數(shù)字金融與制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的內在聯(lián)系及作用機制

□宋 佳 張金昌

一、引言

隨著我國經濟由高速增長轉變?yōu)楦哔|量發(fā)展，更好發(fā)展制造業(yè)成為推動國民經濟高質量發(fā)展的關鍵之一。《中國制造2025》文件明確指出，制造業(yè)是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基?，F(xiàn)階段，中國經濟正處于百年未有之大變局，為應對變局，構建經濟發(fā)展新格局，必須保障實體經濟的高質量發(fā)展，而實體經濟高質量發(fā)展的關鍵在于制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)展?！丁笆奈濉币?guī)劃和2035 年遠景目標綱要》強調，要深入實施制造強國戰(zhàn)略，堅持自主可控、安全高效，推進產業(yè)基礎高級化、產業(yè)鏈現(xiàn)代化，保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定，增強制造業(yè)競爭優(yōu)勢，推動制造業(yè)高質量發(fā)展。

制造業(yè)企業(yè)是中國經濟發(fā)展的重要微觀基礎，而融資約束是“困擾”我國制造業(yè)企業(yè)多年的難點問題。已有研究指出，融資約束顯著抑制了企業(yè)的研發(fā)投入和創(chuàng)新能力、投資效率、企業(yè)成長、生產率等，阻礙了企業(yè)發(fā)展。近年來，移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等先進數(shù)字技術與傳統(tǒng)金融的融合發(fā)展推動了中國金融業(yè)快速邁入數(shù)字金融時代。數(shù)字金融通過場景、數(shù)據(jù)和金融產品創(chuàng)新補足傳統(tǒng)金融服務的短板，催生出更多的新興業(yè)態(tài)，通過充分發(fā)揮“成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢，降低金融服務門檻和服務成本，改善了融資環(huán)境，從而更有效地服務普惠金融主體，助力實體經濟發(fā)展。已有關于數(shù)字金融對微觀企業(yè)影響的研究主要討論了數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新、融資約束、生產率、風險承擔等方面的影響?；诖?，本文進一步探討數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響，同時進行機制檢驗及異質性分析。

本文可能的貢獻有：（1）不同于以往學者從單一角度衡量制造業(yè)高質量發(fā)展，本文從質量、效率、效益和綠色發(fā)展4 個維度選取12 個指標構建制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展評價體系，通過計算各企業(yè)不同年份高質量發(fā)展指數(shù)，探索不同企業(yè)、不同區(qū)域制造業(yè)企業(yè)發(fā)展質量的差異；（2）本文探討了數(shù)字金融通過何種路徑影響制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的本質，在此基礎上進一步拓展延伸至企業(yè)的具體經營行為，深化了現(xiàn)有研究；（3）在系統(tǒng)考察數(shù)字金融發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的基礎上，進行機制討論及異質性分析，研究不同區(qū)域、不同維度、不同企業(yè)性質、不同企業(yè)類型的高質量發(fā)展是否存在差異，為政府及企業(yè)出臺針對性舉措提供借鑒。

