创新创业、数字普惠金融与经济增长——基于国家双创示范基地设立的准自然实验

杨立生，龚 家

（云南民族大学a.管理学院；b.经济学院，云南 昆明 650500）

一、引 言

创新创业是经济发展的重要动力，大众创业、万众创新是落实创新驱动发展战略的重要载体。2015年《国务院办公厅关于发展众创空间推进大众创新创业的指导意见》中就明确指出：“以营造良好创新创业生态环境为目标，以激发全社会创新创业活力为主线，以构建众创空间等创业服务平台为载体，有效整合资源，集成落实政策，完善服务模式，培育创新文化，加快形成大众创业、万众创新的生动局面。”后期为在更大范围、更高层次、更深程度上推进大众创业、万众创新，国务院又相继在2016年、2017年和2020年的全国各省份、高校和科研院所以及创新创业企业中分三批设立了212家创新创业示范基地，这对提高当地创新创业水平以及创新创业与经济发展的深度融合产生了积极作用。在创新成果方面，创新创业示范基地的实践探索，有效解决了我国成果转化的难点，为区域内的科技成果转化提供了经验借鉴［1］。在创业融资渠道方面，创新创业实验基地各级政府能够不断完善金融财税政策，扩大信贷支持，积极并有效地解决实验基地创新创业企业的融资约束问题。在农业农村发展上，创新创业示范基地的设立也对我国乡村建设以及全面实施乡村振兴战略具有积极引导作用［2］。目前，我国经济正处于转型升级的关键时期，而创新创业是推动经济转型发展的内在动力，本文对双创区域示范基地的创新创业政策绩效进行研究，对中国科技创新水平提升和经济高质量发展具有重要的理论与现实意义。

设立的双创示范区域既是大众创业、万众创新政策的实验重地，也是促进当地创新创业水平提升的一个重要机遇。本文主要从三个方面评估双创区域示范基地的政策效应：第一，双创区域示范基地设立是否对区域数字普惠金融水平有所提高；第二，双创区域示范基地设立对区域经济增长水平的影响；第三，双创区域示范基地设立对区域经济增长水平的影响机制。本文对双创区域示范基地近三年的政策建设效果进行研究，为所在城市数字普惠金融水平与经济增长水平的提升，以及对实验基地设立的有效性、未来政策的可持续性具有深远意义。

二、文献回顾

（一）创新创业与数字普惠金融

现有文献对科技创新与数字普惠金融的研究主体主要包括区域和企业两个维度。首先，在区域创新的研究层面上，国外学者Beck等（2018）采用一般均衡模型研究发现，移动支付与互联网等数字金融工具的普及与发展对区域创新水平有显著提升作用［3］。国内学者张慧慧等（2021）、徐子尧等（2020）基于地级数据分析也表明，数字普惠金融水平与城市创新能力呈正向关系［4-5］。其次，在企业创新的研究层面上，贾俊生和刘玉婷（2021）、李宇坤等（2021）认为，数字金融发展对企业创新具有显著促进作用，且高管背景、控股股东股权质押等因素为潜在的影响机制［6-7］。同时，也有少数学者在不同的经济社会背景下探究创新要素与数字金融间的关系，杜传忠和张远（2020）、刘佳鑫和李莎（2021）分别在“新基建”与“双循环”的背景下研究发现，数字金融不仅可以直接提升科技创新水平，也能通过提高供给侧的银行信贷以及需求侧的居民消费水平而间接促进科技创新［8-9］。

