數字金融與中小企業技術創新水平關系研究

聶秀華 吳青

（對外經濟貿易大學國際經濟貿易學院,北京，100029）

一、前言

嚴峻的國際形勢下，如何謀求中國經濟“新”轉機成為當下政府、學術界激辯的焦點，技術創新在日益成為各國尋求經濟可持續發展新動能的背景下，能否繼續發力充當驅動我國經濟動能轉換的關鍵秘鑰尚待時間檢驗。另一方面，中小企業以其獨有的體量優勢，不僅是經濟增長的主動力，更是促進技術創新的中堅力量，但基于我國傳統金融體系結構性失衡以及中小企業自身限制性特征，融資約束歷來是制約中小企業順利進行技術研發的絆腳石，如何能保證中小企業創新研發資金注入的持續性成為各級政府順利引導、支持其開展創新研發活動進而推動區域創新水平提升的首要難題。

值得注意的是，從現實角度看，伴隨著我國金融體系改革的循序推進，數字金融作為一種高效、覆蓋面廣的全新金融服務模式似乎為解決中小企業技術研發創新的融資約束問題帶來了新契機?！侗本┐髮W數字普惠金融指數（2011—2018）》報告中提道：2011—2018年中國數字金融業務實現了跨越式發展，2018年省級數字金融指數的中位數為2011年的8.9倍，指數值以平均每年36.4%的速度增長；從全國范圍內的省級指數變異系數結果看，從2011年到2018年，省際數字金融指數變異系數顯著下降，各地區數字金融指數呈現出趨同之勢。數字金融作為黨在十九大提出的建設數字中國的重要組成部分，同時也是構建現代金融體系題中的應有之義，通過運用移動互聯、云計算和大數據等手段，與傳統金融服務相結合，以其高效率、全方位性、更強的客戶觸達能力以及地理穿透性等優勢鐫刻出中國新金融、新現象。但這一新現象是否開始作用于解決中小企業技術創新所需要的融資支持問題進而影響企業技術研發創新進程，至今還沒有可靠的定量結論。

基于此，本文將圍繞數字金融與中小企業技術創新關系展開討論，后續結構如下：首先，通過構建基準線性回歸模型驗證數字金融對中小企業技術創新影響效應的存在性。其次，考慮到數字金融作用于中小企業技術研發活動過程中可能受到諸多因素影響，將按照所有權結構、是否隸屬于高科技產業以及經濟發展水平、外部制度質量等進行分樣本回歸探究兩者關系基于公司、地區差異性特征下的異質化表現。最后，基于理論分析，進一步將融資約束作為中介變量探究數字金融對中小企業技術創新影響效應可能存在的傳導路徑。

本文可能的創新點：首先，首次從微觀角度，將數字金融與中小企業技術創新置于同一框架，研究兩者之間的關系，并進一步按照企業、地區差異性特征進行分組回歸，進一步探究異質化因素對兩者關系可能產生的影響；其次，在探究兩者基本線性關系的基礎上，首次驗證了融資約束變量作為數字金融作用于中小企業技術創新水平中介變量的合理性。

二、文獻綜述與研究假設

以2004年支付寶賬戶體系上線作為中國數字金融的起始點，短短十幾年時間，圍繞數字金融的研究方興未艾，總體來說，該領域的研究大體可以歸為兩類：第一類是對其發展現狀（Demirguc-kunt&Klapper,2012；Kapoor,2013;Guo et al.,2016；北京的大學數字金融研究中心課題組，2017）、影響因素（葛和平、朱卉雯，2018）、風險識別與監管（焦瑾璞、孫天琦，2015；李繼尊，2015；謝平、鄒傳偉，2012）等方向進行的純理論形式探討；第二類是在指標測度（伍旭川、肖翔，2014；彭非、袁衛等，2007；肖翔、洪欣，2014；北京的大學數字金融研究中心課題組，2019）基礎上對創業（謝絢麗等，2018）、銀行行為（邱晗等，2018）、減貧效應（龔沁宜、成學真，2018）、縮小城鄉收入差距（陳嘯、陳鑫，2018；張賀、白欽先，2018；梁雙陸、劉培培，2019）、助力經濟增長（李樂、周林毅，2018；張勛、萬廣華等，2018）以及滿足小微企業、三農等弱勢群體金融服務需求（傅秋子、黃益平，2018；鄒偉,凌江懷，2018；梁榜、張建華，2018；易行健、周利，2018；王瑤佩、郭峰，2019）等方面的實證研究。綜上所述，從該領域研究文獻的梳理情況可知目前關于數字金融如何助力微觀經濟體技術創新的研究尚顯不足，本文擬研究數字金融與中小企業技術創新投入的關系，并基于企業特征（所有制結構、是否隸屬于高科技產業）、地區特征（經濟發展水平、外部環境質量）等異質性條件對該關系進入深入研究，不僅可以豐裕有關于金融發展與技術創新關系的理論體系，還具有為相關決策部門提供政策建議的現實意義。

