創(chuàng)新價值鏈視角下數(shù)字金融能否改善企業(yè)創(chuàng)新效率？

鈔小靜 廉園梅 元茹靜

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；企業(yè)創(chuàng)新效率；創(chuàng)新價值鏈；融資約束；代理成本

引言

創(chuàng)新作為引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中居于核心地位。而企業(yè)是創(chuàng)新的微觀主體，黨的二十大報告強調(diào)，要進一步強化企業(yè)科技創(chuàng)新主體地位、提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。長期以來，企業(yè)的創(chuàng)新行為都被看作是一個“黑匣子”，主要基于產(chǎn)出維度對專利申請授權(quán)數(shù)量、新產(chǎn)品市場交易價值等相關(guān)問題進行研究，未充分考慮企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部的運行模式。而根據(jù)三階段創(chuàng)新價值鏈理論，企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)多階段、非線性的多維動態(tài)特征，包括創(chuàng)意轉(zhuǎn)化、知識凝結(jié)、成果實現(xiàn)三個依次運轉(zhuǎn)的子環(huán)節(jié)。隨著高質(zhì)量發(fā)展階段將效率提升放到更加重要的位置，如何提升企業(yè)創(chuàng)新效率也成為近年來學(xué)界持續(xù)關(guān)注的熱點話題。

與此同時，在新一代信息技術(shù)與金融業(yè)務(wù)場景深度融合的背景下，數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融通過人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)賦能形成的新產(chǎn)物，能夠通過催生新的金融服務(wù)模式切實改善企業(yè)融資生態(tài)，形成多元化、全方位的創(chuàng)新資金投入機制，是增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力的重要抓手。那么，在三階段創(chuàng)新價值鏈視角下，數(shù)字金融能否有效提升企業(yè)創(chuàng)新效率，助力實現(xiàn)高水平科技自立自強？其潛在的影響機制又是什么？對上述問題的回答，一方面有助于立足數(shù)字經(jīng)濟時代背景，拓展數(shù)字金融在創(chuàng)新發(fā)展方面的研究內(nèi)容，為數(shù)字金融如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率提供理論參考與經(jīng)驗證據(jù)；另一方面，也有助于識別增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力的具體路徑，為增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟質(zhì)效、加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略提供政策啟示。

本文可能的邊際貢獻主要體現(xiàn)在：（1）立足三階段創(chuàng)新價值鏈視角，將企業(yè)創(chuàng)新效率理解為創(chuàng)意轉(zhuǎn)化、知識凝結(jié)和成果實現(xiàn)三個依次運轉(zhuǎn)的階段，并以此為落腳點研究數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響；（2）從傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的特征差異出發(fā)，基于數(shù)字金融的金融與科技兩大屬性建立分析框架，系統(tǒng)闡釋數(shù)字金融通過緩解融資約束、降低代理成本影響企業(yè)創(chuàng)新效率的理論邏輯；（3）采用三階段鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA方法測度企業(yè)創(chuàng)新效率，使用改進后的百度新聞指數(shù)刻畫中國地級市數(shù)字金融發(fā)展水平，在此基礎(chǔ)上識別檢驗數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的具體影響。

一、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

隨著資本市場改革的政策目標由支持增長向服務(wù)科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)移，數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融與人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)結(jié)合形成的新產(chǎn)物，①能夠通過催生新的金融服務(wù)模式切實改善企業(yè)融資生態(tài)，形成多元化、全方位的創(chuàng)新資金投入機制，正在逐步成為完善金融支持科技創(chuàng)新體系建設(shè)的新引擎。既有相關(guān)文獻大都從數(shù)量層面討論數(shù)字金融對區(qū)域或企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生的影響，研究發(fā)現(xiàn)：一方面，數(shù)字金融能夠通過提升“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)水平、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高市場化水平等路徑提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平與創(chuàng)新生態(tài)；②另一方面，數(shù)字金融能夠有效降低企業(yè)融資約束、杠桿水平與財務(wù)風(fēng)險實現(xiàn)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進效果。③

隨著創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的不斷完善，提升企業(yè)創(chuàng)新效率開始引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，已有文獻大都選用企業(yè)獲得授權(quán)的專利數(shù)量、專利申請數(shù)量與研發(fā)投入的比值和DEA模型測算企業(yè)創(chuàng)新效率，④并在此基礎(chǔ)上，著重從管理層行為特征與相關(guān)政策制定實施兩個層面考察企業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素。具體來說，在管理層行為特征層面，較強的管理者能力、管理層性別多樣性、非控股大股東退出威脅以及保險機構(gòu)持股能夠通過提高信息透明度、降低融資約束等途徑對企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進作用，①而控股股東股權(quán)質(zhì)押行為則通過產(chǎn)生掏空效應(yīng)和短視效應(yīng)抑制了企業(yè)創(chuàng)新效率提升。②在相關(guān)政策制定實施層面，《物權(quán)法》和“營改增”能夠通過擴大企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模、激勵企業(yè)研發(fā)投入顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率。③

也有少量文獻關(guān)注到數(shù)字金融發(fā)展能否以及如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率這一重要問題，從緩解融資約束、加強人力資本積累等方面刻畫數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機理，④使用普惠金融指數(shù)、省級科技金融指標和隨機前沿模型測算得到的二階段企業(yè)創(chuàng)新效率、DEA-BCC模型測算得到的一階段企業(yè)創(chuàng)新效率驗證了二者間的影響效應(yīng)。⑤與之相比，本文的區(qū)別主要存在于以下幾點：一是本文依據(jù)三階段創(chuàng)新價值鏈理論對企業(yè)創(chuàng)新效率進行理論溯源，并將其作為理論落腳點討論數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新三階段的各自影響。二是改進現(xiàn)有的百度搜索指數(shù)方法衡量地級市數(shù)字金融發(fā)展水平，在將省級科技金融測度細化到地級市層面的基礎(chǔ)上，緩解普惠金融指數(shù)僅來自支付寶生態(tài)體系的制約。三是不同于已有文獻對創(chuàng)新價值鏈進行簡化測度的做法，采用鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA方法從“創(chuàng)意轉(zhuǎn)化—知識凝結(jié)—成果實現(xiàn)”三階段測度企業(yè)創(chuàng)新效率。

