數字金融與經濟高質量發展：雙向賦能還是單向驅動

潘方卉 陳淼

摘? ?要：本文以中國30個省份為研究對象，應用耦合協調度模型考察數字金融與經濟高質量發展耦合協調時空演變特征，刻畫兩者相互影響、相互作用的典型事實后，構建空間聯立方程模型研究數字金融與經濟高質量發展的交互作用。研究發現：數字金融與經濟高質量發展存在耦合協調關系，時序演化上兩者耦合協調度呈現穩定上升趨勢，且表現出區域間的差異性和收斂性，但仍存在較大提升空間；空間演變上表現為明顯的“分散→聚集”特征。在本地內，數字金融與經濟高質量發展已形成雙向賦能的良性循環，數字金融賦能經濟高質量發展存在“中部＞西部＞東部”的強度差異，經濟高質量發展賦能數字金融的提質效應明顯高于增量效應。在鄰域內，僅存在著數字金融對經濟高質量發展的單向驅動作用，暫未實現雙向賦能。

關鍵詞：數字金融；經濟高質量發展；耦合協調；時空演變；空間交互效應

中圖分類號：F830? ?文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2024）02-0016-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.02.002

一、問題提出

黨的十九大正式提出中國經濟進入高質量發展階段，黨的二十大將實現高質量發展定義為中國式現代化的本質要求，實現經濟高質量發展正逐漸轉變為全面建成社會主義現代化強國戰略的核心要素。經濟高質量發展既在滿足本國人民美好生活需要、提升創新效率、優化經濟發展方式、推動人與自然和諧共生、擴大對外開放等方面發揮著積極作用，又能夠為推動全球經濟穩定與增長貢獻中國智慧與發展方案（張占斌和畢照卿，2022）[1]。

習近平總書記高度重視金融在經濟發展中的重要作用，巧妙地將金融和經濟比喻為血脈和肌體，為金融與經濟關系研究提供理論指引。兩者之間的關系一直是國內外學者關注的焦點，一些研究認為金融發展可以促進經濟增長（Bucci和Marsiglio，2019）[2]，反過來經濟增長也可以帶動金融發展（陳曉玲和張毅，2017）[3]，即金融發展與經濟增長之間存在雙向因果關系（莊毓敏等，2020）[4]。同時，由于研究對象和時間的差異，也有研究認為二者之間還未形成雙向促進關系（Sharma，2016）[5]。數字金融在數字技術支撐下表現出“低門檻、高效率、覆蓋廣”的優勢（Gabor和Brooks，2017）[6]，能夠發揮資源配置效應和普惠效應，推動經濟高質量發展（孟添和張恒龍，2022）[7]。因此，有必要在數字化快速發展背景下拓展金融與經濟的研究領域，探討數字金融與經濟高質量發展之間的雙向作用。

目前有關數字金融與經濟高質量發展之間關系的研究，主要集中于探尋數字金融對經濟高質量發展的單向影響，具體可以分為三類。第一類認為數字金融有助于促進經濟高質量發展，這種正向促進作用可以通過驅動創新創業（常建新等，2021）[8]、緩解融資約束（李夢雨等，2021）[9]、提升消費水平（薛秋童和封思賢，2022）[10]等渠道實現，并且市場化水平和財政支出水平對二者之間的關系起到調節作用（徐亞平等，2023；張珍花和楊朝暉，2022）[11，12]。第二類認為數字金融對經濟高質量發展存在非線性影響（陳惠中和趙景峰，2022）[13]，這種非線性關系會受到經濟開放程度、產業結構差異等因素的影響（李林漢和李建國，2022；徐偉呈和范愛軍，2022）[14，15]。第三類認為數字金融對經濟高質量發展的影響存在空間溢出效應，但是空間溢出效應的研究并沒有得到統一結論，例如：上官緒明和葛斌華（2021）[16]研究發現數字金融對經濟高質量發展具有顯著的正向空間溢出效應，而褚翠翠等（2021）[17]認為這種空間溢出效應為負向抑制。

