数字金融经济增长机制研究

摘 要：当前，我国对数字金融经济的重视度越来越高，针对数字金融经济增长机制的研究也需不断深入。因此，为进一步分析数字金融对经济的作用及影响，本文以2011—2020年我国276个地级及以上的城市面板数据为基础，探究数字金融与经济包容性增长影响机制。结果显示，对于经济发展而言，数字金融发挥着关键作用，其可使经济获得包容性增长。在具备下列两个条件的情况下：数字金融覆盖广度得以拓展、数字金融使用深度得以提升，则可对经济发展起到积极影响，使其呈包容性增长。此外，在规模效应下，若数字金融水平升高，则经济包容性增长也会随之升高，数字普惠金融对经济包容性增长的主要促进渠道为经济增长。

关键词：数字金融；经济增长机制；数字经济；经济包容性增长

中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）08（b）--04

在进入21世纪后，亚洲国家经济获得了飞速发展，且日益走向繁荣，但同时不得不面对收入失衡日益严峻的形势。随着经济的不断发展，普惠金融对收入分配差距的缩小作用及对就业、经济增长的促进作用也获得国际社会的关注。2016年，G20峰会于浙江杭州举行，在峰会中对数字技术进行着重讲解，提出应当在普惠金融发展中积极应用数字技术，确保可紧跟时代发展，紧抓机遇，为经济包容性增长提供有效助力。在党的二十大会议中，强调应当对数字经济发展速度的提升引起高度重视，为金融数字化转型奠定良好基础。基于此，本文主要对数字金融与经济包容性增长影响机制进行分析。

1 研究设计及数据来源

1.1 设定模型

采取面板固定效应模型进行基础回归模型构建，如下：

GMLit=α1+α2DIFIit+αXit+hi+ui+εit（1）

GMLit=β1+β2INDEXit+βXit+hi+ui+εit（2）

经济包容性增长指数：GMLit，数字普惠金融指数：DIFIit[1]。数字普惠金融指数指标体系维度：普惠金融数字化程度、数字金融覆盖广度及数字金融使用深度。ut指年份固定效应，εit指扰动项，hi指城市固定效应，INDEXit分别为DIGITIZATION（普惠金融数字化程度指数）、COVERAGE（数字金融覆盖广度指数）以及USAGE（数字金融使用深度指数）。

1.2 选择指标及数据来源

1.2.1 被解释变量

经济包容性增长是本文主要的被解释变量。GML指数测度经济包容性增长水平，需对投入变量进行设定，根据实际情况，选择资本投入、劳动投入。

用劳动力人数衡量劳动投入情况，用资本存量衡量资本投入情况[2]。产出变量主要包括两项组成部分，即（1）非期望产出；（2）期望产出。采取农村居民与城镇居民人均可支配收入之比对非期望产出进行度量，采取地区生产总值对期望产出进行测度。经济包容性增长有正向效应标准：GML指数>1[3]。

1.2.2 解释变量

DIFI（数字普惠金融指数增长率）是本文主要的解释变量[4-5]。数字普惠金融概念提出后，相关学者对其展开研究，2016年北京大学数字金融研究中心发布一份文件数据，其涵盖2011—2015年我国31个省份、337个城市及1000多个县级地区的经济信息[6]，从使用深度、覆盖范围以及数字服务对我国数字普惠金融发展水平实施了具有一定精确性、全面性的衡量。2021年，衡量指标从原先的26个扩充至33个，指标构建体系更加完善，数字普惠金融的考察范围更加广泛[7]。

本文使用指数来源于北大所发布文件，计算得到DIFI（数字普惠金融指数）。普惠金融数字化程度、数字金融覆盖广度以及数字金融使用深度[8]不仅是DIFI的构建中不可缺少的内容，还是本文所选定的解释变量，主要研究其对经济包容性增长的实际贡献程度。若普惠金融数字化程度出现显著增长趋势，则代表数字普惠金融便利性、移动性均获得增强；若数字覆盖广度出现增长趋势，则代表数字金融服务体系的纳入群体数量逐渐增多；若数字金融使用深度出现增长趋势，则代表有客户期望借助数字普惠金融平台来获取相应金融服务[9]。上述指标与100相除，确保回归系数量纲得以控制。

