张 帅 李季刚

(新疆财经大学,新疆 乌鲁木齐 830012)

一、引言

创新是提高经济效率、引领发展的第一动力,也是企业在激烈的市场竞争中保持核心竞争力、保证企业向价值链上游迈进的关键。党的二十大报告强调了加强科技创新发展体系建设、提高国家创新整体效能的重要性。其中企业作为科技研发的微观主体和重要力量,既涵盖实力雄厚的大型企业,也包括大量创新活跃的中小企业。但由于创新项目投资高、风险大、可变性高、时间周期长,内源融资往往无法满足中小企业自主创新需求,此时外部资金支持便成为中小企业融资的主要支撑力量。除此之外,还有种种因素在很大程度上抑制了中小企业创新活力,如何破解中小企业创新融资困境成为当前急需研究和解决的重要问题。

近年来,大数据、云计算等前沿技术呈现蓬勃发展的态势,以信息技术为依托的数字普惠金融打破时间、空间限制,降低信息不对称,为中小企业创新发展拓展了新的融资渠道,提供了资金支持,增强了金融服务实体经济能力。

当然,数字普惠金融发展离不开相关部门的支持,怎样加强政策扶持,有目的性地开展政府补助,鼓励科研机构和企业增强自主创新能力依旧是现阶段政府部门工作的重中之重。因此,探究数字普惠金融、政府补助与中小企业创新投入三者之间的关系不仅有利于解决中小企业融资贵、融资难这一实际问题,进而推动金融业更好地服务实体经济,还拓展了政府补助发挥作用的临界条件,为政府今后健全补助政策提供参考。

二、文献综述

在金融体系中,传统金融机构根据盈利性和风险性的综合考虑发放贷款,对于信誉等级低、抗风险能力较弱的中小企业来说,其科技创新活动自始至终面临资金短缺、融资贵的窘境。全新的金融服务模式来源于金融业与数字化科技的结合,对企业创新具有明显激励作用(李春涛等,2020)。其中,与传统金融不同的是,数字普惠金融凭借其数字化、信息化优势,打破传统金融服务的壁垒,降低资金使用成本,为个人和企业提供更多样化的产品和服务,使金融资源得到合理的利用。同时,凭借其共享、便捷、低成本、低门槛等特性,对金融服务实体企业中存在的资源错配等问题起到了补充纠正作用,提供成本可负担且正规的金融支持(唐松等,2020)。具体而言,首先,随着数字普惠金融的发展,中小企业的融资约束得到了有效缓解,金融服务范围更加广泛,金融服务门槛进一步降低,中小企业技术创新水平得到了显著提升(喻平和豆俊霞,2020)。其次,数字普惠金融可以降低中小企业融资担保风险,加快融资审批流程,从而降低中小企业的资金使用成本,为企业提供创新空间(文红星,2021)。再次,金融机构目前更愿意为大型企业提供融资,导致金融资源错配问题愈发严重,从而抑制中小企业创新,数字普惠金融的兴起为尾部群体带来更便捷的金融支持,缓解了传统金融难以下沉的窘境,可以有效改善这一问题(王敏和李兆伟,2023)。最后,数字化普惠金融还能够帮助中小企业实现财务管理的精细化和自动化,提高企业的财务透明度和管理效率。这将有助于企业更好地掌握经营状况,及时调整经营策略,保持良好的盈利和发展态势,进一步培养创新创业人才,为进一步创新打下坚实的基础(江涛涛和王文华,2021)。综上所述,数字化的普惠金融对中小企业的创新和发展具有重要的推动作用,有助于提高中小企业的市场竞争力和创新能力,促进经济的可持续发展。

提高中小企业的创新投入水平,离不开大量资金与资源的持续投入,而政府作为其中的重要参与者之一,可以通过政策手段来影响企业外部融资环境,促进企业创新力度的提升(叶祥松和刘敬,2018)。除此之外,政府还可以运用财政补助等手段,改善企业所面临的研发高风险的困境,加大企业创新投入的活力。尤其对于大部分中小企业而言,要想开展企业创新活动,必须依靠外部资金的支持,才能保障创新活动的有序推进。首先,政府补助可以降低企业所面临的不确定性风险。由于创新研发所需资金多,耗时阶段长,面临风险大,中小企业自身难以开展研发活动,需要政府补助这样的外部资金支持来助力研发,保证企业创新动力(申香华,2014)。其次,由于市场中普遍存在信息不对称情况,投资者往往并不了解企业真实的研发创新水平,此时那些得到政府补助的企业,更容易散发出积极的信号吸引投资者的目光,使其创新水平更上一层楼。因此,政府补助无疑降低了企业与投资者之间的信息不对称问题(郭玥,2018)。最后,政府补助能够缓解创新活动的融资约束。与其他融资方式相比,政府的资金补助不仅可以让企业以更低的成本进行科研投资,也可以缓解企业在自主研发阶段所面临的内在经济压力,有助于打破企业融资困难的窘境,增强企业的创新动力(池仁勇等,2021)。

