金融科技能否助推民营企业创新发展？——来自中国上市民营企业数据的实证研究

王婷婷

(兰州财经大学 金融学院，兰州 730020)

什么是“金融科技”？根据金融稳定理事会(FSB)的定义，金融科技(fintech)主要是指由人工智能(AI)、区块链(blockchain)、云计算(cloud computing)、大数据(big date)等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用等。中国于2014年首次提出“金融科技”这一概念，直到2019年，随着P2P的下架清零，互联网金融大幅向金融科技转化，金融科技强势崛起，由此开启了以“产业为主、金融为辅、科技创新”的全方位数字化新阶段，并出现了一批强劲的金融科技公司，例如蚂蚁金服、陆金所、京东数科等。根据浙江大学-蚂蚁集团金融科技研究中心等发布的《2020全球金融科技发展报告》显示，中国位列全球金融科技发展排名前10名，全球8个金融科技中心，中国占据了一半，包括上海、北京、杭州、深圳。

2022年3月5日，李克强总理在政府工作报告中提出，要强化企业创新主体地位，落实好各类创新激励政策，以促进企业加大研发投入。根据同花顺iFinD数据统计，截至2020年6月，A股市场上市企业中，民营企业占比63.81%，且民营拟上市企业多为中小企业。从板块上来看，创业板、科创板、中小板、主板分别占比88%、79%、77%、44%，可见在资本市场的快速发展和国家政策的支持下，民营企业发展空间也在一步步扩大。现如今，数字经济时代背景下，科技对金融的作用不断强化，金融科技赋能产业链、供应链和创新链融合发展，持续提升为企业服务力度。民营企业要想提升核心竞争力，就必须进行改革创新，金融科技被认为是推动民营企业转型发展的新引擎，金融科技的快速发展必然会为民营企业创新提供新的支持，借助金融科技的力量开拓创新也成为业内普遍关心的话题。

现有文献大多研究金融科技对企业创新绩效的影响，单独对民营企业的影响分析较少，民营企业作为创业创新的主要领域，其发展问题不容忽视。因此将2011—2020年中国上市民营企业数据和省级数字普惠金融总指数相匹配，并加入中介变量和一系列控制变量，通过实证分析来推定金融科技发展对上市民营企业创新绩效的影响并得出相应的结论，以期对中国民营企业未来发展及后续关于金融科技发展的经验研究提供一定的启示和参考。

1 文献综述与假说提出

1.1 文献综述

1.1.1 金融科技

金融科技以云计算、区块链、大数据、人工智能等新兴技术为依托，覆盖面广，关联性强，打破了时间和空间的限制，催生出新的金融服务模式，增加了企业参与金融活动的便利性。现有文献认为，金融系统是将科技转化为生产力的重要媒介[1]，金融创新的支柱正是金融科技的创新[2]，而金融科技其实是指利用现代科技对信用进行一系列操作的新的工具与方式，以便提升对信用风险定价的能力[3]。也有研究认为真正意义上的“金融科技”是指金融科技在金融产品相关方面广泛深入的应用，因此要理性看待金融科技的未来发展方向[4]。

1.1.2 民营企业创新

企业创新是企业和经济持续发展的源泉动力，民营企业在很多方面具有创新的优势。中国企业创新有技术创新、市场创新、管理创新、组织创新等多种创新路径选择[5]，长久以来，民营企业创新存在人才缺乏、法制环境缺陷、资金不足、信息不对称等困境[6]，但是新一代科技型民营企业家的崛起，推动了民营企业技术创新实现高质量发展[7]。当前，受经济下行压力影响，民营企业发展受到挑战，但是总体保持乐观态度，要想继续生存发展，还需要更加致力于创新发展的努力[8]。

1.1.3 金融科技与企业创新

金融科技对企业的作用体现在多个方面，正是因为有了金融科技的赋能，才能更好地处理类似于天猫“双11”狂欢节和京东“618”购物节如此大的交易量与支付金额[9]。而在企业创新方面，金融科技资源效应明显，能够助推企业提高投资效率[10]，金融科技发展水平越高的地区，当地企业的专利申请数越多，且不同区域存在明显差距，这就需要平衡区域金融科技协调发展[11]。

