摘 要:近年來,數(shù)字金融的快速發(fā)展為中小企業(yè)融資提供了新的渠道,已經(jīng)成為中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升經(jīng)營效率的重要推動力量。基于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)和深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù),采用固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型分別檢驗(yàn)了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其作用機(jī)制,并進(jìn)行了必要的內(nèi)生性分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融顯著提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率,且這種提升作用存在明顯的異質(zhì)性 ——對小規(guī)模企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng);從機(jī)制上看,數(shù)字金融通過驅(qū)動中小企業(yè)創(chuàng)新從而提升其經(jīng)營效率。應(yīng)繼續(xù)鼓勵數(shù)字金融發(fā)展,著力消除中小企業(yè)創(chuàng)新活動中面臨的融資約束;充分利用數(shù)字金融服務(wù)不同類型中小企業(yè)的“特點(diǎn)”,針對不同規(guī)模、不同行業(yè)的中小企業(yè)提供差異化的數(shù)字金融服務(wù);積極推進(jìn)中小企業(yè)創(chuàng)新變革,充分吸收數(shù)字金融提升經(jīng)營效率的正能量,提升企業(yè)經(jīng)營效率,增強(qiáng)企業(yè)競爭力。
張正平; 王龍, 中國流通經(jīng)濟(jì) 發(fā)表時間:2021-08-09
關(guān)鍵詞:數(shù)字金融;中小企業(yè)創(chuàng)新;經(jīng)營效率;創(chuàng)業(yè)板
一、引言
實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是新時代的客觀要求,傳統(tǒng)的依賴增加投入、擴(kuò)張規(guī)模的企業(yè)發(fā)展模式亟待轉(zhuǎn)型升級,促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,加大創(chuàng)新力度,提升經(jīng)營效率是重要的舉措,這對廣大中小企業(yè)來說尤為迫切。據(jù)統(tǒng)計,與歐洲和美國相比,我國企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的比例要低很多,在新冠疫情的沖擊下,中小企業(yè)的發(fā)展面臨巨大挑戰(zhàn), 80%以上的企業(yè)賬面資金難以支撐 [ 1 ] ;與此同時,中小企業(yè)由于規(guī)模小、抗風(fēng)險能力弱、經(jīng)營模式單一等原因,導(dǎo)致其融資困難,數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以推進(jìn)。張夏恒 [ 2 ] 指出,市場競爭壓力是大部分中小企業(yè)經(jīng)營中面臨的最大困難,而驅(qū)動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要因素是滿足市場需求、提高生產(chǎn)效率以及大幅降低成本。可見,能否有效降低中小企業(yè)融資約束、提高企業(yè)創(chuàng)新水平是影響中小企業(yè)經(jīng)營效率提升的重要一環(huán)。唐松等 [ 3 ] 、萬佳彧等 [ 4 ] 認(rèn)為,數(shù)字金融不僅能有效緩解企業(yè)的融資約束,還有助于企業(yè)去杠桿、實(shí)現(xiàn)財務(wù)穩(wěn)健,從而推動企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。由此應(yīng)該追問,數(shù)字金融是否有助于提升中小企業(yè)的經(jīng)營效率,其作用機(jī)制是怎樣的?回答這些問題有助于更深入地理解數(shù)字金融與中小企業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系,從而為數(shù)字金融更好地推動中小企業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策優(yōu)化提供堅實(shí)的實(shí)證依據(jù)。
從已有文獻(xiàn)來看,與本文主題相關(guān)的研究主要集中在兩方面:
(一)數(shù)字金融及其影響
一方面,數(shù)字金融能緩解中小企業(yè)融資困境。黃銳等 [ 5 ] 發(fā)現(xiàn),隨著數(shù)字金融發(fā)展水平的提高,這種緩解效應(yīng)將得到顯著加強(qiáng);考慮到企業(yè)自身屬性,數(shù)字金融發(fā)揮的融資緩解效果表現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性。另一方面,數(shù)字金融能提升中小企業(yè)創(chuàng)新水平。數(shù)字金融的發(fā)展與中小企業(yè)創(chuàng)新顯著正相關(guān),且主要通過緩解融資約束促進(jìn)中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新 [ 6 ] 。唐文進(jìn)等 [ 7 ] 指出,數(shù)字金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有重要積極意義。
