數字金融對中小企業技術創新的驅動效應研究

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、引 言

新中國成立70 周年之際，中國經濟再發展面臨增速下滑、動力不足、結構失衡等一系列難題，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力的背景下，也將繼續作為驅動我國經濟新舊動能轉換的重要支撐。另一方面，中小企業以其獨有的體量優勢，不僅是經濟增長的重要動力，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。《北京大學數字普惠金融指數（2011—2018）》報告顯示：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，2011—2018 年，省際間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。

本文的創新在于：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

（一）金融發展與技術創新相關的文獻綜述

技術創新是經濟增長的源泉，經濟發展也離不開金融系統的不斷完善。由于金融與創新的重要性，大量研究考察了兩者關系。盡管Schumpeter（1912）早就金融發展與技術創新的關系進行初探，然而，直至金融普惠化的推廣和第三次科技革命的開展，對于兩者關系的探究才正式引起國內外學者的廣泛關注，并成為學術界的激辯熱點［1］。經過數十年知識沉淀，縱觀該領域的文獻發現，學者們主要圍繞以下角度試圖從宏觀、微觀層面上構建金融發展與技術創新兩者關系的研究框架。

一是對關系結果的研究。已有文獻表明，不管是以風險資本、股票市場還是信貸市場等模式衡量的金融發展概況［2-3］，還是以金融發展規模、金融發展結構和金融發展效率代表的金融發展水平均會對技術創新產生顯著影響［4］，而其具體影響效果會受行業［5］、模式［6］、區域［7］、制度質量、知識產權保護程度［8］、企業所有權性質［9］等因素制約而呈現出異質性變化。

二是對關系過程即金融發展對技術創新影響機制的探索。一方面，部分學者認為金融發展可能通過貿易開放［10］或者降低交易成本，緩解技術創新型企業融資約束、松綁研發資金投入等方式激勵微觀企業實現技術創新［11］；另一方面，部分學者認為技術創新項目自身的高投入、長周期等特征使得創新型企業具有較強的外部融資依賴性，而金融市場制度健全、金融發展水平較高的國家（地區）會通過優化金融資源配置、合理引導資金流向、降低信息不對稱等方式甄別價值型技術創新項目，并產生“羊群效應”為技術創新指明方向，從而進一步實現區域內技術創新水平的提升［12］。

伴隨著實體金融的發展和第三次科技革命浪潮的到來，金融以數字化賦值的新形式重新活躍于大眾視野。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［13-14］、影響因素［15］、風險識別與監管［16］等方面進行的純理論形式探討；第二類是在指標測度［17-18］基礎上，對創業［19］、銀行行為［20］、減貧效應［21］、縮小城鄉收入差距［22］、助力經濟增長［23］以及滿足小微企業、三農等弱勢群體金融服務需求［24-25］等方面的實證研究。通過梳理與數字金融相關領域的研究文獻發現，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。

（二）研究假設

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［26］；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。進一步地，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［27］，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、繁瑣、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。相比之下，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，不僅避免了繁瑣的審核流程，而且也降低了金融機構的服務成本。螞蟻金服發布的數據表明，云計算的成本不僅只是傳統IT服務成本的1/10，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。“大、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、高效地為其創新項目融資，融資約束問題得到緩解，進而促進了其技術創新研發投入。

基于以上分析，本文提出假設1。

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。

另外，研究樣本雖同屬中小企業，但是基于個體差異化特征明顯、企業所在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（如所有權性質差異、是否隸屬于高科技產業等）、地域特征（如外部制度環境、經濟發展水平差異等）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。

