數(shù)字金融發(fā)展如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率？
——來自中國的經(jīng)驗

劉立夫 杜金岷

(暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 廣東 廣州 510632)

一、數(shù)字金融發(fā)展賦能企業(yè)全要素生產(chǎn)率

提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率已經(jīng)成為新時代強化中國經(jīng)濟(jì)韌性的共識，而優(yōu)化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要途徑之一便是通過金融部門的賦能和帶動，促成企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新效率提升。數(shù)字金融作為當(dāng)代金融部門的新興載體，必然在優(yōu)化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的進(jìn)程中發(fā)揮出更多的作用。

首先，數(shù)字金融的發(fā)展有助于降低融資成本和充?，F(xiàn)金流，從而為提升全要素生產(chǎn)率提供良好條件。數(shù)字化信息流轉(zhuǎn)速度和質(zhì)量的提升，助力外部投資者掌握更為全面的企業(yè)運營狀況并進(jìn)而從中識別優(yōu)質(zhì)企業(yè)[1]，有助于降低企業(yè)為實體項目進(jìn)行融資的成本，從而保障了實體項目的順利推進(jìn)，推動企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。延此邏輯，隨著獲取金融資源路徑更為多樣化，企業(yè)融資可得性也同步提升，這將使其掌握更為充足的現(xiàn)金流，使其有強大的動力將更多的資源投放至實體項目以提升核心競爭力，從而有助于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的穩(wěn)步提升。

其次，數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效針對技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)投入進(jìn)行支持，從而為提振全要素生產(chǎn)率提供良好的技術(shù)基礎(chǔ)支撐。數(shù)字金融可以引導(dǎo)資源優(yōu)先配置至具有較好發(fā)展前景的技術(shù)創(chuàng)新項目，推動企業(yè)技術(shù)升級。進(jìn)一步從“增量”創(chuàng)新的角度來看，數(shù)字金融為企業(yè)的數(shù)字化信息搜集和挖掘提供了更為有效的技術(shù)手段，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)投入決策的科學(xué)性和有效性[2]。而基于“存量”創(chuàng)新的視角，數(shù)字金融可以更好地將創(chuàng)新項目與金融資源相匹配，從而對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有所裨益。

最后，數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效降低企業(yè)杠桿率，提升財務(wù)穩(wěn)定性，由此驅(qū)動全要素生產(chǎn)率優(yōu)化。數(shù)字金融能夠較好地識別企業(yè)的潛在機(jī)遇和風(fēng)險[3]，有助于緩解企業(yè)的融資約束，從而有助于降低企業(yè)杠桿率，減輕企業(yè)的財務(wù)壓力，對于企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性有所助益。更為重要的是，數(shù)字金融還能為企業(yè)提供更多信息處理上的技術(shù)解決方案。不難理解，較低的企業(yè)杠桿和較高的財務(wù)穩(wěn)定性，使企業(yè)不需要將較多的精力投放到維系財務(wù)穩(wěn)定方面，從而能夠?qū)⒅饕木ε渲糜趯嶓w領(lǐng)域，更容易達(dá)到提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的合意效果。

綜上，本文將基于實證分析的方法，驗證數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用，并從融資成本、創(chuàng)新投入、杠桿率三個角度開展路徑研究，以揭示其內(nèi)在機(jī)理。

二、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文選取2011-2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)作為研究載體，相關(guān)企業(yè)財務(wù)信息數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，數(shù)字金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融中心的《數(shù)字金融普惠指數(shù)》。在進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下基本清洗：第一，針對樣本中的金融類、ST類和期間退市企業(yè)進(jìn)行了剔除。第二，針對樣本數(shù)據(jù)中的連續(xù)型變量，采用Winsor進(jìn)行上下1%的縮尾處理。第三，為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文保留了那些至少連續(xù)五年數(shù)據(jù)不存在缺失的樣本。第四，對于樣本數(shù)據(jù)中的連續(xù)型絕對值變量，本文均進(jìn)行了對數(shù)化處理。

