王 亮 劉凌燕
(南京財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院,江蘇 南京 210023)
創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,尤其是在復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下,創(chuàng)新已成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎??陀^來(lái)看,雖然我國(guó)創(chuàng)新水平不斷提高,但自主創(chuàng)新能力較為欠缺。由于研發(fā)結(jié)果的不確定性(倪青山等,2021)以及創(chuàng)新活動(dòng)的“求快不求好、求量不求質(zhì)”(Hall 和Harhoff,2012),我國(guó)創(chuàng)新活動(dòng)難以脫離“低端鎖定”困境,這往往也與傳統(tǒng)金融體系發(fā)展的不平衡、不充分密切相關(guān)(唐松等,2020)。創(chuàng)新作為一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)、高投入的活動(dòng),其持續(xù)發(fā)展離不開穩(wěn)定、充足的金融資源(段軍山和莊旭東,2021)。因此,要想推進(jìn)高質(zhì)量的創(chuàng)新活動(dòng),必須優(yōu)化現(xiàn)代金融體系。
傳統(tǒng)金融的資源錯(cuò)配問(wèn)題是制約其服務(wù)水平的關(guān)鍵因素(陳斌開和林毅夫,2012)。具體來(lái)看,由于傳統(tǒng)金融以間接金融為主(唐松等,2020),金融機(jī)構(gòu)作為融資中介,其結(jié)構(gòu)性套利行為降低了資金利用效率。同時(shí),傳統(tǒng)金融服務(wù)對(duì)象多為國(guó)有企業(yè)和大型重工企業(yè),金融排斥抑制了微觀主體的創(chuàng)新潛能。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,傳統(tǒng)金融與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合催生出數(shù)字普惠金融這一新型金融模式。數(shù)字普惠金融兼具共享、便捷、低成本、低門檻的特征(唐松等,2020),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的不足(郭峰等,2020),進(jìn)一步提高了金融觸達(dá)能力,實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)的共享。
數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的良性互動(dòng)是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力。一方面,數(shù)字普惠金融被認(rèn)為是推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展的重要依托(唐松等,2020)。其一,數(shù)字普惠金融突破了時(shí)空限制,降低了金融服務(wù)成本(傅利福等,2021),能夠?yàn)閯?chuàng)新主體緩解融資約束;其二,數(shù)字普惠金融具有更大的覆蓋面,能夠滿足長(zhǎng)尾群體的金融需求,釋放微觀主體的創(chuàng)新潛能。另一方面,區(qū)域創(chuàng)新推動(dòng)了數(shù)字普惠金融的發(fā)展(鄒新月和王旺,2021)。數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術(shù)為依托,需要不斷的技術(shù)創(chuàng)新來(lái)驅(qū)動(dòng)其高質(zhì)量發(fā)展和核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升(郭震洲,2017;王洋等,2021)。在全球經(jīng)濟(jì)受到新冠肺炎疫情沖擊的背景下,周小川(2020)指出可以通過(guò)創(chuàng)新來(lái)推動(dòng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。
由此可見(jiàn),數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新存在一定的關(guān)聯(lián)。那么,數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新之間是否存在雙向促進(jìn)作用?在空間溢出作用下,數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新如何相互影響?特別是區(qū)域創(chuàng)新如何反向影響數(shù)字普惠金融?數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)和地區(qū)交互影響具有什么樣的異質(zhì)性特征?為了回答這些問(wèn)題,本文從空間視角構(gòu)建數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新相互影響的理論分析框架,探討數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新的內(nèi)生雙向影響和空間溢出效應(yīng),這有利于實(shí)現(xiàn)兩者的空間良性互動(dòng),進(jìn)而助力我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新是我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在,二者的關(guān)系已受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。目前已有的相關(guān)研究主要包括數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng)以及數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)。
關(guān)于數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng),從創(chuàng)新要素供給側(cè)來(lái)看,數(shù)字普惠金融能夠有效覆蓋長(zhǎng)尾群體,拓寬中小企業(yè)的創(chuàng)新融資渠道(徐子堯等,2020);數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用減少了金融市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱問(wèn)題,從而降低了創(chuàng)新主體的融資成本(Cui 等,2015)。數(shù)字普惠金融的“鯰魚效應(yīng)”使得銀行間的競(jìng)爭(zhēng)加劇,這就促使銀行積極拓展創(chuàng)新項(xiàng)目(杜傳忠和張遠(yuǎn),2020)。
