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    數(shù)字普惠金融對消費(fèi)需求的影響研究*

    2022-11-03 06:31:34張馨月
    關(guān)鍵詞:普惠進(jìn)口矩陣

    ● 高 麗,張馨月

    (1.新疆財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830012;2.中國銀行青島市分行,山東 青島 266000)

    一、引言

    2020年10月,黨的十九屆五中全會召開,明確提出要加快構(gòu)建“以國內(nèi)循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”。這一決策是黨中央根據(jù)我國當(dāng)前發(fā)展的現(xiàn)狀和對未來發(fā)展的戰(zhàn)略部署而提出的,體現(xiàn)了防風(fēng)險、穩(wěn)增長、追求升級主動權(quán)的發(fā)展戰(zhàn)略思維[1],是事關(guān)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局的重要方針政策。近年來,我國經(jīng)濟(jì)與世界各國的聯(lián)系越來越密切,得益于外部循環(huán)的推動,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了矚目成就,2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)以后,出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)的弊端逐漸凸顯出來,在中美貿(mào)易摩擦和2020年新冠疫情的影響下,我國外貿(mào)出口嚴(yán)重受阻,國際市場不景氣。研究表明,外部經(jīng)濟(jì)對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動力將在長期持續(xù)衰減[2],加上核心技術(shù)的缺乏、資源環(huán)境的惡化和貧富兩極分化,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展亟需找到一個新的突破口,因此堅持以擴(kuò)大內(nèi)需為戰(zhàn)略基準(zhǔn),將擴(kuò)大國內(nèi)市場的“內(nèi)循環(huán)”作為構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的重要支撐勢在必行。

    2016年杭州G20峰會以來,數(shù)字普惠金融逐漸成為金融高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎[3],是金融行業(yè)未來發(fā)展的主要方向。數(shù)字普惠金融是金融與科技結(jié)合的產(chǎn)物,是信息處理、數(shù)據(jù)通訊、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)在金融領(lǐng)域的運(yùn)用,與傳統(tǒng)金融相比,數(shù)字普惠金融提高了金融的覆蓋率和服務(wù)實(shí)體的效率[4]。目前,大量文獻(xiàn)從消費(fèi)角度對數(shù)字普惠金融的影響進(jìn)行了探討,認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以增加支付便利[5],從而進(jìn)一步釋放消費(fèi)潛力[6]、優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu)[7]以及拉動國內(nèi)和國際整體消費(fèi)需求的增長;但對于數(shù)字普惠金融更加有利于消費(fèi)需求的內(nèi)向性還是外向性問題的關(guān)注度尚且不高,因此在基于已有研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出如下思考:數(shù)字普惠金融更有助于國內(nèi)消費(fèi)還是國際消費(fèi)?這種促進(jìn)作用是否存在區(qū)域異質(zhì)性?其作用途徑是什么?

