數字普惠金融發展的經濟效能、動力與空間差異

摘要：本文通過使用SBM方向距離函數、空間面板回歸和QAP分析，探究了2013—2021年我國數字普惠金融發展的經濟效能、動力和空間差異，并融合三者研究結果綜合分析如何實現社會福利改進。研究結論表明，我國數字普惠金融發展水平處于安全范圍內，有利于提升金融服務實體經濟效率，促進實體經濟繁榮；經濟發展、外商投資與對外投資增加以及金融科技的升級顯著促進了我國數字普惠金融的發展，而使用能力和地方政府過度的財政干預則成為重要的阻礙因素；我國數字普惠金融發展空間差異主要受到地區間經濟發展水平、居民收入和政府財政干預力度的地區差異影響，金融開放程度、三級數字鴻溝以及市場與投資環境的地區差異則是次要影響因素。遵循“效率優先兼顧公平”的普惠金融發展觀，應注重地區經濟協同發展，優化內外部投資環境，減少政府過度財政干預，廣泛發展金融科技。

關鍵詞：數字普惠金融實體經濟社會福利金融科技

探究數字普惠金融對我國社會福利的影響，首先，測度其經濟效能并基于效率與公平的權衡進行深入分析。金融發展不能超過實體經濟的承受邊界，否則可能導致脫實向虛，而在邊界內的福利增進則是數字普惠金融發展要考慮的重要問題。數字普惠金融發展處于經濟發展承受安全閾值內，且能夠促進實體經濟發展，進而改進社會經濟福利。若該條件成立，數字普惠金融發展對社會福利改進的關鍵就在于如何在某種安全生產邊界內實現數字普惠金融擴面提質以及相對公平發展。其次，就發展動能而言，數字普惠金融受到經濟發展、金融科技等因素的積極影響，也遭受多重數字鴻溝、社會征信體系不完善等阻力制約（星焱，2021；何宏慶，2019）。最后，從公平視角看，我國數字普惠金融發展相對失衡，整體體現出多極化特征（王小華、賀文瑾，2023），東西部發展差距明顯，存在數字普惠金融空間差異問題?；谏鲜鲇懻?，本文構建了一套影響因素體系，將數字普惠金融發展服務實體經濟效能、發展動力和發展空間差異研究置于同一個分析框架加以考量，并通過數字普惠金融發展理念蘊含的“福利原則”將三者融合，為釋放數字普惠金融紅利，更好增進全民福祉提供可參考的實證依據與相關建議。

一、文獻綜述

（一）新福利經濟學相關研究

效率與公平問題的探討貫穿了新福利經濟學發展的始終，從公平價值判斷的角度，大致經歷了三個發展階段。一是帕累托最優的認知階段，任何非帕累托效率的市場分配機制都是低效率的，也是非公平的。二是以英國的卡爾多、希克斯和西托夫斯基為代表的補償原則論派別，他們把公平價值問題排除在福利經濟學之外，強調從總生產效率的大小來考察社會福利的高低。三是社會福利函數論派，伯格森和薩繆爾森在補償論的基礎上，進一步考慮了公平價值因素，強調經濟效率只是最大福利的必要條件，最大福利的充要條件是在經濟效率最優下進行合理分配。結合數字普惠金融來看，社會福利的帕累托改進方向是不犧牲其他地區數字普惠金融發展紅利的前提下，通過發展數字普惠金融，提高地區金融可得性，更好滿足當地實體經濟多元化金融需求。在補償原則下，只要部分地區數字普惠金融發展紅利能夠彌補對其他地區的損害，那么就是一項社會福利改進。加法型社會福利函數代表的社會福利改進原則類似于補償原則，只關注最大社會總福利，不關注個體分配情況。乘法型社會福利函數代表的福利改進原則關注在效率最大化前提下實現個體相對公平。羅爾斯社會福利函數代表的福利改進原則只關注最弱勢群體的收益高低。在不同社會福利改進原則下，數字普惠金融的重點服務對象與發展戰略也迥然不同。

