数字金融与产业高质量发展

崔耕瑞

[提要]数字金融是实现产业高质量发展的重要引擎。基于此，文章利用中国大陆2011-2019年30个省(市、自治区)的省际面板数据，采用2SLS模型和中介效应模型探讨数字金融对产业高质量发展的影响。结果发现：(1)数字金融对产业高质量发展存在显著的正向促进作用，其中，数字支持服务程度的促进作用较大，其次是使用深度，覆盖广度相对较小；(2)数字金融对产业高质量发展各维度均存在显著的促进作用，具体包括绿色转型、动能培育、结构优化、福利改善、价值创造和效率提升；(3)数字金融通过增加实质性创新和策略性创新对产业高质量发展产生促进作用。最后，依据实证结论得出相关政策启示。

一、引言及文献综述

“十四五”规划和2035年远景目标纲要强调，加快发展现代产业体系是巩固壮大实体经济的重要根基，突出了现代产业体系全面构建的紧迫性。而作为现代产业体系的关键支撑当属产业高质量发展的有力实现，那么如何实现产业高质量发展也就成为了当前热议的话题。高质量产业发展离不开资金的有力支持，折射出产业发展对当前资本供给质量提出更高的要求，而新时代下依托于区块链及大数据等数字技术赋能的金融—数字金融恰恰为提升资本供给质量实现了可能，加速推进金融供给侧结构性改革的步伐，以此衬托出数字金融对实现产业高质量发展的重要性，为当前加速实现产业高质量发展的有效路径提供了精准识别。由此，本文展开了数字金融对产业高质量发展影响的相关系列探索。

纵观数字金融与产业高质量发展的相关文献，从两者的直接探讨上我们似乎没有找到较为合适的文献支撑，但是从间接的相关内容渗透上找到了一些有用的“援助”答案。鉴于产业发展的主体是企业，本文主要从企业的融资、创新、全要素生产率、出口质量、风险承担及价值的视角来对两者之间关联性进行有效梳理。从企业融资的角度：陈廉等(2021)[1]以中小企业板上市公司数据为研究样本，得出数字金融对企业债务融资成本的降低具有显著的促进作用；黄锐等(2021)[2]以沪深两市A股上市企业数据为研究样本，得出数字金融对企业融资约束具有较好的缓解效果，并通过宏观路径(改善融资结构和市场化水平)和微观路径(降低企业融资费用和杠杆水平)两方面进行实现，尤其在强监管环境下表现得更为明显；翟淑萍等(2021)[3]以沪深A股上市公司为研究样本，得出数字金融通过缓解企业投融资期限错配来有效抑制企业的短贷长投，其抑制效果在强金融监管环境、银行业竞争激烈、小型企业以及高技术行业等表现较为显著；梁琦和林爱杰(2020)[4]以中国家庭金融调查数据为研究样本，得出数字金融对小微企业存在融资约束缓解和杠杆率降低的双重利好作用，尤其表现在欠发达地区和成长期的小微企业。

从企业创新的视角：翟华云和刘易斯(2021)[5]以沪深A股上市公司为研究样本，得出数字金融对企业绿色创新数量和质量均具有显著的促进作用，尤其表现在现金流较为缺乏的企业和环境管制力度较大及中西部的地区；贾俊生和刘玉婷(2021)[6]以中小板和创业板上市公司为研究样本，得出数字金融对企业(非国有企业和高新技术企业)创新具有显著的促进作用，并在高管的研发技术背景下表现出正向调节效果；谢雪燕和朱晓阳(2021)[7]以新三板企业数据为研究样本，得出数字金融对我国中小企业技术创新具有显著的促进作用，并在国有、民营、东部地区和规模小于样本中位数企业均表现较为明显；蔡乐才和朱盛艳(2020)[8]以中国小微企业调查数据为研究样本，得出数字金融对小微企业创新具有显著的促进作用。

