数字金融、企业家精神与长三角民营实体经济高质量发展

郑金辉，徐维祥，刘程军

(1.浙江工业大学经济学院，浙江 杭州 310023；2. 浙江工业大学之江学院，浙江 绍兴 312030)

一、引 言

中国经济从之前的高速增长进入到当前的高质量发展阶段，必须坚持质量第一、效益优先，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率。改革开放以来，民营企业不断发展壮大，已经成为中国经济的重要组成部分。目前，民营经济贡献了50%以上的税收，60%以上的GDP，70%以上的技术创新，80%以上的城镇劳动就业，90%以上的新增就业和企业数量。要推动经济增长动能从要素驱动、投资驱动向创新驱动转变，需进一步发挥企业家精神，充分激发民营经济的活力和创造力。但民营企业特别是中小微企业融资难、融资贵问题始终没有得到有效解决，数字金融的出现使缓解融资约束有了新的突破口，其凭借互联网和信息技术将传统金融加以融合而提供新一代金融服务，能够激发民营企业的创新创业行为[1]。长三角是中国民营经济活跃、开放水平高、创新能力强的地区，之前的“苏南模式”和“温州模式”都是探索中国民营经济发展的典型。因此，研究长三角民营经济成长的内在机制，不仅有利于发挥民营经济活力，而且对民营企业助力长三角一体化，实现高质量发展具有重要意义。

经济高质量发展理念的提出为科技金融赋予了新内涵，使得如何通过数字金融促进经济高质量发展成为研究热点。关于金融发展与经济增长，当前研究多认为金融发展可以促进经济增长[2]，且存在资本积累与生产率的差异[3]。在此基础上，有学者实证分析了金融冲击、金融发展对实体经济的影响[4][5]。还有学者从企业创新、银行结构等角度分析了金融发展对实体经济的影响[6][7]。此外，创新能力、创业活动对民营经济的促进作用逐渐受到关注，金融与实体经济的匹配能够产生显著促进作用[8]。进入互联网时代，充分利用大数据、云计算等信息技术的发展机遇，数字金融得以持续发展，其对经济高质量发展的提振效应得到了充分验证[9]。但国内关于数字金融与民营实体经济的研究较少，虽有学者实证分析得出，金融集聚提升民营企业全要素生产率主要得益于技术进步[10]，数字金融有助于提高民营企业，尤其是中小微企业金融服务的可得性，从而促进民营经济的可持续增长[11]，但这些研究大多是针对整体民营经济，并未区分实体经济与虚拟经济。研究民营经济发展较为迅速的长三角地区的此类问题能够为其他地区提供借鉴。

当前研究为本文提供了丰富基础。数字金融是企业家精神发挥作用的关键因素，本文从全要素生产率(TFP)提升视角，尝试构建“数字金融—企业家精神—民营实体企业TFP”的理论框架，以此探究长三角地区民营实体经济高质量发展的内在机制，为长三角民营实体经济提质增效、结构优化与创新驱动提供参考建议。

二、理论机制与研究假设

(一)数字金融对长三角民营实体经济高质量发展的影响

一方面，数字金融增强了民营企业融资的可获得性，有助于民营实体经济比例的提升。与传统金融相比，数字金融具有技术上的创新优势，促进实体经济和金融更好结合，有利于民营企业发展[12]。数字金融的出现，不仅打破了传统金融机构需要设立分支机构服务客户的物理限制，还基于大数据和云计算寻找潜在客户，保障金融弱势群体享受到金融服务，降低民营企业融资成本。另一方面，数字金融具有可负担性和可持续性。对于一些民营小微企业，因缺数据、缺信用，银企间信息不对称而无法实现规模经济[13]。数字金融凭借信息技术手段，降低了金融服务在分销及后台运营整条服务链中的成本，实现了对信贷过程的实时监控，保证了服务质量。数字金融还可以抑制资本的逐利行为，优化资本资源配置[14]，顺应金融服务实体、资金投向实体的要求，从而推动民营实体经济可持续发展。

