金融投資行為、數字普惠金融與企業創新*

楊亞平，趙昊華

（暨南大學經濟學院，廣東 廣州 510632）

一、引言

創新是實體經濟邁向高質量發展的第一動力。各國爭相將技術創新視為國家經濟發展核心要素，中國政府亦高度重視，將創新作為國家核心戰略。長期以來，中國政府積極扶持創新企業發展，并為其營造有利的創業環境。2014年，我國提出“大眾創新、萬眾創業”的理念，為初創企業提供政策支持。2018年工信部提出要加快推進制造企業互聯網“雙創”平臺建設和“雙創”服務平臺支撐能力提升工程。當前我國經濟處于邁向高質量發展的轉型階段，技術創新是我國向中高端全球價值鏈邁進、尋求經濟新增長點的關鍵。

中國入世后上演著“中國式奇跡”的經濟增長，在金融全球化和金融自由化的推動下，金融行業的高回報吸引著企業加速金融擴張。實體企業通過配置金融資產獲取短期收益，投資金融、房地產等行業獲取超額收益，通過改善經營業績來促進企業創新投入（Agnieszka 2013；楊松令等，2019；喬彬，2021）。但是在融資約束條件下，實體企業一旦將自身資源過多投資于金融及房地產，將會擠占企業創新資源，不利于企業長期競爭力的提升（Kliman和Williams，2014；段軍山和莊旭東，2021）。一旦大量的金融資源脫離實體經濟部門，將會給我國經濟埋下脫實向虛的隱患。在此背景下，企業金融投資行為是否會對中國經濟高質量發展產生不良影響值得深入探討。

普惠金融意在完善金融基礎設施建設，為弱勢群體提高金融可得性。1995年，中國社科院扶貧經濟合作社的建立成為我國普惠金融道路的開端。自21世紀以來，伴隨著互聯網和數字技術的廣泛應用，我國普惠金融逐步擴展為包含支付、信貸等多項業務的綜合金融服務。如今，中國作為世界最大的數字經濟國之一，一直走在數字金融發展前列（傅秋子和黃益平，2018）。據中國信息通信研究院報告，“十三五”期間我國數字經濟規模增長了28.2萬億元，至2020年數字經濟規模占GDP比重將近四成，已成為我國實體經濟的核心增長極之一。在科技革命和產業變革的背景下，中國以數字技術賦能普惠金融，為我國經濟發展注入全新活力。數字經濟的躍升式發展推動了產業數字化，數字金融無疑在推動“大眾創新、萬眾創業”以及對經濟發展方式的轉型升級帶來巨大影響，然而在壯大我國數字普惠金融發展的同時，也需要把控金融創新與風險防范，正確引導資金脫虛向實。當前，基于企業數字化轉型背景，數字普惠金融所帶來的包容性和便利性特征在企業金融投資和創新產出之間扮演著怎樣的角色，對于識別實體企業金融投資動機及其經濟后果具有重要意義。

本文的邊際貢獻主要在于：第一，從微觀層面探討企業金融投資行為與企業創新之間的關系，豐富了企業金融投資行為的相關研究。第二，引入中國城市數字普惠金融指數，將數字金融納入分析框架，分析數字普惠金融緩解企業金融投資對企業創新產出擠出效應的作用機制，為我國當前數字普惠金融支持實體經濟提供經驗證據。第三，探討了數字普惠金融對弱勢企業的普惠效應影響，有效衡量數字普惠金融對弱勢群體的幫扶力度，并給出理論和實證層面的證據。

二、理論分析與研究假設

（一）企業配置金融資產動機分析

凱恩斯提出，貨幣需求動機包含貨幣的交易需求、謹慎需求和投機需求。從現金管理的角度來看，企業持有金融資產可視為其現金儲備行為。借鑒凱恩斯的理論，上市公司配置金融資產的動機同樣可以從上述三個層面予以分析（Duchin，2017；閆海洲和陳百助，2018）。對于企業而言，企業的交易動機來自于資金周轉以及套期保值等業務需求，通過配置金融資產來滿足企業當期交易以及跨期交易的需要。企業的預防動機體現在公司管理者為保證企業營運資本的流動，平滑企業的資金需求而增加資金儲備。為應對外部環境動蕩，經理人會主動增持流動性資產與營運資本（王紅建等，2014）。由于金融資產的高風險與高收益并存的特性，管理者出于投機動機更愿意持有風險資產而非低回報的安全資產，以期望公司賬面資產的持續增長（胡海峰等，2018）。Cardella等（2015）討論了美國上市公司金融資產結構的變化，認為現代公司更傾向于投資缺乏流動性的長期證券，從而獲取更高的收益。本文基于上述三大動機，對實體企業配置金融資產帶來的經濟后果展開剖析。