通过现有研究结果可以看出,国内外学者的相关研究大多集中于数字普惠金融和政府补助缓解中小企业融资约束方面,但很少有学者探究其能否改善中小企业创新投入与创新环境,提升经济主体的福利。且鲜有文献综合考虑政府补助这一外在因素在其中所发挥的作用,由于政府补助受外在多重因素影响,面临较大不确定性,现有文献中对政府补助这一重要特征分析不足。因此,本文在参考以往文献的基础上,聚焦政府补助视角,研究其在数字普惠金融与中小企业创新投入中发挥的作用,进而为深化中小企业创新发展及实现实体经济包容性增长提供一定的理论依据。

三、理论分析与研究假设

(一)数字普惠金融与中小企业创新投入

研发创新活动的推进离不开金融业的支持。在以间接融资为主导的传统金融市场中,由于征信体制不健全,中小企业难以获得投资人的关注,融资约束和难度大大加剧。新兴的数字普惠金融凭借其云计算技术、大数据分析等优势,不仅可以吸纳社会上的闲置资金,提高资金供给规模,还可以降低信息不对称程度,促进投资人与企业信息共享,优化信贷流程,从而有效降低交易成本和金融服务门槛,为中小企业创新发展注入新动力。除此之外,数字普惠金融依托互联网技术,为直接融资开辟新道路,使资金供需双方直接接触,扩大融资渠道和覆盖范围。数字技术的应用为被忽视的中小企业打破金融服务的壁垒,提供更为便捷、灵活和透明的服务模式,让他们也能够获得相应的金融支持。数字普惠金融还能够带动金融产品和服务创新,进一步促进中小企业创新活动的开展。据此,本文提出第一个假设。

H1:数字普惠金融发展能够有效促进中小企业创新投入。

(二)数字普惠金融、政府补助与中小企业创新投入

作为一种资金配置方式,政府补助可以改善资金错配状况,缓解中小企业融资约束压力,降低融资成本,并向资本市场散发积极信号,引导广大投资者向企业注入资金,激发企业创新投入活力。同时,政府补助也可能带来寻租行为,扭曲市场机制,削弱政府补助对中小企业创新的促进作用。另外,政府对企业补助过度,会导致政府占据主导地位,加重政府财政负担,不符合中小企业创新的长远发展战略。而数字普惠金融的引入,使政府可以充分利用数字普惠金融的优势,通过大数据信息共享技术,实现数字化项目风险评估和动态监测,避免企业寻租行为的发生,同时提高信息处理效率,缩短政府补助的审查时间,加快中小企业创新步伐。据此,本文提出第二个假设。

H2:数字普惠金融可以通过政府补助来促进中小企业创新投入的发展。

四、研究设计

(一)样本说明与数据来源

本文数据选取2011—2021年在中国创业板上市的企业,并将与之对应的地级市层面的数字普惠金融指数作为研究对象。企业相关财务数据来源于CSMAR数据库,数字普惠金融指数来自北京大学互联网研究中心编制的《北京大学数字普惠金融指数》。本文对初始样本作以下筛选处理:第一,剔除金融行业和房地产行业的企业;第二,剔除相关数据缺失的企业;第三,剔除财务状况异常的企业。同时,为防止极端值的影响,对主要连续变量1%以下和99%以上的数据进行缩尾处理。最终,本文收集1 255家创业板上市企业共6 080个观测值。

(二)变量选取

1.被解释变量:中小企业创新投入(RD)。数字普惠金融促进中小企业创新的直接表现形式为研发投入的增加,故本文参考聂秀华(2020)的做法,创新投入采用研发支出占营业收入的比重作为代理变量。

2.解释变量:数字普惠金融指数(Lnindex)。本文借鉴郭峰等(2020)对于数字普惠金融的度量,采用北京大学数字互联网研究中心推出的数字普惠金融指数作为代理变量,并将数字普惠金融的三个子指标即覆盖广度(Lncoverage)、使用深度(Lnusage)和数字化程度(Lndigital)纳入模型。

3.中介变量:政府补助(Sub)。政府补助是政府向企业无偿拨付的货币性或非货币性资产的一种资助行为,且政府作为投资者向企业投入的资本是不包含在内的。对于规模不同的公司,相同数额的政府补助会产生完全不同的效果。因此本文借鉴陈涛和赵婧君(2020)的度量方法,采用各个企业每年收到政府补助额的自然对数来衡量。

