● 高 麗，張馨月

（1.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012；2.中國(guó)銀行青島市分行，山東 青島 266000）

一、引言

2020年10月，黨的十九屆五中全會(huì)召開(kāi)，明確提出要加快構(gòu)建“以國(guó)內(nèi)循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”。這一決策是黨中央根據(jù)我國(guó)當(dāng)前發(fā)展的現(xiàn)狀和對(duì)未來(lái)發(fā)展的戰(zhàn)略部署而提出的，體現(xiàn)了防風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)增長(zhǎng)、追求升級(jí)主動(dòng)權(quán)的發(fā)展戰(zhàn)略思維[1]，是事關(guān)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局的重要方針政策。近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)與世界各國(guó)的聯(lián)系越來(lái)越密切，得益于外部循環(huán)的推動(dòng)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了矚目成就，2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)以后，出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)的弊端逐漸凸顯出來(lái)，在中美貿(mào)易摩擦和2020年新冠疫情的影響下，我國(guó)外貿(mào)出口嚴(yán)重受阻，國(guó)際市場(chǎng)不景氣。研究表明，外部經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動(dòng)力將在長(zhǎng)期持續(xù)衰減[2]，加上核心技術(shù)的缺乏、資源環(huán)境的惡化和貧富兩極分化，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展亟需找到一個(gè)新的突破口，因此堅(jiān)持以擴(kuò)大內(nèi)需為戰(zhàn)略基準(zhǔn)，將擴(kuò)大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的“內(nèi)循環(huán)”作為構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的重要支撐勢(shì)在必行。

2016年杭州G20峰會(huì)以來(lái)，數(shù)字普惠金融逐漸成為金融高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎[3]，是金融行業(yè)未來(lái)發(fā)展的主要方向。數(shù)字普惠金融是金融與科技結(jié)合的產(chǎn)物，是信息處理、數(shù)據(jù)通訊、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)在金融領(lǐng)域的運(yùn)用，與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字普惠金融提高了金融的覆蓋率和服務(wù)實(shí)體的效率[4]。目前，大量文獻(xiàn)從消費(fèi)角度對(duì)數(shù)字普惠金融的影響進(jìn)行了探討，認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以增加支付便利[5]，從而進(jìn)一步釋放消費(fèi)潛力[6]、優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu)[7]以及拉動(dòng)國(guó)內(nèi)和國(guó)際整體消費(fèi)需求的增長(zhǎng)；但對(duì)于數(shù)字普惠金融更加有利于消費(fèi)需求的內(nèi)向性還是外向性問(wèn)題的關(guān)注度尚且不高，因此在基于已有研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出如下思考：數(shù)字普惠金融更有助于國(guó)內(nèi)消費(fèi)還是國(guó)際消費(fèi)？這種促進(jìn)作用是否存在區(qū)域異質(zhì)性？其作用途徑是什么？

為考察上述問(wèn)題，研究選取2011—2019年我國(guó)31個(gè)省、直轄市和自治區(qū)（不含港澳臺(tái)）的面板數(shù)據(jù)，在分析各觀測(cè)值分布狀態(tài)的基礎(chǔ)上，計(jì)算Moran指數(shù)和Geary指數(shù)以檢驗(yàn)變量的空間自相關(guān)性，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)選擇并構(gòu)建空間自回歸模型，基于不同的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行全樣本估計(jì)、東中西部分樣本估計(jì)和區(qū)域創(chuàng)新水平的中介效應(yīng)檢驗(yàn)，且通過(guò)替換空間權(quán)重矩陣和解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

研究可能的創(chuàng)新之處在于：第一，將總消費(fèi)需求分為國(guó)內(nèi)消費(fèi)和國(guó)外消費(fèi)，進(jìn)一步研究了數(shù)字普惠金融發(fā)展是否有助于拉動(dòng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)的增長(zhǎng)，在一定程度上豐富了現(xiàn)有的研究成果。第二，目前大量研究中對(duì)內(nèi)需僅作了定性表述，通過(guò)參考馬光明等[8]的研究，衡量我國(guó)31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)（不含港澳臺(tái)）的進(jìn)口率水平，從而反映出各地消費(fèi)需求中對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)品和國(guó)際產(chǎn)品的偏好，實(shí)證探討了各省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)消費(fèi)需求的內(nèi)外部性影響，并深入研究東、中、西部地區(qū)的區(qū)域效應(yīng)，充實(shí)了數(shù)字普惠金融與“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的研究。第三，在影響途徑方面，討論并驗(yàn)證了區(qū)域創(chuàng)新水平的中介作用，證明了數(shù)字普惠金融的發(fā)展會(huì)提高區(qū)域創(chuàng)新水平，從而有利于拉動(dòng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求，進(jìn)一步豐富了數(shù)字普惠金融的影響途徑，對(duì)深入推進(jìn)國(guó)內(nèi)改革、提升我國(guó)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

