數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響

張云崢， 李名威,2

(1.河北農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院， 河北 保定 071000; 2.浙江經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學院 工商管理學院， 績效改進研究所， 杭州 310000)

根據(jù)國務院2016年發(fā)布的《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》對普惠金融的官方解釋及界定，普惠金融是指“立足機會平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務”。在鄉(xiāng)村振興背景下，一方面，數(shù)字普惠金融能夠改善農(nóng)村地區(qū)的金融服務循環(huán)系統(tǒng)，在促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新及消費等方面發(fā)揮直接作用；另一方面，農(nóng)村電子商務的發(fā)展帶動了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)字化升級，從而推動了商貿(mào)、物流、金融的相互融合，進而推動了農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟增長[1]。但是，由于農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)周期長、受災害影響大、不確定性高等特點，面臨著“融資難、融資貴”等問題，嚴重制約著企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。本文通過分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響，為促進農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展、提高抗風險能力提供相關(guān)建議。

1 研究現(xiàn)狀

國內(nèi)學者針對數(shù)字普惠金融對“三農(nóng)”問題的影響進行了大量研究。在促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面，葛和平和高越通過選取省級面板數(shù)據(jù)，運用固定效應模型和門檻效應模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融及其各維度均可提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，數(shù)字普惠金融對中部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用最大，其次是西部和東部地區(qū)。數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升存在單一門檻，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提振作用越大[2]；劉艷研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融通過提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的技術(shù)效率來促進區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；分維度看，數(shù)字普惠金融的使用深度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升影響最大，且該效應在東部沿海地區(qū)更顯著，同時，相對于推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的正向影響更大[3]。在促進農(nóng)村消費方面，何海霞研究表明，普惠金融發(fā)展有利于促進農(nóng)民消費增長，在作用機制上，普惠金融主要通過提高農(nóng)民收入、增強區(qū)域農(nóng)村金融競爭程度，從而擴大農(nóng)民消費支出規(guī)模[4]。在促進農(nóng)村居民收入方面，陳丹和姚明明通過實證證明了數(shù)字普惠金融對于提升農(nóng)村居民收入具有顯著效應，并且二、三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整會進一步提高農(nóng)村居民收入，政府助農(nóng)財政支持、就業(yè)水平和農(nóng)村寬帶普及程度對農(nóng)村居民收入的影響程度甚微[5]； 錢水土和章欣楠研究發(fā)現(xiàn)普惠金融能有效增加農(nóng)民收入且這一作用效果具有地域差異，與中西部地區(qū)相比，普惠金融對東部地區(qū)農(nóng)民的增收效果更顯著，對農(nóng)民收入增收效果會受到當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的影響，并且隨著區(qū)域經(jīng)濟不斷發(fā)展，金融基礎設施不斷完善，農(nóng)村普惠金融的發(fā)展也不斷深入，其增收及減貧的作用效果也逐漸凸顯[6]。在促進農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)方面，張碧瓊和吳琬婷研究表明，激發(fā)農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)活力是數(shù)字普惠金融改善收入分配的重要傳導機制，并且數(shù)字普惠金融對農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)的促進作用主要體現(xiàn)在小微或勞動密集型創(chuàng)業(yè)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有“益貧性”特征，即無論是收入效應還是創(chuàng)業(yè)活動農(nóng)村居民均從中獲得了更多的發(fā)展紅利[7]； 謝文武等研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融使用深度的發(fā)展對農(nóng)村創(chuàng)業(yè)有顯著的促進作用，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度并不是緩解農(nóng)村創(chuàng)業(yè)融資約束的關(guān)鍵因素，支付指數(shù)與貨幣基金指數(shù)對農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生顯著的正向影響，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)的影響呈現(xiàn)區(qū)域的異質(zhì)性特征[8]。

綜上所述，由于農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)量較少且數(shù)據(jù)獲取存在一定難度，所以關(guān)于數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)企業(yè)方面的研究相對較少，大部分集中在研究高新技術(shù)企業(yè)。因此本文通過去除缺失數(shù)據(jù)和ST企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，對2012—2020年的33個農(nóng)業(yè)企業(yè)213個可觀測數(shù)值進行分析，研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

