數字金融賦能企業創新： 結構、功能與傳導路徑

劉偉 戴冰清

摘? ?要：數字金融作為一種新興金融業態，具有“普”“惠”的特性，對微觀企業創新和宏觀經濟增長至關重要。本文采用2011—2018年中國上市企業的面板數據和北京大學數字普惠金融指數的省級數據，實證檢驗了數字金融的發展對企業創新的影響及傳導機制。研究發現：數字金融的發展能夠顯著促進企業創新，但數字金融的不同維度對企業創新的促進作用存在差異。從結構上看，覆蓋廣度、使用深度均能顯著促進企業創新，而數字化程度的促進作用不顯著;從功能上看，信貸、投資、信用、支付、貨幣基金使用指數均能顯著促進企業創新，而保險使用指數的促進作用不顯著。進一步檢驗發現，企業債務融資成本在數字金融促進企業創新中發揮中介效應，并且覆蓋廣度和使用深度也能通過降低企業債務融資成本促進企業創新。此外，分組檢驗發現距離數字金融中心（杭州）越近的省份，數字金融的發展越能顯著促進企業創新;反之，則不顯著。研究證實了數字金融影響企業創新具有地理空間上的擴散效應。本文拓展了數字金融與企業創新的相關研究，并為進一步發展數字金融提供了政策參考。

關鍵詞：企業創新;數字金融;債務融資成本;中介效應

中圖分類號：F830.49? 文獻標識碼：B? 文章編號：1674-2265（2022）03-0039-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.03.006

一、引言

技術創新是生產力增長和產業結構升級的關鍵。當前，我國正處于增長動力轉換的關鍵期，創新在促進新舊動能轉換、生產力提高和規模經濟增長方面發揮著至關重要的作用。此外，創新也是企業的核心業務，研發投資帶來的新技術能夠有效提高企業的生產力，使企業獲得可持續發展的能力。但是，企業創新具有持久性、不確定性和風險高的特點，因此，企業進行創新活動需要大量資金注入。企業著重于利用長期債務和外部股權為發展提供資金（Levine，2004）[1]。而我國金融體系具有規模大、監管弱、管制多的特點（黃益平，2020）[2]，強化了企業的融資約束，不利于企業創新活動的開展。

而自2010年以來，G20峰會和世界銀行均提出了在發展中國家擴大金融普惠性的倡議，以幫助降低發展中國家和新興經濟體的貧困水平。隨著數字金融和金融科技迅速發展，這些新興金融業態對于減少貧困（劉錦怡和劉純陽，2020）[3]和促進經濟增長（錢海章等，2020）[4]的重要性已經成為政策制定者和學者關注的焦點。實質上，數字金融和金融科技的概念是類似的，都是將電子金融、互聯網技術、社交網絡服務、社交媒體、人工智能和大數據分析相結合形成的金融服務，使個人和企業能夠通過互聯網（在線）訪問、付款、儲蓄和借貸（Ozili，2018）[5]。大數據分析可以跟蹤個人和企業的信息，建立信用評分系統，基于這些可量化和可驗證的信息，可以向客戶提供個性化的服務，這在一定程度上可以降低信息不對稱成本和交易成本，有利于解決企業融資難融資貴的問題。

