数字金融促进了中小企业技术创新吗?——来自新三板企业的证据

陈 雁,李爱华,张海丰

(1.桂林旅游学院 商学院,广西 桂林,541006;2.广西师范大学 经济管理学院,广西 桂林 541004)

引 言

党的二十大报告提出要坚持创新在现代化建设全局中的核心地位。当前,我国经济已进入高质量发展阶段,技术创新无疑是经济发展的核心推动力,要发挥好企业作为技术创新的主体地位,就必须给予持续的资金支持。企业在融资过程中普遍存在信息不对称问题,尤其对中小企业而言,由于可抵押资产少、规模较小等客观原因,在传统金融体制下更易陷入融资困境,这就制约了其技术创新活动的开展。因此,如何解决中小企业创新融资困境,引导其提升自主研发能力成为目前需要研究的热点问题。

伴随人工智能、大数据以及云计算等新兴技术的蓬勃发展,金融与数字技术深度融合,一种不同于传统金融的数字金融正在快速发展。其依托互联网技术使得服务范围更加广泛,增加了使用深度,并且提高了可获得性,有利于中小企业更高效地获得金融资源,有效缓解了金融市场中信息不对称问题,成为解决金融市场“二八定律”的重要手段。那么数字金融的发展能否促进中小企业技术创新呢?

一、文献回顾

微观主体在进行技术创新时离不开金融,金融有效供给将直接影响到技术创新活动的开展(贾俊生等,2017)[1]。大量研究表明,金融之于实体经济乃至技术创新活动有着十分重要的影响。Lim et al.(2010)[2]提出以股权为导向的金融系统,其资本市场在信息收集、整理和披露上能够帮助经济主体避免一定的道德风险和逆向选择问题,从而对企业创新和经济增长更加有利。对于中国传统的金融体系,银行部门占据主体地位,虽然随着银行业竞争的增强,银行体系的低效和资源错配问题得到一定改善,并对企业创新起到了显著的推动作用(戴静等,2020)[3]。但是,中国的金融体系仍然存在许多不完善之处(陈斌开等,2012)[4]。

现在越来越多的学者开始关注数字金融对创新的影响。数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他的新型金融业务模式(黄益平等,2018)[5]。关于数字金融对中小企业影响的研究相对较少,数字金融发展能够缓解企业的融资约束问题(黄锐等,2020)[6]。在企业创新方面,孙继国等(2015)[7]以政策效应为视角,发现数字金融显著提升中小企业的技术创新水平,并且这一推动效应对民营企业更显著。也有学者引入动态能力理论和双元创新理论研究这一问题,同样认为数字金融能够有效促进企业技术创新(王霄等,2021;郑雨稀等,2022;贾俊生,2021;聂秀华,2020)[8-11]。陈利等(2022)[12]和万佳彧等(2020)[13]研究发现,数字金融强化了市场作为资源要素配置中“看不见的手”的作用,显著促进企业创新投入。吴庆田等(2021)[14]、喻平等(2020)[15]和梁榜等(2019)[16]研究发现数字金融在企业技术创新产出方面具有显著的驱动效应。

总结现有数字金融与企业技术创新关系的文献,发现存在以下拓展空间:第一,多数研究关注传统金融对技术创新的影响,却忽视了数字金融的作用,数字金融作为一种新兴融资模式,具有更多优势,将更有利于企业技术创新,但相关研究相对较少。第二,大多选择主板、创业板和中小板上市公司作为研究对象,而该类企业长期处于优渥的金融环境中,并且自身实力较强大,较少面临融资约束,传统金融体系便能满足其融资需求,因此数字金融的出现对其影响较小。第三,现有研究多侧重数字金融对中小企业技术创新投入或者产出单个角度,并未对二者进行比较分析。本文不同于已有研究,在现有研究基础上,优化研究对象,选取新三板挂牌企业为样本,新三板是服务成长型、创业创新的中小微企业的全国性证券交易场所,可作为研究中小企业的重要样本。并且在机理分析部分,比较分析了数字金融对中小企业技术创新投入和产出的不同影响,弥补了现有研究的不足。

二、机理分析与研究假设

数字金融依托互联网、大数据等技术,与金融深度融合,是传统金融模式的重要补充,其更多服务的是被传统金融排斥在外的“长尾”群体,使供给服务范围不断扩大,有效纠正结构性错配问题,为中小企业融资提供了有力支持(唐松等,2020)[17]。