消費(fèi)是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三駕馬車(chē)之一，是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量。2020年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出：“我國(guó)目前應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持以擴(kuò)大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)作為構(gòu)建新發(fā)展格局的戰(zhàn)略基點(diǎn)，充分挖掘國(guó)內(nèi)市場(chǎng)潛力?！庇纱丝梢?jiàn)，潛在消費(fèi)的充分發(fā)掘是提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展自主性和可持續(xù)性的必要條件。作為普惠金融發(fā)展的新形式，數(shù)字普惠金融具有成本低、覆蓋廣等傳統(tǒng)普惠金融所不具備的戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)，有利于提升居民人均可支配收入水平[9]，并進(jìn)一步優(yōu)化居民消費(fèi)水平和消費(fèi)結(jié)構(gòu)[10]。與此同時(shí)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展利于縮小城鄉(xiāng)收入差距[11]和消費(fèi)差距[12]，從而釋放農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)的活力，因此有助于提升我國(guó)消費(fèi)需求。

消費(fèi)需求的提高伴隨著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)和功能的更高要求[13]。多年來(lái)，我國(guó)企業(yè)對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的占有度低，產(chǎn)品對(duì)內(nèi)銷(xiāo)售的過(guò)程中在定價(jià)方面承擔(dān)較大壓力[14]，并且伴隨有質(zhì)量偏低、技術(shù)能力和消費(fèi)體驗(yàn)等方面較差的問(wèn)題，因此消費(fèi)者更加偏向于進(jìn)口產(chǎn)品，致使國(guó)內(nèi)市場(chǎng)出現(xiàn)了“供需錯(cuò)位”“需求外溢”的現(xiàn)象[15]。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展推動(dòng)了供給側(cè)改革，為促進(jìn)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)消費(fèi)提供了一系列有利條件：一方面，數(shù)字普惠金融促使金融服務(wù)更加全面地覆蓋中小型企業(yè)，從而有助于擴(kuò)大企業(yè)的現(xiàn)金流、降低財(cái)務(wù)費(fèi)用和杠桿率[16]、緩解企業(yè)面臨的融資約束[17-18]和增加生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的資金支持，強(qiáng)化了企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與研發(fā)力并優(yōu)化了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，從根本上提升了國(guó)內(nèi)產(chǎn)品供給的品質(zhì)，增強(qiáng)了國(guó)內(nèi)產(chǎn)品對(duì)消費(fèi)者的吸引力；另一方面，數(shù)字普惠金融的便利性和低成本性有助于緩解國(guó)內(nèi)產(chǎn)品市場(chǎng)的銷(xiāo)售約束，從而促進(jìn)產(chǎn)品對(duì)內(nèi)銷(xiāo)售并提高企業(yè)對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的重視程度，更進(jìn)一步促使企業(yè)做出出口轉(zhuǎn)內(nèi)銷(xiāo)的戰(zhàn)略調(diào)整[14]，為國(guó)內(nèi)消費(fèi)市場(chǎng)發(fā)展提供了新的契機(jī)。

綜上所述，數(shù)字普惠金融對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的影響會(huì)通過(guò)消費(fèi)和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)[19]，即數(shù)字普惠金融在助力國(guó)內(nèi)消費(fèi)升級(jí)的同時(shí)，也加強(qiáng)了企業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和銷(xiāo)售策略的優(yōu)化調(diào)整，有助于提高消費(fèi)者對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)傾向并降低進(jìn)口率，從而減少“需求外溢”，達(dá)到了提高國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求、釋放內(nèi)需潛力的效果。因此，提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)進(jìn)口率具有負(fù)向影響，有助于促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求。

