数字普惠金融促进“专精特新”企业创新的差异比较

摘" 要：“专精特新”企业代表新质生产力的方向，数字普惠金融在促进“专精特新”企业创新水平方面是否存在地区差异？基于2016—2022年数据，分析五大国家级城市群数字普惠金融促进“专精特新”企业创新的路径差异。研究发现：第一，五大城市群数字普惠金融均显著地促进“专精特新”企业创新。在替换核心解释变量与被解释变量等一系列检验后结论依然保持稳健。第二，异质性研究发现，数字普惠金融对创新的促进作用在企业或城市层面均存在“规模偏向”。第三，机制分析表明，城市群本地化创新能力会放大数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用。鉴于此，建议打造更多维度、广覆盖的普惠金融服务网络，加大对非一线城市、小型“专精特新”企业的信贷资源倾斜，因地制宜、因势利导积极打造创新高地。

关键词：数字普惠金融；专精特新；城市群

中图分类号：F275；F832.4；F276.3 文献标识码：A 文章编号：1673-2359（2024）06-0090-13

作者简介：王娟，南京邮电大学管理学院教授。

项目基金：国家社会科学基金一般项目“‘链主’企业引领新质生产力形成的机制及推进策略研究”（24BGL034）

创新型中小微企业是我国建设现代化产业体系，实现科技创新巨大突破的重要市场主体。2023年10月《国务院关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》明确指出，要“建立完善金融服务小微企业科技创新的专业化机制，加大对专精特新、战略性新兴产业小微企业的支持力度”①。数字普惠金融成为缓解创新型中小企业“贷款难、贷款贵”问题，满足其贷款需要，长效激励企业创新的新动能。长三角、京津冀、珠三角、成渝与长江中游城市群是我国“十四五”规划明确提出要优化提升的国家级城市群，是区域发展中重要的空间载体与战略单元，城市群内部包括数字普惠金融发展水平在内的区域经济实力差距明显②，创新能力也大相径庭。长三角城市群是推动长江经济带发展和共建“一带一路”融合的重要阵地，是长江经济带上“一带一路”战略支点，长三角城市群数字普惠金融发展水平与“专精特新”企业创新实力遥遥领先。在此背景下，本文试图探究城市群内部数字普惠金融促进“专精特新”企业创新的作用大小差异，尤其关注以长三角城市群为代表的优势特征。

与已有研究相比，本文可能的边际贡献在于：首先，丰富了“专精特新”企业创新的研究样本。当前针对“专精特新”企业微观层面的研究多基于A股上市公司数据，本文针对历年各批次每家企业专利数据进行全面衡量，这将有助于从更丰富的维度把握各类“专精特新”企业实际创新能力；其次，以五大城市群为代表，将“专精特新”企业创新影响因素的研究从城市层面推至县域层面，当前针对“专精特新”企业的研究多集中于城市层面，对五大城市群内部县域数字普惠金融水平促进创新的实证研究较少；最后，着重探讨五大城市群尤其是长三角城市群数字普惠金融促进“专精特新”企业创新的作用大小及路径差异，这些研究结论为各城市群完善数字金融基础设施、拓展“专精特新”企业融资渠道提供了经验证据支持。

一、文献回顾与研究假设

（一）数字普惠金融与企业创新

当前学界普遍认为，数字普惠金融有助于企业创新。数字普惠金融促进企业创新的间接传导机制主要体现在融资与人力资本积累两个方面，从融资角度而言，数字普惠金融显著增加了中小企业贷款金额，降低了贷款利率，借助金融科技公司与银行的合作，增加了信用担保数量的同时还能降低贷款违约率①。数字普惠金融可以提高企业信息透明度，通过降低信息不对称程度，吸引相关金融机构为企业创新提供融资②，进而缓解企业融资约束与金融错配、降低债务融资成本促进企业创新③。数字金融一方面可以缓解证券市场与信贷市场之间的摩擦，提高企业外部融资能力；另一方面可以提高全要素生产率，优化企业内部融资能力④。数字普惠金融能助力企业降低财务费用，减少“加杠杆”式融资需求，借助大数据、区块链与云计算等新型技术，提升企业自身管理水平与项目开展能力，提升财务稳定性与有效性⑤。将大数据与机器学习算法等引入贷款审批流程可以隔离银行官员接触审批流程，规避贷款审批寻租行为⑥。