从数字金融的覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度来看，覆盖广度和使用深度往往会随着互联网等移动设备的使用促进民营实体企业TFP提升。当前正处于数字化转型时期，数字化程度越高，对民营实体企业TFP的提升作用也将越明显。长三角地区各城市由于城市规模、城市区位的不同，城市的资源集聚能力存在差异，造成数字金融作用的差异化。自2013年以来，中国数字金融产业快速崛起，中国“互联网金融元年”的说法也从此开始，逐渐衍生出了业态丰富的互联网金融产品，并在长三角地区迅速发展，活跃了市场经济，为民营经济发展提供了新的驱动力，各城市在2013年纷纷制定了数字金融发展政策，对社会经济发展具有重要作用。因此，数字金融在促进长三角民营实体经济高质量发展过程中，在不同维度、城市规模、城市区位、时间阶段方面可能具有异质性影响。据此，提出假设：

H1：数字金融能够促进长三角民营实体经济高质量发展，且该效应存在异质性。

(二)数字金融、企业家精神与长三角民营实体经济高质量发展

企业家精神很大程度上取决于制度环境，而金融本身也属于制度环境[15]。数字金融通过为企业家精神提供渠道供给和坚实保障，从而激发企业家的创新创业行为[16]。

1.创新精神。数字金融能够为企业家创新精神提供渠道供给。具体而言，数字金融可以利用数字化工具降低企业融资成本，尤其是企业的创新研发项目融资成本。主要原因在于以下两个方面：一方面，数字金融可以减少内部研发人员与外部投资者之间的信息不平等性，提高金融资本转化为生产能力的效率。通过数字金融的独特优势，长三角各城市企业能够快速搜集和处理信贷信息，有效降低风险评估与交易成本，促进企业创新研发活动[17]。另一方面，数字金融可以改变企业创新资源的整合方式。相比于传统金融暴露出的结构性失衡、领域内错配、阶段性排斥，数字金融集中表现在利用金融科技整合组织、网络、系统资源来创造企业创新需求的有效价值[18]。长三角各城市中小企业依托数字金融的发展优势，融资环境得以改善，融资渠道得以拓宽，研发项目更易获得资金支持，技术创新活动增加。此外，数字金融还可以促进创新成果转化、提升创新思维供给，让企业家创新活度不断增强。据此，提出假设：

H2：数字金融通过推动企业家的创新精神促进长三角民营实体经济高质量发展。

2.创业精神。数字金融能够为企业家创业精神提供坚实保障。首先，对于企业家而言，数字金融的出现降低了企业金融服务门槛，拓宽了融资渠道，使得企业家的创业热情提高。数字金融依托大数据技术，与传统工具相比，在用户体验和服务准确性方面具有明显优势，使得长三角众多的中小微企业更快更便捷地满足创业融资需求。数字金融也改变了人们的生产消费方式，随着多元化、个性化需求的增加，数字金融推动企业生产方式与组织模式转型，使得企业家能够快速发现市场需求，抓住潜在创业机会，提升企业家的创业活度[19]。其次，企业家在创业过程中会遇到不同的创业风险，尤其是在金融供给方面的不确定性，数字金融可以通过共享性与实时性为企业家提供更加可靠的信息来源与基础，减少创业中不确定风险导致的决策失误[20]。再次，数字金融的发展拓展了企业家的社会创业网络，使得个人拥有更多的创业机会和伙伴，增加创业成功的概率。数字金融的非实物特性也可能会激发企业家的“冒险”行为，引导更多的潜在创业群体的创业活度[21][22]。据此，提出假设：

H3：数字金融通过推动企业家的创业精神促进长三角民营实体经济高质量发展。

三、研究设计

(一)模型构建

为了检验数字金融对长三角民营实体企业TFP的直接作用，本文构建如下计量模型：

tfpit=α1+α2digit+α3controlit+μi+λt+εit

(1)

其中，i表示城市，t表示年份，tfp表示长三角民营实体经济高质量发展水平，dig为数字金融，control为控制变量的集合。μ体现的是个体固定效应，λ体现的是时间固定效应，ε为随机干扰项。

为了探讨数字金融对长三角民营实体企业TFP的影响路径，本文基于温忠麟和叶宝娟(2014)[23]的方法，构建中介效应模型：

tfpit=α1+θ1digit+β1controlit+μi+λt+εit

(2)