(二)變量設(shè)定

1.被解釋變量

企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。在有關(guān)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度上，本文借鑒萊文索恩和佩特林的研究[4]，采用LP法進(jìn)行計算。

2.核心解釋變量

數(shù)字金融(Digital)。參照經(jīng)典文獻(xiàn)的做法[2]，本文采用《數(shù)字金融普惠指數(shù)》中的相關(guān)數(shù)據(jù)開展研究，以省一級口徑的數(shù)字金融指數(shù)作為核心變量。為了進(jìn)一步提升研究結(jié)果的有效性，還采用了細(xì)化口徑的數(shù)字金融指數(shù)，將其分解為“深度—廣度”兩個層面進(jìn)行檢驗(上述指數(shù)均進(jìn)行了歸一化處理)。

3.中介變量組

(1)融資成本與現(xiàn)金強度。企業(yè)的融資成本采用利息支出與總負(fù)債之比進(jìn)行測度，企業(yè)的現(xiàn)金流強度則采用(貨幣資金+交易性金融資產(chǎn))/(總資產(chǎn)-現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物)進(jìn)行衡量[5]。

(2)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出。企業(yè)的研發(fā)投入強度(R&D)以研發(fā)投入與主營業(yè)務(wù)收入之比進(jìn)行計算。企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，則選取企業(yè)的發(fā)明專利申請數(shù)(Lnpati)對數(shù)化處理后的指標(biāo)進(jìn)行測度[15]。

(3)杠桿與風(fēng)險。選取企業(yè)的金融杠桿水平，即(Fin-Lev=(非流動負(fù)債+短期借貸+一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債+交易性金融債+衍生性金融債)/負(fù)債合計)，該指標(biāo)同時體現(xiàn)“金融化”和“杠桿”特征，是較為適宜的選擇。

在企業(yè)風(fēng)險穩(wěn)定的測度上，當(dāng)屬Altman的風(fēng)險Z值法具有權(quán)威性[6]，在吳國鼎和張會麗的研究中[7]，則采用修正的Altman Z值來刻畫中國上市企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，該技術(shù)處理手法能夠在較大程度上規(guī)避股票市場指標(biāo)對財務(wù)風(fēng)險測度的干擾，更適合以中國為代表的新興市場企業(yè)風(fēng)險評估，該指標(biāo)越大，代表企業(yè)財務(wù)風(fēng)險越小。有鑒于此，本文采用修正后適配中國資本市場的Z值展開檢驗。

4.控制變量

為進(jìn)一步提高研究的回歸精度，本文納入了相關(guān)的控制變量集。包括企業(yè)年齡(及其平方項)、股權(quán)集中度、總資產(chǎn)、資本密集度、凈資產(chǎn)收益率、兩職合一、每股收益率、營業(yè)收入、審計意見等變量(見表1)。

(三)模型設(shè)定

為驗證數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的影響，本文設(shè)定如下回歸方程加以驗證：

TFPit=α+β1Digitalit-1+CVsit+∑Ind+

∑Year+εit

(1)

上式中，被解釋變量和TFP代表企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，核心解釋變量Digital為數(shù)字金融指數(shù)，控制變量組CVs包含了前述的控制變量；Ind和Year分別為行業(yè)和年度的虛擬變量。

方程(1)已基于“數(shù)字金融—企業(yè)全要素生產(chǎn)率”的范式進(jìn)行了探討分析，但這并不足以剖析二者之間的影響機(jī)制。對此，本文參考溫忠麟等的遞歸方程進(jìn)行機(jī)制識別[8]。

TFPit+1=φ0+φ1Digitalit-1+∑CVs+∑Ind+

∑Year+ω

(2)

Mediatorit=θ0+θ1Digitalit-1+∑CVs+∑Ind+

∑Year+τ

(3)

∑CVs+∑Ind+∑Year+ξ

(4)

