［提要］　数字普惠金融作为推动经济增长的工具，是实现我国经济高质量发展的重要媒介。依据陕西省10个地级市面板数据，构建地市级层面的经济高质量发展指标体系，并结合数字普惠金融指数，通过空间杜宾模型探究数字普惠金融与地级市经济高质量发展之间的关系。

关键词：数字普惠金融；经济高质量发展；指标体系；空间杜宾模型

本文获得西安财经大学研究生创新基金项目资助（编号：21YC036）

中图分类号：F064.1 文献标识码：A

收录日期：2022年5月13日

如何提高经济发展质量，一直是社会研究的核心问题。因为“经济高质量发展”是一个全新的概念，衡量经济高质量发展水平、分析影响经济发展质量的因素成为近年来的热门话题。在指标测度研究成果中，唐娟等（2020）通过效率极高的DEA-SBM模型和基尼系数模型来衡量区域之间经济发展的质量。除单一指标的测度，也有学者认为，采用单一维度衡量经济发展质量存在局限性，无法反映经济发展的全貌。基于此，程广斌和王朝阳（2020）构建包含经济发展、创新绩效、生态文明、社会民生和基础设施的指标体系来衡量经济高质量发展。

在经济高质量发展的影响因素方面，大量研究认为经济高质量发展与生态环境治理、全要素生产率、国内国际双循环以及金融资源配置水平等都有紧密的联系，其中郭华等（2021）分析了金融资源配置水平对经济高质量发展产生的影响，研究结果表明，该影响提高了经济高质量发展向某一顶点值靠近的速度，由于我国绝大部分地区的金融资源配置水平低于全国平均水平，所以对于经济弱省来说，较低的金融资源配置水平限制了经济增长。

现如今，我国经济高质量发展已经取得了突破性进展，但总体来说，发展水平依旧呈“东高、中平、西低”的不平衡发展现状，区域之间发展不平衡的问题仍然突出。找到推动中西部经济高质量发展的新手段，是解决区域地区发展不平衡问题、提高全国经济高质量发展水平的关键。金融正向刺激经济增长的作用已经得到了许多学者的证实，数字普惠金融作为金融领域崛起的一种新的金融资源配置方式，具有低成本、覆盖广、服务主体多元化等优点，与经济高质量发展的绿色、开放、共享等理念不约而同，数字普惠金融是向贫困地区、中小微企业延展基础金融服务，助力乡村振兴的高能工具和良好渠道。已有学者围绕数字普惠金融对经济高质量发展的影响展开研究，从区域角度分析，贺健和张红梅采用系统GMM方法研究表明，相比于中、东部地区，在西部地区数字普惠金融对我国经济高质量发展的正向促进效果更加明显；从微观角度来说，梁榜和张建华通过Tobit模型考察数字普惠金融对整座城市与中小企业技术创新的激励效应，发现数字普惠金融的发展有利于促进城市和微观企业技术创新，从而间接地提升经济高质量发展水平。

深入分析已有的文献可以发现，现有的关于数字普惠金融对经济高质量发展影响的研究主要存在三个方面的问题：（1）大多研究都集中在宏观区域层面，比如以全国或者经济带区域为样本单位，从地级市考察的研究成果较少，对于区域经济高质量发展的指标体系构建和测度也相对匮乏；（2）已有的研究成果大多局限于从数字普惠金融影响经济高质量发展的某一分支展开探讨，并未从整体上把握两者发展的规律，数字普惠金融对经济高质量发展的综合影响难以显现；（3）简单地使用面板数据模型分析数字普惠金融对经济高质量发展的影响，忽略了空间层面上区域发展之间的相关性及溢出效应。

因此，本文选择经济高质量发展水平较低的陕西省10个地级市为样本，首先以指标构建的科学性以及数据获取的可行性为前提，紧扣新时期经济高质量发展的五大内涵，构建陕西省地级市层面的经济高质量发展指标体系；其次采用熵值法和综合评价法计算出这10个地级市经济高质量发展水平的综合得分，寻找陕西省各地级市经济高质量发展水平的趋向；最后借助数字普惠金融指数，根据空间计量模型，实证分析数字普惠金融对地级市经济高质量发展会做出怎样的贡献，同时考察数字普惠金融指数对经济高质量增长的间接溢出效应。

