數字普惠金融、供應鏈金融與企業全要素生產率
——以制造業為例

■余得生 楊禮華

改革開放以來，我國的經濟發展速度、人民生活質量都得到了顯著提升，但制造業“大而不強，全而不優”依然是制約我國實現經濟高質量發展的難題。主要體現在我國制造業規模雖然居全球之首，但是產出效率偏低、核心材料依賴進口、生產成本過高、自主創新能力不強等[1]。為此，政府提出的《中國制造2025》中明確指出要通過制造業數字化、網絡化、智能化來提高制造業自主創新能力。同時，黨的十九大報告也指出要加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合。供應鏈金融作為一種全新的業務模式，可以有效緩解制造業生產成本過高的問題，提升整個產業鏈中研發與生產環節的相互扶持力度，有助于提高企業生產效率。數字經濟時代，數字普惠金融與大數據、云計算等的結合運用，為供應鏈金融發展提供了一個全新的平臺，擴大了金融服務的范圍?；诖耍疚膹墓溄鹑诮嵌葋砜疾鞌底制栈萁鹑趯ζ髽I全要素生產率的影響，有助于政府、金融機構和企業合理制定相關政策，提升企業的創新能力，提高企業“投入-產出”的轉化效率。

一、文獻綜述

全要素生產率是指所有的生產要素（包括資本投入、勞動投入等）的投入總量保持不變時，生產量可以增加的部分，也稱為“技術進步率”。目前，國內外學者在企業全要素生產率方面已經有了一定的研究。Wang 等[2]以管理效率和技術創新為中介變量，采用PSM-DID 的方法檢驗了中央環保督查對企業全要素生產率的影響，結果表明中央環保督查主要通過提升管理效率來促進企業全要素生產率的提高。Wang等[3]指出大氣環境規制對工業企業全要素生產率主要表現為抑制作用，并且對輕污染企業的抑制效果更加顯著。Yuan等[4]分析了經濟政策不確定性和市場化進程對中國創新與環境全要素生產率的影響，最終認為創新能力可以有效提高環境資源的配置效率，而政策不確定性的增加則會對環境全要素生產率產生消極作用。在國內相關研究中，龔關等[5]、尹恒等[6]和楊汝岱[7]認為制造業資本配置效率的改善可以顯著提高企業全要素生產率。公衍磊等[8]發現了產能利用率與企業全要素生產率之間的負向關系，并且這種負向關系隨著貸款方與借款方的關聯程度而變化，主要表現為關聯程度越強，負向關系越明顯。盛明泉等[9]認為混合所有制改革可以通過緩解委托代理問題和促進企業創新來提高企業全要素生產率。岳宇君等[10]指出信息化水平越高的企業，通過增加研發投入對企業全要素生產率的作用效果更顯著，反之，促進效果較差，甚至可能表現出抑制效果。杜傳忠等[11]發現相比于大型企業，產業融合對中小企業全要素生產率的促進效果更好。

對相關文獻進行梳理，可以發現傳統金融主要通過以下幾種方式影響企業的全要素生產率：第一，金融發展通過完善人力資本結構、降低成本、提高企業營業收入等方式影響企業全要素生產率[12]；第二，金融發展通過適度金融化可以提高資本的循環周轉率，促進經濟的增長效率，提高全要素生產率，而過度的金融化則會通過“擠壓效應”削弱資本周轉，給經濟增長帶來消極作用，抑制企業生產效率的提升[13]；第三，金融科技通過改善金融規模、資本配置效應來促進全要素生產率[14]。除此之外，數字技術影響企業全要素生產率的文獻也為本文研究提供了良好的基礎。國外學者主要研究大數據、區塊鏈等數字技術如何提高一國的生產率水平[15]。Siek 等[16]認為數字化產物的應用可以優化金融機構的結構、提高金融機構的效率，保障數字化進程，提高數字金融發展水平。Shahiduzzaman 等[17]發現數字技術的應用是推動一國技術進步和生產率提高的重要動力。而國內學者主要集中于數字金融發展對經濟增長、企業創新等的影響和作用機制。田杰等[18]認為數字金融發展可以通過降低要素扭曲程度來促進綠色全要素生產率的提高，并且在我國東部地區和大城市的促進效應更加顯著。冉芳等[19]提出企業的研發投入越高，企業內部創新實力就越雄厚，進而有助于企業生產效率的提高。江紅莉等[20]認為數字金融主要通過緩解“融資難、融資貴”等問題來促進企業全要素生產率提升，但是會受企業性質、所處地區等多方面的影響。

