数字普惠金融对区域经济高质量发展的影响及机理研究

马 俊

（中国人民银行乌鲁木齐中心支行，新疆乌鲁木齐 830002）

一、引言

党的十九届六中全会公报指出，中国经济正在走向一条兼顾质量、效率、公平、持续且安全的新时代发展道路。中国经济正从资源消耗“粗放型”快速增长模式转型升级为新常态背景下平衡协调“内涵式”高质量发展阶段，但受历史发展模式和以往经济制度影响，金融要素市场建设并不完备，存在供求价格机制失衡、资源配置不够高效、深层次结构性矛盾日益凸显等问题，金融排斥现象普遍存在，严重掣肘区域经济高质量发展。近年来，数字技术快速发展并与普惠金融深度融合，数字普惠金融迅速发展壮大，以其高效便捷、广覆盖性、突破时空限制等多重优势，为中国数字经济高速发展增势赋能。根据《中国数字经济发展白皮书（2021）》的数据，2020年中国数字经济发展迅猛，数字经济增加值占国内生产总值比重达38.60%，其中，对农业的渗透为8.9%，对工业的渗透为21.0%，对服务业的渗透为40.7%（中国信息通信研究院，2021）。随着数字经济高速发展并不断渗透，数字普惠金融及其不同业态的发展壮大是否可以助力区域经济高质量发展，值得我们进一步研究。

从现有研究来看，一方面，数字普惠金融可以在一定程度上补齐传统金融存在的服务短板，缓解资金供求双方信息不对称困境，有效引导资金流向和缓解企业融资困难 （聂秀华等，2021）。同时，数字普惠金融以“长尾人群”为服务对象，提供“金融痛点”解决思路，通过破解“二八定律”困境、增进全民福祉等途径改善金融抑制困境，促使金融 “血脉”畅通，增强经济“肌体”免疫力，是推动经济高质量发展的新动力（姜松和周鑫悦，2021）。另一方面，数字普惠金融在发展过程中，发展目标和利益主体之间排他、竞争利益冲突时有发生，过度行政干预容易滋生监管套利（徐忠，2018），资金转移使用、虚假标的等金融乱象频发（齐红倩和李志创，2019），金融领域服务不公、诚信失范、共享受限、责任弱化、可持续性差等问题突出（何宏庆，2019），为金融风险的防范增加了更多不确定性。因此，数字普惠金融虽然能够为金融发展带来新机遇，但也对区域经济高质量发展带来了风险隐患。值得深究的是，这些矛盾和问题的发生，是否会干扰数字普惠金融及其不同维度对区域经济高质量发展的影响效果？该影响作用具备什么样的异质性特征？影响机制又是如何？

为深入探讨上述问题，本文建立动态面板回归模型，实证检验数字普惠金融及其不同维度对区域经济高质量发展产生的影响效果，并在此基础上，探究数字普惠金融如何作用于区域经济高质量发展的路径过程。本文可能的贡献如下：一是，本文使用熵权TOPSIS法测算了中国经济高质量发展程度，反映了区域经济高质量发展现状；二是，考虑到经济活动的动态惯性变化特征和模型可能存在的内生性问题，本文从直接效应、结构效应等多个层次剖析数字普惠金融可能对区域经济高质量发展产生的作用效果，使研究结论具备稳健性和全面性；三是，基于金融功能观理论，从改善地区信贷资源配置效率、对传统金融形成有效补充和提升金融风险管理水平等间接效应出发，实证检验数字普惠金融对区域经济高质量发展产生作用的路径机制，丰富了金融功能领域和区域经济高质量发展领域的相关研究。

二、文献综述与研究假设

（一）经济高质量发展与数字普惠金融的内涵

经济高质量发展的内涵是指可以更好地满足人民群众日益增长的、真实需要的经济发展方式、结构体系和动力状态（金碚，2018）。经济高质量发展并非一维概念，兼顾社会治理高质量发展（高培勇等，2020），从狭义维度上来看兼顾效率、公平和持续，从广义维度上来看是创新性、协调性、绿色持续性、开放性和共享性的统一（陈景华等，2020）。经济高质量发展以创新为动力来源，以协调为核心要素，以绿色为持续条件，以开放为必要因素，以共享为最终目的（刘亚雪等，2020）。所以，新发展理念下经济高质量发展评价指标体系从广度上强调成果共享，从深度上强调创新驱动，从结构上强调对内协调和对外开放，从方式上强调绿色环保。