當(dāng)前，我國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不均衡，主要表現(xiàn)為東、中、西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異化和環(huán)境、人力等資源的不對(duì)等。與此同時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在各地區(qū)間也存在明顯差異，具有“東部拉動(dòng)，中西拖慢”的特征[20]。數(shù)字普惠金融的發(fā)展拓寬了要素獲得途徑，實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)的“低門(mén)檻”，在一定程度上擁有突破地理空間局限性的能力[21]，因此其對(duì)消費(fèi)需求的拉動(dòng)作用在空間上具有溢出效應(yīng)。但其溢出范圍仍然有限，高水平數(shù)字普惠金融的影響在很大程度上存在于區(qū)域內(nèi)部，因此數(shù)字普惠金融對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的影響也將在東、中、西部區(qū)域間表現(xiàn)出一定的差別。綜上，提出假設(shè)2：

H2：數(shù)字普惠金融對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的拉動(dòng)作用會(huì)在東、中、西部地區(qū)隨發(fā)展水平的下降而減弱。

構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局是新時(shí)期百年不遇的重大變革，是我國(guó)著眼于高質(zhì)量發(fā)展而作出的重大抉擇[22]，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，科技創(chuàng)新是推動(dòng)供給側(cè)改革的核心力量，是推動(dòng)形成以“內(nèi)循環(huán)”為主的“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的根本動(dòng)力[23]。數(shù)字普惠金融的提出為解決傳統(tǒng)金融在區(qū)域創(chuàng)新服務(wù)中面臨的問(wèn)題提供了可能。相關(guān)研究表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率具有積極影響[24]，能夠提升創(chuàng)新能力、增加創(chuàng)新產(chǎn)出。在影響途徑方面，有研究認(rèn)為，數(shù)字普惠金融有利于改善地區(qū)信貸資源配置、增加居民消費(fèi)數(shù)量、提高消費(fèi)質(zhì)量[25]、拓寬區(qū)域創(chuàng)新的融資渠道[26]和增加資本的供給，進(jìn)而間接促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新水平的提升[27]。此外，由于進(jìn)口關(guān)稅和時(shí)間等成本的增加，國(guó)際產(chǎn)品的價(jià)格也會(huì)隨之上漲，而我國(guó)國(guó)內(nèi)區(qū)域創(chuàng)新的提升會(huì)增加國(guó)內(nèi)產(chǎn)品和服務(wù)的綜合質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力度，使得國(guó)內(nèi)產(chǎn)品“性?xún)r(jià)比”更高，從而增加消費(fèi)者在消費(fèi)抉擇中對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)品的偏好。綜上所述，提出假設(shè)3：

H3：數(shù)字普惠金融發(fā)展會(huì)提高區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)而推動(dòng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求增長(zhǎng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.被解釋變量

被解釋變量為進(jìn)口率（Rimport，指境內(nèi)目的地和貨源地進(jìn)口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值）。參考馬光明等[8]的研究，進(jìn)口率可以反映出居民在消費(fèi)時(shí)對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)品和國(guó)際產(chǎn)品的選擇，在一定程度上衡量了我國(guó)居民消費(fèi)需求的內(nèi)外部特征，因此選擇進(jìn)口率來(lái)衡量某地區(qū)消費(fèi)需求的外部依賴(lài)度，反向測(cè)度該地區(qū)的內(nèi)向消費(fèi)需求。數(shù)據(jù)來(lái)源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.解釋變量

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)[28]，選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（Dif）為指標(biāo)，衡量各地?cái)?shù)字普惠金融發(fā)展水平。該指數(shù)刻畫(huà)了從2011—2020年不同地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展趨勢(shì)，已廣泛應(yīng)用于當(dāng)前眾多研究中。此外，研究還使用了數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度（Cov）與使用深度（Usa）兩個(gè)子指標(biāo)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，相關(guān)指標(biāo)均做了除以100的處理。

3.中介變量

現(xiàn)有大量研究中，專(zhuān)利授予量是創(chuàng)新能力的常用測(cè)量指標(biāo)，因此參考鄭雅心[20]的研究，使用區(qū)域創(chuàng)新水平（Innov）,即各地區(qū)國(guó)內(nèi)專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)量（千項(xiàng)）作為該地區(qū)創(chuàng)新水平的代理變量。數(shù)據(jù)來(lái)源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4.控制變量

