數字普惠金融與制造業升級：影響機制與經驗證據

潘為華

(長沙理工大學 經濟與管理學院，湖南 長沙 410114)

一、引 言

2021年，中國制造業增加值達31.4萬億元，占全球比重達27.4%，連續12年位居世界第一。然而，由于美國“圍堵”中國制造業以及全球性的新冠肺炎疫情沖擊，傳統制造業產業脆弱性被全面放大，尤其是中興、華為等一系列事件深刻暴露出制造業產業發展中存在的軟肋和不足：一方面，中低端制造業產業布局比較完整，但存在要素成本上升、產能過剩、效率低下等問題；另一方面，高端制造業產業在全球價值鏈中處于低端位置，且對外依存度高、自主創新能力弱、缺乏“鏈主”優勢地位[1]。面對“逆全球化”“去中國化”等軟脫鉤局勢，探尋制造業產業升級發展的機制和動能，對于保持制造業比重基本穩定和國民經濟健康有序發展具有重要支撐作用。

制造業升級一直是政府和學術界關注的重點，圍繞制造業升級的測度[2]、影響因素[3,4]和升級路徑[5]產生大量的研究成果，并廣泛應用于指導實踐。已有研究表明，金融發展與金融改革對經濟發展和產業結構升級具有重要影響[6-8]。然而，在傳統金融模式下存在資金“脫實向虛”現象，中小微企業和實體經濟的融資需求得不到滿足[9]。2013年，中國從國家戰略的角度提出發展普惠金融，重點服務于小微企業、農戶和低收入群體等弱勢群體，較好地滿足社會各階層和群體的金融服務需求，因而成為經濟和金融領域的關注熱點[10]。但是，在普惠金融發展實踐中，發展廣度、深度不足以及信息不對稱問題，導致金融排斥和金融門檻現象未得到有效解決[11]。數字化浪潮下，普惠金融與新一代數字技術深度融合，形成一種新型的金融發展模式——數字普惠金融，其更加注重規模效應和尾部效應的特征，可以有效抑制“金融排斥”現象的發生[12]。數字普惠金融的核心要素數據具有非稀缺性、非排他性、非均質性的特質，能夠打破傳統金融的時空局限和服務限制，擴大金融服務的范圍、覆蓋面、廣度和深度，被傳統金融排斥的人群有更大的可能和更低的邊際成本獲取更多、更正規的金融服務[13]。近年來，數字普惠金融實踐更加豐富，新模式、新產品和新服務層出不窮，已成為當前普惠金融發展中的主流。因此，如何發揮數字普惠金融數字性、科技性、普惠性的特征以精準匹配制造業產業需求端，如何推動制造業產業進一步轉型優化升級，是值得深入思考的問題。

二、影響機制分析

(一)數字普惠金融對融資約束及制造業升級的影響

數字普惠金融能夠緩解制造業尤其是中小制造企業融資約束，助推制造業升級發展。一是數字普惠金融的發展能夠合理引導資金流向，促進金融資源的優化配置，有利于制造業實體企業的投資效率的提升，進而推動制造業的升級發展。數字普惠金融的發展，為完善城鎮基礎設施提供了充足資金，有利于制造業企業物流、外貿和投資，降低企業運營成本，提高企業生產效率。二是數字普惠金融能夠更有效地緩解“金融排斥”現象，提高普通用戶獲取金融服務的可能性[14]。數字普惠金融在提供良好創業創新環境的同時，為制造業企業創新提供適當的資金，加速形成“大眾創業、萬眾創新”局面，也為制造業升級創造良好經濟環境[15]。三是為制造業企業提供完善的金融支撐。制造業企業創新發展是一個系統工程，投資周期長、投資金額大、投資風險大，需要完善的金融支撐。尤其是中小制造企業，由于金融門檻的存在，長期以來缺乏創新發展的資金，數字普惠金融能夠方便、快捷地將資金注入中小制造企業，對企業提供有效金融支撐。

(二)數字普惠金融對技術創新及制造業升級的影響

技術創新是推動制造業升級的核心動力，數字普惠金融的發展能夠助力技術進步和技術創新，從而推動制造業升級。一是數字普惠金融是數字經濟時代傳統金融與新興數字技術深度融合的產物，其內含的新技術、新模式與新思維，深度契合制造業產業發展，促進制造業技術創新與升級[16]。二是數字技術能夠提高信息效率，減少信息不對稱。企業在進行技術創新的過程當中，數字技術使信息與知識的互動交流加快，企業之間出現技術轉移效應，促使制造業升級進一步加速。三是數字普惠金融通過數字化變革，改變金融基礎設施和傳統金融服務模式，帶動制造業商業模式的變革與創新，依托新興技術惠及中小企業，為制造業技術創新提供基礎與空間，從而增加制造業企業的創新機會。

