潘为华
(长沙理工大学 经济与管理学院，湖南 长沙 410114)
2021年，中国制造业增加值达31.4万亿元，占全球比重达27.4%，连续12年位居世界第一。然而，由于美国“围堵”中国制造业以及全球性的新冠肺炎疫情冲击，传统制造业产业脆弱性被全面放大，尤其是中兴、华为等一系列事件深刻暴露出制造业产业发展中存在的软肋和不足：一方面，中低端制造业产业布局比较完整，但存在要素成本上升、产能过剩、效率低下等问题；
另一方面，高端制造业产业在全球价值链中处于低端位置，且对外依存度高、自主创新能力弱、缺乏“链主”优势地位[1]。面对“逆全球化”“去中国化”等软脱钩局势，探寻制造业产业升级发展的机制和动能，对于保持制造业比重基本稳定和国民经济健康有序发展具有重要支撑作用。
制造业升级一直是政府和学术界关注的重点，围绕制造业升级的测度[2]、影响因素[3,4]和升级路径[5]产生大量的研究成果，并广泛应用于指导实践。已有研究表明，金融发展与金融改革对经济发展和产业结构升级具有重要影响[6-8]。然而，在传统金融模式下存在资金“脱实向虚”现象，中小微企业和实体经济的融资需求得不到满足[9]。2013年，中国从国家战略的角度提出发展普惠金融，重点服务于小微企业、农户和低收入群体等弱势群体，较好地满足社会各阶层和群体的金融服务需求，因而成为经济和金融领域的关注热点[10]。但是，在普惠金融发展实践中，发展广度、深度不足以及信息不对称问题，导致金融排斥和金融门槛现象未得到有效解决[11]。数字化浪潮下，普惠金融与新一代数字技术深度融合，形成一种新型的金融发展模式——数字普惠金融，其更加注重规模效应和尾部效应的特征，可以有效抑制“金融排斥”现象的发生[12]。数字普惠金融的核心要素数据具有非稀缺性、非排他性、非均质性的特质，能够打破传统金融的时空局限和服务限制，扩大金融服务的范围、覆盖面、广度和深度，被传统金融排斥的人群有更大的可能和更低的边际成本获取更多、更正规的金融服务[13]。近年来，数字普惠金融实践更加丰富，新模式、新产品和新服务层出不穷，已成为当前普惠金融发展中的主流。因此，如何发挥数字普惠金融数字性、科技性、普惠性的特征以精准匹配制造业产业需求端，如何推动制造业产业进一步转型优化升级，是值得深入思考的问题。
(一)数字普惠金融对融资约束及制造业升级的影响
数字普惠金融能够缓解制造业尤其是中小制造企业融资约束，助推制造业升级发展。一是数字普惠金融的发展能够合理引导资金流向，促进金融资源的优化配置，有利于制造业实体企业的投资效率的提升，进而推动制造业的升级发展。数字普惠金融的发展，为完善城镇基础设施提供了充足资金，有利于制造业企业物流、外贸和投资，降低企业运营成本，提高企业生产效率。二是数字普惠金融能够更有效地缓解“金融排斥”现象，提高普通用户获取金融服务的可能性[14]。数字普惠金融在提供良好创业创新环境的同时，为制造业企业创新提供适当的资金，加速形成“大众创业、万众创新”局面，也为制造业升级创造良好经济环境[15]。三是为制造业企业提供完善的金融支撑。制造业企业创新发展是一个系统工程，投资周期长、投资金额大、投资风险大，需要完善的金融支撑。尤其是中小制造企业，由于金融门槛的存在，长期以来缺乏创新发展的资金，数字普惠金融能够方便、快捷地将资金注入中小制造企业，对企业提供有效金融支撑。
(二)数字普惠金融对技术创新及制造业升级的影响
技术创新是推动制造业升级的核心动力，数字普惠金融的发展能够助力技术进步和技术创新，从而推动制造业升级。一是数字普惠金融是数字经济时代传统金融与新兴数字技术深度融合的产物，其内含的新技术、新模式与新思维，深度契合制造业产业发展，促进制造业技术创新与升级[16]。二是数字技术能够提高信息效率，减少信息不对称。企业在进行技术创新的过程当中，数字技术使信息与知识的互动交流加快，企业之间出现技术转移效应，促使制造业升级进一步加速。三是数字普惠金融通过数字化变革，改变金融基础设施和传统金融服务模式，带动制造业商业模式的变革与创新，依托新兴技术惠及中小企业，为制造业技术创新提供基础与空间，从而增加制造业企业的创新机会。
