數字金融發展促進了中國企業出口嗎？——理論機制和中國證據

金祥義 張文菲

一、引 言

在過去數十載的改革開放進程中，我國經濟規模得到空前發展，對外貿易規模穩居世界前列。但隨著近年來全球經濟放緩、貿易保護主義抬頭疊起，我國對外貿易發展迎來了增長的寒窗期，而2020 年初，新冠肺炎疫情逐漸在全球范圍內蔓延開來，這對我國出口發展帶來了雪上加霜的困境，因此構建新時期中國對外開放經濟理論、推動形成貿易新業態、促進對外貿易高質量發展是當前我國對外貿易轉型的重要議題(裴長洪和劉斌，2020)。就現實層面而言，一方面，我國經濟整體進入高質量發展的新時期，對外貿易高質量發展是我國經濟轉型的外部表現；另一方面，近年來由于我國人口紅利消失、資源環境惡化、全球經濟增長乏力、中美貿易戰等因素疊加，我國對外貿易高速增長的國內外條件已經改變，因此高質量發展也是我國出口貿易自身發展邏輯的內在要求。為此，黨的十九屆五中全會將“國內國際雙循環”新格局作為我國未來經濟發展的遠景目標，對外貿易發展成為政府部門的重要關切。而出口貿易作為“雙循環”新格局的一部分，其發展地位的重要性不言而喻。因此，尋求當下我國對外貿易發展的新路徑是亟待解決的重要現實問題，不僅符合政府部門對新時期我國貿易轉型發展的內在要求，也是外部經濟條件改變下我國對外貿易高質量發展的必然訴求。

同時，新一輪工業革命推動了數字技術的迅速發展，人類社會逐漸從工業化時代轉向數字化時代，人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等數字技術與現代金融服務的高效融合，打通了智能金融服務的最后一公里，推動了數字金融這一全新業態的誕生(黃益平和黃卓，2018；Ozili，2018)，為我國對外貿易高質量發展帶來了重要的時代契機。在監管環境方面，我國監管部門對這一新業態相對寬容的態度，為數字金融的飛速發展提供了一個有利的成長環境，也奠定了我國數字金融發展在世界范圍內的領先地位(黃浩，2018)，其中一個重要的表現是，截至2018 年底，我國數字經濟發展規模占GDP 的比重已高達35%，中國數字經濟在全球的排名已經升至第二位(裴長洪和劉斌，2020)。數字金融的興起，有效解決了傳統金融服務的潛在不足，對傳統金融服務起到了補充的作用，進而真正發揮金融服務支持經濟增長和對外貿易發展的關鍵作用。可見，數字金融蓬勃成長與我國對外貿易高質量發展時點產生了適度重疊，以數字金融為代表的新一輪現代金融服務成為我國對外貿易發展的歷史機遇和獨特約束，由此我們自然會提出以下疑問，數字金融發展能否促進我國出口貿易的增長？轉至微觀層面，數字金融如何影響我國企業的出口表現？其中的作用途徑又是什么？厘清數字金融與企業出口貿易發展之間的因果關系和機理渠道，不但有助于在學術層面上拓展相關領域的研究外延，還是現實層面上制定我國對外貿易高質量發展政策的要義所在。

二、文獻綜述

在文獻脈絡上，我們可以將相關文獻總結為以下兩類，一類是金融發展與國際貿易開展之間關系的文獻，另一類是數字金融經濟效益的文獻。我們將對這兩類文獻進行系統梳理，并對現有研究的發現進行總結和評述。

首先，在第一類文獻上，金融發展影響國際貿易開展是一個經典的命題(Kletzer 和Bardhan，1987)，大量文獻早期在宏觀層面表明金融發展對國際貿易開展具有積極的作用，其核心邏輯在于對外貿易進程離不開資金融通、資金結算等金融服務，一國金融市場發展水平越高，高金融依賴性行業的出口優勢將越明顯，表現為該國在金融發展要素上具有比較優勢，從而促進了出口規模的增長(Beck，2003；Svaleryd 和Vlachos，2005)。隨著新新貿易理論的建立，從微觀企業層面探究金融發展與出口貿易的關系，成為當時重要的研究課題(Chaney，2016；Feenstra 等，2014；Manova，2013)。這類文獻強調了融資約束是影響企業出口的重要因素，對于融資約束程度較高的企業來說，這類企業出口的可能性更低，而當地金融市場的發展將有效緩解這一困境，進而推動了企業出口貿易的發展。例如，Minetti 和Zhu(2011)在研究意大利企業出口行為時得出了類似的結論，融資約束的存在顯著降低了企業的出口。Du 和Girma(2007)發現，銀行信貸配給能夠顯著影響中國企業的出口行為，容易獲得銀行信貸的企業在出口上更具優勢，較好地證明了金融發展對企業出口的作用。Kohn 等(2016)根據智利企業層面的數據得出了類似的結論。Holod 和Torna(2018)從商業銀行信用證角度出發，研究了商業信用證對美國企業出口動態的影響，發現商業信用證的獲取增加了企業外部融資的途徑，能夠降低企業所處環境的融資約束水平，進而促進了企業出口的發展。Li 等(2020)認為，本幣匯率貶值對不同融資依賴性企業的出口有著異質性的影響，當本幣匯率對外貶值時，企業出口需求增大，此時企業會優先增加外部融資依賴性較低的產品的出口，再提高外部融資依賴性高的產品的出口規模。分析上述文獻可知，現有文獻較多集中于傳統金融服務發展(銀行信貸、資本市場發展等)對出口貿易的影響，尚未關注數字金融這一新金融服務模式對出口貿易的潛在作用，至少缺乏來自中國的直接經驗證據。

