马红梅，赵志尚

(贵州大学 a.经济学院; b.马克思主义经济学发展与应用研究中心;c.公共管理学院， 贵州 贵阳 550025)

一、引言

习近平总书记于2017年在第五次全国金融工作会议上明确指出：“金融是实体经济的血脉，为实体经济服务是金融的天职，是金融的宗旨，也是防范金融风险的根本举措。”[1]但与此同时，金融排斥在世界各地都很普遍。金融排斥指经济实体被主流金融排斥，中小企业和低收入群体无法享受正常金融服务。它是导致国民经济衰退和国民收入差距扩大的重要因素，并严重影响实体经济发展[2]。

虽然普惠金融的概念自2005年就已经被联合国正式提出，但由于传统普惠金融仍然无法脱离以营利为目的的传统金融机构，最终导致普惠金融服务出现“外热内冷”现象。在杭州举行的G20峰会上，数字普惠金融的概念首次正式提出。中国在电子商务和支付技术方面处于世界领先地位，在发展数字普惠金融方面具有巨大优势。随着我国经济发展进入新常态，研究数字普惠金融与实体经济发展关系显得尤为重要。

本文在合理汲取和科学借鉴现有研究成果的基础上，主要做了以下研究：一是基于动态面板数据模型系统GMM估计方法，重点评价数字普惠金融发展与我国实体经济发展的关系，突破现有研究视角局限性；二是基于门限效应，讨论数字普惠金融对我国不同区域实体经济发展的影响差异；三是强调数字普惠金融影响我国实体经济发展过程中的消费需求和技术创新的重要传导作用，深化对需求驱动和创新驱动战略定位的认识。

二、文献回顾

数字普惠金融是我国实体经济发展和中国特色社会主义建设的重要推力，传统金融的实体网点服务成本高、覆盖面窄等缺点，在一定程度上影响了我国实体经济的健康发展。随着大数据时代到来，科技企业依靠数字技术实现金融赋能，推动银行等传统金融机构转型升级，从而进一步推动金融机构更好地支持实体经济发展；同时，数字普惠金融为金融资源的供需提供了良好的平台，增加了金融资源供给，有效整合了利用率低的金融资源[3-4]。

我国对数字普惠金融的研究一直走在世界前列，特别是在北京大学于2016年发布了《北京大学数字普惠金融指数(2011—2015年)》(1)北京大学互联网金融研究中心课题组：《北京大学数字普惠金融指数(2011—2015年)》，2016年。后，国内很多学者开始通过这套数字普惠金融指数来进行实证研究，覆盖各个研究领域。从现有研究成果来看，国内数字普惠金融的相关研究大多侧重分析其对经济发展质量的影响。蒋长流等以2011—2016年258项城市指标面板数据为基础，建立衡量城市经济发展质量的综合指标体系，阐述高质量经济发展内涵，从创新驱动角度探讨普惠金融实施和经济高质量发展的内在机制[5]。由于数字普惠金融提出时间较短，目前关于数字普惠金融与区域异质性的研究相对较少。徐子尧等发现数字普惠金融能通过改善区域信贷资源分配及提高居民消费数量和质量，促进区域创新能力提高[6]。

国内关于数字普惠金融对实体经济发展影响的文献相当有限。成学真等研究发现，数字普惠金融对促进实体经济发展具有重要作用，而传统金融、消费水平、科技创新在传播中也发挥一定作用，但都具有一些隐性特征[7]；郭锦辉认为要发展数字普惠金融，必须在金融创新与风险防范之间取得良好平衡，让普惠金融更好地服务实体经济[8]；盛明泉等研究结果显示，数字普惠金融对实体企业“脱实向虚”存在抑制作用[9]；钟凯等研究结果发现，数字普惠金融对实体企业金融化具有一定的抑制作用[10]。

现有文献几乎都是研究数字普惠金融与经济增长和收入差距之间的关系，并且大多学者研究的“经济”主要是指GDP。而服务实体经济是我国金融发展的出发点和落脚点，若数字普惠金融不能与我国实体经济发展相匹配，那么经济发展可能很快产生“脱实向虚”的不良趋势，目前许多发达国家产业空心化恰恰体现在这点上[11]。同时，这些研究主要是理论分析和总体分析，鲜有进行深入实证检验。

为了弥补上述不足，本文从我国实体经济发展的角度进行了研究，并基于2011—2018年31个省份(不包含中国台湾、中国香港和中国澳门)的面板数据进行回归分析。运用系统GMM估计方法和门限与中介效应检验，对东中西部地区数字普惠金融对实体经济发展的影响进行实证分析，以期为新时代我国实体经济的持续发展提供相应的政策建议。

