數字普惠金融與經濟增長質量研究
——基于綠色全要素生產率的省級面板數據分析

徐嘉鈺 劉 茜

（新疆財經大學 統計與數據科學學院，新疆 烏魯木齊830012）

一、引言

改革開放40多年來，中國經濟取得了舉世矚目的成就，也為世界經濟帶來了新機遇，中國智慧、中國理念為新冠肺炎疫情下的世界經濟復蘇增添新活力、注入新動能。中國人民生活水平得到極大改善，創造了人類發展史上規模最大、最終受益人數最多的脫貧奇跡，為推動世界經濟發展貢獻了中國力量。但同時遇到了能源短缺、環境污染和要素邊際收益率遞減的瓶頸，導致經濟增速放緩，粗放式經濟發展模式越來越難以持續。近年來，我國經濟發展由強調“速度”轉向強調“質量”，其中創新型的金融發展模式——數字普惠金融成為實現我國經濟增長的重要途徑，其與地區經濟增長質量之間的關系亟待探究。

普惠金融概念于2005年首次由聯合國提出，被定義為能全方位、高效率、低門檻地為社會各階層和群體提供金融服務的普惠金融體系。2016年G20杭州峰會上中國政府首次推出《G20數字普惠金融高級原則》指引性文件，足以看出，我國對數字普惠金融發展的支持和重視程度。2020年10月，黨的十九屆五中全會在“十四五”時期經濟社會發展指導思想中明確指出，“要以推動高質量發展為主題，突出強調要把新發展理念貫穿發展全過程和各領域”，足以凸顯中國經濟發展歷程中經濟高質量發展的戰略性、全局性、根本性地位。為此，本文分析了數字普惠金融對經濟增長質量的影響，并提出相關建議。

二、文獻綜述

國內外學者從多維視角研究了普惠金融和經濟增長之間的關系。Sarma和 Pais（2011）[1]研究發現，金融包容發展能夠顯著提升國家發展水平。Emara和Ei（2021）[2]發現普惠金融對所在國家的人均GDP有正向影響。進一步地，Germana和 Luisa（2017）[3]、Li和 Wu等（2020）[4]指出，普惠金融為所有家庭和企業，提供可負擔的金融產品，帶來廣泛的發展機會，促進家庭消費，實現經濟增長。Yang 和 Fu（2019）[5]、Menyelim 和Babajide（2021）[6]指出普惠金融能消除多維貧困、減少收入不平等，實現包容性社會目標。

國內一些學者實證分析了數字普惠金融與經濟增長的關系，其研究思路主要分為兩類：第一類側重探究數字普惠金融與經濟高質量發展之間的關系。詹韻秋（2018）[7]將經濟增長分為數量增長和質量增長，研究認為數字金融對經濟增長質量有促進效應，而與數量增長之間存在“U”形負向關系，說明數字普惠金融更有助于高質量發展。也有文獻通過理論結合實踐分析，如滕磊和馬德功（2020）[8]根據理論來驗證數字金融本身以及通過促進創新、協調、綠色、開放、共享等途徑是否可以帶動高質量發展，結果表明只有對綠色發展影響效果不明顯。第二類研討了數字普惠金融與全要素生產率的關系。賀茂斌和楊曉維（2021）[9]發現，數字普惠金融通過降低服務門檻提升服務效率來提高全要素生產率，其影響主要體現在拉動地區技術進步，并且提升途徑可以通過減少第三產業碳排放來完成。惠獻波（2021）[10]研究發現，可以通過提高創新水平、優化產業結構和緩解資源錯配等方式提升城市全要素生產率，且數字普惠金融對東部地區的促進效應更明顯。劉艷（2021）[11]指出普惠金融可以通過提升農業技術效率進而提升地區農業TFP（全要素生產率），比較分析農業技術進步和技術效率發現數字普惠金融對后者的正向作用效果更顯著。

