李 梦 雨

数字普惠金融作为集数字金融和普惠金融于一身的新金融业态，是指利用数字科技提高金融的包容性，使各类社会群体，特别是欠发达地区、小微企业和低收入者，可以以较低成本获得便捷的金融服务。由于数字普惠金融具有覆盖广、种类多、成本低等特点，因此，在助力经济高质量发展的各个领域取得了显著成就。一方面，数字普惠金融打破了传统金融只愿意为“金字塔顶端”的人群提供服务的“魔咒”，使得数量广大的“长尾群体”也能享受到金融的好处，推进了城乡和区域的协调发展，有助于发展成果由人民共享。(1)滕磊、马德功：《数字金融能够促进高质量发展吗?》，《统计研究》2020年第11期，第80-92页。另一方面，数字普惠金融以人工智能、大数据、云计算、区块链等数字技术为依托，各类创新型金融产品层出不穷，降低了金融服务的成本，增强了金融机构的风控能力，在鼓励大众创业、万众创新，赋能绿色发展、开放发展等方面，起到了助推器的作用。(2)唐松、伍旭川、祝佳：《数字金融与企业技术创新——结构特征、机制识别与金融监管下的效应差异》，《管理世界》2020年第5期，第52-66页。然而，不可忽略的是，虽然数字普惠金融具有较强的普惠性，但依然具有金融“嫌贫爱富”的特征。许多“三农”客户由于缺少基本的金融和科技知识，而被数字普惠金融拒之门外；不少偏远地区由于缺乏必要的金融基础设施，致使数字普惠金融业务难以开展。此外，社会信用体系不完善、数字化人才供给不足也使得数字普惠金融在发达地区的发展速度和质量都远高于欠发达地区。事实上，虽然大多数文献认为数字普惠金融是经济高质量发展的有效助推器，但也有不少研究指出它对贫困地区发展质量的支持效果明显不足，甚至可能提升贫困发生的概率、加深多维贫困的程度。(3)何宗樾、张勋、万广华：《数字金融、数字鸿沟与多维贫困》，《统计研究》2020年第10期，第79-89页。为探究数字普惠金融能否对经济高质量发展的各个维度具有显著的正面影响，这一作用究竟是“锦上添花”还是“雪中送炭”，本文利用2011-2018年中国275个地级及以上城市的数据，基于“五大发展理念”构建多层次经济高质量发展测度体系，分析数字普惠金融在城市经济高质量发展之中的作用机理，讨论在不同经济规模、融资约束和人力资本的城市中上述影响的差异，在此基础上分析教育投资对数字普惠金融影响经济高质量发展的调节作用，为优化数字普惠金融支持经济高质量发展的路径选择，实现金融和实体经济的“比翼双飞”提出对策和建议。

一、理论分析与研究假设

数字普惠金融基于其数字性和普惠性特征，从创新、协调、绿色、开放、共享等多个维度，全方位支持经济高质量发展。在创新发展方面，众多轻资产的科创企业由于缺乏抵押品而很难从传统金融渠道获得融资，但数字普惠金融依托数字科技，通过充分挖掘供应链和信息流的大数据，能够较好地识别科创企业的信用风险和市场风险，从而甄选出有投资价值的企业给予资金支持，有力地支持了大众创业、万众创新。(4)李梦雨、彭传旭、魏熙晔：《数字金融能否促进经济高质量发展——来自我国275个城市的经验证据》，《金融监管研究》2021年第11期，第97-114页。在协调发展方面，伴随着数字普惠金融持续向县域和乡村下沉，许多欠发达地区的贫困人口能够以较低成本获得必要的金融服务，使其可以更好地从事生产性活动，从而在一定程度上缩小区域和城乡差距，改善经济发展不平衡的问题。(5)孙继国、韩开颜、胡金焱：《数字金融是否减缓了相对贫困?——基于CHFS数据的实证研究》，《财经论丛》2020年第12期，第50-60页。在绿色发展方面，数字普惠金融通过有针对性地为环境友好型企业提供金融服务，打造“金融+产业+生态”的经营模式，促进产业结构向低碳高效方面转型升级，有利于“双碳目标”的早日实现，促进人与自然的和谐发展。在开放发展方面，数字普惠金融的数字支付和数字结算业务，为成千上万的企业开展国际贸易、进行跨国支付与结算提供便利；同时通过精准化用户画像、精细化风险定价、集约化业务流程，使大批国内外向型小微企业及时获取了金融支持，缓解了因贸易摩擦和疫情影响带来的外部冲击。在共享发展方面，第三方支付、众筹、大数据征信等服务大大增强了数字普惠金融的“金融宽化”功能，并通过引导资金向创造就业、降低收入差距、减少贫困等方面倾斜，实现了在做大蛋糕的同时分好蛋糕的目的。有鉴于此，本文得到假设1：数字普惠金融有助于城市经济发展质量的提升。

