陳艷勤

(桂林理工大學(xué)商學(xué)院，廣西 桂林 541004)

0 引言

以醫(yī)藥制造、電子通信等為主要組成部分的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有知識技術(shù)密集度高、資源能量消耗少、研發(fā)投資大及產(chǎn)品附加值高等特點(diǎn)，在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展方面具有重要戰(zhàn)略意義。大力推動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的穩(wěn)步提升是落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的共同要求。然而，各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)囿于高投入和高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)特征，一直面臨著不同程度的融資約束問題。將傳統(tǒng)金融發(fā)展模式與信息處理、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算等技術(shù)融合發(fā)展的數(shù)字金融，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供了有力支撐。數(shù)字金融對技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)研究可歸結(jié)為兩個(gè)角度：一是宏觀區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。數(shù)字金融對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平[1]和創(chuàng)新質(zhì)量[2]的正向促進(jìn)作用已經(jīng)得到普遍認(rèn)可，也有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融與創(chuàng)新效率之間存在著非線性發(fā)展關(guān)系[3]。二是微觀企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。研究表明，數(shù)字金融可以通過增加資金的流動(dòng)性[4]、降低融資成本[5]、降低企業(yè)杠桿水平[6]等途徑對企業(yè)不同階段的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響，從而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。

從文獻(xiàn)研究來看，產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新之間的研究相對豐富，主要有以下研究結(jié)論：一是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)集聚能夠激勵(lì)研發(fā)活動(dòng)[7]、促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出[8]、提高專利轉(zhuǎn)化率[9]，從而對技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生積極作用；二是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚一定程度上抑制了技術(shù)創(chuàng)新，謝子遠(yuǎn)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新之間存在非線性關(guān)系[10]；童鑫也得出專業(yè)化集聚與技術(shù)創(chuàng)新之間存在倒U型關(guān)系、多樣化集聚與技術(shù)創(chuàng)新間存在U型關(guān)系的研究結(jié)論[11]。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)

尚處于蓬勃發(fā)展?fàn)顟B(tài)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是未完全成熟的[6]，需要持續(xù)穩(wěn)定的資金投入。然而，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在向企業(yè)提供金融服務(wù)時(shí)出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的考慮，傾向于選擇規(guī)模大、風(fēng)險(xiǎn)低的企業(yè)作為放貸對象，與我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)民營性質(zhì)企業(yè)居多、風(fēng)險(xiǎn)較高、需要持續(xù)穩(wěn)定的資金支持的發(fā)展現(xiàn)狀相矛盾，嚴(yán)重制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展。數(shù)字金融的出現(xiàn)為解決融資難、融資貴難題提供了可行途徑。首先，數(shù)字金融能夠利用現(xiàn)代信息技術(shù)快速識別、收集、處理和分析海量企業(yè)運(yùn)營信息，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)間的信息透明度，提高企業(yè)獲取金融服務(wù)的可能性[12]；其次，數(shù)字金融突破了時(shí)空限制，簡化了信貸流程，降低了交易費(fèi)用，同時(shí)也創(chuàng)造出更多高技術(shù)產(chǎn)品的市場需求，這就使得高技術(shù)企業(yè)可以以更短的時(shí)間[13]、更低的門檻和交易成本獲取優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)，擴(kuò)大的市場需求也會(huì)改善行業(yè)的經(jīng)營狀況，從而促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[4]；最后，以數(shù)字技術(shù)為支撐的金融機(jī)構(gòu)，在吸收以“多、小、散”為特征的長尾投資者的資金方面具有天然優(yōu)勢，增加了金融體系的資本存量，進(jìn)一步提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)獲取金融支持的可能性。

據(jù)此，提出假設(shè)1：數(shù)字金融可以激勵(lì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提升。

1.2 數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制

首先，數(shù)字金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)集聚的影響。數(shù)字金融通過創(chuàng)新投融資渠道吸收大量閑散資金并在有效風(fēng)險(xiǎn)管控之下將其放貸給小微私營企業(yè)，金融體量的擴(kuò)張和信貸效率的提升可以促進(jìn)區(qū)域內(nèi)資本收益率提升，在規(guī)模報(bào)酬遞增的情況下會(huì)激勵(lì)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模[14]，也會(huì)吸引區(qū)域外的企業(yè)在此建立分部，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚。隨著生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，中間產(chǎn)品的需求量快速增長[15]，為了節(jié)約運(yùn)輸成本，中間商有動(dòng)力將生產(chǎn)車間轉(zhuǎn)移到集聚區(qū)內(nèi)，產(chǎn)業(yè)鏈的延伸強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)集聚水平。其次，產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。集聚初期，各創(chuàng)新主體之間的經(jīng)驗(yàn)交流、信息共享等行為形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，能有效降低技術(shù)和市場的不確定性、突破單個(gè)主體創(chuàng)新能力極限[16]，從而促進(jìn)高端技術(shù)創(chuàng)新；同類型企業(yè)為了降低生產(chǎn)成本、搶占市場份額，不斷增加研發(fā)投入進(jìn)行工藝改進(jìn)、產(chǎn)品創(chuàng)新，也會(huì)促使技術(shù)創(chuàng)新水平提升。隨著集聚水平逐步提升，交通擁擠、環(huán)境惡化、惡性競爭等現(xiàn)象逐漸顯現(xiàn)，溢出效應(yīng)也會(huì)引起越來越多的“搭便車”行為，從而抑制技術(shù)創(chuàng)新。鑒于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是我國當(dāng)前乃至未來一段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的引擎[10]，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響以集聚效應(yīng)為主。

據(jù)此，提出假設(shè)2：數(shù)字金融可以通過產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型

