Digital Inclusive Finance,Risk-taking and Agriculture-related Enterprises Innovation

Bao Huricha,Chen Chibo

(School of Business Administration,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan 430073,China)

Abstract：Science and technology have been the fundamentally decisive forces of agricultural and rural modernization.The enhancement of agricultural science and technology and promotion of its core components are the keys to realize the rural revitalization.The greatest dynamics and vitality of agricultural sciences and technology innovations are from the agriculture-related enterprises which has been an essential force in industrializing the agriculturally scientific and technological achievements.It is of great significance to strengthen the construction of the innovation capacity of agricultural enterprises and further consolidate the leading position of agricultural enterprises in technological innovation for accelerating the high-quality development of agricultural industry in the new stage and improving the international competitiveness of agricultural industry.Therefore,both practice and academic fields focus on the measures to improve the innovation ability of agricultural enterprises.Since innovation presents the characteristics of high investment,high risk and long cycle,it requires continuous and sufficient financing from enterprises.Thus,finance has always been an essential external resource for enterprise development.Financial systems can assist enterprises in financing,optimizing resource allocation and screening innovative projects.An effective financial environment is the basis and guarantee for enterprises to implement technological innovation.However,in the traditional financial environment,the employees of financial institutions generally lack the knowledge of biology and agronomy,which has led to a severe problem of information asymmetry in assessing agricultural products and biological assets innovated by agriculture-related enterprises,resulting in high transaction costs and hindering the innovation investment and innovation ability of agriculture-related enterprises.

With the rapid development of information age,digital inclusive finance based on artificial intelligence,big data analysis,cloud computing and block-chain has come into reality,providing a new solution to the financing problem of small and medium-sized customers unable to be covered by traditional finance.The rapid growth of digital finance has broken through the limitations of traditional finance to a certain extent.Thus,can the development of digital finance really improve the innovation investment and efficacy of agriculture-related enterprises? Using the data of agriculture-related enterprises listed in Shanghai and Shenzhen A shares from 2011 to 2020,this paper theoretically analyzes the mechanism of digital inclusive finance affecting agriculture-related enterprises innovation.The study empirically tests the relationship between risk taking in digital inclusive finance and agriculture-related enterprises innovation.It is found that the development of digital inclusive finance could effectively promote the innovation of agriculture-related enterprises,while its development in three different dimensions of breadth,depth and digitization exerts a significant promoting effect.The development of digital inclusive finance could also effectively improve the risk-taking of agriculture-related enterprises,thereby elevating the innovation investment level of agricultural enterprises.Besides,the mediating effect of digital inclusive finance based on risk-taking exhibits the heterogeneity of regional economic development level and enterprise life cycle,which is evident at the low levels of the economic development group and the growth group.

Given the above findings,this paper puts forward corresponding countermeasures and suggestions for promoting the development of digital inclusive finance and raising the innovation level of agricultural enterprises.First of all,the government should improve the construction of digital infrastructure such as regional broadband networks to accelerate the development of digital inclusive finance.Secondly,agricultural enterprises should make full use of big data,Internet and block-chain to enhance their risk-taking ability; meanwhile local governments should also implement differentiated development policies of digital inclusive finance.

This paper presents the following new ideas.Firstly,it not only analyzes the advantages of developing digital inclusive finance for China's enterprise innovation,but also reveals the significant role of the development in advancing both China's agricultural industry and rural modernization.Secondly,by exploring the general path of digital inclusive finance affecting enterprise innovation from the perspective of risk-taking,the study clarifies its specific influence on agriculture-related enterprises innovation.Thus,it has practical significance for the improvement of the risk-taking abilities of agriculture-related enterprises and innovation motive stimulation.

