数字普惠金融、技术创新与实体经济增长

白 璐

(济南大学 商学院，济南 250002)

实体经济作为我国经济发展的支撑力量，保持实体经济稳定健康地发展是当前社会的必然要求。然而实体经济受到当前经济形势的影响，增长乏力，收益率下降，企业利润下跌，资金“脱实向虚”情况日益明显。

近年来，随着互联网的不断发展，出现了以云计算、区块链、大数据等为代表的数字化产物。这些数字化产物的出现不仅促进了中小企业的发展，也为实体经济的发展带来了不可忽视的作用。数字普惠金融作为普惠金融与数字化结合的产物，更好地适应了当下发展趋势，基于其所具有的“低成本、高效率”等特点，使得企业以及地区所需的资金能够快速、有针对性地投入，提高了资金的使用效率，促进了实体经济的发展。因此，研究数字普惠金融对实体经济增长的影响，为在数字化时代如何缩小地区间经济差异、引导资金“脱实向虚”提供参考。

1 文献综述

1.1 数字普惠金融与经济增长

自数字普惠金融概念提出以来，国内外学者通过大量的理论和实证研究数字普惠金融对经济增长的影响，并取得了深入的研究成果。成学真等[1]基于系统GMM模型，研究得出数字普惠金融能够通过推动传统金融发展、消费水平提升和推动科技创新3条途径促进实体经济的增长。汪亚楠等[2]研究发现，数字普惠金融能够缓解实体企业的融资约束性，进而推动企业的经济增长，从而有助于实体经济比例的提升。张贺[3]基于西部地区12省份的面板数据，研究得出数字普惠金融能够通过人均收入增长效应、增强民营企业活跃度以及推动产业结构优化来促进经济增长。汪雯羽和贝多广[4]基于门槛面板回归模型得出数字普惠金融能够通过完善传统金融市场结构促进县域经济增长。钱海章等[5]使用双重差分法和工具变量法得出数字金融在低城镇化率和物质资本高的省份对经济增长的促进效应更加显著。

1.2 数字普惠金融与技术创新

将数字普惠金融与创新结合的文献并不少见，已有文献多从数字普惠金融促进企业创新和区域创新两个角度进行实证研究。梁榜和张建华[6]基于城市和企业两个维度进行分析，证实数字普惠金融的发展和推广能够激励城市和企业的技术创新。刘毛桃等[7]使用地级市层面的数据考察了数字普惠金融对城市创新创业的影响，研究发现数字普惠金融及其3个子维度能够显著促进城市创新创业水平，且数字普惠金融对中、西部地区和经济不发达的城市影响效果更加显著。任碧云和刘佳鑫[8]研究发现，数字普惠金融可通过提高人力资本供给以及促进产业升级产生外部需求间接促进区域创新水平的提升。张慧慧等[9]利用城市层面的面板数据进行实证分析，研究得出数字普惠金融主要通过改善中小企业的融资环境以及形成对传统金融的有效补充从而促进城市创新能力的提升。杜传忠和张远[10]基于直接和间接的双重维度，研究得出数字金融可以通过改善银行信贷的创新水平和提升居民消费水平两个渠道来促进区域创新。

1.3 技术创新与经济增长

创新是高质量发展阶段主要驱动力。国内学者不仅从理论上分析技术创新对经济增长的促进效应，而且通过省级、市级面板数据来实证研究技术创新的经济增长效应。龙小宁[11]对虚拟经济和实体经济进行了区分，认为科技创新和实体经济增长之间存在着相互依赖关系，实体经济的发展能够推动社会财富的积累，而科技创新能够进一步加速社会财富的累计。刘林和张勇[12]基于地理空间权重的面板模型研究科技创新投入与经济增长之间的关系，得出区域经济增长与中国科技创新和政府科技投入成正比关系的结论。冯云廷和计利群[13]以熊彼特增长理论和经济周期理论为指导，通过构建变截距模型和控制地区因素的变系数模型，研究得出技术创新对城市经济增长波动具有熨平效应。