（二）企業金融投資對創新產出的影響機理分析

創新一直是學術界討論的熱點話題。Freeman（1987）提出，企業是創新體系的核心部分，國家創新體系是由公立部門和私立部門所共同組成的網絡體系。微觀層面，已有文獻研究了市場結構（Link和Lunn，1984）、發明家高管（虞義華，2018）、反腐敗（黨力等，2015）、股權結構（馮根福和溫君，2008）等對企業創新的影響。宏觀層面，學者們研究金融市場發展（趙偉，2012；周方召，2014）、政府的外部干預（肖文等，2014）、產業政策（潘孝珍等，2018）等對企業創新的影響。隨著學術界對企業創新問題研究的逐步深入，企業金融投資對企業技術創新的影響機理研究開始受到學者們的持續關注，但國內外學者基于不同視角在企業金融投資行為對企業創新的探討尚未達成一致。

本文基于金融資產持有動機這一視角，依據現有的文獻支持，著重分析以下兩個效應：第一，企業的金融投資可以促進企業創新產出。依據交易動機，企業利用套期保值工具可以在一定程度上幫助企業規避金融市場風險，實現效率提升（胡海峰等，2018）。Stockhammer和Grafl（2010）發現，非金融企業選擇將閑置資金用于貸款業務可以帶來豐厚的利潤，這使得企業更有能力進行創新活動。從預防動機來看，企業將閑置資金進行金融投資增加企業資產的流動性不僅可以拓寬融資渠道，減少財務困境成本，而且可以應對創新研發過程中的持續性投入問題（楊松令等，2019）。從企業的金融投機動機來看，企業管理者進行金融投資會在短期內提高企業的盈利水平，顯著降低企業所面臨的融資約束（Dennis和Sibilkov， 2010）。綜上所述，企業合理的金融投資行為在一定程度上會形成蓄水池效應，為企業的創新活動提供不竭動力。

第二，隨著經濟下行壓力增大，實體企業依靠經營資產帶來的利潤難以為繼，進而導致對金融投資利潤產生過分依賴。從企業對金融資產的交易動機和預防動機來看，首先，持續穩定的資金來源對于企業創新尤為重要（馬光榮等，2014），企業需要發揮金融資產分散與對沖風險以及預防性儲蓄的作用（戚聿東和張仁之，2018）。然而，一旦企業過多配置金融資產，可能導致企業中越來越多的資金退出主營業務，企業固定資產比例下降（Tori和Onaran， 2018），擠占企業用于技術創新的資源（王紅建等，2017），阻礙企業生產效率提升（胡海峰，2020）。從投機動機來看，Corotty（2005）將非金融企業的經營當作一個“投資組合”，當企業對實體經營產生的利潤比不上金融投資帶來的收益時，企業會更加青睞于金融資產的高收益，減少對實體資本的投入以實現企業價值的短期提升。因此，企業有可能在追逐短期超額利潤的同時忽視金融投資帶來的高風險。一旦企業金融風險積聚，便會存在崩盤的潛在風險，進而減少企業實物資本和研發創新投資（Bonfiglioli，2008）。綜上所述，企業過度依賴金融投資在一定程度上會侵占企業的創新資源，不利于企業長期發展，阻礙企業的技術創新，形成擠出效應。因此，本文提出第一對競爭性假設：

