数字普惠金融对出口竞争力的影响

目录TOC\o"1-3"\h\u25832摘要 32949关键词 318402Abstract 3990Keywords 314245引言 429777一、理论分析与研究假设 418613二、研究设计 513563（一）变量说明 5229841.被解释变量 5319262.核心解释变量 5136583.控制变量 526328（二）样本选择与数据来源 616652（三）构建模型 69111（四）实证结果分析 6125271．描述性统计 642652．基准回归 797653．稳健性检验 791884．异质性检验 97035三、研究结论与政策建议 108172（一）结论 1022508（二）政策建议 102855致谢 137727参考文献 13

数字普惠金融对出口竞争力的影响摘要：当前全球经济数字化转型发展迅速，数字普惠金融通过技术改变传统金融市场的融资限制，从而为增强我国出口竞争力提供新的发展契机。本文基于2011-2023年间中国省级行政区的面板数据，结合北京大学编制的数字普惠金融指数，以及中国海关统计、国家统计局的经济数据，通过构建双向固定效应模型研究数字普惠金融对出口竞争力的潜在影响和作用机制。研究发现：首先，数字普惠金融的发展程度与出口竞争力表现出显著的正向关联。第二，通过异质性分析发现，受数字金融基础设施和国家政策支持影响，西部及经济落后地区的政策效应强于中东部及经济发达地区。基于此，通过优化数字普惠金融发展路径、缩小数字普惠金融发展差距、加强技术创新协同三方面提出政策建议，以期促进我国出口贸易的高质量发展。关键词：数字普惠金融出口竞争力技术创新基础设施TheimpactofdigitalinclusivefinanceonexportcompetitivenessAbstract：Theglobaleconomyiswitnessingarapidprogressiontowardsdigitaltransformation.Digitalinclusivefinanceutilizestechnologytotacklefinancinglimitationsintraditionalfinancialmarkets，thuspresentingnewprospectsforboostingChina'sexportcompetitiveness.ThepaperreliesonpaneldatafromChina'sprovincial-leveladministrativeregionsfrom2011to2023,integratestheDigitalInclusiveFinanceIndexfromPekingUniversity，customsdata，andeconomicdatafromtheNationalBureauofStatistics.Throughtheconstructionofatwo-wayfixedeffectsmodel，thisresearchdelvesintothemechanismswherebydigitalinclusivefinanceinfluencesexportcompetitiveness，arrivingatthefollowingfindings：Firstly，thereexistsasubstantialpositivecorrelationbetweenthedevelopmentlevelofdigitalinclusivefinanceandexportcompetitiveness.Second，regionalheterogeneityanalysisshowsthatduetolessdevelopeddigitalfinancialinfrastructureandlesspolicysupportinwesternregions，thepolicyeffectstherearestrongerthanincentralandeasternregions.Basedontheseresults，thisstudyputsforwardpolicyrecommendationsatthreelevels：optimizingthedevelopmentpathofdigitalinclusivefinance，narrowingregionalgaps，andenhancingtechnologicalinnovationcollaborationtopromotehigh-qualitydevelopmentofChina'sexporttrade.Keywords：DigitalInclusiveFinance；ExportCompetitiveness；TechnologicalInnovation；Infrastructure

