研發投入、基礎研究與普惠金融數字化轉型*

陳曉東 鄧斯月

一、引言

2016年，數字普惠金融的概念首次在G20杭州峰會上提出；黨的十九大報告提出，著力加快建設實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系；2021年《政府工作報告》提出了加快數字化發展，建設數字中國的要求；《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出，要健全具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系；黨的二十大報告明確提出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群；2022年世界互聯網大會的主題為“共建網絡世界 共創數字未來——攜手構建網絡空間命運共同體”，凸顯了數字經濟、數字金融對推動后疫情時代經濟發展、挖掘經濟增長新動能的重要作用。

近年來，隨著互聯網技術的蓬勃發展，數字普惠金融得到了飛速的發展，可以在一定程度上幫助企業降低金融服務門檻、減少成本、提高服務效率、突破瓶頸、解決難題。新時期，尤其是后疫情時代，數字普惠金融憑借覆蓋范圍大、服務成本低等優勢，成為促進經濟轉型發展的重要驅動力。可以說，在未來的一段時間，數字普惠金融將與經濟的高質量發展緊密相連。

R&D經費投入的規模及強度，反映了一個地區對科學技術研發投入的重視程度，也能在一定程度上代表科學技術的發展情況。科學技術的發展可以通過提高勞動生產率帶動就業，并進一步促進消費，推進地區支付、存貸款、保險、證券等多種金融項目的有序開展。R&D經費投入對地區科技的進步、經濟的發展、金融領域的深化起到顯著的正向促進作用。我國仍是發展中國家，在經濟下行風險加大且受新冠肺炎疫情影響的情況下，財政收支趨緊，R&D經費投入的總額是有限的，不同省份對基礎研究經費的投入也有一定的差異，經濟發達省份的財政預算資金相對充裕，相應的科技投入也會比較多,科技的發展又進一步促進該省經濟的發展、人均收入的提高、金融市場的改善；而相對落后的省份由于財政資金的趨緊、疫情的沖擊，對區域內的R&D經費投入相對較低，進而導致區域內科技發展的滯緩。不同省份對R&D經費投入、科技發展的重視程度的差異進一步拉大了各省份科技發展的差距，加劇了科技發展的不均衡性。但是不同省份的經濟基礎不同，R&D經費投入也不可能在規模上保持一致，因而需要探究R&D經費投入規模、占地區生產總值比重對區域內金融發展的影響程度，是在其他因素不變的情況下越大越好，還是存在一個發展的閾值。本文以此為切入點，從省域面板數據出發，利用2011～2022年省域面板數據，探究R&D經費投入、基礎研究競爭情況對數字普惠金融的影響。

二、文獻回顧

隨著數字普惠金融在我國的普遍推廣，其對我國經濟的高質量發展發揮著越來越重要的作用。諸多學者也從不同角度對其進行了較為深入的研究，主要集中在數字普惠金融指數的構建、數字普惠金融指數測算、數字普惠金融與經濟發展的相關性、數字普惠金融對縮小城鄉收入差距的影響作用等方面。

(一)數字普惠金融概念的提出

普惠金融指有效且能全方位為社會各階層與群體提供服務的金融體系，具體指通過完善金融基礎設施，提供便捷的金融服務，以相對較低的成本與時間向社會群體提供金融服務，尤其是經濟相對欠發達的地區與社會群體中收入相對較低的群體。2005年，聯合國首次引用這一概念，并將其用于2005年的“國際小額信貸年”的宣傳，隨后該發展模式被聯合國與世界銀行大力推廣。2005年，普惠金融概念被引入了我國。2013年，黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》，對普惠金融在我國的落地發展起到了重要作用。2015年，國務院發布的《推進普惠金融發展規劃(2016—2020年)》對普惠金融進行了更加翔實的部署，進一步明確了普惠金融的定義：普惠金融是指立足機會平等要求和商業可持續原則，以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務。

隨著網絡與移動通信技術的廣泛應用，普惠金融也從最初的關注銀行實體網點、信貸服務的便捷獲得性，轉變為關注支付、存貸款、保險、證券等多維度、多領域的金融服務。當前，普惠金融與數字金融的交互性、高度關聯性發展，為互聯網高新技術企業發展提供了機遇。數字普惠金融以信息化技術與金融創新產品為主體，擴大了覆蓋范圍，降低了服務成本。數字普惠金融已成為普惠金融不可或缺的一部分。可以說，在互聯網蓬勃發展的當下，數字普惠金融是普惠金融的創新發展形式，也是我國金融領域創新發展的重要推動力。大力發展數字普惠金融，對于提高我國金融領域發展水平，尤其是欠發達地區的經濟發展有重要的意義。

