數字普惠金融對實體經濟的影響
——基于系統GMM與面板門檻模型的實證分析

李林漢，韓明希，侯毅葦

（1.中央民族大學 經濟學院，北京 100081；2.河北金融學院 河北省科技金融重點實驗室，河北 保定 071051；3.中國人民大學 農業與農村發展學院，北京 100872）

一、引言

實體經濟是國家經濟發展的立身之本，是國家長治久安的根本保證。實體經濟的高質量發展，是建設現代化經濟體系的重點工作任務，也是重要的戰略支撐，在維持社會的穩定發展中發揮著中堅作用［1］。很多學者從理論和實證層面出發［2］，研究發現金融發展與經濟發展有著密切的相關性。通過發揮金融的社會資源配置作用，加之靈活運用現代先進的通信技術對各種資本進行引導，能夠使我國的社會經濟資源得到充分運用，從而助力經濟有序健康發展［3］。黨的十八大以來，習近平總書記高度關注金融活動在經濟發展中的作用，多次提出“金融要為實體經濟服務，滿足經濟社會發展和人民群眾需要”。2020年底發布的“十四五”規劃中也明確提出“構建金融有效支持實體經濟的體制機制，提升金融科技水平，增強金融普惠性”建議。但伴隨著金融化的推進，虛擬經濟快速發展，經濟發展中的“脫實向虛”現象對實體經濟的發展產生了一定的沖擊，過度的金融虛擬化具有較高的流動性、投機性和風險性，嚴重影響實體經濟發展，甚至會給整個經濟體系帶來災難［4］。此外，金融排斥現象也加劇了區域發展的不平衡，以低收入人群和小微企業為代表的一部分群體無法得到金融服務業的青睞，嚴重影響經濟的可持續發展。

近年來，數字普惠金融的出現受到了廣泛的關注，其官方概念的提出首次出現在G20杭州峰會上。發展數字普惠金融旨在解決部分金融排斥的問題，還可以依托先進的數字技術減少物理網點降低成本，更好服務經濟發展，為實體經濟的發展注入活力。隨著各國、各地區加速推進數字技術模式下的普惠金融發展，數字普惠金融發展進入了新紀元，那么數字普惠金融對實體經濟的影響如何，數字普惠金融能否避免“脫實向虛”，對金融排斥現象是否有所緩解，上述效應是否存在地區之間的差異，具體的作用機制是什么？本文將重點分析數字普惠金融對實體經濟的效應，并回答上述問題。

二、文獻綜述

（一）數字普惠金融概念的形成與評價測度

普惠金融首次由聯合國于2005年提出，旨在防止金融排斥現象的出現。普惠金融發展的目的就在于為社會各個不同群體提供全方位可得性的金融服務，相較于傳統金融更具有普遍性與可得性［5］。現有關于普惠金融的研究大多從普惠金融的使用率、可得性與發展程度上［6］進行分析，但是在發展過程中由于支付成本高、風險高等問題，出現部分金融機構對普惠金融不是特別中意的問題［7］。伴隨著互聯網移動技術的發展，普惠金融與數字技術互相結合，普惠金融的發展進入了數字化階段，數字普惠金融概念應運而生。《G20數字普惠金融高級原則》指出，數字普惠金融是指依托于數字技術而實現的普惠金融，使得金融服務更具有可得性。得益于數字普惠金融的優勢，降低了金融服務的成本與門檻，部分程度上解決了金融服務“時間”和“空間”的問題。與普惠金融一樣，數字普惠金融也是一個多維概念，因此在對數字普惠金融研究時，要兼顧普惠金融與數字技術的相關指標，準確體現數字普惠金融的發展程度與水平。在眾多的研究成果中，北京大學數字金融研究中心課題組發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年）》報告是具有代表性的，其指標選取兼顧了數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度三個維度，共選取了33個子指標進行刻畫，對2011—2020年我國省、市和縣的數據樣本進行測算，得到了具有可信度的數字普惠金融發展水平指標。錢海章等（2018）運用該指數實證檢驗了我國數字金融發展與經濟增長之間的關系［8］。

數字普惠金融的提出時間雖然較短，但已然成為學者和政策制定者關注的焦點問題，尤其是數字普惠金融的發展程度問題，雖然各研究之間存在一些視角的不同，但在具體測度體系的構建和指標選擇上達成了一致，即數字普惠金融的多維性和動態性。但是也要注意指標的重復冗雜與過于簡單，這兩者均是不可取的。

