數字普惠金融能驅動企業雙元創新嗎？

劉偉 劉衛鎮 戴冰清

摘? ?要：依據雙元創新理論，利用2011—2019年北京大學數字普惠金融指數和中國上市企業的面板數據，采用雙向固定效應模型和中介效應模型對數字普惠金融與企業雙元創新的關系進行了實證研究。研究發現，數字普惠金融發展不僅能夠驅動企業整體創新水平，還能夠使探索式創新和利用式創新呈現一定的協同效應，有效避免了二者對企業資源的爭奪。異質性分析發現，相比于國有企業，數字普惠金融對非國有企業具有更明顯的創新激勵效應，這一結論同樣適用于探索式創新和利用式創新；相比于低市場競爭程度，高市場競爭程度強化了數字普惠金融對企業整體創新及探索式創新的激勵作用，而對企業利用式創新的調節作用并不顯著。機制分析表明，數字普惠金融能夠通過降低企業融資成本促進企業整體創新和雙元創新。

關鍵詞：數字普惠金融；探索式創新；利用式創新；融資成本；非效率投資

中圖分類號：F830.49? ?文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2023）05-0046-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.05.007

一、引言

黨的十九大報告提出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。經濟增長目標的轉換，意味著我們必須正視當前面臨的傳統產業投資效率低下、產能過剩、人口紅利逐漸消失、經濟增速放緩等問題，大力實施創新驅動戰略，加快尋找經濟增長的新引擎，實現高質量發展。

企業是創新的主體，提升企業創新質量的核心要素是高效低價的金融支持（唐松等，2020）[1]。企業創新具有風險高、周期長、資金需求量大等特征，由于目前我國金融體系發展不夠成熟，企業籌資途徑單一，在支持企業創新活動時易出現金融供求不匹配的問題，在很大程度上制約了企業的創新發展。而數字普惠金融的興起，為解決傳統金融體系中存在的問題提供了全新的技術支持。

數字普惠金融通過利用大數據、云計算、區塊鏈、5G等新興技術顯著提高了金融機構的服務效率與質量，能夠有效降低傳統金融中的信息不對稱程度和減少交易成本，通過增加企業融資渠道、減少融資中間環節，從而抑制商業信用二次分配，有利于解決企業“融資難”和“融資貴”的問題，具有驅動企業創新的效果（鐘凱等，2022）[2]。

根據雙元創新理論，企業創新分為探索式創新和利用式創新，兩者具有各自的側重點，在企業發展中發揮著不同的作用。那么，數字普惠金融驅動企業雙元創新的過程是否存在差異？數字普惠金融的創新驅動效應對不同特征企業是否具有異質性影響？具體的渠道機制是什么？深入研究上述問題對于驅動企業創新、推動經濟增長具有重要的現實價值。本文可能的邊際貢獻有：第一，本文不僅探討了數字普惠金融對企業整體創新的影響，而且探究了數字普惠金融與企業雙元創新的關系，豐富了數字普惠金融影響企業創新的機理探索。第二，剖析了數字普惠金融對企業雙元創新的影響效果，并探索了不同所有權企業、不同行業屬性企業受到的數字普惠金融創新激勵效應有何不同，為更好地實施創新驅動發展戰略提供了政策參考。

二、文獻綜述與研究假設

（一）數字普惠金融與企業雙元創新

根據雙元創新理論，企業創新活動可分為探索式創新和利用式創新。利用式創新是企業基于已有研發基礎，在企業核心領域或相近領域進行的優化現有技術及產品的創新活動；探索式創新是企業為了開發新的知識和技術，研發完全不同領域的技術創新活動（Benner 和 Tushman，2003）[3]。兩者的區別是，利用式創新是對現有知識進行整合、挖掘的一種小幅度、漸進性的創新活動，而探索式創新則是超越現有知識基礎，對新知識進行獲取和創造的大幅度、突破性的創新活動（Danneels，2002）[4]，是一種從根本上變革現有技術，研發之前從未有過的產品或服務的不連續創新（郭曉川等，2021）[5]。早期研究認為兩者之間是一種互相矛盾的關系（Raisch等，2009）[6]。在企業資源總量不變的情況下，這兩類創新模式會對企業內部資源進行一定程度的競爭和擠占，因而企業難以同時開展兩種創新。但是，如果企業過于重視利用式創新，會降低對市場的適應能力，導致“能力陷阱”；而過于強調探索式創新，則容易表現出過多創意而缺乏獨特競爭力，導致“創新陷阱”（March，1991）[7]。因此，越來越多的學者認為企業在激烈的競爭環境中應當兼顧并保持這兩種創新模式的恰當平衡，才能有利于自身的可持續發展。