中小企業以其獨特的市場地位歷來是驅動國家創新發展的第一引擎。然而，研發創新活動諸多先天劣勢特征卻導致企業研發投資經常遭遇高調整成本、高融資約束的雙重困境。具體來說：一方面，由于研發活動資產專用性和創新成果人力依附性造成的高調整成本，要求企業從創新概念的產生到新產品最終面向市場有大量且持續的資金注入（楊建君、盛鎖，2007；鞠曉生等，2013）； 另一方面，創新研發活動信息的非公開性以及創新結果的不確定性導致企業與外部投資者之間存在著嚴重的信息不對稱，加劇了逆向選擇和道德風險問題，進一步，作為發展中國家，我國金融發展滯后，資本、貨幣市場發展不平衡，企業融資渠道單一，對銀行體系過度依賴，企業杠桿率高企，財務危機嚴重，進一步加劇了高融資約束問題。

數字金融作為一種高效、覆蓋面廣的金融服務，旨在構建一個匯集更多人、可持續，全方位的金融體系（陳習定等，2018），肩負著為弱勢群體，特別是中小企業提供系統、便捷金融服務支持，實現金融“普惠”的重要使命。綜合來看，數字金融主要可以通過以下方式緩解中小企業融資約束從而達到促進中小企業創新研發投入，激勵其技術創新水平提升的作用。

拓寬融資渠道、降低金融服務門檻。中小企業自身發展規模小、經營不穩定、資質擔保價值低、缺乏信用審核記錄等特征以及創新活動資金注入高、持續性、穩定性等要求，使得中小企業的技術創新籌資項目被排斥在正規金融服務門檻外。與傳統金融機構相比，數字金融通過互聯網技術賦值能夠以相對可負擔的成本為有金融服務需求的“長尾”客戶群，如中小企業，提供高效、穩定的金融服務，具體來說，數字金融作為一種全新的金融創新服務模式，一方面通過打破傳統金融服務對金融基礎設施和地理依賴等限制，極大程度上擴大了傳統金融服務的覆蓋率，降低了中小企業金融服務需求的門檻；另一方面，數字金融通過延展其使用深度，借助多樣化融資方式進一步拓寬了中小企業的融資渠道，從而緩解了中小企業技術創新項目的融資約束，提高了其創新研發投入的可能性。

防范風險，降低融資成本。以銀行為代表的傳統金融機構在對中小企業創新項目融資進行信貸批復之前往往需要大量、煩瑣、漫長的審核流程以防止信貸風險、防止呆賬、壞賬等不確定事件的發生，保護債權人權益。而商業銀行的慣用伎倆是將整個審核流程中產生的人力、物力耗損成本轉嫁給下游的信貸申請者，也就是說即便審核通過，中小企業所承擔的創新項目融資成本也十分昂貴。此外，傳統金融機構過度依賴人力、物理營業網點等金融基礎設施的特點使得其在進一步擴大金融服務范圍時的難度和成本驟增。相較之下，數字金融不僅具有極強的地理穿透性，而且其利用大數據、云計算等先進的互聯網技術，從根本上改變了傳統金融服務模式，以信貸業務為例，信貸申請者利用互聯網通過網貸平臺就可以實現在線信用貸款，不僅避免了煩瑣的審核流程而且也降低了金融機構的服務成本，且螞蟻金服發布的數據表明，云計算的成本不僅僅是傳統IT服務成本的十分之一，而且其在傳統金融服務領域的應用能夠更好地發揮信息篩選和風險甄別功能，有效降低了傳統借貸活動中的信息不對稱問題，緩解了中小企業在創新項目融資時的融資約束困境，從而促進了中小企業技術創新研發投入。

構建征信體系，提高融資效率?！按?、智、移、云”等先進技術的應用使得傳統金融模式發生了徹底變革，中小企業受其抵押資質差、信息披露程度低等劣勢而被金融機構借貸審批拒之門外的困境得到了根本改善。數字金融下，有借貸需求的中小企業及其創新項目被置于大數據、云計算的系統框架內，通過搜集、整合、分析其歷史交易記錄，以及深入剖析、計算、預估創新項目的市場價值等可以為企業或融資項目構造一個多維度信用評分指數，由此既方便了金融機構對中小企業客戶進行資質審核，提高了金融資源的配置效率，也避免了中小企業在信息不對稱影響下受信貸部門“歧視”。審批流程的簡化、融資成本的降低使得中小企業可以更便捷、高效的為其創新項目融資，融資約束問題得到緩解，進而促進了其技術創新研發投入。