二、理論分析與研究假設

（一）數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響

“高質量發(fā)展”雖然是以宏觀層面的經濟高質量發(fā)展為緣起而提出的，但也涵蓋中觀層面的產業(yè)高質量發(fā)展和微觀層面的企業(yè)高質量發(fā)展，因此對企業(yè)高質量發(fā)展的理解可以在經濟高質量發(fā)展內涵的基礎上結合企業(yè)發(fā)展的特點進行理解。新古典企業(yè)理論和新制度經濟學企業(yè)理論認為，企業(yè)是只追求利潤最大化的經濟組織。但隨著經濟社會的發(fā)展，企業(yè)被重新定義為以人為本、創(chuàng)造財富、服務社會、促進發(fā)展的基本經濟單位。如黃速建等（2018）指出，企業(yè)發(fā)展質量是企業(yè)在一定時期內開展經營和追求發(fā)展過程中所展現(xiàn)出來的經濟價值和社會價值的實現(xiàn)效率與水平，以及企業(yè)持續(xù)成長和持續(xù)創(chuàng)造價值的能力，而企業(yè)高質量發(fā)展是企業(yè)發(fā)展質量的更高水平。在企業(yè)發(fā)展過程中，融資約束一直制約著制造業(yè)企業(yè)發(fā)展。如：Fazzari 等（1988）認為，融資約束是由于市場不完備而導致企業(yè)外源融資成本過高，企業(yè)投資無法達到最優(yōu)水平的情況；Hubbard（1998）研究發(fā)現(xiàn)，由于融資約束的存在，出于預防性動機，企業(yè)會留存更多的流動性資產以備投資之需，從而產生較大的機會成本；王彥超（2009）指出，融資約束會促使企業(yè)持有更多現(xiàn)金?？傮w而言，融資約束除了會提高企業(yè)成本外，還顯著抑制了企業(yè)的研發(fā)投入、創(chuàng)新能力、投資效率等，進而制約企業(yè)發(fā)展。此外，信息不對稱和代理問題引起的市場不完備也會導致企業(yè)外源融資成本過高，進而形成融資約束。數(shù)字金融作為一種新型金融業(yè)務模式，是指通過大數(shù)據(jù)技術、云計算、人工智能技術進行數(shù)據(jù)挖掘，利用數(shù)據(jù)要素獲取更多信息，從而提高市場透明度，有效緩解信息不對稱性和代理成本。Ducornber 和Boateng（2009）認為，發(fā)達的金融發(fā)展水平不僅能為企業(yè)提供充足的外部資金，而且有助于投資者獲得企業(yè)投融資決策的信息，使企業(yè)更加容易獲得外部資金。Love（2003）認為，幫助企業(yè)克服道德風險和逆向選擇問題能夠減少信息不對稱和契約不完備導致的資本市場不完善，有利于減輕企業(yè)的融資約束，從而提高制造業(yè)企業(yè)的效率并拓展融資渠道。因此，本文提出以下假設：

假設H1：數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展具有促進作用。

（二）融資約束的中介作用

首先，數(shù)字金融能夠提升制造業(yè)企業(yè)的效率。一方面，數(shù)字金融在移動化、智能化的應用場景中實現(xiàn)了業(yè)務的“云”處理，打破了傳統(tǒng)金融體系服務實體經濟的時間和空間限制，降低了傳統(tǒng)金融機構對物理營業(yè)網(wǎng)點的依賴性，提高了金融服務的觸達能力。另一方面，通過數(shù)字技術能夠搜集、儲存、處理海量數(shù)據(jù)，這就能夠為金融機構提供更準確和更有效的信息，從而縮短決策周期，提高金融服務實體經濟的決策效率，如提高金融機構的支付清算效率、簡化貸款審批程序等。其次，數(shù)字金融擴大了服務范圍，拓寬了制造業(yè)企業(yè)的籌資渠道。在供給方面，數(shù)字金融的發(fā)展催生了新的金融業(yè)態(tài)，如數(shù)字貨幣、數(shù)字支付、數(shù)字保險、移動支付、網(wǎng)上銀行等，這些新業(yè)態(tài)既重塑了金融服務實體經濟的商業(yè)模式，又擴大了金融服務供給方的供給范疇，也拓寬了實體經濟的籌資渠道。在需求方面，數(shù)字金融能夠利用信息技術有效降低信息不對稱，減少代理成本下管理層的道德風險和逆向選擇問題，保護債權人的權益。同時，數(shù)字金融能夠低成本高效率地收集、儲存、處理金融需求群體的各類信息，這就使得長尾群體突破金融服務的各種“卷簾門”“玻璃門”成為可能，打破傳統(tǒng)金融服務的“二八定律”。最后，數(shù)字金融降低了制造業(yè)企業(yè)的融資成本。一方面，互聯(lián)網(wǎng)技術的邊際成本幾乎為零，數(shù)字金融能夠通過發(fā)揮數(shù)字技術的平臺效應以及規(guī)模效應，幫助金融機構整合多種服務，在擴大服務覆蓋范圍的同時降低邊際成本。另一方面，由于金融市場存在信息不對稱現(xiàn)象，導致產生信息成本和交易成本，約束了企業(yè)的外部融資行為，而數(shù)字金融能夠降低由信息不對稱帶來的這種成本，降低金融服務門檻。綜上，本文提出以下假設：

假設H2：融資約束在數(shù)字金融促進制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展中發(fā)揮中介作用。

