數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響
——基于系統GMM與門檻效應的檢驗

范建紅，王 冰，閆 樂，瞿皎姣

(1.太原理工大學 經濟管理學院，山西 太原 030024;2.華僑大學 工商管理學院，福建 泉州 362021)

0 引言

“十三五”期間，中國高技術制造業發展迅速，2020年，中國高技術制造業增加值占規模以上工業增加值比重達15.1%，比2015年提高3.3個百分點，成為帶動制造業發展的“中流砥柱”。正如經濟高質量發展離不開經濟韌性，高技術制造業的迅猛發展也離不開創新韌性。在新冠疫情和中美貿易摩擦等外部沖擊帶來的VUCA(Volatility、Uncertainty、Complexity、Ambiguity)環境下，創新韌性成為保障高技術制造業“化險為夷”和持續發展的重要因素。高技術制造業創新活動具有投入大、風險高、周期長的特點，其創新韌性的提升離不開金融服務的支持，數字經濟時代，高技術制造業需要借助新型金融模式提升創新韌性。作為傳統金融的有益補充，數字普惠金融為這一問題提供了解決方案。

梳理文獻發現，徐子堯等[1]、任碧云和劉佳鑫[2]分別以中國277個地級及以上城市和中國內地30個省份為研究對象，驗證數字普惠金融對區域創新的正向影響；李健等[3]、趙曉鴿等[4]以中國A股上市企業為研究對象，發現數字普惠金融對企業創新存在正向影響。然而，現有文獻缺少對數字普惠金融影響高技術制造業創新韌性的探討。實際上，作為將數字技術與普惠金融融合的產物，數字普惠金融擴展了金融服務廣度和深度[5]，克服了傳統金融存在的信息不對稱、融資成本高、對創新創業支持不足和發展不平衡等問題。數字普惠金融可以通過擴大社會融資規模和拓寬企業融資渠道，實現創新資金的增量補充[6]，改善創新的金融環境，使組織創新系統在面對內外部沖擊時具有較強的應對力、恢復力和更新力，促進創新韌性提升。因此，亟需考察數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響。進一步，從高技術制造業外部看，消費升級會對創新產品的生產起到拉動效應，同時催生對高技術產品的需求，這將促使高技術制造業不斷提升創新韌性，使其開發滿足消費需求的產品。在此情境下，消費升級可以為高技術制造業帶來創新機會，數字普惠金融能夠保障高技術制造業創新活動持續進行，進而提升其創新韌性。從高技術制造業內部看，研發投入強度會影響高技術制造業利用數字普惠金融獲得研發活動資金的頻率和規模，進而影響數字普惠金融對高技術制造業創新韌性作用的發揮。因此，消費升級和研發投入強度在數字普惠金融影響高技術制造業創新韌性過程中的作用也需要進一步探討。

鑒于此，本文以高技術制造業為研究對象，基于2011—2019年中國內地30個省份(西藏因數據不全，未納入統計)面板數據，采用系統GMM和門檻效應模型，檢驗數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響以及消費升級和研發投入強度的門檻效應。本文邊際貢獻包括：第一，區別于已有文獻聚焦數字普惠金融與區域和企業創新的關系，本文從創新韌性出發，將視角轉向特定行業，探究數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響，拓展了數字普惠金融影響創新的研究領域；第二，將消費升級和研發投入強度納入研究框架中，揭示了消費升級和研發投入強度在數字普惠金融影響高技術制造業創新韌性過程中的門檻效應；第三，將樣本分為東部和中西部地區，明晰了數字普惠金融對高技術制造業創新韌性影響的地區異質性。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 文獻回顧

