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user: 4. 实证结果及分析 (一) 变量的描述性统计结果 表3和表4分别显示了变量的一般描述性分析和相关性分析结果。可以看到，普惠金融数字化和地区整体经济发展水平及地区产业结构之间的相关性较强，即某一地区的经济发展水平越高，产业布局和结构越为优化，则意味着该地区资金流动量也越大，资金运用效率高，相应地，数字普惠金融就会得到高速发展，而城市化水平、金融发展水平与普惠金融数字化的相关性相对而言不是特别显著。通过描述性统计发现，PU标准差是比较大的，可以合理推测各个省份之间的PU发展情况异质性较强，因此有必要对其深入分析。 Table 3 General descriptive statistic 变量名称 均值 标准差 最小值 最大值 PU 147.555 79.599 0 343.86 rjgdp 47377.481 21218.442 16413 113051.96 industry 0.448 0.094 0.297 0.806 urban 0.566 0.124 0.35 0.896 fin 3.076 1.15 1.518 8.131 表3. 一般描述性统计 Table 4 Correlation analysi Variables PU rjgdp industry urban fin PU 1.000 rjgdp 0.453 1.000 industry 0.545 0.654 1.000 urban 0.409 0.931 0.730 1.000 fin 0.373 0.479 0.861 0.575 1.000 表4. 相关性分析 (二) 平行趋势检验 双重差分法的使用前提是需要通过平行趋势检验，所以为直观考量京津冀协同发展政策对沿线省域普惠金融数字化是否存在影响，本文拟绘制了实验组和控制组普惠金融数字化发展的时间趋势对照图，以观察两组省域的普惠金融数字化发展的变化趋势是否趋于一致。在计算得到两组的普惠金融数字化发展均值后，绘制出下图1所示的京津冀协同发展政策下沿线省域(实验组)和非沿线省域(控制组)的时间趋势图。 图1. 2011~2017年普惠金融数字化程度增长趋势 直观上来看，实验组和控制组的普惠金融数字化程度在2014年之前大致呈平行趋势。接着进一步作平行趋势检验，即分别生成政策2011年、政策2012年和政策2013年的双重差分变量did2011、did2012、did2013。在控制年份、省域固定效应的基础上，对面板数据进行回归，所得结果如表5所示。 Table 5 Parallel trend checklis 变量 PU did2013 −5.6847 (0.3268) did2012 −8.0721 (0.1157) did2011 −6.4942 (0.3019) rjgdp 0.0017 (0.0000) industry 177.3449** (0.0199) urban −1.2e+02 (0.2166) fin −2.5765 (0.6661) _cons −19.8264 0.7667 年份效应 控制 省域效应 控制 N 210 调整的R 2 0.9906 表5. 平行趋势检验表 注：*，**，***，分别表示显著性水平为10%，5%，1%，括号内为回归得到的稳健标准差。 表5的检验结果显示，政策2011年、政策2012年和政策2013年的双重差分变量均不显著，可判定模型是满足平行趋势假定的，即可认为在政策未实施之前实验组和对照组无明显差异，因而可以使用对照组来近似模拟处理组在未受到政策冲击时的时间效应。 (三) 基准回归结果 表6中列出了双重差分模型回归的结果，其中我们重点关注的为交互项did的回归系数，因为其反映了受京津冀协同发展政策影响的省份和未受政策影响的省份普惠金融数字化发展的交互作用。结果显示，五个模型的did估计系数均为正，且至少通过10%的显著性检验，初步说明京津冀协同发展政策对普惠金融数字化发展有显著的促进作用。模型(1)是未加入控制变量的双重差分回归结果，可以看到从不加入控制变量到逐次加入金融发展水平、产业结构、经济发展水平和城市化水平这些控制变量的过程之中，要研究的主要变量的系数的显著性大致呈现先增强后衰减趋势，原则上随着控制变量的加入，主要变量系数应呈现逐渐衰减之势，究其原因，或许是由于外生事件冲击所致。模型(4)和模型(5)中金融发展水平该变量不显著，说明其可能与其他变量之间存在一定的共线性，从而削弱了彼此的显著性。模型(5)中did的系数为6.7341，这一系数相对稳健，由此可以认为京津冀协同发展政策提出后，在10%的显著性水平之下，其对于沿线省域的普惠金融数字化程度提升有着显著的正向促进作用。 (四) 动态检验 表7显示了京津冀协同发展政策效果的动态性检验结果，用于检验政策是否具有时间滞后性。因为京津冀协同发展政策是国家为实现区域经济社会协调发展的重要举措，政策对于地区影响的作用会受到配套政策和地方政府执行经验的影响，理论上京津冀协同发展政策对沿线省域普惠金融数字化的促进作 Table 6 Difference in difference regression tabl 变量 PU PU PU PU PU 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) did 10.6232** 10.7073** 11.8853*** 8.4959** 6.7341* (0.0174) (0.0134) (0.0057) (0.0207) (0.0207) fin −12.7776*** −16.3614*** −0.0867 −2.6408 (0.0006) (0.0000) (0.9820) (0.5110) industry 94.3064** 197.6998*** 176.5553*** (0.0112) (0.0000) (0.0000) rjgdp 0.0019*** 0.0017*** (0.0000) (0.0000) urban −1.2e+02** (−0.0444) _cons 48.0900*** 82.2713*** 54.2446*** −1.1e+02** −19.2317 (0.0000) (0.0000) (0.0003) (0.0000) (0.6912) 年份效应 控制 控制 控制 控制 控制 省份效应 控制 控制 控制 控制 控制 N 210 210 210 210 210 调整的R 2 0.9832 0.9832 0.9847 0.9889 0.9891 表6. 