肖遠(yuǎn)飛，李易陽

(昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，昆明 650000)

創(chuàng)新是衡量一個(gè)國家綜合國力的重要指標(biāo)。近些年隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及黨和國家的高度重視，中國自主創(chuàng)新能力有了長足的進(jìn)步，但相比于發(fā)達(dá)國家，中國的創(chuàng)新水平依然存在很大的上升空間，因此如何提高中國的創(chuàng)新能力仍是目前亟待解決的問題。創(chuàng)新的發(fā)展離不開資金的支持，但企業(yè)作為創(chuàng)新的主體受制于融資難題無法充分發(fā)揮其創(chuàng)新優(yōu)勢。數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)克服了傳統(tǒng)金融的融資難題，打破了金融空間溢出的障礙，能夠有效緩解中小企業(yè)的外部融資約束，降低企業(yè)債務(wù)融資成本，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力的顯著提升[1]。那么，一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展能否對其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響呢？影響效應(yīng)如何？通過何種途徑實(shí)現(xiàn)？這些問題的研究對中國創(chuàng)新發(fā)展具有十分重要的意義。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 關(guān)于數(shù)字普惠金融相關(guān)研究

自G20杭州峰會將數(shù)字普惠金融列為重要議題以來，數(shù)字普惠金融的發(fā)展便受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為中國互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展提供了一條全新的發(fā)展道路，加速了中國數(shù)字化時(shí)代的到來，數(shù)字技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展大大降低了金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)成本并提高了金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)水平，同時(shí)也提高了中國金融市場的透明度[2-3]。Honohan認(rèn)為數(shù)字普惠金融應(yīng)該具有擴(kuò)大內(nèi)需、刺激經(jīng)濟(jì)增長、消除貧困以及實(shí)現(xiàn)包容性社會這四大功能[4]。Kapoor認(rèn)為普惠性、包容性的金融服務(wù)可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長，從而使所有公民都能從經(jīng)濟(jì)金融的發(fā)展中受益[5]。隨著研究的深入，越來越多的學(xué)者認(rèn)識到數(shù)字普惠金融給當(dāng)今經(jīng)濟(jì)生活帶來的發(fā)展機(jī)遇，其中金融與大數(shù)據(jù)的深度融合是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)更好更快發(fā)展的關(guān)鍵。

1.2 數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新的相關(guān)研究

有關(guān)數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新之間的關(guān)系，國內(nèi)部分學(xué)者研究表明數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。徐子堯等通過機(jī)制研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以通過地區(qū)信貸資源配置狀況改善和居民消費(fèi)數(shù)量增加及消費(fèi)質(zhì)量提高促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升，且這種作用具有明顯的地區(qū)異質(zhì)性[6]。滕磊和徐露月從理論和實(shí)證兩方面研究了數(shù)字普惠金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響，研究表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效促進(jìn)中小企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的開展,且其對民營企業(yè)的促進(jìn)作用大于國有企業(yè)[7]。萬佳彧等通過研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展能夠通過緩解企業(yè)的融資約束從而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響[8]。同時(shí)國外學(xué)者M(jìn)askus等[9]、Meierrieks[10]、Ahlstrom和Bruton[11]及Aghion等[12]分別從微觀企業(yè)層面、中觀產(chǎn)業(yè)層面和宏觀國家層面研究證實(shí)了金融發(fā)展與創(chuàng)新之間具有顯著的正向關(guān)系，認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)對中小企業(yè)的放款意愿在很大程度上直接影響著中小企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的順利進(jìn)行。