由于创业一直都存在着融资困难与信息不对称两大问题，导致创业活动具有高风险、高不确定性以及周期长等突出特征，最终绝大多数的创业都以失败告终。近年来伴随着数字技术与传统金融的有机结合，新生的数字普惠金融提升了传统金融的覆盖广度、使用深度以及数字化程度等服务水平，有效缓解了企业在创业过程中的融资约束和信息不对称等现象，同时也对消除传统金融融资中的“规模歧视”“地域歧视”等问题起到了重要作用［10］。数字普惠金融的发展为区域创业带来的福利效应是显而易见的，谢绚丽等（2018）、张碧琼和吴琬婷（2021）基于省级面板数据研究都表明，数字金融发展对创业有积极作用［11-12］。同时，陶云清等（2021）、尹志超等（2019）在微观层面上利用中国家庭追踪调查数据，拓展了数字金融对家庭创业的影响效应，发现地区创业数量增加的直接原因是数字金融促进了家庭创业［13-14］。数字普惠金融与创业活跃度在空间分布特征上均具有正相关性［15］，巩鑫和唐文琳（2021）研究发现，各省份的数字金融水平与创业活动在空间分布上存在同向的空间聚集性，高聚集性的数字金融区域也具有高聚集性的创业活动［16］。

（二）创新创业与经济增长

国外很早就有了创新创业促进经济增长的理论研究［17-18］，最经典的内生增长理论就是将经济增长归纳为全社会创新资源积累所支撑的技术创新活动［19-20］。国内学者张晓东（2017）基于“人口红利”视角在理论层面上分析认为，创新创业是中国第二次形成的人口红利，是构筑经济增长的新动能［21］。李宏彬等（2009）、宋来胜等（2013）采用高效率的GMM方法实证也表明，创新和创业能力都是推动地区经济增长的新动力［22-23］。白洁和雷磊（2018）在创新驱动发展战略的红利背景下，认为创新创业生态对区域经济增长具有显著影响，并且当大众创业、万众创新被正式提出后，其促进效应进一步增强［24］。因此，创新与创业能够赋能实体经济，带动实体经济快速增长，是促进实体经济快速高质量发展的动力源泉、中坚力量［25］。

文献梳理后发现，已有丰富的研究成果对创新创业、数字普惠金融与经济增长三者之间的关系进行了探讨。但是本文另辟蹊径，欲从政策效应上研究创新创业对区域数字普惠金融发展与经济增长的影响效应，同时也能检验双创区域示范基地政策实施的有效性。鉴于此，本文利用2012—2019年中国282个城市面板数据，采取双重差分模型在政策效应上分别探讨创新创业对城市数字普惠金融与经济增长的影响作用，为第一批双创区域示范基地设立所带来的数字普惠效应与经济增长效应进行科学评估，以期为政府在未来双创区域示范基地政策的改进与优化上提供一定参考。

本文可能的边际创新与贡献有三个方面：第一，基于国家层面所颁发的政策文件，利用地级数据对双创区域示范基地设立政策效应进行科学评估，有利于各级政府因地制宜，并制定相关政策文件加以仿效；第二，借助于双重差分模型，对区域的创新创业水平、数字普惠金融水平与经济增长三者关系进行有效研究，减弱了模型中内生性问题；第三，本文重点研究创新创业水平对区域经济的增长效应，所以将双重差分模型与中介效应模型相结合，实证检验区域创新创业水平对地区经济增长的影响机制，为促进区域创新创业与经济深度融合以及制定科学合理的创新创业政策提供了丰富的经验证据。

三、理论分析与研究假设

大力发展普惠金融是实现大众创业、万众创新新局面的重要推动力。苏屹和王文静（2021）认为，创新成本的增加和缺乏经济激励政策是“负责任创新”（1）过程中面临的最大障碍，在“负责任创新”过程中，政府积极监管、企业“负责任创新”、公众积极参与三方行为会在一个系统内博弈至稳定状态［26］。所以国家双创示范基地的设立实则是一种经济激励政策，同时该政策带来的数字普惠效应能有效降低企业创新创业成本，这不仅有利于促进企业“负责任创新”的实现，也提高了公众在市场中的参与度。

