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    數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響及機制研究

    2021-01-13 05:01:33謝婷婷高麗麗
    金融發(fā)展研究 2021年12期
    關(guān)鍵詞:傳統(tǒng)金融數(shù)字金融技術(shù)創(chuàng)新

    謝婷婷 高麗麗

    摘? ?要:在傳統(tǒng)金融模式下,金融資源結(jié)構(gòu)性錯配嚴重制約中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,數(shù)字金融發(fā)展能夠有效矯正這一問題,進而驅(qū)動中小企業(yè)創(chuàng)新?;?011—2018年中小板上市公司數(shù)據(jù),運用面板固定及中介效應(yīng)模型,在傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)錯配背景下,探討數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響及內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn),相較于傳統(tǒng)金融,數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動效應(yīng)更為顯著,數(shù)字金融通過矯正傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)錯配,改善非國有、高技術(shù)、成長期和成熟期中小企業(yè)創(chuàng)新融資環(huán)境,更具靶向性地支持中小企業(yè)創(chuàng)新活動。進一步發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融使用深度與數(shù)字化程度兩個維度均對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響,但覆蓋廣度影響不明顯。機制分析表明,數(shù)字金融能夠通過緩解企業(yè)融資約束、減少企業(yè)融資成本和降低企業(yè)杠桿來提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。本文的研究結(jié)論為數(shù)字金融的發(fā)展優(yōu)化、實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動提供可靠經(jīng)驗證據(jù)和政策啟示。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字金融;技術(shù)創(chuàng)新;傳統(tǒng)金融;面板固定效應(yīng)模型;中介效應(yīng)模型

    中圖分類號:F832? 文獻標識碼:A? 文章編號:1674-2265(2021)12-0060-09

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.12.008

    一、引言

    技術(shù)創(chuàng)新是決定經(jīng)濟持續(xù)增長的重要動力。在我國新舊動能轉(zhuǎn)換關(guān)鍵時期,創(chuàng)新驅(qū)動的內(nèi)涵式增長已然成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手(張軍擴等,2019)[1]。微觀企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新主要實施者,激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新能夠充分帶動經(jīng)濟質(zhì)量及效益的提升。然而,企業(yè)創(chuàng)新具有高投入、長周期、高風(fēng)險等特征,導(dǎo)致創(chuàng)新融資存在嚴重信息不對稱,使企業(yè)創(chuàng)新面臨融資困境。尤其對中小企業(yè)來說,一方面,技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)不如大型企業(yè),需持續(xù)投入大量資金;另一方面,受自身特征影響,導(dǎo)致創(chuàng)新融資成本高、效率低,在基礎(chǔ)瓶頸與融資困境雙重限制下,創(chuàng)新受到嚴重阻礙。因此,持續(xù)穩(wěn)定的資金來源對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新尤為重要。

    然而,我國傳統(tǒng)金融體系存在的金融資源錯配現(xiàn)象已嚴重影響中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。具體表現(xiàn)在:首先,屬性錯配。由于傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)性失衡與行業(yè)順周期偏好以及風(fēng)險審慎管理體系的制約,導(dǎo)致非國有企業(yè)比國有企業(yè)融資成本更高、融資效率更低。其次,領(lǐng)域錯配。我國傳統(tǒng)金融部門嚴格秉持盈利原則和風(fēng)控要求,容易在考核次序與風(fēng)險監(jiān)控上出現(xiàn)錯位,導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)相較于非高技術(shù)企業(yè)獲得資金難度更大。最后,階段錯配。受傳統(tǒng)金融部門“后向型”偏好的影響,導(dǎo)致最具潛力的成長期企業(yè)面臨融資困境。因此,傳統(tǒng)金融服務(wù)實體經(jīng)濟出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)錯配,嚴重抑制中小企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新活動中的潛在驅(qū)動力,這也是當前金融改革應(yīng)該關(guān)注的重點。