其中，Mediator作為中介變量，其余設(shè)定同上所述。在變量的選取上，本文從三條路徑進(jìn)行研究：一是融資費用與現(xiàn)金強度，以企業(yè)債務(wù)融資費用(Debcost)和企業(yè)現(xiàn)金流強度(Cash)為中介變量；二是研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出，以企業(yè)研發(fā)投入(R&D)和發(fā)明專利(Lnpati)為中介變量；三是“企業(yè)杠桿與風(fēng)險穩(wěn)定”，以企業(yè)杠桿率(Lev)和風(fēng)險穩(wěn)定(Z-Score)為中介變量。

三、實證結(jié)果及經(jīng)濟(jì)解釋

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2中的模型M(1)和M(2)結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展能夠有效驅(qū)動企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升。原因可歸結(jié)為如下幾點：第一，數(shù)字金融融合新技術(shù)，為大量企業(yè)提供金融服務(wù)創(chuàng)造了良好的基礎(chǔ)條件，從而為企業(yè)的生產(chǎn)率提升提供有效支撐。第二，數(shù)字金融能夠提升“企業(yè)—市場”間的信息流動傳導(dǎo)，能夠讓企業(yè)更好地掌握市場的演進(jìn)信息，做出有效的經(jīng)營決策。第三，數(shù)字金融使得金融要素打破了時空限制，通過網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)極大地便利了地區(qū)和行業(yè)間的交流，促進(jìn)了生產(chǎn)要素(包括但不限于金融資源)的優(yōu)化配置。

為了確保研究的穩(wěn)健，首先，本文將原有數(shù)字金融指數(shù)(Digital)進(jìn)行降維處理，從數(shù)字金融的覆蓋廣度(Digital-B)和深度(Digital-D)開展研究；其次，采用“時間—行業(yè)”聯(lián)合固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)，盡可能減弱內(nèi)生性問題。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展越好，企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平越高的核心結(jié)論依舊是穩(wěn)健的。在模型M(7)中，本文借鑒理查德森的非效率投資水平來反向刻畫企業(yè)全要素生產(chǎn)率[9]。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展與非效率投資行為之間存在高度顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系(系數(shù)為-0.008且t值為-3.99)。綜上所述，在經(jīng)過變量降維、固定效應(yīng)調(diào)整乃至被解釋變量更替后，相關(guān)的研究結(jié)論同前文依舊保持高度一致，由此可以確證本文的核心結(jié)論是確當(dāng)?shù)摹?/p>

進(jìn)一步，在模型M(8)中，本文通過工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性處理。在工具變量選取上，以企業(yè)所在省份的上市企業(yè)數(shù)量作為工具變量。采用省份上市企業(yè)數(shù)量的滯后2-3期作為工具變量加以檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計檢驗表明不存在弱工具變量問題，Hansen J統(tǒng)計量均不顯著，無法拒絕原假設(shè)，即工具變量是有效的。這表明，在減弱了內(nèi)生性問題干擾后，本文的核心結(jié)論沒有受到?jīng)_擊。

表2 數(shù)字金融與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：基準(zhǔn)回歸與穩(wěn)健性檢驗

進(jìn)一步，本文從動態(tài)效應(yīng)和邊際效應(yīng)角度考察數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。在模型M(1)-M(3)中，考察了數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的遠(yuǎn)期特征。從表3結(jié)果來看，數(shù)字金融能夠在較長一個時間軸內(nèi)保持對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用(L2.Digital-L4. Digital的回歸系數(shù)均為正值且t值最小為3.48)。由此，數(shù)字金融在驅(qū)動企業(yè)效率提升上的功效必須引起高度重視。進(jìn)一步地，本文對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分組(以均值為界限)，考察數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，無論是在TFP的高低組別中，數(shù)字金融都有著一定的促進(jìn)作用(系數(shù)均為正值且至少通過了10%的統(tǒng)計顯著性檢驗)，但具體來看，在企業(yè)全要素生產(chǎn)率較高的組別中，數(shù)字金融的促進(jìn)作用相對較弱(系數(shù)為0.037僅在10%的水平上邊緣顯著)；而在企業(yè)全要素生產(chǎn)率較低的組別中，數(shù)字金融的促進(jìn)作用較為明顯(系數(shù)為0.186且通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗)。這可能是因為，企業(yè)若具有較高的生產(chǎn)率，由此外部的金融供給改善所能帶來的邊際彈性會減弱，這也符合邊際效益的遞減規(guī)律。按照前述邏輯，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平較低，數(shù)字金融所能帶來的改善則較為明顯。當(dāng)然，這也可能歸因為，數(shù)字金融能夠憑借自身的信息處理和識別優(yōu)勢，專項針對那些生產(chǎn)率較低的企業(yè)進(jìn)行普惠覆蓋，提升了企業(yè)生產(chǎn)率水平。