中國特殊的制度背景使得企業的“所有制”結構在金融市場資源配置中發揮著巨大作用。實際控制人性質和政企關系通過“信號傳遞”功能在企業是否能夠通過傳統金融機構取得創新項目融資中發揮了關鍵作用。實際上，數字金融對不同控制權性質的中小企業在為其創新融資項目中的融資約束緩解效果也是不同的，具體而言：首先，相比于國有企業，非國有中小企業的信息不對稱問題更為嚴重，一方面源于非國有中小企業財務狀況等信息披露程度不高，可信度較差；另一方面，傳統金融機構與非國有中小企業來往匱乏，無法通過歷史交易記錄對其信用情況進行客觀評測。數字金融的應用改變了銀行等傳統金融機構單一渠道收集借貸用戶征信數據的現狀，通過大數據、云計算等能夠更加及時、高效地挖掘、收集中小企業的多維軟信息，改善了傳統借貸業務中非國有中小企業的信息不對稱問題。其次，數字金融靈活性高、體量小、包容度高等特點與非國有中小企業創新項目需求快、頻率高、持續性等特征更相契合。最后，相比于國有中小企業利用其特殊的政企身份可以較便捷地從傳統、正規金融機構獲取其創新項目融資，非國有企業受“所有制歧視”會將籌資渠道更多地投射到由數字金融搭建的多元化借貸市場，因此，對數字金融較高的依賴程度也使得數字金融的發展在緩解非國有企業創新項目融資約束方面發揮了更具有建設性的作用。

基于以上分析，本文提出假設2。

H2：相比之下，數字金融在促進非國有中小企業增加其創新研發投入方面將發揮更為顯著、積極的作用。

另外，相比于非高新技術中小企業，高新技術中小企業具有更強的創新項目融資動機。具體來說，首先高新技術產業的營業收入中技術創新項目占比大，而技術創新研發自身投入高、風險大、持續性長等特點，既使得企業難以僅依靠內部融資滿足創新項目資金需求，又使其面臨較高的外部融資成本。又因為高科技中小企業自身特征和創新項目融資特點均與以銀行為代表的傳統金融機構堅持的“安全性、流動性、盈利性”等貸款發放原則相違背，因此高科技中小企業信貸可得的不確定性更高，對數字金融這一新型金融模式的需求更強烈。數字金融的出現破除了傳統金融機構信貸發放的弊端，通過數字化信息的監測可以多維度、全時段地掌握信貸資金流向，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，且由于高科技產業籌資項目的技術含量更高，數字金融通過將其置于高科技市場價值評測網絡中，通過預估其項目創新價值等，實際上更加有利于資質較差但是創新項目價值較高的企業獲得信貸資金支持，優化了金融資源配置效率。

基于以上分析，本文提出假設3。

H3：相比之下，數字金融在促進高科技行業中小企業增加其創新研發投入方面將發揮更為積極、顯著的作用。

數字金融作為傳統金融服務賦值數字技術的一種創新金融服務模式，其形成和發展需要外部資源、環境的支持，其中地區的經濟發展水平和制度環境質量是兩個必須考慮的因素。而實際上，地域間資源稟賦的差異不僅會對數字金融的發展產生影響，而且也會作用于數字金融對中小企業創新研發投入影響的過程。

內生金融發展理論認為，金融體系的萌芽、完善需要成本。在經濟發展水平較差的地區，經濟主體無法承擔數字金融發展所需要的資源支持，因此金融發展滯緩，長期無法滿足作為“長尾”用戶的中小企業的創新項目融資需求。在經濟發展水平較好的地區，資源稟賦的優勢，包括資金的支持、科研團隊的集聚等，一方面為數字金融的萌芽、發展提供了先決條件，即發達地區的信息獲取和傳播方面的比較優勢必然會助力數字金融的發展，另一方面也為中小企業的創新提供了智力支持、資源保障。因此，經濟發展水平較好地區的中小企業創新項目融資動機更強，而且在數字金融發展較為迅速的情況下，中小企業創新項目融資的可得性更大。

