數(shù)字金融、融資約束與企業(yè)全要素生產率

馬芬芬　付澤宇　王滿倉

關鍵詞數(shù)字金融 全要素生產率 融資約束 技術創(chuàng)新 規(guī)模擴張

〔中圖分類號〕F249.24〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕0447-662X（2021）07-0069-11

一、引言及文獻綜述

在金融抑制背景下，我國很多企業(yè)面臨較為嚴重的融資約束問題。銀行傾向于給國有企業(yè)發(fā)放貸款，而民營企業(yè)和中小企業(yè)由于缺乏抵押品、財務信息不透明等原因面臨較為嚴重的融資約束。①企業(yè)規(guī)模擴張和技術創(chuàng)新均有助于提升全要素生產率，但很多企業(yè)的研發(fā)和投資活動遭受融資約束，導致全要素生產率普遍不高。當前企業(yè)面臨的融資困境為數(shù)字金融的發(fā)展提供了機會。數(shù)字金融指的是傳統(tǒng)金融機構與互聯(lián)網公司利用金融科技實現(xiàn)融資、支付和投資等的新型金融業(yè)務模式。金融科技的應用使得金融機構能夠獲取更多有關借款人的信息，減少信息不對稱，緩解企業(yè)融資約束，②為企業(yè)實施技術創(chuàng)新、實現(xiàn)規(guī)模經濟和提高全要素生產率提供條件。因此，探究數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的作用機制有重要的現(xiàn)實意義。

有關金融發(fā)展與生產率關系的理論和經驗研究都較為豐富。理論方面，現(xiàn)有研究基本認同金融發(fā)展有助于提高生產率。一方面，金融系統(tǒng)能夠識別最有前景的投資項目，促使資源流向效率最高的企業(yè)，以促進生產率的增長;另一方面，金融體系具有收集和處理信息、分散風險等多種功能，這些功能的發(fā)揮促使金融資源流向技術創(chuàng)新項目，從而促進技術進步并提高生產率。作為發(fā)展中國家，中國金融發(fā)展對全要素生產率的影響究竟如何也引發(fā)學界關注。趙勇和雷達以“私人部門貸款占GDP的比重”衡量金融發(fā)展，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠顯著提升全要素生產率。趙勇、雷達：《金融發(fā)展與經濟增長：生產率促進抑或資本形成》，《世界經濟》2010年第2期。陳啟斐和吳建軍以“金融業(yè)增加值占GDP的比重”衡量金融發(fā)展，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展并未提升全要素生產率。陳啟斐、吳建軍：《金融發(fā)展與技術進步：一項來自中國省級數(shù)據(jù)的研究》，《經濟評論》2013年第6期。Aziz和Duenwald以“銀行貸款占GDP的比重”衡量金融發(fā)展，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對全要素生產率無顯著影響?？傊?，金融規(guī)模的擴張未顯著提升全要素生產率，而私人部門貸款相對GDP的增加會顯著提升全要素生產率。這是由于單純的金融規(guī)模擴張難以解決民營企業(yè)和中小企業(yè)融資難的結構性問題，姚耀軍、董鋼鋒：《中小企業(yè)融資約束緩解：金融發(fā)展水平重要抑或金融結構重要？——來自中小企業(yè)板上市公司的經驗證據(jù)》，《金融研究》2015年第4期。而增加私人部門的貸款意味著部分地緩解了民營企業(yè)和中小企業(yè)的融資難問題，說明緩解企業(yè)融資約束是金融發(fā)展提升全要素生產率的關鍵。

有別于傳統(tǒng)的金融發(fā)展，近幾年迅速發(fā)展的數(shù)字金融基于大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈等新技術，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘，極大地減少了信息不對稱，緩解了企業(yè)融資約束。這為企業(yè)技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張?zhí)峁┝速Y金支持，進而有可能提升企業(yè)全要素生產率。但目前有關數(shù)字金融與全要素生產率的研究還比較匱乏。侯層和李北偉基于省級層面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融科技可通過提高創(chuàng)新能力、增強技術溢出效果以及促進產業(yè)結構升級等提升全要素生產率。侯層、李北偉：《金融科技是否提高了全要素生產率——來自北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)的經驗證據(jù)》，《財經科學》2020年第12期。唐松等基于省級層面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融科技創(chuàng)新衍生的金融新業(yè)態(tài)能夠促進全要素生產率的提升。唐松、賴曉冰、黃銳：《金融科技創(chuàng)新如何影響全要素生產率：促進還是抑制？——理論分析框架與區(qū)域實踐》，《中國軟科學》2019年第7期。目力所及的這兩篇文章都是基于宏觀數(shù)據(jù)研究金融科技與全要素生產率的關系，鮮有文獻基于企業(yè)層面對此展開研究。因此，探究數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產率的微觀機制有重要的價值。

現(xiàn)有研究證實數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)融資約束，而緩解融資約束是提升企業(yè)全要素生產率的重要途徑。任曙明、呂鐲：《融資約束、政府補貼與全要素生產率——來自中國裝備制造企業(yè)的實證研究》，《管理世界》2014年第11期。因此，數(shù)字金融可能通過緩解企業(yè)融資約束，進而提升全要素生產率。鑒于此，本文基于融資約束的視角探討數(shù)字金融是否能夠提升企業(yè)全要素生產率。首先，構建數(shù)理模型分析數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產率的理論機制。其次，基于2011—2015年間中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響及其機制，從而為發(fā)展數(shù)字金融提升企業(yè)全要素生產率提供微觀證據(jù)。

