金融科技如何提升区域经济韧性？

摘要：金融科技发展水平和区域经济韧性水平的提高均能在一定程度上促进经济高质量发展，且两者间存在密不可分的联系。本文基于我国2011—2021年31个省份的面板数据，构建区域经济韧性评价指标体系，使用双向固定效应模型、空间杜宾模型和面板门槛模型研究金融科技对区域经济韧性的直接影响、空间效应和门槛效应，并进行相关异质性分析。研究结果表明，金融科技分别通过提高地区面对冲击时的抵抗恢复力、适应调节力和创新转型力，有效促进本地区和周边地区经济韧性的提升。这一影响表现出了显著的时期异质性和地区异质性特征，金融科技在冲击恢复期、东部地区对经济韧性的作用更显著。金融科技对区域经济韧性的影响还存在显著的门槛效应，其作用随着金融科技发展水平和产业结构优化水平的提升而增强。基于此，本文建议提高各地区金融科技发展水平，因地制宜发展金融科技，提高金融科技与产业的适配度，从而增强区域经济韧性，实现经济可持续高质量发展。

关键词：金融科技；区域经济韧性；空间溢出效应；门槛效应；异质性

中图分类号：F832; F061.5" " " "文献标识码：A" " " "文章编号：1007-0753（2024）06-0028-16

一、引言

金融科技是金融服务领域由技术驱动的创新（FSB，2017）。进入21世纪以来，互联网信息技术飞速发展，近些年依托大数据、机器学习、人工智能、区块链、云计算等现代网络信息技术，金融科技也开始发展。2021年12月中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》（银发〔2021〕335号）指出，“‘十三五’期间，金融业贯彻落实党中央、国务院决策部署，聚力‘六稳’‘六保’，坚持发展与监管两手抓，推动金融科技在实体经济的沃土中落地生根。大数据、云计算、人工智能、区块链等技术金融应用成效显著”。可见，金融科技已经从传统金融体系中脱颖而出，成为引领金融行业未来发展的关键力量，其作用将通过互联网辐射到各行各业。同时，在现代经济发展过程中，各国经济都会不可避免地受到各种冲击的影响。从国际上看，中美贸易摩擦、全球供应链的调整、气候变化等均对全球经济造成影响，我国经济也不可避免地受到这些冲击的影响。从国内来看，我国目前亟须解决产能过剩、产业升级缓慢、创新能力不足等一系列结构性问题，还面临着人口老龄化、环境污染、市场需求不足等问题，这些都会不断地对经济发展产生负面影响。可见，如何在如此复杂的环境下使我国经济实现稳定可持续的发展就变得尤为重要。因此在金融科技快速兴起和经济韧性重要性不断提高的背景下，研究金融科技与区域经济韧性之间的关系具有一定的必要性。

提高区域经济韧性和地区金融科技实力是实现地区经济高质量发展的关键之一。相关研究表明，经济韧性和金融科技在促进经济高质量发展和提高经济发展效率方面具有密不可分的联系（管昌玲和张继彤，2022；薛莹和胡坚，2020；赵飞，2021）。日益扩大的内需市场、逐步完善的产业结构体系以及不断增强的科技创新能力等都是增强我国经济韧性的重要因素（王永贵和高佳，2020），而金融科技对上述几个方面均存在积极影响：金融科技使金融服务具有更强的包容性和普惠性，很好地满足了偏远落后地区人们的金融需求（粟勤和魏星，2017），平衡了金融市场的供需关系。从整体上来看，无论长期还是短期，金融科技对产业间结构升级和制造业产业内部结构升级均具有显著的促进作用（朱俊杰等，2017）。金融科技能够通过解决信息不对称问题、促进公平竞争来增加商业银行的创新能力和创新意愿（宋敏等，2023），通过缓解企业融资约束显著促进企业创新水平的提升（李春涛等，2020），这大大提高了银行部门和厂商部门的整体创新水平。故金融科技的发展可以为经济韧性水平的提高创造良好的条件。

