王 楨,祁 亞,張永麗,3

(1.西北師范大學 商學院,蘭州 730070;2.首都經濟貿易大學 會計學院,北京 100070;3.甘肅省精準扶貧與區(qū)域發(fā)展研究中心,蘭州 730070)

引 言

隨著中國經濟由高速增長進入高質量發(fā)展階段,迫切需要對內轉換經濟增長方式,改變傳統(tǒng)增加要素投入的粗放式增長,向提高全要素生產率的內涵式增長過渡。但是,我國經濟增長目前仍面臨全要素生產率增長乏力、外部環(huán)境惡化等問題(唐松等,2019)[1]。長期以來,民營企業(yè)面臨嚴峻的“融資難”“融資貴”等問題(呂勁松,2015)[2]。此外,我國傳統(tǒng)金融市場資源呈現(xiàn)低效率非均衡的錯配特征,不僅減損要素資源配置效率,同時也易造成外部融資市場治理缺位(周煜皓等,2014)[3]。2022年8月18日國務院總理李克強主持召開國務院常務會議,致力于完善市場機制、推動降低企業(yè)融資成本。因此,如何提高資本要素配置效率,降低企業(yè)信貸成本,緩解融資約束困境,加快產業(yè)升級與創(chuàng)新驅動,提升企業(yè)全要素生產率,已成為推進和深化我國供給側結構性改革,實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展的必然要求。

技術創(chuàng)新與金融發(fā)展是保證實體經濟高質量運行的首要前提。2020年4月國務院發(fā)布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,要“促進技術要素與資本要素融合發(fā)展”,并首次將數(shù)據(jù)正式納入生產要素范圍,要“加快培育數(shù)據(jù)要素市場”。數(shù)字科技與金融產業(yè)融合創(chuàng)新會產生乘數(shù)效應、提高經濟產出效率(Broby and Hoepner ,2018)[4],數(shù)字金融便由此應運而生,通過將互聯(lián)網、云計算、區(qū)塊鏈等融入金融系統(tǒng)與決策流程(李春濤等,2020;唐松等,2020)[5-6],構建以科技創(chuàng)新驅動為主的大數(shù)據(jù)金融生態(tài),通過對相關企業(yè)或個體用戶信息精準挖掘,全面評估客戶資質與信用狀況等,加速信貸主體間互聯(lián)互通,提高市場信息甄別與風險管控,以更快的放貸速度提供多元化融資渠道。數(shù)字成為推動金融支撐實體企業(yè)高質量發(fā)展的新引擎,全要素生產率作為衡量宏觀經濟高質量發(fā)展的重要指標,涵蓋資本要素、技術創(chuàng)新、知識資本、管理技能以及制度環(huán)境等因素對產出的影響。若將其應用于微觀研究領域,不僅引導微觀企業(yè)探尋實現(xiàn)質量變革與效率變革的突破口和著力點(王瑤等,2021)[7],還能更好地測度數(shù)字金融服務微觀企業(yè)和要素資源配置的有效性。

數(shù)字金融本質仍為金融,在致力于拓寬融資渠道和降低信貸成本的同時,更具有包容性與普惠性,涌現(xiàn)出P2P網絡借貸、供應鏈金融、微眾銀行、網商銀行等一系列多元化的大科技信貸,全方面改善傳統(tǒng)金融市場融資模式,觸及更多的長尾群體。根據(jù)產業(yè)組織理論,市場競爭是影響企業(yè)生產經營決策的重要外部環(huán)境,產品市場競爭地位的高低也會伴隨外部融資能力的差異,產品市場競爭地位越高的企業(yè)抵御外部沖擊、應對資金波動的能力更強(Irvine等,2009)[8],并且競爭地位越高的企業(yè)議價能力較強,更易以較低成本獲取商業(yè)信用(賈軍和魏雅青,2019)[9],傳統(tǒng)金融市場對其有較好預期和投資偏好。相對來說,競爭地位較低的企業(yè)在傳統(tǒng)融資模式下獲取商業(yè)信用和銀行借款的機會較少,數(shù)字金融這一融資新業(yè)態(tài)的快速發(fā)展,憑借大數(shù)據(jù)金融生態(tài)整合各類軟信息,延伸金融服務深度和覆蓋廣度,降低金融服務壁壘和信息不對稱程度,尤其為傳統(tǒng)金融市場中競爭地位較低的長尾弱勢群體提供良好的融資契機。因此,產品市場競爭地位高低可能會導致數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響程度迥異。

基于以上理論分析與實踐問題,本文探討數(shù)字金融能否促進微觀企業(yè)提高全要素生產率?產品市場競爭地位高低對該基本關系會有何種影響?兼具金融與科技雙重屬性的數(shù)字金融,其微觀作用機制能否通過降低企業(yè)信貸成本、緩解融資約束以及助力創(chuàng)新投資來傳導?行業(yè)異質性對本文基本關系的影響是否存在差異?這些都是值得深入探討的問題。因此,構建研究框架如下圖所示。

圖 研究框架

一、文獻綜述

(一)數(shù)字金融的相關研究

近年來,隨著數(shù)字經濟的迅速崛起,引導數(shù)字金融向普惠性與包容性全面發(fā)展,學者們逐漸開始關注數(shù)字金融對宏觀經濟運行與微觀企業(yè)行為的影響。較早研究出現(xiàn)在宏觀層面,涉及企業(yè)創(chuàng)業(yè)(謝絢麗等,2018)[10]、經濟增長(李漢林,2021)[11]、減貧效應(姚鳳閣與李麗佳,2020)[12]等方面。相對而言,數(shù)字金融在微觀層面的研究起步較晚,主要研究如下:其一,從投融資決策角度來看,數(shù)字金融發(fā)展能夠緩解微觀企業(yè)融資約束困境(廖婧琳等,2020)[13]、降低企業(yè)融資成本(涂詠梅等,2022)[14]、促進企業(yè)創(chuàng)新投資(唐松等,2020)[6]。其二,從生產效率和實體經濟高質量發(fā)展角度來看,數(shù)字經濟對實體企業(yè)的驅動效果更佳,能夠有效實現(xiàn)降本增效(Brynjolfsson等,2011)[15],數(shù)字金融不僅有助于提升小微企業(yè)全要素生產率(顧寧等,2021)[16],還能從整體上促進實體企業(yè)高質量發(fā)展,尤其在經濟欠發(fā)達地區(qū)的激勵效果更為突出(張超等,2022)[17]。