基于以上分析，本文提出假設4。

H4：相比之下，數字金融對經濟發展水平較高區域內的中小企業創新研發投入的“激勵效應”更顯著。

外部制度環境的完善程度與區域內金融市場、金融中介的發達程度以及中小企業的成長性密切相關。伴隨著法律體制的健全，我國制度環境質量總體向好，但是基于各地開放程度、文化習俗、地理位置差異、政府管理等因素，導致區域間外部制度環境呈現出區域性差異化特征。一般而言，外部制度環境較好的地區，首先，數字金融發展較為順利，即同步化、科學的法律法規不僅降低了信貸違約風險，而且通過保護合同的履行，為資金出借方提供補償，極大程度上保障了資金借貸雙方的權益。其次，比較健全和穩定的制度體系是企業戰略決策的重要考量因素，一方面各項產業政策、政府扶持可以起到特殊“資源稟賦”信號傳遞的作用，有利于實現中小企業為其技術創新活動進行的項目融資，提高了信貸可得性，發揮了數字金融對中小企業創新項目融資的資金支持作用；另一方面制度質量執行力中包含了中小企業直接決定能否有效控制和多大程度上減少不確定性的因素，而這是其進行技術創新活動、增加其創新研發投入的重要誘因。

基于以上分析，本文提出假設5。

H5：相比之下，數字金融對制度環境質量較好區域內的中小企業創新研發投入的“激勵效應”更顯著。

三、樣本、變量與模型設定

（一）樣本與數據來源

本文的研究對象是我國中小企業上市公司，樣本區間為2014—2018年，數字金融指數、區域經濟發展水平來源于國家統計局官網，制度質量指數來源于樊綱、王小魯編制的《中國分省份市場化指數報告（2018）》，各省互聯網普及率來源于《中國分省份市場化指數報告（2018）》，其他指標的代理變量均來源于Wind 數據庫。參照Khurana et al.（2006）、余明桂等（2019）的做法［28-29］，對數據進行如下篩選：①剔除金融類上市公司數據；②剔除2014—2018 年成立公司數據；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公司；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公司數據，以保證公司數據的連續性；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公司名稱不同，則根據公司辦公地址所在省份、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；⑨對主要變量進行了1%以下和99%以上Winsor 處理。最后整理得到737 家公司的觀測點，共計3 685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包含了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，不僅可以真實地反映企業對技術創新的重視程度，而且能夠最直接、最客觀地反映企業進行技術創新研發的主觀意愿，再加上對數據可得性、統計口徑一致性的考慮，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［18］。

3.中介變量

融資約束指數（FC）。代表性的融資約束測度方法有KZ指數［30］、WW指數［31］和SA指數［32］。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，并以其絕對值作為本文融資約束的代理指標［26］。

4.調節變量

（1）制度環境質量（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《中國分省份市場化指數報告（2018）》。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。

（2）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。本文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，本文決定將企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、企業績效（Roa）、管理費用率（Mfee）、固定資產比率（Fix）、政府補助強度（Subsidy）、成立時間（Age）作為控制變量納入模型中來。另外，本文還設置了年度虛擬變量、行業虛擬變量。

以上各主要變量定義見表1所列。

表1 主要變量定義

（三）基準線性回歸模型

為了驗證H1-1 的內容，基于技術研發創新可能存在的慣性特征考慮，為避免回歸結果可能出現的內生性偏誤，在模型中加入被解釋變量的滯后項。同時考慮數字金融可能存在對區域技術創新水平影響的滯后性特征，在一定程度上緩解反向因果的內生性問題等，建立如下基準線性回歸方程：

其中：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 表示數字金融發展總指數；controlit表示一系列控制變量；Yeardummy、industrydummy 分別為年份虛擬變量、行業虛擬變量；εit為隨機誤差項；α0、α1、β1表示常數項；γ1…，γj表示待估參數。

四、實證結果分析

首先對樣本數據的離群值進行1%的縮尾處理。變量統計性描述見表2所列。

表2 主要變量的統計性描述

（一）基本回歸結果

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，估計結果見表3所列。在列（1）中，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。

表3 數字金融指數回歸結果

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，說明數字金融的發展能夠顯著提高中小企業創新研發投入，激勵其技術創新水平的提升，由此基本驗證了H1-1關于數字金融具有對中小企業技術創新水平“激勵效應”的存在性假設，說明新金融模式的創新雖然機遇與風險并存，但是就目前實證檢驗結果來看，數字金融以信息技術賦值傳統金融服務的模式，通過拓寬融資渠道、降低金融服務門檻、防范風險、降低融資成本、構建征信體系、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，并切實提高了其創新研發投入水平，在激勵中小企業技術創新水平方面發揮了積極作用。

