摘 要：技術(shù)進(jìn)步偏向不僅是影響要素收入分配的重要因素，而且還是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求，但現(xiàn)有文獻(xiàn)主要討論了技術(shù)進(jìn)步偏向的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，鮮有文獻(xiàn)從數(shù)字金融角度研究技術(shù)進(jìn)步偏向。從理論上構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步偏向的CES生產(chǎn)函數(shù)，分析發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步偏向會(huì)受到數(shù)字金融的影響。在此基礎(chǔ)上，計(jì)算出1869個(gè)縣域的技術(shù)進(jìn)步偏向指數(shù)，并采用SARAR模型探究了數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融及其各維度均會(huì)引致縣域技術(shù)進(jìn)步偏向于資本，數(shù)字金融的使用深度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響最大；縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不僅會(huì)影響數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度，而且還會(huì)改變數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的方向；在緩解了數(shù)字金融內(nèi)生性之后，數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的估計(jì)結(jié)果依然穩(wěn)??；數(shù)字金融會(huì)引致技術(shù)進(jìn)步偏向于資本，但其會(huì)受到初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。最后為促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)繁榮和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提出了三點(diǎn)政策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融 技術(shù)進(jìn)步偏向 縣域經(jīng)濟(jì) 初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

DOI：10.19592/j.cnki.scje.400627

JEL分類號(hào)：G32，E44，G00? ?中圖分類號(hào)：F832.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1000 - 6249（2023）04 - 063 - 18

一、引言

在G20大阪峰會(huì)上習(xí)近平同志指出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)也在重塑著世界經(jīng)濟(jì)和人類社會(huì)”。而數(shù)字金融則是推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素（潘爽等，2021）。數(shù)字金融在突破傳統(tǒng)金融空間地理位置（張勛等，2020）的同時(shí)也緩解了中小企業(yè)的融資約束（戰(zhàn)明華等，2020）、促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（楊偉中等，2020）。在中國(guó)由要素投入型增長(zhǎng)方式向自主創(chuàng)新型增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的攻堅(jiān)期，在資源配置過(guò)程中亟需發(fā)揮金融資本的作用，然而學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)的金融抑制排名一直被鎖定在前列（Allen et al.，2005），即中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展普遍面臨著傳統(tǒng)金融供給不足的現(xiàn)象（黃益平、陶坤玉，2019），這也從另一方面說(shuō)明了高風(fēng)險(xiǎn)、不確定性強(qiáng)的技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新更難以獲得傳統(tǒng)金融的支持。黨的十九屆六中全會(huì)提出了數(shù)字化的發(fā)展目標(biāo)，這為發(fā)展數(shù)字金融提供了契機(jī)。

技術(shù)進(jìn)步不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力，還是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。由內(nèi)生增長(zhǎng)理論可知，技術(shù)進(jìn)步不僅影響著經(jīng)濟(jì)增速，而且還影響著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量（孫學(xué)濤，2021）。但技術(shù)進(jìn)步對(duì)要素的影響會(huì)存在顯著的差異，即技術(shù)進(jìn)步的影響會(huì)呈現(xiàn)出非對(duì)稱性（陸雪琴、章上峰，2013），在現(xiàn)實(shí)生活中這種非對(duì)稱性表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步會(huì)提高經(jīng)濟(jì)體內(nèi)稀缺（或富裕）要素的效率。基于此，Hicks（1963）認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步具有偏向性，以David and Klundert（1965）和Acemoglu（2007）為代表的學(xué)者對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向理論進(jìn)一步拓展，認(rèn)為如果技術(shù)進(jìn)步能夠提高某種要素（X）相對(duì)于其他生產(chǎn)要素的邊際產(chǎn)出，則稱之為技術(shù)進(jìn)步偏向于X要素。隨后學(xué)者研究了技術(shù)進(jìn)步偏向?qū)?jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步偏向會(huì)影響收入在資本要素與勞動(dòng)要素之間的分配（潘爽等，2021），這種影響體現(xiàn)在技術(shù)進(jìn)步偏向資本會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)要素報(bào)酬的下降（王林輝、袁禮，2018）；部分學(xué)者還發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步偏向還會(huì)通過(guò)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（孫學(xué)濤，2021）的方式，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。既然技術(shù)進(jìn)步偏向?qū)κ杖敕峙浜徒?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有著重要的影響，那么哪些因素會(huì)影響技術(shù)進(jìn)步偏向？學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)金融是影響技術(shù)進(jìn)步偏向的重要因素（雷欽禮、李粵麟，2020），但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字金融是否會(huì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向產(chǎn)生影響也需要討論。

隨著數(shù)字金融的發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的推進(jìn)，學(xué)者也開始關(guān)注數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展能夠推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步（唐松等，2020）。但現(xiàn)有文獻(xiàn)主要討論的是數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系，然而技術(shù)進(jìn)步并非中性，即技術(shù)進(jìn)步是具有偏向性的。數(shù)字金融的發(fā)展不僅從供給側(cè)角度改善了經(jīng)濟(jì)體的資本要素供給方式，同時(shí)也因數(shù)字金融的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)體特別是縣域內(nèi)融資難融資貴的格局也得到了改善。由技術(shù)進(jìn)步偏向的要素規(guī)模效應(yīng)可知，隨著經(jīng)濟(jì)體內(nèi)資本要素投入的增加，經(jīng)濟(jì)體的技術(shù)進(jìn)步通過(guò)提高資本要素效率的方式提高了縣域整體的經(jīng)濟(jì)效率?；诖颂岢隽吮疚牡暮诵膯?wèn)題，數(shù)字金融的發(fā)展是否會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)體的技術(shù)進(jìn)步偏向產(chǎn)生影響？

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)基本達(dá)成共識(shí)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)離不開金融的支持（Rajan and Zingales，1998）。相關(guān)文獻(xiàn)通過(guò)研究也證實(shí)了，金融機(jī)構(gòu)識(shí)別出具備創(chuàng)新性的經(jīng)濟(jì)體，并通過(guò)多種方式向這些經(jīng)濟(jì)體提供資金支持（Levine，2005），以推動(dòng)其技術(shù)進(jìn)步（Anzoategui et al.，2019）的方式實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（楊偉中等，2020）。

作為互聯(lián)網(wǎng)與金融相融合的產(chǎn)物，數(shù)字金融，不僅具有金融的特性，而且還具有普惠性的特征和低成本的優(yōu)勢(shì)。數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)通過(guò)減少信息不對(duì)稱和優(yōu)化要素配置結(jié)構(gòu)的方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（楊偉中等，2020）。學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)體創(chuàng)新的方式推動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（潘爽等，2021），數(shù)字金融所具有的地理空間穿透性會(huì)降低金融業(yè)的空間摩擦，在一定程度上會(huì)使資本要素?cái)[脫了對(duì)空間的依賴，進(jìn)而為中小城市技術(shù)創(chuàng)新提供了豐富的資本要素（金環(huán)、于立宏，2021），使中小城市有機(jī)會(huì)將更多的資本要素投入到技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中（賈俊生、劉玉婷，2021），進(jìn)而促進(jìn)了中小城市的技術(shù)進(jìn)步（Demertzis et al.，2018）。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看，學(xué)者從理論和實(shí)證角度已經(jīng)證實(shí)了數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用，然而技術(shù)進(jìn)步并非中性（Acemoglu，2007）。