(二)關于數字普惠金融的現狀研究

杜曉山(2006)較早從客戶、微觀、中觀、宏觀四個維度，構建普惠金融體系，論述小額信貸的發展。他認為，小額信貸可以在一定程度上增加農村金融的供給并能夠有效緩解農村信貸不足的難題，此外他也認為普惠金融通過小微貸款培訓、員工雙向激勵等多種措施對數字金融起到正向的促進作用，形成良性循環，推動普惠金融的可持續發展。阿爾弗列德·翰尼葛等(2011)提出，要提倡金融包容性，融資模式的創新將成為破解小微企業融資困境的有效抓手。吳曉求(2015)認為，與傳統金融相比，高度參與互聯網經濟的數字金融對于大規模企業金融與高收入群體金融轉型到普惠金融有一定的優勢，在互聯網技術高速發展的當下，對數字金融進行一定程度的規范，有利于推進普惠金融高質量發展。

何婧等(2017)指出，近年來互聯網金融得到了高速的發展，但目標偏移大、金融排斥嚴重、企業融資成本高等問題仍然存在，數字普惠金融是破解類似問題的關鍵，可以有效緩解金融服務“最后一公里”的難題，加快推進普惠金融發展。中國人民銀行開封市中心支行課題組(2021)認為，數字化的支付體系在一定程度上緩解了新冠肺炎疫情帶來的負面影響，銀行互聯網支付方式、公益性小額信貸公司等金融機構為中小企業提供了資金渠道，為復工復產作出了重要的貢獻。

此外，一些學者認為數字普惠金融與地區的經濟發展存在相關性。劉亦文等(2018)認為數字金融與經濟發展存在顯著的正相關性，廣度、深度、數字化程度均能在不同程度上促進經濟增長。錢海章等(2020)通過雙重差分法證實了數字金融與經濟增長的正相關性，認為技術創新與地區創業有很強的關聯性。蔣長流和江成濤(2020)對258個地級市進行了實證分析，認為數字普惠金融對大城市與小城市的經濟高質量發展存在不同的效應，同時也存在收斂門檻與加速門檻。

劉洋和陳曉東(2021)通過構建數字經濟發展綜合指標體系，認為數字經濟可以通過影響人力資本和科技創新，間接促進產業結構升級。陳曉東和劉冰冰(2022)在此基礎上，通過構建省域數字經濟指數，對其進行了補充，并認為數字經濟發展存在明顯的區域異質性且區域數字經濟發展的差距在逐漸縮小。陳曉東(2022)認為數字經濟對區域的協調發展起到重要的作用，要著力構建區域間協同發展與優勢互補機制、縮小區域數字經濟發展差距。

部分學者認為數字普惠金融可以在一定程度上縮小城鄉間的收入差距，對于脫貧的工作開展有著重要的意義。田杰和陶建平(2011)通過縣域面板數據，從國家與區域兩個層面對農村地區的金融排斥與城鄉收入差距進行了實證研究，認為數字普惠金融的深化發展會在一定程度上縮小城鄉間收入差距，且存在區域的異質性。李建偉(2017)認為周邊省份的數字普惠金融發展對本省的輻射帶動效果不顯著。張子豪和譚燕芝(2018)在此基礎上，利用SDM模型分析，認為本省數字普惠金融的發展擴大了周邊省份的城鄉收入差距，與使用深度相比，覆蓋廣度更能有效縮小城鄉收入差距。耿良和張馨月(2019)利用杜賓模型，從空間溢出視角分析出發，認為城鄉收入差距的縮小會在一定程度上反作用于本省普惠金融發展，但對周邊省份的溢出效應不明顯。楊虹等(2021)認為數字普惠金融可以通過降低金融服務成本、提高農戶教育水平、提升農村就業創業三種路徑推動脫貧工作開展。孫繼國等(2020)認為數字普惠金融對中西部的減貧效應大于東部地區、對農村的減貧效應大于城鎮。顧曉安等(2020)通過固定效應模型實證分析，認為數字普惠金融對貧困縣、省級貧困縣、國家級貧困縣的減貧效應存在遞減關系。

