巴曙松，白海峰，胡文韜

(1.東北大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110167；2. 清華大學(xué) 銀色經(jīng)濟(jì)與健康財(cái)富研究中心，北京 100084)

一、問題的提出

改革開放給中國經(jīng)濟(jì)帶來了40年的高速增長，但是隨著人口紅利的逐漸減少、產(chǎn)業(yè)升級的緩慢發(fā)展以及資本流動(dòng)的持續(xù)受阻，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入了結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期，因此，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長模式是中國實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級和高質(zhì)量發(fā)展的必要途徑。蔡昉等[1]通過擬合環(huán)境庫茲涅茨曲線，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能已無法實(shí)現(xiàn)持續(xù)的高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)增長，需要提高企業(yè)生產(chǎn)效率。而莊濤和吳洪[2]認(rèn)為，這種企業(yè)生產(chǎn)效率將會(huì)體現(xiàn)在企業(yè)的全要素生產(chǎn)率上，并采用中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,而全要素生產(chǎn)率的提高依托于企業(yè)的技術(shù)升級。在此領(lǐng)域，學(xué)者們嘗試通過引入專利產(chǎn)出和技術(shù)創(chuàng)新來研究企業(yè)績效與經(jīng)濟(jì)增長之間的相互作用關(guān)系，從而探討技術(shù)創(chuàng)新對于經(jīng)濟(jì)增長的重要意義，如Aghion等[3]的企業(yè)競爭與創(chuàng)新理論以及吳超鵬和唐菂[4]的科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型理論。早在黨的十八大時(shí)，中國就把“實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”提高到國家戰(zhàn)略，近二十多年的研發(fā)投入(R&D)逐年增長，研發(fā)投入占GDP的比重已經(jīng)由1991年的0.6%提高到2015年的2.1%。但是創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然存在著問題。2018年美國政府發(fā)動(dòng)對中國301條款調(diào)查使我們重新意識到，中國的創(chuàng)新模式還是以依賴發(fā)達(dá)國家的高新技術(shù)為主，自主創(chuàng)新能力不足。顧夏銘等[5]研究發(fā)現(xiàn)，2006—2015年，中國專利申請量和授權(quán)量年均增長率分別達(dá)到了24%和23%，發(fā)明專利申請年均增長率高達(dá)30%，徐瑛等[6]指出，雖然國內(nèi)年專利申請量從47萬件迅速上升到328萬件，但是中國全要素生產(chǎn)率沒有得到明顯提升。這意味著一味謀求創(chuàng)新是無法持續(xù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的，因此，楊子榮和張鵬楊[7]認(rèn)為，想要從根本上改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，首先需要促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，優(yōu)化金融資源配置，只有金融資源配置與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)，才能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長。Allen和Gale[8]認(rèn)為，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段需要不同的金融服務(wù)來提高融資效率。

近年來，全球金融科技投資額不斷增加，僅2018年全球金融科技投資額增長逾一倍，達(dá)到553億美元。其中，中國投資額達(dá)255億美元，占全球總投資額的一半，幾乎是2017年全球金融科技的投資總額。黨的十九大報(bào)告將發(fā)展現(xiàn)代金融作為建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要內(nèi)容之一，而發(fā)展現(xiàn)代金融需要利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)借貸和支付等方式優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)金融與科技融合，進(jìn)而帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。劉蕾和鄢章華[9]認(rèn)為，金融科技的興起有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的天然缺陷，提高了金融資源的配置效率。從企業(yè)融資角度來看，金融科技創(chuàng)新推動(dòng)商業(yè)銀行更好地為企業(yè)提供融資服務(wù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析企業(yè)的經(jīng)營情況，商業(yè)銀行能更客觀有效地為企業(yè)提供信貸和擔(dān)保服務(wù)，從而解決企業(yè)融資難、融資貴等問題。從企業(yè)運(yùn)營角度來看，區(qū)塊鏈技術(shù)確保了企業(yè)每筆交易有跡可循，降低了業(yè)務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)。而區(qū)塊鏈的去中心特征提高了企業(yè)跨境交易和結(jié)匯的效率，同時(shí)減少了跨境資金成本。金融科技的創(chuàng)新使企業(yè)快速適應(yīng)市場發(fā)展需求,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。中國現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要新的金融服務(wù)模式助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。