探索式創新是企業為了獲取未來競爭優勢進行的對新市場的探索，對競爭對手具有攻擊性的戰略效應，需要大量資源作為發展基礎。利用式創新是企業為了滿足現有市場和需求進行的創新活動，短期內可以給企業帶來回報，對資源投入的要求不高（Danneels，2002）[4]。由于存在創新程度差異，兩者有不同的風險，從而面臨不同的融資約束。探索式創新具有風險高、技術復雜及保密性強的特性，使得企業與投資者之間具有較強的信息不對稱問題，因此，金融機構對探索式創新往往采取更為謹慎的態度，導致企業難以獲得外部融資，減少企業進行探索式創新的動力（畢曉方等，2017）[8]。利用式創新投資風險較小，創新風險較低，預期收益較穩定（Bauer 和 Leker，2013）[9]，在現有條件下能夠起到提高企業效益的作用，企業基于當前價值提升的需要會促進利用式創新。

數字普惠金融能夠有效降低金融機構與企業之間的信息不對稱，進而提升企業融資能力，促進企業雙元創新。一方面，數字普惠金融的發展，幫助金融機構高效、便捷地收集有關企業的硬信息和軟信息（鄭雨稀等，2022）[10]。另一方面，金融機構在數字金融技術幫助下能夠低成本地處理海量企業信息，幫助金融機構有效跟蹤企業信息，為企業建立信用評分體系，降低信息不對稱（沈悅和郭品，2015）[11]。金融機構通過整合這些可量化的信息，有效地評估創新項目并揭示其潛在回報，進而篩選出優質創新項目，為其提供資金支持（盛天翔和范從來，2020）[12]，這種金融服務會擴大創新活動的范圍并提高創新活動的效率（Lee等，2019）[13]。因此，數字普惠金融能夠有效緩解企業融資約束，從而既滿足了企業當前改進原有技術和產品的需要，又滿足了對探索式創新的投入需求（萬佳彧等，2020）[14]。張吉昌和龍靜（2022）[15]研究表明在數字普惠金融發展較好的情況下，數字技術應用對企業探索式創新的提升作用更為顯著。基于上述分析，提出如下假說：

假說1：數字普惠金融既能驅動探索式創新，又能促進利用式創新。

（二）數字普惠金融驅動企業雙元創新的異質性分析

1. 企業產權性質。我國特殊的制度背景和銀行主導型的金融體系使得企業的產權性質在金融資源配置中發揮巨大作用，國有企業往往能夠以較低利率獲取貸款。而對于非國有企業來說，一方面，沒有政府為其提供隱形擔保，另一方面，傳統金融機構與非國有企業業務往來比較匱乏，積累的軟信息不足以客觀地評測其信用情況，因而面臨融資約束（梁榜和張建華，2018）[16]。大量非國有企業形成“長尾群體”，金融需求無法滿足，企業創新無從談起。而數字普惠金融的出現提升了金融服務的觸達能力，緩解了“長尾群體”的金融排斥，將較大幅度地提升邊際創新產出。

數字普惠金融的發展能夠優先緩解非國有企業遭受的“所有制歧視”，滿足其創新資金需求。一方面，不同于傳統金融機構依靠單一渠道收集信貸用戶的資信狀況，數字普惠金融應用大數據和云計算等現代化的技術手段，能夠及時、高效地收集和處理非國有企業的多維軟信息，有效降低非國有企業的信息不對稱程度。另一方面，相比于國有企業，非國有企業的體制機制更為靈活（聶秀華和吳青，2021）[17]。數字普惠金融具有靈活便捷、體量較小及包容性高的特點，恰好與非國有企業創新活動融資需求快、頻率高及持續性強的特點相契合（梁榜和張建華，2019）[18]，從而緩解非國有企業的融資約束，為其創新活動提供資金支持。

非國有企業為了獲取短期績效和長期競爭，就必須關注利用式創新改良產品以獲取新的利潤增長點，重視探索式創新研發新技術以實現創新發展。綜上，相較于國有企業，數字普惠金融的發展更有利于增強非國有企業的融資能力，進而促進其開展探索式創新和利用式創新。基于上述分析，提出如下假說：

