数字金融能推动区域经济协调发展吗？

姚登宝，许佳敏

（安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601）

一、引言及文献综述

党的十九大报告中指出，实施区域协调发展是新时代国家重大战略之一，也是贯彻新发展理念、建设现代化经济体系的重要内容。2020年政府工作报告中提出，要加快落实区域发展战略。由于我国幅员辽阔，不同地区之间资源禀赋差别较大，迫切需要用新发展理念来指导各地区的统筹发展，从而促进经济和社会协调发展。

作为现代经济发展的核心，金融可以通过信息传递、信用创造、资金配置等功能驱动经济发展。Schumpeter（1912）首先提出金融中介的信用创造与企业创新是经济发展的主要动力，King和Levine（1993）[1]、谈儒勇（1999）[2]等对金融发展与经济增长间的相关性进行了实证分析，结果表明金融发展与经济增长存在正相关关系。随着研究的不断深入，学者们开始探讨金融发展与经济增长间的非线性关系。王晋斌（2007）[3]通过GMM法实证发现在金融管制程度高的地区，金融发展不会对经济增长产生积极的影响，反而是一种负面因素。Chang等（2010）[4]采用1991—2005年四大国有商业银行区域存贷款比值作为衡量金融发展的指标，实证得出资金再分配及银行贷款和区域经济增长之间不存在相关关系。

随着互联网行业的快速发展，支付宝、余额宝等线上金融平台与现代经济生活的深度融合，中国的数字金融应运而生。与金融科技概念类似，数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用大数据及云计算等数字技术实现网络借贷、移动支付、投资等新型金融业务模式[5]。数字金融的发展与各地区经济增长趋势基本吻合。

金融科技的发展提升了传统金融业务服务于实体经济的能力，助推资产管理业务“脱虚向实”，为推动经济高质量可持续发展提供客观条件[6]。在经济体系仍处于发展阶段的国家，普惠金融数字化对推动金融转型发挥着重要的作用，移动支付系统也成为发展普惠金融的最佳工具之一[7]。荆文君和孙宝文（2019）[8]认为数字经济可以通过新的投入要素、资源配置效率和全要素生产率来促进经济增长。钱海章等（2020）[9]采用双重差分法实证指出数字金融可以通过技术创新与地区创业推动经济发展，且该效应在城镇化率低和物质资本高的省份更显著。除此以外，蒋长流和江成涛（2020）[10]实证研究发现数字普惠金融在推动经济增长方面存在一定的技术门槛，在跨越门槛值之后该影响才会更显著。数字金融不仅可以显著缓解融资约束、刺激区域创业解放、促进中小微企业进行技术创新[11-12]，还可以通过降低农村地区的金融排斥，缩小收入差距，减缓农村贫困[13-14]。

数字金融近年来蓬勃发展，实现区域经济协调发展也成为新时代国家重大战略之一，因此评估数字金融在多大程度上影响区域经济协调发展就显得尤为重要。本文对现有研究的补充：第一，研究数字金融对区域经济协调发展影响的具体机制；第二，从城乡、各地区探究数字金融对区域经济协调发展影响的异质性。

二、理论机制与研究假说

传统金融以商业银行提供间接融资为主，金融服务也主要面向发达地区与大型企业，资金高成本、高门槛以及信息的不对称，导致区域经济发展失衡。互联网技术的高速发展减少了融资双方的信息不对称，拓宽了传统金融的服务范围，提升了普惠金融的服务质量。数字金融的出现与渗透，改变了中小微企业以及弱势群体融资难的现有格局，能够有效支持区域经济协调发展。鉴于此，本文将探讨数字金融影响区域经济协调发展的理论机制，并且推演出本文的研究假说。

