数字普惠金融能否抑制实体企业“脱实向虚”

盛明泉，项春艳，谢 睿

(安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233030)

一、问题提出

对于中国经济总体呈现的“脱实向虚”趋势，党和国家高度关注。党的十九大报告指出：“深化金融体制改革，增强金融服务实体经济的能力”。2020年全球新冠肺炎疫情的爆发给全球经济带来巨大的冲击与考验。在2020年的两会上，中国所提出的经济目标已不是经济增长速度，而是在面临全球性经济风险时，如何在疫情常态化防控下推动经济的高质量发展。其中，增加企业的实业化投资，提高企业综合实力与竞争力，是中国经济高质量发展必不可少的一环。

近年来，虽然中国经济在不断增长，金融水平也在不断提高，但是金融体系却逐渐脱离服务实体经济的本质。越来越多的非金融企业将资金转向金融资产配置，导致企业的主营业务受挫，实业投资中的研发资金显著下降，企业整体呈现金融化趋势。许多非金融企业打破虚拟经济与实体经济的关系，为金融资产的扩张创造条件，其行为趋于投机性，催生了资产泡沫，诱发了系统性重大风险的产生[1-3]。

中国经济“脱实向虚”问题的改善迫在眉睫。从当前金融发展现状可以看出，传统金融已经不再适应新时代的发展，唐松等(2020)指出解决此问题需要对传统金融模式进行创新[4]。新一代互联网等新兴信息技术的发展，给传统金融发展带来了巨大契机。随着传统金融与这些新兴技术相融合，一种新的金融模式——数字普惠金融应运而生[5]。数字普惠金融由于其低成本、低门槛、共享、个性化等特征得到广泛发展。数字普惠金融以其“高效、负责、可持续性”的金融服务，弥补了传统金融的不足，实现了在服务实体经济中“普惠”与“精准”的目标。数字普惠金融的创新服务模式，满足了高质量发展对金融服务的要求，即金融服务要以促进实体经济发展为目的，维护经济体系平稳运行，实现可为全民共享的经济社会发展成果[6]。当前，数字普惠金融的发展对于中国实体企业“脱实向虚”会产生何种影响，需要进一步去探究，可以预计，数字普惠金融将为中国实体企业改善“脱实向虚”提供一个方向。

鉴于此，本文实证检验数字普惠金融发展对中国实体企业“脱实向虚”的影响。本文将论证，数字普惠金融的发展引导实体企业经济“脱虚向实”，表现为抑制企业的金融化，促进企业实业化投资的发展。数字普惠金融通过降低企业财务费用率来抑制企业金融化，促进企业实业化投资。本文将进一步论证，数字普惠金融对中小城市实体企业“脱实向虚”的抑制作用更明显，体现数字普惠金融的“普惠性”；在资金需求性更强的制造业中，数字普惠金融对企业“脱实向虚”的抑制作用更强。

本文的贡献主要体现在以下方面：第一，为中国实体企业“脱实向虚”的研究提供一个新的研究视角。第二，丰富数字普惠金融领域的相关文献，为后续数字普惠金融发展的经验研究提供一定的借鉴。第三，创新性地将数字普惠金融与实体企业“脱实向虚”置于同一框架中，实证分析二者之间的关系；验证财务费用率作为数字普惠金融作用于实体企业“脱实向虚”的中介变量的合理性。

