馬丹 王丹 申琳

摘? ?要：本文首先從理論上梳理了數(shù)字普惠金融發(fā)展對實體經濟的內在影響機理，其次運用固定效應和空間靜態(tài)面板模型，以2011—2018年中國31個省市區(qū)為研究對象，實證分析了數(shù)字普惠金融發(fā)展對實體經濟的影響和異質性。研究發(fā)現(xiàn)：我國數(shù)字普惠金融與實體經濟發(fā)展均存在顯著的空間相關，數(shù)字普惠金融能促進實體經濟發(fā)展，但存在負的空間溢出效應;異質性分析的結果顯示，金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度都有助于促進實體經濟發(fā)展，但空間上使用深度存在負的空間溢出效應，其他兩個維度不顯著。在此基礎上，本文建議加強區(qū)域之間數(shù)字普惠金融協(xié)同發(fā)展，扭轉“虹吸效應”局面，促進各地合作共贏。

關鍵詞：數(shù)字普惠金融;脫實向虛;實體經濟;空間效應

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.04.009

中圖分類號：F832;F124? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1003-9031（2021）04-0067-12

一、引言及文獻綜述

習近平總書記指出“不論經濟發(fā)展到什么時候，實體經濟都是我國經濟發(fā)展、我們在國際經濟競爭贏得主動的根基。我國經濟是靠實體經濟起家的，也要靠實體經濟走向未來?！苯陙恚覈洕l(fā)展“脫實向虛”現(xiàn)象嚴重，許多學者從多個角度分析了其成因。彭俞超和黃志剛（2018）認為傳統(tǒng)金融體系差別對待風險異質性企業(yè)是造成經濟“脫實向虛”的主要原因。風險低的企業(yè)易獲得更多的信貸支持，從而促進富余資金流向高收益的金融市場，造成資產價格膨脹、虛擬經濟泡沫化等現(xiàn)象;而風險高的企業(yè)不易獲得資金，從而影響其生產經營，造成實體經濟有效投資不足。王國剛（2018）從資本“逐利”的本性出發(fā)，分析金融“脫實向虛”的主要原因是實體經濟企業(yè)層面的資產邊際收益率下降且波動較大，而資金具有追逐高收益低風險的性質，即導致資金流向虛擬經濟，造成實體經濟有效投資不足。陳享光和黃澤清（2020）認為是金融化催生了虛擬經濟的發(fā)展，進而使“脫實向虛”問題凸顯，即由實體部門產生的資本逐漸突破產業(yè)資本循環(huán)的約束，在非生產領域中循環(huán)和擴張，使得純粹虛擬經濟得以形成和發(fā)展。綜上，我國金融發(fā)展呈現(xiàn)“脫實向虛”的主要原因是實體部門金融化現(xiàn)象加劇和實體經濟有效投資不足。而十四五規(guī)劃也多次強調要促進“普惠金融服務實體經濟”，因此如何更好地促進金融服務實體經濟，支持經濟轉型和產業(yè)升級， 成為當下我國面臨的經濟難題之一。

借助互聯(lián)網技術的發(fā)展，數(shù)字普惠金融應運而生，大大改善了金融服務的可得性和便利性，降低了金融服務的成本。鑒于數(shù)字普惠金融發(fā)展具有較好的經濟特性，許多學者探究了其對實體經濟的影響。

