賴淑青

（廣東財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，廣東 廣州 510320）

改革開放40多年來，中國憑借勞動力、資本、土地等要素的高投入，實現(xiàn)了經(jīng)濟高速增長的奇跡。受到2008年全球金融危機的沖擊，中國實際GDP增速于2010年達到10.6%的高點后逐步放緩。在高速增長的同時，制約著中國經(jīng)濟發(fā)展的諸多問題逐步凸顯，比如以往粗放型發(fā)展模式造成了環(huán)境污染嚴重、資源要素浪費等諸多問題，中國經(jīng)濟亟須轉變發(fā)展方式，逐步向高質(zhì)量發(fā)展階段邁進（楊耀武和張平，2021）。

而近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的廣泛應用，數(shù)字普惠金融取得了快速地發(fā)展。據(jù)相關數(shù)據(jù)1①相關數(shù)據(jù)見《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020）》。顯示，中國2020年數(shù)字普惠金融總指數(shù)省級均值增至341.22，中位值平均每年增長29.1%。國家領導人指出，要深化金融供給側結構性改革，提升金融服務實體經(jīng)濟能力。那么，數(shù)字普惠金融是否驅動了中國高質(zhì)量發(fā)展？既有研究主要考察了數(shù)字普惠金融在刺激居民創(chuàng)業(yè)行為（謝絢麗等，2018）、減少貧困（Kelikume，2021）、縮小城鄉(xiāng)收入差距（Ji等，2021）等影響高質(zhì)量發(fā)展水平的子論題上，鮮有學者從城市層面系統(tǒng)考察數(shù)字普惠金融是否顯著賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，以往成果為本文探究由“數(shù)字普惠金融-高質(zhì)量發(fā)展”的關系提供了強有力的理論支撐和方法啟發(fā)。

通過對兩者關系進行深入探討，不僅有助于全面深刻認識數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟效應，還對有序推進數(shù)字普惠金融發(fā)展、加快建設數(shù)字中國具有重要的理論和現(xiàn)實意義，且還可為政府因地制宜地繪制經(jīng)濟發(fā)展藍圖提供決策參考。

鑒于此，本文可能的貢獻如下：本文通過對城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展進行多維測度，采用主成分分析，算出城市高質(zhì)量發(fā)展水平的綜合得分，為量化評估數(shù)字普惠金融與高質(zhì)量發(fā)展水平關系提供了前提保障。并在此基礎上，采用雙向固定效應模型，實證檢驗了“數(shù)字普惠金融-經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展”之間的關系，這不僅為識別金融賦能實體經(jīng)濟的有效性提供新的視角，也豐富了數(shù)字普惠金融理論的內(nèi)涵與應用場景。

一、理論分析與研究假設

目前鮮有文獻從城市層面系統(tǒng)探討數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關系，實際上，根據(jù)經(jīng)濟邏輯和現(xiàn)實經(jīng)驗，數(shù)字普惠金融能兼顧經(jīng)濟社會發(fā)展中效率、公平的問題。

一方面，數(shù)字普惠金融能夠調(diào)整以往不合理的金融結構，有利于促進社會轉型，實現(xiàn)社會公平。一般而言，企業(yè)外部融資的首要來源是銀行信貸，而銀行等傳統(tǒng)金融機構往往忽視中小微企業(yè)、普通客戶等“長尾”群體需求，主要依賴于向中高端客戶進行放貸、投資、理財?shù)葮I(yè)務降低成本，提升經(jīng)營收益。數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展能吸納這一部分客戶，改善金融服務“倒金字塔”結構，并隨著時間推移使更多經(jīng)濟主體受益，推動中國逐步過渡到“長治久安”的橄欖型社會，從而促進經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