借鑒謝婷婷等[5]模型設(shè)計(jì)，本文設(shè)定如下基準(zhǔn)模型：

Lteci,t=β0+β1Lfini,t-1+β2Xt-1+Yt+Ii+εi,t

其中，i表示省份，t表示時(shí)間；Ltec代表高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平；Lfin為省際層面數(shù)字金融指數(shù)；X為各個(gè)控制變量；Y、I和ε分別表示時(shí)間、個(gè)體虛擬變量和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。模型中所有的解釋變量滯后一期，用以緩解內(nèi)生性問題。

2.1.2 中介效應(yīng)模型

為了進(jìn)一步驗(yàn)證高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚中介作用的存在性，參考溫忠麟等[17]研究成果，本文采用逐步回歸法進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)，模型如下：

Lteci,t=β0+β1Lfini,t-1+β2Xt-1+Yt+Ii+εi,t

aggi,t=α0+α1Lfini,t-1+α2Xt-1+Yt+Ii+εi,t

Lteci,t=γ0+γ1aggi,t-1+γ2Lfini,t-1+γ3Xt-1+Yt+Ii+εi,t

其中，agg表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平。β1表示數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的總效應(yīng)，α1×γ1反映了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的中介效應(yīng)，γ2反應(yīng)了數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接效應(yīng)。預(yù)計(jì)β1、α1、γ1和γ2的數(shù)值顯著為正，β1>γ2，表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚在數(shù)字金融驅(qū)動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中發(fā)揮部分中介作用。

2.2 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 變量設(shè)定

被解釋變量：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Ltec)，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)的對數(shù)作為代理變量。

核心解釋變量：數(shù)字金融指數(shù)(Lfin)，使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)，及其分指數(shù)覆蓋廣度(Lfingd)、使用深度(Lfinsd)和數(shù)字化程度(Lfinsz)，并作對數(shù)化處理。

中介變量：產(chǎn)業(yè)集聚(agg)，本研究將采用區(qū)位熵法測量各個(gè)省、市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平。計(jì)算公式如下：

其中，aggit代表i省或市t年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平；Uit為i省或市t年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)；Eit為i省或市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)平均用工人數(shù)；Ut為t年全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)；Et為t年全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)平均用工人數(shù)。

控制變量：人力資本水平(peo)，以平均受教育年限衡量；政府干預(yù)程度(gov)，用財(cái)政支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；外商投資(fdi)，以外商投資企業(yè)年末登記的投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；市場化水平(mar)，用國有及國有控股企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比值表示；基礎(chǔ)設(shè)施水平(jc)，用各省市每萬人鐵路公路里程數(shù)表示。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源

本文構(gòu)建了2011—2019年30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)做了如下處理：第一,西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)缺失較多，將其剔除；第二，采用均值法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充；數(shù)字金融數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的省際《北京大學(xué)數(shù)字金融普惠金融指數(shù)》，其余數(shù)據(jù)均來自全國及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

表2第(1)列和(2)列結(jié)果表明，無論是否加入控制變量，數(shù)字金融均可以在1%的顯著水平下促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，從而假設(shè)1得到驗(yàn)證。表2第(3)～(8)列是數(shù)字金融分指數(shù)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果，其中，覆蓋廣度和使用深度的彈性系數(shù)為正且通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，數(shù)字化程度的彈性系數(shù)為負(fù)但不顯著。數(shù)字化程度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響之所以與總指數(shù)表現(xiàn)出相反的作用方向，可能的原因在于數(shù)字化程度的提升，金融服務(wù)的移動(dòng)化和便利化得到了改進(jìn)，從而增強(qiáng)了金融資源的流動(dòng)性，使得多數(shù)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的創(chuàng)新資源流向少數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，更換被解釋變量的衡量方法。將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入的對數(shù)作為被解釋變量再次進(jìn)行回歸；第二，剔除直轄市數(shù)據(jù)。在經(jīng)過上述操作后，數(shù)字金融及其分指數(shù)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用方向和顯著性并沒有發(fā)生變化，基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

4 機(jī)制分析

根據(jù)中介效應(yīng)模型，對模型(1)～(3)進(jìn)行依次回歸，結(jié)果如表3所示。第(1)列，數(shù)字金融回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)作用顯著；第(2)列，數(shù)字金融的回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字金融可以有效促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚；第(3)列，數(shù)字金融和產(chǎn)業(yè)集聚的估計(jì)系數(shù)為正，且均通過了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)α1和系數(shù)γ1的顯著，說明產(chǎn)業(yè)集聚的中介效應(yīng)存在，系數(shù)β1大于系數(shù)γ2，說明產(chǎn)業(yè)集聚起到了部分中介效應(yīng)的作用，中介效應(yīng)(α1γ1)占總效應(yīng)(β1)的比例為12.2%，研究假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表3 機(jī)制檢驗(yàn)：產(chǎn)業(yè)集聚

5 結(jié)論與啟示

數(shù)字金融總指數(shù)、分指數(shù)覆蓋廣度和使用深度均能顯著促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，分指數(shù)數(shù)字化程度的提升使金融服務(wù)的移動(dòng)化和便利化得到了改善，從而增強(qiáng)了金融資源的流動(dòng)性，使得多數(shù)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的創(chuàng)新資源流向少數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)，從而對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新表現(xiàn)出抑制作用；數(shù)字金融不僅可以直接促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，還可以通過推動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)而激勵(lì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

對此，建議加快數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)升級，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，同時(shí)，也要協(xié)調(diào)好數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的區(qū)域分布，最大限度地發(fā)揮數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)作用；各地政府需要共同合作完善金融監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)，為數(shù)字金融發(fā)展保駕護(hù)航。