假說2：企業產權性質在數字普惠金融與企業創新的關系中起到了調節效應。數字普惠金融對非國有企業具有更明顯的創新激勵效應。

假說2a：數字普惠金融對非國有企業具有更明顯的探索式創新激勵效應。

假說2b：數字普惠金融對非國有企業具有更明顯的利用式創新激勵效應。

2. 市場競爭程度。市場競爭是企業創新的驅動力，競爭的激烈程度會影響企業的創新動力（Boone，2001）[19]。在激烈的市場競爭中，企業面臨更大的生存壓力。在這種情況下，如果企業不推進技術創新，而是一味地固守原有技術，將加大被市場淘汰的風險。高市場競爭程度行業的企業，為了增加自身的競爭優勢，將更有可能向數字普惠金融平臺獲取金融服務，加大創新投資力度，不斷優化核心技術。利用式創新能夠使得企業在短期內獲得投資回報，提升企業的“回血”能力。探索式創新是實現長期增長的唯一途徑（Szymanski等，2007）[20]，有利于未來收入和利潤增加，提升企業的“造血”能力（Ceccagnoli，2009）[21]。因此，當數字普惠金融在一定程度上緩解企業融資困境時，市場競爭壓力能夠進一步促使企業進行雙元創新，通過組合探索式創新和利用式創新的策略抗衡市場競爭。基于上述分析，提出如下假說：

假說3：市場競爭程度在數字普惠金融與企業創新的關系中起到了調節效應。相比于低市場競爭程度，高市場競爭程度強化了數字普惠金融對企業創新的激勵作用。

假說3a：高市場競爭程度強化了數字普惠金融對企業探索式創新的激勵作用。

假說3b：高市場競爭程度強化了數字普惠金融對企業利用式創新的激勵作用。

（三）數字普惠金融、企業融資成本與雙元創新

企業創新活動具有風險大、周期長、不確定性高的特點，需要企業投入大量資金（馬連福和高塬，2020）[22]。如果企業融資成本較高，企業所獲的資金量減少，會對企業創新造成不利影響（Frank和Shen，2016）[23]。

數字普惠金融發展能夠降低企業融資成本，進而激發企業創新動力。首先，數字技術應用于金融機構，加快了貸款審批流程，減少了貸款審批過程中耗費的人力、物力成本，有效降低了金融機構的運營成本，從而減輕了企業融資成本（聶秀華和吳青，2021）[17]。其次，企業最主要的外部融資渠道是銀行體系（宋敏等，2021）[24]。數字普惠金融的發展加劇了銀行間競爭（吳桐桐和王仁曾，2021）[25]，從而在一定程度上降低了企業債務融資成本（Chong等，2013）[26]。最后，金融機構在數字技術的幫助下，能夠有效評估企業創新項目前景，揭示企業創新的潛在回報（劉偉和戴冰清，2022）[27]，進而合理評估貸款風險，以恰當的價格為企業創新提供資金。基于上述分析，提出如下假說：

假設4：數字普惠金融可以通過降低企業融資成本途徑促進企業創新活動。

三、研究設計

（一）數據來源與變量描述

1. 數據來源。本文選取2011—2019年間中國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，研究數字普惠金融的發展對企業創新活動的影響。其中，企業層面的數據來源于國泰安數據庫、同花順數據庫和銳思數據庫；地區層面的數據來源于《中國城市統計年鑒》。考慮到數據質量對研究結果的影響，本文剔除了被標ST、*ST的上市公司、金融與保險類企業，同時對部分變量進行了前后1%縮尾處理，以消除極端值對結果的影響。

2. 變量描述。（1）被解釋變量。企業創新（RD）：采用研發費用支出占營業收入的比例來表示。其中，探索式創新（R）：借鑒畢曉方等（2017）[8]的研究，采用企業研發活動的費用化支出/總資產來表示；利用式創新（D）：采用企業研發活動的資本化支出/總資產來表示。（2）核心解釋變量。數字普惠金融（Index）：采用北京大學數字金融研究中心編制的“數字普惠金融指數”。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）調節變量。企業產權性質（Soe）：國有企業取值為1，非國有企業取值為0。市場競爭程度（Cr10）：采用某行業相關市場內10家最大的企業所占市場份額（營業收入）的總和來衡量市場競爭程度，該值越小表明競爭越激烈，越大則表明越集中。（4）控制變量。企業層面：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；企業規模（Asset），采用企業總資產的對數來表示；資產負債率（Lev），采用負債總額/資產總額來衡量；資產收益率（Roa），采用總利潤/總資產來衡量；資本密集度（Density），采用總資產/營業收入來衡量；政府補助（Sub），采用政府補貼的對數來表示；股權集中度（Equity），采用第一大股東所持股份的比重來衡量；兩職合一（Dual），董事長和總經理兩職合一取1，否則取0；審計意見（Audit），出具非標準無保留審計意見取1，否則取0。地區層面：地區發展水平（Gdp），采用地區生產總值的對數來表示；地區科研教育水平（Ei），采用（地區科學+教育支出）/財政預算內支出來表示。（5）中介變量。融資成本（Debtcost）：借鑒梁榜和張建華（2019）[18]的做法，企業融資成本采用利息支出與企業總負債之比來衡量。