三、理论分析

(一)数字普惠金融界定

普惠金融的内涵可以概括为在传统金融的基础上，更加公平包容地为全社会各阶层提供更全面的金融服务体系。随着移动互联网技术和普惠金融深度交叉，普惠金融也步入了一个数字化和快速发展的时期。《G20数字普惠金融高级原则》中提出，数字普惠金融提倡以数字技术来推动普惠金融发展。

与传统的普惠金融一样，数字普惠金融也是一个多维概念[12]。因此，数字普惠金融度量可以参考传统的“普惠金融”多维指标体系的设计并添加相关指标。北京大学数字金融中心建立了“中国数字普惠金融指标体系”，为我国数字普惠金融研究提供数据支持。指标体系使用了3个维度：覆盖范围、使用深度和数字水平，以全面衡量2011年至2018年省、市和县级数字普惠金融的发展水平。

(二)数字普惠金融对实体经济发展的作用机制

数字普惠金融能有效打破地域局限，为边远贫困地区企业提供金融服务，满足资金需求，促进中小企业发展，使资本发挥更有效的作用，优化金融资源配置效率，提高实体经济发展水平[13]。随着我国经济结构的转变，消费对GDP增长的贡献率由2011年的51.6%逐步提高到2019年的57.8%，投资对GDP增长贡献程度从2011年的54.2%下降到2019年的31.2%。所以数字普惠金融将有效地促进我国消费，促进实体经济发展。数字普惠金融有助于利用移动互联网和大数据技术来构筑健全的信用系统，获取尽可能多的融资信息，增加了信息透明性，通过数字普惠金融为创新型产业注入大量资金，增加科技创新产出，推进实体经济结构转型升级。从长远看，数字普惠金融可以通过技术创新进一步推动实体经济的发展。

(三)数字普惠金融的区域异质性特征

近年来，数字普惠金融实现跨越式发展[14]。当然，各区域在发展数字普惠金融方面存在一定差距，包括金融发展对实体经济影响，可能在各区域表现出不平衡，特点是区域异质性。产业结构、科技投入、消费需求和基础设施的地区差异将导致实体经济发展的异质性效应，一般来说，数字普惠金融的发展水平越高，它对实体经济的带动作用就越显著。

四、研究设计

(一)模型构建

采用系统GMM估计方法来进行基准回归，既解决了弱工具变量的问题，又解决了内生性问题，而且提高了估计效率，本文建立的基准回归模型如下：

REi,t=α0+α1REi,t-1+α2DIFIi,t+βXcontrol+γt+δt+εi,t

(1)

其中，i和t分别代表省份和年份，RE代表实体经济发展水平，DIFI代表数字普惠金融发展水平，Xcontrol为一组控制变量，εi,t为未观测随机误差项。

1.中介效应检验

本文重点研究消费需求和科技创新在数字普惠金融对实体经济影响过程的中介效应，中介效应模型及检验过程如下：

REi,t=η0+η1REi,t-1+θ1DIFIi,t+θ2CDi,t+ηjXi,t+γt+δt+εi,t

(2)

CDi,t=κ0+θ3DIFIi,t+κjXi,t+γt+δt+εi,t

(3)

REi,t=η0+η1REi,t-1+μ1DIFIi,t+μ2TIi,t+ηjXi,t+γt+δt+εi,t

(4)

TIi,t=κ0+μ3DIFIi,t+κjXi,t+γt+δt+εi,t

(5)

其中，CD是反映区域消费水平的中介变量，TI是反映区域科技创新水平的中介变量。

2.门限效应检验

数字普惠金融对我国实体经济发展影响是否存在门限特征？为此，笔者继续对其进行测试，并借鉴Hansen(2000)门限模型。由于具体门限数目未知，假设为单一门限模型，门限计量模型设置如下：

REi,t=νi+ο1DIFIi,t·I(index≤ρ)+ο2DIFIi,t·I(index>ρ)+σXcontrol+εi,t

(6)

其中，DIFI表示数字普惠金融发展程度；Xcontrol为相互对应的控制变量；下标i和t分别代表省份和年份。本文选取的门限变量为数字普惠金融发展指数对数，I(·)是一个指示函数，ρ是一个对应的门限值。

(二)变量选取

本文基于我国省级面板数据，研究数字普惠金融与我国实体经济发展的关系。

1.被解释变量

实体经济发展(RE)。自2008年美国金融危机以来，实体经济的发展就成为经济领域的热门话题。美联储将实体经济定义为不包括房地产和金融行业的国民经济，本文将房地产和金融业的产出数据从GDP中剔除，以反映全省实体经济的发展水平。

