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大数据背景下，如何拓宽数字普惠金融发展路径，进而强化其作用价值，成为重要且具有深远意义的研究话题。为此，基于2011—2020年中国286个地级及以上城市的面板数据，以“国家级大数据综合试验区”为准自然实验构建双重差分模型进行实证检验。研究发现，大数据建设对数字普惠金融发展具有显著促进效应，且经过反事实检验、安慰剂检验、随机性检验等一系列稳健性检验后，结论依旧可靠；异质性分析表明，在地级市、区位优势较好、金融结构指数高的城市组别中，大数据建设对数字普惠金融发展具有更为明显的促进效果；机制分析表明，大数据建设通过金融科技进步效应以及信任强化效应促进数字普惠金融发展。文章揭示了大数据建设赋能数字普惠金融发展的内在逻辑，能够为相关部门制定科学有效的数字普惠金融发展方案提供经验参照。
Abstract：Under the background of big data,how to broaden the development path of digital inclusive finance and further strengthen its role value has become an important and far-reaching research topic.Therefore,Based on the panel data of 286 cities at or above the prefecture level in China from 2011 to 2020,this paper constructs a difference-difference model based on the quasi natural experiment of“National Big Data Comprehensive Pilot Area”for empirical testing.It is found that the construction of big data has a significant promoting effect on the development of digital inclusive finance,and the conclusion is still reliable after a series of robustness tests such as counterfactual test,placebo test and randomness test.Heterogeneity analysis shows that in prefecture-level cities,cities with better location advantages and higher financial structure index,big data construction has a more obvious promoting effect on the development of digital inclusive finance.The mechanism analysis shows that the construction of big data promotes the inclusive development of digital finance through the effect of financial technology progress and the effect of trust strengthening.This paper reveals the internal logic of the construction of big data to enable the development of digital inclusive finance,which can provide experience reference for relevant departments to formulate scientific and effective digital inclusive finance development programs.
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(1)涌现理论指出,事物的“涌现”既受系统内部变革限定,又受外部环境影响。
(2)“金融科技”关键词共48个,包括:EB级存储、NFC支付、差分隐私技术、大数据、第三方支付、多方安全计算、分布式计算、股权众筹融资、互联网金融、机器学习、开放银行、类脑计算、量化金融、流计算、绿色计算、内存计算、区块链、人工智能、认知计算、融合架构、商业智能、身份验证、深度学习、生物识别技术、数据可视化、数据挖掘、数字货币、投资决策辅助系统、图计算、图像理解、网联、文本挖掘、物联网、信息物理系统、虚拟现实、移动互联、移动支付、亿级并发、异构数据、语义搜索、语音识别、云计算、征信、智能金融合约、智能客服、智能数据分析、智能投顾、自然语言处理。
(3)由于智慧城市试点政策存在只将地级市内的某个区或县作为试点,若将此种情况的地级市作为试点城市会低估智慧城市的影响效应,故本文将这类地级市在样本中剔除。同理确定“宽带中国”试点城市。
(4)交通便利度(Traffic)采用每平方千米的公路里程数衡量;专利质量(Patent)采用当年发明型专利授权量占专利授权总量的比重衡量。
(5)副省级及以上城市包括副省级城市与省级城市。其中,副省级城市包括广州、深圳、南京、武汉、沈阳、西安、成都、济南、杭州、哈尔滨、长春、大连、青岛、厦门与宁波;省级城市包括北京、天津、上海与重庆。
(6)借鉴史贞等的做法[41],本文采用地区金融市场中的直接融资与总融资之比表征金融结构指数,其中总融资包括直接融资与间接融资。直接融资指未经金融机构媒介获得的融资,主要包括股票融资与企业债;间接融资指经由金融机构媒介获得的融资,主要包括金融机构贷款余额。
基本信息:
DOI：10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2024.04.006
中图分类号:F832;F49;TP311.13
引用信息:
[1]张明斗,李学思.大数据建设赋能数字普惠金融发展研究——基于“国家级大数据综合试验区”的准自然实验[J].商业经济与管理,2024,No.390(04):66-82.DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2024.04.006.
基金信息:
国家自然科学基金青年项目“长江经济带城市收缩的空间异质性、影响因素与城市体系协同发展”(71804021); 辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才项目“中国城市经济韧性的空间关联网络研究”(XLYC2007123); 辽宁省教育厅面上项目“风险干扰下辽宁省城市经济韧性的驱动因素与提升机制重构研究”(LJKMR20221600); 辽宁省经济社会发展研究项目“资源型城市高质量发展：模式与政策选择研究”(2024lslybkt-012)
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