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【摘 要】 区域经济高质量发展是我国经济高质量发展的重要组成部分，其发展水平高低直 接决定了全国经济高质量发展状况 。数字普惠金融作为互联网 、大数据 、人工智能 、区块链等数 字技术与金融的融合创新产品，能够有效推动我国经济转型，对区域经济高质量发展具有正向促 进作用 。数字普惠金融对区域经济高质量发展的传导中呈现非线性关系，能有效提高区域经济 高质量发展水平的收敛速度，显著缩小区域内各省份经济高质量发展水平差距 。在政策制定上， 需要提高数字普惠金融在各省份之间的渗透性与融通性，加强省份之间数字普惠金融资本 、信 息、人才等流动互通，同时完善多元政策监管体制，防止数字普惠金融过度发展 。
【关键词】 数字普惠金融,区域经济,高质量发展,传导效应
一、引言
区域经济高质量发展作为总体经济高质量发展的重要支撑 ，不仅要体现出经济高质量发展的 普适性 ，同时也要强调自身区域经济发展的特点 。 区域经济高质量发展是经济增长与经济发展的 统一 ，不仅要求经济的持续增长 ，而且还要求经济发展质量的不断改善 [1] ，其核心在于激发经济活 力 、提高经济本身的创新水平从而优化经济增长效率 ，实现“有效率 ”的经济增长 [2] 。衡量区域经济 高质量发展，不能简单地从经济增长数量和规模等方面来加以考虑，还需要在新的环境下解决区域 内众多微观单元所呈现出的问题 [3] 。2020 年 11月发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展 第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出了创新 、协调 、绿色 、开放 、共享作为我国未 来 5 年及 15年的发展理念，新发展理念也成为构建区域经济高质量发展评价体系的基础 [4] 。从影响 区域经济高质量发展的因素来看 ，金融体系运行是否畅通 、供应是否充足 ，成为区域经济能否实现 高 质 量 发 展 的 关 键 因 素 [5] 。 然 而 我 国 普 遍 存 在 的 金 融 排 斥 问 题 ，严 重 制 约 了 我 国 区 域 经 济 的 发 展 。为有效推动金融包容性发展，实现红利共享，普惠金融成为包括我国在内的众多发展中国家遏 制金融排斥的优先选择 。但由于运营成本增加 、审批手续复杂等因素影响，实践中普惠金融难以做 到真正的普惠 。近年来基于数字技术与金融创新融合的数字普惠金融快速发展 ，数字普惠金融能 否依据其数字化优势，最大程度发挥普惠金融的普惠性与精准性，破解传统普惠金融理论背后的悖 论，进而推动区域经济高质量发展成为近年来学界关注的焦点问题 。从现有研究成果来看，数字普 惠金融不仅可以显著促进经济增长，还与经济增长存在正向空间相关性、集聚效应等特征[6][7] 。 同时 ， 数字普惠金融对经济增长的促进作用随时间的推移 ，其关联性越强 [8] ，促进幅度因区域异质性而有所差异 [9] 。但是 ，从创新 、协调 、绿色 、开放 、共享的新发展理念验证数字普惠金融对区域经济高质 量发展的影响与传导效应，国内研究成果相对单薄，这成为我们的研究重点 。
二、新发展理念下区域经济高质量发展评价
(一)指标体系构建
我们基于新发展理念，选取 2011 — 2020 年除港澳台藏等我国 30 个省 、自治区 、直辖市共 29 个指 标来构建区域经济高质量发展水平评价体系(见表 1)。
(二)数据处理与测算
目前关于经济高质量发展的评价 ，国内还没有统一的标准 ，我们主要借鉴刘丽霞 [10] 和张侠 [11] 等 学者的做法，采用熵权法来进行区域经济高质量发展的评价，其计算步骤如下 。
1.进行标准化处理 。
