数字金融与中小企业创新投入——基于融资结构的调节效应分析

□ 刘立军 俞佳豪 李倩倩

一、引言

二十大报告指出，强化企业科技创新主体地位，营造有利于科技型中小企业成长的良好环境。在实现经济高质量发展的关键时期，创新作为引领发展的第一动力，提升企业创新能力是至关重要的。在互联网、云计算、大数据等科技革命的推动下，生产效率与经济发展水平均有明显的提升，同时这也推动着企业创新活动快速发展。因此，如何利用新技术去推动企业创新成了热点问题，相关研究具有现实意义和价值。

企业创新活动往往具有高风险性和高转换成本的特点。传统金融渠道在进行贷款评估时，“知识”资产无法成为可靠担保物。尤其是对中小企业来说，创新基础不如大型企业，创新活动面临资金约束压力，内部资金不足，外部资金缺乏。但是，数字金融的兴起为中小企业融资难、融资贵的问题提供了新的解决方法和渠道。数字金融不仅可以降低金融服务的门槛，还可以使得金融服务更加便捷高效。一方面，数字金融通过对企业数据的分析及信息的审核，准确评估企业创新项目价值，有效解决资金供求双方信息不对称问题，进而缓解中小企业融资困境，助力中小企业创新活动。另一方面，数字金融促进电子商务的发展，“蚂蚁借呗”等金融产品缓解流动性约束，拉动个人消费，中小企业依靠线上平台增加销售收入，为创新活动提供资金。

2004年支付宝的建立代表着我国数字金融发展的起点，此后，传统金融业务在技术革命的影响下，逐步发展成新一代的金融业务。但受制于数据的可得性，关于数字金融发展水平的衡量指标体系并不健全，互联网金融平台、银行业务等数据难以准确度量数字金融发展水平。直到北京大学数字金融研究中心构建的“数字普惠金融指数”，为研究数字金融对于经济主体的影响提供了数据支撑。本文将数字普惠金融指数与中小板、创业板的企业数据相匹配，研究2011-2021年的数字金融对中小企业创新投入的影响。

本文主要贡献有：（1）利用2011-2021年中小板和创业板上市企业数据，运用调节效应模型分析融资结构的影响机制，为数字金融促进中小企业创新投入提供政策建议。（2）已有大部分相关文献主要指出融资约束的中介效应，本文创新性地从融资结构视角展开分析，拓展了关于数字金融和中小企业创新理论研究与实证分析。

二、文献综述与理论机制

（一）数字金融和企业创新

关于数字金融影响企业创新的研究成果较为丰富，学界普遍认可数字金融会促进企业创新投入与创新产出。数字金融作为信息时代的创新品，借助数字技术助力金融行业产生更多新产品、新服务、新业态，使金融业更好支持和服务实体经济的发展。数字金融不仅促进中小企业技术方面的创新，还提升了中小企业绿色创新能力。数字金融促进企业创新的路径研究也是热点，较多学者从缓解融资约束与刺激消费角度，探究数字金融对企业创新的影响路径。周振江等（2021）基于融资约束视角研究数字金融对企业创新的影响，相较于创新产出，融资约束对企业创新投入影响更强。数字金融通过降低债务融资成本、缓解融资约束，从而正向激励中小企业创新。数字金融丰富消费方式，促使消费规模扩大，显著提升企业创新水平，消费对企业创新具有显著正向激励作用。数字金融的普及使得人们不断追求高水平消费，需求增加会促使中小企业注重提升产品质量，从而激励中小企业增加创新投入。高管背景、企业生命周期、股权质押、政府行为等也在数字金融促进企业创新中发挥着中介效应。数字金融弥补了传统金融的短板，提升了企业信息透明度，减少信息不对称等问题。通过大数据分析，投资者能及时了解企业信息，把控借贷过程中的信用风险，从而优质的中小企业能获取所需资金，增加企业创新投入。数字金融创造了金融新业态，拓宽资金来源，增加融资数量，为金融市场上一大批长尾群体提供融资方式，通过缓解融资约束，刺激中小企业增加创新投入。

