數字金融發展對區域創新的影響研究

摘 要：數字金融的普惠包容性為促進區域創新提供了可能。基于此，本文選取2011-2020年31個省市的數據，研究數字金融發展對區域創新的影響。實證結果表明：數字金融發展明顯提升了區域創新水平；數字金融發展對區域創新的促進作用呈現階段性差異，當數字金融發展超過一定水平后，其對區域創新的促進作用更為明顯。因此，各城市需加強數字金融基礎設施建設，給予企業政策優惠，提升創新水平。

關鍵詞：數字金融發展；區域創新；階段性

一、引言

我國政府指出要優化配置創新資源，提升科技自主創新能力，但目前我國區域創新水平不高，且各省市間存在較大差距。數字金融具有技術優勢，其普惠包容性或能為區域創新提供支持。

現有學者多從微觀視角探究數字金融發展對小微企業、居民消費和銀行的積極影響。小微企業方面，數字金融可以降低企業融資成本（袁鯤，2020），提升企業全要素生產率（江紅莉，2021）；居民消費方面，數字金融能夠增強家庭消費意愿（張勛，2020），但其對消費的影響存在區域差異；銀行方面，數字金融可以促進銀行競爭（付爭，2021），但其帶來的金融脫媒將加劇系統性金融風險發生。

部分學者從宏微觀視角探討了數字金融對創新的影響。微觀方面，數字金融為小微企業提供了新的融資場所（萬佳彧，2020），提升企業創新產出。宏觀方面，在數字金融發展較好的地區，數字金融的創新激勵作用更加明顯（張梁，2021），但也有學者認為，數字金融通過緩解融資難題對中西部地區的促進作用更加明顯（劉佳鑫，2021）。

基于已有研究，從中觀視角探索數字金融對區域創新影響的文章仍有欠缺，因此，本文以區域創新為研究切入點，分析數字金融發展對區域創新的影響及內在機制，這將有利于各省市合理利用數字金融推動區域創新。

二、理論分析與研究假設

目前國內創新面臨量少質低的困局，原因在于本國長期以來穩定的金融體系，雖然降低了系統性金融風險發生的概率，但也抑制了金融市場的資源配置效率。而新一輪科技革命的演進要求金融體系將傳統銀行的穩定性與資本市場的科技效率性融合起來（徐明，2017），數字金融能夠突破區域創新面臨的困局。具體而言，創新活動具有高風險利潤回收周期長的特征，而信息不對稱是資金需求方獲得支持的嚴重阻礙。數字金融具備高效率的資源整合能力，能夠突破地理限制，精準識別需要被服務的地區，有效緩解信息不對稱問題（唐松，2020），給予市場主體在更公平的環境中獲得資源的可能，提高區域創新的積極性。基于此，提出第一個假設：

H1：數字金融能夠促進區域創新

王永倉等（2021）研究發現，數字金融發展初期對農村收入的積極影響較少，隨著數字金融發展水平提高，其對農村收入的促進作用愈加明顯。數字金融的發展是循序漸進的，當其發展完善時，產生的邊際積極影響更大。因此，數字金融發展初期，受限于配套制度不完善等因素，其對創新的促進作用可能并不明顯，但當數字金融發展較為成熟時，其對區域創新的促進作用將完全被激發出來，基于此，提出第二個假設：

H2：數字金融發展對區域創新的促進作用存在階段性差異

三、變量設計與模型構建

1.變量設計

（1） 被解釋變量

區域創新水平。國外學者多向行業專家發放問卷，根據問卷得分情況衡量創新水平（Bell et al.，2005），但此方法可行性較低。國內學者最初使用研發投入占銷售額的比重衡量創新水平（易靖韜，2015），但過度強調研發投入導致資源配置不合理；隨著研究深入，學者們使用專利申請數據衡量創新水平（李春濤，2020），但專利申請質量參差不齊，專利授權數據逐漸成為衡量創新水平的標準（石軍偉，2022）。因此，本文選取城市專利授權數據衡量區域創新水平，并對各省份的專利授權數量取對數以消除量綱。此外，還將采用地區創新指數進行穩健性分析。

（2） 解釋變量

數字金融發展水平。本文使用北京大學數字普惠金融指數衡量數字金融發展程度。此外還將數字金融的兩個子維度：覆蓋廣度、使用深度納入分析框架。由于數值過大，為去除量綱而將數據除以100。此外，為保證基準回歸結果穩健性，將各省市互聯網普及率作為數字金融發展水平的工具變量納入回歸模型。

（3） 控制變量

借鑒已有學者研究，將以下變量作為控制變量納入回歸模型中進行實證分析：地方經濟發展水平、地區科技水平、地區教育水平、地方分權程度。為清晰反映變量，將以上變量編制成表1。

2.數據來源

選取2011年至2020年31個省市為研究樣本，進行上下1%的縮尾處理。數字金融數據來源北京大學數字普惠金融指數。區域創新水平數據選擇中國研究數據服務中心公布的城市專利授權數量。各省市的控制變量來源于《城市統計年鑒》。

3.模型構建

（1） 基準回歸模型

構建模型（1）分析數字金融對區域創新的影響，模型中，Innoi，t反映i省市t時期的創新水平；DIFi，t衡量i省市t時期的數字金融總指數。

Innoi，t=α+βDIFi，t+φGDPi，t+ωTechi，t+μEdui，t+δFinadpi，t+

θt+μi+εi，t（1）

（2） 面板門限回歸模型

為分析數字金融發展對區域創新影響是否存在階段性差異，本文設定了模型（2），式中DIFi，t表示i省市在t時期的數字金融發展水平，I（）為指示函數，當括號內條件滿足時取1，否則為0。

