趙晶晶，全 穎，趙瀏洋

（長春財經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院，吉林 長春 130122）

創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的推動力，中小企業(yè)是經(jīng)濟社會的重要組成部分，具有強烈的創(chuàng)新動力。然而，創(chuàng)新是一項具有高風(fēng)險、高投入的活動，需要金融資金的持續(xù)支持。隨著第三次科技革命的到來，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等高科技手段在金融市場得以應(yīng)用，特別是2013年6月余額寶上線被看作中國數(shù)字金融發(fā)展的元年[1]。

數(shù)字金融的發(fā)展改變了中小企業(yè)的融資環(huán)境，例如金融機構(gòu)使用高科技手段，通過搜集、提取和分析中小企業(yè)經(jīng)營中留存的數(shù)據(jù)，建立信用評估模型對中小企業(yè)進行信用評價，有效降低了中小企業(yè)的融資成本。金融環(huán)境的變化使得中小企業(yè)的融資渠道和融資成本隨之發(fā)生變化，中小企業(yè)需要通過權(quán)衡收益和融資成本，選擇最優(yōu)的融資渠道，進而決定創(chuàng)新投入的金額。

一般而言，企業(yè)的融資渠道分為內(nèi)源融資和外源融資。內(nèi)源融資主要來源于企業(yè)自身的經(jīng)營利潤和累積資金，是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資金的主要來源。外源融資按照資金的性質(zhì)不同又分為債權(quán)融資和股權(quán)融資，債權(quán)融資主要來源于企業(yè)的銀行貸款和商業(yè)信用借款。通常，債權(quán)融資要求企業(yè)定期支付固定的利息，因此債權(quán)融資增加了企業(yè)的財務(wù)負擔(dān)。而股權(quán)融資主要通過發(fā)行股票的方式籌集資金，投資者作為中小企業(yè)的股東，與中小企業(yè)共享收益共擔(dān)風(fēng)險。股權(quán)融資不需要中小企業(yè)提供抵押資產(chǎn)，也不會增加中小企業(yè)的財務(wù)負擔(dān)。內(nèi)源融資、股權(quán)融資和債權(quán)融資作為3種截然不同的融資渠道，在數(shù)字金融時代，將會對中小企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生影響。

本文以2013年余額寶上線為研究起點，利用2013—2018年度中國創(chuàng)業(yè)板上市公司探討數(shù)字金融背景下融資渠道對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的影響。本文的貢獻包括兩方面。一是參考文獻方面。已有文獻研究了融資渠道對企業(yè)創(chuàng)新的影響，由于沒有考慮時代背景的問題，并未形成一致的觀點，本文考察數(shù)字金融背景下，企業(yè)融資渠道對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響，補充了以往文獻研究的不足。二是研究方法方面。本文采用系統(tǒng)廣義矩估計 （System Generalized Method of Moments，SYS-GMM） 的方法，一定程度上克服了內(nèi)生性問題，使得估計結(jié)果更加穩(wěn)健可靠。

1 理論分析與研究假設(shè)

假設(shè)H1：數(shù)字金融的發(fā)展增強了中小企業(yè)內(nèi)源資金向創(chuàng)新投入的轉(zhuǎn)化。

大多數(shù)企業(yè)僅靠自有資金并不能滿足生產(chǎn)、發(fā)展和創(chuàng)新的需要，因此外源融資不可避免。因為企業(yè)研發(fā)活動具有巨額的前期投入和沉淀成本的特征，所以即使存在收益不確定性以及逆向選擇和道德風(fēng)險問題，外源融資仍然是中小企業(yè)創(chuàng)新投入不可或缺的重要來源，外源融資的重要性日益凸顯[4]。學(xué)者對我國上市公司研究發(fā)現(xiàn)，外源融資對創(chuàng)新投資的促進效應(yīng)顯著大于內(nèi)源融資[5]。參考了國內(nèi)外學(xué)者對企業(yè)外源融資渠道的劃分，外源融資分為債權(quán)融資和股權(quán)融資兩種類型[4-6]。