1.1.1 創新韌性

在組織發展過程中，不可避免會受到內外部環境變化的沖擊。一個關鍵問題是，為什么有些組織在面對極端事件時會倒閉，而有些則不會[7]？韌性為這一問題提供了答案。韌性的概念起源于物理學，之后被引入生態學，再后被引入心理學和經濟學等社會科學領域。韌性源自逆境[8]，是指一個系統遭受外部沖擊后維持自身穩定并恢復原有狀態的能力[9]。相比韌性不足的組織，擁有較強韌性的組織能夠及時對外來沖擊作出反應，從容應對風險，甚至從中實現自身成長。近年來，學者們開始將韌性引入創新研究中，實證探討韌性對高檔餐廳創新[10]、企業創新風險防御力[8]和高技術產業創新[11]等的影響。胡甲濱和俞立平[11]認為，創新韌性是指創新系統面臨外部沖擊時，抵御沖擊保持系統穩定、適應恢復甚至進化為更高功能狀態的能力。創新韌性發展是一個動態演進和自我調整的過程，需要識別力、應對力、恢復力和更新力作為支撐。首先，面對環境不確定性帶來的創新風險，組織需要具備識別力和應對力；其次，組織需要從創新風險造成的負面影響中恢復至原有水平的恢復力；最后，組織需要通過重新配置創新生產要素、優化創新管理流程和改善創新環境等措施實現自我突破的更新力。

1.1.2 數字普惠金融

傳統金融模式存在的短板會給金融供給帶來不平衡和不充分問題。因此，創新活動的開展會因資金缺乏、管理低效和市場失靈等現實原因而面臨各種困難[12]。普惠金融的產生拓展了傳統金融發展空間，能夠克服創新活動遇到的資金困難，助力創新發展。普惠金融最早由聯合國于2005年提出，其與金融排斥是兩個相對概念。金融排斥最早由Leyshon&Thriift[13]正式提出，被定義為阻止某些社會階層或個人獲得正規金融服務的過程。相對而言，普惠金融被定義為能有效、全方位、方便地為社會所有階層和群體提供服務的金融體系[14]。普惠金融可為需求方提供獲取與轉移資金、增加資本和降低風險的機會[5]，成為推動經濟走上可持續增長軌道的關鍵工具[15]。隨著大數據、云計算、區塊鏈和人工智能等新興技術的蓬勃發展，以及傳統金融與新興技術的不斷融合，數字普惠金融應運而生，體現出典型的共享、方便、低成本和低門檻特征[16]。數字普惠金融能夠促進普惠金融向更深層次發展，降低融資成本，提高服務效率，優化金融市場資源配置，彌補傳統金融短板。現有文獻對數字普惠金融的研究集中在經濟增長[17]、產業結構升級[18]和企業融資約束[19]等方面，也有學者研究數字普惠金融對區域創新[1-2]和企業創新[3-4]的影響。可見，對數字普惠金融的研究涉及多個方面，但目前尚未有學者研究其對高技術制造業創新韌性的影響。

1.2 研究假設

1.2.1 數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響

數字普惠金融可以通過兩個方面提升高技術制造業創新韌性。一方面，數字普惠金融從“量”上通過提供更多金融服務提升高技術制造業創新韌性。數字普惠金融有助于降低信息不對稱程度和交易成本，提高金融服務可得性[20]，能夠將金融服務輸送到傳統金融機構未顧及的長尾市場，拓寬高技術制造業外部融資渠道，為其創新韌性的形成提供資金支持。當高技術制造業受到外部沖擊影響時，數字普惠金融能夠為其提供金融解決方案，解決資金缺口問題，幫助其創新系統從沖擊中恢復，甚至實現創新系統優化。另一方面，數字普惠金融從“質”上通過提供更優的金融服務提升高技術制造業創新韌性。依托云計算、大數據和移動互聯網等數字技術，數字普惠金融能夠建立風險控制體系以及信息處理與監測系統[21]，有助于金融機構全面了解企業經營狀況、風險承受能力和盈利能力等信息，對高技術制造業創新活動起到監管作用，進而提升高技術制造業創新質量和效率。當高技術制造業創新系統遭受沖擊時，數字普惠金融能夠幫助其迅速作出反應，根據企業當前發展情況，制定針對性解決方案，提高遭受外部沖擊時的應對能力，從而提升創新韌性。此外，在國家政策大力支持下，數字普惠金融惠及越來越多企業，能為企業提供持續、可負擔的金融支持，行業內整體資源的豐富也帶來行業競爭加劇[22]，從而形成行業競爭效應。此時，高技術制造業為獲得競爭優勢和維持行業市場地位，會更注重自身創新韌性的提升。由此，本文提出如下假設：

