数字普惠金融发展能促进我国区域创新吗？

董树功 杨峙林

摘   要：数字普惠金融的发展不断推动着金融供给侧结构性改革，成为助力区域协同创新与高质量发展的重要动力。运用北京大学数字普惠金融指数与地区专利申请数据，就数字普惠金融对我国区域创新的影响进行实证分析，结果表明数字普惠金融发展对区域创新水平具有正向的促进作用。同时，对覆盖广度、使用深度、数字化程度等分维度及东、中、西部分区域样本的探究发现，不同维度的数字普惠金融指数对区域创新的作用存在差异，数字普惠金融对东、中、西部创新的驱动作用也存在异质性。机制检验发现，数字普惠金融的发展会显著提升区域数字经济发展水平，进而助力区域创新水平提升。

关键词：区域创新；异质性；数字普惠金融；中介效应

中图分类号：F832.5  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2023）03-0069-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.03.010

一、引言

党的二十大报告指出，要“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”“加快实施创新驱动发展战略”。为实现“十四五”时期经济社会发展的主要目标，进一步提升我国创新能力，深化创新驱动发展势在必行，以创新作为发展驱动力将有助于加快落实区域发展战略，发挥各地区优势，健全合作互利、优势互补、共同发展的新格局。区域创新进程的顺利推进离不开高质量的金融支持（杨伟中等，2020）[1]，但在传统金融制度和历史条件的约束下，我国金融市场仍普遍存在要素配置扭曲的现象，导致金融资源配置效率低下，大量中小企业融资需求难以得到满足，从而影响了微观主体为其创新项目融资的可能性，遏制了区域创新水平的提高（唐清泉和巫岑，2015）[2]。

数字技术的高速发展使数字技术与普惠金融的高度融合成为可能，联结成新型金融服务模式，即数字普惠金融。根据《北京大学数字普惠金融指数（2011—2021）》，十年来我国数字普惠金融发展水平持续提升，省级数字普惠金融指数年均同比增速达到28.15%。数字金融服务实现了金融商业模式、产品服务、组织架构等方面的不断创新，丰富了金融服务提供主体，延伸了金融服务触角，扩展了金融服务宽度，提升了金融服务效率，为解决普惠金融领域的诸多难题提供了新的思路和方法。从理论上来说，数字普惠金融作为一种新兴的金融业态，通过深化金融模式创新和优化金融产品供给，能为创新项目提供丰富的资金支持（聂秀华等，2021）[3]，为我国经济转型升级提供新的机遇，为区域创新提供不竭动力，对于畅通以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局和培育经济高质量发展的新增长极具有重要意义。那么，数字普惠金融能否通过推动数字经济发展进而提升区域创新水平呢？这一问题的回答对于理解我国数字经济背景下普惠金融助力区域创新的内在机理具有重要意义。鉴于此，本文以2011—2018年我国31个省（自治区、直辖市，以下简称省份）的面板数据为研究样本，深入探究数字普惠金融对区域创新的影响，并分析区域数字经济发展水平在其中发挥的渠道作用，以期为我国创新驱动发展战略的实施提供有价值的经验依据。

二、文献综述

近几年，得益于数字技术的革新，普惠金融得以深化发展，互联网技术带来的数字力量在金融领域发挥了不可小觑的作用。学者们对数字普惠金融影响创新的效果进行了评价。谢绚丽等（2018）[4]研究了数字金融发展与企业创业之间的关系，认为数字金融的使用程度、深度及数字化程度均会促进创业活动的进行。王馨（2015）[5]认为，数字普惠金融的发展降低了中小企业的融资约束，实现了金融资源的合理配置，对企业创新活动具有积极的推动作用。梁榜和张建华（2019）[6]认为数字普惠金融的发展对民营及规模较小的中小企业的创新激励作用更强，通过降低融资约束和减少债务融资费用来促进企业研发创新活动的开展。杜传忠和张远（2020）[7]从直接、间接两个维度进行分析，认为数字金融发展不仅能够直接促进区域创新，还能通过改善信贷、提升消费水平等途径间接影响区域创新。同样地，徐子尧等（2020）[8]经过实证分析发现，数字普惠金融发展对区域创新能力具有显著的正向提升作用，并具备地区异质性。此外，数字普惠金融还可以通过提升区域高等教育水平、完善基础设施建设以及提高居民的平均工资水平间接地促进创新产出（郑雅心，2020）[9]。