一是探究數(shù)字普惠金融對實體經濟中單個經濟變量的影響?，F(xiàn)有研究從收入分配、消費、創(chuàng)業(yè)、社會保障、農村金融等多個角度探討了普惠金融的經濟效應。在收入分配方面，宋曉玲（2017）通過省際面板研究發(fā)現(xiàn)普惠金融發(fā)展可以縮小城鄉(xiāng)收入差距，促進經濟增長。在消費方面，易行健、周利（2018）研究發(fā)現(xiàn)，在樣本期間內數(shù)字普惠金融發(fā)展可以通過緩解流動性約束與便利支付顯著促進居民消費，尤其是對于農村家庭、中低收入家庭和欠發(fā)達地區(qū)家庭這一促進作用更為顯著。在創(chuàng)業(yè)方面，謝絢麗等（2018）研究了發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對創(chuàng)業(yè)有顯著促進作用，且數(shù)字金融服務的覆蓋廣度、使用深度和支持服務程度均對其有促進作用。在社會保障方面，汪亞楠等（2020）通過收入效應和就業(yè)效應研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著提升社會保障水平。在農村金融方面，傅秋子、黃益平（2018）結合中國家庭金融調查，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進農村正規(guī)金融需求，尤其對擁有手機、教育水平較高、有網購習慣的群體。

二是探究數(shù)字普惠金融對整體經濟發(fā)展的研究。鑒于數(shù)字普惠金融同時具備傳統(tǒng)普惠金融和互聯(lián)網技術的獨特優(yōu)勢，許多學者探究了其對經濟增長的內在作用機理。郝云平和雷漢云（2018）發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進經濟增長，且該作用是非線性的。張勛等（2019）基于微觀數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融特別有助于促進低物質資本或低社會資本家庭的創(chuàng)業(yè)行為，從而促進中國經濟的包容性增長。然而這些研究都是從整體上探究數(shù)字普惠金融對經濟增長的影響，并未細分實體經濟與虛擬經濟。此外，汪亞楠等（2020）基于地級市數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可以通過創(chuàng)新研發(fā)促進實體經濟增長。成學真和龔沁宜（2020）通過傳統(tǒng)金融發(fā)展、消費水平和科技創(chuàng)新機制，實證發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于促進實體經濟增長。但這些研究主要從線性的角度分析數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展的影響，且割裂了區(qū)域之間可能存在的相互影響，從而會導致結果不能真實反映兩者之間的關系。

綜上，目前關于直接探究數(shù)字普惠金融與實體經濟關系的文獻較少，且都未考慮數(shù)字普惠金融和實體經濟發(fā)展存在的空間外部性。在此基礎上，本文擬從普惠金融與傳統(tǒng)金融的差異上深入探討數(shù)字普惠金融對實體經濟的內在影響機理，從金融服務三個維度分析其異質性影響，并在模型中引入空間因素，基于省際面板數(shù)據(jù)使用空間杜賓模型實證分析數(shù)字普惠金融對實體經濟的空間效應和異質性分析。

二、理論分析與研究假設

（一）數(shù)字普惠金融對實體經濟的直接效應

與傳統(tǒng)金融發(fā)展相比，普惠金融在目的和理念上具有獨特的優(yōu)勢：首先，在目的上，傳統(tǒng)金融發(fā)展主要目的是通過將市場中分散的資金以儲蓄的方式集中起來進行投資，隨后將資金優(yōu)化配置到國民經濟的各個部門，從而促進實體經濟的增長。而普惠金融的目的是以可負擔的成本為社會各階層和群體提供金融服務，其更注重金融服務覆蓋的廣度，讓那些受到金融排斥的個體也能夠享受金融服務，從而進一步擴大了參與實體經濟的市場主體。其次，在理念上，傳統(tǒng)金融發(fā)展主要以盈利為目的、追求利潤最大化，導致金融資源流向具有“高收益”、“高回報率”特點的虛擬經濟中，造成“脫實向虛”現(xiàn)象嚴重，從而不利于實體經濟發(fā)展。而普惠金融發(fā)展更注重機會公平和商業(yè)可持續(xù)性，通過政策導向，能夠有效促進金融資源流向中小微企業(yè)和弱勢群體，激發(fā)該部分市場主體的潛在活力，從而更好地助力實體經濟的健康發(fā)展。

數(shù)字普惠金融是普惠金融與互聯(lián)網技術的結合體，除了具有上述普惠金融的優(yōu)勢之外，還同時具有互聯(lián)網技術“成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢。具體來看，數(shù)字普惠金融促進實體經濟發(fā)展主要體現(xiàn)在金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三個維度上。