(二)企業(yè)全要素生產率的影響因素

現(xiàn)有關于全要素生產率(TFP)的討論主要圍繞兩大主題展開。一方面,從TFP角度探討實現(xiàn)實體經濟高質量發(fā)展的路徑。經濟可持續(xù)增長的關鍵動力源自全要素生產率,劉艷霞(2022)[18]研究就揭示了數(shù)字化轉型對企業(yè)TFP的內在影響機制,并指出企業(yè)數(shù)字化轉型是實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展的內在動能。在激烈的市場競爭環(huán)境下,企業(yè)競爭力和創(chuàng)新效率有助于推動企業(yè)發(fā)揮產業(yè)升級效能,技術創(chuàng)新能驅動TFP提升。企業(yè)TFP的提升來源于效率變革,黃速建等(2018)[19]發(fā)現(xiàn),企業(yè)的效率變革、動力轉型、管理創(chuàng)新有利于企業(yè)高質量發(fā)展。另一方面,現(xiàn)有學者將宏觀TFP的研究方法引入微觀領域,探討實體企業(yè)全要素生產率的影響因素,主要聚焦于企業(yè)外部環(huán)境方面,即產業(yè)政策、制度環(huán)境、政府補貼、環(huán)境規(guī)制、數(shù)字經濟等。例如,產業(yè)政策通過資本配置效率機制對企業(yè)TFP產生影響(錢雪松等,2018)[20],政府補貼對企業(yè)TFP的影響存在甄選效應和激勵效應(韓亞峰等,2022)[21],數(shù)字經濟能夠通過規(guī)模、范圍、創(chuàng)新、管理效率等經濟效應促進企業(yè)TFP增長(杜傳忠和張遠,2021)[22]。另外,也有學者探討了TFP的消極影響因素,如實體企業(yè)金融化會負向影響企業(yè)TFP(盛明泉等,2018)[23]。

綜上,數(shù)字金融在微觀企業(yè)領域的研究,較多體現(xiàn)在投融資決策、技術創(chuàng)新和生產效率等方面,而且數(shù)字金融的微觀作用可能受到其他外部因素的交互影響,在不同類型或不同區(qū)域的企業(yè)表現(xiàn)出結構性差異。因此,企業(yè)全要素生產率是受到外部融資環(huán)境、內部自身競爭力的多重作用。數(shù)字金融發(fā)展很可能通過影響企業(yè)融資約束、信貸成本、技術創(chuàng)新等,進而促進微觀企業(yè)生產效率提升。但是,鮮有文獻從產品市場競爭地位角度,綜合探討數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響,并且缺少文獻綜合探討數(shù)字金融的微觀作用機制。

本文可能的邊際貢獻有:(1)盡管已有部分研究探討了數(shù)字金融的微觀作用,但本文的創(chuàng)新點在于考慮產品市場競爭地位的影響,在全面深入剖析數(shù)字金融與企業(yè)全要素生產率相互作用關系的基礎上,致力于探討數(shù)字金融能否真正發(fā)揮包容性和普惠性優(yōu)勢,為傳統(tǒng)金融市場中處于弱勢地位的長尾群體帶來更強烈的利好效應。(2)豐富了數(shù)字金融在微觀企業(yè)領域的相關研究,為深入研究數(shù)字金融與微觀企業(yè)經濟行為關系提供新的研究視角,為數(shù)字金融更好地服務和支撐微觀實體企業(yè)提高生產效率提供理論依據(jù)。(3)有助于更好地引導數(shù)字金融拓寬服務廣度、觸及傳統(tǒng)金融模式下的長尾群體,使其充分發(fā)揮數(shù)字金融這一新業(yè)態(tài)的包容性和普惠性優(yōu)勢,對全面促進微觀企業(yè)高質量發(fā)展具有重要的實踐意義。

二、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響

根據(jù)以上文獻梳理與理論分析,本文從以下三個方面分析數(shù)字金融與企業(yè)全要素生產率的基本關系。

第一,驅動傳統(tǒng)金融產業(yè)升級重塑,拓寬金融供給渠道與覆蓋范圍,滿足企業(yè)多元化的生產要素需求。數(shù)字金融憑借人工智能與區(qū)塊鏈等網絡技術,能夠在低成本、低風險的基礎上整合處理海量數(shù)據(jù)信息(Gomberet al.,2018)[24],打破傳統(tǒng)金融“硬資產”和“高利率”的風險定價模式。數(shù)字金融服務觸及由中小企業(yè)等弱勢群體組成的利基市場,并形成巨大的市場收益與發(fā)展空間,倒逼傳統(tǒng)金融數(shù)字化轉型升級,助力金融產業(yè)與資本市場重塑競爭格局。通過智能投顧、供應鏈金融、消費金融等減少對抵押品的依賴,降低信貸門檻,延伸金融覆蓋廣度。逐步構建大數(shù)據(jù)金融生態(tài)系統(tǒng),增強商業(yè)信用透明度,創(chuàng)造性地改變傳統(tǒng)信用定價模式(Duarte et al.,2012)[25],使專業(yè)化的金融服務模式與企業(yè)多元化融資需求相契合,減少金融資源屬性錯配和領域錯配,實現(xiàn)資本要素對實體企業(yè)的高效率配置,驅動企業(yè)全要素生產率水平提升。

