數字金融視角下內外雙循環協同的異質性研究

摘要：基于2011—2020年中國省域面板數據，引入帶有伴隨變量的有限混合模型，分析數字金融作用下省域產業升級、技術創新對內外雙循環協同發展影響的異質性特征。研究結果表明，可以利用包含3種模式的有限混合模型對異質性特征進行細致刻畫，作為伴隨變量的數字金融可顯著強化產業升級、技術創新對內外雙循環協同發展的促進作用。

關鍵詞：產業升級；技術創新；內外雙循環；數字金融

中圖分類號：F124.1文獻標志碼：A

收稿日期：2024-02-13

基金項目：

山東省重點研發計劃（批準號：2023RZA02012）資助。

通信作者：

逯進，男，博士，教授，主要研究方向為經濟增長與宏觀經濟政策、貨幣政策和數字金融。E-mail： lujin218@163.com

“十四五”規劃強調“加快發展現代產業體系，推動經濟體系優化升級”“堅持創新在中國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”。這意味著聚焦于以內外雙循環協同發展支撐中國經濟的有序推進，產業結構優化升級和技術創新將成為關鍵促動力。同時，如果從宏觀層面全面審視中國的產業升級、技術創新與內外雙循環關系，作為三者基礎性保障的金融體系是不容忽視的重要支撐力。近年來，以互聯網金融為代表的新型數字金融業務有效降低了金融服務的成本，同時拓展了金融服務的范圍。從政策層面看，“十四五”規劃提出，數字經濟時代，金融需要激活數據要素潛能，以金融數字化轉型驅動社會生產、治理等方式變革，并在消費經濟、生產經濟、服務經濟等維度發揮深層次賦能作用^[1]，最終實現“雙循環”新格局的全方位構建。因此，數字金融在支撐“雙循環”發展，推動產業結構升級、支持技術創新中扮演著重要的角色。數字金融作為一種全新的金融業態，以其獨特的優勢引致了中國金融體系的迅速演變^[2]。本文運用系統耦合模型，測算各省份“內循環”和“外循環”的協調度，為觀察雙循環協同發展提供具體的測度方案；引入有限混合模型（FMM），將數字金融做為約束邊界，對數字金融作用下產業升級和技術創新之于內外雙循環的作用模式做出客觀劃分，辨析內外雙循環體現出的異質性特征與決定因素的作用規律。

1 模型設定

1.1 經驗模型設定

1.1.1 傳統增長模型 基于已有研究^[3-4]，設定實證模型

Yit=α0+α1Iit+α2Tit+tXit+εit（1）

其中，Yit為內外雙循環的耦合協同度，代表內外雙循環的協同發展水平，I表示產業升級，T表示技術創新；X為控制變量，包括城鎮化率XU、政府支出XG、自然增長率XP、市場化水平XI、失業率XE、基礎設施發展水平XB；α0為常數項，α1、α2、λ分別為各類變量的系數，εit為隨機擾動項；t為時間，i為省份。

1.1.2 有限混合模型 引入以聯合正態分布決定的有限混合模型討論產業升級、技術創新與內外雙循環之間的影響。借鑒相關研究^[5-6]，以包含兩種模式有限混合模型為例

Group1：Yit=β0+xitβ1+Mit+μ1μ1～N（0，σ²1） （2）

Group2：Yit=θ0+xitθ1+Mit+μ2μ2～N（0，σ²2）（3）

其中，xit代表解釋變量矩陣，β1與θ1為對應的待估系數矩陣；Mit為控制變量；μ1和μ2分別代表標準差為σ²1和σ²2的獨立同分布的零均值正態分布。為了刻畫解釋變量Mit在不同模式中所承擔的差異化作用，β1與θ1應是顯著不相等的。

在式（2）、（3）中，不同地區隸屬于某類模式的概率僅與解釋變量和被解釋變量之間的擬合優度相關。為了分析不同模式的決定因素，添加特定伴隨變量，用于解釋不同模式間技術創新、產業升級對內外雙循環協同發展影響差異的背后動因。給定省份i，建立帶有伴隨變量的有限混合模型

fYit|xit，zit=∑Jj=1πj（zit，kj）fjYit|xit;ωj，tj（4）

其中，J為模式數量，Yit為被解釋變量，xit為解釋變量矩陣，ωj表示解釋變量矩陣xit在路徑j的待估計系數矩陣，tj表示路徑j的殘差項標準差，zit代表伴隨變量矩陣，kj表示在路徑j時的系數矩陣；πj表示省級經濟體隸屬于路徑j的概率。