H1-1：數字金融對中小企業的技術創新研發投入具有“激勵效應”；

H1-2：數字金融對中小企業技術創新研發投入的“激勵效應”可以通過緩解其融資約束這一傳導機制實現。

雖同屬中小企業，但是個體差異化特征明顯、地區資源稟賦情況也不盡相同，因此除了數字金融自身特性引發的內生性風險外，企業特征和地域稟賦性差異也可能會對數字金融最終作用于中小企業技術創新研發投入的效果產生重要影響。

特殊的“中國式”制度背景使得企業的“所有制”結構在金融資源配置中發揮著巨大作用。實際控制人性質和政企關系基于“信號傳遞”成為企業能否通過傳統金融機構獲取創新項目融資的關鍵考衡標準。具體來說：相比于國有企業，非國有中小企業的財務信息披露程度低、可信度差，相對匱乏的信用交易記錄也很難為傳統金融機構提供客觀的審核依據，數字金融通過信息技術賦值的形式改變了以往信貸審核部門僅依靠單一渠道收集用戶征信數據的現狀，借助大數據、云計算等信息挖掘、處理功能，及時、準確、高效的建立具有獨屬性質的多維“軟”信息評測模型，極大地改善了非國有中小企業在創新融資項目中因信息不對稱問題而導致的約束困境；另外，數字金融的“草根”使命、“包容性”特點更加契合非國有中小企業需求快、頻率高、持續性長等融資需求特征，而所有權結構性質雖賦予了國有中小企業獨特的政企關系優勢但同時也造就了其內部體制機制僵化、經營管理缺乏能動彈性的弊端特征，再加上數字金融迅猛的發展趨勢中隱匿的諸如信息泄露、監管缺失等風險，均不可避免的弱化了數字金融作用于國有中小企業緩解其創新融資約束的作用效果，即數字金融在緩解非國有中小企業創新項目融資約束方面將發揮更具有建設性的作用。

綜上所述，提出如下假設：

H2：數字金融對非國有中小企業的創新研發投入“激勵效應”更為顯著。

除所有權性質外，產業類別是影響中小企業創新項目融資中不容忽視的企業特征因素。眾所周知，技術創新項目利潤是高新技術產業營業收入的重要來源，技術創新活動自身投資高、風險大、持續周期長等特點使得企業具有較強的外部融資資源依賴性特征，信息不對稱困境下傳統金融機構通過構筑高企的外部融資成本來緩釋中小企業信貸融資風險，多重因素綜合驅動下，高新技術產業中的中小企業具有更強的創新項目融資動機。數字金融以全新的業態形勢在信息賦能的優勢背景下兼顧了傳統金融機構信貸業務中“安全性”“流動性”“盈利性”需求，不僅可以通過數字化信息監測多維度、全時段的掌握信貸資金流向，極大地降低了高科技中小企業信貸發放、使用過程中的信息不對稱問題，而且還能通過數字化建模等評測、預估技術創新項目的市場價值，進一步優化金融市場資源配置效率。

綜上所述，提出如下假設：

H3：數字金融對高新技術產業中小企業的創新研發投入“激勵效應”更為顯著。

實際上，地域間資源稟賦的差異不僅會對數字金融發展產生重要影響而且也會顯著作用于數字金融與中小企業創新研發投入的關系中。

內生金融發展理論認為，投入成本是新金融體系萌芽、完善的充要條件，在經濟發展水平較好的地區，資源稟賦優勢顯著，充裕的資金與人才集聚效應等一方面為數字金融的傳播、快速增長提供了必要條件，另一方面也為中小企業的技術創新提供了重要的資源保障、智力支持。相較之下，經濟發展水平處于劣勢的地區既無法為區域內數字金融發展提供必需的資源、技術支持也無法僅依靠傳統金融市場配置滿足作為“長尾”用戶的中小企業的創新項目融資需求。

綜上所述，提出如下假設：

H4：數字金融對經濟發展水平較高區域內中小企業的創新研發投入“激勵效應”更為顯著。

制度環境質量與區域內金融市場完善程度、中小企業的成長速度密切相關。伴隨著中國法律體制框架的構建，我國制度環境質量總體向好，但是由于各地域開放程度、文化習俗、地理位置、政府管理模式等因素的差異導致區域間制度環境呈現出顯著的區域性異質化特征。一般而言，較好的制度環境質量不僅可以為區域內數字金融的發展開封拓路，即通過規范參與主體行為降低信貸違約風險等為新金融業態的形成營造良好的制度氛圍，而且能為中小企業戰略決策選擇提供更具有指導性的信號傳遞，即優質的產業政策、政府扶持作為一種特殊的“資源稟賦優勢”通過提高中小企業技術創新項目融資的信貸可得性，助推了數字金融于中小企業的研發投入的“激勵效應”。另外，制度環境中隱藏的公信力、執行力歷來是中小企業判斷其能否直接決定和有效控制不確定性的重要考衡因素，而這一事實是中小企業進行技術創新活動進而增加其研發投入的重要誘因。

