数字金融对制造业企业出口产品质量的影响研究

张世昌 刘洪民 李林遥 刘平

摘 要：出口產品质量既是中国经济高质量发展的重要引擎，也是中国经济核心竞争力的外部体现，同时也是抵御外部竞争实现价值链升级的关键所在。基于2011—2015年工企数据库、海关数据库以及北大数字普惠金融指数的数据，实证检验了数字金融（及其3个子维度）对制造业企业出口产品质量的影响，结果表明数字金融能显著提升制造业企业出口产品质量，其中数字金融覆盖广度的促进效应最显著；异质性分析结果显示数字金融对东部地区企业以及民营企业的促进效应更强；作用机制分析发现数字金融能够通过缓解企业融资约束、增强技术创新能力对制造业企业出口产品质量水平的提高产生积极影响。

关 键 词：数字金融;制造业企业;出口产品质量

DOI：10.16315/j.stm.2023.01.001

中图分类号： F740

文献标志码： A

Research on the influence of digital finance development on the

quality of manufacturing enterprises export products

ZHANG Shichang， LIU Hongmin， LI Linyao， LIU Ping

（School of Economics and Management， Zhejiang University of Science and Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract：The quality of export products is not only an important engine for the highquality development of Chinas economy， but also the external embodiment of the core competitiveness of Chinas economy， and the key to resist external competition and realize the upgrade of the value chain. Based on industrial database from 2011 to 2015， the customs database， and Peking University pratt &whitney financial index data， the empirical test digital financial （and its three dimensions） on the quality of the manufacturing enterprises to export products， the results show that the digital financial significantly improving the quality of manufacturing enterprises to export products， including digital financial coverage of the most significant promoting effect; Heterogeneity analysis shows that digital finance has a stronger promoting effect on enterprises and private enterprises in eastern China. The mechanism analysis shows that digital finance can have a positive impact on the improvement of the quality of manufacturing enterprises export products by easing the financing constraints of enterprises and enhancing the technological innovation ability.

Keywords：digital finance； manufacturing enterprises； export product quality

收稿日期： 2022-11-27

基金项目： 浙江省高校重大人文社科攻关计划项目（2021GH029）；浙江省软科学研究计划重点项目（2023C25037）；教育部人文社会科学研究一般项目（22YJA630052）

作者简介： 张世昌（1997—），男，硕士研究生；

刘洪民（1972—），男，教授，博士，硕士生导师；

李林遥（1998—），女，硕士研究生；

刘 平（1996—），女，硕士研究生.

党的二十大报告明确指出实体经济是我国经济发展的着力点，要求加快数字化转型，建设制造强国。当前我国正努力推进对外贸易“量”“质”提升，破解制造业低端锁定困局，推动我国制造业产业迭代升级，经济发展高质量变革。出口产品质量是贸易质量的重要体现，大力提升制造业企业出口产品质量是我国对外贸易实现跨越式发展，由制造业大国向制造业强国迈进的关键举措。制造业企业出口产品质量既是中国经济高质量发展的重要引擎，也是中国经济核心竞争力的外部体现[1]，还是抵御外部竞争实现价值链升级的关键所在。

金融是制造业企业技术创新、产品质量升级的核心支撑要素，企业生产经营、技术研发创新离不开金融资源的合理配置。而传统金融由于受到严格的风控管理，金融供给空间被压缩，无法最大限度满足企业因技术创新、产品升级而产生的融资需求，制造业企业普遍面临融资难融资贵的难题。数字金融的出现为解决这一难题提供了新思路。数字金融是传统金融业务与云计算、人工智能以及大数据等前沿数字技术深度融合的产物。我国领先的电子商务以及线上支付业务发展水平为数字金融的快速发展奠定了夯实的基础，以数字技术为代表的科学技术极大地促进了金融业与实体制造业的不断融合与渗透。

受到新冠疫情反复，国际政治局势不确定性加剧等因素的影响，全球经济陷入衰退，为保障我国经济持续稳定高质量增长，提升出口产品竞争力，打造我国制造业企业新竞争优势刻不容缓。依靠区块链、大数据等一系列前沿数字化技术赋能的数字金融使得信息收集更加高效，有效缓解了金融体系内存在的信息不对称现象，投资、融资以及支付业务在内的传统金融模式得以不断创新，对提升制造业企业出口产品质量，推动产业迭代升级以及转变我国经济发展模式有着深远的影响，以数字金融为切入点，考察数字金融对制造业企业出口产品质量的影响及其作用机制，能够为加快我国产业结构转型，促进我国经济实现高质量发展提供新思路。