    傳統(tǒng)金融服務(wù)實體經(jīng)濟出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)錯配在當下需要創(chuàng)新性金融模式加以糾正。伴隨人工智能、大數(shù)據(jù)以及云計算等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展,金融與新技術(shù)逐漸融合,一種新型金融模式——數(shù)字金融由此順應(yīng)而生(郭峰等,2016)[2]。作為傳統(tǒng)金融的補充,數(shù)字金融能否通過服務(wù)的便捷化及較低的門檻提高金融服務(wù)的普惠性,又能否通過對數(shù)據(jù)的分析及審核有效降低信息不對稱,進而影響中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,是值得探索的現(xiàn)實問題。現(xiàn)有文獻較多從政府、市場以及社會文化等方面探討如何支持企業(yè)創(chuàng)新(鄭玉,2020;徐麗鶴和李青,2020;吳迪等,2020)[3-5],而關(guān)于數(shù)字金融如何影響微觀中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究還處在探討階段,多集中在數(shù)字金融通過緩解融資困境、提升企業(yè)價值和企業(yè)全要素生產(chǎn)率,從而提升企業(yè)創(chuàng)新等,為本文研究提供了有益參考。鑒于我國數(shù)字金融發(fā)展位于世界前列,中小企業(yè)是我國創(chuàng)新發(fā)展的動力之一,對數(shù)字金融相較于傳統(tǒng)金融如何根據(jù)創(chuàng)新型中小企業(yè)發(fā)展規(guī)律、融資特征等發(fā)揮作用進行研究具有一定的理論價值和實踐意義。

    本文將2011—2018年中小板上市公司數(shù)據(jù)與各省數(shù)據(jù)相匹配進行面板實證檢驗。具體而言,主要包括以下三個方面:其一,比較數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響力,判斷數(shù)字金融能否通過糾正傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)錯配,助力中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新;其二,分別探究數(shù)字金融三個維度發(fā)展對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,辨別哪個維度對其影響更為顯著;其三,通過中介效應(yīng)模型,基于融資約束、融資成本、企業(yè)杠桿等機制路徑進行識別與檢驗,厘清數(shù)字金融影響中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用機制。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    (一)數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響

    依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展的數(shù)字金融,在資金需求市場中,與傳統(tǒng)銀行服務(wù)偏向“二八定律”中的20%不同,數(shù)字金融更多服務(wù)的是80%的“長尾”群體,其中,中小企業(yè)受益最為明顯。在數(shù)字金融在延長金融服務(wù)覆蓋率、提高金融服務(wù)可獲得性、減少交易成本和提高金融服務(wù)的供需匹配性四個維度的作用下,數(shù)字金融充分發(fā)揮“長尾效應(yīng)”,通過緩解企業(yè)融資約束、減少融資成本、降低企業(yè)杠桿等路徑驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    首先,數(shù)字金融能夠拓寬企業(yè)融資渠道,提高融資可得性,緩解創(chuàng)新融資約束。一方面,中小企業(yè)作為資金需求者,在傳統(tǒng)金融市場中具有“多、小、散”特征,傳統(tǒng)金融部門服務(wù)這類主體必須付出昂貴成本。數(shù)字金融利用區(qū)塊鏈、云計算以及人工智能等手段,能夠在低成本、低風(fēng)險的環(huán)境中高效處理海量數(shù)據(jù),使得長尾群體突破正規(guī)金融服務(wù)的“卷簾門”“玻璃門”限制,獲得金融的有效供給。另一方面,中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對資金投入具有量大、長期、穩(wěn)定的要求,數(shù)字金融通過對傳統(tǒng)金融市場中金融產(chǎn)品以及商業(yè)模式進行數(shù)字化創(chuàng)新,能夠提高產(chǎn)品間的供需匹配性,以多品種、個性化服務(wù)滿足中小企業(yè)創(chuàng)新活動持續(xù)、高頻的融資需求,進而有效緩解創(chuàng)新融資約束(江紅莉和蔣鵬程,2021)[6]。

