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浅谈湖北数字普惠金融与高质量经济发展的关系 王鹏摘要：以湖北省12个市的数据为样本，通过构建空间计量模型测度2005-2017年湖北省各市数字普惠金融指数对高质量经济发展指数的影响结果表明，湖北省当前的高质量发展水平存在空间相关性，数字普惠金融对高质量经济发展的作用明显;而通过效应分解发现，湖北金融科技创新活动对周边城市存在空间溢出效应，这表明省政府可以通过发挥省会城市的金融科技优势，带动周边城市经济发展，从而实现地区乃至整个湖北省经济的协调发展关键词：湖北;数字普惠金融;高质量经济发展;空间计量模型一、引言随着近年来全球经济进入新平庸时期，每一个不同的经济体都需要构建一个“更平衡、更公平、更繁荣”的社会格局中国在2013年的国务院常务会议中发表了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题》文件，该文件中首次提到了“发展普惠金融”而自2013年至今，全国各省市都一致地以“推动普惠金融的发展，促进经济高质量地发展”的方针实行该计划时至今日，我国的普惠金融项目取得了前所未有的成就，但同时发展中传统普惠金融的弊端与缺点也逐一暴露出来，高业务成本、人力资源昂贵以及网点普及率不够的问题使得传统金融机构对普惠金融业务望而却步。

而近几年互联网金融和数字化技术的崛起，普惠金融的发展遇到了新机遇2016年1月，国务院在召开常务会议时发布了《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》文件，该文件中提出了未来几年利用互联网技术发展数字普惠金融业务，从而直接或间接促进经济高质量发展，形成与2020年底建成全面小康社会相匹配的的普惠金融服务与保障体系数字普惠金融与传统普惠金融业务的区别在于，其能利用互联网技术和征信体系的数据集中优势，快速收集数据与匹配对象，从而实现高效率、低成本的适用原则但由于数字普惠金融的诞生时间较短，有关数字普惠金融的运行机制与监管机制尚不健全因此，提升普惠金融服务人员的金融服务水平、收入水平以及构建相关的征信体系成为了发展数字普惠金融的当务之急湖北作为华中经济发展靠前的省份，其近年来经济增速位于全国前列，然而湖北省经济在高速发展的同时也带来了很多问题，比如经济效率地下、产业结构失调等目前，湖北省正处于经济转型的重要时期，高质量发展成为省内经济发展的最新指向，数字普惠金融在湖北的发展刚刚起步因此，深刻理解数字普惠金融对湖北省内经济高质量发展具有怎样的作用效果成为湖北省管理者最关心的问题，这些将是本文研究的重点。

二、文献综述数字普惠金融作为普惠金融的进一步深入，研究其如何促进经济增长与其对经济增长之间的关系，同样脱离不了普惠金融对缩小城乡居民收入之间差距的关系研究而针对普惠金融与减少贫困、增加收入的相关研究，是以国外的相关研究为基础的Mckinnon早在1973年就指出：在发展中国家中，金融抑制现象是非常普遍的，而这种现象很容易导致信贷资源的分配不均衡，从而不利于经济的发展Greenwood 和 Jovanovic（1990）通过构建动态模型来描述与探究金融发展与城乡收入差距之间的关系，并发现二者之间的动态关系服从“倒U型”分布Galo和Zeira（1993）从金融体制的建立与完善的角度进行分析，发现其对缩小城乡收入差距有着积极的作用Dollar 和 Kraay（2002）通过收集相关92个国家的数据，并基于此通过实证分析发现金融发展不仅有利于经济社会的发展，更能减少贫富差距，促进社会公平Kama和Adigun（2013）通过对尼日尼亚国内普惠金融发展情况进行研究，发现不完善的金融基础设施和匮乏的信息技术知识，严重阻碍了尼日尼亚普惠金融的发展Diniz等（2012）以巴西为例，通过分析生物识别和移动支付等新技术的应用，得出若利用以上技术对在边缘和贫困地区的人们进行推广和应用，将有利于该地区享受到基本的金融服务。

