數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性機(jī)理

張永芳（博士），吳 科，程庭威，孫光林4，（副教授）

一、引言

高質(zhì)量發(fā)展是社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)新征程的本質(zhì)要求，全要素生產(chǎn)率提升是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。提高全要素生產(chǎn)率推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，關(guān)鍵是要提高資源利用效率、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率。但是，企業(yè)創(chuàng)新及數(shù)字化轉(zhuǎn)型都是周期長(zhǎng)、多層次的系統(tǒng)性工程，需要穩(wěn)定、持續(xù)的金融資源作為支撐。由于政府干預(yù)、信息不對(duì)稱等因素，傳統(tǒng)金融資源配置更加偏好“二八定律”，導(dǎo)致產(chǎn)生了融資供給不足、金融資源錯(cuò)配、信貸歧視等問(wèn)題，嚴(yán)重制約了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率（王道平和劉琳琳，2021；孫光林和蔣偉，2021），同時(shí)嚴(yán)重抑制了微觀主體在創(chuàng)新發(fā)展上的潛在動(dòng)力。這些問(wèn)題成為當(dāng)前金融改革與發(fā)展需要關(guān)注的痛點(diǎn)。

關(guān)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素的研究主要集中在宏觀和微觀兩個(gè)層面。宏觀層面主要從產(chǎn)業(yè)政策（錢雪松等，2018）、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度（程惠芳和陸嘉俊，2014）、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（劉生龍和胡鞍鋼，2010）、大數(shù)據(jù)發(fā)展（史丹和孫光林，2022）等方面展開(kāi)研究。近些年，隨著對(duì)環(huán)境問(wèn)題關(guān)注程度的提高，環(huán)境規(guī)制對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也引起了學(xué)界的關(guān)注（盛丹和張國(guó)峰，2019；劉祎等，2020）。微觀層面主要關(guān)注企業(yè)技術(shù)水平（李華等，2020）、企業(yè)內(nèi)部管理效率（盛明泉和蔣世戰(zhàn)，2019）等。此外，Hsieh和Klenow（2009）發(fā)現(xiàn)，中美企業(yè)全要素生產(chǎn)率差異主要是由資源配置效率不同造成的。我國(guó)企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中一直面臨著比較嚴(yán)重的融資約束，持續(xù)的資金不足會(huì)限制企業(yè)生產(chǎn)能力和創(chuàng)新能力，直接影響企業(yè)生產(chǎn)效率的優(yōu)化，這不利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（Kong等，2022）。

近年來(lái)，數(shù)字金融與數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展促進(jìn)了金融領(lǐng)域的創(chuàng)新和變革，為金融行業(yè)帶來(lái)了巨大的發(fā)展機(jī)遇，為解決傳統(tǒng)金融發(fā)展困境提供了可能，進(jìn)而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持（孫光林和蔣偉，2021）。已有較多研究探討了數(shù)字金融與數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。比如：史丹和孫光林（2023）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進(jìn)作用；董巖輝（2023）認(rèn)為，數(shù)字金融能夠糾正資源錯(cuò)配和緩解融資約束，從而提升中小民營(yíng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率；陳賀和龍海明（2023）認(rèn)為，數(shù)字金融能夠減少金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)間的信息差，通過(guò)創(chuàng)新效應(yīng)提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

然而，鮮有文獻(xiàn)從異質(zhì)性視角出發(fā)系統(tǒng)性地探討數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)理。與已有文獻(xiàn)相比，本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：首先，對(duì)數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性機(jī)理進(jìn)行深入研究，能夠彌補(bǔ)當(dāng)前研究的不足，為更好發(fā)揮數(shù)字金融服務(wù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)。其次，本文根據(jù)研究結(jié)論相應(yīng)地提出了政策建議，對(duì)于建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)和提升數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率，具有一定的政策價(jià)值。

二、理論分析與研究假說(shuō)

首先，數(shù)字金融依托“金融+科技”模式，能夠優(yōu)化金融服務(wù)模式，通過(guò)擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋廣度、深化金融服務(wù)的觸達(dá)能力，使得更多的企業(yè)獲得融資支持，為企業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)和效率提升提供堅(jiān)實(shí)的金融支撐。其次，數(shù)字金融借助數(shù)字技術(shù)能夠增強(qiáng)信息搜集和處理能力，降低傳統(tǒng)金融由于信息不對(duì)稱產(chǎn)生的道德風(fēng)險(xiǎn)，提升金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，并在風(fēng)險(xiǎn)和收益平衡的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)金融資源配置效率的提升，而資源配置效率的提升能夠更好地滿足不同企業(yè)的融資需求（孫光林等，2023），進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。根據(jù)上述理論分析，提出假說(shuō)1：

