數字金融發展推動經濟高質量增長的影響因素研究

賴俊明

（杭州市農村電商數字化創新發展研究中心，浙江 杭州 310018）

一、引言

近年來，數字金融業態的發展越來越豐富。從全球數字金融發展現狀來看，中國的數字金融發展已經走在世界前列[1]。現有研究表明，數字金融借助大數據和互聯網等數字技術手段開展金融行業的業務，因此數字金融只是金融銷售和獲取渠道上的創新[2-6]。當然數字金融的各種模式發展情況并不相同，從大部分模式來看，中國的數字金融已經經歷了2011—2014 年的萌芽期和膨脹發展階段，正處于2015 年以來的低谷和整合過渡期。目前，有關數字金融的概念和商業模式的爭論焦點還比較多，數字金融的影響研究只集中在對宏觀經濟和商業銀行的理論探討層面，有關數字金融的風險評價文獻多體現在P2P網絡借貸領域[7，8]。

目前，各種數字金融創新模式的發展進程不同，根據2020年的北京大學數字普惠金融指數，可以發現各地區的業態發展也有很大的差異，數字金融在發展過程中對實體經濟和傳統金融各領域的傳導影響仍然具有較大的異質性，因為數字金融的風險擴散和傳染更迅速，數字金融風險一旦大面積發生，監管將變得非常困難，直接威脅到整個金融體系的安全。總之，中國的數字金融還處于先行摸索階段，數字金融具有高杠桿、涉及面廣等特點，面臨著技術風險、信用風險、系統風險等許多潛在風險。因此，如何有效化解數字金融在融合金融和互聯網技術兩個方面的高風險，從而促進經濟健康穩定的發展，就顯得尤為重要。因此，全面深入剖析和探討數字金融創新在中國的發展模式與現狀，對現實經濟與金融市場的傳動影響、數字金融的風險評價與監管具有重要的價值。文章旨在探究從數字金融的創新模式以及發揮的傳導影響效應，提出如何監管的分析框架，并在相關理論基礎上提出大膽的探索和假設，最終形成有利于數字金融產業健康發展的、更為貼近中國經濟實際的科學解釋。

二、文獻綜述

1. 經濟增長質量的演化趨勢研究綜述

現有研究表明，創新驅動對經濟增長質量具有明顯的正向影響，同時，中國不同地區創新驅動經濟增長質量提高的能力與其經濟發展水平基本吻合。楊博旭等(2019)等強調人力資本是影響經濟增長質量的最重要的因素之一，是推動經濟高質量發展的基礎[9]。同時，李小玲等(2020)研究認為，人力資本積累和城市化率的提升更有利于本省域的經濟增長質量提升，而對周邊省域卻并沒有顯示出明顯的促進作用[10]。盡管，學者們對經濟增長質量內涵的界定不同導致評價方法不同，但他們對于中國經濟增長質量的演化趨勢的總體判斷基本一致。

多指標評價方法包含了經濟增長速度、增長效率、社會效益等綜合性價值判斷。基于多指標評價方法，研究人員分別從經濟、社會、自然等方面構建一系列的指標體系，評價方法幾乎涵蓋了各種數量統計分析方法[11]。此外，相關政府部門也將多指標方法應用到地方經濟的評價中，例如，統計局部門提出的小康指標體系、基本現代化指標體系等。盡管該方法可以從多個維度綜合反映經濟增長質量，但卻因研究視角不同而出現指標選擇及其體系構建的不一致，難以進行橫向比較和應用。冉茂盛和同小歌(2020)分別從總體和區域角度測算了中國經濟增長質量的演化趨勢，從不同省、市、區的動態比較來看差異較大，經濟轉型初期，西部和中部地區經濟增長質量相對高水平的省市明顯較好。但是，隨著經濟水平的不斷發展，東部地區各省份經濟增長質量的絕對水平和增長幅度均遠大于西部和中部地區省份[12]。

基于單指標評價方法，Fang(2014)等學者分別采用生產函數分解法和統計分解法，對GDP、全要素生產率這些代表性指標的演化趨勢與周期分解進行分析，并得出中國整體經濟增長質量在需求側和供給側驅動力的作用下不斷提高的演化趨勢[13]。但是，謝絢麗等(2018)等學者基于增加值率這一單指標評價經濟增長質量發現，中國經濟增長的質量在下降[14]。

