謝婷婷 高麗麗

摘? ?要：在傳統(tǒng)金融模式下，金融資源結構性錯配嚴重制約中小企業(yè)技術創(chuàng)新，數(shù)字金融發(fā)展能夠有效矯正這一問題，進而驅動中小企業(yè)創(chuàng)新?；?011—2018年中小板上市公司數(shù)據(jù)，運用面板固定及中介效應模型，在傳統(tǒng)金融結構錯配背景下，探討數(shù)字金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響及內在機制。研究發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)金融，數(shù)字金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的驅動效應更為顯著，數(shù)字金融通過矯正傳統(tǒng)金融結構錯配，改善非國有、高技術、成長期和成熟期中小企業(yè)創(chuàng)新融資環(huán)境，更具靶向性地支持中小企業(yè)創(chuàng)新活動。進一步發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用深度與數(shù)字化程度兩個維度均對中小企業(yè)技術創(chuàng)新產生積極影響，但覆蓋廣度影響不明顯。機制分析表明，數(shù)字金融能夠通過緩解企業(yè)融資約束、減少企業(yè)融資成本和降低企業(yè)杠桿來提高企業(yè)創(chuàng)新產出。本文的研究結論為數(shù)字金融的發(fā)展優(yōu)化、實現(xiàn)創(chuàng)新驅動提供可靠經驗證據(jù)和政策啟示。

關鍵詞：數(shù)字金融;技術創(chuàng)新;傳統(tǒng)金融;面板固定效應模型;中介效應模型

中圖分類號：F832? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2021）12-0060-09

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.12.008

一、引言

技術創(chuàng)新是決定經濟持續(xù)增長的重要動力。在我國新舊動能轉換關鍵時期，創(chuàng)新驅動的內涵式增長已然成為經濟高質量發(fā)展的重要抓手（張軍擴等，2019）[1]。微觀企業(yè)作為技術創(chuàng)新主要實施者，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新能夠充分帶動經濟質量及效益的提升。然而，企業(yè)創(chuàng)新具有高投入、長周期、高風險等特征，導致創(chuàng)新融資存在嚴重信息不對稱，使企業(yè)創(chuàng)新面臨融資困境。尤其對中小企業(yè)來說，一方面，技術創(chuàng)新基礎不如大型企業(yè)，需持續(xù)投入大量資金;另一方面，受自身特征影響，導致創(chuàng)新融資成本高、效率低，在基礎瓶頸與融資困境雙重限制下，創(chuàng)新受到嚴重阻礙。因此，持續(xù)穩(wěn)定的資金來源對中小企業(yè)技術創(chuàng)新尤為重要。

然而，我國傳統(tǒng)金融體系存在的金融資源錯配現(xiàn)象已嚴重影響中小企業(yè)技術創(chuàng)新。具體表現(xiàn)在：首先，屬性錯配。由于傳統(tǒng)金融結構性失衡與行業(yè)順周期偏好以及風險審慎管理體系的制約，導致非國有企業(yè)比國有企業(yè)融資成本更高、融資效率更低。其次，領域錯配。我國傳統(tǒng)金融部門嚴格秉持盈利原則和風控要求，容易在考核次序與風險監(jiān)控上出現(xiàn)錯位，導致高新技術企業(yè)相較于非高技術企業(yè)獲得資金難度更大。最后，階段錯配。受傳統(tǒng)金融部門“后向型”偏好的影響，導致最具潛力的成長期企業(yè)面臨融資困境。因此，傳統(tǒng)金融服務實體經濟出現(xiàn)的結構錯配，嚴重抑制中小企業(yè)在技術創(chuàng)新活動中的潛在驅動力，這也是當前金融改革應該關注的重點。

