吳 慧，上官緒明

（1.信陽農(nóng)林學(xué)院 財(cái)經(jīng)學(xué)院，河南 信陽 46400；2.信陽師范學(xué)院 商學(xué)院，河南 信陽 46400；3.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081）

一、引言

黃河流域在中國(guó)生態(tài)安全、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等方面具有重要地位，實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是化解中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的有效戰(zhàn)略。然而，過去粗放快速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式導(dǎo)致黃河流域生態(tài)安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的矛盾日益顯現(xiàn)，在新發(fā)展理念下，黃河流域人民對(duì)“綠水青山”和“金山銀山”的訴求不能有效滿足。堅(jiān)持保護(hù)生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙管齊下，推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展是新發(fā)展理念的內(nèi)生需求[1]。為此，推進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展已上升為國(guó)家戰(zhàn)略，成為黨中央工作的重點(diǎn)，如何有效推動(dòng)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，滿足人民對(duì)“兩山”的訴求，已是黨中央和黃河流域地方政府制定高質(zhì)量發(fā)展政策的重點(diǎn)。隨著區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、5G 等技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，中國(guó)金融業(yè)正進(jìn)入全新的數(shù)字化時(shí)代[2]。近年來，中國(guó)數(shù)字金融取得了快速發(fā)展，根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中報(bào)告，數(shù)字普惠金融指數(shù)在2011—2020 年期間年均增長(zhǎng)29.1%。依靠金融與技術(shù)的深度融合，具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的數(shù)字金融拓寬了金融服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的廣度和深度，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了重要?jiǎng)幽躘3-5]。在數(shù)字金融快速發(fā)展的背景下，既要留住“綠水青山”，還要?jiǎng)?chuàng)造“金山銀山”，新時(shí)代黨中央和黃河流域地方政府不僅需要考慮如何借助傳統(tǒng)金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，更需考慮數(shù)字金融的助推作用。

二、文獻(xiàn)評(píng)述與研究創(chuàng)新

自黃河流域上升為國(guó)家戰(zhàn)略后，學(xué)者們已經(jīng)探明了黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的必要性[6]、意義[7]及提升路徑[8]。孫繼瓊(2021)指出黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系經(jīng)歷了從“發(fā)展滯后”到“保護(hù)滯后”的轉(zhuǎn)變，耦合度呈現(xiàn)“先下降后上升”的演化態(tài)勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)度日益提升，呈現(xiàn)從“失調(diào)”向“協(xié)調(diào)”的轉(zhuǎn)變趨勢(shì)[9]。創(chuàng)新、生態(tài)保護(hù)及人民宜居等全流域統(tǒng)籌是推進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)在需要[10]，區(qū)域統(tǒng)一協(xié)調(diào)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的不可或缺條件[11]。當(dāng)前，黃河流域上、中、下游城市效率差異較小、無明顯趨勢(shì)[12]，且技術(shù)效率在持續(xù)改善[13]。為了實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展，劉建華等(2020)提出生態(tài)環(huán)境健康、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、人水和諧共生、人民生活幸福的協(xié)同推進(jìn)“四準(zhǔn)則”[14]。

文玉釗等(2021)指出新時(shí)代黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑是構(gòu)建開放新模式、打造現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，打造多層級(jí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，探索流域內(nèi)部多元化合作，強(qiáng)化黃河流域內(nèi)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系[15]。劉貝貝(2021)從科技創(chuàng)新基礎(chǔ)、科技創(chuàng)新投資、綠色科技創(chuàng)新成果三方面提出綠色科技創(chuàng)新在黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展國(guó)家戰(zhàn)略中的實(shí)現(xiàn)途徑[16]。劉琳軻等(2021)指出黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)其他經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略區(qū)域滯后和放緩，當(dāng)前黃河流域需以綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)先，引導(dǎo)區(qū)域聯(lián)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展[17]。師博等(2021)從生態(tài)環(huán)境、社會(huì)成果和發(fā)展基本面采用組合賦權(quán)的方式，發(fā)現(xiàn)黃河流域經(jīng)濟(jì)總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，但發(fā)展不平衡[18]。趙明亮等(2020)利用黃河流域65 個(gè)重點(diǎn)城市數(shù)據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，2011 年以來綠色全要素生產(chǎn)率普遍呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，提出加強(qiáng)金融服務(wù)水平是實(shí)現(xiàn)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑[19]。

