数字技术影响金融高质量发展的非线性空间效应

■ 吴小艳

一、引言

2022年10月发布的《国务院关于金融工作情况的报告》中明确指出坚持发展符合我国国情的金融道路，促进金融高质量发展。随着数字技术的快速发展,当今社会步入了一个高速联通的大数据时代（戴长征和鲍静，2017），数字技术发展改变了传统金融行业的秩序（仇喜雪和彭伟，2022），改变了金融活动参与者结构和交互行为规则。因此，我们需要把握发展时机，利用数字技术发展的优势，为金融高质量发展提供动力。为促进金融高质量发展，学者们主要进行了如下两个方面的研究：一方面是对金融高质量发展内涵的界定。现有学者主要从金融的创新性和盈利性等特征（高汝仕，2021）、五大发展理念（李俊玲等，2019；殷越，2022）或者投入产出（高一铭等，2020；张文远和张梦莹，2022）的视角界定金融高质量发展的内涵。此外，金融高质量发展亦体现在诚信环境、教育等金融生态环境的完善（张辛雨和马野驰，2020）以及各类科学合理的金融政策所发挥的宏观导向和调控力等方面（张永安和郄海拓，2017）。另一方面是探讨数字技术对金融发展的影响。李礼（2022）基于金融地理学视角，实证分析数字技术与金融消费市场发展之间的关系，认为数字技术不仅可以促进区域金融生态体系协同发展，而且可以促进金融市场消费规模进一步扩张。仇喜雪和彭伟（2022）则从金融制度层面考量，认为数字技术能够直接作用于金融制度本身，降低交易成本，增加潜在收益，进而推动金融制度的变迁与发展。

综上，关于金融高质量发展的研究已取得了一定的成果，但仍有可以补充完善的地方。关于金融高质量发展的评价测度大多基于五大发展理念的五个方面或投入产出两个方面，虽然能够为评价我国金融高质量发展提供借鉴，但并没有将金融生态和金融政策等重要的方面纳入指标体系，不足以阐释金融高质量发展的丰富内涵。另外，数字技术作为促进金融高质量发展的关键变量，目前学界仅探讨了数字技术对金融发展某一方面的影响，缺乏统一的框架对数字技术影响金融高质量发展的作用机理进行研究。基于此，本文的边际贡献主要在于以下三个方面：在研究角度上，本文将数字技术与金融高质量发展的空间效应纳入分析框架，深入探究数字技术对金融高质量发展的影响机制；在评价指标体系上，本文从供给侧、需求侧和政府侧三侧联动的角度重新构建金融高质量发展评价指标体系，创新性地采用LDA聚类的方法将金融政策分类并纳入评价指标体系，以更加全面客观的方式分析数字技术对金融高质量发展的影响；在研究方法上，本文选用空间面板模型和面板门槛模型，更精确地评估数字技术对金融高质量发展的影响，丰富数字技术与金融高质量发展相关领域的研究。

二、金融高质量发展的内涵

依据供需理论，从三侧联动的视角，本文将金融高质量发展界定为：为了更好地满足人民群众和实体经济多样化的金融需求，金融供给侧提供高质量的金融生态主体，创造稳定安全的金融生态环境，从而实现供需精准对接，做到金融资源聚焦；金融需求侧秉承“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，合理利用多种金融工具和金融资源，促进投资和刺激消费，进而扩大内需，为金融供给侧提供动力，做到金融服务聚合；政府侧引导金融发展方向，提高金融政策传导效率，推动各类金融政策落地，充分调动市场主体的积极性，做到金融政策聚力。通过“三侧”良性联动，使得金融市场形成金融需求引导供给，金融供给创造需求的金融高质量发展格局。

在供给侧方面，金融生态主体和金融生态环境是金融供给端的两个重要组成部分，各类金融主体与其生存环境间相互影响，实现金融生态和谐发展。各类金融主体通过提高自身发展效率和扩大交易规模，实现生存与发展，同时，要注意防控金融风险，提高金融稳定性，优化金融结构，促进金融市场高效稳定运行。2021年四川省人民政府发布的《同向发力 同舟共济 建设良好的金融生态环境》一文中明确提出优化金融生态环境，强调金融生态环境是各类金融主体包括银行、保险、证券等运作的微观外部环境，通过健康的经济发展、优良的文化信用和宽松的政府治理，为金融主体的金融活动营造良好的外部环境。