一方面,数字金融通过缓解融资约束来解决融资难问题,从而推动中小企业技术创新。第一,数字金融发展能够有效降低获取资金的门槛,拓宽融资渠道,为中小企业提供资金支持。这一方面的作用主要包括两个维度,一是数字金融利用数字技术,打破了传统金融服务受基础设施和地理距离等硬件条件的限制,扩大了金融服务范围,使更多中小企业能够获得资金(黄锐等,2020)[6]。二是数字金融能更好地吸收散户的资金,并进行合理配置。中小企业一般需要较零散的资金,而随着数字金融的发展,尤其是以P2P、众筹、小额贷款等为代表的互联网金融的发展,中小微企业的融资渠道得以拓宽,更多小而分散的资金得以匹配同样小而分散的企业。第二,数字金融发展能够有效降低中小企业和资金融出方之间的信息不对称。一方面,数字金融发展缓解了企业内部信息不对称。其利用大数据优势,能够快速爬取、搜寻中小企业各项信息,构建信息传递网络,对经营状况数据进行处理和分析,正确评估并识别公司所有创新项目风险(Gomber et al.,2018)[18],帮助企业管理层选择具有价值的创新项目,从根本上增加企业创新投入的数量与质量。另一方面,数字金融的发展也能缓解企业外部信息不对称。应用数字技术,建立全新的信用评级模型,使外部投资者能够更清晰地了解企业经营状况和所从事的创新活动,选择优质中小企业作为投资对象,极大地改善了银企间的信息不对称,提高了资金双方的匹配程度。第三,数字金融发展可以构建征信体系,提高融资效率。利用快捷高效的信息技术,能及时收集不同个人、行业的信息,将其整合,刻画风险特征,建立完善的第三方征信体系,从而更快速地对中小企业实行资质审核,简化审批流程,提高融资效率(唐松等,2020)[17]。

另一方面,数字金融通过降低中小企业融资成本来解决其融资贵的问题。第一,从金融机构端来看,数字金融对传统金融体系产生了“鲶鱼效应”,推动传统金融机构如商业银行等实现金融服务数字化(任晓怡,2020)[19],在很大程度上降低交易成本。具体来看,运用数字金融可以减少金融机构对中小企业贷前的信息调查成本、贷中的审查评估成本和贷后的监督管理等成本。部分金融机构现已掌握先进的数字技术,使得融资服务从线下转移至线上,减少了网点设置和人工成本,并且可以运用数字技术以低成本搜寻到丰富的企业信息,帮助中小企业建立信用记录,降低贷前的信息调查成本(杨先明等,2021)。利用互联网或电子设备进行网上信用贷款,通过智能合约等形式减少金融机构的人力物力成本。并可以利用大数据分析实现在线对投融资双方进行精确匹配,降低了贷中的评估、审批等成本。在贷后环节,可对企业实时监控,减少人工成本,会极大降低金融机构的风控成本。第二,从企业端来看,数字技术的运用能够减少企业接受信贷服务时的相关费用。在抵押物方面,信用较高的中小企业可以用“信用抵押品”代替部分传统抵押物,这就减少了提供抵押品的评估等手续费。在贷款利率方面,因为企业信用的增强和金融机构采用了更先进的风控模型,使得中小企业的风险溢价降低,控制贷款的不良率,从而降低贷款利率。并且数字金融发展能够帮助企业做出合理的经营决策,从而提升内部控制水平,减少不必要的杠杆率,进而降低企业的债务融资成本(阮坚等,2020)[21]。

中小企业通过数字金融缓解融资约束问题,降低融资成本,在一定程度上解决了其融资问题,获得了流动资本,改变了高层因资金不充裕而减少创新活动开展的决策,从而激发企业开展创新活动的积极性。基于此,本文提出如下研究假设:

H:数字金融通过缓解中小企业融资约束和降低其融资成本来促进其技术创新

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文选取2011—2021年新三板企业为研究对象。其原因如下:第一,新三板是服务成长型、创业创新的中小微企业的全国性证券交易场所,可作为研究我国中小企业群体的重要窗口;第二,截至2021年,已经上市的新三板企业数量已经超过6 000家,在我国不同省份均有分布,在统计学上的假设充足;第三,新三板企业数据均是相关部门严格审查过的财务数据,整体数据更加精准和规范。并对样本进行如下处理:剔除金融类企业;剔除ST和ST*企业;剔除研发支出与专利数据统计不完全或不详的企业。第四,为减少极端数据值对实证结果的干预,本文对连续变量进行上下1%的Winsor缩尾处理。经过以上处理后,得到11年共27 129个观测值。

