数字金融发展促进了中国企业出口吗？——理论机制和中国证据

金祥义 张文菲

一、引 言

在过去数十载的改革开放进程中，我国经济规模得到空前发展，对外贸易规模稳居世界前列。但随着近年来全球经济放缓、贸易保护主义抬头叠起，我国对外贸易发展迎来了增长的寒窗期，而2020 年初，新冠肺炎疫情逐渐在全球范围内蔓延开来，这对我国出口发展带来了雪上加霜的困境，因此构建新时期中国对外开放经济理论、推动形成贸易新业态、促进对外贸易高质量发展是当前我国对外贸易转型的重要议题(裴长洪和刘斌，2020)。就现实层面而言，一方面，我国经济整体进入高质量发展的新时期，对外贸易高质量发展是我国经济转型的外部表现；另一方面，近年来由于我国人口红利消失、资源环境恶化、全球经济增长乏力、中美贸易战等因素叠加，我国对外贸易高速增长的国内外条件已经改变，因此高质量发展也是我国出口贸易自身发展逻辑的内在要求。为此，党的十九届五中全会将“国内国际双循环”新格局作为我国未来经济发展的远景目标，对外贸易发展成为政府部门的重要关切。而出口贸易作为“双循环”新格局的一部分，其发展地位的重要性不言而喻。因此，寻求当下我国对外贸易发展的新路径是亟待解决的重要现实问题，不仅符合政府部门对新时期我国贸易转型发展的内在要求，也是外部经济条件改变下我国对外贸易高质量发展的必然诉求。

同时，新一轮工业革命推动了数字技术的迅速发展，人类社会逐渐从工业化时代转向数字化时代，人工智能、大数据、云计算、区块链等数字技术与现代金融服务的高效融合，打通了智能金融服务的最后一公里，推动了数字金融这一全新业态的诞生(黄益平和黄卓，2018；Ozili，2018)，为我国对外贸易高质量发展带来了重要的时代契机。在监管环境方面，我国监管部门对这一新业态相对宽容的态度，为数字金融的飞速发展提供了一个有利的成长环境，也奠定了我国数字金融发展在世界范围内的领先地位(黄浩，2018)，其中一个重要的表现是，截至2018 年底，我国数字经济发展规模占GDP 的比重已高达35%，中国数字经济在全球的排名已经升至第二位(裴长洪和刘斌，2020)。数字金融的兴起，有效解决了传统金融服务的潜在不足，对传统金融服务起到了补充的作用，进而真正发挥金融服务支持经济增长和对外贸易发展的关键作用。可见，数字金融蓬勃成长与我国对外贸易高质量发展时点产生了适度重叠，以数字金融为代表的新一轮现代金融服务成为我国对外贸易发展的历史机遇和独特约束，由此我们自然会提出以下疑问，数字金融发展能否促进我国出口贸易的增长？转至微观层面，数字金融如何影响我国企业的出口表现？其中的作用途径又是什么？厘清数字金融与企业出口贸易发展之间的因果关系和机理渠道，不但有助于在学术层面上拓展相关领域的研究外延，还是现实层面上制定我国对外贸易高质量发展政策的要义所在。

二、文献综述

在文献脉络上，我们可以将相关文献总结为以下两类，一类是金融发展与国际贸易开展之间关系的文献，另一类是数字金融经济效益的文献。我们将对这两类文献进行系统梳理，并对现有研究的发现进行总结和评述。

首先，在第一类文献上，金融发展影响国际贸易开展是一个经典的命题(Kletzer 和Bardhan，1987)，大量文献早期在宏观层面表明金融发展对国际贸易开展具有积极的作用，其核心逻辑在于对外贸易进程离不开资金融通、资金结算等金融服务，一国金融市场发展水平越高，高金融依赖性行业的出口优势将越明显，表现为该国在金融发展要素上具有比较优势，从而促进了出口规模的增长(Beck，2003；Svaleryd 和Vlachos，2005)。随着新新贸易理论的建立，从微观企业层面探究金融发展与出口贸易的关系，成为当时重要的研究课题(Chaney，2016；Feenstra 等，2014；Manova，2013)。这类文献强调了融资约束是影响企业出口的重要因素，对于融资约束程度较高的企业来说，这类企业出口的可能性更低，而当地金融市场的发展将有效缓解这一困境，进而推动了企业出口贸易的发展。例如，Minetti 和Zhu(2011)在研究意大利企业出口行为时得出了类似的结论，融资约束的存在显著降低了企业的出口。Du 和Girma(2007)发现，银行信贷配给能够显著影响中国企业的出口行为，容易获得银行信贷的企业在出口上更具优势，较好地证明了金融发展对企业出口的作用。Kohn 等(2016)根据智利企业层面的数据得出了类似的结论。Holod 和Torna(2018)从商业银行信用证角度出发，研究了商业信用证对美国企业出口动态的影响，发现商业信用证的获取增加了企业外部融资的途径，能够降低企业所处环境的融资约束水平，进而促进了企业出口的发展。Li 等(2020)认为，本币汇率贬值对不同融资依赖性企业的出口有着异质性的影响，当本币汇率对外贬值时，企业出口需求增大，此时企业会优先增加外部融资依赖性较低的产品的出口，再提高外部融资依赖性高的产品的出口规模。分析上述文献可知，现有文献较多集中于传统金融服务发展(银行信贷、资本市场发展等)对出口贸易的影响，尚未关注数字金融这一新金融服务模式对出口贸易的潜在作用，至少缺乏来自中国的直接经验证据。

