数字金融与中小企业技术创新水平关系研究

聂秀华 吴青

（对外经济贸易大学国际经济贸易学院,北京，100029）

一、前言

严峻的国际形势下，如何谋求中国经济“新”转机成为当下政府、学术界激辩的焦点，技术创新在日益成为各国寻求经济可持续发展新动能的背景下，能否继续发力充当驱动我国经济动能转换的关键秘钥尚待时间检验。另一方面，中小企业以其独有的体量优势，不仅是经济增长的主动力，更是促进技术创新的中坚力量，但基于我国传统金融体系结构性失衡以及中小企业自身限制性特征，融资约束历来是制约中小企业顺利进行技术研发的绊脚石，如何能保证中小企业创新研发资金注入的持续性成为各级政府顺利引导、支持其开展创新研发活动进而推动区域创新水平提升的首要难题。

值得注意的是，从现实角度看，伴随着我国金融体系改革的循序推进，数字金融作为一种高效、覆盖面广的全新金融服务模式似乎为解决中小企业技术研发创新的融资约束问题带来了新契机。《北京大学数字普惠金融指数（2011—2018）》报告中提道：2011—2018年中国数字金融业务实现了跨越式发展，2018年省级数字金融指数的中位数为2011年的8.9倍，指数值以平均每年36.4%的速度增长；从全国范围内的省级指数变异系数结果看，从2011年到2018年，省际数字金融指数变异系数显著下降，各地区数字金融指数呈现出趋同之势。数字金融作为党在十九大提出的建设数字中国的重要组成部分，同时也是构建现代金融体系题中的应有之义，通过运用移动互联、云计算和大数据等手段，与传统金融服务相结合，以其高效率、全方位性、更强的客户触达能力以及地理穿透性等优势镌刻出中国新金融、新现象。但这一新现象是否开始作用于解决中小企业技术创新所需要的融资支持问题进而影响企业技术研发创新进程，至今还没有可靠的定量结论。

基于此，本文将围绕数字金融与中小企业技术创新关系展开讨论，后续结构如下：首先，通过构建基准线性回归模型验证数字金融对中小企业技术创新影响效应的存在性。其次，考虑到数字金融作用于中小企业技术研发活动过程中可能受到诸多因素影响，将按照所有权结构、是否隶属于高科技产业以及经济发展水平、外部制度质量等进行分样本回归探究两者关系基于公司、地区差异性特征下的异质化表现。最后，基于理论分析，进一步将融资约束作为中介变量探究数字金融对中小企业技术创新影响效应可能存在的传导路径。

本文可能的创新点：首先，首次从微观角度，将数字金融与中小企业技术创新置于同一框架，研究两者之间的关系，并进一步按照企业、地区差异性特征进行分组回归，进一步探究异质化因素对两者关系可能产生的影响；其次，在探究两者基本线性关系的基础上，首次验证了融资约束变量作为数字金融作用于中小企业技术创新水平中介变量的合理性。

二、文献综述与研究假设

以2004年支付宝账户体系上线作为中国数字金融的起始点，短短十几年时间，围绕数字金融的研究方兴未艾，总体来说，该领域的研究大体可以归为两类：第一类是对其发展现状（Demirguc-kunt&Klapper,2012；Kapoor,2013;Guo et al.,2016；北京的大学数字金融研究中心课题组，2017）、影响因素（葛和平、朱卉雯，2018）、风险识别与监管（焦瑾璞、孙天琦，2015；李继尊，2015；谢平、邹传伟，2012）等方向进行的纯理论形式探讨；第二类是在指标测度（伍旭川、肖翔，2014；彭非、袁卫等，2007；肖翔、洪欣，2014；北京的大学数字金融研究中心课题组，2019）基础上对创业（谢绚丽等，2018）、银行行为（邱晗等，2018）、减贫效应（龚沁宜、成学真，2018）、缩小城乡收入差距（陈啸、陈鑫，2018；张贺、白钦先，2018；梁双陆、刘培培，2019）、助力经济增长（李乐、周林毅，2018；张勋、万广华等，2018）以及满足小微企业、三农等弱势群体金融服务需求（傅秋子、黄益平，2018；邹伟,凌江怀，2018；梁榜、张建华，2018；易行健、周利，2018；王瑶佩、郭峰，2019）等方面的实证研究。综上所述，从该领域研究文献的梳理情况可知目前关于数字金融如何助力微观经济体技术创新的研究尚显不足，本文拟研究数字金融与中小企业技术创新投入的关系，并基于企业特征（所有制结构、是否隶属于高科技产业）、地区特征（经济发展水平、外部环境质量）等异质性条件对该关系进入深入研究，不仅可以丰裕有关于金融发展与技术创新关系的理论体系，还具有为相关决策部门提供政策建议的现实意义。

