数字普惠金融、技术创新与科技型中小企业价值

王旭 赵梦菲 房佳仪

【摘 要】 数字普惠金融结合了数字技术与传统普惠金融，对微观企业乃至宏观经济都有重大影响。基于2011—2017年中小板及创业板科技型中小企业数据，结合中介效应检验方法实证检验了数字普惠金融、技术创新与科技型中小企业价值之间的关系，并讨论了区域异质性的影响效应，以厘清数字普惠金融对企业价值的影响机理。研究发现，数字普惠金融能够提升科技型中小企业的技术创新水平且对科技型中小企业具有价值驱动效果，而技术创新在其中起到了部分中介作用。从地区发展异质性的角度来看，数字普惠金融在东部地区对科技型中小企业价值的提升作用明显大于中西部地区。文章有助于深入了解数字普惠金融对科技型中小企业价值提升的内在机制，为数字普惠金融的有效推广提供了依据。

【关键词】 科技型中小企业； 数字普惠金融； 融资约束； 技术创新； 企业价值

【中图分类号】 F234.3；F276.3  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）15-0060-09

一、引言

在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，我国经济运行模式发生了根本性的改变，放眼未来，以技术创新驱动经济发展，显得尤为迫切。而坚持“改革创新、升级发展”战略的科技型中小企业在促进技术创新方面发挥着日益重要的作用。但是，源于科技型中小企业自身规模小、风险高、收益不确定等特点，科技型中小企业面临着融资约束问题，制约着其创新持续发展。因此，能否在传统金融基础上嵌入一个驱动因子，借此提升金融体系服务科技型中小企业的能力显得尤为重要。

党的二十大报告提出要“深化金融体制改革……强化金融稳定保障体系”，并要求“完善科技创新体系”“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位……加强科技基础能力建设……深化科技体制改革……形成支持全面创新的基础制度”。“十四五”规划强调“加快金融领域的数字化转型”，并指出“健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系，构建金融有效支持实体经济的体制机制”，旗帜鲜明地要求“增强金融普惠性”。由此可见，我国积极鼓励数字普惠金融的普及和應用，为这一新的金融模式注入了强大的推动力。

数字金融依托于信息、大数据和云计算等创新技术，大幅改善了金融服务的可得性和便利性，对原先无法接触到金融市场的群体产生了巨大影响[ 1 ]。2020年以来，数字普惠金融加速发展，我国数字化支付体系为“云生活”提供了强有力的技术支撑，互联网银行、资金互助组织和公益性小额信贷组织等金融组织为小微企业抵抗突发公共卫生事件冲击和快速复工复产做出了重要贡献。由此可见，数字普惠金融正影响着生产生活的方方面面，那么，能否抓住数字普惠金融发展的红利来提升科技型中小企业的技术发展水平从而提升企业价值呢？这是一个值得研究的问题。

现有文献多从农村经济增长[ 2 ]、区域实体经济发展[ 3 ]等宏观层面来研究数字普惠金融，微观层面的研究也多集中于缓解融资约束[ 4 ]、促进企业科技发展[ 5 ]、公司治理[ 6 ]等领域。较少有学者考虑企业生产经营活动的目标函数之一是追求价值最大化，忽略了对数字普惠金融与企业价值之间关系的研讨。数字普惠金融能在改善企业融资约束的基础上降低融资费用，从而为技术创新活动的开展提供便利条件。与此同时，企业技术创新水平的提升不仅能够帮助企业获得利润，还能向资本市场传递积极信号，最终助力企业价值提升。因此，数字普惠金融是否能通过促进科技型中小企业技术创新从而提高其企业价值这一问题仍需要一个比较完善的分析框架。在数字金融加速发展以及创新驱动战略深入实施的大背景下，探究“数字金融—技术创新—科技型中小企业价值”这一传导路径及内在机制具有较强的理论和现实意义。