假說(shuō)1：數(shù)字金融可以提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

數(shù)字金融能夠融合大數(shù)據(jù)和人工智能等底層技術(shù)，引導(dǎo)金融、技術(shù)、勞動(dòng)等生產(chǎn)要素的跨時(shí)空配置，提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的資源流通效率，這將極大地提升地區(qū)、行業(yè)間資源的配置效率，從而有助于企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)（唐松等，2020）。數(shù)字金融利用數(shù)據(jù)、場(chǎng)景和服務(wù)等優(yōu)勢(shì)，拓寬企業(yè)的融資渠道，減少信息不對(duì)稱問(wèn)題，降低資本成本，優(yōu)化資源配置，緩解金融錯(cuò)配（趙曉鴿等，2021）。數(shù)字金融發(fā)展能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更好的金融服務(wù)，在數(shù)字技術(shù)的支撐下，通過(guò)收集和分析市場(chǎng)、技術(shù)、競(jìng)爭(zhēng)等方面的信息，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)需求和趨勢(shì)，把握市場(chǎng)機(jī)遇，制定更加科學(xué)和有針對(duì)性的創(chuàng)新戰(zhàn)略與決策，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

企業(yè)創(chuàng)新可以從技術(shù)進(jìn)步、管理賦能及改善資源配置等多個(gè)方面提升全要素生產(chǎn)率。第一，企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步對(duì)生產(chǎn)效率具有直接促進(jìn)效應(yīng)（史丹和孫光林，2022）。技術(shù)創(chuàng)新及生產(chǎn)模式的智能化、數(shù)字化變革可以有效優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提高生產(chǎn)效率，減少對(duì)勞動(dòng)、資本的依賴，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率（孫光林和蔣偉，2021）。第二，創(chuàng)新有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。一方面，企業(yè)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新可以有效獲取市場(chǎng)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，提升新市場(chǎng)份額的占有率，實(shí)現(xiàn)研發(fā)投入的超額利潤(rùn)回報(bào)，為企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新提供資本支持，實(shí)現(xiàn)正向循環(huán)；另一方面，企業(yè)創(chuàng)新能夠有效降低企業(yè)成本。企業(yè)技術(shù)升級(jí)能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程，智能化、數(shù)字化管理有助于協(xié)調(diào)要素合理配置，從而降低企業(yè)生產(chǎn)成本。第三，企業(yè)流程創(chuàng)新可以幫助企業(yè)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和流程，提高組織效能和管理能力。通過(guò)重新設(shè)計(jì)和優(yōu)化工作流程，企業(yè)可以更好地分配資源、協(xié)調(diào)工作、提高工作效率。這有助于減輕企業(yè)組織臃腫、人員冗雜等問(wèn)題，提高人力資源利用率，從而降低企業(yè)的人力成本和管理成本（武力超等，2021）。根據(jù)上述理論分析，提出假說(shuō)2：