第二,緩解信息不對稱,降低交易成本與搜尋成本,為企業(yè)釋放新型商業(yè)空間。數(shù)字金融突破空間限制與組織邊界,降低投資者與企業(yè)之間信息不對稱(唐松等,2019)[1],減少交易摩擦與吸收成本,利用數(shù)字平臺的場景、服務、技術等優(yōu)勢,整合吸收游離態(tài)的“小散型”投資者,集聚大規(guī)模資金,增加金融市場有效供給。大數(shù)據(jù)金融生態(tài)為投資項目風險與發(fā)展前景分析等提供技術支持,將金融資源與目標客戶群體精準對接,規(guī)避市場逆向選擇和道德風險問題(Demertzis等,2018)[26],提高微觀企業(yè)對資本要素的可得性。此外,數(shù)字金融能夠優(yōu)化商業(yè)價值交付模式,極大降低企業(yè)在市場上的搜尋成本,釋放更多商業(yè)空間和市場機會(唐松等,2020)[6]。同時,數(shù)字金融歸集整合結構化信息,有助于企業(yè)及時獲取外部投融資機會,增強管理者積極性和創(chuàng)新意愿,提升企業(yè)風險承擔能力(馬連福,2021)[27],為提升公司生產效率創(chuàng)造條件。

第三,數(shù)字科技驅動企業(yè)技術創(chuàng)新,信息平臺共享發(fā)揮市場監(jiān)督效用,防止企業(yè)過度融資與低效率投資。企業(yè)支付匯款、資產管理等與IT技術融合創(chuàng)新,不斷推動技術革新與生產力發(fā)展(Koffi,2016)[28],孕育出數(shù)字支付、供應鏈金融等附加服務。大數(shù)據(jù)支付和融資平臺為上下游商業(yè)流通提供便利,優(yōu)化企業(yè)供應鏈管理與運營效率。此外,根據(jù)資源配置理論,在完全信息競爭市場,信貸資源自由流向高效率部門和企業(yè),實現(xiàn)帕累托最優(yōu)。但在信息不對稱市場,企業(yè)會出現(xiàn)過度融資、低效率投資、濫用資金等問題。數(shù)字金融以互聯(lián)網為媒介、大數(shù)據(jù)為支撐分析投資潛力,實時追蹤用資去向與進度,并為利益相關者溝通等提供便利,避免因外部市場運作失調、公司內部要素配置失衡導致的經營風險(廖婧琳等,2020)[13],監(jiān)督企業(yè)合理融資與適度投資,提高企業(yè)要素投入產出效率?；诖?本文提出如下假設:

H1:數(shù)字金融對提高企業(yè)全要素生產率具有促進作用

(二)產品市場競爭地位、數(shù)字金融與企業(yè)全要素生產率

根據(jù)超產權理論,提升公司效益的根本條件在于市場競爭的約束機制,產品市場競爭地位較高的企業(yè)通過搶占市場份額和獲取市場定價等產生掠奪效應(陳志斌和王詩雨,2015)[29],影響公司資本結構和經營決策。當企業(yè)市場地位較高時,企業(yè)往往具有更大的市場規(guī)模(Ojima等,2018)[30],從而使得競爭地位越高的企業(yè)議價能力較強 ,隨著在行業(yè)競爭網絡中的嵌入程度加深,更易以較低成本獲取商業(yè)信用,市場投資者對其有較好的預期和穩(wěn)定的投資偏好。在信貸資源稀缺的資本市場環(huán)境下,傳統(tǒng)金融配置存在門檻限制,對可供抵押的硬資產要求較高,使競爭地位較低的企業(yè)在金融資源爭奪中成為“長尾群體”。由于信息不對稱、市場搜尋成本、風險管控等制約因素,傳統(tǒng)金融機構重點關注高端客戶與企業(yè)群體,相比之下,在信息嚴重不對稱的情況下,中小型民營企業(yè)成為市場競爭地位較低的企業(yè),無法在傳統(tǒng)金融市場中具備信息與資源優(yōu)勢。

然而,數(shù)字金融具備較好的普惠特征(宋敏等,2021)[31],其發(fā)展重點就在于解決弱勢群體融資問題。數(shù)字科技為拓寬融資渠道、延伸金融服務廣度等提供技術支撐(Jagtiani等,2017)[32],利用大數(shù)據(jù)金融生態(tài)高效匹配資金供求主體雙方成交意愿,降低信貸準入門檻,使金融資源能夠向市場競爭地位較低、具備增長潛力急需資金成長的中小企業(yè)傾斜,幫助“長尾群體”突破傳統(tǒng)金融的“卷簾門”與“玻璃門”束縛,緩解長期以來的外源融資約束,這為競爭地位較低的企業(yè)提高生產效率帶來較為強烈的刺激作用。已有研究表明,當市場金融資源供給不足時,競爭地位較高的企業(yè)作為行業(yè)中的“領頭羊”,具有較高的市場定價權,獲取超額利潤與穩(wěn)定現(xiàn)金流(邢立權等,2013)[33],實現(xiàn)要素投入產出“自我循環(huán)”。在傳統(tǒng)金融市場中,競爭地位較高的企業(yè)憑借相對充裕的自身資源和競爭優(yōu)勢,擁有較為穩(wěn)定的信貸來源和融資渠道。相對而言,數(shù)字金融發(fā)展為其帶來的利好沖擊效應相對較弱一些。此外,產品市場競爭地位越低,公司信息透明度就會相對較差(王雄元等,2020)[34],而數(shù)字金融正好可以發(fā)揮信息資源整合效能,增強企業(yè)信息透明度,降低傳統(tǒng)金融服務壁壘,緩解信息不對稱帶來的金融資源錯配,拓寬信息共享范圍和服務廣度,完善金融系統(tǒng)對“長尾群體”資金需求和信用風險的整體評估。因此,數(shù)字金融發(fā)展在受到傳統(tǒng)金融歧視的長尾企業(yè)中具有更大的邊際效應,為市場競爭地位較低的“長尾群體”帶來更強烈的驅動效應。據(jù)此,本文提出如下假設:

H2:當產品市場競爭地位較低時,數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的促進效果更好

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布2011—2018年《數(shù)字普惠金融指數(shù)》,該指數(shù)涵蓋全國31個省份、337個地級市。本文選擇省級口徑的數(shù)字金融指數(shù),以滬深A股上市公司作為研究對象,選擇公司注冊地與年份對宏微觀數(shù)據(jù)進行匹配,構建2012—2018年的面板數(shù)據(jù)集。并做如下處理:剔除金融類樣本、ST和退市企業(yè),以及關鍵數(shù)據(jù)缺失且無法補充的樣本。相關財務數(shù)據(jù)來自Wind、CSMAR數(shù)據(jù)庫,手動測算企業(yè)信貸成本與全要素生產率數(shù)據(jù)。本文選用stata 16進行數(shù)據(jù)分析處理。為排除極端值影響,對所有連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進行縮尾處理。

(二)變量選取

1.企業(yè)全要素生產率

目前關于該指標(Lntfp)的測度,主流方法包括半?yún)?shù)法、參數(shù)法、非參數(shù)法。其中,半?yún)?shù)法是微觀領域研究企業(yè)全要素生產率的通用做法。采用生產函數(shù)OLS法估計是TFP的經典測度方法,但是存在樣本選擇性偏差與內生性問題,導致估計結果有偏。OP方法要求每個樣本企業(yè)投資數(shù)據(jù)為正數(shù),這會導致大量樣本數(shù)據(jù)缺失。LP方法作為OP法的改進,不僅能夠克服數(shù)據(jù)缺失、截斷等,還能解決生產函數(shù)內生性問題。參照魯曉東和連玉君(2012)[35]的做法,選用LP法測度,并對測算結果取自然對數(shù)。具體測算所用數(shù)據(jù):產出變量為公司營業(yè)收入,勞動力投入為年度職工人數(shù),資本投入為固定資產凈值,中間產品投入用企業(yè)“購買商品、接受勞務支付的現(xiàn)金”測度。此外,對LP 法測算出的數(shù)值tfp取自然對數(shù),作為本文的被解釋變量Lntfp。

2.數(shù)字金融

數(shù)字金融指數(shù)(DIF)是本文的核心解釋變量。為全面考查數(shù)字金融的微觀效應,參考唐松等(2019)[6]的做法,在基準回歸中細分數(shù)字金融發(fā)展水平的子維度、覆蓋廣度(DCB)與使用深度(DUD)指標。數(shù)據(jù)金融相關指標均來自北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)據(jù),由于該系列指數(shù)相關數(shù)值較大,數(shù)據(jù)處理時采取除以100的方法。該系列指數(shù)數(shù)值越大,數(shù)字金融發(fā)展水平越高。

3.產品市場競爭地位

調節(jié)變量為產品市場競爭地位(PCM)。借鑒賈軍等(2019)[9]的研究,選取公司勒納指數(shù)作為市場競爭地位的替代變量,PCM=(營業(yè)收入-營業(yè)成本-銷售費用-管理費用)/營業(yè)收入。公司勒納指數(shù)越高,其產品市場競爭地位越高。

4.中介變量

(1)信貸成本(MC)。信貸成本為企業(yè)信貸資金使用成本。參考周煜皓等(2014)[3]對企業(yè)資金使用成本的度量方式,通過利息支出占負債扣除應付賬款余額的占比來計算。該占比越高,信貸資本成本越高。

(2)融資約束(SA)。主要有三種代表性的測量方式:KZ指數(shù)、SA指數(shù)與WW指數(shù),其中,KZ和WW 指數(shù)包含部分內生變量,可能造成測算偏誤。然而,SA指數(shù)是不含內生性特征的融資變量,相對來說較為穩(wěn)健,在學術界得到較為廣泛使用。因此,為避免內生性干擾,借鑒李小青等(2020)[36]的做法,選用SA指數(shù)測度樣本企業(yè)融資約束程度,SA=-0.737×Size+0.043×Size2 -0.040×Age,其中,Size是公司以百萬為單位總資產規(guī)模。SA指數(shù)均為負數(shù),絕對值越大,企業(yè)融資約束程度越高。

(3)創(chuàng)新能力(RD)。主要的測度方法有研發(fā)投入占營業(yè)收入比重、研發(fā)人員數(shù)占總員工人數(shù)比重以及公司專利申請數(shù)三種方式?？紤]到上市公司專利數(shù)據(jù)部分缺失、研發(fā)人員數(shù)等指標披露不全,采用王站杰等(2019)[37]的做法,選用企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入比重衡量。

5.控制變量

參考已有相關研究,從公司特征、治理結構、經營績效以及外部環(huán)境等方面控制相關變量。首先,公司規(guī)模(Size)越大,越易實現(xiàn)規(guī)模經濟,具備資源獲取優(yōu)勢;公司成立年限(Age)越長,生產經營學習曲線越好,規(guī)模效應和學習效應會表現(xiàn)更好的企業(yè)生產效率。其次,股權結構與兩職合一影響生產經營決策,選用股權制衡度(Balance)來控制公司股權結構的影響。公司資本結構(Lev)與資本密集度(Capital)影響生產要素投入比例。經營(TQ)越強成長性(Grouth)越好的企業(yè)應對外部環(huán)境波動的能力越強,資產配置效率更高。公司性質(Property)差異也會導致生產效率迥異。最后,考慮到數(shù)字金融的微觀作用可能受各地區(qū)經濟發(fā)展水平影響,經濟越發(fā)達地區(qū)的企業(yè),數(shù)字金融化和生產率水平較高,故控制公司注冊地的人均GDP水平。具體定義見表1。