其次，在第二类文献研究上，现有文献对数字金融产生的经济效应展开了研究，其中不乏大量来自中国的研究证据。例如，谢绚丽等(2018)指出，数字金融的发展显著增强了中国企业的创业激情，促进了企业注册数量的增加。何婧和李庆海(2019)发现，数字金融带来的创业促进效应在农村中也显著存在，数字金融的普惠特征降低了农户的融资约束程度，进而促进了农户的创业行为。易行健和周利(2018)将视角汇聚在居民消费上，并发现数字金融发展能够显著改善居民面临的流动性约束并最终提高了居民的消费水平。张勋等(2019)将视角集中在经济增长上，研究数字金融发展对经济增长的影响，发现数字金融能够缩小不同地区的收入差距，促进中国经济的包容性增长。唐松等(2020)探究了数字金融对企业创新的作用，发现数字金融发展能够解决传统金融服务产生的信贷错配问题，缓解了企业面临的融资约束，增加了企业的创新产出。金祥义和张文菲(2021)强调了数字金融是中国企业未来跨国并购发展的重要动力。分析上述文献可见，目前文献虽然对数字金融发展带来的经济效益进行了广泛的研究，但还未关注数字金融对出口贸易的潜在作用，事实上，数字金融这一新业态在数字技术的支撑下得到了快速的发展，尤其在中国当下的经济发展环境中，新一轮数字技术的应用对中国未来贸易开展有着不可忽视的作用，能够激发中国对外贸易的后发优势，实现弯道超车的可能性(裴长洪和刘斌，2020)，从这点上来看，数字金融发展很可能成为中国未来对外贸易发展的重要驱动源泉，但现有文献在该领域的研究仍留下较多空白，这也是本文研究的意义所在。

综上所述，与现有文献相比，本文的边际贡献可以表述为：一方面，在研究视角上，本文根据我国数字经济规模蒸蒸日上的现实背景，从数字金融这一崭新视角入手，来探究微观层面企业出口贸易的动态变化，剖析数字金融对企业出口表现的作用，以契合我国对外贸易高质量发展的战略需求，为研究我国出口贸易长远发展提供一个新的思路，并尝试回答如何有效利用数字金融来推动我国出口贸易的高质量发展，实现尖端技术赶超和数字优势引领。另一方面，在研究机制分析上，本文研究证实了数字金融发展能够有效解决传统金融服务中长尾客户融资覆盖不足的问题，进而降低了企业面临的外部融资约束水平，促进了企业出口发展。同时，本文还通过对企业采购生产、产品销售盈利、出口市场拓展三个环节的分析，进一步证明了数字金融在缓解企业融资约束后，对企业在整个生产销售链条中发挥的积极作用，体现了该作用在整个链条上的传递性，最终推动了企业出口市场的拓展。

三、理论分析和研究假设

（一）数字金融对企业出口的作用

企业对外出口贸易的开展离不开金融服务的支撑，完善的金融市场能够为企业出口增添内在优势(Beck，2003)，然而我国传统金融服务以银行信贷为主导，是典型的银行导向型的金融结构(金祥义和张文菲，2019)，由于信贷市场存在着信息摩擦的现象，商业银行为中小企业提供资金融通服务时，往往面临较高的客户信息搜寻成本，导致大客户信贷配给过量和小客户融资需求不足的双重困境，大量出口企业在资金融通上面临着强约束，由此产生了特定阶层企业受到广泛金融排斥的现象(Mckillop 等，2007)。直到依托于人工智能、大数据分析、云计算等数字技术的现代金融服务的出现，数字金融这一新业态开始改变传统金融服务面临的困境。一方面，数字金融能够改善信贷双方的信息摩擦，增强信贷匹配效率，为企业出口提供资金支持，由于传统银行业在获取客户资信上具有较高的成本，大量中小企业并不具有充足的资信证明，导致信息不对称问题显著存在于银行与企业之间，制约了企业融资的可得性(Stiglitz 和Weiss，1981)。另一方面，依托于大数据、云计算、人工智能等新兴手段，数字金融能够以低成本、云共享、高效率的途径对企业历史资信进行分析和评估，构建有效的信贷信用评估体系，进而提高金融服务的透明性和公开性，有效降低信贷供给方与企业之间的信息不对称，改善信贷资源的配给结构，重塑传统金融部门的市场定向和内在服务模式(Gomber 等，2018；Lee 和Shin，2018)，有助于出口企业获得足额的信贷资源，提高企业贸易融资的可得性，起到为企业出口保驾护航的作用，进而推动企业出口贸易的增长。基于此，本文提出以下研究假设。