2 數(shù)據(jù)分析

本文從創(chuàng)新產(chǎn)出的角度進行分析，使用企業(yè)申請的發(fā)明數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新的代表指標，使用數(shù)字普惠金融總指數(shù)和分指數(shù)作為普惠金融的發(fā)展指標，隨后運用創(chuàng)新投入研發(fā)支出進行穩(wěn)健性檢驗，得到最終的研究結(jié)果。

2.1 指標設置

根據(jù)本文假設，設置被解釋變量、解釋變量、控制變量見表1。

表1 變量類型、名稱、符號及定義

2.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)以及數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融使用深度來源于北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)，由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻科技集團組成的聯(lián)合課題組負責編制，專利數(shù)據(jù)來源于中國創(chuàng)新專利研究數(shù)據(jù)庫CIRD,其余數(shù)據(jù)均來源于2012—2020年Wind數(shù)據(jù)庫。

2.3 模型構(gòu)建

為了研究數(shù)字普惠金融總指數(shù)對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響，設置模型(1)、(2)、(3)為

ln Patentit=α0+α1ln Indexit+CV+εit

(1)

ln Patentit=α0+α1ln Coverit+CV+εit

(2)

ln Patentit=α0+α1ln Usageit+CV+εit

(3)

式中：i代表第i個企業(yè)；t代表第t年；εit為沒有考慮的其他隨機影響因素；CV為控制變量。為了防止數(shù)據(jù)本身以及變量數(shù)據(jù)之間差異過大導致的不良影響，對絕對數(shù)值即數(shù)據(jù)相對較大的數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)處理，對相對數(shù)值即比例或者百分比數(shù)據(jù)不進行對數(shù)化處理，其中數(shù)字普惠金融指數(shù)和專利授權(quán)數(shù)均是自然對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)。

2.4 描述性統(tǒng)計

對各個變量的樣本數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果見表2。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

企業(yè)聯(lián)合申請的發(fā)明數(shù)量的均值為0.390 7，最大值為3.465 7，最小值為0，均值傾向于最小值。這是由于農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的數(shù)量相對其他行業(yè)來說較少，數(shù)字普惠金融總指數(shù)的均值為5.315 8，分指數(shù)的均值分別為5.305 6、5.260 7。

2.5 相關(guān)性分析

對變量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進行相關(guān)性分析，數(shù)據(jù)結(jié)果見表3。

解釋變量ln Index與ln Patent的相關(guān)系數(shù)為0.219 7，且存在99%以上的概率認為二者存在顯著的正向關(guān)系。初步驗證假設，即數(shù)字普惠金融指數(shù)會有效提高農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新，同理，ln Cover、ln Usage與ln Patent的相關(guān)系數(shù)分別為0.193 4、0.250 9，解釋變量或者控制變量之間的相關(guān)系數(shù)小于0.8，不存在強相關(guān)，證明不存在高度的多重共線性。

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

2.6 多元回歸分析

通過多元回歸分析得到表4，以此驗證數(shù)字普惠金融總指數(shù)和數(shù)字普惠金融分指數(shù)對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

表4 模型多元回歸分析結(jié)果

模型(1)多元回歸分析結(jié)果顯示：模型的調(diào)整R2為0.179 5，由于面板數(shù)據(jù)的差異性，一般面板數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度比時間序列數(shù)據(jù)低。F檢驗值為8.731 6，P<0.01，即存在有99%以上的概率解釋變量以及控制變量聯(lián)合對ln Patent影響系數(shù)不為0。ln Index的影響系數(shù)為0.356 4，且對應的概率值小于0.05，存在顯著正向影響，即數(shù)字普惠金融能夠促進農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新，數(shù)字普惠金融總指數(shù)每增加1%，會引起被解釋變量Patent平均增加0.356 4%，控制變量ROA、Size均存在顯著的正向影響。

同理，ln Cover、ln Usage的影響系數(shù)分別為0.338 8、0.378 5，分別在0.05或者0.01的顯著性水平下顯著，即數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融使用深度均對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新存在顯著促進作用。數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融使用深度平均增加1%，分別會促進Patent平均增加0.338 8%、0.378 5%。

