《数字金融对我国区域经济增长影响的实证探析》16000字（论文）

PAGE6数字金融对我国区域经济增长影响的实证分析摘要随着科学技术的发展，大数据、人工智能、区块链、云计算等数字技术也运用在了金融领域，数字金融的发展为个人和中小微企业等弱势群体提供了很多获得金融服务的机会。但是由于数字金融产生的时间较短，相应的监管体系尚不健全，故数字金融对我国经济增长的影响是值得考究的。因此本文选择了2011-2020年中国31个省份的面板数据，用固定面板回归模型和门限回归模型对其进行了实证检验。其研究结论主要如下：第一，固定面板回归的结果显示，数字金融对区域经济增长有着显著的正向效应；第二，门限回归的结果显示，数字金融对经济增长的影响可以分为两个区域，分别为数字金融发展水平较低区域和数字金融发展水平较高区域，在数字金融发展水平较高区域，数字金融对经济增长的促进作用要强于数字金融发展水平较低区域；第三，在作用机制的分析中发现，在数字金融对经济增长的影响因素中，数字金融的覆盖广度是其核心因素，数字金融的使用深度及当地的数字化水平起辅助作用。基于上述结论，本文在加强数字基础设施的建设，丰富数字金融服务产品等方面提出相关政策建议。关键词：数字金融；区域经济；面板回归；门限回归目录TOC\o"1-2"\h\z\u一、引言 2(一)选题的依据和意义 2(二)本文的主要研究内容和方法 3二、文献综述 4（一）国内研究概况 4（二）国外研究概况 5（三）文献评述 6三、数字金融的概念及发展现状 6（一）数字金融的概念 6（二）中国数字金融的发展现状 6四、数据金融对我国区域经济增长影响的理论和机制 7（一）数字金融对我国区域经济增长影响的理论基础 7（二）数字金融对我国区域经济增长影响的机制分析 8（三）研究假说 9五、数字金融对我国区域经济增长影响的实证分析(8000) 10（一）实证分析设计 10（二）模型构建和研究 12（三）实证分析 13六、主要结论及对策建议 19（一）主要结论 19（二）对策建议 19参考文献 21一、引言（一）选题的依据和意义1.选题的依据金融一直是处于在现代经济中的核心地位，如何让金融更好的促进我国经济的发展也一直是我国研究的重点。随着中国的经济规模不断扩大，中国政府正积极的推动着传统行业的转型升级，新旧动能转换，供给侧改革等措施，不断优化我国的产业结构，提升我国的经济发展质量。期间，伴随着现代科技的发展，像大数据、人工智能、区块链等新一代的数字技术逐渐成熟。这些技术与传统的金融服务业态相结合后衍生出了新一代的金融服务即“数字金融”。相比与传统金融，数字金融拥有着灵活性高，覆盖面广，数字化程度高，服务主体多元化、产品种类多元化等特点。人们认为，数字金融对经济的高质量发展有着重要的推动作用，学术界和政府机构也越来越重视数字金融。但是不同区域之间的背景存在较大差异，像自然地理环境、经济基础、技术水平、社会文化背景因素等。这些差异使得区域经济增长出现了不平衡的现象。从2021年的《中国统计年鉴》中的数据我们可以得到，在2020年我国31个内地省份及直辖市中，北京市的人均地区生产总值最高，为164889.47元。甘肃省的人均地区生产总值最低，仅为35994.81元。而2020年的中国的人均地区生产总值为72000元。由此可见，中共不同区域之间经济增长水平的差异还是很大的。区域经济的高质量增长支撑着总体经济水平的高质量增长。不同区域之间经济增长水平的不平衡，长远以来将不利于中国整体经济社会和谐健康发展。数字金融突破了传统金融服务的地域限制，有着能够以较少的成本来为社会各群体提供合理高效的金融服务的优势，能够增强金融服务的深度和广度，进而提升了金融资产配置的效率。这使得更多的群体，主要是那些弱势群体，如个人、中小微企业等获得了更多的机会参与经济活动。而促进中小微企业的发展有助于解决区域之间经济发展不平衡的问题，进而能够促进区域经济的高质量增长。中国的电子商务和电子支付平位于世界的前列，数字金融在过我国的经济中的地位越来越重要。在此背景下研究数字金融对我国区域经济增长的影响具有一定的理论和现实意义。该研究能够为政府如何发展数字金融来缓解区域经济增长不平衡的问题提供一些合理的建议，有有助于政府制定科学合理的政策2.研究意义 就理论层面而言,互联网的技术在日益更迭，再其支撑下，服务种类更多、覆盖更加广范、成本更加低廉、服务更加高效的数字金融服务获得了飞速增长，政府也越来越重视这一块的发展。因此，数字金融对区域经济增长的影响是值得探究的。然而像大数据、人工智能、区块链是近些年的产物，以此为基础的数字金融是一个比较新的概念，因此相应的研究数据和文献都比较有限。因此，本文从实证角度研究数字金融对我国区域经济增长的影响具有一定的理论意义。就现实层面而言,我国的经济发展目前已经进入了新常态时期，GDP的增速有所放缓，区域经济增长失衡，部分区域的经济发展程度相差悬殊，为保护实体经济的发展，中国政府推行了一系列的措施来进行金融深化与改革，而数字金融则是其改革的产物之一。推动数字金融发展来能够为缓和区域经济增长不平衡，让经济保持高质量稳定增长提供有力保障。因此，研究数字金融对区域经济增长的影响，并在此基础上提出相应的政策建议，能够有效缓解我国区域经济发展不平衡的问题，让我国的整体经济能够可持续健康发展下去，具有实际意义。