金融服務的覆蓋廣度是指其具有更強的客戶觸達能力。通過借助互聯(lián)網技術，數(shù)字普惠金融能夠跨越地理限制，使更多的人能夠享受金融服務，尤其是偏遠、貧困地區(qū)的人們，從而形成更廣泛的覆蓋面。金融服務覆蓋面的擴大，可以使原來受到金融排斥的個體能夠重新參與市場，增加市場主體的數(shù)量，創(chuàng)造新的產出，從而促進實體經濟的發(fā)展。具體來看，近年來，數(shù)字普惠金融憑借較好的“地理穿透性”，助推了我國脫貧攻堅事業(yè)的發(fā)展。由于我國貧困人口主要集中于農村地區(qū)，而農村地區(qū)金融資源較為匱乏、金融機構數(shù)量少，導致金融服務覆蓋率較低。數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠較好的規(guī)避這些缺點，促進農村地區(qū)金融發(fā)展，進一步推動實體經濟發(fā)展。

金融服務的使用深度是指互聯(lián)網金融的實際使用情況，其中包括金融服務的類型和使用情況。就金融服務的類型而言，主要包括支付、信貸、保險、投資和征信服務。近年來，依托于互聯(lián)網的數(shù)字普惠金融發(fā)展迅速，移動支付的快速發(fā)展極大地降低了金融服務的交易成本和時間成本，便利了居民消費，從而拉動實體經濟增長。在信貸方面，數(shù)字普惠金融具有較強的政策性和靶向性，主要集中于為小微企業(yè)、“三農”領域和弱勢群體提供普惠性貸款，降低了金融服務的門檻，緩解了這部分群體的融資約束，激發(fā)該部分群體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的熱情，從而推動實體經濟發(fā)展。在保險、投資和征信方面，數(shù)字普惠金融可以借助于互聯(lián)網技術對小微企業(yè)和低收入者的信用風險進行評估，從根源上降低金融投資風險;另外，數(shù)字普惠金融可以為實體經濟提供保險，對沖實體經濟發(fā)展過程中存在的各種風險，從而有助于降低實體經濟的風險，為實體經濟發(fā)展保駕護航。

金融服務的數(shù)字支持服務程度是具有更強的便利性和更低的服務成本。這是數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展最顯著的差異。數(shù)字普惠金融發(fā)展的便利性主要體現(xiàn)為數(shù)字技術在其中的運用，通過數(shù)字技術的傳導具有低成本、高效率的特點，從而提升數(shù)字普惠金融服務實體經濟的效率。一方面，數(shù)字普惠金融通過移動終端就可以將金融服務送達到用戶手中，摒棄了傳統(tǒng)金融機構依賴于“營業(yè)網點數(shù)”和“從業(yè)人員數(shù)量”擴展業(yè)務的高成本服務模式，從而進一步降低了金融服務的門檻，有助于改善中小微企業(yè)融資難、融資貴問題，進而促進實體經濟發(fā)展;另一方面，用戶可以通過移動終端不分時間、不分地點的享受金融服務，提高了金融服務的效率，擴大了金融服務的范圍，從而更好地服務市場主體，助力實體經濟發(fā)展。

綜上，本文提出假設H1：數(shù)字普惠金融能夠促進實體經濟的發(fā)展，具體來看，其從金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三個維度促進實體經濟的發(fā)展。

（二）數(shù)字普惠金融對實體經濟的空間效應

基于上述分析，數(shù)字普惠金融以其獨特的優(yōu)勢能夠促進實體經濟的發(fā)展。近年來，隨著互聯(lián)網技術的運用，使得區(qū)域間的空間距離縮小，區(qū)域間的經濟相互影響，區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展呈現(xiàn)較強的相關性。此外，我國實體經濟發(fā)展也存在較強的空間相關性。因此，不能單單只研究本區(qū)域經濟變量之間的關系，還應考慮鄰近區(qū)域經濟變量對本區(qū)域經濟發(fā)展的空間影響。即本區(qū)域數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅會對本地區(qū)實體經濟發(fā)展產生影響，也會通過空間效應影響鄰近區(qū)域實體經濟的發(fā)展。

