數(shù)字金融發(fā)展激勵民營企業(yè)創(chuàng)新的研究

段光君 楊希

摘 要：本文在剖析數(shù)字金融對民營企業(yè)技術創(chuàng)新作用機制的基礎上，以山東省170家上市民營企業(yè)為研究對象，以民營企業(yè)創(chuàng)新水平為被解釋變量，以數(shù)字金融發(fā)展水平為解釋變量，并引入融資約束為中介變量，利用Tobit模型和中介效應模型實證檢驗數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用。結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展既提高了民營企業(yè)的創(chuàng)新投入，又激勵了民營企業(yè)的技術創(chuàng)新活動，該作用十分顯著；數(shù)字金融發(fā)展主要通過緩解融資約束激勵民營企業(yè)創(chuàng)新?；诖?，本文提出推動數(shù)字金融健康發(fā)展、提升民營企業(yè)的數(shù)字金融適應能力等政策建議，旨在通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進民營企業(yè)創(chuàng)新，進而助力金融高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)金融強國戰(zhàn)略。

關鍵詞：民營企業(yè)；數(shù)字金融；融資約束；Tobit模型；數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本文索引：段光君，楊希.<變量 2>[J].中國商論，2024（10）：-116.

中圖分類號：F276.44 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）05（b）--05

1 引言

黨的十九屆五中全會提出“加快構建新發(fā)展格局，切實轉(zhuǎn)變發(fā)展方式”，強調(diào)“堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”。民營企業(yè)是科技創(chuàng)新的重要主體，全國工商聯(lián)發(fā)布的《2023中國民營企業(yè)500強調(diào)研分析報告》顯示，在民營企業(yè)500強中，有414家企業(yè)的核心技術來源于自主開發(fā)與研制；2022年，民營企業(yè)的國內(nèi)有效專利數(shù)量較上年增長8.42%[1]，充分體現(xiàn)了我國民營企業(yè)的技術創(chuàng)新活力和創(chuàng)新能力。

企業(yè)技術創(chuàng)新具有周期長、高風險等特征，研發(fā)投入階段和創(chuàng)新產(chǎn)出應用階段都具有高度的不確定性[2]；技術創(chuàng)新活動的保密特征，使得資金的供求雙方存在較大的信息不對稱，因此，企業(yè)的技術創(chuàng)新活動容易陷入調(diào)整成本和融資成本過高的困境[3]。同時，傳統(tǒng)金融體系金融資源配置效率較低，加之民營企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量不高，缺少優(yōu)質(zhì)的抵質(zhì)押物等特征，面臨更嚴峻的融資約束，這在很大程度上抑制、阻礙了民營企業(yè)的技術創(chuàng)新。

數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)、機器學習以及云計算等信息技術手段改進傳統(tǒng)金融服務業(yè)態(tài)[4]，不僅可以對“海量”信息進行篩選，甄別出高創(chuàng)新能力的民營企業(yè)，而且可以拓寬企業(yè)的融資渠道，彌補傳統(tǒng)金融機構忽略長尾客戶的缺點，有利于推動民營企業(yè)創(chuàng)新。

近年來，學者們初步證實了數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的正向影響（梁榜和張建華，2019[5]；萬佳彧等，2020[6]；唐松等，2020[7]），但鮮有文章將研究對象聚焦于民營企業(yè)，分析數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用。這不僅不利于了解現(xiàn)實中我國數(shù)字金融與民營企業(yè)創(chuàng)新的關系，也難以為相關實踐提供理論指導。因此，本文主要有以下貢獻：一是構建數(shù)字金融激勵民營企業(yè)創(chuàng)新的理論框架；二是實證分析數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用，為促進數(shù)字技術與金融融合發(fā)展、提高民營企業(yè)創(chuàng)新水平和創(chuàng)新質(zhì)量提供經(jīng)驗證據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

