數字普惠金融發展能激勵企業創新嗎？
——新三板上市公司的證據

□惠獻波

一、問題提出

中國經濟已由高速增長轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化產業結構的攻堅期，在此背景下，如何以國家創新驅動發展戰略為綱領，提升科技自主創新能力成為我國當前第一要務。自主創新能力已提升到事關國家命運、民族前途的空前高度，擺到了社會發展全局的核心位置。微觀企業是科技創新的主力軍，是科技創新活動的重要實施者。然而，企業創新所需資金僅憑借企業內源性融資很難以滿足高質量研發創新需求，融資約束已成為企業開展創新活動的“絆腳石”。

作為傳統金融體系的有力補充，數字普惠金融將傳統金融難以覆蓋的“長尾客戶”群體納入服務范圍，具有“覆蓋面廣、交易費用低”等諸多優點，對推動大眾創業、萬眾創新活動開展具有極為重要的現實價值和戰略意義。然而，數字普惠金融這一政策沖擊能否真正緩解企業融資難題，提升企業創新能力?數字普惠金融對不同地區、不同制度環境、不同類型企業創新激勵作用是否具有異質性？其影響過程及其傳導機制如何？這一系列問題亟待數量化客觀分析與科學評判。為此，客觀和精準評價數字普惠金融業務的開展對企業創新的激勵作用，不僅有利于保障數字普惠金融穩健發展，還對未來數字普惠金融政策實施和完善具有重要的理論意義與現實價值。

短短十幾年來，數字普惠金融在我國迅速崛起，數字普惠金融已成為我國理論界探討的熱點問題，總體來說，關于數字普惠金融領域的探討共分為三類:一是對數字普惠金融業務發展動力、存在問題、影響因素（李繼尊[1]，2015；伍旭川等[2]，2014）、風險識別與監管（謝平等[3]，2012）等方面的分析和探討；二是對數字普惠金融現狀、發展趨勢等方面開展的量化研究（齊紅倩等[4]，2019）；三是關于數字普惠金融對社會經濟影響進行的實證檢驗，如加速經濟增長（唐宇等[5]，2020）、擴展消費需求（易行健等[6]，2018）、激勵創業創新活動（謝絢麗等[7]、2018，邱晗[8]、2018）、減貧增收效應（黃倩等[9]，2019）、增加農民收入，縮小城鄉收入差距（陳嘯等[10]，2018）等等。

綜上所述，關于數字普惠金融領域的研究成果已十分豐碩。然而，鮮有文獻對數字普惠金融與企業創新能力之間關系進行系統分析與探討。目前，國內僅個別學者簡單闡述了數字普惠金融與企業創新之間關系，他們認為數字普惠金融業務的開展可以彌補傳統金融服務弊端（梁榜、張建華[11]，2019），顯著性緩解企業面臨的融資約束難題（萬佳彧等[12]，2020）。受限于數據可得性，關于數字金融影響微觀經濟體技術創新的研究仍顯不足，尚未有文獻解開數字普惠金融對企業創新影響的“黑箱之謎”，尚不能直接判斷數字普惠金融對企業創新影響程度，也無法得知數字普惠金融驅動企業創新影響機制。基于此，本文試圖在以下三方面有所貢獻：（1）將北京大學數字普惠金融研究中心提供的數字普惠金融指數（2011-2018）與新三板上市公司數據進行匹配，實證分析數字普惠金融對企業創新能力激勵效應，為后續數字普惠金融相關研究提供一個新視角；（2）基于企業異質性(產業歸屬特征)和地區異質性(制度環境質量和區位差異)，探究數字普惠金融激勵企業創新效應可能存在的差異，為縮小企業創新差距，實現從模仿創新向原始性創新轉變具有一定的政策指導意義；（3）從緩解企業融資約束和提高稅收返還率視角，實證檢驗數字普惠金融激勵企業創新的作用機理，為企業創新政策制定提供微觀數據支持。