1.2.3 机制变量

按照上文所分析的影响机制，本文机制变量选择GAP（收入分配改善程度）以及GROWTH（收入增长程度）[10]。

1.2.4 控制变量

为避免中介效应检验结果准确性受到其他变量的干扰，在对控制变量进行选择时，将政府、社会、文化以及经济等维度均纳入控制变量[11]。POPD（人口密度）以行政区域土地面积和城市年末总人口之比表示，TF（传统金融发展水平）以GDP和年末金融机构各项贷款余额之比表示，产业结构以第二产业增加值和第二三产业增加值之比表示，INF（信息基础建设水平）以年末互联网总户数和国际互联网用户数之比表示。针对规模以上的工业企业取FIRM（对数）。FIS（财政自主度）为地方财政一般预算内支出和收入之比，BU（地区创业水平）以城镇私营、个体从业人员数和黏膜单位从业人员数表示，EDU（教育水平）以每万人在校大学生数取对数标准。在对行政区划调整情况及样本数据可得性进行充分分析后，将2011—2020年我国276个地级以上城市作为研究样本，从《中国城市统计年鉴》中获取控制变量及解释变量，从北京大学数字金融研究中获取解释变量[12]。各个变量的描述性统计如下：（1）控制变量包括：规模以上企业数量（对数）（FIRM），均值6.588，标准差1.080，最大值8.979，最小值3.907；产业结构（IS），均值1.101，标准差0.550，最大值3.533，最小值0.309；地区创业水平（BU），均值12，291，标准差7.031，最大值37，159，最小值2，101；传统金融发展水平（TF），均值1.120，标准差0.577，最大值3.219，最小值0.320；教育水平（EDU），均值4.779，标准差1.050，最大值7.050，最小值2.329；人口密度（POPD），均值432.9，标准差303.29，最大值1，439，最小值17；财政自主度（FIS），均值0.461，标准差0.219，最大值1.008，最小值0.0890；信息基础设施建设水平（INF），均值9.550，标准差5.769，最大值36.729，最小值3.164；（2）被解释变量包括：经济包容性增长（GML），均值0.992，标准差0.119，最大值1.559，最小值0；（3）解释变量包括：数字金融使用深度指数（USAGE），均值1.720，标准差0.700，最大值3.501，最小值0.0430；数字普惠金融指数（DIFI），均值1.750，标准差0.691，最大值2.959，最小值0.349；普惠金融数字化程度指数（DIGITIZATION），均值2.111，标准差0.823，最大值5.809，最小值0.0269；数字金融覆盖广度（COVERAGE），均值1.660，标准差0.669，最大值3.270，最小值0.0190；

2 实证检验与结果分析

2.1 基准回归

表1第一列为DIFI与经济包容性增长OLS回归结果，对结果进行观察，发现其为正，这一结果证明变量、固定效应被控后[13]，经济发展能够在数字普惠金融发展的助推下获得包容性增长。但应当注意，数字普惠金融仍会受部分因素影响，如人口流失。经济包容性增长与数字普惠金融互相作用、影响，此外数据可得性会对结果造成一定的限制，因而在控制变量中依然会出现遗漏变量现象。

因而需采取相应工具变量促进上述问题的改善。所选择的工具变量为人均邮政业务量。表1第2列～第3列为2SLS结果。OLS显示解释变量与工具变量相关，且通过弱工具变量检验。对2SLS结果进行观察，发现其为正，这一结果证明变量、固定效应被控后，若数字普惠金融水平处于升高趋势，则经济也会获得积极性影响，可得到有效促进。

在表2中，第1列至第3列主要为数字金融覆盖广度指数对经济包容性增长的OLS、2SLS回归结果，第4列至第6列为数字金融使用深度指数对经济包容性增长的OLS、2SLS回归结果，第7列至第9列为普惠金融数字化程度指数对经济包容性增长的OLS、2SLS回归结果。在OLS回归结果中，发现经济包容性增长在数字金融使用深度上升、数字金融覆盖广度上升的影响下获得正向推动，但是普惠金融数字化程度未产生影响。1阶段回归结果明显，通过弱工具变量检验。2SLS中，对回归结果进行观察可发现，随着数字金融覆盖广度不断拓展，同时数字金融使用深度逐渐升高的背景下，能够在一定程度上强化客户触达性，这一情况也会进一步增加用户量。普惠金融数字化程度无影响，这一结果与长尾客户有一定关系，这类客户对数字金融的知识认知及学习能力上较为薄弱，在这一因素影响下诱发数字排斥现象，因此导致这一结果。