傳統(tǒng)金融服務實體經濟出現(xiàn)的結構錯配在當下需要創(chuàng)新性金融模式加以糾正。伴隨人工智能、大數(shù)據(jù)以及云計算等新興技術的蓬勃發(fā)展，金融與新技術逐漸融合，一種新型金融模式——數(shù)字金融由此順應而生（郭峰等，2016）[2]。作為傳統(tǒng)金融的補充，數(shù)字金融能否通過服務的便捷化及較低的門檻提高金融服務的普惠性，又能否通過對數(shù)據(jù)的分析及審核有效降低信息不對稱，進而影響中小企業(yè)技術創(chuàng)新，是值得探索的現(xiàn)實問題。現(xiàn)有文獻較多從政府、市場以及社會文化等方面探討如何支持企業(yè)創(chuàng)新（鄭玉，2020;徐麗鶴和李青，2020;吳迪等，2020）[3-5]，而關于數(shù)字金融如何影響微觀中小企業(yè)技術創(chuàng)新的研究還處在探討階段，多集中在數(shù)字金融通過緩解融資困境、提升企業(yè)價值和企業(yè)全要素生產率，從而提升企業(yè)創(chuàng)新等，為本文研究提供了有益參考。鑒于我國數(shù)字金融發(fā)展位于世界前列，中小企業(yè)是我國創(chuàng)新發(fā)展的動力之一，對數(shù)字金融相較于傳統(tǒng)金融如何根據(jù)創(chuàng)新型中小企業(yè)發(fā)展規(guī)律、融資特征等發(fā)揮作用進行研究具有一定的理論價值和實踐意義。

本文將2011—2018年中小板上市公司數(shù)據(jù)與各省數(shù)據(jù)相匹配進行面板實證檢驗。具體而言，主要包括以下三個方面：其一，比較數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響力，判斷數(shù)字金融能否通過糾正傳統(tǒng)金融結構錯配，助力中小企業(yè)技術創(chuàng)新;其二，分別探究數(shù)字金融三個維度發(fā)展對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，辨別哪個維度對其影響更為顯著;其三，通過中介效應模型，基于融資約束、融資成本、企業(yè)杠桿等機制路徑進行識別與檢驗，厘清數(shù)字金融影響中小企業(yè)技術創(chuàng)新的作用機制。

二、理論分析與研究假設

（一）數(shù)字金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響

依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術發(fā)展的數(shù)字金融，在資金需求市場中，與傳統(tǒng)銀行服務偏向“二八定律”中的20%不同，數(shù)字金融更多服務的是80%的“長尾”群體，其中，中小企業(yè)受益最為明顯。在數(shù)字金融在延長金融服務覆蓋率、提高金融服務可獲得性、減少交易成本和提高金融服務的供需匹配性四個維度的作用下，數(shù)字金融充分發(fā)揮“長尾效應”，通過緩解企業(yè)融資約束、減少融資成本、降低企業(yè)杠桿等路徑驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新。

首先，數(shù)字金融能夠拓寬企業(yè)融資渠道，提高融資可得性，緩解創(chuàng)新融資約束。一方面，中小企業(yè)作為資金需求者，在傳統(tǒng)金融市場中具有“多、小、散”特征，傳統(tǒng)金融部門服務這類主體必須付出昂貴成本。數(shù)字金融利用區(qū)塊鏈、云計算以及人工智能等手段，能夠在低成本、低風險的環(huán)境中高效處理海量數(shù)據(jù)，使得長尾群體突破正規(guī)金融服務的“卷簾門”“玻璃門”限制，獲得金融的有效供給。另一方面，中小企業(yè)技術創(chuàng)新對資金投入具有量大、長期、穩(wěn)定的要求，數(shù)字金融通過對傳統(tǒng)金融市場中金融產品以及商業(yè)模式進行數(shù)字化創(chuàng)新，能夠提高產品間的供需匹配性，以多品種、個性化服務滿足中小企業(yè)創(chuàng)新活動持續(xù)、高頻的融資需求，進而有效緩解創(chuàng)新融資約束（江紅莉和蔣鵬程，2021）[6]。