但是，學者們對于數字金融（金融科技）的指標測度是不一致的。李春濤等（2020）[6]提取與金融科技相關的48個關鍵詞，在百度新聞高級檢索中分年份搜索城市+關鍵詞，將關鍵詞搜索結果加總得到總搜索量，用這一指標代表金融科技發展水平。郭峰等（2020）[7]利用螞蟻金服數以億計的數據，編制了一套北京大學數字普惠金融指數，為我們的研究提供了工具性的基礎數據。目前已有多位學者使用該數據研究數字金融對消費（易行健和周利，2018;周天蕓等，2019）[8，9]、投資（王娟和朱衛未，2020）[10]、就業（何宗樾和宋旭光，2020）[11]、創業（張勛等，2019）[12]以及城鄉收入差距（周利等，2020;倪瑤和成春林，2020）13，14]的影響。但是關于數字金融發展如何影響企業創新的文獻還比較少。萬佳彧等（2020）[15]研究發現數字金融的發展有助于緩解企業融資約束，從而促進企業創新。喻平和豆俊霞（2020）[16]以中小微企業為研究樣本，發現數字金融的發展能夠促進中小微企業創新，且主要通過緩解融資約束正向影響中小微企業技術創新。梁榜和張建華（2019）[17]同樣采用微觀中小企業數據，發現數字金融的發展正向影響企業技術創新，并且數字金融的發展對中西部城市的中小企業具有更強的創新激勵效應。以上文獻都是從數字金融有助于解決企業融資難的角度來進行研究，而數字金融能否通過解決企業融資貴的問題來促進企業創新？此外，數字金融具有多個細分維度，數字金融的不同維度對企業創新的影響是否存在差異？數字金融具有覆蓋廣的優勢，理論上能夠使企業融資脫離地理鄰近性的局限（Berger，2003）[18]，然而研究卻表明數字金融的發展具有很強的空間集聚性（郭峰等，2017）[19]。杭州作為數字金融中心①，其數字金融的發展又會如何影響各地區的企業創新？對于這些問題，還需要進一步探討。

本文的主要貢獻包括以下三點：一是本文運用北京大學數字普惠金融指數與我國上市公司數據相匹配，驗證了數字金融對企業創新的影響，以及數字金融不同維度指標影響企業創新的差異，即數字金融的結構效應;二是驗證了數字金融影響企業創新存在地理空間上的擴散效應，即距離數字金融中心（杭州）越近的省份，數字金融的發展越能顯著促進企業創新;三是通過構建中介效應模型，驗證了“數字金融—降低企業債務融資成本—促進企業創新”是數字金融影響企業創新的傳導機制。本文拓展了數字金融與企業創新的相關研究，并為推動數字金融進一步發展提供了政策參考。

二、理論分析與研究假說

（一）數字金融對企業創新的整體效應

企業創新是提高綜合競爭力的關鍵，對于獲取未來競爭優勢具有重要作用。由于企業創新具有高風險性，并且投資具有不可逆性，所以企業的融資能力將會影響企業進行創新活動的意愿。當企業的借貸能力足以支付未來的調整成本，企業則愿意承受創新過程的風險。發達的金融體系能夠準確顯示創新的預期回報，從而有效地為企業籌集外部資金（King和Levine，1993）[20]，這將提高創新活動的效率。對于金融體系發展欠完善的國家，數字金融通過為企業創新提供正規金融機構難以提供的金融服務，成為對正規金融的有益補充，并且通過與現代信息技術的結合重塑了金融形態，極大地拓展了在企業創新中的應用范圍、服務方式和應用深度。

一是糾正結構性錯配問題，提升企業創新的金融支持。傳統金融體系在支持企業創新活動中顯現了一些結構性問題：非國有企業金融資源缺乏公平性導致的“屬性錯配”、制造業難以獲得足夠支持導致的“領域錯配”、成長期企業容易遭遇金融歧視導致的“階段錯配”。數字金融可以有效糾正這些結構性問題，提升企業創新產出（唐松等，2020）[21]。數字金融的發展可以降低獲取和處理信息的成本，從而緩解市場摩擦，進一步改善金融資源在空間上的分配，提升金融資源的配置效率（唐松等，2019）[22]。所以，數字金融能夠填補傳統金融的短板，激發企業創新活力。

二是降低企業非效率投資，優化企業創新資源配置。企業非效率投資行為可以分為投資不足和投資過度兩種情況。數字金融的發展不僅可以幫助企業掌握市場信息以克服道德風險和逆向選擇，也可以運用大數據處理信息的優勢向市場傳遞良好信號，使得企業做出合理決策，校正非效率投資，優化創新資源配置。此外，王娟和朱衛未（2020）[10]通過降維分解企業非效率投資行為，發現數字金融的作用主要體現在緩解企業的投資不足而非投資過度上。