考慮到其他可能影響因素，參考馬光明等學(xué)者[8]的研究，控制了以下變量：（1）教育水平（Edu）。研究表明，消費(fèi)者受教育程度不同，其消費(fèi)觀、消費(fèi)方式以及消費(fèi)結(jié)構(gòu)等都會(huì)有明顯差別，因此以地區(qū)6歲以上受教育程度在初中以上的人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重來(lái)衡量教育水平。（2）地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Add）。考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)，會(huì)對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生影響，控制了第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重。（3）性別結(jié)構(gòu)（Sex）。一般而言，男性與女性的消費(fèi)觀念與消費(fèi)習(xí)慣具有明顯差別，因此考慮性別差異會(huì)對(duì)地區(qū)消費(fèi)需求產(chǎn)生影響，并使用該地區(qū)人口中男女比例（女性=1）來(lái)衡量。（4）居民人均可支配收入（Tvi）。研究認(rèn)為，收入水平影響消費(fèi)需求，居民可支配收入越高，其消費(fèi)需求也越高，消費(fèi)結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生變化，為此控制該地區(qū)居民人均可支配收入（元）；與此同時(shí)，為保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，對(duì)數(shù)據(jù)做自然對(duì)數(shù)處理（下同）。（5）外商投資企業(yè)投資總額（For）。該地區(qū)外商投資企業(yè)投資總額（百萬(wàn)元）取自然對(duì)數(shù)；外商投資增加將有助于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并對(duì)當(dāng)?shù)鼐用袷杖肱c消費(fèi)需求產(chǎn)生影響。（6）交通運(yùn)輸（Tra）。該地區(qū)公路以及鐵路營(yíng)業(yè)里程（萬(wàn)公里）取自然對(duì)數(shù)；交通運(yùn)輸設(shè)施越完善，越有助于商品貿(mào)易流通。以上所有控制變量的源數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

研究使用我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)分析數(shù)字金融與進(jìn)口率的關(guān)系，考慮到2020年新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的重大沖擊和部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的完整性，因此選取2011—2019年我國(guó)31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)（不含港澳臺(tái)）為研究對(duì)象，并對(duì)部分存在缺失的數(shù)據(jù)使用插值法進(jìn)行填補(bǔ)，最后得到279個(gè)樣本觀測(cè)值。所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

表 1進(jìn)口率（Rinmort）最大值為 0.789，最小值為0.001，可以看出各省對(duì)外部產(chǎn)品的需求有較大差異，內(nèi)部消費(fèi)需求水平也不同。各省數(shù)字普惠金融指數(shù)（Dif）最大值為4.103，最小值0.162。覆蓋廣度（Cov）和使用深度（Usa）最大值為3.847和4.399，最小值為0.020與0.068，我國(guó)各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展不均衡。區(qū)域創(chuàng)新水平（Innov）標(biāo)準(zhǔn)差為 92.006，最大值為 807.7，最小值為0.121，各省份創(chuàng)新發(fā)展不均衡，均值為56.618，表明大部分地區(qū)的創(chuàng)新能力處于較低水平。此外，各省在教育水平（Edu）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Add）、居民可支配收入（Tvi）、外商投資企業(yè)投資總額（For）及交通運(yùn)輸（Tra）等方面也存在差異。

（三）多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

為避免各變量間由于存在多重共線(xiàn)性而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性降低，在使用省際面板數(shù)據(jù)回歸分析之前，首先通過(guò)VIF檢驗(yàn)判斷各變量間是否存在多重共線(xiàn)性，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，表中解釋變量和控制變量的VIF值均小于10，因此各變量間不存在多重共線(xiàn)性。