（二）數字普惠金融與經濟發展研究

考察數字普惠金融是否在服務經濟特別是實體經濟方面提供更有力的金融支持，有利于進一步分析其有序發展路徑。實體經濟是社會經濟發展的基石，金融與經濟共生共融。馬克思（2004）認為，經濟可承受的金融發展的最大限度就是金融邊界，金融超過合理邊界過度化發展則會出現資本過剩從而導致經濟崩潰。姜松和許鑫悅（2021）發現，數字普惠金融對經濟高質量發展的作用一旦跨越某一臨界點，就會抑制經濟高質量發展。吳金燕和滕建州（2019）的研究同樣認為，只有與實體經濟相匹配的金融化水平才能夠促進經濟發展，不匹配的金融發展會起到抑制作用。數字普惠金融本質是一種新型金融，有其發展的合理邊界，超越經濟邊界的金融發展可能導致脫實向虛，引發嚴重的金融泡沫。

（三）數字普惠金融發展動力機制研究

關于數字普惠金融發展動力機制研究，已有研究主要從相關影響因素及其作用方向的視角進行了有益探索。

第一，數字普惠金融發展的影響因素。王小華（2023）認為，數字普惠金融發展動力包括市場應用動力、結構優化動力、內源釋放動力、創新驅動動力四類。陳銀娥等（2020）將農村數字普惠金融發展的影響因素劃分為農村金融環境、農村經濟發展、農村投資環境和城鄉協調發展四個方面。

第二，影響因素作用方向。關于作用方向，以往研究的結論往往存在異質性。一是不同地區影響因素的異質性。蔣慶正等（2019）認為，經濟發展對于我國農村數字普惠金融具有顯著的正向影響。葛和平和朱卉雯（2018）將全國整體數字普惠金融作為研究對象，卻發現經濟水平與數字普惠金融呈現先負后正的U型關系。陳銀娥等（2020）發現，廣西、云南、四川、重慶、貴州、新疆等省份受教育程度抑制了數字普惠金融發展，而其他地區則起到促進作用。二是不同研究方法產生的異質性。諸如產業結構、傳統金融發展、政策干預扶持等經濟社會因素，在OLS模型、GMM回歸模型、空間面板回歸模型、Tobit模型、聚類分析方法中均呈現出不同的作用方向與顯著性（謝佳芳，2019；任海軍、王藝璇，2021；劉原宏、楊治輝，2023）。這可能是部分研究未考慮不同地區數字普惠金融發展的空間關聯所致。數字普惠金融研究結果的異質性一方面可能存在方法選擇的因素，另一方面更多地受地區本身的異質性及空間關聯所影響。為避免研究結果的爭議性，在進行數字普惠金融發展影響因素研究時，需要明確研究地區，并考慮數字普惠金融發展的空間溢出效應。

（四）數字普惠金融空間差異研究

以往文獻關于數字普惠金融空間差異研究主要從數字普惠金融空間差異特征及其成因的角度開展。一是數字普惠金融空間差異特征。楊繼梅和郭春梅（2022）發現，數字普惠金融呈現“東部強，西部弱”的分布格局，但增速呈現“西快東慢”的態勢，整體極化現象不斷減弱。張德鋼和朱旭森（2020）發現，中國九大城市群數字普惠金融發展存在σ收斂特征和β收斂的特征，不同城市群間差異在縮小。焦云霞（2022）發現，國家重大戰略區域數字普惠金融的空間差異呈下降趨勢，且區域內差異是其空間差異的主要來源。王雪和何廣文（2020）、梁榜和張建華（2020）還分別考察了中國縣域與地級城市普惠金融發展的空間收斂性，發現我國縣域普惠金融發展的總體差距縮小，全國城市整體和三大區域數字普惠金融發展均呈現顯著的絕對和條件β收斂，說明數字普惠金融發展整體呈收斂態勢。二是數字普惠金融空間差異的成因分析。焦云霞（2022）指出，傳統計量統計研究忽視了兩兩區域間的差異，通過社會網絡回歸分析，發現地區經濟發展水平、城鎮化水平和數字技術水平的地區差距的擴大會導致我國數字普惠金融發展空間差異增加。