从企业全要素生产率角度：王道平和刘琳琳(2021)[9]以A股非金融类企业为研究样本，得出数字金融对企业全要素生产率提升具有显著的促进作用，并因数字金融结构、企业自身特征、企业所属产业和所处城市要素禀赋的不同而存在显著的异质性特征(江红莉和蒋鹏程，2021)[10]；马芬芬等(2021)[11]以工业企业数据为研究样本，得出数字金融可以有效的促进企业全要素生产率提升，尤其表现在民营企业和中小企业。

从企业出口质量角度：张铭心等(2021)[12]以中国工业企业及海关数据为研究样本，得出数字金融对企业出口产品质量具有显著的提高作用，并对民营和规模较小企业影响效果更为明显。从企业风险承担角度：马连福和杜善重(2021)[13]以上市公司数据为研究样本，得出数字金融对企业风险承担具有很好的促进效果，并且在较高的公司治理水平与较低的经济政策不确定性下被进一步强化。

从企业价值角度：李小玲等(2020)[14]以沪深A股上市企业数据为研究样本，得出数字金融对上市企业价值具有显著的提升作用，且表现出企业自身属性以及所处外部环境的异质性特征，并通过改善金融结构的渠道和提升信息披露质量的方式来实现其路径的传导。综上，数字金融对企业诸多方面产生的显著影响得到了有效的肯定，由此也不难推断数字金融对产业高质量发展影响的重要性。

通过对上述文献的梳理与回顾，我们不难得出数字金融对产业高质量发展会产生重要影响的结论，并尝试为“十四五”规划下加速实现产业高质量发展目标建言献策。带着这样的思考，本文尝试做出以下可能性边际贡献：(1)将数字金融纳入产业高质量发展研究范畴，拓宽“数字金融+产业”的金融生态环境构建，助力数字金融与产业的深度融合。(2)结合我国现实发展需要和高质量发展理念，从价值创造、效率提升、结构优化、动能培育、绿色转型以及福利改善六个方面构建产业高质量发展指标体系，丰富产业高质量发展指标体系建设。(3)从结构异质性角度出发，阐释数字金融各维度对产业高质量发展影响以及差异，以期准确把脉数字金融对产业高质量发展的影响。(4)从实质性创新和策略性创新两个角度深入挖掘数字金融的创新效应，探讨数字金融影响产业高质量发展的作用渠道，以期为“十四五”规划下加速推进现代产业体系全面构建保驾护航。

二、作用机理分析

数字金融是金融与数字技术深度融合的产物，在数据驱动和技术赋能下，有效实现了传统金融服务的普惠化、平台化、数据化以及动态化拓展(段永琴等，2021)[15]。数字金融的发展，不仅推动金融服务的降本增效和强化金融驱动的内生动力，还有利于畅通消费和生产循环，打破金融服务的时空界限和产业边界，使数字金融成为产业高质量发展的关键支撑和重要驱动。

一是，数字金融增强了金融普惠降本能力和信息匹配效率，不仅拓宽了金融服务的深度和广度，还有效缓解了企业的融资约束，推动金融与产业的资金供求匹配。一方面，借助于数字技术和移动终端的应用，缩短了银企间信息匹配的时间，降低了银行挖掘、搜寻、处理企业信息的成本，进而推动企业融资成本的降低，缓解企业融资约束，实现对相关产业内部融资困境的有力改善，以此强化产业高质量发展的内生动力(袁鲲和曾德涛，2020)[16]。另一方面，数字金融发展会推动金融科技水平的提高，利用大数据风控模型和大科技生态系统对客户进行监测、评估和预测，建立大科技信贷下的信用风险管理模式，降低企业融资门槛，提升金融服务精准性和普惠性，实现对产业链发展资金需求的强劲补给，加速产业内与产业间的联动融合步伐，实现多元产业的优化升级，以此促进产业高质量发展(黄益平和邱晗，2021)[17]。