(二)數(shù)字金融與企業(yè)經(jīng)營效率的關(guān)系
一方面,數(shù)字金融提升了企業(yè)投資效率。王娟和朱衛(wèi)未 [ 8 ] 發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效降低企業(yè)的非效率投資水平,且對小規(guī)模企業(yè)和高科技企業(yè)抑制作用更顯著。另一方面,數(shù)字金融提升了銀行成本效率。數(shù)字金融通過促進(jìn)銀行競爭改善了銀行的成本效率,但降低了銀行的利潤效率 [ 9 ] 。楊望等 [ 10 ] 研究發(fā)現(xiàn),金融科技 ① 造成競爭加劇,增加了銀行負(fù)債成本,促使銀行選擇了風(fēng)險更高的資產(chǎn)來彌補(bǔ)負(fù)債端的損失,間接促進(jìn)了經(jīng)營效率的改善。
由上述研究可知,對數(shù)字金融影響的研究多集中在融資約束、企業(yè)創(chuàng)新等方面,且多以A股上市公司等大企業(yè)為研究對象,鮮有關(guān)注深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)等中小規(guī)模企業(yè),以數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響為主題的研究幾乎沒有。基于上述研究中存在的不足,本文以深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為樣本,利用DEA-BCC模型測算企業(yè)的經(jīng)營效率,結(jié)合北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù),實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響,并進(jìn)一步考察影響的異質(zhì)性以及可能的作用機(jī)制。
本文的創(chuàng)新體現(xiàn)在兩個方面:一方面,已有研究多關(guān)注數(shù)字金融對企業(yè)融資約束、技術(shù)創(chuàng)新的影響,本文將研究對象聚焦于中小企業(yè),并將研究內(nèi)容進(jìn)一步擴(kuò)展到企業(yè)的經(jīng)營效率,拓寬了數(shù)字金融影響的研究范圍;另一方面,提出并驗(yàn)證了數(shù)字金融通過緩解中小企業(yè)融資約束、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)而提升其經(jīng)營效率的作用機(jī)制,揭示了數(shù)字金融對不同規(guī)模和不同行業(yè)的中小企業(yè)經(jīng)營效率的差異化影響,加大了數(shù)字金融影響中小企業(yè)的研究深度。
二、理論分析與研究假設(shè)
(一)數(shù)字金融與中小企業(yè)的經(jīng)營效率
數(shù)字金融的發(fā)展推動了信息共享,減少了信息不對稱,有助于企業(yè)降低經(jīng)營成本。研究表明,數(shù)字金融提高了企業(yè)內(nèi)外的信息透明度,增加了違規(guī)成本,縮短了違規(guī)收益的時間,從而促使企業(yè)改善信息披露質(zhì)量 [ 11 ] 。一方面,企業(yè)信息披露質(zhì)量越高,其內(nèi)部透明度也越高,這有利于內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制的完善,減少管理者的機(jī)會主義行為,從而激發(fā)“企業(yè)家才能”,促使企業(yè)治理水平提高 [ 12 ] ,這無疑有助于提升企業(yè)的經(jīng)營效率。另一方面,企業(yè)高質(zhì)量的信息披露讓投資者更了解企業(yè)的情況,有助于降低企業(yè)的資本成本,進(jìn)而緩解因資金不足導(dǎo)致的企業(yè)創(chuàng)新能力低下問題 [ 11 ] 。
數(shù)字金融的發(fā)展緩解了企業(yè)的融資約束、分擔(dān)了風(fēng)險,進(jìn)而提升企業(yè)生產(chǎn)率。江紅莉和蔣鵬程 [ 13 ] 研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融有助于降低企業(yè)的融資約束進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,并最終促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。事實(shí)上,數(shù)字金融不僅緩解了實(shí)體部門的融資約束,還在一定程度上對沖了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的經(jīng)營風(fēng)險,發(fā)揮了保險功能,有利于增強(qiáng)投資實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信心 [ 13 ] 。從理論上看,金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個作用機(jī)制是,通過建立有效的風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制促進(jìn)生產(chǎn)效率的提高,降低經(jīng)濟(jì)波動 [ 14 ] 。據(jù)此,本文提出第一個假設(shè):
