数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应

数字普惠金融对经济高质量发展的空间效应摘要：2020年新冠疫情的暴发，使全球经济、金融秩序、产业结构秩序发生了巨大的变化。我国经受住了“疫情压力测试”，经济高质量发展也在稳步前进，主要表现在：2020年实施的稳健货币政策效果显著；金融发展助力实体经济成果显著；2020年我国在历史上首次整体消除了绝对贫困，脱贫攻坚成果显著。关键词：数字普惠金融；经济高质量发展；空间效应1、研究假设党的十九大报告指出，“目前，经济已经进入了发展的高速发展的新时期，经济发展方式转变，结构优化，增长动力转换的关键时期。本文首先建立了一个国家的高品质发展指数，然后利用熵方法对30个省2010-2019年的高品质发展进行了实证检验，然后利用空间统计方法对普惠金融在高品质发展中的空间外溢作用进行了实证检验。实证分析显示，普惠金融的区域差异是推动我国高品质发展的重要因素。要提升我国的高质量发展水平，巩固脱贫攻坚的成效，必须充分利用好财政技术，注重数字资产的增值，使普惠的数字金融能够更好地为我国的经济发展和人民的全面小康作出贡献。1.1经济高质量发展的理论研究经济高质量发展和高速发展的区别在于，经济高质量发展不仅体现在经济数量的持续增长上，还体现在供给的有效性、发展的公平性以及创新的持续性，是中国未来经济发展的新指向；经济高质量发展必须以创新驱动为动力，是从要素驱动、投资驱动逐渐转向创新驱动的发展；“高效、公平和可持续”；对经济高质量发展水平的测度全面反映了经济发展的可持续与稳定增长。1.2经济高质量发展的实践研究当前，我国的经济发展面临着一个重要的问题，即结构的调整与升级，是实现高水平发展的重要环节。2015年，国家正式启动了供应体制的调整，从“需求”转移到了“供应”。在转型时期，必须进行供给侧结构的变革，这是实现高水平发展的必然选择。在2017年，随着国家经济体制的现代化，实现了高水平的发展，实现了高水平的发展。以改革为中心，以改革为动力，以高新动力推动高品质发展。这说明，创新已经逐渐地在推动我国的供给侧结构调整中发挥着巨大的推动作用，促进了我国的高水平发展。1.3数字普惠金融发展研究经济高质量发展具有鲜明的中国特色，国外鲜有对其与数字普惠金融的影响研究。目前我国对于二者的研究均处于国际前列。2016年9月，G20杭州峰会发布的《G20数字普惠金融高级原则》中重点介绍了数字普惠金融的成本可负担及商业可持续特点。北京大学互联网金融研究中心课题组（2016）《北京大学数字普惠金融指数（2011—2015年）》发布后，国内许多学者开始以此指数为依据研究数字普惠金融对缩小城乡收入差距、减缓贫困等方面的影响，显然很少将经济高质量发展情况纳入考量。二者相辅相成、相互融合：经济高质量发展以数字普惠金融为重要驱动力；数字普惠金融以经济高质量发展宏观环境为重要依托。2、研究设计2.1资料来源和变数设置为了数据的全面性与可得性，考虑数字普惠金融发展年限较短，选取2010—2019年数据，指标数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》以及各省市年鉴，数字普惠金融数据均来自《北京大学数字普惠金融指数》。采用标准化方法消除各指标量纲，部分缺失数据采用差值法处理，故西藏及港澳台不在本次的研究范围内。2.1被解释变量经济发展水平的高低反映了经济发展的稳定与经济的优劣；技术创新的快速转化和利用，有利于经济高质量发展；产业发展的结构调整反映了国家各个地区经济发展水平、产业发展水平的相对平衡；绿色发展追求经济发展与环境污染治理同时兼顾，以实现经济可持续发展，民生共享意味着人民日益增长的生活需求得到满足，经济发展成果能够更公平地惠及全体居民，是经济高质量发展的最终目标。2.2解释变量数字普惠金融指数（DIF），该指数由北京大学金融研究中心和“蚂蚁金服”集团合作起草。2.3控制变量民营化水平（PRL），民营企业具有独特的自我发展优势，在安置职工就业、实现社会稳定方面起到了促进作用。科技投入（TEIN），科学技术已成为一国综合国力的重要体现。基础设施（INFRA），基础设施建设反映该城市当前经济发展水平以及未来发展潜力，与经济发展水平呈正相关。政府干预水平，政府利用行政管理、经济法规等必要手段刺激经济朝着积极方向发展。居民消费价格指数可以反映居民的生活水平，进而反映经济发展状况。3、实证研究与结果分析3.1我国高质量发展程度测量的结果研究3.1.1经济高质量发展的测算结果现选取我国30个省市2010—2019年数据，根据熵值法赋权计算得到经济高质量发展水平，结果显示我国2010—2019年年均经济高质量发展水平为0.2622。从均值看，北京发展居首位。从区域划分看，我国经济高质量发展水平呈现东中西递减的特点，存在明显的地区差异性。3.1.2经济高质量发展的空间分析我国各省市经济高质量发展的全局Moran’sI指数（见表4）均为正值，在10%的显著水平下通过检验，表明经济高质量发展在空间分布上存在一定程度的正相关性。3.2实证分析3.2.1空间测量模式选取根据检验的结果，时间固定效应模型为最优选择。此外，根据稳健的拉格朗日乘数检验的估计结果，LM-Lag未通过检验，因此，接受SDM模型简化为SAR模型。根据表5中SAR模型与SDM模型的检验结果，SDM模型能够更好地拟合空间效应，最终选择SDM模型。3.2.2实证结果分析根据结果，β1=0.1207，说明数字普惠金融对经济高质量发展存在明显的正向作用，这与本研究之前的假设相符合；但是θ1=-0.0450，即数字普惠金融滞后项对经济高质量发展呈现出抑制作用，可能存在如下原因：一是中西部偏远乡村地区缺乏数字普惠金融发展的环境，互联网等数字技术条件较差，进而影响该地区的经济高质量发展水平。二是可供农村偏远地区居民选择的金融产品较少，就导致数字普惠金融发展不具备针对性，普及率远远不够。在影响因素方面，一是技术投资。对我国科技投资的关注程度也有地区差别，越是高经济发展的大城市，越注重以科学技术促进发展，而这些差别将对我国的高质量发展产生不利影响。二是消费价格指数。目前，国内采用的CPI数据收集方式是以一定的抽样方式进行的，其不足之处在于，样品的代表性难以与经济发展同步，且存在一定的滞后现象。4、结束语综上所述，在我国经济由高速增长转向高质量发展阶段，数字普惠金融将成为新发展阶段我国经济社会发展的关键着力点，其重要作用在于惠及民生，促进新发展。2020年新冠疫情的全球蔓延，给全球经济发展带来了前所未有的严峻考验，在我国经济发展转型的关键期，数字普惠金融凭借其便捷、低成本、低门槛的特点有效经受住了疫情的考验，并在我国经济追求高质量发展过程中起到重要作用。参考文献[1]梁嘉铭.我国农村数字普惠金融法律监管研究[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版),202