自Acemoglu（2002）闡釋了技術(shù)進(jìn)步偏向的內(nèi)生機(jī)制之后，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者從理論和實(shí)證角度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步偏向通過(guò)影響經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型（孫學(xué)濤，2021）、制造業(yè)價(jià)值鏈（杜傳忠、王夢(mèng)晨，2021）和環(huán)境質(zhì)量（王林輝等，2020），進(jìn)而推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)體高質(zhì)量發(fā)展。學(xué)者研究了技術(shù)進(jìn)步偏向?qū)?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響之后，也探討了技術(shù)進(jìn)步偏向的源泉，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和智能化（劉亮等，2020）等是影響技術(shù)進(jìn)步偏向的主要因素，通過(guò)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響因素的綜述發(fā)現(xiàn)改變要素配置結(jié)構(gòu)（或效率）的新模式是影響技術(shù)進(jìn)步偏向的重要因素。數(shù)字金融作為金融與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相融合的新模式，其發(fā)展會(huì)為經(jīng)濟(jì)體提供豐富的資本要素，由技術(shù)進(jìn)步偏向理論可知，與其他要素相比當(dāng)技術(shù)進(jìn)步更能夠提高某種要素的邊際產(chǎn)出時(shí)，則技術(shù)進(jìn)步就偏向該要素，因此本文猜想數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)使經(jīng)濟(jì)體的技術(shù)進(jìn)步偏向于資本要素。但數(shù)字金融發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向具體產(chǎn)生了怎樣的影響？以及數(shù)字金融發(fā)展對(duì)不同類型經(jīng)濟(jì)體技術(shù)進(jìn)步偏向的影響是否一致？從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看目前還沒(méi)有相關(guān)文獻(xiàn)直接討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向的關(guān)系。

通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的分析發(fā)現(xiàn)，關(guān)于數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向的文獻(xiàn)存在著以下可拓展之處。第一，研究視角方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響主要集中于討論傳統(tǒng)金融及其結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響，在中國(guó)數(shù)字金融迅速發(fā)展的時(shí)代背景下，本部分嘗試從數(shù)字金融角度討論技術(shù)進(jìn)步偏向的影響因素。第二，技術(shù)進(jìn)步偏向方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究技術(shù)進(jìn)步偏向時(shí)主要從部門角度討論技術(shù)進(jìn)步偏向，但技術(shù)進(jìn)步偏向不僅存在于部門之間，而且還存在于經(jīng)濟(jì)體之間，因此本文嘗試從經(jīng)濟(jì)體角度討論技術(shù)進(jìn)步偏向。第三，研究方法方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向時(shí)，忽視了經(jīng)濟(jì)體的初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此本文嘗試將縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平納入到計(jì)量模型內(nèi)討論數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。

三、理論分析

本部分嘗試將資本要素進(jìn)一步細(xì)分為傳統(tǒng)金融和數(shù)字金融，構(gòu)建包含數(shù)字金融的標(biāo)準(zhǔn)化CES函數(shù)，以探討數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系。假設(shè)縣域地區(qū)生產(chǎn)總值

[Y=πΓKKσ-1σ+1-πΓLLσ-1σσσ-1] （2）

由公式（2）可知，資本要素的邊際產(chǎn)出MPK和勞動(dòng)要素的邊際產(chǎn)出MPL分別表示為：

[MPK=αY1σ-1ΓKK-1σΓK] （3）

[MPL=1-αY1σ-1ΓLσ-1σL-1σ] （4）

根據(jù)技術(shù)進(jìn)步偏向的定義，并借鑒Acemoglu（2002）等學(xué)者的研究成果，技術(shù)進(jìn)步偏向的數(shù)學(xué)表達(dá)式可為：

[dtc=MPKMPL=π1-πΓKΓLσ-1σLK1σ] （5）

其中公式（5）內(nèi)的dtc表示技術(shù)進(jìn)步偏向，dtc＞0表示縣域經(jīng)濟(jì)會(huì)表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步偏向于資本，即縣域技術(shù)進(jìn)步偏向資本更能促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；dtc＜0表示縣域經(jīng)濟(jì)會(huì)表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步偏向于勞動(dòng)，即縣域技術(shù)進(jìn)步偏向勞動(dòng)更能促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；如果dtc=0表示縣域經(jīng)濟(jì)會(huì)表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步的無(wú)偏性，即縣域技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)要素和資本要素的影響無(wú)差異。

從理論上講，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向會(huì)產(chǎn)生兩方面的影響：一方面是數(shù)字金融會(huì)替代部分傳統(tǒng)金融，改善縣域經(jīng)濟(jì)體內(nèi)資本要素的投入結(jié)構(gòu)；另一方面是數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)降低資本要素的投入成本，進(jìn)而增加資本要素的投入，由要素邊際替代率可知，隨著資本要素投入的增加，勞動(dòng)要素的投入會(huì)逐漸減少。因此數(shù)字金融會(huì)對(duì)ΓK和ΓL產(chǎn)生差異化的影響，由內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步理論可知，技術(shù)進(jìn)步并不是外生決定的常數(shù)而是要素驅(qū)動(dòng)的內(nèi)生變量，即技術(shù)進(jìn)步也會(huì)受到要素的影響，假設(shè)ΓK和ΓL的提升一部分來(lái)自于數(shù)字金融的發(fā)展，另一部分來(lái)自于傳統(tǒng)金融與勞動(dòng)要素的投入。因此數(shù)字金融發(fā)展會(huì)通過(guò)影響傳統(tǒng)要素投入的方式影響產(chǎn)出，而數(shù)字金融對(duì)產(chǎn)出變化的影響會(huì)體現(xiàn)在數(shù)字金融對(duì)要素技術(shù)水平的影響上，據(jù)此借鑒Aghion et al.（2017）研究生產(chǎn)要素與產(chǎn)出關(guān)系的方法，嘗試構(gòu)建數(shù)字金融對(duì)要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)影響的理論模型為：

[Γi=01Xρjdi1ρ] （6）

公式（6）內(nèi)的[Γi]表示i要素的增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)，ρ表示數(shù)字金融資本對(duì)傳統(tǒng)金融資本和勞動(dòng)要素的替代參數(shù)，ρ≤1并且ρ≠0。[Xρj]表示為提高要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)而投入的要素，如果數(shù)字金融的資本要素投入能夠提高[Xρj]，則縣域經(jīng)濟(jì)體內(nèi)的傳統(tǒng)金融的資本要素和勞動(dòng)要素將被數(shù)字金融的資本要素所替代；如果數(shù)字金融的資本要素投入并不能提高[Xρj]，則縣域經(jīng)濟(jì)體內(nèi)的傳統(tǒng)金融資本要素和勞動(dòng)要素并不會(huì)被數(shù)字金融的資本要素所替代。即

