导读：《“新发展格局+数字金融”理论与实践——中国金融科技青年论文（2021）》是由国家金融与发展实验室金融科技研究中心学术指导，北京立言金融与发展研究院、金融科技50人论坛与腾讯金融研究院联合推出的系列金融科技青年学术研究报告的第三本。选登的论文为“2021金融科技青年论文征集”活动中，从52篇高品质的征文中脱颖而出的17位获奖作者的作品合集，由中国金融出版社出版发行。本期特别推荐获得二等奖的青年论文：数字普惠金融发展与企业创新——来自中国的经验证据。
摘 要
以下为文章内容：
一、引言
创新是推动经济增长的重要驱动力(Romer，1990)。随着中国经济步入高质量发展的新常态阶段，经济增长模式也由要素驱动向创新驱动转换。«国家创新驱动发展战略纲要»的执行与实施，标志着以创新为发展动力源泉的新模式已成为我国经济发展的重大战略方向。加快创新、转变经济发展方式，不断加大研发创新投入是实施上述战略的重要举措。«2019年全国科技经费投入统计公报»对外公布的数据表明，2019年我国研发投入经费首次突破2亿元人民币，合计高达2.21亿元，研发投入费用占GDP的比重达到2.23％，经费支出规模处于全球领先地位，仅次于美国，多年位居世界第二。但与之形成鲜明对比的是，我国研发创新质量的整体水平实际上并不高，科睿唯安(Clarivate Analytics)发布的«德温特2020年度全球百强创新机构»报告显示，我国境内仅有小米、华为、腾讯3家企业上榜，而美国和日本分别有39家和32家企业入围，与发达国家相比依然存在不小的差距。我国产业真正实现从“中国制造”向“中国创造”的跨越是现今理论界和政策层亟须解决的重要问题。党的十九届五中全会明确指出，要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，完善国家创新体系，加快建设科技强国，要强化国家战略科技力量，提升企业技术创新能力，激发人才创新活力，完善科技创新体制机制。因此，提升我国企业创新质量，将技术创新打造成为我国经济增长的新引擎，提高我国企业创新水平具有很强的现实意义和政策含义。
怎样提升企业创新能力始终是学术界关注的热点话题。梳理过往文献发现，一些研究从学习能力、企业规模和产权性质、运营管理模式、技术引进等企业内部因素来探究企业创新行为(周黎安和罗凯，2005；孙早和肖利平，2016；张杰等，2020)；另一些研究则从行业市场结构、房价、融资约束、政策不确定性等外部宏观经济环境的视角展开相关企业创新方面的探索(马光荣等，2014；陈德球等，2016)。上述文献从经营环境的角度来理解企业如何提高创新具有一定的参考和借鉴意义。
健康良好的金融生态体系是支持企业开展研发和形成创新能力的基础保障条件(Kerr等，2014；易纲，2020)。完善的金融市场能够通过资本积累，增强资本要素流动，降低资金融通成本，提升资金配置效率，促进企业创新和技术进步(戴静和张建华，2013)。然而，我国金融结构体系长期以银行业为主，间接融资占主导地位，造成作为资金供给方的银行在我国信贷市场中具有很强的支配能力。它们出于政治关联、监管制度等方面的考虑，倾向于将更多信贷额度发放给国有或大型企业，而许多高效率的中小企业无法获得足够的信贷资金，造成信贷配给出现所有制歧视行为，无法使社会资本配置效率最大化，制约了创新活动的开展(卢峰和姚洋，2004；刘瑞明，2011；Wei等，2017)。功能完善的银行可通过各种技术手段甄别具有创新能力的企业，向其提供融资服务，解决融资难题，促进技术创新。由于银企之间天然具有信息不对称性，银行在实际活动中无法完全掌握申请贷款企业的信息状况，出于规避风险的考虑，银行对风险较高、抵押品不足的高新技术企业贷款倾向偏低，不愿将资金贷给这类企业，最终造成企业外部融资成本居高不下，严重阻碍了该类企业的创新活动(林毅夫等，2019)。创新活动具有周期性长、不确定性高的特点，对资金依赖程度高。一般情况下，仅依靠企业内部自有资金无法满足研发所需资本。因此，企业时常要通过直接或间接等外部筹资的方式来弥补资金缺口(鞠晓生等，2013)。