（二）理論分析

創(chuàng)新價值鏈理論認為，企業(yè)的創(chuàng)新活動具有多階段、非線性的多維動態(tài)特征。Roper最早將創(chuàng)新過程劃分為知識獲取、轉(zhuǎn)換與開發(fā)利用的循環(huán)往復(fù)過程，⑥之后Hansen和Birkinshaw、余泳澤和劉大勇、余珮和程陽、陳斌和李拓等學(xué)者根據(jù)自己的理解對這一概念內(nèi)涵進行了調(diào)整。⑦我們綜合已有研究的相關(guān)觀點，將創(chuàng)新價值鏈的起點確定為創(chuàng)意轉(zhuǎn)化，即將創(chuàng)意靈感轉(zhuǎn)化為知識產(chǎn)出，為后續(xù)創(chuàng)新提供必要的知識儲備；將創(chuàng)新價值鏈的中端確定為知識凝結(jié)，即將前一環(huán)節(jié)知識儲備進一步轉(zhuǎn)化為技術(shù)層面的科技成果，為后續(xù)創(chuàng)新提供技術(shù)準備；將創(chuàng)新價值鏈的終點確定為成果實現(xiàn)，即將科技成果轉(zhuǎn)化為新的產(chǎn)品與服務(wù)，并產(chǎn)生銷售額完成創(chuàng)新活動的社會經(jīng)濟價值。三個階段均涉及必要的資金投入，這就與數(shù)字金融產(chǎn)生了關(guān)鍵耦合點。⑧與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字金融作為金融市場在不改變?yōu)橘Y本定價這一本質(zhì)特征基礎(chǔ)上，利用新一代信息技術(shù)對金融市場組織模式、金融功能實現(xiàn)形式和金融服務(wù)供給方式的賦能創(chuàng)新，具有金融與科技的雙重屬性，能夠為解決企業(yè)創(chuàng)新活動中的資金需求與代理沖突提供嶄新路徑。在金融屬性方面，數(shù)字金融是對傳統(tǒng)金融支付結(jié)算、資本籌集、投資管理和市場設(shè)施等方面業(yè)務(wù)功能的拓展延伸，能夠有效降低金融服務(wù)的交易成本，拓寬金融服務(wù)的觸達能力，緩解企業(yè)創(chuàng)新過程中面臨的融資約束；在科技屬性方面，數(shù)字金融融合了大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術(shù)，能夠降低金融機構(gòu)、企業(yè)所有者與企業(yè)創(chuàng)新決策者之間的信息不對稱情況，增強對企業(yè)創(chuàng)新活動有效監(jiān)管，降低企業(yè)代理成本，共同提升企業(yè)創(chuàng)新效率。

1. 金融屬性：數(shù)字金融影響企業(yè)創(chuàng)新效率的融資約束機制

優(yōu)序融資理論表明，企業(yè)最優(yōu)的融資順序依次為內(nèi)部融資、債權(quán)融資、股權(quán)融資。但是企業(yè)創(chuàng)新通常涉及大規(guī)模的資本投入與成本沉淀，會擾亂企業(yè)原有的資金流動路徑，是對企業(yè)資金體量、風(fēng)險承擔(dān)能力和資源調(diào)整能力的巨大考驗，因此需要進行外部的債權(quán)或股權(quán)融資。就債權(quán)融資與股權(quán)融資而言，雖然上市公司可以通過發(fā)行新股的方式進行資金籌集，但是創(chuàng)新具有持續(xù)周期長、投入規(guī)模大、不確定性高的特點，往往會面臨低投資意愿造成融資困難，導(dǎo)致企業(yè)在創(chuàng)新活動過程中的要素投入不能達到最優(yōu)狀態(tài)，阻礙創(chuàng)新活動的開展與創(chuàng)新效率的提升。而數(shù)字金融作為新一代信息技術(shù)與金融體系深度融合的產(chǎn)物，在企業(yè)創(chuàng)新的創(chuàng)意轉(zhuǎn)化階段，能夠建設(shè)金融綜合服務(wù)平臺拓寬數(shù)字金融業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，提升企業(yè)創(chuàng)新過程中融資渠道選擇的多樣性與便利性，保障企業(yè)初始創(chuàng)新現(xiàn)金流的充裕程度。①在企業(yè)創(chuàng)新的知識凝結(jié)階段，能夠放松資信等級、規(guī)模限制、投資回報以及審批時限等資本市場準入約束，激勵研發(fā)主體進一步增加投入強度，通過資金支持保證企業(yè)在新領(lǐng)域?qū)W習(xí)過程中持續(xù)獲取前沿技術(shù)信息、更新?lián)Q代研發(fā)技術(shù)設(shè)備。②在企業(yè)創(chuàng)新的成果實現(xiàn)階段，則可以進一步補充企業(yè)與資金供給方之間的中間媒介，及時彌補企業(yè)在創(chuàng)新三階段對接過程中可能出現(xiàn)的新增中間投入短缺現(xiàn)象，形成創(chuàng)新價值鏈溢出提升創(chuàng)新成果價值，最終提高企業(yè)創(chuàng)新效率。

充足的資金支持是提升企業(yè)創(chuàng)新效率的必要條件。一方面，充足的資金支持可以促進研發(fā)鏈條順延，降低企業(yè)陷入流動性困境的可能性，保證企業(yè)研發(fā)活動順利進行、研發(fā)成果順利落地，避免沉沒成本的累積，提高企業(yè)創(chuàng)新效率；另一方面，充足的資金支持可以促進企業(yè)拓展研發(fā)投入力度，通過人才與知識等方面的更新提高研發(fā)活動技術(shù)含量與創(chuàng)新程度，提升創(chuàng)新成果質(zhì)量指數(shù)級擴大成果實現(xiàn)規(guī)模，提高企業(yè)創(chuàng)新效率。因此，在金融屬性視角下，數(shù)字金融可以在創(chuàng)意轉(zhuǎn)化階段提升融資便利性、提高初始創(chuàng)新投入的充裕程度，在知識凝結(jié)階段吸引外部資金拓展投入強度，在成果實現(xiàn)階段實現(xiàn)新增中間投入確保成果轉(zhuǎn)化順利實現(xiàn)，通過緩解融資約束降低創(chuàng)新活動的不確定性和風(fēng)險性，保證創(chuàng)新活動順利開展和創(chuàng)新成果質(zhì)量提升，提高企業(yè)創(chuàng)新效率。③據(jù)此，提出如下假說：