由于各个指标的计量单位并不是统一的，会使得指标间出现不可比的现象，故先进行消除量纲的 标准化处理，其中 i 表示省份，j 表示指标，处理后的数值越接近 1.说明经济高质量发展水平越高。
(三)评价结果及分析
分地区来看 ，北京 、天津 、上海 、广东 、江苏 、浙江 ，年均值远远超过其他省份 ，形成区域经济高 质量发展的第一层级 。其中 ，北京年均 0.766.上海年均 0.529.这两个市均为我国特别发达的地区 ; 河北 、河南 、湖南 、山东 、重庆 、陕西 、内蒙古 、黑龙江 、山西 、江西 、吉林 、湖北 、安徽 、海南 、宁夏 、辽 宁 、福建 、四川 18个省经济高质量发展水平测度值指数在 0.157 ～ 0.277 之间 ，构成区域经济高质量 发展的第二层级 。其中海南为 0.277.福建为 0.249.河南最低仅为 0.157;贵州 、新疆 、广西 、青海 、云 南 、甘肃 6 省构成区域经济高质量发展的第三层级 ，其经济高质量发展水平测度值指数偏低 ，位于 0.113 ～ 0.150 之间 ，这些省份多为自然禀赋 、经济基础 、技术水平 、社会文化背景等方面比较薄弱的 地区，经济发展相较于沿海省份来说比较落后 。分年份来看，各省份经济高质量发展水平值虽然每 年都有变化，但大体上表现出上升趋势，说明我国经济呈现出稳中向好的发展局面 。其发展水平测 度值如表 2 所示 。
三、数字普惠金融对区域经济高质量发展的传导模型
(一)变量说明及数据来源
因变量为上文测度的各省经济高质量发展水平值( NY )，核心自变量采用“北京大学数字普惠 金融指数”( PUDF )。 其他相关控制变量：政府干预( GA )，采用公共预算财政支出与 GDP 比值 ;人 力资本素质( PR )，采用从业人员受教育程度(大专及以上);产业结构高级化( UI )，采用第三产业产 值与第二产业产值比值 ;消费活力( ECS )，采用社会消费品零售总额与GDP 比值 。数据来源：《中 国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国科技年鉴》以及国家 数据库与各省年鉴 。
(二)模型构建
1.基准回归模型 。
结合区域内各省发展实际，设定如下双固定基准回归模型：
Nyit= α 0+ α 1Pudfit+ α 2GAit+ α 3PRit+ α 4UIit+ α 5ECSit+ui+ γ t+εit ( 7 )
其中，i 表示省份，t 表示年份 。
2.数字普惠金融对区域经济高质量发展的β收敛检验模型：
上述绝对β收敛模型表示在外在因素一致的情况下，经济高质量发展水平较低省份的增长速度 逐渐高于发展水平较高的省份 ，最终二者将趋于相同的稳态水平 。若β 1<0.说明存在收敛性 ，数值 越小表明收敛越快 。
上述为条件β收敛 ，条件β收敛是指在绝对β收敛的基础上加入诸多外在因素影响后 ，区域内各 省份 经 济 高质 量发展水平最 终会趋 于相 同 的稳态水平 [12][13] 。我 们 主要考察 加入数 字普 惠 金 融 指数 ( Pudf)这 一 外 生 因 素来验证 其对 区 域 经 济 高质 量发展水平 收敛速 度 的 影 响 ，同 时 加入 其他 控制变 量来考察在多种不同因素的作用下，不同省份经济高质量发展水平的收敛性 。
其中，V 表示收敛速度，τ表示半生命周期，T 表示时间跨度，T=10 。
3.数 字普 惠 金 融对 区 域 经 济 高质 量发展 的 门槛模 型 。为 了检验数 字普 惠 金 融对 于 区 域 经 济 高 质量发展的影响是否线性，将 PUDF 作为核心解释变量与门槛变量进行门槛分析，采用 Bootstrap 自助法 抽样 2000 次估计出未知门槛量Π和 F 统计量以及 P 值，参照肖远飞和周萍萍[14] 的做法其模型设定如下：
NYit= γ 0+γ 12PUDFit(pudf≤Π) +γ 13PUDFit(pudf≥Π) +γ2GAit+γ3PRit+γ4UIit+γ 5ECSit+ ε it ( 13 )