本文從微觀層面分析金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的作用,主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)集中在以下兩個(gè)方面：第一，基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，探究金融科技創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在路徑，對于進(jìn)一步闡明中國經(jīng)濟(jì)由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型具有重要意義。第二，本文采用了動(dòng)態(tài)面板模型和面板門檻模型分析金融科技創(chuàng)新在高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)和低技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中的作用效果，為金融科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展二者結(jié)合提供實(shí)證支持。

二、文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，企業(yè)的生存能力是固定的，理論的本質(zhì)在于研究生產(chǎn)力不變的情況下企業(yè)的最優(yōu)資源配置。新古典經(jīng)濟(jì)增長理論把全要素生產(chǎn)率視為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的重要因素，而探索提高全要素生產(chǎn)率的決定因素，已逐漸成為學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)問題。Schumpeter[10]認(rèn)為，創(chuàng)新帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長，而經(jīng)濟(jì)增長的源泉是全要素生產(chǎn)率的提高。余泳澤和張先軫[11]認(rèn)為，要研究技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用，就要研究作為生產(chǎn)函數(shù)要素并能代表產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平進(jìn)步的全要素生產(chǎn)率，這是因?yàn)榧夹g(shù)的進(jìn)步才能有效提高生產(chǎn)率。但是，從風(fēng)險(xiǎn)的視角來看，Villaverde等[12]、Gulen和Ion[13]與Kang等[14]認(rèn)為，創(chuàng)新沒有帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性改變了企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)成本，抑制研發(fā)投入欲望，不確定性影響了企業(yè)的投資決策，增加企業(yè)成本去權(quán)衡創(chuàng)新活動(dòng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)和收益，反而降低了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。從金融成本的視角，賈俊生等[15]與Chowdhurya和Maung[16]認(rèn)為,金融發(fā)展的不完善導(dǎo)致融資成本、交易成本和市場摩擦變大，從而限制了研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，金融發(fā)展有效降低了信息搜尋成本，合理發(fā)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新的價(jià)值。從內(nèi)生性視角，余泳澤和張先軫[11]指出，企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新模式的不健全導(dǎo)致創(chuàng)新無法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。雖然對于創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究不勝枚舉，但是金融科技作為技術(shù)創(chuàng)新以及金融發(fā)展的產(chǎn)物，其對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響缺乏相關(guān)研究。付才輝[17]基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)提出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要通過要素稟賦結(jié)構(gòu)升級。隨著要素稟賦結(jié)構(gòu)升級，原先符合比較優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)和技術(shù)不再具備比較優(yōu)勢，這將推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，從而再次帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長。楊子榮和張鵬楊[7]認(rèn)為，金融資本作為一地區(qū)特定時(shí)點(diǎn)的要素稟賦，其結(jié)構(gòu)的升級勢必也會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而金融科技創(chuàng)新是指金融產(chǎn)業(yè)通過與科技產(chǎn)業(yè)的融合，實(shí)現(xiàn)金融行業(yè)的要素稟賦結(jié)構(gòu)升級，進(jìn)而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供高效率和高質(zhì)量的金融服務(wù)。金融科技通過提高資本配置效率和優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)，為產(chǎn)業(yè)升級以及全要素生產(chǎn)率的提高提供了基礎(chǔ)。從企業(yè)融資來看，張玉明和趙瑞瑞[18]發(fā)現(xiàn)，在傳統(tǒng)的金融模式下，由金融中介機(jī)構(gòu)主導(dǎo)的金融活動(dòng)會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)金融的低效、信息不對稱和存續(xù)期間短等問題，這必將弱化企業(yè)的融資能力，導(dǎo)致企業(yè)對于技術(shù)創(chuàng)新的投資下降，進(jìn)而約束企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。為了緩解企業(yè)資金約束，實(shí)現(xiàn)信息對稱以及節(jié)省中介費(fèi)用。盧亞娟和劉驊[19]通過分析科技金融協(xié)調(diào)效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，金融科技創(chuàng)新如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，降低了金融資源搜索和傳輸?shù)某杀?，從而緩解信息不對稱問題以及降低企業(yè)的融資成本，這種資源的高效配置將有助于促進(jìn)科技向生產(chǎn)力的穩(wěn)步轉(zhuǎn)化。從技術(shù)應(yīng)用的角度來看，郭凱明[20]認(rèn)為，人工智能技術(shù)的運(yùn)用可視為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)方式、改進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)效率的重要技術(shù)創(chuàng)新，而企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析手段來預(yù)測市場需求、挖掘潛在客戶,提供新產(chǎn)品和新服務(wù),進(jìn)而完善自我的競爭優(yōu)勢。除了劉蕾和鄢章華[9]提出的共享經(jīng)濟(jì)“去中心化”具備資金效率和成本優(yōu)勢外，區(qū)塊鏈技術(shù)還提高了全產(chǎn)業(yè)鏈的可追溯性和真實(shí)性，并能對企業(yè)在研發(fā)、制造、銷售等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)全記錄，從而彌補(bǔ)傳統(tǒng)企業(yè)的防偽技術(shù)并提高生產(chǎn)率?；谏鲜鲇懻摚P者提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：金融科技創(chuàng)新提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率，有助于帶動(dòng)企業(yè)發(fā)展。