数字普惠金融是传统普惠金融服务与移动互联网等现代技术深度融合的产物，具有与生倶来的“普惠”业务优势以及“草根”亲民属性，这与经济高质量发展重视公平、效率与持续的观念非常契合。已有关于数字普惠金融效应的研究主要聚焦于经济增长、城乡差距、技术创新等经济高质量发展的某些方面。学者们通过研究发现，数字普惠金融可以推动经济增长（钱海章等，2020）、缩小城乡收入差距（周利等，2020）、激励技术创新（谢雪燕和朱晓阳，2021）。但也有学者持有不同看法，认为数字普惠金融效应并非简单线性，受自身发展阶段或其他因素影响呈非线性异质化特征（王永仓和温涛，2020；任碧云和刘佳鑫，2021）。

由此可见，已有研究较多关注经济高质量发展的某些方面，但是直接就数字普惠金融及其不同维度对经济高质量发展的影响作用展开实证探究的成果较少，难以全面、客观反映数字普惠金融影响经济高质量发展的真实效果和约束条件。本文基于关系结果和关系过程两个层次，梳理归纳相关研究成果，建立探究经济高质量发展与数字普惠金融关系的研究框架。

（二）关系结果：数字普惠金融对区域经济高质量发展的影响研究

关系结果的实证结论，可以分为两类：一是线性相关论。蒋长流和江成涛（2020）、徐铭等（2021）认为，数字普惠金融及其不同维度均能明显改善经济发展质量，但互联网技术蓬勃发展产生的“数字鸿沟”导致该效应具有异质性。但马黄龙和屈小娥（2021）研究发现，数字普惠金融虽然可以增进经济发展的质量，但其数字化程度会产生抑制作用。张庆君和黄玲（2021）指出，数字普惠金融会抑制中部省份的经济发展质量。二是非线性相关论。冯锐等（2021）发现，经济高质量发展和数字普惠金融之间具有倒U型非线性相关性。与该结论有所不同的是，姜松和周鑫悦（2021）发现，数字普惠金融大体上以“N型”特征非线性作用于经济高质量发展，但目前该影响作用显著为正。魏军霞 （2021）实证检验发现，随着互联网发展程度的加深，数字普惠金融对经济高质量发展助推效应呈非线性增加。

以上文献使用不同实证方法就数字普惠金融可能对经济高质量发展产生的线性或非线性影响效果展开了探究，但关于总效应和分维度结构效应的结论仍然存在争议。本文试图厘清数字普惠金融对经济高质量的作用机理。首先，数字普惠金融有助于激发经济高质量发展的创新活力，凭借互联网等现代数字技术，依靠低成本、广覆盖性、高效率便捷的优势，对大众创业、万众创新发挥正向激励作用（陆凤芝等，2022）。其次，数字普惠金融有助于保障经济高质量发展的协调性，通过辐射效应缩小城乡收入差距 （李牧辰等，2020）、经济发展差距（肖威，2021）和优化产业结构（唐红梅和赵军，2022）。再次，数字普惠金融有助于推动经济高质量发展方式趋向绿色环保，通过满足绿色行业融资需求和引导资金投向实现资源配置绿色导向（郭静怡和谢瑞峰，2021）。此外，数字普惠金融发展有助于促进经济高质量发展和进一步对外开放，通过数字金融技术优势拓展海外市场，实现更高水平的经济开放（李林汉和李建国，2022）。最后，数字普惠金融有助于保障经济高质量发展的共享性，通过促进包容性增长（龙海明等，2022）、调整就业结构（马国旺和王天娇，2022）、抑制数字鸿沟（尹应凯和陈乃青，2022）促进社会公平和共同富裕。