4. 稳健 性检 验模 型 。 为 了 进 一 步 验 证 数 字 普 惠 金 融对 于 区 域 经 济 高质 量发 展 的 稳健 性 ，用 数 字化程度( DL )、数字普惠金融使用深度( UD )代替数字普惠金融指数，设定模型如下：
Nyit=η0+η 1DLit+η2GAit+η3PRit+η4UIit+η 5ECSit+ui+γt+ ε it ( 14 )
Nyit=η0+ η 1UDit+ η2GAit+ η3PRit+ η4UIit+ η 5ECSit+ui+ γt+ ε it ( 15 )
四、实证结果与分析
(一)数字普惠金融对区域经济高质量发展影响的基准回归
首先基于豪斯曼( Hausman )检验选择固定效应模型进行基准回归，之后考虑到短面板数据的局 限性以及可能存在的内生性问题 ，同时基于稳健性的考虑 ，进一步使用系统 GMM 方法对变量进行 回 归 分 析 。从表 3 的 回 归 结果 来 看 ，两 种估 计 方 法 均 证 明 数 字 普 惠 金 融 与 区 域 经 济 高质 量发 展 存 在 正 向 促 进 作 用 ，并 分 别 通 过 了 5% 与 1% 的 显 著 水 平 检 验 。 同 时 由 表 3 可 知 ，AR( 2 )值 为 0.9228. Sargan 值为 0.2214.均大于 0.1.说明不存在自相关 、过度识别等内生性问题 。就具体系数而言，在固 定效应模型中 ，数字普惠金融指数每提高一个单位 ，区域经济增长质量将提高 0.0007394 个单位;在 系 统 GMM模 型 中 ，数 字 普 惠 金 融 指 数 每 提 高 一 个 单 位 ，区 域 经 济 增 长 质 量 将 提 高 0.0000525 个 单 位 。
基于模型估计结果的事实分析来看，普惠性作为数字普惠金融的核心属性，加上数字普惠金融 的技术特征 ，能够更加合理地分配资金 ，使得资金的配置优化相较于传统金融更加高效 ，从而缓解 资本 的 逐 利特征 ，引导 资 金脱虚 向 实 ，更好地服 务 实体 经 济 ，促进 经 济 高质 量发展 。其他解释变 量 方 面 ，政府 干 预( GA )表现 出 了对 区 域 经 济 高质 量 的 抑制作 用 ，可 能 的解释是 虽然政府 干 预对 区 域 经济高质量发展有重要影响 ，但政府对市场干预的权利并未受到有效约束 ，容易存在无效干预 、滥 干 预 等 问题 ，导 致 市场在 资 源 配置 中 的作 用有 限 ，不 能很好地促进各地 区 资 源 的合理分 配 ，对 经 济 造成负面影响 。地区消费活力( ECS )分别在 5% 、10%的显著水平下显著，消费作为我国推动经济增 长的三驾马车之一，一直是促进我国经济活力的重要着力点，对经济发展起着基础性作用 。
近几年 受新冠疫情影响 ，居民外出购物 、就餐减少 ，市场销售明显受阻 ，消费也出现疲软 ，但这并没有改变 消 费对 我 国 经 济增长“压舱 石 ”的作 用 ，我 国 消 费 市场 总体恢复发展态 势 没有 改变 。产业 结 构 高级 化( UI )既在 1% 的显著水平 下显著 为 正 ，同 时也表现 出相反 的 一 面 ，合理 的解释应该是产业 结 构 总 体上并不一定能够较好地促进该地区经济增长水平的提高 ，因为一个地区的产业结构与该地区的 要素禀赋以及其结构的内生性相关联，必须实现产业结构的合理优化，才能最大限度地发挥其对经 济增长的影响 。人力资本素质( PR )均显著为负 ，可能的解释为我国省际人力资本素质表现出很强 的地理空间聚集性，各省份人力资本素质发展水平不平衡，经济高质量发展不发达的省份其教育资 源往往相比于发达省份来说还有很大差距，故把所有的省份看作一个整体对经济增长有大的促进， 但不一定会实现高质量的发展 。
(二)数字普惠金融对区域经济高质量发展的收敛回归
