數字金融促進流通企業高質量創新的傳遞機制與情境條件

摘 要：本文以2015—2023年流通類上市企業為研究樣本，實證檢驗數字金融促進流通企業高質量創新的傳遞機制與情境條件。研究發現：數字金融對流通企業高質量創新存在正向影響，該結論在內生性檢驗及一系列穩健性檢驗中依舊成立；數字金融能夠通過成本節約機制、外部融資環境改善機制和技術溢出機制促進流通企業高質量創新；財政補貼能夠正向調節數字金融對流通企業高質量創新的促進機制。研究結論為推進數字金融發展、引導數字金融資源支持流通企業高質量創新以及推動流通創新與數字金融創新的政策協同提供了有益啟示。

關鍵詞：數字金融；高質量創新；傳遞機制；情境條件

一、引言

高質量發展是實現中國式現代化的重要支撐，創新驅動是實現高質量發展的前提和保障。在創新驅動發展戰略下，我國的創新投入與實施取得了一定成效，但受起步晚、起點低等客觀因素影響仍存在企業創新的研發效率和轉化效率“雙低”困境。事實上，企業的創新活動離不開高效、適配的金融服務作為支撐[1]，企業單獨的內源性資本積累能力在創新高投入、高風險和長周期等客觀現實中無法支撐發展需求。與此同時，傳統金融服務的結構性問題導致了企業創新中資源配置的“扭曲”和“背離”[2]，而數字金融這一新型金融模式在強普惠性、智能化和低成本性[3]等優勢下為企業創新發展提供了新型融資渠道，提升了企業高質量創新路徑的可行性。2023 年中央金融工作會議提出，要堅持把金融服務實體經濟作為根本宗旨。因此，厘清數字金融與企業高質量創新的關系，探究其發揮作用的傳遞機制和情境條件，能夠為創新驅動發展戰略與金融強國戰略的實施提供重要微觀理論基礎。

二、文獻綜述

與本文直接相關的前沿研究文獻大致分為兩類：

一是數字金融與企業創新的關系研究。王秀艷在產業融合背景下實證檢驗了數字金融對流通創新的影響，結果表明數字金融對流通創新的促進效果呈“東高西低”特征，且有利于加速產業創新的收斂性[4]。張鈺和董倩基于多維金融發展視角考察了數字普惠金融對流通創新的影響，通過構建非均衡動態面板模型的實證分析發現，前者對后者在金融規模和金融效率門限下存在雙重門檻效應[5]。孫健等重點探討了數字金融對上市企業突破式創新的作用機理，研究認為數字金融的覆蓋廣度較使用深度相比發揮了更明顯的正向促進機制，對民營企業和成長期企業的影響更大[6]。舒歡和黃婷婷采用雙固定效應模型檢驗了數字金融對企業綠色技術創新的作用機制，研究發現存在“數字金融—融資約束緩解（金融資源錯配減緩、政策精準匹配）—綠色技術創新”等多條傳導路徑[7]。

二是企業高質量創新的相關研究。呂越和田冀霖構建雙重差分模型考察了“一帶一路”倡議對上市企業高質量創新的作用機制，結果表明倡議的提出能夠通過緩解企業融資約束、促進合作創新等機制促進高質量創新，并且倡議的實施更有助于新興行業與民營企業的高質量創新[8]。馬新嘯和湯泰劼基于非國有股東治理的視角進行了實證檢驗，研究表明非國有股東治理在政府行政效率較高時能夠有效提升國有企業的高質量創新[9]。鄭曼妮等基于國家技術轉移中心設立事件討論了技術轉移與企業高質量創新的關系，研究發現技術轉移在市場化程度較高地區對企業高質量創新的積極推動效果更顯著，并通過技術溢出和研發投入等機制增加了創新產出[10]。

梳理發現：第一類文獻重點討論了數字金融對企業創新的作用機理；第二類文獻受高質量創新提出較晚的影響導致研究成果相對偏少且研究視角分散。為此，本文以2015—2023年流通類上市企業為研究樣本，全面探索數字金融對流通企業高質量創新的影響，與現有文獻相比，本文的邊際創新如下：一是擴展了對企業高質量創新的相關研究，為微觀層面的流通企業創新路徑突破提供了借鑒；二是深化了數字金融影響企業高質量創新的內在理論機制，為優化數字金融發展和促進金融強國戰略提供了微觀依據。