双创示范基地设立的主要目标是提高区域的创新能力与创业活力，所以自从2016年第一批创新创业示范基地设立以来，各级政府都积极响应并颁发相应的政策措施，如创新创业资金补贴、税收利率减免以及银行信贷优惠等［27］，大力提升区域普惠性水平，支持所在城市的创新创业活动。在创新创业资金补贴方面，政府设立创业引导资金、天使引导资金、天使梦想资金等创新创业发展专项资金，并合理运用场地租金补贴以及减免物资能耗费用等方式给予支持，降低创新创业成本，提高企业开展创新创业活动的意愿［28］。在税收利率减免方面，政府通过一定的税收减免政策，减小创新创业的融资成本与融资约束，以此鼓励企业、高等院校以及科研机构等创新创业主体的科研投入，助推区域创新创业活动［25］。在银行信贷优惠方面，政府促使银行降低贷款利率增加企业外部融资金额，该政策手段有效降低了创新创业主体的资金短缺风险，保障创新创业活动开展的持续性。同时，在政府政策的牵引下，低利率贷款有利于促进银行为企业提供金融贷款等更多相关业务服务，加强了银行与企业借贷双方间的“信任程度”，既减少双方融资成本，又能降低信用风险［29］。进一步地，政府还推出相应的人才引进政策，通过吸引具备创新创业的高素质人才流入双创示范基地，通过知识的外溢效应，提高区域的数字创新水平［30］。数字普惠金融的数字性能够推动地区的创新水平，数字普惠金融的普惠性能够有效解决创业的融资困难问题，所以被设立为双创示范基地的区域能够倒逼所在城市数字普惠金融水平提升。

区域所具备的创业与创新精神不仅对微观企业的发展具有决定性作用，也对整体经济的增长具有重要影响［22］。双创区域示范基地设立对地区经济增长的影响主要表现在微观与宏观两个层面。首先，在创新创业企业或个体的微观层面上，创新与创业是一种主观能动性的行为方式，个体参与者可以将自己的思想和见解以创新创业的方式融入金融市场中，当所有个体都将自己的创新创业想法付诸行动并得以实现，就能有效提高地区市场的经济活力，从而促进区域经济增长［25］。其次，在就业的宏观层面上，创新创业企业的创新活动与创业行为能够显著提升私营企业与个体的就业人数，增加双创区域示范基地的就业岗位，城市的劳动就业人数上升，也会显著提高地区的经济水平。基于此，提出假设1、假设2。

H1：双创区域示范基地的设立有利于提高区域的数字普惠金融水平。

H2：双创区域示范基地的设立有利于促进区域的经济增长。

创新创业促进中国经济高速增长离不开两个重要因素：一是高质量的人力资本，因为高等教育人才能够通过知识创新的溢出性提高地区的创新水平，促使经济向数字化发展；二是低成本的金融资产，只有更加普惠性的金融政策才能发展与壮大金融行业，而金融业发展是经济增长的重要助推器［31］。自2016年第一批双创区域示范基地设立以来，当地政府就先后推出了如财税减免、人才引进和创新创业平台构建等一系列创新创业普惠扶持政策［28］。在各种政策的支持下，双创区域示范基地的数字普惠金融水平得到显著提升，所以在数字性与普惠性的双重福利下，区域经济也进一步增长。基于此，提出假设3。

H3：双创区域示范基地设立能够通过提高地区的数字普惠金融水平，间接促进地区经济增长。

四、研究设计

（一）样本选取与数据来源

样本选取上，本文以国务院在2016年5月设立的第一批17个双创区域示范基地作为实验组。由于双创区域示范基地主要位于各城市的经济综合实验区、新技术开发区和产业新区等重点发展地区，所以本文以区域示范基地的所在城市为重点研究对象。经统计，双创区域示范基地一共涉及19个城市，这些城市按东中西部区域划分为东部地区，包括北京、天津、沈阳、上海、常州、杭州、广州、深圳和福州共9个城市；中部地区，包括郑州、合肥、武汉和长沙4个城市；西部地区，包括成都、重庆、贵阳、安顺、咸阳和西安6个城市。另外，还选取中国其他省份共263个城市作为对照组样本。

本文选取2012—2019年中国282个地级城市数据作为研究样本，剔除了数据缺失严重的样本，对少数缺失的数据通过各城市统计年鉴、统计公报以及政府官网查找补齐。实证数据主要来源于国研网数据库、《中国城市统计年鉴》以及各地区统计年鉴，各城市的数字普惠金融发展水平借鉴北京大学数字金融研究中心的成果——地级数字普惠金融发展指数［32］。