(三)數字普惠金融指標體系的構建

一些學者通過構建指標體系，測量了數字金融的發展情況。焦瑾璞等(2015)率先對我國普惠金融發展進行了分析，構建了普惠金融體系，探討金融服務可獲得性、應用狀況和服務質量。楊軍等(2016)在焦瑾璞等(2015)研究的基礎上，構建了縣域普惠金融發展評價指標體系。王韋程(2015)基于供給、需求與外部因素，構建了中國普惠金融指數。郭峰等(2020)利用螞蟻集團的數據，運用指標無量綱化與層次分析法，對數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度與普惠金融數字化程度進行匯總，構建了北京大學數字普惠金融指數。

(四)本文研究的創新點

現有的研究多集中在數字普惠金融指數構建、省域及地級市數字普惠金融指數測算、數字普惠金融與經濟發展的相關性、數字普惠金融縮小城鄉收入差距的作用等方面。現有研究中，學者們多將數字普惠金融視為解釋變量，分析其對經濟社會各方面的積極影響，而較少進行科學技術發展與數字普惠金融的討論，尤其是缺少R&D經費投入情況與數字普惠金融關系的研究。數字普惠金融發軔于互聯網技術飛速發展的當下，其發展與科技的發展息息相關，而科技的發展又與R&D經費的投入緊密相連，本文以此為切入點，從省域面板數據出發，分析R&D經費投入與數字普惠金融的相關性，探究R&D經費投入對數字普惠金融的影響。

本文的創新點主要體現在以下幾方面。一是對研究維度與視角進行創新。通過實證分析，探究R&D經費投入規模、占地區生產總值比重與數字普惠金融三個維度(即數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度)是否存在相關性。二是由于R&D經費投入總額有限，為探究不同省份R&D投入規模及占比對數字普惠金融的效應是否存在差異性，構建了基礎研究競爭指數FIC，探究區域間基礎研究的競爭性對數字普惠金融的影響。三是本文系統梳理了數字普惠金融相關概念、我國數字普惠金融的發展現狀，明晰了數字普惠金融的研究脈絡。

三、數字普惠金融指數的構建

后疫情時代，我國各省份(1)由于本文內容涉及大量省級數據，為行文及閱讀方便，此處及下文省份均指省(區、市)。經濟發展規模、增幅均趨緊，改革開放以來，部分省份的收入增幅呈現負增長。互聯網蓬勃發展的當下，數字普惠金融以其便利性、及時性、低成本等諸多優勢成為破解經濟發展難題的關鍵。可以說，數字普惠金融的發展在一定程度上影響了經濟發展的速度、質量，對域內居民生活水平的提高也至關重要。本文采用郭峰等(2020)編制的數字普惠金融指數，運用普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度三個指標衡量各省份數字普惠金融的發展情況。研究發現，數字普惠金融在2011～2022年呈現指數性增長，我國東部省份排名靠前；西部省份提升較快；此外，對于東北省份而言，除遼寧外，2020年均位于20位以后，值得關注的是，黑龍江排名由2011年的第16位下降到2020年的第28位。

(一)數字普惠金融指標體系

為分析我國數字普惠金融的現狀，本文參見郭峰等(2020)的方法，將采用中國數字普惠金融指數描述中國數字普惠金融的發展情況。中國數字普惠金融指數始于2011年，由北京大學數字金融研究中心與螞蟻金服集團共同編制，基于螞蟻金服的交易賬戶大數據得出，可靠性與準確性有一定保證。該指標以數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度和普惠金融數字化程度三個維度為切入點、通過11個二級維度、33個細分指標，構建數字普惠金融指標體系，具體指標構成如表1所示。

表1 數字普惠金融指標體系

續表

(二)我國數字普惠金融發展現狀

中國數字普惠金融始于公益性小額借貸，隨后衍生為支付、信貸等多元的金融服務，得益于互聯網經濟的蓬勃發展，數字普惠金融得到了指數性的增長，由2011年的40.8增長到2020年的342.2，9年間增長了738.7%，表明中國的數字普惠金融增長迅速(見表2)。

表2 部分年份我國數字普惠金融的發展情況

從排名來看，上海(2011年80.2，2020年431.9)、北京(2011年79.4，2020年417.9)、浙江(2011年77.4，2020年406.9)一直位列前三位，排名靠前的省份均位于我國東部地區。從排名變化看，河南提升最快，由2011年的第24位(28.4)提升至2020年的第14位(340.8)；第二是安徽，由2011年的第18位(33.1)提升至2020年的第9位(350.2)；第三是江西，由2011年的第22位(29.7)提升至2020年的第15位(340.6)，排名提升較快的省份均為我國中部省份(見表2)。

