數字普惠金融對區域經濟協調發展的影響效應

張小鋒 王菁彤

內容提要：數字普惠金融對縮小區域經濟發展差距具有吸納、增長和包容效應?；?011-2020年省級面板數據，本文建立個體固定效應模型釋析數字普惠金融與區域經濟發展的互動關系。研究表明：因異質性不同數字普惠金融能有效縮小區域經濟發展差距;全國和東中部同時存在線性和非線性關系，但因單門檻限值不同數字普惠金融在促進經濟增長上中部效應要明顯高于東部，而西部和東北兩者只是簡單的線性關系;覆蓋面指數、使用率指數和數字化指數所發揮的作用不同，覆蓋面指數能縮小區域經濟發展差距，使用率指數在西部和東北顯著促進區域經濟增長，數字化指數在東中部顯著促進區域經濟增長。因此，需大力發展數字普惠金融、實施差異性的財政政策、提升普惠金融的覆蓋面和使用率，縮小區域經濟發展差距和促進區域協調發展。

關鍵詞：數字普惠金融;區域經濟發展;個體固定效應

中圖分類號：F810.7 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1001-148X（2022）02-0040-09

收稿日期：2021-09-30

作者簡介：張小鋒（1984-），男，江西撫州人，哈爾濱商業大學財政與公共管理學院副教授，經濟學博士，研究方向：數字經濟與財稅政策;王菁彤（1993-），本文通訊作者，女，哈爾濱人，哈爾濱商業大學經濟學院博士研究生，研究方向：產業經濟理論與政策。

基金項目：黑龍江省社科項目“雙循環格局下黑龍江省新型城鎮化高質量建設研究”，項目編號：21JYC239。

一、引言

我國在經濟區域上劃分為東部、中部、西部和東北地區（以下簡稱東中西北）①，且較長時期施行東部率先發展、中部崛起、西部大開發和東北振興的區域發展戰略，但區域經濟發展差距仍然較大。如2019年東部GDP總量511161.2億元，占全國比重的51.9%;中部總量218737.8億元，占比22.2%;西部總量205185.2億元，占比20.8%;而東北總量僅為50249億元，占比僅5.1%②。人均GDP東部（94372元）是中部的（58728元）1.61倍、西部（53742元）的1.76倍、東北（46554元）的2.03倍。差距如此之大的區域經濟發展水平不僅不利于我國區域協調發展和實現國內大循環，更不利于整體社會經濟的穩定和諧發展。

2005年聯合國首次提出了注重為弱勢群體提供高效、合理的金融產品和服務的普惠金融，2006年被引入國內，自此引起政府及學界的廣泛關注與研究。2013年11月黨的第十八屆三中全會正式將普惠金融作為我國經濟發展戰略之一，2016年9月G20峰會將數字技術融入普惠金融，數字普惠金融時代正式來臨。2021年3月《國家“十四五”規劃》提出“健全普惠性的現代金融體系，增強金融普惠性”，同年中央一號文件明確提出要大力發展農村數字普惠金融。大力發展數字普惠金融有助于經濟高質量增長，深入探究數字普惠金融與區域經濟發展的協調能力與互動關系，對建立現代財稅金融體制、深化金融供給側結構性改革，促進區域協調發展具有重要的理論意義與實踐價值。

二、理論分析與研究假設

數字普惠金融旨在利用數字技術讓更多的人享受金融發展的成果。國內外學界關于數字普惠金融對經濟發展影響的論述頗豐。De Gregorio和Guidotti（1995）[1]實證分析了金融發展與經濟增長的正向關系，即金融深化有利于促進經濟增長;Arestis等（2001）[2]認為，股市和銀行等金融主體能夠促進經濟發展;Chang和Caudill*S（2005）[3]利用VAR模型研究得出中國臺灣地區金融發展有助于經濟增長的結論;Abu-Bader和Abu-Qam（2008）[4]研究表明普惠金融能提高投資效率，進而推動經濟增長;Corrado和Corrado（2017）[5]認為，數字普惠金融能促進經濟的包容性增長和發展;張賀（2019）[6]回顧以往實踐經驗得出：數字普惠金融具有包容性特征，能在很大程度上包容經濟增長。但隨著研究的深入，也出現了相反的觀點，如Sahay等人（2015）[7]認為，數字普惠金融與經濟發展呈現倒U型關系，當數字普惠金融發展到一定程度后會對經濟發展產生負面效應。因此，本文提出如下假設：

