張云崢 李名威，2

（1 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，保定 071000；2 浙江經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院工商管理學(xué)院績效改進(jìn)研究所，杭州 310000）

2018 年習(xí)近平總書記在南繁育種基地調(diào)研時指出：“十幾億人口要吃飯，這是我國最大的國情。良種在促進(jìn)糧食增產(chǎn)方面具有十分關(guān)鍵的作用，要下決心把我國種業(yè)搞上去，抓緊培育具有自主知識產(chǎn)權(quán)的優(yōu)良品種，從源頭上保障國家糧食安全”。推進(jìn)種業(yè)技術(shù)攻關(guān)、促進(jìn)種業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展成為保障國家糧食安全的重要內(nèi)容。新中國成立以來，作物育種技術(shù)不斷發(fā)展，育成新品種超過7 萬個，形成6～7次新品種大規(guī)模更新?lián)Q代，良種對作物單產(chǎn)貢獻(xiàn)率達(dá)到45%以上，有效地支撐了糧食產(chǎn)量與質(zhì)量穩(wěn)步增長，也對中國糧食安全作出了巨大貢獻(xiàn)[1]。生物育種是種業(yè)創(chuàng)新的核心，近年來，隆平高科、荃銀高科等種業(yè)公司生物育種技術(shù)加速發(fā)展，良種培育有效地促進(jìn)了種業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。但是生物育種需要投入大量研發(fā)資金，且面臨較高的失敗風(fēng)險和不確定性，導(dǎo)致“融資難、融資貴”問題產(chǎn)生，嚴(yán)重制約了企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展與應(yīng)用為生物育種類上市公司解決融資難等問題提供了新路徑。根據(jù)國務(wù)院2016 年發(fā)布的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》對普惠金融的官方解釋及界定，普惠金融是指“立足機(jī)會平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)”。數(shù)字普惠金融借助大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，農(nóng)業(yè)企業(yè)利用“支農(nóng)支小再貸款的低利率成本”等政策，能夠有效解決融資問題。

由于我國數(shù)字普惠金融發(fā)展時間較短，數(shù)字普惠金融與企業(yè)創(chuàng)新方面的研究相對較少，部分學(xué)者從科技金融角度探討對科技型中小企業(yè)創(chuàng)新的影響。潘雅瓊等[2]研究財政、資本市場、商業(yè)銀行、風(fēng)險投資4 種科技金融投入渠道對不同生命周期的科技型中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展績效的影響，結(jié)果表明：資本市場渠道對科技型中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展績效有顯著促進(jìn)作用，但在企業(yè)生命周期的不同階段，各種科技金融投入發(fā)揮著不同的作用。在成長期，企業(yè)融資主要靠資本市場及政府財政；在成熟期，以資本市場和商業(yè)銀行為主；在衰退期，主要依靠政府財政支持。耿寧寧等[3]實(shí)證分析科技金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性影響，結(jié)果顯示：中部6 省科技金融發(fā)展水平與速度不均衡，隨著企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平提高，財政科技投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響由正變?yōu)樨?fù)，呈現(xiàn)“倒U 型”；商業(yè)銀行貸款對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響由負(fù)變?yōu)檎?，呈現(xiàn)“U 型”；資本市場融資對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響方向不確定；創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響由正變?yōu)樨?fù)，呈現(xiàn)“W 型”。韓鵬[4]運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型和DEA 模型對中國省域科技金融、企業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測度，提出創(chuàng)新初始投入系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展觀、創(chuàng)新中間投入與產(chǎn)出質(zhì)量觀和創(chuàng)新最終產(chǎn)出知識產(chǎn)權(quán)盈利模式觀，以改善創(chuàng)新投入與產(chǎn)出不協(xié)調(diào)的狀況，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

生物育種上市公司是農(nóng)業(yè)類企業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量相對較少。加之?dāng)?shù)字普惠金融不同于傳統(tǒng)金融服務(wù)，比傳統(tǒng)金融服務(wù)更具有廣度和深度。目前僅有少數(shù)學(xué)者關(guān)注數(shù)字普惠金融對企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入的影響。本文通過分析數(shù)字普惠金融對生物育種企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入的影響，為促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提供相關(guān)建議。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源生物育種是生物技術(shù)育種的簡稱，屬于從轉(zhuǎn)基因育種3.0 版跨入基因設(shè)計育種4.0 版，集各種前沿技術(shù)大成的新一代分子育種技術(shù)，其中最具代表性的包括培育革命性和顛覆性新品種的全基因組選擇、基因編輯和合成生物技術(shù)[5]。文中將生物育種企業(yè)定義為以生物育種為主要經(jīng)營業(yè)務(wù)的上市公司。