相關(guān)學(xué)者認(rèn)為,數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)主要包括輻射效應(yīng)和虹吸效應(yīng)。一是輻射效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)打破了地理區(qū)位的限制,擴(kuò)大了數(shù)字普惠金融的影響邊界,提高了鄰近地區(qū)的創(chuàng)新水平(趙軍等,2021)。同時(shí),要素稟賦不同使得地區(qū)間的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平有所差異,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平高的城市基于自身發(fā)展需求不斷向鄰近地區(qū)發(fā)展,從而提高鄰近地區(qū)的創(chuàng)新水平(鄒新月和王旺,2021)。二是虹吸效應(yīng)。該效應(yīng)產(chǎn)生的前提是逐利性。若本地?cái)?shù)字普惠金融發(fā)展水平較高,那么本地對(duì)創(chuàng)新要素的需求會(huì)更強(qiáng)烈,這將提高本地區(qū)創(chuàng)新要素的邊際報(bào)酬,創(chuàng)新要素在地區(qū)間的差異化定價(jià)會(huì)促使鄰近地區(qū)創(chuàng)新要素跨區(qū)域流動(dòng),進(jìn)而抑制鄰近地區(qū)的創(chuàng)新水平,產(chǎn)生極化現(xiàn)象(聶秀華和吳青,2021)。
梳理已有文獻(xiàn)可知,學(xué)者們關(guān)注到了數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng),但鮮有文獻(xiàn)研究區(qū)域創(chuàng)新對(duì)數(shù)字普惠金融的反向影響以及二者之間的空間交互效應(yīng),更對(duì)二者空間交互效應(yīng)在各省的空間異質(zhì)性缺乏關(guān)注。鑒于此,本文運(yùn)用空間聯(lián)立方程和異質(zhì)性空間杜賓模型實(shí)證分析數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新的空間交互效應(yīng)及其省域空間異質(zhì)性。
與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)在于:(1)系統(tǒng)分析了數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出及地區(qū)交互影響機(jī)制,特別是驗(yàn)證了區(qū)域創(chuàng)新對(duì)數(shù)字普惠金融的反向影響。(2)構(gòu)建了時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣,一定程度上避免了傳統(tǒng)矩陣的假設(shè)缺陷。其一,該矩陣體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新雙向內(nèi)生關(guān)系中的重要影響。其二,該矩陣反映了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的時(shí)變性。其三,該矩陣反映了不同空間單元之間的空間相互影響強(qiáng)度的差異性。(3)基于異質(zhì)性空間杜賓模型,估計(jì)了每一個(gè)省份數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間交互影響。
1.數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響。數(shù)字普惠金融影響區(qū)域創(chuàng)新的作用機(jī)制主要包括集聚效應(yīng)和鯰魚效應(yīng)。一是集聚效應(yīng)。由于數(shù)字普惠金融兼具共享、便捷、低成本、低門檻的特征,因此,相較于傳統(tǒng)金融,數(shù)字普惠金融更易于形成空間集聚。具體來(lái)看,數(shù)字普惠金融集聚可提高金融信息時(shí)效性,緩解供需兩端信息不匹配問(wèn)題(Demertzis 等,2018),從而提高金融資源與創(chuàng)新項(xiàng)目的匹配度,為區(qū)域創(chuàng)新提供高效穩(wěn)定的金融支持,實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新“增量補(bǔ)充”。二是鯰魚效應(yīng)。數(shù)字普惠金融不僅革新了銀行傳統(tǒng)服務(wù)模式,刺激了客戶群體的消費(fèi)需求,還加劇了銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng),波特競(jìng)爭(zhēng)理論認(rèn)為創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)是相伴而生的,這將進(jìn)一步倒逼銀行部門主動(dòng)探索創(chuàng)新項(xiàng)目,推動(dòng)社會(huì)創(chuàng)新提質(zhì)增效,實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新“存量?jī)?yōu)化”。
2.區(qū)域創(chuàng)新對(duì)數(shù)字普惠金融的反向影響。數(shù)字普惠金融發(fā)展依賴于數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步,區(qū)域創(chuàng)新能夠?yàn)閿?shù)字普惠金融提供源源不斷的技術(shù)支持。區(qū)域創(chuàng)新影響數(shù)字普惠金融的作用機(jī)制主要包括信息關(guān)聯(lián)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)。一是信息關(guān)聯(lián)效應(yīng)。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)了信息的擴(kuò)散與傳播,提高了數(shù)字普惠金融觸達(dá)能力;同時(shí),用戶畫像、識(shí)別算法等創(chuàng)新技術(shù)在數(shù)字普惠金融中的應(yīng)用大大降低了其信息搜尋成本與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別成本(唐松等,2020),進(jìn)一步拓寬了數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度。二是結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)。區(qū)域創(chuàng)新加快了產(chǎn)業(yè)鏈要素重組,促進(jìn)了知識(shí)、技術(shù)要素對(duì)勞動(dòng)要素的替代,提高了生產(chǎn)要素中技術(shù)和知識(shí)的比重,這將引起地區(qū)空間布局與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重塑,并催生出金融新業(yè)態(tài),有利于金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
綜上,本文提出研究假說(shuō)1:數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新存在雙向促進(jìn)作用。
