陳惠中 趙景峰

[提要]實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展是未來中國經濟社會發(fā)展的重大核心目標，本文從經濟發(fā)展的三個方面構建了全新的高質量發(fā)展評價指標體系，以2010-2020年全國30個省份的面板數(shù)據(jù)為研究基礎，利用半參數(shù)模型從全國、區(qū)域兩個層面分析了數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化對高質量發(fā)展各維度的影響效應。結果顯示：從全國層面來看，數(shù)字金融發(fā)展和產業(yè)結構優(yōu)化均能對發(fā)展成果產生正向影響。從區(qū)域層面來看，數(shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對于經濟高質量發(fā)展的作用效果存在地區(qū)差異。

一、引言及文獻綜述

當今世界正經歷著百年未有之大變局，而中國正面臨著經濟增速放緩、人口紅利消失的巨大挑戰(zhàn)。人口老齡化的出現(xiàn)以及生態(tài)環(huán)境的破壞，促使中國必須轉變發(fā)展思路與模式。因此，為保持經濟社會持續(xù)健康發(fā)展的現(xiàn)實需要，也是適應新時代中國社會主要矛盾變化的客觀要求，黨的十九大提出“高質量發(fā)展”的理念。然而，新冠疫情的肆虐為世界經濟帶來了巨大沖擊，國內外不確定性加劇，高質量發(fā)展面臨著內外雙重困境。在此情況下，黨的十九屆六中全會再次強調了高質量發(fā)展的重要性，提出：“必須實現(xiàn)創(chuàng)新成為第一動力、協(xié)調成為內生特點、綠色成為普遍形態(tài)、開放成為必由之路、共享成為根本目的的高質量發(fā)展，推動經濟發(fā)展質量變革、效率變革、動力變革?！薄皩崿F(xiàn)高質量發(fā)展是我國經濟社會發(fā)展歷史、實踐和理論的統(tǒng)一，是開啟全面建設社會主義現(xiàn)代化國家新征程、實現(xiàn)第二個百年奮斗目標的根本路徑。”(劉鶴，2021)[1]近年來，隨著互聯(lián)網、移動支付、物聯(lián)網和人工智能為代表的數(shù)字經濟的出現(xiàn)為高質量發(fā)展的實現(xiàn)提供了新的途徑。數(shù)字經濟正處于不斷發(fā)展之中，其技術在世界范圍內還未固化，同時數(shù)字技術培育的新動能將進一步深化第三次產業(yè)革命。研究數(shù)字經濟賦能高質量發(fā)展的機制和效應，對于推動我國產業(yè)結構升級、改變發(fā)展模式以及實現(xiàn)高質量發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

一般來講，數(shù)字金融可以定義為將新興數(shù)字技術廣泛運用到金融行業(yè)的模式，為支付、投融資以及各類金融業(yè)務的開展提供更加快捷便利的服務(黃益平和黃卓，2018)[2]。在數(shù)字金融的測度方面，郭峰等(2020)[3]研究并編制了一套涵蓋中國31個省份、337個地級以上城市的“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)”，用來刻畫并分析不同地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展趨勢，該指標也為大多數(shù)研究數(shù)字金融的學者提供了重要的數(shù)據(jù)來源。內生性增長理論認為經濟增長來源于技術進步，而技術進步需要有強大的創(chuàng)新能力為依托，金融能夠在其中發(fā)揮著重要作用(Romer，1990)[4]。同時數(shù)字金融能夠通過緩解融資約束進而促進經濟增長(Kapoor，2013)[5]。張蕊和余進韜(2021)[6]實證檢驗了數(shù)字金融的經濟增長效應，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以顯著促進經濟增長。關于數(shù)字金融的經濟效應，研究認為，第一，數(shù)字金融可以促進產業(yè)結構轉型升級(Bruhn&Love，2014；[7]李曉龍和冉光和，2021[8])。第二，數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著驅動區(qū)域技術創(chuàng)新(鄭萬騰和趙紅巖，2021)[9]及企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新(翟華云和劉易斯，2021)[10]。第三，數(shù)字金融提高了農民收入(孫繼國和侯非凡，2021)[11]并能夠有效降低城鄉(xiāng)發(fā)展差距(馬威和張人中，2021)[12]。第四，數(shù)字金融能夠更好地保障普惠金融業(yè)務的開展，提高被傳統(tǒng)金融所排斥的低收入人群、女性、青年群體正規(guī)金融的可得性(齊紅倩和李志創(chuàng)，2019)[13]；增加了居民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成功率(陳曉芳和楊建州，2021)[14]和中小企業(yè)正規(guī)金融的可得性(Rosavina，2019)[15]，進而提高了中小企業(yè)技術創(chuàng)新能力(謝雪燕和朱曉陽，2021)[16]。第五，數(shù)字金融可以提高企業(yè)全要素生產率(馬芬芬等，2021[17]；江紅莉和蔣鵬程，2021[18])。進一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融同樣能夠提高城市全要素生產率(袁徽文，2021)[19]和綠色全要素生產率(范欣和尹秋舒，2021)[20]。

數(shù)字金融能夠有效推動經濟高質量發(fā)展(何宏慶，2019)[21]。薛瑩和胡堅(2020)[22]提出將各類新興數(shù)字技術廣泛用于金融領域，提高資源配置效率和創(chuàng)新水平進而推動經濟高質量發(fā)展。結合現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融驅動經濟高質量發(fā)展主要有以下幾條途徑：數(shù)字金融可以通過緩解企業(yè)融資約束來提升區(qū)域創(chuàng)新水平和對外開放水平，進而促進高質量發(fā)展(藤磊和馬德功，2020)[23]；數(shù)字金融可以推動產業(yè)結構升級進而促進經濟高質量發(fā)展(王敏等，2021)[24]；數(shù)字金融能夠推動技術進步從而驅動經濟高質量發(fā)展(劉偉等，2021)[25]。上官緒明和葛斌華(2021)[26]也提出數(shù)字金融對經濟高質量發(fā)展具有顯著的直接促進效應及正向空間溢出效應。

