寇明婷 王宇飛 張夢琳

摘?要：以科技賦能的數(shù)字金融為企業(yè)創(chuàng)新提供了新的機會。本文選用2011—2019年滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)為樣本，面向企業(yè)創(chuàng)新的投入端和產(chǎn)出端，實證分析了數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。研究結(jié)果表明：數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著的促進效應(yīng)，在替換變量、一期滯后和引入工具變量等穩(wěn)健性檢驗后效果依舊顯著。采用門檻機制影響分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升具有邊際遞增的非線性特征，且其邊際遞增的效應(yīng)在創(chuàng)新產(chǎn)出端更為明顯。引用數(shù)字金融與管理層年齡、教育水平、任期3種管理層異質(zhì)性的交互項進一步探究了管理層異質(zhì)性在數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響中的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果表明存在負向調(diào)節(jié)，即管理層異質(zhì)性會減弱數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進作用。本文的研究將為我國企業(yè)如何利用數(shù)字金融提高企業(yè)創(chuàng)新績效提供經(jīng)驗參考。

關(guān)?鍵?詞：數(shù)字金融;企業(yè)創(chuàng)新績效;管理層異質(zhì)性;門檻效應(yīng)

DOI：10.16315/j.stm.2023.03.005

中圖分類號：?F832

文獻標志碼：?A

收稿日期：?2023-03-24

基金項目：?國家自然科學(xué)基金面上項目（72274012）；教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金項目（22YJA630037）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目（FRFTP20015A3，2020.062022.06）

作者簡介：?寇明婷（1981—），女，教授，博士生導(dǎo)師;

王宇飛（1999—），女，碩士研究生；

張夢琳（2002—），女，碩士研究生.

科技創(chuàng)新已經(jīng)成為國家和區(qū)域發(fā)展的重要驅(qū)動力[1]。根據(jù)《2021年全球創(chuàng)新指數(shù)報告》，我國創(chuàng)新指數(shù)排名連續(xù)9年穩(wěn)步上升且上升勢頭強勁。作為創(chuàng)新的主體，企業(yè)創(chuàng)新的具體實施離不開長期且穩(wěn)定的資金的支持，然而融資成本高、融資困難已成為制約企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要原因[2]。一方面，由于創(chuàng)新的不確定性和高風(fēng)險性，使得較低風(fēng)險容忍度的傳統(tǒng)金融機構(gòu)缺乏向企業(yè)創(chuàng)新項目貸款的動機[3];另一方面，創(chuàng)新主體和金融市場之間的高度信息不對稱加劇了企業(yè)融資困難的局面[4]。

隨著數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，依托于區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的數(shù)字金融應(yīng)運而生，并成為學(xué)者研究熱點[5-6]。研究表明，以成本低、效率高、覆蓋廣[7-8]為特征的數(shù)字金融在增加有效金融供給[9]、緩解資源錯配[10]、降低信息不對稱[11]等方面發(fā)揮著積極的作用，已經(jīng)成為我國經(jīng)濟實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)發(fā)展的重要力量。如何利用數(shù)字金融來驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新績效是值得深入思考的問題。

現(xiàn)有數(shù)字金融與創(chuàng)新的研究主要集中在宏觀區(qū)域?qū)用鎇12-13]，較少有微觀企業(yè)層面的研究?；诖?，本文運用2011—2019年我國滬深A(yù)股上市公司為研究對象，結(jié)合公司所屬地區(qū)數(shù)字金融指數(shù)，從直接影響效應(yīng)和門檻機制影響效應(yīng)2個研究角度以及創(chuàng)新投入和產(chǎn)出2個方向，探究數(shù)字金融對我國企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。企業(yè)要想發(fā)展數(shù)字金融，離不開管理層的支持，因此本文將進一步探究管理層在其中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。本文的研究為我國企業(yè)數(shù)字金融的發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新績效的提升提供了一定的政策建議，并為我國數(shù)字化發(fā)展中管理層如何提高企業(yè)創(chuàng)新績效提供了一定的經(jīng)驗參考。