（三）技術創(chuàng)新和投融資期限錯配的影響

創(chuàng)新是推動企業(yè)高質量發(fā)展的重要驅動力。但創(chuàng)新研發(fā)過程中需要大量且持續(xù)的資金投入用于新設備、新技術和新人才，同時由于創(chuàng)新活動具有不確定性高、周期長、資金耗費大等特點，這些會導致企業(yè)創(chuàng)新活動受到融資約束的困擾，從而抑制企業(yè)的創(chuàng)新意愿及創(chuàng)新活動。如：Czarnitzki 和Hottenrott（2011）研究發(fā)現(xiàn)，融資約束對基礎性、技術含量高的研發(fā)投資制約更大，而對應用性、技術含量低的研發(fā)投資影響較?。涣_長遠和季心宇（2015）檢驗發(fā)現(xiàn)，融資約束對我國企業(yè)創(chuàng)新投資構成了障礙，緩解融資約束能夠有效促進企業(yè)增加創(chuàng)新投資。數(shù)字金融依靠數(shù)字技術實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的可交互，促成低成本主體的跨期協(xié)作，增強企業(yè)搜尋并改造信息的能力，減少信息交流障礙和創(chuàng)新成本，增強企業(yè)創(chuàng)新意愿，從而促進企業(yè)進行技術創(chuàng)新和增強創(chuàng)新產出。此外，數(shù)字金融的發(fā)展能夠通過緩解當?shù)仄髽I(yè)融資約束，推動中小企業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)積極創(chuàng)新。錢雪松等（2021）從“法與金融”的視角提出，緩解融資約束有利于企業(yè)創(chuàng)新，最終通過創(chuàng)新驅動企業(yè)發(fā)展。綜上，本文提出以下假設：

假設H3：數(shù)字金融緩解融資約束后會通過技術創(chuàng)新推動制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展。

投融資期限錯配作為長期金融抑制的替代性選擇，是目前企業(yè)較常采用的緩解融資約束的方式之一。投融資期限錯配主要表現(xiàn)為“短貸長投”或“長貸短投”，在我國比較常見的是“短貸長投”，即將短期負債用于長期投資，最終會對企業(yè)績效和企業(yè)創(chuàng)新等產生負向影響。在短期內，投融資期限錯配能夠緩解企業(yè)的融資約束，改善企業(yè)投資不足的問題，尤其是對成長型企業(yè)。但在長期內，一方面，企業(yè)在投資或經營不佳或遇到外部經濟沖擊時，資金鏈容易斷裂并進入破產清算，此時企業(yè)沒有時間尋求投融資期限結構的再平衡；另一方面，為規(guī)避風險，用短期負債進行投資時管理層更傾向于短、平、快的投資項目，放棄投資報酬高的長期投資，尤其是在固定資產占比較高的制造業(yè)企業(yè)中，這種短視行為會損害企業(yè)的長期利益。相較于融資約束程度低的企業(yè)，融資約束程度高的企業(yè)投融資期限錯配問題更嚴重，融資約束問題的緩解有助于抑制企業(yè)的“短貸長投”行為，促進企業(yè)良性發(fā)展。綜上，本文提出以下假設：

假設H4：數(shù)字金融緩解融資約束后會通過抑制企業(yè)的投融資期限錯配行為推動制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展。

結合上文理論分析和研究假設，構建理論框架圖如下所示：

圖 理論框架

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取2011—2020 年我國A 股制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，并按照以下步驟對樣本進行篩選：剔除ST 企業(yè)、*ST 企業(yè)及主要變量數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本；剔除上市不足1 年的企業(yè)，最終得到8016 個樣本觀測值。為了防止極端值的影響，對模型中所有連續(xù)型變量在1% 水平上進行縮尾處理。本文數(shù)字金融數(shù)據(jù)來自北京大學金融發(fā)展研究中心同螞蟻金融共同合作完成的第三期“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)”，其余宏微觀數(shù)據(jù)均來自Wind 數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫，對部分主要數(shù)據(jù)缺失的樣本，通過查找企業(yè)年報補齊。將金融發(fā)展以地級市層面的數(shù)據(jù)進行測度并與上市企業(yè)所在地進行匹配，對于撤縣設市的地區(qū)按照新的地區(qū)四位數(shù)代碼重新匹配后進行實證分析。