    其次,數(shù)字金融憑借自身獨特的信息搜集和處理能力,能夠有效降低風(fēng)險評估成本與交易成本,減少創(chuàng)新融資成本。數(shù)字金融利用自身獨特的風(fēng)險監(jiān)控、信息處理與檢測系統(tǒng),能夠快速、高效地處理中小企業(yè)信息,簡化貸款審查流程,縮短貸款審批時間,降低資產(chǎn)信用評估、線下審核與風(fēng)險管理成本,進而減少中小企業(yè)創(chuàng)新融資成本(楊先明和楊娟,2021;謝雪燕和朱曉陽,2021)[7,8]。

    最后,數(shù)字金融能夠降低企業(yè)通過加杠桿方式獲取資金的需求,促進企業(yè)加大對長周期、高風(fēng)險創(chuàng)新活動的資金投入。中小企業(yè)財務(wù)報表中杠桿率水平較高會降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平,依托數(shù)字金融能夠有效改善中小企業(yè)融資環(huán)境,并且為企業(yè)研發(fā)項目的實施提供必要的支撐條件,提升企業(yè)的經(jīng)濟實力,促使企業(yè)逐漸減少對加杠桿的主動性需求,有利于進行長周期、高風(fēng)險以及資金需求大的技術(shù)創(chuàng)新活動。因此,數(shù)字金融的“去杠桿作用”能夠產(chǎn)生對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動效應(yīng)(梁琦和林愛杰,2020)[9]。

    據(jù)此,本文提出研究假設(shè)H1:數(shù)字金融的發(fā)展能夠通過緩解企業(yè)融資約束、減少融資成本、降低企業(yè)杠桿,進而驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    (二)數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)錯配的靶向優(yōu)化路徑

    1.“屬性錯配”的優(yōu)化路徑。國有企業(yè)因自身產(chǎn)權(quán)特征,比非國有企業(yè)更容易獲得財政資金支持,更容易被傳統(tǒng)金融機構(gòu)青睞。數(shù)字金融的發(fā)展能夠豐富金融機構(gòu)搜集非國有中小企業(yè)信息的渠道,有效解決因信息不對稱造成的創(chuàng)新融資難題。同時,數(shù)字金融低門檻、高效率、多品種與個性化的金融服務(wù)能夠與非國有中小企業(yè)創(chuàng)新融資需求相契合,驅(qū)動非國有企業(yè)增加創(chuàng)新研發(fā)投入。國有企業(yè)則受自身體制限制,對數(shù)字金融帶來的便利渠道反應(yīng)遲緩,導(dǎo)致數(shù)字金融對國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動作用不明顯。

    假設(shè)H2:數(shù)字金融的發(fā)展能夠矯正傳統(tǒng)金融的“屬性錯配”,對非國有企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向促進作用。

    2.“領(lǐng)域錯配”的優(yōu)化路徑。從產(chǎn)業(yè)特征看,高技術(shù)與非高技術(shù)企業(yè)相比擁有更強的技術(shù)創(chuàng)新融資需求。然而,高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新投資具有高風(fēng)險、長周期、高投入的特點,與傳統(tǒng)金融部門安全性、流動性、盈利性的放貸原則背道而馳,導(dǎo)致高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新融資難、融資貴。數(shù)字金融的出現(xiàn),一方面能夠打破傳統(tǒng)金融部門放貸審核指標過于單一的弊端,另一方面依托數(shù)字金融信息監(jiān)測系統(tǒng),能夠多維度、全時段掌握信貸資金的動向,有效降低信貸風(fēng)險,為高技術(shù)企業(yè)營造良好的創(chuàng)新融資環(huán)境。除此之外,數(shù)字金融還能夠?qū)⒏呒夹g(shù)企業(yè)的創(chuàng)新項目置于市場價值評估網(wǎng)絡(luò)中,模擬評估創(chuàng)新項目的市場價值,有助于資質(zhì)差但創(chuàng)新價值高的企業(yè)獲得資金供給,更加有效地矯正傳統(tǒng)金融的“領(lǐng)域錯配”(李小玲等,2020)[10]。

    假設(shè)H3:數(shù)字金融的發(fā)展能夠矯正傳統(tǒng)金融的“領(lǐng)域錯配”,對高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向促進作用。