其次，數(shù)字金融憑借自身獨特的信息搜集和處理能力，能夠有效降低風險評估成本與交易成本，減少創(chuàng)新融資成本。數(shù)字金融利用自身獨特的風險監(jiān)控、信息處理與檢測系統(tǒng)，能夠快速、高效地處理中小企業(yè)信息，簡化貸款審查流程，縮短貸款審批時間，降低資產信用評估、線下審核與風險管理成本，進而減少中小企業(yè)創(chuàng)新融資成本（楊先明和楊娟，2021;謝雪燕和朱曉陽，2021）[7，8]。

最后，數(shù)字金融能夠降低企業(yè)通過加杠桿方式獲取資金的需求，促進企業(yè)加大對長周期、高風險創(chuàng)新活動的資金投入。中小企業(yè)財務報表中杠桿率水平較高會降低企業(yè)技術創(chuàng)新水平，依托數(shù)字金融能夠有效改善中小企業(yè)融資環(huán)境，并且為企業(yè)研發(fā)項目的實施提供必要的支撐條件，提升企業(yè)的經濟實力，促使企業(yè)逐漸減少對加杠桿的主動性需求，有利于進行長周期、高風險以及資金需求大的技術創(chuàng)新活動。因此，數(shù)字金融的“去杠桿作用”能夠產生對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的驅動效應（梁琦和林愛杰，2020）[9]。

據(jù)此，本文提出研究假設H1：數(shù)字金融的發(fā)展能夠通過緩解企業(yè)融資約束、減少融資成本、降低企業(yè)杠桿，進而驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新。

（二）數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融結構錯配的靶向優(yōu)化路徑

1.“屬性錯配”的優(yōu)化路徑。國有企業(yè)因自身產權特征，比非國有企業(yè)更容易獲得財政資金支持，更容易被傳統(tǒng)金融機構青睞。數(shù)字金融的發(fā)展能夠豐富金融機構搜集非國有中小企業(yè)信息的渠道，有效解決因信息不對稱造成的創(chuàng)新融資難題。同時，數(shù)字金融低門檻、高效率、多品種與個性化的金融服務能夠與非國有中小企業(yè)創(chuàng)新融資需求相契合，驅動非國有企業(yè)增加創(chuàng)新研發(fā)投入。國有企業(yè)則受自身體制限制，對數(shù)字金融帶來的便利渠道反應遲緩，導致數(shù)字金融對國有企業(yè)技術創(chuàng)新的驅動作用不明顯。

假設H2：數(shù)字金融的發(fā)展能夠矯正傳統(tǒng)金融的“屬性錯配”，對非國有企業(yè)的創(chuàng)新產出具有顯著的正向促進作用。

2.“領域錯配”的優(yōu)化路徑。從產業(yè)特征看，高技術與非高技術企業(yè)相比擁有更強的技術創(chuàng)新融資需求。然而，高技術企業(yè)的創(chuàng)新投資具有高風險、長周期、高投入的特點，與傳統(tǒng)金融部門安全性、流動性、盈利性的放貸原則背道而馳，導致高技術企業(yè)創(chuàng)新融資難、融資貴。數(shù)字金融的出現(xiàn)，一方面能夠打破傳統(tǒng)金融部門放貸審核指標過于單一的弊端，另一方面依托數(shù)字金融信息監(jiān)測系統(tǒng)，能夠多維度、全時段掌握信貸資金的動向，有效降低信貸風險，為高技術企業(yè)營造良好的創(chuàng)新融資環(huán)境。除此之外，數(shù)字金融還能夠將高技術企業(yè)的創(chuàng)新項目置于市場價值評估網(wǎng)絡中，模擬評估創(chuàng)新項目的市場價值，有助于資質差但創(chuàng)新價值高的企業(yè)獲得資金供給，更加有效地矯正傳統(tǒng)金融的“領域錯配”（李小玲等，2020）[10]。

