屠逸飛

上海大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，上海 201900

2020 年5 月14 日，中共中央政治局常務(wù)委員會會議首次提出要構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局。以暢通國民經(jīng)濟循環(huán)為主構(gòu)建新發(fā)展格局，提高科技創(chuàng)新能力是新發(fā)展格局的核心內(nèi)容。

創(chuàng)新活動在技術(shù)研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化以及市場推廣等各個階段均存在大量的資金需求，具有典型的周期長、強度高、資本密集型投資特點[1]。近年來，憑借大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)快速發(fā)展，形成了數(shù)字普惠金融。與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字普惠金融可以有效緩解金融發(fā)展不充分、不完善等問題，增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。為此，研究數(shù)字金融能否提高企業(yè)創(chuàng)新效率，從而提升經(jīng)濟效率顯得尤為必要。

1 文獻綜述

企業(yè)創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的重要驅(qū)動力，也是影響長期競爭力的關(guān)鍵因素。而創(chuàng)新是一項沉沒成本高、產(chǎn)出不確定、周期長、風(fēng)險高的活動。企業(yè)創(chuàng)新需要大量資金，但是傳統(tǒng)金融在服務(wù)企業(yè)生產(chǎn)活動的過程中存在屬性錯配、階段錯配和領(lǐng)域錯配等問題[2]，致使融資困難。因此，企業(yè)創(chuàng)新需要有效的金融手段支持。

現(xiàn)有研究表明，企業(yè)創(chuàng)新受到勞動力、政府政策、杠桿率和資金來源等諸多因素的影響。從產(chǎn)出和投入方面來看，李高雅等[3]提出企業(yè)的杠桿率在最優(yōu)區(qū)間內(nèi)，既可以提高創(chuàng)新投入，又能提高創(chuàng)新產(chǎn)出。數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的“結(jié)構(gòu)性”創(chuàng)新驅(qū)動作用，能夠有效緩解企業(yè)“融資難、融資貴”問題[4]。數(shù)字金融通過緩解融資約束促進企業(yè)創(chuàng)新，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率[5]。目前，數(shù)字金融對中小企業(yè)創(chuàng)新影響的實證研究較少。因此，本文基于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的數(shù)據(jù)，深入探討數(shù)字金融對中小企業(yè)創(chuàng)新的影響及內(nèi)在機制。

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2014—2018 年中國創(chuàng)業(yè)板企業(yè)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于Chioce 金融數(shù)據(jù)庫，并進行了如下處理：①剔除金融行業(yè)公司；②剔除構(gòu)造變量所需數(shù)據(jù)不完整的樣本；③對相關(guān)連續(xù)變量在1%和99%的水平上進行縮尾（winsorize）處理；④對數(shù)字金融相關(guān)變量取對數(shù)處理。

根據(jù)上述方法進行數(shù)據(jù)處理后，最終得到1 925 個有效觀測值。

2.2 變量選取

本文被解釋變量有兩個，分別為企業(yè)創(chuàng)新投入（rad）和企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出（patents）。企業(yè)創(chuàng)新投入采用研發(fā)費用投入金額來衡量，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出采用無形資產(chǎn)（專利技術(shù)）賬面原值來衡量。解釋變量為數(shù)字金融，選用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（ind）來表示。中介變量為資產(chǎn)負(fù)債率（lev），由期末總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值表示，并選擇企業(yè)規(guī)模（size）、凈資產(chǎn)收益率（roe）、凈利潤同比增長率（PROFIT）、營業(yè)收入同比增長率（OPERATE）、大股東持股比例（OC）作為控制變量。

2.3 模型構(gòu)建

本文構(gòu)建的基準(zhǔn)回歸模型如下：

其中，lnrad為企業(yè)創(chuàng)新投入的對數(shù)，lnpatents為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的對數(shù)，lnind為北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的對數(shù)；Xi表示上文提到的一系列可能影響企業(yè)創(chuàng)新的控制變量，其中對企業(yè)規(guī)模做了對數(shù)處理；ε為隨機干擾項。