综上，区域经济韧性和金融科技在现代经济发展过程中都具有非常重要的地位，且两者在促进经济高质量发展方面具有密不可分的联系。区域经济韧性的增强离不开金融科技所构建的良好条件，因此研究金融科技与区域经济韧性的关系，对探究如何增强区域经济韧性和促进经济高质量发展非常有必要。通过深入分析金融科技如何塑造区域经济韧性，可以为区域经济韧性理论提供新的实证案例，推动理论的不断完善和发展；且对现实经济发展也具有重要的指导作用，有助于政策制定者更科学地制定金融政策，使企业能够更灵活地调整经营战略，提高抗风险能力，促进区域经济的高质量可持续发展。因此研究金融科技对区域经济韧性的影响，具有十分重要而深刻的理论意义和现实意义。

本文可能的边际贡献在于：第一，将金融科技与区域经济韧性纳入同一框架中进行分析，丰富了金融科技的中观研究视角和经济韧性的影响因素篮子。第二，分析金融科技对区域经济韧性影响的空间效应及其异质性，为区域协同发展的研究提供实证依据。第三，研究金融科技对区域经济韧性影响的门槛效应，有利于金融科技发展政策的制定与实施。

二、文献综述

为了更好地分析金融科技与区域经济韧性之间的关系，本文对有关金融科技、区域经济韧性及金融科技对区域经济韧性影响的相关研究进行如下梳理：

（一）金融科技的相关作用研究

从微观层面看，金融科技发展有利于提高居民的福利水平（邱晗等，2018），缓解企业融资约束，从而提高企业全要素生产率（王世文等，2022），还可以有效提升商业银行的金融创新水平（宋敏等，2023）和企业的创新水平（刘长庚等，2022）。从中观层面看，金融科技可以有效提升金融业效率（程道金等，2023），促进不同经济社会主体的数字化转型（李强和张方正，2023），促进我国产业结构优化升级（李海奇和张晶，2022）。从宏观层面看，金融科技可以显著推动实体经济高质量发展且具有一定的空间溢出效应（谭中明等，2022）。此外，金融科技还可以在经济运行过程中起到“稳定器”的作用（王红建等，2023）。目前对金融科技的相关研究较多集中在微观层面，从中观和宏观层面进行研究的文献较少，本文的研究可作为金融科技中观研究视角的补充。

（二）经济韧性的影响因素研究

目前在大量对经济韧性影响因素的探究中，产业结构和技术创新的作用最常见。有文献表明，产业结构高级化对城市经济韧性水平的提高具有显著促进作用（张明斗等，2021）；产业相关多样性对区域经济韧性具有显著影响（郭将和许泽庆，2019）。也有研究表明，产业结构升级对地区经济韧性的负向空间溢出效应大于正向直接影响效应，不利于地区经济韧性水平的提升（尹勇等，2023）。技术创新不仅对经济韧性水平的提升具有显著的促进作用，还可以和产业结构升级协同作用，共同促进经济韧性水平的提升（张跃胜等，2022）。除了直接促进效应，技术创新对经济韧性的促进作用还具有一定的空间溢出效应（朱琳和董藩，2024）。

目前较少有文献将金融科技作为经济韧性的影响因素进行研究，本文的研究拓展了经济韧性的影响因素篮子。

（三）金融科技对区域经济韧性影响的相关研究

相关研究指出，金融科技可以通过促进金融业发展和提高全要素生产率来促进经济韧性水平的提升（纪国川，2024）。Ai等（2023）指出，金融科技对区域经济韧性有显著的促进作用，且可以通过产业结构升级提升区域经济韧性，创新创业水平指数也可以积极调整金融科技对区域经济韧性的影响。除此之外，数字金融与金融科技的内涵有一定的重叠，可以为研究金融科技与经济韧性之间的关系提供一定的理论依据。数字金融通过缩小城乡收入差距、提高资本配置效率以及促进消费升级来促进经济韧性水平的提高且存在显著的异质性特征（崔耕瑞，2021）。不仅如此，数字金融还可以通过促进产业结构升级和提升社会保障水平来促进区域经济韧性水平的提升（陈胜利等，2024）。可见金融科技对区域经济韧性的提升具有一定的促进作用。

