数字普惠金融对经济增长影响的区域差异性研究——以江苏省13 个市为例

杜亚梅，童中文

（安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243000）

一、引言

2005 年，联合国首次提出普惠金融概念，其主要目的是为了解决传统金融的金融排斥问题以及提高金融的配置效率，进而让社会各阶层可以接触到全面的金融服务。 随着互联网影响的扩大，数字经济和数字金融都得以迅速发展，突破了传统金融的局限，催生出数字普惠金融形态。2016 年G20 峰会将数字普惠纳入到普惠金融发展中，标志着普惠金融进入数字普惠金融的时代。2020 年，十四五规划中明确提出要加快数字化发展， 使数字技术在提高普惠金融服务覆盖面、 精准度方面发挥了更加显著的作用， 进而促进数字技术与实体经济的深度融合。

关于数字普惠金融对经济增长的影响差异性研究， 国内学者钱海章等根据中国各省份相关数据，实证得出数字普惠金融对经济增长存在显著的促进作用［1］。 数字普惠金融不同维度对经济增长的影响同样具有差异性，唐宇等通过面板回归实证结果可知，扩大数字普惠金融覆盖广度会促进经济的可持续增长，但普惠金融数字化水平对包容性增长的影响比较有限［2］。 数字普惠金融对经济增长不同维度的影响亦不相同， 詹韵秋通过中国30 个省市的面板数据，实证得出数字普惠金融分别与经济增长数量和经济增长质量之间存在“U”型和倒“U”型关系，数字普惠金融对经济增长数量会产生抑制效应，而对于经济增长质量则具有促进作用［3］。 郝云平认为数字普惠金融对经济增长的影响存在区域差异［4］，蒋庆正等认为地区上表现为东部抑制，而中西部表现为促进［5］。 晏鸿萃等通过实证得出数字普惠金融促进地区经济增长，同时可以缩小各地区间经济增长的差距［6］。

大多数学者采用构建评价指标来测度数字普惠金融的发展水平。2016 年，北京大学数字金融研究中心发布了 “北京大学数字普惠金融指数（2011—2015 年）”，2020 年则发布了第二期 “北京大学数字普惠金融指数（2011—2018 年）”，郭峰等认为相比第一期，第二期增加3 个二级指标和9 个具体指标， 使数字普惠金融指标体系框架更加完善［7］。 该指数已成为数字普惠金融研究领域的权威指数，被诸多学者用于实证研究。 文章亦基于该指数来开展江苏省数字普惠金融对经济增长影响的区域差异性研究。

综上所述，数字普惠金融与经济增长的关系研究主要基于中国所有省市，对于各地级市的研究尚不充分，因而研究成果则有待进一步挖掘。 在长三角经济带中，江苏省扮演着重要角色，是推进长三角地区经济增长的主要力量之一。不同区域具有不同的自然禀赋、技术水平以及社会文化背景，区域经济增长出现不平衡现象，故江苏省南北部经济发展具有一定程度的不平衡性，而不平衡的区域经济增长不利于全省的经济协调发展，长期来看会阻碍江苏省整体经济的高质量发展。数字普惠金融的发展有利于金融资源在江苏省各区域的灵活配置，有助于金融服务的需求者获得更好更多的服务，且能够提高金融服务的边际效用， 实现公平的金融权利，促进江苏省经济的协同发展。 文章以江苏省为研究样本，将其分为南部、中部、北部3 个区域分别进行研究和讨论。

二、江苏省数字普惠金融与经济发展的现状

（一）江苏省普惠金融发展现状

1.江苏省数字普惠金融发展趋势

如图 1 所示，2011—2018 年，数字普惠金融总指数飞速增长，其不同维度之间有着不同的发展趋向。从分指数来看，数字化程度增长速度最快，其次是覆盖广度，数字普惠金融使用深度指数增长速度最慢。2014—2017 年，数字普惠金融指数中分指数使用深度增长速度较快，成为数字普惠金融指数增长的重要力量。其主要原因可能是随着数字普惠金融指数的分指数覆盖广度和数字化程度达到特定值时，使用深度指数便成为数字普惠金融指数发展的主要力量。2011—2015 年，数字化程度指数处于增长形态， 但是在2015—2017 年间则处于下降状态， 在2017—2018 年间数字化程度指数又处于上升状态， 覆盖广度指数也一直处于上升状态。 而2018 年使用深度指数较前一年有所下降， 其原因可能是在政策的影响下， 货币基金指数从276.23降到234.92，投资指数由 318.37 到 302.17，其它使用深度指数下三级指标均保持增长状态。