4.控制变量。本文借鉴梁榜和张建华(2019)、谢雪燕和朱晓阳(2021)的方法,选取企业年龄(Age)、企业规模(Size)、企业成长性(Growth)、资产负债率(Lev)、总资产净利润率(ROA)、独立董事占比(Indratio)、两职合一(To)、第一大股东持股比(Large)等8个影响因素作为控制变量。

本文主要变量说明如表1所示。

表1 主要变量说明

(三)模型构建

首先,采用控制行业和年份的双向固定效应模型,构建本文基本回归模型。

RDit=α0+α1Lnindexit+∑α2Xit+∑Ind+∑Year+εit

(1)

其中:i代表企业个体;t代表年份日期;RDit代表中小企业创新投入; Lnindexit代表数字普惠金融指数;Xit代表控制变量;本文还采用了控制行业和年份影响的双固定效应,分别表示为∑Ind、∑Year;εit为随机扰动项。

其次,本文借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)的分析方法,在模型(1)的基础上,构建政府补助的中介效应模型。

Subit=β0+β1Lnindexit+∑β2Xit+∑Ind+∑Year+εit

(2)

RDit=γ0+γ1Lnindexit+γ2Subit+∑γ3Xit+∑Ind+∑Year+εit

(3)

五、实证结果与分析

(一)描述性统计

如表2所示,报告内容包括样本量、平均值、标准差、最小值、中位数和最大值。从表2可以看出,中小企业创新投入指标数据波动性较大,说明我国创业板上市企业创新水平高低不一。数字普惠金融指标也体现一定差距,其中数字化程度最小值是3.315,最大值是5.819,波动最大,表明整体上数字普惠金融在中国蓬勃发展,但地域之间仍存在一定的差别,特别是全国各地区之间数字化程度经济发展水平。

表2 描述性统计

(二)基准回归分析

数字普惠金融与中小企业创新基准回归分析如表3所示。表3列(1)报告了数字普惠金融总指数对中小企业创新的影响,中小企业创新投入在1%水平上显著为正,说明数字普惠金融对中小企业创新具有正向作用,假设H1得以验证。表3列(2)、(3)、(4)报告了数字普惠金融子指标对被解释变量中小企业创新投入的回归结果。其中,覆盖广度在1%水平上显著水平为正,系数为0.437;使用深度和数字化程度在5%水平上显著水平为正,系数分别为0.207和0.114,显著提升中小企业的创新水平,再次验证了假设H1。

表3 数字普惠金融与中小企业创新基准回归分析

(三)内生性问题及稳健性检验

1.引入滞后变量。为了尽可能避免数字普惠金融与中小企业创新投入之间出现内生性问题,本文对解释变量进行滞后一期处理,回归结果如表4所示。由表4列(1)-(4)可以看出,解释变量数字普惠金融总指数及覆盖广度、使用深度和数字化程度三个子指标仍均在1%水平下显著为正,影响系数分别为1.044、0.808、0.513、0.727。因此,在充分考虑内生性偏差之后,检验结论与上文基本一致,即数字普惠金融能够促进中小企业创新这一结论具有稳健性。

表4 内生性检验

2.替换被解释变量。本文参考胡骞文等(2022)的做法,将被解释变量用研发支出占总资产比重(RD-a)替换研发支出占营业收入比重(RD),回归结果如表5所示。由表5可以看出,数字普惠金融总指数和三个子指标均在1%的水平上显著为正,与基准回归基本保持一致,大大增加了结果的稳健性。

表5 稳健性检验:替换被解释变量

(四)异质性分析

1.企业所有权。根据企业所有权性质的差异,本文把中小企业划分为国有企业和非国有企业两种,探究数字普惠金融对不同所有权性质中小企业创新能力的影响,回归结果如表6所示。列(1)显示在国有企业组数字普惠金融指数并不显著,列(2)显示在非国有企业组数字普惠金融指数在1%水平上显著为正。出现此结果可能是因为国有企业是我国经济的支柱,是经济循环通畅的重要保障,所以国家在资源配置、融资方面更倾向于国有企业。与之相比,非国有企业不仅自身存在信息不对称、抗风险能力弱等问题,还不具有“天然优势”,从而导致其融资门槛高,故数字普惠金融的发展能给非国有中小企业带来更多的便利。