综上所述，数字普惠金融能够促进区域经济高质量发展并兼顾创新性、协调性、绿色性、开放性与共享性。基于此，本文实证检验区域经济高质量发展与数字普惠金融的关系，提出假设H1。

H1：数字普惠金融对区域经济高质量发展产生正向作用。

（三）关系过程：数字普惠金融对区域经济高质量发展的影响机制

根据金融功能观理论，金融体系具有促进信息获取与资源配置、改善风险状况、加强企业管理、动员储蓄以及促进交易等功能（Levine，1997）。因此，数字普惠金融可能对区域经济高质量发展存在三方面积极作用：改善地区信贷资源配置（效率）、对传统金融形成有效补充（公平）、提升金融风险管理水平（持续）。

第一，从核心的资源配置功能出发，数字普惠金融可以明显改善地区信贷资源配置状况，增进普惠金融服务效率，有效助推区域经济高质量发展。首先，数字普惠金融能够充分运用移动互联等现代数字技术缓解传统金融服务存在的硬性约束，缓解融资难度和缩减融资成本，提高经济主体融资可得性；同时，通过“竞争效应”“学习效应”等途径促进传统金融机构进行业务转型，有助于培育市场主导型金融市场。其次，借助高效的信息处理技术和数字化交易平台，数字普惠金融能够改善零散金融资源归集使用的配置效率（付宏等，2013），有助于缓解“长尾”客户长期存在的流动性困难。最后，借助 “科技+金融”模式的广泛推广，金融机构能够便捷地获取企业更多非财务信息，有助于甄别、支持具备投资价值的项目（马光荣和杨恩艳，2011）。

第二，从基本的服务中介功能出发，数字普惠金融有助于完善现有金融服务，对传统金融形成有效补充，增进普惠金融服务公平性，有效助推区域经济高质量发展。一方面，凭借创新服务模式，数字普惠金融带来便捷的移动支付方式、丰富的投融资渠道和更为有效的市场信息，可以提升金融市场有效性。另一方面，利用高效的数据处理能力，数字普惠金融有助于缩短贸易结算和贷款审批流程，推动以跨境电商为代表的数字贸易发展，便利国内外贸易合作。最后，通过“鲶鱼效应”带来良性互动，加剧金融业内外部竞争程度，迫使传统金融机构积极学习现代互联技术，创新普惠金融服务。

第三，从扩展的风险管理功能出发，数字普惠金融能够提升金融风险管理水平，增进普惠金融服务可持续性，有效助推区域经济高质量发展。金融风险产生的主要症结是信息不对称，其中，事前信息不对称容易导致传统金融机构“惜贷”现象频发，导致“金融排斥”问题突出、“马太效应”加剧，而事后信息不对称会滋生道德风险，信用违约会使金融机构不良贷款率攀升，导致系统性金融风险加剧。数字普惠金融能够扭转信息不对称困境，推动金融风险管理由被动承受向主动预防转变。一方面，数字普惠金融能够运用数理模型提高金融风险管理水平，推动直接融资市场发展并分散化投资风险。另一方面，利用数字基础设施，数字普惠金融可以助力企业内外部信息沟通渠道，激励优质企业主动披露信息，挤出信息披露意愿较低的企业。

基于理论角度对关系过程进行梳理后，本文针对区域经济高质量发展与数字普惠金融的关系过程，提出假设H2。

H2：数字普惠金融通过改善地区信贷资源配置效率、对传统金融形成有效补充、提高金融风险管理水平的中介机制，促进区域经济高质量发展。

三、研究设计

（一）数据来源

本文使用2011－2020年中国30个省份的面板数据作为研究样本，受数据可得性的限制，不含港澳台以及西藏地区。区域经济高质量发展、创新化水平、人力资本水平、人口密度、经济密度、产业结构、实物投资、传统金融发展水平等代理变量数据均来自Wind数据库和国家统计局官方网站，数字普惠金融数据来自北京大学2021年4月发布的2011－2020年数字普惠金融指数。