引言随着全球化和数字经济的深度融合，高效快捷、低门槛、高覆盖的数字普惠金融已成为经济増长的关键推动力，根据《中国数字普惠金融发展报告（2022）》，我国数字普惠金融覆盖指数显著提升，为实体经济注入新活力。此外，中国是全世界最大的货物进出口贸易国家，出口竞争力是中国经济持续增长的重要支撑。然而，REF_Ref3217\h黄益平&黄卓(2018)发现中国传统的金融体系难以到达小微企业及偏远地区，信息不平等和高成本阻碍了出口企业的创新和市场参与。REF_Ref3283\h谢绚丽等(2018)认为数字普惠金融通过大数据、云计算等数字技术降低了金融服务门槛，帮助出口企业获得多种渠道的融资支持。REF_Ref3482\h张子豪&谭燕芝、REF_Ref3531\h胡锦娟(2019)等学者通过实证分析认为数字普惠金融的发展能够显著促进经济增长。因此，研究数字普惠金融对出口竞争力的影响具有一定的理论意义和现实意义。上述文献着重关注数字普惠金融对经济发展的影响，但在出口竞争力的微观机制以及区域异质性的研究方面仍然较为欠缺。REF_Ref3599\h张静怡(2024)讨论了数字金融对企业创新的影响，但忽略了其直接影响出口竞争力的作用。REF_Ref3655\h陈浪(2023)强调了数字普惠金融对企业成长的积极影响，但是没有就东中西部区域异质性展开讨论。本文旨在弥补上述文献的不足，重点考察数字普惠金融影响出口竞争力的作用路径以及区域异质性。具体来讲，我们主要探讨以下两个问题：第一，探究数字普惠金融对出口竞争力的影响；第二，按地理位置和经济发展水平划分区域，探究政策效应的梯度分布，有利于针对性地提出政策建议。本研究将进一步通过构建数字普惠金融和出口竞争力的分析框架，补充现有文献中微观机制研究，丰富金融发展和贸易领域的相关实践。最后，研究结果为政策制定者更好地配置金融资源，实现差异化政策设计，提升“双循环”格局下的出口竞争力水平提供政策依据。一、理论分析与研究假设数字普惠金融是一种新型的金融发展模式，主要借助互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术提升金融服务的覆盖广度，重点关注中小微企业及偏远地区企业这些传统金融难以覆盖的企业，以使其获得更加便捷的融资渠道和更加丰富的金融服务，从而提高生产效率、降低生产成本、开拓市场空间，进而有利于出口竞争力的提升。现有研究一般认为，数字普惠金融对出口竞争力的影响主要通过多维度的技术赋能与金融创新作用于出口竞争力。现有研究一般认为，数字普惠金融通过多维度的技术赋能与金融创新对出口竞争力产生直接影响。REF_Ref9330\h叶秀琪&万文海(2024)发现，数字普惠金融覆盖广度能够显著提升金融机构服务水平，促进其主动参与国际贸易。而数字普惠金融使用深度越深，也就意味着这些企业能够更高效地进行资金管理和支付结算等活动，减少交易成本，提升企业效率，使得企业资源利用效率得到提升，产品质量和生产水平得到有效提高，在国际市场上更具有竞争力。REF_Ref3792\h蒋凤娇(2021)指出数字普惠金融能作用于金融资源配置，而数字化程度作为数字普惠金融的重要表现方式，能够提高金融服务的针对性，提高企业的生产效率和创新能力，增强企业在国际市场上的竞争力。REF_Ref3844\h张晨&郎丽华(2024)研究发现，数字普惠金融通过农业技术创新和农村产业融合发展显著提高了农产品出口技术复杂度，证明其具有优化产业结构的潜力。REF_Ref3900\h孙倩&徐璋勇(2021)从县域尺度进行研究，发现数字化程度越高的地区越容易实现产业升级，更能通过高附加值的产品出口提高竞争力。部分研究结论同时也验证了三个分维度的协同作用效应，如北京大学数字金融研究中心构造的指数认为使用广度和覆盖深度的结合可以缓解信息不对称问题，而数字化程度可以增强风险控制能力，三者的共同作用能够形成多维支撑增强出口竞争力。由此，数字普惠金融通过技术性的金融创新突破传统金融服务的门槛限制，为出口企业提供高效的融资、风险管理和产业链支持。基于以上结论，本文提出研究假设：数字普惠金融对于我国提升出口竞争力有积极促进作用。