數字金融發展對高技術制造業創新韌性的影響

王 棟

（上海電力大學馬克思主義學院，上海 201306）

一、引言

為培育經濟增長新動能、塑造國際競爭新優勢，我國聚焦于醫藥制造業、航空、航天器及設備制造業等高技術制造業，著力推動創新發展，并取得顯著成就。據國家統計局數據顯示，我國高技術制造業發展迅速，在2020 年和2021 年占規模以上工業增加值比重均超過15%。為進一步提高產業鏈韌性、保障產業鏈安全，黨的二十大報告指出，“實施產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程，支持專精特新企業發展，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。”為高技術制造業提供了根本遵循和方向指引。然而需要注意的是，現階段我國高技術制造業創新仍面臨資金短缺、創新能力不足等突出難題，導致高技術制造業創新韌性有待加強，對產業鏈韌性以及國家安全產生負面影響。如何有效解決制造業資金短缺、增強高技術制造業創新韌性，對提升高技術制造業創新能力、實現由制造大國轉變為制造強國至關重要。在科技革命和產業變革的大背景下，數字金融借助新興信息技術升級金融產品、簡化業務流程以及改造金融經營場景，拓寬金融服務內容和邊界[1]，有效緩解高技術制造業融資過程中信息不對稱問題和融資約束，為高技術制造業創新發展提供有力支持。數字金融能夠依托數字技術為高技術制造業創新發展提供充足資金流，推動高技術制造業實現技術迭代和高端化發展，進而增強高技術制造業創新韌性。那么，數字金融發展能否促進高技術制造業創新韌性提升？具體影響機制如何？

梳理學術界已有文獻發現，現有關于高技術制造業創新韌性的文獻多聚焦于測度[2]以及影響因素[3]兩方面，部分學者針對制造業創新效率及空間溢出展開分析[4，5]。觀察有關數字金融發展的文獻發現，數字金融發展能夠有效促進城市經濟綠色轉型[6]、產業結構升級[7]以及經濟高質量發展[8]。當然也有部分學者對數字金融與企業創新的關系展開研究。陳孝明等(2022)研究得出數字金融對企業綠色技術創新具有正向促進作用[9]。李春風等(2022)發現數字金融在優質企業創新中促進作用更顯著[10]。巴曙松等(2022)提出數字金融發展能夠顯著驅動企業實質性綠色創新，且這一作用在不具備金融背景企業、高新技術認證企業、國有企業、非重污染企業和經濟欠發達地區企業中表現效果更明顯[11]。縱觀學術界既有文獻可以發現，僅范建紅等(2022)將二者納入統一框架進行研究[12]。而數字金融發展與高技術制造業創新韌性的研究仍處于空白。故文章以中國A 股上市高技術制造企業為樣本，對數字金融發展與高技術制造業創新韌性之間的關系進行研究，深入探究二者間的作用機理，以期為數字金融發展和增強高技術制造業創新韌性提供科學的經驗證據和決策參考。

二、研究假設

1. 數字金融發展與高技術制造業創新韌性

作為驅動制造業創新的源頭活水，金融發展可為高技術制造業創新提供充足資金支持，進而對提高制造業技術創新能力產生深刻影響。細言之，數字金融是數字技術與金融服務相融合的產物，可借助互聯網、大數據和云計算等新興信息技術拓寬高技術制造業融資渠道，提升高技術制造業信息收集能力[13]，增強高技術制造業創新韌性。其一，緩解信息不對稱。數字金融發展有助于增加高技術制造業間信息透明度，減緩高技術制造業與其他創新主體間的信息不對稱問題，降低制造業間協作成本，促進各創新主體的協作意愿，從內部增強高技術制造業創新韌性。其二，破除信息壁壘。在信息網絡系統的助力下，數字金融發展能夠幫助高技術制造業主體間迅速構建起連接網絡，打破地域限制，破除金融服務受傳統柜臺網點限制的困局，由此為高技術制造業提升創新韌性提供便捷的金融服務。其三，滿足多樣化融資需求。數字金融發展可改變傳統金融模式和結構，在融資、投資、儲蓄和結算等方面針對性拓展高技術制造業的金融服務，滿足高技術制造業多樣化金融服務需求，為增強高技術制造業創新韌性提供更多可能。因此，文章提出如下假設：