三、研究假設

（一）數字金融與流通企業高質量創新

數字金融對流通企業高質量創新的作用來自以下幾個方面：首先，數字金融緩解流通企業過度金融化的選擇偏向。現階段，企業過度金融化跡象導致的市場失靈制約了企業的創新決策與創新活動，數字金融的強普惠性通過緩解融資方式單一和融資渠道不暢等問題為流通企業的創新效能提供了強激勵作用。其次，數字金融在“外源性融資”角度支持流通企業高質量創新，通過更加精準化、個性化和便捷化的數字金融服務降低企業開展高質量創新的金融成本并擴充外部融資渠道。最后，數字金融在“內源性積累”角度支持流通企業高質量創新，通過金融數據平臺對創新資金的監管和分析，為流通企業管理者提供客觀的企業經營和信用狀況評估，并規避可能產生的機會主義行為。綜上分析，提出研究假設：

H1：數字金融對流通企業高質量創新存在正向影響。

（二）數字金融對流通企業高質量創新的傳遞機制

1. 成本節約機制

新熊彼特創新理論提出了企業的“利潤增加—創新增長”路徑，本文在該框架下對數字金融影響流通企業高質量創新的內在邏輯機制分析如下：一是集約邊際下的成本節約機制。數字金融緩解企業融資約束這一觀點已被眾多學者所證實，本文認為數字金融依托人工智能等信息技術為流通企業高質量創新提供了更寬口徑的融資方式，在數字金融普惠性和高效性的影響下降低了創新所需精準金融服務的成本和門檻，并通過優化銀企之間的信息不對稱問題降低流通企業融資成本。二是廣延邊際下的成本節約機制。數字金融能夠緩解傳統金融供給的結構性失衡問題（如“所有制偏好”），通過更大的覆蓋廣度降低流通企業生產的可變成本，尤其降低了長尾流通企業的融資成本，進而改善企業利潤水平并促進高質量創新。綜上分析，提出研究假設：

H2a：數字金融能夠通過成本節約機制促進流通企業的高質量創新。

2. 融資環境改善機制

優序融資理論提出了“內源性積累增長—創新增長”路徑，本文在該框架下對數字金融影響流通企業高質量創新的內在邏輯機制分析如下：一是數字金融增強了流通企業的“外源性融資”能力。流通企業高質量創新面臨的融資約束一般來自缺乏充足的資產抵押、穩定的業務收入或完善的財務報表，在此條件下金融機構無法準確識別并滿足具有高質量創新潛力企業的資金需求，而數字金融憑借大數據等數字技術對企業經營發展的分析能夠有效緩解金融排斥，提高流通企業的融資可得性。二是數字金融緩解了信貸資源結構性錯配問題。受政府偏向性政策的引導，金融機構的信貸資源配置存在規模偏好或所有制偏好等結構性失衡問題，數字金融通過先進的數字技術能夠更加客觀、精準地對流通企業進行信用評級，在跨時空的金融創新服務中為流通企業高質量創新提供技術支持。綜上分析，提出研究假設：

H2b：數字金融能夠通過融資環境改善機制促進流通企業的高質量創新。

3. 技術溢出機制

Aghion等在放松勞動要素技能同質性和技術溢出中性的假設上提出了“技術外溢—創新增長”路徑，本文在該框架下對數字金融影響流通企業高質量創新的內在邏輯機制分析如下：一是數字金融直接促進了技術溢出。數字金融加速了數據要素在銀企之間的交互速度，在數字金融平臺等應用中推動流通企業通過“干中學”提高創新質量。二是數字金融間接促進了技術溢出。在產業鏈供應鏈網絡化背景下，數字金融對流通企業上游部門產品技術水平的提升能夠通過技術嵌入或知識轉移的途徑向企業下游傳導，形成以中間品為載體的技術溢出。綜上分析，提出研究假設：

H2c：數字金融能夠通過技術溢出機制促進流通企業的高質量創新。

（三）數字金融促進流通企業高質量創新的情境條件

財政補貼是彌補市場失靈的有效手段，而政府的“隱性”擔保是導致傳統金融服務出現系統性偏向的重要原因。因此，財政補貼情境條件下的數字金融對流通企業高質量創新存在更深刻的內在邏輯：首先，財政補貼為流通企業高質量創新提供了直接性融資。財政補貼能夠有效彌補企業研發資金的供求缺口，改善企業創新投入現金流，為企業高質量創新帶來直接激勵效果。其次，財政補貼為流通企業高質量創新提供了間接性融資。財政補貼向外界釋放了該企業創新發展的積極信號，為創新企業貼上“價值”標簽，進而提升企業的商業信用并縮小與外部投資者之間的信息差。最后，財政補貼強化流通企業高質量創新中的內源性積累。財政補貼在撬動金融資源支持流通企業開展創新活動的同時，也能夠強化數字金融服務支持其創新的意愿，通過具備資源屬性的財政補貼增強流通企業內外信息交互能力，從而為激發企業高質量創新活力創造條件。綜上分析，提出研究假設：

