張永芳（博士），吳 科，程庭威，孫光林4，（副教授）

一、引言

高質(zhì)量發(fā)展是社會主義現(xiàn)代化建設(shè)新征程的本質(zhì)要求，全要素生產(chǎn)率提升是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。提高全要素生產(chǎn)率推動高質(zhì)量發(fā)展，關(guān)鍵是要提高資源利用效率、推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率。但是，企業(yè)創(chuàng)新及數(shù)字化轉(zhuǎn)型都是周期長、多層次的系統(tǒng)性工程，需要穩(wěn)定、持續(xù)的金融資源作為支撐。由于政府干預、信息不對稱等因素，傳統(tǒng)金融資源配置更加偏好“二八定律”，導致產(chǎn)生了融資供給不足、金融資源錯配、信貸歧視等問題，嚴重制約了金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率（王道平和劉琳琳，2021；孫光林和蔣偉，2021），同時嚴重抑制了微觀主體在創(chuàng)新發(fā)展上的潛在動力。這些問題成為當前金融改革與發(fā)展需要關(guān)注的痛點。

關(guān)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素的研究主要集中在宏觀和微觀兩個層面。宏觀層面主要從產(chǎn)業(yè)政策（錢雪松等，2018）、經(jīng)濟開放程度（程惠芳和陸嘉俊，2014）、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（劉生龍和胡鞍鋼，2010）、大數(shù)據(jù)發(fā)展（史丹和孫光林，2022）等方面展開研究。近些年，隨著對環(huán)境問題關(guān)注程度的提高，環(huán)境規(guī)制對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也引起了學界的關(guān)注（盛丹和張國峰，2019；劉祎等，2020）。微觀層面主要關(guān)注企業(yè)技術(shù)水平（李華等，2020）、企業(yè)內(nèi)部管理效率（盛明泉和蔣世戰(zhàn)，2019）等。此外，Hsieh和Klenow（2009）發(fā)現(xiàn)，中美企業(yè)全要素生產(chǎn)率差異主要是由資源配置效率不同造成的。我國企業(yè)在發(fā)展過程中一直面臨著比較嚴重的融資約束，持續(xù)的資金不足會限制企業(yè)生產(chǎn)能力和創(chuàng)新能力，直接影響企業(yè)生產(chǎn)效率的優(yōu)化，這不利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（Kong等，2022）。

近年來，數(shù)字金融與數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展促進了金融領(lǐng)域的創(chuàng)新和變革，為金融行業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機遇，為解決傳統(tǒng)金融發(fā)展困境提供了可能，進而為實體經(jīng)濟的發(fā)展提供了強有力的支持（孫光林和蔣偉，2021）。已有較多研究探討了數(shù)字金融與數(shù)字經(jīng)濟對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。比如：史丹和孫光林（2023）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用；董巖輝（2023）認為，數(shù)字金融能夠糾正資源錯配和緩解融資約束，從而提升中小民營企業(yè)全要素生產(chǎn)率；陳賀和龍海明（2023）認為，數(shù)字金融能夠減少金融機構(gòu)與企業(yè)間的信息差，通過創(chuàng)新效應提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

然而，鮮有文獻從異質(zhì)性視角出發(fā)系統(tǒng)性地探討數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機理。與已有文獻相比，本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下兩個方面：首先，對數(shù)字金融影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性機理進行深入研究，能夠彌補當前研究的不足，為更好發(fā)揮數(shù)字金融服務(wù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)。其次，本文根據(jù)研究結(jié)論相應地提出了政策建議，對于建設(shè)金融強國和提升數(shù)字金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率，具有一定的政策價值。

二、理論分析與研究假說

首先，數(shù)字金融依托“金融+科技”模式，能夠優(yōu)化金融服務(wù)模式，通過擴大金融服務(wù)覆蓋廣度、深化金融服務(wù)的觸達能力，使得更多的企業(yè)獲得融資支持，為企業(yè)的創(chuàng)新升級和效率提升提供堅實的金融支撐。其次，數(shù)字金融借助數(shù)字技術(shù)能夠增強信息搜集和處理能力，降低傳統(tǒng)金融由于信息不對稱產(chǎn)生的道德風險，提升金融系統(tǒng)的風險控制能力，并在風險和收益平衡的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)金融資源配置效率的提升，而資源配置效率的提升能夠更好地滿足不同企業(yè)的融資需求（孫光林等，2023），進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。根據(jù)上述理論分析，提出假說1：

