徐章星

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇 南京 210095；德國哥廷根大學(xué)，德國 哥廷根 37073）

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長，已邁入中等國家行列。但是，隨著劉易斯拐點(diǎn)的出現(xiàn)，人口紅利開始逐步消失，加之全球經(jīng)濟(jì)周期性調(diào)整，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展開始進(jìn)入平穩(wěn)增長階段。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019 年我國GDP 實(shí)際增速為6.1%，低于1978-2008 年高速增長期的平均增速9.8%。十九大報(bào)告指出：“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力”。在經(jīng)濟(jì)下行的背景下，提升企業(yè)創(chuàng)新能力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式由粗放式增長逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐詣?chuàng)新為驅(qū)動(dòng)的內(nèi)涵式增長，成為未來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的努力方向和路徑選擇。

創(chuàng)新活動(dòng)的開展離不開資金的支持。近年來，數(shù)字普惠金融的發(fā)展為創(chuàng)新活動(dòng)拓寬了融資渠道。國務(wù)院印發(fā)的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》明確提出：“積極引導(dǎo)各類普惠金融服務(wù)主體借助互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，降低金融交易成本，延伸服務(wù)半徑，拓展普惠金融服務(wù)的廣度和深度”。依托信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，普惠金融的服務(wù)范圍不斷擴(kuò)大，在互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)金融行業(yè)進(jìn)行深度融合的基礎(chǔ)上創(chuàng)造出了新的發(fā)展業(yè)態(tài)——數(shù)字普惠金融。一方面數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融行業(yè)融合發(fā)展，發(fā)揮普惠金融包容性特征，為降低信息不對(duì)稱、解決融資難問題提供了新的發(fā)展機(jī)遇（徐章星等，2015）。另一方面數(shù)字普惠金融的發(fā)展打破了空間限制，解決貧困問題，推動(dòng)金融服務(wù)加速向周邊地區(qū)擴(kuò)散，在一定程度上促進(jìn)相鄰城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展（董玉峰等，2020）。

已有研究主要集中在傳統(tǒng)金融與創(chuàng)新之間的關(guān)系，關(guān)于數(shù)字普惠金融是否促進(jìn)了創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，文獻(xiàn)有不同研究結(jié)果。謝絢麗等（2018）發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融具有“包容性”特征，對(duì)于城鎮(zhèn)化率較低的省份和注冊資本較少的微型企業(yè)的創(chuàng)新具有促進(jìn)作用。梁榜和張建華（2019）從城市和企業(yè)兩個(gè)層面進(jìn)行理論和實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展和推廣促進(jìn)了城市和中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。同時(shí)，也有部分學(xué)者持有相反意見。廖理和張偉強(qiáng)（2017）指出，網(wǎng)絡(luò)借貸市場中可能存在更強(qiáng)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。同時(shí)也有學(xué)者對(duì)眾籌模式的可行性提出了疑問（朱韜和張智光，2019），認(rèn)為數(shù)字普惠金融不一定對(duì)創(chuàng)新起到正向作用。總的來看，以往研究存在一定缺陷：一方面基于空間同質(zhì)性假設(shè)背景下分析數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新之間的關(guān)系，另一方面忽視了數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新之間可能存在的非線性關(guān)聯(lián)，即未考慮不同水平下數(shù)字普惠金融對(duì)于創(chuàng)新影響的差別效應(yīng)。

有鑒于此，本文以中國地級(jí)市數(shù)據(jù)為樣本，考察數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)城市創(chuàng)新的影響。本文可能的貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：第一，理論分析數(shù)字普惠金融對(duì)于城市創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)和門檻特征。第二，將中國地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)與《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》市級(jí)數(shù)據(jù)相匹配，構(gòu)建空間面板模型，從微觀層面實(shí)證探討數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)。第三，構(gòu)建門檻面板模型，分析數(shù)字普惠金融的發(fā)展在促進(jìn)城市創(chuàng)新過程中可能存在的非線性特征，并考察經(jīng)濟(jì)發(fā)展的調(diào)節(jié)作用。

二、理論分析與研究假設(shè)

近年來，我國一直致力于金融領(lǐng)域的創(chuàng)新，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融相互融合，催生了數(shù)字金融的新型金融業(yè)態(tài)，為緩解借貸雙方的信息不對(duì)稱問題、降低交易成本提供了可能性（白俊紅和蔣伏心，2015；郭峰和王瑤佩，2020），例如網(wǎng)絡(luò)借貸連接了地理位置較遠(yuǎn)的資金需求方和供給方，拓寬了金融服務(wù)覆蓋廣度和深度（謝平和鄒傳偉，2012）。

