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周泽炯, 韩 丽
(安徽财经大学 经济学院, 安徽 蚌埠 233030)
自2005年“国际小额信贷年”会议首次提出普惠金融这一概念,传统金融开始进入新的发展阶段。2015年12月,国务院发布《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》,第一次从国家层面提出要大力发展普惠金融。2016年9月,G20峰会通过了由中国推动并参与制定的数字经济指导原则《G20数字普惠金融高级原则》,自此,中国迎来了数字普惠金融发展的黄金时代。《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中提出“加强资本市场基础制度建设,健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系,有效防范化解金融风险。”[1]《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中强调“构建金融有效支持实体经济的体制机制,提升金融科技水平,增强金融普惠性。”[2]当前,中国已转向高质量发展阶段,经济高质量发展离不开金融的支持,金融是服务实体经济的血脉,是保障国民经济运行的稳定器。数字普惠金融将普惠金融与数字技术进行结合,打破了传统金融资源的空间限制,不仅提高了金融服务的可获得性,同时拓宽了区域间融资渠道,这对我国经济高质量发展具有重要的作用[3]173。长江三角洲地区作为我国经济发展极具活力的区域,在国家高质量发展过程中具有举足轻重的战略地位。2019年12月,国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》指出,加快金融领域协同改革和创新,促进资本跨区域有序自由流动,自此长江三角洲地区金融资源的自由性和高速流动性得到了极大提升。随着数字信息技术的不断发展,数字普惠金融对长江三角洲区域资源配置的影响愈加突出[4]。因此,有必要探究数字普惠金融对长江三角洲地区经济高质量发展的空间效应影响,这对地区经济高质量发展具有重要的现实意义。
自2016年G20峰会通过《G20数字普惠金融高级原则》以来,数字普惠金融得到极大的发展,国内外学者对数字普惠金融展开了广泛而深入研究,主要集中在以下3个方面:
1.对数字普惠金融的内涵进行探讨
冯兴元等[5]认为,数字普惠金融是指以负责任的方式为所有人口(尤其是被正规金融部门排斥或服务不足的人口),通过数字手段获得和利用安全、适当、便捷与成本可负担的各种金融服务。何超等[6]、尹优平[7]、惠献波[8]等指出,数字普惠金融将普惠金融与数字化创新技术深度融合,具有低门槛、低成本、便捷等特点,有助于打通普惠金融的“最后一公里”。
2.构建指标体系对数字普惠金融发展水平进行测度
葛和平和朱卉雯[9]从数字普惠金融的覆盖面、深度及数字支持服务程度构建指标体系,测算全国31个省市自治区的数字普惠金融指数,研究表明,中国数字普惠金融指数呈现由东至西递减发展的整体趋势。蒋庆正等[10]利用Cov层次分析法对中国农村地区数字普惠金融水平进行测度。研究发现,农村地区数字普惠金融发展水平整体较低,东西部之间数字普惠金融水平差异较大。郭峰等[11]从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度及普惠金融数字化程度等3个维度,构建数字普惠金融指数测度指标体系,研究发现,中国数字普惠金融总体上表现出了很强的地区收敛特征,同时也展现了很强的空间集聚性和空间异质性。
3.探讨数字普惠金融对经济社会的影响
Ozili P.K[12]认为,数字普惠金融能够以最小的成本服务最广的客户,有利于抑制“金融排斥”现象的发生。谢绚丽等[13]运用固定效应模型实证分析了数字普惠金融对企业创业活跃度的提高具有显著的推动作用。Mushtaq R和Bruneau C[14]以62个国家的面板数据集为研究对象,发现数字金融能够刺激金融包容,加速经济增长,减少贫困和不平等。肖远飞和张珂杨[15]研究发现,数字普惠金融对农村居民消费水平的提升、消费结构的优化、流动性约束的缓解均有促进作用。Ahmad M等[16]运用固定效应回归模型考察数字普惠金融对中国经济增长的影响,研究发现数字普惠金融对经济增长具有正向作用。