1.3 數(shù)字普惠金融空間效應(yīng)的相關(guān)研究

目前有關(guān)數(shù)字普惠金融空間外部性的研究，國內(nèi)學(xué)者主要從以下幾個(gè)方面展開。梁麗冰通過構(gòu)建空間模型對數(shù)字普惠金融影響城鄉(xiāng)收入差距的空間效應(yīng)進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果表明本省市的城鄉(xiāng)收入差距對相鄰省市具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)[13]。劉丹通過實(shí)證分析證明了數(shù)字普惠金融在中國不同省份之間均對農(nóng)民非農(nóng)收入存在正向的空間溢出效應(yīng)[14]。錢鵬歲和孫姝通過構(gòu)造SDM模型對數(shù)字普惠金融發(fā)展與貧困減緩之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提高不僅對本地區(qū)減貧有顯著的正向作用，同時(shí)也能夠顯著降低其關(guān)聯(lián)地區(qū)的貧困率[15]。黃漫宇和曾凡惠通過實(shí)證研究分析證明了數(shù)字普惠金融對創(chuàng)業(yè)活躍度的提高具有明顯的促進(jìn)作用且存在空間溢出效應(yīng)[16]。國外學(xué)者主要對技術(shù)創(chuàng)新的空間外部性進(jìn)行研究,對數(shù)字普惠金融的空間效應(yīng)等方面的研究較少。

1.4 技術(shù)創(chuàng)新空間效應(yīng)的相關(guān)研究

國內(nèi)部分學(xué)者對技術(shù)創(chuàng)新的空間效應(yīng)進(jìn)行了相關(guān)研究。焦敬娟等采用空間計(jì)量模型從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新潛力3個(gè)方面分析和評價(jià)了2003—2013年中國各省份區(qū)域創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)[17]。研究表明中國各省市區(qū)域創(chuàng)新雖有明顯提升，但空間差異總體上呈擴(kuò)大趨勢。區(qū)域創(chuàng)新能力及溢出效應(yīng)在空間上呈明顯的東中西地帶性，省域及鄰近省份區(qū)域創(chuàng)新能力的提升均對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)。何天祥通過構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型探索了技術(shù)溢出的主要因子，實(shí)證結(jié)果表明，環(huán)長株潭城市群存在明顯的技術(shù)溢出效應(yīng)和集聚效應(yīng)，研發(fā)投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化制度和人均資本是重要促進(jìn)因子，且存在滯后現(xiàn)象，但外商直接投資和高級人力資源作用不顯著[18]。國外學(xué)者Jaffe和Henderson通過專利引用、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新活動(dòng)的空間分布等不同方式證明了知識溢出的存在及其可度量性,同時(shí)他們還研究了技術(shù)溢出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和集聚的機(jī)制[19]。Griliches發(fā)現(xiàn)一個(gè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新會影響其他行業(yè)的生產(chǎn)率[20]。然而，現(xiàn)有的研究大多集中在企業(yè)間技術(shù)溢出，從宏觀視角分析企業(yè)間技術(shù)創(chuàng)新空間溢出的文獻(xiàn)很少。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者就數(shù)字普惠金融與技術(shù)創(chuàng)新各自的空間外部性研究已經(jīng)取得了一定的成果，但是鮮有學(xué)者研究數(shù)字普惠金融影響技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)，這是目前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要研究領(lǐng)域。因此本文在已有研究基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對數(shù)字普惠金融影響區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)及其實(shí)現(xiàn)途徑進(jìn)行實(shí)證分析，以期更為全面地識別數(shù)字普惠金融對技術(shù)創(chuàng)新的影響效用，并為相關(guān)發(fā)展和監(jiān)管政策提供實(shí)證依據(jù)。

本文研究的貢獻(xiàn)在于：①推進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究深度；②正確度量了數(shù)字普惠金融對技術(shù)創(chuàng)新的總體效應(yīng)，避免了高估或者低估數(shù)字普惠金融對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的影響，有利于為國家推動(dòng)數(shù)字普惠金融促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策建議。

2 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融徹底改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)的提供方式，它充分利用互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)不受區(qū)域限制的優(yōu)勢，突破了傳統(tǒng)金融地理排斥的難題，推動(dòng)了金融的地理滲透，因此只要用戶具備移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和終端設(shè)備，不論用戶身處何處，都可以打破物理網(wǎng)點(diǎn)的限制被納入金融服務(wù)的體系，也就清除了數(shù)字普惠金融的空間溢出障礙[14]。