從增幅來看，相比2011年，2022年貴州(1567.2%)、青海(1527.0%)、甘肅(1521.5%)的數字普惠金融指數增幅位列前三名，增幅較多的省份均為我國西部省份。從排名、排名變化、增幅的情況看，我國東部省份數字普惠金融基礎發展較好，中部省份數字普惠金融排名提升較多，西部省份數字普惠金融改善程度較好(見表2)。

分地區來看，東部地區發展程度最高，中部次之，西部最后；而東北地區，除遼寧外，2020年排名均位于20位以后，值得關注的是，黑龍江排名由2011年的第16位(33.6)下降到2020年的第28位(306.1)。

四、實證研究

發展數字普惠金融已成為經濟發展、提升居民生活質量、縮小城鄉收入差距的重要抓手，其重要性與意義不言而喻。為探究R&D經費投入情況對數字普惠金融的影響，本文采用2011～2020年省域面板數據進行實證分析，用普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度三個指標衡量地區數字普惠金融的發展程度。研究發現，投入規模、強度對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度有顯著的正向促進作用，對不同省份的影響也存在異質性，對經濟發展相對落后的省份促進作用較大。考慮到各省份的經濟發展存在一定差異，R&D經費投入存在一定的競爭性，在參照馬廷燦等(2011)研究方法的基礎上，構建了基礎研究競爭指數(FIC)。研究結果顯示，隨著省域R&D經費投入與發明專利在全國占比的增加，研發競爭力隨之增強，對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度的影響也隨之增強。

(一)2016～2021年我國R&D經費投入情況

R&D 經費的投入強度能夠體現國家的創新能力，對增強我國科技競爭實力具有重要的意義。科技進步是國家經濟發展的基礎，加大R&D經費投入強度，對創新型國家建設、增強整體科技競爭實力具有十分重要的意義。據《中國統計年鑒(2022)》數據，2021年我國R&D經費投入2.78萬億元，同比增長14.2%，R&D經費占GDP比重達到2.44%，同比增長0.03個百分點，接近OECD國家新冠肺炎疫情前的平均水平(2.47%)。其中，基礎研究經費0.17億元，同比增長15.6%，占 R&D經費比重6.09%，同比增長0.08個百分點。R&D經費投入規模及占比的提高，反映了我國對科學技術發展的重視及各地區對新發展理念的有效落實。

(二)R&D經費對數字普惠金融有正向的促進作用

為探究研發經費投入與數字普惠金融的關系，首先構建R&D經費與數字普惠金融之間的實證模型。

Digeitm=β0+β1lnrdit+β2cityit+β3eduit+β4gdpgit+θit+εit

(1)

其中，Digeitm表示i省份t年的數字普惠金融指數，用北京大學數字普惠金融指數構建的普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度三個指標來表示；lnrd表示R&D經費的投入情況，用當年R&D經費的對數值表示；cityit表示i省份t年的城鎮化情況；eduit表示i省份t年的本科及以上文化程度占全部學生的比例情況；gdpgit表示i省份t年的地區生產總值增長情況；θit表示年份虛擬變量。具體的數據描述如表3所示。

表3 相關變量及含義

表4是對式(1)隨機效應的實證描述，第(1)列至第(3)列分別是R&D經費投入對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度進行回歸分析的結果，回歸系數均為正，即均產生了正向效應。值得關注的是，R&D經費投入對數字金融覆蓋廣度的系數大于數字金融使用深度與普惠金融數字化程度，說明R&D經費投入的增加對數字金融覆蓋廣度的正向作用最大，其次是使用深度；即R&D經費投入的增加會對推廣數字普惠金融產生顯著的正向效應，在經濟相對落后、數字技術普及欠缺的地方更加有效果。此外，城鎮化率與地區生產總值增長率對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度存在負向效應，說明了在城鎮化率相對較低的地區加大R&D經費的投入，可以提升數字普惠金融程度。

表4 R&D經費對數字普惠金融的隨機效應影響

續表

(三)R&D經費對數字普惠金融存在最大影響的閾值

表4已通過實證分析證實了R&D經費投入會對數字普惠金融產生正向影響，為了探究R&D經費投入規模與數字普惠金融的相關關系，即是否為非線性、存在門檻效應、有最優效應的閾值，引入了式(2)，即R&D經費的平方項。

