数字金融、金融集聚与实体经济高质量发展

【摘要】文章基于2013—2022年全国30个省市的面板数据，采用双向固定效应模型和中介效应模型实证研究数字金融对实体经济高质量发展的影响。研究发现数字金融对实体经济有显著的正向支持作用，且这种支持经受住了稳健性考验；金融集聚在数字金融支持实体经济发展过程中起着中介传导作用；数字金融对实体经济的影响呈现“西部>东部>东北>中部”差异性格局。

【关键词】数字金融；金融集聚；实体经济

【中图分类号】F832

一、引言

在当前全球经济形势日趋复杂多变的背景下，党的二十大报告明确指出，要“加快构建新发展格局，着力推动高质量发展”。其中，实体经济作为国民经济的根基，其稳健发展对于实现这一目标至关重要。而数字金融作为一种新型的金融业态，正在全球范围内引发广泛而深远的影响。2023年10月，中央金融工作会议将数字金融作为金融五篇文章之一，要求金融机构加快数字化转型，提高金融服务的便利性以及竞争性，这不仅极大地改变了传统金融服务的模式和格局，更在推动金融集聚和实体经济发展方面发挥着越来越重要的作用。

数字经济已成为全球经济发展的未来趋势，而数字金融则是这一时代背景下的杰出代表。数字金融突破传统金融活动的时空限制，提高实体经济部门的融资可得性，为实体经济的发展注入了强大动力。徐伟呈和范爱军（2022）基于实体企业金融化研究视角，运用中介和调节效应模型，以数字金融对实体企业金融化以及实体企业增长的影响展开分析，发现数字金融通过赋能实体企业技术创新助推实体企业经济增长[1]。李林汉等（2022）研究发现数字金融对实体经济有显著促进作用，且居民消费、地区创业和科技创新在数字金融影响实体经济中起到了中介作用[2]。Peter Gomber等（2017）提到金融业经历数字化演变，提升了连通性和信息处理速度，为数字金融和实体经济相融合打下基础，推动实体经济的创新性发展[3]。在数字经济背景下，Xiuxiu J等（2021）探讨中国数字金融对经济增长的影响及其机制。对中国30个省份的年度数据进行研究，得到数字金融对经济增长有显著拉动作用，且这一结果在多种稳健性检验下均保持稳健[4]。

基于对前人研究成果的梳理发现，目前已有文献多集中于数字金融与经济发展在某一方面的关系，而当金融集聚充当中介变量时，数字金融是如何促进实体经济发展的，还未有文献给出明显答案。因此，为了扩展现有的研究范畴，本文利用双向固定效应模型来探讨数字金融对实体经济的直接影响效应，在此基础上运用中介效应模型考察金融集聚的传导作用机制，根据结论提出相关建议，以期为政府相关部门决策提供参考。

二、机制分析与研究假设

（一）数字金融对实体经济发展的直接效应

在数字经济的新时代浪潮中，数字金融对于实体经济的推动已经变得举足轻重。首先，数字金融依托大数据、云计算等技术能够精确地评估企业与个人的信用状况，优化信贷结构，提升资金配置效率，精准满足个人和企业在资金方面的需求，为实体经济注入发展新动力[5]；其次，数字金融极大降低了“传统式”金融融资的服务成本，借助数字化手段以低成本、高精度，减少金融机构对物理网点的依赖，同时，数字金融简化了金融服务流程，减少不必要的中间环节，大大节省了时间[6]；最后，数字金融在风险管控方面展现出独特的优势，不仅为实体经济的安全运行提供了坚实保障，还借助大数据和人工智能等前沿技术，实时追踪和评估各类风险，实现了更为精准、高效的风险管理策略。这种新型的风险管控模式不但有助于及时发现并应对潜在风险，还能够降低金融体系的整体风险水平，增强了金融体系的稳定性。数字金融有力地保障了实体经济的健康发展。综上所述，本文提出假设1：