目前，債權(quán)融資對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響存在一定爭議，部分學(xué)者認(rèn)為債權(quán)融資對企業(yè)創(chuàng)新存在抑制效應(yīng)[7-8]，原因在于，一是中小企業(yè)缺少抵押資產(chǎn)。債權(quán)融資通常需要企業(yè)提供一定的固定資產(chǎn)作為抵押，而企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)產(chǎn)生的知識資本和人力資本成果通常是無形資產(chǎn)，難以作為抵押資產(chǎn)，因此中小企業(yè)往往因缺少抵押物無法取得合意的貸款資金。二是資金使用成本高。相對于股權(quán)融資而言，債權(quán)融資需要支付利息，會給中小企業(yè)帶來一定的財務(wù)壓力。中小企業(yè)為了滿足利息支付的需求，將會減少創(chuàng)新資金投入。三是資金使用期限錯配。企業(yè)研發(fā)是一個長期的過程，需要中小企業(yè)有持久的資金投入，但是研發(fā)結(jié)果的不確定性和成功率較低的現(xiàn)實，證明了企業(yè)的創(chuàng)新具有高風(fēng)險特性[9]。然而，以銀行為代表的債權(quán)人向中小企業(yè)提供貸款時，為了控制風(fēng)險通常會要求中小企業(yè)定期還本付息，資金的供給和需求在資金使用期限上的不匹配可能導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活動由于研發(fā)資金不足而終止。因此，債權(quán)融資對企業(yè)創(chuàng)新可能產(chǎn)生負向影響。四是存在創(chuàng)新項目泄密風(fēng)險。企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)需要高度保密，但在中小企業(yè)創(chuàng)新貸款申請過程中，需要向債權(quán)人提供項目的基本信息，這使得有些債權(quán)人會有意識地去窺探中小企業(yè)的創(chuàng)新信息并可能將這些信息輸送給其他相關(guān)客戶以賺取信息租金，這種行為將會對中小企業(yè)的創(chuàng)新行為產(chǎn)生抑制作用。

但是，另有部分學(xué)者認(rèn)為債權(quán)融資對企業(yè)創(chuàng)新存在激勵效應(yīng)。一方面，以銀行為主的債權(quán)人通常要求中小企業(yè)按照融資用途使用資金，貸款發(fā)放后，債權(quán)人會監(jiān)督中小企業(yè)資金的使用情況，為中小企業(yè)創(chuàng)新活動形成了一種監(jiān)督機制，可以督促中小企業(yè)加快研發(fā)速度，加快形成專利或?qū)Ｓ屑夹g(shù)并將其盡快推向市場[10]。另一方面，融資優(yōu)序理論認(rèn)為低風(fēng)險的債權(quán)融資更能傳遞積極信息，能降低融資成本，是僅次于內(nèi)源融資的最優(yōu)融資方式[11]。

伴隨著大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和人工智能等信息技術(shù)的發(fā)展，使用中小企業(yè)經(jīng)營中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)替代抵押資產(chǎn)，通過數(shù)據(jù)挖掘降低中小企業(yè)貸款的財務(wù)成本和時間成本，對數(shù)據(jù)進行歸集、分類、解析與決策，有效緩解中小企業(yè)內(nèi)部、中小企業(yè)間信息不對稱問題，一定程度上解決了中小企業(yè)期限錯配的問題[12]，降低了企業(yè)的融資成本。

