數字金融對區域經濟韌性的影響
——基于長三角城市群的實證研究

胡時豪

新疆財經大學經濟學院

0 引言

2022年中央經濟工作會議指出，“當前，在需求收縮、供給沖擊、預期轉弱的三重壓力之下，我國經濟發展要始終堅持‘穩字當頭、穩中求進’，強調保持經濟平穩運行至關重要”。當前，我國正處在經濟增速變緩、經濟恢復基礎尚待持續鞏固提升以及國內外環境復雜多變的形勢下，中美貿易摩擦以及新冠疫情的席卷，都對我國經濟發展提出了新的挑戰，給正處于高質量轉型升級中的中國敲響了“韌性”的警鐘，面對復雜的國內外環境，提升經濟韌性已成為我國關注的重點問題之一。習近平總書記多次指出，“要看到我國經濟韌性強、潛力大、活力足的特點，決定經濟的長期發展，在于經濟韌性”。強大的經濟韌性可以使地區更好地應對外部環境干擾，抵御外部環境的沖擊，優化地區經濟結構，實現地區經濟健康、穩固發展，通過調整自身發展路徑，保持原有的經濟發展水平，實現經濟的可持續發展。因此，提升經濟韌性水平是促進區域經濟一體化、保持中國經濟競爭優勢、實現經濟高質量發展的關鍵所在。

值得注意的是，金融作為經濟發展的核心要素，可以為經濟主體提供資金融通支持的方式和資本，在促進經濟高質量發展中起重要作用。隨著數字時代的到來，傳統金融方式已經無法滿足我國經濟高速增長和高質量發展的新要求，數字金融作為傳統金融與數字經濟結合的產物，結合大數據、人工智能、區塊鏈、智能算法等數字技術，能夠以更便捷的服務方式為更多的經濟主體提供“高效、全面、廉價”的金融服務，有效地提高金融運行效率與服務質量。數字金融的發展催生了大量的互聯網金融平臺，促使傳統金融行業不斷地進行創新，重塑了傳統金融行業競爭格局，使其能夠更好地服務實體經濟。同時，數字金融具有的交易成本低、傳播速度快、使用覆蓋廣等特點，可以進一步打破空間距離，推動金融要素跨區域流動，增強區域經濟聯系，提升地區經濟韌性。長三角城市群作為我國第一大經濟區，在數字金融發展方面處于領先地位，中國信息通信研究院發布的《長三角數字經濟發展報告(2021)》顯示，長三角三省一市數字經濟增速均高于同期GDP 增速5 個百分點以上，數字經濟在第三產業滲透率均高于40%。此外，現有國家數字人民幣試點城市中，其中有8個位于長三角城市群，對長三角數字金融環境的改善起到重要的推進作用。因此，本文以長三角城市群27 個城市為研究對象，通過實證檢驗，深入探究數字金融對區域經濟韌性的影響如何，以及數字金融對區域經濟韌性的作用機理，具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

韌性（Resilience）一詞最早出現在物理學領域，后被Holling（1973）[1］引入到生態學研究框架，指系統在受到干擾后恢復到原有狀態的能力。Martin（2013）[2］總結研究現有文獻，提出完整的區域經濟韌性概念。從四個維度出發：

1）系統抵御外部沖擊的能力；

2）系統受到沖擊后自我恢復的能力；

3）沖擊后系統內部作出結構的調整，以使自身能夠快速適應外部環境的變化，為系統內經濟和社會的發展創造一個穩定的環境；

4）系統的自我創造能力，在外部沖擊的影響下，區域內的經濟衰退，為了謀求更好的發展，促使區域內改變發展路徑，由此促進區域經濟的平穩快速發展。

隨著學者的深入研究以及多學科的融合，區域經濟韌性的相關研究涉及各個領域。從產業結構的角度，張振等（2020）[3］、武翠等（2023）[4］認為產業結構多樣化能夠提升本地區的經濟韌性，但對鄰近地區的經濟韌性有抑制作用，而產業結構專業化可以提升本地區以及鄰近地區的經濟韌性。從社會資本的角度，葉堂林等（2021）[5］認為原始社會資本對區域經濟韌性的提升效果有限，隨著社會資本向著高級化形態演變的同時，促進效果逐漸增加。從科技創新的角度，王鵬等（2022）[6］得出科技創新效率與經濟韌性之間是相互促進的關系。從數字經濟的角度，陳叢波等（2021）[7］認為數字經濟通過促進創新能力增強進而提升區域經濟韌性，數字經濟對增強區域經濟韌性存在非線性溢出效應和空間溢出效應；李曉鐘等（2022）[8］認為數字經濟可以促進人力資本水平提高，對區域經濟韌性產生積極的影響。