    為考察上述問題,研究選取2011—2019年我國31個省、直轄市和自治區(qū)(不含港澳臺)的面板數(shù)據(jù),在分析各觀測值分布狀態(tài)的基礎(chǔ)上,計算Moran指數(shù)和Geary指數(shù)以檢驗(yàn)變量的空間自相關(guān)性,通過Hausman檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)選擇并構(gòu)建空間自回歸模型,基于不同的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行全樣本估計、東中西部分樣本估計和區(qū)域創(chuàng)新水平的中介效應(yīng)檢驗(yàn),且通過替換空間權(quán)重矩陣和解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    研究可能的創(chuàng)新之處在于:第一,將總消費(fèi)需求分為國內(nèi)消費(fèi)和國外消費(fèi),進(jìn)一步研究了數(shù)字普惠金融發(fā)展是否有助于拉動國內(nèi)消費(fèi)的增長,在一定程度上豐富了現(xiàn)有的研究成果。第二,目前大量研究中對內(nèi)需僅作了定性表述,通過參考馬光明等[8]的研究,衡量我國31個省、直轄市、自治區(qū)(不含港澳臺)的進(jìn)口率水平,從而反映出各地消費(fèi)需求中對國內(nèi)產(chǎn)品和國際產(chǎn)品的偏好,實(shí)證探討了各省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對消費(fèi)需求的內(nèi)外部性影響,并深入研究東、中、西部地區(qū)的區(qū)域效應(yīng),充實(shí)了數(shù)字普惠金融與“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的研究。第三,在影響途徑方面,討論并驗(yàn)證了區(qū)域創(chuàng)新水平的中介作用,證明了數(shù)字普惠金融的發(fā)展會提高區(qū)域創(chuàng)新水平,從而有利于拉動國內(nèi)消費(fèi)需求,進(jìn)一步豐富了數(shù)字普惠金融的影響途徑,對深入推進(jìn)國內(nèi)改革、提升我國的國際競爭力有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    消費(fèi)是拉動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三駕馬車之一,是促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。2020年中央經(jīng)濟(jì)工作會議指出:“我國目前應(yīng)當(dāng)堅持以擴(kuò)大國內(nèi)市場作為構(gòu)建新發(fā)展格局的戰(zhàn)略基點(diǎn),充分挖掘國內(nèi)市場潛力?!庇纱丝梢姡瑵撛谙M(fèi)的充分發(fā)掘是提高我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展自主性和可持續(xù)性的必要條件。作為普惠金融發(fā)展的新形式,數(shù)字普惠金融具有成本低、覆蓋廣等傳統(tǒng)普惠金融所不具備的戰(zhàn)略優(yōu)勢,有利于提升居民人均可支配收入水平[9],并進(jìn)一步優(yōu)化居民消費(fèi)水平和消費(fèi)結(jié)構(gòu)[10]。與此同時,數(shù)字普惠金融的發(fā)展利于縮小城鄉(xiāng)收入差距[11]和消費(fèi)差距[12],從而釋放農(nóng)村消費(fèi)市場的活力,因此有助于提升我國消費(fèi)需求。

    消費(fèi)需求的提高伴隨著消費(fèi)者對產(chǎn)品品質(zhì)和功能的更高要求[13]。多年來,我國企業(yè)對國內(nèi)市場的占有度低,產(chǎn)品對內(nèi)銷售的過程中在定價方面承擔(dān)較大壓力[14],并且伴隨有質(zhì)量偏低、技術(shù)能力和消費(fèi)體驗(yàn)等方面較差的問題,因此消費(fèi)者更加偏向于進(jìn)口產(chǎn)品,致使國內(nèi)市場出現(xiàn)了“供需錯位”“需求外溢”的現(xiàn)象[15]。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展推動了供給側(cè)改革,為促進(jìn)國內(nèi)市場消費(fèi)提供了一系列有利條件:一方面,數(shù)字普惠金融促使金融服務(wù)更加全面地覆蓋中小型企業(yè),從而有助于擴(kuò)大企業(yè)的現(xiàn)金流、降低財務(wù)費(fèi)用和杠桿率[16]、緩解企業(yè)面臨的融資約束[17-18]和增加生產(chǎn)經(jīng)營的資金支持,強(qiáng)化了企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)力并優(yōu)化了產(chǎn)品結(jié)構(gòu),從根本上提升了國內(nèi)產(chǎn)品供給的品質(zhì),增強(qiáng)了國內(nèi)產(chǎn)品對消費(fèi)者的吸引力;另一方面,數(shù)字普惠金融的便利性和低成本性有助于緩解國內(nèi)產(chǎn)品市場的銷售約束,從而促進(jìn)產(chǎn)品對內(nèi)銷售并提高企業(yè)對國內(nèi)市場的重視程度,更進(jìn)一步促使企業(yè)做出出口轉(zhuǎn)內(nèi)銷的戰(zhàn)略調(diào)整[14],為國內(nèi)消費(fèi)市場發(fā)展提供了新的契機(jī)。

    綜上所述,數(shù)字普惠金融對國內(nèi)消費(fèi)需求的影響會通過消費(fèi)和生產(chǎn)經(jīng)營兩個方面實(shí)現(xiàn)[19],即數(shù)字普惠金融在助力國內(nèi)消費(fèi)升級的同時,也加強(qiáng)了企業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和銷售策略的優(yōu)化調(diào)整,有助于提高消費(fèi)者對國內(nèi)產(chǎn)品的購買傾向并降低進(jìn)口率,從而減少“需求外溢”,達(dá)到了提高國內(nèi)消費(fèi)需求、釋放內(nèi)需潛力的效果。因此,提出假設(shè)1:

    H1:數(shù)字普惠金融的發(fā)展對進(jìn)口率具有負(fù)向影響,有助于促進(jìn)國內(nèi)消費(fèi)需求。

    當(dāng)前,我國國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不均衡,主要表現(xiàn)為東、中、西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異化和環(huán)境、人力等資源的不對等。與此同時,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在各地區(qū)間也存在明顯差異,具有“東部拉動,中西拖慢”的特征[20]。數(shù)字普惠金融的發(fā)展拓寬了要素獲得途徑,實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)的“低門檻”,在一定程度上擁有突破地理空間局限性的能力[21],因此其對消費(fèi)需求的拉動作用在空間上具有溢出效應(yīng)。但其溢出范圍仍然有限,高水平數(shù)字普惠金融的影響在很大程度上存在于區(qū)域內(nèi)部,因此數(shù)字普惠金融對國內(nèi)消費(fèi)需求的影響也將在東、中、西部區(qū)域間表現(xiàn)出一定的差別。綜上,提出假設(shè)2:

    H2:數(shù)字普惠金融對國內(nèi)消費(fèi)需求的拉動作用會在東、中、西部地區(qū)隨發(fā)展水平的下降而減弱。

    構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局是新時期百年不遇的重大變革,是我國著眼于高質(zhì)量發(fā)展而作出的重大抉擇[22],在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要時期,科技創(chuàng)新是推動供給側(cè)改革的核心力量,是推動形成以“內(nèi)循環(huán)”為主的“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的根本動力[23]。數(shù)字普惠金融的提出為解決傳統(tǒng)金融在區(qū)域創(chuàng)新服務(wù)中面臨的問題提供了可能。相關(guān)研究表明,數(shù)字普惠金融發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新效率具有積極影響[24],能夠提升創(chuàng)新能力、增加創(chuàng)新產(chǎn)出。在影響途徑方面,有研究認(rèn)為,數(shù)字普惠金融有利于改善地區(qū)信貸資源配置、增加居民消費(fèi)數(shù)量、提高消費(fèi)質(zhì)量[25]、拓寬區(qū)域創(chuàng)新的融資渠道[26]和增加資本的供給,進(jìn)而間接促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新水平的提升[27]。此外,由于進(jìn)口關(guān)稅和時間等成本的增加,國際產(chǎn)品的價格也會隨之上漲,而我國國內(nèi)區(qū)域創(chuàng)新的提升會增加國內(nèi)產(chǎn)品和服務(wù)的綜合質(zhì)量和競爭力度,使得國內(nèi)產(chǎn)品“性價比”更高,從而增加消費(fèi)者在消費(fèi)抉擇中對國內(nèi)產(chǎn)品的偏好。綜上所述,提出假設(shè)3:

    H3:數(shù)字普惠金融發(fā)展會提高區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)而推動國內(nèi)消費(fèi)需求增長。

    三、研究設(shè)計

    (一)變量選取與數(shù)據(jù)來源

    1.被解釋變量

    被解釋變量為進(jìn)口率(Rimport,指境內(nèi)目的地和貨源地進(jìn)口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值)。參考馬光明等[8]的研究,進(jìn)口率可以反映出居民在消費(fèi)時對國內(nèi)產(chǎn)品和國際產(chǎn)品的選擇,在一定程度上衡量了我國居民消費(fèi)需求的內(nèi)外部特征,因此選擇進(jìn)口率來衡量某地區(qū)消費(fèi)需求的外部依賴度,反向測度該地區(qū)的內(nèi)向消費(fèi)需求。數(shù)據(jù)來源為《中國統(tǒng)計年鑒》。

    2.解釋變量

    參考現(xiàn)有文獻(xiàn)[28],選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dif)為指標(biāo),衡量各地數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。該指數(shù)刻畫了從2011—2020年不同地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展趨勢,已廣泛應(yīng)用于當(dāng)前眾多研究中。此外,研究還使用了數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度(Cov)與使用深度(Usa)兩個子指標(biāo)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),相關(guān)指標(biāo)均做了除以100的處理。