三是降低企業創新成本，提升創新效率。技術創新是企業的重大戰略部署，所以企業在進行融資時不會披露過多的相關信息，容易造成信息不對稱。數字金融利用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等技術手段，可以有效跟蹤企業信息，為企業建立信用評分體系，降低信息成本。通過整合這些可量化的信息，評估企業的項目前景，有效揭示企業創新的潛在回報，進而為企業創新項目提供資金支持。可見，數字金融的發展能夠降低信息不對稱程度，提升金融服務和創新活動的效率。

根據以上分析，提出如下假設：

假設1：數字金融能夠賦能企業創新。

（二）數字金融對企業創新的結構效應

金融是企業創新的重要外部環境。傳統金融體系普遍存在資源配置扭曲的現象，不利于企業創新活動的開展。數字金融作為一種新型金融業態，運用信息技術對傳統金融產品及業務模式進行創新，極大地拓展了金融服務的覆蓋廣度和使用深度，并且數字金融內嵌的數字技術開拓了金融服務的新范疇——數字化程度。數字金融是技術驅動型的金融創新，能夠為經濟發展提供源源不斷的創新活力。

首先，覆蓋廣度是前提條件，主要體現數字金融服務的覆蓋范圍。數字技術與金融服務的跨界融合有利于提升金融服務的覆蓋廣度，使一些傳統金融機構難以滲透到的偏遠地區能夠通過電子設備獲取金融服務，降低客戶的準入門檻，為企業發展提供良好的金融環境（馮永琦和蔡嘉慧，2021）[23]。

其次，使用深度代表數字金融的實際應用情況，在一定程度上凸顯金融服務的種類和質量。數字金融的發展深度越深，金融服務的業務種類越豐富、各類業務的使用頻率越高，越能為企業提供更高質量的金融服務，越有利于促進其創新強度的提高。從功能上看，數字金融提供的信貸、信用、支付、投資、貨幣基金、保險等金融服務，能夠提升居民使用金融服務的便利程度，具有擴大居民消費規模和升級消費結構的作用。一方面，消費結構的升級有助于推動產業升級和企業創新，居民消費需求的擴張是拉動創新的重要因素;另一方面，消費總量的增加有助于增加企業的銷售收入，進而促進企業創新。

最后，數字化程度是潛在條件，主要體現金融服務數字技術的應用程度，數字技術的應用使得金融服務的成本和門檻降低，使其更加便利。但數字化水平的提升可能會對企業創新具有激勵和擠出兩種效應（杜傳忠和張遠，2020）[24]。一是數字金融企業運用的大數據、人工智能等數字技術具備篩查風險和管控風險的能力和動機，對創新行為具有激勵作用。二是數字金融企業具有通過資本市場轉移風險、減少和監督創新風險的動機，對創新行為具有擠出作用。在這兩種相反效應的共同作用下，數字化程度對企業創新的影響還有待檢驗。此外，我國金融數字化硬件設備的普及力度還遠遠不夠，具有進一步提升的空間，目前來看對創新活動的促進作用可能不會太明顯。

覆蓋廣度和使用深度體現了數字金融的“普”，數字化程度則體現了“惠”，通過上述分析可知，數字金融的不同維度具有各自的相對重要性，我們將進一步深入探究各維度對企業創新的差異化影響。根據以上分析，提出如下假設：

假設2：數字金融促進企業創新具有結構效應，即數字金融的不同維度對企業創新的促進作用存在差異。

（三）企業債務融資成本的中介效應

數字金融運用大數據、云計算、互聯網等技術手段，幫助企業克服信息不對稱問題，能夠有效評估企業創新活動回報和企業還款能力，緩解企業融資約束、拓寬企業融資渠道、降低企業融資成本，從而促進企業創新。

銀行體系的信貸資金是企業融資最主要的外源渠道（尹應凱和艾敏，2020）[25]，但是銀行不是有效的信息收集者和處理者，易產生信貸資源錯配問題。傳統金融體系對于金融服務的壟斷以及銀行業的“二八定律”是造成企業融資問題的一個重要原因。而數字金融的發展，改變了銀行的資產選擇行為（邱晗等，2018）[26]，打破了傳統銀行的壟斷性地位，并且削弱了銀行在信用中介和支付中介等方面的功能和優勢（封思賢和郭仁靜，2019）[27]。這在一定程度上促進了銀行業的競爭，有利于緩解企業融資約束（Chong等，2013）[28]。