（二）金融發展對于實體經濟的影響研究

關于金融發展影響實體經濟的研究，學者們早期大多是從金融影響經濟發展的角度進行研究的，但得出的結論不盡一致，大致分為以下三種：一是金融發展對經濟增長有明顯的促進作用［9］；二是金融發展對經濟增長有抑制作用［10］；三是金融發展對經濟增長的作用不確定［11］。隨著研究的深入，金融發展對于實體經濟影響的效率問題逐步受到重視并被納入學者的研究范疇。國外學者的研究主要有：Bain（1992）較早涉及這一問題，還將金融效率問題分為宏觀金融效率和微觀經濟效率，認為測定金融效率的指標應包括貨幣政策的有效性、經濟總體量與貨幣供給之比等［12］；Meon和Weill（2010）運用隨機前沿模型分析了金融支持經濟發展的效率問題［13］；Capelle和Labonne（2015）認為用單一指標衡量金融服務實體經濟效率是不可取的，提出金融服務實體經濟效率的指標應該從金融投入、金融產出和金融中介的角度綜合考慮［14］；Gheeraert和Weill（2015）運用70個國家銀行的有效數據，采用隨機前沿模型研究了金融對經濟發展的效率［15］。國內學者的研究主要有：一是理論研究。李延凱和韓廷春（2011）從金融生態演進的角度分析了金融資本配置效率與實體經濟發展的機制和傳導路徑［16］；李揚（2017）提出金融服務實體經濟的要務是發揮好媒介資源配置的功能，降低流通成本，大力發展普惠金融，完善金融市場的監管框架等［17］；蔡則祥和武學強（2016）認為做好金融服務的前提是必須打通金融資源與實體經濟之間的管道，合理配置金融資源到實體經濟所需所求中［18］。二是實證研究。張林和張維康（2017）采用3個投入和1個產出的模型，運用全局DEA模型測算我國省級區域的金融服務實體經濟效率問題，并對影響因素進行了分析［19］；蔡則祥和武學強（2017）運用SBM函數與Luenberger指數測度了各省的金融服務實體經濟效率，提出優化金融資源配置的對策建議［20］；游士兵和楊芳（2019）選取社會融資規模等4個投入指標、實體經濟增加值1個產出指標和非期望產出1個指標綜合衡量金融服務實體經濟效率［21］；宋志秀和梁松（2021）基于長江經濟帶的面板數據，運用DEA-malmquist方法測算該地區金融服務實體經濟效率水平［22］。從已有研究來看，金融服務實體經濟的問題也具有多維度、多層性的特點，這些成果對于本文進一步分析具有重要的借鑒意義，可以為后續研究起到引導作用。

（三）數字普惠金融與實體經濟的關系

從現有成果來看，多數學者集中關注普惠金融與經濟增長之間的關系、數字普惠金融與經濟增長之間的關系，鮮有研究數字普惠金融與實體經濟的關系，而且研究結論也存在差異。國外方面的研究主要有：Rajan（1992）對普惠金融在運行過程中的金融中介機構，特別是銀行的功能提出質疑，認為其可能導致普惠金融的經濟促進效應消失，甚至得不到體現［23］；Weinstein和Yafeh（1998）研究了日本的銀行與公司關系，認為普惠金融促進了銀行與公司之間的聯系，貸款的可能性也在提高，但是銀行不鼓勵高風險、高利潤的項目，因此普惠金融的經濟促進效應同樣難以體現［24］；Honohan（2004）認為普惠金融能夠降低流動性的束縛，幫助低收入人群和小微企業獲得金融服務，促進經濟的增長［25］；Beck等（2004）使用跨國數據，分析了金融中介對低收入人群的減貧效應，結果表明金融服務的獲取有助于減少收入不平等，而且在金融中介水平高的國家這種減貧效應更加顯著［26］。國內方面的研究主要有：李濤等（2016）運用跨國截面數據，充分考慮普惠金融的內生性問題，研究顯示普惠金融中僅有投資資金水平是有利于經濟增長的，而其他指標呈現的抑制作用更顯著［27］；李建軍等（2020）基于普惠金融與經濟增長、城鄉收入差距的角度分析，結論表明普惠金融的經濟效應因地而異，對不發達地區的經濟增長和縮減收入不平等均有利，但是對于發達地區的效應不顯著［28］；馬紹剛等（2021）通過動態隨機均衡一般模型的實證分析考察普惠金融與實體經濟之間的關系，認為普惠金融有利于經濟增長［29］。關于數字普惠金融與經濟增長之間的研究，以國內學者的研究居多，謝絢麗等（2018）研究了數字普惠金融與創業的關系［30］；張賀和白欽先（2018）研究了數字普惠金融與城鄉收入差距的關系［31］；易行建和周利（2018）研究了數字普惠金融與居民消費的關系［32］；梁榜和張建華（2019）研究了數字普惠金融與創新的關系［33］；蔣長流和江成濤（2020）研究了數字普惠金融與經濟高質量發展之間的關系［34］。