根據以往文獻分析，從社會福利改進視角出發，將數字普惠金融發展的經濟效能、動力機制以及空間差異相融合的研究較少。實際上，以上研究與社會福利改進存在著密不可分的關系。首先，探究數字普惠金融發展的前提是經濟福利的改進，因為在實體經濟可承受邊界內，數字普惠金融發展才具有服務職能。其次，在經濟“紅利”的邊界內，社會福利大小取決于對應福利原則下數字普惠金融的發展程度與均衡情況，社會福利改進實際轉化為數字普惠金融發展效率與公平的關系問題，最終落腳于動力機制與空間差異的融合研究。在理論層面上，福利經濟學中生產可能性邊界、效率與公平的概念也與數字普惠金融發展的經濟邊界、動力機制以及空間差異相對應。因此，本文以社會福利改進視角作為融合點，以同一套影響因素體系作為分析框架，在理論、邏輯和數據上有機統一以上研究，提出一種數字普惠金融發展的新思路——社會福利改進思路，豐富現有研究。

二、研究方法、變量選取與數據說明

（一）研究方法

1. 基尼系數

本文采用基尼系數衡量中國數字普惠金融地區差異。基尼系數的定義如式（1）所示：

G=∑ni=1∑nj=1zi-zj2n2z-

（1）

其中i、j為地區下標，n是地區總數。zi（zj）是地區i（j）數字普惠金融某項發展指數，z為所有地區數字普惠金融某項發展指數的均值。

2.SBM方向性函數及GML指數

效率測度的方法主要有兩階段網絡SBM模型、Malmquist指數、超效率SBM-DEA 模型、DEA-Malmquist指數等。本文選用以DEA為基礎的SBM方向性距離函數和GML指數對金融服務實體經濟效率進行測算，該方法主要優勢在于：其一，不需事先假定生產函數形式，考慮了松弛變量的影響，能有效地避免因生產函數設定而導致估計結果的偏誤，較其他模型更能反映效率評價的實質；其二，由數學規劃模型根據實際數據生成投入產出變量權重，有效地避免人為主觀因素對估計結果造成的影響；其三，對投入產出指標不需要進行無量綱化處理。SBM方向性函數及GML指數的計算方法較為復雜，得益于Stata自帶的sbmeff代碼，使得這一計算過程能以簡便方式進行。

3.社會網絡回歸分析

社會網絡回歸分析（QAP）是一種半參數估計辦法，目前該方法也被學者廣泛用于區域發展結構等領域。其分析結果能夠同時得出未標準化和標準化的回歸系數，未標準化回歸系數通過直接對差距矩陣變量進行回歸估計得到，其數值與原始數據的量綱密切相關；標準化回歸系數是由差距矩陣變量進行標準化后再進行回歸估計所得，其優勢在于

能夠消除原始數據量綱的影響，進而更準確地測度各解釋變量對被解釋變量的影響強度，所得回歸系數更穩健。此外，QAP回歸方法還可以減弱多重共線性帶來的影響。QAP回歸的一般公式如下：

其中：Y、X和V分別為被解釋變量、解釋變量和殘差項；α0、α1和α2為系數。式（2）中所有變量都是n階方陣，形式如式（3）所示，其中矩陣元素均為各變量均值在兩兩地區間的差值，主對角線元素均為0。

4.空間面板回歸方法

一是空間自相關檢驗。全局莫蘭指數（Global Moran′s I）能有效描述變量間的空間依賴程度，其絕對值的大小反映了空間依賴程度的強弱，數值越大表示空間依賴程度越強，常用于空間面板回歸前的空間自相關檢驗。公式如下：