（二）本文的主要研究内容和方法1.研究内容本文内容一共分为五个部分： 第一部分为引言。引言部分由两小节组成，第一小节对选题的依据和研究意义做了阐述。第二小节则简要说明了本文的研究内容及研究方法。 第二部分为数字金融的概念及在我国发展现状的介绍。本文对数字金融的概念进行了详细的介绍。并总结归纳了数字金融在我国的发展历程。 第三部分为理论分析。该部分首先对数字金融对区域经济增长影响的理论进行阐述，然后在对数字金融对区域经济机制进行分析，并再次基础上提出本文的两个假说。 第四部分为实践验证。该部分首先介绍了本文实证所使用的相关变量，其中核心解释变量为数字普惠金融指数，用来衡量当地的数字金融发展水平。其次是模型的建立部分，本文所使用到的模型主要为面板线性回归模型和面板门限回归模型。最后是回归部分，本文首先通过面板线性回归和面板门限回归来分析数字金融对区域经济的影响形式，然后再将数字普惠金融指数拆分为三个二级解释变量进行面板回归来进一步分析数字金融对区域经济的影响因素。 第五部分为总结和政策建议。该部分对之前实证验证的结果进行了总结，并结合目前中国数字金融的发展现况，提出相关的政策建议。2.研究方法 本文主要从理论分析和实证分析两方面来对数字金融对我国区域经济增长的影响进行了分析理论分析：本文总结归纳了目前为止数字金融与区域经济增长的相关文献资料，并进一步归纳总结出了数字金融对经济增长的理论机制。实证分析：本文将北京大学数字金融研究所发布的2011-2020年的数字普惠金融指数作为核心解释变量，以人均地区上产总值的自然对数作为被解释变量，并结合资本存量、外商直接投资、产业结构、R&D投资强度、政府干预程度五个控制变量通过stata建立固定效应的平衡面板数据进行实证研究，最后在将核心解释变量拆分为三个二级解释变量，进一步回归分析，将实际与理论相结合，探究文章变量之间的关系。二、文献综述（一）国内研究概况在数字金融对地方财务影响方面，侯世英和宋良荣（2020）全面分析数字金融对地方政府债务融资的影响及传导机制后，认为数字金融的发展提高了地方政府债务融资效率和融资规模。康鑫依和陈帅（2021）按认为数字金融的发展会为地方政府债券融资提供便利，但同时这在一定程度上会激励地方政府的举债融资行为，从而是地方的债务风险增加，地方政府的经济治理能力的高低对于数字金融对地方债务风险的影响有着反向的调节效应。刘建明、薛妍和刘嘉意（2021）考察了数字经济与地方财政可持续性之间的关系，发现数字经济发展显著促进了本地的地方财政可持续性提升；数字经济的发展对邻地的地方财政可持续发展有负向影响，存在“虹吸效应”和“洼地效应”；东部地区数字经济的财政效应更明显。朱冠平、扈文秀和杨栎（2021）认为数字普惠金融与地方隐性债务风险呈倒Ｕ型关系，且这种倒Ｕ型关系在东部地区最为显著。 在数字金融对企业影响方面，滕磊和马德功（2020）认为数字金融通过缓解企业融资约束提升了区域创新水平和对外开放水平，具有促进经济高质量发展的作用。夏广瑞（2021）在实证分析后认为数字金融的发展可以通过促进企业创新和人才集聚两个方面来促进产业集聚。数字金融在覆盖广度和使用深度的推广上对二、三产业集聚的总效用存在显著的正向关系，相比与第二产业，数字金融的发展对第三产业的长期影响更为显著，且其影响存在区域异质性，对于中西部的产业集聚影响更为明显。 在数字金融对经济影响方面，田皓森和潘明清（2021）认为数字金融发展显著地促进城市经济效率的提升；随着城市数字金融发展水平的提高，该促进效应呈现出“边际效应”递增的非线性变化趋势；中国城市数字金融发展呈现出显著的正向空间相关性，对提升经济效率具有正向的空间溢出效应。杨文溥（2021）认为数字经济发展能够促进区域经济增长，对区域经济的增长存在非线性影响，表现主要为对发达地区的促进作用更强，对落后地区的促进作用相对较弱，对第三产业的促进作用更强，对第二产业的促进作用相对较弱，对数字经济发展程度高的地区促进作用更强，反之对数字经济发展程度低的地区，促进作用较弱。付庆华和赵柳（2021）在对云南省研究后发现，数字普惠金融的覆盖广度，使用深度和数字化程度对云南省的经济高质量发展都起着显著的推动作用。姜松和周鑫（2021）悦研究发现当前数字普惠金融对经济的高质量发展具有促进效应但同时又存在着一定程度的结构性矛盾，表现为数字普惠金融的数字化程度对经济高质量发展的影响表现为倒N形，具有抑制效应。李黎明（2020）对全国286个城市的面板数据分析后得出在全国层面上数字普惠金融有助于区域经济增长，数字普惠金融对区域经济的促进作用有着较大的地域差距。刘达禹，徐斌和刘金全研究（2021）发现省域经济增长存在由数字建设引致的微弱门槛效应，但是门槛效应较低，数字建设仍可对经济产生积极的效果。且数字经济在初期阶段由劳动密集型主导，专职稳态发展阶段后，生产方式将由“人力主导形”变更为“资源主导型”。王彬燕和田俊峰等人（2018）的研究表明中国数字经济发展空间分异明显，数字经济各分维度的差异性更为显著，且不同地区之间影响数字经济发展的因素也不同。