城市群内部人口与产业集聚，在分享、匹配和学习机制作用下更有利于实现企业创新规模效应。五大国家级城市群内部经济基础与创新实力差距较为明显，要素投入对创新产出的边际收益也不尽相同，传统金融产品与服务基础较强的城市群，数字普惠金融助力企业创新的边际贡献更为明显。蔡庆丰等⑦认为城市群人口集聚对企业创新的激励作用在中西部地区、市场化程度较低的地区更为明显。王海花等①认为五大城市群“专精特新”企业创新效率水平差距较大，但呈缩小趋势。胡伟等②认为东部地区较之其他地区资源禀赋佳，市场化程度高，传统金融供给足，数字普惠金融所发挥的边际贡献相对非东部地区弱。王刚等③同样得出中西部地区数字普惠金融对中小企业创新促进作用更显著的结论。据此，本文提出如下假设：

假设1" 数字普惠金融对“专精特新”企业创新有正向促进作用，对于创新水平相对较弱的城市群，作用更大。

（二）数字普惠金融促进企业创新的“规模”偏向

基于企业规模视角，数字普惠金融促进企业创新具有不同的作用效果，金融支持对于大企业创新的边际作用往往更大。数字经济对提高大型企业创新水平的作用更突出；大企业存续期更长，社会网络关系更丰富，更易于在短时期内低成本整合利用创新资源。此外，大企业也希望通过创新避免其他竞争者创造性破坏的威胁。

数字普惠金融促进企业创新在所处城市层级上也存在“规模”偏向，基于城市规模视角，金融支持对于地处高级别城市企业创新的边际作用更大。张梁等④认为知识产权保护程度越高，金融监管制度越完善越有助于数字金融规范化发展，削弱数字金融对创新差距的马太效应。聂秀华等⑤指出数字金融发展阶段较完善、制度质量较好、人力资本较高的地区，数字金融对区域创新的激励作用更为明显，制度环境差异与人力资本水平甚至会决定数字金融发展到底是抑制还是促进区域技术创新。杨博旭等⑥认为随着城市规模的增加，省会首位度对区域创新的影响效果递增。数字普惠金融对企业创新的促进作用对于地处东部或一、二线地区的企业更为明显⑦。据此，本文提出如下假设：

假设2" 数字普惠金融对“专精特新”企业创新的促进作用在企业或城市层级层面存在“规模偏向”，即对于大型“专精特新”企业、地处较高层级城市的企业，作用更明显。

（三）本地化创新能力与企业创新

长期以来，受益于公共品共享、人力资本匹配程度提高与知识溢出效应，学界普遍认为创新活动较之其他经济活动，时间上更为集中，地域上更为集聚。在数字普惠金融促进“专精特新”企业创新的进程中，本地化创新能力所发挥的调节作用不容忽视。本地化创新能力是吸引创新型企业选址的重要区位因素，本地化创新集聚效应会持续吸引高技术行业企业进入⑧。地区原有技术会增加新技术多样化可能性①，临近创新集群的企业更有助于技术获取、声誉溢价和信息捕获②，市场化水平高、初始创新能力强、银行网点较多的城市银行信贷供应与科技类财政支出更多，进而更具有主动创新能力③。

就整体而言，虽然本地化创新能力会放大数字普惠金融对企业创新的促进作用，但是五大城市群创新投入要素水平、数字经济发展水平组间与组内差异明显。王青等④认为各城市群经济发展水平空间分布上呈现显著的不平衡性，珠三角和长三角城市群经济发展水平高，95%以上城市达到整体平均值；长江中游与成渝城市群经济发展水平低，不足10%的城市达到整体平均值。因此，本地化创新能力是否影响数字普惠金融对企业创新的促进作用因城市群差异而异。深圳、北京、上海、杭州、广州等城市作为全球科创中心，是创新本地化集聚典范，这些城市不断汇聚创新资源与创新人才，创新集聚与辐射作用更为明显，同时存在持续虹吸其他城市创新资源，极化效应加剧城市群内部创新水平失衡的可能。据此，本文提出如下假设：