(三)數字普惠金融對人力資本及制造業升級的影響

數字普惠金融能夠提高人力資本積累，為制造業升級發展奠定良好基礎。一方面，數字普惠金融側重于對貧困、邊遠地區的扶持，從而有效改善農村居民等低收入群體的經濟狀況，縮小城鄉收入差距。經濟狀況的改善和收入差距的不斷縮小，有助于中低收入家庭積累資金，提高家庭成員接受高等教育的可能性，理論上能夠促進創新產出的增加。另一方面，高技術型人才可得到多樣化的金融產品服務，為高技術型人才增加在專業技術領域進行培訓和深造的機會。制造業從業人員接受再教育培訓的機會得以增加，能夠增加人力資本積累，促進制造業產業升級。

(四)數字普惠金融對消費升級及制造業升級的影響

“以我為主”釋放消費需求，是帶動制造業產業高級化和合理化的重要路徑。數字普惠金融的發展，一方面能夠借助先進的數字技術、極大的便利支付，刺激居民消費需求，實現消費“量”的提升。移動互聯網和智能手機的普及，以支付寶、微信等為代表的第三方支付快速發展，便利的購物方式和購物時間的縮短，使得消費需求容易得到激發[17]。另一方面，數字普惠金融提高金融服務的覆蓋廣度和使用深度，有效緩解消費者消費能力和資產流動性不足的限制，激發消費欲望[18]。因此，數字普惠金融不僅能夠實現消費“量”的增長，還能推動消費“質”的升級，最終從消費端鏈接生產端，倒逼制造業轉型升級。

三、實證設計與數據來源

(一) 模型設計

1. 基準回歸模型。采用系統GMM方法進行檢驗分析，以解決模型中變量的內生性問題，并設定基準回歸模型如下：

Highi,t=β0+β1Highi,t-1+β2Dfii,t+

βcXc+εi,t

(1)

其中，Highi,t表示制造業升級水平；考慮到數字普惠金融對制造業升級的影響呈現出動態變化的特征，將Highi,t的滯后項Highi,t-1作為解釋變量納入模型分析；Dfii,t表示數字普惠金融發展水平；Xc為一系列控制變量。

2. 中介效應模型。首先，根據基準回歸模型(1)，以技術創新(Innovation)為中介變量，按照逐步檢驗法構建中介效應模型，考察數字普惠金融影響制造業升級的機制和路徑：

Highi,t=α0+α1Highi,t-1+α2Dfii,t+

αcXc+εi,t

(2)

Innovation=γ0+γ1ZJBLi,t-1+γ2Dfii,t+

γcXc+εi,t

(3)

Highi,t=θ0+θ1Highi,t-1+θ2Dfii,t+

θ3ZJBLi,t+θcXc+εi,t

(4)

式(2)～(4)中，Innovation表示技術創新中介變量，其他變量與式(1)保持一致。

其次，分別以人力資本(Labor)、消費升級(Consume)為中介變量，采用分步回歸的方法，檢驗中介效應是否存在。

(二)變量選取

1. 被解釋變量。對于制造業升級的測度學術界尚未達成共識，其升級過程通過多種形式表現出來，包括生產要素的改進和升級、生產效率與產品質量的提高、產業結構改變和產業組織創新、產業鏈重組和升級等。上述制造業升級的多種表現形式，最后都通過產品附加值的增加這一指標體現。產品附加值來自收入與成本的差值，這與利潤率指標較吻合。制造業越趨向價值鏈高端，利潤率也越高，相對于低利潤率的制造業則呈現出升級狀態。本文借鑒馮帆和張璐的方法[19]，使用高技術制造業利潤比重表示制造業升級水平，高技術制造業利潤比重取高技術制造業利潤總額與制造業各細分行業的利潤總額的比。采用這一指標不僅反映制造業整體利潤率和價值鏈攀升，還反映制造業利潤率結構的優化，能夠較好地代表制造業升級水平。

2. 解釋變量。數字普惠金融指數的構建與測量是研究數字普惠金融發展的基礎，也是當前研究中存在的難點，使用比較廣泛的是北京大學數字普惠金融指數[20]。該指數構造了包含數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度和普惠金融數字化程度3個一級指標，以及33個二級指標的指標體系，并兼顧數字金融服務的廣度和深度，十分具有代表性，為研究數字金融與制造業產業升級提供了基礎性數據。

