聶秀華 吳青

[摘 要]文章運(yùn)用2011—2018年31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型，考察與驗(yàn)證了數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平溢出效應(yīng)的存在性。研究結(jié)果表明：首先，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新行為本身存在時(shí)間、空間以及時(shí)空交互作用的正向外溢效應(yīng);其次，數(shù)字金融的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)存在顯著的空間溢出特征，具體可分為區(qū)域內(nèi)、外雙溢出路徑（直接效應(yīng)與間接效應(yīng)），但總體而言，區(qū)域內(nèi)溢出路徑即直接效應(yīng)仍然是數(shù)字金融發(fā)揮創(chuàng)新“激勵(lì)效應(yīng)”的內(nèi)在核心機(jī)制;最后，空間溢出效應(yīng)的性質(zhì)存在時(shí)間、地域維度以及空間權(quán)重矩陣異質(zhì)化條件下的差異。該研究結(jié)論不僅豐富了有關(guān)金融功能與技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的文獻(xiàn)，對(duì)我國(guó)相關(guān)部門(mén)制定數(shù)字金融政策與監(jiān)管的頂層設(shè)計(jì)方案、注重地域發(fā)展的空間聯(lián)動(dòng)性、協(xié)同各方繼續(xù)推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化遠(yuǎn)景目標(biāo)等方面同樣具有參考意義。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字金融;區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平;空間溢出效應(yīng)

[中圖分類(lèi)號(hào)] F124[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)]1673-0461（2021）12-0085-12

一、前 言

世界經(jīng)濟(jì)持續(xù)蕭條、新冠疫情沖擊以及“可持續(xù)發(fā)展”呼吁等多重背景下，多數(shù)國(guó)家均面臨經(jīng)濟(jì)增速下滑、發(fā)展續(xù)航動(dòng)力不足、國(guó)內(nèi)社會(huì)矛盾加劇等一系列問(wèn)題。中國(guó)時(shí)處“十四五”規(guī)劃起步的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，嚴(yán)峻的國(guó)內(nèi)、國(guó)際形勢(shì)均導(dǎo)致中國(guó)經(jīng)濟(jì)再發(fā)展遭遇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)瓶頸障礙，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力亟待由“要素” “投資”驅(qū)動(dòng)向“創(chuàng)新”驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的“綠色”屬性將成為生態(tài)文明建設(shè)成果的新標(biāo)識(shí)。故而，“實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)突破、躋身世界創(chuàng)新型國(guó)家”作為十九屆五中全會(huì)的重要論斷將成為引領(lǐng)中國(guó)履步可持續(xù)發(fā)展之路的新標(biāo)桿。

實(shí)際上，從激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的對(duì)策端出發(fā)，無(wú)論是金融功能、信息不對(duì)稱(chēng)理論等提供的純理論視角，還是OECD對(duì)中國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)影響因素中資金短缺高居首位的調(diào)查結(jié)果，抑或是“深化金融體制改革，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)”倡議等現(xiàn)實(shí)因素，均表明穩(wěn)定且持續(xù)的資金供給于推動(dòng)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新成果產(chǎn)出具有重要意義，是以，如何覓得需求點(diǎn)契合的金融發(fā)展服務(wù)模式將成為能否有效激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵。

數(shù)字金融作為一種依托信息科技的全新金融服務(wù)范式，在傳統(tǒng)金融發(fā)展模式與舊有經(jīng)濟(jì)體制疊加制約下，衍生出金融資源配置失衡等深層次結(jié)構(gòu)性矛盾問(wèn)題甚囂塵上的背景下給出了這一問(wèn)題的答案。據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心最新公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所示，省級(jí)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)以平均每年超過(guò)36.8%的速度增長(zhǎng);此外，中國(guó)數(shù)字金融無(wú)論是整體發(fā)展規(guī)模還是場(chǎng)景應(yīng)用狀況均處于世界同行業(yè)遙遙領(lǐng)先地位。數(shù)字金融以其高效、覆蓋面廣的優(yōu)勢(shì)特征，旨在構(gòu)建一個(gè)匯集更多人、可持續(xù)、全方位的金融體系[1]，它肩負(fù)著為弱勢(shì)群體、低收入人群，特別是中小企業(yè)提供系統(tǒng)、便捷金融服務(wù)支持，實(shí)現(xiàn)金融“數(shù)字化”的重要使命，從而為解決區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展瓶頸問(wèn)題帶來(lái)了新契機(jī)。

近年來(lái)，伴隨著數(shù)字金融的發(fā)展，專(zhuān)家、學(xué)者意圖建立以此為核心的研究體系，通過(guò)文獻(xiàn)梳理，發(fā)現(xiàn)大致分為兩個(gè)迥異的研究方向，第一類(lèi)是對(duì)其發(fā)展現(xiàn)狀[2-3]、影響因素[4]、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與監(jiān)管[5-6]等方向進(jìn)行的純理論形式探討;第二類(lèi)是在指標(biāo)測(cè)度[7-10]基礎(chǔ)上對(duì)創(chuàng)新[11-12]、創(chuàng)業(yè)[13]、銀行行為[14]、包容性經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[15-18]、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[19-20]以及滿(mǎn)足小微企業(yè)、“三農(nóng)”等弱勢(shì)群體金融服務(wù)需求[21-23]等方面的實(shí)證研究。但由于時(shí)間尚短，目前的研究成果普遍存在方法粗糙、內(nèi)容單一等問(wèn)題，具體表現(xiàn)為雖然主流文獻(xiàn)從緩解融資約束[24]、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)[25]等視角基于地域或微觀主體數(shù)據(jù)驗(yàn)證了數(shù)字金融對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)，同時(shí)論述了該激勵(lì)效應(yīng)在環(huán)境管制[26]、人力資本[27]異質(zhì)性條件下可能表現(xiàn)出的非線(xiàn)性變化，但是卻由于忽略了要素的空間關(guān)聯(lián)性特征，因此，難以全面揭示數(shù)字金融創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)內(nèi)含的復(fù)雜作用機(jī)制。而現(xiàn)有實(shí)證研究框架表現(xiàn)出的結(jié)構(gòu)失衡、研究結(jié)論缺乏多維立體性等弊病很有可能會(huì)引申出錯(cuò)誤的政策啟示，弱化國(guó)家頂層設(shè)計(jì)的引領(lǐng)功效。在此基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)忽略的空間因素納入模型，探究數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)下的空間溢出特征便具有了十分重要的學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