H1：数字金融能够直接促进实体经济发展。

（二）金融集聚的中介效应分析

金融集聚可以带动经济增长，是经济发展的重要因素。一方面，从理论上说数字金融发展水平越高，对金融集聚的促进作用就会越大，金融集聚又可以提供更多的金融服务产品，其原因是金融集聚让很多金融机构之间的竞争更加激烈，导致不少金融机构选择合作，从而激发了金融产品和服务的创新。正是因为这些创新为实体企业提供更方便、更低成本的融资服务，促进了当地实体经济发展。另一方面，数字金融有助于信息的快速流动和知识共享，这样可以帮助金融集聚区更快获取市场信息，从而帮助企业更好规划出更优的路线。同时，有效的信息传递还可以降低经济波动对实体经济的冲击[8]。再者，金融集聚还有一定的扩散效应，金融集聚在形成一定的规模之后，其强大的吸引力会吸引到大量的投资者或者金融机构再进入到增长极之中，进而确保对实体经济的投资额度得以稳定并持续增长。在这样的金融集聚区内，生产者能够发挥其独特优势，积极主动去寻求变化，加大投入产品的研发，深入探索市场的潜在需求，从而去提高他们在市场中的竞争份额。随着区域内的竞争越来越激烈，这种竞争将导致优胜劣汰，对于那些实力不足的企业只好去寻求新的发展空间。这一过程使得金融资源和经济活动得以在更广泛的区域内分布和扩展。综上所述，提出假设2：

H2：数字金融能够通过促进金融集聚进而间接促进实体经济发展。

（三）数字金融对实体经济发展的区域异质性分析

数字金融作为金融科技创新的重要产物，对实体经济的发展产生了深远的影响。然而，这种影响在不同的区域之间呈现出显著的异质性。下面将从多个维度对数字金融对实体经济发展的区域异质性进行分析。

首先，在经济较为发达的地区，数字金融通常展现出更加成熟的发展态势，这些地区得益于先进的数字基础设施、充足的金融资源以及高度市场化的金融环境，为数字金融的创新和应用提供了坚实的基础[9]。这种环境下，数字金融服务能够有效地促进实体经济的增长。相反，在经济相对落后的地区，数字金融的发展可能会受到限制，这在一定程度上制约了其对实体经济的推动作用。

其次，数字金融对不同产业的影响也呈现出差异性。对于高新技术产业和现代服务业等新兴产业而言，数字金融能够提供更为便捷和高效的金融服务，从而加速这些产业的发展[10]。然而，对于那些传统产业，尤其是对金融服务依赖较低、信息化水平不高的产业，数字金融的推动作用则相对较弱。

最后，数字金融对实体经济的影响还受到地区政策环境、经济发展水平、市场开放程度等多种因素的影响。一些地区通过出台相关政策，积极推动数字金融的发展，为实体经济提供更加优质的金融服务。而一些地区由于经济发展水平较低、市场开放程度有限，数字金融的发展受到一定限制，对实体经济的支持力度也相对较弱。综上所述，提出假设3：

H3：数字金融对实体经济发展效应存在区域异质性。

三、数据选取与模型设定

（一）数据选取

本文以中国30个省市为样本，数据来源于2013—2022年的《中国统计年鉴》、国泰安数据库、锐思数据库、中经网数据库等。

1.被解释变量：实体经济（REAL）。本文参考胡骞文（2022）等[11]的研究，用各省份地区生产总值减去金融业和房地产业增加值作为衡量指标。

2.核心解释变量：数字金融（DF）。本文参照成学真（2020）等[12]的研究，采用北京大学数字金融研究中心发布的“中国数字普惠金融指数”来测度。

其中，FAi，t、FBi，t、POPi，t分别为i地区t年的金融集聚程度、金融业生产总值及人口，FBt、 POPt分别为t年的全国金融业生产总值和全国总人口规模。

4.控制变量：为了更加准确衡量数字金融对实体经济的影响，本文选取了9个控制变量，具体如下：（1）技术创新水平，本文使用发明专利授权数的对数来衡量；（2）居民消费水平，使用人均消费支出的对数来进行测度；（3）政府干预程度，采用政府财政支出与地区生产总值的比值来衡量；（4）对外开放程度，采用进出口总额与地区生产总值比值来衡量；（5）城镇化水平，采用城镇人口与总人口比值来衡量；（6）劳动力投入，使用城镇就业人数对数来衡量；（7）产业结构水平，使用第三产业增加值与第二产业增加值比值衡量；（8）外商投资和资本投入水平，则分别选取外商直接投资和固定资产投资额与地区生产总值的比值为衡量指标。

（二）模型设定

3.为验证假设H3，将30个省市分为东部、中部、西部、东北四个区域，比较数字金融参数值的大小和显著性，判断数字金融对实体经济发展推动作用在不同区域的异质性。

四、实证分析

（一）描述性统计

变量的描述性统计如表1所示，其中实体经济最大值为11.579，最小值为7.348，说明实体经济发展水平因地区而异；数字金融最大值为4.607，而最小值仅为1.180，说明不同地区之间也存在着较大差异，其他控制变量在不同程度上存在着的发展差异，符合我国当前发展情况。