[Xρj=K1或L? ? ?非數(shù)字金融資本K2? ? ? ? ? ? ?數(shù)字金融資本] （7）

公式（7）內(nèi)的K1和K2分別表示來(lái)自于傳統(tǒng)金融和數(shù)字金融的資本要素。由公式（7）可知，將資本要素進(jìn)一步分解為傳統(tǒng)金融和數(shù)字金融后，將公式（7）代入到公式（6）中，計(jì)算數(shù)字金融與要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)的關(guān)系，進(jìn)而數(shù)字金融與要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)的增長(zhǎng)率（ΓK和ΓL）的關(guān)系可以表示為將公式（7）代入到公式（6）并計(jì)算數(shù)字金融與要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)的增長(zhǎng)率的邏輯推導(dǎo)是數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，且經(jīng)濟(jì)學(xué)意義相對(duì)不大，故相關(guān)內(nèi)容未展示，只給出推導(dǎo)結(jié)果）：

[ΓK=βK1K1-ρK12+KρK111-ρK1] （8）

[ΓL=βLK1-ρK12+LρL1-ρL] （9）

其中公式（8）和（9）內(nèi)的[ρK1]表示數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)金融的替代參數(shù)，ρL表示數(shù)字金融對(duì)勞動(dòng)要素的替代參數(shù)，[βL]和[βK1]分別表示勞動(dòng)要素和來(lái)自傳統(tǒng)金融中的資本要素由于數(shù)字金融發(fā)展而提升（或下降）的份額。將公式（8）和（9）代入到公式（5）內(nèi)，則縣域技術(shù)進(jìn)步偏向可以表示為：

[dtc=MPKMPL=π1-π（βK1K1-ρK12+KρK11）1-ρK1（βLK1-ρK12+LρL）1-ρLσ-1σLK1σ] （10）

為了簡(jiǎn)化分析，令數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)金融和勞動(dòng)要素的替代參數(shù)無(wú)限趨近于0，即[lim ρK1→0]和[lim ρL→0]，則公式（10）可以表示為：

[dtc=MPKMPL=π1-πβK1K2+1βLK2+1σ-1σLK1σ] （11）

本文嘗試求解公式（10）中技術(shù)進(jìn)步偏向關(guān)于數(shù)字金融K2的偏導(dǎo)。由于求導(dǎo)過(guò)程為數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，且經(jīng)濟(jì)學(xué)意義相對(duì)不大，故本部分直接給出技術(shù)進(jìn)步偏向?qū)?shù)字金融K2的求導(dǎo)結(jié)果。

[?dtc?K2=π1-πLK1σσ-1σβK1K2+1βLK2+11σ×aβK1-βLβLK2+12b] （12）

由公式（1）可知1-π與π均大于零；由于要素之間的替代彈性小于零，則意味著公式（12）內(nèi)的a部分大于零，因此數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向的關(guān)系就與b部分有關(guān)。數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融雖然有區(qū)別，但數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融均屬于資本要素，因此相同條件下與勞動(dòng)要素相比，數(shù)字金融更容易改變傳統(tǒng)金融在縣域經(jīng)濟(jì)中的配置結(jié)構(gòu)，故[βK1>βL]。因此a部分與b部分均大于零，故[?dtc?K2>0]，即數(shù)字金融發(fā)展水平越高，則縣域經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步就越會(huì)偏向于資本；數(shù)字金融發(fā)展水平越低，則縣域經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步就越會(huì)偏向于勞動(dòng)。由以上理論分析可知，數(shù)字金融會(huì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向產(chǎn)生影響，即數(shù)字金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，其技術(shù)進(jìn)步會(huì)偏向于資本；反之則會(huì)偏向于勞動(dòng)。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選取

（1）技術(shù)進(jìn)步偏向測(cè)度

技術(shù)進(jìn)步偏向是指要素投入數(shù)量及結(jié)構(gòu)不變的情況下，由于技術(shù)進(jìn)步的存在，要素之間相對(duì)效率會(huì)發(fā)生變化（Acemoglu，2002）。學(xué)者將由技術(shù)進(jìn)步所引致要素效率的變化根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)分為哈羅德技術(shù)進(jìn)步偏向、希克斯技術(shù)進(jìn)步偏向和索羅技術(shù)進(jìn)步偏向。不同類型的技術(shù)進(jìn)步偏向，其定義并無(wú)本質(zhì)差異，只是前提假設(shè)條件不同（孫學(xué)濤，2021）。為了便于運(yùn)用數(shù)據(jù)測(cè)算技術(shù)進(jìn)步偏向，在Acemoglu（2002）研究成果的基礎(chǔ)上，Acemoglu（2007）、陸雪琴、章上峰（2013）等將公式（5）的技術(shù)進(jìn)步偏向測(cè)度方法進(jìn)一步化簡(jiǎn)，并定義為：

[BtHicks=σ-1σΓKt-ΓLt] （13）

其中公式（13）中的[σ]表示資本要素與勞動(dòng)要素之間的替代彈性。由公式（13）可知，測(cè)算縣域技術(shù)進(jìn)步偏向需要計(jì)算出[σ]、[ΓK]和[ΓL]。本部分嘗試借鑒León-Ledesma et al.（2009）等學(xué)者的研究方法，運(yùn)用Kmenta的方法計(jì)算勞動(dòng)要素和資本要素的替代彈性。第一步將CES生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文選取π/（1-π）時(shí)的產(chǎn)品產(chǎn)出Y0、勞動(dòng)要素投入L0、資本要素投入K0、勞動(dòng)要素價(jià)格ω0和資本要素價(jià)格γ0，并且要素投入與收入份額之間存在如下關(guān)系：π/（1-π）=γ0K0/ω0L0，在基準(zhǔn)點(diǎn)要素投入與其技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)之間存在如下關(guān)系：[ΓK0=Y0/CK0， ΓL0=Y0/CL0]，其中C表示效率參數(shù)。因此縣域在t期的產(chǎn)出與基準(zhǔn)點(diǎn)的要素投入之間存在著如下關(guān)系：

[ΓKt=ΓK0eγKt=Y0/CK0eγKt] （14）

[ΓLt=ΓL0eγLt=Y0/CL0eγLt] （15）

將時(shí)間變量引入到公式（2）中，同時(shí)將公式（14）和（15）代入到公式（2）內(nèi)，縣域t期的要素投入與產(chǎn)品產(chǎn)出之間的關(guān)系可以表示為：