自从进入经济高质量发展阶段后,国内学者们开始围绕数字普惠金融与经济高质量发展之间的关系展开研究。蒋长流和江成涛[17]基于面板数据研究发现,数字普惠金融对城市经济高质量发展水平的提升具有一定的网络技术门槛的驱动作用。徐铭等[18]通过实证发现数字普惠金融有助于促进经济发展质量的提升,但这种促进效应存在边际效应递减现象。
现有研究对数字普惠金融的内涵、测度评价体系及其对经济社会的影响进行了有益的探索,但是关于数字普惠金融对经济高质量发展影响的研究相对较少,尤其是局部的区域问题及经济变量的空间特征研究更少。因此,本文以长江三角洲地区为例构建空间计量模型,探讨数字普惠金融对经济高质量发展空间效应影响。本文可能的贡献有以下两个方面:①以长江三角洲地区为例,探讨局部区域内数字普惠金融对经济高质量发展水平的影响;②引入空间杜宾模型进行分析,从而更加深刻地认识到空间溢出视域下数字普惠金融对经济高质量发展的影响。
为探究数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应影响,本文首先厘清数字普惠金融对经济高质量发展的影响机制,其次对经济高质量发展进行空间相关性检验,最后构建空间计量模型进行实证分析。
1.理论分析
数字普惠金融作为数字技术与普惠金融深度融合的产物,有效弥补了传统金融的不足之处,以其低成本、低门槛、广范围的服务特征,在一定程度上缓解了金融排斥。数字普惠金融不仅能够将社会上的闲散资金聚集起来,通过金融信贷平台提高信贷资源配置效率,进而提升资本使用效率,还能够借助数字技术和互联网平台高效迅速地为产业链匹配多元化需求,以促进产业结构优化升级。同时,数字普惠金融可以使商品交易更加便捷,缓解居民消费的流动性约束,激发消费者消费意愿,促进消费结构优化升级,这都有助于提高地区经济高质量发展水平[3]174。值得注意的是,最初的数字普惠金融起源于基础设施比较完备的大城市,因为与数字普惠金融发展相关的生产要素都向大城市聚集,数字普惠金融从而得到较快的发展。随后,由于数字普惠金融自身发展的需求及资本的逐利性,数字普惠金融开始向周边城市扩张发展并服务于周边城市,产生空间溢出效应。数字普惠金融对周边城市产生的空间溢出效应是指数字普惠金融的发展在一定程度上缓解了周边城市发展过程中由于资本不足或因资金供需双方信息不对称而对经济高质量发展产生的不利影响。基于以上分析,提出两个假设。
H1:数字普惠金融对经济高质量发展具有显著的促进作用;
H2:数字普惠金融对经济高质量发展存在明显的空间溢出效应。
2.空间计量模型
(1)经济高质量发展的空间相关性检验。进行空间面板估计之前,通常需要检验数据是否存在空间上的相互影响作用,即空间相关性。检验方法通常有两种:第一种是全局空间相关性检验,一般采用Moran’I指数(莫兰指数)和Geary’ C指数(吉尔里指数)测度;第二种是局部空间相关性检验,一般采用Moran(莫兰)散点图测度。
① 全局空间相关性。本文借鉴褚翠翠等[19]的研究方法,基于经济距离权重(W1)矩阵和地理与经济距离嵌套权重(W2)矩阵,采用Moran’I指数和Geary’C指数两种方式对经济高质量发展的空间相关性进行检验。计算公式如式(1)、式(2):
式(1)和(2)中:n是指研究区域内地区总数;wij为空间权重矩阵。其中,Moran’I指数的取值范围一般在[-1,1],当指数位于区间(0,1]时,表示在空间上呈现正相关关系,且数值越接近1,正相关性越强;当指数位于区间[-1,0)时,表示在空间上呈现负相关关系,且数值越接近-1,负相关性越强;当指数为0时,表示不存在相关关系,在空间上相互独立。Geary’C指数的取值范围一般在(0,2),当指数位于区间(1,2)时,表明在空间上存在负相关关系;当指数区间在(0,1)时,表明在空间上存在正相关关系;当指数为1时,表明在空间上不存在相关关系。
本文基于经济距离矩阵和地理与经济距离嵌套矩阵,分别计算了长江三角洲地区经济高质量发展指数的空间相关性,具体结果如表1所示。
表1 长江三角洲地区经济高质量发展空间相关性检验
