數字普惠金融視角下金融集聚對實體經濟發展影響研究

劉偉國 董迎輝

摘? ?要：提高金融服務實體經濟能力是當前學術界研究的熱點，但就金融助力實體經濟發展的渠道而言，數字普惠金融所發揮的作用還鮮有學者關注。本文基于2012—2018年29省際的面板數據，引入數字普惠金融這一變量，構建具有調節變量的非線性模型來實證檢驗金融集聚與實體經濟發展的關系。研究結果顯示：數字普惠金融可以顯著的支持實體經濟發展，但當前金融集聚效應并未指向實體經濟，前者對后者存在顯著負向影響;此外，金融集聚與數字普惠金融的交互效應顯著為正，數字普惠金融可以抑制金融集聚對實體經濟發展的負面效果。

關鍵詞：金融集聚;實體經濟發展;數字普惠金融;工具變量法

一、引言

十四五規劃明確指出，在經濟轉型關鍵時期，要構建金融有效支持實體經濟體制機制，深化金融供給側結構性改革，增強金融普惠性來促進金融更具針對性地服務實體經濟。結合實際，金融集聚現象隨各地金融中心城市建立而顯現，由此產生的問題是，金融集聚帶來的規模、技術效應是流向實體經濟，還是在金融部門“空轉”？如何引導金融在集聚過程中更好帶動實體經濟發展？對于上述問題的回答，不僅有助于研判目前金融集聚狀態，而且對于指導金融回歸本源、促進實體經濟發展具有重要現實意義。

已有大量文獻（李強和徐康寧，2013;劉文革等，2014;李紅和王彥曉，2014;孫志紅和王亞青，2017;張秀艷，2017;胡國暉和鄭美美，2020）研究了金融集聚與經濟發展之間的關系，并且基本達成一致看法：金融集聚可以促進經濟發展。但金融“脫實向虛”、實體經濟發展“動力不足”仍是尚未解決的難題，在國家進一步倡導金融回歸本源背景下，金融集聚與實體經濟的關系引起國內學者的廣泛關注。已有文獻在研究金融集聚與實體經濟關系時，大都從空間計量經濟學角度出發，主要考慮金融集聚與實體經濟之間的線性關系，同時對實證結果產生關鍵、顯著影響的空間權重矩陣選擇方面主要依賴于學者的主觀選擇（張林，2016;蔡澤祥和武學強，2017;李林漢和田衛民，2020;樊羚和韓廷春，2021）。基于現有研究，本文兼顧金融集聚與數字普惠金融融合發展趨勢、相互影響的客觀現實，從理論和實證兩個角度考察金融集聚、數字普惠金融以及兩者交互項對實體經濟發展產生的影響，分析數字普惠金融在金融集聚服務實體經濟過程中的作用機制。近幾年，地區金融集聚現象越來越明顯，但實體經濟仍從中得不到有力支持，本文的研究結論有助于疏通金融集聚效應傳導機制，指導探索金融服務實體經濟的有效途徑。

二、文獻綜述與機制分析

為減少交易成本、提高資源利用效率，各類金融人力、物力資源傾向于流向具有區位優勢、經濟發展迅速的地區，由于在金融集聚過程中，可以以自身配置來引導其他資源配置，加快地區技術進步與創新并最終推動經濟發展，金融集聚及其效應引起學者們的廣泛關注。目前考察金融集聚對經濟的影響主要有兩個層次：一是金融集聚作用于經濟增長的傳導機制及其效果。二是分析金融在集聚過程中，金融集聚對金融服務實體經濟能力的影響。