假說1：在金融屬性視角下，數(shù)字金融可以通過拓展資金來源與可得性、緩解融資約束，促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。

2.科技屬性：數(shù)字金融影響企業(yè)創(chuàng)新效率的代理成本機制

代理問題是由現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營權(quán)與所有權(quán)分離產(chǎn)生的所有者與決策者之間的利益沖突問題，委托代理理論被視為導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活動效率低下的關(guān)鍵因素。①創(chuàng)新活動是具有長期性質(zhì)的戰(zhàn)略性投資，需要企業(yè)創(chuàng)新決策者根據(jù)企業(yè)經(jīng)濟條件與長期目標有效分配公司資源，將資金、科技人員和信息等關(guān)鍵要素在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)最優(yōu)配置。②但是實際創(chuàng)新過程中，由于創(chuàng)新具有長周期、高不確定性、高失敗率與巨大潛在收益并存的特點，可能會對企業(yè)短期業(yè)績和市場預(yù)期產(chǎn)生不利影響，從而損害企業(yè)創(chuàng)新決策者自身利益、降低其風(fēng)險承擔(dān)意愿。而具有科技屬性的數(shù)字金融，能夠在創(chuàng)意轉(zhuǎn)化階段通過彌合企業(yè)內(nèi)部信息傳遞過程中出現(xiàn)的信息截流與企業(yè)外部信息傳遞過程中產(chǎn)生的信息損耗，幫助金融機構(gòu)充分挖掘與整合企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，將原始信息轉(zhuǎn)化成能夠反映企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力的信息，降低金融機構(gòu)與企業(yè)所有者與企業(yè)創(chuàng)新決策者之間的信息不對稱情況。在知識凝結(jié)階段，企業(yè)所有者會對企業(yè)創(chuàng)新進展進行階段性評估，依據(jù)考評結(jié)果及時干預(yù)創(chuàng)新決策者調(diào)整下一階段運營策略，但是由于企業(yè)創(chuàng)新具有較高的技術(shù)門檻與專業(yè)化特性，極易造成企業(yè)創(chuàng)新決策者與所有者之間的信息不對稱等情況。而數(shù)字金融能夠通過對財務(wù)信息的持續(xù)收集提供相對完備的項目評價反饋體系，降低企業(yè)創(chuàng)新決策者為了規(guī)避風(fēng)險、維護股價從而削減研發(fā)投入、降低當期費用支出等短視行為，確保用于創(chuàng)新投資的經(jīng)濟資源規(guī)模，③通過持續(xù)推進企業(yè)創(chuàng)新活動降低沉沒成本的出現(xiàn)概率，提升企業(yè)創(chuàng)新效率。④在成果實現(xiàn)階段，數(shù)字金融也可以通過提高企業(yè)信息披露的透明度，拓寬外部監(jiān)督渠道、激發(fā)外部監(jiān)督治理努力，在增加對企業(yè)創(chuàng)新活動有效監(jiān)管的同時，提升外部市場對企業(yè)創(chuàng)新活動的積極預(yù)期，進一步提高企業(yè)所有者與創(chuàng)新決策者之間的互動效率，幫助企業(yè)所有者真實感受企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)，促進企業(yè)創(chuàng)新決策者更好地整合資金資源，降低企業(yè)內(nèi)部代理成本，提高企業(yè)創(chuàng)新效率。

企業(yè)代理成本也是制約企業(yè)創(chuàng)新效率提升的關(guān)鍵因素。降低企業(yè)代理成本能夠最大程度保證企業(yè)所有者的利益，通過降低企業(yè)創(chuàng)新決策者的短視行為、以長遠價值為標準評判創(chuàng)新投入決策，保證企業(yè)創(chuàng)新的投入規(guī)模與研究進程，降低創(chuàng)新中斷概率，加快形成創(chuàng)新成果，提高企業(yè)創(chuàng)新效率。綜上所述，數(shù)字金融可以在企業(yè)所有者與創(chuàng)新決策者之間形成相對有效的良性循環(huán)，促使企業(yè)創(chuàng)新決策者在創(chuàng)意轉(zhuǎn)化階段反映企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力，在知識凝結(jié)階段客觀傳遞創(chuàng)新進展，在成果實現(xiàn)階段積極調(diào)節(jié)市場預(yù)期，實現(xiàn)創(chuàng)新投入的合理轉(zhuǎn)化，促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說2：在科技屬性視角下，數(shù)字金融可以通過在企業(yè)創(chuàng)新管理層面緩解信息不對稱、降低代理成本，促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。

二、研究設(shè)計

（一）模型構(gòu)建

為了檢驗數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響效果，設(shè)定如下基準計量模型：

其中，下標c、i、t分別表示企業(yè)、城市和年份。被解釋變量Innovationcit 表示注冊地址屬于地級市c的上市公司企業(yè)i在第t年的創(chuàng)新效率。核心解釋變量Digfinct 表示地級市c在第t年的數(shù)字金融發(fā)展水平；Xcit 表示企業(yè)和地級市層面影響企業(yè)創(chuàng)新效率的控制變量。λi、μt 分別為企業(yè)個體、時間固定效應(yīng)，εcit 為地級市層面的聚類穩(wěn)健標準誤。α0 是截距項。

