數字金融對中小企業技術創新的影響研究

摘要：

為探究數字金融對中小企業的創新驅動效應及其影響機制，基于2012—2021年新三板上市企業數據進行實證分析。研究結果表明，數字金融發展顯著支持中小企業技術創新；機制檢驗結果證實數字金融能夠通過提高企業財務杠桿為中小企業技術創新活動提供資金支持，財務杠桿與企業技術創新之間呈現倒U型關系；異質性分析結果表明，數字金融具有支持企業創新發展的靶向效應，創新驅動效應對于小企業和非國有企業表現更顯著。

關鍵詞：

數字金融；中小企業創新；財務杠桿；靶向效應

中圖分類號：

F832；F276；F275

文獻標志碼：A

收稿日期：2023-09-17

基金項目：

國家社會科學基金重大項目（批準號：22＆ZD117）資助；國家社會科學基金重點項目（批準號：21AZD114）資助。

通信作者：

胡金焱，男，博士，教授，主要研究方向為金融學。E-mail： hwx@sdu.edu.cn

作為宏觀經濟的核心主體，企業不僅承擔區域經濟增長的重任［1］，而且要在日益激烈的競爭環境中成長，這注定企業面臨著“不創新，則滅亡”的抉擇。創新對中國實現經濟高質量發展、全面建設社會主義現代化國家至關重要，“創新”一詞在黨的二十大報告中出現22次，在2023中央經濟工作會議中出現9次，可見增強技術創新能力是關乎企業可持續發展和國家長治久安的重大課題。相比大型企業，中小企業在創新市場中更為活躍。截至2022年底，中國工業和信息化部公布數據顯示，中國中小微企業數量超過5 200萬家，中小企業貢獻80%以上的就業和70%以上的技術創新，規模龐大的中小企業是國民經濟發展和技術創新的生力軍。但相關研究發現，中小企業的金融資源獲取不足總金融資源的四分之一［2］，陷入創新融資供給不足的困境。2023年中央金融工作會議要求“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章”，旨在為實體企業提供高質量服務。其中金融與數字技術融合催生的數字金融因其普惠性、高效率和包容性為解決中小企業創新發展的融資難題提供了可能。數字金融以數字技術為運作核心，通過提供精準化的風控體系和集約扁平化的業務流程、降低企業融資約束［3］、糾正金融資源錯配［4］、緩解銀企之間信息不對稱等金融體系“補短板”功能促進企業創新，也可以通過減少企業管理層“短視行為”［5］、提高企業經營績效［6］等改善企業發展條件。相關研究重點關注數字金融與企業創新的內外部因素之間的關系，尤其是如何形成強烈的內生研發意愿和良好的金融環境，分析了數字金融對企業技術創新影響的可能性。為探究數字金融對中小企業的創新驅動效應，以及如何影響企業創新，利用中國扶持中小企業發展的新三板交易所2012—2021年間的企業數據，深入分析數字金融對中小企業創新水平的影響及其作用機制，并檢驗數字金融的靶向效應。

1 理論分析與研究假說

1.1 數字金融對中小企業技術創新的影響機制分析

數字金融對中小企業技術創新可能具有積極的正向影響，數字金融的普惠性和高效率有利于改善中小企業研發投入與創新產出，通過企業財務杠桿這一機制得以實現。數字金融具有普惠性，能夠拓寬企業融資渠道，增加企業融資數量，緩解企業債權融資約束，增加財務杠桿。以大中型銀行為主體的傳統金融體系存在“產權歧視”、“規模歧視”等結構性難題，很多中小企業往往因規模小、還款能力低、抵押資產不足等被排斥在金融服務之外，成為“長尾群體”。隨著信息時代的到來，數字技術與金融的融合，優化了金融服務模式，延伸了金融服務范圍，提供了較低的貸款利率［7］，使金融可以更多地惠及“長尾群體”；由于信息渠道不通暢，導致借貸雙方信息不對稱，遏制了中小企業的融資需求。而數字金融依靠大數據、云計算等處理能力，精準把握企業征信、資金需求等數據，建立強大的風控系統［8］，增強銀企之間的信息往來，降低資金供需雙方的信息不對稱，減少企業外部融資成本。因此，數字金融可以通過降低融資門檻和融資成本緩解中小微企業“融資難”問題，減小了企業創新層面的債權融資約束，更有利于企業獲得銀行貸款，使企業以負債的方式增加財務杠桿［9］。