三、理论分析与研究假说

（一）金融科技对区域经济韧性的影响

第一，金融科技可以降低金融交易成本和金融风险，使金融市场更加稳定，从而促进区域经济韧性的提高。依据金融中介理论，经济中的个体在进行借贷和投资时所进行的信息收集、投资组合选择和监督审计均要付出较高成本（彭文平，2002），而金融科技通过赋能金融中介机构可以有效解决信息获取、信息披露和交易不便利等问题，可显著降低金融交易成本。金融科技通过大数据和云计算技术代替重复、繁杂、低效的人力收集，使金融中介机构收集信息的效率大幅提升，降低金融服务的交易成本，更高效地发现收益更高风险更小的投资组合。第二，金融科技可以通过促进产业结构合理化和高级化，优化产业结构，提升经济体应对冲击的能力，促进区域经济韧性水平的提升。金融科技赋能金融业，显著提高金融服务质量，还可通过解决信息难题缓解企业融资约束，改善企业经营状况，有利于产业结构合理化。金融科技可以提高金融普惠水平，促进农村地区消费结构升级，有利于促进产业结构高级化（李海奇和张晶，2022）。金融科技促进产业结构优化升级，使区域经济面对冲击时具有更强的抵抗力、适应力和创新力，有利于区域经济韧性的增强。

基于上述分析，本文提出以下假说H1。

H1：金融科技能显著促进区域经济韧性水平的提升。

（二）金融科技对区域经济韧性影响的空间溢出效应

在金融科技的助力下，金融服务突破了时间和空间的限制，几乎可以覆盖所有地域空间（粟勤和魏星，2017），因此一个地区金融科技的发展不仅影响本地区，还会辐射到周边地区。相关研究指出，创新要素对区域经济韧性表现出显著的正向空间溢出效应（朱琳和董藩，2024），而金融科技可以通过提高区域创新水平来提高区域经济韧性，由此可认为金融科技对区域经济韧性的影响具有显著的正向空间溢出效应。金融科技对产业结构优化影响的空间效应具有一定的区域异质性（邓宇轩和祁明德，2021），产业结构是影响经济韧性的重要因素，可认为金融科技对区域经济韧性影响的空间效应也存在类似的区域异质性。

基于上述分析，本文提出以下假说H2。

H2：金融科技对区域经济韧性的影响具有显著的空间溢出效应且存在一定的区域异质性。

（三）金融科技对区域经济韧性影响的门槛效应

相关研究指出，对于不同程度的金融科技发展水平，经济增长受到金融科技的促进作用大小也有所不同，即金融科技对经济增长的影响存在门槛效应（田新民和张志强，2020）。经济增长有利于区域经济韧性的提高，当金融科技发展水平跨越门槛值后，同等金融科技发展水平的提升将带来更多经济增长，也会促进区域经济韧性更大程度的提升，因此金融科技对区域经济韧性的影响也存在门槛效应，门槛变量为金融科技发展水平。此外金融科技还可以直接服务于经济产业，产业结构优化在金融科技促进区域经济韧性的过程中发挥巨大作用，产业结构优化水平越高，金融科技对区域经济韧性的促进作用越强，因此产业结构优化也可能在金融科技对区域经济韧性的影响过程中发挥门槛效应。

基于上述分析，本文提出以下假说H3。

H3：金融科技对区域经济韧性的促进作用具有显著的门槛效应。

四、模型构建与变量说明

（一）模型构建

1.基准回归模型

因各省份间难免会存在一些不随时间变化且无法观测的个体特征，不同时间段的冲击对所有省份均会产生影响，且豪斯曼检验和时间虚拟变量联合显著性检验结果均显著，故本文建立以下双向固定效应模型来验证假说H1。

其中Resit为区域经济韧性综合评价指标；Fintechit为地区i在时间t时的金融科技发展水平；X jit为地区i在时间t时可能会影响区域经济韧性的第j个控制变量，本文共设置m个控制变量；μi、vt为不可观测的省份固定效应和时间固定效应；εit为随机扰动项。

