數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響
——基于空間杜賓模型的研究

曾燕萍，蔣楚鈺，崔智斌

（1.國際關(guān)系學(xué)院 經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院，北京 100091；2.中央財經(jīng)大學(xué) 信息學(xué)院，北京 102206；3.中國人民大學(xué) 財政金融學(xué)院，北京 100872）

一、引言

數(shù)字金融是基于數(shù)字技術(shù)的金融創(chuàng)新活動。從2004 年支付寶賬戶體系上線到2013 年余額寶開張，再到中央銀行數(shù)字貨幣逐漸落地，中國數(shù)字金融在過去十幾年得到快速發(fā)展，不僅成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要部分，更是引領(lǐng)全球數(shù)字金融的一面旗幟。中國已經(jīng)是許多數(shù)字金融企業(yè)的全球領(lǐng)導(dǎo)者。根據(jù)畢馬威（KPMG）發(fā)布的《2019 年全球金融科技100 強(qiáng)》，中國共有10 家金融科技公司或科技企業(yè)在金融科技企業(yè)50 強(qiáng)榜單中，其中螞蟻金服蟬聯(lián)榜首，京東數(shù)科（京東金融母公司）、度小滿金融分別列居第三位和第六位。此外，根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心構(gòu)建的數(shù)字金融指數(shù)（郭峰等，2020），2011—2018 年間中國數(shù)字金融業(yè)務(wù)實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，2011 年各省數(shù)字金融指數(shù)的中位數(shù)為33.6，到2018 年增長到294.3，指數(shù)值年均增長36.4%，中國數(shù)字金融快速的增長趨勢由此可見一斑。在快速增長的同時，中國數(shù)字金融發(fā)展程度也存在地區(qū)差異，東部地區(qū)發(fā)展遙遙領(lǐng)先中西部地區(qū)，但是這種地區(qū)差異性在不斷地縮小。

移動支付是中國最突出的數(shù)字金融業(yè)務(wù)（黃益平和黃卓，2018）。2012—2020 年間中國的移動支付業(yè)務(wù)在交易數(shù)量和交易金額方面都不斷增長，尤其是2014 年以來迎來“井噴式”擴(kuò)大，一直到2020 年仍保持增長態(tài)勢。根據(jù)Wind 數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，2012 年銀行共處理移動支付業(yè)務(wù)5.4 億筆，金額僅2.3 億元，2020 年移動支付業(yè)務(wù)筆數(shù)和金額分別增加到1232.2 億筆和432.2 萬億元。中國移動支付業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)增長主要與以下兩點原因有關(guān)：一是移動支付加速與電商平臺的融合滲透，在電商平臺日益發(fā)展健壯的同時推動了支付工具的使用；二是數(shù)字技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了移動支付場景的實現(xiàn)，比如支付寶推出的刷臉支付功能大大簡化支付流程，提高移動支付效率。2019 年9 月中國人民銀行在《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019—2021）》中強(qiáng)調(diào)進(jìn)一步增強(qiáng)金融業(yè)科技應(yīng)用能力；2021 年3 月發(fā)布的《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》再次提出“增強(qiáng)金融普惠性，有序推進(jìn)金融創(chuàng)新，穩(wěn)妥提升金融科技水平，加快金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”等發(fā)展目標(biāo)?？梢姡瑪?shù)字金融仍是未來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點。

當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。研究表明，2001—2017 年間，中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)以1.6%的年均增長率穩(wěn)步提升，且在2012 年以后開始轉(zhuǎn)向“質(zhì)量型”導(dǎo)向（聶長飛和簡新華，2020）；但省際差異較大，并呈現(xiàn)明顯的空間分布差異，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展集中分布在沿海地帶，總體呈現(xiàn)“東高西低，南高北低”的布局（方大春和馬為彪，2019）。

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的血脈，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展離不開金融的創(chuàng)新驅(qū)動及金融對實體經(jīng)濟(jì)的有效支持。其中，數(shù)字金融是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域和重要動力。數(shù)字金融以數(shù)字技術(shù)作為支撐，通過場景、數(shù)據(jù)和結(jié)合金融創(chuàng)新產(chǎn)品來補(bǔ)足傳統(tǒng)金融服務(wù)的短板，能夠充分發(fā)揮“成本低、覆蓋廣、效率高”的優(yōu)勢，降低金融服務(wù)門檻和服務(wù)成本，顯著擴(kuò)大金融服務(wù)范圍（Sarma 和Pais，2011；Lu，2018），進(jìn)而改善中小微企業(yè)的融資環(huán)境，提高社會金融資源配置效率（王馨，2015；黃益平和黃卓，2018），進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。事實也表明，隨著中國數(shù)字金融的快速發(fā)展，中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)也在穩(wěn)步提升，且呈現(xiàn)相似的地區(qū)差異②在數(shù)字金融快速增長的同時，與中國大多數(shù)經(jīng)濟(jì)特征一樣，中國的數(shù)字金融發(fā)展程度在地區(qū)間也存在一定差異。長三角地區(qū)，特別是杭州市和上海市的市轄區(qū)在縣域數(shù)字金融排行榜中基本壟斷了前20 強(qiáng)，一些中部省市的數(shù)字金融指數(shù)發(fā)展迅速，出現(xiàn)“中部崛起”趨勢，而東北和西部的部分地區(qū)則相對增長放緩（郭峰等，2020）。。那么，數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展二者之間是否存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)？

