数字普惠金融对江苏省经济发展影响研究

夏芮　吴晶晶　罗清　沙玥吏

摘要：文章基于江苏省各市2011-2021年的面板数据，建立了个体固定效应模型，以探究江苏省数字普惠金融对经济发展的影响。研究发现：数字普惠金融显著促进江苏省经济发展。经济发展和数字普惠金融、财政支出规模、城镇化、产业结构、贸易开放度以及人力资本水平存在长期的稳定关系，其中城镇化水平、产业结构、贸易开放度和人力资本水平显著促进江苏省经济发展，财政支出对江苏省经济发展产生了一定的负面影响。

关键词：数字普惠金融；经济发展；江苏省

一、引言

随着数字技术日益进步，数字普惠金融这一理念最早于2016年G20杭州峰会中提出。目前，数字技术已经应用于金融业，并逐步向其他行业渗透和扩展，形成了许多新业态，如数字金融、云计算、物联网等。数字普惠金融泛指利用数字金融服务，推动普惠金融各项活动，具有低门槛、低成本、高效率和便利性等特点，使得数字普惠金融成为目前推动中国普惠金融蓬勃发展的主要力量。与此同时，中国的经济发展已经全面进入了一个新的阶段，随着经济增长转向高质量的体系，互联网与金融技术的紧密结合已成为普惠金融的重要发展点，也是现代金融体系建设的重点。因此，本文以这一重点为研究课题，并对理论和实证的观点进行分析。

二、文献综述

郭峰等（2020）认为中国数字普惠金融从2011年到2018年实现了跨越式发展，进入了深度拓展的新阶段、新时代。从中国省级和城市级数字普惠金融指數分析出，数字普惠金融的发展具有较强的地域收敛性，数字普惠金融在不同区域之间的发展差距整体大幅减小，数字普惠金融为经济落后的区域提供金融机会，从而有效缓解了中国经济发展中不容忽视的区域不平衡问题。张天和刘自强（2021）对中国农村地区数字普惠金融的发展差异进行考察，按照七大地理区域的划分，研究发现，各地的发展都呈现出上升的趋势，华东地区目前处于绝对优势的地位，西南、东北和西北这三个地区呈现出增长速度较快的特征，所以整体发展呈现出东部和南部较强，西部、北部较弱的趋势。他们认为关于中国农村地区数字普惠金融发展，矛盾在目前阶段没有得到有效的解决。程云洁、段鑫（2022）研究表明，数字普惠金融使用深度对中部地区各城市经济高质量发展存在双门槛效应，呈现先弱后强的正向作用。Shen Y（2021）等在2016年G20峰会正式提出了数字普惠金融后，遵循这一趋势，建立了一种适合跨国比较的数字普惠金融指标，利用空间数据和技术，研究得出86个邻国的数字普惠金融对经济增长有显著的积极影响，对邻国产生空间溢出效应。Tay L等（2022）认为与发达国家相比，发展中国家的人们更愿意使用数字普惠金融，来帮助减少贫困，其中亚洲国家最为突出。发展中国家往往在获得和使用数字金融服务时，性别、富人和穷人以及城乡地区之间持续存在分歧。与高收入的新欧盟国家相比，数字普惠金融对低收入、旧欧盟国家的积极经济影响更为显著。而银行是任何经济中金融服务和产品的关键提供者，在加强数字普惠金融项目的有效性中发挥着关键作用。

综上所述，在我国经济发展过程中，江苏省始终发挥着举足轻重的作用，同时江苏的经济发展也是长三角地区的主要力量。不同地区在资源、技术和文化方面都存在差异，地区经济发展也会产生失衡，因此江苏省南部和北部地区在经济发展上存在着一定的失衡，这种失衡对该省经济协调发展是不利的，从长远看也将阻碍江苏省总体发展。在此基础上，本文通过研究数字普惠金融在江苏省经济发展中的作用，以江苏省各地级市的面板数据为样本进行了回归分析，并提出合理建议。

三、数据及变量说明

（一）变量选择与数据来源

被解释变量：本文采用人均生产总值的对数值来衡量一个地区的经济发展程度，用LNAGDP作为变量名。该数据从北京大学金融研究中心获取，范围是2011-2021年，以年为单位，得到143个数据。

解释变量：本文采用北京大学金融研究中心发布的数字普惠金融指数的对数值来衡量我国各省以及各地级市数字普惠的金融状况，用LNDFI作为变量名。该变量数据从江苏省各地级市统计局获取，范围是2011-2021年。

控制变量：经济发展水平除了受到数字普惠金融发展水平的影响外，还受到财政支出规模、城镇化水平、产业结构、贸易开放度、人力资本水平的影响，故本文采取这五个指标作为控制变量。