2.解释变量

数字普惠金融(DIFI)。本文采取北京大学数字金融研究中心2019年公布的数字普惠金融发展指数作为对各个省份数字普惠金融发展程度的评价标准。

3.中介变量

居民消费需求(CD)。消费是拉动经济的“三驾马车”之一，是实体经济发展重要动力。本文选取社会消费品零售总额来代表各省的消费需求。

科技创新程度(TI)。科技创新是带动实体经济发展的重要动力，能有效促进产业升级。专利授权是衡量科技创新成就的指标。因此，我们使用每个省的专利申请数量来代表每个省的科技创新水平。

4.控制变量

产业结构状况(IS)。产业结构优化将直接影响资源配置的效率，产业结构优化将提高资源配置效率和产出能力，最终促进地方实体经济发展。在本文中，第二产业增加值代表了区域实体经济的产业结构。

技术投入水平(R&D)。科学技术是经济增长的第一生产力，技术投入将直接影响一个国家实体经济发展的质量和可持续性，本文选取了代表地方技术投入水平的省级研发经费。

固定资产投资(FI)。投资水平的提高意味着区域吸引资本的能力得到增强，实体经济中的固定资产加速形成；投资水平以整个社会的固定资产投资为代表。

基础设施建设(IC)。基础设施建设给实体经济创造了基础性的发展环境，是影响地区实体经济增长的重要环节。基础设施建设以铁路、公路和水路运输线路总里程量来进行表述。

(三)描述性统计

为了统一量纲，对每个变量进行对数处理。本文使用的是我国31个省份(中国港澳台地区除外)2011—2018年的数据，数字普惠金融发展指数来源于北京大学数字金融中心和数据库，其他的数据来自国家统计局、国家统计年鉴、省统计局、省统计年鉴和省政府网站，表1显示了处理变量后的基本描述统计信息。

表1 变量描述性统计

五、实证检验

(一)基准回归分析

估计结果如表2所示，AR(2)大于10%，表明该模型可以有效地克服内生性问题。Sargen检验结果表明，模型中工具变量的选择是合理的，因此系统GMM方法是评估数字普惠金融对我国实体经济发展影响的最合适方法。表2的结果表明，实体经济发展的一级滞后对当前实体经济的发展有重大影响。回归系数为0.583 0，表明前一时期我国实体经济的发展对当前实体经济的发展具有显著的促进作用。基准回归结果表明，数字普惠金融可以增加金融供给，扩大金融覆盖面，更加有效地引导资本向实体经济流动，从而促进实体经济的发展。

表2 基准回归估计结果

从控制变量来看，我国产业结构对实体经济的发展具有显著的促进作用，这得益于我国产业结构逐步优化。技术投资对我国实体经济的发展具有显著的促进作用，表明近年来技术投资的不断增加刺激了我国企业的研发和创新活动，对实体经济的发展具有积极的推动作用。固定资产投资对于我国实体经济发展的负面影响明显，这可能是由于我国的固定资产投资很大一部分属于房地产投资，然而本文中金融和房地产不属于实体经济，因此这可能正是固定资产投资对我国实体经济发展产生显著负面影响的重要原因之一。基础设施建设对我国实体经济发展具有显著积极影响，多年来，我国的基础设施建设不仅直接促进了工业的发展，也间接促进了第一产业和第三产业的发展。

由于我国不同地区数字普惠金融发展水平与实体经济发展水平存在显著的差异，本文将样本数据分为东部、中部和西部3个区域，表2最后三列为3个地区的回归结果。总体而言，中西部地区数字普惠金融对实体经济发展起到了重要推动作用，西部地区积极作用大于中部地区。虽然东部地区数字普惠金融对实体经济发展也有正向影响，但系数仅为0.027，且正向影响不显著，因此数字普惠金融对欠发达地区实体经济的发展具有强大推动作用。三大区域的AR(2)大于0.1，也就是说，残差没有二阶以上自相关，同时Sargen大于0.1，表明没有过度识别的工具变量，这也验证了模型的合理性。3个区域实体经济发展一阶滞后项对当前实体经济发展产生显著影响，表明3个区域之前实体经济发展对当前实体经济发展具有显著的促进作用。