研究设计变量说明被解释变量：出口竞争力出口竞争力指数是反映一个国家或地区的出口产品在国际市场上的竞争力水平的综合指标，借鉴REF_Ref3972\h王珂(2024)、REF_Ref4024\h杨登&冯晟腾(2024)的研究，选取出口竞争力指数作为被解释变量，出口竞争力指数的测算方法统一且具有明确的取值范围，各地区之间的出口竞争力指数具有直接的可比性，便于分析不同主体在国际竞争中的相对优势和劣势。核心解释变量：数字普惠金融指数本研究采用REF_Ref4089\h郭峰等(2020)编制的北京大学数字普惠金融指数作为核心指标。数字普惠金融，通过覆盖广度、使用深度和数字化程度三个关键维度进行作用，从覆盖广度方面拓展服务范围、从使用深度方面提高使用频率、从数字化程度方面提升便利程度，从而有效降低企业交易成本，并提高对出口市场的响应能力。控制变量本研究选取以下控制变量：（1）地区GDP增长率，REF_Ref4164\h蒋玲玲(2024)分析了经济增长对企业发展的诸多影响，间接反映了地区GDP增长率与出口竞争力之间的关联。（2）外商直接投资，REF_Ref4269\h王成岐等(2002)指出不同区域的FDI影响区域经济的发展，一定程度上表现出了FDI与经济或竞争力指标存在相关性。（3）研发投入强度，R&D的衡量参考REF_Ref4801\h高丽娜等(2025)的研究，研发投入对企业创新能力具有重要意义从而进一步影响出口竞争力的水平。（4）基础设施，REF_Ref4902\h叶翀&许舒婷(2018)提及基础设施建设对经济发展的支持作用，也与出口能力存在关联。表1：主要变量定义变量名称变量符号变量定义或测度出口竞争力TC净出口量/贸易总量数字普惠金融DIFI数字普惠金融发展指数地区GDP增长率GDPgr（当期的不变价GDP/上年同期同基期不变价GDP）×100%-1外商直接投资FDI实际利用外商直接投资额/地区生产总值研发投入强度R&D分地区研究与试验发展经费内部支出/地区生产总值基础设施Infra各省公路里程/行政区面积省份Province省份固定效应年份Year时间固定效应样本选择与数据来源本文以2011-2023年我国31个省级行政区的面板数据作为研究样本。数据来源于中国统计年鉴、省级行政区统计年鉴和Wind数据库。构建模型本研究构建如下双向固定效应回归模型：上述模型中i表示省份，t表示年份，代表出口竞争力，为数字普惠金融指数，表示一系列可能影响出口竞争力的控制变量，表示省份固定效应，表示时间固定效应，代表随机扰动项。实证结果分析描述性统计描述统计结果如表2所示，样本区间为2011—2023年，样本量为31个省份403个样本。被解释变量TC的均值为0.114，标准差为0.344，表明各省份的出口竞争力水平存在显著差异。核心解释变量DIFI的均值达到2.495，标准差为1.072，显示我国数字普惠金融发展呈现出较不均衡的状态。控制变量中，GDP增长率均值为7.32%，FDI和研发投入强度的均值分别为0.019和0.0178，基础设施水平的均值为0.943，均呈现一定的波动性。此外，三个替代性的衡量指标（覆盖广度、使用深度和数字化程度）的均值均存在较大差异，其中数字化程度指标均值最高（3.210），这预示着该维度对出口竞争力可能具有更强的解释力。表2：描述性统计变量样本量平均值标准差中位数最小值最大值TC4030.1140.3440.189-0.7080.970DIFI4032.4951.0722.5560.1856.366GDPgr4030.0730.0300.076-0.0540.164FDI4030.0190.0200.0160.0000.121R&D4030.0180.0120.0150.0020.068Infra4030.9430.5310.9140.0512.265覆盖广度4032.3921.1612.4720.0204.665使用深度4032.3471.0112.4040.1285.873数字化程度4033.2101.1783.6920.0764.769基准回归表3的基准回归结果表明，在控制了年份和省份的固定效应后，DIFI对TC的系数为0.386，在统计水平上显著（p=0.008），加入控制变量GDP增长率、外商直接投资、研发投入和基础设施并进行回归后结果依然显著。模型的组内R方为0.494，表明模型能够解释出口竞争力49.4%左右的变异。