“Internet +” Strategy, Financial Asset Allocation and Enterprise Innovation Investment：Quasi-natural Experiment Based on Digital Enterprises

Zhou Xuefeng，Han Yongfei

(School of Business，Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China)

Abstract：“Internet +” can reasonably guide the combination of real enterprises with the Internet economy, promote real enterprises to optimize their innovation investment behavior based on Internet, and thus provide internal impetus for national innovation.In contemporary China, real enterprises, especially digital enterprises, are more likely to allocate financial assets due to the motivation of “reservoir” and “substitution”, thus resulting in “crowding out” effect on innovation investment, which is not conducive to high-quality integration of real enterprises and Internet economy in the long run.The government should guide the digitized enterprises to reduce the level of financial asset allocation through the implementation of the "Internet plus" strategy, and help them invest more in innovation, and achieve the high quality integration of the economic entities and the Internet economy, thus providing the impetus for the development of the real economy and promoting the sustained and healthy development of the national economy in the Internet era.

Taking A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2010 to 2020 as samples, this paper empirically tests the interactive relationship among the implementation of “Internet +” strategy, financial asset allocation of digital enterprises and innovation investment by using PSM-DID method.At the same time, the “reservoir” and “substitution” motivations of “Internet +” strategy on the relationship between digital enterprises' financial asset allocation and innovation investment are tested, and the results of this paper are verified by robustness tests such as adding regional dummy variables, changing explained variables and t+1 innovation investment.

It is found that the “Internet +” strategy can promote innovative investment by reducing the level of financial asset allocation of digital enterprises, that is, financial asset allocation exerts intermediary effect between the “Internet +” strategy and the innovative investment of digital enterprises.Further research divides innovation investment into exploratory and exploitative discovery, and we find that the “Internet+” strategy can promote digital enterprise exploratory innovation investment and inhibit utilization innovation investment.At the same time, the level of financial asset allocation can not play the intermediary effect between the “Internet+” strategy and enterprise exploratory innovation, but it has cover effect between the “Internet +” strategy and the utilization-based innovation investment.According to the test of the “reservoir” and “substitution” motivation of financial asset allocation, it is found that the “Internet +” strategy can alleviate digitalization enterprise’s “reservoir” motive, but has no obvious influence on the “substitution” motive.In addition to enriching theoretical research on Internet and innovation, this paper can provide experience and empirical support to better develop Internet economy, rationally allocate financial assets of digital enterprises and optimize innovation investment.

This paper has the following three marginal contributions.(1) Most of the existing researches on the impact of Internet on enterprise innovation investment are from the perspective of Internet development degree, and rare research are from the perspective of the implementation of “Internet +” strategy and financial asset allocation of digital enterprises.This paper takes the implementation of “Internet +” strategy as the subject natural experiment and examines the influence relationship and path mechanism among “Internet +” strategy, digital enterprise financial asset allocation and innovation investment, which can enrich the research on the relationship between Internet development and enterprise innovation investment.(2) This paper further subdivides innovation investment into exploratory innovation investment and exploitative innovation investment, investigates the influence of “Internet +” strategy and financial asset allocation on innovation investment of digital enterprises, and further deepens and expands the research on the economic consequences of the implementation of “Internet +” strategy.(3) By comparing the “Internet +” digital enterprise financial asset allocation strategy, and the relations among innovation investment in the group of high revenue and low revenue, high diversity of financing constraints and low financing constraint group, inspection “Internet +” strategic “reservoir” of the financial asset allocation to the digital enterprise motivation and the influence of “alternative” motivation, this paper provides corresponding theoretical guidance and policy suggestions to better develop Internet economy, rationally allocate financial assets of digital enterprises, and optimize the innovation investment.