假設1a：企業金融投資行為促進企業創新，存在蓄水池效應。

假設1b：企業金融投資行為抑制企業創新，存在擠出效應。

（三）數字普惠金融對企業金融投資及創新的影響

創新與信用緊密相連，信用的本質是給企業家以購買力，以便使企業家對生產要素進行新的組合與創新，從而創造出新的購買力。然而，有的企業由于缺乏信用記錄，導致市場上信息不對稱加劇（Stigliz和Weiss，1981），進而加劇企業融資約束（Kaplan和Zingales，1997），不利于企業創新活動的展開。當前，我國積極開展數字普惠金融，為完善我國金融市場、促進經濟發展起到了顯著的正向作用。王靖一等（2019）發現，數字金融能夠有效調節我國區域經濟平衡發展。謝絢麗等（2018）從省份層面發現一個地區數字支付的發展可以通過加強對傳統金融難以觸及的偏遠地區和小微企業的金融服務，進而促進當地創業活動的開展。黃益平（2016）提出，依賴于互聯網金融，數字金融促進服務下沉，有效拓寬了我國金融服務范圍。董玉峰（2020）指出，數字普惠金融借助于金融科技優勢有效提升貧困及偏遠地區的金融可獲得性。薛瑩和胡堅（2020）研究金融科技推動高質量發展的理論邏輯、實踐基礎和現實路徑，認為金融科技具有資源配置效應和創新效應，有助于推動金融業脫虛向實，提升金融服務實體經濟的能力。

在數字經濟時代，金融科技伴隨著數字技術在金融行業的深入應用，助力資金順暢流通、財產優化配置，為未來的金融模式和商業模式帶來了全新的變革。企業作為經濟發展的重要主體，其投資行為也會受數字普惠金融發展的影響，這為促進企業技術創新提供了新的機遇。首先，針對企業配置金融資產的交易動機，數字普惠金融相較于傳統金融，其高效率、低成本、廣覆蓋的特征可以降低信貸市場的準入門檻。因此，數字普惠金融可以幫助企業增加更多金融供給，促進金融資源的合理配置，對企業金融投資的過度投入形成一定約束，從而緩解企業金融投資對創新產出的“擠出效應”。王馨（2015）發現數字金融的發展有利于我國金融資源的合理配置。其次，針對企業因外部不確定性導致的預防動機，數字普惠金融通過數據收集和挖掘進一步提高了相關信息的價值，減少了金融服務的信息不對稱現象，降低企業投融資風險（滕磊和馬德功，2020），避免企業因負面問題集中釋放帶來股價崩盤風險對創新投入可能產生的影響（吳非等，2020）。最后，針對企業偏好金融投機的短視行為，數字普惠金融憑借自身獨特的技術優勢，基于大數據和人工智能等技術的廣泛應用控制企業成本并降低企業風險（黃益平等，2018）。因此，數字普惠金融發展程度越高，越能對獲取融資支持的企業在后續資金使用上施加更為有效的監管，提升企業透明度，從而抑制管理者自信，降低企業管理者冒險的可能性，減少投機行為。上述分析表明，數字普惠金融發展程度越高，企業在獲得穩定持續的資金保障的同時，會更加注重資金的使用效率和投資效率，避免盲目配置金融資產，進一步削弱企業對創新資源的侵占，企業研發創新環境的改善會越為明顯，數字普惠金融在一定程度上為企業金融投資對創新產出帶來正向影響。因此，本文提出第二對競爭性假設：

假設2a：數字普惠金融能正向激勵企業金融投資對創新產出的蓄水池效應，具有正向調節作用。

假設2b：數字普惠金融能顯著緩解企業金融投資對創新產出的擠出效應，具有正向調節作用。

（四）數字普惠金融影響的異質性

不同的企業或基于投機逐利動機或基于風險平滑動機進行金融投資（段君山和莊旭東，2021），因此數字普惠金融的發展對企業技術創新的影響也會存在一定的異質性。作為傳統金融的有力補充，數字普惠金融的核心主旨就是打破時間和空間桎梏，維護弱勢群體利益，共享數字紅利，尤其為弱勢企業帶來意義更為深遠的普惠效應。

從企業規模來看，相較于大型企業，小微企業受限于規模歧視，由于無法提供有效的抵押物，貸款成本和資金使用成本相對高昂，難以滿足準入門檻條件。又因時間成本、距離成本、缺乏信任等因素，不僅正規金融機構服務小微企業的意愿較低，弱勢企業使用正規金融服務的意愿也較低（Suri和Jack，2016）。數字金融平臺可以為弱勢企業帶來諸多福音。Mollick和Kuppuswamy（2014）發現，眾籌可以使企業擁有更低成本的融資渠道，數字技術將邊際管理費用降低到接近于零（Tang，2019）。數字普惠金融使得企業面臨的融資約束放松，這為小微企業創新活動的展開提供了更多珍貴的創新資源。