供應鏈金融如何更好地服務于實體經濟，解決制造業“脫實向虛”的問題一直是學術界的重點研究內容?，F有文獻從緩解企業信息不對稱程度、創新金融模式、完善供應鏈體系等方面研究供應鏈金融的作用。如，蔣惠鳳等[21]認為供應鏈金融主要通過兩個途徑緩解企業的信息不對稱程度：一方面，在供應鏈體系中，核心企業可以通過供應鏈的傳遞作用將自身的信息優勢傳遞給中小企業，有助于降低交易雙方的信息不對稱程度；另一方面，第三方物流通過對中小企業提供的擔保品進行監管，能夠為商業銀行提供與企業資信有關的有效信息，這也能夠緩解信息不對稱問題。李春花等[22]和王榮[23]從區塊鏈的角度分析了創新供應鏈模式，提出了加快供應鏈金融模式發展的有利建議。上述研究對實現制造業產業高質量發展具有一定的參考意義。

綜上所述，目前國內外學者對數字普惠金融和企業全要素生產率已經有了一定的研究，但是鮮有學者從供應鏈金融的角度分析數字普惠金融對企業全要素生產率的影響。因此，本文在已有文獻的基礎之上，通過理論分析和實證論述探究了數字普惠金融如何通過供應鏈金融影響企業全要素生產率，豐富了供應鏈金融的應用領域，完善了數字普惠金融影響企業全要素生產率的機制，為企業提高全要素生產率提供一定的參考。

二、理論分析與假設提出

（一）數字普惠金融與企業全要素生產率

自我國經濟由高速增長進入高質量發展階段以來，數字金融已經成為經濟增長、技術進步的核心動力。近年來，我國制造業企業不斷加快推動產業數字化轉型，積極地將大數據、區塊鏈等信息技術應用到企業的發展中，使得數字普惠金融逐漸成為推動企業實現高質量發展的重要途徑。因此，研究數字普惠金融如何影響企業全要素生產率顯得極為重要。第一，數字普惠金融通過完善金融市場環境，給企業營造一個公開、公正的交易氛圍，以此降低企業投資風險，激發企業創新活力，為企業全要素生產率的提高提供“催化劑”。第二，數字普惠金融與傳統金融的結合不但降低了金融服務的門檻，緩解了中小企業“融資難”的問題而且還降低了服務費用，緩解了中小企業“融資貴”的問題，促進了企業生產效率的提高[19]。第三，數字普惠金融通過智能化管理和生產，減少了企業的成本費用，增加了企業的營業收入，從而提升企業的生產效率[12]。基于此，本文提出以下假設：

假設1：數字普惠金融的發展可以促進企業全要素生產率的提高。

（二）數字普惠金融、供應鏈金融發展與企業全要素生產率

目前，由于我國制造業中小企業主要表現出規模小、信息披露不充分、債券發行門檻較高等問題，導致部分中小企業難以得到商業銀行的貸款，而商業銀行與制造業中小企業之間的信息不對稱問題更是加大了中小企業的融資難度，急需一種新型的融資模式來緩解“融資難、融資貴”問題，供應鏈金融便應運而生。供應鏈金融是指以供應鏈經營活動為基礎，組織者在運行過程中通過對物流、商流等因素的考量，為資金需求方提供的一系列金融服務[24]，主要涉及核心企業、中小企業、銀行、第三方物流等主體。在整個供應鏈體系中，核心企業可以通過供應鏈的擴散作用，將自身的信息資源優勢傳遞給下游中小企業，有助于解決中小企業信息不對稱等問題[25]，緩解企業的融資約束，提高企業的生產效率。第三方物流通過督促企業積極披露信息、協助商業銀行了解企業提供的擔保品等路徑來幫助企業獲得充足的資金，而充裕的資金可以幫助中小企業改善其生產模式，提高企業全要素生產率。在數字經濟背景下，數字普惠金融通過大數據、云計算等為供應鏈金融信息獲取提供了便利，降低了商業銀行的信息處理成本，從而使商業銀行的信用評級等活動更好地開展，有助于進一步完善供應鏈金融模式，擴展金融服務對象[21]。基于此，本文提出以下假設：

