數字普惠金融對黃河流域制造業高質量發展的影響研究

朱恒志 劉琛君 喬嘉芮 陸來寧 莊雨軒

［摘 要］黃河流域是我國重要的經濟區域之一，制造業一直是該地區的支柱產業。因此，研究數字普惠金融對黃河流域制造業高質量發展的影響，對于推動該地區經濟轉型升級和實現制造業高質量發展具有重要意義。文章首先對數字普惠金融對黃河流域制造業高質量發展的影響進行理論分析，并通過實證分析驗證其影響機理和異質性效應，最后提出一系列對策建議，以期進一步推進數字普惠金融發展，實現黃河流域制造業企業發展質量提升。

［關鍵詞］數字普惠金融；黃河流域；制造業；高質量發展

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.06.029

［中圖分類號］F427；F832［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2024）06-0090-04

0? ? ?引 言

隨著信息技術的快速發展，數字普惠金融逐漸成為推動經濟發展和實現金融普惠的重要手段。數字普惠金融作為“互聯網+”的重要組成部分，已經成為中國金融業創新發展的重要方向之一。同時，隨著中國經濟進入新常態，制造業高質量發展成為經濟發展的重要方向。在此背景下，數字普惠金融對黃河流域制造業高質量發展的影響備受關注。研究數字普惠金融對黃河流域制造業高質量發展的影響具有重要的理論意義和現實意義。數字普惠金融可以解決企業融資難題，激發企業創新活力，進而提高企業發展質量［1］。數字普惠金融可以有效消除傳統金融存在的“金融歧視”和“金融錯配”問題，減少企業融資限制，從而提高企業發展質量［2］。數字普惠金融對企業發展質量的影響主要表現在提高企業營收水平和減少融資限制等方面［3］。數字普惠金融對非國有企業全要素生產率的提升作用更為顯著，同時，數字普惠金融也可以解決企業融資難題，從而提高企業發展質量［4］。

1? ? ?數字普惠金融對黃河流域制造業高質量發展影響的理論分析

1.1? ?暢通融資渠道

數字普惠金融的發展，對制造業的高質量發展產生了積極影響，暢通了制造業企業的融資渠道。傳統金融機構往往難以滿足小微企業和個體工商戶的融資需求，這些市場主體往往面臨著融資難、融資貴的問題。而數字普惠金融通過利用互聯網平臺和數字技術，打破了傳統金融機構的地域限制，減少了信息不對稱問題，為小微企業和個體工商戶提供了更為便捷、高效、低成本的融資服務。

1.2? ?促進企業轉型升級

從企業轉型升級視角出發，數字普惠金融能夠通過促進企業技術創新、管理創新、市場開拓等，推進制造業轉型升級，進而實現制造業的高質量發展。數字普惠金融可以為企業提供多元化的金融服務，為企業技術創新提供資金支持。此外，數字普惠金融還可以為企業提供技術創新的信息和資源支持。數字普惠金融平臺可以通過大數據技術和人工智能算法，為企業提供市場研究、競爭情報、技術咨詢等服務，幫助企業了解市場需求和行業趨勢，提高技術創新的成功率。

1.3? ?促進制造業與金融業融合發展

從產業融合視角出發，數字普惠金融能夠通過促進制造業與金融業產業融合發展對制造業高質量發展起到支持作用。傳統制造業和金融業之間存在著融合不足的問題，制造業面臨著融資難、融資貴等問題，而金融業則面臨著市場需求不足、風險控制難等問題。數字普惠金融機構通過建立數字化金融服務平臺，打破制造業和金融業的信息壁壘，促進雙方深度融合。數字普惠金融機構可以通過大數據、人工智能等技術手段，為制造業企業提供更加精準的融資服務，同時也可以為其他金融機構提供更加全面的風險控制和投資決策支持。

2? ? ?實證分析

2.1? ?樣本數據選取與數據來源

本文選擇2017—2021年我國A股上市黃河流域制造業企業數據和省際數字普惠金融指數作為樣本數據，對數據作出如下處理：①剔除ST、*ST、PT企業；②剔除變量缺失觀測樣本；③對連續變量作1%～99%的收尾處理。本文企業數據均來源于國泰安數據庫和迪博內部控制研究中心，數字普惠金融數據來源于北大數字普惠金融中心。經過處理，本文共獲取441家企業1 794個樣本觀測值。

2.2? ?變量選擇與定義

2.2.1? ?被解釋變量

本文的被解釋變量是企業高質量發展，考慮到單一指標難以有效反映企業發展質量水平，因此，本文參照閆麗霞等學者［5］在企業發展質量評價中所使用的方法，選擇利用主成分分析法，測算企業的綜合發展質量水平，指標體系包括財務指標和市場指標，其中財務指標包含盈利能力（凈資產收益率、總資產凈利率、管理費用率）、營運能力（總資產周轉率、應收賬款占比）、存貨占比（成長能力、營業收入增長率、總資產增長率）、償債能力（資產負債率、現金流比率），市場指標包含托賓Q、賬面市值比。

本文基于主成分分析法對指標進行合并，主成分分析結果如表1所示。

基于表1主成分分析結果可以看出，針對12個指標共提取出5個最大特征根大于1的主成分，對原變量的累積解釋率為0.699 7，接近0.700 0，累積解釋率接近良好水平。這樣一來，基于這5個主成分，可以得出企業高質量發展綜合指標測算公式，具體如下：

