定向降準對中小企業創新的影響研究

帥昭文 許偉

摘? ?要：本文基于新三板掛牌企業數據，考察了定向降準政策對中小企業創新的影響及其作用機制，得出如下結論。第一，定向降準政策對中小企業創新有著顯著的正向激勵作用，尤其是有利于企業的“實質性”創新。第二，定向降準通過緩解企業的融資約束影響企業創新。第三，企業所處創新環境對該作用機制起著重要的“調節作用”：定向降準政策的創新驅動效應在創新型城市、創新型產業和列入“創新層”的中小企業中表現更好。本文的發現為定向降準政策驅動中小企業創新提供了經驗證據，也為該政策的進一步健全和完善提供了參考。

關鍵詞：定向降準；中小企業創新；融資約束；創新環境；雙重差分

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.08.001

中圖分類號：F832；F272? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1003－9031（2023）08－0003－19

基金項目：本文系2020年國家自然科學基金項目“新時期的小額信貸與相對貧困治理：理論反思、機制分析及路徑優化”（72073151）階段性研究成果。

收稿日期：2023-06-13

作者簡介：帥昭文（1989-），男，湖北黃岡人，經濟學博士，中央民族大學經濟學院講師，中國興邊富民戰略研究院研究員；

許 偉（1997-），男，山西臨汾人，中央民族大學經濟學院碩士研究生。

一、引言與文獻綜述

創新是推動經濟高質量發展和實現中國式現代化的關鍵“支點”，也是保持中國經濟韌性和進入創新型國家前列的內在驅動力。企業是創新的主體，如何驅動企業創新一直是社會各界持續關注和探討的熱點話題（Ayyagari et al.，2011；郭玥，2018）。然而，創新過程往往伴隨大量的資金投入和投入—回報間的期限錯配，而且創新型企業往往起步艱難、缺少有效擔保、孵化周期較長，逆向選擇和道德風險問題更加嚴重（Berger and Udell，1990）。因此，外部融資問題一直是束縛企業創新的瓶頸（鞠曉生等，2013；Mina et al.，2013），而“融資難”“融資貴”的難題在我國中小企業中則表現得更加突出（呂勁松，2015）。

中小企業是我國企業創新的主要群體，貢獻了全國70%以上的技術創新成果。2021年我國出臺專門針對中小企業的支持政策，打造一大批“專精特新”中小企業和國家級“小巨人”企業，目標是提高中小企業的生產、管理和創新能力。但我國中小企業普遍存在信用缺失、銀行信息甄別能力有限以及風險控制能力不足等問題（Aboody and Lev，2000；林毅夫和李永軍，2001；呂勁松，2015），企業面臨的融資約束問題比較嚴重。近年來，不確定性因素明顯增多，中小企業的融資約束更加明顯，甚至影響到企業的創新動力，因此加強對中小企業創新的金融支持十分有必要（朱武祥等，2020）。

為解決中小企業融資問題，2012年證監會開始在若干地方試點推行全國中小企業股份轉讓系統（俗稱“新三板”）并迅速向全國推廣。根據《國務院關于全國中小股份轉讓系統有關問題的決定》，在該系統掛牌的公司，達到股票上市條件的可以直接向證券交易所申請上市交易。而且，近年來新三板市場也在向著引導企業加大研發創新的方向不斷改革（李延軍和徐慢，2023）。2016年起，新三板市場將掛牌企業劃分為“創新層”和“基礎層”并根據情況每年動態調整，在此基礎上2019年推出“精選層”，以便甄選出創新能力強、經營業績突出和公眾化水平高的企業轉板上市。當前，高新技術企業在掛牌企業中占比過半①，這些企業要實現吸引投資者進入甚至轉板上市的目標，技術研發和創新成為重要手段（Hua et al.，2016；李林木和汪沖，2017）。