假說1：數(shù)字金融可以提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

數(shù)字金融能夠融合大數(shù)據(jù)和人工智能等底層技術(shù)，引導金融、技術(shù)、勞動等生產(chǎn)要素的跨時空配置，提升實體經(jīng)濟系統(tǒng)的資源流通效率，這將極大地提升地區(qū)、行業(yè)間資源的配置效率，從而有助于企業(yè)開展創(chuàng)新活動（唐松等，2020）。數(shù)字金融利用數(shù)據(jù)、場景和服務(wù)等優(yōu)勢，拓寬企業(yè)的融資渠道，減少信息不對稱問題，降低資本成本，優(yōu)化資源配置，緩解金融錯配（趙曉鴿等，2021）。數(shù)字金融發(fā)展能夠為企業(yè)提供更好的金融服務(wù)，在數(shù)字技術(shù)的支撐下，通過收集和分析市場、技術(shù)、競爭等方面的信息，企業(yè)可以更好地了解市場需求和趨勢，把握市場機遇，制定更加科學和有針對性的創(chuàng)新戰(zhàn)略與決策，進而促進企業(yè)創(chuàng)新。

企業(yè)創(chuàng)新可以從技術(shù)進步、管理賦能及改善資源配置等多個方面提升全要素生產(chǎn)率。第一，企業(yè)創(chuàng)新帶來的技術(shù)進步對生產(chǎn)效率具有直接促進效應（史丹和孫光林，2022）。技術(shù)創(chuàng)新及生產(chǎn)模式的智能化、數(shù)字化變革可以有效優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提高生產(chǎn)效率，減少對勞動、資本的依賴，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率（孫光林和蔣偉，2021）。第二，創(chuàng)新有助于企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。一方面，企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新可以有效獲取市場的先發(fā)優(yōu)勢，提升新市場份額的占有率，實現(xiàn)研發(fā)投入的超額利潤回報，為企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新提供資本支持，實現(xiàn)正向循環(huán)；另一方面，企業(yè)創(chuàng)新能夠有效降低企業(yè)成本。企業(yè)技術(shù)升級能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程，智能化、數(shù)字化管理有助于協(xié)調(diào)要素合理配置，從而降低企業(yè)生產(chǎn)成本。第三，企業(yè)流程創(chuàng)新可以幫助企業(yè)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和流程，提高組織效能和管理能力。通過重新設(shè)計和優(yōu)化工作流程，企業(yè)可以更好地分配資源、協(xié)調(diào)工作、提高工作效率。這有助于減輕企業(yè)組織臃腫、人員冗雜等問題，提高人力資源利用率，從而降低企業(yè)的人力成本和管理成本（武力超等，2021）。根據(jù)上述理論分析，提出假說2：

假說2：數(shù)字金融可以通過促進企業(yè)創(chuàng)新提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