假設2：供應鏈金融發展在數字普惠金融對制造業企業全要素生產率的影響中具有中介作用。

（三）數字普惠金融、企業創新與企業全要素生產率

已有文獻基本認同數字普惠金融可以激勵企業開展創新活動。企業通過傳統產業數字化轉型不但可以提高自身的創新能力，還可以推動行業創新體系的改革，從而不斷提高企業生產效率。第一，數字普惠金融可以根據經濟形勢不斷地完善企業的外部融資環境，從而拓寬企業獲取資金的渠道，緩解企業面臨的融資約束，適當地降低企業的投融資成本，這有助于企業積極地開展研發活動，增強創新能力，提高生產效率[26]。第二，數字普惠金融通過大數據、人工智能等促進傳統企業向數字化、智能化、信息化轉型，為企業創新活動的開展構建一個良好的平臺，從而提高了企業的創新能力，進而提高企業“投入-產出”的總體轉換效率[27]。同時，何光輝等[28]發現當企業面臨的融資約束降低之后，企業偏向于對企業經營活動、投資活動等作出調整，這有助于企業優化資本配置結構、提高資金利用效率，增加研發資金投入，最終對企業全要素生產率產生促進作用?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O：

假設3：企業創新在數字普惠金融對制造業企業全要素生產率的影響中具有中介作用。

三、研究設計

（一）樣本及數據來源

本文以我國A 股制造業上市公司和我國31 個省、自治區、直轄市的數字普惠金融水平為研究對象，考察了數字普惠金融對企業全要素生產率的影響。限于數據可獲得性，本文選取2011—2020年的數據，并做出以下處理：（1）剔除了ST 以及*ST 的企業；（2）剔除了在研究期間成立或者上市的企業；（3）剔除了財務數據存在嚴重缺失的企業。其中企業的財務數據來源于國泰安、Wind 和企業年報等數據庫，數字普惠金融指數來源于北京大學數字金融研究中心。

（二）變量選取

1.被解釋變量：企業全要素生產率（lntfp），參考Levinsohn 等[29]、魯曉東等[30]、胡本偉[31]的研究，使用LP 方法進行測算。通常來說，全要素生產率越高，企業的生產率水平也會越高，“投入-產出”的轉換效率也會越大。

2.核心解釋變量：數字普惠金融（digit）及其二級指標，采用由北京大學數字普惠金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的數字普惠金融指數來衡量，并研究了使用深度（usage_depth）、覆蓋范圍（coverage_breadth）、數字化程度（digitization_level）三個二維指標與企業全要素生產率的關系。目前，該指數已經被大多數國內外學者所引用，并且得到了許多專家的認可，具有一定的代表性和公信力，可以很好地反映地區數字普惠金融水平的高低。

3.控制變量：本文參考相關文獻，從企業財務方面、管理層方面、企業性質方面選取了8 個控制變量，分別是資產負債率（daratio）、凈資產收益率（roe）、托賓Q（q）、流動比率（lratio）、股權集中度（sconcention）、研發費用（mexpence）、企業年齡（age）、企業性質（g）。

4.中介變量：供應鏈金融發展（scf）與企業創新（invention），參照姚王信等[25]的變量設計，以短期借款與應付票據之和占總資產的比例來衡量供應鏈金融發展程度（scf），該比值越大，則供應鏈金融發展水平越高。企業創新能力（invention）以企業總專利數加1取對數來衡量。

