吳慧敏

(常州工業(yè)職業(yè)技術學院 經(jīng)貿(mào)管理學院，江蘇 常州 213000)

0 引言

“十四五”規(guī)劃強調(diào)，強化國家戰(zhàn)略科技力量、提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力、激發(fā)人才創(chuàng)新活力、完善科技創(chuàng)新體制機制。根據(jù)科技部相關數(shù)據(jù)，2020年全社會研發(fā)投入增長到2.4萬億元，科技進步貢獻率增長10.2%，我國國民創(chuàng)新意識和創(chuàng)新投入不斷提高。在科技創(chuàng)新的推動下，2020年高技術制造業(yè)和裝備制造業(yè)增加值占規(guī)上工業(yè)增加值的比重分別達到15.1%和33.7%，成為引領帶動產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級的重要力量。在我國經(jīng)濟發(fā)展中，中小企業(yè)由于其體量優(yōu)勢貢獻十分突出，是市場的中堅力量和創(chuàng)新的主體。截至2020年，我國中小企業(yè)數(shù)量突破4200萬家，占全國企業(yè)總量的98.5%。然而，大部分中小企業(yè)由于其規(guī)模限制，在獲取金融支持和政府補助方面面臨著一定的困境，如何多方保證中小企業(yè)的資金周轉促使其加大創(chuàng)新投入，實現(xiàn)長足發(fā)展，是面臨的難題。

隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能等技術不斷發(fā)展，數(shù)字技術和金融不斷深入融合，大大拓寬了傳統(tǒng)金融的邊界和功能[1]，更具有普惠性和數(shù)字性，為中小企業(yè)的金融支持帶來了更多的可能性。數(shù)字金融發(fā)展十分迅速，根據(jù)北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)[2]，江蘇省2011年數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)為62.08，2018年為334.02，上升到5倍多。其數(shù)字技術手段能夠擴大金融的覆蓋范圍，有效緩解融資雙方的信息不對稱，拓寬中小企業(yè)的融資渠道，從而促使企業(yè)增加創(chuàng)新投入。數(shù)字金融的發(fā)展有助于政府提高幫扶企業(yè)力度，部分地方依靠金融科技等手段實現(xiàn)數(shù)字政務，有效及時發(fā)放惠企補貼。政府補助不僅可以緩解中小企業(yè)的資金壓力，對企業(yè)的補貼還意味著政府對企業(yè)及其項目的認可，有助于企業(yè)拓展其他的融資渠道，進而提高企業(yè)的創(chuàng)新意愿，促進企業(yè)創(chuàng)新。

1 理論分析與研究假設

創(chuàng)新是企業(yè)的生命線，關乎到企業(yè)的未來發(fā)展，然而創(chuàng)新研發(fā)活動周期長、風險大、資金需求量大，中小企業(yè)存在資金有限、融資渠道窄、獲得政府補助難，創(chuàng)新轉化率低等問題，其創(chuàng)新積極性被嚴重抑制(雷漢云，2020年)[3]。在科技推動下，數(shù)字普惠金融迅速崛起，其融資成本較低、資金來源廣闊，契合中小企業(yè)的發(fā)展特性(張玉明，2018年)[4]，能夠有效緩解其融資壓力。首先，數(shù)字普惠金融降低了融資門檻，使得中小企業(yè)有更多機會獲取外部資金；其次，數(shù)字金融審批流程快，融資成本低，融資效率更高(聶秀華，2020年)[5]。因此，對于中小企業(yè)來說，數(shù)字普惠金融能夠緩解資金壓力，進而提升企業(yè)的創(chuàng)新意愿。