2 理論分析與研究假設

大數(shù)據(jù)、機器學習、云計算等信息技術手段與傳統(tǒng)金融服務相結(jié)合形成一種新的金融服務生態(tài)——數(shù)字金融。高效率、廣覆蓋以及地理穿透性等特征是數(shù)字金融的強大優(yōu)勢，利用這些優(yōu)勢，數(shù)字金融能夠?qū)⒈粋鹘y(tǒng)金融排除在外的弱勢群體，包括民營企業(yè)納入服務對象，助力構建可持續(xù)的普惠性金融體系。數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響主要有以下幾點。

（1）降低金融服務門檻，拓寬融資渠道

與其他產(chǎn)權性質(zhì)的企業(yè)相比，民營企業(yè)信用審核缺乏、資產(chǎn)質(zhì)量不高、發(fā)展規(guī)模小、經(jīng)營不穩(wěn)定，而技術創(chuàng)新活動又需要投入大量且持續(xù)的資金，顯然，傳統(tǒng)金融機構難以為民營企業(yè)的技術創(chuàng)新項目提供金融服務。但較強的客戶觸達能力使數(shù)字金融能夠以較低的成本將民營企業(yè)等“長尾”客戶群納入服務對象，一方面，數(shù)字金融不受地理位置和基礎設施的限制，能夠更廣泛的提供金融服務，降低了獲取金融服務的門檻[8]；另一方面，數(shù)字金融的發(fā)展為民營企業(yè)拓寬了融資渠道，使得民營企業(yè)也能享受到周到、舒適的金融服務，為民營企業(yè)解決了因“雙高”困惑而產(chǎn)生的融資約束問題[9]，激勵民營企業(yè)開展技術創(chuàng)新項目。

（2）降低融資成本，防范信貸風險

由于民營企業(yè)技術創(chuàng)新屬于高風險項目，傳統(tǒng)金融機構在提供融資時，一般都十分謹慎，需要經(jīng)過繁瑣且漫長的審核流程，既拉長了融資周期，也提高了融資成本[10]。然而，數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習等信息技術，對數(shù)據(jù)信息進行篩選、風險甄別，快速繪制客戶畫像，緩解信息不對稱，挖掘出真正具有創(chuàng)新能力的民營企業(yè)，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺辦理融資手續(xù)，可以有效簡化融資流程，降低融資成本；大數(shù)據(jù)風控模型有助于貸前調(diào)查、貸中審查和貸后管理，實現(xiàn)信貸風險的科學防范。因此，數(shù)字金融能夠利用技術手段幫助傳統(tǒng)金融機構和互聯(lián)網(wǎng)平臺甄別信貸風險，為民營企業(yè)技術創(chuàng)新優(yōu)質(zhì)項目提供資金支持，降低信貸成本。

（3）構建征信體系，提高融資效率

隨著“大、智、移、云”等先進的數(shù)字化技術不斷發(fā)展，傳統(tǒng)金融服務模式也發(fā)生徹底變革，民營企業(yè)融資狀況得以改善。在數(shù)字金融模式下，大數(shù)據(jù)技術和人工智能等技術可實現(xiàn)對目標客戶歷史交易記錄的搜集、分析和整合，同時對技術創(chuàng)新項目的市場價值進行剖析、評估，構建多維度信用評價體系，提高金融資源配置效率。民營企業(yè)的技術創(chuàng)新項目更有機會獲得貸款，而且技術創(chuàng)新投入的持續(xù)性也可以得到保證，技術創(chuàng)新水平不斷提高[4]。

基于以上分析，本文提出以下假設：

假設1：數(shù)字金融的發(fā)展可以有效提升民營企業(yè)創(chuàng)新；

假設2：數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用，主要通過緩解民營企業(yè)融資約束的渠道實現(xiàn)。

3 研究設計

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2016—2020年山東省16地市的上市民營企業(yè)作為研究樣本，借鑒北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的地市層面數(shù)字普惠金融指數(shù)作為山東省各地市數(shù)字金融發(fā)展水平的代理變量[11]，依據(jù)上市民營企業(yè)注冊地將兩組數(shù)據(jù)進行匹配。本文所使用的數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和《中國城市統(tǒng)計年鑒》，缺失值由各城市統(tǒng)計公報數(shù)據(jù)補充?；跀?shù)據(jù)有效性，剔除了金融類企業(yè)，ST、*ST、PT類企業(yè)，當年上市企業(yè)以及數(shù)據(jù)缺失或異常的企業(yè)。篩選完成后，最終得到168家企業(yè)的590個非平衡面板數(shù)據(jù)觀測值。