二、文献综述

近年来，数字普惠金融的迅速发展引起学术界与实务界的广泛关注，不少学者围绕数字普惠金融展开研究。数字普惠金融凭借其“高效、负责、可持续性”的金融服务，对中国社会经济发展又将会有怎样的影响?汪亚楠等(2020)研究表明，数字普惠金融的发展可以显著提振中国的实体经济，其中的中介传导机制主要为创新研发等实业投资，并且对于东部地区的促进作用强于中西部地区[7]。樊羚和韩廷春(2020)发现，金融发展通过资本积累和全要素生产率两个渠道影响实体经济[8]。黄益平和陶坤玉(2019)通过梳理中国数字普惠金融的发展，并与国外金融科技公司做对比指出，中国的相关产业不仅在业务模式与平台上与其不同，最重要的是中国数字普惠金融具有普惠特征，体现了金融服务的核心价值，有利于金融服务实体经济，以及促进经济高质量发展[9]。唐松等(2020)认为，数字普惠金融可以有效纠正传统金融所存在的“属性错配”“领域错配”和“阶段错配”问题，并在金融发展较差的地区表现出更强的驱动效果，由此也可以看出数字普惠金融具有普惠特征[4]。利姆等(Lim et al.，2010)研究表明，股权导向型的金融体系对企业创新以及经济增长的促进作用更明显[10]。霍诺汉(Honohan，2004)认为，数字普惠金融发展可以让小微企业更加便利地获得信贷支持，从而提高资源配置效率，推动经济增长[11]。在推动经济增长与发展中，数字普惠金融的支付与融资功能颇受关注。比如数字普惠金融的第三方支付和移动支付，可以提高销售方资金的安全性，帮助企业维持平稳的利润，进而企业盈余获得增加，降低对外部资金的需求程度，降低企业杠杆率、缓解企业融资约束[12]。数字普惠金融是金融与新兴信息技术的结合，这些新兴信息技术有利于增强企业的经营实力，当其自身实力增强时，面对外部融资机会，企业的谈判资本就会提高，融资费用也会随之有所降低。

根据已有研究，企业金融化对实业投资的影响可以分为“挤出效应”与“蓄水池”效应。第一，企业金融化对实业投资的“挤出效应”：克罗蒂(Crotty，2002)认为，在利润率低以及外部融资成本较高的压力下，实体企业趋于金融化是一种必然的选择，然而，实体企业逐渐将资金转向金融资产，随着金融资产的不断扩大，企业主营业务的发展必然会受到阻碍[13]。斯托克哈默和格拉夫(Stockhammer & Grafl，2010)研究发现，越来越多的非金融企业参与到金融市场与金融交易中[14]。克里普纳(Krippner，2005)认为，非金融企业的利润越来越依靠金融渠道来获取[15]。奥汉加齐(Orhangazi，2008)发现，实体企业金融化将会挤占企业的实业投资[16]。翟光宇等(2021)实证检验了制造业企业金融化会挤出实业资本的投资，并且对于套利动机越强的企业而言，挤出效果越明显[17]。宋清华和谢坤(2021)研究表明，地区金融发展的提升使金融投资对实业投资存在挤出影响[18]。第二，企业金融化对实业投资的“蓄水池”效应：艾瓦江等(Aivazian et al.，2005)认为，企业持有金融资产可以有效降低企业的外部融资成本，增加企业的可支配资金，这样可以将其用于投资主营业务[19]。张成思(2019)指出，非金融企业扩大自身的金融活动是“产融”结合的表现，这样可以提高企业的市场活跃度[20]。

现有文献大多围绕企业金融化展开研究，鲜有文献将企业金融化投资与企业实业化投资放在同一框架进行研究。另外，多数学者围绕数字普惠金融发展对企业融资约束的影响展开研究，但是少有学者关注融资问题层面的融资成本问题。因此，本文以数字普惠金融发展为背景，分析数字普惠金融对于实体企业金融化、实业化的影响，且进一步探究财务费用率的中介作用。

三、理论分析与假设

实体企业金融化是指企业对于金融资产的投资或者配置比例越来越高的一种“脱实向虚”的现象，使实体企业的利润越来越多地来源于金融渠道，而不是企业的生产制造，即企业的主营业务慢慢淡出[14]。企业金融化的动因研究方面，可以总结归纳为两类：金融资产的“蓄水池”效应和“投机套利”。其中，关于“蓄水池”效应是指企业将剩余资源投向金融领域，配置一些收益较高的金融资产，当企业面临严苛的融资约束或者遇到突发的资金需求时，可以将持有的金融资产转化为企业的实体资源，缓解企业的资金需求，表现为“蓄水池”效应；“投机套利”是指企业将其主要的资源投向流动性较低、回报较高的金融资产或地产领域，意欲谋取短期超额利润，表现为“投机套利”[21]。在这两种动机下，企业关于金融资产投资与实业投资的分配情况存在显著差异。本文基于以上两种动机，研究新兴的数字普惠金融对企业金融化投资和实业化投资的影响，探讨数字普惠金融的发展对于实体企业“脱实向虚”的影响究竟是抑制还是促进。