數(shù)字普惠金融能夠有效補(bǔ)充傳統(tǒng)金融服務(wù)的不足，解決不發(fā)達(dá)地區(qū)長期以來的金融服務(wù)不足的問題，同時(shí)金融服務(wù)水平和可得性的提高能夠激勵(lì)創(chuàng)新活動(dòng)的發(fā)生，有助于促進(jìn)城市創(chuàng)新水平的提升。數(shù)字普惠金融的“包容性”理念和“草根”特性與中小企業(yè)等特殊群體的創(chuàng)新需求特征相契合，以借款企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)上沉淀下來的軟信息為基礎(chǔ)構(gòu)建信用評(píng)估模型，為降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成本提供了可能性，在一定程度上緩解了企業(yè)硬信息不足的劣勢，降低了企業(yè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，減少了逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。因此，數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩解了中小企業(yè)硬信息不足的劣勢，幫助中小企業(yè)跨越融資約束門檻，改善了創(chuàng)新環(huán)境，釋放了中小企業(yè)的創(chuàng)新活力，有助于城市創(chuàng)新能力的提升。值得注意的是，數(shù)字普惠金融的發(fā)展是一個(gè)逐步累積但不連續(xù)的過程，數(shù)字普惠金融的發(fā)展起源于條件較為優(yōu)越的城市，并逐步由大城市向周邊城市進(jìn)行擴(kuò)張。在數(shù)字普惠金融發(fā)展的初期，由于大城市基礎(chǔ)設(shè)施較為完備，根據(jù)“極化效應(yīng)”，與數(shù)字普惠金融發(fā)展相關(guān)的生產(chǎn)要素開始向大城市集中，大城市數(shù)字普惠金融發(fā)展相對(duì)較快。隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，由于自身的產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，加上資本本身的逐利性，數(shù)字普惠金融開始不斷向周邊城市發(fā)展，通過“涓滴效應(yīng)”，服務(wù)于鄰近城市，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。數(shù)字普惠金融的溢出效應(yīng)指的是數(shù)字普惠金融的發(fā)展加速了鄰近城市相關(guān)產(chǎn)業(yè)的競爭與發(fā)展，促進(jìn)企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新來提高生產(chǎn)效率，因此數(shù)字普惠金融不僅能夠在一定程度上削弱本地資金供需雙方信息不對(duì)稱帶來的不利影響，其空間溢出效應(yīng)也能帶來相鄰城市技術(shù)創(chuàng)新的增加，為遠(yuǎn)距離金融擴(kuò)散提供技術(shù)支撐。數(shù)字普惠金融將數(shù)字技術(shù)等科技手段應(yīng)用到普惠金融領(lǐng)域，具有“成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢（黃益平和黃卓，2018），使得地理距離對(duì)金融溢出效應(yīng)的影響逐漸降低，空間之間的摩擦系數(shù)開始降低，促進(jìn)了數(shù)字普惠金融的空間溢出。基于以上分析，提出本文的第一個(gè)研究假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)城市創(chuàng)新存在明顯的空間溢出效應(yīng)。

由于大城市具備更好的區(qū)位條件和更為完備的基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新的影響可能具有差異（韓先鋒等，2019）。在數(shù)字金融時(shí)代，企業(yè)創(chuàng)新需求更加多元化和個(gè)性化，通過數(shù)字金融手段進(jìn)行融資、進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與升級(jí)的可能性提高。隨著數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展以及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，數(shù)字普惠金融的廣度、深度和數(shù)字化程度進(jìn)一步提升，受益群體進(jìn)一步擴(kuò)大，創(chuàng)新溢出效果將進(jìn)一步顯現(xiàn)，促使“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”良好氛圍的真正形成，引發(fā)數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)新影響的動(dòng)態(tài)變化，即數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新的影響可能存在一定的非線性特征。一方面，數(shù)字普惠金融水平對(duì)城市創(chuàng)新影響受到自身門檻特征的約束（唐文進(jìn)等，2019）。在數(shù)字普惠金融發(fā)展的初期，數(shù)字普惠金融的使用廣度和深度并不高，此時(shí)引發(fā)的創(chuàng)新效應(yīng)較小。在數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較低和相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善時(shí)，研發(fā)部門的融資成本相對(duì)較高，數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新效應(yīng)相對(duì)有限。隨著數(shù)字普惠金融使用的廣度、深度和數(shù)字化程度的不斷增加，融資成本進(jìn)一步降低，會(huì)促使更多弱勢群體能夠享受到數(shù)字普惠金融帶來的金融產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)新融資需求。當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展到達(dá)一定階段時(shí)，對(duì)城市創(chuàng)新的作用的影響進(jìn)一步增強(qiáng)，出現(xiàn)邊際收益遞增的現(xiàn)象，即越過一定的數(shù)字普惠金融水平門檻后，創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)可能開始出現(xiàn)幾何式增長，具有“梅特卡夫法則”特征。另一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)。根據(jù)威廉姆斯假設(shè)，金融發(fā)展對(duì)于城市發(fā)展的影響可能受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約（袁華錫等，2019）。作為高端服務(wù)行業(yè)，金融業(yè)具有較高的門檻，需要一定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與之匹配。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有明顯的后發(fā)優(yōu)勢，其“包容性”特征彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融不足，延伸到了傳統(tǒng)金融服務(wù)無法觸達(dá)的弱勢群體（王國剛和張揚(yáng)，2015），拓寬了金融服務(wù)的廣度和深度，對(duì)創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)能夠加速落后地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升和數(shù)字普惠金融的發(fā)展縱深，數(shù)字普惠金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)匹配程度增加，對(duì)城市創(chuàng)新的促進(jìn)作用也進(jìn)一步增強(qiáng)。據(jù)此，提出本文的第二個(gè)研究假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新具有非線性影響，同時(shí)該影響受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

