項圓心

（南京大學 商學院，南京 210093）

0 引言

在對外開放、人口紅利等因素驅(qū)動下，我國經(jīng)濟取得了舉世矚目的成就，對外貿(mào)易規(guī)模不斷擴大，人民生活水平全面提高。但近年來，經(jīng)濟粗放式增長的弊端逐步顯露，老齡化和少子化現(xiàn)象導致人口紅利減少；資源消耗和環(huán)境保護抬高了企業(yè)市場進入的門檻；國際貿(mào)易保護主義的興起使得對外貿(mào)易發(fā)展困難重重。因此，如何突破經(jīng)濟增長困境，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展成為我國步入新發(fā)展階段的重要目標。

高質(zhì)量發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展動力、發(fā)展結構、發(fā)展方式以及發(fā)展成果提出了更高要求。高質(zhì)量發(fā)展要求經(jīng)濟增長由規(guī)模擴張向創(chuàng)新驅(qū)動轉變，經(jīng)濟增長不再過度依賴新增勞動力和資本的投入，而要重視技術創(chuàng)新對生產(chǎn)效率的驅(qū)動作用；經(jīng)濟結構趨于合理，產(chǎn)業(yè)結構不斷優(yōu)化，服務業(yè)發(fā)展緊跟經(jīng)濟發(fā)展的步伐；走綠色健康、可持續(xù)發(fā)展的道路，降低單位能耗，發(fā)展經(jīng)濟的同時要注重環(huán)境保護；提高居民生活質(zhì)量，實現(xiàn)物質(zhì)與精神層面的雙重滿足。

促進區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展離不開拉“數(shù)字金融”的長板。近年來，我國數(shù)字普惠金融發(fā)展迅速，中國數(shù)字普惠金融業(yè)務在2011—2020年實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，2011年省級數(shù)字普惠金融指數(shù)中位數(shù)為33.6，2020 年的中位數(shù)已達到334.8，年平均增長29.1%。尤其是2020年，盡管我國經(jīng)濟社會受到新冠肺炎疫情的嚴重沖擊，但數(shù)字金融指數(shù)仍比2019年增長5.6%，表現(xiàn)出極強的韌性和發(fā)展?jié)摿?。?shù)字普惠金融作為數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)，以廣大群眾為服務對象，通過革新信息技術和完善金融基礎設施建設，提高全社會金融服務的可得性，切實解決了流動性約束、消費投資便利性等痛點問題，逐步成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。因此，研究數(shù)字普惠金融如何賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

從現(xiàn)有文獻來看，數(shù)字金融對經(jīng)濟發(fā)展的影響主要包括以下三類：數(shù)字金融的經(jīng)濟增長效應[1—4]、數(shù)字金融改善經(jīng)濟發(fā)展困境[5—9]、數(shù)字金融推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[10—12]。綜合來看，現(xiàn)有文獻大多只關注數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的直接效應，而很少從作用機制層面進行分析，部分討論中介機制的文獻大多關注企業(yè)層面，缺乏基于個體層面的分析。本文嘗試從以下幾個方面進行拓展：一是結合消費提質(zhì)擴容拉動內(nèi)需的要求，從個體消費層面探討數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，豐富數(shù)字金融與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的理論。二是從消費總量和消費結構兩個層面，全面分析數(shù)字金融通過消費提質(zhì)擴容影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的路徑。三是針對可能存在的內(nèi)生性問題，找出合理的工具變量，保證結論的穩(wěn)健性和可靠性。

1 研究設計

1.1 模型構建

為檢驗數(shù)字金融發(fā)展水平對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文構建如下基準回歸模型：

其中，Qualityit表示第i個省份第t年的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平；C表示常數(shù)項；Dfinanceit為核心解釋變量，表示數(shù)字金融發(fā)展水平；Controlit表示控制變量集，包括城鎮(zhèn)化率(Cityit)、外商直接投資規(guī)模(Fdiit)、人力資本水平(Humit)、對外開放度(Openit)、財政科技支出(Sciit)和人口老齡化程度(Oldit)；同時，還控制了省份固定效應θi和年份固定效應St，εit表示隨機擾動項。

