数字普惠金融与经济高质量发展

张文旎

(安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601)

随着信息技术的日益发达及其在各个领域中的深入运用，特别是在当今的互联网信息时代，数字经济蓬勃发展，并取得质的提高。根据2021年中国信通院发布的《2021年全球数字经济白皮书》统计显示，2020年中国数字经济规模达到5.4万亿美元，居世界第二位，占本国GDP比重38.6%，预计到2021年或将占GDP比重40%。党的十八大以来，中国一直把数字经济发展作为中国经济社会高质量发展的主要驱动力，在中共中央政治局第三十四次集体学习中，习近平总书记再次强调了大力发展数字经济的重要性，提到要把握机遇在新一轮科技革命中充分发挥数字经济强大作用，推动经济不断健康发展。除此之外，国外也有相关学者深入研究了数字金融对于社会发展的积极作用[1]。“十三五”时期，国家实施数字经济发展战略，数字基础设施建设全球领先，数字经济已经逐渐成为经济高质量发展的重要引擎，金融业在数字科技应用上走在前沿[2]，近年来数字技术与传统金融有机融合、不断发展，使传统金融服务不断数字化、互联网化，发展程度与覆盖范围不断增大，数字普惠金融应运而生。《“十四五”数字经济发展规划》制定了我国数字经济发展的整体方向，明确提出构建数字经济新竞争力，继续对金融领域推进供应侧结构性改革，数字普惠金融作为重要着力点，将在“十四五”时期发挥其重要引领功能，进一步提升金融发展水平，激发内需活力，与实体经济相互融合，为中国经济社会的发展贡献新力量。目前，中国经济与社会发展已不再寻求经济发展速度的快速增长，而是聚焦于经济的高质量发展，在当前经济发展趋势下，特别是在新冠肺炎疫情时期，数字普惠金融充分发挥大科技平台的“长尾效应”，打破时空限制，提供便利的金融供给，为各类金融服务提供保障。数字普惠金融作为经济社会高质量发展的内在要求，是实现经济高质量发展的关键，因此，有必要就数字普惠金融对经济增长的深远影响作更进一步的研究。

近年来，我国经济发展水平不断提升，推动经济高质量发展的因素众多，余泳泽等认为全要素生产率的提升可以促进经济高质量发展[3]。吴刚等提出区域对外开放程度直接作用于经济发展水平从而影响经济发展[4]。除此之外，杨伟中等发现可以通过对生产要素投入规模的调整以及提高技术进步效率两种途径来促进经济增长[5]。对影响经济高质量发展的因素研究较多，但从数字金融领域讨论对经济高质量发展的研究还不够，数字金融已经成为经济稳定增长的动力，对实现经济高质量发展具有重要的推动作用[6]，因此，还需要从数字金融角度出发进行更深层次的研究。数字普惠金融对经济的影响日渐显著，数字普惠金融对经济的作用效果大多集中在促进居民消费、改善中小微企业的融资与经营环境以及促进充分就业等方面[7-9]。杨亚平等通过研究2011-2018年A股上市公司和新三板挂牌公司的数据，得出数字普惠金融能有效减少金融投资行为对企业创新的抑制作用且使弱势群体获利更多的结论[10]。所以，很有必要就数字普惠金融服务对经济社会高质量发展的促进作用进行深入研究。为了促进经济社会的高质量发展，刘家旗等认为数字经济很明显地推动了经济社会高质量的发展，并且具有区域异质性，可以通过促进创新绩效和改善技术效率、提高技术水平来驱动经济高质量进一步发展[11]。科研创新能力的提高可以有效推动区域经济高质量发展[12]，在数字普惠金融影响经济高质量发展中，科研创新是否能够通过“中介效应”对经济增长水平造成影响的研究并不全面，因此，本文将科研创新作为中介指标进行研究。