中小企业以其独特的市场地位历来是驱动国家创新发展的第一引擎。然而，研发创新活动诸多先天劣势特征却导致企业研发投资经常遭遇高调整成本、高融资约束的双重困境。具体来说：一方面，由于研发活动资产专用性和创新成果人力依附性造成的高调整成本，要求企业从创新概念的产生到新产品最终面向市场有大量且持续的资金注入（杨建君、盛锁，2007；鞠晓生等，2013）； 另一方面，创新研发活动信息的非公开性以及创新结果的不确定性导致企业与外部投资者之间存在着严重的信息不对称，加剧了逆向选择和道德风险问题，进一步，作为发展中国家，我国金融发展滞后，资本、货币市场发展不平衡，企业融资渠道单一，对银行体系过度依赖，企业杠杆率高企，财务危机严重，进一步加剧了高融资约束问题。

数字金融作为一种高效、覆盖面广的金融服务，旨在构建一个汇集更多人、可持续，全方位的金融体系（陈习定等，2018），肩负着为弱势群体，特别是中小企业提供系统、便捷金融服务支持，实现金融“普惠”的重要使命。综合来看，数字金融主要可以通过以下方式缓解中小企业融资约束从而达到促进中小企业创新研发投入，激励其技术创新水平提升的作用。

拓宽融资渠道、降低金融服务门槛。中小企业自身发展规模小、经营不稳定、资质担保价值低、缺乏信用审核记录等特征以及创新活动资金注入高、持续性、稳定性等要求，使得中小企业的技术创新筹资项目被排斥在正规金融服务门槛外。与传统金融机构相比，数字金融通过互联网技术赋值能够以相对可负担的成本为有金融服务需求的“长尾”客户群，如中小企业，提供高效、稳定的金融服务，具体来说，数字金融作为一种全新的金融创新服务模式，一方面通过打破传统金融服务对金融基础设施和地理依赖等限制，极大程度上扩大了传统金融服务的覆盖率，降低了中小企业金融服务需求的门槛；另一方面，数字金融通过延展其使用深度，借助多样化融资方式进一步拓宽了中小企业的融资渠道，从而缓解了中小企业技术创新项目的融资约束，提高了其创新研发投入的可能性。

防范风险，降低融资成本。以银行为代表的传统金融机构在对中小企业创新项目融资进行信贷批复之前往往需要大量、烦琐、漫长的审核流程以防止信贷风险、防止呆账、坏账等不确定事件的发生，保护债权人权益。而商业银行的惯用伎俩是将整个审核流程中产生的人力、物力耗损成本转嫁给下游的信贷申请者，也就是说即便审核通过，中小企业所承担的创新项目融资成本也十分昂贵。此外，传统金融机构过度依赖人力、物理营业网点等金融基础设施的特点使得其在进一步扩大金融服务范围时的难度和成本骤增。相较之下，数字金融不仅具有极强的地理穿透性，而且其利用大数据、云计算等先进的互联网技术，从根本上改变了传统金融服务模式，以信贷业务为例，信贷申请者利用互联网通过网贷平台就可以实现在线信用贷款，不仅避免了烦琐的审核流程而且也降低了金融机构的服务成本，且蚂蚁金服发布的数据表明，云计算的成本不仅仅是传统IT服务成本的十分之一，而且其在传统金融服务领域的应用能够更好地发挥信息筛选和风险甄别功能，有效降低了传统借贷活动中的信息不对称问题，缓解了中小企业在创新项目融资时的融资约束困境，从而促进了中小企业技术创新研发投入。

构建征信体系，提高融资效率。“大、智、移、云”等先进技术的应用使得传统金融模式发生了彻底变革，中小企业受其抵押资质差、信息披露程度低等劣势而被金融机构借贷审批拒之门外的困境得到了根本改善。数字金融下，有借贷需求的中小企业及其创新项目被置于大数据、云计算的系统框架内，通过搜集、整合、分析其历史交易记录，以及深入剖析、计算、预估创新项目的市场价值等可以为企业或融资项目构造一个多维度信用评分指数，由此既方便了金融机构对中小企业客户进行资质审核，提高了金融资源的配置效率，也避免了中小企业在信息不对称影响下受信贷部门“歧视”。审批流程的简化、融资成本的降低使得中小企业可以更便捷、高效的为其创新项目融资，融资约束问题得到缓解，进而促进了其技术创新研发投入。