2.2 稳健性检验

2.2.1 分位数回归

按照各分位点利用样本的信息差异实施模型回归分析。表3中，第1列回归结果在25%分位点上，第2列回归结果在50%分位点上，第3列回归结果在75%分位点上，回归系数明显为正，在分位点增加的同时，回归系统随之升高，提示在规模效应的影响下，经济包容性增长会随数字金融水平的提高而提高。

2.2.2 剔除省会、直辖市

我国28个省会及4个直辖市是各个省份各领域的发展核心，包括但不限于文化发展中心、教育集中中心、政治中心以及经济发展中心，相较于各省份其他市级区域，省会城市具有更高经济包容性增长水平，在此情况下，其数字普惠金融回归系数较大。因此，为对回归结果进行深入分析，确保其非大城市所驱动，因此剔除省会及直辖市。回归结果见表4第4列，对结果进行观察，显示即使剔除省会及直辖市，整体回归结果仍明显。

2.2.3 双重差分检验

在表4中，第5列回归结果为正，提示《数字普惠金融高级原则》对经济发展发挥着积极影响，尤其是我国西部地区，在该原则的协助下，西部地区经济包容性增长较为明显，这一回归结果提示：数字普惠金融可促进经济包容性增长，各个地区普惠金融对经济包容性增长所产生的影响具有一定的异质性。

3 结语

目前，就业问题、贫困问题以及收入不平等问题均为全球共同关注的议题，为使现阶段世界经济发展问题得到有效解决，相关部门应对经济发展模式的转变引起高度重视，在传统模式中，将经济增长速度作为主要追求目标，现阶段，已逐渐向经济包容性增长转变，这一转变是为了让更多人参与到经济增长中，确保经济增长所带来的益处能够对更多人产生积极影响。

现阶段，在我国数字普惠金融不断获得更为全面、深入发展的同时，其可使我国经济包容性增长水平的测度准确性得到显著提升，通过充分结合相关理论知识，采取实证法，深入分析、验证数字普惠金融和经济包容性增长间的传导机制、关系，能够为我国现阶段经济发展模式的优化及深入探索提供有效助力。

本文发现对于经济发展而言，数字金融发挥着关键作用，其可使经济获得包容性增长。在具备下列两个条件的情况下：数字金融覆盖广度得以拓展、数字金融使用深度得以提升，则可对经济发展起到积极影响，使其呈包容性增长。数字排斥现象不利于普惠金融数字化实现短期内经济包容性增长。

在规模效应的影响下，经济包容性增长会随着数字金融水平的提高而提高，数字普惠金融能够使金融服务触达性以及资金利用率得到有效提升，进而对经济增长发挥有效促进作用，最终使经济包容性增长获得进一步推动。

通过本文论述，获得相应启示：经济环境和金融环境与数字普惠金融发展有着密切关系，两种环境必须保持稳定才能使数字普惠金融对经济包容性增长发挥促进作用，故而应对偏远地区经济发展情况的改善引起高度重视，通过种种政策措施促进贫困群体收入水平的提升，确保其生活质量得到一定改善，从而使收入不平等状况逐渐缓解，在收入差距逐渐缩小的基础上，采取相应对策促进居民就业，为经济包容性增长的实现发挥有效作用。其一，应当为农村特色产业的发展提供扶持，确保农村居民收入增加，为农村经济发展提供有效助力。在我国低收入群体中，农村居民占据大多比例，对于农村居民而言，其主要通过农业、养殖业、种植业、畜牧业等渠道实现经济收入，在此基础上，相关政府部门需对财政支持力度的增加引起重视，在农村居民所获得的财政支持力度不断增大的同时，可使该地区金融资源吸收能力及信贷分配能力得到进一步提高。

除此之外，还应积极发展特色产业，提供产业附加值，开展金融体系改革，通过这一方法达到提升农民收入目的，促进该地区经济包容性增长。在未来，可从城市层面持续追踪，确保及时掌握变化效应及发展趋势。宏观微观并重，全面分析数字普惠金融对经济包容性增长的影响，为我国整体经济发展水平的提升创造有利条件。

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