關于數字金融與經濟高質量發展之間相互作用關系的研究文獻仍然較為少見，且現有研究主要關注二者之間的耦合協調關系。張恒等（2021）[18]研究發現中國數字普惠金融與區域經濟發展協調能力逐漸提升，楊孟陽和唐曉彬（2023）[19]則關注到京津冀地區數字金融與經濟高質量發展的耦合協調性。但是，大量研究表明金融與經濟增長之間存在著相互作用關系，郭四代和高靜（2016）[20]認為區域金融發展與區域經濟增長均能對雙方產生短期內的正響應，陽佳余和張少東（2018）[21]研究發現中國地區經濟增長和金融發展均存在顯著空間相關性，田新民和武曉婷（2019）[22]提出中國金融與實體經濟的協調度仍有較大提升空間，張芷若和谷國鋒（2020）[23]研究表明科技金融與區域經濟良性協同發展狀況初步顯現。另外，以往研究在探討數字金融對經濟高質量發展的影響時，為了保證研究結論的穩健性，也會充分考慮內生性問題，即經濟高質量發展對數字金融的反作用（牛麗娟，2023）[24]。

以往研究為本文奠定了基礎，但也存在著一定的不足：其一，現有研究大多關注數字金融如何影響經濟高質量發展，缺乏經濟高質量發展對數字金融的影響研究，忽略二者之間的雙向因果關系會導致估計結果的偏誤；其二，數字金融與經濟高質量發展的耦合協調性研究僅停留在特定區域的時序演變特征和空間相關性，無法全面反映數字金融與經濟高質量發展之間的時空關聯與演變特征；其三，關于數字金融與經濟高質量發展之間存在正向還是負向的空間溢出效應，仍然沒有得到統一結論。鑒于空間聯立方程模型不僅可以從空間視角探究經濟變量之間的相互作用關系，而且可以解決聯立性偏誤和遺漏變量引起的內生性問題（張可，2019）[25]，本文將從全國層面研究數字金融與經濟高質量發展耦合協調度的時空演變特征，同時基于空間聯立方程模型探究數字金融與經濟高質量發展之間的交互效應，旨在拓展金融與經濟相互關系的研究邊界，補充和豐富數字金融與經濟高質量發展關系研究的理論和方法，為新發展階段實現“數字金融驅動經濟高質量發展、經濟高質量發展促進數字金融發展”的雙向賦能提供現實指導。

本文的邊際貢獻有兩點：一是應用耦合協調原理，構建耦合度和耦合協調度模型，利用2012—2021年中國30個?。ㄗ灾螀^、直轄市，以下簡稱省份）面板數據，全面測度數字金融系統與經濟高質量發展系統的耦合協調度，從時空視角分析數字金融與經濟高質量發展耦合協調度的演變特征，描述數字金融和經濟高質量發展相互作用、相互影響的典型事實。二是應用空間聯立方程模型實證檢驗數字金融與經濟高質量發展的空間交互影響效應，著重探索數字金融與經濟高質量發展之間的空間溢出效應及其交互作用，并進一步分析數字金融對經濟高質量發展空間效應的區域異質性，以及經濟高質量發展對數字金融總指數和細分指數的空間效應差異。

二、研究設計

（一）研究方法

1. 熵值法。本文構建的經濟高質量發展評價體系圍繞創新發展、協調發展、綠色發展、開放發展、共享發展五個維度，其中每一維度由多個具體指標構成，因此，必須準確測度每個具體指標在綜合評價系統中的權重?？紤]到AHP層次分析法和專家打分法的主觀性較強，本文選用熵值法客觀賦權，確定每項具體指標的權重。熵值法主要根據指標間差異程度來確定權重，有效避免主觀性影響，具體過程如下：

第一步，指標的標準化處理：

[Yij=Xij-minXijmaxXij-minXij，Xij為正向指標maxXij-XijmaxXij-minXij，Xij為負向指標] （1）

其中，[i]表示省份，[j]表示測度指標，[Xij]表示初始指標數值，[Yij]表示標準化處理后的指標數值，[maxXij]和[minXij]分別表示[Xij]的最大值和最小值，計算得到歸一化矩陣[Y'=（Yij）m×n]。