Key Words:Internet+; Digital Enterprise; Financial Asset Allocation; Innovative Investment; Intermediary Effect

收稿日期：2021-07-20

修回日期：2021-12-07

基金项目：国家社会科学基金青年项目(16CJY006)

作者简介：周雪峰(1982-)，男，河南新乡人，博士，郑州航空工业管理学院商学院副教授，河南省教育厅学术技术带头人，河南省高等学校青年骨干教师，河南省会计领军人才，研究方向为数字经济与企业技术创新；韩永飞(1997-)，男，河南三门峡人，郑州航空工业管理学院商学院硕士研究生，研究方向为数字经济与企业技术创新。本文通讯作者：周雪峰。

DOI：10.6049/kjjbydc.C202107233 开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F272.31

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2022)07-0103-11

0 引言

创新是引领发展的第一驱动力，国家相继出台多项政策提升创新水平，而创新依赖微观企业主体的创新活力。随着数字经济发展，互联网对企业创新的重要性日益凸显。为此，国家于2015年提出“互联网+”概念，并于同年发布《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，合理引导实体企业与互联网经济相结合，推动实体企业以互联网为依托优化自身创新投资行为，进而为国家创新提供内生源动力。当前，中国数字化企业出于蓄水池动机和替代动机，会更多地进行金融资产配置[1]，进而对创新投资产生挤出效应[2]。长远来看，不利于实体企业与互联网经济高质量融合。数字化企业作为“互联网+”战略实施的“排头兵”，需要降低金融资产配置水平，更多地进行创新投资，并与互联网经济高质量融合，为实体经济发展提供动力，从而推动经济持续健康发展。

现有文献发现，互联网能够促进企业创新投资[3, 4]，提升其技术创新水平并降低金融资产配置水平[1,5]。互联网时代下，数字化企业金融资产配置对创新投资存在挤出效应[2]，但鲜有文献将互联网、金融资产配置和企业创新投资纳入同一研究框架，探析“互联网+”战略通过数字化企业金融资产配置对创新投资的影响机制及路径。本文以2015年“互联网+”战略实施作为准自然实验，检验其对数字化企业金融资产配置和创新投资的影响，存在以下边际贡献：首先，以“互联网+”战略实施为准自然实验，检验“互联网+”战略、数字化企业金融资产配置与创新投资间的关系及路径机理，能够丰富互联网与企业创新投资关系研究；其次，将创新投资进一步细分为探索式创新投资和利用式创新投资，考察“互联网+”战略和金融资产配置对数字化企业创新投资的影响，进一步丰富“互联网+”战略实施的经济后果研究；最后，通过比较“互联网+”战略、数字化企业金融资产配置和创新投资三者间关系在高营业收入组与低营业收入组，以及高融资约束组和低融资约束组间的差异，检验“互联网+”战略对数字化企业蓄水池动机和替代动机的影响，为国家合理配置数字化企业金融资产，进而提升创新投资水平提供相应的理论指导和政策建议。

1 文献综述

互联网作为重要信息技术，具有收益性与风险性双重特性，这一双重特性被用于揭示企业在运用技术过程中的关系和运用后的反应[6]。现有针对互联网与企业创新之间关系的研究，主要包括互联网发展[5]、互联网化管理方式[7]、“互联网+”行动[8]和互联网资本[9]。首先，互联网发展会显著提升企业所拥有专利的折旧速度，使得企业面临较大的竞争压力，进而加快创新知识更新速度，促进技术创新。同时，互联网技术发展使企业信息在资本市场上传播，促进企业间创新知识溢出，并通过供应链管理获取上下游企业创新知识[5]。企业通过对信息渠道溢出的创新知识进行吸收和转化实现二次创新(余永泽等，2021)，加强创新保护，进而提高出口产品质量[10]。其次，互联网化管理模式能够帮助企业针对市场需求作出灵活反应[7]。与传统本地化和网络化管理方法相比，互联网化管理模式使中小企业能够更好地应对开放创新系统背景下的创新要求[11]。再次，“互联网+”与工业互联网生态系统建设能够助力制造企业高质量发展[12]，而融资约束对制造企业高质量发展具有显著抑制效应，并负向调节研发互联网化对技术创新的促进效应[8]。最后，随着互联网技术发展，资本与互联网相结合，互联网资本受到越来越多的企业重视，主要原因如下：互联网资本通过改变企业组织模式、信息结构[13]、融资状况和创新模式，缓解民营企业创新组织惰性和融资约束，并在一定程度上为民营企业提供丰富的创新信息渠道，促进民营企业与外界合作创新。另外，互联网资本能够促进企业独立创新、合作创新和模仿创新，进而推动民营企业创新强度提升[9]。从全球范围看，互联网为企业带来全球化创新资源配置方式[13]、扁平化治理模式以及互联网思维，这一深刻变化导致创新资源发生跨界重组、聚合，形成全面开放式创新框架，进而增强企业吸收、整合、协同创新能力[14]以及开放式创新匹配响应能力，最终提升企业绩效[15]。

