数字普惠金融对经济高质量发展的影响研究＊

■ 杨艳芳 詹俊岩 胡艳君

1.北京联合大学管理学院 北京 100101

2.北京师范大学经济与工商管理学院 北京 100876

0 引言

随着我国经济发展模式从发展速度到发展质量的转变，不断提高金融服务实体经济的能力在经济转型发展中至关重要。数字普惠金融以数字技术作为支撑，门槛低，效率高，覆盖面广，可显著扩大金融服务范围，减少信息不对称，降低交易成本，提升社会金融资源配置效率，增加经济发展的效率和包容性，进而促进经济高质量发展。数字普惠金融已成为我国普惠金融发展的主要动力。

经济高质量发展是近年来研究的热点问题。张军扩[1]认为经济高质量发展以满足人民群众日益增长的美好生活为目标,应不断促进经济发展的高效率、公平和绿色可持续，因此可以从“高效、公平、可持续”3 个方面对高质量发展进行衡量。任保平[2]认为高质量发展不仅要强调经济发展的高效率，同时还要让创新成为经济发展的动力，注重区域经济发展的协调，在发展过程中关注环境质量，促进经济可持续发展，并不断促进发展成果全社会共享。对经济高质量发展的评价思路大多基于5大发展理念[3]，或对5 大发展理念进一步细化、扩展形成更加具体的综合指标体系[4]。如何深刻理解经济高质量发展的内涵，全面、有效地衡量高质量发展还需要展开更深入的研究。

数字普惠金融对经济高质量发展的研究主要集中于理论层面的分析。薛莹[5]认为从理论维度上看，数字金融发展具有资源配置效应和创新效应，可提高金融服务实体经济的能力，为经济的可持续发展奠定基础。数字金融对经济高质量发展的实证分析相对较少，实证分析主要集中于数字普惠金融的创新效应、消费增长效应和减贫效应。数字普惠金融的创新效应表现为数字普惠金融发展降低企业的金融供给成本[6-7]，通过存量优化和增量补充[8]机制，为金融资源匮乏地区的企业和创业者的创新活动提供资金[9-10]，促进区域内创新创业发展[11-13]；数字普惠金融的消费增长效应表现为不仅能促进消费总量的提升，还能促进消费升级[14-15]。这种效应在经济不发达地区和农村地区更为显著[16-17]。数字普惠金融的减贫效应体现为数字普惠金融发展可以为低收入群体提供有效的外部资金支持[18-19]，数字普惠金融对贫困的影响呈现非线性，贫困减缓效应会随着人均收入水平的提高而降低[20-21]。大多数实证研究表明数字普惠金融能促进居民的收入差距减少[22-24,25]，但在区域间存在着差异，对中西部地区经济发展的影响作用明显高于东部地区[26]。

数字普惠金融的理论和实证研究主要聚焦于数字普惠金融发展对创新提升、消费促进和贫困减缓的作用机制，从宏观层面研究数字普惠金融对经济高质量发展的理论和实证文献相对缺乏。在经济高质量发展过程中，不同区域在金融服务、产业结构、基础设施方面存在较大差异，需要充分考虑地区的资源禀赋和发展特点，通过差异化的金融服务提升地区经济高质量发展。本文的实证研究成果，将为产业的高质量发展和科技金融政策的研究提供一定的理论参考。

1 理论分析与研究假设

本文借鉴张军扩的观点，将高质量发展界定为经济增长有效性、协调性和可持续性的统一。经济发展的有效性要求在经济发展中突出高效率，提高劳动力、资本生产率，以较少的要素投入实现较大经济产出，经济发展的有效性可通过效率的高低来衡量；经济发展的协调性要求对产业结构、消费结构和城乡收入结构进行优化调整，实现经济高质量增长的成果共享，经济发展的协调性可以通过产业升级、消费升级和城乡收入差距的高低来衡量。经济发展的可持续性则要求经济实现平稳、绿色发展，经济增长的可持续性可以通过收入增长率、单位GDP能耗来衡量。