H1:數(shù)字金融促進(jìn)了中小企業(yè)經(jīng)營效率的提升。
(二)數(shù)字金融影響中小企業(yè)經(jīng)營效率的異質(zhì)性
研究表明,相比大企業(yè),數(shù)字金融對普遍存在 “融資難”問題的中小企業(yè)的作用更顯著 [ 4 ] 。王霄和張捷 [ 15 ] 認(rèn)為,中小企業(yè)因?yàn)橐?guī)模小,缺少抵押品或其價值低,很容易遭受信貸配給;相比之下,大企業(yè)則可以借助規(guī)模優(yōu)勢或其他能力來降低信息不對稱程度,從而獲得各種金融支持 [ 16 ] 。謝雪燕和朱曉陽 [ 17 ] 的研究證實(shí),數(shù)字金融對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用在規(guī)模較小的企業(yè),國有以及民營中小企業(yè)樣本上更加顯著。由此可見,數(shù)字金融提升企業(yè)經(jīng)營效率的作用對規(guī)模較小的中小企業(yè)更強(qiáng)。據(jù)此,本文提出第二個假設(shè):
H2:數(shù)字金融對規(guī)模較小的中小企業(yè)經(jīng)營效率的促進(jìn)作用更強(qiáng)。
眾所周知,中小企業(yè)的融資約束問題在不同行業(yè)存在一定的差異。薩維尼亞克(Savignac)[ 18 ] 發(fā)現(xiàn),制造業(yè)企業(yè)往往面臨著更普遍的融資約束,進(jìn)而對其技術(shù)創(chuàng)新的決策、意愿和效果產(chǎn)生不利的影響。一方面,相比于其他行業(yè),制造業(yè)面臨著更大的融資約束。聶秀華和吳青 [ 19 ] 證實(shí),在中小企業(yè)中,高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)通常有更強(qiáng)烈的動機(jī)為技術(shù)創(chuàng)新融資,但傳統(tǒng)金融對其融資約束往往更強(qiáng);更糟糕的是,制造業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目往往具有投入更大、風(fēng)險更高、周期更長等特點(diǎn),由此導(dǎo)致這類中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目無法僅依靠內(nèi)部資金解決,從而產(chǎn)生了強(qiáng)烈的外部融資需求。另一方面,融資約束會抑制制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新。徐海峰和鄧金麗 [ 20 ] 研究發(fā)現(xiàn),融資約束顯著抑制企業(yè)的研發(fā)投入。季良玉 [ 21 ] 證實(shí),融資約束阻礙了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動,不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。融資約束不僅會拖累制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)投資、研發(fā)參與率和人力資本積累進(jìn)而抑制技術(shù)創(chuàng)新,還在企業(yè)研發(fā)互聯(lián)網(wǎng)化促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的過程中發(fā)揮不利的影響 [ 22 ] 。據(jù)此,本文提出第三個假設(shè):
H3:數(shù)字金融對制造業(yè)中小企業(yè)經(jīng)營效率的促進(jìn)作用更強(qiáng)。
(三)數(shù)字金融促進(jìn)中小企業(yè)經(jīng)營效率提升的機(jī)制
數(shù)字金融的發(fā)展降低了中小企業(yè)的融資約束,促使企業(yè)加大研發(fā)投入、提高技術(shù)創(chuàng)新水平,從而提升其經(jīng)營效率。一方面,數(shù)字金融在人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等新興技術(shù)的支撐下,找到了一個破解中小企業(yè)融資難題,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的有效方法 [ 6 ] ;從理論上看,只有當(dāng)企業(yè)的融資問題得到有效解決,企業(yè)才能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)、做出最優(yōu)的經(jīng)營決策,進(jìn)而推動實(shí)現(xiàn)金融資源的最優(yōu)配置,這有利于促進(jìn)創(chuàng)新投資的增加 [ 23 ] 。另一方面,企業(yè)創(chuàng)新對企業(yè)經(jīng)營效率的提升有顯著的促進(jìn)作用。張勤 [ 24 ] 證實(shí),企業(yè)創(chuàng)新能力與企業(yè)經(jīng)營效率之間顯著正相關(guān)。何明欽等 [ 25 ] 發(fā)現(xiàn),對高新技術(shù)企業(yè)而言,增加研發(fā)投入有利于提高企業(yè)績效,而技術(shù)獲取方式起到調(diào)節(jié)作用,影響研發(fā)投入的產(chǎn)出效率。如前所述,作為提升企業(yè)經(jīng)營效率重要手段的技術(shù)創(chuàng)新,具有投入大、風(fēng)險高、周期長等特點(diǎn)。數(shù)字金融的發(fā)展不僅可以改善企業(yè)的融資環(huán)境、拓寬其融資渠道,還有助于降低其融資成本,從而促進(jìn)企業(yè)在研發(fā)資金和人力資本方面加大投入,促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高 [ 3 ] ,進(jìn)而提升企業(yè)經(jīng)營效率。
