目錄TOC\o"1-3"\h\u28052摘要 416815Abstract 526537第1章緒論 613551.1選題背景、目的及意義 6231431.1.1選題背景 6314841.1.2選題目的 6316601.1.3選題意義 619390第2章文獻(xiàn)綜述 8145502.1相關(guān)概念界定 878332.1.1金融科技 8223682.1.2金融科技對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響 8233702.1.3金融科技的潛在風(fēng)險(xiǎn) 9162542.1.4全要素生產(chǎn)率 948572.1.5全要素生產(chǎn)率的計(jì)算方法 9267402.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 10183492.2.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 10237362.2.2國(guó)外研究現(xiàn)狀 1120580第3章理論框架與假設(shè)提出 12153983.1新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論與金融科技、制造業(yè)TFP的內(nèi)在聯(lián)系 12181743.1.1新古典主義的核心觀點(diǎn)與TFP的角色 1253243.1.2金融科技對(duì)制造業(yè)TFP的影響機(jī)制 1257173.1.3內(nèi)生增長(zhǎng)理論 12284363.1.4信息不對(duì)稱理論 13128533.2變量選擇 1341933.2.1自變量金融科技指數(shù)的構(gòu)建 1341283.2.2因變量企業(yè)全要素生產(chǎn)率的構(gòu)建 13203033.2.3控制變量的構(gòu)建 14283983.3描述性統(tǒng)計(jì) 14284723.4相關(guān)性分析 15114793.5假設(shè)提出 1625778第4章模型設(shè)定與實(shí)證策略 1798344.1數(shù)據(jù)收集 17130824.2模型設(shè)定 17118874.3實(shí)證策略 1721362第5章實(shí)證結(jié)果分析 19281195.1主要回歸結(jié)果 19222875.2穩(wěn)健性檢驗(yàn) 20133435.2.1滯后期回歸 20197015.2.2更換被解釋變量 21173615.2.3剔除新冠疫情的影響 22263215.3異質(zhì)性分析 2317417第6章展開討論 257446.1結(jié)果解讀 2518326.2政策建議 25108806.3實(shí)踐啟示 266172致謝 2820620參考文獻(xiàn) 29金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的研究來自A股上市公司的實(shí)證研究摘要：在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速與中國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的雙重背景下，金融科技作為技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新，為破解制造業(yè)效率瓶頸提供了新路徑。作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)在驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)中充當(dāng)核心組成部分。全要素生產(chǎn)率（TFP）作為衡量經(jīng)濟(jì)體效率水平的核心指標(biāo)，其內(nèi)涵既包含生產(chǎn)要素的集約化利用效率，也涵蓋技術(shù)創(chuàng)新、組織變革等無形要素對(duì)產(chǎn)出效能的提升作用，已成為研判產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵指標(biāo)。A股上市公司作為中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要部分，憑借其行業(yè)覆蓋廣度與數(shù)據(jù)披露規(guī)范性，為分析微觀主體效率演進(jìn)提供了高質(zhì)量條件。本文將基于A股上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，旨在探討金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。關(guān)鍵詞：金融科技；制造業(yè)；全要素生產(chǎn)率；A股上市公司AnEmpiricalStudyontheImpactofFinTechonTotalFactorProductivityinManufacturing—EvidencefromA-ShareListedCompaniesAbstract：Underthedualbackgroundoftheaccelerationofglobaldigitaltransformationandthehigh-qualitydevelopmentofChina'smanufacturingindustry,financialtechnology,asatechnology-drivenfinancialinnovation,providesanewpathtobreakthebottleneckofmanufacturingefficiency.Asapillarindustryofthenationaleconomy,manufacturingindustryplaysacorepartindrivingindustrialstructureoptimizationandenhancinginternationalcompetitiveadvantage.Totalfactorproductivity(TFP),asacoreindicatortomeasuretheefficiencylevelofaneconomy,includesboththeintensiveutilizationefficiencyofproductionfactorsandthepromotionofoutputefficiencybyintangiblefactorssuchastechnologicalinnovationandorganizationalchange,andhasbecomeakeyindicatortojudgethehigh-qualitydevelopmentpotentialoftheindustry.AsanimportantpartofChina'srealeconomy,A-sharelistedcompaniesprovidehigh-qualityconditionsforanalyzingtheevolutionofmicro-subjects'efficiencybyvirtueoftheirwideindustrycoverageandstandardizeddatadisclosure.ThispaperwillmakeanempiricalanalysisbasedonthedataofA-sharelistedcompanies,aimingatdiscussingtheinfluenceoffinancialtechnologyonthetotalfactorproductivityofmanufacturingindustry.Keywords：Financialtechnology;Manufacturingindustry;Totalfactorproductivity;A-sharelistedcompanies第1章緒論1.1選題背景、目的及意義1.1.1選題背景制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)、增強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力等方面發(fā)揮著重要作用。