數字金融賦能制造企業(yè)高質量發(fā)展路徑研究

王艷格

(紹興文理學院 元培學院, 紹興 312000)

黨的二十大報告指出,“高質量發(fā)展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”,制造業(yè)作為經濟發(fā)展的微觀主體,是實現國民經濟高質量發(fā)展的中堅力量[1]。在制造企業(yè)的發(fā)展中,企業(yè)資金需求能否滿足,企業(yè)的現金持有水平能否面對環(huán)境不確定性中的機遇與挑戰(zhàn),對制造企業(yè)能否實現高質量發(fā)展發(fā)揮著重要作用。傳統(tǒng)金融服務由于信息不對稱、信貸風險和信貸成本控制等原因導致資金更多地流向具有優(yōu)質抵質押資產的大型制造企業(yè),而中小型制造企業(yè)仍有較大的資金缺口。隨著“互聯網+”“大智移云物區(qū)”等技術的加速發(fā)展,在金融服務領域,數字金融的發(fā)展方興未艾,數字科技正在對傳統(tǒng)的金融服務業(yè)進行升級改造[2-3]。相較于傳統(tǒng)的金融服務,數字金融的發(fā)展拓寬了金融服務的覆蓋范圍和服務深度,提高了企業(yè)獲得資金的速度,降低了企業(yè)獲得金融支持的門檻,提高了企業(yè)的現金持有水平,契合了企業(yè)高質量發(fā)展對金融服務的需求?；诖?研究制造企業(yè)的高質量發(fā)展意義重大,研究數字金融如何影響制造企業(yè)高質量發(fā)展及其作用機制也顯得尤為重要。

1 文獻綜述

數字金融是金融與科技深度融合的產物[4],Bettinger[5]指出金融科技是融合了計算機技術、銀行專業(yè)知識和現代管理科學的一種綜合性概念。隨著互聯網與數字技術的發(fā)展,傳統(tǒng)金融服務順勢不斷改造升級,逐步發(fā)展成人們熟知的“數字金融”。近些年來,關于數字金融的研究層出不窮,滕磊和馬德功[6]、徐亞平等[7]從宏觀視角出發(fā),研究發(fā)現數字金融對我國經濟高質量發(fā)展具有顯著的促進作用。更多的學者從微觀企業(yè)出發(fā),研究數字金融對企業(yè)發(fā)展的影響,主要有數字金融對企業(yè)技術創(chuàng)新[8]、企業(yè)綠色技術創(chuàng)新[9]、企業(yè)價值[10]、企業(yè)財務績效[11]、企業(yè)全要素生產率[12]等方面的影響,從研究結果來看,數字金融對促進微觀企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展發(fā)揮著積極的作用。

黨的十九大報告指出,我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,此后“高質量發(fā)展”成為學術界研究的熱點問題。陳惠中和趙景峰[13]研究發(fā)現數字金融發(fā)展和產業(yè)結構優(yōu)化均能對經濟高質量發(fā)展產生正向影響。馮玨和黃解宇[14]認為微觀金融集聚能夠促進企業(yè)的高質量發(fā)展;余東華和王梅娟[1]通過研究發(fā)現數字經濟通過改善技術效率促進企業(yè)的高質量發(fā)展;宋佳和張金昌[15]研究發(fā)現數字金融通過緩解融資約束促進制造企業(yè)高質量發(fā)展[15]。由此可見,影響宏觀經濟和微觀企業(yè)高質量發(fā)展的因素眾多,數字金融是其中重要的因素。關于企業(yè)高質量發(fā)展的衡量標準,馬金華等[16]、張志元和馬永凡[17]以全要素生產率作為衡量制造企業(yè)高質量發(fā)展的替代變量;宋曉娜和張峰[18]、黃東兵等[19]通過構建創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享綜合體系對制造業(yè)高質量發(fā)展水平進行測度;羅華偉等[20]從質量效益、運營效率、科技創(chuàng)新、綠色發(fā)展4個方面來評價國企上市公司高質量發(fā)展指標體系。可見,關于企業(yè)高質量發(fā)展的評價標準,學術界尚未形成一致意見。