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展離不開金融創(chuàng)新的支持[20]。具有天然普惠性的數(shù)字金融，可提高資源配置效率[21]實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)包容性高質(zhì)量發(fā)展。借助地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，汪亞楠等(2020)研究發(fā)現(xiàn)，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，數(shù)字金融的使用深度和覆蓋廣度作用效果顯著，但數(shù)字化程度不顯著，且存在區(qū)域異質(zhì)性[22]。目前，借助數(shù)字金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展還存在不少制約因素，如征信系統(tǒng)不完善和金融監(jiān)管不到位等問題[23]。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)在金融業(yè)的推廣和應(yīng)用，數(shù)字金融可實(shí)現(xiàn)綠色信貸[24]。

在中國(guó)數(shù)字金融快速發(fā)展的背景下，黃河流域發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略之后，雖然關(guān)于黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究已較豐富，但文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字金融推研效應(yīng)和機(jī)制的研究依然空白。接續(xù)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展如何借助數(shù)字金融這一新動(dòng)力，還需厘清其促進(jìn)效果、作用機(jī)制及解析其子維度促進(jìn)效應(yīng)的異質(zhì)性。文章邊際貢獻(xiàn)主要有三點(diǎn)：第一，詳細(xì)考察數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)；第二，首次深入考察數(shù)字金融的數(shù)字化支持服務(wù)程度、使用深度及覆蓋廣度助推黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性；第三，構(gòu)造了數(shù)字金融工具變量，使用兩階段最小二乘法，有效克服了數(shù)字金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的反向因果問題。

三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

1. 空間計(jì)量模型設(shè)定

數(shù)字金融具有空間溢出效應(yīng)，同時(shí)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在空間自相關(guān)，需借助空間計(jì)量模型檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的助推效應(yīng)。為了化解空間滯后模型或空間誤差模型對(duì)空間交互效應(yīng)考察不全面問題，文章借鑒上官緒明(2019)[25]的思路，采用空間Durbin 模型。同時(shí)，為了化解估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤問題，進(jìn)一步采用Wooldridge(2015)[26]建議的對(duì)數(shù)函數(shù)形式的模型減緩度量單位、偏態(tài)性、極端值及異方差等?；诖耍瑯?gòu)造基準(zhǔn)空間Durbin 模型(1)如下：

其中，gtfp表示黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，采用綠色全要素生產(chǎn)率衡量，t表示年份，i表示地區(qū)；df是數(shù)字金融指數(shù)，反映數(shù)字金融發(fā)展水平；W是地理距離空間權(quán)重，ρ 反映的是黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間自回歸系數(shù)，ν 是誤差項(xiàng)。同時(shí)控制了地區(qū)相關(guān)經(jīng)濟(jì)和城市特征變量X，以及城市固定效應(yīng)a和時(shí)間固定效應(yīng)γ，化解模型存在的遺漏變量和估計(jì)偏誤問題。

2. 變量與數(shù)據(jù)

（1） 被解釋變量

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(gtfp)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)通過構(gòu)建指標(biāo)體系、采用人均GDP 及綠色全要素生產(chǎn)率等方式衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，但還沒有達(dá)成共識(shí)。同時(shí)反映污染產(chǎn)出的減少和有效產(chǎn)出質(zhì)量增加的綠色全要素生產(chǎn)率符合新理念，文章參考上官緒明和葛斌華(2020)的做法[27]測(cè)度黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。具體測(cè)度過程中，資本投入?yún)⒖忌瞎倬w明(2016)的做法[28]，借助永續(xù)盤存法，將流量轉(zhuǎn)化為存量，能源投入借鑒林伯強(qiáng)(2003)的做法[29]，最后采用Malmquist-Luenberger 指數(shù)進(jìn)行測(cè)算。

（2） 核心解釋變量

數(shù)字金融(df)。中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)從使用深度、覆蓋廣度及數(shù)字支持服務(wù)三維度測(cè)度區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展水平，很好地反映了區(qū)域數(shù)據(jù)金融發(fā)展水平和趨勢(shì)[30]。基于此，文章采用中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為黃河流域地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的代理變量，并從覆蓋廣度(df1)、數(shù)字支持服務(wù)程度(df2)及使用深度(df3)三個(gè)子維度進(jìn)行詳細(xì)考察其異質(zhì)性①關(guān)于數(shù)字金融及其維度指標(biāo)的構(gòu)成與測(cè)度，來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中發(fā)布的報(bào)告，不再詳細(xì)報(bào)告。。