全要素生產(chǎn)率（TFP）是評(píng)估生產(chǎn)效率及經(jīng)濟(jì)績(jī)效的重要指標(biāo)，它不僅反映了資源利用的效率，還體現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步和管理創(chuàng)新帶來的經(jīng)濟(jì)效益。近年來，金融科技的迅猛發(fā)展為制造業(yè)注入了新的活力，尤其在提升融資效率、降低交易成本、增強(qiáng)決策能力等方面，金融科技的創(chuàng)新服務(wù)能力已成為推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)率提升的重要驅(qū)動(dòng)力。A股上市公司作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，具有較強(qiáng)的代表性和樣本覆蓋率，涵蓋了多個(gè)行業(yè)及領(lǐng)域。這些公司在推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升管理水平等方面有著顯著的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在利用金融科技提升全要素生產(chǎn)率的過程中，A股上市公司通過區(qū)塊鏈、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)了資金流動(dòng)、信息共享及決策優(yōu)化。例如，一些制造企業(yè)運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈透明化，提高了資源配置的效率。1.1.2選題目的本研究旨在深入探討金融科技對(duì)A股上市公司中制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制和效果。通過對(duì)A股上市公司的實(shí)證分析，旨在揭示金融科技如何通過改善資金流動(dòng)性、提高信息透明度和促進(jìn)技術(shù)革新等方面，推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升。此外，研究還旨在為政策制定者和企業(yè)管理者提供策略建議，以充分利用金融科技的潛力，促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展。1.1.3選題意義首先，從理論層面來看，本研究將豐富金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的理論體系，特別是在制造業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用研究。其次，從實(shí)踐角度來看，研究成果將幫助理解金融科技在新時(shí)代背景下對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體影響，為企業(yè)和政策制定者提供科學(xué)的決策依據(jù)。最后，從社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度來看，本研究有助于推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，增強(qiáng)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。以往人們多把金融科技的研究重點(diǎn)放在對(duì)企業(yè)的價(jià)值和投資分析上，而很少有人直接分析金融科技對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，因此本研究具有一定的創(chuàng)新意義。另外在全球金融科技迅猛發(fā)展的背景下，經(jīng)濟(jì)下行壓力與轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)并存，亟需探索金融科技賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑。本研究聚焦金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響機(jī)制，旨在為企業(yè)和政府提供以下關(guān)鍵問題的解決方案：企業(yè)如何借助金融科技突破轉(zhuǎn)型困境、激活創(chuàng)新動(dòng)能？政府如何通過制度創(chuàng)新平衡金融科技監(jiān)管與激勵(lì)，在防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)充分發(fā)揮其技術(shù)溢出效應(yīng)？通過實(shí)證分析金融科技影響TFP的多維傳導(dǎo)路徑，本研究將為推動(dòng)金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供理論依據(jù)和政策參考。第2章文獻(xiàn)綜述2.1相關(guān)概念界定2.1.1金融科技金融科技是一種基于前沿技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新模式，核心在于運(yùn)用智能算法、云端計(jì)算及海量數(shù)據(jù)分析等手段，對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)流程、服務(wù)體系和產(chǎn)品架構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)性改造與升級(jí)。該領(lǐng)域通過技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)效率的提升與業(yè)務(wù)模式的革新。其核心目標(biāo)是提升金融效率、降低交易成本、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理能力，并推動(dòng)金融服務(wù)的普惠化。隨著數(shù)字化的快速發(fā)展，金融行業(yè)也受到其影響。金融科技是數(shù)字信息技術(shù)發(fā)展與金融行業(yè)相結(jié)合的重要成果之一。金融科技的發(fā)展歷程可謂波瀾壯闊，其涵蓋的技術(shù)革新和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展不斷推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的演變。初始階段的金融科技主要集中在支付系統(tǒng)的革新上。隨著電子支付的興起，傳統(tǒng)的紙質(zhì)支付方式逐漸被電子支付所取代，這不僅大大提高了交易的效率和便捷性，還降低了交易成本。支付系統(tǒng)的電子化、網(wǎng)絡(luò)化，使得資金流轉(zhuǎn)速度加快，為商業(yè)活動(dòng)注入了新的活力。此外，金融科技在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面也取得了顯著的進(jìn)步。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅提升了金融服務(wù)的智能化水平，還為制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)提供了有力的數(shù)據(jù)支持。在制造業(yè)中，金融科技通過大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低庫(kù)存成本、提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在金融科技的發(fā)展歷程中，技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)其發(fā)展的核心動(dòng)力。從支付系統(tǒng)的革新到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，再到區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能等新興科技的融入，金融科技正不斷突破傳統(tǒng)金融的邊界，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來更多的可能性。