摘 要：基于2011—2021年我國(guó)文化上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證探究數(shù)字金融發(fā)展對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及其作用路徑。結(jié)果表明：數(shù)字金融發(fā)展可以顯著提升文化上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，且這種促進(jìn)作用可以通過(guò)驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、緩解融資約束以及提高資源配置效率來(lái)實(shí)現(xiàn)；此外，數(shù)字金融還因企業(yè)基本特征、信息披露質(zhì)量以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度而表現(xiàn)出差異化影響。因此，要加快推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展，充分發(fā)揮數(shù)字金融的價(jià)值發(fā)現(xiàn)功能和技術(shù)服務(wù)優(yōu)勢(shì)，為新發(fā)展階段推進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，不斷提升中國(guó)特色社會(huì)主義文化整體實(shí)力和競(jìng)爭(zhēng)力注入新的動(dòng)能。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字金融；文化產(chǎn)業(yè)；全要素生產(chǎn)率

中圖分類(lèi)號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1003-7217（2024）04-0010-07

一、問(wèn)題的提出與文獻(xiàn)綜述

黨的二十大提出“推進(jìn)文化自信自強(qiáng)，鑄就社會(huì)主義文化新輝煌”的重大任務(wù)，就“繁榮發(fā)展文化事業(yè)和文化產(chǎn)業(yè)”作出部署安排，為新發(fā)展階段做好文化工作提供了根本遵循。在全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興進(jìn)程中，積極探索并加快推進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系具有重大戰(zhàn)略意義。文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展引起了學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注?，F(xiàn)有文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究主要集中于文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率測(cè)度和影響因素探究。Vitaliano使用DEA方法對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行研究[1]；王家庭和張容運(yùn)用DEA方法對(duì)文化產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了測(cè)度，發(fā)現(xiàn)環(huán)境是影響文化產(chǎn)業(yè)效率的重要因素[2]；而蔣萍和王勇利用同樣的方法測(cè)算發(fā)現(xiàn)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率整體較低，區(qū)域差異明顯[3]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)表明：技術(shù)進(jìn)步、文化體制改革、地方政府競(jìng)爭(zhēng)以及文化資源稟賦等是提升文化產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素[4-7]。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，作為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融形態(tài)，數(shù)字金融能夠加速資金、信息、數(shù)字等要素的自由流通與有效配置，進(jìn)而拓展金融服務(wù)文化企業(yè)覆蓋面廣度和深度，為文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)型升級(jí)注入新動(dòng)能。有研究指出數(shù)字金融依托數(shù)字技術(shù)優(yōu)化金融服務(wù)，革新金融產(chǎn)品、流程以及業(yè)務(wù)模式，為文化企業(yè)發(fā)展提供寬廣的融資空間，為文化企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)大金融支撐[8，9]；數(shù)字金融對(duì)當(dāng)前文化產(chǎn)業(yè)鏈中前端設(shè)計(jì)創(chuàng)作、集中優(yōu)化生產(chǎn)、新興傳播方式[10]以及培養(yǎng)消費(fèi)行為[11]等多項(xiàng)內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)節(jié)和外部營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)均產(chǎn)生了重要影響[12]。同時(shí)，文化產(chǎn)業(yè)的營(yíng)運(yùn)離不開(kāi)資金支持，數(shù)字金融以其獨(dú)有的便捷、高效、低門(mén)檻和低成本的投融資方式有效推進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展[13，14]。

數(shù)字金融作為新發(fā)展階段文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力，對(duì)建設(shè)社會(huì)主義文化強(qiáng)國(guó)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。為此，本文基于2011—2021年我國(guó)文化上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證研究數(shù)字金融如何賦能文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率，以期為推進(jìn)數(shù)字金融與文化企業(yè)融合發(fā)展提供有益參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