假設H1：數字金融發展有利于促進高技術制造業創新韌性提升。

2. 數字金融發展、資本配置效率與高技術制造業創新韌性

資本配置效率是解決高技術制造業資本要素錯配的有效途徑，也是促進高技術制造業創新的基本要義。可以推斷，數字金融發展能夠通過資本配置效率對高技術制造業創新韌性產生影響。從數字金融發展和資本配置效率之間關系來看，其一，數字金融發展能夠改善金融市場結構，提高資本配置效率。數字金融發展可以優化傳統信貸融資途徑，減少資本要素在高技術制造業間流動時產生的摩擦阻力，緩解因資本流動受阻而引起的資本擁擠問題，進而提升高技術制造業資本配置效率。其二，數字金融發展有助于為高技術制造業及時、精準地提供信貸資金信息。有資金需求的高技術制造業可通過智能支付和智能網點等數字技術體驗個性化金融產品和全天候金融服務，從而促進資本配置效率提升。從資本配置效率和高技術制造業創新韌性之間關系來看，資本配置效率能夠將創新資源向優勢領域集聚，提升高技術制造業在面對危機時的自我調節能力和恢復能力，增強高技術制造業創新韌性。此外，伴隨資本配置效率持續提升，高技術制造業能夠節約信息成本，將閑置資金配置到邊際收益高的創新項目，解決高技術制造業投資不足問題[14]，有助于激發高技術制造業創新活力、增強創新韌性。因此，文章提出如下假設：

假設H2：數字金融發展可通過資本配置效率提升高技術制造業創新韌性。

3. 數字金融發展、企業融資約束與高技術制造業創新韌性

緩解企業融資約束可為高技術制造業提供更為充裕的資金支持，使其將更多資金用于高技術制造業日常生產經營以及研發創新，以此增強高技術制造業創新韌性。數字金融發展在一定程度上有助于緩解高技術制造業融資約束，主要原因在于：數字金融發展能夠為高技術制造業提供便捷融資渠道，并降低高技術制造業融資成本，有效提升高技術制造業融資可獲得性。其一，增強金融風險監管能效。數字金融發展借助大數據、區塊鏈以及物聯網等新興信息技術，能夠在解決傳統金融安全加密、信任等問題的基礎上，助推金融監管機構也向數字化演進，重塑交易規則以及支付清算領域的金融基礎設施，持續提高風險監管的有效性。這為促進金融服務高技術制造業創新、滿足高技術制造業融資需求提供資金保障，在一定程度上能夠提升高技術制造業創新韌性。其二，縮減業務流程連接費用。以云計算、互聯網等技術為基礎的數字金融，正對傳統金融機構前中后臺業務流程產生深刻變革，能夠以降低成本的方式高效連接資金供求雙方，緩解企業融資約束[15]，提升高技術制造業創新韌性。其三，補齊高技術制造業融資短板。數字金融發展在數字技術的驅動下可以有效改善高技術制造業融資結構，彌補傳統金融服務短板，降低金融服務門檻和成本，為更多高技術制造業提供便捷化服務，緩解融資約束，為高技術制造業創新韌性提升注入資金活水。因此，文章提出如下假設：

假設H3：數字金融發展可通過緩解企業融資約束提升高技術制造業創新韌性。

三、研究設計

1. 模型設定

參考陳曉東和楊曉霞(2022)[16]的研究方法，構建面板模型檢驗數字金融發展與高技術制造業創新韌性之間的關系。模型如下：

其中，t表示年份；i代表高技術制造業；j指代控制變量數量；Irhmiit刻畫第t年高技術制造業i的創新韌性；Ddfiit表示高技術制造業i在t年數字金融發展；Xit為控制變量；μi和γt分別為個體固定效應與時間固定效應，εit和α0表示隨機擾動項及常數項；α1為高技術制造業的系數，當系數為正，說明數字金融發展能夠提升高技術制造業創新韌性。