表2 多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

四、模型建立

（一）構(gòu)建空間權(quán)重矩陣

我國(guó)各省、直轄市、自治區(qū)（不含港澳臺(tái)）進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在空間地理位置的分布并非是隨機(jī)的，而是呈現(xiàn)一定程度的空間集聚現(xiàn)象，且進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高的省份主要分布在東部沿海地區(qū)，中部地區(qū)次之，而西部地區(qū)最低；其中新疆作為我國(guó)向西開(kāi)放的通道和“絲綢之路”的重心，進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融水平明顯高于鄰近省份。因此，若依據(jù)傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型研究，那么結(jié)論將缺乏一定的科學(xué)性與真實(shí)度，所以嘗試構(gòu)建空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)探究數(shù)字金融發(fā)展對(duì)進(jìn)口率的影響。

建立空間計(jì)量模型之前要先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣W，實(shí)證數(shù)據(jù)包含31個(gè)省、直轄市和自治區(qū)，因此構(gòu)建 31×31的空間權(quán)重矩陣。通?？臻g權(quán)重矩陣有鄰接關(guān)系權(quán)重矩陣、地理距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，考慮到各地區(qū)間經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性，分別構(gòu)建鄰接關(guān)系權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣和空間嵌套矩陣。

1.鄰接關(guān)系權(quán)重矩陣

以各省份地理位置是否相鄰建立矩陣，若兩省份間有非零長(zhǎng)度的共同邊界，則取值為1，否則取值為0。矩陣表示如下：

其中，i和j為不同地理單元的個(gè)體觀測(cè)點(diǎn)，為避免孤島效應(yīng)，參考黃彩虹等[29]的研究，將海南省設(shè)置為與廣東省相鄰。

2.經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣

使用樣本期內(nèi)各省份GDP的平均值為指標(biāo)建立經(jīng)濟(jì)距離矩陣。矩陣表示如下：

其中，i和j為不同地理單元的個(gè)體觀測(cè)點(diǎn)，t為年份。

3.空間嵌套矩陣

為檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性，建立空間嵌套矩陣如下：

其中，i和j為不同地理單元的個(gè)體觀測(cè)點(diǎn)，Y為嵌入矩陣的經(jīng)濟(jì)變量，通過(guò)嵌入數(shù)字普惠金融指數(shù)（Dif）和地區(qū)人均GDP的Theil指數(shù)，分別構(gòu)建了數(shù)字普惠金融嵌套矩陣和Theil指數(shù)嵌套矩陣。

4.標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

為有效避免估計(jì)時(shí)出現(xiàn)誤差，對(duì)所有使用的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下：

（二）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

1.全局空間相關(guān)性

在建立空間模型之前，首先分別對(duì)被解釋變量進(jìn)口率和解釋變量數(shù)字普惠金融進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)變量在空間的分布是否具有關(guān)聯(lián)性。測(cè)度指標(biāo)如下：

其中，n為研究樣本中地區(qū)總數(shù)，S2為樣本方差，ωij為空間權(quán)重矩陣。Moran's I指數(shù)的取值范圍為[-1，1]，當(dāng)Moran's I取值大于0時(shí)，表示變量存在空間正相關(guān)，即變量的空間分布呈現(xiàn)高值與高值集聚、低值與低值集聚的現(xiàn)象；反之，取值小于0則表示空間負(fù)相關(guān)，即變量的高值與低值集聚。通常情況下，Moran's I取值的絕對(duì)值越大，則空間相關(guān)性越強(qiáng)，絕對(duì)值越小，則空間相關(guān)性越弱。Geary's C指數(shù)的取值范圍為[0，2]，若取值小于1，則表示空間正相關(guān)；若取值大于1，則表示空間負(fù)相關(guān)。

研究分別計(jì)算了進(jìn)口率（Rimport）和數(shù)字普惠金融（Dif）的Moran's I和 Geary's C指數(shù)，如表3所示，在樣本期內(nèi)的不同年份中，進(jìn)口率（Rimport）和數(shù)字普惠金融（Dif）的 Moran's I指數(shù)均在1%或5%水平上顯著為正，Geary's C指數(shù)均小于1，且通過(guò)了5%以上的顯著性檢驗(yàn)，這表明我國(guó)各省市的進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平并不是完全的隨機(jī)分布，而是存在顯著的空間正相關(guān)性，即進(jìn)口率高（或低）或者數(shù)字金融發(fā)展水平高（或低）的地區(qū)分布在空間上呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象。