二是，数字金融创新赋能实体经济发展，引导和推动产业高质量发展。一方面，基于数字技术的应用，金融服务出现了线上化、场景化等服务平台发展趋势，并依托于信息流、商品流、资金流，打造“数字金融+产业”协同发展体系，推动数字金融和实体经济的紧密融合，进而提振实体经济发展，而实体经济的发展又反作用于产业，促进产业链与创新链的深度融合，实现对产业高质量发展的有力提升。另一方面，数字金融具有政策性和靶向性(汪亚楠等，2020)[18]，在一定程度上能够引导资本向小微企业、“三农”产业配置，建立小微金融、“三农”金融以及供应链金融的产业金融发展模式，引导资本向合理化和科学化配置趋近，加速为实体经济发展创造输血、造血以及活血的条件，实现对产业运转体系内生动力的强化，以此助力产业高质量发展。

三是，数字金融有利于释放数据价值，推动金融业数字化转型，助力产业高质量发展。金融机构在发挥支付中介和信用中介职能过程中能够积累大量的信息数据，具备天然的信息优势，但是由于金融机构发展过程中存在着数据整合度不高、数据标准较低以及数据应用有限等问题，导致传统金融数据价值释放有限，信息壁垒成为困扰传统金融发展的重要因素。而数字金融的发展，能够有效弥补传统金融在数据价值方面的不足，通过上云赋智用数，提升金融机构数据分析、应用以及风险判别等方面的能力，打通金融机构与企业间的信息壁垒，优化资本配置效率，提升金融服务产业的融资效率，进而推动产业结构实现优化升级(李晓龙和冉光和，2021)[19]，以此助力产业高质量发展。

四是，数字金融推动供需环境改善，为产业高质量发展提供了环境动力。从供给侧来看，数字金融能够改善产业投资环境，引导金融资源由消费端向生产端倾斜，实现产业部门融资的便利化、低成本化以及有效化。同时，数字金融还会通过金融网络效应实现对金融服务的有效拉伸，通过“助力效应”动态催动产业高质量发展(王敏等，2021)[20]。从需求侧来看，数字金融发展过程中呈现的新业态、新产品、新模式，有利于金融消费潜力的释放。数字金融发展构筑了“金融+”的场景化金融发展模式，通过产业金融场景和个人金融场景将金融碎片化，使金融融入社会经济发展中，从而更好地满足居民和企业的金融诉求，推动金融消费升级，优化需求结构，从而激发产业部门的竞争活力和创新动力，以此推动产业高质量发展。

三、研究设计

(一)模型构建

依据上述相关理论分析，本文进一步通过实证检验数字金融对产业高质量发展的影响，拟构建模型如下：

IDQit=α0+α1FDit+∑χjControlit+εit

(1)

其中，IDQ代表产业高质量发展，FD代表数字金融，Control代表相关的控制变量，ε代表随机扰动项。

(二)变量选取

1.产业高质量发展(IDQ)

产业高质量发展对产业发展提出了更高的要求，不仅仅是数量的扩大，还包括质量的提升，是数量和质量的统一，是产业在经济效益、社会效益、环境效益等多方面的完善和优化(余泳泽等，2021)[21]，是经济高质量发展理念在产业层面的展现，也是实现经济高质量发展的关键。因此，在构建产业高质量发展指标体系时，不仅要考虑产业的发展现状，还要考虑产业的发展前景和能力；不仅要追求产业结构的转型升级，还要认识到产业增长方式的转变；不仅要把握产业发展带来的经济效应，还要重视产业发展的社会福利改善。基于此背景下，结合我国的现实国情发展需要和高质量发展理念的全面贯彻，从价值创造、效率提升、结构优化、动能培育、绿色转型以及福利改善6方面选取28个指标来构建产业高质量发展指标评价体系。具体指标评价体系见表1。

表1 产业高质量发展指标评价体系

有关产业高质量发展测度方法的选择，学者们通常采用加权求和法、熵权法、欧氏距离法(付晨玉杨艳琳，2020；[22]杨浩昌等，2021；[23]吴浩强，2020[24])来测度。加权求和法和熵权法在测度过程中，可能会存在信息损失问题，造成指标权重和预期相反的结果。而欧式距离法恰恰能弥补这一不足，可以从三维立体的角度来更为科学地测度产业高质量发展，并且该方法近年来也受到诸多学者的青睐，同时也与产业高质量发展内涵较为贴切。因此，本文采用欧式距离法对产业高质量发展进行测度。具体步骤如下：第一步，采用极差法对子指标进行标准化处理；第二步，采用变异系数法确定权重；第三步，利用标准化后的指标和权重相乘计算维度指数；第四步，计算维度距离，具体计算如公式(2)和(3)；第五步，采用加权平均法计算产业高质量发展指数。