基于上述文献可以发现，“互联网”主要通过知识溢出、二次创新、提高企业灵活度、推进企业高质量发展以及缓解企业惰性和融资约束等方式影响企业创新。本文以“互联网+”战略实施作为准自然实验，检验数字化企业金融资产配置在“互联网+”战略与企业创新投资间的中介效应，为国家更好地发展互联网经济，合理配置数字化企业金融资产，进而提升创新投资水平提供相应的政策建议。

2 研究假设

2.1 “互联网+”战略与数字化企业创新投资

“互联网+”是将互联网创新成果与经济社会各领域深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。随着国家“互联网+”相关政策实施，各省相继推出 “互联网+”发展相关政策，助推互联网与实体经济融合。作为“互联网+”前沿阵地的数字化企业，在受政府大力扶持的同时，应加大创新投资以顺应互联网发展形势。

“互联网+”战略促进数字化企业创新投资原因如下：一方面，“互联网+”战略能够为企业提供资源支持[13]。随着“互联网+”战略实施，中央及地方政府加大支持力度，主要包括政府补贴、税收优惠等相关财税政策(刘兰剑等，2021)。同时，“互联网+”战略能够促使市场投资者向数字化企业投入更多资金，上述两个方面因素共同作用，极大地丰富数字化企业资源，促使资源由传统企业向数字化企业倾斜，从而缓解融资约束[8]。另一方面，“互联网+”战略实施能够为数字化企业提供更多信息渠道。“互联网+”战略引导企业将资金更多地投向数字化建设，同时地方政府会加强地区互联网建设，而数字化企业由于数字优势会逐步靠近数字化建设中心，根据社会网络理论，这一中心地位可以拓展企业信息获取渠道，帮助企业合理判别未来收益与风险[16]，促进创新投资增加[16]。据此，本文提出以下假设：

H1：“互联网+”战略能够促进数字化企业创新投资。

2.2 “互联网+”战略与数字化企业金融资产配置

根据优序融资理论，在完美资本市场中，企业内源融资成本最低，其次是债务融资，最后是权益融资[17]。因此，企业在进行融资时会更多地选择内源融资，即持有更多金融资产。现有研究发现，企业出于蓄水池动机和替代动机，会更多地持有金融资产[1]，尤其是数字化企业，其金融资产配置水平远高于其它企业。“互联网+”战略能够降低权益融资成本，在一定程度优化企业外部融资环境，进而对企业金融资产配置产生影响。一方面，“互联网+”战略可以为企业提供除金融资产外的其它资源，降低数字化企业对金融资产的依赖程度；另一方面，“互联网+”战略能够优化企业外部融资环境[13]，减少市场投资者、银行等金融机构与数字化企业间的信息不对称[16]，降低交易成本。同时，“互联网+”战略背景下，数字化企业拥有政策优势，能够较为便捷地进行权益融资和债务融资，降低内源融资依赖程度，对企业金融资产配置具有抑制作用。据此，本文提出以下假设：

H2：“互联网+”战略能够降低数字化企业金融资产配置水平。

2.3 数字化企业金融资产配置的中介效应

企业在短时间内持有资源的总量是固定的，金融资产配置水平提升能够给企业带来更多营业收入，激发管理层的短视行为，即管理层更加愿意持有金融资产，从而降低企业创新投资水平[18]。同时，企业在前期通过持有金融资产获得更高收益，后期如果贸然进行创新投资，所产生的收益不能当期折现，那么短时间内企业营业收入会出现明显下降，引起市场的负面反应。企业在持有金融资产后会持续持有[19]，甚至出现增加的可能，即路径依赖。因此，数字化企业金融资产过度持有会对创新投资产生挤出效应[2]。“互联网+”战略能够在一定程度上缓解数字化企业的蓄水池动机和替代动机[1]，使其拥有更多资源进行创新投资。由此可见，“互联网+”战略能够通过降低数字化企业金融资产配置水平促进创新投资。基于此，本文提出以下假设：