數(shù)字金融存在技術(shù)溢出效應(yīng),在技術(shù)溢出的積極交互作用下,進(jìn)一步促進(jìn)了整個行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高,從而提升企業(yè)的經(jīng)營效率。謝雪燕和朱曉陽 [ 16 ] 指出,數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了技術(shù)向相關(guān)行業(yè)和企業(yè)的溢出效應(yīng),進(jìn)而推動了這些行業(yè)和企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步,這對中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新有正向的影響。程晨 [ 26 ] 發(fā)現(xiàn),企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中所帶來的新技術(shù)和新知識具有顯著的外部性特征,行業(yè)內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新活動促進(jìn)行業(yè)自身的技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高。朱平芳等 [ 27 ] 研究指出,同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)有利于加速轉(zhuǎn)型期企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步步伐,優(yōu)化可用于創(chuàng)新的資源配置。可見,技術(shù)溢出效應(yīng)有利于推進(jìn)整個行業(yè)技術(shù)實(shí)力的提升,從而改善企業(yè)的經(jīng)營效率。
綜上,本文提出第四個假設(shè):
H4:數(shù)字金融通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。
三、研究設(shè)計
(一)數(shù)據(jù)來源
本文以深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為樣本,其中,企業(yè)數(shù)據(jù)來自萬得(Wind)②,數(shù)字金融的數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)③,專利數(shù)據(jù)(包括發(fā)明、實(shí)用新型、外觀設(shè)計專利)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺數(shù)據(jù)庫。本文對數(shù)據(jù)做如下處理:將樣本企業(yè)中的金融類、房地產(chǎn)類企業(yè)予以剔除;將樣本期間掛牌ST和退市的企業(yè)予以剔除;對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理,消除異常值的影響。
(二)變量設(shè)定
1.被解釋變量:經(jīng)營效率
借鑒魏艷秋等 [ 28 ] 的做法,本文利用DEA-BCC 模型 ④ 測算中小企業(yè)的經(jīng)營效率,該模型不依賴生產(chǎn)函數(shù)和樣本量綱,能得到較穩(wěn)健的結(jié)果。DEA 模型要求指標(biāo)同向變動,即任何一個投入指標(biāo)值增加時,所有產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)值均隨之增加,不滿足同向變動的指標(biāo)稱為逆指標(biāo),可通過取倒數(shù)或取負(fù)數(shù)將其轉(zhuǎn)換為正向指標(biāo) [ 29 ] 。在本文的投入指標(biāo)中,資產(chǎn)負(fù)債率為逆指標(biāo),因此,在計算經(jīng)營效率時對其取了負(fù)數(shù)。此外,在DEA 模型中所有的投入產(chǎn)出指標(biāo)必須為正值,但本文采用的投入產(chǎn)出指標(biāo)中存在部分決策單元(DMU)數(shù)據(jù)小于0的情況,且不同指標(biāo)的量綱存在顯著差異,這種情況對模型測算結(jié)果的準(zhǔn)確性有不利的影響。為此,本文參考方先明和吳越洋 [ 30 ] 的處理方法,對所有投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理,具體計算公式為:
最后,本文參考胡冬輝和吳韌強(qiáng) [ 31 ] 的思路,利用 2011—2019 年深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的數(shù)據(jù),以企業(yè)資產(chǎn)總額、資產(chǎn)負(fù)債率和主營業(yè)務(wù)成本作為投入指標(biāo),以主營業(yè)務(wù)收入增長率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為產(chǎn)出指標(biāo),經(jīng)計算最終得到366家企業(yè)的經(jīng)營效率值 ⑤。
2.解釋變量:數(shù)字金融發(fā)展水平
本文采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量各省的數(shù)字金融發(fā)展水平,因?yàn)樵撝笖?shù)能夠較為全面反映各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平,目前已廣泛運(yùn)用于上市企業(yè)相關(guān)議題研究 [ 32-33 ] 。需要說明的是,本文將數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100以解決指標(biāo)數(shù)值相對過大的問題。
3. 中介變量:創(chuàng)新水平
參考謝雪燕和朱曉陽 [ 17 ] 、譚永賢等 [ 34 ] 的做法,本文選取企業(yè)獨(dú)立申請的總專利數(shù)量作為衡量企業(yè)創(chuàng)新水平(Inn)的代理變量。
4.控制變量
為了控制其他因素對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響,本文借鑒黃昌富和徐亞琴 [ 35 ] 、童錦治等 [ 36 ] 的做法,引入如下控制變量:企業(yè)年齡(Age)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)利潤率(Roa)、現(xiàn)金比率(Cash)、第一大股東持股比例(Top1)和高管薪資(Wage)。此外,為了使結(jié)果更加可靠,本文還引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pgdp)和傳統(tǒng)金融發(fā)展水平(Fin)兩個宏觀控制變量。
(三)模型設(shè)定
為了驗(yàn)證假設(shè)1、假設(shè)2和假設(shè)3,檢驗(yàn)數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其異質(zhì)性,本文借鑒侯層和李北偉 [ 37 ] 的模型設(shè)定,建立如下計量模型: Effipt = β0 + βi DIDFpt +∑j = 1 n βj Controljit + μi + εit (2)其中,Effipt 為 t 年度 p 省第 i 個中小企業(yè)的經(jīng)營效率,i為不同企業(yè),j為不同控制變量,t為時間, DIDFpt 為t年度p省份的數(shù)字金融指數(shù),εit 為隨機(jī)擾動項(xiàng)。
為了驗(yàn)證假設(shè)4,檢驗(yàn)數(shù)字金融影響中小企業(yè)經(jīng)營效率的作用機(jī)制,本文借鑒溫忠麟和葉寶娟 [ 38 ] 的方法,建立如下中介效應(yīng)模型: Effipt = α0 + α1DIDFpt +∑j = 1 n αj Controljit + μi + εit (3) Innit = θ0 + θ1DIDFpt +∑j = 1 n θj Controljit + μi + εit (4) Effipt = β0 + β1DIDFpt + β2 Innit + ∑j = 1 n βj Controljit + μi + εit (5)
其中,Effipt 、DIDFpt 、Controljit 定義和模型(2)相同,Innit 為中介變量。(3)式中,α1 衡量了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響,θ1 衡量了數(shù)字金融對中介變量的影響;(5)式中,β1 衡量了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的直接效應(yīng),θ1 × β2 為中介效應(yīng)的影響。根據(jù)中介效應(yīng)模型的基本原理,若 α1 、θ1 、β2 均顯著且 θ1 × β2 與 α1 符合相同,則表明存在中介效應(yīng),如果符號不同則表明存在遮掩效應(yīng)。
四、實(shí)證結(jié)果及其分析
(一)變量的描述性統(tǒng)計
表 2 給出了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表 2 可知,核心解釋變量企業(yè)經(jīng)營效率的最小值為 0.303,最大值為 1,均值為 0.765,說明我國深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的經(jīng)營效率仍有較大提升空間;企業(yè)創(chuàng)新的均值為 2.730,標(biāo)準(zhǔn)差為 1.312,說明深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)創(chuàng)新水平差距較大;資產(chǎn)負(fù)債率的均值為 28.26%,標(biāo)準(zhǔn)差為16.26%,總資產(chǎn)利潤率的均值為 6.427%,標(biāo)準(zhǔn)差為 7.725%,現(xiàn)金比率的均值為 2.542,標(biāo)準(zhǔn)差為 5.629,說明深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的杠桿率、經(jīng)營利潤狀況以及流動性差距較大。