（二）變量定義

1.核心解釋變量：數(shù)字金融。已有研究主要采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)刻畫數(shù)字金融發(fā)展水平，考慮到該指數(shù)雖然能夠涵蓋互聯(lián)網(wǎng)金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個層面，但是該指數(shù)僅來自于支付寶生態(tài)體系，根據(jù)螞蟻金融服務(wù)集團一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司的微觀用戶數(shù)據(jù)測算得到，未能涵蓋傳統(tǒng)金融行業(yè)的數(shù)字金融發(fā)展以及其他數(shù)字金融服務(wù)商；同時該指數(shù)是根據(jù)支付寶的小微信貸主體用戶行為進行統(tǒng)計的，與數(shù)字金融的科技屬性相比更加側(cè)重于普惠特性。而數(shù)字金融是利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術(shù)賦能傳統(tǒng)金融機構(gòu)的產(chǎn)物，因此從業(yè)務(wù)邏輯和事實邏輯兩個層面考慮，該數(shù)字普惠金融指數(shù)無法真正刻畫我國地級市數(shù)字金融發(fā)展水平。進一步地，由于數(shù)字金融的理論內(nèi)涵類似于金融科技，①因此參考相關(guān)測度方法利用百度搜索指數(shù)方法衡量地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平。

但是現(xiàn)有以“關(guān)鍵詞+年份”的形式在百度新聞中進行數(shù)字金融相關(guān)報道數(shù)量檢索的方法，并未篩除無關(guān)信息導(dǎo)致數(shù)據(jù)準確性有所欠缺。②具體來說存在以下可以改進的地方：一是未限定數(shù)字金融應(yīng)用行業(yè)，無法過濾人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在非金融領(lǐng)域的應(yīng)用報道；二是直接搜索年份得到的新聞報道并不完全是當年的新聞報道，無法準確反映特定年份的真實新聞報道數(shù)量。據(jù)此，在現(xiàn)有方法基礎(chǔ)上重新整理確定數(shù)字金融關(guān)鍵詞，通過更改初始統(tǒng)一資源定位系統(tǒng)改進檢索形式與檢索范圍，最終整理得到2011—2020年數(shù)字金融相關(guān)詞匯在中國283個地級市金融領(lǐng)域的百度新聞搜索指數(shù)。

具體操作步驟如下：首先，綜合學(xué)術(shù)領(lǐng)域與實業(yè)領(lǐng)域相關(guān)內(nèi)容確定數(shù)字金融關(guān)鍵詞。在學(xué)術(shù)借鑒方面，參考盛天翔和范從來的研究③等經(jīng)典文獻的做法歸納整理相關(guān)關(guān)鍵詞；在重要研究報告借鑒方面，我們以《中國數(shù)字金融運行報告（2021）》為指引進一步擴充數(shù)字金融特征詞庫，最終形成以核心技術(shù)為支撐，以支付結(jié)算、資本籌集和投資管理為典型應(yīng)用的數(shù)字金融關(guān)鍵詞架構(gòu)。①

其次，在已有研究基礎(chǔ)上更改初始統(tǒng)一資源定位系統(tǒng)（URL），一是融入對應(yīng)用行業(yè)的考慮，將檢索范圍精確到新聞標題中包含金融或銀行、證券和保險等細分行業(yè)名稱的詞條；二是將公歷日期標準格式“年/月/日”轉(zhuǎn)換為時間戳添加到URL中，以嚴格控制檢索結(jié)果的時間范圍，確保能夠準確得到特定年份數(shù)字金融相關(guān)新聞的真實詞條數(shù)目；三是引入中國283個地級市查詢列表，進一步提高中國數(shù)字金融發(fā)展情況刻畫的細致程度。

最后，運用python軟件的requests模塊獲取搜索頁面，定位讀取中國各地級市在2011—2020年間每年有關(guān)金融行業(yè)運用某一項數(shù)字金融技術(shù)的新聞詞條數(shù)，重復(fù)進行上述操作采集各地級市所有數(shù)字金融關(guān)鍵詞的百度新聞詞條數(shù)。在此基礎(chǔ)上加總283個地級市每一年26個數(shù)字金融關(guān)鍵詞的百度新聞條數(shù)，將所有關(guān)鍵詞報道數(shù)量總和的對數(shù)值作為各地級市數(shù)字金融發(fā)展水平的衡量指標。

2.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新效率。已有文獻對創(chuàng)新效率的測度大致經(jīng)歷了三個階段。在最初階段，學(xué)者將企業(yè)創(chuàng)新活動視為一個統(tǒng)一整體，或是以企業(yè)專利授權(quán)數(shù)、專利授權(quán)數(shù)量與專利申請數(shù)量的比值、專利申請數(shù)量與研發(fā)支出比值、新產(chǎn)品銷售額占總銷售額的比重等指標直接表征創(chuàng)新效率，②或是基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA 模型或隨機前沿模型測算決策單元創(chuàng)新效率。③而后，隨著創(chuàng)新價值鏈理論的演進完善，學(xué)術(shù)界將創(chuàng)新視為一種連續(xù)、系統(tǒng)、多階段的過程，可以劃分為知識創(chuàng)新、科研創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新三個首尾相連的環(huán)節(jié)，并分別對我國省際與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進行測算度量。④但是受到維度特征和數(shù)據(jù)來源的限制，從上述三階段度量創(chuàng)新效率的做法停留在了中國產(chǎn)業(yè)整體或省際層面，更多學(xué)者僅能通過將上述三個環(huán)節(jié)壓縮為兩個環(huán)節(jié)刻畫企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或區(qū)域創(chuàng)新的階段效率與整體效率。⑤現(xiàn)階段，隨著數(shù)據(jù)資源可得性的不斷拓展，結(jié)合企業(yè)創(chuàng)新效率不同于省級創(chuàng)新效率的微觀主體特征，選擇從創(chuàng)意轉(zhuǎn)化、知識凝結(jié)和成果實現(xiàn)三階段采用三階段鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA模型對我國上市公司2011—2020年的創(chuàng)新效率進行測算。