(二)渠道機(jī)制識別檢驗

在前述實證檢驗中，本文就“數(shù)字金融—企業(yè)全要素生產(chǎn)率”之間的整體影響進(jìn)行了分析檢驗，但對于二者之間的傳導(dǎo)機(jī)制卻所知不多。本部分著重從“費用與現(xiàn)金”“研發(fā)與創(chuàng)新”和“杠桿與風(fēng)險”三條路徑出發(fā)進(jìn)行研究(見表4-6)。

在表4中，本文從“費用與現(xiàn)金”視角檢驗了數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的路徑。實證結(jié)果說明，數(shù)字金融的發(fā)展，能夠提高企業(yè)的信息識別度，幫助企業(yè)以更小的代價獲取相應(yīng)的融資，從而在一定程度上降低了企業(yè)的融資費用。且這種融資費用的降低，并非以企業(yè)融資規(guī)模的減少為代價。在模型M(4)中，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)自身現(xiàn)金流強度(Cash)有著高度顯著的促進(jìn)作用。數(shù)字金融作為一種新興的金融業(yè)態(tài)，的確增強了市場內(nèi)部的金融供給，從而緩解了企業(yè)的融資約束狀況。在資金相對充裕的情況下，企業(yè)能夠有效對自身技術(shù)進(jìn)行有效改造，從而提升自身的全要素生產(chǎn)率水平。綜上，數(shù)字金融的發(fā)展實現(xiàn)了金融“增供給”和“降成本”的雙重擬合，并最終帶來了企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的合意效果。

在表5中，本文從“研發(fā)與創(chuàng)新”視角檢驗了數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的路徑。模型M(2)的結(jié)果說明，數(shù)字金融發(fā)展提高了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力，從而提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。但具體來看，技術(shù)創(chuàng)新活動的“投入—產(chǎn)出”指標(biāo)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響展現(xiàn)出一定差別。企業(yè)研發(fā)投入指標(biāo)(R&D)的t值偏小，這意味著研發(fā)投入在轉(zhuǎn)化成為全要生產(chǎn)率上可能存在一定的效力不足；相比之下，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)(Lnpati)的回歸系數(shù)則高度顯著，表明企業(yè)的專利創(chuàng)新產(chǎn)出能夠強有力地驅(qū)動企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。因此，研發(fā)投入僅能是一項“中間指標(biāo)”而非“終極指標(biāo)”，是技術(shù)創(chuàng)新活動有效性的必要不充分條件。綜上所述，盡管企業(yè)研發(fā)投入所能帶來的全要素生產(chǎn)率提升相對較弱，但相關(guān)的“數(shù)字金融→(提升)企業(yè)技術(shù)投入和專利產(chǎn)出→(提升)企業(yè)全要素生產(chǎn)率”的路徑是穩(wěn)健存在的。

從表6的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展能夠有效降低企業(yè)的金融杠桿水平(系數(shù)為-0.206且t值為-8.49)，在數(shù)字金融改善企業(yè)融資境遇并降低市場信息不對稱的情況下，企業(yè)對資金獲取的預(yù)期較為正面，確實無需通過“金融化+杠桿”的激進(jìn)方式來獲取金融資源，降低了對金融杠桿的需求水平。數(shù)字金融的去金融杠桿效果，能夠最大限度地降低對生產(chǎn)效率的擾動。在模型M(4)中，L.Digital對Z-Score的回歸系數(shù)為正且高度顯著，表明數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效提升企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定，這不單同數(shù)字金融能夠去金融杠桿有關(guān)，還與獲取更多金融資源和服務(wù)有密切關(guān)聯(lián)。而企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，必須要有穩(wěn)定的財務(wù)環(huán)境作為支撐。由此，形成了“數(shù)字金融→(提升)財務(wù)穩(wěn)定→(提升)企業(yè)全要素生產(chǎn)率”的正向傳導(dǎo)機(jī)制。