現(xiàn)有的空間效應主要包含溢出效應和虹吸效應兩類。其中，溢出效應是指一個組織在進行某項活動時，不僅會產生預期的效果，而且會對組織之外的人或事物產生正的外部性。與之相反，虹吸效應是指在資源有限的情況下，一個組織優(yōu)先發(fā)展就會對其周邊組織的人或事物產生強力的吸引，從而搶占周邊組織的優(yōu)秀資源，對其產生負的外部性。具體來看，數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展的空間效應取決于溢出效應和虹吸效應的相對大小，對此本文提出如下兩個假設：

H2-1：數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展存在正的外部性，即空間溢出效應——本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展會促進鄰近地區(qū)實體經濟發(fā)展;

H2-2：數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展存在負的外部性，即空間虹吸效應——本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展會抑制鄰近地區(qū)實體經濟發(fā)展。

三、空間相關性檢驗

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的研究樣本為中國31個省市區(qū)，時間跨度為2011—2018年。相關數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字金融研究中心、國家統(tǒng)計局分省年度數(shù)據(jù)、中國教育統(tǒng)計年鑒、中國互聯(lián)網信息中心和Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義

1.被解釋變量

實體經濟發(fā)展水平（re）。本文參照張林（2016）的方法，選擇各省區(qū)市生產總值剔除金融業(yè)和房地產業(yè)增加值的部分衡量地區(qū)實體經濟總量增長指標。為避免人口因素干擾，本文將得到的總量指標比上地區(qū)年末常住人口，得到人均實體經濟發(fā)展水平指標作進一步研究。此外，本文對該指標以2011年為基期做了平減處理，以剔除價格因素的影響。

2.核心解釋變量

數(shù)字普惠金融指數(shù)（dfii）。本文參照北京大學數(shù)字金融研究中心等機構聯(lián)合編制的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018年）》。該套指標從互聯(lián)網金融服務的覆蓋廣度（cdfii）、使用深度（udfii）和數(shù)字支持服務程度（ddfii）三個維度構建了含24個指標的指數(shù)體系，能夠較為全面地反映數(shù)字普惠金融發(fā)展的實際情況。

3.控制變量

地區(qū)創(chuàng)新水平（novelty），使用各省份專利授權數(shù)量表示地區(qū)創(chuàng)新水平，并對其做對數(shù)處理;政府支出規(guī)模（gov），使用地方財政一般預算支出占該地區(qū)當年GDP的比重表示地區(qū)財政支出規(guī)模;開放度（fdi），使用外商直接投資占該地區(qū)當年GDP的比重表示地區(qū)對外開放程度;教育水平（edu），本文參照楊偉明等（2020）使用每十萬人高等學校平均在校生人數(shù)表示地區(qū)教育發(fā)展情況，并對其進行對數(shù)處理;城鎮(zhèn)化（urban），使用城鎮(zhèn)人口占總人口的比重來表示地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平;互聯(lián)網發(fā)展水平（net），本文利用中國互聯(lián)網信息中心（CNNIC）公布的2011—2018年省級層面的互聯(lián)網普及率來衡量當?shù)鼗ヂ?lián)網發(fā)展水平。變量的描述性統(tǒng)計見表1。

（三）空間相關性檢驗

空間自相關檢驗是使用空間計量模型的第一步。本文以空間鄰接權重矩陣為基礎，采用莫蘭指數(shù)分別對2011—2018年實體經濟發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融指數(shù)的空間相關性進行檢驗（見表2）。我國實體經濟發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融指數(shù)的莫蘭值都大于0，且均通過1%的顯著性水平，說明我國各省市區(qū)實體經濟發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融均存在較強的空間正相關，為本文后續(xù)進一步研究奠定了基礎。

