數字普惠金融對中小企業技術創新的影響及傳導路徑研究

胡 偉，張可萌，許志勇，余 浪

(1.湖北經濟學院會計學院，湖北 武漢 430205；2.湖北會計發展研究中心，湖北 武漢 430205)

0 引言

黨的二十大報告明確指出，要支持中小微企業發展，支持 “專精特新”企業發展，營造有利于科技型中小微企業成長的良好環境。近年來，中小企業對提升市場活力和促進創新創業的重要性和貢獻不斷凸顯。中國要在全球新一輪的科技革命和產業變革中抓住發展機遇，就離不開中小企業，更離不開“專精特新”型中小企業。2011年，工信部在《“十二五”中小企業發展規劃》中首次提出“專精特新”概念。“專精特新”中小企業掌握關鍵核心技術，專注于細分市場，并且能實現精細化與特色化生產。新發展階段下，“專精特新”中小企業在解決“卡脖子”難題和增強經濟韌性等方面發揮著重要作用。在2021年7月的中共中央政治局會議上，發展“專精特新”中小企業已被提高到國家戰略層面。“專精特新”的核心在于技術創新，但由于中小企業自身體量小、抗風險能力弱以及中國金融市場結構失衡[1]，中小企業一直面臨著“融資難”“融資貴”等問題，這不僅導致中小企業缺乏可持續的研發資金投入，還加劇了企業研發活動的風險。

為了加大對中小企業等薄弱環節的金融支持，中國持續深化金融供給側結構性改革，數字普惠金融正是金融供給側結構性改革的重要實踐。數字普惠金融即數字技術與普惠金融的結合，金融機構、互聯網企業和金融科技企業是中國數字普惠金融服務的主要提供者，其服務內容涵蓋貸款、存款、保險、投資、支付、征信等領域，形成了工銀e信、小微金融債、惠民保等多種產品。數字普惠金融產品與傳統金融產品相比，其政策差異化明顯，服務群體更加多樣，并向中小微企業以及涉農等弱勢群體傾斜。北京大學數字金融研究中心公布的數字普惠金融指數顯示，2016—2020年中國數字普惠金融實現了快速發展，但東部與非東部地區數字普惠金融發展存在差異，并且該差異呈現擴大的趨勢。

從理論上講，數字普惠金融是傳統金融的良好補充，能夠擴大金融服務覆蓋范圍，降低金融服務成本，增加包括中小企業在內“尾部群體”的金融服務可得性，進而推動經濟結構均衡發展。那么現實情況又是如何？近年來不少學者對相關內容進行了研究，結果表明，在宏觀層面上，數字普惠金融能夠改善各地區資本和勞動力錯配狀況[2]、減輕區域經濟發展的不平衡[3]以及縮小城鄉居民收入的差距[4]；在微觀層面上，數字普惠金融能夠顯著促進企業全要素生產率[5]以及技術創新[6]，并且能夠顯著增加中小企業的貸款金額，降低中小企業貸款利率[7]。由此可見，數字普惠金融確實對經濟的包容性發展起到了正向影響。聚焦到中小企業以及“專精特新”型中小企業，數字普惠金融對其技術創新也會產生促進作用嗎？通過何種路徑對其產生影響？這一促進效應在不同地區之間以及“專精特新”與非“專精特新”型中小企業之間是否存在異質性？這些問題均需要深入研究。

本文以2016—2020年中國新三板企業的面板數據為樣本，研究數字普惠金融對中小企業技術創新的影響，并檢驗融資費用和信息不對稱在二者間的傳導效應。同時，從數字普惠金融細分維度、“專精特新”以及地區這三個方面進一步研究其異質性效應。本文的邊際貢獻在于：①在理論方面，豐富了數字普惠金融對中小企業技術創新影響的傳導路徑，拓展了數字普惠金融對“專精特新”型中小企業技術創新的研究；②在實踐方面，不僅可以為評價數字普惠金融發展對中小企業技術創新的影響效果提供經驗證據，也可以為國家出臺推進數字普惠金融發展的相關政策提供現實依據。