其中，S2=1n∑ni=1（xi-x）2，x=1n∑ni=1xi。xi表示第i個地區的觀測值，即數字普惠金融指數；n為地區個數。其中wij為空間權重矩陣W的（i，j）元素?？臻g權重矩陣的構建一般包括經濟地理距離權重矩陣、反距離權重矩陣以及鄰接權重矩陣，考慮到不同地區間不僅具有地理上的關聯，還存在經濟相關度。因此本文利用AcrGis軟件，根據國家地理信息公共服務平臺下載的Shp圖和各省2013—2021年的人均國內生產總值（GDP）數據，構造經濟地理空間權重矩陣。同時設置反距離空間權重矩陣用于空間回歸結果的穩健性檢驗。相關空間權重矩陣構建方式如下所示：

其中pij、eij分別為經濟地理空間權重矩陣P和鄰接空間權重矩陣E的（i，j）元素，dij表示地區i和地區j之間的球面距離，Yi與Yj表示省份i和省份j的2013—2021年人均GDP均值。

二是空間面板回歸模型。為避免遺漏可能導致空間自相關的其他因素，例如隨機波動產生的空間自相關，或者國家共同的宏觀政策引起的空間自相關，使用空間面板回歸模型進行分析，模型一般形式如下：

其中，DIFI為數字普惠金融指數；ρ為空間回歸系數，取值范圍是［-1，1］，反映相鄰空間單位之間的相互影響，即周邊城市數字普惠金融的空間溢出效應的大小和方向；X為一系列區域經濟特征控制變量，β為相應系數；W、D為空間權重矩陣，M為擾動項空間權重矩陣，并均經過了行標準化處理；ε和μ為誤差向量。若λ=0，則為空間杜賓模型（SDM）；若δ=0，則為空間自相關模型（SAR），若ρ=λ=σ=0，則為空間誤差模型（SEM）。

（二）變量選取

在以往研究的基礎上，本文從經濟基礎、社會收入結構、金融發展環境三個方面選擇更多的因素深入進行研究，以揭示我國數字普惠金融的發展動力機制，拓展和豐富相關研究內容。

選取經濟發展水平、產業結構、投資水平以及對外開放程度作為經濟基礎方面的影響因素：一是經濟發展水平，經濟發展水平提升對數字普惠金融發展具有綜合推動作用，以人均GDP作為衡量指標；二是產業結構，以二、三產業占GDP比重作為衡量指標；三是投資水平，根據投資水平的高低直接影響到經濟發展活力與可持續發展，投資不僅僅是投入資金，更是投入生產要素和技術創新，提高生產力和生產效率，從而增加國家或地區的產出和就業機會，提高數字普惠金融需求，以全社會固定資產投資的對數作為衡量指標；四是對外開放程度，為細致地考察對外開放的影響，參照梁婧姝和張燕生（2019）的研究，將對外開放程度進一步分解為貿易開放度與金融開放度，其中金融開放度包含外商直接投資開放度與對外投資開放度兩個部分，以進出口總額占GDP比重、外商直接投資的對數、對外投資占GDP比重分別作為衡量指標。

選取居民收入水平和城鄉收入差距作為社會收入結構方面的影響因素：一是居民收入水平，以居民人均可支配收入作為衡量指標；二是城鄉收入差距，以城鄉收入比作為衡量指標。

選取傳統金融發展、金融科技水平、政府干預程度、城鄉收入差距、市場化程度以及數字應用情況作為金融發展環境方面的影響因素：一是傳統金融發展，以存貸款總額占GDP比重作為衡量指標；二是金融科技水平，以基于百度指數構建的金融科技指數作為衡量指標；三是政府干預程度，以一般公共財政支出占GDP比重作為衡量指標；四是市場化程度，以市場化指數作為衡量指標；五是數字應用情況，由于農村居民更多地使用移動設備，因此以互聯網普及率和移動手機普及率綜合表示接入情況，并分別以老年撫養比以及受教育程度衡量數字使用能力和金融素養。相關變量說明見表1。

（三）數據說明

選取中國30個省級行政區域（省、自治區、直轄市，不含西藏、港澳臺）作為研究對象。北大數字普惠金融指數、金融科技指數、市場化指數來源于馬克數據網，經緯度數據來源于國家地理信息公共服務平臺，其他數據均直接來源于各省、自治區、直轄市的統計年鑒或由統計年鑒數據計算得出。