在需求侧方面，党的十八大以来，我国坚持金融服务实体经济的根本要求。金融发展深入贯彻五大发展理念，为科技创新、经济协调、绿色发展、国家开放和社会共享提供高质高效的金融支持。创新是引领发展的第一动力，能够为金融高质量发展注入活力，因此需要增加金融机构的研发费用投入比重，更新金融产品、普惠金融服务，使得创新产生的新动能对经济发展产生持久的影响，成为金融高质量发展的动力。党的二十大报告提出：“坚持高水平对外开放，加快构建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。”高水平对外开放是推动经济发展的重要引擎，通过提高国家金融开放程度，可增加外资银行资产，促进外资金融机构投资，以高水平对外开放引领金融高质量发展。绿色发展是金融可持续发展的前提，通过丰富绿色信贷、保险和证券等金融产品，实现资金的绿色优化配置，拓宽绿色投资渠道，引导资本流向，可为金融可持续发展奠定基础。经济协调是促进区域协同发展的重要调节剂，能够解决城乡地区发展不平衡不充分问题，满足各地区人民群众对美好生活的需求。应通过积极调整小额贷款和涉农贷款的利率，提高养老、医疗、失业保险覆盖率，促进经济协调发展。社会共享强调金融发展的普惠性和金融资源的可得性，能够有效配置资源，使社会各类群体都能最大限度地享受金融资源，促进人民共享金融发展成果。

在政府侧方面，2022年发布的《国务院关于金融工作情况的报告》中明确指出继续实施稳健的货币政策。具体而言，通过宏观监管类的金融政策，保证金融体系安全运行，发挥周期性调节作用。通过引导建设类的金融政策，加大对基础设施项目建设力度和对小微企业、“三农”产业等的金融支持。通过产融结合类的金融政策，畅通投融资渠道，促进“企业+银行”“企业+信托”“企业+保险”“企业+基金”等模式的高效结合，实现产融互动，形成强大的金融核心。通过改革创新类的金融政策，鼓励各类金融机构在防控风险的基础上推出新型金融产品，更新金融服务。通过主体发展类的金融政策，引导银行、保险和证券等金融主体自身高质高效发展，进而激发市场活力。

图1 金融高质量发展的内涵

三、理论分析与假设提出

（一）数字技术对金融高质量发展的影响

在供需两侧的相互作用下，加之受到新冠疫情的影响，非接触式金融全面发展，各类金融服务机构积极推进数字化和智能化转型。数字技术全方位赋能金融发展的各个环节，促进金融供给侧、需求侧、政府侧三侧联动，成为金融高质量发展的加速器。在金融供需层面：第一，数字技术打破了线上和线下的界限，促进银行、保险的信贷业务与线上支付业务深度融合（薛熠和张昕智，2022），提高了金融普惠性。如自动取款机、移动银行等拓展了金融机构的受众面，增强了金融服务的普惠性和可持续性（Bhuvana 等，2016）。第二，借助大数据算法等，金融机构能够深入了解客户的金融理财偏好，实现精准对接，满足客户个性化的理财需求，提高金融服务效率。第三，各类数字软件及时推送理财信息，帮助客户把握市场信息和政策动态，选择适合自己的金融理财产品，扩大需求端金融消费群体，提高金融主体收入水平。第四，数字技术构建信任网络，不仅可以满足银行政策性相关要求，缓解银行盈利性矛盾,防范金融风险（陆岷峰和徐阳洋，2021），而且可以倒逼金融机构淘汰传统落后业务机制，结合数字技术再造业务流程，优化金融服务（刘少波等，2021），促进金融高质量发展。在金融政策层面，数字技术改变了原来的金融体制运作环境。通过数字技术对金融体系进行监管，能够提高金融政策传导的效率，在金融危机爆发前进行政策干预与宏观调控，有助于为金融制度变革提供原动力并且奠定社会基础（仇喜雪和彭伟，2022），为金融政策进一步完善与落地实施提供技术支持，进而推动金融高质量发展。据此，本文提出如下研究假设：