计算结果表明,在经济距离矩阵和地理与经济距离嵌套矩阵下,经济高质量发展指数的Moran’I均为正值,Geary’C均小于1,且均通过了0.01显著性水平检验,说明长江三角洲地区经济高质量发展的分布存在显著的正向空间相关性,即经济高质量发展水平高的城市与经济高质量发展水平高的城市相邻,经济高质量发展水平低的城市与经济高质量发展水平低的城市相邻。
② 局部空间相关性。全局相关性检验分析了长江三角洲地区全局空间聚集特征,但局部空间相关性没能展现出来。因此,需要进一步分析局部空间相关性,本文以经济地理嵌套矩阵为基础,采用Moran散点图来进行检验,具体如图1所示(限于篇幅,这里仅展示2011年和2019年的结果,其余备索)。
(a)2011年
图1结果显示,长江三角洲地区经济高质量发展主要分布在第一象限和第三象限,这表明长江三角洲地区各城市经济高质量发展水平呈现高—高聚集和低—低聚集特征。图中第三象限的聚集明显高于第一象限,说明长江三角洲地区仍然有相当多的城市经济高质量发展水平比较低。表2进一步列出各年份落在第一象限的城市,其经济高质量发展水平呈现明显的高—高聚集状态,从表2可以看出,高—高聚集型经济高质量发展城市主要有南京、上海、杭州、常州、宁波、无锡及苏州。
表2 经济地理嵌套矩阵下高-高型经济高质量发展城市
(2)计量模型构建。空间计量模型分为空间误差模型(SEM)、空间自回归模型(SAR)和空间杜宾模型(SDM)。空间杜宾模型主要考虑因变量的空间效应是否依赖于本地区与邻近地区的自变量,具有比空间误差模型和空间自回归模型更一般的形式,能更好地估计不同观测个体带动的溢出效应[20]。因此,为分析长江三角洲地区数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应影响,本文借鉴周艳明和高悦[21]的做法,构建如下空间杜宾模型:
(3)
其中,dhq表示经济高质量发展水平;fdi表示数字普惠金融水平;egov表示政府支出;gdp表示经济发展水平;lps表示公共服务水平;dp表示人口密度;i=1,…,27;t=1,…,9;α表示截距项;ρ为空间自回归系数;β1,…,β5表示变量对经济高质量发展的贡献度;γ1,…,γ5表示空间变量对经济高质量发展的影响程度及方向;W为27×27的空间权重矩阵;μi表示个体固定效应;υt表示时间固定效应;εit表示随机扰动项。
3. 变量选择
(1)被解释变量。经济高质量发展(dhq)。任保平和文丰安[22]指出,经济高质量发展是经济发展有效性、充分性、协调性、创新性、持续性、分享性和稳定性的综合。张扩军等[23]认为,经济高质量发展是高效率、公平和绿色可持续的发展,是以满足人民日益增长的美好生活需要为目标的发展。因此,本文在陈景华等[24]、方若楠等[25]的研究成果基础上,构建包括经济发展的持续性、有效性、协调性、创新性、分享性5个维度的指标体系。具体指标如表3所示。关于经济高质量发展综合指数的测算,借鉴何智励等[26]的研究,采用熵值法进行计算。
表3 经济高质量发展水平测度指标体系
(2)核心解释变量。数字普惠金融(fdi)。北京大学数字金融研究中心2020年发布的数字普惠金融发展指数,从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度3个维度来考察金融发展状况,能较好的衡量数字普惠金融发展程度,且得到了广泛应用,因此,本文参考马黄龙和屈小娥[3]176的做法,采用该套指数来衡量长江三角洲地区各地级市数字普惠金融发展水平。
(3)控制变量。考虑到其他因素对经济高质量发展的影响,本文借鉴储德银和费冒盛[27]及以往的研究文献,选取如下控制变量:政府支出(egov),本文采用各城市一般公共预算支出来衡量。政府加大资金投入对于改善生态环境质量、弥补公共产品供给不足、提高人力资本水平、促进创新共享发展、提高社会福利水平具有重要的作用,有效发挥政府支出的作用是推动经济高质量发展的重要因素[28]。经济发展水平(gdp),选取各城市地区生产总值来表示。经济发展是地区经济高质量发展的基石,经济发展水平的提高对地区经济高质量发展具有重要的推动作用。公共服务水平(lps),以每万人医师数量来衡量。公共服务是人民群众获得幸福感和安全感的重要途径,是满足人民日益增长的美好生活需要的重要内容,公共服务水平的提高对推动经济高质量发展具有重要意义。人口密度(dp),采用户籍人口数与土地面积之比来表示。人口密度大的地区,其人口聚集更容易实现规模效应,但过多的人口会给财政、环境等带来一定的压力,因而人口密度对于经济高质量发展的影响有待检验。