堅(jiān)持社會(huì)主義先進(jìn)文化方向就要為公眾提供高質(zhì)量的文化產(chǎn)品和服務(wù)。高質(zhì)量的文化產(chǎn)品和服務(wù)離不開(kāi)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率整體水平的提高。文化產(chǎn)業(yè)相較于其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言，具有規(guī)模小、不成熟、缺乏競(jìng)爭(zhēng)力等缺陷。當(dāng)前，我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的金融服務(wù)效能有待進(jìn)一步提高，高效的文化企業(yè)投融資體系尚未形成，這在一定程度上制約了我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。數(shù)字金融作為科技與金融深度融合的新型金融服務(wù)模式[15，16]，驅(qū)使傳統(tǒng)金融業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式發(fā)生重大變革，可以有效刺激文化企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活力，改善融資環(huán)境，提高資源配置效率，從而為文化企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展奠定基礎(chǔ)。因此，基于企業(yè)微觀(guān)視角，從技術(shù)創(chuàng)新、融資約束以及資源配置效率三個(gè)方面分析數(shù)字金融與文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。

技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)質(zhì)是經(jīng)濟(jì)主體為提升新質(zhì)生產(chǎn)力和增加社會(huì)財(cái)富，通過(guò)改進(jìn)生產(chǎn)流程與方案、提高要素配置效率等方式，創(chuàng)造新技術(shù)、新工藝、新產(chǎn)品的過(guò)程[17]。因此，技術(shù)創(chuàng)新能力可以為文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)提供重要引擎。而技術(shù)創(chuàng)新的前提是具備充足的研發(fā)資金，僅依靠政府扶持和政策激勵(lì)難以滿(mǎn)足創(chuàng)新所需的成本。因而，需要借助其他外源融資渠道為企業(yè)創(chuàng)新提供資金支持，從而推進(jìn)重大技術(shù)創(chuàng)新突破。受逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)等由信息不對(duì)稱(chēng)所產(chǎn)生的潛在威脅，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)更加傾向于對(duì)硬資產(chǎn)實(shí)力較為雄厚的大型企業(yè)進(jìn)行借貸[18]，從而導(dǎo)致企業(yè)間金融資源無(wú)法得到合理配置，中小微企業(yè)成為金融資源競(jìng)爭(zhēng)中的“長(zhǎng)尾群體”，其創(chuàng)新活動(dòng)難以有效開(kāi)展，而這些企業(yè)又是金融市場(chǎng)中最具潛力和活力的創(chuàng)新主體[19]。數(shù)字金融借助數(shù)字技術(shù)，在很大程度上降低了金融服務(wù)的門(mén)檻，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供豐富的融資方式，從而為企業(yè)融資提供多元化渠道，提高金融服務(wù)的可得性。因此，數(shù)字金融的發(fā)展為文化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造了新機(jī)遇，借助數(shù)字技術(shù)手段不僅可以對(duì)文化企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判，降低科技創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)[20]，提高創(chuàng)新質(zhì)量，還能促進(jìn)技術(shù)溢出和知識(shí)共享[21]，從而提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率?；诖?，提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)1 數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)推動(dòng)文化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

融資約束是阻礙文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵誘因，受信貸準(zhǔn)入門(mén)檻制約，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于弱勢(shì)地位的文化企業(yè)一直面臨“融資難、融資貴”的困境。隨著數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)的深度融合，數(shù)字金融發(fā)展打破了傳統(tǒng)金融的桎梏，降低了金融服務(wù)的準(zhǔn)入門(mén)檻，為文化企業(yè)融資帶來(lái)了更多可能。一方面，數(shù)字金融通過(guò)提供更加廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和靈活的服務(wù)方式，為文化企業(yè)外部融資創(chuàng)造了多種選擇，降低了資金壁壘，拓寬了融資渠道，進(jìn)而有利于改善文化企業(yè)融資環(huán)境。另一方面，數(shù)字金融所產(chǎn)生的“示范效應(yīng)”和“鯰魚(yú)效應(yīng)”可以為文化企業(yè)融資降低成本[22]。數(shù)字金融的發(fā)展不僅使傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)加快變革，還打破了傳統(tǒng)商業(yè)銀行在金融市場(chǎng)的壟斷地位，推動(dòng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)與社會(huì)壓力與日俱增，驅(qū)使傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展模式向數(shù)字化轉(zhuǎn)型[23]，原有的能力束縛得以?huà)昝?，信息挖掘和搜集能力得到顯著提升，資源錯(cuò)配程度有效降低，信貸歧視逐漸削弱，從而使企業(yè)可以獲得高質(zhì)量、低成本的金融服務(wù)[24]，有效降低融資成本[25]，提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。基于此，提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)2 數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)緩解文化企業(yè)融資約束，提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