Bagli和Dutta（2012）通过对目前印度的普惠金融发展状况经行分析，提出利用银行模式为印度的普惠金融发展提供新思路，同时该条建议能够满足印度非银行客户和贫困人口的基本金融需求在普惠金融与经济增长关系研究上，国内外的研究都不多国内学者多数采纳国外学者和国际性组织提出的框架，根据中国实际情况和数据可获得性进行调整王婧等（2013）在研究二者关系时，通过从金融服务范围和使用情况角度建立了一个韩6个具体指标的指标体系，从而计算出2002-2011年我国的普惠金融发展指数焦瑾璞（2015）在遵循GPFI方案的前提下，结合我国实际情况对普惠金融发展指数的描述增加了一些指标，例如农户贷款获得率、农户取款服务点覆盖率以及农业保险存在率等，构建了一个由19个指标构成的体系，从而对2013年全国各省的普惠金融发展水平进行测度宋汉光等（2014）以二十国集团的国家自2005至2012年的面板数据作为研究对象，通过研究发现作为自变量，普惠金融水平相对于金融发展深度，对经济增长起到更重要的作用，同时普惠金融水平在发展中国家中发挥的作用比在发达国家中更明显杜强等（2016）通过选取8项指标综合衡量了2006-2013年我国31个省市以及自治区的普惠金融发展水平，其结果表明东部普惠金融水平明显高于中西部地区，同时发现普惠金融发展水平对经济发展的作用是呈现“倒U型”分布的。

李涛等（2016）通过研究跨国跨地区的截面数据，以构建个人存款账户、投资资金来源中银行占比以及企业贷款比率等10个指标对普惠金融发展指数进行描述，并发现发展中国家中绝大多数指标对经济增长有显著性的影响;而对于发达经济体中，个人金融服务指标例如个人账户占比、借記卡使用率对经济增长有副作用，造成该结论的原因可能是因为边际效益低于标边际成本数字普惠金融方面，对数字普惠金融发展水平进行测度和研究的文献很少张晓燕（2016）将互联网第三方支付额占GDP比重纳入数字普惠金融指标体系，从而与历年来大多学者研究普惠金融指标是不考虑互联网金融的行为相区分二十国集团于2016年出版的《G20普惠金融指标体系改进版》在原有指标体系的基础上补充了部分指标，其中包含使用数字支付的老年人和中小企业比例、每万名成年人使用移动支付交易比例等2016年7月，由北京大学互联网金融研究中心、上海新金融研究院以及蚂蚁金服集团组成了专项课题组，利用蚂蚁金服中有关的数字普惠金融的数据，编制了“北京大学数字普惠金融指数（2011-2015）”，该指数体系包含覆盖广度指数、使用深度指数以及数字化程度指数三个以及指标以及下辖的24个二级指标，从而计算出2011-2015年全国各省市的数字普惠金融指数。

三、湖北经济高质量发展水平综合评价指标体系的选取从基本意义上来讲，金碚（2018）提出“在经济学上，高质量发展是为了能够更好地满足人民不断增长的物质文化真实需要的经济发展结构、方式和动力状态从理论上，经济高质量发展不仅需要保证供给有效性和发展公平性，还需要注重生态文明建设和人民的全面发展从实践上，不仅追求高质量发展的过程与当前状态，还要追求高质量发展的结果与发展潜力综合考虑现阶段中国经济建设存在的实际问题，并结合新时代中国经济高质量发展的指导思想与理念，从创新、协调、绿色、开放和共享五个方面归纳经济高质量发展的逻辑主线一）对经济高质量发展综合评价体系构建通过选取创新、协调、绿色、开放、共享5个维度的30个具体指标构建高质量发展综合评价体系，如表1所示二）测度结果为了同时从时空双维度考察湖北省各地级市经济高质量发展水平的变化趋势，我们采用定基极差熵值法对2005-2017年湖北省12个地级市的高质量发展水平进行测度（见表2）表2中数据表明，样本期间各地级市的高质量发展水平逐年递增，呈现稳步上升的趋势对湖北全省以地级市为单位核算的经济高质量发展水平，从2005年到2017年的对比如下图所示：从图1可以看出，湖北省各地级市的平均发展水平存在明显的不均衡。

