薛 晴，焦文慶

(1.陜西師范大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院,陜西 西安 710062;2.長(zhǎng)安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 西安 710064)

一、引言與問題的提出

習(xí)近平總書記指出“企業(yè)是創(chuàng)新的主體,是推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)造的生力軍”。據(jù)統(tǒng)計(jì),當(dāng)前我國(guó)企業(yè)研發(fā)投入已占全國(guó)研發(fā)投入總額的76.4%,企業(yè)創(chuàng)新投入不僅直接關(guān)系其自身生存發(fā)展,也在很大程度上決定了社會(huì)整體創(chuàng)新水平,影響著國(guó)家經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景?？萍紕?chuàng)新成本高、周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)大,企業(yè)從技術(shù)研發(fā)到成果轉(zhuǎn)化再到商業(yè)化應(yīng)用,各個(gè)階段需要大量資金投入。長(zhǎng)期以來,融資難、融資貴始終是企業(yè)科技創(chuàng)新投入的重要制約因素,也是我國(guó)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的重要障礙。“十四五”規(guī)劃明確要求“完善金融支持創(chuàng)新體系”,因此深入探索金融服務(wù)科技創(chuàng)新的新機(jī)制,引導(dǎo)企業(yè)加大創(chuàng)新投入具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

科技金融強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新有效的融合,被視為促進(jìn)科技創(chuàng)新的重要體制機(jī)制創(chuàng)新。我國(guó)有關(guān)金融科技的實(shí)踐探索可以追溯到20世紀(jì)80年代。1985年中國(guó)人民銀行、國(guó)務(wù)院科技領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室發(fā)布了《關(guān)于積極開展科技信貸的聯(lián)合通知》。2011年及2016年國(guó)家分兩批實(shí)施“科技和金融結(jié)合試點(diǎn)政策”,允許納入試點(diǎn)范圍的地區(qū)或城市在創(chuàng)新科技金融產(chǎn)品和服務(wù)模式,探索科技資源與金融資源對(duì)接的新機(jī)制等方面先行先試。經(jīng)過30多年的發(fā)展,逐步形成了科技支行、科技保險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)投資、多層次資本市場(chǎng)等多渠道、全方位、多視角的科技金融體系[1]?？萍冀鹑趯?shí)踐的快速發(fā)展,推動(dòng)了相關(guān)理論研究不斷深入,但囿于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的可得性,有關(guān)科技金融促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)仍十分有限,且研究結(jié)論存在較大差異。吳凈(2020)、孔一超,周丹(2020)等發(fā)現(xiàn)科技金融有利于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入[2-3],也有研究發(fā)現(xiàn)金融并不必然促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,二者可能存在“倒U形關(guān)系”[4-5]。葉初升等(2022)借助“科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)科技金融能夠提高企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量,但對(duì)其創(chuàng)新質(zhì)量并無顯著影響[6]。現(xiàn)實(shí)中,我國(guó)眾多科技型企業(yè),特別是從事科技創(chuàng)新的中小企業(yè)仍面臨嚴(yán)重的金融約束。

企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)固有的信息不對(duì)稱問題以及由此產(chǎn)生的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn), 是其面臨融資難題的主要原因之一[7]。 近年來, 得益于數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展和成熟應(yīng)用, 金融服務(wù)模式革新和效率提升, 為破解企業(yè)創(chuàng)新的融資難題提供了新的契機(jī)。 數(shù)字技術(shù)能夠提高金融體系信息甄別能力有效地解決信息不對(duì)稱問題, 為真正具備創(chuàng)新潛力和實(shí)力的企業(yè)提供金融支持, 同時(shí)數(shù)字技術(shù)還能夠提高綜合金融服務(wù)能力, 更好地匹配企業(yè)創(chuàng)新過程中不同規(guī)模和期限的資金需求。 目前, 已有研究關(guān)注了數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響[8-10], 但現(xiàn)有文獻(xiàn)一般直接考察數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新的作用, 忽略了數(shù)字技術(shù)是通過優(yōu)化金融服務(wù)模式、 提升服務(wù)效率, 進(jìn)而緩解企業(yè)創(chuàng)新行為的融資約束, 促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入這一基本事實(shí)。