假說(shuō)2：數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，其在促進(jìn)創(chuàng)新水平提升、拓寬金融普惠性方面發(fā)揮著重要作用（黃益平和陶坤玉，2019）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)是多學(xué)科、多維度交叉的長(zhǎng)期系統(tǒng)工程，涉及技術(shù)升級(jí)、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型等多個(gè)方面，企業(yè)現(xiàn)有人員素質(zhì)和技術(shù)水平無(wú)法支撐企業(yè)數(shù)字化，這就需要企業(yè)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入，加快數(shù)字技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新，引進(jìn)高素質(zhì)人才。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)，傳統(tǒng)金融對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)較高、審核嚴(yán)格，企業(yè)難以獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型必要的金融支持，數(shù)字金融擴(kuò)大了傳統(tǒng)金融的覆蓋面，從而能夠?yàn)槠髽I(yè)引進(jìn)數(shù)字化人才、數(shù)字化設(shè)備提供更好的資金支持，增強(qiáng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的動(dòng)力（史丹和孫光林，2023）。一方面，數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，使得金融機(jī)構(gòu)可以獲取企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)信息等，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，緩解金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，降低借貸雙方的信息搜尋成本（江紅莉和蔣鵬程，2021）。這有助于金融資源合理配置，從而為企業(yè)提供更好的金融支持。另一方面，數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)金融的地域限制和時(shí)間限制，增加了信貸市場(chǎng)融資供給，使更多的企業(yè)可以獲得融資支持。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備等渠道，企業(yè)可以與全國(guó)乃至全球的投資者和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行連接，拓寬融資渠道，緩解企業(yè)面臨的資金約束。此外，數(shù)字金融提升了企業(yè)數(shù)字化管理水平，如通過(guò)智能支付、云計(jì)算等技術(shù)提升企業(yè)財(cái)務(wù)管理效率，從而實(shí)現(xiàn)金融資源的有效配置，保證資金流循環(huán)暢通（周衛(wèi)華和鄭欣圓，2023），進(jìn)一步為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供保障。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從以下方面幫助企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升要素配置效率。企業(yè)升級(jí)智能化、數(shù)字化管理體系，有助于提升生產(chǎn)要素在企業(yè)內(nèi)部的配置效率，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)和服務(wù)的自動(dòng)化，從而提高要素利用率；同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以優(yōu)化企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和流程，提高工作效率，減少人力資源的浪費(fèi)。第二，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠精準(zhǔn)地分析出消費(fèi)者的消費(fèi)偏好，提升生產(chǎn)效率，同時(shí)利用數(shù)字技術(shù)搭建售后服務(wù)平臺(tái)，及時(shí)接收消費(fèi)者反饋，可提升消費(fèi)者滿意度，降低服務(wù)成本，提升服務(wù)效率。第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)的經(jīng)營(yíng)模式。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)信息共享和協(xié)同工作、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、靈活的組織結(jié)構(gòu)以及創(chuàng)新和變革驅(qū)動(dòng)等方面，推動(dòng)企業(yè)管理系統(tǒng)的優(yōu)化，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)企業(yè)組織的變革，提升運(yùn)營(yíng)效率（戚聿東和肖旭，2020）。這有助于提高企業(yè)的管理效率和決策能力，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力。根據(jù)上述理論分析，提出假說(shuō)3：

假說(shuō)3：數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型。為了檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)，本文構(gòu)建的基準(zhǔn)回歸模型如下：

其中：變量的下標(biāo)i、j、t 分別代表企業(yè)、城市和年度；TFP表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率，使用LP法和OP法測(cè)量的企業(yè)全要素生產(chǎn)率分別用TFP_LP、TFP_OP表示；DF表示數(shù)字金融；control 為控制變量集；Yeardum 和Inddum分別為年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.機(jī)制效應(yīng)模型。為了檢驗(yàn)數(shù)字金融通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制效應(yīng)，本文構(gòu)建以下模型：

其中，Media 表示中介變量，分別為企業(yè)創(chuàng)新（RD）和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital）。模型（2）用于檢驗(yàn)核心解釋變量數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響；模型（3）用于檢驗(yàn)傳導(dǎo)機(jī)制是否成立，如果β2＞0 和β4＞0，且通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，則說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)存在。其他變量和符號(hào)與模型（1）一致。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量：全要素生產(chǎn)率（TFP）。本文參考史丹和孫光林（2022）的做法，使用OP 法和LP 法測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.核心解釋變量：數(shù)字金融（DF）。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服收集了海量數(shù)字金融數(shù)據(jù)，并從2011 起每年公布“數(shù)字金融指數(shù)”，數(shù)據(jù)涵蓋了我國(guó)省域、市域以及縣域?qū)用?。本文選取2011 ～2021 年城市層面數(shù)字金融指數(shù)的自然對(duì)數(shù)值來(lái)衡量數(shù)字金融，其包括數(shù)字金融覆蓋廣度bre和使用深度dep。

3.中介變量。

（1）企業(yè)創(chuàng)新（RD）。本文選取企業(yè)每年申請(qǐng)并被授予的專利數(shù)的自然對(duì)數(shù)值來(lái)測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新。