資源配置效率也是決定文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率能否有效增長(zhǎng)的重要因素之一，而以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字金融發(fā)展則能夠顯著提升資源配置效率[26]，且這種促進(jìn)作用可以從文化企業(yè)資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率與投資效率兩個(gè)方面體現(xiàn)[27]。在文化企業(yè)資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率方面，依靠數(shù)字技術(shù)的加持，數(shù)字金融可以打破金融服務(wù)在時(shí)間和空間上的制約，降低金融服務(wù)的門(mén)檻，拓寬金融服務(wù)的邊界，實(shí)現(xiàn)金融資源的優(yōu)化配置[28]。同時(shí)，數(shù)字金融的發(fā)展也為文化企業(yè)尋找最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)提供了更多選擇，有助于文化企業(yè)對(duì)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)作出最佳決策，從而優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)行為，提高資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力。在文化企業(yè)投資效率方面，數(shù)字金融可以依托信息技術(shù)手段有效整合與分析文化企業(yè)的內(nèi)外部信息資源，提高文化企業(yè)信息披露質(zhì)量，協(xié)助經(jīng)營(yíng)者利用所獲得的數(shù)據(jù)信息識(shí)別和預(yù)判投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)，為文化企業(yè)合理配置資金提供決策依據(jù)。此外，根據(jù)代理動(dòng)機(jī)理論可知，委托人與代理人的目標(biāo)差異，導(dǎo)致二者之間存在利益沖突[29]。數(shù)字金融則可以通過(guò)推動(dòng)文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高文化企業(yè)信息透明度，這有助于各利益主體高效獲取管理層的經(jīng)營(yíng)決策信息，有效預(yù)防和降低由管理者短視主義導(dǎo)致的投資風(fēng)險(xiǎn)，提高文化企業(yè)投資效率[30]，進(jìn)而提升文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。基于此，提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)3 數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)提高文化企業(yè)資源配置效率，提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)回歸模型。

為探究數(shù)字金融與文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，本文試圖從中國(guó)文化上市企業(yè)層面進(jìn)行分析，并構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型：

TFPit=β0+β1digitalit+ controlsit+Year+

Ind+εit（1）

其中，i，t分別表示文化企業(yè)和時(shí)間；TFP為被解釋變量，表示文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率；digital為核心解釋變量，表示數(shù)字金融發(fā)展水平；controls為一系列控制變量；Year和Ind分別表示年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.中介效應(yīng)模型。

為考察數(shù)字金融對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響路徑，引入中介效應(yīng)模型對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn)，具體模型構(gòu)建如下：

MIit=α0+α1digitalit+α2controlsit+Year+

Ind+εit （2）

TFPit=ρ0+ρ1digitalit+ρ2MIit+

ρ3controlsit+Year+Ind+εit（3）

其中，MI表示中介變量，其他變量定義與模型（1）相同。

（二）變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.變量說(shuō)明。

（1）被解釋變量。文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP），反映了文化企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中各種投入要素的使用效率，采用由Levinsohn和Petrin[31]提出的LP方法對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。該方法是當(dāng)前研究文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率最為常用的測(cè)度方法之一，可以有效減少由樣本選擇偏差所導(dǎo)致的估計(jì)結(jié)果偏誤。

（2）核心解釋變量。數(shù)字金融發(fā)展水平（digital），參考北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，這是由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)，用于衡量各個(gè)國(guó)家或地區(qū)數(shù)字金融普惠程度，提供了一個(gè)衡量數(shù)字金融普惠程度的工具。這個(gè)指數(shù)綜合考慮了數(shù)字金融服務(wù)可及性、質(zhì)量和影響力等多個(gè)方面的因素，為政府、金融機(jī)構(gòu)以及其他利益相關(guān)者提供了重要的參考依據(jù)。該指數(shù)同時(shí)包括三個(gè)子指數(shù)，分別是數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度，可以較好地評(píng)價(jià)各地區(qū)數(shù)字金融方面的發(fā)展?fàn)顩r。數(shù)字金融發(fā)展水平包括省級(jí)層面和城市層面，這里采用城市層面的數(shù)字金融發(fā)展水平進(jìn)行衡量。