1.數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化背景下,隨著地區(qū)間經(jīng)濟(jì)往來(lái)日益密切,數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新各自形成了一定的空間關(guān)聯(lián)(王洋等,2021)。數(shù)字普惠金融的空間溢出效應(yīng)主要表現(xiàn)在:依托于互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù),數(shù)字普惠金融突破了地理區(qū)位的限制(趙軍等,2021),強(qiáng)化了地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度,地區(qū)間可以共享先進(jìn)生產(chǎn)要素,這有助于為鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融提供發(fā)展動(dòng)力。區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)主要表現(xiàn)在:創(chuàng)新效率的提高能夠通過(guò)要素的跨地區(qū)流動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)溢出,在這個(gè)過(guò)程中新思想和新技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)跨地區(qū)流動(dòng),有助于對(duì)鄰近地區(qū)創(chuàng)新要素進(jìn)行再配置;同時(shí),移動(dòng)終端設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)大了知識(shí)溢出的邊界,有助于在區(qū)域間形成創(chuàng)新關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(張可,2019),從而進(jìn)一步提高鄰近地區(qū)創(chuàng)新活躍度。
綜上,本文提出研究假說(shuō)2:數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新均存在正向空間溢出效應(yīng),即本地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融存在促進(jìn)作用,且本地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新對(duì)鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新存在積極影響。
2.數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間交互效應(yīng)。數(shù)字普惠金融能夠突破物理時(shí)空限制,這意味著數(shù)字普惠金融不僅會(huì)對(duì)本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響,還會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。數(shù)字普惠金融主要通過(guò)回波效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。在本地區(qū)數(shù)字普惠金融快速發(fā)展時(shí),數(shù)字普惠金融集聚所產(chǎn)生的回波效應(yīng)會(huì)加速吸引鄰近地區(qū)的知識(shí)、技術(shù)、資本等要素(聶秀華和吳青,2021),這將剝奪鄰近地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展所需要素,即數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生了負(fù)向空間溢出;與此同時(shí),由于數(shù)字普惠金融的擴(kuò)散效應(yīng),本地區(qū)也會(huì)產(chǎn)生知識(shí)、人才外溢,從而促進(jìn)了鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新(鄒新月和王旺,2021),即數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生了正向空間溢出。當(dāng)回波效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng)時(shí),數(shù)字普惠金融會(huì)抑制鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新;當(dāng)擴(kuò)散效應(yīng)大于回波效應(yīng)時(shí),數(shù)字普惠金融會(huì)促進(jìn)鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新。由于當(dāng)前我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展較快,各地區(qū)對(duì)知識(shí)、技術(shù)、資本等要素的需求量均較大,因此,本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融的回波效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng)。
區(qū)域創(chuàng)新對(duì)鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的影響機(jī)制主要包括以下兩個(gè)方面:其一,本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的開展有助于加速人力資本積累,形成人才“蓄水池”,進(jìn)而吸引鄰近地區(qū)高技能人才流入本地區(qū),這將會(huì)惡化鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展環(huán)境,鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展因人才流出而受到限制;其二,本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的開展將會(huì)增加對(duì)知識(shí)、技術(shù)、資本等要素的需求,在逐利性的驅(qū)動(dòng)下,本地區(qū)將會(huì)提高先進(jìn)生產(chǎn)要素的邊際報(bào)酬,進(jìn)而吸引鄰近地區(qū)先進(jìn)生產(chǎn)要素流入本地區(qū),這將會(huì)惡化鄰近地區(qū)的資源配置結(jié)構(gòu)與金融結(jié)構(gòu),抑制鄰近地區(qū)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,不利于鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。因此,區(qū)域創(chuàng)新對(duì)數(shù)字普惠金融表現(xiàn)出負(fù)向空間溢出效應(yīng)。