研究假设1：数字金融的发展能够有效提高企业的出口表现。

（二）数字金融对企业出口的影响路径

大量研究表明，融资约束是制约企业出口的核心所在(Brooks 和Dovis，2020；Chaney，2016；Manova，2013)，良好的融资环境更利于企业出口的发展。虽然我国近年来出口规模稳居世界前列，但是我国大多数中小企业仍面临着较为普遍的融资贵、融资难问题，融资环境发展堪忧。世界银行2020 年营商环境报告显示，中国信贷获取的便利性在190 个经济体中排名第80 位，大致居于世界中流水平，与美国、新西兰、澳大利亚等西方发达国家之间有着明显的差距；同时，国内相关追踪调查报告已指出现阶段融资约束的窘境依然突出，2017 年中国企业经营者问卷跟踪调查报告显示，31.7%的企业认为融资成本高、资金紧张是其经营过程中遇到的核心难题，大批企业难以充分获取经营所需的资金，上述问题反映了传统金融服务难以有效改善企业面临的融资约束问题，信贷资源结构性错配的现象明显存在，这无疑将阻碍企业出口贸易的有序发展。

值得注意的是，数字金融这一新型金融服务业态的出现，有效改变了传统金融的服务体系，将信贷资源以点对点的方式进行匹配，提高了信贷资源匹配的效率，缓解了企业面临的融资约束水平(谢绚丽，2018；Gomber 等，2017)。一方面，数字金融发展有助于识别企业信贷资质，助力信贷受限企业获取外部融资，缓解企业融资约束。随着互联网支付等数字金融模式的出现，商业银行开始退居到支付渠道的后端，数字金融凭借前端支付技术手段的优势，可以掌握大量商业银行忽视的长尾客户数据(黄浩，2018)，通过云计算和大数据分析等数字技术来评估不同企业的信用分数，进而对不同客户的信贷资质进行有效识别，构建基于大数据的一套完整的企业信贷资质体系，有力解决了传统正规金融体系在获取企业资信时面临的高成本问题，打通融资约束企业与信贷机构之间的信息阻碍，提高原先难以获取融资服务的企业的融资比例，改善信贷资源结构性错配的现象(金祥义和张文菲，2022；黄益平和黄卓，2018)，从根源上缓解出口企业面临的融资约束问题。另一方面，数字金融发展在缓解企业融资约束的基础上，还能影响企业整个生产销售链条，优化企业生产销售结构。事实上，企业在前期生产和后期出口销售过程中均需要投入大量的资金，企业生产需要采购原材料和进行存货管理，这需要企业多次投入生产所需的资金，因此当企业难以获取外部信贷融资时，生产环节将严重受阻。同时，企业出口需要对海外市场进行调研，构建海外销售网络，这也需要企业为此支付大笔的前期费用，因此融资约束的存在将影响企业生产销售链条的运转，降低企业出口的可能性。诚然，数字金融这一新金融业态发展后，为提高企业信贷配给和缓解企业融资约束提供了新的方式(唐松等，2020；Jagtiani 和Lemieux，2018)，数字金融可以有效吸收散户群体手中的闲置资金，从而将其转换为出口企业需求的有效资金供给，降低了企业出口时面临的融资约束水平，这一积极效应将进一步传递至企业生产销售环节，优化企业整个生产销售链，以增强企业的出口优势，最终提高了企业的出口规模。基于此，本文提出以下研究假设。

研究假设2：数字金融能够通过缓解企业面临的融资约束水平，进一步优化企业整个生产销售链的结构，最终对企业出口产生积极的作用。

四、数据来源与研究方法

（一）数据说明和处理

本文核心解释变量数字金融指标来源于北京大学数字金融研究中心对外公布的中国数字金融普惠发展指数(郭峰等，2020)，该数字金融指标能够较好地描绘我国当下数字金融发展的客观事实，是衡量我国数字金融发展情况的重要标尺，该数据已被大量研究数字金融相关问题的文献所引用(唐松等，2020；张勋等，2019；谢绚丽等，2018；易行健和周利，2018)，为本文研究数字金融对企业出口的作用提供了有效的数据素材。