H1：數字普惠金融對高技術制造業創新韌性存在正向影響。

1.2.2 消費升級的門檻效應

經濟發展和國民收入水平提高帶動消費需求總量和種類快速增長[23]，使消費水平不斷提高，消費質量明顯改善，消費結構優化升級。消費升級會引發市場需求結構變化，由大眾化需求向個性化和定制化需求轉變，消費者對產品質量和層次提出更高要求。在消費升級程度較低的情況下，市場需求結構變化較小，高技術制造業對由消費升級引發的市場需求結構變化反應“遲鈍”，不能及時把握市場需求，難以開發出滿足消費者需求的產品。因此，消費升級程度較低時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的提升作用可能較小。相反，消費升級程度較高時，市場需求結構變化較為明顯，作為市場供給方的高技術制造業能夠較快察覺到這一變化，從而激發自身創新活力。同時，較高程度的消費升級能夠擴大對高技術產品的需求。高技術制造業會積極利用數字普惠金融助力其新產品開發，對接消費升級，滿足消費者對高技術產品不斷增長的需求，從而提高自身創新能力，增強創新韌性。由此，本文提出如下假設：

H2：消費升級在數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響中存在門檻效應。

1.2.3 研發投入強度的門檻效應

內生增長理論認為，技術進步主要源于R&D資本和人力資本。R&D活動是促進技術進步的關鍵因素，研發投入越多，技術進步促進效果越好[24]。研發投入強度較低時，高技術制造業技術進步效果不明顯。此時，受制于現有技術水平，高技術制造業發展緩慢，行業地位不高，面臨較多創新阻礙。高技術制造業利用數字普惠金融獲取的創新資金在促進創新成果產出時，成功率不高，其創新能力難以得到明顯提升。因此，研發投入強度較低時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的激勵作用可能不明顯。相反，研發投入強度較高時，高技術制造業能夠取得較大技術進步，行業地位較高，從而使其在市場競爭中占有優勢地位，擁有良好口碑。在此情形下，一方面，憑借市場優勢，銀行等金融機構會對具有高風險特點的高技術制造業降低門檻，高技術制造業容易享受到數字普惠金融的紅利，以低融資成本獲取創新資金，開展創新活動；另一方面，憑借技術優勢，高技術制造業的創新成功率較高，創新資金能有效促進創新成果轉化，提升自身創新能力，增強抵御外部沖擊的能力，最終提升創新韌性。由此，本文提出如下假設：

H3：研發投入強度在數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響中存在門檻效應。

基于以上分析，本文構建數字普惠金融影響高技術制造業創新韌性的分析框架，如圖1所示。

圖1 數字普惠金融影響高技術制造業創新韌性的分析框架Fig.1 Analytical framework of the influence of digital inclusive finance on the innovation resilience of high-tech manufacturing industry

2 研究設計

2.1 變量測量

2.1.1 被解釋變量

被解釋變量為高技術制造業創新韌性(IR)。創新本質上是一種經濟活動，胡甲濱和俞立平[11]借鑒Martin&Gardiner[25]對經濟韌性的測量方式，選取能夠表征創新活動效果的新產品銷售收入測量創新韌性。本文對高技術制造業創新韌性的測量參考胡甲濱和俞立平[11]的做法，計算公式如下：

IRit=(ΔYit-ΔEit)/|ΔEit|

ΔYit=Yit-Yi，t-1

(1)

ΔEit=((Yrt-Yr，t-1)/Yr，t-1)Yi，t-1

其中，IR為第i個研究對象第t年的創新韌性，Yit、Yi，t-1分別為第i個研究對象第t年和t-1年的新產品銷售收入，△Yit表示第i個研究對象在t-1～t年的新產品銷售收入實際變化狀況；Yrt、Yr，t-1分別為研究對象所在區域r第t年和t-1年的新產品銷售收入，△Eit表示以研究對象所在區域r整體新產品銷售收入變化狀況為基礎，預測得出研究對象在t-1～t年的新產品銷售收入狀況。