    3.中介變量

    現(xiàn)有大量研究中,專利授予量是創(chuàng)新能力的常用測量指標(biāo),因此參考鄭雅心[20]的研究,使用區(qū)域創(chuàng)新水平(Innov),即各地區(qū)國內(nèi)專利申請授權(quán)量(千項)作為該地區(qū)創(chuàng)新水平的代理變量。數(shù)據(jù)來源為《中國統(tǒng)計年鑒》。

    4.控制變量

    考慮到其他可能影響因素,參考馬光明等學(xué)者[8]的研究,控制了以下變量:(1)教育水平(Edu)。研究表明,消費(fèi)者受教育程度不同,其消費(fèi)觀、消費(fèi)方式以及消費(fèi)結(jié)構(gòu)等都會有明顯差別,因此以地區(qū)6歲以上受教育程度在初中以上的人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重來衡量教育水平。(2)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Add)。考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān),會對居民消費(fèi)產(chǎn)生影響,控制了第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重。(3)性別結(jié)構(gòu)(Sex)。一般而言,男性與女性的消費(fèi)觀念與消費(fèi)習(xí)慣具有明顯差別,因此考慮性別差異會對地區(qū)消費(fèi)需求產(chǎn)生影響,并使用該地區(qū)人口中男女比例(女性=1)來衡量。(4)居民人均可支配收入(Tvi)。研究認(rèn)為,收入水平影響消費(fèi)需求,居民可支配收入越高,其消費(fèi)需求也越高,消費(fèi)結(jié)構(gòu)也會發(fā)生變化,為此控制該地區(qū)居民人均可支配收入(元);與此同時,為保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,對數(shù)據(jù)做自然對數(shù)處理(下同)。(5)外商投資企業(yè)投資總額(For)。該地區(qū)外商投資企業(yè)投資總額(百萬元)取自然對數(shù);外商投資增加將有助于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,并對當(dāng)?shù)鼐用袷杖肱c消費(fèi)需求產(chǎn)生影響。(6)交通運(yùn)輸(Tra)。該地區(qū)公路以及鐵路營業(yè)里程(萬公里)取自然對數(shù);交通運(yùn)輸設(shè)施越完善,越有助于商品貿(mào)易流通。以上所有控制變量的源數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》。

    (二)描述性統(tǒng)計

    研究使用我國省際面板數(shù)據(jù)分析數(shù)字金融與進(jìn)口率的關(guān)系,考慮到2020年新冠疫情對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的重大沖擊和部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的完整性,因此選取2011—2019年我國31個省、直轄市、自治區(qū)(不含港澳臺)為研究對象,并對部分存在缺失的數(shù)據(jù)使用插值法進(jìn)行填補(bǔ),最后得到279個樣本觀測值。所有變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

    表1 描述性統(tǒng)計

    表 1進(jìn)口率(Rinmort)最大值為 0.789,最小值為0.001,可以看出各省對外部產(chǎn)品的需求有較大差異,內(nèi)部消費(fèi)需求水平也不同。各省數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dif)最大值為4.103,最小值0.162。覆蓋廣度(Cov)和使用深度(Usa)最大值為3.847和4.399,最小值為0.020與0.068,我國各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展不均衡。區(qū)域創(chuàng)新水平(Innov)標(biāo)準(zhǔn)差為 92.006,最大值為 807.7,最小值為0.121,各省份創(chuàng)新發(fā)展不均衡,均值為56.618,表明大部分地區(qū)的創(chuàng)新能力處于較低水平。此外,各省在教育水平(Edu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Add)、居民可支配收入(Tvi)、外商投資企業(yè)投資總額(For)及交通運(yùn)輸(Tra)等方面也存在差異。

    (三)多重共線性檢驗(yàn)

    為避免各變量間由于存在多重共線性而導(dǎo)致估計結(jié)果準(zhǔn)確性降低,在使用省際面板數(shù)據(jù)回歸分析之前,首先通過VIF檢驗(yàn)判斷各變量間是否存在多重共線性,檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示,表中解釋變量和控制變量的VIF值均小于10,因此各變量間不存在多重共線性。

    表2 多重共線性檢驗(yàn)

