數字金融背景下企業技術創新能力的影響機理及實證檢驗

王琦心

（天津科技大學經濟與管理學院，天津 300457）

1 引言

1.1 研究背景

金融是企業技術創新的重要外部環境。現代工業企業的技術創新發展離不開金融的服務模式，數字金融對金融服務具有創新作用。

1.2 研究意義

文章就數字金融是否能促進企業技術創新進行實證檢驗，并對規模以上工業企業（簡稱“規上企業”）技術創新能力的影響機理進行分析，意義在于：①2016中國杭州G20峰會正式提出數字金融的概念，截至目前數字金融仍為較為新穎的概念，具有研究意義；②文章結合宏觀層面經濟的發展與微觀層面企業內部的發展對規上企業的技術創新能力進行綜合分析，具有全面性，且對我國相關部門加大數字金融發展力度具有參考意義。

2 文獻綜述與研究假設

2.1 文獻綜述

從農民收入增長、縮小城鄉收入差距、居民消費增長到企業債務融資水平等多方面，數字金融無一不產生積極影響。盡管現有文獻已經證實了數字金融發展對企業技術創新的顯著作用，但宏觀與微觀層面結合的多維度分析還存在空缺，文章將在此基礎上，對宏觀層面與微觀層面多個維度數字金融與企業的創新能力進行深入研究。

2.2 研究假設

假設H1：數字金融促進企業技術創新

首先驗證數字金融對規上企業技術創新是否存在影響，再進一步探索數字金融如何影響企業技術創新能力。

假設H2：數字金融背景下，企業技術創新能力的提升是數字金融與宏觀經濟共同作用的結果

數字金融利用大數據云計算能在一定程度上降低企業內部金融服務的運營整體成本，加上企業外部宏觀環境下經濟的高質量發展，從而激發企業對技術創新項目的開發與投入。

假設H3：數字金融背景下，企業技術創新能力不僅受宏觀經濟的影響，還受企業內部資產負債率和管理費用率的影響

企業的R&D支出不僅受宏觀經濟的影響，還受企業內部多方面的影響，如營業收入、管理費用、資產負債等。

3 數據來源與模型設計

3.1 數據來源與變量說明

文章所用到的所有數據均來源于國家統計局官網和北京大學數字金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011-2020年）》。

由于多種原因選擇2018年規上企業的相關經濟指標作為原始數據樣本。由于數字普惠金融指數與規上企業相關經濟指標均為時間序列數據，易造成“虛假回歸現象”，故選擇同一年度不同省份的橫截面數據作為回歸模型驗證的依據。對于通過計算處理得到的數據均保留四位小數，最終計算整理得到了包括31個省市在內的186個數據。

表1為所有變量的名稱、符號以及度量方法。

表1 變量說明

3.2 模型設計

原假設H0：αi=βij=0。

為驗證假設H1、H2、H3，分別建立以下三個模型：

（1）TINN1=α1+β11DFI+ε1；

（2）TINN2=α2+β21DFI+β22GDP+ε2；

（3）TINN3=α3+β31DFI+β32GDP+β33DF+β34ROOE+ε3。

4 實證分析

4.1 相關性分析

對變量之間的相關性利用corr命令進行實證分析，可以看出被解釋變量TINN與解釋變量DFI的相關系數為0.694 4，與控制變量GDP的相關系數為0.761 6，與控制變量資產負債率DF的相關系數為-0.408 5，二者呈相反方向變動，與控制變量ROOE的相關系數為0.076 1。

4.2 多元回歸分析

4.2.1 多元回歸分析

利用reg命令進行多元回歸分析，R-squared顯示0.688 4，Adj R-squared顯示0.640 4。檢驗整個方程顯著性的F統計量為14.36，其對應的p值(Prob＞F)為0.000 0，表明這個回歸方程整體高度顯著。解釋變量DFI的t值為2.15，回歸系數的p值(P＞|t|)為0.041，故在5%水平上顯著。控制變量GDP和常數項的t值分別為3.92和-3.20，回歸系數的p值分別為0.001和0.004，都小于0.01，故均在1%水平上顯著，而且符號與理論預期一致。控制變量DF與ROOE的t值為0.66和0.75，p值為0.517和0.463，故不顯著。

4.2.2 模型檢驗

基于上述多元回歸結果分析發現，存在不顯著的情況，于是根據先前假設，對模型（1）、（2）、（3）分別進行回歸，結果如表2所示。

表2 模型檢驗結果

模型（1）數字金融指數DFI對規模以上工業企業技術創新能力在1%的水平上顯著，且F為27.006，大于臨界值F(4，26)=14.36，拒絕原假設H0：αi=βij=0，接受備擇假設H1，此時認為回歸方程TINN1=-1.939+0.010DFI顯著成立，說明數字金融的發展在一定程度上能促進企業的技術創新能力。模型（1）的R2為0.482，調整的R2為0.464。

模型（2）數字金融指數DFI與經濟發展水平GDP對企業技術創新能力均在1%的水平上顯著，且F為29.307，大于臨界值F(4，26)=14.36，拒絕原假設H0：αi=βij=0，接受備擇假設H2，此時認為回歸方程TINN2=-2.906+0.005DFI+0.230GDP顯著成立，說明數字金融能促進企業的技術創新，宏觀經濟的發展也能促進企業技術創新，即企業創新能力是數字金融和宏觀經濟共同影響的結果。模型（2）的R2為0.677，調整的R2為0.654，比模型（1）的擬合程度更好，回歸方程更準確。

模型（3）在模型（2）的基礎上增加了企業內部資產負債率與管理費用率對企業技術創新能力的影響，但兩者均不顯著，且F為14.357小于臨界值14.36，應接受原假設，即回歸方程所有系數均為0，顯然與假設不符也不符實際情況，所以模型（3）并沒有起到很好的效果。

5 研究結論

為探究數字金融的發展對規上企業的技術創新水平是否有影響以及其影響機理，文章首先對相關數據進行搜集整理，并參考已有文獻進行學習研究。理論分析表明，數字金融可通過促進電子商務、影響消費總量和結構、緩解融資約束，以及技術溢出等途徑推動中小企業的技術創新。文章通過實證分析發現數字金融的發展能夠促進企業的技術創新，同時宏觀層面經濟的發展也對企業的發展有積極影響進而加大企業研發投入的力度，實現企業技術創新。但微觀層面企業內部的資產負債率、管理費用率等指標對企業技術創新能力的影響作用不強，還需進行進一步的模型假設與實證檢驗。

數字金融對規模以上工業企業的技術創新有促進作用，同理可得對各行各業的創新發展都有促進作用，數字金融對各行業帶來的變革才剛剛開始，數字金融的未來將大有可為。