数字普惠金融凭借其安全性能高、成本低、便利程度高等特点，深受企业的欢迎。与传统金融相比，数字普惠金融将对销售方利益的保护发挥到最大程度，帮助企业维持平稳的利润，进而企业盈余获得增加，降低对外部资金的需求，从而缓解了企业的融资约束，降低了企业的杠杆率。相比之前的“互联网金融”，数字普惠金融在此基础上扩大了深度与广度，其数字支付等多样化业态有利于企业开展实业投资，促进企业的技术创新。此外，数字普惠金融还可以为实体经济的发展提供保险服务，这在一定程度上缓解了实体企业的运营风险，调动了企业进行实业投资的积极性。数字普惠金融与先进信息技术的结合，将有效提高金融服务效率，降低金融成本与金融摩擦，缓解企业异质性的借贷成本问题，从而提高实体企业的资源配置效率[22]。数字普惠金融改善了企业融资难、融资贵的问题，这归功于数字普惠金融拓宽了企业乃至小微企业的融资渠道。数字普惠金融的出现使得原先由于信贷歧视很难得到资金支持的一些企业能够获得资金支持，其内部开展的各种项目也能够顺利进行，从而促进企业的实业化投资。当企业拥有充足资金，并且更多资金用于实业化投资时，实体经济便得到发展，这时企业金融化会受到“挤出效应”的影响，实体企业“脱实向虚”的问题也得到缓解。另外，数字普惠金融的发展具有政策性与靶向性，并响应了政府的号召，能够服务于实体经济，抑制虚拟经济的发展，以及引导资金流向实体经济。基于上述分析，本文提出以下假设：

假设H1：数字普惠金融的发展可以缓解经济“脱实向虚”，表现为促进企业的实业化投资。

假设H2：数字普惠金融的发展可以缓解经济“脱实向虚”，表现为抑制企业的金融化投资。

四、研究设计

(一)数据来源

本文选取2011—2018年中国A股上市公司为研究样本。对数据进行如下处理：(1)删除ST与金融类样本；(2)剔除基础数据缺失，或基本指标存在明显偏误的样本(如负债率大于1)，在此基础上为了消除极端值的影响，对主要连续变量进行2%以下和98%以上的缩尾(winsorize)处理。最终的回归样本共有8 836个观测值。公司的财务数据全部来自国泰安(CSMAR)数据库，国内生产总值增长率、M2增长率、进出口贸易总额和国内生产总值数据来源于国家统计局官网，数字普惠金融指数由北京大学互联网金融研究中心发布。数据分析软件为Stata 15.0。

(二)主要变量定义

1.被解释变量

企业金融化投资(FPINV)与实业化投资(CAPINV)。关于金融化投资可以有两种方法度量，即企业金融资产数与金融渠道获利数占比。企业金融资产数是一个静态指标，由企业期末金融资产占企业总资产的份额来衡量，更多地刻画企业的预防性储蓄行为[23-24]。金融渠道获利是指金融渠道获利占企业营业利润总额的比值，是一个动态指标，更加直观地反映了企业投资行为的变化[16，24-26]。此外，金融渠道获利占比分为狭义占比与广义占比。本文回归分析中采用狭义金融渠道获利占比来衡量企业的金融投资水平，即FPINV1=(投资收益+公允价值变动损益+净汇兑收益-联营或合营企业的投资收益-营业利润)/营业利润绝对值。在稳健性检验中，采用广义金融渠道获利度量企业的金融投资水平，即FPINV2=(投资收益+公允价值变动损益+净汇兑收益-营业利润)/营业利润绝对值。对于实业投资行为，本文借鉴以往文献[26-28]的做法，采用CAPINV1=期末构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金/总资产。在稳健性检验中，考虑处置资产收回的现金净额的影响，采用CAPINV2=(期末构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额)/总资产。