綜上所述，提出如下假設：

H5：數字金融對制度環境質量較好區域內中小企業的創新研發投入“激勵效應”更為顯著。

三、樣本、變量與模型設定

（一）樣本與數據來源

本文選取我國中小企業上市公司作為研究對象，樣本區間為2015—2018年，除了數字金融指數、區域經濟發展水平來源于國家統計局，制度質量指數來源于樊綱、王小魯編制的《中國市場化指數》外，其他指標的代理變量均來自Wind數據庫。參照Khurana et al.(2006)、姚耀軍和董鋼鋒（2015）、余明桂等（2019）的做法，對數據進行篩選：①剔除金融類上市公司數據；②剔除2015—2018年間成立公司數據；③剔除*ST、ST、PT公司；④剔除資產負債率大于1、小于0的公司；⑤剔除所有者權益為負的企業；⑥剔除CF、資本支出絕對值大于1的公司；⑦剔除關鍵指標中間年度缺失的企業數據，以保證企業數據的連續性；⑧若公司名稱相同而公司代碼不同或者公司代碼相同但是企業名稱不同，則根據企業辦公地址所在省份、郵政編碼等基本信息進行辨識，若為同一家公司，則進行剔除。最后整理得737家公司的觀測點，共計2948個平衡面板數據。

（二）變量說明

1.被解釋變量

企業創新水平（RD）：目前，相關文獻主要從創新投入、產出兩個角度衡量企業創新水平，其中創新產出的代理指標有新產品價值、專利（發明專利、實用新型專利、外觀設計專利）申請或授權數量；創新投入的代理指標主要指企業研發投入水平，包括研發金額支出、研發人員數量等。實際上，各創新產出代理變量不僅包含企業實際技術研發創新能力，即創新投入是否能順利轉化為具有市場意義的成果不僅受企業研發支出、團隊支持的影響，而且需要依賴若干不受企業控制的外部因素，如政府政策、專利門檻、市場認可度等。相比而言，創新投入的內涵較為單純、客觀，不僅可以真實的反映企業對技術創新的重視程度，而且能夠最直接、最客觀的反映企業進行技術創新研發的主觀意愿，再加上數據的可得性、統計口徑的一致性考慮，本文最終選取微觀企業研發投入強度作為企業創新水平的代理變量，該指標等于研發支出總額與營業收入的比值。

2.解釋變量

數字金融指數(FintechIndex)：本文使用北京大學數字金融研究中心編制的省級層面中國數字普惠金融指數（一期、二期）代表各地區數字金融發展程度。該指數采用了大數據技術從多個維度刻畫了中國數字金融發展水平，通過綜合傳統金融服務和互聯網服務新形勢特征，全面反映了數字技術助力金融的總體發展和變化趨勢（北京大學數字金融研究中心課題組，2019）。進一步，結合數據的可得性、可靠性，分別從數字金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個維度來衡量和構建數字金融指標體系。

3.中介變量

融資約束指數（SA）：Kaplan&Zingales(1997)最早提出了融資約束指數化的思想，其后，代表性的融資約束測度方法有KZ指數（Lamont et al.,2001）、WW指數（Whited&Wu,2006）和SA指數（Hadlock&Pierce，2009）。相比于KZ指數、WW指數，SA指數在定量描述企業融資約束強度方面均有若干優勢：首先，SA指數的構建變量均是隨時間變化不大且具有很強外生性的變量，可盡量減少實證結果中內生性偏誤的干擾；其次，基于數據的可得性， SA指數的子指標更易于收集、計算；最后，SA指數相對穩健。因此，本文借鑒鞠曉生等（2013）的做法，以SA指數作為衡量融資約束水平的代理變量，其計算公式為-0.737*Size+0.043*Size2-0.04*Age。

4.調節變量

法律制度環境（Institutional）：作為外部制度環境狀況的代理變量，本文借鑒以往的研究，將中國市場化指數作為制度質量的代理變量，數據來源于樊綱、王小魯編制的2000-2017年《中國市場化指數》。中國市場化指數從法律制度環境、產品市場發育、政府與市場、非國有經濟發展、技術成果市場化等五個層面衡量了中國市場化程度，不僅能綜合反映中國各地區市場化水平，而且常被學術界用于評價地區制度質量的高低。