假設(shè)H2：數(shù)字金融的發(fā)展，增強了中小企業(yè)債權(quán)融資向創(chuàng)新投入的轉(zhuǎn)化。

長期以來，我國上市公司存在強烈的股權(quán)融資偏好[13-14]。股權(quán)融資對企業(yè)的創(chuàng)新投入有正向促進作用[15]。原因在于，一是股權(quán)融資無需資產(chǎn)抵押，中小企業(yè)可以根據(jù)自身的資金需求在資本市場上發(fā)行股票籌集資金，企業(yè)可以將籌集到的資金作為資本長期使用，股權(quán)融資不會給企業(yè)帶來財務(wù)壓力。Brown J R等[4]研究發(fā)現(xiàn)，大企業(yè)的研發(fā)投入主要依靠企業(yè)內(nèi)源資金，而缺乏內(nèi)源資金的中小科技企業(yè)主要通過發(fā)達的股票市場作為研發(fā)融資渠道，美國20世紀(jì)90年代出現(xiàn)的創(chuàng)新高潮主要就是由股票市場推動的。鐘騰和汪昌云[16]認(rèn)為股票市場相比于銀行業(yè)更有利于促進企業(yè)專利創(chuàng)新，特別是對創(chuàng)新含量較高的發(fā)明專利影響更為顯著。二是股權(quán)投資者往往是風(fēng)險偏好者，他們追求高風(fēng)險、高收益的投資項目，更加注重企業(yè)的成長性，因此更愿意為具有高風(fēng)險、高收益的創(chuàng)新項目提供資金，股權(quán)融資更能夠與中小企業(yè)創(chuàng)新投資特征相匹配。近年來，數(shù)字金融發(fā)展的背景下，資本市場迎來一系列改革，如 “滬港通” “IPO注冊制改革” “科創(chuàng)板設(shè)立” “創(chuàng)業(yè)板注冊制改革”等，這些政策的實施進一步完善了我國資本市場的功能，為企業(yè)創(chuàng)新融資提供了更為有效的途徑。

不行。我得把所有的財產(chǎn)留給你。既然充氣娃娃不能從世間帶走任何東西，那么，充氣娃娃可以把它們?nèi)艚o你……

假設(shè)H3：數(shù)字金融的發(fā)展增強了中小企業(yè)股權(quán)融資向創(chuàng)新投入的轉(zhuǎn)化。

2 數(shù)據(jù)說明與模型設(shè)定

1）數(shù)據(jù)來源。為了限定數(shù)字金融的研究背景，同時考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文以2013年余額寶上線為研究樣本的起始年份，選取中國創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，以2013—2018年的年度數(shù)據(jù)為初始樣本。創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的 《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》，按照數(shù)字金融總指數(shù)反映的省會城市與企業(yè)注冊地所在城市相匹配。本文按照以下原則對樣本進行篩選：剔除金融類和ST公司；考慮到極端值的影響，本文對控制變量進行上下1%的縮尾 （Winsorize）處理。本研究共獲得有效樣本482家，有效觀測值3 157個。

2）變量定義。本文的被解釋變量為企業(yè)研發(fā)投入 （RDR），為了直觀比較企業(yè)單位營業(yè)收入的研發(fā)投入情況，本文使用研發(fā)投入強度即研發(fā)投入占營業(yè)收入比例來衡量創(chuàng)新投入。解釋變量為融資渠道，主要包括內(nèi)源融資和外源融資，外源融資又分為債權(quán)融資和股權(quán)融資。本文使用留存收益除以總資產(chǎn)來度量內(nèi)源融資 （Inter）?？紤]到大多數(shù)中小企業(yè)沒有通過發(fā)行債權(quán)融資 （Debt），本文使用資產(chǎn)負債表中短期借款與長期借款之和衡量企業(yè)債權(quán)融資情況。另外，本文使用股本和資本公積之和除以總資產(chǎn)來衡量企業(yè)股權(quán)融資 （Equ）水平。

本文的分組變量為數(shù)字普惠金融指數(shù) （DIFI）是北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服收集了海量數(shù)字金融數(shù)據(jù)構(gòu)建的 “普惠金融指數(shù)”[17]。目前，學(xué)者們在研究數(shù)字金融時，多數(shù)是使用數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融的衡量方法[12-13]，本文也使用了該指數(shù)。

為了控制其他變量對本文結(jié)果的影響，參考已有文獻，選擇了以下反映公司特征的控制變量：企業(yè)規(guī)模 （Size）使用上市公司t期總資產(chǎn)取對數(shù)處理、企業(yè)年齡 （Firmage）使用企業(yè)所在年份與成立年份之差取對數(shù)處理、政府補貼 （Gov）采用政府補助總額除以總資產(chǎn)、托賓Q值 （TobinQ）采用市場價值除以總資產(chǎn)、管理層持股比例 （Msh）使用董監(jiān)高持股總數(shù)比例除以當(dāng)年企業(yè)總股本。