H1-1：数字金融对中小企业的技术创新研发投入具有“激励效应”；

H1-2：数字金融对中小企业技术创新研发投入的“激励效应”可以通过缓解其融资约束这一传导机制实现。

虽同属中小企业，但是个体差异化特征明显、地区资源禀赋情况也不尽相同，因此除了数字金融自身特性引发的内生性风险外，企业特征和地域禀赋性差异也可能会对数字金融最终作用于中小企业技术创新研发投入的效果产生重要影响。

特殊的“中国式”制度背景使得企业的“所有制”结构在金融资源配置中发挥着巨大作用。实际控制人性质和政企关系基于“信号传递”成为企业能否通过传统金融机构获取创新项目融资的关键考衡标准。具体来说：相比于国有企业，非国有中小企业的财务信息披露程度低、可信度差，相对匮乏的信用交易记录也很难为传统金融机构提供客观的审核依据，数字金融通过信息技术赋值的形式改变了以往信贷审核部门仅依靠单一渠道收集用户征信数据的现状，借助大数据、云计算等信息挖掘、处理功能，及时、准确、高效的建立具有独属性质的多维“软”信息评测模型，极大地改善了非国有中小企业在创新融资项目中因信息不对称问题而导致的约束困境；另外，数字金融的“草根”使命、“包容性”特点更加契合非国有中小企业需求快、频率高、持续性长等融资需求特征，而所有权结构性质虽赋予了国有中小企业独特的政企关系优势但同时也造就了其内部体制机制僵化、经营管理缺乏能动弹性的弊端特征，再加上数字金融迅猛的发展趋势中隐匿的诸如信息泄露、监管缺失等风险，均不可避免的弱化了数字金融作用于国有中小企业缓解其创新融资约束的作用效果，即数字金融在缓解非国有中小企业创新项目融资约束方面将发挥更具有建设性的作用。

综上所述，提出如下假设：

H2：数字金融对非国有中小企业的创新研发投入“激励效应”更为显著。

除所有权性质外，产业类别是影响中小企业创新项目融资中不容忽视的企业特征因素。众所周知，技术创新项目利润是高新技术产业营业收入的重要来源，技术创新活动自身投资高、风险大、持续周期长等特点使得企业具有较强的外部融资资源依赖性特征，信息不对称困境下传统金融机构通过构筑高企的外部融资成本来缓释中小企业信贷融资风险，多重因素综合驱动下，高新技术产业中的中小企业具有更强的创新项目融资动机。数字金融以全新的业态形势在信息赋能的优势背景下兼顾了传统金融机构信贷业务中“安全性”“流动性”“盈利性”需求，不仅可以通过数字化信息监测多维度、全时段的掌握信贷资金流向，极大地降低了高科技中小企业信贷发放、使用过程中的信息不对称问题，而且还能通过数字化建模等评测、预估技术创新项目的市场价值，进一步优化金融市场资源配置效率。

综上所述，提出如下假设：

H3：数字金融对高新技术产业中小企业的创新研发投入“激励效应”更为显著。

实际上，地域间资源禀赋的差异不仅会对数字金融发展产生重要影响而且也会显著作用于数字金融与中小企业创新研发投入的关系中。

内生金融发展理论认为，投入成本是新金融体系萌芽、完善的充要条件，在经济发展水平较好的地区，资源禀赋优势显著，充裕的资金与人才集聚效应等一方面为数字金融的传播、快速增长提供了必要条件，另一方面也为中小企业的技术创新提供了重要的资源保障、智力支持。相较之下，经济发展水平处于劣势的地区既无法为区域内数字金融发展提供必需的资源、技术支持也无法仅依靠传统金融市场配置满足作为“长尾”用户的中小企业的创新项目融资需求。

综上所述，提出如下假设：

H4：数字金融对经济发展水平较高区域内中小企业的创新研发投入“激励效应”更为显著。

制度环境质量与区域内金融市场完善程度、中小企业的成长速度密切相关。伴随着中国法律体制框架的构建，我国制度环境质量总体向好，但是由于各地域开放程度、文化习俗、地理位置、政府管理模式等因素的差异导致区域间制度环境呈现出显著的区域性异质化特征。一般而言，较好的制度环境质量不仅可以为区域内数字金融的发展开封拓路，即通过规范参与主体行为降低信贷违约风险等为新金融业态的形成营造良好的制度氛围，而且能为中小企业战略决策选择提供更具有指导性的信号传递，即优质的产业政策、政府扶持作为一种特殊的“资源禀赋优势”通过提高中小企业技术创新项目融资的信贷可得性，助推了数字金融于中小企业的研发投入的“激励效应”。另外，制度环境中隐藏的公信力、执行力历来是中小企业判断其能否直接决定和有效控制不确定性的重要考衡因素，而这一事实是中小企业进行技术创新活动进而增加其研发投入的重要诱因。