Krugman[21]指出，大部分東亞國家的技術(shù)創(chuàng)新所帶來的經(jīng)濟(jì)增長并不明顯，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展并沒有出現(xiàn)實(shí)質(zhì)提高。對此，付才輝[17]通過討論新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)向新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的轉(zhuǎn)換，強(qiáng)調(diào)了要素稟賦結(jié)構(gòu)在優(yōu)化生產(chǎn)方面的重要性。這意味著，技術(shù)創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長需要建立在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的條件下。劉偉和張輝[22]通過將技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級從全要素生產(chǎn)率中分解出來發(fā)現(xiàn)，兩者均對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用，而且產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展至特定階段時(shí)，技術(shù)進(jìn)步對于全要素生產(chǎn)率的帶動(dòng)更加明顯。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級,金融結(jié)構(gòu)也必將隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級進(jìn)行創(chuàng)新變化。龔強(qiáng)等[23]認(rèn)為，高技術(shù)型企業(yè)將面臨較高的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)更依賴高效率和高質(zhì)量的金融服務(wù)。而金融科技創(chuàng)新的優(yōu)勢在于運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等技術(shù)，減少信息不對稱，降低信用風(fēng)險(xiǎn)和融資成本，提高金融服務(wù)效率。因此，金融科技創(chuàng)新在高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中優(yōu)化資本配置以及提高產(chǎn)能效率的優(yōu)勢更加明顯?；谏鲜鲇懻摚P者提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：在高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中，金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的帶動(dòng)作用更加明顯，有助于進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

三、研究設(shè)計(jì)

(一) 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文選擇2011—2018年中國33個(gè)省份上市和非上市公司作為研究樣本，其中包含了中國香港和中國澳門地區(qū)的公司，非上市公司的數(shù)據(jù)來自于Orbis全球企業(yè)數(shù)據(jù)庫，上市公司數(shù)據(jù)來源于Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫，經(jīng)篩選和整理，最終選取37 455個(gè)觀測值。本文選取的數(shù)據(jù)以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為主，地區(qū)層面的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)從Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲取。本文對高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)和低技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的分類是根據(jù)歐盟統(tǒng)計(jì)局對Orbis行業(yè)的分類進(jìn)行的劃分。

(二) 變量說明

1.被解釋變量

本文的主要被解釋變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)，借鑒余泳澤和張先軫[11]的研究，通過采用隨機(jī)前沿分析法(Stochastic Frontier Analysis，SFA)計(jì)算企業(yè)層面的TFP，以此微觀視角探索經(jīng)濟(jì)增長。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)采用柯布—道格拉斯形式，對其進(jìn)行整理后如下：

