吕寒  徐茜萌  王敏

（西安外国语大学经济金融学院，陕西 西安 710000）

摘要：中国区域经济发展不平衡已经成为亟待解决的重要问题。本文运用2011-2020年中国31个省市的省级面板数据，运用中介效应模型来研究数字金融、产业结构与区域经济增长。研究结果表明：数字金融能够通过调整产业结构促进区域经济增长，该路径在分区域的情况下，数字金融能够通过调整产业结构促进东部地区区域经济增长，但在中西部地区则不显著。

关键词：数字金融；产业结构；区域经济增长；中介效应

一、引言

党的二十大报告中指出，我国经济已由高速发展阶段转向高质量发展阶段，但仍存在着发展不平衡和不充分的问题，推进经济高质量发展还有许多卡点瓶颈。经济增长在一定程度上取决于产业结构的状态，截至2022年底，东部地区第三产业发展强于中西部地区，而中西部地区的第一二产业发展优于东部地区。只有注重区域以及产业之间协调发展，才能在最大程度上促进我国经济整体可持续和高质量发展。数字金融是一种新兴的金融模式，能够在一定程度上补足传统金融服务的短板，通过结合数字技术创建可靠的征信系统，对投资收益率及风险有效评估，降低由于信息不对称导致的风险，引导资金流向市场前景广阔、利润高的产业来改善资本配置效率，且其具有强大的数据搜集功能，使得供需能够实现最大程度匹配，减少了由于资本错配导致的效率损失（李晓龙，2021）[[1]]，进而推动产业结构升级。Kuznets（1971）[[2]]通过实证研究发现，三次产业的产值与经济增长之间有着紧密的联系。Pasinetti（1981）[[3]]发现产业结构能够显著促进经济增长，且由于高效率生产部门产值更高，资本和劳动等生产要素便会不断向高效率产业部门转移。

二、理论机制与研究假设

数字金融通过资金形成机制促进资源优化配置进而调整产业结构升级。数字金融在一定程度上能够实现将筹集到的资金融通给所需的产业。同时，数字金融所具有的数字化属性，使得其在运行资本形成机制时，不受地理位置的限制，在不同的产业间转移，进而实现产业结构的调整（李牧辰，2020）[[4]]。此外，数字金融具有的政策性和导向性，能够使得资金更多向政策扶持产业以及市场前景广阔且利润高的新兴产业和高新技术产业，实现资源优化配置，通常情况下该类产业的知识技术较为密集、成长潜力及综合效益较高，进一步推动产业结构调整升级（李晓梅，2019）[[5]]。

数字金融通过信用催化机制促进资源优化配置进而调整产业结构升级。传统金融的信用催化机制是指能够通过乘数效应使得货币的供应量成倍扩张。而相比于传统金融，数字金融能够利用其与数字化技术结合的特点，处理海量数据，具有“高乘数”效应，能够把潜在的资源现实化（汪克亮，2021;张旭，2002）[[6]]，使得资金不仅仅流向更具发展潜力的产业部门及主导产业下相关性较强的优质中小微企业，使其能够与大型企业分工合作、优势互补，发挥自身灵活性的竞争优势进行创新，实现众多企业从劳动密集型向技术密集型转变，提高企业生产率，淘汰以往落后产能，最大程度的实现资源的优化配置，进而使得整个产业结构调整升级（庄雷，2020）[[7]]。

数字金融通过风险管理机制促进资源优化配置进而调整产业结构升级。风险管理通过对项目进行事前审查、事中追踪和事后审查，尽可能的降低决策错误所导致的损失。数字金融能够与互联网、大数据、云计算等数字技术深度结合，有效完善征信系统，最大程度的缓解可能面临的逆向选择及道德风险问题，同时能够有效评估产业的投资收益率及风险，为原本资源错配的产业及新兴产业的市场机制实施矫正，进而实现资源优化配置，进一步推动产业结构调整升级。

产业结构对区域经济增长的影响机制主要表现为结构效应，也就是产业结构升级进一步促进生产要素优化配置来促进区域经济总量增长。具体来讲就是，当产业结构处于合理化状态时，衰退行业的剩余资源会不断地向具有发展潜力的新兴产业及高技术产业靠拢，使得资源配置效率达到最高水平，推动主导产业生产效率的提升，产出增加，进而能够持续促进区域经济增长（赵浩，2018）[[8]]。