關(guān)于數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，已有研究表明，數(shù)字金融有助于緩解融資約束（顧海峰和楊立翔，2018；Yin et al，2019），促進(jìn)創(chuàng)業(yè)和就業(yè)（Labaye 和Remes，2015；謝絢麗等，2018；何婧和李慶海，2019；李德山等，2021），促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和提高區(qū)域創(chuàng)新效率（Hsu et al，2014；唐松等，2020；熊雯婕和殷鳳，2020；聶秀華等，2021），增加居民消費（易行健和周利，2018；張勛等，2020），創(chuàng)造農(nóng)村金融需求（傅秋子和黃益平，2018），帶來減貧效應(yīng)（黃倩等，2019；李建軍和韓珣，2019；溫玉卓和劉楠；2021），并促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（蘇任剛等，2020）。部分學(xué)者則直接探討了數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長的作用。張勛等（2019）基于中國家庭追蹤調(diào)查的微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展帶來了創(chuàng)業(yè)機(jī)會的均等化，顯著提升家庭收入，促進(jìn)了中國的包容性增長；錢海章等（2020）基于省級面板數(shù)據(jù)，利用雙重差分法發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和地區(qū)創(chuàng)業(yè)推動了經(jīng)濟(jì)增長，且該正向作用在城鎮(zhèn)化率低和物質(zhì)資本高的省份中更顯著。

目前，圍繞數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究較少。理論方面，何宏慶（2019）提出數(shù)字金融契合了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對金融創(chuàng)新的要求，是推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力；薛瑩和胡堅（2020）認(rèn)為金融科技有助于發(fā)揮資源配置效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)，提升傳統(tǒng)金融業(yè)服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力，推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。實證檢驗中，賀健和張紅梅（2020）基于系統(tǒng)GMM（generalized method of moments）和門檻效應(yīng)模型，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在單一門檻的促進(jìn)作用，且在不同地區(qū)有著不同的促進(jìn)效果；滕磊和馬德功（2020）使用面板固定效應(yīng)模型也得到數(shù)字金融促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基本結(jié)論，其中的作用機(jī)制為數(shù)字金融通過緩解企業(yè)融資約束提升了區(qū)域創(chuàng)新水平和對外開放水平；蔣長流和江成濤（2020）基于258個地級以上城市的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過激勵中小企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，且該作用存在一定的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)門檻?？傮w而言，現(xiàn)有研究均認(rèn)可數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在正向作用。但是，已有文獻(xiàn)主要基于空間同質(zhì)性假設(shè)對二者之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析，未將空間異質(zhì)性和空間依賴性納入分析框架，因而對數(shù)字金融的空間溢出效應(yīng)缺乏相應(yīng)的討論。

本文將基于2011—2018 年中國30 個省份的面板數(shù)據(jù)③由于數(shù)據(jù)可獲得性的原因，不包括西藏和港澳臺地區(qū)。，利用空間杜賓模型實證檢驗數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)，并區(qū)分不同地區(qū)、數(shù)字金融結(jié)構(gòu)及城鎮(zhèn)化率的異質(zhì)性。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，基于數(shù)字金融和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展均存在空間關(guān)聯(lián)的特征事實，利用空間計量模型研究二者之間的關(guān)系；第二，考慮數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量之間可能存在反向因果關(guān)系，利用光纜路線長度作為工具變量緩解內(nèi)生性問題；第三，未直接采用《中國經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量發(fā)展報告》中的數(shù)值，而是在構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用縱橫向拉開檔次法對各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)進(jìn)而算得經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)主觀賦權(quán)、等權(quán)重的不足。

二、數(shù)字金融影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)理

高質(zhì)量發(fā)展是經(jīng)濟(jì)總量與規(guī)模增長到一定階段后，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、新舊動能轉(zhuǎn)換、經(jīng)濟(jì)社會協(xié)同發(fā)展、人民生活水平顯著提高的結(jié)果。其中，創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的第一動力，協(xié)調(diào)是高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生特點，綠色是高質(zhì)量發(fā)展的普遍形態(tài)，開放是高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，共享是高質(zhì)量發(fā)展的根本目標(biāo)（金碚，2018；高培勇，2019）。本文認(rèn)為，數(shù)字金融從以下5 個方面促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