1?理論分析與研究假設(shè)

1.1?數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

作為一種新型的金融方式，數(shù)字金融能夠最大程度消除信息不對稱和資源錯配[14]，加快資本要素流向生產(chǎn)環(huán)節(jié)，不僅提升了整個社會的運行效率，也改善了企業(yè)創(chuàng)新的市場環(huán)境，有助于推動企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。首先，數(shù)字金融能降低企業(yè)融資成本。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以有效提升信息篩選效率[15-16]，其風(fēng)險識別功能可以快速收集企業(yè)的信用信息，提高金融機構(gòu)對創(chuàng)新主體風(fēng)險評估的效果[17]，從而降低企業(yè)融資的交易成本[18]。其次，數(shù)字金融能有效緩解融資約束。數(shù)字平臺的構(gòu)建突破了時空壁壘，金融機構(gòu)通過數(shù)字平臺可以隨時搜集企業(yè)的日常交易活動[19]，快速有效地實現(xiàn)創(chuàng)新資金供需的精確匹配，打破了傳統(tǒng)金融市場的“長尾效應(yīng)”，幫助中小企業(yè)及時獲得金融服務(wù)進而開展創(chuàng)新活動。再次，數(shù)字金融能緩解信息不對稱。數(shù)字金融的信息化發(fā)展可以改善金融機構(gòu)和企業(yè)之間信息不對稱，增強信息透明度[20]，有利于企業(yè)在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的交流與合作，從而增強金融資源與創(chuàng)新項目的相互匹配，并規(guī)避金融市場中的逆向選擇和道德風(fēng)險[21]。最后，數(shù)字金融賦能商業(yè)模式創(chuàng)新。面對數(shù)字化時代的新機遇與新挑戰(zhàn)，通過創(chuàng)建良好的企業(yè)創(chuàng)新機制，企業(yè)能夠快速應(yīng)對動態(tài)和競爭激烈的市場，并在商業(yè)競爭中持續(xù)保持創(chuàng)新的競爭力[22]。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字金融能夠促進企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。

1.2?數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的非線性特征

數(shù)字金融作為一種金融溢出，顛覆了傳統(tǒng)金融體系架構(gòu)，其發(fā)展為企業(yè)創(chuàng)新提供強有力的資金支持，促進企業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化和實現(xiàn)規(guī)模增長，因此數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的影響可能是非線性的。首先，數(shù)字金融具有規(guī)模效應(yīng)。數(shù)字金融的發(fā)展突破了傳統(tǒng)金融服務(wù)的邊界[23]，利用自身優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源，企業(yè)能夠吸引更多優(yōu)質(zhì)的資本支持，有效增強企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)[24]，同時規(guī)模收益遞增效應(yīng)可以進一步刺激企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的欲望。其次，數(shù)字金融可以加速資本積累。數(shù)字金融的發(fā)展加快了一體化數(shù)字金融服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，使得更多的主體進入更龐大的資源配置網(wǎng)絡(luò)，提升網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員間資源交換效率，幫助優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新主體快速實現(xiàn)資本積累。同時，數(shù)字金融的包容性將更多特殊群體引入勞動力市場，為其提供享受金融服務(wù)和提升勞動技能的機會，得以促進整個社會人力資本的積累[25]。最后，數(shù)字金融為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了快速的資金支持，助力企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)改造和產(chǎn)品升級，從而使得企業(yè)創(chuàng)新效率不斷提高[26]。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效具有邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。