针对上述研究问题，本文首先从五个层面对经济高质量发展水平的指标体系进行构建，对三大经济区域的经济高质量发展水平进行了剖析，并使用面板数据实证检验数字普惠金融对经济高质量发展的整体影响以及传导机制。因此，与现有文献相比，本文的主要贡献在于：一是从经济运行、创新驱动、协调发展、绿色可持续以及民生共享5个维度构建经济高质量发展体系，我国经济正处于由高速增长转向高质量发展的关键阶段，因此充分考虑了经济运行的重要性，克服了单纯从新发展理念出发的局限性，进一步拓展了现有研究成果，丰富了经济高质量发展的顶层设计；
二是从我国三大经济带角度出发，将中国31个省(市、自治区)细分为东部和中西部三部分，并由此来研究数字普惠金融对于不同区域经济发展的影响差异；
三是从科研创新的视角出发研究数字普惠金融对经济高质量发展的作用机制，进一步探讨数字金融促进经济高质量发展的作用机制。

随着数字技术的迅猛发展及“5G”网络的普及，互联网的发展推动经济不断发展[13]。我国经济发展已进入高质量发展的全新时期，中国经济社会发展已和数字化技术密切相关，金融对中国经济社会的高质量发展具有巨大的带动能力，数字普惠金融作为金融领域充分利用数字技术的优秀产物，将不断加强传统金融的经济发展推动效应，在促进经济高质量发展中扮演着重要的角色。张恒等认为数字普惠金融与经济发展相互影响、相互促进，数字普惠金融供给对经济发展产生重要的驱动效果，经济发展需求又拉动数字普惠金融进步，构成良性循环，实现两者协调稳步发展[14]。杨刚等则指出，数字普惠性金融成本可以承受且服务门槛也相对较低，而且使用数字信息技术能够有效地减少时间与空间上限制的局限性，在交易成本降低的同时增加数字普惠性金融的覆盖范围，能从微观层面提供金融服务，惠及更多微观主体，对缓解金融排斥起巨大作用，活跃金融与经济的创新，更加全面地推动经济高质量发展[15]。此外，数字金融覆盖面及使用程度的不断扩大都为我国经济发展带来了新动能，数字化程度进一步提高也为社会经济增势赋能。基于上述分析，本文提出假设：

H1：数字普惠金融及其子维度均对经济高质量发展具有正向促进作用

由于各地区具有不同的地理区位，各省(市、自治区)的行政级别和创新水平也不同，各个地区之间在数字普惠金融资源配置水平、要素创新集聚能力、政府政策实施与支持力度以及产业规模等方面存在较大差别，从而造成不同区域数字科技基础设施和数字普惠金融可得性水平不同，形成数字普惠金融在不同程度上影响经济高质量发展的局面[16]。经济增长在我国各个地区呈现不同的发展态势，形成显而易见的地区差异，西部地区经济高质量发展滞后，存在较大的提升空间，需要不断加大投资与人力资本投入[17]。因此，本文按照三大经济带把我国31个省(市、自治区)划分为东中西三大区域。三大地区具有其各自的经济发展情况与特点，东部地区濒临海洋且开放最早，基础设施建设和城市化水平最高，科学技术发展处于领先位置，在数字科技迅速发展的大环境下，东部地区率先抓住机遇，发挥科研创新优势，大力发展数字经济，数字化人才聚集，数字普惠金融的发展达到了相对较高的水平；
中部地作为过渡型经济带，资源较为丰富，交通运输和科技力量相较于西部地区而言较强，劳动密集型产业较为集中，近几年来，中部地区充分注重“5G”技术、数字科技以及大数据等的发展，数字经济发展得到了质的提升，拥有较强的数字普惠金融发展潜力；
对于西部地区来说，基础设施水平与科技发展能力较弱，人才流失较为严重，经济发展及综合能力的提升是一个长远规划，因此，数字普惠金融的覆盖能力和影响程度小，发展较慢。根据以上分析，本文提出假设：