本文的邊際貢獻包括以下兩點：第一，從融資約束的視角，揭示了數(shù)字金融提升企業(yè)全要素生產率的機制。現(xiàn)有研究僅從宏觀層面探討金融科技對全要素生產率的影響，而數(shù)字金融對全要素生產率的影響缺乏微觀層面的研究。第二，本文基于微觀企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，通過控制企業(yè)個體特征的異質性解決可能存在的內生性問題，得出更為穩(wěn)健的結論。現(xiàn)有研究主要基于宏觀數(shù)據(jù)，但宏觀數(shù)據(jù)難以考察企業(yè)個體的異質性，潛在的內生性問題難以解決。

本文剩余部分安排如下：第二部分是理論模型與研究假設，第三部分是數(shù)據(jù)來源和變量設置，第四部分是實證分析和穩(wěn)健性檢驗，第五部分是機制分析和異質性分析，第六部分是結論和啟示。

二、理論模型與研究假設

1.模型基本假定

本文借鑒Gorodnichenko和Schnitzer的模型，基于融資約束的視角分析數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響。融資約束對企業(yè)全要素生產率的影響主要通過如下兩個渠道：第一，融資約束限制企業(yè)的創(chuàng)新活動，由此妨礙企業(yè)技術進步和全要素生產率提升;第二，融資約束限制企業(yè)規(guī)模擴張，使得企業(yè)難以達到規(guī)模經濟進而妨礙全要素生產率提升。因此，我們關注融資約束對創(chuàng)新活動和規(guī)模擴張決策的影響。

假設企業(yè)的活動包括兩個階段：第一個階段企業(yè)決定是否創(chuàng)新，投資創(chuàng)新活動會產生FI的固定成本;第二個階段企業(yè)進行生產活動，決定是否規(guī)模擴張，規(guī)模擴張會產生FS的固定成本。由于我們關注的是融資約束對創(chuàng)新活動和規(guī)模擴張的影響，因此我們首先需要界定清楚企業(yè)的創(chuàng)新和生產活動如何融資。原則上，企業(yè)可以使用內部資金（留存利潤）或外部資金（債務融資）來進行創(chuàng)新和生產活動。我們假設由于存在信息不對稱，因此使用外部資金比內部資金有更高的資金成本。具體而言，假定企業(yè)使用內部資金的機會成本為1，使用外部資金的成本為γ，γ>1。

我們假設，第一階段的技術創(chuàng)新需要通過內部資金來融資。由于創(chuàng)新存在嚴重的信息不對稱問題，難以獲得外部融資，因此支持企業(yè)技術創(chuàng)新的資金來源于內部資金的假設是合理的。這一點與已有經驗研究的結論也是一致的。第二階段，企業(yè)的生產活動需要資金，企業(yè)如果擴張規(guī)模，則需要更多的資金。由于內部資金的成本低于外部資金，因此企業(yè)傾向于使用內部資金進行生產。但如果內部資金不足，則必須通過外部資金來補充生產所需的剩余資金。

我們先驗地假設，企業(yè)有足夠的內部資金以支持創(chuàng)新和生產活動的概率為q，而在生產環(huán)節(jié)需要外部融資的概率為1-q。一方面以公司需要外部融資的可能性來衡量融資約束，需要外部融資的可能性越大，企業(yè)面臨的融資約束越嚴重;另一方面以企業(yè)外部融資成本來衡量融資約束，企業(yè)外部融資成本越高，通常也反映了其面臨的融資約束越嚴重。肖興志、張偉廣、朝鏞：《僵尸企業(yè)與就業(yè)增長：保護還是排擠？》，《管理世界》2019年第8期。三種事件可以增加企業(yè)需要外部融資的可能性。第一，企業(yè)在第一階段將內部資金用于技術創(chuàng)新，那么在第二階段將留下較少的內部資金用于生產，令這種情況導致的內部資金不足以支持生產活動的可能性增加δI;第二，企業(yè)在第二階段是否擴張規(guī)模，這會引起內部資金不足以支持生產活動的可能性增加δS;第三，企業(yè)可能會受到流動性的沖擊（例如，客戶推遲付款等），令這種情況導致的內部資金不足以支持生產活動的可能性增加δL∈{0，δL}。假設企業(yè)只能被動地接受外部的流動性沖擊，無法影響δL的大小，即流動性的潛在外生沖擊在0階段實現(xiàn)?？傊?，當企業(yè)不實施創(chuàng)新和規(guī)模擴張活動時，依賴外部融資的可能性為δL;如果企業(yè)創(chuàng)新，則依賴外部資金的可能性增加δI;如果企業(yè)擴張規(guī)模，則依賴外部資金的可能性增加δS;這三種情況都意味著企業(yè)依賴外部資金的可能性增加。在這種情況下，企業(yè)會意識到所需要的外部資金可能是困難的或昂貴的。由于創(chuàng)新消耗了內部資金，它增加了企業(yè)需要外部融資的可能性。規(guī)模擴張增加了企業(yè)生產活動所需的資金，因此也增加了企業(yè)需要外部融資的可能性。