2. 變量選取及測度

（1） 被解釋變量

參考胡甲濱、俞立平(2022)[17]以及范建紅等(2022)[12]的研究方法，以高技術制造業創新經濟活動效果的新產品銷售投入衡量高技術制造業創新韌性(Irhmi)，具體計算公式如下：

上述公式中，表示高技術制造業i在第t年的創新韌性；ΔYi為高技術制造業i在第t-1~t年的新產品實際銷售收入變化；ΔE則是在高技術制造業所在地區新產品綜合銷售收入變化情況下，對t-1~t年內高技術制造業新產品銷售收入情況的預測值；和代表高技術制造業i在t和t-1 年時的新產品銷售收入；和指代高技術制造業所在地區t和t-1 年新產品銷售收入。為保障所有研究對象均可以進行對比分析，對上述結果采取中心化處理。

（2） 核心解釋變量

數字金融發展(Ddfi)。使用數字金融指數表示。為保證研究結果有效，將數字金融指數細分為“深度和廣度”兩個層面展開實證分析。同時為確保數據平穩化，對指標數據均進行歸一化處理。

（3） 控制變量

企業規模(Size)，采用企業期末資產的自然對數進行衡量；政府補貼(Gov)，使用企業補貼收入表征；環境規制(Envi)，使用單位GDP 二氧化碳排放量表征；經濟發展水平(Econ)，以人均地區生產總值表示。

3. 數據來源及說明

文章以2012—2021 年中國A 股上市高技術制造企業為研究樣本，檢驗數字金融發展對高技術制造業創新韌性的影響。具體而言，中國A 股高技術制造業主要包含化學原料和化學制品制造業(C26)、醫藥制造業(C27)以及計算機、通信和其他電子設備制造業(C39)。剔除ST、*ST 和PT 等具有財務狀況異常企業以及數據嚴重缺失企業，最終得到636 家高技術制造業，共計5874 個觀測值。其中，數字金融發展數據來源于《中國高技術統計年鑒》和國泰安數據庫；數字金融發展相關數據源自《北京大學數字普惠金融指數》；控制變量數據源自《中國工業統計年鑒》 《中國統計年鑒》及Wind 數據庫。將數據統一為規模以上高技術制造企業，以解決數據統計口徑不一致問題。另外，對于上述缺失年份數據采用插值法補齊，且為進一步規避數據波動和異方差影響實證檢驗結果，數據均取自然對數處理。變量描述性統計結果如表1 所示。

表1 變量描述性統計結果

4. 描述性統計分析

依據表1 描述性統計結果可知，高技術制造業創新韌性的均值和標準差分別為11.6824 和9.5571，最小值為-21.7466，最大值為92.5675，表明高技術制造業創新韌性在研究期內具有差異；將均值與中位數27.6584 進行比較后發現，均值小于中位數，這意味著研究樣本中大部分高技術制造業創新韌性水平較低。數字金融發展的均值和標準差分別為2.0436 和0.9253，最小值和最大值分別為0.1883 和4.1217，這說明數字金融發展水平具有明顯差異。此外，企業規模、財政補貼、環境規制和經濟發展水平取值均在合理范圍內。

四、實證結果

1. 基準回歸結果分析

表2 為數字金融發展對高技術制造業創新韌性的基準回歸結果，其中列(1)是未加入控制變量但加入雙向固定效應的回歸結果。根據表中結果可知，數字金融發展的估計系數為0.0721，且在1%水平上顯著，說明數字金融發展可以提升高技術制造業創新韌性。列(2)和列(5)為依次加入控制變量后的雙向固定效應回歸結果。觀察可知，數字金融發展估計系數符號和顯著性并未發生改變，數字金融發展仍可以顯著正向促進高技術制造業創新韌性。由此，假設H1 得證。