本文的边际贡献主要体现在：第一，丰富当前数字普惠金融服务微观实体经济的理论研究。利用中介效应模型探究企业技术创新在数字普惠金融与科技型中小企业价值提升作用中的影响机制，提供了相对完备的理论及实证分析，且从地区发展异质性角度出发，研究了不同区域数字普惠金融对科技型中小企业价值提升的特点，进一步揭示了数字普惠金融服务实体经济的规律性。第二，实证研究结论有助于拓宽企业融资视角以及技术创新，对充分利用数字普惠金融缓解科技型中小企业融资困境、促进企业技术创新，从而提升企业价值有实际意义。

二、研究综述

金融是企业技术创新的核心构成之一，金融的有效供给是影响企业技术创新水平的重要因素。金融市场的发展可以促进实体经济增长，进而支持企业进行技术创新研发[ 7 ]。而数字金融作为一种金融溢出，能够在一定程度上驱动传统金融体系重塑[ 8 ]。大量研究表明，数字普惠金融在企业技术创新活动中发挥了重要作用。Victor和Sharma[ 9 ]认为数字普惠金融独特的网络融资模式拥有更为宽松的信用条件，从而使中小企业的融资门槛降低。梁榜和张建华[ 10 ]研究发现，数字普惠金融能通过互联网拓宽信息获取渠道，降低信息交易成本，有效缓解信息不对称，提升中小企业融资效率。因此，数字普惠金融的发展能够缓解小微企业的融资约束，为中小企业提供更多融资途径，帮助科技型中小企业专注于技术创新活动，从而促进小微企业在高新技术产业的可持续发展。另外，数字普惠金融发展还可以通过挖掘市场潜能与推动产业结构升级提升技术创新质量[ 11 ]。

Claessens和Laeven[ 12 ]认为，金融市场的发展有利于企业优化股权结构，提高其内部创新与治理能力，从而促进企业价值增加。肖作平[ 13 ]研究发现市场化进程与金融发展水平较高地区的企业拥有更多的融资渠道，更利于其经济价值的提升。唐松等[ 14 ]利用新制度经济理论，对金融发展、债务治理和企业价值之间的关系进行了实证分析，发现在债务幅度增长水平相同的情况下，相比于金融欠发达地区，金融较发达地区的企业获得了更大幅度的市场价值增长量。由此可见，金融的发展有利于企业价值的提升。然而，传统金融存在资源错配、信息不对称及监管滞后等问题，将降低金融资源配置效率，使市场上资金供需不平衡，不利于企业价值提升[ 15 ]。因此，传统金融存在的问题在新时代下需要创新性的金融模式加以解决。随着互联网技术的兴起，“互联网+”金融已成为企业为获取经济价值增量而展开投融资服务的重要标的。特别是随着近年来人工智能、大数据、云计算等技术的加速发展，金融与新兴技术的有机融合逐渐增强，一种新型普惠金融模式——数字金融应运而生。数字普惠金融能借助提升信息披露质量的方式强化企业价值，并且这种提升作用具有长期性和纵向延伸性[ 16 ]。另外，数字金融的发展可以缓解信贷市场的信息不对称，促进企业获取信贷，缓解企业融资约束，从而降低企业破产的可能性[ 17 ]。

对于技术创新与企业价值之间的关系，国内外学者利用不同的研究对象、指标和方法进行了大量研究，得出了基本一致的结论：技术创新有利于提升企业价值。研发投入对企业股票市值有着相当高的回报率，并且伴随技术创新而来的是市场垄断优势以及产品成本的降低，这最终将转化为企业价值的提升。上述研究为本文的探索提供了强有力的理论支持和方法启迪，但通过对已有文献梳理发现有关数字普惠金融与企业价值关系的研究相对较少，且忽略了技术创新这一重要机制。因此，本文采用中介效应模型，基于“技术创新”这条机制路径进行识别检验，旨在厘清数字普惠金融影响企业价值的具体机制。

三、理论分析与研究假设

（一）数字普惠金融与科技型中小企业价值

Armington和Acs[ 18 ]发现金融发展可以通过促进企业的技术创新活动来刺激市场竞争并引发经济增长。数字普惠金融灵活多变的业务模式改变了传统融资模式，重构融资格局，助力更多中小企业实现价值创造和内部成长。