從產權性質來看，一方面，由于我國銀行信貸資源具有國有企業偏好（陳斌開和林毅夫，2012），國有企業具有更強的融資能力，無需為未來的資金儲備擔心，而非國有企業往往會面臨所有制歧視。因此，出于對流動性風險的考慮，非國有企業更可能以預防性儲蓄的動機持有金融資產（彭喻超等，2018），因此，這類企業難以為開展創新活動獲得必要的信貸支持。另一方面，數字普惠金融借助數字技術，不斷提升金融客戶觸達能力與金融服務水平，拓寬金融服務邊界，補充傳統銀行對“邊緣借款人”服務的不足（Bjorkegren，2019），且非國有企業一般更具有創新意愿。因此，數字普惠金融為非國有企業緩解金融排斥的同時，對其創新效應帶來的影響程度更大。

從企業對外融資依賴度來看，金融行業的發展可以通過降低企業外部融資依賴程度，從而促進本國經濟發展（Rajan和Zingles，1998）。劉政等（2017）發現，非正規金融可以彌補正規金融體系，緩解企業創新融資約束，促進企業研發。伴隨數字普惠金融發展帶來的融資成本下降和企業信息不對稱的削弱，外部融資依賴度更高的企業更能有效緩解融資約束，提升創新產出水平。綜上，本文提出第三個研究假設：

假設3：數字普惠金融的發展通過抑制企業金融投資對企業創新產出的影響存在異質性，能夠為弱勢企業帶來普惠效應。

三、研究設計

（一）數據來源及數據處理

本文選取2011-2018年A股上市公司和新三板掛牌公司的數據，其中A股上市公司專利數據來源于國泰安數據庫，新三板掛牌公司專利數據來源于中國國家知識產權局專利數據庫，數字普惠金融指數來源于北京大學數字金融研究中心。此外，企業層面數據來源于國泰安和萬德數據庫，地級市層面數據來源于各年城市統計年鑒。

為保證數據樣本具有代表性，首先剔除金融行業企業，其次剔除樣本期間內主要變量數據缺失的企業，最后對連續變量進行上下1%縮尾處理。通過將企業注冊地與數字普惠金融指數報告中的地級市相匹配，本文最終得到10524家企業，共52002個觀測樣本。鑒于所選企業樣本分化較大，從板塊來源、企業規模和產權結構三個方面對企業樣本進行簡要歸類，表1匯報了企業分類結果。

表1 企業樣本分類

（二）變量定義

1.被解釋變量：創新產出。基于數據的可得性，本文選取2011-2017年主板、中小板和新三板企業專利申請數和研發投入強度來衡量企業的創新產出。考慮到專利申請數包含大量的0值，對企業專利申請數加1后取自然對數來衡量，企業的研發投入強度使用企業研發支出與銷售收入的比值來衡量。

2.解釋變量：一是數字普惠金融指數，采用中國數字普惠金融指數來衡量。該指標體系基于覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務三個維度下的33個具體指標來構建，包含31個省、337個地級市以及近2800個縣域的數據。參照李春濤（2020）的思路，對數字普惠金融指數加1后取自然對數。二是企業金融投資。企業金融投資當前并無統一的界定，本文借鑒宋軍等人（2015）的研究方法，通過分類整理公司的資產和收益，篩選出貨幣金融資產和非貨幣金融資產來衡量企業金融投資。本文利用企業金融資產投資與企業總資產占比來衡量。

3.控制變量。本文的控制變量主要包括企業和城市兩個層面。具體而言，企業層面的控制變量包括：①企業規模，根據熊彼特（1942）的創新理論，企業規模是影響創新的重要因素，本文選取企業總資產的對數來衡量。②企業收益，企業資產收益率高，更有動力推動本企業的創新研發活動。③固定資產比，He和Tian（2016）指出固定資產可以幫助企業提升融資能力，從而促進企業創新投入。④企業負債，高負債企業可能會因存在債務壓力而減少創新活動的展開。⑤企業所有制性質，萬家彧（2020）指出國有企業對創新的激勵更弱。⑥獨董比例，Adams和Ferreira（2007）發現董事會對企業創新的判斷在一定程度上符合中小股東利益的意見，董事會獨立性強對企業創新有促進作用，本文參考李春濤（2020）的做法，利用獨董占董事會的比例來衡量。除了企業層面對創新會產生影響之外，城市的經濟發展水平、高素質人才資源等因素也會為企業創新提供優良環境，因此本文在城市層面加入人均 GDP、外商直接投資和人力資本等控制變量。