假设1：数字技术对金融高质量发展有着正向促进作用。

空间溢出效应是指一个地区的经济活动产生的效益向周围地区扩散。数字技术的高度渗透性，决定了其空间溢出效应的产生。数字技术可以促进征信和支付等的金融基础设施建设（薛熠和张昕智，2022），优化金融服务流程，提高金融服务效率。但根据累计因果过程理论，数字技术在促进本地区金融高质量发展的过程中，大部分先进生产要素会流入本地区，而邻近地区由于缺少先进的数字基础设施，易导致金融资源流出，对邻近地区金融高质量发展产生制约作用。据此，本文提出如下研究假设：

假设2：数字技术对金融高质量发展的影响存在空间溢出效应。

（二）数字技术对金融高质量发展影响的门槛效应

依据经济学中的边际理论，当数字技术水平处于一定范围时，其对金融高质量发展具有促进作用，当数字技术突破一定规模限制后，其对金融高质量发展则产生边际递减效应，因此数字技术与金融高质量发展之间存在非线性关系。

当数字技术水平较低时，数字技术建设投入高、回报低，金融机构所获利润小于成本，这会导致金融机构对数字技术建设投入的积极性降低，短期内难以推动金融高质量发展。当数字技术水平处于合理范围时，数字技术与金融深入融合，一方面可以更好地赋能包括产品设计与销售、管理决策、贷后服务等环节的金融供应链服务，提高金融供给效率；另一方面，数字技术能够将实体业态发展需求端与金融相融合，从而形成科技金融和普惠金融等新兴金融模式，推动金融更好地发挥支持服务功能。因此，数字技术水平处于一定范围时，可以更好地赋能金融供给端和需求端，以良性双侧联动的方式促进金融高质量发展。数字技术突破一定规模和限制之后可能会对区域金融高质量发展产生边际递减效应。当外部资源持续流入本地区时，会造成过度资源集聚，并导致生产率下降。根据生产率悖论，数字技术将会抑制全要素生产率增长（冀雁龙和李金叶，2022）。一方面，数字技术如果与当地金融供需和金融政策不适应，其投入会出现空心化现象，影响金融高质量发展；另一方面，数字技术带来的过度信息化将导致资源浪费和资源错配（Acemoglu和Restrepo，2018），金融资源在区域间与行业间配置扭曲，降低了金融服务效率。据此，本文提出：

假设3：数字技术对金融高质量发展的影响具有“倒N型”非线性特征。

数字技术对金融高质量发展的影响受到人力资本、环境规制、产业结构和对外开放等外部因素的制约。在人力资本方面，人力资本集聚能够增强数字技术带来的知识溢出，为金融高质量发展提供人力支持。按照“要素拥挤”理论，在人力资本积累达到一定规模后，资源配置效率将会降低，甚至超过人才集聚的饱和上限，从而产生人力资本不经济效应（芮雪琴等，2015）。在环境规制方面，良好的绿色发展环境是金融高质量可持续发展的前提，环境规制通过市场淘汰机制过滤传统落后生产要素，可推动金融机构在技术、产品、服务等方面的替代升级，但过度规制会导致交易和管理成本增加，降低金融业的资源配置效益。在产业结构方面，第二产业占比提高会给金融业发展提供有力的经济支持，但如果第二产业占比过高则会挤占数字技术等高技术产业的发展空间，阻碍产业结构转型升级，导致数字技术对金融高质量发展促进作用的边际贡献降低。在对外开放方面，通过借鉴国外高质量发展的成功经验和领先科技，能够增强数字技术带来的知识溢出效应，但外来技术、产品、资源的输入会产生市场挤出效应，从而制约金融高质量发展。据此，本文提出：

假设4：数字技术对金融高质量发展的影响受到人力资本、环境规制、产业结构和对外开放等外部环境的约束。

四、模型构建与变量描述

（一）数据说明与变量设定

本文以2011—2020年中国30个省（自治区、直辖市）（以下简称省份）（不含西藏和港澳台）的数据为样本，原始数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、国家统计局以及iFinD数据库，部分缺失的数据采用均值法进行填充。

1.被解释变量：金融高质量发展（Y）

本文在借鉴高燕和徐政（2021）研究的基础上，进一步结合彭佳学（2022）提出的“三侧联动”理论，从三侧联动的视角，选取一级指标，同时根据前文对金融高质量发展内涵的界定，选取二级指标和三级指标。具体指标如表1所示。本文采用熵权法对其进行测度分析，测度过程参考薛国琴和曲涵（2023）的研究。