2.空间计量模型

金融科技和区域经济韧性均可能存在显著的空间效应，且空间计量模型选取的相关检验结果如表1所示。

从表1可知，LM Error检验和Robust LM Error检验的结果分别在1%、10%的水平下显著，说明模型存在空间误差效应。LM Lag检验结果在1%的水平下显著，Robust LM Lag检验结果不显著，说明模型可能不存在空间滞后效应，故选择空间杜宾模型。LR Error检验、LR Lag检验、Wald Error检验和Wald Lag检验的结果均在1%的水平下显著，故选择空间杜宾模型。最后，Hausman检验结果显示固定效应模型优于随机效应模型。

基于此，本文选择以下控制固定效应的空间杜宾模型来验证假说H2。

其中W为空间权重矩阵。

3.面板门槛模型

为验证假说H3，本文建立以下面板双门槛模型：

模型（3）中，δ1，δ2，…，δn为门槛值。I（·）为示性函数，当满足括号内门槛条件时，I（·） = 1；反之，I（·） = 0。模型（4）中，σ1，σ2，…，σn为门槛值。

（二）变量说明与数据来源

1.被解释变量：区域经济韧性（Resit）

本文借鉴朱金鹤和孙红雪（2021）的方法构建区域经济韧性综合评价指标体系，如表2所示。

2.核心解释变量：金融科技发展水平（Fintechit）

基于现有文献，本文使用北京大学数字金融研究中心郭峰等（2020）发布的数字普惠金融指数，定义数字普惠金融指数除以100为金融科技发展水平（Fintechit），即本文的核心解释变量，以此衡量各地区金融科技。

3.控制变量

为避免因其他相关因素缺失导致估计结果存在偏误，本文设置以下几个控制变量。

（1）政府干预（Govit）：政府通过提供政策支持、基础设施投资和风险管理措施等方式对经济发展进行干预，影响区域经济韧性。使用财政支出决算量与地区生产总值之比进行衡量。

（2）电力耗费（Powit）：电力耗费量反映了地区经济活动强度和能源依赖度，经济活动强度越高的区域经济韧性越强，而能源依赖度越高的区域经济韧性越弱。电力耗费使用地区每万亿千瓦时电力消耗量进行衡量（崔耕瑞，2021）。

（3）对外开放（Opeit）：对外开放程度可以反映我国经济的对外依赖程度和经济的多元性与包容度，对区域经济韧性存在两方面的影响：经济对外依赖程度越高则面对冲击时的抵抗力越小，区域经济韧性水平越低；而经济越多元、包容度越高，其面对冲击时的适应力与调节力越强，区域经济韧性水平越高。对外开放对区域经济韧性的影响是两方面综合的结果。使用地区外商投资总额与地区生产总值的比值除以100进行衡量（陈胜利和王东，2022）。

（4）交通便利度（Trait）：交通便利度反映了市场人力物力的流通效率，其通过影响运输成本进而影响区域经济韧性。使用地区人均货运总量进行衡量（陈良华等，2023），单位为千吨每人。

（5）人力资本水平（Humit）：人力资本的高低直接关乎地区劳动技能水平和创新水平的高低，影响地区面对冲击时的创新和转型能力，从而影响区域经济韧性。使用每千万人在校大学生人数进行衡量（张明斗和代洋洋，2023）。

（6）信息化水平（Infit）：信息化水平会影响经济的运行效率，影响区域经济面对冲击时的适应能力，从而影响区域经济韧性。使用实际电信业务总量进行衡量，单位为万亿元。

（7）创新能力（Innit）：创新能力的提升通过推动技术进步、促进产业升级和增强应变能力，使区域经济更具适应性和抗冲击能力，从而提升其韧性。使用每百万件专利授权数进行衡量（高粼彤等，2022）。

4.门槛变量

本文使用金融科技发展水平（Fintechit）和产业结构优化（TL_Indexit）两个门槛变量。金融科技发展水平使用北京大学数字金融研究中心郭峰等（2020）发布的数字普惠金融指数除以100作为代理变量进行衡量。借鉴庞敏和夏周培（2020）研究的方法，通过夹角余弦法计算出产业结构高级化指数并用来衡量产业结构优化。