數(shù)字經(jīng)濟推動了數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用，其在促進創(chuàng)新水平提升、拓寬金融普惠性方面發(fā)揮著重要作用（黃益平和陶坤玉，2019）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級是多學科、多維度交叉的長期系統(tǒng)工程，涉及技術(shù)升級、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型等多個方面，企業(yè)現(xiàn)有人員素質(zhì)和技術(shù)水平無法支撐企業(yè)數(shù)字化，這就需要企業(yè)加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入，加快數(shù)字技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新，引進高素質(zhì)人才。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有周期長、風險高的特點，傳統(tǒng)金融對于風險項目的標準較高、審核嚴格，企業(yè)難以獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型必要的金融支持，數(shù)字金融擴大了傳統(tǒng)金融的覆蓋面，從而能夠為企業(yè)引進數(shù)字化人才、數(shù)字化設(shè)備提供更好的資金支持，增強企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的動力（史丹和孫光林，2023）。一方面，數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，使得金融機構(gòu)可以獲取企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)、財務(wù)信息等，從而更準確地評估企業(yè)的信用風險，緩解金融機構(gòu)和企業(yè)之間的信息不對稱，降低借貸雙方的信息搜尋成本（江紅莉和蔣鵬程，2021）。這有助于金融資源合理配置，從而為企業(yè)提供更好的金融支持。另一方面，數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)金融的地域限制和時間限制，增加了信貸市場融資供給，使更多的企業(yè)可以獲得融資支持。通過互聯(lián)網(wǎng)和移動設(shè)備等渠道，企業(yè)可以與全國乃至全球的投資者和金融機構(gòu)進行連接，拓寬融資渠道，緩解企業(yè)面臨的資金約束。此外，數(shù)字金融提升了企業(yè)數(shù)字化管理水平，如通過智能支付、云計算等技術(shù)提升企業(yè)財務(wù)管理效率，從而實現(xiàn)金融資源的有效配置，保證資金流循環(huán)暢通（周衛(wèi)華和鄭欣圓，2023），進一步為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供保障。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從以下方面幫助企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升要素配置效率。企業(yè)升級智能化、數(shù)字化管理體系，有助于提升生產(chǎn)要素在企業(yè)內(nèi)部的配置效率，實現(xiàn)生產(chǎn)和服務(wù)的自動化，從而提高要素利用率；同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以優(yōu)化企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和流程，提高工作效率，減少人力資源的浪費。第二，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠精準地分析出消費者的消費偏好，提升生產(chǎn)效率，同時利用數(shù)字技術(shù)搭建售后服務(wù)平臺，及時接收消費者反饋，可提升消費者滿意度，降低服務(wù)成本，提升服務(wù)效率。第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)的經(jīng)營模式。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過信息共享和協(xié)同工作、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、靈活的組織結(jié)構(gòu)以及創(chuàng)新和變革驅(qū)動等方面，推動企業(yè)管理系統(tǒng)的優(yōu)化，進而驅(qū)動企業(yè)組織的變革，提升運營效率（戚聿東和肖旭，2020）。這有助于提高企業(yè)的管理效率和決策能力，增強企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。根據(jù)上述理論分析，提出假說3：

假說3：數(shù)字金融可以通過促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

1.基準回歸模型。為了檢驗數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應，本文構(gòu)建的基準回歸模型如下：

其中：變量的下標i、j、t 分別代表企業(yè)、城市和年度；TFP表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率，使用LP法和OP法測量的企業(yè)全要素生產(chǎn)率分別用TFP_LP、TFP_OP表示；DF表示數(shù)字金融；control 為控制變量集；Yeardum 和Inddum分別為年度固定效應和行業(yè)固定效應；ε為隨機擾動項。

2.機制效應模型。為了檢驗數(shù)字金融通過企業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的機制效應，本文構(gòu)建以下模型：

其中，Media 表示中介變量，分別為企業(yè)創(chuàng)新（RD）和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital）。模型（2）用于檢驗核心解釋變量數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響；模型（3）用于檢驗傳導機制是否成立，如果β2＞0 和β4＞0，且通過顯著性水平檢驗，則說明企業(yè)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應存在。其他變量和符號與模型（1）一致。

（二）變量說明

1.被解釋變量：全要素生產(chǎn)率（TFP）。本文參考史丹和孫光林（2022）的做法，使用OP 法和LP 法測度企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.核心解釋變量：數(shù)字金融（DF）。北京大學數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服收集了海量數(shù)字金融數(shù)據(jù)，并從2011 起每年公布“數(shù)字金融指數(shù)”，數(shù)據(jù)涵蓋了我國省域、市域以及縣域?qū)用?。本文選取2011 ～2021 年城市層面數(shù)字金融指數(shù)的自然對數(shù)值來衡量數(shù)字金融，其包括數(shù)字金融覆蓋廣度bre和使用深度dep。

3.中介變量。

（1）企業(yè)創(chuàng)新（RD）。本文選取企業(yè)每年申請并被授予的專利數(shù)的自然對數(shù)值來測度企業(yè)創(chuàng)新。

