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        創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長
        ——基于國家雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的準(zhǔn)自然實驗

        2022-09-01 13:20:10楊立生
        華東經(jīng)濟(jì)管理 2022年8期
        關(guān)鍵詞:金融區(qū)域水平

        楊立生,龔 家

        (云南民族大學(xué)a.管理學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,云南 昆明 650500)

        一、引 言

        創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要動力,大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新是落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體。2015年《國務(wù)院辦公廳關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進(jìn)大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導(dǎo)意見》中就明確指出:“以營造良好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境為目標(biāo),以激發(fā)全社會創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力為主線,以構(gòu)建眾創(chuàng)空間等創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺為載體,有效整合資源,集成落實政策,完善服務(wù)模式,培育創(chuàng)新文化,加快形成大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的生動局面?!焙笃跒樵诟蠓秶?、更高層次、更深程度上推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新,國務(wù)院又相繼在2016年、2017年和2020年的全國各省份、高校和科研院所以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)中分三批設(shè)立了212家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地,這對提高當(dāng)?shù)貏?chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深度融合產(chǎn)生了積極作用。在創(chuàng)新成果方面,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地的實踐探索,有效解決了我國成果轉(zhuǎn)化的難點(diǎn),為區(qū)域內(nèi)的科技成果轉(zhuǎn)化提供了經(jīng)驗借鑒[1]。在創(chuàng)業(yè)融資渠道方面,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實驗基地各級政府能夠不斷完善金融財稅政策,擴(kuò)大信貸支持,積極并有效地解決實驗基地創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的融資約束問題。在農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展上,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地的設(shè)立也對我國鄉(xiāng)村建設(shè)以及全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有積極引導(dǎo)作用[2]。目前,我國經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期,而創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是推動經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的內(nèi)在動力,本文對雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策績效進(jìn)行研究,對中國科技創(chuàng)新水平提升和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

        設(shè)立的雙創(chuàng)示范區(qū)域既是大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新政策的實驗重地,也是促進(jìn)當(dāng)?shù)貏?chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平提升的一個重要機(jī)遇。本文主要從三個方面評估雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的政策效應(yīng):第一,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立是否對區(qū)域數(shù)字普惠金融水平有所提高;第二,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長水平的影響;第三,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長水平的影響機(jī)制。本文對雙創(chuàng)區(qū)域示范基地近三年的政策建設(shè)效果進(jìn)行研究,為所在城市數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長水平的提升,以及對實驗基地設(shè)立的有效性、未來政策的可持續(xù)性具有深遠(yuǎn)意義。

        二、文獻(xiàn)回顧

        (一)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與數(shù)字普惠金融

        現(xiàn)有文獻(xiàn)對科技創(chuàng)新與數(shù)字普惠金融的研究主體主要包括區(qū)域和企業(yè)兩個維度。首先,在區(qū)域創(chuàng)新的研究層面上,國外學(xué)者Beck等(2018)采用一般均衡模型研究發(fā)現(xiàn),移動支付與互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字金融工具的普及與發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新水平有顯著提升作用[3]。國內(nèi)學(xué)者張慧慧等(2021)、徐子堯等(2020)基于地級數(shù)據(jù)分析也表明,數(shù)字普惠金融水平與城市創(chuàng)新能力呈正向關(guān)系[4-5]。其次,在企業(yè)創(chuàng)新的研究層面上,賈俊生和劉玉婷(2021)、李宇坤等(2021)認(rèn)為,數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用,且高管背景、控股股東股權(quán)質(zhì)押等因素為潛在的影響機(jī)制[6-7]。同時,也有少數(shù)學(xué)者在不同的經(jīng)濟(jì)社會背景下探究創(chuàng)新要素與數(shù)字金融間的關(guān)系,杜傳忠和張遠(yuǎn)(2020)、劉佳鑫和李莎(2021)分別在“新基建”與“雙循環(huán)”的背景下研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融不僅可以直接提升科技創(chuàng)新水平,也能通過提高供給側(cè)的銀行信貸以及需求側(cè)的居民消費(fèi)水平而間接促進(jìn)科技創(chuàng)新[8-9]。