刘伟、戴冰清和刘卫镇（2021）认为数字金融能够促进经济高质量发展，且从影响力度来看，数字金融的使用广度>覆盖广度>数字化程度，而且在不同地区之间影响效益也存在差距，在中、动地区的影响更为显著。郭峰,王靖一等人（2021）和蚂蚁金融服务集团合作编制了一套2011—2018年覆盖中国内地31个省、337个地级以上城市和约2800个县域的"北京大学数字普惠金融指数"。（二）国外研究概况Dolganova、Istomina和Terentieva（2019）认为数字金融与地区的发展息息相关，能够促进经济发展，认为国家在政策的制定中，要支持数字经济的发展且政策要和地区的项目有所关联，能够因地制宜。Peterson（2017）认为数字金融的发展对新兴和发达经济体的金融包容具有积极影响，数字金融为低收入和可变收入人群提供了便利，降低了他们获得一些金融服务的成本，提高了金融服务的价值。Tinghui和Jiehua（2021）研究后认为，数字金融普惠对中国大陆中西部地区农村居民收入的促进作用更为显著，而对东部地区农村居民收入的影响不明显。这表明，数字金融包容性对农村居民的收入具有区域差异性影响。其次，在农村居民受教育程度不同的地区，数字金融包容对农村居民的收入也有不同的影响。随着农村居民教育水平的提高，数字金融普惠在促进农村居民收入方面的作用逐渐增强。第三，在金融发展水平不同的地区，数字金融包容对农村居民收入的影响也存在异质性。随着农村金融发展水平的提高，数字金融普惠对促进农村居民收入的作用逐渐减弱。Xiuxiu、Zhimin等（2021）认为数字金融对经济增长具有积极而显著的影响，已成为数字时代中国高质量发展的重要推动力，但是数字金融对欠发达地区的积极作用仍需加强。Jiongcheng和Xiangding构建了数字金融与区域经济协同的评价模型，在该模型下认为北京的数字金融与区域经济的协同水平处于较低水平。（三）文献评述 通过对国内外相关文献的整理，我们可以发现目前来说在数字经济及数字金融这一块的研究已经有了一定的成果。大部分的学者都认为数字金融对经济有着积极的促进作用，但是也有学者认为数字金融对经济的高质量发展存一些结构性矛盾，。但总的来说，由于数字金融出现的时间较短导致数据量较小等问题，目前对于数字金融的相关研究还不是很充分，但随着相关部门的统计工作进一步完善，这方面的研究必能获得长足进展。三、数字金融的概念及发展现状（一）数字金融的概念数字金融指的是传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式。该定义与中国人民银行等十部委提出的“互联网金融”的定义（互联网金融是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式）和金融稳定理事会提出的“金融科技”的定义（金融科技是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或者金融服务的提供方式造成重大影响）比较相似。但是相对来说，互联网金融的概念更多的被视为互联网公司从事金融相关业务，而金融科技则着重强调技术的特性。数字金融与之相比则显得更加中性，涵盖的范围也更加广一些。（二）中国数字金融的发展现状 中国数字金融发展有着大约30多年的历程，在2003年以前，数字金融主要的表现为银行和证券的电子化和信息化。2003年以后支付宝诞生了，在这之前，中国的个人消费都是以现金为主，支付宝的诞生修改了人们的消费习惯，它以信用中介的形式将小商家和个人消费者联系起来，鼓励人们在网上进行消费，使得我国人民在互联网上的消费量迅速上升。 2013年微信支付的出世再次改变了移动支付的市场格局。在这之前移动支付可以说是被支付宝所垄断，但支付宝在当时并没有社交属性，只是一个单纯的信用中介，而微信在当时作为一个社交软件，拥有着庞大的用户基础。在微信支付上线以后，微信推出了一种“发红包”的游戏，人们在节假日之间可以相互抢红包。抢来的红包的资金会留在微信钱包中，而这些钱需要消费，渐渐的人们就养成了使用微信支付的习惯。至此，中国移动支付领域的两个重要渠道就此形成，一个是支付宝，一个是微信支付。其中支付宝是通过信用中介建立起来的支付渠道，而微信则是通过社交建立起来的支付渠道。 随着互联网的发展，越来越多的公司进入了互联网金融的领域，互联网小贷、p2p平台，众筹平台等借贷层出不穷，但是很长一段时间内我国对数字金融的监管是相当宽松的，这虽然让着中国的数字金融能够快速发展，领先与其他国家。但是也造成了很多的金融乱象。在2012年后，我国网络借贷平台数量飞速上升，借贷的资金规模也大幅度增长。在这种无序的，缺乏监管的背景下行业大规模扩张，无证上岗、非法集资、庞氏骗局等现象相当普遍，这也为之后p2p暴雷埋下了隐患。 2017年，监管机构对金融乱象进行了整治，监管强度也越来越强，由于当时宏观经济持续下行，很多网贷平台的出现了资金链断裂，导致逾期兑付甚至直接出逃的现象。在2019年，监管部门明确网贷平台需要平稳清退，2019年底，在全国累计注册的6610加网贷平台中，应各种原因停业清退的平台高达6267家，占比94.81%。 2020年新冠疫情爆发，由于隔离和封城等原因，我国的交通运输、旅游、线下餐饮等行业遭到了严重的打击，但是数字金融确没有过多受到此影响，反而在线上的经济越来越活跃。