财政支出规模，用GE作为变量名。该指标通过计算各地级市的政府财政支出与该地级市生产总值的比值得到，评估该地级市的财政支出规模。该变量数据从江苏省各地级市统计局获取。

城镇化水平，用URBAN作为变量名。该指标通过计算各地级市城镇人口数量与该地级市总人口数量的比值得到，评估该地级市的城镇化水平。该变量数据从江苏省各地级市统计局获取。

产业结构，用IS作为变量名。该指标通过计算各地级市第二、三产业之和与该地级市生产总值的比值得到，比重越大，代表水平越高。该变量数据从江苏省各地级市统计局获取。

贸易开放度，用OPEN作为变量名。该指标通过计算各地级市的进出口总额与该地级市生产总值的比值得到，评估该地级市的对外开放水平。该变量数据从江苏省各地级市统计局获取。

人力资本水平，用LABOR作为变量名。该指标通过计算各地级市普通高校在校生占该地级市总人口数量的比值得到，衡量当地的人力资本水平。该变量数据从江苏省各地级市统计局获取。

（二）模型设定

本文采用面板回归模型来探究数字普惠金融对江苏省经济发展的影响，选取了2011-2021年江苏省13个地级市的面板数据进行建模，模型设定如下：

LNAGDPi，t＝β1LNDFIi，t+β2GEi，t+β3URBANi，t+β4ISi，t+β5OPENi，t+β6LABORi，t+α0+εi，t式（1）

其中，i表示不同地区，t表述不同年份。β1、β2、β3、β4、β5、β6分别表示了数字普惠金融、财政支出规模、城镇化水平、产业结构、贸易开放度以及人力资本水平对人均生产总值的弹性系数，α0为截距项，εi，t为误差项。

为了消除数据的影响，进行统一量纲，本文将数字普惠金融指数（DFI）和人均生产总值（AGDP）进行对数化处理，结果如表1。

通过分析得出江苏省十三个地级市的经济发展水平在10.23419和12.14108之間，均值为11.35691，标准差较高，说明江苏省各市之间的经济发展水平存在明显差异。数字普惠金融总指数在3.918999和5.829066之间，差距较大，说明数字普惠金融的发展没有改善各市发展不平衡问题。从结果中可以看出控制变量贸易开放度在0.06到1.8之间波动，说明地区差异问题比较严重。

四、实证结果及分析

（一）平稳性检验

本文在建模过程中使用的数据时间跨度是十一年，存在时间趋势，为了避免由变量的非平稳性而导致的伪回归现象，需要对各变量进行平稳性检验。本文采用ADF检验方法对面板数据进行平稳性检验。

对原变量的平稳性进行了检验，结果表明存在单位根，这说明原变量是非平稳的序列。所以接下来对原数据进行一阶差分，并对数据的平稳性再次进行检验。检验结果表明，在5%的显著性水平下，变量LNAGDDP、LNDFI、GE、URBAN、IS、OPEN和LABOR都是显著的，因此，本文选取的变量面板数据是平稳序列，如表2。

（二）协整检验

通过平稳性检验可以得出，所有变量的面板数据都是一阶单整，因此必须用协整检验的方法来确定各变量之间是否存在长期均衡关系。检验结果如表3。

结果显示，因变量LNAGDP和自变量LNDFI以及各控制变量之间均存在长期均衡关系。

（三）F检验及Hausman检验

借助F检验和Hausman检验，选取回归模型。F检验原假设为不同个体的模型截距项相同，需构建混合模型，如表4所示，F检验结果显著，拒绝原假设，说明在混合模型和个体效应模型中，应该构建个体效应模型。Hausman检验结果显著，说明针对江苏省的面板数据，应在固定效应模型和随机效应模型中，选择固定效应模型。综合结果，最终选定构建个体固定效应模型进行回归。

（四）回归分析

对江苏省面板数据进行个体固定效应模型回归，结果如表5所示，个体固定效应模型R2为0.974991，接近1，说明拟合效果较好。从公式（2）分析，表明数字普惠金融（LNFDI）可以促进江苏省经济发展，且在1%的水平上显著，数字普惠金融指数提高1%，促进江苏省人均生产总值增长0.314211%。运用并普及互联网的有关技术，充分发挥其具有普遍性、速度快、成本低等特点，进一步拓展金融服务的覆盖范围，以确保中小企业、商户和职工均能从金融服务中受益，从而推动经济的发展。