經濟發展水平（GDP）：較高的經濟發展水平代表地區較好的資源稟賦優勢，創新活躍度較高，更有益于激勵技術創新水平的提升。在本文中，采用對數化后的地區人均生產總值作為衡量各地區的經濟發展水平的代理標量，一定程度上消除了指標量綱的影響與異方差的問題。

5.控制變量

參照與金融發展、企業技術創新等相關文獻的研究成果，為盡量避免由于遺漏變量帶來的內生性偏誤，本文決定將以下指標作為控制變量納入模型中來：①企業規模（size）、②資產負債率（Lev）、③企業績效（roa）、④管理費用率（Mfee）、⑤固定資產比率（Fix）、⑥政府補助強度（subsidy）、⑦成立時間（age）。另外，本文還設置了年度虛擬變量、行業虛擬變量以及省份虛擬變量。

表1 主要變量定義表

（三）基準線性回歸模型

為了驗證H1-1的內容，考慮到技術創新研發可能存在的動態慣性特征，為盡量避免內生性問題，本文將在基準線性回歸模型中加入被解釋變量的滯后項，建立如下方程：

下角標i表示中小板上市公司企業，t表示年份。RD代表企業技術創新水平，RDt-1表示企業技術創新水平一期滯后項。FintechIndex表示數字普惠金融發展總指數。controlj表示一系列控制變量。Yeardummy、industrydummy、provincedummy分別為年份虛擬變量、行業虛擬變量、省份虛擬變量，εit為隨機誤差項，α0,α1,β1，β2，γ1…,γj分別表示常數項和待估參數。

四、主要實證分析

我們首先對樣本數據的離群值進行了1%的縮尾處理。變量的統計性描述見表2。

（一）基準回歸結果

為盡量避免內生性偏誤，本文決定采用兩步系統GMM方法對基準回歸方程進行檢驗。估計結果如表3所示.在列（1）-（4）中，無論是以數字普惠金融總指數還是其低維度指標為解釋變量，AR（2）的P值均超過10%的顯著性水平，說明隨機誤差項不存在二階序列自相關，即證明了采用兩步系統GMM進行估計檢驗的合理性；Hansen檢驗的結果不拒絕工具變量不存在過度識別的原假設，說明了模型中工具變量選擇的有效性，另外，Wald檢驗的P值結果也顯示模型整體高度顯著，因此，總體來說，基于總樣本回歸的動態面板兩步系統GMM的實證估計結果可信。

小注：***、**、*分別表示1%、5%以及10%的顯著性水平；系數下方括號中數值為其Z值。

列（1）數字金融發展總指數回歸結果中，核心解釋變量系數在1%的水平下顯著為正，說明數字金融發展能夠顯著增加中小企業研發投入，激勵其技術創新水平的提升，由此基本驗證了H1-1的內容，即新金融業態的模式創新雖然機遇與風險并存，但是就目前實證檢驗結果看，在我國，數字金融以信息技術賦值傳統金融服務等方式通過多元化融資渠道、降低金融服務門檻，防范風險、降低融資成本，構建多維征信體系、提高融資效率等途徑在一定程度上緩解了中小企業技術研發融資約束，在激勵中小企業提高研發投入力度、提升技術創新水平方面發揮了積極作用。

列（2）—（4）為分維度指標的回歸結果。首先，數字金融覆蓋度和其數字化程度系數均在1%的水平下顯著為正，一方面說明數字金融以其較高的地理穿透性可以同時打破傳統金融基礎設施建設和地域格局的限制滿足更多同屬長尾用戶的中小企業的金融服務需求；另一方面“大、智、移、云、區”等先進互聯網數字技術的應用不僅能在一定程度上緩解中小企業在傳統借貸活動中由于抵押擔保價值過少、技術創新活動風險更高等所面臨的更為嚴苛的資質審核困境，而且能對技術創新過程中借貸資金的使用狀況進行實時、準確、低成本監控，極大解決了借貸活動中的信息不對稱問題。其次，數字金融使用深度指標前的估計系數結果未表現出統計意義上的顯著性，即說明數字金融服務的多元化未對中小企業技術創新研發投入水平產生顯著影響，這一實證研究結果與現實情況相符，即傳統信貸業務是數字金融作用于中小企業技術創新過程的主要渠道，而數字化金融服務模式下衍生的新型服務需求，如投資、貨幣基金、保險等業務并未對企業技術創新融資需求產生直接影響。最后，在橫向對比低維度指標的回歸結果中，相較于數字金融覆蓋度，數字金融數字化前系數在相同的顯著性水平下數值更大，說明伴隨著數字化技術的發展、應用，這一新型金融服務模式能夠對中小企業的創新研發水平產生更深刻的影響，即數字金融高覆蓋率只是擴大了傳統金融服務受眾圈、降低了金融服務門檻，增加了中小企業創新研發活動的融資來源，而數字化技術才是中小企業緩解其融資約束，使得技術創新項目融資活動得以順利、高效運轉的關鍵。