財務杠桿對企業技術創新的影響具有兩面性。財務杠桿的增加意味著企業以較少的自有資產撬動更多的現金流，財務杠桿的提高可以滿足企業創新活動的資金需求。債權融資相比股權融資能夠起到避稅效果，稱之為“稅盾效應”，一些實力較強的公司會適度采取提高財務杠桿策略，向外界釋放積極信號，從而獲取融資機會，適度的杠桿率通過“稅盾效應”和信號傳遞效應促進企業創新活動［10］；信號傳遞效應的作用有限，當企業財務杠桿過高時，債務人和債權人認為該企業的生產經營活動處于高風險狀態，會增加融資難度和成本，創新活動具有周期長、風險高的特點，當企業陷入財務風險時會擠出一部分甚至全部創新投入，相關研究也表明企業杠桿過高使得企業面對高風險，包括巨大的財務風險和破產風險，將不利于周期較長的企業創新投入［11］。由此提出假說：

H1：數字金融能夠提升中小企業技術創新水平；

H2：數字金融通過企業杠桿作用于中小企業技術創新，具體表現為數字金融能夠緩解中小企業債權融資約束，增加企業財務杠桿，獲得更多銀行貸款，為企業創新增加投入；

H3：財務杠桿對中小企業技術創新的影響是非線性的，兩者存在“倒U型”關系。

1.2 數字金融驅動中小企業技術創新的異質性分析

數字金融通過影響財務杠桿促進中小企業技術創新發展，但中小企業內部仍然存在發展差異，而不同類型的企業具有不同的財務杠桿，因而這一創新驅動效應對于不同的企業可能具有異質性。數字金融不同于傳統金融機構，更聚焦于個體和小微企業，具有“靶向”干預的初衷。因此，本文從規模屬性（中型企業與小型企業）和產權屬性（國有中小企業與非國有中小企業）分析數字金融的靶向效應。

從規模屬性來看，小型企業具有較強的靈活性，企業研發更聚焦，技術創新更專一，但小企業由于體量小、抵押資產不足等因素面臨更大融資障礙。數字金融發展采取廣覆蓋的方式，助推商業銀行開展小額信貸服務，為小企業創新提供了更為高效優質的服務［12］。所以相比中型規模企業，數字金融對小規模企業具有更強的創新驅動效應。從產權屬性來看，相比于國有，非國有中小企業擁有更強的融資需求且面臨更高的融資門檻。國有企業具有政府信用背書的信譽保障，能享受到更多的財政支持，在傳統金融體系中具有融資優勢，而非國有中小企業財政支持較少，由于傳統金融機構“產權歧視”的存在導致外部融資約束較強［13］。數字金融具有高維處理能力，能加強非國有中小企業征信體系和風控體系建設，借助數字交易平臺為非國有中小企業提供銀行、其他金融機構以及非金融機構的多樣化、低負擔的金融服務，而國有企業因體制限制和發展路徑錨定，不易獲得數字金融的數字紅利。由此提出：

H4：數字金融驅動中小企業技術創新存在靶向效應，對小企業、非國有企業創新的驅動效應更強。

2 數據來源與實證設計

2.1 數據來源

以新三板上市企業為研究對象，同地級市數字金融進行配對，構建2012—2021年的面板數據。結合數據可得性，并剔除樣本企業中的金融類、房地產類企業；剔除ST、PT企業及數據缺失的企業；對數據中的連續型變量進行前后1%的Winsorize處理，共得到13 214個“企業—年份”的觀測樣本。數字金融數據由百度新聞高級檢索相關關鍵詞的結果數量獲取，新三板企業相關數據源自色諾芬數據庫，地級市或直轄市層面其他數據源自《中國城市統計年鑒》。