Yit=β0+β1Wit+β2Cit+β3CGSit+εit

(1)

其中，Yit表示企業(yè)i在第t年的銷售收入；Wit表示企業(yè)i在第t年的勞動(dòng)力投入(員工數(shù)量)；Cit表示企業(yè)i在第t年的資本投入；CGSit表示企業(yè)i在第t年的銷售成本；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。通過模型(1)計(jì)算出企業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率(TFP)。

2.解釋變量

本文的解釋變量為金融科技創(chuàng)新(Fintech)，借鑒楊子榮和張鵬楊[7]的做法，從活力和規(guī)模兩個(gè)維度衡量金融科技創(chuàng)新發(fā)展程度。金融科技創(chuàng)新活力(Fintech_ID)，衡量的是一個(gè)地區(qū)的金融科技創(chuàng)新運(yùn)用程度，反映金融科技創(chuàng)新技術(shù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響。金融科技創(chuàng)新規(guī)模(Fintech_S)，衡量的是一個(gè)地區(qū)的金融科技創(chuàng)新的研發(fā)投入以及使用金融科技技術(shù)所產(chǎn)生的費(fèi)用，主要反映一個(gè)地區(qū)的金融科技發(fā)展?fàn)顩r。金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模的數(shù)據(jù)來源于World Bank數(shù)據(jù)庫和中國金融科技企業(yè)數(shù)據(jù)庫。

3.控制變量

為重點(diǎn)考察金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素增長率和經(jīng)濟(jì)增長的影響，本文除了控制地區(qū)效應(yīng)外，還控制了一系列企業(yè)層面的影響因素：杠桿率Leverage，反映企業(yè)的負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)以及衡量企業(yè)資金結(jié)構(gòu)對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，用總負(fù)債與總資產(chǎn)的比率衡量；資產(chǎn)收益率ROA，反映企業(yè)的收益情況，用凈利潤與總資產(chǎn)的比率衡量；銷售成本Cost，反映企業(yè)的銷售收入與銷售投入之間的關(guān)系，用銷售成本總額的自然對數(shù)衡量；無形資產(chǎn)Intangible，反映企業(yè)的專利權(quán)、商標(biāo)權(quán)的價(jià)值，用無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比率衡量；外商直接投資FDI，反映外商直接投資對經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用，用企業(yè)實(shí)際利用外商直接投資額占GDP的比率衡量；地區(qū)出口總額Export，反映外需對經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用，用地區(qū)出口總額占GDP的比率衡量。

需要特別說明的是，在面板門檻模型的檢驗(yàn)中，被解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長lnGDP，解釋變量為TFP，門檻變量為金融科技創(chuàng)新，即Fintech_ID和 Fintech_S。

(三)模型構(gòu)建

為了探索金融科技創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，本文選擇固定效應(yīng)模型如下：

TFPit=β0+β1Fintechit+β2Zit+μ1+εit

(2)

其中，TFPit表示企業(yè)i在第t年的全要素生產(chǎn)率；Fintechit表示地區(qū)i在第t年的金融科技創(chuàng)新；Zit為一組控制變量，包括上述企業(yè)層面變量；μ1表示地區(qū)效應(yīng)。為了加強(qiáng)估值的有效性，我們引用動(dòng)態(tài)面板模型，采用Arellano和Bover[24]提出的系統(tǒng)廣義矩形估值方法(System Meneralized Method of Moments)，如下：

TFPit=β0+β1TEPi,t-1+β2Fintechit+β3Zit+μ1+εit

(3)

其中，模型(3)右邊包含了滯后變量TEP及其他具有潛在內(nèi)生性問題的解釋變量，因此，本文采用S-GMM模型來克服解釋變量內(nèi)生性問題。所有動(dòng)態(tài)面板回歸模型中，全要素生產(chǎn)率滯后項(xiàng)TEPi,t-1(L.TFP)、杠桿率Leverage、資產(chǎn)收益率ROA和地區(qū)出口總額比率Export被視為內(nèi)生變量，采用一地區(qū)的進(jìn)出口總額比率Alltrade作為工具變量。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