綜上,本文提出研究假說(shuō)3:數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新存在負(fù)向空間交互效應(yīng),即本地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)鄰近地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新存在抑制作用,且本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新對(duì)鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融存在抑制作用。
為了克服遺漏變量和內(nèi)生解釋變量互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性偏誤,本文構(gòu)建空間聯(lián)立方程模型,并采用廣義空間三階段最小二乘估計(jì)法(GS3SLS)進(jìn)行估計(jì):
圖1:數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的交互影響及空間溢出示意圖
式(1)為區(qū)域創(chuàng)新方程,式(2)為數(shù)字普惠金融方程,i 和t 分別表示地區(qū)和年份,lninn和lndfi分別為區(qū)域創(chuàng)新變量和數(shù)字普惠金融變量, μ和ξ為地區(qū)個(gè)體效應(yīng),?和φ為時(shí)間個(gè)體效應(yīng),ε和ν為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 X為影響區(qū)域創(chuàng)新的控制變量組,X為影響數(shù)字普惠金融的控制變量組。w表示地區(qū)間的空間關(guān)系, ρ、ρ、ρ、ρ為空間相關(guān)系數(shù),表示數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間的空間溢出效應(yīng)以及地區(qū)間的交互影響。
由于我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展歷程較短,考慮到面板數(shù)據(jù)的完整性,本文選取2011—2020年中國(guó)220 個(gè)地級(jí)市作為樣本,數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、各地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)公報(bào)、北京大學(xué)數(shù)字普惠金融研究中心、北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院和龍信數(shù)據(jù)研究院等,部分缺漏值采用線性插值法予以補(bǔ)齊。為克服異方差帶來(lái)的估計(jì)偏誤,對(duì)各變量進(jìn)行自然對(duì)數(shù)化處理。具體指標(biāo)測(cè)度如下:
1.內(nèi)生變量。區(qū)域創(chuàng)新(lninn),對(duì)于該變量,一般采用R&D 經(jīng)費(fèi)支出、專利申請(qǐng)量和專利授權(quán)量等指標(biāo)進(jìn)行衡量,但是從城市層面來(lái)看,R&D 經(jīng)費(fèi)支出不能準(zhǔn)確反映微觀主體的創(chuàng)新活動(dòng),相較于專利申請(qǐng)量,專利授權(quán)量更能反映出區(qū)域創(chuàng)新綜合能力(張可,2019),因此,本文用萬(wàn)人專利授權(quán)量衡量區(qū)域創(chuàng)新水平。
數(shù)字普惠金融(lndfi),該指標(biāo)參考郭峰等(2020)的做法,采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)衡量,其由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制,從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個(gè)維度出發(fā)衡量我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。
數(shù)字普惠金融方程的控制變量如下:(1)貿(mào)易開放度(lnfdi);(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化度(lnind);(3)人口密度(lnpop),用地區(qū)當(dāng)年常住人口與土地面積之比來(lái)表示;(4)互聯(lián)網(wǎng)普及率(lnintel),用地區(qū)當(dāng)年接入互聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)來(lái)衡量;(5)金融發(fā)展水平(lnfinance),用金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額占GDP 的比重來(lái)表示(王亮和蔣依錚,2022)。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
表1:變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
空間權(quán)重矩陣設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮以下因素:首先,考慮到互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的雙向內(nèi)生關(guān)系中起到了重要作用,數(shù)字普惠金融依托于互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)加快了區(qū)域創(chuàng)新,而區(qū)域創(chuàng)新又通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)促進(jìn)了傳統(tǒng)金融向數(shù)字普惠金融轉(zhuǎn)變;其次,空間權(quán)重矩陣需要反映我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)變特征;最后,不同空間單元之間產(chǎn)生的空間相互影響強(qiáng)度也存在一定差異?;诖耍瑯?gòu)建以下時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣W:
根據(jù)識(shí)別的階條件可知,本文構(gòu)建的空間聯(lián)立方程模型是過(guò)度識(shí)別的,因此,能夠使用GS3SLS 進(jìn)行估計(jì)。表2 列出了基于時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣、逆距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)地理加權(quán)矩陣的GS3SLS估計(jì)結(jié)果。為了對(duì)比和確保穩(wěn)健性,表2還匯報(bào)了非空間面板聯(lián)立方程的迭代式3SLS估計(jì)結(jié)果。