H1：發展數字普惠金融能顯著促進經濟增長，但兩者存在著線性和非線性關系。

中國學界多數研究者認為，數字普惠金融對經濟發展具有顯著的正向影響。如傅秋子等人（2018）[8]基于家庭金融調查數據研究了數字金融對農村經濟發展的異質性影響，表明數字金融能激發農村具有智能手機、網購習慣的人群消費，尤其是受教育水平越高的人群，提升多維度消費需求的效率和效應更高;張勛等人（2019）[9]運用實證分析得出數字金融有利于包容性增長，可改善農民創業條件，促進創業服務均等化，提升落后地區農村低收入群體的家庭收入更為顯著;郭妍等人（2020）[10]基于縣域調查數據得出數字普惠金融具有顯著的經濟效應，在推動傳統金融并與之良性互動等方面發揮了重要作用;褚翠翠（2021）[11]基于2011-2018年省域面板數據對數字普惠金融與省域經濟增長關系進行了實證研究，表明在不同的空間權重矩陣下兩者間均存在顯著的空間相關性，數字普惠金融有助于本區域經濟發展，但不利于臨近區域的經濟發展，表現為空間溢出負效應。相反的觀點認為，數字普惠金融發展到一定程度后便會阻礙或抑制經濟增長[12-13]。關于數字普惠金融是否能夠縮小區域經濟發展差距的研究成果較少。杜莉等人（2017）[14]基于省際面板數據研究表明，普惠金融對區域經濟發展能起到顯著效應，但沒有分析區域間的差異度;張恒等人（2021）[15]基于2011-2019年省級面板數據，研究了兩者的時空耦合協調，得出數字普惠金融具有空間集聚性和區域收斂性，能相對縮小區域經濟發展差距，但效果不夠明顯。因此，本文提出如下假設：

H2：數字普惠金融對經濟增長的正效應因區域異質性不同而不同，總體能有效縮小區域經濟發展差距。

本文在借鑒數字普惠金融對經濟發展影響研究成果的基礎上，參考張賀和白欽先（2018）[16]研究數字普惠金融對城鄉收入差距的影響所闡述的包容、減貧和增長三大效應，結合數字普惠金融的收斂性、集聚性和異質性等特征[17]，提出其對縮小區域經濟發展差距的效應機制，如圖1所示。

從圖中可以看出，數字普惠金融通過拓展覆蓋面、擴大使用率和提升數字化方面發揮著吸納、增長和包容三大效應，從而縮小區域經濟發展差距。主要表現在：

第一，拓展覆蓋面緩解排斥。數字普惠金融通過對數字技術運用跨越實體網點從而拓寬產品及服務的覆蓋面，使得偏遠、農村及落后地區的居民也能享受到普惠金融，具有顯著的吸納效應，能有效緩解排斥[18]。如陳寶珍等人（2020）[19]認為，數字普惠金融能提高居民的貸款、投資和理財等金融知識，降低金融排斥。周雨晴等人[20]實證研究表明，發展數字普惠金融對緩解農村金融排斥具有重要作用。

第二，擴大使用率引導消費。數字普惠金融具有衍生功能，當貧困人群獲得額外金融支持后，在滿足“衣食住行醫教”等基本需求外，其人力資本也逐漸提升，生活條件的改善和收入水平的提高促進消費的擴大和升級。如張彤進和蔡寬寧（2018）[21]基于家庭的微觀證據，分析認為數字普惠金融更顯著地促進了中低收入、中西部及農村偏遠地區的居民消費;孫玉環等人（2021）[22]分析認為數字普惠金融對中低收入、村屯、鎮中心區、主城區和高學歷人群的居民消費促進作用顯著。