產業(yè)結構優(yōu)化升級同樣能夠促進經濟高質量發(fā)展(劉琦莉等，2021)[27]。通常情況下，產業(yè)結構往往作為中介變量來推動經濟高質量發(fā)展。具體而言，綠色技術創(chuàng)新可以通過產業(yè)結構合理化與高級化進而促進經濟高質量發(fā)展(朱于珂等，2021)[28]；金融結構優(yōu)化也可以通過產業(yè)結構升級進而促進經濟高質量發(fā)展(魏文江和鐘春平，2021)[29]；產業(yè)結構升級還可以作為消費升級與經濟高質量發(fā)展之間的中介變量，即消費升級可以通過產業(yè)升級來影響經濟高質量發(fā)展(崔耕瑞，2021)[30]。同時馮珍等(2021)[31]研究發(fā)現(xiàn)產業(yè)結構合理化和高級化能夠顯著提高全要素生產率。隨后張慶君和黃玲(2021)[32]對數(shù)字普惠金融、產業(yè)結構與經濟高質量發(fā)展三者之間的關系進行了研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能顯著提高經濟發(fā)展速度，但對經濟發(fā)展質量的提升則表現(xiàn)出抑制作用。同時在中部地區(qū)數(shù)字普惠金融可以通過產業(yè)結構轉型升級來緩解普惠金融對經濟發(fā)展質量提升的抑制效應。

總結之前的研究發(fā)現(xiàn)，目前的研究方面主要集中在數(shù)字金融和高質量發(fā)展測度、數(shù)字金融促進產業(yè)結構升級以及推動高質量發(fā)展機理方面。同時也有研究發(fā)現(xiàn)，產業(yè)結構優(yōu)化與升級是實現(xiàn)高質量發(fā)展的重要途徑之一。然而，在定量分析方面，多數(shù)文獻選擇了線性模型，該方法忽略了不同數(shù)字金融發(fā)展水平與產業(yè)結構優(yōu)化效果對于高質量發(fā)展作用的異質性，進而得出對于高質量發(fā)展影響因素作用的錯誤估計。因此，本文引入半參數(shù)模型與參數(shù)模型進行對比，構建了半參數(shù)模型的效應測度方法，在此基礎上，綜合運用灰色關聯(lián)分析，從全國、區(qū)域兩個視角對中國數(shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化在高質量發(fā)展各個維度中的影響效應進行了動態(tài)分析，并對作用機制進行了實證分析與比較研究。

本文的主要貢獻在于：首先在高質量發(fā)展評價指標體系方面，綜合分析現(xiàn)有文獻的研究成果，從發(fā)展成果、發(fā)展質量和發(fā)展?jié)摿θ齻€維度來全面刻畫高質量發(fā)展的程度，文章的各項具體指標多以最終表征型數(shù)據(jù)為主。其次，本文在通常使用的參數(shù)模型中加入了半參數(shù)模型，并對二者進行了比較分析研究，在此之后采用了灰色關聯(lián)度分析，全面分析了不同時期及不同區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對于經濟高質量發(fā)展的動態(tài)作用機理。

二、指標選取及測度方法

(一)數(shù)字金融指標選取

本文選擇北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)作為度量數(shù)字金融發(fā)展水平的指標，該指數(shù)主要從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三個層面出發(fā)，可以在多個維度衡量數(shù)字金融發(fā)展的水平，具有相當?shù)目茖W性和可靠性，也是目前眾多學者所采用的數(shù)字金融指標數(shù)據(jù)。

(二)產業(yè)結構優(yōu)化效果的測度

借鑒劉強等(2021)[33]對產業(yè)結構優(yōu)化效果的測度方法，本文通過引入合理化(SR)、高級化(SH)、高新化(SN)以及生態(tài)化(SE)四個維度來綜合衡量產業(yè)結構的優(yōu)化效果(TSA)。

1.產業(yè)結構合理化反映了產業(yè)之間的協(xié)調程度，同時還反映了資源的投入與產出效應。泰爾指數(shù)通常用來衡量區(qū)域內或變量間的不平衡程度，本文借鑒干春暉等(2011)[34]的作法，將泰爾指數(shù)稍作變化，即可用來度量產業(yè)結構合理化(SR)。公式如下：

其中，TL是泰爾指數(shù)，即泰爾熵，代表產業(yè)結構的合理化，為負向指標，均衡狀態(tài)時，TL=0，TL值越大表明產業(yè)結構不合理程度越嚴重，Y代表產值，L代表就業(yè)人數(shù)，下標i代表第一、第二、第三產業(yè)。

2.產業(yè)結構高級化主要度量三個方面，首先是對產業(yè)結構升級程度的衡量，即對產業(yè)結構從第一產業(yè)向第二產業(yè)、繼而向第三產業(yè)演進過程的度量(付凌暉，2010)[35]。其次是產業(yè)結構由勞動密集型向著資本密集型，繼而向技術和知識密集型產業(yè)演進過程的度量(干春暉等，2011)[34]。最后是對產業(yè)鏈升級程度的度量，即從制造初級產品的產業(yè)過渡到制造中間產品的產業(yè)，演進到生產最終產品的產業(yè)(劉偉等，2008)[36]。在產業(yè)結構高級化的測度方法上本文借鑒付凌暉(2010)[35]的夾角余弦法，具體公式為：