從表2可以看出,在數(shù)字普惠金融方程中,非空間面板聯(lián)立方程的迭代3SLS 估計(jì)結(jié)果顯示,區(qū)域創(chuàng)新估計(jì)系數(shù)大于0,且在1%的水平上顯著,意味著區(qū)域創(chuàng)新能夠推動(dòng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展??臻g面板聯(lián)立方程的GS3SLS估計(jì)結(jié)果顯示,三種權(quán)重矩陣下區(qū)域創(chuàng)新的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著大于0,這說(shuō)明在本地區(qū)內(nèi),創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)數(shù)字普惠金融具有顯著的促進(jìn)作用。區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)提高了創(chuàng)新要素的流動(dòng)性和關(guān)聯(lián)性,優(yōu)化了創(chuàng)新要素資源配置,改善了數(shù)字普惠金融發(fā)展環(huán)境,這有利于為數(shù)字普惠金融賦予新的發(fā)展動(dòng)能。同時(shí),區(qū)域創(chuàng)新加快了知識(shí)、技術(shù)要素對(duì)勞動(dòng)要素的替代,提高了生產(chǎn)要素中技術(shù)和知識(shí)要素的比重,實(shí)現(xiàn)了金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)了數(shù)字普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展。
在三種權(quán)重矩陣下,區(qū)域創(chuàng)新的空間滯后項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著小于0,這意味著本地區(qū)創(chuàng)新水平的提高對(duì)鄰近地區(qū)的數(shù)字普惠金融的發(fā)展起到了抑制作用。本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的開展能夠形成人才“蓄水池”,吸引鄰近地區(qū)人才流入本地區(qū),鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展因人才流出而受到限制。同時(shí),本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的開展將會(huì)提高要素的邊際報(bào)酬,進(jìn)而吸引鄰近地區(qū)先進(jìn)生產(chǎn)要素流入本地區(qū),這會(huì)惡化鄰近地區(qū)的金融結(jié)構(gòu),不利于鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。數(shù)字普惠金融的空間滯后項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著大于0,這表明本地區(qū)與鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融存在空間依賴關(guān)系,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠形成空間良性互動(dòng)。
如表2 所示,在區(qū)域創(chuàng)新方程中,非空間面板聯(lián)立方程的迭代3SLS 估計(jì)結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融估計(jì)系數(shù)大于0,且在1%的水平上顯著,意味著數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新。空間面板聯(lián)立方程的GS3SLS 估計(jì)結(jié)果顯示,三種權(quán)重矩陣下數(shù)字普惠金融系數(shù)均大于0 且在1%的水平上顯著,這意味著數(shù)字普惠金融對(duì)本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用,有利于創(chuàng)新活動(dòng)擺脫“低端鎖定”困境。一方面,數(shù)字普惠金融提高了金融資源的可獲得性,有利于為創(chuàng)新主體緩解融資約束,進(jìn)而增加地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出。另一方面,數(shù)字普惠金融的空間集聚使得企業(yè)間可以共享知識(shí)、技術(shù)等要素,減少了信息不對(duì)稱的問(wèn)題,降低了創(chuàng)新成本。
表2:數(shù)字普惠金融方程與區(qū)域創(chuàng)新方程的估計(jì)結(jié)果
在三種權(quán)重矩陣下,數(shù)字普惠金融的空間滯后項(xiàng)系數(shù)均小于0,且在1%的水平上顯著,這意味著本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新起到抑制作用。這是由于本地區(qū)數(shù)字普惠金融帶來(lái)的回波效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng),知識(shí)、技術(shù)、資本等創(chuàng)新要素紛紛從鄰近地區(qū)流入本地區(qū),抑制了鄰近地區(qū)的創(chuàng)新水平。區(qū)域創(chuàng)新的空間滯后項(xiàng)估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著大于0,這表明本地區(qū)與鄰近地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新緊密相關(guān),區(qū)域創(chuàng)新水平的提高能夠形成空間良性互動(dòng)。
1.基于數(shù)字普惠金融二級(jí)指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果。出于參數(shù)估計(jì)穩(wěn)健性的考慮,本文使用數(shù)字普惠金融的三個(gè)細(xì)分指標(biāo)數(shù)字普惠金融覆蓋廣度(lncov)、使用深度(lnuse)和數(shù)字化程度(lndig),基于時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣重新對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表3。
從表3 可以看出,在數(shù)字普惠金融方程中,區(qū)域創(chuàng)新系數(shù)在1%的水平上顯著大于0;在區(qū)域創(chuàng)新方程中,覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的系數(shù)均在1%的水平上顯著大于0。這表明在本地區(qū)內(nèi),數(shù)字普惠金融二級(jí)指標(biāo)與區(qū)域創(chuàng)新之間存在雙向促進(jìn)作用。從空間溢出效應(yīng)來(lái)看,在區(qū)域創(chuàng)新方程中,覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度的空間滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)至少在5%的水平上顯著小于0;在數(shù)字普惠金融方程中,區(qū)域創(chuàng)新的空間滯后項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著小于0。這意味著數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間存在負(fù)向空間交互效應(yīng)。以上結(jié)果與表2 高度一致,表明本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。