20世纪70年代末，我国率先对沿海地区实施对外开放政策，在此背景下，由于资本的逐利性，众多大型投资项目纷纷在东部地区开展，通常表现为技术水平高、能耗低，使其成为了高新技术产业化的基地。而相比于东部地区，中西部地区众多地区属于资源型地区，产业在发展过程中更多的表现为高耗能、低效能，且其基础设施建设不足。目前产业发展中第二三产业占据主导地位，且东部地区第三产业发展要优于中西部地区。

基于上述的分析，本文提出如下假设：

假设H1：产业结构在数字金融对区域经济增长的作用中发挥中介效应，即数字金融通过调整产业结构来推动区域经济增长。

假设H1a：数字金融通过调整产业结构来影响区域经济增长的路径在不同区域下存在异质性。

三、指标选取与模型选择

1.数据来源及变量选取

本文选取2011-2020年中国31个省份的面板数据。其中数字金融数据来源于北京大学数字金融研究中心;区域经济增长、城镇化率、对外开放、居民消费水平、创新水平数据均来源于国家统计局;资本投入、产业专业化集聚、产业多样化集聚和产业结构数据均来自于国泰安数据库。

表1 主要变量选取及定义

2.描述性统计

本文回归估计所用软件为Stata17。变量描述性统计如表2所示。

表2 描述性统计

2.数字金融影响区域经济增长的中介效应分析

（1）基于产业结构的中介效应分析

表3是产业结构作为中介变量的中介效应检验结果。可以看出，α1、c1和d1分别为0.220、0.054、0.195，均在1%的显著性水平上显著为正，d2为0.464，表示产业结构对区域经济增长在10%的显著性水平上显著为正。说明数字金融可以通过促进产业结构来推动区域经济增长，其具体原因主要体现在以下几个方面：第一，数字金融在为有需求的群体进行融资时，结合了大数据、人工智能等，能够对产业发展的投资收益率及风险进行有效评估，充分发挥资金导向功能来优化资源配置，引导资金流向市场前景更好的产业，优化产业的产出结构，进而促进区域经济增长。第二，中小微企业通过数字金融获得融资后，能够发挥大企业所不具备的灵活性优势，进行技术创新，淘汰落后产能，提高生产效率，促进产业的技术结构升级，进一步推动区域经济增长。

表3 数字金融影响区域经济增长的中介效应回归结果

（2）中介效应的分区域的异质性分析

表4是数字金融通过产业结构对东部和中西部地区经济增长的中介效应回归结果。由表可以看出，针对东部地区，系数α1、c1、d1和d2分别是0.004、0.000、0.003和2.689，且均在1%的显著性水平上显著为正。针对中西部地区，系数α1、c1和d1分别是0.003、0.001、0.003，且均在1%的显著性水平上显著为正，d2为0.01，结果虽为正数，但不显著，由中介效应检验流程可知，可对其进行bootstrap检验，间接效应置信区间位于[-0.0006,0.0006]区间内包含0，直接效应置信区间位于[0.0015,0.0036]区间内不含0，故该模型只存在直接效应，间接效应则不显著。通过分析可知，数字金融通过产业结构对区域经济增长产生影响存在区域异质性。可能的原因是我国三大产业在发展过程中，已经逐渐由二一三转变为三二一，第三产业逐渐趋于主导地位，但是从东部地区与中西部区域产业结构占比来讲，中西部区域第三产业与东部地区还有一定差距，而数字金融对经济增长的促进作用更多的是体现在第三产业，因而东部地区作用效果较为显著，而中西部地区作用效果不明显。

表4  数字金融影响东部和中西部经济增长的中介效应回归结果

（3）内生性分析

在进行实证计量经济研究中，内生性问题是一个被需要着重考虑的问题。故本文参考林木西[[9]]将数字金融滞后一期作为工具变量来探究数字金融影响区域经济增长的效用。由表5可知，数字金融滞后一期后，仍对区域经济增长在1%的显著性水平上显著为正。在对工具变量进行检验时，由检验结果可以看出不可识别检验Kleibergen-Paap rk LM统计量P值为0.0002，在1%的水平上显著拒绝原假设即工具变量识别不足。其次Cragg-DonaldWaldFstatistic和Kleibergen-PaaprkWaldFstatistic数值均远大于Stock-YogoweakIDtestcriticalvalues中10%偏误的临界值（16.38），可以拒绝原假设，认为不存在弱工具变量问题。通过以上分析验证了选取的工具变量的合理性，且认为数字金融对区域经济增长的促进作用仍然成立。

