数字产业化、金融科技创新与实体经济“脱实向虚”

王婧菲 孙立

摘要：发挥数字产业化的金融引导功能是抑制实体经济“脱实向虚”的重要选择。以2011-2020年沪深A股上市公司为样本，基于产权性质差异构建双重差分模型，检验数字产业化对金融科技创新与实体经济“脱实向虚”的影响及具体路径。研究表明：数字产业化可促进金融科技创新水平提升，并抑制实体经济“脱实向虚”。同时，金融科技创新是数字产业化抑制实体经济“脱实向虚”的关键渠道。进一步研究显示，在金融开放水平较低地区，数字产业化对金融科技创新效应驱动效果更强。应大力孵化金融科技数字新基建、适度调整数字经济发展杠杆、拓展数字普惠金融服务边界，助力实体经济高质量发展。

关键词：数字产业化；金融科技创新；实体经济；脱实向虚；双重差分

中图分类号：F49；F832文献标识码：A文章编号：1001-148X（2023）03-0030-09

收稿日期：2022-12-05

作者简介： 王婧菲（1988-），女，江苏泰州人，讲师，博士，研究方向：政治经济学、电子产业；孙立（1989-），男，江苏扬州人，副教授，博士，研究方向：前沿科技成果、高技术产业。

基金项目：教育部人文社会科学研究专项任务项目，项目编号：20JDSZ3029。

一、引言

中国经济已由高速增长阶段转向经济高质量发展阶段，面临转变发展方式、调整经济结构、转换增长动能的关键节点。但在经济发展过程中出现实体经济“脱实向虚”的倾向，导致实体公司投资渠道、获利渠道日趋虚拟化［1-2］。在一定程度上，实体经济“脱实向虚”将衍生经济泡沫与经济风险，为经济高质量发展埋下隐患［3］。为纾解这一问题，2021年11月中国银保监会办公厅率先印发《关于持续深入做好银行机构“内控合规管理建设年”有关工作的通知》，强调银行机构需加快调整偏离实体经济的错误发展模式，为构建新发展格局、抑制经济脱实向虚提供有力金融支持。这一过程中，金融科技创新对实体经济“脱实向虚”的校正功能愈加体现，成为引导实体经济“脱虚向实”的重要抓手。所谓金融科技创新，即指科技体系服务于金融创新，侧重通过科技创新提升金融服务实体经济的效率和便捷性。金融科技创新凭借技术优势，可以降低服务实体经济成本、提高服务实体经济效率，为抑制实体经济“脱实向虚”提供创新动能［4］。

事实上，作为实体经济“脱实向虚”的重要诱因，数字经济同偏向金融领域的经济发展趋势本质相同，均属于虚拟经济［5］。具体而言，数字经济因其边际成本更低而持续深度渗透至市场之中，以至于背后的虚拟经济挤占实体经济市场份额，引致实体经济“脱实向虚”。这一过程中，数字产业化作为调节数字经济本质的有效方式，成为政府部门紧要抓手。具体而言，数字产业化充分借助数字技术渗透性、融合性嵌入实体部门，并通过替代性、协同性的“数字-经济”特点提升实体部门价值创造能力，稳步推进实体经济发展。亦有学者研究发现数字产业化可以有效推动实体经济产业结构升级、提升经济发展效率，间接抑制实体经济“脱实向虚”［6］。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

数字经济与实体经济融合可拓展实体经济发展空间，进一步促进社会经济高质量发展［8-10］。但更多学者认为数字经济与实体经济过度融合，将对实体经济造成冲击，甚至产生经济危机。姜松和孙玉鑫（2020）［11］运用分位数回归与最小二乘法研究分析数字经济对实体经济的影响作用，得知数字经济对实体经济的影响存在“挤出效应”，且在不同实体经济水平条件下存在恒定性。周小亮和宝哲（2021）［12］通过构建数字经济与实体经济发展的双向固定效应模型，检验得知数字经济对实体经济存在負向的“挤出效应”，且这一效应呈现东强西弱边际递减分布格局。王儒奇和陶士贵（2022）［13］实证分析发现，数字经济在促进实体经济发展的同时伴随一定抑制效应，即数字经济可促进传统金融业长足发展，但也会诱发虚拟经济膨胀这一问题，进而对实体经济发展产生抑制作用。