表1 變量定義表

(三)實證模型

為了驗證前文的研究假設1和假設2,考察數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的影響,首先建立基準回歸模型如下:

Lntfp=α1DIF+φ∑Controlsit+∑Yeart+∑Indi+εit

(1)

Lntfp=β1DIF+β2PSM+φ∑Controlsit+∑Yeart+∑Indi+εit

(2)

Lntfp=γ1DIF+γ2PSM+γ3DIF×PSM+φ∑Controlsit+∑Yeart+∑Indi+εit

(3)

其中,Controls表示所有控制變量集合,α1、β1～β2、γ1～γ3、φ為回歸系數(shù),εit為殘差項。在回歸檢驗中,為了解決異方差問題,采用聚類穩(wěn)健標準誤。在穩(wěn)健性檢驗部分,選用工具變量法解決內生性問題。

四、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計與相關性分析

從表2看出,DIF最小值與最大值變動區(qū)間為0.871～3.777,說明我國數(shù)字金融發(fā)展水平在不同區(qū)域間存在較大差異。企業(yè)全要素生產率水平lntfp最大值10.82,最小值5.973,說明不同樣本企業(yè)生產率水平高低相差較大。創(chuàng)新能力RD均值僅為4.454%,標準差卻高達4.359,說明我國上市公司創(chuàng)新投入嚴重不足,且不同企業(yè)之間創(chuàng)新投入水平相差懸殊。

表2 變量描述性統(tǒng)計

根據(jù)表3相關性分析結果,DIF與lntfp相關系數(shù)為0.077,p<0.01,說明在0.01的顯著性水平下,數(shù)字普惠金融與企業(yè)全要素生產率正相關,初步驗證假設1成立。PCM與lntfp相關系數(shù)為0.022,在1%水平下顯著,說明產品市場競爭地位越高,企業(yè)全要素生產率水平越高。

表3 主要部分變量Person分析

(二)假設檢驗

表4反映主效應基準回歸結果。列(1)DIF系數(shù)為0.2144(t=3.9048),p<0.01,說明在1%顯著性水平下,數(shù)字金融能夠促進企業(yè)全要素生產率,驗證H1成立。進一步細分數(shù)字金融維度研究,列(2)DCB系數(shù)為0.1708(t=3.2623),p<0.01,列(3)DUD系數(shù)為0.1280(t=4.2575),p<0.01,數(shù)字金融的兩個細分維度,即覆蓋廣度與使用深度層面均能促進企業(yè)提高全要素生產率,進一步證實H1。

表4 基準回歸結果

據(jù)此檢驗結果,本文認為,作為傳統(tǒng)金融的結構化升級,數(shù)字金融能夠提高企業(yè)資本要素的可得性,促進企業(yè)的全要素投入產出水平。數(shù)字金融發(fā)展不僅要大面積增加覆蓋廣度,同時需要從根本上深度挖掘、提高金融服務質量,使其微觀激勵效果更具有持續(xù)性與延伸性。數(shù)字金融作用效果可能的原因是:數(shù)字金融這一新型外部融資模式,為微觀企業(yè)拓寬融資渠道,紓解企業(yè)融資約束困境,降低企業(yè)信貸成本,驅動微觀企業(yè)結構性創(chuàng)新。本文將在進一步討論部分驗證數(shù)字金融的具體作用路徑。

(三)產品市場競爭地位的調節(jié)作用

為了驗證產品市場競爭地位對上文關系的調節(jié)效應,通過在模型(1)的基礎上產生交互項DIF×PCM,具體模型變換過程如表5所示。列(1)表示主效應回歸結果,DIF系數(shù)為0.2144,加入交互項DIF×PCM后,列(3)DIF系數(shù)為0.2292,交互項系數(shù)為-0.0963(t=-2.1061),p<0.05,與DIF系數(shù)符號相反,說明PCM產生負向調節(jié)作用。假設H2得以證實,即當企業(yè)市場競爭地位相對較低時,數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的促進效果更好。數(shù)字金融的微觀作用隨企業(yè)產品市場競爭地位高低體現(xiàn)不同的作用效果,市場競爭地位較低的企業(yè)往往不具備“硬資產”信息優(yōu)勢,逐漸成為傳統(tǒng)債務融資市場中的“長尾群體”。數(shù)字金融通過大數(shù)據(jù)信息技術,深度挖掘企業(yè)相關信息,降低企業(yè)與市場信息不對稱,打破信貸門檻限制,使得金融資源能夠觸達長尾弱勢群體,為急需資金成長、競爭地位較低的企業(yè)帶來更加強烈的利好效應。因此,我國數(shù)字金融發(fā)展在微觀領域體現(xiàn)其包容性特色,觸及傳統(tǒng)金融市場中的“長尾群體”,為產品市場競爭地位較低的企業(yè)群體創(chuàng)造發(fā)展機遇和條件,進而促進企業(yè)全要素生產率水平提升。

表5 產品市場競爭地位的調節(jié)作用過程

(四)內生性與穩(wěn)健性檢驗

1.內生性問題:工具變量法

本文盡可能考慮了影響數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)全要素生產率的相關因素。但是,以上基準實證過程可能還會存在遺漏變量等內生性偏差。此外,高生產水平的企業(yè)可能有更高的數(shù)字金融發(fā)展需求,可能存在反向因果關系。為了解決遺漏變量、反向因果等內生性偏差,采用工具變量法來弱化內生性問題,選用各省網絡普及率作為工具變量。原因如下:第一,相關性。網絡普及作為數(shù)字金融建設的基礎設施條件,與數(shù)字金融發(fā)展水平密切相關。第二,外生性。當控制相關變量后,各地網絡普及程度難以直接影響企業(yè)全要素生產水平。據(jù)表6報告結果,弱工具變量檢測均大于10,不存在弱工具變量和過度識別問題,工具變量選擇有效。在考慮可能存在內生性問題后,在1%顯著性水平下,數(shù)字金融的三個維度指標DIF、DCB、DUD依然顯著為正,交互項也顯著為負,與前文回歸結果一致,即本文結論穩(wěn)健。

