尚 猛，劉 鈺，曹峻瑋

（1.安陽工學院 飛行學院，河南 安陽 455000；2.揚州大學 商學院，江蘇 揚州 225000）

一、引言

近年來，全球數(shù)字經(jīng)濟快速持續(xù)增長，并逐步滲透至各個領域，為推進世界經(jīng)濟復蘇、緩解經(jīng)濟下行壓力作出巨大貢獻。據(jù)全球知名市場咨詢研究機構(gòu)IDC 預測，到2022 年底，全球GDP 增長的動力源將有65%來自數(shù)字化，即世界發(fā)展將正式步入數(shù)字經(jīng)濟時代。事實上，中國已將數(shù)字經(jīng)濟上升為國家戰(zhàn)略，并在《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》中提出要加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，到2025 年實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值在國民GDP 中比重達10%。在此新形勢下，產(chǎn)業(yè)與數(shù)字金融、數(shù)字技術的融合更加緊密和迫切，對金融服務提出更高要求，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融應運而生。產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融是以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，以產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為依托，以數(shù)據(jù)信用為核心的新型金融形態(tài)。2022 年4 月，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融研討會上有專家強調(diào)，在數(shù)字經(jīng)濟時代，金融機構(gòu)迎來產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展新機遇，需將產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融能力建設納入核心發(fā)展議題之中。也有專家認為，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化持續(xù)深入發(fā)展，對金融服務產(chǎn)業(yè)的方式提出更高要求，促使產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展迎來重要戰(zhàn)略機遇期。據(jù)《產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融研究報告（2021）》預測，到2025 年中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融規(guī)模將突破400 萬億元，將有效反哺數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，推動實體經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。故此，有必要對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的空間差異進行客觀分析，并準確研判其動態(tài)演進趨勢，為有效提升產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展水平、助推實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供有益參考。

文章梳理已有文獻發(fā)現(xiàn)，當前學術界關于產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融的研究主要集中在兩方面：一是產(chǎn)業(yè)金融。李萌、王安琪(2016)認為，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率總體保持上升趨勢，尤其在高端裝備制造業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)、信息技術產(chǎn)業(yè)以及節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)中上升趨勢顯著，即存在顯著行業(yè)異質(zhì)性[1]。鮑星(2020)研究認為，金融開放對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有倒“U”型非線性作用，并可通過技術創(chuàng)新促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[2]。周國富等(2020)提出，金融發(fā)展不僅能夠直接為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供資金支持，也可通過緩解技術創(chuàng)新的融資約束，間接為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供技術支撐[3]。二是數(shù)字金融。黃浩(2018)立足于中國數(shù)字金融發(fā)展階段，深入剖析了數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)的形成與面臨的挑戰(zhàn)，認為應認清數(shù)字金融業(yè)態(tài)本質(zhì)，實施分類監(jiān)管[4]。聶秀華、吳青(2021)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的創(chuàng)新激勵效應具有直接與間接雙重空間一致特征，顯著提升區(qū)域技術創(chuàng)新水平[5]。吳雨等(2021)認為，數(shù)字金融能夠通過風險承擔水平提升、金融信息獲取、投資便利性增加等渠道提升家庭金融資產(chǎn)組合的有效性，降低家庭極端風險投資可能性[6]。封思賢、郭仁靜(2019)提出，數(shù)字金融可促進銀行競爭，進而有效改善銀行成本效率，且存在所有權異質(zhì)性[7]。但不可忽視的是，相關研究尚未涉及產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展這一領域，對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展時空差異方面的研究較為匱乏，并且多數(shù)針對數(shù)字金融與產(chǎn)業(yè)金融的研究大多傾向于靜態(tài)分析?；诖耍恼聫囊?guī)模、結(jié)構(gòu)、效率三方面構(gòu)建產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的評價指標體系，有效彌補現(xiàn)有研究空白。在此基礎上，利用Dagum 基尼系數(shù)分解法客觀分析產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的空間非均衡性，探尋其差異來源。進一步地，借助空間計量模型揭示驅(qū)動產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的因素，以識別各地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的障礙因素與驅(qū)動因素。

二、指標體系構(gòu)建、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.指標體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