1.3?管理層異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字化時代，創(chuàng)新不只是研發(fā)人員的工作，管理層團隊已是創(chuàng)新成功的最重要的關(guān)鍵因素之一[27]。因此為了探究管理層異質(zhì)性是否會促進企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，本文進一步研究了管理層異質(zhì)性在數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效促進作用中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。有研究表明管理層內(nèi)部人員的不同的背景可以在公司管理中互為補充，可以增加信息與知識的多樣性，帶來多元化的想法和視野。這些多元化可以有效的幫助企業(yè)識別潛在的風(fēng)險與機遇，以提高決策的綜合性和績效[28-29]。但大多數(shù)研究表明管理層異質(zhì)性會帶來管理層內(nèi)部人員之間價值觀差異，導(dǎo)致團隊內(nèi)部認知差異增大。管理層之間也很難互相信任，團隊會出現(xiàn)凝聚力下降、離職率上升的現(xiàn)象，而這些現(xiàn)象又會進一步增加溝通中出現(xiàn)矛盾和沖突的機率，團隊內(nèi)部溝通成本越大也越難達成一致[30-31]。因此管理層異質(zhì)性會阻礙企業(yè)績效的提升，尤其顯著抑制創(chuàng)新績效的提升[32]。學(xué)術(shù)界對管理層異質(zhì)性研究的角度主要集中在管理層年齡、教育水平和任期3個方面[33-35]，因此本文將重點探究這3種異質(zhì)性在數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響作用中的調(diào)節(jié)效用。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：管理層異質(zhì)性會減弱數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進作用。

2?研究設(shè)計

2.1?樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2011—2019年我國滬深A(yù)股上市公司的公開數(shù)據(jù)為研究樣本，基準公司取自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）數(shù)據(jù)庫，剔除缺失值，刪除ST公司和保險業(yè)與貨幣金融服務(wù)2個行業(yè)的公司，同時刪除數(shù)據(jù)量小于5年的公司，共獲得2?116家企業(yè)的17?102個非平衡觀測值。本文獨立授權(quán)專利數(shù)量和研發(fā)投入強度相關(guān)原始數(shù)據(jù)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，研發(fā)投入強度根據(jù)研發(fā)支出和營業(yè)收入二者手工計算，其中研發(fā)支出的數(shù)據(jù)的缺失值比較國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）進行補充。數(shù)字金融的數(shù)據(jù)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心。本文調(diào)節(jié)變量的原始數(shù)據(jù)源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。本文的控制變量的數(shù)據(jù)均來自以上數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)處理時，為消除極端值對結(jié)果的影響，本文對所有變量均采用winsor2縮尾處理。本文的數(shù)據(jù)分析和模型計算使用stata14和stata16兩款軟件。

2.2?變量選擇

2.2.1?被解釋變量

現(xiàn)有研究大多采用單一指標度量企業(yè)創(chuàng)新績效，本文還原績效的投入產(chǎn)出比的特點，采用雙維度的衡量方式。在創(chuàng)新績效的產(chǎn)出端，本文借鑒胡山等[36]的做法，選用企業(yè)當年獨立授權(quán)專利數(shù)加1后取自然對數(shù)來衡量，相較于獨立申請專利數(shù)，獨立授權(quán)專利數(shù)經(jīng)過了國家專業(yè)機構(gòu)的認證，更能夠真實衡量企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出能力。

同時按照專利的3種劃分類型，將專利劃分為獨立授權(quán)發(fā)明專利和獨立授權(quán)非發(fā)明專利2種，其中獨立授權(quán)非發(fā)明專利由實用新型和外觀設(shè)計專利相加所得。在創(chuàng)新績效的投入端，本文借鑒戴小勇等[37]的做法，選用企業(yè)研發(fā)投入強度來衡量。相較于使用研發(fā)支出總量表示創(chuàng)新投入，研發(fā)投入強度消除了企業(yè)規(guī)模層面的差異，使之更具有可比性。

2.2.2?解釋變量

本文的解釋變量為公司注冊地所在城市的普惠金融數(shù)字化程度。借鑒張勛等[38]的研究，該數(shù)據(jù)選用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的337個地級以上城市普惠金融數(shù)字化程度[39]。普惠金融數(shù)字化程度由4個維度、10個具體指標進行測度，度量了我國不同城市數(shù)字金融的數(shù)字化發(fā)展水平。