像网络购物、线上教育、餐饮外卖、生鲜配送、线上游戏等领域出现了强大的增长潜力。这些产业的发展进而加强了企业对5G、人工智能、区块链等数字技术的研究，推动了我国数字金融产业的发展。同时疫情使得很多金融的线下业务转向线上，在2021年底银保监会发布的《中国银行业保险业抗击新冠肺炎疫情的实践与经验》中提到，在疫情爆发之初，银行业和保险业做好了自身的运营和安全保障，将线上与线下相结合，保证金融服务供给顺畅，银行业的线上金融服务替代率平均达到了96%以上的水平，保障了银行基础设施的稳定运行。 目前来看，中国数字金融的发展是一个不可阻挡的趋势，但是目前其业务模式还尚未成熟，未来还会有更多的机遇和挑战。未来数字金融在中国的经济中的地位会越来越高，数字金融在中国的健康发展需要金融业界和政府监管部门共同努力。四、数据金融对我国区域经济增长影响的理论和机制（一）数字金融对我国区域经济增长影响的理论基础1.金融排斥理论金融排斥理论是指一部分人群被排斥在金融服务之外，比如金融机构不愿意给偏远地区、劳动能力低下或者不符合金融机构自身盈利要求的人贷款。金融排斥问题属于需求方面的问题。只要一部分人群被排斥在金融服务之外，应该获得的基础金融服务，但由于多种原因未能获得，就可以视为金融排斥。

金融排斥问题普遍存在于传统的金融服务市场上，中小企业面临着资金压力和融资困难的问题，金融机构往往不愿意向这些不稳定的企业提供金融服务。而数字金融能够有效缓解企业这方面的问题，特别是对于制造业企业，初创企业，民营企业等弱势群体而言，能够有效的缓解企业面临着的资金压力和融资约束，降低了企业的财务风险。2.包容性增长理论包容性增长的概念是由亚洲开发银行在2007年提出的，其核心理念就是寻求社会和经济协调发展、可持续发展的增长方式。它与单纯的追求经济增长不同，它倡导的是公平合理地分享经济增长，这能够惠及那些弱势群体。它的经济发展目标将充分就业放在首位，经济增长方式有粗放低效型转向集约高效型，最终的目的是缩小贫富差距，减少贫困人口。数字金融能够更加的关注到那些弱势群体，向他们提供金融服务，这将能促进中国实现经济的包容性增长。3.普惠金融理论普惠金融是指立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。数字金融的优势之一就是支持普惠金融的发展。数字金融为普惠金融提供了很多数据与平台。像微信支付宝与数亿人的生活息息相关，可以依据些平台，对社交，网购等场景进行数据分析用来做信用及行为的评估，以此来以更低的成本获得更加精准的客户需求。数字金融能够通过降低成本、提升风控能力和促进竞争来提升金融的普惠性。（二）数字金融对我国区域经济增长影响的机制分析 根据现有文献，数字金融目前能从以下几个点来促进区域经济的增长优化金融资源配置在传统金融环境下，我国中小微企业经常由于缺少抵押品和财务信息不透明等原因导致金融机构无法判断企业的经营状况和违约风险，这导致金融机构面对这些企业时通常以较高的利率发放贷款，有时甚至会拒绝发放贷款，同时金融机构为不同企业提供信贷服务时的成本也不同，不同企业的资金成本异质性决定了不同企业的边际产出存在差异，以上这些原因会降低金融资源的配置效率。数字金融能够通过大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术来精准的匹配客户，缓解客户与金融机构之间的信息不对称问题，降低客户的投融资成本，提高金融机构的服务效率。同时这些技术还能够整合互联网上的各类数据，建立标准化的信用评估流程，进而能够让金融机构做出快速、灵活、透明的信贷决策。因此发，展数字金融能够提升金融资源配置的效率。2.促进区域技术创新，加速普惠金融发展数字金融会对一个区域的技术创新水平产生重大影响，首先数字金融能够更广更普遍的来为企业提供金融服务，特别是中小微企业，缓解其在技术创新过程中遇到的融资约束问题，让企业能够有更多的资金投入技术研发中去，从而促进区域经济创新驱动发展。其次，数字金融能够横向扩展金融服务的广度，纵向挖掘金融服务的深度，这弥补了传统金融的覆盖面不足的问题，提升了金融业的普惠程度，这弥补了我们传统金融行业的包容性不足的缺点。降低门槛效应门槛效应指的是获取某一项服务时需要付出一定的成本或代价来获取某种资格。而中小微企业及个人等弱势群体往往会因为金融的门槛效应无法获得一些金融服务。典型的表现为，像一些个人如贫困人员在需要金融服务或者产品时，往往难以支付相应的手续费，难以达到金融服务和产品的准入门槛。或者小微企业在面临贷款需求时，手里却没有相应的资产用于抵押，无法达到金融机构提供贷款最低的信用等级，从而无法获得贷款。这些门槛从会导致弱势群体和小微企业无法获得应有的金融服务，从而不利于经济的增长。而传统的金融由于安全性、流动性、盈利性等约束，无法在根本上解决这个问题。但是由数字金融发展而来的数字普惠金融能够提升金融服务的覆盖广度，让这些弱势群体也能够享受到金融服务，同时数字金融所依靠的数字技术如大数据、人工智能等能够为金融机构提供准确的信用评级和用户需求，在降低金融机构风险的同时，还能够极大的丰富金融产品的种类，定制化的服务客户，进而降低人们获取金融服务的门槛效应。