企業(yè)年齡的均值為 14.23,標(biāo)準(zhǔn)差為 4.459,企業(yè)規(guī)模的均值為 21.15,標(biāo)準(zhǔn)差為 0.904,第一大股東持股比例的均值為 31.57,標(biāo)準(zhǔn)差為 13.69,高管薪資的均值為 15.11,標(biāo)準(zhǔn)差為 0.557,說明深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的成立時間、資產(chǎn)規(guī)模、控股股東持股比例以及高管薪資差距不大。此外,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值為 10.50,標(biāo)準(zhǔn)差為 0.632,金融發(fā)展水平的均值為 2.310,標(biāo)準(zhǔn)差為 1.143,說明各地區(qū)經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展水平差距不大。
(二)基準(zhǔn)回歸
在基準(zhǔn)回歸前,我們進(jìn)行了豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn),結(jié)果表明,本文的實(shí)證回歸應(yīng)采用固定效應(yīng)模型;計算方差膨脹因子(VIF)可知,VIF值遠(yuǎn)小于 10,即模型不存在多重共線性問題。
參考賈俊生和劉玉婷 [ 39 ] 的做法,本文采取將控制變量依次加入模型中的方法進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,回歸結(jié)果見表3。在表3列(1)中加入核心解釋變量數(shù)字金融,列(2)中加入控制微觀企業(yè)因素的七個變量,列(3)中加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平兩個宏觀控制變量。表3的回歸結(jié)果表明,數(shù)字金融的回歸系數(shù)不斷增大,說明控制變量的選擇是有效的;列(3)中數(shù)字金融的系數(shù)顯著為正值,表明數(shù)字金融顯著提升了深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的經(jīng)營效率。上述結(jié)果支持了H1,即數(shù)字金融提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。
(三)異質(zhì)性分析
1.規(guī)模異質(zhì)性
參考謝雪燕和朱曉陽 [ 17 ] 的研究設(shè)計,本文以企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)將樣本劃分為兩組,利用似無相關(guān)模型檢驗(yàn)數(shù)字金融的發(fā)展對中小企業(yè)經(jīng)營效率影響的規(guī)模異質(zhì)性。
由表4的回歸結(jié)果可知,組間系數(shù)差異顯著,表明分組回歸后的系數(shù)具有可比性。比較表4 第(1)列和第(2)列 DIFI 的回歸系數(shù)及其顯著性可知,數(shù)字金融對規(guī)模較小企業(yè)經(jīng)營效率的促進(jìn)作用更強(qiáng),H2得到了支持。
2.行業(yè)異質(zhì)性
同理,由表5的回歸結(jié)果可知,組間系數(shù)差異顯著,表明分組回歸后的系數(shù)具有可比性。比較表 5 第(1)列和第(2)列 DIFI 的回歸系數(shù)可知,數(shù)字金融對制造業(yè)中小企業(yè)經(jīng)營效率的促進(jìn)作用更強(qiáng),H3得到了支持。
(四)作用機(jī)制分析
為進(jìn)一步分析數(shù)字金融提升中小企業(yè)經(jīng)營效率的作用機(jī)制,本文以“企業(yè)創(chuàng)新”為中介變量,采用中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。按照檢驗(yàn)程序,首先需要檢驗(yàn)數(shù)字金融與中小企業(yè)經(jīng)營效率之間的關(guān)系。表6第(1)列的檢驗(yàn)結(jié)果表明,數(shù)字金融顯著提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。其次,加入企業(yè)創(chuàng)新后對模型(4)進(jìn)行回歸。表6第(2)列的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,數(shù)字金融的估計系數(shù)顯著為正,這說明數(shù)字金融顯著提升了中小企業(yè)的創(chuàng)新水平,數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了中小企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新的投入力度,為提升其經(jīng)營效率創(chuàng)造了條件。最后,檢驗(yàn)企業(yè)創(chuàng)新是否在數(shù)字金融促進(jìn)中小企業(yè)經(jīng)營效率的過程中發(fā)揮了中介作用。由表6第(1)~(3)列的結(jié)果可知,α1 、θ1 、β2 的估計系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著,且 β1 < α1 ,表明存在部分中介效應(yīng),這意味著,數(shù)字金融通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提升了企業(yè)經(jīng)營效率。換言之,數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而改善其經(jīng)營效率,H4因此得到了支持。