數字經濟時代下，數字科技與傳統金融相融合，在降低金融服務門檻、促進金融行業創新等方面發揮重要作用，數字金融的發展能夠拉動經濟增長，推動經濟高質量發展?，F有文獻關于數字金融的相關研究多從影響效應及空間效應兩種視角出發。從影響效應的視角，賀建風等（2023）[9］認為數字金融可以拉動高檔商品消費，抑制基本商品消費，促進消費結構優化，通過彌合數字鴻溝擴大居民消費。王年詠等（2023）[10］認為數字金融對城市經濟高質量發展起顯著促進作用，通過子系統分析，發現覆蓋廣度是主要促進途徑。郝云平等（2023）[11］認為數字金融發展的覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度均有助于提升共同富裕。周申蓓等（2022）[12］得出在內循環方面，數字金融通過促進居民消費和提高信貸水平產生促進效應，在外循環方面通過提高對外直接投資水平、外商直接投資水平和促進國際貿易產生促進效應。從空間效應的視角，林哲范等（2023）[13］得出在東部地區數字金融發展對城市全要素生產率起抑制作用，中西部地區數字金融發展促進城市全要素生產率，數字金融覆蓋廣度、使用深度在東中部起直接促進作用，在西部地區起間接作用。段雯瑾（2022）[14］得出數字金融可以顯著提升農村居民家庭的消費規模，創造顯著的消費擴容效應。姚鳳閣等（2023）[15］認為數字金融是促進電商發展、產業結構優化升級的重要因素。

目前，已有部分學者就數字金融和區域經濟韌性的關系作了初步探討。崔耕瑞（2021）[16］得出數字金融對區域經濟韌性具有正向促進作用，促進作用強弱分別為恢復力、抵抗力、轉型力和適應力，通過縮小城鄉收入差距、提高資本配置效率和引致消費升級產生促進作用；高粼彤等（2022）[17］得出區域經濟韌性發展水平呈現“東強西弱”的空間分布特征，數字金融與區域經濟韌性兩者之間存在顯著的空間溢出效應。綜合現有文獻可以看出，關于數字金融與區域經濟韌性作用效果的相關研究成果鳳毛麟角，鮮有人從地級市層面探討數字金融與區域經濟韌性的關系。鑒于此，本文選取長三角城市群27個城市為研究對象，探討數字金融能否增強區域經濟韌性，以區域創新能力為切入點，研究區域創新能力作為傳導機制這一路徑的可行性，同時考慮到長三角各城市數字金融發展程度存在差異，因此本文作進一步異質性探討，更加全面地展示數字金融與區域經濟韌性之間的關系。最終在理論與實證研究的基礎上，對長三角城市群如何提升區域經濟韌性、實現經濟高質量發展提出建設性的對策與建議。

2 理論機制與假設研究

2.1 數字金融對區域經濟韌性的直接影響

區域經濟韌性是指一個地區的經濟系統擁有抵御外部環境沖擊，調整自身經濟結構和經濟發展方式，實現地區經濟可持續發展的能力。金融發展是經濟運作的原動力，影響著經濟系統的方方面面，數字金融憑借服務范圍廣、交易成本低等優勢，推動金融結構變革和金融效率的提升，實現金融普惠性，為經濟韌性的增強提供可行渠道。