另一方面，普惠金融的數(shù)字化有利于提高傳統(tǒng)金融機構服務的效率，消除物理網(wǎng)點和營業(yè)時間的限制，解決“最后一公里”問題。金融機構可以利用5G、移動互聯(lián)、云計算等金融科技底層技術挖掘客戶需求，不斷提供符合客戶需求的針對性金融服務和各種細化的金融產(chǎn)品，從而促進金融行業(yè)整體效率。且數(shù)字普惠金融能彌補傳統(tǒng)金融機構覆蓋率低的不足，使社會各類企業(yè)、階層可以實現(xiàn)足不出戶享受金融服務，從而使得整個社會的金融資源配置得以優(yōu)化，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展?；诖?，本文提出：假設1：數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效促進城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

二、研究設計

（一）模型構建

為檢驗上述研究假設，針對數(shù)字普惠金融對高質(zhì)量發(fā)展的作用構建如下基本模型。

其中，HQDi,t是城市i在t時期的高質(zhì)量發(fā)展水平，DFIi,t為城市i在t時期的數(shù)字普惠金融指數(shù)，向量Ci,t是控制變量；μi和δt分別代表城市i不隨時間變化的個體、時間固定效應；εi,t為隨機擾動項。若α1顯著且為正，則表示數(shù)字普惠金融能顯著促進城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，假設1成立。

（二）變量測度與說明

1.經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的測度。由于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展涉及多個方面、多個主體，最終結果是整個社會福利水平的提升，故本文在已有研究基礎上，參考魏敏和李書昊（2018）、楊耀武和張平（2021）的做法，兼顧城市可獲數(shù)據(jù)與指標層次性，設定了經(jīng)濟效率與穩(wěn)定性、人民生活、社會保障、自然環(huán)境4個二級指標，15個三級指標構成的多維度評價體系。

表1是具體的指標構建過程，其中產(chǎn)業(yè)結構高級化、合理化的衡量，參照了干春暉等（2011）的方法。在進行多指標綜合評價時，主成分分析方法能消除指標間的相關影響，避免主觀認識賦權，能保證測度結果的客觀性、準確性。因此，本文采用主成分分析法，先將數(shù)據(jù)標準化后再降維處理，其中，負項指標在計算中取相反數(shù)處理，最終算出綜合得分并記為HQD。

2.數(shù)字普惠金融的測度。本文采用2011～2019年中國各城市的“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)”來衡量，該指數(shù)由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻集團共同編制（郭峰等，2020），記為DFI。

3.控制變量。為盡可能克服遺漏變量的影響，本文設定了可能會影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的控制變量，具體如下：財政分權度（FIS）：用財政預算內(nèi)收入比財政預算內(nèi)支出來表示；城市化水平（UR）：用人口密度的對數(shù)來表示；金融存貸規(guī)模（SCA）：用機構存貸款余額比地區(qū)生產(chǎn)總值表示；稅收水平（TAX）：用本年應交增值稅占利潤總額比重表示；基礎設施（INF）：用公路客運量的對數(shù)表示；資源豐裕度（RE）：用電力煤氣及水生產(chǎn)供應業(yè)從業(yè)人員數(shù)表示。

（三）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

本文研究樣本為2011～2019年中國273個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、各省份或者地級市的統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、國研網(wǎng)，PM2.5來自加拿大達爾豪斯大學大氣成分分析組。部分缺失數(shù)據(jù)通過查詢各地區(qū)統(tǒng)計公報和線性插值補齊。在核心實證部分，剔除了被解釋變量嚴重缺失的樣本。由變量的描述性統(tǒng)計結果可知2②限于篇幅，變量描述性統(tǒng)計結果未作報告，備索。：高質(zhì)量發(fā)展水平的均值為0.0103，標準差為0.7075，表明不同城市高質(zhì)量發(fā)展的差異較大。數(shù)字普惠金融則呈現(xiàn)“均值大、標準誤小”的特點。從控制變量看，不同地級市存在著明顯的差異。本文解釋變量之間能夠通過方差膨脹因子檢驗（VIF值均小于3），故不存在多重共線性問題。