其余企业层面的变量主要来源于中国工业企业数据库和中国海关数据库。为了研究本文数字金融对企业出口的影响，我们需要企业产品层面的出口数据和企业层面的其他变量，因此要将上述两个数据库进行合并。但是在合并之前需要对中国工业企业数据库进行常规性的样本清洗工作，以剔除数据中不符合常规标准的噪音样本。具体而言，本文参考Brandt 等(2012)剔除企业员工人数少于8 人的样本；然后参考Yu(2015)、Feenstra 等(2014)的做法，将不符合以下通用会计准则(GAAP)的样本进行删除：第一，删除流动资产大于总资产的数据样本；第二，删除固定资产总值大于总资产的数据样本；第三，删除固定资产净值大于总资产的数据样本；第四，删除企业识别代码缺失的数据样本；第五，删除企业成立年份异样的样本。在此数据清理的基础上，本文对上述两个数据库进行合并，具体而言，我们参考Yu(2015)的方法用企业名称、邮编、电话号码后七位、企业地址、法定代表人等信息进行组合递进匹配，最终在所得合并样本中，合并企业的数目占清洗样本企业数目的40%，合并企业出口值占出口企业的60%以上，这与Yu(2015)的合并结果类似，从而保证了本文合并数据的质量。进一步的，本文将北京大学数字金融研究中心提供的地级市层面的数字金融指标与企业层面样本进行合并，按照企业所处地级市信息进行匹配，最终得到了本文研究所需的样本集。由于数字金融指标从2011 年开始统计，而目前可得的中国工业企业数据库数据只到2013 年，因此本文样本涵盖范围为上述样本重叠区间，即2011—2013 年企业层面的合并数据。

（二）计量模型设计和指标构建

本文的研究方法是建立在贸易引力模型的基础之上，但我们是基于企业层面的数据，并参考Manova(2013)构建如下形式的计量分析模型：

其中lnv表示企业i 在t 年对j 国出口k 类产品贸易额的对数形式。lnindex为本文的核心解释变量，表示c 市t 年数字金融发展水平的对数形式。Ctrl为本文回归中的控制变量向量，主要包括企业层面的相关解释变量：(1)企业生产率水平tfp，以Olley 和Pakes(1996)的方法进行指标计算。异质性企业贸易模型指出，企业生产率水平是影响企业出口的重要因素(Melitz，2003)，且生产率数值越大，企业越倾向于出口，因此预估生产率变量的系数符号为正。(2)企业规模size，以企业员工人数的对数来表示，企业规模越大，越利于出口市场的扩张，因此预期其系数符号为正。(3)企业年龄lnage，以企业当年年份减去成立年份后取对数表示，企业年龄越大，表明企业拥有更为丰富的生产销售经历，因此更利于企业在海外市场上的出口发展，预期企业年龄变量的系数符号为正。(4)企业利润率水平profit，以企业总利润与销售收入的比值进行度量，企业利润率水平越高，表明企业盈利能力越强，越利于企业的出口发展，因此预期该变量的系数符号为正。(5)企业资本密集度klr，以企业固定资产总值与员工人数的比值取对数来表示，资本密集型企业往往更倾向于寻求海外市场的扩张，扩大对外投资规模，以最大化规模经济下的发展优势，因此预期系数符号为正。(6)垄断程度HHI，用赫芬达尔指数进行衡量，该指标越大，表明企业在行业内的市场占有率越高，企业垄断程度越大，垄断势力的增加有助于企业对外市场的扩张，因此预期其系数符号为正。(7)国有企业soe 和外资企业foe，本文根据企业实收资本不同部分的组成比例，将国有资本份额大于0.5 的企业视为国有企业，将外资资本大于0.5 的企业视为外资企业，以控制企业特殊所有制形式对其出口的影响。此外，本文还控制了年份固定效应δ和企业-进口国-产品层面的三维固定效应δ，其中年份固定效应δ可以控制只随时间变化的因素，如历年全球的贸易风险等；企业-进口国-产品层面的三维固定效应δ可以控制多方面的因素，其中包括企业-进口国层面不随时间变化的因素，如企业与贸易伙伴之间的双边距离、共同语言等贸易成本因素，还能控制产品层面不随时间变化的因素，如产品的要素禀赋结构等。ε表示多维度的随机误差项。

五、基本实证结果与分析

（一）基准回归

基准回归分析结果总结在表1 之中。首先，分析表1 第(1)列的结果可知，在控制了各类非观测的固定效应后，数字金融的系数在1%水平上显著为正，表明随着数字金融的发展，企业出口绩效将显著提升，初步证明了本文的研究假设1。其次，第(2)列在此基础上加入了企业生产率水平(tfp)、企业规模(size)和企业年龄(lnage)这几个变量，回归结果显示数字金融系数的方向和显著性并未发生明显变化，并且企业生产率和企业规模的系数也显著为正，企业年龄的系数为正但不显著，上述结果与本文对控制变量的预期符号较为一致，各控制变量大致对企业出口有着正向的促进作用。再次，第(3)列回归结果进一步增加了企业利润率水平(profit)、资本密集度(klr)和垄断程度(HHI)这三个控制变量，根据该列结果可以发现，企业利润率水平越高、资本密集度越大、垄断程度越强，企业出口表现越好，这与本文对上述控制变量的预期结果相同，值得注意的是，数字金融回归系数的显著性和方向并未发生明显的变化，从而进一步证明了本文研究假设1 的有效性。最后，第(4)列结果在回归模型中加入了所有的控制变量，观察最后一列回归结果可知，在控制了年份固定效应、企业-进口国-产品三维固定效应以及其他可能的控制变量后，数字金融对企业出口有着积极的作用，且回归系数通过了1%水平上的显著性检验，表明数字金融与企业出口表现之间存在着正向的关系，数字金融的发展能够显著促进企业出口，因此较好证明了本文研究假设1 的观点。