(三)数字普惠金融对人力资本及制造业升级的影响
数字普惠金融能够提高人力资本积累，为制造业升级发展奠定良好基础。一方面，数字普惠金融侧重于对贫困、边远地区的扶持，从而有效改善农村居民等低收入群体的经济状况，缩小城乡收入差距。经济状况的改善和收入差距的不断缩小，有助于中低收入家庭积累资金，提高家庭成员接受高等教育的可能性，理论上能够促进创新产出的增加。另一方面，高技术型人才可得到多样化的金融产品服务，为高技术型人才增加在专业技术领域进行培训和深造的机会。制造业从业人员接受再教育培训的机会得以增加，能够增加人力资本积累，促进制造业产业升级。
(四)数字普惠金融对消费升级及制造业升级的影响
“以我为主”释放消费需求，是带动制造业产业高级化和合理化的重要路径。数字普惠金融的发展，一方面能够借助先进的数字技术、极大的便利支付，刺激居民消费需求，实现消费“量”的提升。移动互联网和智能手机的普及，以支付宝、微信等为代表的第三方支付快速发展，便利的购物方式和购物时间的缩短，使得消费需求容易得到激发[17]。另一方面，数字普惠金融提高金融服务的覆盖广度和使用深度，有效缓解消费者消费能力和资产流动性不足的限制，激发消费欲望[18]。因此，数字普惠金融不仅能够实现消费“量”的增长，还能推动消费“质”的升级，最终从消费端链接生产端，倒逼制造业转型升级。
(一) 模型设计
1. 基准回归模型。采用系统GMM方法进行检验分析，以解决模型中变量的内生性问题，并设定基准回归模型如下：
Highi,t=β0+β1Highi,t-1+β2Dfii,t+
βcXc+εi,t
(1)
其中，Highi,t表示制造业升级水平；
考虑到数字普惠金融对制造业升级的影响呈现出动态变化的特征，将Highi,t的滞后项Highi,t-1作为解释变量纳入模型分析；
Dfii,t表示数字普惠金融发展水平；
Xc为一系列控制变量。
2. 中介效应模型。首先，根据基准回归模型(1)，以技术创新(Innovation)为中介变量，按照逐步检验法构建中介效应模型，考察数字普惠金融影响制造业升级的机制和路径：
Highi,t=α0+α1Highi,t-1+α2Dfii,t+
αcXc+εi,t
(2)
Innovation=γ0+γ1ZJBLi,t-1+γ2Dfii,t+
γcXc+εi,t
(3)
Highi,t=θ0+θ1Highi,t-1+θ2Dfii,t+
θ3ZJBLi,t+θcXc+εi,t
(4)
式(2)～(4)中，Innovation表示技术创新中介变量，其他变量与式(1)保持一致。
其次，分别以人力资本(Labor)、消费升级(Consume)为中介变量，采用分步回归的方法，检验中介效应是否存在。
(二)变量选取
1. 被解释变量。对于制造业升级的测度学术界尚未达成共识，其升级过程通过多种形式表现出来，包括生产要素的改进和升级、生产效率与产品质量的提高、产业结构改变和产业组织创新、产业链重组和升级等。上述制造业升级的多种表现形式，最后都通过产品附加值的增加这一指标体现。产品附加值来自收入与成本的差值，这与利润率指标较吻合。制造业越趋向价值链高端，利润率也越高，相对于低利润率的制造业则呈现出升级状态。本文借鉴冯帆和张璐的方法[19]，使用高技术制造业利润比重表示制造业升级水平，高技术制造业利润比重取高技术制造业利润总额与制造业各细分行业的利润总额的比。采用这一指标不仅反映制造业整体利润率和价值链攀升，还反映制造业利润率结构的优化，能够较好地代表制造业升级水平。
2. 解释变量。数字普惠金融指数的构建与测量是研究数字普惠金融发展的基础，也是当前研究中存在的难点，使用比较广泛的是北京大学数字普惠金融指数[20]。该指数构造了包含数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度3个一级指标，以及33个二级指标的指标体系，并兼顾数字金融服务的广度和深度，十分具有代表性，为研究数字金融与制造业产业升级提供了基础性数据。