2.1.2 解釋變量

解釋變量為數字普惠金融(DIF)。依據郭峰等[26]的研究，本文使用北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數(2011—2020年)》中省級數字普惠金融總指數衡量數字普惠金融，褚翠翠等[14]也采用該數據進行相關研究。除數字普惠金融總指數外，本文同時選取覆蓋廣度(CB)、使用深度(UD)和數字化程度(DL)3個維度，考察其對高技術制造業創新韌性的影響。考慮各變量數據之間量綱上的差異，本文將原始數字普惠金融及其維度數據均除以100。

2.1.3 門檻變量

(1)消費升級(CU)。參考黃賾琳和秦淑悅[27]的做法，本文以交通通信、教育文化娛樂和醫療保健消費支出之和占居民消費支出總額的比重衡量各省居民消費升級。消費升級計算公式如下：

CUit=(Commuit+Educait+Medicit)/Expenit

(2)

其中，Commu、Educa、Medic、Expen分別代表交通通信、教育文化娛樂、醫療保健消費支出和居民消費支出總額。

(2)研發投入強度(RDI)。參考尹亞紅和劉佳舟[28]的研究，本文選擇各省大中型高技術制造企業研發經費內部支出占GDP比重作為各省研發投入強度的衡量指標。

2.1.4 控制變量

(1)基礎設施水平(IL)。基礎設施建設水平的提升能夠將各省科技創新活動和金融資源等要素有機聯系起來，從而降低要素流動成本[29]，減少創新支出，提升創新韌性。參考化祥雨等[30]的研究，本文用人均公路里程數(公路里程與年末常住人口的比值)衡量各省基礎設施建設水平。

(2)貿易開放程度(TOD)。貿易開放程度也會影響創新，來自國外貿易的競爭會刺激本地企業加大創新投入[31]，提升創新韌性。參考汪輝平等[32]的研究，本文用進出口總額(按當年匯率折算成人民幣)與GDP的比值衡量各省貿易開放程度。

(3)外商直接投資水平(IFDI)。外商直接投資在促進經濟發展的同時，也會帶動技術引進與技術人才培養[33]，為創新韌性的形成提供技術和人才保障。本文將外商直接投資取對數衡量外商直接投資水平。

(4)環境規制(ER)。一定的環境規制可以激勵企業進行技術創新從而提高企業收益[34]，技術創新是提升創新韌性的重要推動力。參考郝壽義和張永恒[35]的研究，本文用單位GDP二氧化硫排放量衡量環境規制。

(5)創新氛圍(IA)。良好的創新氛圍能夠激發創新主體熱情，從而有利于提高創新主體應對外部沖擊的積極性，促進創新韌性提升。參考肖仁橋等[36]的研究，本文用高技術制造業有研發活動的企業數占所有企業數比重衡量各省創新氛圍。

2.2 數據來源

本文以中國各省高技術制造業為研究對象，具體包括醫藥制造業，航空、航天器及設備制造業，電子及通信設備制造業，計算機及辦公設備制造業，醫療儀器設備及儀器儀表制造業，信息化學品制造業6個行業。以2011—2019年為考察區間，選擇中國內地30個省份(西藏因數據不全，未納入統計)為研究樣本。數字普惠金融總指數及其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度數據來源于《北京大學數字普惠金融指數(2011—2020年)》，高技術制造業新產品銷售收入、研發經費內部支出、有研發活動的企業數和所有企業數的數據來源于《中國高技術產業統計年鑒》(2012—2017，2019—2020)，其余數據來源于《中國統計年鑒》(2012—2020)。對于缺失數據，本文利用SPSS軟件，采用鄰近點線性趨勢方法填補。

2.3 模型設定

2.3.1 基準回歸模型

科技創新具有集聚效應，即一個區域當前創新水平會受到過去創新氛圍和創新經驗的影響[37]。鑒于此，本文將創新韌性的滯后一期引入模型，構建如下動態面板模型：

IRit=β0+β1IRi，t-1+β2DIFit+β3Xit+εit

(3)

