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瞭望观点

数字普惠金融对区域创新的影响分析

——以31个省面板数据为例

张婷婷 李 薇 刘 芳

一、前言异质性，从而为地区创新提供理论依据。

数字普惠金融概念在2016年杭州G20峰会上首次

提出，泛指一切通过数字金融服务促进普惠金融的行二、模型选取建立

动。数字普惠金融是在普惠金融基础上，运用大数据、（一）数据选取及变量定义

云计算等数字技术，以扩宽普惠金融的服务范围，提文中数字普惠金融发展指数来自北京大学数字金融研

高其可触达性，降低普惠金融服务的成本，使其更具究中心，各省专利授权数量来源于国家知识产权局，其余

有商业可持续性的新型金融业态。数字普惠金融在促数据来源于中国统计年鉴、国家统计局和各省统计年鉴。

进经济发展、缩小城乡差距、减少贫困、解决小微企区域创新水平（RI）。区域创新水平为本次研究的

业融资难问题、解决普惠金融“最后一公里”与商业可被解释变量。根据相关文献很多学者运用新产品销售

持续问题等多个方面上都有重要意义。同时，也有不少收入、专利授权申请量和RD经费投入来代表区域创

学者对如何推动创新水平进行研究，数字普惠金融有缓新的指标，本文综合考虑到新产品销售收入中现有统计

解融资约束、刺激市场消费和促进产业升级等作用，能数据不齐全，RD经费投入只能反映创新活动的资金

提高区域创新水平，所以大多数学者都以此作为研究目投入水平，专利申请量也只能反映社会经济中创新的活

标进行深入分析。本文选取我国2012—2021年间31个跃程度，最后综合各种因素选取了每万人专利授权量这

省（自治区、直辖市，港澳台除外）的面板数据作为研一指标来衡量区域创新水平。

究对象，在此基础上探讨数字普惠金融对区域创新的数字普惠金融发展总体水平即总指数（DFTI）为本

重要影响，进而揭示其在地区创新中的外溢作用及空间次研究的解释变量。

004环渤海经济瞭望

瞭望观点

影响创新水平的除了数字普惠金融外，还有其他相表1变量描述性统计

关变量也会影响创新水平。为了避免其他变量对区域创

变量名称均值标准差最小值最大值

新的影响，现将以下四个变量作为控制变量：金融发

展水平（FDL）、对外开放水平（OPD）、人力资本水平RI0.48335760.76890480.0008566.17275

（LHC）、科技支出水平（LSTE）。

（二）模型设定DFTI249.506687.8583761.47458.97

1.空间相关性

FDL3.4060941.1969541.578388.13103

在构建模型之前要使用莫兰指数检验是否具备

空间相关性，若具备关联性才可进一步进行空间计量OPD0.24071490.25143160.0071351.35797

分析。