假設不同省份隸屬于模式α的概率可用多元Logit模型刻畫

πα（zit，kj）=exp（kα+zitkα）∑^Jj=1exp（kj+zitkj）（5）

采用極大似然法估計有限混合模型，對數極大似然函數為

log L=∑Mm=1log∑Jj=1πj（zit，kj）∏Tt=1fjYit|xit;ωj，tj（6）

利用貝葉斯準則，得到省份i隸屬于模式α的概率

πα=πα（zit，kα）fαYit|xit;ωα，tα∑Jj=1πj（zit，kj）fjYit|xit;ωα，tα（7）

由此，各省份被歸類到概率最大（高于0.5）的模式。所有省份隸屬于模式K的整體概率為

PK=1M∑Mm=1π（α|zit，Yit）（8）

上述內生分類方法仍存在誤判的可能性，可用式（9）測算整體誤判偏差

V=1-1M∑Mm=1max π（α|zit，Yit）（9）

對有限混合模型估計前，異質性模式的數目事先無法預知，借鑒相應文獻^[7]，利用赤池信息準則AIC和AIC3、貝葉斯信息準則BIC、修正的赤池信息準則CAIC確定最優模式數目為3種。

1.2 指標選擇

被解釋變量為內外雙循環協同度。運用熵權法測算經濟“內循環”綜合指數U1與“外循環”綜合指數U2^[8]，之后構建兩系統耦合模型^[9-10]計算經濟內外雙循環協調度。內循環綜合指數包括居民消費額和實際投資額，外循環綜合指數包括外國直接投資額占GDP比重和進出口貿易總額占GDP比重^[8-9]。

首先，熵權法的計算過程：

（1）對指標進行標準化處理：Yig=Xig-min（Xig）maxXig-min （Xig），Xig為正向指標max（Xig）-Xigmax（Xig）-min（Xig），Xig為逆向指標，其中，g為測度指標；Xig和Yig分別為原始測度指標和標準化后的測度指標，min（Xig）和max（Xig）分別為Xig的最小值與最大值；

（2）計算Yig信息熵Eg和權重Wg：Eg=ln1n∑ni=1（Yig∑ni=1Yig）lnYig∑ni=1Yig，Wg=1-Eg/∑mg=11-Eg;

（3）構建加權矩陣R=（rig）n×m，其中，rig=Wg+Yig；

（4）確定R的最優方案Q⁺j和最劣方案Q^-j：Q⁺j=max ri1，max ri2，…，max ri3，Q^-j=min ri1，min ri2，…，min ri3;

（5）計算各測度方案與最優方法和最劣方案的歐氏距離d⁺i、d^-i：d⁺i=∑^mg=1Q⁺j-rig²，d^-i=∑^mg=1Q^-j-rig²；

（6）計算理想方案與測度方案的接近度：Ui=d^-id⁺i+d^-i，其中，Ui介于0～1，Ui值越大表示省份i的經濟“內循環”與“外循環”發展水平越優。

其次，構建兩系統耦合模型：C=4×U1×U2（U1+U2）²，T=U1+φU2，D=C×T，其中，C是兩者的協調度；U1、U2分別為內循環綜合指數和外循環綜合指數，分別代表內循環與外循環發展水平；T為系統發展度；、φ為待定系數，由于新發展格局是以內循環為主體，參考相關研究^[8-9]，擬定權重=0.6，φ=0.4；D為雙循環的耦合度，綜合體現了系統協調和發展的內涵。

產業升級以產業結構合理化代表，以泰爾指數（TL）衡量^[11]，技術創新以實際研發支出的對數值表示^[12]。穩健性檢驗時，以產業結構高級化指標——第三產業增加值/第二產業增加值，替換泰爾指數，并以3種專利申請授權數量的對數值替換研發支出的對數值。泰爾指數的測算

TL=∑ne=1（YeY）ln（YeLe/YL）（10）

其中，Y表示產值，L表示就業，e表示產業，n表示產業部門數。Y/L即表示生產率，Ye/Y表示產出結構，Le/L表示就業結構。

控制變量：城鎮化率以年末城鎮人口占總人口的比重表示^[13]；政府干預程度采用實際政府財政支出作為衡量指標^[5]；人口自然增長率以人口出生率與死亡率的差值表示^[14]；市場化水平使用分省市場化指數衡量^[2]；基礎設施以人均公路里程數衡量^[15]；失業率以期末城鎮登記失業人數除以期末城鎮從業人數與失業人數之和表示^[16]；財政收入采用實際財政一般預算收入作為衡量指標^[17]；工資水平采用城鎮地區實際平均工資水平作為衡量指標^[18]。