        由于創(chuàng)業(yè)一直都存在著融資困難與信息不對稱兩大問題,導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)活動具有高風(fēng)險、高不確定性以及周期長等突出特征,最終絕大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)都以失敗告終。近年來伴隨著數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融的有機(jī)結(jié)合,新生的數(shù)字普惠金融提升了傳統(tǒng)金融的覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度等服務(wù)水平,有效緩解了企業(yè)在創(chuàng)業(yè)過程中的融資約束和信息不對稱等現(xiàn)象,同時也對消除傳統(tǒng)金融融資中的“規(guī)模歧視”“地域歧視”等問題起到了重要作用[10]。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為區(qū)域創(chuàng)業(yè)帶來的福利效應(yīng)是顯而易見的,謝絢麗等(2018)、張碧瓊和吳琬婷(2021)基于省級面板數(shù)據(jù)研究都表明,數(shù)字金融發(fā)展對創(chuàng)業(yè)有積極作用[11-12]。同時,陶云清等(2021)、尹志超等(2019)在微觀層面上利用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),拓展了數(shù)字金融對家庭創(chuàng)業(yè)的影響效應(yīng),發(fā)現(xiàn)地區(qū)創(chuàng)業(yè)數(shù)量增加的直接原因是數(shù)字金融促進(jìn)了家庭創(chuàng)業(yè)[13-14]。數(shù)字普惠金融與創(chuàng)業(yè)活躍度在空間分布特征上均具有正相關(guān)性[15],鞏鑫和唐文琳(2021)研究發(fā)現(xiàn),各省份的數(shù)字金融水平與創(chuàng)業(yè)活動在空間分布上存在同向的空間聚集性,高聚集性的數(shù)字金融區(qū)域也具有高聚集性的創(chuàng)業(yè)活動[16]。

        (二)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長

        國外很早就有了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的理論研究[17-18],最經(jīng)典的內(nèi)生增長理論就是將經(jīng)濟(jì)增長歸納為全社會創(chuàng)新資源積累所支撐的技術(shù)創(chuàng)新活動[19-20]。國內(nèi)學(xué)者張曉東(2017)基于“人口紅利”視角在理論層面上分析認(rèn)為,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是中國第二次形成的人口紅利,是構(gòu)筑經(jīng)濟(jì)增長的新動能[21]。李宏彬等(2009)、宋來勝等(2013)采用高效率的GMM方法實證也表明,創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)能力都是推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的新動力[22-23]。白潔和雷磊(2018)在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的紅利背景下,認(rèn)為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著影響,并且當(dāng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新被正式提出后,其促進(jìn)效應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)[24]。因此,創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)能夠賦能實體經(jīng)濟(jì),帶動實體經(jīng)濟(jì)快速增長,是促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)快速高質(zhì)量發(fā)展的動力源泉、中堅力量[25]。

        文獻(xiàn)梳理后發(fā)現(xiàn),已有豐富的研究成果對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長三者之間的關(guān)系進(jìn)行了探討。但是本文另辟蹊徑,欲從政策效應(yīng)上研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng),同時也能檢驗雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策實施的有效性。鑒于此,本文利用2012—2019年中國282個城市面板數(shù)據(jù),采取雙重差分模型在政策效應(yīng)上分別探討創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對城市數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長的影響作用,為第一批雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立所帶來的數(shù)字普惠效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)評估,以期為政府在未來雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策的改進(jìn)與優(yōu)化上提供一定參考。

        本文可能的邊際創(chuàng)新與貢獻(xiàn)有三個方面:第一,基于國家層面所頒發(fā)的政策文件,利用地級數(shù)據(jù)對雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)評估,有利于各級政府因地制宜,并制定相關(guān)政策文件加以仿效;第二,借助于雙重差分模型,對區(qū)域的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平、數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長三者關(guān)系進(jìn)行有效研究,減弱了模型中內(nèi)生性問題;第三,本文重點(diǎn)研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長效應(yīng),所以將雙重差分模型與中介效應(yīng)模型相結(jié)合,實證檢驗區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響機(jī)制,為促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)深度融合以及制定科學(xué)合理的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策提供了豐富的經(jīng)驗證據(jù)。

        三、理論分析與研究假設(shè)

        大力發(fā)展普惠金融是實現(xiàn)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新新局面的重要推動力。蘇屹和王文靜(2021)認(rèn)為,創(chuàng)新成本的增加和缺乏經(jīng)濟(jì)激勵政策是“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”(1)過程中面臨的最大障礙,在“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”過程中,政府積極監(jiān)管、企業(yè)“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”、公眾積極參與三方行為會在一個系統(tǒng)內(nèi)博弈至穩(wěn)定狀態(tài)[26]。所以國家雙創(chuàng)示范基地的設(shè)立實則是一種經(jīng)濟(jì)激勵政策,同時該政策帶來的數(shù)字普惠效應(yīng)能有效降低企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成本,這不僅有利于促進(jìn)企業(yè)“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”的實現(xiàn),也提高了公眾在市場中的參與度。

        雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的主要目標(biāo)是提高區(qū)域的創(chuàng)新能力與創(chuàng)業(yè)活力,所以自從2016年第一批創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地設(shè)立以來,各級政府都積極響應(yīng)并頒發(fā)相應(yīng)的政策措施,如創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資金補(bǔ)貼、稅收利率減免以及銀行信貸優(yōu)惠等[27],大力提升區(qū)域普惠性水平,支持所在城市的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動。在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資金補(bǔ)貼方面,政府設(shè)立創(chuàng)業(yè)引導(dǎo)資金、天使引導(dǎo)資金、天使夢想資金等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展專項資金,并合理運(yùn)用場地租金補(bǔ)貼以及減免物資能耗費(fèi)用等方式給予支持,降低創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成本,提高企業(yè)開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動的意愿[28]。在稅收利率減免方面,政府通過一定的稅收減免政策,減小創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的融資成本與融資約束,以此鼓勵企業(yè)、高等院校以及科研機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體的科研投入,助推區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動[25]。在銀行信貸優(yōu)惠方面,政府促使銀行降低貸款利率增加企業(yè)外部融資金額,該政策手段有效降低了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體的資金短缺風(fēng)險,保障創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動開展的持續(xù)性。同時,在政府政策的牽引下,低利率貸款有利于促進(jìn)銀行為企業(yè)提供金融貸款等更多相關(guān)業(yè)務(wù)服務(wù),加強(qiáng)了銀行與企業(yè)借貸雙方間的“信任程度”,既減少雙方融資成本,又能降低信用風(fēng)險[29]。進(jìn)一步地,政府還推出相應(yīng)的人才引進(jìn)政策,通過吸引具備創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的高素質(zhì)人才流入雙創(chuàng)示范基地,通過知識的外溢效應(yīng),提高區(qū)域的數(shù)字創(chuàng)新水平[30]。數(shù)字普惠金融的數(shù)字性能夠推動地區(qū)的創(chuàng)新水平,數(shù)字普惠金融的普惠性能夠有效解決創(chuàng)業(yè)的融資困難問題,所以被設(shè)立為雙創(chuàng)示范基地的區(qū)域能夠倒逼所在城市數(shù)字普惠金融水平提升。

        區(qū)域所具備的創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新精神不僅對微觀企業(yè)的發(fā)展具有決定性作用,也對整體經(jīng)濟(jì)的增長具有重要影響[22]。雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響主要表現(xiàn)在微觀與宏觀兩個層面。首先,在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)或個體的微觀層面上,創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)是一種主觀能動性的行為方式,個體參與者可以將自己的思想和見解以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的方式融入金融市場中,當(dāng)所有個體都將自己的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)想法付諸行動并得以實現(xiàn),就能有效提高地區(qū)市場的經(jīng)濟(jì)活力,從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長[25]。其次,在就業(yè)的宏觀層面上,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動與創(chuàng)業(yè)行為能夠顯著提升私營企業(yè)與個體的就業(yè)人數(shù),增加雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的就業(yè)崗位,城市的勞動就業(yè)人數(shù)上升,也會顯著提高地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平?;诖耍岢黾僭O(shè)1、假設(shè)2。

        H1:雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立有利于提高區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平。

        H2:雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立有利于促進(jìn)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。

        創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)高速增長離不開兩個重要因素:一是高質(zhì)量的人力資本,因為高等教育人才能夠通過知識創(chuàng)新的溢出性提高地區(qū)的創(chuàng)新水平,促使經(jīng)濟(jì)向數(shù)字化發(fā)展;二是低成本的金融資產(chǎn),只有更加普惠性的金融政策才能發(fā)展與壯大金融行業(yè),而金融業(yè)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長的重要助推器[31]。自2016年第一批雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立以來,當(dāng)?shù)卣拖群笸瞥隽巳缲敹悳p免、人才引進(jìn)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺構(gòu)建等一系列創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)普惠扶持政策[28]。在各種政策的支持下,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的數(shù)字普惠金融水平得到顯著提升,所以在數(shù)字性與普惠性的雙重福利下,區(qū)域經(jīng)濟(jì)也進(jìn)一步增長?;诖?,提出假設(shè)3。

        H3:雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能夠通過提高地區(qū)的數(shù)字普惠金融水平,間接促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

        四、研究設(shè)計

        (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

        樣本選取上,本文以國務(wù)院在2016年5月設(shè)立的第一批17個雙創(chuàng)區(qū)域示范基地作為實驗組。由于雙創(chuàng)區(qū)域示范基地主要位于各城市的經(jīng)濟(jì)綜合實驗區(qū)、新技術(shù)開發(fā)區(qū)和產(chǎn)業(yè)新區(qū)等重點(diǎn)發(fā)展地區(qū),所以本文以區(qū)域示范基地的所在城市為重點(diǎn)研究對象。經(jīng)統(tǒng)計,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地一共涉及19個城市,這些城市按東中西部區(qū)域劃分為東部地區(qū),包括北京、天津、沈陽、上海、常州、杭州、廣州、深圳和福州共9個城市;中部地區(qū),包括鄭州、合肥、武漢和長沙4個城市;西部地區(qū),包括成都、重慶、貴陽、安順、咸陽和西安6個城市。另外,還選取中國其他省份共263個城市作為對照組樣本。