2.解释变量

数字普惠金融(Difi)。本文借鉴郭峰等(2016)[5]的研究，运用北京大学互联网金融研究中心编制的《数字金融普惠金融指数》，该指数是以蚂蚁金服提供的数据为基础，采用层次分析法与指数分析法编制而成。本文采用省级层面的数字普惠金融发展指数。

3.控制变量

借鉴已有文献，本文选取以下控制变量：企业规模(Size)、企业资产负债率(Lev)、企业成长性(Grow)、盈利能力(Roa)、股权集中度(Top1)、现金流水平(Cas)、货币政策(M2)、国内生产总值(GDP)、对外开放(Open)。各变量的具体定义见表1。

表1 变量定义

(三)实证模型

为研究数字普惠金融与企业金融投资和实业投资的关系，本文借鉴以往学者[28-29]的做法，建立多元线性回归模型，模型如下：

FPINV1/CAPINV1=β0+β1Difi+∑β×Controls+∑Industry+∑Year+ε

(1)

其中，FPINV1代表企业金融化投资，CAPINV1代表企业实业化投资，Controls代表本文选取的控制变量，Industry和Year分别表示控制行业和年份，ε为残差项。

五、实证分析

(一)描述性统计

表2列示了本文主要变量的描述性统计结果。根据前文关于企业金融投资的度量方式，如果该企业没有从金融渠道获利，那么FPINV1的值为-1，如果FPINV1的值大于-1，则说明该企业存在金融投资行为。由表2可以看出，实业投资的均值为0.055，说明平均而言上市公司新增投资占总资产的5.5%。同时，控制变量的结果均在合理范围之内。

表2 描述性统计

(二)实证结果分析

本文回归分析所采用的基准模型为双向固定效应模型。表3报告了数字普惠金融对企业金融化投资与实业化投资影响的结果。列(1)仅控制“时间-行业”固定效应，结果显示数字普惠金融对企业金融化投资的回归系数为-0.625 1，且通过了1%的统计显著性检验，这说明数字普惠金融的发展有助于抑制企业金融化。在纳入控制变量后，如列(3)所示，上述结论依然成立，因此，假设H1得到验证。列(2)是未加入控制变量，仅控制“时间-行业”固定效应，结果显示，数字普惠金融对企业实业投资的回归系数为0.031 9，并且通过了1%的统计显著性检验，这说明数字普惠金融的发展有助于提高企业的实业投资水平，在加入控制变量后，如列(4)所示，所得出的结论依然不变。以上结论表明数字普惠金融的发展影响着企业的投资行为，表现为抑制企业的金融化投资，但促进企业的实业投资，在微观层面上，改善了实体企业“脱实向虚”的现象，验证了假设H2。

对于控制变量而言，列(3)中，企业规模与企业金融化投资的相关系数为-0.344 1，在1%的水平上显著，这表明企业规模扩大所带来的规模效应有利于抑制企业金融投资，这说明规模越小的上市公司越倾向于通过金融投资改善经营业绩使公司利润最大化。本文选取总资产收益率作为企业的盈利指标，与金融化投资的相关系数为-0.001 4，不显著；与实业投资的相关系数为0.077 2，且在1%的水平上显著，这表明企业盈利能力越强越会增加企业的实业投资，也说明企业盈利能力对实体企业的发展方向有着重要影响。上述结果与现有相关文献的估计一致，并符合预期结果。

表3 数字普惠金融与企业金融化投资和实业投资

(三)稳健性检验

1.改变衡量方法

本文考虑到被解释变量的测算方法所获得的结果可能具有偶然性和误差性，因此采用替换被解释变量的衡量方法。如前文所述，将FPINV2与CAPINV2进行回归，如表4列(1)、列(2)所示，数字普惠金融对企业金融化投资和实业投资的回归结果表明，本文的结论依然成立。