伴隨變量為數字金融發展程度（FI），引入北京大學數字金融研究中心編制的《數字普惠金融指數》代表各地區數字金融發展程度。

1.3 數據來源

以2011—2020年中國大陸地區31個省份為研究對象，受數據獲得限制，港澳臺地區未納入研究范圍。相關數據來自歷年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》《中國貿易外經統計年鑒》《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020）》《中國分省份市場化指數報告（2018）》。部分缺失數據采用線性擬合法補齊。各變量原始值的特征見表1。

2 實證分析

2.1 基準回歸

由表2可知，產業升級和技術創新的回歸系數均顯著為正，說明二者對內外雙循環的協調發展產生了正向促進作用。首先，從產業升級看，考察期內大多數省份泰爾指數呈下降趨勢，產業結構持續趨于合理。從產業升級過程的具體特征看，生產要素結構、生產組織方式逐漸合理化和優化^[11，19]，在帶動生產率不斷提升的同時，優化了供給結構，由此促進了產品與服務供給質量的提升，并通過產業的上下游關聯作用增加了產業鏈條的有效供給，有效疏通了國內經濟大循環在生產環節的供給結構性短缺的堵點。產業升級帶動勞動就業機會增加，新增就業崗位促進了全社會的收入增長和消費能力提升，從而帶動了新的消費需求，并進一步疏通了雙循環中存在的消費堵點^[19]。此外，產業升級帶來的高質量產品和服務優勢，將帶動出口產品附加值提升，促進出口結構優化，這將有助于暢通外循環。

其次，從技術創新看，技術創新為雙循環協調發展提供了內生動力。產品周期理論認為，技術創新能夠提升供給質量和效率，降低生產成本，從而以優質的產品和服務創造新需求，促進供給與需求相適應、相匹配^[20]，進而強化了內循環活力。通過技術創新，企業的產品技術含量和附加值提高，產品的國際競爭力和價值創造力增強^[21]，進而增強了國際循環的韌性。

2.2 主觀分組檢驗

為初步驗證產業升級和技術創新對內外雙循環影響可能存在的差異，本文按地理位置將全樣本劃分為南、北兩類子樣本進行比較^[22]。由表2可知，兩地區技術創新對內外雙循環協同發展具有顯著的促進效應，產業升級僅在東方地區對內外雙循環協同發展具有顯著促進效應。由Wald檢驗（表3）可知，南、北地區的產業升級和技術創新存在顯著差異，但這一基于主觀劃分的組別標準可能存在分類偏差，后續對此做出進一步解析。

2.3 有限混合模型

2.3.1 最優客觀分組 按最小信息準則客觀判定最優模式數目為3種（表4）。根據最小信息準則公式計算結果可知，中國省域層面產業升級、技術創新對內外雙循環協同發展的影響存在3種不同模式，將未加入伴隨變量的3類模式記為模式A、B和C；將引入數字金融作為伴隨變量的3類模式記為模式D、E和F。

2.3.2 回歸分析 在確定最優分組數后，應用最大期望算法對有限混合模型進行極大似然估計，結果見表5。納入伴隨變量后，有限混合模型的誤判偏差下降了12.46%，說明加入伴隨變量——數字金融后，有限混合模型的回歸精度更高。從回歸結果看，首先，相比于模式D，模式E中產業升級對內外雙循環協同發展的影響由抑制轉為不顯著，而技術創新的正向促進作用顯著增強；其次，模式F中產業升級的作用由抑制轉為正向促進，技術創新的正向作用亦顯著增強。可知，引入伴隨變量后，產業升級和技術創新對內外雙循環的作用體現出更強的促進效果，即數字金融產生了“催化劑”作用；數字金融的回歸系數顯著為正，進一步表明數字金融會增強產業升級和技術創新對內外雙循環協調發展的促進作用。其中，按照有限混合模型的基礎規則，需要將模式D做為參考組^[6]。值得注意的是，模式D、E和F的隸屬概率分別為26.84%、50.16%和23.00%，表明考慮數字金融的影響后，各省份隸屬于模式E的可能性更大。

從中國實踐看，雖然近年來產業升級導致的“結構性減速”抑制了雙循環協同發展，但數字金融的發展能有效引導金融資本與實體經濟的產業資本相匹配，從而減緩了產業轉型的“陣痛”與銀行信貸的“空心化”，促進了產業升級對內外雙循環協同發展的帶動。這一作用主要涵蓋兩個方面：（1）數字金融的快速發展為企業轉型升級提供了必要的資金支持，并在一定程度上優化了資本轉換與調配格局，極大緩解了傳統產業生產要素的流動瓶頸與產能過剩問題^[23]；（2）數字金融能縮小社會群體間的收入差距，實現包容性增長^[24]，居民收入的增加和分配公平性的增強能夠促進消費升級，刺激企業調整生產結構，由此促進了產業升級^[25]。