表3 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

續(xù)表3

2.局部空間相關(guān)性

全局Moran's I指數(shù)測(cè)度了變量整體的相關(guān)性，但卻可能忽視空間異質(zhì)性的存在[30]，因此為了更直觀的考察個(gè)體間的空間相關(guān)性，繪制了2019年進(jìn)口率（Rimport）和數(shù)字普惠金融（Dif）的 Moran散點(diǎn)圖如圖1與圖2。

圖1 2019年進(jìn)口率Moran散點(diǎn)圖

圖2 2019年數(shù)字普惠金融Moran散點(diǎn)圖

從圖中可以看出，各省份進(jìn)口率（Rimport）與數(shù)字普惠金融（Dif）的分布主要集中于第一象限和第三象限，均呈現(xiàn)明顯的L-L集聚和H-H集聚狀態(tài)，即我國(guó)進(jìn)口率較高（低）的省份，其鄰近省份的進(jìn)口率也較高（低），數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高（低）的省份，其鄰近省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平也較高（低）。此外，在數(shù)字普惠金融的Moran散點(diǎn)圖中，位于第三象限的樣本量明顯多于第一象限，由此可知我國(guó)多數(shù)地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展仍處于較低水平。

（三）空間計(jì)量模型選擇

空間面板數(shù)據(jù)模型包括空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），對(duì)于模型的選擇大多采用LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)，三者均基于線(xiàn)性模型和極大似然估計(jì)法構(gòu)造，存在著漸進(jìn)等價(jià)的關(guān)系，因此參考Anselin等給出的模型決策流程圖以及吳金旺等的研究[31-32]，通過(guò)LM檢驗(yàn)和R-LM檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行選擇，結(jié)果如表4所示。其中空間自回歸模型（SAR）的LM檢驗(yàn)值均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因此該模型為最優(yōu)。與此同時(shí)，研究使用空間地理維度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，因此需確定選擇固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)；表4中Hausman檢驗(yàn)在1%水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，表明應(yīng)當(dāng)選取固定效應(yīng)模型，因此在對(duì)三種固定效應(yīng)進(jìn)行回歸比較后，選取擬合優(yōu)度最高的空間固定效應(yīng)。

表4 空間計(jì)量模型識(shí)別檢驗(yàn)

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，構(gòu)建空間固定效應(yīng)的空間自回歸模型（SAR）的方程如下：

其中，W為空間權(quán)重矩陣，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，α為各自變量的回歸系數(shù)，ε為殘差，λ為空間殘差相關(guān)系數(shù)。若各地區(qū)存在正向空間相關(guān)關(guān)系，則顯著為正。若α1顯著為負(fù)，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著抑制各省份的進(jìn)口率；若α1顯著為正，則表明數(shù)字普惠金融發(fā)展增加了進(jìn)口率。

五、實(shí)證分析

（一）實(shí)證結(jié)果分析

表5報(bào)告了在鄰接關(guān)系矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下空間自回歸模型的估計(jì)結(jié)果。

表5 空間自回歸模型估計(jì)

續(xù)表5

從表5中可以看出，在鄰接關(guān)系矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下，無(wú)論是否加入控制變量，模型的空間系數(shù)均為正，且都通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明省域間存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。同時(shí)，數(shù)字普惠金融（Dif）對(duì)進(jìn)口率（Rimport）的回歸系數(shù)均在 1%水平上顯著為負(fù)，作用系數(shù)分別為-0.015、-0.039、-0.014和-0.038，且在控制其他變量不變的情況下，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每提高1個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)口率就會(huì)降低約0.04個(gè)百分點(diǎn)，這表明在考察期內(nèi)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展會(huì)降低進(jìn)口率，從而有利于促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的增長(zhǎng)，H1成立。

為避免估計(jì)系數(shù)可能存在的誤差，將數(shù)字普惠金融對(duì)進(jìn)口率的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，分解結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 空間效應(yīng)分解

從表6中可以看出，無(wú)論在何種空間矩陣下建立空間自回歸模型進(jìn)行估計(jì)，數(shù)字普惠金融（Dif）對(duì)進(jìn)口率（Rimport）的空間效應(yīng)均十分顯著。其中，直接效應(yīng)約為-0.04，在1%水平上顯著，表明本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展會(huì)對(duì)本地區(qū)進(jìn)口率產(chǎn)生負(fù)面影響。間接效應(yīng)約為-0.01，在5%水平上顯著，表明區(qū)域間存在溢出效應(yīng)，即本地區(qū)數(shù)字普惠金融在直接抑制本地區(qū)進(jìn)口率的同時(shí)，對(duì)相鄰地區(qū)的進(jìn)口率同樣具有抑制作用。