1 理論分析與研究假設

1.1 數字普惠金融對中小企業技術創新的影響

企業技術創新需要持續的資金投入[8]。根據資源依賴理論，企業自身資源有限，外部融資是企業研發投入的主要來源[9]。此外，研發活動的高風險性和不確定性也促使企業通過外部融資分擔技術創新風險[10]。因此，外部融資是影響企業技術創新的重要因素之一。但是，由于中小企業的信息透明度普遍較低，甚至不受強制性信息披露約束，導致金融機構無法對其信用及發展狀況做出準確評估。加之中小企業抗風險能力較弱，金融機構為了規避風險常常選擇拒絕該類客戶[11]，最終導致中小企業難以獲取外部融資，阻礙了技術創新。數字普惠金融本身具備普惠屬性，能夠為包括中小企業在內的弱勢群體提供多元化金融服務，賦能中小企業發展。其數字化屬性則能使金融機構更加便捷高效地獲取中小企業相關信息，完善其對中小企業的征信與風控評估[12]，創新大數據信用融資，幫助容易受到傳統金融排斥的中小企業客戶獲得金融服務支持，改善金融市場的“長尾效應”[13]。據此，本文提出假設H1：數字普惠金融的發展能夠有效促進中小企業技術創新。

1.2 數字普惠金融對中小企業技術創新的傳導路徑

相較于其他企業，中小企業通常面臨更高的融資費用和更嚴重的信息不對稱問題，導致中小企業在獲取研發資金時更為不易。因此，本文從融資費用和信息不對稱這兩個角度檢驗其在數字普惠金融影響中小企業技術創新過程中的傳導效應。

(1)融資費用傳導路徑。傳統金融下，以銀行為主導的金融資源分配帶來對“尾部”群體的融資歧視現象。一方面，銀行為了降低信貸風險會對中小企業的信用以及經營狀況進行漫長、繁瑣的審核[14]，該過程中發生的費用間接提高了中小企業融資成本。另一方面，銀行融資渠道不暢也會促使中小企業不得不選擇融資費用較高的非正規金融渠道來獲取資金，以緩解融資約束[15]。面對較高的融資費用，中小企業為了維持正常的生產經營活動必然會減少對技術創新項目的投入[16]。與傳統金融相比，數字普惠金融具有政策性和靶向性[17]，能夠引導資金流向中小企業，為其提供普惠金融服務。數字普惠金融催生了一批互聯網銀行和金融科技企業，不僅拓寬了中小企業融資渠道，并通過帶動金融服務競爭降低了企業融資成本。數字普惠金融數字技術的應用減少了人力與物力投入，提升了金融服務觸達能力，也降低了金融機構的放貸風險與成本，最終促進中小企業融資費用降低。融資費用降低不僅能提高企業資源配置效率，促使企業資金向高質量研發項目轉移，還會降低技術創新投入成本和研發中斷的風險，使企業技術創新效率得到提升[18]。據此，本文提出假設H2：數字普惠金融能夠通過降低融資費用積極促進中小企業技術創新。

(2)信息不對稱傳導路徑。已有研究表明，在傳統信貸市場中，中小企業融資難問題的關鍵在于信息不對稱[19]。一方面，中小企業信息披露要求相對較為寬松[20]，并且企業通常會謹慎披露創新活動的相關信息，從而導致中小企業披露信息數量較少、質量較差。另一方面，傳統金融市場中通常以報表數據、抵押資產作為企業信用評估依據，中小企業規模較小、抵押品不足，很容易被排除在金融服務之外[21]。此外，傳統金融機構也缺乏有效手段對貸款的使用情況進行監管。這些原因共同加劇了信貸雙方的信息不對稱程度，根據信息不對稱理論，信息不對稱程度的增加會加劇道德風險與逆向選擇，導致中小企業技術創新無法獲得充足的資金支持。數字普惠金融能夠利用數字技術彌補傳統金融在信息收集方面的劣勢，可以通過挖掘和收集中小企業的數字足跡，優化貸前對借款人的信用評估以及貸后對信貸資金流向與預期償還情況分析，提高了貸款人與借款人之間的信息質量和信息傳遞效率，減少了信息不對稱。信息不對稱降低不僅能夠幫助金融機構有效識別中小企業技術創新相關信息，減少其“逆向選擇”，增強中小企業技術創新外部融資能力，還能夠提升債權人對企業資金使用的監督效率，避免融資企業挪用技術創新資金，提升管理層對技術創新項目的投資效率[22]。據此，本文提出假設H3：數字普惠金融能夠通過減少信息不對稱積極促進中小企業技術創新。