H3：財政補貼能夠正向調節數字金融對流通企業高質量創新的促進機制。

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文實證樣本選擇為流通類上市企業，具體包括物流業、批發與零售業、交通運輸業和商貿服務業等板塊，時間跨度為2015—2023年。樣本的處理具體如下：（1）合并分屬不同板塊的相同企業樣本；（2）剔除ST、ST*以及PT類樣本；（3）剔除資不抵債和上市年份少于一年的樣本；（4）剔除關鍵數據缺失嚴重的樣本；（5）對連續變量在1%和99%分位數上進行Winsorize處理。最終形成1036個觀測樣本。

數據來源上：企業財務數據來自巨潮資訊網和CSMAR數據庫；數字金融數據來自北京大學數字金融研究中心和螞蟻集團研究院編制的“北京大學數字普惠金融指數”；企業專利數據來自CNRDS數據庫。

（二）變量說明

核心解釋變量：數字金融（dif）。北京大學數字金融研究中心和螞蟻集團研究院編制的“北京大學數字普惠金融指數”是反映數字普惠金融發展現狀和演變趨勢的工具性數據，目前已經成為各類權威研究的數據來源，本文亦使用該指數的自然對數值表示dif。由于該指數僅更新到2020年，2021—2023年的數據由筆者采用“無量綱化處理—賦權—指數合成”的方法進行了補充。

核心被解釋變量：流通企業高質量創新（hqi）。目前學界普遍采用了專利申請數的對數值衡量企業創新，但在高質量創新的代理變量選擇上尚未形成比較統一的做法。參考諸竹君等的研究，本文選擇樣本企業的發明專利授權量比例（inp）從審查難度的維度衡量企業高質量創新水平，并選擇人均專利所有權轉讓與許可收入（inc）從產業轉化的維度進行穩健性檢驗。

控制變量（Control）：參考相關研究文獻，本文在實證中控制了企業規模、營業成本率等變量以減弱遺漏變量偏差的影響，具體定義與描述性統計見表1。

（三）模型設計

構建以下基準回歸模型實證檢驗數字金融對流通企業高質量創新的影響（研究假設H1）：

[hqiit=α0+αdifit+αjControlit+μi+λt+εit] （1）

其中，hqi和dif分別為流通企業高質量創新水平與數字普惠金融指數，Control為控制變量，μ和λ為個體與時間固定效應，ε為隨機擾動項。

五、實證結果與分析

（一）基準回歸

研究假設H1的檢驗結果如表2所示，列（1）為僅加入核心變量的回歸結果，列（2）至列（4）依次控制了控制變量、個體效應和時間效應。根據回歸結果：列（2）至列（4）的模型解釋力依次提升，且列（1）至列（4）中的數字金融回歸系數均在1%統計性水平上顯著為正，說明數字金融顯著促進了流通企業的高質量創新，驗證了研究假設H1的成立。此外，控制變量的回歸結果表明：企業的規模越大、資產回報率越高和現金流越充足，越有利于流通企業高質量創新；企業的營業成本率越高、資產負債率越高和資產密集度越高，越不利于流通企業高質量創新。

（二）穩健性檢驗

1. 工具變量法

為避免數字金融發展與流通企業高質量創新之間可能存在的雙向因果關系，本文采用工具變量法進行穩健性檢驗。工具變量選擇上，借鑒謝絢麗等[11]的做法，以省級層面的互聯網普及率進行內生性處理，具體邏輯如下：互聯網普及率具有外生性特征，與單個流通企業創新不存在直接關聯；同時，互聯網普及率是數字金融發展的必要條件，與數字金融發展水平密切相關。根據表3內生性檢驗結果：第一階段中的工具變量系數在1%統計性水平上顯著為正，表明工具變量與數字金融顯著正相關；第二階段中的數字金融系數在1%統計性水平上顯著為正，LM統計量和Wald F統計量均在1%統計性水平上顯著為正，表明互聯網普及率不存在“無法識別”或“弱識別”問題。工具變量法結果表明，數字金融顯著促進了流通企業高質量創新，該結論在考慮內生性問題后依然成立。

2. 其他穩健性檢驗

第一，替換核心被解釋變量，采用人均專利所有權轉讓與許可收入替代發明專利授權量比例進行回歸。第二，更改估計樣本，基于2015年資本市場出現了劇烈波動，剔除該年份后進行回歸。第三，增加滯后項，考慮到企業的創新產出存在一定的時滯性，增加數字金融的滯后項以檢驗其對當期流通企業高質量創新的影響。根據表4穩健性檢驗結果：三類穩健性檢驗中的數字金融系數分別為0.458、0.388和0.403，且均通過了1%的統計性檢驗；增加滯后項檢驗中的滯后項系數依舊在1%統計性水平上顯著為正。結果表明數字金融對流通企業高質量創新的積極影響結論是穩健可靠的。