研究分析中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平，需構(gòu)建產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的評價指標體系。當前，學術界對于產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的測度尚未統(tǒng)一。本研究以北京大學數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)為基礎，并參考已有研究[8，9]，遵循針對性、科學性、可得性以及可操作性等原則，從數(shù)字金融規(guī)模、數(shù)字金融結(jié)構(gòu)、數(shù)字金融效率來衡量各省份產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平，指標選取如表1 所示。文章以除港澳臺地區(qū)之外的中國31 個省份面板數(shù)據(jù)為研究對象，將樣本期設定為2011—2020 年。數(shù)據(jù)主要源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國金融統(tǒng)計年鑒》、WIND 數(shù)據(jù)庫、各省份統(tǒng)計年鑒以及《區(qū)域金融運行報告》等。

表1 產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系

2.研究方法

（1）產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平測度方法

根據(jù)表1 的指標體系，借助主成分分析法測度產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平。為便于比較不同省份各年份指標，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，最終得到介于0～1 之間的各省份產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)。標準化公式如下：

其中，i表征的是省份，t表征的是年份，xit與分別為借助主成分分析法直接測度和經(jīng)過標準化處理所得的產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平。

（2）Dagum 基尼系數(shù)

作為衡量區(qū)域差異的重要指標，Dagum 基尼系數(shù)有助于克服傳統(tǒng)泰爾指數(shù)的局限性，還可以對地區(qū)差距進行衡量，被廣泛應用于空間差異分析。基于此，文章利用Dagum 基尼系數(shù)分解方法，對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)及各基尼系數(shù)加以測算。公式如下：

其中，μ 表征的是所有省份產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的均值，yji(yhr)表征的是j(h)區(qū)域內(nèi)i(r)省份的產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平；n表征的是省份數(shù)量；k表征的是區(qū)域劃分數(shù)量?；嵯禂?shù)越大，意味著產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的差異就越大。

（3）空間計量模型

空間計量模型與傳統(tǒng)回歸方法相比，能夠?qū)颖局g的空間關聯(lián)和依賴性進行綜合考察[10]。當前，學術界常用的空間計量模型有三種，分別是SEM（空間誤差模型）、SAR（空間滯后模型）、SDM（空間杜賓模型），具體公式分別如下所示：

其中，Y表征的是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平；? 表征的是空間權重矩陣；Xit和βi分別表征的是解釋變量及其估計系數(shù)；λ 表征的是空間誤差系數(shù)；θit表征的是隨機擾動項；φt表征的是時間固定效應；μi表征的是個體固定效應；ρ 表征的是空間滯后項系數(shù)。若檢驗結(jié)果顯示ρ 通過顯著性水平檢驗，則證明文章所選解釋變量具有空間相關性。

三、產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的測度與差異分解

1.產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的測度

借助上文方法測度得出2011—2020 年全國及各地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平（圖1）?？梢钥闯觯疾炱趦?nèi)中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢。具體分析發(fā)現(xiàn)，2011—2014 年，中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)快速提升趨勢。原因在于，2012 年中國開始進行金融機構(gòu)改造，鼓勵并引導民間資本加入金融機構(gòu)。2013 年中國全面放開金融機構(gòu)貸款利率管制，促使數(shù)字金融服務成本得以降低，服務效率有效提升。2015—2017 年，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平增勢趨緩，進入整體金融緩慢調(diào)整階段。這一階段，金融市場影子銀行問題與金融“超發(fā)展”凸顯，數(shù)字金融服務實體經(jīng)濟的能力出現(xiàn)滑坡，促使整體金融市場進入質(zhì)量調(diào)整階段。2017 年之后，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平進入較快提升階段。主要原因在于，數(shù)據(jù)中心、人工智能等新型數(shù)字基礎設施的普及與運用為產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展帶來重大推動力[11]。雖然2020年受到新冠肺炎疫情的影響，中國經(jīng)濟增長速度與往年相比出現(xiàn)顯著下降情況，但產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平仍然保持增長態(tài)勢。從具體變化特征來看，中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有較為復雜的時空變化狀態(tài)。從時間維度來看，中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融具有較強的增長規(guī)律性；從空間維度來看，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有鮮明非均衡性與差異性。