H2：数字普惠金融对经济高质量发展的影响具有显著的地区异质性

数字普惠金融可以降低融资成本，打破传统金融的时空限制，使得科研创新活动可以更加便利地筹集资金，为企业技术创新提供金融支持，促进我国科技创新领域的发展。此外，数字普惠金融具有较强的数字化能力，提供数据信息，可以促进创新资源在企业间的流动，从而提升科研创新的总体水平。数字普惠金融的发展为科研创新提供了良好的环境，有助于科研活动的深度进行，而科研创新已经成为国家经济发展的重要动能，是实现新时代经济稳健运行的关键，科研创新的发展质量将会直接影响经济高质量发展的进程；
技术创新促进经济高质、高效发展，并促进产业和能源的融合创新，推进经济可持续发展[18]；
技术创新还能够与产业结构升级相互协调，共同提升我国经济发展质量[19]。数字普惠金融的发展会促进科研创新能力的提升，科研创新能力的提升也为经济增长提供了不竭动力，基于此分析，本文提出假设：

H3：数字普惠金融的发展能够促进科研创新能力的提升，科研创新在数字普惠金融促进经济高质量发展过程中发挥着中介效应

(一)数据来源及指标处理方法

本文采取综合评价方法来衡量经济高质量发展水平并进行分析。通过收集2011-2020年间我国31个省(市、自治区)的相关数据，收集的所有原始数据均来源于国家统计局、2011-2020年《中国统计年鉴》以及各个省市的统计年鉴和统计公报。

为了更好的测度经济高质量发展水平，通过参考欧进锋等[20]研究结果，本文利用熵权法以及综合评价模型来进行测算。首先由于指标所反映的内容不一，不可直接比较，数据间差异较大，不能直接在原始数据上运算。因此，必须要把各种指标的原始数据规范化，以此来消除量纲的影响，从而使得指标间可以进行加权运算。根据指标的定义、性质及作用，(1)式为正向指标处理方法，即意味着数值越大越好，(2)式为负向指标处理方法，具体方式如下：

(1)

(2)

(1)式中，xij为第i年第j个指标的值，min(xij)为第j个指标的最小值，max(xij)为第j个指标的最大值。同时，为了避免后文中计算熵权时出现无意义的情况，即“xij-min(xij)”等于0的情况，我们对其进行非负平移，即在式子后面整体加上0.01。

熵权法根据数据的离散程度来确定各项指标的权重，指标离散系数越大，则该指标对综合评价结果的的影响程度就越大，采用该方法，计算出各个指标的权重，为综合评价指标提供依据。

首先，确定第i年第j个指标的比重：

(3)

接着，确定第j个指标的信息熵：

(4)

其次，第j个指标的权重为(结果见表2)：

(5)

最后，可以根据各个指标所确定的权重，来计算经济高质量发展的综合水平，其公式为：

(6)

(3)-(5)式中，m、n分别代表了样本数量和指标个数；
(6)式表示经济高质量发展的综合评价函数，其中，w1j表示经济高质量发展第j个指标的比重；
Mij表示经济高质量发展第i年第j个指标的无量纲化值。

(二)指标体系构建

经济高质量发展水平使用单一指标进行衡量是不够全面的，因此，需要用多个相关指标共同构建一个多维度的指标体系进行衡量。参考有关经济高质量发展体系构建的有关文献，大部分研究都是围绕新发展理念进行构建，本文根据已有研究，主要参考了刘军等[21]和陈景华等[22]学者的研究成果，以经济运行、创新驱动、协调发展、绿色可持续、民生共享五个方面的发展水平作为一级指标，并选取26个二级指标来构建经济高质量发展综合评价指标体系，具体内容如表1所示。