通過查閱wind 數(shù)據(jù)庫作為樣本基礎(chǔ)，得到2011-2020 年生物育種行業(yè)17 家上市公司（表1），去除ST 天山企業(yè)數(shù)據(jù)，共得到160 組可觀測數(shù)值。2020 年由中化農(nóng)業(yè)、先正達(dá)、安道麥等公司組建而成的先正達(dá)集團(tuán)中國正式成立，文中未包含其數(shù)據(jù)。

表1 我國生物育種上市公司具體信息

1.2 分析方法從創(chuàng)新投入的角度進(jìn)行分析，采用“研發(fā)投入/資產(chǎn)總計”指標(biāo)衡量生物育種企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入，采用數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)、數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融使用深度、普惠金融數(shù)字化程度作為普惠金融的發(fā)展指標(biāo)，運(yùn)用stata16.0進(jìn)行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析、多元回歸分析以及替換被解釋變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，得到最終結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 指標(biāo)設(shè)置根據(jù)假設(shè)，設(shè)置被解釋變量、解釋變量、控制變量，得到如表2 所示結(jié)果。

表2 指標(biāo)設(shè)置

2.2 模型構(gòu)建通過以上設(shè)置的被解釋變量、解釋變量以及控制變量構(gòu)建模型。為了研究數(shù)字普惠金融總指數(shù)對生物育種企業(yè)研發(fā)投入的影響，設(shè)置模型1，為了研究數(shù)字普惠金融分指數(shù)的影響，設(shè)置模型2、模型3、模型4。

其中it代表第i 個企業(yè)第t 年數(shù)值；εit為沒有考慮的其他隨機(jī)影響因素，為隨機(jī)誤差項。α0為常數(shù)項，α1為系數(shù)項，對絕對數(shù)值即數(shù)據(jù)相對較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)處理，對相對數(shù)值即比例或者百分比數(shù)據(jù)不進(jìn)行對數(shù)化處理，其中l(wèi)n 表示自然對數(shù)處理后的數(shù)據(jù)，CV為控制變量。

2.3 描述性統(tǒng)計對各個變量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計，得到數(shù)據(jù)的最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)，從而知道最大值和最小值的差距以及數(shù)據(jù)波動情況，進(jìn)行描述性統(tǒng)計，如表3 所示。研發(fā)投入強(qiáng)度的均值為0.0158，最大值為0.1485，最小值為0，均值傾向于最小值，這是由于生物育種企業(yè)研發(fā)投入的數(shù)值相對其他行業(yè)來說數(shù)值較低，投入較少。

表3 描述性統(tǒng)計

2.4 相關(guān)性分析對變量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行相關(guān)性分析，得到數(shù)據(jù)結(jié)果如表4 所示。解釋變量lnFin 與RD 的相關(guān)系數(shù)為0.1352，且存在有90%以上的概率認(rèn)為二者存在顯著正向相關(guān)關(guān)系，初步驗(yàn)證假設(shè)，即數(shù)字普惠金融總指數(shù)會有效提高生物育種企業(yè)的研發(fā)投入。而數(shù)字普惠金融覆蓋廣度雖然存在正向相關(guān)關(guān)系但不顯著。數(shù)字普惠金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度則與研發(fā)投入強(qiáng)度存在顯著正向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.1474、0.1384。解釋變量或者控制變量之間的相關(guān)系數(shù)小于0.8，不存在強(qiáng)相關(guān)，即不存在高度的多重共線性對模型結(jié)果產(chǎn)生不良影響，存在多重共線性會使得模型估計有所偏差。

表4 相關(guān)性分析

2.5 多元回歸分析由于相關(guān)性不能代表最終結(jié)果，因此還需要多元回歸分析進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字普惠金融總指數(shù)和數(shù)字普惠金融分指數(shù)對生物育種企業(yè)研發(fā)投入的影響，得到數(shù)據(jù)結(jié)果如表5 所示。