1 文献综述

1.1 关于数字金融的研究

数字金融是数字技术赋能下金融创新的产物，一般指金融业的数字化[2]，将以大数据、区块链、人工智能为代表的前沿互联网技术运用到传统金融业务中，为支付、投资、融资以及其他各类传统金融业务提供更加高效便捷的服务[3]。黄浩[4]认为数字技术与金融的结合只是改变了金融业的实现手段和商业模式，并没有改变金融的本质。数字金融在增加金融服务覆盖面、降低服务成本、优化金融服务品质等方面扮演重要角色，有助于金融资产的优化配置，改善中小企业的融资状况。Duarte等[5]则认为数字金融通过信用的公开透明，同时借助信息分析技术能够对传统的信用定价模式产生颠覆性创新的效果。Demertzis等[6]认为数字技术具有极强的数据挖掘与分析能力，数字金融能够降低资金借贷双方信息不对称的程度，更好的将项目风险与资金偏好进行匹配，同时规避道德风险和逆向选择等问题。

进一步地，随着数字金融在我国经济活动中越来越活跃，与数字金融和实体经济相关的研究也逐渐丰富。宏观视角上，钱海章等[7]基于省级面板数据实证分析认为数字金融能够促进地区创业以及经济增长，且存在地区差异性，在城镇化程度低和物资资本高的省份其促进效应更强。Anand等[8]研究发现数字普惠金融指数的提升会促进包含GDP因素的人类发展价值指数的增加。谢珣丽等[9]基于宏观视角研究发现数字金融的发展完善了金融基础设施，缓解了不发达地区面临的融资约束，促进了经济社会的平衡发展。

微观视角上，贾俊生等[10]认为公司管理层拥有技术研发背景在数字金融促进企业技术创新的过程中起到积极推动作用；而公司管理层拥有政治关联背景会阻碍数字金融促进企业创新。杨先明等[11]的研究则表明数字金融可以显著激发中小企业进行技术研发，同时该效应会随企业技术创新能力的增强而呈现出倒U型的变化趋势，并具有结构性特征。卫涵谷[12]分析了数字金融作用于企业技术创新的渠道，实证研究表明数字金融通过拓宽了企业融资渠道，缓解企业融资约束、降低企业财务风险等方式促进了企业技术创新。

1.2 关于出口产品质量的研究

出口產品质量的研究是我国对外贸易研究的重要课题，也是近些年来国际商务领域关注的热点问题。现有文献中关于出口产品质量影响因素的研究主要分为企业内部因素和外部环境因素两类。

一是企业内部因素。沈坤荣等[13]探究人力资本水平对出口产品质量的影响，研究发现人力资本禀赋具有优势的企业其出口产品质量更高。高晓娜等[14]研究了产能过剩对出口产品质量的影响，研究结果表明产品同质化程度越高，产品中“劣币驱逐良币”的现象越严重，产能过剩带来的负面效应越大。刘海洋等[15]认为研发投入是企业形成核心技术的重要动力，研发投入能够显著促进出口产品质量的升级与改进，同时也证实了企业生产效率与企业出口产品质量正相关。

二是外部环境因素。张明志等[16]认为企业会随着汇率变动对出口产品的质量结构进行调整，通过增加高质量产品的出口进而促进出口产品质量的升级。王有鑫等[17]探讨了对外直接投资促进产品质量升级的作用机制，实证结果表明对外直接投资的影响存在行业异质性，对外直接投资对资本密集型行业的出口产品质量升级有积极的促进作用，同时阻礙了劳动密集型行业的出口产品质量升级。张杰等[18]研究发现政府补贴降低了出口企业的贸易成本，企业虽然获得了低价竞争的优势，但是也因此失去了产品质量升级的动力。