表6 工具變量法2SLS回歸

2.穩(wěn)健性檢驗

(1)替換解釋變量:更換數(shù)字金融口徑。更換解釋變量數(shù)字金融的測量口徑。參考唐松等(2019)[6]的研究采用城市一級的數(shù)字金融指數(shù)穩(wěn)健性檢驗。根據(jù)表7結果可知,數(shù)字金融維度的三個系數(shù)均顯著為正,交互項系數(shù)顯著為負,前文結論依然成立。

表7 替換數(shù)字金融口徑穩(wěn)健性檢驗

(2)被解釋變量滯后一期處理?？紤]到數(shù)字金融發(fā)展水平對微觀企業(yè)的影響可能存在滯后性,故將被解釋變量作滯后一期處理(lltfp),進行穩(wěn)健性檢驗。根據(jù)表8可知,基準回歸與調節(jié)效應結果依然顯著,與前文一致。即本文研究結論穩(wěn)健。

表8 滯后一期ltfp檢驗

五、進一步討論

(一)數(shù)字金融的作用機制分析

前文已證實數(shù)字金融確實能夠促進企業(yè)全要素生產率,本部分將繼續(xù)探討數(shù)字金融的具體作用路徑。首先,針對企業(yè)面臨的“融資貴”問題,數(shù)字金融能否降低企業(yè)信貸成本。其次,針對企業(yè)長期存在的“融資難”問題,數(shù)字金融能否緩解企業(yè)融資約束,實現(xiàn)資本要素驅動全要素生產率提升。最后,在發(fā)揮金融本質的同時,數(shù)字金融的科技屬性能否帶動微觀企業(yè)提高創(chuàng)新能力,最終實現(xiàn)全要素投入高效產出。因此,參照溫忠麟等(2014)[38]的中介效應檢驗流程,在前文模型(1)基礎上增加模型(4)與模型(5),M中介變量,依次檢驗信貸成本(FC)、融資約束(SA)與企業(yè)創(chuàng)新(RD)三條路徑是否成立。

M=θ1DIF+φ∑Controlsit+∑Yeart+∑Indi+εit

(4)

Lntfp=μ1DIF+μ2M+φ∑Controlsit+∑Yeart+∑Indi+εit

(5)

具體檢測過程如下:第一步,對模型(1)回歸,檢驗數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率發(fā)生的總效應α1是否顯著。第二步,對模型(4)回歸,檢驗數(shù)字金融對中介變量是否有顯著影響θ1。第三步,對模型(5)回歸,檢驗數(shù)字金融與中介變量對全要素生產率各自的影響系數(shù)μ1、μ2。若α1θ1μ1μ2α1不顯著,說明自變量DIF與因變量lntfp不相關,終止檢驗。當α1顯著時,繼續(xù)判斷:若θ1與μ2均顯著,則為部分中介效應;若θ1與μ2至少有一個不顯著,則需要進行sobel檢驗,若檢驗結果顯著則為部分中介效應,否則中介效應不存在。若θ1顯著但μ1不顯著,則為完全中介效應。具體檢驗過程與結果,如表9所示。

表9 中介機制檢驗

1.基于信貸成本的路徑分析

根據(jù)前文中介效應檢驗步驟。第一步,由表5列(1),數(shù)字金融系數(shù)α1=0.2144,在1%水平下顯著,說明主效應α1顯著存在。第二步,由表9列(1)知,DIF系數(shù)θ1為-0.0030(t=-2.6896),在1%水平下DIF與FC顯著負相關,說明數(shù)字金融發(fā)展水平能夠顯著降低企業(yè)信貸成本。第三步,由表9列(2),信貸成本FC系數(shù)μ2為-2.5396(t=-12.6688),數(shù)字金融系數(shù) μ1為0.1912(t=7.2140),均有P<0.01。因此,在0.01顯著性水平下,α1、θ1、μ2均顯著,信貸成本發(fā)揮了部分中介效應。即“數(shù)字金融—降低企業(yè)信貸成本—提高企業(yè)全要素生產率”作用路徑成立。數(shù)字金融創(chuàng)新不僅以低風險和低成本的信息優(yōu)勢,為企業(yè)提供更加普惠、多元化外部融資通道,還進一步驅動傳統(tǒng)金融升級重塑,改變傳統(tǒng)金融服務擯棄對“硬資產”要求的定價思維,打破傳統(tǒng)商業(yè)銀行對信貸資源的壟斷局面,數(shù)字化轉型中金融行業(yè)競爭形成“鯰魚效應”,這為微觀企業(yè)融資提供潛在機會,大大降低企業(yè)信貸成本。

2.基于融資約束的路徑分析

具體檢驗過程與前文分析類似,不再贅述。其結果分析如下:據(jù)表9列(3)可知,數(shù)字金融DIF與中介變量SA的回歸系數(shù)θ1為0.0187(t=3.0000),且在1%水平下顯著,說明DIF越大,SA指數(shù)越高。由于SA是個反向指標,SA指數(shù)越高,企業(yè)融資約束程度越小,即數(shù)字金融能夠發(fā)揮金融本質作用,降低企業(yè)融資約束程度,這與廖婧琳等[13]的研究結論一致。從表9列(4)看出,SA系數(shù)μ2為-0.1674(-5.0613),在1%水平下顯著,且數(shù)字金融DIF系數(shù)μ1為0.2176(t=8.4580),P<0.01不難發(fā)現(xiàn),α1、θ1、μ2均顯著,融資約束發(fā)揮了部分中介作用。即“數(shù)字金融—緩解融資約束—提高企業(yè)全要素生產率”路徑成立。因此,融資約束制約企業(yè)全要素生產率提升,數(shù)字金融憑借大數(shù)據(jù)技術挖掘整合企業(yè)經濟活動數(shù)據(jù),建立可靠的第三方征信體系,降低企業(yè)與信貸市場信息不對稱,減輕金融錯配程度,推進資本要素合理配置,為緩解企業(yè)融資約束提供可能。