H3：“互联网+”战略能够通过降低数字化企业金融资产配置水平促进创新投资，即金融资产配置在“互联网+”战略与数字化企业创新投资间发挥中介效应。

3 研究设计

3.1 数据来源与样本选择

“互联网+”战略实施元年是2015年，最新可得数据为2020年相关数据。同时，本文采用双重差分方法(DID)，为减少偏差，选择样本时间跨度为2010—2020年。本文金融资产配置数据、创新投资以及其它财务数据来自于中国经济金融研究库(CSMAR)，并利用中国研究数据服务平台(CNRDS)和RESSET数据库进行补充。本文根据以下条件对样本进行筛选：①由于金融企业的特殊性，剔除金融行业样本；②剔除当年度资产负债率大于1的样本；③剔除数据严重缺失样本，得到3 171家公司 20 973个样本，其中数字化企业为714家，样本量为4 637。根据《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》对数字化企业的界定，与证监会发布的《上市公司行业分类指引(2012年修订)》对样本数据进行分类。为了降低极端值对回归结果的影响，对数据进行上下1%的缩尾处理，采用Stata15.0进行计量分析。

3.2 变量界定

(1)被解释变量：创新投资(R&D)。现有研究主要通过以下3种方式对企业创新投资加以衡量：①企业研发投入总量除以总资产[20]；②企业研发投入总量除以营业收入；③企业研发投入的自然对数。本文主要采用第一种方法进行衡量，采用第二种方法进行稳健性检验。

(2)解释变量：“互联网+”战略实施(Post)。2015年国务院印发《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，因而本文采用虚拟变量对“互联网+”战略实施(Post)进行定义，具体如下：若样本年份在2015年及之后则Post=1，否则Post=0；如果数字化企业(Treat)属于数字经济产业则取1，否则取0。

(3)中介变量：金融资产配置(Fin)。本文依照赵勐等(2021)的衡量方式，采用持有至到期投资、衍生金融资产、交易性金融资产、可供出售金融资产、长期股权投资、投资性房地产及应收股利等金融资产占总资产比重构建企业金融资产配置水平指标[1]。同时，由于金融资产在行业间表现出显著异质性，为了降低异质性对回归结果的影响，本文对其进行中心化处理，即企业当年金融资产配置减去同行业同一年份的均值。

(4)控制变量。为了保证结果稳健，本文选取如下控制变量：企业绩效(ROA)，采用资产回报率衡量(息税前利润/平均总资产)；企业规模(Size)，采用企业当年度总资产的自然对数进行衡量；企业财务杠杆(Lev)，采用资产负债率(总负债/总资产)衡量；企业年龄(Age)，采用企业样本年份减去成立年份衡量；所有权性质(Soe)，采用虚拟变量衡量，具体来说，如果企业是国有企业取1，否则取0；企业价值(Tobinq)，采用托宾Q值(企业市价/重置成本)衡量；企业成长性(Grow)，采用营业收入增长率衡量。同时，本文控制行业虚拟变量和年份虚拟变量。具体界定见表1。

3.3 模型设计

本文采用DID方法检验“互联网+”战略实施对数字化企业金融资产配置水平和创新投资的影响，并借鉴现有中介效应常用检验方法——依次检验法，对金融资产配置在“互联网+”战略和数字化企业创新投资间的中介效应进行检验。具体模型如下：

R&Di,t=α0+α1Treati,t+α2Posti,t+α3Treati,t×Posti,t+∑Controlsi,t+θi,t

(1)

Fini,t=β0+β1Treati,t+β2Posti,t+β3Treati,t×Posti,t+∑Controlsi,t+σi,t

(2)

R&Di,t=γ0+γ1Treati,t+γ2Posti,t+γ3Treati,t×Posti,t+γ4Fini,t+∑Controlsi,t+τi,t

(3)

模型(1)—(3)中，α0、β0、γ0代表模型截距项，θ、σ和τ代表模型随机扰动项。根据温忠麟和叶宝娟[21]的研究成果，在α3显著的情况下，如果β3和γ4显著且乘积符号与γ3符号相同，则说明金融资产配置在“互联网+”战略与数字化创新投资间发挥中介效应。此时，如果γ3显著，则说明企业金融资产配置发挥部分中介效应；如果r3不显著，则说明企业金融资产配置发挥完全中介效应。如果β3和γ4显著且乘积符号与γ3符号相反，则说明金融资产配置在“互联网+”战略与数字化创新投资之间发挥遮掩效应。