本文研究可能存在的邊際貢獻(xiàn)：其一，研究視角。從“扁平化”設(shè)計(jì)到“立體化”研究，在激勵(lì)效應(yīng)“水平”驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，以地理經(jīng)濟(jì)學(xué)的空間關(guān)聯(lián)性作為切入點(diǎn)探索數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的空間溢出特征，多維立體化的全新視角豐富并完善了關(guān)于金融功能理論的現(xiàn)有研究框架。其二，研究?jī)?nèi)容。與當(dāng)下較單向的研究模式不同，本文基于空間權(quán)重矩陣選取的差異，通過(guò)進(jìn)一步細(xì)化，深入研究并探討了數(shù)字金融創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的空間溢出性征的作用渠道。其三，指標(biāo)選取。首次使用技術(shù)創(chuàng)新成果市場(chǎng)化指標(biāo)作為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的代理變量，并綜合運(yùn)用創(chuàng)新研發(fā)效率、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出成果等開(kāi)展穩(wěn)健性檢驗(yàn)，豐富了“技術(shù)創(chuàng)新”衡量指標(biāo)體系內(nèi)容，為后續(xù)研究提供了重要的指標(biāo)選取方面的啟發(fā)。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

數(shù)字金融依托“大、智、移、云”等信息科技手段，旨在構(gòu)建一個(gè)匯集更多人、可持續(xù)、全方位的金融體系[1]。從具體傳導(dǎo)路徑角度發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融一方面基于直接作用路徑，即通過(guò)緩解融資約束[24]激勵(lì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新行為，另一方面借助產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[25]等間接方式促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出。然而，應(yīng)該認(rèn)識(shí)到數(shù)字金融是一個(gè)逐步積累、不連續(xù)的進(jìn)化過(guò)程，且根據(jù)地理經(jīng)濟(jì)學(xué)第一定律，經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性與空間距離密切相關(guān)[28]，即數(shù)字金融在發(fā)揮其技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的過(guò)程中很可能存在地域間的擴(kuò)散性傳導(dǎo)特征，故而，在現(xiàn)有“扁平化”研究模式基礎(chǔ)上，充分考慮要素的空間關(guān)聯(lián)特征后，試圖從更高維度、更立體視角梳理數(shù)字金融創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)可能存在的空間溢出效應(yīng)方面的傳導(dǎo)機(jī)制。

具體地，第一，輻射效應(yīng)，即數(shù)字技術(shù)的革新打破了地理局域限制，科技賦值后的金融服務(wù)模式具有普惠性、成本低、覆蓋廣、效率高等優(yōu)勢(shì)[29]，使得地理距離對(duì)金融溢出效應(yīng)的邊際影響降低，空間摩擦系數(shù)減小，增加了數(shù)字金融空間溢出的可能性，繼而通過(guò)內(nèi)在傳導(dǎo)路徑，帶動(dòng)了邊際覆蓋區(qū)域內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新行為。第二，競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，中國(guó)特有的地方官員晉升機(jī)制[30]是數(shù)字金融具備創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)空間溢出特征的主要原因之一，即基于該理論內(nèi)容的情景化解釋?zhuān)賳T晉升考核機(jī)制中不僅囊括任職期間轄區(qū)內(nèi)多元化的縱向年度考衡指標(biāo)，還要利用經(jīng)濟(jì)背景、實(shí)力相似地區(qū)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為橫向參考，因此，競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)驅(qū)動(dòng)下，經(jīng)濟(jì)背景相似的地區(qū)具有通過(guò)模仿學(xué)習(xí)或加大政策扶持力度等方式激勵(lì)該區(qū)域內(nèi)數(shù)字金融或技術(shù)創(chuàng)新水平提升的動(dòng)機(jī)[31-32]。第三，虹吸效應(yīng)，逐利性是該效應(yīng)產(chǎn)生的前提，同時(shí)也是數(shù)字金融創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)空間溢出特征可能產(chǎn)生的重要誘因之一[33]，具體地，市場(chǎng)供求機(jī)制影響創(chuàng)新要素價(jià)格，創(chuàng)新要素區(qū)際間的異質(zhì)化定價(jià)驅(qū)動(dòng)要素自主化跨地域流動(dòng)，若一地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平或者數(shù)字金融發(fā)展水平較高，那么該區(qū)域?qū)θ瞬?、資本等關(guān)鍵要素的需求會(huì)更強(qiáng)烈，因此要素的邊際報(bào)酬較高，進(jìn)而引致要素的跨區(qū)域流動(dòng)，由于關(guān)鍵要素的缺失，流出地的技術(shù)創(chuàng)新或者數(shù)字金融發(fā)展水平會(huì)更加落后，而基于跨區(qū)域流動(dòng)的便利性以及轉(zhuǎn)移成本考慮，這種“極化”現(xiàn)象在地理位置臨近的區(qū)域會(huì)愈加顯著[34-35]。第四，涓滴效應(yīng)，該效應(yīng)產(chǎn)生的基礎(chǔ)源于地域間要素稟賦價(jià)值的差異，數(shù)字金融發(fā)展初期，要素稟賦優(yōu)勢(shì)會(huì)在“極化效應(yīng)”下促進(jìn)大城市數(shù)字金融發(fā)展，但理性經(jīng)濟(jì)人基于自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展、擴(kuò)張動(dòng)機(jī)，通過(guò)尋找新市場(chǎng)需求和利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，或通過(guò)示范、模仿，或通過(guò)先進(jìn)技術(shù)、管理方式輸出，都將給鄰近地域帶來(lái)數(shù)字金融創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的跨區(qū)域空間溢出。

基于以上分析，本文從空間關(guān)聯(lián)性的角度出發(fā)，重新審視數(shù)字金融與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的關(guān)系，并提出假設(shè)H1：數(shù)字金融在激勵(lì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平提升的過(guò)程中存在顯著的空間溢出效應(yīng)特征。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取中國(guó)2011—2018年除港、澳、臺(tái)之外的31個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等代理變量構(gòu)建數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值代理變量數(shù)據(jù)來(lái)源于復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心的《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)2017》，數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)代理變量數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018）》，傳統(tǒng)金融發(fā)展水平代理變量數(shù)據(jù)來(lái)源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，研發(fā)投入密度數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，外商直接投資、對(duì)外直接投資以及對(duì)外開(kāi)放度等代理變量數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建制度質(zhì)量代理變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于于樊綱、王小魯編制的《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2018）》，人力資本水平代理變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于中央財(cái)經(jīng)大學(xué)人力資本與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究中心。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平（Inno）。以往研究主要是從創(chuàng)新投入[36]、產(chǎn)出[37]兩個(gè)角度衡量某一地區(qū)的科技創(chuàng)新能力，由于創(chuàng)新實(shí)際上是一個(gè)強(qiáng)調(diào)新技術(shù)商業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的市場(chǎng)化概念，創(chuàng)新的價(jià)值更能體現(xiàn)出創(chuàng)新活動(dòng)的能力和效率。為保證創(chuàng)新指標(biāo)的即時(shí)、前瞻、可比性，本文采用復(fù)旦大學(xué)和第一財(cái)經(jīng)研究院利用微觀大數(shù)據(jù)并通過(guò)專(zhuān)利更新模型估計(jì)的各區(qū)域發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值數(shù)據(jù)，試圖衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的質(zhì)量。①該指標(biāo)的具體測(cè)算方法詳見(jiàn)《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》。