通過梳理現有的文獻發(fā)現,學者對數字金融和高質量發(fā)展的研究已經取得了較為豐富的成果,但仍有以下不足之處:第一,大多數學者對企業(yè)高質量發(fā)展的研究主要集中于全行業(yè)數據,而對于在我國經濟中發(fā)揮重要作用的制造行業(yè)的聚焦研究較少,這為本文研究對象的選擇提供了方向;第二,數字金融對企業(yè)高質量發(fā)展的作用機制尚有較大的探索余地?；诖?本文主要的貢獻在于:第一,本文聚焦于實體經濟的代表制造企業(yè),利用最新的數字普惠金融數據,研究其與制造企業(yè)高質量發(fā)展的關系,豐富了高質量發(fā)展的研究對象;第二,從數字金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個維度衡量其對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響,拓展和深化了數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展的相關研究;第三,通過考察現金持有水平在數字金融和制造企業(yè)高質量發(fā)展中的中介作用,研發(fā)投入在數字金融和制造企業(yè)高質量發(fā)展中的調節(jié)作用,拓展了數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展影響的作用機制,為數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展之間的關系提供了新的證據。

2 理論分析與研究假設

2.1 數字金融與制造業(yè)高質量發(fā)展的關系

“高質量發(fā)展”始于宏觀層面經濟的高質量發(fā)展,企業(yè)作為經濟發(fā)展中的微觀主體,其作為個體對經濟產生的影響雖微不足道,但是每個微觀主體組成的整體對經濟發(fā)展的影響卻是不容忽視的,因此,宏觀經濟的高質量發(fā)展離不開微觀企業(yè)的高質量發(fā)展。數字金融是傳統(tǒng)金融服務與數字技術的深度融合,能夠利用數字技術的優(yōu)勢,實現傳統(tǒng)金融服務的普惠化、數據化和平臺化,以此來延伸傳統(tǒng)金融服務的覆蓋深度和服務廣度,以期建立全鏈條數字金融服務體系[21]。宏觀經濟和微觀企業(yè)要想實現高質量發(fā)展離不開資金支持,數字金融顛覆了傳統(tǒng)金融機構的服務模式,能夠為企業(yè)的發(fā)展提供更多的金融支持,但數字金融的發(fā)展對企業(yè)高質量發(fā)展的作用到底如何?該問題一直是學者研究的熱點。崔耕瑞[22]運用中國大陸2011-2019年30個省份的省際面板數據,研究發(fā)現數字金融對產業(yè)高質量發(fā)展各維度(具體包括綠色轉型、動能培育、結構優(yōu)化、福利改善、價值創(chuàng)造和效率提升)均存在顯著的促進作用。企業(yè)作為經濟發(fā)展中的微觀主體,對于經濟高質量發(fā)展更是有著舉足輕重的作用,宋佳和張金昌[15]以制造企業(yè)為例,研究發(fā)現,數字金融能顯著推動制造業(yè)企業(yè)實現高質量發(fā)展,且融資約束發(fā)揮著中介作用。張超等[23]將研究視角聚焦在浙江省,研究發(fā)現,數字金融對浙江省實體企業(yè)高質量發(fā)展具有正向影響。綜上可知,數字金融的發(fā)展對宏觀經濟、實體企業(yè)的高質量發(fā)展上有著顯著的促進作用,制造企業(yè)作為國民經濟的支柱產業(yè),是經濟增長的發(fā)動機,研究數字金融對制造企業(yè)的高質量發(fā)展意義重大,鑒于此,提出如下假設。

H1:數字金融能夠顯著地促進制造企業(yè)的高質量發(fā)展。

2.2 現金持有水平的中介作用

現金是企業(yè)資產的重要組成部分,對企業(yè)發(fā)展的重要性不言而喻,持有充足的現金,不僅可以幫助企業(yè)提高抵御風險的能力,而且能夠在一定程度上衡量企業(yè)的生存和發(fā)展能力[24]。隨著日趨激烈的市場競爭,在優(yōu)勝劣汰的市場競爭法則面前,在環(huán)境不確定性逐漸增加的情況下,如果企業(yè)能夠保持充足的現金持有水平,將會為應對上述環(huán)境提供一定的保障。通過信號傳遞理論可知,企業(yè)持有充足的現金可以向社會公眾傳遞企業(yè)經營狀況良好,資源配置合理等信號,從而吸引更多的投資者,進一步充裕企業(yè)的現金流,提高企業(yè)的現金持有水平。數字金融的發(fā)展將會提高企業(yè)的現金持有水平,主要體現在以下兩個方面:一是數字金融的發(fā)展降低了企業(yè)的融資成本,減少了企業(yè)的利息費用和借款手續(xù)費等融資支出,從而增加了企業(yè)得現金持有水平;二是數字金融的發(fā)展使得企業(yè)能夠更加快捷地獲取所需資金,相較于以往的融資模式,企業(yè)可以擁有更加充足的現金,以備抓住稍縱即逝的投資機會,從而提高企業(yè)價值,促進企業(yè)高質量發(fā)展。溫倩和余林昕[25]研究表明,企業(yè)現金持有能夠顯著地提升企業(yè)價值;黎精明等[26]以A股上市制造企業(yè)為例,研究發(fā)現企業(yè)的現金持有水平和財務績效有顯著的正相關關系。因此本文認為,數字金融的發(fā)展能夠提高制造企業(yè)的現金持有水平,而現金持有水平又通過增加企業(yè)投資機會、提高企業(yè)研發(fā)投入等途徑促進企業(yè)提質增效,逐步推動制造企業(yè)實現高質量發(fā)展。因此,提出如下假設。