其中，θ1代表第一產業(yè)向第二、第三產業(yè)的升級效應，θ1=π-μ1-μ2；θ2代表第二產業(yè)向第三產業(yè)的升級效應，θ1=π/2-σ1。產業(yè)結構高級化水平SH=θ1+θ2，用來度量產業(yè)結構的高級化水平，該值為正向指標，值越大說明高級化水平越高。

3.產業(yè)結構高新化指標重點度量在產業(yè)結構優(yōu)化中，科技即高新技術產業(yè)的作用效果，借鑒劉強(2021)[33]對高新化指標的測度方法，采用全社會固定資產投資總額中科學研究及技術服務投資占比來代表產業(yè)高新化程度(SN)，該指標為正向指標，數(shù)值越大說明產業(yè)高新化程度越高。

4.產業(yè)結構生態(tài)化指標(SE)的加入可以更加全面地度量產業(yè)結構優(yōu)化的效果，該指標將生態(tài)環(huán)境保護考慮到產業(yè)結構優(yōu)化中，采用單位GDP能耗來度量生態(tài)化效果，數(shù)值越小說明產業(yè)生態(tài)化水平越高。

最后，采用幾何平均法計算得出產業(yè)結構綜合優(yōu)化效果(TSA)的測算指標：

(三)高質量發(fā)展的測度

高質量發(fā)展的出發(fā)點是轉變經濟發(fā)展方式，促進經濟可持續(xù)發(fā)展。在提升高質量發(fā)展的過程中需要以可持續(xù)發(fā)展和綠色發(fā)展理念為導向；以產業(yè)結構優(yōu)化，創(chuàng)新驅動發(fā)展為途徑；以外部政策為依托；以創(chuàng)新綠色發(fā)展理念為內生驅動；以提高人民的福祉、滿足人民對美好生活的向往為目標。本文在借鑒和學習了之前學者們的研究后，構建了一套由發(fā)展成果、發(fā)展質量和發(fā)展?jié)摿θ缶S度為基礎的指標體系。其中發(fā)展成果從經濟、社會、生態(tài)角度衡量了經濟發(fā)展所帶來的各項經濟效益；發(fā)展質量主要從協(xié)調、效率、穩(wěn)定三個角度來測度經濟發(fā)展的質量；發(fā)展?jié)摿σ钥沙掷m(xù)發(fā)展理念為指導，通過度量驅動方式、資源水平和人力資本等方面，來衡量經濟能否持續(xù)健康發(fā)展。其中對部分指標做了一定的處理，均由原始數(shù)據(jù)計算得出。具體見表1。

在測度方法的選擇上，本文將高質量發(fā)展分為三個維度，分別對發(fā)展成果、發(fā)展質量和發(fā)展?jié)摿M行測度，方法選擇熵權topsis法進行測度分析，熵權topsis法相比于其他幾種測度方法來說具有三大優(yōu)勢，首先，熵權topsis法是topsis法與熵權法的結合，兼具二者優(yōu)點，完美地融合了科學性和客觀性。其次，熵權法本身是一種客觀賦權的方法，可以有效地消除主觀性，結果較為穩(wěn)定。再次，topsis法能夠給出各測度對象與最優(yōu)方案及最劣方案的距離，方便直觀，易于計算。以發(fā)展成果為例，熵權topsis法測算模型有如下幾個步驟：

設Xij(i=1，2，…，n，j=1，2，…，m；n=30，m=10)為i省市第j個指標的觀測數(shù)值，建立初始矩陣X：

(1)

首先，對初始矩陣X中各指標Xij作標準化處理，得到Yij，由于正向指標和負向指標所代表含義不同，故采取不同的算法進行數(shù)據(jù)標準化，詳見公式(2)、(3)：

(2)

(3)

其次，利用熵值法確定各指標權重，計算i省市在第j個指標上的指標比值pij與第j個指標的熵值eij(0≤eij≤1)，具體見公式(4)、(5)：

(4)

(5)

然后，確定權重系數(shù)，其中Wj為第j個指標的權重，具體見公式(6)：

(6)

確定權重系數(shù)之后，利用topsis法進行決策方案的選擇，進而建立共同富裕發(fā)展水平測度指標的加權矩陣Wj：

Wj=(rij)nm

(7)

其中：rij=Wj×Yij，令第j個指標在30省市中最大值和最小值分別用Q+j、Q-j來表示，并計算歐式距離D+i、D-i，詳見公式(8)、(9)：

(8)

(9)

之后，利用公式(10)計算相對接近度Ci：

(10)

其中，相對接近度Ci(0≤Ci≤1)值的大小反映了全國省際層面第i省市的高質量發(fā)展指數(shù)，Ci越接近1，說明省份i高質量發(fā)展水平越高。

三、數(shù)字金融、產業(yè)結構優(yōu)化對高質量發(fā)展的效應分析

(一)模型設定與數(shù)據(jù)說明

在探究數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展影響效應的過程中，本文發(fā)現(xiàn)各變量之間存在著顯著的非線性關系。因此為了更好地剖析并解釋數(shù)字金融、產業(yè)結構優(yōu)化對高質量發(fā)展的作用效果，本文將傳統(tǒng)的參數(shù)模型放寬到半參數(shù)模型，繼而構建了半參數(shù)回歸模型。以發(fā)展成果為例，半參數(shù)模型構建如下：

DAit=s(DFit)+α0+α1gdpit+α2urit+α3faiit+α4icit+α5fdiit+εit

(11)