表3：基准回归分析变量(1)(2)TCTCDIFI0.0910***0.386***(0.0335)(0.0305)GDPgr11.31***(0.896)FDI0.0652(0.755)R&D-16.14***(1.539)Infra0.0828***(0.0314)Constant0.00700-1.377***(0.0655)(0.125)省份固定效应控制控制年份固定效应控制控制Observations403403R-squared0.0340.494注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著稳健性检验替换核心解释变量：运用一级指标“覆盖广度”“使用深度”“数字化程度”分别替换核心解释变量进行回归。表4显示，在运用覆盖广度指标替换时其系数为0.218（p=0.348），运用深度指标时其系数为0.0813（p=0.009）说明统计显著，且运用数字化程度指标的系数为0.118，在10%水平上边缘显著（p=0.06），系数均较大，因此说明使用深度是最具有代表性的解释变量，运用三个模型验证了基准结果的稳健性。此外，在使用深度指标的组内R方最大（0.120），更加说明了使用深度的重要性。表4：替换变量测量指标变量(1)(2)(3)TCTCTC覆盖广度0.218(0.229)使用深度0.0813***(0.0293)数字化程度0.118*(0.0602)GDPgr0.5232.147***0.410(0.552)(0.724)(0.604)FDI0.4650.6110.886(0.731)(0.693)(0.626)R&D1.058-0.750-2.861(5.706)(5.317)(5.180)Infra0.06190.1320.109(0.116)(0.126)(0.131)Constant-0.150-0.357**-0.108(0.145)(0.149)(0.123)省份固定效应控制控制控制年份固定效应控制控制控制Observations403403403AdjustedR20.0890.1200.103注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著对样本进行缩尾处理：为减少极端值对回归分析结果可能带来的不利影响，本文对连续数据进行了1%和5%的双侧截尾。这种方法不仅保留了原有的样本容量，还有效避免了因样本容量减少而导致的误差增大的问题。此方法有效缓解了异常数据的偏差，具体检验结果详见表5。缩尾处理后数字普惠金融对出口竞争力的促进作用依然显著，但效应量级需谨慎解读，原始结果可能受极端值高估。表5：缩尾处理的检验结果

基准回归1%缩尾5%缩尾TCTCTCDIFI0.386***0.0807***0.0760***(0.0305)(0.0279)(0.0249)GDPgr11.31***2.265***2.299***(0.896)(0.719)(0.749)FDI0.06520.7461.558(0.755)(0.728)(1.108)R&D-16.14***-0.2760.727(1.539)(5.575)(5.766)Infra0.0828***0.1120.130(0.0314)(0.142)(0.153)Constant-1.377***-0.361**-0.407**(0.125)(0.155)(0.151)省份固定效应控制控制控制年份固定效应控制控制控制Observations403403403AdjustedR20.4940.1310.137注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著异质性检验（1）地理位置不同借鉴REF_Ref5020\h安阳(2023)等的经验研究，数字普惠金融有效促进了各省份出口贸易水平，且数字普惠金融发展对各省份的出口贸易情况呈现区域异质性，据此，本文按照地区分组并遵照国家统计局《东西中部和东北地区划分方法》将我国分为东中西三大地区。如表5结果显示，首先对于组间差异进行chow检验，得到结果P-value>F（36，349）=0.0088，说明存在显著差异，因此可以进行差异情况的具体分析。东部地区的DIFI系数为0.00546，说明东部地区数字普惠金融对出口竞争力的影响作用较弱且不显著。其余控制变量中FDI的系数为1.214，R&D的系数为-5.509，未能通过显著性检验，这表明东部地区可能已处于数字技术饱和阶段，模拟拟合优度较低的原因可能是东部地区经济复杂度较高。中部地区的DIFI系数为0.0401，绝对值大于东部但是没有达到统计显著水平，控制变量中FDI的系数是5.256（p=0.004），可见FDI对于技术创新的拉动作用在中部地区发挥的更加明显一些，这可能是与中部地区承接产业转移有关。