綜上所述，學者們的成果大多關注普惠金融與經濟增長、數字普惠金融與經濟增長在某一方面的關系，少有將經濟劃分為實體經濟與虛擬經濟進行區別對待，而在實體經濟的研究層面也少有學者將數字普惠金融納入研究框架中。為了擴展現有的研究范疇，本文著重探討數字普惠金融與實體經濟之間的關聯關系，分別從直接效應、結構效應、地區效應和中介效應的角度多維度、全方位厘清兩者之間的關系；在實證過程中，利用動態面板模型中的系統GMM估計方法進行檢驗，一是兼顧當期與過去對實體經濟的綜合影響，二是避免內生性以及弱工具變量的問題。

三、理論邏輯與研究假設

數字普惠金融的逐步發展對實體經濟發展的困境和現狀有了明顯的改變，數字普惠金融的普惠性、數字化等特征一定程度上有利于實體經濟的發展。本部分將系統總結數字普惠金融對實體經濟的影響效應以及傳導機理，在此基礎上推導本文的研究假設。

（一）數字普惠金融對實體經濟的直接效應與研究假設

數字普惠金融是先進數字技術與普惠金融的融合體，作為傳統金融的補充，可以通過擴大金融服務的覆蓋面，為更多的居民以及企業提供所需金融產品，一定程度規避了金融排斥。一方面，數字普惠金融通過云計算和大數據等先進的數字技術，使得金融服務的觸達范圍和覆蓋面有所擴展，通過搭建新型互聯網平臺，降低金融業務可得性的門檻，相較于傳統金融的金融歧視，為需要金融服務的弱勢群體提供較為易得的金融服務。此外，數字普惠金融也能通過提高融資的可得性及緩解信貸約束為實體經濟提供資金和服務。另一方面，數字普惠金融可以借助大數據技術，替代傳統手段為中小微企業搜集整合互聯網數據，構建中小微企業的誠信度模型，輔以央行推出的針對“三農”和小微企業的普惠金融政策，定向提供金融服務。尤其是數字普惠金融的政策導向性，能夠一定程度上引導資金配置方向，避免出現金融業過度涌向房地產和虛擬經濟行業的現象，合理對待實體經濟與虛擬經濟之間的關系，共同促進實體經濟和虛擬經濟的健康發展。

考慮我國的東、中、西部實體經濟發展差距導致數字普惠金融發展程度的差異，有必要進行差異性分析。首先，分析地域性差異。張林和溫濤（2020）認為，我國經濟總量和實體經濟的發展均存在顯著的地域性差異，尤其是實體經濟的總量東、中、西部依次降低，但實體經濟的占比卻是東、中、西部依次增加［35］；周海鵬等（2016）的研究認為，金融資源存在區域集聚的現象，西部城市的金融資源集聚水平排在末尾［36］，但是中西部偏遠地區的金融排斥卻比較嚴重［37］。這種地區間的差異必然導致數字普惠金融對實體經濟影響的差異性。其次，分析結構性差異。本文數字普惠金融指標選取包括覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度3個一級指標。其中，覆蓋廣度以支付寶的綁卡用戶數量、賬號數量和綁卡用戶比例為二級指標，表現賬戶覆蓋程度；使用深度以信貸、支付和信用業務等為二級指標，表現數字普惠金融發展效果；數字支持服務程度以移動、實惠和便利化為二級指標，表現互聯網技術的成熟性［8］。

基于上述邏輯分析，本文提出研究假設1。

H1：數字普惠金融能夠促進實體經濟發展，此種效應存在地域性差異和結構性差異。

（二）數字普惠金融對實體經濟的間接傳導機制與研究假設

實體經濟是一種多維度的概念指標，數字普惠金融對其的間接傳導機制包括三個方面，即數字普惠金融影響居民消費、地區創業和科技創新，最終影響實體經濟的水平。具體原因如下：

（1）居民消費的間接傳導機制。經濟發展需要供給與需求之間關系的驅動，居民消費即代表經濟需求，居民消費水平提升，經濟需求同樣上升，驅動社會生產供應的提升，居民消費旺盛的地區必定會給經濟發展提供源源不斷的動力。此外，居民消費水平的提升還能促進產業結構的優化和升級，帶動實體經濟的充分發展，為金融服務實體經濟助力。數字普惠金融對于居民消費的影響，一方面，依靠大數據以及移動支付技術，部分解決居民的信貸約束問題，如支付寶的花唄服務，使得居民可以進行跨期消費，促進居民消費增長；另一方面，數字普惠金融提高銀行服務的質量和多樣性，提升金融服務的效率，降低居民獲得金融服務的門檻，打通居民獲得金融服務的最后一公里，擴大了居民的消費支持，提升了居民的消費水平。