现有文献关于数字金融的研究大多聚焦于数字金融的宏观经济效应，而只有少量文献从微观主体的视角探究数字金融对企业行为的影响，更鲜有文献基于国际贸易的视角对数字金融与出口产品质量两者间的关系这一交集进行深入探讨，为该领域的研究留下较多空白。本文尝试在以下方面做出边际贡献：第一，研究视角方面。从国际贸易的视角出发，剖析数字金融对微观主体出口行为的影响以及其作用机制，深化了对数字金融的认识，丰富了出口产品质量理论的相关研究。第二，研究内容方面。本文构建中介效应模型验证了数字金融通过降低企业财务费用率，提高企业研发经费投入强度等途径促进制造业企业出口产品质量的升级，深化了对数字金融与企业出口产品质量两者关系的认识。此外，从企业所在地区以及企业所有制等方面深入讨论了数字金融的异质性，加深对数字金融普惠意义的理解。

2 理论分析与研究假设

2.1 数字金融对出口产品质量的影响分析

数字金融的发展不仅深化了传统金融的使用深度，同时扩展了金融服务的覆盖面，也进一步促进了制造业企业等微观主体的数字化转型。一方面，数字金融优化资源配置。相较于传统金融业务，数字金融能够在不同场景、不同时段的获取企业经营信息，将有限的金融资源优先配置给产品竞争力强、技术创新以及创造价值的企业，促使企业信息管理方式以及金融资源进一步优化配置，从而在资金等关键资源方面为企业产品质量升级提供支撑。另一方面，数字技术提供技术支撑。伴随着制造业企业的数字化转型，信息数据要素成为制造业企业生产管理过程中重要的生产要素[19]。技术赋能数字金融的背景下，庞大的数据流以及人工智能优化了生产制造流程，为制造业产品质量升级提供了关键的技术支撑[20]。据此，本文提出研究假设：

假设H1：数字金融对制造业企业出口产品质量提升有显著的促进作用。

此外我国幅员辽阔，地理环境、政府政策等不同使得区域经济发展不平衡，中西部地区的经济活跃度和科技创新水平远不如东部沿海地区，同时各地区在资本、人力等资源禀赋、交通和网络等基础设施建设上都存在较大差异。尽管近些年来国家相继制定“中部崛起”和“西部大开发”等一系列区域发展战略助力中西部地区经济发展，在一定程度上缓解了我国区域经济发展失衡的问题，但是相对于东部地区而言，中西部地区仍缺乏高效的金融市场，经济基础薄弱，制造业起步晚。据此，本文提出研究假设：

假设H2：数字金融对东部地区企业出口产品质量提升效应更显著。

不同所有制企业的出口产品质量在相同经济环境下受数字金融的促进效应可能存在差异性。国有企业因其特殊背景拥有更优的信贷资源，在政府补助、税收政策等方面也具有天然优势，外资企业依靠母公司而拥有充裕的资金支持，且凭借良好的商业信用更易获取外部融资，相比之下民营企业在信贷市场上面临严重的信贷歧视，资金短缺严重阻碍了民营企业的技术创新以及产品升级。数字金融的兴起弥补了传统金融存在的无法服务长尾客户、信息不对称等弊端，数字金融对民营企业出口产品质量升级产生的边际贡献可能强于外资企业和国有企业。据此，本文提出研究假设：

假设H3：数字金融对民营企业出口产品质量提升效应更显著。

2.2 数字金融对出口产品质量影响的渠道分析

通过对现有文献的梳理与总结，数字金融可能通过缓解制造业企业面临的融资约束以及提高制造业企业创新能力2种作用机制对制造业企业出口产品质量升级产生影响[21]。

1）数字金融缓解融资约束，影响企业出口产品质量。融资约束产生的主要原因是资金供求双方信息不对称。刘芸等[22]指出互联网金融本身就在信息收集、数据分析等方面具有优势。数字金融使用的信息流通技术提高了效率并助力金融服务的风险控制，减少了资金供需双方的信息不对称。数字化技术手段将大量数据信息以电子化方式留存下来，这些信息有利于金融机构了解企业的经营状况，使金融机构了解企业经营状况更加便利，减少了传统融资流程需要付出的人力成本和时间成本。特别是对于处于长尾端的大量信息披露制度不够完善的中小制造业企业，数字化技术的使用减少了中小企业与金融机构之间的信息不对称，缓解了企业面临的信贷歧视以及降低了高额的融资成本。企业融资约束程度的缓解有助于增强企业提高其出口产品质量的投资能力。据此，本文提出研究假设：