其次，在第二類文獻研究上，現有文獻對數字金融產生的經濟效應展開了研究，其中不乏大量來自中國的研究證據。例如，謝絢麗等(2018)指出，數字金融的發展顯著增強了中國企業的創業激情，促進了企業注冊數量的增加。何婧和李慶海(2019)發現，數字金融帶來的創業促進效應在農村中也顯著存在，數字金融的普惠特征降低了農戶的融資約束程度，進而促進了農戶的創業行為。易行健和周利(2018)將視角匯聚在居民消費上，并發現數字金融發展能夠顯著改善居民面臨的流動性約束并最終提高了居民的消費水平。張勛等(2019)將視角集中在經濟增長上，研究數字金融發展對經濟增長的影響，發現數字金融能夠縮小不同地區的收入差距，促進中國經濟的包容性增長。唐松等(2020)探究了數字金融對企業創新的作用，發現數字金融發展能夠解決傳統金融服務產生的信貸錯配問題，緩解了企業面臨的融資約束，增加了企業的創新產出。金祥義和張文菲(2021)強調了數字金融是中國企業未來跨國并購發展的重要動力。分析上述文獻可見，目前文獻雖然對數字金融發展帶來的經濟效益進行了廣泛的研究，但還未關注數字金融對出口貿易的潛在作用，事實上，數字金融這一新業態在數字技術的支撐下得到了快速的發展，尤其在中國當下的經濟發展環境中，新一輪數字技術的應用對中國未來貿易開展有著不可忽視的作用，能夠激發中國對外貿易的后發優勢，實現彎道超車的可能性(裴長洪和劉斌，2020)，從這點上來看，數字金融發展很可能成為中國未來對外貿易發展的重要驅動源泉，但現有文獻在該領域的研究仍留下較多空白，這也是本文研究的意義所在。

綜上所述，與現有文獻相比，本文的邊際貢獻可以表述為：一方面，在研究視角上，本文根據我國數字經濟規模蒸蒸日上的現實背景，從數字金融這一嶄新視角入手，來探究微觀層面企業出口貿易的動態變化，剖析數字金融對企業出口表現的作用，以契合我國對外貿易高質量發展的戰略需求，為研究我國出口貿易長遠發展提供一個新的思路，并嘗試回答如何有效利用數字金融來推動我國出口貿易的高質量發展，實現尖端技術趕超和數字優勢引領。另一方面，在研究機制分析上，本文研究證實了數字金融發展能夠有效解決傳統金融服務中長尾客戶融資覆蓋不足的問題，進而降低了企業面臨的外部融資約束水平，促進了企業出口發展。同時，本文還通過對企業采購生產、產品銷售盈利、出口市場拓展三個環節的分析，進一步證明了數字金融在緩解企業融資約束后，對企業在整個生產銷售鏈條中發揮的積極作用，體現了該作用在整個鏈條上的傳遞性，最終推動了企業出口市場的拓展。

三、理論分析和研究假設

（一）數字金融對企業出口的作用

企業對外出口貿易的開展離不開金融服務的支撐，完善的金融市場能夠為企業出口增添內在優勢(Beck，2003)，然而我國傳統金融服務以銀行信貸為主導，是典型的銀行導向型的金融結構(金祥義和張文菲，2019)，由于信貸市場存在著信息摩擦的現象，商業銀行為中小企業提供資金融通服務時，往往面臨較高的客戶信息搜尋成本，導致大客戶信貸配給過量和小客戶融資需求不足的雙重困境，大量出口企業在資金融通上面臨著強約束，由此產生了特定階層企業受到廣泛金融排斥的現象(Mckillop 等，2007)。直到依托于人工智能、大數據分析、云計算等數字技術的現代金融服務的出現，數字金融這一新業態開始改變傳統金融服務面臨的困境。一方面，數字金融能夠改善信貸雙方的信息摩擦，增強信貸匹配效率，為企業出口提供資金支持，由于傳統銀行業在獲取客戶資信上具有較高的成本，大量中小企業并不具有充足的資信證明，導致信息不對稱問題顯著存在于銀行與企業之間，制約了企業融資的可得性(Stiglitz 和Weiss，1981)。另一方面，依托于大數據、云計算、人工智能等新興手段，數字金融能夠以低成本、云共享、高效率的途徑對企業歷史資信進行分析和評估，構建有效的信貸信用評估體系，進而提高金融服務的透明性和公開性，有效降低信貸供給方與企業之間的信息不對稱，改善信貸資源的配給結構，重塑傳統金融部門的市場定向和內在服務模式(Gomber 等，2018；Lee 和Shin，2018)，有助于出口企業獲得足額的信貸資源，提高企業貿易融資的可得性，起到為企業出口保駕護航的作用，進而推動企業出口貿易的增長。基于此，本文提出以下研究假設。