本文发明专利申请数据,通过公司名称和年份在国家知识产权局网站“国家知识产权专利数据库”中检索并整理得到;省级层面数字普惠金融发展指数,来源于北京大学数字金融研究中心;公司财务数据和企业信息等,来自CSMAR数据库和Wind数据库;地区宏观数据来自《中国城市统计年鉴》。

(二)变量说明

1.被解释变量:技术创新

本文借鉴唐松等(2020)[17]做法,在基准回归部分采用发明专利申请数(Patent)度量技术创新水平,不选择授权数是因为专利申请数更能体现出企业创新成果,避免因其他因素导致授权无法通过;同时专利申请数分为发明类和非发明类,对比来看,发明类专利更能体现企业的实质性技术创新能力。因为该数据在分布上存在厚尾现象,所以将其加1后取对数。数字金融通过缓解中小企业融资约束来促进其技术创新,该作用的直接表现就是企业研发投入增多,因此在稳健性检验中,借鉴冯根福等(2008)[22]的做法,使用中小企业的研发投入强度(R&D)作为技术创新水平的代理变量,具体指标是中小企业的研发支出与营业收入的比值。

2.解释变量:数字金融(DIF)

本文借鉴杨先明等(2021)[20]做法,采用北京大学数字普惠金融省级总指数作为解释变量,包括覆盖广度(Coverage)、使用深度(Usage)和数字化程度(Digital)三个二级指标作为不同维度的代理变量,将指数进行取对数处理。

3.中介变量:融资约束(SA)和融资成本(FC)

目前,学界对于融资约束的测度方法主要有:SA指数(Hadlock&Pierce,2010)、KZ指数(Lamont et al,2001)和WW指数(Whited&Wu,2006)。在充分考虑以上指数可能存在较多内生性金融变量的情况下,借鉴鞠晓生等(2013)[23]做法,利用企业总资产(Size)和企业年龄(Age)构建的SA指数来衡量中小企业面临融资约束,绝对值越大,表明企业面临的融资约束越强,公式为SA=-0.737×Size+0.043*Size2-0.04×Age。

融资成本(FC)借鉴余明桂等(2019)[24]做法,用利息支出占公司总负债的比例来衡量。

4.控制变量

为保证实证结果的准确性,尽可能克服遗漏变量造成的影响,本文还加入了以下几个控制变量:企业规模(Size)、企业年龄(Age)、资产负债率(Leverage)、固定资产比率(Fixed)、企业成长性(Growth)、经济发展水平(GDP)。所有变量定义如表1所示。

表1 变量定义

(三)模型构建

1.基准模型构建

为研究数字金融对中小企业技术创新的影响,构建含有年份固定效应和行业固定效应的基准模型,设置年份和行业两个虚拟变量,如模型1所示:

Patenti,t=α0+α1DIFi,t+αkControlsi,t+yeart+industryu+εi,t

(1)

其中,i、t和u分别表示企业、年份和行业,Patenti,t为发明专利申请数,DIFi,t为数字普惠金融指数,Controlsi,t为上述一系列控制变量,eart和industryu分别表示年份虚拟变量和行业虚拟变量,εi,t表示未观察到的因素。

2.中介效应模型构建

为验证促进渠道,本文借鉴温忠麟等(2014)[25]的做法,构建(2)-(4)的中介效应模型,采用逐步检验法进行验证。

Patenti,t=α0+α1DIFi,t+αkControlsi,t+yeart+industryu+εi,t

(2)

Mediatori,t=β0+β1DIFi,t+βkControlsi,t+yeart+industryu+εi,t

(3)

Patenti,t=γ0+γ1DIFi,t+γ2Mediatori,t+γkControlsi,t+yeart+industryu+εi,t

(4)