2.2.3?調(diào)節(jié)變量

參考已有對管理層異質(zhì)性研究的文獻，本文選取高管年齡，教育水平和任期3組管理層異質(zhì)性作為本文研究的調(diào)節(jié)變量。其中高管教育水平參照國泰安數(shù)據(jù)庫劃分標準；高管任期的數(shù)據(jù)根據(jù)任期開始與年報披露日期或任期結(jié)束的差值計算所得。本文選用HerfindahlHirschman指數(shù)測量上述3種管理層異質(zhì)性，計算公式為H=1-∑P2i，t，j，其中：Pi，t，j表示第i家公司第t年第j類管理人員所占比例，H表示管理層異質(zhì)性的大小。

2.2.4?控制變量

參考已有文獻[40]，本文從企業(yè)規(guī)模、年齡、財務(wù)狀況、盈利能力、現(xiàn)金流和股權(quán)集中度多角度考量，選取了6個控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、資產(chǎn)負債率（Lev）、資產(chǎn)收益率（Roa），營業(yè)收入現(xiàn)金凈含量（Cf）和股權(quán)集中度（Shrc）。本文主要變量選擇及定義，如表1所示。

2.3?模型設(shè)定

2.3.1?數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的分析

為研究數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，本文采用面板數(shù)據(jù)回歸模型進行檢驗，具體如式（1）所示。

Yi，t=β0+β1Digii，t+∑βkControlsi，t+εi，t（1）

其中：Yi，t（Patenti，t、Patentii，t、Patentudi，t、RdExpi，t）分別為公司i在t時期的獨立授權(quán)專利數(shù)量加1的對數(shù)值、獨立授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量加1的對數(shù)值、獨立授權(quán)非發(fā)明專利數(shù)量加1的對數(shù)值和公司i在t時期的研發(fā)投入強度;Digii，t為公司i所在城市t時期的數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度加1的對數(shù)值;β1為解釋變量Digii，t的回歸系數(shù);∑βk×Controlsi，t為模型中控制變量的影響。β0為常數(shù)項，εi，t為隨機誤差項。

2.3.2?數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的門檻機制分析

為研究數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的非線性特征，本文選用靜態(tài)面板門檻固定模型進行檢驗，具體如式（2）所示。

Yi，t=γ0+γ1Digii，t·I（Digii，t≤θ1）+γ2Digii，t·

I（θ1

θ2）+∑γkControlsi，t+εi，t。（2）

其中：Yi，t為本文的被解釋變量，分別為Patenti，t、Patentii，t、Patentudi，t、RdExpi，t;Digii，t為門檻變量;I（·）為指示函數(shù);當滿足括號內(nèi)的條件時取值為1，否則取值為0;γ為常數(shù)項及門檻回歸的系數(shù);∑γk×Controlsi，t為模型中控制變量及其系數(shù)影響;εi，t為隨機誤差項。

2.3.3?管理層異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為研究管理層異質(zhì)性在數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文通過引用數(shù)字金融與管理層年齡異質(zhì)性（Age）、數(shù)字金融與管理層教育水平異質(zhì)性（Edu）和數(shù)字金融與管理層任期異質(zhì)性（Time）3組交互項進行研究。

Yi，t=δ0+δ1Digii，t+δ2Heti，t+δ3Digii，t×Heti，t+

∑δkControlsi，t+εi，t。（3）

其中：Yi，t為本文的被解釋變量，分別為Patenti，t、RdExpi，t，Digii，t×Heti，t為數(shù)字金融與管理層異質(zhì)性的交互項，且Heti，t為3種異質(zhì)性，即管理層年齡異質(zhì)性（Agei，t）、管理層教育水平異質(zhì)性（Edui，t）和管理層任期異質(zhì)性（Timei，t）。δ3為三組交互項的回歸系數(shù)，系數(shù)正負代表調(diào)節(jié)效應(yīng)的正負;∑δk×Controlsi，t為模型中一系列控制變量及其系數(shù)影響，δ0為常數(shù)項，εi，t為隨機誤差項。