假设H4：数字金融通过缓解企业面临的融资约束提升出口产品质量。

2）数字金融提高企业创新能力，影响企业出口产品质量。一方面数字金融是人工智能、大数据和物联网等新技术融合发展的产物，具有融合的特征，在企业生产、管理和销售等应用场景不断深化和拓展，推动企业创新能力的提高；另一方面，技术创新活动具有研发周期长、研发失败风险高以及研发投入高等特点，企业开展技术创新活动无疑将会增加企业的运营成本、财务负担以及风险水平，使得企业开展创新活动面临诸多掣肘。而数字金融依靠“数据”有效判别企业经营发展能力，在现实层面有效降低企业开展创新活动的后顾之忧，让企业能够及时且低价的获得资金支持，得以有更多的资金投入到研发活动中。据此，本文提出研究假设：

假设H5：数字金融通过提高企业创新能力促进出口产品质量的升级。

综上所述，本文研究框架，如图1所示。

3 研究设计

3.1 数据来源

本研究所涉及的企业相关数据源自于《中国工业企业数据库》，而出口产品质量的测算主要依托于《中国海关进出口贸易数据库》。借鉴许和连等[23]的方法根据企业名称、企业邮政编码、电话等信息将工企数据库和海关数据库的数据进行匹配和数据清理，最终得到27 051家企业，涉及135 255个观测样本。囿于数据限制，本文出口产品质量测算期间为2011—2015年，但数字金融指数的时间范围为2011—2020年，所以本文研究期间取二者的交集即2011—2015年。

3.2 变量选取

3.2.1 被解释变量

本文的被解释变量是出口产品质量Qualityict。基于自身研究需求，借鉴Amit等[24]、施炳展等[25]、祝树金等[26]采用的基于需求函数构建回归模型的事后推理法测算我国制造业企业出口产品质量。该方法的具体测算步骤如下：

首先，基于企业出口产品数量与消费者需求量之间形成的函数关系，企业i在t年出口到j国g产品的需求函数表示为

xijgt=qσ－1ijgtPσ－1jtYjtpσijgt。（1）

其中：xijgt、qijgt和pijgt分别表示企业i在t年出口到j国g产品的数量、质量以及价格;Yjt和Pjt分别为j国在t年的总收入以及总价格指数;商品替代弹性σ>1。对式（1）两边同时取自然对数，经过简单整理后得到如下的需求函数回归方程：

ln xijgt=ln Yjt-σln pijgt+（σ－1）ln Pjt+ξijgt。（2）

qualityijgt=lnq^ijgt=ξ^ijgtσ－1=ln qijgt－lnq^ijgtσ－1。（3）

参照祝树金等[27]的处理方法，基于数据的可比性以及方便后续企业层面的加总，考虑进一步对式（3）中的绝对质量进行标准化处理：

r－qualityijgt=qualityijgt－min（qualityijgt）max（qualityijgt）－min（qualityijgt）。（4）

其中：max（qualityijgt）和min（qualityijgt）分别表示企业i在t年向全部出口国出口g产品的最高产品质量和最低产品质量。计算得出的标准化质量r－qualityijgt∈[0，1]，没有单位，可用于比较分析，数值越大表示出口产品g的质量越高。

最后再将标准化处理得到的企业—出口地—产品—年份层面的出口产品质量以出口价值比例为权重进行加权求和，得到企业—年份层面的出口产品质量：

qualityit=∑（valueijgt/∑valueijgt）×r_qualityijgt。（5）

3.2.2 解释变量

本文核心解释变量是数字金融发展水平ln DFIct，用t年城市c的数字金融指数的自然对数来表示。数字金融指数来源于北大和蚂蚁集团共同编制的《北京大学数字普惠金融指数》。该指标共计33个细分指标，从数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度等3个维度量化衡量中国数字金融的发展程度，是数字金融研究领域颇具影响力的研究数据。