综上所述，提出如下假设：

H5：数字金融对制度环境质量较好区域内中小企业的创新研发投入“激励效应”更为显著。

三、样本、变量与模型设定

（一）样本与数据来源

本文选取我国中小企业上市公司作为研究对象，样本区间为2015—2018年，除了数字金融指数、区域经济发展水平来源于国家统计局，制度质量指数来源于樊纲、王小鲁编制的《中国市场化指数》外，其他指标的代理变量均来自Wind数据库。参照Khurana et al.(2006)、姚耀军和董钢锋（2015）、余明桂等（2019）的做法，对数据进行筛选：①剔除金融类上市公司数据；②剔除2015—2018年间成立公司数据；③剔除*ST、ST、PT公司；④剔除资产负债率大于1、小于0的公司；⑤剔除所有者权益为负的企业；⑥剔除CF、资本支出绝对值大于1的公司；⑦剔除关键指标中间年度缺失的企业数据，以保证企业数据的连续性；⑧若公司名称相同而公司代码不同或者公司代码相同但是企业名称不同，则根据企业办公地址所在省份、邮政编码等基本信息进行辨识，若为同一家公司，则进行剔除。最后整理得737家公司的观测点，共计2948个平衡面板数据。

（二）变量说明

1.被解释变量

企业创新水平（RD）：目前，相关文献主要从创新投入、产出两个角度衡量企业创新水平，其中创新产出的代理指标有新产品价值、专利（发明专利、实用新型专利、外观设计专利）申请或授权数量；创新投入的代理指标主要指企业研发投入水平，包括研发金额支出、研发人员数量等。实际上，各创新产出代理变量不仅包含企业实际技术研发创新能力，即创新投入是否能顺利转化为具有市场意义的成果不仅受企业研发支出、团队支持的影响，而且需要依赖若干不受企业控制的外部因素，如政府政策、专利门槛、市场认可度等。相比而言，创新投入的内涵较为单纯、客观，不仅可以真实的反映企业对技术创新的重视程度，而且能够最直接、最客观的反映企业进行技术创新研发的主观意愿，再加上数据的可得性、统计口径的一致性考虑，本文最终选取微观企业研发投入强度作为企业创新水平的代理变量，该指标等于研发支出总额与营业收入的比值。

2.解释变量

数字金融指数(FintechIndex)：本文使用北京大学数字金融研究中心编制的省级层面中国数字普惠金融指数（一期、二期）代表各地区数字金融发展程度。该指数采用了大数据技术从多个维度刻画了中国数字金融发展水平，通过综合传统金融服务和互联网服务新形势特征，全面反映了数字技术助力金融的总体发展和变化趋势（北京大学数字金融研究中心课题组，2019）。进一步，结合数据的可得性、可靠性，分别从数字金融服务的覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度来衡量和构建数字金融指标体系。

3.中介变量

融资约束指数（SA）：Kaplan&Zingales(1997)最早提出了融资约束指数化的思想，其后，代表性的融资约束测度方法有KZ指数（Lamont et al.,2001）、WW指数（Whited&Wu,2006）和SA指数（Hadlock&Pierce，2009）。相比于KZ指数、WW指数，SA指数在定量描述企业融资约束强度方面均有若干优势：首先，SA指数的构建变量均是随时间变化不大且具有很强外生性的变量，可尽量减少实证结果中内生性偏误的干扰；其次，基于数据的可得性， SA指数的子指标更易于收集、计算；最后，SA指数相对稳健。因此，本文借鉴鞠晓生等（2013）的做法，以SA指数作为衡量融资约束水平的代理变量，其计算公式为-0.737*Size+0.043*Size2-0.04*Age。

4.调节变量

法律制度环境（Institutional）：作为外部制度环境状况的代理变量，本文借鉴以往的研究，将中国市场化指数作为制度质量的代理变量，数据来源于樊纲、王小鲁编制的2000-2017年《中国市场化指数》。中国市场化指数从法律制度环境、产品市场发育、政府与市场、非国有经济发展、技术成果市场化等五个层面衡量了中国市场化程度，不仅能综合反映中国各地区市场化水平，而且常被学术界用于评价地区制度质量的高低。