1.2 變量說明

（1）被解釋變量。本文被解釋變量為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平（Quality），參考郭蕓等（2020）[10]構建的區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展指標體系（ESMA），基于28 個具體指標，綜合采用德爾菲法和熵值法計算出經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。部分缺失值采用線性插值法進行補齊。

（2）核心解釋變量。數(shù)字金融發(fā)展水平（Dfinance）參考北京大學數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)[11]，該指數(shù)采用層次分析法，構建數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個一級指標，一級指標下包含11個二級指標和33個三級指標。

（3）控制變量。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展受到較多因素影響，除影響經(jīng)濟增長的兩大要素——人力和資本外，城鎮(zhèn)化率、對外開放度也是影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要因素，城鎮(zhèn)化率越高、對外開放度越大，表明該地區(qū)市場優(yōu)勢越突出，吸引外資能力越強。地區(qū)財政科技支出與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展密切相關，財政科技支出較多不僅反映出該地區(qū)科技研發(fā)投入大，還反映出政府對于創(chuàng)新投入的支持力度[12]。老齡化問題對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響也不可忽視。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，資本要素用地區(qū)外商直接投資占GDP 比重表示；人力要素用大專及以上學歷人群占6歲及以上人口比重表示；城鎮(zhèn)化率用城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總人口比重表示；對外開放度用地區(qū)貨物貿(mào)易進出總額占GDP 比重表示；財政科技支出用政府財政科技支出占GDP 比重表示；人口老齡化程度用地區(qū)65 歲及以上人口占總人口比重表示。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文采用省級面板數(shù)據(jù)進行實證研究，樣本期為2011—2018年，鑒于數(shù)據(jù)可得性，最終選取我國30個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)作為樣本。人力資本水平、城鎮(zhèn)化率、財政科技支出、人口老齡化程度數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒，對外開放度、外商直接投資數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計年鑒，部分缺漏值采用線性插值法補齊。為解決變量單位不一致問題，對部分變量進行對數(shù)化處理。各變量的描述性統(tǒng)計結果見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

2 實證分析

2.1 基準回歸結果

表2 分別展示了固定效應模型和隨機效應模型的估計結果，其中，列（1）和列（3）為未加入控制變量的估計結果，列（2）和列（4）中加入了全部的控制變量。由列（1）和列（3）結果可知，數(shù)字金融水平對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有顯著的正向影響，且在5%和1%的水平上顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展水平能有效促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。在引入控制變量后，數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)依然顯著為正，且在固定效應模型下，數(shù)字金融水平的系數(shù)值、t值以及R2均有一定程度的上升。這說明在加入控制變量后，估計結果得到了明顯的改善，數(shù)字金融水平的提升促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

表2 基準回歸結果

外商直接投資規(guī)模（Fdi）對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進作用，引入外資不僅可以拉動國內(nèi)投資增加，增加就業(yè)崗位，還可以帶來先進的技術，對國內(nèi)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生知識溢出效應，提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力，從而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。另外，估計結果顯示，對外開放度（Open）對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生顯著的抑制作用，說明我國對外開放的紅利逐漸消失，在開放程度擴大的同時產(chǎn)生了許多經(jīng)濟發(fā)展亂象，如資源過度開放、環(huán)境深度破壞，經(jīng)濟實現(xiàn)了快速增長但質(zhì)量并沒有提高。城鎮(zhèn)化率（Urban）對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生顯著的正向影響，城鎮(zhèn)化率的提高為居民提供了更多的就業(yè)機會，促進居民消費尤其是服務消費的發(fā)展，鼓勵人才集聚和知識共享，改善了產(chǎn)業(yè)結構，從而推動經(jīng)濟發(fā)展邁向新階段。人力資本水平（Hum）和財政科技支出（Sci）的系數(shù)為正但不顯著。人口老齡化程度（Old）的估計結果并不穩(wěn)健，沒有表現(xiàn)出明顯的影響趨勢，而隨著出生率的降低，人口結構趨向老齡化將是經(jīng)濟發(fā)展中不可忽視的問題。