假設H3：數(shù)字金融的發(fā)展能夠矯正傳統(tǒng)金融的“領域錯配”，對高技術企業(yè)的創(chuàng)新產出具有顯著的正向促進作用。

3.“階段錯配”的優(yōu)化路徑。根據(jù)企業(yè)生命周期理論，企業(yè)經歷萌芽、成長、成熟到衰退的發(fā)展時期，而在不同的發(fā)展階段，企業(yè)的資產負債、現(xiàn)金流以及創(chuàng)新需求等方面有所不同。傳統(tǒng)金融部門具有“后向型”偏好，會根據(jù)企業(yè)資產、盈利能力選擇客戶。然而，成長期企業(yè)稀缺的抵押品和擔保能力及較高的資產負債率，導致具有強烈創(chuàng)新融資需求的企業(yè)面臨嚴重的融資困境。數(shù)字金融的發(fā)展能夠為成長期企業(yè)提供多元化的融資渠道，同時還能夠依托自身獨特的信息搜集、處理能力，提升金融機構處理分析企業(yè)信息的能力，有助于改善成長期企業(yè)創(chuàng)新融資現(xiàn)狀（黃銳等，2021;阮堅等，2020）[11，12]。

假設H4： 數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效克服傳統(tǒng)金融運行中存在的“階段錯配”，對成長期企業(yè)的技術創(chuàng)新活動起到顯著優(yōu)化效果。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取中小板上市公司作為研究對象，以北京大學提供的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》進行匹配，進而構建2011—2018年的面板數(shù)據(jù)。本文對樣本數(shù)據(jù)的處理過程如下：第一步，剔除財務信息缺失嚴重的企業(yè);第二步，剔除樣本期間內為ST、*S T與金融行業(yè)的企業(yè);第三步，為控制極端值對實證結果的影響，對連續(xù)變量進行1%和99%分位的縮尾處理。最終篩選出總共3115個觀測值。微觀企業(yè)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)字金融指數(shù)來自北京大學金融研究中心公布的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》，宏觀控制變量數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫。

（二）變量的選取

1. 被解釋變量——企業(yè)技術創(chuàng)新變量（Total、Invent、Low）。本文參照王小燕等（2019）[13]和唐松等（2020）[14]等學者的做法，采用企業(yè)創(chuàng)新專利產出衡量企業(yè)技術創(chuàng)新能力。按照現(xiàn)有企業(yè)專利數(shù)據(jù)，將其分為三個層次：其一，企業(yè)專利申請總數(shù)（Total），代表企業(yè)總的創(chuàng)新水平;其二，企業(yè)發(fā)明專利申請總數(shù)（Invent），代表企業(yè)的實質性技術創(chuàng)新能力;其三，實用型與外觀專利申請數(shù)之和，代表企業(yè)低端技術創(chuàng)新能力。

2. 核心解釋變量——數(shù)字金融（Digfin）。參照已有文獻（梁榜和張建華，2018;聶秀華，2019）[15，16]的研究，選取北京大學數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融的代理變量。

3. 中介傳導變量。

（1）企業(yè)融資約束（SA）。本文借鑒鞠曉生等（2013）[17]、包鈞等（2018）[18]等學者的做法，利用計算得出的SA指數(shù)作為企業(yè)融資約束的代理變量，公式為：

[SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age] （1）

其中，Size為企業(yè)總資產真實值（單位：百萬）取對數(shù)，Age為企業(yè)上市年限。

（2）企業(yè)融資成本（Expen）。本文采用財務費用與企業(yè)負債的比值作為企業(yè)融資成本替代變量，該指標可以從側面衡量企業(yè)為融取資金所支付的成本。

（3）企業(yè)杠桿（Lever）。本文利用資產負債率反映企業(yè)債務約束情況，從側面反映企業(yè)歸還借款的能力。

4. 控制變量。本文為了彌補遺漏變量對回歸結果的影響，從微觀和宏觀兩個層面選取多個變量作為控制變量，具體指標如表1所示。

（三）模型的設定與實證策略

1. 面板固定效應模型。本文為檢驗數(shù)字金融與企業(yè)技術創(chuàng)新的關系，構建如下模型：

[Total=α+β1Digfini，t-1+∑β2KB+∑Year+∑Ind+ε]? ? ?（2）

在上述模型（2）中，核心解釋變量為省級數(shù)字金融指數(shù)（Digfin、Dfg、Dss）;被解釋變量為企業(yè)技術創(chuàng)新（Total、Invent、Low）;KB為相關控制變量;ε為隨機擾動項。