（3） 控制變量

為了緩解估計(jì)偏誤問題，實(shí)證檢驗(yàn)中還控制了反映城市特征和經(jīng)濟(jì)的相關(guān)變量。模型中添加的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式變量主要包括傳統(tǒng)金融發(fā)展水平(finance)、外商直接投資(fdi)及消費(fèi)水平(consume)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(industry)等影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要因素。同時(shí)，借鑒上官緒明和葛斌華(2020)[27]的做法，模型中添加基礎(chǔ)交通(traffic)、城市綠化率(green)、人口密度(popu)及信息化水平(info)等城市特征相關(guān)控制變量。

（4） 數(shù)據(jù)說明

根據(jù)《黃河文化百科全書》，黃河流域應(yīng)該包括9 個(gè)省的66 個(gè)地級(jí)以上城市，由于甘肅省的臨夏回族自治州和甘南藏族自治州，四川省的阿壩藏族羌族自治州，青海省的玉樹藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、海北藏族自治州、果洛藏族自治州、黃南藏族自治州及海南藏族自治州等9 個(gè)自治州數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，實(shí)證研究中將以上地區(qū)數(shù)據(jù)剔除。另外，由于2019年1 月萊蕪市才并入濟(jì)南市，所以仍將萊蕪市作為黃河流域的一個(gè)單獨(dú)地區(qū)增加到樣本中，同時(shí)，囿于數(shù)據(jù)收集的局限性，文章最終的樣本為2011—2019 年黃河流域的58 個(gè)地區(qū)，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，年鑒中不能直接獲取的數(shù)據(jù)，根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算得到②數(shù)據(jù)處理過程中還借助省級(jí)居民消費(fèi)水平指數(shù)(2011=100)對(duì)貨幣數(shù)值變量進(jìn)行平減，消除價(jià)格對(duì)其的影響，采用當(dāng)年匯率將實(shí)際利用外資額由美元轉(zhuǎn)換為人民幣。。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

1. 基于空間Durbin 模型的基準(zhǔn)回歸分析

表1 報(bào)告的是對(duì)基準(zhǔn)模型(1)進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，其中，第(1)列是沒有加控制變量的結(jié)果，第(2)列是添加了城市特征控制變量的結(jié)果，第(3)列是添加了經(jīng)濟(jì)相關(guān)控制變量的結(jié)果，第(4)列是同時(shí)添加了經(jīng)濟(jì)和城市相關(guān)控制變量的回歸結(jié)果。通過比較第(1)列~第(4)列的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著控制變量的加入，自變量對(duì)因變量的作用和效果也越來越顯著，可見前文分析的添加相關(guān)控制變量是合理的，有利于化解估計(jì)偏誤問題。表1 第(4)列的結(jié)果顯示，在1%顯著性水平下，空間自相關(guān)系數(shù)顯著為正，支持了黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在較強(qiáng)空間自相關(guān)的理論分析，也說明了選擇空間計(jì)量模型研究數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響是合理的。在1%顯著性水平下，數(shù)字金融發(fā)展水平每提升1%，黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提高0.042%，說明黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)字金融助推效應(yīng)顯著為正。數(shù)字金融的空間溢出效應(yīng)回歸系數(shù)顯著為正，即在5%顯著性水平下，在黃河流域地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展水平每提升1%可促進(jìn)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提高0.031%，說明隨著黃河流域數(shù)字金融發(fā)展水平的提升，數(shù)字金融的服務(wù)能力會(huì)輻射到鄰近地區(qū)，有利于鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

表1 空間Durbin 模型回歸結(jié)果

從經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)控制變量來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平在5%的顯著水平下對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有正向助推作用。10%的顯著水平下，外商直接投資對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有負(fù)效應(yīng)，這也驗(yàn)證了“污染天堂”的假設(shè)。消費(fèi)水平和傳統(tǒng)金融發(fā)展對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的助推效應(yīng)不顯著。可見，促進(jìn)黃河流域經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展，還需進(jìn)一步提高外資質(zhì)量、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。從城市特征相關(guān)控制變量來看，城市綠化和基礎(chǔ)交通在5%的顯著性水平下對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的助推效應(yīng)，在10%顯著性水平下，信息化也存在顯著的助推效應(yīng)，人口密度的助推效應(yīng)不顯著。故此，黃河流域通過優(yōu)化城市環(huán)境也是助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑之一。