基于上述邏輯分析，本文提出研究假設2。

H2：居民消費在數字普惠金融促進實體經濟發展過程中存在中介傳導效應。

（2）地區創業的間接傳導機制。創業活動有利于激發廣大民眾的致富熱情，在創造財富的同時，也使得創造活力迸發；創業的同時也創造了就業機會，推動我國的產業結構調整，從而促進實體經濟發展。創業活動的進行當然離不開資金的支持，而創業活動的參與者大多面臨著金融排斥的困境，無法獲得及時的、足夠的金融服務，而數字普惠金融能夠依托大數據技術，使用較低的成本對創業的企業和個人進行信用評估，一定程度上解決融資難的問題，助力創業人員克服資金約束的創業困境，從而促進創業。此外，數字普惠金融能夠作為傳統金融服務的補充，為那些經濟不發達、金融服務實體無法觸及的地區提供金融服務，為這些地區的創業活動提供資金支持，助力“大眾創業，萬眾創新”，使得地區之間的經濟發展趨于平衡，健康有序。

基于上述邏輯分析，本文提出研究假設3。

H3：地區創業在數字普惠金融促進實體經濟發展過程中存在中介傳導效應。

（3）科技創新的間接傳導機制。隨著我國經濟步入“新常態”，經濟增長的動力從“要素驅動”逐步轉向“創新驅動”，其中實體經濟的發展也必然要遵循這一規律，這是因為提高科技創新可以增加產品質量，提高核心競爭力和轉變經濟增長方式，使得實體企業進一步邁向高質量發展之路，同時科技創新還可以提高企業的生產效率，加大單位時間內的產出。而數字普惠金融依托本身數字技術與普惠金融的特性，可以從緩解創新企業融資、引導金融資源在創新企業中的分配、彌補傳統金融服務的地理空間限制短板等方面為科技創新提供幫助［38］，為科技創新解決金融服務困境，為其注入資金，引導資源分配，提高科技創新的水平，進而發揮科技創新的實體經濟驅動效應。

基于上述邏輯分析，本文提出研究假設4。

H4：科技創新在數字普惠金融促進實體經濟發展過程中存在中介傳導效應。

四、模型建立與數據選取

（一）模型建立與估計方法

為了檢驗數字普惠金融與實體經濟的關系，同時考慮本期的被解釋變量還有可能受到上期被解釋變量的影響，本文建立如下動態面板模型：

其中：fsre表示實體經濟；lndifi表示數字普惠金融的指數（此處做取對數處理）；X表示其他的控制變量；i代表省份；t代表時間；ui用來控制各個省份不受時間變化影響的因素（即固定效應）；εit為誤差擾動項。考慮本文模型可能存在的內生性和短面板數據的局限性問題，本文選用系統GMM方法對模型進行估計，期望得到更加準確的實證結果。

（二）間接傳導機制模型的建立

正如前文所述，數字普惠金融可以通過提升居民消費、地區創業和科技創新水平來促進實體經濟發展，本部分將重點考察居民消費、地區創業和科技創新的中介效應。借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）［39］的中介效應理論及其檢驗方法，對直接效應模型（1）進行拓展，建立下列模型：

上述6個模型中，csm、ent和tech分別為間接傳導變量居民消費水平、地區創業和科技創新，其他變量字母與式（1）保持一致。限于篇幅，中介效應檢驗的具體步驟本文不再贅述。

（三）指標選取說明與數據來源

基于研究樣本數據的可得性與研究必要性，本文選取2011—2019年我國31個省份（不包括港澳臺地區）平衡面板數據分析本文的研究假設。

1.被解釋變量：實體經濟（fsre）

參考大多數學者的做法，實體經濟選用工業生產總值或者國內生產總值去除房地產業和金融業的產值來衡量。但本文考察的是數字普惠金融對實體經濟的影響效應，因此本文中的實體經濟指標選取的是金融資源投入帶來的實體經濟收入，是一種效率。本部分運用Charnes等（1978）在1978年提出的數據包絡分析法（DEA）［40］，該方法是測度多投入和多產出綜合效率的常用方法，不受數據單位的影響，也不需要事先設定函數關系式。參考孫愛軍等（2011）［41］、馬勇等（2021）［42］的方法進行指標選取，考慮我國的金融現狀與融資結構，本文選取保費收入、股票市價總值與金融機構年末貸款余額為計算實體經濟的投入變量；參考黃群慧（2017）［43］的做法，選取國內生產總值與金融業、房地產業增加值的差額表示產出變量。其中，保費收入、國內生產總值、金融業增加值和房地產業增加值數據來源于國家統計局官網，股票市價總值和金融機構年末貸款余額數據來自《中國金融年鑒》。