5.数据来源

基于数据的可得性和完整性，本文选取2011—2021年我国除香港、澳门和台湾以外的其他31个省份的面板数据作为研究的样本数据。本文核心解释变量、被解释变量和控制变量使用的数据主要来自北京大学数字金融研究中心、《中国统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国卫生健康统计年鉴》、《中国固定资产投资统计年鉴》、《中国信息年鉴》、《中国财政年鉴》和国泰安数据库。部分缺失数据采用线性插值法进行补缺，描述性统计结果如表3所示。

五、实证结果与分析

（一）基准回归

金融科技对区域经济韧性及其二级指标的回归结果见表4。从表4可以看出，无论是否加入控制变量，金融科技对区域经济韧性及其二级指标的影响均显著。假说H1得证。

（二）稳健性检验

为了确保模型在不同样本或数据集上的泛化能力，使得模型的解释力更加稳健和可靠，本文通过以下四种方式对基准回归模型进行稳健性检验。

1.更换区域经济韧性衡量指标

本文根据Martin等（2016）提出的反事实敏感指数对区域经济韧性进行测度，参考魏峰和殷文星（2023）的做法，将2011—2019年设定为金融危机恢复期（Recov），2020—2021年设定为大流行病事件抵抗期（Resis），对两个时期的样本分别进行实证检验。回归结果如表5列（1）、（2）所示，结果依然稳健。

2.更换金融科技发展水平衡量指标

鉴于中国数字普惠金融指数的数据来源仅为支付宝，可能无法反映各地区金融科技的发展水平，而一个地区的金融科技公司数量能在一定程度上反映该地区的金融科技发展水平。故本文使用宋敏等（2021）公开的数据，经处理得到各省份2011—2021年的每十万家金融科技公司数（Fintech_N），替换原来的金融科技发展水平指标。回归结果如表5中列（3）所示，结果依然稳健。

3.剔除特殊样本

由于直辖市可以获得更多的发展机会和发展资源，其金融科技发展水平和区域经济韧性本来就较高，从而导致严重的双向因果问题，造成结果产生偏误。此外，本文样本数据的时间跨度为2011—2021年，该时间段的经济受到金融危机和大流行病事件两个冲击的影响，本文构建的长期区域经济韧性指标可能无法同时解释区域经济对两个不同冲击的反应。故本文对剔除四个直辖市后的样本数据进行，结果如表5中列（4）所示；对剔除2020年和2021年后的样本数据进行回归，结果如表5中列（5）所示。上述结果依然稳健。

4.增加控制变量

基准回归得到的金融科技促进区域经济韧性提升的结果可能是因为金融科技发展水平较高的地区，其金融发展水平也较高。为了剔除这种可能的干扰，本文增加地区金融发展水平这一控制变量，借鉴宋敏等（2021）使用的方法引入地区金融业产值与地区生产总值之比作为其代理变量（Fin_Dev），增加控制变量后再进行回归。结果如表5列（6）所示，依然稳健。

（三）空间溢出效应分析

1.空间相关性检验

本文使用邻接空间权重矩阵计算出2011—2021年主要指标的Moran's I指数，结果如表6所示。该结果表明各地区的区域经济韧性、抵抗恢复力、适应调节力、创新转型力以及金融科技发展水平均具有显著的正空间自相关。

区域经济韧性和金融科技在2011年和2021年的Moran's I散点图如图1和图2所示。由图1和图2可知，大多数地区的经济韧性和金融科技具有显著的空间正相关性。

2.实证检验分析

本文选择使用邻接权重矩阵进行空间效应实证回归，结果如表7列（1）—（4）所示。为了得到稳健的实证结果，本文更换权重矩阵为经济距离权重矩阵对模型进行回归，结果如表7列（5）—（8）所示。本文还使用邻接矩阵对空间滞后模型和空间误差模型进行回归，结果如表8所示。

由表7中Wx部分的回归结果可以看出，金融科技对区域经济韧性的影响具有显著的正向空间溢出效应，且通过抵抗恢复力、适应调节力和创新转型力的空间溢出来体现。假设H2得证。该结论在不同权重矩阵下依然稳健。

