财贸研究杂志投稿格式参考范文：数字普惠金融与民营企业创新

　　一、引言

　　近年来，受益于互联网革命，大数据和云计算等创新技术推动了中国数字普惠金融的快速发展。目前，多数研究从宏观层面探讨数字普惠金融与城乡收入差距、经济发展等关系，但是尚缺乏对数字普惠金融服务支持微观主体的研究。实际上，数字普惠金融不仅在宏观层面促进了经济发展，而且在微观层面提高了为企业金融服务的贷款效率，降低企业经营风险。数字普惠金融扩大了企业获得信贷资金的机会，改善企业投资福祉，促进企业增长。郭峰等(2020)指出，数字普惠金融发展能减缓各种突发事件对企业的负面冲击，采用数字技术实施精准放贷，贷款量每增长 1%，则这种负面冲击可减少 2.57%。民营企业资金 “缺血” 问题一直是困扰民营经济高质量发展的难题。面对民营企业快速发展的金融需求，数字普惠金融能否 “普惠” 民营企业的融资需求、缓解其融资约束并促进企业高质量创新产出?

　　在当前推动经济由高速增长向高质量发展的过程中，加快推进以创新驱动经济增长至关重要。建设创新型国家，要建立以企业为主体、市场为导向的技术创新体系。这意味着创新不仅是国家经济持续健康发展的重大战略，也是企业经济高质量发展的重要方向。现有研究表明，影响企业创新的因素可以分成两类：一类是企业创新资源的获取，包括与银行的信贷关系、政府创新补助、企业的资本市场运作等;另一类是企业代理问题，包括股权集中度、产业政策、金融发展等内外部机制的影响。以互联网技术为基础的数字普惠金融，既可以通过资金融通服务为企业创新提供资源支持，也能够通过数字技术为企业经营效率改善提供技术服务(Chen，2016)。因此，在国家经济高质量发展导向下，探究数字普惠金融能否缓解民营企业的融资需求从而助力民营经济发展，探索数字普惠金融赋能民营企业创新的作用路径，可为数字经济时代的金融改革提供有益参考。

　　本文基于反映经济活力的民营企业视角研究数字普惠金融对微观企业的普惠效应，重点探索数字普惠金融对民营企业创新产出的 “普惠” 融资服务机理，可能存在的贡献包括：首先，从数字普惠金融角度研究民营企业创新，有利于拓宽营商环境支持民营企业发展的研究视角;其次，从创新产出的视角探讨数字普惠金融的经济后果，沿着数字普惠金融→融资成本→创新产出→经济高质量发展的逻辑展开研究，检验数字普惠金融是否惠及了民营企业，并进一步探索数字普惠金融的覆盖广度、使用深度及数字支持服务程度三项子指标对民营经济高质量发展的影响，以及数字普惠金融服务民营经济的作用机理。

　　二、理论分析与假说提出

　　(一)数字普惠金融与民营企业创新

　　作为金融基础设施，数字普惠金融为企业创新提供了基础(谢绚丽等，2018)。数字普惠金融对民营经济创新产出的贡献可分为直接贡献和间接贡献。数字普惠金融的直接贡献体现在为被传统金融排斥的微观主体提供融资服务。传统金融具有门槛和排斥效应，获得相关的金融服务需要支付高额的成本，只有资金实力较强或规模较大的企业才能够获取较多的金融服务与产品。传统金融服务的 “嫌贫爱富” 偏好使得有限的资源通常被分配给资金量雄厚、还款能力强的国有企业，对民营企业形成 “排斥效应”。

　　而数字普惠金融的包容性是其最重要特征，能为长期被传统金融排斥在外的民营企业提供金融服务。数字普惠金融的发展，不仅可以借助政策推动民营企业信用制度的建设，使其可以方便快捷地获取信贷资金，提高企业的创新产出，数字普惠金融的理念、框架和技术还可以创新抵押品的规则设计，突破传统抵押品对民营企业的限制，有助于民营企业获得金融服务和创新产出。数字普惠金融的间接贡献体现在，数字普惠金融的发展推动了社会整体经济水平的提高，优化了营商环境。

　　数字普惠金融凭借大数据等数字技术建立信息监测与处理系统、风险控制系统，高效、准确地收集和挖掘客户的相关数据，对企业实行较为精确的风险评估，有效降低了金融交易成本，拓展了金融服务覆盖范围及触达能力，为投资者提供更多企业投融资决策的信息，最终推动企业创新。融资便捷、贷款精准等营商环境的优化，不仅利于缓解民营企业的融资约束，也将提高资金配置的效率，引导民营企业重视创新产出的高质量发展。基于以上分析，本文提出：假说 1：数字普惠金融能够促进民营企业创新。