2.2 變量選取

（1） 被解釋變量：企業技術創新。分為研發投入（INI）和創新產出（INO）兩個變量。企業研發投入強度（研發費用與總資產的百分比）代表企業創新投入水平［14］，選用企業無形資產占期末總資產之比來衡量創新產出，借鑒相關研究［10，15］，分別用研發投資總額+1的自然對數作為研發投入代理變量，用專利申請數作為創新產出代理變量來進行穩健性檢驗。

（2） 核心解釋變量：數字金融（DF）。參考有關研究［3，16］，將地級市或直轄市和數字金融關鍵詞匹配，利用百度新聞高級檢索功能，通過網絡爬蟲技術，得到特定年份每個地級市或直轄市共48個關鍵詞的搜索結果總量，以此衡量地級市或直轄市的數字金融發展水平。

（3） 機制變量：財務杠桿（LR）。選取資產負債率衡量企業面臨的財務杠桿，即總負債與總資產之比，從側面反映企業的還款能力，以及使用資產的杠桿程度［13］。

（4） 控制變量。考慮到可能有其他因素影響企業創新水平，加入企業年齡、企業規模、資產密集度、清償比率、企業成長、貨幣資金占比、盈利能力、要素密集度、總資產報酬率、股權集中度、兩職合一、獨董比例和審計意見作為控制變量。

2.3 實證模型

為了探討數字金融對中小企業技術創新的影響，根據研究假設，構建計量模型

INit=β0+β1DFit+βjControlsit+∑Year+∑Indus+εit（1）

其中，i表示企業，t表示年份，IN為中小企業技術創新的代理變量，有研發投入（INI）和創新產出（INO）；DF為數字金融代理變量，Controls為回歸分析中涉及的控制變量；β為觀測系數；εit為隨機干擾項；∑Year、∑Indus分別表示年份、行業固定效應，盡可能減輕遺漏變量問題［17］。

2.4 描述性統計分析

由表1，2012—2021年新三板中小企業技術創新投入水平均值為5.560 8，創新產出均值為14.412，創新投入的最小值為0，最大值為31.879 8，創新產出的最小值為7.755 5，最大值為18.489 3，表明中小企業內部創新水平存在明顯差異，部分中小企業沒有進行研發投入，技術創新水平提升任重道遠。

3 實證分析

3.1 基準回歸結果

“數字金融—中小企業技術創新”基準結果見表2。數字金融對中小企業創新投入和創新產出的回歸系數均為正值，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明發展數字金融有利于促進中小企業的創新投入，提升創新能力。在控制了年份固定效應和行業固定效應后，上述結論依舊不變，說明中小企業的創新發展享受到了數字金融發展的“數字紅利”，將有可能打破中小企業“創新難”的困局，有助于中小企業技術創新的良性發展。H1得以驗證。

3.2 內生性處理

利用工具變量法，借鑒相關研究［13］，將每個地級市所有接壤城市的數字金融發展水平均值作為數字金融的工具變量，結果見表3。第一階段模型估計中，數字金融的工具變量回歸系數在1%的水平上顯著，且不存在識別不足和弱工具變量問題。在第二階段回歸中，數字金融及回歸系數顯著增加，均具有1%顯著水平的正向影響，說明內生偏差抑制了數字金融對中小企業技術創新的促進效應，進一步證實了基準回歸結果。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 替換被解釋變量 表4第（1）列采用研發投資總額的自然對數（ini）代替研發投入（INI），第（2）列用專利申請數（ino）代替創新產出（INO）重新回歸，結果顯示，數字金融對中小企業創新投入和創新產出的正向影響依然顯著。

3.3.2 替換核心解釋變量 參考相關研究［18］，以地級市每年的金融科技公司數量作為數字金融發展水平（DF）的替代指標重新進行回歸，表4第（5）、（6）列結果顯示，結果仍然顯著。