模型(2)为基准模型,模型(3)和(4)中与模型(1)相同的变量表示的含义相同。Mediatori,t为中介变量,包括融资约束(SA)和融资成本(FC)。

四、实证分析

(一)描述性统计

本文对所选样本数据进行描述性统计,以便对各变量的整体水平进行把握。研究样本经整理后共计27 129个观测值,描述性统计结果如表2所示。

表2 描述性统计

结果显示,企业之间的技术创新能力存在较大差距。企业技术创新能力产出端的发明专利申请数(Patent),其平均值为1.537,最大值为3.370,最小值为0,说明新三板企业的技术创新产出总体水平较低,并且不同企业之间差距较大。

技术创新投入端的研发投入强度(R&D),其平均值为0.119,最大值为0.500,最小值为0.020,说明新三板企业在技术创新投入强度水平参差不齐。

本文对数字金融的衡量指标数字普惠金融指数(DIF)的原始数据进行了取对数的处理,处理后的最小值为4.100,最大值为6.070,标准差为0.480,这表明我国数字金融在不同地区的发展水平不均衡,均值为5.510,表明我国数字金融的发展水平整体较高。三个二级指数均值集中在5.5左右,与总指数相近,但发展也不均衡。

(二)基准回归分析

表3报告了数字普惠金融总指数、覆盖广度、使用深度和数字化程度指数的回归结果。其中第(1)列表示数字普惠金融总指数对中小企业技术创新的影响,系数在1%水平下显著为正,说明数字金融能够从中小企业技术创新产出方面提升其技术创新水平,数字金融每提高1个单位,中小企业发明专利申请数增加0.235个单位,可能的原因是,数字金融将数字技术与金融深度融合,推动了金融服务范围向企业延伸,弥补了传统金融体系的缺陷,优化了企业技术创新的外部环境,降低了企业的信贷成本,改善了中小企业进行技术创新活动的融资需求,激励其开展技术创新活动,研究假设成立。

表3 数字金融对中小企业技术创新产出影响的回归结果

进一步分析数字金融不同维度对中小企业技术创新的影响,将覆盖广度、使用深度和数字化程度加入基准模型中,回归结果如表3列(2)-(4)所示。结果表明覆盖广度和使用深度系数在1%的显著性水平上为正,数字化程度指标的系数在5%的显著性水平上为正,说明数字金融可通过三个维度促进中小企业技术创新。覆盖广度、使用深度和数字化程度每增加1个单位,中小企业发明专利申请数分别增加0.427、0.176和0.084个单位,表明三个维度对中小企业技术创新的促进作用存在差异。覆盖广度和使用深度对其促进作用高于数字化程度。其中,覆盖广度的系数最大,表明其是数字金融影响中小企业技术创新的主要维度,反映出该新型融资模式服务在各地区的分布程度,数字金融为中小企业提供资金支持不再依靠固定网点,扩大服务范围。使用程度加深意味着数字金融逐渐融入经济社会的各个方面,进一步打破金融排斥,为中小企业提供资金。数字化程度反映了其发展的便利性,使得企业能够享受更为便捷的金融服务,增强技术创新活力。三个维度指数回归系数符号和显著性与原结果保持一致,也在一定程度上证明实证结论具有稳健性。

综合基准回归结果可知,为了更好帮助中小企业进行技术升级,未来数字金融的发展应该更加注重拓展覆盖广度、延伸使用深度、提高数字化程度,进一步优化数字金融的便利服务,从而为更多中小企业在开展创新活动的过程中提供支持与帮助。

(三)稳健性检验与内生性处理

1.稳健性检验

(1)替换被解释变量。借鉴相关文献做法(冯根福等,2008)[22],采用研发投入强度(R&D)作为中小企业技术创新的代理变量,用研发支出占营业收入的比值衡量,回归结果如表4所示。数字金融和研发投入强度的系数在1%的水平下显著为正,表明数字金融的发展提高了中小企业的研发投入强度,促进其创新行为。

表4 替换被解释变量稳健性检验结果

进一步将数字金融总指数替换为覆盖广度、使用深度和数字化程度,结果显示,三者与研发投入强度之间的系数均在1%显著性水平下显著为正,并且数字金融覆盖广度系数最大,表明数字金融促进中小企业技术创新投入方面覆盖广度发挥主要作用,随着数字金融的发展,尾部群体即更多中小企业获得融资便利,促进其技术创新发展,说明数字金融可通过这三个维度增加中小企业的创新驱动效应,与前文的结论一致。