经济发展水平（GDP）：较高的经济发展水平代表地区较好的资源禀赋优势，创新活跃度较高，更有益于激励技术创新水平的提升。在本文中，采用对数化后的地区人均生产总值作为衡量各地区的经济发展水平的代理标量，一定程度上消除了指标量纲的影响与异方差的问题。

5.控制变量

参照与金融发展、企业技术创新等相关文献的研究成果，为尽量避免由于遗漏变量带来的内生性偏误，本文决定将以下指标作为控制变量纳入模型中来：①企业规模（size）、②资产负债率（Lev）、③企业绩效（roa）、④管理费用率（Mfee）、⑤固定资产比率（Fix）、⑥政府补助强度（subsidy）、⑦成立时间（age）。另外，本文还设置了年度虚拟变量、行业虚拟变量以及省份虚拟变量。

表1 主要变量定义表

（三）基准线性回归模型

为了验证H1-1的内容，考虑到技术创新研发可能存在的动态惯性特征，为尽量避免内生性问题，本文将在基准线性回归模型中加入被解释变量的滞后项，建立如下方程：

下角标i表示中小板上市公司企业，t表示年份。RD代表企业技术创新水平，RDt-1表示企业技术创新水平一期滞后项。FintechIndex表示数字普惠金融发展总指数。controlj表示一系列控制变量。Yeardummy、industrydummy、provincedummy分别为年份虚拟变量、行业虚拟变量、省份虚拟变量，εit为随机误差项，α0,α1,β1，β2，γ1…,γj分别表示常数项和待估参数。

四、主要实证分析

我们首先对样本数据的离群值进行了1%的缩尾处理。变量的统计性描述见表2。

（一）基准回归结果

为尽量避免内生性偏误，本文决定采用两步系统GMM方法对基准回归方程进行检验。估计结果如表3所示.在列（1）-（4）中，无论是以数字普惠金融总指数还是其低维度指标为解释变量，AR（2）的P值均超过10%的显著性水平，说明随机误差项不存在二阶序列自相关，即证明了采用两步系统GMM进行估计检验的合理性；Hansen检验的结果不拒绝工具变量不存在过度识别的原假设，说明了模型中工具变量选择的有效性，另外，Wald检验的P值结果也显示模型整体高度显著，因此，总体来说，基于总样本回归的动态面板两步系统GMM的实证估计结果可信。

小注：***、**、*分别表示1%、5%以及10%的显著性水平；系数下方括号中数值为其Z值。

列（1）数字金融发展总指数回归结果中，核心解释变量系数在1%的水平下显著为正，说明数字金融发展能够显著增加中小企业研发投入，激励其技术创新水平的提升，由此基本验证了H1-1的内容，即新金融业态的模式创新虽然机遇与风险并存，但是就目前实证检验结果看，在我国，数字金融以信息技术赋值传统金融服务等方式通过多元化融资渠道、降低金融服务门槛，防范风险、降低融资成本，构建多维征信体系、提高融资效率等途径在一定程度上缓解了中小企业技术研发融资约束，在激励中小企业提高研发投入力度、提升技术创新水平方面发挥了积极作用。

列（2）—（4）为分维度指标的回归结果。首先，数字金融覆盖度和其数字化程度系数均在1%的水平下显著为正，一方面说明数字金融以其较高的地理穿透性可以同时打破传统金融基础设施建设和地域格局的限制满足更多同属长尾用户的中小企业的金融服务需求；另一方面“大、智、移、云、区”等先进互联网数字技术的应用不仅能在一定程度上缓解中小企业在传统借贷活动中由于抵押担保价值过少、技术创新活动风险更高等所面临的更为严苛的资质审核困境，而且能对技术创新过程中借贷资金的使用状况进行实时、准确、低成本监控，极大解决了借贷活动中的信息不对称问题。其次，数字金融使用深度指标前的估计系数结果未表现出统计意义上的显著性，即说明数字金融服务的多元化未对中小企业技术创新研发投入水平产生显著影响，这一实证研究结果与现实情况相符，即传统信贷业务是数字金融作用于中小企业技术创新过程的主要渠道，而数字化金融服务模式下衍生的新型服务需求，如投资、货币基金、保险等业务并未对企业技术创新融资需求产生直接影响。最后，在横向对比低维度指标的回归结果中，相较于数字金融覆盖度，数字金融数字化前系数在相同的显著性水平下数值更大，说明伴随着数字化技术的发展、应用，这一新型金融服务模式能够对中小企业的创新研发水平产生更深刻的影响，即数字金融高覆盖率只是扩大了传统金融服务受众圈、降低了金融服务门槛，增加了中小企业创新研发活动的融资来源，而数字化技术才是中小企业缓解其融资约束，使得技术创新项目融资活动得以顺利、高效运转的关键。