另外，為保證實證研究結果的穩健性，利用靜態模型和另外兩種動態估計模型對原基準方程的結果進行了檢驗，從Hausman 檢驗結果來看，無論加入被解釋變量滯后項的估計模型結果，還是未加入被解釋變量滯后項的估計模型結果，均拒絕了原假設，即應該采用固定效應模型的估計結果。從第（2）（4）列的估計回歸結果看，核心解釋變量前系數均在1%的水平下顯著為正，即再次驗證了列（1）的回歸估計結果。另外，為了更好地識別數字金融發展與企業技術創新水平之間的關系，本文將同時采用2SLS 對模型進行穩健性估計檢驗。參考相關研究（謝絢麗等，2018）［19］，本文將選取區域互聯網普及率作為數字金融發展指數的工具變量，一方面該指標與數字金融的發展息息相關，其升級、普及均會豐滿數字金融的發展羽翼，另一方面基于行業的異質性特征，該指標與區域技術創新水平并無直接關聯，因此從理論層面上看，互聯網普及率有其作為數字金融發展指數工具變量的合理性。從第（6）列的估計結果來看，首先，在工具變量法第一階段的回歸結果中F統計量超過10，說明模型設定中并不存在弱工具變量問題，工具變量法的估計結果真實、有效；其次，具體來看，即便在考慮了模型的內生性問題以后，數字金融發展指數前系數仍然顯著為正，即數字金融的確發揮了其對區域技術創新水平的“激勵效應”。該結果與兩步系統GMM、靜態回歸模型及其他動態估計模型結果一致，再次驗證并支持了H1的內容。

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估計系數均在1%的水平下顯著為正，說明管理費用率的提高和政府研發補助的增加都有利于促進中小企業創新研發投入水平的提高，這一結果與預期相符。本文研究樣本中高科技企業占多數，企業創新活動依附人力資本，公司持續保持市場競爭優勢在較大程度上依賴于公司擁有的核心技術和公司培養、積累的一大批核心技術人員，適當的薪酬激勵是吸引、留住人才的關鍵因素，較高的管理費用率既反映了企業對技術研發人才的重視，同時也是中小企業高研發投入的重要表現形式。政府補助作為企業，特別是中小企業研發創新資金來源的重要渠道，通過信號效應、資源稟賦效應等彌補了傳統金融機構資金借貸供給的不足，在緩解企業融資約束方面已經成為若干專家、學者的共識。資產負債率和固定資產比率在模型（1）回歸結果中的估計系數在1%的水平下均顯著為負，一方面，較高的資產負債率說明中小企業的破產風險較大；另一方面，較大的固定資產比率意味著中小企業內部的閑置資金較少。眾所周知，企業負債承受能力是金融機構對其進行貸款資質審核評判的重要因素，而內部資金是企業投資項目的主要來源，因此較高的資產負債率和固定資產比率意味著中小企業創新研發活動缺少穩定、可靠的融資來源，而基于外部融資渠道成本高企的假設，中小企業較大的融資約束必然抑制中小企業技術創新研發投入，不利于其技術創新水平的提高。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。

續表3

（二）異質性檢驗

1.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性質以及是否隸屬于高科技產業進行分組。其中，企業性質分組中，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；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、化學品制造等行業為高科技產業，其他的均為非高科技產業。基于企業性質差異和是否隸屬于高科技產業差異的分組回歸結果見表4所列。

表4 以企業特征為分組依據的回歸結果

（1）企業性質差異。表4（1）（2）列是以企業性質為分組依據的回歸結果，由bdiff 檢驗結果看，核心解釋變量的組間系數差異性結果顯著，即差異性回歸結果可信。列（2）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企業技術研發投入水平的增加；列（1）國有企業樣本的回歸結果中，數字金融前影響系數不顯著，說明數字金融的發展未能對國有企業增加其創新研發投入力度產生任何顯著影響。