數字金融依靠大數據、人工智能、互聯網等新型數字技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務創新，促進經濟健康、可持續發展。首先，數字金融通過提供多元化的場景以及多樣化的服務緩解企業融資約束，激勵企業創新，增強企業應對環境沖擊的能力。一方面，市場存在較大規模的長尾投資者群體，數字金融可以降低金融服務門檻、減少投資成本，拓寬融資的資金來源渠道，推進金融資源的合理配置；另一方面，企業在進行更新迭代產業技術時，會出現流動性資金不足現象，需要進行外部融資，數字金融依托大數據可以實現不同主體之間信息快速匹配，解決信息不對稱問題，保證融資行為正常運作，促使企業技術創新，增強企業抵御沖擊的能力[16］。另外，數字金融能夠營造透明、公平的金融市場環境，緩解資源錯配問題，促進實體經濟發展，穩固地區經濟結構，為提升地區經濟韌性奠定基礎[17］?；谝陨戏治?，提出以下假設：

H1：數字金融對區域經濟韌性有顯著的正向促進作用。

2.2 數字金融對區域經濟韌性的間接影響

數字金融通過提升區域創新能力進而影響區域經濟韌性。隨著云計算、大數據等前沿科技的蓬勃發展，傳統金融與數字科技相融合，金融更加具有普惠性。企業想要發展就離不開創新的支持，企業需要融資對產學研進行資金支持。在金融市場中的投資者大多數為中小投資者，無法承擔較高的交易成本與較高的交易風險，而數字金融可以依靠“成本低、覆蓋廣、速度快”等特點，提高企業資金可得性，緩解企業融資約束，保障企業創新活動的正常進行。中小微企業也可以通過融資獲得啟動資金，推動中小微企業快速發展，促進城市創新能力發展[18-19］。一方面，企業的科技研發行為依靠創新能力實現，創新能力能夠激發企業間良性競爭，提高企業勞動生產效率，優化工業和技術結構，改變地區經濟增長方式，使地區經濟充滿創造力和生命力，增強地區在遭受沖擊時快速恢復的能力[20-21］；另一方面，經濟危機的本質就是區域結構調整以及產業結構升級的過程，創新能力高的地區在面對風險性沖擊時，往往能夠利用沖擊，在內部進行經濟活動的創新，使自身經濟發展躍進新的階段，處于此階段的地區通常對環境變化具有更強的適應和調整能力，增強地區抵御外部沖擊和穩定經濟發展的能力[22-23］?；谝陨戏治?，提出以下假設：

H2：數字金融通過提高區域創新能力對區域經濟韌性產生正向促進作用。

3 研究設計

3.1 模型設定

本文首先分析數字金融對區域經濟韌性的影響。通過熵值法對區域經濟韌性以及數字金融原始數據進行處理，得出綜合指標，根據HAUSMAN檢驗結果可知，符合固定效應模型，具體回歸模型如式（1）所示：

式（1）中，RESjit表示被解釋變量區域經濟韌性指數，j=1、2、3，分別表示區域經濟韌性的3 個二級指標（抵抗力、恢復力、進化力），DFit表示解釋變量數字金融指數，i表示長三角27 個城市，t=1,2…10，分別表示2011-2020 年各年份，Zit表示一系列控制變量，εit表示隨機擾動項，αj0為常數項，αj1、αj2為變量的回歸系數。

3.2 變量說明

被解釋變量：區域經濟韌性（RES）。目前對于區域經濟韌性的測度方法，大致分為兩種。第一種是指標體系法，通過構建一籃子的指標去解釋區域經濟韌性。第二種是核心解釋變量法，利用人均GDP、就業人數等能夠反映一個區域的經濟韌性的指標，去解釋區域經濟韌性，區域經濟韌性本身是一個動態演化的系統性過程，單一指標難以全面地反映其內涵特征，綜合指標能夠更合理地解釋區域經濟韌性。本文參考齊昕等（2019）[24］以及張振等（2020）[3］等現有文獻中構建區域經濟韌性綜合指標方法，考慮理論支撐性和數據可得性，借鑒曾冰（2023）的研究方法，從抵抗力（RES1）、恢復力（RES2）、進化力（RES3）三方面構建區域經濟韌性指標體系（見表1）。

表1 區域經濟韌性指標體系

核心解釋變量：數字金融（DF）。本文借鑒郭峰等（2020）[25］的研究方法，選取北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數來表示，該指數數據來源客觀、編制方法合理以及描述相對準確，受到現有學者一致認可，從覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度三個維度構建指標，能夠更加細致地解釋影響數字金融的因素。