2.核心解釋變量：數字普惠金融（lndifi）

本文研究借鑒北京大學數字金融研究中心課題組發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年）》報告，該指數是基于螞蟻金服的交易大數據測算得出的，具有較強的可信度［44］。該指數包括覆蓋廣度（lndifi1）、使用深度（lndifi2）和數字支持服務程度（lndifi3）3個一級指標以及33個二級指標。確定具體指標后，首先將各個指標無量綱化，使得各個指標具有可比性，然后利用層次分析法和變異系數法求得各個指標權重，利用所得權重進行指數合成，得出一級指標的發展指數，最后再使用指標無量綱方法，計算出最終的數字普惠金融指數。比較2011年和2020年各省份未取對數的數字普惠金融指數，可以得出各省份2020年數字普惠金融指數較2011年均有顯著提高，其中上海市的指數在2011年（80.19）和2020年（431.93）均位列全國第一。從全國的平均值來看，數字普惠金融指數從2011年的40.00增長到2020年的341.22；東部省份平均值從2011年的59.15增長到2020年的372.75，中部省份的平均值從2011年的31.90增長到2020年的332.79，西部省份的平均值從2011年的27.85增長到2020年的317.93。從數值上來看，東部發展水平最高，中部次之，西部最低；但是從增長速度來看，中西部省份要高于東部省份，說明我國數字金融發展具有一定的普惠性。

3.間接傳導變量

（1）居民消費（csm）。選取社會消費品零售總額與地區國內生產總值之比進行衡量。

（2）地區創業（ent）。選取私營企業和個體就業人數與地區總人數之比進行衡量。

（3）科技創新（tech）。從發展動能來講，科技創新是實現高質量發展的重要推手，不斷提升的科技創新能力可以為實體經濟創造新的發展空間和新的增量。本文選用國內專利申請授權量的對數值進行衡量。

4.其他控制變量

參考以往的文獻，從宏觀經濟、政府干預、經濟開放、人口規模、科技創新的角度，引入下列控制變量，全面考察變量間的相關關系：

（1）地區經濟水平（lngdp）。考慮地區經濟水平與金融發展的相關性，選取人均國內生產總值進行衡量。在進行平穩性分析之后，為了與本文中的其他變量具有可比性，選擇將人均國內生產總值對數化處理。

（2）產業結構水平（ind）。實體經濟發展的內涵即是產業結構的升級和優化，本文選擇以地區第三產業與第二產業之比來衡量產業結構水平。該值越高，說明地區的產業結構水平越高。

（3）政府干預（gov）。政府的宏觀政策是維持地方經濟可持續發展的重要手段，尤其是對于經濟的過度虛擬化發展有所預見，能夠體現出政府的施政政策，本文選擇以政府財政支出占國內生產總值比例來衡量政府干預水平。

（4）經濟開放（open）。開放的經濟體系有助于地域間的協調發展，一定程度的外資引進能夠加速各地的要素流動，為實體經濟的發展提供基礎。本文選擇以進出口總額占國內生產總值的比例進行衡量。

（5）勞動力投入（hum）。按照科布-道格拉斯生產函數的要求，勞動力投入是基本生產要素。本文選用地區15～64歲人員數量與總人口之比進行衡量，數據來源于《中國統計年鑒》的地區抽樣數據。

（6）固定資本投入（k）。資本投入作為科布—道格拉斯生產函數的另一種基本生產要素，對于經濟發展有著重要作用。本文選擇以地區固定資本投入與地區國內生產總值的比例進行衡量。

（7）城鎮化水平（city）。城鎮化的過程可以促進科技創新和人力資本的積累，進而加速產業結構升級間接促進經濟的可持續增長。本文選擇以地區城鎮人口數與總人口數量之比進行衡量。間接傳導變量與控制變量的數據皆來源于國家統計局官網、各地區年度經濟統計公報，并將全國的樣本數據劃分為東、中、西三部分。

各變量的描述性統計見表1所列。由表1可以看出：①從標準誤來看，本文所使用的各個變量的離散程度較小，其中地區產業結構水平、科技創新的離散程度是離散程度較大的前兩位，數值分別為0.704和0.702，其他變量的離散程度都較小。②變量個數均為279，說明本文的數據為平衡面板數據。③從偏度來看，居民消費、地區創業、地區經濟發展水平、產業結構水平、政府干預、經濟開放和人力資本偏度大于0，說明這些數據分布形態為右偏分布，即右側的離散程度較強；剩余變量的偏度小于0，說明剩余數據分布形態為左偏分布，即左側的離散程度強；從偏度絕對值大小來看，政府干預的偏斜程度最大，城鎮化的偏斜程度最小。④從峰度來看，所有變量的峰度數均大于0，說明所有變量的總體數據分布與正態分布相比較陡峭，為尖頂峰。其中產業結構水平的峰度最大，說明其分布形態的陡緩程度與正態分布相比的差異最大，而城鎮化的差異最小。