另外，本文將資產(chǎn)負(fù)債率設(shè)定為中介變量，依次納入式（1）中，驗證中介效應(yīng)的存在。中介效應(yīng)的存在必須滿足3 個條件：①未納入中介變量前，核心解釋變量（數(shù)字金融）對被解釋變量影響顯著；②核心解釋變量對中介變量影響顯著；③納入中介變量后，中介變量對被解釋變量影響顯著，但核心解釋變量對被解釋變量影響程度降低，甚至不顯著。因此本文構(gòu)建模型（3）來驗證中介效應(yīng)存在的第二個條件，具體模型構(gòu)建如下：

其中，中介變量資產(chǎn)負(fù)債率lev可以評價企業(yè)的管理能力及盈利能力。若系數(shù)估計結(jié)果顯著，則說明數(shù)字普惠金融發(fā)展對資產(chǎn)負(fù)債率影響顯著，即滿足中介效應(yīng)的第二個條件。

本文構(gòu)建模型（4）來驗證第三個條件，具體模型構(gòu)建如下：

其中，若γ1的回歸結(jié)果相比模型（1）和模型（2）中α1、β1的結(jié)果有所減少或變得不顯著，同時γ2的結(jié)果顯著，則滿足中介效應(yīng)的第三個條件。

3 實證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

表1 為基準(zhǔn)回歸結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融指數(shù)與企業(yè)研發(fā)投入呈顯著正相關(guān)，說明數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進了中小企業(yè)研發(fā)資金的投入。此外，數(shù)字金融對專利技術(shù)產(chǎn)出也有相同的影響，而且數(shù)字普惠金融指數(shù)與發(fā)明專利的相關(guān)系數(shù)更顯著。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗

通過采用深度指數(shù)（cov）、覆蓋廣度指數(shù)（usa）和數(shù)字支持指數(shù)（dig）進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表2 所示，從不同維度看，三者與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出均存在顯著關(guān)系，說明當(dāng)前數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)的創(chuàng)新投入影響重大。提高服務(wù)的深度、擴大數(shù)字金融的覆蓋面或者提高數(shù)字支持程度等顯著促進了中小企業(yè)創(chuàng)新。

表2 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3.3 機制分析

中介效應(yīng)檢驗結(jié)果如表3 所示。通過中介效應(yīng)檢驗，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能改善企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率和財務(wù)狀況，增加企業(yè)的研發(fā)投入。數(shù)字金融通過驅(qū)動企業(yè)去杠桿、提升財務(wù)狀況穩(wěn)定性等方式，對企業(yè)的創(chuàng)新活動起到一定的激勵作用。

表3 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

4 結(jié)論與建議

本文以中國創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為樣本，討論并檢驗了數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的影響，并進一步探究了其作用機制和影響路徑。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新起到顯著促進作用。其中覆蓋廣度對企業(yè)創(chuàng)新的促進效果最為顯著。探究其作用機制發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)負(fù)債率在促進企業(yè)創(chuàng)新投入的過程中發(fā)揮了中介效應(yīng)。

研究結(jié)論具有以下政策啟示：第一，由于數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新尤其是發(fā)明專利的申請有顯著的推動作用，因而應(yīng)該制定相關(guān)政策，大力扶持金融科技的發(fā)展。第二，加強金融體系和金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，提高全國互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率，從而為數(shù)字金融發(fā)揮作用提供足夠充分的基礎(chǔ)設(shè)施，使數(shù)字金融真正發(fā)揮普惠作用。第三，數(shù)字金融在一定程度上能通過改善資產(chǎn)負(fù)債率的方式促進企業(yè)創(chuàng)新投入，因而制定政策時應(yīng)當(dāng)適當(dāng)降低企業(yè)融資門檻，改善企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率，使之處于一個合理的范圍內(nèi)。