首先，數(shù)字金融契合了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對創(chuàng)新的要求，是推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力。數(shù)字金融依托大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)手段，能夠充分發(fā)揮“成本低、覆蓋廣、效率高”的優(yōu)勢，對農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為（何婧和李慶海，2019）、微觀企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新（唐松等，2020），乃至地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度（謝絢麗等，2018）、創(chuàng)新效率（熊雯婕和殷鳳，2020）和技術(shù)創(chuàng)新水平（聶秀華等，2021）產(chǎn)生正向激勵作用。因此，數(shù)字金融能夠激發(fā)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的創(chuàng)新力。

其次，數(shù)字金融發(fā)展始終貫徹普惠性原則，助力地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)調(diào)性。數(shù)字金融的發(fā)展有可能以低成本優(yōu)勢，輻射到原來傳統(tǒng)金融服務(wù)無法惠及的地區(qū)，帶動這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展（郭峰等，2020）。研究表明，數(shù)字金融不僅能夠提高農(nóng)村居民收入（溫玉卓和劉楠，2021）、縮小城鄉(xiāng)收入差距（李建軍和韓珣，2019），還有利于貧困減緩，且相較于富裕群體，貧困群體能夠從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益更多，相較于發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對相對欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)貧困緩解的邊際貢獻(xiàn)更高（黃倩等，2019）。因此，數(shù)字金融總體有助于實現(xiàn)區(qū)域和城鄉(xiāng)層面的協(xié)調(diào)發(fā)展。

再次，數(shù)字金融能夠帶動綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，成為地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。一方面，數(shù)字金融有助于緩解融資約束，滿足綠色行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、設(shè)備改造等方面的融資需求，提高這類企業(yè)可用于投資的現(xiàn)金利用效率，從而提升綠色經(jīng)濟(jì)效率（郭靜怡和謝瑞峰，2021）；另一方面，數(shù)字金融可以通過建立資金引導(dǎo)機(jī)制精準(zhǔn)調(diào)解信貸資金流向，優(yōu)化資源配置，進(jìn)而助力綠色發(fā)展。例如，數(shù)字金融通過促進(jìn)技術(shù)密集型制造業(yè)發(fā)展有效降低實體經(jīng)濟(jì)單位GDP 能耗（段永琴等，2021）。

此外，數(shù)字金融發(fā)展能夠帶動新時代中國對外開放格局向更高水平和更高質(zhì)量邁進(jìn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，中國推行的法定數(shù)字貨幣具備安全、集約、匯率規(guī)避等優(yōu)勢，符合國際金融發(fā)展和國際貨幣體系改革的方向，有利于增加全球數(shù)字貨幣的公共物品供給，維護(hù)國際金融市場的穩(wěn)定，降低國際金融不確定性風(fēng)險（黃益平和黃卓，2018）。同時，中國可憑借自身在數(shù)字金融的發(fā)展優(yōu)勢，為數(shù)字金融發(fā)展落后的國家和地區(qū)提供必要金融支持，進(jìn)而推動國際數(shù)字金融體系構(gòu)建和改進(jìn)（馬述忠和郭雪瑤，2021）。數(shù)字金融發(fā)展為中國推動全球經(jīng)濟(jì)治理機(jī)制變革提供了重要機(jī)遇，有助于中國更高水平更高質(zhì)量的對外開放。

最后，數(shù)字金融促進(jìn)發(fā)展成果共享的能力機(jī)制形成。從金融的普惠性來看，數(shù)字金融能夠起到保障社會公平的作用，實現(xiàn)金融發(fā)展成果由廣大社會公眾共享。一方面，數(shù)字金融的發(fā)展有利于縮小區(qū)域和城鄉(xiāng)差距，促進(jìn)中國的包容性增長（張勛等，2019）；另一方面，數(shù)字金融可以通過促進(jìn)農(nóng)業(yè)向非農(nóng)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，提升工資性收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，促進(jìn)消費，進(jìn)而抑制數(shù)字鴻溝擴(kuò)大（張勛等，2021），助力構(gòu)建共同富裕格局。

綜上所述，本文認(rèn)為，數(shù)字金融有助于實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放和共享的平衡，從而推動經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量的內(nèi)涵式發(fā)展（圖1）。

圖1 數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)理

三、研究設(shè)計

（一）回歸模型設(shè)計

1.空間計量模型

在實際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中，任何一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動不可能獨立存在，不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)單元之間都會存在某種程度上的聯(lián)結(jié)與互動關(guān)系。已有研究也表明，不同地區(qū)之間的數(shù)字金融（余海華和張靜，2021）和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（聶長飛和簡新華，2020）均存在明顯的空間相關(guān)性。因此，本文采用空間計量模型實證檢驗數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)。