        本文選取2012—2019年中國282個地級城市數(shù)據(jù)作為研究樣本,剔除了數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本,對少數(shù)缺失的數(shù)據(jù)通過各城市統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報以及政府官網(wǎng)查找補(bǔ)齊。實證數(shù)據(jù)主要來源于國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒,各城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平借鑒北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的成果——地級數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)[32]。

        (二)變量選取與描述

        (1)被解釋變量:數(shù)字普惠金融水平(Index)和經(jīng)濟(jì)增長(Pgdp)。采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的2012—2019年地級數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)代表各城市的數(shù)字普惠金融水平,同時還選取覆蓋廣度(Cob)、數(shù)字化程度(Dig)和使用深度(Usd)三個一級指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行異質(zhì)性分析[32]??紤]數(shù)字普惠金融水平數(shù)據(jù)為指數(shù)類型,并未進(jìn)行對數(shù)化處理,而是都采取縮小10倍來消除同其他變量數(shù)據(jù)上的量綱差異?,F(xiàn)有文獻(xiàn)主要用地區(qū)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值和三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行衡量,所以本文以各城市人均GDP值來反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平,同時進(jìn)行對數(shù)處理以減小數(shù)據(jù)的波動性[33-34]。

        (2)核心解釋變量:雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立(Cityi×Ye a rt)。基于地級市是否設(shè)立了雙創(chuàng)區(qū)域示范基地,定義個體和時間虛擬變量。根據(jù)國務(wù)院2016年5月發(fā)布的第一批雙創(chuàng)區(qū)域示范基地名單對各城市以虛擬變量賦值,與雙創(chuàng)區(qū)域示范基地相關(guān)的共19個城市設(shè)置為實驗組,其對應(yīng)的Cityi取值為1,其他城市取值為0;在時間虛擬變量的設(shè)定上,對實驗組的19個城市在政策頒布當(dāng)年及之后Ye a rt取值為1,否則為0。

        (3)控制變量:在控制變量的選取上,根據(jù)主流文獻(xiàn)如易鳴等(2019)、褚翠翠等(2021)的研究,用地方一般預(yù)算支出的對數(shù)值衡量每個城市的財政支出水平(Fiscal);用第三產(chǎn)業(yè)總值與第二產(chǎn)業(yè)總值的比值衡量每個城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(Stru);用每個地區(qū)普通高等學(xué)校每十萬人口平均在校生的對數(shù)值衡量每個城市的人力資本水平(Edu)[34-35]。由于已有文獻(xiàn)表明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立有利于促進(jìn)區(qū)域的創(chuàng)新能力[28],同時創(chuàng)新能力提升也能提高區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長水平,所以用各地區(qū)當(dāng)年申請的發(fā)明數(shù)量對數(shù)值衡量每個城市的創(chuàng)新水平(Inva)。各變量描述性統(tǒng)計見表1所列。

        表1 變量的描述性統(tǒng)計

        續(xù)表1

        (三)模型設(shè)定

        基于2016年5月國務(wù)院頒布的《國務(wù)院辦公廳關(guān)于建設(shè)大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新示范基地的實施意見》,將所設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地所在城市設(shè)定為實驗組,其余城市作為對照組。DID基準(zhǔn)模型為:其中:i、t分別表示城市個體和年份;Pgdpit代表城市的經(jīng)濟(jì)增長水平;Y it代表城市的數(shù)字普惠金融水平,分別以數(shù)字普惠金融指數(shù)Indexit以及覆蓋廣度Cobit、使用深度Usdit與數(shù)字化程度Digit三個子維度來衡量;Cityi×Yeart是雙重差分估計量,代表的是第i個城市在時間t時是否設(shè)立了雙創(chuàng)區(qū)域示范基地,系數(shù)值φ1和α1反映政策作用的方向與大小,分別代表設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和金融數(shù)字普惠效應(yīng);Controlsit為其他控制變量;u i、γt分別為城市、年份固定效應(yīng);εit是隨機(jī)擾動項。

        五、實證結(jié)果分析

        (一)基準(zhǔn)模型回歸

        表2為基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果,其中模型(1)和模型(2)是用來檢驗雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對城市經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。結(jié)果表明,無論是否加入相關(guān)控制變量,City×Ye a r的系數(shù)都顯著為正,意味著設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地會顯著提升所在城市的經(jīng)濟(jì)增長水平,同時城市的財政支出水平和創(chuàng)新水平也對區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長有正向影響。模型(3)交叉項City×Ye a r的系數(shù)顯著為正,表明設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地會顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平,當(dāng)加入控制變量后該結(jié)論依然成立。并且在模型(4)中還發(fā)現(xiàn)人力資本水平增強(qiáng)也有助于提高城市的數(shù)字普惠金融水平,但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平與數(shù)字普惠金融水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        表2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