這些技術(shù)進(jìn)步不僅改變了金融行業(yè)的格局，也為制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。金融科技的發(fā)展主要依賴于以下技術(shù)：（1）大數(shù)據(jù)分析：通過海量數(shù)據(jù)挖掘用戶信用、消費(fèi)習(xí)慣等，優(yōu)化信貸評(píng)估和精準(zhǔn)營(yíng)銷。（2）人工智能（AI）：應(yīng)用于智能投顧、反欺詐、客服機(jī)器人等場(chǎng)景。（3）區(qū)塊鏈：實(shí)現(xiàn)去中心化交易（如數(shù)字貨幣）、智能合約和供應(yīng)鏈金融透明化。（4）云計(jì)算：提供彈性算力支持高頻交易、實(shí)時(shí)風(fēng)控等需求。（5）物聯(lián)網(wǎng)：結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)優(yōu)化保險(xiǎn)定價(jià)。2.1.2金融科技對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響金融科技對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響是深遠(yuǎn)的。金融科技的發(fā)展顯著增強(qiáng)了金融體系的包容性，以往難以獲得傳統(tǒng)金融支持的群體將得以接觸高效便捷的金融解決方案。金融科技的發(fā)展不僅加速了經(jīng)濟(jì)體系的數(shù)字化進(jìn)程，還大幅優(yōu)化了市場(chǎng)運(yùn)行效率。金融科技催生了多元化的創(chuàng)新業(yè)態(tài)，它通過促進(jìn)不同行業(yè)間的協(xié)同融合，可以為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供持續(xù)的新動(dòng)能。特別是在制造業(yè)領(lǐng)域，金融科技的應(yīng)用不僅提高了生產(chǎn)效率，而且也推動(dòng)了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。具體影響如下：（1）提升金融效率：減少信息不對(duì)稱，降低交易成本（如小微企業(yè)貸款審批時(shí)間從數(shù)周縮短至分鐘級(jí)）（2）促進(jìn)普惠金融：通過移動(dòng)支付、數(shù)字信貸覆蓋傳統(tǒng)金融難以服務(wù)的“長(zhǎng)尾客戶”（如農(nóng)村地區(qū)、個(gè)體工商戶）。（3）賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)：通過供應(yīng)鏈金融、數(shù)據(jù)質(zhì)押貸款等模式緩解企業(yè)融資約束，助力產(chǎn)業(yè)升級(jí)。2.1.3金融科技的潛在風(fēng)險(xiǎn)（1）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)：部分金融科技業(yè)務(wù)（如加密資產(chǎn)）可能脫離監(jiān)管，引發(fā)市場(chǎng)波動(dòng)（如比特幣價(jià)格劇烈震蕩）。（2）數(shù)據(jù)安全與隱私：用戶數(shù)據(jù)濫用問題（如過度收集個(gè)人信息用于信貸評(píng)分）。（3）數(shù)字鴻溝：技術(shù)弱勢(shì)群體（如老年人）可能被排除在服務(wù)體系之外。2.1.4全要素生產(chǎn)率在制造業(yè)領(lǐng)域，全要素生產(chǎn)率可以用來具體描述生產(chǎn)效率水平。資本和勞動(dòng)要素保持投入不變，經(jīng)濟(jì)體或企業(yè)通過技術(shù)進(jìn)步、管理優(yōu)化、資源配置改善等無形要素實(shí)現(xiàn)的額外產(chǎn)出增長(zhǎng)被稱之為全要素生產(chǎn)率。其數(shù)學(xué)表達(dá)式通?；谏a(chǎn)函數(shù)：Y=A?F(K,L)。Y代表總產(chǎn)出，K和L分別代表資本和勞動(dòng)投入，A為全要素生產(chǎn)率。TFP體現(xiàn)了所謂"不能用投入增長(zhǎng)解釋的那部分效率提升"。其核心特點(diǎn)包括：無形驅(qū)動(dòng)性和長(zhǎng)期增長(zhǎng)引擎。無形驅(qū)動(dòng)性是指TFP的提升不依賴于增加機(jī)器（資本）或人力（勞動(dòng)）等因素，而受技術(shù)革新（如全自動(dòng)化生產(chǎn)）、組織變革（如精益生產(chǎn)）、制度優(yōu)化（如減稅降費(fèi)）等軟性因素所影響。長(zhǎng)期增長(zhǎng)引擎是指在資本和勞動(dòng)投入邊際收益遞減的規(guī)律下，TFP成為發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要來源（如美國(guó)TFP貢獻(xiàn)率超50%）。2.1.5全要素生產(chǎn)率的計(jì)算方法在計(jì)算方法上，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用了參數(shù)法和非參數(shù)法兩大類。在測(cè)算全要素生產(chǎn)率的參數(shù)方法中，主要包括兩種典型方法：基于生產(chǎn)函數(shù)形式假設(shè)的索洛余值法和采用統(tǒng)計(jì)估計(jì)技術(shù)的隨機(jī)前沿分析（SFA）。這類方法的核心特征在于通過預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，并運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)手段進(jìn)行參數(shù)估計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)TFP的量化測(cè)度。這種方法在數(shù)據(jù)可得性和計(jì)算簡(jiǎn)便性方面具有優(yōu)勢(shì)，但函數(shù)形式的設(shè)定可能存在主觀性，且難以捕捉生產(chǎn)過程中的所有影響因素。非參數(shù)法則以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）為代表，它們不依賴于特定的函數(shù)形式，而是通過線性規(guī)劃或統(tǒng)計(jì)方法來確定生產(chǎn)前沿面，并據(jù)此測(cè)算TFP。這些方法能夠更靈活地處理多投入多產(chǎn)出的情況，但在處理測(cè)量誤差和隨機(jī)噪聲方面可能存在一定的局限性。OP法和LP法是針對(duì)企業(yè)級(jí)微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)典方法，主要用于解決傳統(tǒng)索洛殘差法未能有效處理投入要素與生產(chǎn)率之間的內(nèi)生性問題和忽視了企業(yè)樣本選擇偏差對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響問題。OP法通過構(gòu)建包含企業(yè)投資決策變量的生產(chǎn)函數(shù)模型，采用半?yún)?shù)估計(jì)技術(shù)，在控制不可觀測(cè)生產(chǎn)率沖擊的同時(shí)，有效緩解了內(nèi)生性偏誤問題。但其局限性在于要求投資數(shù)據(jù)嚴(yán)格為正且反應(yīng)敏感。LP法用中間投入替代投資作為代理變量，顯著提升了數(shù)據(jù)適用性的同時(shí)保留了解決兩類偏差的能力。2.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀2.2.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）的動(dòng)態(tài)變化近年來引起了廣泛關(guān)注。在改革開放以來，隨著技術(shù)進(jìn)步和資本積累，中國(guó)制造業(yè)的TFP經(jīng)歷了顯著的提升，而近年來的研究顯示，這一增速存在波動(dòng)性。多項(xiàng)實(shí)證研究表明，自2010年以來，制造業(yè)TFP的年均增長(zhǎng)率開始放緩，尤其在傳統(tǒng)制造企業(yè)中表現(xiàn)明顯。這種變化引發(fā)了學(xué)者們對(duì)影響原因的深入探討。楊菁菁（2024）等通過分析A股上市公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融科技的應(yīng)用顯著改善了企業(yè)的資金流動(dòng)性及信息透明度，從而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正面影響。胡琳玥（2023）指出，金融科技通過優(yōu)化融資渠道和降低交易成本，顯著提升了制造業(yè)企業(yè)的資源配置效率，進(jìn)而促進(jìn)了TFP的增長(zhǎng)。甄嘉華（2023）從超額銀行借款的視角出發(fā)，揭示了金融科技對(duì)資金配置效率的積極影響，并強(qiáng)調(diào)其在緩解企業(yè)融資約束方面的作用。