上述文獻對本文的研究具有一定的借鑒意義，但仍存在進一步延伸的空間。本文可能的貢獻如下：第一，現有文獻主要探討數字普惠金融對經濟增長的作用，卻鮮有文獻致力于考察對經濟增長質量的影響，并且將綠色全要素生產率作為衡量其代理指標來研究。第二，構建了省級層面經濟增長質量指標體系，計算出經濟增長質量指數來替換被解釋變量，進行穩健性檢驗使本文研究結論愈加穩健可靠。第三，以產業結構升級和綠色技術創新為研究視角，在考慮空氣污染的基礎上，選用產業結構高級化、產業結構合理化、產業結構生態化和綠色技術創新作為中介變量和門檻變量，實證檢驗了數字普惠金融對地區經濟增長質量存在的傳導路徑及作用效應。

三、理論分析與研究假說

第一，數字普惠金融與經濟增長質量。我國在新常態背景下的經濟新階段亟待實現從數量型經濟發展向質量型經濟發展的動力轉換，為了適應新常態下質量型經濟的發展，要注重生產要素效率的提升。數字普惠金融可以彌補地區之間的差異性，為那些地域偏、人口少、成本高、金融機構少的地區解除限制，且隨著互聯網技術、信息通信技術和大數據的滲透，使借貸雙方實現無縫銜接，解決不發達地區信息不對稱難題，有效提升金融效率。同時，普惠金融作為環境友好、資源節約型的金融服務，將結合數字技術網絡平臺，合理引導資源流向高技術產業和綠色產業，進而提升綠色TFP。基于此，提出假設1：

假設1：數字普惠金融有助于提高綠色TFP，進而提升區域經濟增長質量。

第二，數字普惠金融、產業結構優化與經濟增長質量。產業結構優化是提高經濟增長質量的內在機制和重要因素之一。很大程度上，其憑借“污染物控制體”和“資源轉換器”作用決定著我國環境保護質量和經濟發展走向。數字普惠金融借助其低門檻、低成本優勢，使要素在地區間流動，促使地區間技術互動，進而使勞動、資本和資源等生產要素配置合理。要素從高污染、高消耗的第一、二產業流向第三產業，促使產業結構優化。與此同時，普惠金融服務的低污染特性使其能夠通過提升第三產業占比促進污染減排，進而達到產業結構生態化目標。進一步體現產業結構轉型升級帶來的“結構紅利”，不僅會惠及各省（區、市）經濟增長，而且會降低環境污染，改善環境質量，提高綠色TFP。基于此，提出假設2：

假設2：數字普惠金融能夠通過優化產業結構提升經濟增長質量。

第三，數字普惠金融、綠色技術創新與經濟增長質量。綠色技術創新是經濟新常態下生產要素效率提升的關鍵窗口。大數據、云計算等互聯網技術的發展進一步擴大了金融行業的服務范圍和觸及能力，同時還能為小微企業提供融資渠道，降低融資成本，為綠色高科技產業提供資金支持，促進設備更新和產業升級，推動綠色技術進步。普惠金融服務的低污染等特性，有利于企業提升綠色環保技術，降低污染排放，從而實現綠色技術創新，進而提升綠色TFP，實現經濟質量型增長。基于此，提出假設3：

假設3：數字普惠金融能夠通過支持企業綠色技術創新提升地區經濟增長質量。

四、模型、數據與變量說明

（一）模型設定

為驗證數字普惠金融對地區經濟增長質量的影響（假設1），構建基準模型如下：

其中，i和t分別表示省（區、市）和年份。GTFP為綠色全要素生產率，表示省（區、市）經濟增長質量水平；Index表示數字普惠金融指數；C為常數項，Control是控制變量，μi表示個體固定效應，εit為隨機干擾項。

為進一步檢驗數字普惠金融對經濟增長質量的作用機制，基于模型（1）運用中介效應法[12]依次構建中介模型和綜合模型如下所示：

其中，Mediation代表中介變量，本文選取的是產業結構高級化（SH）、產業結構合理化（SR）和產業結構生態化（SE）和綠色技術創新（Patent）。其他變量的含義與模型（1）一致。