(五)內(nèi)生性分析
為緩解潛在的內(nèi)生性,本文采用兩種方法對基準(zhǔn)回歸的估計結(jié)果進(jìn)行了內(nèi)生性分析:首先,參照唐松等 [ 3 ] 的做法,對核心解釋變量做滯后一期處理,并重新進(jìn)行回歸;其次,借鑒邱晗等 [ 40 ] 和謝絢麗等 [ 41 ] 的做法,采用滯后期各省互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)普及率作為工具變量,并重新進(jìn)行回歸。結(jié)果如表7所示,其中第(1)列是核心解釋變量滯后一期的回歸結(jié)果,數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)顯著為正。第(2)列是使用工具變量后的估計結(jié)果,由 DWH 檢驗(yàn)結(jié)果,拒絕了模型不存在內(nèi)生性問題;一階段回歸結(jié)果顯示,數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)顯著為正,一階段的 F 值為 449.85,遠(yuǎn)大于臨界值10,故不存在弱工具變量的問題。采用工具變量后的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字金融的系數(shù)仍為顯著的正值。上述結(jié)果均表明,數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率具有顯著的促進(jìn)作用,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。
(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文從三個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn):一是調(diào)整樣本期。結(jié)合 2021 年 4 月發(fā)布的第三期《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》,本文將數(shù)據(jù)樣本期從 2011—2018 年擴(kuò)展至 2011—2019 年后重新進(jìn)行回歸。二是調(diào)整樣本規(guī)模。基于Wind數(shù)據(jù)庫對企業(yè)規(guī)模進(jìn)行劃分,將大型、中型的企業(yè)剔除,重新進(jìn)行回歸。三是替換被解釋變量。本文借鑒楊望等 [ 10 ] 的研究,使用技術(shù)效率指數(shù)替換綜合經(jīng)營效率后重新進(jìn)行回歸。
由表8可知,三次回歸中數(shù)字金融的估計系數(shù)均為顯著的正值,與基準(zhǔn)回歸一致,表明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。
五、研究結(jié)論及政策啟示
(一)研究結(jié)論
本文以中國深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為研究對象,使用DEA-BCC模型測算深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的經(jīng)營效率后與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行匹配形成數(shù)據(jù)集,采用固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型分別檢驗(yàn)了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其作用機(jī)制,并進(jìn)行了必要的內(nèi)生性分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文實(shí)證研究的主要結(jié)論如下:
第一,數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率有顯著的正向影響。估計結(jié)果顯示,數(shù)字金融水平提高1 個單位能夠顯著促進(jìn)經(jīng)營效率提升0.084個單位,這表明數(shù)字金融的發(fā)展對中小企業(yè)的經(jīng)營效率有積極的促進(jìn)作用。
第二,數(shù)字金融對小規(guī)模企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)。異質(zhì)性分析表明,對于規(guī)模較小的企業(yè)樣本,數(shù)字金融對其經(jīng)營效率的提升作用更顯著,數(shù)字金融水平提高1個單位能夠顯著促進(jìn)小規(guī)模企業(yè)的經(jīng)營效率提高0.067個單位,但是數(shù)字金融對規(guī)模較大的企業(yè)經(jīng)營效率提升不顯著;與其他行業(yè)相比,數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營效率的促進(jìn)作用更強(qiáng),數(shù)字金融水平提高1個單位能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營效率提升 0.096 個單位。