總體上看，影響經濟增長質量的因素不僅包括經濟總量、經濟效率、經濟結構、發展潛力和創新能力等經濟變量，而且還涉及自然、社會、文化、制度等諸多方面。此外，從發展質量傳導作用看，分為發展質量與影響因素之間的前因和后果兩方面：前因因素包括技術創新和體制創新、FDI、收入差距、企業資源配置程度、環境等；后果因素包括人類發展、福利、消費、健康、教育、產業升級、全球競爭能力等。因此，發展質量測度是一項需要綜合考慮經濟發展、科技進步、社會變遷、自然稟賦、管理體制等多因素的復雜性系統工程。

2. 經濟增長質量評價的指標綜述

現有統計指標體系實際上是圍繞特定主題和目標所建立的系統性變量的集成。經濟增長目標是數量和質量的統一。與中國經濟增長數量上的快速增長相對應的增長質量目標要求也在不斷提高，圍繞經濟增長質量提高，相關職能部門陸續出臺了一系列指標體系，例如小康指標、創新指標、現代化指標等。其中，小康指標和創新指標分別從需求側和供給側反映經濟高質量發展水平狀態，而現代化指標則是具有時空約束和時代內涵的動態綜合性指標，目標是實現人的福利最大化[15]。

已有關于技術創新對產業結構、經濟集聚對技術創新的研究明晰了技術創新關聯要素與產業結果之間錯綜復雜的關系，但在分析其中的空間問題時，大多側重于從技術溢出的角度分析它們與經濟增長的關系。因此，在區域網絡內，借助網絡外部性將外部非經濟問題造成的損失內在化是相關政策制定的一條有效的路徑。

具體而言，小康指標是具有中國特色的動態監測指標，自鄧小平1979 年12 月首次提出“小康”概念以及在20 世紀末中國達到“小康社會”的構想。此后，“小康”幾乎成為歷屆黨代會報告、政府年度工作報告中的關鍵詞之一。創新指標是國內外常用的評價指標，綜觀國內外代表性的創新指標，有European Innovation Scoreboard、中國創新指數等，該指數主要圍繞創新投入、產出、過程、環境等展開。綜觀國內外流行的現代化標準，如箱根模型、列維模型、中國社會科學院的“社會指標”等，這些現代化指標主要按照特定時期特定對象的特定目標展開，如地區、經濟、社會、生態、文化等現代化，但核心還是圍繞實現人的最大福利目標展開[16]。綜上而言，上述指標都被用作反映一國經濟增長質量。

3. 數字金融相關理論分析

金融抑制理論。金融抑制的原因主要是人為因素、銀行寡頭壟斷、資本市場不健全、民營資本很難進入銀行體系，所以就需要金融深化和金融改革（薛永剛，2021）[17]。

金融中介理論。經濟學界針對發展中國家的現狀指出了一個事實，即金融中介機構比證券市場更占主導地位，并且發現現實中的金融市場離不開金融中介。換言之，數字金融也是金融中介發展的一種形式，用戶使用數字金融平臺直接實現了資金的借貸和理財，只需要付出相應的交易成本。目前，數字金融平臺已成為中國的金融中介體系之一，數字金融壯大使得中國的金融中介數量暴增。因此，數字金融的產生、發展與定位，就是金融中介功能的完善與擴展，也是業務多元化、細分化以及專業化的體現（任海云等，2018）[18]。

三、研究假設

隨著數字金融在中國的蓬勃發展，該領域已經成為當前經濟學界重要的爭論焦點和研究內容之一，經濟學者對此的探索已取得了豐碩的成果。在過去的一段時間，中國的數字技術通過拓寬金融包容渠道，實現了對實體經濟增長的促進作用。數字金融作為金融領域的中介之一，必然會推動經濟增長。數字金融對經濟增長的間接推動作用體現在數字金融作為一種基礎設施，為金融交易者降低了巨大的搜尋成本和交易成本，形成外部性和溢出性，推動了經濟總體生產效率。現代經濟增長理論表明，不同經濟條件環境決定了區域經濟增長速度，衡量經濟環境的一個重要因素就是普惠金融水平，高效充分發展的金融行業對經濟結構體系的形成至關重要，而數字金融發展帶動惠普金融水平提升進而影響到區域的經濟增長速度。數字金融推動經濟增長原因在于：一是從生產角度，把數字金融看成一種資源，在對數字金融使用和占有的過程中推動生產，進而推動個人、企業、社會財富的增加。二是從消費角度來看，數字金融作為一種產品，在不斷優化和改善中，使更多的群體能夠享受到這種產品，改善了社會福利。具體而言，數字金融促進經濟增長的表現有以下五點：