（二）变量选取与描述

（1）被解释变量：数字普惠金融水平（Index）和经济增长（Pgdp）。采用北京大学数字金融研究中心发布的2012—2019年地级数字普惠金融发展指数代表各城市的数字普惠金融水平，同时还选取覆盖广度（Cob）、数字化程度（Dig）和使用深度（Usd）三个一级指标对经济效应进行异质性分析［32］。考虑数字普惠金融水平数据为指数类型，并未进行对数化处理，而是都采取缩小10倍来消除同其他变量数据上的量纲差异。现有文献主要用地区生产总值、人均地区生产总值和三大产业产值对经济增长进行衡量，所以本文以各城市人均GDP值来反映地区的经济增长水平，同时进行对数处理以减小数据的波动性［33-34］。

（2）核心解释变量：双创区域示范基地的设立（Cityi×Ye a rt）。基于地级市是否设立了双创区域示范基地，定义个体和时间虚拟变量。根据国务院2016年5月发布的第一批双创区域示范基地名单对各城市以虚拟变量赋值，与双创区域示范基地相关的共19个城市设置为实验组，其对应的Cityi取值为1，其他城市取值为0；在时间虚拟变量的设定上，对实验组的19个城市在政策颁布当年及之后Ye a rt取值为1，否则为0。

（3）控制变量：在控制变量的选取上，根据主流文献如易鸣等（2019）、褚翠翠等（2021）的研究，用地方一般预算支出的对数值衡量每个城市的财政支出水平（Fiscal）；用第三产业总值与第二产业总值的比值衡量每个城市的产业结构水平（Stru）；用每个地区普通高等学校每十万人口平均在校生的对数值衡量每个城市的人力资本水平（Edu）［34-35］。由于已有文献表明双创区域示范基地设立有利于促进区域的创新能力［28］，同时创新能力提升也能提高区域的数字普惠金融水平与经济增长水平，所以用各地区当年申请的发明数量对数值衡量每个城市的创新水平（Inva）。各变量描述性统计见表1所列。

表1 变量的描述性统计

续表1

（三）模型设定

基于2016年5月国务院颁布的《国务院办公厅关于建设大众创业万众创新示范基地的实施意见》，将所设立的双创区域示范基地所在城市设定为实验组，其余城市作为对照组。DID基准模型为：其中：i、t分别表示城市个体和年份；Pgdpit代表城市的经济增长水平；Y it代表城市的数字普惠金融水平，分别以数字普惠金融指数Indexit以及覆盖广度Cobit、使用深度Usdit与数字化程度Digit三个子维度来衡量;Cityi×Yeart是双重差分估计量，代表的是第i个城市在时间t时是否设立了双创区域示范基地，系数值φ1和α1反映政策作用的方向与大小，分别代表设立的双创区域示范基地为所在城市带来的经济增长效应和金融数字普惠效应；Controlsit为其他控制变量；u i、γt分别为城市、年份固定效应；εit是随机扰动项。

五、实证结果分析

（一）基准模型回归

表2为基准模型回归结果，其中模型（1）和模型（2）是用来检验双创区域示范基地设立对城市经济增长的影响效应。结果表明，无论是否加入相关控制变量，City×Ye a r的系数都显著为正，意味着设立的双创区域示范基地会显著提升所在城市的经济增长水平，同时城市的财政支出水平和创新水平也对区域的经济增长有正向影响。模型（3）交叉项City×Ye a r的系数显著为正，表明设立的双创区域示范基地会显著提升所在城市的数字普惠金融水平，当加入控制变量后该结论依然成立。并且在模型（4）中还发现人力资本水平增强也有助于提高城市的数字普惠金融水平，但是产业结构水平与数字普惠金融水平呈负相关关系。