综上分析，目前关于数字普惠金融与经济增长、技术创新与经济增长关系的研究较为充分，研究方法呈现多样化的特征，以定量分析为主，实证分析多基于省域和地级市层面的面板数据为研究样本，但是少有将三者纳入统一的框架进行分析，研究数字普惠金融、技术创新以及实体经济增长之间关系的研究较少。鉴于此，本文在前人研究的基础上，以30个省区市为研究对象，以2011—2019年为研究区间，基于北京大学数字普惠金融指数，将数字普惠金融、技术创新和实体经济增长三者统一起来，探讨数字普惠金融如何促进实体经济增长以及技术创新中介效应是否显著。

2 研究设计

2.1 模型构建

根据上述分析，本文认为数字普惠金融会通过技术创新影响经济增长，为了识别这一机制是否存在，本文构造以下两个实证模型。

1)考察数字普惠金融对实体经济增长产生的影响。在控制城镇化程度、产业结构、政府支出、对外开放程度的基础上，检验数字普惠金融与实体经济增长之间的关系，作为本文的基准回归结果。模型设定如下：

(1)

2)为了进一步研究数字普惠金融是否通过技术创新对实体经济增长产生影响，借鉴温忠麟和叶宝娟[14]检验中介效应的方法构建递归方程，具体设定如下：

(2)

(3)

(4)

式(1)～式(4)中：i表示省份；t表示年份；gdpi,t表示实体经济增长；digitali,t为数字普惠金融指数;techi,t为技术创新水平;X为本文选取的控制变量，主要包括政府支出、产业结构、城镇化水平、对外开放程度；μi表示地区固定效应；φt表示时间固定效应；εit为随机扰动项。

2.2 变量设定

1)被解释变量：实体经济(pgdp)。刘志彪[15]提出“实体经济”是货币的增值性活动以当作使用价值的商品和服务为交易媒介，将房地产和金融业这种“以钱生钱”的虚拟经济区分开。本文参考已有研究，选择各个省份的国民生产总值减去金融业和房地产业增加值然后除以地区人口总数的方法来得到人均实体GDP，以此来表示实体经济水平。

2)核心解释变量：数字普惠金融指数(digital)。本文使用北京大学数字金融研究中心2020年发布的数字普惠金融指数来代表各省域数字普惠金融发展程度[16]。

3)中介变量：技术创新(tech)。大多数文献选择专利授权数、专利授权量、技术市场成交额占GDP的比重来衡量技术创新。结合已有文献，本文选择各省份发明专利授权数来表示各省份技术创新水平。

4)控制变量。

政府支出(gov)：本文选取各省份政府财政支出与GDP的比值来表示政府支出。

产业结构(srtu)：使用第二产业增加值与三产业增加值之和与GDP的比值来表示。产业结构会影响资源的配置，产业结构的优化会提高资源配置效率，从而促进实体经济的发展。

对外开放程度(open)：使用进出口总额与GDP的比值来表示。

城镇化水平(pop)：选取各省域城镇人口与常住人口的比值来表示。

2.3 数据来源与描述性统计

选取的样本数据为2011—2019年30个省市区(不包括西藏和港澳台)的数据，数字普惠金融所用数据来源于北京数字金融研究中心的《测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征》[16]，其他数据均来源于国家统计局、国泰安等数据库。同时，为了保持数据稳健性，对被解释变量、核心解释变量、中介变量进行对数处理，对对外开放、城镇化水平等控制变量使用其原始数据，数据处理后的描述性统计见表1。

表1 变量的描述性统计

3 实证分析

3.1 基准回归结果

基于上述分析，使用固定效应模型和随机效应模型来进行实证研究，实证结果见表2。

表2 基准回归结果

表2中的第(1)列、第(2)列分别为不加入和加入控制变量的固定效应模型估计结果，第(3)列、第(4)列为不加入和加入控制变量的随机效应模型的估计结果。回归结果表明，不论是采用随机效应模型还是固定效应模型，数字普惠金融都能促进实体经济增长。初步论证数字普惠金融能够推动经济增长这一假设。

控制变量方面，可以看出，产业结构的优化升级能够推动实体经济的发展。对外开放水平越高，越能吸引外商投资，外商投资会拉动实体经济快速增长。政府支出对与实体经济的影响显著为负，可能原因是政府将资金投向房地产、金融业等虚拟经济，资金未流入实体经济，抑制了实体经济的发展。