2.核心解釋變量

數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)（FI）。本文使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的2011—2018年省級(jí)層面北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（一期、二期）代表各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展程度。該指數(shù)采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)從多個(gè)維度刻畫(huà)了中國(guó)數(shù)字金融發(fā)展水平，通過(guò)綜合傳統(tǒng)金融服務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)新形勢(shì)特征，全面反映了數(shù)字技術(shù)助力金融的總體發(fā)展和變化趨勢(shì)（北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組，2019）。②進(jìn)一步，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性、可靠性，分別從數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度（Width）、使用深度（Depth）和數(shù)字化程度（Digital）三個(gè)維度來(lái)衡量和構(gòu)建數(shù)字金融指標(biāo)體系。其中，數(shù)字金融覆蓋廣度是前提條件，使用深度代表實(shí)際使用情況，而數(shù)字化程度可以被看作是潛在條件?？傊笖?shù)與各分指標(biāo)的具體測(cè)算方法及含義詳見(jiàn)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018）》。

考慮到作用機(jī)制的滯后性特征，實(shí)證分析中將對(duì)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)及其低維度指標(biāo)做滯后一期處理，以更貼合實(shí)際狀況地驗(yàn)證數(shù)字金融發(fā)展對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。

3.控制變量

參照已有關(guān)于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的文獻(xiàn)，本文選取以下指標(biāo)作為控制變量納入到模型中來(lái)。①?lài)?guó)際技術(shù)溢出的三條主要路徑[38-39]：外商直接投資（FDI）、對(duì)外直接投資（OFDI）、對(duì)外開(kāi)放度（TRADE），為各指標(biāo)經(jīng)按樣本期間各年的平均匯率進(jìn)行換算后與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值;②研發(fā)投入密度（RDD），為地區(qū)研發(fā)投入與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值;③傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（TF），由于缺乏各省市金融資產(chǎn)和M2的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國(guó)直接融資占比又較小，金融機(jī)構(gòu)貸款作為企業(yè)獲取資金的重要途徑，故借鑒Lu 和 Yao（2009）[40]和張寬、黃凌云（2019）[41]的方法采用各省、自治區(qū)、直轄市（除港、澳、臺(tái)）的金融機(jī)構(gòu)貸款余額與各地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量各區(qū)域傳統(tǒng)金融發(fā)展水平;④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指數(shù)（Structure），為第三產(chǎn)業(yè)年增加值與第二產(chǎn)業(yè)年增加值的比值;⑤經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pgdp），為地區(qū)人均生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù);⑥制度質(zhì)量（Institutional）;⑦人力資本水平（HC）?；诩夹g(shù)創(chuàng)新可能存在的慣性特征考慮，在模型中進(jìn)一步控制了上一期的技術(shù)創(chuàng)新水平（Innot-1）。同時(shí)，本文也控制了年度固定效應(yīng)和省份固定效應(yīng)，以控制宏觀層面因素的變化。為減少極端值對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量在上、下1%水平上進(jìn)行了縮尾處理。主要變量的定義如表1所示。

（三）模型選擇與設(shè)定

1.空間計(jì)量模型的選擇

根據(jù)實(shí)際研究問(wèn)題的需要，我們借鑒Elhorst（2014）[42]的研究方法對(duì)模型的適用度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果匯總?cè)绫?所示。第一，LM與LR檢驗(yàn)結(jié)果表明，空間杜賓模型將作為本文研究問(wèn)題空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)的空間面板回歸模型③;第二，Hausman檢驗(yàn)與聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)顯示，本文需要在空間杜賓模型中同時(shí)控制時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)才能得到更為穩(wěn)健的實(shí)證分析結(jié)果④。

2.空間計(jì)量模型的設(shè)定

（1）動(dòng)態(tài)空間杜賓模型。鑒于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新存在時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)慣性變化特征，為盡量避免內(nèi)生性問(wèn)題干擾又同時(shí)兼顧檢驗(yàn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新行為的時(shí)空動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)，借鑒李斌等（2010）[43]模型設(shè)定方法，通過(guò)加入被解釋變量的時(shí)間滯后項(xiàng)以及被解釋變量的時(shí)空滯后項(xiàng)等構(gòu)筑動(dòng)態(tài)空間杜賓面板模型，模型設(shè)定如下：

Innoi，t=α0+α1Innoi，t-1+α2wijInnoi，t

+α3wijInnoi，t-1+β1FIi，t-1+β2wijFIi，t-1

+∑γkcontrolki，t-1+∑πkwijcontrolki，t-1

+θi+μt+εi，t（1）

其中，Inno代表區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平，即區(qū)域內(nèi)發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利的市場(chǎng)價(jià)值，Innot-1為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平指標(biāo)的滯后一期值;FI為地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù);control表示一系列控制變量，包括外商直接投資（FDI）、對(duì)外直接投資（OFDI）、對(duì)外開(kāi)放度（TRADE）、研發(fā)投入密度（RDD）、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（TF）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指數(shù)（Structure）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pgdp）、制度質(zhì)量（Institutional）、人力資本水平（HC）。同樣為避免反向因果的內(nèi)生性偏誤，將核心解釋變量與各控制變量均進(jìn)行了滯后一期的處理。i表示省份（i=1，2，3，…，31），t表示年份。wij為空間權(quán)重矩陣;wijX代表對(duì)應(yīng)研究期間區(qū)域內(nèi)變量X對(duì)其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平溢出效應(yīng);α1描繪了時(shí)間維度上區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的慣性變化特征，α2刻畫(huà)了空間視角下區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平可能存在的溢出效應(yīng)，α3表示在綜合考慮了時(shí)空雙重因素后，一區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平滯后項(xiàng)對(duì)其他區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的影響;β2、πk為解釋變量以及控制變量的空間效應(yīng)參數(shù)，若系數(shù)為正則為正向溢出效應(yīng)，反之，則為負(fù)向溢出效應(yīng)。θ為年份虛擬變量，μ為省份虛擬變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（2）空間權(quán)重矩陣的選取?；谕芯繂?wèn)題的契合性與可操作性考慮，本文將參考方磊、趙紫劍（2020）[44]的做法，采用經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣來(lái)對(duì)空間面板模型進(jìn)行描述，并采用地理距離矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