企業(yè)三階段鏈式創(chuàng)新具體過程如圖2所示。創(chuàng)意轉(zhuǎn)化階段的投入指標主要為基礎(chǔ)研究人員、基礎(chǔ)研究投入資金和相應(yīng)的創(chuàng)意投入，產(chǎn)出指標為學(xué)術(shù)專著。在具體刻畫層面，企業(yè)創(chuàng)意投入?yún)⒖贾軡蓪⒌热刷俚淖龇ㄊ褂脵C器學(xué)習(xí)的文本分析方法進行衡量。通過收集整理國務(wù)院公布的創(chuàng)新相關(guān)政策文件提取創(chuàng)新關(guān)鍵性詞匯構(gòu)建創(chuàng)意投入術(shù)語詞典，②并使用文本分析方法統(tǒng)計涉及公司治理、核心技術(shù)、智力資本和前瞻性創(chuàng)新決策等關(guān)鍵性問題的企業(yè)年報“管理層討論與分析”部分相關(guān)詞匯出現(xiàn)的頻次，并用創(chuàng)意投入相關(guān)詞匯的頻次總數(shù)除以“管理層討論與分析”部分詞匯總數(shù)得到相關(guān)詞頻，考慮到年報該部分是對未來創(chuàng)新計劃的披露，因此選用滯后一期的創(chuàng)意投入詞頻刻畫企業(yè)當期創(chuàng)意投入水平。基礎(chǔ)研究人員由手工篩選國泰安數(shù)據(jù)庫中的上市公司人員結(jié)構(gòu)庫的“設(shè)計人員”“創(chuàng)意策劃類人員”“創(chuàng)意人員”等得到。基礎(chǔ)研究投入資金根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫公布的上市公司財務(wù)報表附注相關(guān)信息，分別手工篩選無形資產(chǎn)、管理費用、研發(fā)費用、財務(wù)費用等會計科目的“具體說明”中包含“知識產(chǎn)權(quán)”“非專利技術(shù)”等內(nèi)容的金額獲得。由于上市公司不直接公布本公司發(fā)表科技論文與專著數(shù)量，篩選上市公司財務(wù)報表附注無形資產(chǎn)中包含著作權(quán)的資產(chǎn)衡量企業(yè)發(fā)表專著情況。

知識凝結(jié)階段新增投入是應(yīng)用研究人員和應(yīng)用投入資金，相應(yīng)產(chǎn)出為專利獲得數(shù)量與專利引用數(shù)量。在具體刻畫層面，選擇企業(yè)研發(fā)人員（剔除創(chuàng)意轉(zhuǎn)化階段的基礎(chǔ)研究人員）作為應(yīng)用研究人員。資本投入變量選擇國泰安數(shù)據(jù)庫公布的上市公司財務(wù)報表附注相關(guān)信息，分別手工篩選無形資產(chǎn)、管理費用、研發(fā)費用、財務(wù)費用等會計科目的“具體說明”中包含“專利技術(shù)”等內(nèi)容的金額作為應(yīng)用研究投入。產(chǎn)出變量主要選取專利獲得數(shù)、獲得專利引用數(shù)。

成果實現(xiàn)階段新增中間投入是新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費投入和生產(chǎn)人員，最終產(chǎn)出為新產(chǎn)品銷售額。其中，新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出通過篩選管理費用、研發(fā)費用、財務(wù)費用等會計科目的“具體說明”中“新產(chǎn)品研發(fā)”等內(nèi)容的數(shù)據(jù)匯總得到。生產(chǎn)人員數(shù)國泰安數(shù)據(jù)庫中的上市公司人員結(jié)構(gòu)庫中“人員明細”手工篩選“生產(chǎn)人員”得到。新產(chǎn)品銷售收入則結(jié)合萬得數(shù)據(jù)庫中主營業(yè)務(wù)收入構(gòu)成和上市公司對外披露的審計報告分析整理得到上市公司新產(chǎn)品銷售收入指標。

3.控制變量。企業(yè)層面控制變量：公司規(guī)模（Size），用上市公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量；資產(chǎn)負債率（Lev），用上市公司年末負債總額與資產(chǎn)總額的比值衡量；流動資產(chǎn)占比（Intasset），用上市公司流動資產(chǎn)與資產(chǎn)總額的比值得到；盈利能力（ROA），用上市公司凈利潤總額表示；高管和董事長是否兩職合一（Dual），如果董事長兼任總經(jīng)理為1，否則為0。地區(qū)層面控制變量：經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP），用地區(qū)生產(chǎn)總值增長率表示；開放程度（Fore），用地級市進出口總額衡量；市政府教育財政支出占比（Govedu），表示為年末市政府教育財政支出占GDP比重。變量的描述性統(tǒng)計見表1。在表1中，被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新效率（Innovation）的平均值為115.727，最小值為25.878，最大值為181.994，標準差為32.112，表明不同企業(yè)之間的創(chuàng)新效率存在一定差異，且呈現(xiàn)“均值大、標準差小”的特點。金融科技（Fintech）的平均值為13.908，最小值為3.714，最大值為15.247，略顯右偏屬性。

（三）研究樣本與數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)區(qū)間為2011—2020年，數(shù)據(jù)來源于百度新聞網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)、國泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心（CSMAR）、萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)平臺。在實際處理過程中剔除了金融類上市公司數(shù)據(jù)和樣本期內(nèi)被ST處理、*ST處理的上市公司當年數(shù)據(jù)，然后依據(jù)上市公司注冊所在地信息實現(xiàn)地級市數(shù)據(jù)與上市公司企業(yè)數(shù)據(jù)二者間的匹配。