表1 经济高质量发展指标体系

续表1 经济高质量发展指标体系

表2 变量选取

(三) 经济高质量发展水平测度结果分析

根据我国2011-2020年省(市、自治区)的面板数据，将综合评价模型及熵权法测度的结果按照三大经济带划分并取平均值，如图1所示。

图1 全国及三大经济带经济高质量发展趋势

首先，就各区域的经济发展水平而言，东部区域经济发展水平在全国三大地区中居于遥遥领先的地位，而中部地区位居第二位，西部地区综合水平最弱。2011-2020年间，东部地区平均经济发展水平为0.203 8，中西部区域经济发展水平基本相似，平均经济发展水平依次为0.101 9和0.096 7，均远远落后于东部地区发展。其次，从增长趋势来看，三大区域的经济高质量水平的增长趋势与全国整体水平的增长趋势基本类似。2011年东、中和西部地区平均水平分别为0.140 7、0.062 0、0.064 7，2020年分别增长至0.269 0、0.142 1、0.128 2，东部地区经济发展水平增长最快，中部和西部地区增长速度慢且较为稳定。最后，从具体省(市、自治区)来看，2011年，广东、江苏和北京的经济发展水平最高，依次为0.284 5、0.226 2和0.220 8，排名最低的是新疆、宁夏和甘肃，依次为0.043 2、0.038 6和0.033 2。到2020年，排名前三仍然是广东、江苏和北京，依次为0.607 1、0.446 6和0.385 0，均为东部地区，排名最低的是宁夏、甘肃和新疆，均为西部地区。2011-2020年，经济发展最快的省份分别为广东、江苏、浙江、北京和安徽，经济发展水平指标依次增长0.322 6、0.220 4、0.195 5、0.164 2、0.126 6，其中，广东和江苏增长最为突出。

经济高质量的东部高、中西部较低的布局大致有如下原因，东部区域相比于中西部区域具有的地理位置优越性的特点，并有较完善的交通条件和基础设施建设，社会经济水平较为先进，且经过了四十余年的改革开放，东部区域经济发展已经进入了以科技创新为先导的崭新阶段，具备了较强的科技优势并带动经济综合实力提升，数字化程度也遥遥领先；
中部区域高新技术成长相对迟缓，数字化水平不高，创新能力亟待增强；
西部区域经济社会发展滞后，新型基础设施建设与其他地区差距较大，数字经济创新能力较差，缺少人才以及创新资源要素投入。因此，东部地区应该继续深化数字化发展，使地理位置与优质资源的优势充分发挥，不断创新，引领经济高质量发展。中部地区要更加注重其自身创新能力，突破发展瓶颈，逐渐实现数字化发展。西部地区也必须重视完善基础设施的建设，政府加大人才引进政策力度，吸引科技人才，促进西部地区创新能力大幅提升，实现经济的高效发展。

(一)变量选取与数据说明

1.被解释变量

经济高质量发展水平(ED)：利用公式(6)可计算2011-2020年我国31个省(市、自治区)经济高质量发展水平的年度数据。

2.核心解释变量

数字金融指数：参考李明贤、郑洲舟等[23]的研究思路，本文选取由北京大学数字金融中心发布的“北京大学数字普惠金融指数第三期”作为衡量数字普惠金融整体发展水平的变量，数据均来自于北京大学数字金融研究中心与蚂蚁科技集团组成的研究团队，该指数从数字普惠金融的覆盖广度(Coverage)、使用深度(Usage)及数字化程度(Digitization)三个子维度出发，来衡量31个省(市、自治区)2011-2020年的数字普惠金融发展水平。

3.控制变量

经济高质量发展除了受数字普惠金融影响之外，环保能力、科技发展水平、教育水平、贸易开放度、文化建设、网络普及率等因素均会影响经济高质量发展水平，因此，本文借鉴已有研究做法，并结合具体问题，选取生活垃圾无害化处理能力(Pro)、每百人使用计算机数(Tech)、教育业城镇单位就业人数(Edu)、进出口总额/GDP(Open)、地方财政文化体育与传媒支出(Liv)、互联网宽带接入端口数(Int)作为本文的控制变量。