假设3" 城市群本地化创新能力会放大数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用，对于拥有全球科创中心的城市群效果更明显。

二、数据特征、模型设定与描述性统计

（一）数据特征

本文以2016—2022年长三角、京津冀、珠三角、长江中游与成渝五大城市群中，工信部公布的第一至第五批“专精特新”企业为研究对象。在国家知识产权局搜集整理各企业各年专利名称等信息，归纳整理各企业各年发明申请专利数、发明授权专利数、实用新型专利授权数与外观设计专利授权数。企业数据来自国泰安（CSMAR）和国家知识产权局；企业类型、规模等变量来自工商企业注册数据和企查查等网站；县域数据来自国泰安（CSMAR）和中经网等。在此基础上按照以下原则进行数据处理：首先，剔除了金融业企业；其次，由于东莞市与中山市属于省辖地级市，无下辖区县，为保证核心解释变量数字普惠金融采用区县级数据的统一性，回归时剔除属于东莞市与中山市的样本。最终获得47384个“企业—年度”观测值。

（二）模型设定

为考查数字普惠金融对企业创新水平的影响，本文构建以下模型：

Innocit=β0+β1Digfinct+β2Controlcit+μt，j+εcit（1）

其中，被解释变量Innocit为年份t，所在区县c的企业i发明公开数衡量的创新水平。核心解释变量Digfinct为区县c在年份t的数字普惠金融水平。Controlcit为控制变量； μt，j表示“时间×省份”固定效应，以控制各省随时间变化的不可观测因素，其中，t和j分别代表时间和地区；εcit是干扰项。

（三）变量选择

1.被解释变量

企业创新（Inno），专利数量被普遍视为能代表企业创新产出结果的变量①，专利申请涵盖发明专利、使用新型专利与外观设计专利三类，黎文靖等②认为发明专利申请难度较高，蕴含的技术复杂度相对更高，本文参考高瑜等③的做法，以企业当年申请的发明专利衡量创新水平，并将前置一期的三类专利授权总量作为稳健性检验④。

2.核心解释变量

数字普惠金融（Digfin），本文采用县域“北京大学数字普惠金融指数”来衡量五大城市群各区县数字金融发展情况。除综合总指数外，该指数还下设覆盖广度、使用深度和数字化程度三个一级指数⑤。为了更好地识别普惠金融发展水平对企业创新的影响，本文除了使用综合总指数作为核心解释变量之外，还进一步考察了覆盖广度、使用深度、数字化程度这三个一级指数与“专精特新”企业创新的关系。

3.控制变量

本文选取的控制变量（Controls）主要涵盖企业和区县层面变量。前者包括企业规模（lnemp）、企业年龄（Age），已有文献表明，规模较大、生存期越长的企业抗风险能力与经营稳定性越强，更具创新实力。考虑到区县层面经济发展水平、产业结构变化、财政投入力度对“专精特新”企业创新可能的影响⑥，本文选取了区县人均灯光亮度（Plight）、产业结构水平（Stru）与政府支出比率（Fiscal）作为控制变量。具体变量含义参见表1，主要变量的描述性统计结果见表2。

三、实证分析

（一）基准回归

表3报告了数字普惠金融总指数对五大城市群“专精特新”企业创新的影响。结果显示，在5%的水平下均显著为正，说明数字普惠金融水平发展对“专精特新”企业创新有显著的促进作用。相比之下，数字普惠金融水平对京津冀、珠三角城市群“专精特新”企业创新的促进作用较小，对成渝、长江中游与长三角城市群的促进作用较大。上述结果初步证明了假设1。

