金融科技发展对企业技术创新效率的影响研究.pdf

第 37 卷第 3 期2023 年 5 月长沙大学学报 Vol.37No.3May 2 0 2 373金融科技发展对企业技术创新效率的影响研究吴铖铖1，胡晓明2，谭庆1，张琼琼21.池州学院商学院，安徽 池州 247000；2.南京财经大学会计学院，江苏 南京 210023摘要：金融科技是优化资源配置、发挥企业创新主体作用与实现高质量发展的关键。以20152020 年长三角区域沪深主板信息传输、软件和信息技术服务业上市公司为研究样本，采用固定效应回归模型实证考察金融科技发展对企业技术创新效率的影响及作用机制，并探究不同产权性质、企业规模对其影响是否存在差异。结果发现：金融科技发展对企业技术创新效率存在显著提升作用。进一步研究发现，国有企业、大规模企业金融科技发展对技术创新效率的提升作用强于非国有企业、小规模企业，缓解融资约束、降低信贷隐性成本与增强政府补助政策效应是金融科技发展提升企业技术创新效率的有效渠道。关键词：金融科技；技术创新效率；长三角中图分类号：F272.3文献标识码：A文章编号：1008-4681（2023）03-0073-09中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议明确提出，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。信息传输、软件和信息技术服务产业是科技创新的主要阵地之一，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，形成具有全球竞争力的开放创新生态，对加快产业转型升级、培育高质量发展新动能至关重要。实质性创新活动周期长、难度大且风险高，创新资金是保证企业持续开展突破性创新活动的重要基础，而传统金融结构难以满足企业创新活动的资金需求。制约企业创新活动提质增效的关键在于融资模式与金融供求失衡，融资总量与资金结构无法有效匹配创新活动的融资需求，且创新活动的多元化、个性化融资需求与金融供给之间存在结构性不协调。大数据、人工智能、区块链等数字技术的渗透运用在不断改变金融业态及服务格局1，金融科技的发展不断优化企业实质性创新活动的信息搜寻过程，显著降低企业创新活动融资门槛与融资成本，促进金融科技赋能技术创新效率提升与经济高质量发展。现有研究较多集中探讨金融科技发展对创新投入与创新产出的显著影响2，其主要通过优化资源配置、强化风险防控及完善公司治理等路径正向驱动技术创新3，较少探讨金融科技发展与技术创新效率之间的关系，技术创新效率关注创新资源的投入产出比与配置效率，其与创新投入、创新产出存在显著区别。目前还缺乏对长三角地区信息传输、软件和信息技术服务业技术创新效率的研究。基于此，我们以 20152020 年长三角区域沪深主板信息传输、软件和信息技术服务业上市公司为研究对象，立足“金融科技发展如何影响企业技术创新效率”这一根本问题，从融资约束、信贷隐性成本与政府补助等层面探究金融科技发展对企业技术创新效率的影响机制，并结合产权性质、企业规模异质性探究这一影响是否存在差异。收稿日期：2022-12-30基金项目：安徽省社会科学创新发展研究课题“安徽省科技创新策源能力评价体系、区域比较与提升路径研究”，编号：2021CX065；池州学院人文社会科学研究重点项目“长三角区域高技术产业技术创新效率的时空分异及影响因素研究”，编号：CZ2022RWZ12；安徽省大学生创新创业训练计划项目“长三角区域高技术产业技术创新效率的时空分异及影响因素研究”，编号：S202211306150。作者简介：吴铖铖，池州学院商学院讲师。研究方向：技术创新与产业发展。742023 年 5 月长 沙 大 学 学 报一理论分析与研究假设（一）金融科技与技术创新效率传统金融服务的供给不足、监管宽松问题推动了金融科技的发展，大数据、人工智能与区块链等数字技术给金融领域带来颠覆式创新，不断为企业主体与金融机构创造新价值。