[Yt=Y0πeγKtKtK0σ-1σ+1-πeγLtLtL0σ-1σσσ-1] （16）

將公式（16）兩邊在Kt=0處進(jìn)行二階泰勒展開，同時(shí)取對(duì)數(shù)可得：

[logYtY0LtL0=πl(wèi)ogKtK0LtL0+σ-1π1-π2σalogKtK0LtL02+πγK+（1-π）γLb t+σ-1π1-π2σγK-γL2c t2] （17）

根據(jù)2014年至2019年的縣域數(shù)據(jù)計(jì)算出公式（17）內(nèi)的π、a、b和c，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出π和σ。由于公式（17）內(nèi)涉及到縣域產(chǎn)品產(chǎn)出、資本要素投入和勞動(dòng)要素投入?？h域產(chǎn)品產(chǎn)出采用縣域地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)表示；資本要素投入采用縣域資本存量來(lái)表示，借鑒張軍等（2004）計(jì)算資本存量的方法，采用縣域固定資產(chǎn)投資與上一期縣域資本存量之和表示縣域資本存量，縣域初始資本存量按照資本產(chǎn)出比為3的假設(shè)由2013的地區(qū)生產(chǎn)總值估計(jì)2013年的縣域資本存量，其中縣域資本存量的折舊率選取9.6%；本文采用縣域內(nèi)年末單位從業(yè)人口數(shù)與鄉(xiāng)村從業(yè)人口數(shù)之和來(lái)表示勞動(dòng)要素。

由于本文計(jì)算的是2014年至2019縣域技術(shù)進(jìn)步偏向指數(shù)，因此本部分以2013年為基期，實(shí)證回歸可得：

[π=0.45738a=σ-1π（1-π）2σ=0.01703b=πγK+（1-π）γL=0.07823c=σ-1π（1-π）2σ（γK-γL）2=-0.01319] （18）

由公式（18）可以計(jì)算出σ=1.15906、γK=0.48382和γL=0.205521，進(jìn)而由公式（13）計(jì)算出縣域技術(shù)進(jìn)步偏向?yàn)锽t（Hicks）=0.0382。說(shuō)明縣域總體上為技術(shù)進(jìn)步偏向于資本。

為了簡(jiǎn)化技術(shù)進(jìn)步偏向的計(jì)算過(guò)程，本部分假設(shè)縣域內(nèi)的要素市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，縣域經(jīng)濟(jì)只投入資本和勞動(dòng)兩種要素，并且社會(huì)產(chǎn)出也只在勞動(dòng)和資本之間分配。因此縣域內(nèi)勞動(dòng)與資本的收入份額比也會(huì)等于其對(duì)應(yīng)要素的邊際產(chǎn)出比，即：

[St=γtKt?tLt=MPKtKtMPLtLt=π1-πΓKtKtΓLtLtσ-1σ] （19）

公式（19）內(nèi)的St表示資本要素與勞動(dòng)要素的收入份額比，其中勞動(dòng)要素收入份額采用全體居民收入與地區(qū)生產(chǎn)總值之比表示，資本要素收入份額為1減去勞動(dòng)要素收入份額。由公式（19）可以計(jì)算出勞動(dòng)和資本要素對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)分別為：

[ΓKtKtσ-1σ=St1-ππΓLtLtσ-1σΓLtLtσ-1σ=1Stπ1-πΓKtKtσ-1σ] （20）

由公式（20）可計(jì)算出勞動(dòng)和資本要素的增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)分別為：

[ΓKt=YtKtπσ1-σ1+1Stσ1-σΓLt=YtLt1-πσ1-σ1+Stσ1-σ] （21）

公式（21）右側(cè)部分均已知，因此可以計(jì)算出[ΓK]和[ΓL]。由于σ也已經(jīng)在公式（18）內(nèi)計(jì)算出來(lái)，因此可以計(jì)算出公式（13）的技術(shù)進(jìn)步偏向指數(shù)。

（2）數(shù)字金融及其維度的量化

本部分的核心解釋變量為數(shù)字金融指數(shù)及其各維度，數(shù)字金融數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)編制的數(shù)字金融指數(shù)，其不僅包含了數(shù)字金融指數(shù)（Index），而且還包含了數(shù)字金融覆蓋廣度（Index1）、使用深度（Index2）和服務(wù)程度（Index3）等三個(gè)維度。

（3）控制變量

為了準(zhǔn)確地分析數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響，借鑒張勛等（2020）、孫學(xué)濤（2021）等學(xué)者的研究成果，同時(shí)考慮到縣域樣本數(shù)據(jù)的可得性。本文在實(shí)證分析過(guò)程中加入了信息化水平（Phone）和人力資本（Student）等控制變量。信息化水平（Phone）表示信息化水平對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度；人力資本（Student）表示縣域內(nèi)人力資本水平對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度；城鎮(zhèn)化（Urbanize）表示勞動(dòng)要素由農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度；傳統(tǒng)金融水平（Deposit）表示傳統(tǒng)金融發(fā)展?fàn)顩r對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度；政府干預(yù)（Finance）表示政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度；企業(yè)發(fā)展（Industry）表示企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度；社會(huì)消費(fèi)（Consume）表示社會(huì)消費(fèi)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響程度。

（4）樣本說(shuō)明

本文基于縣域的數(shù)據(jù)研究數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系，考慮到縣域數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性，本文選取了中國(guó)1869個(gè)縣域的數(shù)據(jù)，縣域樣本和數(shù)字金融數(shù)據(jù)的處理方式如下。①由于本文研究的是以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為主的縣域經(jīng)濟(jì)，因此本文只包涵了縣和縣級(jí)市，沒(méi)有包涵區(qū)；由于西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故本文的樣本數(shù)據(jù)也沒(méi)有包涵西藏自治區(qū)的縣域樣本。②對(duì)數(shù)字金融數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，2014年數(shù)字金融僅有1754個(gè)縣域樣本數(shù)據(jù)，對(duì)于其余缺失樣本數(shù)據(jù)，本文以所屬城市數(shù)字金融數(shù)據(jù)來(lái)代替縣域數(shù)字金融數(shù)據(jù)。③將數(shù)字金融與縣域數(shù)據(jù)匹配，本文以縣域名稱為基準(zhǔn)同時(shí)考慮到數(shù)字金融的代碼，將數(shù)字金融數(shù)據(jù)庫(kù)與《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》中的縣域數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，最終形成了1869個(gè)縣域2014年至2019年的面板數(shù)據(jù)。數(shù)字金融及其各維度、技術(shù)進(jìn)步偏向以及控制變量的統(tǒng)計(jì)性描述如表1所示。