六、傳遞機制與情境條件檢驗

（一）傳遞機制檢驗

1. 研究方法

本文構建中介模型實證檢驗數字金融促進流通企業高質量創新中的成本節約機制、融資環境改善機制和技術溢出機制（研究假設H2a～H2c）：

[red（fen，tec）it=β0+β1difit+βjControlit+μi+λt+εit] （2）

[hqiit=γ0+γ1difit+γ2red（fen，tec）it+γjControlit+μi+λt+εit] （3）

其中：red為企業可變成本，用企業工資總額和中間品投入之和占銷售總額的比值表示；fen為外部融資環境，用SA指數的絕對值表示（指數越大，融資環境越惡劣）；tec為企業專利的通用性，借鑒Acharya和Xu[12]的做法，具體計算見式（4）；其他變量解釋與式（1）保持一致。

[teci=1-j（forcitjjforcitj）2] （4）

其中，forcit為專利前向引用數量。

2. 結果與分析

研究假設H2a～H2c的檢驗結果見表5和表6。可以看出：數字金融對流通企業可變成本和外部融資環境的影響系數分別為-0.075和-0.201，均通過了1%的統計性檢驗；可變成本、外部融資環境對高質量創新的影響系數分別為-0.025和-0.337，均通過了1%的統計性檢驗；數字金融對流通企業專利通用性的影響系數為0.154，通過了1%的統計性檢驗，專利通用性對高質量創新的影響系數為0.244，通過了1%的統計性檢驗；所有機制檢驗中數字金融對流通企業高質量創新的影響系數均在1%統計性水平上顯著為正值。結果表明：（1）數字金融降低了流通企業的可變成本，而可變成本的降低促進了高質量創新，即數字金融能夠通過成本節約機制促進流通企業高質量創新，研究假設H2a成立。（2）數字金融改善了流通企業的外部融資環境，外部融資環境的改善促進了高質量創新，即數字金融能夠通過外部融資環境改善機制促進流通企業高質量創新，研究假設H2b成立。（3）數字金融增強了流通企業的專利通用性，專利通用性的增強促進了高質量創新，即數字金融能夠通過技術溢出機制促進流通企業高質量創新，研究假設H2c成立。

（二）情境條件檢驗

1. 研究方法

本文構建調節效應模型實證檢驗數字金融促進流通企業高質量創新中的情境調節（研究假設H3）：

[hqiit=φ0+φ1difit+φ2difit×subit+φ3subit+γjControlit+μi+λt+εit] （5）

其中，sub為財政補貼，參考王永貴和李霞[13]的研究，采用“營業外收入”與總資產的比重來衡量。其他變量解釋與式（1）保持一致。

2. 結果與分析

研究假設H3的檢驗結果見表7。可以看出：引入政府補貼與數字金融交互項后，數字金融的檢驗系數在1%統計性水平上顯著為正，且系數大于基準回歸結果；交互項的系數為0.109，且通過了1%的統計性檢驗；政府補貼的系數為0.077，且通過了5%的統計性檢驗。結果表明，政府補貼越大，數字金融對流通企業高質量創新的促進效果越明顯，即財政補貼能夠正向調節數字金融對流通企業高質量創新的促進機制，驗證了研究假設H3的成立。

七、結論與建議

本文以2015—2023年流通類上市企業為研究樣本，實證考察了數字金融對流通企業高質量創新的影響，主要研究結論如下：（1）數字金融對流通企業高質量創新存在著正向影響，該結論在內生性檢驗及一系列穩健性檢驗中依舊成立。（2）數字金融能夠通過成本節約機制、外部融資環境改善機制和技術溢出機制促進流通企業高質量創新。（3）政府補貼越大，數字金融對流通企業高質量創新的促進效果越明顯，財政補貼能夠正向調節數字金融對流通企業高質量創新的促進機制。

結合研究結論，本文提出以下政策建議：第一，推進數字金融發展。應促進數字化與金融的深度融合，在普惠、低價、賦能和創新等目標下實現數字金融產品與服務的創新，暢通數字金融資源的流通性。第二，引導數字金融資源支持流通企業高質量創新。應通過科學的政策手段激勵金融機構開展數字化轉型，通過產融合作平臺等為流通企業高質量創新提供優質、便捷的數字金融資源。第三，推動流通創新與數字金融創新的政策協同。應在新發展理念下將流通企業高質量創新發展對資本、技術等需求轉化為數字金融產品創新供給，積極推動產業政策與金融政策的協同，充分發揮數字金融對流通企業高質量創新的支持作用。

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