双重差分基准回归表 注：括号中为t值；*，**，***，分别表示显著性水平为10%，5%，1%。 Table 7 Dynamic checklis 变量 PU did1 10.0123* (0.0615) did2 3.7774 (0.4796) did3 1.3394 (0.8044) rjgdp 0.0017*** (0.0000) industry 174.9118*** (0.0000) urban −1.3e+02** (0.0233) fin −3.3289 (0.4122) _cons −8.2859 0.8636 年份效应 控制 省域效应 控制 N 210 调整的R 2 0.9890 表7. 动态检验表 注：括号中为t值；*，**，***，分别表示显著性水平为10%，5%，1%。 用应该随着时间推移逐渐呈现。而从表中结果可以看出，在考虑控制变量的前提下，京津冀协同发展政策对于沿线省域普惠金融数字化的促进作用在政策实施的第二年比较显著，而在随后的第三年、第四年却不太显著。从系数大小上也可以大致看出，政策实施之后，随着时间的推移，对沿线省域普惠金融数字化的影响系数慢慢减小，也就是说，政策的影响效果从政策实施后的第二年就开始呈现逐渐衰减的趋势，这可能是由多重因素的综合影响所导致，侧面反映出京津冀协同发展政策作用于沿线省域的普惠金融数字化是一个比较复杂的过程。另一方面，也从某种程度上说明了在京津冀协同发展政策的执行过程中政府需加强执行力度，提高执行效率，以促进政策效果的显现。 (五) 反事实分析 为了排除其它事件的干扰，本文选取京津冀协同发展政策提前一年发生和提前两年发生的研究期间进行时间反事实检验，重新设置时间虚拟变量policyc1和policyc2，即假定政策分别于2012年和2013年提出，其中policyc1表示在2012年后取值为1，否则为0，policyc2表示在2013年后取值为1，否则为0。将policyc1和policyc2分别与treat相乘生成二者的双重差分变量：didc1和didc2。检验结果如下表8所示，假定京津冀协同发展政策提前一年和提前两年施行，didc1和didc2的系数均是不显著的，也就是说，实验组省域的普惠金融数字化发展与对照组省份之间无显著差异。 Table 8 Counter-fact analysis checklis 变量 政策提前一年 政策提前二年 PU PU didc1 6.0354 (0.1568) didc2 3.7930 (0.4281) industry 177.0962** 171.8768** (0.0194) (0.0236) urban −1.2e+02 −1.3e+02 (0.1927) (0.1414) fin −2.2765 −2.3981 (0.7009) (0.6855) rjgdp 0.0017*** 0.0017 (0.0000) (0.0000) 常数项 −19.5167 −9.8166 (0.7681) (0.8772) 年份效应 控制 控制 省域效应 控制 控制 样本量 210 210 调整的R^2 0.9906 0.9906 表8. 反事实分析检验表 注：括号中为t值；*，**，***，分别表示显著性水平为10%，5%，1%。 反事实检验说明，如果京津冀协同政策提前发生，将不能对普惠金融数字化发展产生显著促进作用，由此可排除政策泄露、政策效应提前发挥的可能性。 (六) 排除其他事件干扰 在京津冀协同发展政策提出期间，可能存在一些其它事件会对省份普惠金融数字化发展水平产生冲击效应，当存在这些事件时，普惠金融数字化水平受到的影响很可能并不仅限于京津冀协同政策，因此需尽量排除这种外生冲击效应。由于在2014年长江经济带建设上升为国家战略，它与京津冀协同发展政策提出的时间是非常接近的，因而为了排除这种外生冲击效应，本文考虑剔除长江经济带沿线省份之后再次进行双重差分模型回归，估计结果如表9所示。 Table 9 Exclude other event interference checklis 变量 PU PU PU PU PU 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) did 11.8534*** 10.6293*** 10.0808*** 6.8071** 6.7209** (0.0025) (0.0032) (0.0058) (0.0351) (0.0455) fin −15.8441*** −14.3554*** −2.2742 −2.3170 (0.0000) (0.0003) (0.5677) (0.5646) industry −35.8694 94.4814** 93.8456** (0.3964) (0.0314) (0.0353) rjgdp 0.0016*** 0.0016*** (0.0000) (0.0000) urban −6.1651 (0.9213) _cons 38.3216*** 79.9498*** 90.2151*** −57.9177** −54.0225 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0485) (0.2726) 年份效应 控制 控制 控制 控制 控制 省份效应 控制 控制 控制 控制 控制 N 133 133 133 133 133 调整的R 2 0.9880 0.9900 0.9899 0.9923 0.9922 表9. 排除其它事件干扰检验表 注：括号中为t值；*，**，***，分别表示显著性水平为10%，5%，1%。 由表9可以看出，did的估计系数仍保持为正，且均在5%的显著性水平下是显著的。与前面基准回归结果不同的是，从模型(1)到模型(5)，did的估计系数呈现递减的趋势，符合一般逻辑，说明在排除了外生事件的冲击之后，模型的解释性和合理性有一定提高，模型更为准确。 总的来说，表9的检验结果表明前文所得结果依旧稳健，京津冀协同发展政策在5%的显著性水平上促进了沿线省域的普惠金融数字化发展水平，政策效果得到良好显现。