陳靜 方國斌

摘 要：利用空間計量模型對我國31個省市數字普惠金融和地區(qū)經濟發(fā)展間的關系進行分析.分析結果表明，各地區(qū)的經濟發(fā)展存在顯著的空間聚集性以及正向空間自相關性，近年來增強的趨勢較為明顯.動態(tài)SDM模型分析結果表明，數字普惠金融對地區(qū)經濟增長具有顯著的正向直接效應，對相鄰地區(qū)存在顯著的負向溢出效應.數字普惠金融對中西部地區(qū)經濟發(fā)展的正向作用要強于東部地區(qū)，應優(yōu)化區(qū)域數字普惠金融資源的配置，以更好的促進經濟發(fā)展.

關鍵詞：數字普惠金融;經濟發(fā)展;動態(tài)SDM模型

[中圖分類號]F ? [文獻標志碼]A

普惠金融這一概念在2005年被提出，隨即在全球金融體系中迅速傳播，其覆蓋范圍從初始的小額信貸到目前的支付、存貸款、保險、征信和證券等眾多領域，發(fā)展較為迅速.數字普惠金融在一定程度上為解決我國中小微企業(yè)融資難問題提供了重要的突破口，同時也讓農民群體享受到更多的金融服務，縮小了城鄉(xiāng)收入的差距，減少了貧困.數字普惠金融借助信息技術快速發(fā)展的東風，為我國金融創(chuàng)新改革提供了良好的方向.數字普惠金融和當前所提倡的經濟包容性增長不謀而和，弱化了金融排斥效應.數字普惠金融憑借自身普惠、低成本以及低門檻等特點，能夠有效緩解金融排斥效應.數字普惠金融借助數字技術大大增加了其覆蓋廣度，使更多偏遠地區(qū)低收入人群享受到金融服務以及外部融資.當低收入者收入增加以后，會加大對基本生活用品的需求，從而拉動消費.我國各區(qū)域之間存在著較大的差距，單從經濟發(fā)展的程度上來說，西中東部三個地區(qū)間差距較為明顯.金融發(fā)展對經濟發(fā)展的影響是勿容置疑的，但數字普惠金融對于區(qū)域經濟的發(fā)展具有何種影響，是否有利于縮小地區(qū)經濟發(fā)展差異等，都是值得研究的問題.厘清其與地區(qū)經濟發(fā)展之間的關系，對區(qū)域經濟發(fā)展具有一定的實際意義.現有文獻基本上采用普通面板回歸或者PVAR的方法研究普惠金融與地區(qū)經濟發(fā)展間的關系，很少有人去考慮空間效應的影響.本文從實證分析的角度，采用空間計量的方法分析數字普惠金融和地區(qū)經濟發(fā)展間的空間效應關系.

1 空間自相關檢驗

我國數字普惠金融發(fā)展水平存在區(qū)域差異，東中部地區(qū)發(fā)展水平較高，西部地區(qū)落后，不同地區(qū)之間的經濟發(fā)展和數字普惠金融發(fā)展在空間上存在一定的相關性.空間自相關檢驗是檢驗地理上相鄰地區(qū)變量的取值是否具有相似性.變量的空間自相關性的關系可以分為三種.變量高的指標值和高的指標值聚集一起或者是低的指標值和低的指標值聚集在一起，稱為正空間自相關;低的指標值和高的指標值聚集在一起的時候，稱為負空間自相關;高低指標值的分布是隨機的，則稱為不存在空間自相關.本文采用衡量空間自相關性莫蘭指數法，其定義為：

當所研究空間區(qū)域中存在某個區(qū)域和其他區(qū)域不相鄰時，可能會影響結果的準確性.由于海南省和其他省份都不相鄰，本文將其設置為和廣東省相鄰.

3 變量選擇與模型構建

3.1 變量選擇與數據來源

本文選取2011-2018年我國31個省市的相關數據，采用空間計量法對地區(qū)數字普惠金融的發(fā)展水平與經濟發(fā)展間的空間效應關系進行研究.

被解釋變量 人均GDP相比地區(qū)生產總值剔出人口等因素的影響更具有可比性，本文選用此指標作為被解釋變量，并以2011年為基期對地區(qū)人均GDP進行了平減，獲得沒有價格影響的實際地區(qū)人均GDP，簡記為PGDP，對指標進行取對數處理，避免可能的異方差.

解釋變量 選用北京大學數字金融研究中心編制的北京大學數字普惠金融指數作為解釋變量，簡記為DFI.數據來源于北京大學數字金融研究中心課題組.