四、拓展性研究：數(shù)字金融發(fā)展的金融基礎(chǔ)與普惠特征檢驗

在中國金融的發(fā)展情境下，新金融業(yè)態(tài)如若離開了傳統(tǒng)金融部門的承托，則無法有效發(fā)展[10]。上述研究結(jié)論具有可類推邏輯：由互聯(lián)網(wǎng)金融優(yōu)化而成的金融科技乃至數(shù)字金融，其效力的釋放，仍需傳統(tǒng)金融部門作為支撐，離開了傳統(tǒng)金融部門，數(shù)字金融則極有可能成為無源之水。

本文進(jìn)一步嵌入傳統(tǒng)金融部門因素討論。具體來看，依照傳統(tǒng)的研究路線，從銀行業(yè)部門和資本市場部門兩條主線出發(fā)，刻畫傳統(tǒng)金融部門的發(fā)展。其中，銀行業(yè)規(guī)模(Bank Sector)，測度地區(qū)間接融資規(guī)模。本文采用張成思等的研究手法[11]，使用中國每個省份的銀行規(guī)模(存款余額+貸款余額)總量與地區(qū)GDP產(chǎn)值的比值來反映地區(qū)的間接金融規(guī)模；資本市場規(guī)模(Capital Market)，測度地區(qū)直接融資規(guī)模。股市規(guī)模的測度，借鑒了艾倫等人的思路[12]，使用省份年末股票流通市值與地區(qū)當(dāng)年GDP產(chǎn)值之比來反映地區(qū)的資本市場規(guī)模。其中，每個省份的股票流通市值則根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫中的個股流通市值進(jìn)行加總和分省配對處理。在此基礎(chǔ)上，本部分著重分析在傳統(tǒng)金融部門不同的發(fā)展?fàn)顟B(tài)(以均值為界)下，數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有怎樣的影響。

研究發(fā)現(xiàn)(表7)，L.Digital在銀行業(yè)部門、資本市場發(fā)展較好的地區(qū)系數(shù)顯著，而在兩者發(fā)展較差的地區(qū)t值偏小。從這個角度來看，數(shù)字金融的發(fā)展離不開傳統(tǒng)金融部門。進(jìn)一步來看，在資本市場發(fā)展較好時，數(shù)字金融的正向驅(qū)動作用更為明顯(0.456>0.148)。這可能是因為，融合了數(shù)字金融后，對風(fēng)險有更強偏好的資本市場更契合此類經(jīng)濟(jì)項目；相比之下，有一定“嫌貧愛富”偏好的銀行業(yè)部門，即便在數(shù)字金融的互嵌下進(jìn)行了改良，也難以達(dá)到資本市場的驅(qū)動效果。

表8 數(shù)字金融、金融基礎(chǔ)條件與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：企業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)差異

數(shù)字金融作為新時代下的新金融業(yè)態(tài)，本質(zhì)是為了彌補傳統(tǒng)金融觸達(dá)不足，以服務(wù)那些被傳統(tǒng)金融所排斥的小微企業(yè)。于此，一個重要問題是，數(shù)字金融是否具有普惠特征？為了回答上述問題，本文在表8的基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步界分企業(yè)的規(guī)模結(jié)構(gòu)(大規(guī)模、小規(guī)模，以總資產(chǎn)的75%和25%分位數(shù)為界)進(jìn)行分析。