（二）模型設定與變量說明

1.模型設定

本文構建回歸模型（1）檢驗數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響。其中：i 表示企業(yè)，j 表示企業(yè)所在城市，t 表示年份，被解釋變量Quality為制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展水平，解釋變量Index為數(shù)字金融，control為控制變量，year 為年份固定效應，inc 為行業(yè)固定效應，α為截距項，ε為隨機誤差項。

為檢驗中介效應，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應分析方法，在式（1）的基礎上構建中介效應檢驗模型（2）和模型（3），其中SA 為中介變量融資約束。

為進一步分析數(shù)字金融緩解制造業(yè)企業(yè)融資約束后企業(yè)通過哪些具體途徑最終實現(xiàn)高質量發(fā)展，本文繼續(xù)構建模型（4）—（6），檢驗數(shù)字金融發(fā)展是否通過技術創(chuàng)新（Innovation）、改善以往的投融資期限錯配問題（SFLI）促進發(fā)展質量的提升。在模型回歸過程中，分別用上述3 個機制變量替代模型中的X，檢驗系數(shù)是否顯著。

2.變量說明

（1）解釋變量：數(shù)字金融（Index）

本文參考已有研究中的方法，選取北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的2011—2020 年“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)”衡量數(shù)字金融發(fā)展水平。該指數(shù)在總指數(shù)的基礎之上還涵蓋了數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度3 個維度，共33 個具體指標，該指數(shù)不僅包括中國內地31 個省區(qū)市、337 個地級以上城市（地區(qū)、自治州、盟等）以及近2800 個縣（縣級市、旗、市轄區(qū)等）3 個層級，還包括了2011—2020 年省（區(qū)、市）級和城市級指數(shù)，2014—2020 年的縣域指數(shù)。數(shù)據(jù)具有縱向和橫向上的可比性。

（2）被解釋變量：制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)水平（Quality）

高質量發(fā)展具有多維性。黨的十九大報告明確指出，必須堅持質量第一、效益優(yōu)先，以供給側結構性改革為主線，推動經濟發(fā)展質量變革、效率變革、動力變革，提高全要素生產率。目前，我國制造業(yè)在高質量發(fā)展過程中面臨著根基不牢、核心關鍵技術缺失、品牌建設滯后、產出效率整體偏低、產品附加值不高等問題。制造業(yè)的高質量發(fā)展可以從優(yōu)化產業(yè)結構、增強主體創(chuàng)新能力、強化要素支撐等方面，助推制造業(yè)高質量發(fā)展。本文參考已有研究，從質量、效率和動力3 個維度選取指標。質量方面，制造業(yè)企業(yè)需要提高產品和服務的質量，并最終通過企業(yè)效益反映出來，因此本文選取企業(yè)的每股收益、總資產收益率、托賓Q 值及企業(yè)的內部控制水平作為代理指標；效率方面，用全要素生產率和勞動生產率來衡量；動力方面，用企業(yè)的創(chuàng)新投入強度來衡量。另外，由于制造業(yè)企業(yè)資源環(huán)境消耗大，綠色發(fā)展是可持續(xù)發(fā)展的重要保障，因此新增綠色發(fā)展作為第4 個維度。本文采用熵權法測算制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展水平，詳細指標體系見表1。

表1 制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展指標體系

（3）中介變量：融資約束（SA）

常見的融資約束測度方法主要有KZ 指數(shù)、WW 指數(shù)和SA 指數(shù)。相對于其他指數(shù)，SA 指數(shù)不包含具有內生性特征的融資變量，并且指數(shù)易于計算且相對穩(wěn)健，因此本文借鑒鞠曉生等（2013）對融資約束的測度方法，用SA 指數(shù)計算確定企業(yè)的融資約束程度。具體計算公式為：SA=-0.737*Size+0.043*Size-0.04*Age，其中：Size 為企業(yè)規(guī)模，Age 為企業(yè)年齡。

（4）進一步分析的機制變量：技術創(chuàng)新（Innovation）和投融資期限錯配（SFLI）

很多學者選擇企業(yè)申請的專利數(shù)量衡量技術創(chuàng)新，而相較于未獲批的專利，已獲批的專利表明企業(yè)的專利更具價值性、認可性，更能夠代表企業(yè)的創(chuàng)新能力，因此本文采用企業(yè)申請獲得的國內外專利數(shù)量作為衡量技術創(chuàng)新的代理變量，包括外觀專利、實用新型專利及發(fā)明專利。借鑒賴黎等（2019）利用“購建固定資產等投資活動現(xiàn)金支出-（長期借款本期增加額+本期權益增加額+經營活動現(xiàn)金凈流量+出售固定資產現(xiàn)金流入）”的結果作為企業(yè)投融資期限錯配的代理變量。