H2:現金持有水平在數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響中承擔著中介作用。

2.3 研發(fā)投入的調節(jié)作用

科學技術是第一生產力,是實現高水平科技自立自強的重要支撐,在我國加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的過程中,制造企業(yè)必須抓住機遇,加大研發(fā)經費投入,提高創(chuàng)新產出,從而在日益激烈的市場競爭中掌握核心技術,獲取持續(xù)的市場競爭優(yōu)勢,實現企業(yè)長期穩(wěn)定的高質量發(fā)展。張勇[27]研究表示企業(yè)需要深入開展研發(fā)活動,以獲取長期的競爭優(yōu)勢,從而實現企業(yè)的高質量發(fā)展;崔艷娟和彭麗麗[28]研究表明綠色金融發(fā)展有利于激發(fā)企業(yè)綠色研發(fā)投入的動力,從而促進企業(yè)提高全要素生產率,由此可見,研發(fā)投入在企業(yè)的高質量發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用。關于如何擴大企業(yè)研發(fā)投入,唐松等[29]研究認為持續(xù)有力的金融支持是提升企業(yè)創(chuàng)新產出的關鍵;周達勇和董必榮[30]研究表明銀行信貸通過緩解融資約束和信號傳遞效應顯著促進中小企業(yè)開發(fā)性創(chuàng)新投入。因此,金融支持對促進企業(yè)研發(fā)投入具有重要的作用,而數字金融為企業(yè)提供了持續(xù)的資金支持。但是,企業(yè)研發(fā)投入水平并不僅僅受到資金的影響,企業(yè)的盈利能力、企業(yè)規(guī)模大小等因素也會影響企業(yè)的研發(fā)投入水平。對于制造企業(yè)來說,研發(fā)投入水平越高,創(chuàng)新產品產出越多,企業(yè)的競爭優(yōu)勢越明顯,同時研發(fā)投入水平越高的企業(yè),資金需求就越大,隨著數字金融的發(fā)展,研發(fā)投入水平較高的企業(yè)能夠借著數字金融發(fā)展的契機,擴大資金來源,提升融資效率,加大企業(yè)研發(fā)投入水平[31],在這種良性循環(huán)中,企業(yè)更容易實現高質量發(fā)展。反觀之,研發(fā)投入水平較低的企業(yè),出于企業(yè)規(guī)模和資金等不利條件的限制,數字金融帶來的融資紅利,可能被企業(yè)用于更加重要的自身發(fā)展上,因此并不一定能夠通過加大研發(fā)投入來提升企業(yè)的高質量發(fā)展水平。綜上所述,本文認為研發(fā)投入在數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展的關系中起到了一定的調節(jié)作用,基于此,提出如下假設。

H3:研發(fā)投入會加大數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的促進作用。

3 實證研究設計

3.1 樣本選擇與數據來源

從中國滬深兩市上市公司中選取2012-2021年的數據作為樣本進行實證分析。通過以下步驟進行數據處理:一是剔除B股上市公司樣本;二是剔除掉ST、*ST和PT的公司樣本;三剔除非制造行業(yè)的數據,研究數字普惠金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響;四是剔除指標嚴重缺失和數據異常的企業(yè)樣本。為了避免異常值對回歸結果的影響,按照上下1%對數據進行了縮尾處理。數字金融數據來自《北京大學數字普惠金融指數(2011-2021年)》第四期,其他上市公司的數據均來自國泰安數據庫,數據處理與回歸分析均在Excel和stata16中完成。