为破解上述困局，解决企业融资困难问题，党的十八届三中全会特别提出“发展普惠金融”，并将其提升为国家战略。2016年，我国首个发展普惠金融的国家级战略规划«推进普惠金融发展规划(2016-2020年)»也相应出台，确立了推进普惠金融发展的指导思想、基本原则和发展目标。普惠金融可以通过创新的金融工具，丰富金融服务产品种类，满足多层次、多元化的金融需求，将储蓄、信贷等金融资源进行跨主体、跨行业、跨区域的转移，促进金融资源的合理流动，使金融供给和需求双侧匹配合理，提高资本要素的利用效率(焦瑾璞等，2015；黄益平和黄卓，2018)。
数字普惠金融是将数字化与传统模式相结合，通过数字技术大幅降低金融服务的门槛和运营成本，提高金融服务效率，优化融资方式，打通传统普惠金融面临的“最后一公里”难题，更好地为实体经济发展服务。为此，本文尝试从数字普惠金融的角度讨论金融发展对企业创新的影响。另外，现有文献大多从企业创新投入规模的角度展开相关研究，关注企业创新质量的研究还相对较少。考虑到我国相关政策法规允许企业的研发费用按一定比例在税前进行减免，这些优惠措施颁布的初衷在于鼓励企业开展研发活动，提升企业品牌竞争力，企业出于避税、降低企业运营成本的目的与动机，将非企业研发支出也按研发投入款项进行申报，如此操作明显夸大了我国企业实际研发投入水平，大量研发成果无法摆脱低端模仿、实用价值不高、实际创新能力不足的尴尬窘境，导致我国的自主创新能力一直备受外界诟病。据此，本文以企业历年专利申请数据作为企业创新的代理变量，试图从数字普惠金融的角度探究金融发展对企业创新质量的影响。
二、理论分析与研究假说
当前中国金融生态体系的一大重要特征是金融结构仍以银行为主导，即以银行作为资金融通媒介仍是企业外部融资的主要渠道。与传统金融服务有所区别，数字普惠金融拥有更加多元的服务主体和产品，有利于提高金融服务的可获得性、扩大覆盖面，降低了提供金融服务的成本。为了便于讨论数字技术运用场景下本地数字普惠金融的发展对当地企业创新行为的影响，本文试着构建一个多阶段跨期企业贷款模型以展开相关讨论。其中，企业从贷款开展研发活动到最终将成果投入实际运用共分为三个阶段。其中，企业先通过前两个阶段从外部银行陆续获得足够额度的研发资金，随后在第三阶段对研发项目进行评估，以此分析地方数字普惠金融发展尤其是数字技术的运用是否有利于企业获得资金，从而助推自身创新活动开展，具体推演步骤如下。
(一) 企业研发融资的初始阶段
(二) 企业研发融资的第二阶段
在第二阶段(t1)，企业对研发的实际情况有了更为细致的了解，于是，对创新能否成功的概率进行修正，调整创新可能取得成功的概率，并将其重新设置为p1。此时，企业仍需向银行贷款规模为I1的资金来完成后期相关创新活动。与传统银行放贷评估不同，如今商业银行采用数据挖掘等数字技术对贷款企业的经营状况、财务运营能力进行更为精确的评估，对贷款企业创新活动进行有效的画像评估，得到企业创新活动的成功概率p*，pl <p*<p1 。同时，为了得到准确的画像评估，我们假设企业需要付出的成本(其中，c为企业贷款的固定成本)。
(三) 企业研发盈利阶段
由此可知，随着数字技术在银行贷款业务中的广泛应用，对于资金供给方的银行而言，突破了传统金融服务的时间和地域限制，提高了金融服务的可获得性，获取客户相关信息的效率得到提升，防止违约出现坏账行为等风险管理控制成本显著降低，银行贷款顾虑减轻，从而具有更强的给企业贷款的倾向。如此一来，市场资金供给将更多，有利于企业融资，从而对于企业而言，它们获取资金的成本也将大幅下降。融资成本的降低推动并激发了企业开展研发创新活动的意愿。通过以上分析，本文提出以下待验证假说：数字普惠金融发展对企业申请专利具有积极的促进作用。
三、模型设定、变量说明与数据来源