空間計量模型主要包括空間誤差模型（SEM）、空間自回歸模型（SAR）與空間杜賓模型（SDM）。模型一般表達(dá)式如式（1）所示：

其中：Yit為第t年第i個地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；ρ為被解釋變量的空間自相關(guān)系數(shù)；Xit為第t年第i個地區(qū)所有解釋變量的集合；β為相應(yīng)解釋變量的估計系數(shù)；γ為各解釋變量的空間自相關(guān)系數(shù)；Wij為第i和第j個地區(qū)的空間權(quán)重矩陣元素；μi和ξt分別為空間和時間固定效應(yīng)，uit為空間誤差項；λ為各擾動項的空間自相關(guān)系數(shù)。當(dāng)ρ=0，γ=0 時為SEM 模型；λ=0，γ=0 時為SAR 模型；λ=0 時為SDM 模型。

2.空間權(quán)重矩陣選取

林光平等（2005）認(rèn)為結(jié)合地理和經(jīng)濟(jì)距離能更好的研究地區(qū)間的空間相關(guān)性。因此，本文采用地理空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)空間地理權(quán)重矩陣W*。具體計算方法為：首先按式（2）構(gòu)建地理相鄰關(guān)系權(quán)重矩陣Wij；其次計算2011—2018 年中國30 個省份之間的人均差額，并取差額倒數(shù)構(gòu)建地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差異權(quán)重矩陣Eij［式（3）］；最后將地理空間權(quán)重矩陣Wij和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣Eij直接相乘得到W*［式（4）］。

（二）變量選取

1.被解釋變量

（1）經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（Growth）指標(biāo)體系構(gòu)建。對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，多數(shù)學(xué)者強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展必須秉持創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享的發(fā)展理念。其中，創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的第一動力，協(xié)調(diào)是高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生特點，綠色是高質(zhì)量發(fā)展的普遍形態(tài)，開放是高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，共享是高質(zhì)量發(fā)展的根本目標(biāo)（金碚，2018；高培勇，2019）。因此，基于新時代中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)理論，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文參考潘雅茹和羅良文（2020）的做法從創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展和共享發(fā)展5 個一級指標(biāo)、11 個二級指標(biāo)和19 個三級指標(biāo)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系（表1）。

為彌補(bǔ)多數(shù)文獻(xiàn)主觀、等權(quán)等方式賦權(quán)重的不足，以及全面反映經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的各個側(cè)面，在構(gòu)建好經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步采用縱橫向拉開檔次法對各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。縱橫向拉開檔次法是一種適用于面板數(shù)據(jù)的客觀賦權(quán)法，其確定權(quán)重系數(shù)的原則是在面板數(shù)據(jù)上最大可能地體現(xiàn)各被評價對象的差異（聶長飛和簡新華，2020）。具體計算方法如下：

首先利用縱橫向拉開檔次法確定各指標(biāo)的權(quán)重。令w=(w1，w2，…，wm)T為各個指標(biāo)的權(quán)重值向量，xij(tk)為第i個省份第j個指標(biāo)在第tk年度經(jīng)過極值處理法得到的值；在時刻tk，取評價對象的綜合評價函數(shù)為，則各評價對象之間的差異σ2可用公式（5）表示。接下來通過求解式（6）的規(guī)劃問題可算得指標(biāo)權(quán)重系數(shù)向量w。

其中：σ2表示yi(tk)的總離差平方和；H為m×m階對稱矩陣。

其次，以2011 年為基期，利用功效系數(shù)法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（王小魯?shù)龋?019）。具體公式為

其中：xij(tk)和sij(tk)分別表示第i個省份第j個指標(biāo)在tk年度的原始值和標(biāo)準(zhǔn)化值；min[xj(t1)]和max[xj(t1)]分別表示各省份第j個指標(biāo)在2011 年的最小值和最大值。

最后，綜合上述兩個步驟算出的權(quán)重值和指標(biāo)值，利用線性加權(quán)法相乘即可求得各省份各年度的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)Growthi(tk)。具體公式為

