发展状况，而不仅仅是数字金融促进了创业。第二类是，即使我们控制了当地的经济发展水平、企业创业的资本成本和当地对小微企业的支持，也会有其他因素导致企业创业趋势的变化，但这种变化可能与数字金融的发展无关。我们采取了以下策略来解决反向因果问题。首先，本文对所有解释变量采用了一级滞后项目，即评估数字金融、经济发展水平和资本成本如何影响当前企业的创业，从而在一定程度上削弱反向因果问题。其次，我们考虑使用省级互联网普及率作为数字包容性金融指数的工具变量。一方面，互联网普及率作为数字金融的基础设施，与数字金融的变化密切相关。另一方面，在控制了当地经济水平、资本获取成本和正式金融对小微企业的支持后，互联网普及率与新企业之间没有直接的相关渠道，这可能成为有效的工具变量。
表6.1给出了新注册企业数量的对数，新注册企业增长率的固定效应回归结果和工具变量回归模型，并给出了弱工具变量和弱外生检验的稳定性FAR检查结果。第一列和第二列为基准模型，第三列和第四列为使用工具变量的模型。可以看出，新注册企业的工具变量因变量而回归，FAR检验的P值为0.0413，对因变量为新注册企业增长率的回归，FAR检验的P值为0.0343。因此，上年总指数对新增企业数的影响可以在5%的显著水平下进行调查。.从1中可以看出，基准模型是否采用工具变量模型，回归结果表明，数字金融省份越发达，新注册企业越多。就上述回归的经济意义而言，如表6所示.1.指数增长1个单位，新企业增长0.44%(固定效应估计).61%(固定效应 IV估计)考虑到2012年各省数字普惠金融指数平均为40.99增加到2014年的平均157.我们可以看到，这是一个非常可观的促进作用。
表6.数字普惠金融和新企业数量
注：括号是稳定标准错误，其中*** P<0.01，** P<0.05，* P<0.1（下同）。Wald-F临界值为16.38(10%).96(15%).66(20%).53(25%)。如果没有特别说明，以下回归样本量相同为准。<0.01，** P<0.05，* P<0.1（下同）。Wald-F检验临界值为16.38（10%水平），8.96（15%水平），6.66（20%水平），5.53（25%水平）。因以下回归样本量相同，若无特殊说明，临界值均以此为准。
数字包容性金融指数由三个子指标合成：测量覆盖范围、使用深度和数字化程度。因此，我们进一步分析了数字金融的发展水平，促进了企业的创业。换句话说，这种促进作用是因为有很多人参与数字金融，数字金融提供更多样化的服务，或者数字金融效率的提高，或者有几个因素。.2显示了这三个维度对新企业数量的影响。其中，第一列至第三列为固定效应的基准模型，第四列至第六列为工具变量的回归模型。该表显示，数字金融覆盖范围、使用深度和数字化程度的提高有利于初创企业数量的增加。具体来说，随着覆盖范围的增加，使用支付宝等电子账户的人数增加，可以为企业家提供更好的金融环境。深度指标的改进表明，信贷、保险等数字金融的各种服务功能可以为企业家获得资金，降低创业风险，提高企业家的创业动机。数字化的提高表明，支付更有效，交易更方便。提高效率有利于降低交易成本，促进商业模式创新。
表6.2数字普惠金融子指数和新企业数量
除了直接描述数字金融发展对不同省份创业企业数量的影响外，我们还考察了这一发展对创业增长的影响。.3是数字金融覆盖面广、使用深度和数字化程度较好的地区，创业增速也较快。
表6.3新注册企业增长率和数字金融子指数
最后，如果数字金融通过扩大金融覆盖范围来影响创业精神，那么在过去常规金融机构达的地区可以通过数字金融享受现代金融体系的服务，从而促进这些地区的创业行为，属于及时帮助。在发达地区，传统金融机构有许多分支机构，数字金融的作用丰富了企业家的选择，属于蛋糕上的糖霜。为了验证这一机制，遵循以前的模型，增加城市化率来衡量区域发展的程度，并使用数字包容性金融指数与城市化率的互动项目来描述数字金融发展和区域发展之间的互动如何影响创业。.4.报告了回归结果，我们分别报告了基准模型和工具变量模型的回归结果，其中第一列和第三列对企业数量的影响，第二列和第四列对初创企业增长率的影响。新企业数量和新企业增长率的回归表明，数字包容性金融指数与城市化率的互动项目明显为负，城市化程度越低，数字金融的边际效用就越大。因此，我们可以看到，数字金融的发展对不发达地区初创企业数量的增加更大的促进作用。这表明数字金融是包容性的。
表6.44数字普惠金融和城市化率
注：Wald-F临界值为19.93(10%).59(15%).75(20%).25(25%水平)。
数字金融创新支持高质量经济增长的原则和模式
1、数字支付降低了金融服务成本，构建了一切
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