数字普惠金融作为一种新兴的金融模式，能够为中小企业及个体经营户、农户等提供金融支持。数字普惠金融利用大数据、区块链、云计算等技术手段，整合网络信息，提高企业市场透明度，缓解了信息不对称并进一步降低了交易成本[ 19 ]，能够帮助企业缓解融资难题，且这一作用对民营企业、小企业、成长阶段的企业和金融监管严密的企业更为显著[ 20 ]。同时数字普惠金融的互联信息技术提高了企业信息更新的实时性和精准性，加强了外部投资者对企业监督和约束的便利性，为外部投资者进行投资决策提供可参考依据及保障。结合长尾理论，数字化技术可以提供精准客户画像，对投资者进行个性化推送，满足不同阶层企业个性化融资需求。数以百万计的中小企业得到惠及并形成规模庞大的长尾效应，让更多金融机构意识到中小企业的价值及其对社会经济发展的重要意义，并为企业价值增长提供有益助力，有效实践了包容性增长理论。

综上，提出如下假设：

H1：数字普惠金融与科技型中小企业价值存在正相关关系，即数字普惠金融能促进科技型中小企业价值的提升。

（二）数字普惠金融与技术创新

企业内部研发活动往往具有保密性，在对外披露时会隐去相应的细节，因此科技型中小企业技术创新活动相比一般企业的业务具有更高的信息不对称性，面临更高的融资约束。数字普惠金融可以缓解科技型中小企业融资困境，进而对科技型中小企业技术创新起到促进作用。

首先，数字普惠金融有利于拓宽融资渠道，提高融资效率。数字普惠金融利用其数字技术可以实现线上投融资，高效吸收大量分散、小规模投资者的闲散资金，还能有效丰富中小企业和弱势群体的融资途径，降低金融服务门槛。其次，数字普惠金融通过数字画像技术精准匹配与之相符的企业融资需求，使得金融配置得到有效均衡，提高融资效率。再次，数字普惠金融有利于缓解信息不对称造成的融资困难。数字普惠金融利用大数据、区块链、云计算等技术增强了金融作为中介的信息搜集、处理、整合能力，对中小企业进行较为精确的风险评估[ 19 ]，建立可靠的第三方征信体系，实现不同主体间信息的快速匹配，以缓解金融市场中由信息不对称导致的融资问题，为投资者进行投资决策提供支持，为中小企业降低融资门槛。最后，数字普惠金融有利于降低企业的融资成本。数字普惠金融凭借互联网平台突破了地理位置的约束和限制，并且通过控制信贷风险降低了贷款申请的处理成本和不良贷款成本，从而降低了交易成本[ 20 ]。综上所述，数字普惠金融能够有效缓解科技型中小企业的融资约束从而促进其技术创新水平的提升。

综上，提出如下假设：

H2：数字普惠金融与科技型中小企业技术创新存在正相关关系，即数字普惠金融能有效促进科技型中小企业技术创新。

（三）技术创新的中介效应

一方面，数字普惠金融利用其数字技术实现线上投融资，高效吸收小规模投资者的闲散资金，降低融资门槛，为科技型中小企业进行技术创新提供更多融资途径，助力科技型中小企业专注于技术创新活动。技术创新活动的产出（如新型专利）代表了企业对技术的专有权，意味着从生产到销售过程中企业都拥有较强的自主性和控制权，在获取利润的同时企业市值得以提升。技术创新活动中的新技术形成了竞争对手进入市场的壁垒，有效保障了科技型中小企业的市场地位，并且伴隨技术创新而来的是市场优势以及产品成本的降低，这有利于企业提升价值。

另一方面，数字普惠金融能够通过大数据、云计算等手段对信息进行搜索处理整合，利用海量数据建立第三方征信体系[ 19 ]，在不泄露企业知识产权的情况下，对企业进行较精确的信用风险评估，缓解中小企业因信息不对称而导致的融资约束问题，使得科技型中小企业在不披露创新活动细节的情况下也能拥有充足的资金用于技术创新活动。同时，企业进行研发创新活动会向资本市场传递积极信号，对企业股票的走势有积极影响，在资本市场的优异表现会吸引投资和关注，最终转化为企业价值的提升。