第二步，計算各個指標[Yij]在經濟高質量發展水平評價中的比重[wij]，由此得到比重矩陣[W=（wij）m×n]：

[wij=Yiji=1mYij（j=1，2，…，n）] ? （2）

第三步，計算第[j]個指標的熵值[zj]：

[zj=-（1lnm）×i=1m（wijlnwij）（i=1，2，…，m）] ? ?（3）

第四步，計算第[j]個指標的差異系數[gj]，差異系數越大，表明這一指標對研究對象起到的作用越大：

[gj=1-zj（j=1，2，…，n）]? ? ? （4）

第五步，指標賦權，定義權重[pj]：

[pj=gjj=1ngj（j=1，2，…，n）] ? ? ? （5）

第六步，計算各省份的綜合得分[hqedi]：

[hqedi=j=1npj×Yij] ? ? ? ? ? ? （6）

[hqedi]越大表示該省份經濟高質量發展水平越高。

2. 耦合度模型和耦合協調度模型。耦合協調度是兩個系統之間相互作用和相互影響的程度，子系統之間的耦合度與耦合協調度是決定耦合系統演變的核心因素。本文為探索數字金融和經濟高質量發展的相互作用、相互影響程度，借鑒葛鵬飛等（2020）[26]的做法，建立數字金融—經濟高質量發展耦合協調度模型。

多個子系統的耦合度模型表示如下：

[CZ1，Z2，…，ZL=n×Z1Z2…ZLZ1+Z2+…+ZLL1L] （7）

其中，[L=1，2，…，M]代表系統的個數。由于本文涉及數字金融和經濟高質量發展兩個系統，故[L]取值為2。數字金融與經濟高質量發展構成的雙系統耦合度模型如下：

[Cab=2×ZaZbZa+Zb212] （8）

其中，[Cab]表示數字金融系統與經濟高質量發展系統的耦合值，取值為0～1，取值越大，表明兩個系統耦合水平越高。雖然使用耦合度模型可以識別數字金融與經濟高質量發展之間的相互作用程度，但數字金融與經濟高質量發展的推進在實踐中難以完全保持一致。當某個地區數字金融與經濟高質量發展的綜合評價值[Za]和[Zb]取值相近且較低時，使用耦合度判斷可能呈現較高值的“偽評價”結果（唐曉華等，2018）[27]，使得評價結果出現偏誤。因此，為準確地反映不同地區數字金融與經濟高質量發展的耦合協調水平，需進一步構建如下耦合協調度模型：

[Dab=Cab×Tab] ? ? ? ?（9）

[Tab=αZa+βZb] ? ? ? ? ? ?（10）

其中，[Dab]表示數字金融系統與經濟高質量發展系統的耦合協調度值，取值范圍為0～1，[Tab]為數字金融系統與經濟高質量發展系統的綜合評價指標，[α]和[β]分別為待定權重系數，滿足[α+β=1]的關系式。對于[α]和[β]的取值，需要充分考慮數字金融和經濟高質量發展的重要程度。結合中國金融和經濟長期發展的實踐關系，參考王裕瑾和李夢玉（2023）[28]的做法，本文令[α=β=0.5]，認為數字金融和經濟高質量發展同等重要，探索兩者的協同發展。

3. 空間聯立方程模型。為了驗證數字金融與經濟高質量發展可能存在的雙向因果關系，考察經濟高質量發展與數字金融的空間溢出效應及其交互作用，本文借鑒張可（2019）[25]的做法，選擇廣義嵌套空間模型構建空間聯立方程模型如下：

[hqedit=α+β1dfiit+η1i=1nwijhqedit+η2i=1nwijdfiit+β2i=1nXit+μi+ε] ? ? ? ?（11）

[dfiit=α+λ1hqedit+η3i=1nwijdfiit+η4i=1nwijhqedit+λ2i=1nZit+ξi+υ] ? ? ? ?（12）

式（11）和（12）分別表示經濟高質量發展方程和數字金融方程。其中，[i]和[t]分別表示地區和年份，[dfi]表示數字金融指數，[hqed]表示經濟高質量發展水平，[η]表示空間相關系數，用來測度數字金融和經濟高質量發展的空間溢出效應，[w]表示省份間的空間關系?？紤]到其他影響經濟高質量發展和數字金融的因素，故在經濟高質量發展方程中加入一組控制變量[X]，包括經濟發展水平、對外開放度、人力資本、研發投入強度。在數字金融方程中加入一組控制變量[Z]，包括經濟發展水平、城鎮化、互聯網發展水平、人口密度、市場化水平。用[μ]和[ξ]表示地區個體效應，[ε]和[υ]表示隨機擾動項。