DAit=f(TSAit)+β0+β1gdpit+β2urit+β3faiit+β4icit+β5fdiit+εit

(12)

其中，s(·)和f(·)為非參數(shù)光滑函數(shù)，αi和βi為線性部分的待估參數(shù)，其余部分為各類控制變量，εit為影響高質量發(fā)展變化的其他隨機因素?？紤]到模型估計的可識別性，本文假定光滑函數(shù)s(·)和f(·)的期望值為0。

在變量的設定上，本文被解釋變量為中國經濟高質量發(fā)展指標下的三個維度目標，分別為發(fā)展成果(DA)、發(fā)展質量(DQ)、發(fā)展?jié)摿?DC)。核心解釋變量設定為數(shù)字金融發(fā)展水平(DF)和產業(yè)結構優(yōu)化效果(TSA)，通過研究并對比二者對經濟高質量發(fā)展的動態(tài)作用機理，考慮到變量間的內生性問題，本文選取了一系列控制變量，其中包括：

地區(qū)經濟發(fā)展水平(gdp)，地區(qū)經濟規(guī)模對該地區(qū)經濟高質量發(fā)展具有重要影響，經濟高質量發(fā)展往往基于良好的經濟基礎，而當經濟達到一定規(guī)模后，才有可能尋求發(fā)展方式的轉變；城鎮(zhèn)化率(ur)，用城鎮(zhèn)人口數(shù)量占總人數(shù)的比重來衡量，合適的城鎮(zhèn)化水平可以優(yōu)化鄉(xiāng)村資源配置，提高城市基礎設施建設并增加消費和投資對經濟增長的拉動作用，而過度的城鎮(zhèn)化也會對人口、環(huán)境等造成沖擊；固定資產投資水平(fai)，良好的資本吸引力可以更好地吸引資本投入，拉動經濟增長，進而促進高質量發(fā)展，本文采用固定資產投資總額占GDP比重來衡量；基礎設施建設水平(ic)，基礎設施建設是經濟發(fā)展的基礎保障，也是實現(xiàn)高質量發(fā)展的必要條件，參考李曉龍(2021)的方法，用人均貨物周轉率來衡量地區(qū)基礎設施建設水平；外商投資水平(fdi)，增加投資會提高產出，激發(fā)經濟活力并促進經濟增長，本文采用外商投資總額占GDP的比重來衡量。詳情見描述性統(tǒng)計(表2)。

在數(shù)據(jù)和樣本選取方面，由于西藏及港澳臺數(shù)據(jù)嚴重缺失，為了研究的準確性，本文最終選取了全國30個省份的面板數(shù)據(jù)，時間跨度為2010-2020年。各項數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計局發(fā)布的地方統(tǒng)計年鑒、地方志和生態(tài)環(huán)境公報。

在進一步的探析中，本文發(fā)現(xiàn)變量間不存在顯著的線性或曲線變動趨勢(見圖1)，故不能直接采用線性或非線性的模型進行分析，更進一步探究發(fā)現(xiàn)，變量間的走勢呈現(xiàn)此起彼伏的態(tài)勢，存在內部的灰色關聯(lián)。因此本文利用灰色關聯(lián)分析法來對指標間的內在關聯(lián)性進行研究。具體地，將高質量發(fā)展下三個維度指標分別作為參考數(shù)據(jù)列，數(shù)字金融發(fā)展水平和產業(yè)結構優(yōu)化效果作為比較數(shù)據(jù)列，計算估值水準與各指標間關聯(lián)系數(shù)，進而得到灰色關聯(lián)度數(shù)值，以發(fā)展成果為例，具體公式如下：

圖1 變量趨勢圖(以2020年數(shù)據(jù)為例)

(13)

式中，ξi，k為xi對DAk在k點的關聯(lián)系數(shù)；|DAk-xi，k|為第k點DA與xi的絕對差；minimink|DAk-xi，k|為數(shù)列DA與數(shù)列xi在k點的二級最小差數(shù)絕對值；maximaxk|DAk-xi，k|為數(shù)列DA與數(shù)列xi在k點的二級最大差數(shù)絕對值，ρ為灰色分辨系數(shù)，取值在0-1之間，本文取值為0.5。

將各關聯(lián)系數(shù)代入公式(13)，計算出xi與DA的灰色關聯(lián)度ri，具體公式如下：

(14)

其中，k=1，2，3…30，表示30個地區(qū)；xi，k∈{DF1，k，TSA2，k}，表示數(shù)字金融發(fā)展水平和產業(yè)結構優(yōu)化效果。

(二)數(shù)字金融、產業(yè)結構優(yōu)化與高質量發(fā)展的動態(tài)演變

隨著區(qū)域經濟社會的快速發(fā)展，中國現(xiàn)行三大地帶的劃分已難以適應新形勢下統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展的要求，為了更直觀更合理地反映各個區(qū)域的各項基本情況以及適應各自經濟發(fā)展階段的基本特點，本文參考了劉勇(2005)[37]對全國“新三大地帶”的劃分方法，①具體分為東北及東部沿海、中部及近西部和遠西部地區(qū)。為了從時間維度上更好分析這三者的關系，本文探析了“新三大地帶”的數(shù)字金融、產業(yè)結構優(yōu)化與高質量發(fā)展的動態(tài)演變趨勢。

