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| 数字普惠金融对制造业转型升级影响研究 |
| 第758期 作者：□文/和泽宇 时间：2025/8/1 12:06:37 浏览：33次 |
［提要］ 本文围绕数字普惠金融在空间上如何促进制造业转型升级这一核心问题，以各省面板数据为基础，建立空间滞后模型，运用Stata等计量软件进行实证分析。研究结果表明：数字普惠金融对我国制造业转型升级有显著推动作用。制造业转型升级的Moran's I系数为正值，并通过了1%显著性检验，表明我国制造业具有明显的空间集聚特征。本研究为进一步理解数字普惠金融对制造业的作用机制，推动制造业区域协同发展提供理论依据与实践参考。
关键词：数字普惠金融；制造业转型升级；空间滞后模型；空间权重矩阵
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2025年3月14日
在数字经济浪潮席卷的当下，数字普惠金融作为金融创新领域的关键形态，正以迅猛之势蓬勃兴起。它依托于大数据、云计算、人工智能等前沿的数字技术，成功地打破了传统金融服务在地域和服务对象方面的诸多局限，大大扩大了金融服务的覆盖面，使更多的群体和区域能够方便地获得金融资源，对经济和社会的发展有着深远的影响。
以往对数字普惠金融的研究多集中在其概念界定、发展模式以及其对金融包容的影响等方面。大量研究显示，数字普惠金融可以通过数字化手段，降低金融服务成本，增加可获得性，显著提升金融包容性。在此背景下，数字普惠金融对实体经济发展的作用已经引起了学者们的广泛关注。有学者提出，数字普惠金融能够拓宽中小企业融资渠道，缓解企业融资约束，促进企业创新与发展。
近年来，针对数字普惠金融对制造业转型升级的影响，国内外学者开展了较多的研究。已有学者分析指出，数字化普惠金融能够通过降低企业融资约束、推动科技创新，进而推动我国制造业转型升级。然而，现有研究大多从宏观层面或微观企业层面展开，重点关注二者之间的直接线性影响，在很大程度上忽视了地区间经济联系的复杂性和空间溢出效应。事实上，在区域经济发展中，各地区并非孤立存在，数字普惠金融的发展及其对制造业转型升级的影响会通过各种空间传导机制，对周围区域形成辐射带动或抑制效应。
鉴于此，本文拟基于我国省级层面的面板数据，采用空间滞后模型，从微观层面剖析普惠金融对我国制造业转型升级的作用机制，以期填补这一研究空白，为相关研究提供新的视角，为政府制定科学合理的产业政策和金融政策提供理论依据和实证支持。
一、理论分析与研究假设
数字普惠金融通过多种机制对制造业的结构优化与升级产生了深远影响。首先，数字普惠金融打破了传统金融服务的界限，降低了成本，拓宽了制造业企业，特别是中小企业的融资渠道。这一金融资源的有效扩充，激励企业增加研发投资、采纳前沿技术和设备，驱动制造业向高端化、智能化及绿色可持续的发展路径转型。其次，数字普惠金融利用大数据分析与人工智能等先进技术，实现了对企业信用风险的精确评估，显著提升了金融资源的分配效率。这不仅简化了制造业企业获取技术改造与创新所需资金的流程，还加速了转型升级步伐。最后，数字普惠金融的蓬勃发展可以促进金融市场的竞争，促使金融机构进行服务模式的革新，为企业提供多样化的金融产品与服务，从而为制造业企业的转型升级提供更多的支撑。
从空间角度来看，制造业的转型升级并非孤立发生，而是受到周边地区经济环境、产业布局以及金融发展水平等因素的影响。数字普惠金融在不同地区的普及程度和发展水平存在差异，这种差异会通过空间溢出效应影响制造业转型升级的空间分布。一方面，数字普惠金融发展较好的地区，其制造业企业能够更充分地利用金融资源进行转型升级，从而对周边地区产生示范和带动作用，促进区域间的协同发展；另一方面，由于要素流动和产业关联的存在，数字普惠金融的空间差异也可能导致制造业转型升级的空间集聚现象，即制造业转型升级较快的地区会吸引更多的资源和要素集聚，进一步强化其优势地位。
在上述理论分析的基础上，本文提出了如下研究假说：