作为数字经济的深度延伸，金融科技与实体经济之间的关联也是学界重点研究内容。多数学者认为金融科技创新对实体经济具有正向推动作用。Yixia Bai（2019）［14］构建经济效应模型深入探讨金融科技创新和区域实体经济的关联，得知金融科技创新可促进信贷结构优化、产业结构升级，推动实体经济发展。鲁钊阳和马辉（2021）［3］实证得知金融科技创新可通过激励企业技术创新、缩小城乡收入差距驱动地区实体经济增长，且对于城镇化率较高的地区驱动效应更加显著。Peng Zhikai（2022）［15］使用GARCH-Vine-Copula模型实证得知金融科技与实体经济之间存在正向动态相关性，且金融科技创新通过提升金融业运营效率促进实体经济可持续发展。也有学者提出相反意见，认为金融科技创新可能存在负面影响。庄雷和王烨（2019）［16］基于理论层面提出金融科技创新不仅会驱动实体经济增长，也会阻滞实体企业获取贷款、提升实体企业融资成本，对实体经济发展产生一定抑制作用。

既有研究已经在宏观层面厘清数字经济、金融科技创新及实体经济间的关系，为本文研究奠定基础。然而，现有研究仍存在拓展空间：第一，鲜有研究深入探讨数字经济的衍生——数字产业化与实体经济“脱实向虚”的关联。第二，鲜有文献将数字产业化、金融科技创新纳入统一研究框架。第三，少有学者聚焦数字产业化、金融科技创新与实体经济“脱实向虚”三者关系展开研究。故此，本文通过构建双重差分模型实证探讨三者内在联系，为促进实体经济高质量发展提供理论参照。

本文可能的边际贡献：（1）有助于明晰数字产业化对实体经济“脱实向虚”的影响机理。既有研究表明，数字产业化对实体经济发展具有积极作用［7］，却并未深入探讨数字产业化对实体经济“脱实向虚”的影响。因此，本研究在一定程度上促使数字产业化与实体经济关联领域的研究愈加丰富。（2）拓展金融科技创新影响因素的相关文献，利于全面深刻厘清金融科技创新的现实作用，为金融科技创新与实体经济发展的实际关联补充研究证据。（3）有利于理解宏观经济市场与微观企业行为作用机理，考察宏观经济市场变动是否影响实体企业金融科技创新行为，本文可以看作二者互动关系的理论补充。

（二）研究假设

《数字经济分类》对数字产业化范畴进行界定，涵括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业，核心目的是为数字经济、实体经济发展提供数字技术、服务、产品、基础设施和解决方案。随着数字经济持续深入发展，国内数字产业化渐次迈入蓝海发展态势。依据中国信息通信研究院数据显示，2020年国内数字产业化规模达到75万亿元，占数字经济比重为191%。这一背景下，传统金融服务难以满足数字产业化金融服务激增需求，倒逼金融机构进行金融科技创新。传统金融体系是以银行为核心的服务体系，即数字产业化外部融资首要来源为银行信贷［17-18］。然而，数字产业化虽有较大市场规模，却受限于发展历程尚短，对应收益水平、偿还能力存在模糊性，进而导致金融机构为数字产业化主体提供融资贷款服务的意愿偏低。尤其是部分数字产业化的中小企业，更是面临深度融资约束［19-21］。为应对金融服务供求冲突，金融机构会适度选择进行金融科技创新，借助金融科技创新的服务个性化、场景化、智能化、融合化优势迎合数字产业化融资需求［22］。同时，嵌入大数据、云计算、区块链技术的金融科技创新也会脱离实体资产抵押融资桎梏，缓解数字产业化过程的融资约束。由此，为更好适应经济市场环境带来的变化，金融机构将会主动进行金融科技创新、升级金融服务水平，以适应数字产业化发展需求。基于以上分析，提出如下假设：