数字普惠金融发展可通过促进创新，提升经济发展的有效性。创新是提高效率的源动力，数字普惠金融的快速发展，拓宽了金融服务的边界，有利于企业，特别是中小型企业获得更多的资金支持。中小企业在我国企业中占有的比重大，但由于企业规模小，经营风险高，金融排斥现象普遍，数字普惠金融能够克服传统金融基础设置分散，服务覆盖范围有限的缺陷，提升了中小企业融资的可得性；数字普惠金融的发展，延伸了金融服务的深度，提高了企业的融资效率。多样的金融服务工具门槛低，方式灵活便捷，可以更好地对接企业高频的小额创新资金需求，提高中小企业创新的资金支持；数字普惠金融可以有效解决信息不对称问题，提高金融机构和企业的创新融资效率。基于大数据、云计算等数字技术，金融机构能够全面地了解中小企业的经营状况和信用评级，更好地进行信贷资金的配置和服务，企业能够更加高效、便捷地获得金融服务，最终带来全社会经济效率水平的大幅提升。

数字普惠金融发展可通过优化资源配置，提升经济发展的协调性。数字普惠金融会引导资金流向高附加值产业，促进产业机构升级。金融特有的资源配置功能会引导资金从存量和结构上进行调整，促进资金流向生产效率高、市场前景好的朝阳产业，减少资金流向市场效率低的夕阳产业，为实体经济的产业结构转型提供支撑；数字普惠金融会引导资金流向居民，促进居民消费升级。随着数字技术的发展，获取金融支持更为普遍，消费场景更加多元，支付更为便捷，在一定程度上促进了消费的多元化，为居民的消费升级提升了支撑；数字普惠金融为资金供需双方提供了平台，引导城市的闲置资本流向农村，缩小城乡收入差距，实现城乡发展的协调。

数字普惠金融发展可通过刺激消费和引导投资，提升经济发展的可持续性。数字普惠金融的发展促进了消费的增加，消费的稳定性是宏观经济稳定的基础，实证分析表明数字普惠金融能显著促进低收入群体的消费增加和收入水平提升，如果持续加大对其融资支持，低收入群体对国内经济发展的边际贡献率将得到有效提升。数字普惠金融在发展过程中具有一定的政策导向性，我国金融发展特别强调金融政策应向绿色生态项目倾斜，政策导向会将金融资源合理有效地用于生态环境的提升，实现经济的可持续发展。

数字普惠金融发展对经济高质量发展的促进作用会存在地区差异。城镇化水平的不同是形成这种差异的重要原因。城镇化水平越低的地区，金融排斥现象越普遍，随着数字普惠金融的发展，高效的客户征信，更快的资金周转，便利的支付，能够在一定程度降低金融排斥现象，有力提升金融资源的配置效率。

根据上述理论分析，得到本文的待检验假设为：数字普惠金融发展能促进经济高质量发展，但在城镇化水平偏低的地区，数字普惠金融发展对经济高质量发展的作用会更加显著。

2 数字普惠金融对经济高质量发展影响的模型设定

2.1 模型设定

下面构建计量模型（1）来检验数字普惠金融对经济高质量发展的影响。

其中被解释变量为经济高质量发展水平(HED)，核心解释变量为数字普惠金融发展程度（DFⅠ），X 代表控制变量，εi,t代表随机扰动项。

2.2 变量选择与数据说明

考虑到数据的可得性和完整性，本文选取了2011～2018年我国除西藏以外的30 个省的面板数据进行实证研究（西藏地区部分年份数据缺失）。主要数据说明如下：

2.2.1 被解释变量

高质量发展水平(HED)：本文从经济发展的有效性、协调性和可持续性3 个层面入手，构建地区经济高质量发展评价指标体系。主要指标和指标性质如表1 所示。数据来源于《中国统计年鉴》，同时，为减少指标量纲形成的影响，采用极值法对各地区的经济高质量发展水平进行无量纲化处理。