這一實證研究結果與Wei 等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［33］，也驗證了H2 的內容，即相比于國有企業有政府信用背書等優勢，可以較順利、低成本地取得項目融資資金，非國有中小企業基于傳統國有銀行與非國有經濟所有制結構“不兼容”的狀況，存在影響金融機構授信以及客戶評價標準歧視等諸多信貸資質審核問題，長期受到傳統金融機構信貸歧視，因此非國有中小企業在創新研發活動項目融資過程中的融資約束問題更加突出，而數字金融的發展一方面打破了所有制結構信貸匹配的約束，更加迎合非國有中小企業創新項目融資需求，另一方面先進互聯網技術的應用可以在最大范圍內復合企業各項歷史交易記錄指標，構建客觀、完善的信用評價系統，從而部分緩解了非國有中小企業由于抵押擔保少而遭遇融資難的困境，同時通過將作為融資項目的創新活動置于數字技術分析框架中也可以較科學地得出此項技術的創新市場價值，從而為信貸發放機構提供更加全面的信貸供給依據。因此，相比于國有企業，數字金融能顯著促進非國有中小企業創新研發投入水平的增加，進而激勵其技術創新水平的提高。

（2）是否隸屬于高科技產業。表4（3）（4）列是以是否隸屬于高科技產業為分組依據的回歸結果，由bdiff檢驗結果看，核心解釋變量的組間系數差異性結果顯著，即差異性回歸結果可信。通過橫向對比可以發現，雖然數字金融系數均在1%的水平下顯著為正，但是高科技產業子樣本回歸結果中核心解釋變量系數更大，即說明數字金融雖然可以通過緩解融資約束同時助力于高科技、非高科技產業中中小企業增加其創新研發投入，但是相比較之下，數字金融對高科技產業中中小企業的創新研發投入可以起到更加顯著的積極作用。

以上實證研究結果驗證了H3。其原因可能是：第一，受研究樣本的影響，無論是否隸屬于高科技產業，中小企業受其自身特征影響，如抵押物價值低、經營風險高等，以及受技術研發活動不確定性大、資金投入高、投入穩定性強等諸多特征制約，均面臨不同程度的融資約束；第二，在“大眾創業、萬眾創新”等國家創新驅動戰略影響下，企業創新是衡量其能否在多變的市場環境中生存下來的重要依據，也是一個企業社會競爭力的重要體現，創新是全行業應對瞬息萬變生存、競爭環境的根本保障，特別是高科技產業的中小企業，其高成長潛力勢必產生擴大規模、增加投資的內在需求，且由于高新技術企業項目的技術含量更高，項目本身不穩定因素更多、風險更大，貸款的管理成本更高，所以增加了該產業內中小企業融資難度。一方面，數字金融發展利用其高覆蓋率增加了傳統信貸長尾用戶的信貸可得性，緩解了高科技、非高科技產業中中小企業在創新項目融資過程中的融資約束困境；另一方面，互聯網技術在構建企業以及創新項目資質評價審核過程中，由于高科技中小企業作為融資項目的創新活動其創新市場價值含量更高，因此會有更大的幾率通過金融機構的資質審核或者獲得更高的信貸額度，因此相比于非高科技產業中的中小企業，數字金融的發展會在更大程度上顯著提高其技術創新研發投入水平。

2.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省份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外部環境制度質量均處于較高水平，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。基于經濟發展水平差異和基于制度環境質量差異的分組回歸結果見表5所列。

表5 以區域特征為分組依據的回歸結果

（1）經濟發展水平差異。表5（1）（2）列為基于經濟發展水平差異的分組回歸結果，由bdiff 檢驗結果看，核心解釋變量的組間系數差異性結果顯著，即差異性回歸結果可信。列（1）經濟發展水平較高區域內企業的子樣本回歸結果中，數字金融指數前系數在1%的水平下顯著為正，說明較好的經濟發展狀況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；列（2）為經濟發展水平較差區域內企業組別的子樣本回歸結果，結果顯示數字金融前系數未表現出統計意義上的顯著性，說明較差的經濟發展水平不利于數字金融發揮對該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，即良好的經濟發展狀況不僅可以助力金融中介機構利用借貸雙方的規模經濟，降低金融交易成本，金融市場在信息獲取和傳播方面的比較優勢也有利于減少信息不對稱，提高中小企業的融資可得性，而且較好的經濟發展狀況意味著較豐富的資源稟賦優勢，如人才集聚、物質資源豐富等，同樣有利于為中小企業開展技術創新營造良好的氛圍；在經濟發展水平較低時，經濟主體無法承擔形成金融體系所需的成本，數字金融體系發展滯緩，此時，金融發展處于低效率狀態，自然也無法充分滿足中小企業在其技術創新研發過程中的融資需求。