此外，無論是采用數字金融發展總指標還是其低維度指標刻畫數字金融發展狀況，中小企業研發投入的滯后項系數均在1%的水平上顯著為正，由此即證實了我國技術研發創新活動具有持續動態變化特征。在諸多控制變量的回歸結果中，管理費用率和政府補助強度的系數均在1%的水平下顯著為正，與余明桂（2015）的研究結論一致，即說明企業對人才的重視以及高政府補助通過信號效應、資源稟賦效應等促進了中小企業創新研發投入的增加。資產負債率和固定比率的系數在總指標與分維度指標的估計結果中均顯著為負，說明高破產風險和較低的負債承受力極大抑制了中小企業技術創新研發投入力度使其面臨更嚴峻的融資約束困境。此外，資產收益率、企業規模和企業成立年限代理變量前系數均不顯著，可能是因為同屬于中小企業，成立時間尚短，實力薄弱，經營不穩定，在市場競爭中處于相對弱勢的地位，因此未能對企業的研發投入、技術創新水平產生顯著影響。

（二）數字金融對企業技術創新激勵效應的傳導路徑分析

表4的回歸結果驗證了H1-1的假設，但卻沒能說明數字金融到底是基于何種路徑達到實現其促進中小企業創新研發投入的目的。基于此，為驗證H1-2的內容，即進一步探究數字金融作用于中小企業技術創新水平的內在機理和傳導路徑，本文將使用附有中介變量的調節模型并結合之前的理論分析等構建如下模型：

其中，SA表示企業融資約束水平。基于模型（1）中數字金融前估計系數顯著為正的檢驗結果，若融資約束的中介效應存在，則方程（2）中β1、方程（3）β2應顯著為正。另外，若為完全中介效應則方程（3）中β1不顯著，若為部分中介效應則方程（3）中β1雖顯著，但是數值減小。

表4 中介效應檢驗結果

小注：***、**、*分別表示1%、5%以及10%的顯著性水平；系數下方括號中數值為其Z值。

表4列（1）是數字金融對中小企業融資約束的影響效應的檢驗結果。首先，融資約束指數滯后項前系數顯著為正，說明企業融資約束同樣具有持續動態變化的特征。其次，數字金融前系數在1%的水平下顯著為負，說明隨著數字金融指數的增加，融資約束有減小的趨勢，由于本文采用的融資約束指數是原SA指數的絕對值，故融資約束指數越大，融資約束水平越嚴重（鞠曉生，2013），因此列（1）的回歸結果說明數字金融的發展在一定程度上緩解了中小企業的融資約束困境。

表4列（2）為同時包含融資約束與數字金融指數的回歸方程檢驗結果。融資約束指數系數在1%的水平下顯著為負，這一結果與預期相符，即融資約束的確抑制了中小企業技術創新研發投入力度，對中小企業技術創新水平的提升產生了消極影響。此外，我們還應該注意到，此時數字金融前估計系數為0.003，雖然在1%的水平下顯著為正，但是通過對比表3列（1）中基于總樣本回歸結果中數字金融前系數我們發現，此時影響系數的性質、顯著性雖未發生根本變化，但是數值顯著變小。

綜上所述，以上實證回歸結果基本驗證了H1-2的內容，即融資約束可以作為數字金融作用于中小企業技術研發投入過程的一條合理化的傳導路徑。進一步，我們發現融資約束的部分中介效應顯著，即數字金融的發展除了可以通過緩解中小企業融資約束的方式達到實現其促進企業研發投入的目的外或許還存在其他可能的內在傳導機理解釋，而這可以作為我們未來重點研究的內容。

五、進一步分析

（一）基于企業特征差異的分析結果

為驗證H2、H3的內容，將所有研究樣本按照企業所有權性質以及是否隸屬于高科技產業進行分組。其中，在企業產權性質分組中，除地方和中央國有企業同歸屬于國有企業一組外，其他性質的企業都屬于非國有企業組樣本；在是否隸屬于高科技產業的分組中，本文除參考Hall、Jaffe的高科技行業界定標準外，還將國家統計局2002年印發的高科技產業統計分類目錄的通知作為分組依據：計算機與通信設備制造、公共軟件服務、電子、航空航天、醫藥制造、專用儀器儀表制造業、化學品制造等行業為高科技產業，除此外，其他的均為非高科技產業。表5為基于企業特征（企業性質、是否隸屬于高科技產業）差異化的回歸結果。