根据上述分析，本文提出：

假设H1-1：数字金融能促进中小企业创新投入增加。

假设H1-2：数字金融通过缓解融资约束，促进中小企业创新投入增加。

（二）数字金融、融资结构和企业创新

企业融资方式主要包括内源融资和外源融资两种。根据优序融资理论，内源融资是支持企业进行创新的最主要融资方式，且外源融资成本往往高于内源融资。中国企业在创新投资方面的快速增加，主要是受益于内部资金的累积。但商业周期的波动会影响企业收入，对于创新活动的持续性产生不利影响，所以外源融资也是企业创新投入的重要资金来源。李汇东等（2013）认为内源融资和外源融资均会促进企业创新投资，且从股权融资、债权融资、政府补助三个角度分析外源融资对企业创新的影响，发现政府补助与股权融资均能促进企业创新，债权融资影响不明显。孙早等（2016）和胡恒强等（2020）认为内源融资和股权融资对企业创新投入有促进作用，而债务融资则会产生抑制作用。江轩宇等（2021）从债务结构角度出发，发现债券融资可以优化企业债务结构，提升企业创新能力。

从内源融资角度来看，数字金融促进电商发展，刺激消费，为中小企业带来持续稳定的现金收入。内源融资作为企业自主支配资金，受外界限制少，在内部资金充裕的情况下，中小企业能灵活利用数字金融支持创新投入。从股权融资角度来看，数字金融突破传统金融限制，优化市场资源配置，加强中小企业信息披露质量，促进中小企业股权融资，且高股权融资企业通常是创业生态系统的一部分，这有助于数字金融平台更好地了解创新项目，提供融资支持。股票市场虽不是我国企业主要融资渠道，但股权融资和内部资金的性质一致，而且创新活动的高风险高收益特点与股权投资者相匹配，股权融资能缓解企业融资约束，提供更多创新资金。从银行贷款角度来看，数字金融留下了中小企业的在线交易记录，在无需其他形式的抵押品下，中小企业可以凭借信用记录获取银行贷款，互联网金融也降低了中小企业参与金融活动的门槛。但银行贷款要求按时偿还，否则企业容易陷入财务困境，创新投资具有风险性且回收周期长，采用银行贷款支持创新投入的中小企业可能会产生破产风险。从商业信用角度来看，数字金融优化了中小企业的销售环境，减少不确定因素，构建安全稳健的供应链体系，强化商业信用供给与需求。但商业信用的短期性显然与创新投入的持续性并不匹配，中小企业不适合利用短期资金支持创新。

根据上述分析，本文提出：

假设H2-1：内源融资和股权融资在数字金融促进中小企业创新投入中发挥正向调节作用。

假设H2-2：银行贷款和商业信用在数字金融促进中小企业创新投入中发挥负向调节作用。

三、研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文研究对象主要是中小板和创业板企业，样本区间为2011-2021年。实证研究的数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心，企业层面数据均来自国泰安（CSMAR）数据库和锐思（RESSET）数据库。对样本数据进行如下处理：（1）剔除金融类样本；（2）剔除“ST”“*ST”“PT”样本；（3）剔除资产负债率大于1、小于0或者所有者权益为负样本；（4）剔除2011年之后成立的企业；（5）剔除存在缺失值的样本；（6）对连续变量进行上下1%的缩尾处理（winsor2）。经过上述一系列数据处理，最终得到9576个观测值的非平衡面板数据。

（二）模型构建

模型（1）讨论的是数字金融对中小企业创新投入的影响。考虑到创新投入的惯性特征，为避免内生性问题，在模型中加入创新投入的滞后项。模型（2）（3）借鉴温忠麟等（2014）方法，讨论的是融资约束在数字金融影响中小企业创新投入中的中介效应。模型（4）是加入调节变量和解释变量的交互项Indextp*Moderatoritpj，考察不同融资结构促进或抑制数字金融对中小企业创新投入的影响。