（2）制度環境質量差異。與以經濟發展水平為分組依據的回歸結果相似，且由bdiff 檢驗結果看，核心解釋變量的組間系數差異性結果顯著，即差異性回歸結果可信。表5（3）（4）列在制度環境質量較好的分組中，數字金融指數前系數顯著為正，但是在制度質量較差分組的回歸結果中，數字金融前系數不顯著。說明只有較好的制度環境質量才能激發數字金融對區域內中小企業技術創新的促進作用，增加其研發投入支出。

以上實證研究結果驗證了H5，即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量因素［34］，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，進一步緩解中小企業在技術創新項目中的融資約束困境，激勵技術研發投入的增加。

五、數字金融對企業技術創新激勵效應的傳導路徑分析

表3 的回歸結果證實了數字金融的發展對中小企業技術研發投入會產生積極的影響效應，但卻沒有驗證數字金融的發展是通過何種路徑來達到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，本文將使用附有中介變量的調節模型進一步探究數字金融基于融資約束路徑對中小企業研發投入激勵效應產生的內在機理和傳導路徑，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）中β2應顯著。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。

此外，作為中小企業融資約束的代理指標，本文除使用SA 指數外，為增加實證研究結果的穩健性，在參考了Kaplan 等做法的基礎上，利用經營活動現金流（CF）、現金股利（DIV）、現金持有量（C）、資產負債率（LEV）以及托賓Q指數（TobinQ）等指標（2），構建ordered logit 回歸模型，估計KZ 指數，一般來說KZ指數越大，融資約束水平越高。KZ指數的回歸結果見表6 所列，中介效應的回歸結果見表7所列。

表6 KZ指數系數構建回歸結果

表7 中介效應檢驗結果

表7（1）（3）列為方程（5）的回歸結果，可以發現，無論是以SA指數絕對值還是KZ指數衡量企業融資約束水平，數字金融指數前影響系數在1%的水平下顯著為負，說明伴隨著數字金融指數的增加，融資約束呈現減小的趨勢，即數字金融的發展的確在一定程度上緩解了中小企業融資約束困境。表7（2）（4）列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，具體來看，融資約束指數前系數均在5%的水平下顯著為負，這一結果與預期相符，即融資約束的確收緊了中小企業技術創新研發投入，對中小企業的技術創新水平產生了消極影響。此外還應該注意到，相比之前靜態模型的回歸估計結果，數字金融指數前系數在（2）（4）列中雖未發生性質的變化，但是數值減小，即部分中介效應顯著。

綜上所述，以上實證結果證明了融資約束作為數字金融作用于中小企業技術研發投入過程中中介變量的合理性。進一步地，本文發現融資約束的部分中介效應顯著，即數字金融的發展可以通過緩解中小企業的融資約束進而促進其增加技術創新研發投入水平，至于數字金融對中小企業創新研發投入的“激勵效應”是否還存在其他的傳導途徑，可以作為以后重點探究的方向。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文運用2014—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，以切實保障資金專款專用，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。

注 釋：

（1）在制度質量指標中，對2017年、2018年的缺失值數據以2016年相應數值進行填充；所有省級面板數據的變量，如數字金融指數、外部制度環境質量以及經濟發展水平等均按照企業辦公地址所在的省區進行手動匹配。

（2）CF=經營活動活動產生的現金流量凈額/期初總資產；DIV=（每股稅前現金股利×實收資本或股本）/期初總資產；C=（貨幣資金+交易性金融資產）/期初總資產；LEV=總負債/總資產；TobinQ=托賓Q值。