與此同時，為解決弱勢部門的融資難題，2014年起央行開始實施定向降準，加強了對“三農”和小微企業等目標領域的政策支持，進而可能影響到企業創新。截至2022年，定向降準政策已經實施了19次，主要目的是增加對“三農”和小微企業的資金支持，降低其融資成本。有研究表明定向降準政策一方面可以促進銀行等金融機構加大對中小企業的信貸支持（胡育蓉和范從來，2017；郭曄等，2019；陳書涵等，2019；孔東民等，2021），另一方面還可以降低貨幣市場的中長期利率，改善中小企業的中長期融資狀況（王文倩，2018；笪哲，2020）。還有研究表明定向降準政策提高了中小企業在信貸市場的競爭力，促進了中小企業投資意愿（劉琦和董斌，2020）。也有文獻指出，定向降準可能達不到政策初衷甚至加劇了弱勢部門的融資約束（馬理等，2015；黎齊，2017；馮明和伍戈，2018；張人中和馬威，2022）。

探討定向降準政策對中小企業“融資難”“融資貴”的影響固然重要，但中小企業作為我國技術創新的中堅力量，分析該政策對其創新的影響意義更加深遠。定向降準政策為中小企業融資賦能，最終目的是服務中小企業的高質量發展，而創新是企業高質量發展最重要的內在驅動力，因此分析該政策對創新的影響十分重要。當前關于定向降準影響企業創新的研究明顯不足，僅有王佳妮等（2022）和姜倩（2022）研究了定向降準對中小企業創新的影響，且已有的研究在機制分析上存在邏輯的缺失。本文從制度理論出發，提出中小企業所處的創新制度環境是激發定向降準“創新效應”的關鍵因素，新三板掛牌企業為研究對象，運用PSM-DID方法驗證了定向降準政策對中小企業創新的影響，同時對比A股市場上的政策效應以及不同創新環境下的政策影響，發現融資約束和創新環境共同作用于定向降準的“創新效應”。

二、理論分析與研究假說

定向降準政策實施后，商業銀行為獲得政策支持，會增加對中小企業的貸款，企業的外部融資渠道增加，創新活動可能更加活躍（王佳妮等，2022）。央行通過定向降準政策引導金融機構加大對中小企業貸款的持續投放力度，同時降低了中小企業的融資成本，從而可能促進企業創新。當中小企業有更多穩定的資金來源時，用于研發支出的份額也會增加，企業將擺脫“策略性”創新的迎合思想，以“實質性”創新促進企業高質量發展（黎文靖和鄭曼妮，2016）。因此，本文提出假說1。

假說1：定向降準政策對中小企業創新有積極影響，且更有利于企業的“實質性”創新。

央行貨幣政策趨于寬松時，銀行信貸供給比較充足，企業面臨的融資約束問題就能得到適度緩解（陸正飛等，2009），而定向降準則通過影響特定金融機構和金融機構的特定貸款來緩解中小企業的融資約束（王曦等，2017），定向降準通過緩解中小企業的融資約束促進創新。因此，提出假說2。

假說2：定向降準政策通過緩解中小企業融資約束促進企業創新。

定向降準的直接目的是緩解中小企業融資約束，兩個基本條件可能影響其進一步發揮“創新效應”：一是企業創新受到融資約束的影響（萬佳彧等，2020；李延軍和徐慢，2023），二是企業創新動機和企業所處的創新制度環境有關（李習保，2007；周密等，2013；李文靜和彭紅星，2022）。根據理查德·佛羅里達的“3T理論”，人才、技術和地域的寬容程度可以影響該地區的創新發展能力（Florida，2002），創新型城市更有利于定向降準的創新驅動作用。在我國，創新型城市是創新人才、創新資本、創新知識等創新要素和資源的集聚地，可以集聚各類要素和資源支持企業創新活動（郭豐等，2021）。一方面，創新型城市擁有完善的科技創新體系和良好的創新氛圍，這直接改善了企業所處的創新環境，有利于中小企業將獲得的資金投入創新研發活動（杜運周等，2020；曹希廣等，2022）。另一方面，創新型城市為企業提供健全的金融服務，商業銀行的信貸供給更加充分，有利于定向降準政策緩解中小企業的融資難題，對企業研發活動的促進作用也更加明顯（Ayyagari et al.，2011；翟光宇、王瑤，2022）。因此，本文提出假說3。

