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数字金提升我国资本要素配置效率研究

摘要：为了进一步促进我国实体经济的发展，优化资本要素配置，文章收集

为被解释变量，构建动态分析方式，实体经济资本配置效率(RECO)包括效率

变化指数(EFF)、效率变化指数(EFF),产业结构升级的衡量指标均值0.937,

开展实证分析。研究结果表明，数字金融在东部、中部、西部地区均具有效率提

升作用，中部地区表现最为明显，其次为西部地区、东部地区。产业结构升级在

占比72.90??产业结构升级、数字金融、经济资本配置效率回归结果之间稳健

性较强。基于实证结果，要求加强数值金融体系的完善，更好地利用信息技术的

优势，发挥数字金融在促进升我国资本要素配置中的作用，为经济发展提供必要

的资金支持。

关键词：数字金融；资本要素；配置效率；产业升级；中介效应

经济的发展离不开各项要素的支持与配合，其中资本要素非常关键，应当不

断提升资金要素的配置效率，在不同区域之中实现资源要素的最佳配置，提升企

业产业的利润率，企业产业的利润率，对企业内部以及相关外部要素资源进行合

理配置，与企业具体业务类型与战略目标相结合，更好地发挥各项资本要素的运

用价值。随着数字技术的发展，当前金融行业逐渐走向数字金融的发展趋势，数

字金融的构建有利于更好地服务于实体经济，将区块链、人工智能、移动互联等

技术运用于金融服务新业态的构建，提升金融服务的网络化、信息化与智能化，

进一步提升资源配置效率。

一、模型设定与变量选取

参照政府网、国泰安、《金融运行报告》、统计局2016-2022年31个省经

济发展的相关数据，利用DEA模型计算经济资本配置效率，选取北京大学数字

普惠金融指数。

(一)被解释变量

本次研究中构建DEA模型进行分析，得出经济资本配置效率，被解释变量

为经济资本配置效率(RECO),以此判断数字资金在经济部门中的流转是否有

效，分析技术手段是否能够在行业、企业、地区之间流动，判断数字金融的运用

是否较强的成长性。利用DEA模型构建动态分析方式，将实体经济资本配置效

变动效率(TECH)能够反映当期技术效率情况，技术进步变动效率(TECH)

能够体现出前一时期生产技术创新与生产两者之间的关系。

(二)投入产出指标选择

结合数据适配性、可获得性，选取此次模型构建过程中的投入产出指标，见

表1。投入指标主要从固定资产、劳动力与科技三个角度进行分析。科技投入已

经成为当前科技发展必不可少的构成部分之一，产出指标结合国内生产总值进行

分析。

(三)核心解释变量

核心解释变量选择数字金融指数(DFIIC),在数据收集过程中进行多维度

指标分析，数字金融指数(DFIIC)数值大小与数字金融发展水平之间为正比关

系。数字金融总指数(DFIIC)见表2。

本文选择变量的具体内容如表3所示。

二、实证分析

产业结构升级的衡量指标均值为0.937,可见我国第三产业与第二产业均取

得了一定的发展，但是不同发展区域之间存在着一定的差异性，实体经济资本配

置效率平均值1.048,总体上保持了4.8??长趋势，但是对不同区域进行分析

可见，不同区域之间资本配置效率差异较大，显示出数字金融明显的区域差异与

时间变动，见表4。

开展变量模型检验，多重共线性问题表现不明显，设计个体差异单项固定效

应模型，进行实证检验，P值0.0471,卡方统计量12.75。

三、实证结果分析

(一)基准模型回归结果分析

基准模型回归结果分析显示数字金融有利于促进实体经济资本配置，数字金

融发展水平提升一个单位时，实体经济资本配置效率提升0.0868个单位。数字

金融的构建有利于优化金融服务，完善融资渠道。银行提供数字化技术有利于完

善风险监管体系，通过金融支持促进企业发展，对市场机制起到更好的引导作用，

提升经济资本配置效率，见表5。

对控制变量的表现情况进行分析，对外开放程度系数为负，系数不显著。对

当前我国经济发展形态进行分析，进出口贸易产品初加工阶段，获利空间有限，

技术含量不高，因此企业发展过程中容易适量减少固定资产投资，使得在企业发

展与调整过程中容易出现挤出效应、竞争效应，影响了资本配置效率的提升，配

置效率提升作用的发挥存在着时滞效应。当前在经济发展过程中，高素质人才与

人力资源优势不明显，要求继续加强高素质人才的培养。人力资本水平系数符号

为负，可见当前人力资本在提升经济资本配置效率方面并未体现出积极的作用，

原因之一为教育