因此，正如前文所述，数字普惠金融的发展降低了融资门槛，缓解了融资约束，有利于科技型中小企业的技术创新，而技术创新又进一步助力企业价值的提升。

综上，提出如下假设：

H3：技术创新有利于提升企业价值且技术创新在数字普惠金融对科技型中小企业的价值提升作用中发挥中介效应，即数字普惠金融可以通过促进技术创新进而提升科技型中小企业价值。

基于以上分析，本文构建了研究假设的理论模型，如图1所示。

四、研究设计

（一）样本选择

本文选择中小企业板和创业板科技型上市公司作为研究样本，样本财务数据来源于国泰安CSMAR数据库。由于本文采用的《北京大学数字普惠金融指数（第二期）》所对应的时间段为2011—2018年，但写作之时2018年的技术创新度量指标——企业专利申请数尚未披露而无法获取，因而样本数据的选择为2011—2017年期间。在收集到的2011—2017年数据基础上，进行以下处理和筛选：（1）剔除ST（特别处理股票）和*ST（具有退市风险的特别处理股票）企业；（2）剔除样本数据缺失大于50%的公司；（3）剔除数据存在明显异常值的公司；（4）剔除金融类公司。此外，为了避免极端值的影响，对所有连续变量进行上下1%的Winsorize处理，最终获得的样本总数为6 078组。

（二）变量设置

1.被解释变量

本文采用企业价值作为被解释变量，以托宾Q值作为量化指标[ 21-22 ]，记为Tobinq。

2.解釋变量

本文的解释变量为数字普惠金融，以《北京大学数字普惠金融指数（第二期）》中所呈现的省级数字普惠金融指数来度量。为了得到进一步细化的研究结果，对三个一级维度指数进行回归分析。总指数记为Index，覆盖广度记为Cov，使用深度记为Usage，数字化程度记为Digit。数字普惠金融指数较其他企业财务指标大，因此将各指标除以100。

3.中介变量

本文的中介变量为企业技术创新产出。部分学者认为公司拥有的专利数或专利申请数比研发投入具有更低的不确定性和风险性，更能反映企业的技术创新水平，也更能代表企业技术创新的经济价值[ 23-24 ]。加之部分中小企业内部制度不规范，财务状况不透明，无法保证研发支出全部如实投入到技术研发项目，用研发投入等指标衡量企业技术创新能力有高估的可能。因此本文采用企业每年的专利申请数作为具体指标来衡量企业技术创新产出水平，记为Pat。

4.控制变量

为了避免其他因素的干扰，本文引入如下控制变量：企业规模，记为Scale；管理费用率，记为Mexp；资产负债率，记为Lev；行业，记为Ind；固定资产比率，记为FA。

（三）研究模型

通过模型（1）检验H1，即数字普惠金融与科技型中小企业价值的关系。根据H1，系数？茁1显著为正。通过模型（2）检验H2，即数字普惠金融与技术创新的关系。根据H2，系数？茁2显著为正。通过模型（3）检验H3，即技术创新能够提升科技型中小企业价值，且在数字普惠金融与科技型中小企业价值作用中存在中介效应。根据H3，系数？茁3、？茁4显著为正。

五、实证结果及分析

（一）描述性统计

本文对样本数据进行了描述性统计，对各变量的分布特点进行描述，具体数据如表1所示。企业价值托宾Q值的均值为2.323，说明大部分科技型中小企业的市场价值较高。在国家对科技创新的政策鼓励下，大部分外部投资者对科技型中小企业的发展前景比较看好。托宾Q最小值为1.053，最大值为8.137，标准差为1.316，说明不同科技型中小企业的发展存在一定差异，但总体来说差异不大；数字普惠金融指数平均值为1.939，最大值为3.299，最小值为0.324，标准差为0.779，总体来讲数字普惠金融发展较好，但是不同地域之间的发展状况存在差异，可能与当地的政策制定和科技发展水平有关；公司专利申请数取自然对数后均值为1.293，最小值为0，最大值为2.658；企业规模均值为9.327，最小值为8.585，最大值为10.345，标准差为0.369，说明样本的企业规模差异不大，总资产数基本处于同一水平；固定资产比率均值为0.191，最小值为0.006，最大值为0.529，标准差为0.123，数据符合科技型中小企业低固定资产的特点；资产负债率均值为0.317，最小值为0.033，最大值为0.775，标准差为0.177，说明大部分科技型中小企业呈低杠杆状态，对资产组成心态较为保守；管理费用率均值为0.122，最小值为0.017，最大值为0.423，说明公司内管理费用占营业收入比重差异较大，不同公司内部管理水平存在一定差异。数字普惠金融的三种一级维度指数总体趋势与总指数差异不大，其中覆盖广度的均值较小，说明数字普惠金融的发展确实存在地域不均的情况。