表2 基准模型回归结果

（二）动态效应与平行趋势检验

使用双重差分模型的重要前提条件是要满足“平行趋势”假设，即设立双创区域示范基地的城市与未设立双创区域示范基地的城市在政策点2016年之前的经济增长水平和数字普惠金融水平要满足平行趋势假设。所以本文引入Pre 1、Pre 2、Pre 3三个虚拟变量，分别在双创区域示范基地政策实施的前1年、前2年、前3年取1，其他时间为0，并将其分别与Cityi的交叉项纳入回归，若City×Pre 1、City×Pre 2和City×Pre 3三个交叉项系数显著为0，则满足平行趋势假设。同时为了讨论政策的动态效应，继续引入Afte r0、Afte r1、Afte r2、Afte r3四个虚拟变量，分别在双创区域示范基地政策实施的当年、第1年、第2年、第3年取1，其他时间取0，并将其分别与Cityi的交叉项纳入回归，City×After0、City×After1、City×After2和City×After3四个交叉项系数表示政策为实验城市经济水平和数字普惠金融水平带来的动态效应。为减小多重共线性以及保证结果稳健性，在研究政策效应对实验城市经济水平和数字普惠金融水平的动态效应时，分别以政策出台的前一年和后一年作为对照的基准年。

动态效应和平行趋势检验的回归结果见表3所列。

表3 动态效应和平行趋势检验

模型（1）中政策实施前2年、前3年的时间虚拟变量与个体变量间的交互项在5%的统计水平下都不显著，说明双创区域示范基地政策颁布之前，实验组城市与对照组城市的经济增长效应无明显差异，检验结果满足双重差分的平行趋势假设。在动态效应的检验上发现，政策颁布当年与后两年的时间虚拟变量与个体变量间的交互项系数显著不为0，且双创区域示范基地政策为实验组城市带来的经济增长效应呈现出先增后减的“倒U”型趋势。模型（2）中政策实施前1年、前2年、前3年的时间虚拟变量与个体变量间的交互项系数都显著为0，说明双创区域示范基地政策颁布之前，实验组城市与对照组城市的数字普惠金融水平无明显差异，检验结果满足双重差分的平行趋势假设。在动态效应的检验上，政策颁布当年的时间虚拟变量与个体变量间的交互项系数不显著，但是政策颁布的第2年和第3年的时间虚拟变量与个体变量间的交互项系数显著为正，说明双创区域示范基地设立能显著提升所在城市的数字普惠金融水平，且促进效应具有滞后性。

（三）稳健性检验

1.内生性检验

双创区域示范基地的选定也会受到城市的数字普惠金融水平和经济增长水平影响，数字普惠金融水平和经济增长水平越高，入选为示范基地的概率就越大，因此双创区域示范基地的确立与城市的数字普惠金融水平和经济增长水平可能存在反向因果关系，同时在基准模型估计中还存在变量遗漏的情况，这些都会导致计量模型存在一定内生性问题。为此，本文进一步运用工具变量法对基准模型结果进行再次检验。

借鉴聂长飞等（2021）对创新型城市政策的研究，选取城市中华老字号数量作为工具变量［36-37］。选取该工具变量有两个原因：第一，中华老字号数量是一个历史值，并且是固定的，不会直接对城市的数字普惠金融水平和经济增长水平造成影响，满足工具变量外生性要求；第二，中华老字号数量能够反映城市的创新水平，马忠新和陶一桃（2019）研究表明，地区中华老字号数量越多，地区创新水平就越高，因此中华老字号数量与是否入选为双创示范基地有所关联，满足工具变量相关性要求［38］。由于中华老字号数量是截面数据，本文借鉴李佳等（2021）的研究，将其与Year年份虚拟变量的乘积作为双创区域示范基地设立的工具变量［39］。

两阶段最小二乘法（2SLS）估计结果见表4所列。模型（1）为第一阶段结果，IV×Year的系数在1%的水平下显著为正，说明双创区域示范基地的设立与城市中华老字号数量高度相关。第一阶段的F值大于经验值10，Cragg-Donald Wald统计量明显大于10%偏误临界值，表明不存在弱工具变量问题，Kleibergen-Paap rk LM检验也排除了不可识别的问题。模型（2）、模型（3）为第二阶段估计结果，City×Ye a r的系数在1%的水平下都显著为正，表明在对内生性问题进行控制后，双创示范基地的设立依然能够提高所在城市的数字普惠金融水平与经济增长水平，因此基准回归结果是稳健的。