1.2 提出假说

基于以上分析，提出以下3个假说。

假说1：金融科技发展能够提升民营企业创新绩效。

假说2：金融科技发展对民营企业创新影响的作用可能受行业特征与区域差异的影响。

假说3：金融科技发展能够通过缓解融资约束来促进民营企业创新。

2 数据来源、模型与变量

2.1 数据来源与说明

选取2011—2020年中国上市民营企业样本作为数据集，所有控制变量、中介变量数据均来自国泰安(CSMAR)数据库和WIND数据库，金融科技的数据为中国省级数字普惠金融指数，来自北京大学数字金融研究中心课题组编制的 《北京大学数字普惠金融指数(2011—2020)》。

为了使样本数据更显著，对样本数据进行如下处理：①剔除了银行、证券、保险等金融类上市民营企业样本；②剔除主要变量存在数据缺失的样本；③剔除ST、*ST以及退市民营企业；④对大数值进行对数化处理，以便消除极端值对研究的影响。经过以上处理，最终得到了17 650个2011—2022年有效观测值的企业面板数据。

2.2 模型构建

参考蔡竞和董艳[12]、张杰等[13]、张云等[14]的研究，构建以下回归模型来分析金融科技发展对民营企业创新的影响：

innovationit=α0+β0Xit+μ0Controls+δi+ωt+εit

(1)

式中：innovation表示民营企业创新绩效；X表示金融科技发展水平；Controls表示控制变量合计；i和t分别表示不同的企业和年份；δ表示企业固定；ω表示年份固定；ε为随机扰动项。

2.3 变量选取

2.3.1 被解释变量

以民营企业创新绩效(innovation)作为此次模型中的被解释变量。现代企业创新一般包括制度创新、技术创新、管理创新、市场创新。而企业专利能力被认为是影响企业组织创新绩效的决定因素，对企业创新绩效产生正面影响，专利能力越强的企业越能灵活应对市场变化，在激烈的市场竞争中占据有利地位，企业专利数量越多，企业创新能力越强[15]。因此使用专利申请数来衡量民营企业的创新绩效，为了更好地检验结果，对其进行了对数处理。

2.3.2 核心解释变量

以金融科技(fintech)作为核心解释变量。运用2011—2020年中国省级数字普惠金融最新指数来衡量。该指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团研究院的研究团队共同编制，从不同维度展现了数字普惠金融的覆盖广度，已经成为在中国金融科技研究中颇具影响力的数据，被许多学者应用研究，很有代表性。

2.3.3 控制变量

由于民营企业一些自有的特征可能会影响创新效果，所以在参考李春涛等[11]的做法后，对以下相关变量进行控制：

1)企业规模(scale)。国内外许多学者都研究过企业规模对企业创新的影响，从早期的“熊彼特假说”，认为企业规模越大，技术创新就越有效率，大企业比小企业更具创新性，到中国学者研究的企业规模与创新成果正相关[16]，大规模企业资金较为充足，就有意愿、有能力去进行创新活动。

2)资产负债率(lever)。资产负债率是企业负债总额与资产总额的比值，用来综合反映企业偿还债务的能力。资产负债率高的企业没有能力承担长期研发的资金，研发支出低；而资产负债率低的企业会将更多资金投入研发支出，资产负债率与企业创新投入成反比。

3)董事会独立性(indep)。董事会独立性在一定程度上能够促进企业创新。董事会独立性越强，越有利于完善企业内部控制系统，降低企业财务风险，为企业创新活动提供更多资金支持。以独立董事人数占董事会总人数的比例来衡量董事会独立性。

4)营业收入增长率(revrt)。营业收入增长率是营业收入增长额与上年营业收入总额的比例，常用来评价企业成长能力和发展能力的重要指标。营业收入增长率越高，表明企业产品市场需求越大，并能够保持现金流的持续流入，尤其当这种增长是因为企业创新等内在因素驱动时，企业的持续造血能力也会增强。