依據(jù)省份人均產(chǎn)出的差異大小程度來(lái)定義經(jīng)濟(jì)地理矩陣，采用2011—2018年各省份人均實(shí)際GDP占全國(guó)人均實(shí)際GDP之和比重的均值作為量化區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平程度的指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣表達(dá)式如下：

wij=1/|PGDPi-PGDPj|∑1/|PGDPi-PGDPj|（2）

其中，PGDPi和PGDPj分別表示地區(qū)i和地區(qū)j在研究期間人均實(shí)際GDP平均值，為消除數(shù)據(jù)量綱影響，對(duì)此空間權(quán)重矩陣進(jìn)行了行和為1的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

四、主要實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，共217個(gè)樣本量。發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明區(qū)域間發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利成果在市場(chǎng)化過(guò)程中出現(xiàn)了價(jià)值分層現(xiàn)象。數(shù)字金融在2011—2018年實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，從分指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，數(shù)字化程度的均值最大，說(shuō)明數(shù)字化技術(shù)賦值是總指數(shù)增長(zhǎng)的重要來(lái)源。另外，數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)與其分指標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明我國(guó)區(qū)域間數(shù)字金融發(fā)展存在顯著的區(qū)域分化特征。

（二）空間效應(yīng)檢驗(yàn)

關(guān)鍵變量空間相關(guān)性的存在是引入空間計(jì)量，進(jìn)行空間模型回歸的前提與關(guān)鍵。參考已有文獻(xiàn)，本文選取全局Moran’s I指數(shù)和局部Moran’s I指數(shù)分別度量數(shù)字金融與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的空間自相關(guān)性與空間異質(zhì)性。

1.空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

表4為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平與數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的空間自相關(guān)性即全局莫蘭指數(shù)檢測(cè)結(jié)果。

首先，無(wú)論是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新還是數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的全局莫蘭指數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，且均處于（0，1]區(qū)間，說(shuō)明中國(guó)各區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新水平與數(shù)字金融發(fā)展現(xiàn)狀存在穩(wěn)健且顯著的正向空間相關(guān)性特征，因此，可以繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)空間計(jì)量模型的回歸分析。其次，“經(jīng)濟(jì)”距離的確是我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字金融發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)特征顯著的重要影響因素，這為進(jìn)一步研究中國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平是否受數(shù)字金融發(fā)展?fàn)顩r影響、是否存在空間溢出效應(yīng)提供了統(tǒng)計(jì)意義上的邏輯支持。最后，橫向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)，分指標(biāo)莫蘭指數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，相較于數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的全局莫蘭指數(shù)大致呈逐年攀升的態(tài)勢(shì)，這說(shuō)明伴隨著各區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系加強(qiáng)、交通暢達(dá)程度的提升，區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新水平表現(xiàn)出更密切、更強(qiáng)烈的空間相關(guān)性特征。

2.空間異質(zhì)性檢驗(yàn)

局部空間自相關(guān)指標(biāo)描述的是該區(qū)域單元變量與周?chē)鷧^(qū)域單元的空間自相關(guān)特征的分布格局。若Local Moran’s Ii為正值，說(shuō)明局部正相關(guān)，屬于高高集聚或低低類(lèi)型的集聚;若Local Moran’s Ii為負(fù)值，則說(shuō)明局部負(fù)相關(guān)，屬于低高集聚或高低類(lèi)型的集聚狀態(tài)。⑥局部莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果的二維散點(diǎn)圖統(tǒng)計(jì)化結(jié)果如表5所示。

首先，現(xiàn)階段，無(wú)論是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平還是數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)，北京、上海、江蘇、浙江、山東、廣東等均處于高高集聚狀態(tài)，即諸上省份自身的數(shù)字金融與技術(shù)創(chuàng)新水平發(fā)展程度較高，其經(jīng)濟(jì)往來(lái)密切、經(jīng)濟(jì)實(shí)力相當(dāng)?shù)膮^(qū)域內(nèi)也實(shí)現(xiàn)了數(shù)字金融與技術(shù)創(chuàng)新水平的高水準(zhǔn)騰飛，進(jìn)一步，還發(fā)現(xiàn)以上六個(gè)省份均處于我國(guó)東部或沿海地區(qū)，北京是我國(guó)首都，具有天然的政策資源等稟賦優(yōu)勢(shì)，另外，上海、江蘇、浙江均是數(shù)字金融發(fā)源地杭州的周邊省市，諸上結(jié)論與現(xiàn)實(shí)契合度較高。其次，每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上的局部莫蘭指數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，幾乎每個(gè)區(qū)間均有省份分布，雖然各區(qū)域在象限間的變動(dòng)不大，但我國(guó)數(shù)字金融發(fā)展水平與區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新?tīng)顩r的空間格局差異化特征顯著。最后，兩個(gè)指標(biāo)、八組分布雖然在空間上并不存在明顯的規(guī)律性，且絕大部分省份均處于低低集聚或高高集聚的狀態(tài)，但這種分布狀況與現(xiàn)實(shí)相符，該現(xiàn)象既驗(yàn)證了關(guān)鍵變量的空間自相關(guān)性特征，同時(shí)也說(shuō)明我國(guó)數(shù)字金融框架構(gòu)建尚待完善，技術(shù)創(chuàng)新水平存在較大的進(jìn)步空間的事實(shí)。綜上所述，數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的確存在一種空間非對(duì)稱(chēng)分布格局特征。

（三）基本回歸結(jié)果

1.數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)

廣義矩估計(jì)（GMM）和極大似然估計(jì)（ML）是空間面板回歸模型最常用的兩種估計(jì)方法，但是相比之下，后者更適用于小樣本和固定效應(yīng)方差比較大的情形，且由極大似然估計(jì)得到的空間回歸結(jié)果更具象，更有利于檢測(cè)與分析數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生的空間效應(yīng)等⑦，因此，將借鑒Elhorst（2010）[42]的研究，采用極大似然估計(jì)（ML）方法對(duì)空間杜賓模型進(jìn)行回歸估計(jì)，具體回歸結(jié)果如表6所示。

表6中，列（1）、列（2）為靜態(tài)空間杜賓模型，列（3）、列（4）為動(dòng)態(tài)空間杜賓模型。從列（1）—列（4）的回歸結(jié)果看，無(wú)論R2還是Sigma2統(tǒng)計(jì)量均小于0.1特征值，各模型均具有較好的擬合度，說(shuō)明該回歸結(jié)果能較準(zhǔn)確地反映關(guān)鍵變量對(duì)樣本被解釋變量的影響，即諸上回歸結(jié)果具有一定可信度。具體分析如下。