本文充分借鑒上述兩方面研究成果,借助“科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),采用我國(guó)2010—2020年省級(jí)面板數(shù)據(jù)和滬深A(yù)股上市公司匹配數(shù)據(jù),通過多期DID的方法檢驗(yàn)科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建三重差分模型,檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)是否通過強(qiáng)化試點(diǎn)政策效果,緩解企業(yè)融資約束,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。本文可能的貢獻(xiàn)在于:①采用2010—2020年1 700多家上市公司數(shù)據(jù),使用多期DID模型評(píng)估了試點(diǎn)政策的效果,從微觀層面揭示了科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響。②采用百度搜索數(shù)據(jù),構(gòu)建省級(jí)層面的數(shù)字化指數(shù),并運(yùn)用三重差分模型檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)在提高科技金融服務(wù)水平、緩解融資約束、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入中的作用,豐富了有關(guān)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新問題的研究,為進(jìn)一步推進(jìn)科技與金融融合發(fā)展提供了針對(duì)性政策建議。

二、理論分析與研究假說

最早關(guān)于金融與創(chuàng)新關(guān)系的研究可以追溯到20世紀(jì)初期熊比特(Schumpeter,1912)的創(chuàng)新理論,即金融的核心功能是識(shí)別并為企業(yè)家重組生產(chǎn)要素提供融資[11]。20世紀(jì)90年代,King和Levine(1993)等發(fā)展了熊彼特的觀點(diǎn),提出“金融發(fā)展—企業(yè)家精神—經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”的理論[12]。金融的核心功能是甄別最具潛力的企業(yè)家并提供金融服務(wù),鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)[13]。在此基礎(chǔ)上,Perez(2002)通過論述創(chuàng)新與金融結(jié)合的基本范式,認(rèn)為二者的結(jié)合能夠推動(dòng)創(chuàng)新從而實(shí)現(xiàn)高額回報(bào)[14]。國(guó)外關(guān)于科技金融的論述主要集中在科技與金融的關(guān)系,但一直未出現(xiàn)直接相關(guān)的研究。

科技金融是伴隨著我國(guó)科技創(chuàng)新逐漸發(fā)展起來的, 具有強(qiáng)烈的實(shí)踐特色, 并且隨著科技與金融融合程度的不斷加深, 科技金融表現(xiàn)出明顯的綜合性特征, 主要體現(xiàn)在促進(jìn)科技創(chuàng)新的一系列金融服務(wù)、 金融政策與金融制度等, 為初創(chuàng)期到成熟期各階段的企業(yè)創(chuàng)新提供金融服務(wù)[1]。 科技金融在企業(yè)科技創(chuàng)新中也體現(xiàn)出創(chuàng)新性特征, 企業(yè)在科技創(chuàng)新中會(huì)形成新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、 新產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)家風(fēng)險(xiǎn)[15], 有效的金融體系需要適應(yīng)企業(yè)在創(chuàng)新過程中的資金需求與風(fēng)險(xiǎn)特征, 通過對(duì)各類金融工具與金融產(chǎn)品的創(chuàng)新, 提供與創(chuàng)新成果相契合的金融服務(wù), 可以滿足科技創(chuàng)新中的資金需求, 也分散了創(chuàng)新過程中存在的風(fēng)險(xiǎn)。

從科技金融信息處理功能來看,科技金融通過提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)甄別能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力,有效篩選企業(yè)的創(chuàng)新項(xiàng)目,降低了處理信息的成本,加快企業(yè)貸款審批,減小企業(yè)所面臨的融資約束壓力,豐裕企業(yè)的可用資金,使企業(yè)不會(huì)因?yàn)橘Y金短缺而減少對(duì)于創(chuàng)新的投入,提升企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入的意愿和能力。從科技金融資源配置功能來看,合理引導(dǎo)金融資源和社會(huì)資本向科技企業(yè)積聚,給企業(yè)在科技創(chuàng)新中提供更穩(wěn)定的現(xiàn)金流,降低企業(yè)對(duì)非必須杠桿的需求,提高財(cái)務(wù)穩(wěn)定性,推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新。鑒于上述分析,提出:

H1:科技金融能夠通過緩解企業(yè)的融資約束、降低企業(yè)的杠桿效應(yīng)提升企業(yè)的創(chuàng)新投入水平。

伴隨著數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用,數(shù)字技術(shù)對(duì)金融的驅(qū)動(dòng)作用不斷得以強(qiáng)化,給傳統(tǒng)金融領(lǐng)域帶來了深刻的變革。數(shù)字技術(shù)賦能金融服務(wù),通過數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的運(yùn)用捕捉到更多的企業(yè)信息[16],穿透式識(shí)別市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)[17],有效緩解了傳統(tǒng)金融市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱問題,拓寬了金融服務(wù)邊界,創(chuàng)新了金融服務(wù)模式。有利于進(jìn)一步優(yōu)化科技金融試點(diǎn)中各項(xiàng)金融政策,提高金融服務(wù)效率,改變了企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)中的融資約束,進(jìn)而影響企業(yè)的創(chuàng)新投入。第一,數(shù)字技術(shù)進(jìn)一步有效改善金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱問題,雙向優(yōu)化資金借貸市場(chǎng)環(huán)境。雖然科技金融政策的出臺(tái)解決了企業(yè)融資的“硬信息”約束,但大數(shù)據(jù)的使用能夠抓取企業(yè)在進(jìn)行支付、交易、投資等活動(dòng)時(shí)更準(zhǔn)確、更透明的日常經(jīng)營(yíng)信息,同時(shí)金融機(jī)構(gòu)等外部投資者可以更清晰地了解企業(yè)與上下游企業(yè)及合作者之間的交易信息,有效補(bǔ)充了更多非財(cái)務(wù)性質(zhì)的“軟信息”,投資者據(jù)此更加準(zhǔn)確地評(píng)估創(chuàng)新項(xiàng)目的可行性與市場(chǎng)前景,大大降低了信息的處理成本,進(jìn)一步緩解了信息約束,提高資金的配置效率,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。第二,數(shù)字技術(shù)能夠降低融資成本,激勵(lì)企業(yè)加大創(chuàng)新投入?？萍冀鹑谡唠m然出臺(tái)了眾多政策鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的信貸政策,但礙于實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)成本的限制,科技金融對(duì)于企業(yè)的服務(wù)能力有效,仍有大量的中小型科技企業(yè)難以獲得信貸資金,從而制約了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。數(shù)字技術(shù)與金融的結(jié)合在很大程度上解決了傳統(tǒng)金融服務(wù)在時(shí)間和地理方面受限的問題,能有效地集中金融資源,拓寬企業(yè)融資渠道,充分發(fā)揮“長(zhǎng)尾效應(yīng)”,為更多中小型科技企業(yè)提供服務(wù),進(jìn)一步提高企業(yè)創(chuàng)新投入水平。鑒于上述分析,提出:

H2: 數(shù)字技術(shù)能夠有效提高科技金融服務(wù)水平和效率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。

三、研究設(shè)計(jì)

截至目前,“一行三會(huì)”會(huì)同科技部于2011年和2016年分別設(shè)立了“科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”地區(qū),第一批試點(diǎn)地區(qū)為中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)、上海市等16個(gè)地區(qū),第二批為鄭州市、廈門市等9個(gè)地區(qū)。由于科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響受到企業(yè)特征、行業(yè)特征等多方面因素的影響,存在一定程度的分析結(jié)果偏誤。為了減少其他影響因素的干擾,將“科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),運(yùn)用雙重差分和三重差分估計(jì)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入及數(shù)字技術(shù)發(fā)揮的作用,可以在一定程度上消除內(nèi)生性問題,2011年與2016年“試點(diǎn)”工作的開展正好為我們研究這一問題提供了契機(jī)。

(一)模型設(shè)定

1.多期DID模型 由于科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)建設(shè)于2011年和2016年分兩批次在不同地區(qū)開展, 這一特征剛好滿足了本研究涉及的區(qū)域-年份雙層“多期DID”方法的使用條件。 而科技與金融結(jié)合建設(shè)的地區(qū)無法提前預(yù)知自身是否會(huì)被設(shè)立為試點(diǎn)地區(qū), 政府決策亦無法在短時(shí)間內(nèi)被干涉, 因此科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)建設(shè)可被看做為一次外生的創(chuàng)新激勵(lì)事件[2], 可構(gòu)建多期DID模型來進(jìn)行檢驗(yàn)。

參考李橋興等(2021)[18],以企業(yè)所在地區(qū)t年是否有被列入科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)為政策變量(Treat),2011年與2016年被列入試點(diǎn)地區(qū)的當(dāng)年和此后各年Treat=1;否則Treat=0。構(gòu)建模型如下:

Innovationit=α+βTreat+Controls+ηh+θt+εi,t

(1)