數字金融具有普惠性，提高了金融服務的可得性。數字金融可以為個人或企業提供負擔得起、方便且安全的銀行服務（Ozili，2018）[5]。數字金融利用技術手段脫離了傳統金融物理網點的限制，擴大了金融服務的覆蓋廣度。小額信貸、互聯網銀行等模式的出現，有利于拓寬企業的融資渠道，緩解企業的融資約束（梁榜和張建華，2018）[29]，這在一定程度上能夠解決企業融資難的問題，進而促進企業創新。

完善的金融體系不僅可以幫助企業緩解外部融資約束，也有助于克服市場摩擦，進而縮小內外部融資成本的差距。較低的外部融資成本會促進企業成長。數字金融的發展，通過幫助企業做出合理的經營決策、減少企業對杠桿撬動融資的需求、協調企業經營管理行為來提升企業內部控制水平、降低企業杠桿率、減少盈余管理活動，進而降低企業的債務融資成本（阮堅等，2020）[30]。此外，數字金融利用數字化范式的現代技術，降低了企業儲蓄和投資的交易成本，從而降低了經濟中的資本總成本。因此，數字金融的發展能夠緩解企業融資貴的問題，增加企業創新活動的資金。

根據以上分析，提出如下假設：

假設3：數字金融能夠通過降低企業債務融資成本來促進企業創新。

（四）數字金融對企業創新的擴散效應

數字金融的發展水平跟其周邊地區有密切的關系，數字金融發展水平高的城市，其周邊城市數字金融發展水平也高，反之亦然（郭峰等，2017）[19]。這表明，盡管理論上數字金融可以脫離地理鄰近性的局限，但現實中仍然具有很強的空間集聚性。2004年支付寶上線意味著我國數字金融的開始，2013年余額寶推出標志著我國數字金融的騰飛（黃益平和陶坤玉，2019）[31]。杭州市作為數字金融中心和發源地，其數字金融的發展對周邊城市的影響具有正向的溢出效應（郭峰等，2017）[19]，因此，其在一定程度上可以帶動相鄰省份數字金融的發展。即數字金融的發展具有地理空間上的擴散效應（杜傳忠和張遠，2020）[24]，距離杭州越近的城市，數字金融發展狀況越好，反之則越差。所以，我們猜測數字金融發展的擴散效應也會體現在影響企業創新上。

假設4：數字金融影響企業創新具有地理空間上的擴散效應，即距離數字金融中心（杭州市）越近的省份，數字金融的發展越能顯著促進企業創新;反之，則不顯著。

本文的研究框架如圖1所示。

三、數據與實證模型

（一）數據來源

本文選取2011—2018年我國A股上市企業為研究樣本，將上市公司相關財務數據與省級數字普惠金融發展指數相匹配，研究數字金融的發展對企業創新的影響。其中，實證研究中有關企業創新活動和財務的數據來源于國泰安數據庫和同花順數據庫;地區層面的數據來源于《中國城市統計年鑒》;數字金融的數據來源于北京大學數字金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數（第二期）》。考慮到數據質量對研究結果的影響，本文對數據進行了如下處理：（1）剔除被ST、*ST等處理的上市公司;（2）剔除金融、保險類企業;（3）為了消除極端值的影響，主要變量經過前后1%縮尾處理。本文運用Stata14.0對數據進行處理。

（二）變量測量

1. 被解釋變量：企業創新（Innovation）。具體分為創新投入和創新產出，本文在主回歸部分從創新投入的視角，采用研發費用支出占營業收入的比例來表示企業創新;在穩健性檢驗部分從創新產出的視角，采用（企業專利申請量+1）取對數來衡量企業創新活動。