3. 控制变量。为解决遗漏变量所带来的内生性问题，以及提高模型拟合程度，参考已有文献，选择经济发展水平、政府干预程度、对外开放水平、交通发展水平、城镇化水平、资本积累水平、互联网普及率7个指标作为控制变量。
4. 中介变量。按照数字普惠金融对制造业升级的影响机制和传导机制的分析，选取技术创新、人力资本、消费升级3个指标作为中介变量。核心变量说明见表1。
表1 核心变量说明
(三) 数据说明与描述性统计
相关数据主要来源于国家统计局数据库、各省(自治区、直辖市)年度统计年鉴、《中国工业统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》，极个别缺失值数据采用线性插值法进行补齐。此外，在进行实证分析时为了使量纲级统一，对于经济发展水平指标、技术创新等总量型指标进行对数化处理，其他比率型指标则采用原始计算值。各核心变量基本描述性统计见表2。
表2 核心变量基本描述性统计
(一) 基准回归分析
根据模型(1)的设定，为更清晰地展示数字普惠金融对制造业升级的影响，确保模型估计结果的可靠性、有效性，实证检验采用系统GMM估计方法，同时也报告OLS回归和面板固定效应模型估计的结果，具体结果见表3。
表3 基准回归结果
表3中列(1)～(3)分别为系统GMM、面板固定效应、普通OLS回归的结果。可以看出，不论是系统GMM模型，还是面板固定效应模型和普通OLS模型，数字普惠金融发展水平对制造业升级的影响系数均为正，且都在1%的水平上显著，说明数字普惠金融的发展能够有效推动制造业升级。进一步对比分析发现，系统GMM模型中和FE回归模型中，数字普惠金融对制造业升级的影响均在1%的水平上显著，但是系统GMM模型的系数更大，说明内生性的存在使得数字普惠金融对制造业升级的影响被低估，也表明系统GMM模型的稳健性。此外，列(1)中AR(2)检验的P值大于0.1，Hansen检验的P值为0.230，表明系统GMM模型中工具变量的选择较为合理。因此，采用系统GMM模型有效地克服了内生性问题，数字普惠金融对制造业升级影响的估计结果是无偏的。SYS_GMM回归结果表明，数字普惠金融的发展，能够增加制造业产业和企业的金融可得性，为制造业产业投资、设备更新、技术改造提供有效资金支撑，从而推动制造业产业升级发展。
在控制变量方面，经济发展水平、政府干预程度、对外开放水平、城镇化水平对于制造业升级具有显著的正向促进作用。经济发展水平的提高，为制造业产业的发展提供完善的基础设施和发展环境，因而经济发展水平控制变量的系数为0.0544，且在1%的水平上显著。政府采取一系列宏观调控措施和产业政策，引导资金流向制造业实体领域，有力推动制造业产业升级。因此，政府干预对制造业升级的影响系数为正，且在1%的水平上显著。对外开放对制造业升级的影响系数为0.0784，且在1%的水平上显著。表明数字经济是典型的开放型经济，数字普惠金融同样具有普惠、开放的特征，随着对外开放水平的提升，大量制造业企业走出国门参与国际竞争，深度参与国际竞争与国际分工合作，嵌入全球产业链和价值链，有力推动制造业竞争力提升和转型发展。城镇化水平对制造业升级的影响系数为0.4542，且在1%的水平上显著。说明城镇化水平的提高，为制造业升级发展提供了完善的基础设施、吸引了大量产业发展所需人才。交通运输水平、资本积累、互联网普及率等指标对制造业升级的影响系数为负，且交通运输水平和互联网普及率指标的影响系数分别在10%和5%的水平上显著。说明在城镇化发展过程中，交通基础设施不断完善，推动房地产市场的极大发展，存在房价高企和房地产泡沫等现象，大量资金“脱实向虚”涌向房地产市场，造成制造业“空心化”。互联网的不断发展，推动我国电子商务的快速普及，数字普惠金融环境下交易方式的便捷性、消费模式的多样性、产品价格的低廉性，在一定程度上压缩实体制造企业的利润，不利于制造业升级发展。