3?實證結(jié)果與分析

3.1?描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

描述性統(tǒng)計結(jié)果，如表2所示。由表2可知，公司3種專利授權(quán)量最大值為6.42，最小值為0，均值為2.52，說明我國滬深A(yù)股上市企業(yè)專利授權(quán)數(shù)量相差較大，公司創(chuàng)新產(chǎn)出情況存在一定差異，且中位數(shù)微大于均值，說明我國大部分公司創(chuàng)新產(chǎn)出都位于中等的水平，公司創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量仍待提高，且相較于非發(fā)明專利，發(fā)明專利的提升空間更大。公司研發(fā)投入強度的最大值僅為0.25，且中位數(shù)0.03小于均值0.04，說明我國滬深A(yù)股上市公司研發(fā)投入強度大多處于均值以下水平，研發(fā)投入嚴重不足。數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度的最大值為5.82，最小值為3.13，方差為0.59，說明本文選取公司所在城市的數(shù)字化發(fā)展程度具有較大差異，均值小于中位數(shù)說明大多公司所在城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度都處在較高的水平。這與公司追逐經(jīng)濟發(fā)展程度高的城市有關(guān)，而經(jīng)濟發(fā)展程度高的城市普遍普惠金融數(shù)字化發(fā)展程度也較高。從控制變量看，本文選取的公司規(guī)模、年齡、財務(wù)狀況等都存在一定差異，且股權(quán)都較為集中。

所有變量的Person相關(guān)性檢驗和多重共線性VIF檢驗結(jié)果，如表3、表4所示，由表3可知，所有被解釋變量與解釋變量Digi的系數(shù)均為正數(shù)且均在1%的水平下顯著，說明數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出都存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升具有顯著的正向促進作用，初步證實了本文的假設(shè)1。同時，本文所選取的控制變量與Patent、Patenti、Patentud、RdExp的相關(guān)系數(shù)基本上顯著小于0.5，可以認為本文所選取的控制變量指標是合理的。

由表4可知，各變量的VIF的均值為1.40，最大值為1.71，遠小于10，理論上可以認為各變量間不存在多重共線性問題，進一步說明本文選取的控制變量的恰當性。

3.2?實證分析

3.2.1?數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的分析

本文選用面板回歸模型研究數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果顯示，在模型中存在個體固定效應(yīng)，因此本文選取固定效應(yīng)面板回歸模型進行檢驗，實證結(jié)果如表5所示。

由表5可知，模型（1）（2）（3）數(shù)字金融的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說明數(shù)字金融與企業(yè)獨立授權(quán)專利數(shù)量之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，且模型（2）的回歸系數(shù)大于模型（3）的回歸系數(shù)，說明相較于非發(fā)明專利，數(shù)字金融對發(fā)明專利的正向促進效應(yīng)更為明顯。模型（4）數(shù)字金融的回歸系數(shù)也在1%的水平下顯著為正，說明數(shù)字金融可以顯著增強研發(fā)投入強度。從模型的R2可以看出專利作為被解釋變量的模型擬合效果要高于研發(fā)投入強度。因此可以得出結(jié)論，數(shù)字金融顯著促進了企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，以上結(jié)論驗證了本文假設(shè)H1。

3.2.2?數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的門檻機制分析

本文選用靜態(tài)面板門檻固定模型檢驗數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的非線性特征，本文數(shù)據(jù)為非平衡面板，因此本文選用xthreg2非平衡面板門檻回歸模型，并運用Stata16軟件進行測算，結(jié)果如表6所示。