（5）控制變量

本文選擇的控制變量如下：企業(yè)年齡（Age），由當年的年份減去企業(yè)注冊年份加1 得出；企業(yè)規(guī)模（Size），由企業(yè)總資產取對數(shù)得出；企業(yè)性質（Soe），國有企業(yè)取值為1，非國有企業(yè)取值為0；第一大股東持股比例（First），用第一大股東占企業(yè)股份比例衡量；資產負債率水平（Lev），即總負債與總資產的比值；財務風險（Dfl），用財務杠桿系數(shù)衡量；經營風險（Dol），用經營杠桿系數(shù)衡量；兩職兼任情況（Two），即董事長和總經理是否存在兼任情況，若存在則賦值為1，否則為0。為避免城市經濟發(fā)展水平和區(qū)域市場化程度對企業(yè)發(fā)展的影響，本文選取地級市的地區(qū)生產總值（GDP）及王小魯?shù)龋?021）發(fā)布的地區(qū)市場化指數(shù)（Market）作為宏觀控制變量進行穩(wěn)健性檢驗。

（三）變量描述性統(tǒng)計

本文首先對8016 個樣本進行統(tǒng)計，具體描述性統(tǒng)計結果見表2。制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展指數(shù)（Quality）均值為0.109，最大值為0.625，最小值為0.011，標準差為0.063，表明不同企業(yè)之間的發(fā)展質量差異較大，且整體上我國制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展質量不高。數(shù)字金融總指數(shù)呈現(xiàn)出“極差大、標準差大”的特征，表明數(shù)字金融發(fā)展差異仍較大，這與郭峰等（2017）的研究結論一致。融資約束（SA）均值為負，表明我國制造業(yè)企業(yè)普遍存在明顯的融資約束。機制變量中技術創(chuàng)新水平在不同企業(yè)間的差異非常大。

表2 變量描述性統(tǒng)計結果

四、實證分析

（一）數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響結果

本文基于Hausman 檢驗結果建立固定效應模型并同時控制了年份和行業(yè)雙固定效應。表3 第（1）—（3）列結果顯示：數(shù)字金融與制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展水平在1%的水平下顯著正相關，即地區(qū)數(shù)字金融水平提高能夠促進微觀制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展，假設H1 成立?？赡艿脑蚴牵簲?shù)字金融的發(fā)展運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術降低銀企雙方的信息不對稱等問題，緩解了制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的融資約束，拓展了融資渠道，進一步促進制造業(yè)企業(yè)開展投資、創(chuàng)新等活動，最終實現(xiàn)高質量發(fā)展。

表3 數(shù)字金融與制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展

（二）融資約束的中介效應分析

首先，本文檢驗數(shù)字金融發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)融資約束的影響。表4 第（1）列中SA 系數(shù)顯著為負，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明數(shù)字金融的發(fā)展顯著緩解了融資約束水平，提升企業(yè)的融資能力。其次，檢驗融資約束是否在數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)展過程中起中介作用。根據(jù)表4 中結果可知，數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響系數(shù)均為正并有所下降，即由0.014 下降為0.012，融資約束作為中介變量是顯著的，假設H2 成立。γ在1%的水平下顯著且小于α，表明融資約束存在部分中介效應，即數(shù)字金融發(fā)展通過緩解制造業(yè)企業(yè)的融資約束進一步推動高質量發(fā)展，中介效應占總效應的比重為22.32%。

表4 融資約束的中介效應檢驗結果

（三）內生性和穩(wěn)健性檢驗

1.內生性檢驗

由于本文解釋變量和被解釋變量分別為宏觀層面數(shù)據(jù)和微觀層面數(shù)據(jù)，因此由反向因果引起的內生性問題并不突出，但仍可能存在因遺漏變量等引起的內生性問題。為解決可能存在的內生性問題，本文分別借鑒謝絢麗等（2018）和萬佳彧等（2020）的研究，分別使用互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量和將數(shù)字金融滯后1期作為工具變量，再采用兩階段的最小二乘法進行回歸檢驗。表5 結果顯示：數(shù)字金融均在1%的水平下顯著促進制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展，與基準回歸結果一致，說明基準回歸結果具有穩(wěn)健性和可靠性。