Digeitm=β0+β1lnrdit+β2lnrdit×lnrdit+β3cityit+β4eduit+β5gdpgit+θit+εit

(2)

表5是對式(2)的實證分析，第(1)列至第(3)列分別為R&D經費投入對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度的隨機效應回歸，R&D經費對數字普惠金融數字化程度的一次項為負、二次項為正，且均顯著，說明R&D經費的增加會顯著提高域內數字普惠金融程度，但存在一定的閾值，即R&D經費在一定范圍內會對數字普惠金融產生正向效應，而超過該閾值，將對數字普惠金融起到負向效應，而對數字金融覆蓋廣度和數字金融使用深度并不存在閾值。

表5 R&D經費對數字普惠金融門檻效應的實證估計結果

(四)增加R&D經費強度對提高數字普惠金融有顯著的正向影響

式(1)與式(2)探討了R&D經費投入規模對數字普惠金融的正向效應，不同省份的經濟發展不同，因而僅從R&D經費投入規模探究影響具有一定的局限性。國際上一般將R&D經費占地區生產總值的比重作為衡量科技創新的重要指標，本文也依據國際慣例將其引入，代表某省份R&D經費的投入情況，表示某省份對科學技術的重視程度。

本文在式(1)的基礎上引入prordit，表示R&D經費占地區生產總值比重，由此構建了式(3)，式(1)與式(3)除將核心解釋變量R&D經費規模替換為R&D經費占地區生產總值比重外，其他控制變量均不變。

Digeitm=β0+β1prordit+β2cityit+β3eduit+β4gdpgit+θit+εit

(3)

表6對式(3)的實證結果進行了匯報。第(1)列至第(3)列分別為R&D占地區生產總值比重對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度的回歸分析，實證結果與R&D經費投入(見表1)的結果基本一致。

表6 R&D經費占比對數字普惠金融的隨機效應影響

隨著R&D經費在地區生產總值中占比的增加，對數字普惠金融的促進作用也隨之增大，即存在顯著的正向效應。在其他因素不變的情況下，增加R&D經費在地區生產總值中的占比，對城鎮化率較低、教育程度落后、經濟欠發達的省份，數字普惠金融的正向促進作用相對較大。

(五)基礎研究競爭指數對數字普惠金融有正向影響

在后疫情時代，各省財政收入趨緊的現狀下，R&D經費的總投入是有限的，如何在R&D經費投入相對不變的基礎上，將數普惠字金融的“蛋糕”做大，縮小各省份數字普惠金融的差異，彌補城鄉數字金融的發展鴻溝，是當前科學技術發展的難題與關鍵點。

R&D能在一定程度上反映域內對科學技術的重視，但對域內數字普惠金融產生的影響有多大卻并不明確，是否能帶來更多的創新發明也不明晰。為探究不同省份基礎研究競爭能力是否會對域內數字普惠金融產生影響，本文在參考馬廷燦等(2011)構建的競爭能力基礎研究綜合競爭指數(NSFC)的基礎上，構建了基礎研究競爭指數FIC，并將其作為后續論證的核心變量。具體公式如下：

(4)

式(4)中A某省域-某年表示某省份某年國內發明專利申請受理數，平均A某省域-某年為30個省份某年的平均國內發明專利申請受理數；RD某省域-某年為某省份某年R&D經費情況，平均RD某省域-某年為30個省份某年的平均R&D經費情況。式(5)在式(1)的基礎上引入FICit，作為后續研究的核心解釋變量，用以代表某省份t年的研究支出競爭指數。

具體的實證模型如下：

Digeitm=β0+β1FICit+β2cityit+β3eduit+β4gdpgit+θit+εit

(5)

表7是對式(5)的隨機效應實證描述，其中FICit對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度均產生了正向效應。說明隨著基礎研究競爭指數的提升，該地區的數字普惠金融程度也在增加，且對指數使用深度的影響要大于對指數使用廣度的影響。城鎮化率、高學歷人才比例與數字普惠金融成正比，即說明在其他因素不變的情況下，R&D與發明專利在全國占比的增加與數字普惠金融存在顯著的正向效應。

表7 基礎研究競爭指數對數字普惠金融指數的隨機效應影響

(六)基礎研究競爭指數對數字普惠金融存在最優效應的閾值

上述的實證結果均表示基礎研究競爭指數對數字普惠金融有顯著的正向效應，但基礎研究競爭指數是否是越大越好，是否存在促進數字普惠金融發展的最優閾值？基于此，本文在式(5)的基礎上，引入基礎研究競爭指數的二次項，建立了動態面板方程式(6)。