4 研究结果

4.1 描述性统计

表2为本文描述性统计结果。如表2所示，创新投资的平均值与中位数均保持在0.020左右，但最大值为0.110，说明少部分企业创新投资较大。金融资产配置经中心化处理后的平均值为0.000，中位数为-0.025，说明部分企业金融资产配置水平较高。Treat项的中位数和平均值均小于0.050，说明相对于非数字化企业样本，数字化企业样本数量较少。Post项的中位数和平均值均大于0.050，说明2015年及以后的企业数量较多。

4.2 倾向得分匹配

本文主要研究对象为数字化企业，其易受国家“互联网+”战略的影响，如果直接采用DID回归可能会导致比较严重的自选择问题。为了缓解自选择问题，本文在回归前采用PSM进行1∶1近邻匹配，选择企业年龄(Age)、企业规模(Size)、财务杠杆(Lev)、企业成长性(Grow)和企业绩效(ROA)等连续型变量作为PSM的协变量。本文中企业价值采用托宾Q值衡量，而托宾Q值在计算过程中的市价由市场决定，并非完全由企业本身决定，因而本文并未将其作为协变量。本文通过平衡性检验表(见表3)、核密度图(见图1、图2)检验匹配效果。

从平衡性检验表可以看出，匹配前处理组和控制组存在较大偏差，其标准偏差均在5%以上，匹配后处理组和控制组偏差明显降低，其标准偏差在2.5%以上。其中，企业年龄的标准偏差下降89.00%，企业规模下降96.00%，资产负债率下降99.60%，企业成长性下降94.70%，企业业绩下降93.10%，图1和图2展示出相同的结果，说明PSM能够有效减少自选择问题。

4.3 回归结果

表4为PSM匹配后回归结果。匹配后模型1中“互联网+”战略(Treat╳Post)与企业创新投资在1%水平上显著为正(0.004 2)，说明“互联网+”战略有助于促进数字化企业创新投资水平提高，验证假设H1；匹配后模型2中“互联网+”战略(Treat╳Post)与企业金融资产配置在1%水平上显著为负(-0.012 9)，说明“互联网+”战略有助于降低数字化企业金融资产配置水平，验证假设H2；匹配后模型3中“互联网+”战略(Treat╳Post)与企业创新投资在1%水平上显著为正(0.004 0)，说明“互联网+”战略有助于促进数字企业创新投资水平提升，再次验证假设H1，同时金融资产配置与企业创新投资在1%水平上显著为负(-0.016 5)，说明金融资产配置水平提升会抑制数字化企业创新投资。据此，可以认为“互联网+”战略不仅能够直接促进数字化企业创新投资，而且可以通过降低企业金融资产配置水平促进创新投资，即金融资产配置在“互联网+”战略与数字化企业创新投资间发挥部分中介效应，验证假设H3，其中匹配后直接效应占总效应的比例为94.95% ，中介效应占总效应的比例为5.05%。此外，模型1和模型3中，Treat项分别与企业创新投资和金融资产配置在1%水平上显著，说明相较于非数字化企业，数字化企业创新投资水平和金融资产配置水平较高。

4.4 稳健性检验

4.4.1 加入地区控制变量

自2015年《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》印发以来，各地区政府相继出台相关文件并取得了较大成效，但各地区情况并不相同，地区互联网发展也存在一定差别。尤其是东部发达地区，其互联网发展水平较高，资金较多，“互联网+”战略对该地区数字化企业的影响与中西部地区有所不同。为了减少地区因素对回归结果的影响，本文进行稳健性检验，具体结果见表5。由表5可以看出，在控制地区变量后，回归结果及其显著性水平并未发生较大变化，说明本文回归结果是稳健的。

4.4.2 更换被解释变量

为了排除被解释变量指标选择对回归结果的影响，本文将创新投资衡量指标由研发投入与总资产的比值更换为研发投入与营业收入比值，检验结果如表6所示。由表6可以看出，在更换被解释变量后，结果并未发生显著变化，说明本文回归结果具有稳健性。

4.4.3 t+1期创新投资

由于金融资产配置水平与企业创新投资可能存在互为因果的内生性问题，为了缓解内生性问题对回归结果的影响，本文将t期创新投资更换为t+1期创新投资进行回归，结果如表6所示。由表6可以看出，t+1期创新投资与“互联网+”战略回归结果显著为正，与金融资产配置水平回归结果显著为负，与主回归结果一致，说明本文回归结果具有稳健性。