（二）數據與變量說明

1.被解釋變量

綠色全要素生產率（GTFP）：本文是基于“環境、能源、經濟”分析框架，從五大發展理念入手，采用考慮“壞”產出的SBM函數計算Malmquist-Luenberger（ML）生產率指數。計算公式如下：

由于ML指數反映的是相對于上一年綠色TFP的增長率，故借鑒Zhong和Li（2020）的方法，以2010年為基期（即將基年的綠色TFP設置為1）對ML指數進行環比換算處理得到各省（區、市）歷年綠色TFP，將其作為代理指標衡量我國經濟增長質量。相關投入產出指標的選取如表1所示。

表1 GTFP測算體系與指標解釋

2.核心解釋變量

數字普惠金融指數（Index）：選取由北京大學數字金融研究中心聯合螞蟻金服集團并使用后者海量數字金融數據庫，共同編制的數字普惠金融指數來衡量各省（區、市）數字普惠金融的發展水平。

3.控制變量

借鑒已有研究本文選取控制變量如下：產業結構（Stru），以第三產業與第二產業增加值之比來衡量；開放程度（Open），以外商直接投資占各省（區、市）GDP比重衡量；政府干預程度（Government），以各省（區、市）財政支出占其GDP比重衡量；金融發展（Finance），以金融機構存貸款余額占各省（區、市）GDP的比重衡量；城市化進程（Urban），以城鎮人口占該地區年末人口總數的比重衡量。

4.中介變量

產業結構優化,借鑒甘清華和陳淑梅（2021）[14]的做法，分別構建產業結構高級化（SH）、產業結構合理化（SR）和產業結構生態化（SE）指數來衡量產業結構升級；綠色技術創新（Patent），參考齊紹洲和林屾等（2018）[15]的做法，選用萬人綠色專利已授權數（Patent）作為地區綠色技術創新的代理變量。囿于綠色專利已授權數據為微觀企業數據，故本文根據綠色專利申請地址進行省（區、市）級層面數據匯總獲得該指標。

5.數據說明

囿于港澳臺、西藏大量數據缺失，因此考慮數據可得性，使用2011—2019年中國除港澳臺、西藏外的30個省（區、市）的面板數據。所用數據源于2012—2020年的《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》及各省（區、市）統計年鑒、WIND數據庫和國家統計局網站。個別缺失值采用線性插值法補足。

6.描述性統計

表2是對上述變量的描述性統計。

表2 描述性統計

五、實證分析

（一）基準回歸

首先對數字普惠金融與各控制變量進行相關性分析，發現絕大部分變量間的相關系數都小于0.5；其次考察各解釋變量間是否存在多重共線性，發現其VIF值都在10以下，可以認為變量間不存在多重共線性。最后通過Hausman檢驗得知，其伴隨概率（p值）為0.0000，因此本文選用面板個體固定效應模型進行估計。

表3為數字普惠金融對經濟增長質量的總體基準模型回歸結果。其中列（1）是在不加控制變量的狀況下，檢驗數字普惠金融對經濟增長質量的直接影響，由結果看出，數字普惠金融變量的系數為正并且顯著。列（2）是在控制了無關變量的情況下，地區數字普惠金融每提升1%，綠色TFP平均提升0.102%。且在控制了無關變量以后，數字普惠金融對綠色TFP的提升作用更加明顯。列（3）至列（6）是數字普惠金融對綠色TFP的分解項技術效率及技術進步的影響程度。數字普惠金融對地區經濟增長質量的提升效應主要表現在促進地區技術進步,但通過提升技術效率的效果為負。

加入控制變量后，數字普惠金融每提高1%，地區技術進步水平將平均提高0.232%，并在1%水平上顯著。這說明數字普惠金融作為一項互聯網技術創新，能有效促進地區綠色技術進步，在創新層面提升經濟增長質量。從控制變量估計情況看，表3列（2）結果顯示：產業結構與綠色TFP在1%水平下顯著為正，這表明產業結構轉型升級促使二、三產業融合發展，使生產要素等其他資源合理配置，進而提升經濟增長質量。對外開放水平與綠色TFP的關系顯著為正，可能的原因是普惠金融發展水平的提高降低了小微企業的融資成本，有助于其引入高質量、低污染的創新技術，進而提升綠色發展水平。政府干預程度對經濟增長質量具有顯著的負向影響，可能的原因是當地政府過多干預會使該地區資源配置效率下降，不利于該區域經濟發展。此外金融發展與城鎮化水平變量的估計系數均顯著，且與預期相符。假設1得到驗證。