(2)

(3)

2.数字金融(DF)

针对数字金融指标的衡量，现阶段大多数学者普遍采用北京大学数字金融研究中心所发布的中国数字普惠金融指数来表征(郭峰等，2020)[25]。该指数从覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三个维度进行全面的构建，子指标选择丰富且测算方法科学，深受专家和学者们的一致认可。因此，本文也同样采用对该指数的权威借鉴，以此作为数字金融的代理变量。

3.工具变量

在研究数字金融对产业高质量发展的影响时，可能存在遗漏变量和反向因果等问题，造成回归估计结果存在偏误，故这里本文采用2SLS进行回归估计。工具变量的选择借鉴LEE和GORDON(2005)[26]和AGELL等(1999)[27]的做法，采用其他省份以地理距离倒数加权得到的数字金融加权平均值(IV1)和数字金融滞后2期(IV2)作为工具变量。

4.控制变量

为了保证所获得实证结果的稳健性，本文选取基础设施建设、外贸依存度、城镇化、政府支出以及经济发展作为控制变量。其中，基础设施建设(IC)以“交通运输、仓储和邮政业“投资额占比来衡量；外贸依存度(FT)以各地区进出口贸易总额占GDP的比来衡量；城镇化(UB)以各地区城镇人口占总人口的比来衡量；政府支出(GV)以各地区财政支出与GDP的比来衡量；经济发展(EC)以人均可支配收入占比来衡量。

5.数据来源与说明

本文数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》等。研究样本选择2011-2019年中国大陆30个省(市、自治区)的面板数据(由于西藏数据缺失严重，剔除西藏)。为了便于实现对各回归结果的有效观察，这里采用极差法标准化后的指标进行回归。具体各变量标准化前的描述性统计见表2。

表2 各变量描述性统计

四、实证检验

(一)基准回归分析

表3中列(1)-(4)分别是采用固定效应、随机效应和两阶段最小二乘估计的回归结果，结果表明，数字金融对产业高质量发展存在显著的正向促进作用。其经济逻辑可能在于，一方面，数字金融依托于互联网、大数据等技术的应用，能够有效延伸传统金融服务的触达能力，扩大金融服务覆盖面，充分发挥金融的普惠功能，满足长尾客户群体的金融诉求，从而增强金融服务实体经济的能力和资源配置效率，拓宽相关产业融资渠道，强化产业链供应链上下游协同，以此推动产业高质量发展。另一方面，数字技术的应用，催生出更多便利化、高效化、个性化以及多元化的金融产品，增强了金融供需的匹配度，为企业发展提供了更为丰富灵活的融资渠道和方式，使金融发展与产业链整合、产业结构升级等高度契合，提升金融服务产业发展的效率，以此推动产业高质量发展。

表3 基准回归结果

(二)稳健性检验

鉴于保证回归结果的稳健考虑，这里从变更工具变量和变更回归模型两个角度进行稳健性检验。其中，变更工具变量中，分别采用其他省份以地理距离倒数加权得到的数字金融加权平均值和数字金融滞后2期作为工具变量进行回归估计，结果见表4中列(1)-(2)；变更估计模型中，考虑到上一期产业高质量发展可能会对本期产业高质量发展产生影响，这里构建动态面板模型，并采用两阶段系统GMM进行回归估计，结果见表4中列(3)。结果表明，数字金融对产业高质量发展存在显著的正向促进作用。由此可得，本文所获得的实证结果是较为稳健的。