表5 內生性處理結果

2.穩(wěn)健性檢驗

（1）替換被解釋變量。借鑒李佳霖等（2021）的做法，采用OP 法計算的全要素生產率作為制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的代理變量，具體為：以營業(yè)收入的對數(shù)值作為產出指標，固定資產凈值作為資本要素的代理變量，企業(yè)職工人數(shù)的對數(shù)作為勞動要素的代理變量，企業(yè)退出狀態(tài)變量采用虛擬變量，當公司所處的行業(yè)和名稱都發(fā)生了改變則認為企業(yè)已經退出，若企業(yè)退出則賦值為1，否則為0。替換被解釋變量的檢驗結果如表6 所示。結果表明：數(shù)字金融發(fā)展顯著促進制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)展，與基準回歸結果一致。

（2）按時間劃分樣本區(qū)間。2013 年支付寶上線對金融結構變化的影響可能會對企業(yè)發(fā)展產生重大影響，因此本文將樣本按年份首先劃分為2011—2012 年及2013—2020 年兩個區(qū)間。2020 年新冠肺炎疫情暴發(fā)對企業(yè)發(fā)展產生了嚴重的負向影響，因此本文剔除2020 年的樣本，最終得到2011—2012 年和2013—2019 年兩個樣本區(qū)間，檢驗結果見表6。檢驗發(fā)現(xiàn)：在兩個時間段數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)現(xiàn)均具有顯著促進作用，證明基準回歸結果具有可靠性。

（3）增加控制變量。前文回歸過程中控制了包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡等變量在內的企業(yè)層面數(shù)據(jù)，而企業(yè)發(fā)展除受企業(yè)內部因素的影響外，還會受外部因素的影響，因此文章進一步控制企業(yè)所在地的地區(qū)生產總值和市場化程度這一宏觀層面的數(shù)據(jù)進行實證檢驗，結果如表6 所示。結果顯示：在進一步控制了宏觀層面的因素后，數(shù)字金融仍顯著促進制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)展，基準回歸結果可靠。

表6 穩(wěn)健性檢驗結果

五、進一步討論：作用機制與異質性分析

（一）兩種作用機制

1.數(shù)字金融緩解融資約束后會通過技術創(chuàng)新推動制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展

表7 列示了數(shù)字金融緩解企業(yè)融資約束后，是否會通過增加企業(yè)創(chuàng)新、抑制企業(yè)投融資期限錯配促進企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展的機制檢驗結果。表7 第（1）列的系數(shù)符號為負，表明數(shù)字金融的發(fā)展能夠緩解企業(yè)的融資約束。表7 第（2）列結果表明：制造業(yè)企業(yè)面臨的融資約束問題會在5%的水平下顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新能力，而數(shù)字金融的發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束，在獲得足夠的資金時，企業(yè)會加大創(chuàng)新投入、增強創(chuàng)新能力。表7 第（3）列結果表明：數(shù)字金融和技術創(chuàng)新均顯著提升了企業(yè)的高質量發(fā)展水平，即數(shù)字金融的發(fā)展在緩解融資難、融資貴問題后，企業(yè)會通過增加創(chuàng)新投入促進高質量發(fā)展，假設H3 成立。

表7 作用機制檢驗結果

2.數(shù)字金融緩解融資約束后會通過抑制企業(yè)投融資期限錯配行為推動制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展

表7 第（4）列結果顯示：融資約束與制造業(yè)企業(yè)投融資期限錯配的系數(shù)在1%的顯著性水平下正相關，即制造業(yè)企業(yè)面臨融資約束問題時，可能會通過“短貸長投”等手段加劇企業(yè)的投融資期限錯配問題，這既損害了債權人的利益，同時又加劇了企業(yè)的財務風險。數(shù)字金融與投融資期限錯配的系數(shù)在5%的水平下顯著負相關，說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠抑制企業(yè)的投融資期限錯配問題。究其原因，數(shù)字金融緩解了企業(yè)的融資約束，進而降低了企業(yè)進行“短貸長投”等的動機，有效緩解投融資期限錯配問題。表7 第（5）列結果顯示：投融資期限錯配與高質量發(fā)展水平系數(shù)在1%的水平下顯著負相關，表明投融資期限錯配問題雖然短時間的解決了企業(yè)的資金短缺問題，但最終不利于企業(yè)的高質量發(fā)展。而數(shù)字金融的發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束，在獲得足夠的資金時，企業(yè)會減少投融資期限錯配，在保障投資水平的同時維護了利益相關的利益，進一步推動了制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展，假設H4 成立。