中介變量：區域創新能力（Iea）。本文借鑒龍建輝（2018）[26］的研究成果，選取區域創新能力作為中介變量。區域創新能力由北京大學企業大數據研究中心編制，結合大數據思維與技術，在全國工商企業注冊數據庫的全量企業信息基礎上，從新建企業數量、吸引外來投資、吸引風險投資、專利授權數量以及商標注冊數量5個維度，具有多維性、時效性以及合理性，能夠充分反映區域創新活力與績效。

控制變量：為進一步提高模型的準確性，本文選取政府干預、規模以上企業數量、人口密度以及交通運輸水平作為控制變量。

1）政府干預（Gin）：當市場失靈時，適度的政府干預可以改善市場經濟，彌補市場機制的不足，為地區經濟增長注入新活力，提升區域經濟韌性，但過度的政府干預會抑制市場在資源配置中的決定性作用，弱化資源配置效率，不利于區域經濟韌性的提高。本文借鑒劉軍等（2020）[27］的研究成果，用政府一般公共預算財政支出與GDP 之比來代表政府干預。

2）規模以上企業數量（Equ）：企業數量的增加，可以加大企業間的競爭力，提升企業創新能力整體的發展，提升地區面對沖擊時的抵抗能力以及沖擊后的恢復和創新能力。本文采用陳勝利等（2022）[20］研究成果，用城鎮層面規模以上企業數量衡量。

3）人口密度（Pop）：潛在的高素質人力資源可以穩住市場內需，起到經濟體減震器作用，高素質人力資源吸收外部知識與技術，可以進一步提升地區應對外部風險能力。本文采用胡艷等（2022）[28］研究成果，即地區常住人口與地區土地面積之比。

4）交通運輸水平（Tra）：交通條件越便利，商品流通越頻繁，就會導致市場活力高，激勵全社會創新潛能，進一步提升市場經濟韌性。本文借鑒郝國勝等（2023）[29］研究成果，即人均公路貨運量來表示。其中，人口密度在實證檢驗中取對數處理。

3.3 變量來源與描述性統計

本文選取長三角城市群中27 個城市作為研究對象，分別為上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮江、鹽城、泰州、杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城市。本文的主要數據均來源于2011-2020年《中國城市統計年鑒》、中國區域經濟數據庫、中國城市數據庫。變量描述性統計結果如表2所示。

表2 變量描述性統計

4 實證分析

4.1 基準回歸結構分析

數字金融對區域經濟韌性的回歸結果見表3。其中，前四列為不加入控制變量的回歸結果，后四列是加入控制變量以后的結果。表3中列（1）（5）是數字金融對區域經濟韌性的基準回歸結果，無論是否加入控制變量，基準回歸估計系數均顯著為正，說明數字金融能夠顯著促進長三角城市群經濟韌性的增強。政府干預、規模以上企業數量、人口密度以及交通運輸水平的估計系數均在1%水平下顯著，其中規模以上企業數量和交通運輸水平的回歸系數顯著為正，隨著企業數量的增加，企業間競爭加劇，為了追求利益就必須進行技術創新，帶動地區經濟質量的提升，而交通設施的完善有利于地區間聯系更加密切，推動物流業、旅游業等服務業發展，促進地區經濟增長，增強地區經濟韌性。政府干預回歸估計系數為負，可能的原因是政府過度地干預市場，扭曲市場經濟，抑制了市場的有效建設，不利于經濟韌性的提升。人口密度的估計系數為負值，可能的原因是人口聚集雖然會有利于市場的擴張，增加區域內部社會資本，提升區域發展潛能，在擴張過程中會導致資源的流出，削弱周邊區域的經濟發展，抑制經濟韌性的增長。表3 第（6）（7）（8）列分別為在加入控制變量后數字金融對區域經濟韌性子系統的回歸結果，回歸系數均在1%水平下顯著為正，說明數字金融能顯著增強地區應對外部沖擊時的抵抗力、沖擊時穩定自身經濟發展的恢復力以及沖擊后實現新經濟增長的進化力。對比回歸系數可知，數字金融對經濟韌性的抵抗力促進作用最大，其次是恢復力，最后是進化力。綜上所述，數字金融對長三角城市群經濟韌性有正向促進作用，結果驗證了假設H1。