2.缩小样本区间

本文将样本区间缩小至制造业，制造业是以中国证券监督管理委员会颁布的《上市公司行业分类指引》(2012年修订)中的制造业行业分类为标准。检验结果见表4列(3)、列(4)，从回归结果可以看出，本文所得结论在制造业样本中仍然成立，表明本文的结论具有一定的稳定性。

3.剔除部分因素的影响

唐松等(2020)认为，由于企业的金融化与实业化，数字普惠金融的发展与全球范围内的金融发展都有着密切联系，忽略此因素可能会导致回归结果有一定的偏误[4]。鉴于此，本文将中国股在2015年以及之后的年份进行剔除，样本年份限定为2011—2014年。另外，直辖市与其他城市的发展有着显著差异，数字普惠金融的发展可能也存在不同。所以，本文剔除了直辖市样本进行回归。具体结果见表5，可以发现本文的核心结论仍旧保持不变。

表4 替换变量法与缩小样本区间

表5 剔除金融危机的影响与直辖市样本

(四)内生性检验

1.高阶联合固定效应

在回归模型中本文采用的是双向固定模型，这种方法比较常见，并没有严格控制内生性。因此，本文借鉴莫泽和沃纳(Moser & Voena，2012)[30]关于控制“时间×行业”的高阶联合固定效应的方法进行回归。具体结果见表6。

2.倾向得分匹配(PSM)

为了克服样本可能存在的自选择问题，本文选择倾向得分匹配法进行内生性检验。首先，将样本分为处理组与待匹配组，以企业金融化投资与实业化投资为被解释变量，按照企业规模、总资产收益率、现金流水平，企业成长性进行了数字普惠金融是否高水平的1∶1最近邻无放回的匹配寻找配对样本，一共获得4 838个样本。具体结果见表6列(5)—列(6)。

表6 内生性检验

六、进一步研究

(一)中介机制分析

中国中小企业的发展面临着“融资难、融资贵”等问题，由于其自身的局限性以及外部融资环境的约束，融资成本高一直是中小企业融资的痛点。一般认为，数字普惠金融可以为社会各阶层提供有效的金融服务。然而，普惠金融的发展逐渐呈现出成本高、效率低、发展不平衡的现象。数字技术的出现大大降低了获客成本与风控成本，有助于普惠金融的发展[31]。黄益平和黄卓(2018)认为，中国的普惠金融不好做，这是由于普惠金融的服务群体尤其是小微企业以及低收入人群往往呈现出分布散、抵押资产比较缺乏等特征，为这些群体提供服务自然就会出现服务客户成本增加以及风险控制更难等问题[32]。但数字普惠金融可以通过数据与场景结合来弥补传统金融的短板，充分发挥其特有优势，改善传统金融中存在的问题，更好地服务普惠金融主体[33]。

数字普惠金融可以利用其自身优势，降低金融成本与门槛，为金融主体提高金融服务质量。另外，数字普惠金融可以扩展企业的资金来源渠道，提升金融资源的配置效率，降低企业的财务费用。其中，数字普惠金融的第三方支付以及移动支付受到了广大群众的青睐，对于第三方支付公司而言，其充当了客服与商业银行之间的中介，这样既可以提高清算效率，又降低了交易费用[34]。当企业利用移动支付工具时，交易双方的结算效率和便利程度都会有所提升，尤其对于卖方来说，不用承担去银行办理的时间成本以及在不同银行办理业务时所需要的手续费[35]。另外，企业获得数字普惠金融的信贷资金之后无须再去利用其他渠道增加费用率来获取外部资金，在总体上达到了降低财务费用的目的。数字普惠金融的出现和发展，可以改善传统金融服务在时间和空间上的限制，使数字普惠金融服务的覆盖面得到扩大，提升了金融服务的效率，有利于降低交易双方的金钱成本和时间成本[36]。当然，在企业的财务费用过高的情况下，企业的决策不会对准那些期限长、资金需求量大的实业投资，而是对准投资收益高、期限短的金融资产投资来获取收益。面临过高的财务费用，债务融资会带来高财务风险与高经营风险，此时公司并不愿举债去进行高额实业投资，于是，企业的资金流便会流向具有较高收益的金融化投资。不过如果企业财务费用大幅降低，公司处境发生变化，经营决策也会跟着改变。