(一) 模型设定
本文根据研究动机和目的，搭建了数字普惠金融对本土企业创新的面板数据模型，具体形式为
(二) 变量说明
1.企业创新 (Innovation)
对于企业创新的度量，以往研究一般是基于新产品产值或研发投入等角度对企业创新活动进行识别(毛其淋和许家云，2015)。不过，已有一些证据指出，上述代理变量其实并不能全面真实地反映企业实际创新能力水平，都具有一定的局限性(吕越等，2018)。在实际生产中许多新产品与旧产品并没有本质的区别，未有明显的创新投入。为规避以上问题，越来越多的研究采用企业申请专利数量作为企业创新的代理变量(诸竹君等，2020)。为此，企业申请专利数量规模被视为更能测度自主创新产出水平的指标，本文也采用企业当年申请获批的专利数量作为企业创新的代理变量。
2.数字普惠金融 (DIF)
对于核心解释变量数字普惠金融的代理变量，本文借鉴张勋等(2019)、 唐松等(2020)的做法，采用北京大学数字金融研究中心、上海新金融研究院和蚂蚁金服研究院联合开发的数字普惠金融指数。该套数据是目前对我国展开的数字普惠金融发展进行相关研究的重要数据来源(郭峰等，2020)。
3.其他控制变量(Control)
为了使回归结果更具稳定性，本文控制了以下一些变量：(1)行业集中度(HHI)。行业竞争的激烈程度对企业是否开展创新活动具有较为深远的影响，在此，我们使用行业产出维度的赫芬达尔指数来衡量行业集中度。具体测算方法是测算企业总产出与行业总产出的比值。一般而言，该指数数值越大，行业的市场垄断程度就越高，反之，行业的市场垄断程度就越低。(2)资本密集度(CAP)。采用固定资产与企业就业人数的比值再加1的对数来衡量。(3)融资约束(FAC)。此处采用企业利息支出与工业销售产值的比值来衡量。(4)企业规模(SIZ)。采用企业员工人数的对数形式来衡量。(5)企业年龄(AGE)。采用企业所处年份减去企业成立年份并加1的方式得到。另外需要说明的是，对于测得企业年龄小于0和大于100的异常企业，都采取直接删除的方式将其消除。
(三) 数据来源
本文主要使用以下三个数据库。第一个为中国工业企业数据库，该数据库涵盖了采掘业、制造业以及公共生产行业等产业规模以上的所有企业，目前在学术界使用的时间跨度一般为2000-2013年。这套数据具有样本观测值足够大的优势，包含了许多重要的财务以及经济行为指标，为控制企业异质性提供了基础保障，该数据库也是目前研究中国微观企业经济行为最具代表性的数据库(杨汝岱，2015)。但因为国家统计局在前期收集和录入数据方面存在一些不规范、不严谨的操作，原始数据库中存在大量与现实明显不符的数据，如许多企业的流动资产居然大于总资产。针对数据库中存在的“杂质”，在实际运用中需将此类数据进行清理删除。为此，本文参考聂辉华等(2012)的方法删除了一些异常企业。具体操作步骤是，首先依据我国2007年实施的«企业会计准则» 删除总资产、固定资产净值、销售额等核心指标缺失的观测样本，再根据以下标准过滤掉一些异常企业: (1)资产总值低于流动资产；(2)资产总值低于固定净资产；(3)资产总值低于固定总资产；(4)成立年份异常。最后，根据国民经济行业分类标准甄选出属于制造业门类的企业。
第二个为国家知识产权局提供的中国专利数据库，该套数据记录了自«中华人民共和国专利法»实施以来我国境内所有专利申请、授权及其引用信息。我们通过将其记入的企业与中国工业企业数据库中的企业进行匹配，最终得到每家企业的专利申请规模，从而将此指标作为衡量企业创新能力的代理变量。
第三个是北京大学数字金融研究中心提供的中国数字普惠金融发展数据库。这套数据从数字普惠金融发展的覆盖广度、使用深度和数字支持三个维度进行构建，对我国31个省份、337个地级以上城市和2800多个县域的数字普惠金融水平有了较为翔实的刻画。由于县域层面仅提供了2014-2018年的数据，与微观企业数据跨度期存在较大的冲突，本文最终选用地级市层面数据来刻画企业所在地的数字普惠金融发展情况。另外，数字经济环境下的数字技术运用效果是本文重点关注的环节，为此，在实证部分同时检验了数字普惠金融总指标和数字技术分指标对企业申请专利创新的影响。