2 數據與實證模型

2.1 數據來源

由于新三板企業主要為創新型與成長型中小企業，同時考慮新三板快速擴容后在2016年掛牌數量達到高點且推出了分層管理，因此，本文選取新三板企業在2016—2020年的數據為研究樣本，所取數據來源于Wind數據庫和《北京大學數字普惠金融指數(2011—2020 年)》。本文基于以下標準對原始樣本進行處理：剔除了數據缺失的樣本，剔除了ST、*ST樣本，剔除了金融類企業樣本，這類企業運營模式有別于其他企業，會對數字普惠金融相關研究產生異常影響。最后，在此基礎上對樣本中所有連續變量進行前后1%縮尾處理，獲得觀測值5515個。

2.2 變量說明

本研究涉及的被解釋變量、解釋變量、中介變量和控制變量的名稱、符號和說明見表1。

表1 變量說明

被解釋變量為企業技術創新(RD)，通常可以從技術創新投入與技術創新產出兩個角度衡量。馮根福等[23]認為企業創新投入在轉化為創新產出過程中會受到諸多外生因素的影響，可比性較差。通過理論分析也可以得出，數字普惠金融主要通過增加研發投入推動中小企業技術創新，采用創新投入指標來衡量企業技術創新更加直觀，并且新三板企業專利數據缺失較多，可用性較差。因數據的可得性，本文選擇技術創新投入作為中小企業技術創新衡量指標，希望能夠較為直觀地反映數字普惠金融對企業技術創新的影響。參考以往研究，技術創新投入主要采用研發投入或研發投入強度進行度量，借鑒金昕等[24]的方法，以企業研發投入加1取對數作為企業技術創新的代理變量，以研發投入強度(RDS)作為替換變量進行穩健性檢驗。

解釋變量為數字普惠金融(Index)，參考郭守亭等[25]的研究，使用《北京大學數字普惠金融指數(2011—2020 年)》中的省級數字普惠金融總指數衡量數字普惠金融發展狀況。數字普惠金融總指數由數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個細分維度構成，為了進一步分析這三個細分維度對中小企業技術創新影響的異質性，本文還選取了數字普惠金融覆蓋廣度(BOC)、使用深度(UD)和數字化程度(DOD)指數進行研究。由于與其他變量相比數字普惠金融指數數值偏大，為了便于計量，本文對以上四個指數除以100作縮小處理。

中介變量為融資費用(FC)以及信息不對稱(IA)，參考李志軍等[26]的方法，采用企業財務費用除以營業收入即財務費用率衡量企業融資費用。參考李青原[27]的方法，采用盈余平滑度來衡量企業內外部信息不對稱的程度，盈余平滑度越高，信息不對稱程度就越高[28]。盈余平滑度(ES)的計算公式如下：

ESi，t=

(1)

其中，CFOi，t-k表示i企業在t-k會計年度的經營活動凈現金流量，Nii，t-k表示i企業在t-k會計年度所獲得的凈利潤，Asseti，t-k表示i企業在t-k會計年度的年末資產總額，SD括號代表求取括號內相應數值的標準差。

本文的控制變量參考李媛媛等[29]的研究，選擇企業現金持有、財務杠桿、固定資產占比、股權集中度、企業成長性、企業規模和資本密集度這些可能影響企業技術創新的因素作為控制變量。此外，還設置了行業虛擬變量和年份虛擬變量。

2.3 計量模型

由于對樣本數據進行F檢驗和Hausman檢驗的結果均為p<0.0001，所以本文采用時間和行業維度的固定效應模型。固定效應模型的回歸不僅能夠控制部分不隨時間變動的因素，以減少這些因素對解釋變量的影響，而且也能減輕遺漏變量帶來的內生性問題。同時，為了減少異方差的影響，本文的所有模型在回歸時均采用異方差穩健標準誤。

首先，為了驗證數字普惠金融對中小企業技術創新的影響，即驗證假設H1，本文構建以下模型：

RDi，t=α0+α1Indexi，t+α2Controli，t+

∑Industry+∑Year+εi，t

(2)

其中，RDi，t為i企業第t期技術創新，Indexi，t為i企業第t期數字普惠金融，Control為控制變量。

其次，為了檢驗數字普惠金融對中小企業技術創新影響的傳導路徑，即驗證假設H2和H3，本文參考溫忠麟等[30]以及江艇[31]的研究，采用五步法檢驗中介效應，在模型(2)的基礎上引入中介變量(Media)，構建模型(3)和模型(4)，并將融資費用(FC)和信息不對稱(IA)分別作為中介變量：

Mediai，t=β0+β1Indexi，t+β2Controli，t+

∑Industry+∑Year+εi，t

(3)

RDi，t=γ0+γ1Indexi，t+γ2Mediai，t+γ3

Controli，t+∑Industry+∑Year+εi，t

(4)