3.2 變量設計

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量是制造企業(yè)高質量發(fā)展水平。參考馮鈺和黃解宇[14]的做法,選取全要素生產率(total factor productivity,TFP)作為制造企業(yè)高質量發(fā)展水平的替代變量,選取該變量是因為全要素生產率可以涵蓋企業(yè)的技術改造升級、管理模式改進、產品質量提高和企業(yè)綜合升級的綜合成果。計算全要素生產率常見的方法有固定效應(ordinary lest squares,OLS)法、固定效應估計、Olley-Pakers(OP)法、Levinsohn-Petrin(LP)法等。相較于OLS法,OP估計法和LP估計法都能夠較好地解決生產率估計中的內生性問題,結果也更加可靠。因此,在基準回歸中采用LP估計法來測算全要素生產率,使用固定效應的OLS方法測算的全要素生產率做穩(wěn)健性檢驗。LP估計法測算全要素生產率的公式為

lnYit=θ0+θ1lnKit+θ2lnLit+θ3lnMit+εit

(1)

式中:企業(yè)總產出Y用“營業(yè)收入”表示;資本投入K用“年末固定資產凈額”表示;勞動力L用“年末員工總數”表示;中間投入M用企業(yè)當年“購買商品、接受勞務支付的現金”表示。

3.2.2 解釋變量

解釋變量是數字金融,使用《北京大學數字普惠金融指數 (2011-2021 年)》中的數字普惠金融指數(digital finance index,DIFI)來衡量。該指數是北京大學數字金融中心和螞蟻科技集團聯合編制的,覆蓋31個省份、337個地級以上城市,包括覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3個維度,包括省級數據、地市級數據和縣級數據。在基準回歸分析中,將制造企業(yè)的注冊地址與地市級數字普惠金融指數相匹配,以確?；貧w結果的精確性,同時將數字金融的細化指標覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3個指標進行對照回歸分析。在穩(wěn)健性檢驗中,選取省級層面數字普惠金融指數進行回歸分析,檢驗回歸結果的穩(wěn)定性與一致性。根據地市級數字普惠金融指數可知,最大的指數是杭州市2021年的數字普惠金融指數359.68,該指標明顯和其他變量的數量級別不匹配,為解決該問題,參考姚正海和孫鑫[11]的做法,將數字普惠金融指數除以100,以此作為數字金融的替代指標,參與回歸分析。

3.2.3 中介變量

中介變量是現金持有水平(Cash)。參考王衛(wèi)星和杜靖[24]的研究,以企業(yè)現金流量表中的現金及現金等價物與資產負債表中總資產的比值作為制造企業(yè)的現金持有水平的衡量指標。

3.2.4 調節(jié)變量

調節(jié)變量是研發(fā)投入(R&D)。參考張勇[27]的做法,以企業(yè)年度研發(fā)投入總額除以企業(yè)年度營業(yè)收入總額來表示。

3.2.5 控制變量

參考現有研究成果,在選取控制變量時,主要考慮該指標是否可能影響制造企業(yè)的高質量發(fā)展,最終確定以下指標作為本文的控制變量,包括企業(yè)規(guī)模(Assets)、資產負債率(Lev)、凈資產收益率(Roe)、股權集中度(First1)、所有權性質(State)和兩職合一(Dual)。

綜上所述,變量定義及詳細說明如表1所示。

表1 變量定義及說明

3.3 模型構建

為研究數字金融能否促進制造企業(yè)高質量發(fā)展,參考潘爽等[32]、余東華和王梅娟[1]構建下列模型進行回歸分析,以此來檢驗假設H1。

TFPit=α0+α1DIFIit+α2Controlsit+Year+

Industry+εit

(2)

為檢驗現金持有水平對數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展關系的中介作用,參考以往學者的研究構建下列中介檢驗模型,驗證假設H2。

Cashit=β0+β1DIFIit+β2Controlsit+

Year+Industry+εit

(3)

TFPit=λ0+λ1DIFIit+λ2Cashit+λ3Controlsit+

Year+Industry+εit

(4)

為考察研發(fā)投入對數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展關系的調節(jié)作用,構建下列調節(jié)效應檢驗模型,以此來檢驗假設H3。

TFPit=γ0+γ1DIFIit+γ2R&Dit+γ3DIFIit×

R&Dit+γ4Controlsit+Year+Industry+εit

(5)