表4 稳健性检验回归结果

(三)结构异质性分析

1.数字金融结构异质性分析

表5中列(1)-(3)分别是覆盖广度、使用深度以及数字支持服务程度对产业高质量发展的回归结果，结果表明，覆盖广度、使用深度以及数字支持服务程度对产业高质量发展存在显著的正向促进作用。对比回归系数大小可知，数字支持服务程度的促进作用较大，其次是使用深度，覆盖广度相对较小。其经济逻辑可能在于，相对于数字金融其他两个维度而言，数字支持服务程度是数字金融特色所在，也是相对于传统金融服务的优势体现。依托于互联网、云计算、大数据等数字技术，数字金融实现了服务边界的拓展、成本的降低、风险的控制以及效率和质量的提升。一方面，数字技术的应用，突破了传统金融服务的限制，畅通信息传导渠道，促进金融资源跨时空配置，强化资金配置效率，提升金融对产业发展的输血能力，激发产业创新的内生动力。另一方面，数字技术的应用，通过数据智能和金融场景的融合，可以将金融场景融入实体经济发展中，从而达到低成本金融供给和高效金融供需匹配，缓解企业融资约束，降低企业融资成本，从而为实体经济发展提供更加高效的金融服务。而实体经济的金融诉求得到有效满足，势必会带来产业竞争效应和技术创新效应，进而推动产业高质量发展。

表5 数字金融各维度对产业高质量发展的回归结果

2.产业高质量发展结构异质性分析

表6中列(1)-(6)分别是数字金融对价值创造、效率提升、结构优化、动能培育、绿色转型以及福利改善的回归结果。结果表明，数字金融对上述6个方面均存在显著的正向促进作用。对比回归系数大小可知，数字金融对绿色转型的促进作用较大，对动能培育的促进作用略低于绿色转型，然后依次是结构优化、福利改善、价值创造、效率提升。其经济逻辑可能在于，数字金融能够通过对实体经济绿色赋能和践行低碳模式推动产业绿色转型(段永琴等，2021)[15]。一方面，数字金融能够提升企业的外部融资能力，激发企业绿色创新热情，推动企业绿色转型(翟华云和刘易斯，2021)[5]。同时，数字金融还可以通过绿色金融产品供给来推动碳交易市场发展，降低碳交易成本，为产业绿色转型提质增效。另一方面，数字金融可以通过技术网络优势，提升绿色金融服务效率，并通过对相关项目进行筛选和监管，引导资金流向节能、低耗的绿色环保领域，利用风向标效应推动产业部门节能降耗，实现低碳产业发展模式，助力产业高质量发展。此外，数字金融本身就是一种绿色发展模式，通过数字化、网络化、场景化等模式的应用大大降低了现金的使用频次和规模，也降低了金融资源错配的概率，改善了金融服务过程中的自身能耗，实现了金融业绿色发展，并通过示范效应推动其他相关产业部门绿色发展。

表6 数字金融对产业高质量发展各维度的回归结果

五、进一步分析：作用渠道考察

前述已经验证了数字金融对产业高质量发展存在显著的正向促进作用，那么这种作用是否存在相关作用渠道呢？带着这样的思考，本文进一步展开了两者之间是否存在相关作用渠道的有效分析。诚然，已有相关文献研究表明，数字金融具有创新激励效应，能够有效提升创新质量(聂秀华等，2021；[28]李晓龙和冉光和，2021[19])。那么，数字金融是否通过创新效应推动产业高质量发展呢？以及具体是通过实质性创新还是通过策略性创新来影响产业高质量发展呢？鉴于此，本文继续构建中介效应模型对上述作用渠道进行深入探讨。具体的模型构建如下：

IDQit=α1+φ1DFit+∑θjControlit+ε1it

(4)

INNOVit=α2+φ2DFit+∑φjControlit+ε2it

(5)

IDQit=α3+φ3DFit+φ4Innovit+∑λjControlit+ε3it

(6)

其中，INNOV是创新效应中介变量，采用实质性创新和策略性创新来替代。黎文靖和郑曼妮(2016)[29]指出，申请“高质量”发明专利的行为是实质性创新的表现，而申请实用新型专利和外观设计专利的行为是策略性创新的表现，专利申请量较专利授权量不存在滞后性，能较好地展现本年创新程度，鉴于此，本文以发明专利申请数的对数来衡量实质性创新(INNOV_S)，以实用新型专利和外观设计专利申请数之和的对数来衡量策略性创新(INNOV_C)。针对上述模型，本文这里采用SGMEDIATION命令进行回归。