（二）异质性分析

1.按企业规模区分

本文按企查查网站企业基础工商信息显示的企业规模将“专精特新”企业分为大型、中型与小型三类。由表4、表5可知，除珠三角城市群外，数字普惠金融对其余四类城市群大型“专精特新”企业创新有显著的促进作用，且促进作用均远超过中、小型企业，这一点在五大城市群中经济与创新实力相对偏弱的京津冀、长江中游与成渝城市群尤为明显。中型“专精特新”企业在五类城市群中占比最大，长三角、珠三角与成渝城市群数字普惠金融对中型规模的“专精特新”企业创新具有显著的促进作用。除长三角城市群外，数字普惠金融对小型“专精特新”企业创新的促进作用并不明显。基于此，普惠信贷资源对大、中型“专精特新”企业创新更能“锦上添花”，但对于初始条件较弱、传统金融覆盖不足的小微企业并未体现“雪中送炭”。上述结果初步证明了假设2。

2.按城市等级划分

本文按照第一财经与新一线城市研究所发布的2024新一线城市名单，将五大城市群内城市划分为一线与新一线城市、其他城市两组。由表6可知，除珠三角城市群一线与新一线城市外，其余城市群两组城市类别数字普惠金融的发展均显著促进“专精特新”企业创新，且一线与新一线城市组的回归系数更大，说明在各城市群内部，数字普惠金融对城市等级更高、更发达城市“专精特新”企业创新促进作用更强。上述结果再次证明了假设2。

3.按金融发展水平区分

商业银行网点是配置信贷资源的主体，区域内金融分支机构数量多寡在一定程度上反映了当地金融发展水平。根据国家金融监督管理总局“金融许可证信息”网站逐年统计各区县金融分支机构数量，为控制县域人口差异所带来影响，按县域每万人拥有金融分支机构存量中位数将各城市群县域划分为信贷资源可得性较高及较低两类①。

由表7可知，京津冀与珠三角城市群金融发展水平较高的县域，数字普惠金融促进“专精特新”企业创新的作用并不显著。对于金融发展水平较高的县域，长三角城市群数字普惠金融发展水平对“专精特新”企业创新的促进作用最大。对于信贷资源可得性较低的县域，成渝城市群数字普惠金融发展水平对“专精特新”企业创新的促进作用最大。整体而言，五大城市群金融分支机构相对稀缺、金融发展水平相当较弱的地区，数字普惠金融的发展为企业提供了更多的融资渠道，更好地实现了金融服务的延伸与下沉，有助于平衡各地区之间金融发展水平差距，同步推进“专精特新”企业创新能力。

（三）稳健性检验

1.替换核心解释变量

除数字普惠金融总指数外，本文分别以覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度作为数字普惠金融替代指标，覆盖广度主要以某账户绑定银行卡数量衡量，考查账户所有人金融服务覆盖面；使用深度体现了实际使用数字金融服务的总量与活跃度；数字化程度则侧重于数字金融服务的便利性、低成本与信用化程度。

由表8—表10可知，除覆盖广度这一指标对京津冀与珠三角城市群“专精特新”企业创新不显著之外，其他体现数字普惠金融水平的指标均显著为正，说明数字普惠金融水平发展对“专精特新”企业创新有显著的促进作用。覆盖广度与使用深度对成渝城市群的影响最大，数字化程度对长江中游城市群的影响最大，三类指标对京津冀与珠三角城市群的影响相对较小。

2.考虑专利类型

在基准回归中，被解释变量为发明专利公开数，为了更完整考查“专精特新”企业创新能力，考虑到专利授权耗时，本文分别采用前置一期的发明、实用新型与外观设计三类专利授权数加总作为被解释变量，以控制数字普惠金融对企业创新授权的滞后影响。如表11所示，以总指数表征的数字普惠金融对前置一期的三类专利授权总数均具有显著的促进作用，较之基准回归，这种促进作用均有所扩大。