一、模型设定、数据来源与变量选择

（一）模型设定。著名的空间计量经济学家Anselin提出，几乎所有的数据都具有空间相关性和空间依赖性，同时随着各地区间发展的相互依赖性越来越强，各地区的经济发展在空间上也存在相关性。为了保证研究结果的科学性和可靠性，本文构建的基础模型选择包含解释变量滞后项的空间杜宾模型。

（二）数据说明。考虑数据的可得性和完整性，最终选取2011～2019年陕西省10个地级市的面板数据进行实证研究，文中所涉及的原始数据来源于《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、国民经济和社会发展统计公报以及2011～2019年北京大学数字普惠金融指数，本文对所有的原始数据均取自然对数。

（三）变量选择

1、解释变量。由北京大学数字金融研究中心课题组提供的《数字普惠金融指数》数据库，能够非常全面、准确地衡量中国数字普惠金融的发展现状，为数字普惠金融领域的发展提供了有力的数据支持。本文选取陕西省各地级市2011～2019年数字金融覆盖广度（Wide）、使用深度（Depth）和数字化程度（Digit）作为核心解释变量。

2、被解释变量。经济高质量发展（Dep）。在秉承“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念的基础上，遵循指标体系设计的合理性、科学性等原则，选取经济、创新、协调、绿色、共享五个二级指标，人均GDP、社会消费品零售额占GDP比值、第三产业占比、劳动生产率、科学技术支出占GDP比值、GDP增速、失业率、人口自然增长率、居民人民币储蓄增速、液体污染排放消耗、气体污染排放消耗、一般工业固体废物综合利用率、污水处理率、生活垃圾无害化处理率、建成区绿化覆盖率、人均公园绿地面积、人均公共财政支出等20个三级指标。

3、控制变量。在借鉴其他文献的基础上，考虑其他外部因素对经济高质量发展产生的影响，本文控制变量主要选取为政府干预（Gov），用一般财政支出占GDP的比重来计算。

二、实证结果分析

（一）构建空间权重矩阵。本文选择经济距离矩阵作为空间权重矩阵，经济距离矩阵刻画了两个地区经济差距的大小，即经济空间上的“距离”，以经济距离矩阵表示地市之间的经济差距。

（二）空间自相关检验。为了验证各地级市之间经济高质量发展是否存在明显的空间相关性，采用Moran's I对各地级市2011～2019年的经济高质量发展指数的数据进行空间自相关性检验，采用全局空间自相关性分析方法的检验结果如表1所示。从表1可以直观地看出，样本中2011～2019年Moran's I均大于0，并且在5%的水平上显著，这表明陕西省各地级市的经济高质量发展水平之间存在较明显的空间相关性。同时，Moran's I先下降后上升的趋势，说明陕西省各地级市经济高质量发展的集聚程度呈“U”型发展。（表1）

（三）模型选取。通过上述变量的定义以及空间自相关性检验的结果，在考虑各地级市之间数字普惠金融的空间溢出效应的情况下，构建基础模型。根据LM检验、LR检验、Wald检验以及Hausman检验结果，最终采用时间固定效应的空间杜宾模型。本文的具体模型如下：

Depit=β0+ρ■wijDepjt+βXit+θ■wijXjt+μt+εit

其中，Dep为解释变量；X为被解释变量；ρ为空间自相关系数；β为自变量系数；w为空间权重矩阵；θ为空间溢出系数；i和t分别表示不同地级市和年份；μt是时间固定效应；εit是一个服从正态分布的随机误差项。

（四）实证结果分析。模型具体估计结果如表2所示。从空间杜宾模型回归结果来看，空间自相关系数在5%的水平上显著为正，说明陕西省各地级市的经济高质量发展在空间上存在显著的正相关性，其中某一个城市的经济高质量发展在一定程度上不仅影响着周边城市，同时也受到其他城市的影响。（表2）

根据空间杜宾模型的估计结果显示，覆盖广度（Wide）对经济高质量发展的影响程度最大，一座城市数字普惠金融指数的覆盖广度每提高1%，将拉动该城市的经济高质量发展水平增长0.416%。但是，从空间溢出的估计结果来看，覆盖广度并没有通过显著性检验，说明改变覆盖广度的水平，并不会对周围城市的经济高质量发展水平产生影响。