（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital）。本文使用關(guān)鍵詞頻率統(tǒng)計的方法構(gòu)建企業(yè)層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指數(shù)。具體而言，將特征詞庫細分為包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)在內(nèi)的“底層技術(shù)架構(gòu)”以及“數(shù)字技術(shù)應用”兩個方面（吳非等，2021；史丹和孫光林，2022），統(tǒng)計企業(yè)年報中上述關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，并以關(guān)鍵詞總頻次衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，為了避免統(tǒng)計過程中出現(xiàn)的各種偏誤，進一步對關(guān)鍵詞總頻次采取對數(shù)化處理。

4.控制變量。本文選取的控制變量如下：企業(yè)財務(wù)杠桿（lev），利用企業(yè)資產(chǎn)負債率度量；企業(yè)現(xiàn)金持有水平（cash），企業(yè)貨幣資金與總資產(chǎn)之比；盈利能力（roa），利用總資產(chǎn)收益率度量；股權(quán)集中度（first），第一大股東持股比例；資本存量（ppe），年末固定資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)之比；區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平（lgdp），企業(yè)所在省份人均GDP的自然對數(shù)值；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（gdpsec），企業(yè)所在省份第二產(chǎn)業(yè)總規(guī)模占比。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文選擇2011 ～2021 年我國A 股上市公司作為樣本，企業(yè)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫，區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。為保證樣本數(shù)據(jù)的完整性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量，樣本數(shù)據(jù)不包括標記為ST的企業(yè)及存在財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。為了降低回歸結(jié)果產(chǎn)生偏差的概率，本文對樣本數(shù)據(jù)進行Winsorize處理和對數(shù)化處理，消除了樣本異常值。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表1可知，企業(yè)全要素生產(chǎn)率TFP_LP 和TFP_OP 的最大值分別為14.646 和11.976，最小值分別為5.626 和1.519，表明不同企業(yè)的全要素生產(chǎn)率存在顯著差異。

表1 變量描述性統(tǒng)計

（二）基準回歸結(jié)果分析

基于模型（1），檢驗數(shù)字金融能否提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，回歸結(jié)果如表2 所示。實證分析過程中，采用OP法和LP法兩種方法測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，以增強回歸結(jié)果穩(wěn)健性，采用年度固定效應和行業(yè)固定效應雙固定模型進行回歸分析。列（1）、列（2）中數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)為0.110、0.125，且均在1%的水平上顯著，說明數(shù)字金融發(fā)展能夠提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，假說1得到驗證。

表2 基準回歸結(jié)果

進一步地，為了更加深入地考察數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文將數(shù)字金融分為覆蓋廣度和使用深度兩個方面，并實證分析數(shù)字金融的作用差異性。覆蓋廣度是數(shù)字金融在經(jīng)濟體中被廣泛使用的程度。數(shù)字金融覆蓋廣度高意味著更多的企業(yè)能夠獲得數(shù)字金融服務(wù)，數(shù)字金融通過提供多樣化的融資渠道和資金支持，幫助企業(yè)提高創(chuàng)新能力和競爭力。使用深度是數(shù)字金融在經(jīng)濟體中應用的程度和深度。數(shù)字金融使用深度高意味著數(shù)字金融在金融服務(wù)中的應用更加全面和深入，能夠提供更多、更高質(zhì)量的金融產(chǎn)品和服務(wù)，滿足經(jīng)濟體各個層面的需求。

表2中列（3）和列（4）反映了數(shù)字金融覆蓋廣度對全要素生產(chǎn)率的影響：采用LP法測量全要素生產(chǎn)率時，回歸結(jié)果是不顯著的；采用OP法測量全要素生產(chǎn)率時，數(shù)字金融覆蓋廣度的系數(shù)為0.058，且在5%的水平上顯著。列（5）和列（6）反映了數(shù)字金融使用深度對全要素生產(chǎn)率的影響，估計系數(shù)分別為0.305 和0.257，且均在1%的水平上顯著。由回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字金融對全要素生產(chǎn)率的影響顯著不同，數(shù)字金融的建設(shè)不能局限于增加服務(wù)人數(shù)和擴大覆蓋面積，即擴大數(shù)字金融的服務(wù)范圍，更要注重金融服務(wù)深度的挖掘，充分發(fā)揮數(shù)字金融深度服務(wù)能力（陳中飛和江康奇，2021）。