（二）異質性分析

1.區(qū)域異質性

數(shù)字技術的發(fā)展促使金融資源等各項要素資源配置不斷優(yōu)化，因此分析數(shù)字金融發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展影響的區(qū)域差異非常有必要。參照已有研究對地區(qū)的劃分方式，將企業(yè)屬地劃分為東部、中部和西部地區(qū)。表8 列（1）—（3）檢驗結果表明：數(shù)字金融發(fā)展能夠在1%的水平下顯著提升東部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展質量，在5%的水平下顯著提升中西部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展質量?？赡艿脑蚴牵阂环矫鏀?shù)字技術由于其脫離地理空間束縛、邊際成本近乎為零的特點，在分布上促進了落后地區(qū)、人口稀疏地區(qū)的發(fā)展，讓不同地區(qū)的居民可以共享普惠結果，另一方面而數(shù)字金融的本質仍是金融，金融服務的發(fā)展仍不能脫離經濟活動生產生活而存在，由于集聚效應和網(wǎng)絡效應，東部人口集中地區(qū)的發(fā)展水平、使用活躍程度仍將保持優(yōu)勢。數(shù)字金融的發(fā)展利用技術達到了獲取服務的機會公平，而其服務制造業(yè)企業(yè)為主體的實體經濟，金融本質依然遵從相對集中的發(fā)展結果。

表8 異質性檢驗結果

2.數(shù)字金融結構異質性

數(shù)字金融包含覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3 個維度，不同維度的發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響可能存在異質性，因此本文分維度進行討論。表8 列（4）—（6）檢驗結果表明：使用深度對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的正向作用更大?？赡艿脑蚴牵涸跀?shù)字金融發(fā)展過程中，尤其是發(fā)展的最初階段，數(shù)字化程度和覆蓋廣度增長較快，而使用深度增長相對較慢，成為影響數(shù)字金融發(fā)展水平高低的關鍵因素。根據(jù)《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》：2011—2015 年，數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度增長最快，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度次之，使用深度增長最慢，而2016—2018 年第二期指數(shù)中，數(shù)字金融使用深度指數(shù)增長有超過數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)的趨勢。最新的數(shù)據(jù)也進一步驗證了這一趨勢：2020 年數(shù)字金融使用深度指數(shù)較上年增長7.3%，快于數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)和數(shù)字技術支持程度指數(shù)的增速。2016—2020 年5 年間，有4 年使用深度指數(shù)增速超過了覆蓋廣度指數(shù)，數(shù)字金融使用深度已經是數(shù)字普惠金融指數(shù)增長的重要驅動力。

3.產權異質性

根據(jù)實際控制人的性質，將企業(yè)劃分為國有企業(yè)、民營企業(yè)和外資企業(yè)，檢驗數(shù)字金融對不同性質制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的異質性影響，檢驗結果如表8 列（7）—（9）所示。結果表明：數(shù)字金融發(fā)展對不同性質的制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展均能夠顯著促進，但對民營企業(yè)的影響程度低于國有和外資制造業(yè)企業(yè)。主要原因可能是：雖然數(shù)字金融的發(fā)展降低了金融機構與企業(yè)之間的信息不對稱、降低了信貸成本和風險、提高了信貸效率，但并沒有徹底改變傳統(tǒng)金融的“信貸歧視”，同時由于政府的“隱性擔?！保瑖衅髽I(yè)在獲得信貸支持方面仍具有天然優(yōu)勢，而外資企業(yè)即使在數(shù)字金融快速發(fā)展的時期，資金流向也依然具有傾向性。