1.空間計(jì)量模型

目前空間計(jì)量模型主要有空間杜賓模型（SDM）、空間誤差模型（SEM）和空間自回歸模型（SAR）等。其中，空間杜賓模型將空間誤差模型和空間自回歸模型相結(jié)合，能夠得到無偏估計(jì)，解釋程度更高。同時(shí)，本文結(jié)合Elhorst（2014）的研究思路對(duì)模型的適用程度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1 所示。第一，Moran 指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型存在空間相關(guān)性。第二，LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示，空間誤差模型和空間自回歸模型均適用。第三，經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下，空間杜賓模型的Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示支持固定效應(yīng)空間計(jì)量模型。第四，空間杜賓模型的地區(qū)、時(shí)間和雙重固定效應(yīng)LR 檢驗(yàn)結(jié)果均表明，在固定效應(yīng)的空間杜賓模型中應(yīng)同時(shí)控制地區(qū)和時(shí)間雙重固定效應(yīng)。第五，雙重固定效應(yīng)空間杜賓模型的Wald 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)均在1%顯著性水平下顯著，因此雙重固定效應(yīng)的空間杜賓模型不能簡化為空間誤差模型或空間自回歸模型。基于此，本文利用空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型分別進(jìn)行估計(jì)，并分析空間杜賓模型的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

表1 模型檢驗(yàn)結(jié)果

空間杜賓模型設(shè)定如下：

其中：w 代表空間權(quán)重矩陣，μi為地區(qū)固定效應(yīng)，vt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。參考LeSage（2011）的做法，將空間杜賓模型寫成矢量形式，通過計(jì)算偏微分得出數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)?？臻g杜賓模型的矢量形式如下：

在式（3）中，右側(cè)矩陣獨(dú)立于時(shí)間t，直接效應(yīng)為右側(cè)矩陣對(duì)角線元素的平均值，為本地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)的平均影響；間接效應(yīng)為非對(duì)角線元素的行總和或列總和的平均值，為本地區(qū)解釋變量對(duì)其他地區(qū)的平均影響。

一般而言，空間溢出效應(yīng)與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)程度相關(guān)。經(jīng)濟(jì)相似程度較高的城市，越有利于數(shù)字普惠金融的發(fā)展與傳播，同時(shí)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的消化與吸收，空間溢出效應(yīng)也越大。據(jù)此，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣如下：

在式（4）中，GDP 為當(dāng)年地區(qū)人均實(shí)際GDP，n 為年份。此外，在實(shí)證研究中，為了衡量區(qū)域空間溢出的平均影響，本文對(duì)經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2.面板門檻模型

為了檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新影響的非線性效應(yīng)，本文采用Hansen（1999）的面板門檻模型進(jìn)行估計(jì)，模型構(gòu)建如下：

在式（5）中，γ 為待估門檻值，將所有樣本劃分為兩個(gè)區(qū)間；DF 為數(shù)字普惠金融指數(shù)，在模型中既是門檻變量，也是核心解釋變量，差異是在兩個(gè)區(qū)間內(nèi)系數(shù)不同；I(DFit≤γ)和I(DFit＞γ)是指示函數(shù)，滿足條件時(shí)為1，未滿足時(shí)為0。