3）模型設(shè)定?？紤]到企業(yè)的創(chuàng)新投入存在一定的累積效應(yīng)，在模型中引入了企業(yè)創(chuàng)新投入的滯后一期作為解釋變量，構(gòu)建動態(tài)面板模型，其表達式為

式中：RDRi，t-1為被解釋變量；中小企業(yè)的融資渠道為解釋變量，包括 Interi，t，Equi，t，Debti，t；控制變量controlk，i，t包含了前述所有控制變量；Industryi為控制了行業(yè)的固定效應(yīng)；Yeart為控制了時間的固定效應(yīng)；ε為模型隨機誤差項。

4）描述性統(tǒng)計分析。根據(jù)主要變量的描述性統(tǒng)計特征可知，一是企業(yè)創(chuàng)新投入的平均值為7.023，最小值為0.02，最大值為72.75，說明企業(yè)之間研發(fā)投入存在較大差異。二是對融資渠道而言，內(nèi)源融資、股權(quán)融資和債權(quán)融資的平均值分別為0.196，0.485，0.128，可見股權(quán)融資數(shù)值最大，債權(quán)融資數(shù)值最小，說明企業(yè)存在股權(quán)融資偏好；內(nèi)源融資、股權(quán)融資和債權(quán)融資的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.142，0.175，0.131，可見債權(quán)融資標(biāo)準(zhǔn)差最小，內(nèi)源融資次之、股權(quán)融資最大，說明企業(yè)之間債權(quán)融資較為穩(wěn)定，股權(quán)融資波動最大。

3 實證結(jié)果與分析

為了檢驗數(shù)字金融背景下，融資渠道對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，選取數(shù)字金融指數(shù)作為分組依據(jù)，以平均數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)將樣本分為數(shù)字金融發(fā)展好和數(shù)字金融發(fā)展差的兩種情形，參考方紅生和張軍[18]的做法，分別對模型進行SYS-GMM、混合OLS和固定效應(yīng) （FE）估計，實證結(jié)果見表1。

表1 融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新投入的實證結(jié)果

1）融資渠道與中小企業(yè)創(chuàng)新投入。由表1中回歸 （1）可知，在數(shù)字金融發(fā)展好的地區(qū)，內(nèi)源融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為23.936，通過了5%水平的顯著性檢驗，表明內(nèi)源融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入存在顯著的促進效應(yīng)。在回歸 （4）中，內(nèi)源融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為11.522，沒有通過顯著性檢驗。比較回歸 （1）（4）的檢驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在數(shù)字金融發(fā)展較好的地區(qū)，內(nèi)源融資顯著促進了中小企業(yè)創(chuàng)新投入的增加，驗證了假設(shè)H1的推論。全樣本回歸 （7）也得出相同結(jié)論，進一步驗證了假設(shè)H1的推論。

同樣，由表1中回歸 （1）可知，在數(shù)字金融發(fā)展好的地區(qū)，債權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為10.954，且通過了5%水平的顯著性檢驗，表明債權(quán)融資顯著促進企業(yè)創(chuàng)新投入的增加。在回歸 （4）中，債權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為14.648，沒有通過顯著性檢驗，表明在數(shù)字金融發(fā)展較差的地區(qū)，中小企業(yè)債權(quán)融資對創(chuàng)新投入的影響較為復(fù)雜，需要進一步探討。比較回歸（1）（4）的檢驗結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)在數(shù)字金融發(fā)展較好的地區(qū)，債權(quán)融資顯著促進了中小企業(yè)創(chuàng)新投入的增加，驗證了假設(shè)H2的推論。從整體上看，全樣本回歸 （7）中，債權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)通過了10%的顯著性檢驗，進一步驗證了假設(shè)H2的推論。