此外，无论是采用数字金融发展总指标还是其低维度指标刻画数字金融发展状况，中小企业研发投入的滞后项系数均在1%的水平上显著为正，由此即证实了我国技术研发创新活动具有持续动态变化特征。在诸多控制变量的回归结果中，管理费用率和政府补助强度的系数均在1%的水平下显著为正，与余明桂（2015）的研究结论一致，即说明企业对人才的重视以及高政府补助通过信号效应、资源禀赋效应等促进了中小企业创新研发投入的增加。资产负债率和固定比率的系数在总指标与分维度指标的估计结果中均显著为负，说明高破产风险和较低的负债承受力极大抑制了中小企业技术创新研发投入力度使其面临更严峻的融资约束困境。此外，资产收益率、企业规模和企业成立年限代理变量前系数均不显著，可能是因为同属于中小企业，成立时间尚短，实力薄弱，经营不稳定，在市场竞争中处于相对弱势的地位，因此未能对企业的研发投入、技术创新水平产生显著影响。

（二）数字金融对企业技术创新激励效应的传导路径分析

表4的回归结果验证了H1-1的假设，但却没能说明数字金融到底是基于何种路径达到实现其促进中小企业创新研发投入的目的。基于此，为验证H1-2的内容，即进一步探究数字金融作用于中小企业技术创新水平的内在机理和传导路径，本文将使用附有中介变量的调节模型并结合之前的理论分析等构建如下模型：

其中，SA表示企业融资约束水平。基于模型（1）中数字金融前估计系数显著为正的检验结果，若融资约束的中介效应存在，则方程（2）中β1、方程（3）β2应显著为正。另外，若为完全中介效应则方程（3）中β1不显著，若为部分中介效应则方程（3）中β1虽显著，但是数值减小。

表4 中介效应检验结果

小注：***、**、*分别表示1%、5%以及10%的显著性水平；系数下方括号中数值为其Z值。

表4列（1）是数字金融对中小企业融资约束的影响效应的检验结果。首先，融资约束指数滞后项前系数显著为正，说明企业融资约束同样具有持续动态变化的特征。其次，数字金融前系数在1%的水平下显著为负，说明随着数字金融指数的增加，融资约束有减小的趋势，由于本文采用的融资约束指数是原SA指数的绝对值，故融资约束指数越大，融资约束水平越严重（鞠晓生，2013），因此列（1）的回归结果说明数字金融的发展在一定程度上缓解了中小企业的融资约束困境。

表4列（2）为同时包含融资约束与数字金融指数的回归方程检验结果。融资约束指数系数在1%的水平下显著为负，这一结果与预期相符，即融资约束的确抑制了中小企业技术创新研发投入力度，对中小企业技术创新水平的提升产生了消极影响。此外，我们还应该注意到，此时数字金融前估计系数为0.003，虽然在1%的水平下显著为正，但是通过对比表3列（1）中基于总样本回归结果中数字金融前系数我们发现，此时影响系数的性质、显著性虽未发生根本变化，但是数值显著变小。

综上所述，以上实证回归结果基本验证了H1-2的内容，即融资约束可以作为数字金融作用于中小企业技术研发投入过程的一条合理化的传导路径。进一步，我们发现融资约束的部分中介效应显著，即数字金融的发展除了可以通过缓解中小企业融资约束的方式达到实现其促进企业研发投入的目的外或许还存在其他可能的内在传导机理解释，而这可以作为我们未来重点研究的内容。

五、进一步分析

（一）基于企业特征差异的分析结果

为验证H2、H3的内容，将所有研究样本按照企业所有权性质以及是否隶属于高科技产业进行分组。其中，在企业产权性质分组中，除地方和中央国有企业同归属于国有企业一组外，其他性质的企业都属于非国有企业组样本；在是否隶属于高科技产业的分组中，本文除参考Hall、Jaffe的高科技行业界定标准外，还将国家统计局2002年印发的高科技产业统计分类目录的通知作为分组依据：计算机与通信设备制造、公共软件服务、电子、航空航天、医药制造、专用仪器仪表制造业、化学品制造等行业为高科技产业，除此外，其他的均为非高科技产业。表5为基于企业特征（企业性质、是否隶属于高科技产业）差异化的回归结果。