图1 江苏省数字普惠金融指数及其一级分指数

2.数字普惠金融发展的地区收敛性

变异系数（CV),一般被用来测量区域的相对平衡度，计算公式为标准差比平均数。 变异系数值越大，区域的差异性越显著，存在不平衡性；相反，变异系数越小，则表明区域差异性不明显，相对均衡。使用变异系数法来衡量江苏省数字普惠金融指数，结果如表1 所示。

表1 江苏省2011—2018 年变异系数

从数字普惠金融来看： 江苏省变异系数在0.1左右，该结果表示江苏省数字普惠金融指数数据离散程度小，这说明数字普惠金融发展水平差异化较小，则江苏全省数字普惠金融发展相对均衡。 江苏省的变异系数整体趋势在变小， 自2013 年变异系数低于0.1， 说明江苏省内数字普惠金融发展水平差异化变小。 从各区域来看，苏南苏中苏北变异系数都低于0.07，表明各区域间内部的数字普惠金融发展水平差异化很小，发展相对平衡。

（二）江苏省经济发展状况

1.经济发展趋势

由图 2 可知，2011—2018 年，江苏省经济增长规模在不断扩大，但经济增长速度有所放缓，总体上保持着高质量发展。人均国民生产总值最能够反映生产水平和收入水平的综合指标，故文章采用人均生产总值衡量地区经济增长质量。 在2011—2018年间，江苏省人均生产总值接近苏中地区人均生产总值水平，而苏南地区的人均生产总值明显高于苏北地区人均生产总值，可见江苏省各区域的经济发展水平存在明显差异。 就苏南区域而言，其区位条件良好，产业结构优化度高，成为江苏省中经济较为发达的区域。 苏北区域为江苏省经济欠发达地区，产业结构比较落后，经济发展状况落后于其它地区。

图2 江苏省各区域人均GDP

2.经济发展的地区收敛性

由表1 可知，从经济增长方面来看，江苏全省各年份变异系数均高于0.3， 这表示数据离散程度较大，即江苏省内经济发展存在较大差异，发展相对不平衡， 但江苏省变异系数整体呈下降趋势，因而江苏省内经济发展差距正逐渐缩小。苏南区域变异系数在0.1 左右，逐年减少，但在2016 年后开始增长，说明苏南区域经济差距相对缩小，但在2016年后差距相对在扩大。 苏中变异系数在0.05 左右，说明苏中经济发展相对平衡。 苏北变异系数均在0.1 以上，可见苏北区域经济发展相对不平衡。苏南区域变异系数下降程度大于苏北区域。从各地区的变异系数来看，苏中最低，这说明苏中区域发展相对比较均衡。

（三） 数字普惠金融对实体经济增长的影响机制分析

中国金融市场的“马太效应”显现，李建军等认为数字普惠金融能够借助互联网技术大幅度降低金融服务的成本， 让弱势群体进入到金融体系当中，有效地解决金融排斥的问题，从而推动包容性经济增长［8］。 周泽炯等认为小微企业通过数字普惠金融能够获取低成本的金融资源，将所获得的资金投入生产，提高当地生产水平，进而拉动国民生产总值的增长，同时，提高就业者的实际收入，刺激消费，推动经济快速增长［9］。

三、变量选取、模型设定与数据来源

变量间存在量纲关系和异方差的影响，为了消除该影响，文章对各个变量均采用无量纲化和对数化处理。

（一）变量选取

第一，被解释变量。 文章通常采用地区生产总值大小来表示经济增长的情况，这是测量各地区经济发展的指标之一， 因而采用人均GDP 的自然对数In（agdp）作为被解释变量。

第二，核心解释变量。 文章以数字普惠金融指数的对数In(ifi)作为核心解释变量。该数字普惠金融指数来自北京大学互联网金融研究中心发布的 《北京大学数字普惠金融指数（2011—2018 年）》，能够反映我国各省以及各地级市数字普惠的金融状况。

第三，控制变量。 为了精确地量化数字普惠金融与经济增长的关系，并考虑到其余要素可能对经济增长导致相应的影响，文章借鉴宋晓玲学者的论文成果［10］，在此基础上建立相应的控制变量，并创新性地构建消费者价格指数变量。所有控制变量的原始数据均来源于《江苏省统计年鉴》和各地级市的统计年鉴，其中部分数据经过计算整理而得。 控制变量内容具体如下（实证部分均采用其对数进行处理）：

1.产业结构：产业结构用第三产业生产总值占生产总值的比重来衡量。 产业结构越合理的地区，经济发展越快；

2.受教育水平：受教育水平用教育经费支出占一般公共财政预算支出的比重来衡量。 一般来说，居民受教育程度与经济发展存在关联性，即受教育程度越高的地区，其经济增长速度越快；