三、實證檢驗與分析

表2顯示了數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的回歸結果，其中第（3）列顯示的是組內(nèi)R2。經(jīng)穩(wěn)健的豪斯曼檢驗顯示，χ2(7) 統(tǒng)計量為233.336，P值為0，表明拒絕了隨機效應的原假設，使用固定效應模型是合理的。第（1）～（3）列的實證結果顯示，核心解釋變量的估計系數(shù)均為正且通過了顯著性水平檢驗，表明數(shù)字普惠金融（DFI）對高質(zhì)量發(fā)展存在顯著正向影響，城市數(shù)字普惠金融發(fā)展越好，當?shù)氐慕?jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平就越高，假設1得證。

表2 數(shù)字普惠金融影響高質(zhì)量發(fā)展的回歸結果

與此同時，在加入了控制變量的雙向固定效應（見第（3）列）回歸中，金融存貸規(guī)模（SCA）在1%顯著性水平下與高質(zhì)量發(fā)展正相關，說明構建規(guī)模更大的金融資本市場有利于提升城市經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量，而城市化水平（UR）則相反，顯著性地表明城市規(guī)模的擴張不利于高質(zhì)量發(fā)展水平的提升。同時，地方稅收（TAX）與高質(zhì)量發(fā)展有負相關關系，且在5%的水平下保持顯著，意味著稅務的提高不利于城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的提升。

而地方財政分權度（FIS）與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間不具有顯著的正相關關系，表明財政分權度的提高未明顯促進本地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展。基礎設施（INF）和資源豐裕度（RE）同樣也未通過顯著性檢驗，這一方面意味著基礎設施對城市高質(zhì)量發(fā)展水平的影響并不明顯，另一方面則表明資源的豐裕程度在某種程度上可能會制約發(fā)展質(zhì)量。

四、穩(wěn)健性檢驗

首先，替換被解釋變量。本文采用人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PGDP）衡量高質(zhì)量發(fā)展，結果見表3第（1）列所示，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)依然是顯著且均大于零，說明本文的結果是穩(wěn)健的。其次，縮尾后進行回歸。本文對模型（1）所有變量進行上下1%縮尾處理后，通過回歸發(fā)現(xiàn)（見表3第（2）列的結果），核心解釋變量系數(shù)依舊顯著為正，這說明本文結果是穩(wěn)健的。最后，剔除特定樣本。由于中國不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展極不平衡，金融發(fā)展水平較快的地區(qū)，往往享有的金融基礎設施更健全，城市經(jīng)濟質(zhì)量提升也較快，即可能存在較嚴重的反向因果問題。本文剔除直轄市的樣本，重新回歸的結果見表3第（3）列所示，數(shù)字普惠金融的系數(shù)依然通過顯著性水平檢驗且為正。

表3 穩(wěn)健性檢驗結果

五、結論與政策建議

本文基于社會福利的角度，采用主成分分析方法，通過構建多維指標體系，從城市層面對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平進行測度，形成2011～2019年城市面板數(shù)據(jù)，并就數(shù)字普惠金融促進城市高質(zhì)量發(fā)展問題展開研究，實證檢驗兩者間的影響效應。主要結論為：數(shù)字普惠金融能明顯提升城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，是新形勢下推動中國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的關鍵動力源，且在通過穩(wěn)健性檢驗后，上述結論仍然成立。

基于此，本文的結論具有如下重要的政策啟示：可以繼續(xù)深化金融供給側改革，紓困中小企業(yè)融資。數(shù)字普惠金融能夠緩解傳統(tǒng)金融機構存在的競爭不足、內(nèi)部治理不完善等問題，滿足“長尾”群體的資金需求，從而提高城市經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。因此，政府應逐步放開金融業(yè)管制，鼓勵金融機構利用先進技術實現(xiàn)數(shù)字化轉型，以便更好提升經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。完善金融數(shù)字化技術的基礎設施建設，根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的信息為客戶提供針對性的金融產(chǎn)品，以滿足經(jīng)濟發(fā)展落后、城鎮(zhèn)化水平較低等地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)金融服務需求。