由于空間計(jì)量模型中包括了空間交互項(xiàng)，模型中存在反饋效應(yīng)，LeSage&Pace(2014)[31]建議采用直接效應(yīng)和間接效應(yīng)（空間溢出效應(yīng)） 解析變量間的影響更加準(zhǔn)確。參考上官緒明和葛斌華(2020)[27]做法，將總效應(yīng)、直接效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)報(bào)告于表2。由表2 可知，數(shù)字金融促進(jìn)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)顯著為正，即在1%的顯著水平下，數(shù)字金融發(fā)展水平平均提高1%，本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平平均提升0.040%。在5%的顯著水平下，數(shù)字金融發(fā)展水平平均提高1%，可助推鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平平均上升0.028%，說明數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的空間溢出效應(yīng)。與點(diǎn)估計(jì)結(jié)果相比，雖然估計(jì)系數(shù)在顯著性和方向上具有一致性，但其估計(jì)系數(shù)值均有所下降，這也證實(shí)了LeSage&Pace(2014)[31]的觀點(diǎn)。

表2 空間Durbin 模型的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)及總效應(yīng)

2. 內(nèi)生性討論及工具變量估計(jì)

首先，數(shù)字金融影響黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量可能存在滯后效應(yīng)；其次，空間Durbin 模型(1)中雖然加入了相關(guān)經(jīng)濟(jì)和城市特征的控制變量，但是由于受到數(shù)據(jù)收集的限制，可能還存在遺漏影響黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的變量，從而造成模型設(shè)定偏誤，估計(jì)結(jié)果不可靠；再次，數(shù)字金融發(fā)展水平與黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間可能存在雙向因果關(guān)系，從而導(dǎo)致構(gòu)造的空間Durbin 模型(1)存在內(nèi)生性問題。為了化解內(nèi)生性導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的偏誤，首先采用數(shù)字金融滯后一期對(duì)Durbin 模型(1)再回歸，檢驗(yàn)數(shù)字金融滯后效應(yīng)對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。估計(jì)結(jié)果報(bào)告于表1 的第(5)列，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比，數(shù)字金融的系數(shù)及顯著性基本與當(dāng)期一致，說明滯后效應(yīng)不影響數(shù)字金融助推黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的估計(jì)結(jié)果；其次，借鑒易行健和周利(2018)的做法[32]，為更好解決數(shù)字金融變量導(dǎo)致模型的內(nèi)生性問題，構(gòu)建一個(gè)“Bartik instrument”工具變量，如式(2)，并使用兩階段最小二乘法再次進(jìn)行回歸，以化解內(nèi)生性帶來的估計(jì)偏誤問題。

式(2)中L.indexi，t為數(shù)字金融滯后一階的指數(shù)，D.indexi，t為在時(shí)間上一階差分的數(shù)字金融指數(shù)，數(shù)字金融發(fā)展水平的工具變量為二者的乘積。由表3 可知，第一階段中工具變量的估計(jì)系數(shù)顯著異于0，弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果也表明不存在弱工具變量問題。在工具變量解決了內(nèi)生性問題后，第二階段估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融助推黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的系數(shù)和顯著水平基本沒有變化，說明上述回歸結(jié)果具有可靠性。

表3 工具變量回歸結(jié)果

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保結(jié)果具有穩(wěn)健性，首先，在樣本數(shù)據(jù)中只保留地級(jí)市，回歸結(jié)果報(bào)告于表4 第(1)列。從直接效應(yīng)來看，數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響方向和大小與前文估計(jì)結(jié)果基本一致，數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的空間溢出效應(yīng)得到提升，但變化不顯著，可見城市規(guī)模對(duì)估計(jì)結(jié)果影響不大，全樣本估計(jì)得到的相關(guān)結(jié)論具有穩(wěn)健性；其次，剔除數(shù)字金融發(fā)展水平最低和最高的0.5%樣本，避免異常值產(chǎn)生估計(jì)偏誤問題，估計(jì)結(jié)果報(bào)告于表4 第(2)列，數(shù)字金融的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)均有所下降，但不顯著，同時(shí)，對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的方向和顯著性水平?jīng)]有變化，樣本異常值問題對(duì)前文回歸結(jié)論影響不顯著；再次，為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果對(duì)樣本數(shù)據(jù)的敏感性，采用自抽樣法(Bootstrap)對(duì)模型進(jìn)行再估計(jì)，表4第(3)列報(bào)告的是自抽樣1000 次的回歸結(jié)果，可見數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)變化不顯著。為了避免空間權(quán)重的選擇造成回歸結(jié)果有偏，基于相鄰空間權(quán)重對(duì)上文的三種穩(wěn)健檢驗(yàn)方法進(jìn)行再檢驗(yàn)，回歸結(jié)果報(bào)告于表4 第(4)~(6)列。與地理距離空間權(quán)重估計(jì)結(jié)果（表4 第(1)~(3)列） 相比發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的顯著性水平和大小均變化不顯著，說明空間權(quán)重的設(shè)定并未導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，也證明了前文的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、數(shù)字金融子維度對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的異質(zhì)性分析