表5 以企业特征为分组依据的回归结果

表5列（1）、（2）为依据企业产权性质进行分组的回归结果。列（1）中数字金融指数前系数为0.005，并在1%的水平下显著，说明数字金融的发展显著促进了非国有中小企业技术研发投入水平的增加；列（2）中数字金融前影响系数不显著，说明数字金融的发展未能在促进国有中小企业研发投入力度方面发挥任何显著作用。这一实证研究结果既与经济学家魏尚进2017年发表在《经济学展望杂志》上关于“同等规模的前提下，国企的研发效率明显低于民企和外企，而这一特征在中小规模企业中更为明显”的论断相一致又基本验证了H2的内容，即一方面，数字金融可以有效利用信息技术赋能的优势解决传统商业银行与非国有经济所有制结构“不兼容”问题，通过数据挖掘、处理构建多维度信用评价模型以及基于区块链技术实现全时段、低成本的资金流向监控等，缓解非国有中小企业在技术创新融资项目中的逆向选择与道德风险等信息不对称问题；另一方面，基于数字金融尚存在信息披露风险及监管缺失等弊端，相比国有企业僵化的管理模式与激励晋升机制，数字金融灵活度高、多元化的发展模式更匹配非国有中小企业在技术创新项目融资过程中的高风险、长持续周期等特征，因此数字金融对非国有中小企业的创新研发投入“激励效应”更为显著。

表5列（3）、（4）为依据是否隶属于高科技产业进行分组的回归结果。通过横向对比我们可以发现，虽然数字金融指数系数均在1%的水平下显著为正，但是高科技产业子样本回归结果的核心解释变量前系数更大，即说明相比较之下，数字金融对高科技产业中中小企业的创新研发投入具有更加显著的“激励”作用，该回归结果基本验证了H3的内容。其原因可能是：“大众创业、万众创新”背景下，技术创新成为企业在多变的市场环境中挣扎谋生的救命稻草和根本保障，高科技产业中的中小企业因其具有更高的成长潜力必然会产生更大的投资、融资需求，相比于一般行业，高新技术企业创新投资项目占比更高、技术含量更重，自然项目本身不稳定因素的更多，贷款的管理成本更高，所以进一步增加了该产业内中小企业融资难度，数字金融作为一种全新的金融业态一方面利用其高覆盖率提高了例如传统信贷业务中长尾用户的信贷可得性，缓解了企业在创新项目融资过程中的融资约束困境，另一方面，数字化技术的应用有效发挥了数字金融在摒弃以往非科学的信贷审核程序建立高效甄选价值信贷项目、塑造良性产业导向的积极作用，因此数字金融对高新技术产业中小企业的创新研发投入“激励效应”更为显著。

（二）基于地域特征差异的分析结果

为验证H4、H5的内容，下面将以企业办公地址所在地区的经济发展水平和制度环境质量为依据进行分组。其中，经济发展水平或者制度环境质量指数大于中值的一组代表企业所处地区的经济发展水平以及制度环境制度质量较好，反之则代表企业所在地区的经济发展水平或制度环境质量较差。表6是以区域特征为分组依据的回归结果。

表6 以区域特征为分组依据的回归结果

表6列（1）、（3）经济发展水平较高、制度环境质量较优越地区中小企业样本的回归结果显示，数字金融前系数均在1%的水平下显著，说明较好的经济发展环境和较完善的环境制度水平均有利于数字金融发挥其对中小企业技术研发投入的促进作用；模型（2）、（4）为经济发展水平和环境环境质量较差地区内中小企业样本的回归结果，此时数字金融前系数均未表现出统计意义上的显著性，说明无论是较差的经济发展水平还是环境制度质量均不利于数字金融发挥其对区域内中小企业技术研发创新投入的资金支持作用。

以上实证研究结果验证了H4、H5的内容，即一方面，较好的经济发展水平有利于发挥金融市场在信息获取与传播方面的比较优势，既可以在一定程度上缓解借贷双方的信息不对称问题也可以部分降低具有融资需求中小企业的交易成本，提高其信贷可得性，与此同时，经济发展水平较好地区的资源禀赋优势更加明显，人才集聚、技术支持等均有利于数字金融的发展及其对该区域内中小企业技术创新水平的“激励效应”的发挥。另一方面，较高水平的制度环境质量不仅代表市场中存在较发达的金融中介机构能给予投资者更充分的保护，并使之享有更高效的金融服务水平。与此同时，作为技术创新型企业投资项目选择与资源战略配置的重要考衡因素（Sheng et al.，2013），良好的制度质量通过有效控制外部环境中的不确定性，较少企业技术创新活动中的经济租金成本等引导企业将更多资金、要素等转移到技术创新项目中。另外，优质的制度环境氛围如助推器般加速了数字金融的萌芽与发展，通过“大、智、移、云”等数字技术赋值不仅有效缓解了传统借贷项目中的逆向选择、道德风险等信息不对称问题，还能通过完善信贷事后监督及制定防范数字金融荒蛮生长的规章制度等进一步缓解了中小企业在技术创新项目中的融资约束困境，激励了技术研发投入的增加。