為了得到門檻值及其系數(shù)估計(jì)，首先需要消除個(gè)體效應(yīng)λi的影響，通過觀測值減去組內(nèi)平均值得到：

對(duì)所有觀測值進(jìn)行累疊，將（6）式進(jìn)行矩陣變換得到：

根據(jù)門檻值γ 得到系數(shù)α 的OLS 估計(jì)值：

值得注意的是，樣本中可能存在不止一個(gè)門檻，因此將式（5）進(jìn)行擴(kuò)展如下：

同時(shí)，為了進(jìn)一步考察不同經(jīng)濟(jì)水平下數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新的影響，本文將地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為調(diào)節(jié)變量，以此為門檻變量構(gòu)建非線性模型如下：

（二）數(shù)據(jù)來源

為了驗(yàn)證前文所提出的研究假設(shè)，本文采取以下數(shù)據(jù)：第一，《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2012-2017 年）》；第二，2011-2016 年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)；第三，2011-2016 年中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（Chinese Research Data Services，簡稱CNRDS）獲得的各地級(jí)市專利申請數(shù)。本文將數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：第一，以地級(jí)市為標(biāo)準(zhǔn)，將中國地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)、北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)以及各地區(qū)專利申請數(shù)以地級(jí)市為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行匹配；第二，刪除樣本期間市縣合并或重新建立的地級(jí)市；第三，剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的城市。經(jīng)過篩選和處理，我們得到了248 個(gè)地級(jí)市1488 個(gè)觀測值的平衡面板數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為2011-2016 年。

（三）變量選擇

數(shù)字普惠金融（DF）。本文的數(shù)字金融指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》，該數(shù)據(jù)庫由北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心設(shè)計(jì)而成，從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個(gè)方面選取了33 個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了中國數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)，涵蓋了支付、保險(xiǎn)以及信貸等業(yè)務(wù)，范圍涉及省級(jí)、地市級(jí)和縣域三個(gè)層級(jí)。截至2019 年，該數(shù)據(jù)庫覆蓋了全國31 個(gè)省份，為數(shù)字普惠金融領(lǐng)域相關(guān)研究提供了有效的數(shù)據(jù)支持。本文選取了地級(jí)市2011-2016 年數(shù)字普惠金融指數(shù)作為模型中的主要解釋變量，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

城市創(chuàng)新（Inn）。城市層面的創(chuàng)新是城市發(fā)展由數(shù)量型發(fā)展向質(zhì)量型發(fā)展的動(dòng)力，用所在城市當(dāng)年發(fā)明專利申請數(shù)量的自然對(duì)數(shù)來衡量。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

控制變量（Control）。在借鑒以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文選取了一系列可能對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生影響的控制變量，具體如下：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS），以第二產(chǎn)業(yè)占當(dāng)年地區(qū)生產(chǎn)總值比重來衡量；科教支出（SEE），以城市當(dāng)年科學(xué)事業(yè)費(fèi)支出和教育事業(yè)費(fèi)支出之和占當(dāng)年地區(qū)生產(chǎn)總值比重來表示；人力資本（HC），以高等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)占地區(qū)年末總?cè)丝诒戎貋肀硎?；固定資產(chǎn)投資（NVFA），以城市當(dāng)年固定資產(chǎn)投資總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來衡量；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP），以人均地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù)來衡量；城市環(huán)境質(zhì)量（EQ），以所在城市當(dāng)年工業(yè)二氧化硫排放量來表示，并取自然對(duì)數(shù)。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。

四、實(shí)證分析

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

參考以往研究，本文采用Moran's I 指數(shù)和Geary's C 兩種方式分別對(duì)城市創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，以判斷是否應(yīng)當(dāng)構(gòu)建空間計(jì)量模型。一般情況下，-1≤Moran's I ≤1：當(dāng)Moran's I 指數(shù)大于零時(shí)，表明地區(qū)之間的觀測值直接存在正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)Moran's I 指數(shù)越大說明正相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)；當(dāng)Moran's I 指數(shù)小于零時(shí)，說明地區(qū)之間的觀測值存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時(shí)Moran's I 指數(shù)越小說明負(fù)相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)；當(dāng)Moran's I 指數(shù)等于零時(shí)，說明地區(qū)之間觀測值相互獨(dú)立，不存在相關(guān)關(guān)系。而0＜Geary's C＜2，當(dāng)Geary's C 指數(shù)小于1 時(shí)，說明各地區(qū)之間觀測值存在正相關(guān)；Geary's C 指數(shù)＞1 時(shí)說明各地區(qū)指數(shù)負(fù)相關(guān)，當(dāng)Geary's C 指數(shù)等于1 時(shí)不相關(guān)。