5 进一步研究

5.1 创新投资分类

自March[22]提出双元学习概念后，这一概念被运用于创新研究，衍生出双元创新概念，而双元创新要求企业平衡利用相关资源，提高资源利用率。现有研究将双元创新投资分为探索式创新投资和利用式创新投资，发现相较于利用式创新投资，政府补贴和财务冗余对企业探索式创新投资具有更显著的促进作用，而且政府补贴和财务冗余对企业探索式创新投资的促进作用存在互补效应[23]。高铁通车能够显著促进企业探索式创新投资，对企业开发式创新投资无显著促进作用，而且高铁通车对企业探索式创新投资的促进作用具有一定持续性[20]。为了揭示“互联网+”战略对数字化企业双元创新投资的影响，本文将主回归中创新投资替换为探索式创新投资和利用式创新投资，其中探索式创新投资(R&Dexpense)采用研发投入的费用化支出与企业总资产之比衡量，利用式创新投资(R&Dinvest)采用研发投入的资本化支出与企业总资产之比衡量[24]，具体结果见表7。

表7模型1和模型3中， “互联网+”战略(Treat╳Post)与探索式创新投资在1%水平上显著为正，说明“互联网+”战略能够促进数字化企业探索式创新投资；“互联网+”战略(Treat╳Post)与利用式创新投资在1%水平上显著为负，说明“互联网+”战略能够抑制数字化企业利用式创新投资。同时模型3中，金融资产配置与企业探索式创新投资回归结果并不显著，与企业利用式创新投资在1%水平上显著为负，说明金融资产配置对企业探索式创新投资无显著影响，但能够抑制企业利用式创新投资。由此可以认为，金融资产配置水平无法在“互联网+”战略与企业探索式创新投资间发挥中介效应，在“互联网+”战略与企业利用式创新投资间发挥遮掩效应，其中直接效应占比为91.71%，遮掩效应占比为3.29%。

“互联网+”战略背景下，互联网与传统产业相结合，以融合促创新，从而最大程度地聚集各类市场要素。数字化企业充分发挥引领作用，同时政府会对数字化企业给予更多支持，因而“互联网+”战略对企业探索式创新投资具有显著促进作用。相对于其它企业，数字化企业创新水平较高，在得到政府支持后会将更多资源投入探索式创新，挤占利用式创新投资，因而“互联网+”战略实施对企业利用式创新投资具有显著抑制作用。同时可以发现，金融资产配置对企业探索式创新投资无显著影响，但对企业利用式创新投资具有负向影响。这是因为数字化企业为了发展会更多地进行探索式创新投资，金融资产投资从利用式创新投资中提取，故表现出金融资产配置对利用式创新投资的挤占效应[2]。

为了检验企业探索式创新投资和利用式创新投资间是否存在挤出效应，以及挤出效应能否对结果产生影响，本文将探索式创新投资和利用式创新投资作为控制变量加入模型1、模型3进行回归，检验结果见表8。由表8可以看出，在加入探索式创新投资和利用式创新投资后，整体回归结果及其显著性水平并没有发生较大变化，同时探索式创新投资和利用式创新投资的关系显著为负，说明探索式创新投资和利用式创新投资存在资源争夺，即二者间存在挤出效应。

5.2 蓄水池动机与替代动机

为了检验数字化企业金融资产配置的蓄水池动机，以及“互联网+”战略对上述动机的缓解作用，本文根据数字化企业同一年度所在行业融资约束程度的均值将样本分为高融资约束组和低融资约束组进行检验，低于均值视为高融资约束组，高于均值视为低融资约束组。其中，融资约束程度采用SA指数衡量，检验结果见表9，具体计算公式如式(1)所示。

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age

(1)