既有关于数字普惠金融与创新的研究取得了较为丰富的成果，但仍存在一定的不足。首先，在数字普惠金融激励创新的内在机理方面，现有文献多从微观视角展开，分析数字普惠金融通过影响企业融资成本、银行竞争等进而作用于企业创新的机制，较少有研究从宏观视角出发研究数字普惠金融促进区域创新的内在机理。当前实现共同富裕已成为新时代全面建设社会主义现代化国家的重要任务，而共同富裕的实现离不开区域创新能力的不断提升（张敏等，2022）[10]。因此，研究数字普惠金融对区域创新的激励效应，对于充分發挥数字金融的“普惠性”优势、促进共同富裕目标的实现具有重要意义。其次，随着信息技术与产业的融合发展，数字经济对区域创新的重要性日益凸显（金环和于立宏，2021）[11]。然而，鲜有文献关注数字经济发展这一关键因素在数字普惠金融促进区域创新中发挥的渠道作用，从而忽视了数字信息化时代下数字普惠金融通过推动数字经济发展对区域创新的间接影响。最后，现有文献在分析数字普惠金融发展与区域创新之间的关系时，多基于样本整体进行考察，而忽视了因不同地区初始要素禀赋条件特性而呈现出的地区异质性，从而不利于厘清数字普惠金融对不同地区创新水平的异质性影响（聂秀华等，2021）[3]。鉴于此，本文选取2011—2018年我国31个省份的面板数据，研究数字普惠金融发展对区域创新的影响，分析区域数字经济发展水平在其中发挥的渠道作用，以期进一步厘清数字信息化时代下数字普惠金融发展促进区域创新的内在机理。此外，通过对数字普惠金融指数衡量角度的细分、区域样本的划分，研究覆盖广度、使用深度及数字化程度等多个细分指数对区域创新发展产生的不同程度的作用，以及数字普惠金融发展水平对不同地区的差异化影响，分析造成异质性的可能原因，提出具有可操作性的政策建议。

三、理论机制与研究假设

（一）数字普惠金融发展与区域创新

我国区域创新水平差异与地区间资源配置效率和资源利用率差异有关，创新资源投入不足是导致区域创新水平停滞、创新发展受阻的原因之一。传统金融服务的信息不对称问题带来了资源配置的失衡与资源利用率的损耗，加剧了区域创新发展的差距，限制了创新水平的提升。同时，创新活动具有研发周期长、资本投入大、不确定性强的特点，传统金融服务的资金配置具有较高的门槛，不利于创新型中小企业获得资本。即使是通过传统金融服务获得资金的企业，也因其企业规模、可抵押资产拥有量等方面的限制，不得不提高融资成本，这增加了企业经营的成本和不确定性。中小企业创新活动面临的融资约束会抑制创新项目的开展。此外，区域创新还受到区域地理条件的限制，一些研发主体可能由于其地理位置不在金融服务机构的辐射范围内，而难以获得传统金融服务的支持。

数字普惠金融的发展在一定程度上缓解了传统金融服务在信息不对称方面的问题，数字金融服务平台能够整合市场各方面信息，降低信息的获取成本，实现资源的有效分配，提高要素的使用效率。同时，数字普惠金融能够丰富创新型企业的融资渠道，打破传统金融服务产生的融资约束，进一步减少企业的融资成本，使中小企业更易得到创新资金，开展创新活动，进而提高区域创新水平。此外，数字普惠金融具有更强的地理穿透性，可以打破地域的限制，使得各类生产要素广泛而自由地流动，增强创新主体所在地与其他地区的经济联系，促进各个地区、各个行业展开合作和技术共享，优化资源配置，为区域创新营造良好的金融环境。