為了探究黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是否受到數(shù)字金融的覆蓋廣度、數(shù)字化水平及使用深度等子維度異質(zhì)性的影響。表5是進(jìn)一步借助模型(1)深入討論數(shù)字金融子維度的異質(zhì)性促進(jìn)效應(yīng)。總體來看，黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平均受到數(shù)字金融子維度的助推，但效果存在異質(zhì)性。從直接效應(yīng)來看，在5%的顯著水平下，每提高1%的覆蓋廣度，可平均提高0.034%的黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；提高1%的數(shù)字支持服務(wù)程度，在1%的顯著水平下，可平均提高0.048%的黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；從統(tǒng)計(jì)上來看，黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平受到數(shù)字金融使用深度的影響不顯著。從空間溢出效應(yīng)來看，在10%的顯著水平下，每提高1%的覆蓋廣度，可平均提高0.017%的鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；在5%的顯著水平下，每提高1%的數(shù)字支持服務(wù)程度，可平均提高0.022%的鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；但是從統(tǒng)計(jì)上看，鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平受到使用深度的影響并不顯著。這表明隨著金融與科技的不斷結(jié)合和創(chuàng)新，人才、數(shù)字技術(shù)及資本等在黃河流域內(nèi)促進(jìn)了數(shù)字化的金融產(chǎn)品、服務(wù)流動(dòng)和共享，但是還處于起步階段，助推黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展深度和廣度不顯著。這主要是，相比較發(fā)達(dá)地區(qū)，黃河流域采用數(shù)字金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的使用深度明顯不足，這也是黃河流域數(shù)字金融的薄弱點(diǎn)，也是未來數(shù)字金融的重要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和發(fā)力點(diǎn)。

表5 數(shù)字金融子維度對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性回歸結(jié)果

六、主要結(jié)論與政策啟示

實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展，是化解新時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不充分和不平衡的戰(zhàn)略選擇。黃河流域地方政府如何發(fā)展高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)，不僅受到其經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的影響，也受到黃河流域金融創(chuàng)新水平的影響。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字金融助推黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展并進(jìn)，文章采用2011—2019 年間黃河流域9 省的58 個(gè)地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地考察了數(shù)字金融對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融顯著地促進(jìn)了黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字金融存在正向空間溢出效應(yīng)；進(jìn)一步異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融子維度發(fā)展都對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有提升效應(yīng)，但效果存在異質(zhì)性。黃河流域數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字支持服務(wù)程度每提高1%，對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接提升效應(yīng)是0.034%和0.048%。數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字支持服務(wù)程度的空間溢出效應(yīng)分別為0.017%和0.022%，說明隨著金融與科技的不斷融合和創(chuàng)新，數(shù)字化的金融產(chǎn)品和服務(wù)助推了黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，引導(dǎo)了黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展的新趨勢(shì)。而數(shù)字金融使用深度對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)雖然為正，但不顯著，說明數(shù)字金融的使用深度尚未能有效促進(jìn)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，是黃河流域數(shù)字金融的薄弱點(diǎn)。

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是黃河流域適應(yīng)新時(shí)代的主動(dòng)選擇，為了實(shí)現(xiàn)既要“金山銀山”，又要“綠水青山”的發(fā)展愿景，需引導(dǎo)黃河流域轉(zhuǎn)變和調(diào)整金融創(chuàng)新的相關(guān)政策?；谝陨辖Y(jié)論，提出如下建議：一是推進(jìn)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，大力破除無效供給，著力培育綠色金融，促進(jìn)新舊產(chǎn)業(yè)數(shù)字化接續(xù)轉(zhuǎn)換；二是營(yíng)造良好的金融環(huán)境，借助數(shù)字金融引導(dǎo)市場(chǎng)要素配置的機(jī)制，以金融創(chuàng)新糾正資源錯(cuò)配問題；三是推動(dòng)金融與科技的不斷融合和創(chuàng)新，創(chuàng)新數(shù)字金融產(chǎn)品，使其更好地服務(wù)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，特別是加強(qiáng)黃河流域數(shù)字金融的使用深度，使其有效促進(jìn)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；四是建立黃河流域數(shù)字金融服務(wù)協(xié)同機(jī)制，為綠色金融、綠色信貸等業(yè)務(wù)牽線搭橋，引導(dǎo)數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展項(xiàng)目對(duì)接，強(qiáng)化黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)字金融協(xié)同服務(wù)力度。