如表9所示，在高融资约束组和低融资约束组的模型1、模型3中，“互联网+”战略(Treat×Post)与创新投资正相关，且经过邹检验(模型1中chi=1.20，p=0.274 0；模型3为0.66，p=0.415 2)发现，两者间系数不存在显著差别，说明数字化企业融资约束无法对“互联网+”战略与创新投资的正向关系产生影响；高融资约束组和低融资约束组的模型2中，“互联网+”战略(Treat×Post)与金融资产配置负相关，且经过邹检验(chi=7.90，p=0.004 9)发现，两者间系数存在显著差异，说明数字化企业融资约束能够对“互联网+”战略与金融资产配置的负向关系产生影响，即高融资约束时“互联网+”战略对数字化企业金融资产配置水平的抑制作用更加显著。模型3中，低融资约束时金融资产配置水平与数字化企业创新投资不相关，高融资约束时金融资产配置与数字化企业创新投资在1%水平上显著负相关，说明高融资约束时金融资产配置对创新投资存在挤出效应。同时，结合模型2回归结果可知，“互联网+”战略确实在一定程度上能够削弱数字化企业的蓄水池动机。高融资约束组中，直接效应占总效应的比例为90.51%，中介效应占比为9.49%。

为了检验数字化企业金融资产配置的替代动机，以及“互联网+”战略对替代动机的缓解作用，本文根据数字化企业同一年度所在行业营业收入的均值将样本分为高营业收入组和低营业收入组进行检验，高于均值视为高营业收入组，低于均值视为低营业收入组。其中，营业收入采用企业当年营业收入与总资产的比值衡量，检验结果见表10。

如表10所示，在高营业收入组和低营业收入组的模型1、模型3中，“互联网+”战略(Treat╳Post)与创新投资正相关，且经过邹检验(模型1中chi=3.75，p=0.052 9；模型3中chi=3.67，p=0.055 4)发现，两者间系数存在显著差别，说明数字化企业营业收入对“互联网+”战略与创新投资的正向关系具有显著影响，即高营业收入时“互联网+”战略对数字化企业创新投资的促进作用更加显著。在高营业收入组和低营业收入组的模型2中，“互联网+”战略(Treat╳Post)与金融资产配置负相关，且经过邹检验(chi=0.48，p=0.487 9)发现，两者间系数不存在显著差别，说明数字化企业营业收入无法对“互联网+”战略与金融资产配置的负向关系产生影响；模型3中，高营业收入时金融资产配置与数字化企业创新投资不相关，低营业收入时金融资产配置与数字化企业创新投资在1%水平上显著负相关，说明低营业收入时金融资产配置对创新投资存在挤出，即替代效应。结合模型2可以认为，“互联网+”战略未能削弱数字化企业的替代动机。这是因为数字化企业在发展过程中依赖于自身金融资产。低营业收入组中，直接效应占总效应的比例为95.14%，中介效应占比为4.86%。

6 结语

6.1 研究结论

本文基于2010—2020年沪深A股上市公司数据，采用PSM-DID检验“互联网+”战略、数字化企业金融资产配置水平与创新投资间的关系，结果发现，“互联网+”战略有助于促进数字化企业创新投资，而且能够通过降低金融资产配置水平促进企业创新投资，即金融资产配置在“互联网+”战略与数字化企业创新投资间发挥部分中介效应。

(1)“互联网+”战略能够促进数字化企业探索式创新投资，抑制利用式创新投资，同时金融资产配置仅对企业利用式创新投资具有抑制作用，无法影响企业探索式创新投资。因此，金融资产配置无法在“互联网+”战略和探索式创新投资间发挥中介效应，但能够在“互联网+”战略和利用式创新投资间发挥遮掩效应。

(2)低融资约束组中“互联网+”战略对金融资产配置的抑制作用大于高融资约束组，低融资约束组中金融资产配置对创新投资无显著影响。在高营业收入组和低营业收入组，“互联网+”战略对金融资产配置的抑制作用无显著差异，高营业收入组中金融资产配置对创新投资无显著影响。

(3)数字化企业金融资产配置存在蓄水池效应和替代效应，而“互联网+”战略有助于抑制数字化企业金融资产配置的蓄水池效应，但无法抑制替代效应。

6.2 政策建议

(1)国家和地方政府应大力推进“互联网+”战略实施，通过“互联网+”战略促进数字化企业创新投资，并给予数字化企业其它政策性支持，从而抑制其金融资产持有水平。同时，“互联网+”战略能够有效引导数字化企业积极参与国家数字经济建设，充分发挥数字化企业与其它企业的战略互补作用，引导经济稳中向好发展。

(2)国家应支持数字化企业大力进行探索式创新投资，通过增加企业探索式创新投资抑制金融资产配置对创新投资的挤出效应。同时，数字化企业应合理分配探索式创新投资资金和利用式创新投资资金，规避两种创新投资对资源的争夺。

(3)鼓励并支持互联网与实体企业相结合，发挥数字化企业对创新投资的引领作用，避免企业过度使用金融资产，进而抑制数字化企业在金融资产配置方面的蓄水池动机和替代动机。

参考文献:

[1] 赵勐, 杨秀云, 李扬子.“互联网+ ”变革与企业金融资产配置[J].当代财经, 2021,42 (3):66-77.