3.外贸依存度：外贸依存度用进出口总额占生产总值的比重来衡量；

4.消费者价格指数。 为了防止出现经济膨胀现象而产生的不良影响，进而选择消费者价格指数作为控制变量。

（二）变量统计描述

文章选取2011—2018 年的数据， 用插值法来填补部分缺失的数据，样本数为104。 表2 为变量的描述性统计结果。 结果表明， 经济增长的人均GDP 最小值为 27 839 元，最大值为 174 270 元，均值为85 974.4 元，标准差为36 425.56 元，这说明13 个城市的经济增长差距较大， 数据的波动性比较大。 数字普惠金融指数最大值为289.18，最小值为50.53，均值为177.3，标准差为65.38，这说明江苏省各地级市的数字普惠金融发展差异化较大，波动幅度较大， 数字普惠金融地区发展明显不平衡。产业结构和外贸依存度的最大值与最小值相差较大，这说明江苏省内产业结构分布较为不合理且对外开放程度有较大差别。消费者价格指数和受教育水平的最大值与最小值相差较小， 数据波动性较小，说明发展相对均衡。

表2 各变量统计性描述结果

（三）模型假定

文章采用面板回归模型来探究数字普惠金融对江苏省区域经济增长的差异性影响。面板回归模型主要形式有混合模型、变截距模型以及变系数模型3 种形式， 具体模型的选定需要进行Hausman检验。 面板回归模型具体公式设计如下：

其中α0为常数项；α1为变量数字普惠金融的回归系数；α2为变量产业结构的回归系数；α3为变量受教育水平的回归系数；i 表示江苏省各个区域；t 表示不同的年份；Inagdp 为人均 gdp 的对数；Inifi为数字普惠金融水平的对数；控制变量包括产业结构、受教育水平、外贸依存度以及消费者价格指数，其对数分别为 Inis、Inedu、Inopen 和 Incpi。

（四）数字普惠金融城市分类

江苏省把长江以南城市划分为苏南区域，将淮河以北划分为苏北区域，位于长江和淮河之间划分为苏中区域。 表3 为数字普惠金融城市的具体分类。 苏南包括南京、无锡、常州、苏州和镇江5 个城市，苏中包括南通、扬州和泰州3 个城市，苏北包括徐州、淮安、宿迁、盐城和连云港5 个城市。

表3 数字普惠金融城市分类

四、实证检验

（一）变量平稳性检验

首先对原变量进行平稳性检验，研究发现原变量在5%的显著性水平下，不拒绝原假设，存在单位根，说明原变量是不平稳序列。 将原变量进行对数化处理，再进行平稳性检验，结果显示在5%的显 著 性 水 平 下 ， 变 量 lnagdp、 lnifi、lnis、Inedu、Inopen 和Incpi 都是显著的，均能拒绝原假设，因此0 阶差分序列是平稳的，具体结果如表4。

表4 ADF 单位根检验

（二）面板模型分析

1.豪斯曼检验

文章对江苏全省及其南部地区、中部地区和北部地区分别进行豪斯曼检验，进而来确定使用的回归方法是固定效应模型还是随机效应模型。全省层面以及南中北部面板数据检验结果如表5 所示。

表5 豪斯曼检验（Hausman）结果

从江苏全省层面以及南中北部区域面板数据结果来看，其Hausman 检验的p 值均为0.000 0，强烈拒绝随机效应模型的假设，因而固定效应相对于随机效应模型具备更好的拟合效果。

2.实证结果与分析

回归结果分析发现， 各地区样本的 R2值接近于1，说明方程整体的拟合程度较好。 同时，模型通过 F 检验，这说明自变量中有 99% 的概率对因变量有显著影响。

由实证结果得出，数字普惠金融显著地促进各区域经济的增长。 从江苏省来看，数字普惠金融每提高1%，则经济增长0.476 956%。 控制变量产业结构在1%的显著性水平下通过显著性检验，与被解释变量之间存在正相关关系，产业结构升级明显拉动经济增长， 即第三产业的发展推动经济的增长；变量消费者价格指数对江苏省以及各区域都对促进经济发展具有显著影响。

从回归结果可以看出，数字普惠金融对促进经济增长的效应在苏南、苏中、苏北间存在明显不同。在数字普惠金融对促进经济增长方面，苏南、苏中地区要强于苏北地区，其原因主要由于苏北的数字普惠金融发展程度较低。

表6 模型回归结果

升级的产业结构能够促进经济增长，但对于各地区存在明显不同的作用效果。 总的来看，苏北的产业结构调整推进经济增长， 其主要原因在于：近年来，随着产业结构升级和产业转移，苏南地区部分产业向苏北转移，这在一定程度上促进苏北地区的产业结构升级。 此外，政策红利也促进苏北地区的发展。