（二）指標選取、數據來源、耦合類型劃分與變量選取

1. 指標選取及數據來源。（1）數字金融。對于數字金融的測度，主要有普惠金融調查統計中的數字金融指標、區域數字金融指數等方式。本文采取數字金融相關研究中應用廣泛的北京大學數字普惠金融指數，選取第四期（2011—2021年）中數字金融總指數（[dfi]）和細分指數（覆蓋廣度[cob]、使用深度[usd]以及數字化程度[dil]）衡量數字金融發展水平。鑒于覆蓋廣度主要體現賬戶的覆蓋率，使用深度體現的是數字金融發展的真正效果，數字化程度則是互聯網技術的集中體現（錢海章等，2020）[29]，因此，本文認為覆蓋廣度和使用深度指數分別是對數字金融發展的量與質的衡量。（2）經濟高質量發展。遵循經濟高質量發展的理論內涵，綜合考慮系統性和全面性原則，按照相關學科的基本原理要求，參考楊耀武和張平（2021）[30]在測度經濟高質量發展水平時選取的指標，從創新發展（[hqed1]）、協調發展（[hqed2]）、綠色發展（[hqed3]）、開放發展（[hqed4]）和共享發展（[hqed5]）五個維度選取52個具體指標綜合考察經濟高質量發展水平（見表1）。（3）數據來源。研究中所使用的原始數據來自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國能源統計年鑒》以及國家統計局、各省份統計局網站，評價指標體系中少量缺失數據采取線性插值的方法進行補齊。由于西藏自治區2015年以前數據缺失嚴重，港澳臺地區數據獲取難度較大，本次研究對象未涉及西藏以及港澳臺地區。

2. 耦合協調類型劃分。對于數字金融與經濟高質量發展的耦合協調狀況，本文參考楊孟陽和唐曉彬（2023）[19]的研究，采用均勻分布函數法將數字金融和經濟高質量發展耦合協調度劃分為10個等級，各等級的耦合協調度劃分區間與發展階段界定如表2所示。

3. 變量選取。關于數字金融發展水平（[dfi]）和經濟高質量發展水平（[hqed]），前文已進行詳細描述。為避免遺漏變量導致的偏差，考慮指標代表性和數據可得性，參考牛麗娟（2023）[24]、張鵬和于偉（2019）[31]的做法，選取一組影響經濟高質量發展和數字金融的控制變量。

經濟高質量發展方程中的控制變量包括：經濟發展水平（[pgdp]），通過各省份當年人均GDP與當年全國人均GDP之比衡量，GDP是考察經濟發展水平的重要指標，經濟高質量發展通常需要較高的國內生產總值水平；對外開放度（[ops]），通過進出口總額與GDP的比值衡量，對外開放度的提高有助于加強國際競爭力、促進技術創新和優化資源配置，對經濟高質量發展有積極影響；研發投入強度（[rdi]），高研發投入強度能夠提高新產品和技術的研發效率，改善市場環境以及提高產品質量和降低生產成本，進而促進經濟高質量發展；人力資本（[huma]），通過地區教育支出與財政預算內支出之比衡量，人力資本水平提升能夠提高勞動力素質、創新能力以及勞動生產率，產生技術進步效應，驅動經濟高質量發展水平提升。

數字金融方程中的控制變量包括：經濟發展水平（[pgdp]），經濟發展水平的提高通常伴隨著金融服務需求的增加；城鎮化（[urban]），通過地區城鎮人口與總人口的比值進行衡量，高城鎮化水平可以提供數字金融所需的資源并改善數字金融建設的市場環境；互聯網發展水平（[lid]），運用互聯網寬帶接入數與總人口的比值衡量，互聯網發展能夠提供數字化、智能化、網絡化的條件，推動數字金融業務的創新和應用；人口密度（[den]），通過地區每平方公里人口數衡量，人口密度的增加為數字金融發展提供更廣闊的市場，促進數字金融產品和服務的覆蓋面和使用率增加；市場化水平（[mar]），運用私營企業和個體就業人員數與總人口的比值進行衡量，市場化水平越高，營商環境越優化，為數字金融創新發展提供潛能。主要變量的描述性統計見表3。

三、時空演變格局分析

當前不平衡不充分的發展限制著人民對美好生活的向往，充分發揮經濟的肌體作用和金融的血脈作用，是立足中國實際、解決中國主要矛盾的重要方式。已有學者關注數字金融、經濟高質量發展自身的發展特征。對于數字金融，研究發現中國數字金融發展水平逐年提高，31個省份間存在差異、集聚與收斂特征。對于經濟高質量發展，從地級市、特定流域、城市群到七大區域，再到全國，均呈現出“水平不高，穩步前進”的趨勢，但經濟高質量發展不均衡問題十分突出（陳景華等，2020）[32]。要刻畫數字金融與經濟高質量發展的時空耦合特征，必須把握兩個系統各自的發展趨勢。