表5 以企業特征為分組依據的回歸結果

表5列（1）、（2）為依據企業產權性質進行分組的回歸結果。列（1）中數字金融指數前系數為0.005，并在1%的水平下顯著，說明數字金融的發展顯著促進了非國有中小企業技術研發投入水平的增加；列（2）中數字金融前影響系數不顯著，說明數字金融的發展未能在促進國有中小企業研發投入力度方面發揮任何顯著作用。這一實證研究結果既與經濟學家魏尚進2017年發表在《經濟學展望雜志》上關于“同等規模的前提下，國企的研發效率明顯低于民企和外企，而這一特征在中小規模企業中更為明顯”的論斷相一致又基本驗證了H2的內容，即一方面，數字金融可以有效利用信息技術賦能的優勢解決傳統商業銀行與非國有經濟所有制結構“不兼容”問題，通過數據挖掘、處理構建多維度信用評價模型以及基于區塊鏈技術實現全時段、低成本的資金流向監控等，緩解非國有中小企業在技術創新融資項目中的逆向選擇與道德風險等信息不對稱問題；另一方面，基于數字金融尚存在信息披露風險及監管缺失等弊端，相比國有企業僵化的管理模式與激勵晉升機制，數字金融靈活度高、多元化的發展模式更匹配非國有中小企業在技術創新項目融資過程中的高風險、長持續周期等特征，因此數字金融對非國有中小企業的創新研發投入“激勵效應”更為顯著。

表5列（3）、（4）為依據是否隸屬于高科技產業進行分組的回歸結果。通過橫向對比我們可以發現，雖然數字金融指數系數均在1%的水平下顯著為正，但是高科技產業子樣本回歸結果的核心解釋變量前系數更大，即說明相比較之下，數字金融對高科技產業中中小企業的創新研發投入具有更加顯著的“激勵”作用，該回歸結果基本驗證了H3的內容。其原因可能是：“大眾創業、萬眾創新”背景下，技術創新成為企業在多變的市場環境中掙扎謀生的救命稻草和根本保障，高科技產業中的中小企業因其具有更高的成長潛力必然會產生更大的投資、融資需求，相比于一般行業，高新技術企業創新投資項目占比更高、技術含量更重，自然項目本身不穩定因素的更多，貸款的管理成本更高，所以進一步增加了該產業內中小企業融資難度，數字金融作為一種全新的金融業態一方面利用其高覆蓋率提高了例如傳統信貸業務中長尾用戶的信貸可得性，緩解了企業在創新項目融資過程中的融資約束困境，另一方面，數字化技術的應用有效發揮了數字金融在摒棄以往非科學的信貸審核程序建立高效甄選價值信貸項目、塑造良性產業導向的積極作用，因此數字金融對高新技術產業中小企業的創新研發投入“激勵效應”更為顯著。

（二）基于地域特征差異的分析結果

為驗證H4、H5的內容，下面將以企業辦公地址所在地區的經濟發展水平和制度環境質量為依據進行分組。其中，經濟發展水平或者制度環境質量指數大于中值的一組代表企業所處地區的經濟發展水平以及制度環境制度質量較好，反之則代表企業所在地區的經濟發展水平或制度環境質量較差。表6是以區域特征為分組依據的回歸結果。

表6 以區域特征為分組依據的回歸結果

表6列（1）、（3）經濟發展水平較高、制度環境質量較優越地區中小企業樣本的回歸結果顯示，數字金融前系數均在1%的水平下顯著，說明較好的經濟發展環境和較完善的環境制度水平均有利于數字金融發揮其對中小企業技術研發投入的促進作用；模型（2）、（4）為經濟發展水平和環境環境質量較差地區內中小企業樣本的回歸結果，此時數字金融前系數均未表現出統計意義上的顯著性，說明無論是較差的經濟發展水平還是環境制度質量均不利于數字金融發揮其對區域內中小企業技術研發創新投入的資金支持作用。