根據(jù)Hansen的方法進行門檻存在性和數(shù)量的檢驗[41]，以數(shù)字金融作為門檻變量，通過自舉抽樣的方法獲得F統(tǒng)計量與P值。由表6可知，數(shù)字金融對獨立授權(quán)專利數(shù)量，獨立授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量，獨立授權(quán)非發(fā)明專利數(shù)量均在1%的水平上通過雙門檻檢驗，未通過三門檻檢驗；對研發(fā)投入強度在1%的水平上通過單門檻檢驗，未通過雙門檻檢驗，數(shù)字金融對獨立授權(quán)專利數(shù)量，獨立授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量，獨立授權(quán)非發(fā)明專利數(shù)量的影響均在1%的水平上顯著為正，且表現(xiàn)出明顯的邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，且發(fā)明專利在突破第一門檻后遞增的效應(yīng)要大于突破第二門檻遞增的效應(yīng)，而非發(fā)明專利則相反。數(shù)字金融對研發(fā)投入強度的影響在1%的水平上顯著為正，且突破單門檻前后的系數(shù)為0.005?9和0.006?2，表明數(shù)字金融對研發(fā)投入強度的影響存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，但邊際遞增的效應(yīng)不是很明顯。以上結(jié)果驗證了本文假設(shè)H2，而且說明數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效提升的邊際遞增的效應(yīng)在創(chuàng)新產(chǎn)出端更為明顯。

3.2.3?管理層異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

本文通過引用數(shù)字金融與管理層年齡異質(zhì)性、數(shù)字金融與管理層教育水平異質(zhì)性和數(shù)字金融與管理層任期異質(zhì)性3組交互項研究管理層異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用，并沿用上文的固定效應(yīng)面板回歸模型進行檢驗，結(jié)果如表7所示。

由表7可知，數(shù)字金融與管理層異質(zhì)性的3組交互項回歸系數(shù)均在不同程度的顯著水平上為負，說明管理層異質(zhì)性減弱了數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的正向效應(yīng)。以上結(jié)果驗證了本文假設(shè)H3。這是因為在管理層內(nèi)部年齡、教育程度和任期相差越大的企業(yè)，管理層內(nèi)部人員之間價值觀差異也越大，管理層之間也很難互相信任，管理層團隊內(nèi)部溝通成本越大也越難達成一致，而且管理層短視和風(fēng)險規(guī)避也抑制了企業(yè)績效的提升，所以造成了管理層異質(zhì)性減弱了數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的正向促進效應(yīng)。

4?穩(wěn)健性檢驗

4.1?替換被解釋變量

為確保實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選用企業(yè)聯(lián)合授權(quán)專利數(shù)量（JoPat、JoPati、JoPatud）代替企業(yè)獨立授權(quán)專利數(shù)量（Patent、Patenti、Patentud），用企業(yè)研發(fā)人員占企業(yè)所有員工的比例（RdPer）代替研發(fā)投入強度（RdExp），回歸結(jié)果如表8所示，模型（1）～（4）Digi的回歸系數(shù)為0.140，0.124，0.087和0.056，且均在1%的顯著性水平，因此可以證明本文結(jié)論穩(wěn)健。

4.2?替換解釋變量

為消除解釋變量單一帶來的實驗結(jié)果誤差，本文將解釋變量Digi做出替換，用企業(yè)注冊地所在省份的數(shù)字金融指標（Digi_Pro）替代市級指標，回歸結(jié)果如表9所示。模型（1）～（4）省級普惠金融數(shù)字化程度的回歸系數(shù)均大于0，且顯著性水平為1%，因此可以證明本文結(jié)論穩(wěn)健。

4.3?剔除直轄市

考慮到北京、天津、上海和重慶作為直轄市，其數(shù)字化程度相較其他地級城市發(fā)展水平較高，可能會對回歸結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，因此本文剔除這4個地區(qū)后重新進行回歸?；貧w結(jié)果如表10所示。模型（1）～（4）中Digi的系數(shù)正負與顯著程度均未發(fā)生任何變化，因此可以證明本文結(jié)論穩(wěn)健。