Digeitm=β0+β1FICit+β2FICit×FICit+β3cityit+β4eduit+β5gdpgit+θit+εit

(6)

表8列示了式(6)的實證分析結果，探究基礎研究競爭指數對數字普惠金融是否存在最優影響的閾值，第(1)列至第(3)列分別為普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度。在上述實證結果中，基礎研究競爭指數的一次項均顯著為正，而二次項均為負數，表明基礎研究競爭指數在閾值范圍內對域內數字普惠金融有正向的促進效用，但超過該值反而會抑制域內數字普惠金融發展。

表8 R&D經費對數字普惠金融門檻效應的實證估計結果

(七)R&D投入與基礎研究競爭指數對數字普惠金融的影響機制研究

前文已經通過實證分析，驗證了R&D投入與基礎研究競爭指數對數字普惠金融存在顯著的促進作用，為進一步探究影響機制(見圖1)，本文引入產業結構升級指數。

圖1 R&D投入與基礎研究競爭指數對數字普惠金融的影響機制

本文認為，R&D投入與基礎研究會進一步對域內產業結構情況進行優化，對于三大產業重新布局有顯著的促進作用，并能在一定基礎上促進域內普惠金融數字化程度的提高。因此，本文引入了產業結構升級指數。依照前人的研究，本文設定影響我國各地區生產總值(Y)的三大要素：勞動(L)、資本(K)和政府財政支出(G)。

Yit=f(Lit，Kit，Git)

(7)

本文基于柯布—道格拉斯生產函數(C-D函數)，假設i地區在t時的C-D函數為：

(8)

假設技術水平不變，對式(7)進行對數化處理，得到：

lnYit=δ+αlnKit+βlnLit+γlnGit

(9)

在式(8)中，地區生產總值由勞動、資本及財政支出決定，結合本文的研究目的，將式(9)左邊的地區生產總值由產業結構升級指標替代，即產業結構升級指標，用Upisit來代表。

表9的第(1)列、第(2)列分別為R&D投入與基礎研究競爭指數對產業結構升級的隨機效應分析，實證結果顯示，lnrd與FIC的系數均顯著為正，即R&D的投入與基礎研究競爭指數對產業結構升級呈現顯著的正向效應。

表9 R&D投入與基礎研究競爭指數對產業結構升級的隨機效應影響

表10的第(1)列至第(3)列分別為產業結構升級對普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度的隨機效應分析，實證結果顯示，三者對產業結構升級均有顯著的促進作用。表9與表10證實了R&D投入與基礎研究競爭指數可通過促進域內產業結構升級，進而提高數字普惠金融指數，促進域內普惠金融數字化轉型。

表10 產業結構升級對數字普惠金融指數的隨機效應影響

五、穩健性檢驗

考慮到動態面板數據模型可能會存在內生性，本文利用差分GMM進行回歸，進行穩健性檢驗。

Digeitm=β0+β1Digei，t-1，m+β2Xit+β3eduit+β4gdpgit+θit

(10)

其中，Digeitm代表i省份t年數字普惠金融情況，Dige_(i，t-1，m)代表數字普惠金融滯后一期的情況，Xit為本文的核心變量，分別代表R&D投入情況與基礎研究競爭指數，為了保證實證研究前后的一致性，其他變量均保存不變。

式(10)采用的動態面板數據，模型因引入了上一期的滯后項，為了處理存在內生性問題，對模型的一階差分消去個體效應εit，處理過程如下：

ΔDigeitm=β0+β1ΔDigei，t-1，m+β2ΔXit+β3Δeduit+β4Δgdpgit+Δθit

(11)

其中，Digeitm與εit存在相關性，故ΔDigeitm≡ΔDigei，t-1，m-ΔDigei，t-2，m與Δθit≡θit-θi，t-1相關，ΔDigei，t-1，m為內生變量，應找到合適的工具變量才能得到穩健的結果。差分GMM采用了工具變量的方法，有效地解決了變量的內生性問題。表11與表12分別為R&D投入對數字普惠金融指數、基礎研究競爭指數對數字普惠金融指數的穩健性檢驗，結果顯示核心指標均顯著，即通過穩健性檢驗。