各變量的描述性統計如表1所示。企業總體創新水平最大值為0.27，最小值為0，均值為0.05，表明不同企業間的技術創新水平差距較大。探索式創新最大值為0.09，利用式創新最大值為0.03，說明不同企業對不同創新模式的重視程度及投入力度存在較大差距。數字普惠金融的最大值為6.02，最小值為3.490，可以看出各省數字普惠金融的發展仍舊存在不平衡的現象。此外，樣本企業資產負債率指標標準差較大，最大值與最小值也具有較大的差距，這說明樣本企業間的經營風險具有很大差異。其他主要變量的統計信息與已有研究較為一致。

（二）計量模型

1. 基準回歸模型。本文借鑒萬佳彧等（2020）[14]和阮堅等（2020）[28]的研究，構建如下計量模型：

[Innovationij，t=α0+α1Indexij，t-1+α2Controlij，t-1+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]分別代表企業創新（[RDij，t]）、探索式創新（[Rij，t]）和利用式創新（[Dij，t]），即企業[i]在[t]年的整體創新、探索式創新和利用式創新水平。[Indexij，t-1]表示在[t-1]年企業[i]所在省份[j]的數字普惠金融發展水平。[Controlij，t-1]表示一系列控制變量，[εij，t]表示隨機誤差項。本文采用雙向固定效應模型，控制時間（Year）和行業（Ind）效應，使用穩健性的聚類標準誤。

2. 調節效應模型。為了檢驗數字普惠金融對不同特征企業創新活動影響的異質性，設定如下模型：

[Innovationij，t=α0+α1Indexij，t-1+α2Indexij，t-1×M+α3Controlij，t-1+εij，t]? （2）

其中，[M]表示調節變量產權性質和市場競爭程度。

3. 中介效應模型。本文參考溫忠麟和葉寶娟（2014）[29]提出的中介效應檢驗流程來檢驗融資成本渠道機制，設定如下中介效應模型：

[Innovationij，t=α0+α1Indexij，t-1+α2Controlij，t+εij，t]（3）

[Debtcostij，t=β0+β1Indexij，t-1+β2Controlij，t+θij，t]? （4）

[Innovationij，t=λ0+α1Indexij，t-1+λ1Debtcostij，t+λ2Controlij，t+δij，t]? （5）

其中，融資成本是中介變量，其余變量均與前文所述一致。

四、實證結果與分析

（一）數字普惠金融對企業雙元創新的效應

數字普惠金融對雙元創新的回歸結果如表2所示。列（1）、（2）、（3）的被解釋變量分別是企業創新、探索式創新和利用式創新，數字普惠金融的系數均在1%的水平上顯著為正，說明數字普惠金融的發展不僅能夠提高企業整體創新水平，而且能夠同時促進探索式創新和利用式創新，打破了探索式創新和利用式創新爭奪資源而出現此消彼長的情況，使二者呈現出一定的協同效應。但數字普惠金融對探索式創新的激勵效應大于利用式創新，表明數字普惠金融更能增強企業關于前沿技術創新的動力。上述實證結果驗證了假說1。

（二） 異質性檢驗

1. 企業產權性質。本文利用模型（2）驗證數字普惠金融對企業雙元創新的驅動作用是否會因產權性質不同而表現出顯著異質性。回歸結果如表3所示。列（1）顯示數字普惠金融指數與產權性質的交互項系數顯著為負，這表明相比于國有企業，數字普惠金融的發展更有利于非國有企業的創新活動，驗證了假說2。列（2）和列（3）分別檢驗企業產權性質是否能夠調節數字普惠金融對探索式創新和利用式創新的影響，交互項系數均顯著為負，表明相比于國有企業，數字普惠金融對非國有企業具有更明顯的雙元創新激勵效應，假說2a和假說2b得到了驗證。由此可見，數字普惠金融的發展對于促進非國有企業雙元創新具有重要意義。