（三）異質(zhì)性基準回歸結(jié)果分析

1.基于金融發(fā)展水平的異質(zhì)性檢驗。表3中列（1）～（4）展示了在金融發(fā)展水平不同地區(qū)數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響差異。金融發(fā)展水平高組的回歸結(jié)果如表3中列（1）和列（2）所示，數(shù)字金融回歸系數(shù)為0.379、0.324，且在1%的水平上顯著；金融發(fā)展水平低組的回歸結(jié)果如表3中列（3）和列（4）所示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)為0.337、0.247，且在1%的水平上顯著。由兩組回歸系數(shù)對比可知，金融發(fā)展水平低弱化了數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用，究其原因：數(shù)字金融的發(fā)展必須依靠傳統(tǒng)金融部門的支持，地區(qū)金融發(fā)展水平的高低勢必會影響數(shù)字金融增益效應的釋放。考慮到在金融發(fā)展水平較低的區(qū)域，傳統(tǒng)金融服務(wù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及制度環(huán)境等多方面都落后于金融發(fā)展水平高的地區(qū)，這增加了金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不確定性，進而抑制了數(shù)字金融效力的發(fā)揮。同時，金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展活力、發(fā)展?jié)摿?、?chuàng)新動力強于金融落后地區(qū)，且金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)積累了豐厚的人才資源和創(chuàng)新資本，創(chuàng)新意識比較強。因此，較高的金融發(fā)展水平更有利于數(shù)字金融的潛力釋放。

表3 異質(zhì)性基準回歸結(jié)果

2.基于市場化程度的異質(zhì)性檢驗。由表3 列（5）～（8）的結(jié)果可知，無論是在市場化程度高的地區(qū)還是在市場化程度低的地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)全要素生產(chǎn)率均具有顯著的促進作用。具體而言：在市場化程度高組，數(shù)字金融的回歸系數(shù)是0.295 和0.174，均在1%的水平上顯著；而在市場化程度低組，數(shù)字金融的回歸系數(shù)是0.375 和0.336，均在1%的水平上顯著。這說明當市場化程度較低時，數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用更加明顯。這是因為在市場化程度較低時，企業(yè)發(fā)展過程中面臨資源不足、約束較多的情況，也就擁有更大的潛力沒有釋放。數(shù)字金融可以提供更多的融資渠道、降低交易成本、提供精確的數(shù)據(jù)分析和決策支持，以及促進創(chuàng)新和競爭等，這些優(yōu)勢可以幫助企業(yè)突破市場化程度低的限制，提高全要素生產(chǎn)率。

（四）穩(wěn)健性檢驗

首先，采用省級層面數(shù)字金融指數(shù)替換核心解釋變量。回歸結(jié)果顯示，省域?qū)用鏀?shù)字金融的系數(shù)為0.180、0.098，且在1%的水平上顯著，驗證了本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。其次，本文采用擬合生產(chǎn)函數(shù)法（ols）、固定效應估計技術(shù)（fe）兩種方法來測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)為0.128、0.130，且在1%的水平上顯著。最后，為了緩解數(shù)字金融滯后效應對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文將數(shù)字金融滯后一期進行回歸?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)分別為0.145和0.088，均在1%的水平上顯著，再次驗證了數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用這一結(jié)論的穩(wěn)健性。限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均未列示。

（五）中介效應檢驗

1.基于企業(yè)創(chuàng)新的作用機制回歸結(jié)果。表4 為企業(yè)創(chuàng)新機制效應實證結(jié)果。列（1）中數(shù)字金融的回歸系數(shù)β2為0.148，滿足β2＞0的假設(shè)，并且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字金融有利于提升企業(yè)創(chuàng)新水平。列（2）和列（3）的結(jié)果表明，企業(yè)創(chuàng)新水平的提升能夠顯著促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其中：列（2）顯示，當使用LP法測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率時，根據(jù)模型設(shè)定，企業(yè)創(chuàng)新的回歸系數(shù)β4為0.007，滿足β2＞0 和β4＞0 的假設(shè)，且兩者均通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗；列（3）中采用OP 法測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，企業(yè)創(chuàng)新的回歸系數(shù)β4為0.012，滿足β2＞0 和β4＞0的假設(shè)，且兩者均通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。實證結(jié)果表明，數(shù)字金融通過促進企業(yè)創(chuàng)新提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。這一結(jié)果可以進一步理解為：數(shù)字金融提高了傳統(tǒng)金融服務(wù)水平，為企業(yè)的創(chuàng)新升級和效率提升提供了堅實的金融支撐，有助于企業(yè)創(chuàng)新活動的開展，企業(yè)創(chuàng)新帶動了企業(yè)整體效率的提升，進而提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

