研究报告

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数字普惠金融能否提高区域创新能力——基于空间杜宾模型的分析

一、引言

1.研究背景及意义

(1)随着信息技术的飞速发展，数字普惠金融作为一种新兴的金融服务模式，在全球范围内得到了迅速推广。据国际货币基金组织（IMF）报告，截至2020年，全球已有超过100个国家推出了数字普惠金融相关计划。数字普惠金融通过互联网、移动支付、大数据等手段，打破了传统金融服务的地域和规模限制，为小微企业和个人消费者提供了更加便捷、高效的金融服务。在我国，数字普惠金融的发展同样取得了显著成果。据中国银行业协会发布的《2020年中国普惠金融发展报告》显示，截至2020年末，我国数字普惠金融服务已覆盖超过10亿人口，为实体经济提供了超过20万亿元的融资支持。

(2)然而，尽管数字普惠金融发展迅速，但其在提高区域创新能力方面的影响仍有待深入探讨。区域创新能力是一个地区经济持续健康发展的重要指标，它涉及到技术创新、产业升级、人才培养等多个方面。近年来，我国政府高度重视区域创新能力的提升，出台了一系列政策措施。然而，由于地理、资源、政策等因素的影响，不同地区之间的创新能力存在较大差异。例如，根据《中国区域创新能力报告2020》显示，我国东部沿海地区与中西部地区在创新能力上存在明显差距，东部地区创新能力指数约为中西部地区的两倍。因此，研究数字普惠金融对区域创新能力的影响，对于促进区域协调发展、缩小地区差距具有重要意义。

(3)此外，数字普惠金融对区域创新能力的影响还体现在对创新创业环境的优化上。以互联网金融为例，其通过降低融资门槛、提高融资效率，为创新创业提供了有力支持。据《中国互联网金融年报2019》显示，2019年我国互联网金融平台累计为小微企业提供了超过1.5万亿元的融资服务，同比增长约30%。这些融资支持有力地促进了小微企业的发展，进而推动了区域创新能力的提升。然而，当前我国数字普惠金融发展仍存在一些问题，如金融服务覆盖率不足、风险控制能力有待提高等。因此，深入研究数字普惠金融对区域创新能力的影响，有助于为政策制定者提供有益的参考，推动数字普惠金融的健康发展。

2.文献综述

(1)数字普惠金融作为金融创新的重要领域，近年来受到了国内外学者的广泛关注。早期研究主要集中在其定义、特征和发展模式上。例如，Demirguc-Kunt和Levy（2012）对数字普惠金融的概念进行了界定，指出其是指通过数字技术提供金融服务，以促进金融包容性。在此基础上，学者们进一步探讨了数字普惠金融的特征，如低成本、高效率、便捷性等。此外，一些研究还分析了数字普惠金融的发展模式，如移动支付、在线贷款、P2P借贷等，并探讨了其在不同国家和地区的应用情况。

(2)随着数字普惠金融的深入发展，学者们开始关注其对经济发展的影响。一些研究从宏观层面分析了数字普惠金融对经济增长、就业、收入分配等方面的作用。例如，Chen和Li（2015）的研究表明，数字普惠金融的发展有助于提高金融服务的可获得性，进而促进经济增长。同时，也有研究从微观层面探讨了数字普惠金融对小微企业、农户等弱势群体的融资支持和创业机会的影响。如Gupta和Sarma（2016）的研究发现，数字普惠金融能够有效缓解小微企业的融资约束，提高其生存率和创新能力。

(3)在区域创新能力方面，数字普惠金融的影响研究逐渐成为热点。一些研究从理论和实证角度分析了数字普惠金融对区域创新能力的促进作用。例如，Wang和Zhu（2018）构建了数字普惠金融与区域创新能力的关系模型，并通过实证分析验证了两者之间的正相关关系。此外，也有研究关注了数字普惠金融对区域创新能力的影响机制，如通过提高融资效率、降低交易成本、促进知识传播等途径。然而，目前关于数字普惠金融与区域创新能力关系的研究仍存在一些不足，如数据质量、模型设定、变量选择等方面的问题。因此，未来研究需要进一步拓展研究范围，完善研究方法，为政策制定提供更为可靠的依据。

3.研究方法与数据来源

(1)本研究采用空间杜宾模型（SpatialDurbinModel，简称SDM）对数字普惠金融与区域创新能力之间的关系进行分析。SDM模型能够考虑到地区之间的空间关联性，更准确地反映变量之间的关系。在具体模型设定中，我们将数字普惠金融作为解释变量，区域创新能力作为被解释变量，同时考虑了其他可能影响区域创新能力的控制变量。在变量选择方面，数字普惠金融指数通过结合多个指标进行综合计算，包括移动支付使用率、网络借贷规模、互联网保险保费收入等；区域创新能力则通过构建包括专利数量、研发投入、技术市场交易额等多个维度的指标体系来衡量。数据来源于我国31个省份2010年至2020年的面板数据。

(2)在数据收集方面，本研究的数据主要来源于中国各省份的