3.2 變量設定

（1）被解釋變量。本文選取企業(yè)研發(fā)投入強度（RD）作為被解釋變量，參考張璇等（2017）[12]和萬佳彧等（2020）[6]的做法，采用研發(fā)支出占營業(yè)收入的比重來衡量。

（2）解釋變量。本文選取北京大學數(shù)字普惠金融總指數(shù)（DIFI）及其三個維度分指標：數(shù)字金融覆蓋廣度（DCB）、數(shù)字金融使用深度（DUD）和普惠金融數(shù)字化程度（DSS）作為解釋變量，衡量地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平。為消除量綱影響，本文對數(shù)字普惠金融指數(shù)做歸一化處理。

（3）中介變量。本文選取融資約束指標作為中介變量。借鑒梁榜和張建華（2019）[5]、唐松等（2020）[7]的做法，采用KZ指數(shù)作為融資約束指標，該指數(shù)越大，表示企業(yè)面臨的融資約束程度越高。

（4）控制變量。本文將從企業(yè)層面和地區(qū)層面選取控制變量，具體包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、企業(yè)盈利能力、企業(yè)資產(chǎn)負債率、股權集中度、政府補助和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況。

3.3 模型構建

3.3.1 數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響

由于研發(fā)投入左斷尾分布，故采用Tobit模型進行估計：

模型（1）中，i和t分別表示企業(yè)和年份，RD為企業(yè)研發(fā)投入強度，核心解釋變量為數(shù)字金融指數(shù)（DIFI）及其分指數(shù)（DCB、DUD、DSS），CV為各控制變量，為模型隨機誤差項。

3.3.2 數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新影響的路徑

本文在考察數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響路徑時，借鑒溫忠麟等（2005）提出的中介效應檢驗步驟[13]，構建本文中介效應模型：

模型（1）為了考察數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響，α1代表數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的總效應。模型（2）反映數(shù)字金融對民營企業(yè)融資約束的影響。模型（3）反映的是數(shù)字金融和融資約束兩個變量對民營企業(yè)創(chuàng)新的共同影響。

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。投入強度變量均值為3.528，表明樣本企業(yè)技術創(chuàng)新水平較低，從最大最小值來看，山東省上市民營企業(yè)研發(fā)投入強度存在較大差異，同時，該變量的十分位數(shù)為0，說明10%樣本企業(yè)研發(fā)投入為零，因此研發(fā)投入強度變量為左斷尾分布。KZ指數(shù)最大最小值相差18.485，標準差為2.393，表明山東省上市民營企業(yè)的融資約束也存在較大差異。其他控制變量整體波動不大，不存在明顯的離群值。

4.2 基本回歸分析

本文利用Tobit模型檢驗了數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響，回歸結(jié)果如表2所示。其中列（1）為不加任何控制變量，列（2）為加入控制變量，列（3）-列（5）為數(shù)字普惠金融指數(shù)的三個分維度對企業(yè)研發(fā)投入強度的影響?？梢钥闯?，數(shù)字金融與民營企業(yè)研發(fā)投入強度在1%顯著性水平下是正相關關系，表明數(shù)字金融發(fā)展水平越高的城市，該地區(qū)民營企業(yè)研發(fā)投入強度越強，即假設1成立。

本文進一步考察了數(shù)字普惠金融的三個維度分指數(shù)對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響，以此作為初步的穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表2列（3）-列（5）所示。從結(jié)果來看，三個不同維度指數(shù)均通過1%或5%的顯著性檢驗，覆蓋廣度、數(shù)字化程度和使用深度對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)分別為1.991、1.013和1.009，數(shù)字金融覆蓋廣度對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響程度最高。