變量選取及定義見表1。

表1 變量選取及定義

（三）模型的構建

為了檢驗數字普惠金融對制造業企業全要素生產率的影響，本文構建了如下回歸模型：

式（1）中，lntfpi，t為被解釋變量，表示企業i 在t年以LP法計算的企業全要素生產率水平；digiti，t為核心解釋變量，表示企業i所在地區在t年的數字普惠金融水平；β是其待估系數，代表數字普惠金融對企業全要素生產率的影響效應；β＞0說明數字普惠金融的發展對企業全要素生產率的提高具有積極的作用，假設1 成立；controli，t表示一系列的控制變量，具體見表1，γi是控制變量的系數；α為常數項，εi，t為隨機擾動項。

另外，為了驗證假設2 和假設3，本文參照溫忠麟等[32]的研究，構建了如下中介效應模型：

其中，inter表示中介變量，主要是指供應鏈金融發展和企業創新。其余變量意義與式（1）相同。

四、實證分析

（一）描述性統計

對主要變量進行描述性統計，結果見表2。可以看出，數字普惠金融的最大值為410.3，最小值為16.22，標準差為92.65，說明我國各地區的數字金融發展水平存在很大的差異。同時，數字普惠金融的均值為230.5，且小于中位數235.4，說明我國大部分地區數字普惠金融處于較高水平。企業全要素生產率的標準差為0.913，最小值為5.129，最大值為11.11，說明不同制造業企業全要素生產率之間還存在一定的差距。

表2 主要變量的描述性統計

（二）基準回歸

本文首先利用模型（1）來分析數字普惠金融對企業全要素生產率的影響，回歸結果見表3。結果顯示：第一，在1%的顯著性水平上，數字普惠金融與企業全要素生產率之間存在著顯著且穩定的正向關系，具體來說，企業全要素生產率水平會隨著數字普惠金融的發展而得到提高，假設1得證。第二，數字普惠金融使用深度、覆蓋范圍、數字化程度的提高在一定程度上都可以促進企業全要素生產率的提高。第三，在控制變量方面，資產負債率、凈資產收益率、股權集中度、研發費用、公司年齡等都與企業全要素生產率之間存在著顯著的正向關系。相比于非國有企業，數字普惠金融對國有企業全要素生產率的促進效果更好。這可能是由于國有企業在人才、技術等資源方面比較充裕，這也說明我國還需要加強對非國有企業的扶持力度。而托賓Q值的提高則會降低企業的全要素生產率。最后，雖然流動比率的提高會對企業全要素生產率產生抑制作用，但是作用效果并不顯著。

表3 基準回歸結果

（三）穩健性檢驗

1.增加控制變量

本文在基準回歸的基礎之上，增加了銷售收入增長率（iratio）這一控制變量，并刪除了對企業全要素生產率作用效果不顯著的流動比率，再次進行基準回歸，回歸結果見表4。結果表明：第一，在1%的顯著性水平上，數字普惠金融以及數字普惠金融使用深度等指標都對企業全要素生產率存在顯著的促進作用，與上述研究結論一致，進一步保證了研究結果的可信度。第二，銷售收入增長率的增加會使企業全要素生產率得到提升，可能的原因是銷售收入增長率的增加會提升企業的營業收入，提高企業盈利能力，使得企業有更多的資金用于企業的研發活動，從而對企業生產效率的提高產生促進作用。

表4 增加控制變量的穩健性檢驗結果

2.內生性問題

本文在進行基準回歸時，可能由于遺漏變量或者變量之間互為因果等原因存在內生性問題。具體來講：一方面，數字普惠金融的發展可能通過降低融資約束、促進企業創新等方式來提高企業全要素生產率；另一方面，企業全要素生產率的提高也可能通過影響企業的數字化轉型來影響數字普惠金融水平。因此，為了解決內生性問題，本文引入工具變量進行檢驗。第一，選擇數字普惠金融指數的滯后一期作為工具變量。第二，參考謝雪燕等[33]的方法，以互聯網寬帶接入戶數為工具變量。一方面，互聯網寬帶接入戶數可以反映互聯網發展水平，進而對地區數字普惠金融水平產生一定的影響，滿足工具變量的相關性要求；另一方面，互聯網寬帶接入戶數不會影響企業全要素生產率水平，滿足外生性要求，因此，工具變量是有效的。