4.中介变量

科研创新水平：为探讨数字金融对经济高质量发展的作用机制，本文使用国内发明专利申请授权量项的对数值作为代理变量，以此来衡量各省份的科研创新水平。

5.数据说明

本文以2011-2020年间我国31个省(市、自治区)为研究样本，原始变量数据均来源于国家统计局、2011-2020年《中国统计年鉴》以及各个省市的统计年鉴和统计公报。数字普惠金融的数据来源于北京大学数字金融研究中心发布的《中国数字普惠金融发展指数(第三期)》。最终，一共整理全国31个省(市、自治区)的2011-2020年共310个样本的面板数据，变量的描述性统计如表3所示。

表3 变量描述性统计

(二)实证方法

1.基准回归模型

本文为研究数字普惠金融发展对于我国经济高质量发展的影响效果，参考张勋等[24]研究，采用双向固定效应模型来研究数字普惠金融对经济高质量发展的影响，基准回归模型如下：

ED=a0+a1Idfi,t+a2controli,t+λt+μi+εi,t

(7)

其中，i代表省(市、自治区)，t代表年份，ED为经济高质量发展水平；
核心解释变量Idf代表数字普惠金融发展程度，并且包括了三个子维度，分别为覆盖广度、使用深度及数字化程度；
Control为控制变量，对环保能力、科技发展水平、教育水平、贸易开放度、文化建设以及网络普及率进行度量；
λt表示各个省(市、自治区)不随时间变化的因素，以控制地区固定效应；
μi表示年份固定效应；
εi,t表示误差扰动项。

2.中介效应模型

本文进一步通过中介效应模型来检验假设3，以验证科研创新对数字普惠金融对经济高质量发展中的中介传导效应，参考温忠麟[25]的方法，选用逐步回归的方法来检验，首先经济高质量发展对数字金融进行回归，如式(8)所示；
其次，科研创新对数字金融进行回归，如式(9)所示；
最后经济高质量发展对数字金融和科研创新一起进行回归：

EDit=a0+a1Idfi,t+a2controli,t+λt+μi+εi,t

(8)

Innoit=b0+b1Idfi,t+b2controli,t+λt+μi+εi,t

(9)

EDit=c0+c1Idfi,t+c2controli,t+λt+μi+εi,t

(10)

其中，ED为本文被解释变量，即经济高质量发展水平；
Idf是数字金融发展水平；
Inno表示中介变量科研创新水平；
Control为一系列控制变量，即前文所设定的控制量集。

(一)基准回归结果

根据基准回归模型，本文从数字普惠金融总指数及其三个子维度入手，考察数字普惠金融发展对于经济高质量发展的影响作用，基准回归结果如表4所示。列(1)表示数字普惠金融总指数对于经济高质量发展的回归结果，由表中结果得出，回归系数为0.064 9，且通过了1%水平显著性检验，表明数字普惠金融的发展可以显著推动经济高质量蓬勃发展，数字普惠金融指数每增加一单位，经济高质量发展水平就会提高0.064 9个单位。列(2)(3)(4)分别表示数字普惠金融的三个子维度(覆盖广度、使用深度和数字化程度)对于经济高质量发展的回归结果。回归结果显示，三个子维度的回归系数分别为0.053 7、0.026 8和0.015 3，且均在1%的水平上显著为正，说明数字普惠金融的三个子维度均对经济高质量发展具有正面促进作用。由回归系数能够得出，覆盖广度的回归系数大于使用深度和数字化程度的回归系数，这就意味着数字普惠金融三个子维度中覆盖广度对于经济高质量发展的促进作用更为显著，使用深度和数字化程度的经济促进作用相对较小。此外，在控制变量中，环保能力、科技发展水平、教育水平、文化建设和网络普及率的系数均显著为正值，说明了这些变量都能够促进中国经济社会高质量发展。贸易开放度的系数为负数，可能的原因是我国经济高质量发展不能过度依赖对外贸易，更多的应该要从自身出发，提高自身发展能力和内驱动力，以此来推动我国经济高质量发展。