表11 R&D投入對數字普惠金融指數的穩健性檢驗

續表

表12 基礎研究競爭指數對數字普惠金融指數的穩健性檢驗

表11與表12中的L.X表示普惠金融數字化程度、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度的一階滯后項，實證結果顯示該變量系數均顯著為正，即前文的實證結果穩健可靠。

此外，本文也運用Sargan方法進行了過度識別檢驗，各方程的P值均大于0.05，即各方程均在5%的水平上顯著，不能拒絕“所有工具變量均有效”的原假設，即不存在過度識別的問題。

六、主要結論及政策建議

得益于互聯網金融的高速發展，數字普惠金融已經成為促進經濟發展、縮小城鄉差距的重要驅動力，而R&D經費投入則是衡量區域核心競爭力、社會經濟發展水平與技術進步的重要指標。本文在總結前人研究的基礎上，對研究維度與視角進行了創新，以2011～2020年的省域面板數據為切入點，進行實證分析，探究R&D經費投入規模、強度與數字普惠金融的相關關系，結果均顯著為正，即R&D經費投入會對數字普惠金融產生正向的促進作用；并在此基礎上引入了基礎研究競爭指數，旨在探究地區間基礎研究的競爭性對數字普惠金融的影響，實證結果顯示基礎研究競爭能力與數字普惠金融存在正相關關系。

(一)主要結論

1.增加R&D經費投入規模對數字普惠金融有顯著的促進作用

科技的進步和發展與科技資金的投入緊密相關， R&D經費投入則是科技經費的重要來源。R&D經費投入的情況，一方面能代表該區域對科學技術的重視程度，另一方面也能在一定程度上代表某地區科學技術的發展水平。本文通過實證分析可知，R&D經費投入的增加會對數字普惠金融產生正向的促進作用，即在其他因素不變的情況下，增加R&D經費的投入可以有效提升區域科學技術水平，進而提升勞動生產率，帶動更多就業，并進一步促進消費，推動域內支付、存貸款、保險、證券等多種金融項目有序開展。

2.R&D經費投入規模對數字普惠金融存在非線性的門檻效應

本文通過實證分析，認為在一定范圍內增加R&D經費投入會對數字普惠金融產生正向促進作用，而超過該閾值反而不利于數字普惠金融的提升。R&D經費投入可以在一定程度上提升區域的科技發展水平，但當R&D經費投入增加到一定的規模后，會出現邊際遞減效應，因而R&D經費投入的規模應控制在一定的范圍內，否則會產生規模不經濟，造成一定程度上的資源浪費，不利于促進經濟的平穩增長與數字普惠金融的有效提升。

3.增加R&D經費投入強度對提高數字普惠金融有顯著的正向作用

通過實證分析，發現增加R&D經費投入會對數字普惠金融起到正向的促進作用，但是不同省份的經濟發展水平不同，財政收入也存在一定的差異，因而單純從規模看“量”的大小，仍然缺少一定的現實指導意義。因此，本文引入R&D經費投入占GDP比重，該指標是衡量地區科技創新能力的核心指標。通過實證分析可以得出，增加R&D經費在GDP中的占比，將顯著提高域內數字普惠金融發展水平，即重視R&D經費投入、增加R&D經費投入強度，會顯著提高該省份的科學技術水平，對數字普惠金融發展水平的提高有顯著的促進作用。

4.基礎研究競爭指數對數字普惠金融有正向的促進作用，且對不同省份存在異質性

在后疫情時代，各省財政收入也開始趨緊，R&D的總投入經費也逐漸縮緊，如何在R&D總投入金額相對固定的情況下，最大限度地增加省域數字普惠金融水平，成為破解財政收入趨緊的關鍵。本文在馬廷燦等(2011)研究的基礎上，構建了基礎研究競爭指數FIC，探究基礎研究競爭指數與數字普惠金融的相關關系，實證結果表明，隨著基礎研究競爭指數的增加，數字普惠金融也會隨之增大，對于該地區的普惠金融指數、指數覆蓋廣度、指數使用深度均有顯著的促進作用，且對深度的正向影響要大于廣度。

(二)政策建議

1.進一步加大R&D經費的投入規模與投入強度

R&D經費投入不僅是保障地區贏得創新競爭的重要因素，也是衡量區域科技創新水平的重要指標。通過增加R&D經費的規模與投入強度可以顯著地提高地區的科學技術水平。但值得關注的是，現階段，我國國家財政科技支出的R&D經費占比并不高，地方財政科技支出的R&D占比更低。地方政府增強對轄區內科學技術發展和經濟發展水平的了解，更能精準施策，R&D經費也能夠更加精準地投放，應當積極鼓勵地方政府增加科學技術研發經費的投入，提升地區科學技術的研發水平，促進地區的經濟發展，提升域內數字普惠金融的發展水平。