表1 地区经济高质量发展评价体系

第t年省k 第i 个指标原数据为Ak,i,t，经过极值法处理后为A*k,i,t,值在0至1之间。利用变异系数法赋予指标权重，计算第i 指标的变异系数Vi，公式为Vi=σi/Zi。其中σi代表第i个指标的标准差，Zi代表第i个指标的算术平均值。计算第i 个指标的变异系数法权重，公式为：上面算出的βi就是变异系数法确定的第i项指标的权重，由此得出赋权结果，最终得出2011年到2018年各省经济高质量发展的得分情况，2011～2018年30个省份的平均得分情况如表2所示。

表2 2011～2018年30个省份经济高质量发展水平均值

2.2.2 解释变量

数字普惠金融发展程度（DFⅠ）：采用数字普惠金融指数作为解释变量衡量各地区数字化普惠金融发展程度。该指数来源于2012～2019年北京大学数字研究中心[27]发布的数据。指数由3个分项指标综合形成，3个分项指标分别是：覆盖广度（COV），使用深度（DEP）和数字化程度（DⅠG）。

2.2.3 工具变量

互联网发展水平（ⅠNT）：采用各省市互联网的普及率作为工具变量衡量各个地区的互联网发展状况。该变量数据来源于2012～2019年中国互联网络信息中心(CNNⅠC)发布的《中国互联网络发展状况统计报告》。

2.2.4 控制变量

（1）政府支出规模（GOV）：采用地区政府支出占GDP 的比重表示。政府支出规模的扩大，往往会影响地区的产业结构，进而影响经济发展质量。从总量上来看，政府支出规模的增加往往会减缓地区的产业升级。数据来源于中国统计年鉴。

（2）人力资本水平(HR)：采用地区高中以上学历在就业人口中占据的比例表示。人力资本的提升会有效提高地区的科技创新和产业升级进程，从而促进经济的高质量发展。数据来源于中国统计年鉴。

（3）创新投入水平(HTⅠ)：采用研发强度，即R&D 经费支出与GDP(地区生产总值)之比表示。一般随着创新投入的增加，会促进经济增长。数据来源于中国统计年鉴。

变量的描述性统计如表3所示。

表3 变量的描述性统计

3 实证分析

3.1 基准模型回归分析

为验证假设，对公式（1）进行基准回归估计。实证结果如表4所示。模型（1）和（2）分别验证了没有控制变量和有控制变量情况下，全国范围内数字普惠金融发展对经济高质量发展的影响。数字普惠金融指数DFⅠ的系数分别为0.476 和0.301，在1%的水平上显著。实证结果表明，从整体上看，数字普惠金融（DFⅠ）的发展将会显著提升我国经济高质量发展（HED）。从控制变量看，在全国范围内，政府支出规模（GOV）、创新投入水平（HTⅠ）和人力资源水平（HR）3 个指标均通过显著性检验，在3个控制变量中，人力资源水平（HR）对高质量发展的影响最大，影响系数为0.276，创新投入水平（HTⅠ）的系数为0.186，说明创新投入增加会显著提高区域高质量发展水平；而政府支出规模（GOV）对经济高质量发展会起到负面作用，政府支出比例的增加会降低经济高质量发展水平。

表4 基准回归结果

模型（3）～（5）分区域验证了东部，中部和西部地区数字普惠金融对经济高质量发展的影响，实证结果表明，在中部和西部地区，数字普惠金融能显著提升经济高质量发展。西部地区数字普惠金融(DFⅠ)的影响作用最大，影响系数为0.539；中部地区影响作用略有减弱，影响系数为0.499；东部地区的影响作用并不显著。从控制变量来看，在东部地区，推动经济高质量发展最为关键的要素是人力资源水平（HR）和创新投入水平(HTⅠ)，影响系数分别为0.390和0.195；在中部地区，推动经济高质量发展的关键要素是创新投入水平（HTⅠ），影响系数是0.161；在西部地区，控制变量的正向影响均不显著。政府投入规模（GOV）会对中部和西部地区的经济高质量发展起到负面作用。