4.4?滯后一期

考慮到數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響可能存在一定滯后效應(yīng)，因此本文對解釋變量Digi和所有控制變量均進行滯后一期處理之后重新回歸，回歸結(jié)果如表11所示。模型（1）～（4）結(jié)果表明滯后一期并未對本文的結(jié)果造成影響，因此可以證明本文結(jié)論穩(wěn)健。

4.5?工具變量法

本文選取的回歸樣本為我國滬深A(yù)股上市公司，往往都是一些規(guī)模較大，實力雄厚的企業(yè)，其內(nèi)部創(chuàng)新績效較其他企業(yè)處在較高的水平，而且這些企業(yè)會對所在城市數(shù)字金融的提升產(chǎn)生較大的貢獻。因此，創(chuàng)新績效高的企業(yè)或許普惠金融數(shù)字化程度也較高，二者可能存在互為因果的關(guān)系。為解決模型可能存在的內(nèi)生性問題，本文借鑒黃慧群等[42]和Nunn等[43]的做法，引用1984年各城市年末電話機數(shù)量（與地區(qū)相關(guān)）與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)普及率（與時間相關(guān)）構(gòu)建交互項（Phone）作為各城市數(shù)字金融的工具變量。采用?Kleibergen-Paap?rk?LM方法和Cragg-Donald?Wald?F?統(tǒng)計量方法進行檢驗。

結(jié)果表明所選工具變量不存在不可識別和弱工具變量問題，回歸結(jié)果如表12所示。模型（1）～（4）數(shù)字金融的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效依然為促進作用，證明本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

5?結(jié)論與建議

5.1?研究結(jié)論

立足于“數(shù)字金融建設(shè)”和“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”，本文從微觀企業(yè)創(chuàng)新績效視角切入，選用2011—2019年滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)為樣本，面向企業(yè)創(chuàng)新的投入端和產(chǎn)出端，運用面板固定效應(yīng)模型和靜態(tài)面板門檻固定模型，實證分析了數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。本文主要研究結(jié)果如下：一是數(shù)字金融顯著促進了企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，在替換變量、剔除直轄市、滯后解釋變量和構(gòu)建工具變量等方法進行穩(wěn)健性檢驗后仍成立。二是采用門檻機制影響分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升具有邊際遞增的非線性特征，說明數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響適用梅特卡夫法則，且相較于創(chuàng)新投入端，這種邊際遞增的效應(yīng)在創(chuàng)新產(chǎn)出端更為明顯。三是引用數(shù)字金融與管理層年齡、教育水平、任期3種管理層異質(zhì)性的交互項進一步探究了管理層異質(zhì)性在數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效影響中的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果均為負向調(diào)節(jié)作用，即管理層異質(zhì)性會減弱數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進作用，這與管理層內(nèi)部人員之間溝通難度大，管理層短視和風(fēng)險規(guī)避有關(guān)。

5.2?政策建議

基于以上研究，本文提出以下3點建議。第一，加快數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建，積極實施數(shù)字普惠金融服務(wù)行動，銀行等金融機構(gòu)要加大普惠金融領(lǐng)域數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，提升數(shù)字金融服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化數(shù)字金融風(fēng)險防控，積極發(fā)揮數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用。第二，企業(yè)應(yīng)重視數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效的顯著促進效應(yīng)，重視加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的投入，提升企業(yè)創(chuàng)新的硬實力，重視基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究同步進行，加快解決關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”等抑制企業(yè)發(fā)展的重要問題。第三，調(diào)整管理層內(nèi)部結(jié)構(gòu)，降低管理層內(nèi)部的差異，合理控制管理層年齡、教育水平和任期的異質(zhì)性水平，降低管理層異質(zhì)性在數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新績效顯著促進影響中的負向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

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［編輯：厲艷飛］

The?impact?of?digital?finance?on?enterprise?innovation?performance

：Based?on?the?moderating?effects?of?management?heterogeneity

KOU?Mingting，?WANG?Yufei，?ZHANG?Menglin

（School?of?Economics?and?Management，?University?of?Science?and?Technology?Beijing，?Beijing?100083，?China）

