文提出第二個(gè)假設(shè)。

假設(shè)H1a：數(shù)字金融與地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率沒(méi)有顯著相關(guān)關(guān)系，數(shù)字金融無(wú)法影響地區(qū)的第一產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率。

(3)數(shù)字金融對(duì)第二產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率的影響

第二產(chǎn)業(yè)主要包括制造業(yè)、采掘業(yè)、建筑業(yè)、醫(yī)藥業(yè)等，是三大產(chǎn)業(yè)的核心。第二產(chǎn)業(yè)又以實(shí)體工業(yè)為主，需要大量的機(jī)械設(shè)備，這決定了第二產(chǎn)業(yè)往往需要更多的初始資本投入。數(shù)字金融在多場(chǎng)景的運(yùn)用能為工業(yè)企業(yè)提供便利，打通融資渠道，因此可以推測(cè)數(shù)字金融會(huì)提高第二產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率，促進(jìn)其投資的持續(xù)性。故本文提出第三個(gè)假設(shè)。

假設(shè)H1b：數(shù)字金融與地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率顯著正相關(guān)，數(shù)字金融發(fā)展會(huì)提高地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率。

(4)數(shù)字金融對(duì)第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率的影響

第三產(chǎn)業(yè)可分為流通和服務(wù)兩大部門(mén)，流通部門(mén)主要代表是商業(yè)飲食、通迅、物流交通業(yè)等，服務(wù)部門(mén)主要代表則是金融、教育、體育、文化業(yè)等。由數(shù)字金融的定義來(lái)看，其本身就源于金融業(yè)，與其他服務(wù)部門(mén)間存在相應(yīng)關(guān)聯(lián)，而近年來(lái)智能物流、智能倉(cāng)儲(chǔ)等智能應(yīng)用場(chǎng)景的廣泛出現(xiàn)，疊加數(shù)字金融，也為流通部門(mén)的發(fā)展帶來(lái)了積極影響。因此本文提出第四個(gè)假設(shè)。

假設(shè)H1c：數(shù)字金融與地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率顯著正相關(guān)，數(shù)字金融發(fā)展會(huì)提高地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率。

2.變量的選取

(1)被解釋變量

本文的被解釋變量為地區(qū)資本回報(bào)率。本文第一部分已說(shuō)明了測(cè)算方法及測(cè)算結(jié)果，包括不分產(chǎn)業(yè)的各省區(qū)資本回報(bào)率和各省區(qū)三次產(chǎn)業(yè)所分別對(duì)應(yīng)的資本回報(bào)率。

(2)解釋變量

本文的解釋變量為數(shù)字金融發(fā)展水平，該變量選用《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011-2017)》中的數(shù)字金融總指數(shù)作為代理指標(biāo)，其包含的維度包括覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務(wù)?？紤]到各變量單位上的不同，對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

(3)控制變量

第一，第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重。各地區(qū)由于初始發(fā)展水平不一致，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上存在著較大差異，為避免這一因素可能導(dǎo)致的偏誤，本文采用各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)GDP增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為控制變量之一。

第二，資本深化率。資本深化率=資本存量/勞動(dòng)人口。資本深化率會(huì)影響到資本回報(bào)率，故將其作為控制變量之一。

第三，外貿(mào)發(fā)展水平。通常地區(qū)的外貿(mào)發(fā)展水平越高，該地區(qū)的資本回報(bào)率水平也越高，因此，本文用各地區(qū)的進(jìn)出口總額與GDP的比值作為衡量地區(qū)外貿(mào)發(fā)展水平的代理指標(biāo)，納入控制變量之一。

表2 變量解釋

3.模型設(shè)定

由于本文所選取的解釋變量是數(shù)字金融指數(shù)來(lái)源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011-2020)》只有2011—2020年間的城市或省際數(shù)據(jù)，而本文所選取的被解釋變量資本回報(bào)率需要用到各省依據(jù)收入法核算的相關(guān)數(shù)據(jù)，但目前《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》僅能提供到2017年各省的最新數(shù)據(jù)，城市層級(jí)數(shù)據(jù)缺失較多，無(wú)法獲取所需計(jì)算數(shù)據(jù)，因此，本文數(shù)據(jù)范圍為2011—2017年的各省數(shù)據(jù)。剔除掉西藏這一同樣數(shù)據(jù)不足的省份，本文樣本量約在200個(gè)左右。

由于本文樣本數(shù)據(jù)是典型的面板數(shù)據(jù)，考慮到不可觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，以及變量間可能存在的共線性，故采用面板數(shù)據(jù)回歸模型進(jìn)行回歸。本文選用固定效應(yīng)面板模型進(jìn)行回歸，一定程度上增加了自由度，提升了估計(jì)的有效性，主要面板模型設(shè)定見(jiàn)式(3)。