(一)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

本文選用中國33個(gè)省份(包括中國香港和中國澳門)企業(yè)層面面板數(shù)據(jù)作為樣本，同時(shí)考慮各地區(qū)的獨(dú)特優(yōu)勢，控制了地區(qū)性數(shù)據(jù)。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。如表1所示，中國企業(yè)全要素生產(chǎn)率的均值為0.366，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家的0.700。而企業(yè)的杠桿率較高，為0.568，說明企業(yè)的債務(wù)問題較為嚴(yán)重。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二) 金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)

金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果，如表2所示。在表2的列(1)和列(2)中，金融科技創(chuàng)新活力(Fintech_ID)和金融科技創(chuàng)新規(guī)模(Fintech_S)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在1%和5%的置信水平下顯著正相關(guān)，這說明金融科技創(chuàng)新活力增加1%，企業(yè)全要素生產(chǎn)率將相應(yīng)地提高0.5個(gè)百分點(diǎn)，而金融科技創(chuàng)新規(guī)模增加1%，企業(yè)全要素生產(chǎn)率將相應(yīng)地提高1.8個(gè)百分點(diǎn)。為了消除內(nèi)生性因素影響，本文引入了S-GMM模型，在列(3)和列(4)中同樣發(fā)現(xiàn)，金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用，意味著這一結(jié)論是穩(wěn)健的。同時(shí)，企業(yè)杠桿率Leverage和無形資產(chǎn)比率Intangible與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，這說明資本的投入和無形資產(chǎn)的積累有利于企業(yè)的發(fā)展。

表2 金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的動(dòng)態(tài)面板估計(jì)結(jié)果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的置信水平下顯著，括號內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤。AR(1)和AR(2)分別為模型殘差的Arellano-Bond 一階和二階序列相關(guān)檢驗(yàn)，Hansen 檢驗(yàn)是工具變量過度識別檢驗(yàn)。下同。

(三)不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)條件下金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)

雖然金融科技創(chuàng)新對企業(yè)的發(fā)展具有顯著的帶動(dòng)作用，但是這一結(jié)論是在對中國33個(gè)省份的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析基礎(chǔ)上得出的，而這些省份之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能存在巨大差異，因此，金融科技創(chuàng)新的作用在不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上的差異也應(yīng)該具體考慮。表3列出了不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率作用的估計(jì)結(jié)果。從列(1)、列(2)、列(5)和列(6)固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果來看，在高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中，金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向作用；在低技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中，金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用不顯著。這說明，金融科技創(chuàng)新的作用是有條件的，其能提高高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的企業(yè)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而帶動(dòng)企業(yè)發(fā)展。而且這幾列均通過了F檢驗(yàn)和VIF檢驗(yàn)，說明固定效應(yīng)模型的估計(jì)是有效的。表3中列(3)、列(4)、列(7)和列(8)給出了S-GMM 模型的估計(jì)結(jié)果，(1)此處用S-GMM模型進(jìn)行檢驗(yàn)，主要是為了規(guī)避解釋變量的內(nèi)生性問題。從中可以發(fā)現(xiàn)，估計(jì)結(jié)果與固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果一致，進(jìn)一步證明了上述結(jié)論。同時(shí)，這幾列的Arelleno-Bond檢驗(yàn)表明，各模型殘差不存在二階序列相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)顯示，各模型的工具變量有效，表明S-GMM 模型有效且上文的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的估計(jì)結(jié)果

(四)企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的面板門檻模型檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證金融科技創(chuàng)新通過企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，本文運(yùn)用面板門檻模型，選取金融科技創(chuàng)新做為門檻變量，對企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長之間是否存在門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。模型設(shè)定如下：

lnGDPit=β0+β1TFPit(Fintech<γ1)+β2TFPit(Fintech≥γ2)+β3Zit+μ1+εit

(4)

其中，被解釋變量Ln_GDPit表示地區(qū)i在第t年生產(chǎn)總值的自然對數(shù)；TFPit表示企業(yè)i在第t年的全要素生產(chǎn)率；Fintech作為門檻變量分別表示金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模；γn表示待估計(jì)的門檻值；Zit表示控制變量； μ1表示地區(qū)固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