5)成本费用利润率(cstexppm)。成本费用利润率在反映企业成本费用变动中具有高度敏感性，这一指标可以推动企业积极推广新技术，发展新产品企业[17]，成本费用利润率高，说明企业以较少的劳动投入，创造出更多的利润，企业获利能力强。

6)固定资产比(ppe)。固定资产比一般用来观察企业固定资产有无闲置现象，该比率越低，企业资产流动越快，便有更多剩余资金进行创新活动。

7)总资产周转率(tat)。总资产周转率综合反映了企业整体资产的营运能力，周转速度越快，企业流动能力越强，企业利用资产创造收入的能力也就越强。

2.3.4 中介变量

融资约束(finance)：使用企业利润总额与折旧额之和除以企业资产总额作为企业融资约束指标。学术界对于融资约束抑制企业创新的观点已基本达成共识，研究发现融资约束对企业研发投资具有显著的抑制作用[18]，融资约束低的企业往往凭借自身良好的声誉与经营情况获得投资者的青睐，有足够的资金开创创新活动[19]，缓解企业创新活动面临的融资约束问题，对于推动企业创新具有鲜明的现实意义[20]。

2.4 变量的描述性统计

根据以上变量，得出描述性统计见表1。从表1可以看到，专利申请数(innovation)的均值为1.764,最大值与最小值的差距较小，这表明民营企业的创新能力较强，且不同企业之间存在一定的创新水平差异，有一部分企业没有专利申请。金融科技指数(fintech)最大值与最小值差距相对较大，分别为431.9 和16.22，说明不同地区金融科技发展水平也存在较大差异。

表1 变量描述性统计

3 实证结果分析

3.1 基准回归结果分析

表2展现了金融科技影响民营企业创新绩效的基准回归结果，控制了年份X企业固定效应，为了更好地检验这一结果，使用逐一加入控制变量的方式进行回归。从表2中可以看出，fintech的回归系数均显著为正，说明金融科技发展对上市民营企业创新效果均有显著促进作用。其中资产负债率在1%的水平上为负，说明负债经营对民营企业创新起着负向作用；而企业规模和固定资产比系数均为正，且都达到了1%的显著性水平，这说明民营企业规模越大，创新能力越强，固定资产比越大，越有利于民营企业创新。

3.2 稳健性检验

在上述基准回归结果里面，已经证实了金融科技对民营企业创新的显著影响，同时有研究发现企业专利授权数也能作为企业创新绩效衡量金融科技对企业创新的影响[14]，因此将上述的被解释变量换为企业专利授权量，对该模型进行稳健性检验。结果见表3，换了被解释变量的回归依然显示金融科技对民营企业创新仍然呈现显著的影响，且影响系数均为正，再次证明了上述结论的稳健性，金融科技能够促进民营企业创新发展。

表2 基准回归结果

表3 稳健性检验结果

3.3 异质性分析

3.3.1 区域异质性检验

分别对东部、中部、西部3个地区进行实证分析，来考察金融科技对不同区域民营企业创新是否有影响。结果见表4，金融科技对3个地区民营企业均有明显促进作用，且都通过了1%的显著性水平检验，从系数来看其中对东中部企业的影响稍微强于西部地区企业，但区域异质性不明显，说明金融科技对中国东中西部地区民营企业创新影响一致。这可能是因为各个地区都加大了对金融科技的重视，尤其是金融机构打造各类数字化平台，实现民营企业需求快速对接。

表4 区域异质性检验结果

3.3.2 行业分类检验

基于不同行业，将民营企业分为高新技术企业和非高新技术企业来检验金融科技对其创新绩效的影响。检验结果见表5。从表5可以看出，金融科技对高新技术民营企业和非高新技术民营企业均有促进作用，且均通过了1%的显著性水平检验，说明金融科技对民营企业创新均有促进作用，并不存在明显的行业异质性。从系数大小看，非高新技术民营企业的促进作用稍高于高新技术企业，这可能是因为金融科技的发展扩宽了非高新技术企业的融资渠道，加上非高新民营企业占比较大，更多企业拥有了更多的资金进行创新活动。