此外，無論是金融發(fā)展理論、創(chuàng)新擴(kuò)散理論還是知識溢出理論，學(xué)者們均對技術(shù)創(chuàng)新空間溢出機(jī)制的存在持肯定態(tài)度，一個(gè)地區(qū)金融的發(fā)展能夠?qū)ζ渌貐^(qū)的金融發(fā)展產(chǎn)生影響，一個(gè)企業(yè)的研發(fā)行為也能夠?qū)ζ渌髽I(yè)產(chǎn)生影響[21]。因此，數(shù)字普惠金融對技術(shù)創(chuàng)新的影響可能會產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。

本文提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)1：數(shù)字普惠金融能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新并存在空間溢出效應(yīng)。

假設(shè)2：數(shù)字普惠金融促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)通過以下兩條途徑實(shí)現(xiàn)(圖1)：①通過金融發(fā)展途徑實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新空間溢出(圖1中的①所示)；②通過創(chuàng)新能力途徑實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新空間溢出(圖1中的②所示)。

圖1 數(shù)字普惠金融空間溢出的實(shí)現(xiàn)途徑

3 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

3.1 研究設(shè)計(jì)

3.1.1 空間自相關(guān)分析

使用空間計(jì)量方法的前提是判斷要考察的數(shù)據(jù)是否存在空間依賴性，如果存在，方可使用空間計(jì)量方法研究要考察數(shù)據(jù)的空間效應(yīng)?？紤]到空間自相關(guān)的復(fù)雜性，現(xiàn)階段存在一系列度量空間自相關(guān)的方法，包括Moran'sI、Geary'sc以及Getis-Ord指數(shù)。對比上述3種指數(shù)發(fā)現(xiàn)，Moran'sI指數(shù)既可以通過全局Moran'sI指數(shù)測度全局的相關(guān)性，也可以通過局域Moran'sI指數(shù)測度某區(qū)域附近的空間集聚情況，符合本文的研究需要。因此在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上以及根據(jù)本文的需要，采用Moran'sI指數(shù)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈髯兞康目臻g相關(guān)性，其計(jì)算公式為

(1)

3.1.2 空間權(quán)重矩陣設(shè)定

在進(jìn)行空間計(jì)量分析之前，首先需要度量區(qū)域之間的空間距離?？臻g權(quán)重的選取主要有3種:基于鄰近概念的空間權(quán)重矩陣、基于地理距離的空間權(quán)重矩陣以及基于經(jīng)濟(jì)特征的空間權(quán)重矩陣。本文選用基于經(jīng)濟(jì)特征的空間權(quán)重矩陣，即

W*=W×E

(2)

3.1.3 空間計(jì)量模型設(shè)定

依據(jù)劉晨旭等[22]、葉茜茜[23]、梁麗冰[13]的思路，運(yùn)用SDM模型，模型設(shè)定如下:

Innovit=β0+ρWInnovit+β1lnDFIIit+β2lnGovit+β3ln Infit+β4lnMarit+β5ln Ecoit+θ1WXit+θ2WKit+μit

(3)

μit=λWμit+εit,ε～N(0,σ2In)

(4)

式中：Innov為被解釋變量，表示各省的技術(shù)創(chuàng)新能力；DFII為解釋變量，表示各省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；Gov、Inf、Mar以及Eco為控制變量，分別表示各省政府干預(yù)程度、全社會固定資產(chǎn)投資額、市場化程度以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)和異方差，并呈現(xiàn)解釋變量對被解釋變量的彈性系數(shù)的大小關(guān)系，本文對上述解釋變量和控制變量取對數(shù)；W為經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣；X和K分別表示前述解釋變量和控制變量；μ和ε為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量；ρ和θ為空間相關(guān)系數(shù)；λ為空間誤差系數(shù)；i表示不同省份；t表示不同年份。

3.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

1)被解釋變量：區(qū)域創(chuàng)新能力(Innov)。有關(guān)區(qū)域創(chuàng)新能力的定義，學(xué)術(shù)界并沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，以往學(xué)者大都采用企業(yè)專利申請數(shù)、授權(quán)數(shù)以及企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入等來衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力。本文依據(jù)彭麗潔[24]有關(guān)區(qū)域創(chuàng)新能力的測度值，該值包含創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面內(nèi)容，能更為全面地反映中國區(qū)域創(chuàng)新能力。