Key Words：Digital Inclusive Finance; Risk-taking; Agriculture-related Enterprises Innovation;Digitalization Level

收稿日期：2022-05-06

修回日期：2022-07-14

基金项目：国家社会科学基金重点项目(15AJY014);湖北省人民政府智力成果采购项目(HBZD-2020-05)

作者简介：宝胡日查(1988-),女,内蒙古通辽人,中南财经政法大学工商管理学院博士研究生,研究方向为农业经济理论与政策、乡村振兴;陈池波(1961-),男,湖北监利人,博士,中南财经政法大学工商管理学院教授、博士生导师,研究方向为农业经济理论与政策、乡村振兴。本文通讯作者:陈池波。

DOI：10.6049/kjjbydc.2022050469

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F323.3

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2023)22-0087-10

0 引言

中共十九届五中全会指出,要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,依靠科技创新推动质量变革、效率变革、动力变革。实现乡村全面振兴和农业农村现代化,科技是根本性决定性力量。农业科技创新活动中,最富活力和生命力的是涉农企业,后者也是农业科技成果产业化发展的重要力量[1]。加强涉农企业创新能力建设,进一步强化涉农企业在技术创新中的主体地位,对于加快推进新阶段农业高质量发展,提高农业国际竞争力意义重大[2]。实践中,尽管国家出台了较多涉农企业支持政策,但我国涉农企业创新投入较低和创新能力不足等问题仍然突出[3]。统计数据显示,2020年350家涉农上市企业研发投入强度平均为2.60%,显著低于我国5.22%的全行业平均水平[2]。因此,加大涉农企业创新投入和提高创新能力是现阶段亟需解决的现实问题。

创新具有高投入、高风险和长周期特征[4],需要企业持续、充足的资金支持。然而,相比于其它行业企业,涉农企业科技创新受农作物生长周期、气候环境的影响较大[5],需要长期资金投入,而且风险较高、投资回报周期较长、利润率较低。上述特征导致涉农企业融资难、融资贵问题长期存在,融资渠道单一且以银行借款为主[6]。在传统金融环境下,金融机构普遍对涉农企业生鲜农产品和生物资产等资产评估存在严重的信息不对称问题,容易引发金融机构坏账风险,产生较高的交易成本,从而制约涉农企业创新投入。

随着信息技术快速发展,以人工智能、大数据、云计算及区块链为基础的数字普惠金融应运而生,为中小客户融资问题提供了新的解决方案[7]。数字普惠金融快速发展能否提高涉农企业风险评估和信用评价精准度,从而缓解涉农企业融资约束?缓解融资约束能否促进涉农企业创新投入?其机制是什么?本文基于北京大学互联网金融研究中心构建的2011—2020年数字普惠金融指数,探讨数字普惠金融发展对我国涉农上市公司创新投入的影响及作用机制。

本文可能的创新如下:第一,以涉农企业这一特殊群体为研究样本,分析数字普惠金融发展对我国企业创新的影响,揭示数字普惠金融发展对我国农业产业发展的重要作用。第二,从企业风险承担角度分析数字普惠金融对企业创新的影响路径,有助于厘清数字普惠金融对涉农企业创新的影响机制,对提高涉农企业风险承担能力、激励涉农企业创新具有现实价值。

1 文献回顾

金融系统能够帮助企业缓解融资约束、优化资源配置、择优选择创新项目,良好的金融环境是企业技术创新的基础和保障。Schumpeter[8]基于货币信贷、利息等角度分析金融环境对科技创新的影响发现,金融是推动科技创新的生产活动。完善的金融体系有利于提高中小企业创新资源利用效率,为中小企业提供与大型企业合作的平台,从而促进中小企业创新产出[9]。金融服务主要通过缓解融资约束影响企业科技创新[10]。同时,金融深化、贷款市场发展与中小银行贷存比提升有利于企业研发投入增加,从而推动经济增长[11]。在银行主导的传统金融体系下,涉农企业、中小企业、私营企业普遍面临融资约束问题。随着数字经济快速发展,现有传统金融的结构性问题凸显,出现金融资源错配现象,从而制约企业创新活动开展[12]。

数字金融快速发展一定程度上突破了传统金融的局限,学者们开始关注数字普惠金融对微观层面企业的影响。蚂蚁金服的网商小贷等数字金融服务能够显著提升商户服务水平,帮助商户有效应对财务和经营风险[13]。与传统金融相比,数字普惠金融能够突破传统金融的局限,延伸金融边界,改善金融错配问题,降低企业融资约束,从而提升企业风险承担水平[14]。冉芳等[15]研究表明,数字普惠金融通过降低信息不对称程度扩宽融资渠道,从而促进企业全要素生产率提升;万佳彧等[16]研究表明,数字普惠金融发展与中小微企业创新显著正相关,前者主要通过缓解融资约束促进企业技术创新;孟维福等[17]的研究表明,数字金融通过内生方式和外生方式促进企业创新,主要通过提高现金流强度、缓解融资约束等方式提高企业创新水平。