表1 基准回归结果

（二）出口贸易边际和贸易量价结构分析

事实上，出口贸易边际的研究是分析企业出口贸易变化的重要一步，且出口贸易总额可进一步分解为扩展边际和集约边际。

据此，本文将出口贸易总额按出口二元边际进行分解，具体结果如表2 左半部分所示。其中，第(1)列至第(3)列分别对应出口贸易总额、出口扩展边际和出口集约边际，根据左半部分的回归结果可以得知，在回归中加入各类非观测的固定效应和相关控制变量后，数字金融与企业出口贸易总额之间存在显著的正相关性，同时数字金融能够促进企业出口扩展边际的增长，但对企业出口集约边际的影响并不显著，意味着数字金融的发展能够通过影响企业的贸易成本对出口边际的变化产生作用，具体而言，出口固定贸易成本的下降促进了企业出口扩展边际的增加，最终通过扩展边际推动了企业出口贸易总额的发展。

进一步的，为了检验数字金融发展对企业出口贸易量价结构的作用，本文将企业出口规模分解为价格(lnp)和数量(lnq)两个部分，由此深挖数字金融对企业出口贸易量价结构的影响情况，具体结果如表2 右半部分所示。根据右半部分的结果可以清楚地发现，数字金融发展能够显著影响企业出口贸易的量价结构，进而对企业出口规模产生影响。具体而言，数字金融发展促进了企业出口产品数量的增加，降低了企业出口产品的价格，因为价格下降的幅度低于数量增长的幅度，所以在整体上提高了企业的出口规模，企业出口贸易量价结构的变化原因在于，数字金融发展降低了企业面临的融资约束，使得原先难以出口的企业能够开始进行对外贸易，这增加了企业出口产品的数量，根据供需变化可知，出口产品供给增加将降低相应产品的价格，最终影响企业的出口规模。

表2 贸易边际和贸易量价结构回归结果

（三）样本异质性分析

数字金融对企业出口作用的异质性是我们感兴趣的另一个问题，本文按照不同的分类标准对样本进行划分并展开计量回归分析，以探寻异质性分析方面的有趣结论。

1. 企业所处地理位置的差异。本文根据企业所处地理位置的不同，将样本分为中西部地区和东部地区，当样本企业位于东部地区时，对变量Var 赋值为1，否则赋值为0，具体回归结果报告于表3 第(1)列之中。分析第(1)列的结果可以发现，交互项的系数在1%的检验水平上显著为负，表明相对于中西部地区的企业而言，数字金融发展对东部地区企业出口发展的促进作用更弱，究其原因在于数字金融带来的经济效应存在显著的地域差异，且在金融经济发展水平较低的地区效果更强(唐松等，2020)，对应到本文，由于中西部地区较东部地区在金融经济发展水平上更为落后，因此数字金融发展对中西部地区企业的融资缓解作用更为明显，更能促进中西部企业出口贸易的发展。这一结果也证明了数字金融发展具有明显的普惠性质，能够有效缓解地区经济发展的不平衡，减缓发展过程中出现的两极分化，进而促进地域间经济发展的统一协调(郭峰等，2020)。

2. 进口国经济发展水平的差异。此处根据世界银行对不同国家收入的划分标准，对样本进行分类，将高收入国家定义为发达国家，将其他收入国家定义为发展中国家，当进口国为发达国家时，对变量Var 赋值为1，否则赋值为0，回归结果报告于表3 第(2)列之中。分析第(2)列的结果可以得知，交互项的系数显著为负，意味着相对于进口国为发达国家而言，数字金融发展对企业向发展中国家的出口促进作用更大。该结果其实不难理解，由于发达国家具有更为完善的金融发展体系，资本市场有着更为丰富的金融衍生品(Beck，2003)，有助于出口企业从海外市场上获得额外的融资，因此数字金融发展对该类企业的融资约束缓解作用相对更小，在结果上就表现为交互项的系数显著为负。

3. 企业出口贸易方式的差异。根据样本企业出口贸易方式的不同，对样本数据进行划分，当出口企业进行一般贸易时，对变量Var 赋值为1，当出口企业进行加工贸易时，对变量Var 赋值为0，具体结果报告于表3 第(3)列之中。回归结果显示，交互项的系数为正，且通过了1%水平上的显著性检验，意味着相对于加工贸易方式而言，当出口企业采取一般贸易方式时，数字金融发展带来的出口促进效应更为明显，这与经济学的理论也是相符合的，加工贸易企业主要从事海外供应商产品的加工服务，在产品采购、销售环节支付的成本更低，较一般贸易企业面临更低的融资约束(Manova 和Yu，2016)。换句话说，出口企业进行一般贸易时面临更大的融资约束，一般贸易方式更加依赖外部融资，因此当数字金融发展带来有效的融资约束缓解作用后，一般贸易企业的出口将得到更为显著的发展。