就控制變量而言，企業規模、財政補貼和經濟發展水平的估計系數均為正數，并且至少在5%顯著水平上顯著。原因在于，規模以上高技術制造業與規模以下高技術制造業相比，能夠更加輕易獲取政府政策支持，進而借助政策優勢展開研發創新活動，表現出更強創新韌性。財政補貼的增加，能夠通過稅收優惠或資金補助等方式促進高技術制造業創新能力提升。經濟發展水平的提升能夠為我國高技術制造業創新提供優良環境，顯著促進創新產出，進而提升高技術制造業創新韌性。而環境規制的估計系數顯著為負，這可能是因為環境規制會在短期內提升高技術制造業的治污成本，間接阻礙高技術制造業創新能力。從長期視角來看，環境規制會促使高技術制造業改善生產環境，推動高技術制造業技術與管理制度創新。

2. 內生性討論

基準回歸模型可能會出現內生性問題，促使基準回歸結果產生偏差，故為保障參數估計的一致性，文章運用以下方法進行內生性處理。

第一，遺漏變量致使內生性問題。將市場化水平(Male)和金融監管強度(Fsin)兩個因素納入基準回歸模型，以緩解內生性問題。其中，市場化水平使用各地區民營企業員工進行衡量；金融監管強度借助區域金融監管支出與金融業增加值的比值表示。上述變量數據來源于國泰安數據庫、EPS 數據庫、Bankscope 數據庫和國家統計局。

第二，反向因果關系導致的內生性問題。數字金融發展與高技術制造業創新韌性之間可能存在反向因果關系，致使模型出現內生性問題。針對于此，借助面板工具變量法克服模型可能存在的內生性問題，并采用移動電話普及率和互聯網普及率分別與上一年數字金融發展的交互項作為數字金融發展工具變量。為更貼合工具變量的選擇要求，在選取移動電話普及率和互聯網普及率的基礎上，引入上一年數字金融發展變量，作為數字金融發展的工具變量分別進行2SLS 回歸。

表3 列(1)是增加了控制變量之后的估計結果，從中可以看出，數字金融發展的影響系數估計值為0.0551，且在1%水平上顯著。這說明在進行內生性檢驗后，數字金融發展依然顯著正向提升高技術制造業創新韌性。移動電話普及率與上一年數字金融發展的交互項回歸結果如表3 列(2)和列(3)所示，互聯網普及率與上一年數字金融發展的交互項回歸結果如表3 列(4)和列(5)所示。結果顯示，K-P rk LM 統計量拒絕工具變量識別不足的原假設，以此推斷不存在弱工具變量問題。因此，采用移動電話普及率和互聯網普及率作為工具變量后的估計結果較為有效。在考慮遺漏變量反向因果關系可能引致的內生性問題后，數字金融發展對高技術制造業創新韌性的影響系數及符號并未發生改變，與基準回歸結果保持一致，再一次驗證數字金融發展能夠提升高技術制造業創新韌性，假設H1 得證。

表3 數字金融發展對高技術制造業創新韌性的內生性處理

3. 穩健性檢驗

（1） 替換核心解釋變量

文章選用直接消耗系數(Ddfc)測算數字金融發展，以重新進行回歸分析，結果如表4 列(1)所示。不難發現，Ddfc 的估計系數與基準回歸結果一致。

表4 數字金融發展對高技術制造業創新韌性的穩健性檢驗

（2） 子樣本回歸

2016 年，中國作為二十國峰會（簡稱G20） 主席國期間提出《G20 數字普惠金融高級原則》，標志著我國數字金融發展邁入快車道。為避免頂層戰略政策在短期內影響回歸結果，剔除2016 年和2017 年受政策影響的樣本數據，重新進行估計。由表4 列(2)可知，在剔除受政策影響年份的數據后，數字金融發展的估計系數與符號未發生改變，再次說明基準回歸結果較為穩健。

（3） 更換估計方法

依托于全面FGLS 方法檢驗樣本數據，以此規避異方差問題，具體結果如表4 列(3)所示。觀察可知，數字金融發展的系數估計值為0.0286，在1%水平上顯著。這表明使用全面FGLS方法進行檢驗后，基準結果與前文一致。