表1 金融高质量发展综合评价指标体系

2.解释变量:数字技术指数（X）

对于数字技术水平的测度，目前尚未形成统一的指标体系，学者多采用综合指标体系对其进行测度。薛国琴和曲涵（2023）从基础设施、普及度和发展水平三个维度进行指标选取，周青等（2020）选择固定宽带端口平均速率、移动电话普及率、移动互联网普及率以及信息服务平台数占比作为衡量数字技术的指标。考虑到数字技术以互联网为引擎，以数字资源为基础，本文综合现有文献将数字技术分为五个维度，并借鉴薛国琴和曲涵（2023）做法，采用熵权法对其测度分析。具体指标如表2所示。

表2 数字技术综合评价指标体系

3.控制变量

为了保证结论的一致性，本文选取如下控制变量：财政干预（Gov），用政府财政收入与GDP的比值衡量；人力资本（Hum），用R&D人员全时当量的对数衡量；环境规制（Env），用工业污染治理投资额与工业增加值的比值衡量；产业结构（Ind），用第二产业占比衡量；对外开放（Open），用进出口总额与GDP的比值衡量。变量的描述性统计如表3所示。

表3 变量描述性统计结果

（二）模型构建

1.基准模型

本文通过构建基准回归模型来分析数字技术对金融高质量发展的影响：

式（1）中，Yit是省份i在t时期的金融高质量发展水平，Xit是省份i在t时期的数字技术发展水平，Cit是本文的控制变量。α1为数字技术的回归系数，α2为控制变量的回归系数。μi和γt分别为个体和时间固定效应，εit为随机扰动项。

2.空间计量模型

本文选择经济距离矩阵进行建模，并选取地理距离矩阵进行对比，采用莫兰指数法考察30个省份的金融高质量发展是否存在空间依赖性。其计算公式为：

式（2）中，Xi是省份i金融高质量发展的典型变量，Wij是空间权重矩阵的（i，j）元素，n是省份数量。I用来衡量是否存在空间相关性。

空间杜宾模型包含因变量和自变量的空间依赖性，弥补了传统计量无法引入空间因素的不足，因此可以更好地实证分析数字技术对金融高质量发展的空间溢出效应。由此，建立如下空间计量模型：

式（3）中ρ为空间自回归系数，用以衡量观测值对被解释变量影响的方向及强度。φ1和φ2为空间滞后系数，反映变量之间的空间依赖关系。W是空间权重矩阵。μi为空间特定效应系数，γt为时间特性效应系数，εit为随机误差项向量。

本文借鉴Lesage和Rorert（2009）的研究，进一步分析直接效应、间接效应和总效应，具体公式如下所示：

式（4）中，X'为模型中X的导数，则Y对X'求偏导，得出如下矩阵。

式（5）中，直接效应和间接效应分别代表数字技术对本省份、对周边地区金融高质量发展产生的平均影响。

3.门槛回归模型

本文借鉴Hansen（1999）的研究，考察是否存在门槛效应。构建如下面板门槛模型：

式（6）中，Xit为数字技术门槛变量，π为待估门槛值，I(·)为示性函数，β为门槛变量系数。

进一步分析其约束机制，构建如下模型:

式（7）中，Tit是门槛变量，分别代表人力资本（Hum）、环境规制（Env）、对外开放（Open）和产业结构（Ind）。

五、实证结果与分析

（一）空间溢出效应分析

1.空间自相关分析

首先基于经济距离的空间权重矩阵,采用莫兰指数法对2011—2020年中国30个省份的金融高质量发展水平的空间自相关进行检验。样本期内经济距离矩阵下莫兰指数都显著为正（见表4），意味着金融高质量发展存在正向的空间依赖性,有必要采用空间计量方法进行研究。其次，使用LM检验、robust-LM检验和LR检验对模型合理性进行甄别，结果显示三组p值均显著（见表5），说明应采用空间杜宾模型（SDM）；根据Hausman检验结果和拟合优度判断，选择个体固定效应模型进行估计，回归结果见表6。