2. 核心解釋變量：數字金融（Index）。（1）指數范圍包括我國內地31個省（自治區、直轄市，不含港澳臺地區，以下簡稱省份）、337個地級以上城市（地區、自治州、盟等，以下簡稱城市），以及近2800個縣（縣級市、旗、市轄區等，以下簡稱縣域）。（2）這套指數包括數字普惠金融指數（Index aggregate），以及數字金融覆蓋廣度（Coverage breadth）、數字金融使用深度（Usage depth）和普惠金融數字化程度（Digitization level）。此外使用深度指數中還包含支付（Payment）、信貸（Credit）、保險（Insurance）、信用（credit investigation）、投資（Investment）、貨幣基金（monetary fund）等業務分類指數。（3）時間跨度：省級和城市級為2011—2018年，縣域級為2014—2018年;一級維度指數的時間跨度均為2011—2018年;二級維度指數中，支付、保險、信貸指數的時間跨度均為2011—2018年，貨基指數的時間跨度為2013—2018年，投資指數的時間跨度為2014—2018年，信用指數的時間跨度為2015—2018年。在實證檢驗中為了平衡指數差異，我們對以上各指數均進行了對數化處理。

3. 中介變量：企業債務融資成本（Debtcost）。用利息支出占公司總負債的比例來表示該變量。

4. 控制變量（Control）。企業層面：（1）資產負債率（Lev），采用負債總額占資產總額的比例來表示。（2）企業規模（Asset），采用企業總資產的對數來表示。（3）資本密集度（Density），采用總資產與營業收入的比例來表示。（4）資產收益率（Roa），采用總利潤占總資產的比例來表示。（5）企業年齡（Age），從企業創立當年開始計算，采用企業年齡的對數來表示。（6）政府補助（Sub），采用政府補貼的對數來表示。（7）股權集中度（Equity），采用第一大股東所持股份的比例來表示。（8）兩職合一（Dual），董事長和總經理兩職合一取1，否則取0。（9）審計意見（Audit），出具非標意見取1，否則取0。地區層面：（1）地區發展水平（Gdp），采用地區生產總值的對數來表示。（2）地區科研教育水平（Ei），采用（地區科學+教育支出）占財政預算內支出的比例來表示。表1為各變量的描述性統計。

（三）設定計量模型

為了驗證假設，本文借鑒萬佳彧等（2020）[15]和阮堅等（2020）[30]的研究，構建如下計量模型：

[Innovationij，t=α0+α1Indexij，t-1+α2Controlij，t+εij，t]（1）

其中[i]、[j]分別表示企業、企業所在的省份，[t]表示年份，被解釋變量[Innovationij，t]表示在[t]年j省份企業[i]的創新活動。考慮到數字金融與企業創新之間可能存在反向因果關系，因此，在基本回歸中，核心解釋變量滯后一期，[Indexij，t-1]表示在[t-1]年企業[i]所在省份[j]的數字金融發展水平，[Controlij，t]表示上述控制變量。此外，為了盡可能地減少異方差的影響，在統計檢驗中我們使用穩健型的聚類標準誤。由于不同行業企業的投資傾向不同以及企業創新投入與業務周期和宏觀經濟變量有關，我們采用雙向固定效應模型，控制時間（Year）和行業（Ind）效應。

為了進一步驗證企業債務融資成本在數字金融與企業創新之間的中介效應，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）[32]的中介效應流程進行檢驗。

[Debtcostij，t=β0+β1Indexij，t-1+β2Controlij，t+θij，t]? （2）

[Innovationij，t=λ0+α′1Indexij，t-1+λ1Debtcostij，t+λ2Controlij，t+δij，t]? ?（3）

其中，Debtcost表示中介變量企業債務融資成本，其余變量均與前文所述一致。方程（1）的系數[α1]反映了數字金融對企業創新影響的總效應;方程（2）的系數[β1]反映了數字金融對企業債務融資成本的影響效應;方程（3）的系數[λ1]是在控制了數字金融的影響后，中介變量企業債務融資成本對企業創新的影響效應。先檢驗系數[α1]是否顯著，再檢驗系數[β1]和[λ1]，若都顯著則表明中介效應顯著，并且若[β1λ1]和[α′1]同號，屬于部分中介效應，中介效應占總效應的比例為[β1λ1/α1]。我們預期系數[λ1]顯著為負，即降低企業債務融資成本會促進企業創新，并且[β1λ1]和[α′1]同號。