二、理論分析與研究假說

（一）數字普惠金融與企業創新

數字普惠金融憑其數字技術與普惠金融先天優勢，以數字化方式向“企業長尾群體”提供金融產品與服務，跨越了時間、空間限制，為破解企業融資難題、促進企業研發創新提供了一個切實可行的解決方法。

1.從數字普惠金融服務覆蓋廣度（breadth）來看。企業可以通過電腦、智能手機等電子設備獲得所需的金融產品與服務，數字普惠金融發展拓寬了企業融資渠道（途徑），降低了金融產品與服務門檻，有助于大幅度縮小企業融資成本（費用）、降低企業研發費用，激發企業創新，拓寬成長空間。

2.從數字普惠金融服務使用深度（depth）來看。人工智能、數據通訊、大數據、云計算等一系列現代化技術在金融領域的應用，不僅提升了數字普惠金融產品（服務）的便捷化與精細化水平，而且顯著提升了金融產品（服務）信息透明度與使用頻率，為金融風險防控向更加精準化、自動化、智能化方向發展提供了動力源泉，最大程度地拓展了金融服務邊界，提高了金融產品（服務）可獲得性與多樣性，擺脫了地理空間限制，為企業發展提供了強有力資金保障，提高了企業創新概率。

3.從數字普惠金融服務數字化程度（digit）來看。數字普惠金融通過大數據技術分析企業在互聯網上沉淀下來的行為數據來綜合評估企業信用，幫助金融機構更全面、準確地了解被投資企業生產經營狀況，有效解決了企業信用中介擔保問題，從根本上緩解信息不對稱等制度性問題，提升企業使用金融服務的便利性，緩解創業研發的資金壓力。基于此，本文提出假說1：

假說1：數字普惠金融發展可以直接激勵企業創新。

（二）數字普惠金融影響企業創新機制

1.降低服務門檻，拓寬企業融資途徑（渠道）。一方面，數字普惠金融突破了傳統意義金融產品與服務易受基礎設施、地理區位等硬件資源限制的困境，擴寬了傳統金融產品與服務覆蓋面，提高了金融產品與服務的可獲得性。另一方面，隨著數字金融使用深度與廣度的不斷拓展，企業可以借助P2P 網絡借貸、供應鏈金融以及“金融超市”等多種融資模式，多維度拓寬融資渠道（途徑），有效降低企業融資障礙，緩解創新項目融資約束。

2.降低信息不對稱性，提升企業融資效率。數字普惠金融能夠憑借數字化技術建立完善的信息監測與處理系統、風險控制系統，可以高效、準確地收集、挖掘企業相關數據，有助于對企業實行精準監管。此外，依托云計算、移動互聯網及大數據等新興技術，數字普惠金融可以實施對不同企業數據的抓取，整合數據建立可靠的第三方征信體系。

3.加快審批流程，降低企業融資成本。數字普惠金融憑借網絡交易平臺和數字技術的支持，打破原有金融服務提供方式，使貸款審批速度提高將近20%，在審批貸款過程中，基本不消耗任何社會資源，信貸審批速度快捷、高效，有效降低企業信息費用和交易費用。這種基于數字技術的審貸方法，降低企業創新融資成本，激發企業創新動力。基于此，本文提出假說2：

假說2：數字普惠金融有助于緩解企業融資約束，從而激勵企業創新。

4.提升財政工具與稅收政策激勵企業創新活動的精準性。數字普惠金融運用大數據技術可以全方位評估企業特征，有助于政府部門精準識別具有創新潛力的企業，提高財政工具與稅收政策緩解企業融資約束（Financing Constraints）的有效性與精確性，從而激發企業創新的內生動力。與此同時，由于企業創新活動具有明顯的長久性與收益不確定性等特征（張杰[13]，2020），對于長期依賴稅額抵免與財政扶持等優惠政策企業來說，更容易滋生享樂主義思想和腐敗現象，最終產生擠出效應。然而，數字普惠金融借助人工智能、大數據等手段，通過對金融數據探索分析與深層次挖掘，有助于增強政府對企業研發創新活動實時動態跟蹤與監管的能力，從而提升財政工具與稅收政策激勵企業創新活動的精準性。基于此，本文提出假說3：