3. 控制變量。為解決遺漏變量所帶來的內生性問題，以及提高模型擬合程度，參考已有文獻，選擇經濟發展水平、政府干預程度、對外開放水平、交通發展水平、城鎮化水平、資本積累水平、互聯網普及率7個指標作為控制變量。

4. 中介變量。按照數字普惠金融對制造業升級的影響機制和傳導機制的分析，選取技術創新、人力資本、消費升級3個指標作為中介變量。核心變量說明見表1。

表1 核心變量說明

(三) 數據說明與描述性統計

相關數據主要來源于國家統計局數據庫、各省(自治區、直轄市)年度統計年鑒、《中國工業統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》，極個別缺失值數據采用線性插值法進行補齊。此外，在進行實證分析時為了使量綱級統一，對于經濟發展水平指標、技術創新等總量型指標進行對數化處理，其他比率型指標則采用原始計算值。各核心變量基本描述性統計見表2。

表2 核心變量基本描述性統計

四、實證分析

(一) 基準回歸分析

根據模型(1)的設定，為更清晰地展示數字普惠金融對制造業升級的影響，確保模型估計結果的可靠性、有效性，實證檢驗采用系統GMM估計方法，同時也報告OLS回歸和面板固定效應模型估計的結果，具體結果見表3。

表3 基準回歸結果

表3中列(1)～(3)分別為系統GMM、面板固定效應、普通OLS回歸的結果。可以看出，不論是系統GMM模型，還是面板固定效應模型和普通OLS模型，數字普惠金融發展水平對制造業升級的影響系數均為正，且都在1%的水平上顯著，說明數字普惠金融的發展能夠有效推動制造業升級。進一步對比分析發現，系統GMM模型中和FE回歸模型中，數字普惠金融對制造業升級的影響均在1%的水平上顯著，但是系統GMM模型的系數更大，說明內生性的存在使得數字普惠金融對制造業升級的影響被低估，也表明系統GMM模型的穩健性。此外，列(1)中AR(2)檢驗的P值大于0.1，Hansen檢驗的P值為0.230，表明系統GMM模型中工具變量的選擇較為合理。因此，采用系統GMM模型有效地克服了內生性問題，數字普惠金融對制造業升級影響的估計結果是無偏的。SYS_GMM回歸結果表明，數字普惠金融的發展，能夠增加制造業產業和企業的金融可得性，為制造業產業投資、設備更新、技術改造提供有效資金支撐，從而推動制造業產業升級發展。

在控制變量方面，經濟發展水平、政府干預程度、對外開放水平、城鎮化水平對于制造業升級具有顯著的正向促進作用。經濟發展水平的提高，為制造業產業的發展提供完善的基礎設施和發展環境，因而經濟發展水平控制變量的系數為0.0544，且在1%的水平上顯著。政府采取一系列宏觀調控措施和產業政策，引導資金流向制造業實體領域，有力推動制造業產業升級。因此，政府干預對制造業升級的影響系數為正，且在1%的水平上顯著。對外開放對制造業升級的影響系數為0.0784，且在1%的水平上顯著。表明數字經濟是典型的開放型經濟，數字普惠金融同樣具有普惠、開放的特征，隨著對外開放水平的提升，大量制造業企業走出國門參與國際競爭，深度參與國際競爭與國際分工合作，嵌入全球產業鏈和價值鏈，有力推動制造業競爭力提升和轉型發展。城鎮化水平對制造業升級的影響系數為0.4542，且在1%的水平上顯著。說明城鎮化水平的提高，為制造業升級發展提供了完善的基礎設施、吸引了大量產業發展所需人才。交通運輸水平、資本積累、互聯網普及率等指標對制造業升級的影響系數為負，且交通運輸水平和互聯網普及率指標的影響系數分別在10%和5%的水平上顯著。說明在城鎮化發展過程中，交通基礎設施不斷完善，推動房地產市場的極大發展，存在房價高企和房地產泡沫等現象，大量資金“脫實向虛”涌向房地產市場，造成制造業“空心化”。互聯網的不斷發展，推動我國電子商務的快速普及，數字普惠金融環境下交易方式的便捷性、消費模式的多樣性、產品價格的低廉性，在一定程度上壓縮實體制造企業的利潤，不利于制造業升級發展。

(二) 中介效應檢驗

根據前文設定的中介效應模型，識別技術創新、人力資本和消費升級在數字普惠金融促進制造業升級中的傳導機制，并采用Sobel檢驗方法進一步檢驗中介傳導機制的有效性，結果見表4。