其中，下标i、t、p、j分别表示企业、年份、省份和行业，被解释变量Rdsalesitpj表示位于p省j行业的样本公司i在第t年的创新投入指标，解释变量Indextp表示p省第t年的数字金融水平，Controlitpj是表示样本企业个体特征的控制变量，δi表示个体固定效应，λt表示时间固定效应，ηp表示省份固定效应，μj表示行业固定效应，εitpj表示回归过程中的随机误差项。β1为回归系数，衡量数字金融对中小企业创新投入的影响。

（三）关键变量度量

被解释变量：创新投入（Rdsales）。企业创新的代理指标主要包括创新投入和创新产出两方面。创新投入的衡量指标多是研发投入、研发人员数量等，创新产出的衡量指标是专利申请和授权数量等。考虑到研发投入能反映企业创新意愿与重视程度，且研发投入受到融资结构的直接影响，参考Griffiths等（2010）、万佳彧等（2020）的做法，选择用年度研发投入除以当年营业收入进行度量。

解释变量：数字金融（Index）。采用《北京大学数字普惠金融指数（2011年—2021年）》提供的省级层面“数字普惠金融指数”作为数字金融的代理变量，并进行归一化处理。该指数编制方法科学，能准确度量数字金融发展水平，被众多学者运用分析数字金融相关课题。

控制变量：主要为企业特征层面变量，包括资产负债率（Lev）、股权集中度（OwnCon1）、现金持有水平（cash）、资产收益率（roa）、现金负债比（clr）、营业收入增长率（opeincmgrrt）、有形资产比例（tar）、管理费用率（admin）。

中介变量：融资约束（SA）。参考Hadlock &Pierce（2010）的做法，采用SA指数进行衡量。SA指数中企业规模和企业年龄具有很强外生性，可以避免内生性干扰。

调节变量：本文分别衡量内源融资和外源融资。借鉴Hilary & Hui（2009）的做法，通过股权融资、银行贷款和商业信用三个角度衡量外源融资情况。参考孙早等（2016）、乔建伟（2020）、郭俊杰等（2022）的做法，将各个融资渠道所获得的资金除以总资产，控制企业规模影响差异。具体变量定义如表1所示。

（四）描述性统计

表2报告了主要变量的基本统计特征。包括样本观测值（Obs）、样本平均值（Mean）、样本标准差（SD）、样本最小值（Min）、样本中位数（Median）、样本最大值（Max）。从统计特征来看，企业创新投入最小值为0.1100，最大值为34.7900，平均值为6.3582，标准差为5.7182，不同企业间的创新投入差距较大。

表2 主要变量的基本统计特征

四、实证结果分析

（一）基准回归分析

表3报告了数字金融对中小企业创新投入的影响。回归结果均控制个体、年份、省份、行业的固定效应。第（1）列表明，未考虑控制变量的情况下，回归系数为1.1962，在10%显著性水平下为正。第（2）列表明，在引入企业层面的控制变量后，回归系数提升至1.6115，并在5%显著性水平下呈正相关。这说明数字金融对中小企业创新投入产生显著正向激励效应，验证并支持假设H1-1。

表3 数字金融对中小企业创新投入的影响

（二）稳健性检验

1.数字金融细分维度检验

将数字普惠金融指数降至使用深度和数字化程度两个层面。使用深度指实际使用数字金融服务情况，包括金融服务类型、使用总量和使用活跃度等。数字化程度指数字金融服务的便利性、低成本和信用化情况。表4第（1）（2）（3）（4）列详细呈现了数字金融的使用深度和数字化程度对中小企业创新投入的影响。在考虑是否加入控制变量的情况下，回归结果均为显著正相关，与基准回归相符合。

表4 数字普惠金融细分维度

2.滞后解释变量

数字金融对中小企业创新投入的影响可能存在时滞，借鉴唐松等（2020）、杨君等（2021）的做法，分别使用数字金融总指数的滞后一期和滞后二期进行回归。由表5第（1）（2）列可知，滞后一期和滞后二期的数字金融总指数均会显著促进中小企业创新投入，进一步说明基准回归结果稳健。