研究假設1：數字金融的發展能夠有效提高企業的出口表現。

（二）數字金融對企業出口的影響路徑

大量研究表明，融資約束是制約企業出口的核心所在(Brooks 和Dovis，2020；Chaney，2016；Manova，2013)，良好的融資環境更利于企業出口的發展。雖然我國近年來出口規模穩居世界前列，但是我國大多數中小企業仍面臨著較為普遍的融資貴、融資難問題，融資環境發展堪憂。世界銀行2020 年營商環境報告顯示，中國信貸獲取的便利性在190 個經濟體中排名第80 位，大致居于世界中流水平，與美國、新西蘭、澳大利亞等西方發達國家之間有著明顯的差距；同時，國內相關追蹤調查報告已指出現階段融資約束的窘境依然突出，2017 年中國企業經營者問卷跟蹤調查報告顯示，31.7%的企業認為融資成本高、資金緊張是其經營過程中遇到的核心難題，大批企業難以充分獲取經營所需的資金，上述問題反映了傳統金融服務難以有效改善企業面臨的融資約束問題，信貸資源結構性錯配的現象明顯存在，這無疑將阻礙企業出口貿易的有序發展。

值得注意的是，數字金融這一新型金融服務業態的出現，有效改變了傳統金融的服務體系，將信貸資源以點對點的方式進行匹配，提高了信貸資源匹配的效率，緩解了企業面臨的融資約束水平(謝絢麗，2018；Gomber 等，2017)。一方面，數字金融發展有助于識別企業信貸資質，助力信貸受限企業獲取外部融資，緩解企業融資約束。隨著互聯網支付等數字金融模式的出現，商業銀行開始退居到支付渠道的后端，數字金融憑借前端支付技術手段的優勢，可以掌握大量商業銀行忽視的長尾客戶數據(黃浩，2018)，通過云計算和大數據分析等數字技術來評估不同企業的信用分數，進而對不同客戶的信貸資質進行有效識別，構建基于大數據的一套完整的企業信貸資質體系，有力解決了傳統正規金融體系在獲取企業資信時面臨的高成本問題，打通融資約束企業與信貸機構之間的信息阻礙，提高原先難以獲取融資服務的企業的融資比例，改善信貸資源結構性錯配的現象(金祥義和張文菲，2022；黃益平和黃卓，2018)，從根源上緩解出口企業面臨的融資約束問題。另一方面，數字金融發展在緩解企業融資約束的基礎上，還能影響企業整個生產銷售鏈條，優化企業生產銷售結構。事實上，企業在前期生產和后期出口銷售過程中均需要投入大量的資金，企業生產需要采購原材料和進行存貨管理，這需要企業多次投入生產所需的資金，因此當企業難以獲取外部信貸融資時，生產環節將嚴重受阻。同時，企業出口需要對海外市場進行調研，構建海外銷售網絡，這也需要企業為此支付大筆的前期費用，因此融資約束的存在將影響企業生產銷售鏈條的運轉，降低企業出口的可能性。誠然，數字金融這一新金融業態發展后，為提高企業信貸配給和緩解企業融資約束提供了新的方式(唐松等，2020；Jagtiani 和Lemieux，2018)，數字金融可以有效吸收散戶群體手中的閑置資金，從而將其轉換為出口企業需求的有效資金供給，降低了企業出口時面臨的融資約束水平，這一積極效應將進一步傳遞至企業生產銷售環節，優化企業整個生產銷售鏈，以增強企業的出口優勢，最終提高了企業的出口規模。基于此，本文提出以下研究假設。

研究假設2：數字金融能夠通過緩解企業面臨的融資約束水平，進一步優化企業整個生產銷售鏈的結構，最終對企業出口產生積極的作用。

四、數據來源與研究方法

（一）數據說明和處理

本文核心解釋變量數字金融指標來源于北京大學數字金融研究中心對外公布的中國數字金融普惠發展指數(郭峰等，2020)，該數字金融指標能夠較好地描繪我國當下數字金融發展的客觀事實，是衡量我國數字金融發展情況的重要標尺，該數據已被大量研究數字金融相關問題的文獻所引用(唐松等，2020；張勛等，2019；謝絢麗等，2018；易行健和周利，2018)，為本文研究數字金融對企業出口的作用提供了有效的數據素材。