2)核心解釋變量：數(shù)字普惠金融指數(shù)(DFII)。本文依據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2018年)》，該指數(shù)由北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心以螞蟻金服提供的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，時(shí)間跨度覆蓋2011—2018 年。

3)控制變量：為使模型的估計(jì)更為準(zhǔn)確，本文還考慮了其他可能對區(qū)域創(chuàng)新能力造成影響的因素，具體包括地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Eco)、政府干預(yù)程度(Gov)、市場化水平(Mar)、地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施水平(Inf)。

研究所取數(shù)據(jù)為中國31個(gè)省區(qū)市2011—2018年的面板數(shù)據(jù)(因數(shù)據(jù)獲得性，港澳臺未計(jì)算)。除被解釋變量外，模型研究所用的其他數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、國泰安數(shù)據(jù)庫與《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)報(bào)告(2011—2018年)》。

模型中涉及的各類變量見表1。表2為本研究所使用到的各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 模型中的各類變量

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證研究

4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

考慮到區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新會導(dǎo)致資本、技術(shù)和人才等生產(chǎn)要素的跨區(qū)域流動(dòng)以及數(shù)字普惠金融自身的空間擴(kuò)散性，在選擇模型之前需要對被解釋變量與核心解釋變量進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。本文基于經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣，運(yùn)用Stata分別計(jì)算了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的全局Moran’sI指數(shù)與數(shù)字普惠金融的全局Moran’sI指數(shù)，計(jì)算結(jié)果見表3。

表3 2011—2018年各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果

表3結(jié)果顯示，2011—2018年各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新以及數(shù)字普惠金融的Moran’sI指數(shù)值均為正，且在1%的水平下顯著，這意味著中國各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新以及數(shù)字普惠金融的發(fā)展存在較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)且與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)。但從Moran’sI指數(shù)變化來看，中國各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新及數(shù)字普惠金融的空間相關(guān)性有所下降，表明中國各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新以及數(shù)字普惠金融在空間分布上呈現(xiàn)出一定的分散化水平。

上述的全局Moran’sI指數(shù)檢驗(yàn)的是整體空間相關(guān)性，若要對各地區(qū)的局部空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，則需要運(yùn)用局部Moran’sI指數(shù)散點(diǎn)圖(圖2～圖5)。

圖2 2011年技術(shù)創(chuàng)新局部Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖

圖3 2018年技術(shù)創(chuàng)新局部Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖

圖4 2011年數(shù)字普惠金融局部Moran’'s I指數(shù)散點(diǎn)圖

圖5 2018年數(shù)字普惠金融局部Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖

圖2～圖5分別給出了2011年和2018年中國各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融的局域Moran’sI散點(diǎn)圖。可以看出，2011年和2018年絕大多數(shù)地區(qū)都處在高-高或者低-低象限，技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字普惠金融總體呈現(xiàn)出集聚的態(tài)勢。因此，綜上研究，為了得到更加精確的估計(jì)結(jié)果，需要將空間效應(yīng)納入分析。

4.2 空間計(jì)量回歸結(jié)果

空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明，各省市數(shù)字普惠金融、技術(shù)創(chuàng)新存在空間集聚特征，因此本文采用SDM模型對兩者關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。在進(jìn)行空間計(jì)量回歸之前，首先需要運(yùn)用Hausman檢驗(yàn)對固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行選擇，根據(jù)修正的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，在 1%的顯著性水平下本文應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。類比OLS 模型，其Hausman檢驗(yàn)P值為0.000，說明OLS 模型回歸也應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。因此，本文選用時(shí)間固定效應(yīng)的SDM模型進(jìn)行回歸估計(jì)，結(jié)果見表4。

表4顯示，相較于OLS模型，SDM模型的R2顯著減小，sigma2_e顯著，說明空間模型能更好地?cái)M合數(shù)字普惠金融對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的影響，證明了數(shù)字普惠金融影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新存在空間溢出效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示跨地區(qū)數(shù)字普惠金融的溢出效應(yīng)在10%的水平上顯著，空間溢出系數(shù)的估計(jì)值為-0.35，表明在其他條件不變的情況下，一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每上升1單位，與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力將下降0.35%。究其原因，可能由于本地區(qū)在大力發(fā)展數(shù)字普惠金融的過程中會吸引周邊地區(qū)創(chuàng)新資金、人才以及互聯(lián)網(wǎng)公司等優(yōu)質(zhì)資源的流入，從而不利于周邊地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。