表5 滞后主要变量

3.内生性检验

为解决内生性问题，本文采用工具变量法。参考梁榜等（2019）、杨君等（2021）的做法，将移动电话普及率作为数字金融总指数的工具变量。选择依据如下：移动电话普及率越高，说明基于移动电话支持的数字金融水平越高，因此移动电话普及率与数字金融密切相关，符合工具变量的相关性要求，且移动电话普及率和中小企业创新投入之间没有直接关系，符合工具变量的外生性要求。在引入工具变量后，第一阶段回归结果显示，主要变量系数显著，表明工具变量满足相关性要求，并且第一阶段联合F值为100.8，拒绝原假设，不存在弱工具变量问题。从表6显示的结果来看，第二阶段回归结果中数字金融系数仍显著正相关，即在考虑了内生性问题后，数字金融对中小企业创新投入仍有显著促进作用，与之前研究结论一致。

表6 工具变量法

五、作用机制检验

（一）基于融资约束的中介效应

大量研究表明，在数字金融对中小企业创新投入的影响中，融资约束存在中介效应。因此将融资约束SA指数作为中介变量进行分析，本文采用逐步回归法，得到表7中介效应分析结果。结果表明，在第（1）列中，数字金融和融资约束SA指数在5%的显著性水平下为负，说明数字金融能够显著缓解融资约束难题；在第（2）列中，数字金融与中小企业创新投入在5%的显著性水平下为正，融资约束SA指数与中小企业创新投入在5%显著水平上呈负相关。回归结果表明，数字金融对中小企业创新投入具有部分显著的中介效应。数字金融通过缓解中小企业融资约束问题，从而促进中小企业创新投入的提升。这一结论验证并支持假设H1-2。

表7 中介效应

（二）基于融资结构的调节效应

表8分别报告了不同融资结构的调节效应。由第（1）列可知， Index*Retained的系数在1%的水平下显示为正，说明内源融资对数字金融促进中小企业创新投入起到正向调节作用。由第（2）（3）（4）列可知，Index*Equity的系数在10%的水平下显著为正，而Index*Bank和Index*Comme的系数均在1%的水平下显著为负，说明股权融资也能起到正向调节作用，而银行贷款和商业信用均起到负向调节作用。这一结论验证并支持假设H2-1及H2-2。

表8 调节效应

L.Rdsales0.2998★★★0.2998★★★0.2989★★★0.2994★★★(7.9181)(7.8927)(7.8820)(7.8982)_cons-1.8914-1.0875-1.7238-2.1861(-0.9153)(-0.5096)(-0.8341)(-1.0452)控制变量YesYesYesYes个体YesYesYesYes时间YesYesYesYes省份YesYesYesYes行业YesYesYesYes N 7998799879987998 Adj. R20.80560.80510.80550.8053

六、结论与政策建议

信息时代的发展催生了金融服务新业态，数字金融降低中小企业对金融实体网点的依赖，对实体经济发展起到了推动作用。本文利用2011—2021年中小板和创业板的公司数据、省级数字普惠金融指数，系统地研究了数字金融对中小企业创新投入的影响，并分析融资结构的调节效应。研究结果显示，数字金融对中小企业创新投入有显著促进作用，在考虑内生性问题并进行稳健性检验之后，结论一致。数字金融与融资约束呈现负向关系，通过减轻融资约束，显著增加中小企业创新投入。融资结构在数字金融促进中小企业创新投入中发挥调节效应，内源融资和股权融资发挥正向调节作用，银行贷款和商业信用发挥负向调节作用。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：第一，通过数字金融提升中小企业盈利水平，增加现金流，发挥内源融资优势，促进数字金融增加中小企业创新投入的作用。创新产品帮助企业抢占市场份额，提升经营效益，积累内部资金，支持创新投入，实现良性循环。第二，通过数字金融提升信息披露质量，缓解信息不对称问题，完善资本市场，助力中小企业以股权融资的方式获取资金，进行创新投入，发挥股权融资正向调节数字金融促进中小企业创新投入的作用。第三，通过数字金融拓宽融资渠道，支持中小企业研发之路。比如债券市场，目前我国债券融资规模较小。以数字金融支持债券市场发展，为中小企业提供长期稳定资金支持，促进创新投入。