基础设施系数为-0.256，这说明可能需要重视基础设施建设，但是需要进一步论证。模拟的拟合优度大于东部但是比较弱，这说明中部地区可能正在转型，变量之间的关系比较不稳定。西部地区数字普惠金融对出口竞争力的促进作用显著，DIFI的系数为0.173且（p=0.022）通过显著性检验。原因可能是西部地区金融覆盖面广，数字普惠金融能填补传统金融覆盖面的空白进而边际效应更大，加之“西部大开发”政策红利的存在，从而产生协同效应。西部地区的模型拟合优度也是最高的（R²=0.220），解释力优于东中部，这可能是样本量较大（N=156)及区域内部同质性较强使得。不同经济发展水平借鉴REF_Ref9788\h陈霏璐等(2022)的划分方法，采用地区人均GDP来考察经济发展水平带来的地区异质性，参考国家统计局、世界银行数据计算全国31个省份2011-2023年来人均GDP的均值对样本进行分组并回归。从表6结果可知，在对组间差异进行chow检验后，得到结果P-value>F=0.0029，存在显著差异可以进行异质性分析。低经济水平组DIFI系数为0.103（p=0.020），而高经济水平组的DIFI系数为0.0315（p=0.070），效应仅为低组的30%。这说明低经济水平地区传统金融服务普及率较低，数字普惠金融能够迅速填补空白且边际效益更高；而高经济水平地区由于金融体系较完善，数字普惠金融的增量作用有限。表6：异质性分析变量

东部中部西部低经济发展水平高经济发展水平TCTCTCTCTCDIFI0.005460.04010.173**0.103**0.0315*(0.0121)(0.0572)(0.0648)(0.0394)(0.0160)GDPgr-0.4071.7301.6462.6071.088**(0.999)(2.168)(1.432)(1.613)(0.401)FDI1.2145.256***1.9551.994**0.546(0.816)(1.247)(4.340)(0.838)(0.321)R&D-5.50914.74-2.4610.842-4.793(3.941)(19.08)(14.17)(11.08)(3.614)Infra0.172-0.2560.08350.592*-0.0942(0.205)(0.160)(0.155)(0.282)(0.0787)Constant-0.106-0.273-0.167-0.671***0.0977(0.202)(0.343)(0.253)(0.209)(0.0849)省份固定效应控制控制控制控制控制年份固定效应控制控制控制控制控制ChowText1.702.23P-value0.00880.0029Observations143104156208195AdjustedR20.0990.1500.2200.1740.217注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著研究结论与政策建议结论首先，在初步的基准回归分析及稳健性检验中观察到，数字普惠金融指数与出口竞争力表现出显著的正相关关系。据此分析，我国数字普惠金融的蓬勃发展对提升出口竞争力具有积极作用，数字普惠金融使用深度以及数字化程度指数对出口贸易竞争力也呈正向促进作用。其次，根据异质性检验结果可知，西部地区以及经济发展水平较低的地区金融基础设施相对落后，数字普惠金融的普惠性更容易发挥作用，加之国家对西部地区的政策倾斜，加大对数字新基建的支持力度，使得西部地区能够形成后发优势。中部地区承接东部地区产业转移，FDI技术外溢性强，但当地数字金融创新生态还不够成熟。东部地区与经济发展水平高的地区市场化程度高，传统金融体系健全，数字普惠金融的作用有限。（二）政策建议基于以上结论，本文从优化数字普惠金融发展路径、缩小区域发展差距、加强技术创新联动这三个方面提出推进我国出口竞争力高质量发展的政策建议。在优化发展数字普惠金融途径方面，一是需强化数字普惠金融在全球范围内的合作。这包括在国家及全球层面上推动金融服务的交流与对话，构建一个统一的信息交流与协调机制，设立一个统一的评价指标体系以满足跨国、跨地区的数字普惠金融服务需求，此举将缩小发展中国家与发达国家、经济发达地区与欠发达地区在金融发展水平上的差距，进而推动世界贸易的稳健增长。各国共享数字普惠金融发展的最佳实践，共同解决发展数字普惠金融所面临跨境支付、风险管理、客户身份认证等方面的困难，使出口企业拥有一个公平、高效的金融环境。二是完善数字普惠金融基础设施建设,加大投资力度。