浅析数字金融对家庭作坊式小微企业创新能力的影响

张俊彬

金融可得性是影响企业创新的重要因素。商业银行等资金端出于控制风险的考虑，往往倾向于向规模较小的企业提供抵押贷款，而小微企业的信用度普遍较低，可提供的抵押资产较少，因此，小微企业长期面临着融资难、融资成本高等问题，严重阻碍了企业创新活动的开展。而数字金融为小微企业的创新活动带来了新的机遇。因此，本文深入分析了西南财经大学于2017年开展的中国家庭金融调查（CHFS）中的数据，旨在探究数字金融对家庭作坊式小微企业创新能力的影响。

一、国内研究现状

影响企业创新能力的外部因素主要有宏观政策、融资环境、知识产权保护等。在宏观政策方面，严复雷（2021年）、王海（2021年）、李从容（2020年）分别分析了经济政策、产业政策、财政政策对企业创新能力的影响。在融资环境方面，朱敏（2018年）指出，良好的融资环境对企业创新具有驱动作用年；户敏（2021年）论证了融资约束给企业创新带来的不利影响。在知识产权保护方面，余长林（2021年）认为，加大知识产权保护力度可以缓解融资约束，进而促进企业创新活动的开展，尤其对高新技术企业及民营企业具有显著影响。

影响企业创新能力的内部因素包括企业财务状况、激励机制、企业家特征等。在财务状况方面，周建（2012年）研究了企业资金规模、盈利能力、偿债能力等因素对企业创新能力的影响。在激励机制方面，李娟（2021年）发现货币薪酬激励、股权薪酬激励、在职消费激励等能够鼓励高层管理人员更加努力工作，并促使其开展创新活动。在企业家特征方面，王娅莉（2021年）认为企业家的年龄、学历、成就需求、性格特质等因素均在一定程度上影响着企业的创新活动。

近期研究中，雷汉云（2020年）基于中国小微企业调查数据，发现金融科技可以通过增强企业家的创新意识来促进企业创新，对小微企业，尤其是偏远地区、资产规模较小的企业开展创新活动具有积极影响。聂秀华（2021年）分析了2014—2018年中小板上市公司的数据，发现数字金融可以缓解中小企业的融资约束，促进企业创新。周素华（2021年）发现，金融科技对中小企业和民营企业的创新活力具有显著的促进作用。

总体来看，目前国内有关数字金融与企业创新的研究主要集中在宏观环境方面或企业层面，较少关注微观层面。

二、模型与变量

（一）数据来源

本文数据来自西南财经大学于2017年开展的中国家庭金融调查。本文的研究重点是数字金融对小微企业，尤其是家庭作坊式小微企业创新能力的影响。因此，笔者围绕家庭作坊式小微企业是否进行了创新活动，选取了4 332户家庭作为研究样本。

（二）变量设定

1.被解释变量

本文以中国家庭金融调查问卷中“与去年/今年上半年相比，该项目在产品、技术、组织、文化、营销、服务等方面是否有创新活动？如研发、新点子、新做法等”来定义个体是否进行了创新。有进行创新为1，反之为0。

2.解释变量

本文从微观角度出发，将个体有无接触和使用数字金融作为解释变量，对中国家庭调查问卷中“在购物时使用哪些方式进行支付”“选择股票的依据”“选择基金的依据”“家里是否有理财类App”“借款从哪里借”等问题的答案进行了归纳分析，将答案中涉及从网络借贷平台借款、通过网络选择股票及基金、使用线上支付平台支付等答案定义为使用了数字金融，并将这一情况设定为1，反之为0。同时，笔者对每个问题的答案进行了累计，以呈现家庭使用数字金融的广度。

3.控制变量

根据已有的研究，笔者从样本的户主特征及家庭特征中选取了相关指标作为控制变量。所有变量的定义及处理如表1所示。

三、实证分析

（一）基本回归分析

因为被解释变量是一个二值虚拟变量，所以本文主要采用Probit模型来分析数字金融对个体创新的影响。Probit模型如下：

模型（1）中，Y是虚拟变量，1表示该小微企业进行了创新活动，0表示该小微企业没有进行创新活动；digital finance（數字金融）表示该小微企业有无使用数字金融，使用了取1，反之取0；X为控制变量，包括性别、年龄、文化等个体特征，以及社会资本、家庭收入等家庭特征；a和β为待估计的系数；ε为随机扰动项。回归分析的结果如表2所示。

笔者将解释变量改为数字金融广度进行了回归分析，回归结果如表3所示。

回归结果显示，数字金融、数字金融广度与创新的回归系数在1%显著性水平下为正。这表明个体使用或接触数字金融对创新具有积极影响，并且个体与数字金融接触的范围越广，越有利于创新活动的开展。同时，回归结果也表明：女性在创新方面更有优势；有住房压力的个体进行创新活动的可能性较低；人口较多的家庭由于生活压力较大，进行创新活动的可能性也较低。此外，创新活动需要大量资金支持，拥有充裕的社会资本和家庭收入的个体更容易进行创新。