(二) 中介效应检验
根据前文设定的中介效应模型，识别技术创新、人力资本和消费升级在数字普惠金融促进制造业升级中的传导机制，并采用Sobel检验方法进一步检验中介传导机制的有效性，结果见表4。
1. 技术创新的中介效应检验。表4中列(2)的回归结果显示，数字普惠金融对于技术创新的影响系数为正，且在10%的水平上显著，说明数字普惠金融的发展能够有效提升技术创新水平。数字普惠金融是传统金融与新兴数字技术深度融合的产物，内含数据要素的前沿特征与技术范式，体现了以数字金融、支付技术为代表的数字技术的高速发展。同时，数字普惠金融能够为制造业企业尤其是偏远地区中小制造企业提供技术创新的资金支撑，破解企业技术创新过程中的融资约束问题。列(1)的回归结果显示，影响系数均在1%的水平上显著，说明在控制技术创新的影响后，数字普惠金融对于制造业升级的影响仍然显著。根据中介效应检验的步骤，γ2、θ3、θ2均显著，且γ2、θ3和θ2符号相反，说明这种传导作用主要表现为遮掩效应，即技术创新抑制数字普惠金融对制造业升级发展的促进作用。可能原因在于，虽然我国极其重视制造业技术创新，并不断加大创新投入，但是创新产出具有时滞性。短期来看，我国制造业升级发展的技术创新动力仍显不足，制造业产业链关键技术、关键原材料仍受制于人，制造业产业升级所需的高层次创新人才较为缺乏，因而技术创新对制造业升级的动力不足。
表4 中介效应检验结果
2. 人力资本的中介效应检验。表4中列(4)的回归结果显示，数字普惠金融对人力资本影响系数为0.0258，且在10%的水平上显著，说明数字普惠金融显著促进人力资本积累。列(3)回归结果显示，影响系数均在1%的水平上显著，在同时考虑数字普惠金融和人力资本积累因素情形下，数字普惠金融对制造业升级的影响仍显著为正。根据中介效应检验的步骤，γ2、θ3、θ2均显著，且γ2、θ3和θ2符号相反，说明人力资本在数字普惠金融影响制造业升级的过程中发挥传导作用。但是这种传导作用同样表现为遮掩效应，即人力资本积累抑制数字普惠金融对制造业升级发展的促进作用。可能原因在于，当前“脱实向虚”现象不仅存在于资本领域，还存在于人才领域。城镇化的发展，推动房地产市场的虚假繁荣，房地产业高利润、高收入的特征吸引大量人才流入。在数字普惠金融提升人力资本积累的过程中，金融、保险等行业挤压制造业的投资和人才流入，导致制造业的获益程度大大被削弱，从而影响制造业进一步升级发展。
3. 消费升级的中介效应检验。表4中列(6)的回归结果显示，数字普惠金融对消费升级的影响系数为0.0402，且在10%的水平上显著，说明数字普惠金融的发展能够提升消费升级水平。数字普惠金融不仅能够降低金融门槛、缩小收入差距、缓解流动性约束，提升居民消费水平，还能通过支付创新、模式创新推动居民消费理念、消费模式的创新，在为居民提供特色化、定制化金融服务的同时，促进消费质量的提升。列(5)的回归结果显示在控制消费升级后，数字普惠金融对于制造业升级的作用仍然显著。根据中介效应检验的步骤，γ2、θ3、θ2均显著，且γ2、θ3和θ2符号相反，说明消费升级具有一定的传导作用，但表现为遮掩效应。可能原因在于，一方面，传统住房消费观念依然深入人心，当前住房消费在居民消费中所占的比例仍比较高；
另一方面，随着老年化程度的加深和居民健康意识的转变，医疗、养老等方面的消费需求也快速增长。而住房、养老、医疗等消费需求的增加，会抑制其他方面的消费需求，不利于进一步扩大内需，从而无法为制造业升级发展提供有效的需求端支撑。
(三) 进一步分析
1. 区域异质性分析。我国地区资源禀赋存在较大差异，地区经济发展水平、数字普惠金融发展水平和制造业升级水平也存在差异性。将样本数据划分为东部、中部和西部地区，并检验是否存在区域异质性。分地区回归的结果见表5。
表5 不同地区数字普惠金融与制造业升级检验