        (二)動態(tài)效應(yīng)與平行趨勢檢驗

        使用雙重差分模型的重要前提條件是要滿足“平行趨勢”假設(shè),即設(shè)立雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的城市與未設(shè)立雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的城市在政策點(diǎn)2016年之前的經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融水平要滿足平行趨勢假設(shè)。所以本文引入Pre 1、Pre 2、Pre 3三個虛擬變量,分別在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策實施的前1年、前2年、前3年取1,其他時間為0,并將其分別與Cityi的交叉項納入回歸,若City×Pre 1、City×Pre 2和City×Pre 3三個交叉項系數(shù)顯著為0,則滿足平行趨勢假設(shè)。同時為了討論政策的動態(tài)效應(yīng),繼續(xù)引入Afte r0、Afte r1、Afte r2、Afte r3四個虛擬變量,分別在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策實施的當(dāng)年、第1年、第2年、第3年取1,其他時間取0,并將其分別與Cityi的交叉項納入回歸,City×After0、City×After1、City×After2和City×After3四個交叉項系數(shù)表示政策為實驗城市經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平帶來的動態(tài)效應(yīng)。為減小多重共線性以及保證結(jié)果穩(wěn)健性,在研究政策效應(yīng)對實驗城市經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平的動態(tài)效應(yīng)時,分別以政策出臺的前一年和后一年作為對照的基準(zhǔn)年。

        動態(tài)效應(yīng)和平行趨勢檢驗的回歸結(jié)果見表3所列。

        表3 動態(tài)效應(yīng)和平行趨勢檢驗

        模型(1)中政策實施前2年、前3年的時間虛擬變量與個體變量間的交互項在5%的統(tǒng)計水平下都不顯著,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策頒布之前,實驗組城市與對照組城市的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)無明顯差異,檢驗結(jié)果滿足雙重差分的平行趨勢假設(shè)。在動態(tài)效應(yīng)的檢驗上發(fā)現(xiàn),政策頒布當(dāng)年與后兩年的時間虛擬變量與個體變量間的交互項系數(shù)顯著不為0,且雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策為實驗組城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)呈現(xiàn)出先增后減的“倒U”型趨勢。模型(2)中政策實施前1年、前2年、前3年的時間虛擬變量與個體變量間的交互項系數(shù)都顯著為0,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策頒布之前,實驗組城市與對照組城市的數(shù)字普惠金融水平無明顯差異,檢驗結(jié)果滿足雙重差分的平行趨勢假設(shè)。在動態(tài)效應(yīng)的檢驗上,政策頒布當(dāng)年的時間虛擬變量與個體變量間的交互項系數(shù)不顯著,但是政策頒布的第2年和第3年的時間虛擬變量與個體變量間的交互項系數(shù)顯著為正,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平,且促進(jìn)效應(yīng)具有滯后性。

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        1.內(nèi)生性檢驗

        雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的選定也會受到城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平影響,數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平越高,入選為示范基地的概率就越大,因此雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的確立與城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平可能存在反向因果關(guān)系,同時在基準(zhǔn)模型估計中還存在變量遺漏的情況,這些都會導(dǎo)致計量模型存在一定內(nèi)生性問題。為此,本文進(jìn)一步運(yùn)用工具變量法對基準(zhǔn)模型結(jié)果進(jìn)行再次檢驗。

        借鑒聶長飛等(2021)對創(chuàng)新型城市政策的研究,選取城市中華老字號數(shù)量作為工具變量[36-37]。選取該工具變量有兩個原因:第一,中華老字號數(shù)量是一個歷史值,并且是固定的,不會直接對城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平造成影響,滿足工具變量外生性要求;第二,中華老字號數(shù)量能夠反映城市的創(chuàng)新水平,馬忠新和陶一桃(2019)研究表明,地區(qū)中華老字號數(shù)量越多,地區(qū)創(chuàng)新水平就越高,因此中華老字號數(shù)量與是否入選為雙創(chuàng)示范基地有所關(guān)聯(lián),滿足工具變量相關(guān)性要求[38]。由于中華老字號數(shù)量是截面數(shù)據(jù),本文借鑒李佳等(2021)的研究,將其與Year年份虛擬變量的乘積作為雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立的工具變量[39]。

        兩階段最小二乘法(2SLS)估計結(jié)果見表4所列。模型(1)為第一階段結(jié)果,IV×Year的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立與城市中華老字號數(shù)量高度相關(guān)。第一階段的F值大于經(jīng)驗值10,Cragg-Donald Wald統(tǒng)計量明顯大于10%偏誤臨界值,表明不存在弱工具變量問題,Kleibergen-Paap rk LM檢驗也排除了不可識別的問題。模型(2)、模型(3)為第二階段估計結(jié)果,City×Ye a r的系數(shù)在1%的水平下都顯著為正,表明在對內(nèi)生性問題進(jìn)行控制后,雙創(chuàng)示范基地的設(shè)立依然能夠提高所在城市的數(shù)字普惠金融水平與經(jīng)濟(jì)增長水平,因此基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