就第一個層次而言，大部分國內學者（李強和徐康寧，2013;胡國暉和鄭美美，2020;楊旭等，2020;張昌兵等，2021）認為隨著金融集聚水平不斷提高，其產生的經濟發展效應也在不斷增強，應該鼓勵金融發展，提高金融集聚水平。在金融集聚初期，金融機構可以共享金融輔助性產業，同時可以相互協作、彼此提供投融資便利，降低與企業之間的信息不對稱性。由于信貸雙方信息不對稱性縮小，加之地區金融資源特別是信貸資源增加，企業可以獲得信貸資源支持的機會大大提高，金融集聚產生的規模效應顯現。此外，日益增多的金融機構意味著競爭加劇，為吸引客戶、占據市場份額，金融產品、技術創新步伐加快，金融集聚的技術進步效應不斷顯現。但也有一部分學者認為金融集聚與經濟發展存在復雜性。金融集聚程度高并不意味著經濟增長質量同樣也高，經濟發展速度與金融集聚速度呈現不匹配特征（郭華等，2021），金融集聚對經濟發展起作用還受金融發展水平的制約，兩者存在“U型”關系，低發展水平的金融集聚會產生金融抑制問題（孫志紅和張娟，2021）。金融集聚水平提高也會對地區經濟發展成本和穩定性造成沖擊。此外，金融集聚的經濟發展效應存在門限效應，其中大部分省份處于金融集聚水平對經濟發展主要起抑制作用的“陷阱區”，主張應加快提高金融集聚水平以跳出金融集聚“陷阱區”（張秀艷，2017）。

就第二個層次而言，大部分文獻認為金融集聚對實體經濟產生影響渠道與第一個層面相同，但就金融集聚能否促進實體經濟發展存在不少爭議。這主要體現在在經濟發展和財政壓力陡升雙重背景下，政府存在干預當前仍以間接融資體系為主的銀行信貸配置的強烈動機（祝繼高等，2020），不良貸款余額所占比例很大程度上受政府干預程度的影響，而金融集聚支持實體經濟發展力度很大程度上受制于各省份銀行體系的不良貸款余額的影響（蔡則祥和武學強，2017）。其次，在實體經濟發展動力略顯不足的情況下，金融集聚更容易使資金涌入虛擬經濟部門（陳雨露和馬勇，2012;李強和徐康寧，2013;張林，2016）。最后，過快的金融集聚容易促使金融機構與實體經濟爭奪金融資源，使實體經濟發展缺少必要資金支持，同時在金融集聚后期，地方金融市場被各金融機構完全分割、占據，金融機構加快金融創新以爭奪客戶、維持利潤，金融集聚導致地方金融系統性風險陡增，也不利于金實體經濟發展（馬勇等，2021）。但也有學者認為金融集聚對實體經濟發展起到促進作用。其中，樊羚和韓廷春（2020）認為金融集聚通過促進資本積累和提高全要素生產率兩個途徑對實體經濟發展起到推動作用，但由于政府的干預行為，導致金融集聚作用于實體經濟渠道并不暢通，進而弱化了金融服務實體經濟能力。

在數字普惠金融發展方面，現有文獻大都關注數字普惠金融與居民消費之間的關系，鮮有文獻從數字普惠金融考察實體經濟發展。在直接融資有所擴大的情況下，銀行貸款仍是實體經濟獲得獲取信貸支持的主要途徑。因此，現階段數字普惠金融必須要與傳統商業銀行體系結合起來（成學真和龔沁怡，2020）。數字普惠金融具有政策性和靶向性的特征，能夠覆蓋原有傳統普惠金融所難以服務的地區，提高金融覆蓋廣度和服務深度，促進實體經濟發展（劉亦文等，2019;汪亞楠等，2020）。

三、實證與結果分析

（一）數據來源與變量選擇

本文選擇2012—2018年中國29省份（不含西藏和海南數據）作為樣本。其中，由于西藏自治區數據缺失嚴重，難以使用常見的方法對數據進行補充，同時由于海南省與周圍省市不存在空間上的接壤關系，不滿足文章為解決內生性問題所設計的工具變量要求，故將這兩個地區予以剔除。此外，本文普惠金融有關數據來源于北京大學數字金融研究中心，其他數據均來自于EPS數據庫、國家以及各省份歷年統計年鑒。