（2）測算結(jié)果分析。測算結(jié)果見表2?？梢钥闯?，2011—2018 年各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢；東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展均值大于中西部地區(qū)④考慮到西部大開發(fā)戰(zhàn)略對我國西部地帶的劃定，結(jié)合國家統(tǒng)計局的劃分方法以及已有研究者的劃分方法（王小魯和樊綱，2004），將北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11 個省區(qū)劃為東部地區(qū)；將山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、湖北、河南、湖南等8 個省區(qū)劃為中部地區(qū)；而將西部大開發(fā)戰(zhàn)略定義的新疆、四川、重慶、西藏、云南、青海、甘肅、貴州、陜西、寧夏、廣西和內(nèi)蒙古等12 個省區(qū)劃為西部地區(qū)?？紤]西藏地區(qū)的數(shù)據(jù)可獲得性，在進(jìn)行實際分析的時候?qū)⒃撌^(qū)數(shù)據(jù)剔除，因而西部地區(qū)只有11 個省區(qū)。此外也不包含港澳臺地區(qū)。，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在三個地區(qū)中稍顯落后，這與已有研究結(jié)果基本相符（方大春和馬為彪，2019；聶長飛和簡新華，2020）。具體來看，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值排名前三屬于東部地區(qū)，分別為廣東、江蘇、浙江；末三名省份為青海、寧夏和甘肅，均位于西部地區(qū)。且前三名數(shù)值明顯大于末三名，這也再次印證了中國東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差距。值得一提的是，中國打造的經(jīng)濟(jì)圈如京津冀和長三角等協(xié)同發(fā)展成效凸顯，每個經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展差距并不大，且經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)在全國范圍內(nèi)名列前茅，與劉鍇等（2020）的結(jié)論基本一致。

表2 2011—2018 年各省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)

續(xù)表2

2.核心解釋變量

北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度構(gòu)建了包括33 個三級指標(biāo)的數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系，定量測度了2011—2018 年中國省市區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)?，F(xiàn)有關(guān)于數(shù)字金融的研究多基于這套指數(shù)，本文在基準(zhǔn)回歸中選擇其作為數(shù)字金融影響高質(zhì)量發(fā)展研究的核心解釋變量，并在異質(zhì)性檢驗中利用覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度指數(shù)探討不同數(shù)字金融結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的差異。具體指標(biāo)體系見表3。

表3 數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系

3.控制變量

結(jié)合理論知識及已有相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取外商直接投資、科教支出、開放程度、人力資本、政府干預(yù)程度、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為主要控制變量，并利用光纜路線長度作為工具變量考察可能存在的內(nèi)生性問題。主要變量的選取及描述性統(tǒng)計見表4。

表4 變量定義及描述性統(tǒng)計

相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于Wind 數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒等。由于數(shù)據(jù)可獲得性的原因，不包括西藏和港澳臺地區(qū)，本文以剩余30 個省份的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。

四、實證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

1.空間自相關(guān)性檢驗

在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸之前，需要利用全局Moran 指數(shù)對數(shù)字金融及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間聚集情況進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗，以確定具體選用的空間計量模型。全局Moran 指數(shù)的計算方式為

其中：S2為樣本方差；n為地區(qū)數(shù)量；-Y為所有省份人均實際GDP 均值。

結(jié)果見表5?？梢钥闯觯?011—2018 年中國數(shù)字金融的Moran 指數(shù)均為正數(shù)，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著；經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的Moran 指數(shù)也均為正值，且2011—2015 年在10%的水平上顯著，表明中國數(shù)字金融和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展都存在一定的空間自相關(guān)性，具體表現(xiàn)為空間正向聚集。因此，利用空間計量模型探討數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響更為合理。

表5 全局Moran 指數(shù)結(jié)果

2.模式識別

一般而言，空間計量模型存在無固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)（tFE）、空間固定效應(yīng)（sFE）及時空固定效應(yīng)（stFE）四種模式。因此需要進(jìn)一步識別空間計量模型的模式。具體方法為：參照Elhorst（2014）的方法，首先在不考慮任何空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，使用LM 檢驗及穩(wěn)健的LM 檢驗，來判斷誤差項及滯后項的空間自相關(guān)性；其次，利用Wald 和LR 檢驗分別對H0：γ=0 和H0：γ+ρβ=0 進(jìn)行檢驗，以判斷SDM 模型是否能 簡化為SAR 或SEM 模型。檢驗結(jié)果見表6。

表6 非空間交互效應(yīng)結(jié)果

可以看出，在經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重下，LR 檢驗結(jié)果拒絕無時間固定效應(yīng)的原假設(shè)但無法拒絕無空間固定效應(yīng)的原假設(shè)。因此選擇時間固定效應(yīng)模型。在時間固定效應(yīng)模型下，只有LM 檢驗無法拒絕無空間滯后原假設(shè)。因此可選擇空間SDM 模型。綜上本文確定使用時間固定效應(yīng)SDM 模型。此外，基準(zhǔn)回歸結(jié)果中的Wald 和LR 模型均顯示拒絕原假設(shè)，再次驗證SDM 模型不能退化為SAR 和SEM 模型，說明模型選擇較為可靠（表7）。