H1：数字产业化通过“倒逼效应”促进金融科技创新。

既有研究发现，诱发实体经济“脱实向虚”的主要原因是实体经济与虚拟经济此消彼长、社会资源配置错位偏向金融［2，23］。以表面定义理解，实体经济“脱实向虚”是指社会资本偏向虚拟资产投资而减少生产性的现象。就微观经济层面而言，因实体经济供给结构与需求结构存在脱节困厄，从事实体经济的企业为应对成本攀升、盈利下降，往往通过转型投资房产、金融行业追求盈利［24-25］。就宏观政府层面而言，在环境约束强化及追求经济增长的情况下，地方政府为追求GDP增长的速度、规模，通常选择土地优惠、退税等手段竞相引进或培育虚拟经济，对实体经济形成“挤出效应”［26］。长期如此，将会产生虚拟经济膨胀、经济泡沫现象，对社会经济稳定产生冲击。这一背景下，数字产业化成为调节实体经济“脱实向虚”的有效手段。具体来讲，数字产业化将转变数字经济、数字金融的虚拟经济本质，通过产业实质化协同实体经济共同发展。同时，数字产业化也可通过数字技术优势拉动实体经济发展，有效规避实体经济“脱实向虚”问题。因此，数字产业化可能在一定程度上抑制实体经济“脱实向虚”。基于以上分析，提出如下假设：

H2：数字产业化有助于抑制实体经济“脱实向虚”。

依据假设H1、H2理论分析，数字产业化可以推动金融科技创新，也可以抑制实体经济“脱实向虚”。那么，数字产业化、金融科技创新及实体经济“脱实向虚”三者关联又是如何？以结构性失衡角度切入来看，金融发展同实体经济存在“此消彼长”失衡现象，产生此现象的深层原因即是金融与实体经济在共生发展中存在非对称性［27］。因此，金融行业异常增长也可能引致实体经济“脱实向虚”。值得注意，部分学者提出金融科技创新发展可有效抑制实体经济“脱实向虚”，尤其金融科技创新的竞争效应、成本效应是调节实体经济“脱实向虚”现象重要渠道［28］。同时，金融科技创新可同区块链、供应链及物联网一类数字技术深度结合，以稳定民生发展［29］、扶持实体小微企业［30］及推动产融结合［31］为抓手，赋能实体经济高质量发展，促进实体经济“脱虚向实”。这一过程中，数字产业化基于优化创新要素资源配置功能性［32］，助力金融机构通过金融科技创新为实体经济企业提供低门槛、高效的金融产品或服务，有效缓解实体经济“脱实向虚”困境。基于上述分析，提出如下假设：

H3：金融科技创新是数字产业化抑制实体经济“脱实向虚”的关键渠道。

三、数据来源、模型设定与变量说明

（一）数据来源

基于数据可得性、连续性原则，选用2011-2020年沪深A股上市公司作为初始样本。剔除数据缺失、产权性质模糊以及成立时间短于5年的企业后，得到27829个观测值。研究使用企业相关数据，主要取自CSMAR数据库与Wind数据库。部分数据来源历年《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国经济统计年鉴》《数字经济及其核心产业统计分类2021》《中国金融科技运行报告》以及《2011-2020年北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）》。少量数据来源于中国银保监会、中国人民银行及国家市场监督管理总局官网。同时，为避免极端值对研究结果产生影响，对全部连续变量进行1%分位数与99%分位数的Winsorize处理。

（二）模型设定与变量说明

为避免企业国有产权性质对实证结果产生影响，借鉴王嘉鑫等（2020）［33］的做法，運用产权性质差异双重差分模型展开因果识别实证分析，以此验证假设H1，具体模型构建如下：