被解釋變量：實體經濟發展（Inpergdp），目前學術界對于實體經濟還沒有準確定義。參照中國人民銀行對于實體經濟所界定的范圍：實體經濟為除金融企業和個人以外的經濟主體，因此本文采用從國內生產總值扣除金融業增加值，然后除以地區總人數的方法，得到人均實體GDP。考慮到大部分文獻在進行研究時，在上述操作的基礎上進一步剔除房地產業增加值，本文也按照相同思路進行計算，并將得到的指標用于穩健性檢驗。此外，為消除通貨膨脹對研究內容所產生的影響，金融業增加值和房地產業增加值分別按照金融業增加值指數和房地產業增加值指數調整為以2012年為基期的不變價格計算的變量，其他變量則按照GDP指數按照相同方法進行調整。

核心解釋變量：金融集聚水平（QWS），在衡量金融集聚水平時，參照張鵬和丁偉（2018）、楊旭等（2020）、胡國暉和鄭美美（2020）、岳婷婷（2020）、馬勇等人（2021）的做法，使用區位熵指數來測算各省份的金融集聚水平。

調節變量：普惠金融（In_f），參照成學真和龔沁怡（2020）、顏建軍和馮君怡（2021）的做法，本文采用北京大學數字金融研究中心計算的數字普惠金融指數作為各省份數字普惠金融發展狀況的度量。

控制變量：結合已有的眾多文獻，同時為了使得統計效力最大化并方便結果解讀，本文還控制了一些可能影響實體經濟發展的變量，其中包括產業結構（Ind_st）、教育水平（Pop）、技術水平（Te_inno）、財政支出（Fina_ex）、城鎮化率（Urban）、人口密度（Incity_pop）、對外開放水平（FDI）。

（二）模型設定

首先，文章利用面板數據模型考察金融集聚、數字普惠金融對實體經濟發展的影響。

其中，Inpergdpi，t為實體經濟發展，Qwsi，t為金融集聚水平，In_fi，t為數字普惠金融發展水平，Xi，t為控制變量，？琢、？濁分別為核心解釋變量和控制變量系數，？著為隨機擾動項，下標i代表省份，t代表年份。

其次，在模型（1）基礎上引入金融集聚與數字普惠金融交互項，來識別數字普惠金融對金融集聚的實體經濟發展效應的影響，見模型（2），若模型（1）中？琢1為正，代表金融集聚可以促進實體經濟發展，與此同時，若模型（2）中？茲3為正，則說明數字普惠金融對金融集聚的實體經發展效應具有促進作用，若？茲3為負，則說明數字普惠金融對金融集聚的實體經發展效應具有抑制作用;若模型（1）中？琢1為負，代表金融集聚會抑制實體經濟發展，與此同時，若模型（2）中？茲3為正，則說明數字普惠金融對金融集聚抑制實體經發展效應具有減緩作用，若？茲3為負，則說明數字普惠金融對金融集聚抑制實體經發展效應具有促進作用。

（三）結果討論與分析

鑒于數據結構，本文采用短面板常用的估計方法，首先，通過Hausman檢驗分析模型判斷選擇OLS回歸、固定效應模型，還是選擇隨機效應模型，其次，考慮到由于雙向因果、潛在遺漏變量等情況導致的內生性問題，文章使用穩健的GMM估計方法;最后，通過變量替換法進行穩健性檢驗。表2依次顯示混合OLS、隨機效應模型以及固定效應模型回歸結果，其中，基礎回歸以及交互項回歸的Hausman檢驗值分別為335.61（P值為0.0000）、341.64（P值為0.0000），因此，兩者均應選擇固定效應模型。固定效應模型回歸結果顯示，在1%的顯著性水平下，金融集聚對實體經濟發展起到顯著抑制作用，我們可以初步得出結論：金融集聚產生的規模效應以及技術進步效應大部分沒有作用到實體經濟身上，但數字普惠金融對實體經濟影響系數顯著為正，這表明在控制其他變量不變的情況下，數字普惠金融可以為實體經濟提供更多支持來促進實體經濟發展。在考慮交互項后，交互項對實體經濟發展的影響系數顯著為負，但系數較單獨考慮金融集聚對實體經濟發展有所下降，說明數字普惠金融在一定程度上可以抑制金融集聚對實體經濟發展的不良影響。

