彭继增、朱远航和陈腾背的研究《数字金融、绿色创新与制造业转型升级》发表于2025年3月的《jjkx.xjtu.edu.cn》期刊。该研究探讨了在发达国家高端制造回流和中低端收入国家低成本竞争的双重压力下，如何有效推动中国制造业转型升级的理论与实践问题。研究基于2012—2021年中国各省份的面板数据，实证分析了数字金融对制造业转型升级的影响及其传导机制。

研究背景与目的
制造业是实体经济的基础，是中国式现代化的重要引擎。尽管中国制造业规模连续13年居世界首位，但仍面临大而不强、低端锁定、自主创新能力较弱等问题。随着全球产业链重组、供应链重塑、价值链重构的深化，制造业转型升级势在必行。数字金融作为数字经济的重要组成部分，凭借其科技性、包容性与普惠性，逐渐成为支持实体经济高质量发展的关键因素。研究旨在揭示数字金融对制造业转型升级的影响机制，特别是绿色创新在其中的作用，并为各地区制定差异化政策提供经验借鉴。

研究流程
研究分为理论分析、模型设定、数据收集与实证分析四个主要步骤。
1. 理论分析：研究提出三个假设：数字金融能够显著促进制造业转型升级（假设1）；数字金融通过促进绿色创新推动制造业转型升级（假设2），其中分为实质性绿色创新（假设2a）和策略性绿色创新（假设2b）；数字金融对制造业转型升级的影响在不同区位、数字经济发展水平和自然资源禀赋方面存在异质性（假设3）。
2. 模型设定：研究构建了基准回归模型和中介效应模型，分别用于分析数字金融对制造业转型升级的直接影响以及绿色创新在其中的中介作用。
3. 数据收集：研究使用了2012—2021年中国30个省份的面板数据，数据来源包括《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《北京大学数字普惠金融指数》等。
4. 实证分析：研究通过基准回归、稳健性检验、机制检验和异质性分析，验证了假设并得出了相关结论。

主要结果
1. 基准回归：数字金融显著促进了制造业转型升级，数字金融发展水平每增加1个单位，制造业转型升级水平提升0.546个单位。
2. 稳健性检验：通过增加控制变量、替换被解释变量与解释变量、剔除部分样本、排除同期政策影响等方法，验证了结果的稳健性。
3. 机制检验：绿色创新在数字金融影响制造业转型升级中发挥了部分中介作用，中介效应占比为25.26%。策略性绿色创新在短期内发挥了主要作用，而实质性绿色创新的效用存在一定时滞。
4. 异质性分析：数字金融在东部地区、数字经济集聚区和低自然资源禀赋地区对制造业转型升级的促进作用更为显著。

结论与意义
研究得出结论：数字金融能够显著促进制造业转型升级，绿色创新是其中的重要传导机制。研究建议重视数字金融发展，提高金融服务制造业转型升级的效能，加速数字金融与绿色创新的深度融合，提高区域相关政策的靶向性，发挥环境约束对制造业转型升级的溢出效应。
该研究的科学价值在于首次将数字金融纳入驱动制造业转型升级的研究框架，揭示了数字金融通过绿色创新影响制造业转型升级的内在机制。其应用价值在于为各地区制定差异化政策提供了理论依据，有助于推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展。

研究亮点
1. 创新性：研究首次将数字金融与制造业转型升级结合，填补了相关领域的研究空白。
2. 实证支持：基于大样本面板数据，研究结果具有较高的可信度和普适性。
3. 政策启示：研究为各地区制定差异化政策提供了具体建议，具有较强的实践指导意义。
4. 多层次分析：研究不仅分析了数字金融的直接影响，还深入探讨了绿色创新的中介作用和异质性影响，丰富了研究层次。

该研究为数字金融与制造业转型升级的关系提供了新的视角，为相关政策制定和学术研究提供了重要参考。