式中:i為企業(yè);t為時間;Controlsit為i企業(yè)t時期的控制變量?？刂谱兞堪ㄆ髽I(yè)規(guī)模(Assets),企業(yè)規(guī)模越大,資金越充足,實力越雄厚,管理越完善,更容易實現高質量發(fā)展;資產負債率(Lev),企業(yè)的資產負債率越高,企業(yè)的投融資決策越容易受到牽制,因此會阻礙企業(yè)的高質量發(fā)展;凈資產收益率(Roe),企業(yè)的凈資產收益率越高,說明企業(yè)的經營效益越好,越能體現企業(yè)的高質量發(fā)展;股權集中度(First1),企業(yè)的股權集中度越高,管理決策權限越集中,企業(yè)的凝聚力和向心力越強,越有利于企業(yè)的高質量發(fā)展;此外,設置虛擬變量所有權性質(State)和兩職合一(Dual)。參考劉立夫和杜金岷[12]的研究,在模型中添加了時間固定效應(Year)和行業(yè)固定效應(Industry)。

4 實證結果與穩(wěn)健性檢驗

4.1 描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示,共有17 242個樣本值,制造企業(yè)全要素生產率最大值為4.95,最小值為3.188,說明制造企業(yè)之間的發(fā)展水平參差不齊,全要素生產率的均值為3.842,說明在制造企業(yè)中大部分企業(yè)處于中低發(fā)展水平。地市級數字金融指數(DIFI)最大值為3.515,最小值為0.858,標準差是0.691,由此可知城市之間的數字普惠金融發(fā)展存在一定的差異,同時從數字金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的描述性統(tǒng)計結果也可以看出我國城市之間的數字普惠金融發(fā)展程度具有一定的差異性,且二級明細指標和數字金融總指標的最大最小值、標準差數值相差不大。制造企業(yè)現金持有水平(Cash)最大值為0.590,最小值為0.012 5,說明不同的企業(yè),持有的現金量具有較大差異。研發(fā)投入水平(R&D)最小值為0.000 7,最大值為0.240,均值為0.047 7,可以看出大部分企業(yè)的研發(fā)投入水平處于中低水平。

表2 描述性統(tǒng)計結果

4.2 基準回歸結果分析

在進行回歸分析之前,首先進行多重共線性檢驗,主要目的是避免選取的變量之間存在較嚴重的共線性,導致估計結果不準確。通過多重共線性檢驗得到方差膨脹因子VIF=1.25,該結果遠遠小于10,因此說明變量之間不存在多重共線性。在回歸模型的選擇上,采用Hausman檢驗,最終得到P=0.000,由此可以看出,P在1%的顯著性水平上拒絕原假設,因此在進行回歸分析時采用固定效應模型。同時為了解決面板數據一般都會存在的異方差和自相關的問題,采用聚類穩(wěn)健性標準誤。此外,借鑒以往學者的經驗在進行回歸分析時,同時控制時間和行業(yè)變量,最終的回歸結果如表3所示。

表3 基準回歸結果

由表3中列(1)主回歸結果可知,數字金融能夠在5%的顯著性水平上促進制造企業(yè)的高質量發(fā)展,該結果符合假設H1。除此之外,研究了數字金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響,從列(2)覆蓋廣度、列(3)使用深度、列(4)數字化程度這三組回歸結果可知,數字金融覆蓋范圍越廣、使用深度越深對制造業(yè)高質量發(fā)展的促進作用越明顯,而數字化程度對制造企業(yè)高質量發(fā)展的促進作用并不顯著。從回歸系數上也可以看出,數字金融的使用深度對制造業(yè)的高質量發(fā)展起到的促進作用最大,覆蓋廣度次之,數字化程度的作用并不明顯。由基準回歸結果可知,數字金融能夠從全方位、深層次的角度促進制造企業(yè)的高質量發(fā)展。

4.3 中介效應檢驗

現金持有水平的中介效應檢驗結果如表4所示,列(1)的回歸結果與前文主回歸結果一致,在此處列示是為了更好的觀察中介效應的回歸結果。從列(2)的回歸結果可知,數字金融的發(fā)展可以顯著提高制造企業(yè)的現金持有水平,數字金融的發(fā)展加快了企業(yè)的融資速度,拓寬了企業(yè)的融資渠道,使企業(yè)獲得更多的資金從而促進企業(yè)的發(fā)展。從列(3)的回歸結果可知,在模型中加入現金持有水平變量之后,數字金融對制造企業(yè)的高質量發(fā)展的促進作用有所下降,系數從原來的0.025變?yōu)?.020,系數的顯著性水平從5%降到10%,由此可以得出,現金持有水平在數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響中發(fā)揮了部分中介作用,假設H2得到了驗證。