表5 報告了以數字普惠金融滯后一期（l.digit）和互聯網寬帶接入戶數（net）為工具變量的回歸結果。具體來看，以數字普惠金融滯后一期為工具變量的第一階段回歸結果顯示，滯后一期的系數為0.885614，并且在1%的水平上顯著，說明滿足工具變量相關性要求，另外第一階段的F值為38317.57，遠遠大于10，表示不存在弱工具變量問題。而表5（3）和（4）列則是以互聯網寬帶接入戶數為工具變量的回歸結果。結果表明：數字普惠金融越發達的地區，該地區互聯網寬帶接入戶數也會相對更多，并且第一階段F值為769.24，也遠遠大于10，同樣說明不存在弱工具變量問題。綜上，基準回歸、內生性檢驗、增加控制變量的結果都顯示數字普惠金融可以提高制造業企業全要素生產率，更說明了本文結果的穩健性。

表5 內生性檢驗結果

（四）橫截面檢驗

本文進一步討論在不同的條件下數字普惠金融對企業全要素生產率影響的差異性。主要從企業所處地區的經濟發展水平、市場化進程和制度環境三個方面展開橫截面檢驗。第一，將企業按照所處地區分為東部、中部和西部，西部地區的經濟發展水平較低，而東部地區的經濟發展水平較高。第二，采用樊綱等[34]編制的市場化指數來衡量各地區的市場化進程，將市場化指數大于中位數的樣本歸為高市場化進程地區，反之則歸為低市場化進程地區。第三，采用樊綱等[34]編制的制度環境數據來反映制度環境的優劣，將制度環境指數大于中位數的地區歸為制度環境良好地區，反之為制度環境差的地區。具體檢驗結果見表6。

表6 橫截面檢驗結果

可以看出，在區域經濟發展異質性方面，對于東部地區來說，數字普惠金融的發展可以有效促進企業的全要素生產率，對于中、西部地區來說，雖然均表現為促進作用，但是效果不顯著。其原因可能是，與東部地區相比，中、西部地區的經濟增長水平較慢，新型基礎設施的建設還不夠完善，再加上企業人才、設備等資源的匱乏，導致企業創新能力不足，進而削弱數字普惠金融對全要素生產率的促進作用，從而使得促進效果不顯著。

在市場化進程異質性方面，數字普惠金融的系數分別為0.000344和0.000568，且至少在5%的水平上顯著為正，說明低市場化進程地區企業全要素生產率受數字普惠金融的影響更大。在低市場化進程地區，數字普惠金融可能是中小企業提高企業全要素生產率的主要途徑，對其依賴度較高，受到的影響也相對較大，而高市場化進程地區企業對數字普惠金融依賴度較低，影響相對較小。

在制度環境異質性方面，制度環境良好地區的數字普惠金融系數為0.000281，小于制度環境較差地區的數字普惠金融系數0.000592，說明數字普惠金融對制度環境較差地區企業全要素生產率的促進效果更佳。其原因可能是，在制度環境較好地區，企業創新水平較高，競爭激烈，數字普惠金融對企業全要素生產率的促進效果可能有限，而在制度環境較差地區，企業的創新水平、資源配置效率較低，導致數字普惠金融的作用更加凸顯。

（五）供應鏈金融發展與企業創新的中介效應檢驗

本文在基準回歸的基礎上進行中介效應檢驗，中介變量為供應鏈金融發展和企業創新，具體步驟如下：

第一步，分析數字普惠金融與企業全要素生產率之間的關系。表7（1）列中，數字普惠金融的系數為0.000571，顯著為正。說明數字普惠金融可以對制造業企業全要素生產率產生顯著的正向影響，即地區數字普惠金融水平的提高可以帶動當地制造業企業全要素生產率的提高。