1. 技術創新的中介效應檢驗。表4中列(2)的回歸結果顯示，數字普惠金融對于技術創新的影響系數為正，且在10%的水平上顯著，說明數字普惠金融的發展能夠有效提升技術創新水平。數字普惠金融是傳統金融與新興數字技術深度融合的產物，內含數據要素的前沿特征與技術范式，體現了以數字金融、支付技術為代表的數字技術的高速發展。同時，數字普惠金融能夠為制造業企業尤其是偏遠地區中小制造企業提供技術創新的資金支撐，破解企業技術創新過程中的融資約束問題。列(1)的回歸結果顯示，影響系數均在1%的水平上顯著，說明在控制技術創新的影響后，數字普惠金融對于制造業升級的影響仍然顯著。根據中介效應檢驗的步驟，γ2、θ3、θ2均顯著，且γ2、θ3和θ2符號相反，說明這種傳導作用主要表現為遮掩效應，即技術創新抑制數字普惠金融對制造業升級發展的促進作用。可能原因在于，雖然我國極其重視制造業技術創新，并不斷加大創新投入，但是創新產出具有時滯性。短期來看，我國制造業升級發展的技術創新動力仍顯不足，制造業產業鏈關鍵技術、關鍵原材料仍受制于人，制造業產業升級所需的高層次創新人才較為缺乏，因而技術創新對制造業升級的動力不足。

表4 中介效應檢驗結果

2. 人力資本的中介效應檢驗。表4中列(4)的回歸結果顯示，數字普惠金融對人力資本影響系數為0.0258，且在10%的水平上顯著，說明數字普惠金融顯著促進人力資本積累。列(3)回歸結果顯示，影響系數均在1%的水平上顯著，在同時考慮數字普惠金融和人力資本積累因素情形下，數字普惠金融對制造業升級的影響仍顯著為正。根據中介效應檢驗的步驟，γ2、θ3、θ2均顯著，且γ2、θ3和θ2符號相反，說明人力資本在數字普惠金融影響制造業升級的過程中發揮傳導作用。但是這種傳導作用同樣表現為遮掩效應，即人力資本積累抑制數字普惠金融對制造業升級發展的促進作用。可能原因在于，當前“脫實向虛”現象不僅存在于資本領域，還存在于人才領域。城鎮化的發展，推動房地產市場的虛假繁榮，房地產業高利潤、高收入的特征吸引大量人才流入。在數字普惠金融提升人力資本積累的過程中，金融、保險等行業擠壓制造業的投資和人才流入，導致制造業的獲益程度大大被削弱，從而影響制造業進一步升級發展。

3. 消費升級的中介效應檢驗。表4中列(6)的回歸結果顯示，數字普惠金融對消費升級的影響系數為0.0402，且在10%的水平上顯著，說明數字普惠金融的發展能夠提升消費升級水平。數字普惠金融不僅能夠降低金融門檻、縮小收入差距、緩解流動性約束，提升居民消費水平，還能通過支付創新、模式創新推動居民消費理念、消費模式的創新，在為居民提供特色化、定制化金融服務的同時，促進消費質量的提升。列(5)的回歸結果顯示在控制消費升級后，數字普惠金融對于制造業升級的作用仍然顯著。根據中介效應檢驗的步驟，γ2、θ3、θ2均顯著，且γ2、θ3和θ2符號相反，說明消費升級具有一定的傳導作用，但表現為遮掩效應。可能原因在于，一方面，傳統住房消費觀念依然深入人心，當前住房消費在居民消費中所占的比例仍比較高；另一方面，隨著老年化程度的加深和居民健康意識的轉變，醫療、養老等方面的消費需求也快速增長。而住房、養老、醫療等消費需求的增加，會抑制其他方面的消費需求，不利于進一步擴大內需，從而無法為制造業升級發展提供有效的需求端支撐。

(三) 進一步分析

1. 區域異質性分析。我國地區資源稟賦存在較大差異，地區經濟發展水平、數字普惠金融發展水平和制造業升級水平也存在差異性。將樣本數據劃分為東部、中部和西部地區，并檢驗是否存在區域異質性。分地區回歸的結果見表5。