表4 莫兰检验结果

表5 空间计量模型的LM检验结果

表6 数字技术对金融高质量发展影响的回归结果

2.空间溢出效应分析与内生性检验

表6报告了基准回归结果和空间回归结果。列（1）为基准回归结果，数字技术变量回归系数显著为正，说明数字技术对金融高质量发展具有促进作用，从而验证假设1的成立。从控制变量来看，环境规制的估计系数显著为正，说明合理的环境规制可以促进金融高质量发展；人力资本的估计系数显著为负，说明当人力资本聚集超过一定规模后，资源配置效率降低，会产生人力资本不经济效应；对外开放的估计系数显著为负，说明对外开放规模过大会压缩数字技术给金融带来的红利，不利于金融高质量发展；政府干预和产业结构的估计系数不显著，说明其对金融高质量发展的影响较小。

为解决内生性问题，本文从以下两个方面进行验证：第一，借鉴蔡兴等（2019）的研究，取数字技术的滞后一期替代原来的解释变量进行再估计，列（2）结果表明数字技术滞后一期的估计系数显著为正。第二，为解决内生性问题，本文借鉴Nunn和Qian（2014）的研究，用各省份网页数与其1984年电话机数量构造交互项，作为该地区数字技术指数的工具变量（X1）进行两阶段最小二乘法回归，结果见列（3）、（4）。结果显示估计系数显著为正，且第一阶段回归中F值为93.02，第二阶段回归中Wald chi2值为356.04，表明不存在弱工具变量问题，且两阶段回归结果拒绝了过度识别检验，证明工具变量的有效性。

此外，为验证结论的稳健性，本文采取改变样本范围的方式进行检验，选取2014—2018年的数据重新回归，结果见列（5），数字技术估计系数依旧显著为正。综上可以看出“数字技术能够显著推动金融高质量发展”这一结论具有稳健性且不存在内生性问题。

列（6）报告了空间计量模型的回归结果。首先，金融高质量发展的空间滞后项系数显著为正，证明了金融高质量发展存在明显的空间依赖性。其次，数字技术本地效应的空间计量检验结果与基准回归结果相符，数字技术与金融高质量发展呈显著正相关，说明数字技术发展的确提升了本地区金融高质量发展水平。最后，数字技术的空间滞后项系数显著为负，表明本地区数字技术水平的提高会对邻近地区金融高质量发展产生制约作用，验证了假设2。根据“虹吸效应”，这可能是由于本地区金融高质量发展状况进一步改善，外部资源持续流入，对邻近地区的金融发展水平产生一定的抑制作用。

表7报告了直接和间接效应的回归结果。数字技术对金融高质量发展的直接效应在1%的水平下显著为正，说明数字技术能够显著促进本地区的金融高质量发展；数字技术对金融高质量发展的间接效应在1%的水平下显著为负，说明数字技术对邻近地区金融高质量发展产生一定的制约作用，与前文结论一致。

表7 SDM模型的直接效应和间接效应

（二）空间异质性：门槛效应检验

根据上文分析，进一步探讨数字技术对金融高质量发展的非线性影响，并考察数字技术对金融高质量发展的影响机制，即两者的关系是否随着数字技术、人力资本、环境规制和对外开放的变化而发生显著突变，厘清该问题对深入理解其空间格局具有一定的实际意义。经过自助法反复抽样300次后，发现数字技术和人力资本因素均显著通过了双重门槛检验，环境规制、产业结构和对外开放因素通过了单门槛检验，门槛效应检验结果见表8。

表8 门槛效应检验结果

面板门槛回归模型估计结果如表9所示。当数字技术水平小于0.010 8时，数字技术影响金融高质量发展的系数值为-3.952，说明当数字技术发展水平较低时，其对金融高质量发展具有制约作用，这可能是由于数字技术建设投入高、回报低，短期内不能推动金融高质量发展；当数字技术水平大于0.010 8小于0.309 5时，数字技术影响金融高质量发展的系数值为0.270，说明当数字技术水平处于合理范围时，其对金融高质量发展的促进作用增强；当数字技术水平大于0.309 5时，数字技术影响金融高质量发展的系数值为0.193，说明数字技术水平对金融高质量发展的促进作用呈现边际递减效应，这可能是由于数字技术处于更高水平时，外部资源持续流入本地区，导致过度资源集聚，生产率下降。综上，数字技术对金融高质量发展具有“倒N型”非线性影响，验证了假设3。