四、實證分析

（一）模型設定

1.普通面板模型設定

為了更好地描述在考慮空間因素后，數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展的影響變化，本文在進行空間計量前，先設定了普通面模型與之進行比較。具體模型如下：

2.空間計量模型設定

空間計量模型的種類較多，本文主要對三種常見的模型進行了分析和選擇，它們分別是空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）進行選擇，具體模型依次如下：

其中，為空間自回歸系數(shù)，為空間自相關系數(shù)，其余變量同普通面板回歸模型的設定。SAR模型反映的是不同區(qū)域間實體經濟發(fā)展水平的內生交互效應，即鄰近區(qū)域實體經濟發(fā)展會對本地區(qū)實體經濟發(fā)展產生一定的影響;SEM模型反映的是空間中存在的自相關性是由于誤差項之間的相關性所引起的;SDM模型同時反映了不同區(qū)域間實體經濟發(fā)展水平的內生交互效應和外生交互效應，即本地區(qū)實體經濟發(fā)展水平同時受到鄰近地區(qū)實體經濟發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響。

（二）模型估計

鑒于SDM模型較其他兩個模型較為全面，本文在SDM模型基礎上參照Elhorst（2014）提出的LR檢驗和Wald檢驗對模型做進一步選擇選擇。其中，LR檢驗和Wald檢驗的主要功能是判斷SDM模型能否退化為SAR模型或SEM模型。首先，本文對普通面板回歸模型進行Hausman檢驗，結果顯著拒絕原假設，使用固定效應模型進行后續(xù)分析。結果如表3所示，LR檢驗和Wald檢驗統(tǒng)計值都在10%的顯著性水平下拒絕原假設，說明SDM模型不能退化為SAR模型或SEM模型，因此本文選擇SDM模型進行后續(xù)研究。

更進一步，為了直觀地看出各個模型統(tǒng)計上的區(qū)別，本文依次列出了OLS、SAR、SEM和SDM模型的實證結果進行分析，此外也可以通過Log-L值的大小對模型進行選擇。具體結果如表4所示，其中SDM模型的Log-L值最大，結合上述分析，本文將著重考慮SDM模型進行后續(xù)分析。

由表4可知，OLS、SAR、SEM和SDM模型中數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展水平的估計系數(shù)分別為0.0468、0.0425、0.0522、0.0698，且均通過1%的顯著性水平，說明數(shù)字普惠金融能夠促進實體經濟的發(fā)展。與OLS模型相比，SDM模型的估計系數(shù)更大，說明考慮空間因素后，數(shù)字普惠金融對實體經濟的影響更加顯著。SAR和SDM模型的空間自回歸系數(shù)依次為0.2238、0.2766，且通過1%的顯著性水平，即說明實體經濟發(fā)展存在較強的空間正相關性，鄰近區(qū)域實體經濟發(fā)展會對本地區(qū)實體經濟發(fā)展產生正向空間溢出效應。在SDM模型中，數(shù)字普惠金融指數(shù)的空間系數(shù)為-0.0610，且通過1%的顯著性水平，意味著本區(qū)域數(shù)字普惠金融的發(fā)展會對鄰近區(qū)域實體經濟發(fā)展產生負的空間效應，即所謂“虹吸效應”。

由上述結果可知，在考慮空間因素以后，實體經濟發(fā)展存在較強的空間相關，從而會使模型估計產生偏誤，即SDM模型中其余經濟變量的空間回歸系數(shù)不能完全反映變量本身對實體經濟發(fā)展的影響大小。為解決上述問題，本文參照LeSage & Pace（2009）采用求偏微分的方法，對變量的效應進行分解，分別為直接效應、空間效應和總效應，本文主要討論直接效應和空間效應。其中，直接效應表示本地區(qū)數(shù)字普惠金融等相關變量對本地區(qū)實體經濟發(fā)展的影響，空間效應表示鄰近區(qū)域數(shù)字普惠金融等相關變量對本地區(qū)實體經濟發(fā)展的影響（見表5）。