第二步，引入供應鏈金融發展和企業創新變量，用模型（2）進行回歸。表7（2）和（4）列分別檢驗了數字普惠金融對供應鏈金融發展和企業創新的影響，結果顯示，數字普惠金融的系數分別為0.000117和0.00237，且均在1%的水平上顯著。表明數字普惠金融水平的提高可以帶動供應鏈金融的發展，為企業發展供應鏈金融提供便利。另外，數字普惠金融的發展還可以激發企業的創新活力，夯實企業創新基礎，提高企業創新能力。

第三步，檢驗中介效應是否起作用。表7（1）至（5）列結果顯示，變量系數至少在5%的水平上顯著，說明以供應鏈金融發展和企業創新作為中介變量是有效的。另外，將供應鏈金融和企業創新加入模型回歸后，數字普惠金融的系數均在1%的水平上顯著。因此，供應鏈金融發展和企業創新是數字普惠金融影響企業全要素生產率的部分中介變量。假設2和假設3得證。

表7 中介效應檢驗結果

五、結論與政策建議

本文首先從理論的角度分析了數字普惠金融促進企業全要素生產率的內在機理，同時選取A 股制造業企業2011—2020年的財務數據和我國31個省、自治區、直轄市的數字普惠金融指數為研究對象，從供應鏈金融發展的角度考察了數字金融與企業全要素生產率之間的關系。研究發現：（1）數字普惠金融與企業全要素生產率之間存在正相關關系，并且這種關系會受企業所處地區的經濟發展水平、市場化進程和制度環境等因素的影響。（2）數字普惠金融使用深度、數字化程度、覆蓋廣度的提高也會對企業全要素生產率產生積極影響。（3）中介效應表明，數字普惠金融可以通過帶動供應鏈金融的發展、促進企業創新等途徑來提高企業全要素生產率。

結合上述結論，本文提出以下三點政策建議：

第一，加快推動數字普惠金融與實體經濟的深度融合，助力企業提高全要素生產率。解決制造業“脫實向虛”的問題是實現我國制造業“由大變強”的重點內容，也是實現制造業經濟高質量發展不可或缺的一步。一方面，金融機構需要明確數字普惠金融的利弊，合理高效地發揮其優勢，讓數字普惠金融更好的服務實體經濟，同時規避其弊端，以防損害企業利益。另一方面，在保證經濟正常運轉和不損害相關者利益的情況下，減少金融服務的程序，這有利于降低企業和金融機構的時間成本，適當地降低服務門檻，有助于增加中小企業獲得業務擴張所需資金的可能性，為那些具有發展潛力但受到融資約束限制的企業提供一個良好的金融環境。

第二，大力發展數字經濟，充分發揮數字普惠金融對全要素生產率的促進作用。對于企業來說，首先，應該加快企業的數字化進程。其次，根據企業的數字化水平、發展現狀等因素，加強新型基礎設施建設，增加在大數據、互聯網、電子技術等領域的研發投入，提高企業創新能力。同時要深入挖掘互聯網在企業創新中的優勢，利用這些優勢對傳統生產模式進行完善，以客戶需求為基礎，對企業管理模式、生產模式、銷售模式進行創新，從而帶動營業收入的增加，提高企業生產效率。最后，企業可以搭建一個信息互通、共享的平臺，實現與其他企業的溝通，從而借鑒其優勢，還能夠有效的發現企業運營過程中的不足。

第三，加快發展供應鏈金融，最大化發揮產業鏈的協同效應。除了發展數字經濟、加強數字技術的應用之外，還應該從自身的角度出發，對企業環境，營運模式、融資策略等做出改變來加強供應鏈金融的發展，促進企業全要素生產率的提高。對于企業來說主要可以從以下幾個方面入手：一是建立一種公開公正互利共贏的創新型模式，加強對借貸活動的管理。二是強化資信管理，定期公布與企業資信相關的信息，向社會公眾展現企業的資信，吸引外部資金的投資，提高融資能力，加強供應鏈金融的參與度。三是提高企業管理層的決策能力，參與供應鏈決策時，應將各種因素充分考慮在內?！?/p>