假说1：数字普惠金融对我国制造业转型升级具有正向影响
假说2：数字普惠金融在推动我国制造业转型升级过程中发挥着重要的空间溢出效应
二、模型设定
基于上述分析，本文选择空间滞后模型，其基本形式为：
TUMit=C+ρ■WijTUMjt+β1DFit+■βiXit+di+ft+ξit （1）
式中，ft为时间固定效应；di为省份固定效应；ρ为空间滞后项系数，反映邻近地区制造业转型升级水平对本地区制造业转型升级水平的影响程度；Wij为空间权重矩阵。本研究采用两种常见形式设定：
一是邻接矩阵W■■，其元素定义为：
W■■＝1，i与j相邻0，i与j不相邻 （2）
二是地理权重矩阵W■■，其元素定义为：
W■■=■，i≠j0，i=j （3）
式中，dij表示地区i与地区j之间的地理距离。
TUMit为被解释变量，即地区i在t时期的制造业转型升级水平；DFit为核心解释变量，即地区i在t时期的数字普惠金融发展水平；■βiXit为控制变量集合，k表示控制变量的个数。本研究选取了地区消费水平（以社会消费品零售额与地区生产总值的比值衡量）、产业结构（以第二产业增加值与地区生产总值的比值衡量）、对外开放水平（以市区进出口总额与该地区生产总值的比值衡量）、交通发展水平（以地区货运量与常住总人口数的比值衡量）、技术投入（以各地区科技支出衡量）、财政支持力度（以地区生产总值中政府财政支出所占的比重衡量）、平均受教育年限等因素作为控制变量。这些因素可能对制造业转型升级产生影响，加入模型以控制其他因素干扰，使研究结果更准确。
通过上述模型设定，能够有效检验数字普惠金融对制造业转型升级的直接影响以及空间溢出效应。数字普惠金融促进制造业转型升级的空间作用包括直接效应和间接效应，其中，直接效应为β1，其含义为某地区数字普惠金融发展程度每变化1%，该地区制造业转型升级水平将变化β1%。此外，根据空间滞后项系数ρ可以计算数字普惠金融发展水平的间接效应为ρ×β1%，这意味着，如果一个区域内的数字普惠融资的发展水平发生了1%的改变，本地区制造业转型升级水平将相应变化ρ×β1%。
三、实证结果与分析
（一）数据说明。本文将基于2011～2021年中国31个省（区、市）的数据，对其进行实证检验。数字普惠金融数据来自北京大学数字金融研究中心。制造业的有关资料来自《中国统计年鉴》和地方政府的统计年报。本文借鉴王和勇的方法，通过收集整理2011～2021年31个省（区、市）的面板数据，涵盖制造业经济创收、创新水平和环境保护3个方面共11个指标，采用熵权法对各二级指标与一级指标的权重进行了计算，进而构建出制造业转型的综合指数。各省产业结构、人力资本、对外开放水平等控制变量数据同样取自上述统计年鉴，部分数据通过对年鉴中相关指标进行计算处理得到，确保数据口径一致、可比。相关数据统计性描述见表1。（表1）
（二）空间自相关检验。为深入探究制造业转型升级在空间维度上的分布特征及相关性，本研究对2011～2021年我国31个省（区、市）制造业转型升级指数的 Moran′s I指数展开计算：
IMoran=■ （4）
式中，n代表样本数量，即31个省（区、市）；Yi和Yj分别表示第i、第j个地区的观测值，即制造业转型升级指数；Wij为空间权重矩阵中的元素。一般情况下 -1≤IMoran≤1。当IMoran＞０时，表示观测样本在空间维度上呈正相关分布，即地区的高值与高值集聚，低值与低值集聚；相反，则表示观测样本在空间维度上呈负相关分布，即地区的低值与高值集聚。莫兰指数的绝对值越大，说明观察数据具有越强的空间相关性；反之，其空间相关性较弱。
运用Stata计量软件进行全局空间相关性检验。检验结果显示，在2011～2021年期间，无论采用地理权重矩阵还是邻接矩阵，制造业转型升级的Moran′s I指数均为正值，并且均在1%的显著性水平下通过了检验。这说明，我国制造业的转型升级存在着较强的空间相关性，表现为“高-高”和“低-低”两种类型的空间正向聚集。（表2）