表3 時間固定效應回歸結果

4.2 穩健性檢驗

1）工具變量法?？紤]到可能存在遺漏變量產生內生性問題，本文參考崔耕瑞（2021）[16］研究結果，選取地級市互聯網普及率（Int）為工具變量，運用兩階段最小二乘法對模型進行重新估計。表4列（1）是第一階段的回歸結果，互聯網普及率（Int）的回歸系數（76.61）顯著為正，說明互聯網普及率對提升數字金融發展水平有正向作用，滿足工具變量的選擇標準。列（2）中數字金融（DF）的估計系數在1%水平下顯著為正，wald 檢驗值也在1%的水平下顯著，說明數字金融對區域經濟韌性起顯著促進作用，與基準回歸結論一致，表明本文獲得的實證結果是較穩健的。

表4 工具變量法回歸結果

2）增加控制變量。本文借鑒高粼彤等（2022）[17］研究結果，提高控制變量信息化水平（Inf）、區域經濟密度（Red）。以信息化為基礎的現代經濟，致力于塑造先進的生產力，有效地促進創新能力以及提高配置資源效率，保證經濟發展質量，增強經濟系統抵御環境沖擊的能力。較高的經濟密度對地區經濟增長以及物質生活水平有一定的促進作用，經濟的持續、高質量增長會增強地區應對不確定因素沖擊的能力，是經濟韌性最直觀的體現。表5 是增加控制變量之后的時間固定效應模型的估計結果，其中，列（1）DF 的回歸系數顯著為正，與未增加控制變量時的估計結果相一致，說明數字金融可以顯著增強區域經濟韌性。列（2）（3）（4）分別是區域經濟韌性的抵抗力、恢復力、進化力三個子維度，DF的估計系數全部顯著為正，數值大小依次遞減，說明數字金融對區域經濟韌性的抵抗力影響效果最為顯著，其次是恢復力，再是進化力，與上文子維度回歸結果保持一致，說明本文獲得的實證結果是較為穩健的。

表5 穩健性檢驗——增加控制變量估計結果

3）Tobit 模型。為進一步檢驗本文實證結果的穩健性，本文借鑒梁榜等（2019）[30］的研究方法，采用Tobit 模型重新進行回歸分析。表6 是Tobit 模型回歸結果，無論是區域經濟韌性，或是區域經濟韌性的抵抗力、恢復力、進化力，數字金融的回歸估計系數均在1%水平下顯著為正，子維度回歸系數大小依次遞減，說明數字金融對區域經濟韌性的抵抗力影響最大，其次是恢復力，最后是進化力，與上文結論一致，進一步說明本文的實證結果是較穩健的。

表6 穩健性檢驗——Tobit模型估計結果

4.3 異質性分析

本文借鑒崔耕瑞（2021）[16］、李曉鐘等（2022）[8］的研究方法，利用式（1）探究數字金融不同維度對區域經濟韌性影響的異質性以及數字金融對不同地區的區域經濟韌性影響的異質性。異質性檢驗結果見表7。

表7 異質性檢驗結果

1）結構異質性

數字金融發展水平受到覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度三方面的影響，從這三個維度探究數字金融對區域經濟韌性的影響。結構異質性檢驗結果見表7。其中，列（1）（2）（3）分別代表覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度對區域經濟韌性的固定效應回歸結果，解釋變量的估計系數均在1%水平下顯著為正，說明覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度均對區域經濟韌性產生正向促進影響。覆蓋廣度的估計系數（0.003）大于使用深度的估計系數（0.002）以及數字化程度的估計系數（0.001），說明覆蓋廣度對區域經濟韌性的影響效應最大，其次是使用深度，數字化程度最小。

2）區域異質性

本文根據行政區劃將樣本劃分為中心城市和外圍城市兩個子樣本，以直轄市、省會城市為中心城市，其余城市為外圍城市。直轄市、省會城市通常代表著更重要的行政區位，相比其余城市，在政策導向上具有一定的優勢，隨著時間的推移，中心城市往往能夠實現更大的經濟規模、吸引更多的科技創新人才以及擁有發達的交通網絡，與外圍城市的差距會不斷擴大。表8 為區域異質性檢驗結果，列（1）（2）中DF 的回歸系數均在1%水平下顯著為正，中心城市回歸系數（0.004）大于外圍城市回歸系數（0.003），說明數字金融對中心城市的區域經濟韌性促進效果更顯著。