其余企業層面的變量主要來源于中國工業企業數據庫和中國海關數據庫。為了研究本文數字金融對企業出口的影響，我們需要企業產品層面的出口數據和企業層面的其他變量，因此要將上述兩個數據庫進行合并。但是在合并之前需要對中國工業企業數據庫進行常規性的樣本清洗工作，以剔除數據中不符合常規標準的噪音樣本。具體而言，本文參考Brandt 等(2012)剔除企業員工人數少于8 人的樣本；然后參考Yu(2015)、Feenstra 等(2014)的做法，將不符合以下通用會計準則(GAAP)的樣本進行刪除：第一，刪除流動資產大于總資產的數據樣本；第二，刪除固定資產總值大于總資產的數據樣本；第三，刪除固定資產凈值大于總資產的數據樣本；第四，刪除企業識別代碼缺失的數據樣本；第五，刪除企業成立年份異樣的樣本。在此數據清理的基礎上，本文對上述兩個數據庫進行合并，具體而言，我們參考Yu(2015)的方法用企業名稱、郵編、電話號碼后七位、企業地址、法定代表人等信息進行組合遞進匹配，最終在所得合并樣本中，合并企業的數目占清洗樣本企業數目的40%，合并企業出口值占出口企業的60%以上，這與Yu(2015)的合并結果類似，從而保證了本文合并數據的質量。進一步的，本文將北京大學數字金融研究中心提供的地級市層面的數字金融指標與企業層面樣本進行合并，按照企業所處地級市信息進行匹配，最終得到了本文研究所需的樣本集。由于數字金融指標從2011 年開始統計，而目前可得的中國工業企業數據庫數據只到2013 年，因此本文樣本涵蓋范圍為上述樣本重疊區間，即2011—2013 年企業層面的合并數據。

（二）計量模型設計和指標構建

本文的研究方法是建立在貿易引力模型的基礎之上，但我們是基于企業層面的數據，并參考Manova(2013)構建如下形式的計量分析模型：

其中lnv表示企業i 在t 年對j 國出口k 類產品貿易額的對數形式。lnindex為本文的核心解釋變量，表示c 市t 年數字金融發展水平的對數形式。Ctrl為本文回歸中的控制變量向量，主要包括企業層面的相關解釋變量：(1)企業生產率水平tfp，以Olley 和Pakes(1996)的方法進行指標計算。異質性企業貿易模型指出，企業生產率水平是影響企業出口的重要因素(Melitz，2003)，且生產率數值越大，企業越傾向于出口，因此預估生產率變量的系數符號為正。(2)企業規模size，以企業員工人數的對數來表示，企業規模越大，越利于出口市場的擴張，因此預期其系數符號為正。(3)企業年齡lnage，以企業當年年份減去成立年份后取對數表示，企業年齡越大，表明企業擁有更為豐富的生產銷售經歷，因此更利于企業在海外市場上的出口發展，預期企業年齡變量的系數符號為正。(4)企業利潤率水平profit，以企業總利潤與銷售收入的比值進行度量，企業利潤率水平越高，表明企業盈利能力越強，越利于企業的出口發展，因此預期該變量的系數符號為正。(5)企業資本密集度klr，以企業固定資產總值與員工人數的比值取對數來表示，資本密集型企業往往更傾向于尋求海外市場的擴張，擴大對外投資規模，以最大化規模經濟下的發展優勢，因此預期系數符號為正。(6)壟斷程度HHI，用赫芬達爾指數進行衡量，該指標越大，表明企業在行業內的市場占有率越高，企業壟斷程度越大，壟斷勢力的增加有助于企業對外市場的擴張，因此預期其系數符號為正。(7)國有企業soe 和外資企業foe，本文根據企業實收資本不同部分的組成比例，將國有資本份額大于0.5 的企業視為國有企業，將外資資本大于0.5 的企業視為外資企業，以控制企業特殊所有制形式對其出口的影響。此外，本文還控制了年份固定效應δ和企業-進口國-產品層面的三維固定效應δ，其中年份固定效應δ可以控制只隨時間變化的因素，如歷年全球的貿易風險等；企業-進口國-產品層面的三維固定效應δ可以控制多方面的因素，其中包括企業-進口國層面不隨時間變化的因素，如企業與貿易伙伴之間的雙邊距離、共同語言等貿易成本因素，還能控制產品層面不隨時間變化的因素，如產品的要素稟賦結構等。ε表示多維度的隨機誤差項。

五、基本實證結果與分析

（一）基準回歸

基準回歸分析結果總結在表1 之中。首先，分析表1 第(1)列的結果可知，在控制了各類非觀測的固定效應后，數字金融的系數在1%水平上顯著為正，表明隨著數字金融的發展，企業出口績效將顯著提升，初步證明了本文的研究假設1。其次，第(2)列在此基礎上加入了企業生產率水平(tfp)、企業規模(size)和企業年齡(lnage)這幾個變量，回歸結果顯示數字金融系數的方向和顯著性并未發生明顯變化，并且企業生產率和企業規模的系數也顯著為正，企業年齡的系數為正但不顯著，上述結果與本文對控制變量的預期符號較為一致，各控制變量大致對企業出口有著正向的促進作用。再次，第(3)列回歸結果進一步增加了企業利潤率水平(profit)、資本密集度(klr)和壟斷程度(HHI)這三個控制變量，根據該列結果可以發現，企業利潤率水平越高、資本密集度越大、壟斷程度越強，企業出口表現越好，這與本文對上述控制變量的預期結果相同，值得注意的是，數字金融回歸系數的顯著性和方向并未發生明顯的變化，從而進一步證明了本文研究假設1 的有效性。最后，第(4)列結果在回歸模型中加入了所有的控制變量，觀察最后一列回歸結果可知，在控制了年份固定效應、企業-進口國-產品三維固定效應以及其他可能的控制變量后，數字金融對企業出口有著積極的作用，且回歸系數通過了1%水平上的顯著性檢驗，表明數字金融與企業出口表現之間存在著正向的關系，數字金融的發展能夠顯著促進企業出口，因此較好證明了本文研究假設1 的觀點。