表1 變量描述性統計

續表1

五、實證過程與結果分析

本部分通過實證就數字普惠金融對實體經濟的整體效應、區域效應、結構效應進行驗證。

（一）數字普惠金融對實體經濟整體效應與區域效應的分析

為了緩解內生性和短面板數據問題，本文采用系統GMM方法對模型進行估計，將樣本數據劃分為東部、中部和西部地區，表2是分析數字普惠金融對實體經濟的區域效應得到的結果。從表2可以看出，AR（2）檢驗的p值均高于0.1的顯著性水平，即本部分的模型回歸過程中不會出現二階序列自相關，克服了內生性問題；Hansen的檢驗值也表明不存在工具變量的過度識別，說明本文所設計模型的合理性。表2的列（1）、列（3）、列（5）、列（7）是基準回歸的結果，列（2）、列（4）、列（6）、列（8）是加入控制變量后得到的結果。總的來看，無論是對全國的還是對三大區域的樣本回歸結果，均支持數字普惠金融對實體經濟發展具有顯著的促進作用，說明本文的基準回歸模型結果是可靠的。但是對三大區域的影響有差異，經濟發達、基礎設施完善的東部地區影響系數（0.444 4）最大，數字普惠金融發展水平每提高1%，實體經濟的效率就會提高0.444 4；中部地區的影響系數（0.199 9）次之，數字普惠金融的發展水平每提高1%，實體經濟的效率就會提高0.199 9；經濟發展欠發達的西部地區的影響系數（0.019 7）最小，數字普惠金融的發展水平每提高1%，實體經濟的效率就會提高0.019 7。從顯著性來看，全國以及東部地區、中部地區的影響系數在10%的水平下顯著，而西部地區在5%的水平下顯著。可能的原因就在于:東部地區經濟發展水平高，數字普惠金融發展的配套設施齊備，金融服務業相應也發達，與實體經濟聯合逐步形成了穩固可靠的互動發展關系，實體經濟的效率也就較高；相比之下，中西部地區的劣勢明顯，無法完整促成數字普惠金融的實體經濟效應落地，相應實體經濟的效率也就不高。從這個結論中可以看出，我國數字普惠金融的普惠性還有待加強，區域性差異也是顯著存在的，那么H1中的數字普惠金融能夠促進實體經濟發展，此種效應存在地域性差異的敘述得到了驗證。

表2 數字普惠金融對金融支持實體經濟效率區域效應的實證結果

（二）數字普惠金融對實體經濟影響的結構效應分析

對于數字普惠金融的多元化特征，在考慮數字普惠金融對實體經濟影響的分析中，更應該考慮其多維度指標對實體經濟的作用，以便得出更有針對性的結論。表3是基于全國樣本數據，將數字普惠金融的指標作為核心解釋變量進行回歸分析得到的結果。從表3可以看出，AR（2）檢驗的p值均高于0.1的顯著性水平，即本部分的模型回歸過程中不會出現二階序列自相關，克服了內生性問題；Hansen的檢驗值也表明不存在工具變量的過度識別，說明本部分所設計模型的合理性。表3的列（1）、列（3）、列（5）是基準回歸結果，列（2）、列（4）、列（6）是加入控制變量以后得到的結果。從整體的情況來看，數字普惠金融的各個指標對實體經濟的影響存在差異，具體表現在：①覆蓋廣度和使用深度對我國實體經濟的效率存在顯著的促進作用，而數字化程度的促進作用并不顯著。②就影響程度來看，使用深度的回歸系數為0.073 7，影響效應最大；覆蓋廣度的回歸系數為0.004 6，影響效應次之；數字化程度最弱且不顯著。可能的原因在于：第一，覆蓋廣度指標旨在衡量支付寶的綁卡用戶數量、賬號數量和綁卡用戶比例，該指標的受眾人群是個人，為個人金融服務提供了良好的金融環境，但是資金配置的數量有限。第二，使用深度指標體現的是數字普惠金融為緩解中小微企業融資約束提供的信貸、保險等服務，有利于中小微企業的資金配置，為中小微企業創造融資便利性，為實體經濟的發展提供有效幫助，相較于個人而言，中小微企業的發展更能體現實體經濟的增長，因此，使用深度較覆蓋廣度對于實體經濟的影響效應更大。第三，數字化程度的影響效應最小且不顯著，說明我國的金融數字化程度還不夠，相關配套設施的對接不成熟，數字化程度正處在成長期，所以對于實體經濟的效應不顯著。因此，H1中數字普惠金融的結構性差異效應得到驗證。

表3 數字普惠金融對實體經濟結構性差異效應的實證結果

（三）穩健性檢驗

為了保證本文研究結論的可靠性，本部分進行穩健性檢驗，結果見表4所列。

1.去除發達省份的樣本數據

我國地域遼闊，區域之間的發展水平不一，因此數字普惠金融對實體經濟的效率也不一致，有學者采用隨機去除省份的方法進行穩健性檢驗。本文選取去除北京、上海、天津和重慶四個直轄市的方式進行回歸分析，回歸結果見表4列（1）、列（2）。可以看出，與表2列（1）、列（2）相比，回歸系數的大小有差異，但是正負號和顯著性均無明顯變化，可以認為本文的結果是穩健的。