由表8的结果可以看出，区域经济韧性一级指标及二级指标的ρ值、λ值均为正且均显著，在不同空间计量模型下的回归结果依然显著，可说明本文对于空间效应的分析结果并不是依赖某一特定模型的偶然性结果，结果具有稳健性。

（四）异质性分析

为了检验在不同分类下各子样本是否表现出不同的模式或趋势，本文对上文中基准回归模型和空间计量模型分别进行异质性检验。

1.时间异质性

本文参考李晓钟等（2022）的研究，将样本按时间维度分为2011—2013年的金融危机抵抗期、2014—2019年的金融危机恢复期和2020—2021年的大流行病事件抵抗期，分别进行基准回归，结果如表9中列（1）—（3）所示。其中列（1）和列（3）的回归结果有差异的原因可能在于金融科技在非金融类的冲击下对区域经济韧性的促进作用比在金融类冲击下更强，且在金融类冲击下该促进作用甚至会失灵。列（1）和列（2）的回归结果差异说明，在金融危机抵抗期造成的金融科技作用失灵并不会一直持续，其作用在金融危机恢复期又会再次显著。

2.金融发展异质性

本文将地区金融发展水平（Fin_Dev）的样本均值作为衡量标准，将原样本分为金融发展水平较高和较低的两组子样本，分别进行基准回归，结果如表9中列（4）和列（5）所示。可以看出，金融科技在金融发展水平较高的地区对区域经济韧性的促进作用更强。原因可能在于金融发展水平较高的地区对金融科技资源的利用率更高，提高了金融科技对区域经济韧性的边际影响力。

3.区域异质性

本文依据我国经济地带的划分将原样本分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区①四个子样本，分别使用空间杜宾模型进行回归，以探究空间效应的区域异质性。回归结果见表9列（6）—（9）。

首先从主效应Main的回归结果可以看出，金融科技对区域经济韧性的直接影响存在区域异质性：东部地区和西部地区的回归系数显著为正且东部系数高于西部，东北地区的回归系数显著为负，中部地区的回归系数不显著。产生此结果的原因可能在于，东部地区拥有丰富的发展资源、政策支持和产业结构，金融科技适用范围广，市场需求大，对经济韧性的促进作用较强。西部地区产业结构单一，政策支持有限，人才、资金和技术相对缺乏，金融科技发展空间有限，对经济韧性的促进作用较弱。东北地区的产业结构僵化，市场需求严重不足，发展金融科技无法带来可观的经济效益，对经济韧性产生负面影响。中部地区产业结构具有多样性但发展尚未成熟，相关政策正在逐步改进和加强，市场环境正在逐步形成，因此金融科技对区域经济韧性的促进作用尚不显著。

由Wx的回归结果可以看出，东部、西部、东北地区的回归结果均显著为正，回归系数从大到小依次为东北、西部和东部，而中部地区则显著为负。产生上述结果的原因可能在于，东北地区之间的技术依赖性较强，周边地区金融科技对本地区经济韧性的促进作用较强。西部地区虽然经济发展相对滞后，但区域之间的协调发展和资源共享较为明显，金融科技可有效发挥对周边地区的带动作用。东部地区金融科技发展已趋于成熟，对区域经济韧性的促进作用已达到较高水平，因此周边地区金融科技对本地区经济韧性的边际促进作用较小。中部地区内部经济发展不均衡，金融科技与产业之间无法合理匹配，同时金融科技的发展带来虹吸效应，降低了周边地区的区域经济韧性。

（五）门槛效应分析

本文对金融科技（Fintech）以及产业结构优化（TL_Index）分别进行门槛效应检验，结果如表10所示。可以看出，两个变量的检验结果均显示存在双门槛效应。图3和图4直观展示了金融科技和产业结构优化分别作为门槛变量的似然比LR检验结果。

基于对门槛效应检验的结果，本文进行面板双门槛模型回归，结果见表11。从表11可得，当金融科技发展水平和产业结构优化水平两次跨越门槛值时，金融科技对区域经济韧性的促进作用均有所提升。金融科技对区域经济韧性的促进作用存在显著的门槛效应，假设H3得证。