（二）变量选择及说明

1. 被解释变量

（1）区域经济高质量发展（HQD）评价指标体系的构建。已有研究主要使用单一指标法和指标体系法两种不同的测度思路。在单一指标法中，一般采用全要素生产率和绿色增长率，该方法较简单，侧重于反映微观层面信息，反映的信息内容有限。在指标体系法中，评价维度有所差异但信息容易重叠，可以利用技术手段避免，以便系统、全面反映区域经济发展质量。本文选择使用指标体系法，以新发展理念为指导，基于创新驱动、对内协调、绿色持续、对外开放、全民共享的思路，建立评价指标体系（见表1）。本文选择使用熵权TOPSIS法测算区域经济高质量发展水平，具体过程如下。

第一步，使用极差法消除各指标量纲差异，对于正向指标Xij：

对于负向指标Xij：

式（1）和式（2）中，i、j分别表示省份、评价指标，Xij、Yij分别表示初始值及无量纲化指标值，max、min分别代表最大值、最小值。

第二步，计算各指标熵值Ej：

式（3）中，k为样本总量300。

第三步，确定各指标权重Wj：

表1 经济高质量发展评价指标体系

第四步，建立加权矩阵R：

第五步，确定理想解Qj+和反理想解Qj−：

第六步，测度所有测试方案到理想解Qj+和反理想解Qj−的距离di+和dj−：

第七步，计算理想解的贴进度Ci:

其中，0≤Ci≤1，Ci越大说明省份i的经济发展质量越优；反之，说明省份i经济发展质量越差。

（2）测算结果分析。表2是2011－2020年各省份经济高质量发展水平。由测算结果可知：一是从整体层面来看，考察期内各省份经济高质量发展水平总体呈现上升趋势，辽宁是唯一一个经济高质量发展指数具有先增后减再增加N型变化特征且总体呈现下降趋势的省份；二是从区域层面来看，东部地区经济高质量发展均值大于中西部地区①根据国家统计局的划分方法和西藏自治区数据的不可得性，将北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省份划为东部地区；将山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、湖北、河南、湖南8个省份划为中部地区；将内蒙古、广西、新疆、四川、重庆、云南、青海、甘肃、贵州、陕西、宁夏11个省份划为西部地区；不包含港澳台地区。，中西部地区经济高质量发展水平相近且在全国稍显落后，与聂长飞和简新华 （2020）的研究结论基本相符；三是从省域层面来看，北京、上海、天津、广东、浙江、江苏等东部省份经济高质量发展水平均值排名靠前，而河南、河北、山西、贵州、新疆、甘肃等以中西部地区为主的省份经济高质量发展水平均值排名垫底。这说明中国经济高质量发展整体情况良好且增长趋势明显，但区域、省域差异较为显著。

2. 解释变量

本文解释变量是数字普惠金融（DIF），目前较为权威的是北京大学发布的数字普惠金融指数，采用该指数2011－2020年的省级数据作为实证分析的依据。本文将数字普惠金融分为覆盖广度（COV）、使用深度（DEP）和数字化程度（DIG）三个维度。

3. 控制变量

本文主要选取以下控制变量：一是人口密度（PD），用单位国土面积所容纳的以万人计常住人口数量来衡量；二是经济密度（ED），用单位国土面积所创造的以亿元计的地区生产总值来衡量；三是实物投资（PI），用人均全社会固定资产投资额取对数表示；四是产业结构调整（IS），用第三产业产值占地区生产总值的比重表示；五是传统金融发展水平（TF），用年末金融机构贷款余额与地区生产总值的比值表示；六是市场化水平 （INS），用市场化指数来衡量；七是人力资本水平（HC），用普通高校在校生人数在总人口中所占比重表示。

（三）模型设定与方法估计

为实证检验区域经济高质量发展与数字普惠金融之间的相关性，同时考虑到区域经济建设始终处于动态变化的状态，往往受以往发展状况所影响，故本文建立线性动态面板回归模型：

表2 2011－2020年各省（市、区）经济高质量发展水平

式（11）中，i、t分别表示省份、年份；β0～β9均为待估计参数；εi，t表示随机误差扰动项。为规避回归模型可能发生的内生性问题，本文借助两阶段系统GMM方法展开实证探究。