1. 增加吸納能力，加速資本積累

學者們認為，數字銀行使得人們更方便地進行資金交易，數字貨幣基金為人們提供了新的理財模式，尤其是余額寶帶動了1 元理財時代，加速了資金的融通。相比傳統金融，數字金融服務大大吸收了社會的閑余資本，實現了資本的快速積累。

2. 加速投資轉換，促進經濟增長

數字金融通過提供P2P、眾籌、貨幣基金等開放式融資平臺，將閑散資金配給于實體部門，從而轉化為生產能力，這種從資本到實際生產能力的轉換無疑加速了經濟增長和社會發展（OH，2015；朱德勝等，2016；唐文進等，2019；王娟等，2020）[19-22]。

3. 提高資金利用質量，加快經濟運行效率

Fan 等(2019)認為數字金融的技術創新和金融創新，使得借款人和投資人在數字P2P 借貸平臺實現了信息共享，另外還分析了數字借貸的監管問題，提出了監管建議[23]。Min 等(2020)認為數字眾籌融資具有網絡低成本交易的優勢，與傳統融資相比，網絡融資不存在地域歧視和地域偏好[24]。國內多數學者認為利用數字征信體制為資金需求者建立了很好的信用評價機制，將劣質的借款人淘汰出市場，從而有利于資金往更高效率部門轉移，資金使用質量的提高和產業結構的調整會使經濟運行效率大大提升（姜付秀等，2017；唐松等，2020；謝雪燕等，2021）[25-27]。

4. 風險分散，增強經濟穩定性

萬佳彧等(2020)探討了信用評級、信用認證方式以及信用認證指標在數字P2P 等數字金融模式中的風險監管發揮的重要作用[28]。Jiang(2020)對Prosper 數字借貸平臺收益率的研究表明，大多數投資績效并不好，但采用一些簡單的投資規則能夠提高投資組合的收益率[29]。但是數字P2P、眾籌、貨幣基金、數字保險都能夠最大程度地分散風險(Allen，2019)[30]，因為數字P2P、眾籌、貨幣基金、數字保險都具有投資門檻小、靈活度高、交易方便等特征，均能滿足人們對個性化投資產品和服務的需求，并能釋放金融體系的部分風險（徐海峰等，2020；王文娜等，2020）[31，32]。

5. 縮小貧富差距

解決傳統貧富差距的辦法是財政支付轉移，但是其中往往忽略了個體差異所產生的依賴和惰性行為，而數字金融從提高低收入階層公眾的參與度和積極性出發，創造平等的機會，依據個人背景激發個體努力，從而實現經濟效率優化（Hanusch，2017；喻平等，2020；楊望等，2020）[33，34]。此外，數字金融與經濟增長之間也存在一種循環關系，相互促進提高了生產效率，繼而又促使數字金融產生了更好的服務。

根據以上分析，可以看出學術界對數字金融業態的評價多集中在數字P2P 借貸等領域，全面分析數字金融各種商業模式的研究并不多，對數字金融為實體經濟和傳統金融帶來的影響的探討多是碎片化的論述，并沒有形成邏輯體系。從整體上看，還缺少對數字金融創新模式、傳導影響和風險評價三者之間較為全面、統一、深入的研究。基于此，文章初步認為數字金融具有數字技術和金融普惠雙重優勢，對經濟增長產生正向促進作用，并且二者之間存在循環推進關系。