Mit=α2+θ2digit+β2controlit+μi+λt+εit

(3)

tfpit=α3+θ3digit+θ4Mit+β3controlit+μi+λt+εit

(4)

其中，M为中介变量，即企业家精神，其余变量设定与模型(1)相同。

(二)变量选取

1.被解释变量：民营实体经济高质量发展(tfp)。参照学界常用方法，采用数据包络分析(DEA)来测度长三角各城市民营实体企业TFP。由于民营实体企业相关数据难以完全、准确获取，本文参考张玄等(2019)[10]、安强身和颜笑笑(2021)[24]的研究，选择在民营实体经济中占比较高的私营工业企业，测算其TFP来反映民营实体经济高质量发展水平。选取的指标包括资本投入(采用私营工业企业总资产衡量)、劳动投入(采用私营工业企业从业人员年平均人数衡量)、产出指标(选取私营工业企业主营业务收入和利润总额)。

2.解释变量：数字金融(dig)。采用北京大学数字金融研究中心编制的城市级数字普惠金融指数[25](取对数)来反映长三角各城市的数字金融发展水平。

3.中介变量：企业家精神。根据孙早和刘李华(2019)[26]的研究，企业家精神的直接表现是创新创业活动，因此将企业家精神分为创新精神(cre)和创业精神(ent)。本文关注的是宏观上各城市的创新能力和创业活度，而不是某个特定个体的创新创业活动。关于创新精神和创业精神的度量，本文采用北京大学企业大数据研究中心编制的《中国区域创新创业指数2020》城市级数据，该数据以企业为中心，以企业家、资本、技术三个核心要素为基础，通过构建5个维度的7个客观性产出类指标来测度各城市的创新创业发展水平[27]。本文进一步采用熵值法将创新层面的新增发明专利公开数量、新增实用新型专利公开数量、新增外观设计专利公开数量、新增商标注册数量综合为一个创新值，来衡量创新精神；将创业层面的新增注册企业数量、新增外来法人投资的笔数、新增风险投资的企业数量综合为一个创业值，来衡量创业精神。

4.控制变量。参考已有研究[15][16][17]，经济增长(gdp)采用城市GDP增长率来衡量；产业结构(stu)采用第三产业产值与第二产业产值的比值来衡量；外商投资(fdi)采用外商直接投资与GDP的比值来衡量；科研投入(tec)采用城市科学技术支出与财政支出的比值来衡量；教育投入(edu)采用城市教育事业费支出与财政支出的比值来衡量；城镇化水平(urb)采用城市建设用地面积与市辖区面积的比值来衡量。

(三)数据来源

本文主要研究的是长三角地区41个城市，相关数据来源于2011—2019年《上海统计年鉴》《浙江统计年鉴》《江苏统计年鉴》《安徽统计年鉴》以及各城市统计年鉴。数字金融数据来自北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数。创新创业数据来自北京大学企业大数据研究中心编制的《中国区域创新创业指数2020》。表1为变量描述性统计。

表1 变量描述性统计

四、实证结果分析

(一)基本回归结果

本文首先通过最小二乘估计(OLS)模型和面板固定效应(FE)模型进行回归，初步对数字金融与长三角民营实体经济高质量发展之间的关系进行识别。表2结果显示，数字金融的估计系数至少在5%水平上显著为正，说明数字金融显著促进了长三角民营实体企业TFP的增长，意味着促进数字金融发展是实现长三角民营实体经济高质量发展的重要途径。实际上，数字金融很大程度上优化了资源配置，减少了资本的短期逐利，加强了风险管理，提升了服务能力，切实为长三角民营实体经济高质量发展服务。由此，初步验证了假设H1，数字金融与长三角民营实体经济高质量发展之间存在正向促进关系。