表3:基于數(shù)字普惠金融二級(jí)指標(biāo)在時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣下的估計(jì)結(jié)果
2.更換區(qū)域創(chuàng)新代理指標(biāo)。借鑒毛文峰和陸軍(2020)的做法,本文采用朗潤(rùn)龍信創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)(lninnov)作為區(qū)域創(chuàng)新水平的代理指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),該指數(shù)由北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院和龍信數(shù)據(jù)研究院聯(lián)合編制,能夠系統(tǒng)性地反映城市層面的區(qū)域創(chuàng)新水平。表4 為更換區(qū)域創(chuàng)新代理指標(biāo)后的數(shù)字普惠金融方程和區(qū)域創(chuàng)新方程估計(jì)結(jié)果??梢钥闯觯鼡Q區(qū)域創(chuàng)新代理指標(biāo)后,區(qū)域創(chuàng)新與數(shù)字普惠金融在本地仍存在雙向促進(jìn)作用;從空間溢出效應(yīng)來(lái)看,在逆距離權(quán)重矩陣和時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣下,區(qū)域創(chuàng)新與數(shù)字普惠金融之間存在顯著的負(fù)向交互效應(yīng)。這證明本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。
表4:更換區(qū)域創(chuàng)新代理指標(biāo)后的GS3SLS估計(jì)結(jié)果
3.基于2020年截面數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果??紤]到目前空間聯(lián)立方程的文獻(xiàn)大多是將面板數(shù)據(jù)當(dāng)作混合截面數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本文選取2020年220個(gè)城市的截面數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出及地區(qū)交互影響,回歸結(jié)果見(jiàn)表5。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新存在雙向促進(jìn)作用,就空間溢出效應(yīng)而言,二者存在負(fù)向空間交互效應(yīng),該結(jié)果與表2基本一致,證明了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。
表5:基于2020年截面數(shù)據(jù)的數(shù)字普惠金融方程與區(qū)域創(chuàng)新方程估計(jì)結(jié)果
4.GS2SLS 估計(jì)結(jié)果。與GS3SLS 相比,GS2SLS不考慮空間聯(lián)立方程模型中單方程之間的同期相關(guān)性。本文對(duì)數(shù)字普惠金融方程與區(qū)域創(chuàng)新方程進(jìn)行GS2SLS估計(jì),回歸結(jié)果見(jiàn)表6??梢钥闯?,在不考慮單方程之間同期相關(guān)性的情況下,數(shù)字普惠金融、區(qū)域創(chuàng)新及二者空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)的符號(hào)與顯著性均未發(fā)生明顯變化,表明本文實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。
表6:數(shù)字普惠金融方程與區(qū)域創(chuàng)新方程的GS2SLS估計(jì)結(jié)果
由于我國(guó)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、要素稟賦存在差異,數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間交互效應(yīng)可能存在地區(qū)異質(zhì)性,基于此,本文將全國(guó)劃分為東部、中部、西部三大地區(qū),并基于時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果見(jiàn)表7??梢钥闯?,三大地區(qū)的數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新在本地均存在雙向促進(jìn)作用。從空間溢出效應(yīng)來(lái)看,東部地區(qū)和西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間存在負(fù)向空間交互效應(yīng),中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融促進(jìn)了鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新。
這可能是因?yàn)闁|部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快,數(shù)字技術(shù)較為成熟,本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有“先發(fā)優(yōu)勢(shì)”,其對(duì)鄰近地區(qū)知識(shí)、技術(shù)、資本等要素的吸引力較強(qiáng),即回波效應(yīng)較為顯著,大量創(chuàng)新要素在本地區(qū)集聚,不利于鄰近地區(qū)開展創(chuàng)新活動(dòng);同時(shí),本地區(qū)在開展創(chuàng)新活動(dòng)的同時(shí)會(huì)加速人力資本積累,吸引鄰近地區(qū)高技能人才與先進(jìn)生產(chǎn)要素流入本地區(qū),這抑制了鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。中部地區(qū)整體發(fā)展水平不及東部地區(qū),本地區(qū)數(shù)字普惠金融的回波效應(yīng)較弱,對(duì)鄰近地區(qū)的知識(shí)擴(kuò)散效應(yīng)較強(qiáng),能夠更好地服務(wù)長(zhǎng)尾人群,進(jìn)而提高了鄰近地區(qū)創(chuàng)新水平。西部地區(qū)數(shù)字普惠金融和創(chuàng)新水平整體不高,但內(nèi)部差距依然明顯,數(shù)字普惠金融和創(chuàng)新水平相對(duì)較高的地區(qū)會(huì)吸引周邊地區(qū)的人才、知識(shí)、技術(shù)、資本等要素流入本地區(qū),從而使得數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新之間產(chǎn)生了負(fù)向空間交互效應(yīng)。