基于上述分析，本文提出以下假设：

H1：数字普惠金融发展对区域创新活动具有促进作用。

（二）数字普惠金融发展的不同维度与区域创新

北京大学数字金融研究中心同蚂蚁金服集团组建的联合课题组，编制了“北京大学数字普惠金融指数”，这一指数体系除形成总指数外，还从不同的衡量维度对数字普惠金融进行了刻画，包括覆盖广度、使用深度与数字化程度等（郭峰等，2020）[12]，能够准确地刻画我国普惠金融的发展现状。其中，覆盖广度主要体现了居民实际拥有的移动账户数量，数字化程度体现了数字支付的金额及交易量，而使用深度体现了居民实际使用的数字金融服务种类及使用总量。数字普惠金融发展前期主要是追求覆盖广度和数字化程度的提升，中后期则致力于提升居民的使用深度。通过观察数字普惠金融总指标，可以发现我国各省份数字普惠金融指数均值在2011年为40.00，到2018年已增加至300.21，可见该时间段内我国数字普惠金融实现了迅猛发展。郭峰等（2020）[12]通过对比第一期（2011—2015年）指数与第二期（2016—2018年）指数发现，数字普惠金融指数项下使用深度的增长已经成为推动数字普惠金融增长的重要驱动力，全国各省份数字普惠金融使用深度指数的均值从2011年到2018年已由46.93增加到287.50，说明我国的数字普惠金融发展进入了深度拓展的新时期。相对而言，仅仅是移动账户数量或支付金额的增多并不能显著推动区域技术创新水平提高，只有充分发挥数字普惠金融对多层次金融服务的赋能效应（即使用深度），才能更有效地促进区域创新。

基于上述分析，本文提出以下假设：

H2：相较于覆盖广度提升和数字化程度深化，数字普惠金融使用深度的增强对区域创新发展具有更强的促进作用。

（三）数字普惠金融发展、区域数字经济发展水平与区域创新

梳理现有文献发现，一方面，数字普惠金融既能够促进金融资源的合理配置，引导资源向高效率、高潜能的企业集中，提高資源配置效率，又能为企业创新活动营造良好的技术基础条件，从而助力企业实现数字化转型，提升区域的数字经济发展水平（吴非等，2021）[13]。另一方面，数字经济本身就是技术创新的一种综合性产品，是技术创新水平和能力提升的反映（宁朝山，2020）[14]。在我国实施创新驱动发展战略的背景下，数字经济对促进工业化、信息化深度融合，推进各领域新兴技术创新以及优化区域创新布局具有重要战略意义。徐辉和邱晨光（2021）[15]通过实证研究发现，数字经济发展水平对区域技术创新、产品创新均有显著促进作用，是影响区域创新能力的重要因素。

基于以上分析，本文提出以下假设：

H3：数字普惠金融发展通过影响区域数字经济发展水平来对区域创新产生促进作用。

四、研究设计

（一）模型设定

本文在参考谢绚丽等（2018）[4]研究的基础上，设定基准模型如式（1）所示，分析数字普惠金融发展对区域创新的影响。参考温忠麟与叶宝娟（2014）[16]的研究，设定的中介效应模型如式（2）与式（3）所示。

其中，[lnpatentit]为地区[i]在[t]时期的区域创新水平。[FIit]代表地区[i]在[t]时期的数字普惠金融指数，在分析不同维度数字普惠金融指数对创新产出的影响时，将覆盖广度、使用深度和数字化程度三个指数依次作为解释变量进行回归。[deit]代表区域数字经济发展水平，[eduit]、[consumeit]、[industryit]、[openit]为控制变量，分别代表地区[i]在[t]时期的人力资本水平、居民消费水平、产业结构及对外开放水平。[λi]为地区[i]的个体固定效应，[εit]、[υit]、[μit]分别为模型（1）、（2）、（3）的随机扰动项。

（二）变量设定

本文选取2011—2018年我国31个省份的面板数据为研究样本，其中，专利数据来自国泰安数据库，数字普惠金融指数数据来自北京大学数字金融研究中心，其他数据来自各年度《中国统计年鉴》、国泰安数据库、EPS数据库。

1. 被解释变量：区域创新水平。参考郑雅心（2020）[11]的研究，运用各省份每万人国内专利申请量（发明专利、实用新型专利及外观设计专利申请量之和）衡量该地区的创新能力。