(2)更换回归模型。本文的被解释变量为中小企业的发明专利申请数和研发投入强度,数据具有在零值截尾的特点。因此本文参考相关文献(Faleye,2015)[26],针对出现零值堆积的结构特征的数据,使用Tobit模型做进一步的稳健性检验,结果如表5所示。

表5 更换Tobit模型稳健性检验结果

数字金融总指数及其三个二级指标与中小企业技术创新之间的系数显著为正,表明数字金融发展能够促进中小企业技术创新驱动效应,结论稳健。

2.内生性处理

为进一步缩小内生性偏误,本文采用以下两种方法:一是对核心解释变量进行滞后处理,二是采用工具变量法。

(1)滞后一期。本文将核心解释变量数字金融指数滞后一期,分别与技术创新研发投入强度和企业发明专利申请数进行回归,回归结果如表6列(1)和列(2)所示。数字金融指数滞后一期的回归系数在1%的水平下均显著为正,表明结论稳健。

表6 内生性处理实证结果

(2)工具变量法。借鉴谢绚丽等(2018)[27]做法,选取互联网普及率作为工具变量。表6列(3)和列(4)为实证结果,进行内生性处理之后,数字金融指数与中小企业技术创新的两个衡量指标之间系数均在1%的水平下显著为正,表明数字金融确实具有驱动创新的作用,与前文结果保持一致。

借鉴张勋等(2019)[28]的文献,选取中小企业注册城市到杭州的球面距离作为数字金融发展的工具变量。表6列(5)和列(6)为实证结果,数字金融系数显著为正,表明数字金融对中小企业技术创新具有显著的促进作用,与前文结果保持一致。

(四)机制检验

1.数字金融、融资约束与中小企业技术创新

以融资约束作为中介变量,将各项指标代入模型(2)-(4)。表7第(1)列和第(4)列为数字金融对中小企业技术创新产出和投入的总效应α1,即基准模型(1)和替换被解释变量的回归结果,系数α1分别为0.235和0.427,显著为正,表明数字金融可以有效驱动中小企业技术创新。第(2)列和第(5)列是检验数字金融对融资约束的影响,系数β1为-1.091,显著为负,表明数字金融的发展可以显著缓解中小企业面临的融资约束问题。第(3)列和第(6)列分别表示检验加入融资约束变量后,数字金融与中小企业技术创新产出和投入之间的关系,γ2分别为-0.008和-0.018,在5%的水平下显著为负,γ1分别为0.027和0.091,在5%的水平下显著为正,表明融资约束发挥了部分中介作用,与唐松等(2020)[17]结论相同,研究假设得以验证。进一步地,用β1γ2表示融资约束起到的中介效应大小,基于技术创新产出角度,融资约束起到的中介效应为0.0087,占总效应的3.71%。基于技术创新投入角度,融资约束起到的中介效应为0.0196,占总效应的4.60%,表明数字金融缓解融资约束对企业技术创新投入的影响大于对技术创新产出的影响。中介效应偏小的原因可能是数字金融是近几年出现的新兴金融模式,其在企业融资市场的普及广度和使用深度还不足,企业融资主要还是通过传统金融。这就需要更加深入地发展数字金融,提高其覆盖广度、延伸使用深度,并提高数字化程度。

表7 数字金融、融资约束、中小企业技术创新

2.数字金融、融资成本与中小企业技术创新

以融资成本作为中介变量,将各项指标代入模型(2)-(4)。表8第(1)列和第(4)列为数字金融对中小企业技术创新产出和投入的总效应α1,即基准模型(1)和替换被解释变量的回归结果,系数α1分别为0.235和0.427,显著为正,表明数字金融可以有效驱动中小企业技术创新。第(2)列和第(5)列是检验数字金融对融资成本的影响,系数β1为-0.040,显著为负,表明数字金融的发展可以显著降低中小企业面临的融资成本问题。第(3)列和第(6)列分别表示检验加入融资成本变量后,数字金融与中小企业技术创新产出和投入之间的关系,γ2分别为-0.400和-0.418,在5%的水平下显著为负,γ1分别为0.241和0.291,在5%的水平下显著为正,表明融资成本发挥了部分中介作用,研究假设得以验证。进一步,用β1γ2表示融资成本起到的中介效应大小,基于技术创新产出角度,融资成本起到的中介效应为0.016,占总效应的6.81%。基于技术创新投入角度,融资成本起到的中介效应为0.017,占总效应的3.92%,表明数字金融降低融资成本对企业技术创新产出的影响大于对技术创新投入的影响。中介效应偏小的原因可能是:第一,本文使用数字普惠金融指数来度量数字金融发展水平,该指数只使用中国一家具有代表性的数字金融机构的数据构建,可能会在一定程度上低估数字金融发展水平;第二,本文使用的融资成本的度量指标可能会低估实际的融资成本。因此,会影响融资约束的中介效应作用。