        表4 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

        2.PSM-DID檢驗

        由于雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立并不是隨機(jī)的,而是通過一系列因素決定的,并且這些因素也會同時影響所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平,所以為了避免在對照組城市樣本選擇上的偏誤,本文進(jìn)一步將傾向得分匹配(PSM)與雙重差分(DID)相結(jié)合進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。具體思路為:利用政府財政支出水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、人力資本水平和創(chuàng)新水平等因素作為協(xié)變量進(jìn)行k近鄰匹配(k=1),并以Logit回歸模型得到傾向得分,根據(jù)得分值為實驗組城市匹配對照組,然后對匹配后的樣本再次使用雙重差分模型檢驗雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對所在城市數(shù)字普惠金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。PSM-DID回歸結(jié)果見表5所列,可以發(fā)現(xiàn),無論是否加入控制變量,四個模型的City×Ye a r交叉項系數(shù)都在5%的水平下顯著為正,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能夠顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平,結(jié)論是穩(wěn)健的。

        表5 PSM-DID回歸結(jié)果

        3.安慰劑檢驗

        考慮雙重差分模型可能存在序列相關(guān)問題而引起標(biāo)準(zhǔn)誤偏差[40]。因此,借鑒Chetty等(2009)、Laferrara等(2012)學(xué)者采用非參置換檢驗的方法進(jìn)行安慰劑檢驗[41-42]。安慰劑檢驗的具體思路為:保持所有城市的政策沖擊點(diǎn)不變,對所有樣本城市進(jìn)行1 000次不重復(fù)隨機(jī)抽樣,每次抽取19個城市作為虛擬實驗組,剩余城市作為虛擬對照組,最終可獲得1 000個虛擬實驗組與政策時間的交互項系數(shù)City×Year。如果雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立確實能夠提升所在城市的經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平,則表2中City×Year估計系數(shù)(分別為0.145和0.485)應(yīng)位于置換檢驗中系數(shù)分布的低尾位置。

        圖1是雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對所在城市經(jīng)濟(jì)增長水平影響的安慰劑檢驗,表明虛擬回歸得到的系數(shù)顯著異于基準(zhǔn)回歸系數(shù)0.145;圖2是雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對所在城市數(shù)字普惠金融水平影響的安慰劑檢驗,也表明了虛擬回歸得到的系數(shù)顯著異于基準(zhǔn)回歸系數(shù)0.485。兩幅圖中虛擬雙重差分估計系數(shù)都集中在零點(diǎn)附近,且絕大多數(shù)的系數(shù)P值都大于0.05,說明基準(zhǔn)回歸中的估計結(jié)果不太可能是偶然得到的,排除了其他不可觀測因素的影響。

        圖1 雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對所在城市經(jīng)濟(jì)增長水平影響的安慰劑檢驗

        圖2 雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對所在城市數(shù)字普惠金融水平影響的安慰劑檢驗

        4.排除其他政策干擾

        本文選取的研究時間長度為2012—2019年,在此期間,其他相關(guān)創(chuàng)新激勵政策的試點(diǎn)城市可能會與雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的城市相互重疊,即示范基地的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平還可能會受到其他政策影響,這會導(dǎo)致政策效應(yīng)評估結(jié)果存在偏誤。因此本文對樣本研究時間段內(nèi)的相關(guān)城市創(chuàng)新激勵政策進(jìn)行收集,發(fā)現(xiàn)智慧城市試點(diǎn)政策開始于2012年,創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策開始于2008年,且均存在與雙創(chuàng)示范基地政策相互重疊的城市,所以智慧城市試點(diǎn)政策和創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策可能會對雙創(chuàng)示范基地政策的評估產(chǎn)生影響。

        為排除上述政策的干擾,本文分別將智慧城市試點(diǎn)政策與實施時間的交叉項(DID1)、創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策與實施時間的交叉項(DID2)作為控制變量,并放入基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸,結(jié)果見表6所列。檢驗發(fā)現(xiàn),無論是單獨(dú)控制智慧城市試點(diǎn)政策或創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策,還是同時控制兩種政策,City×Ye a r系數(shù)都至少在5%的水平下顯著為正,表明當(dāng)考慮了智慧城市試點(diǎn)政策和創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策的影響后,雙創(chuàng)示范基地政策依然能夠顯著提高所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平,結(jié)論是穩(wěn)健的。