对 于 收 敛 回 归 分 析 ，主 要 研 究 绝 对 β 收 敛 与 条 件 β 收 敛 的 对 比 ，参 考 宋 建 、王 静( 2018 )[15] 的 研 究 ，在进行 收敛 回 归 时 ，同 时 控制 省份 、时 间效应 ，运 用 StataSE15软件进行数 据分析 ，其 结果如表 4 所示 。从模型(8)的回归结果可知，在 1%的显著水平下，绝对β回归系数为负，收敛系数为-0.5255989. 说明区域经济高质量发展存在绝对β收敛特征 ，同时也意味着在无外在因素干扰的情况下 ，区域内 各省经济高质量发展差距会自然缩小至均衡状态 。此外 ，收敛速度为 0.0745.表明落后省份追上或 接近发达 省份 经 济发展水平 的速 度 为 0.0745;半衰期 为 9.29.说 明 落 后 省份 与发达 省份 间 的发展 差 距缩小一半所需要的年份约为 9.29 年，半衰期越小发展差距缩小越快 。随着经济的持续发展，区域 内 部 存 在“追赶效 应 ”，经 济 高质 量发 展 水 平 较 低 的 省份 其 增 长 速 度 将会 加快 ，而 经 济 高质 量发 展 水平较 高 的 省份增长速 度在未来将会放缓 ，区 域 内各 省份之 间 的 经 济 高质 量发展水平 差距会 随着 时间的推移逐渐缩小 ，最终趋于平稳 。模型( 9 )显示的是加入数字普惠金融这一外生变量后的回 归结果，从中可以看出在数字普惠金融的影响下区域经济高质量发展滞后一期前的系数仍然为负， 存在条件β收敛特征 ，系数由 -0.5255989 下降到 -0.5623775.变化了 -0.0367786.收敛速度由 0.0745 提 高 到 0.0826.上升 了 0.0081.半衰期 由 9.29 下 降 到 8.39.变化 了 0.9.说 明数 字普 惠 金 融有 利 于提 高 区 域 经 济 高质 量发展 的 收敛性 ，加快缩 小 省份之 间 的发展水平 差距 。其 原 因可 能是数 字普 惠 金 融 自身所独有的强覆盖性与广可得性特征能够很好地突破时间与空间限制 ，引导金融资源优化配置到 重点领域和薄弱环节 ，进而显著改善不发达地区的投融资环境 ，提高各省中小微企业 、相对贫困个 体和城市低收入群体获得金融支持的可能性，促进经济发展质量较低省份向发达省份追赶，最终使 得各省经济高质量发展水平趋于均衡 。此外 ，观察模型( 9 )和模型( 10 )的 LnPudf系数发现均为正 且显著 。一方面，说明数字普惠金融在缩小区域经济高质量发展差距方面有显著促进作用;另一方 面 ，从稳健性角度来看 ，在添加其他控制变量时 ，数字普惠金融对区域经济高质量发展的收敛作用 应具有一贯性 。模型( 9 )到模型( 10 )可以看到 ，Δβ 变化 -0.0724.说明在促进区域经济高质量发展 收敛性这一部分其他外生因素也发挥了应有的作用 。
(三)数字普惠金融对区域经济高质量发展的门槛效应检验
为了探析数字普惠金融与区域经济高质量发展的门限关系是否为线性 ，我们对其门槛效应进行探究，通过 StataSE15进行检验，其结果如表 5 所示 。
从表 5可以看到双重门槛与三重门槛的 P 值均不显著 ，说明模型不存在双重与三重门槛 ，而观 察单一门槛发现 ，其 F 检验值为 40.25.P 值为 0.054 且在 10%的水平上显著 ，说明数字普惠金融对于 区域经济高质量发展存在单一门槛，即存在非线性的门槛关系 。经过门槛效应检验之后，单一门槛 估计结果如表 6 所示 。
接下来对单一门槛真实性进行估计和检验 ，其 LR 图(似然比检验)如图 1 所 示 ，由图 1 可以看出 ，单门槛真实存在 ，黑线与最下端横轴的焦点为门槛值 ，焦点对应的位置与虚线 的两个焦点为置信区间，可知单门槛为 328.752.位于[326.0102.329.9438]置信区间，我们定义数字普 惠金融指数低于 328.752 为初级阶段，高于 328.752 为中高级阶段 。