金融科技在中國(guó)迅猛發(fā)展的背景下，對(duì)制造業(yè)的影響愈發(fā)重要。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的應(yīng)用，金融科技為企業(yè)提供了更為高效的融資渠道與風(fēng)險(xiǎn)管理工具。董竹和蔡宜霖（2021）的研究表明，金融科技能夠有效減少信息不對(duì)稱問題，優(yōu)化融資環(huán)境，使企業(yè)更易獲得資金支持，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。辛大楞等（2021）指出，金融科技的應(yīng)用可以降低金融資產(chǎn)的收益率預(yù)期，同時(shí)減少企業(yè)的財(cái)務(wù)管理支出，這有助于引導(dǎo)企業(yè)將更多資金投入實(shí)體產(chǎn)業(yè)，避免資本過度流向虛擬經(jīng)濟(jì)。莊雷和王燁（2019）通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，金融科技的發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間存在顯著的正向關(guān)聯(lián)，具體表現(xiàn)為金融科技能夠促進(jìn)消費(fèi)金融業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，并帶動(dòng)實(shí)體產(chǎn)業(yè)投資，從而增強(qiáng)整體經(jīng)濟(jì)活力。在A股上市公司的樣本中，金融科技的應(yīng)用顯著改善了企業(yè)的資金流動(dòng)性及信息透明度，促進(jìn)了投資效率的提升，從而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正面影響。2.2.2國(guó)外研究現(xiàn)狀研究表明，金融科技的創(chuàng)新發(fā)展對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型具有顯著的促進(jìn)作用。Berger等學(xué)者（2020）基于美國(guó)制造業(yè)企業(yè)的實(shí)證研究表明，金融科技的應(yīng)用能夠有效增強(qiáng)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效能，進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響。這一發(fā)現(xiàn)印證了發(fā)達(dá)國(guó)家通過金融科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)制造業(yè)升級(jí)的發(fā)展路徑。同時(shí)，人工智能在生產(chǎn)過程的智能化決策中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。麥肯錫公司發(fā)布的報(bào)告指出，人工智能的廣泛應(yīng)用可以使制造業(yè)的整體效率提高到20%以上。

國(guó)際全要素生產(chǎn)率的研究動(dòng)態(tài)顯示，越來越多的學(xué)者關(guān)注金融科技對(duì)生產(chǎn)力的影響，尤其是在制造業(yè)中的應(yīng)用。Schmidt（2021）針對(duì)德國(guó)制造業(yè)開展了一項(xiàng)重要的實(shí)證研究。通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，該研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)效率提升之間的數(shù)量關(guān)系。研究結(jié)果顯示，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展水平與其全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向關(guān)聯(lián)，具體表現(xiàn)為當(dāng)企業(yè)的數(shù)字化程度提高1%時(shí)，相應(yīng)的全要素生產(chǎn)率將實(shí)現(xiàn)0.5%的增長(zhǎng)。這一實(shí)證發(fā)現(xiàn)為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)效率提升的作用機(jī)制提供了重要的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

跨國(guó)比較提供了提升制造業(yè)效率的重要視角。根據(jù)OECD的數(shù)據(jù)，2018年，韓國(guó)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率高達(dá)1.5倍于全球平均水平，部分原因是其在金融科技創(chuàng)新方面的積極投入。

中國(guó)在借鑒全球金融科技解決方案時(shí)，應(yīng)關(guān)注如何結(jié)合本國(guó)的實(shí)際情況。盡管中國(guó)在移動(dòng)支付領(lǐng)域走在全球前列，但在智能制造和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策方面，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比尚有差距。因此，吸取發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，特別是在技術(shù)整合和產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面，將有助于提高中國(guó)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。第3章理論框架與假設(shè)提出3.1新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論與金融科技、制造業(yè)TFP的內(nèi)在聯(lián)系3.1.1新古典主義的核心觀點(diǎn)與TFP的角色新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論為分析TFP提供了基礎(chǔ)框架，其模型的核心方程即為上文中所提及的Y=A?F(K,L)。從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論來看，生產(chǎn)要素的邊際報(bào)酬遞減規(guī)律將促使經(jīng)濟(jì)體最終趨向穩(wěn)態(tài)均衡。全要素生產(chǎn)率作為外生技術(shù)進(jìn)步的量化表征，成為維持長(zhǎng)期產(chǎn)出增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。