综上所述,对于金融发展与企业创新的关系,学者们展开了大量研究,为本文奠定了良好的基础。我国数字普惠金融发展起步较晚,呈现实践先于理论的特征,现有文献对数字普惠金融与企业创新关系的研究存在进步空间。数字普惠金融发展能否给涉农企业创新带来转机,鲜有文献基于涉农企业这一特殊群体探讨数字普惠金融对企业创新的影响。现有文献大多从融资约束和信息约束两条路径分析数字金融对企业创新的影响机制,鲜有关注风险承担这一关键路径。

2 理论分析与研究假设

2.1 数字普惠金融与涉农企业创新

农业科技创新和体制机制创新是实现农业高质量发展的关键。涉农企业既是农业科技创新活动中最富活力和生命力的主体,也是驱动农业科技成果产业化发展的重要力量[1]。然而,研发创新活动具有长周期、高风险和不可逆特征,面临较强的融资约束[16]。涉农企业生产经营活动受动植物生长周期、自然环境以及疫情等因素影响,技术创新过程和创新成果转化周期长、风险高,故面临的融资约束较强[18]。融资约束会弱化企业创新激励,而数字普惠金融发展可以从以下方面缓解涉农企业融资约束,提高涉农企业信息加工能力,从而促进企业创新。

(1)改善涉农企业金融生态。基于长尾理论,涉农企业、相关供应主体以及销售端主体构成“长尾”,在传统金融环境下受到金融机构的“金融抑制”。数字普惠金融的包容性发展能够降低中小微企业、农村地区低收入群体准入门槛和交易成本[19]。数字普惠金融依托数字平台进行金融交易,突破传统金融机构的局限性,向农村地区延伸,进而提高金融服务的可触达性,使金融服务向“长尾”延伸[20]。因此,数字普惠金融发展能够增加金融服务机构数量,促进金融机构间的竞争,改善金融生态,提高涉农企业与供应商金融服务的可得性,降低融资成本,从而促进涉农企业创新投入。

(2)降低融资成本。基于资本配置理论,数字普惠金融能够盘活传统金融系统外的社会资本,提高金融资源利用效率[12]。数字普惠金融不仅是传统金融机构的数字化,而是通过开发金融产品、利用P2P等网络借贷平台吸收大量社会资本,拓宽融资渠道[21],进而丰富企业创新资金来源,降低融资成本,促进企业创新。涉农企业可以基于数字普惠金融平台,运用大数据和人工智能等数字技术低成本收集创新项目相关数据,降低相关交易成本,从而提高自身创新效率。

(3)缓解信息不对称。基于信息不对称理论,在传统金融环境下,受限于金融机构物理网点、涉农企业相关信息收集成本以及金融机构从业人员专业知识,金融机构对涉农企业资产和风险评估存在信息不对称问题。数字普惠金融能够增强金融机构信息搜集和加工能力,从而缓解信息不对称问题[17]。数字普惠金融环境下,金融机构和外部投资者可以利用大数据和人工智能等数字技术收集、加工、分析涉农企业日常经营活动以及创新项目相关信息,精准评估涉农企业创新项目收益与风险,提高企业创新活动的认可度,进而降低信息不对称,促进涉农企业创新。总之,数字普惠金融发展能够为涉农企业创新提供多元化融资渠道,有效降低融资成本和交易成本,提高信息处理能力,从而提高涉农企业创新投入水平。基于以上分析,本文提出以下假设:

H1:数字普惠金融对涉农企业创新具有正向促进作用。

2.2 风险承担机制分析

风险承担能够反映企业管理层在投资决策过程中对不确定性预期收益和现金流不确定性投资项目的选择行为,也是企业投资过程中最重要的决策[22]。基于管理者代理理论,具有高风险特征的创新投资往往不会被风险承担水平较低的企业或风险厌恶型的管理层纳入决策范围。只有具备风险承担能力的企业管理者才会选择所有NPV为正的项目,以最大化企业价值和股东财富[23],因而倾向于选择创新项目。原因主要如下:首先,较高的风险承担水平意味着企业在投资决策时不会过分关注项目预期收益,能够充分利用资源并将投资投向回报率较高的研发创新项目[24];其次,高风险承担水平能够增强管理者自信,从而推动研发创新活动开展[25];最后,企业风险承担水平越高,越有能力从事周期长、风险高、技术含量较高的创新项目[26]。因此,较高的风险承担水平能够有效促进企业创新。