六、研究結論與對策建議

（一）研究結論

本文研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著推動制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展；（2）中介效應檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融通過緩解制造業(yè)企業(yè)普遍面臨的融資約束問題促進制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)展；（3）數(shù)字金融在紓解了制造業(yè)企業(yè)的融資困境后，會通過增加技術創(chuàng)新、改善投融資期限錯配問題推動制造業(yè)企業(yè)的高質量發(fā)展。異質性分析發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融發(fā)展對東部地區(qū)制造業(yè)高質量發(fā)展的影響程度高于中西部地區(qū)；數(shù)字金融發(fā)展的3 個維度中，數(shù)字金融使用深度成為數(shù)字金融發(fā)展的重要驅動力，能夠顯著促進制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展；數(shù)字金融發(fā)展對國有、外資制造業(yè)企業(yè)的影響程度顯著高于民營企業(yè)。

（二）對策建議

1.政府層面

一是大力推動數(shù)字金融的發(fā)展，加大金融改革創(chuàng)新，加快金融機構尤其是傳統(tǒng)金融機構數(shù)字化轉型，提高金融資源配置效率，支持制造業(yè)企業(yè)發(fā)展。如：搭建統(tǒng)一的國家金融數(shù)據(jù)信息平臺、數(shù)字金融共享平臺，降低金融機構與企業(yè)信息不對稱，緩解融資約束，也可以運用區(qū)塊鏈等技術建立去中心化的數(shù)字供應鏈金融，增強信貸信任，增加貸款規(guī)模。二是針對區(qū)域異質性差異，積極推進數(shù)字金融發(fā)展的“西部大開發(fā)”“中部快速崛起”“加快東部現(xiàn)代化”戰(zhàn)略，推動數(shù)字金融的區(qū)域協(xié)調發(fā)展。如：加強中西部地區(qū)的數(shù)字基建，引進數(shù)字人才并給予相應補貼，探索數(shù)字金融服務跨區(qū)域聯(lián)合授信等，打好組合拳，增強制造業(yè)企業(yè)的信貸支持力度。三是針對數(shù)字金融不同維度的差異，一方面可從支付服務、信貸服務、投資服務、信用服務、貨幣基金服務等方面實現(xiàn)完全數(shù)字化、全流程線上化，增加數(shù)字金融使用的便利性；另一方面加強數(shù)字金融監(jiān)管，防范金融風險，探索實施包容審慎的數(shù)字金融監(jiān)管機制，保障數(shù)字金融使用的安全性，充分發(fā)揮數(shù)字金融使用深度的驅動力。四是針對產權差異性，政策應向民營企業(yè)傾斜，給予更多的融資保障。如：增加對民營企業(yè)的貸款比例和額度、財政補貼，建立國家融資擔?；?、探索數(shù)字資產質押；從移動端設立民營企業(yè)金融服務專區(qū)，實現(xiàn)一站式融資，協(xié)調金融機構、稅務機關等融資擔保機構對接民營企業(yè)融資需求，依靠數(shù)字技術建立常態(tài)化的民營企業(yè)金融服務機制，確保不同產權性質制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的公平性和持續(xù)性。

2.企業(yè)層面

一是加強對數(shù)字金融促進企業(yè)高質量發(fā)展的認識和把握，加快財務數(shù)字化轉型，增強數(shù)字技術運用，確保與金融機構數(shù)字金融服務對接。如：引進大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字技術和數(shù)字人才，融合境內外商業(yè)銀行及第三方支付平臺，自建或外購訂制智能財務產品，保障金融服務企業(yè)的實時性、安全性，降低服務成本。二是增強創(chuàng)新能力，培育高質量發(fā)展新動能。數(shù)字金融緩解融資約束后通過技術創(chuàng)新推動制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展印證了創(chuàng)新的重要性。要實現(xiàn)高質量發(fā)展，在投入上可以通過科技手段合理配置生產要素、推動效率變革；在產出上可以通過技術創(chuàng)新和管理創(chuàng)新推動質量變革，提高全要素生產率，保持競爭優(yōu)勢。因此，企業(yè)應該提高創(chuàng)新意識，加大創(chuàng)新投入、“產學研”結合引進和培養(yǎng)創(chuàng)新人才的力度。此外，制造業(yè)企業(yè)還可以通過平臺連接供給端和需求端，根據(jù)需求端數(shù)據(jù)信息倒逼企業(yè)創(chuàng)新。三是企業(yè)要嚴格遵循企業(yè)會計準則，加強內部監(jiān)督，完善信息披露機制，提高會計信息質量，進而降低信息部對稱、緩解融資約束促進高質量發(fā)展。如：加強內部控制、實施數(shù)字化內部審計、培育高素質財務人才等，建立高質量會計信息披露的長效機制。