（一）數字金融與經濟高質量發展水平分析

1. 數字金融發展水平。如圖1所示，2012—2021年中國七大區域數字金融發展水平整體呈現出“階梯式”增長趨勢，主要形成包括增長期（2012—2015年）、平臺期（2015—2016年）、加速增長期（2016年—2021年）在內的三個發展階段。在增長期，七大區域發展速度差異不顯著，華東以外區域形成數字金融發展聚集區，數字普惠金融指數聚集在[200，225]。在平臺期，七大區域數字金融發展變化不大，基本維持在平行狀態。在加速增長期，全國數字金融發展水平加速增長，尤其是在2017年以后數字金融發展水平增速明顯快于增長期與平臺期，這與中國基礎設施建設加快、互聯網加速普及的物質基礎密不可分。

2. 經濟高質量發展水平。全國及七大區域2012—2021年經濟高質量發展水平的變化趨勢如圖2所示，主要呈現出以下四點規律：第一，各地區的經濟高質量發展水平整體呈上升趨勢，除華南和東北地區出現過小幅度下降外，其他地區均呈現持續上漲態勢。第二，各省份之間的經濟高質量發展水平存在顯著差異，華東地區在2016年以后始終處于七大區域之首，而西北地區的經濟高質量發展水平一直較為落后。第三，2017年之后七大區域經濟高質量發展水平開始呈現加速上升的趨勢，主要原因可能是黨的十九大提出“經濟高質量發展”，產生了顯著的政策性推動效應。第四，不同地區的經濟高質量發展速度存在差異，華東、華南、西南等地區相對其他地區發展更快。

（二）數字金融與經濟高質量發展水平耦合協調度的時空演變特征

1. 時序演變趨勢。時序演變是在縱向時間維度比較分析數字金融與經濟高質量發展耦合協調度的變化趨勢，利用耦合協調度模型對2012—2021年數字金融和經濟高質量發展耦合協調度進行測算，具體結果見表4。

整體來看，中國數字金融與經濟高質量發展耦合協調度呈現逐年遞增趨勢，由2012年的0.355提升至2021年的0.709，年均增長率為7.15%，表明數字金融與經濟高質量發展之間的耦合協調度在不斷提升，但仍存在較大提升空間。

分區域來看，華東和華北地區始終位于前兩位，均屬于初級協調（均值在0.60～0.69），而東北、西南和西北地區耦合協調度均低于全國平均水平，東北、華南、華中和西南地區屬于勉強協調（均值在0.50～0.59之間），西北地區仍處于瀕臨失調（均值為0.491），即數字金融與經濟高質量發展耦合協調水平在不同區域間存在著顯著的差異，區域發展不均衡特征明顯。從增長率來看，各大區域年均增長率排名較高的依次是西北（9.47%）、西南（9.1%）以及華中地區（8.12%），超過全國平均水平，其次是華南（6.81%）、東北（6.6%）以及華北地區（6.04%），年均增長率最低的是華東地區（5.98%）。在這種情境下，耦合協調度較高的地區往往表現出較低的增長率，而耦合協調度較低的地區則有較高的增長率，說明中國數字金融與經濟高質量發展耦合協調差距正在逐漸縮小，區域發展差異呈現出一定的收斂態勢。

分省份來看，僅北京進入高度協調期，屬于良好協調；上海、廣東、浙江、江蘇、天津和福建進入發展期，前三者屬于中級協調，后三者屬于初級協調階段；其余23個省份則仍處于過渡期，其中14個省份屬于勉強協調，9個省份屬于瀕臨失調，表現出經濟發達省份的耦合協調度較高的特征，而且省份間發展不平衡問題較為嚴重。從增長率來看，排名前5位的省份分別為貴州、青海、甘肅、云南和廣西，增長率后5位的省份為廣東、浙江、天津、北京和上海，表現出耦合協調水平越高（低）的省份增長速度越低（高）的特征。