其中，i=1，2，3，…，N，代表截面個體；t=1，2，3，…，T，代表年份；X代表控制變量合集；εit表示殘差項。將DIF分別替換為CB、UD和DL，構成如下模型：

IRit=β0+β1IRi，t-1+β2CBit+β3Xit+εit

(4)

IRit=β0+β1IRi，t-1+β2UDit+β3Xit+εit

(5)

IRit=β0+β1IRi，t-1+β2DLit+β3Xit+εit

(6)

2.3.2 門檻回歸模型

依據Hansen[38]的做法，本文構建CU和RDI的門檻效應回歸模型如下：

IRit=α0+α1DIF×I(CU≤θ1)+α2DIF×I(θ1θn)+αn+2Xit+εit

(7)

IRit=φ0+φ1DIF×I(RDI≤λ1)+φ2DIF×I(λ1λn)+φn+2Xit+εit

(8)

其中，I(·)為指示函數，若括號中式子成立，則I(·)取1，否則取0；θ1，θ2，…，θn為CU的待估門檻值；λ1，λ2，…，λn為RDI的待估門檻值；其余變量含義與上文相同。

3 實證分析

3.1 描述性統計分析

表1為變量IR、DIF、CB、UD、DL、CU、RDI、IL、TOD、IFDI、ER和IA的描述性統計分析結果。

表1 各變量描述性統計分析結果Tab.1 Descriptive statistical analysis results of variables

3.2 基準回歸分析

3.2.1 基準回歸

為克服創新韌性滯后項可能導致的內生性問題，本文參考邵興宇和范德勝[39]的研究，采用系統GMM方法對2011—2019年中國內地30個省份面板數據進行回歸分析，結果見表2。由表2可知，模型1～4的Hansen檢驗值均不顯著，表明不存在過度識別問題。AR(1)的P值均小于0.1，AR(2)的P值均大于0.1，表明殘差項存在一階自相關，不存在二階自相關，模型設定合理。

由表2中模型1結果可知，數字普惠金融的回歸系數為9.041，在5%水平上顯著，表明數字普惠金融對高技術制造業創新韌性具有顯著正向影響，H1得到支持。可見，數字普惠金融的普惠性和數字性成為提升高技術制造業創新韌性的雙引擎，其通過提供金融支持，提升高技術制造業應對外部沖擊的創新韌性。模型2結果顯示，覆蓋廣度的回歸系數為8.322，在5%水平上顯著，表明數字普惠金融覆蓋廣度對高技術制造業創新韌性具有顯著正向影響。覆蓋廣度代表數字金融的普惠面，覆蓋廣度使得被傳統金融排斥在外的企業能夠獲得金融服務，有利于改善企業創新環境。因此，覆蓋廣度能夠促進高技術制造業創新韌性提升。模型3結果顯示，使用深度的回歸系數為6.758，在5%水平上顯著，表明數字普惠金融使用深度對高技術制造業創新韌性具有顯著正向影響。使用深度代表數字技術實際使用情況，使用深度越大，對數字普惠金融產品與服務的使用頻率和程度越高，越能激發企業創新活力。因此，使用深度能夠促進高技術制造業創新韌性提升。模型4結果顯示，數字化程度的回歸系數為8.177，在5%水平上顯著，表明數字普惠金融數字化程度對高技術制造業創新韌性具有顯著正向影響。數字化程度代表便利性和成本優勢，數字化程度越高，企業越能以高效率、低成本方式獲得金融服務，從而提高企業創新效率。因此，數字化程度能夠促進高技術制造業創新韌性提升。

3.2.2 穩健性檢驗

(1)增加控制變量。本文采取增加控制變量的方法對表2的回歸結果進行穩健性檢驗。人力資源是開展創新活動的必要投入要素，人才擁有的創新知識和技術決定企業創新質量，對創新韌性具有重要影響。因此，本文增加人力資本(HC)作為控制變量，用人均受教育年限衡量各省人力資本，數據來自《中國統計年鑒》(2012—2020)，結果如表3所示。