表4 數(shù)字普惠金融對技術(shù)創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

在控制變量方面：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)程度不僅對本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升有正向作用，對與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升也具有明顯的正向作用。②市場化水平對本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升有明顯的正向作用，但是對與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升影響不明顯。③地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施水平不論對本地區(qū)還是與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的影響均為負(fù)，說明一個(gè)地區(qū)對基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度越大，越不利于本地及其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。

由于數(shù)字普惠金融存在空間溢出效應(yīng)，數(shù)字普惠金融發(fā)展的系數(shù)不可再單獨(dú)解釋為對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的邊際效應(yīng)，因此將上述空間回歸結(jié)果進(jìn)行分解，以便能更準(zhǔn)確地解釋數(shù)字普惠金融發(fā)展對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的直接影響與間接影響。各效應(yīng)分解結(jié)果見表5。

表5 數(shù)字普惠金融對技術(shù)創(chuàng)新影響的空間效應(yīng)分解

根據(jù)表5的回歸結(jié)果，數(shù)字普惠金融影響區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)分別為0.176和-0.33，分別在1%和5%的水平上顯著。說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，但會降低與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)的創(chuàng)新能力，并且負(fù)的間接效應(yīng)大于正的直接效應(yīng)。數(shù)字普惠金融每增加一單位，本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力會提高0.176%，與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力將下降0.33%。因此，如果忽略空間溢出這一特征，則會高估數(shù)字普惠金融發(fā)展對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)。

在控制變量中，政府干預(yù)程度對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)為0.128和0.199，均在1%的水平上顯著，說明政府財(cái)政支出的增加有利于本地和與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場化程度以及地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施水平的間接效應(yīng)未通過顯著性檢驗(yàn)。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6 基于鄰接權(quán)重矩陣的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)效應(yīng)分解

表6、表7結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新間接影響的系數(shù)為負(fù)，且在5%的水平上顯著，這與用經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣做出來的結(jié)果一致。其余控制變量對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的影響系數(shù)符號也與經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的估計(jì)結(jié)果基本一致。由此可見，本文的實(shí)證研究結(jié)果具有穩(wěn)健性和可靠性。

5 傳導(dǎo)路徑的檢驗(yàn)

上述分析表明，一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展不利于周邊地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。那么一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展如何對周邊地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響？本文認(rèn)為主要通過以下兩種路徑實(shí)現(xiàn)：①一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展首先會影響到周邊地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，進(jìn)而對其周邊區(qū)的創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響；②一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展會對本地區(qū)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響，而本地區(qū)創(chuàng)新能力的提升又會影響到周邊地區(qū)創(chuàng)新能力的發(fā)展。因此，接下來主要對上述兩種傳導(dǎo)途徑分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本部分依然選用時(shí)間固定效應(yīng)的SDM模型進(jìn)行回歸分析，空間權(quán)重采用經(jīng)濟(jì)距離矩陣。

5.1 金融發(fā)展途徑的實(shí)證檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)該路徑，沿用之前的模型，依然選用基于經(jīng)濟(jì)距離的空間權(quán)重矩陣，模型構(gòu)建如下：

DFIIit=α0+α1Wln DFIIit+α2ln Govit+α3ln Infit+α4ln Marit+α5ln Ecoit+θ1WKit+μit

(5)

μit=λWμit+εit，ε～N(0,σ2In)

(6)

式中：DFII為被解釋變量，表示各省的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；Wln DFII為滯后項(xiàng)；α1用來度量Wln DFII對DFII的影響；Gov、Inf、Mar以及Eco為控制變量。本部分檢驗(yàn)依然對上述解釋變量和控制變量取對數(shù)。該路徑主要檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展能否對其他地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展產(chǎn)生空間效應(yīng)。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果及空間效應(yīng)的分解見表8。