四、實證分析

文章基于2012—2021 年中國的面板數據，對數字金融與經濟增長之間的關系進行實證研究，被解釋變量是基于GDP 核算的經濟增長質量指標，包括穩增長、上臺階、促開放、保生態指標。穩增長指標：經濟運行風險系數(riskr)，由各省GDP季度增長率變異系數計算得到；上臺階指標：用人均GDP(gdp)表征；促開放指標：(FDI+OFDI)占GDP 比重(afdi)；保生態指標：綠色GDP 指數(ggi)，由年度GDP 扣除每年所產生三廢污染的附加值再比上GDP 得來。三廢污染的附加值通過各省三廢產生量乘以三廢單位治理資金得到，數據來自歷年《中國統計年鑒》、各省的統計年鑒。核心變量是數字金融，各地區的數字金融發展情況來源于北京大學數字普惠金融指數（2012—2021 年）。

主要變量的描述統計如表1 所示。

表1 變量的描述統計

通過表1 的結果，最終確定文章以被解釋變量為各地區的人均GDP(gdp)，解釋變量為互聯網技術設施，運用地區互聯網服務期使用數和每百人互聯網使用數指標，依據權重進行加權計算。文章采用協整檢驗和面板VAR 模型分析數字金融、互聯網技術設施對經濟增長之間的影響。從表2 可以看出，一階差分后各序列在各種單位根檢驗條件下基本表現平穩。

表2 原序列和一階差分后序列的單位根檢驗

文章用Pedroni 方法做協整檢驗，對于Pedroni 檢驗結果中，前四個表示組內維度，后三個表示組內維度，當樣本t＜20時，Panel-adf 和Group-adf 統計量具有很好的解釋性質，從表3 可以看出，各變量之間存在長期均衡關系。

表3 Pedroni 協整檢驗

為了穩健起見，文章分析了經濟增長(gdp)、數字金融指數(df)、互聯網技術設施(nu)各自序列，以及三者共同的特征根圖形和單位圓，如圖1 所示，結論再次驗證符合平穩性條件，可以進行VAR 分析。

圖1 gdp、df、nu 共同的特征根圖形和單位圓

此后，文章用VAR 模型估計，進行方差分解和脈沖響應分析，從表4 的估計結果來看，經濟增長具有黏性，滯后1 期的gdp 估計系數為1.541，滯后2 期的gdp 估計系數為-0.639，滯后1 期的gdp 具有更大的貢獻作用，滯后1 期的數字金融估計系數為0.395，滯后2 期的數字金融估計系數為-0.351。通過比較發現，數字金融在滯后一期對經濟增長具有明顯的促進效果，滯后1 期的互聯網技術設施估計系數為0.261，滯后2 期的互聯網技術設施估計系數為0.359，互聯網技術設施在滯后2期的估計系數更大。這表明互聯網技術設施對經濟增長的影響作用是一個長期積累的過程，互聯網技術設施作為一種社會資本，方便人們獲取和共享信息，發揮的間接作用更明顯。

表4 VAR 估計結果

從而得出VAR 模型的估計結果為：

為了分析各個因素對其他因素的沖擊影響，文章進行脈沖響應分析。結果如圖2 所示。

從圖2 可以看出，經濟增長對數字金融的沖擊在第4 期達到最大，然后開始下降，并趨于平穩，尤其在第16、17 期，沖擊效果接近于0，也就是說，互聯網技術設施對經濟增長的直接影響變化較快，同時置信區間逐漸減少。從長期來看，經濟增長良好可以提高數字金融的發展層次，數字金融對互聯網技術設施的沖擊從第2 期以后基本為負，說明互聯網技術設施并不是數字金融發展的必要條件，數字金融需要互聯網技術，但是更重要的是金融環境和金融普惠性。互聯網技術設施對經濟增長的沖擊在第15 期之前是正向的，在第15 期之后則是負向的，隨著經濟的持續增長，互聯網技術設施的促進作用也會逐漸增強，經濟增長緩慢，也必然會對互聯網技術設施產生抑制作用，互聯網技術設施對數字金融的影響在前兩期急劇增加，說明數字金融初期發展離不開互聯網技術設施的環境，從第3 期開始，互聯網技術設施對數字金融的沖擊不斷下降，之后趨于穩定，說明了數字金融發展到一定程度，受數字技術設施的影響有所減弱。

圖2 各因素之間影響的脈沖響應

對經濟增長誤差項的方差分解，結果如表5 所示，表明經濟增長具有很好的自我積累機制，其自身的貢獻在逐漸降低，但前30 期的貢獻作用仍然很大，第30 期的貢獻作用達到82.5%這一高值，經濟增長受數字金融的貢獻作用要強于受互聯網技術設施的貢獻效果，隨著時間的延長，數字金融的貢獻增速要遠遠超過互聯網技術設施的貢獻增速，也就是說，數字金融對經濟增長的影響在長時間內可以更好地轉化為生產力。