3 實證結果及分析

3.1 描述性統計分析

本文的各變量描述性統計結果如表2所示，由表2可知，企業技術創新最大值為17.889，最小值為12.232，說明不同中小企業的技術創新存在較大差異；樣本公司所在區域的數字普惠金融及其三個細分維度均存在一定差異，其中使用深度的差異性最大，表明數字普惠金融各區域發展的不均衡；企業融資費用的最大值為0.106，最小值為-0.044，信息不對稱最大值為14.801，最小值為0.179，表明不同中小企業的財務負擔與信息透明度均存在較大差異。

表2 變量描述性統計結果

3.2 基準回歸與分析

為了準確估計結果，本文使用未加入控制變量的OLS混合回歸、加入控制變量的OLS回歸、未加入控制變量的固定效應模型回歸、加入控制變量的固定模型回歸，分析數字普惠金融對中小企業技術創新的影響，其回歸結果依次如表3中的列(1)至列(4)所示。由表3可見，所有結果下數字普惠金融的系數均在1%的置信水平顯著為正，表明數字普惠金融發展程度提升有利于促進該區域中小企業技術創新，假設H1得到驗證。

表3 數字普惠金融與中小企業技術創新：基準回歸

3.3 傳導路徑的檢驗與分析

(1)融資費用傳導路徑的檢驗與分析。為了驗證數字普惠金融能否通過減少中小企業融資費用促進其技術創新，本文對融資費用的中介效應進行檢驗，結果如表4所示。由于列(1)中數字普惠金融系數α1在1%的置信水平顯著為正，表明可按中介效應立論；列(2)中數字普惠金融系數β1與列(3)中融資費用系數γ2均在1%的置信水平顯著為負，表明融資費用中介效應顯著，數字普惠金融發展顯著降低中小企業融資費用，融資費用減少能夠正向影響中小企業技術創新；列(3)中數字普惠金融系數γ1在1%的置信水平顯著為正，表明直接效應顯著；β1×γ2與γ1同號，表明融資費用在數字普惠金融與中小企業技術創新之間起到部分中介作用。結合理論分析，隨著融資費用降低，企業資源配置效率提高，技術創新資金成本降低，企業決策也更加可能從維持日常經營轉向技術創新，最終推動企業技術創新。由此可見，數字普惠金融能夠通過降低融資費用間接促進中小企業的技術創新，假設H2得到驗證和支持。

表4 數字普惠金融與中小企業技術創新：融資費用傳導路徑

(2)信息不對稱傳導路徑的檢驗與分析。為了驗證數字普惠金融是否能夠通過減少中小企業信息不對稱促進其技術創新，本文對信息不對稱的中介效應進行檢驗，結果見表5。由于列(1)中數字普惠金融系數α1在1%的置信水平顯著為正，表明可按中介效應立論；列(2)中數字普惠金融系數β1與列(3)中信息不對稱系數γ2均在1%的置信水平顯著為負，表明信息不對稱中介效應顯著，數字普惠金融發展顯著降低中小企業信息不對稱，信息不對稱減少能夠促進中小企業技術創新；列(3)中數字普惠金融的系數γ1在1%的置信水平顯著為正，表明直接效應顯著；β1×γ2與γ1同號，證明信息不對稱在數字普惠金融與中小企業技術創新之間起到部分中介作用。依據理論分析，企業生產要素的取得主要依賴于外部資源，減少企業與外部資源提供者的信息不對稱將能提升企業獲取技術創新資源尤其是獲取外部資金的能力，從而促進企業技術創新。由此可見，數字普惠金融除了能夠直接促進中小企業技術創新外，還能通過降低信息不對稱程度間接促進中小企業技術創新，假設H3得到驗證和支持。