表2 基本回归结果

(二)异质性分析

为了进一步分析数字金融对长三角民营实体经济高质量发展影响的异质性，本文依据数字金融的维度、城市规模、城市区位和时间阶段进行分组回归。数字金融维度即覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度。城市规模划分依据是城市人口数量，分为大城市和中小城市两组(1)城市规模划分参照《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》(国发〔2014〕51号)，按市辖区常住人口将中国城市划分为特大及超大城市(人口500万以上)、大城市(人口100万—500万)、中等城市(人口50万—100万)和小城市(人口50万以下)四类。。城市区位划分则以2019年《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》划定的27个中心区作为中心城市，其余为外围城市(2)27个中心城市包括上海市，江苏省南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州，浙江省杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城。。时间阶段划分为2011—2013年和2014—2019年两个区间。

由表3结果可知，第一，在数字金融维度上，覆盖广度、使用深度、数字化程度对长三角民营实体企业TFP的影响均通过了显著性检验，但数字化程度的促进作用更为明显。原因在于覆盖广度的拓展主要体现为互联网第三方支付及银行绑定账户数的增加，与传统的商业银行支付业务相比，资金跨行流通成本降低，使用户减少了手续费，增加了边际效益，并且更多用户获得了金融服务，降低了金融排斥性，为民营实体经济注入活力。关于使用深度，数字金融的信贷功能和保险功能切实为创业者提供了资金，降低了创业风险，提高了企业家投身实体经济的热情，为民营实体经济发展提供了保障，调动了实体投资的积极性。长三角地区的数字化转型，尤其是央行加快金融科技的创新发展，提速金融数字化转型，对民营企业经营状况的优化效果更加明显，降低了民营企业创新创业门槛，为创客提供了更多的创业机会，为企业家提供了更多的创新动力，从而促使民营实体经济更具有发展活力和前进动力。

第二，在城市规模上，数字金融显著促进了长三角地区的大城市民营实体经济高质量发展，但对中小城市的影响未通过显著性检验。可能是因为规模较大城市本身经济基础较好，在资源要素方面具有一定的优势，从而能够更好地释放数字金融建设带来的红利。

第三，在城市区位上，对于长三角的中心城市，数字金融的估计系数在5%水平上显著为正，表明数字金融显著促进了中心城市民营实体经济高质量发展，但对于外围城市，数字金融的回归系数不显著，表明数字金融没有对外围城市的民营实体经济高质量发展起到明显的推动作用。原因可能是中心城市较早就归入了长三角城市群发展规划，经过多年发展已进入以中心城市为主导、周边城市紧密配合的协同分工阶段，因而中心城市数字金融具有明显的促进提升效应，而外围城市进入一体化发展的时间较短，后发优势的累积略显不足，导致无法全面利用吸收涓滴效应。

第四，在时间阶段上，2011—2013年和2014—2019年两个期间内，数字金融均显著促进了长三角民营实体经济高质量发展，但2014—2019年期间数字金融更大程度上促进了民营实体经济高质量发展，说明从2013年“互联网金融元年”以来，长三角地区的数字金融发展加快，对传统的金融行业格局产生了重大影响，显著促进了民营实体经济高质量发展。

上述结果进一步验证了假设H1，数字金融促进长三角民营实体经济高质量发展具有异质性。

表3 异质性检验结果

(三)内生性检验

基本回归结果表明，数字金融与长三角民营实体经济高质量发展之间存在显著的正向促进关系。然而上述分析仅采用OLS和FE回归，如果模型存在内生性问题，将导致估计结果不准确。本文的内生性问题可能来源于：(1)遗漏变量，尽管本文综合考虑了影响长三角民营实体经济高质量发展的各项因素，但仍有一些难以刻画和度量的因素；(2)互为因果关系，长三角各城市民营实体企业TFP会影响该城市的数字金融发展。为此，本文采用工具变量回归来克服。

第一，借鉴谢绚丽等(2018)[21]的方式，以互联网普及率作为工具变量。互联网是数字金融实现的重要载体之一，其渗透普及率深刻关系到数字金融发展状况，但互联网普及率并不存在直接的渠道作用于长三角民营实体企业TFP，一定程度上满足外生性和排他性约束条件。检验结果见表4第(1)列。