表3 數字普惠金融與經濟增長質量總體回歸

（二）異質性分析

1.金融發展異質性分析

為了檢驗數字普惠金融影響地區綠色TFP是否與本地區金融水平有關，本文選取各省（區、市）金融機構存貸款余額占GDP比重的中位數將樣本分為發達組和不發達組，檢驗在不同金融水平下數字普惠金融對綠色TFP的影響效應，結果見表4的列（1）和列（2）。由結果可知，在不同金融水平下，數字普惠金融都能顯著促進綠色TFP增長，但這種促進效應在發達省（區、市）要高于不發達省（區、市）。可能的原因是：對于金融水平發達的省（區、市），完善的金融體系促進了低污染企業的發展，其通過向綠色發展投入更多資金，促進技術創新，提高技術效率，進而促進綠色TFP的提高。對于金融水平不發達的省（區、市），數字普惠金融的發展給相對不完善的金融體制和環境帶來了普惠紅利，從而提升了綠色發展水平。

2.人力資本異質性分析

由于人力資本水平的差異化，本文按照各地區平均受教育年限［平均受教育年限=（小學人數×6+初中人數×9+高中人數×12+大專以上人數×16）/6歲以上總人數］的中位數將樣本分為高水平組、低水平組，分別考察數字普惠金融對不同人力資本地區綠色TFP的影響效應，結果見表4的列（3）和列（4）。從回歸結果可知，數字普惠金融能正向促進人力資本高水平和低水平的綠色TFP，其系數分別為0.143和0.066，均在1%水平下顯著，人力資本高水平地區的系數要高于低水平地區，說明在數字普惠金融發展過程中需重視教育水平帶來的地區間差異，進而提升教育水平，為數字普惠金融提升綠色TFP提供強有力的支撐。

表4 異質性檢驗回歸結果

（三）穩健性檢驗

本文主要采用剔除異常樣本、更換被解釋變量和處理內生性問題三種方法進行穩健性檢驗，檢驗結果如表5所示。

表5 穩健性檢驗回歸結果

第一，剔除異常樣本。本文對綠色全要素生產率進行了1%分位數上雙邊縮尾處理來消除異常樣本對最終結果的影響，重新估計新樣本得到的結果如表5列（1）所示。第二，替換被解釋變量。本文借鑒測度經濟增長質量指數的代表性文獻[16]構建指標體系，計算出經濟增長質量指數，并用該指數替換綠色全要素生產率，檢驗結果如表5列（2）所示。第三，處理內生性問題。文中選取核心自變量（Index）和因變量（GTFP）的一階滯后項解決內生性問題，檢驗結果如表5列（3）、列（4）所示。表 5中列（1）至列（4）結果顯示數字普惠金融對經濟增長質量的影響皆顯著為正，與前文數字普惠金融與綠色TFP的回歸結果一致，說明研究結果較為可靠和穩健。

（四）機制分析

1.影響路徑檢驗與分析

數字普惠金融可以通過升級和優化產業結構以及綠色技術創新途徑提升經濟增長質量，且產業結構升級和綠色技術創新發揮了中介作用。因此，基于中介模型（2）和綜合模型（3），分別從產業結構升級和綠色技術創新兩個方面對作用路徑進行檢驗。表6中列（2）至列（9）顯示了數字普惠金融對各省（區、市）經濟增長質量的作用路徑。其中，（2）至（5）列是中介模型估計結果，反映了數字普惠金融對產業結構高級化、產業結構合理化、產業結構生態化和綠色技術創新的影響。從回歸結果看，數字普惠金融的估計系數分別在1%、10%、1%和1%水平上顯著，且均為正。列（6）至列（9）為綜合模型估計結果，估計結果顯示，數字普惠金融和產業結構高級化、產業結構合理化、產業結構生態化和每萬人綠色專利已授權數對綠色TFP的影響效應均在1%的水平上顯著為正，表明其對地區經濟增長質量皆存在顯著的正向推進作用。表6的估計結果結合前文介紹的中介路徑的檢驗過程，說明數字普惠金融對各省（區、市）經濟增長質量的中介效應顯著，假設2和3得以驗證。