3.4 穩健性檢驗

(1)基準回歸的穩健性檢驗。一是替換被解釋變量，參考余明桂等[32]的研究，采用研發投入強度即研發投入與總資產比值作為替換變量，對基準回歸進行穩健性檢驗。結果見表6列(1)，其結果與基準回歸結果一致，表明研究結論穩健。二是滯后一期解釋變量，為了緩解內生性問題，使用滯后一期數字普惠金融(L.Index)作為解釋變量帶入模型(2)進行回歸，被解釋變量與控制變量保持不變，結果見表6列(2)，其結果與基準回歸結果一致，表明研究結論穩健。三是采用傾向得分匹配法，為了緩解可能存在的樣本選擇偏差，更好地證明數字普惠金融與中小企業技術創新的關系，本文借鑒許志勇等[33]的研究，采用傾向得分匹配法(PSM)進行穩健性檢驗。首先，按照中位數將數字普惠金融分為兩組，大于中位數的組取1，否則取0，由此得到新變量Index_dum。其次，根據模型(5)在控制企業現金持有、財務杠桿、固定資產占比、股權集中度、企業成長性、企業規模和資本密集度等企業特征變量的情況下，估算出每家企業所處地區數字普惠金融的propensity score。最后，在實驗組和控制組進行0.05卡尺內的1∶1最近鄰匹配，得到3003個樣本。對匹配后的數據平衡性檢驗結果表明，匹配后的變量標準化偏差在10%之內，匹配后的變量標準化偏差較之前明顯縮小，說明通過PSM后的樣本有效消除了由變量的系統性差異導致的研究結果偏誤，通過了平衡性檢驗，即：

表6 基準回歸穩健性檢驗結果

表7 傳導路徑穩健性檢驗結果：Bootstrap檢驗法

Index_dumi，t=δ0+δ1Controli，t+∑Industry+∑Year+εi，t

(5)

將配對后的樣本重新帶入模型(2)中進行回歸分析，檢驗結果見表6列(3)，其結果與基準回歸結果一致，表明本文的研究結論依然穩健。

(2)傳導路徑的穩健性檢驗。一是運用Bootstrap檢驗法，檢驗結果如表8所示，融資費用在數字普惠金融對中小企業技術創新影響中的中介效應系數為0.006，且偏差矯正95%的置信區間為(0.001751，0.012773)，置信區間不包含零，表明融資費用中介效應顯著。信息不對稱在數字普惠金融對中小企業技術創新影響中的中介效應系數為0.011，且偏差矯正95%的置信區間為(0.005619，0.019573)，置信區間不包含零，表明信息不對稱中介效應顯著。Bootstrap檢驗表明，上文關于融資費用與信息不對稱傳導路徑的回歸結果具有穩健性。二是運用Sobel檢驗法，對融資費用傳導路徑的檢驗結果如表8中的列(1)所示，融資費用在數字普惠金融對中小企業技術創新影響中的中介效應系數為0.006，且在5%置信水平顯著，中介效應系數與直接效應系數同號，因此融資費用在數字普惠金融與中小企業技術創新之間起到中介作用。對信息不對稱傳導路徑的檢驗結果如表8中的列(2)所示，信息不對稱在數字普惠金融對中小企業技術創新影響的中介效應系數為0.011，且在1%置信水平顯著，中介效應系數與直接效應系數同號。因此，信息不對稱在數字普惠金融與中小企業技術創新之間起到中介作用。Sobel檢驗表明，上文關于融資費用與信息不對稱傳導路徑的回歸結果具有穩健性。

表8 傳導路徑穩健性檢驗結果：Sobel檢驗法

4 進一步分析

4.1 數字普惠金融細分維度的異質性檢驗與分析

郭峰等[34]構建了以總指數、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度為主要支撐的“一總三細”數字普惠金融指數體系。數字普惠金融各個維度的發展可能會對中小企業技術創新產生不同的影響效果，對于中小企業來說，究竟哪一層面的提升將更有利于技術創新能力的發展？本文對其做了進一步分析，回歸結果如表9所示。由表9中的列(1)至列(3)可見，覆蓋廣度、使用深度和數字化程度系數分別為0.335、0.283和0.360，且均在1%的置信水平顯著，表明數字普惠金融無論是覆蓋廣度、使用深度還是數字化程度均可以對中小企業技術創新產生顯著正向影響，且數字普惠金融數字化程度對中小企業技術創新的促進效果明顯優于覆蓋廣度與使用深度。