在中小企業(yè)發(fā)展過程中，政府的調(diào)節(jié)作用不可忽視(陳銀飛，2021年)[6]，已有諸多文獻認為政府補助能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新水平(張志元等，2020)[7]。首先，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效降低政企雙方的信息不對稱，中小企業(yè)的優(yōu)質創(chuàng)新項目能夠有更多機會被展示，從而獲取政府補助，并進一步促進企業(yè)創(chuàng)新，實現(xiàn)良好循環(huán)。其次，技術發(fā)展有助于政府對資助項目進行全程追蹤，有效甄別部分企業(yè)的“尋租行為”，提高資源配置效率，更好地提升企業(yè)創(chuàng)新活力?；诖耍岢霰疚牡难芯考僭O：

(1)數(shù)字普惠金融能夠提高中小企業(yè)的創(chuàng)新水平。

(2)數(shù)字普惠金融通過政府補助促進中小企業(yè)創(chuàng)新。

2 研究數(shù)據(jù)與實證模型2.1 數(shù)據(jù)來源

由于本文研究對象為中小企業(yè)，因此選取了2012—2018年中國創(chuàng)業(yè)板上市公司作為樣本，并參照了唐松(2020)[8]等做法，進行了篩選：①剔除了2012以后上市的公司；②剔除了關鍵指標數(shù)據(jù)缺失的公司；③剔除了ST、*ST等公司；④剔除了金融類上市公司；⑤由于新疆西藏等地區(qū)具有一定的特殊性，予以剔除。最后，篩選后的創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量為344個，形成了2012—2108年2408個面板數(shù)據(jù)。

本文的企業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)由手工查閱報告進行補充。普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》報告。

2.2 變量設置

(1)被解釋變量。企業(yè)創(chuàng)新水平RD。該變量選取了企業(yè)研發(fā)支出的對數(shù)，用來衡量企業(yè)創(chuàng)新投入水平。

(2)解釋變量。數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)Index。文章采用了北京大學數(shù)字金融研究中心開發(fā)的數(shù)字普惠金融指數(shù)，以螞蟻金服提供的海量數(shù)量為基礎，構建了數(shù)字金融覆蓋廣度、深度以及數(shù)字化程度三個方面的33個指標體系。目前其統(tǒng)計范圍已經(jīng)涵括我國31個省市(不包括港澳臺)、337個地級市，以及部分縣級市。本文實證部分使用了地級市口徑的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)。

數(shù)字普惠金融使用廣度Breadth。該指數(shù)為數(shù)字普惠金融指數(shù)的二級指標之一，主要以支付寶賬戶的覆蓋率為依據(jù)，統(tǒng)計在互聯(lián)網(wǎng)模式下，數(shù)字金融的普及率。

數(shù)字普惠金融使用深度Depth。該指數(shù)為數(shù)字普惠金融指數(shù)的二級指標之一，指標構成包括支付、基金、信貸、保險、投資等服務，反映數(shù)字金融的深度使用。

數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度Dig。該指數(shù)為數(shù)字普惠金融指數(shù)的二級指標之一，主要通過移動支付占比、二維碼支付占比等指標數(shù)據(jù)反映數(shù)字普惠金融的便捷性、可移動性等數(shù)字化水平。

(3)中介變量。政府補助GS。選取各個企業(yè)每年收到政府補助的對數(shù)。

(4)控制變量。股權集中度Herf，為第一大股東股權比例。固定資產(chǎn)比率Far，為固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比率?？傎Y產(chǎn)凈利潤率Roa，為凈利潤除以總資產(chǎn)比率。管理費用率Mfee，采用管理費用占營業(yè)收入的比率。企業(yè)規(guī)模Size，采用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)。資產(chǎn)負債率Lev，為企業(yè)的總負債除以總資產(chǎn)比率。

2.3 模型設定

由本文的假設1可知，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能提升中小企業(yè)創(chuàng)新能力。本文從數(shù)字普惠金融總指數(shù)、數(shù)字普惠金融廣度、深度以及數(shù)字化程度來衡量數(shù)字普惠金融，因此建立以下模型：

RDij=α0+α1*Indexij+α2*Herfij+α3*Farij+α4*Roaij+α5*Mfeeij+α6*Sizeij+α7*Levij+εij

模型(1)