经济高质量发展涉及创新、协调、绿色、开放、共享等多个维度，这其中数字普惠金融最主要的影响途径是什么？虽然理论上数字普惠金融能够全方位助推经济高质量发展，但考虑到我国的国家性质和发展阶段，其对经济高质量发展的支持作用应主要体现在创新和共享这两个方面。首先，我国目前正处于经济增长动力由要素驱动向创新驱动的转变过程之中，但对于市场主体来说，创新活动的高风险、高投入、长周期和不可逆等特点，使企业融资面临诸多约束。数字普惠金融一方面基于大数据技术，缓解信息不对称问题，从而降低投资风险；另一方面通过场景重塑和模式变革，吸引中小投资者融入金融体系，增加资金供给渠道，从而减轻信贷扭曲程度。其次，数字普惠金融的普惠性和便捷性有利于提升各阶层人民的生活水平，实现发展成果由全民共享。第三方支付的普及提升了商业活动各个环节的支付与结算效率，催生了网购、直播带货、平台经济等新经济模式，使消费者足不出户就能满足大多数消费需求，同时降低了流通环节的诸多运营成本；供应链融资的创新缓解了农户、小微企业的融资难题，在解决担保问题的同时积累了大量信用数据，为数字经济的进一步发展奠定了数据基础。上述成果不仅提高了传统金融排斥人群的经济福利，而且普遍增加了人民群众生产生活的便利性，可以实现全体人民的共同富裕。有鉴于此，本文得到假设2：数字普惠金融主要藉由创新与共享两个渠道促进经济高质量发展。

数字普惠金融的特色在于其借助数字科技使金融具有包容性和靶向性，为长期受到金融排斥的中西部地区、农村地区提供必要的融资支持，缓解区域间的收入不平等、发展不平衡。(6)赵涛、张智、梁上坤：《数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据》，《管理世界》2020年第10期，第65-76页。但现实中数字普惠金融对经济高质量发展的支持力度却受到地方经济发展程度、融资可得性和人力资本等诸多条件的限制，致使数字普惠金融更多时候是“锦上添花”而非“雪中送炭”。这是因为在经济总量较大的城市，金融基础设施更加普及，营商环境、产权制度、法律体系也更加完善，这就具备了金融发展促进实体经济的基本前提；(7)Johnson S. H.,Mcmillan J.,Woodruff C.M.,“Property Rights and Finance”,American Economic Review,Vol.92,No.5(2002),pp.1335-1356.同时，融资可得性较高的城市，个人、企业与金融机构积累的数据更为丰富，信用环境更为优越，使数字普惠金融的业务开展更加顺畅；此外，人力资本较高的城市储备了更多金融和科技领域的高素质人才，在大数据、云计算、区块链、人工智能等科技的运用方面得心应手。因此，数字普惠金融对经济高质量发展的影响在不同地区之间的效果也是不平衡的，总体来说，对发达地区的促进作用高于欠发达地区。有鉴于此，本文得到假设3：在GDP总量较高、融资可得性较强、人力资本较丰富的城市，数字普惠金融对经济高质量发展的赋能效果更加显著。

既然数字普惠金融并非如大众所愿，对经济高质量发展起到“雪中送炭”的作用，那么如何才能缓解上述“马太效应”呢？由于金融本身具有“嫌贫爱富”的属性，我们不能仅仅通过行政指令促使其“反其道而行之”，这样不但可能降低金融机构的盈利性，而且极有可能增加运营风险，从而打击金融机构开展数字普惠金融业务的积极性。鉴于金融普惠性的发挥依赖于金融基础设施和金融人才，而数字鸿沟的消弭更需要普及金融和科技知识，因此，加大教育投资是引导数字普惠金融“雪中送炭”的有效措施。一方面，投资教育能够培养拓展金融业务、开发金融产品、研发数字技术的专门人才，进而增强金融服务的靶向性、提升资金运用效率、加大业务辐射范围；另一方面，加大教育投入能够广泛提升个体的学习能力和认知能力，使偏远山区的低收入群体也能及时更新知识结构，掌握数字普惠金融所需的基本知识和技能，为新型金融产品和业务的渗透和下沉打下良好的群众基础；此外，教育投资不同于物质资本投资，不受边际回报率递减的困扰，而且具有较强的正外部效应，人才的流动使一个城市的教育投资增加，不仅有助于本地数字普惠金融效果的发挥，而且有利于邻近城市甚至是全国各地的经济高质量发展。因此，我们有理由认为，加大教育投入能够提升数字普惠金融赋能经济高质量发展的效果。有鉴于此，本文得到假设4：教育投资对数字普惠金融影响经济高质量发展具有调节效应，增加教育投资有助于数字普惠金融“雪中送炭”作用的发挥。