（三）研究假说结合上述理论和机制本文认为，数字金融能够对中小微企业及个人弱势群体提供一定的金融服务，满足融资需求，缓解金融排斥的问题，促进区域经济包容性增长。同时还能能供向公众普及金融法治和金融知识，进而间接的促进金融发展。但是发展数字金融是需要相应的基础设施做支撑的，在经济落后地区，会存在互联网普及率低，基础设施不完善等问题。在这些区域发展数字金融需要在前期投入非常大的人力物力来构建基础设施和普及互联网，在这一阶段可能不仅不会促进经济增长，甚至还会因为投入的资源过多而导致阻碍当地经济发展的情况出现。因此，本文提出如下两种假说：假说1：发展数字金融能够促进区域经济增长假说2：发展数字金融对区域经济增长存在门限效应，不同阶段的影响是不同的五、数字金融对我国区域经济增长影响的实证分析(8000)（一）实证分析设计1.变量选取本文使用的数据其中数字普惠金融指数及其核心维度指数来自于由北京大学数字金融研究所和蚂蚁金融服务集团合作完成的《北京大学数字普惠金融指数（2011-2020）》第三期，其余数据来自于《中国统计年鉴》，《中国科技统计年鉴》，各省统计年鉴及国泰安CSMAR数据库。本文的各变量设置情况如下：被解释变量：

pgdp：各地区人均生产总值，单位为人民币元。地区人均生产总值是体现一个城市生产水平和收入水平的最佳综合指标，故可以用来衡量区域经济发展水平。核心解释变量：

DIFI：数字普惠金融指数，该指数采用《北京大学数字普惠金融指数（2011-2020）》第三期中的数字普惠金融总指数。该指数采用了大数据技术从多个维度刻画了中国数字金融的发展水平，通过综合传统金融服务和互联网服务新形势特征，全面反映了数字技术助力金融的总体发展和变化趋势。本文采用该指数来衡量地区的数字金融发展水平。二级解释变量：

Cov：数字金融覆盖广度指数，该指数是测量数字普惠金融指数中的一个维度，该指数用每万人拥有的支付宝数量、支付宝绑卡的用户比例及平均每个支付宝绑定银行卡的数量来衡量数字金融服务的覆盖广度。

Dep：数字金融使用深度指数，该指数是测量数字普惠金融指数中的一个维度，该指数分别从新型金融服务涵盖的类型以及其使用情况这两个层面来衡量数字金融服务的实际使用情况。

Dig：数字化程度指数，该指数是测量数字普惠金融指数中的一个维度，该指数分别从移动化、实惠化、信用化、便利化四个维度考量互联网金融数字化程度。控制变量：

LCD：资本存量，本文资本存量按照单豪杰永续存盘法来估计资本存量数据。数据以2010年为基础，按照股本和折旧率计算，单位是亿元，因值过大，在后续数据处理中取对数处理。

FDI：外商直接投资，单位是亿美元，因值过大，在后续数据处理中采用取对数处理。

IR：产业结构，用第三产业占gdp的比重来衡量一个地区的产业结构，体现一个地区经济的现代化水平。

II：R&D投资强度，用来衡量一个地区R&D投资的强度，由R&D经费占GDP的比重来计算。

GOV：政府干预程度，政府干预程度是影响经济增长的一个不可忽视的因素。其中政府财政支出有可能能够优化地区的资源配置，从而促进经济增长，但同时可以有可能因为支出效率低下而导致地区资源被浪费，从而影响地区的经济增长，本文采用政府支出额占地区GDP的比重来衡量政府干预程度。2.变量分析描述性统计分析:表SEQ表\*ARABIC12011-2020各变量的基本描述性统计变量名称样本量均值标准差最小值最大值Pgdp31055694.79827190.75516413164889.47DIFI310216.23597.0316.22431.928Cov310196.6796.5561.96397.002Dep310211.12198.1876.76488.683Dig310290.142117.2527.58462.228LCD31046984.2334191.831271.471168140.1FDI3108.054e+098.001e+0944600003.576e+10IR31047.3199.65429.783.9II3101.6811.139.1896.444GOV310.279表1是实证中用到各个变量的描述性统计结果，从中可以看到数字普惠金融指数的最低值为16.22，最高值为431.928,平均值则为216.235，可以得出不同区域之间的数字金融发展水平有着比较大的差距。人均地区生产总值的最小值为16413元，最大值为164889.47元，平均值为55694.798元，可以看出不同地区之间的经济发展水平也存在巨大差距，能够初步说明我国各地区经济发展水平存在不平衡的问题。相关性分析表SEQ表\*ARABIC2变量之间的Pearson相关系数矩阵lnPgdpDIFIlnLCDlnFDIIRIIGOVlnPgdp1.000DIFI0.621***1.000lnLCD0.535***0.440***1.000lnFDI0.523***0.155***0.734***1.000IR0.617***0.612***0.095*0.119**1.000II0.769***0.320***0.444***0.580***0.641***1.000GOV-0.356***-0.069-0.765***-0.691***0.080-0.412***1.000注：*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平上通过显著性检验 由表2可知，数字普惠金融与人均GDP的对数值通过了1%水平上的显著性检验，相关系数为0.612，表明数字普惠金融指数与区域经济发展之间存在正相关关系。