控制變量 選擇城鎮(zhèn)化程度（DFU）、產業(yè)結構（IS）、財政支出（RFE）三個指標作為控制變量.城鎮(zhèn)化程度用地區(qū)城鎮(zhèn)人口占年末總常住人口的比重來表示.產業(yè)結構用二三產業(yè)的增加值占總增加值的比重來表示.財政支出用地區(qū)一般預算支出表示，并對該指標進行取對數處理.

本文中涉及到除DFI之外的指標均來源于EPS全球統計數據庫.對文中所涉及到的所有變量進行描述性分析，結果見表1.

4 實證結果分析

4.1 空間相關性檢驗

對2011-2018年我國31個省市的經濟發(fā)展與數字普惠金融發(fā)展進行全局莫蘭指數檢驗，具體結果見2.從表2中可以看到，2011-2018年我國地區(qū)人均GDP的Moran's I指數值均在0.333以上，且指標值在1%的顯著性水平下都是顯著的，說明我國31個省市之間的地區(qū)經濟發(fā)展具有較強的正空間自相關性，即相鄰地區(qū)經濟發(fā)展間具有正向積極的促進作用.從Moran's I指數值的大小來看，2011-2018年指數值波動幅度較大，處于先下降后上升的趨勢.從2015年開始，Moran's I指數值開始增大，說明地區(qū)經濟發(fā)展之間的空間效應開始變強，也就是說相鄰地區(qū)的經濟發(fā)展對本地區(qū)經濟發(fā)展的影響作用在增大.

圖1為2014，2016，2018年各地區(qū)局部Moran's I指數分布的散點圖，從圖中可以看出，我國31個省市地區(qū)基本上都集中分布在Ⅰ和Ⅲ象限，其中第Ⅰ象限表示“高高相聚”區(qū)域，第Ⅲ象限表示“低低相聚”區(qū)域，說明地區(qū)的經濟發(fā)展具有很強的空間集聚性，也進一步驗證了地區(qū)間的經濟發(fā)展確實存在著空間自相關性，和全局莫蘭指數檢驗是一致的，表明在建模中要考慮空間因素的影響.

4.2 空間計量模型回歸結果

本文是在SDM模型基礎上考慮了時間的動態(tài)變化因素建立的動態(tài)SDM模型，現與基礎模型進行比較分析.首先對所選擇的SDM以及動態(tài)SDM模型進行Hausman檢驗，用來確定是選擇隨機效應還是固定效應下的模型.通過檢驗發(fā)現，在1%的顯著性水平下均拒絕原假設，所以兩模型均選擇固定效應.對兩模型的參數進行估計，從兩模型的參數估計結果來看，靜態(tài)杜賓和動態(tài)SDM模型估計的系數結果基本一致，說明所選取的變量較為穩(wěn)健.從估計參數的顯著性以及模型擬合效果上來看，動態(tài)SDM模型要明顯優(yōu)于靜態(tài)下的模型.因此本文重點對動態(tài)SDM模型進行分析.

數字普惠金融發(fā)展水平參數為0.003 742 3，通過1%水平下的顯著性檢驗，說明數字普惠金融對本地區(qū)經濟發(fā)展具有一定的促進作用.數字普惠金融借助互聯網等技術讓金融機構的創(chuàng)新產品以低成本服務于更多的人.特別是中小微企業(yè)以及低收入的農民階層可以參加到更多的社會經濟活動中，提高資源的配置效率，進而促進地區(qū)經濟的發(fā)展.W×DFI的系數為負且顯著，說明對某一地區(qū)而言數字普惠金融對其他相鄰地區(qū)的經濟發(fā)展存在一定的溢出效應，并且溢出效應為負.究其原因，某一地區(qū)數字普惠金融發(fā)展程度越高，對相鄰地區(qū)人才、投資等資源產程度越高，對相鄰地區(qū)人才、投資等資源產生一定的虹吸效應，進而會對相鄰地區(qū)的經濟發(fā)展產生一定的抑制作用.

產業(yè)結構以及地區(qū)政府財政支出兩控制變量的回歸系數均為正且顯著，說明產業(yè)結構升級對于地區(qū)經濟的發(fā)展具有正向的促進作用，其間接效應為3.434 239，說明具有較強的空間溢出效應.地區(qū)政府財政支出規(guī)模的擴大對于地區(qū)經濟發(fā)展具有一定的拉動作用.政府財政的擴大在基礎資源配置以及物資資本存量方面具有一定的積極作用，有利于地區(qū)社會經濟發(fā)展水平的提升.