    四、模型建立

    (一)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣

    我國各省、直轄市、自治區(qū)(不含港澳臺)進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在空間地理位置的分布并非是隨機(jī)的,而是呈現(xiàn)一定程度的空間集聚現(xiàn)象,且進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高的省份主要分布在東部沿海地區(qū),中部地區(qū)次之,而西部地區(qū)最低;其中新疆作為我國向西開放的通道和“絲綢之路”的重心,進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融水平明顯高于鄰近省份。因此,若依據(jù)傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)模型研究,那么結(jié)論將缺乏一定的科學(xué)性與真實(shí)度,所以嘗試構(gòu)建空間計量經(jīng)濟(jì)模型來探究數(shù)字金融發(fā)展對進(jìn)口率的影響。

    建立空間計量模型之前要先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣W,實(shí)證數(shù)據(jù)包含31個省、直轄市和自治區(qū),因此構(gòu)建 31×31的空間權(quán)重矩陣。通常空間權(quán)重矩陣有鄰接關(guān)系權(quán)重矩陣、地理距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,考慮到各地區(qū)間經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性,分別構(gòu)建鄰接關(guān)系權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣和空間嵌套矩陣。

    1.鄰接關(guān)系權(quán)重矩陣

    以各省份地理位置是否相鄰建立矩陣,若兩省份間有非零長度的共同邊界,則取值為1,否則取值為0。矩陣表示如下:

    其中,i和j為不同地理單元的個體觀測點(diǎn),為避免孤島效應(yīng),參考黃彩虹等[29]的研究,將海南省設(shè)置為與廣東省相鄰。

    2.經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣

    使用樣本期內(nèi)各省份GDP的平均值為指標(biāo)建立經(jīng)濟(jì)距離矩陣。矩陣表示如下:

    其中,i和j為不同地理單元的個體觀測點(diǎn),t為年份。

    3.空間嵌套矩陣

    為檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性,建立空間嵌套矩陣如下:

    其中,i和j為不同地理單元的個體觀測點(diǎn),Y為嵌入矩陣的經(jīng)濟(jì)變量,通過嵌入數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dif)和地區(qū)人均GDP的Theil指數(shù),分別構(gòu)建了數(shù)字普惠金融嵌套矩陣和Theil指數(shù)嵌套矩陣。

    4.標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

    為有效避免估計時出現(xiàn)誤差,對所有使用的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,公式如下:

    (二)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    1.全局空間相關(guān)性

    在建立空間模型之前,首先分別對被解釋變量進(jìn)口率和解釋變量數(shù)字普惠金融進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)變量在空間的分布是否具有關(guān)聯(lián)性。測度指標(biāo)如下:

    其中,n為研究樣本中地區(qū)總數(shù),S2為樣本方差,ωij為空間權(quán)重矩陣。Moran's I指數(shù)的取值范圍為[-1,1],當(dāng)Moran's I取值大于0時,表示變量存在空間正相關(guān),即變量的空間分布呈現(xiàn)高值與高值集聚、低值與低值集聚的現(xiàn)象;反之,取值小于0則表示空間負(fù)相關(guān),即變量的高值與低值集聚。通常情況下,Moran's I取值的絕對值越大,則空間相關(guān)性越強(qiáng),絕對值越小,則空間相關(guān)性越弱。Geary's C指數(shù)的取值范圍為[0,2],若取值小于1,則表示空間正相關(guān);若取值大于1,則表示空間負(fù)相關(guān)。

    研究分別計算了進(jìn)口率(Rimport)和數(shù)字普惠金融(Dif)的Moran's I和 Geary's C指數(shù),如表3所示,在樣本期內(nèi)的不同年份中,進(jìn)口率(Rimport)和數(shù)字普惠金融(Dif)的 Moran's I指數(shù)均在1%或5%水平上顯著為正,Geary's C指數(shù)均小于1,且通過了5%以上的顯著性檢驗(yàn),這表明我國各省市的進(jìn)口率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平并不是完全的隨機(jī)分布,而是存在顯著的空間正相關(guān)性,即進(jìn)口率高(或低)或者數(shù)字金融發(fā)展水平高(或低)的地區(qū)分布在空間上呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象。

    表3 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    續(xù)表3

    2.局部空間相關(guān)性

    全局Moran's I指數(shù)測度了變量整體的相關(guān)性,但卻可能忽視空間異質(zhì)性的存在[30],因此為了更直觀的考察個體間的空間相關(guān)性,繪制了2019年進(jìn)口率(Rimport)和數(shù)字普惠金融(Dif)的 Moran散點(diǎn)圖如圖1與圖2。