四、机制分析

（一）从本地化创新能力角度的分析

由前文的分析可知，本地化创新能力可能会强化数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用。本文基于国家知识产权局网站，整理统计各区县三类专利实际授权数，为了控制县域人口差异所带来影响，以县域每万人拥有发明、使用新型与外观设计三类专利授权总数（Patent）衡量五大城市群各区县本地化创新能力。本文依次基于总指数、覆盖广度、使用深度与数字化程度作为衡量各区县数字普惠金融的指标，分别考虑四类指数与县域人均三类专利授权总数交乘项显著性。检验结果如表12—表15所示，京津冀、长三角城市群的交互项系数绝大多数显著为正，说明本地化创新能力能放大数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用；珠三角城市群交互项系数显著为负，说明本地化创新能力会抑制数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用；本地化创新能力在成渝与长江中游城市群的作用并不明显，假设3初步得证。具体而言，京津冀与长三角城市群本地化创新能力对覆盖广度促进“专精特新”创新的放大作用最为明显，在珠三角城市群本地化创新能力对覆盖广度促进创新的抑制作用最为明显，相比之下，本地化创新能力对上述城市群使用深度促进“专精特新”企业创新的放大或抑制作用均为有限。

（二）进一步的讨论

为进一步探讨城市群间本地化创新能力对于数字普惠金融促进“专精特新”企业创新是助力抑或阻力可能的原因，本文进一步探究城市群内各城市本地化创新能力差异。本地化创新能力的助力作用更体现在城市群内是否拥有全球创新中心。本文将2023年新增专利授权量超过10万件的深圳市、北京市、上海市、苏州市、广州市、杭州六座城市视为创新中心。考虑到北京市、上海市为直辖市，由2023年人均新增专利授权量统计可知，海淀区与昌平区在北京市各区县创新表现中遥遥领先，松江区、嘉定区、奉贤区与闵行区则是上海市创新集聚区。本文分别以京津冀城市群是否包含北京市海淀区与大兴区，长三角城市群中是否包含上海市松江区、嘉定区、苏州市、杭州市；珠三角城市群中是否包含深圳市、广州市为样本进行回归。

由表16可知，京津冀城市群中，只有在北京市海淀区、大兴区等创新集聚区，本地化创新能力对数字普惠金融促进“专精特新”企业创新产生了助力作用，除此之外的地区，这种作用是不显著的。同样的结论也体现在长三角城市群中的上海市松江区、嘉定区、苏州市、杭州市。而在长三角城市群，本地化创新能力甚至不利于数字普惠金融促进“专精特新”企业创新。珠三角城市群若作此区分，两种情况均不显著，可能的原因是粤港澳地区本就作为整体去打造“具有全球影响力的国际科技创新中心”；深州市虽然为地级市，但是整体创新实力稳居全国第一；深圳市宝安区、坪山区、龙华区、龙岗区、南山区等绝大多数市辖区创新实力雄厚；广佛莞地区创新实力也不容小觑，在专利申请或授权总量上保持全国前十；珠三角城市群各城区创新实力超群且发展均衡，无论是数字普惠金融，还是本地化创新能力对“专精特新”企业创新的促进或放大作用并不明显。

五、结论与政策建议

本文将县域级别的数字普惠金融指数与2016—2023年5批“专精特新”企业匹配，采用固定效应面板模型，研究了数字普惠金融对五大城市群“专精特新”企业创新的影响。根据本文的分析结果，可以得到如下结论：

第一，五大城市群中，数字普惠金融发展对“专精特新”企业创新有显著的促进作用，且对于创新实力相对较弱的长江中游、成渝城市群促进作用更大。县域数字普惠金融指数每提高1个单位，“专精特新”企业发明申请数将提高0.1184—0.2307笔不等，按促进作用由小到大，顺序依次为珠三角、京津冀、长三角、长江中游与成渝城市群。整体而言，创新水平相对较弱的城市群，数字普惠金融对“专精特新”企业创新的作用更为明显。值得关注的是，尽管长三角城市群“专精特新”企业创新水平远超其他城市群，数字普惠金融发展仍能发挥显著的促进作用。