圖1 中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)變化

文章按照國家統(tǒng)計局劃分的東部、中部、西部、東北四大區(qū)域，進一步分析中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展表現(xiàn)為東部地區(qū)＞西部地區(qū)＞中部地區(qū)＞東北地區(qū)。并且西部、中部、東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平均低于全國平均水平。不僅如此，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的空間集聚性，并呈現(xiàn)出“梯度顯著、圈層集中”的特性，這意味著經(jīng)濟社會發(fā)展較快地區(qū)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平高于經(jīng)濟社會發(fā)展較慢的地區(qū)。

2.空間差異與分解

為深入探究中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的差異性與變化特征，依據(jù)Dagum 基尼系數(shù)分解方法，測量2011—2020年中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的基尼系數(shù)以及四大區(qū)域的基尼系數(shù)，以此來分析產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異。

（1）總體差異和區(qū)域內(nèi)差異

根據(jù)測度結(jié)果繪制產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的全國和四大地區(qū)基尼系數(shù)變化趨勢，如圖2 所示。從全國層面來看，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的基尼系數(shù)在觀測期內(nèi)由2011 年的0.2117 降為2020 年的0.1186，呈現(xiàn)出明顯下降趨勢，這說明樣本期內(nèi)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融不均衡發(fā)展趨勢逐步減弱。從區(qū)域內(nèi)差異來看，四大地區(qū)的內(nèi)部基尼系數(shù)與全國基尼系數(shù)變化趨勢較為相似，呈現(xiàn)出穩(wěn)步下降的態(tài)勢，意味著四大地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的空間差異逐漸減小。橫向比較來看，各地區(qū)的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均小于全國基尼系數(shù)，意味著產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異小于總體差異。中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的基尼系數(shù)最大，可能的原因在于雖然中部地區(qū)受到多重優(yōu)惠政策扶持，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平明顯提升，但其內(nèi)部結(jié)構(gòu)改善程度仍然弱于其他地區(qū)。縱向比較來看，西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異降速與降幅較大，東部、中部、東北地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異呈現(xiàn)緩慢降低的動態(tài)演變趨勢。東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異則始終處于較低水平，這意味著考察期內(nèi)東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的均衡程度明顯高于其他地區(qū)。

圖2 產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的基尼系數(shù)演變趨勢

（2）區(qū)域間差異

對中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域間差異進行測度發(fā)現(xiàn)，中—東北地區(qū)區(qū)域間差異最大，中—西部地區(qū)、東—東北地區(qū)以及東—中部地區(qū)差異次之，西—東北地區(qū)與東—西部地區(qū)區(qū)域間差異相對較小。從時間演進來看，2014 年是分界點，2014 年之前，組間差異主要出現(xiàn)在東—西部地區(qū)、中—西部地區(qū)、東—東北地區(qū)以及西—東北地區(qū)。2014 年之后，組間差異主要出現(xiàn)在中—東北地區(qū)、中—西部地區(qū)、東—中部地區(qū)以及東—東北地區(qū)。觀察其演變趨勢可以發(fā)現(xiàn)，東—西部地區(qū)以及西—東北地區(qū)區(qū)域間差異表現(xiàn)出顯著下降態(tài)勢，而中—東北地區(qū)區(qū)域間差異呈明顯上升趨勢，其他地區(qū)區(qū)域間差異變化較為平穩(wěn)，出現(xiàn)輕微下降趨勢。值得注意的是，東—西部地區(qū)區(qū)域間差異降幅較大，2011—2020 年間降低了25.85%，而中—東北地區(qū)區(qū)域間差異則呈現(xiàn)大幅上升，增長幅度為37.83%。

（3）差異來源及貢獻度

借助基尼系數(shù)測算產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異來源，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平在2011—2014年間的超變密度貢獻率最大，這表明該階段超變密度是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平差異的主要來源。2015 年開始區(qū)域間差異貢獻率超過超變密度，成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平總體差異的主要來源。從差異來源演變趨勢來看，區(qū)域間差異呈現(xiàn)顯著上升趨勢，超變密度貢獻呈現(xiàn)逐年降低態(tài)勢，區(qū)域內(nèi)差異貢獻呈現(xiàn)波動態(tài)勢。綜上可知，考察期的中后階段，區(qū)域間差異是中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平總體差異的主要來源。