在模型回歸前，本文對其進行了以下處理：其一，內生性處理。為避免因反向因果關系造成的內生性問題，本文將核心解釋變量滯后1期，在一定程度上降低內生性對回歸結果的影響。其二，模型選擇。一方面，本文經過F檢驗、Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)兩個統(tǒng)計量的P值均在1%水平下顯著，最終選擇面板固定效應模型。另一方面，本文檢驗時間效應是否顯著，LR檢驗結果顯示大多數(shù)時間變量系數(shù)是顯著的。因此，從表2看，最終選取雙向固定效應模型檢驗數(shù)字金融與中小企業(yè)技術創(chuàng)新的關系。最終選取雙向固定效應模型檢驗數(shù)字金融與中小企業(yè)技術創(chuàng)新的關系。

表2：面板模型選擇結果

[ 檢驗值（P值） 結果 F統(tǒng)計量 3.49（0.001） 固定效應模型 Hausman檢驗 15.48（0.05） 固定效應模型 ]

2. 中介效應模型。為探究數(shù)字金融影響企業(yè)技術創(chuàng)新的具體作用機制，本文設置了如下方程進行檢驗。

[Totali，t=?+?1Digfini，t-1+φCV+∑Year+∑Ind+ε] （3）

[Mediatori，t=θ+θ1Digfini，t-1+∑φCV+∑Year+∑Ind+τ]? （4）

[Totali，t=α+α1Mediatori，t+α2Digfini，t-1+∑φCV+∑Year+∑Ind+ξ]? ?（5）

上述模型中的Mediator為中介變量總稱，分別代表企業(yè)融資約束、企業(yè)融資成本以及企業(yè)杠桿，其余變量的設定與模型（2）類似。

四、實證結果與分析

（一）數(shù)字金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響

1. 基準回歸分析。表3中的模型X（1）—X（3）列示了數(shù)字金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新影響的基準回歸結果。結果顯示：其一，數(shù)字金融的發(fā)展對企業(yè)總創(chuàng)新能力與實質性創(chuàng)新能力均呈現(xiàn)十分顯著的促進作用，說明數(shù)字金融能夠為中小企業(yè)創(chuàng)新提供豐富的融資工具及融資渠道，在一定程度上盤活游離在正規(guī)金融體系之外的金融資源，驅動企業(yè)總創(chuàng)新能力的提升。其二，數(shù)字金融對低端技術創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)僅在10%的水平下顯著，且系數(shù)相較于實質性創(chuàng)新能力較小。主要由于數(shù)字金融本身獨具的信息處理能力，能夠幫助企業(yè)提高創(chuàng)新決策的有效性，減少低端技術創(chuàng)新的投入。以上說明，數(shù)字金融的發(fā)展能夠通過對中小企業(yè)實質性創(chuàng)新能力的提升帶動企業(yè)總創(chuàng)新能力的提高，減緩中小企業(yè)目前存在的“創(chuàng)新泡沫”問題。

表3中的模型X（4）—X（6）列示了傳統(tǒng)金融發(fā)展對企業(yè)技術創(chuàng)新的回歸結果。結果顯示：傳統(tǒng)金融發(fā)展對企業(yè)總創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.081，且在5%的水平下顯著，對企業(yè)實質性創(chuàng)新能力的影響不顯著。研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)金融發(fā)展對企業(yè)技術創(chuàng)新能夠產生正向促進作用，但與數(shù)字金融相比影響系數(shù)較小，促進效應不突出，并且對企業(yè)實質性創(chuàng)新能力影響不顯著。