表1 基準回歸結果

（二）出口貿易邊際和貿易量價結構分析

事實上，出口貿易邊際的研究是分析企業出口貿易變化的重要一步，且出口貿易總額可進一步分解為擴展邊際和集約邊際。

據此，本文將出口貿易總額按出口二元邊際進行分解，具體結果如表2 左半部分所示。其中，第(1)列至第(3)列分別對應出口貿易總額、出口擴展邊際和出口集約邊際，根據左半部分的回歸結果可以得知，在回歸中加入各類非觀測的固定效應和相關控制變量后，數字金融與企業出口貿易總額之間存在顯著的正相關性，同時數字金融能夠促進企業出口擴展邊際的增長，但對企業出口集約邊際的影響并不顯著，意味著數字金融的發展能夠通過影響企業的貿易成本對出口邊際的變化產生作用，具體而言，出口固定貿易成本的下降促進了企業出口擴展邊際的增加，最終通過擴展邊際推動了企業出口貿易總額的發展。

進一步的，為了檢驗數字金融發展對企業出口貿易量價結構的作用，本文將企業出口規模分解為價格(lnp)和數量(lnq)兩個部分，由此深挖數字金融對企業出口貿易量價結構的影響情況，具體結果如表2 右半部分所示。根據右半部分的結果可以清楚地發現，數字金融發展能夠顯著影響企業出口貿易的量價結構，進而對企業出口規模產生影響。具體而言，數字金融發展促進了企業出口產品數量的增加，降低了企業出口產品的價格，因為價格下降的幅度低于數量增長的幅度，所以在整體上提高了企業的出口規模，企業出口貿易量價結構的變化原因在于，數字金融發展降低了企業面臨的融資約束，使得原先難以出口的企業能夠開始進行對外貿易，這增加了企業出口產品的數量，根據供需變化可知，出口產品供給增加將降低相應產品的價格，最終影響企業的出口規模。

表2 貿易邊際和貿易量價結構回歸結果

（三）樣本異質性分析

數字金融對企業出口作用的異質性是我們感興趣的另一個問題，本文按照不同的分類標準對樣本進行劃分并展開計量回歸分析，以探尋異質性分析方面的有趣結論。

1. 企業所處地理位置的差異。本文根據企業所處地理位置的不同，將樣本分為中西部地區和東部地區，當樣本企業位于東部地區時，對變量Var 賦值為1，否則賦值為0，具體回歸結果報告于表3 第(1)列之中。分析第(1)列的結果可以發現，交互項的系數在1%的檢驗水平上顯著為負，表明相對于中西部地區的企業而言，數字金融發展對東部地區企業出口發展的促進作用更弱，究其原因在于數字金融帶來的經濟效應存在顯著的地域差異，且在金融經濟發展水平較低的地區效果更強(唐松等，2020)，對應到本文，由于中西部地區較東部地區在金融經濟發展水平上更為落后，因此數字金融發展對中西部地區企業的融資緩解作用更為明顯，更能促進中西部企業出口貿易的發展。這一結果也證明了數字金融發展具有明顯的普惠性質，能夠有效緩解地區經濟發展的不平衡，減緩發展過程中出現的兩極分化，進而促進地域間經濟發展的統一協調(郭峰等，2020)。

2. 進口國經濟發展水平的差異。此處根據世界銀行對不同國家收入的劃分標準，對樣本進行分類，將高收入國家定義為發達國家，將其他收入國家定義為發展中國家，當進口國為發達國家時，對變量Var 賦值為1，否則賦值為0，回歸結果報告于表3 第(2)列之中。分析第(2)列的結果可以得知，交互項的系數顯著為負，意味著相對于進口國為發達國家而言，數字金融發展對企業向發展中國家的出口促進作用更大。該結果其實不難理解，由于發達國家具有更為完善的金融發展體系，資本市場有著更為豐富的金融衍生品(Beck，2003)，有助于出口企業從海外市場上獲得額外的融資，因此數字金融發展對該類企業的融資約束緩解作用相對更小，在結果上就表現為交互項的系數顯著為負。

3. 企業出口貿易方式的差異。根據樣本企業出口貿易方式的不同，對樣本數據進行劃分，當出口企業進行一般貿易時，對變量Var 賦值為1，當出口企業進行加工貿易時，對變量Var 賦值為0，具體結果報告于表3 第(3)列之中。回歸結果顯示，交互項的系數為正，且通過了1%水平上的顯著性檢驗，意味著相對于加工貿易方式而言，當出口企業采取一般貿易方式時，數字金融發展帶來的出口促進效應更為明顯，這與經濟學的理論也是相符合的，加工貿易企業主要從事海外供應商產品的加工服務，在產品采購、銷售環節支付的成本更低，較一般貿易企業面臨更低的融資約束(Manova 和Yu，2016)。換句話說，出口企業進行一般貿易時面臨更大的融資約束，一般貿易方式更加依賴外部融資，因此當數字金融發展帶來有效的融資約束緩解作用后，一般貿易企業的出口將得到更為顯著的發展。