（3）中介變量?；谇拔牡睦碚摲治?，對(duì)中介機(jī)制選取如下變量：①技術(shù)創(chuàng)新（tec），參考唐松等[16]的研究，采用專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量、發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量以及實(shí)用新型專(zhuān)利數(shù)量之和加1取自然對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量。②融資約束（sa），參考現(xiàn)有研究最常用的方法，運(yùn)用KZ指數(shù)對(duì)融資約束進(jìn)行衡量。③資源配置效率，其中資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率（stockturn），參考黃勃等[32]的研究，采用存貨周轉(zhuǎn)率加以衡量；④投資效率（efficiency），利用Richardson[33]研究中的模型進(jìn)行計(jì)算，將模型中殘差的絕對(duì)值作為投資效率的代理變量，該值越大，表明投資效率越低。

（4）控制變量?？紤]除核心解釋變量外還可能存在其他因素對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。為此，選取如下變量加以控制：資產(chǎn)負(fù)債率（lev）、資產(chǎn)報(bào)酬率（roa）、股權(quán)集中度（hold）、凈資產(chǎn)收益率（roe）、現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物周轉(zhuǎn)率（cashflow）、無(wú)形資產(chǎn)比率（intangible）、企業(yè)年齡（age）以及流動(dòng)比率（liquidity）。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源。

以2011-2021年文化上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，參考2012年中國(guó)證監(jiān)會(huì)修訂的上市公司行業(yè)分類(lèi)指引，將屬于廣播電影電視制作、文化藝術(shù)、新聞出版以及文化信息服務(wù)等行業(yè)的企業(yè)篩選出來(lái)。研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)初始數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行如下處理：（1）剔除ST和*ST企業(yè)；（2）剔除上市未滿(mǎn)一年的企業(yè)；（3）對(duì)數(shù)據(jù)在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行縮尾處理，以排除異常值的影響。表1為選取主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2展示了模型（1）的回歸結(jié)果。其中，列（1）和列（2）是考察未加入控制變量的前提下，在引入時(shí)間和行業(yè)固定效應(yīng)前后的估計(jì)結(jié)果，不難看出，核心解釋變量digital的回歸系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)值為正。這表明數(shù)字金融發(fā)展有助于促進(jìn)文化上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。進(jìn)一步地，在列（1）和列（2）的基礎(chǔ)上，對(duì)可能影響文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的其他因素進(jìn)行控制，結(jié)果如列（3）和列（4）所示，digital的估計(jì)系數(shù)依然在1%的水平下顯著為正，這同樣說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展可以推動(dòng)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高其全要素生產(chǎn)率。

（二）作用機(jī)制檢驗(yàn)

1.技術(shù)創(chuàng)新。

技術(shù)創(chuàng)新是推動(dòng)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵動(dòng)能，數(shù)字金融發(fā)展則為文化企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)創(chuàng)造了有利條件。數(shù)字金融發(fā)展可以降低文化企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目投資的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別成本和信息搜尋成本，為文化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供資金保障，提升文化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力[16]，從而提高其全要素生產(chǎn)率。因此，為識(shí)別技術(shù)創(chuàng)新（tec）這一作用機(jī)制的有效性，將該變量代入中介效應(yīng)模型中進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3列（1）和列（2）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)文化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響顯著為正，表明數(shù)字金融發(fā)展可以激發(fā)文化企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活力，提高其技術(shù)創(chuàng)新水平。由表3列（2）的結(jié)果可知，tec和digital的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，這說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新可以顯著提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率，且技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮了有效的中介作用，即數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，由此假說(shuō)1得以驗(yàn)證。