以上實證研究結果驗證了H4、H5的內容，即一方面，較好的經濟發展水平有利于發揮金融市場在信息獲取與傳播方面的比較優勢，既可以在一定程度上緩解借貸雙方的信息不對稱問題也可以部分降低具有融資需求中小企業的交易成本，提高其信貸可得性，與此同時，經濟發展水平較好地區的資源稟賦優勢更加明顯，人才集聚、技術支持等均有利于數字金融的發展及其對該區域內中小企業技術創新水平的“激勵效應”的發揮。另一方面，較高水平的制度環境質量不僅代表市場中存在較發達的金融中介機構能給予投資者更充分的保護，并使之享有更高效的金融服務水平。與此同時，作為技術創新型企業投資項目選擇與資源戰略配置的重要考衡因素（Sheng et al.，2013），良好的制度質量通過有效控制外部環境中的不確定性，較少企業技術創新活動中的經濟租金成本等引導企業將更多資金、要素等轉移到技術創新項目中。另外，優質的制度環境氛圍如助推器般加速了數字金融的萌芽與發展，通過“大、智、移、云”等數字技術賦值不僅有效緩解了傳統借貸項目中的逆向選擇、道德風險等信息不對稱問題，還能通過完善信貸事后監督及制定防范數字金融荒蠻生長的規章制度等進一步緩解了中小企業在技術創新項目中的融資約束困境，激勵了技術研發投入的增加。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文運用2015—2018年中小板上市公司數據，首先，通過構建基準線性回歸模型驗證數字金融對中小企業技術創新“激勵效應”的存在性。其次，考慮到數字金融作用于區域內企業技術研發活動過程中可能受到企業特征（所有制結構、是否隸屬于高科技產業）、地區特征（經濟發展水平、外部環境質量）等諸多因素影響，進一步將樣本基于以上因素進行分組回歸探究異質性因素可能對兩者關系產生的影響。最后，基于之前的理論分析，通過構建中介效應模型，探究數字金融對中小企業技術創新活動可能存在的傳導機制。研究結果表明：數字金融通過有效緩解中小企業融資約束困境可以實現其對技術創新水平的激勵“作用；其影響結果會受到公司特征（所有權性質、是否隸屬于高新科技產業）、地區特征（經濟發展水平、制度環境質量）的制約，具體來說，數字金融對高科技中小企業技術創新水平的“激勵效應”更大，與此同時，數字金融只對非國有所有權性質或者經濟發展水平較高、制度環境質量較好區域內中小企業的技術創新水平有顯著的“激勵作用”。

（二）政策建議

數字金融是緩解我國中小企業融資約束進而促進其創新研發投入的重要渠道，因此政府等相關部門應積極鼓勵數字金融的發展，發揮其在我國企業進行創新項目融資的金融支持作用。一方面，立意高遠，加強數字金融的全行業布局，鼓勵傳統金融業務的數字化賦值，通過產、學結合的方式進一步夯實“大、智、移、云”在數字金融領域應用的技術基礎，另一方面金融機構可以在安全穩妥的前提下，加快技術創新成果投入市場的速度，加強先進的數字技術在傳統金融服務情景中的應用，如通過構建多維度信用評價體系進行中小企業借貸資質審核或搭建模型對創新項目進行價值預估，并利用區塊鏈技術對信貸資金流向進行實時追蹤監測，以切實保障資金?？顚Ｓ?，降低借貸機構資金壞賬的風險。

與此同時，基于數字金融對國有中小企業以及經濟發展水平較差、外部制度質量較差地區的中小企業的技術創新影響效應不顯著的實證研究結果。提出以下建議：

國有企業因為其特殊的“所有制結構”，在傳統金融服務借貸業務中歷來享有借貸優勢，有相對較小的融資約束困境，但是伴隨著國家創新發展戰略的實施以及數字金融在傳統金融機構的布局，應相應建成關于對企業創新成果價值的審核體系，例如傳統金融機構可通過數字技術對國有中小企業創新融資項目的價值進行檢測、評估，并對資金流向進行檢測，由此來進一步保障國有企業創新成果的價值標桿形象。

經濟發展是基礎，制度環境是保障，政府等相關部門著力于進行該地區數字金融建設的前提是做好該區域內經濟以及制度質量搭建工作。好的經濟發展水平意味著豐富的資源稟賦優勢，不僅帶來人才集聚促進數字金融發展還能為中小企業的技術研發帶來科研團隊的智力支持；另外，數字金融作為一種全新的金融模式，缺乏相應制度法律的監管不僅可能引發金融市場系統性風險，而且也不利于中小企業技術創新成果的保護，因此相關部門建立健全法律制度，既要監管創新過程及成果保護，加強網絡反腐，促進企業尋利，又要構建數字金融的審慎監管框架：一是建立市場行為監管和審慎監管并行的合力監管框架，利用技術手段對信用風險、信息風險和操作風險進行管控，保護中小企業在創新項目融資過程中的合法權益；二是完善法律規定，加強數字金融市場主體行為監管，在對傳統金融市場主體監督管理的基礎上，進一步加強監督服務提供者的經營行為和操作行為，防范資金和客戶信息風險，加強監督服務使用者的支付行為，防范信用風險；三是強化金融與互聯網聯合監管機制，暢通信息共享渠道，加強技術管理手段，充分發揮大數據分析作用，有效拓展審慎監管，預警防范系統性風險。