企业投资环节的风险承担水平取决于备选项目信息搜集的完备度、风险与报酬评估的准确性,以及项目投资资金获取能力[26-27]。涉农企业作为农户与市场衔接的主体,处于国民产业链中下游,利润率较低[28]。由于产品时效性和同质化特征,涉农企业在与供应链下游客户议价中处于弱势地位,宽松的销售政策和价格竞争是其主要销售模式[29]。上述现实情境下,涉农企业在投资过程中受到较强的资金约束。基于信息不对称理论,受成本约束,企业管理层获取的投资机会与信息并不完备,管理层与投资项目间存在信息不对称问题[22],进而影响项目风险报酬评估的准确性,加大项目投资风险,影响企业风险承担水平。现有研究发现,外部资金支持(如政府补贴、税收返还等)、信息搜集和加工能力可以有效提升涉农企业风险承担水平。

数字普惠金融作为传统金融与数字技术高度融合的载体,能够从信息效应、资金效应和能力效应3个方面提高涉农企业风险承担水平。从信息效应看,数字普惠金融运用大数据、互联网和区块链等数字技术,多渠道、低成本地搜集和挖掘潜在投资机会并将相关信息及时传递给管理层[14],从而提高企业风险承担水平。从资金效应看,数字普惠金融可为涉农企业提供多元化金融服务[30],持续稳定的资金支持有助于促进企业风险承担水平提升。数字普惠金融能够改善涉农企业金融生态环境,提高供应商生产经营能力,从而提高整个供应链主体风险承担能力。从能力效应看,数字普惠金融能够利用文本挖掘技术与数字建模功能,将非结构化信息转化为结构化信息[12],并利用数学模型精准评估投资项目风险与报酬,从而提高企业项目评估能力与风险承担水平。基于上述分析,数字普惠金融通过提高企业风险承担水平促进企业创新。因此,本文提出以下假设:

H2:数字普惠金融发展有助于提升涉农企业风险承担能力。

H3:企业风险承担水平在数字普惠金融促进企业创新过程中发挥中介效应。

3 研究设计

3.1 变量定义

(1) 被解释变量:涉农企业创新(R&D)。数字普惠金融通过扩宽融资渠道、降低融资成本等方式影响企业资金流,从而促进创新投入。参考万佳彧等[16]的研究成果,采用涉农上市公司创新投入和营业收入的比值衡量涉农企业创新水平。在稳健性检验中,本文采用当年专利申请数量的自然对数衡量企业创新,进一步验证数字普惠金融对涉农企业创新的积极影响。

(2)核心解释变量:数字普惠金融(DIE)。北京大学互联网金融研究中心联合蚂蚁金服通过收集海量数字金融数据,构建指标体系并计算各地区数字普惠金融指数,包括覆盖广度、使用深度和数字化程度等3个一级指标及33个二级指标,最终采用算术平均合成总指数。参考郭峰等[30]、马连福等[14]的研究成果,本文采用北京大学数字普惠金融指数(2011—2020年),主假设部分使用省级数字普惠金融指标以及数字普惠金融广度、深度及数字化程度的不同维度指标,稳健性检验部分使用市级指标。为了便于结果显示,对所有数字普惠金融指数进行100缩放处理。

(3)中介变量:风险承担(Risk)。涉农企业创新活动会受到天气等自然环境影响,其盈利波动性较大,能否承担盈利波动代表企业风险承担能力。因此,借鉴余明桂等[22]、Faccio 等[31]的研究成果,本文采用盈利波动性衡量企业风险承担水平。计算时,先对企业每年ROA采用行业平均值进行调整,行业分类细化至于两位代码,然后以每3年(t年至t+2年)作为一个观测时段,滚动计算行业调整后Adj_ROAin的标准差,具体计算公式如下:

(1)

(2)