3.基于企業(yè)創(chuàng)新的路徑分析

據(jù)表9列(5),DIF與RD的回歸系數(shù)1.7719(t=6.8616),p<0.01,說明在1%水平下,數(shù)字金融與創(chuàng)新能力正相關,即數(shù)字金融賦能數(shù)字科技促提高企業(yè)創(chuàng)新能力,驅動企業(yè)技術創(chuàng)新這與萬佳彧等(2020)[16]的研究結論一致。再由列(6),在0.01水平下,中介變量RD系數(shù)μ2顯著,DIF系數(shù)μ1=0.2000(8.2531),p<0.01。由此可見,α1、θ1、μ2也均顯著,企業(yè)創(chuàng)新能力RD發(fā)揮部分中介效應。即“數(shù)字金融—驅動企業(yè)創(chuàng)新—提高企業(yè)全要素生產率”路徑成立。因此,技術創(chuàng)新是企業(yè)全要素生產率的核心驅動要素,但卻是一項高投入、高風險、長周期的企業(yè)活動,需要持續(xù)不斷的資金注入,數(shù)字金融改善企業(yè)外部融資環(huán)境,利用數(shù)字科技釋放新動能,激發(fā)微觀企業(yè)創(chuàng)新活力,全面提升全要素生產水平。

(二)行業(yè)異質性分析

考慮到數(shù)字金融對微觀企業(yè)的微觀作用可能會受行業(yè)性質的影響,進而呈現(xiàn)不同的作用效果。相對而言,高科技行業(yè)一直受到相關政策的大力扶持,更是市場投資者較為青睞的企業(yè)群體,在外部融資過程中本身就處于相對有利地位。但是,非高科技行業(yè)在傳統(tǒng)金融市場的融資過程,受到自身規(guī)模、經營模式以及創(chuàng)新資源等多種因素制約,其投資前景并未被市場投資者看好,面臨更為嚴峻的融資約束。因此,數(shù)字金融這一普惠的融資新模式對非高科技行業(yè)的企業(yè)可能會帶來更為顯著的促進效果。為了驗證以上分析,本文將全樣本劃分為高科技行業(yè)和非高科技行業(yè),分組討論本文的研究結論。

由表10列(1)和列(3)可知,在不同分組下DIF的系數(shù)均顯著為正,表明無論是高科技企業(yè)還是非高科技企業(yè),數(shù)字金融均能促進企業(yè)全要素生產率提升。但是,可以看出,非高科技行業(yè)組的DIF系數(shù)更大,并且顯著性水平更高,這表明數(shù)字金融(DIF)對非高科技行業(yè)的企業(yè)全要素生產率的促進效果更好。

表10 行業(yè)異質性分析

由表10列(2)可知,交互項DIF×PCM的系數(shù)為-0.3103,p<0.01,說明在1%顯著性水平下,產品市場競爭地位發(fā)揮負向調節(jié)作用。由列(4)知,交互項DIF×PCM的系數(shù)為-0.0693,p<0.1,說明在10%的顯著性水平下,產品市場競爭地位產生負向調節(jié)效應。這表明,相比之下,產品市場競爭地位高低對高科技企業(yè)的影響更為顯著,在高科技行業(yè)中,產品市場競爭地位越低的企業(yè),數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的促進作用更好。

六、結論與啟示

(一)研究結論

本文將宏觀經濟TFP測度方法應用于微觀領域測量企業(yè)生產全要素生產率,并通過對2012—2018年數(shù)字金融指數(shù)與A股上市公司數(shù)據(jù)相匹配獲取研究樣本。研究發(fā)現(xiàn):(1)數(shù)字金融能夠顯著促進微觀企業(yè)提高全要素生產率,并且通過對數(shù)字金融發(fā)展細分維度探討發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融覆蓋深度與應用廣度均能促進微觀企業(yè)全要素生產率提升。(2)當產品市場競爭地位較低時,數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的促進效果更好。(3)進一步研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產率的微觀作用機制具體可通過降低信貸成本、緩解融資約束和驅動技術創(chuàng)新三條路徑傳導。(4)通過行業(yè)異質性的分組討論發(fā)現(xiàn),相比于高科技行業(yè),數(shù)字金融對非高科技企業(yè)全要素生產率促進效果更好。但是,在高科技行業(yè)中,產品市場地位高低對數(shù)字金融作用效果的影響更為顯著,即數(shù)字金融對產品市場競爭地位較低的高科技企業(yè)促進效果更為顯著。

綜上,我國數(shù)字金融發(fā)展水平對企業(yè)全要素生產率的微觀積極效應顯著存在,并且表現(xiàn)為數(shù)字金融覆蓋深度與應用廣度層面的全面促進。對產品市場競爭地位較高的企業(yè)來說,在傳統(tǒng)金融市場本身就具備天然的融資優(yōu)勢,數(shù)字金融的發(fā)展對其無疑是“錦上添花”。然而,數(shù)字金融發(fā)展更加體現(xiàn)出包容性特質,觸及傳統(tǒng)金融市場中的“長尾群體”,為產品市場競爭地位較低的企業(yè)帶來更為強烈的利好效應沖擊,扭轉長期以來在長尾效應下的融資困境,數(shù)字金融的良性發(fā)展對于競爭地位較低的企業(yè)來說,必然是“雪中送炭”,助力企業(yè)全要素生產率提升。此外,相比于高科技行業(yè),非高科技企業(yè)不僅缺少相關政策扶持和金融資源支持,在傳統(tǒng)金融市場融資過程中處于相對弱勢的地位,數(shù)字金融發(fā)揮其包容性尤其為非高科技企業(yè)帶來更為顯著的利好效應。