金融科技发展逐渐优化金融机构信用识别与能力预测方式，金融机构利用数字智能技术分析企业行为并将其转化为数据信息流，实现非结构性企业数据的智能分析与结构转换，通过数据挖掘、信息追踪精准预估策略性创新行为效率与创新成果市场转化率，消除企业与投资者之间的信息鸿沟，不断优化企业主体的信息环境与创新环境。同时，金融科技发展有助于政府部门运用智能化数字技术分析企业的经营现状与发展需求，精准制定不同行业、不同企业政府补贴政策与税收优惠政策，切实解决企业发展困境以激发主体创新意愿与创新活力4。金融科技是缓解企业与投资者之间信息孤岛问题的关键，也是拓宽融资渠道、降低融资成本的主要方式，不断为企业策略性创新行为与实质性创新活动提供要素资源，提高企业主体技术创新效率与创新成果产出率5-6。基于上述分析，提出假设 1：金融科技发展有助于提升企业技术创新效率。（二）金融科技、融资约束与技术创新效率信息不对称、资本市场不完善是企业面临融资约束的主要原因，融资约束对企业的创新活动十分不利。企业开展高质量技术创新活动易于形成独特的竞争优势，进而可获取利益相关者的信任以减缓融资约束7。资金要素是企业实施创新活动的基础，也是实质性创新成果市场转化、形成竞争优势的重要保障。策略性创新行为具有高度不确定性且创新知识具有外溢性和非排他性，造成企业创新活动长期处于保密状态，外部投资者难以通过公开信息获取企业创新行为的相关数据，导致其在投资决策过程中面临严重的信息不对称与潜在的道德风险。金融科技发展是大数据、人工智能等数字技术在传统金融服务领域的再应用，其运用数据分析技术处理企业创新活动过程中披露的非结构化数据，并利用智能语言与学习算法构建创新信用形象、量化创新信用评分，为外部投资者的投资决策行为提供信息参考，推动金融服务从“二八定律”扩展至“长尾理论”8。基于此，提出假设 2：金融科技发展能够通过缓解融资约束进而提升企业技术创新效率。（三）金融科技、信贷隐性成本与技术创新效率融资约束是阻碍企业实施实质性创新活动的主要因素，为降低融资约束对企业创新行为的制约作用，企业倾向于通过信贷寻租等方式改善银企关系、获取信贷资源，这在短期内可以满足企业开展创新活动的资金需求，但信贷寻租过程会产生附加融资成本与运营成本，导致创新活动实施成本增加且创新效率降低。为快速弥补信贷寻租过程中额外产生的信贷隐性成本，企业更加倾向于将创新要素资源投向周期短、难度小、风险低的策略性创新活动，过度追求创新成果数量增加而忽视创新成果质量提升的重要性，导致高质量创新项目要素资源配置不足9。就企业主体而言，金融科技发展逐渐拓宽传统金融机构的服务范围与服务方式，通过智能分析企业主体信用信息与识别监控创新活动风险，畅通企业主体与外部投资者之间的双向信息沟通，有效避免信息孤岛等问题增加企业融资成本，最终减少企业信贷寻租过程中信贷隐性成本支出。基于此，提出假设 3：金融科技发展能够通过降低信贷隐性成本进而提升企业技术创新效率。（四）金融科技、政府补助与技术创新效率实质性创新活动周期长、难度大且不确定性高，信息孤岛、信息不对称等问题导致政府部门难以根据公开披露信息评价不同创新活动的优劣性，这可能造成政府补贴资源配置效率不高或者配置失衡。金融科技利用数字技术深度挖掘、对比分析不同创新活动的数据信息，客观评价不同创新活动的成果产出率与资源要素需求，促进政府部门与企业主体之间的信息互通与资源共享，推动政府部门制定针对性强、契合度高的创新补贴政策，提高政府创新补贴资金的利用效率与转化效果。同时，金融科技发展有助于政府部门利用数字技术对创新补贴资金的运用过程实施全程动态监控，优化政府创新补贴资金的事前审批、事中监管与事后评价等程序，降低政府创新补贴资金运用的制度性成本。基于上述分析，提出假设 4：金融科技发展能够通过增强政府补助政策效应进而提升企业技术创新效率。75总第 173 期吴铖铖，胡晓明，谭庆，张琼琼：金融科技发展对企业技术创新效率的影响研究二研究设计（一）数据来源依据中国证券监督管理委员会公布的 上市公司行业分类指引（2012 年修订），我们以 20152020 年长三角区域沪深主板信息传输、软件和信息技术服务业上市公司作为初始研究样本，并剔除被特殊处理的 ST、*ST 公司以及指标数据严重缺失的样本企业。