4. 產品技術含量的差異。本文首先將HS 編碼下的產品與SITC 編碼下的產品分類進行匹配，然后根據SITC3 分位下的不同產品技術含量，將樣本劃分為高技術產品和低技術產品，當出口產品為高技術產品時，對變量Var 賦值為1，否則賦值為0，具體回歸結果報告于表3 第(4)列之中。從回歸結果中可以發現，交互項的系數顯著為正，表明相對于企業出口低技術產品而言，數字金融能夠更大程度上促進企業高技術產品的出口，其背后的經濟學邏輯在于，高技術產品比低技術產品往往含有更高的信息成本和產品復雜程度，一些產品技術信息甚至需要進行嚴格的保密，屬于典型的差異化產品，而差異化產品不具有統一的市場參考價格，其內含的信息成本更高，出口該類產品面臨更高程度的融資約束(金祥義和戴金平，2019)，意味著出口高技術產品需要更多的外部融資支持，因此當數字金融發展為企業帶來額外的外部資金支持后，高技術產品的出口規模將增長更快。

表3 異質性回歸結果

5. 最終品和中間品的差異。此處首先將HS 編碼下的產品與SITC 編碼下的產品分類進行匹配，然后根據SITC 編碼下產品所處生產階段的不同，將樣本劃分為中間品和最終品，當出口產品屬于最終品時，對變量Var 賦值為1，否則對其賦值為0，具體回歸結果報告于表3 第(5)列之中。根據回歸結果可以清楚地發現，交互項的系數在1%的檢驗水平上顯著為正，這表明相對于企業出口中間品而言，當企業出口最終品時，數字金融發展帶來的出口促進作用更為明顯，究其原因在于，中間品貿易過程涉及產品的加工和組裝，因此較多參與到全球價值鏈的生產環節之中，這使得出口方與各類主導或參與價值鏈環節的跨國企業有著緊密聯系，從而降低了中間品貿易環節面臨的融資約束程度(Manova 和Yu，2012)，這使得企業出口中間品時更容易獲得融資，因此最終品出口更加依賴外部的融資環境，當數字金融發展改善了信貸結構的錯配問題，增加了企業外部融資的比例時，最終品出口企業能夠更大程度降低其面臨的融資約束水平，進而對其出口規模產生更為明顯的促進作用。

6. 大型企業和中小微企業的差異。為了進一步驗證數字金融發展能夠通過資信識別緩解信息摩擦，進而促進企業出口，即數字金融能夠改善企業外部融資可得性，提高受金融排斥企業的外部融資規模。在處理上，本文根據國家統計局對外公布的《2011統計上大中小微型企業劃分辦法》，將樣本企業分為中小微企業和大型企業，當企業屬于中小微企業樣本時，對變量Var 賦值為1，否則賦值為0，具體結果如表3 第(6)列所示。根據結果可以得知，交互項的系數顯著為正，說明數字金融發展產生的出口促進作用在中小微企業中更為顯著。需要注意的是，相比大型企業，中小微企業與傳統銀行部門之間存在著更為明顯的信息不對稱問題，進而面臨更為廣泛的金融排斥(林毅夫和孫希芳，2005)，而數字金融發展能夠有效提高信貸機構對中小微企業信息的搜集，緩解信貸雙方之間的信息摩擦，并通過對企業資信的識別，提高這類企業獲取外部信貸的可能性。因此，對中小微企業出口的促進作用就更為明顯。

（四）數字金融的渠道檢驗

至此，我們還未對數字金融產生作用的具體渠道進行直接的檢驗，本文在理論分析部分指出數字金融這一新業態的出現能夠改善信貸資源錯配的現象，進而緩解企業面臨的融資約束水平，最終促進企業的出口。這意味著融資約束可能是數字金融作用于企業出口的一個重要渠道。為了檢驗這一作用渠道的存在性，以及本文研究假設2的有效性，一方面，本文將企業利息支出與固定資產的比值作為企業面臨的融資約束水平，該指標越大表示企業面臨的融資約束水平越小；另一方面，企業當前的融資成本可以從側面反映企業面臨的融資約束水平，企業融資成本越高時，企業面臨的融資約束程度越大，因此可以作為企業融資約束的正向替代變量，以檢驗回歸結論的穩健性。同時，在上述指標構建過程中，本文參考申廣軍等(2020)的做法，首先構造企業融資約束和融資成本變量，然后在年份-城市-行業-所有權維度上構造融資約束和融資成本的中位數，以衡量企業真實的融資約束(fr)和融資成本(cost)，進而解決上述指標在構造過程中存在的測量偏誤問題。需要注意的是，融資成本指標越大，表示企業面臨越大的融資約束。依據上述分析，本文通過中介模型對數字金融的具體作用渠道進行系統性檢驗，相關方程如下所示：