由表3可知，增加人力資本作為控制變量后，數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的回歸系數符號均為正，且均在5%水平上顯著，這與表2的回歸結果一致。因此，數字普惠金融及其3個維度對高技術制造業創新韌性的正向影響較為穩健。

表3 增加控制變量的穩健性檢驗結果Tab.3 Robustness test results of adding a control variable

(2)縮尾處理。為消除離群值對估計結果的影響，對所有變量在1%和99%分位上進行縮尾處理，然后用縮尾后的變量重新檢驗，結果如表4所示。

表4 縮尾處理后的穩健性檢驗結果Tab.4 Winsorized robustness test results

由表4可知，對變量進行縮尾處理后，數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度仍能夠促進高技術制造業創新韌性提升。可見，采用縮尾處理法進一步驗證了表2回歸結果的穩健性。

3.3 門檻效應分析

3.3.1 門檻效應檢驗

在進行門檻回歸分析之前，本文對消費升級和研發投入強度的門檻效應進行檢驗，結果如表5所示。

由表5可知，消費升級在1%顯著性水平上通過單一門檻檢驗，但未通過雙重門檻和三重門檻檢驗。因此，本文應采用單一門檻模型檢驗消費升級的門檻效應，結果顯示，門檻值為0.373。研發投入強度在10%和1%顯著性水平上通過單一門檻和雙重門檻檢驗，未通過三重門檻檢驗。因此，本文應采用雙重門檻模型檢驗研發投入強度的門檻效應，結果顯示，門檻值為0.734和0.744。

表5 門檻效應檢驗結果Tab.5 Test results of threshold effects

3.3.2 門檻效應回歸結果

利用式(7)和式(8)，對消費升級和研發投入強度的門檻效應進行回歸分析，結果如表6所示。

表6 門檻效應回歸結果Tab.6 Regression results of threshold effects

由模型13可知，在不同消費升級程度下，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的作用存在差異。當消費升級不大于門檻值(θ1=0.373)時，數字普惠金融的回歸系數為2.548，在5%水平上顯著；當消費升級大于門檻值(θ1=0.373)時，數字普惠金融的回歸系數為9.906，在1%水平上顯著，表明當消費升級跨過門檻值后，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的提升作用將更為明顯，H2得到支持。由模型14可知，在不同研發投入強度下，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的作用存在差異。當研發投入強度不大于第一個門檻值(λ1=0.734)時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響不顯著；當研發投入強度大于第一個門檻值(λ1=0.734)且不大于第二個門檻值(λ2=0.744)時，數字普惠金融的回歸系數為27.619，在1%水平上顯著，表明數字普惠金融能夠提升高技術制造業創新韌性；當研發投入強度大于第二個門檻值(λ2=0.744)時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響不顯著，H3得到支持。

4 地區異質性分析

4.1 數字普惠金融對高技術制造業創新韌性影響的地區異質性檢驗

為檢驗數字普惠金融對不同地區高技術制造業創新韌性的影響是否存在異質性，本文參考蔣曉敏等[40]的研究，將內地30個省份劃分為東部和中西部兩大地區，檢驗結果如表7所示。

表7 地區異質性檢驗結果Tab.7 Test results of regional heterogeneity

由模型15可知，數字普惠金融對東部地區高技術制造業創新韌性的影響不顯著；由模型16可知，數字普惠金融的回歸系數為10.470，在5%水平上顯著，表明數字普惠金融對中西部地區高技術制造業創新韌性提升具有促進作用。原因可能是，數字普惠金融具有普惠性和包容性，能夠提升金融服務可得性，將金融服務延伸到中小企業和發展較為緩慢的地區。與中西部地區相比，東部地區擁有先天優勢(如地勢平坦、沿海港口多和勞動力充足等)和后天優勢(如率先實行改革開放、重要制度與政策試點等)，這些優勢使得東部地區擁有豐富的創新資源。相對而言，東部地區對數字普惠金融發展的要求更高[2]，使得在創新韌性提升程度相同的情況下，數字普惠金融對東部地區高技術制造業創新韌性的作用不顯著，而對發展較為緩慢的中西部地區高技術制造業創新韌性起到顯著提升作用。