2.融資約束對技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張的影響

（1）融資約束對技術創(chuàng)新的影響

在第一階段，企業(yè)考慮是否創(chuàng)新。如果沒有創(chuàng)新，令πi表示利潤;當生產活動來源于內部資金時，i=1;當生產活動來源于外部資金時，i=γ。同樣，對于i∈{1，γ}，如果企業(yè)創(chuàng)新，令πIi表示利潤，其中πIi>πi。我們假設隨著融資成本的增加，創(chuàng)新增加的利潤會逐漸減少。這一點可以表示如下：

（πIγ-πγ）γ<0（1）

如果企業(yè)不創(chuàng)新，其預期回報是：

E（π）=（q-δL）π1+（1-q+δL）πγ（2）

如果企業(yè)在第一階段將內部資金用于創(chuàng)新，那么在第二階段生產活動來源于內部資金的概率變?yōu)閝-δL-δI;意味著需要外部融資的可能性為1-q+δL+δI。對于創(chuàng)新的企業(yè)，預期利潤是：

E（π|I）=（q-δL-δI）πI1+（1-q+δL+δI）πIγ-FI（3）

現(xiàn)在可以確定企業(yè)在第一階段創(chuàng)新的動機，并描述它是如何受到負面流動性沖擊和外部資金成本的影響。令企業(yè)的預期利潤差異為ΔIπ，ΔIπ可以表示為：

ΔIπ=E（π|I）-E（π）=（q-δL）（πI1-π1）+（1-q+δL）（πIγ-πγ）-δI（πI1-πIγ）-FI（4）

當且僅當ΔIπ>0時，企業(yè)決定創(chuàng)新。為了確定外生流動性沖擊和外部資金成本對預期利潤差異的影響，分別對ΔIπ關于δL和γ求一階導數(shù)：

ΔIπδL=-（πI1-π1）+（πIγ-πγ）<0（5）

ΔIπγ=（1-q+δL）（πIγ-πγ）γ+δIπIγγ<0外部融資成本越高，使用外部資金獲得的利潤越低，即πIγ /γ<0，因此易得式（6）小于0。（6）

外生流動性沖擊的增加和外部資金成本的上升都會縮小企業(yè)創(chuàng)新的預期利潤差異。因此，企業(yè)面臨的融資約束越嚴重，創(chuàng)新的激勵越小。

（2）融資約束對規(guī)模擴張的影響

在第二階段，企業(yè)考慮是否擴張規(guī)模。為簡化分析，此處假定企業(yè)在第一階段未實施技術創(chuàng)新，如果企業(yè)在第一階段實施技術創(chuàng)新，亦不會改變最終結論。如果沒有擴張規(guī)模，令πi表示利潤;當生產活動來源于內部資金時，i=1;當生產活動來源于外部資金時，i=γ。同樣，對于i∈{1，γ}，如果企業(yè)擴張規(guī)模，令πSi表示利潤，其中πSi>πi。假設隨著融資成本的增加，企業(yè)擴張規(guī)模新增的利潤會逐漸減少。這一點可以表示如下：

（πSγ-πγ）γ<0（7）

如果企業(yè)不擴張規(guī)模，其預期回報是：

E（π）=（q-δL）π1+（1-q+δL）πγ（8）

如果企業(yè)在第二階段擴張規(guī)模，那么在第二階段生產活動來源于內部資金的概率變?yōu)閝-δL-δS;這意味著需要外部融資的可能性為1-q+δL+δS。對于規(guī)模擴張的企業(yè)，預期利潤是：

E（π|S）=（q-δL-δS）πS1+（1-q+δL+δS）πSγ-FS（9）

現(xiàn)在可以確定企業(yè)在第二階段擴張規(guī)模的動機，并描述它是如何受到負面流動性沖擊和外部資金成本的影響。令企業(yè)的預期利潤差異為ΔSπ，并表示為：

ΔSπ=E（π|S）-E（π）=（q-δL）（πS1-π1）+（1-q+δL）（πSγ-πγ）-δS（πS1-πSγ）-FS（10）

當且僅當ΔSπ>0時，企業(yè)決定擴張規(guī)模。為了確定外生流動性沖擊和外部資金成本對預期利潤差異的影響，我們分別對ΔSπ關于δL和γ求一階導數(shù)：

ΔSπδL=-（πS1-π1）+（πSγ-πγ）<0（11）

ΔSπγ=（1-q+δL）（πSγ-πγ）γ+δSπSγγ<0（12）

外生流動性沖擊的增加和外部資金成本的上升都會縮小企業(yè)擴張規(guī)模的預期利潤差異。因此，企業(yè)面臨的融資約束越嚴重，擴張規(guī)模的激勵越小。經驗研究也表明，融資約束會制約企業(yè)擴張規(guī)模。李洪亞、史學貴、張銀杰：《融資約束與中國企業(yè)規(guī)模分布研究——基于中國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的分析》，《當代經濟科學》2014年第2期。