三、數字普惠金融服務實體經濟效能、動力與空間差異分析

（一）數字普惠金融服務實體經濟效能

數字普惠金融作為一種新型金融模式，促進金融服務實體經濟效率提升是其有序發展的要求。首先測算金融服務實體經濟效率，然后將金融服務實體經濟效率作為被解釋變量，數字普惠金融發展作為核心解釋變量，其他影響因素作為次要解釋變量，進行空間面板回歸分析。如果數字普惠金融發展確實能夠顯著地促進金融服務實體經濟效率提升，就表明數字普惠金融發展未觸達脫實向虛的邊界，有利于促進實體經濟繁榮，服務社會發展，增進總體福利水平。

1.金融服務實體經濟效率的測算方法

金融服務實體經濟效率測算的是金融資源投入所帶來的實體經濟產出效率。本文以SBM方向距離函數對30個省、自治區、直轄市2013—2021年金融服務實體經濟效率進行測算。借鑒任曉怡（2015）的研究，從人力資本、物質資本、金融資本構造投入指標，包括金融機構從業人數和全社會固定資產投資及金融貸款余額，產出指標以實體經濟增加值（地區生產總值與房地產和金融增加值的差額）表示。

2.空間相關性檢驗

空間面板回歸分析的前提是因變量必須存在空間自相關，因此首先對于實體經濟服務效率進行全局莫蘭指數檢驗，檢驗結果見表2。

表2給出了2013—2021年中國30個省、自治區、直轄市金融服務實體經濟效率的Global Moran′s I檢驗結果。結果顯示，在2013—2021年金融服務實體經濟效率的Global Moran′s I都在10%置信度下顯著，且指數值為正，說明金融服務實體經濟效率確實存在著正向的空間自相關。若不將這一空間聯系納入考慮，會導致模型設定偏誤。

3.空間面板回歸估計結果

首先選擇經濟地理嵌套矩陣作為空間權重矩陣，對空間回歸模型進行拉格朗日乘子（LM）檢驗，檢驗結果顯示空間滯后模型與空間誤差模型均通過了LM檢驗與穩健性拉格朗日乘子（Robust-LM）檢驗，滿足使用空間杜賓模型的前置條件，隨后進行豪斯曼（Hausman）檢驗，確定三種空間計量模型是選擇固定效應還是隨機效應，檢驗結果均指向了固定效應模型，并通過使用最大似然比（LR）檢驗對三種空間模型之間的選擇進行判斷，檢驗結果P值為0，拒絕原假設，表明SDM模型不可以退化為SAR模型和SEM模型，因此應選擇固定效應的SDM模型。進一步通過LR檢驗對雙向固定效應、時間和個體固定效應進行選擇，檢驗結果同樣拒絕了原假設：雙向固定效應可以退化為時間或個體固定效應，表明雙向固定效應是最優選擇。為減弱自變量與因變量可能存在的反向因果關系，選用含變量時間滯后項、雙向固定效應SDM模型進行回歸，最后將經濟地理嵌套矩陣替換為反距離空間權重矩陣進行穩健性檢驗，檢驗回歸結果的穩健度，相關結果見表3。

表3顯示，數字普惠金融發展回歸系數為正且顯著，說明數字普惠金融顯著促進了金融服務實體經濟效率提升，且回歸結果較為穩健。金融服務實體經濟效率的時間滯后項回歸系數為正且顯著，說明金融服務實體經濟的效率受其發展基礎影響，具有一定的累積效應。

（二）數字普惠金融發展動力探析

數字普惠金融發展增強了金融服務實體經濟效率，提升數字普惠金融發展動能，有利于增進社會總福利。以數字普惠金融相關指數作為被解釋變量，以經濟發展、社會收入結構和金融發展環境的相關因素作為核心解釋變量，深入探索不同因素對于數字普惠金融發展的影響，并總結數字普惠金融發展的動力機制。