四、實證結果與分析

（一）數字金融對企業創新的整體效應

1. 基準回歸結果。表2報告了數字普惠金融指數對企業創新的影響。列（1）中是沒有控制變量的回歸結果，數字普惠金融指數的系數為0.021，在1%的水平上顯著為正，說明數字金融的發展正向影響企業創新，初步驗證了假設1。列（2）中是包含了控制變量后的回歸結果，數字普惠金融指數的系數為0.012，在1%的水平上顯著為正。這意味著，當數字金融的發展每提升1%時，企業創新活動將增加0.012%，這在經濟上具有重要意義。這一實證結果初步驗證了假設1，數字金融能夠賦能企業創新。

2. 內生性分析。在上文中，我們初步驗證了數字金融對企業創新的賦能作用，但在實證檢驗中可能存在內生性問題的干擾。一是數字金融與企業創新之間可能存在反向因果關系，即企業創新促進數字金融的發展。本文在實證檢驗中將核心解釋變量滯后一期，這一做法在一定程度上能夠減少反向因果問題的干擾。二是遺漏變量可能造成的內生性偏誤。盡管模型中已經控制了一系列可能影響企業創新的相關變量，但仍然無法避免遺漏變量帶來的內生性問題。因此，為了克服這一問題，本文借鑒謝絢麗等（2018）[33]的做法，采用省級互聯網普及率（Internet）作為數字金融的工具變量，數據來源于2011—2018年《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。選取依據為：一是數字金融的發展以現代信息技術為載體，因此，互聯網使用率與數字金融關系緊密，滿足相關性的要求。二是在控制與企業創新相關的變量后，互聯網普及率與企業創新之間不存在直接影響路徑，滿足外生性的要求。因此，互聯網普及率是數字金融比較有效的工具變量。

本文運用2sls方法重新對模型進行了估計，表2列（3）和（4）為互聯網普及率作為數字金融工具變量的回歸結果。模型（3）為工具變量第一階段回歸結果，第一階段聯合F值大于10，表明不存在弱工具變量問題。模型（4）顯示數字普惠金融指數的系數在1%的水平上顯著為正，再次驗證了數字金融能夠賦能企業創新。

（二）數字金融對企業創新的結構效應

數字金融包括覆蓋廣度、使用深度及數字化程度三個一級維度指數，表3為數字金融一級維度指數對企業創新的回歸結果。其中列（1）、（2）和（3）為數字金融一級維度指數對企業創新的回歸結果。可以發現，覆蓋廣度和使用深度指數的系數均在1%的水平上顯著為正，而數字化程度對企業創新的影響并不顯著。可能的原因：一是覆蓋廣度反映了數字金融服務的覆蓋程度，覆蓋面越廣越有助于企業獲得更多的金融服務，為企業提供良好的金融環境。二是使用深度反映了數字金融實際應用情況，使用程度越深表明企業能夠獲得更高質量的金融服務，滿足企業不同的金融需求，越有助于緩解企業融資約束。三是數字化程度對企業創新的“激勵”“擠出”兩種效應相互抵消，導致影響作用不明顯。此外，數字技術的普及和深化具有時間上的滯后性，需要一個滲透性的發展過程，目前的應用在一定程度上不能體現數字金融的智能化、高效率、低成本等優勢，因此，數字化程度對企業創新的促進作用不顯著。

數字金融指數不僅包括3個一級維度指數，而且還涵蓋了多種業務形態，具體來說，使用深度指數包括支付（Payment）、信貸（Credit）、保險（Insurance）、信用（credit investigation）、投資（Investment）、貨幣基金（monetary fund）等業務分類指數。本文將進一步檢驗數字金融二級維度指數對企業創新的影響效應。表4列（1）—（6）為使用深度的6個二級維度指數對企業創新的回歸結果，可以發現除了保險業務指數外，其他業務指數均對企業創新具有顯著的促進作用。其中，信貸業務指數對企業創新的影響最大，這可能是因為信貸業務能夠為企業創新提供資金，是解決企業融資問題最為有效、直接的辦法。