四、实证分析

（一）相关变量描述性统计

表3是相关变量的描述性统计结果。由表3可知，数字普惠金融在考察期内获得显著发展，其中数字化程度均值最大，表明数字普惠金融发展中数字化程度作用最大。此外，数字普惠金融及其不同维度变量均显示标准差偏大的特征，说明我国数字普惠金融发展区域不平衡性问题较为突出。此外，区域经济高质量发展水平均值较低，表明当前我国经济发展质量总体水平并不高。

表3 相关变量的描述性统计

（二）基准回归结果分析

1. 数字普惠金融影响区域经济高质量发展的总体效应

本文首先对假设H1展开实证探究，回归结果见表4。首先，由残差序列相关性检验可知，AR（2）检验对应P值均大于0.10，说明二阶序列不存在自相关问题，估计方法适用。其次，Hansen检验对应P值均大于0.10，说明所选工具变量不存在过度识别问题，即工具变量有效。最后，Wald检验对应P值均小于0.05，拒绝解释变量系数为0的原假设，即实证结果可靠可信。

在模型（1）的基础上加入控制变量后，模型（2）显示数字普惠金融变量回归系数仍是正数且通过1%的显著性检验，假设H1得证，即数字普惠金融可以助力区域经济高质量发展。由表4可知，如果数字普惠金融服务提升1个单位，则相应的区域经济高质量发展水平将提升0.0018个单位，即数字普惠金融具有丰富的经济学含义，能够推动区域经济高质量发展。各控制变量实证情况都与预期或实际一致，详述略。各控制变量均对区域经济高质量发展产生较为显著的正向作用，支持区域经济高质量发展受多方面因素的综合影响。具体而言，提高人口密度、经济密度、实物投资力度、传统金融发展水平、市场化水平、人力资本水平和优化调整产业结构布局均能显著促进区域经济高质量发展，而传统金融则是实现区域经济高质量发展的重要影响因素。

表4 总样本动态模型回归结果

2. 数字普惠金融不同维度影响区域经济高质量发展的局部效应

为反映不同业态可能产生的局部效应，本文进一步从覆盖广度、使用深度、数字化程度三个层次出发，考察数字普惠金融不同维度对区域经济高质量发展的影响效应，实证结果见表4列（3）至列（5）。

可以发现，覆盖广度指标回归系数为0.0030且在1%水平下显著，说明随着覆盖面的不断扩大，数字普惠金融能够更好地为经济活动主体提供广泛、多元化的金融服务，助力改善整个区域的经济状态。使用深度指标回归系数虽然为正，但未通过显著性检验，表明仅通过提高使用深度很难真正实现经济高质量发展愿景。数字化程度指标回归系数为0.0016且通过1%水平下显著性检验，表明现代互联网技术不仅可以突破传统金融服务受到的空间限制，而且还能缓解信息不对称困境，改善金融资源配置境况，显著助推区域经济高质量发展。

五、影响机制分析

（一）改善地区信贷资源配置效率

本文借鉴潘海峰和张定胜（2018）的研究，使用年末金融机构贷款余额与地区生产总值的比值来衡量地区信贷资源配置效率（CR）。金融要素市场普遍存在的金融排斥现象是经济主体从金融机构获取活动资金的重大阻力，而数字普惠金融可以为经济主体创造多元化的融资渠道，增进信贷资源的使用频率和配置效率，有效助推区域经济高质量发展。基于此，若数字普惠金融通过信用催化明显推动区域经济高质量发展，那么数字普惠金融增进区域经济高质量发展的效果应该在信贷资源配置效率较低的区域更为显著。下面，本文实证检验信贷资源配置效率对数字普惠金融效应的影响效果。

由表5列（1）的回归结果可知，数字普惠金融回归系数为正且通过显著性检验，而数字普惠金融与地区信贷资源配置效率的交乘项系数为负。这说明，数字普惠金融在信贷资源配置效率较低的地区能够发挥更为显著的经济高质量发展激励效应，随着信贷资源配置效率趋缓，数字普惠金融的这一激励效应呈减弱态势。上述结果表明，改善地区信贷资源配置效率这一传导机制显著成立。