（5）數(shù)據(jù)中心化處理

由于本文在實(shí)證分析過(guò)程中還涉及到數(shù)字金融與地區(qū)生產(chǎn)總值的交互項(xiàng)，該交互項(xiàng)與數(shù)字金融變量之間可能會(huì)存在多重共線性問(wèn)題，因此需要對(duì)數(shù)字金融與地區(qū)生產(chǎn)總值的交互項(xiàng)進(jìn)行相應(yīng)處理。借鑒Robinson and Schumacker（2009）、李成友等（2021）等學(xué)者處理交互變量與單變量之間關(guān)系的方法，本文嘗試對(duì)數(shù)字金融與地區(qū)生產(chǎn)總值交互項(xiàng)進(jìn)行中心化處理，其處理過(guò)程為：本文分別對(duì)數(shù)字金融與地區(qū)生產(chǎn)總值求平均值；運(yùn)用數(shù)字金融（地區(qū)生產(chǎn)總值）的原始值減去數(shù)字金融（地區(qū)生產(chǎn)總值）的均值，得到數(shù)字金融（地區(qū)生產(chǎn)總值）的離差；最后將數(shù)字金融與地區(qū)生產(chǎn)總值的離差相乘得到中心化處理后的交互項(xiàng)。

（二）計(jì)量模型

由空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論可知，經(jīng)濟(jì)體之間的地理距離越近，經(jīng)濟(jì)體之間的空間聯(lián)系就越緊密。本文嘗試采用Morans I指數(shù)量化縣域數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間是否存在空間相關(guān)性，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

[Moran'sI=i=1nj=1nWij（Yi-Y）（Yj-Y）S2i=1nj=1nWij] （22）

其中公式（22）中的[S2=1ni=1n（Yi-Y）;Y=1ni=1nYi;Wij]表示空間權(quán)重矩陣，空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建是基于縣域的經(jīng)緯度運(yùn)用歐氏距離公式計(jì)算出縣域之間的距離，并以距離的倒數(shù)作為縣域之間的權(quán)重矩陣；Yi表示數(shù)字金融（技術(shù)進(jìn)步偏向）；n表示縣域總數(shù)；i表示縣域。

在識(shí)別出縣域經(jīng)濟(jì)體之間存在空間相關(guān)性之后，需要采用空間計(jì)量模型討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系。由于縣域經(jīng)濟(jì)體的空間自回歸項(xiàng)和誤差項(xiàng)會(huì)同時(shí)存在，而現(xiàn)有模型主要采用兩個(gè)不同的模型討論兩者之間的關(guān)系，而SARAR模型能夠同時(shí)討論空間自回歸項(xiàng)和誤差項(xiàng)。因此本文嘗試采用SARAR模型分析數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

[Y=ρWY+Xβ+μ] （23）

[μ=λWμ+ε] （24）

公式（23）和（24）內(nèi)的β表示空間自回歸的估計(jì)系數(shù)，Y表示技術(shù)進(jìn)步偏向，X表示影響技術(shù)進(jìn)步偏向的解釋變量，λ表示空間誤差因素對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響，ε表示空間擾動(dòng)項(xiàng)，μ表示空間誤差項(xiàng)。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

運(yùn)用空間計(jì)量模型討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間關(guān)系前，還需要檢驗(yàn)其空間相關(guān)性。借鑒崔華泰（2019）等學(xué)者的研究方法，本文采用Morans I指數(shù)檢驗(yàn)數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向的空間相關(guān)性。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表2可知數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向的Morans I指數(shù)均為正，說(shuō)明縣域之間的數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向均表現(xiàn)為高高聚集和低低聚集，即數(shù)字金融指數(shù)較高（技術(shù)進(jìn)步偏向資本）與數(shù)字金融指數(shù)較高（技術(shù)進(jìn)步偏向資本）的縣域聚集，數(shù)字金融指數(shù)較低（技術(shù)進(jìn)步偏向勞動(dòng)）與數(shù)字金融指數(shù)較低（技術(shù)進(jìn)步偏向勞動(dòng)）的縣域聚集。因此，在討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間關(guān)系時(shí)，需要采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

為了探究數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系，本文嘗試采用2014年至2019年中國(guó)1869個(gè)縣域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但采用面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析之前，需要研究混合效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)哪種更適合討論數(shù)字金融與技術(shù)偏向之間的關(guān)系。通過(guò)BP檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)隨機(jī)效應(yīng)比混合效應(yīng)更適合討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系；Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)比隨機(jī)效應(yīng)更適合討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系。因此本文將固定效應(yīng)引入到SARAR模型內(nèi)討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的關(guān)系。數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響具體如表3所示。

表3給出基于SARAR模型分析的數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的估計(jì)結(jié)果，其中模型一至模型四分別為數(shù)字金融指數(shù)及其覆蓋廣度、使用深度和服務(wù)程度等三個(gè)維度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的分析具體如下：

第一，分析數(shù)字金融指數(shù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。由表3模型一的估計(jì)結(jié)果可知，數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響為正，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。說(shuō)明了數(shù)字金融發(fā)展水平越高的地區(qū)其技術(shù)進(jìn)步越會(huì)偏向于資本。其解釋為數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響主要表現(xiàn)為要素規(guī)模效應(yīng)和創(chuàng)新效率，其中要素規(guī)模效應(yīng)表現(xiàn)為數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)為縣域經(jīng)濟(jì)體提供豐富的資本要素，與勞動(dòng)要素相比技術(shù)進(jìn)步偏向資本要素更能夠提高其經(jīng)濟(jì)效率，進(jìn)而引致技術(shù)進(jìn)步以偏向資本要素為主；創(chuàng)新效應(yīng)表現(xiàn)為數(shù)字金融作為金融發(fā)展的一種新模式，它會(huì)通過(guò)降低信息不對(duì)稱的方式，拓寬實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資渠道（龐瑞芝、劉東閣，2022），從資本要素角度推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新研發(fā)，在數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)新研發(fā)影響的路徑下，技術(shù)進(jìn)步會(huì)更依賴于資本要素，即技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)為資本偏向型。

第二，分析數(shù)字金融各維度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。由表3模型二至模型四的估計(jì)結(jié)果可知，數(shù)字金融各維度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響均為正，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展會(huì)促進(jìn)縣域技術(shù)經(jīng)濟(jì)偏向于資本。通過(guò)對(duì)比數(shù)字金融各維度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用深度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的估計(jì)系數(shù)最大，數(shù)字金融覆蓋廣度的估計(jì)系數(shù)次之，數(shù)字金融服務(wù)程度的估計(jì)系數(shù)最小。說(shuō)明縣域數(shù)字金融使用深度的提升更能夠促進(jìn)其技術(shù)進(jìn)步偏向于資本，其解釋為數(shù)字金融使用深度越深則表示縣域經(jīng)濟(jì)與數(shù)字金融的融合程度就越深，這種融合程度的提升能夠提高縣域資本要素的效率，在要素規(guī)模效應(yīng)的作用下，縣域技術(shù)進(jìn)步會(huì)提高資本要素的效率，最終縣域經(jīng)濟(jì)體表現(xiàn)為資本偏向型技術(shù)進(jìn)步；數(shù)字金融服務(wù)程度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的估計(jì)系數(shù)最小是由于縣域內(nèi)數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施的普及程度還相對(duì)較低，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響還沒(méi)有體現(xiàn)出來(lái)，即數(shù)字金融服務(wù)程度對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響還受到抑制，這在一定程度上也說(shuō)明了數(shù)字金融未來(lái)仍然存在提升的空間。