從被解釋變量角度分析，首先，列（3）、列（4）回歸結(jié)果中，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平滯后項(xiàng)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新的確具有時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)累積特征;其次，列（1）—列（4）回歸結(jié)果中，被解釋變量當(dāng)期空間響應(yīng)系數(shù)大部分為正且顯著，說(shuō)明該變量具有明顯的空間自相關(guān)特征;最后，在動(dòng)態(tài)杜賓模型的估計(jì)結(jié)果中，基于時(shí)空交互特征視角，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平滯后期的空間響應(yīng)系數(shù)顯著為正，該結(jié)果說(shuō)明本地區(qū)前期的技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著影響。

從核心解釋變量角度分析，列（1）—列（4）的回歸結(jié)果中，數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)滯后期的水平項(xiàng)系數(shù)在不同的顯著性水平下為正，且數(shù)字金融滯后期的空間響應(yīng)系數(shù)結(jié)果亦為正，且均表現(xiàn)出了統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。以上結(jié)果初步驗(yàn)證了假設(shè)H1的內(nèi)容，即數(shù)字金融不僅會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著的“激勵(lì)效應(yīng)”，還會(huì)通過(guò)行之有效的路徑推動(dòng)經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近地區(qū)實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。

Lesage 和 Pace（2009）[45]指出，諸多研究中，若使用一個(gè)或更多空間回歸模型設(shè)定的點(diǎn)估計(jì)來(lái)檢驗(yàn)空間溢出效應(yīng)很可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)論，因此，諸上空間計(jì)量回歸結(jié)果即使與預(yù)期相符，但是卻因?yàn)楣烙?jì)方法的先天缺陷而使結(jié)論缺乏足夠的解釋力。但Lesage 和 Pace（2009）[45]發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)求解空間杜賓模型偏微分方程的方法解釋并克服不同模型設(shè)定中變量變化的影響，而它可以作為檢驗(yàn)是否存在空間溢出效應(yīng)假設(shè)更為有效的基礎(chǔ)，并可以具象表征化核心解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度。

接下來(lái)，將利用求解偏微分方程的方法對(duì)數(shù)字金融于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平影響的空間溢出效應(yīng)等進(jìn)行深入探究。表7為經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重下動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的效應(yīng)分解結(jié)果。

表7是數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)空間效應(yīng)的分解結(jié)果。首先，長(zhǎng)期效應(yīng)中各分指標(biāo)的空間效應(yīng)分解結(jié)果均顯著為正，而短期效應(yīng)中，雖大部分結(jié)果為正，但均未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性，該結(jié)果說(shuō)明，在一個(gè)相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)間跨度內(nèi)，數(shù)字金融不僅會(huì)激勵(lì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升，而且還會(huì)通過(guò)行之有效的路徑推動(dòng)經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。其次，長(zhǎng)、短期效應(yīng)各分指標(biāo)空間效應(yīng)的分解結(jié)果中，直接效應(yīng)回歸系數(shù)的絕對(duì)值均小于間接效應(yīng)的結(jié)果，這說(shuō)明從數(shù)字金融支持的角度出發(fā)，一個(gè)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平提升的根源是該區(qū)域內(nèi)數(shù)字金融的發(fā)展。最后，在忽略顯著性與性質(zhì)的前提下，數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)的長(zhǎng)期效應(yīng)系數(shù)絕對(duì)值均大于短期效應(yīng)系數(shù)絕對(duì)值，此結(jié)果符合微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論，即在考慮了時(shí)間效應(yīng)的基礎(chǔ)上，數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平將產(chǎn)生更加深遠(yuǎn)的影響。以上回歸結(jié)果再次驗(yàn)證了假設(shè)H1的內(nèi)容，即數(shù)字金融的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的確具有顯著的空間溢出性特征。

2.數(shù)字金融發(fā)展分指數(shù)

數(shù)字金融是一個(gè)囊括多維、立體化的概念，本文將進(jìn)一步從覆蓋度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)分指數(shù)角度考察數(shù)字金融發(fā)展對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的空間溢出效應(yīng)特征，具體地，數(shù)字金融分指標(biāo)的空間效應(yīng)分解結(jié)果如表8所示。

表8是數(shù)字金融發(fā)展分指標(biāo)空間效應(yīng)的分解結(jié)果。從短期效應(yīng)看，除數(shù)字金融數(shù)字化程度分指標(biāo)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)的結(jié)果均顯著為正外，數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度等分指標(biāo)短期效應(yīng)結(jié)果的估計(jì)系數(shù)均不顯著。該結(jié)果表明，短期內(nèi)，一地區(qū)數(shù)字金融覆蓋廣度與使用深度不會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)以及經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近的其他地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生任何顯著影響，相較而言，一地區(qū)數(shù)字化程度的提高在短期內(nèi)即已顯現(xiàn)出其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新行為的積極影響。從長(zhǎng)期效應(yīng)看，數(shù)字金融覆蓋廣度各分指標(biāo)的空間效應(yīng)分解結(jié)果均不顯著;數(shù)字金融使用深度與數(shù)字化程度分指標(biāo)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)均在不同的水平下顯著為正;此外，還發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融數(shù)字化程度長(zhǎng)期效應(yīng)分解結(jié)果的估計(jì)系數(shù)要顯著大于短期效應(yīng)分解結(jié)果的估計(jì)系數(shù)。以上結(jié)果表明，長(zhǎng)期視角下，僅提高技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的信貸可得性，而不重視信貸資金使用效率，不對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)量做必要的過(guò)程、貸后管理，是不會(huì)對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新成果的市場(chǎng)接受度產(chǎn)生顯著影響。

五、進(jìn)一步分析與異質(zhì)性檢驗(yàn)

在本部分，將進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字金融的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)在地域差異維度上的空間溢出特征。依照慣例，將全樣本劃分為東、中、西部地區(qū)，⑧相較于中、西部地區(qū)，東部地區(qū)在制度環(huán)境質(zhì)量、人力資本水平方面均處于較高水平，擁有“金融資源”“人才集聚優(yōu)勢(shì)”等眾多硬核實(shí)力，技術(shù)創(chuàng)新活躍度高。同時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展在東部地區(qū)普惠化過(guò)程中的不確定性、風(fēng)險(xiǎn)性也較低。因此，相比于中、西部地區(qū)，預(yù)期數(shù)字金融在東部地區(qū)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平的直接“激勵(lì)效應(yīng)”和空間溢出效應(yīng)將更加顯著。表9報(bào)告了東、中、西部地區(qū)數(shù)字金融創(chuàng)新“激勵(lì)效應(yīng)”空間效應(yīng)的分解結(jié)果。