2. 核心解释变量：数字普惠金融指数。使用北京大学数字金融研究中心同蚂蚁金服集团联合课题组发布的“北京大学数字普惠金融指数（2011—2018年）”衡量数字普惠金融的发展水平。

3. 中介变量：区域数字经济发展水平。参考已有研究（徐辉和邱晨光，2021；刘军等，2020；赵涛等，2020；周勇和张婷琳，2022）[15，17-19]，结合数据可得性，本文从数字经济基础设施建设水平与数字经济应用水平两个维度选取指标（见表1），再通过主成分分析的方法，将各指标数据标准化后降维处理，得到综合的区域数字经济发展水平。相关数据来源于国家统计局。

先对原始指标数据进行归一化处理，具体公式如下：

其中，[X]为整个样本区间内各指标序列的平均值，[σ（Xij）]为样本区间内各指标序列的标准差，[Yij]表示第[i]个指标在[j]时期归一化处理后的数据。在此基础上，本文采用主成分分析法将众多指标综合为数字经济发展指数。设[λ1≥λ2≥…≥λp≥0]为样本协方差矩阵的特征值，[c1，c2，…，cp]为相应的单位特征向量，且各向量之间彼此正交，其中[cj=（cj1，cj2，…，cjn）T]，由特征向量重新组成[P]个新的指标变量，即[P]个主成分，各样本主成分在一定约束条件下使样本方差达到最大，且彼此之间的样本协方差为零。设[Zi]表示第[i]个主成分，可设：

其中，对于任意[i]，均有[c2i1+c2i2+…+c2in=1]。在主成分分析之前，先對变量进行KMO和Bartlett球形检验，以判断是否适合进行主成分分析。KMO结果为0.677，大于最低标准0.6，且Bartlett 球形检验中近似卡方数值较大，拒绝单位相关阵的原假设，说明可以进行主成分分析。

本文采用主成分法并按照特征值大于1的原则提取出5个主成分，这5个主成分的累计方差贡献为81.841%，说明提取的主成分能够充分有效地解释原始指标中包含的信息。根据各主成分对应的权重系数（即方差贡献率）对各主成分得分进行加权汇总，即可得到区域数字经济发展水平。

4. 控制变量。参考已有研究（徐子尧等，2020；郑雅心，2020；王亮和刘凌燕，2022）[8，9，20]，本文选取如下控制变量：人力资本水平，用该省份每万人中高等学校在校生人数衡量，人力资源对创新活动具有重要影响；居民消费水平，以该省份城乡居民消费水平总指数表示，消费水平的提高可能会拉动区域经济的增长，进而对区域创新活动产生正向影响；产业结构，以地区第二、三产业占地区生产总值的比重来衡量；对外开放水平，以地区进出口总额与地区生产总值的比值来衡量。表2为变量、符号及描述性统计结果。

五、实证结果与分析

（一）基准回归

本文对2011—2018年我国31个省份的面板数据进行回归分析，研究数字普惠金融发展对我国区域创新水平的影响。在进行回归分析前，进行Hausman检验发现固定效应模型更符合本文的样本特征。表3为根据模型（1）进行线性回归得到的结果。

表3第（1）列是核心解释变量为数字普惠金融指数时的估计结果，第（2）—（4）列则将解释变量分别替换为覆盖广度、使用深度和数字化程度等细分指标进行回归。从第（1）列可以看出，解释变量（lnFI）的系数为0.5642，在5%的水平下显著为正，即数字普惠金融发展水平每上升1%，会带来区域创新水平0.56%的增长，可见数字普惠金融发展对我国区域创新水平具有显著的正向影响，初步证明假说1成立。根据列（1）的控制变量回归结果，人力资本水平、居民消费水平及产业结构对区域创新发展均具有显著正向影响，可见地区高等教育水平的提高将有助于人力资本的积累，为地区创新活动的开展提供重要支持；地区消费水平的提升则可能拉动区域经济增长，刺激创新需求；第二、三产业成为对创新产出具有主要贡献的力量，区域产业结构的优化升级将持续推动创新型企业的诞生。但对外开放水平对区域创新具有负向作用，这可能源于对外开放水平较高的地区会通过进口满足对一些无法自给自足的创新型产品的需求，不利于激励地区自主研发，由此抑制了区域创新水平的提升。