3.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表7 列（1），數(shù)字金融對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的回歸系數(shù)為0.020，且通過了1%的顯著性水平檢驗，但相鄰地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展（W×Df）對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的影響并不顯著，這說明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展會受到本地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展的影響，但不受其他地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展的影響，這與張騰等（2021）研究結(jié)論一致。數(shù)字金融發(fā)展打破了金融服務(wù)的成本限制，擴(kuò)大了金融服務(wù)的受眾范圍，使得更多的人能夠利用數(shù)字技術(shù)更為便利地使用金融產(chǎn)品，進(jìn)而促進(jìn)居民消費支出，拉動本地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速高質(zhì)增長。但是，相鄰地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的影響并不顯著，可能的原因是在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平不同的地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展的空間外溢效應(yīng)存在差異；結(jié)合區(qū)域異質(zhì)性分析的結(jié)果（表8），可能是中部地區(qū)的抑制效應(yīng)沖抵了東西部地區(qū)的推動效應(yīng)而導(dǎo)致總樣本估計系數(shù)不顯著。值得說明的是，空間杜賓回歸系數(shù)ρ顯著為正，表明鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展將促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。這與國家推行的經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)預(yù)期是相符合的。將一個地區(qū)與另一個地區(qū)的連接障礙消除，增強(qiáng)交通運(yùn)輸?shù)然A(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有助于鄰近地區(qū)人才和貿(mào)易往來，進(jìn)而拉動地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。

表7 基準(zhǔn)回歸與工具變量回歸結(jié)果

從控制變量的本地效應(yīng)來看，外商直接投資、科教支出、政府干預(yù)程度和城鎮(zhèn)化率對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的正向影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響顯著為負(fù)。外商直接投資通過技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗的傳播，科教支出通過提高國家科學(xué)研發(fā)能力都能積極影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；政府干預(yù)可通過財政補(bǔ)貼影響生產(chǎn)要素的相對價格進(jìn)而影響資源配置（韓劍和鄭秋玲，2014），政府調(diào)節(jié)效應(yīng)越高，越能加速地區(qū)資源優(yōu)化配置，對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用；隨著城鎮(zhèn)化率的提高，農(nóng)村勞動力的涌入能夠改善地區(qū)勞動力結(jié)構(gòu)進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到抑制作用，可能是因為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)過度服務(wù)化不利于實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這種趨勢負(fù)向反饋于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（陳海波和張悅，2014）。開放程度和人力資本對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響不顯著，這說明在推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同時要處理好對外貿(mào)易依存度及高學(xué)歷人群的就業(yè)和該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。從控制變量的鄰地效應(yīng)來看，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切地區(qū)的開放程度越高，會抑制本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，原因可能在于地區(qū)之間爭奪出口產(chǎn)品機(jī)會，當(dāng)一個地區(qū)爭搶到出口時機(jī)，則另一個地區(qū)出口總量下滑，具有明顯的“競爭效應(yīng)”；經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切地區(qū)城鎮(zhèn)化率水平正向作用于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，這可能與經(jīng)濟(jì)聯(lián)系頻繁地區(qū)之間的人員流動有關(guān)，一個地區(qū)的人員涌入增加了另一個地區(qū)的生產(chǎn)生活消費過程，有效加速地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

4.內(nèi)生性問題

盡管本文控制了相關(guān)變量，但遺漏控制變量和數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間可能存在的反向因果關(guān)系仍將導(dǎo)致內(nèi)生性問題。因此需要采用工具變量法緩解回歸中的內(nèi)生性問題。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與光纖寬帶接入技術(shù)相關(guān)（黃群慧等，2019），光纜線路長度越長，即信息傳輸業(yè)務(wù)服務(wù)能力越強(qiáng)，越有利于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，則數(shù)字金融的發(fā)展與光纜線路長度相關(guān)，同時光纜線路長度對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展并不存在直接影響。因此本文采用光纜線路長度作為工具變量進(jìn)行兩階段工具變量回歸。

回歸結(jié)果見表7 列（2）所示。在考慮內(nèi)生性問題后，數(shù)字金融對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的回歸系數(shù)為0.035，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。表明數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，這一結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)論基本一致。此外，空間杜賓回歸系數(shù)ρ仍然顯著為正，表明鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展將促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，再次驗證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。需要說明的是，第一階段回歸中的F檢驗統(tǒng)計值為128.221，大于經(jīng)驗值10，可以拒絕“存在弱工具變量原假設(shè)”，這說明工具變量的選取是有效的。