2. 空間演變趨勢。鑒于2017年數字金融與經濟高質量發展耦合協調度由波動增長階段過渡到快速發展階段，本文分別選取2012年、2017年、2021年中國各省份耦合協調度為評價對象，描繪各省份耦合協調度空間分布，進而揭示數字金融和經濟高質量發展耦合協調度的空間分異特征，具體見圖3。

根據圖3可知，2012—2021年，數字金融與經濟高質量發展耦合協調度的空間演變具有明顯的“分散→聚集”特征。具體而言：2012年，中國有20個省份數字金融與經濟高質量發展耦合協調度處于可接受的失調期，7個省份處于過渡期，貴州和青海處于衰退期，僅北京處于發展期，耦合協調類型分布在從嚴重失調到初級協調的6個等級內，平均耦合等級4.05，七大區域的空間分布相對分散。2017年，北京以外的省份已進入過渡期或發展期，西北以外的地區空間分布相對聚集，空間分散程度縮小，空間聚集度加強，平均耦合等級6.53，新疆、甘肅、寧夏以外的27個省份基本實現數字金融與經濟高質量發展的協調發展。2021年，23個省份數字金融與經濟高質量發展耦合協調進入發展期，北京、上海等6個省份邁向高度協調期，僅新疆處于過渡期，但也基本實現了數字金融與經濟高質量發展的勉強協調，平均耦合等級提升至7.58，七大區域基本形成空間聚集分布，且呈現出“華東＞華北＞華中＞華南＞西南＞東北＞西北”的空間分布，北京、上海、廣東、重慶等省份數字金融與經濟高質量發展的耦合協調水平明顯高于區域內其他省份。

總體來看，自2012年以來，中國數字金融與經濟高質量發展耦合協調度的增長趨勢明顯，空間分布由最初的分散狀態逐漸向聚集狀態轉變，數字金融與經濟高質量發展相互促進、相互支撐的作用不斷提升，這正是數字經濟與實體經濟深度融合的體現。具體而言，首先，數字經濟驅動數字金融快速發展，隨著大數據、人工智能等技術的快速應用，數字經濟成為推動經濟增長的新動力（王亮和蔣依錚，2022）[33]，加速發展的數字經濟不斷夯實數據要素基礎和優化數據要素配置（李治國和王杰，2021）[34]，極大地推動了數字金融的快速發展。其次，經濟高質量發展水平快速提升，黨的十九大作出“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段”的重大論斷，促使各地區積極走高質量發展道路，不斷提升經濟高質量發展水平。最后，國家政策不斷推進數字經濟與實體經濟深度融合，進一步釋放數字紅利，暢通國內國際雙循環，構建現代產業體系，為數字金融與經濟高質量發展雙向賦能提供動力。

四、空間交互效應分析

數字金融能夠有效驅動經濟高質量發展，經濟高質量發展為數字金融發展提供支撐，兩者可能存在雙向因果關系?，F有文獻研究數字金融驅動經濟高質量發展時往往采取工具變量法解決內生性問題，同時傳統聯立方程模型難以估計可能存在的空間溢出效應，而以空間杜賓模型為代表的傳統空間計量模型雖能識別空間溢出效應的大小，但難以刻畫被解釋變量與解釋變量之間的交互影響。因此，本文采用空間聯立方程模型探究空間交互效應，既能避開變量間的內生性問題，又能識別出數字金融和經濟高質量發展之間的交互影響和空間溢出效應。

（一）空間相關性檢驗

應用空間聯立方程模型需要建立在空間自相關的基礎上，因此，需要考察變量之間的空間相關性。先基于各省份的社會經濟數據構建鄰接矩陣和經濟距離矩陣。具體地，鄰接矩陣依據地區[i]和地區[j]是否相鄰確定空間權重；經濟距離矩陣根據地區[i]和地區[j]人均GDP差值取絕對值的倒數確定空間權重，后續空間聯立分析所需的空間權重矩陣也據此設定。然后，計算數字金融和經濟高質量發展的空間Moran's I指數，結果如表5所示。由表5可知，在鄰接矩陣和經濟距離矩陣下，數字金融和經濟高質量發展均呈現出顯著的空間相關性，表明空間聯立方程模型分析有效，兩者的相互影響可能存在空間溢出效應。