表5 在數字金融和互聯網技術設施影響下經濟增長的方差分解

五、固定效應檢驗

為驗證文章結論的可靠性，進行固定效應檢驗，加入交互項(df×nu)。補充的控制變量有：勞動力(l)、資本(k)、價格指數(cpi)、出口占比(ex)。其中，勞動力要素是各城市在當年的就業總人數（萬人），資本要素是各城市的固定資產投資總額，價格指數為各城市的居民消費價格指數，出口占比是指貨物和服務出口占GDP 比重，這些數據均來自《中國統計年鑒》和各省的統計年鑒，樣本考察期為2012—2021 年，實證分析中為了避免各變量之間的異方差太大，對各個變量做對數處理。并設定如下模型(2)：

其中，因變量為gdpt，dft和nut分別為數字金融和互聯網技術設施，lt和kt分別為勞動力和固定資產投資總額，cpit和ext分別為居民消費價格指數和貨物服務出口占GDP 比重，εt為隨機擾動項。

依據基準模型，文章的回歸結果如表6 所示，在回歸(1)中，只檢驗核心解釋變量，數字金融發展和互聯網技術設施對經濟增長的影響系數分別為3.207 和6.108，表明二者對經濟增長均有正向促進作用，這與文章的設想一致。在回歸(2)中，加入了數字金融和互聯網技術設施的平方項，發現二者的系數并不顯著，也就是說并不支持二者的非線性關系，這也就意味著數字金融和互聯網技術設施對經濟增長會一直保持正向影響。

表6 多變量回歸估計結果

在回歸(3)中，加入了勞動力、資本、價格指數和出口占比，發現主要變量對經濟增長的影響并沒有發生大的變化，與前面的結論一致，另外，勞動力和資本對經濟增長的影響系數分別為11.235 和9.334，價格指數和出口占比對經濟增長的影響系數分別為0.463 和10.425。在回歸(4)中，加入了數字金融指數與互聯網技術設施的交互項，該變量的系數為0.648，并具有明顯顯著性，其他變量的估計系數與回歸(3)相似，表明數字金融只有與互聯網技術設施相結合，才能更好地拓展交易邊界，促進經濟增長，同時互聯網技術設施也可以很好地提高數字金融的普惠性，進而推動經濟增長。

六、結論與建議

綜上，文章認為經濟增長具有一定的慣性，數字金融和互聯網技術設施可以很好地促進經濟增長，高水平的互聯網技術設施會促進數字金融普惠性的提升，為經濟增長做貢獻，數字金融基于互聯網技術設施可以更好地拓展交易邊界，從而推動經濟增長。同時，經濟增長又可以進一步促進數字金融的發展和互聯網技術設施水平的再次提高。

基于此，文章提出如下建議：第一，構建數字金融普惠體系。需要加大數字金融風險普識力度，確認數字金融的功能并未超越一般金融體系的范疇，普及數字金融風險的知識，維護數字金融的規范發展。第二，構建數字金融網絡安全體系。數字金融的技術選擇風險系數和系統安全系數都很高，構建數字金融安全體系至關重要，各區域需加強區域之間的金融合作，提高資本的融合度，實現金融資本的最優配置，提升產業集聚水平，縮小地區之間的差距。首先需要加快提升網絡加密、密鑰和簽名技術，提高網絡安全性；其次是增強網絡防護能力，阻止黑客攻擊和計算機病毒入侵，完善身份認證系統，對非法用戶進行隔離，阻止非法訪問，建立數字證書和各種加密技術，為網絡金融加以提供安全保障；第三，建立數字金融信用風險管理體系。信用風險是數字金融較大的風險之一。首先，加強數字金融企業內部風控機制的建設，設立專門的風控團隊，高度重視風險管理；其次，完善個人征信系統建設，以數字金融企業的大數據為優勢，統一信用管理辦法，將信用評價機制引進來，開展數字金融業務；最后，數字金融企業應該與傳統金融企業合作，更好地服務自身客戶。