上述實證結(jié)果驗證了假設(shè)2，說明數(shù)字金融通過促進企業(yè)創(chuàng)新，進而促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。為了多元化分析傳導機制的效果，本文進一步從地區(qū)市場化程度和金融發(fā)展水平角度分析該機制作用的差異。

表5顯示了在市場化程度不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過影響企業(yè)創(chuàng)新，提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在5%的水平上顯著為負，說明市場化程度較高時，數(shù)字金融會抑制企業(yè)創(chuàng)新。究其原因，本文認為市場化程度高的地區(qū)通常有更多的企業(yè)參與競爭，市場競爭壓力更大。數(shù)字金融的發(fā)展可能會加劇市場競爭，企業(yè)需要投入更多的資源和精力來應對競爭，使得其進行創(chuàng)新的機會減少、能力減弱。市場化程度高的地區(qū)通常有更為規(guī)范和成熟的市場環(huán)境，市場規(guī)則和標準更為嚴格，企業(yè)更加注重符合市場規(guī)范和標準，而不愿意冒險進行創(chuàng)新，從而抑制了創(chuàng)新活動的開展。列（4）中數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明市場化程度較低時，數(shù)字金融有助于企業(yè)創(chuàng)新，且列（5）和列（6）顯示企業(yè)創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用，再次驗證了數(shù)字金融可以通過促進企業(yè)創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率。

表5 基于企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機制異質(zhì)性檢驗一

表6顯示了在金融發(fā)展水平不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過影響企業(yè)創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.025，但未通過顯著性檢驗，說明在金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用不顯著。究其原因，本文認為在金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，其本身金融資源更加豐富、金融服務(wù)更加完善、融資渠道更加多樣，企業(yè)有更多的融資途徑選擇，因而數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的支持作用有限；但是在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，企業(yè)融資面臨嚴重的約束，創(chuàng)新活動難以順利開展。但是數(shù)字金融能夠突破傳統(tǒng)金融空間限制，擴展金融服務(wù)的觸達范圍，因此更加有利于金融發(fā)展水平較低地區(qū)的企業(yè)加速創(chuàng)新。列（4）中數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融有助于企業(yè)創(chuàng)新；列（5）和（6）顯示企業(yè)創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率具有促進作用，說明在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融可以通過促進企業(yè)創(chuàng)新提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表6 基于企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機制異質(zhì)性檢驗二

2.基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機制回歸結(jié)果。表7顯示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機制效應實證結(jié)果。列（1）中數(shù)字金融的回歸系數(shù)β2為0.167，滿足β2＞0 的假設(shè)，且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字金融發(fā)展有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動的開展。列（2）和列（3）的結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升全要素生產(chǎn)率。列（2）顯示，當使用LP 法測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率時，根據(jù)模型設(shè)定，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)β4為0.034，滿足β2＞0 和β4＞0 的假設(shè)，且兩者均通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗；列（3）中采用OP法測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)β4為0.036，滿足β2＞0 和β4＞0 的假設(shè)，且兩者均通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。實證結(jié)果表明，數(shù)字金融通過促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。這一結(jié)果可以進一步理解為：數(shù)字金融緩解了企業(yè)的融資約束，數(shù)字技術(shù)浪潮推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以智能化、數(shù)字化為特征的生產(chǎn)運營模式的改進，可從管理效率、生產(chǎn)模式、資源配置等多個維度提升企業(yè)效率，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型機制回歸結(jié)果

上述實證結(jié)果驗證了假設(shè)3，說明數(shù)字金融通過促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。為了多元化分析傳導機制的效果，本文進一步從地區(qū)市場化程度和金融發(fā)展水平角度分析該機制作用的差異。