Financiali，t+1=α0+α1DIi，t+α2Propertyi，t+α3DIi，t×Propertyi，t+α4Controlsi，t+εi，t （1）

其中，Financial表示被解释变量金融科技创新水平。金融科技创新使用北京大学数字金融研究中心编制的中国数字普惠金融指数（省级层面）进行衡量。该指数以使用深度、覆盖广度及数字化程度为切入点，较为全面的揭示金融科技创新发展水平，故将其作为金融科技创新代理变量。Property为产权性质，非国有企业取值为1，否则为0。考虑到国有企业与民营企业本质可能存在差异，对应数字产业化的驱动效应也可能存在不同。故选择产权性质横截面差异区分实验组与控制组。本文重点关注α3，若显著为正，表明数字产业化有助于促进金融科技创新，假设H1即可得到验证。

DI表示核心解释变量数字产业化水平。在借鉴冯素玲和许德慧（2022）［34］、葛和平和吴福象（2021）［35］、杨慧梅和江璐（2021）［36］的研究基础上，结合数字产业化现状，从创新水平、绿色水平、开放水平、共享水平四个维度构建数字产业化评价指标体系，如表1所示。考虑到所有指标均为正向，直接使用熵权法测算2011-2020年国内30个省份（不含西藏与港澳台）的数字产业化权重，对标准化处理后的三级指标加权求和并取对数，最终求得数字产业化水平DI。

Controlsi，t为控制变量集。结合以往文献［37-38］，在模型中控制了如下变量：公司规模（Size），即企业的总资产，取自然对数表征；公司年龄（Age），即企业自成立起连续存续时间；盈利性（Profitability）运用企业净利润/总资产*100%量化；资本支出（Ce），应用企业构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金与总资产的比值衡量；财务风险（Frisk），借鉴Altman（1968）［39］的方法计算企业Z-Score指标值，作为财务风险代理变量；是否亏损（Loss），若上一年净利润为负取1，反之取0；负债率（Dr），使用企业总负债与总资产比值测算。另外，对行业（Industry）、年度（year）及省份（Prov）固定效应均进行控制。

此外，本研究另一被解释变量为实体经济“脱实向虚”（RE），借鉴栾天虹等（2019）［40］的方法，以金融资产总量在实物资产总量的占比作为实体经济“脱实向虚”的代理变量。具体变量定义如表2所示。

为进一步检验假设H2，设定如下模型：

REi，t=α0+α1DIi，t+α2Propertyi，t+α3DIi，t×Propertyi，t+α4Controlsi，t+εi，t（2）

其中，RE为实体经济“脱实向虚”，其余变量与式（1）一致。本研究重点关注α3，即待检验系数，若α3显著为负，表明数字产业化有助于抑制实体经济“脱实向虚”，由此假设H2亦可得到验证。

为检验假设H3，应用Sobel中介因子法进行路径检验，具体模型如下：

REi，t=α0+α1DIi，t+α2Propertyi，t+α3DIi，t×Propertyi，t+α4Controlsi，t+εi，t（3）

Mediatori，t=α0+α1DIi，t+α2Propertyi，t+α3DIi，t×Propertyi，t+α4Controlsi，t+εi，t（4）

REi，t=α0+α1DIi，t+α2Propertyi，t+α3DIi，t×Propertyi，t+α4Financiali，t+α5Controlsi，t+εi，t（5）

上式中，式（3）不含中介因子检验；式（4）含中介因子检验；式（5）含中介因子检验。若式（3）及式（4）的α3均显著，同时，式（5）的α3、α4显著，且其α3显著低于式（3）的α3，则表明金融科技创新在数字产业化与实体经济“脱实向虚”抑制作用中起中介作用，路径效应检验通過，即H3得以验证。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计结果与分析