4. 产品技术含量的差异。本文首先将HS 编码下的产品与SITC 编码下的产品分类进行匹配，然后根据SITC3 分位下的不同产品技术含量，将样本划分为高技术产品和低技术产品，当出口产品为高技术产品时，对变量Var 赋值为1，否则赋值为0，具体回归结果报告于表3 第(4)列之中。从回归结果中可以发现，交互项的系数显著为正，表明相对于企业出口低技术产品而言，数字金融能够更大程度上促进企业高技术产品的出口，其背后的经济学逻辑在于，高技术产品比低技术产品往往含有更高的信息成本和产品复杂程度，一些产品技术信息甚至需要进行严格的保密，属于典型的差异化产品，而差异化产品不具有统一的市场参考价格，其内含的信息成本更高，出口该类产品面临更高程度的融资约束(金祥义和戴金平，2019)，意味着出口高技术产品需要更多的外部融资支持，因此当数字金融发展为企业带来额外的外部资金支持后，高技术产品的出口规模将增长更快。

表3 异质性回归结果

5. 最终品和中间品的差异。此处首先将HS 编码下的产品与SITC 编码下的产品分类进行匹配，然后根据SITC 编码下产品所处生产阶段的不同，将样本划分为中间品和最终品，当出口产品属于最终品时，对变量Var 赋值为1，否则对其赋值为0，具体回归结果报告于表3 第(5)列之中。根据回归结果可以清楚地发现，交互项的系数在1%的检验水平上显著为正，这表明相对于企业出口中间品而言，当企业出口最终品时，数字金融发展带来的出口促进作用更为明显，究其原因在于，中间品贸易过程涉及产品的加工和组装，因此较多参与到全球价值链的生产环节之中，这使得出口方与各类主导或参与价值链环节的跨国企业有着紧密联系，从而降低了中间品贸易环节面临的融资约束程度(Manova 和Yu，2012)，这使得企业出口中间品时更容易获得融资，因此最终品出口更加依赖外部的融资环境，当数字金融发展改善了信贷结构的错配问题，增加了企业外部融资的比例时，最终品出口企业能够更大程度降低其面临的融资约束水平，进而对其出口规模产生更为明显的促进作用。

6. 大型企业和中小微企业的差异。为了进一步验证数字金融发展能够通过资信识别缓解信息摩擦，进而促进企业出口，即数字金融能够改善企业外部融资可得性，提高受金融排斥企业的外部融资规模。在处理上，本文根据国家统计局对外公布的《2011统计上大中小微型企业划分办法》，将样本企业分为中小微企业和大型企业，当企业属于中小微企业样本时，对变量Var 赋值为1，否则赋值为0，具体结果如表3 第(6)列所示。根据结果可以得知，交互项的系数显著为正，说明数字金融发展产生的出口促进作用在中小微企业中更为显著。需要注意的是，相比大型企业，中小微企业与传统银行部门之间存在着更为明显的信息不对称问题，进而面临更为广泛的金融排斥(林毅夫和孙希芳，2005)，而数字金融发展能够有效提高信贷机构对中小微企业信息的搜集，缓解信贷双方之间的信息摩擦，并通过对企业资信的识别，提高这类企业获取外部信贷的可能性。因此，对中小微企业出口的促进作用就更为明显。

（四）数字金融的渠道检验

至此，我们还未对数字金融产生作用的具体渠道进行直接的检验，本文在理论分析部分指出数字金融这一新业态的出现能够改善信贷资源错配的现象，进而缓解企业面临的融资约束水平，最终促进企业的出口。这意味着融资约束可能是数字金融作用于企业出口的一个重要渠道。为了检验这一作用渠道的存在性，以及本文研究假设2的有效性，一方面，本文将企业利息支出与固定资产的比值作为企业面临的融资约束水平，该指标越大表示企业面临的融资约束水平越小；另一方面，企业当前的融资成本可以从侧面反映企业面临的融资约束水平，企业融资成本越高时，企业面临的融资约束程度越大，因此可以作为企业融资约束的正向替代变量，以检验回归结论的稳健性。同时，在上述指标构建过程中，本文参考申广军等(2020)的做法，首先构造企业融资约束和融资成本变量，然后在年份-城市-行业-所有权维度上构造融资约束和融资成本的中位数，以衡量企业真实的融资约束(fr)和融资成本(cost)，进而解决上述指标在构造过程中存在的测量偏误问题。需要注意的是，融资成本指标越大，表示企业面临越大的融资约束。依据上述分析，本文通过中介模型对数字金融的具体作用渠道进行系统性检验，相关方程如下所示：