表6 异质性分析:企业所有权、行业异质性

2.行业异质性。本文参考黎文靖和郑曼妮(2016)的方法,把样本分成高新技术行业与非高新技术行业两大类回归结果如表6所示。由表6列(3)、(4)可以看出,在非高新技术企业中,数字普惠金融的回归系数显著大于高新技术企业,基于传统行业的特征,非高新技术行业的企业更容易利用数字化信息技术,破解企业发展中的难题,推动企业内部核心技术的突破,发挥数字普惠金融对企业创新发展的积极效应。

六、政府补助的中介效应分析

政府补助的中介效应回归结果如表7所示。由表7列(1)、(3)可知,数字普惠金融对中小企业创新投入的总系数和直接系数分别为0.995和0.976,均在1%水平上显著为正。同时由列(2)可知,间接系数的乘积为0.019,也在1%水平上显著为正。由于直接系数与间接系数同号,且直接系数小于总系数,说明政府补助在数字普惠金融与中小企业创新投入之间起到部分中介效应,中介效应占总效应的比值为1.948%,即数字普惠金融可以通过政府补助促进中小企业创新投入的发展。综上所述,假设H2得到验证。

表7 中介效应检验结果

政府补助的高低是否在其中发挥不同的作用?本文借鉴陈银飞和苗丽(2021)的做法,进行进一步的中介效应检验。本文将政府补助按从大到小顺序进行排列,取后1/2的样本为低额度政府补助组,其余样本作为高额度政府补助组,分别进行中介效应回归,回归结果如表8所示。当企业获得低额度政府补助时,总系数为0.919,间接系数乘积负向显著,为-0.012,直接指数为0.931,由于直接与间接的系数符号方向相反,且直接系数的绝对值比总系数绝对值更大,说明数字普惠金融直接影响中小企业创新投入的正面效应,会被数字普惠金融通过低额度政府补助进而间接影响中小企业创新投入的负面效应所遮掩,即低额度政府补助发挥遮掩效应。相反,高额度补助组的直接和间接系数符号方向一致,均通过显著性水平检验,表明高额度政府补助仍发挥部分中介效应。即当政府补助力度不足时,中小企业外部资金流入受限,不利于中小企业自身创新和长远发展。

表8 中介效应检验:低额度政府补助、高额度政府补助

七、研究结论与政策启示

本文基于2011—2021年中国创业板企业的面板数据,运用双固定效应模型和中介效应模型,旨在阐明数字普惠金融如何影响中小企业创新投入以及政府补助在其中所发挥的作用,并将企业按所有权和行业异质性划分进行异质性分析。最终得出如下结论:第一,数字普惠金融会对中小企业创新投入产生正向影响,即我国数字普惠金融的发展会促进中小企业创新水平的发展;第二,政府补助在数字普惠金融与中小企业创新投入之间发挥部分中介效应,尤其对高额度政府资金补助的企业更明显;第三,数字普惠金融发展更能显著激发非国有中小企业和非高新技术行业的创新水平。

根据以上结论,本文提出相关建议。

1.中小企业应高度重视科技发展作用,充分认识到研发投入不足这一问题。科技创新是企业实现转型升级的核心动力,不仅可以提高企业的生产效率和创新质量,更好地满足市场需求,还能带来更多的利润和回报,为中小企业的可持续发展提供有力的保障。尤其针对非国有企业和非高新技术行业,非国有企业能够提高政府补助的利用效率,大力开展创新研发活动,提升自身实质性创新产出,非高新技术企业能够打破传统思维束缚,建立良好创新文化,全面提升市场竞争力。

2.正确发挥政府补助的引导作用,制定补助政策时要考虑针对性和特殊性,避免“一刀切”。中小企业因其规模的特殊性,各自所面临的问题并不相同,政府应该根据不同企业的实际情况进行针对性的补助政策,避免把所有企业都放在同一起跑线上,导致对某些企业“过度照顾”,对某些企业“忽视不计”,这可能会导致公平性的缺失。政府的补助政策还应该强调政策的引导作用,要有针对性,不能一味地纵容企业,而是应该引导企业走好发展之路,积极推动中小企业之间的合作发展,在贸易、金融、技术等方面提供全面的支持和指导,从而提高中小企业的市场竞争力。

3.完善数字化基础设施建设,加强数字金融支持力度。虽然我国数字金融总体上发展迅速,但地区之间的发展还存在较大的差异,这些差异的存在不仅导致地区数字经济发展的不平衡,还可能加剧城乡数字鸿沟的差距。因此,要不断完善各地区数字化基础设施建设,加强对数字金融创新和发展的支持和引导,促进数字经济的全面发展,提升地区之间数字化程度的均衡性,共同推动数字经济的高质量发展,更好地发挥数字普惠金融对中小企业创新投入的支持作用。