最后，需要说明的是，由于三套数据的时间跨度有所差别，本文最终选取的研究样本期为2011-2013年。
四、实证结果与分析
(一) 基准回归检验
表1给出了基于模型(6)采用时间—企业双向固定效应的最小二乘基准回归估计。结果显示，无论是数字普惠金融总指标还是仅体现数字技术的分指标，估计结果表明，数字普惠金融的发展与企业申请专利数量呈正相关关系，与预期相符。这说明通过数字金融的发展，社会总资本的配置效率实现了提升，能够在一定程度上缓解当地企业所面临的融资难、融资贵的尴尬窘境，从而显著促进企业创新能力，而且不管是否添加控制变量，该结论都不会发生根本性改变。由此可知，本文提出的研究假说成立。从具体作用效果来看，在控制了行业集中度、融资约束、企业规模等变量的条件下，数字普惠金融和数字技术每提升1单位强度，企业申请专利的能力将分别提升0.082个单位和0.035个单位。
(二) 异质性检验
根据国家知识产权局的界定，专利依据具体功能和效用可区分为发明型、外观设计型和实用型三种类型。其中，由于申请发明型专利需要通过实质环节审查，申请手续较为严格，而其他两类专利的申请则无需此步骤。因此，发明型专利一般拥有更高的技术含量，实际运用场景更多，经济效益也更高，更能体现企业创新的质量。鉴于此，在异质性检验方面，本文首先从专利差别化的角度讨论数字普惠金融发展对企业申请专利的影响。表2给出的区分专利申请类型的异质性检验结果表明，除数字普惠金融发展对企业的非发明型专利申请数量不具有显著结果之外，其他结果与基准结果保持一致，且均呈现出较为明显的正向积极显著性。说明数字普惠金融的发展对企业创新能力的提升，不管是在专利数量方面还是在专利质量方面都有较为明显的促进作用。而且更为重要的是，当地数字普惠金融发展对企业在发明型专利申请方面具有更强的推动力，侧面说明普惠金融随着数字技术的发展与运用，融资渠道日益丰富化、多样化，资本市场竞争更加充分，企业获得外部融资不仅便捷而且融资成本也更低，同时企业内部的资金配置效率也得到了提升。上述多重因素的共同作用有利于企业将更多内部资源投入研发创新环节，提升企业软实力。
地区数字普惠金融发展对企业创新的促进效应是否会受到企业类型的差别化影响？为检验上述疑问，我们根据企业所有制类型的差异将研究样本区分为国有企业和非国有企业两大类，再分别进行估计，回归结果如表3所示。结果表明，刻画核心解释变量数字普惠金融的不同指标基本维持正向促进作用。据此说明，各地区通过对数字普惠金融的推广和发展同时带动了不同类型企业积极开展创新研发活动，有助于更好地提升企业竞争力，因此也说明数字普惠金融的发展也在一定程度上缓解了信贷市场中的“所有制歧视”难题。
考虑到不同规模的企业在信贷市场中可能会遭受不同的待遇，之前的一些研究发现中小企业往往会遭受到身份偏见以及门槛壁垒等歧视，无法获得资金贷款(苟琴等，2014)。为进一步检验普惠金融通过数字技术能否破解传统金融领域存在的金融抑制难题，本文还讨论了地区数字普惠金融发展对不同规模的企业创新是否具有差别化影响。具体做法是，先按照国家统计局对外发布的«统计上大中小微型企业划分办法(2017)»，根据企业规模将其划分为大、中、小三类，再分别进行实证检验。表4给出的结果表明，虽然数字普惠金融的发展对不同规模企业的专利申请数量都具有一定的正向作用，但在促进作用效果方面，它对小企业的作用最大，中企业次之，大企业的促进作用最小，该结果也间接说明数字普惠金融的发展是破除制约社会资金有效配置的有力途径。
(三) 内生性检验