2.融資約束。“融資難、融資貴”問(wèn)題一直是文化企業(yè)發(fā)展難以逾越的困境，這也導(dǎo)致文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率難以得到有效提升。而數(shù)字金融的發(fā)展可以提高金融服務(wù)的普惠性和包容性[34]，降低信貸門(mén)檻，為企業(yè)融資拓寬渠道，減少信息資源錯(cuò)配[25]，幫助文化企業(yè)擺脫傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的融資束縛，從而緩解融資約束，提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，為檢驗(yàn)融資約束（sa）這一作用機(jī)制的有效性，將該變量代入中介效應(yīng)模型中進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3列（3）和列（4）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，在列（3）中，digital的估計(jì)系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，這表明數(shù)字金融發(fā)展能夠有效降低融資約束水平。在列（4）中，sa的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，digital的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，這意味著緩解融資約束可以顯著提升文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率，同時(shí)也表明了數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)緩解融資約束，從而促進(jìn)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，由此假說(shuō)2得以驗(yàn)證。

3.資源配置效率。

為驗(yàn)證資源配置效率在數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高中的機(jī)制作用，從資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率和投資效率兩個(gè)視角進(jìn)行探討，以檢驗(yàn)資源配置效率的有效性。

（1）資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率。

數(shù)字金融發(fā)展依托各種信息技術(shù)，可以為文化企業(yè)資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力提升提供技術(shù)支持，優(yōu)化資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)和利用效率，從而提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，為識(shí)別資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率（stockturn）這一作用機(jī)制的有效性，將該變量代入中介效應(yīng)模型中進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4列（1）和列（2）所示。列（1）的結(jié)果顯示，digital的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字金融發(fā)展可以有效提高資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率。進(jìn)一步地，根據(jù)列（2）的結(jié)果，stockturn和digital的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，這說(shuō)明提高資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率可以提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率，同時(shí)也驗(yàn)證了資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率在數(shù)字金融提升文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率中的中介作用。

（2）投資效率。

數(shù)字金融以互聯(lián)網(wǎng)為媒介、大數(shù)據(jù)為支撐可以幫助企業(yè)科學(xué)合理地分析項(xiàng)目投資潛力，實(shí)時(shí)跟蹤資金流向和變動(dòng)情況[18]，同時(shí)有利于利益相關(guān)者進(jìn)行有效溝通，避免資金的濫用，降低非效率投資風(fēng)險(xiǎn)，從而提高文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，為驗(yàn)證投資效率（efficiency）這一作用機(jī)制的存在性，將該變量代入中介效應(yīng)模型中進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4列（3）和列（4）所示。由列（3）的結(jié)果可知，digital的估計(jì)系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，表明數(shù)字金融發(fā)展可以有效降低文化企業(yè)的非效率投資水平。列（4）的結(jié)果顯示，efficiency的估計(jì)系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，digital的估計(jì)系數(shù)依然通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，且估計(jì)值為正，這表明減少非效率投資可以有效提升文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率，同時(shí)也證實(shí)了投資效率在數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)過(guò)程中的中介作用。

綜合以上分析可知，數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)提高資源配置效率促進(jìn)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，由此假說(shuō)3得以驗(yàn)證。

（三）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)基本特征?？紤]到文化企業(yè)的基本特征會(huì)使數(shù)字金融對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響產(chǎn)生不同效果，因此，本文從文化企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模兩個(gè)視角對(duì)其進(jìn)行討論。一方面，按照資產(chǎn)負(fù)債率的平均值劃分樣本，并進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果如表5列（1）和列（2）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，相比低負(fù)債率文化企業(yè)，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)高負(fù)債率企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更強(qiáng)。這可能是由于資產(chǎn)負(fù)債水平越高的文化企業(yè)所面臨的融資約束越強(qiáng)[35]，致使其難以獲得傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的借貸機(jī)會(huì)，因此以數(shù)字技術(shù)為依托的數(shù)字金融在這類(lèi)文化企業(yè)獲取外源融資的過(guò)程中發(fā)揮了更大效能。另一方面，根據(jù)文化企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的平均值將樣本劃分為大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)，并進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果如表5列（3）和列（4）所示。不難看出，無(wú)論企業(yè)規(guī)模大小，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率均能表現(xiàn)出顯著的提升作用，同時(shí)相比小規(guī)模企業(yè)，這種促進(jìn)作用在大規(guī)模企業(yè)中更強(qiáng)。這可能是由于大規(guī)模企業(yè)擁有更強(qiáng)的融資能力，能夠?yàn)槲幕髽I(yè)擴(kuò)展和創(chuàng)新活動(dòng)開(kāi)展提供保障。