（二）对传统金融形成有效补充

一方面，数字普惠金融可以缓解传统金融服务经济发展时所受到的限制性约束，降低金融服务成本和拓宽融资渠道，补充传统金融服务方面的不足，且能够利用高效的数据收集、处理能力加速金融资源流动，有助于实现金融资源高效配置；另一方面，通过示范效应促使传统金融机构主动运用现代互联技术，有利于培育市场主导型金融市场，健全金融资源供求价格机制。因此，若数字普惠金融能够对传统金融形成有效补充，进而助力经济高质量发展，那么在传统金融发展较为落后的地区，数字普惠金融所产生的区域经济高质量发展助推效果将更加显著。

本文借鉴张慧慧等（2021）的研究，以银行业金融机构人均密度（STF）衡量传统金融发展程度。由表5列（2）可知，数字普惠金融回归系数为正，数字普惠金融与传统金融发展程度交乘项的回归系数为负且均通过显著性检验，说明数字普惠金融在传统金融发展程度较低地区经济高质量发展的激励作用更为突出。上述结果表明，对传统金融形成有效补充这一传导机制显著成立。

表5 数字普惠金融、传导机制、经济高质量发展

（三）提高金融风险管理水平

通过运用大数据信息技术平台，数字普惠金融可以激励企业进行信息披露，增进信息可验证性，纠偏金融要素市场普遍发生的信息交流障碍，进一步降低金融机构“惜贷”倾向和经济主体道德风险，推动金融风险管理由被动承受向主动管理转型，进而降低系统性金融风险。此外，数字普惠金融能够发挥基础风险规避功能，通过促进直接融资市场发展，疏散投资者可能面临的多种风险。基于此，若数字普惠金融通过提高金融风险管理水平这一传导机制来推动经济高质量发展，那么在金融风险管理水平较为落后的地区，数字普惠金融所产生的区域经济高质量发展助推效果将更加显著。

本文借鉴宇超逸等（2020）的研究，使用省域层面的商业银行不良贷款率这一指标来衡量金融风险，用1−商业银行不良贷款率的差值来衡量金融风险管理水平（FRM）。表5列（3）显示，数字普惠金融回归系数为正、数字普惠金融与金融风险管理水平交乘项的回归系数为负，且均通过显著性检验，说明数字普惠金融在金融风险管理水平较低的地区可以发挥更为突出的经济高质量发展激励作用。上述结果表明，提高金融风险管理水平这一传导机制显著成立。

六、结论与政策建议

本文采用2011－2020年30个省份面板数据作为研究样本，实证研究区域经济高质量发展与数字普惠金融的关系。研究结果表明，数字普惠金融可以有效助推区域经济高质量发展，但三大维度影响作用有所差异，其中，覆盖广度和数字化程度的正向“激励”效应显著，使用深度影响作用并不显著。通过机制研究发现，数字普惠金融能够通过改善地区信贷资源配置效率、对传统金融形成有效补充和提升金融风险管理水平三条传导路径，有效助推区域经济高质量发展。

基于研究结论，本文提出以下三条政策建议：

第一，基于数字普惠金融对区域经济高质量发展产生的总体效应和局部效应，鼓励从拓宽覆盖广度、加强数字化程度两个层面大力发展数字普惠金融，保障数字赋能增进区域经济高质量发展，同时深入剖析使用深度层面存在的不足。

第二，积极畅通数字普惠金融产生激励作用的渠道，及时研判并纾解金融要素市场发生的信息不对称困境，引导市场主导型金融市场发展壮大，助力数字普惠金融利用信贷资源有效配置、数字赋能传统金融机构、促进金融风险管理成熟等渠道推动区域经济高质量发展。

第三，重视辅助性因素的影响作用，积极培育人口、经济规模效应，充分利用实物投资和人力资本投资，合理优化产业布局以更好地适应经济建设所需的条件，适当发展传统金融业务，营造兼顾公平与效率的可持续性市场化环境，对区域经济高质量发展提供充足的辅助力量。