第三，提升數字化降低門檻。數字普惠金融的數字化特征顯著，金融機構通過數字化即可擴大和呈現多樣化地金融產品和服務，不僅能降低運營成本，還能降低金融門檻，實現包容效應。如周利（2020）[23]、張蘊萍等（2020）[24]認為，降低門檻效應是數字普惠金融縮小城鄉收入差距的主要機制;王永倉（2021）[25]認為，數字普惠金融總指數及各維度指數具有雙重門檻效應，尤其是對農民增收上表現更為顯著。因此，本文提出如下假設：

H3：數字普惠金融通過緩解排斥的吸納效應、引導消費的增長效應和降低門檻的包容效應縮小區域經濟發展差距。

三、研究設計

（一）變量選擇

1.被解釋變量。人均地區生產總值（PcGDP），用于衡量區域經濟發展差距，綜合體現我國東中西北四大區域的生產、收入水平。

2.解釋變量。數字普惠金融總指數（MFI），用于衡量區域數字普惠金融總體發展差距，指數越大水平越高，綜合體現我國東中西北四大區域的數字普惠金融總體發展水平。普惠金融是個多維概念，為衡量各區域內數字普惠金融的發展情況，本文借鑒北京大學數字金融研究中心發布的指標體系，將數字普惠金融指數分為3個一級維度和12個二級維度，包括：一是覆蓋面指數（CFI），衡量各區域數字普惠金融的覆蓋狀況，體現地域排斥性，指數越大排斥越小，選取賬戶和綁卡等二級維度;二是使用率指數（UFI），衡量各區域使用產品及服務狀況，體現引導消費性，指數越大引導越強，選取支付、基金、保險、信貸、投資和信用等二級維度;三是數字化指數（DFI），衡量各區域產品的數字化程度，體現地域門檻性，指數越高門檻越小，選取便利、移動、實惠和誠信等二級維度。

3.控制變量。本文除選取以上核心被解釋變量和解釋變量外，還需選取控制變量：一是人均地區財政科技支出（PcFTS），衡量各區域內的人均財政科技支出能力，直接體現區域技術水平;二是人均地區財政教育支出（PcFEX），衡量各區域內的人均教育能力，間接體現區域技術水平;三是地區服務業就業率（ESS），衡量各區域內第三產業發展狀況，體現第三產業人力資源占有量;四是人均地區固定資產投資（PcFAI），衡量各區域內人均固定資產投資狀況，體現區域投資水平。

（二）模型方法

1.面板線性回歸模型。借助傳統道格拉斯生產函數，將PcGDP、MFI、PcFTS、PcFEX、ESS和PcFAI等變量引入函數中并取自然對數，用i代表不同的區域，t代表不同的年份，建立面板線性回歸模型，公式如（1）所示：

lnPcGDPit=α0+β1lnMFIit+β2lnPcFTSit+β3lnPcFEXit+β4lnESSit+β5lnPcFAIit+εit（1）

2.非線性門檻回歸模型。由于在不同的區域和年份，不能保證數字普惠金融對區域經濟發展的線性關系，為了驗證是否存在非線性關系，設置r單門檻限值和r1、r2雙門檻限值（r1

lnPcGDPit=α0+β1lnMFIit（MFIr）+β1′lnMFIit（MFIr）+β2lnPcFTSit+β3lnPcFEXit+β4lnESSit+β5lnPcFAIit+εit（2）

lnPcGDPit=α0+β1lnMFIit（MFIr1）+β1′lnMFIit（r1MFIr2）+β1″lnMFIit（MFIr2）+β2lnPcFTSit+β3lnPcFEXit+β4lnESSit+β5lnPcFAIit+εit （3）

3.多維度面板線性回歸模型。為更深入、全面地驗證數字普惠金融對區域經濟發展差距的具體影響，將一級維度指數CFI、UFI、DFI替代總指數MFI，建立具有維度的面板線性回歸模型，公式如（4）所示：

lnPcGDPit=α0+β1lnCFIit+β2lnUFIit+β3lnDFIit+β4lnPcFTSit+β5lnPcFEXit+β6lnESSit+β7lnPcFAIit+εit （4）