4.2 門檻效應的地區異質性檢驗

本文進一步檢驗東部和中西部地區消費升級和研發投入強度的門檻效應，結果如表8所示。

由表8可知，消費升級在東部地區表現出雙重門檻效應，門檻值為0.329和0.330，在中西部地區表現出單一門檻效應，門檻值為0.373。研發投入強度在東部和中西部地區均表現出單一門檻效應，門檻值分別為1.509和0.076。門檻效應的地區異質性回歸結果如表9所示。

表8 東、中西部地區消費升級與研發投入強度的門檻效應Tab.8 Threshhold effects of consumption upgrading and R&D investment intensity in the eastern and central&western regions

表9 門檻效應的地區異質性回歸結果Tab.9 Regression results of regional heterogeneity of threshold effects

由模型17可知，對于東部地區而言，只有當消費升級大于第一個門檻值(β1=0.329)且不大于第二個門檻值(β2=0.330)時，數字普惠金融才會對高技術制造業創新韌性產生影響，且為顯著負向影響。由模型18可知，對于中西部地區而言，無論消費升級是否跨過門檻值(γ1=0.373)，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響均為正向顯著，且這一影響隨著消費升級跨過門檻值變大，表明中西部地區可以通過促進消費升級的方式增強數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的提升作用。由模型19可知，對于東部地區而言，當研發投入強度不大于門檻值(ω1=1.509)時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響顯著為負；當研發投入強度大于門檻值(ω1=1.509)時，其影響不顯著。由模型20可知，對于中西部地區而言，當研發投入強度不大于門檻值(η1=0.076)時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響顯著為正；當研發投入強度大于門檻值(η1=0.076)時，其影響不顯著。

對于東部地區，無論以消費升級還是研發投入強度為門檻變量，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響均為負。原因可能是，東部和中西部地區數字普惠金融均值分別為2.257和1.904，表明東部地區數字普惠金融發展水平較高。然而，創新韌性是在逆境中形成的。東部地區擁有較為豐富的傳統金融資源，加之數字普惠金融的助力，其高技術制造業可以利用的金融資源較為充足甚至達到飽和，這反而不利于營造良好的創新競爭氛圍，使得數字普惠金融發揮的作用適得其反，給高技術制造業創新韌性帶來不利影響。對于中西部地區，隨著消費升級程度提升，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的正向影響更強烈。可能的原因是，相較于東部地區，中西部地區消費水平較低，消費升級更能有效刺激高技術制造業進行產品更新和變革，使其積極利用數字普惠金融開展創新活動，研發滿足消費者需求的產品，從容應對外部環境變化，提升創新韌性。隨著研發投入強度提高，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的正向影響變得不顯著。可能的原因是，中西部地區研發投入強度達到較高水平后，高技術制造業擁有較多創新資金開展創新活動，此時，數字普惠金融并未給高技術制造業帶來創新效應。

5 結論與建議

5.1 結論

本文基于2011—2019年中國內地30個省份面板數據，分析數字普惠金融及其3個維度(覆蓋廣度、使用深度和數字化程度)對高技術制造業創新韌性的影響，以及消費升級和研發投入強度的門檻效應，并進一步進行地區異質性分析，得出如下研究結論：

(1)從全國層面看，無論是數字普惠金融，還是其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度，均對高技術制造業創新韌性具有顯著正向影響，表明數字普惠金融的普惠性和數字性有助于提升高技術制造業創新韌性。該結論在增加控制變量和采用縮尾處理法的穩健性檢驗下依然成立。分地區看，數字普惠金融對東部地區高技術制造業創新韌性的影響不顯著，對中西部地區高技術制造業創新韌性存在顯著提升作用。

(2)消費升級在數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響中存在單一門檻效應。當消費升級跨過門檻值后，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的顯著正向影響更強烈。進一步分析發現，消費升級的門檻效應存在明顯的地區差異。在東部地區，消費升級存在雙重門檻效應，當消費升級不大于第一門檻值或大于第二門檻值時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響為負但不顯著；當消費升級大于第一門檻值且不大于第二門檻值時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性存在顯著負向影響。在中西部地區，消費升級存在單一門檻效應，不論消費升級是否跨過門檻值，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性均存在顯著正向影響，且影響系數隨著消費升級跨過門檻值而增大。