4. 数据说明和描述性统计分析
本文根据2019年国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》,以上海市、安徽省、浙江省及江苏省的27个城市为研究对象,样本数据主要来源于2012—2020年《中国城市年鉴》、中经网统计数据库、各地市历年统计年鉴,以及北京大学数字金融研究中心,部分缺失数据采用插值法进行补齐。各变量描述性统计结果如表4所示。
表4 各变量描述性统计结果
从表4可以看出,在2011—2019年,长江三角洲地区各城市间经济高质量发展水平差异明显,城市经济高质量发展指数最高为0.93,平均值为0.20,而最低值仅为0.06。数字普惠金融指数最高值为340.01,平均值为197.06,最低值仅为13.94,城市之间也存在较大差异。各城市政府支出和经济发展水平等控制变量之间也存在明显的差异。这表明经济高质量发展和数字普惠金融等变量存在空间差异性。
为实证考察长江三角洲地区数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应,本文借助Stata15.0软件对空间杜宾模型进行回归分析。
1. 数字普惠金融对经济高质量发展的影响
在随机效应与固定效应的选择上,采用豪斯曼检验方法进行检验,结果表明模型设定应该选择固定效应。具体回归结果如表5所示。
表5 时点固定效应空间杜宾模型回归结果
基于时点固定效应的空间杜宾模型估计的数字普惠金融对长江三角洲地区经济高质量发展的实证结果显示:
第一,被解释变量的空间溢出效应。回归结果中的γho表示空间自回归系数,在两种不同的空间权重下回归系数分别为0.358 8和0.402 3,均在1%的水平下显著,说明经济高质量发展对自身存在正向空间溢出效应,再次证明了经济高质量发展具有正向空间相关性。
第二,核心解释变量对经济高质量发展的影响。在两种不同的空间权重下,数字普惠金融的空间回归系数分别为0.008 9和0.008 8,且均通过显著性检验,说明数字普惠金融的发展对经济高质量发展具有显著的促进作用,这意味着本城市数字普惠金融发展水平每提高1个单位在空间上能促进本城市经济高质量发展水平分别提高0.008 9和0.008 8个单位,因此,假设1得到验证。数字普惠金融的空间变量回归系数分别为0.015 2和0.010 6,这表明邻近城市数字普惠金融的发展对本城市经济高质量发展存在正向空间溢出效应,邻近城市数字普惠金融发展水平每提高1个单位,本城市经济高质量发展水平分别提高0.015 2和0.010 6个单位。可能原因在于数字普惠金融作为传统金融的补充,是经济高质量发展的重要驱动。数字普惠金融充分利用大数据、人工智能等互联网科技,有效打破区域限制,拓宽了金融服务范围,提升了金融服务的可获得性,能够更好的为中小企业、“三农”及实体经济服务,不仅提高了本地区金融促进经济高质量发展的效率,也促进了邻近地区经济高质量发展[29],因此,假设2得到验证。
第三,控制变量对经济高质量发展的影响。在两种不同的权重下,政府支出、经济发展水平、公共服务水平和人口密度系数均为正,且通过显著性检验,其中经济发展水平的空间回归系数最大,说明政府支出、经济发展水平、公共服务水平和人口密度的提高会促进经济高质量发展,经济发展水平的提高对经济高质量发展的促进作用最明显。政府支出的空间变量、经济发展水平的空间变量和人口密度的空间变量的系数均为正,说明邻近城市的政府支出、经济发展水平和人口密度的提高对本城市经济高质量发展水平存在正向空间溢出效应影响;公共服务水平的空间变量系数为负,意味着邻近城市公共服务水平的提高对本城市经济高质量发展水平存在负向空间溢出效应影响。
2. 数字普惠金融对经济高质量发展影响效应分解
为了考察城市之间的“反馈效应”,本文采用LesageJ[30]等提出的偏微分法对空间杜宾模型结果进行分解,得到如表6所示的数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应。
表6 空间效应分解