    圖1 2019年進(jìn)口率Moran散點(diǎn)圖

    圖2 2019年數(shù)字普惠金融Moran散點(diǎn)圖

    從圖中可以看出,各省份進(jìn)口率(Rimport)與數(shù)字普惠金融(Dif)的分布主要集中于第一象限和第三象限,均呈現(xiàn)明顯的L-L集聚和H-H集聚狀態(tài),即我國進(jìn)口率較高(低)的省份,其鄰近省份的進(jìn)口率也較高(低),數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高(低)的省份,其鄰近省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平也較高(低)。此外,在數(shù)字普惠金融的Moran散點(diǎn)圖中,位于第三象限的樣本量明顯多于第一象限,由此可知我國多數(shù)地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展仍處于較低水平。

    (三)空間計量模型選擇

    空間面板數(shù)據(jù)模型包括空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM),對于模型的選擇大多采用LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn),三者均基于線性模型和極大似然估計法構(gòu)造,存在著漸進(jìn)等價的關(guān)系,因此參考Anselin等給出的模型決策流程圖以及吳金旺等的研究[31-32],通過LM檢驗(yàn)和R-LM檢驗(yàn)對模型進(jìn)行選擇,結(jié)果如表4所示。其中空間自回歸模型(SAR)的LM檢驗(yàn)值均通過顯著性檢驗(yàn),因此該模型為最優(yōu)。與此同時,研究使用空間地理維度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,因此需確定選擇固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng);表4中Hausman檢驗(yàn)在1%水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè),表明應(yīng)當(dāng)選取固定效應(yīng)模型,因此在對三種固定效應(yīng)進(jìn)行回歸比較后,選取擬合優(yōu)度最高的空間固定效應(yīng)。

    表4 空間計量模型識別檢驗(yàn)

    根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,構(gòu)建空間固定效應(yīng)的空間自回歸模型(SAR)的方程如下:

    其中,W為空間權(quán)重矩陣,ρ為空間自相關(guān)系數(shù),α為各自變量的回歸系數(shù),ε為殘差,λ為空間殘差相關(guān)系數(shù)。若各地區(qū)存在正向空間相關(guān)關(guān)系,則顯著為正。若α1顯著為負(fù),表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著抑制各省份的進(jìn)口率;若α1顯著為正,則表明數(shù)字普惠金融發(fā)展增加了進(jìn)口率。

    五、實(shí)證分析

    (一)實(shí)證結(jié)果分析

    表5報告了在鄰接關(guān)系矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下空間自回歸模型的估計結(jié)果。

    表5 空間自回歸模型估計

    續(xù)表5

    從表5中可以看出,在鄰接關(guān)系矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣下,無論是否加入控制變量,模型的空間系數(shù)均為正,且都通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),這說明省域間存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。同時,數(shù)字普惠金融(Dif)對進(jìn)口率(Rimport)的回歸系數(shù)均在 1%水平上顯著為負(fù),作用系數(shù)分別為-0.015、-0.039、-0.014和-0.038,且在控制其他變量不變的情況下,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每提高1個百分點(diǎn),進(jìn)口率就會降低約0.04個百分點(diǎn),這表明在考察期內(nèi),數(shù)字普惠金融的發(fā)展會降低進(jìn)口率,從而有利于促進(jìn)國內(nèi)消費(fèi)需求的增長,H1成立。

    為避免估計系數(shù)可能存在的誤差,將數(shù)字普惠金融對進(jìn)口率的空間效應(yīng)進(jìn)行分解,分解結(jié)果見表6。

    表6 空間效應(yīng)分解

    從表6中可以看出,無論在何種空間矩陣下建立空間自回歸模型進(jìn)行估計,數(shù)字普惠金融(Dif)對進(jìn)口率(Rimport)的空間效應(yīng)均十分顯著。其中,直接效應(yīng)約為-0.04,在1%水平上顯著,表明本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展會對本地區(qū)進(jìn)口率產(chǎn)生負(fù)面影響。間接效應(yīng)約為-0.01,在5%水平上顯著,表明區(qū)域間存在溢出效應(yīng),即本地區(qū)數(shù)字普惠金融在直接抑制本地區(qū)進(jìn)口率的同時,對相鄰地區(qū)的進(jìn)口率同樣具有抑制作用。