2.縮短樣本年限

將本文的研究樣本年限從2011—2019年縮短為2013—2019年，回歸結果見表4列（3）、列（4）。可以看出，與表2列（1）、列（2）相比，回歸系數的大小有差異，但是正負號和顯著性均無明顯變化，可以認為本文的結果是穩健的。

3.替換被解釋變量

參考黃群慧（2017）［43］的做法，將實體經濟變量替換為地區工業增加值與國內生產總值的比例，回歸結果見表4列（5）、列（6）。與表2列（1）、列（2）相比，回歸系數的大小有差異，但是正負號和顯著性均無明顯變化，可以認為本文的結果是穩健的。

表4 穩健性檢驗

六、進一步檢驗：中介傳導效應與異質性檢驗

（一）中介傳導效應檢驗

根據中介傳導效應模型，本部分對數字普惠金融通過居民消費、地區創業和科技創新作用于實體經濟的關系進行實證檢驗。表5是基于全國樣本進行回歸分析得到的結果。AR（2）檢驗的p值均高于0.1的顯著性水平，即本部分模型回歸過程中不會出現二階序列自相關，克服了內生性問題；Hansen的檢驗值也表明不存在工具變量的過度識別，說明本部分所設計模型的合理性。其中，列（1）、列（2）是檢驗居民消費的中介傳導效應，列（3）、列（4）是檢驗地區創業的中介傳導效應，列（5）、列（6）是檢驗科技創新的中介傳導效應。

1.居民消費的中介傳導效應

表5列（2）中，數字普惠金融的系數不顯著，由中介效應模型可知，需要進行Sobel檢驗確定中介效應是否顯著，Sobel檢驗的z統計值為2.285，在5%的水平下顯著，由于系數的異號問題，說明居民消費發揮了中介傳導效應，但是表現為遮掩效應。也就是說居民消費在數字普惠金融影響實體經濟的過程中具有中介傳導效應，但這種傳導作用會抑制數字普惠金融對于實體經濟的提升。可能的原因在于，我國的社會保障制度尚待完善，且受傳統觀念影響，我國居民普遍偏好儲蓄存款，消費觀念保守，導致我國現有的消費結構不合理，尤其是家庭消費比重偏低，消費領域狹窄現象的出現，不利于實體經濟發展，也就限制了實體經濟的提升。因此，H2得到驗證。

2.地區創業的中介傳導效應

表5列（3）中地區創業的系數不顯著，列（4）中數字普惠金融的系數也不顯著，由中介效應模型可知，需要進行Sobel檢驗確定中介效應是否顯著，Sobel檢驗的z統計值為2.591，在5%的水平下顯著，且系數同號，說明地區創業發揮了中介傳導效應。也就是說，地區創業在數字普惠金融影響實體經濟的過程中發揮了促進的中介傳導效應。因此，H3得到驗證。

3.科技創新的中介傳導效應

表5列（5）、列（6）中的數字普惠金融和科技創新的系數都為正且顯著，則無需進行Sobel檢驗，表明存在科技創新的中介傳導效應。也就是說，科技創新在數字普惠金融影響實體經濟的過程中發揮了促進的中介傳導效應。因此，H4得到驗證。

表5 中介傳導效應的估計結果

（二）異質性檢驗：基于固定資本投入率和城鎮化率的分析

為了深化對數字普惠金融與實體經濟之間關系的認知，本文進一步考察數字普惠金融對實體經濟影響的異質性。謝絢麗等（2018）［30］的研究表明，物質資本和城鎮化率能夠影響數字普惠金融的發展；錢海章等（2020）［8］將物質資本和城鎮化率按照中位數以上和以下分為低水平組和高水平組進行異質性分析。相較于這些研究，本文運用門檻效應進行分析，排除主觀因素的干擾，以期得到更為準確的實證結果。參考Wang（2015）［45］的做法，本文設定如下門檻模型：

其中：qi表示門檻變量，此處有兩個門檻變量，分別為物質資本和城鎮化；r表示未知的門檻值。式（8）假定為單一門檻的模型，多門檻公式類似，此處不再贅述。

采用Hansen（2000）［46］提 出的Bootstrap自 舉法檢驗門檻值的數量和值，得出相應的F統計量和P值，檢驗結果見表6所列。從表6中可以看出，固定資本投入和城鎮化的單一門檻均在5%的水平下顯著，而雙門檻效應沒有通過10%的顯著性檢驗，即固定資本投入和城鎮化在數字普惠金融對實體經濟的過程中存在著單一門檻效應。

表6 物質資本的門檻數值檢驗

在門檻效應檢驗的基礎上，對固定資本投入和城鎮化的單一門檻值進行測算和檢驗，表7報告了門檻值以及95%的置信區間，其中，固定資本投入的門檻估計值為1.321，城鎮化的門檻估計值為0.605。