四、驅(qū)動因素分析

產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融是產(chǎn)業(yè)與數(shù)字金融、數(shù)字技術深度融合的產(chǎn)物，是一種新型金融形態(tài)。產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展勢必受到經(jīng)濟發(fā)展、資源稟賦、地理區(qū)位等多重因素影響?；诖?，文章借鑒已有研究[12]，從經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新水平、人力資本、經(jīng)濟外向度等方面考察中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動因素，并采用空間計量模型深度解剖各變量因素對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的影響。

1.驅(qū)動因素說明

創(chuàng)新水平(Inn)借助區(qū)域內(nèi)專利申請授權數(shù)量加以表征；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Ind)借助第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值在國民GDP 總值中的占比加以表征；經(jīng)濟發(fā)展水平(Redl)借助人均GDP 加以表征；人力資本(Hca)借助區(qū)域內(nèi)每百萬人中大學生人數(shù)占比加以衡量；經(jīng)濟外向度(Eco)借助地區(qū)內(nèi)進出口總額與GDP 比值進行衡量。

2.空間相關性討論

（1）空間權重矩陣

結(jié)合前文研究結(jié)論，文章選取經(jīng)濟距離權重對各省份之間產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融的相互影響加以衡量。經(jīng)濟距離的測度指標為各省份GDP 實際差額。就空間權重矩陣而言，其非對角線元素為，GDPit表征的是第i年t地區(qū)的實際GDP 值。對角線元素值均為0。

（2）空間相關性檢驗

考慮到不同地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展可能存在一定的空間依賴性，文章利用莫蘭指數(shù)檢驗產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的空間相關性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2011—2020 年中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平的莫蘭指數(shù)均大于0，且均通過1%顯著性水平檢驗。這一結(jié)果表明，中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著空間相關關系。

3.實證結(jié)果分析

（1）全國層面

進行回歸之前，需要借助Hausman 檢驗、LM檢驗以及LR檢驗確定最優(yōu)空間計量模型，以此準確識別驅(qū)動產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的具體因素。同時，對非比值型的變量進行對數(shù)化處理，并對其方差膨脹因子進行檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，前文所選變量的VIF 值都小于10，說明各變量之間不存在多重共線性問題。全國層面SAR 模型的滯后系數(shù)為0.097，未通過顯著性水平檢驗，即表明SAR 模型將退回到OLS 模型。隨后對各變量進行回歸估計，結(jié)果見表2。

表2 驅(qū)動因素回歸估計結(jié)果

根據(jù)全國層面估計結(jié)果可知，創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、人力資本等均對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進作用。第一，經(jīng)濟發(fā)展水平每增加1%，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平提升0.025，主要原因是經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，更容易吸引技術、資本、人力等各類生產(chǎn)要素集聚，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造良好外部環(huán)境。第二，創(chuàng)新水平每增加1%，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平提升0.029，主要原因是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融需要以現(xiàn)代信息技術為基礎，技術創(chuàng)新能夠為其帶來先進技術支撐，因此創(chuàng)新水平提升能夠促進產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展。第三，人均受教育年限每增加1 年，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平提升0.075，主要原因是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融的產(chǎn)品研發(fā)、創(chuàng)新均需要高素質(zhì)人才支撐，因此人力資本對于產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進作用。第四，經(jīng)濟外向度每增加1%，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平提升0.052，主要原因是對外開放有助于引進國外的先進技術與理念，利于產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)并不顯著，這在一定程度上說明產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展并不是某一類產(chǎn)業(yè)發(fā)展的專屬支持，而是各類型產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要資金來源。

（2）區(qū)域?qū)用?/p>

中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)非均衡性特征，故需劃分區(qū)域具體考察各區(qū)域產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動因素。根據(jù)表2 第三列結(jié)果可知，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平、經(jīng)濟外向度對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有明顯推動作用，而人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的影響不顯著。這一結(jié)果表明，研究期內(nèi)東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平與對外開放是其產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的最主要驅(qū)動因素，而人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均較為完善，并沒有表現(xiàn)出對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用。根據(jù)表2 第六列估計結(jié)果可知，人力資本是東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的關鍵驅(qū)動因素，人均受教育年限每增加1 年，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平將提高0.077。從表2 第四列和第五列的估計結(jié)果可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的促進作用在中部與西部地區(qū)較為顯著。第三產(chǎn)業(yè)占比每提升1%，中部和西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平將分別提升0.005、0.007。原因在于中部與西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對滯后，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的邊際貢獻更高。除此之外，與全國層面不同，經(jīng)濟外向度對中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有負向影響，可能的原因在于，中部地區(qū)地處內(nèi)陸，不具備對外貿(mào)易的比較優(yōu)勢，故資源投入到對外貿(mào)易會抑制產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展。西部地區(qū)人力資本對產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有顯著抑制作用，原因在于，產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展需要相匹配的人力資本，但是當人力資本投入相對過剩之后，會造成人力資源浪費，不利于產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展。