表5 内生性检验结果

（4）稳健性检验

为保证回归结果的稳健性，本文采用替换被解释变量的方法进行稳健性检验，将人均地区生产总值的对数值参考陈俊（2021）替换为地区生产总值的对数值。由回归结果可知，α1、c1、d1和d2系数分别是0.279、0.054、1.085和0.221，且均在1%的显著性水平上显著为正，变量之间的作用关系并没有发生变化，即数字金融对区域经济增长仍具有促进作用，产业结构仍存在部分中介效应。由此可见，实证检验结果较为稳健的。

表6 稳健性检验结果

五、结论与建议

1.结论

本文采用2011-2020年31个省市的数据，通过理论和实证证实了数字金融能够通过调整产业结构来促进区域经济增长，其原因主要有几下几点：其一是数字金融能够结合大数据、互联网等数字技术，充分发挥资金导向功能，引导资金流向市场前景更为广阔的产业，其二是数字金融为中小微企业融通资金，促进技术创新，淘汰落后产能，提高生产效率，进而推动区域经济增长。其次，东部地区显著，而中西部地区不显著，即存在区域异质性。可能的原因是由于东部地区第三产业发展要强于中西部地区，而数字金融对经济增长的促进作用更多的是体现在第三产业，因而东部地区作用效果较为显著。

2.建议

第一，完善覆盖广度、使用深度和数字化程度的建设。首先，从数字金融的覆盖广度层面来讲，与传统金融机构不同，数字金融触达用户的方式是通过互联网实现的，且金融监管部门明确表示，金融服务覆盖面与用户绑定银行卡数量成正比。由于东部地区经济基础要优于中西部地区，因此，政府有关部门应特别关注完善中西部贫困、落后地区互联网基础设施建设，同时组织金融机构人员通过线上线下相结合的方式进行两方面的宣传。具体来讲，线下可以组织相关机构人员进行在社区贴标语、举办讲座等方式，线上可以使用目前较火的直播、公众号和视频号等进行宣传。其次，就数字金融的使用深度而言，主要从支付、保险等方面进行加强。一方面要构建能够满足客户需求的多元化支付场景，使得用户的支付需求能够在最大程度上得以满足。另一方面，有针对性为中小微企业及弱势人群构建保险需求，且国家对此实施一定补贴政策。从数字化程度来讲，要不断积累优质人才，更新技术，最大程度的将西部地区的小微企业及弱势人群纳入征信范围，有效降低信息不对称，减少可能面临的道德风险和逆向选择的问题。

第二，通过数字金融的支持来调整产业结构，进而促进经济增长。由第三章产业结构现状部分可以看出，目前东部和中西部第二三产业占主导地位。由第四章的间接效应分析得知，东部地区数字金融通过调整产业结构对区域经济增长的促进作用明显，而中西部不显著。主要原因一方面在于数字金融的发展程度，另一方面在于对产业结构的支持力度。东部地区第三产业发展较快，因此，对中西部区域，数字金融应有针对性加大对第三产业的支持力度，比如，在文化底蕴较为深厚的中西部区域，数字金融对这样固定资产少、担保能力弱的文化企业，数字金融应有针对性地“量体裁衣”设计相应地金融产品，认真贯彻数字金融的理念。

参考文献：

[1]李晓龙,冉光和.数字金融发展、资本配置效率与产业结构升级[J].西南民族大学学报(人文社会科学版),2021,42(7):152-162.

[2]KuznetsS.EconomicGrowthofNations:TotalOutputandProductionStructure[M].HarvardUniversityPress,1971.

[3]Pasinetti.Structurechangeandeconomicgrowth[M].CambridgeUniversityPress,1981.

[4]李牧辰,封思贤.数字普惠金融与城乡收入差距——基于文献的分析[J].当代经济管理,2020,42(10):84-91.

[5]李晓梅.中国战略性新兴产业企业投入产出效率测度研究——基于2008-2016年环渤海、长三角和珠三角30家上市企业的样本数据[J].当代经济管理,2019,41(2):23-30.

[6]张旭,伍海华.论产业结构调整中的金融因素——机制、模式与政策选择[J].当代财经,2002(1):52-56.

[7]庄雷,王飞.技术创新、金融约束与产业结构研究[J].云南财经大学学报,2020,36(7):40-50.

[8]赵浩. 我国产业结构对区域经济增长的影响研究[D].西北大学,2018.

[9]林木西,肖宇博.数字金融、技术创新与区域经济增长[J].兰州大学学报(社会科学版),2022,50(2):47-59.