（二）異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性

已有文獻(xiàn)表明，數(shù)字金融對不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響存在顯著差異。因此本文劃分東中西部三個地區(qū)并進(jìn)一步分析數(shù)字金融水平對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的區(qū)域異質(zhì)性。見表8 列（1）～列（3），東中西部地區(qū)數(shù)字金融均顯著促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。但從回歸系數(shù)數(shù)值來看，西部地區(qū)對本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的促進(jìn)作用相對于東部和中部地區(qū)來說效應(yīng)最大。這體現(xiàn)了數(shù)字金融發(fā)展的普惠性，即數(shù)字金融發(fā)展能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融的不足，減緩金融排斥，使不發(fā)達(dá)的地區(qū)也能享受便捷的金融服務(wù)，從而不發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用會更明顯，這與錢海章等（2020）的研究結(jié)論基本一致。此外，對于東部和西部地區(qū)而言，鄰近地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展推動本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而在中部地區(qū)，鄰近地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展對本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在空間負(fù)向溢出作用，具有明顯的“競爭效應(yīng)”。原因在于：一方面，中部地區(qū)在實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長時，相鄰地區(qū)之間出現(xiàn)了較為激烈的數(shù)字金融發(fā)展競爭，在一定程度上導(dǎo)致了負(fù)向溢出效應(yīng)；另一方面，東部地區(qū)擁有阿里巴巴、騰訊等國內(nèi)領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的先天優(yōu)勢，在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)處于領(lǐng)先地位。從北大編制的數(shù)字金融指數(shù)來看，雖然西部地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)值較低，發(fā)展較為落后，但近年來國家政策及中央和地方政府強(qiáng)力支持?jǐn)?shù)字產(chǎn)業(yè)落地西部省份，如互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里巴巴將旗下的云計算中心及數(shù)據(jù)服務(wù)基地正式落戶成都，以求推動成渝地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；而中部地區(qū)的數(shù)字金融由于并不具有先天的發(fā)展優(yōu)勢及強(qiáng)有力的政策方針支持，加上東西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展會對地處中間位置的中部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展資源產(chǎn)生“虹吸現(xiàn)象”，致使中部地區(qū)內(nèi)出現(xiàn)數(shù)字金融相關(guān)產(chǎn)業(yè)外流趨勢，這都不利于實現(xiàn)中部地區(qū)的數(shù)字金融正向溢出效應(yīng)。

2.數(shù)字金融結(jié)構(gòu)異質(zhì)性

由于數(shù)字金融指數(shù)由覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度3 個子指標(biāo)合成。因此本文進(jìn)一步探究數(shù)字金融不同維度對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性?；貧w結(jié)果見表8 列（4）～列（6），可以看出不同數(shù)字金融維度對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在明顯差異。從本地效應(yīng)來看，覆蓋廣度和使用深度顯著促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量增長，而數(shù)字化程度效應(yīng)相反。數(shù)字金融覆蓋廣度體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的受眾規(guī)模，更多的人接受并使用數(shù)字金融產(chǎn)品能夠有效的推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；使用深度則表現(xiàn)豐富的數(shù)字金融工具和產(chǎn)品有效滿足了資金使用需求，從而刺激經(jīng)濟(jì)增長；而數(shù)字化程度強(qiáng)調(diào)金融服務(wù)的便利性和低成本，可能是因為數(shù)字化金融的硬件設(shè)備便利性不足，以及大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)的交易服務(wù)效率不高抑制了地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，這也意味著中國金融發(fā)展的數(shù)字化程度有很大的優(yōu)化空間（汪亞楠等，2020）。從鄰地效應(yīng)來看，只有鄰近地區(qū)的覆蓋廣度顯著促進(jìn)了本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。這是因為鄰近地區(qū)數(shù)字金融的覆蓋廣度越高，越有助于本地區(qū)數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和互聯(lián)網(wǎng)支付在跨地區(qū)經(jīng)貿(mào)往來的使用，進(jìn)而推動本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

3.城鎮(zhèn)化率異質(zhì)性

城鎮(zhèn)化率的不同會影響數(shù)字金融發(fā)展的效果（謝絢麗等，2018）。因此本文以所有省份中位數(shù)城鎮(zhèn)化率作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，將30 個省份樣本分為低城鎮(zhèn)化率（中位數(shù)以下）和高城鎮(zhèn)化率（中位數(shù)以上），分別用兩組樣本估計空間SDM 模型。結(jié)果見表8 列（7）、列（8），和全樣本數(shù)據(jù)相比，低城鎮(zhèn)化率地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響并不顯著，但高城鎮(zhèn)化率地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展卻顯著推動本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的可能原因為：在城鎮(zhèn)化率較高的地區(qū)，隨著農(nóng)村勞動力涌入城鎮(zhèn)，數(shù)字金融的受眾規(guī)模提高；此外，城鎮(zhèn)化率越高意味著更多居民能夠更為方便地接觸數(shù)字金融相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施和金融產(chǎn)品服務(wù)，進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長（潘雅茹和羅良文，2020）。而在低城鎮(zhèn)化率地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展水平不足，對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的影響不明顯。