Moran's I 指數(shù)和Geary's C 指數(shù)可以表示為:

城市創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。可以發(fā)現(xiàn)，在2011-2016 年，各地級(jí)市城市創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融發(fā)展的Moran's I 指數(shù)和Geary's C 指數(shù)的檢驗(yàn)均在1%顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，同時(shí)Moran's I 指數(shù)和Geary's C 指數(shù)均大于零小于1，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展與城市創(chuàng)新各自都具有明顯的空間正相關(guān)性。再以經(jīng)濟(jì)距離為空間權(quán)重矩陣進(jìn)行檢驗(yàn)表明，較高數(shù)字普惠金融發(fā)展（城市創(chuàng)新）水平的地區(qū)互相鄰近，而較低數(shù)字普惠金融發(fā)展（城市創(chuàng)新）水平的城市之間也相互接近。

表3 數(shù)字普惠金融指數(shù)與城市創(chuàng)新的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

（二）空間面板回歸模型估計(jì)結(jié)果

根據(jù)表4 的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，空間自回歸模型（SAR）系數(shù)ρ 估計(jì)值為0.116，在5%顯著性水平下顯著，空間誤差模型（SEM）系數(shù)λ 為0.104，在5%顯著性水平下顯著，空間杜賓模型（SDM）系數(shù)ρ 為0.089，在10%顯著性水平下顯著，表明經(jīng)濟(jì)距離相鄰近的城市，數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)越強(qiáng)。除此以外，三個(gè)模型各解釋變量的系數(shù)符號(hào)和顯著性水平基本相同，表明實(shí)證結(jié)果較為可靠。同時(shí)，空間杜賓模型對(duì)數(shù)似然值為77.566，擬合優(yōu)度為0.716，均高于空間自回歸模型和空間誤差模型，說明空間杜賓模型的空間擬合程度高于另外兩個(gè)模型，因此在此重點(diǎn)對(duì)空間杜賓模型進(jìn)行分析。

空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為0.461，在1%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于提高城市創(chuàng)新能力，數(shù)字普惠金融的發(fā)展開始在我國信貸體系中發(fā)揮著重要作用。在中國基礎(chǔ)設(shè)施較為落后的地區(qū)，金融網(wǎng)點(diǎn)較為缺乏，金融地理排斥的可能性較高，導(dǎo)致部分企業(yè)被排除在傳統(tǒng)金融外。數(shù)字普惠金融的發(fā)展打破了金融服務(wù)的空間限制，將數(shù)字技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，降低了偏遠(yuǎn)地區(qū)及經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的借款企業(yè)對(duì)傳統(tǒng)金融物理網(wǎng)點(diǎn)的依賴，同時(shí)以互聯(lián)網(wǎng)上沉淀下來的軟信息為基礎(chǔ)構(gòu)建信用評(píng)估模型，為降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成本提供了可能性，減少了逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題，在一定程度上能夠緩解金融排斥，幫助硬信息不足的企業(yè)獲得資金，釋放了企業(yè)的創(chuàng)新活力，最終促進(jìn)了城市創(chuàng)新。

從其他控制變量的回歸系數(shù)來看，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為0.021，在1%顯著性水平下顯著，說明第二產(chǎn)業(yè)仍舊是城市創(chuàng)新的主要?jiǎng)恿?，第二產(chǎn)業(yè)占比每提升一個(gè)單位，城市創(chuàng)新能力提升的可能性增加2.1%?？平讨С龅南禂?shù)為0.035，在10%的顯著性水平下顯著，說明科教支出是促進(jìn)城市發(fā)展的主要?jiǎng)恿?，需要進(jìn)一步發(fā)揮“科教興市”的基礎(chǔ)性作用，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)完成創(chuàng)新型城市的發(fā)展目標(biāo)。人力資本的系數(shù)為0.035，在10%顯著性水平下顯著，說明人才集聚對(duì)于城市發(fā)展具有重要作用，一個(gè)地區(qū)高素質(zhì)勞動(dòng)力越多，越能為地區(qū)科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新提供人才儲(chǔ)備基礎(chǔ)。固定資產(chǎn)投資系數(shù)為0.001，在5%顯著性水平下顯著，其中可能的原因是固定資產(chǎn)投資能夠促進(jìn)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，較為完備的基礎(chǔ)設(shè)施能夠加速生產(chǎn)要素流動(dòng)，降低地區(qū)間的運(yùn)輸成本和交通費(fèi)用，進(jìn)而對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。人均GDP 系數(shù)為0.230，在1%顯著性水平下顯著，一個(gè)合理的解釋是城市創(chuàng)新能力需要以一定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為基礎(chǔ)。城市環(huán)境質(zhì)量的系數(shù)為-0.043，在5%顯著性水平下顯著，這說明較差的環(huán)境質(zhì)量抑制了城市創(chuàng)新，如何改善城市環(huán)境，是當(dāng)前推動(dòng)城市創(chuàng)新亟需解決的一個(gè)關(guān)鍵問題。