（一）缓解融资约束，激励各地区进行创新创业

创新创业是驱动经济增长，实现经济可持续发展的重要方式。互联网技术与金融的深度融合为转变经济发展模式提供支持。数字金融发展的初衷是实现金融服务供给的均等化，提高金融资源的可获得性，尤其是针对中小微企业融资难的问题。人工智能、云计算以及大数据技术降低了资金融通的成本，同时拓宽了中小企业的融资渠道，使得中小企业以及弱势群体更容易获得资金支持。信贷投放不再局限于发达地区与大型企业，融资约束的缓解激励各地区进行创新创业。谢绚丽等（2018）[15]以新增企业注册信息作为地区创业活跃度指标，实证得出数字金融能够显著促进地区创业，并且这种促进作用主要集中在城镇化率低的地区以及中小微企业。

（二）提升资源配置能力，推动经济“脱虚向实”

引导资源向高效率地区和企业流动，同时兼顾落后地区经济发展是实现区域经济协调发展的重要途径。资源配置功能是金融推动经济发展的重要机制，传统金融正在经历数字化时代，互联网科技的发展拓宽了传统金融的服务范围和触达能力，实现资源配置的高效率，提升金融服务于实体经济的能力。汪亚楠等（2020）[16]实证研究得出数字金融能够引导经济“脱虚向实”，提振实体经济，并且存在着结构效应。具体来说，覆盖广度和使用深度对于实体经济的提振效应显著，而数字化程度并不显著。综上，提出第一个假设：

H1：数字金融能够促进区域经济协调发展，且该效应存在结构差异。

（三）改善收入分配，促进经济包容性增长

因地区资源禀赋差异较大，资源主要流向高效率地区，导致区域收入存在差距。同时传统金融成本较高且无法辐射全部区域，使得偏远地区与经济发达地区的收入差距进一步扩大。缩小收入差距，实现经济包容性增长成为亟需解决的问题。数字金融具有覆盖范围广、触达能力强的特点，能够兼顾经济发展的效率与公平。数字金融的“普惠”性质让低收入群体获得公平的机会进行金融活动，同时数字金融的政策性使得金融资源能够向欠发达地区倾斜，有利于改善收入分配。张勋等（2020）[17]通过构建一般均衡理论框架，研究发现数字金融的发展使得居民收入，尤其是农村居民收入有了显著提高，从而促进经济包容性增长。

（四）减缓农村贫困，助推乡村振兴

城镇化与经济发展之间具有较强的关联性，即越是发达的区域，其城镇化水平就越高，而发达地区的数字金融也更加活跃[18]。农村地区由于地理位置偏远且交通基础设施不完善，金融意识薄弱，存在严重的金融排斥。随着互联网的兴起和金融科技的发展农村居民金融知识得到一定的普及和提高，降低了农村地区的金融排斥。农村居民能够通过参与金融活动提高收入，减缓贫困。加快推进城镇化进程，缩小城乡差距，是实现乡村振兴的重要方式。马亚明和周璐（2022）[19]通过构建乡村振兴指数，实证得出数字普惠金融能够促进乡村振兴，且该影响在发展水平较低的乡村更显著。综上所述，提出第二个假设：

H2：数字金融影响区域经济协调发展存在地区、城乡之间的差异性。

三、研究设计

（一）变量说明与数据来源

1.被解释变量：区域经济协调发展。参考彭桥等（2021）[20]，采用人均GDP来代表区域经济协调发展情况。

2.核心解释变量：数字金融。本文选取北京大学发布的省级数字普惠金融指数代表数字金融发展情况，数字普惠金融指数包括覆盖广度、使用深度和数字化程度三个二级指标。

3.控制变量：（1）城镇化水平，用城镇人口占总人口之比表示。不同区域的城镇和农村发展可能存在差异，从而对区域经济协调发展的影响程度不同。（2）政府干预，用政府一般预算支出占GDP之比来表示。政府的财政支出一般用于公共事业以及基础设施建设等方面，从而拉动经济发展。（3）教育程度，用中学在校人数占总人口之比来表示，人力资本的投入对于经济发展的作用是不可忽视的。（4）开放程度，用对外贸易进出口总额占GDP之比来表示。对外开放会引起地区要素流动，同时引进国外发达国家的先进技术来促进经济增长。（5）科研投入，用科技支出占GDP之比来表示。科技是第一生产力，科技的快速发展可以从根本上拉动经济增长。（6）产业升级，用第三产业增加值与第二产业增加值之比来表示。