（三）數據來源

考慮到模型的設計和數據的可獲取性，本文選取2011-2020年度中國大陸31個省級相關數據，并根據東中西北四大區域進行匯總。其中數字普惠金融總指數及其一二級維度指數來自于北京大學數字金融研究中心、國泰安CSMAR數據庫和CEIC數據庫，其余數據來自《中國統計年鑒》、省級統計年鑒、2020年全國及各省國民經濟和社會發展統計公報，以及國家和省級統計局網站等。2011-2020年全國及東中西北四大區域數字普惠金融按省級平均總指數如表1和圖2所示。

從總量指標看，東部數字普惠金融指數要遠高于全國及其他地區水平，除2020年中部略高于全國平均水平外，中西部和東北地區均低于全國平均水平，說明其與東部發展差距較大，尤其是西部2011-2018年始終處于最低水平，但2019-2020年趕超了東北地區。從發展速度看，也是東部發展最快，如2020年較2011年增加316.66，次之為中部增量308.48，西部和東北地區增量分別為290.09和279.75（低于全國平均水平301.22）。尤其是東北地區除2011年（33.79）高于中西部排名第二，到2020年排名最低，說明其數字普惠金融發展速度較為緩慢，未能跟上全國的增幅。

四、實證分析

（一）面板線性回歸

在對面板數據進行線性回歸之前，需要確定采取何種線性回歸分析方法，因此要求對全國及東中西和東北部面板數據進行F檢驗和Hausman檢驗，檢驗結果如表2所示。對于全國及東中西和東北部面板數據而言，固定效應模型的擬合結果較隨機效應模型更優，因此選擇固定效應模型進行回歸分析。

進一步對全國及東中西北四大區域面板數據進行個體固定效應模型的穩健回歸，結果如表3所示?？芍喝珖?、東西部和東北地區的數字普惠金融總指數通過了置信水平在0.01下的顯著性檢驗，中部通過了0.05的顯著性檢驗;全國和東中部的人均地區財政科技支出通過了0.01的顯著性檢驗，西部和東北地區通過了0.1的顯著性檢驗;全國和東部的人均地區財政教育支出、地區服務業就業率均通過了0.01的顯著性檢驗，中西部和東北地區通過了0.05的顯著性檢驗;全國及東中西北四大區域人均地區固定資產投資均通過了0.01的顯著性檢驗。全國及東中西北四大區域面板數據回歸的擬合優度分別為0.8354、0.8911、0.8415、0.8139和0.8099，擬合結果顯示：全國層面看，每提高1個單位的數字普惠金融總指數將會帶來0.0892248個單位的全國人均GDP的增長，這表明發展數字普惠金融能顯著促進經濟增長，即H1前部分成立;從東中西北四大區域大區域看，每提高1個單位的數字普惠金融總指數將分別帶來0.0876951、0.0892175、0.1206988和0.1188754個單位的地區人均GDP的增長，其中東部增長低于全國平均水平，中部增長接近全國平均水平，而西部和東北地區增長高于全國平均水平，西部最高。這表明經濟發達地區的東部發展數字普惠金融對區域經濟增長的效應低于西部和東北等經濟落地區，數字普惠金融對經濟增長的正效應因區域異質性不同而不同，在一定程度上能有效縮小區域經濟發展差距，即H2成立。

（二）非線性門檻回歸

由于在不同的區域和年份，不能保證數字普惠金融對區域經濟發展的線性關系，為驗證是否存在非線性關系，設置r單門檻限值和r1、r2雙門檻限值（r1

針對全國及東中西北四大區域的面板數據模型，使用統計和預測分析軟件Stata進行進一步實證，建立非線性門檻回歸模型，以證實數字普惠金融與經濟發展是否既存在線性關系又存在非線性關系。首先設置r1和r2的雙門檻限值進行模型估計，結果如表4所示。

從表中數據可知，全國及東中西北四大區域雙門檻限值P-Value分別為0.0071、0.0035、0.3384、0.2657和0.2658，全國層面和東部P-Value雖顯著，但經進一步的LR檢驗顯示并未通過，而中西部和東北地區P-Value明顯不顯著。因此，模型存在雙門檻限值的假設不成立，需要對模型設置r單門檻限值進行模型估計，結果如表5所示。