（三）基准回归结果。在本次研究中，针对面板数据实施了Hausman检验。检验结果表明，当运用地理权重矩阵时，chi2（8）的数值为36.55；而采用邻接矩阵时，chi2（8）为79.45。在1%的显著水平下，所有研究结果均拒绝了随机效应。鉴于此，实证分析选择了双向固定效应的空间滞后模型进行研究。
回归结果在表3中予以呈现。其中，列（1）和列（2）分别是利用邻接矩阵与地理距离矩阵进行回归分析的结果。由表3中的回归数据可以看到，无论采用何种空间权重矩阵，数字普惠金融指数的回归系数都是显著的，而且都成功地通过了1%的显著性检验。各列回归结果，数字普惠金融指数的回归系数数值较为接近，这充分说明不同的空间权重矩阵对回归结果的影响相对较小，从一定程度上说，这是一个稳定的回归模型。（表3）
以邻接矩阵的回归结果为例，在列（1）中，数字普惠金融指数的系数值是0.0204242，通过了1%的显著性水平检验。这就意味着，数字普惠金融水平每提高1%，本地区制造业的转型升级水平也将会随之提高0.0204242个百分点。由此得出，数字普惠金融的发展对制造业转型升级起到了促进作用，研究假设1得到了有效的验证。进一步观察表3可以发现，制造业转型升级水平的空间滞后项的回归系数ρ均显著为正，同样通过了1%的显著性水平检验。这一结果清晰地表明，邻近地区制造业转型升级能够推动本地区制造业的转型升级，也就是说，制造业转型升级水平具有显著的空间相关性。需要指出的是，数字化普惠金融的发展也具有一定的空间外溢效应。依据列（1）的回归结果得知，数字普惠金融发展的间接效应为 0.0127019%。这表明，当邻近地区数字普惠金融指数每提高1%时，将会使本地区制造业转型升级水平提高0.0127019个百分点。这一结果验证了研究假设2，即一个地区数字普惠金融的发展将会促进周边地区的制造业转型升级。
四、结论
通过对省级面板数据的空间滞后模型分析，本研究验证了以下结论：数字普惠金融促进制造业转型升级，并呈现出空间外溢效果。首先，研究表明，发展数字普惠金融可以极大地推动我国制造业的技术创新与产业升级。数字普惠金融在减轻企业融资约束、降低企业融资成本的同时，也为其提供了更多的融资渠道，对其进行技术改造、设备升级具有重要意义。同时，数字化普惠金融能够实现资源的优化配置，引导资金流向高效率的制造业领域，进而推动制造业转型升级。其次，本文以我国制造业为例，对数字普惠金融在推动制造业转型升级中的空间溢出效应进行实证检验。研究发现，数字普惠金融在促进当地制造业转型升级的同时，也能通过其空间外溢效应，促进其在区域内的发展。这种空间溢出效应可能通过“鲶鱼效应”和“学习效应”实现，即先行地区的发展刺激了周边地区的竞争和学习，促进了区域间的协同发展。
综上所述，数字普惠金融在促进本地制造业转型升级中发挥了重要作用，并对周边区域的制造业转型升级产生了空间外溢效应。未来政策应进一步推动数字普惠金融的发展，优化其空间布局，以充分发挥其对制造业转型升级的促进作用。
（作者单位：首都经济贸易大学）
主要参考文献：
［1］郭峰，王靖一，王芳，等.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征［J］.经济学（季刊），2020.19（04）.
［2］宋晓玲.数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验［J］.财经科学，2017（06）.
［3］Porter，M.E..The Competitive Advantage of Nations：With a New Introduction［D］.New York：Free Press，1990.
［4］王和勇，何泓漫.财政支出对我国制造业数字化转型升级的影响——基于2007～2021年31个地区的面板数据［J］.工业技术经济，2023.42（12）.
［5］潘为华.数字普惠金融与制造业升级：影响机制与经验证据［J］.财经理论与实践，2022.43（06）.
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