数字金融对实体经济技术引进的影响

摘 要：数字金融是全新的金融业态，在互联网推动下具有较强的数字技术优势，对实体企业和社会经济发展有着重大影响。本文基于2011-2020年省级工业企业的面板数据，探讨数字金融对实体经济技术引进的影响效应及其作用机制。研究发现：（1）数字金融能够扩宽企业的融资渠道，对实体经济的技术引进产生了显著的促进作用；（2）不同维度的数字金融对实体经济技术引进的影响存在差别，数字金融的使用深度和数字化水平对实体经济的技术引进有着显著的促进作用，而数字金融的覆盖广度对实体经济技术引进的影响不显著；（3）区域异质性表明，数字金融主要促进中西部地区实体经济企业的技术引进，而对东部地区的技术引进没有显著影响。本文的研究结论为数字金融健康发展、企业创新、政府决策与加强金融监管提供了可靠的经验证据。

关键词：数字金融；实体经济技术引进；工业企业；企业融资

本文索引：刘妍.<变量 2>[J].中国商论，2023（11）：-066.

中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）06（a）--04

1 引言

实体经济提供的是人类生存和发展所需的各种物质资料，是国民经济的核心和命脉。因此，实体经济企业作为财富的源泉，成为国家经济发展的关键。然而，中国的实体经济发展存在很多问题，特别是技术瓶颈较突出，中国作为制造业大国，实体经济技术进步需要外来的技术引进及经费投入等，因此造成了实体经济大而不强，融资成本不断上升、核心技术掌握不足等现象。不得不承认，实体经济的技术引进需要一定的金融支持和融资支持，但是传统的金融体系存在供需不平衡、服务范围小等问题，导致企业融资难、融资成本高，可能无法为实体经济的技术引进提供必要的支撑，并在很大程度上制约了金融服务实体经济企业的技术发展。随着互联网和数字经济的兴起，数字金融发展迅速，成为企业融资的重要来源。在此背景下，数字金融能否促进企业的技术引进是一个值得探讨的问题。

本文的贡献可能体现在以下几点：首先，在研究主题上，以往文献大多研究数字普惠金融与企业技术创新的关系（唐松等，2020），而对数字金融与实体经济技术引进之间的关系鲜有研究。技术创新是指具有创造性的技术原创活动，而技术引进是通过学习等方式从外界获得的全新的技术活动。又因为技术引进对实体经济高质量发展具有重要的价值，而中国是以制造业为主，实体经济的发展高度依赖国外技术引进和模仿创新。因此，本文从实体经济技术引进的视角出发，利用实证层面的经验证据，探讨数字金融对实体经济技术引进的影响，不仅能够揭示数字金融与实体经济技术引进的相关性，还是对现有相关文献的一个有意义的补充。其次，在研究启示上，本文通过研究发现，数字金融对实体经济技术引进具有促进作用，但在不同地区、不同维度之间存在差异，因此发展数字金融要实施有针对性的对策，为政府部门制定有关政策提供了重要经验。

2 文献回顾与研究假设

数字金融是全新的金融业态，通过互联网及信息技术手段可以高效整合信息，具有数字技术优势，并能与传统金融服务业态相结合，促进企业融资与发展。陈廉等（2021）研究发现，数字金融对企业债务融资成本有负向影响，且研究从债权人异质性视角出发，发现数字金融正向影响银行贷款融资。聂秀华、吴青（2021）研究发现，中小企业融资约束的困境可以通过数字金融有效缓解，且数字金融能实现企业对技术创新水平的“激励”作用，这种“激励效应”对高科技中小企业技术创新的影响更大。刘京焕等（2022）研究发现，在考虑企业生命周期的情况下，数字普惠金融对衰退期企业技术创新的影响不显著，但是对成长期和成熟期的企业技术创新具有显著的促进作用。徐伟呈、范爱军（2021）研究发现，数字金融通过驱动技术创新来抑制实体经济中具有较强发展实力和良好外部环境的企业的“借勢取利”金融化趋势，并通过驱动资本积累来抑制实体经济中发展实力较弱且外部环境严苛的企业的“蓄势谋远”金融化倾向，但两者都为企业增长提供了支持。此外，还有文献提出了数字金融可以完善金融体系（蒋鹏程和江红莉，2022）、稳定财务状况 （唐松等，2020）、促进高质量发展 （滕磊和马德功，2020）等。