2. 市場競爭程度。表4檢驗市場競爭程度在數字普惠金融驅動企業創新中發揮的調節效應。列（1）顯示數字普惠金融指數與市場競爭程度的交互項系數顯著為負，這表明市場競爭程度能夠在數字普惠金融與企業創新間發揮調節效應，即高市場競爭程度強化了數字普惠金融對企業創新的激勵作用，假說3得到了驗證。列（2）為市場競爭程度在數字普惠金融影響探索式創新中所發揮的作用結果，可以看出交互項系數顯著為負，表明高市場競爭程度更能促進數字普惠金融對企業探索式創新的激勵作用，假說3a得到了驗證。列（3）檢驗市場競爭程度在數字普惠金融影響利用式創新中的調節效應，交互項系數不顯著，表明數字普惠金融對企業利用式創新的促進作用不會因市場競爭程度的不同而表現出明顯的異質性。這說明在競爭激烈的行業中，企業更傾向于通過研發新技術和新產品來增強競爭優勢，依靠探索式創新促進企業的長遠發展。

（三）機制檢驗

表5為融資成本的傳導機制檢驗結果。依據中介效應檢驗流程，由列（1）可知，數字普惠金融對企業整體創新的影響系數[α1]顯著為正，按中介效應立論。由列（2）可知，數字普惠金融指數的系數[β1]顯著為負，表明數字普惠金融的發展能夠顯著降低企業融資成本。由列（3）可知，數字普惠金融的系數[α1]顯著為正，融資成本的系數[λ1]顯著為負。由于[β1]和[λ1]都顯著，則中介效應顯著，且[β1λ1]和[α1]同號，表明融資成本在數字普惠金融促進企業創新中發揮部分中介效應，并且中介效應占總效應的比例為7.84%。

表6列（1）—（3）和列（4）—（6）分別為檢驗融資成本在數字普惠金融與企業探索式創新和利用式創新中的中介效應。與上文的檢驗程序類似，印證了數字普惠金融通過降低融資成本促進企業探索式創新和利用式創新的傳導機制，且中介效應占總效應的比例分別為18.53%和4.4%，實證結果驗證了假說4。

五、內生性分析與穩健性檢驗

（一）內生性分析

本文嘗試運用工具變量方法來緩解遺漏變量所帶來的內生性問題，參考謝絢麗等（2018）[30]的做法，采用省級互聯網普及率（Internet）作為數字普惠金融的工具變量。

表7為數字普惠金融與企業雙元創新關系的工具變量檢驗結果。由列（1）可知工具變量互聯網普及率通過了不可識別檢驗、弱工具變量檢驗和穩健弱識別檢驗，表明互聯網普及率是有效的工具變量。本文運用2sls模型重新進行了估計，表7結果顯示數字普惠金融的系數仍然顯著為正，表明上述研究結論具有穩健性。

（二）穩健性檢驗

主要從兩個方面驗證基準回歸結果的穩健性：一是更換核心解釋變量的測度指標，將數字普惠金融指數滯后兩期重新納入回歸模型。二是更換計量模型，重新采用隨機效應模型進行估計。實證結果見表8，與上文得到的結論一致。

六、結論與政策啟示

本文以2011—2019年滬深兩市上市公司為研究對象，探討數字普惠金融的發展對企業雙元創新的驅動效應。研究發現：第一，數字普惠金融的發展既能夠促進企業整體創新水平，又對探索式創新和利用式創新均具有驅動效應，使二者呈現出一定的協同效應。第二，數字普惠金融對企業創新的驅動效應在產權性質、市場競爭程度方面存在異質性。具體而言，數字普惠金融對非國有企業具有更明顯的創新激勵效應，這一結論同樣適用于探索式創新和利用式創新；相比于低市場競爭程度，高市場競爭程度強化了數字普惠金融對企業整體創新及探索式創新的激勵作用，而市場競爭程度對數字普惠金融與企業利用式創新關系的調節作用不顯著。第三，數字普惠金融通過降低企業融資成本來促進企業整體創新及雙元創新。

基于研究結論，本文提出如下政策啟示：一是積極推動傳統金融機構數字化轉型，利用數字化技術解決企業“融資難”“融資貴”的問題，提高金融資源的配置效率。目前，非國有企業和高市場競爭程度行業企業面臨的融資問題更為嚴峻，金融機構應針對企業所有權類型和企業所處行業特點，開發適合企業的個性化金融產品，針對性地賦能企業創新。二是政府應及時把握和促進企業創新項目的發展，將企業創新補貼有重點地發放于企業的探索式創新項目，以推動企業實現核心技術的突破，并兼顧對利用式創新的激勵，鞏固發展已有創新成果。三是疏通數字普惠金融驅動企業創新的路徑，在降低企業融資成本上發力。政府應進一步規范企業信用體系建設，加強培養企業信用文化，降低企業與金融機構信息不對稱程度，從而增加貸款的可獲得性，使企業擺脫融資困境。

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