（二）區(qū)域效應(yīng)分析

數(shù)字普惠金融會(huì)促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的增長(zhǎng)，但國(guó)內(nèi)各地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展不平衡可能導(dǎo)致對(duì)消費(fèi)的影響作用存在差異，因此以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的區(qū)域劃分為依據(jù)，將31個(gè)省級(jí)區(qū)域（不含港澳臺(tái)）分為東、中、西三個(gè)區(qū)域（見(jiàn)表7），并基于鄰接關(guān)系矩陣來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的區(qū)域效應(yīng)。

表7 區(qū)域劃分

區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8。東部地區(qū)數(shù)字普惠金融（Dif）的系數(shù)為-0.058，顯著抑制了進(jìn)口率（t=-5.82），空間系數(shù)顯著為正，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為負(fù)，表明東部地區(qū)數(shù)字普惠金融顯著減少進(jìn)口率，且抑制作用具有正向溢出效應(yīng)，即同時(shí)抑制了鄰近省市的進(jìn)口率。中部地區(qū)數(shù)字普惠金融系數(shù)為-0.009，系數(shù)大小和顯著性水平均低于東部區(qū)域，且空間系數(shù)和間接效應(yīng)不顯著，中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)進(jìn)口率的抑制作用減弱，不存在明顯的空間溢出效應(yīng)。在西部地區(qū)，數(shù)字普惠金融系數(shù)、空間系數(shù)、直接效應(yīng)及間接效應(yīng)均不顯著。

表8 分區(qū)域檢驗(yàn)

因此，數(shù)字普惠金融對(duì)進(jìn)口率的影響存在明顯區(qū)域效應(yīng)，在東、中、西部地區(qū)；隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的降低，其對(duì)進(jìn)口率的抑制作用降低，對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的拉動(dòng)力減弱，H2成立。

（三）中介效應(yīng)分析

為進(jìn)一步梳理數(shù)字普惠金融影響國(guó)內(nèi)消費(fèi)的作用機(jī)制，檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新水平是否具有中介作用，參考溫忠麟等[33]的研究，基于經(jīng)濟(jì)距離矩陣建立空間固定效應(yīng)的空間自回歸模型（SAR），采用逐步法設(shè)置如下模型：

回歸結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表中結(jié)果（1）是式（9）的回歸結(jié)果，數(shù)字普惠金融（Dif）對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平（Innov）的影響系數(shù)和空間系數(shù)均顯著為正，因此數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用在空間范圍內(nèi)存在正向溢出效應(yīng)。結(jié)果（2）為式（10）的估計(jì)結(jié)果，數(shù)字普惠金融（Dif）和區(qū)域創(chuàng)新水平（Innov）的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)值，表明數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新水平均抑制了進(jìn)口率，并且區(qū)域創(chuàng)新水平具有部分中介作用，數(shù)字普惠金融會(huì)通過(guò)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平來(lái)提升國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求，空間系數(shù)在1%水平上顯著為正表明該中介作用存在正向空間溢出效應(yīng)。綜上，H3成立。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)結(jié)論穩(wěn)健性，將鄰接關(guān)系矩陣與經(jīng)濟(jì)距離矩陣進(jìn)行替換，使用數(shù)字普惠金融嵌套矩陣和Theil指數(shù)嵌套矩陣對(duì)空間自回歸模型重新估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表10。在兩種嵌套空間權(quán)重矩陣下，沒(méi)有考慮控制變量時(shí)，數(shù)字普惠金融（Dif）的系數(shù)約為-0.01，見(jiàn)列（1）和列（3）；在添加控制變量后，數(shù)字普惠金融（Dif）的系數(shù)約為-0.04，見(jiàn)列（2）和列（4），均在1%水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)且各模型的空間系數(shù)均顯著為正。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展會(huì)顯著降低進(jìn)口率，有助于增強(qiáng)本地區(qū)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求，對(duì)鄰近地區(qū)的國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求也有一定拉動(dòng)作用，研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表10 替換空間權(quán)重矩陣估計(jì)結(jié)果