（一）基準回歸結(jié)果

表2匯報了數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率影響的具體擬合結(jié)果。其中，表2第（1）列是普通最小二乘法的估計結(jié)果。列（2）—列（3）是個體—時間雙固定效應(yīng)模型估計結(jié)果，列（2）只加入了企業(yè)層面控制變量，列（3）進一步加入了地級市層面控制變量。擬合結(jié)果顯示，在盡可能排除外部環(huán)境影響的情況下，數(shù)字金融的擬合系數(shù)仍顯著為正。為排除由于企業(yè)創(chuàng)新效率前期值對當期值的影響產(chǎn)生的序列自相關(guān)問題，在列（4）—列（5）匯報了系統(tǒng)GMM和差分GMM的具體擬合結(jié)果，從中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)創(chuàng)新效率滯后一期的擬合系數(shù)在兩個模型中均顯著為正，說明企業(yè)創(chuàng)新效率的變化在很大程度上取決于其過去的狀態(tài)，而在控制企業(yè)創(chuàng)新效率前期值與殘差項之間的內(nèi)生關(guān)聯(lián)、排除被解釋變量時序自相關(guān)的影響后，而核心解釋變量數(shù)字金融的擬合系數(shù)均通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，證實數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用依然顯著。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性問題處理。一方面，單個企業(yè)的創(chuàng)新效率很難對其所在地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展進程產(chǎn)生影響。另一方面，衡量各地級市數(shù)字金融發(fā)展水平運用的是各地級市在金融行業(yè)發(fā)布的與數(shù)字金融關(guān)鍵詞相關(guān)的百度新聞詞條數(shù)，是一個相對外生的衡量指標。通常而言，由于百度新聞搜索量級較大，其結(jié)果較難受到單個上市公司行為的影響，并且在實證檢驗過程中，我們也嘗試對時間效應(yīng)、個體效應(yīng)和外部環(huán)境因素進行多方面控制，盡量去控制那些可能同時影響數(shù)字金融發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新效率的因素，但實證結(jié)果仍有可能受到一些不可觀測因素的影響。因此，使用工具變量法對基準模型進行再檢驗。

對于工具變量的選擇，首先借鑒Bartik和譚常春等人的方法，①選用2010—2019年的各地級市金融科技公司份額，即采用2010—2019年的各地級市金融科技公司數(shù)量與當期全國金融科技公司總數(shù)量的比值衡量，乘以2011—2020年全國金融科技公司數(shù)量增長率，并除以地級市 GDP水平，模擬出樣本期內(nèi)歷年地級市數(shù)字金融發(fā)展水平的估計值，構(gòu)建份額移動法工具變量。一方面，金融科技公司作為地級市數(shù)字金融整體發(fā)展的組成部分，其公司數(shù)量能夠在一定程度上反映地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展情況，因此該工具變量滿足相關(guān)性條件；另一方面，作為份額移動法構(gòu)建的虛擬估計值，其本身很難對該地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新效率造成影響，滿足外生性要求。具體回歸結(jié)果見表3列（1）—（2）。

其次，還參考Chong et al（. 2013）的思想，①使用企業(yè)所在省份內(nèi)GDP最接近其注冊地的三個其他地級市數(shù)字金融發(fā)展水平均值，作為該企業(yè)所在地數(shù)字金融發(fā)展的工具變量。在相關(guān)性方面，同一省份內(nèi)部的地級市大都擁有相似的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、受到相同省級政策的影響，而GDP接近的地級市更是處于同一發(fā)展階段，在金融結(jié)構(gòu)方面存在高度的相似性；而在外生性方面，由于地域分割性的存在，GDP相近的其他地級市的數(shù)字金融發(fā)展水平難以影響本地企業(yè)創(chuàng)新活動。具體回歸結(jié)果見表3列（3）—（4）。

最后，將上述兩個指標同時作為工具變量進行了二階段最小二乘估計。具體回歸結(jié)果見表3列（5）—（6）。列（1）（3）（5）是第一階段回歸結(jié)果，工具變量對數(shù)字金融的擬合系數(shù)顯著為正，且通過了不可識別檢驗和弱工具變量檢驗，滿足了相關(guān)性條件，證明其是一個合意的工具變量。列（2）（4）（6）使用二階段最小二乘法估計結(jié)果表明，在以GDP相近地級市數(shù)字金融發(fā)展平均水平作為工具變量的情況下，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率提升仍然存在顯著的促進作用。

2.數(shù)字金融指標替換。考慮到北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)也是測度數(shù)字金融發(fā)展水平的常用指標，我們進一步將核心解釋變量衡量指標更換為數(shù)字普惠金融指數(shù)進行再檢驗，具體結(jié)果見表4列（1）所示。結(jié)果顯示，數(shù)字金融的擬合系數(shù)仍在1%的置信水平下顯著為正，表明改變數(shù)字金融的度量方法并不影響核心結(jié)論。

3.剔除直轄市樣本的再檢驗。為了排除城市行政建制不同產(chǎn)生的差異性影響，刪除北京、上海、天津和重慶四個直轄市樣本進行了再檢驗，具體結(jié)果如表4列（2）所示，數(shù)字金融的擬合系數(shù)依然顯著為正，說明剔除城市行政建制的影響，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用依然存在。

4.剔除國內(nèi)金融波動影響的再檢驗。2015年，中國資本市場發(fā)生劇烈波動，股票市場多次出現(xiàn)千股跌停、多股停牌的斷崖式下跌現(xiàn)象，對我國數(shù)字金融的發(fā)展與整體經(jīng)濟運行造成了長期破壞性干擾，考慮到此次金融波動的波及面與影響深度，只保留2015年之前的樣本進行了穩(wěn)健性檢驗，試圖徹底剔除2015年國內(nèi)金融波動的影響，具體結(jié)果如表4列（3）所示，數(shù)字金融的擬合系數(shù)仍然顯著為正，說明在2015年金融波動發(fā)生之前，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用已經(jīng)顯現(xiàn)。

5.調(diào)整數(shù)據(jù)樣本之后的再檢驗。表4列（4）是將非平衡面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為平衡面板數(shù)據(jù)之后進行再檢驗，表4列（5）則是為了避免極端值影響，對樣本連續(xù)變量進行上下1%縮尾處理之后的擬合結(jié)果，數(shù)字金融的擬合系數(shù)仍在1%的置信水平下顯著為正，說明核心結(jié)論具有高度穩(wěn)健性。