2.積極推動科技與數字普惠金融的協調發展

R&D經費投入規模與強度的增加，會對區域內的科學技術發展、經濟發展水平、數字普惠金融程度產生積極的促進作用，但增加R&D經費的投入僅是在“量”上做加法。除此之外，強化相關政策的支持力度，將其擺在經濟發展的核心位置上，實現前瞻性、引領性的發展，仍需通過出臺保障科學技術發展的系統政策，為區域內科學技術發展、數字普惠金融發展水平的提高保駕護航。

3.根據經濟發展水平差異因地制宜精準施策

由于經濟實力、科研人員富集程度、政府R&D經費投入等方面的差異，不同省份科學技術的發展差異性較大，科學技術發展趨勢也不盡相同。對于北京、上海、浙江、江蘇、廣東等科學技術發展相對較好的省份，一方面，鼓勵地方政府加大R&D經費的投入規模與強度，提高地方政府科學技術研發的積極性；另一方面，鼓勵這部分地區進一步提高“原創性”的創新能力，形成一批科研能力強、創新程度高的高新技術企業，發揮輻射帶動效應。對于自身經濟基礎條件相對較差、科技資源相對貧乏的省份，中央政府可以通過增加國家R&D經費投入、政策傾斜等舉措引入先進的互聯網技術、高素質人才與社會資金等優質資源，構筑有利于數字普惠金融發展的環境，縮小區域發展差距。

4.鼓勵各市場主體加大研發投入力度與開展合作

科學技術的發展、數字普惠金融發展水平的提高關乎整個社會的發展水平與經濟紅利，政府應積極出臺系列政策、增加經費投入。但是僅依靠政府是不夠的，還應該積極調動區域內企業、高校積極參與。一方面，可以通過增加企業基礎研究投入的力度、對科技研發投入較大的企業進行稅收補貼等方式，降低企業科技投入難度與成本；另一方面，也要加強企業與高等院校、科研院所的合作，將更多的研發成果、發明專利盡快轉化為市場化的產品，激發市場活力，促使科技帶來更多的發展紅利。

5.加快完善普惠金融數字化基礎設施建設

提升數字普惠金融發展水平除了要在供給側順勢而為以外，還要在需求側關注消費者的金融需求，尤其是要關注欠發達地區。一方面，要加強對欠發達地區，尤其是偏遠農村地區的網絡基礎設施建設，完善“硬件條件”。可以通過政策補貼、公開招標、政策引導等多種形式，鼓勵企業研發適應低收入群體的智能終端設備，提供價格優惠、操作簡單的數字化服務。另一方面，開展針對低收入群體與老年人的數字化技能培訓，普及數字普惠金融知識，提高弱勢群體金融素養，實現“軟件提升”，強化弱勢群體應用數字技術和金融服務的能力，使其能平等享受數字普惠金融發展的紅利，逐漸縮小“數字鴻溝”。

6.鼓勵數字普惠金融與傳統金融融合發展

政府應出臺一系列優惠政策，激勵傳統金融機構結合自身的金融服務與產品，運用數字化技術，實現金融產品創新與升級，迎合市場需求，更好地服務小微企業，助力實體經濟。此外，也要通過科技賦能，實現數字技術與數字普惠金融的深度融合，堅持服務實體經濟的大方向，通過體制機制的創新，克服“脫實向虛”“資金空轉”等現象，服務實體經濟。對于民營企業數量占比較大的地區，可通過發展線上投融資平臺，為投資者打造安全、高效、便捷的投融資環境，構建傳統金融和數字普惠金融相結合的金融發展體系，加大對小微企業的投資力度，進一步激發民營企業的活力。

7.建立健全數字普惠金融法律法規體系

數字普惠金融快速發展的同時，也給金融監管帶來了一定的挑戰，作為數字普惠金融重點服務對象的弱勢群體，識別與承受風險的能力相對較低，而互聯技術的即時性、便利性又使得金融風險的擴散較以往更加迅速，因而原有的金融監管模式對于數字普惠金融來說并不適用，所以需要借助數字技術、人工智能等科技手段，構建完善的金融監管體系、監管機制與市場準入體系，防范化解系統性金融風險。