事實上,數(shù)字金融以金融為本質,科技為手段,逐步構建外部融資新業(yè)態(tài)。首先,大數(shù)據(jù)耦合集成技術使得企業(yè)“軟信息”透明化,降低企業(yè)與市場信息不對稱,以低成本提供多元化融資通道。通過“數(shù)字金融—降低信貸成本、緩解融資約束—提高企業(yè)全要素生產率”鏈條發(fā)揮微觀效應。此外,數(shù)字金融還附帶科技屬性,技術溢出效應驅動企業(yè)創(chuàng)新與產業(yè)升級,利用數(shù)字技術幫助企業(yè)判斷技術導向與市場潛力等,提高經營決策有效性,即“數(shù)字金融—驅動企業(yè)創(chuàng)新—提高企業(yè)全要素生產率”。因此,我國數(shù)字金融發(fā)展為解決我國民營企業(yè)融資難、融資貴等“實踐”問題提供實踐可行性,數(shù)字金融還賦能科技屬性,驅動微觀企業(yè)結構創(chuàng)新,這為解決實體企業(yè)創(chuàng)新短板問題提供實踐思路。數(shù)字金融的微觀作用發(fā)揮資本要素與技術創(chuàng)新的雙向驅動,為進一步提升企業(yè)全要素生產率水平奠定基礎。

(二)研究啟示

根據(jù)以上研究結論,數(shù)字金融對企業(yè)融資難、創(chuàng)新能力以及全要素生產率的連鎖反應顯著,這為如何發(fā)展數(shù)字金融模式,解決微觀企業(yè)融資難、創(chuàng)新投入不足以及要素資源配置等問題提供理論參考與實踐指導。本文研究具有以下啟示:

第一,引導數(shù)字金融全方位服務實體經濟,延伸金融服務觸達廣度與穿透力度,助力微觀企業(yè)全要素生產率提升。產品市場競爭地位較低的中小企業(yè)群體是宏觀經濟發(fā)展的主力軍,為促進經濟增長、解決勞動就業(yè)、激發(fā)市場活力起到關鍵性作用,但其發(fā)展面臨嚴峻的融資約束和信貸門檻限制。因此,數(shù)字金融應深入推進覆蓋廣度與應用深度,使其微觀效應更具持續(xù)性、延伸性與聯(lián)動性,利用大數(shù)據(jù)金融生態(tài)降低信貸市場與實體企業(yè)間信息不對稱,打破傳統(tǒng)金融對“硬資產”要求的門檻限制,為產品市場競爭地位較低的中小企業(yè)群體提供更多融資機會,實現(xiàn)資本要素對生產資源配置的驅動效用,提高全要素生產水平,實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展。

第二,數(shù)字金融發(fā)展應始終以金融為本質,逐步推進傳統(tǒng)金融數(shù)字化轉型,強化數(shù)字科技對實體企業(yè)的多元化服務功能,為市場競爭地位較低的中小企業(yè)和非高科技企業(yè)提供更多的融資通道,紓解傳統(tǒng)金融模式下的融資困境。以銀行為主導的金融服務機構,應積極順應數(shù)字化發(fā)展趨勢,依托數(shù)字科技構建多層次、廣覆蓋、差異化的金融服務新模式,引導要素資源跨空間配置,最大化發(fā)揮數(shù)字金融的包容性功效。將金融資源向傳統(tǒng)金融市場中的“長尾群體”傾斜,對具備創(chuàng)新潛力、資金需求旺盛的企業(yè)給予足夠金融支持,實現(xiàn)信貸資源與投資項目精準對接。充分利用智能投顧、供應鏈、區(qū)塊鏈等賦能金融創(chuàng)新,全方位拓寬融資渠道,定制更具附加價值的綜合性服務,促進企業(yè)技術創(chuàng)新與管理模式升級,激發(fā)實體企業(yè)創(chuàng)造活力與生產效率。

第三,政府部門要加快培育數(shù)據(jù)要素市場,實現(xiàn)資本要素與技術要素融合發(fā)展,驅動數(shù)字金融釋放經濟增長新動能。盡可能要給予數(shù)字金融這一新業(yè)態(tài)更多的政策扶持,提供極具市場活力與價值導向的成長空間,完善數(shù)據(jù)資源信息共享機制,為數(shù)字金融服務實體經濟營造良好的市場環(huán)境,引導我國經濟發(fā)展“脫虛向實”,實現(xiàn)經濟發(fā)展質量變革和效率變革。通過行業(yè)重點扶持和經濟政策導向積極推動大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等高端核心技術應用式發(fā)展,深化數(shù)字金融市場體制改革,為數(shù)字科技與金融產業(yè)反哺實體企業(yè)技術創(chuàng)新和高質量發(fā)展打下堅實基礎。

(三)不足與展望

本文僅從理論推演與實證檢驗角度探討了數(shù)字金融、產品市場競爭地位對微觀企業(yè)全要素生產率的交互影響,后續(xù)研究可通過數(shù)理模型進一步推演分析,并結合案例分析研究產品市場競爭地位高低對本文基本關系的影響。此外,本文僅探討了數(shù)字金融影響企業(yè)TFP的三條作用路徑,但數(shù)字金融的微觀作用機制可能還存在其他內在驅動機制,有待進一步探討檢驗。最后,關于數(shù)字金融的微觀作用,不僅可以從企業(yè)TFP角度分析,數(shù)字金融可能還會影響企業(yè)的創(chuàng)新績效、公司治理、信息披露、財務風險等,后續(xù)研究還可結合外部宏觀環(huán)境與企業(yè)戰(zhàn)略選擇,展開更為深入的探討。