使用SPSS220软件进行主要变量描述性统计，结果如表3。表中数据显示，金融科技创新（Financial）均值为0049、标准差为0017，表明样本企业金融科技创新水平相对差距较大。可能原因在于上海、广东等省市金融发展水平较高，而青海、甘肃等省市金融发展基础较差，导致样本企业金融科技创新水平产生明显差距。实体经济“脱实向虚”（RE）的均值为99091，标准差为2401，说明样本企业实体经济“脱实向虚”程度存在较大差异，与事实基本相符。产权性质（Property）均值为0503，代表样本企业中民营企业、国有企业数量较为均衡。控制变量中，企业年龄（Age）均值为0442，表征样本企业整体年龄适中。资本支出（Profitability）标准差为0141，最小值为0073，最大值为0732，说明样本企业中，企业资本支出存在较大差异。财务风险（Frisk）均值为0029，表明样本中较少企业面临财务风险。是否亏损（Loss）均值为0068，表明多数样本企业盈利状态，符合现实情况的同时，证明此次研究所选样本具有可靠性。

（二）多元回归结果与分析

1.数字产业化对金融科技创新影响的检验

通过式（1）测算出数字产业化影响金融科技创新的检验结果，如表4由于篇幅限制，控制变量检验结果未做报告，如有需要可向作者索取。。分析可知，列（1）中，数字产业化与产权性质交互项（DI×Property）的回归系数在1%水平上显著为正，说明数字产业化有利于促进金融科技创新水平提升，假设H1得到初步验证。考虑到宏观经济市场变化与微观数字产业化发展之间可能具有潜在内生性问题，为确保研究结论稳健借鉴周泽将等（2018）［41］的方法，使用金融科技创新滞后一期、滞后二期作为因变量再次回归，结果依次见列（2）、列（3）。交互项（DI×Property）与滞后一期金融科技创新（Financiali，t+1）的回归系数在1%水平上显著为正，为0109；列（3）中，交互项（DI×Property）与滞后二期金融科技创新（Financiali，t+2）的回归系数仍在1%水平上显著为正，为0234。综上分析，控制内生性关系后数字产业化对金融科技创新仍然存在正向驱动效应，研究结论具有稳健性。

2.数字产业化对实体经济“脱实向虚”影响的检验

使用式（2）分析数字产业化对实体经济“脱实向虚”的具体影响，得到表5。表中列（1）显示，数字产业化与产权性质交互项的系数为-0902，在1%水平上显著为负，表明数字产业化有利于抑制实体经济“脱实向虚”。就此，假设2得以验证。另外，为降低潜在内生性因素影响，仍对实体经济“脱实向虚”进行未滞后一期与滞后二期处理，检验结果见列（2）、列（3）。观察检验结果可以知悉，交互项与滞后一期实体经济“脱实向虚”系数在1%水平上显著为负，为-0734，与滞后二期实体经济“脱实向虚”系数在1%水平上显著为负，为-0635，充分验证假设H2成立。

3.数字产业化、金融科技创新与实体经济“脱实向虚”的机制检验

表6为Sobel路径检验结果，即金融科技创新是否为数字产业化影响实体经济“脱实向虚”的中介机制。分析表6列（1）可知，在不含中介因子的检验中，数字产业化与产权性质交互项的系数在1%水平上显著为负，为-0846，说明数字产业化对实体经济“脱实向虚”产生抑制效应，同上文结论一致。列（2）含中介因子检验中，数字产业化与产权性质交互项的系数在1%水平上显著为正，为0117，表明数字产业化可促进金融科技创新水平提升。在第（3）列含中介因子检验中，交互项及数字产业化的影响系数显著为负，且通过Sobel检验，表明金融科技创新在数字产业化与实体经济“脱实向虚”中产生部分中介效应，假设H3得到支持。