（二）相关性分析

在进行回归分析之前，要考虑变量之间是否存在多重共线性，因此，本文使用Pearson相关性分析法对变量之间的相关性进行检验，具体如表2所示。数字普惠金融与托宾Q值在1%的置信区间呈显著正相关，说明数字普惠金融对企业价值有正向的促进作用，初步验证了H1；技术创新产出与托宾Q值在1%的置信区间呈负相关，需要进一步检验后续回归结果；数字普惠金融与技术创新产出在1%的置信水平呈显著正相关，说明数字普惠金融对技术创新也起一定的促进作用。各控制变量与托宾Q值都呈显著相关性，与选取变量时的预想相符，说明控制变量选取合理。另外，各变量VIF值均小于5，说明变量之间不存在多重共线性的问题。

（三）回归分析

表3报告了模型（1）的回归结果。根据变量间的回归模型F值和调整后R2结果，可以得出模型具有较好的拟合度，能较好地解释数字普惠金融与科技型中小企业价值的关系。数字普惠金融与企业价值具有正相关关系，并且在1%水平显著，回归系数为0.919。从经济意义角度来看，数字普惠金融指数的增加会引起企业价值的提升。三个一级维度指数覆盖广度、使用深度、数字化程度均与企业价值呈1%的显著正相关。

除了数字普惠金融指数，其他控制变量与企业价值也呈显著相关性。资产负债率、固定资产比率、管理费用率对企业价值均起显著促进作用，结果符合前文控制变量分析。综上，数字普惠金融总指数能够显著提升科技型中小企业价值，本文提出的H1得到了验证。

表4报告了模型（2）的回归结果。根据变量间的回归模型F值和调整后R2结果，可以得出模型具有较好的拟合度，能较好地解释数字普惠金融与技术创新的关系。一级维度指数覆盖广度、数字化程度与技术创新均呈显著正相关，但数字普惠金融使用深度和技术创新的回归结果不显著，可能的原因是：虽然数字普惠金融得到普及，但科技型中小企业受到管理层决策、企业规模、风险管控能力等因素的制约，在短期内可能无法实际深入利用数字普惠金融来提升自身的技术创新水平。

数字普惠金融总指数与技术创新在1%的水平显著正相关，回归系数为0.0256。从经济意义来看，数字普惠金融指数每增加1个单位，对技术创新产生0.0256个单位的提升作用。回归结果支持H2。

表5报告了模型（3）的回归结果。根据变量间的回归模型F值和调整后R2结果，可以得出模型具有较好的拟合度。具体来看，数字普惠金融总指数与科技型中小企业价值在1%的水平显著正相关，回归系數为0.875；技术创新与科技型中小企业价值在5%的水平显著正相关，回归系数为0.102。但在加入技术创新这一中介变量后，一级维度指数数字化程度与企业价值的回归结果不显著，可能原因是数字普惠金融的便利性、低成本和信用化等特点易于在短期内对企业价值有显著影响，而更长期、持续的根本性影响往往在于通过转化为技术创新成果来深刻影响企业价值提升，这个过程可能需要较长时间。