4.数据来源：本文选取2011—2020年全国除港澳台地区31个省区市数据，其中东部、中西部地区的样本比例分别为35.48%、64.52%，城乡样本各包括31个省份。本文数据来源：其一，数字金融指标来自北京大学数字金融研究中心发布的《中国数字普惠金融发展指数》；其二，其他数据指标均来自国家统计局。各变量描述性统计如表1所示。

表1 描述性统计

（二）实证模型

为了检验数字金融对区域经济协调发展的影响，本文构建了如下计量模型：

其中，pgdpit为i省份在t年的人均GDP；difit为i省份在t年的数字金融指数，包括覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度；controlit为控制变量，包括城镇化水平、政府干预、教育程度、开放程度、科研投入、产业升级；λit为个体固定效应，μit为时间固定效应，ϵit为随机扰动项。

四、实证分析

（一）基准回归分析

本文对面板数据进行Hausman检验，结果显示Prob＞chi2=0.000即拒绝应使用随机效应模型的原假设，因此判断应设定固定效应模型。回归模型采用省份和年份的双重固定效应。表2中列（1）用于检验数字金融对区域经济协调发展的促进作用，回归系数为559.191在1%的水平下显著且为正。具体来说，数字金融指数每提高1%，人均GDP将提高559.191个百分点，说明数字金融对于人均GDP的增长具有显著的正向效应，数字金融的发展显著促进了区域经济的协调发展。列（2）为加入其他影响人均GDP因素后的结果，数字金融的回归系数下降为426.125，仍在1%的水平下显著为正，说明在加入控制变量之后，数字金融仍然能够对区域经济协调发展起到促进作用。

（二）结构效应

数字金融的二级指标包括覆盖广度、使用深度以及数字化程度，分别代表了数字金融的用户触达性、参与性以及便利性三个维度，以此来分析数字金融的结构效应。在表2中，列（3）至列（8）为数字金融的二级指标对区域经济协调发展的影响，回归结果均显著且为正值，说明三个指标均为正向促进作用。具体来看，在不考虑控制变量的情况下，使用深度和数字化程度的回归系数均在1%的水平下显著，说明其对区域经济发展影响具有明显的正向促进作用，而覆盖广度的影响则相对较弱。其原因可能是：第一，覆盖广度的拓展仅仅代表着触达性的拓宽，而实际对于用户提供金融服务并不如数量上有效，因此并不会对经济协调发展起到明显的效果。同时，在加上控制变量之后，回归结果的系数从198.240在10%的水平下显著，上升到251.002在5%的水平下显著，说明控制变量加深了覆盖广度对于区域经济协调发展的影响；第二，使用深度的回归结果系数为269.630在1%的水平下显著，说明数字金融提供的服务实现了用户的有效需求，使用程度越深，对区域经济协调发展的影响就越明显；第三，数字化程度的回归系数为179.694在1%的水平下显著为正，说明数字化程度的推进在给用户享受金融服务带来便利性的同时，也大大降低了服务的门槛，低成本带来的高效益能够促进经济的协调发展。

表2 数字金融对区域经济协调发展的影响效应

观察控制变量的回归结果可以发现，城镇化水平与政府干预对区域经济协调发展具有显著的抑制作用，城镇化水平的影响可能是由于城乡间的差距加大进而会抑制经济协调发展，政府干预则可能是各地区政府均是出于自身发展进行财政的预算支出，而那些资源较好的地区发展也会越来越好，相反条件较差的地区则会越来越差，因此对区域经济的协调发展起抑制作用。教育程度、开放程度、科研投入以及产业升级对经济协调发展的影响并不显著，可能的解释是这四个维度对于经济的影响都是长期的。