表9 面板门槛回归模型估计结果

由表9可知，在外部环境的异质性约束下，数字技术对金融高质量发展的影响呈非线性特征。在人力资本方面，当人力资本水平处于适度范围时，数字技术对金融高质量发展具有显著的促进作用，说明高水平的人才可以为数字技术发展提供动力，通过人才集聚效应和空间溢出效应促进金融高质量发展；而当人力资本水平位于较高区域时，数字技术对金融高质量发展的促进作用下降，主要是由于人才资源错配和拥挤导致资源配置效率下降，不利于区域金融高质量发展，数字技术与金融高质量发展之间的关系呈“倒U型”。在环境规制方面，数字技术对金融高质量发展的影响呈现出显著的边际效应递减特征，说明过多的环境规制会提高生产成本，从而降低金融业的生产效益和资源配置效益。在产业结构方面，当第二产业占比≤0.239 6时，数字技术的促进作用更为明显，但随着第二产业占比的提高，数字技术的影响系数降低，可见当第二产业发展到一定程度时，要及时转变发展方式，助力产业结构转型。在对外开放方面，当对外开放水平≤0.066 1时，数字技术对金融高质量发展的促进作用明显，当对外开放水平大于0.066 1时，数字技术对金融高质量发展的促进作用不明显，说明过多外来资源的输入会产生挤出效应，数字技术的促进作用降低。综上，证实了假设4的成立。

六、结论及建议

本文运用2011—2020年中国30个省份的面板数据，分别构建金融高质量发展及数字技术的综合评价指标体系，并运用空间面板模型和面板门槛模型，实证分析数字技术对金融高质量发展的影响。依据实证结果，可得出以下结论：（1）数字技术能显著促进本地区金融高质量发展，但对邻近地区金融高质量发展具有制约作用。（2）数字技术对金融高质量发展具有“倒N型”非线性影响，当区域数字技术不成熟时，其对金融高质量发展会产生抑制作用，当区域数字技术处于一定范围时，其对金融高质量发展的促进作用加强，当区域数字技术超过一定值时，其促进作用减弱。（3）数字技术对金融高质量发展的影响受到人力资本、环境规制、产业结构和对外开放外部条件的约束,在环境规制、产业结构和对外开放水平的约束下，数字技术对金融高质量发展的促进作用呈现边际效应递减的特征；在人力资本门槛的约束下，两者之间呈现 “倒U型”的关系。基于上述结论，本文提出推动金融高质量发展的建议：

第一，把握数字技术给金融高质量发展带来的机遇。一方面加大数字技术研发力度，依托智能算法，促使证券发行、风险评估、募资销售等环节向智能化转变，促进资金在投资方与融资方之间高效、精准匹配，从而提高金融服务效率；另一方面，金融机构内部要适应数字时代的特点，利用大数据信息平台，发展线上和线下相结合的风控模式，使数字技术与金融风控深度结合，维护金融基础设施安全，预防金融风险，更有保障、更可持续地推动金融高质量发展。

第二，因地制宜出台金融发展政策。在数字技术水平较低的地区，政府应加大支持力度，完善金融基础设施建设，打破要素自由流动的壁垒，缩小区域金融发展差距；而数字技术水平较高的地区应该发挥“模范地区”带头作用，构建金融设施共建共享机制，推动区域金融高质量协同发展。

第三，应充分意识到外部环境对数字技术作用于金融高质量发展的约束作用。在人力资本方面，一方面在统筹规划时向完善基础设施方面倾斜，比如医疗和城市绿化等，为人才提供良好的外部环境，减少人才外流；另一方面政府应合理分配教育资源，实现优质教育共享，降低人才拥挤效应。在产业结构方面，加快传统产业改造，通过释放数字技术红利推动地区金融高质量发展。在对外开放方面，适当扩大对外开放规模，把握“一带一路”的政策机遇，引进先进的技术和知识，并警惕过多的国外资本对我国金融高质量发展的挤压。在环境规制方面，完善环境规制机制，因地制宜制定差异化环境规制策略，同时要注意避免过度环境规制带来的高昂成本。