使用深度（Depth）回归系数显著为0.283，表明使用深度水平若提高1%，经济高质量发展水平将提高0.283%，同时使用深度的空间溢出效应通过了5%显著性检验，这表明本地区的使用深度水平提高1%，将会推动周边地区的经济高质量增长约0.665%，其溢出效应的作用已经远大于对本地区的促进作用。

数字化程度（Digit）的回归系数和空间溢出系数分别为0.085和0.298，在解释变量中对经济高质量发展的影响程度最小，这表明数字化程度水平若提高1%，将会推动本地区的经济高质量增长0.085%，推动邻近地区的经济高质量增长0.298%。

政府干预作为控制变量（Gov）在模型中的回归系数和空间溢出系数都通过了1%的显著性检验，分别为0.514和1.157，说明政府干预的能力每增加1%，将拉动本地区的经济高质量发展水平增长0.514%，拉动邻近地区的经济高质量发展水平增长1.157%。

三、结论

本文选取陕西省10个地级市2011～2019年的面板数据作为研究样本，通过空间构建杜宾模型检验了数字普惠金融发展对经济高质量发展水平的影响，研究结论如下：（一）陕西省各地级市的经济高质量发展水平存在较明显的空间相关性，2011～2019年的集聚程度呈“U”型发展。（二）数字普惠金融指数中的覆盖广度、使用深度和数字化程度对经济高质量发展有显著的积极影响，也就是说数字普惠金融指数越高，经济高质量发展水平越高，作用大小的排序为数字化程度＜使用深度＜覆盖广度。（三）覆盖广度和数字化程度对经济高质量发展存在着显著的正向溢出效应，两者对周边城市的促进作用大于对本地区的促进作用。（四）以政府干预作为控制变量时，它对经济高质量发展产生的直接和间接溢出效应，对本地区以及周边地区的经济高质量发展均具有显著的正向推动作用。未来数字普惠金融的发展，应该继续拓展金融服务的广度、深度和数字化程度，将高质量发展向更高水平推进。

（作者单位：西安财经大学统计学院）

主要参考文献：

［1］唐娟，秦放鸣，唐莎.中国经济高质量发展水平测度与差异分析［J］.统计与决策，2020.36（15）.

［2］程广斌，王朝阳.全要素生产率与区域经济高质量发展的空间非线性检验［J］.统计与决策，2020.36（15）.

［3］雷汉云，王旭霞.环境污染、绿色金融与经济高质量发展［J］.统计与决策，2020.36（15）.

［4］张艳.新发展格局下跨境电商驱动经济高质量发展的动力机制与路径优化［J］.商业经济研究，2021（22）.

［5］郭华，罗彤，张洋.金融资源配置水平与经济高质量发展［J］.统计与决策，2021（23）.

［6］贺健，张红梅.数字普惠金融对经济高质量发展的地区差异影响研究——基于系统GMM及门槛效应的检验［J］.金融理论与实践，2020（07）.

［7］梁榜，张建华.数字普惠金融发展能激励创新吗?——来自中国城市和中小企业的证据［J］.当代经济科学，2019.41（05）.

［8］詹韵秋.数字普惠金融对经济增长数量与质量的效应研究——基于省级面板数据的系统GMM估计［J］.征信，2018.36（08）.

［9］贤成毅，王恩华.长江经济带数字普惠金融、产业结构升级对经济增长影响——基于空间溢出效应和中介效应的实证研究［J］.吉林金融研究，2021（08）.

［10］Guyuan Han，Youfei Hu，Yuhan Zhang.Digital Inclusive Finance，Innovation and Entrepreneurship［J］.Scientific Journal of Economics and Management Research，2019（05）.

［11］何燕，李静.授人以渔：数字普惠金融的减贫效应及就业机制［J］.消费经济，2021.37（03）.

［12］Yu Naishu，Wang Yanzhe.Can Digital Inclusive Finance Narrow the Chinese Urban Rural Income Gap? The Perspective of the Regional Urban Rural Income Structure，Sustainability，2021（11）.

［13］Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models［M］.Spatial Econometrics：Methods and Models，1988.

［14］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）.