2.2 穩(wěn)健性檢驗

為確保估計結果可靠，本文采用替換解釋變量和刪除極端樣本兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗，分別用數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度替代數(shù)字金融指數(shù)。在替換核心解釋變量后，數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度的系數(shù)均顯著為正?？紤]到寧夏、甘肅、青海、新疆的發(fā)展相對落后，各項指標波動和偏離程度較大，本文剔除這4 個省份后再進行回歸。同樣地，在剔除夏、甘肅、青海、新疆這4 個省份的樣本后，結果與基準回歸保持一致。兩種檢驗結果均證明基準回歸結果是穩(wěn)健的（見表3）。

表3 穩(wěn)健性檢驗

2.3 區(qū)域異質(zhì)性分析

2.3.1 按數(shù)字金融發(fā)展水平劃分

各地區(qū)數(shù)字化發(fā)展程度不同，經(jīng)濟基礎較好的沿海地區(qū)往往在數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度等方面領先于內(nèi)陸地區(qū)；部分內(nèi)陸地區(qū)由于通信設備、交通條件等因素的影響，其數(shù)字化發(fā)展并沒有在經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮突出作用，因此，數(shù)字金融水平對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用可能存在異質(zhì)性。本文依據(jù)2011—2018年30個省份數(shù)字金融指數(shù)年平均值，將30 個省份劃分為高數(shù)字金融水平地區(qū)和低數(shù)字金融水平地區(qū)，結果見表4。

表4 按數(shù)字金融發(fā)展水平劃分的異質(zhì)性檢驗

表4的估計結果顯示，在數(shù)字金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有促進作用，系數(shù)在5%水平上顯著，而在數(shù)字金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，盡管數(shù)字金融發(fā)展水平系數(shù)仍然為正，但影響并不顯著。數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的推動作用在高數(shù)字化水平地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯，在低數(shù)字化水平地區(qū)則受到限制。這表明只有當一個地區(qū)數(shù)字化水平發(fā)展到一定程度時，數(shù)字金融才能發(fā)揮其提高經(jīng)濟增長質(zhì)量的作用。究其原因，高數(shù)字化水平地區(qū)無論是基礎設施，還是人力、資本等要素均要優(yōu)于數(shù)字化水平低的地區(qū)；并且隨著高數(shù)字化水平地區(qū)數(shù)字金融和經(jīng)濟的快速發(fā)展，強大的“虹吸效應”會進一步擴大地區(qū)間差異，高數(shù)字化水平地區(qū)內(nèi)部還會產(chǎn)生知識溢出效應，使自身數(shù)字化技術和創(chuàng)新能力不斷提升，從而形成良性循環(huán)，增強了數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。除此之外，高數(shù)字化水平地區(qū)樣本的回歸結果中，部分控制變量系數(shù)和顯著性也優(yōu)于全樣本，財政科技支出系數(shù)為正且顯著。

2.3.2 按城鎮(zhèn)化水平劃分

由基準回歸結果可知，城鎮(zhèn)化水平是影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。城鎮(zhèn)化水平的高低不僅反映了城市規(guī)模，也側面反映出一個城市的綜合能力，城鎮(zhèn)化率較高的地區(qū)往往擁有諸多優(yōu)勢，例如更高的消費能級、發(fā)達的服務業(yè)、更多的人才，由資源優(yōu)勢引起的正外部性和規(guī)模效應使得區(qū)域間異質(zhì)性更加明顯。本文以城鎮(zhèn)化率中位數(shù)為界限，將30 個省份劃分為高城鎮(zhèn)化率地區(qū)和低城鎮(zhèn)化率地區(qū)，并檢驗不同城鎮(zhèn)化水平下數(shù)字金融發(fā)展水平對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，結果見表5。