從表中數據可知，全國及東中西北四大區域單門檻限值P-Value分別為0.0000、0.0000、0.0502、0.1381和0.1394，全國層面和東中部P-Value均顯著且通過了LR檢驗，表明數字普惠金融促進經濟增長并非簡單的線性關系，而是存在一定的非線性關系，可進一步進行模型估計，即H1后部分成立。而西部和東北地區P-Value依然不顯著，說明數字普惠金融促進經濟增長只是簡單的線性關系，不存在非線性關系，即H1后部分不成立。因全國和東中部數字普惠金融與經濟增長具有非線性關系，故需要對其面板數據進行模型估計。根據單門檻限值將樣本設置為數字普惠金融總指數低水平區域和高水平區域2個區間，并對單門檻限值進行估計，其估計結果如表6所示。

進一步對全國及東部、中部單門檻限值進行回歸分析，如表7所示。lnMFI、lnPcFTS、lnPcFEX、lnESS和lnPcFAI變量均通過了0.01、0.05或0.1置信水平的顯著性檢驗。結合表6、表7和回歸結果可知，全國及東部、中部單門檻限值分別為95.9941、231.9914和106.5515。從全國層面看，當數字普惠金融總指數≤95.9941時，每提高1個單位的數字普惠金融總指數能帶來0.1378459個單位的全國人均GDP增長，當總指數>95.9941時每提高1個單位的總指數將會帶來0.1218995個單位的全國人均GDP增長;東部當數字普惠金融總指數≤231.9914時每提高1個單位的數字普惠金融總指數能帶來0.0859984個單位的地區人均GDP增長，當總指數>231.9914時每提高1個單位的總指數能帶來0.0958745個單位的地區人均GDP增長;中部當數字普惠金融總指數≤106.5515時每提高1個單位的數字普惠金融總指數能帶來0.1205485個單位的地區人均GDP增長，當總指數>106.5515時每提高1個單位的總指數能帶來0.1177841個單位的地區人均GDP增長。

（三）多維度面板線性回歸

本文進一步將數字普惠金融的覆蓋面指數、使用率指數和數字化指數3個一級維度替換數字普惠金融總指數，進行多維度面板線性回歸。同理，在回歸之前先確定回歸方法，對全國及東中西北四大區域面板數據的F檢驗和Hausman檢驗結果如表8所示。可知，應選擇固定效應模型進行回歸。

對全國及東中西北四大區域面板數據進行多維度個體固定效應模型的穩健回歸，結果如表9所示。全國層面：擬合優度為0.8351，覆蓋面指數通過了0.01的顯著性檢驗，每提高1個單位的數字普惠金融覆蓋面指數能帶來0.0642587個單位的全國人均GDP增長，表明數字普惠金融覆蓋面的拓展有利于緩解排斥，發揮吸納效應，顯著促進經濟增長;使用率指數未能通過檢驗，不能證實使用率指數的提升與經濟增長具有相關性;數字化指數通過了0.1的顯著性檢驗，每提高1個單位的數字普惠金融數字化指數能帶來0.0154852個單位的全國人均GDP增長，表明數字普惠金融數字化的提升有利于降低門檻，發揮了包容效應，能促進經濟增長。

東部和中部區域：擬合優度分別為0.8941和0.8158，覆蓋面指數通過了0.1和0.05的顯著性檢驗，每提高1個單位的數字普惠金融覆蓋面指數能分別帶來0.0351551和0.0725846個單位的區域人均GDP增長，表明數字普惠金融覆蓋面的拓展有利于緩解排斥，發揮吸納效應，促進區域經濟增長;使用率指數均未能通過檢驗，不能證實使用率指數的提升與區域經濟增長具有相關性;數字化指數通過了0.01和0.05的顯著性檢驗，每提高1個單位的數字普惠金融數字化指數能分別帶來0.0374415和0.0222584個單位的區域人均GDP增長，表明數字普惠金融數字化的提升有利于降低門檻，發揮了包容效應，促進區域經濟增長。