        表6 排除其他政策干擾檢驗結(jié)果

        續(xù)表6

        5.其他穩(wěn)健性檢驗

        本文還采取了如下穩(wěn)健性檢驗:①剔除少數(shù)民族地區(qū)樣本。由于少數(shù)民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展程度都較大異于其他城市,并且少數(shù)民族地區(qū)具有特有的發(fā)展政策,所以雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策的實施效果也會顯著異于少數(shù)民族地區(qū)。本文剔除5個少數(shù)民族地區(qū)(2)城市樣本,運(yùn)用DID模型再次回歸,結(jié)果見表7中的模型(1)和模型(2)所列?;貧w結(jié)果與前文基準(zhǔn)結(jié)果一致,City×Year交叉項系數(shù)都在1%的水平下顯著為正,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平。②對樣本連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。為避免異常值對結(jié)果的影響,對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理,回歸結(jié)果見表7中的模型(3)和模型(4)所列。City×Year交叉項系數(shù)都至少在5%的水平下顯著為正,表明結(jié)論的穩(wěn)健性。

        表7 其他穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

        六、異質(zhì)性分析與機(jī)制檢驗

        (一)異質(zhì)性分析

        考慮東部與中西部地區(qū)(3)的金融資源、社會發(fā)展和交通地理位置都存在較大差異,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策對兩個地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和數(shù)字普惠金融水平的影響效應(yīng)也會存在一定異質(zhì)性,所以有必要分區(qū)域研究雙創(chuàng)示范基地設(shè)立的政策效應(yīng)。由于設(shè)立的17個雙創(chuàng)區(qū)域示范基地一共影響到19個城市,其中東部地區(qū)9個城市,中西部地區(qū)10個城市,所以具體思路為:東部地區(qū)以9個城市作為實驗組,東部地區(qū)其他城市作為對照組,同理中西部地區(qū)以10個城市作為實驗組,中西部地區(qū)其他城市作為對照組,然后在不同區(qū)域分別研究雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和數(shù)字普惠金融發(fā)展效應(yīng)。

        區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果見表8所列。模型(1)和模型(3)的City×Year交叉項系數(shù)都至少在5%的水平下顯著為正,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升東部地區(qū)與中西部地區(qū)城市的經(jīng)濟(jì)增長水平;同時模型(3)的交叉項系數(shù)0.182大于模型(1)的交叉項系數(shù)0.155,表明該政策為中西部地區(qū)城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)要強(qiáng)于東部地區(qū)城市。模型(2)中City×Year交叉項系數(shù)在5%的水平下不顯著,表明東部地區(qū)設(shè)立的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地為所在城市帶來的數(shù)字普惠金融效應(yīng)不夠明顯;但是模型(4)中City×Year交叉項系數(shù)在1%的水平下顯著為正,意味著雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升中西部地區(qū)城市的數(shù)字普惠金融水平。中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會資源和人力資本都足夠豐富,所以中西部城市的經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融水平都有很大的提升空間,而雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策就是一重要推動力。

        表8 區(qū)域異質(zhì)性分析

        (二)機(jī)制檢驗

        前文已表明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地的設(shè)立能顯著提升所在城市的經(jīng)濟(jì)增長水平和數(shù)字普惠金融水平,在此進(jìn)一步驗證城市數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否為雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立城市經(jīng)濟(jì)水平增長的中介路徑。結(jié)合式(1)和式(2)并設(shè)定式(3),利用中介效應(yīng)模型對上述機(jī)制進(jìn)行檢驗:

        其中:pgdpit代表城市的經(jīng)濟(jì)增長水平;Cityi×Yeart是雙重差分估計量,代表的是第i個城市在時間t時是否設(shè)立了雙創(chuàng)區(qū)域示范基地;Y it代表城市的數(shù)字普惠金融水平,分別以數(shù)字普惠金融指數(shù)Inde xit以及覆蓋廣度Co bit、使用深度Us dit和數(shù)字化程度Digit三個子維度來衡量;Co ntro lsit為其他控制變量;u i、γt分別為城市、年份固定效應(yīng);εit是隨機(jī)擾動項。

        機(jī)制檢驗回歸結(jié)果見表9所列。結(jié)合表2基準(zhǔn)回歸結(jié)果中的模型(4)和表9中的模型(1)(2),證明了中介效應(yīng)的成立,即城市數(shù)字普惠金融水平的提升在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平增長的影響機(jī)制中扮演著一定的中介作用,經(jīng)計算,其中介效應(yīng)占比39.8%。模型(3)中City×Year交叉項系數(shù)在5%的水平下不顯著,說明雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策對城市數(shù)字普惠金融水平的覆蓋廣度方面無顯著影響。結(jié)合模型(1)(5)(6),表明城市數(shù)字普惠金融的使用深度水平提升在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平增長的影響機(jī)制中起著一定的中介作用,其中介效應(yīng)占比16.3%。結(jié)合模型(1)(7)(8),表明城市數(shù)字普惠金融的數(shù)字化水平提升在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平增長的影響機(jī)制中起著一定的中介作用,其中介效應(yīng)占比11.4%。綜上表明,數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)以及其使用深度和數(shù)字化程度兩個子維度都在雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響中發(fā)揮了部分中介效應(yīng),且都表現(xiàn)為積極效應(yīng)。