　　(二)数字普惠金融的排序效应

　　各企业所处的竞争程度与其生产效率不同，数字普惠金融的发展对其创新的支持效果也会存在差异。企业所处的内外部环境的好坏会影响到信贷融资技术的运用和创新成果的保护，进而影响企业的创新产出(Allen，2006)。一方面，优胜劣汰的竞争效应会把低生产率的企业淘汰出市场，因此低生产率的企业为避免出局，具有提高生产效率的动机;另一方面，数字普惠金融的快速发展会降低民营企业的融资成本，促进民营企业生产效率的提升。生产率的异质性表明，数字普惠金融有助于提升民营企业质量及规模，而初始生产率高的民营企业从数字普惠金融中得到的生产率溢价会更高，生产率高的企业进而会通过增加研发支出的方式应对竞争，而生产率低的企业则会通过降低产品价格或者产品质量的方式缓解企业面临的竞争压力(Antoniades，2015)。在贸易自由化条件下，生产率高的企业会增加创新投入，而生产率低的企业则与此相反(Iacovone，2012)。综上所述，由于生产率异质性的存在，数字普惠金融会发挥排序效应，促使高生产率的企业更愿意加大研发投入，而低生产率的企业更倾向于维持现状或降低产品价格与质量。基于以上分析，本文提出：假说 2：数字普惠金融对民营企业创新具有排序效应，即数字普惠金融对高生产率民营企业创新的促进作用更明显。

　　(三)数字普惠金融的规模效应

　　在金融市场中，小规模企业由于存在信息披露不完善、资产规模较小等问题而被传统金融机构拒之门外。然而，小规模企业构成的长尾群体是中国经济高质量发展的活力源泉。与传统金融青睐大型企业不同，数字普惠金融更具有 “草根性” 和 “普惠性” 的特点，通过创新金融产品，营造良好的营商环境和便利的融资渠道，形成良好的市场规模效应。数字普惠金融的市场规模效应主要从三方面影响企业的创新产出：

　　(1)数字普惠金融的普惠性和包容性促使中小微企业形成产业集聚效应。数字普惠金融弥补了传统金融的短板，服务了传统金融覆盖严重不足的企业长尾群体，以及其他未能在传统金融市场中获得融资便利的企业，旨在实现 “普惠” 的目标，普惠性和包容性的特征有利于小微企业的良性发展，最终形成产业集聚。产业规模的扩大反过来又有助于小规模企业更好地融资，进而分配更多的资金用于企业创新。

　　(2)数字普惠金融促进范围经济形成和企业创新竞争加剧。市场规模扩大意味着存在多样化、多层次的市场需求，有利于形成范围经济。多样化的市场需求必然刺激企业之间展开差异化竞争，促使企业不断进行创新。同时，市场规模扩大产生的规模经济也可以降低民营企业的生产经营成本。

　　(3)规模经济有利于企业知识技术产生外溢效应。数字普惠金融的快速发展促进企业之间加快交流学习、技术外溢与信息传播，企业之间相互学习的文化环境更容易提升自身的创新能力。因此，数字普惠金融的发展改善了营商环境，降低民营企业尤其是小规模企业筹资门槛，促进其生产率水平的提高，进而形成更为庞大的市场，产生市场规模效应。基于此，本文提出：假说 3：数字普惠金融对民营企业创新具有规模效应，即数字普惠金融对小规模民营企业创新的促进作用更明显。

　　三、研究设计

　　(一)样本选取与数据来源

　　本文以 2011—2018 年沪深民营上市公司为样本，并根据研究需要，对原始研究样本进行了如下处理：剔除金融保险行业样本;为了避免会计准则、监管机制及融资环境等方面的差异，剔除同时发行 H 股或 N 股、B 股的公司;剔除财务费用、总资产为负数以及资产负债率大于 1 或者小于 0 的公司;剔除数据存在缺失的样本;剔除 ST、PT 类样本。经过上述处理，最终得到 2842 个民营企业样本。为控制异常值影响，本文对连续变量进行了 1% 和 99% 分位缩尾(Winsorise)处理。本文数据主要来自《北京大学数字普惠金融指数(2011—2018)》和 CSMAR 数据库。数字普惠金融指数的基础数据来自蚂蚁金服的海量互联网金融数据。