表4 基准回归结果

(二)稳健性检验与内生性处理

同时，为进一步检验研究结果的可靠性和科学性，选择以下两种方法进行稳健性检验。第一,调整样本数量，由于我国各个地区间的经济社会变革并不同步，且经济社会发展水平差距很大，不均衡问题也相对严重，各个地区间在经济规模、科学技术发展水平以及经济社会管理能力等方面都存在着很大差距，所以本文首先把北京、上海、天津和重庆四个直辖市的样本数据进行删除，然后重新进行回归。第二,缩尾处理，为了去除某些极端数值对研究结论的影响，本文在1%和99%分位上采取缩尾处理，对小于1%的数值用1%的值进行赋值，对大于99%的数值用99%的值进行赋值，并对处理后的数据重新进行回归。表5第(1)(2)列分别报告了两种方法的回归结果。结果表明，在两种方式下，数字普惠金融系数依旧均在1%的水平上显著为正，且控制变量依旧显著，表明本文的研究结果是稳健的。

表5 稳健性检验与内生性处理

续表5 稳健性检验与内生性处理

尽管本文已经纳入了一些控制变量，但由于不可能考虑到全部变量，并且由于存在双向因果关系，即经济高质量的发展也会促进数字普惠金融的发展，因此文章会存在内生性问题。为减少由内生性因素所产生的估计偏差，通过借鉴汪亚楠[26]的研究，选择工具变量法进行分析研究，采用数字普惠金融指数滞后一期和两期作为工具变量，并重新进行回归。由结果可知，Kleibergen-Paap rk LM拒绝了工具变量识别不足的问题，Kleibergen-Paap rk Wald F拒绝了弱识别的问题，表明工具变量选取可行，进一步表明数字普惠金融对于经济高质量发展的核心结论是稳健的。

(三)异质性检验

由于我国已经步入了全新的发展阶段，中国经济社会发展将越来越要求更加优质、稳定的经济发展模式，也需要越来越重视中国整体经济的稳定增长，而目前我国不同区域间的经济发展差异仍然较大，社会发展不均衡不完善的问题依然凸显。因此，为了更加深入探究我国数字普惠金融对于不同地区经济发展的影响，将通过分区域来检验数字普惠金融发展对于经济高质量增长的异质性影响。本文将31个省份按照我国三大经济带划分为东、中、西三个部分，表6第(1)(2)(3)列分别报告了数字普惠金融对东、中、西部地区经济高质量发展的回归结果，结论表明，对于以东部地区，数字普惠金融的影响回归系数为0.057 1，且在5%的水平下显著，而对于中和西部地区的影响程度相对较少。另外，数字普惠金融的覆盖广度对于西部地区的影响最为显著，使用深度与数字化程度则分别对于中部和东部地区的影响显著，这也表明了我国不同区域的数字普惠金融发展的侧重点有所不同，这也为我国因地制宜发展数字普惠金融提供了理论依据和实证参考。

表6 异质性检验

上述研究主要说明了数字金融的发展对于经济高质量发展的促进作用，并分维度、分地区来研究其影响效应，为了进一步研究数字金融影响经济高质量发展的作用机制，从科技创新角度进行论证分析，基于上文的中介效应模型进行实证分析，具体结果如表7所示：

表7 基于科研创新视角的影响机制识别

表7报告了科研创新充当中介机制的回归结果，由结果可以得出，首先数字普惠金融对经济高质量发展的回归结果显著为正，其次数字普惠金融对于中介变量科研创新的回归系数为0.358 2，并在5%统计水平上显著，最后数字普惠金融与科研创新对于经济高质量发展的回归结果也显著为正(系数为0.060 3并在1%统计水平上显著)，这表明符合中介效应的检验标准。且第3列的回归系数0.060 3小于第1列的0.064 9，这表明数字普惠金融的发展能够有效促进科研创新，且科研创新是数字普惠金融推动经济增长的重要传导机制。因此，在数字普惠金融促进经济高质量发展的过程中，科研创新起到了关键的中介作用，数字普惠金融则为科学技术创新活动提供了良好的平台，推动了技术研发活动的有效开展，从而促进了科学技术发展更好地为经济社会质量发展而增势赋能。综上得出结论，数字普惠金融能够通过促进科研创新来实现经济高质量发展。