资本存量的对数值与人均GDP的对数值通过了1%水平上的显著性检验，相关系数为0.535，表明资本存量与区域经济发展之间存在正相关关系。外商直接投资的对数值与人均GDP的对数值通过了1%水平上的显著性检验，相关系数为0.523，表明外商直接投资与区域经济发展之间存在正相关关系。产业结构与人均GDP的对数值通过了1%水平上的显著性检验，相关系数为0.617，表明产业结构与区域经济发展之间存在正相关关系，第三产业占比GDP的比重越高，越能促进经济发展。R&D投资强度与人均GDP的对数值通过了1%水平上的显著性检验，相关系数为0.769,表明产业结构与区域经济发展之间存在正相关关系。政府干预程度与人均GDP的对数值通过了1%水平上的显著性检验，相关系数为-0.356，表明政府干预程度与区域经济发展之间存在负相关关系。（二）模型构建和研究 本文首先采用面板回归模型来探究数字金融对区域经济增长的影响。面板回归的主要形式主要可分为三种，分别是FE模型（固定效应模型），POOL模型（混合效应模式）和RE模型（随机效应模型），具体选择那种模型需要由变量系数的估计来决定，决定的方式本文采用Hausman检验。 面板回归模型具体公式初步设置如下：Lpgdp(1) 上式中，i表示不同的省份，t表示不同的年份。 接下来，本文将对数字普惠金融对我国区域经济增长是否具有门限效应做进一步验证，假设不同的数字金融发展水平存在r值，当门限值超过r时，数字金融对区域经济增长的影响也会随之改变。 具有单一门限值的门限回归模型公式如下：Lpgdp(2) 具有双门限值的门限回归模型公式如下：Lpgdpit=(3) 具有三门县值的门限回归模型公式如下：Lpgdp(4)最后为了研究数字金融发展中，哪个因素对经济增长产生的影响最大，将数字普惠金融指数的数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度、数字化程度三个二级指数作为二级解释变量代入模型，其公式如下将数字金融覆盖广度代入其中Lpgdp(5)将数字普惠金融使用深度代入其中Lpgdp(6)将数字化程度代入其中Lpgdp(7)（三）实证分析1.基准回归分析本文在实证研究部分采用的是面板回归的方法，所以在回归之前需要先采用F检验和Hausman检验来确定所要使用的回归方法。在F检验拒绝原假设的基础上，进一步采用Hausman检验发现，在本文的数据模型中，固定效应模型相对于随机效应模型具有更好的拟合结果。表3是全国各省面板数据的F检验和Hausman检验的结果。表SEQ表\*ARABIC3全样本F检验和Hausman检验结果F检验HausmanF-Statistic135.34Chi2130.51Proc0.0000Prob0.0000 从表3中可以得到通过F检验，全样本的p值为0.0000，之后再进行Hausman检验得到p值为0.0000,因此选择固定效应模型来进行基准回归分析。表SEQ表\*ARABIC4数字金融对区域经济影响的基准回归变量参数估计值DIFI0.0013***（0.0001）lnLCD0.3748***(0.0411)lnFDI0.0368***(0.0079)IR-0.0058***(0.0013)II0.0684***(0.0188)GOV-1.8326***(0.1476)_cons6.5074***(0.4591)个体效应Yes时间效应NoN310R0.9361注：括号内系数为标准误，***、**、*分别表示再1%、5%、10%的统计水平下显著 从表4中可得出，数字金融对于区域经济增长由促进作用，且再1%的水平上高度显著，具体来说，一个单位的数字普惠金融指数增加能够带来0.13%的人均地区生产总值的增加,这也能初步验证之前提出的假说1。 从控制变量中观看，资本存量，外商直接投资，创新指数的系数都为正，且都在1%的水平上高度显著。其中足够的资本存量能够支撑经济的持续发展；外商直接投资数额的增加，可以间接提升当地的经济增长水平;R&D投资强度也能够促进当地的经济发展，因为R&D投资强度一定程度上能衡量一个地区的技术创新水平，技术创新水平越高，当地企业就能拥有更加先进的技术和设备，进而推动经济增长。但在控制变量中产业结构和政府干预程度的系数为负数，且同样在1%上高度显著。一个可能合理的解释为：产业结构总体上可能并不能够很好的促进一个地区的经济发展，第三产业单方面过高可能并不是合理的产业结构，从而不能最大程度的发挥其对经济增长的作用。在政府干预程度上，政府是从宏观上对一个地区进行调控，一般来说会将其有限的注意力至于在投资组合中占据着重要地位的企业，但是不同的企业会有不同的状况，将所有企业作为一个整理来进行管控，可能会造成对部分企业干预程度过大的问题，从而抑制经济的增长。