（三）模型設定

為驗證假設1，探討企業金融投資行為對企業創新產出的影響，參考段軍山和莊旭東（2021）的研究，構建以創新產出為被解釋變量、以企業金融投資為解釋變量的模型1。基準回歸中，本文同時使用研發強度表示被解釋變量。由于創新效應會存在一定的時滯影響，解釋變量均采用滯后一期處理，并采用固定效應模型，模型如下：

其中：Patenti,t使用企業專利申請數來衡量，表示企業i在年份t的創新產出；RDratioi,t為企業i在年份t的研發強度。系數β1表示企業金融股投資行為對企業創新的影響，若系數β1顯著為正，表明企業金融投資行為對企業創新存在蓄水池效應，假設1a得到驗證；若系數β1顯著為負，表明企業金融投資對企業創新存在擠出效應，假設1b得到驗證。Zi,j,t-1表示企業和城市層面的控制變量；Xi表示公司個體固定效應，由于地區和行業固定效應會被公司個體固定效應吸收，因此模型實質上也控制了地區和行業的固定效應；Yt-1表示年份固定效應。

為驗證假設2，采用調節效應模型，探討數字普惠金融在企業金融資產配置和企業創新投入之間的調節作用。模型如下：

在模型2中，若交互項Fini,t-1×Indexj,t-1系數γ1顯著為正，表明數字普惠金融在企業金融投資與創新投入的關系中存在正向調節作用，在假設1a成立的條件下，數字普惠金融能正向激勵企業金融投資對創新產出的蓄水池效應，假設2a得到驗證；在假設1b成立的條件下，數字普惠金融能顯著緩解企業金融投資對創新產出的擠出效應，假設2b得到驗證。

（四）描述性統計

表2報告了以上變量的基本統計特征。數字普惠金融指數的均值為5.3690，方差為0.2178，整體上數字普惠金融指數分布較為平緩，三個子維度的均值與方差差別不大。企業金融資產均值為0.0555，企業專利申請數取對數后均值為1.5290，表示企業年均專利申請數約為3.62。企業之間的金融投資以及創新活動均存在較大差異。經相關性檢驗，模型不存在嚴重共線性問題。

表2 主要變量的基本統計特征

四、實證分析

（一）基準回歸結果

表3報告了企業金融投資行為對企業創新產出與研發強度的回歸結果。表中第（1）、（2）列為企業金融投資對企業創新產出的回歸，其中第（1）列未加入控制變量。在1%顯著性水平下，解釋變量金融投資行為對企業創新產出具有顯著的負向影響。表中第（3）、（4）列為企業金融投資對企業創新研發投入的回歸，其中第（3）列為未加入控制變量。解釋變量金融投資行為對企業創新研發投入同樣具有顯著的負向影響，說明企業投資與金融資產會擠占企業研發投入資源。基準回歸結果表明，企業金融投資對企業的專利產出與研發投入帶來負向影響。企業將資源投向金融資產，會使資金逐漸退出企業經營資產，企業研發投入相對減少，對企業創新帶來擠出效應，假設1b得到驗證。

表3 基準回歸結果

控制變量的回歸結果同樣符合理論預期。在創新產出的回歸中，企業規模系數在1%顯著性水平下顯著為正，表明大企業擁有更強的創新產出能力。企業收益系數為正但并不顯著，可能是由于企業對創新活動的資本投入利用效率相對不足。企業負債系數顯著為負，表明企業債務負擔不利于企業創新產出。獨董比例系數顯著為正，表明公司良好的管理層結構可以幫助企業推動創新。外商直接投資系數顯著為負，表明外資引入會減弱本土企業創新活力。