西部和東北區域：擬合優度分別為0.8124和0.8110，覆蓋面指數通過了0.01的顯著性檢驗，每提高1個單位的數字普惠金融覆蓋面指數能分別帶來0.0678414和0.0596542個單位的區域人均GDP增長，表明數字普惠金融覆蓋面的拓展有利于緩解排斥，發揮吸納效應，促進區域經濟增長;使用率指數均通過了0.1的顯著性檢驗，每提高1個單位的數字普惠金融使用率指數能分別帶來0.0353369和0.0342558個單位的區域人均GDP增長，表明數字普惠金融使用率的擴大有利于引導消費，發揮增長效應，促進區域經濟增長;數字化指數均未能通過檢驗，不能證實數字化指數的提升與區域經濟增長具有相關性。

綜上實證分析結果可知：覆蓋面指數在東中西北四大區域中均能發揮緩解排斥的吸納效應，促進了區域經濟增長，中部表現最強（0.0725846），西部（0.0678414）和東北（0.0596542）次之，經濟較為發達的東部地區最弱（0.0351551），說明數字普惠金融能通過緩解排斥的吸納效應縮小中西部、東北地區與東部的經濟發展差距，即H3吸納效應成立。使用率指數在西部和東北區域發揮了引導消費的增長效應，顯著地促進了西部和東北地區經濟增長，而在東部和中部表現為不顯著，即H3增長效應僅對西部和東北地區成立。數字化指數在東部和中部區域發揮了降低門檻的包容效應，顯著地促進了東部、中部經濟增長，而在西部和東北地區表現為不顯著，即H3包容效應僅對東部和中部成立。

五、結論與啟示

（一）結論

本文基于2011-2020年中國省級面板數據，以人均GDP為核心被解釋變量，數字普惠金融指數為核心解釋變量，人均地區財政科學技術支出、人均地區財政教育支出、地區服務業就業率和人均地區固定資產投資為控制變量，采用個體固定效應，建立面板線性回歸模型和非線性門檻回歸模型，從全國和東中西北四大區域探究了數字普惠金融在縮小區域經濟發展差距方面能起到積極的促進效應;從覆蓋面指數、使用率指數和數字化指數建立多維度面板線性回歸模型，證實數字普惠金融能通過緩解排斥的吸納效應、引導消費的增長效應和降低門檻的包容效應縮小區域經濟發展差距。通過實證發現可得出以下結論：

第一，因區域異質性不同，數字普惠金融對經濟增長的促進效應不同，總體上能有效縮小區域經濟發展差距。從全國數據層面看，發展數字普惠金融能顯著促進經濟增長，但從東中西北四大區域數據層面看，東部數字普惠金融對經濟增長的促進效應最弱，低于全國平均水平;中部次之，接近全國平均水平;西部和東北地區促進效應顯著，遠遠高于全國平均水平，尤其是西部高達0.1206988。這表明東部和中部等經濟發達地區發展數字普惠金融對區域經濟增長的效應低于西部和東北等經濟落地區，數字普惠金融對經濟增長的促進作用因區域異質性不同而不同，在一定程度上能有效縮小區域經濟發展差距。

第二，發展數字普惠金融對全國及東中西北四大區域經濟增長的促進作用存在非線性差異。全國和東部、中部數字普惠金融與經濟增長同時具有線性和非線性關系，但因單門檻限值不同，數字普惠金融促進經濟增長的效應各不同，中部要明顯高于東部，表明在一定程度上能縮小中部與東部之間的差距。而西部和東北地區是簡單的線性關系。其原因在于西部和東北地區的數字普惠金融指數水平較低，增長較慢，相比全國及東部、中部地區，其經濟發展狀況較為落后，增長速度較慢，尤其是東北地區人口流失嚴重，資源稟賦欠缺，經濟跟不上全國及東部、中部甚至是西部的發展步伐，東北振興任重道遠。

第三，覆蓋面指數、使用率指數和數字化指數所發揮的作用不盡相同。覆蓋面指數能縮小區域經濟發展差距;使用率指數僅在西部和東北顯著促進區域經濟增長，其原因是區域經濟發展較為落后，人均GDP較低，數字普惠金融不普及，使得使用率的提升引導消費增長的反彈效應明顯，相對而言，東部、中部經濟發展較為發達，數字普惠金融普及率較高，使用率的提升很難起到反彈效應;數字化指數僅在東部、中部顯著促進區域經濟增長，其原因是數字化在經濟發展較為落后的西部和東北區域還處于起步階段，發展步伐跟不上東部、中部，導致降低門檻的包容效應還未能發揮，但在若干年后反彈效應明顯。