結(jié)合空間變量回歸結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融系數(shù)為0.468，在5%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有正向溢出效應(yīng)，拓寬了金融服務(wù)的覆蓋廣度和深度，促進(jìn)了相鄰城市創(chuàng)新能力的提升。同時(shí)，城市環(huán)境質(zhì)量的空間變量具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，說明隨著城市環(huán)境質(zhì)量的惡化，將降低鄰近城市的創(chuàng)新能力。城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科教支出、人力資本等變量的空間溢出效應(yīng)不顯著，其中可能的原因是當(dāng)前城市發(fā)展與周圍城市之間的“競爭效應(yīng)”大于“協(xié)同效應(yīng)”，各城市主要集中于本地區(qū)的發(fā)展，人力資本、固定資產(chǎn)投資以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主動(dòng)溢出的可能性不大。隨著城市的發(fā)展，資本和勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素將向具有比較優(yōu)勢的城市集中，在一定程度上導(dǎo)致地區(qū)發(fā)展的不均衡，造成資源配置的效率低下。數(shù)字普惠金融的發(fā)展一方面為城市創(chuàng)新提供了可能性，另一方面帶動(dòng)相鄰城市創(chuàng)新能力的提升，為未來城市之間的協(xié)同發(fā)展提供了一個(gè)可行方向。在此基礎(chǔ)上，下文對(duì)空間杜賓模型效應(yīng)進(jìn)行分解，做進(jìn)一步分析與討論。

表4 空間面板回歸模型估計(jì)結(jié)果

基于空間杜賓模型效應(yīng)的分解視角，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果如表5 所示。從直接效應(yīng)來看，數(shù)字普惠金融系數(shù)為0.486，在1%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著促進(jìn)了城市自身創(chuàng)新能力的提升，從而驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融助力城市創(chuàng)新的理論預(yù)期。從空間溢出效應(yīng)來看，數(shù)字普惠金融的間接效應(yīng)系數(shù)為0.573，在1%顯著性水平下顯著。由此可見，數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅有助于本地區(qū)城市創(chuàng)新，也促進(jìn)了鄰近地區(qū)城市創(chuàng)新能力的提升。這意味著，部分地區(qū)金融基礎(chǔ)設(shè)施落后，導(dǎo)致金融地理排斥的可能性較高，加上企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)之間信息不對(duì)稱程度問題，使得創(chuàng)新主體面臨融資困境。但是通過數(shù)字普惠金融的發(fā)展，可以打破以往金融地理排斥和價(jià)格排斥等困境，促進(jìn)城市創(chuàng)新的各執(zhí)行主體能夠得到有效融資，使得城市發(fā)展以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，帶動(dòng)本地區(qū)和鄰近地區(qū)城市協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從數(shù)量型向質(zhì)量型轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量系數(shù)為0.002，在10%顯著性水平下顯著，說明一地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的溢出效應(yīng)也有助于鄰近城市創(chuàng)新能力的提升。同時(shí)，其余解釋變量方向與顯著程度也基本與前文一致。此外，對(duì)比數(shù)字金融普惠發(fā)展的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)下的回歸系數(shù)可知，數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)城市創(chuàng)新的城市間溢出要明顯強(qiáng)于城市內(nèi)溢出。

表5 各解釋變量對(duì)城市創(chuàng)新的直接影響和溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

（三）數(shù)字金融發(fā)展對(duì)城市創(chuàng)新影響的門檻特征

1.門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

在估計(jì)門檻模型之前，本文根據(jù)Hansen（1999）的研究思路，進(jìn)行面板門檻存在可能性檢驗(yàn)。通過表6 和表7 可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融變量通過了單一門檻檢驗(yàn)，這表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新具有非線性門檻特征，在數(shù)字金融發(fā)展的不同階段，數(shù)字普惠金融與城市創(chuàng)新之間的非線性關(guān)系得以驗(yàn)證，選取門檻回歸模型進(jìn)行估計(jì)較為科學(xué)。同時(shí)經(jīng)過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展也能夠基于單一門檻模型進(jìn)行分析。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量人均GDP 也通過了單一門檻檢驗(yàn)。因此，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門檻變量，分析不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應(yīng)具有科學(xué)性。