（二）調節效應回歸結果

表4匯報了調節效應模型檢驗結果，并進一步將數字普惠金融各一級指標替換數字普惠金融總指數作為上述調節效應的穩健性檢驗。第（1）列匯報了數字普惠金融在企業配置金融資產影響企業創新產出的調節效應檢驗結果，其中企業金融投資系數顯著為負，數字普惠金融系數顯著為正，且交互項的回歸系數同樣顯著為正，表明數字普惠金融在企業金融投資行為與企業創新產出的關系中存在正向調節作用。表中第（2）-（4）列為數字普惠金融各一級指標對企業金融投資與企業創新關系調節作用的檢驗結果。結果顯示數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字支持程度與企業金融資產的交互項均在1%顯著性水平下顯著為正，意味著數字普惠金融能從這三個維度緩解企業金融投資對創新產出的不利影響。假設2b得到驗證。

表4 調節效應回歸結果

（三）穩健性檢驗

1.使用企業研發投入強度替代被解釋變量。企業研發投入強度可以反映企業對創新的重視程度，從而影響企業的創新產出水平。企業的研發投入強度為研發支出占銷售收入的比值，本文使用該變量替換企業創新產出進行機制的穩健性檢驗（馮根福和溫君，2008）。回歸結果見表5，第（1）列為基準回歸結果，第（2）列為調節效應檢驗結果，兩個模型的估計結果與原模型估計結果基本一致。

表5 替換被解釋變量和解釋變量的穩健性檢驗

2.解釋變量剔除投資性房地產。根據段軍山和莊旭東（2021）的研究，企業的長期金融資產可能是企業實體經營戰略的一部分，不一定屬于企業的短視投機行為，考慮到企業的房地產投資具有一定的特殊性，因此將解釋變量企業金融資產剔除投資性房地產進行穩健性檢驗。表5中第（3）、（4）列匯報了剔除投資性房地產后，基準回歸和調節效應回歸的穩健性檢驗結果，估計結果與原模型估計結果基本一致。

3.剔除高科技行業樣本。由于創業板企業大多從事高科技行業，研發強度普遍高于普通企業的平均水平。因此，本文剔除創業板企業樣本進行穩健性檢驗，排除創業板企業的特殊性。表6中第（1）、（2）列匯報了剔除創業板企業的基準回歸和調節效應回歸的穩健性檢驗結果，其估計結果與原模型估計結果基本一致。

4.剔除注冊地屬于省會城市的樣本。由于省會城市相對于非省會城市，其金融發展水平更高。因此，本文剔除注冊地屬于省會城市的企業樣本進行穩健性檢驗，檢驗數字普惠金融在非省份城市的普惠效應。表6中第（3）、（4）列匯報了剔除注冊地屬于省會城市的企業樣本回歸結果，結果與原模型估計結果基本一致。

表6 剔除企業樣本的穩健性檢驗

-0.0321***（-3.0989）數字普惠金融×企業金融投資企業金融投資 -0.0062***（-7.6960）-0.0460***（-4.3754）-0.0055***（-6.7559）0.0052***（2.6044）常數項 -0.1738（-0.3919）0.0077***（3.8360）-3.5414***（-4.6613）-0.2879（-0.3891）-4.7249***（-3.6494）控制變量 控制 控制 控制 控制個體固定效應 控制 控制 控制 控制年份固定效應 控制 控制 控制 控制觀察值 48859 48859 27871 27871擬合優度 0.271 0.272 0.282 0.283

（四）內生性討論

企業金融投資與企業創新產出之間可能存在反向因果關系，因為企業的創新活動會帶動當地經濟發展，從而在一定程度上有利于當地數字金融的發展。由于上市公司面臨相同的經濟政策和金融環境，難以通過制度環境和政策背景等選取外生工具變量，因此本文參考王紅建等人（2017）的研究，選取企業取得投資收益收到的現金占利潤總額的比值作為工具變量。一方面，企業的投資收益與企業金融資產配置程度息息相關；另一方面，非金融企業利潤主要來源于企業的主要經營活動，并非來源于企業的金融投資。表7中第（1）-（4）列匯報了工具變量回歸結果，其中第（1）、（2）列為不加入時間和個體固定效應的內生性檢驗結果。一階段工具變量的估計系數均顯著為正，二階段企業金融投資（Fin）的估計系數仍舊顯著為負。Cragg-Donald Wald值顯示，模型所選工具變量合理。