表9是東、中、西部地區(qū)數(shù)字金融作用于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的分解結(jié)果。具體地，短期效應(yīng)中，數(shù)字金融對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平的直接效應(yīng)均為正，但是影響程度與性質(zhì)不同，首先，唯有東部地區(qū)的直接效應(yīng)顯著;其次，從影響程度層面分析，數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)每增加1個(gè)百分點(diǎn)，東、中、西部地區(qū)內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新水平分別提升了0.140個(gè)、0.077個(gè)、0.015個(gè)單位。此外，間接效應(yīng)存在較為明顯的差異，其中，東部地區(qū)的間接效應(yīng)顯著為正，中、西部地區(qū)為負(fù)，且未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。該結(jié)果意味著東部地區(qū)省份數(shù)字金融的創(chuàng)新“激勵(lì)效應(yīng)”對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近地區(qū)具有顯著的正向空間溢出特征，而中、西部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)則不顯著。以上結(jié)果說(shuō)明基于獨(dú)特且優(yōu)質(zhì)的資源稟賦優(yōu)勢(shì)，東部地區(qū)憑借其較快、完善程度更高的數(shù)字金融水平不僅會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著“激勵(lì)效應(yīng)”，而且在示范效應(yīng)與競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)影響機(jī)制下會(huì)顯著提高經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平。

長(zhǎng)期效應(yīng)中，相較之下，東部地區(qū)無(wú)論是直接效應(yīng)、間接效應(yīng)的影響程度還是顯著性水平均表現(xiàn)出更加強(qiáng)烈的空間溢出特征;與短期效應(yīng)不同，此時(shí)，只有西部地區(qū)的間接效應(yīng)和總效應(yīng)未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。以上結(jié)果說(shuō)明，伴隨著國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略的部署、推進(jìn)，各地區(qū)雖均加快了數(shù)字金融體系的構(gòu)建步伐，但由于東部地區(qū)擁有更加專(zhuān)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、更充裕的資本積累與更優(yōu)渥的產(chǎn)業(yè)支持政策等，因此，數(shù)字金融發(fā)揮會(huì)產(chǎn)生更加顯著的創(chuàng)新“激勵(lì)效應(yīng)”;中部地區(qū)因地靠數(shù)字金融發(fā)展最為先進(jìn)的東部地區(qū)，會(huì)在輻射效應(yīng)、涓滴效應(yīng)影響下，通過(guò)模仿、學(xué)習(xí)，對(duì)區(qū)域內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新行為產(chǎn)生積極正向影響;而西部地區(qū)，各種基礎(chǔ)設(shè)施、資源、體制機(jī)制等相對(duì)欠缺，因此，西部地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展僅會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生微弱的“激勵(lì)效應(yīng)”，此外，由于西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展相對(duì)落后，進(jìn)而與該地區(qū)省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近的其他地區(qū)喪失了學(xué)習(xí)與競(jìng)爭(zhēng)的動(dòng)力，因此，西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)結(jié)果并未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。

六、內(nèi)生性問(wèn)題探討與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性問(wèn)題探討

首先，本文通過(guò)使用動(dòng)態(tài)空間面板回歸模型以及將解釋變量進(jìn)行滯后一期處理的方式在一定程度上緩解了由于反向因果識(shí)別問(wèn)題導(dǎo)致的內(nèi)生性估計(jì)偏誤[46]，其次，通過(guò)在空間回歸模型中盡量選取并加入若干可能對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響的控制變量等方法來(lái)避免由于遺漏變量而衍生的內(nèi)生性問(wèn)題。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

接下來(lái)，為驗(yàn)證數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的確存在空間溢出效應(yīng)這一結(jié)論，將從以下方面開(kāi)展穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，變換空間權(quán)重矩陣，使用空間鄰接矩陣，重新檢驗(yàn)與觀察數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的存在性及變化;第二，置換被解釋變量，采用發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量（加1）的自然對(duì)數(shù)作為代理變量，從創(chuàng)新產(chǎn)出成果的角度衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平，繼續(xù)通過(guò)動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的極大似然估計(jì)方法檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的存在性特征;第三，改變估計(jì)方法，采用GMM的估計(jì)方法基于原數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的回歸檢驗(yàn)。以上三種穩(wěn)健性檢驗(yàn)的具體結(jié)果如表10所示。

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)一：置換空間權(quán)重矩陣

前文的研究主要是基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平可能存在的空間溢出效應(yīng)。下面將借鑒白俊紅等（2010）[27]的研究方法，將空間地理距離因素納入空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建框架，采用鄰接權(quán)重矩陣模型重新檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的空間溢出效應(yīng)特征。

首先，將通過(guò)全局Moran’s I指數(shù)利用鄰接空間矩陣驗(yàn)證被解釋變量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平與核心解釋變量數(shù)字金融發(fā)展水平的空間自相關(guān)性。具體的檢驗(yàn)結(jié)果如表11所示。

表11為基于鄰接矩陣測(cè)算的我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平與數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)變量的全局Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果。空間權(quán)重矩陣選擇異質(zhì)化條件下，與之前迥異化的檢驗(yàn)結(jié)果是，通過(guò)不同權(quán)重矩陣下兩個(gè)關(guān)鍵變量全局莫蘭指數(shù)觀測(cè)值的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，不管是鄰接區(qū)域間的技術(shù)創(chuàng)新空間自相關(guān)系數(shù)還是數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的空間自相關(guān)系數(shù)均顯著弱于同指標(biāo)下經(jīng)濟(jì)距離矩陣的檢驗(yàn)結(jié)果，由此可知，數(shù)字金融與技術(shù)創(chuàng)新水平的空間依賴(lài)性特征首先出現(xiàn)在并更大程度上取決于經(jīng)濟(jì)實(shí)力相同區(qū)域間的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)驅(qū)動(dòng)以及示范效應(yīng)引導(dǎo)，該空間依賴(lài)性特征受地理距離影響的部分出現(xiàn)時(shí)間較晚且只占很小的部分。

表10列（1）為空間權(quán)重矩陣是鄰接矩陣的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的回歸結(jié)果。其中，數(shù)字金融水平項(xiàng)估計(jì)系數(shù)顯著為正，數(shù)字金融空間響應(yīng)系數(shù)也在1%的水平下顯著為正。此結(jié)果與之前經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下的模型估計(jì)結(jié)果大同小異。下面將著重分析地理鄰接矩陣下數(shù)字金融作用于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的分解結(jié)果。具體空間效應(yīng)分解結(jié)果如表12所示。