2. 降維回歸分析。為進一步分析數(shù)字金融與中小企業(yè)技術創(chuàng)新的關系，本文對數(shù)字金融進行降維處理，分解為覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度（見表4）。檢驗結果表明，數(shù)字金融的覆蓋廣度（L.Dfg）對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響較小且不顯著，但數(shù)字金融的使用深度（L.Dss）及數(shù)字化程度（L.Szh）對企業(yè)技術創(chuàng)新（Invent）的回歸系數(shù)顯著為正，并且能夠在提升企業(yè)實質性技術創(chuàng)新能力（Invent）的同時帶動總體創(chuàng)新能力（Total）的提高。以上說明，數(shù)字金融能夠通過使用深度的延展以及數(shù)字化應用的普及，為企業(yè)創(chuàng)新融資提供多元化的融資工具和融資渠道，促進中小企業(yè)技術創(chuàng)新項目的開展，僅依靠使用群體覆蓋面積的增加，對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響不明顯。

（二）穩(wěn)健性檢驗及內生性處理

1. 穩(wěn)健性檢驗。一是更換主要變量。從投入與產出兩個層面，以研發(fā)投入與總資產的比值作為企業(yè)創(chuàng)新投入指標，以企業(yè)無形資產增量與總資產比值衡量企業(yè)創(chuàng)新產出。二是剔除特殊事件樣本影響。數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，與全球金融態(tài)勢的發(fā)展有著密切聯(lián)系，忽視這類因素的影響可能會使估計結果不準確。因此，本文將樣本期間我國2015年重大股災作為典型的金融事件，對2015年及之后樣本進行剔除，盡可能排除股災的影響。此外，樣本中的地區(qū)直轄市具有較大的經濟特殊性，當?shù)氐臄?shù)字金融發(fā)展與技術創(chuàng)新活動與其他地區(qū)可能存在差異，本文刪除樣本中的直轄市。最終發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新的結論未受上述改變的影響（見表5）。

2. 內生性處理。上述實證中，本文對核心解釋變量進行了滯后1期處理，一定程度降低因反向因果關系造成的內生性影響。除了反向因果外，實證過程中還會因為遺漏變量造成內生性偏差。因此，本文借鑒萬佳彧等（2020）[19]等學者的研究，采用各省互聯(lián)網(wǎng)普及率（Hlw）作為工具變量，并且運用兩階段最小二乘法對模型進行重新估計。

進行兩階段最小二乘法估計前，首先，運用Hausman檢驗確定數(shù)字金融是否為內生性解釋變量，檢驗結果如表6所示，模型X（2）、X（3）、X（4）中Hausman統(tǒng)計值均在10%的水平下顯著，說明變量數(shù)字金融內生性解釋變量。其次，利用LM檢驗進行不可識別檢驗，結果發(fā)現(xiàn)LM統(tǒng)計量均顯著，拒絕不可識別假設。最后，運用F檢驗確定工具變量的選取是否有效，模型X（1）中主要變量在1%的水平下顯著，且F統(tǒng)計量為194.96，表明工具變量互聯(lián)網(wǎng)普及率與內生性解釋變量數(shù)字金融存在較強相關性。第二階段回歸結果顯示，模型X（2）、X（3）中數(shù)字金融的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為正，模型X（4）的回歸結果不顯著。因此，不論基于基準回歸還是工具變量回歸，數(shù)字金融驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新的結論都是顯著的。

（三）數(shù)字金融的“糾錯配”功能與中小企業(yè)技術創(chuàng)新

在上述研究中，本文基本證實數(shù)字金融相較于傳統(tǒng)金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的正向驅動作用更為突出。但值得深入探究的是，數(shù)字金融是否在校正傳統(tǒng)金融結構錯配的基礎上驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新？

表7中的panelA按企業(yè)屬性分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)。檢驗結果顯示，在非國有企業(yè)組中，數(shù)字金融對企業(yè)總體專利創(chuàng)新能力與實質性技術創(chuàng)新能力的系數(shù)顯著為正;而在國有企業(yè)組中，數(shù)字金融對企業(yè)技術創(chuàng)新的回歸系數(shù)均不顯著。這是由于國有企業(yè)能夠憑借產權特征在傳統(tǒng)金融市場中獲取充足、低成本的金融資源，并受自身體制限制對數(shù)字金融所帶來的便利渠道反應較慢或遲緩。與此相反，非國有企業(yè)在傳統(tǒng)金融市場中面臨嚴峻的融資困境，處于融資的“低水平均衡”中，融資境遇的改善會產生較大的邊際產出，驗證假設H2。