表4 内生性检验结果

2.PSM-DID检验

由于双创区域示范基地的设立并不是随机的，而是通过一系列因素决定的，并且这些因素也会同时影响所在城市的数字普惠金融水平和经济增长水平，所以为了避免在对照组城市样本选择上的偏误，本文进一步将倾向得分匹配（PSM）与双重差分（DID）相结合进行稳健性检验。具体思路为：利用政府财政支出水平、产业结构水平、人力资本水平和创新水平等因素作为协变量进行k近邻匹配（k=1），并以Logit回归模型得到倾向得分，根据得分值为实验组城市匹配对照组，然后对匹配后的样本再次使用双重差分模型检验双创区域示范基地设立对所在城市数字普惠金融发展和经济增长的影响效应。PSM-DID回归结果见表5所列，可以发现，无论是否加入控制变量，四个模型的City×Ye a r交叉项系数都在5%的水平下显著为正，说明双创区域示范基地设立能够显著提升所在城市的数字普惠金融水平和经济增长水平，结论是稳健的。

表5 PSM-DID回归结果

3.安慰剂检验

考虑双重差分模型可能存在序列相关问题而引起标准误偏差［40］。因此，借鉴Chetty等（2009）、Laferrara等（2012）学者采用非参置换检验的方法进行安慰剂检验［41-42］。安慰剂检验的具体思路为：保持所有城市的政策冲击点不变，对所有样本城市进行1 000次不重复随机抽样，每次抽取19个城市作为虚拟实验组，剩余城市作为虚拟对照组，最终可获得1 000个虚拟实验组与政策时间的交互项系数City×Year。如果双创区域示范基地的设立确实能够提升所在城市的经济水平和数字普惠金融水平，则表2中City×Year估计系数（分别为0.145和0.485）应位于置换检验中系数分布的低尾位置。

图1是双创区域示范基地设立对所在城市经济增长水平影响的安慰剂检验，表明虚拟回归得到的系数显著异于基准回归系数0.145；图2是双创区域示范基地设立对所在城市数字普惠金融水平影响的安慰剂检验，也表明了虚拟回归得到的系数显著异于基准回归系数0.485。两幅图中虚拟双重差分估计系数都集中在零点附近，且绝大多数的系数P值都大于0.05，说明基准回归中的估计结果不太可能是偶然得到的，排除了其他不可观测因素的影响。

图1 双创区域示范基地政策对所在城市经济增长水平影响的安慰剂检验

图2 双创区域示范基地政策对所在城市数字普惠金融水平影响的安慰剂检验

4.排除其他政策干扰

本文选取的研究时间长度为2012—2019年，在此期间，其他相关创新激励政策的试点城市可能会与双创示范基地设立的城市相互重叠，即示范基地的数字普惠金融水平和经济增长水平还可能会受到其他政策影响，这会导致政策效应评估结果存在偏误。因此本文对样本研究时间段内的相关城市创新激励政策进行收集，发现智慧城市试点政策开始于2012年，创新型城市试点政策开始于2008年，且均存在与双创示范基地政策相互重叠的城市，所以智慧城市试点政策和创新型城市试点政策可能会对双创示范基地政策的评估产生影响。

为排除上述政策的干扰，本文分别将智慧城市试点政策与实施时间的交叉项（DID1）、创新型城市试点政策与实施时间的交叉项（DID2）作为控制变量，并放入基准模型进行回归，结果见表6所列。检验发现，无论是单独控制智慧城市试点政策或创新型城市试点政策，还是同时控制两种政策，City×Ye a r系数都至少在5%的水平下显著为正，表明当考虑了智慧城市试点政策和创新型城市试点政策的影响后，双创示范基地政策依然能够显著提高所在城市的数字普惠金融水平和经济增长水平，结论是稳健的。