圖2(A)顯示了“新三大地帶”在樣本期內數(shù)字金融的變化趨勢，可以看出從2010年開始，全國數(shù)字金融總體發(fā)展良好，呈現(xiàn)穩(wěn)步提升態(tài)勢，表明中國經濟在進入新的發(fā)展階段以來，更加注重金融行業(yè)的健康發(fā)展，金融能夠更好地服務于實體經濟。同時從“新三大地帶”分組來看，東北及東部沿海地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平較高，中部及近西部地區(qū)次之，遠西部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平還有待提升。總體來看，三大地區(qū)之間差距較小，表明我國普惠數(shù)字金融發(fā)展較為平衡。

圖2 數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化演變趨勢圖

圖2(B)顯示了“新三大地帶”在樣本期內產業(yè)結構優(yōu)化效果的變化趨勢，整體而言，我國產業(yè)結構優(yōu)化效果在樣本期內沒有顯著的提升，總體呈現(xiàn)持平狀態(tài)，其中東北及東部沿海地區(qū)還出現(xiàn)了回落，而中部及近西部地區(qū)呈現(xiàn)緩慢上升態(tài)勢。三大地帶產業(yè)結構優(yōu)化水平存在差異，其中東北及東部沿海地區(qū)產業(yè)結構優(yōu)化水平最高，中部及近西部地區(qū)次之，但差距在逐年縮小，遠西部地區(qū)產業(yè)結構優(yōu)化水平較低，仍需繼續(xù)提升。

從整體來看，全國高質量發(fā)展各個維度的變化較為穩(wěn)定，新三大地帶的總體差距不大。其中發(fā)展成果維度水平較高并且總體呈現(xiàn)上升趨勢，但近年來發(fā)展有減緩的趨勢，表明我國經濟增速放緩對整體發(fā)展成果提升具有一定的影響，如圖3(A)所示。在發(fā)展成果維度中，東北及東部沿海地區(qū)發(fā)展水平最高，中部及近西部次之，遠西部地區(qū)從2012年來，發(fā)展迅速，曾一度接近中部地區(qū)水平。在發(fā)展質量這一維度上，如圖3(B)所示，東部及東部沿海地區(qū)總體上呈現(xiàn)出下降態(tài)勢，該情況在2018年后有所好轉。這一地帶大部分地區(qū)屬于我國經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，全國四大一線城市和三大城市群全部集中在這一地帶，但經濟高速增長的同時帶來了諸多不平衡不充分的問題。隨著經濟增長壓力的加劇，未來一段時間將會面臨更大的發(fā)展困境，因此需要轉變發(fā)展方式和思路，改變經濟增長的驅動方式，從傳統(tǒng)只重視經濟增長轉變到關注經濟發(fā)展質量上來。在經濟發(fā)展?jié)摿S度上，東北及東部沿海地區(qū)以及中部及近西部地區(qū)發(fā)展較為平穩(wěn)。而遠西部地區(qū)在發(fā)展?jié)摿S度上出現(xiàn)了較大波動，從2016年以來，呈現(xiàn)出強勁的增長勢頭。遠西部地區(qū)有著豐富的自然資源和未受到破壞的自然環(huán)境，為未來遠西部地區(qū)的發(fā)展提供了巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

圖3 高質量發(fā)展各維度動態(tài)演變圖

(三)基于全國維度的實證分析

為了探究我國數(shù)據(jù)金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展的作用機理，本文基于公式(11)和(12)對樣本期內的數(shù)據(jù)進行了實證檢驗，詳見表3。為了對比傳統(tǒng)參數(shù)模型和半參數(shù)模型所得結果的不同，本文同時進行了參數(shù)檢驗和半參數(shù)檢驗，具體地，Part(A)采用一般面板數(shù)據(jù)模型進行回歸，Part(B)采用半參數(shù)模型進行回歸。從模型的擬合程度來看，半參數(shù)模型得出的整體效果顯著優(yōu)于一般面板回歸模型，說明本文采用的半參數(shù)模型是科學且合理的。

1.發(fā)展成果維度的比較分析

由表3的檢驗結果可以看出，首先參數(shù)部分顯示來看，兩項核心解釋變量均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，但數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化對發(fā)展成果指標產生了截然相反的作用，數(shù)字金融發(fā)展能顯著提高經濟發(fā)展成果，而產業(yè)結構優(yōu)化卻對經濟發(fā)展成果提高產生了負向的作用。再看半參數(shù)部分，檢驗結果同樣高度顯著，具體如圖4所示，數(shù)字金融發(fā)展整體上對發(fā)展成果提高有著正向作用，并表現(xiàn)出破浪式上升的特點，說明數(shù)字金融的發(fā)展可以很好地帶動當?shù)氐慕洕l(fā)展，由于數(shù)字金融的普惠性特點可以讓金融服務更加惠及到各個階層的人群，因此數(shù)字金融發(fā)展可以更加有利地完善社會保障制度，從而提高經濟發(fā)展成果。此外，控制變量均通過顯著性檢驗，其中外商投資水平的正向作用強度最大。

圖4 數(shù)字金融與高質量發(fā)展各維度指標

另一方面，如圖5所示，在前期產業(yè)結構優(yōu)化對發(fā)展成果提高產生了抑制作用，隨后該作用得到緩解?？赡茉蚴沁^早地進行產業(yè)結構升級會對部分地區(qū)傳統(tǒng)的經濟結構造成破壞，因此影響到經濟發(fā)展及社會保障體系。此時，在控制變量中，除基礎設施建設外，其余變量均可有效促進發(fā)展成果提高，且外商投資水平的促進作用最大。