不可否認，金融最初向實體經濟發展較快的地區開始集聚，在金融集聚規模效應下，實體經濟更容易快速發展;當在實體經濟低迷、獲利低于金融資產收益率時，金融資源會傾向于滯留在金融部門內部，實體經濟會因缺少金融支持而發展緩慢，因而兩者可能存在相互影響、互為因果的關系。此外，即使使用省級層面數據的同時控制一部分變量，回歸中也難免會存在測量誤差和遺漏變量造成估計不準確。為解決上述問題，本文采用了工具變量法來處理由于上述問題所造成的內生性。

Hausman檢驗顯示Qwe和In_f均為內生變量，借鑒張浩然和魏琳（2015）、李春濤等人（2020）的思路，選擇滯后一期的金融集聚作為金融集聚的工具變量，選擇與研究省份地理接壤省份的數字普惠金融均值、滯后一期數字普惠金融作為當期數字普惠金融的工具變量。考慮到潛在的異方差問題，本文采用更為穩健的GMM估計方法，并且所選的工具變量均通過了弱工具變量檢驗、不可識別檢驗和過度識別檢驗。表3的GMM估計結果顯示，不管是基礎還是交互項回歸，金融集聚對實體經濟的影響系數顯著為負，數字普惠金融對實體經濟的影響系數顯著為正，同時交互項系數也顯著為正，與固定效應模型估計結果基本相符，初步保證實證結果具有穩健性。

為了進一步確保實證結果的穩健性，文章采用變量更換法進行穩健性檢驗（見表4）。更換被解釋變量，在原有被解釋變量基礎上進一步剔除房地產業增加值，然后進行穩健的GMM估計，結果顯示在第（1）-（2）列，主效應與交互效應與上一部分回歸結果基本保持一致。更換核心解釋變量，文章借鑒已有做法，選擇單位行政面積上金融業增加值作為金融集聚的衡量指標，結果顯示在第（3）-（4）列，實證結果也與上一部分回歸結果基本保持一致，交互效應顯著，表明實證結論并非偶然。

四、結論及建議

（一）結論

本文在對金融集聚、數字普惠金融的實體經濟發展效應進行初步分析的基礎上，引入金融集聚與數字普惠金融的交叉項，對數字普惠金融如何影響金融集聚的實體經濟發展效應進行了實證分析。研究發現：當前金融集聚與實體經濟發展存在負相關關系，金融集聚處于抑制實體經濟發展階段;在實體經濟發展過程中，數字普惠金融可以促進實體經濟發展，并在一定程度上緩解金融集聚對實體經濟產生的抑制作用。

（二）建議

在金融服務實體經濟機制有待健全的情況下，金融集聚程度并非越高越好。政府為推動本地區經濟發展，無不力求金融資源傾向于本地區，但金融集聚并不意味著實體經濟可以獲得金融集聚所帶來的好處，應注意監管金融集聚效應流向，避免資源在金融部門“空轉”;探索新型融資貸款模式以提高金融普惠性。在目前仍以間接融資為主的融資結構下，可以建立地區供應鏈來著重培育、發展企業特別是民營企業融資增信支持體系，對向實體經濟提供融資服務的金融機構可按照融資額的一定比例提供稅收抵扣，擴大數字普惠金融覆蓋面來促進實體經濟發展;建立類似存款保險制度類似的融資保險制度，金融監管部門可以組織成立融資擔保基金，推動金融機構探索信貸投資與股權投資相結合的新型融資貸款模式。

（責任編輯：夏凡）

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