（二）基准回归结果与分析

为判断是该使用随机效应模型还是固定效应模型进行研究，进行了Hausman检验，检验结果P值为0.000，故本文采用双向固定效应模型进行回归检验，检验结果如表2所示。表2中，列（1）检验的是未加入控制变量时数字金融对实体经济发展的影响，列（2）显示的则是加入控制变量后的回归结果。可以看出，二者均在1%的水平上显著为正，说明数字金融对实体经济发展呈显著促进作用。假设H1得证。

（三）中介效应

1.中介效应模型

中介效应回归结果如表3所示。在表3中，由列（1）和列（2）可知，数字金融对实体经济和金融集聚的发展呈现显著正向促进作用，说明数字金融不仅能够促进实体经济发展，还能够提升金融集聚程度，列（3）则说明在加入金融集聚这个中介变量后，数字金融支持实体经济发展的正向促进效应仍然显著，表明数字金融可以通过促进金融集聚而间接促进实体经济的发展，从而验证了假设H2。

2. Sobel-Goodman和Bootstrap检验

为进一步检验金融集聚中介效应结果的稳健性，本文运用Sobel-Goodman和Bootstrap进行进一步检验，在Sobel-Goodman检验中，Sobel、Goodman-1、Goodman-2的检验系数均为0.041，Z值分别为3.417，3.400，3.435，均在1%的水平上显著，说明金融集聚的中介效应可以被证实；在Bootstrap检验中，间接效应的置信区间和偏差校正区间都不包括0，也说明了中介效应显著存在，即在数字金融支持实体经济发展过程中，金融集聚发挥着中介作用，与前文所得出的中介效应结论相同，假设H2进一步被验证。

（四）稳健性检验

1.考虑内生性问题。为解决由于数字金融在促进实体经济发展的过程中可能会存在互为因果的问题，本文将核心解释变量滞后一期进行回归，表4列（1）、（2）展示了回归结果，在未加入控制变量时，滞后一期的数字金融在10%的显著性水平上促进实体经济发展，在加入控制变量后在1%的水平上显著促进实体经济增长，显然，滞后一期核心解释变量的结果依然稳健。

2.替换核心解释变量。将数字金融的数据做缩尾处理，可以降低极值对回归结果的影响，结果如表4列（3）、（4）所示，列（3）、（4）分别从未加入、加入控制变量的角度来衡量降低极值影响后的数字金融对实体经济发展的影响，结果说明二者均在1%的水平上显著促进实体经济发展，检验结果依然稳健。

（五）异质性分析

由于我国幅员辽阔，不同地区的数字金融发展程度也存在着差异，因此数字金融对实体经济发展效应可能存在着区域异质性，本部分将全国30个省市按照东、中、西、东北四个部分进行划分，分别对这些地区进行回归检验，结果显示形成了“西部>东部>东北>中部”的差异性格局（表5）。假设H3得证。

从显著性水平上来看，虽然在这四个地区数字金融对实体经济的正向促进效应都是显著的，但中部地区的显著性为5%，比其他三个地区1%的显著性水平低一点；从系数水平上来看，西部地区数字金融发挥的效应最强，东部次之，东北最弱。究其原因，西部地区区域面积较大，且产业以传统的资源型产业和重工业为主，技术创新能力较为薄弱，内部存在着较大的发展不平衡问题，而数字金融一方面能通过构建跨区域、跨行业、跨所有制的数字金融平台，实现资本、技术、人才等要素的跨界流通和优化配置，打破市场壁垒，促进资源在西部地区内部的合理分配和有效利用，另一方面能够利用数字技术实现跨境支付、结算等功能，降低跨境交易的风险和成本，为西部地区对外开放提供新的契机和平台，从而进一步促进实体经济发展。东部地区作为我国社会经济最发达的地区，长期以来带动着全国社会经济的发展，但由于其长期以来的积累和发展，一些资源环境承载能力达到了极限，且产业集聚现象过于严重，形成了一些金融风险和经济泡沫，故数字金融支持实体经济发展的劲头没有西部地区足；东北地区由于营商环境相对较弱，技术型企业相对较少，人才流失较为严重，数字金融发挥的支持效应也相对较低。

五、结论与建议

（一）研究结论

本文基于2013—2022年全国30个省市的面板数据，利用双向固定效应模型和中介效应模型来探究数字金融对实体经济发展的影响机制，得出以下结论：

第一，双向固定效应结果显示，数字金融能够显著促进实体经济发展，且这种支持经受住了稳健性检验；第二，中介回归结果显示，金融集聚在数字金融支持实体经济发展过程中起到中介传导作用；第三，区域异质性结果显示，数字金融支持实体经济发展程度呈现“西部>东部>东北>中部”的差异性格局。