根據上述方程，我們將回歸結果列于表4。其中，第(1)列至第(3)和第(4)列至第(6)列分別對應企業融資約束(fr)和融資成本(cost)的檢驗過程。首先，在融資約束渠道的分析上，根據第(1)列的結果可以發現，在控制了各類非觀測的固定效應和其他可能影響因素后，數字金融對企業出口存在著顯著的促進作用，表明本文基本面的結論較為穩健。其次，第(2)列考察了融資約束變量對基本解釋變量的回歸結果，結果顯示，數字金融的系數在1%的水平上顯著為正，表明數字金融發展能夠有效降低企業面臨的融資約束水平，即本文理論分析部分所闡述的基本觀點。最后，第(3)列將中介變量加入基準回歸方程中，分析結果可知，數字金融與融資約束變量的系數均顯著為正，表明隨著企業融資約束水平的下降，企業出口將得到明顯提升；同時，進一步觀察第(3)列和第(1)列數字金融的系數大小可知，第(3)列數字金融的系數大小有所下降，從而較好證明了融資約束渠道的存在，即本文研究假設2 成立。此外，分析第(4)列至第(6)列相關結果能夠發現，數字金融依舊能夠通過降低企業面臨的融資約束水平，進而對企業出口產生影響，在此不再贅述。因此，中介模型分析初步支持了本文的研究假設2，也證明了融資約束渠道的穩健性。

表4 數字金融對企業出口的渠道檢驗

（五）數字金融內在機制的進一步剖析：企業生產銷售鏈條的傳遞

前面我們證明了數字金融發展能夠識別企業信貸資質，緩解企業面臨的融資約束，提高企業外部信貸規模，進而對企業出口產生積極的作用。事實上，當數字金融發展緩解企業融資約束后，還可能對企業整個生產銷售的鏈條產生積極的影響，為了檢驗這一作用機理，本文通過分析企業采購生產、產品銷售盈利、出口市場拓展這三個環節的變化情況，系統分析數字金融發展對上述過程產生的影響。具體而言，第一，我們考慮了企業采購生產環節相關因素，包括企業庫存、產成品數量；第二，我們研究了數字金融對企業銷售環節的影響，包括企業工業銷售產值、企業營業收入水平；第三，我們檢驗了數字金融對企業出口市場拓展的影響，包括企業出口目的國數量和出口產品數量，上述相關變量均取對數處理。最終，相應結果報告于表5 之中。

根據表5 結果可知，首先，數字金融發展顯著提高了企業的庫存水平和產成品水平，表明數字金融發展能夠增加企業產品采購的進貨量和生產環節的產成品數量，對企業采購生產過程有著積極的作用。其次，數字金融發展提升了企業工業銷售產值和營業收入水平，這意味著數字金融發展能夠推動企業銷售環節的利潤增長。最后，數字金融發展增加了企業的出口目的國數量和出口產品數量，改善了企業的出口市場外延，拓寬了企業的出口市場。歸納可知，數字金融發展對企業出口的促進作用來源于企業購銷的各個環節，當數字金融發展后，企業采購投入和產品產出得到了有效增長，進而提高了企業的銷售利潤水平，這又將促進企業改善現有出口市場外延，拓寬出口市場規模。該結果進一步證明了本文提出的研究假設2，即數字金融發展在緩解企業融資約束后，能夠對企業生產銷售鏈條產生積極作用。

表5 數字金融對企業采銷各環節的影響結果

六、數字金融的進一步穩健性分析

（一）數字金融指標穩健性和零貿易問題

在數字金融指標穩健性方面，本文分別用數字金融三個子維度指標作為數字金融發展的替代變量，對數字金融與企業出口之間的關系進行重新檢驗，具體回歸結果如表6 第(1)列至第(3)列所示。首先，根據第(1)列的回歸結果可以發現，數字金融的系數在5%水平上顯著為正，表明在替換數字金融衡量指標后，數字金融對企業出口的促進作用依然成立。其次，第(2)列和第(3)列的結果顯示，數字金融的系數分別通過了10%水平和1%水平上的顯著性檢驗，再次證明了本文的研究假設1 具有較好的穩健性。最后，進一步觀察各列數字金融的系數大小可以發現，相比于數字金融的覆蓋廣度，數字金融的使用深度和數字化程度帶來的出口促進作用更大，這與經濟學直覺也是相符的。由于數字金融使用深度主要包括數字信貸服務、信用服務、貨幣基金服務等方面，數字金融數字化程度主要包括移動支付占比、花唄信用化支付占比、貸款實惠水平占比等方面(郭峰，2020)。而數字化覆蓋廣度主要用于描述支付寶數字賬戶的比例，因此相比覆蓋廣度，使用深度和數字化程度更能夠表達數字金融發展帶來的金融普惠性質，更能夠體現數字金融對緩解企業融資約束的作用，進而產生更明顯的企業出口增長效果。綜上所述，考慮數字金融指標的穩健性后，數字金融帶來的出口促進作用依然存在，從而證明本文研究假設1 穩健成立。

在零貿易問題方面。由于企業在進行出口貿易時，首先需要決定是否進入某國的市場，其次才決定對應的出口貿易規模，因此忽略那些與企業不存在貿易往來的國家，忽視零貿易的問題，可能產生樣本選擇帶來的估計偏差。為解決該問題，本文首先將與企業不存在貿易往來的國家樣本進行補充，從而得到了大量包含零貿易的最終樣本數據，然后通過Heckman 兩步法來處理相應的樣本選擇問題。具體的，Heckman 兩步法第一階段先采用二元選擇模型對企業出口進行回歸，然后計算出回歸結果對應的“逆米爾斯比(mills)”，第二階段再將第一階段計算的mills 帶回基準方程進行回歸，若此時mills 的系數顯著，則表明考慮零貿易問題是重要的。本文按照上述方法進行回歸，最終結果如表6 第(4)列所示。結果顯示，數字金融發展能夠顯著促進企業出口，并且相應變量的系數通過了1%水平上的顯著性檢驗；同時，回歸結果中mills 的系數在1%檢驗水平上顯著為正，表明考慮零貿易問題是重要的。可見，零貿易問題的存在并不影響本文的核心結論，考慮零貿易問題后，數字金融對企業出口的作用依然穩健成立。