表12為地理鄰接矩陣下數(shù)字金融作用于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的分解結(jié)果。具體地，短期效應(yīng)中，數(shù)字金融對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的直接效應(yīng)雖不顯著但為正，而間接效應(yīng)和總效應(yīng)的結(jié)果為負(fù)值，且亦未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性，該結(jié)果說(shuō)明在短期內(nèi)數(shù)字金融發(fā)展時(shí)間尚短，無(wú)論是在金融服務(wù)覆蓋率還是數(shù)字化技術(shù)的情景化應(yīng)用方面均不成熟，因此并不能使本區(qū)域以及周邊省域的創(chuàng)新企業(yè)、項(xiàng)目享受該區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展的普惠紅利。短期效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣的結(jié)果大同小異，即短期內(nèi)，數(shù)字金融無(wú)法對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著“激勵(lì)效應(yīng)”，也無(wú)法對(duì)周邊地區(qū)抑或是經(jīng)濟(jì)背景相同地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響。

長(zhǎng)期效應(yīng)中，數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的直接效應(yīng)仍顯著為正，但與經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下的效應(yīng)分解結(jié)果不同，數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的間接效應(yīng)在5%的水平下顯著為負(fù)。以上差異化的結(jié)果可能是因?yàn)?，?shù)字金融發(fā)展日臻成熟，地理位置鄰接地區(qū)產(chǎn)生了顯著且主導(dǎo)性的“虹吸效應(yīng)”，即數(shù)字金融發(fā)展水平更好的區(qū)域不僅會(huì)帶動(dòng)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，還會(huì)繼續(xù)從鄰接區(qū)域吸收更多有利于數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平持續(xù)提升的優(yōu)質(zhì)資源，如人才、資本等，由于鄰接區(qū)域間若干資源具有不可再生性和共享性，因此，由于關(guān)鍵資源的枯竭，被擠占區(qū)域內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新水平受到抑制;相比之下，經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近的區(qū)域，由于不存在明顯的共享性、不可再生的優(yōu)質(zhì)資源的擠占與爭(zhēng)奪問(wèn)題，因此，競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)與示范效應(yīng)驅(qū)動(dòng)下的正向空間溢出效應(yīng)會(huì)更為顯著，因此經(jīng)濟(jì)距離矩陣下，長(zhǎng)期效應(yīng)中，一地區(qū)數(shù)字金融不僅有利于本區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，而且還會(huì)對(duì)其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的“激勵(lì)效應(yīng)”，而地理鄰接矩陣下，長(zhǎng)期效應(yīng)中，一地區(qū)數(shù)字金融的確促進(jìn)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，但卻會(huì)對(duì)鄰接省份地域的技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著的抑制作用。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)二：置換被解釋變量

為增加實(shí)證分析結(jié)果的穩(wěn)健性，將通過(guò)進(jìn)行置換區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的代理變量來(lái)探究數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的空間溢出效應(yīng)的存在性。作為衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的代理變量，除了以發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值外，也從創(chuàng)新產(chǎn)出成果的角度衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的水平。具體回歸結(jié)果如表10所示。

表10列（2）為發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的回歸結(jié)果。數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)水平項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)在10%的水平下顯著為正，與此同時(shí)，該指數(shù)空間效應(yīng)系數(shù)亦顯著為正，以上結(jié)果與發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值作為被解釋變量的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的回歸結(jié)論基本保持一致。由于水平項(xiàng)與空間交互項(xiàng)的回歸結(jié)果難以度量數(shù)字金融對(duì)發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量的空間溢出效應(yīng)，因此，下面將通過(guò)偏微分方程求解的方法進(jìn)行效應(yīng)分解。具體空間效應(yīng)分解結(jié)果如表13所示。

表13為發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量（加1）的自然對(duì)數(shù)作為被解釋變量時(shí)，數(shù)字金融作用于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的分解結(jié)果。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是短期效應(yīng)還是長(zhǎng)期效應(yīng)，數(shù)字金融對(duì)區(qū)域發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量的總效應(yīng)估計(jì)系數(shù)均顯著為正，該結(jié)果與發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利價(jià)值作為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平代理變量時(shí)的空間效應(yīng)分解結(jié)果略有出入。具體地，短期效應(yīng)中，此時(shí)數(shù)字金融對(duì)區(qū)域內(nèi)發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量的影響效應(yīng)在5%的水平下顯著為正，原因可能是發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值的變現(xiàn)時(shí)間更長(zhǎng)，是繼發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)后經(jīng)過(guò)技術(shù)應(yīng)用、上市后才得以進(jìn)入市場(chǎng)認(rèn)可階段的技術(shù)創(chuàng)新水平測(cè)度指標(biāo)，因而，短期內(nèi)數(shù)字金融對(duì)區(qū)域內(nèi)發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值的直接效應(yīng)與總效應(yīng)并未表現(xiàn)出顯著的空間溢出特征?？傮w來(lái)看，通過(guò)置換區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的代理變量得到的空間溢出效應(yīng)結(jié)論大致與之前的基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，即同樣驗(yàn)證了H1數(shù)字金融作用于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平過(guò)程存在顯著的空間溢出效應(yīng)的假設(shè)內(nèi)容。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)三：置換估計(jì)方法

表10列（3）是采用GMM方法估計(jì)動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的回歸結(jié)果。由于該估計(jì)方法無(wú)法進(jìn)一步進(jìn)行效應(yīng)分解，因此將根據(jù)該回歸結(jié)果中核心解釋變量水平項(xiàng)與空間交互項(xiàng)系數(shù)來(lái)驗(yàn)證與分析數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平空間溢出效應(yīng)的存在性。具體地，首先，數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明數(shù)字金融會(huì)激勵(lì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升;其次，數(shù)字金融空間交互項(xiàng)系數(shù)亦顯著為正，該結(jié)果說(shuō)明數(shù)字金融可顯著促進(jìn)其他地區(qū)發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。諸上結(jié)論與采用極大似然估計(jì)方法的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的回歸結(jié)果基本保持一致，即同樣驗(yàn)證了H1關(guān)于數(shù)字金融作用于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平過(guò)程存在顯著的空間溢出效應(yīng)的假設(shè)內(nèi)容。

七、結(jié)論與相關(guān)建議

（一）結(jié)論

駐足“十四五”規(guī)劃的戰(zhàn)略起承點(diǎn)，時(shí)處國(guó)家新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時(shí)期，實(shí)施“創(chuàng)新”驅(qū)動(dòng)是保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性與構(gòu)建生態(tài)文明的關(guān)鍵與核心。本文運(yùn)用2011—2018年除港、澳、臺(tái)外的31個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量模型，考察與驗(yàn)證了數(shù)字金融對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平激勵(lì)效應(yīng)可能存在的空間溢出性特征。研究結(jié)果表明，首先，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新行為本身存在時(shí)間、空間以及時(shí)空交互作用的正向外溢效應(yīng);其次，數(shù)字金融的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)存在顯著的空間溢出特征，具體可分為區(qū)域內(nèi)、外雙溢出路徑（直接效應(yīng)與間接效應(yīng)），但總體而言，區(qū)域內(nèi)溢出路徑即直接效應(yīng)仍然是數(shù)字金融發(fā)揮創(chuàng)新“激勵(lì)效應(yīng)”的內(nèi)在核心機(jī)制;最后，空間溢出效應(yīng)的性質(zhì)存在時(shí)間、地域維度以及空間權(quán)重矩陣異質(zhì)化條件下的差異。