2.面板门限回归 根据基准回归的结果，我们已经验证了发展数字金融能够促进区域经济增长的假说，接下来需要通过面板门限回归来研究不同程度的数字金融发展水平下，发展数字金融对区域经济影响是否是不同的。本文用数字普惠金融指数来衡量一个地区的数字金融发展水平，将数字普惠金融指数作为门槛变量，来进一步分析数字金融对经济增长影响是否存在门槛效应。以下3个表格分别为单门限值，双门限值及三门限值的门限回归模型的验证结果。表SEQ表\*ARABIC5三门限值门限回归模型验证结果门限值F-StatisticP-value单门限值32.090.0267双门限值13.530.1333三门限值11.060.2667在三门限值的门限回归中，三门限值的P值为0.2667，双门限值的P值为0.1333，并不显著，所以可得三门限值的门限回归假设不成立。表SEQ表\*ARABIC6双门限值门限回归模型验证结果门限值F-StatisticP-value单门限值32.090.0033双门限值13.530.1133在双门限值的门限回归中，双门限值的P值为0.1133，并不显著，所以可得双门限值的门限回归假设不成立。表SEQ表\*ARABIC7单门限值门限回归模型验证结果门限值F-StatisticP-value单门限值32.090.0100表SEQ表\*ARABIC8单门限估计值DIFI门限值估计值置信区间（95%）门限值240.2033(234.8905,240.9500)图SEQ图表\*ARABIC图SEQ图表\*ARABIC1单门限值门限回归LR图从单门限值的面板回归中的结果得到，其单门限值的P值为0.0100在5%水平上的显著，且结合LR图发现其估计值能够通过LR检验。根据单门限值将样本划分为两个区间:数字金融发展水平较低区域和数字金融发展水平较高区域。门限回归的估计结果如下:表SEQ表\*ARABIC9单门限值的门限回归估计结果变量参数估计值lnLCD0.3943***(0.0393)lnFDI0.0403***(0.0076)IR-0.0071***(0.0013)II0.0706***(0.0180)GOV-1.7677***(0.1410)_cons6.3040***(0.4388)低水平区域0.0010***(0.0002)高水平区域0.0012***(0.0002)N310R0.9423BS次数300注：括号内系数为标准误，***、**、*分别表示再1%、5%、10%的统计水平下显著 根据表9的回归结果可得，在数字金融发展水平较低区域，数字金融发展对经济增长有促进作用，其系数为0.010，即数字普惠金融指数每增加一个单位，当地的人均地区生产总值能提升0.1%，这种影响通过了1%水平的显著性检验。在数字金融发展水平较高区域，数字金融发展对经济增长有促进作用，其系数为0.0012，即数字普惠金融指数每增加一个单位，当地的人均地区生产总值能够增加0.12%，且该影响通过了1%水平的显著性检验。这能够验证假说2的成立。作用机制分析数字普惠金融指数所衡量的范围很大，它是由数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度、数字化程度等二级指标合并而成。所以为进一步研究数字金融在哪些方面对区域经济的影响更大，本文将使用数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度、数字化程度这三个指标作为二级解释变量，进一步的进行面板回归。将解释变量带入其中后，进一步采用Hausman检验发现对于该面板，固定效应模型相对于随机效应模型具有更好的拟合结果。表SEQ表\*ARABIC10将Cov代入后的F检验和Hausman检验结果F检验HausmanF-Statistic136.00Chi266.30Proc0.0000Prob0.0000表SEQ表\*ARABIC11将Dep代入后的F检验和Hausman检验结果F检验HausmanF-Statistic130.81Chi2438.73Proc0.0000Prob0.0000表SEQ表\*ARABIC12将Dig代入后的F检验和Hausman检验结果F检验HausmanF-Statistic130.94Chi2859.71Proc0.0000Prob0.0000采用固定效应回归后得出的估计结果如下:表SEQ表\*ARABIC13数字金融对区域经济影响的基准回归变量估计值(1)估计值(2)估计值(3)Cov0.0016***（0.0002）Dep0.0007***(0.0001)Dig0.0001***(0.0000)lnLCD0.2987***0.5240***0.6254***(0.0438)(0.0301)(0.0294)lnFDI0.0387***0.0414***0.0372***(0.0077)(0.0082)(0.0088)IR-0.0073***-0.0041***-0.0017***(0.0013)(0.0013)(0.0013)II0.0767***0.0805***0.1044***(0.0179)(0.0193)(0.0202)GOV-1.8146***-1.6640***-1.6843***(0.1423)(0.1509)(0.1641)_cons7.2730***4.8317***3.8268***(0.4816)(0.3410)(0.3540)N310310310R0.93990.93110.9222注：括号内系数为标准误，***、**、*分别表示再1%、5%、10%的统计水平下显著表13的结果表明，加入这三个数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度、数字化程度二级解释变量后，数字金融对区域经济增长的结果依然显著，其显著性检验分别为1%，1%,1%。