数字金融对实体经济资本回报率的影响研究

2023-05-05尤含香

中国商论 2023年8期

摘要：在推进数字经济发展战略中，数字金融正在融入各行业产业链生态，研究数字金融对实体经济的影响，既是实现经济高质量发展的现实需要，又是推动实体经济复苏的必要途径与应有之义。本文运用2011—2020年我国30个省级城市的面板数据构建双向固定效应模型，实证检验了数字金融对实体经济资本回报率的影响。结果显示：数字金融对实体经济资本回报率具有明显的促进作用，且该作用具有延续性；从分维度来看，数字金融的促进效应在覆盖广度、使用深度和数字化程度三个层面均显著；从地区来看，数字金融的促进作用具有明显的区域异质性，在东部地区的影响显著高于中部和西部。同时，本文针对实证结果提出对策建议，以期有效推动数字金融与实体经济的健康发展。

关键词：数字金融；实体经济；资本回报率；面板数据；双向固定效应模型

本文索引：尤含香.<变量 2>[J].中国商论，2023（08）：-081.

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）04（b）--04

随着新一轮科技革命的蓬勃发展，数字经济与实体经济各领域深度融合的新形态深刻影响着经济社会的行为方式，为实体经济高质量发展指明了方向。习近平总书记多次发表重要论述，要不断做强做优做大我国数字经济。在此背景下，以人工智能、大数据等为代表的新兴科技元素带来传统金融的加速转型，以蚂蚁金服、阿里巴巴为代表的数字金融体系也得以重构，在现代金融体系中发挥着举足轻重的作用[1]。实体经济是一国经济的立身之本，在数字化浪潮中，“数实融合”成为业界热议的话题，增强数字金融服务实体经济的能力，既是实体经济复苏的关键，又是整个社会要持续努力的方向[2]。

随着实体经济规模的不断扩张，金融与实体经济开始走向融合，金融通过聚集实体经济的积累资本，并对这些资本进行优化配置来促进实体经济发展。因此，实体经济是金融的基础，金融是实体经济发展的工具（邱兆祥、安世友，2012）[3]。随着金融业的不断深化与实体经济融合发展，研究观点也趋于多样化。陆远权和夏月（2014）[4]运用VAR模型，以2000—2013年的季度数据为样本，验证了金融业对实体经济发展的促进作用并不明显，两者相互促进的动态发展机制尚未形成。值得注意的是，现阶段我国金融与实体经济关系失调，促进金融与实体经济协调发展，要著力推动实体经济产业结构优化升级，提升金融服务实体经济的能力和水平（邱兆祥、王树云，2017）[5]。

随着互联网数字技术的普及、人工智能行业的兴起，数字金融蓬勃发展。数字金融对企业发展的影响效应主要从两个路径推导：第一，数字金融发展激励企业创新，其中机制在于数字金融首要通过缓解企业的融资约束与信息约束，减少企业创新收益风险，进而有益于企业技术创新，同时激励各类企业特别是中小企业配备数字金融资源（周振江等，2021）[6]。数字金融通过互联网新兴技术正持续推进传统金融进行创新探索，逐步嵌入中小企业创新能力提高的动态效应中（杨先明、杨娟，2021）[7]。第二，数字金融发展提高企业绩效。数字金融的普惠特性使中小微企业更容易获得金融支持，为其融资提供了新的渠道，有效解决“融资难”“融资贵”问题，成为中小企业数字化转型和提高经营绩效的重要推动力量（张正平、王龙，2021）[8]。

既有研究为数字金融与实体经济之间的关系提供了较多参考，同时存在值得商榷及进一步研究的问题。与现有文献相比，本文可能的创新与贡献在于：现有研究主要集中于数字金融与企业绩效、创新之间的关系，在研究实体经济时，一般采用第二产业占GDP的比重作为代理指标[9]。本文创新性地引入实体经济资本回报率，基于我国30个省级城市样本数据，深入研究数字金融对实体经济资本回报率的影响。研究结果发现，数字金融对实体经济资本回报率有着显著的促进作用，进一步佐证了发展数字金融对实体经济高质量发展的现实意义，并对相关研究作出了有意义的补充。

1 实证设计

1.1 计量模型设定

为了进一步研究数字金融与实体经济资本回报率之间的关系，构建双向固定效应模型如下：

式（1）中，变量下标i、t分别表示省份和样本年份。被解释变量REit表示i城市在t年的实体经济资本回报率；DF为解释变量，用来衡量数字金融发展指数，包括总指数、覆盖广度指数、使用深度指数与数字化程度指数。controlit表示可能对实体经济资本回报率产生影响的控制变量集合。λi为个体固定效应；ηt为时间固定效应；εit为随机扰动项。

1.2 变量说明

1.2.1 被解释变量

实体经济资本回报率。本文采用省级规模以上工业企业利润总额与固定资产净值的比值度量实体经济资本回报率[10]。

1.2.2 核心解释变量

数字金融发展指数。北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数能够较为全面地反映各地区数字金融发展水平，目前已广泛运用于相关议题研究，因此本文采用该指数衡量我国各省级城市数字金融发展水平[11]。

1.2.3 控制变量

在实体经济发展中，实体经济资本回报率受到诸多因素的影响，因此本文选取以下变量作为控制变量。

（1）环境规制，用工业污染治理投资占工业增加值的比重表示。环境治理投入对实体经济增长的影响尚存在争议[12-13]，但在城市化水平不断提高的背景下，两者之间的关系不可忽视。