3.2.3 控制变量

本研究所涉及的主要控制变量如下：

1）企业规模（ln scale）。借鉴王海成等[23]的做法使用企业职工人数的自然对数来表示。企业规模越大越容易发挥规模经济效益，提高企业生产效率，进而提高出口产品质量。

2）企业年龄（ln age）。为避免企业年龄对研究结果产生影响，将企业年龄作为控制变量之一，采用观测年份减去企业成立年份的差值加一后取对数来表示。

3）企业生产率（tfp）。使用估计方程tfp=ln（y/l）-sln（k/l）计算企业生产率。其中y表示工业增加值，由于数据难以获取，所以参照王海成等[23]的做法，使用工业总产值近似代替；l表示企业年均从业人数；s表示资本在生产函数中的贡献程度，本文设定为1/3；k为企业固定资产规模。

4）企业资产收益率（roa）用企业净利润与总资产比值表示，资产收益率能够较好体现企业运营管理的能力。

5）城市经济发展水平（ln GDP），使用城市GDP的对数来衡量城市经济的发展水平，城市经济实力越强则越具有活力，企业技术创新迭代升级的意愿越强烈，越有利于企业产品质量的提高。

6）城市人口规模（ln POP）。采用各城市常住人口数量来衡量城市人口规模，人口规模越大的城市，人力資本越充足，知识、技术等无形要素越丰富。

3.2.4 中介变量

1）财务费用率（FER）。参考唐松等[28]的处理方法以财务费用率（FER）来度量企业面临的融资约束程度，企业财务费用率（FER）即财务费用除以营业收入来计算，该指标可全面反映企业融资过程中承担的手续费、佣金等融资成本，财务费用率越高，融资约束越高。

2）企业研发经费投入强度（R&D）。借鉴孙晓华等[29]的研究以企业研发经费投入强度（R&D）反映企业创新水平，具体计算方法为企业研发经费除以当年营业收入。研发经费投入强度作为一项相对值指标，考虑了因企业规模不同而导致的研发经费投入总量的差异，能直观地反映企业对研发活动的重视程度。企业研发经费投入强度越高，表明企业研发投资意愿越强，企业技术创新能力越强。

3.3 模型构建

3.3.1 基准模型

为了检验数字金融对制造业企业出口产品质量的影响，参照祝树金等[26]等的方法构建如下计量模型：

Qualityict=α+βln DFIct+λZit+ηYt+δi+

φt+θc+εict。（6）

其中：被解释变量Qualityict是t年位于城市c的企业i的出口产品质量，核心解释变量

ln DFIct表示t年城市c的数字金融指数的自然对数，Z代表企业层面的控制变量集合，Y为城市层面的控制变量集合；此外δ、φ、θ分别表示企业固定效应、时间固定效应以及城市固定效应；εict代表随机扰动项。

3.3.2 机制分析模型

为研究数字金融能否通过缓解融资约束、提高企业创新能力进而影响制造业企业出口产品质量，本文参考温忠麟等[30]的研究运用三步法对中介效应进行检验：

Qualityict=α0+α1ln DFIct+α2Zit+ηYt+δi+

φt+θc+εict。（7）

Mediatorit=β0+β1ln DFIct+β2Zit+ηYt+δi+

φt+θc+εict。（8）

Qualityict=λ0+λ1Mediatorit+λ2ln DFIct+λ3Zit+

ηYt+δi+φt+θc+εict。（9）

其中：Mediatorit表示中介变量;其他变量定义与前文所述一致。

4 实证结果与分析

4.1 基准模型回归结果

本文采用逐步加入企业层面控制变量、城市层面控制变量的方式汇报回归结果，所有回归均控制了企业、年份以及省份固定效应，以避免遗漏变量导致回归结果出现误差。基准回归结果，如表1所示。

整体来看，在回归模型中逐步加入企业层面控制变量以及城市层面控制变量后，数字金融发展水平的回归系数为正且通过了1%水平的显著性检验，并且系数逐渐增大。实证结果证实了研究假设H1的成立，即数字金融的提升能够显著且稳定的促进企业出口产品质量的升级。