圖5 產業(yè)結構優(yōu)化與高質量發(fā)展各維度指標

2.發(fā)展質量維度的比較分析

如表3所示，在參數(shù)部分，兩項核心解釋變量均在1%的置信水平下高度顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展和產業(yè)結構優(yōu)化均可以顯著促進經濟質量的提升，但二者對經濟發(fā)展質量的提升效果遠不如對提高經濟發(fā)展成果那樣明顯。半參數(shù)部分顯示，核心解釋變量均高度顯著，如圖4所示，數(shù)字金融發(fā)展對發(fā)展質量的提升起到一定的正向促進作用，但趨勢較為平坦，總體呈現(xiàn)平穩(wěn)上升態(tài)勢。從構建的指標體系來看，發(fā)展質量維度更加關注到發(fā)展的協(xié)調性、平衡性及穩(wěn)定性等，金融借助數(shù)字化技術可以更好地做到金融普惠，在一定程度上解決了發(fā)展不均衡的問題，數(shù)字金融可以更好地規(guī)范金融業(yè)的發(fā)展，防范各類金融風險，增加經濟的穩(wěn)定性?？刂谱兞恐?，除城鎮(zhèn)化水平外，其他變量都通過了顯著性檢驗，其中固定資產投資水平對發(fā)展質量的拉動作用最強，而外商投資水平對經濟發(fā)展質量產生了負向影響。

另一外面，如圖5所示，產業(yè)結構優(yōu)化與經濟發(fā)展質量呈現(xiàn)明顯的非線性關系，產業(yè)結構優(yōu)化初期對發(fā)展質量產生抑制作用，到中后期開始對經濟增長質量產生較強的促進作用。整體上產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展質量提升有正向作用。說明產業(yè)結構優(yōu)化對經濟增長質量的提升是一個長期過程，在前期可能會出現(xiàn)抑制的情況，但總體來看，產業(yè)結構優(yōu)化對經濟增長質量提升會起到正向促進作用?？刂谱兞烤ㄟ^顯著性檢驗，從檢驗結果來看，固定資產投資水平在發(fā)展質量的促進作用中強度最大，外商投資水平對發(fā)展質量提升起到負向作用。

3.發(fā)展?jié)摿S度的比較分析

表3顯示，在參數(shù)部分，兩項核心解釋變量均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，其中數(shù)字金融與發(fā)展?jié)摿Χ叱尸F(xiàn)負相關關系，表明數(shù)字金融發(fā)展對經濟發(fā)展?jié)摿μ嵘a生了顯著的抑制作用，而產業(yè)結構優(yōu)化與發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)出顯著的正相關關系，表明產業(yè)結構優(yōu)化可以有效提高經濟發(fā)展?jié)摿?。在半參?shù)部分，核心解釋變量均通過檢驗。數(shù)字金融發(fā)展對經濟發(fā)展?jié)摿Ξa生了明顯的抑制作用，如圖4所示，二者存在明顯的非線性關系，呈現(xiàn)出波浪式下滑，并且該抑制作用在后期尤為強烈，表現(xiàn)出斷崖式下滑態(tài)勢?？赡苁且驗閿?shù)字金融的快速發(fā)展，改變了企業(yè)的傳統(tǒng)融資方式，融資的便利化和資金的充裕反而降低了企業(yè)的研發(fā)能力，造成了資源的浪費和效率的下降，進而對該地區(qū)創(chuàng)新驅動和資源使用產生不利影響。在控制變量中，城鎮(zhèn)化水平和外商投資水平未通過顯著性檢驗。

表3 全樣本參數(shù)模型和非參數(shù)模型回歸結果

另一方面，如圖5所示，產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展?jié)摿Φ奶岣咝Ч@著，從圖中曲線可以看出，該曲線呈現(xiàn)波浪式上升，在后期效果尤為強烈。表明產業(yè)結構優(yōu)化可以有效促進經濟發(fā)展?jié)摿Φ奶嵘a業(yè)結構的優(yōu)化升級可以改變傳統(tǒng)的經濟發(fā)展方式，轉為以創(chuàng)新驅動的發(fā)展方式，使得經濟發(fā)展從外延式發(fā)展轉變?yōu)閮群桨l(fā)展，減少了資源過度利用的現(xiàn)象，對保護生態(tài)環(huán)境具有重要作用。

(四)基于區(qū)域視角的實證分析

為了更加系統(tǒng)地研究數(shù)字金融發(fā)展和產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展的作用，本文進一步對“新三大地帶”進行分組探討，逐一分析數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化對不同區(qū)域高質量發(fā)展作用的異質性。因篇幅所限，以下實證檢驗只展示半參數(shù)模型的回歸結果。

1.東北及東部沿海地帶的比較分析

表4展示了東北及東部沿海地區(qū)的檢驗結果，結果顯示，數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化均可影響高質量發(fā)展，二者呈現(xiàn)非線性關系且均在1%的顯著性水平下高度顯著。如圖6所示，數(shù)字金融的發(fā)展會顯著提高經濟發(fā)展成果和經濟發(fā)展質量，并且對經濟發(fā)展成果的提高效應更為明顯。此外，與高質量發(fā)展其他兩項維度不同，數(shù)字金融與經濟發(fā)展?jié)摿χg的作用效果并不明顯，總體呈現(xiàn)出波動態(tài)勢，在數(shù)字金融發(fā)展后期會對經濟發(fā)展?jié)摿Ξa生巨大抑制作用?？刂谱兞恐?，經濟發(fā)展水平和固定資產投資水平會明顯推動經濟高質量發(fā)展，外商投資水平與經濟發(fā)展成果和經濟發(fā)展質量表現(xiàn)出正相關關系，而與經濟發(fā)展?jié)摿χg呈現(xiàn)負相關關系。

表4 分樣本半參數(shù)模型回歸結果(東北及東部沿海)