第三，分析數(shù)字金融及其各維度的空間溢出效應(yīng)。由表3模型一至模型四的估計(jì)結(jié)果可知，空間計(jì)量模型的自回歸項(xiàng)（rho）和誤差項(xiàng)（lambda）的估計(jì)系數(shù)均為正，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向不僅會(huì)產(chǎn)生直接效應(yīng)，而且還會(huì)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，即數(shù)字金融發(fā)展在促進(jìn)本縣域技術(shù)進(jìn)步偏向于資本的同時(shí)也會(huì)促進(jìn)相鄰縣域的技術(shù)進(jìn)步偏向于資本。其解釋為一方面由于數(shù)字金融具有普惠性，這種普惠性主要表現(xiàn)為數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)突破金融服務(wù)的地域限制，使得數(shù)字金融能夠?qū)崿F(xiàn)跨地區(qū)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，從而影響了相鄰縣域的技術(shù)進(jìn)步偏向；另一方面某一地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)對(duì)相鄰縣域產(chǎn)生示范效應(yīng)，在示范效應(yīng)的作用下相鄰縣域也會(huì)采取相應(yīng)的政策措施支持其數(shù)字金融的發(fā)展，進(jìn)而引致了相鄰縣域技術(shù)進(jìn)步偏向于資本。

第四，分析控制變量對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。由表3的估計(jì)結(jié)果可以看出只有政府干預(yù)和社會(huì)消費(fèi)的估計(jì)系數(shù)不顯著；其余控制變量對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響均為正，且均通過(guò)了顯著性水平檢驗(yàn)。說(shuō)明縣域技術(shù)進(jìn)步偏向不僅會(huì)受到數(shù)字金融的影響，而且信息化水平和人力資本水平等也會(huì)對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向產(chǎn)生影響。

（三）進(jìn)一步討論

不同地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)存在著顯著的差異，并且這種差異還會(huì)體現(xiàn)在數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響過(guò)程中（He et al.，2020）。為了進(jìn)一步分析數(shù)字金融對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響，本部分嘗試將2013年縣域的地區(qū)生產(chǎn)總值與縣域數(shù)字金融的交互項(xiàng)納入到模型內(nèi)，討論數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響差異（孫學(xué)濤等，2022）。模型的其余設(shè)定與基準(zhǔn)回歸部分一致，考慮到縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的估計(jì)結(jié)果具體如表4所示。

表4給出了考慮到縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的數(shù)字金融對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向影響的估計(jì)結(jié)果。其中模型一至模型四分別為數(shù)字金融指數(shù)及其覆蓋廣度、使用深度和服務(wù)程度等三個(gè)維度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響，數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的分析具體如下：

第一，初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。由表4模型一的估計(jì)結(jié)果可以看出，初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響為正，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。說(shuō)明初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的縣域，其技術(shù)進(jìn)步越偏向于資本。可能的解釋一是同等條件下初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的縣域資本要素越豐富，根據(jù)比較優(yōu)勢(shì)理論，資本要素越豐富的地區(qū)技術(shù)進(jìn)步所提高的縣域資本要素效率就越高，則縣域經(jīng)濟(jì)整體的效率就會(huì)越高；二是初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的縣域，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越會(huì)偏向于資本密集型產(chǎn)業(yè)，這部分縣域更有動(dòng)力發(fā)展提高資本要素的技術(shù)，因此初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的縣域其技術(shù)進(jìn)步越會(huì)偏向于資本。

第二，數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。由表4的估計(jì)結(jié)果可以看出數(shù)字金融及其各維度對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響均為正，且均在5%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展會(huì)促進(jìn)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向于資本。將表4數(shù)字金融的估計(jì)系數(shù)與表3數(shù)字金融的估計(jì)系數(shù)進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，加入了數(shù)字金融與縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平交互項(xiàng)（下文簡(jiǎn)稱交互項(xiàng)）后，數(shù)字金融的估計(jì)系數(shù)變大。說(shuō)明如果不考慮縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，數(shù)字金融對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的影響將會(huì)被低估。其解釋為在討論數(shù)字金融對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響過(guò)程中如果忽視了縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，則數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)就會(huì)被影響縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的其他因素所稀釋，從而導(dǎo)致數(shù)字金融對(duì)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向的影響系數(shù)變小，因此數(shù)字金融的發(fā)展在一定程度上會(huì)受到縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響（孫學(xué)濤，2021）。

第三，數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的異質(zhì)性分析。由表4模型一的估計(jì)結(jié)果可以看出，交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)不同類型的縣域技術(shù)進(jìn)步偏向會(huì)產(chǎn)生顯著的差異，即考慮到縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展會(huì)促進(jìn)貧困縣域的技術(shù)進(jìn)步偏向于資本，但會(huì)引致富?？h域的技術(shù)進(jìn)步偏向于勞動(dòng)。其解釋為貧困縣域內(nèi)勞動(dòng)要素相對(duì)豐富，而資本要素要相對(duì)不足，在要素價(jià)格效應(yīng)的作用下，縣域技術(shù)進(jìn)步偏向資本要素比偏向勞動(dòng)要素更能夠提升縣域經(jīng)濟(jì)效率，因此貧困縣域內(nèi)技術(shù)進(jìn)步會(huì)偏向于資本要素；富?？h域內(nèi)資本要素相對(duì)充足，而勞動(dòng)要素相對(duì)不足，同樣在要素價(jià)格效應(yīng)的作用下，富?？h域技術(shù)進(jìn)步偏向勞動(dòng)要素比偏向資本要素更能夠提升其縣域經(jīng)濟(jì)效率。