表6 排除其他政策干扰检验结果

续表6

5.其他稳健性检验

本文还采取了如下稳健性检验：①剔除少数民族地区样本。由于少数民族地区经济与社会发展程度都较大异于其他城市，并且少数民族地区具有特有的发展政策，所以双创区域示范基地政策的实施效果也会显著异于少数民族地区。本文剔除5个少数民族地区（2）城市样本，运用DID模型再次回归，结果见表7中的模型（1）和模型（2）所列。回归结果与前文基准结果一致，City×Year交叉项系数都在1%的水平下显著为正，说明双创区域示范基地设立能显著提升所在城市的数字普惠金融水平和经济增长水平。②对样本连续变量进行上下1%的缩尾处理。为避免异常值对结果的影响，对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理，回归结果见表7中的模型（3）和模型（4）所列。City×Year交叉项系数都至少在5%的水平下显著为正，表明结论的稳健性。

表7 其他稳健性检验结果

六、异质性分析与机制检验

（一）异质性分析

考虑东部与中西部地区（3）的金融资源、社会发展和交通地理位置都存在较大差异，双创区域示范基地设立政策对两个地区经济增长和数字普惠金融水平的影响效应也会存在一定异质性，所以有必要分区域研究双创示范基地设立的政策效应。由于设立的17个双创区域示范基地一共影响到19个城市，其中东部地区9个城市，中西部地区10个城市，所以具体思路为：东部地区以9个城市作为实验组，东部地区其他城市作为对照组，同理中西部地区以10个城市作为实验组，中西部地区其他城市作为对照组，然后在不同区域分别研究双创区域示范基地设立为所在城市带来的经济增长效应和数字普惠金融发展效应。

区域异质性回归结果见表8所列。模型（1）和模型（3）的City×Year交叉项系数都至少在5%的水平下显著为正，说明双创区域示范基地设立能显著提升东部地区与中西部地区城市的经济增长水平；同时模型（3）的交叉项系数0.182大于模型（1）的交叉项系数0.155，表明该政策为中西部地区城市带来的经济增长效应要强于东部地区城市。模型（2）中City×Year交叉项系数在5%的水平下不显著，表明东部地区设立的双创区域示范基地为所在城市带来的数字普惠金融效应不够明显；但是模型（4）中City×Year交叉项系数在1%的水平下显著为正，意味着双创区域示范基地设立能显著提升中西部地区城市的数字普惠金融水平。中西部地区的经济社会资源和人力资本都足够丰富，所以中西部城市的经济增长水平和数字普惠金融水平都有很大的提升空间，而双创区域示范基地政策就是一重要推动力。

表8 区域异质性分析

（二）机制检验

前文已表明双创区域示范基地的设立能显著提升所在城市的经济增长水平和数字普惠金融水平，在此进一步验证城市数字普惠金融的发展是否为双创区域示范基地设立城市经济水平增长的中介路径。结合式（1）和式（2）并设定式（3），利用中介效应模型对上述机制进行检验：

其中：pgdpit代表城市的经济增长水平；Cityi×Yeart是双重差分估计量，代表的是第i个城市在时间t时是否设立了双创区域示范基地；Y it代表城市的数字普惠金融水平，分别以数字普惠金融指数Inde xit以及覆盖广度Co bit、使用深度Us dit和数字化程度Digit三个子维度来衡量；Co ntro lsit为其他控制变量；u i、γt分别为城市、年份固定效应；εit是随机扰动项。

机制检验回归结果见表9所列。结合表2基准回归结果中的模型（4）和表9中的模型（1）（2），证明了中介效应的成立，即城市数字普惠金融水平的提升在双创区域示范基地设立对区域经济水平增长的影响机制中扮演着一定的中介作用，经计算，其中介效应占比39.8%。模型（3）中City×Year交叉项系数在5%的水平下不显著，说明双创区域示范基地设立政策对城市数字普惠金融水平的覆盖广度方面无显著影响。结合模型（1）（5）（6），表明城市数字普惠金融的使用深度水平提升在双创区域示范基地政策对区域经济水平增长的影响机制中起着一定的中介作用，其中介效应占比16.3%。结合模型（1）（7）（8），表明城市数字普惠金融的数字化水平提升在双创区域示范基地政策对区域经济水平增长的影响机制中起着一定的中介作用，其中介效应占比11.4%。综上表明，数字普惠金融综合指数以及其使用深度和数字化程度两个子维度都在双创区域示范基地政策对区域经济发展水平的影响中发挥了部分中介效应，且都表现为积极效应。