表9 異質性檢驗：數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度與數字化程度結果

4.2 東部與非東部地區的異質性檢驗與分析

由于地區間資源分布和市場環境的不同，必然使得各地數字普惠金融發展與中小企業技術創新能力表現出差異性。在這種情況下，數字普惠金融是否會對中小企業的技術創新產生差異化影響？本文對其做了進一步分析。本研究對地區的劃分參考國務院發展研究中心的方法，將經濟區域劃分為東部與非東部區域，回歸結果如表10所示。由表10中的列(1)(5)可見，數字普惠金融對中小企業技術創新的促進作用在東部與非東部地區均顯著為正，且該促進作用在非東部地區效果更好。由表10中的列(2)(3)及列(6)(7)可見，數字普惠金融覆蓋廣度和使用深度對中小企業技術創新的促進作用在東部與非東部地區均顯著為正，且該促進作用在非東部地區更為明顯，其原因可能是東部地區比非東部地區資源稟賦更佳、市場化程度更高、傳統金融供給更充足、金融服務更好。數字普惠金融在非東部地區發揮“普惠”的作用更大，從而對該地區中小企業的技術創新促進效果更好。但從列(4)(8)可見，數字普惠金融數字化程度在非東部地區能顯著促進中小企業技術創新，而在東部地區的效果不明顯。其原因可能是東部地區的普惠金融數字化發展程度一貫比非東部地區高，所以數字化程度的發展并未對東部地區產生顯著影響。

表10 異質性檢驗：東部與非東部地區結果

4.3 “專精特新”型與非“專精特新”型的異質性檢驗與分析

近年來，國家為了進一步完善并強化工業企業的供應鏈，出臺了“專精特新”中小企業認定標準，并對認定為“專精特新”的中小企業開展了培育工作。數字普惠金融對“專精特新”與非“專精特新”中小企業技術創新的影響是否會產生差異？本文對其做了進一步分析。根據Wind數據庫中被認定為“專精特新”中小企業的相關信息，將樣本分為“專精特新”與非“專精特新”兩種類型。回歸結果如表11所示。

由表11中的列(1)(5)可見，數字普惠金融對中小企業技術創新的促進作用在“專精特新”與非“專精特新”中小企業間均顯著為正，且該促進作用在“專精特新”中小企業中效果更好。由列(2)至(4)以及列(6)至(8)可見，數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對中小企業技術創新的促進作用在“專精特新”與非“專精特新”型中小企業均顯著為正，且該促進作用在“專精特新”型中小企業中更為明顯。其原因可能為政府為“專精特新”中小企業出臺的各項政策產生了較好的實施效果，使得數字普惠金融能精準有效地為“專精特新”型中小企業技術創新提供支持，促進其技術創新能力提升。

5 研究結論與建議

本文利用2016—2020年新三板企業數據，將其與數字普惠金融省級數據匹配，采用固定效應模型與中介效應模型，實證檢驗數字普惠金融對中小企業技術創新的影響及傳導路徑。研究結果表明：①無論從總體還是從三個細分維度分析，數字普惠金融均能對中小企業的技術創新產生顯著促進作用；②從三個細分維度的影響效果看，數字普惠金融數字化程度的提高對中小企業技術創新影響最大；③數字普惠金融能夠通過減少融資費用、降低信息不對稱來促進中小企業技術創新；④數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度對非東部地區中小企業技術創新促進效果明顯優于東部地區，而數字化程度能夠顯著促進非東部地區中小企業技術創新，但對東部地區中小企業技術創新作用不顯著；⑤數字普惠金融及其三個細分維度指數對“專精特新”型中小企業技術創新的促進作用明顯優于非“專精特新”型中小企業。

基于上述結論，本文提出以下建議：①完善數字普惠金融服務體，精準助力中小企業技術創新，金融領域應加快完善數字普惠金融服務體系，深化數字化技術應用，完善中小企業信用風險評估，優化金融產品供給，推動金融服務向廣覆蓋、低成本、高效率發展，同時充分利用數字技術增強金融機構對中小企業技術創新活動的識別能力，降低企業融資費用，為其提供更加便捷、低成本的資金支持，精準高效助力中小企業技術創新；②差異化金融資源配置，推動中小企業的技術創新能力升級，根據異質性檢驗結果，政府部門一方面應積極鼓勵并支持非東部地區的數字普惠金融建設，優化該地區金融資源配置，充分釋放數字普惠金融對非東部區域中小企業技術創新驅動效果，促進東部與非東部地區協調發展，另一方面持續引導數字普惠金融對“專精特新”型中小企業的專項資金支持，推動非“專精特新”中小企業轉型升級，提升中小企業的技術創新能力；③完善數據治理與監管，推進數字普惠金融服務效能提升，金融機構與政府部門應高度警惕并防范數字技術應用于金融領域可能帶來的風險，金融機構應加強平臺信息安全保護，確保客戶數據獲取與使用合法合規，政府部門也應加快完善數據治理與監管，加強數據主體權益的保護，加快數字金融立法，提升數字普惠金融的數字化程度，降低信息不對稱的風險，提高數字普惠金融服務效能，讓數字普惠金融真正惠及中小企業。