（四）內(nèi)生性討論

本部分嘗試尋找數(shù)字金融的工具變量討論數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間的內(nèi)生性?，F(xiàn)有文獻(xiàn)在選取數(shù)字金融工具變量時(shí)分別采用與核心城市之間球面距離（張勛等，2020）、構(gòu)建Bartik工具變量以及距離變量與全國(guó)數(shù)字金融變量之積（強(qiáng)國(guó)令、商城，2022）等作為數(shù)字金融的工具變量，討論數(shù)字金融的內(nèi)生性。借鑒張勛等（2020）構(gòu)建工具變量的思路，本部嘗試運(yùn)用縣域與所屬省份的省會(huì)城市距離（以下簡(jiǎn)稱地理距離）作為工具變量，本文選取地理距離作為工具變量是因?yàn)榭h域受北京、天津和杭州等大城市的影響相對(duì)較小，反而更容易受省會(huì)城市的影響。因此本部分采用縣域與省會(huì)城市的距離作為工具變量，討論數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。為了避免過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，本部分還嘗試將Bartik工具變量作為縣域數(shù)字金融的工具變量，討論數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向影響的內(nèi)生性，估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5給出了選取地理距離和Bartik工具變量作為數(shù)字金融工具變量的估計(jì)結(jié)果。由表5工具變量的估計(jì)系數(shù)可以看出工具變量對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響為正，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，與基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果基本一致。將表5工具變量的系數(shù)與表3數(shù)字金融的系數(shù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)表5的估計(jì)系數(shù)小于表3的估計(jì)系數(shù)。說(shuō)明內(nèi)生性的存在會(huì)高估數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響。可能的解釋一是數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間存在相互影響，這種相互影響會(huì)導(dǎo)致數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的估計(jì)系數(shù)增大；二是測(cè)量誤差的存在，導(dǎo)致數(shù)字金融不僅與技術(shù)進(jìn)步偏向有關(guān)，而且還可能與其他控制變量有關(guān)，這種內(nèi)生性的存在也會(huì)導(dǎo)致估計(jì)的誤差，最終導(dǎo)致數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的估計(jì)系數(shù)增大。

六、結(jié)論

技術(shù)進(jìn)步偏向是影響要素收入分配和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素，鮮有文獻(xiàn)討論了哪些因素影響了技術(shù)進(jìn)步偏向。本文在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，以數(shù)字金融為切入點(diǎn)探討了技術(shù)進(jìn)步偏向的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：第一，中國(guó)縣域技術(shù)進(jìn)步總體上是偏向于資本要素；第二，數(shù)字金融與技術(shù)進(jìn)步偏向之間均存在顯著的空間相關(guān)性；第三，數(shù)字金融及其各維度發(fā)展會(huì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步偏向于資本要素，并且數(shù)字金融使用深度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響最大，數(shù)字金融服務(wù)程度對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響最??；第四，數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步偏向的影響還會(huì)受到縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響；第五，當(dāng)沒(méi)有考慮到縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展會(huì)促進(jìn)貧困（富裕）縣域技術(shù)進(jìn)步偏向于勞動(dòng)（資本），而當(dāng)考慮到縣域初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展會(huì)促進(jìn)貧困（富裕）縣域技術(shù)進(jìn)步偏向于資本（勞動(dòng)）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，為促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提出了三點(diǎn)政策建議。

第一，促進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展，推動(dòng)縣域技術(shù)進(jìn)步。在推動(dòng)縣域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步過(guò)程中應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字金融這種新模式的帶動(dòng)作用（張勛等，2020），矯正傳統(tǒng)資本要素配置過(guò)程中的扭曲現(xiàn)狀，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)體的技術(shù)進(jìn)步，最終推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?？h域數(shù)字金融對(duì)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響還沒(méi)有得到充分釋放，因此地方政府還應(yīng)該通過(guò)破除數(shù)字金融特別是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的壁壘，逐步完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中充分發(fā)揮數(shù)字金融的作用。

第二，營(yíng)造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，優(yōu)化區(qū)域結(jié)構(gòu)?？h域政府在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)代背景下應(yīng)該根據(jù)自身資源稟賦以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，制定符合自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字金融發(fā)展政策，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)I造良好發(fā)展環(huán)境。省級(jí)政府特別是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的省級(jí)政府，應(yīng)該主動(dòng)搭建貧困縣域與富?？h域溝通交流的平臺(tái)，以推動(dòng)縣域數(shù)字金融的交流合作；為了推動(dòng)數(shù)字金融特別是數(shù)字經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，國(guó)家也應(yīng)該積極為貧困縣域創(chuàng)造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的條件，因地制宜地支持縣域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

第三，重視空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展。縣域數(shù)字金融發(fā)展不僅會(huì)對(duì)本地區(qū)縣域技術(shù)進(jìn)步偏向產(chǎn)生影響，而且還會(huì)對(duì)相鄰縣域數(shù)字金融和技術(shù)進(jìn)步偏向產(chǎn)生影響。因此縣域政府在制定數(shù)字金融和技術(shù)進(jìn)步等相關(guān)政策時(shí)，不可片面地以追求本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo)，而忽視數(shù)字金融對(duì)相鄰縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。縣域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略應(yīng)該統(tǒng)籌考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，縣域政府在制定本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)目標(biāo)時(shí)，應(yīng)以區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展為最終目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

崔華泰，2019，“我國(guó)土地財(cái)政的影響因素及其溢出效應(yīng)研究”，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》，第8期，第92-110頁(yè)。

杜傳忠、王夢(mèng)晨，2021，“技能偏向型技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)制造業(yè)價(jià)值鏈攀升的影響研究——基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的視角”，《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》，第1期，第31-43頁(yè)。

強(qiáng)國(guó)令、商城，2022，“數(shù)字金融、家庭財(cái)富與共同富?！?，《南方經(jīng)濟(jì)》，第8期，第22-38頁(yè)。

黃益平、陶坤玉，2019，“中國(guó)的數(shù)字金融革命：發(fā)展、影響與監(jiān)管啟示”，《國(guó)際經(jīng)濟(jì)評(píng)論》，第6期，第24-35+5頁(yè)。

賈俊生、劉玉婷，2021，“數(shù)字金融、高管背景與企業(yè)創(chuàng)新——來(lái)自中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)”，《財(cái)貿(mào)研究》，第2期，第65-76+110頁(yè)。

雷欽禮、李粵麟，2020，“資本技能互補(bǔ)與技術(shù)進(jìn)步的技能偏向決定”，《統(tǒng)計(jì)研究》，第3期，第48-59頁(yè)。

李成友、孫濤、王碩，2021，“人口結(jié)構(gòu)紅利、財(cái)政支出偏向與中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距”，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》，第1期，第105-124頁(yè)。

龐瑞芝、劉東閣，2022，“數(shù)字化與創(chuàng)新之悖論：數(shù)字化是否促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新——基于開放式創(chuàng)新理論的解釋”，《南方經(jīng)濟(jì)》，第9期，第97-117頁(yè)。

劉亮、李廉水、程中華、劉軍，2020，“智能化如何影響技術(shù)進(jìn)步偏向？”，《研究與發(fā)展管理》，第4期，第1-11頁(yè)。

陸雪琴、章上峰，2013，“技術(shù)進(jìn)步偏向定義及其測(cè)度”，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》，第8期，第20-34頁(yè)。

潘爽、葉德珠、葉顯，2021，“數(shù)字金融普惠了嗎——來(lái)自城市創(chuàng)新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)”，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》，第3期，第101-111頁(yè)。

孫學(xué)濤，2021，“技術(shù)進(jìn)步對(duì)城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型影響研究，動(dòng)力、結(jié)構(gòu)與效應(yīng)”，《現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)）》，第4期，第51-66頁(yè)。