總之，融資約束減少了企業(yè)技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張的激勵，最終對企業(yè)技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張產生負面影響。原因是負面的流動性沖擊增加了企業(yè)需要外部融資的可能性，而外部資金成本高于內部資金成本，企業(yè)需要外部融資可能性的增加與較高的外部融資成本，共同降低了企業(yè)技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張的預期利潤差異。

3.數(shù)字金融對技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張的影響

（1）數(shù)字金融對融資約束的影響

現(xiàn)有研究基本認同數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)融資約束。萬佳彧、周勤、肖義：《數(shù)字金融、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新》，《經濟評論》2020年第1期。緩解作用體現(xiàn)在兩個方面：“增量補充”和“存量優(yōu)化”。所謂增量補充，是指數(shù)字金融會促進金融機構擴大金融供給，進而緩解企業(yè)融資約束。唐松、伍旭川、祝佳：《數(shù)字金融與企業(yè)技術創(chuàng)新——結構特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應差異》，《管理世界》2020年第5期。金融機構應用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網和人工智能等技術，可低成本吸收傳統(tǒng)金融市場上眾多“小”“散”投資者的資金，擴大金融供給，進而緩解企業(yè)融資約束。所謂存量優(yōu)化，是指數(shù)字金融賦能金融機構提高資金配置效率，進而緩解企業(yè)融資約束。這主要通過三種途徑：第一，相較于傳統(tǒng)金融科技創(chuàng)新，數(shù)字金融能夠更加有效地降低信息不對稱，進而緩解企業(yè)融資約束。信息不對稱是企業(yè)面臨融資約束的重要原因。傳統(tǒng)銀行主要基于信用數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)和抵押物發(fā)放信貸，而數(shù)字金融除此之外，還應用大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等金融科技挖掘與企業(yè)經營狀況相關的非財務信息，做出是否放貸的決策。 第二，數(shù)字金融擴大了金融服務的范圍，使得缺乏抵押物的企業(yè)也能夠獲得信貸支持。傳統(tǒng)銀行在發(fā)放貸款時通常以企業(yè)可供抵押的資產作為放貸的基礎，錢雪松、唐英倫、方勝：《擔保物權制度改革降低了企業(yè)債務融資成本嗎？——來自中國〈物權法〉自然實驗的經驗證據(jù)》，《金融研究》2019年第7期。那些硬資產較少但具備發(fā)展前景的企業(yè)常面臨更大的融資約束。數(shù)字金融通過大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術評估企業(yè)的發(fā)展前景，將缺乏抵押物卻具備發(fā)展前景的企業(yè)納入信貸服務范圍，緩解了這類企業(yè)的融資約束。第三，數(shù)字金融通過減少信貸發(fā)放過程中的尋租活動，能夠緩解企業(yè)融資約束。信貸尋租會增加企業(yè)的融資成本，加重企業(yè)面臨的融資約束。張璇、劉貝貝、汪婷等：《信貸尋租、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新》，《經濟研究》2017年第5期。相較于傳統(tǒng)金融科技創(chuàng)新，數(shù)字金融基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術自動審批貸款的業(yè)務模式，能夠縮短貸款審批時間，減少了貸款審批過程中人為的設租和尋租活動。

綜上所述，數(shù)字金融能夠減少企業(yè)面臨的融資約束。令數(shù)字金融發(fā)展程度為η，假設η∈[0，1]，數(shù)字金融發(fā)展程度越高，η值越大。數(shù)字金融發(fā)展程度越高的地區(qū)，地區(qū)內企業(yè)面臨的負面流動性沖擊δL越小，即δL/η<0，獲得外部資金的成本γ越低，即γ/η<0。

（2） 數(shù)字金融對技術創(chuàng)新和企業(yè)規(guī)模的影響

當融資約束得到緩解之后，企業(yè)總是傾向于同時進行技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張。因為企業(yè)規(guī)模擴張可以進一步攤薄單位產品負擔的創(chuàng)新成本?，F(xiàn)有經驗研究也證實了企業(yè)規(guī)模與研發(fā)投入之間存在正相關關系。孫曉華、王昀：《企業(yè)規(guī)模對生產率及其差異的影響——來自工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的實證研究》，《中國工業(yè)經濟》2014年第5期。因此通常情況下，數(shù)字金融既能促進企業(yè)技術創(chuàng)新，又能促進企業(yè)規(guī)模擴張。

數(shù)字金融對技術創(chuàng)新的影響可以表示為：

ΔIπη=ΔIπδL·δLη+ΔIπγ·γη>0（13）

由ΔIπ/δL<0，δL/η<0，ΔIπ/γ<0，γ/η<0，易得式（13）大于0。數(shù)字金融通過緩解企業(yè)融資約束，增加企業(yè)技術創(chuàng)新的激勵，最終促進企業(yè)技術創(chuàng)新。由此提出如下假說：

假說1：數(shù)字金融通過緩解企業(yè)融資約束，促進了企業(yè)技術創(chuàng)新。

數(shù)字金融對企業(yè)規(guī)模的影響可以表示為：

ΔSπη=ΔSπδL·δLη+ΔSπγ·γη>0（14）

由ΔSπ/δL<0，δL/η<0，ΔSπ/γ<0，γ/η<0，易得式（14）大于0。數(shù)字金融通過緩解企業(yè)融資約束，增加企業(yè)規(guī)模擴張的激勵，最終促進企業(yè)規(guī)模擴張。由此提出如下假說：