　　(二)变量说明

　　本文的被解释变量为创新产出(Inv)。参照黎文靖等(2016)、郭玥(2018)等，采用发明专利、实用新型专利和外观设计专利申请数量之和衡量创新产出的质量，原因主要在于：其一，企业研发投入强度难以衡量企业创新质量及效率，仅能反映企业创新活动的资源投入状况，而企业专利申请数量可以直接衡量创新产出水平。其二，由于研发投入属于企业自愿披露数据，尚未披露研发投入的企业亦可能进行了创新活动，因此使用研发投入数据可能出现衡量偏误。其三，从数据的可得性和准确性来看，中国上市公司的研发投入数据自 2007 年才开始披露，而国泰安的专利与研发数据库则涵盖了 1989—2018 年中国所有上市公司专利申请和授权数据，因此企业专利数据质量明显优于研发投入数据。本文参照已有研究的做法，对专利数量加 1 后取对数，以此衡量创新产出。

　　核心解释变量

　　本文的核心解释变量为数字普惠金融，采用北京大学编制的数字普惠金融地级市指数(2011—2018)予以衡量。为进一步考察数字普惠金融对民营企业创新产出的影响，本文还从覆盖广度(Dcb)、使用深度(Dub)和数字支持服务程度(Dss)三个子维度进行了深入讨论。需要指出的是，为避免存在异质性和极端值问题，本文将所有指数除以 100。

　　控制变量

　　借鉴 He et al.(2013)、Balsmeier et al.(2017)、陈红等(2018)、胡国柳等(2019)，本文选取的控制变量主要包括资产负债率(Lev)、企业规模(Size)、现金持有水平(Cfo)、总资产报酬率(Roa)、固定资产占比(Fasset)、市场势力(Market)。

　　四、实证结果与分析

　　(一)描述性统计分析

　　报告了变量的描述性统计结果。从中可见，创新产出(Inv)的均值为 2.937，最大值为 6.397，最小值为 0.693，标准差大于 1，表明样本企业的创新产出离散程度较大。数字普惠金融(Difi)及三个子维度(Dcb、Dub、Dss)的标准差都小于 1，说明该类数据的离散程度较低，稳定性较好。此外，其他变量的取值分布也不存在异常情况，限于篇幅，不再详述。

　　(二)相关性分析

　　列示了 Pearson 相关系数矩阵。从检验结果来看，数字普惠金融(Difi)、覆盖广度(Dcb)、使用深度(Dub)、数字支持服务程度(Dss)与民营企业产出(Inv)的相关系数分别为 0.177、0.187、0.157、0.151，且均在 1% 水平上显著，表明数字普惠金融促进了民营企业创新产出，初步验证了前文假说 1。

　　(三)基准回归分析

　　数字普惠金融与创新产出

　　报告了数字普惠金融与创新产出的回归结果。从中可见，无论是否引入控制变量，数字普惠金融(Difi)的系数均显著为正，且数字普惠金融的三个子维度，即覆盖广度(Dcb)、使用深度(Dub)、数字支持服务程度(Dss)都与民营企业创新产出显著正相关。具体而言，随着数字普惠金融覆盖广度的增加，一个地区使用电子账户的企业户数也增加，数字普惠金融为民营企业创新提供了更加便捷的金融环境。使用深度指标改善则说明数字普惠金融的各种服务降低了民营企业创新的风险，提高了使用电子金融的频率和动机。数字支持服务能力的提升表明支付效率的提高有利于降低企业交易成本，促进企业商业模式的创新与变革。由此表明，数字普惠金融促进了民营企业创新产出，假说 1 得到证实。

　　排序效应分析

　　报告了排序效应的检验结果。由列(1)可见，数字普惠金融(Difi)的系数在 10% 水平下显著为正。进一步分维度检验发现，覆盖广度(Dcb)、使用深度(Dub)和数字支持服务程度(Dss)的系数均为正，且覆盖广度在 1% 水平上显著。交互项 Difi×Tfp、Dcb×Tfp、Dub×Tfp、Dss×Tfp 的系数均在 1% 水平上显著为正。这说明当民营企业的生产率较高时，数字普惠金融对创新产出的促进作用更明显。可见，本文假说 2 得到验证。

　　规模效应分析

　　本文按照民营企业规模的中位数，将样本划分为大规模企业和小规模企业，分别考察数字普惠金融对创新产出的影响，结果见表 6。列(1)~(4)的结果显示，在小规模企业样本组，数字普惠金融(Difi)、覆盖广度(Dcb)、使用深度(Dub)和数字支持服务程度(Dss)的系数均在 1% 水平上显著为正。列(5)~(8)的结果显示，在大规模企业样本组，数字普惠金融(Difi)、覆盖广度(Dcb)的系数至少在 10% 的水平上显著为正，而使用深度(Dub)和数字支持服务程度(Dss)的系数虽为正，但未能通过显著性检验。这表明，数字普惠金融对民营企业创新产出的催化作用在小规模企业中更明显。可见，本文假说 3 得到验证。