（二）政策建议

1.完善数字金融基础设施。当今社会，数字金融已成为推动现代经济发展的重要引擎。为了进一步提升金融服务的覆盖率和便利性，降低实体经济获取金融服务的成本。首先，需要对数字金融基础设施进行全面的升级和优化。这包括提高金融网络的稳定性、安全性和可靠性，确保金融服务能够持续、高效地提供给广大用户。其次，需要加强金融服务的普及和宣传。通过举办各类金融知识讲座、培训活动，提高公众对金融服务的认知度和使用能力。最后还应关注降低实体经济获取金融服务的成本，通过优化金融服务流程、降低服务费用等措施，切实减轻企业和个人的负担。从多个方面入手，全面加强数字金融基础设施的建设，为现代实体经济的可持续发展注入强大动力。

2.推进金融科技创新。金融科技创新是数字金融发展的重要推手和基石，应聚焦人工智能、大数据、云计算、物联网等信息技术与金融的全面融合，以金融科技手段不断优化和创新金融产品，再造经营模式业务流程，从而降低资金融通边际成本，缩小数据鸿沟，实现金融精准滴灌，进一步推动金融机构盈利模式改革，开拓服务边界，进行产品服务创新，为充分发挥数据要素作用、促进数字金融发展创造更好条件，同时为金融业的转型升级不断赋能，在此基础上促进数字金融更好地服务实体经济。

3.加强数字金融监管。数字金融作为一种新型金融业态，正逐渐成为推动经济发展的重要力量，加强数字金融监管是确保数字金融健康发展的重要保障。一方面，监管部门应建立一个全面覆盖的监管框架，将各类数字金融活动纳入监管范围，消除监管空白。同时强化跨部门沟通协作能力，实现有效信息共享，提高监管效率。另一方面，运用大数据、人工智能等先进技术手段，对数字金融活动进行实时监测和风险评估，提高监管的精准性和时效性。通过构建完善的监管体系与监督评估机制，促进数字金融持续健康发展，从而更好支持实体经济发展。

4.加强金融科技和数字经济相关人才的培养。建立健全金融科技人才培养体系，提升从业人员的专业技能和创新能力，是推动数字金融发展、支持实体经济的关键所在。通过不断完善培养体系、加强人才培训和实践、提高从业人员数字知识和技能水平等措施，努力打造一支具备专业素养和实践能力的数字金融人才队伍，以更好地应对数字化浪潮带来的挑战和机遇。

主要参考文献：

[1]徐伟呈，范爱军.数字金融、内驱机制与实体经济增长——基于实体企业金融化的研究视角[J].山西财经大学学报，2022，44（01）：28-42.

[2]李林汉，韩明希，侯毅苇.数字普惠金融对实体经济的影响——基于系统GMM与面板门槛模型的实证分析[J].华东经济管理，2022，36（12）：14-25.

[3]Gomber P ，Koch J ，Siering M .Digital Finance and FinTech： current research and future research directions[J].Journal of Business Economics，2017，87（5）：537-580.

[4]Xiuxiu J ，Xia W ，Jia R ， et al.The Nexus between Digital Finance and Economic Development： Evidence from China[J].Sustainability，2021，13（13）：7289-7289.

[5]赫国胜，刘璇.数字金融、创业效应与实体经济高质量发展[J/OL].西安交通大学学报（社会科学版）：1-17.

[6]许冰.数字金融、人力资本投资与实体经济发展[J].价格理论与实践，2023（12）：180-183.

[7]徐伟呈，范爱军.数字金融、内驱机制与实体经济增长：基于实体企业金融化的研究视角[J].山西财经大学学报，2022，44（1）：28-42.

[8]闻岳春，黄昌杰.数字金融、金融集聚与实体经济发展[J].金融监管研究，2023（09）：56-76.

[9]黄解宇，杨再斌.金融集聚论[M].中国社会科学出版社，2006，1：53-57.

[10]成春林.数字金融对长江经济带高质量发展影响的三大维度——基于理论与实证的分析[J].南京师大学报（社会科学版），2023（04）：106-115.

[11]胡骞文，李湛，张广财.数字普惠金融支持实体经济发展的效应及异质性研究[J].新金融，2022（10）：18-24.

[12]成学真，龚沁宜.数字普惠金融如何影响实体经济的发展——基于系统GMM模型和中介效应检验的分析[J].湖南大学学报（社会科学版），2020，34（03）：59-67.

[13]刘瑞波，张茜.金融集聚、空间溢出与区域经济增长——基于山东省“两圈四区”的经验数据[J].经济与管理评论，2020，36（04）：147-160.DOI：10.13962/ j.cnki.37-1486/f.2020.04.013.

责编：险峰