假說3：相比非創新型城市，定向降準政策對創新型城市中小企業的創新驅動作用更大。

產業特征也會影響企業創新，身處創新型產業、行業競爭激烈都會對企業創新產生深刻影響（張杰等，2007；尹洪英和李闖，2022），這種特征所帶來的同群效應和知識外溢都會促進企業提高研發力度（王旭、褚旭，2022）。因此，定向降準政策對不同產業特征下企業的創新驅動效應是否具有明顯差異？相比于非創新型產業，處在創新型產業的企業對創新技術的重視程度較高、技術外溢也越大，企業有更大的動力開展技術創新，定向降準政策對這類企業的創新驅動作用也應當更大。因此，本文提出假說4。

假說4：相比非創新型的產業，定向降準政策對處在創新型產業的企業創新驅動作用更大。

本文的研究對象為新三板企業，而新三板市場的分層轉板制度會影響掛牌企業的創新力度（薛海燕等，2023；李延軍和徐慢，2023）。掛牌企業進入“創新層”將擁有轉板的優先級和綠色通道，而且全國中小企業股份轉讓系統每年會動態調整“基礎層”和“創新層”的名單以篩選出真正的優質企業。在新三板掛牌的企業大多為高新技術企業，衡量企業是否能進入“創新層”以及不“跌層”的重要指標就是企業創新水平。定向降準政策的影響之下，“創新層”的中小企業應當有更大動力去開展創新活動，因此，本文提出假說5。

假說5：定向降準政策對進入“創新層”的企業的創新驅動效應更大。

三、研究設計

（一）數據來源與數據處理

由于定向降準的政策目標亦包含三農領域，本文研究定向降準對中小企業創新水平的影響，必須排除農業企業的干擾，因此本文選擇2014年12月31日前新三板掛牌的非農企業作為研究樣本。之所以選擇新三板企業，是考慮到新三板企業大多為成長型和創新型的企業，其創新水平可能受此政策的影響比較明顯。另外，本文選擇2012—2017年作為樣本區間，主要考慮到：新三板于2012年7月設立，2018年以后定向降準的實施口徑變為普惠金融定向降準；2017年后新三板企業財務數據缺失嚴重；本文采用的《中小企業劃型標準規定》于2011年6月開始執行，并且國家統計局于2017年底修訂了《統計上大中小微型企業劃分方法》，在本文樣本期間內企業類型劃分標準沒有發生變化。

本文采用以下數據來驗證提出的假設：新三板掛牌企業專利申請數據，來自佰騰專利數據庫，通過企業名稱和年份檢索并手工整理得到；新三板企業的財務數據和董事會相關數據，來自國泰安（CSMAR）數據庫和WIND數據庫，部分缺失的數據由全國中小企業股份轉讓系統披露的掛牌企業年度報告補充完善；城市人均GDP、城市金融機構數量等城市層面數據，來自《中國城市統計年鑒》。

考慮到數據的有效性，本文對數據進行了以下處理：剔除金融房地產類企業；剔除資產負債率以及所有者權益為負的企業；剔除年均專利申請數量低于0.5個的企業；剔除主要變量缺失的企業；對連續型變量進行雙側1%的縮尾處理。最終得到6年共4548個觀測值構成的非平衡面板數據。

（二）變量說明

1.被解釋變量

企業創新水平（Innovation）。以往文獻通常從企業創新投入和創新產出兩個維度衡量企業創新水平，由于創新活動具有不確定性，研發投入有時不能夠產出成果，因此研發投入可能高估了企業的創新能力（馮文娜，2010），而且新三板企業的研發數據缺失嚴重，因此本文使用新三板掛牌企業專利申請數量來衡量企業的創新水平。本文將專利申請數量加1并取自然對數作為被解釋變量。依據《專利法實施細則》，企業專利分為發明專利、實用新型專利和外觀專利三類。為了考察定向降準政策對“實質性”專利和“策略性”專利的影響，本文使用企業發明專利與實用新型專利申請數量之和加1的自然對數衡量企業的實質性創新水平，使用外觀設計專利申請數量加1的自然對數衡量企業的策略性創新水平。