        表9 機(jī)制檢驗回歸結(jié)果

        續(xù)表9

        七、結(jié)論與政策建議

        本文基于2012—2019年中國282個地級城市的面板數(shù)據(jù),將雙重差分模型與中介效應(yīng)模型相結(jié)合,在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)區(qū)域示范基地的政策效應(yīng)上研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對區(qū)域數(shù)字普惠金融和經(jīng)濟(jì)增長的影響作用。研究發(fā)現(xiàn):雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能夠顯著提升所在城市的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平,同時,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)呈現(xiàn)出先增后減的“倒U”型趨勢,對所在城市數(shù)字普惠金融水平的提升效應(yīng)存在滯后性。雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策在促進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長方面具有明顯的地區(qū)異質(zhì)性,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升東部地區(qū)和中西部地區(qū)所在城市的經(jīng)濟(jì)增長水平,且對中西部地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)更大;雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立能顯著提升中西部地區(qū)所在城市的數(shù)字普惠金融水平,但對東部地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)不明顯。進(jìn)一步的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn),雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策能夠通過提高城市數(shù)字普惠金融水平來帶動經(jīng)濟(jì)增長,數(shù)字普惠金融的使用深度和數(shù)字化程度兩個子維度也是經(jīng)濟(jì)增長的兩條重要路徑。

        基于上述結(jié)論,本文提出以下政策建議:

        第一,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地所在城市要牢牢把握機(jī)遇,充分發(fā)揮示范基地的引領(lǐng)和輻射作用,最大程度地提高整個區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平和經(jīng)濟(jì)增長水平。區(qū)域各級政府應(yīng)因地制宜,頒布相應(yīng)的優(yōu)惠支持政策,堅定不移地推進(jìn)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地建設(shè),還要同等重視區(qū)域示范基地、高校和科研院校示范基地以及企業(yè)示范基地的建設(shè)發(fā)展,要把三種類型的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范基地建設(shè)相結(jié)合,協(xié)同并進(jìn),確保城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平的全方位提升。

        第二,由于雙創(chuàng)區(qū)域示范基地設(shè)立政策為所在城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)呈“倒U”型,且?guī)淼臄?shù)字普惠金融效應(yīng)存在滯后性,所以要重點(diǎn)關(guān)注并解決雙創(chuàng)區(qū)域示范基地建設(shè)中政策支持上的缺陷與不足,在經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的下滑階段與數(shù)字普惠金融效應(yīng)的時滯階段應(yīng)加強(qiáng)政策的扶持力度,以此增強(qiáng)雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策在促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長以及數(shù)字普惠金融發(fā)展上的持續(xù)性與時效性。

        第三,統(tǒng)籌區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展,著重推進(jìn)中西部地區(qū)的雙創(chuàng)區(qū)域示范基地建設(shè)。雖然中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平、金融數(shù)字創(chuàng)新水平都顯著落后于東部發(fā)達(dá)地區(qū),但是本文研究表明,雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策為中西部地區(qū)城市帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和數(shù)字普惠金融效應(yīng)都顯著強(qiáng)于東部地區(qū)城市,政府應(yīng)合理運(yùn)用該項政策所帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),以此縮小區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融水平差距。政府應(yīng)統(tǒng)籌考慮和部署雙創(chuàng)區(qū)域示范基地,加大對中西部地區(qū)的政策扶持力度,以此推動區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)水平和數(shù)字普惠金融水平的均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

        第四,數(shù)字普惠金融水平的提升是雙創(chuàng)區(qū)域示范基地政策推動所在城市經(jīng)濟(jì)增長的重要影響機(jī)制,在未來利用雙創(chuàng)示范基地政策帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的路徑上要注重高等教育與師資力量的提高,通過高等教育提高人力資本以激勵區(qū)域的數(shù)字創(chuàng)新水平,同時也要強(qiáng)化金融行業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的推動力,共同促使經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長。

        注 釋:

        (1)“負(fù)責(zé)任創(chuàng)新”的定義:在科研創(chuàng)新的過程中,使全部利益相關(guān)者都能了解自身行動所帶來的后果及產(chǎn)生的影響,對涉及倫理價值及社會需求的結(jié)果進(jìn)行有效評估,以作為科技研究與創(chuàng)新過程中的功能性需求。

        (2)少數(shù)民族地區(qū)是指寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)。

        (3)區(qū)域劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū),其中,東部地區(qū)省份包括:北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中西部地區(qū)省份包括:山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。

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