    (二)區(qū)域效應(yīng)分析

    數(shù)字普惠金融會促進(jìn)國內(nèi)消費(fèi)需求的增長,但國內(nèi)各地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展不平衡可能導(dǎo)致對消費(fèi)的影響作用存在差異,因此以國家統(tǒng)計局發(fā)布的區(qū)域劃分為依據(jù),將31個省級區(qū)域(不含港澳臺)分為東、中、西三個區(qū)域(見表7),并基于鄰接關(guān)系矩陣來檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的區(qū)域效應(yīng)。

    表7 區(qū)域劃分

    區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見表8。東部地區(qū)數(shù)字普惠金融(Dif)的系數(shù)為-0.058,顯著抑制了進(jìn)口率(t=-5.82),空間系數(shù)顯著為正,直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為負(fù),表明東部地區(qū)數(shù)字普惠金融顯著減少進(jìn)口率,且抑制作用具有正向溢出效應(yīng),即同時抑制了鄰近省市的進(jìn)口率。中部地區(qū)數(shù)字普惠金融系數(shù)為-0.009,系數(shù)大小和顯著性水平均低于東部區(qū)域,且空間系數(shù)和間接效應(yīng)不顯著,中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展對進(jìn)口率的抑制作用減弱,不存在明顯的空間溢出效應(yīng)。在西部地區(qū),數(shù)字普惠金融系數(shù)、空間系數(shù)、直接效應(yīng)及間接效應(yīng)均不顯著。

    表8 分區(qū)域檢驗(yàn)

    因此,數(shù)字普惠金融對進(jìn)口率的影響存在明顯區(qū)域效應(yīng),在東、中、西部地區(qū);隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的降低,其對進(jìn)口率的抑制作用降低,對國內(nèi)消費(fèi)需求的拉動力減弱,H2成立。

    (三)中介效應(yīng)分析

    為進(jìn)一步梳理數(shù)字普惠金融影響國內(nèi)消費(fèi)的作用機(jī)制,檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新水平是否具有中介作用,參考溫忠麟等[33]的研究,基于經(jīng)濟(jì)距離矩陣建立空間固定效應(yīng)的空間自回歸模型(SAR),采用逐步法設(shè)置如下模型:

    回歸結(jié)果見表9。

    表9 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    表中結(jié)果(1)是式(9)的回歸結(jié)果,數(shù)字普惠金融(Dif)對區(qū)域創(chuàng)新水平(Innov)的影響系數(shù)和空間系數(shù)均顯著為正,因此數(shù)字普惠金融的發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用在空間范圍內(nèi)存在正向溢出效應(yīng)。結(jié)果(2)為式(10)的估計結(jié)果,數(shù)字普惠金融(Dif)和區(qū)域創(chuàng)新水平(Innov)的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)值,表明數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新水平均抑制了進(jìn)口率,并且區(qū)域創(chuàng)新水平具有部分中介作用,數(shù)字普惠金融會通過促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平來提升國內(nèi)消費(fèi)需求,空間系數(shù)在1%水平上顯著為正表明該中介作用存在正向空間溢出效應(yīng)。綜上,H3成立。

    六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為檢驗(yàn)結(jié)論穩(wěn)健性,將鄰接關(guān)系矩陣與經(jīng)濟(jì)距離矩陣進(jìn)行替換,使用數(shù)字普惠金融嵌套矩陣和Theil指數(shù)嵌套矩陣對空間自回歸模型重新估計,結(jié)果見表10。在兩種嵌套空間權(quán)重矩陣下,沒有考慮控制變量時,數(shù)字普惠金融(Dif)的系數(shù)約為-0.01,見列(1)和列(3);在添加控制變量后,數(shù)字普惠金融(Dif)的系數(shù)約為-0.04,見列(2)和列(4),均在1%水平下通過顯著性檢驗(yàn)且各模型的空間系數(shù)均顯著為正。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融發(fā)展會顯著降低進(jìn)口率,有助于增強(qiáng)本地區(qū)國內(nèi)消費(fèi)需求,對鄰近地區(qū)的國內(nèi)消費(fèi)需求也有一定拉動作用,研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