本文采用中介模型检验程序，对模型（1）、模型（2）和模型（3）进行了逐步回归，验证了技术创新对数字普惠金融与科技型中小企业价值作用的中介效应。根据检验程序，模型（1）的回归结果中，数字普惠金融与科技型中小企业价值在1%的水平显著正相关，回归系数？茁1为0.919；模型（2）的回归结果中，数字普惠金融与技术创新在1%的水平显著正相关，回归系数？茁2为0.0256；模型（3）的回归结果中，数字普惠金融与科技型中小企业价值在1%的水平显著正相关，回归系数？茁3为0.875；技术创新与科技型中小企业价值在5%的水平显著正相关，回归系数？茁4为0.102。根据中介效应检验程序，在？茁1显著的情况下，？茁2、？茁4均显著，说明技术创新在数字普惠金融与科技型中小企业价值作用中发挥中介效应；在此基础上，系数？茁3显著，说明技术创新对中小企业的价值提升作用中直接效应和中介效应都存在，即起到部分中介效应。H3得到验证。

六、稳健性检验

（一）内生性问题处理

为尽可能消除因反向因果而导致的内生性问题，对核心解释变量数字普惠金融指数分别进行滞后一期和滞后两期处理，重新代入中介效应检验程序进行回归分析。由此得到的回归结果与前文基本保持一致，表明实证结果具有一定可靠性与稳健性。限于篇幅，结果未列示。

（二）替换变量法

参考邱晗等[ 25 ]的研究方法，采用《中国互联网络发展状况统计报告》中的各省互联网普及率与各省网民规模和二者的滞后一期值作为解释变量数字普惠金融的替换变量。通过检验发现，实证结果与前文结论一致。限于篇幅，结果未列示。

七、进一步分析

有研究表明不同地区的金融环境不一，会造成数字普惠金融发展及企业持续成长的地区差异性。因此，为了进一步分析区域异质性对数字普惠金融与企业价值的影响，将样本省份分为东部及中西部，并分别进行回归分析（限于篇幅，具体分析结果未列示）。结果表明数字普惠金融指数与科技型中小企业价值在各个地区均具有正相关性。其中，东部地区数字普惠金融与企业价值在1%的水平显著，回归系数为0.93；数字普惠金融与技术创新在5%的水平显著，回归系数为0.0242；引入技术创新中介变量后，数字普惠金融与企业价值的回归系数为0.894，技术创新与企业价值的回归系数为0.107，并通过了5%的显著性水平检验，说明技术创新起到了部分中介作用。与东部地区相比，中西部数字普惠金融指数虽然和科技型中小企业价值同样显著相关，但其回归系数为0.859，小于东部地区。引入技术创新中介变量后，数字普惠金融与企业价值的回归系数降为0.785，技术创新与企业价值正相关但不显著。以上结果说明数字普惠金融在东部地区对科技型中小企业价值的提升作用明显大于中西部地区。

八、结论及建议

基于2011—2017年中小板及创业板科技型中小企业样本数据，实证研究了数字普惠金融对科技型中小企业技术创新及企业价值的影响，得出以下结论：数字普惠金融能够促进科技型中小企业价值的提升；数字普惠金融能促进企业技术创新；技术创新对数字普惠金融与科技型中小企业价值起部分中介作用；我国各地区数字普惠金融对企业价值的影响并不均衡，东部地区数字普惠金融对科技型中小企业的价值提升作用更为显著。

根据上述结论，得出以下启示：第一，数字普惠金融政策制定者应重视科技型中小企业创新研发，利用数字普惠金融的普惠性，为科技型中小企业的技术创新营造公平的融资制度环境；加强落后地区的基础网络设施建设，强化对当地居民的数字化技术培训，促进落后地区数字普惠金融的推广与实践，改善地区金融科技发展不平衡问题。第二，数字普惠金融平台搭建者应通过“创新驱动”“数据驱动”等措施进行数字化改革创新，不断完善数字普惠金融在支付、信贷、保险等方面的功能，发展智能支付、智慧网点、智能投顾、数字化融资等新模式，深化数字普惠金融数字化程度，扩大数字普惠金融覆盖广度。第三，企业应当完善配套设施，培养相关专业人才，积极推动区块链、大数据、云计算等数字技术的应用和发展，为数字普惠金融促进企业技术创新打下坚实基础。同时，企业应抓住数字普惠金融发展的良好契机，把握好投资机会，做好风险防控工作，实现企业价值提升的目标。另外，企业要顺应数字化改革的浪潮，推动数字普惠金融的深入使用，缓解融资约束，从而保证更多的科技投入，增加技术产出，助力企业价值提升。

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