1.空間相關性檢驗

為確認空間相關性，對數字普惠金融總指數、覆蓋廣度指數以及使用深度指數進行全局莫蘭指數檢驗，檢驗結果見表4。

表4的檢驗結果顯示：在2013—2021年中國30個省、自治區、直轄市數字普惠金融總指數、覆蓋廣度指數以及使用深度指數均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，且Global Moran′s I均高于0，59。這表明數字普惠金融整體發展、覆蓋面以及使用深度呈現出較強正向空間相關性，高—高集聚與低—低集聚的特征十分明顯。

2.空間回歸估計結果

同上，以經濟地理嵌套矩陣作為空間權重矩陣，為減弱因變量與自變量的反向因果關系，同時考慮了自變量和因變量的空間滯后算子，結合LM檢驗、豪斯曼檢驗、模型設定檢驗及效應選擇的LR檢驗，最終選擇雙向固定效應的SDM模型。同時通過將老年撫養比替換為老年人口占比，進行穩健性檢驗。相關回歸結果見表5。

表5不僅表明了本地區不同影響因素對本地區數字普惠金融的影響（如經濟發展水平項），還衡量了周邊地區不同影響因素對本地區數字普惠金融的影響（如W·經濟發展水平項）。總指數回歸結果顯示，因變量時間滯后項和本地的經濟發展水平、投資水平、對外投資開放度、金融科技水平的提升顯著促進了本地數字普惠金融發展，而周邊地區傳統金融發展水平、政府財政干預程度的增強以及老齡化人口使用能力的減弱，顯著抑制了本地數字普惠金融的發展。

覆蓋廣度指數回歸結果顯示，因變量時間滯后項和本地的經濟發展水平、傳統金融發展水平、金融科技水平、移動手機普及率、周邊地區的金融科技水平、產業結構和政府財政干預程度的提升均顯著擴大了數字普惠金融覆蓋面，而本地的外商投資開放度、互聯網普及率以及周邊地區老年撫養比具有顯著抑制作用。

使用深度指數回歸結果顯示，因變量時間滯后項和本地的經濟發展水平、投資水平、貿易開放度、外商投資開放度、對外投資開放度、傳統金融發展水平、金融科技水平的提升顯著深化了使用深度。而本地與周邊地區的政府財政干預程度增強起了阻礙作用。值得注意的是，本地居民收入增長及移動手機普及率提升并未進一步深化數字普惠金融使用，反而呈現出顯著的抑制效應，老年撫養比上升則會顯著抑制周邊地區數字普惠金融深化。這一結果進一步強調了數字普惠使用與使用能力的相關性。

同時，影響因素在穩健性檢驗與回歸結果的顯著性和作用方向一致，說明回歸結果通過穩健性檢驗，進一步增強了模型的可信度。

上述分析結果表明，構建數字普惠金融發展動力機制必須從以下方面著手：一是夯實地區數字普惠金融原有基礎，鞏固發展之基；二是提速經濟和金融科技發展，具有綜合促進作用，擴大金融覆蓋面，深化金融使用；三是堅持聚焦固定資產投資領域高質量發展和全面提質增效，充分發揮投資擴內需、穩增長的關鍵作用，持續開辟對外投資新空間，引導強化多元金融服務的使用；四是減少政府不當干預，引導資金活水流向優質中小微企業；五是加大對特殊群體的信息無障礙建設，增補老年人、殘疾人的數字素養教育，加大“適老化”智能終端供給，防范新型電信網絡詐騙；六是合理協調傳統金融與數字普惠金融的跨區域競爭關系。

3.空間效應分解

反饋效應是某地因素變動對其他地區數字普惠金融的影響反過來影響該地區的效應，這一效應往往在長期出現，為把反饋效應納入考慮，常見的研究方法是將空間效應分解為直接效應與間接效應，分解結果見表6。

表6中直接效應表示考慮反饋效應后本地因素對本地數字普惠金融的影響，間接效應則相應地表示考慮反饋效應后“鄰近”區域的因素對本地數字普惠金融的影響。表6結果顯示，除傳統金融發展水平外，其余影響因素的直接效應與間接效應的顯著性和作用方向與未進行空間分解前保持一致，表明以上回歸結果在一個較長時間段內具有相當的穩定性。