进一步分析数字金融3个子维度对制造业企业出口产品质量的影响，数字金融覆盖广度（ln coverage）衡量的是数字金融产品和服务覆盖的人群范围和地域面积的比例，用数字金融电子账户的覆盖率来刻画；数字金融使用深度（ln usage）考察了数字技术对支付、货币基金、投资及信用业务等6大传统金融业务的介入程度；数字化程度（ln digit）用来刻画数字金融服务的实惠和便利性，分别将数字金融覆盖广度、使用深度以及数字化程度取自然对数后作为解释变量进行回归。回归结果，如表2所示。

从实证结果来看，3个子维度的估计系数均显著为正，但三者对出口产品质量的提升作用存在差异，其中数字金融覆盖广度的回归系数最大，数字化程度次之，使用深度相对较小。覆盖广度对制造业企业出口产品质量的提升作用最大，原因可能是数字金融覆盖面的扩大能够为企业提供大量信息数据，简化融资流程，降低财务风险。同时数字金融覆盖广度的增量面更多涉及的是偏远及不发达地区的制造业企业，数字金融低成本和便利性等优点对这类企业提升生产效率可能具有更高的边际贡献。

4.2 异质性分析

4.2.1 区域异质性分析

依据样本企业所在地区不同划分为东部和中西部2个区域。对东部和中西部两个区域的回归结果，如表3所示。由表3可知，数字金融对东部地区和中西部地区的制造业企业出口产品质量的提升效果存在差异。其中数字金融对位于东部地区的制造业企业出口产品质量的提升效果更加显著。研究假设H2得到验证。

数字金融对制造业企业出口产品质量的影响存在地区性差异，潜在的原因可能是我国东部沿海地区经济发展水平更高，基础设施更加完善，政策扶持力度更大以及拥有更多的高技术人才，东部企业吸收先进技术知识和资源分配更加高效，这为数字金融对企业产品质量的提升提供了良好的土壤条件[31]。数字金融对中西部地区制造业企业产品质量升级的边际贡献应该更大，但回归系数却小于东部地区，可能是因为中西部地区市场一体化程度较低，数字金融的发展未能很好的与地区资源条件深度融合，造成数字金融未能很好的發挥其优势，从而导致其对中西部制造业升级引领的作用弱于东部。

4.2.2 企业异质性分析

根据企业所有制的不同将所有样本企业分为民营企业、国有企业以及外资企业3类，进行分样本回归分析。回归结果如表3中的（3）（4）（5）列所示。实证结果表明数字金融对民营企业出口产品质量的提升效果要显著强于外资企业和国有企业。研究假设H3得到验证。

数字金融对制造业企业出口产品质量的影响因企业所有制的不同而存在差异，可能的原因在于数字金融凭借其低成本和便捷性强等优点缓解民营企业面临的融资难融资贵等现存的融资约束问题，对民营企业提升生产效率具有更强的边际贡献，同时使这类企业有更多的资金用于生产技术创新升级进而提高其出口产品质量。在传统金融体系下，企业外部融资约束条件多，融资能力差，抑制了企业产品质量升级的需求，数字金融的发展增加了企业融资的方法，产品转型升级的需求得以满足[32]。

4.3 稳健性检验

为检验前文结果的稳健性，本部分采取更换替代弹性重新计算出口产品质量以及删除异常值的做法分别进行检验，并对内生性问题进行讨论，回归结果，如表4所示。

1）更换替代弹性。本部分首先借鉴白延涛[33]和Fan等[34]的做法使用常弹性估计产品质量，将替代弹性σ取值替换为5或10，再以新计算得到的出口产品质量进行计量回归分析，回归结果如表4 的列（1）和列（2）所示。与前文研究结论保持一致，说明基准回归分析结论具有一定的稳健性。

2）删除异常值。异常值的存在可能导致回归结果出现偏误，为避免极端数据的影响，本部分对原始数据1%和99%分位进行缩尾处理，回归结果，如表4的列（3）所示。缩尾后数字金融对制造业企业出口产品质量的回归结果仍然在1%的水平上显著为正，估计系数比基准回归结果略高，这说明基准回归的结论具有一定的稳健性。