控制变量方面，城镇化水平（URBAN）、产业结构（IS）、人力资本水平（LABOR）、贸易开放度（OPEN）回归系数均为正。其中城镇化水平（URBAN）在1%的水平上高度显著，说明随着城镇化水平的日益提升，城乡基础设施的日益完善，各类移动终端的建设得更加便捷，金融服务普惠性得到了加强，数字金融在中小企业及居民中的普及和运用得到提升，必将进一步推动江苏省的经济发展。产业结构（IS）通过检验后表明，与被解释变量存在正相关关系，意味着伴随产业结构中第二、第三产业的份额增加，促进江苏省经济增长。人力资本水平（LABOR）同样在1%的水平上显著，表明只有人口综合素质得到提高，人才体系的不断完善，才能保持江苏省经济稳定增长。而贸易开放度（OPEN）在5%的水平上显著，即随着江苏省对外贸易规模扩大，其对外开放水平越高，有助于提高进出口产业的专业化程度，进而推动江苏省经济发展。

但是，在五个控制变量中，只有财政支出规模（GE）回归系数为负，且通过5%的显著性检验，表明会对江苏省经济发带来一定的负面影响，有可能是随着财政支出规模的扩大，江苏省社会面上的科技和教育经费持续增加，长尾客户群体采用普惠金融方式所能享受到的资金量变少，这可能导致客户群体的消费不充分，从而给地区经济发展带来一定的负面影响。

由表5可得，个体固定效应模型为：

LNAGDP=0.314211*LNDFI-0.665912*

GE+1.243545*URBAN+4.62827*IS+0.133289*OPEN+8.871610*LABOR+4.421526式（2）

五、结论及启示

通过本文分析，得出以下主要结论：

第一，从数字普惠金融指标体系可以看出，江苏省的数字普惠金融发展水平逐年增加，从地级市层面来看，各地之间的数字普惠金融发展不平衡，其与经济发展水平存在一定的正相关关系，经济发展水平越高的地区，其数字普惠金融的发展程度就会普遍越高。

第二，从人均生产总值分析出各地级市经济发展逐年增长，苏南地区带动苏中地区的经济增长，苏中与苏南地区的经济差距已然缩小。但是苏南地区的经济影响，随着向北方辐射而逐渐削弱，导致苏北与苏中、苏南地区的经济差距加大。

第三，基于实证结果分析，数字普惠金融发展对江苏省经济发展的影响为显著正向关系，即数字普惠金融可以在一定程度上促进江苏省经济发展。经济发展和数字普惠金融、财政支出规模、城镇化、产业结构、贸易开放度以及人力资本水平存在长期的稳定关系。其中城镇化水平、产业结构、贸易开放度和人力资本水平显著促进江苏省经济发展，财政支出对江苏省经济发展具有一定的负面影响。

下文根据主要结论提出对策和建议。第一，必须建立健全市场监督机制，以保证数字化普惠金融系统的有序健康发展。目前，江苏省正处于数字普惠金融建设的起步阶段，相关的机制和法规仍不完善，未来需要在實践中不断探索。第二，要进一步夯实区域经济基础，促进区域经济健康发展，确保普惠金融体系稳步发展；经济发展是所有发展之本，其重要性不言自明。江苏省经济目前处于良好发展阶段。经济发展对金融发展有着根本性的影响，好的经济发展能够促进普惠金融的稳步发展。第三，制定一个差异化的数字普惠金融战略。因为数字普惠金融的推广程度因地区经济发展特色而异，因此每个地区都应该制定独特的战略，以确保数字普惠金融的全面普及。

参考文献：

[1]郭峰，王靖一，王芳，孔涛，张勋，程志云.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J].经济学（季刊），2020，19（04）：1401-1418.

[2]张天，刘自强.数字普惠金融发展的县域差异及其影响因素研究[J].武汉金融，2021（07）：27-34+61.

[3]蒋长流，江成涛.数字普惠金融能否促进地区经济高质量发展？——基于258个城市的经验证据[J].湖南科技大学学报（社会科学版），2020，23（03）：75-84.

[4]常建新，范立春，高莉.数字普惠金融能够推动经济高质量发展吗？[J].金融发展研究，2021（12）：69-76.

[5]程云洁，段鑫.数字普惠金融对城市经济高质量发展的影响及其传导机制研究——来自中部地区79个地级市的经验数据[J].调研世界，2022（06）：23-37.

[6]Shen Y，Hu W，Hueng C J.Digital Financial Inclusion and Economic Growth： A Cross-country Study[J].Procedia Computer Science，2021，187.

[7]Tay L Y，Tai H T，Tan G S.Digital financial inclusion：A gateway to sustainable development[J].Heliyon，2022，8（06）.

＊基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目：基于空间计量模型的数字普惠金融与区域经济增长的关系研究（2022SJYB1762）。

（作者单位：南通理工学院）