發展質量=（成分1×0.222 1+成分2×0.179 0+成分3×0.111 0+成分4×0.103 7+成分5×0.083 9）/0.699 7（1）最后，基于Stata 18.0軟件測算得到企業發展質量綜合評價結果。

2.2.2? ?解釋變量

本文的解釋變量是數字普惠金融水平，同時選擇北大數字普惠金融研究中心所公布的數字普惠金融指數作為解釋變量。

2.2.3? ?控制變量

在控制變量方面，本文選擇企業規模、總資產收益率、總資產周轉率、內部控制指數、企業年齡、股權集中度、是否虧損、董事會規模、大股東資金占用、是否為四大審計公司、企業市場占有率作為控制變量。

2.2.4? ?分組變量

本文利用股權性質進行分組分析，即通過對制造業企業是否為國有企業進行分類，進一步進行穩健性檢驗。

綜上，本文所選的全部變量及其定義如下。①被解釋變量為發展質量（C），利用主成分分析法得出企業發展質量。②解釋變量為數字普惠金融（lndig），數字普惠金融指數取對數。③控制變量有11個，具體如下：一是企業規模（Size），企業總資產取對數；二是總資產收益率（ROA），公式為凈利潤/總資產；三是總資產周轉率（ATO），公式為營業收入/總資產；四是內部控制指數（InDIB），迪博內部控制指數取對數；五是企業年齡（FirmAge），樣本年份減去成立年份后取對數；六是股權集中度（Top1），第一大股東持股比例；七是是否虧損（Loss），虧損=1，否則=0；八是董事會規模（Board），董事會人數取對數；九是大股東資金占用（Occupy），其他應收款/總資產；十是是否為四大審計公司（Big4），審計公司是國際四大審計公司=1，否則為0；十一是企業市場占有率（MarketShare），企業營業收入占行業營業總收入比例。④分組變量為股權性質（SOE），國有企業=1，非國有企業=0。

2.3? ?模型構建

從表2基準回歸結果可以看出，lndig對C的影響系數為1.141，在5%水平顯著，表明數字普惠金融對黃河流域制造業企業高質量發展具有顯著正向影響，數字普惠金融水平每增高1個單位值，制造業企業高質量發展水平會提高1.141個單位值。

2.5? ?穩健性檢驗

在穩健性檢驗部分，考慮到企業間的個體差異性，本文進一步將固定省份更換為固定個體，采用個體—時間雙向固定效應模型進行穩健性檢驗。同時，為了消除異方差影響，本文進一步加入穩健標準誤以修正異方差影響，結果如表3列（1）和列（2）所示。從穩健性檢驗結果可以看出，在更換固定效應和穩健標準誤修正后，lndig對C的影響依舊為顯著的正向影響，表明模型具有良好穩健性，回歸結果具有較高可靠性。

3? ? ?結論與建議

3.1? ?研究結論

基于理論分析可知，數字普惠金融主要通過暢通融資渠道、促進企業轉型升級、促進制造業與金融業融合發展等途徑對黃河流域制造業企業產生影響；基于實證分析可知，數字普惠金融水平提升，能有效促進黃河流域制造業企業發展質量提高。

3.2? ?對策建議

一是提高數字普惠金融服務的普及度，推廣數字化金融工具，提高制造業企業的融資便利度和效率，特別是針對中小型民營企業和外資企業，應加大金融支持力度，提高其獲得金融服務的可能性。二是支持金融機構數字化轉型，提高其數字化金融服務能力和水平。政府部門應加大對金融機構數字化轉型的支持力度，鼓勵其加強數字化金融服務能力建設，提高其金融風險管理水平和信息化水平，增強其競爭力。三是加強數字普惠金融服務的監管和評估，保障金融服務的公平性和透明度。政府部門應加強對數字普惠金融服務的監管，建立完善的評估體系，對數字普惠金融機構的服務質量和效果進行監控，及時發現和解決問題，保障金融服務的公平性和透明度。四是建立數字普惠金融服務的創新機制。政府部門應鼓勵金融機構之間加強合作，建立數字普惠金融服務的創新機制，推動金融機構協同發展，提高金融服務的整體水平，為制造業企業的高質量發展提供更加可靠的金融服務支持。

4? ? ?結束語

黃河流域制造業高質量發展對國家經濟發展具有重要的推進作用。本文基于上市公司數據，探討了數字普惠金融發展對黃河流域制造業高質量發展的影響，并提出了黃河流域制造業企業和數字普惠金融進一步發展的對策建議，以期為黃河流域制造業高質量發展提供一定參考。

主要參考文獻

［1］江紅莉，蔣鵬程.數字金融對城市綠色經濟效率的影響研究［J］.軟科學，2022（4）：37-43.

［2］王道平，劉琳琳.數字金融、金融錯配與企業全要素生產：基于融資約束視角的分析［J］.金融論壇，2021（8）：28-38.

［3］陳中飛，江康奇.數字金融發展與企業全要素生產率［J］.經濟學動態，2021（10）：82-99.

［4］張勇，殷健.數字普惠金融促進企業全要素生產率提高了嗎？［J］.財政科學，2022（11）：119-132.

［5］閆麗霞，韓盼盼.黃河流域制造業高質量發展水平測度及影響因素研究［J］.科技與產業，2023（12）：230-236.