假說2：數(shù)字金融通過緩解企業(yè)融資約束，促進了企業(yè)規(guī)模擴張。

4.數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響

（1）技術創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產率的影響

令企業(yè)全要素生產率為TFP，TFP>0?，F(xiàn)有研究認同技術創(chuàng)新是提升企業(yè)全要素生產率的重要來源。D.Comin， B.Hobijn， “An Exploration of Technology Diffusion，” NBER Working Paper， no.12314， 2006.由此我們假設企業(yè)技術創(chuàng)新的激勵ΔIπ越大，技術創(chuàng)新的概率越高，企業(yè)全要素生產率TFP越高，即：

TFPΔIπ>0（15）

（2）規(guī)模擴張對企業(yè)全要素生產率的影響

馬歇爾提出的規(guī)模經濟效應指出，伴隨著規(guī)模擴張，產品的單位生產成本降低。然而，企業(yè)規(guī)模擴大并不一定能保證降低生產成本，隨著企業(yè)規(guī)模擴大，通常會經歷規(guī)模報酬遞增、不變和遞減三個階段，即企業(yè)規(guī)模與全要素生產率之間呈倒U型關系。中國產業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實情況是，過度競爭現(xiàn)象嚴重，產業(yè)組織結構較為分散，大多數(shù)企業(yè)處在規(guī)模報酬遞增的階段。孫曉華、王昀：《企業(yè)規(guī)模對生產率及其差異的影響——來自工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的實證研究》，《中國工業(yè)經濟》2014年第5期。實證研究結果也支持企業(yè)規(guī)模對生產率存在正效應。張沁琳、沈洪濤：《政府大客戶能提高企業(yè)全要素生產率嗎？》，《財經研究》2020年第11期。因此，整體而言當前中國企業(yè)規(guī)模擴張有利于提升全要素生產率。由此我們假設企業(yè)規(guī)模擴張的激勵ΔSπ越大，企業(yè)擴張規(guī)模的概率越高，企業(yè)全要素生產率TFP越高，即：

TFPΔSπ>0（16）

（3）數(shù)字金融對全要素生產率的影響

由式（13）～式（16）可知，數(shù)字金融通過促進技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張，可提升企業(yè)全要素生產率，即：

TFPη=TFPΔIπ·ΔIπη+TFPΔSπ·ΔSπη>0（17）

由此提出如下假說：

假說3：數(shù)字金融有助于提升企業(yè)全要素生產率。

假說4：數(shù)字金融通過促進企業(yè)技術創(chuàng)新，進而提升全要素生產率。

假說5：數(shù)字金融通過促進企業(yè)規(guī)模擴張，進而提升全要素生產率。

三、研究設計

1.模型設定

本文首先設置如下模型分析數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響：

TFPit=c+β1digfinit+jβjcontrolit+μi+ut+εit（18）

式（18）中，TFPit為企業(yè)全要素生產率，digfinit為數(shù)字金融發(fā)展程度，βj為待估參數(shù)，μi為企業(yè)個體固定效應，ut為時間固定效應，εit為殘差項。本文所有的回歸均控制了時間固定效應、企業(yè)個體固定效應、四位數(shù)行業(yè)固定效應和城市固定效應，并且對標準誤進行個體層面的聚類調整。

2.變量設置

（1）被解釋變量：企業(yè)全要素生產率。本文參考魯曉東和連玉君的研究，魯曉東、連玉君：《中國工業(yè)企業(yè)全要素生產率估計：1999—2007》，《經濟學（季刊）》2012年第2期。分別采用LP法和OP法在兩位數(shù)行業(yè)層面上分行業(yè)兩位數(shù)行業(yè)上的企業(yè)可以看作有近似的生產函數(shù)，分行業(yè)估計可以更準確地測算全要素生產率。估計企業(yè)TFP。

（2）核心解釋變量：數(shù)字金融發(fā)展水平。本文的研究對象是工業(yè)企業(yè)，這類企業(yè)的貸款主要來源于銀行。因此，本文以銀行對金融科技的應用水平來代表數(shù)字金融發(fā)展水平。北京大學的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”基于螞蟻集團的交易數(shù)據(jù)構造而成，既能反映螞蟻集團在各城市的推廣水平，又能反映各城市銀行的金融科技應用水平。郭峰、孔濤、王靖一：《互聯(lián)網金融空間集聚效應分析——來自互聯(lián)網金融發(fā)展指數(shù)的證據(jù)》，《國際金融研究》2017年第8期;沈悅、郭品：《互聯(lián)網金融、技術溢出與商業(yè)銀行全要素生產率》，《金融研究》2015年第3期。因此，本文采用“數(shù)字普惠金融指數(shù)”作為各個城市銀行的金融科技應用水平的代理變量。該指數(shù)包括覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個維度。覆蓋廣度以互聯(lián)網支付賬號的普及率及其綁定的銀行賬戶數(shù)來體現(xiàn)。使用深度以支付寶中使用金融服務的人數(shù)、人均交易筆數(shù)和人均交易金額來衡量。數(shù)字化程度反映企業(yè)獲取金融服務的便利性以及獲取信貸的成本。最后，本文對數(shù)字金融普惠指數(shù)及其各個維度的細分指數(shù)均進行歸一化處理。