本文基于中国2011-2020年的省(市、自治区)的面板数据，运用熵权法以及综合评价模型构建经济高质量发展水平的指标体系，并深入研究数字普惠金融对经济高质量发展的影响。主要研究结论如下：第一，我国经济高质量发展水平总体呈稳定上升态势，但各区域的发展水平存在较大差异，具体来看，东部地区的经济高质量发展水平明显高于中西部地区，表明我国经济发展不平衡的局面依旧显著存在；
第二，数字普惠金融对经济高质量发展具有显著的正面促进的作用，具体来看，在数字普惠金融三个子维度中，使用深度和数字化程度对经济高质量发展具有促进作用，但显著性不高，而覆盖广度对经济高质量发展的促进作用显著，说明目前对数字普惠金融的应用不断深化，且数字化水平也到达了相当的高度，而数字普惠金融的涵盖广度却还存在着很大的发展空间；
第三，根据异质性检验研究发现，数字普惠金融对不同区域的经济高质量发展水平影响也是不同的，数字普惠金融对东部地区的经济高质量发展水平的促进效应较中西部地区更为显著，且三个子维度对各个地区的影响程度也不一致。相比于其他子维度来说，覆盖广度对西部地区的影响程度更为显著，使用深度以及数字化程度分别对中部和东部地区的影响更明显；
第四，科研创新的提升在数字普惠金融促进经济高质量发展中起到部分中介作用，数字普惠金融可以通过促进科研创新从而推进经济高质量发展。

根据研究结论，为了完善数字普惠金融发展并实现经济高质量增长提出以下建议。

第一，统筹解决我国经济发展不平衡不充分的局面。东部地区在快速发展的同时，也要注重对中西部地区的发展及开发，推动各类资源适当向中西部地区配置，同时做好顶层设计并适当加大政策力度，落实好“中部崛起”“西部大开发”等国家战略的实施。制定差异化发展战略，根据各区域实际需要因地施政，缩小地区间差异。

第二，继续完善数字普惠金融基础设施建设，同时重视数字普惠金融区域发展不平衡问题。根据研究可以看出，数字普惠金融和经济高质量增长水平在不同区域差距较大，存在一定的“数字鸿沟”，由于地理位置不同等原因，东部地区和发达地区数字普惠金融发展程度要远远高于中西部地区和不发达地区，区域间绝对差异较大，造成经济发展不平衡、不协调。地方政府及相关部门要充分关注区域经济发展不协调问题，对于经济发展阶段不同的地区采取不同的数字普惠金融促进方案，促进数字普惠金融多元化发展。东部地区和发达地区要加快金融业改革创新，不断创新新型金融服务，在保持自身优势、发挥模范示范的同时，也要增加对中西部地区和欠发达地区的帮扶，促进新型数字人才向需要的地区流动;中西部及欠发达地区要不断加强自身基础设施建设，提升金融素养，支持培育新型数字产业，吸引数字化人才，推动区域协发展。

第三，落实创新驱动发展战略，以科研创新保障经济社会的高质量发展。实施创新战略的重要核心就是科研创新，粗放式发展已经不再适合当前的经济发展，只有依靠科学技术的发展与创新才能在根本上提升经济高质量发展水平。为发挥高新技术的整体作用，必须解决技术发展巨大融资需要的问题，积极引导各大企业对技术研究部门的投入，提高国家技术能力，掌握关键技术，解决“卡脖子”问题。其次，财政部门必须加大对中小企业发展的扶持，不断鼓励基础科研创新研究，激发科技创新潜力，促进整体科技水平。最后，要加强科技人才培养，充分发挥用人机制，留住具备卓越创造力的研发人员，以缓解重大行业高端人才短缺的问题，提高科技人才在科技工作中的回报，调动科研创造积极性，激发科研创新积极性，促进科技创新发展，逐渐实现经济高质量发展。

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