第二，借鉴张勋等(2020)[1]的方式，工具变量还选择了各城市与杭州的球面距离。鉴于距离始终是不变的，采用长三角各城市(本市除外)数字金融年均值与距离的乘积作为回归模型中的面板工具变量。这一工具变量与数字金融发展水平存在相关关系，杭州作为数字金融的最早发源地，其数字金融发展水平处于前列，能够预见的是距离杭州越近，数字金融发展水平越高；并且地理距离不会通过一些遗漏变量而影响长三角民营实体企业TFP，满足排他性约束；杭州只是长三角地区一个经济发展较好的城市，与杭州距离越近，并不说明其经济发展水平越高，因此满足外生性。检验结果见表4第(2)列。

第三，采用1995年的固定电话普及率来构造工具变量。一方面，中国数字技术的发展基本上是从电话线拨号接入开始的，城市历史上固定电话普及率如果较高，其数字金融发展水平可能也较高，满足相关性的前提；另一方面，1995年的固定电话普及率是固定不变的，从而难以对长三角民营实体企业TFP产生影响，满足外生性和排他性的前提。鉴于上述工具变量数据为截面形式，参考赵涛等(2020)[28]的处理，引入一个随年度变化的指标，将上年度互联网宽带接入用户数分别与1995年的固定电话普及率相乘，作为计量分析的工具变量。检验结果见表4第(3)列。

依据表4结果，Kleibergen-Paap rk LM和Kleibergen-Paap rk Wald F统计量表明工具变量排除了内生性的可能，且拒绝识别不足的原假设，说明工具变量满足“识别不足”和“弱识别”的假设，具备作为工具变量的要求。可以发现，数字金融对民营实体企业TFP的参数估计仍显著为正，由此数字金融在促进长三角民营实体经济高质量发展方面具有重要促进作用，说明研究结果可靠。

表4 内生性检验结果

(四)稳健性检验

为了使检验结果更具有可靠性，本文在内生性检验的基础上进行稳健性检验。(1)替换解释变量。信贷业务是数字金融提供服务的重要内容之一，本文根据王亚楠等(2020)[12]的方式，选择贷款业务总额作为数字金融的替换变量重新回归。(2)考虑政策环境影响。本文在式(1)中加入政策环境影响与数字金融的交互项，其中，政策环境影响在2013年及以前取0，2013年以后取1。(3)子样本回归。长三角地区三省一市中不同城市间发展差异性较大，尤其是直辖市、省会城市与地级市之间，因此剔除上海、杭州、南京和合肥四个城市重新进行回归。(4)删除异常值。为了消除模型中可能存在的异常值对结果产生的影响，本文通过Winsorize方法在1%水平对所有连续变量进行异常值处理，再重新进行估计。检验结果显示(3)受篇幅限制，未报告稳健性检验结果，作者备索。，数字金融仍然能够显著促进长三角民营实体经济高质量发展，说明了本文结论的稳健性。

(五)中介效应检验

表5第(1)列是基本回归结果，第(2)、(3)列是创新精神的中介检验结果，第(4)、(5)列是创业精神的中介检验结果。对于创新精神，第(2)列中数字金融与创新精神的系数显著为正，第(3)列中数字金融和创新精神对民营实体企业TFP的影响均显著为正，进一步发现，第(3)列中数字金融的系数小于第(1)列中的系数，说明创新精神在数字金融促进长三角民营实体企业TFP中存在显著的部分中介效应。计算得到中介效应为0.0171(0.1616×0.1056=0.0171)，直接效应为0.0834，总效应为0.1005，此时创新精神的中介作用占比为17.01%。也就是说，数字金融促进长三角地区民营实体企业TFP的提升，一部分是通过激发企业家的创新精神实现的，由此验证了假设H2，数字金融能够通过促进企业家创新精神助推长三角民营实体经济高质量发展。对于创业精神，第(4)列中数字金融对创业精神的影响显著为正，第(5)列中数字金融和创业精神对民营实体企业TFP的影响均显著为正，并且第(5)列中数字金融的系数小于第(1)列中的系数，说明创业精神存在显著的部分中介效应。同样可以计算出中介效应为0.0076，直接效应为0.0929，总效应为0.1005，创业精神的中介作用占比为7.56%。由此验证了假设H3，数字金融能够通过促进企业家创业精神助推长三角民营实体经济高质量发展。