TFP的提升能夠有效抵消資本和勞動(dòng)投入的邊際效益遞減效應(yīng)，為經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)提供內(nèi)生動(dòng)力，本質(zhì)上是技術(shù)進(jìn)步對(duì)生產(chǎn)效率的改善。3.1.2金融科技對(duì)制造業(yè)TFP的影響機(jī)制金融科技可以緩解融資約束，加速資本積累與技術(shù)轉(zhuǎn)化。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，資本投入是總產(chǎn)出短期增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?，但是存在邊際遞減。金融科技通過大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和精準(zhǔn)信貸匹配，可以有效降低制造業(yè)企業(yè)的融資成本，讓資金更多用于進(jìn)行高附加值的研發(fā)項(xiàng)目。中國(guó)制造業(yè)企業(yè)接入金融科技平臺(tái)后，TFP平均提升12%（Huangetal.,2022）。金融科技對(duì)制造業(yè)TFP的影響不光于此，它同樣可以優(yōu)化資源配置效率，提升資本與勞動(dòng)的協(xié)同效應(yīng)。由于新古典模型強(qiáng)調(diào)的是要素合理配置對(duì)總產(chǎn)出的影響，那么金融科技通過大數(shù)據(jù)信息整合和匹配手段，可以降低信息的不對(duì)稱性。從資本的角度來說，區(qū)塊鏈技術(shù)可以有效追蹤資金的流向，確保融資是用于技術(shù)升級(jí)。從勞動(dòng)力的角度來說，舉一個(gè)我們身邊的例子就可以很好說明。目前市面上的各種直聘APP就是運(yùn)用了金融科技，用戶將自己的信息輸入進(jìn)去，就可以精準(zhǔn)匹配與之相關(guān)的各種崗位，使技能需求與人才供給相結(jié)合，提升人力資本使用率。這種優(yōu)化使得資本與勞動(dòng)的協(xié)同效率提高，可以直接反映為TFP的增長(zhǎng)。3.1.3內(nèi)生增長(zhǎng)理論金融科技的演進(jìn)與技術(shù)進(jìn)步存在顯著關(guān)聯(lián)，而內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論則著重闡釋了技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期發(fā)展的核心作用。金融科技領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新能夠顯著提升金融體系的運(yùn)行效能與資源流動(dòng)性，可以為宏觀經(jīng)濟(jì)注入增長(zhǎng)動(dòng)力。從內(nèi)生增長(zhǎng)理論的視角來看，知識(shí)資本的積累與擴(kuò)散機(jī)制是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，而金融科技的發(fā)展恰恰體現(xiàn)了這一過程即通過持續(xù)整合金融專業(yè)知識(shí)與技術(shù)成果來實(shí)現(xiàn)突破。所以金融科技工具的應(yīng)用不僅提升了市場(chǎng)主體的金融素養(yǎng)，它更促進(jìn)了創(chuàng)新成果的快速傳播與實(shí)際轉(zhuǎn)化。這一理論體系為深入探究金融科技影響制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在機(jī)理提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐。3.1.4信息不對(duì)稱理論信息不對(duì)稱理論揭示了市場(chǎng)交易主體間存在的信息分布不均現(xiàn)象。在交易過程中交易雙方所掌握的信息存在顯著差異，其中一方往往具有信息優(yōu)勢(shì)，而另一方則處于信息劣勢(shì)地位。這種信息稟賦的差異性可能體現(xiàn)在多個(gè)維度，比如信息來源不確定，不同的市場(chǎng)參與者獲取信息的渠道各不相同，其中難免會(huì)產(chǎn)生一些信息疏漏或者誤差，在信息基礎(chǔ)上雙方便已經(jīng)拉開了差距；獲取信息存在時(shí)間差，在瞬息萬變的市場(chǎng)環(huán)境中，雙方獲取信息的時(shí)間存在先后性，就有可能導(dǎo)致一方處于劣勢(shì)地位；獲取信息的數(shù)量不一致，一方利用多種渠道也許可以輕而易舉獲取到更多的信息，這就會(huì)導(dǎo)致雙方獲取信息數(shù)量的不對(duì)稱性；獲取信息的質(zhì)量參差不齊，雙方所能獲取到的信息質(zhì)量良莠不齊，這就有可能導(dǎo)致雙方由于信息質(zhì)量好壞進(jìn)而影響所采取的市場(chǎng)決策。因此我們提出以下假設(shè)：金融科技的發(fā)展對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向影響。也就是說金融科技通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、推動(dòng)資本深化和提升資源配置效率等途徑，提高了制造業(yè)的生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力，進(jìn)而推動(dòng)了制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。3.2變量選擇實(shí)證分析框架主要包含兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：作為核心解釋變量的金融科技發(fā)展指數(shù)，以及作為被解釋變量的制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。另外還引入了一些控制變量，以便于更好的反映金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。3.2.1自變量金融科技指數(shù)的構(gòu)建金融科技指數(shù)作為衡量金融科技發(fā)展水平的綜合指標(biāo)，其構(gòu)建需要綜合考慮金融科技的多個(gè)維度。比如技術(shù)創(chuàng)新程度、實(shí)際應(yīng)用廣度以及產(chǎn)業(yè)成熟水平等。在實(shí)證分析中我們選用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的地市級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為代理變量來度量企業(yè)所在城市的金融科技發(fā)展水平。為了避免異常值的影響，我們對(duì)上述指數(shù)取對(duì)數(shù)作為自變量的度量方式。3.2.2因變量企業(yè)全要素生產(chǎn)率的構(gòu)建全要素生產(chǎn)率作為評(píng)估制造業(yè)生產(chǎn)效能的核心參數(shù)，其本質(zhì)是衡量在既定技術(shù)水平下各生產(chǎn)要素的整合利用效果。在TFP的測(cè)算過程中，需要系統(tǒng)性地納入資本深化程度、人力資本質(zhì)量以及技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)等關(guān)鍵要素，并采用適當(dāng)?shù)纳a(chǎn)函數(shù)形式進(jìn)行估算。本文我們采用LP法計(jì)算全要素生產(chǎn)力度量企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。3.2.3控制變量的構(gòu)建我們控制了企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、總資產(chǎn)收益率、成長(zhǎng)性、企業(yè)成立年限、董事會(huì)規(guī)模以及股權(quán)集中度等變量。此外，我們還控制了行業(yè)及年度虛擬變量。