■郭娜 曹琳琳 馬亞楠
縣域金融市場分割、金融供需不平衡是制約我國縣域經濟發展的主要原因之一。中共中央、國務院于2022年4月發布的《關于加快建設全國統一大市場的意見》指出,要加快建設全國統一大市場,提升區域間市場互聯互通水平,打破區域封鎖和市場分割,重塑大國競爭優勢。這一舉措有望打破縣域經濟發展的區域壁壘,促進縣域經濟高質量發展。與此同時,隨著數字金融的迅猛發展,以銀行為主導的縣域金融市場正在發生深刻的變化。數字金融打破了縣域傳統金融市場的信息壁壘,降低了傳統金融對物理網點的依賴,并為建設全國縣域金融統一大市場提供了技術保障[1]。2022 年4 月,中央網信辦、農業農村部等多部門聯合發布的《2022 年數字鄉村發展工作要點》強調,要加強數字金融在農村地區的應用推廣,強化信息技術對鄉村振興的驅動賦能作用。數字金融能夠促進新的縣域銀行競爭格局的建立,并通過優化金融市場結構,加強金融服務縣域實體經濟的能力,從而促進鄉村振興發展。
截至2022年初,全國已有上千個縣與網商銀行合作發展數字普惠金融,縣域數字信貸得到快速發展。根據2021 年中國社會科學院農村發展研究所發布的《中國縣域數字普惠金融發展指數報告2021》,縣域數字金融的發展得益于縣級政府的積極推進,政府支持對縣域數字金融的普及與發展至關重要。馮林等[2]研究發現,采用農村產權改革、信用體系建設、政府增信等合作型政策,有利于縣域間形成合力,可以同時提升本縣與其他縣的金融發展水平;采用稅費減免、財政補貼等保護型政策,短期可以吸引金融資源流入本縣,但會抑制其他縣的金融發展,不利于統一大市場的建設,這種增量改革沒有從根本上解決全國縣域金融發展不平衡的問題[3]。縣域政府政策的實施存在行政區域邊界,考慮到數字金融有更強的流動性,可以突破地域的邊界,因此從空間金融的角度,研究縣域政府的金融政策對本縣和其他縣金融市場影響的差異化效果,具有重要的理論與實踐價值。本文在建設全國統一大市場背景下,從縣域空間關聯上分析以下問題:數字技術能否促進縣域間金融資源的流動,進而改變縣域內和縣域外的銀行競爭格局?數字金融是否有助于打破縣域間金融市場的分割?數字金融進入縣域金融市場離不開政府的引導,在政府的支持下數字金融對縣域銀行競爭的影響又會發生怎樣的改變?行政隸屬關系和空間地理距離對數字金融的空間溢出效應是否有影響?對這些問題的回答,不僅能夠為縣域政府促進金融發展建言獻策,同時探索了政府與市場如何在建立全國金融統一大市場時進行良性聯動。
前期研究中,學者們從數字金融緩解信息不對稱[3]、銀行風控能力[4]、提升運營效率[5]、促進利率市場化[6]等多個角度論證了數字金融可以促進傳統銀行競爭。雖然數字技術可以突破地理限制,但殷賀等[7]認為數字金融的發展仍會受到周邊地區影響。現有縣域銀行競爭方面的研究則普遍忽略了空間關聯的特征。
就縣域內發展而言,一方面數字金融利用數字技術收集更多信息,緩解銀行與客戶之間的信息不對稱[8],促進銀行業務開展;另一方面對傳統銀行產生“技術溢出”[9,10],推動銀行機構業務創新,促進銀行間競爭。就縣域外發展而言,數字金融的發展會促進縣域間金融資源的流動,再加上銀行線上化轉型,使得縣域間銀行網點共享成為可能。考慮到銀行網點設立成本較高,相鄰縣銀行網點的設立可能會減少,進而抑制縣域外銀行競爭。基于此,本文提出假設H1。
H1:數字金融會促進本縣銀行競爭,而對相鄰縣銀行競爭產生負向空間溢出效應。
從空間地理距離角度出發,“地理終結論”認為信息技術可以打破金融活動的地理割裂,金融資本可以在各個區域內流動[11];“信息腹地論”則指出信息技術會使金融資源在空間上集聚,形成信息腹地,無法消除地理因素影響[12]。而從市場角度來看,空間距離較近的縣域,一般具有相似的資源稟賦,有利于數字金融資源流動。其中,屬于同一市的縣域更易整合資源、加強交流合作,從而縮小數字金融在市域內各個縣域的發展差距,減弱其對銀行競爭的負向空間溢出效應。屬于同一市的相鄰縣域之間不僅政策更容易協調整合,而且空間地理距離近,便于市場化資源流動。基于此,本文提出假設H2。