表7中的panelB按行業(yè)屬性分為高技術企業(yè)與非高技術企業(yè)。實證結果顯示，數(shù)字金融對高技術行業(yè)與非高技術行業(yè)的影響也具有差異性特征。在非高技術行業(yè)組中，數(shù)字金融對實質性技術創(chuàng)新能力的系數(shù)為0.176，且僅在10%的水平下顯著，無法帶動總體創(chuàng)新能力的增加。在高技術行業(yè)組中，數(shù)字金融對實質性技術創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)為0.210，并且能夠帶動總體創(chuàng)新能力的提升。這是因為高技術企業(yè)的創(chuàng)新項目投資具有高風險、長周期、高投入的特點，與傳統(tǒng)金融部門的放貸原則背道而馳，導致高技術企業(yè)在傳統(tǒng)信貸市場中面臨較強的金融排斥，數(shù)字金融的出現(xiàn)能夠較大程度改善融資環(huán)境，且對高技術企業(yè)的影響更為顯著，驗證假設H3。

表8按企業(yè)生命周期分為成長期、成熟期以及衰退期。結果顯示，當企業(yè)處于成長期與成熟期時，數(shù)字金融對企業(yè)實質性技術創(chuàng)新的系數(shù)均顯著為正，并能夠帶動總體創(chuàng)新能力的提升，但成熟期相較于成長期對企業(yè)技術創(chuàng)新的驅動效應更為顯著。當企業(yè)處于衰退期時，數(shù)字金融對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響不顯著。這是因為，在傳統(tǒng)金融市場中成長期的中小企業(yè)由于內部抵押品以及擔保能力有限，進行創(chuàng)新融資的渠道狹窄，而數(shù)字金融的出現(xiàn)能夠為其帶來多樣化的現(xiàn)金流，進而驅動企業(yè)實質性技術創(chuàng)新。但成長期企業(yè)仍會受自身規(guī)模影響，導致數(shù)字金融對成長期的創(chuàng)新驅動效應并沒有成熟期突出。衰退期企業(yè)由于自身資源儲備不足，自主創(chuàng)新能動性較差，數(shù)字金融會利用大數(shù)據(jù)技術篩選出此類企業(yè)，并降低對衰退期企業(yè)的支持。

（四）數(shù)字金融驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新的機制識別

數(shù)字金融發(fā)展能夠對傳統(tǒng)金融市場起到增量補充作用，拓寬企業(yè)融資渠道、豐富企業(yè)融資工具，進而緩解企業(yè)融資約束。在表9 Panel A中，數(shù)字金融對企業(yè)融資約束的系數(shù)為負且顯著，說明數(shù)字金融的發(fā)展一定程度上能夠緩解企業(yè)融資約束。X（3）與X（5）的檢驗結果顯示，融資約束對企業(yè)整體創(chuàng)新能力、實質性技術創(chuàng)新能力和低端創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)均為負，且在1%的水平下顯著，說明隨著企業(yè)融資約束的增加會減少企業(yè)有限的現(xiàn)金流投向研發(fā)活動，抑制企業(yè)創(chuàng)新產出。以上說明，數(shù)字金融能夠通過緩解企業(yè)融資約束，驅動中小企業(yè)技術創(chuàng)新。

數(shù)字金融在緩解融資約束的基礎上，能夠進一步降低企業(yè)的融資成本。在表9 Panel B中，數(shù)字金融對企業(yè)融資成本的系數(shù)為-0.206，且顯著，說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠降低企業(yè)的融資成本。企業(yè)融資成本對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響也顯著為負，說明融資成本較高的企業(yè)對技術創(chuàng)新活動產生抑制作用。由此說明，數(shù)字金融降低企業(yè)的融資成本，為企業(yè)增加可用資金，進而能夠激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新動力。