以下給出較為全面的變量表格：表1變量說明變量類型變量名稱變量符號(hào)變量定義被解釋變量企業(yè)全要素生產(chǎn)率TFPLP法計(jì)算的全要素生產(chǎn)率解釋變量金融科技Fintec地級(jí)市數(shù)字普惠金融指數(shù)的自然對(duì)數(shù)控制變量公司規(guī)模Size年末資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)資產(chǎn)負(fù)債率Lev負(fù)債總額/資產(chǎn)總額總資產(chǎn)凈利率ROA年度凈利潤(rùn)/年初總資產(chǎn)成長(zhǎng)性Growth營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率企業(yè)成立年限AgeLn(當(dāng)年年份-成立年份+1)董事會(huì)規(guī)模Board董事會(huì)人數(shù)股權(quán)集中度Top1第一大股東持股數(shù)量/總股數(shù)變量類型變量名稱變量符號(hào)變量定義3.3描述性統(tǒng)計(jì)表2描述性統(tǒng)計(jì)VariablesNMeanMedianStd.DevMinimumMaximumTFP247428.2338.1540.9756.00611.196Fintec247425.6145.8050.5333.4996.139Size2474222.06921.911.19119.65326.285Lev247420.4010.390.1990.0560.972ROA247420.0360.0380.071-0.3570.202Growth247420.1590.0990.408-0.6262.894Age247422.9482.9960.3072.0793.611Board247428.35191.546514Top1247420.3290.3070.1410.0830.738從描述性統(tǒng)計(jì)可觀測(cè)出，TFP的均值為8.233，最大值為11.196，最小值6.006，統(tǒng)計(jì)結(jié)果與已有研究差別不大，說明不同企業(yè)的全要素生產(chǎn)率存在差異。Fintec的均值為為5.614，標(biāo)準(zhǔn)差為0.533，最大值為6.139，說明不同區(qū)域的金融科技發(fā)展程度也存在差異。3.4相關(guān)性分析表3相關(guān)系數(shù)矩陣TFPFintecSizeLevROAGrowthAgeBoardTop1TFP1Fintec0.096***1Size0.831***0.118***1Lev0.372***-0.074***0.402***1ROA0.197***0.01000.069***-0.396***1Growth0.122***-0.029***0.055***0.037***0.243***1Age0.176***0.386***0.181***0.123***-0.053***-0.062***1Board0.206***-0.159***0.249***0.122***0.026***0.0000.039***1Top10.150***-0.078***0.108***-0.035***0.151***0.00500-0.109***-0.016**1表3為相關(guān)系數(shù)矩陣。我們發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)intec與TFP的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.096，且通過1%顯著性水平的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（p<0.01），初步證實(shí)二者存在顯著的正向關(guān)聯(lián)。另外TFP還與企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率等財(cái)務(wù)特征變量具有統(tǒng)計(jì)顯著性。由于單變量相關(guān)分析可能受到其他因素的干擾，為了準(zhǔn)確識(shí)別Fintec對(duì)TFP的凈效應(yīng)，后續(xù)將通過構(gòu)建多元回歸模型來進(jìn)行更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊蚬P(guān)系檢驗(yàn)。3.5假設(shè)提出金融科技作為技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新，優(yōu)化了金融服務(wù)的流程，提高了金融資源的配置效率。在制造業(yè)領(lǐng)域，金融科技的應(yīng)用主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈金融、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面，這些應(yīng)用有望對(duì)制造業(yè)的生產(chǎn)效率產(chǎn)生積極影響。因此提出假設(shè)一：金融科技水平與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率成正相關(guān)。金融科技的發(fā)展不僅為制造業(yè)提供了更加便捷、高效的金融服務(wù)，還可能通過激發(fā)金融市場(chǎng)的創(chuàng)新活力，從而引導(dǎo)資金流向更具創(chuàng)新潛力的制造業(yè)項(xiàng)目。因此提出假設(shè)二：金融科技的發(fā)展能夠促進(jìn)制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，從而提高全要素生產(chǎn)率。另外金融科技在提升制造業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力方面具有一定潛力。應(yīng)用金融科技有助于企業(yè)更加精準(zhǔn)地識(shí)別和管理風(fēng)險(xiǎn)，并由此減少生產(chǎn)過程中的不確定性因素的影響，從而保障生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性。因此提出假設(shè)三：金融科技的應(yīng)用能夠提升制造業(yè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力，從而提高全要素生產(chǎn)率。第4章模型設(shè)定與實(shí)證策略4.1數(shù)據(jù)收集本研究的樣本選取2010-2023年間在中國(guó)A股市場(chǎng)上市的制造業(yè)企業(yè)作為研究對(duì)象，并排除屬于金融行業(yè)的上市公司、剔除被實(shí)施特別處理的企業(yè)和相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的觀測(cè)樣本，對(duì)除虛擬變量外的所有連續(xù)變量上下各1%的樣本進(jìn)行縮尾處理。最終得到了24742個(gè)樣本。相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。4.2模型設(shè)定本研究選擇采用雙向固定效應(yīng)模型作為分析工具，同時(shí)控制行業(yè)和時(shí)間維度上的不可觀測(cè)因素，能夠更精準(zhǔn)地估計(jì)金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。在本模型里金融科技作為核心解釋變量，同時(shí)也存在著其他可能影響全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素，比如企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)凈利率等因素。模型如下:TFPit=其中，i為企業(yè)，t為年份，k為城市，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1為解釋變量的回歸系數(shù)，我們通過判斷α1的符號(hào)和顯著性來判斷金融科技對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。α2為控制變量的回歸系數(shù)，Control為一系列控制變量。