表5 中介检验结果

(六)进一步分析：门槛效应检验

根据前文的分析，数字金融能够促进长三角民营实体经济高质量发展，并通过企业家精神发挥作用，但数字金融的促进作用可能存在一定的门槛。为此，采用门槛模型进行分析。以单门槛为例，构建回归模型：

tfpit=α0+α1digit·I(digit≤γ1)+α2digit·I(digit>γ1)+α3controlit+μi+λt+εit

(5)

其中，dig为门槛变量；I(·)为指示性阶段函数，满足括号内条件时等于1，否则等于0。双重门槛或三重门槛可扩展得到。

本文基于Hansen(1999)[29]的方法，依次进行单一门槛、双重门槛和三重门槛的检验。由表6结果可知，数字金融在 5%水平上通过了双重门槛检验，门槛值分别为5.5731和5.6146。

表6 门槛值估计与检验

表7结果显示，数字金融促进长三角民营实体企业TFP提升的强度逐渐增加，具体可以分为三个阶段：当数字金融发展水平不高于5.5731时，数字金融对民营实体企业TFP的影响系数为0.0274；当数字金融发展水平高于5.5731但不高于5.6146时，影响系数为0.0501；当数字金融发展水平高于5.6146时，影响系数为0.0656。对于长三角地区民营企业来说，当数字金融不断提升发展水平，超过了一个阈值，越来越多的企业和个人能够享受到数字金融的普惠性，从而获得更多的金融资本和金融服务，极大地解决了民营企业融资难题，提高了创新创业的积极性。因此数字金融对长三角民营企业TFP提升具有显著增强的作用特征。实证结果说明数字金融对长三角民营实体经济高质量发展的影响具有双重门槛效应。

表7 门槛模型回归结果

五、结论与启示

本文选择长三角地区41个城市，在测度民营实体企业TFP的基础上，运用面板固定效应模型、中介效应模型、门槛效应模型，实证分析了数字金融对长三角民营实体经济高质量发展的影响及企业家精神在其中的作用。主要结论如下：(1)数字金融能够有效推动长三角民营实体经济高质量发展，且该影响因数字金融维度、城市规模、城市区位、时间阶段的不同而存在异质性；(2)企业家创新精神和创业精神在数字金融促进长三角民营实体经济高质量发展中起中介作用；(3)数字金融促进长三角民营实体经济高质量发展具有显著的双重门槛效应，随着数字金融发展水平的提升，其促进作用呈现出由弱到强的非线性变化。

根据研究结论，得到以下政策启示：(1)提升民营企业融资效率，增强金融服务实体经济能力。在数字经济背景下数字金融发展势头强劲，符合金融供给侧结构性改革要求，有助于为民营实体企业提供更易获得的金融服务。长三角地区银行等金融机构的流程管理应持续融合信息技术、云计算、区块链技术，打造区域性智能化信贷服务平台，三省一市的发展差异较大，需要充分考虑各地民营企业的融资需求差异，创新性发展因地制宜的金融产品，并在考量企业生命周期基础上设计更加个性化的金融产品和便利化的审批程序。(2)加大信息技术支持力度，推动创新创业动力升级。一是推动构建区域民营企业投融资信息平台，将长三角地区企业投融资相关数据收集和融合，利用信息技术将金融机构信贷服务链接民营企业投资需求，缓解企业投融资需求与银行业务的信息不对称。二是推动构建民营企业数据共建共享平台，促进民营企业信用电子档案的完善。民营企业要抓住发展机遇，积极发挥创新潜力和提升创业活度，为民营实体经济增长培育新动能。(3)充分发挥金融科技作用，多维度优化数字金融。数字金融的可获得性、可负担性、可持续性使得金融服务的对象不断拓展，通过机构主体的多元化建设满足企业的差异化需求。推进数字金融发展，不仅要扩大覆盖范围和提高使用深度，还要加强数字基础设施的建设和完善，强化整合银行资源，从服务供应链融资需求出发，为长三角供应链验收支付系统搭建融资平台，持续打破和缓解银企之间的空间壁垒，提高金融对民营实体经济的普惠性和效率性。