（3）中介變量：①融資約束，采用由Hadlock和Pierce構建的SA指數(shù)衡量。SA指數(shù)的計算公式為：SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。其中，Size為企業(yè)規(guī)模，Age為企業(yè)年齡。SA指數(shù)的計算結果均為負值，方便起見對其取絕對值，絕對值越大，企業(yè)面臨的融資約束越嚴重。由于SA指數(shù)僅由企業(yè)的規(guī)模和年齡決定，外生性較強，能夠準確測度中國企業(yè)融資約束，因而得到廣泛應用。②技術創(chuàng)新，采用企業(yè)三種專利的授權量再取對數(shù)來衡量。③企業(yè)規(guī)模，用資產總額取對數(shù)來表示。

（4）控制變量。本文參照張羽瑤和張冬洋的研究設置如下企業(yè)特征變量：企業(yè)年齡，企業(yè)規(guī)模，是否為國有企業(yè)，資產負債率，資產利潤率和固定資產比率。張羽瑤、張冬洋：《商業(yè)信用能夠提高企業(yè)全要素生產率嗎？——基于中國企業(yè)的融資約束視角》，《財政研究》2019年第2期。變量的計算方法見表1。

3.數(shù)據(jù)來源

本文基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫，構建了2011—2015年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫目前只更新到2015年，而數(shù)字金融的發(fā)展始于2011年，因此本文選取2011—2015年數(shù)據(jù)作為研究樣本。的非平衡面板數(shù)據(jù)。參照Brandt等的方法對樣本進行匹配和數(shù)據(jù)清洗。L.Brandt， J.V.Biesebroeck， Y.Zhang， “Creative Accounting or Creative Destruction？ Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing，” Journal of Development Economics， vol.97， no.2， 2012， pp.339～351.在對所有連續(xù)變量進行前后各0.5%的縮尾處理后，最后共得到419396個年份—公司的觀測值。主要變量的描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

表1變量定義及描述性統(tǒng)計

四、檢驗結果與分析

1.基準回歸結果

本文首先利用式（18）檢驗數(shù)字金融對企業(yè)TFP的影響，具體結果見表2。列（1）～列（4）中數(shù)字金融的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字金融能夠顯著提升企業(yè)TFP，假說3得證。數(shù)字金融的發(fā)展體現(xiàn)為越來越多的金融機構使用大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術挖掘企業(yè)經營相關的信息，信貸市場的信息不對稱逐步減少，金融機構的貸款技術持續(xù)提升，企業(yè)的融資需求更容易得到滿足。這為企業(yè)自主創(chuàng)新、引進技術和人才或購置先進設備提供了資金支持，這都有利于企業(yè)提升全要素生產率。

其他控制變量的結果表明：企業(yè)規(guī)模越大、企業(yè)年齡越大、資產利潤率越高，企業(yè)TFP越高;資產負債率越高、固定資產比率越高，企業(yè)TFP越低。這些結論均符合預期，且與現(xiàn)有研究結論一致。張羽瑤、張冬洋：《商業(yè)信用能夠提高企業(yè)全要素生產率嗎？——基于中國企業(yè)的融資約束視角》，《財政研究》2019年第2期。

表2數(shù)字金融與企業(yè)TFP的回歸結果

2.數(shù)字金融細分維度與企業(yè)TFP

接下來，本文考察數(shù)字金融各個維度的發(fā)展對企業(yè)TFP的影響，回歸結果見表3?；貧w結果表明，數(shù)字金融各個維度的發(fā)展均能顯著提升企業(yè)TFP。擴大覆蓋廣度，意味著數(shù)字金融服務覆蓋了更多的人群，金融機構利用數(shù)字技術吸收存款的能力有所提升，相應的可以發(fā)放給企業(yè)的貸款增加。使用深度提高，意味公眾使用數(shù)字金融服務的平均額度上升，同樣提升了金融機構吸收存款的能力，進而增加對企業(yè)的貸款發(fā)放。數(shù)字化程度的提高，意味著金融機構利用數(shù)字技術發(fā)放貸款成本的降低，進而降低企業(yè)獲得貸款的成本?？傊?，數(shù)字金融這三個維度的發(fā)展均有利于金融機構應用數(shù)字技術增加對企業(yè)的貸款發(fā)放，可為企業(yè)的技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張?zhí)峁┵Y金支持，進而提升企業(yè)TFP。

表3數(shù)字金融細分維度與企業(yè)TFP的回歸結果

3.穩(wěn)健性檢驗

本文采用以下兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗。第一，工具變量法。借鑒李春濤等的思路，李春濤、閆續(xù)文、宋敏等：《金融科技與企業(yè)創(chuàng)新——新三板上市公司的證據(jù)》，《中國工業(yè)經濟》2020年第1期。采用各個城市的接壤城市數(shù)字金融發(fā)展水平的均值作為工具變量。第二，替換核心解釋變量的測度方式。參照金洪飛等的思路，金洪飛、李弘基、劉音露：《金融科技、銀行風險與市場擠出效應》，《財經研究》2020年第5期。利用文本挖掘法構建各個城市銀行應用金融科技的水平。回歸結果表明前文研究結論是穩(wěn)健的。限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗的回歸結果不予匯報，感興趣的讀者可向作者索要。