五、进一步分析

（一）异质性分析

前述研究结果表明数字产业化对金融科技创新具有显著驱动作用，即数字产业化具有科技创新溢出效应。进一步地，从金融开放水平视角切入研究上述效应在横截面上的异质性。在一定程度上，金融开放水平提升，即可有效吸引外商投资、集聚更多资本［42］。而金融开放水平更高的区域，相应更易受到数字产业化的影响。此时，数字产业化与金融科技创新的正向关系，在金融开放水平越高的地区愈加显著。值得注意的是，在金融开放水平较低的地区，金融服务发展滞后现象显著。数字产业化所衍生的技术红利对其助推作用更为显著。简单来说，数字产业化对金融开放水平较低区域的金融科技创新促进效果更强。但这一结论是基于理论层面分析得到，仍需进一步实证检验。结合董骥和李增刚（2019）［43］的研究，使用区域资产与负债之和与名义GDP的比值衡量金融开放水平。当比值高于05时属于高金融开放水平、低于05时属于低金融开放水平，检验结果见表7列（1）与列（2）。可以发现，金融开放水平较高的地区，交互项与金融科技创新的回归系数显著为正，系数值为0002；金融开放水平较低的地区，交互项与金融科技创新的回归系数同样显著为正，系数值为0005。这一结果表明数字产业化与金融科技创新的正向关系在金融开放水平较低地区更为显著。

（二）稳健性检验

1.内生性检验

囿于数字产业化与实体经济“脱实向虚”间可能存在互为因果关系、遗漏变量等内生性问题，选用数字产业化的一阶滞后项作为工具变量进行两节点最小二乘法回归。考虑到数字产业化滞后期数据与当期数据具有一定相关性，满足工具变量与内生变量的相关性假定，可进行检验。同时，历史上的数字产业化数据不会影响当前实体经济发展，满足工具变量的外生性要求。因此，选取滞后期数据满足与内生变量相关和外生性的假设，即变量选取较为合理。

表8报告了两阶段回归估计结果。其中，列（1）、列（2）分别为两阶段最小二乘法与两阶段固定效应的回归结果。由表可知悉，不可识别的Kleibergen-Papprk LM检验的统计量P值均为0000，表明拒绝工具变量识别不足的原假设。弱识别检验的Kleibergen-Papprk wald F值与Cragg-Donald wald F值均大于10，表明使用数字产业化的一阶滞后项进行两阶段回归时不会出现弱工具变量问题。同时，囿于工具变量数量小于内生变量，不存在工具变量过度识别问题。值得注意的是，列（2）加入双向固定效应，但被解释变量的显著性与符号与列（1）均相同。加入工具变量后，数字产业化基准回归系数仍为正，表明不存在严重内生性问题，研究结果较为稳健。

2. 安慰剂检验

为避免随机因素影响研究结论，文章借鉴王永海和王嘉鑫（2017）［44］的经验，重新排序解释变量并配对，然后随机分配控制组与实验组，进行反复1000次的模拟试验。若检验结果不显著，则证明本文研究结论不受偶然性因素影响。对此，实证检验第5百分位值、第25百分位值、第50百分位值、第75百分位值的交互项的相关系数与T值，发现结果均不显著，说明研究结果稳健限于篇幅，检验结果未做报告，如有需要可向作者索取。，不会受到其他因素影响。

3.更换实体经济“脱实向虚”衡量方法

企业资金有限情况下，加大对数字技术金融投资，可发挥“挤出效应”，抑制企业金融化［5］。本文借鉴彭俞超等（2018）［45］的研究，运用企业金融化作為实体经济“脱实向虚”代理变量，再次代入式（3）和中介效应模型进行检验。结果发现，更换实体经济“脱实向虚”衡量方法后，检验结果与表5、表6一致，表明研究结果稳健。