同時(shí)，我們還控制了年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。4.3實(shí)證策略在控制變量的選擇上盡可能充分考慮了影響制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的各種因素。引入這些控制變量能夠更準(zhǔn)確地體現(xiàn)出金融科技對(duì)全要素生產(chǎn)率的凈效應(yīng)。在實(shí)證分析過程中將采用逐步回歸的方法來檢驗(yàn)Fintec對(duì)TFP的影響。首先構(gòu)建一個(gè)包含核心解釋變量Fintec和控制變量的基礎(chǔ)模型，以初步探究二者之間的關(guān)系。隨后將逐步引入其他可能影響全要素生產(chǎn)率的因素，以觀察金融科技效應(yīng)的穩(wěn)健性是否發(fā)生變化。這種逐步逼近的方式，能夠更深入地體現(xiàn)金融科技對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。為了確保研究結(jié)果的可靠性，之后將進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。評(píng)估實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)定性和可信度，為研究結(jié)果提供更有力的依據(jù)。最后將基于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)行異質(zhì)性分析，采用HHI指數(shù)度量行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，增強(qiáng)研究深度，進(jìn)一步揭示金融科技在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈時(shí)發(fā)揮的顯著影響。第5章實(shí)證結(jié)果分析5.1主要回歸結(jié)果表4回歸分析結(jié)果(1)(2)TFPTFPFintec0.175***0.432***(15.14)(17.04)Size0.613***(189.02)Lev0.724***(35.35)ROA2.556***(47.71)Growth0.078***(9.32)Age0.131***(10.95)Board-0.001(-0.30)Top10.323***(13.76)Cons7.249***-7.691***(111.05)(-62.04)YearNOYESIndNOYESN2474224742AdjR20.0090.734表中第一列只基于解釋變量和被解釋變量，不考慮控制變量。金融科技的回歸系數(shù)為0.175（），表明了金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向作用。表中第二列添加了控制變量的影響，金融科技的回歸系數(shù)為0.432（），（），說明企業(yè)規(guī)模變大，TFP隨之變高。由于企業(yè)規(guī)模越大，其資金就越雄厚，員工質(zhì)量就越高，更能產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。從而促使企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。企業(yè)年齡（Age）的回歸系數(shù)為0.131（），表示隨著企業(yè)年齡的增長(zhǎng)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率也會(huì)隨之提高。這是由于企業(yè)年齡的增長(zhǎng)，企業(yè)會(huì)逐漸完善其運(yùn)行模式、管理體系、人員構(gòu)成等方面，使企業(yè)TFP提高。ROA的回歸系數(shù)為2.556（），表明資產(chǎn)回報(bào)率越高的企業(yè)，TFP就越高。盈利能力強(qiáng)的企業(yè)更有可能發(fā)展金融科技，從而促使制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，提高全要素生產(chǎn)率。在此基礎(chǔ)上，也有可能加大金融科技對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管控的技術(shù)投資，提高其風(fēng)險(xiǎn)管理能力，從而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。5.2穩(wěn)健性檢驗(yàn)5.2.1滯后期回歸FintecFintec的回歸系數(shù)為0.419（），表明Fintec對(duì)制造業(yè)TFP具有顯著作用。表5滯后期回歸(1)(2)TFPit+1TFPit+1Fintec0.197***0.419***(15.98)(14.99)Size0.603***(159.82)Lev0.686***(28.95)ROA2.345***(37.66)Growth0.133***(13.40)Age0.111***(8.06)Board0.000(0.07)Top10.357***(13.22)Cons7.193***-7.412***(104.61)(-53.40)YearNOYESIndNOYESN2128521285AdjR20.0120.7005.2.2更換被解釋變量Fintec表6更換被解釋變量(1)(2)TFP-OPTFP-OPFintec0.215***0.429***(22.97)(17.22)Size0.440***(138.26)Lev0.580***(28.85)ROA2.086***(39.70)Growth0.109***(13.36)Age0.100***(8.55)Board-0.006***(-2.65)Top10.198***(8.61)Cons5.392***-5.435***(102.32)(-44.70)YearNOYESIndNOYESN2474224742AdjR20.02100.6135.2.3剔除新冠疫情的影響Fintec表7剔除新冠疫情的影響(1)(2)TFPTFPFintec0.154***0.408***(12.60)(15.19)Size0.612***(166.78)Lev0.713***(31.22)ROA2.594***(42.63)Growth0.069***(7.32)Age0.143***(10.74)Board0.001(0.38)Top10.328***(12.48)Cons7.350***-7.610***(108.00)(-56.99)YearNOYESIndNOYESN1991319913AdjR20.0080.7305.3異質(zhì)性分析考慮到在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度較為激烈時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，融資約束較為嚴(yán)重。所以金融科技降低融資約束進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的效應(yīng)將更加顯著。因此我們認(rèn)為，當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)更為激烈時(shí)，金融科技將發(fā)揮更為顯著的影響。在具體檢驗(yàn)中，本研究選用HHI作為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的衡量指標(biāo)，HHI數(shù)值越低表明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越充分?；跇颖局形粩?shù)將觀測(cè)值劃分為高競(jìng)爭(zhēng)組和低競(jìng)爭(zhēng)組兩個(gè)子樣本，高競(jìng)爭(zhēng)組由HHI低于中位數(shù)的企業(yè)構(gòu)成，低競(jìng)爭(zhēng)組則包含HHI高于中位數(shù)的企業(yè)。這種分組方式能夠有效區(qū)分不同市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的企業(yè)特征差異。