各地区进一步加强互联网和数字化建设，提升互联网普及率，这既包括光纤网络、5G网络等网络方面的建设，也包含移动支付终端、智能POS机等设备在终端接入方面的普及。例如，政府可以通过提供财政补贴、税收优惠等方式鼓励电信运营商、金融机构等相关主体加强在偏远、农村地区网络基础设施建设，以助力农村地区和偏远区域的经济社会发展。金融机构和服务机构应加强数字金融产品和服务创新和推广，提供多样化的数字金融服务，例如针对小微企业的出口业务融资难问题，可以研发基于大数据、人工智能的信用评估模型，使贷款流程更加便捷，降低融资成本；大力推广电子发票、在线支付等数字化支付方式，提高出口交易的效率和安全性。在法律法规层面，地方政府应因地制宜出台相关配套政策，不断放宽数字金融产品与服务方面的准入门槛，鼓励更多金融机构和创新企业进入数字普惠金融市场开展产业竞争。其次可简化申领数字金融牌照的流程和放宽注册资金、从业人员资质等限制，加强对创新业务的督导监管。在推进数字普惠金融增长的同时，我们必须重视消费者在这其中的权益保护，明确金融机构应尽的披露义务、风险提示以及投诉渠道的设置，积极构建数字金融消费者权益保护机制。此外还需加强对数字金融消费者的教育培养，以提升消费者在金融领域的素养和风险防范意识。。在缩小区域差距方面，一是加强区域间金融协作，政府可通过设立区域发展基金，采取财政贴息的方式，引导金融机构加大对欠发达地区信贷投放力度。同时，积极推动区域间产业合作与资源共享，实现区域经济协调发展。在制定差异化的政策时要针对不同区域的特点和发展定位，统筹制定发展的整体方案和规划。如对于西部地区和农村地区，可以重点支持基础设施建设和农业产业化、特色产业发展等方面的金融需求；对于东部地区和发达地区，可重点扶持科技创新，推动产业升级以实现国际化发展等。第二，充分发挥经济发达区域的辐射作用，带动周边地区数字金融的均衡发展。如以北京、上海、深圳等经济发达城市为中心建立区域金融中心，吸引金融机构、金融科技企业等在周边集聚发展，形成金融产业集群，带动金融资源和服务不断向周边地区辐射与延伸。经济发达地区可以注重总结数字普惠金融发展的成功经验，为其他地区提供经验分享，具体措施包括举办论坛、研讨会等，分享数字普惠金融发展新理念、新模式、新技术等方面经验。此外，还需加强与各地区金融机构和企业的紧密协作，以促进和引领数字普惠金融在更广范围内实现健康发展。第三，加大对欠发达地区发展的支持力度，提供财政补贴与税收优惠等。如可对在欠发达地区设立分支机构的金融机构提供一定的财政补贴以及税收减免；对金融机构在欠发达地区进行营业的提供风险补偿，设置奖励等。另一方面，加强对欠发达地区居民的金融教育，可开展“金融知识进乡村”活动，向乡村民众传授金融知识，普及风险管理意识；并且还需加强金融机构从业人员的培训与教育，提升其业务水平与服务能力。在加强科技创新合作方面，首先是进一步推动政企联合研发、企业联合研发以及校企合作研发，共同解决数字普惠金融发展中的技术难题，支持创新项目落地实施。政府应加大对金融科技创新项目的扶持力度，可借助设立专项基金、提供贷款贴息等方式，助力金融科技企业进行创新研发与市场拓展。同时，加强对创新项目的监管与引导，保障创新合规且可持续推进。第二，加强金融科技人才培养，完善教育体系。例如可在大学及职业学校开设金融科技专业，培育金融型与IT型人才，并与银行、公司等机构展开合作，为学生提供实习实训服务。政府与企业应为众多金融科技人才提供更多的就业机会，如制订金融科技人才计划，为优秀金融科技人才提供职位晋升、薪酬奖励等，加强和国外金融科技企业的合作与交流，为金融科技人才提供更多国际就业机会。此外还需要注重金融科技标准规范建设，如可制定统一的移动支付标准、发票标准、网上支付标准等，通过多种渠道加大标准推广力度。为进一步深化与全球金融科技组织的协作，我国将主动推广金融科技标准化工作的中国模式与实际成效，提升我国在国际金融科技领域的影响力。

参考文献：黄益平&黄卓.(2018).中国的数字金融发展:现在与未来.经济学(季刊),17(04),1489-1502.doi:10.13821/ki.ceq.2018.03.09.谢绚丽,沈艳,张皓星&郭峰.(2018).数字金融能促进创业吗?——来自中国的证据.经济学(季刊),17(04),1557-1580.doi:10.13821/ki.ceq.2018.03.12.张子豪&谭燕芝.(2018).数字普惠金融与中国城乡收入差距——基于空间计量模型的实证分析.金融理论与实践,(06),1-7.胡锦娟.(2019).数字普惠金融发展影响因素实证研究.中国商