回归结果表示，在受教育水平变量对促进经济增长方面，苏南地区高于苏中、苏北区域，苏中和苏北区域的受教育水平没有通过显著性检验，其原因主要是： 虽然政府在苏中地区投入了大量教育经费，但培养出来的人才大多于江苏省内经济发达的城市谋生，进而多留在苏南区域，而不愿回到苏中、苏北地区，结果导致受教育程度水平高并未起到带动苏中、苏北地区经济发展的作用。

（三）协整检验

文章选取的变量均为0 阶单整， 故进行Johansen 协整检验， 该检验的目的是防止出现伪回归现象，并判断各个变量之间的长期均衡关系是否存在。 Kao 检验主要针对个体固体效应模型，故文章选用Kao 检验法对变量之间的协整关系进行检验，检验结果如表7 所示。

表7 Kao 检验结果

江苏省以及各区域的p 值均在1%的水平下拒绝原假设， 并且剩余残差在1%的水平下均显著， 说明变量间存在协整关系。 因此， 因变量lnagdp 和自变量 lnifi 以及各控制变量之间存在长期均衡关系。

五、研究结论与政策建议

文章通过构建2011—2018 年江苏省13 个地级市的面板数据模型，以探究江苏省数字普惠金融对经济增长影响的区域差异性。 研究结果表明：第一，江苏省数字普惠金融以及经济发展区域差异在不断缩小；第二，数字普惠金融发展对江苏省及各区域经济增长具有明显的促进效果；第三，苏南、苏中、苏北地区数字普惠金融对经济增长的影响具有区域差异性， 具体表现为苏中部经济增长最为明显，其次苏南，最后为苏北；第四，经济增长和数字普惠金融、产业结构、受教育水平、外贸依存度以及消费者价格指数存在长期的稳定关系。

综上所述，为更好地促进江苏省及其各区域间经济的高质量发展，文章提出以下建议。

（一）明确数字普惠金融发展的新格局，精准缩小地区差异

参照北京大学最新的数字普惠金融指数，数字普惠金融高速增长，即便在2020 年疫情时期，数字普惠金融仍然增长，这说明数字普惠金融已进入高质量发展阶段，而未来区域差异主要体现在使用深度的地区差异上。为使江苏省经济能够得以高质量发展， 数字普惠金融指数地区发展能够趋于均衡，则缩小使用深度的区域差异至关重要。

（二）持续推进数字普惠金融的发展，拉动经济快速发展

最近中央发布《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》，规范小额贷款公司的贷款业务，防范小微企业的信贷风险。但目前数字普惠金融仍然存在多种风险，防范金融系统性风险是推进数字普惠金融高质量发展要求。为能够降低金融系统性风险，相关部门需要从以下几方面着手：第一，中央银行应建立系统性的数字普惠金融监管体系，提高数字普惠金融的发展环境。数字普惠金融在扩大普惠金融服务范围的同时，也存在交易安全等各种风险。 数字普惠金融比传统金融风险的传播速度更快、范围更广，而且数字普惠金融具有相对较低的服务门槛，甚至存在部分参与者未经过专业培训的现象，因此其监管难度较大。因此，相关部门对此实施具有针对性的相关监管政策是十分必要的。 第二，政府应进一步加强金融基础设施建设方面的投入力度，完善江苏省各区域数字普惠金融基础设施建设。 通过数字化技术，创新性地开展数字普惠金融产品及服务的研究， 并充分发挥其特殊优势，使江苏省各地级市能够从数字普惠金融中受益，从而使经济得以增长。 第三，因为数字普惠金融发展较迟，该领域的相关法律法规尚不完善，因此有关部门需要完善数字普惠金融领域的法律法规，明确数字普惠金融相应的法律框架，使个人信息以及数据使用等达到安全规范标准，以期实现互联网、数字普惠金融及经济增长的耦合。

（三）缩小各区域间经济差距，实现经济均衡发展

苏北区域应该进一步增强产业结构的调整和相关技术人才的引进与培养，进而提升数字普惠金融发展水平，以期更好地发挥数字普惠金融对区域经济增长的促进作用。苏南地区的经济发展水平相对较高，因而数字普惠金融发展所需要的基础设施与技术支持较为完善，其数字普惠金融发展水平相对较高。 而苏中和苏北区域相对于苏南来说，数字普惠金融发展所需的基础设施建设与相应的技术支持则相对落后。 因此，这些地区政府应实施有针对性的金融扶持政策，实施“一地一策”，对不同地区实行不同的再贷款政策等。 各地区应加强合作，落后地区应学习发达地区发展数字普惠金融的经验，学习先进技术，进而推动数字普惠金融的均衡发展。 同时苏北区域应当因地制宜，结合自身发展现状，向苏中苏南区域学习，改善产业结构，合理规划建设通信与网络基础设施，注重人才的培育与引进， 进而为数字普惠金融的发展奠定良好的基础，促进经济的高质量发展。