H2:屬于同一市的相鄰縣域之間,數字金融對銀行競爭的空間溢出效應強于不相鄰的縣域。
縣域數字金融的推廣,既需要市場在資源配置過程中發揮決定性作用,也離不開政府政策的推動。已有學者研究發現,縣級地方政府金融政策可能是促進共贏的“合作型政策”,抑或是僅對本縣有利的“掠奪性政策”,兩種政策都會促進縣域金融發展,并且產生空間效應[2]。現階段,地方政府通常與金融科技公司簽訂合作協議,以促進金融科技公司與傳統銀行機構合作,使數字金融的技術優勢與傳統銀行的網點優勢相結合,健全當地金融體系。雖然在我國的行政體系設置中,縣域政府政策的實施范圍有地域上的界限,但地方政府之間的互相影響和數字金融市場資源的跨地區流動,促使縣域金融政策對本縣及周邊縣的數字金融發展同時產生影響。因此,本文提出假設H3。
H3:縣域政府支持力度越強,數字金融對縣域銀行競爭的空間溢出效應越強。
由于資源要素的流動,數字金融的發展在對本縣銀行競爭產生影響的同時,可能會對縣域外其他地區產生溢出效應,在選擇模型時要考慮解釋變量與被解釋變量的空間溢出效應。因此,本文采用空間杜賓模型,具體構建方法如式(1)所示:
其中,HHIi,t為被解釋變量i 縣在年度t 的銀行競爭水平;WiHHIi,t是被解釋變量HHIi,t的空間滯后項,主要體現縣域間銀行競爭的空間關聯性;ρ表示空間自相關系數,體現縣域間銀行競爭相互影響的方向和程度;是n×n階空間權重矩陣,i、j 表示不同的縣,t 為年份;Xi,t是解釋變量i 縣在年度t 的數字金融發展水平;θ1是對應的參數變量。WiXi,t是解釋變量的空間滯后項,用來表示本縣數字金融發展水平對其他縣域銀行競爭的影響,影響的方向和程度用θ2表示。πi,t為控制變量,β1為控制變量的影響系數;Wiπi,t為控制變量的空間滯后項,其影響系數用β2表示。此外,εi,t是隨機誤差項,服從期望值為0,方差為σ2的標準正態分布,μi,t表示時間固定效應;σi,t表示地區固定效應;tn為n×1階單位矩陣,α是常數項;n為所研究縣域的總個數。
空間權重矩陣是空間模型回歸的重要部分。借鑒馮林等[2]的做法,本文基于空間相鄰原則、行政隸屬關系和空間地理距離構建以下四個空間權重矩陣。
1.空間相鄰矩陣
利用GeoDa 軟件,根據縣域之間在空間上是否鄰接生成對稱矩陣,若縣域i與縣域j相鄰則取值為1,其余元素均為0。如式(2)所示:
2.行政隸屬關系矩陣
屬于同一市的縣域之間銀行機構面臨的金融環境基本一致,數字金融對銀行競爭的空間溢出效應可能較弱;而屬于同一市的相鄰縣域之間可能存在競爭或合作關系,從而影響數字金融對銀行競爭的空間溢出效應。因此,本文構建了屬于同一市的空間權重矩陣W2和屬于同一市且相鄰的空間權重矩陣W3,檢驗數字金融對銀行競爭影響的空間溢出效應是否存在差異。W2中屬于同一地級市的縣取值為1,否則為0;同理,W3中屬于同一地級市且相鄰的縣取值為1,否則為0。如式(3)和式(4)所示:
3.空間地理距離矩陣
為考察縣域間地理距離不同,數字金融發展水平對縣域銀行競爭的影響,本文構建了空間地理距離矩陣W4。W4的矩陣元素設定為兩個縣域之間球面距離的倒數,對角線元素設置為0。如式(5)所示:
此外,本文對空間權重矩陣W1~W4進行標準化處理,使每行元素之和均為1,消除了空間權重矩陣量綱的影響。
1.被解釋變量