(4)控制变量。参考相关研究成果[16],本文将企业规模、财务杠杆、资产收益率、现金持有量等作为控制变量,具体见表1。

3.2 模型设定

本文设计以下实证模型检验研究假设,模型(3)检验研究假设H1,模型(4)检验研究假设H2,模型(5)检验假设H3。根据Kenny等[32]的研究成果,检验是否满足中介效应的4个条件如下:①自变量与因变量显著相关;②自变量与中介变量显著相关;③控制自变量后,中介变量与因变量显著相关;④如果自变量对因变量的效应变小,表示是部分中介效应,如果自变量对因变量的效应不再显著,表示是完全中介效应。本文主要根据模型(3)(4)(6)的结果,判断假设H3是否成立。

R&Dit=α0+α1DIEi,t+γ∑countrolsi,t+μ

(3)

Riskit=α0+α1DIEi,t+γ∑countrolsi,t+μ

(4)

R&Dit=α0+α1Riski,t+γ∑countrolsi,t+μ

(5)

R&Dit=α0+α1DIEi,t+α2Riski,t+γ∑countrolsi,t+μ

(6)

其中,下标i、t分别表示i个企业t时期,R&D表示被解释变量,以企业创新投入和年末总资产的比值衡量;DIE表示解释变量,采用北京大学互联网金融研究中心联合蚂蚁金服构建的数字普惠金融数据指标;Countrols表示为一系列控制变量,具体衡量方法见表1。

3.3 样本选择与数据来源

依据数字普惠金融指数起始年限(2011年),以2011—2020年沪深A股涉农上市公司为研究对象,并对样本企业进行以下筛选:①根据中国证监会2012年修订的《上市公司行业分类指南》,选取农、林、牧、渔业以及制造业中涉及农林牧渔的其它农产品制造企业;②剔除ST和*ST样本公司;③剔除财务数据缺失或异常的样本公司。经过上述筛选过程,最终获得2 073个观测值。为了降低极端值的影响,本文对所有连续变量处于1%和99%分位数外的观测值进行Winsorize缩尾处理。

本文数据来源如下:数字普惠金融指数来自北京大学《数字普惠金融指数》,企业创新投入数据以及其它财务指标数据来自国泰安数据库。

4 实证结果分析

4.1 变量描述性统计分析

所有变量描述性统计结果如表2所示。由表2可知,被解释变量涉农企业创新(R&D)的平均数为2.321,表明涉农上市公司创新投入占营业收入的2.321%,处于较低水平,且标准差为2.248,最小值为0,最大值为19.29,表明涉农上市公司间的创新水平差距较大。从地区数字普惠金融指数看,100缩放处理后的数据标准差为0.808 7,最低值为0.203 4,表明我国各地区数字普惠金融发展水平存在一定差距。目前,我国农业上市公司风险承担水平普遍较低,均值仅为0.030 0且存在较大差距,其标准差为0.028 5,最小值为0.003 9,最大值为0.103 5。由企业上市年龄可知,我国多数涉农上市公司处于发展阶段,平均年龄为10.747 9。

4.2 数字普惠金融与涉农企业创新

数字普惠金融与涉农企业创新的回归结果如表3所示。由表3列(1)可知,数字普惠金融(DIE)对涉农企业创新具有显著正向影响,影响系数为0.585 8且通过1%显著性水平检验,假设H1得到验证。表3列(2)—(4)为数字普惠金融的不同维度,即数字普惠金融覆盖广度、发展深度以及数字化程度对农业企业创新的影响。结果表明,3个维度下的数字普惠金融指数对农业企业创新具有显著促进作用,影响系数分别为0.380 7、0.525 3、0.526 1,均通过10%显著性水平检验。这说明数字普惠金融发展能够有效促进涉农企业创新投入,发展深度对涉农企业创新投入的影响更显著。从控制变量看,企业规模(Size)和企业成长性(Growth)对涉农企业创新投入具有负向影响的主要原因在于:初创或成长期中小型企业需要新技术提高自身盈利能力与市场竞争力,故会投入大量资金在创新活动上,而规模较大的成熟企业已经具有一定的市场占有率,故倾向于选择短期盈利水平较高的项目。当期资产收益率(Rov)越高,说明企业在经营性生产上投入的资金越多,进而挤占当期创新投入,抑制涉农企业创新投入。