表8的實證結(jié)果同表7之間有著明顯的邏輯聯(lián)系，二者都強調(diào)了較好的金融部門發(fā)展水平是數(shù)字金融發(fā)揮效力的基礎(chǔ)。進(jìn)一步，表8的實證結(jié)果解讀了更多的積極信息：數(shù)字金融發(fā)展具有明顯的專項性和針對性，對于那些小規(guī)模企業(yè)起到了明顯的普惠覆蓋作用，有效地提升了這類企業(yè)的TFP，但對于那些本就處于市場較強地位、融資約束不明顯的大型企業(yè)而言，數(shù)字金融對其的影響并不甚明顯。從這個角度來看，數(shù)字金融在普惠服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)上的確有著明顯功效。

五、結(jié)論與政策建議

全面考察數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動效果，得到如下結(jié)論：

第一，數(shù)字金融的發(fā)展能夠為企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升提供動力，且具有長期性特征。特別地，對于那些全要素生產(chǎn)率水平較低的企業(yè)，數(shù)字金融的正向驅(qū)動作用則更為顯著。

第二，數(shù)字金融發(fā)展能夠推動企業(yè)加大研發(fā)投入，并能夠推動企業(yè)去杠桿，為企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率提供了支撐條件。

第三，數(shù)字金融存在區(qū)域異質(zhì)性特征與普惠特征，既數(shù)字金融只對金融部門發(fā)展程度較好的地區(qū)以及對小規(guī)模企業(yè)發(fā)揮作用。

本文的政策建議如下：

第一，大力發(fā)展數(shù)字金融，為企業(yè)技術(shù)的效率提升和進(jìn)步提供增長新動力。應(yīng)好好利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)創(chuàng)新，不斷加強金融與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合，擴(kuò)大金融服務(wù)范圍和拓寬技術(shù)傳播途徑。牢牢抓住數(shù)字金融的歷史發(fā)展機(jī)遇，推動數(shù)字金融產(chǎn)品與應(yīng)用成果的轉(zhuǎn)化，優(yōu)化數(shù)字金融的服務(wù)體制機(jī)制，確保其成果傳導(dǎo)至企業(yè)的及時性和有效性，從而激勵企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與效率提升。

第二，將深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與數(shù)字金融發(fā)展深度融合。應(yīng)努力提高金融部門發(fā)展程度較差地區(qū)的金融水平，特別是大力發(fā)展資本市場，進(jìn)一步優(yōu)化當(dāng)前中國的金融結(jié)構(gòu)，強化金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的機(jī)制體制改革，使得數(shù)字金融充分發(fā)揮出其應(yīng)有的功效，擴(kuò)大數(shù)字金融的覆蓋面。還應(yīng)發(fā)揮好金融機(jī)構(gòu)利用數(shù)字金融來助推金融發(fā)展的作用，擴(kuò)大服務(wù)覆蓋面的同時提升服務(wù)質(zhì)量與效率，加強企業(yè)資金的可獲得性。

第三，為企業(yè)提升研發(fā)投入力度和降低金融杠桿率提供切實有效的支持。一方面，精準(zhǔn)化扶持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，強化對研發(fā)活動的靶向性輸血，更加關(guān)注以數(shù)字金融來針對性地支持企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動，以更好提振企業(yè)全要素生產(chǎn)率；另一方面，為企業(yè)過高的金融杠桿率賦予一定的成本，鼓勵企業(yè)降低杠桿水平并提升財務(wù)穩(wěn)定性，多管齊下疏通數(shù)字金融驅(qū)動效應(yīng)的傳導(dǎo)渠道，降低企業(yè)借助杠桿行為來獲取資源的需求，為企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提增奠定良好的基礎(chǔ)。

第四，加強數(shù)字金融的監(jiān)管，完善風(fēng)險防范體系。數(shù)字金融仍處于發(fā)展初期階段，我們不僅要充分利用其帶來的益處，還要清楚地認(rèn)識到其可能引發(fā)全新的金融風(fēng)險。應(yīng)該增強對監(jiān)管科技的應(yīng)用，不斷提高金融監(jiān)管數(shù)字化、信息化水平，構(gòu)建能夠適應(yīng)于數(shù)字金融發(fā)展的監(jiān)管體系。