表7 內生性檢驗結果

針對可能存在的樣本選擇偏誤問題，參考胡海峰等（2020）的做法，以企業是否配置金融資產為標準進行PSM傾向得分匹配法。將全部控制變量作為協變量，將從未配置金融資產的企業與當年配置金融資產企業的傾向得分最接近的樣本進行匹配，設定卡尺范圍為得分差異不超過0.01%，匹配通過了平衡性檢驗。表7的第（5）列匯報了基于匹配后樣本進行回歸的結果，結果表明企業金融資產配置對企業創新產出的擠出效應仍然顯著成立。

五、進一步分析

前文分析表明，盡管企業金融投資抑制企業創新，但數字金融的發展會通過抑制企業金融投資行為來提升企業創新。數字普惠金融意在使各類群體共享經濟成果（張勛，2019），因此本文進一步區分企業群體，考慮數字普惠金融在緩解企業金融投資抑制企業創新的調節作用是否在不同情境下存在異質性，同時考察數字普惠金融是否給三類弱勢企業帶來普惠效應。

（一）數字普惠金融影響的規模異質性

數字普惠金融作為一種金融基礎設施，其發展和推廣不僅彌補了傳統金融的不足，還為中小企業緩解融資約束、促進中小企業技術創新提供了基礎。因此，本文參照工信部和國家統計局等單位聯合發布的《中小企業劃型標準規定（2011）》，將樣本企業劃分為大、中、小微企業，并進行分樣本回歸，考察數字普惠金融對中小微企業的普惠效應。

表8匯報了數字普惠金融影響的規模異質性的回歸分析結果，其中第（1）、（2）列為小微企業樣本的基準回歸和調節效應回歸結果，第（3）、（4）列和（5）、（6）列分別為中型企業與大型企業樣本的回歸和調節效應回歸結果。基準回歸中三類企業的企業金融投資行為對創新產出均存在顯著的抑制作用。調節效應的檢驗中，第（2）列小微企業和第（4）列中型企業樣本的回歸中交互項均正向顯著，而第（6）列大型企業樣本的回歸中，交互項雖為正但并不顯著；單獨項中小微企業和中型企業樣本中數字普惠金融和企業金融投資均顯著，而大型企業樣本的單獨項均不顯著。表明數字普惠金融在企業金融投資對企業創新擠出效應的緩解作用在小微企業和中型企業樣本中更為明顯。

表8 基于規模的異質性檢驗結果

（二）數字普惠金融影響的產權異質性

本文按照企業注冊類型分類，考察數字普惠金融發展對國有企業與非國有企業的影響是否具有異質性。表9匯報了數字普惠金融影響的產權差異的回歸分析結果，其中第（1）、（2）列為非國有企業樣本的基準回歸和調節效應回歸結果，第（3）、（4）列為國有企業樣本的基準回歸和調節效應回歸結果。基準回歸中，第（1）列非國有企業的金融投資行為在1%顯著性水平下顯著為負，而第（3）列國有企業樣本下的金融投資行為對企業的創新產出回歸系數為負但不顯著。非國有企業的金融投資行為更不利于創新產出。調節效應的檢驗中，第（2）列非國有企業樣本和第（4）列國有企業樣本的交互項均在5%顯著性水平下顯著為正；單獨項中企業金融投資在兩類企業均顯著為負，但數字普惠金融在國有企業樣本下的回歸結果不顯著。盡管國有企業樣本系數更大，但鑒于基準回歸中非國有企業的創新產出明顯受到企業金融投資行為的抑制，且國有企業并未顯著受其金融投資的影響，因此數字普惠金融對于緩解非國有企業金融投資的擠出效應相較于國有企業更為顯著。

表9 基于產權的異質性檢驗結果

（三）數字普惠金融影響的融資依賴度異質性

為考察數字普惠金融對企業行業層面的創新效應影響，本文參考鐘騰和汪昌云（2017）的思路，檢驗不同外部融資依賴程度行業下的企業異質性。企業個體外部融資依賴度的計算公式如下所示，該值越大表明企業對外部融資依賴度越高：交互項雖為正但并不顯著；單獨項中高融資依賴度企業樣本中數字普惠金融和企業金融投資均顯著，而低融資依賴度企業樣本的單獨項均不顯著。表明數字普惠金融的發展在高融資依賴度企業中更能緩解企業金融投資對企業創新的擠出效應。