六、结论与建议

（一）研究结论

本文基于2011—2021年我国31个省份的面板数据，系统分析了金融科技对区域经济韧性的直接影响、空间溢出效应及门槛效应，并进行了异质性检验和稳健性分析，得出以下结论：

（1）金融科技能够显著促进区域经济韧性水平的提升，分别通过提高地区面对冲击时的抵抗恢复力、适应调节力和创新转型力来实现。（2）异质性检验结果表明，金融科技对区域经济韧性的促进作用在冲击恢复期比在冲击抵抗期强；面对非金融性冲击时比面对金融性冲击时强；东部地区比西部地区强，东北地区为负向影响，中部地区所受影响不显著。（3）金融科技对区域经济韧性的促进作用具有显著的正向空间溢出效应，即金融科技不仅有利于本地区经济韧性水平的提升，还可以促进周边地区经济韧性的提升。金融科技对区域经济韧性的影响在东部、西部和东北地区表现出显著的正向空间溢出效应，且影响系数依次增大，但在中部地区表现出了显著的负空间效应。（4）金融科技对区域经济韧性的促进作用存在双门槛效应。每当金融科技或产业结构优化跨越门槛值时，金融科技对区域经济韧性的促进作用也会随之提升。

（二）政策建议

结合研究结论，本文从政府和金融机构两个方面提出以下建议：

金融科技的发展是大势所趋，政府要加大对金融科技的支持力度，充分发挥其对区域经济的促进作用，助力经济高质量发展。一是要大力推动现代信息技术发展，提高金融科技发展水平。要加大金融科技发展的资源投入，打破技术壁垒和资金壁垒，摆脱过高固定成本和机会成本的束缚，降低发展金融科技的进入门槛。政府应推动产学研合作，加大对前沿技术研发的资金和政策支持。同时通过政策激励，支持金融科技企业与传统金融机构进行合作，共同开发新产品和服务，以提高金融服务的效率和质量，促进区域经济韧性的提升。二是要增强区域间协调合作，充分发挥金融科技的空间效应作用。政府在制定政策时，须注重区域协调发展，通过制定跨区域金融科技合作的相关政策、建立区域金融科技创新联盟和跨区域金融科技产业园区以及共享金融科技创新成果等方式，增强区域间协调合作，促进知识和资源的跨区域流动，从而发挥金融科技的空间效应，增强金融科技对区域经济韧性的边际影响。三是要根据不同地区禀赋差异采取有针对性的金融科技发展策略。政府应根据不同地区的发展现状和特点，因地制宜制定金融科技政策，以促进各地区经济韧性水平的提升。例如对于东部地区，可以重点推广金融科技在智能制造和国际贸易中的应用；对于中西部地区，则可侧重于其在农村金融服务和小微企业融资的创新应用。

金融科技主要通过金融机构提供金融服务的形式影响企业和个人，金融机构要充分发挥金融科技的作用。一是要充分利用金融科技提高金融产品创新水平与金融服务质量，满足不同客户的差异化需求。金融机构应当通过大数据充分了解企业和个人的金融需求，从而有针对性地开发定制化的金融产品，提供灵活的贷款和融资方案，支持企业资金周转，以此提高金融科技赋能金融业进而服务各行各业的能力。二是要充分利用大数据和人工智能等技术提高自身运营效率和风险管理能力。金融机构可以通过大数据整合数据资源，减少因效率低下带来的资源浪费，提高自身研发金融产品和提供金融服务的效率。还可建立智能风控系统，实时监测金融市场的潜在风险，优化风险识别和处理能力，提高资金的安全性和可靠性。三是要充分发挥金融科技的空间效应，推动普惠金融发展，扩大金融服务覆盖范围。在金融科技的加持下，金融服务的地域限制被打破，金融机构要加强金融服务向欠发达地区的投放力度，促进区域协调发展。

注释：

① 统计中所涉及东部、中部、西部和东北地区的具体划分为：东部10省（市）包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部6省包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部12省（区、市）包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；东北3省包括辽宁、吉林和黑龙江。

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