五、進一步討論

1.機制分析

（1）數(shù)字金融影響技術創(chuàng)新和企業(yè)規(guī)模的機制分析

本文設置如下中介效應模型檢驗數(shù)字金融影響技術創(chuàng)新和企業(yè)規(guī)模的中介效應是否顯著：

SAit=c+α1digfinit+∑jαjcontrolit+μi+ut+εit（19）

inoit/scaleit=c+γ1digfinit+γ2SAit+∑jγjcontrolit+μi+ut+εit（20）

inoit和scaleit為因變量，在式（19）～式（20）中納入描述企業(yè)特征的控制變量：是否為國有企業(yè)、資產負債率、資產利潤率和固定資產比率。分別表示技術創(chuàng)新和企業(yè)規(guī)模，SAit為中介變量，表示融資約束，回歸結果見表4。列（1）中數(shù)字金融的系數(shù)和列（2）中融資約束的系數(shù)均顯著為負，說明數(shù)字金融通過緩解融資約束促進企業(yè)技術創(chuàng)新的中介效應顯著，假說1得證。在傳統(tǒng)的以抵押物為主要放貸決策依據(jù)的情況下，創(chuàng)新活動由于存在較大的風險而難以從外部籌集資金。數(shù)字金融賦能金融機構挖掘企業(yè)各個維度的信息，評估企業(yè)的創(chuàng)新能力和發(fā)展前景，并將其作為重要的放貸決策依據(jù)，進而為自主創(chuàng)新能力較強的企業(yè)提供創(chuàng)新活動的資金支持。列（3）中融資約束的系數(shù)亦顯著為負，說明數(shù)字金融通過緩解融資約束促進企業(yè)規(guī)模擴張的中介效應顯著，假說2得證。當前中國大多數(shù)企業(yè)處在規(guī)模報酬遞增的階段，然而企業(yè)的規(guī)模擴張受到融資約束的限制。數(shù)字金融緩解了企業(yè)面臨的融資約束，促使企業(yè)購置生產設備和增加勞動雇傭，擴大生產能力以充分發(fā)揮規(guī)模經濟作用。

表4數(shù)字金融影響技術創(chuàng)新和企業(yè)規(guī)模的機制分析

（2）數(shù)字金融影響企業(yè)TFP的機制分析

本文繼續(xù)設置如下中介效應模型檢驗數(shù)字金融影響企業(yè)TFP的中介效應是否顯著：

inoit/scaleit=c+α1digfinit+∑jαjcontrolit+μi+ut+εit（21）

TFPit=c+γ1digfinit+γ2inoit/scaleit+∑jγjcontrolit+μi+ut+εit（22）

inoit和scaleit為中介變量，以企業(yè)規(guī)模為因變量的回歸中設置如下控制變量：企業(yè)年齡、是否為國有企業(yè)、資產負債率、資產利潤率和固定資產比率。以技術創(chuàng)新為因變量的回歸中設置如下控制變量：企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、是否為國有企業(yè)、資產負債率、資產利潤率和固定資產比率。分別表示技術創(chuàng)新和企業(yè)規(guī)模，回歸結果見表5。列（1）中數(shù)字金融的系數(shù)和列（2）中技術創(chuàng)新的系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字金融通過促進技術創(chuàng)新提升企業(yè)TFP的中介效應顯著，假說4得證。數(shù)字金融的發(fā)展促使金融機構為企業(yè)的自主創(chuàng)新提供資金支持。創(chuàng)新主要包括產品創(chuàng)新和生產流程創(chuàng)新，產品創(chuàng)新通過提高產品在市場上的競爭力有助于擴大企業(yè)營業(yè)收入，生產流程創(chuàng)新通過優(yōu)化生產流程有助于降低企業(yè)生產成本。增加營業(yè)收入和降低生產成本最終體現(xiàn)為提升企業(yè)TFP。列（3）中數(shù)字金融的系數(shù)和列（4）中企業(yè)規(guī)模的系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字金融通過促進企業(yè)規(guī)模擴張?zhí)嵘髽I(yè)TFP的中介效應顯著，假說5得證。數(shù)字金融的發(fā)展有助于企業(yè)擴張規(guī)模。中國企業(yè)目前大部分處在規(guī)模報酬遞增階段，擴大規(guī)模有利于降低產品的單位成本，最終反映為企業(yè)TFP的提升。

表5數(shù)字金融影響企業(yè)TFP的機制分析

2.異質性分析

（1）企業(yè)規(guī)模異質性分析

本文按照企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)將所有企業(yè)分為大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)，重新構造虛擬變量企業(yè)規(guī)模。此處的企業(yè)規(guī)模為0—1二值變量，大規(guī)模企業(yè)取1，小規(guī)模企業(yè)取0。再構造數(shù)字金融與企業(yè)規(guī)模的交互項加入基準模型，檢驗數(shù)字金融對企業(yè)TFP的作用在不同規(guī)模企業(yè)上的異質性，回歸結果見表6。列（1）～列（2）中數(shù)字金融與企業(yè)規(guī)模交互項的系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融對中小企業(yè)TFP的提升作用大于大企業(yè)。這是由于中小企業(yè)面臨更為嚴重的融資約束問題，因此，數(shù)字金融緩解融資約束進而提升企業(yè)TFP的作用在中小企業(yè)中更大。