从控制变量来看，产业结构优化对促进三大区域实体经济发展具有重要作用。技术投资对东西部地区的实体经济发展有显著的正面影响，但对中部地区的影响不大，这可能是中部地区经济转型过程中阶段性问题造成的；固定资产投资对东中西部地区实体经济发展有负面影响，特别是对东西部地区的负面影响更加显著，可能是由于房地产在固定资产投资中比重较高；基础设施建设能促进3个地区实体经济发展，但却只有中部地区具有显著的促进作用，这可能是由于东部地区的早期发展和长期建立的基础设施所致，但西部地区由于起步较晚，基础设施仍处于开发阶段，所以只有中部地区具有显著的促进作用。

综上所述，数字普惠金融在促进实体经济发展方面具有一定作用，并且由于地区差异，其促进作用也有所不同，它使中西部地区获得更多金融服务，为促进实体经济发展发挥更大作用。因此，中西部地区应加快发展数字普惠金融，进一步促进实体经济发展。

(二)中介回归分析

如表3的回归结果所示，数字普惠金融在促进消费者需求方面具有重要作用。全样本的回归结果显示数字普惠金融的系数显著，说明在消费需求最终得到控制后，数字普惠金融对实体经济的影响仍然显著，但是θ2不显著，而θ3显著，需要进行Sobel检验。结果表明Sobel检验结果是显著的，说明消费需求是具有一定中介传导效应的，即数字普惠金融水平的提高会刺激消费需求，从而有效推动实体经济的发展。

表3 消费层面中介机制检验

从不同地区来看，东、中、西部地区的消费需求具有一定的传导功能。其中，中部地区数字普惠金融水平的提高可以扩大消费需求，从而促进实体经济的发展；西部地区θ1、θ2、θ3均显著，消费需求存在着部分中介效应；东部地区数字普惠金融水平提高可以促进实体经济的发展，但这种促进最终会受到消费需求的影响而受到抑制，即消费需求的传导效应表现为一种遮掩效应。这可能是由于东部地区逐渐老龄化，医疗、教育、住房等方面消费支出相应增加，无法有效促进实体经济的增长。

表4回归结果所示，数字普惠金融在促进技术创新方面发挥重要作用。全样本回归结果表明数字普惠金融系数显著，这表明技术创新最终被控制后，数字普惠金融对实体经济发展作用仍显著；但是μ2不显著，而μ3显著，需要进行Sobel检验。结果显示Sobel检验结果显著，表明技术创新具有一定中介传导效应。

表4 科创层面中介机制检验

从不同区域来看，中西部科技创新都有一定传导作用。中部地区μ2、μ3显著，μ1不显著，科技创新存在完全的中介效应；东部地区Sobel检验结果不显著，科技创新不存在中介效应；西部地区数字普惠金融水平的提高可以有效促进实体经济发展，但这种促进最终会因受到科技创新的影响而受到抑制，科技创新的传导作用表现为遮掩效应。虽然东部地区不断加大科技创新投入，但我国的“双创”政策实施时间相对较短，且由于东部地区处于全国乃至全世界科技创新的最前沿，科技创新突破相对缓慢，存在一定滞后性；短时间内，西部欠发达地区自主创新能力仍显不足，高层次创新人才短缺，导致西部地区创新能力不能有效地推动实体经济发展，西部地区促进实体经济转型升级的能力不足。

(三)门限回归分析

在分析数字普惠金融对我国实体经济发展的门限特征时，为保证门限估计的准确性，采用Hansen(2000)bootstrap方法依次对模型的门限数进行测试，得到P值，具体数值见表5。

表5 门限效应估计结果

由表5可以看出，除中部地区双门限在5%水平上显著外，其余的单门限和双门限在1%水平上显著，而三门限不显著。因此，可以认为数字普惠金融对我国实体经济发展影响具有双重门限效应。因此本文将采用双门限效应模型来分析数字普惠金融对我国实体经济发展的非线性影响。

表6提供门限回归基本结果，表6列(1)显示，数字普惠金融对我国实体经济发展驱动作用存在一定的门限效应，在以双门限划分的3个阶段中，数字普惠金融与我国实体经济的发展正相关，显著性水平为1%，且相关系数随数字普惠金融指数上升而上升，说明发展数字普惠金融总体上有利于我国实体经济的发展。