六、 结论与启示

本文应用2011-2020年沪深A股上市公司作为研究样本，运用产权性质差异构造双重差分模型，检验数字产业化对金融科技创新、实体经济“脱实向虚”的影响及其路径。研究结论如下：（1）数字产业化能显著提升企业金融科技创新水平，即数字产业化存在科技创新溢出效应。（2）数字产业化能够显著抑制实体经济“脱实向虚”，且通过检验机制发现金融科技创新是其关键抑制渠道。（3）进一步拓展性检验发现，数字产业化的科技创新溢出效应在金融开放水平较低地区更加显著。且在一系列稳健性检验以后，结论仍然成立。基于上述结论，得到如下启示：

第一，孵化金融科技数字新基建，提升金融科技创新水平。前述研究表明，数字产业化能够提升金融科技创新水平。因此，作为数字产业化的典型代表，金融机构有必要完善金融科技数字新基建部署，切实提升金融科技创新水平。一方面，构建共享金融科技创新服务平台。依托政府引导、行业协会支撑，建设一批开放共享的国家级共享金融科技创新服务平台，实现对金融科技创新范畴的信息采集和公示，为金融科技创新夯实基础。另一方面，拓宽智慧银行应用场景，加快布局计算机识别、自然语言处理等技术，拉动线下与线上金融机构联动赋能，共同推进金融科技创新。

第二，适度调整数字经济发展杠杆，推动实体经济“脱虚向实”。数字产业化能够抑制实体经济“脱实向虚”。而数字产业化作为数字经济核心产业部门，应倒逼数字经济调整自身发展杠杆，拉动数字经济与实体经济融合发展。一方面，依托数字技术突破实体经济生产要素供给需求的时空局限，进一步发挥数字技术新优势积极改造传统实体产业，使传统产业在数字技术赋能下实现结构优化升级，降低数字经济杠杆、提升实体经济效率。另一方面，紧抓数字产业化机遇，持续创造新供给、激发新需求，在中高端实体产业方面推进个性化、定制化供给，加重实体经济杠杆，培育实体经济发展新动能、形成新增长点。

第三，拓展数字普惠金融服务边界，助力实体企业可持续发展。数字产业化的科技溢出效应会受到地区金融开放水平影响。对于金融开放水平较高的区域，需充分发挥自身数字及经济优势，推进数字普惠金融工具创新，探索构筑服务实体经济的多元化、多层次现代数字普惠金融体系。对于金融开放水平较低的区域，政府部门可适当出台倾斜性帮扶政策，鼓励当地金融机构发展数字普惠金融业务，引导金融资本、数字资本等流向此些区域，切实提升数字普惠金融发展水平。在此基础上，打造业内“政银担”线上化、批量化融资担保业务模式，降低实体小微企业融资成本，服务实体经济可持续发展。

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Digital Industrialization， Finance Technology Innovation and the Real Economy

“Transform the Economy from Substantial to Fictitious”

WANG Jing-feia，SUN Li2

（Southeast University，a.School of Marxism;b.School of Energy and Environment，Nanjing 211189，China）

Abstract： Giving full play to the financial guidance function of digital industrialization is an important choice to curb the “transform the economy from substantial to fictitious” of the real economy. Taking Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2011 to 2020 as samples， this paper constructs a dual split model based on the nature of property rights， and tests the impact and specific path of digital industrialization on financial technology innovation and the real economy “transform the economy from substantial to fictitious”. Research shows that digital industrialization can promote the level of financial technology innovation and inhibit the real economy from “transform the economy from substantial to fictitious”. At the same time， financial technology innovation is the key channel for digital industrialization to restrain the “transform the economy from substantial to fictitious” of the real economy. Further research shows that in areas with low levels of financial openness， digital industrialization has a stronger driving effect on financial technology innovation. In this regard， it is proposed to incubate new financial technology digital infrastructure， appropriately adjust the development leverage of digital economy， expand the boundary of digital inclusive financial services， and help the high-quality development of the real economy.

Key words：digital industrialization; finance technology innovation;real economy;tranform the economy from substantial to fictitious; double split

（责任编辑：赵春江）