二、研究设计

(一)模型设定

第一，检验数字普惠金融能否促进经济高质量发展，建立回归模型(1)：

qualityit+1=α+βdigfinit+γctrlit+εit

(1)

其中qualityit为i城市在第t年的经济高质量发展水平；digfinit为i城市在第t年的数字普惠金融发展水平，在后文回归中，既包括数字普惠金融总指数(aggre)，又包括覆盖广度(breadth)、使用深度(depth)和数字化程度(digi)三个子指数；ctrlit为控制变量组；εit为随机误差项。

第二，检验数字普惠金融是否经由创新与共享两个途径促进经济高质量发展，为此我们将式(1)中的被解释变量替换为创新、协调、绿色、开放、共享五个子维度的指数进行回归，从而确定在上述五个维度中究竟哪些维度起主要作用。

第三，检验数字普惠金融对城市经济高质量发展的影响是“锦上添花”还是“雪中送炭”。本文首先以城市GDP对数值的中位数(lngdp)将总样本分为GDP高低两个子样本，然后以金融机构年末贷款余额与城市GDP之比的中位数(loan)将总样本分为融资可得性强弱两个子样本；最后以每万人在校大学生数的中位数(hum)将总样本分为人力资本多少两个子样本，并进行分组后数字普惠金融回归系数的差异性检验，从而识别数字普惠金融是否在经济更发达、融资可得性更好以及人力资本更丰富的城市中，对经济高质量发展的促进作用更大。

第四，检验教育投资在数字普惠金融影响经济高质量发展之中是否起到了调节作用，建立回归模型(2)：

qualityit+1=α+βeduit+γdigfinit+φeduit×digfinit+φctrlit+εit

(2)

其中eduit为i城市在第t年教育投资占城市GDP之比。如果edu与digfin交乘项的回归系数显著为正，则说明加大教育投资能够促进数字普惠金融助力城市经济高质量发展。

(二)指标构建

1.被解释变量：经济高质量发展水平

本文使用层次分析法测度城市经济高质量发展水平，其中一级指标包括创新、协调、绿色、开放、共享5个方面，17个二级指标如表1所示。值得说明的是，在协调这一维度，由于本文使用的是城市级别的数据，囿于数据的可得性，城乡内部的协调程度未能很好地予以度量。

表1 城市经济高质量发展的测度体系表

续表1 城市经济高质量发展的测度体系表

在确定各级指标的权重时，本文运用主客观相结合的方法，对5个一级指标平均赋权，然后使用熵权法为每个二级指标赋权。

2.核心解释变量：数字普惠金融发展水平

北京大学数字金融研究中心自2017年起，定期公布“北京大学数字普惠金融指数”。该指数包含覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度，采用对数形式的功效函数对初始指标进行无量纲化处理，利用变异系数法和层次分析法进行赋权，以2011年为基年对所有指标进行算术平均加权，最终合成我国省级、城市和区县三个层次的数字普惠金融总指数与分指数。鉴于此指数的权威性和认可度较高，本文选取地级及以上城市的数据来衡量我国数字普惠金融发展水平。

3.控制变量

本文选取第三产业占城市GDP之比(serve)、每平方公里公路总里程(road)、城市生产总值的对数值(lngdp)、城市固定资产投资的对数值(lnfix)、城市总人口的对数值(lnpopu)等作为控制变量，用以反映产业结构、基础设施、经济总量、资本存量和人口规模等城市特征。

