空間視角下數字普惠金融對企業創新的影響研究
——基于融資約束的中介作用

黃羿頡，廖 昕

（上海理工大學 管理學院，上海 200093）

一、引言

在當前世界經濟形勢不確定性增大的背景下，創新不僅是提升企業競爭力的重要方式，也是進行經濟高質量發展、提升綜合國力的重要抓手[1]。因此，黨的十九大報告中強調：“要瞄準世界科技前沿，不斷強化基礎研究，加強應用研究，支持中小企業創新等?！钡?，企業創新是一項高風險、長周期、高投入、不可逆的活動，需要穩定充足的現金流作為支撐，企業的內源性融資往往難以滿足研發創新的資金需求。而在進行外源性融資時，企業的創新投入又常常會面臨較強的融資約束。這使得作為我國創新活動的主體——中小微企業的創新成本較高，創新活躍度整體偏低。

唐松等（2020）[2]指出我國傳統金融部門在支持企業活動時存在“屬性錯配”“領域錯配”和“階段錯配”問題。這些結構性錯配問題，嚴重地制約了企業創新。近年來，憑借著與數字技術的有機融合，數字普惠金融成為了傳統金融體系的有利補充，受到了極大的關注。2016 年，G20 杭州峰會將數字普惠金融列為會議重要議題之一，并發布了《G20 數字普惠金融高級原則》，鼓勵各國結合本國國情制定相關政策發展數字技術，提升數字金融服務以促進普惠金融的發展。已有研究表明，隨著大數據、云計算、互聯網、人工智能等數字技術和信息技術的發展，數字普惠金融能夠緩解信息不對稱，拓寬金融服務的內容和覆蓋面，優化金融市場上的資源配置，為位于尾部的中小微企業提供高效便捷的服務，緩解企業創新融資約束，促進企業創新，特別是民營企業和中小企業。

隨著數字技術和信息技術的不斷發展，空間距離在不斷縮短，數字普惠金融服務是否能夠通過擴散到鄰近省份幫助緩解鄰近省份企業的融資約束，帶動當地企業創新的發展？本文借助北京大學數字金融研究中心的數字普惠金融指數，基于2011—2018年我國省級相關數據，運用空間計量模型研究數字普惠金融對企業創新的空間溢出效應，并且實證檢驗融資約束在數字普惠金融對企業創新空間溢出效應中的作用機制。所得結論完善了數字普惠金融對企業創新作用機制的研究，為政府提高數字普惠金融水平，促進企業創新提供政策參考。

二、文獻回顧與研究假說

數字普惠金融是以數字信息技術為支撐，將大數據、云計算及移動互聯網等數字技術深度融合于傳統金融行業而產生的一種新型金融業態。作為金融發展的一個部分，我國數字普惠金融提出的時間較短，研究其對企業創新影響的文獻還較少，但金融發展對企業創新影響的研究相對豐富。

企業創新活動由于具有高風險、長周期、產出高度不確定性等特征，從而使企業在進行創新時常常面臨較強的融資約束。Banerjee 和Duflo（2010）[3]認為融資約束會抑制企業增加創新投入，阻礙企業創新活動的持續性。金融發展理論認為，運行良好的金融體系能夠在一定程度上緩解融資約束，促進企業創新。Chowdhurya 和Maung（2012）[4]指出金融發展能夠緩解信息不對稱，降低高信息搜索成本，合理發現企業創新的價值。Meierrieks 等（2014）[5]研究了51 個國家1993—2008 年的數據，發現金融發展水平越高的國家，創新活動越活躍。黃婷婷和高波（2020）[6]引入熊彼特增長理論，從理論和實證上分析了金融發展能夠緩解企業創新面臨的融資約束，促進企業生產率提高。賈俊生等（2017）[7]則在內生經濟增長框架下，利用我國上市公司數據研究發現我國信貸市場對企業創新有顯著的促進作用，但資本市場融資功能的不完善則會削弱這一作用。王淑娟等（2018）[8]以高新技術企業為樣本得到了相反的結論，認為我國股票市場的規模擴張和融資效率有利于增加高新技術企業的研究投入，進而提高創新能力；而銀行信貸的規模擴張和融資效率卻沒有起到作用或者起到抑制作用。

數字普惠金融作為傳統金融體系的補充，通過降低借貸雙方的信息不對稱，進而有效減少金融交易和經營的成本，拓展金融服務覆蓋的范圍及觸達能力[9]。梁榜和張建華（2019）[10]從拓寬融資渠道、降低融資成本、緩解信息不對稱三個方面探討了數字普惠金融發展對企業創新的影響，并實證發現數字普惠金融發展對企業創新有正向的激勵作用。萬佳彧等（2020）[11]進一步實證得到了融資約束在數字普惠金融對企業創新的影響中具有正向的中介作用。喻平和豆俊霞（2020）[12]則從企業異質性的角度指出，數字普惠金融的發展更能夠促進內部治理質量較差、信息不對稱較高以及制度環境較好地區的中小微企業創新活動。唐松等（2020）[2]實證發現數字普惠金融能夠有效校正傳統金融中存在的“屬性錯配”“領域錯配”和“階段錯配”問題，對企業創新存在“結構性”驅動效果，能夠增加企業技術創新產出。