由表5可知，數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展的直接效應和空間效應的空間回歸系數(shù)分別為0.0674、-0.0568。其中，空間效應占比高達46%，說明本地區(qū)實體經濟發(fā)展不僅受到本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響，還受到鄰近區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響。此外，數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展的直接效應顯著為正，說明本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于促進本地區(qū)實體經濟的發(fā)展，而其空間效應顯著為負，即鄰近區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展對本地區(qū)實體經濟發(fā)展存在負向空間效應。這證實了我們的假設H2-2。本文認為造成負的空間效應的主要原因是我國數(shù)字普惠金融發(fā)展起步較晚，區(qū)域間基礎設施、數(shù)字技術等發(fā)展狀況各不相同，從而使得區(qū)域間資源配置不均。當某地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展較好時，即意味著更多種類的金融服務、更低的金融服務成本和更高的金融服務便利性，從而會吸引鄰近區(qū)域的中小微企業(yè)和低收入者異地遷移來該地創(chuàng)業(yè)、發(fā)展，產生“虹吸效應”，促進了本地區(qū)實體經濟的發(fā)展，同時會導致鄰近區(qū)域資源流失，對其實體經濟發(fā)展產生負向作用。

在控制變量方面，創(chuàng)新水平的直接效應顯著為正，說明地區(qū)創(chuàng)新水平越高，對本地區(qū)實體經濟發(fā)展的促進作用越強?？臻g效應為正但不顯著，說明本地區(qū)創(chuàng)新水平對鄰近區(qū)域實體經濟發(fā)展不具有顯著影響。政府支出規(guī)模的直接效應和空間效應均顯著為負，說明本地區(qū)及鄰近地區(qū)政府支出規(guī)模的擴大會抑制本地區(qū)實體經濟發(fā)展水平，可能的原因是：一方面，近年來地方政府熱衷于基礎設施建設，基礎設施的完善促進了房地產價格的抬升，從而不利于實體經濟發(fā)展;另一方面，地方政府支出并未直接流向實體經濟部門，或是財政資金使用效率較低，從而導致實體經濟有效投資不足，不利于實體經濟發(fā)展。開放度的直接效應和空間效應顯著為正，說明本地區(qū)及鄰近地區(qū)對外開放程度的提高有利于促進本地區(qū)實體經濟的發(fā)展。人力資本的直接效應和空間效應均為負但不顯著，可能的原因是我國高技術人才缺乏，且大多數(shù)高技術人才都流向金融等領域，造成我國實體經濟人才匱乏局面，不利于實體經濟的發(fā)展;另外，我國人才在省域間流動較為頻繁，當受教育程度較高的勞動力都流向經濟發(fā)展較好的區(qū)域時，將會對發(fā)展較弱地區(qū)實體經濟發(fā)展產生負向沖擊?；ヂ?lián)網發(fā)展水平的直接效應和空間效應為正但不顯著，可能的原因是我國互聯(lián)網技術還處于基礎階段，其對實體經濟的正向促進作用還未顯現(xiàn)出來。城鎮(zhèn)化水平的直接效應顯著為正，說明地區(qū)城鎮(zhèn)化水平越高，其對本地區(qū)實體經濟發(fā)展的促進作用越強。空間效應不顯著，即說明本地區(qū)城鎮(zhèn)化進度對鄰近區(qū)域實體經濟發(fā)展沒有顯著影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗

上述估計都是基于鄰接權重矩陣進行的分析，為了更好地驗證該矩陣下SDM模型的穩(wěn)定性，本文通過引入地理距離權重矩陣與其進行比較。不同空間權重矩陣下SDM模型估計結果見表6。