3.2 内生性问题处理：工具变量法

在基准回归估计模型式（1）中可能会存在一定的内生性问题，内生性问题产生的原因主要有两个：一是变量的遗漏问题，即可能存在其他模型中未讨论的变量影响经济高质量发展；二是反向因果问题，经济高质量发展水平可能同时会影响数字普惠金融发展程度。为了规避内生性问题，引入工具变量互联网发展水平对面板数据进行回归，首先，需要对工具变量进行如下检验。检验的一阶段方程如公式（2）所示：

在公式（2）中,INTi,t代表省份i 在第t年的互联网发展水平，μi,t代表随机扰动项。

互联网发展水平（ⅠNT）对数字普惠金融的一阶段回归结果表明，F 统计量为23.02，大于10。因此，本文拒绝互联网发展水平（ⅠNT）为弱工具变量的假设。互联网发展水平（ⅠNT）系数为0.468，与数字普惠金融（DFⅠ）在10%水平上存在显著的正相关，表明互联网发展水平作为工具变量是合理有效的。采用工具变量进行回归的结果如表5所示。

表5 工具变量回归结果

模型（1）到（4）分别验证了全国、东部、中部、西部地区数字普惠金融发展对经济高质量发展的影响，工具变量回归与基准分析得到了类似的结论，依然证明了在全国范围内，数字普惠金融发展有效提升了经济高质量发展。在区域层面，西部地区数字普惠金融对经济高质量发展促进作用最大；中部地区数字普惠金融对经济高质量发展的促进作用减弱，东部地区数字普惠金融对促进经济高质量发展作用不显著。

3.3 稳健性检验

本文采用数字普惠金融细分指数，通过工具变量法分别检验数字普惠金融分项指数覆盖广度（COV）、使用深度（DEP）以及数字支持服务（DⅠG）对经济高质量发展（HED）的影响，结果如表6所示，我们可以发现数字普惠金融覆盖广度（COV）、使用深度（DEP）以及数字支持服务（DⅠG）的估计系数分别为0.451,0.272 和0.115，均在1% 的水平上通过显著性检验，因此三者的提升均能够促进经济高质量发展，通过对数字普惠金融细分指数的验证，可以证明模型的稳健性。

表6 稳健性检验结果

3.4 数字普惠金融促进经济高质量发展的门槛效应检验

鉴于我国各个区域之间发展的不平衡性，需要进一步探讨区域间存在的差异性问题及原因。数字普惠金融发展扩大了普惠金融的服务范围，特别是在城镇化水平比较低的地区，以往因金融基础设施不完善无法获得传统金融服务的群体将从数字普惠金融的发展中受益更多，这部分群体获得金融支持后，增加了创新创业行为，提高了资本和劳动收益率，带动了收入增长，收入增长进一步带动消费增长，消费增长促进了地区的产业结构转变，在一定程度上缩小了同发达地区的经济差距，提高了经济发展的效率和协调性。因此，可以选取城镇化水平（UR）作为门槛变量，采用门槛变量回归方法，检验不同城镇化水平下，数字普惠金融发展对经济高质量发展的影响。如果城镇化水平较低的地区，数字普惠金融提升高质量发展的作用明显高于城镇化水平较高的地区，则可在一定程度上表明数字普惠金融对经济欠发达地区的显著促进效应。

城镇化程度（UR）可使用各个省市城镇人口与地区总人口的比值进行测度，数据来源于中国统计年鉴。为验证该效应，设定门槛变量回归模型如公式（3）所示：

其中Ⅰ代表城镇化水平的门槛值。门槛效应检验结果如表7 所示，我们可以发现，全国层面上存在着单一门槛，在5%的水平上显著。门槛效应的估值如图1 所示，在95%的置信区间内，城镇化水平的门槛值为0.829。