6.企業(yè)創(chuàng)新效率分環(huán)節(jié)的再檢驗。考慮到企業(yè)創(chuàng)新效率提升是創(chuàng)意轉(zhuǎn)化、知識凝結(jié)和成果實現(xiàn)三個環(huán)節(jié)運行效率共同改善的過程，因此需要進一步分析數(shù)字金融與各環(huán)節(jié)企業(yè)創(chuàng)新效率提升之間的關(guān)系，考察數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的提升的促進作用在哪些環(huán)節(jié)得到了現(xiàn)實體現(xiàn)。具體回歸結(jié)果如表5所示。從中可知，在創(chuàng)意轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新成果實現(xiàn)階段，數(shù)字金融分別在1%和5%的置信水平下顯著為正，說明數(shù)字金融顯著促進了創(chuàng)意轉(zhuǎn)化和成果實現(xiàn)階段的企業(yè)創(chuàng)新效率。而在創(chuàng)新知識凝結(jié)階段，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響的統(tǒng)計意義并不顯著，但其擬合系數(shù)為正，說明其對知識凝結(jié)環(huán)節(jié)的創(chuàng)新效率提升作用尚未完全顯現(xiàn)。

（一）作用機制檢驗

由理論分析可知，數(shù)字金融主要通過緩解融資約束、降低代理成本，促進創(chuàng)意轉(zhuǎn)化、知識凝結(jié)、成果實現(xiàn)三階段的循環(huán)運轉(zhuǎn)，提高企業(yè)創(chuàng)新效率。為了驗證上述作用機制是否成立，我們參考李斌和黃少卿的檢驗策略，①采用模型（2）的形式進行作用機制檢驗。

其中，medcit 表示機制變量，包括融資約束（fc）和代理成本（cost）。參考譚躍和夏芳研究②的通用做法選用KZ指數(shù)衡量融資約束，借鑒戴亦一等人①的度量方法，利用企業(yè)銷售費用與管理費用之和與主營業(yè)務(wù)收入的比值計算經(jīng)營費用率，并將其作為企業(yè)代理成本的替代變量。具體機制檢驗結(jié)果如表6、表7所示。表6列（1）報告的是數(shù)字金融對融資約束的影響，數(shù)字金融的擬合系數(shù)顯著為負，因此數(shù)字金融能夠通過緩解融資約束促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。考慮到技術(shù)支撐、典型應(yīng)用維度是數(shù)字金融的核心構(gòu)成，而典型應(yīng)用維度又可以細分為支付結(jié)算、資本籌集和投資管理等3個方面，為了確定數(shù)字金融改善信息披露質(zhì)量的作用來源，我們從上述從數(shù)字金融的各細分環(huán)節(jié)進行了進一步檢驗。列（2）—（7）分別是數(shù)字金融技術(shù)支撐維度、典型應(yīng)用、支付結(jié)算、資本籌集和投資管理維度影響融資約束的檢驗結(jié)果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各細分維度的發(fā)展均緩解了企業(yè)創(chuàng)新活動的融資約束。數(shù)字金融降低代理成本的檢驗結(jié)果如表7所示。表7列（1）的結(jié)果表明數(shù)字金融對代理成本的參數(shù)擬合系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融發(fā)展會降低企業(yè)所有者與管理者之間的代理成本。列（2）—（7）是數(shù)字金融技術(shù)支撐維度、典型應(yīng)用、支付結(jié)算、資本籌集和投資管理維度影響代理成本的檢驗結(jié)果，結(jié)果證明數(shù)字金融各細分維度的發(fā)展均緩解了企業(yè)內(nèi)部的代理沖突。綜合機制檢驗部分的整體結(jié)果，數(shù)字金融可以通過在企業(yè)創(chuàng)新投入層面緩解融資約束，在企業(yè)創(chuàng)新管理層面降低代理成本促進創(chuàng)新效率的提升。

（二）異質(zhì)性分析

1.積累效應(yīng)：區(qū)域金融基礎(chǔ)異質(zhì)性。數(shù)字金融是新一代信息技術(shù)與金融系統(tǒng)融合創(chuàng)新的產(chǎn)物，其發(fā)展演進與區(qū)域自身的金融基礎(chǔ)具有不可分割的聯(lián)系。相對于前期金融基礎(chǔ)較差的區(qū)域，良好的金融基礎(chǔ)可以為數(shù)字金融技術(shù)與應(yīng)用的滲透提供充足空間，有利于更快激發(fā)出規(guī)模效應(yīng)帶來數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模的指數(shù)倍增，實現(xiàn)其對企業(yè)創(chuàng)新效率的改善作用。據(jù)此，選用各省份每人擁有的銀行網(wǎng)點數(shù)量衡量地區(qū)金融發(fā)展前期基礎(chǔ)，通過在基準模型中引入其與數(shù)字金融的交互項進行驗證。具體檢驗結(jié)果見表8列（1）所示，Digfin×Institutions 的擬合系數(shù)顯著為正，說明金融基礎(chǔ)積累越充足的地區(qū)，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用更加強烈。

2.政策保障：知識產(chǎn)權(quán)保護力度異質(zhì)性。知識產(chǎn)權(quán)保護作為一種兼具市場性與普惠性的功能性產(chǎn)業(yè)政策，已有研究大都驗證了知識產(chǎn)權(quán)保護對企業(yè)創(chuàng)新的顯著促進作用，但是考慮到數(shù)字金融緩解融資約束和代理問題的關(guān)鍵是企業(yè)披露更多的創(chuàng)新相關(guān)信息，而知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)行力度較強的地區(qū)，能夠更好激勵企業(yè)披露自身創(chuàng)新信息，便于數(shù)字金融實現(xiàn)對企業(yè)創(chuàng)新相關(guān)財務(wù)信息的持續(xù)收集，緩解企業(yè)委托代理問題促進創(chuàng)新效率提升。因此，區(qū)域的知識保護力度可能會致使數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用產(chǎn)生差異化表現(xiàn)。根據(jù)樊綱等人①研究中對地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護程度的評分衡量地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護力度，并將其與數(shù)字金融的交互項引入基準模型，具體檢驗結(jié)果見表8 列（2）所示， Digfin×Intelpro 的擬合系數(shù)在1%的置信水平下顯著為正，說明知識產(chǎn)權(quán)保護保障越完善的地區(qū)，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用更加強烈。