表5 行业分类检验结果

4 作用机制分析

借鉴温忠麟等[21]的做法，基于中介效应进行实证分析，以融资约束为中介变量，建立中介效应模型，通过Sobel检验进一步验证金融科技与民营企业创新之间的关系，同时也考虑了除中介变量之外的其他控制变量。

innovationit=α0+β0Xit+μ0Controls+
δi+ωt+εit

(2)

financeit=α1+β1Xit+μ1Controls+
δi+ωt+εit

(3)

innovationit=α2+β2Xit+θ2financeit+
μ2Controls+δi+ωt+εit

(4)

可以从表6中看出，中介效应的Sobel检验P值小于0.01，通过了很强的显著性水平检验，说明中介效应成立。金融科技发展对民营企业创新的总效应等于直接效应加上间接效应，总效应为0.003，说明金融科技的发展降低了民营企业融资约束程度。民营企业融资约束低，就会减少对内部资金的依赖，转而投向更多的外部融资，从而促进企业研发创新活动的开展。

表6 中介效应的Sobel检验结果

5 结论与建议

5.1 结论

企业是最活跃的创新力量，强化企业创新主体地位对经济发展有着重要促进作用。本文基于2011—2020年中国上市民营企业的数据，加上资产规模等一系列控制变量，研究了金融科技对民营企业创新绩效的影响，并通过基准回归、稳健性检验、异质性、中介作用来分别展开讨论，针对以上分析，得出以下几点结论：

1)金融科技发展对民营企业创新活动提供了一定的支持，能够推动民营企业创新发展。民营企业的规模越大，表明创新意愿越强，大规模民营企业创新能力大于中小规模企业；资产负债率和固定资产比率越低，越有利于民营企业留存更多资金进行研发创新。

2)金融科技在促进民营企业创新的过程中具有明显的同质性。从地域差异来看，金融科技对各个地区的民营企业创新发展都有促进作用，东中部地区促进作用稍强于西部地区，这也可能是由于东中部经济资源比西部地区更丰富；从企业行业差异来看，金融科技对高新企业和非高新企业创新都具有推动作用。

3)金融科技将民营企业与金融更紧密地联系在一起，融资约束作为中介变量，在一定程度上影响着金融科技对民营企业创新的作用。通过实证检验证明，企业融资约束率越低，企业研发投入水平越高，金融科技能够通过降低民营企业融资约束来提高创新能力，帮助企业有更多闲置资金去进行创新活动，提升民营企业创新绩效。

5.2 相关建议

基于以上研究，提出以下几点建议：

1)充分利用金融科技发展成果。利用大数据、区块链、云计算等前沿技术开发建设科技研发平台，提高企业科技创新能力和产业研发能力，优化自身资本结构，制定合理有效的融资策略，积极拓宽企业创新经费来源，加强对技术秘密的管理。

另外中国上市民营企业股权质押现象严重，70%以上都有股权质押。已有研究表明，股权质押会显著抑制企业创新活动，加剧企业面临的融资约束。因此国家要进一步完善金融科技制度体系以及监管体系，加快推进服务民营企业数字化资本市场平台，为企业研发创新活动提供风险投资支持，帮助企业盘活资源，获得更好的发展空间。并且加强财政税收优惠，减轻上市民营企业的税收压力，鼓励上市民企进行创新。

2)协调区域发展。政府要积极打造民营企业的“护城河”，各级政府要重视地域差异化问题，尤其是中西部偏远地区，通过提升中西部金融发展水平从而提升该地区民营企业创新能力。政府要积极引导，推出一系列政策帮助该地区的民营企业创新发展，特别是西部地区，西部10个省份要互帮互助、互相学习，并向东部地区更好地借鉴如何提高金融科技发展水平，同时打造自身实力，吸引更多的金融科技投资。

3)防范创新风险。金融科技虽然有利于民营企业创新发展，但是金融科技毕竟本身带有金融性质，具有一定的风险，而且在数字经济时代背景下，数字鸿沟、算法歧视、信息泄露等问题层出不穷，一系列风险更具隐蔽性、关联性和普遍性。因此，监管层面必须将防范化解金融风险与服务民营企业紧密地结合起来，充分运用金融科技尤其是监管科技手段，提高监管智能化与精准化。