表7 物質資本的門檻值及置信區間

表8是以固定資本投入為門檻變量的回歸結果。由表8可知，當k≤1.321的時候，數字普惠金融與實體經濟的效率在5%的顯著性水平下呈現正相關，這表明數字普惠金融指數每增加1%，會使實體經濟的效率提高0.004 0；當k＞1.321的時候，數字普惠金融與實體經濟的效率呈現負相關且沒有通過顯著性檢驗，這表明數字普惠金融可能會抑制實體經濟的效率。究其原因，固定資本投入的高指標地區多位于西部和中部地區，而東部則歸屬于固定資本投入的低指標地區，這與前文的數字普惠金融的區域性結論一致，再次說明本文所設模型的可靠性。

表8 固定資本投入門檻模型參數結果

表9是以城鎮化為門檻變量的回歸結果，當city≤0.605的時候，數字普惠金融與實體經濟的效率在10%的顯著性水平下呈現正相關，這表明數字普惠金融指數每增加1%，會使實體經濟的效率提高0.010 9；當city＞0.605時，數字普惠金融與實體經濟的效率在5%的顯著性水平下呈現正相關，這表明數字普惠金融指數每增加1%，會使實體經濟的效率提高0.032 5。究其原因，城鎮化水平高的地方，經濟基礎好，設備完善，能夠使得數字普惠金融的經濟效應發揮更充分，從而城鎮化水平越高，此種促進效應就會變得越大。

表9 城鎮化門檻模型參數結果

七、結論與建議

（一）結論

本文經過邏輯分析和理論假設，基于2011—2019年我國31個省份的平衡面板數據，采用系統GMM估計方法、中介效應傳導模型和門檻回歸模型，實證分析了數字普惠金融對實體經濟的影響效應。研究發現：第一，數字普惠金融能夠促進實體經濟發展，其中，東部地區數字普惠金融促進效應最大，中部次之，西部最小。第二，數字普惠金融對于實體經濟影響的結構性差異存在，其中，使用深度促進實體經濟的影響效應最大，覆蓋廣度次之，數字化程度最小。第三，居民消費在數字普惠金融影響實體經濟的過程中具有中介傳導效應，但表現為遮掩效應。第四，地區創業、科技創新在數字普惠金融影響實體經濟的過程中發揮了促進的中介傳導效應。第五，固定資本投入低和城鎮化水平高的地區，數字普惠金融對實體經濟的促進程度高。

（二）政策建議

第一，繼續大力發展數字普惠金融，全方位推進數字普惠金融結構性優化，加強網絡環境和數字結算支付等基礎設施的建設，提高數字普惠金融的數字化程度。為發揮數字普惠金融對實體經濟的支撐效應提供有利條件，更好服務中小微企業，為其融資提供幫助。規避資本的“脫實向虛”，抑制資金在金融系統內部的反復流動，引導資金從金融業和房地產業流出，有計劃向實體經濟傾斜。

第二，深化金融市場供給側結構性改革，積極推動傳統金融與數字普惠金融的結合，發揮兩者的長處，規避短處，突出數字普惠金融的功能優勢，實現傳統金融機構的轉型和升級。鼓勵金融機構更好服務實體經濟，政府應出臺相關優惠政策，加強金融機構對實體經濟資金的供給能力，針對實體經濟進行相關金融產品的創新。

第三，實現數字普惠金融的協調發展，推進數字普惠金融的普惠性。結合我國數字普惠金融發展以及數字普惠金融對于實體經濟的效應，為中西部等欠發達地區配置好金融資源，并建設好相應的配套設施，增強金融服務的可得性；東部發達省份要積極進行金融創新，多措并舉提高金融服務實體經濟效率，避免出現“強者越強，弱者越弱”的現象，爭取實現各地區數字普惠金融的協調發展，也為區域經濟的健康有序發展提供基礎。

第四，發揮數字普惠金融對于居民消費的促進效應，通過引導消費，擴大內需，為實體經濟發展提供動力。建立完善的社會保障制度，解決居民消費的后顧之憂；大力發展經濟從而增加居民收入，促進消費；狠抓消費品質量，使居民消費有保障；拓展消費的信貸領域，為消費者的資金配置提供便利；政府和金融機構出臺監管政策，引導適度消費和健康消費。

第五，重視地區創業和科技創新在數字普惠金融促進實體經濟發展過程中的作用。通過地區創業，增加就業渠道和就業的靈活性，發揮“大眾創新，萬眾創業”對于經濟發展的重要作用。打通科技創新成果的轉化通道，鼓勵科技創新直接作用于創業。培育經濟發展的主導產業，引導新興科技產業的發展，在新能源、新材料等重大項目上下大力氣。推進各產業的現代化發展，把各產業主動地、深度地與互聯網結合起來。鼓勵創業，為創業者降低融資成本，重視人才在經濟發展中的重要作用。