Innoi，t=α+β1DIFi，t I（DIFi，t≤δ）+β2DIFi，t I（DIFi，t>δ）+γGDPi，t+δTechi，t+?Edui，t+?Finadpi，t+θt+μi+εi，t（2）

四、實證分析

1.描述性分析

描述性統計結果如表2所示。數字金融總指數的標準差較大，說明數字金融發展存在較大差異。創新水平的最小值與最大值間差異較大，說明中國各城市存在較大差距，地區發展不平衡。

2.基準回歸分析

基準回歸結果如表3。數字金融總指數前的系數為0.202，這說明數字金融能夠促進區域創新。究其原因，是由于數字金融催生出新制度，提高市場主體的創新積極性，促進區域創新。覆蓋廣度前的系數大于數字金融使用深度前的，且顯著性更強，這說明覆蓋廣度對創新的促進作用更優。

如表3列4，替換為地區創新指數后，結果依然成立。表3列6反映了在使用互聯網普及率作為工具變量后，正向影響依然成立，同時也說明由多個指標構成的數字金融總指數低估了數字金融對區域創新的積極影響。因此，假設1得以驗證。

3.門限特征分析

為檢驗數字金融發展對區域創新的影響是否存在階段差異，以數字金融總指數為門限變量進行實證分析。根據表4，數字金融發展在推動區域創新的過程中存在單一門檻，即此推動作用會因數字金融發展水平不同而呈現階段性差異。

數字金融發展對區域創新影響的階段差異如表5和表6。表5反映了數字金融發展的門限值以及其上下限，與表6綜合分析可得出，當其低于2.8681時，此促進作用僅為0.101；當其高于2.8681時，此促進作用達到了0.131。其中原因是數字金融對區域創新的促進作用依賴于成熟的數字金融環境，隨著數字金融發展，各省市掌握了數字金融賦能實體經濟的法門，其對區域創新的激勵效果愈加明顯，因此，假設2得以驗證。

五、結論與建議

1.結論

本文運用2011年至2020年的省市樣本進行實證研究，主要得出以下結論：（1） 數字金融激勵區域創新，并通過穩健性和內生性檢驗；（2） 數字金融發展在推動區域創新的過程中存在單一門檻，只有數字金融發展較為完善時，其對區域創新的促進作用才會完全發揮出來。

2.建議

本文可以為城市發展提供以下建議：第一，數字金融是推動城市創新和發展的堅實基礎，各城市應聚焦提升數字金融覆蓋廣度，給予數字金融發展政策優惠，建設數字金融試點，發揮試點的示范引領帶頭作用，加強數字金融基礎設施建設，讓數字金融服務更多主體，提升城市創新水平，最終促進城市高質量發展。第二，數字金融推動區域創新的過程中存在門限值。各城市應意識到數字金融發展較為完善時，其對創新水平的驅動作用才會完全展現出來。數字金融發展初期，各省市不應急于求成，而應為數字金融發展營造良好制度環境，建設完善的配套設施，充分發展數字金融，提升數字金融水平，以期更好地促進區域創新。

參考文獻：

[1]袁鯤，曾德濤.區際差異、數字金融發展與企業融資約束——基于文本分析法的實證檢驗[J].山西財經大學學報， 2020，42（12）：40-52.

[2]江紅莉，蔣鵬程.數字金融能提升企業全要素生產率嗎？——來自中國上市公司的經驗證據[J].上海財經大學學報，2021，23（3）：3-18.

[3]張勛，楊桐，汪晨，等.數字金融發展與居民消費增長：理論與中國實踐[J].管理世界，2020，36（11）：48-63.

[4]付爭，王皓.競爭還是競合：數字金融賦能下金融包容與銀行體系發展[J].國際金融研究，2021（1）：65-75.

[5]萬佳彧，周勤，肖義.數字金融、融資約束與企業創新[J].經濟評論，2020（1）：71-83.

[6]張梁，相廣平，馬永凡.數字金融對區域創新差距的影響機理分析[J].改革，2021（5）：88-101.

[7]劉佳鑫，李莎.“雙循環”背景下數字金融發展與區域創新水平提升[J].經濟問題，2021（6）：24-32.

[8]徐明，劉金山.何種金融結構有利于技術創新——理論解構、實踐導向與啟示[J].經濟學家，2017（10）：54-64.

[9]唐松，伍旭川，祝佳.數字金融與企業技術創新——結構特征、機制識別與金融監管下的效應差異[J].管理世界， 2020，36（5）：52-66+9.

[10]王永倉.數字普惠金融影響農民收入增長的門檻效應研究[J].金融理論與實踐，2021（6）：94-109.

[11]Bell，G.Clusters，Networks，and Firm Innovativeness， Strategic Management Journal，2005（26）： 287-295.

[12]易靖韜，張修平，王化成.企業異質性、高管過度自信與企業創新績效[J].南開管理評論，2015，18（6）：101-112.

[13]李春濤，閆續文，宋敏，等.金融科技與企業創新——新三板上市公司的證據[J].中國工業經濟，2020（1）： 81-98.

[14]石軍偉，于曉琳，萬凱.內外兼修：政府創新補貼、員工持股激勵與企業創新質量[J].軟科學，2022（6）：1-15.

作者簡介：曹蘇玉（1999— ），女，漢族，安徽人，蘇州科技大學，研究生在讀，研究方向：公司金融與投融資管理。