其次，數字金融增強了技術創新對內外雙循環協調發展的促進作用。數字金融在延續傳統金融服務功能的同時，通過其獨特優勢，實現融資渠道的拓展以及資金供需的精準匹配^[26]，并改善了融資環境^[27]，發揮其對區域內企業技術創新的“激勵效應”^[2]。同時，數字金融的發展會降低企業之間、政府與企業之間的信息不對稱，有利于提高企業獲得銀行信貸和政府補貼的可能性，更好地滿足企業創新的資金需求^[28]。數字金融通過降低企業的預防性與逐利性動機，抑制了企業的金融化^[29]，驅動企業提升研發投入強度，提高企業的創新能力。在上述兩類機制作用下，企業往往增加研發投入，進而推動整體技術創新。

最后，為從統計意義上證明有限混合模型回歸結果異質性的客觀性，引入Wald檢驗（表6）。不同模式下的產業升級和技術創新大多呈現顯著差異性，且3種模式的聯合差異性檢驗均在1％水平上顯著，說明有限混合模型中三種客觀模式異質性的判斷是準確的。

3" 穩健性檢驗

3.1 替換變量

首先，將代表產業結構合理化的泰爾指數替換為代表產業結構高級化的第三產業增加值/第二產業增加值的對數值^[30]，將研發支出的對數值替換為研發產出（三種專利申請授權數量）的對數值^[31]，進而對基準回歸進行穩健性檢驗。表7第2列回歸結果顯示，替換變量后的結果與基準回歸結果基本一致，證明本文的基準回歸的設定和結果是穩健的。

3.2 內生性檢驗

考慮到內外雙循環協同發展與產業升級、技術創新之間可能存在雙向因果關系，引入解釋變量——產業升級和技術創新的一期滯后項^[32]，結果見表7第3、4列。產業升級、技術創新的系數的正負及變化趨勢與表2第2列的特征基本一致，說明本文基準回歸結果是可信的。

4 結論與建議

本文構建指標體系，測算了內外雙循環協同發展水平，并采用帶有伴隨變量的有限混合模型考察了中國省域數字金融對內外雙循環協同發展的異質性影響。產業升級和技術創新對內外雙循環協同發展具有顯著的正向作用，基于有限混合模型，可以將上述影響劃分為3種不同模式，其中，產業升級、技術創新對于內外雙循環協同發展的正向影響程度逐步提升，數字金融的發展可以增強產業升級、技術創新對內外雙循環協同發展的促進作用。

據此建議政府持續增強財稅政策的支持力度，促使產業升級“卡脖子”技術創新的全面推進。以政策引導為主，企業投入為輔，持續增加研發投入，培育提升高質量產品與服務市場的消費占比，切實發揮數字金融對實體經濟的支持效應，促使技術創新成為促進內外雙循環協同發展的重要推動力；以數字金融的普惠、高效、公平性三大特征為抓手，配合以構建更為公平、開放和服務型的市場環境，以此全面提升供求匹配的質量和水平，進而推動內外雙循環的良性互動；企業應持續提升創新水平，政府與企業合力進一步普及互聯網基礎設施，促進數字金融發展，形成以數字金融發展推動產業升級、技術創新，以龐大的用戶群體承載經濟發展的良性循環系統，更好地促進數字金融成為推動內外雙循環協同發展的助推器；持續完善數字金融政策，優化數字金融監管框架。加大數字金融政策支持，完善數字金融方面的法律法規，保證金融系統的安全性與穩定性，以此發揮產業升級、技術創新對內外雙循的環協同發展的支撐作用。

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Research on the Heterogeneity of Internal and External Double Circulation Synergy from the Perspective of Digital Finance

CUI Yun-jie¹，LU Jin¹，WANG Xuan-zhe²

（1. School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266061， China;

2.School of Business， Macao University of Science and Technology， Macao 999078， China）

Abstract： Based on the panel data of Chinese provinces from 2011 to 2020， a finite mixed model with accompanying variables was introduced to analyze the heterogeneous characteristics of the impact of provincial industrial upgrading and technological innovation on the coordinated development of internal and external double circulation under the influence of digital finance. The research results show that a finite mixed model containing three modes can be used to finely characterize heterogeneity characteristics. As an accompanying variable， digital finance can significantly enhance the promoting effect of industrial upgrading and technological innovation on the coordinated development of internal and external double circulation.

Keywords： industrial upgrading; technological innovation; internal and external double circulation; digital finance