從控制變量來看，企業(yè)規(guī)模對民營企業(yè)研發(fā)投入強度的影響顯著為正；企業(yè)年齡對民營企業(yè)研發(fā)投入強度的影響在5%的顯著性水平下為-2.087，表明年輕企業(yè)更具創(chuàng)新活力；資產(chǎn)負債率對民營企業(yè)研發(fā)投入強度的影響系數(shù)為-1.659，且在10%水平下顯著，表明上一期的資產(chǎn)負債率越低樣本企業(yè)研發(fā)投入強度越高。

4.3 中介效應分析

本文運用中介效應模型，進一步探討融資約束在數(shù)字金融激勵民營企業(yè)創(chuàng)新過程中的中介作用[6]。其回歸結(jié)果如表3列（1）至列（3）所示。

表3列（1）即模型（1）的回歸結(jié)果，未加入中介變量，考察數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的總效應。數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)為1.825，且通過了1%顯著性檢驗。表3列（2）為模型（2）的回歸結(jié)果，考察數(shù)字金融對民營企業(yè)融資約束的影響。數(shù)字金融在1%顯著性水平下為負，表明數(shù)字金融可以顯著的緩解民營企業(yè)的融資約束問題。表3列（3）為模型（3）的回歸結(jié)果，考察在加入中介變量前提下，數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的直接效應，數(shù)字金融指數(shù)在1%顯著性水平下為1.776，融資約束指標在5%顯著性水平下為負。綜合表2列（1）（2）（3）回歸結(jié)果可以看出，融資約束在數(shù)字金融影響民營企業(yè)創(chuàng)新過程中起部分中介作用。其中，在其他因素保持不變的情況下，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個單位，企業(yè)研發(fā)投入強度會直接提升1.776個單位，同時也會使融資約束下降1.545個單位，融資約束每提高1個單位，企業(yè)研發(fā)投入強度下降0.105個單位。因此，數(shù)字普惠金融每提高1個單位會通過融資約束使得民營企業(yè)研發(fā)投入強度間接提升0.1622個單位（1.545*0.105≈0.1622），總效應提高1.825個單位，因融資約束而產(chǎn)生的間接效應占總效應的8.89%。說明數(shù)字金融發(fā)展對民營企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用，主要是通過緩解民營企業(yè)融資約束的渠道實現(xiàn)的，因此假設2成立。

4.4 穩(wěn)健性檢驗

文章借鑒解維敏和方紅星（2011）的做法，采用研發(fā)支出/年初總資產(chǎn)衡量研發(fā)投入強度（RD1）[14]作為研發(fā)投入強度的替代變量進行穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果見表3列（4）。在替換了民營企業(yè)研發(fā)投入衡量方法后，數(shù)字金融的影響系數(shù)為0.957仍在1%水平下顯著且通過了穩(wěn)健性檢驗。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文在剖析數(shù)字金融對民營企業(yè)創(chuàng)新影響的基礎上，以2016—2020年山東省170家上市民營企業(yè)為研究樣本，實證檢驗了地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平對當?shù)孛駹I企業(yè)創(chuàng)新的影響程度和影響路徑。主要結(jié)論如下：

第一，數(shù)字金融發(fā)展水平越高，當?shù)孛駹I企業(yè)創(chuàng)新能力越強，但數(shù)字金融不同維度指數(shù)對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響程度存在細微差異。覆蓋廣度對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響程度最高，而使用深度對民營企業(yè)創(chuàng)新影響程度弱于覆蓋廣度和數(shù)字化支持程度的影響；企業(yè)規(guī)模越大，技術創(chuàng)新投入強度越高；企業(yè)年齡和企業(yè)資產(chǎn)負債率對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響為負。

第二，數(shù)字金融可以通過緩解融資約束激勵民營企業(yè)創(chuàng)新。分析其原因，數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)、云計算機器學習等數(shù)字技術可以有效拓寬融資渠道、降低融資成本、提高融資效率，并以此緩解民營企業(yè)所面臨的融資約束，使民營企業(yè)有充裕的資金進行研發(fā)創(chuàng)新活動，進而激勵民營企業(yè)創(chuàng)新，綜合來看，融資約束帶來的間接效應在總效應中占比約為8.89%。