4. 異質性分析

（1） 全要素生產率異質性

文章借助OP 法估計高技術制造業全要素生產率，隨后以中位數為劃分依據，將高技術制造業劃分為全要素生產率高的高技術制造業和全要素生產率低的高技術制造業兩組。其中，全要素生產率高的高技術制造業為優質企業，全要素生產率低的高技術制造業則為非優質企業。根據表5 可知，優質企業和非優質企業創新韌性的回歸系數估計值顯著為正，且優質企業的系數估計值比非優質企業的系數估計值更大，表明數字金融發展對優質企業創新韌性促進效果更明顯。

表5 基于面板模型回歸的異質性分析結果

（2） 產權性質異質性

依據企業實際控股類型將高技術制造業分為國有企業組和非國有企業組，分別進行基準回歸檢驗。表5 列(3)和列(4)顯示，數字金融發展在國有企業組和非國有企業組系數估計值分別為0.4266 和0.7361，均在1%水平上顯著，且非國有企業組的系數估計值比國有企業的系數估計值大。這表明數字金融發展對非國有企業組高技術制造業創新韌性的影響更顯著。

（3） 企業規模異質性

將高技術制造業創新韌性按照企業資金規模的中位數分為大型企業和小型企業兩組，分別進行基準回歸分析。依據表5結果可知，數字金融發展對大型高技術制造業創新韌性的提升效果明顯高于小型高技術制造業。

（4） 地區異質性

按照高技術制造業所屬地區將高技術制造業劃分為東部、中部、西部地區三個子樣本，同樣對其進行基準回歸。表5 的回歸結果顯示，數字金融發展對位于東部和中部地區的高技術制造業創新韌性更顯著，而對西部地區的高技術制造業創新韌性提升效果并不明顯。

五、數字金融發展對高技術制造業創新韌性的作用機制

1. 資本配置效率的作用機制檢驗

數字金融發展可為高技術制造業注入更多資本要素，進而提升企業資本配置效率。而資本要素配置效率的提升能夠顯著促進高技術制造業創新，增強高技術制造業創新韌性。以此為基礎，結合前文理論分析，推測數字金融發展可以通過資本配置效率對高技術制造業創新韌性產生影響，并構建以下模型：

其中，Caefit代表資本配置效率，借鑒關成華、張偉(2022)[18]的做法，使用固定資產投資增加值的增長率表征。相關數據來源于Wind 數據庫，并將口徑統一為規模以上高技術制造企業。公式(5)主要檢驗數字金融發展對資本配置效率的直接影響，公式(6)檢驗的是資本配置效率對高技術制造業創新韌性的影響。

表6 列(1)為將被解釋變量設為資本配置效率的回歸結果。不難看出，數字金融發展的估計系數顯著為正，說明數字金融發展對資本配置效率具有顯著提升效應。列(2)是對公式(6)展開基準回歸的結果，將數字金融發展和資本配置效率同時納入模型后，數字金融發展估計系數為0.0485，依然顯著為正，且資本配置效率估計系數也顯著為正，表明資本配置效率能夠正向提升高技術制造業創新韌性。總言之，資本配置效率在數字金融發展對高技術制造業創新韌性的影響中發揮中間作用，說明數字金融發展有利于提高資本配置效率，進而促進高技術制造業創新韌性提升，假設H2 得證。

表6 數字金融發展對高技術制造業創新韌性的作用機制檢驗

2. 企業融資約束的作用機制檢驗

數字金融發展可借助大數據和互聯網等技術，有效解決高技術制造業信用偏低難題，以此緩解企業融資約束。而緩解企業融資約束可以激勵高技術制造業積極研發核心技術，提升創新水平，進而增強高技術制造業創新韌性。以此推斷，緩解企業融資約束極有可能在數字金融發展和高技術制造業創新韌性間起中介作用。故設立如下模型：

其中，Enfc表示企業融資約束。參考黃銳等(2021)[19]的研究，借助能夠長期刻畫企業融資約束的指標企業年齡(Age)和企業總資產(Assefs)構建SA 指數來衡量企業融資約束，公式如下：