　　五、机制检验

　　在前文理论分析与假说提出部分，本文指出数字普惠金融有助于降低民营企业融资成本，进而促进企业创新产出。本部分着重对上述理论逻辑进行验证。

　　其中，Cost 为企业融资成本，借鉴 Pittman et al.(2004)的方法进行测算;其他变量的含义及测量方法与前文一致。

　　首先，检验数字普惠金融对企业创新产出的影响，回归结果在前文已经汇报，不再赘述。其次，考察数字普惠金融对融资成本的影响。

　　数字普惠金融与融资成本在 1% 水平上显著负相关，且数字普惠金融的三个子维度的系数也显著为负，说明数字普惠金融能够有效降低企业融资成本。一方面，数字普惠金融改变了原有的服务提供方式，使信贷服务更加便捷，服务成本明显下降;另一方面，数字普惠金融信息收集与处理的独有优势能够更好地发挥信息筛选和风险甄别功能，有效降低了民营企业的信息不对称程度，交易成本减少有利于降低民营企业外部融资成本，进而缓解企业融资约束。

　　最后，验证融资成本发挥的中介效应。表 8 的结果显示，数字普惠金融(Difi)、覆盖广度(Dcb)、使用深度(Dub)的系数均显著，且融资成本(Cost)的系数至少在 10% 水平上显著为负，说明融资成本在数字普惠金融与民营企业创新产出之间发挥部分中介效应，融资成本机制得到证实。

　　六、稳健性检验(续)

　　(一)替换核心解释变量的度量方法(续)

　　本文借鉴袁建国等(2015)、江轩宇(2016)等研究的做法，采用研发支出指标替代度量企业创新产出。从中可见，数字普惠金融(Difi)及其三个子指标(Dcb、Dub、Dss)的系数均在 1% 水平上显著为正，与前文基准回归结果保持一致。这表明，在替换核心解释变量的测度方法后，本文主要研究结论并未发生根本性变化。

　　(二)工具变量法

　　为了缓解可能存在的内生性问题，本文采用两阶段最小二乘法进行检验。参考谢绚丽(2018)、邱晗等(2018)，选取互联网普及率(Netrate)作为数字普惠金融的工具变量。报告了两阶段最小二乘法的结果。首先，使用工具变量互联网普及率(Netrate)进行第一阶段回归，结果表明互联网普及率(Netrate)与数字普惠金融(Difi)显著正相关;其次，将第一阶段的拟合值(Yhat)代入第二阶段回归，结果显示数字普惠金融与企业创新产出在 5% 水平上显著正相关。综上，本文假说 1 再次得到证实。

　　(三)其他稳健性检验

　　为使研究结论更加可靠，本文还进行了以下稳健性测试：其一，为了缓解研究中可能存在的遗漏变量问题，本文在回归中控制了企业固定效应，结果显示，前文结论稳健成立。其二，考虑到专利申请的持续性，本文在控制变量中加入了专利申请的滞后项，回归结果与前文一致。其三，考虑到专利申请的多样性，本文用发明、实用新型和外观设计三类专利分别进行回归，结论依然未发生根本性变化。限于篇幅，上述稳健性检验结果不再详细列示。

　　七、结论与启示

　　本文以 2011—2018 年沪深民营上市公司为样本，考察数字普惠金融对民营企业创新的影响。研究发现：(1)数字普惠金融能够显著促进民营企业创新，且其三个细分维度覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度也与创新产出显著正相关。上述结论在经过一系列稳健性检验后仍然成立。(2)数字普惠金融对民营企业创新的影响具有排序效应和规模效应。具体表现为，数字普惠金融对高生产率、小规模民营企业创新产出的影响更加明显。(3)作用机制检验结果显示，数字普惠金融主要通过降低融资成本的途径促进了民营企业创新。

　　基于上述研究结论，得到如下启示：第一，进一步推动数字普惠金融发展，建立健全相关制度体系，不断引导和鼓励数字普惠金融积极服务于民营中小企业，努力增强数字普惠金融的 “普惠性”。第二，借助数字普惠金融发展，改善金融基础设施，优化民营企业营商环境。通过拓宽民营企业融资渠道，降低其融资约束，增强其创新意愿，提升其竞争优势，进而增强中国经济发展的活力和质量。

陈利;张慧琳;谢家智,重庆工商大学;中国农业发展银行垫江县支行;西南大学,202405