RDij=μ0+μ1*Breadthij+μ2*Herfij+μ3*Farij+μ4*Roaij+μ5*Mfeeij+μ6*Sizeij+μ7*Levij+εij

模型(2)

RDij=ρ0+ρ1*Depthij+ρ2*Herfij+ρ3*Farij+ρ4*Roaij+ρ5*Mfeeij+ρ6*Sizeij+ρ7*Levij+εij

模型(3)

RDij=θ0+θ1*Digij+θ2*Herfij+θ3*Farij+θ4*Roaij+θ5*Mfeeij+θ6*Sizeij+θ7*Levij+εij

模型(4)

由本文的假設2可知，政府補助在數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)創(chuàng)新水平的正向關系中，起到中介的作用。根據(jù)溫忠麟(2014)[9]的分析方法，本文建立以下逐步回歸的模型檢驗其中介作用。

RDij=α0+α1*Indexij+α2*Herfij+α3*Farij+α4*Roaij+α5*Mfeeij+α6*Sizeij+α7*Levij+εij

模型(1)

GSij=β0+β1*Indexij+β2*Herfij+β3*Farij+β4*Roaij+β5*Mfeeij+β6*Sizeij+β7*Levij+εij

模型(5)

RDij=φ0+φ1*Indexij+φ2*GSij+φ3*Herfij+φ4*Farij+φ5*Roaij+φ6*Mfeeij+φ7*Sizeij+φ8*Levij+εij

模型(6)

3 實證結果與分析

3.1 指標描述性分析

根據(jù)表1的變量描述性統(tǒng)計分析可知：首先，樣本企業(yè)的創(chuàng)新水平差異較大，最小值為0，最大值(研發(fā)投入的自然對數(shù))達到了21；其次，從數(shù)字普惠金融發(fā)展線來看，發(fā)展較為迅速，以常州市為例，2011年數(shù)字金融指數(shù)為78.45，2018年達到了278.53。再次，從不同地區(qū)(市級)來看，我國不同地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展差異較大，但是差距逐漸在縮小，其分指標覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度呈現(xiàn)了相同的效應；最后，從政府補助來看，同樣具有較大差異性。

表1 變量描述性統(tǒng)計(2018年)

3.2 模型(1)到(4)的回歸分析

為了驗證本文的假設1，對模型(1)到模型(4)利用stata分別進行固定效應面板回歸，得到的回歸結果如表2所示，說明數(shù)字普惠金融均對中小企業(yè)創(chuàng)新水平有正向的影響。首先，模型(1)到(4)的F值均通過了檢驗，說明了模型的解釋力度較強，具有顯著性。其次，從模型(1)(2)(3)和(4)面板回歸結果來看，數(shù)字普惠金融總指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正(系數(shù)=0.0017415，T值=4.15；系數(shù)=0.0018489，T值=3.86；系數(shù)=0.0012054，T值=3.62；系數(shù)=0.0011367，T值=3.98)。因此，回歸結果表明數(shù)字普惠金融對提升中小企業(yè)提高創(chuàng)新水平具有顯著的促進效應。

表2 模型(1)—(4)基準回歸結果

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為了更準確描述數(shù)字普惠金融對企業(yè)創(chuàng)新水平的影響，本文將創(chuàng)新水平指標由RD投入的自然對數(shù)更換為RD投入占營業(yè)收入的比例，進行了穩(wěn)健性回歸，結果如下表所示。從表3可以看出，四個模型的F值均通過檢驗，R方在0.27左右，說明該穩(wěn)健模型具有一定的解釋力度。從T值來看，數(shù)字普惠金融總指數(shù)、覆蓋廣度、數(shù)字化程度對企業(yè)的創(chuàng)新水平均具有良好的促進作用，在5%的水平上顯著為正，這與前面的基準回歸模型結果保持了一致，說明了數(shù)字普惠金融能有效促進企業(yè)加大研發(fā)投入，提高創(chuàng)新水平。然而，數(shù)字普惠金融的使用深度未能通過T檢驗，其對RD投入占比的影響較弱，這與前面基準回歸結論不一致，可能因為一直以來中小企業(yè)的融資能力弱于其他大型企業(yè)，作為“長尾人群”，數(shù)字金融的普及率和數(shù)字化的普及程度能夠對中小企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展和創(chuàng)新投入起到更大的作用，而使用深度則不明顯。