六、结论与政策建议

（一）结论

本文运用2015—2018年中小板上市公司数据，首先，通过构建基准线性回归模型验证数字金融对中小企业技术创新“激励效应”的存在性。其次，考虑到数字金融作用于区域内企业技术研发活动过程中可能受到企业特征（所有制结构、是否隶属于高科技产业）、地区特征（经济发展水平、外部环境质量）等诸多因素影响，进一步将样本基于以上因素进行分组回归探究异质性因素可能对两者关系产生的影响。最后，基于之前的理论分析，通过构建中介效应模型，探究数字金融对中小企业技术创新活动可能存在的传导机制。研究结果表明：数字金融通过有效缓解中小企业融资约束困境可以实现其对技术创新水平的激励“作用；其影响结果会受到公司特征（所有权性质、是否隶属于高新科技产业）、地区特征（经济发展水平、制度环境质量）的制约，具体来说，数字金融对高科技中小企业技术创新水平的“激励效应”更大，与此同时，数字金融只对非国有所有权性质或者经济发展水平较高、制度环境质量较好区域内中小企业的技术创新水平有显著的“激励作用”。

（二）政策建议

数字金融是缓解我国中小企业融资约束进而促进其创新研发投入的重要渠道，因此政府等相关部门应积极鼓励数字金融的发展，发挥其在我国企业进行创新项目融资的金融支持作用。一方面，立意高远，加强数字金融的全行业布局，鼓励传统金融业务的数字化赋值，通过产、学结合的方式进一步夯实“大、智、移、云”在数字金融领域应用的技术基础，另一方面金融机构可以在安全稳妥的前提下，加快技术创新成果投入市场的速度，加强先进的数字技术在传统金融服务情景中的应用，如通过构建多维度信用评价体系进行中小企业借贷资质审核或搭建模型对创新项目进行价值预估，并利用区块链技术对信贷资金流向进行实时追踪监测，以切实保障资金专款专用，降低借贷机构资金坏账的风险。

与此同时，基于数字金融对国有中小企业以及经济发展水平较差、外部制度质量较差地区的中小企业的技术创新影响效应不显著的实证研究结果。提出以下建议：

国有企业因为其特殊的“所有制结构”，在传统金融服务借贷业务中历来享有借贷优势，有相对较小的融资约束困境，但是伴随着国家创新发展战略的实施以及数字金融在传统金融机构的布局，应相应建成关于对企业创新成果价值的审核体系，例如传统金融机构可通过数字技术对国有中小企业创新融资项目的价值进行检测、评估，并对资金流向进行检测，由此来进一步保障国有企业创新成果的价值标杆形象。

经济发展是基础，制度环境是保障，政府等相关部门着力于进行该地区数字金融建设的前提是做好该区域内经济以及制度质量搭建工作。好的经济发展水平意味着丰富的资源禀赋优势，不仅带来人才集聚促进数字金融发展还能为中小企业的技术研发带来科研团队的智力支持；另外，数字金融作为一种全新的金融模式，缺乏相应制度法律的监管不仅可能引发金融市场系统性风险，而且也不利于中小企业技术创新成果的保护，因此相关部门建立健全法律制度，既要监管创新过程及成果保护，加强网络反腐，促进企业寻利，又要构建数字金融的审慎监管框架：一是建立市场行为监管和审慎监管并行的合力监管框架，利用技术手段对信用风险、信息风险和操作风险进行管控，保护中小企业在创新项目融资过程中的合法权益；二是完善法律规定，加强数字金融市场主体行为监管，在对传统金融市场主体监督管理的基础上，进一步加强监督服务提供者的经营行为和操作行为，防范资金和客户信息风险，加强监督服务使用者的支付行为，防范信用风险；三是强化金融与互联网联合监管机制，畅通信息共享渠道，加强技术管理手段，充分发挥大数据分析作用，有效拓展审慎监管，预警防范系统性风险。