（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital）。本文使用關(guān)鍵詞頻率統(tǒng)計(jì)的方法構(gòu)建企業(yè)層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指數(shù)。具體而言，將特征詞庫(kù)細(xì)分為包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)在內(nèi)的“底層技術(shù)架構(gòu)”以及“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”兩個(gè)方面（吳非等，2021；史丹和孫光林，2022），統(tǒng)計(jì)企業(yè)年報(bào)中上述關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，并以關(guān)鍵詞總頻次衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，為了避免統(tǒng)計(jì)過(guò)程中出現(xiàn)的各種偏誤，進(jìn)一步對(duì)關(guān)鍵詞總頻次采取對(duì)數(shù)化處理。

4.控制變量。本文選取的控制變量如下：企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿（lev），利用企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率度量；企業(yè)現(xiàn)金持有水平（cash），企業(yè)貨幣資金與總資產(chǎn)之比；盈利能力（roa），利用總資產(chǎn)收益率度量；股權(quán)集中度（first），第一大股東持股比例；資本存量（ppe），年末固定資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)之比；區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lgdp），企業(yè)所在省份人均GDP的自然對(duì)數(shù)值；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（gdpsec），企業(yè)所在省份第二產(chǎn)業(yè)總規(guī)模占比。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇2011 ～2021 年我國(guó)A 股上市公司作為樣本，企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。為保證樣本數(shù)據(jù)的完整性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量，樣本數(shù)據(jù)不包括標(biāo)記為ST的企業(yè)及存在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。為了降低回歸結(jié)果產(chǎn)生偏差的概率，本文對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Winsorize處理和對(duì)數(shù)化處理，消除了樣本異常值。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表1可知，企業(yè)全要素生產(chǎn)率TFP_LP 和TFP_OP 的最大值分別為14.646 和11.976，最小值分別為5.626 和1.519，表明不同企業(yè)的全要素生產(chǎn)率存在顯著差異。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

基于模型（1），檢驗(yàn)數(shù)字金融能否提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，回歸結(jié)果如表2 所示。實(shí)證分析過(guò)程中，采用OP法和LP法兩種方法測(cè)量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，以增強(qiáng)回歸結(jié)果穩(wěn)健性，采用年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)雙固定模型進(jìn)行回歸分析。列（1）、列（2）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)為0.110、0.125，且均在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展能夠提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，假說(shuō)1得到驗(yàn)證。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

進(jìn)一步地，為了更加深入地考察數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文將數(shù)字金融分為覆蓋廣度和使用深度兩個(gè)方面，并實(shí)證分析數(shù)字金融的作用差異性。覆蓋廣度是數(shù)字金融在經(jīng)濟(jì)體中被廣泛使用的程度。數(shù)字金融覆蓋廣度高意味著更多的企業(yè)能夠獲得數(shù)字金融服務(wù)，數(shù)字金融通過(guò)提供多樣化的融資渠道和資金支持，幫助企業(yè)提高創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力。使用深度是數(shù)字金融在經(jīng)濟(jì)體中應(yīng)用的程度和深度。數(shù)字金融使用深度高意味著數(shù)字金融在金融服務(wù)中的應(yīng)用更加全面和深入，能夠提供更多、更高質(zhì)量的金融產(chǎn)品和服務(wù)，滿足經(jīng)濟(jì)體各個(gè)層面的需求。

表2中列（3）和列（4）反映了數(shù)字金融覆蓋廣度對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響：采用LP法測(cè)量全要素生產(chǎn)率時(shí)，回歸結(jié)果是不顯著的；采用OP法測(cè)量全要素生產(chǎn)率時(shí)，數(shù)字金融覆蓋廣度的系數(shù)為0.058，且在5%的水平上顯著。列（5）和列（6）反映了數(shù)字金融使用深度對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，估計(jì)系數(shù)分別為0.305 和0.257，且均在1%的水平上顯著。由回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字金融對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響顯著不同，數(shù)字金融的建設(shè)不能局限于增加服務(wù)人數(shù)和擴(kuò)大覆蓋面積，即擴(kuò)大數(shù)字金融的服務(wù)范圍，更要注重金融服務(wù)深度的挖掘，充分發(fā)揮數(shù)字金融深度服務(wù)能力（陳中飛和江康奇，2021）。