由表6可知，無論在鄰接權重矩陣還是地理距離權重矩陣下，SDM模型估計結果均顯示：空間相關系數(shù)顯著為正，即說明區(qū)域間實體經濟發(fā)展存在正的空間相關性;數(shù)字普惠金融直接效應系數(shù)顯著為正，即說明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著促進本地區(qū)實體經濟的發(fā)展;數(shù)字普惠金融空間效應系數(shù)顯著為負，即存在負的空間效應，說明鄰近區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展將會對本地區(qū)實體經濟發(fā)展產生抑制作用;其余控制變量正負、顯著性基本一致。以上結果與上文結論保持一致，證實了本文研究結論的穩(wěn)健性。

（四）數(shù)字普惠金融對實體經濟發(fā)展的異質性分析

數(shù)字普惠金融發(fā)展主要可以分為金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三個維度。為了驗證上文H1的假說，本文分別就這三個維度對實體經濟發(fā)展的異質性影響進行分析（見表7）。

由表7可知，數(shù)字普惠金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度直接效應的回歸系數(shù)依次為0.0135、0.0228、0.0175，均通過了10%的顯著性水平，即證實了本文假設H1，數(shù)字普惠金融可以具體通過三個維度促進實體經濟發(fā)展。從數(shù)值大小來看，使用深度的系數(shù)大于覆蓋廣度和數(shù)字支持服務程度，即說明金融服務的使用深度對實體經濟發(fā)展的促進作用強于其余兩個維度?？臻g效應上，只有使用深度的空間效應顯著為負，其余維度不顯著。究其原因，首先，使用深度是區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展不平衡的主要原因，數(shù)字普惠金融發(fā)展相對發(fā)達的地區(qū)，金融服務業(yè)務發(fā)展較深，從而能夠較好的促進本地區(qū)實體經濟發(fā)展水平。其次，優(yōu)質的金融服務業(yè)務會沖破地理空間限制，吸引鄰近區(qū)域的市場主體前來辦理，產生“虹吸效應”，從而擠占了鄰近區(qū)域金融服務的市場份額，對鄰近區(qū)域實體經濟發(fā)展產生負面作用。

五、結論與政策建議

本文梳理了數(shù)字普惠金融對實體經濟的內在影響機理，通過對比數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融發(fā)展存在的差異，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融在理念、目的上可以彌補傳統(tǒng)金融的不足之處，從而促進金融更好地服務實體經濟。具體來說，數(shù)字普惠金融主要通過金融服務的三個維度：覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務程度作用于實體經濟。本文將2011—2018年北大數(shù)字普惠金融指數(shù)與我國31個省市區(qū)宏觀數(shù)據(jù)進行匹配，采用普通面板模型和靜態(tài)空間面板模型實證檢驗數(shù)字普惠金融對實體經濟的直接效應和空間效應。研究發(fā)現(xiàn)：第一，空間相關性檢驗顯示數(shù)字普惠金融和實體經濟發(fā)展均存在顯著的空間相關性，即本地區(qū)經濟變量的活動與鄰近區(qū)域經濟變量的活動是相互影響的;第二，SDM模型效應分解顯示數(shù)字普惠金融的直接效應為正、空間效應為負，即數(shù)字普惠金融發(fā)展對本地區(qū)實體經濟具有顯著促進作用，但是會抑制鄰近區(qū)域實體經濟的增長，即虹吸效應;第三，數(shù)字普惠金融對實體經濟的異質性分析顯示金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度的直接效應均顯著為正，即數(shù)字普惠金融發(fā)展可以依靠金融服務的廣覆蓋、多樣化和低成本促進本地區(qū)實體經濟的發(fā)展?？臻g效應方面只有使用深度顯著為負，其余不顯著，即本地區(qū)金融服務使用深度的發(fā)展會抑制鄰近區(qū)域實體經濟的發(fā)展。