縣域金融競爭主要表現在銀行業的競爭。本文借鑒姜付秀等[13]、張大永等[14]的做法,采用赫芬達-赫希曼指數(簡稱“HHI 指數”),即銀行集中度來衡量縣域金融競爭水平。銀行集中度越低,說明縣域金融市場壟斷程度越低,競爭越激烈,二者呈反向變化。已有文獻中關于HHI 指數的衡量方法主要包括兩種:一種是基于銀行機構資產額計算得到[15—17];一種是基于銀行機構網點數量計算得到[18—20]。考慮到縣級各類銀行機構資產額的可得性和數據真實性較低,為了使實證檢驗結果更加精確,本文假設各類銀行效率相同,根據原中國銀保監會公布的各個銀行機構網點批準成立時間,統計每個縣各類銀行機構的網點數量以計算HHI 指數。各個縣的HHI 指數的計算方法如式(6)所示:
n 表示該縣域銀行的類型,包含大型國有商業銀行、中國郵政儲蓄銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行以及農村金融機構五大類。需要說明的是,政策性銀行主要貫徹國家發展政策,進行特定的金融服務,且不以營利為目的,不參與銀行間的競爭,所以本文在計算HHI 指數時沒有將其考慮在內。中國郵政儲蓄銀行是國有控股商業銀行,將其單獨列出是因為相比于5 家大型國有商業銀行,中國郵政儲蓄銀行依托郵政系統分布較廣,在縣域地區網點機構占有較大份額,對縣域普惠金融發展有重要作用。Branchj表示該縣域第j類銀行的網點數量,表示該縣域各類銀行網點總數量。HHI 指數的取值位于0 到1 之間,HHI 指數越低,表明該縣域銀行集中度越低,競爭程度越高,縣域金融競爭水平越高。
2.解釋變量
數字金融發展水平采用北京大學數字金融中心發布的《北京大學數字普惠金融指數》2016—2019年的縣級數據。本文主要運用數字普惠金融發展總指數以及覆蓋廣度、使用深度、數字化程度三個維度的分指數,從不同角度分析數字金融發展對縣域傳統金融市場競爭的影響。
3.控制變量
考慮到政府政策的制定和實施需要財政支持,如搭建信息平臺和信用體系、成立金融服務中心、增加金融教育和科研投入等,政府財政支持力度(gov)采用一般公共預算支出占地區生產總值的比重衡量。借鑒粟勤等[19]、袁鯤等[21]和李明賢等[22]的做法,本文檢驗了產業結構(ind1 和ind3)、人力資本(edu)、金融發展深度(tra)、人口密度(lnpeo)、經濟發展水平(lnGDP)等控制變量對縣域銀行競爭的影響。各變量的具體定義和符號見表1。

表1 變量定義與符號
本文數據主要來源于《中國縣域統計年鑒(縣市卷)》《北京大學數字普惠金融指數》和原中國銀保監會公布的全國金融機構金融許可證信息。經過數據整理和剔除后,本文選取了我國1914 個縣(市、旗)2016—2019 年的面板數據進行實證檢驗,所覆蓋縣域數量約占全國縣域數量的70%,共7656個觀測值。
對各個變量進行描述性統計分析,結果如表2所示。各變量均表現出區域差異,HHI指數(銀行競爭水平)的最大值為1,最小值為0.2341,表明縣域銀行競爭存在較大地域差異,有些地區銀行機構完全壟斷(如西部地區),而有些地區銀行機構競爭激烈(如東部地區)。政府財政支持力度的最小值和最大值差別較大,反映了不同地區政府對金融市場的支持力度不同。由于對數字金融發展水平及三個維度的數值進行了對數化處理,整體差別較小,但李明賢等[22]發現數字金融發展也存在地區不平衡問題。因此,本文對數字金融、政府財政支持力度和縣域銀行競爭水平三者間的關系進行空間溢出效應分析,具有一定的現實和理論意義。

表2 變量的描述性統計
本文利用Moran’s I 指數對被解釋變量和解釋變量進行了空間自相關檢驗,結果如表3 所示。縣域銀行競爭水平、數字金融發展水平、覆蓋廣度、使用深度、數字化程度、政府財政支持力度都存在顯著的空間正相關性,可以采用空間計量模型進一步分析。本文采用極大似然法的空間杜賓模型對空間面板數據進行估計,基于四個空間權重矩陣分別做了隨機效應、個體固定效應、時間固定效應、雙向固定效應的空間杜賓模型。經Hausman檢驗和LR檢驗,本文選取了估計效果最好的雙向固定效應的空間杜賓模型進行以下空間效應分析。