表5 按城鎮(zhèn)化水平劃分的異質(zhì)性檢驗

在高城鎮(zhèn)化率地區(qū)，數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生顯著正向影響，而在城鎮(zhèn)化率較低的地區(qū)這種影響則不顯著。城鎮(zhèn)化率直接影響一個地區(qū)的人力資本和城市規(guī)模，城市人口越多，人力資本越充裕，與之相配套的教育、工業(yè)產(chǎn)業(yè)也越發(fā)達，人口、技術的集聚為數(shù)字金融的發(fā)展提供了源動力。城市規(guī)模則會產(chǎn)生外部規(guī)模效應，城市規(guī)模越大，消費市場、服務業(yè)發(fā)展越完善，可以為數(shù)字金融發(fā)展提供更優(yōu)質(zhì)的平臺，從而助力數(shù)字金融促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

2.4 中介效應檢驗

基準回歸和穩(wěn)健性檢驗結果表明，數(shù)字金融發(fā)展水平會促進經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提高，因此，分析中介效應的前提條件成立。從理論分析來看，數(shù)字金融可以通過提高消費總量和優(yōu)化消費結構兩種渠道促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，本文構建中介效應模型來檢驗是否存在消費總量擴張和結構優(yōu)化效應，中介效應模型如下所示：

其中，Zit為中介變量，其余變量含義與基準回歸模型一致。中介變量包括居民消費總額和消費結構。居民消費總額用分地區(qū)居民人均消費支出表示；消費結構則基于居民發(fā)展與享受型消費占居民總消費的比重計算得出。由于2013年之前僅單獨統(tǒng)計城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費結構，尚未綜合統(tǒng)計總體情況，因此，本文僅考慮城鎮(zhèn)居民消費結構，用城鎮(zhèn)居民發(fā)展與享受型消費占比表示總體情況。發(fā)展與享受型消費是指人們在生存消費得到滿足后，追求更好、更高物質(zhì)和精神需求而產(chǎn)生的消費，具體包括交通通信、教育文化娛樂、醫(yī)療保健和其他用品及服務。同時有研究指出，當前由于房價上漲速度過快，加上居民住房需求已基本得到保障，許多新增的住房消費更多是一種投資而非消費行為，將住房消費納入居民總體消費中會極大地高估居民的消費需求，在考察消費擴張效應時，應當去除住房消費的影響。因此，本文在消費擴張效應模型中，分別考察包含住房消費和未包含住房消費兩種情況；在消費結構優(yōu)化效應模型中，總消費仍使用包含住房消費的情況。中介效應模型回歸結果見表6。

表6 中介效應估計結果

在消費總量擴張效應的兩種模型中，數(shù)字金融發(fā)展水平以及消費總量的系數(shù)均顯著為正，通過了中介效應檢驗。這表明數(shù)字金融可以通過刺激消費總量提升來促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，無論是否包含住房消費，數(shù)字金融均可以推動消費需求增加，并最終實現(xiàn)經(jīng)濟增長質(zhì)量的提升。消費結構優(yōu)化效應模型中，數(shù)字金融發(fā)展水平和消費結構的系數(shù)同樣顯著為正，驗證了前文的結論，數(shù)字金融不僅可以推動消費總量提升，還可以優(yōu)化消費結構，提高居民發(fā)展與享受型消費占比。數(shù)字金融基于信息技術，為非實物型服務消費提供更優(yōu)越的發(fā)展平臺，例如線上醫(yī)療、網(wǎng)絡教育等，居民有更多的機會享受無接觸消費服務，擴大了服務消費在居民消費中的占比，由消費結構的優(yōu)化升級帶動經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提升。同時，三個模型均通過了Sobel 檢驗，證明消費總量擴張以及消費結構優(yōu)化在數(shù)字金融促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的過程中發(fā)揮部分中介效應，消費提質(zhì)擴容是數(shù)字金融影響經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要渠道。