从表3中第（2）、（3）和（4）列可以发现，数字普惠金融的三个子维度——覆盖广度、使用深度及数字化程度同样对区域创新水平的提高具有显著的正向作用。具体来看，覆盖广度对区域创新水平的影响在5%的水平上显著为正，数字金融覆盖范围越广泛，其服务的客户群体就越多，越有利于以更高的效率实现要素分配，为中小企业进行创新活动营造有利的金融环境。使用深度在1%的水平上对区域创新水平具有正向影响，使用深度的增强使得中小企业的创新融资需求得到多渠道的满足，缓解了企业创新活动面临的融资约束问题。数字化程度的提升也提高了区域金融服务的效率，大大降低了金融普惠的成本，同时其具有的便利性也为小微企业获得创新融资提供了关键支持。虽然三个子维度均可以提升区域创新水平，但相对而言，数字普惠金融使用深度对区域创新的影响更强，这是由于，使用深度代表居民和小微企业实际使用的数字金融服务种类及使用总量，其水平的提升意味着区域内的小微企业更加充分地享受到了多层次、差异化的数字普惠金融服务，更容易得到创新资金，开展创新活动，从而在更大程度上提升了区域创新水平。综上，假说2成立。

表3第（5）、（6）、（7）列是将我国31个省份分为东、中、西部①分别进行回归的结果。通过分析核心解释变量的系数差异可以发现，东、中、西部地区在地理位置、资源禀赋、政策支持等方面的不同，使得数字普惠金融与区域创新发展之间的关系也呈现差异化的特征。核心解释变量的系数从东部到西部依次减小，分别为0.5098、0.5044、0.4872，可见数字普惠金融对东部、中部区域创新水平的作用较强，而对西部地区的正向作用较弱。尽管西部地区近年来受到国家政策的扶持，但相较于东部、中部地区，在地理位置和人力资源方面仍处于弱势地位，这将导致数字普惠金融在西部地区的推广面临障碍，同时也不利于数字普惠金融的深入使用和企业的创新。

（二）内生性处理

1. 工具变量法。本文的研究可能存在一定的内生性问题：残差项中可能存在既影响数字普惠金融发展又影响区域创新的因素，还可能存在一些并不随时间改变但会影响区域创新水平的地区特质，尽管本文已经设置了相关的控制变量，但地区的地理位置、气候条件、经济发展水平等变量仍可能被遗漏。为此，本文借鉴傅秋子和黄益平（2018）[21]的研究，运用“各省份省会城市或直辖市与杭州市的距离”作为工具变量，这一变量与区域数字普惠金融发展水平相关，但对区域创新发展并不直接发挥作用，符合工具变量选取要求。为了便于对回归结果进行分析，我们对“各省份省会城市或直辖市与杭州市的距离”进行取倒数处理，得到实际纳入回归模型的工具变量distance。本文在模型（1）的基础上加入了工具变量，并通过了Wald检验，确保了工具变量选取的合理性。工具变量模型第一阶段回归结果如表4所示。其中，第（1）、（2）、（3）、（4）列分别表示内生变量为数字普惠金融总指数、覆盖广度、使用深度及数字化程度时的回归结果。可以看出，distance的系数显著为正，表明distance越大，即各省份省会城市或直辖市与杭州市的距离越小，数字普惠金融发展越好，工具变量的“相关性”假定得以验证。

表5为第二阶段回归结果，第（1）列的核心解释变量为数字普惠金融指数，第（2）—（4）列则将核心解释变量分别替换为覆盖广度、使用深度和数字化程度等细分指标进行回归。从估计结果来看，数字普惠金融发展对我国区域创新水平具有显著的正向促进作用，这一结论在考虑了内生性之后依然成立。

2.解释变量滞后一期。为了消除因解释变量内生性问题造成的回归结果偏差，本文将解释变量进行滞后一期处理，回归结果如表6所示。从估计结果来看，数字普惠金融发展对我国区域创新水平具有显著的正向促进作用，这一结论在将解释变量滞后一期后依然成立，证实了估计结果的稳健性。