4.3 风险承担的中介效应分析

数字普惠金融、风险承担与涉农企业创新的回归结果如表4所示。由表3列(1)和表4列(2)结果可知,数字普惠金融(DIE)和风险承担(Risk)对涉农企业创新具有显著正向影响,假设H2得到验证。由表4列(1)可知,数字普惠金融(DIE)和中介变量风险承担(Risk)显著正相关。由表4列(3)可知,加入风险承担后,相较于表3列(1),数字普惠金融(DIE)对涉农企业创新的正向影响系数下降,表明数字普惠金融能够通过提高企业风险承担水平促进涉农企业创新,即存在部分中介效应,假设H3得到验证。

4.4 内生性检验

本文被解释变量(涉农企业创新)是微观层面变量,解释变量(数字普惠金融)为宏观层面变量,微观因素对宏观变量的影响较小,几乎不存在反向因果关系。考虑到遗漏变量可能带来的内生性问题,为了确保研究结论的可靠性,本文采用工具变量法进行内生性检验。借鉴陈池波等[33]的研究成果,采用企业注册地省会城市中心与杭州市中心的距离作为数字普惠金融的工具变量,运用二阶段最小二乘法(2SLS)进行内生性检验。郭峰等[30]研究发现,数字普惠金融指数存在收敛特性与空间聚集性,相邻地区发展趋同,呈现自东南沿海城市向内陆城市递减趋势,其开发中心蚂蚁金服总部所在地杭州市是指数最高的区域,指数分布呈现以杭州为中心的扩散状态,检验结果如表5所示。由第一阶段回归结果可知,企业注册地省会城市中心与杭州市中心的距离(Distance)与数字普惠金融呈显著负相关,这一结论与陈池波等[33]的研究结论一致,即数字普惠金融指数呈现以杭州为中心的扩散状态,与杭州距离越远,指数值越小。由表5(1)可知,第一阶段回归结果的F值为1 543.24,远大于经验标准值10,表明工具变量对数字普惠金融具有较强的解释力,而且不存在弱工具变量问题。

工具变量法估计结果如表5所示。表5列(2)(3)中,数字普惠金融(DIF)与涉农企业创新及风险承担呈显著正相关,影响系数分别为1.295 9和0.003 8;表5列(4)中,数字普惠金融(DIF)、风险承担(Risk)与涉农企业创新显著正相关,影响系数分别为0.496 2和6.077 1。相较于表5列(2),表5列(4)中数字普惠金融(DIF)的影响系数下降,表明基于工具变量法的估计结果中风险承担的中介效应依然存在。剔除遗漏变量等内生性问题干扰后的结果与基准回归结果一致,说明本文模型具有较强的稳健性。

4.5 稳健性检验

4.5.1 核心解释变量稳健性检验

同一省份不同城市发展水平有所不同,其数字化程度与普惠金融发展程度也有所差异。为了提升数字普惠金融这一变量的可靠性,本文采用北京大学互联网金融研究中心计算的地级市数字普惠金融指标衡量核心解释变量,结果如表6列(1)—(4)所示。上述结果显示,数字普惠金融能够显著促进涉农企业创新,且风险承担的中介效应显著。

4.5.2 被解释变量的稳健性检验

专利申请数量一定程度上能够体现企业创新能力。为了进一步检验数字普惠金融对涉农企业创新的影响,本文采用当年专利申请数量加1取对数衡量涉农企业创新水平,结果如表6列(5)—(7)所示。上述结果与前文结果一致,说明数字普惠金融对涉农企业创新具有促进作用,且风险承担的中介效应显著。由此可见,本文模型具有较强的稳健性。

4.6 异质性分析

4.6.1 经济发展水平异质性检验

目前,我国各地区经济发展水平存在较大差异,中西部地区劳动成本和技术水平较低,东部地区发展经济水平较高。借鉴胡珺等(2017)的研究成果,本文以企业注册地省份人均GDP为基准,按年度经济发展水平的中位数对企业样本进行分组,地区经济发展水平异质性分析检验结果如表7所示。由表7可知,相较于高经济发展水平组,数字普惠金融发展对经济欠发达地区涉农企业创新投入的影响更显著,风险承担的中介效应也更显著。主要原因在于,数字普惠金融的服务对象主要是中小微企业,能够为经济较为落后地区涉农企业提供发展机会。经济发展水平较低地区涉农企业存在融资约束,而数字普惠金融能够提供资金和信息方面的支持,从而促进企业创新能力提高。在经济发展水平较高地区,企业具有稳定的融资渠道,风险承担能力较强,故数字普惠金融对该地区企业创新的影响较小。