假設3：數字普惠金融政策通過提升財政工具、稅收政策精準性間接激勵企業創新。

三、研究設計

（一）數據來源

本文選取新三板上市公司2011-2018 年面板數據為初始樣本，其中，企業財務指標及企業研發支出等相關數據均來自國泰安（CSMAR）數據庫、萬德（WIND）數據庫，企業專利數據來源于佰騰網專利數據庫，企業所屬城市相關特征來自歷年《中國城市統計年鑒》。

數字普惠金融數據來源于北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數（2011-2018）》，市場化程度等制度環境相關數據來自《中國分省份市場化指數報告（2011-2018）》（樊綱、王小魯等[14]，2018）。為使樣本數據代表性更強，初始數據進行如下處理:（1）從樣本中剔除金融類上市公司，包括銀行業、證券業、保險業等；（2）剔除主要指標缺失的樣本；（3）考慮到極端值的影響，本文對主要連續變量進行了1%以下、99%以上縮尾處理（Winsor）。經過以上處理，最終得到22292 個樣本觀測值。

（二）模型的選定

式（1）中，Innovit被解釋變量代表企業創新能力，Digital_fit代表城市數字普惠金融水平。另外，為處理指標數值過大的難題，本文將數字普惠金融指數及其二級指標均除以100。controlit為系列控制變量；λi為個體固定效應；Vt為時間固定效應；εit為非觀測隨機干擾項。

1.被解釋變量

企業創新測度由創新投入和創新產出兩部分組成，創新投入主要包括研發投入與研發人數（馮根福、溫軍[15]，2008），創新產出則主要指企業專利的申請、授權數量。

2.核心解釋變量

核心解釋變量Digital_fit表示數字普惠金融指數，本文選取數字普惠金融總指數（index）作為關鍵解釋變量,使用數字金融覆蓋廣度指數（bread）、數字金融使用深度指數（depth）、普惠金融數字化指數（digit）三個二級指標對企業創新進行深入研究①。

3.其他控制變量

本文控制了可能影響本文要驗證的因果關系變量，在回歸分析過程中共加入如下7 個控制變量[16]：主要變量及其定義如表1 所示。

表1 變量定義

四、實證結果分析

（一）主要回歸結果分析

1.基準回歸

數字普惠金融對企業創新激勵實證分析結果如表2 所示，表2 第（1）列是數字普惠金融總指數對企業創新能力激勵效應，結果顯示，數字普惠金融總指數系數符號為正，并在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，表明數字普惠金融發展和推廣能夠顯著提升企業創新能力。表2 第（2）-（4）列依次報告了數字普惠金融覆蓋廣度（breadth）、數字普惠金融使用深度（depth）、金融數字化程度（digit）作為解釋變量的實證回歸分析結果，可以看出，數字普惠金融三個二級指標系數均顯著為正。即隨著數字普惠金融覆蓋廣度（breadth）增加、數字普惠金融使用深度（depth）改善以及金融數字支持能力（digit）提升，企業創新能力逐漸得到提升，假說1得到證實。

表2 基準回歸結果

2.內生性檢驗

為了最大程度地減少數字普惠金融與企業創新的內生性問題，本文借鑒學者傅秋子、黃益平（2018）的經驗[17]，以樣本企業所在地區（城市）與杭州市之間距離（distance）作為數字普惠金融的工具變量。首先，企業所在地級市與杭州的距離作為自然地理變量，與經濟社會因素不相關，不會影響到企業創新②。其次，企業所在地級市與杭州的距離與數字普惠金融發展水平直接相關，滿足有效工具變量相關性假設、外生性假設兩個條件。

實證檢驗結果如表3 所示：第一階段回歸分析結果表明，企業所在地區與杭州市的距離變量是數字普惠金融的一個有效工具變量。第二階段回歸分析可以看出，在充分考慮內生性偏差之后，數字普惠金融總指數系數值依然顯著為正，即數字普惠金融這一政策沖擊可以正向、顯著地激勵企業創新，這與基準回歸結果完全一致。