(三)数据说明

本文以2011-2018年中国275个地级及以上城市为研究样本，其中城市经济高质量发展测度体系中的17个二级指标、每万人在校大学生数、教育投资占比以及控制变量的数据来自《中国城市统计年鉴》；数字普惠金融数据来自《北京大学数字普惠金融指数(第二期，2011-2018年)》。(8)北京大学数字金融研究中心自2017年起，每两年公布一次数字普惠金融指数。鉴于2021年公布的北京大学数字普惠金融指数(第三期，2011-2020年)中城市级别的数据在本文成稿时尚不可得，故选用2011-2018年作为样本研究期间。在数据处理方面，本文首先删除了数据严重缺失的城市样本，然后运用直线函数插补法填充缺失值，最后对样本数据中的变量(不含虚拟变量)进行1%的缩尾处理，最终得到2 200个观测值。

三、实证结果分析

(一)基准回归

本文首先利用式(1)检验数字普惠金融能否促进经济高质量发展，估计结果如表2所示。其中第(1)-(3)列的解释变量为数字金融总指数，分别使用混合面板模型、面板固定效应和面板随机效应进行回归，F检验和Hausman检验的结果说明应使用面板固定效应模型。第(4)-(6)列的解释变量分别为数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度。本文控制了城市层面的变量特征，并使用个体和时间双固定效应。由表2可知，无论是以数字普惠金融总指数还是3个分指数为核心解释变量，回归系数均为正，除数字化程度的显著性水平为10%外，其他回归结果均具有1%的显著性，说明数字普惠金融确实能够促进经济高质量发展。此外，从控制变量的回归系数来看，地区生产总值与经济高质量发展正相关，固定资产投资和地区总人口与经济高质量发展负相关，第三产业占比和每平方公里公路总里程对经济高质量发展的影响尚不明显。

表2 基本回归结果表

(二)稳健性检验

为保证研究结果的可靠性，本文对式(1)进行内生性检验。对于遗漏变量问题，本文采用个体与时间双固定效应，并将所有解释变量滞后一期，因此在一定程度上控制了因遗漏变量导致的内生性问题。对于双向因果关系问题，本文借鉴既有文献，以互联网宽带接入用户数与年末总人口的比值(internet)作为工具变量，使用两阶段最小二乘法进行内生性处理。(9)谢绚丽、沈艳、张皓星、郭峰：《数字金融能促进创业吗?——来自中国的证据》，《经济学》2018年第4期，第1557-1580页。此外，本文还将式(1)扩展为动态面板模型，使用差分GMM与系统GMM方法进行回归。具体估计结果如表3所示。表3中的第(1)-(2)列为使用两阶段最小二乘法的回归结果。数字普惠金融业务的开展依赖于互联网的普及，因此该工具变量与数字普惠金融正相关；同时互联网普及率与本文构建的经济高质量发展指标相关性不高，故而满足外生性要求。弱工具变量检验结果验证了工具变量的选择合理性。在第二阶段的回归结果中，数字普惠金融的系数显著为正，说明其确实促进了经济高质量发展。表3中的第(3)-(4)列为使用差分GMM和系统GMM方法的回归结果，二者均通过了二阶差分无自相关检验和工具变量有效性检验，并且数字普惠金融的回归系数也显著为正，这再次支持了假设1的结论。

表3 内生性问题的检验结果表

(三)影响路径

数字普惠金融是否主要通过促进创新和共享来助力经济高质量发展，是本文要验证的第二个问题。鉴于此，我们运用熵权法构造了创新、协调、绿色、开放、共享五个分指数，用其分别对数字普惠金融发展水平进行回归，结果如表4所示。

表4 影响机制的回归结果表

续表4 影响机制的回归结果表

由表4可知，仅有创新和共享两个回归方程中aggre的系数显著为正，说明数字普惠金融的发展有助于创新发展和共享发展。在协调、绿色、开放三个回归方程中，aggre的系数不显著，有的甚至为负，这意味着现阶段数字普惠金融还没有对区域与城乡之间的协调发展、人与自然和谐的绿色发展以及解决内外联动问题的开放发展起到显著影响。