（二）啟示

第一，大力發展數字普惠金融。既然數字普惠金融能縮小區域經濟發展差距，應大力發展西部和東北的數字普惠金融。東部和中部經濟發展水平較高，應發揮基礎設施完善、社會資本雄厚、第三產業快速發展、高尖端人才聚集等優勢，促進數字普惠金融的快速發展。而西部和東北經濟發展水平落后，存在基礎設施缺乏、社會資本薄弱、重工業稅負過重、輕工業發展緩慢、高尖端人才流失等問題，嚴重阻礙了數字普惠金融的快速發展，因而應加快數字普惠金融的基礎設施建設，優化營商環境，減輕企業稅負，重視發展服務業，培養、留住和引進高尖端人才等。

第二，實施差異性的財政政策。東部和中部實施“適度積極”的財政政策，即擴大財政支出規模要適度，總體達到調控經濟運行、穩定宏觀總需求的目的?！斑m度積極”財政政策可有效節約國家財力，用于帶動和支持西部及東北等落后地區的數字普惠金融發展，縮小區域經濟發展差距。西部和東北地區實施“擴張積極”的財政政策，即加大財政轉移支付、公共基礎設施投入和稅收優惠等力度，總體達到刺激經濟發展、提高市場總需求的目的。“擴張積極”財政政策，借助東部等發達地區結余財力，大力發展數字普惠金融，逐步趕上東部和中部的發展步伐，促進區域協調發展。

第三，提升普惠金融的覆蓋面、使用率和數字化程度。因覆蓋面指數可縮小區域經濟發展差距，故應不斷豐富數字普惠金融產品和服務，如普及推廣支付寶賬號、增加其綁卡用戶和數量等，拓展覆蓋面，緩解排斥效應;使用率指數僅在西部和東北地區顯著促進經濟增長，應全面提升其使用率，如引導弱勢群體下載手機APP、關注微信公眾號、增加小微企業和個人的信貸服務，進一步拓展保險、理財、投資和信用等業務，擴大其使用率，充分發揮消費效應;數字化指數雖暫時不能顯著促進西部和東北經濟增長，但后勁十足，同樣應注重提升數字化，降低門檻效應。

注釋：

① 根據2011年6月國家統計局劃分，東部包括京津冀滬蘇浙閔魯粵瓊10個?。ㄊ校?中部包括晉皖贛豫鄂湘6個省份;西部包括蒙桂渝川貴滇藏陜甘青寧新12個?。ㄊ?、區）;東北包括遼吉黑3個省份。

② 為排除2020年受新冠肺炎疫情的影響，采用2019年末數據，來源于中商產業研究院。

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Abstract：Digital inclusive finance is a hot topic in academic research in China. It has absorption， growth and inclusion effects on narrowing the gap of regional economic development. Based on the provincial panel data from 2011 to 2020， an individual fixed effect model was established to analyze and explain the interactive relationship between digital inclusive finance and regional economic development. The research shows that due to different heterogeneity， digital inclusive finance can effectively narrow the gap of regional economic development. There is a linear and nonlinear relationship between the whole country and the east and central regions at the same time， but the effect of inclusive finance on promoting economic growth in the central region is significantly higher than that in the east due to different single threshold limits， while there is only a simple linear relationship between the west and northeast. Coverage index， utilization index and digitization index play different roles， coverage index can narrow the gap of regional economic development， utilization index can significantly promote regional economic growth in the west and northeast， and digitization index can significantly promote regional economic growth in the east and central regions. Therefore， it is necessary to vigorously develop digital inclusive finance， implement differential fiscal policies and improve the three dimensions of Inclusive Finance in order to narrow the gap in regional economic development and promote regional coordinated development.

Key words：digital inclusive finance;regional economic development;individual fixation effect

（責任編輯：李江）