3.3.3 考慮遺漏變量和樣本選擇 企業層面可能會存在遺漏變量影響中小企業技術創新水平，地區層面的經濟發展水平、金融業發展水平等宏觀因素也會影響企業創新活動，從而導致估計有偏，故進一步控制企業和年份的聯合固定效應，并控制地級市層面的經濟發展水平（地區生產總值取對數）和金融業發展水平（金融業增加值取對數），第（3）、（4）列結果顯示檢驗結果依然穩健。

4 機制檢驗與靶向效應分析

4.1 機制檢驗設計

數字金融發展對中小企業創新的影響可能通過提高企業財務杠桿進行傳導。數字金融為長尾群體提供了較低的創新融資門檻［19］，同時能夠降低金融錯配［20］，緩解企業債權融資約束，從而提高財務杠桿，為企業提供長期持續的創新資金支持，即間接增加了企業創新投入。基于前文分析，構建機制檢驗模型［21-22］

INit=α0+α1DFit+αjControlsit+∑Year+∑Indus+εit（2）

LRit=γ0+γ1DFit+γjControlsit+∑Year+∑Indus+εit（3）

INit=θ0+θ1DFit+θ2LRit+θjControlsit+∑Year+∑Indus+εit（4）

4.2 機制檢驗結果

財務杠桿影響路徑的模型估計結果見表5。由第（1）列可以看出，數字金融對企業杠桿的影響為正，回歸系數通過了1%顯著性水平檢驗，說明數字金融發展能夠緩解債權融資約束，顯著提高企業財務杠桿。第（2）、（3）列分別是機制變量企業財務杠桿對研發投入和創新產出的回歸系數，回歸結果均在5%的水平上顯著為正，即若暫且拋開非線性影響效應，財務杠桿總體上對中小企業創新具有顯著的正向影響，意味著對于新三板大多數企業而言，財務杠桿是數字金融對中小企業技術創新的影響機制。H2得以驗證。但過高的杠桿率使得企業面對高風險，將不利周期較長的企業創新投入，因此線性結果可能掩蓋非線性的事實。為了考察財務杠桿與企業創新活動有無非線性關系，在第（4）、（5）列分別加入了企業財務杠桿的二次項。回歸結果顯示，財務杠桿二次項對研發投入和創新產出的影響系數均在1%的顯著性水平下為負，初步判定財務杠桿對研發投入和創新產出的影響是倒U型的，即財務杠桿對研發投入和創新產出的影響從促進效應轉變為抑制效應，H3得到初步驗證。

為進一步驗證倒U型關系是否真實存在，對倒U型關系進行二次回歸。首先找到倒U型曲線的最大值點，在最大值點處對之前和之后的財務杠桿分別生成新的預測值，再對新變量進行斷點回歸。回歸結果顯示在最大值點之前的財務杠桿回歸系數和在最大值點之后的財務杠桿回歸系數異號且顯著，可以認為財務杠桿與中小企業技術創新之間存在倒U型關系。意味著財務杠桿對企業研發投入和創新產出的促進效應存在最優水平，只有維持合理的財務杠桿水平才能最大限度地促進中小企業創新［23］。

分別以研發投入和創新產出計算企業財務杠桿的拐點為0.725 0和0.647 7，說明財務杠桿低于0.647 7時，隨著財務杠桿率的提高，研發投入和創新產出隨之增長；當財務杠桿率在0.647 7和0.725 0之間時，研發投入和創新產出的變動方向不明確；一旦財務杠桿率超過0.725 0，企業的研發投入和創新產出不再隨著財務杠桿的增加而提高［24］。通過對樣本的觀察，超過86%的企業未達到財務杠桿最優水平，約12%的企業存在財務杠桿偏高的問題，沒有發揮好財務杠桿對企業創新的驅動效應。