表3 全局Moran’s I指數
1.數字金融對縣域銀行競爭的影響
基于空間相鄰矩陣W1得出表4 中的空間估計結果,(1)列表示數字金融發展水平對銀行競爭的影響,(2)至(4)列分別表示數字金融覆蓋廣度、使用深度、數字化程度對銀行競爭的影響。(1)至(4)列中,被解釋變量的空間自相關系數ρ值均在1%水平上顯著,說明相鄰縣域之間銀行競爭存在空間正相關關系,本縣的銀行競爭增強,對相鄰縣的銀行競爭也會產生正向影響。本文借鑒Lesage 等[23]的研究,將解釋變量對被解釋變量的空間回歸結果分為平均直接效應、平均間接效應和平均總效應,以此分析數字金融對縣域銀行競爭的空間溢出效應。

表4 數字金融及其三個維度對銀行競爭的影響
數字金融發展水平及其三個維度對縣域銀行競爭的平均直接效應如表4 所示,數字金融對本縣的銀行競爭具有顯著促進作用。由于北京大學數字普惠金融指數是基于螞蟻金服數據編制的,數字金融的覆蓋廣度主要采取支付寶賬戶數量及綁卡數量來衡量,覆蓋廣度越高,表明可觸達的客戶范圍越廣[1]。但在我國縣域地區,出于習慣、偏好等原因,居民主要在銀行網點辦理存貸款等金融業務,對銀行的信任度遠高于數字金融;并且大多數居民只是使用支付寶進行日常支付,對傳統銀行業務沒有產生顯著影響,所以數字金融的覆蓋廣度對縣域銀行競爭的促進作用不顯著。數字金融的使用深度反映了客戶對支付、貨幣基金、信貸、保險、投資等數字金融產品的應用情況。數字化程度主要用移動支付、花唄支付、二維碼支付、芝麻信用免押金額等指標衡量[1]。使用深度數值越大,說明金融產品越豐富,越能激發銀行機構學習效仿,推出更多金融產品,滿足客戶多樣化的需求,再加上居民對銀行的依賴度較大,所以數字金融使用深度會促進本縣傳統銀行的發展。數字化程度對本縣銀行競爭的促進作用小于使用深度,這是因為隨著互聯網技術進步,傳統銀行開始轉型,加大科技研發投入,開通線上平臺,縮小了數字金融與傳統金融之間的差距,數字金融對傳統銀行的技術溢出逐漸減少,所以數字化程度對銀行競爭的促進作用較小。
在間接效應和總效應方面,相鄰縣的數字金融發展水平對本縣銀行競爭產生了抑制作用。一方面,我國數字技術的快速發展促使傳統銀行業務轉為線上,數字金融利用數字技術的便捷性、普惠性等優勢[21],打破地域限制,擴大客戶覆蓋范圍,使得相鄰縣之間金融資源流動性更強,再加上交通的便捷和線上業務的開展,相鄰縣可以共享銀行網點資源。另一方面,數字金融發展會促進本縣銀行競爭,營業網點增加,銀行為追求利潤最大化、降低成本,會減少相鄰縣網點的設立,進而對相鄰縣的銀行競爭產生抑制作用。由于縣域內數字金融的正向空間溢出效應被相鄰縣域間的負向間接效應所抵消,所以數字金融對縣域銀行競爭的總效應表現為抑制作用。假設H1得到驗證。
2.基于行政隸屬關系矩陣和空間地理距離矩陣的空間溢出效應
本文基于在行政隸屬關系中屬于同一市的空間權重矩陣W2、屬于同一市且相鄰的空間權重矩陣W3以及空間地理距離矩陣W4,進一步分析數字金融對縣域銀行競爭的空間溢出效應。結果如表5所示,各個權重矩陣下的銀行競爭的空間自相關系數均顯著為正。其中,基于空間地理距離矩陣W4的空間自相關系數最大,說明地理距離越近,縣域之間銀行競爭的關聯性越強。

表5 基于不同空間權重矩陣的空間溢出效應分解結果