3）内生性问题。数字金融指数是宏观层面数据，虽不易受微观层面单个企业出口行为的影响，存在双向因果的可能性较小，但仍可能因数据测算失误或遗漏重要变量等原因导致研究出现内生性问题。本部分使用工具变量法来弱化内生性问题，借鉴谢绚丽等[8]和王平等[35]的处理方法，将移动电话普及率（ln mobile）和互联网普及率（ln internet）作为数字金融指数的工具变量。移动电话普及率是移动电话年末用户数与城市常住人口的比值，与出口产品质量之间不存在直接关联，而与数字金融发展水平密切相关，因此移动电话普及率满足工具变量有效的条件；互联网普及率作为另一工具变量，互联网普及率对制造业企业出口产品质量以及其他控制变量的影响可以忽略不计，同时互联网普及率越高，数字金融所需要的基础设施越完善，越有利于数字金融的发展，因此互联网普及率具备有效工具变量的要求条件。

回归结果如表4列（4）和列（5）所示。其中，第一阶段回归结果显示，移动电话普及率（ln mobile）和互联网普及率（ln internet）的回归系数均在1%的水平上显著为正。此外对工具变量进行弱工具变量检验和不可识别检验，其中KleibergenPaap rk Wald F 统计量大于10%水平的临界值（16.38），拒绝了弱工具变量的假设；KleibergenPaap rk LM 统计量的p值为0.000，强烈拒绝工具变量不可识别的原假设。第二阶段回归中，数字金融对制造业企业出口产品质量的影响依然在1%的置信水平上显著为正，上述回归结果与基准回归结论一致，核心结论具有一定的稳健性。

4.4 影响机制检验

在前文验证了数字金融的发展能够显著提升我国制造业企业出口产品质量的基础上，进一步检验数字金融影响制造业企业出口产品质量的作用机制，即探究数字金融的促进效应是通过何种路径对出口产品质量发挥影响作用。

机制检验回归结果，如表5所示。由列（1）可知，数字金融对制造业企业出口产品质量的总体效应系数α1为0.024。由列（2）可知数字金融指数的对数ln DFI对企业财务费用率的回归结果，可见数字金融指数ln DFI对财务费用率（FER）的回归系数显著为负，意味着数字金融能够凭借其信息优势以及低成本等特征帮助企业降低财务费用率，减少企业在融资过程中所需承担的手续费等成本。同时λ2为0.092，中介效应β1λ2占总效应α1的比例为1.15%，这说明融资约束确实起到了部分中介作用，即数字金融通过降低制造业企业融资约束水平从而提高其出口产品质量。研究假设H4得到验证。

由列（4）可知数字金融指数的对数ln DFI对企业研发投入强度的回归结果。回归系数β1為0027，在5%的显著水平上显著为正，表明数字金融的发展促进了制造业企业研发经费投入强度的增强。同时λ2为0.002，中介效应β1λ2占总效应α1的比例为2.25%，这说明研发投入强度确实起到了部分中介作用，即数字金融通过提高制造业企业研发经费投入强度从而促进其出口产品质量的升级。研究假设H5得到验证。

5 结论与建议

本文基于北大数字普惠金融指数、中国海关进出口数据库以及工企数据库中的相关数据，测算了我国制造业企业的出口产品质量，并在此基础上构建模型检验数字金融对我国制造业企业出口产品质量的影响及其影响机制。得到如下结论：第一，数字金融发展水平的提升能够显著且稳定的促进制造业企业出口产品质量的升级；第二，数字金融对东部地区制造业企业和民营制造业企业的促进效应最强；第三，数字金融能够通过缓解企业融资约束、增强技术创新能力对制造业企业出口产品质量水平的提高产生积极影响。

数字金融在驱动企业技术创新、产品质量升级的过程中扮演着重要角色，推动着我国经济的高质量发展。基于实证分析结果从政府以及企业两个方面提出中国制造业转型升级与高质量发展的针对性建议：第一，政府应完善数字基础设施建设，因城施策制定差异化的数字金融发展政策，通过缓解企业面临的融资约束以及信贷歧视来促进我国出口产品质量的提升，同时提升数字金融监管效率，防范风险。第二，企业应加大研发投入强度，培育核心竞争力，推进数字化转型，积极融入数字经济体系，同时充分利用政策支持，加快知识、人力资本的积累。通过掌握核心生产技术，不断提高技术研发水平来达到升级出口产品质量的最终目的。

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［编辑：刘琳琳］