2.解釋變量

定向降準政策（policyt）：央行2014年起宣布實施定向降準政策，考慮到政策對創新的影響遲滯及新三板掛牌企業的樣本特征①，本文選擇2015年作為政策節點，而實際上樣本期間內主要的定向降準政策也是落在了2015年②。該變量在2015年及此后年份取1，其余年份取0。

是否為中小企業（treatedi）：中小企業取1，大型企業取0。

交乘項（policyt×treatedi）：“定向降準政策”和“是否為中小企業”的交乘項是模型主要解釋變量（實證分析部分簡寫為did）。

3.中介變量

融資約束（FC）。本文參考李春濤等（2020）所采用的指標，選擇清償比率（所有者權益/總負債）、企業規模（總資產的自然對數）、現金比率（現金存量/總資產）、企業成立年齡、固定資產凈值率（固定資產凈額/總資產）和應收賬款比率（應收賬款/總資產），構建新三板企業融資約束的評分標準。

4.控制變量

本文控制了影響企業創新活動的大量企業層面變量和宏觀變量。企業層面變量參考郭曄等（2019）的做法，控制了企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、資產收益率（Roa）、企業年齡（Age）、固定資產占比（PPE）、成長性（Growth）、資產流動性（Liquid）、現金持有（Cash）、獨立董事占比（Indep）以及兩職合一（Dual）。宏觀變量包括城市人均GDP（Ln_Pgdp）、金融發展水平（CCB）等。

（三）模型設定

參考郭曄等（2019）的研究思路，本文采取PSM-DID方法，實證研究定向降準政策對新三板中小企業創新的影響，并利用中介效應模型來分析影響機制。另外，本文著重關注了創新環境對政策“創新效應”的影響，因此后文將采用分樣本回歸方法對此進行進一步研究。

由于新三板企業的員工人數缺失嚴重且變動較大，本文參照2011年國家統計局公布的《關于印發中小企業劃型標準規定的通知》，按政策前一年的營業收入和資產總額分行業篩選出中小企業和大型企業，剔除屬于“其他未列明行業”的企業和相關數據缺失的公司。

將劃分好的新三板中小企業作為實驗組，大型企業作為對照組。參考郭曄等的研究，選取Size、Lev、Roa、PPE四個變量，使用基于0.05卡尺的一對一最近鄰匹配方法，從大型企業中為中小企業匹配到相似的對照組。最終得到中小企業66家，大型企業69家，使用匹配后的處理組和對照組進行雙重差分建模。公式（1）-（3）為本文中介效應模型，為消除時間和個體差異，本文采用固定效應的模型設定。

1n_Patent■=？琢■+？琢■policy■·treated■+■？琢■Control■■+？濁■+？姿■+？滋■ （1）

FC■=？茁■+？茁■policy■·treated■+■？茁■Control■■+？濁■+？姿■+v■（2）

1n_Patent■=？酌■+？酌■policy■·treated■+？酌■FC■+■？酌■Control■■+？濁■+？姿■+？棕■（3）

其中，ln_Patenti，t為被解釋變量，是企業i在第t年度的創新水平。policyt為時間虛擬變量，2015年及以后取值為1，否則為0。treatedi為分組虛擬變量，處理組企業取值為1，對照組企業取值為0。融資約束FCi，t為中介變量。待估參數α1衡量了定向降準政策對中小企業的創新驅動作用，參數β1表示定向降準政策對中小企業融資約束的影響，待估參數β1·γ2用以識別定向降準政策通過融資約束影響企業創新活動的中介效應。？濁■是個體固定效應；λt為時間固定效應。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

表2報告了主要變量的描述性統計結果。結果顯示，ln_Patent最小值為0，最大值為3.466，均值為1.506，標準差為0.979，說明新三板各類企業創新能力存在較大差異。實質性創新水平（ln_Patent1）均值為1.423，策略性創新水平（ln_Patent2）均值為0.182，說明樣本企業還是偏重于實質性創新。此外，樣本內新三板企業規模、成長能力、企業年齡以及資產流動性也存在較大差異。