    3.“階段錯配”的優(yōu)化路徑。根據(jù)企業(yè)生命周期理論,企業(yè)經(jīng)歷萌芽、成長、成熟到衰退的發(fā)展時期,而在不同的發(fā)展階段,企業(yè)的資產(chǎn)負債、現(xiàn)金流以及創(chuàng)新需求等方面有所不同。傳統(tǒng)金融部門具有“后向型”偏好,會根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)、盈利能力選擇客戶。然而,成長期企業(yè)稀缺的抵押品和擔(dān)保能力及較高的資產(chǎn)負債率,導(dǎo)致具有強烈創(chuàng)新融資需求的企業(yè)面臨嚴重的融資困境。數(shù)字金融的發(fā)展能夠為成長期企業(yè)提供多元化的融資渠道,同時還能夠依托自身獨特的信息搜集、處理能力,提升金融機構(gòu)處理分析企業(yè)信息的能力,有助于改善成長期企業(yè)創(chuàng)新融資現(xiàn)狀(黃銳等,2021;阮堅等,2020)[11,12]。

    假設(shè)H4: 數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效克服傳統(tǒng)金融運行中存在的“階段錯配”,對成長期企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動起到顯著優(yōu)化效果。

    三、研究設(shè)計

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文選取中小板上市公司作為研究對象,以北京大學(xué)提供的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》進行匹配,進而構(gòu)建2011—2018年的面板數(shù)據(jù)。本文對樣本數(shù)據(jù)的處理過程如下:第一步,剔除財務(wù)信息缺失嚴重的企業(yè);第二步,剔除樣本期間內(nèi)為ST、*S T與金融行業(yè)的企業(yè);第三步,為控制極端值對實證結(jié)果的影響,對連續(xù)變量進行1%和99%分位的縮尾處理。最終篩選出總共3115個觀測值。微觀企業(yè)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫,數(shù)字金融指數(shù)來自北京大學(xué)金融研究中心公布的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》,宏觀控制變量數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫。

    (二)變量的選取

    1. 被解釋變量——企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新變量(Total、Invent、Low)。本文參照王小燕等(2019)[13]和唐松等(2020)[14]等學(xué)者的做法,采用企業(yè)創(chuàng)新專利產(chǎn)出衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。按照現(xiàn)有企業(yè)專利數(shù)據(jù),將其分為三個層次:其一,企業(yè)專利申請總數(shù)(Total),代表企業(yè)總的創(chuàng)新水平;其二,企業(yè)發(fā)明專利申請總數(shù)(Invent),代表企業(yè)的實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力;其三,實用型與外觀專利申請數(shù)之和,代表企業(yè)低端技術(shù)創(chuàng)新能力。

    2. 核心解釋變量——數(shù)字金融(Digfin)。參照已有文獻(梁榜和張建華,2018;聶秀華,2019)[15,16]的研究,選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融的代理變量。

    3. 中介傳導(dǎo)變量。

    (1)企業(yè)融資約束(SA)。本文借鑒鞠曉生等(2013)[17]、包鈞等(2018)[18]等學(xué)者的做法,利用計算得出的SA指數(shù)作為企業(yè)融資約束的代理變量,公式為:

    [SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age] (1)

    其中,Size為企業(yè)總資產(chǎn)真實值(單位:百萬)取對數(shù),Age為企業(yè)上市年限。

    (2)企業(yè)融資成本(Expen)。本文采用財務(wù)費用與企業(yè)負債的比值作為企業(yè)融資成本替代變量,該指標可以從側(cè)面衡量企業(yè)為融取資金所支付的成本。

    (3)企業(yè)杠桿(Lever)。本文利用資產(chǎn)負債率反映企業(yè)債務(wù)約束情況,從側(cè)面反映企業(yè)歸還借款的能力。

    4. 控制變量。本文為了彌補遺漏變量對回歸結(jié)果的影響,從微觀和宏觀兩個層面選取多個變量作為控制變量,具體指標如表1所示。

    (三)模型的設(shè)定與實證策略

    1. 面板固定效應(yīng)模型。本文為檢驗數(shù)字金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系,構(gòu)建如下模型:

    [Total=α+β1Digfini,t-1+∑β2KB+∑Year+∑Ind+ε]? ? ?(2)

    在上述模型(2)中,核心解釋變量為省級數(shù)字金融指數(shù)(Digfin、Dfg、Dss);被解釋變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Total、Invent、Low);KB為相關(guān)控制變量;ε為隨機擾動項。

    在模型回歸前,本文對其進行了以下處理:其一,內(nèi)生性處理。為避免因反向因果關(guān)系造成的內(nèi)生性問題,本文將核心解釋變量滯后1期,在一定程度上降低內(nèi)生性對回歸結(jié)果的影響。其二,模型選擇。一方面,本文經(jīng)過F檢驗、Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)兩個統(tǒng)計量的P值均在1%水平下顯著,最終選擇面板固定效應(yīng)模型。另一方面,本文檢驗時間效應(yīng)是否顯著,LR檢驗結(jié)果顯示大多數(shù)時間變量系數(shù)是顯著的。因此,從表2看,最終選取雙向固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字金融與中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系。最終選取雙向固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字金融與中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系。

    表2:面板模型選擇結(jié)果

    [ 檢驗值(P值) 結(jié)果 F統(tǒng)計量 3.49(0.001) 固定效應(yīng)模型 Hausman檢驗 15.48(0.05) 固定效應(yīng)模型 ]

    2. 中介效應(yīng)模型。為探究數(shù)字金融影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的具體作用機制,本文設(shè)置了如下方程進行檢驗。

    [Totali,t=?+?1Digfini,t-1+φCV+∑Year+∑Ind+ε] (3)

    [Mediatori,t=θ+θ1Digfini,t-1+∑φCV+∑Year+∑Ind+τ]? (4)

    [Totali,t=α+α1Mediatori,t+α2Digfini,t-1+∑φCV+∑Year+∑Ind+ξ]? ?(5)

    上述模型中的Mediator為中介變量總稱,分別代表企業(yè)融資約束、企業(yè)融資成本以及企業(yè)杠桿,其余變量的設(shè)定與模型(2)類似。

    四、實證結(jié)果與分析

    (一)數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響

    1. 基準回歸分析。表3中的模型X(1)—X(3)列示了數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的基準回歸結(jié)果。結(jié)果顯示:其一,數(shù)字金融的發(fā)展對企業(yè)總創(chuàng)新能力與實質(zhì)性創(chuàng)新能力均呈現(xiàn)十分顯著的促進作用,說明數(shù)字金融能夠為中小企業(yè)創(chuàng)新提供豐富的融資工具及融資渠道,在一定程度上盤活游離在正規(guī)金融體系之外的金融資源,驅(qū)動企業(yè)總創(chuàng)新能力的提升。其二,數(shù)字金融對低端技術(shù)創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)僅在10%的水平下顯著,且系數(shù)相較于實質(zhì)性創(chuàng)新能力較小。主要由于數(shù)字金融本身獨具的信息處理能力,能夠幫助企業(yè)提高創(chuàng)新決策的有效性,減少低端技術(shù)創(chuàng)新的投入。以上說明,數(shù)字金融的發(fā)展能夠通過對中小企業(yè)實質(zhì)性創(chuàng)新能力的提升帶動企業(yè)總創(chuàng)新能力的提高,減緩中小企業(yè)目前存在的“創(chuàng)新泡沫”問題。

    表3中的模型X(4)—X(6)列示了傳統(tǒng)金融發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示:傳統(tǒng)金融發(fā)展對企業(yè)總創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.081,且在5%的水平下顯著,對企業(yè)實質(zhì)性創(chuàng)新能力的影響不顯著。研究發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)金融發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能夠產(chǎn)生正向促進作用,但與數(shù)字金融相比影響系數(shù)較小,促進效應(yīng)不突出,并且對企業(yè)實質(zhì)性創(chuàng)新能力影響不顯著。