（三）稳健性检验

1. 剔除直辖市样本。在我国，直辖市作为改革开放的前沿与区域经济中心，相较于其他地区具有明显的经济、政治与区位优势，故本文将北京市、天津市、上海市及重庆市等四个直辖市的数据剔除，并将回归结果与原回归结果对比，检验数字普惠金融发展对区域创新的正向作用是否仍然成立。

对比表7与表3的回归结果，可以发现核心解释变量的系数仍然显著，数字普惠金融指数在5%的显著性水平下对区域创新具有促进作用，虽然系数略有下降，但正向作用依旧明显。覆盖广度、使用深度及数字化程度三个细分指标系数值有所下降，但仍然显著。同时，使用深度仍为三个子维度中对区域创新正向作用最大的维度。由此可知，本文结论具有稳健性。

2.系统GMM估计。由于残差项中可能存在既影响数字普惠金融发展又影响区域创新的因素，使用FE估计或者OLS估计会导致估计结果出现偏误，本文选择更为有效的系统GMM估计，结果如表8所示。从估计结果来看，数字普惠金融发展对区域创新水平具有显著的促进作用，这一结论在使用系统GMM估计后依然成立，进一步证实了估计结果的稳健性。

3. 替换被解释变量度量方式。考虑到不同省份人口规模、经济体量等的不同，为了提升度量指标在不同省份之间的可比性，我们采用总专利数与地区生产总值的比值、总专利数与地区总人口数量的比值两种方式替代度量区域创新水平，并进行稳健性检验，结果见表9。第（1）、（3）、（5）、（7）列是采用总专利数与地区生产总值的比值作为被解释变量时的回归结果，第（2）、（4）、（6）、（8）列则是采用总专利数与地区总人口数量的比值作为被解释变量时的回归结果。从估计结果来看，数字普惠金融发展对我国区域创新水平具有显著的促进作用，这一结论在替换被解释变量度量方式后依然成立，进一步证实了估计结果的稳健性。

（四）中介效应检验

在前文一系列实证分析的基础上，根据式（2）与（3），本文以区域数字经济发展水平作为中介变量进行中介效应检验，结果见表10。

从第（1）列可以看出，数字普惠金融指数的系数为1.7069，在5%的水平下显著，可见数字普惠金融发展对我国区域数字经济发展水平具有显著的正向影响。根据第（2）列的回归结果，区域数字经济发展水平对区域创新发展具有显著正向影响，在控制区域数字经济发展水平之后，数字普惠金融发展对我国区域创新水平仍具有显著的正向影响。同时，通过对表3和表10回归结果进行对比分析可以看出，当引入中介变量区域数字经济发展水平后，数字普惠金融的边际效应从0.5642降至0.2484，可以判断区域数字经济发展水平是数字普惠金融影响区域创新的中介路径。根据温忠麟与叶宝娟（2014）[18]的判别方法，区域数字经济发展水平发挥了部分中介效应，中介效应占总效应的比例为55.97%，说明数字普惠金融不仅能够直接推动区域创新水平的提升，而且能够通过促进区域数字经济发展提高区域创新水平。综上可知，假设3成立，即地区数字普惠金融的发展将有利于当地数字经济发展水平的提升，从而助力于地区创新活动的开展。

由表10中第（3）、（5）、（7）列可以发现数字普惠金融三个子维度——覆盖广度、使用深度及数字化程度同样对区域数字经济的发展具有显著的正向作用，而根據第（4）、（6）和（8）列，在分别使用覆盖广度、使用深度及数字化程度来替代数字普惠金融发展水平时，区域数字经济发展水平对区域创新发展均具有显著的正向作用。同样地，对比表3和表10结果可以看出，引入中介变量区域数字经济发展水平后，覆盖广度、使用深度和数字化程度对于区域创新水平的边际效应分别从0.6021、0.6712和0.1272对应降至0.3871、0.3375和0.0632，中介效应占总效应的比例分别为35.71%、49.72%和50.31%，进一步验证了假设3，即数字普惠金融发展通过影响区域数字经济发展水平来对区域创新产生促进作用。