4.6.2 企业生命周期异质性检验

生命周期理论认为,企业发展会经历初创、成长、成熟再到衰退的阶段,每个阶段的创新需求存在异质性。根据李云鹤等[34]的研究成果,本文采用销售收入率、留存收益率、资本支出率以及企业年龄对企业生命周期进行划分。考虑到目前国内初创期和衰退期农业上市公司较少,因而将样本企业划分为成长期企业和成熟期企业,结果如表8所示。

在不同阶段,企业融资约束、管理模式以及风险承担水平有所不同。相较于衰退期企业,成长期企业具有更多的创新需求,因而新技术的有效运用能够促进企业价值提升,进而提高成长期企业市场竞争力。由于融资约束较大、管理模式不成熟、盈利波动性较大,成长期企业风险承担能力较差,也缺乏足够的资金支持。由表8结果可知,相较于成长期企业,数字普惠金融发展对成熟期涉农企业的影响更显著,影响系数分别为0.520 5和0.678 2。可能原因如下:第一,数字普惠金融发展政策对涉农中小微企业的针对性不足,虽然对涉农行业具有较强的包容性,但忽略了行业企业间的具体情况差异;第二,投资者受传统金融环境的影响,只愿意投资盈利能力强、资金雄厚的成熟企业。从风险承担的中介效应看,成长期企业的影响系数为0.016 4,成熟期企业的影响系数为0.005 8。由此可见,风险承担的中介效应只在成长期企业显著。

5 结语

5.1 结论与讨论

在数字化时代,如何运用数字技术降低涉农企业风险,进而激励涉农企业创新是我国农业高质量发展的重大课题。本文以2011—2020年农业上市公司数据为研究对象,实证检验数字普惠金融、风险承担与涉农企业创新的关系,得到以下主要结论:

(1)数字普惠金融能够有效促进涉农企业创新,并且数字普惠金融的覆盖度、发展深度以及数字化水平均与涉农企业创新正相关,表明目前我国涉农企业创新需要更多金融支持,数字普惠金融的包容性发展有利于涉农企业金融生态环境改善,进而促进创新活动开展。

(2)数字普惠金融能够有效提升涉农企业风险承担水平,从而促进涉农企业创新投入。目前,我国涉农企业缺乏承担高风险创新项目的能力,数字普惠金融能够提供的多渠道资金和信息化技术,有助于提升企业风险承担能力,从而促进企业创新。

(3)基于风险承担的中介效应,数字普惠金融具有地区经济发展水平和企业生命周期异质性。数字普惠金融能够为偏远地区和成长期中小企业提供发展机会,有效促进其创新水平提升。

5.2 政策建议

基于我国乡村振兴战略的重大历史性机遇,应充分发挥数字普惠金融对涉农企业创新的促进作用,破除涉农企业融资约束,推动农业高质量发展。由此,本文提出如下政策建议:

(1)政府通过改善地区数字化基础设施推动数字普惠金融发展。加快农村偏远地区数字化进程,推动农村地区数字普惠金融发展,从而改善涉农企业金融生态环境。

(2)涉农企业应充分利用大数据、互联网以及区块链提高自身风险承担能力,运用数字云计算技术准确识别和评估风险项目,提高自身风险承担能力,从而提高自身创新效率。

(3)实施差异化数字普惠金融发展政策。根据各地区经济发展水平、产业结构以及不同企业发展阶段,制定不同的数字普惠金融发展政策,避免走入“一刀切”的政策误区。

(4)完善监督检查体系,构建监管部门、金融机构以及企业信息共享平台,实时监督数字金融发展过程中每个环节,加大对中小微企业以及具有创新潜力企业的支持力度。

5.3 不足与展望

本文存在以下不足:第一,受制于数据可得性,本研究选取沪深A股涉农企业为样本,而新三板上市涉农企业发展很快,同样值得关注。因此,未来可以扩大研究样本,全面分析数字普惠金融对涉农企业创新的影响。第二,本研究主要考虑风险承担这一路径,实践中,数字普惠金融可以通过优化外部供应端和销售端的金融环境影响企业创新。因此,未来可以深入分析数字普惠金融对企业不同阶段的影响,从而揭示更多数字普惠金融对涉农企业创新的作用路径。

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(责任编辑：张 悦)