表7:數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新空間交互效應(yīng)的地區(qū)異質(zhì)性
幾乎所有的空間計(jì)量模型都假定每個(gè)地區(qū)的空間溢出效應(yīng)是相同的。然而,由于不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)及資源稟賦不同,其對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生的影響也可能存在差異?;贏quaro 等(2021)提出的具有異質(zhì)性系數(shù)的空間面板模型,本文構(gòu)建異質(zhì)性空間杜賓模型(異質(zhì)性SDM),使用2011—2020年我國(guó)31 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市,以下簡(jiǎn)稱省份)數(shù)據(jù),研究每個(gè)省份數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新的空間交互效應(yīng)。區(qū)域創(chuàng)新方程和數(shù)字普惠金融方程設(shè)定如下:
基于逆距離權(quán)重矩陣和擬最大似然(QML)估計(jì)方法的估計(jì)結(jié)果,表8 顯示了數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)(ρ)的省域異質(zhì)性以及區(qū)域創(chuàng)新對(duì)數(shù)字普惠金融的空間溢出效應(yīng)(ρ)的省域異質(zhì)性。如表8 所示,數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新的空間交互效應(yīng)存在明顯的省域異質(zhì)性。在數(shù)字普惠金融方程中,10個(gè)省份的區(qū)域創(chuàng)新空間滯后項(xiàng)的系數(shù)是顯著的。其中3 個(gè)省份顯著為負(fù),包括河南、湖北和安徽,這些省份的區(qū)域創(chuàng)新抑制了鄰近省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展;7 個(gè)省份顯著為正,包括北京、吉林、遼寧、廣西、云南、山西和內(nèi)蒙古,這些省份的區(qū)域創(chuàng)新促進(jìn)了鄰近省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展。在區(qū)域創(chuàng)新方程中,15個(gè)省份的數(shù)字普惠金融的空間滯后項(xiàng)系數(shù)是顯著的。其中7 個(gè)省份顯著為負(fù),包括廣東、貴州、湖北、山東、山西、陜西和內(nèi)蒙古,這些省份的數(shù)字普惠金融抑制了鄰近省份的區(qū)域創(chuàng)新;8 個(gè)省份顯著為正,包括河北、河南、四川、湖南、黑龍江、遼寧、甘肅和青海,這些省份的數(shù)字普惠金融促進(jìn)了鄰近省份的區(qū)域創(chuàng)新。
表8:數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新空間交互效應(yīng)的省域異質(zhì)性
為了考察數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新空間交互效應(yīng)的城市規(guī)模異質(zhì)性,本文將220 個(gè)城市劃分為超大及特大城市、大城市和中小城市,并基于時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣進(jìn)行估計(jì)。從表9 中可以看出,在本地區(qū)內(nèi),不同規(guī)模城市的數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間均存在雙向促進(jìn)作用。從空間溢出效應(yīng)來(lái)看,超大及特大城市、大城市的數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間存在負(fù)向空間交互效應(yīng),而中小城市的數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間的負(fù)向交互效應(yīng)則不顯著。
表9:數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新空間交互效應(yīng)的城市規(guī)模異質(zhì)性
超大及特大城市、大城市生活成本高,競(jìng)爭(zhēng)壓力大,對(duì)知識(shí)、技術(shù)、資本等要素的爭(zhēng)奪較為嚴(yán)重,本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展抑制了鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新,且本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新水平的提高也抑制了鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。而中小城市數(shù)字普惠金融發(fā)展水平不高,難以對(duì)鄰近地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響。同時(shí),中小城市的“人才引進(jìn)計(jì)劃”“人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)”等政策的開展優(yōu)化了本地區(qū)的創(chuàng)新要素配置效率,部分抵消了本地區(qū)對(duì)鄰近地區(qū)高技術(shù)人才與先進(jìn)生產(chǎn)要素的虹吸效應(yīng),導(dǎo)致本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新對(duì)鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融未產(chǎn)生明顯影響。
本文基于2011—2020年全國(guó)220個(gè)地級(jí)市及31個(gè)省份數(shù)據(jù),構(gòu)建時(shí)變非對(duì)稱互聯(lián)網(wǎng)地理權(quán)重矩陣,采用空間聯(lián)立方程和異質(zhì)性空間杜賓模型,研究了數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間交互效應(yīng)。主要結(jié)論如下:首先,數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間存在雙向促進(jìn)作用。其次,數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新存在顯著的空間交互作用。本地區(qū)數(shù)字普惠金融促進(jìn)了鄰近地區(qū)的數(shù)字普惠金融,但抑制了鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新;本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新促進(jìn)了鄰近地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新,但對(duì)鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融產(chǎn)生了負(fù)面影響。最后,在超大及特大城市、大城市,數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間存在負(fù)向空間交互效應(yīng),而中小城市的數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新之間沒(méi)有明顯的空間交互影響;在東部和西部地區(qū),數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新之間存在負(fù)向空間交互效應(yīng),而中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生了正向空間溢出。根據(jù)研究結(jié)論,本文提出以下建議:
首先,充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新之間的雙向促進(jìn)作用。政府可以借助數(shù)字普惠金融提高區(qū)域創(chuàng)新水平,并利用區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)一步完善數(shù)字普惠金融建設(shè)。一方面,政府需要出臺(tái)相關(guān)政策,在守住金融風(fēng)險(xiǎn)底線的前提下給予一定試錯(cuò)空間;同時(shí)加快5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用,打好數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ),提高數(shù)字普惠金融服務(wù)長(zhǎng)尾群體的能力,釋放長(zhǎng)尾群體創(chuàng)新潛能。另一方面,政府需要加大人才儲(chǔ)備,提高市場(chǎng)創(chuàng)新活力,并引導(dǎo)創(chuàng)新科技成果轉(zhuǎn)化為金融數(shù)字產(chǎn)品及服務(wù),在完善金融體系的基礎(chǔ)上構(gòu)建多元化金融業(yè)態(tài),為數(shù)字普惠金融發(fā)展賦予新動(dòng)能。
其次,破除數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的負(fù)向空間交互效應(yīng)。就東部地區(qū)、超大及特大城市、大城市而言,地區(qū)間應(yīng)深化合作意識(shí),避免因發(fā)展本地區(qū)數(shù)字普惠金融而與鄰近地區(qū)陷入要素爭(zhēng)奪困境,拓寬數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度,為鄰近地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新釋放發(fā)展新動(dòng)能。同時(shí),政府需要打破高技術(shù)人才與先進(jìn)生產(chǎn)要素過(guò)度集聚的局面,積極引領(lǐng)創(chuàng)新要素在區(qū)域間進(jìn)行流轉(zhuǎn),為鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)I造良好環(huán)境。就西部地區(qū)而言,政府需要進(jìn)一步打破體制性障礙,緩解數(shù)字普惠金融領(lǐng)域的資源錯(cuò)配問(wèn)題,為鄰近地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的開展提供金融支持。同時(shí),政府需要進(jìn)一步加大創(chuàng)新研發(fā)力度,破解數(shù)字鴻溝難題,為鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展提供技術(shù)支持。此外,政府可以通過(guò)加快建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)打破“信息孤島”,加強(qiáng)各省份間的交流合作,擴(kuò)大數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的服務(wù)半徑,實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新在省域?qū)用娴碾p贏。
最后,數(shù)字普惠金融和區(qū)域創(chuàng)新政策應(yīng)有效聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)二者的空間良性互動(dòng)。其一,政府應(yīng)加強(qiáng)合作,出臺(tái)雙邊或多邊協(xié)議,通過(guò)完善利益補(bǔ)償機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的空間良性互動(dòng);各地方政府還可建立地區(qū)間數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展機(jī)制,促進(jìn)二者在地區(qū)間的相互溢出,實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的互利共贏。其二,政府需要做好數(shù)字普惠金融賦能區(qū)域創(chuàng)新的規(guī)劃,鼓勵(lì)本地?cái)?shù)字化金融業(yè)務(wù)與鄰近地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)深度對(duì)接,使數(shù)字普惠金融對(duì)鄰近地區(qū)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用得到更大的發(fā)揮。其三, 政府可以鼓勵(lì)數(shù)字普惠金融平臺(tái)化、綜合化發(fā)展,通過(guò)搭建數(shù)字普惠金融服務(wù)共享平臺(tái),實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的有效整合,擴(kuò)大知識(shí)溢出邊界,為數(shù)字普惠金融精準(zhǔn)識(shí)別創(chuàng)新對(duì)象、助力跨區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)提供技術(shù)支撐。
①GS3SLS 的最大優(yōu)點(diǎn)是同時(shí)考慮了內(nèi)生變量的潛在空間相關(guān)性和各方程隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間可能存在的相關(guān)性。
②城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)參照2014年《國(guó)務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》,按照市轄區(qū)常住人口規(guī)模將城市劃分為超大(1000 萬(wàn)人以上)及特大城市(500萬(wàn)人以上1000 萬(wàn)人以下)、大城市(100 萬(wàn)人以上500 萬(wàn)人以下)和中小城市(100萬(wàn)人以下)三類。