表6列(2)～列(4)将全国划分为东中西部地区，实证结果显示分组回归中门限效应仍然存在。我国数字普惠金融在空间分布上的“发展鸿沟”，使东中西部地区数字普惠金融对实体经济发展影响方面仍然存在显著差异。在东部地区，数字普惠金融发展起步较早，普及度高，在各个阶段对实体经济积极影响均显著高于中西部，然而随着数字普惠金融发展指数进一步提高，其效果逐渐趋于减弱而显示“收敛效应”。这可能是因为随着数字普惠金融发展规模逐渐扩大，其风险因素也逐渐积累，从而不利于实体经济发展；前文系统GMM基准回归结果显示东部地区数字普惠金融发展对实体经济发展促进作用不显著，这可能也是因为当前东部地区面临的风险因素逐渐增多。而在中西部地区，虽然数字普惠金融的正向影响远小于东部地区，但不可否认的是数字普惠金融给西部地区实体经济带来难得的发展机遇，通过借助数字普惠金融数字化高和可得性强的优势，中西部实体经济得以越过传统金融等各方面限制，使自身发展潜力得到进一步激发，显示加速发展态势，所以其推动作用随数字普惠金融发展而扩大，与之相对应，系统GMM模型中西部地区的推动效果显著大于东部地区，其中西部地区的影响系数最高。

六、结论建议

本文基于2011—2018年31个省份的面板数据，结合北京大学数字普惠金融发展指数，为数字普惠金融在促进实体经济发展中的实际作用提供实证证据。此外，运用中介效应模型和门槛回归模型，从需求驱动和创新驱动的角度分析了数字普惠金融对实体经济发展影响的内在机制、非线性传导路径和异质性。本文的主要结论如下：

一是数字普惠金融有助于促进我国实体经济发展，数字普惠金融的持续发展对我国实体经济产生积极影响的基本结论经过一系列检验仍然有效；

二是数字普惠金融对实体经济发展的带动作用存在双门限，只有跨过门限，才能发挥更大的带动作用。进一步分析表明，由于数字普惠金融在不同区域存在发展差距，数字普惠金融对我国实体经济发展非线性影响在东部地区中存在“收敛门限”，而在中西部地区中则体现为“加速门限”。

三是从传导渠道来看，整体上消费需求和科技创新在数字普惠金融驱动我国实体经济发展的传播机制中起到中介作用。从分区域层面来看，数字普惠金融能够通过扩大消费需求和激励科技创新影响实体经济，但东部地区消费需求传导作用表现为遮掩效应，科技创新在东部地区不存在中介效应，而在西部地区传导作用同样也表现为遮掩效应。

基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，提升数字普惠金融服务实体经济的效率。数字普惠金融业态作为服务实体经济发展的重要组成部分，应当进一步加强与改善互联网通讯环境、支付结算体系和服务体系。同时，简化数字普惠金融为实体经济服务的工作流程，构建数字普惠金融信用评估体系，更好地为中小企业和科技企业服务，提升为实体经济服务的能力。

第二，应加强数字普惠金融基础设施的建设，推动我国数字普惠金融的区域协调发展。与东部地区相比，中西部地区在信息技术方面较为落后。增加对中西部地区信息化建设的投入，对中西部地区的实体经济，特别是中小企业和科技型企业，给予适当补贴，降低金融排斥群体互联网接入成本，进一步促进我国数字普惠金融的协调发展。

第三，因地制宜发展数字普惠金融，促进数字普惠金融和区域实体经济协调发展。由于数字普惠金融对实体经济发展的影响会受到产业结构、基础设施、固定资产投资等诸多因素制约，各地要根据自身发展特点设计相应的数字普惠金融发展模式。促进数字普惠金融与区域实体经济发展的良性互动，实现中国实体经济长期稳定健康发展。

第四，关注数字普惠金融给消费带来的影响机制，运用数字普惠金融来刺激内需。有必要增强消费金融业务在数字普惠金融中的作用，完善数字消费金融的运行机制，引领资本向实体经济流转。同时，数字普惠金融具备了门槛较低、传播容易、隐藏性强等特点，这就导致了金融机构与消费者之间关联度变高，为消费者增添了新的投资风险。因此，政府及其他金融监管部门要尽快出台相关法律政策，保障消费者在数字普惠金融中的相应权益，更好地发挥数字普惠金融促进消费的作用。

第五，建立健全多维高效的数字普惠金融体系，更好地服务于技术创新。数字普惠金融不同于传统金融，它具有数字化、低成本、覆盖面广等特点。因此，要构建多元化的数字普惠金融体系，推出更有利于技术创新的金融产品和服务，更好地服务实体经济发展。

第六，强化多元化监管机制，防范数字普惠金融的潜在风险。进一步加强金融准入监管，对行业进行分类和混合，明确行业准入门槛，推进社会信用调查体系建设。同时，借助“监管沙箱”(2)划定一个范围，即“盒子”，对在“盒子”里面的企业，采取包容审慎的监管措施，同时杜绝将问题扩散到“盒子”外面。和渗透监管模式，可以最大限度地防范和解决数字金融领域潜在的金融风险。