相關數據來源于國泰安數據庫，將口徑同樣統一為高技術制造企業。公式(7)用于檢驗數字金融發展對企業融資約束的直接影響，公式(8)用于檢驗企業融資約束對高技術制造業創新韌性的影響。表6 列(3)為公式(7)的回歸結果，可以發現，數字金融發展的估計系數為-0.1614，在1%顯著水平上為負，表明數字金融發展能夠有效緩解企業融資約束。列(4)為公式(8)的回歸結果，可知數字金融發展的估計系數在5%水平上顯著為負，表明通過緩解企業融資約束能夠增強高技術制造業創新韌性。綜合以上分析可知，數字金融發展能夠提升高技術制造業創新能力，進而增強高技術制造業創新韌性。這一結果表明，緩解企業融資約束是數字金融發展提升高技術制造業創新韌性的路徑之一，假設H3 得證。

六、研究結論與政策建議

1. 研究結論

為深入探究數字金融發展對高技術制造業創新韌性的影響及作用機制，文章選取2012—2021 年中國A 股上市高技術制造企業面板數據，實證檢驗數字金融發展對高技術制造業創新韌性的總體效應、異質性和作用機制，研究結論如下：第一，數字金融發展能夠顯著增強高技術制造業創新韌性，這一結論經過內生性處理后和一系列穩健性檢驗后仍未發生改變。且數字金融發展水平越高，對高技術制造業創新韌性的提升效應越明顯。第二，數字金融發展對高技術制造業創新韌性的影響具有異質性，在優質企業、非國有企業組、大型企業以及東中部地區高技術制造業中，數字金融能夠更好提升高技術制造業創新韌性。第三，數字金融發展還可通過提高資本配置效率和緩解企業融資約束，間接提升高技術制造業創新韌性。

2. 政策建議

第一，健全數字金融治理機制。首先，健全金融機構內部治理機制。各金融機構和高技術制造業需嚴格遵守與數字金融相關法律法規，將金融科技倫理治理重點放在消費者信息保護和數據安全上，從內部治理方面提升金融機構數字治理水平。同時，高技術制造業應建立數據合規和數據安全體系，搭建與之相匹配的制度框架，保障數字金融發展穩步提升。其次，自覺履行風險責任。金融機構應組建金融科技倫理委員會，主動踐行數字金融發展過程中風險管理主體責任，從內部完善數字金融倫理審理制度，實現常態化信息披露，穩步提高數字金融發展水平。

第二，推動產業鏈高端集群化發展。一方面，改善投資結構。非國有控股高技術制造業需堅持鏈式集群化發展，助推高技術制造業產業向兩端延伸，形成附加值高、創新力強、安全可控的產業鏈，暢通國有控股高技術制造業產業鏈。進一步以國有控股高技術制造業自身為根本，將創新轉型升級作為重點謀劃項目，圍繞本地區產業鏈做好投資“強鏈、補鏈和延鏈”，著力擴大國有控股高技術制造業創新項目投資，改善高技術制造業投資結構。大型高技術制造業還需積極發揮創新引領作用，有效培育中小微高技術制造業，充分釋放其創新潛力，持續壯大高技術骨干制造業“后備軍”，提升高技術制造業創新韌性。另一方面，強化企業創新主體地位。西部地區高技術制造業還需強化企業創新主體地位，提高品牌知名度，將特色優勢產業作為創新方向，深入落實“四主體一聯合”的創新模式，增強本地區高技術制造業創新韌性，縮小區域創新差距。

第三，充分發揮資本市場樞紐作用。首先，構建多層次資本市場體系。政府應完善更具包容性的多層次資本市場體系，堅持健全各市場板塊的差異化定位和相關制度安排，增強資本市場的包容性，以提高資本配置效率，促進高技術制造業創新韌性。其次，破除信息壁壘。數字金融機構應主動加強與政府以及傳統金融機構之間合作關系，協同共建信息共享平臺，以增強各主體對項目的區分能力。且政府部門可以通過建立信息共享部門充分利用上述數據，破除高技術制造業信息壁壘，緩解企業面臨的融資約束問題，激發高技術制造業內生動力，釋放創新活力。此外，高技術制造業應主動提高自身財務資金使用規范，借助數字技術為征信體系建設提供必要的新興信息技術支持，以此為獲取創新資金提供便利，緩解企業融資約束，為增強創新韌性奠定資金基礎。