圖6 數(shù)字金融與高質量發(fā)展各維度(東北及東部沿海)

如圖7所示，產業(yè)結構優(yōu)化與高質量發(fā)展之間展現(xiàn)出非線性關系，其中產業(yè)結構優(yōu)化會顯著提高經濟發(fā)展質量和經濟發(fā)展?jié)摿Γ撔尸F(xiàn)波浪式上升的特征，對經濟發(fā)展成果的影響效應呈現(xiàn)波動態(tài)勢并在后期生產抑制作用。

圖7 產業(yè)結構優(yōu)化與高質量發(fā)展各維度(東北及東部沿海)

2.中部及近西部地帶的比較分析

由表5的檢驗結果可知，同東北及東部地區(qū)一樣，數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化均能影響高質量發(fā)展，其中數(shù)字金融對發(fā)展成果和發(fā)展質量的作用效果均在1%的顯著性水平下通過檢驗，而對發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Ч麆t通過了5%的顯著性檢驗。具體如圖8所示，數(shù)字金融對經濟發(fā)展成果的正向作用緩慢提升，但在后期出現(xiàn)了抑制作用。而數(shù)字金融發(fā)展可以顯著提升經濟發(fā)展質量，這一作用效果持續(xù)在整個數(shù)字金融發(fā)展全過程。但在發(fā)展?jié)摿S度，數(shù)字金融和經濟發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)出負相關的關系，該效果持續(xù)到后期才得到轉變，開始正向作用于經濟發(fā)展?jié)摿Α?/p>

圖8 數(shù)字金融與高質量發(fā)展各維度(中部及近西部)

表5 分樣本半參數(shù)模型回歸結果(中部及近西部)

產業(yè)結構優(yōu)化對發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Чㄟ^了5%的顯著性檢驗，對發(fā)展成果和發(fā)展質量的作用效果也在10%的顯著性水平下通過檢驗。通過觀察變量間的波動趨勢可以看出，產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展成果和經濟發(fā)展質量的提高產生了抑制作用，但作用力度并不強烈，總體呈現(xiàn)平穩(wěn)下降趨勢。而產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Ч麆t展現(xiàn)出前期促進后期抑制的態(tài)勢(如圖9)。

圖9 產業(yè)結構優(yōu)化與高質量發(fā)展各維度(中部及近西部)

3.遠西部地帶的比較分析

遠西部地帶的檢驗結果和前兩個地帶截然不同，從檢驗結果來看，僅數(shù)字金融對發(fā)展質量的作用效果通過了10%的顯著性檢驗，表明在遠西部地區(qū)，數(shù)字金融的發(fā)展可以促進經濟質量的提升。其余變量間作用均未能通過檢驗，本文分析原因有兩點：其一是遠西部地區(qū)整體經濟發(fā)展水平、方式、結構等一系列條件均與其他地區(qū)有著很大區(qū)別，因此會產生不同的作用效果。其二是因為“新三大地帶”的劃分導致實證檢驗的樣本量不充足，不能較好反應出實際的情況。

(五)基于時間維度的實證分析

為了繼續(xù)探究數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化對高質量發(fā)展的動態(tài)影響過程，本文利用灰色關聯(lián)度分析來進一步檢驗，結合上文對灰色關聯(lián)分析法的說明，通過式(13)和(14)可以計算出數(shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對于經濟高質量發(fā)展的灰色關聯(lián)度，具體如圖10所示，整體而言，數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化在樣本期內對高質量發(fā)展各維度的影響呈波動式變化。

圖10 灰色關聯(lián)度變動趨勢圖

具體來看，在發(fā)展成果特征中，產業(yè)結構優(yōu)化對發(fā)展成果的影響程度總體高于數(shù)字金融發(fā)展，二者均呈現(xiàn)波動式上升，在2020年之后二者走勢趨于相似；在發(fā)展質量特征中，在2016年之前產業(yè)結構對經濟發(fā)展質量的影響效應要強于數(shù)字金融發(fā)展，在2016年之后則出現(xiàn)了相反的情況。數(shù)字金融發(fā)展水平的曲線總體呈現(xiàn)“W”走勢，并在2019年后持續(xù)上升，表明數(shù)字金融對經濟發(fā)展質量的正向影響效應逐漸增強；在發(fā)展?jié)摿μ卣髦校瑪?shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對發(fā)展?jié)摿Φ挠绊懶?014年后顯著增強，且數(shù)字金融發(fā)展曲線的增長勢頭高于產業(yè)結構優(yōu)化曲線，隨著時間的推移，二者對于發(fā)展?jié)摿Φ淖饔眯Ч呌谝恢拢€走勢更加平緩。

四、結論及建議

(一)研究結論

本文利用2010-2020年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，從發(fā)展成果、發(fā)展質量和發(fā)展?jié)摿θ齻€方面構建了中國經濟高質量發(fā)展評價指標體系，通過引入合理化、高級化、高新化及生態(tài)化指標，利用幾何平均法測度了產業(yè)結構優(yōu)化效果。實證檢驗部分在傳統(tǒng)參數(shù)模型中加入了半參數(shù)模型比對分析了數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展的影響效應，最后利用灰色關聯(lián)度法分析了二者對高質量發(fā)展影響作用的動態(tài)變化。由此本文得出以下研究結論：