2.7 內(nèi)生性檢驗

由于本文在模型設計過程中可能存在解釋變量和被解釋變量互為因果的情況，因此采用二階段最小二乘估計，選擇解釋變量滯后一期作為工具變量，解決模型的內(nèi)生性問題，得到表5所示結(jié)果。

在進行二階段最小二乘估計后，ln Index仍然存在顯著正向影響，影響系數(shù)為0.544 6。同理，ln Cover、ln Usage對ln Patent的影響系數(shù)顯著為正，影響系數(shù)分別為0.444 7、0.609 3。因此，在解決內(nèi)生性的情況下，模型的結(jié)果仍然比較一致。

表5 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

2.8 穩(wěn)健性檢驗

為了研究本文得到的結(jié)果的穩(wěn)健性，采用替換被解釋變量的方法，將創(chuàng)新產(chǎn)出用創(chuàng)新投入替換，替換成研發(fā)投入的自然對數(shù)ln RD，若結(jié)果仍保持不變，則說明通過了穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表6。

由表6可知，即使更換了被解釋變量，解釋變量的影響仍然比較一致，ln Index的影響系數(shù)為0.755 9，且在0.01的顯著性水平下顯著。而ln Cover對ln RD的影響系數(shù)也存在顯著的正向影響，ln Usage的影響系數(shù)為0.836 1，與前面的回歸結(jié)果比較一致。因此，本文的模型結(jié)果比較穩(wěn)定。

3 結(jié)論與啟示

通過分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新有顯著正向影響。國家、政府、農(nóng)業(yè)企業(yè)可以從以下方面共同努力。

1)國家要積極推動數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)企業(yè)中的應用，加大對農(nóng)業(yè)企業(yè)的財政補貼，提供適當稅收優(yōu)惠。農(nóng)業(yè)企業(yè)具有季節(jié)性、周期性等特點，致使其存在較高的經(jīng)營風險。作為銀行等金融機構(gòu)，更傾向于對農(nóng)業(yè)企業(yè)采取高利率的措施，這就嚴重制約了農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。對此，國家可以出臺相關(guān)政策，切實解決農(nóng)村金融“融資難、融資貴”等問題，緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)資金壓力，進而提升金融服務鄉(xiāng)村振興質(zhì)效。同時，通過構(gòu)建風險防范機制，實現(xiàn)金融機構(gòu)、擔保人和擔保機構(gòu)之間的風險共擔，努力調(diào)動第三方的積極性。對于利用非法數(shù)據(jù)獲利的行為，要及時發(fā)現(xiàn)、嚴厲打擊。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2)政府要加快完善農(nóng)村金融服務基礎設施建設，將財政資金適度向農(nóng)村傾斜。政府可以提高互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的覆蓋率，著力推動金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。作民農(nóng)戶，從“村村通寬帶”向“家家有寬帶”的轉(zhuǎn)變可以有機會了解數(shù)字普惠金融相關(guān)知識及政策，進一步加強和農(nóng)業(yè)企業(yè)的聯(lián)結(jié)。既幫助自身獲取更多就業(yè)信息，也讓農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)戶有了更多交流，為企業(yè)尋找創(chuàng)新點提供了借鑒與參考。另一方面，農(nóng)業(yè)企業(yè)可以借助互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，建立產(chǎn)銷信息平臺進行產(chǎn)品推廣，打破地域束縛，滿足更多消費需求。

3)農(nóng)業(yè)企業(yè)自身要加強人才隊伍建設，加大科研投入力度，積極開展科研攻關(guān)。對于高素質(zhì)人才，可以采用提高薪資和福利待遇的方式進行聘用，同時定期組織開展產(chǎn)品研發(fā)工作分享會，激發(fā)更多員工的創(chuàng)新靈感。還可以通過校企合作的方式推動產(chǎn)學研協(xié)同發(fā)展，通過科技成果的推廣和轉(zhuǎn)化來培育核心產(chǎn)品，形成自身的競爭優(yōu)勢。最后，農(nóng)業(yè)企業(yè)要積極關(guān)注數(shù)字普惠金融相關(guān)政策，加強對金融知識的學習，提高金融素養(yǎng)。對于相關(guān)政策的執(zhí)行可以幫助企業(yè)少走彎路，為企業(yè)創(chuàng)新保駕護航。