表8 異質(zhì)性回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

為保證本文研究結(jié)論的可靠性，本文做了如下穩(wěn)健性檢驗：

（1）替換核心解釋變量。為了避免由于核心解釋變量選取而導(dǎo)致結(jié)論的差異性，本文采用數(shù)字金融指數(shù)的對數(shù)值（ln_Df）重新衡量數(shù)字金融發(fā)展。結(jié)果見表9 列（2），數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，鄰近地區(qū)的數(shù)字金融對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的影響并不顯著，且鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展仍存在正向溢出效應(yīng)，這一結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)論基本一致，說明本文結(jié)果是穩(wěn)健的。

（2）剔除直轄市。由于中國各省份之間數(shù)字金融發(fā)展存在差異，尤其是中國四大直轄市的數(shù)字金融發(fā)展位居前列，這可能導(dǎo)致數(shù)字金融發(fā)展的增長效應(yīng)不一致。因此，為驗證本文研究結(jié)論的普遍性，選擇剔除北京、天津、上海、重慶四個直轄市的面板數(shù)據(jù)，回歸結(jié)果見表9 列（3）?？梢姡烙媴?shù)與顯著性均沒有發(fā)生明顯變化，再次說明本文結(jié)果是穩(wěn)健的。

表9 穩(wěn)健性檢驗

五、結(jié)論與政策建議

本文基于2011—2018 年中國30 個省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建綜合評價體系測算各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展情況，結(jié)合北京大學(xué)編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)，運(yùn)用空間杜賓模型和工具變量法，實證檢驗數(shù)字金融對中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)，并從區(qū)域異質(zhì)性、數(shù)字金融結(jié)構(gòu)異質(zhì)性及城鎮(zhèn)化率異質(zhì)性探討數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的異質(zhì)性。本文研究表明：

第一，數(shù)字金融發(fā)展對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在明顯的促進(jìn)作用，但對鄰近地區(qū)的空間外溢效應(yīng)不顯著。該結(jié)果在考慮內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗之后仍然穩(wěn)健。

第二，從控制變量的本地效應(yīng)來看，城鎮(zhèn)化率、外商直接投資、科教支出及政府干預(yù)程度對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著正向影響；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到抑制作用。從控制變量的溢出效應(yīng)來看，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切地區(qū)的開放程度越高，會抑制本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，原因可能在于地區(qū)之間爭奪出口產(chǎn)品機(jī)會，具有明顯的“競爭效應(yīng)”；經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切地區(qū)的城鎮(zhèn)化率越高，能夠有效促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。

第三，數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在明顯異質(zhì)性。從不同地區(qū)來看，東中西部數(shù)字金融發(fā)展均顯著促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，且對西部地區(qū)的影響最大，這表明數(shù)字金融發(fā)展在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)效用更大，體現(xiàn)出數(shù)字金融的普惠性。但是僅在東西地區(qū)表現(xiàn)出正向空間溢出效應(yīng)。從不同數(shù)字金融結(jié)構(gòu)來看，數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度顯著促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量增長，而數(shù)字化程度出現(xiàn)明顯抑制效應(yīng)，且只有鄰近地區(qū)的覆蓋廣度顯著促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。從不同城鎮(zhèn)化率來看，高城鎮(zhèn)化率地區(qū)的數(shù)字金融推動本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但低城鎮(zhèn)化率地區(qū)的影響不明顯，且均不存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

根據(jù)上述研究結(jié)論，為充分發(fā)揮數(shù)字金融對中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動作用，本文提出以下對策建議：第一，加快數(shù)字金融發(fā)展，縮小區(qū)域間數(shù)字金融發(fā)展差異，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。數(shù)字金融的發(fā)展能顯著推進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)積極為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)提供數(shù)字金融資源、普及數(shù)字金融相關(guān)知識、降低數(shù)字化資源成本。此外，借鑒東西部地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展經(jīng)驗和模式，改善中部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展效應(yīng)。在財政及政策上適當(dāng)向中部地區(qū)傾斜，因地制宜地走出一條具有中部特色的數(shù)字金融發(fā)展道路。第二，加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)往來密切省份之間的跨省經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)和地區(qū)城鎮(zhèn)化建設(shè)。應(yīng)加快構(gòu)建鄰近區(qū)域及經(jīng)濟(jì)往來密切省份之間的經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)，有效發(fā)揮數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，如借鑒長三角、京津冀等現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展經(jīng)驗，打造擁有地方特色的省級經(jīng)濟(jì)圈，實現(xiàn)省份之間經(jīng)濟(jì)共贏發(fā)展。第三，鑒于數(shù)字金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展同時受到外商直接投資等其他因素的影響，應(yīng)結(jié)合各省份的實際情況因地制宜的推進(jìn)數(shù)字金融的發(fā)展，構(gòu)建數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的良性驅(qū)動模式。