基于上述理論分析和實證檢驗，本文提出以下建議：一是加強地區(qū)互聯(lián)網基礎設施建設，完善數(shù)字普惠金融服務體系，擴大數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度，推進金融服務的普及，更好激發(fā)潛在市場主體的經濟活力;二是加強地區(qū)金融產品創(chuàng)新，深入研究信用評估、信貸、保險、支付等金融手段促進實體經濟的作用，創(chuàng)造更多利于實體經濟發(fā)展的金融產品，構建數(shù)字普惠金融產品體系，更好地對標實體經濟發(fā)展;三是加強省域之間的經濟技術交流，極大化利用數(shù)字普惠金融良好的“地理穿透性”，鼓勵金融服務的跨區(qū)域供給和使用，扭轉“虹吸效應”導致的集中局面，促進省域間的合作共贏，從而更大程度上發(fā)揮數(shù)字普惠金融促進實體經濟的作用。

（責任編輯：孟潔）

參考文獻：

[1]彭俞超，黃志剛.經濟“脫實向虛”的成因與治理：理解十九大金融體制改革[J].世界經濟，2018，41（9）：3-25.

[2]王國剛.金融脫實向虛的內在機理和供給側結構性改革的深化[J].中國工業(yè)經濟，2018（7）：5-23.

[3]陳享光，黃澤清.金融化、虛擬經濟與實體經濟的發(fā)展——兼論“脫實向虛”問題[J].中國人民大學學報，2020，34（5）：53-65.

[4]張勛，萬廣華，張佳佳，何宗樾.數(shù)字經濟、普惠金融與包容性增長[J].經濟研究，2019，54（8）：71-86.

[5]黃益平，黃卓.中國的數(shù)字金融發(fā)展：現(xiàn)在與未來[J].經濟學（季刊），2018，17（4）：1489-1502.

[6]宋曉玲.數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的實證檢驗[J].財經科學，2017（6）：14-25.

[7]易行健，周利.數(shù)字普惠金融發(fā)展是否顯著影響了居民消費——來自中國家庭的微觀證據(jù)[J].金融研究，2018（11）：47-67.

[8]謝絢麗，沈艷，張皓星，郭峰.數(shù)字金融能促進創(chuàng)業(yè)嗎？——來自中國的證據(jù)[J].經濟學（季刊），2018，17（4）：1557-1580.

[9]汪亞楠，譚卓鴻，鄭樂凱.數(shù)字普惠金融對社會保障的影響研究[J].數(shù)量經濟技術經濟研究，2020，37（7）：92-112.

[10]傅秋子，黃益平.數(shù)字金融對農村金融需求的異質性影響——來自中國家庭金融調查與北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù)[J].金融研究，2018（11）：68-84.

[11]郝云平，雷漢云.數(shù)字普惠金融推動經濟增長了嗎？——基于空間面板的實證[J].當代金融研究，2018（3）：90-101.

[12]汪亞楠，葉欣，許林.數(shù)字金融能提振實體經濟嗎[J].財經科學，2020（3）：1-13.

[13]成學真，龔沁宜.數(shù)字普惠金融如何影響實體經濟的發(fā)展——基于系統(tǒng)GMM模型和中介效應檢驗的分析[J].湖南大學學報（社會科學版），2020，34（3）：59-67.

[14]李建軍，彭俞超，馬思超.普惠金融與中國經濟發(fā)展：多維度內涵與實證分析[J].經濟研究，2020，55（4）：37-52.

[15]郭峰，王靖一，王芳，孔濤，張勛，程志云.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經濟學（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

[16]黃漫宇，曾凡惠.數(shù)字普惠金融對創(chuàng)業(yè)活躍度的空間溢出效應分析[J].軟科學，2020（11）.

[17]劉丹，方銳，湯穎梅.數(shù)字普惠金融發(fā)展對農民非農收入的空間溢出效應[J].金融經濟學研究，2019，34（3）：57-66.