（二）基礎回歸結果分析

表3列（1）提供了定向降準政策影響新三板企業創新水平的回歸結果，從中可以看出，交乘項did的系數估計值在10%的置信水平下顯著為正，說明定向降準政策能夠促進新三板中小企業的創新產出。列（2）提供了定向降準政策影響新三板企業實質性創新的回歸結果，結果顯示交乘項did的系數估計值在1%的顯著性水平下為正。列（3）提供了定向降準政策影響新三板企業策略性創新的回歸結果，交乘項did的回歸系數為負但不顯著。列（2）和列（3）的回歸結果說明了定向降準政策對發明和實用新型等實質性創新產出的促進作用比較明顯，而對外觀設計型的創新幾乎沒有影響。在作用渠道上，我們檢驗了融資約束（FC）的中介效應。從列（4）結果可看出，定向降準政策顯著減輕了中小企業的融資約束，而且列（5）結果說明定向降準政策的直接效應和融資約束的中介效應顯著存在，這說明本文的“定向降準—減緩融資約束—促進創新”的傳導渠道是存在的。可以看出，定向降準政策實施后，政策釋放的資金流入目標領域，促進了中小企業創新。以上實證結果驗證了假說1和假說2成立。

（三）創新環境的影響分析

1.城市創新氛圍的影響

定向降準政策的實施受到企業所處的外部創新環境如金融發展水平、經濟發展水平等的影響。為進一步探究企業所處地區創新環境對定向降準政策的“創新效應”的影響，本文分析了定向降準政策對不同類型城市的中小企業所產生的創新驅動作用。首先，本文根據2014年《中國城市和產業創新力報告》對樣本企業所在的城市創新指數進行排序，創新指數在中位數以上的城市為創新型城市，創新指數在中位數以下的城市為非創新型城市。然后，將樣本企業按照城市類型分組進行實證檢驗，具體回歸結果如表4和表5所示。

表4是創新型城市樣本企業的回歸結果，列（1）提供了定向降準政策影響創新型城市新三板企業創新水平的回歸結果，交乘項did的系數估計值在10%的置信水平下顯著為正，說明定向降準政策能夠促進創新型城市新三板中小企業的創新產出。列（2）提供了定向降準政策影響新三板企業實質性創新的回歸結果，結果顯示交乘項did的系數估計值在5%的顯著性水平下為正。列（3）提供了定向降準政策影響新三板企業策略性創新的回歸結果，交乘項did的回歸系數為負但不顯著。列（2）和列（3）的回歸結果說明了定向降準政策對創新型城市新三板中小企業發明和實用新型等實質性創新產出的促進作用比較明顯，而對外觀設計型的創新幾乎沒有影響。觀察列（4）的結果發現，交乘項did的回歸系數為負且不顯著，說明定向降準對緩解這些企業的融資約束作用有限。而列（5）加入FC變量后，交乘項did的系數在10%的置信水平下顯著為正。綜合列（4）和列（5）的實證結果，再次基于Sobel中介效應檢驗法發現，通過緩解企業融資約束的中介作用在創新型城市中確實不顯著，而這可能與創新型城市本身的融資環境良好有關。

表5是基于非創新型城市的樣本企業的回歸結果，表5中列（1）和列（2）交乘項did的回歸系數均不顯著，列（3）中did的回歸系數在10%的置信水平下顯著為負，這表明定向降準政策并不能驅動非創新型城市的中小企業創新。列（4）、（5）中定向降準對FC的回歸系數不顯著，表明融資約束機制在非創新型城市中不存在。比較表4和表5的結果，假說3成立。

2.產業創新特征的影響

分屬不同產業類型的企業對研發活動的重視程度有較大差別，當產業特征直接與創新有關時更是如此，定向降準對創新型產業的影響可能更大，本文探討了定向降準政策對不同產業中小企業的創新驅動效應的影響。根據2014年《中國城市和產業創新力報告》對樣本企業所在的二級行業的創新指數進行排序，在中位數以上的行業為創新型產業，在中位數以下的行業為非創新型產業。按照創新型產業和非創新型產業分組回歸，結果如表6和表7所示。