[2] 史学智, 阳镇.企业金融化与企业创新——基于产业政策视角的重新审视[J].科研管理, 2021, 42 (4):147-157.

[3] ANDROUTSOS A.Access link bandwidth externalities and endogenous Internet growth: a long-run economic approach[J].International Journal of Network Management, 2011,21(1):21-44.

[4] 沈国兵, 袁征宇.企业互联网化对中国企业创新及出口的影响[J].经济研究, 2020, 55 (1):33-48.

[5] BEN-DAYA M, HASSINI E, BAHROUN Z.Internet of things and supply chain management: a literature review[J].International journal of production research, 2019, 57 (15-16):4719-4742.

[6] ORLIKOWSKI W J.The duality of technology: rethinking the concept of technology in organizations[J].Organization Science, 1992, 3 (3):398-427.

[7] MEIJER A, BOLVAR M P R.Governing the smart city: a review of the literature on smart urban governance[J].International Review of Administrative Sciences, 2016, 82 (2):392-408.

[8] 王文娜, 刘戒骄, 张祝恺.研发互联网化、融资约束与制造企业技术创新[J].经济管理, 2020, 42 (9):127-143.

[9] 王文涛, 曹丹丹.互联网资本与民营经济高质量发展:基于企业创新驱动路径视角[J].统计研究, 2020, 37 (3):72-84.

[10] 沈国兵, 袁征宇.互联网化、创新保护与中国企业出口产品质量提升[J].世界经济, 2020, 43 (11):127-151.

[11] ABOUZEEDAN A, KLOFSTEN M, HEDNER T.Internetization management as a facilitator for managing innovation in high-technology smaller firms[J].Global Business Review, 2013, 14 (1):121-136.

[12] KWON D, HODKIEWICZ M R, FAN J, et al.IoT-based prognostics and systems health management for industrial applications[J].IEEE Access, 2016, 4:3659-3670.

[13] 谢平, 邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究, 2012,33 (12):11-22.

[14] BYGSTAD B, AANBY H.ICT infrastructure for innovation: a case study of the enterprise service bus approach[J].Information Systems Frontiers, 2010, 12 (3):257-265.

[15] 王金杰, 郭树龙, 张龙鹏.互联网对企业创新绩效的影响及其机制研究——基于开放式创新的解释[J].南开经济研究, 2018, 34(6):170-190.

[16] BROUS P, JANSSEN M, HERDER P.The dual effects of the internet of things (IoT): a systematic review of the benefits and risks of IoT adoption by organizations[J].International Journal of Information Management, 2019, 51:101952.

[17] MYERS S C, MAJLUF N S.Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have[J].Journal of Financial Economics, 1984, 13 (2):187-221.

[18] 邓路, 刘欢, 侯粲然.金融资产配置与违约风险:蓄水池效应,还是逐利效应[J].金融研究, 2020, 41(7):172-189.

[19] 王红建, 曹瑜强, 杨庆, 等.实体企业金融化促进还是抑制了企业创新——基于中国制造业上市公司的经验研究[J].南开管理评论, 2017, 20 (1):155-166.

[20] 翟淑萍, 毕晓方, 李思诺.时空压缩下的企业双元创新投资——来自高铁通车的证据[J].南方经济, 2020, 38(9):54-68.

[21] 温忠麟, 叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展, 2014, 22 (5):731-745.

[22] MARCH J G.Exploration and exploitation in organizational learning[J].Organization Science, 1991, 2 (1):71-87.

[23] 毕晓方, 翟淑萍, 姜宝强.政府补贴、财务冗余对高新技术企业双元创新的影响[J].会计研究, 2017，38(1):46-52.

[24] 万旭仙, 王虹, 何佳.企业金融资产配置对双元创新的影响——高管激励的调节效应[J].科技进步与对策, 2019, 36 (4):124-132.

(责任编辑：张 悦)