表6 數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

表7 數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門檻值估計(jì)

2.面板門檻回歸模型估計(jì)結(jié)果與分析

從表8 的模型回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，單一門檻模型下數(shù)字普惠金融變量系數(shù)均為正且顯著，說明數(shù)字金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間存在顯著的非線性關(guān)聯(lián)。當(dāng)數(shù)字普惠金融指數(shù)低于5.119時(shí)，數(shù)字金融系數(shù)為0.5801，在1% 顯著性水平下顯著，說明在此區(qū)間內(nèi)數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一個(gè)單位，城市創(chuàng)新能力增加0.580 個(gè)單位。當(dāng)數(shù)字金融指數(shù)大于5.119 時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新的影響增大為0.612，在1%顯著性水平下顯著，表明隨著數(shù)字金融的廣度、深度和數(shù)字化程度的發(fā)展與縱深，數(shù)字普惠金融對(duì)于城市創(chuàng)新的促進(jìn)作用將增強(qiáng)。據(jù)此可見，隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，數(shù)字普惠金融對(duì)于城市創(chuàng)新出現(xiàn)了顯著的正向邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。

進(jìn)一步對(duì)東部、中部、西部三地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新的非線性關(guān)系進(jìn)行考察。根據(jù)表8 實(shí)證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，和全國總體情況相一致，在東部、中部、西部三地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的創(chuàng)新效應(yīng)具有顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)，當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展跨越門檻之后，其對(duì)于城市創(chuàng)新的促進(jìn)作用將進(jìn)一步增強(qiáng)。同時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)各地區(qū)城市創(chuàng)新的影響的強(qiáng)弱排名依次為西部、東部和中部。數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于西部地區(qū)城市創(chuàng)新能力的提升作用在門檻前后均高于東部地區(qū)和中部地區(qū)，一方面說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有普惠特征，能夠改善經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)的融資不足問題，促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新；另一方面西部地區(qū)仍舊處于數(shù)字普惠金融紅利的初始釋放階段，在數(shù)字普惠金融發(fā)展的過程中具有明顯的“后發(fā)優(yōu)勢”，相較于東部和中部地區(qū)，對(duì)城市的創(chuàng)新作用最強(qiáng)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)，西部地區(qū)62.63%城市的數(shù)字金融低于地區(qū)門檻值5.013。因此，在未來的一段時(shí)間內(nèi)，加速數(shù)字金融發(fā)展，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)西部地區(qū)發(fā)展是縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的一個(gè)有效手段和可行路徑。中部地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)于城市創(chuàng)新的促進(jìn)作用在門檻前后均低于東部地區(qū)和西部地區(qū)。其中可能的原因是一方面東部地區(qū)資源稟賦和傳統(tǒng)金融基礎(chǔ)較好，在此基礎(chǔ)上數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新促進(jìn)作用比中部更強(qiáng)，另一方面一個(gè)合理的解釋是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步調(diào)整的過程中更凸顯以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)為特征和以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為手段。因此相對(duì)而言，中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新的促進(jìn)作用相對(duì)于西部和東部最小。

通過以上研究可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間存在正向且邊際效益遞增的發(fā)展規(guī)律。事實(shí)上，數(shù)字普惠金融對(duì)于城市創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)不僅受到數(shù)字普惠金融本身的影響，更有可能存在其他方面的調(diào)節(jié)作用。據(jù)此，以人均GDP 作為門檻變量，進(jìn)一步考察地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在數(shù)字普惠金融影響城市創(chuàng)新之間的調(diào)節(jié)作用。根據(jù)實(shí)證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有一個(gè)門檻，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以正向強(qiáng)化數(shù)字金融的非線性創(chuàng)新效應(yīng)，當(dāng)人均GDP 跨越10.191 時(shí)，數(shù)字普惠金融的系數(shù)明顯變大，由0.554 增加至0.594，這表明在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，數(shù)字普惠金融發(fā)展的創(chuàng)新效應(yīng)存在差異。其中可能的原因是，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城市資本積累水平開始逐步提升，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融發(fā)展的匹配程度提高，為城市創(chuàng)業(yè)活動(dòng)提供了更多的機(jī)會(huì)，因此隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新的邊際收益增加。此外，其余解釋變量方向和顯著程度也基本與前文保持一致。據(jù)此，本文的研究假設(shè)2 得以驗(yàn)證。