（三）數字普惠金融空間差異探析

在發展動力機制的基礎上，進一步對數字普惠金融空間差異進行分析。首先使用基尼系數測算空間差異程度，再利用QAP回歸方法考察空間差異成因。

1.空間差異程度測算

利用基尼系數測算2013—2021年間中國30個省、自治區、直轄市數字普惠金融發展的空間差異，測算結果反映的是不同區域數字普惠金融發展的總體差異，具體見表7。

表7結果表明，2013—2021年中國30個省、自治區、直轄市（不含西藏、港澳臺）的數字普惠金融發展的空間差異程度呈現“下降—升高—下降”的趨勢：2013—2017年空間差異程度逐年下降，2018—2019年則呈現上升趨勢，2020—2021年繼續逐年下降。

進一步觀察，可以發現2021年數字普惠金融的空間差異程度與2016年相近，但低于2013年。這表明2013—2021年間數字普惠金融空間差異總體下降，但2016—2021年間數字普惠金融的空間差異并未進一步縮小。

2.基于QAP回歸的空間差異成因考察

參照李敬等（2014）的研究，首先對樣本期內30個省、自治區、直轄市（不含西藏、港澳臺）的相關變量取均值，并以此構建各地區變量均值兩兩相減的對稱方陣，方陣的不同行列數值對應兩兩地區間的相關變量均值之差的絕對值，代表著不同地區間的變量差距。隨后，以數字普惠金融總指數均值的差所構建的對稱方陣作為被解釋變量方陣，各影響因素均值之差所構建的對稱方陣作為解釋變量方陣。需要說明的是，接入情況的差異可以表示數字接入鴻溝，使用能力差異代表數字使用鴻溝，知識能力差異代表數字知識鴻溝。利用Ucinet軟件進行初始隨機種子為800，隨機置換次數為8000的QAP回歸分析，回歸結果見表8。

由于標準化回歸系數不受原始量綱的限制，因此以標準化系數解釋各因素對空間差異的影響強度。由表8可知，經濟發展水平、對外投資開放度、政府財政干預程度、市場化程度、移動手機普及率接入鴻溝標準化回歸系數顯著為正，表明這些因素的區域差異擴大會加劇數字普惠金融空間差異。投資水平、外商投資開放度、使用鴻溝和知識鴻溝標準化回歸系數為負，表明減少這些因素的區域差異并不能顯著降低數字普惠金融空間差異程度。產業結構、貿易開放度、城鄉收入差距、傳統金融發展水平、金融科技水平、互聯網普及率標準化回歸系數較小，且不顯著，表明這些因素并非影響數字普惠金融空間差異的主要力量。在影響顯著的因素中，對數字普惠金融空間差異影響從高到低依次為經濟發展水平（0，438）、政府財政干預程度（0，307）、居民收入水平（0，29）、移動手機普及率接入鴻溝（0，233）、受教育程度（-0，193）、對外投資開放度（0，135）、市場化程度（0，119）、投資水平（-0，09）、外商投資開放度（-0，06）、使用鴻溝（-0，051）。其中經濟發展水平扮演了最重要的角色。

四、研究結論與相關政策建議

（一）研究結論

本文從新福利經濟學視角，探究了我國數字普惠金融發展對實體經濟的影響、動力機制和空間差異，研究結論如下：一是我國數字普惠金融發展為實體經濟提供了金融拉動力，有利于夯實實體經濟發展根基，筑牢經濟高質量發展的底座，增進社會總福利。二是數字普惠金融發展需要持續推進，其發展速度一定程度上依賴于其原有發展基礎。從全國視角看，經濟發展是最重要、最全面的驅動力，良好的內外部投資環境、數字技術金融應用深化也促進了數字普惠金融的多元化發展，而政府不當財政干預和人口老齡化則起到阻礙作用。三是中國數字普惠金融空間差異程度雖有所下降，但2016年后并未進一步改善，空間差異主要來源為不同地區間經濟發展水平、居民收入和政府財政干預力度的差異。