表6 數字金融指標的再檢驗

（二）內生性問題的討論

當企業出口對數字金融發展產生影響時，本文回歸結果還可能存在因雙向因果關系導致的內生性問題。在潛在的內生性問題解決上，我們需要為數字金融指標尋求一個合適的工具變量。一方面，本文參考金祥義和張文菲(2021)、張勛等(2019)的做法，將企業所處地區與杭州的球面距離作為數字金融的工具變量。另一方面，出于對工具變量穩健性的考慮，我們將1995—1999 年各地區座機電話平均數量和移動電話平均數量作為新的工具變量，一同就數字金融對企業出口的作用展開分析。需要注意的是，球面距離是數字金融的反向工具變量，而座機電話和移動電話是數字金融的正向工具變量，因此回歸結果中不同工具變量的系數方向將不同。

據此，本文構造了上述三個工具變量，在此基礎上進行工具變量回歸分析，具體回歸結果如表7 所示。其中，第(1)列至第(3)列分別是球面距離、座機電話、移動電話作為工具變量的回歸結果。首先，根據表7 第(1)列的結果可知，第一階段回歸結果顯示工具變量(IV)的系數在1%水平上顯著為負，這表明與杭州距離越近的城市具有更明顯的數字技術溢出效應，此時數字金融這一新業態能夠得到更好的發展，并且Kleibergen-Paap 數值為250365，大于弱工具變量檢驗10%的上限值(16.38)，顯著拒絕了工具變量與原變量無關的假設，說明工具變量選取較為合適；同時，第二階段的基準回歸結果表明，在控制了非觀測的各類固定效應和其他可能影響因素以后，數字金融與企業出口之間的關系并未發生明顯的變化，即數字金融依然能夠提高企業的出口表現，從而較好證明了本文研究假設1 的穩健性。其次，觀察第(2)列和第(3)列的回歸結果可以得到類似的結論，在此不再贅述。綜上所述，本文在解決了回歸結果中潛在的雙向因果問題后，數字金融發展帶來的出口促進作用維持不變，因此本文基本面的核心結論并不隨內生性問題的存在而發生變化。

表7 工具變量回歸

七、結論與政策建議

新一輪技術革命的爆發，推動了以數字技術為基礎的新業態的發展，數字金融由此而生。數字金融的興起為解決企業融資貴、融資難問題帶來了新的途徑，從而對企業出口產生了積極的作用。基于此，本文系統分析了數字金融對企業出口的潛在作用，并得到了以下結論：其一，數字金融的發展能夠有效提高企業的出口表現，改善企業的出口貿易邊際，優化企業的出口量價結構。其二，數字金融對企業出口的促進作用就不同的樣本分類存在著異質性，具體而言，相對于東部地區企業、與發達國家貿易、加工出口貿易、出口低技術產品、出口中間品而言，數字金融對中西部地區企業、與發展中國家貿易、一般出口貿易、出口高技術產品、出口最終品的企業的出口促進作用更大。其三，在數字金融作用渠道研究上，數字金融能夠通過降低企業面臨的融資約束水平，進而對企業出口產生積極的作用。其四，在考慮數字金融指標穩健性、零貿易問題和內生性問題后，數字金融發展對企業出口的促進作用穩健存在。由此可見，數字時代背景下，數字金融是影響企業出口的重要因素，如何有效利用我國數字金融發展的獨特優勢，將成為推動我國對外貿易高質量發展的新動力源泉。

同時，我們提出以下政策建議：首先，大力支持數字金融新業態的長遠發展，相關政府部門應該擬定引導性的政策，鼓勵高新技術企業在數字金融領域進行創新發展，對剛進入數字金融領域的企業給予適度的政策支撐，并引導傳統金融機構進行數字金融服務的銜接轉型，進而改善市場中存在的信貸錯配問題，推動中小企業融資的便利化，最終促進我國出口貿易的高質量發展。其次，企業融資貴、融資難問題是制約我國出口貿易發展的現實窘境，相關部門可以嘗試推動特定行業領域的信貸便利化政策，如貿易行業進行對外貿易時，前期往往面臨著較多的出口投入成本，相關部門可以在該行業內推行便利化的信貸政策，解決企業出口面臨的融資問題，助力企業渡過前期出口的首要難關，進而推動出口貿易的有序發展。最后，數字技術引領的第四次技術革命正在全球范圍內展開，數字金融只是依托數字技術發展的一個新業態，只有推動數字技術在不同產業內的有效發展，連接數字技術和經濟發展之間的血脈紐帶，集中火力攻克數字技術難關，才能為我國企業出口提供有利的國內環境，進而實現我國出口貿易高質量發展的雄偉戰略。