表8 数字金融、融资成本、中小企业技术创新

五、异质性分析

(一)企业产权异质性

我国是社会主义国家,国有企业在社会经济运行中扮演着十分重要的角色。其拥有较强的政企、银企关系,具有政治背景,并且规模一般较大,因此不易面临融资困境。而民营企业信息披露程度不高,往往面临融资难、融资贵等问题。因此,本文预测相对于国有企业,数字金融对民营中小企业技术创新的促进效应更显著。

对原始样本按照产权不同,分为国有企业和民营企业两组,对两个子样本进行回归,结果如表9列(1)和列(2)所示。结果显示,对于民营中小企业,数字金融和技术创新之间的系数在5%的水平下显著为正。对于国有中小企业,数字金融和企业创新之间的系数虽然为正,但并不显著,这表明数字金融的创新驱动效应对于民营中小企业更加显著,但这一效果在国有中小企业中并不明显。

表9 异质性检验结果

可能是因为国有企业由于其所有制的天然优势,在融资方面能获得更多的便利,而民营中小企业在融资过程中常受到传统金融机构的排斥和歧视。数字金融的发展打破传统金融模式的信贷约束,利用数字技术吸纳零散的金融资源,提高了资金的融通效率,降低了融资门槛,拓宽了民营中小企业的融资渠道,推动其进行技术创新。

(二)区域异质性

由于不同地区经济发展水平的差异,软硬件基础设施建设也存在差异。东部地区经济水平高,金融体系比较发达,金融产品比较丰富,金融服务体系也比较健全。因此,能有效缓解企业和资金持有者之间的信息不对称程度,企业通过传统金融便可以满足大部分融资需求。在营商环境方面,东部地区市场化程度较高,有着良好的营商环境,东部地区的中小企业可以更容易获得技术创新资金支持。因此,本文预测相对于东部地区,数字金融对中西部地区中小企业技术创新的促进效应更显著。

对原始样本所在省份分为东部和中西部两组,进行分样本回归,结果如表9列(3)和列(4)所示。从结果中可以看到中西部区域二者之间的系数在5%的水平下显著为正,而东部区域的中小企业中二者之间的系数相对较小,并且不显著。说明数字金融对中西部地区中小企业技术创新的促进作用强于东部地区企业。

究其原因,经济发达的东部地区传统金融资源较为丰富,中小企业摆脱融资困境的选择更为多元化,对数字金融依赖程度较低,数字金融的发展对于该地区的中小企业技术创新来说更有“锦上添花”的作用。而在经济欠发达的中西部地区,金融资源相对匮乏,数字金融成为中小企业为数不多的资金供给渠道,由此产生更高的边际创新效益,其发展对于该地区的中小企业技术创新来说无疑具有“雪中送炭”的作用。因此,数字金融对中西部地区的中小企业技术创新促进效应高于东部地区。

(三)金融监管异质性

近年来我国不断健全金融监管体系,学术界普遍将2015年作为我国实施数字金融监管的元年,采用金融科技创新试点、监管沙盒等方式,实行缩紧式的监管。实施金融监管能有效避免部分利用数字技术在金融领域进行套利的不规范行为,在管控企业的投资项目时,加大投资虚拟经济的成本,减少以投机为目的的金融化活动,并可以引导企业加大研发投入,从而提升技术创新效率。实施严格的数字金融监管政策也有利于数字金融的健康发展,并且引导金融资源向实体经济倾斜,在一定程度上优化中小企业技术创新的融资环境。因此,本文预测相对于数字金融监管实施之前,数字金融对实施金融监管后的中小企业技术创新的促进效应更显著。