（三）異質(zhì)性基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

1.基于金融發(fā)展水平的異質(zhì)性檢驗(yàn)。表3中列（1）～（4）展示了在金融發(fā)展水平不同地區(qū)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響差異。金融發(fā)展水平高組的回歸結(jié)果如表3中列（1）和列（2）所示，數(shù)字金融回歸系數(shù)為0.379、0.324，且在1%的水平上顯著；金融發(fā)展水平低組的回歸結(jié)果如表3中列（3）和列（4）所示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)為0.337、0.247，且在1%的水平上顯著。由兩組回歸系數(shù)對(duì)比可知，金融發(fā)展水平低弱化了數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，究其原因：數(shù)字金融的發(fā)展必須依靠傳統(tǒng)金融部門的支持，地區(qū)金融發(fā)展水平的高低勢(shì)必會(huì)影響數(shù)字金融增益效應(yīng)的釋放?？紤]到在金融發(fā)展水平較低的區(qū)域，傳統(tǒng)金融服務(wù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及制度環(huán)境等多方面都落后于金融發(fā)展水平高的地區(qū)，這增加了金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不確定性，進(jìn)而抑制了數(shù)字金融效力的發(fā)揮。同時(shí)，金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力、發(fā)展?jié)摿Α?chuàng)新動(dòng)力強(qiáng)于金融落后地區(qū)，且金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)積累了豐厚的人才資源和創(chuàng)新資本，創(chuàng)新意識(shí)比較強(qiáng)。因此，較高的金融發(fā)展水平更有利于數(shù)字金融的潛力釋放。

表3 異質(zhì)性基準(zhǔn)回歸結(jié)果

2.基于市場(chǎng)化程度的異質(zhì)性檢驗(yàn)。由表3 列（5）～（8）的結(jié)果可知，無(wú)論是在市場(chǎng)化程度高的地區(qū)還是在市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率均具有顯著的促進(jìn)作用。具體而言：在市場(chǎng)化程度高組，數(shù)字金融的回歸系數(shù)是0.295 和0.174，均在1%的水平上顯著；而在市場(chǎng)化程度低組，數(shù)字金融的回歸系數(shù)是0.375 和0.336，均在1%的水平上顯著。這說(shuō)明當(dāng)市場(chǎng)化程度較低時(shí)，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更加明顯。這是因?yàn)樵谑袌?chǎng)化程度較低時(shí)，企業(yè)發(fā)展過(guò)程中面臨資源不足、約束較多的情況，也就擁有更大的潛力沒(méi)有釋放。數(shù)字金融可以提供更多的融資渠道、降低交易成本、提供精確的數(shù)據(jù)分析和決策支持，以及促進(jìn)創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)等，這些優(yōu)勢(shì)可以幫助企業(yè)突破市場(chǎng)化程度低的限制，提高全要素生產(chǎn)率。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，采用省級(jí)層面數(shù)字金融指數(shù)替換核心解釋變量?；貧w結(jié)果顯示，省域?qū)用鏀?shù)字金融的系數(shù)為0.180、0.098，且在1%的水平上顯著，驗(yàn)證了本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。其次，本文采用擬合生產(chǎn)函數(shù)法（ols）、固定效應(yīng)估計(jì)技術(shù)（fe）兩種方法來(lái)測(cè)量企業(yè)全要素生產(chǎn)率?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)為0.128、0.130，且在1%的水平上顯著。最后，為了緩解數(shù)字金融滯后效應(yīng)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文將數(shù)字金融滯后一期進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)分別為0.145和0.088，均在1%的水平上顯著，再次驗(yàn)證了數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用這一結(jié)論的穩(wěn)健性。限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均未列示。

（五）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

1.基于企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制回歸結(jié)果。表4 為企業(yè)創(chuàng)新機(jī)制效應(yīng)實(shí)證結(jié)果。列（1）中數(shù)字金融的回歸系數(shù)β2為0.148，滿足β2＞0的假設(shè)，并且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字金融有利于提升企業(yè)創(chuàng)新水平。列（2）和列（3）的結(jié)果表明，企業(yè)創(chuàng)新水平的提升能夠顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其中：列（2）顯示，當(dāng)使用LP法測(cè)量企業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)，根據(jù)模型設(shè)定，企業(yè)創(chuàng)新的回歸系數(shù)β4為0.007，滿足β2＞0 和β4＞0 的假設(shè)，且兩者均通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)；列（3）中采用OP 法測(cè)量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，企業(yè)創(chuàng)新的回歸系數(shù)β4為0.012，滿足β2＞0 和β4＞0的假設(shè)，且兩者均通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字金融通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。這一結(jié)果可以進(jìn)一步理解為：數(shù)字金融提高了傳統(tǒng)金融服務(wù)水平，為企業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)和效率提升提供了堅(jiān)實(shí)的金融支撐，有助于企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展，企業(yè)創(chuàng)新帶動(dòng)了企業(yè)整體效率的提升，進(jìn)而提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