（三）内生性检验

考虑到区域经济协调发展水平可能会受到过去经济发展水平的影响而产生的内生性问题，本文引入人均GDP的滞后项，由于动态面板模型的系统GMM是对差分GMM的扩充，相当于将差分方程和原水平方程联立起来，且两步系统GMM估计相比一步系统GMM估计值的标准误差有明显下降，因此本文采用两步系统GMM进行分析，回归结果见表3的（1）列。AR（1）检验P值为0.0936小于0.1，AR（2）检验P值为0.5528大于0.1，说明一阶序列自相关显著而二阶序列自相关不显著，同时Sargan检验的P值也大于0.1，即不能拒绝工具变量有效性的原假设，表明模型的设定是合理的并且工具变量也是有效的。由列（1）结果可以看出，在考虑了内生性之后，数字金融与区域经济发展之间仍然存在显著的正相关关系。

表3 系统GMM检验和稳健性检验

（四）稳健性检验

1.工具变量法

表3中列（2）为工具变量法的估计结果，采用数字金融滞后一项作为工具变量，工具变量结果拒绝“工具变量识别不足”和“弱工具变量”的原假设，说明工具变量是有效的。从回归结果来看，回归系数为476.071在1%的水平下显著为正，与双向固定效应模型的回归结果并没有太大差异。

2.剔除四个直辖市

本文剔除了北京、上海、天津和重庆四个直辖市来观察数字金融对区域经济协调发展的影响，以此来检验本文结论的普遍性。列（3）为回归结果，回归系数为330.131在1%的水平下显著为正。

3.更换被解释变量

GDP能够反映区域经济协调发展情况，因此本文将lnGDP作为人均GDP的替代变量。在表3的列（4）中，回归结果系数为0.003在1%的水平下显著为正，说明在替换被解释变量后假设1仍然成立。

以上检验结果可以体现上文结论的稳健性，数字金融对区域经济协调发展存在明显的正向促进作用。

（五）异质性分析

1.数字金融对区域经济协调发展影响的地区差异

我国东部、中西部地区经济发展差距较大，金融资源在各区域的分布失衡，而经济水平的不同会影响数字金融在各区域发展的效果，从而导致各区域经济的不协调发展。为了探究数字金融的区域差异性，选择东部、中西部地区样本进行回归分析。观察表4可以发现：第一，数字金融、二级指标中的使用深度和数字化程度对我国东部、中西部区域经济协调发展均有明显的促进作用。第二，从影响效应来看，数字金融、使用深度以及数字化程度对东部地区经济协调发展的正向效应明显强于中西部。观察数字金融的整体影响，东部以及中西部地区的回归系数分别是688.019在1%的水平下显著和224.552在5%的水平下显著。第三，覆盖广度对于东部地区的经济协调发展影响效应显著，但对中西部地区不显著。可能的解释是，数字金融的发展在促进区域经济发展的同时，也扩大了东中西部的经济发展差距。目前数字金融的发展还需要依赖实体经济，东部地区经济发达、制度完善，相对于中西部来说资源使用效率更高，而中西部地区的初始条件、传统金融的发展均落后于东部地区。覆盖广度的拓宽对于中西部来说可能仅仅是互联网账户以及银行卡数量上的增加，实际对经济的促进效用并不明显，使用深度和数字化程度对于中西部地区经济协调发展的促进效应起着重要作用。以上结果表明，数字金融对于区域经济协调发展影响存在着地区差异。具体来说，数字金融以及三个二级指标对东部地区经济协调发展的促进效果要明显强于中西部地区。