    2. 降維回歸分析。為進一步分析數(shù)字金融與中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系,本文對數(shù)字金融進行降維處理,分解為覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度(見表4)。檢驗結(jié)果表明,數(shù)字金融的覆蓋廣度(L.Dfg)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響較小且不顯著,但數(shù)字金融的使用深度(L.Dss)及數(shù)字化程度(L.Szh)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Invent)的回歸系數(shù)顯著為正,并且能夠在提升企業(yè)實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力(Invent)的同時帶動總體創(chuàng)新能力(Total)的提高。以上說明,數(shù)字金融能夠通過使用深度的延展以及數(shù)字化應(yīng)用的普及,為企業(yè)創(chuàng)新融資提供多元化的融資工具和融資渠道,促進中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項目的開展,僅依靠使用群體覆蓋面積的增加,對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響不明顯。

    (二)穩(wěn)健性檢驗及內(nèi)生性處理

    1. 穩(wěn)健性檢驗。一是更換主要變量。從投入與產(chǎn)出兩個層面,以研發(fā)投入與總資產(chǎn)的比值作為企業(yè)創(chuàng)新投入指標,以企業(yè)無形資產(chǎn)增量與總資產(chǎn)比值衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。二是剔除特殊事件樣本影響。數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,與全球金融態(tài)勢的發(fā)展有著密切聯(lián)系,忽視這類因素的影響可能會使估計結(jié)果不準確。因此,本文將樣本期間我國2015年重大股災(zāi)作為典型的金融事件,對2015年及之后樣本進行剔除,盡可能排除股災(zāi)的影響。此外,樣本中的地區(qū)直轄市具有較大的經(jīng)濟特殊性,當?shù)氐臄?shù)字金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新活動與其他地區(qū)可能存在差異,本文刪除樣本中的直轄市。最終發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)論未受上述改變的影響(見表5)。

    2. 內(nèi)生性處理。上述實證中,本文對核心解釋變量進行了滯后1期處理,一定程度降低因反向因果關(guān)系造成的內(nèi)生性影響。除了反向因果外,實證過程中還會因為遺漏變量造成內(nèi)生性偏差。因此,本文借鑒萬佳彧等(2020)[19]等學(xué)者的研究,采用各省互聯(lián)網(wǎng)普及率(Hlw)作為工具變量,并且運用兩階段最小二乘法對模型進行重新估計。

    進行兩階段最小二乘法估計前,首先,運用Hausman檢驗確定數(shù)字金融是否為內(nèi)生性解釋變量,檢驗結(jié)果如表6所示,模型X(2)、X(3)、X(4)中Hausman統(tǒng)計值均在10%的水平下顯著,說明變量數(shù)字金融內(nèi)生性解釋變量。其次,利用LM檢驗進行不可識別檢驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn)LM統(tǒng)計量均顯著,拒絕不可識別假設(shè)。最后,運用F檢驗確定工具變量的選取是否有效,模型X(1)中主要變量在1%的水平下顯著,且F統(tǒng)計量為194.96,表明工具變量互聯(lián)網(wǎng)普及率與內(nèi)生性解釋變量數(shù)字金融存在較強相關(guān)性。第二階段回歸結(jié)果顯示,模型X(2)、X(3)中數(shù)字金融的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為正,模型X(4)的回歸結(jié)果不顯著。因此,不論基于基準回歸還是工具變量回歸,數(shù)字金融驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)論都是顯著的。

    (三)數(shù)字金融的“糾錯配”功能與中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

    在上述研究中,本文基本證實數(shù)字金融相較于傳統(tǒng)金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向驅(qū)動作用更為突出。但值得深入探究的是,數(shù)字金融是否在校正傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)錯配的基礎(chǔ)上驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新?