将2015年作为分界年,考察金融监管对于数字金融促进中小企业技术创新的异质性。参考王小燕等(2019)[29]的研究,设置年份虚拟变量,将2011—2014年的样本定义为实施数字金融监管之前,2015—2021年的样本定义为实施数字金融监管之后,然后采用双向固定效应对其进行回归,结果如表9列(5)和列(6)所示。表明在数字金融监管实施之前,数字金融与企业技术创新之间的系数并不显著,数字金融促进企业技术创新的效果并不明显,但在数字金融监管实施之后,数字金融与企业技术创新之间的系数在5%的水平下显著为正,说明在数字金融监管实施后,数字金融对中小企业技术创新具有显著的驱动作用。

六、结论与政策建议

本文将数字普惠金融2011—2021年省级指数与新三板挂牌企业数据相匹配,运用双向固定效应模型进行实证分析,研究发现:数字金融发展可以显著提升中小企业的技术创新水平,并且在覆盖广度、使用深度和数字化程度三个层面均有促进作用。其中,覆盖广度对中小企业技术创新的促进作用最大,可能是因为数字金融的发展使得在传统金融体系中处于劣势的中小企业能够获得融资,促进其技术创新的发展。并且主要是通过缓解中小企业面临的融资约束,降低融资成本的渠道实现的,融资约束对中小企业技术创新投入的影响大于产出,而融资成本对中小企业技术创新产出的影响大于投入。异质性分析发现:数字金融对民营企业、中西部地区企业以及在实施金融监管之后的中小企业具有更强的创新驱动作用。

基于上述研究结论,本文提出以下政策建议:

第一,政府需积极推动数字金融的健康发展。一方面,需加快各地金融基础设施建设速度与质量,推动人工智能、大数据等核心技术的发展,为数字金融支持实体经济发展提供基础环境,拓宽数字金融覆盖领域。另一方面,推动传统金融与数字金融融合发展,实现传统金融的数字化转型,利用数字化工具解决企业融资难、融资贵问题,最大限度发挥数字金融在缓解企业融资约束和降低企业融资成本中的效应,有效增加市场中的金融供给总量,助力中国中小企业高质量创新。

第二,注重数字金融均衡发展,助力企业技术创新。创新离不开金融市场的支持,而我国金融发展存在不平衡不充分的难题,各主体享受到的数字金融服务存在差异。因此,要注重数字金融的平衡发展。一方面,对欠发达的地区,不断完善数字金融产业生态,加强数字金融的推广与普及工作,拓展符合地区发展特色的数字金融应用场景,缩小数字金融发展的区域差距;对于金融基础设施较薄弱的中西部地区,加大网络基础设施建设力度,助力数字金融解决传统金融普惠难题,从而促进企业创新。另一方面,结合数字金融数字化、网络化、智能化运营特征,引导数字金融供给主体提供跨地域融资服务,强化发达地区数字金融服务的区域辐射功能,提高企业融资可获得性。

第三,深化国有企业改革,减少国有企业的政府依赖和所有制的“特权”,构建公平的竞争环境。相比于民营企业,国有企业创新动力不足,创新潜能还未被完全激发出来。因此,应进一步深化国有企业改革,发展混合所有制经济,以充分调动企业创新的能动性,激发企业创新活力和潜力,提高数字金融对国有企业的创新激励效果。

第四,加强对数字金融的监管。数字金融作为一种新型的金融模式,如果缺乏相应制度法律的监管不仅可能引发金融市场系统性风险,而且也不利于中小企业技术创新成果的保护。因此,相关部门应建立健全法律制度,构建数字金融的审慎监管框架:一是建立市场行为监管,利用技术手段对信用风险、信息风险和操作风险进行管控,保护中小企业在创新项目融资过程中的合法权益;二是完善法律规定,加强数字金融市场主体行为监管。加强监督服务提供者的经营行为和操作行为,防范资金和客户信息风险。加强监督服务使用者的支付行为,防范信用风险。

第五,中小企业需增强自身技术研发,提升技术创新能力。在数字技术迅速发展的大环境之下,中小企业也需要把握发展机会,借助数字金融发展拓宽融资渠道,提升自己的技术创新能力,从而获得更好的发展。一方面,中小企业需要规范规章制度建设,建立良好的企业信用,完善财务制度与信息披露状况,确保资金合理使用。另一方面,中小企业要采用多元化的融资方式,通过借助数字金融的融资平台,扩大融资来源,增加技术研发投入力度,引进先进技术与科研人才,增强自主创新能力,形成竞争优势。从而加强数字金融对实体经济转型升级的支持作用,推动我国经济实现高质量发展。