（二）相關(guān)建議

第一，加快數(shù)字金融這一新型金融服務(wù)模式在中國(guó)的布局，推進(jìn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)加快數(shù)字化改革的步伐，并著力從輸入端、輸出端提高數(shù)字化技術(shù)的金融場(chǎng)景應(yīng)用能力。

特別地，相關(guān)部門(mén)要做好數(shù)字金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防控，堅(jiān)持市場(chǎng)化、法治化、國(guó)際化原則的統(tǒng)一，尊重國(guó)際共識(shí)和規(guī)則的基礎(chǔ)上，穩(wěn)定發(fā)展步調(diào)，將金融活動(dòng)全面納入監(jiān)管，有效防范風(fēng)險(xiǎn)。

第二，重視數(shù)字金融的安全問(wèn)題，可以通過(guò)鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)等IT企業(yè)的合作、交流，培養(yǎng)本土數(shù)字技術(shù)精英，通過(guò)自主創(chuàng)新數(shù)字金融網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全手段切實(shí)保障數(shù)字金融在場(chǎng)景應(yīng)用時(shí)的高效性、安全性。

第三，倡議鄰接區(qū)域單元之間應(yīng)認(rèn)真做好產(chǎn)業(yè)、資源的規(guī)劃與合作，盡量避免區(qū)域間同質(zhì)、共享資源的低層次競(jìng)爭(zhēng)，推動(dòng)合作與共贏模式的形成，促進(jìn)區(qū)域間數(shù)字金融與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的形成，加強(qiáng)技術(shù)人才、創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、知識(shí)等要素的空間流動(dòng)，彼此成就，共同進(jìn)步，緩解當(dāng)下中國(guó)區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新水平、數(shù)字金融發(fā)展不均衡的空間格局狀態(tài)。

[注 釋]

① 為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，也從數(shù)量角度以各地區(qū)發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量（加1）的自然對(duì)數(shù)作為區(qū)域創(chuàng)新水平的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，研究結(jié)論保持不變。

② 盡管構(gòu)建數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于螞蟻金融集團(tuán)，可能存在測(cè)度不完全、不能代表其他形式數(shù)字科技在金融領(lǐng)域的運(yùn)用等問(wèn)題，但該指數(shù)也有其優(yōu)勢(shì)。一方面，支付寶提供縱深金融服務(wù)且被廣泛使用，螞蟻集團(tuán)數(shù)據(jù)能夠從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等多維描繪數(shù)字金融發(fā)展;另一方面，該指數(shù)也是目前計(jì)算方法較為合理、信息交易獲取、應(yīng)用范圍較廣、使用較為普遍的指標(biāo)。因此，本文將其作為數(shù)字金融發(fā)展程度的代理變量。

③ 空間計(jì)量回歸模型選擇性檢驗(yàn)主要包括LM檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)。其中，LM檢驗(yàn)致力于為我們提供在空間滯后模型與空間誤差模型之間進(jìn)行合理取舍的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn);LM檢驗(yàn)的原假設(shè)為拒絕選擇空間誤差模型或空間滯后模型;LR檢驗(yàn)是繼LM檢驗(yàn)后使用，用于空間杜賓模型與空間滯后模型、空間誤差模型適用性再判斷的模型選擇程序[45]，LR檢驗(yàn)的原假設(shè)為空間杜賓模型可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化成空間誤差模型或空間滯后模型。一般而言，若LM檢驗(yàn)結(jié)果與LR檢驗(yàn)結(jié)果一致，則模型的選擇指向一致，否則便選擇空間杜賓模型，因?yàn)榭臻g杜賓模型可將空間滯后模型與空間誤差模型包含在內(nèi)進(jìn)行一般化處理。

④ Hausman檢驗(yàn)與聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)等為我們提供了重要的模型設(shè)定項(xiàng)選擇參考。Hausman檢驗(yàn)的原假設(shè)為選擇隨機(jī)效應(yīng)模型;聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)為選擇單向固定效應(yīng)模型。

⑤ 在區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平和制度質(zhì)量指標(biāo)中，對(duì)2017年、2018年的缺失值數(shù)據(jù)以2016年相應(yīng)數(shù)值進(jìn)行填充。

⑥ 高、低狀態(tài)的區(qū)分是以目標(biāo)變量的平均數(shù)作為臨界點(diǎn)，高于平均數(shù)的樣本為高水平區(qū)間，低于平均水平的樣本為低水平區(qū)間。

⑦ 直接效應(yīng)又稱(chēng)為本地效應(yīng)，表示一地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響效應(yīng);間接效應(yīng)又稱(chēng)為空間溢出效應(yīng)或鄰地效應(yīng)，主要是用于分析一區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展對(duì)其經(jīng)濟(jì)實(shí)力相近區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的間接影響機(jī)制。

⑧ 東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南;中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

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Research on the Spatial Spillover Effect of the Promotion

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NieXiuhua1，WuQing2

（1. Postdoctoral Research Station，Agricultural Development Bank of China， Beijing 100045， China;

2. School of International Business and Economics，University of International Business and Economics， Beijing 100029， China）

Abstract：

This paper uses panel data from 31 provinces and autonomous regions from 2011 to 2018 and uses the spatial Dubin model to investigate and verify the existence of spillover effects of digital finance on regional technological innovation level. The research results show that， firstly， the regional technological innovation behavior itself has a positive spillover effect of time， space， and the interaction of time and space; secondly， the innovation incentive effect of digital finance has significant spatial spillover characteristics， which can be specifically divided into regional and external double spillovers. Path （direct effect and indirect effect）， but in general， the regional spillover path， that is， the direct effect， is still the internal core mechanism for digital finance to play an innovative “incentive effect”; finally， the nature of spatial spillover effects has time， geographic dimensions and space The difference under the condition of heterogeneity of the weight matrix. This research conclusion not only enriches the literature on financial functions and technological innovation， it also has reference significance for China’s relevant departments to formulate the top-level design scheme of digital financial policy and supervision， pay attention to the spatial linkage of regional development， cooperate with all parties to continue to promote the innovation driven development strategy and realize the long-term goal of socialist modernization.

Key words：digital finance; regional technological innovation level; spatial spillover effect

（責(zé)任編輯：蔡曉芹）