基于以上分析，本文认为数字金融的发展能够减少融资成本，促进企业融资，对企业的技术创新有促进作用，并能推动实体经济的发展。因此，本文提出以下假说：

假说 1：数字金融对实体经济技术引进有促进作用。

从数字金融与实体经济技术引进的区域异质性角度来看，数字金融对实体经济技术引进可能存在明显的区域差异。聂秀华、吴青（2021）研究发现，区域技术创新行为会在时间、空间和时空交互作用的影响下产生正向外溢效应。此外，数字金融的创新激励效应具有显著的空间溢出特征，这些特征可以分为区域内和区域外的双溢出路径（包括直接效应和间接效应）。李晓龙等（2017）研究表明，中国高技术企业创新投资的增长受到金融要素扭曲的显著抑制，这种创新抑制效应在金融要素扭曲程度越高的地区越明显。林木西、肖宇博（2022）研究表明，数字金融对区域经济增长产生了显著的正向影响，并通过技术创新促进经济增长。张梁等（2021）研究表明，数字金融在区域创新层面产生了“马太效应”，并在结构上存在明显的差异，扩大了区域间的创新差距。此外，其他文献指出了数字金融发展通过改善地区信贷资源配置状况（徐子尧等，2020）、提高居民的消费水平（杜传忠和张远，2020）、完善基础设施建设 （郑雅心，2020）等来提高实体经济企业的区域创新

水平。

基于以上分析，本文认为数字金融使企业获取信息在时空上没有限制，有利于创新，但是企业技术引进存在时空上的差异，导致各个地区的技术创新程度不同。因此，本文提出以下假说：

假说2：数字金融对实体经济技术引进有区域异质性效应，对不同地区的企业技术引进产生了不同的影响。

3 实证设计

3.1 计量模型

为了验证数字金融对实体经济技术引进的影响，本文设计双向固定效应模型，模型设定如下：

其中：i代表城市；t代表年份；TECit代表i城市t年的实体经济技术引进程度。AGG为北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团组成的联合编制的中国数字金融发展总指数，其中包括数字金融覆盖广度（BREADTH）、数字金融使用深度（DEPTH）和普惠金融数字化水平（LEVEL）三个维度。Control表示控制变量合集；μi和λt分别为个体固定效应和时间固定效应；εit为扰动项。

3.2 变量说明

3.2.1 核心变量

本文的核心解释变量是数字金融，数据来自北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团组成的联合编制的2011—2020年《北京大学数字普惠金融指数》。该数据从不同维度衡量数字金融的发展水平，具体包括数字金融发展总指数（AGG）、数字金融覆盖广度（BREADTH）、数字金融使用深度（DEPTH）和普惠金融数字化水平（LEVEL）。本文的被解释变量是实体经济技术引进（TEC），使用的是规模以上工业企业技术获取和技术改造的引进技术经费支出作为被解释变量。

3.2.2 控制变量

为了使得出的结果尽可能准确，参考以往文献，本文将以下变量作为控制变量：（1）投资（INVEST），使用全社会固定资产投资与GDP之比表示；（2）环境规制（ENVIR），使用工业污染治理完成投资与工业增加值之比表示；（3）政府干预（GOVER），用财政一般预算支出与GDP之比表示；（4）贸易因素（TRADE），使用货物进出口金额与GDP之比表示；（5）基础设施（INFRAS），用各省份交通密度的对数表示；（6）经济增长（ECO），使用人均GDP的对数表示。

3.2.3 数据说明

为了使数据准确可靠和易于获得，本文使用的数据主要包括剔除了西藏和港澳台，中国其他30个省份2011—2020年的面板数据。与变量相关的数据来源于2011—2020年《北京大学数字普惠金融指数》、中国科技数据库、中国宏观经济数据库和中国环境数据库。数据库中缺失的数据采用近两年的均值代替，主要变量的描述性统计如表 1 所示。