表3 穩(wěn)健性檢驗結果——RD投入占營業(yè)收入比重

3.4 政府補助的中介效應回歸分析

根據(jù)中介效應的檢驗程序進行回歸，第一步，驗證數(shù)字普惠金融總指數(shù)對企業(yè)創(chuàng)新水平的影響，發(fā)現(xiàn)其顯著性較高，T值為4.15，在1%的水平上，能夠顯著促進企業(yè)的創(chuàng)新投入水平。第二步，檢驗數(shù)字普惠金融指數(shù)對政府補助的影響，在1%的水平上顯著為正，究其原因，隨著區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術的大力發(fā)展，數(shù)字普惠金融應用場景不斷增加，有效地緩解了政企信息不對稱，使得政府能夠精確識別企業(yè)的實際發(fā)展情況，挖掘具有潛力的公司，及時高效進行政府扶持和補貼。尤其對于中小企業(yè)而言，通過數(shù)字普惠金融，其獲得政府補助的可能性進一步得到提高。第三步，驗證政府補助是否在數(shù)字普惠金融提升中小企業(yè)創(chuàng)新水平的過程中起到了中介效應。表(4)中第(3)列結果顯示，政府補助指標在5%的水平上具有顯著正向影響(T值為2.62)，數(shù)字普惠金融總指數(shù)在1%的水平上也具有顯著正向影響作用，但是T值相較于結果(1)有所下降，說明政府補助具有顯著的中介效應，并且是部分中介效應。政府補助是數(shù)字普惠金融促進企業(yè)創(chuàng)新的中介機制，根據(jù)系數(shù)計算，中介效應占總效應的比重為4.2154%，說明文章的假設2成立，數(shù)字普惠金融可以通過政府補助促進中小企業(yè)創(chuàng)新。

表4 中介效應檢驗結果——政府補助機制

4 結論與對策

本文以中國創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，對其2012-2018年財務數(shù)據(jù)進行研究分析，從數(shù)字普惠金融指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度幾個維度驗證其對中小企業(yè)創(chuàng)新水平的影響，研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的幾大指標均對中小企業(yè)創(chuàng)新起到正向促進作用，并通過了穩(wěn)健性檢驗。此外，文章進一步探析了數(shù)字普惠金融促進中小企業(yè)創(chuàng)新的中介機制，發(fā)現(xiàn)政府補助在這個過程中發(fā)揮部分中介的效應。在此基礎上，提出以下對策：

(1)縮短各個地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展差距，促進其良性發(fā)展。數(shù)字普惠金融對于緩解中小企業(yè)資金壓力，提高創(chuàng)新投入有著重要的正向作用，應積極推動其良性發(fā)展。首先，應加大基礎設施建設，擴大數(shù)字普惠金融的覆蓋范圍和使用深度，強化發(fā)達地區(qū)的金融輻射功能，注重農(nóng)村地區(qū)和西部地區(qū)的穩(wěn)步提升；其次，利用數(shù)字技術，進一步增強金融服務實體經(jīng)濟效用，解決中小企業(yè)融資難、融資貴和信息不對稱等問題。

(2)大力發(fā)揮政府調(diào)控作用。中小企業(yè)是我國經(jīng)濟的主要構成部分，政府在制定政策、實施補助時，應多關注中小企業(yè)的需求，切實解決中小企業(yè)的發(fā)展難題，促進其創(chuàng)新。其次，政府應提高技術甄別能力，加強監(jiān)管，利用數(shù)字化手段對企業(yè)補助項目進行追蹤，識別優(yōu)質創(chuàng)新項目，并有所傾斜，更好地推動中小企業(yè)創(chuàng)新效率提升。