五、結(jié)論及建議

文章選取2011—2020 年中國31 個省份面板數(shù)據(jù)，借助Dagum 基尼系數(shù)分解方法、空間計量模型測度產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異與多元驅(qū)動因素，得出如下結(jié)論：一是考察期內(nèi)中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平不斷上升，且存在顯著空間非均衡性。二是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展水平總體差異呈不斷下降趨勢，超變密度是造成分布差異的主要原因。三是產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展存在空間相關性，且受多元驅(qū)動因素影響。全國層面，經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平、人力資本是驅(qū)動產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的主要因素。區(qū)域?qū)用?，東部與東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融表現(xiàn)出虹吸效應；東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展主要依賴于經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平、經(jīng)濟外向度提升；中、西部地區(qū)主要依賴于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；東北地區(qū)人力資本對本區(qū)域產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進作用。由此，提出以下建議：

第一，建立健全差異化產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融政策框架體系。政府需始終秉持因地制宜的原則，制定契合本地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際的數(shù)字金融發(fā)展政策和實施細則。在此基礎上，各地要在宏觀政策指導下精準施策，推進區(qū)域間產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展。具體而言，東部地區(qū)應著力健全產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融市場及政策保障體系，充分借助資本、人才及技術優(yōu)勢，最大限度發(fā)揮比較優(yōu)勢，進一步加快實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展步伐；中、西部地區(qū)應建立健全符合現(xiàn)實情況的產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融政策體系，推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融基礎設施建設進程，逐步實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融空間可及度的持續(xù)拓寬，在縮小區(qū)域間產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展差異的同時，持續(xù)提升區(qū)域產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融的整體發(fā)展水平。

第二，拓展產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融深度與廣度。地方政府、各類金融機構(gòu)應將產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展重點區(qū)域聚焦于中小微企業(yè)等“金融洼地”，利用遠程銀行和虛擬網(wǎng)點等為廣大中小微企業(yè)提供理財、保險以及信貸等多元化金融服務。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融覆蓋廣度得以不斷拓展后，使用深度必將成為加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展的核心著力點。因此，各地區(qū)要切實貫徹數(shù)字金融知識教育與宣傳工作，提升廣大中小微企業(yè)對數(shù)字金融的認知與使用深度，促進數(shù)字渠道、服務機制以及物理網(wǎng)點等方面的協(xié)調(diào)發(fā)展，加快彌合“數(shù)字鴻溝”，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造良好外部環(huán)境。

第三，提高數(shù)字金融資源配置效率。政府在制定相關政策時，要充分考慮產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展的空間集聚特征，對各類金融資源進行合理配置，有效發(fā)揮區(qū)域中心城市金融機構(gòu)數(shù)字技術優(yōu)勢對落后地區(qū)的輻射帶動作用，將優(yōu)勢數(shù)字金融服務惠及更多中小微企業(yè)，縮小區(qū)域間發(fā)展差距。不僅如此，各地還要以市場機制為導向，充分發(fā)揮政府與市場的協(xié)同調(diào)控作用，探索建立生產(chǎn)要素合作交流平臺，促進人才、技術及資金等要素自由有序流動，從而增強產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展的資源整合能力與空間聯(lián)動性，緩解區(qū)域產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融發(fā)展不均衡現(xiàn)象。

第四，加強財政在產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融中的引領作用。各地應建立財政和政策性金融在產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融中的互動融合機制，強化對落后地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字普惠金融業(yè)務的補貼與獎勵力度，持續(xù)推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展提供必要的硬件基礎。與此同時，銀行業(yè)需不斷深化與商業(yè)性金融機構(gòu)之間的合作，著手創(chuàng)新數(shù)字金融債券和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)貸等多元化形式，為助推產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。