1.從全國層面來看，數(shù)字金融發(fā)展和產業(yè)結構優(yōu)化均能對發(fā)展成果產生正向影響，但數(shù)字金融的拉動效應要顯著強于產業(yè)結構優(yōu)化，同時產業(yè)結構優(yōu)化水平在后期會對發(fā)展成果提高產生一定的抑制作用；在經濟發(fā)展質量上，與發(fā)展成果相似，二者均能對發(fā)展質量起到正向作用力，但數(shù)字金融的拉動作用稍弱；數(shù)字金融發(fā)展會對發(fā)展?jié)摿μ嵘a生抑制作用，產業(yè)結構優(yōu)化在初期對發(fā)展?jié)摿μ嵘睦瓌幼饔贸尸F(xiàn)波動式緩慢增長。

2.從區(qū)域層面來看，數(shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對于經濟高質量發(fā)展的作用效果存在地區(qū)差異。具體來看，在東北及東部沿海地帶，數(shù)字金融發(fā)展可以顯著提高經濟發(fā)展成果并提升經濟發(fā)展質量，但對經濟發(fā)展成果的正向影響更加明顯；在中部及近西部地帶，數(shù)字金融發(fā)展對經濟增長質量的提升效果顯著，而對經濟發(fā)展?jié)摿μ嵘龝a生抑制作用，對經濟發(fā)展成果的提高效果并不明顯，而產業(yè)結構優(yōu)化可以在一定程度上提升經濟發(fā)展?jié)摿?；在遠西部地區(qū)，數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化對該地區(qū)經濟高質量發(fā)展的拉動作用不明顯。

3.從時間維度來看，樣本期內，數(shù)字金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展的影響呈現(xiàn)出波動式變化。其中，產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展成果的影響要高于數(shù)字金融，但產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展成果的影響效應是負向影響，即產業(yè)結構優(yōu)化能顯著抑制經濟發(fā)展成果的提高；數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化均對經濟發(fā)展質量提升產生了正向推動作用，在2016年之前，產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展質量的影響要高于數(shù)字金融，2016年后數(shù)字金融對經濟發(fā)展質量的影響高于產業(yè)結構優(yōu)化；數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化對經濟發(fā)展?jié)摿Φ挠绊懛謩e在2014和2013年后出現(xiàn)了加強，隨后二者影響程度緩慢增強，經濟發(fā)展?jié)摿軘?shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化的雙重作用。

(二)啟示

上述結論對于數(shù)字金融與產業(yè)結構優(yōu)化如何促進經濟高質量發(fā)展具有重要的政策啟示：

1.研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展的非線性關系對未來的政策制定有著重要意義，說明二者對高質量發(fā)展在不同時期會產生不同的影響效果，同時效果的強弱也有所不同，在一定時期內甚至會產生抑制作用。因此需要政府采取靈活的政策方針，政策制定應該具備時效性，并采取全方位一體化的政策效應監(jiān)測系統(tǒng)，對政策實施的前中后期都要監(jiān)測與調整，只有平衡的、適時的發(fā)展方式才能有效推動經濟高質量發(fā)展。

2.為了適應數(shù)字金融的快速發(fā)展，政府需要關注金融風險的可控性，要通過建立一整套完善的數(shù)字金融法律法規(guī)制度對數(shù)字金融發(fā)展進行適度監(jiān)管，并完善數(shù)字金融征信體系，最大化保障數(shù)字金融良好健康的發(fā)展。需要注意的是，政府在對數(shù)字金融進行監(jiān)管的同時，也要尊重金融市場的發(fā)展規(guī)律，避免過度干涉市場，保持市場的主要驅動作用和政府的引導支持作用。

3.政府要把握數(shù)字金融的核心價值，發(fā)揮數(shù)字金融的普惠屬性，合理配置金融資源，防范各類披著數(shù)字技術外衣的資本扭曲其配置過程，加劇資源分配的不公平。要讓金融更好地服務于實體經濟和社會各個階層，最終實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展。

4.政府應該堅持推進產業(yè)結構優(yōu)化與升級，發(fā)揮產業(yè)結構對經濟高質量發(fā)展的推動作用。堅持創(chuàng)新驅動的發(fā)展戰(zhàn)略與產學研結合的戰(zhàn)略，加強科學技術研發(fā)水平，提高創(chuàng)新能力，加強產業(yè)結構高新化的提升；政府需要深度融合高新技術產業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)，并加大對第一、第二產業(yè)的技術支持，推進產業(yè)結構的合理化與高級化；同時需要進一步淘汰落后產能，大力發(fā)展高新技術產業(yè)與綠色產業(yè)。

5.數(shù)字金融和產業(yè)結構優(yōu)化對經濟高質量發(fā)展的影響效應均表現(xiàn)出顯著的區(qū)域異質性，因此，針對不同地區(qū)，政府應該實行差別化政策。對于東北及東部沿海地區(qū)，繼續(xù)發(fā)展數(shù)字金融，堅持產業(yè)結構優(yōu)化升級，而對于中部和西部地區(qū)，政府要加快數(shù)字金融基礎設施建設，依托人工智能、區(qū)塊鏈及大數(shù)據(jù)等新型信息技術手段，從深度和廣度上擴展數(shù)字金融的使用范圍，消除數(shù)字鴻溝。在投資方面需要謹慎結合當?shù)貙嶋H需求，避免資源浪費。中西部地區(qū)的產業(yè)結構優(yōu)化與升級需要循序漸進，不能一蹴而就，從當?shù)貙嶋H情況和傳統(tǒng)發(fā)展模式出發(fā)，科學、合理地實現(xiàn)產業(yè)結構的優(yōu)化。

注釋：

①新三大地帶劃分：東北及東部沿海具體包含：北京、天津、河北、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南。中部及近西部具體包含：山西、江西、安徽、河南、湖南、湖北、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏。遠西部具體包括：內蒙古、青海、新疆、西藏。