(3)研發投入強度在數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響中存在雙重門檻效應。當研發投入強度大于第一門檻值且不大于第二門檻值時，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的正向影響顯著。進一步分析發現，研發投入強度的門檻效應存在明顯的地區差異。在東部地區，研發投入強度存在單一門檻效應，隨著研發投入強度跨過門檻值，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的負向影響由顯著變為不顯著；在中西部地區，研發投入強度存在單一門檻效應，隨著研發投入強度跨過門檻值，數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的正向影響由顯著變為不顯著。

5.2 建議

根據研究結論，本文提出以下建議：

(1)利用數字技術賦能普惠金融，提升高技術制造業創新韌性。利用大數據和人工智能等數字技術整合金融資源，實現金融資源的高效配置，建立多元化金融服務體系，并鼓勵傳統金融機構充分利用自身優勢發展數字普惠金融業務，促進數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度提升，釋放普惠效應。同時，降低金融機構與高技術制造業之間的信息不對稱，實現金融供需兩端訴求的精準匹配，為高技術制造業提升創新韌性提供低成本和高效率的金融服務，促進數字普惠金融與高技術制造業融合發展。此外，各地區相關部門要因地制宜制定數字普惠金融發展政策，東部地區應合理、規范使用數字普惠金融資源，使其對高技術制造業創新韌性發揮積極作用；中西部地區可通過多種途徑發揮數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的提升作用。

(2)把握消費升級機會，提高數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的影響。一方面，利用數字技術從多種消費方式中挖掘金融需求，創新金融產品和服務。同時，注重金融需求的個性化，提供個性化金融產品和服務，為消費升級打通“金融最后一公里”。另一方面，建立互聯互通機制，將消費升級有關信息及時向高技術制造業傳遞，鼓勵其利用數字普惠金融資源開發高質量且能滿足消費者需求的創新型產品，從而提升創新韌性。此外，東部地區應引導高技術制造業合理利用數字普惠金融資源，有效降低數字普惠金融對高技術制造業創新韌性的不利影響；中西部地區應注重推動消費機制改革，通過多種方式激發消費潛力，實現消費升級，確保高技術制造業抓住消費升級機遇，更好地利用數字普惠金融提升創新韌性。

(3)適當調整研發投入，通過數字普惠金融提升高技術制造業創新韌性。對于研發投入強度未跨過第一門檻值的省份，應鼓勵高技術制造企業建立技術研究中心和創新孵化中心等，持續開展研發活動，并根據高技術制造業研發投入強度給予不同比例的研發補貼和稅收優惠等，刺激其增加研發投入。對于研發投入強度跨過第二門檻值的省份，避免陷入盲目提高研發投入強度的誤區，應根據實際狀況將高技術制造業研發投入調控在合理范圍內，并建立相應研發資金監管機制，保證研發資金落實到位，防止高技術制造業不合理使用研發資金。分地區看，東部和中西部地區均應適度把握高技術制造業研發投入規模，使其在合理區間內與數字普惠金融形成良好互動，最大程度提升高技術制造業創新韌性，避免研發投入過度帶來的負面影響。

5.3 不足與展望

本文研究了數字普惠金融與高技術制造業創新韌性的關系，但仍存在一些不足。首先，本文僅探討了消費升級和研發投入強度的門檻效應，未來可納入更多因素，探究其對數字普惠金融與高技術制造業創新韌性關系的作用機理。其次，由于數字普惠金融指數僅有2011年及之后的數據，因此本文數據區間為2011—2019年，而韌性的形成是一個長期過程，未來可利用更長時期的數據進行研究，以得出更有針對性的結論。最后，本文基于省級面板數據展開研究，未來可利用城市面板數據探究數字普惠金融與高技術制造業創新韌性的關系，基于城市層面展開研究并提出建議。