Ratei,t=ui+λt+c1index+β1structuret+

β2capitalt+β3outt+εit

(3)

其中，t為年份，μi為個(gè)體固定效應(yīng)，λt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為擾動(dòng)項(xiàng)。Ratei,t為三次產(chǎn)業(yè)在第t年的資本回報(bào)率，i=1，2，3，分別表示三次產(chǎn)業(yè)。

三、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸前，必須先通過(guò)單位根對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文使用Dickey-Fuller對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，從表3可以看出各解釋變量均為平穩(wěn)序列，證明后續(xù)的回歸結(jié)果是有效的。本文還對(duì)各變量進(jìn)行VIF檢驗(yàn)，通過(guò)識(shí)別各變量的膨脹因子來(lái)判斷變量之間是否存在嚴(yán)重的多重共線性。從表4的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，各變量的VIF值均小于10，因此可以認(rèn)為各變量之間不存在嚴(yán)重多重共線性。此外，異方差問(wèn)題的存在也會(huì)影響模型的回歸結(jié)果。本文利用White Test對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示不存在異方差的問(wèn)題。

表3 平穩(wěn)性性檢驗(yàn)

表4 多重共線性檢驗(yàn)

2.描述性統(tǒng)計(jì)

表5為地區(qū)資本回報(bào)率(不分產(chǎn)業(yè))、三次產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率、數(shù)字金融總指數(shù)、數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務(wù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本深化率、外貿(mào)發(fā)展水平等變量的描述性統(tǒng)計(jì)?？梢钥闯?，各地區(qū)的資本回報(bào)率水平存在較大的差距，最高值為26%，而最低則僅1%。三次產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率水平依次由第一、第二、第三遞減，但第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率均值比較接近。

表5 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.回歸分析

首先對(duì)各地區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表6?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融與地區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了H1，其中三個(gè)一級(jí)子維度對(duì)資本回報(bào)率的影響不一致，覆蓋廣度和使用深度對(duì)資本回報(bào)率有顯著的正向作用，數(shù)字支持服務(wù)則不顯著。此外，還可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本深化和外貿(mào)發(fā)展水平與資本回報(bào)率存在一定的顯著相關(guān)關(guān)系。

表6 數(shù)字金融對(duì)地區(qū)資本回報(bào)率(不分產(chǎn)業(yè))基準(zhǔn)回歸

(2)表中的(1)列指數(shù)字金融總指數(shù)對(duì)各省區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率影響；(2)(3)(4)列分別指數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務(wù)對(duì)各省區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率的影響

表7為數(shù)字金融發(fā)展對(duì)三次產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率的影響。可以看出，數(shù)字金融對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的影響并不顯著，對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)的影響顯著正相關(guān)，分別驗(yàn)證了假設(shè)H1a、H1b、H1c。

表7 數(shù)字金融對(duì)地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率基準(zhǔn)回歸

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到自變量數(shù)字金融指數(shù)在不同階段的發(fā)展水平不一致，結(jié)合數(shù)據(jù)可獲得性，本文將自變量滯后一期進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見(jiàn)表8、表9。將回歸結(jié)果與表7對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)不論是顯著性還是符號(hào)，基本較為一致，驗(yàn)證了此前結(jié)果的穩(wěn)健性。但需要指出的是，這里的數(shù)字金融(滯后一期)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率無(wú)顯著關(guān)系，可能是因?yàn)閰^(qū)域的差異性造成。為此，下面進(jìn)一步進(jìn)行區(qū)域的異質(zhì)性分析。

表8 數(shù)字金融(滯后一期)對(duì)地區(qū)資本回報(bào)率(不分產(chǎn)業(yè))基準(zhǔn)回歸

表9 數(shù)字金融(滯后一期)對(duì)地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率基準(zhǔn)回歸

(2)表中的(1)列指數(shù)字金融總指數(shù)對(duì)各省區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率影響；(2)(3)(4)列分別指數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務(wù)對(duì)各省區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率的影響