3.競爭動機：市場化程度異質(zhì)性。在數(shù)字金融實現(xiàn)其對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響過程中，較高的市場化程度有利于破除地方保護主義，在數(shù)字金融改善金融市場與創(chuàng)新企業(yè)、企業(yè)所有者與管理者之間的信息不對稱的過程中，促進發(fā)揮市場自發(fā)調(diào)節(jié)機制提高資源配置效率，改善創(chuàng)新企業(yè)的資金可得性，提高企業(yè)管理者競爭意識，從而更好地提高企業(yè)創(chuàng)新效率。因此，地級市數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新效率的改善程度，與該地區(qū)的市場化程序息息相關(guān)。據(jù)此，采用樊綱等人②的測算方法衡量區(qū)域市場化程度，通過引入數(shù)字金融與市場化指數(shù)的交互項，檢驗數(shù)字金融在不同市場化水平下對企業(yè)創(chuàng)新績效的差異性影響。具體檢驗結(jié)果見表8列（3）所示，Digfin×Market 的擬合系數(shù)顯著為正，結(jié)果表明在市場化程度越高的地區(qū)，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用更加強烈。

4.信號效果：行業(yè)類別異質(zhì)性。高新技術(shù)行業(yè)是我國研發(fā)創(chuàng)新的主力軍，高新技術(shù)企業(yè)認定雖然作為通過提供稅收優(yōu)惠激勵企業(yè)進行創(chuàng)新活動的政策設(shè)計，能夠為企業(yè)的創(chuàng)新能力提供良好背書，但是由于高新技術(shù)企業(yè)的認定門檻是“研發(fā)支出占營業(yè)收入之比”，研發(fā)支出占比越高意味著企業(yè)更高的經(jīng)營風(fēng)險，因此，在實際融資過程中，高新技術(shù)行業(yè)一般仍處于相對劣勢地位。而數(shù)字金融可以通過拓展資金來源與可得性、增加信息透明度，緩解其融資約束，因此相對非高新技術(shù)行業(yè)，數(shù)字金融對高新技術(shù)行業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用可能更加顯著。對此，按照國務(wù)院《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》和《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（服務(wù)業(yè)）分類（2018）》，定義是否屬于高新技術(shù)行業(yè)虛擬變量，通過引入數(shù)字金融與高新技術(shù)行業(yè)的交互項進行檢驗。具體回歸結(jié)果見表8第（4）列所示，Digfin×Tech 的擬合系數(shù)顯著為正，表明針對高新技術(shù)行業(yè)，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用更加強烈。

五、結(jié)論與啟示

提升企業(yè)創(chuàng)新效率是積極穩(wěn)妥發(fā)展數(shù)字金融、增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟質(zhì)效的重要落腳點。基于此，把握數(shù)字金融核心特征建立分析框架，以創(chuàng)新價值鏈為視角闡釋數(shù)字金融影響企業(yè)創(chuàng)新效率的理論邏輯，并在更改初始統(tǒng)一資源定位系統(tǒng)拓展檢索形式與檢索范圍的基礎(chǔ)上，獲取中國2011—2020年地級及以上城市的數(shù)字金融百度新聞指數(shù)數(shù)據(jù)，運用鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA模型從創(chuàng)意轉(zhuǎn)化、知識凝結(jié)和成果實現(xiàn)三個環(huán)節(jié)測算上市企業(yè)創(chuàng)新效率，對數(shù)字金融與企業(yè)創(chuàng)新效率的因果效應(yīng)和影響機制進行驗證。得到如下主要結(jié)論：第一，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率提升具有顯著的促進作用，并且通過劃分企業(yè)創(chuàng)新活動細分環(huán)節(jié)、替換核心變量度量指標、構(gòu)建工具變量等一系列穩(wěn)健性檢驗，這一核心結(jié)論仍然穩(wěn)健。第二，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率提升的促進作用主要是緩解融資約束、降低代理成本實現(xiàn)的。第三，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用在金融基礎(chǔ)積累充足、知識產(chǎn)權(quán)保護完善、市場化程度高的地區(qū)與高新技術(shù)行業(yè)中表現(xiàn)得更加顯著。

基于研究結(jié)論，本文的政策建議如下：一是穩(wěn)妥推進金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，強化數(shù)字金融對實體經(jīng)濟創(chuàng)新的服務(wù)能力。在充分考慮實體經(jīng)濟需求的基礎(chǔ)上制定金融機構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，明確數(shù)字金融的發(fā)展方向和目標，以促使金融機構(gòu)更好地服務(wù)實體企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。同時建設(shè)監(jiān)管科技體系，以適應(yīng)數(shù)字金融的監(jiān)管需求，推動監(jiān)管科技的創(chuàng)新，提高監(jiān)管效能，保障金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性。二是完善數(shù)字金融的信貸服務(wù)，降低實體經(jīng)濟進行科技創(chuàng)新的融資成本。制定政策支持建立更為全面和精準的數(shù)字化信用評估體系，充分利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，更準確地評估企業(yè)的信用狀況，降低創(chuàng)新型企業(yè)的融資風(fēng)險。制定政策推動金融監(jiān)管沙盒的建立，為數(shù)字金融創(chuàng)新提供試驗場地，鼓勵金融機構(gòu)嘗試更靈活、創(chuàng)新的融資模式，降低創(chuàng)新融資的成本。三是提高企業(yè)信息披露程度，降低投資者和金融機構(gòu)的代理成本。支持建立數(shù)字化企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫，記錄企業(yè)的創(chuàng)新歷史、信用狀況等信息，給金融機構(gòu)和投資者建立更全面的評估依據(jù)。鼓勵企業(yè)采用數(shù)字化財務(wù)報表，利用區(qū)塊鏈等技術(shù)確保財務(wù)信息的真實性和透明度，提高投資機構(gòu)和企業(yè)之間的信任度。與此同時，建設(shè)數(shù)字化企業(yè)風(fēng)險管理系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)分析和智能算法，提前發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對企業(yè)創(chuàng)新過程中的潛在風(fēng)險，降低投資者和金融機構(gòu)的代理成本。