表3 工具變量回歸結果

3.安慰劑檢驗

為了排除其他非觀測遺漏變量的干擾，本文采用如下思路對遺漏變量是否會影響測算結果進行間接檢驗。根據公式（1）Digital_fit 系數估計值表達式如下：

其中，control 表示所控制變量，如果γ=0，則表示非觀測因素不會干擾估計結果，估計是無偏的。然而，我們并不能對是否為0 進行直接檢驗，假如能用某個變量替代Digital_fit，且該變量在理論上對被解釋變量不會產生真實影響（即意味著β1=0），那么在此情形下，我們能夠測算出值為零，即可以反推出λ=0。

為了顯著提升安慰劑檢驗的識別精準度，本文運用bootstrap 方法，將這個隨機過程重復了500 次，結果如下圖所示，可以看出，估計系數值集中分布在零附近。基于此，我們可以反推出λ=0，即不存在其他隨機因素影響數字普惠金融創新激勵。

圖 安慰劑檢驗結果

4.穩健性檢驗

（1）剔除從未申請專利企業

為了消除干擾，本文將2011-2018 年度內，專利申請數為零的新三板上市公司剔除，回歸結果如表4 所示，由表4 可知，數字普惠金融（數字金融覆蓋廣度，數字金融使用深度、金融數字化程度）這一政策沖擊對企業創新具有顯著正向激勵作用。

表4 剔除樣本期內從未申請專利企業

（2）未來兩年專利產出的穩健性檢驗

企業專利從申請到獲批需經歷一定周期，為此，數字普惠金融這一政策沖擊對企業創新激勵影響可能存在時滯效應，為保證回歸分析可靠性，本文考察數字普惠金融對企業未來兩年專利產出的影響。實證結果如表5 所示，由表5 可知，在考慮數字普惠金融對企業未來兩年專利產出的影響之后，數字普惠金融對企業創新激勵仍然具有顯著的提升作用。

表5 未來兩年專利產出的影響結果

（3）替換被解釋變量

本文選用企業年度研發支出占企業銷售總額的比值替換專利產出（馮根福、溫軍，2008）[15]，回歸結果如表6 所示，從中可以看出，數字普惠金融這一政策沖擊對企業創新仍然具有正向、顯著激勵作用。

表6 研發支出作為被解釋變量

（二）機制分析

為進一步探討數字普惠金融對企業研發創新的影響機理，本文從融資約束、政府補助和稅收返還的角度進行分析。

1.融資約束

研究表明，當企業資金來源不穩定或面臨十分嚴重的融資約束時，企業會縮減新產品研發投入，從而制約企業的創新活動開展（蔡競、董艷，2017）[18]。本文構建KZ 指數與SA 指數來衡量企業融資約束程度，實證檢驗數字普惠金融對企業融資約束的緩解效應。

首先，借鑒Kaplan（1997）[19]等學者做法，本文通過對企業凈現金流量、企業現金持有數量、企業負債程度等系列財務指標進行線性回歸分析，構建一個綜合性指數（KZ 指數）來衡量企業面臨的外部融資約束程度，KZ 指數值越大，企業面臨外部融資約束程度就越嚴重。

其次，借鑒Hadlock（2010）[20]等學者做法，本文使用企業規模、企業年齡兩個外生性變量來構建融資約束SA 指數，其計算公式為：|0.737×企業規模＋0.043×企業規模2-0.04×企業年齡|。融資約束指數（SA）絕對值越大，企業面臨融資約束程度就越高。

回歸結果如表7 第所示，由表7 可知，在第（1）列、第（2）列中，數字普惠金融指數系數值均為負數，且在1%的統計水平下通過顯著性檢驗，即數字普惠金融顯著地緩解了融資約束程度。

由表7 第（3）列、第（4）列可知，融資約束（SA 指數、KZ 指數）系數值為負數，且在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，即企業面臨融資約束程度越高，企業創新產出就較少。然而，由表9 第（3）列、第（4）列可知，數字普惠金融指數與融資約束指數（SA 指數、KZ 指數）的交互項系數為正，且通過顯著性檢驗，說明數字普惠金融業務有效緩解了企業融資約束困境，提升企業創新產出水平，假說2 得到證實。