如表8，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度低的企業(yè)Fintec的相關(guān)系數(shù)為0.332（），行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度高的企業(yè)Fintec的相關(guān)系數(shù)為0.488（），可以得出相關(guān)結(jié)論符合預(yù)期。表8基于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的異質(zhì)性分析(1)(2)TFP行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度低行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度高Fintec0.332***0.488***(7.02)(16.36)Size0.635***0.596***(109.75)(152.36)Lev0.608***0.768***(15.59)(32.38)ROA2.604***2.547***(25.37)(41.24)Growth0.084***0.076***(5.35)(7.88)Age0.144***0.118***(6.10)(8.65)Board-0.010**0.004(-2.36)(1.64)Top10.333***0.290***(7.55)(10.57)Cons-7.638***-7.637***(-33.20)(-51.91)IndYESYESYearYESYESN831016432Adj-R20.7300.732第6章展開討論6.1結(jié)果解讀從實(shí)證分析結(jié)果來看，金融科技對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的正面影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是通過智能化生產(chǎn)流程的優(yōu)化提高了生產(chǎn)效率；二是利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)提升了產(chǎn)品質(zhì)量和創(chuàng)新能力；三是金融科技在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，降低了庫(kù)存成本和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)；四是金融科技支持下的綠色金融和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，推動(dòng)了制造業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型。金融科技通過引入先進(jìn)的自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)，優(yōu)化了制造業(yè)的生產(chǎn)流程。金融科技支持下的自動(dòng)化設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)不間斷生產(chǎn)，且通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控和調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定?；诖髷?shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用，制造業(yè)企業(yè)得以實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)需求的精準(zhǔn)把握與消費(fèi)者偏好的有效識(shí)別。通過系統(tǒng)采集多維用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，為產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)提供科學(xué)的決策依據(jù)，滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求。這種以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新模式，顯著提升了制造業(yè)的創(chuàng)新能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。金融科技通過區(qū)塊鏈和智能合約等技術(shù)提升了供應(yīng)鏈信息透明度，降低了信息壁壘和信用風(fēng)險(xiǎn)?；诖髷?shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的供應(yīng)鏈金融服務(wù)為制造企業(yè)提供了高效融資渠道，緩解資金壓力并增強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同效率，實(shí)現(xiàn)資金流、信息流和物流的有機(jī)整合。這些措施共同作用，降低了制造業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，提高了全要素生產(chǎn)率。金融科技在推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型方面也做出了突出貢獻(xiàn)。隨著全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的重視日益加深，制造業(yè)亟需進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型。金融科技開發(fā)運(yùn)用創(chuàng)新性綠色金融工具，推動(dòng)制造業(yè)向可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)型。利用金融科技進(jìn)行環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理，同樣可以幫助企業(yè)降低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。6.2政策建議政府應(yīng)通過財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠等政策激勵(lì)金融科技企業(yè)增加研發(fā)投入，同時(shí)設(shè)立專項(xiàng)創(chuàng)新基金引導(dǎo)社會(huì)資本參與，構(gòu)建多元化融資體系以支持金融科技創(chuàng)新發(fā)展。積極與高校、科研機(jī)構(gòu)等合作，加強(qiáng)金融科技人才的培養(yǎng)和引進(jìn)。通過優(yōu)化人才政策，吸引海外金融科技人才回國(guó)發(fā)展，促進(jìn)我國(guó)金融科技水平提升。為應(yīng)對(duì)金融科技發(fā)展過程中伴隨的風(fēng)險(xiǎn)累積，亟需構(gòu)建與之相適應(yīng)的監(jiān)管框架。政府部門應(yīng)當(dāng)從制度層面著手，通過確立清晰的監(jiān)管主體權(quán)責(zé)、界定受監(jiān)管業(yè)務(wù)范圍以及制定針對(duì)性的監(jiān)管規(guī)則，逐步形成覆蓋金融科技全領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)防控體系，防范和化解金融科技風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)跨部門、跨地區(qū)的協(xié)調(diào)合作，形成監(jiān)管合力，維護(hù)金融科技市場(chǎng)的安全穩(wěn)定。促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，利用制度設(shè)計(jì)推動(dòng)