表8 數(shù)字普惠金融的空間溢出效應(yīng)及分解

根據(jù)表8回歸結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融的間接效應(yīng)系數(shù)為-121.15，且在1%的水平上顯著，說明一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提高不利于與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。有關(guān)學(xué)者已經(jīng)證明一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠促進(jìn)該地區(qū)創(chuàng)新能力的提升[1]，那么一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平被削弱，將不利于本地區(qū)創(chuàng)新能力的提升，這與表5中的研究結(jié)論一致。

5.2 技術(shù)能力途徑的實(shí)證檢驗(yàn)

接下來對第二條傳導(dǎo)路徑進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，該檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建如下：

Innovit=δ0+δ1Wln Innovit+δ2ln DFIIit+δ3ln Govit+δ4ln Infit+δ5ln Marit+ln Ecoit+θ1WKit+μit

(7)

μit=λWμit+εit，ε～N(0，σ2In)

(8)

式中：Innov為被解釋變量，表示各省的區(qū)域創(chuàng)新能力；Wln Innov為滯后項(xiàng)；δ1用來度量Wln Innov對Innov的影響；DFII、Gov、Inf、Mar以及Eco為控制變量，本部分依然對上述解釋變量和控制變量取對數(shù)。該路徑主要檢驗(yàn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能否對其他地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生空間效應(yīng)。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果及空間效應(yīng)的分解見表9。

表9 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)及分解

表9的回歸結(jié)果顯示，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新間接影響的系數(shù)為負(fù)但不顯著，說明一個(gè)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力難以對其他地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響。在控制變量中，進(jìn)一步分析到數(shù)字普惠金融的間接效應(yīng)的影響系數(shù)為-0.186，且在1%的水平上顯著，該結(jié)論與表5中的研究結(jié)果一致。除此之外，表8和表9中全社會固定資產(chǎn)投資額(Inf)不論是直接效應(yīng)還是空間效應(yīng)均為負(fù)值，該結(jié)論也與前文結(jié)論一致。

6 結(jié)論與政策建議

6.1 結(jié)論

基于2011—2018年中國31個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)，以數(shù)字普惠金融指數(shù)及區(qū)域創(chuàng)新能力作為核心解釋變量和被解釋變量，并加入其他影響區(qū)域創(chuàng)新能力的控制變量，在基于空間相關(guān)性檢驗(yàn)以及SDM模型檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，使用經(jīng)濟(jì)距離矩陣研究了數(shù)字普惠金融對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)，并用鄰接矩陣檢驗(yàn)了結(jié)果的穩(wěn)健性。

研究結(jié)果表明：一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，對與其具有相似經(jīng)濟(jì)特征地區(qū)或相鄰地區(qū)的創(chuàng)新具有負(fù)的空間溢出效應(yīng)；本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展不利于周邊地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展；本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升對周邊地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升存在不顯著的正向效應(yīng)；政府干預(yù)程度對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新有顯著的直接和間接的正向作用；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場化程度以及地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施水平對技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)不顯著。

6.2 政策建議

基于上述結(jié)論，提出以下發(fā)展建議：

1)各地區(qū)在制定創(chuàng)新政策時(shí)，應(yīng)當(dāng)充分考慮技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字普惠金融的發(fā)展在空間上的關(guān)聯(lián)性，注重區(qū)域之間的協(xié)調(diào)推進(jìn)，合理配置數(shù)字資源。

2)目前數(shù)字普惠金融在我國的發(fā)展仍然呈現(xiàn)出差異化的二元結(jié)構(gòu)，數(shù)字普惠金融發(fā)展不充分、不均衡。因此，政府應(yīng)當(dāng)加大對邊遠(yuǎn)地區(qū)及欠發(fā)達(dá)地區(qū)的財(cái)政支持力度，加大數(shù)字技術(shù)的普及程度，并最大程度的滿足不同收入群體的金融服務(wù)需求。

3)鼓勵(lì)地方企業(yè)加大自身的研發(fā)投入，盡管良好的制度以及數(shù)字化環(huán)境有利于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，但是企業(yè)創(chuàng)新能力提升的關(guān)鍵還是靠企業(yè)自身研發(fā)投入的增加。