根据上述方程，我们将回归结果列于表4。其中，第(1)列至第(3)和第(4)列至第(6)列分别对应企业融资约束(fr)和融资成本(cost)的检验过程。首先，在融资约束渠道的分析上，根据第(1)列的结果可以发现，在控制了各类非观测的固定效应和其他可能影响因素后，数字金融对企业出口存在着显著的促进作用，表明本文基本面的结论较为稳健。其次，第(2)列考察了融资约束变量对基本解释变量的回归结果，结果显示，数字金融的系数在1%的水平上显著为正，表明数字金融发展能够有效降低企业面临的融资约束水平，即本文理论分析部分所阐述的基本观点。最后，第(3)列将中介变量加入基准回归方程中，分析结果可知，数字金融与融资约束变量的系数均显著为正，表明随着企业融资约束水平的下降，企业出口将得到明显提升；同时，进一步观察第(3)列和第(1)列数字金融的系数大小可知，第(3)列数字金融的系数大小有所下降，从而较好证明了融资约束渠道的存在，即本文研究假设2 成立。此外，分析第(4)列至第(6)列相关结果能够发现，数字金融依旧能够通过降低企业面临的融资约束水平，进而对企业出口产生影响，在此不再赘述。因此，中介模型分析初步支持了本文的研究假设2，也证明了融资约束渠道的稳健性。

表4 数字金融对企业出口的渠道检验

（五）数字金融内在机制的进一步剖析：企业生产销售链条的传递

前面我们证明了数字金融发展能够识别企业信贷资质，缓解企业面临的融资约束，提高企业外部信贷规模，进而对企业出口产生积极的作用。事实上，当数字金融发展缓解企业融资约束后，还可能对企业整个生产销售的链条产生积极的影响，为了检验这一作用机理，本文通过分析企业采购生产、产品销售盈利、出口市场拓展这三个环节的变化情况，系统分析数字金融发展对上述过程产生的影响。具体而言，第一，我们考虑了企业采购生产环节相关因素，包括企业库存、产成品数量；第二，我们研究了数字金融对企业销售环节的影响，包括企业工业销售产值、企业营业收入水平；第三，我们检验了数字金融对企业出口市场拓展的影响，包括企业出口目的国数量和出口产品数量，上述相关变量均取对数处理。最终，相应结果报告于表5 之中。

根据表5 结果可知，首先，数字金融发展显著提高了企业的库存水平和产成品水平，表明数字金融发展能够增加企业产品采购的进货量和生产环节的产成品数量，对企业采购生产过程有着积极的作用。其次，数字金融发展提升了企业工业销售产值和营业收入水平，这意味着数字金融发展能够推动企业销售环节的利润增长。最后，数字金融发展增加了企业的出口目的国数量和出口产品数量，改善了企业的出口市场外延，拓宽了企业的出口市场。归纳可知，数字金融发展对企业出口的促进作用来源于企业购销的各个环节，当数字金融发展后，企业采购投入和产品产出得到了有效增长，进而提高了企业的销售利润水平，这又将促进企业改善现有出口市场外延，拓宽出口市场规模。该结果进一步证明了本文提出的研究假设2，即数字金融发展在缓解企业融资约束后，能够对企业生产销售链条产生积极作用。

表5 数字金融对企业采销各环节的影响结果

六、数字金融的进一步稳健性分析

（一）数字金融指标稳健性和零贸易问题

在数字金融指标稳健性方面，本文分别用数字金融三个子维度指标作为数字金融发展的替代变量，对数字金融与企业出口之间的关系进行重新检验，具体回归结果如表6 第(1)列至第(3)列所示。首先，根据第(1)列的回归结果可以发现，数字金融的系数在5%水平上显著为正，表明在替换数字金融衡量指标后，数字金融对企业出口的促进作用依然成立。其次，第(2)列和第(3)列的结果显示，数字金融的系数分别通过了10%水平和1%水平上的显著性检验，再次证明了本文的研究假设1 具有较好的稳健性。最后，进一步观察各列数字金融的系数大小可以发现，相比于数字金融的覆盖广度，数字金融的使用深度和数字化程度带来的出口促进作用更大，这与经济学直觉也是相符的。由于数字金融使用深度主要包括数字信贷服务、信用服务、货币基金服务等方面，数字金融数字化程度主要包括移动支付占比、花呗信用化支付占比、贷款实惠水平占比等方面(郭峰，2020)。而数字化覆盖广度主要用于描述支付宝数字账户的比例，因此相比覆盖广度，使用深度和数字化程度更能够表达数字金融发展带来的金融普惠性质，更能够体现数字金融对缓解企业融资约束的作用，进而产生更明显的企业出口增长效果。综上所述，考虑数字金融指标的稳健性后，数字金融带来的出口促进作用依然存在，从而证明本文研究假设1 稳健成立。

在零贸易问题方面。由于企业在进行出口贸易时，首先需要决定是否进入某国的市场，其次才决定对应的出口贸易规模，因此忽略那些与企业不存在贸易往来的国家，忽视零贸易的问题，可能产生样本选择带来的估计偏差。为解决该问题，本文首先将与企业不存在贸易往来的国家样本进行补充，从而得到了大量包含零贸易的最终样本数据，然后通过Heckman 两步法来处理相应的样本选择问题。具体的，Heckman 两步法第一阶段先采用二元选择模型对企业出口进行回归，然后计算出回归结果对应的“逆米尔斯比(mills)”，第二阶段再将第一阶段计算的mills 带回基准方程进行回归，若此时mills 的系数显著，则表明考虑零贸易问题是重要的。本文按照上述方法进行回归，最终结果如表6 第(4)列所示。结果显示，数字金融发展能够显著促进企业出口，并且相应变量的系数通过了1%水平上的显著性检验；同时，回归结果中mills 的系数在1%检验水平上显著为正，表明考虑零贸易问题是重要的。可见，零贸易问题的存在并不影响本文的核心结论，考虑零贸易问题后，数字金融对企业出口的作用依然稳健成立。