表10 基于融資依賴度的異質性檢驗結果

以上分析表明，數字普惠金融發展對中小微企業、非國有企業以及融資依賴度高的三類融資弱勢企業，能有效緩解企業金融投資行為對其創新產出的擠出效應，數字金融的普惠效應能夠讓弱勢群體分享數字紅利。利用數字技術加速普惠金融發展，成為我國建設包容性金融體系的重要著力點，數字普惠金融對弱勢企業的普惠效應影響為我國經濟高質量發展賦能、共享數字經濟具有重要現實意義。

六、結論與政策建議

本文基于北京大學數字金融研究中心所發布的2011-2018年數字普惠金融指數，利用A股上市和新三板企業數據，研究數字普惠金融發展過程對我國企業金融投資行為與創新產出的影響及其作用機制。研究結果表明，第一，企業的金融投資行為顯著抑制企業創新；第二，數字普惠金融能有效緩解企業金融投資對企業創新產出帶來的擠出效應；第三，對于中小微企業、非國有企業以及融資依賴度高的弱勢企業，數字普惠金融的調節效應機制更加突出，數字普惠金融的普惠效應讓弱勢群體獲利更多。

基于以上研究結論，為推動企業數字化轉型、融合數字經濟與創新發展提供如下政策建議：

第一，引導企業合理配置資產，避免資產“重虛輕實”。一方面，企業應當樹立正確的投資理念，合理配置金融資產和經營資產的比重，避免企業因面臨融資約束過大而走進投機套利陷阱。另一方面，有關部門應當積極引導和支持新型金融服務發展，提升金融服務效率和水平，建立多層次、多元化的融資渠道，增強金融普惠效應，同時積極完善資本市場的信息披露制度，加強資本市場的監管，防范經濟“脫實向虛”，精準支持我國實體經濟健康有序發展。

第二，鼓勵企業加快數字化轉型。首先，面對日益加劇的市場競爭，企業應當加強數字化意識轉變和數字化管理轉變，將數字化轉型提升至公司戰略層面；其次，企業應當注重技術革新，一方面對企業現有的系統進行升級改造和優化，另一方面還要革故鼎新，引入先進的技術創新，重塑新的商業模式，利用互聯網創新升級，向國際高端產業鏈攀升，培育經濟新動能并優化結構。再次，政府可以調撥專項資金支持中小微企業開展數字科技的技術研發和應用，調動中小企業數字科技創新的積極性和主動性，推動企業數字化轉型，幫助企業高質量發展，激發企業創新活力，進一步構建良好的創新生態環境。

第三，大力發展數字普惠金融，助推創新型國家建設。“十四五”時期是我國全面開啟建設社會主義現代化國家新征程的起步期，數字經濟為更好地提升經濟增長效益提供有效支撐。發展數字普惠金融使得中小微企業獲得了更多信貸服務支持，金融機構的資金資源也更多流向了亟須發展的郊區和鄉鎮，實現地區普惠。同時，數字普惠金融基于數字技術幫助甄別具有創新能力的企業，引導高效率企業投入創新，提高資源在創新領域的配置效率，實現資源普惠。在數字化的推動下，中國的創新技術和產品正在邁向全球化，進一步貫徹加快建設創新型國家新發展理念，引領經濟增長新動能，為實體經濟提供源源不斷的創新活力。

第四，加大數字普惠金融扶持力度，助力融資弱勢企業發展。金融供給方面，利用數字普惠金融大數據風控能力，結合傳統金融機構風控方式對中小微企業進行風控評估，為弱勢企業增信，借助數字服務對弱勢企業精準幫扶，推進弱勢企業信貸下沉，完善金融供給體系。金融覆蓋方面，加強數字金融的基礎設施建設，充分發揮互聯網平臺對弱勢企業數字化轉型的帶動作用，打破傳統金融業務的時空桎梏，提高金融的覆蓋面，增強弱勢企業拓展線上業務的能力，促進普惠金融進程。金融服務方面，利用5G、云計算、人工智能、物聯網等數字技術，構建多元化金融服務業態，在降低信貸風險的同時提高資金的利用效率，為廣大企業提供更便捷、更低成本的金融服務，為實體經濟發展提質增效。