綜上所述，可以得出數字普惠金融能夠通過緩解融資約束進而促進企業創新。但目前并未有文獻在數字普惠金融與企業創新的研究中考慮空間因素。而數字技術和互聯網技術的發展，使得傳統單一的金融服務向多元化發展，在擴寬金融服務邊界的同時，打破了地理邊界，使得相鄰地區之間的數字普惠金融發展日益緊密。吳金旺等（2018）[13]、梁榜和張建華（2020）[14]分別使用省級和地級市數據，實證得到了我國的數字普惠金融具有顯著的正向空間集聚效應。郝云平和雷漢云（2018）[15]也指出，數字普惠金融能夠帶動周邊省市的金融發展，改善其融資環境，帶動其經濟發展。因此有必要在數字普惠金融對企業創新影響的研究中考慮空間溢出效應，否則可能會低估數字普惠金融發展對企業創新的影響。通過引入空間計量模型，本文重點研究數字普惠金融對企業創新的空間溢出效應，并關注融資約束在其中所起到的中介作用，完善了數字普惠金融對企業創新的作用機制研究。

基于以上的文獻梳理，本文認為數字普惠金融能夠通過帶動鄰近省份的金融發展，緩解其企業融資約束，進而促進鄰近省份的企業創新。因此提出如下研究假說：

H1：數字普惠金融的發展對企業創新具有正向的空間溢出效應。

H2：融資約束在數字普惠金融對企業創新的空間溢出效應中具有中介作用。

三、研究設計

（一）模型構建及變量說明

為研究數字普惠金融發展對企業創新的空間溢出效應，以及融資約束在其中的中介作用，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）[16]提出的中介效應檢驗程序，構建以下空間面板杜賓模型：

其中，被解釋變量Innov表示企業創新。本文以各省份人均發明專利申請量來衡量省級層面的企業創新活動。采用人均處理可以消除因各省份的管轄面積和人口規模差異而產生的不可比因素，進一步地，為了消除異方差的影響，本文對各省份人均發明專利申請量進行了對數處理。

核心解釋變量Difi表示數字普惠金融指數。由于北京大學數字金融研究中心公布的數字普惠金融指數是基于其聯合螞蟻金服所收集的大量數字金融數據測算所得，所以本文采用其公布的數字普惠金融總指數進行對數處理后進行實證研究。

中介變量Debt代表融資約束。本文借鑒Harrison和McMillan（2003）[17]的方法，采用內資企業的資產負債率，即各省份內資企業總負債與總資產的比值來衡量融資約束。由于財務風險隨資產負債率的提高而提高，因此資產負債率越高的企業也面臨更高的融資約束水平。

其他控制變量Control為一系列可能影響企業創新的控制變量，借鑒梁榜和張建華（2019）[10]的研究成果，以及其他相關文獻的做法，本文選取了以下控制變量：人均經濟發展水平（Pgdp）、信息化水平（Info）、財政自主權（Find）、人力資本（Hr）、外商投資（Finv）、產業結構（Is）。下標i和t分別表示省份i和年份t，μi表示個體效應，μi，t表示隨機干擾項。具體變量定義（見表1）。另外，由于企業研發需要耗費一定的時間，為了減弱反向因果關系而造成的內生性問題，本文在模型（1）和模型（3）中對解釋變量、中介變量和控制變量均采取滯后一期處理。

表1 變量定義

（二）樣本選擇與數據來源

本文選取了中國2011—2018 年省級相關數據，其中企業創新、融資約束及其他控制變量的數據來源于《中國統計年鑒》，數字普惠金融指數來源于北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2018 年）》。

四、實證檢驗與分析

（一）空間權重矩陣的構造

經濟地理學理論指出，區域之間的相互作用隨著距離增加而衰減，而經濟實力較強的區域對經濟實力較弱的區域有更大的吸引力。因此，本文構建經濟-地理空間權重矩陣WE=WG×E，其中WG為由各省份地理距離倒數構成的地理空間權重矩陣，矩陣E的主對角線元素均為0，而非對角線的（i，j）元素為，為地區i在樣本期間的人均實際GDP 平均值。

（二）空間相關性檢驗

檢驗空間相關性，目前常用Moran's I 指數和Geary's C 指數。本文僅給出企業創新和數字普惠金融指數的空間相關性檢驗結果（見表2）。其中2011—2018 年企業創新、數字普惠金融指數的Moran's I 指數值均在1%水平下顯著且均為正值，而Geary's C指數均在1%水平下顯著且均在0～1 范圍內，兩者皆表明數字普惠金融、企業創新在全國范圍內都存在明顯的正向空間相關性，對周邊具有顯著空間溢出效應。另外，2011—2018 年間企業創新（Innov）的Moran's I 指數值總體皆呈緩慢下降趨勢，Geary's C指數值總體呈上升趨勢，這說明了自2011 年以來，隨著我國改革不斷向縱深層次發展，全國各省市間的企業創新雖然仍具有一定的趨同性，但由于各省份間的企業創新開始各自發展產生分化，使其相關性出現逐年遞減，趨勢也逐步平緩。