（2）企業(yè)所有制異質性分析

本文在基準模型中引入數(shù)字金融與是否為國有企業(yè)（是則取1，否則取0）的交互項，以檢驗數(shù)字金融對不同所有制企業(yè)的影響是否存在差異，回歸結果見表6。列（4）“中數(shù)字金融×是否為國有企業(yè)”的系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融提升企業(yè)TFP的作用在國有企業(yè)中更小。這是由于民營企業(yè)相較于國有企業(yè)面臨更為嚴重的融資約束問題，因此數(shù)字金融緩解融資約束進而提升企業(yè)TFP的作用在民營企業(yè)中更大。列（3）中“數(shù)字金融×是否為國有企業(yè)”的系數(shù)為負但不顯著，可能的原因是：與OP法相比，LP法估計全要素生產率時未控制企業(yè)所有制、出口等因素對全要素生產率的影響，由此產生了一定的估計偏誤。

表6異質性分析

六、結論與啟示

在金融抑制的背景下，中國企業(yè)普遍面臨融資約束，創(chuàng)新和規(guī)模擴張因融資約束而受到限制，企業(yè)全要素生產率普遍不高。為了緩解企業(yè)融資約束、提升企業(yè)全要素生產率，本文著眼于考察數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的作用，以期為發(fā)展數(shù)字金融以提升企業(yè)全要素生產率提供理論依據(jù)和經驗證據(jù)。首先，基于融資約束的視角，構建數(shù)理模型分析數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產率的機理。然后以工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫為研究樣本，實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響及機制，得到以下三點結論：第一，數(shù)字金融有助于提升企業(yè)全要素生產率，并且數(shù)字金融各維度的發(fā)展均有助于提升企業(yè)全要素生產率;第二，數(shù)字金融賦能金融機構采用大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術提高貸款技術，緩解了企業(yè)融資約束，為企業(yè)技術創(chuàng)新和規(guī)模擴張?zhí)峁┵Y金支持，進而提升了企業(yè)全要素生產率;第三，民營企業(yè)和中小企業(yè)由于面臨更為嚴重的融資約束，使得數(shù)字金融提升企業(yè)全要素生產率的作用在民營企業(yè)和中小企業(yè)中更大。

研究結論有如下三點政策啟示：（1）推進銀行對金融科技的應用，提升銀行的貸款技術。企業(yè)的貸款獲取主要依賴銀行，因此推進銀行應用金融科技以提高貸款發(fā)放技術至關重要。整體而言，區(qū)別于互聯(lián)網金融公司擁有平臺內企業(yè)的海量交易信息作為貸款發(fā)放的依據(jù)，銀行缺乏評估企業(yè)信用風險的基礎數(shù)據(jù)。因此，政府應當鼓勵銀行與金融科技公司的合作，銀行為金融科技公司提供資金劃撥與清算等業(yè)務，金融科技公司為銀行提供前臺客戶流與線上大數(shù)據(jù)，以賦能銀行應用大數(shù)據(jù)技術提高放貸技術。（2）鼓勵企業(yè)開展電子商務和數(shù)據(jù)上鏈，減少信息不對稱。數(shù)字金融發(fā)展主要通過減少信息不對稱緩解企業(yè)融資約束。政府應該鼓勵企業(yè)在各類平臺上積累交易數(shù)據(jù)以減少信息不對稱。一方面，政府應該建立電子商務企業(yè)的孵化機制，可以通過樹立典型、人員培訓和財政補貼等方式，引導企業(yè)開展電子商務，在電商平臺積累交易數(shù)據(jù)，傳遞企業(yè)經營良好的信號;另一方面，鼓勵企業(yè)將交易信息在第三方區(qū)塊鏈平臺上進行登記和確認。依靠區(qū)塊鏈的共識機制等技術手段，確保上鏈信息的不可篡改性和可追溯性，保證貸款企業(yè)相關信息真實可靠。（3）增加對民營企業(yè)和中小企業(yè)的資金支持。數(shù)字金融主要提升了民營企業(yè)和中小企業(yè)的全要素生產率，側面印證了民營企業(yè)和中小企業(yè)既是創(chuàng)新的主力軍又面臨著融資困境。除了推進數(shù)字金融發(fā)展，政府可以通過多種途徑緩解民營企業(yè)和中小企業(yè)的融資難問題。一方面，繼續(xù)推進利率市場化改革，讓銀行能夠按照市場化的原則確定貸款利率，增加銀行給民營企業(yè)和中小企業(yè)發(fā)放貸款的激勵;另一方面，培育民營企業(yè)和中小企業(yè)上市，加大對民營企業(yè)和中小企業(yè)的宣傳、輔導和咨詢力度，推動更多的民營企業(yè)和中小企業(yè)在資本市場獲得融資。

作者單位：馬芬芬，西北大學經濟管理學院、榆林學院管理學院;付澤宇，英國班戈大學金融學院;王滿倉，西北大學經濟管理學院、歐亞學院金融學院

責任編輯：牛澤東