表8 中介效應模型估計結果

4.4 進一步分析：中介效應分析

為了進一步探究數字金融對區域經濟韌性是否存在中介效應，本文結合逐步回歸法構建中介模型，具體模型如下：

上式中，Ieait表示中介變量區域創新能力，其余變量含義與式（1）相同。式（2）中βj0為常數項，βj1、βj2為各變量的系數。式（3）中γj0為常數項，γj1、γj2為各變量的系數。

為驗證假設H2，即數字金融通過提升區域創新能力對區域經濟韌性產生正向促進影響，本文對式（2）（3）進行中介模型檢驗，估計結果見表8。列（1）中，在控制時間固定效應、加入控制變量之后，DF的估計系數為0.004，在1%水平下顯著，說明數字金融對區域經濟韌性有促進作用。列（2）中DF 的估計系數顯著為正，通過顯著性檢驗，說明通過提升地區數字金融水平能夠促進區域創新能力的增強。列（3）中DF 和lnLea 的估計系數分別為0.001、0.334，均在1%水平下顯著，其中列（3）DF 的估計系數小于列（1）的估計系數，說明區域創新能力符合中介變量的選取標準。Sobel 檢驗結果Z 值為1.817，P 值顯著，進一步說明數字金融可以通過提升區域創新能力來增強區域經濟韌性，實證結果驗證了假設H2。

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文利用2011-2020 年長三角地區27 個城市的面板數據，通過構建區域經濟韌性發展水平綜合指數和數字金融發展水平綜合指數，運用時間固定效應模型與中介模型，探究數字金融對長三角城市群區域經濟韌性的影響。研究發現：

1）在基準回歸分析中，數字金融對區域經濟韌性有顯著的正向促進作用，能夠提升地區經濟的抵抗力、恢復力與進化力，對抵抗力的促進效果最佳，其次是恢復力，最后是進化力。

2）數字金融對區域經濟韌性的影響存在結構異質性，擴大數字金融的覆蓋廣度對增強區域經濟韌性的正向作用要略高于增加其使用深度帶來的促進作用、提升其數字化程度的正向促進作用最低。

3）數字金融對區域經濟韌性的影響存在區域異質性，中心城市的促進效果要高于外圍城市，即行政區劃越重要的地區促進效果越明顯。4）在中介效應分析中，數字金融可以通過提升區域創新能力增強區域經濟韌性。

5.2 對策與建議

1）加強數字金融基礎設施建設，提升地區經濟應對風險能力。繼續推進數字金融與區塊鏈、大數據、人工智能等前沿科技相融合，以實體經濟為依托，推動新型數字金融融合發展。加強政府監管機制，避免企業惡性競爭及數據壟斷行為產生，打造透明化、公平性的金融市場環境。保護長尾金融投資者群體的利益，降低金融交易成本，實現銀企之間融資信息互通，保持金融市場發展活力，增強地區經濟抵御外部環境沖擊的能力。

2）針對數字金融發展程度不同的地區，制定差異化政策。對數字金融的覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度發展要因地制宜，對數字化程度發展較弱的地區，應當大力發展數字基礎設施建設，推動金融與科技相結合，打造多元化的金融場景和服務平臺，充分發揮金融網絡效應。對數字金融發展整體水平程度較弱的地區，要實施扶持政策，增加引入高技術人才的資金投入，鼓勵企業創新行為，加強數字金融基礎設施建設，縮小數字金融發展差距。

3）推動數字金融創新能力發展，進一步增強地區經濟韌性。要重視科技人才在數字金融發展中的重要性，鼓勵企業創新行為，建設創新型金融數據平臺，擴大數字金融產品的數量種類，推動金融服務結構性調整，加快新舊動能轉換，更好地服務實體經濟和人民生活，實現地區經濟穩定、健康發展，提升地區經濟韌性發展水平。