从回归结果中看，普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度、数字化程度对人均地区生产总值的影响系数为0.0016，0.007和0.0001，说明数字金融影响区域经济增长的主要因素是数字金融的覆盖广度，数字金融的使用深度和当地的数字化程度从旁起辅助作用。 传统金融服务的服务方式主要是像所属区域提供线下服务网点和金融服务，涉及交易业务时也都是主要以线下处理为主，与互联网的关联度较低。而数字金融不同，他结合互联网的相关技术，打造以线上为主，线下为辅的金融服务。相比于传统的金融服务，数字金融在开通金融账号的便捷性，交易的便捷性，交易处理的时间间隔，交易的手续费等方面大幅超越传统的金融服务模式。并且政府有意识的对数字金融进行推广，使得数字金融的覆盖范围也越来越大，进而使得区域之间的经济差距也越来越小。从之前的回归结果中看，数字金融的覆盖广度对区域经济的影响程度也是最大的。这也侧面验证了在当前推进数字金融的各个方案中，加强数字化基础建设时重中之重，在落后地区需要加强数字化基础建设。六、主要结论及对策建议（一）主要结论 本文利用2011-2022年中国31个省份的数字普惠金融指数及其二级指标，结合人均地区生产总值、资本存量、外商直接投资、产业结构、R&D投资强度、政府干预程度等数据通过个体固定效应模型和门限回归模型、作用机制分析等实证方法来研究数字金融对区域经济增长影响，最终得出如下结论：从整体来看，数字金融的发展对人均地区生产总值有着显著的正向影响，发展数字金融有助于当地的经济增长。所以为了促进经济增长，政府在当地推行数字金融的政策时可行的。从门限回归的结果来看，数字金融对区域经济增长的影响主要可以两个区域：数字金融发展水平较低区域和数字金融发展水平较高区域，其门限值为240.2033。当数字普惠金融指数低于门限值时，数字金融在当地的发展水平较低，其影响系数为0.010，通过了1%水平的显著性检验。当数字普惠金融指数高于门限值时，数字金融在当地的发展水平较高，其影响系数为0.0012,通过了1%水平的显著性检验。说明数字金融在较低发展水平是，由于基础设施不足及前期建设成本等原因，数字金融对区域经济增长的影响虽有促进作用但不如高水平地区。等到基础设施等建设完善后，数字金融对区域经济增长的影响能够进一步加强。从作用机制分析，数字普惠金融覆盖广度，数字普惠金融使用深度、数字化程度作为数字普惠金融指数的二级指标，将其作为二级解释变量带入模型后发现这三种因素对区域经济增长都具有促进作用，其中数字普惠金融覆盖广度的影响是最为显著的，说明在数字金融发展程度较低的地区，加强数字化基础设施建设能够最大程度的促进经济增长。（二）对策建议 结合以上实证分析的处的结论，为了促进数字金融能够更好的发展，使其能够促进地区经济发展，平衡区域间的经济差距，本文提出以下政策建议：加快数字基础设施建设，推动数字金融的发展。今后金融的数字化是一个大趋势，尤其在新冠病毒全球形势还不稳定的情况下，数字金融是未来经济社会发展的方向，同时本文的研究结论也表明，数字金融对区域经济有着比较好的促进作用，且数字金融水平高的地区能够更多的享受数字金融带来的经济福利。在这个背景下，我国应加强在相关方面的基础设施建设和技术积累，同时搭建一套完善的，全国范围内的信用评估体系。目前来说，各地区间的数字金融发展水平差距还是比较大，在一些偏远地区的数字基础设施落后，在这些地区推进数字金融会面临比较大的前期投入，且前期产出小，很多创新型企业不愿意在这些区域落地。要改变这种现状就需要政府来推进相应的人才和企业的引进的福利政策，同时要做好数字金融的宣传工作，向群众普及数字金融能给他们带来的福利，尽快完成数字金融发展的前期过程。提升数字金融的覆盖广度和使用深度。数字金融中非常重要的一块就是数字金融，研究也表明在数字金融促进经济发展的过程中最重要的影响因素是数字金融的覆盖广度，其次数字金融的使用深度也在其中起了较大的辅助作用。基于这研究结果，我认为政府应该进一步利用数字金融所带来更加细致的用户信息和更加完善透明的信用评估体系，来推出更加多的金融产品。区别于传统金融，我们可以利用数字金融的优势，来针对不同层次的群体，定制化的，动态的来设计金融产品。特别是要关注原来个人和中小微企业等弱势群体，让更多的群体参与到数字金融这种金融活动中去，享受数字金融带来的福利。

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