2011年和2016分別為第一批和第二批金融與科技結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)的設(shè)立時(shí)間。Treat為政策變量，Controls為控制變量，ηh表示行業(yè)固定效應(yīng)，θt表示時(shí)間固定效應(yīng),εi,t表示隨機(jī)誤差。若β顯著為正,則表明受到政策沖擊地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新投入有明顯提升。

2.三重差分模型 在利用雙重差分模型衡量外生沖擊對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了三重差分模型來檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)是否能提高企業(yè)的創(chuàng)新投入。

參考陳艷、張武洲等(2022)[19]構(gòu)建三重差分模型(2)來進(jìn)行驗(yàn)證:

Innovationit=α1+βTreat+β1Treat×digitalize+Controls+ηh+θt+εi,t

(2)

Treat為政策變量、digitalize為各省份歷年的數(shù)字化發(fā)展指數(shù),其中超過平均數(shù)字化水平的地區(qū)劃分為高數(shù)字化水平地區(qū)(digitalize=1),低于平均水平的地區(qū)劃分為低數(shù)字化水平地區(qū)(digitalize=0),以此構(gòu)建三重差分項(xiàng)Treat×digitalize(DDD)檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)是否會(huì)提高企業(yè)的創(chuàng)新投入。其中Controls為與前文一致的控制變量、ηh表示行業(yè)固定效應(yīng),θt表示時(shí)間固定效應(yīng),εi,t表示隨機(jī)誤差。

(二)變量說明與數(shù)據(jù)來源

1.變量說明

(1)被解釋變量。企業(yè)創(chuàng)新投入水平。研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入(聶秀華等,2019)是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新投入的兩種方式[20][21]。以研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例度量企業(yè)的研發(fā)投入水平,用研發(fā)人員數(shù)量占比作為替換變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(2)解釋變量。一是科技金融政策變量。若某一地區(qū)在2011年或者2016年被納入科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)建設(shè)中,則對(duì)歸屬于該地區(qū)的企業(yè)樣本從該年份開始賦值為1,否則賦值為0。

二是數(shù)字化指數(shù)。借鑒李春濤等(2020)、趙宸宇(2021)對(duì)數(shù)字技術(shù)的衡量方法[22][23],利用數(shù)字技術(shù)相關(guān)關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù),提取與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的關(guān)鍵詞采用因子分析法在SPSS23.0軟件中合成數(shù)字化指數(shù)。

(3)控制變量。為盡可能控制其他影響企業(yè)創(chuàng)新投入水平的因素,在研究中引入控制變量。一是企業(yè)年齡,以企業(yè)成立年距觀測(cè)年的年限衡量。成立年限長(zhǎng)短不一的企業(yè)有著不同成熟程度的運(yùn)營(yíng)模式,進(jìn)而在創(chuàng)新投入上也有著不同的表現(xiàn)。二是企業(yè)盈利性,以總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率衡量。盈利能力強(qiáng)弱的差異,亦會(huì)對(duì)企業(yè)研發(fā)資金的投入帶來不同的影響[20]。三是企業(yè)規(guī)模,以企業(yè)年末資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)值衡量。企業(yè)發(fā)展會(huì)受到自身規(guī)模的影響,不同規(guī)模的企業(yè)在創(chuàng)新投入上有著不同的表現(xiàn)。四是企業(yè)成長(zhǎng)性的變量,以企業(yè)總資產(chǎn)增長(zhǎng)率衡量。不同成長(zhǎng)階段的企業(yè)面臨著不同的現(xiàn)金流壓力[22],企業(yè)的創(chuàng)新投入水平也會(huì)受到相應(yīng)的影響。五是審計(jì)意見,以審計(jì)單位出具標(biāo)準(zhǔn)無保留意見取0,否則為1的0—1虛擬變量衡量。審計(jì)意見會(huì)對(duì)企業(yè)形象帶來影響,進(jìn)而通過對(duì)企業(yè)外部投資者和企業(yè)價(jià)值來影響企業(yè)的創(chuàng)新投入。六是股權(quán)集中度,以企業(yè)第一大股東的持股比例衡量。股權(quán)過度集中可能會(huì)給有利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的研發(fā)投入活動(dòng)帶來損害。七是兼任情況,以企業(yè)董事和經(jīng)理為同一人取1,否則為0的0—1虛擬變量衡量。高管與董事是否兼任的不同企業(yè)管理模式也會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入相關(guān)決策產(chǎn)生影響[20]。八是反映企業(yè)監(jiān)管的董事會(huì)獨(dú)立性,以獨(dú)立董事占董事會(huì)總?cè)藬?shù)比例衡量。不同的監(jiān)管環(huán)境也會(huì)影響到企業(yè)的創(chuàng)新投入[22]。變量的具體情況與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 相關(guān)變量的計(jì)算方法與描述性統(tǒng)計(jì)