4.3 靶向效應分析

為考察數字金融對“產權歧視”和“規模歧視”困局的紓解作用，即數字金融能否發揮普惠性，糾正傳統金融市場靶向偏離的問題，將企業規模大于整體企業規模均值的劃分為“大企業”，企業規模小于均值的為“小企業”，按照產權性質分為“國有企業”和“非國有企業”，分樣本檢驗。

表6中第（1）、（2）列按照規模屬性分組回歸顯示，無論是大企業還是小企業，數字金融均對其研發投入和創新產出產生了顯著的正向影響，且對小企業的影響系數要大于對大企業的影響系數，說明數字金融對小企業的創新驅動效應更大。但在回歸系數均顯著的情況下，僅比較系數的大小不能完全說明分組回歸的差異是顯著的，進一步采用費舍爾組合檢驗（Fisher’s Permutation Test）來驗證組間系數差異是否顯著［25］。從系數差異的顯著性檢驗看，不同組別的數字金融系數經驗p值均在10%的顯著性水平以下，說明不同組別間存在顯著差異。這表明盡管數字金融對大企業的創新發展具有正向影響，但數字金融對小企業的創新驅動效應更大，數字金融發展具有顯著的靶向干預效果，能夠解決傳統金融的“規模歧視”問題，更有利于小微企業的創新提升。

由表6第（3）、（4）列產權屬性分組結果可知，數字金融對中小企業技術創新發展的影響呈現出明顯的差異特征。在國有企業組別中，數字金融對研發投入和創新產出的回歸系數分別為0.336 3和0.137 3，但結果并不顯著，數字金融并未展現“產權歧視”的偏向性影響；而非國有企業組別中，數字金融更有利于企業創新發展，數字金融對非國有企業的研發投入和創新產出的回歸系數分別為0.478 9和0.197 8，通過了1%的統計顯著性檢驗，說明數字金融對非國有企業的創新驅動效應顯著強于國有企業。數字金融發展在小企業和非國有企業的影響中均具有顯著的靶向干預作用，一定程度上解決傳統金融的靶向偏離問題，更有利于小企業的創新發展。H4得以驗證。

5 結論與建議

本文利用2012—2021年新三板上市企業數據，考察了數字金融對中小企業技術創新的影響。數字金融通過緩解債權型融資約束提高財務杠桿，解決中小企業技術創新“融資難”困境，進而賦能中小企業技術創新發展；財務杠桿與中小企業技術創新之間存在倒U型關系，意味著財務杠桿對企業研發投入和創新產出的促進效應存在最優水平，只有維持合理的財務杠桿水平才能最大限度地促進中小企業創新；數字金融發展具有靶向效應，能夠緩解金融資源錯配，靶向支持小微企業和非國有企業創新。建議加大金融與科技深度融合的政策支持，充分發揮數字金融的創新驅動效應；加快金融市場制度優化，充分發揮數字金融支小扶微的靶向效應；加強對企業財務杠桿的調控政策，嚴格規范企業的杠桿行為；實體企業要緊抓數字金融發展的機遇，積極強化數字金融緩解債權融資約束，增加財務杠桿的作用。

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Research on the Impact of Digital Finance on Technological Innovation of Small

and Medium-sized Enterprises

——Based on Financial Leverage Path

WANG Tian-tian，HU Jin-yan

（School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266061， China）

Abstract：

In order to explore the innovation-driven effect of digital finance on small and medium-sized enterprises and its influencing mechanism， an empirical analysis was conducted based on the data of listed enterprises on the New Third Board from 2012 to 2021. The results show that the development of digital finance significantly supports the technological innovation of small and medium-sized enterprises. The mechanism test results confirm that digital finance can provide financial support for small and medium-sized enterprises' technological innovation activities by improving corporate financial leverage， and there is an inverted U-shaped relationship between financial leverage and corporate technological innovation. Heterogeneity analysis results show that digital finance has a targeted effect to support the innovation and development of enterprises， and the innovation-driven effect is more significant for small enterprises and non-state-owned enterprises.

Keywords：

digital finance; small and medium-sized enterprises innovation; financial leverage; targeted effects