表6列（1）、（2）中交乘項did的回歸系數分別在10%和5%的置信水平下顯著為正，而列（3）中did的回歸系數不顯著，這說明定向降準政策能夠顯著促進創新型產業的中小企業的創新產出，且定向降準政策對發明和實用新型創新產出的促進作用比較明顯，而對外觀設計型的創新幾乎沒有影響。同時，列（4）的回歸結果顯示，融資約束的回歸系數在5%的置信水平下顯著為負，表明定向降準政策顯著緩解了創新型產業的中小企業的融資約束。而列（5）中交乘項did的回歸系數為正且不顯著，融資約束FC的回歸系數顯著為負，表明融資約束是完全中介，說明定向降準政策主要依靠緩解創新型產業的融資約束問題來促進企業創新，該結論通過了Sobel檢驗。

對于非創新型產業而言，表7列（1）-（3）中交乘項did的回歸系數均不顯著，定向降準政策并沒有起到促進非創新型產業創新的效果。而列（4）和列（5）中，中介變量FC的回歸系數也不顯著，定向降準并不能緩解非創新型產業的融資約束。這可能是由于非創新型產業本身沒有很強的創新動機，因此定向降準政策對該類產業中小企業的影響不大，假說4成立。另外，比較表6和表7的結果可以發現，對于創新型產業而言，融資約束是限制中小企業創新的主要因素，定向降準也主要是通過這一途徑作用于企業創新。

3.新三板企業分層制度的影響

2016年6月起，為滿足中小微企業差異化發展需求，新三板正式對掛牌公司實施分層管理，將滿足盈利能力強、高速成長以及創新創業標準的企業劃分為“創新層”，其余企業劃分為“基礎層”，并且每年進行動態調整。有潛力進入“創新層”的中小企業為了不“跌層”和最終實現轉板上市目標，更傾向于將所獲資金用于研發創新。因此，本文認為定向降準政策對新三板“創新層”和“基礎層”企業的創新驅動效果會表現出差異性。為此，本文將2016—2018年均處在“創新層”的企業劃分為一組，其余企業為另一組進行比較分析。

表8為“創新層”企業的回歸結果，列（1）和列（2）中交乘項did的回歸系數均在10%的置信水平下顯著為正，列（3）中did的回歸系數不顯著，這說明定向降準政策促進了創新層中小企業的創新水平，且定向降準政策對發明和實用新型創新產出的促進作用比較明顯，而對外觀設計型的創新幾乎沒有影響。而列（4）和列（5）中FC的回歸系數不顯著，回歸結果可以看到，可以看出融資約束的中介效應并不明顯，但定向降準對中小企業創新的驅動作用十分顯著且穩定，這說明定向降準政策在分層管理制度的作用下明顯促進了企業創新。可能的原因是“創新層”企業受融資約束影響并不明顯，但定向降準帶來的融資渠道增加、成本下降和穩定資金來源等條件為企業提高“潛在”創新水平創造了有利條件。

表9為“基礎層”企業的回歸結果，列（1）的回歸系數不顯著，這說明定向降準并沒有促進“基礎層”中小企業的創新。而列（2）的回歸系數為0.335，小于表8中列（2）did的回歸系數0.447，且在10%的置信水平下顯著，說明定向降準政策對“基礎層”中小企業發明和實用新型創新產出的促進作用比較明顯，且比“創新層”企業的作用小。列（4）中did對于FC的回歸系數顯著為負，但列（5）中將FC變量加入回歸，did對ln_Patent的回歸結果卻不顯著，這說明定向降準政策雖然緩解了“基礎層”中小企業的融資約束，但對其創新的驅動作用卻不明顯。綜合表8和表9的結果說明，定向降準在新三板掛牌企業中的政策效果不盡相同，政策緩解了“基礎層”企業的融資約束，對“創新層”企業的影響不大，但定向降準顯著促進了“創新層”企業的創新。這再次說明企業創新與創新制度環境有關，假說5成立。