    表7中的panelA按企業(yè)屬性分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)。檢驗結(jié)果顯示,在非國有企業(yè)組中,數(shù)字金融對企業(yè)總體專利創(chuàng)新能力與實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力的系數(shù)顯著為正;而在國有企業(yè)組中,數(shù)字金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)均不顯著。這是由于國有企業(yè)能夠憑借產(chǎn)權(quán)特征在傳統(tǒng)金融市場中獲取充足、低成本的金融資源,并受自身體制限制對數(shù)字金融所帶來的便利渠道反應(yīng)較慢或遲緩。與此相反,非國有企業(yè)在傳統(tǒng)金融市場中面臨嚴峻的融資困境,處于融資的“低水平均衡”中,融資境遇的改善會產(chǎn)生較大的邊際產(chǎn)出,驗證假設(shè)H2。

    表7中的panelB按行業(yè)屬性分為高技術(shù)企業(yè)與非高技術(shù)企業(yè)。實證結(jié)果顯示,數(shù)字金融對高技術(shù)行業(yè)與非高技術(shù)行業(yè)的影響也具有差異性特征。在非高技術(shù)行業(yè)組中,數(shù)字金融對實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力的系數(shù)為0.176,且僅在10%的水平下顯著,無法帶動總體創(chuàng)新能力的增加。在高技術(shù)行業(yè)組中,數(shù)字金融對實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)為0.210,并且能夠帶動總體創(chuàng)新能力的提升。這是因為高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新項目投資具有高風(fēng)險、長周期、高投入的特點,與傳統(tǒng)金融部門的放貸原則背道而馳,導(dǎo)致高技術(shù)企業(yè)在傳統(tǒng)信貸市場中面臨較強的金融排斥,數(shù)字金融的出現(xiàn)能夠較大程度改善融資環(huán)境,且對高技術(shù)企業(yè)的影響更為顯著,驗證假設(shè)H3。

    表8按企業(yè)生命周期分為成長期、成熟期以及衰退期。結(jié)果顯示,當企業(yè)處于成長期與成熟期時,數(shù)字金融對企業(yè)實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)均顯著為正,并能夠帶動總體創(chuàng)新能力的提升,但成熟期相較于成長期對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動效應(yīng)更為顯著。當企業(yè)處于衰退期時,數(shù)字金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響不顯著。這是因為,在傳統(tǒng)金融市場中成長期的中小企業(yè)由于內(nèi)部抵押品以及擔(dān)保能力有限,進行創(chuàng)新融資的渠道狹窄,而數(shù)字金融的出現(xiàn)能夠為其帶來多樣化的現(xiàn)金流,進而驅(qū)動企業(yè)實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新。但成長期企業(yè)仍會受自身規(guī)模影響,導(dǎo)致數(shù)字金融對成長期的創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)并沒有成熟期突出。衰退期企業(yè)由于自身資源儲備不足,自主創(chuàng)新能動性較差,數(shù)字金融會利用大數(shù)據(jù)技術(shù)篩選出此類企業(yè),并降低對衰退期企業(yè)的支持。

    (四)數(shù)字金融驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的機制識別

    數(shù)字金融發(fā)展能夠?qū)鹘y(tǒng)金融市場起到增量補充作用,拓寬企業(yè)融資渠道、豐富企業(yè)融資工具,進而緩解企業(yè)融資約束。在表9 Panel A中,數(shù)字金融對企業(yè)融資約束的系數(shù)為負且顯著,說明數(shù)字金融的發(fā)展一定程度上能夠緩解企業(yè)融資約束。X(3)與X(5)的檢驗結(jié)果顯示,融資約束對企業(yè)整體創(chuàng)新能力、實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力和低端創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)均為負,且在1%的水平下顯著,說明隨著企業(yè)融資約束的增加會減少企業(yè)有限的現(xiàn)金流投向研發(fā)活動,抑制企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。以上說明,數(shù)字金融能夠通過緩解企業(yè)融資約束,驅(qū)動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    數(shù)字金融在緩解融資約束的基礎(chǔ)上,能夠進一步降低企業(yè)的融資成本。在表9 Panel B中,數(shù)字金融對企業(yè)融資成本的系數(shù)為-0.206,且顯著,說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠降低企業(yè)的融資成本。企業(yè)融資成本對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響也顯著為負,說明融資成本較高的企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)生抑制作用。由此說明,數(shù)字金融降低企業(yè)的融資成本,為企業(yè)增加可用資金,進而能夠激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新動力。