比較表 1中回歸 （1）（4）（7）可知，股權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)均通過了5%水平的顯著性檢驗，股權(quán)融資顯著促進中小企業(yè)創(chuàng)新投入的增加，同時也表明不論數(shù)字金融如何發(fā)展，股權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入都起著顯著的促進作用，雖然假設(shè)H3不成立，但是證明了股權(quán)融資的重要性。

如果比較全樣本回歸 （7）中內(nèi)源融資、股權(quán)融資、債權(quán)融資的回歸系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)內(nèi)源融資＞股權(quán)融資＞債權(quán)融資，反映中小企業(yè)創(chuàng)新融資渠道的次序遵循內(nèi)源融資、股權(quán)融資、債權(quán)融資的融資次序，與 “啄食理論”的結(jié)論是不一致的[11]。可能的原因在于，中小企業(yè)的融資次序可能與企業(yè)的成長周期存在一定的聯(lián)系。在中小企業(yè)創(chuàng)立初期，由于企業(yè)規(guī)模小、抵押資產(chǎn)少，企業(yè)外源融資受限，企業(yè)發(fā)展主要依賴內(nèi)源融資；隨著企業(yè)市場占有率上升，經(jīng)營業(yè)績逐步好轉(zhuǎn)，規(guī)模擴大之后，相對于債權(quán)融資，企業(yè)更愿意進入資本市場通過股權(quán)融資獲得資金，因為股權(quán)融資不增加企業(yè)的財務(wù)負擔(dān)。

2）穩(wěn)健性檢驗。本文參考方紅生和張軍[18]的做法，通過3項檢驗來判斷估計結(jié)果的可靠性。由表 1 回歸 （1）～（3）、回歸 （4）～（6）、回歸 （7）～（9）結(jié)果可知，首先Hansen test的P值均大于0.1，說明工具變量有效，不存在過度識別問題。其次AR（1）的P值0.030，0.035，0.005分別通過了5%，5%，1%的顯著性檢驗，說明工具變量的一階相關(guān)；AR（2）的P值均拒絕10%的顯著性檢驗，說明工具變量二階不相關(guān)，整體上說明工具變量的有效性。最后SYS-GMM檢驗的被解釋變量創(chuàng)新投入的一階滯后項的系數(shù)介于固定效應(yīng)估計值和混合OLS估計值之間。綜上分析，數(shù)字金融發(fā)展好的地區(qū)、數(shù)字金融發(fā)展差的地區(qū)以及全樣本的SYS-GMM估計結(jié)果均是穩(wěn)健且可靠的。

4 研究結(jié)論與啟示

本研究表明，數(shù)字金融的發(fā)展增強了內(nèi)源融資和債權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的促進作用；股權(quán)融資對中小企業(yè)創(chuàng)新投入的促進效應(yīng)，不受數(shù)字金融發(fā)展程度的影響；融資次序遵循內(nèi)源融資、股權(quán)融資、債權(quán)融資的順序。

鑒于以上結(jié)論，本文提出的政策建議如下。一是推動數(shù)字金融進一步發(fā)展，提升數(shù)字金融服務(wù)的穿透力與覆蓋面，開發(fā)更多適合于中小企業(yè)的融資產(chǎn)品，服務(wù)于中小企業(yè)創(chuàng)新投資，讓數(shù)字金融的發(fā)展成果真正惠及實體經(jīng)濟；二是強化資本市場功能發(fā)揮，繼續(xù)深化多層次資本市場改革，逐步實現(xiàn)協(xié)同互補、錯位發(fā)展，為不同行業(yè)、不同規(guī)模的中小企業(yè)提供融資平臺，保證股權(quán)融資成為中小企業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展的推動力；三是加強數(shù)字金融監(jiān)管，大力發(fā)展監(jiān)管科技，防范信息泄露、數(shù)字欺詐等風(fēng)險，保障數(shù)字金融健康穩(wěn)定發(fā)展，為中小企業(yè)創(chuàng)新融資營造良好的金融環(huán)境。