第二，数字普惠金融的促进作用在企业与城市层面均存在“规模偏向”，各城市群中，这种促进作用普遍存在于大型“专精特新””企业或城市层级较高的城市，对小型“专精特新”企业，或城市层级较低的城市作用不明显。按大、中、小型企业规模划分，除珠三角城市群外，数字普惠金融对其他四类城市群大型“专精特新”企业创新有显著的促进作用，且促进作用均远超过中、小型企业，数字普惠金融对除长三角城市群外其他四类城市群小型“专精特新”企业创新的促进作用并不明显。

第三，如果城市群内部创新水平差异大、发展欠均衡，又包含国际创新中心城市，本地化创新能力更能放大数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用。京津冀与长三角城市群，本地化创新能力显著放大数字普惠金融对“专精特新””企业的促进作用，但在珠三角城市群，本地化创新能力会抑制数字普惠金融对“专精特新”企业促进作用。可能的原因是京津冀与长三角城市群内部各城（区）创新极化明显，且各自包含排名全球前30位的科创中心。因此，本地化创新能力更能体现如虎添翼之效。长三角城市群创新城市熠熠生辉，但也有包括安徽省在内的部分城市创新实力偏弱的欠均衡情况，因此本地创新能力的调节作用发挥更为明显。相反，如果城市群内部缺乏强有力的“创新集聚区”带动，如长江中游与成渝城市群；或者各城区创新发展较为均衡，实力相当，如珠三角城市群中，广州、深圳、佛山、东莞均为经济、创新强市，本地化创新能力的助力作用就不明显。

本文针对如何引导数字普惠金融助力“专精特新”企业创新提出以下政策建议：

第一，加快长江中游、成渝城市群数字普惠金融发展，打造更多维度、广覆盖的普惠金融服务网络。长江中游与成渝城市群“专精特新”企业创新实力偏弱，各种政府补贴较之长三角、珠三角城市群差距较大，融资约束与融资成本相对更高，但数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用更为明显，尤其是对成渝城市群中的成都市、重庆渝北区，长江中游城市群中的长沙市、武汉市、南昌市等“专精特新”企业相对集中的城市或地区。应加强数字信用体系的建设，提高“专精特新”企业信息披露质量，提高“专精特新”企业金融服务易得性。同样，五大城市群可因地制宜，各有侧重地突出数字普惠金融对“专精特新”企业的促进作用。长三角、长江中游与成渝城市群应着力拓展数字普惠金融覆盖广度，如普及推广支付账户理财、转账覆盖面，而京津冀与珠三角城市群则应该更重视数字普惠金融的低成本与低门槛优势。

第二，加大对非一线城市，小型“专精特新”企业的信贷资源倾斜。五大城市群中，数字普惠金融对非一线城市，小型“专精特新”企业创新的促进作用相对较弱，小微企业“敢贷、愿贷、能贷、会贷”不足，应充分发挥数字普惠金融信息优势、成本优势与风控优势，向规模不足型地区进一步延伸和下沉金融服务，对于金融实体机构相对较少的地区，鼓励金融体系积极开展线上产品与服务创新，深化小微企业信用信息共享，扩大信息共享范围，缓解经济相对薄弱地区“专精特新”企业融资约束。

第三，长三角城市群应因势利导积极打造创新高地，借助创新集聚空间，辐射创新资源。秉持“全国发展强劲活跃增长极、高质量发展样板区、率先基本实现现代化引领区、区域一体化发展示范区、改革开放新高地”的战略定位，长三角城市群同样已成长为“专精特新”企业孕育、成长的沃土。长三角城市群可在依托现有创新集聚力量，吸引国内外创新要素，打造国际创新中心的同时，将创新资源辐射到城市群乃至全国、全球。成渝城市群和长江中游城市群则亟待提升直辖市、副省级城市、省会城市等创新活力，加强对国际前沿技术的追赶，发挥创新资源的集聚功能，打造全国科创中心，更大程度发挥本地化创新能力对“专精特新”企业创新的牵引与托举作用。

责任编校 程" 明