本文接下来进行数字普惠金融对实体企业“脱实向虚”的中介机制检验。对于企业融资成本的下降，本文借鉴唐松等(2020)[4]的做法，采用财务费用率(Financial-rate)进行衡量。财务费用率可以从侧面反映企业获得融资所需支付的各种费用。

为进一步验证企业财务费用率在数字普惠金融对企业金融投资与实业投资的影响中的中介效应，本文参考温忠麟和叶宝娟(2014)[37]所提出的中介效应检验程序进行检验，构建如下模型：

FPINV1/CAPINVI1=α0+α1Difi+α2Controls+ε1

(2)

Financial-rate=β0+β1Difi+β2Controls+ε2

(3)

FPINV1/CAPINV1=γ0+γ1Difi+γ2Financial-rate+γ3Controls+ε3

(4)

其中，FPINV1为企业金融投资，CAPINV1为企业实业投资，Financial-rate为企业的财务费用率，采用企业财务费用与营业收入的比值衡量财务费用强度，从侧面反映企业获得融资所要支付的各种费用。Difi为数字普惠金融指数，Controls为控制变量，α、β、γ分别为待估计参数，εi(i=1，2，3)为随机误差项。

对于数字普惠金融对实体企业“脱实向虚”的中介机制检验结果如表7、表8所示。

表7报告了数字普惠金融—企业财务费用率—企业实业化作用路径检验结果。第一步如列(1)所示，检验了数字普惠金融对企业金融化的影响，结果表明数字普惠金融在1%的水平上显著促进企业实业投资。第二步，对企业财务费用率与数字普惠金融进行回归，列(2)的结果表明，数字普惠金融对企业财务费用率的回归系数为-0.012 8，且通过了1%的统计显著性检验。原因在于数字普惠金融改善了企业的融资环境，降低了企业的融资费用，而企业的财务费用高并不利于企业开展一系列的实业投资，因而财务费用的降低无疑给企业的实业投资增加了活力。第三步，检验企业财务费用是否在数字普惠金融抑制企业金融化的过程中起到中介作用，列(3)显示在加入企业财务费用率之后，数字普惠金融的回归系数显著，说明企业财务费用率起到部分中介作用，即上述作用路径存在。

表7 数字普惠金融、财务费用率与企业实业化

表8报告了数字普惠金融—企业财务费用率—企业金融化的作用路径的检验结果。列(1)—列(3)展示了这一作用路径的检验结果。其中，列(1)显示数字普惠金融的回归系数为-0.598 0，在1%的水平上显著，表明数字普惠金融负向影响企业金融投资，列(2)表明数字普惠金融负向影响着企业的财务费用率，列(3)显示企业财务费用率的回归系数为9.134 2，在1%的水平上显著，说明企业财务费用率对企业金融投资具有显著的正向影响。上述的检验结果在一定程度上可以说明“数字普惠金融—企业财务费用率—企业金融投资”这条路径是存在的，说明数字普惠金融的发展可以有效降低企业的财务费用率，抑制实体企业“脱实向虚”。

表8 数字普惠金融、财务费用率与企业金融化

(二)分组检验

1.城市规模

虽然中国已经基本进入数字经济化时代，但是从全国规模来看，各地区各城市之间的发展不平衡问题依然存在。随着数字普惠金融的发展，“数字鸿沟”问题逐渐显现。为消除“数字鸿沟”问题，数字普惠金融应将“普惠性”发挥到最大程度，改善因地区差异所带来的发展偏差。对此，本文依据各城市的发展状况将其划分为大城市和中小城市，以此代表区域偏差，来检验数字普惠金融对于实体企业“脱实向虚”在大城市与中小城市之间的异质性。从表9可以看出，在列(1)大城市组中，数字普惠金融对企业金融化投资的回归系数为-0.363 4且在10%的水平上显著，列(2)显示数字普惠金融对实业投资的回归系数为0.020 9且在10%的水平上显著，这表明在大城市中数字普惠金融对经济“脱实向虚”发挥着抑制作用。与大城市组相比，数字普惠金融在中小城市组所发挥的抑制作用更明显，在5%的水平上抑制着企业金融化投资，在5%的水平上促进着企业实业化投资。这也侧面验证了数字普惠金融的“普惠性”特征，应将“普惠性”效应充分发挥，改善中国发展的不平衡问题。