2.財政補貼與稅收返還

創新是一項未來收益預期不確定的長期性投資活動，信息不對稱使得政府部門很難準確評估企業創新項目的優與劣（鞠曉生[21]，2015）。為此，政府部門會向那些能夠創造大量就業機會或高科技的企業提供資金支持與政策傾斜。數字普惠金融借助人工智能、大數據等手段，通過對金融高頻數據的深度分析與深層次挖掘，可以準確識別亟需創新資金扶持且創新潛能強的企業，精準地推動各項創新資源向它們傾斜。因此，本文從政府補助、稅收返還兩個視角，考察了數字普惠金融對于企業創新的作用機制。

回歸結果如表7 第（5）列、第（6）列所示，由表7 第（5）列可知，政府補助與數字普惠金融指數交互項系數值并沒有通過顯著性檢驗，可能的解釋是，政府資金補助，除了部分用于提高企業績效水平、推動創新業務之外，在政府官員與企業管理者之間可能產生了低效率的權利尋租行為，嚴重降低市場資源配置效率，最終，削弱了數字普惠金融創新激勵效應。

由表7 第（6）列可知，稅收返還與數字普惠金融指數交乘項系數值為正，且在1%統計水平下通過顯著性檢驗，即數字普惠金融顯著提升了稅收返還對企業創新的激勵效應，假說3 得到證實。

表7 機制分析結果

（三）異質性分析

不同制度環境、不同類型企業、區位差異對數字普惠金融政策沖擊的響應是否存在不同?對于該問題分析與探討，有助于深入理解數字普惠金融政策作用機制。因此，本文分別從區位差異、制度環境差異、行業差異三方面對數字普惠金融政策激勵企業創新的異質性進行討論。

1.區位異質性

按照企業所在地不同，本文將全樣本劃分為東部地區企業、中西部地區企業兩個子樣本。表8 第（1）列、第（2）列匯報了兩個子樣本的回歸結果，從中可以看出，對于東部地區企業來說，數字普惠金融指數估計系數為正，且通過了顯著性檢驗，而中西部地區企業子樣本，數字普惠金融指數回歸系數沒有通過統計意義上的顯著性檢驗。可能的原因是相對于中西部地區來說東部地區商品經濟水平相對發達，市場資源配置效率相對高效，互聯網水平等配套基礎設施相對完善，為企業創新提供了完善的政策環境。

2.制度環境異質性

基于企業所在地制度環境異質性，本文將樣本企業進行分組，以考察不同制度環境下，數字普惠金融對企業創新激勵差異性。回歸結果如表8 第（3）列、第（4）列、第（5）列、第（6）列所示，可以看出，在制度環境較好地區，數字普惠金融業務的發展可以顯著促進企業創新能力的提升，而對制度環境較差地區的企業，數字普惠金融政策的沖擊對企業創新沒有顯著性影響。

3.行業異質性

為了進一步考察數字普惠金融對不同行業企業創新激勵效應，根據國家統計局行業區分準則，本文將制造行業中，設備制造業，文化業、辦公用機械業相關企業劃定為高科技企業，其余為非高科技企業。

回歸結果如表8 第（7）列、第（8）列所示，結果顯示：對于高科技行業而言，數字普惠金融指數系數值為正，且通過了顯著性檢驗，在非高科技企業的回歸分析中，數字普惠金融對企業創新能力的影響沒有通過顯著性檢驗不顯著。可能的解釋是：在日益激烈的市場競爭環境壓力下，高科技企業更專注于高科技產品研發，從新產品研發、設計、生產到銷售環節，節奏大大加快，有效縮短了新產品開發周期。相比之下，非高科技企業對新產品研發重視不夠，科技研發意愿不高，數字普惠金融未對其創新行為產生顯著性影響。