2.5 內(nèi)生性問題處理

數(shù)字金融促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的基準回歸模型可能存在內(nèi)生性問題。其一，反向因果。數(shù)字金融能促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，而經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提高也會反過來推動地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展。經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量較高的地區(qū)往往有較好的經(jīng)濟基礎和產(chǎn)業(yè)結構，消費能力強、服務業(yè)發(fā)達為數(shù)字金融提供更大的發(fā)展空間。其二，遺漏變量。影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的因素有很多，例如本文沒有考慮到的人均受教育年限、人口撫養(yǎng)比等因素。由于無法將所有影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的因素都加入控制變量集中，解釋變量可能與擾動項相關，從而導致內(nèi)生性問題。本文借鑒Bartik（2009）[13]、易行健和周利（2018）[14]的方法，構建“Bartik instrument”，以數(shù)字金融發(fā)展水平滯后一階指數(shù)與一階差分值的乘積為工具變量。在引入工具變量后，運用面板2SLS法進行估計，結果見表7。可以看出，數(shù)字金融發(fā)展水平系數(shù)為正且在5%水平上顯著，數(shù)字金融能顯著推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，證明了前文回歸結果的穩(wěn)健性和可靠性。

表7 工具變量回歸

3 結論與啟示

本文實證檢驗了數(shù)字金融發(fā)展水平對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，并從消費提質(zhì)擴容視角研究了數(shù)字金融影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的渠道，得出以下結論：（1）數(shù)字金融發(fā)展水平提升能顯著促進經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量提高，且其細分指標中的覆蓋廣度和使用深度對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展也具有顯著正向影響。（2）數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響程度在不同地區(qū)存在異質(zhì)性。在數(shù)字金融發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率較高的地區(qū)，數(shù)字金融能積極推動經(jīng)濟發(fā)展向高質(zhì)量邁進；而在數(shù)字金融發(fā)展水平相對較低的地區(qū)，數(shù)字金融無法有效發(fā)揮其提升經(jīng)濟增長質(zhì)量的作用，表明數(shù)字金融的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展效應存在一定的“門檻”。究其原因，數(shù)字化發(fā)展程度和城鎮(zhèn)化率較低的地區(qū)，其基礎設施、流通業(yè)、市場規(guī)模都相對薄弱，技術型人才缺失，數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響受到諸多因素的限制。（3）數(shù)字金融可以通過刺激消費總量和優(yōu)化消費結構兩種渠道促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。金融數(shù)字化緩解了流動性約束，降低了居民消費成本，刺激消費需求提升；同時，數(shù)字金融為服務消費提供更多的平臺和機遇，便利了服務消費渠道，優(yōu)化居民消費結構，進而通過促進消費總量和質(zhì)量的提升助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

提高數(shù)字金融普及程度、推動金融數(shù)字化是經(jīng)濟由“粗放式”發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展邁進的重要途徑。基于實證分析結果，本文得出如下啟示：（1）重視數(shù)字普惠金融在經(jīng)濟發(fā)展中的作用，順應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展潮流，緊握數(shù)字普惠金融發(fā)展機遇，加大數(shù)字金融技術研發(fā)力度，培養(yǎng)數(shù)字金融人才，提高創(chuàng)新能力，通過數(shù)字金融賦能國內(nèi)大循環(huán)，全面激發(fā)數(shù)字金融發(fā)展?jié)摿?。?）加快數(shù)字基礎設施建設，尤其是數(shù)字化程度相對較低的地區(qū)，縮小地區(qū)間“數(shù)字鴻溝”，為數(shù)字金融發(fā)展創(chuàng)造良好的基礎和環(huán)境。結合區(qū)塊鏈、云計算、人工智能等技術，改善數(shù)字金融發(fā)展基礎條件。（3）在推動數(shù)字金融發(fā)展的基礎上，加快培育新型消費，促進數(shù)字消費發(fā)展，鼓勵生產(chǎn)者運用5G、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術，加快實體商業(yè)數(shù)字化、智能化改造；滿足個性化、定制化消費需求，提高服務消費供給水平，促進傳統(tǒng)企業(yè)向平臺化、數(shù)字化轉型升級。通過消費提質(zhì)擴容實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。