從行政隸屬關系上分析,屬于同一市的相鄰縣域之間數字金融發展對相鄰縣銀行競爭產生了負向空間溢出效應,間接效應與直接效應相互抵消使得總效應不顯著。與上文基于空間相鄰矩陣W1的結果相比,數字金融對相鄰縣銀行競爭的負向溢出效應明顯減弱,且小于對本縣銀行競爭的促進作用。原因可能是,為了實現行政區域內各縣域協調發展,市級政府在制定和實施金融政策時會綜合考慮行政范圍內所有縣域的實際情況,使得屬于同一市的縣域處于相似的金融環境,因此縣域政府有了更多合作機會,減少了對金融資源的爭奪,數字金融對相鄰縣銀行競爭的負向溢出效應減弱。而在相鄰縣域之間金融資源流動性較大,數字金融促進本縣銀行發展,吸引鄰縣金融資源流入,對相鄰縣銀行競爭產生抑制作用。
從空間地理距離角度分析,在直接效應中,數字金融對本縣銀行競爭的影響沒有發生變化,在間接效應和總效應中,數字金融發展對周邊地區抑制作用不顯著。這說明雖然數字技術具有突破地域限制的特性,但是數字金融在縣域地區發展較為緩慢,市場力量較弱,僅對相鄰縣銀行競爭產生影響,隨著空間地理距離的增加,數字金融對其他縣域銀行競爭的影響不顯著。因此,基于以上三個空間權重矩陣的回歸結果來看,現階段數字金融在縣域地區的發展仍處于初級階段,數字技術打破地域限制的特性沒有得到充分發揮,只有在行政相鄰的縣域間數字金融對銀行競爭會產生空間溢出效應,隨著空間地理距離的增加,上述空間溢出效應會減弱;再加上市級政府的統籌協調縮小了縣域金融發展的差距,數字金融對相鄰縣銀行競爭的負向溢出效應減弱。假設H2得到驗證。
3.縣域政府支持力度對空間溢出效應的影響
由以上基于行政隸屬關系權重矩陣和空間地理距離矩陣的結果可知,市級政府政策會影響數字金融對縣域銀行競爭的空間溢出效應。因而,本文進一步考察在縣域政府支持下,數字金融對縣域銀行競爭的空間溢出效應。本文以1914 個縣域2016—2019年政府財政支持力度指標的均值為界,將樣本劃分為政府財政支持力度強的縣和政府財政支持力度弱的縣兩組進行檢驗。結果如表6所示。

表6 按政府財政支持力度強弱分組的空間溢出效應分解結果
本文通過更換被解釋變量來檢驗數字金融對縣域銀行競爭空間溢出效應結果的穩健性。借鑒王雪等[18]的做法,使用縣域前兩大銀行的集中度指數(簡稱“CR2 指數”)衡量縣域銀行競爭水平。CR2 指數為縣域內前兩大銀行網點數量之和與所有銀行網點總數的比值,取值在0到1之間,數值越小,則反映銀行間競爭程度越大。檢驗結果如表7 所示,數字金融發展水平及三個維度對銀行競爭的平均直接效應、間接效應和總效應與表4的結果基本一致,結論較為穩健。

表7 數字金融對縣域銀行競爭影響的穩健性檢驗結果
本文利用2016—2019年我國1914個縣(市、旗)的空間面板數據,運用地區和時間雙向固定的空間杜賓模型,實證檢驗了數字金融發展水平及其覆蓋廣度、使用深度、數字化程度三個維度對縣域銀行競爭的空間溢出效應,并進一步分析在政府支持下數字金融對縣域銀行競爭的空間影響,力圖揭示數字金融、政府政策和縣域銀行競爭三者之間的關系。主要結論與建議如下:
第一,數字金融的發展通過緩解信息不對稱、技術溢出等方式促進了本縣銀行競爭;在間接效應中,數字金融促進了相鄰縣之間金融資源的流動,但由于銀行設立分支機構需要一定成本,從而抑制了相鄰縣之間的銀行競爭。因此,建議鼓勵銀行機構與金融科技公司合作,通過數字信息、數字技術與物理網點有機結合,加速數字金融在縣域的發展。
第二,數字金融對縣域銀行競爭的空間溢出效應與行政隸屬關系和空間地理距離有關。本文實證結果顯示,數字技術突破地域限制的特性并沒有得到充分發揮,空間溢出效應存在于相鄰縣域之間,其中屬于同一市域的相鄰縣域溢出效應強于不相鄰的縣域。因此,合理規劃、加快頂層設計對促進數字金融發展大有益處。建議采用市縣聯動的方式,構建良好的競爭機制,優化金融生態環境。
第三,縣域政府適當加強對金融市場的支持力度,會增強數字金融對本縣和縣域外銀行競爭的促進作用,進而表明現階段數字金融的推廣離不開政策支持。因此,在縣域金融市場建設中,應堅持“市場主導、政府引導”的方針,縣域政府間要加強合作,促進金融資源的跨區域流動,推動全國統一大市場的建設。