4 实证分析

4.1 全样本分析

本文对模型进行估计，全样本分析的实证结果如表2所示。列（1）报告了数字金融发展总指数对实体经济技术引进的影响，在加入所有的控制变量后，本文发现数字金融仍然显著，且在5%的水平上显著为正，说明数字金融显著促进实体经济技术引进，假说1得到验证。分析其促进的背后原因发现，数字金融能够拓宽企业的融资渠道，有利于企业获得更多的资金，进而促进实体经济企业的技术引进。列（2）～列（4）分别报告了数字金融分指数对实体经济技术引进的影响效应，在加入所有控制变量后发现，数字金融覆盖广度的系数不显著，但是数字金融使用深度和普惠金融数字化水平分别在5%和1%的水平上显著为正，说明数字金融对实体经济技术引进的促进作用主要体现在深度和数字化水平上，而数字金融的覆盖广度未显著改善实体经济技术引进。可能是因为数字金融不同于传统金融，数字金融的市场定位主要是为有创新活力的中小型企业提供金融服务。

4.2 异质性分析

为了检验数字金融对不同地区实体经济企业技术引进的影响，本文将全样本划分为东部和中西部两个子样本分别进行回归，回归结果如表3所示。结果显示，数字金融的系数在东部地区不显著，但是在中西部地区显著为正，说明数字金融主要促进中西部地区实体经济企业的技术引进，而对东部地区的技术引进没有影响，假说2得到验证。分析区域异质性存在的原因发现，可能是由于东部地区经济发展速度快、实体经济的技术水平高，给数字金融创造了良好的发展环境，数字金融发展迅速，因此其对实体经济技术引进的促进作用可能提前释放。但是中西部地区的经济发展速度较慢、技术引进水平相对较低，因此数字金融对企业能够产生更多的创新驱动作用，从而改善实体经济企业的技术引进，使数字金融对实体经济技术引进在研究期间能够产生显著的促进作用。

4.3 稳健性分析

为了检验核心结果的稳健性，本文采用两种方法进行稳健性检验，回归结果如表4所示。首先，更換被解释变量。用工业企业技术引进经费支出占主营业务收入的比重代替原来的技术引进经费支出，发现数字金融的系数仍然显著为正，说明数字金融有利于实体经济技术引进。其次，更换样本。考虑到直辖市经济政治优势突出，区位优势也较明显，数字金融和创新水平都处于较高的发展水平，为了使结果更具稳健性，因此从样本中剔除4个直辖市，重新用双向固定效应模型进行回归。结果显示，数字金融的系数仍然显著为正，同样说明数字金融有利于实体经济技术引进。基于以上两种结果分析，稳健性检验的回归结果均与前文一致，因此证明了本文的稳健性较强。

5 结语

本文基于2011—2020年我国30个省份的面板数据（不包括西藏和港澳台地区）进行实证分析，主要得出以下结论：一是数字金融有利于实体经济的技术引进，但是不同维度的数字金融对实体经济技术引进的促进程度存在差别；数字金融的使用深度和数字化水平明显促进了实体经济的技术引进，而数字金融的覆盖广度则不显著；二是数字金融对实体经济技术引进有区域异质性效应，数字金融主要促进中西部地区实体经济企业的技术引进，而对东部地区的技术引进没有显著影响。

综上所述，本文提出以下政策建议：首先，企业要提高创新意识，抓住数字金融发展机会。党的二十大报告指出创新是第一动力，因此企业应重视创新的地位，提高创新意识。由前文研究结果可知，数字金融有利于实体经济技术引进，进而增加了企业创新的产出。因此，大中小型企业都应充分利用数字金融工具，通过数字金融建立信息管理系统，有利于实时监督企业内外部发展情况，帮助最高管理层做出正确的决策，增加创新的产出。其次，由于不同地区和不同维度之间存在差异，因此发展数字金融就要求政府需根据地区特点和企业状况实施有针对性的对策。例如，政府应实施企业创新等级制，对优质创新企业应给予优惠政策和优质的金融资源，以激发企业的创新意识，提高技术引进支出。再次，政府应做好业务监管机制，确保数字金融健康发展。例如，实施监管责任机制，将数字金融服务与实体经济发展联系起来，指定接管的企业责任人，实施激励惩罚双管齐下的监管政策。最后，数字金融业务应扩宽服务覆盖广度，发挥其普惠性，不仅要对接充满创新活力的中小型企业，还要服务大型企业，为大型企业带来全新的活力，全产业发展了，才能推动国家整体的经济发展。

参考文献

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