表4 中介效應回歸檢驗結果

4.4 調節(jié)效應檢驗

研發(fā)投入的調節(jié)效應檢驗結果如表5所示,根據列(1)的回歸結果可以看出,在模型中加入研發(fā)投入變量,數字金融和研發(fā)投入均能夠顯著地促進制造業(yè)的高質量發(fā)展。根據列(2)的回歸結果可知,研發(fā)投入與數字金融交乘項的系數為0.503且在1%的水平上顯著,說明研發(fā)投入水平正向調節(jié)數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展的關系,驗證了假設H3。在研發(fā)投入水平較高的企業(yè)中,能夠更好地利用數字金融帶來的契機,積極拓展融資渠道,獲取更多的資金支持,進一步加大研發(fā)投入,提高創(chuàng)新產出,從而促進企業(yè)的高質量發(fā)展。

表5 調節(jié)效應回歸檢驗結果

4.5 穩(wěn)健性檢驗

4.5.1 內生性檢驗

被解釋變量是微觀層面數據,解釋變量是宏觀層面數據,由微觀企業(yè)層面的數據反向影響宏觀金融層面的數據引起的內生性問題并不突出,但依舊可能存在不可觀測變量同時影響數字金融和制造企業(yè)高質量發(fā)展,從而產生內生性問題,因此,進行內生性檢驗必不可少。借鑒大多數學者的做法,采用工具變量估計法來緩解可能存在的內生性問題。在工具變量的選擇上參考曹曉雪和張子文[8]的做法,采用數字金融在時間上的一階差分與滯后一期的乘積作為工具變量,進行回歸估計。通過表6的回歸結果可知,在第一階段回歸中工具變量對數字金融在1%的水平上顯著為正;在第二階段回歸中,在考慮了數字金融內生性問題后,數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展指標(TFP)的相關系數為0.032,且在5%的水平上顯著,這表明,上文的回歸分析結果是穩(wěn)健且一致的。

表6 工具變量回歸結果

4.5.2 替換被解釋變量

以固定效應的OLS法計算的全要素生產率(TFP_OLS)來測量制造企業(yè)的高質量發(fā)展水平,以此作為被解釋變量的替代變量。由表7中列(1)的結果可知,替換被解釋變量后,不會影響數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展的正相關關系,與前文結果一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗結果

4.5.3 替換解釋變量

在主回歸模型中數字金融指數選取的是地市級層面的數據。因此,在進行穩(wěn)健性檢驗時,選用省級數字普惠金融指數(SDIFI)作為解釋變量進行回歸分析,結果如表7的列(2)所示,解釋變量替換成省級數據之后,數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的正向影響依舊顯著。

4.5.4 替換平衡面板樣本

在前文的回歸分析中,數據樣本為非平衡面板,在進行穩(wěn)健性檢驗時將數據樣本換成平衡面板數據,得出的結果如表7的列(3)所示,樣本變換之后,雖然顯著性水平有所下降,但是數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的正向促進作用依舊顯著,回歸結果依然穩(wěn)健。

4.6 進一步分析

4.6.1 企業(yè)規(guī)模異質性分析

為檢驗數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響在不同規(guī)模的企業(yè)中是否存在差異,將樣本分成大型企業(yè)組和中小企業(yè)組,分組進行回歸,回歸結果如表8所示。結果列(1)是主板上市制造企業(yè),即大型企業(yè),從回歸結果可知,在大型企業(yè)樣本回歸中,數字金融對大型制造企業(yè)的高質量發(fā)展并沒有顯著的作用;結果列(2)是中小板、創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板上市制造企業(yè),即中小企業(yè),從回歸結果可知,數字金融顯著地促進了中小制造企業(yè)的高質量發(fā)展。出現以上的結果可能的原因是,主板上市的制造企業(yè)一般是制度完善、經營穩(wěn)定、管理規(guī)范、資金雄厚的大型企業(yè),一直受到傳統(tǒng)金融服務的青睞,數字金融發(fā)展的利好,并未給大型企業(yè)帶來實質性的影響;相反,對于非主板上市的中小型制造企業(yè)來說,數字金融的發(fā)展降低了金融機構與中小制造企業(yè)之間的信息不對稱,信貸效率顯著提高,對于中小制造企業(yè)來說能夠充分利用數字金融發(fā)展帶來的利好,解決發(fā)展中的資金需求,因此,數字金融對中小制造企業(yè)的高質量發(fā)展起到一定的推動作用。由此可以得出,數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響具有規(guī)模異質性。