表6 作用路徑回歸結果

2.閾值檢驗與分析

前文探究了數字普惠金融對經濟增長質量的作用路徑與影響效應，結果說明數字普惠金融可以通過優化產業結構和促進綠色技術創新提高地區經濟增長質量。故本文分別選取產業結構高級化（SH）、產業結構合理化（SR）、產業結構生態化（SE）和綠色技術創新（Patent）當作門檻變量，構建面板門檻模型來分析數字普惠金融對經濟增長質量的門檻效應。

本文在不知道門檻數的情況下參考Hansen（1999）[17]的門檻模型，設定門檻計量模型，如式（7）所示：

式中，Kit為門檻變量；I（·）為指示函數，當括號內條件滿足時其取值1，否則取0，γ為相應的門檻值；其余變量同模型（1）。

從表7可看出，SH、SR、SE和Patent均存在顯著的單門檻效應，二、三重門檻皆不顯著，故選用單門檻模型分析，然后根據所得的門檻值，分別以SH、SR、SE和Patent為門檻變量來檢驗模型，估計結果如表8所示。可以看出，當SH、SR、SE依次跨越2.183、11.654、3.143時，產業結構升級對經濟增長質量的拉動效應增強，即產業結構升級的邊際效用遞增使得數字普惠金融對地區經濟增長質量具有顯著的推動作用。隨著綠色技術創新水平的提高，數字普惠金融對地區經濟增長質量的推動作用不斷增強，系數從0.0781提高至0.2266，說明綠色技術創新能夠正向影響數字普惠金融對地區經濟增長質量的拉動效應，且促進效應不斷增大。

表7 門檻效應檢驗及門檻值

表8 門檻變量估計值

六、結論與建議

數字普惠金融對提升各省（區、市）經濟增長質量具有重要意義。本文運用中國30個省（區、市）2011—2019年的面板數據，深入探討了數字普惠金融影響其經濟增長質量的作用機理。研究結果表明：

第一，數字普惠金融可以顯著提升地區經濟增長質量，且提升效應集中體現在促進區域技術進步。

第二，數字普惠金融對經濟增長質量存在異質性效應。總體而言，數字普惠金融的經濟增長效應在金融發達省（區、市）、人力資本高水平地區的影響更加顯著。同時，伴隨著地區綠色TFP的提升，數字普惠金融對地區經濟增長質量的推進作用呈邊際遞增趨勢。

第三，數字普惠金融能夠通過升級和優化產業結構以及綠色技術創新途徑提升經濟增長質量。進一步發現，當以產業結構高級化、產業結構合理化、產業結構生態化和綠色技術創新為門檻變量時，數字普惠金融與經濟增長質量間存在單門檻效應，且當跨越門檻時均能正向促進數字普惠金融對經濟增長質量的提高。

結合上述研究結論，本文提出建議如下：

一是綠色技術創新能力是提升區域經濟增長質量的原動力。應加強對金融業的創新和研發力度，成立相關專家組對金融技術創新活動給予指導和扶持。進一步提升綠色技術創新要素（人才、資金和技術）配置效率，從而營造良好的數字金融創新氛圍，加大對綠色技術產業和新型技術產業的傾斜力度。

二是鑒于數字普惠金融對經濟增長質量的作用具有異質性問題，要因地制宜、因省施策、分類推進，不搞“一刀切”。要結合本地區要素稟賦、金融業發展與基礎設施水平，建立和完善普惠金融長效推進機制與制度環境。

三是打造數字化“普惠金融服務+產業經濟”模式，引導要素資源及資金流向第三產業、高附加值和低碳環保產業，優化要素資源配置，推動產業結構升級和優化。