數(shù)字金融在改善企業(yè)融資狀況后，企業(yè)通過加杠桿的方式融取資金的需求會降低。在表9 Panel C中，數(shù)字金融對企業(yè)杠桿的回歸系數(shù)為-0.113，且顯著，說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效發(fā)揮去杠桿作用。企業(yè)杠桿對企業(yè)整體創(chuàng)新能力與實質性技術創(chuàng)新能力的系數(shù)分別為-0.018、-0.062且顯著，說明企業(yè)杠桿的增加不利于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，其中對實質性技術創(chuàng)新的影響最大。由此說明，數(shù)字金融的去杠桿作用會對企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)揮正向驅動作用，尤其是實質性技術創(chuàng)新。

五、研究結論與啟示

本文借助2011—2018年中小板上市公司數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)金融結構錯配背景下，深入探討數(shù)字金融對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，主要得到以下結論：第一，數(shù)字金融發(fā)展對中小企業(yè)技術創(chuàng)新具有顯著的創(chuàng)新驅動作用，與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字金融的驅動效應更為突出。數(shù)字金融通過矯正傳統(tǒng)金融存在的結構錯配問題，改善非國有、高技術、成長期和成熟期中小企業(yè)的創(chuàng)新融資困境，使其更具靶向性地支持中小企業(yè)技術創(chuàng)新活動。第二，在數(shù)字金融發(fā)展各維度中，使用深度與數(shù)字化程度的提高對企業(yè)技術創(chuàng)新具有顯著的正向影響，但覆蓋廣度的增加對企業(yè)技術創(chuàng)新影響不明顯，僅依靠數(shù)字金融使用數(shù)量的增加，無法改善中小企業(yè)創(chuàng)新融資環(huán)境，必須依靠數(shù)字金融使用深度的延展和數(shù)字化技術的普及，才能充分發(fā)揮數(shù)字金融驅動企業(yè)技術創(chuàng)新的作用。第三，數(shù)字金融發(fā)展能夠通過緩解企業(yè)融資約束、減少企業(yè)融資成本及降低企業(yè)杠桿等路徑，驅動企業(yè)技術創(chuàng)新活動。

本文對于進一步提高數(shù)字金融服務實體經濟的效率具有一定的啟示意義，基于以上結論，本文提出以下建議：

首先，完善數(shù)字金融基礎設施建設，提高服務中小企業(yè)技術創(chuàng)新效率。地方應積極推進新型基礎設施建設，加快數(shù)字金融發(fā)展，一方面，加快5G基礎設施建設與應用，推動中小企業(yè)運用5G技術對設備和管理方式進行數(shù)字化改造;另一方面，加大數(shù)字產業(yè)園、示范園建設，通過示范基地和園區(qū)建設，為同類企業(yè)提供可復制推廣經驗。

其次，推動傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的競合發(fā)展，實現(xiàn)傳統(tǒng)金融的數(shù)字化轉型。以商業(yè)銀行為主體的傳統(tǒng)金融機構，對中小企業(yè)的創(chuàng)新驅動明顯不足，應加快商業(yè)銀行的數(shù)字化轉型，不斷運用大數(shù)據(jù)等技術，培育數(shù)據(jù)挖掘和分析技能，為銀行決策、風險控制和客戶管理服務，同時加快銀行科技部門從后臺保障部門向前臺部門轉變。

最后，構建多元化的數(shù)字金融產品體系，滿足中小企業(yè)多樣化的金融需求。在業(yè)務模式方面，打造一系列平臺化系統(tǒng)，根據(jù)企業(yè)融資需求及風險模型的動態(tài)判斷，設計定制化的金融產品，解決中小企業(yè)融資難題，如傳化支付系統(tǒng)。在技術運用方面，積極鼓勵金融機構運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能提升金融服務的時效性、便捷性和可得性，及時為企業(yè)提供 “短、小、頻、急”的金融產品。

注：

①因篇幅所限，表5、表6中控制變量的實證結果省略，作者備索。

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