基于以上結論，對于不同社會福利原則下的數字普惠金融發展政策進行探究。鑒于我國數字普惠金融發展不僅關注發展效率，也重視地區發展公平，帕累托改進原則、羅爾斯福利函數以及貝努利-納什福利函數是三種常見的社會福利原則，它們同時兼顧了效率與公平的因素。因此本文在判斷三種社會福利原則與我國數字普惠金融發展理念適配程度的基礎上，提出數字普惠金融相關發展政策。

（二）我國數字普惠金融發展理念與社會福利原則

當前數字普惠金融發展理念是在成本持續可控的前提下，為社會各階層尤其是金融體系覆蓋不足的城鎮低收入人群和農村人口特殊群體提供平等、有效、全面的金融產品與服務。

一是帕累托改進的原則是盡量兼顧效率與公平?；谂晾弁懈倪M原則的發展路徑就是在不損害周邊地區權利下，提升本地數字普惠金融水平。但這一原則實施存在的難點在于數字普惠金融依賴于傳統金融基礎，經濟資源向大城市的集聚短期內可能導致周邊多個地區因數字普惠金融發展資源不足而陷入短暫停滯，但隨后又通過輻射作用促進這些地區的數字普惠金融發展，這一過程時點的混沌性導致基于帕累托原則的政策在現實中難以把控最終政策效果，可操作性不強。

二是羅爾斯社會福利標準遵循最大最小化原則，即社會福利由處境最糟的社會成員決定。顯然，在該福利標準下，社會福利只取決于數字普惠金融發展最落后的地區。那么數字普惠金融發展的優化路徑就是將所有發展資源投放于數字普惠金融最落后地區。數字普惠金融具有一定的集聚效應與發展路徑依賴性，這顯然不符合發展效率原則，將所有發展資源集聚于最落后地區的數字普惠金融發展難以實現。

三是貝努利-納什社會福利函數更注重分配公平，假設社會福利取決于社會成員效用之積，這意味著分配越公平，社會福利越大。顯然，根據這一社會福利函數原則，當不同地區數字普惠金融發展水平完全相同時，社會總福利最大。那么社會福利增進的方向就是在數字普惠金融整體發展水平提升的同時，盡可能確保金融發展公平，這與當前數字普惠金融發展理念“成本持續可控”“尤其是金融體系覆蓋不足的”“平等、有效、全面的金融產品與服務”等理念相契合。這意味著我國數字普惠金融發展一旦遵循貝努利-納什社會福利函數的資源分配原則，就需要在做大可持續發展蛋糕前提下，通過轉移支付、人才引進、引資政策的傾斜等措施發揮落后地區的后發優勢，減弱兩極分化，公平分配數字普惠金融紅利，加強地區協調發展。

（三）相關政策建議

基于上述研究結論，按照我國數字普惠金融發展理念與社會福利原則，提出以下政策建議。

一是重視區域經濟協同發展，營造良好投資環境。根據各地資源條件布局項目，加強符合當地情況的數字實體經濟發展，并加大政策支持力度。因地制宜完善金融開放政策，各地應引入符合當地經濟社會環境，對實體經濟發展有創新驅動作用的外資企業；鼓勵具備優勢的企業“走出去”。

二是加強金融機構業務“線上+線下”有機融合。進一步增加偏遠山區服務網點數量，擴大網點業務范圍，彌補線上征信數據不完善的短板。同時，提供復合式金融服務，融入“金融知識進千家入萬戶”等活動中，減少金融長尾群體由于知識、能力和態度導致的數字使用鴻溝。

三是聚焦加快建設全國統一大市場。著力鞏固脫貧攻堅成果，促進偏遠地區脫貧群眾持續增收。避免金融資源被行政干預，防止出現金融體系為僵尸企業提供貸款的現象，規避銀行信貸資金被低效率使用，喪失杠桿治理作用的風險。

四是注重金融創新的科技驅動和數據賦能，針對性化解多重數字鴻溝。向基礎設施落后地區普及網絡設備，優化擴容地區網絡承載設施。此外，還要著力強化金融適老化功能、應用的開發。

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責任編輯：郭霞