以上分析結果表明數字金融賦能企業創新具有結構效應，即數字金融的不同維度對企業創新的促進作用存在差異，本文的研究假設2得到了驗證。

（三）企業債務融資成本的中介效應

本文采用中介效應流程來檢驗數字金融的發展是否通過降低企業債務融資成本來促進企業創新。首先，檢驗數字金融能否顯著促進企業創新，前文已經驗證。其次，檢驗數字金融對企業債務融資成本的效應。表5列（1）顯示數字普惠金融指數的系數在1%的水平上顯著為負，表明數字金融的發展能夠降低企業債務融資成本。最后，檢驗企業債務融資成本在數字金融促進企業創新中是否具有中介效應。表5列（2）顯示數字普惠金融指數的系數在1%的水平上顯著為正，企業債務融資成本的系數在1%的水平上顯著為負，這與我們的預期一致。檢驗結果顯示[β1λ1]和[α′1]同號，表明企業債務融資成本在數字金融促進企業創新中能夠發揮部分中介效應，并且中介效應占總效應的比例為7.075%。

在上文的研究中我們發現，數字金融的覆蓋廣度和使用深度指數均能顯著促進企業創新，所以我們進一步確定這兩個維度的拓展是否都能通過降低企業債務融資成本促進企業創新。表5列（3）—（6）為覆蓋廣度和使用深度指數的中介效應流程檢驗，可以發現，數字金融的覆蓋廣度和使用深度都能通過降低企業債務融資成本促進企業創新，并且覆蓋廣度、使用深度指數的中介效應占總效應的比例分別為7.075%、8.171%，因此，驗證了研究假設3。

（四）數字金融對企業創新的擴散效應

本文選用各省份到杭州市的球面距離為分類標準，將所有樣本量分為距離杭州近的和距離杭州遠的兩部分，分組進行回歸，檢驗杭州數字金融的發展對其他省份企業創新的擴散效應。分類如表6所示。

表7列（1）和（2）報告了數字金融的發展對距離杭州近的省份企業創新的影響。列（1）是沒有加入控制變量的單變量回歸，數字普惠金融的系數在1%的水平上顯著為正。列（2）為加入控制變量后的回歸結果，顯示數字金融的發展能夠賦能企業創新。列（3）和（4）為數字金融的發展對距離杭州遠的省份企業創新的影響。相比于距離杭州市近的企業，數字金融的發展對距離杭州遠的企業創新的促進作用不太明顯，這表明數字金融影響企業創新具有地理距離上的擴散效應，即距數字金融中心（杭州）越近的省份，數字金融的發展越能顯著促進企業創新;反之，則不顯著。這可能是因為數字金融仍然要依托傳統金融和實體經濟的發展，對于距離較近的省份，傳統金融在省域間的空間溢出效應已經為數字金融的擴散效應做好了鋪墊（杜家廷，2010）[34]，促使數字金融的發展對企業創新的正向影響比較顯著;而地處偏遠的地區受限于經濟發展水平和數字技術的獲取，使得數字金融的擴散效應隨著地理距離的增加逐漸變弱，導致數字金融的發展對企業創新的正向影響不太顯著。基于以上分析，本文的研究假設4得到了驗證。

五、穩健性檢驗

為了證明本文實證結果的可靠性，本文進行了以下穩健性檢驗。

1. 被解釋變量的替代測度。前文從企業創新投入的角度來衡量企業創新，采用研發費用支出占營業收入的比例來表示。為了驗證結果的穩健性，本文基于創新產出的角度，采用企業專利申請量加1后取自然對數來衡量企業創新，用替代的創新產出（Innovation1）來研究數字金融對企業創新的影響。表8列（1）為檢驗結果，可以發現，數字金融對企業創新具有顯著的激勵作用，與之前的結論一致。