2.數(shù)據(jù)來源。本文以2010—2020年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象,上市公司的行業(yè)特征、財(cái)務(wù)特征等數(shù)據(jù)均來自國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫;2011年和2016年出臺(tái)了兩批科技結(jié)合金融試點(diǎn)地區(qū),將研究樣本期間進(jìn)行劃分,位于科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)的上市企業(yè)設(shè)定為實(shí)驗(yàn)組,反之設(shè)為對(duì)照組。為提高樣本數(shù)據(jù)的代表性,對(duì)所使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:將證券、銀行和保險(xiǎn)等金融類行業(yè)上市公司樣本剔除;將資不抵債的公司樣本剔除;將研究期限內(nèi)當(dāng)年出現(xiàn)ST和*ST的上市公司樣本剔除;將相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的上市公司樣本剔除;對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行1%水平的雙側(cè)縮尾處理,以降低異常值對(duì)研究的影響。

四、實(shí)證結(jié)果與機(jī)制檢驗(yàn)

(一)科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的作用——基準(zhǔn)回歸結(jié)果

1.基準(zhǔn)回歸。所有實(shí)證部分借助Stata16.0軟件完成?；谀Ｐ?1),分別在不加入和加入控制變量的情況科技金融政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響予以檢驗(yàn),實(shí)證結(jié)果見表2。

表2 金融科技對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響

表2的結(jié)果顯示,無論是否添加控制變量,模型中Treat的系數(shù)均顯著為正。實(shí)證結(jié)果顯示,在科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)建設(shè)政策實(shí)施后的實(shí)驗(yàn)組中,企業(yè)創(chuàng)新投入顯著被促進(jìn),說明科技金融政策的執(zhí)行給企業(yè)提供了更多的資金支持,激勵(lì)了企業(yè)的研發(fā)投入。

2.機(jī)制檢驗(yàn) 借鑒劉瑞明等(2020)做法從實(shí)證的角度來對(duì)上述兩個(gè)途徑進(jìn)行驗(yàn)證[24],參考魏志華等(2014)以KZ指數(shù)(1)以經(jīng)營(yíng)性凈現(xiàn)金流、現(xiàn)金股利、現(xiàn)金持有、負(fù)債程度以及成長(zhǎng)性等五個(gè)因素作為表征融資約束的代理變量,通過回歸分析構(gòu)建的一個(gè)綜合指數(shù)(KZ指數(shù))來衡量企業(yè)的融資約束程度。衡量企業(yè)的融資約束,數(shù)值越小,融資約束程度越低[25];唐松等(2020)以Z值(2)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫提供的上市公司財(cái)務(wù)困境Zscore模型計(jì)算Z值。根據(jù)Z評(píng)分法,以2.67和1.81作為臨界值計(jì)算樣本得分所處的范圍,判斷標(biāo)準(zhǔn)是Z>2.67為財(cái)務(wù)狀況良好,發(fā)生破產(chǎn)的可能性較小；Z<1.81為財(cái)務(wù)困境,潛伏著破產(chǎn)危機(jī)；1.81

在融資約束和財(cái)務(wù)穩(wěn)定性模型中,Treat的系數(shù)分別顯著為負(fù)值和正值,即在科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)建設(shè)政策實(shí)施后的實(shí)驗(yàn)組中,企業(yè)所面臨的融資約束程度得到了顯著的緩解且企業(yè)的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性也得到了有效提升,說明科技金融政策的實(shí)施確實(shí)發(fā)揮了緩解企業(yè)融資約束和提升企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)定性的作用。

(二)數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響———三重差分回歸結(jié)果分析

表3匯報(bào)了運(yùn)用三重差分方法估計(jì)的數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響。實(shí)證結(jié)果顯示DDD項(xiàng)系數(shù)為正,且在10%的水平上顯著,說明數(shù)字技術(shù)可以強(qiáng)化科技金融政策的執(zhí)行效果。數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,使金融中介更精準(zhǔn)地掌握企業(yè)信用信息,有效識(shí)別創(chuàng)新項(xiàng)目的信貸需求,降低金融服務(wù)成本,擴(kuò)大金融服務(wù)的覆蓋范圍,提高科技金融的服務(wù)水平和效率,使企業(yè)更容易獲得及時(shí)、充足的資金支持,提高企業(yè)創(chuàng)新投入。