表8顯示了在市場化程度不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明市場化程度較高時，數(shù)字金融極大地提升了企業(yè)數(shù)字化水平；列（2）和列（3）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用，再次驗證了數(shù)字金融可以通過促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率。列（4）中數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為0.06，但未通過顯著性檢驗，說明市場化程度較低時，數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響不顯著。究其原因，本文認為市場化程度低的地區(qū)缺乏先進的技術(shù)和高素質(zhì)的人才，這使得企業(yè)難以進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)具備一定的技術(shù)能力和人才支持，包括數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計算等方面的知識和技能。同時，市場化程度低的地區(qū)可能存在傳統(tǒng)觀念和文化限制，企業(yè)和個人對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認識與接受程度較低，這使得企業(yè)難以改變傳統(tǒng)的經(jīng)營方式和思維模式，阻礙了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進。

表8 基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機制異質(zhì)性檢驗一

表9顯示了在金融發(fā)展水平不同的地區(qū)，數(shù)字金融通過影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率作用效果的差異。列（1）中數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明在金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融能夠極大地提升企業(yè)數(shù)字化水平；列（2）和列（3）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用，再次驗證了數(shù)字金融可以通過促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率。列（4）顯示，在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為-0.047，且未通過顯著性檢驗，說明數(shù)字金融無法促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，反而可能抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。究其原因：本文認為數(shù)字金融發(fā)展建立在傳統(tǒng)金融部門提供的基礎(chǔ)性支撐上，在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字金融效力釋放受到抑制，企業(yè)融資需求更加依賴傳統(tǒng)金融部門的支持；同時相關(guān)研究表明，數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用在金融、經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的效果更好，更多地承擔了“錦上添花”的角色（王宏鳴等，2022）。

表9 基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機制異質(zhì)性檢驗二

五、結(jié)論與政策建議

本文從直接作用效應、中介傳導機制和異質(zhì)性分析三個維度分析了數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果，得出以下結(jié)論：①數(shù)字金融發(fā)展有利于提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率；②數(shù)字金融可以通過促進企業(yè)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率；③數(shù)字金融必須注重覆蓋廣度和使用深度的協(xié)同發(fā)展，這樣才能深度發(fā)揮數(shù)字金融對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用；④無論地區(qū)的市場化程度、金融發(fā)展水平是高還是低，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用都是顯著的，但在市場化程度低的地區(qū)，該促進作用強于市場化程度高的地區(qū)，在金融發(fā)展水平高的地區(qū)，該促進作用強于金融發(fā)展水平低的地區(qū)。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：①重視數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效應，政府要為數(shù)字金融發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。在嚴格防范金融風險的前提下，應當出臺相應的政策，積極支持數(shù)字金融的發(fā)展，例如：加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，持續(xù)支持數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵并加大數(shù)字技術(shù)的研發(fā)投入，為推動這一新興金融業(yè)態(tài)的更快更好發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)；適當降低數(shù)字金融行業(yè)的門檻，鼓勵競爭和創(chuàng)新，利用市場機制篩選出優(yōu)質(zhì)企業(yè)，進一步促進數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)向好發(fā)展。②數(shù)字金融發(fā)展不僅要注重整體效應，而且要注重結(jié)構(gòu)化差異。在覆蓋廣度上，要提升金融資源和服務(wù)的可得性，通過數(shù)字技術(shù)打破時空約束，擴展數(shù)字金融服務(wù)在地域的覆蓋度，同時要開發(fā)多種類的金融服務(wù)產(chǎn)品，實現(xiàn)對企業(yè)類型、企業(yè)數(shù)量的廣覆蓋；在使用深度上，提高數(shù)字金融服務(wù)的適配性，針對企業(yè)類型和需求，提供個性化金融定制服務(wù)，使得金融服務(wù)可以靈活適配不同生產(chǎn)經(jīng)營活動的資金需求，促進數(shù)字金融的深度應用。③采用差異化數(shù)字金融發(fā)展策略。對于傳統(tǒng)金融發(fā)達地區(qū)，應該倡導以商業(yè)銀行為主的金融機構(gòu)加快金融科技布局，以數(shù)字技術(shù)驅(qū)動金融數(shù)字化發(fā)展，從而為實體經(jīng)濟發(fā)展提供更好的金融支持。