空間效應分解結果見表3.從變量空間效應分析結果來看，數字普惠金融、政府財政支出、產業(yè)結構的直接效應、間接效應均顯著，地區(qū)的城鎮(zhèn)化程度的空間效應不顯著.數字普惠金融發(fā)展水平的直接效應為正，間接效應為負，說明數字普惠金融的發(fā)展確實可以促進地區(qū)經濟的發(fā)展，本地區(qū)數字普惠金融的發(fā)展會對其他相鄰區(qū)域的經濟發(fā)展產生一定的抑制作用.

4.3 模型穩(wěn)健性檢驗

為了確定上述估計模型的準確性，需要對模型的穩(wěn)健性進行檢驗.本文參照鄒新月的研究，利用北京大學數字普惠金融指數下的二級指標數字普惠金融的覆蓋廣度指數（coverage-breadth）替換數字普惠金融指數當作解釋變量，并將鄰接空間權重矩陣更換為經濟距離矩陣，然后重新擬合模型.如果兩模型的結果一致，則說明本文擬合的模型以及估計結果穩(wěn)健可靠.

從模型的估計結果來看，更換了模型的關鍵解釋變量以及空間權重矩陣后，關鍵解釋變量參數估計結果以及空間效應分解的結果基本一致.說明本文對建立的動態(tài)空間杜賓模型是合理穩(wěn)健的，數字普惠金融的發(fā)展對地區(qū)經濟發(fā)展具有積極正向的直接效應，對相鄰地區(qū)存在負向的溢出效應.

4.4 空間異質性分析

我國東中西部地區(qū)存在著較大的差異，為了進一步探究數字普惠金融的發(fā)展對地區(qū)經濟發(fā)展的影響，本文依據國家發(fā)改委等部門對我國東中西部的劃分準則，將本文的研究總體劃分為東部區(qū)域、中部區(qū)域以及西部區(qū)域三個樣本，然后進行回歸分析.在此處空間面板的回歸分析中采用經濟距離矩陣，進行靜態(tài)SDM和動態(tài)SDM模型擬合，比較選擇靜態(tài)下的SDM模型.結果見表4.

表4的結果表明，數字普惠金融的發(fā)展在東中西三個地區(qū)的經濟發(fā)展中都存在著正向的積極促進作用;數字普惠金融的發(fā)展對中部和西部地區(qū)的促進作用要大于東部地區(qū)，說明數字普惠金融對經濟較為落后區(qū)域經濟發(fā)展的促進作用要明顯些，因此，數字普惠金融的發(fā)展對縮小地區(qū)經濟發(fā)展的差異具有重要意義.

5 結論與建議

5.1 結論

（1）我國地區(qū)間的經濟發(fā)展具有明顯的空間聚集性.2011-2018年空間自相關性均為正向的，即地理位置相鄰的區(qū)域經濟發(fā)展彼此相互促進.伴隨著我國改革的不斷推進，地區(qū)間經濟發(fā)展空的間自相關性增強趨勢較為明顯.

（2）數字普惠金融的發(fā)展對地區(qū)經濟發(fā)展具有顯著的正向促進作用，但也存在顯著的負向溢出效應;地方政府的財政支出以及產業(yè)結構對地區(qū)經濟發(fā)展均具有顯著的正向影響;數字普惠金融對中西部經濟發(fā)展的正向積極作用要大于東部區(qū)域.

5.2 建議

第一，大力推進數字普惠金融的發(fā)展，增強數字普惠金融對實體經濟的滲透度，更好的促進地區(qū)經濟的發(fā)展.從數字普惠金融對鄰近地區(qū)的經濟發(fā)展具有負向溢出作用出發(fā)，平衡區(qū)域間數字普惠金融的發(fā)展水平，優(yōu)化數字普惠金融相關資源配置，特別是對于數字普惠金融發(fā)展水平較低的西部地區(qū)在相關政策上給予偏倚，縮小地區(qū)間數字普惠金融的發(fā)展水平差距，提升我國經濟發(fā)展整體的平衡性.

第二，發(fā)揮好產業(yè)結構升級和地方財政的正向積極作用.在提升地區(qū)數字普惠金融發(fā)展水平的前提下，繼續(xù)深化產業(yè)結構調整，更好的發(fā)揮產業(yè)結構調整升級對地區(qū)經濟的輻射作用，縮小地區(qū)經濟發(fā)展的差距;發(fā)揮好政府部門的主導作用，合理規(guī)劃財政支出規(guī)模，在經濟發(fā)展水平較低的地區(qū)加大財政支持力度，加快薄弱地區(qū)的經濟發(fā)展.

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編輯：琳莉