表3 三重差分檢驗(yàn)

五、穩(wěn)健性與異質(zhì)性分析

(一)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn) 科技金融政策效果成立的必要前提是,若不存在科技金融政策沖擊,試點(diǎn)區(qū)和非試點(diǎn)區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新投入應(yīng)有一致的發(fā)展趨勢(shì)。借鑒Beck et al(2010)[26]的做法,將科技金融政策實(shí)施前后的多個(gè)年份虛擬變量作為解釋變量納入基準(zhǔn)模型。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)實(shí)際情況,設(shè)置科技金融政策實(shí)施前5年至后9年的年份虛擬變量,其中以政策實(shí)施當(dāng)年為基期。科技金融政策實(shí)施前,各年份虛擬變量回歸系數(shù)置信區(qū)間均包含了0,說明在科技金融政策實(shí)施前,試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新投入發(fā)展?jié)M足平行趨勢(shì)假定。

2.排除“相似政策”的影響 有效的政策評(píng)價(jià)要求其不可與同時(shí)期其他相似政策效果混淆,即政策“凈效應(yīng)”應(yīng)將其他政策沖擊影響排除[27]。在本研究時(shí)間段內(nèi),同時(shí)還存在著國(guó)家創(chuàng)新試點(diǎn)城市建設(shè)和國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)的政策。2008年我國(guó)批準(zhǔn)深圳作為首個(gè)創(chuàng)新試點(diǎn)城市,并在后續(xù)不斷加入新的創(chuàng)新試點(diǎn)城市;2009年批準(zhǔn)北京中關(guān)村科技園為首個(gè)國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)后,并在后續(xù)不斷加入新的創(chuàng)新示范區(qū)。

為避免國(guó)家創(chuàng)新試點(diǎn)城市和國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)等相似政策的影響,在基準(zhǔn)計(jì)量模型中加入變量Innocity和Indearea,分別表示企業(yè)所在地區(qū)是否被批復(fù)為自主創(chuàng)新示范區(qū)和國(guó)家創(chuàng)新試點(diǎn)城市建設(shè)的虛擬變量,即被批復(fù)的當(dāng)年及以后取1,否則為0。表4的結(jié)果有助于排除其他相似政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的潛在影響,得到排除其他相似政策沖擊后,科技與金融結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)建設(shè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的凈效應(yīng)。Treat的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正,說明在剔除同時(shí)期相似政策影響后,本文原結(jié)論依舊成立。

3.剔除直轄市 直轄市的科技與金融試點(diǎn)建設(shè)地區(qū)同其他地區(qū)間存在著一定程度的差異,為排除此影響,現(xiàn)將直轄市的樣本企業(yè)剔除掉進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4,發(fā)現(xiàn)在剔除北京、重慶、天津和上海四個(gè)直轄市后,原結(jié)論依舊不變。

4.更替變量 使用企業(yè)創(chuàng)新投入的另外一種衡量方式,即使用研發(fā)人員占比作為被解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4,發(fā)現(xiàn)將被解釋變量更改為研發(fā)人員投入比例時(shí),仍然得出原結(jié)論。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(二)異質(zhì)性分析

1.行業(yè)異質(zhì)性 為探討科技金融政策的實(shí)施對(duì)不同行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的差異,借鑒宋建波等(2016)的分類方法[28],將行業(yè)代碼為A、D、F、H、J、K、M的歸為非科技行業(yè),剩下的行業(yè)歸為科技行業(yè),并以此進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表5所示,發(fā)現(xiàn)科技金融政策的實(shí)施對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的激勵(lì)效應(yīng)在不同行業(yè)中有著不同的表現(xiàn)。其對(duì)科技行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入有著顯著的正向激勵(lì)效應(yīng),而對(duì)非科技行業(yè)企業(yè)的激勵(lì)效應(yīng)則是不顯著的。科技行業(yè)有著更為迫切的創(chuàng)新投入需求,且創(chuàng)新活動(dòng)具有專業(yè)性和保密性高的特性,外部投資者對(duì)其保持著更為謹(jǐn)慎的投資態(tài)度,因而企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新投入時(shí)所面臨的壓力也會(huì)更大?？萍冀鹑谡叩膶?shí)施能夠優(yōu)化處境更為艱難的科技行業(yè)企業(yè)的融資環(huán)境,為此類企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)帶來更為顯著的助推力量。