表8 異質性分析

五、研究結論與對策建議

（一）研究結論

數字普惠金融將現代化數字技術與普惠金融相結合，以其低廉的推廣成本（費用）、更廣泛的服務范圍，有效降低了金融交易費用（成本）與服務門檻，成為突破傳統金融服務困境，打通金融服務最后一公里，解決企業融資困境、創新動力不足，助力企業創新的重要驅動方式與手段。基于2011-2018 年新三板上市公司數據，結合地市級數字普惠金融指數，本文實證檢驗了數字普惠金融發展對企業創新的影響，并進一步探究了數字普惠金融對企業創新激勵效應作用機理和影響路徑。結果表明：

1.數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數字支持服務程度三個維度對企業創新均具有積極性影響。數字普惠金融發展對企業創新具有正向、顯著性激勵作用。進一步分析創新激勵效應傳導路徑發現，數字普惠金融包容性、普惠性，契合了企業對金融產品多元化需求，有效地破解了信息不對稱問題。

2.由于我國區域經濟發展不平衡，行業差異化，市場化水平、信用環境等制度環境不同，數字普惠金融發展對企業創新促進作用具有明顯異質性。數字普惠金融激勵企業創新作用強度在東部地區、市場監管完善地區與高科技行業尤為明顯，邊際效用更加突出。

3.數字普惠金融通過兩個渠道促進企業創新：一是緩解企業的融資約束。數字普惠金融突破了傳統意義金融產品與服務易受基礎設施、地理區位等硬件資源限制的困境，擴寬了傳統金融產品與服務覆蓋面，提高了金融產品與服務的可獲得性。二是提高稅收返還的創新效應。數字普惠金融有效提高了財政工具與稅收政策緩解企業融資約束有效性與精確性，從而激發了企業創新的內生動力。

（二）對策建議

本文豐富了數字普惠金融影響企業創新的相關研究，為金融產品如何更好地服務實體經濟提供了理論依據和政策參考，為進一步擴大數字普惠金融政策影響，本文提出三點政策性建議：

1.持續借力數字技術，提升金融資源配置效率。一是提高普惠金融的服務效率和惠及范圍。重點加強中西部地區，特別是農村及偏遠地區數字金融基礎設施建設力度，實現金融與數字技術的深度融合，以擴大數字普惠金融的滲透程度，縮小不同區位間企業數字鴻溝。二是加強中小企業的創新支持力度。深入研究融資約束企業（如非國有企業、非高技術企業等）特點及其面臨困難，因企施策，積極尋求解決方案，運用數字化技術切實解決信息不對稱、融資成本高等普遍性問題，降低融資交易成本，緩解創新融資約束。

2.改善融資制度環境，加大金融改革力度。一是提升資源整合力度。因地制宜、統籌兼顧，將先進互聯網技術、高素質人才等優質資源引入數字普惠金融發展較為薄弱的地區，縮小數字普惠金融的區域差距，打破傳統金融機構的壟斷地位。二是營造公平的融資環境。建立透明規范、能夠形成良好互動的監管制度，打造“廣覆蓋、多層次、高效率”的數字普惠金融體系，消除地區、行業歧視和成本差異，釋放中小企業和民營企業創新活力，提升我國企業創新整體水平。三是健全數字金融風險防控體系。提升數據和信息披露力度，完善數字金融風險防控體系，確保數字金融持續健康發展。

3.加強企業創新能力的甄別，構建良好創新機制。一味地直接或間接增加政府補貼、提高稅收返還力度，會導致企業創新“尋租”行為發生，反而助長了企業開展研發創新活動的惰性。為此，利用人工智能、數字加密以及云計算等新技術，精準識別具有創新能力的企業，加大政府補貼、稅收返還力度，提高市場資源配置效率，激發企業研發創新活力。

注：

①為了處理較其他指標數值過大的問題，本文將數字普惠金融指數及其二級指標數據做了除以100 的標準化處理。

②回歸過程中，本文控制了年份固定效應、行業固定效應。考慮到數字普惠金融指數是地級市層面數據，所在地歸屬同一城市的企業之間關聯性較高，因此，本文使用城市聚類效應對回歸分析標準誤進行修正。