表7 门槛效应的自抽样检验

图1 一阶门槛效应估值（STATA软件截图）

根据门槛效应回归结果，如表8所示，当城镇化水平程度低于门槛值0.829 时，数字普惠金融对经济高质量发展影响的估计系数为0.509，且在1%的水平上通过显著性检验；当城镇化水平大于门槛值时，数字普惠金融对经济高质量发展影响的估计系数将下降至0.266，且该系数没有通过显著性检验，说明数字普惠金融发展对经济高质量发展没有显著影响；从城镇化程度来看，，北京、上海、天津、广东等大部分东部地区都处于门槛值之上，而中西部地区大部分处于门槛值以下，因此，数字普惠金融通过扩大金融服务范围能让城镇化水平较低的地区明显受益，促进其经济高质量发展。

表8 门槛效应回归结果

4 研究结论

从总体看，数字普惠金融对经济高质量发展具有重要的推动作用，但从区域层面看，存在着地区性差异。对于中西部地区，数字普惠金融是区域经济高质量发展最重要的推动力，对经济高质量发展具有显著的提升作用。而对于东部地区，数字普惠金融对经济高质量发展的作用并不显著，推动经济高质量发展的主要因素是人力资本水平的提升和创新投入。

通过对数字普惠金融指数的分解，可以看出，在推动高质量发展的过程中，覆盖广度是数字化金融推动我国经济高质量发展最为重要的因素，根据2015-2018年的数字普惠金融指数排名来看，我国的数字化金融水平中部地区呈现快速上升趋势，如江西、河南、安徽三省；同时西部的部分省份排名有所上升，但从总体来说东北地区和西部地区的数字化金融水平还有待提升。

城镇化水平相对比较落后的地区，数字普惠金融的普惠特征最为明显，对经济高质量发展的带动作用也最强。在各个区域的建设中，城镇化的持续推进是未来经济发展的必然。基于城镇化水平的门槛效应检验证明，数字普惠金融发展能否显著促进地区经济高质量发展受到城镇化水平的制约。大部分东部地区的城市化建设已经达到一定的瓶颈，继续加快城镇化进程对于高质量发展的促进作用不再显著，而对于中西部地区，城镇化建设尚处于初期，此时加大资金、劳动等生产要素的投入力度，对于经济的推动作用是十分明显的。

对于中西部地区，政府支出规模显现出一种负效应。这主要是因为支出的结构和规模存在一定的问题，急需改善。在支出结构调整上，应偏重于教育、创新支出，逐渐提高人力资本水平和创新投入水平；在支出规模上，大部分中西部地区明显高于最优支出规模，这导致了资金投入的低效率。

5 政策建议

基于实证研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，在不同地区，经济高质量发展推进的重点应有所区别，因地制宜制定差异化的发展策略。我国各省在经济建设中，金融环境、经济发展水平、城镇化程度都存在较大差异。在城镇化发展水平较高的区域，促进经济高质量发展应侧重于增加研发资金投入和人才培养；在中西部地区，应加快城市化建设，最大限度发挥数字普惠金融对经济高质量发展的提升作用。要加强数字普惠金融的基础设施建设，扩大在互联网技术信息化方面的投资，提高信息化服务水平，不断提高数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度，进而促进经济的高质量发展。

第二，加快城市化发展进程。城市化建设和市场化发展为农民创造了更多的就业机会，提高了他们的收入，调节了城市和农村之间的收入不平衡，提高了他们的消费能力，增强了国内需求，并为长期经济发展做出了积极贡献。中西部地区应继续持续推进城镇化发展，而大中型城市应合理确定发展规模，对于数量进行严格把控。

第三，在中西部地区，优化政府支出结构，配合数字金融发展，形成经济高质量增长的有效合力。在中部和西部地区，政府支出规模对经济高质量发展具有负面作用，侧面说明中西部地区政府支出的结构不尽合理。在经济高质量发展中，创新是经济高质量发展的源动力，而政府的资金支持可有效促进创新活动，这样的机制在东部地区比较显著，但在中部和西部地区，政府支出效率还有待提高。政府可以增大对教育和科技创新的支持力度，与数字金融发展相互补充，共同促进地区经济的高质量发展。