孫學(xué)濤、于婷、于法穩(wěn)，2022，“數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的影響——來(lái)自中國(guó)1869個(gè)縣域的證據(jù)”，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》，第2期，第76-93頁(yè)。

唐松、伍旭川、祝佳，2020，“數(shù)字金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——結(jié)構(gòu)特征、機(jī)制識(shí)別與金融監(jiān)管下的效應(yīng)差異”，《管理世界》，第5期，第52-66+9頁(yè)。

金環(huán)、于立宏，2021，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)、城市創(chuàng)新與區(qū)域收斂”，《南方經(jīng)濟(jì)》，第12期，第21-36頁(yè)。

王林輝、王輝、董直慶，2020，“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境質(zhì)量相容性政策條件——環(huán)境技術(shù)進(jìn)步方向視角下的政策偏向效應(yīng)檢驗(yàn)”，《管理世界》，第3期，第39-60頁(yè)。

王林輝、袁禮，2018，“有偏型技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和中國(guó)要素收入分配格局”，《經(jīng)濟(jì)研究》，第11期，第115-131頁(yè)。

楊偉中、余劍、李康，2020，“金融資源配置、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”，《金融研究》，第12期，第75-94頁(yè)。

戰(zhàn)明華、湯顏菲、李帥，2020，“數(shù)字金融發(fā)展、渠道效應(yīng)差異和貨幣政策傳導(dǎo)效果”，《經(jīng)濟(jì)研究》，第6期，第22-38頁(yè)。

張軍、吳桂英、張吉鵬，2004，“中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000”，《經(jīng)濟(jì)研究》，第10期，第35-44頁(yè)。

張勛、萬(wàn)廣華、吳海濤，2021，“縮小數(shù)字鴻溝：中國(guó)特色數(shù)字金融發(fā)展”，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》，第8期，第35-51頁(yè)。

張勛、楊桐、汪晨、萬(wàn)廣華，2020，“數(shù)字金融發(fā)展與居民消費(fèi)增長(zhǎng)：理論與中國(guó)實(shí)踐”，《管理世界》，第11期，第48-62頁(yè)。

Acemoglu， D.， 2007， “Equilibrium Bias of? Technology”， Econometrica， 75（5）：1371-1409.

Acemoglu， D.，2002， “Technical Change， Inequality， and the Labor Market.”，Journal of Economic Literature， 40（1）：7-72.

Aghion，P. ， Jones，B. F. and Jones，C. I. ，2017， “Artificial Intelligence and Economic Growth”，NBER Working Paper. 23928.

Allen，F(xiàn). ，Qian，J. and Qian，M.，2005， “Law， Finance，and Economic Growth in China”， Journal of Financial Economics， 77（1）：57-116.

Anzoategui， D.， Comin，D.，Gertler， M. and Martinez， J.， 2019，“Endogenous Technology Adoption and R&D as Sources of Business Cycle Persistence”， American Economic Journal-Macroeconomics， 11（3）：67-110.

David，P. A. and Klundert， T. ，1965，“Biased Efficeency Growth and Capital-Labor Substitution in the U.S.，1899-1960”， American Economic Review， 55（3），357-394.

Demertzis，M.，Merler，S. and Wolff，G. B. ，2018. “Capital Market Union and the Fintech Opportunity”， Journal of Financial Regulation， （4）：157-165.

He，G. J.， Xie，Y. and Zhang，B.，2020， “Expressways， GDP， and the Environment： The Case of China”， Journal of Development Economics， （145），102485.

Hicks， J. R. ， 1963， “The Theory of Wages”， London： Macmillan.

León-Ledesma，M. A.， Mcadam，P. and Willman，A.， 2010， “Identifying the Elasticity of Substitution with Biased Technical Change”， American Economic Review， 100（4）：1330-1357.

Levine， R.， 2005，“Finance and Growth： Theory and Evidence”， Handbook of Economic Growth，（1）： 865-934.

Rajan， R. and Zingales， L. ，1998， “ Financial Dependence and Growth”， American Economic Review， 88（3）：559-586.

Robinson， C. and Schumacker， R. E.，2009， “Interaction Effects： Centering， Variance Inflation Factor， and Interpretation Issues”， Multiple Linear Regression Viewpoints，35（1）：6-11.

How Does Digital Finance Affect Technological Progress Bias？

Sun Xuetao

Abstract： As human society enters a new digital era， digital finance is not only a major development direction of the world， but also regarded as a “new engine” of our country's economic development. On the one hand， digital finance has deepened the economic ties between regions， and on the other hand， it has promoted social and economic development and technological progress. However， the influence of the development of digital finance on the technological progress of different elements is significantly different， which has an impact on the regional technological progress bias. Technological progress bias is not only an important factor affecting factor income distribution， but also an inevitable requirement to promote high-quality economic development. However， the existing literature mainly discusses the economic effect of technological progress bias， and few literatures have studied the technological progress bias from the perspective of digital finance. This paper attempts to construct CES production function of technological progress bias， and theoretical analysis finds that technological progress bias will be affected by digital finance. On this basis， this paper calculates the technological progress bias of 1869 counties， and uses SARAR model to explore digital finance on the technological progress bias. The results show that digital finance and its various dimensions will lead to the bias of technological progress towards capital at county level， and the depth of digital finance has the greatest impact on the bias of technological progress. The initial level of county economic development will not only affect the degree of digital finance's influence on technological progress bias， but also change the direction of digital finance's influence on technological progress bias. After alleviating the endogeneity of digital finance， the estimation results of the bias of digital Finance on technological progress are still robust. This paper argues that digital finance will lead to technological progress in favor of capital， but will be affected by the initial level of economic development. Finally， three policy suggestions are put forward to promote the prosperity of digital economy and high-quality economic development.

Keywords： Digital Finance； Technological Progress Bias； County Economy； Initial Level of Economic Development

（責(zé)任編輯：柳陽(yáng)）

* 孫學(xué)濤，山東社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所，E-mail：sunxuetao2013@163.com，通訊地址：山東省濟(jì)南市市中區(qū)舜耕路56號(hào)，郵編：250002。感謝匿名審稿人的意見(jiàn)，作者文責(zé)自負(fù)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)的多途徑影響：時(shí)空規(guī)律、要素替代與效率提升”（72203212）；山東省博士后創(chuàng)新項(xiàng)目“高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)對(duì)農(nóng)地效率的影響機(jī)理與優(yōu)化路徑研究”（202102063）；2022年山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目“高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)對(duì)山東農(nóng)業(yè)的多途徑影響：要素替代與效率提升”（22DJJ22）；遼寧省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究課題“發(fā)展壯大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)推進(jìn)遼寧縣域高質(zhì)量發(fā)展研究”（2023LSLYBKT-101）。

1 由于后續(xù)計(jì)算均需要保留到小數(shù)點(diǎn)后四位，因此本部分保留到小數(shù)點(diǎn)后五位。