2. 更換計量模型。在前文我們采用雙向固定效應模型進行回歸，為了驗證結果的可靠性，重新采用隨機效應模型進行估計，表8列（2）為檢驗結果，與之前的回歸結果一致。

3. 核心解釋變量的替代度量。本文將數字普惠金融指數滯后兩期、三期重新納入回歸模型，表8列（3）和（4）為檢驗結果，表明數字金融的發展能夠賦能企業創新。

以上檢驗結果表明數字金融能夠促進企業創新這一結論是穩健的。

六、結論與啟示

本文選取2011—2018年我國A股上市企業為研究樣本，將上市公司相關財務數據與北京大學數字金融研究中心編制的省級數字普惠金融發展指數相匹配，來研究數字金融的發展對企業創新的影響。研究結論包括以下四個方面：

一是數字金融的發展能夠賦能企業創新。采用省級互聯網普及率作為數字金融的工具變量進行檢驗，結果表明上述結論是穩健的。二是數字金融的不同維度對企業創新的影響存在差異。從結構上看，覆蓋廣度、使用深度均能顯著促進企業創新，而數字化程度的促進作用不顯著;從功能上看，信貸、投資、信用、支付、貨幣基金使用指數均能顯著促進企業創新，而保險使用指數的促進作用不顯著。三是通過構建中介效應模型，驗證了“數字金融—降低企業債務融資成本—促進企業創新”是數字金融影響企業創新的傳導路徑，并進一步確定了數字金融的覆蓋廣度和使用深度都能通過降低企業債務融資成本來促進企業創新，并且覆蓋廣度、使用深度指數的中介效應占總效應的比例分別為7.075%和8.171%。四是數字金融促進企業創新具有地理空間上的擴散效應，距離數字金融中心（杭州）越近的省份，數字金融的發展越能顯著促進企業創新;反之，則不顯著。

基于以上結論，本文的政策啟示在于：第一，優化數字金融的發展環境，支持數字金融向縱深發展，在擴大覆蓋廣度的基礎上提高使用深度，完善數字金融的業務功能，為企業創新活動提供更便利的金融服務，從“量”和“質”兩方面賦能企業創新。第二，進一步引導與激勵大數據、互聯網、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術進軍金融服務業，推動傳統金融數字化轉型，利用數字化工具解決企業融資貴的問題，最大限度發揮數字金融在降低企業債務融資成本中的效應，提高企業資源配置效率，通過個性化的金融服務助力企業有效開拓市場，塑造新的商業模式，精準賦能企業創新。第三，推動與數字金融發展相關的“新基建”投資，平衡“新基建”投資的區域差異，發揮數字金融發達地區對相鄰地區的拉動輻射作用，更好地發揮數字金融賦能企業創新的作用。

注：

①2019年10月29日，經中國人民銀行同意，由中國互聯網金融協會和世界銀行共同支持建設的全球數字金融中心在杭州市正式成立。

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Digital Finance Enables Enterprise Innovation：

Structure，Function and Transmission Path

Liu Wei/Dai Bingqing

（School of Economics and Management，Qingdao University of Science and Technology，

Qingdao? ?266061，Shandong，China）

Abstract：As an emerging financial industry with the characteristics of? "universal" and "inclusiveness"，digital finance is crucial to micro-enterprise innovation and macroeconomic growth. This paper empirically examines the impact of the development of digital finance on corporate innovation and the transmission mechanism using panel data of Chinese listed firms and provincial data of Peking University's digital inclusive finance Index from 2011 to 2018. It is found that the development of digital finance can significantly contribute to corporate innovation，but there are differences in the contribution of different dimensions of digital finance to corporate innovation. Structurally，the breadth of coverage and depth of use significantly promote corporate innovation，while the promotion of digitalization is not significant; functionally，the credit，investment，credit，payment，and money fund use indices significantly promote corporate innovation，while the promotion of insurance use indices is not significant. Further tests find that the cost of corporate debt financing plays a mediating effect in digital finance for corporate innovation，and that the breadth of coverage and depth of use also promote corporate innovation by reducing the cost of corporate debt financing. In addition，the group test finds that the closer the province to the digital financial center（Hangzhou），the more significantly the development of digital finance promotes corporate innovation; conversely，it is not significant. The study confirms that digital finance affects corporate innovation with a geospatial diffusion effect. This paper expands the research related to digital finance and enterprise innovation and provides policy references for further development of digital finance.

Key Words：enterprise innovation，digital finance，debt financing cost，intermediary effect