为更加客观地分析数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应,本文采用经济距离权重和地理与经济距离嵌套权重两种矩阵进行效应分解。就直接效应而言,在两种不同的权重下数字普惠金融均通过显著性检验,且系数为正,说明本城市数字普惠金融的发展有助于推动本城市经济高质量发展。具体而言,数字普惠金融发展水平每提高一个单位,经济高质量发展水平分别提高0.008 1和0.008 3个单位。就间接效应而言,在经济距离权重下数字普惠金融通过显著性检验,地理与经济嵌套权重下数字普惠金融虽然未通过显著性检验,但系数方向与经济距离矩阵保持一致,均为正数,说明本城市数字普惠金融的发展对邻近城市经济高质量发展具有促进作用。
3.稳健性检验
前文在两种不同的权重下实证分析了数字普惠金融对长江三角洲地区经济高质量发展影响效应,结果表明,数字普惠金融不仅可以显著推动本城市经济高质量发展,还会拉动邻近城市经济高质量发展。为检验上文空间杜宾模型估计结果的稳健性,本文在地理距离权重下对上述结论进行再验证,结果如表7所示。
表7 稳健性检验
地理距离权重下的空间杜宾模型回归结果显示,数字普惠金融及其空间变量均通过显著性检验,且系数显著为正,数字普惠金融的发展能够提高本城市经济高质量发展水平,促进邻近城市经济高质量发展水平的提高,这与前文结论保持一致,说明文章的结论是稳健的。
立足于数字普惠金融如何更好助力经济高质量发展,本文基于数字普惠金融发展对经济高质量发展影响的过程中可能存在的空间溢出效应,以长江三角洲地区2011—2019年27个地级市的面板数据为样本,采用空间杜宾模型实证分析数字普惠金融与经济高质量发展之间的空间关系。研究结果表明:长江三角洲地区经济高质量发展具有显著的空间自相关性;长江三角洲地区数字普惠金融发展不仅显著促进本城市经济高质量发展,还推动了邻近城市经济高质量发展水平;长江三角洲地区政府支出、经济发展水平和人口密度对经济高质量发展均表现出显著的促进作用和正向空间溢出效应,且经济发展水平空间回归系数最大,对长江三角洲地区经济高质量发展促进作用最明显。基于上述研究结论,本文提出如下政策建议:
(1)缩小“数字鸿沟”,提升金融服务水平。虽然近年来数字普惠金融发展在我国取得了瞩目的成就,但依旧存在“数字鸿沟”问题,“数字鸿沟”的存在意味着还有部分群体处于数字普惠金融的服务范围之外,这将导致资源配置效率低下。因此,要通过财政补贴等手段加强长江三角洲偏远地区(尤其是农村地区)的网络基础建设,完善这些地区数字化服务的硬件设施,为偏远地区群众提供廉价优质的数字化服务,同时,加强对偏远地区群众的数字化教育,提升其数字化认知水平,加大对数字普惠金融的宣传力度,引导当地群众进行数字普惠金融消费,逐步缩小“数字鸿沟”,提升金融服务水平,激发数字普惠金融对经济高质量发展的促进作用。
(2)促进区域协作发展,发挥数字普惠金融空间效应。数字普惠金融在发展的过程中呈现出对邻近城市经济高质量发展正向空间溢出效应,为进一步发挥数字普惠金融的空间溢出效应,长江三角洲地区数字普惠金融发展水平及经济高质量发展水平较高的城市政府部门应制定相关政策,鼓励地区间生产要素和金融资本等的自由流动,打破地区间发展壁垒,提高资源配置效率,缩小长江三角洲地区城市间经济高质量发展水平的差距。同时,长江三角洲地区数字普惠金融发展水平和经济高质量发展水平较低的城市,要善于借鉴学习经济高质量发展水平较高的城市发展经验等,结合自身发展优势,如产业优势或政策优势等,充分利用数字普惠金融对实体经济的推动及促进消费结构升级等作用,促进经济高质量发展。
(3)加大政府支出,提高经济发展水平。政府支出在经济高质量发展过程中扮演着非常重要的角色,无论是生态环境质量的改善、公共基础设施的建设,还是教育、医疗、科学技术及社会保障等方面的投入,都离不开政府支出的支持。因此,要加大政府支出,通过促进企业进行绿色转型、提高人力资本水平、加快资本要素区域间流动从而提高资本配置效率以及提高社会福利水平等促进经济高质量发展。经济发展水平是经济高质量发展的基石,经济发展水平越高,越能够为环境污染治理提供资金支持,有利于促进绿色发展,进而推动经济高质量发展;同时,随着经济水平的提高,人们收入水平和消费需求会提高,从而促进消费结构的升级和经济高质量发展。
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