Abstract：Digital?finance，?empowered?by?science?and?technology，?can?minimize?information?asymmetry?as?well?as?resource?mismatch?and?relieve?financing?constraints，?providing?new?opportunities?for?enterprise?innovation.?This?paper?selects?the?panel?data?of?Shanghai?and?Shenzhen?Ashare?listed?companies?from?2011?to?2019?as?a?sample，?combining?the?digital?finance?index?based?on?the?registered?region?of?the?listed?enterprise，?from?two?research?perspectives?of?direct?impact?effect?and?threshold?mechanism?impact?effect，?and?empirically?analyzes?the?impact?of?the?digital?finance?on?the?performance?of?enterprise?innovation.?In?terms?of?the?measurement?of?enterprise?innovation?performance，?this?paper?selects?R&D?investment?intensity?and?patent?quantity?respectively，?facing?the?two?aspects?of?enterprise?innovation?input?and?output.?The?research?results?show?that?there?is?a?significant?positive?promotion?effect?between?the?digital?finance?and?the?innovation?performance?of?enterprises，?and?it?still?has?a?significant?promotion?effect?after?a?series?of?robustness?tests，?such?as?replacement?of?dependent?variables?and?explanatory?variables，?excluding?municipalities?directly?under?the?central?government，?lagging?for?a?period?of?time?and?the?introduction?of?instrumental?variables.?This?is?because?digital?finance?plays?a?positive?role?in?reducing?enterprise?financing?costs，?easing?financing?constraints?and?reducing?information?asymmetry，?which?can?effectively?solve?the?problems?faced?by?enterprises?in?the?process?of?innovation.?In?addition，?while?focusing?on?the?output?side?of?innovation?and?dividing?patents?into?invention?patents?and?noninvention?patents，?we?found?that?digital?finance?has?a?more?obvious?positive?promoting?effect?on?invention?patents.?As?a?kind?of?financial?spillover，?digital?finance?has?the?characteristics?of?scale?effect?and?can?accelerate?capital?accumulation?and?has?a?nonlinear?influence?on?enterprise?innovation?performance.?Base?on?the?impact?analysis?of?the?threshold?mechanism，?it?is?proved?that?the?digital?finance?has?a?nonlinear?characteristic?of?marginal?increase?in?the?improvement?of?enterprise?innovation?performance，?and?its?marginal?increasing?effect?is?more?obvious?on?the?innovation?output?side?compared?with?innovation?input?side.?The?interaction?terms?between?digital?finance?and?three?types?of?management?heterogeneity，?namely?management?age，?education?level，?and?tenure，?were?cited?to?further?explore?the?moderating?effect?of?management?heterogeneity?on?the?impact?of?digital?finance?on?enterprise?innovation?performance.?The?results?show?that?there?is?a?negative?moderating?effect，?that?is，?management?heterogeneity?weakens?the?promoting?effect?of?digital?finance?on?enterprise?innovation?performance.?This?is?because?an?enterprise?with?a?bigger?difference?in?the?management?level?will?have?a?bigger?difference?in?the?values?of?its?staff，?and?it?will?be?difficult?for?managers?to?trust?each?other，?which?will?not?be?conducive?to?the?construction?of?digital?finance?within?the?enterprise?and?seriously?affect?the?positive?role?of?digital?finance?in?the?improvement?of?enterprise?innovation?performance.?The?research?in?this?article?provides?certain?policy?recommendations?for?the?development?of?digital?finance?and?the?improvement?of?enterprise?innovation?performance?in?listed?enterprises?of?China，?and?provides?some?experience?reference?for?the?management?on?how?to?improve?enterprise?innovation?performance?in?the?digital?development?of?China.

Keywords：digital?finance;?enterprise?innovation?performance;?management?heterogeneity;?threshold?effect