表2 企業創新與數字普惠金融指數的Moran's I指數和Geary's C 指數

（三）實證結果分析

本文按照中介效應程序先后對式（1）～ 式（3）進行檢驗，以分析數字普惠金融對企業創新的空間溢出效應，以及判斷融資約束在數字普惠金融影響企業創新傳導路徑上的中介作用。由于采用了面板數據，本文通過豪斯曼檢驗在固定效應和隨機效應估計方法進行選擇。豪斯曼檢驗結果表明固定效應模型更合適，回歸結果如表3 所示。

表3 數字普惠金融、融資約束與企業創新的空間溢出效應

表3 第（1）列給出了式（1）的回歸結果。從中可知，Difi的系數為0.423，在1%水平下顯著；W*Difi的系數也在10%水平下顯著為正，為0.533。這說明數字普惠金融不僅對本省企業創新有促進作用，而且對相鄰省份有正向的外溢效應。從系數大小上可以看出，通過數字技術、信息化技術的引入，多樣化的產品創新使得數字普惠金融的傳遞過程和實現過程更為方便快捷，相比于數字普惠金融對本省企業創新的影響，跨區域的金融資源流動對企業創新能產生更大的正向激勵作用。假設H1 得到了驗證。

為了檢驗數字普惠金融對企業創新的影響渠道，本文進一步驗證數字普惠金融對中介變量企業創新影響的顯著性。表3 第（2）列給出了式（2）的參數估計結果，實證了數字普惠金融對融資約束的影響，其中體現數字普惠金融對融資約束影響的Difi和W*Difi變量系數為0.044 和0.095，分別在1%和5%水平下顯著。這說明，數字普惠金融發展水平的提升，不僅能夠幫助本省企業獲得更多的外源性融資，也能通過促進金融資源的跨區域流動，幫助鄰省企業獲得更多的資金支持，從而對企業資產負債率產生正向影響，即數字普惠金融的發展會加快金融資源在區域間的流動，在落后地區的數字普惠金融還未得到明顯改善之前，將會增加數字普惠金融發展較好的地區對周邊落后地區融資約束的空間溢出效應。

最后，將中介變量融資約束納入總效應式中進行參數估計，回歸結果見表3 第（3）列。其中，融資約束Debt和數字普惠金融指數Difi對企業創新的系數均在1%水平上顯著，分別為1.764 和0.344。但W*Difi和W*Debt的系數都不顯著。結合表3 第（1）列、第（2）列的結果，我們發現，在加入中介變量Debt后，核心解釋變量Difi對企業創新的影響系數由0.423 降為0.344。這說明，對于本地企業而言，數字普惠金融不僅能直接促進企業創新，還能通過改善企業融資環境，擴大融資規模促進企業創新。而對于鄰近省份的企業，數字普惠金融完全是通過對鄰近省份融資約束的正向溢出效應，改善鄰近省份的融資環境，進而對鄰近省份的企業創新產生正向激勵效應。即：融資約束在數字普惠金融對企業創新的影響路徑中起著部分中介作用，而在數字普惠金融對企業創新的空間溢出效應中起著完全中介作用，假設H2 得到了驗證。

五、結論與建議

本文基于2011—2018 年中國省域數據，利用空間面板杜賓模型對數字普惠金融與企業創新是否存在空間溢出效應進行研究，并探究了融資約束在數字普惠金融對企業創新影響路徑上的中介作用。研究表明：數字普惠金融對企業創新不僅具有顯著的促進作用，還存在明顯的正向空間溢出效應。融資約束在數字普惠金融對企業創新的影響中具有部分中介作用，而在數字普惠金融對企業創新的空間溢出效應中，具有完全中介作用。這說明數字普惠金融對鄰省企業創新的正向激勵作用，是通過緩解其融資約束實現的。

本文從空間視角為數字普惠金融對我國企業創新的影響機制提供了經驗證據，為進一步提升數字金融服務，促進各省份企業創新，推動實體經濟增長提供了有益思考?；谏鲜鲅芯拷Y論，本文提出如下政策建議：

一是鼓勵相關金融機構加大信息技術和互聯網技術的投入，加大金融創新和金融改革力度，開發出更符合企業需求的數字金融產品，使得能夠進一步降低企業創新融資中的信息不對稱，為企業營造一個更為公平健康的融資環境，釋放企業創新活力，提升我國經濟整體創新水平。

二是各省份應加強區域協同合作，打破潛在的金融壁壘。通過對數字普惠金融空間輻射作用的充分利用，來實現技術、市場、資本、信息等資源共享互通，提高資源配置效率，推動全國企業創新水平與效率的提升。東部地區應進一步提高金融產品和服務的創新能力，提升金融資源、創新要素的流動效率與質量，在為本地區的企業創新做好金融支持的同時，為中西部地區提供更好的溢出支持。而中西部地區不但要從基礎設施、提升本地區數字普惠金融的發展水平，也要善于利用鄰省的數字普惠金融資源，以此激勵企業創新水平的提升。