5.區(qū)域異質(zhì)性分析

我國(guó)各省區(qū)由于地理環(huán)境、公共基礎(chǔ)設(shè)施、初期資本投入等方面存在一定的差異，致使各地區(qū)的金融發(fā)展水平、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)也存在一定的差異(Maskus et al，2012)[9]。數(shù)字金融對(duì)資本回報(bào)率的影響程度勢(shì)必會(huì)受到各區(qū)域的基本面情況影響，也即數(shù)字金融對(duì)區(qū)域資本回報(bào)率的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。本文仍采用前文模型，把我國(guó)各省區(qū)分為東、中、西部三大區(qū)域，分別對(duì)其進(jìn)行不分產(chǎn)業(yè)、分三次產(chǎn)業(yè)的基準(zhǔn)回歸，所采用的控制變量均與此前一致。得出結(jié)果見(jiàn)表10?？梢钥闯?，數(shù)字金融對(duì)各地區(qū)不分產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率的影響，在金融發(fā)展水平較高的東部和中部地區(qū)較為顯著，在東部地區(qū)的顯著性更強(qiáng)，而在西部地區(qū)則不顯著。具體到數(shù)字金融對(duì)各區(qū)域三次產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率的影響：數(shù)字金融對(duì)東部和西部的第一產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率沒(méi)有顯著相關(guān)關(guān)系，但在中部地區(qū)則一定程度上抑制了第一產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率水平；數(shù)字金融對(duì)東部和中部這兩個(gè)初始工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平較高的區(qū)域?qū)Φ诙a(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率有著顯著正向影響，且影響水平極為接近；數(shù)字金融僅對(duì)東部這一初始要素稟賦水平較高區(qū)域的第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率，產(chǎn)生顯著正相關(guān)的影響。這點(diǎn)恰好解釋了上文穩(wěn)健性分析中數(shù)字金融(滯后一期)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率影響不顯著的問(wèn)題，即數(shù)字金融對(duì)中部、西部第三產(chǎn)業(yè)資本回報(bào)率的影響不顯著，致使對(duì)不分產(chǎn)業(yè)不分區(qū)域的地區(qū)資本回報(bào)率影響不顯著。

表10 數(shù)字金融對(duì)地區(qū)資本回報(bào)率的影響(分區(qū)域研究)

由此可見(jiàn)，數(shù)字金融對(duì)區(qū)域資本回報(bào)率的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，并且只有在金融市場(chǎng)發(fā)展較成熟的區(qū)域，或是初始要素稟賦水平較高的區(qū)域，數(shù)字金融才會(huì)對(duì)資本回報(bào)率產(chǎn)生一定的作用。金融市場(chǎng)越發(fā)達(dá)、金融服務(wù)效率越高的區(qū)域，數(shù)字金融對(duì)資本回報(bào)率的促進(jìn)作用愈發(fā)顯著。

四、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

(1)我國(guó)各省區(qū)近年來(lái)的資本回報(bào)率呈現(xiàn)平穩(wěn)下降趨勢(shì)。其中，第一產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率水平是中部最高，東部其次，西部相對(duì)較低；第二產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率東、中、西部依次遞減；第三產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率水平西部較低，中部和東部比較接近。

(2)數(shù)字金融能夠顯著提升各省區(qū)資本回報(bào)率水平。數(shù)字金融對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率有顯著正向影響，但對(duì)第一產(chǎn)業(yè)無(wú)顯著正向影響。此外，資本深化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)發(fā)展水平等因素也會(huì)影響地區(qū)資本回報(bào)率。

2.建議

對(duì)政府而言，在資本回報(bào)率平穩(wěn)下降的背景下，應(yīng)更加注重穩(wěn)固資本回報(bào)率水平，追求經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。政府應(yīng)根據(jù)自身地理方位、特征，為適合本地的數(shù)字金融產(chǎn)品提供支持。對(duì)有著資本和環(huán)境優(yōu)勢(shì)的東部地區(qū)而言，政府應(yīng)加大力度，引導(dǎo)數(shù)字金融為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展賦能，依托現(xiàn)有資金流和技術(shù)水平，推動(dòng)數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，進(jìn)一步提升本地區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)力。中部和西部地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展還有上升空間，政府應(yīng)推動(dòng)數(shù)字金融充分地發(fā)揮其功能，改善金融資源配置能力，吸引資金、技術(shù)等要素，促使經(jīng)濟(jì)更好更快地發(fā)展。

對(duì)金融機(jī)構(gòu)而言，由于數(shù)字金融對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的資本回報(bào)率影響不一，因此，金融機(jī)構(gòu)要與政府的產(chǎn)業(yè)支持政策配合，針對(duì)各地區(qū)、各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特征打造相應(yīng)的數(shù)字金融產(chǎn)品，促進(jìn)數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)的有機(jī)結(jié)合。金融供給主體要借助數(shù)字金融的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)貼近客戶需求的各種金融產(chǎn)品的創(chuàng)新[10]，改進(jìn)金融服務(wù)質(zhì)量，對(duì)企業(yè)做好識(shí)別和篩選，讓資金更精準(zhǔn)地流向有良好前景的企業(yè)，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)資本回報(bào)率的提升。