3.2 分样本回归

1)地区异质性检验。参考任碧云等[8]的研究，将总样本划分为东部、中西部进行回归，回归结果见表3的第(1)、(2)列。从回归结果可以看出，中西部地区数字普惠金融回归系数显著，且通过了5%的显著性水平检验，东部地区数字普惠金融的回归系数不显著，本文认为原因可能是东部地区本身数字化程度较高、金融资源较为丰富，金融基础设施比较完善，故而数字普惠金融的出现对经济增长的影响不明显，这与付莎等[17]使用地级面板数据进行实证研究得出的结论一致。

表3 分样本回归结果

2)人均GDP发展水平异质性检验。基于各省人均GDP的均值，将样本划分为初始实体经济发展水平较高地区和实体经济发展水平较低地区进行分析，回归结果见表3的第(3)、(4)列。可以看出，相对于实体经济发展水平较低的地区，由于实体经济发展水平较高的地区基础设施完善、金融资源丰富，因此数字普惠金融对该地区经济增长的促进效应较小，也可以体现出数字普惠金融的“普适性”。

3.3 中介效应检验

基准回归结果表明，数字普惠金融能够促进实体经济的增长。为了研究数字普惠金融促进实体经济增长的机制，将技术创新设为数字普惠金融影响实体经济的中介变量，回归结果见表4。

表4 中介效应检验结果

首先检验数字普惠金融对实体经济增长的总体影响，回归结果表示数字普惠金融的回归系数显著为正，表明数字普惠金融的确能够推动实体经济增长；其次检验数字普惠金融对技术创新的影响，根据回归结果可以得出数字普惠金融对技术创新的影响系数为0.476，且通过了1%的显著性水平检验，说明数字普惠金融可以显著提高技术创新水平；最后同时检验数字普惠金融和技术创新对经济增长的影响，技术创新的回归系数为0.046 2，数字普惠金融的回归系数为0.116，均通过了1%的显著性水平检验，说明技术创新在数字普惠金融促进实体经济增长过程中的中介效应显著存在，是数字普惠金融促进实体经济增长的重要途径。

3.4 稳健性检验

1)剔除直辖市。参考钱海章等的研究[5]，从样本中剔除北京、上海、天津、重庆4个直辖市进行回归。

2)对核心解释变量进行1%的缩尾处理，进行回归。

3)更换解释变量。用数字普惠金融指数除以100来重新定义数字普惠金融发展水平(dig)。

4)更换被解释变量。以2011年为基期，对地区生产总值进行平减得到实际GDP，然后取对数来表示经济增长(gdp)。

从表5中可以看出，不论采取上述4种检验方法中的哪一种，数字普惠金融的回归系数均显著，且通过了1%的显著性水平检验，说明数字普惠金融能够促进实体经济的发展，可以证明本文结论的稳健性。

表5 稳健性检验结果

4 结论与政策建议

基于30个省区市的面板数据实证研究数字普惠金融、技术创新与实体经济增长之间的关系。研究结果表明：①无论是使用固定效应模型还是随机效应模型，结果均表示数字普惠金融能够显著促进实体经济增长；②数字普惠金融的地区异质性方面表现为数字普惠金融在中西部地区促进经济增长的效应更为显著，在东部地区不显著，可能原因是东部地区本身数字化程度较高，金融基础设施较完善，金融发展水平较高，经济水平也较高，与此同时也表明数字普惠金融在中西部地区仍有较大发展空间；数字金融在初始实体经济发展水平较高地区的经济增长促进效应小于初始实体经济发展水平较低的地区，说明数字普惠金融的发展可以提高实体经济发展水平较低地区的经济状况，一定程度上能够缓解地区经济增长差异；③数字普惠金融能够通过技术创新促进实体经济增长，且中介效应显著。

基于以上结论，提出以下政策建议：

1)有关部门应该加大对数字普惠金融的投入，尤其要加强农村地区数字普惠金融投入的力度，提高农村地区金融服务的意识，提升农村消费者和普惠金融服务群体的金融素养，逐步缩小城乡差距，从而带动实体经济的发展。

2)针对不同地区的数字普惠金融发展程度以及地区的经济状况，政府应该制定不同的发展政策，使数字普惠金融能够发挥其优势，让不同地区享受到数字普惠金融发展所带来的红利，进而减小贫富差距。

3)政府应该加大各地区创新的支持力度，缓解对中小企业的融资约束，改善中小企业的融资环境，对中小企业的创新活动进行大力支持，从而增强地区的创新水平，提高地区的竞争力，进而促进地区实体经济的发展。