（2）基础设施，用单位国土面积的交通密度表示。交通基础设施是行业良好发展的重要基础、区域贸易沟通的桥梁，为实体经济发展提供了必不可少的基础支撑。

（3）城镇化率，用城镇人口占总人口的比重表示。城镇化驱动消费增长、扩大投资规模，为实体经济发展提供了成长的沃土，蕴含着推动经济增长的巨大潜力[14]。

（4）技术因素，用各省级城市国内有效专利数（件）取对数衡量。科技创新是现代经济发展的重要支撑，能够有效提高实体经济的经营效率。

1.3 数据说明

本文的研究时期为 2011—2020年，样本中剔除了西藏自治区及港澳台地区，核心指标数字金融来源于北京大学数字金融研究中心发布的《中国数字普惠金融发展指数》，其他數据来源于EPS数据库整理，个别缺失值用历年的《中国统计年鉴》进行补充（见表1）。

2 实证分析

2.1 全样本回归

本文首先对数字金融发展总指数与实体经济资本回报率进行了全样本回归，所有回归结果均控制了省份和年份的双重固定效应，下文不再做赘述。表2列（2）展示了数字金融发展总指数对实体经济资本回报率的影响，列（3）-（6）采用逐步回归法，依次加入控制变量，得到的估计系数均在1%水平上显著。具体看其经济含义，数字金融发展总指数每增加一个数值，将使实体经济资本回报率提高0.121个百分点，表明数字金融显著促进实体经济回报率。

2.2 分维度检验

鉴于数字金融发展具有多维特征，本文进一步对数字金融的三个分维度数字金融覆盖广度指数、使用深度指数和数字化程度指数进行回归。表3第（2）～（4）列结果显示，覆盖广度指数、使用深度指数的估计系数均在1%水平上显著为正，但数字化程度指数的估计系数仅在5%水平上显著。这说明相较数字金融覆盖广度、使用深度，数字化程度发展对实体经济资本回报率作用不突出，其原因可能是目前我国数字金融覆盖广度发展和使用深度发展，尤其是覆盖广度趋于成熟，为实体经济发展提供了较好的数字生态，但是数字化普及度还未完全匹配实体经济发展，对实体经济的影响效应较弱。

2.3 分地区检验

考虑到不同区域金融开放和经济金融化对实体经济发展的影响存在差异[15]，本文按照传统的地理划分方法，把全样本划分为东部、中部和西部。结果显示，东部地区估计系数在1%水平上显著为正，而中部和西部地区结果均不显著。原因可能是目前我国仍存在一定程度的数字鸿沟，东部地区数字金融发展水平优于中部和西部地区，而中部和西部地区经济相对欠发达，尚存在对实体经济发展不利的因素（见表4）。

2.4 稳健性检验

为了检验核心结果的稳健性，本文采取以下几种方法进行稳健性检验：

首先，将数字金融发展总指数滞后，与实体经济资本回报率进行回归，表5列（2）结果显示，滞后一期后，数字金融对实体经济的促进作用仍然显著。其次，考虑到模型可能存在内生性问题，本文采取数字金融发展总指数滞后一期作为数字金融发展指数的工具变量。表5列（3）结果显示，在考虑了内生性问题后，数字金融对实体经济资本回报率的促进作用十分明显。最后，考虑到北京、天津、上海和重庆四个直辖市的特殊行政中心和区域地位，在排除其干扰后，对其他26个省份数据进行回归。表5列（4）结果显示，数字金融对实体经济资本回报率存在十分显著的正向促进作用，本文的核心结果依然成立。

3 结语

3.1 主要结论

随着新一代信息技术的创新发展及普及应用，数字金融借助新兴技术降低交易成本，提供监管服务，为实体经济的良性发展注入了新动能。本文基于2011—2020我国30个省级城市的面板数据构建双向固定效应模型。实证结果显示：第一，数字金融对实体经济资本回报率有着显著的推动作用，数字普惠金融发展指数的三个子维度中覆盖广度对实体经济资本回报率的作用更大，使用深度和数字化程度次之。第二，数字金融对实体经济的影响在不同地区表现出明显的差异，对经济发达的东部地区的实体经济促进效应更突出。第三，经过多种稳健性检验后，结果依然显著，有效说明了数字金融的发展对实体经济资本回报率存在正向影响。

3.2 政策启示

首先，鉴于数字金融对实体经济资本回报率的显著作用，我国应大力完善金融体系建设，推进数字金融创新发展，为实体经济发展提供更完善、高效的支持。同时，着力于数字化程度普及，促进数据高效流动，为实体经济发展赋能。其次，目前针对诸如数据产权归属、数据安全保护等仍缺少完善的政策与法律法规，因此在加强数字金融与实体经济深度融合过程中，要加强政策、法规的有效保障，助力“数实融合”稳步发展，促进传统产业转型升级。最后，由于数字金融发展存在区域异质性，数字金融与实体经济的双向发展要因地制宜地推进区域均衡。东部地区应抓住既有环境优势，进一步培育数字金融创新新动能，注重区域间的平衡发展。中西部应增加对创新型数字经济人才资源的投入和政策支持，积极采用数字化技术改造和驱动传统产业绿色低碳转型。同时，努力完善地方金融服务体系，满足实体经济多样化的金融需求，进一步挖掘数字金融在平衡区域发展、逐步缩小区域发展差距方面的潜力。

参考文献

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