内生性始终是实证检验无法回避而又不得不面对的棘手难题之一，它的存在可能使实证结果出现有偏和非一致性，使结果的可靠性和可信度大打折扣。考虑到地区数字普惠金融发展与企业创新能力之间可能存在反向因果关系，即企业创新能力强的地区数字技术和数字普惠金融发展程度高，针对这一可能存在的内生性问题，本文借鉴傅秋子和黄益平(2018)的做法，使用各地级市到杭州的距离作为工具变量进行相关实证回归。选取该工具变量的理由在于，该工具变量同时满足了相关性和外生性假设，即地区数字普惠金融发展呈现出与杭州相距越远则推广难度越大的特点(郭峰等，2020)，而且由于杭州不存在其他能产生系统性影响的产业或公司，因此该工具变量基本只能通过数字普惠金融的渠道影响企业创新能力。表5中的LM和Wald检验结果表明该工具变量不存在识别不足问题且通过了弱工具变量检验，说明该工具变量的选取具有一定合理性。回归结果显示数字普惠金融不管是对企业申请专利总量还是不同类型的专利申请均具有积极的正向促进作用，这说明在克服内生性的条件下，本文提出的研究假说也成立，进一步验证了本文假说的可靠性。
(四) 稳健性检验
在稳健性检验部分，本文使用Probit估计替代之前的基准回归，其中，若无专利申请则赋值为0，结果显示，Probit估计与基准OLS估计结果基本保持一致，虽然数字普惠金融对企业能否创新的系数显著性不明显，但数字符号仍为正，说明数字普惠金融发展的确能够提升企业创新水平。
另外，本文还采用了省份层面的数字普惠金融发展指数更换之前基准回归中使用地级市层面的指标进行了相关稳健性检验，结果发现，虽然相关系数在数值方面有所变化，不过研究的基本结论未发生实质性改变，再次证实了本文提出的研究假说是可靠的，同样也说明估计结果具有较强的稳健性。
五、结论与启示
尽管我国普惠金融发展在近几年取得了显著成效，但金融服务依旧无法摆脱成本高、效率低的困境，企业面临的融资难、融资贵问题仍未解决。随着数字化时代的到来，普惠金融与数字技术加速融合，数字普惠金融破解了“最后一公里”难题，促进了金融普惠，为解决以上难题提供了可行路径。同时，由于创新具有不确定性强、前期投入高的特点，造成开展研发创新的企业内部资金无法满足，需要通过外部融资渠道获得所需资金。据此，本文首先构建一个多阶段跨期企业贷款模型，从理论上探究数字普惠金融对企业创新的影响。随后，再将中国数字普惠金融发展数据、中国工业企业数据以及中国专利数据进行匹配合并，实证检验了地方数字普惠金融发展对当地企业申请专利行为的影响。研究发现，数字普惠金融的发展拓宽了企业融资渠道，降低了企业融资成本，从而推动了企业创新能力的提升。本文还发现数字普惠金融的发展对申请专利类型、企业所有制类型和企业规模具有差异化影响，这些异质性研究都表明在数字技术应用下普惠金融发展对企业创新研发能力具备显著的正向促进作用。
本文具有以下政策启示。第一，强化企业创新主体地位，提升创新要素集聚效应。“打铁还需自身硬”，企业要加大在核心关键要素上的研发投入，整合资源要素，集中力量解决攻关技术，夯实企业品牌，树立知识产权保护意识；同时在企业顶层设计方面，完善收入与分配机制，量身定做适合企业长远发展的技术创新激励机制。建立产学研长期合作的信用和约束机制，坚定各方合作信心和投入决心。第二，促进第二、第三产业朝着纵深方向发展，推动制造业服务化进程。要加大传统产业技改力度，向智能化、信息化、数字化方向发展，聚焦大数据、工业互联网、物联网等行业前沿领域，大力发展“三新” (新产业、新业态、新模式)，培育更多新兴领域对企业内部转型升级的增长极，抢占产业链与价值链中高端地位。第三，继续完善普惠金融服务，健康有序推进社会信用体系建设。政府部门要起到引领与带头作用，在数字化、智能化应用最多的领域行业打通创业要素、金融服务与企业“最后一公里”的道路，同时持续规范金融市场，加强社会信用体系建设，为制造业实体企业营造公平诚信的市场环境和社会环境，优化金融生态环境，为“强化普惠金融服务”提供强有力的信用支撑。
参考文献
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