表9 机制检验回归结果

续表9

七、结论与政策建议

本文基于2012—2019年中国282个地级城市的面板数据，将双重差分模型与中介效应模型相结合，在创新创业区域示范基地的政策效应上研究创新创业对区域数字普惠金融和经济增长的影响作用。研究发现：双创区域示范基地设立能够显著提升所在城市的数字普惠金融水平和经济增长水平，同时，双创区域示范基地设立为所在城市带来的经济增长效应呈现出先增后减的“倒U”型趋势，对所在城市数字普惠金融水平的提升效应存在滞后性。双创区域示范基地设立政策在促进数字普惠金融发展与经济增长方面具有明显的地区异质性，双创区域示范基地设立能显著提升东部地区和中西部地区所在城市的经济增长水平，且对中西部地区的促进效应更大；双创区域示范基地设立能显著提升中西部地区所在城市的数字普惠金融水平，但对东部地区的促进效应不明显。进一步的机制分析发现，双创区域示范基地设立政策能够通过提高城市数字普惠金融水平来带动经济增长，数字普惠金融的使用深度和数字化程度两个子维度也是经济增长的两条重要路径。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：

第一，双创区域示范基地所在城市要牢牢把握机遇，充分发挥示范基地的引领和辐射作用，最大程度地提高整个区域的数字普惠金融水平和经济增长水平。区域各级政府应因地制宜，颁布相应的优惠支持政策，坚定不移地推进双创区域示范基地建设，还要同等重视区域示范基地、高校和科研院校示范基地以及企业示范基地的建设发展，要把三种类型的创新创业示范基地建设相结合，协同并进，确保城市创新创业水平的全方位提升。

第二，由于双创区域示范基地设立政策为所在城市带来的经济增长效应呈“倒U”型，且带来的数字普惠金融效应存在滞后性，所以要重点关注并解决双创区域示范基地建设中政策支持上的缺陷与不足，在经济增长效应的下滑阶段与数字普惠金融效应的时滞阶段应加强政策的扶持力度，以此增强双创区域示范基地政策在促进当地经济增长以及数字普惠金融发展上的持续性与时效性。

第三，统筹区域经济协调发展，着重推进中西部地区的双创区域示范基地建设。虽然中西部地区的经济社会发展水平、金融数字创新水平都显著落后于东部发达地区，但是本文研究表明，双创区域示范基地政策为中西部地区城市带来的经济增长效应和数字普惠金融效应都显著强于东部地区城市，政府应合理运用该项政策所带来的经济效应，以此缩小区域之间经济发展水平和数字普惠金融水平差距。政府应统筹考虑和部署双创区域示范基地，加大对中西部地区的政策扶持力度，以此推动区域之间经济水平和数字普惠金融水平的均衡协调发展。

第四，数字普惠金融水平的提升是双创区域示范基地政策推动所在城市经济增长的重要影响机制，在未来利用双创示范基地政策带动区域经济增长的路径上要注重高等教育与师资力量的提高，通过高等教育提高人力资本以激励区域的数字创新水平，同时也要强化金融行业对经济增长的推动力，共同促使经济稳步增长。

注 释：

（1）“负责任创新”的定义：在科研创新的过程中，使全部利益相关者都能了解自身行动所带来的后果及产生的影响，对涉及伦理价值及社会需求的结果进行有效评估，以作为科技研究与创新过程中的功能性需求。

（2）少数民族地区是指宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、西藏自治区、广西壮族自治区、内蒙古自治区。

（3）区域划分为东部地区和中西部地区，其中，东部地区省份包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中西部地区省份包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。