表9 按城市规模区分的异质性检验

2.行业异质性

前文提到数字普惠金融可以有效纠正传统金融所存在的“领域错配”问题，这也是数字普惠金融可以更好地服务于实体经济的关键所在。在前文研究中，已经证实了数字普惠金融对于实体企业“脱实向虚”有着显著的抑制作用。对此，本文进一步将企业分为制造业与非制造业进行探究，检验数字普惠金融是否可以改善传统金融存在的“领域错配”问题。

在表10中，可以看出数字普惠金融发展对制造业“脱实向虚”问题的治理效果十分显著。数字普惠金融对制造业金融投资的系数为-0.723 1且通过5%的统计显著性检验，对实业投资回归系数为0.034 1，且通过1%的统计显著性检验，说明数字普惠金融促进制造业的实业投资效果更为显著。对于非制造业表现为抑制企业的金融化投资，促进其实业化投资，虽然效果不显著，但在一定程度上证实了数字普惠金融抑制实体企业“脱实向虚”的结论。中国作为一个制造业大国，制造业在中国经济发展中扮演着重要角色。随着时代的发展，尤其是在当前行业竞争激烈、经济压力增大的背景下，制造业也面临着生存难题。数字普惠金融的发展对制造业可谓“雪中送炭”，在资金流上，能够促进制造业企业融资渠道的多元化；在信息流通上，能够改善信息不对称问题，这就为制造业的实业投资提供了一定的基础。由此，本文得出数字普惠金融的发展可以有效改善传统金融“领域错配”问题的结论。

表10 行业异质性检验

七、结论与启示

数字普惠金融的发展不仅对中国经济的高质量发展产生了巨大的影响，而且推进了传统金融的改革。而发展实体经济，引导实体企业“脱虚向实”，加强金融服务实体经济，是中国现阶段经济健康发展的一个重要方针。本文研究发现，数字普惠金融的发展引导实体企业“脱虚向实”，表现为抑制企业金融化，促进企业实业化投资的发展。本文结论表明，数字普惠金融通过降低企业财务费用率来影响企业的金融化与实业化。

本文提出以下政策建议：第一，要继续推进数字普惠金融的发展，让数字普惠金融独有的特点引导资金流向实体经济，增加实体投资的吸引力；另外，数字普惠金融的发展需要一个完善的金融体系作为支撑，以银行为主导的金融机构，应当顺应数字普惠金融的发展趋势，将金融资源落实到实体企业当中，对有需求的企业，尤其是位于中小城市的企业或者中小企业给予充分的金融支持。第二，促进金融科技与数字普惠金融更好地融合，可以出台相关政策来支持融合，让信息技术基础更牢靠，打破当前数据孤岛困局，继续推进大数据、云计算等高端技术的发展，促使金融更好地服务于实体经济，以助力实体经济的健康发展，同时继续通过比较宽松的政策环境促进二者的结合，提供更为普惠精准的服务方式。第三，虽然数字普惠金融对实体企业“脱实向虚”具有抑制作用，但是数字普惠金融作为新型的业务模式也具有金融风险，监管部门应当对数字普惠金融加强监管，把握数字普惠金融的核心价值，提高监管政策的靶向性；相关部门需要逐渐建立比较健全的法律制度体系，加强网络反腐的力度，并加强对服务提供者的行为监督。第四，提高数字普惠金融的“普惠性”，提升数字普惠金融的覆盖面和穿透力，开发出适合中小城市发展的金融产品以及服务，改善不同城市及地区之间的发展不平衡问题。