上述實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2，說(shuō)明數(shù)字金融通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。為了多元化分析傳導(dǎo)機(jī)制的效果，本文進(jìn)一步從地區(qū)市場(chǎng)化程度和金融發(fā)展水平角度分析該機(jī)制作用的差異。

表5顯示了在市場(chǎng)化程度不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過(guò)影響企業(yè)創(chuàng)新，提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明市場(chǎng)化程度較高時(shí)，數(shù)字金融會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新。究其原因，本文認(rèn)為市場(chǎng)化程度高的地區(qū)通常有更多的企業(yè)參與競(jìng)爭(zhēng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力更大。數(shù)字金融的發(fā)展可能會(huì)加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)需要投入更多的資源和精力來(lái)應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，使得其進(jìn)行創(chuàng)新的機(jī)會(huì)減少、能力減弱。市場(chǎng)化程度高的地區(qū)通常有更為規(guī)范和成熟的市場(chǎng)環(huán)境，市場(chǎng)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)更為嚴(yán)格，企業(yè)更加注重符合市場(chǎng)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，而不愿意冒險(xiǎn)進(jìn)行創(chuàng)新，從而抑制了創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展。列（4）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明市場(chǎng)化程度較低時(shí)，數(shù)字金融有助于企業(yè)創(chuàng)新，且列（5）和列（6）顯示企業(yè)創(chuàng)新對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進(jìn)作用，再次驗(yàn)證了數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率。

表5 基于企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)制異質(zhì)性檢驗(yàn)一

表6顯示了在金融發(fā)展水平不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過(guò)影響企業(yè)創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.025，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用不顯著。究其原因，本文認(rèn)為在金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，其本身金融資源更加豐富、金融服務(wù)更加完善、融資渠道更加多樣，企業(yè)有更多的融資途徑選擇，因而數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的支持作用有限；但是在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，企業(yè)融資面臨嚴(yán)重的約束，創(chuàng)新活動(dòng)難以順利開(kāi)展。但是數(shù)字金融能夠突破傳統(tǒng)金融空間限制，擴(kuò)展金融服務(wù)的觸達(dá)范圍，因此更加有利于金融發(fā)展水平較低地區(qū)的企業(yè)加速創(chuàng)新。列（4）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融有助于企業(yè)創(chuàng)新；列（5）和（6）顯示企業(yè)創(chuàng)新對(duì)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用，說(shuō)明在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表6 基于企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)制異質(zhì)性檢驗(yàn)二

2.基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制回歸結(jié)果。表7顯示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制效應(yīng)實(shí)證結(jié)果。列（1）中數(shù)字金融的回歸系數(shù)β2為0.167，滿足β2＞0 的假設(shè)，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)的開(kāi)展。列（2）和列（3）的結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升全要素生產(chǎn)率。列（2）顯示，當(dāng)使用LP 法測(cè)量企業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)，根據(jù)模型設(shè)定，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)β4為0.034，滿足β2＞0 和β4＞0 的假設(shè)，且兩者均通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)；列（3）中采用OP法測(cè)量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)β4為0.036，滿足β2＞0 和β4＞0 的假設(shè)，且兩者均通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字金融通過(guò)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。這一結(jié)果可以進(jìn)一步理解為：數(shù)字金融緩解了企業(yè)的融資約束，數(shù)字技術(shù)浪潮推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以智能化、數(shù)字化為特征的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式的改進(jìn)，可從管理效率、生產(chǎn)模式、資源配置等多個(gè)維度提升企業(yè)效率，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)制回歸結(jié)果

上述實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)3，說(shuō)明數(shù)字金融通過(guò)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。為了多元化分析傳導(dǎo)機(jī)制的效果，本文進(jìn)一步從地區(qū)市場(chǎng)化程度和金融發(fā)展水平角度分析該機(jī)制作用的差異。