此外，研究還使用數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度（Cov）和使用深度（Usa）對(duì)數(shù)字普惠金融指數(shù)（Dif）進(jìn)行替換，并通過(guò)空間自回歸模型對(duì)結(jié)論做進(jìn)一步檢驗(yàn)，結(jié)果如表11所示。

表11 替換變量估計(jì)結(jié)果

續(xù)表11

在兩種空間權(quán)重矩陣下，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度（Cov）的回歸系數(shù)分別為-0.039和-0.037，使用深度（Use）的回歸系數(shù)分別為-0.028和-0.027，均在1%顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，表明數(shù)字普惠金融對(duì)進(jìn)口率具有顯著負(fù)向影響，且各列回歸結(jié)果的空間系數(shù)都顯著為正，約為0.3，即空間溢出效應(yīng)為正。綜上所述，檢驗(yàn)結(jié)果與前文一致，研究結(jié)論穩(wěn)健。

七、結(jié)論與建議

使用空間自回歸模型（SAR），實(shí)證分析了2011—2019年我國(guó)31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)（不含港澳臺(tái)）的數(shù)字普惠金融發(fā)展與國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的關(guān)系，得到以下結(jié)論：第一，數(shù)字普惠金融的發(fā)展會(huì)對(duì)進(jìn)口率產(chǎn)生負(fù)向影響，更加有助于國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的增長(zhǎng)。第二，從空間角度來(lái)看，數(shù)字普惠金融對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的拉動(dòng)作用存在空間溢出效應(yīng)，即本地的數(shù)字普惠金融發(fā)展會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)的國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求增長(zhǎng)。第三，從地理維度來(lái)看，與西部地區(qū)相比，數(shù)字普惠金融對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的促進(jìn)作用在東部和中部地區(qū)顯著，而空間溢出效應(yīng)僅在東部地區(qū)顯著，表明這種促進(jìn)作用會(huì)隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的降低而逐漸減弱。第四，從影響路徑來(lái)看，數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新水平，進(jìn)而拉動(dòng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求。

基于上述結(jié)論，提出以下三點(diǎn)政策建議：第一，加強(qiáng)技術(shù)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)數(shù)字普惠金融均衡發(fā)展，為內(nèi)需增長(zhǎng)奠定基礎(chǔ)。當(dāng)前我國(guó)數(shù)字普惠金融的發(fā)展并不均衡，東、中、西部地區(qū)依次減弱，其對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的拉動(dòng)作用也隨之減弱，因此政府需要加強(qiáng)中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大數(shù)字普惠金融的覆蓋面，增強(qiáng)偏遠(yuǎn)地區(qū)金融數(shù)字化程度，為實(shí)現(xiàn)以“內(nèi)循環(huán)”為主體的“雙循環(huán)”發(fā)展新格局助力。第二，促進(jìn)區(qū)域數(shù)字普惠金融協(xié)同發(fā)展，增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng)性，拓寬內(nèi)需增長(zhǎng)空間。基于數(shù)字普惠金融拉動(dòng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的空間溢出效應(yīng)，政府需加大相關(guān)政策力度，促進(jìn)國(guó)內(nèi)資金、人才、資源等發(fā)展要素的流動(dòng)，增強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)金融合作，以發(fā)達(dá)地區(qū)帶動(dòng)落后地區(qū)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間數(shù)字普惠金融的協(xié)同發(fā)展，從而拓寬內(nèi)需增長(zhǎng)的空間。第三，大力發(fā)展研發(fā)創(chuàng)新，推動(dòng)供給側(cè)改革。近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化，大量國(guó)外產(chǎn)品涌入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，導(dǎo)致產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。對(duì)于政府而言，應(yīng)當(dāng)加大科技創(chuàng)新的引導(dǎo)力度，帶動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)；對(duì)于企業(yè)而言，要立足于長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展、把握發(fā)展契機(jī)，積極加強(qiáng)創(chuàng)新力度，促進(jìn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整，從而增強(qiáng)市場(chǎng)話(huà)語(yǔ)權(quán)和競(jìng)爭(zhēng)度。