2.信息披露質(zhì)量?？紤]到不同文化企業(yè)的信息披露質(zhì)量存在較大差異，而信息披露質(zhì)量又能夠反映文化企業(yè)的投資效率和資本配置效率情況[36]。因此，信息披露質(zhì)量的高低可能影響數(shù)字金融對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果。為此，參考Kim和Verrecchia［37］的研究，采用交易量對(duì)收益率的影響系數(shù)來(lái)衡量信息披露質(zhì)量（KV指數(shù)），按照KV指數(shù)的平均值將樣本劃分為低信息披露質(zhì)量企業(yè)和高信息披露質(zhì)量企業(yè)，并進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果如表6列（1）和列（2）所示。可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論信息披露質(zhì)量的高低，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率均表現(xiàn)出顯著的正向作用，且在低信息披露質(zhì)量企業(yè)中的影響效果更為明顯。這表明數(shù)字金融發(fā)展能夠有效緩解文化企業(yè)的低信息披露質(zhì)量對(duì)全要素生產(chǎn)率所產(chǎn)生的負(fù)面影響，數(shù)字金融的普惠性和包容性可以使文化企業(yè)從中獲益。

3.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度?？紤]到不同文化企業(yè)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度具有明顯差異，而行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度又會(huì)影響文化企業(yè)的投資行為和商業(yè)信用，從而使數(shù)字金融發(fā)展對(duì)不同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果產(chǎn)生差異。基于此，按照赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）將研究樣本劃分為低市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度和高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度，回歸結(jié)果如表6列（3）和列（4）所示。同樣可以看出，在兩個(gè)樣本中，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率均表現(xiàn)出顯著的正向影響，并且在高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)中的效果相對(duì)更強(qiáng)。這意味著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，越有助于數(shù)字金融發(fā)揮對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，采取如下幾種方法進(jìn)行驗(yàn)證：一是工具變量法。鑒于本文選取的解釋變量與被解釋變量屬于不同層級(jí)，受反向因果所導(dǎo)致的偏誤問(wèn)題可能性較小，但仍可能因不可觀(guān)測(cè)變量的影響而產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題。因此，利用工具變量法來(lái)緩解實(shí)證過(guò)程中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。這里采用digital的滯后一期作為工具變量，并采用2SLS進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。二是替換被解釋變量。采用OP、GMM方法對(duì)上市文化企業(yè)的全要素生產(chǎn)率重新計(jì)算并代入模型（1）進(jìn)行回歸分析。三是改變固定效應(yīng)設(shè)定。引入行業(yè)和年度的交互固定，重新估計(jì)基準(zhǔn)模型。四是傾向得分匹配（PSM）。對(duì)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)按照中位數(shù)分為高、低兩個(gè)分組，將高數(shù)字金融發(fā)展水平組視為處理組，低數(shù)字金融發(fā)展水平組視為對(duì)照組，以企業(yè)控制變量作為特征變量，采用最近鄰匹配法對(duì)每個(gè)處理組樣本進(jìn)行匹配，以消除兩個(gè)樣本之間的差異，并進(jìn)行回歸分析。五是系統(tǒng)GMM。采用系統(tǒng)GMM回歸模型對(duì)數(shù)字金融與文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。以上回歸結(jié)果的digital估計(jì)系數(shù)均顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果大體一致，由此驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與建議