(四)异质性分析

为考察数字普惠金融对经济高质量发展的影响究竟是“锦上添花”还是“雪中送炭”，本文基于地区经济总量、融资可得性和人力资本对全样本进行分组回归，具体结果如表5所示。

表5 分组回归结果表

表5中的第(1)-(3)列为不同经济总量下数字普惠金融对经济高质量发展的影响。虽然第(1)列与第(2)列aggre的回归系数均显著为正，但在高经济总量组这一系数更大，回归系数的差异性检验也印证了上述结论。表5中的第(4)-(6)列为不同融资可得性下数字普惠金融对经济高质量发展的影响。类似的，尽管数字普惠金融在融资可得性高低两组中的回归系数均为正，并具有1%的显著性水平，然而二者的数值大小却有所不同，融资约束低的地区明显高于融资约束高的地区，说明数字普惠金融在融资可得性高的城市对经济高质量发展的正面影响更为明显。表6中的第(7)-(9)列为不同人力资本水平下数字普惠金融对经济高质量发展的影响。我们通过直接比较两组中aggre的回归系数，以及通过加入人力资本虚拟变量与数字普惠金融的交乘项进行回归系数差异性检验均可知，在人力资本较高的城市，数字普惠金融对经济高质量发展的促进程度更高。以上三组回归均说明，数字普惠金融在经济总量大、融资可得性强和人力资本存量多的“发达”城市，对经济高质量发展的支持效应更为明显，因此其“锦上添花”的作用大于“雪中送炭”。

(五)调节作用

本文利用式(2)，在回归方程中加入教育投资占比与数字普惠金融的交乘项，来检验教育投资能否对数字普惠金融影响经济高质量发展产生调节作用，从而缓解其“马太效应”。具体结果如表6所示。

表6 调节作用回归结果表

续表6 调节作用回归结果表

表6中的第(1)-(4)列的核心解释变量分别是数字普惠金融总指数与三个分指数。从中可以看出，反映教育投资程度的变量edu在四个回归方程中的系数均显著为正，说明加大教育投资有助于经济高质量发展的实现；更为重要的是，教育投资与数字普惠金融总指数和分指数的交乘项的回归系数也显著为正，说明加大教育投资有利于数字普惠金融对经济高质量发展正面作用的发挥，从而验证了教育投资的调节作用。

四、结论与启示

数字普惠金融的兴起极大地影响了我国经济发展和人民生活，成为金融服务延伸和下沉的重要手段，也是提升城市经济发展质量的有效途径。数字普惠金融对经济高质量发展的影响是否在欠发达地区更加明显？如何拓展数字普惠金融的应用场景和服务范围，使之更有利于城市经济高质量发展？为解答以上问题，本文运用2011-2018年中国275个地级及以上城市数据，首先构建城市经济高质量发展指标体系，然后研究数字普惠金融对城市经济高质量发展的影响程度和作用途径，进而讨论数字普惠金融对不同类型城市经济高质量发展的影响差异，最后检验教育投资在其中所起到的调节作用，主要结论如下：第一，数字普惠金融对城市经济高质量发展的影响更多的是“锦上添花”而非“雪中送炭”，它在经济总量较大、融资可得性较强和人力资本较高的城市赋能经济高质量发展的效果更加明显；第二，数字普惠金融对城市经济高质量发展的促进效果主要通过提高创新驱动能力、支持全民共享发展这两个维度发挥作用；第三，增加教育投资能够提升数字普惠金融支持经济高质量发展的水平，这一调节作用在数字普惠金融及其覆盖广度、使用深度和数字化程度中均表现显著。

本文的研究结论具有如下政策启示：第一，提升城市数字普惠金融的发展水平，引导金融资源配置到经济发展的重点领域和薄弱环节；同时增加数字普惠金融的创新力度和共享程度，全方位、多角度地推进经济高质量发展。第二，基于数字普惠金融在各城市的发展基础，实施差异化发展战略。对于经济基础较好的城市，发挥其基础设施、数字技术、人力资本等优势，构建多元化、多层次的数字普惠金融体系；对于经济基础相对较差的城市，增加政策倾斜、普及金融和科技知识，引导金融资本、数字资源流向欠发达地区，多角度、多维度提升数字普惠金融的覆盖率和包容性。第三，加大教育投入，一方面提升小微企业、农户和低收入群体的金融素养，有针对性地对其进行金融知识普及，另一方面培养和引进高水平的金融和科技人才，提升金融从业者的数字普惠金融专业知识技能，实现通过教育改善数字普惠金融赋能经济高质量发展的目的。第四，完善产权制度和要素市场化配置机制。通过制度环境建设吸引资金流向“三农”“小微”等长尾群体，为经济高质量发展提供制度保障；发挥数据要素在经济发展中的作用，通过提高数据要素的供给质量、加快数据要素的市场化流通、创新数据要素的开发利用机制等方式，为经济高质量发展提供新动力、新引擎。