以该单一门限值为划分依据 ，依次对数字普惠金融初级阶段和数字普惠金融高级阶段进行面 板门槛回归，其结果如表 7 所示 。
由表 7 门槛效应估计结果可以看出 ，数字普惠金融发展水平处于初级阶段时 ，即 PUDF≤328.752 时 ，数字普惠金融与区域经济高质量发展在 1%的显著水平上正相关 ，说明数字普惠金融发展水平 每增加一单位 ，会使经济增长质量上升 0.0001076 。在数字普惠金融发展水平处于中高级阶段时 ， 即 PUDF>328.752 时 ，数 字 普 惠 金 融 的 发 展 对 区 域 经 济 增 长 质 量 同 样 具 有 促 进 作 用 ，系 数 为 0.0001765.说明数字普惠金融发展水平每增加一单位 ，经济增长水平提升 0.0001765.且在 1%的显 著水平下仍然显著 。从以上结果可知 ，数字普惠金融对区域经济高质量发展的促进作用是非线性 的，两个阶段的促进作用程度不同 。整体来看，数字普惠金融对区域经济高质量发展一直呈现出上 升的促进作用 ，但是我们在考虑数字普惠金融在缓解资源错配等问题的同时也要时刻关注数字普惠金融本身所具有的数字化风险，谨防风险外溢导致其抑制区域经济高质量发展 。
(四)稳健性检验
稳健性检验结果如表 8 所示 ，从模型 14 和模型 15 可以看到 ，无论是 UD 的系数还是 DL 的系数 均显著为正 ，符合前文的研究结果 ，进一步说明我们的参数估计结果可信度高 ，稳健程度较好 ，具 有一贯性 。
五、结论与政策建议
采用 2011 — 2020 年我国 30个省份平衡面板数据 ，通过建立固定效应模型 、经济收敛模型 、门槛 效应模型进行实证研究，检验数字普惠金融对区域经济高质量发展的影响 。研究发现：数字普惠金 融能够促进我国区域经济发展质量的提升;能有效提高区域经济高质量发展水平的收敛速度，收敛 速度由 0.0745 上升到了 0.0826.说明省份之间的经济高质量发展差距在数字普惠金融的作用下持 续缩小 ;数字普惠金融与区域经济高质量发展之间是非线性关系 ，存在单门槛 ，且为正向促进作 用 。基于上述结论 ，我们提出以下建议：首先 ，大力推进数字普惠金融发展 。一方面 ，要把握数字 普惠金融发展方向 ，加快金融机构与数字技术的融合 ;另一方面 ，各省政府要因地制宜制定符合本 省的数字普惠金融发展政策 。对于发展基础相对较好的省份，要发挥自身数字和经济优势，创新数 字普惠金融工具 ;对于发展基础相对较弱的省份 ，可以出台倾斜政策 ，鼓励当地金融机构发展数字 普惠金融业务，提高当地的数字普惠金融发展水平 。其次，虽然从整体上看在数字普惠金融的作用 下区域经济高质量发展收敛速度有所提高，但其增加速度并不快，面对这种现象要积极提高数字普 惠金融在各省份之间的渗透性与融通性 ，引导金融资源 、数字资源向欠发达省份和落后省份的倾斜 ，加强省份之间数字普惠金融资本 、信息 、人才等流动互通 ，逐步减少地区差距 。此外 ，对于欠发 达地区要完善数字普惠金融服务生态系统 ，加大对信息技术产业的投入 ，努力让互联网在偏远地区 基本全接入 ，实现互联网的全覆盖 ，完善那些发展相对滞后地区的金融基础设施 。对于发达地区要 进一步使数字普惠金融愈加精细化和多元化 。最后 ，完善多元政策监管体制 ，防止数字普惠金融过 度发展 。作为数字普惠金融的一种服务业态 ，数字普惠金融的发展离不开创新 ，而“新 ”的产品往 往伴随新的风险 。 因此 ，发展数字普惠金融 ，不仅要求“新”，更要求“稳”，稳定地助推数字经济与 经济发展的协调统一 。而要实现“稳”，重点是创新金融监管手段 、完善治理体系 ，以加强对经济金 融安全的风险预警和防控机制 ，防止资本无序扩张 ，保障中小群体能够获得安全有效的数字普惠金 融产品 。
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