為探討數(shù)字金融發(fā)展對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文基于2011—2021年我國(guó)文化上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證探究。研究結(jié)果表明：數(shù)字金融發(fā)展可以有效提升文化上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率；數(shù)字金融發(fā)展可以通過(guò)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力、緩解融資約束、提高資源配置效率，從而提高上市文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率；數(shù)字金融發(fā)展對(duì)高負(fù)債率和大規(guī)模文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用要顯著優(yōu)于低負(fù)債率和小規(guī)模文化企業(yè)。當(dāng)文化企業(yè)的信息披露質(zhì)量相對(duì)較低，所處市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較激烈時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更強(qiáng)。基于以上結(jié)論，本文提出如下建議：

一是加快推進(jìn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，大力推動(dòng)數(shù)字智能技術(shù)與傳統(tǒng)金融的融合發(fā)展，加強(qiáng)金融科技人才培養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)金融科技與傳統(tǒng)金融服務(wù)的有效銜接，從而促進(jìn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程。另一方面，逐步深化金融體制機(jī)制改革，協(xié)調(diào)發(fā)揮好有效市場(chǎng)和有為政府的作用，適度加大金融機(jī)構(gòu)對(duì)文化上市企業(yè)的資金支持力度，制定合理的政策優(yōu)惠方案，從而有效改善文化企業(yè)發(fā)展的外部融資環(huán)境，為文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)奠定良好的基礎(chǔ)。

二是制定差異化的數(shù)字金融服務(wù)供給策略。由于文化企業(yè)自身發(fā)展特征和外部環(huán)境的不同，數(shù)字金融所發(fā)揮的效應(yīng)存在明顯差異，對(duì)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用強(qiáng)度也有較大區(qū)別。因此，需要采取合理的數(shù)字金融服務(wù)供給方案以推動(dòng)文化企業(yè)全要素生產(chǎn)率的有效增長(zhǎng)。如對(duì)于高負(fù)債率和信息披露質(zhì)量較低的文化上市企業(yè)，應(yīng)充分利用數(shù)字技術(shù)精準(zhǔn)評(píng)估金融服務(wù)供給前的信用風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)偏向；對(duì)于所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈的文化上市企業(yè)，應(yīng)積極發(fā)揮數(shù)字金融的“普惠性”和“公平性”，降低文化企業(yè)的融資準(zhǔn)入門(mén)檻，擺脫融資困境。

三是重視文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，推動(dòng)文化產(chǎn)業(yè)與數(shù)字金融的高效融合。當(dāng)前我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)仍處于數(shù)字化發(fā)展的初級(jí)階段，相關(guān)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用尚不成熟。因此，政府需要出臺(tái)相關(guān)數(shù)字技術(shù)人才引進(jìn)政策以緩解文化創(chuàng)意多元發(fā)展的人才匱乏問(wèn)題，加強(qiáng)復(fù)合型人才隊(duì)伍建設(shè)，健全復(fù)合型人才培養(yǎng)體系。此外，還應(yīng)加大對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資金支持力度，為數(shù)字技術(shù)在文化產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)造廣闊的空間，從而促進(jìn)數(shù)字金融與文化產(chǎn)業(yè)的有效互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：杜 舟）

How Digital Finance Empower Total Factor

Productivity of Cultural Enterprises？

—Empirical Evidence from Cultural Listed Enterprises in China

DAI Yu1，DENG Nan2

（1. School of Literature and Journalism，Changsha University of Science & Technology， Changsha，

Hunan 410076， China；2.School of Economics & Management，Nanchang University， Nanchang，Jiangxi 330031， China）

Abstract：Based on the panel data of China's listed cultural enterprises from 2011 to 2021， this paper empirically explores the impact of digital finance development on the total factor productivity of cultural industry and its action path. The results show that digital financial development can significantly increase the total factor productivity of listed cultural enterprises， and this promotional effect can be achieved by driving technological innovation， easing financing constraints and improving resource allocation efficiency. In addition， digital finance also shows the impact of business alienation due to the basic characteristics of enterprises， the quality of information disclosure and the degree of market competition. Therefore， it is necessary to accelerate the development of digital finance， give full play to the value discovery function and technical service advantages of digital finance， promote the high-quality development of cultural industry in the new development stage， and improve the overall strength and competitiveness of socialist culture with Chinese characteristics.

Key words：digital finance; cultural industry; total factor productivity