（二）空間聯立分析

本文將采用廣義三階段空間最小二乘估計法（GS3SLS）來估計空間聯立方程模型。經濟高質量發展方程和數字金融方程的具體估計結果分別見表6和表7。

1. 數字金融對經濟高質量發展的影響結果分析。根據表6可知，在直接效應方面，無論是鄰接矩陣還是經濟距離矩陣，從全國到東部、中部以及西部地區①，數字金融對經濟高質量發展的估計系數基本在1%的水平下顯著為正，表明數字金融賦能經濟高質量發展。而這種正向賦能效應存在區域異質性，表現為“中部＞西部＞東部”的賦能強度差異。原因可能是：一方面，數字金融可以通過降低交易成本緩解金融排斥和融資約束問題，相比于東部地區，中西部地區的融資約束水平較高，因此，數字金融驅動經濟高質量發展的效應在中西部更加顯著；另一方面，相比于中部地區，西部地區存在著數字基礎設施較差、居民數字素養較低等問題，因此，數字金融驅動經濟高質量發展的效應在中部地區大于西部地區。

在空間效應方面，整體來看，鄰接矩陣和經濟距離矩陣都顯示，本地數字金融對鄰域經濟高質量發展呈現正向空間溢出作用，表現出“涓滴效應”，因此，數字金融在帶動區域經濟高質量發展、縮小經濟發展差異方面起到積極作用，有助于緩解中國經濟發展不平衡、不充分的問題。分區域來看，數字金融對經濟高質量發展的空間溢出效應存在明顯的區域異質性。首先，在使用鄰接矩陣時，東部地區數字金融驅動經濟高質量發展的空間溢出效應在5%水平上顯著為正，但是在使用經濟距離矩陣時，則不顯著?？赡艿脑蛟谟冢阂环矫?，東部地區作為中國經濟的重要發展極，鄰近地區企業都具備數字金融服務等創新技術支持，不僅在本地經濟活動中表現出較強的競爭力，同時擁有開發更大潛在市場的需求和更多與周邊企業交流合作的機會，區域間的經濟聯系和貿易往來比較緊密，因而數字金融對周邊經濟高質量發展的溢出效應顯著；另一方面，東部地區內部的經濟差距相對較小，往往有較高的經濟協同效應，因而在使用經濟距離矩陣時表現并不顯著。其次，中部地區數字金融對經濟高質量發展的空間溢出效應表現為使用鄰接矩陣時不顯著，使用經濟距離矩陣時在5%水平上顯著為負，可能的原因是中部地區正處于經濟快速發展時期，同質經濟體內部資源爭奪越發激烈，導致“虹吸效應”顯著。因此，中部地區數字金融對本地經濟高質量發展的正向影響效應最大，而對鄰近地區則表現出負向空間溢出效應。最后，西部地區數字金融對經濟高質量發展的空間溢出效應表現為顯著的正向賦能，可能的原因是西部地區相對落后，數字金融服務在經濟結構、營商環境和政策扶持等方面有一定傾向性，有助于促進西部地區經濟的持續增長和轉型升級，從而實現經濟高質量發展。同時，地理鄰接經濟體之間的空間溢出效應顯著低于同質經濟體之間的空間溢出效應，反映出成渝經濟圈帶動西部地區發展的作用明顯，契合中國近年來大力推進成渝地區雙城經濟圈建設的政策導向。

2. 經濟高質量發展對數字金融的影響結果分析。根據表7給出的數字金融方程估計結果，在直接效應方面，兩種空間權重矩陣下，經濟高質量發展對數字金融總指數的影響均在1%水平上為正，表明經濟高質量發展對數字金融起到積極推進作用。但是，經濟高質量發展對數字金融細分指標的影響存在一定差異，對使用深度的正向促進作用高于覆蓋廣度和數字化程度。原因可能是，經濟高質量發展不僅關注經濟總量的增加，更注重質的提升，而數字金融使用深度指數體現數字金融服務的質量，因此，經濟高質量發展必然會對該細分指數起到更加積極的促進作用。

在空間效應方面，兩種空間權重矩陣下經濟高質量發展對數字金融總指數、覆蓋廣度、數字化程度的空間溢出效應均表現為1%水平上的顯著抑制作用，表明本地經濟高質量發展水平會對鄰域數字金融發展產生抑制作用，經濟高質量發展高水平地區會吸引人才、企業、技術等資源聚集，產生“虹吸效應”。此外，在數字金融各維度的異質性分析中，經濟高質量發展對鄰域數字金融數字化程度的抑制作用高于覆蓋廣度和使用深度，表明各地區在數字化基礎設施建設中的資源競爭比較激烈。