對企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長之間是否存在門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果如表4所示，從表4可以看出，在1%的置信水平下企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長存在單一門檻效應(yīng)。

表4 面板門檻模型檢驗(yàn)結(jié)果

注：自助抽樣次數(shù)設(shè)定為100次。本文也進(jìn)行了雙門檻檢驗(yàn)，但結(jié)果與單一門檻檢驗(yàn)一致。

在表4門檻值測度的基礎(chǔ)上，本文用固定效應(yīng)模型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系是否受金融科技影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。從列(1)和列(2)可以看出，在高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中，企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用，尤其是金融科技創(chuàng)新高于門檻值時(shí)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的作用更為明顯。但是，從列(3)和列(4)的結(jié)果來看，在低技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中，企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用出現(xiàn)了差別，當(dāng)金融科技創(chuàng)新低于門檻值時(shí)，促進(jìn)作用并不顯著，當(dāng)金融科技創(chuàng)新高于門檻值時(shí)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用才較為顯著。這意味著企業(yè)全要素生產(chǎn)率與特定發(fā)展階段的金融科技創(chuàng)新及其內(nèi)生決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)時(shí)，才能夠進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

表5 不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)條件下面板門檻模型檢驗(yàn)結(jié)果

注：面板門檻模型挑選出2011—2018年平衡面板數(shù)據(jù)做檢驗(yàn)，自助抽樣次數(shù)設(shè)定為100次。

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

關(guān)于企業(yè)生產(chǎn)率的度量，除了全要素生產(chǎn)率(TFP)之外，Arellano[24]認(rèn)為，可以用員工的勞動(dòng)生產(chǎn)率代替，即銷售總額與員工人數(shù)的比率。因此，借鑒Arellano[24]的做法，我們采用員工勞動(dòng)生產(chǎn)率作為替代指標(biāo)來對本文結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果顯示，(2)限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌?。金融科技?chuàng)新活力(Fintech_ID)和金融科技創(chuàng)新規(guī)模(Fintech_S)與企業(yè)生產(chǎn)率(員工勞動(dòng)生產(chǎn)率)具有顯著正相關(guān)關(guān)系，而且該結(jié)果在1%的置信水平下顯著。同時(shí)，再次引入S-GMM模型，發(fā)現(xiàn)金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)生產(chǎn)率有顯著的正向作用。以上結(jié)果均與表2中的主模型結(jié)果保持一致，這說明本文結(jié)果在采用不同企業(yè)生產(chǎn)率度量方法的情況下是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與啟示

本文基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，從微觀視角探討金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的作用。通過收集2011—2018企業(yè)層面面板數(shù)據(jù)，利用動(dòng)態(tài)面板模型和面板門檻模型實(shí)證檢驗(yàn)不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系，得出以下結(jié)論：第一，金融科技創(chuàng)新能夠提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，對企業(yè)發(fā)展有帶動(dòng)作用。同時(shí)，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高技術(shù)密集型為主時(shí)，金融科技創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更加明顯。第二，金融科技創(chuàng)新通過企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長的帶動(dòng)作用存在門檻效應(yīng)。當(dāng)金融科技與產(chǎn)業(yè)升級層度相互適應(yīng)時(shí)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率將進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

本文的研究對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有一定的啟示意義：第一，中國產(chǎn)業(yè)正處于轉(zhuǎn)型中，隨著要素稟賦結(jié)構(gòu)的變化，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也逐漸升級和轉(zhuǎn)型，而金融科技創(chuàng)新并不是對所有產(chǎn)業(yè)都起作用，其只對高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)有促進(jìn)作用。第二，金融科技創(chuàng)新的過程是金融業(yè)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)升級和轉(zhuǎn)型的過程，其本質(zhì)還是以金融結(jié)構(gòu)為主，因此，需要加強(qiáng)對金融機(jī)構(gòu)的管理，強(qiáng)化金融科技的功能。