2.地區(qū)異質(zhì)性 為分析科技金融政策實(shí)施對(duì)不同地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的差異,現(xiàn)將樣本劃分為東部、中部和西部進(jìn)行分析。結(jié)果如表5所示,發(fā)現(xiàn)科技金融政策對(duì)處于東、中、西部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新投入有著顯著為正的激勵(lì)效應(yīng),且東部與中部地區(qū)的系數(shù)大于西部。以上結(jié)果說明:由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)、信息優(yōu)勢(shì)、經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),能夠吸引金融資源更容易向經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的東部聚集,且處于東部的試點(diǎn)地區(qū)更多,科技金融的政策效果更明顯,對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的激勵(lì)作用也更為顯著。而西部地區(qū)由于金融環(huán)境相對(duì)薄弱,科技金融政策的作用效果相對(duì)較弱。

表5 異質(zhì)性檢驗(yàn)

六、結(jié)論與政策建議

數(shù)字技術(shù)和科技金融的發(fā)展為破解企業(yè)創(chuàng)新投入的融資約束提供了有效路徑?！翱萍寂c金融結(jié)合試點(diǎn)”政策的出臺(tái)創(chuàng)造了良好的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”機(jī)會(huì),本文基于我國(guó)2010—2020年省級(jí)面板數(shù)據(jù)和滬深A(yù)股上市公司的匹配數(shù)據(jù),采用多期DID模型與三重差分模型有助于精準(zhǔn)評(píng)估數(shù)字技術(shù)、科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響及其作用機(jī)制。研究結(jié)果表明,基準(zhǔn)模型結(jié)果顯示科技金融能夠有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入;引入數(shù)字技術(shù)的三重差分模型結(jié)果顯示,數(shù)字技術(shù)通過提高金融服務(wù)水平和效率,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。在進(jìn)一步的機(jī)制檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),科技金融可以通過緩解企業(yè)融資約束和降低企業(yè)的杠桿效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用在高科技行業(yè)、中東部地區(qū)更為顯著。

上述結(jié)論具有以下政策啟示:一是科技金融有益于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入,應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì),為制定與實(shí)施科技金融政策營(yíng)造更為合理寬松的政策環(huán)境,通過發(fā)揮科技金融的引導(dǎo)作用,拓寬企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的融資渠道和保持企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的穩(wěn)定。因此未來政策實(shí)施的要點(diǎn)在于:充分發(fā)揮科技金融在調(diào)動(dòng)企業(yè)融資方面的積極作用,運(yùn)用數(shù)字技術(shù)助力企業(yè)獲取貸款和盤活金融市場(chǎng)中可用資金,降低融資成本緩解融資約束,進(jìn)一步引導(dǎo)科技金融將資金精準(zhǔn)投入到有創(chuàng)新需求的企業(yè)中,提升企業(yè)的財(cái)務(wù)水平,滿足其資金需求,降低對(duì)企業(yè)杠桿的需求。二是數(shù)字技術(shù)通過強(qiáng)化科技金融的政策效果促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入,應(yīng)該充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在緩解信息不對(duì)稱、提高綜合金融服務(wù)能力等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),引導(dǎo)更多金融資源向科技創(chuàng)新企業(yè)傾斜。值得注意的是,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和運(yùn)用也會(huì)帶來數(shù)據(jù)安全、數(shù)字鴻溝等問題,監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)更加重視數(shù)字技術(shù)背后隱含的安全、風(fēng)險(xiǎn)和公平等問題,確保數(shù)字技術(shù)更好地創(chuàng)新金融服務(wù)模式,提高金融服務(wù)效率,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的作用。三是科技金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用存在顯著的區(qū)域與行業(yè)差異,要探索形成破解企業(yè)創(chuàng)新投入融資約束的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ?更要鼓勵(lì)各地區(qū)結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)、稟賦優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)業(yè)特點(diǎn),加大科技金融改善公共金融服務(wù)的力度、創(chuàng)新科技金融產(chǎn)品與服務(wù)模式為西部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新投入提供更多支持,同時(shí)以市場(chǎng)需求為依托,引導(dǎo)更多金融資源向科技創(chuàng)新行業(yè)傾斜。