表5 不同地區數字普惠金融與制造業升級檢驗

結果顯示，三大地區數字普惠金融指數對制造業升級的影響系數均為正，且至少在10%的水平上顯著，這也從另一個角度說明基準回歸結果的穩健性。分區域來看，相對于東部地區，中部地區和西部地區數字普惠金融發展對制造業升級的影響更為顯著，數字普惠金融對制造業升級影響的程度呈現出“西部—中部—東部”的階梯狀分布。主要原因在于，東部地區經濟發展水平高、工業基礎雄厚、產業配套設施完善、制造業人才集聚，以京津冀、長三角、珠三角為代表的城市群城鎮化、工業化水平都比較高，傳統金融機構服務網絡覆蓋廣、資金實力雄厚，并與制造業形成比較穩定的銀企關系。因此，數字普惠金融在東部地區主要服務于第三方支付和數字保險等領域，對于東部地區制造業升級的推力存在一定的擠出作用。相比之下，中部地區和西部地區起步稍晚、基礎較弱，數字普惠金融以其低門檻、低成本、普惠性的優勢，通過支持制造業升級積極參與中部崛起戰略和西部大開發戰略。

2. 維度異質性分析。為了有針對性地發揮數字普惠金融優勢，也需要從多維度分析數字普惠金融對制造業升級的影響。北京大學數字金融研究中心將數字普惠金融指數劃分為覆蓋廣度、使用深度、數字化程度3個維度。分維度回歸的結果見表6。

表6 不同維度數字普惠金融與制造業升級檢驗

從表6可以看出，覆蓋廣度對制造業升級的影響系數為0.0431，且在1%的水平上顯著。使用深度對制造業升級的影響系數為負，數字化程度對制造業升級的影響系數為正，但均不顯著。數字普惠金融區別于傳統金融，它使得更多群體獲得金融服務，減少創新企業融資約束，助力制造業升級發展。通過數字普惠金融的低門檻、普惠性、低成本，中、西部地區制造業和中小微制造企業受益更明顯。尤其是多樣化的金融服務，改善中小微制造企業的財務狀況，提升制造業整體風險應對能力，為制造業升級發展奠定良好的經濟和金融基礎。

五、結論與啟示

數字普惠金融突破傳統金融在時間和空間上的限制，實現對企業的精準滴灌，對于促進制造業產業升級和高質量發展具有重要作用。本文基于2011—2020省級面板數據，采用系統GMM方法展開研究，得出如下結論：(1)數字普惠金融的發展顯著促進制造業升級。分地區來看，中、西部地區數字普惠金融對制造業升級的影響效果要強于東部地區，呈現出“西部—中部—東部”的階梯式分布格局。分維度來看，數字普惠金融的覆蓋廣度對制造業升級的影響系數為正，且在1%的水平上顯著，而數字普惠金融的使用深度和數字化程度對制造業升級的影響不顯著。(2)技術創新、人力資本和消費升級在數字普惠金融影響制造業升級的過程中具有一定的傳導作用，但均表現為遮掩效應。(3)經濟發展水平、政府調控、對外開放水平和城鎮化水平對于制造業升級具有顯著的正向促進作用，交通運輸水平和互聯網普及率對制造業升級產生負向影響，資本積累水平對制造業升級的負向影響不顯著。

基于理論分析和實證回歸的結果，為進一步提升制造業升級水平，提出如下對策建議：(1)進一步完善數字普惠金融體系，發揮其普惠性、低門檻、低成本的特性。包括加大金融基礎設施的建設力度，推動傳統金融的數字化轉型；提升數字普惠金融的覆蓋廣度，實現對中、西部地區和中小制造企業的“精準滴灌”；構建制造業企業獲取數字普惠金融服務的綠色通道，簡化流程、精簡程序，提升金融服務效率。(2)完善數字普惠金融服務技術創新的體制機制，推動制造業的數字化轉型，提升制造業整體技術創新能力。拓展金融服務的廣度和深度，如設立制造業創新專項引導資金，扶持中小制造企業的創新；采用貸款貼息、稅收減免的方式，促進制造業企業研發投入等。(3)利用數字普惠金融，培養、引進制造業升級所需的高層次人才，為制造業升級發展提供人才支撐。包括對農村地區和偏遠地區加大教育資源和金融資源的傾斜力度，提升全民教育水平；為制造業專業人才職業技術培訓和高層次人才引進提供完善的金融支撐，提升產業工人的技能水平。(4)利用數字普惠金融刺激消費，包括擴大農村地區數字普惠金融覆蓋范圍，緩解居民消費流動性不足，激發農村地區消費潛力；依托新興數字技術挖掘數字普惠金融服務的新產品、新場景、新模式，推動消費理念、消費結構轉變，倒逼制造業產品結構優化升級。