表6 数字金融指标的再检验

（二）内生性问题的讨论

当企业出口对数字金融发展产生影响时，本文回归结果还可能存在因双向因果关系导致的内生性问题。在潜在的内生性问题解决上，我们需要为数字金融指标寻求一个合适的工具变量。一方面，本文参考金祥义和张文菲(2021)、张勋等(2019)的做法，将企业所处地区与杭州的球面距离作为数字金融的工具变量。另一方面，出于对工具变量稳健性的考虑，我们将1995—1999 年各地区座机电话平均数量和移动电话平均数量作为新的工具变量，一同就数字金融对企业出口的作用展开分析。需要注意的是，球面距离是数字金融的反向工具变量，而座机电话和移动电话是数字金融的正向工具变量，因此回归结果中不同工具变量的系数方向将不同。

据此，本文构造了上述三个工具变量，在此基础上进行工具变量回归分析，具体回归结果如表7 所示。其中，第(1)列至第(3)列分别是球面距离、座机电话、移动电话作为工具变量的回归结果。首先，根据表7 第(1)列的结果可知，第一阶段回归结果显示工具变量(IV)的系数在1%水平上显著为负，这表明与杭州距离越近的城市具有更明显的数字技术溢出效应，此时数字金融这一新业态能够得到更好的发展，并且Kleibergen-Paap 数值为250365，大于弱工具变量检验10%的上限值(16.38)，显著拒绝了工具变量与原变量无关的假设，说明工具变量选取较为合适；同时，第二阶段的基准回归结果表明，在控制了非观测的各类固定效应和其他可能影响因素以后，数字金融与企业出口之间的关系并未发生明显的变化，即数字金融依然能够提高企业的出口表现，从而较好证明了本文研究假设1 的稳健性。其次，观察第(2)列和第(3)列的回归结果可以得到类似的结论，在此不再赘述。综上所述，本文在解决了回归结果中潜在的双向因果问题后，数字金融发展带来的出口促进作用维持不变，因此本文基本面的核心结论并不随内生性问题的存在而发生变化。

表7 工具变量回归

七、结论与政策建议

新一轮技术革命的爆发，推动了以数字技术为基础的新业态的发展，数字金融由此而生。数字金融的兴起为解决企业融资贵、融资难问题带来了新的途径，从而对企业出口产生了积极的作用。基于此，本文系统分析了数字金融对企业出口的潜在作用，并得到了以下结论：其一，数字金融的发展能够有效提高企业的出口表现，改善企业的出口贸易边际，优化企业的出口量价结构。其二，数字金融对企业出口的促进作用就不同的样本分类存在着异质性，具体而言，相对于东部地区企业、与发达国家贸易、加工出口贸易、出口低技术产品、出口中间品而言，数字金融对中西部地区企业、与发展中国家贸易、一般出口贸易、出口高技术产品、出口最终品的企业的出口促进作用更大。其三，在数字金融作用渠道研究上，数字金融能够通过降低企业面临的融资约束水平，进而对企业出口产生积极的作用。其四，在考虑数字金融指标稳健性、零贸易问题和内生性问题后，数字金融发展对企业出口的促进作用稳健存在。由此可见，数字时代背景下，数字金融是影响企业出口的重要因素，如何有效利用我国数字金融发展的独特优势，将成为推动我国对外贸易高质量发展的新动力源泉。

同时，我们提出以下政策建议：首先，大力支持数字金融新业态的长远发展，相关政府部门应该拟定引导性的政策，鼓励高新技术企业在数字金融领域进行创新发展，对刚进入数字金融领域的企业给予适度的政策支撑，并引导传统金融机构进行数字金融服务的衔接转型，进而改善市场中存在的信贷错配问题，推动中小企业融资的便利化，最终促进我国出口贸易的高质量发展。其次，企业融资贵、融资难问题是制约我国出口贸易发展的现实窘境，相关部门可以尝试推动特定行业领域的信贷便利化政策，如贸易行业进行对外贸易时，前期往往面临着较多的出口投入成本，相关部门可以在该行业内推行便利化的信贷政策，解决企业出口面临的融资问题，助力企业渡过前期出口的首要难关，进而推动出口贸易的有序发展。最后，数字技术引领的第四次技术革命正在全球范围内展开，数字金融只是依托数字技术发展的一个新业态，只有推动数字技术在不同产业内的有效发展，连接数字技术和经济发展之间的血脉纽带，集中火力攻克数字技术难关，才能为我国企业出口提供有利的国内环境，进而实现我国出口贸易高质量发展的雄伟战略。