结果显示，三大地区数字普惠金融指数对制造业升级的影响系数均为正，且至少在10%的水平上显著，这也从另一个角度说明基准回归结果的稳健性。分区域来看，相对于东部地区，中部地区和西部地区数字普惠金融发展对制造业升级的影响更为显著，数字普惠金融对制造业升级影响的程度呈现出“西部—中部—东部”的阶梯状分布。主要原因在于，东部地区经济发展水平高、工业基础雄厚、产业配套设施完善、制造业人才集聚，以京津冀、长三角、珠三角为代表的城市群城镇化、工业化水平都比较高，传统金融机构服务网络覆盖广、资金实力雄厚，并与制造业形成比较稳定的银企关系。因此，数字普惠金融在东部地区主要服务于第三方支付和数字保险等领域，对于东部地区制造业升级的推力存在一定的挤出作用。相比之下，中部地区和西部地区起步稍晚、基础较弱，数字普惠金融以其低门槛、低成本、普惠性的优势，通过支持制造业升级积极参与中部崛起战略和西部大开发战略。
2. 维度异质性分析。为了有针对性地发挥数字普惠金融优势，也需要从多维度分析数字普惠金融对制造业升级的影响。北京大学数字金融研究中心将数字普惠金融指数划分为覆盖广度、使用深度、数字化程度3个维度。分维度回归的结果见表6。
表6 不同维度数字普惠金融与制造业升级检验
从表6可以看出，覆盖广度对制造业升级的影响系数为0.0431，且在1%的水平上显著。使用深度对制造业升级的影响系数为负，数字化程度对制造业升级的影响系数为正，但均不显著。数字普惠金融区别于传统金融，它使得更多群体获得金融服务，减少创新企业融资约束，助力制造业升级发展。通过数字普惠金融的低门槛、普惠性、低成本，中、西部地区制造业和中小微制造企业受益更明显。尤其是多样化的金融服务，改善中小微制造企业的财务状况，提升制造业整体风险应对能力，为制造业升级发展奠定良好的经济和金融基础。
数字普惠金融突破传统金融在时间和空间上的限制，实现对企业的精准滴灌，对于促进制造业产业升级和高质量发展具有重要作用。本文基于2011—2020省级面板数据，采用系统GMM方法展开研究，得出如下结论：(1)数字普惠金融的发展显著促进制造业升级。分地区来看，中、西部地区数字普惠金融对制造业升级的影响效果要强于东部地区，呈现出“西部—中部—东部”的阶梯式分布格局。分维度来看，数字普惠金融的覆盖广度对制造业升级的影响系数为正，且在1%的水平上显著，而数字普惠金融的使用深度和数字化程度对制造业升级的影响不显著。(2)技术创新、人力资本和消费升级在数字普惠金融影响制造业升级的过程中具有一定的传导作用，但均表现为遮掩效应。(3)经济发展水平、政府调控、对外开放水平和城镇化水平对于制造业升级具有显著的正向促进作用，交通运输水平和互联网普及率对制造业升级产生负向影响，资本积累水平对制造业升级的负向影响不显著。
基于理论分析和实证回归的结果，为进一步提升制造业升级水平，提出如下对策建议：(1)进一步完善数字普惠金融体系，发挥其普惠性、低门槛、低成本的特性。包括加大金融基础设施的建设力度，推动传统金融的数字化转型；
提升数字普惠金融的覆盖广度，实现对中、西部地区和中小制造企业的“精准滴灌”；
构建制造业企业获取数字普惠金融服务的绿色通道，简化流程、精简程序，提升金融服务效率。(2)完善数字普惠金融服务技术创新的体制机制，推动制造业的数字化转型，提升制造业整体技术创新能力。拓展金融服务的广度和深度，如设立制造业创新专项引导资金，扶持中小制造企业的创新；
采用贷款贴息、税收减免的方式，促进制造业企业研发投入等。(3)利用数字普惠金融，培养、引进制造业升级所需的高层次人才，为制造业升级发展提供人才支撑。包括对农村地区和偏远地区加大教育资源和金融资源的倾斜力度，提升全民教育水平；
为制造业专业人才职业技术培训和高层次人才引进提供完善的金融支撑，提升产业工人的技能水平。(4)利用数字普惠金融刺激消费，包括扩大农村地区数字普惠金融覆盖范围，缓解居民消费流动性不足，激发农村地区消费潜力；
依托新兴数字技术挖掘数字普惠金融服务的新产品、新场景、新模式，推动消费理念、消费结构转变，倒逼制造业产品结构优化升级。