5.2 政策建議

第一，積極推進地區(qū)數(shù)字金融健康發(fā)展，緩解融資約束

（1）政府層面，引導地區(qū)數(shù)字金融健康發(fā)展，數(shù)字賦能傳統(tǒng)金融機構業(yè)務轉(zhuǎn)型。例如，政府引導創(chuàng)立大數(shù)據(jù)和云計算中心，夯實數(shù)字技術在金融領域的應用。（2）金融機構層面，傳統(tǒng)金融機構應盡快實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以此促進普惠金融發(fā)展，同時在金融業(yè)務廣度、深度和數(shù)字化程度方面不斷提升。（3）金融監(jiān)管層面，不斷完善數(shù)字金融監(jiān)管體系。當前，法律制度不完善是數(shù)字金融監(jiān)管面臨的主要問題。因此，金融監(jiān)管層面應盡快完善監(jiān)管體系以適應數(shù)字金融的發(fā)展，例如拓展審慎監(jiān)管， “線上線下”聯(lián)合監(jiān)管，提高監(jiān)管效率，加強信息共享等以維護金融市場穩(wěn)定，使數(shù)字金融更好地扶持實體經(jīng)濟[15]。

第二，提升民營企業(yè)數(shù)字金融適應能力，加強數(shù)字金融資源配置效率

（1）加快構建民營企業(yè)財務管理制度和信息披露制度[16]，緩解民營企業(yè)在外部融資過程中的信息不對稱。（2）民營企業(yè)應合理配置數(shù)字金融資源，將利用數(shù)字金融渠道獲得的融資投入最有效率的創(chuàng)新項目中，充分發(fā)揮數(shù)字金融對民營企業(yè)發(fā)展中的支持作用。（3）民營企業(yè)應積極主動了解數(shù)字金融相關知識，拓寬融資渠道，利用數(shù)字金融開發(fā)技術創(chuàng)新項目。

參考文獻

全國工商聯(lián)經(jīng)濟部. 2023中國民營企業(yè)500強調(diào)研分析報告[R].2023（9）.

Hottenrott H， Peters B. Innovative capability and financing constraints for innovation： more money， more innovation？[J]. Review of Economics and Statistics， 2012， 94（4）：1126-1142.

王玉澤，羅能生，劉文彬.什么樣的杠桿率有利于企業(yè)創(chuàng)新[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2019（3）：138-155.

聶秀華.數(shù)字金融促進中小企業(yè)技術創(chuàng)新的路徑與異質(zhì)性研究[J].西部論壇，2020，30（4）：37-49.

梁榜，張建華.數(shù)字普惠金融發(fā)展能激勵創(chuàng)新嗎： 來自中國城市和中小企業(yè)的證據(jù)[J].當代經(jīng)濟科學，2019，41（5）：74-86.

萬佳彧，周勤，肖義.數(shù)字金融、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新[J].經(jīng)濟評論，2020（1）：71-83.

唐松，伍旭川.數(shù)字金融與企業(yè)技術創(chuàng)新： 結(jié)構特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應差異[J].管理世界，2020，36（5）：52-66.

陳亮.數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響研究[J].商場現(xiàn)代化，2023（6）： 138-140.

劉柳，宋國玉，朱浩.數(shù)字金融能否緩解企業(yè)策略性創(chuàng)新： 基于激勵效應和調(diào)節(jié)作用的實證檢驗[J].中國商論，2023（13）：122-125.

譚博謙.新時代中國民營企業(yè)融資困境與紓困對策分析[J].中國商論，2023（17）：99-102.

傅秋子，黃益平.數(shù)字金融對農(nóng)村金融需求的異質(zhì)性影響： 來自中國家庭金融調(diào)查與北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù)[J].金融研究，2018（11）：68-84.

張璇，劉貝貝，汪婷，等.信貸尋租、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新[J].經(jīng)濟研究，2017，52（5）：161-174.

溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

解維敏，方紅星.金融發(fā)展、融資約束與企業(yè)研發(fā)投入[J].金融研究，2011（5）：171-183.

潘玲玲.數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)創(chuàng)新的影響研究[D].濟南： 山東財經(jīng)大學，2021.

徐雅倫.民營企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展困境及對策[J].合作經(jīng)濟與科技，2023（3）：46-47.