表8 企業(yè)規(guī)模異質性檢驗結果

4.6.2 企業(yè)產權異質性分析

將研究樣本分成國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組,主要目的是檢驗在不同的產權性質中,數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響是否存在差異,回歸檢驗結果如表9所示。結果列(1)是非國有企業(yè)組回歸結果,由此可以看出數字金融能夠在1%的顯著性水平上促進非國有制造企業(yè)的高質量發(fā)展;結果列(2)是國有企業(yè)組的回歸結果,從結果可以看出數字金融的發(fā)展在10%的水平上顯著抑制國有制造企業(yè)的高質量發(fā)展。出現上述結果可能的原因是國有企業(yè)資金雄厚,信譽良好,一直是傳統(tǒng)金融服務的重要客戶,在獲得信貸支持方面具有天然優(yōu)勢。但是隨著金融服務與數字技術的深度融合,企業(yè)與金融機構之間的信息不對稱逐漸緩解,使得國有企業(yè)喪失部分信貸優(yōu)勢。由于社會總資金有限,對于原本在傳統(tǒng)金融服務中占有融資優(yōu)勢的國有企業(yè)來說,可供借貸的資金被分流到非國有企業(yè)中,因此,在數字金融發(fā)展的同時,非國有企業(yè)的高質量發(fā)展得到了促進,非國有制造企業(yè)的高質量發(fā)展得到一定程度的抑制。由此可以得出,數字金融對制造企業(yè)的影響具有產權異質性。

表9 產權異質性檢驗結果

5 結論與建議

選取2012-2021年A股上市制造企業(yè)的數據為樣本,主要研究了數字金融賦能制造企業(yè)高質量發(fā)展的路徑及作用機制,通過回歸分析發(fā)現,數字金融從覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個維度均能顯著促進制造企業(yè)的高質量發(fā)展;在中介效應檢驗中發(fā)現,現金持有水平在數字金融對制造企業(yè)高質量發(fā)展的影響中發(fā)揮了部分中介作用;在調節(jié)效應檢驗中發(fā)現,研發(fā)投入正向調節(jié)數字金融與制造企業(yè)高質量發(fā)展的促進作用;在異質性分析中發(fā)現,在不同規(guī)模的制造企業(yè)中,數字金融對大型制造企業(yè)的高質量發(fā)展促進作用并不明顯,而對中小制造企業(yè)的高質量發(fā)展具有顯著的促進作用;在不同產權的制造企業(yè)中,數字金融對非國有制造企業(yè)的高質量發(fā)展具有顯著的促進作用,而對國有制造企業(yè)的高質量發(fā)展具有一定的抑制作用。

制造企業(yè)是我國國民經濟的支柱產業(yè),是立國之本、興國之器、強國之基,經濟的高質量發(fā)展離不開制造企業(yè)的高質量發(fā)展。通過研究,對如何加快我國制造企業(yè)的高質量發(fā)展,提出以下幾點建議:一是加大力度支持數字金融的發(fā)展,繼續(xù)深化數字技術與金融服務的融合,對創(chuàng)新金融模式有突出性貢獻的機構,以立模范樹典型的形式,積極引導行業(yè)共同營造鼎故革新的新常態(tài);二是加快全國數字金融一體化建設,縮小東西部,南北方之間數字金融的發(fā)展差距,讓全國范圍內的制造企業(yè)都能更好地享受數字金融紅利,為實現制造企業(yè)的高質量發(fā)展打好基礎;三是要利用好數字金融紅利,加大企業(yè)研發(fā)投入,充分發(fā)揮好研發(fā)投入的調節(jié)作用,不斷提高企業(yè)創(chuàng)新產出,增強自身盈利能力,推動企業(yè)提質增效,從而穩(wěn)步推進企業(yè)的高質量發(fā)展;四是加快構建制造企業(yè)高質量發(fā)展評價體系,對符合新時期高質量發(fā)展要求的制造企業(yè)加大支持力度,同時對于不符合高質量發(fā)展要求的制造企業(yè)實行市場淘汰機制。