表8顯示了在市場(chǎng)化程度不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過(guò)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明市場(chǎng)化程度較高時(shí)，數(shù)字金融極大地提升了企業(yè)數(shù)字化水平；列（2）和列（3）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進(jìn)作用，再次驗(yàn)證了數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率。列（4）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為0.06，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明市場(chǎng)化程度較低時(shí)，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響不顯著。究其原因，本文認(rèn)為市場(chǎng)化程度低的地區(qū)缺乏先進(jìn)的技術(shù)和高素質(zhì)的人才，這使得企業(yè)難以進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)具備一定的技術(shù)能力和人才支持，包括數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計(jì)算等方面的知識(shí)和技能。同時(shí)，市場(chǎng)化程度低的地區(qū)可能存在傳統(tǒng)觀念和文化限制，企業(yè)和個(gè)人對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí)與接受程度較低，這使得企業(yè)難以改變傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)方式和思維模式，阻礙了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)。

表8 基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)制異質(zhì)性檢驗(yàn)一

表9顯示了在金融發(fā)展水平不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過(guò)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明在金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融能夠極大地提升企業(yè)數(shù)字化水平；列（2）和列（3）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進(jìn)作用，再次驗(yàn)證了數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率。列（4）顯示，在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為-0.047，且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明數(shù)字金融無(wú)法促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，反而可能抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。究其原因：本文認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展建立在傳統(tǒng)金融部門提供的基礎(chǔ)性支撐上，在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融效力釋放受到抑制，企業(yè)融資需求更加依賴傳統(tǒng)金融部門的支持；同時(shí)相關(guān)研究表明，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在金融、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的效果更好，更多地承擔(dān)了“錦上添花”的角色（王宏鳴等，2022）。

表9 基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)制異質(zhì)性檢驗(yàn)二

五、結(jié)論與政策建議

本文從直接作用效應(yīng)、中介傳導(dǎo)機(jī)制和異質(zhì)性分析三個(gè)維度分析了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果，得出以下結(jié)論：①數(shù)字金融發(fā)展有利于提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率；②數(shù)字金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率；③數(shù)字金融必須注重覆蓋廣度和使用深度的協(xié)同發(fā)展，這樣才能深度發(fā)揮數(shù)字金融對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用；④無(wú)論地區(qū)的市場(chǎng)化程度、金融發(fā)展水平是高還是低，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用都是顯著的，但在市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，該促進(jìn)作用強(qiáng)于市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，在金融發(fā)展水平高的地區(qū)，該促進(jìn)作用強(qiáng)于金融發(fā)展水平低的地區(qū)。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：①重視數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)，政府要為數(shù)字金融發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。在嚴(yán)格防范金融風(fēng)險(xiǎn)的前提下，應(yīng)當(dāng)出臺(tái)相應(yīng)的政策，積極支持?jǐn)?shù)字金融的發(fā)展，例如：加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，持續(xù)支持?jǐn)?shù)字金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵(lì)并加大數(shù)字技術(shù)的研發(fā)投入，為推動(dòng)這一新興金融業(yè)態(tài)的更快更好發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；適當(dāng)降低數(shù)字金融行業(yè)的門檻，鼓勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)和創(chuàng)新，利用市場(chǎng)機(jī)制篩選出優(yōu)質(zhì)企業(yè)，進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)向好發(fā)展。②數(shù)字金融發(fā)展不僅要注重整體效應(yīng)，而且要注重結(jié)構(gòu)化差異。在覆蓋廣度上，要提升金融資源和服務(wù)的可得性，通過(guò)數(shù)字技術(shù)打破時(shí)空約束，擴(kuò)展數(shù)字金融服務(wù)在地域的覆蓋度，同時(shí)要開(kāi)發(fā)多種類的金融服務(wù)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)類型、企業(yè)數(shù)量的廣覆蓋；在使用深度上，提高數(shù)字金融服務(wù)的適配性，針對(duì)企業(yè)類型和需求，提供個(gè)性化金融定制服務(wù)，使得金融服務(wù)可以靈活適配不同生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的資金需求，促進(jìn)數(shù)字金融的深度應(yīng)用。③采用差異化數(shù)字金融發(fā)展策略。對(duì)于傳統(tǒng)金融發(fā)達(dá)地區(qū)，應(yīng)該倡導(dǎo)以商業(yè)銀行為主的金融機(jī)構(gòu)加快金融科技布局，以數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)金融數(shù)字化發(fā)展，從而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更好的金融支持。