    表10 替換空間權(quán)重矩陣估計結(jié)果

    此外,研究還使用數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度(Cov)和使用深度(Usa)對數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dif)進(jìn)行替換,并通過空間自回歸模型對結(jié)論做進(jìn)一步檢驗(yàn),結(jié)果如表11所示。

    表11 替換變量估計結(jié)果

    續(xù)表11

    在兩種空間權(quán)重矩陣下,數(shù)字普惠金融覆蓋廣度(Cov)的回歸系數(shù)分別為-0.039和-0.037,使用深度(Use)的回歸系數(shù)分別為-0.028和-0.027,均在1%顯著性水平上通過了檢驗(yàn),表明數(shù)字普惠金融對進(jìn)口率具有顯著負(fù)向影響,且各列回歸結(jié)果的空間系數(shù)都顯著為正,約為0.3,即空間溢出效應(yīng)為正。綜上所述,檢驗(yàn)結(jié)果與前文一致,研究結(jié)論穩(wěn)健。

    七、結(jié)論與建議

    使用空間自回歸模型(SAR),實(shí)證分析了2011—2019年我國31個省、直轄市、自治區(qū)(不含港澳臺)的數(shù)字普惠金融發(fā)展與國內(nèi)消費(fèi)需求的關(guān)系,得到以下結(jié)論:第一,數(shù)字普惠金融的發(fā)展會對進(jìn)口率產(chǎn)生負(fù)向影響,更加有助于國內(nèi)消費(fèi)需求的增長。第二,從空間角度來看,數(shù)字普惠金融對國內(nèi)消費(fèi)需求的拉動作用存在空間溢出效應(yīng),即本地的數(shù)字普惠金融發(fā)展會帶動周邊地區(qū)的國內(nèi)消費(fèi)需求增長。第三,從地理維度來看,與西部地區(qū)相比,數(shù)字普惠金融對國內(nèi)消費(fèi)需求的促進(jìn)作用在東部和中部地區(qū)顯著,而空間溢出效應(yīng)僅在東部地區(qū)顯著,表明這種促進(jìn)作用會隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的降低而逐漸減弱。第四,從影響路徑來看,數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新水平,進(jìn)而拉動國內(nèi)消費(fèi)需求。

    基于上述結(jié)論,提出以下三點(diǎn)政策建議:第一,加強(qiáng)技術(shù)設(shè)施建設(shè),促進(jìn)數(shù)字普惠金融均衡發(fā)展,為內(nèi)需增長奠定基礎(chǔ)。當(dāng)前我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展并不均衡,東、中、西部地區(qū)依次減弱,其對國內(nèi)消費(fèi)需求的拉動作用也隨之減弱,因此政府需要加強(qiáng)中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),擴(kuò)大數(shù)字普惠金融的覆蓋面,增強(qiáng)偏遠(yuǎn)地區(qū)金融數(shù)字化程度,為實(shí)現(xiàn)以“內(nèi)循環(huán)”為主體的“雙循環(huán)”發(fā)展新格局助力。第二,促進(jìn)區(qū)域數(shù)字普惠金融協(xié)同發(fā)展,增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)動性,拓寬內(nèi)需增長空間。基于數(shù)字普惠金融拉動國內(nèi)消費(fèi)需求的空間溢出效應(yīng),政府需加大相關(guān)政策力度,促進(jìn)國內(nèi)資金、人才、資源等發(fā)展要素的流動,增強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)金融合作,以發(fā)達(dá)地區(qū)帶動落后地區(qū),實(shí)現(xiàn)區(qū)域間數(shù)字普惠金融的協(xié)同發(fā)展,從而拓寬內(nèi)需增長的空間。第三,大力發(fā)展研發(fā)創(chuàng)新,推動供給側(cè)改革。近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化,大量國外產(chǎn)品涌入國內(nèi)市場,導(dǎo)致產(chǎn)品競爭更加激烈。對于政府而言,應(yīng)當(dāng)加大科技創(chuàng)新的引導(dǎo)力度,帶動企業(yè)創(chuàng)新活動;對于企業(yè)而言,要立足于長遠(yuǎn)發(fā)展、把握發(fā)展契機(jī),積極加強(qiáng)創(chuàng)新力度,促進(jìn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整,從而增強(qiáng)市場話語權(quán)和競爭度。

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