表5 模型多元回歸分析

模型1 多元回歸分析結(jié)果顯示F檢驗(yàn)值為4.3178，存在99%以上的概率認(rèn)為解釋變量以及控制變量聯(lián)合對研發(fā)投入強(qiáng)度（RD）的影響系數(shù)不為0。lnFin 的影響系數(shù)為0.0040，且對應(yīng)的概率值小于0.01，存在顯著的正向影響，即數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)生物育種企業(yè)研發(fā)投入的增加，控制變量第一大股東持股比例（CR1）存在顯著的負(fù)向影響。

同理，lnFin1、lnFin2、lnFin3 的影響系數(shù)分別為0.0031、0.0049、0.0038，均在0.01 的顯著性水平下顯著，即數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度均對生物育種企業(yè)研發(fā)投入存在顯著促進(jìn)作用。數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)每增加1%，會引起被解釋變量生物育種企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入強(qiáng)度平均增加0.40。數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度平均增加1%，分別會促進(jìn)技術(shù)研發(fā)投入強(qiáng)度平均增加0.31、0.49、0.38。

2.6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)采用替換被解釋變量計算方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，將研發(fā)投入強(qiáng)度（RD）替換成研發(fā)投入強(qiáng)度的自然對數(shù)（lnRD），若結(jié)果不變，則說明通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果（表6）顯示即使更換了被解釋變量的衡量方式，解釋變量的影響仍然比較一致。lnFin 的影響系數(shù)為1.0988，且在0.05 的顯著性水平下顯著，而lnFin1、lnFin2、lnFin3 對lnRD 的影響系數(shù)也是顯著的，且存在顯著的正向影響，與前面回歸結(jié)果一致。因此，本文的模型結(jié)果比較穩(wěn)定，通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3 結(jié)論與討論

本研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對生物育種企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入有顯著正向影響。具體來看，數(shù)字普惠金融使用深度、數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度相對于數(shù)字普惠金融覆蓋廣度更能促進(jìn)生物育種企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入。這說明數(shù)字普惠金融借助互聯(lián)網(wǎng)、云計算等手段深入進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，有針對性地設(shè)計融資產(chǎn)品，能夠滿足企業(yè)多樣化的融資需求。此外，數(shù)字化的發(fā)展能讓投、融資雙方隨時交流，減少了信息不對稱，提升了交易成功概率。為了讓數(shù)字普惠金融更好造福生物育種企業(yè)，打贏種業(yè)攻堅戰(zhàn)，提出以下建議。

政府需要積極推動數(shù)字普惠金融在生物育種上市公司中的應(yīng)用。生物育種企業(yè)的發(fā)展關(guān)乎種業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，政府可以推出創(chuàng)新優(yōu)惠型金融服務(wù)產(chǎn)品、加大對研發(fā)投入的稅收優(yōu)惠和財政補(bǔ)貼等舉措，釋放企業(yè)創(chuàng)新活力。同時，政府可以依托數(shù)字化技術(shù)，建立生物育種大數(shù)據(jù)平臺。由于生態(tài)環(huán)境的變遷，從1956 年到2014 年我國作物種質(zhì)資源的滅絕率高達(dá)71.8%[6]。雖然我國已經(jīng)擁有全球第二大的種質(zhì)資源庫，但是已完成精準(zhǔn)鑒定的種質(zhì)資源不足10%[7]。因此，迫切需要國家整合優(yōu)質(zhì)種質(zhì)資源，為種業(yè)保護(hù)與開發(fā)提供支撐。

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)要朝著數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向發(fā)展，更加注重普惠金融使用深度和數(shù)字化程度的提高。金融機(jī)構(gòu)不僅要針對農(nóng)業(yè)類企業(yè)開展特定金融服務(wù)，消除行業(yè)歧視，還要利用數(shù)字技術(shù)為企業(yè)全面評估信貸狀況，提供合理的金融產(chǎn)品，同時跟蹤貸款資金使用情況，及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，降低呆賬、壞賬發(fā)生的可能性。

生物育種企業(yè)利用數(shù)字普惠金融獲得融資后，應(yīng)將資金向技術(shù)研發(fā)投入傾斜，加快培育高產(chǎn)高效、環(huán)境友好型新品種。同時，要積極同高校等科研院所合作，推動產(chǎn)學(xué)研深度融合，把技術(shù)、人才、資金等創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚，形成“育繁推一體”的商業(yè)化育種體系，逐步發(fā)展成為與國際種業(yè)寡頭抗衡的民族種業(yè)[8]。