第三,數(shù)字金融通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的方式提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。中介效應(yīng)模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明,核心解釋變量均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。具體地,由估計的系數(shù)可得,θ1 × β2 =0.394× 0.121=0.048,即在數(shù)字金融促進(jìn)中小企業(yè)經(jīng)營效率的總效應(yīng)中企業(yè)創(chuàng)新作為中介變量的貢獻(xiàn)為(0.048)(/ 0.084)=57.14%。
(二)政策啟示
首先,應(yīng)繼續(xù)鼓勵數(shù)字金融的發(fā)展,著力消除中小企業(yè)創(chuàng)新活動中面臨的融資約束。要不斷加大統(tǒng)籌協(xié)調(diào)力度和財政投資力度,結(jié)合“新基建” 進(jìn)一步加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的建設(shè)速度,為數(shù)字金融的發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。要加大對數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字人才培養(yǎng)的政策支持力度,發(fā)改委、財政部、工信部應(yīng)聯(lián)合教育部提出具體的加大人才培養(yǎng)的計劃,為持續(xù)推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供足夠的人才保障。要繼續(xù)引導(dǎo)金融業(yè)穩(wěn)步實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進(jìn)數(shù)字金融的健康發(fā)展。要進(jìn)一步加大政策激勵力度,通過減稅、補(bǔ)貼等方式引導(dǎo)數(shù)字金融積極服務(wù)中小企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。
其次,應(yīng)針對不同規(guī)模、不同行業(yè)的中小企業(yè)提供差異化的數(shù)字金融服務(wù)。要充分利用數(shù)字金融服務(wù)不同類型中小企業(yè)的“特點(diǎn)”,最大限度發(fā)掘數(shù)字金融賦能企業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)營效率的潛力。例如,在小規(guī)模、制造類中小企業(yè)聚集的地區(qū),應(yīng)著力對接數(shù)字金融資源,推動數(shù)字金融的發(fā)展,積極利用數(shù)字金融對這兩類企業(yè)經(jīng)營效率提升作用更強(qiáng)的“特點(diǎn)”;在其他中小企業(yè)聚集區(qū),短期內(nèi)則主要依靠傳統(tǒng)金融緩解中小企業(yè)的融資約束,同時應(yīng)積極探索構(gòu)建正向激勵機(jī)制,鼓勵各類金融組織探索數(shù)字金融支持其他類型中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新模式,努力讓更多的中小企業(yè)都能獲取數(shù)字金融的技術(shù)紅利。
最后,中小企業(yè)應(yīng)積極推進(jìn)創(chuàng)新變革,充分吸收數(shù)字金融提升經(jīng)營效率的正能量。要大力倡導(dǎo)創(chuàng)新文化,不斷優(yōu)化營商環(huán)境,推動面向中小企業(yè)的減稅降負(fù),加大對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的政策支持。要充分認(rèn)識到創(chuàng)新的重要性,通過設(shè)立專項(xiàng)投資基金、引入風(fēng)險投資基金等方式,引導(dǎo)中小企業(yè)加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的力度,積極推進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。逐步推進(jìn)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,利用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)重塑企業(yè)的組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程,主動契合數(shù)字金融“偏好”在線業(yè)務(wù)、 “看重”數(shù)據(jù)資產(chǎn)等發(fā)展特點(diǎn),最大限度地爭取數(shù)字金融的支持,提升企業(yè)經(jīng)營效率,增強(qiáng)企業(yè)競爭力。
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