表8 面板門檻模型回歸結(jié)果

采用《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力報(bào)告》中2011-2016 年城市創(chuàng)新指數(shù)數(shù)據(jù)替代城市創(chuàng)新變量，同時(shí)采取空間面板模型和門檻面板模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融不僅對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新有顯著的正向作用，其溢出效應(yīng)也帶動(dòng)了周邊城市創(chuàng)新能力的提升（見表9）。數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新能力的提升具有明顯的門檻特征，考慮地區(qū)差異性和經(jīng)濟(jì)水平異質(zhì)性后該特征依然存在（見表10）。因此，前文的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表9 空間溢出效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表10 門檻特征的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

0.005***（0.000）數(shù)字普惠金融_3 0.007***（0.000）數(shù)字普惠金融_2 0.006***（0.000）0.006***（0.000）0.004***（0.000）0.004***（0.000）0.006***（0.000）門檻數(shù) 2 2 2 2 2觀測值 1488 552 564 372 1488 0.007***（0.000）0.005***（0.000）0.005***（0.000）

五、結(jié)論與啟示

本文基于數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中可能存在的空間溢出效應(yīng)和門檻特征，以我國2011-2016 年248 個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)為樣本，采用空間計(jì)量模型和門檻面板模型實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間的空間關(guān)系和非線性特征。研究結(jié)果表明，第一，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新具有明顯的空間溢出效應(yīng)，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提升不僅對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新有顯著的正向作用，其溢出效應(yīng)也帶動(dòng)了周邊城市創(chuàng)新能力的提升。第二，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新能力的提升具有明顯的門檻特征，當(dāng)跨越門檻值時(shí)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新影響的邊際收益增加。第三，分區(qū)域來看，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新促進(jìn)作用的門檻高低排序依次為東部、中部和西部，對(duì)城市創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的強(qiáng)弱程度排序依次為西部、東部和中部。調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展的創(chuàng)新效應(yīng)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高呈現(xiàn)出邊際收益遞增的特征。此外，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、科教支出、人力資本和固定資產(chǎn)投資的增加促進(jìn)了城市創(chuàng)新，環(huán)境質(zhì)量的惡化抑制了城市創(chuàng)新。

基于以上研究結(jié)論，本文得出以下啟示：第一，針對(duì)當(dāng)前數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域不平等特征，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字普惠金融對(duì)相對(duì)落后地區(qū)的支持，在充分考慮地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素稟賦的前提下，拓寬數(shù)字普惠金融的服務(wù)廣度和深度，發(fā)揮數(shù)字普惠金融的包容性特征，使得更多的弱勢群體得到有效的融資支持，合理規(guī)范數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)于城市創(chuàng)新的作用。第二，加強(qiáng)地區(qū)間的交流與協(xié)作，建立地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)協(xié)同機(jī)制，促進(jìn)數(shù)字普惠金融的相互溢出與滲透，增加數(shù)字普惠金融對(duì)周邊城市的輻射效應(yīng)，促進(jìn)城市創(chuàng)新能力的提升。在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，要加快構(gòu)建全方位、多層次以及適度競爭的數(shù)字普惠金融服務(wù)體系，進(jìn)一步放寬數(shù)字普惠金融的準(zhǔn)入條件，在有序引導(dǎo)本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時(shí)，發(fā)揮對(duì)周邊城市發(fā)展的帶動(dòng)效應(yīng)，并在一定程度上防范區(qū)域間數(shù)字普惠金融資源的競爭。第三，關(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新之間的門檻特征，在權(quán)衡數(shù)字普惠金融發(fā)展與城市創(chuàng)新目標(biāo)的同時(shí)，根據(jù)地區(qū)數(shù)字普惠金融的不同發(fā)展階段，合理有效地配置金融資源，使得更多弱勢群體真正感受到數(shù)字金融發(fā)展的“普惠效應(yīng)”，以期以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)城市發(fā)展，縮小城市間發(fā)展差距。同時(shí)，在推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展的過程中應(yīng)注意消除區(qū)域內(nèi)部金融資源的分配不公問題，在推動(dòng)數(shù)字金融發(fā)展過程中不斷消除區(qū)域內(nèi)部可能存在的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，激發(fā)數(shù)字普惠金融在城市發(fā)展過程中的“梅特卡夫法則”威力。此外，需要進(jìn)一步建立健全數(shù)字普惠金融相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施，如完善地區(qū)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)等，在依托數(shù)字金融在大數(shù)據(jù)和移動(dòng)計(jì)算等方面優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，結(jié)合傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的優(yōu)勢方面，創(chuàng)新金融產(chǎn)品形式，開發(fā)出與城市創(chuàng)新相適應(yīng)的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品。