六、研究结论与政策启示

本文从理论层面阐述了数字普惠金融发展对区域创新活动影响的作用机制，并以2011—2018年全国31个省份的数据为基础，运用固定效应模型进行回归分析，实证检验数字普惠金融对区域创新的影响及数字普惠金融三个子维度指标对区域创新发展作用的异质性特征。研究结果表明：第一，数字普惠金融的发展对我国区域创新水平的提升具有显著的促进作用，且该结论在稳健性检验下依旧成立；第二，数字普惠金融的三个子维度对区域创新发展的影响具有异质性，三者对创新产出均具有促进作用但是强度不同，使用深度对创新水平具有最为显著的正向影响；第三，区域异质性分析表明，数字普惠金融对我国东、中、西部地区的创新发展均具有显著的促进作用，但作用强度有所差异，对东、中部地区具有较强的影响，而对西部地区影响较弱；第四，中介效应检验结果表明，数字普惠金融的发展会显著提升区域数字经济发展水平，进而助力区域创新水平的提升。

由以上结论，可以得到如下启示和建议：第一，进一步助推数字技术与金融服务的深度融合，拓宽数字普惠金融的覆盖范围。要继续发挥其普惠优势，完善数字技术在支付、保险等金融服务中发挥的作用，鼓励商业银行、支付机构、保险机构、证券机构、财务公司、信托投资公司、金融租赁机构、小额贷款公司、消费金融公司等金融机构深入基层，切实解决中小企业和弱势群体融资难问题，弥补对西部地区中小企业发展支持的不足，为区域创新协同发展提供不竭动力。第二，数字金融使用深度的增长将成为数字普惠金融指数增长的重要驱动力。要推动数字普惠金融由“粗放式”发展向高效率、深入拓展式发展的转变，通过深度挖掘数字金融的各项功能，使其在地区发展中发挥更重要的作用，改善地区发展不平衡的现象。第三，区域数字金融发展差异性的根源是区域经济发展的差异性，未来不同区域数字金融也应采取差异化发展策略。各地区应该结合自身特征，制定差异化的数字普惠金融政策：东部地区应充分发挥先天优势与辐射作用，推动普惠金融的创新与升级；西部地区应借助政策倾斜优势，发挥“后发优势”，逐步缩小与数字普惠金融发展水平较高地区的差距；中部地区应加快制造业数字化转型，促进产业结构优化升级，提高创新效率，推动区域经济协调高效发展。第四，通过加强区域内资源流动和交流合作扩大数字金融的普惠力度，改善创新环境。各地区发展数字金融应当合理运用政策手段，实现资源、技术和人才的跨区域流动，深化区域间的交流合作，充分利用空间效应促进区域创新的发展，真正实现数字金融的地区普惠。

注：

①北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南属于东部地区；山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南和重庆属于中部地区；四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆和广西属于西部地区。

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基金项目：天津市教委社会科学重大项目“构建以信用为基础的新型监管机制研究”（2020JWZD15）。

作者简介：董树功，天津宁河人，博士，天津职业技术师范大学经济与管理学院副教授，研究方向为信用经济、产业经济；杨峙林，河北迁安人，供职于中国人民银行天津分行营业管理部，高級经济师，研究方向为普惠金融、金融消费者权益保护和征信理论与实务。

Abstract：The development of digital inclusive finance continues to promote the structural reform of the financial supply side and becomes an important driving force to help regional collaborative innovation and high-quality development. Using Peking University's Digital Inclusive Finance Index and regional patent application data，an empirical analysis is conducted on the impact of digital inclusive finance on regional innovation in China，and the results show that the development of digital inclusive finance has a positive contribution to the level of regional innovation. Meanwhile，the exploration of the sub-dimensions of breadth of coverage，depth of use，degree of digitization and some regional samples from the east，central and west of China found that there are differences in the role of digital inclusion indices on regional innovation in different dimensions and heterogeneity in the driving role of digital inclusion on innovation in the east，central and west of China. The mechanism test finds that the development of digital inclusive finance significantly enhances the level of regional digital economy development，which in turn helps to improve the level of regional innovation.

Key Words：regional innovation，heterogeneity，digital inclusive finance，intermediary effect

（责任编辑    王   媛；校对   WY，LY）