经过筛选后共获得 128 家样本企业512 个有效样本观测值。对主要连续变量进行 1%和 99%分位数的 winsorize（缩尾处理），以消除极端数据与异常数据对研究结果的影响。样本数据分别来自 CSMAR 数据库、各上市公司年报，主要通过 STATA 15.0 软件进行数据处理与分析。（二）变量设定1.被解释变量：技术创新效率（EFF）技术创新效率是企业创新投入与创新产出之间的转化率，准确反映创新投入与创新产出是评价技术创新效率的关键。借鉴王希胜等10的研究方法，选取研发投入费用（R&D 费用）与研发人员数量（R&D 人员数量）作为创新投入的衡量指标。创新产出是创新活动最终成果及其经济效益的集中体现，参考苑泽明等11的做法，以专利申请数与主营业务收入作为企业创新产出指标。2.解释变量：金融科技（FINTECH）以互联网科技企业提供金融服务为代表的新型数字金融业务能显著降低金融资源服务成本，扩大金融资源服务范围。刘元雏等12通过 Python网络爬虫技术等方法构建金融科技发展水平评价指数，但缺陷是，因包含供应链金融、互联网金融、商业智能等体现金融科技水平的关键词的快速更迭，数据挖掘与结构化数据转化结果难以真实反映金融科技发展水平13。北京大学数字金融研究中心编制的 北京大学数字普惠金融指数（20112020 年）通过数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度 3 个维度和 33 个具体指标全面刻画区域金融科技的发展水平14，因其基于交易账户数据，更能准确反映金融创新与变革的阶段特征和演化趋势。因此，采用归一化处理后的数字普惠金融指数作为区域金融科技发展水平的衡量指标14。3.中介传导变量对融资约束（SA）的机制检验，参考黄文娣等15的做法，采用SA指数作为中介变量，SA指数的测度仅采用企业规模、成立年限 2 个外生变量，能有效解决融资约束衡量的内生性问题。具体测度过程如下：SA=-0.737SIZE+0.043SIZE2-0.04AGE（1）对企业信贷隐性成本（RENT）的机制检验，参考刘元雏等学者的研究方法，采用年度管理费用的自然对数作为信贷隐性成本的代理变量12，考察金融科技是否能够通过降低信贷隐性成本以提升企业技术创新效率。对政府补助（SUB）的机制检验，相同金额政府补贴对于不同规模企业的政策效应存在差异，因此借鉴朱卫东等16的研究方法，以政府补助与当期营业收入比值作为政府补助的替代变量。4.控制变量考虑其他变量对长三角信息传输、软件和信息技术服务业上市公司技术创新效率的影响，参考相关学者研究方法，采用企业规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、总资产收益率（ROA）、企业成长性（GRO）与股权集中度（TOP10）作为控制变量进行研究。以长三角信息传输、软件和信息技术服务业上市公司技术创新效率作为研究样本，控制年度（Year）的固定效应。具体变量说明如表 1 所示。表 1具体变量定义类型变量名称变量代码变量说明被解释变量技术创新效率EFFDEA-BCC 模型测算结果解释变量金融科技FINTECH数字普惠金融指数（20112020 年）中介传导变量融资约束SASA指数信贷隐性成本RENT年度管理费用的自然对数政府补助SUB政府补助/营业收入762023 年 5 月长 沙 大 学 学 报（三）计量模型构建为探究前述机理分析中金融科技发展水平对企业技术创新效率的影响（假设 1），构建以下基准回归模型：+=tittmtiYearFINTECHEFF,10,（2）Controlsi，t+=tittitmtiYearCFINTECHEFF,10,ontrols+=tittitmtiYearCFINTECHEFF,10,ontrols（3）其中，EFFi，t表示企业 i 在第 t 年的技术创新效率，FINTECHm，t表示企业 i 所在省份 m 第 t 年的数字普惠金融指数，C