武汉市发展水平最高，而且平均增速也位居全省之首;黄石、随州等城市高质量发展指数超过0.5，而黄冈、鄂州等城市发展水平较低，孝感的高质量发展指数最低，仅为0.41这种高质量发展水平在空间上存在着某种空间异质性四、湖北数字普惠金融发展对经济高质量发展的影响——基于空间计量的实证分析由第三章可知，湖北经济高质量发展水平在空间上存在某种空间异质性，因此用传统的计量方法研究数字普惠金融指数对经济高质量发展水平的影响可能会存在误差，因此本文选择利用空间计量经济模型来对湖北数字普惠金融指数对经济高质量发展水平的影响进行研究一）空间计量模型的构建从第三章的分析可以看到，湖北省12个地级市的高质量发展水平之间存在着某种空间相关性传统计量分析假设横截面空间单元之间不存在空间相关性，Anselin（1988）的研究表明，空间数据几乎都存在一定程度的空间依存性，忽视这种空间相关性有可能引起实证结果的偏误空间计量模型在本文中的作用是通过分析数字普惠金融发展在不同空间上的依赖性与异质性而数字普惠金融下辖大量指标，当不同空间单元的二级指标发生变化时，空间依赖性能够很好的反映出该指标在不同空间中对因变量的相似影响之处;而空间异质性则是管饭存在于各种经济活动中。

由于空间效应的设定前提不同，典型的空间计量模型主要分为三种，三种模型的基本形式如下：（1）空间滞后模型（SLM），该模型着重反映出自变量之间的内生相互作用，公式如下：（2）空间误差模型（SEM），该模型着重反映出自变量之外的误差项之间的交互作用，公式如下：（3）空间杜宾模型（SDM），该模型是在对SEM的基础上进行改进，构造出一个既能考虑被解释变量的空间滞后项，又能考虑解释变量的空间滞后项的一种模型，公式如下：式中yit表示区域i在t时期的被解釋变量，xit表示1k维的解释变量，wij为空间权重矩阵，和表示随机误差项，和分别表示空间效应和时间效应通过比较上述三种空间计量模型，发现空间杜宾模型是更具有广义性质的模型，因此本文采用空间杜宾模型Anselin（1988）提出，空间滞后项的相关系数不为0时，回归系数有偏，通过总效应的分解才能准确反映解释变量对被解释变量的影响运用空间偏微分方法可以将空间效应分解为直接效应与空间溢出效应，但需要多次抽样，计算过程较为复杂本文则借鉴LeSage和Pace（2009）的方法，公式如下：（二）模型的選取实证分析之前，需要对三种模型的适用性进行判断首先采用拉格朗日乘数（LM）检验判断是否需要引入空间变量，结果显示，无论是时间固定效应还是空间固定效应，LM检验结果均在统计上是显著的，说明SDM模型无法退化为SLM模型，也不能退化为SEM模型。

在结合Wald检验和Hausman检验结果的基础上，我们选取时间空间双固定SDM模型三）变量说明被解释变量为湖北省各地级市的高质量发展指数，前文已经测度核心解释变量为数字普惠金融指数，已有研究通常采用基于网络搜索热度构建的情绪指数和基于结构化数据构建的金融科技指标体系来衡量其发展水平前者采用关键词表测度金融科技情绪的发展，但概念变化过快容易导致“不尽完善”与“疲于更新”的两难境地;且金融创新经常赋予传统词语以新的语义，难以真实体现金融科技发展水平郭峰等（2019）采用金融科技企业交易账号的底层数据，从覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度构建的数字普惠金融体系，更能全面反映我国金融科技发展状况因此，本文选取北京大学互联网金融中心在2019年发表的中国数字普惠金融发展指数作为金融科技发展的代理变量控制变量包括金融发展水平、人力资源水平、人均财政支出和人均固定资产投资水平四）回归结果分析运用空间杜宾模型分析湖北省数字普惠金融对高质量发展的影响，实证结果见表3从表3中可以看到，数字普惠金融对湖北省经济高质量发展的影响作用显著为正，说明数字普惠金融对湖北省各地级市的。