表7中列(1)-(6)分别是实质性创新和策略性创新的中介效应回归结果。由列(1)-(3)可知，实质性创新的间接效应显著，且为部分中介效应，数字金融通过实质性创新促进产业高质量发展。经计算，实质性创新中介效应占总效应的比重为0.6059。由列(4)-(6)可知，策略性创新的间接效应显著，且为部分中介效应，数字金融通过策略性创新促进产业高质量发展。经计算，策略性创新中介效应占总效应的比重为0.7111。实质性创新是以获取竞争优势为目的而推动企业技术进步的高质量创新行为，是技术创新“质”的表现。而策略性创新是通过增加创新“速度”和“数量”以谋求其他利益的创新行为。不论实质性创新还是策略性创新，均是数字金融推动产业高质量发展的重要途径。可见，数字金融既会提高创新质量，又能增加创新数量，从而对产业高质量发展产生促进作用。一方面，数字金融发展能够有效改善金融基础设施，缓解传统金融在服务技术创新活动中存在的门槛高、信息不对称以及地理条件制约等问题，并通过结构效应和市场效应促进技术创新质量的提升(李晓龙和冉光和，2021)[19]。而技术创新质量的提升，又会带来节能减排效应、创新驱动效应和产业竞争效应，从而实现资源配置效率的提升、能源消费结构的改善以及产业价值链的攀升，以此推动产业高质量发展。另一方面，数字金融还有利于夯实创新基础和促进创新投入，通过供需改善和创新交互推动产业创新成果的转化(庄旭东和王仁曾，2021)[30]。而产业创新成果转化的增加，又会推动产业发展过程中的新旧动能转换，促进传统产业转型升级，并催生出新业态、新模式、新服务等新经济发展业态，推动产业价值链的高端延伸，实现对产业高质量发展的有效助力。

表7 中介效应回归结果

六、结论与建议

本文利用中国大陆2011-2019年30个省(市、自治区)的省际面板数据，采用2SLS模型和中介效应模型探讨数字金融对产业高质量发展的影响。结果发现：(1)数字金融对产业高质量发展存在显著的正向促进作用，其中，数字支持服务程度的促进作用较大，其次是使用深度，覆盖广度相对较小；(2)数字金融对产业高质量发展各维度均存在显著的促进作用，其中，数字金融对绿色转型的促进作用较大，对动能培育的促进作用略低于绿色转型，然后依次是结构优化、福利改善、价值创造、效率提升；(3)在中介效应检验中，数字金融通过增加实质性创新和策略性创新对产业高质量发展产生促进作用，即通过增加技术创新质量和数量对产业高质量发展产生促进作用。

依据上述结论得出如下政策启示：一是进一步推动金融产业的数字化发展。完善金融业的数字基础设施建设，推动金融与数字技术、数字产业的有机结合，并在“上云用数赋智”推动金融产业数字化转型的同时，做好政府的产业政策匹配，形成一个政府引导、市场驱动、产业协同的良性循环发展模式。二是积极发挥数字金融的产业促进效应。对于促进作用较为明显的绿色转型方面，可以利用数字金融的互联网和信息技术支持，对企业项目进行有效识别和筛选，引导资金流向绿色项目，提升金融服务的精准性；对于促进作用较小的效率提升方面，可以利用数字金融多场景、网络化和智能化的优势，创新金融服务模式和业务，为不同产业部门提供不同的金融服务，打造契合型、特色型、高效型的金融服务，提升金融服务实体经济效率。三是充分发挥技术创新的中介促进效应。技术创新是产业高质量发展的动力源泉，为了最大化数字金融的技术创新促进效应，应鼓励数字金融产品和服务的多元化创新，建立和发展创新融资专项渠道，搭建创新成果转化交易平台，为企业创新提供低成本、高效率、便捷化的资金支持和信息共享机制，释放企业的创新活力，促进产业创新数量和质量的双重提升，以此实现对产业高质量发展的精准发力。