    數(shù)字金融在改善企業(yè)融資狀況后,企業(yè)通過加杠桿的方式融取資金的需求會降低。在表9 Panel C中,數(shù)字金融對企業(yè)杠桿的回歸系數(shù)為-0.113,且顯著,說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效發(fā)揮去杠桿作用。企業(yè)杠桿對企業(yè)整體創(chuàng)新能力與實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新能力的系數(shù)分別為-0.018、-0.062且顯著,說明企業(yè)杠桿的增加不利于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升,其中對實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新的影響最大。由此說明,數(shù)字金融的去杠桿作用會對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮正向驅(qū)動作用,尤其是實質(zhì)性技術(shù)創(chuàng)新。

    五、研究結(jié)論與啟示

    本文借助2011—2018年中小板上市公司數(shù)據(jù),在傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)錯配背景下,深入探討數(shù)字金融對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,主要得到以下結(jié)論:第一,數(shù)字金融發(fā)展對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的創(chuàng)新驅(qū)動作用,與傳統(tǒng)金融相比,數(shù)字金融的驅(qū)動效應(yīng)更為突出。數(shù)字金融通過矯正傳統(tǒng)金融存在的結(jié)構(gòu)錯配問題,改善非國有、高技術(shù)、成長期和成熟期中小企業(yè)的創(chuàng)新融資困境,使其更具靶向性地支持中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動。第二,在數(shù)字金融發(fā)展各維度中,使用深度與數(shù)字化程度的提高對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響,但覆蓋廣度的增加對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響不明顯,僅依靠數(shù)字金融使用數(shù)量的增加,無法改善中小企業(yè)創(chuàng)新融資環(huán)境,必須依靠數(shù)字金融使用深度的延展和數(shù)字化技術(shù)的普及,才能充分發(fā)揮數(shù)字金融驅(qū)動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用。第三,數(shù)字金融發(fā)展能夠通過緩解企業(yè)融資約束、減少企業(yè)融資成本及降低企業(yè)杠桿等路徑,驅(qū)動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動。

    本文對于進一步提高數(shù)字金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率具有一定的啟示意義,基于以上結(jié)論,本文提出以下建議:

    首先,完善數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高服務(wù)中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。地方應(yīng)積極推進新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加快數(shù)字金融發(fā)展,一方面,加快5G基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與應(yīng)用,推動中小企業(yè)運用5G技術(shù)對設(shè)備和管理方式進行數(shù)字化改造;另一方面,加大數(shù)字產(chǎn)業(yè)園、示范園建設(shè),通過示范基地和園區(qū)建設(shè),為同類企業(yè)提供可復(fù)制推廣經(jīng)驗。

    其次,推動傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的競合發(fā)展,實現(xiàn)傳統(tǒng)金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以商業(yè)銀行為主體的傳統(tǒng)金融機構(gòu),對中小企業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動明顯不足,應(yīng)加快商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,不斷運用大數(shù)據(jù)等技術(shù),培育數(shù)據(jù)挖掘和分析技能,為銀行決策、風(fēng)險控制和客戶管理服務(wù),同時加快銀行科技部門從后臺保障部門向前臺部門轉(zhuǎn)變。

    最后,構(gòu)建多元化的數(shù)字金融產(chǎn)品體系,滿足中小企業(yè)多樣化的金融需求。在業(yè)務(wù)模式方面,打造一系列平臺化系統(tǒng),根據(jù)企業(yè)融資需求及風(fēng)險模型的動態(tài)判斷,設(shè)計定制化的金融產(chǎn)品,解決中小企業(yè)融資難題,如傳化支付系統(tǒng)。在技術(shù)運用方面,積極鼓勵金融機構(gòu)運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能提升金融服務(wù)的時效性、便捷性和可得性,及時為企業(yè)提供 “短、小、頻、急”的金融產(chǎn)品。

    注:

    ①因篇幅所限,表5、表6中控制變量的實證結(jié)果省略,作者備索。

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