五、結論與建議

（一）主要結論

本文基于2012—2021年中國30個省份的面板數據，使用耦合協調度模型和空間聯立方程模型研究數字金融與經濟高質量發展之間的協調性和空間交互影響效應。研究發現：

第一，中國數字金融發展呈現“階梯式”增長，七大區域間差異不顯著，而經濟高質量發展水平呈現“波動式”增長，七大區域間差異存在擴大趨勢，數字金融系統的差異顯著低于經濟高質量發展水平系統。

第二，中國數字金融與經濟高質量發展之間存在耦合協調關系。時序演變上，研究期內兩者耦合協調度呈現穩定上升趨勢，地區耦合協調度與其增長率存在負向關系，“追趕效應”逐漸顯現。時空演變上，數字金融與經濟高質量發展之間的耦合協調關系具有明顯的“分散→聚集”特征，期末呈現“華東＞華北＞華中＞華南＞西南＞東北＞西北”的空間分布，北京、上海、廣東、重慶等省份數字金融與經濟高質量發展的耦合協調水平明顯高于區域內其他省份。

第三，數字金融與經濟高質量發展在本地實現雙向賦能，即數字金融可以賦能經濟高質量發展，經濟高質量發展也可以賦能數字金融的發展。其中，中部地區數字金融對經濟高質量發展的正向驅動效應明顯高于西部和東部，而經濟高質量發展對數字金融的提質效應強于增量效應。

第四，數字金融和經濟高質量發展存在空間溢出效應，即本地數字金融與鄰域數字金融顯著正相關，而本地經濟高質量發展與鄰域經濟高質量發展顯著負相關。此外，兩者存在顯著的空間交互作用，即本地數字金融能夠促進鄰域經濟高質量發展，存在明顯的區域異質性，東部和西部地區的促進作用更加明顯，中部表現為抑制作用；而本地經濟高質量發展阻礙著鄰域數字金融發展，對數字化程度的抑制作用明顯高于覆蓋廣度和使用深度，具有明顯的“虹吸效應”。

（二）政策啟示

本研究對推動數字金融與經濟高質量發展協調發展具有重要的政策啟示：

一是應加強數字金融系統建設，提升數字金融服務高質量發展的水平。中國數字金融的快速發展，為經濟高質量發展提供了有力支持。作為數字經濟的重要組成部分，數字金融的快速發展需要更多科技人才以及更加完善的技術體系支撐，政府應當進一步加大對數字金融系統建設的投入，加強科技人才培養，鼓勵企業加大自主研發。同時，借鑒國際數字金融實踐，制定和完善數字金融的法律法規體系，提高數字金融風險監管水平，確保數字金融業健康快速發展。

二是應優化數字金融與經濟高質量發展的協調性，實現金融與經濟雙向賦能。實現數字金融與經濟高質量發展的協調發展，需要根據不同地區的發展實際制定差異化政策。例如，在中西部地區，數字金融與經濟高質量發展還處于起步階段，政策應注重數字金融市場的快速建設，提高數字金融對經濟的驅動作用；而在東部地區，數字金融與經濟高質量發展已達到一定水平，政策應該重在驅動數字化技術創新，推動數字金融向高端化升級。此外，應當針對不同地區的特點，出臺針對性的政策措施，例如提高金融創新力度、加快數字金融和實體經濟深度融合等。

三是應加強數字金融與經濟高質量發展的交互作用，實現地區間良性循環。政府可以通過加強數字金融與經濟高質量發展之間的交互作用研究，建立多重合作機制和數字金融產業聯盟等機構，優化發展策略，采取差異化政策措施，以實現地區間良性循環，推動數字金融和經濟高質量發展的整體提升。

綜上，加強數字金融與經濟高質量發展的協調性和空間交互影響效應，推動以數字金融為代表的數字經濟向高質量發展，是當前經濟發展的一個重要命題。政府在推進數字金融和經濟高質量發展方面要注重協調和創新，落實好具體的政策，并采用科學的監測和評估方法來不斷優化政策，加快實現省際數字金融和經濟高質量發展之間的雙向賦能協調與互動，為經濟發展提供強大支持。

注：

①在本研究中東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個省份；中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9個省份；西部地區包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等10個省份。

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