表4 数字金融对区域经济协调发展影响的地区差异

2.数字金融对区域经济协调发展影响的城乡差异

城市化近年来一直是拉动经济增长的动力之一，城市化越高的地区经济越发达，而经济发达的地区数字金融的发展水平也越高。为了验证数字金融对于区域经济协调发展是否存在城乡差异，采用城镇与农村的人均GDP来代表城乡的经济协调发展水平，进行基准回归。表5的第1、第3、第5、第7列为城镇地区的回归结果，第2、第4、第6、第8列为农村地区的回归结果。观察表5可以发现：第一，数字金融、使用深度、数字化程度对于城乡经济发展均有显著的正向促进作用。第二，就影响程度来看，数字金融、使用深度、数字化程度对于城镇的经济协调发展促进效应明显强于农村。以数字金融的整体效应为例，城镇和农村的回归系数分别为156.851和68.365，均在1%的水平下显著为正。第三，覆盖广度对城乡经济协调发展的影响效应均不显著。可能的解释是，数字金融的发展提升了城乡人均GDP，并且使得农村地区可以使用互联网进行金融活动以及享受低成本低门槛的金融服务，但由于城镇比农村的制度体系更完善、人口集中度高、资源可获得性更高，在这种差异之下，数字金融对于城镇地区的正向促进作用就更加明显。具体来看，覆盖广度无论对城镇还是农村的经济协调发展的促进作用均不显著，说明不管是城镇还是农村都没有真正实现金融服务的有效供给和用户触达。总体来说，城镇地区数字金融的发展远远超过农村地区。

表5 数字金融对区域经济协调发展影响的城乡差异

五、结论与建议

新发展格局之下，区域经济协调发展成为拉动我国经济增长的重要动力，数字金融的出现为推动区域经济协调发展提供了新的路径。本文选用2011—2020年31个省区市的面板数据，结合数字普惠金融指数，探究数字金融对区域经济协调发展的影响。主要结论如下：第一，数字金融能够促进区域经济协调发展，在经过内生性和稳健性检验后这一结论仍然成立。第二，数字金融指数的二级指标中使用深度对区域经济协调发展的正向促进效应最明显。第三，从地区来看，数字金融对东部地区经济协调发展的促进作用强于中西部地区，其中覆盖广度对中西部地区经济协调发展正向影响并不显著；第四，从城乡来看，数字金融对城镇地区的经济协调发展激励效应强于农村地区，且不管是城镇还是农村地区，覆盖广度对于经济协调发展的影响均不显著。

基于以上结论，本文提出如下政策建议：

第一，继续推进数字金融的发展，强化区域经济协调发展的金融理念和机制。对于数字金融的三个维度，一方面提高使用深度，加快数字化进程，促进数字金融与互联网科技进一步融合；另一方面，拓宽欠发达地区数字金融的覆盖广度，完善金融基础设施，注重数量规模向质量效益的转移，从而推动数字金融从多种维度促进区域经济协调发展。

第二，地区、城乡之间数字金融对于经济协调发展的影响效果不同，应当加大对于中西部地区和农村地区的金融扶持。各地区政府应当根据自身的经济发展水平有针对性地实施政策，东部地区经济较发达，应该注重人才培养和技术升级，中西部地区则要改善经济协调发展的基础环境，发挥财政政策对于落后地区支持的效力。在加大城市化推进的同时，对农村地区进行政策扶持，推广数字金融基础知识，提高农村地区数字金融的覆盖广度。建立东部与中西部地区、城镇与农村地区沟通的桥梁，实现“先富带动后富”，缩小数字鸿沟带来的经济发展差距。

第三，数字金融作为推动区域经济协调发展的新形式，相关监管机构还未形成，政府应建立专门的协调机构，从全国范围统筹数字金融与区域经济协调发展。考虑建立“监管沙盒”制度，完善对于金融科技活动的监管，防范化解数字金融领域的潜在风险。坚持财政政策为主导，通过财政资金在不同地区的流动来引导资源配置更加合理，从而实现区域经济协调发展。