（四）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

使用雙重差分方法的一個重要前提條件是處理組企業和控制組企業在政策實施前后具有共同趨勢。因此，在進行雙重差分回歸之前，首先檢驗兩類企業專利數量分布情況，并通過時序圖呈現其變化趨勢。圖1反映了樣本企業專利數量的平行趨勢圖，實線為處理組企業的專利數量變化趨勢，虛線為控制組企業的專利數量變化趨勢。從圖1可以直觀地看到，處理組和控制組的專利數量在政策發生前的變化趨勢基本一致，平行趨勢假設成立。

2.構建虛擬的政策實施時間點

本文采用反事實的方法來進一步驗證實驗結果的穩健性。構建一個虛擬的政策實施點，假設定向降準政策發生在2013年，然后對模型（1）重新進行回歸，結果如表10列（1）所示，此時did的估計系數不顯著，證明了本文結論的可靠性。

3.更換中小企業判定標準

參考劉琦和董斌（2020）的做法，以年末營業收入代替年末總資產衡量公司規模，以此劃分中小企業和大型企業，重新考察定向降準對中小企業創新水平的影響，結果如表10列（2）所示，交乘項did的回歸系數在5%的置信水平下顯著為正，這說明定向降準政策實施后，中小企業的創新水平顯著增強，由此證明了本文結論的可靠性。

4.關于融資約束的討論

本文重點就創新環境對定向降準“創新效應”的影響進行了分析，關于融資約束的討論略顯單薄。其一，受數據可得性的限制，新三板融資約束指標的構造比較粗糙；其二，融資約束指標無法體現企業在研發投入時到底處于資金緊約束還是松約束狀態。考慮到A股上市企業與新三板掛牌企業面臨的融資約束不同，如果融資約束是有效中介，則政策在前者上的“創新效應”應不如后者明顯，結果如表10的列（3）、（4）所示。列（3）是將A股中小企業作為實驗組，大型企業作為對照組的回歸結果，did的回歸系數并不顯著，這說明定向降準并沒有促進A股的中小企業創新。這可能是由于A股企業不面臨融資約束問題，定向降準政策并不能通過緩解融資約束達到促進A股中小企業創新的目的。為了驗證結果的穩健性，本文使用Size、Lev、Roa、PPE四個變量，使用基于0.05卡尺的一對一最近鄰匹配方法，從A股大型企業中為中小企業匹配到相似的對照組。使用匹配后的處理組和對照組進行雙重差分建模，回歸結果如列（4）所示，did的回歸系數仍然不顯著，可以發現結果符合事前的預期。

五、結論及政策建議

本文基于2012—2017年新三板掛牌企業數據，利用PSM-DID模型實證考察了定向降準政策對中小企業創新的驅動效果，結果表明定向降準政策顯著提高了中小企業的創新水平特別是實質性創新，而融資約束是可能的中介。本文重點在于提出創新環境是影響定向降準政策“創新效應”的重要因素，并從城市創新氛圍、產業創新特征和新三板分層制度等角度展開分析。實證結果表明：定向降準政策的創新驅動效應在創新型城市、創新型產業和列入“創新層”的中小企業中表現更好，而且融資約束的中介作用在創新型城市和“創新層”企業中表現并不明顯，再次表明在這些領域中創新環境的重要性，定向降準政策為這些“潛在”創新提供了便利條件。本文的實證結果說明，定向降準政策推動了中小企業創新，其可能的作用機制是緩解企業融資約束，與該機制同樣重要的是企業所處的創新環境會影響政策的“創新效應”。

基于以上研究結論，本文提出如下政策建議。第一，在定向降準政策的實施過程中，央行不僅要關注政策對中小企業的融資約束的緩解，還應注重其創新驅動效應，條件成熟時可將推動中小企業實質性創新納入政策目標之中。第二，配套的創新激勵政策、制度是刺激中小企業創新的必要條件，要發揮好定向降準的創新驅動效應，就必須提高定向資金的精準性和效率，因此多部門間協作、共同引導定向降準資金流向企業創新是該政策未來可以努力的方向。第三，在創新氛圍不同的城市或創新程度不同的產業中，定向降準的創新驅動效應有所差別，央行在政策實施和考核時應當將其考慮在內，必要時可考慮更加精細的差異化定向降準政策。■

（責任編輯：夏凡）

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