定向降准对中小企业创新的影响研究

帅昭文 许伟

摘   要：本文基于新三板挂牌企业数据，考察了定向降准政策对中小企业创新的影响及其作用机制，得出如下结论。第一，定向降准政策对中小企业创新有着显著的正向激励作用，尤其是有利于企业的“实质性”创新。第二，定向降准通过缓解企业的融资约束影响企业创新。第三，企业所处创新环境对该作用机制起着重要的“调节作用”：定向降准政策的创新驱动效应在创新型城市、创新型产业和列入“创新层”的中小企业中表现更好。本文的发现为定向降准政策驱动中小企业创新提供了经验证据，也为该政策的进一步健全和完善提供了参考。

关键词：定向降准；中小企业创新；融资约束；创新环境；双重差分

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.08.001

中图分类号：F832；F272         文献标识码：A     文章编号：1003－9031（2023）08－0003－19

基金项目：本文系2020年国家自然科学基金项目“新时期的小额信贷与相对贫困治理：理论反思、机制分析及路径优化”（72073151）阶段性研究成果。

收稿日期：2023-06-13

作者简介：帅昭文（1989-），男，湖北黄冈人，经济学博士，中央民族大学经济学院讲师，中国兴边富民战略研究院研究员；

许 伟（1997-），男，山西临汾人，中央民族大学经济学院硕士研究生。

一、引言与文献综述

创新是推动经济高质量发展和实现中国式现代化的关键“支点”，也是保持中国经济韧性和进入创新型国家前列的内在驱动力。企业是创新的主体，如何驱动企业创新一直是社会各界持续关注和探讨的热点话题（Ayyagari et al.，2011；郭玥，2018）。然而，创新过程往往伴随大量的资金投入和投入—回报间的期限错配，而且创新型企业往往起步艰难、缺少有效担保、孵化周期较长，逆向选择和道德风险问题更加严重（Berger and Udell，1990）。因此，外部融资问题一直是束缚企业创新的瓶颈（鞠晓生等，2013；Mina et al.，2013），而“融资难”“融资贵”的难题在我国中小企业中则表现得更加突出（吕劲松，2015）。

中小企業是我国企业创新的主要群体，贡献了全国70%以上的技术创新成果。2021年我国出台专门针对中小企业的支持政策，打造一大批“专精特新”中小企业和国家级“小巨人”企业，目标是提高中小企业的生产、管理和创新能力。但我国中小企业普遍存在信用缺失、银行信息甄别能力有限以及风险控制能力不足等问题（Aboody and Lev，2000；林毅夫和李永军，2001；吕劲松，2015），企业面临的融资约束问题比较严重。近年来，不确定性因素明显增多，中小企业的融资约束更加明显，甚至影响到企业的创新动力，因此加强对中小企业创新的金融支持十分有必要（朱武祥等，2020）。

为解决中小企业融资问题，2012年证监会开始在若干地方试点推行全国中小企业股份转让系统（俗称“新三板”）并迅速向全国推广。根据《国务院关于全国中小股份转让系统有关问题的决定》，在该系统挂牌的公司，达到股票上市条件的可以直接向证券交易所申请上市交易。而且，近年来新三板市场也在向着引导企业加大研发创新的方向不断改革（李延军和徐慢，2023）。2016年起，新三板市场将挂牌企业划分为“创新层”和“基础层”并根据情况每年动态调整，在此基础上2019年推出“精选层”，以便甄选出创新能力强、经营业绩突出和公众化水平高的企业转板上市。当前，高新技术企业在挂牌企业中占比过半①，这些企业要实现吸引投资者进入甚至转板上市的目标，技术研发和创新成为重要手段（Hua et al.，2016；李林木和汪冲，2017）。

与此同时，为解决弱势部门的融资难题，2014年起央行开始实施定向降准，加强了对“三农”和小微企业等目标领域的政策支持，进而可能影响到企业创新。截至2022年，定向降准政策已经实施了19次，主要目的是增加对“三农”和小微企业的资金支持，降低其融资成本。有研究表明定向降准政策一方面可以促进银行等金融机构加大对中小企业的信贷支持（胡育蓉和范从来，2017；郭晔等，2019；陈书涵等，2019；孔东民等，2021），另一方面还可以降低货币市场的中长期利率，改善中小企业的中长期融资状况（王文倩，2018；笪哲，2020）。还有研究表明定向降准政策提高了中小企业在信贷市场的竞争力，促进了中小企业投资意愿（刘琦和董斌，2020）。也有文献指出，定向降准可能达不到政策初衷甚至加剧了弱势部门的融资约束（马理等，2015；黎齐，2017；冯明和伍戈，2018；张人中和马威，2022）。

探讨定向降准政策对中小企业“融资难”“融资贵”的影响固然重要，但中小企业作为我国技术创新的中坚力量，分析该政策对其创新的影响意义更加深远。定向降准政策为中小企业融资赋能，最终目的是服务中小企业的高质量发展，而创新是企业高质量发展最重要的内在驱动力，因此分析该政策对创新的影响十分重要。当前关于定向降准影响企业创新的研究明显不足，仅有王佳妮等（2022）和姜倩（2022）研究了定向降准对中小企业创新的影响，且已有的研究在机制分析上存在逻辑的缺失。本文从制度理论出发，提出中小企业所处的创新制度环境是激发定向降准“创新效应”的关键因素，新三板挂牌企业为研究对象，运用PSM-DID方法验证了定向降准政策对中小企业创新的影响，同时对比A股市场上的政策效应以及不同创新环境下的政策影响，发现融资约束和创新环境共同作用于定向降准的“创新效应”。

二、理论分析与研究假说

定向降准政策实施后，商业银行为获得政策支持，会增加对中小企业的贷款，企业的外部融资渠道增加，创新活动可能更加活跃（王佳妮等，2022）。央行通过定向降准政策引导金融机构加大对中小企业贷款的持续投放力度，同时降低了中小企业的融资成本，从而可能促进企业创新。当中小企业有更多稳定的资金来源时，用于研发支出的份额也会增加，企业将摆脱“策略性”创新的迎合思想，以“实质性”创新促进企业高质量发展（黎文靖和郑曼妮，2016）。因此，本文提出假说1。

假说1：定向降准政策对中小企业创新有积极影响，且更有利于企业的“实质性”创新。

央行货币政策趋于宽松时，银行信贷供给比较充足，企业面临的融资约束问题就能得到适度缓解（陆正飞等，2009），而定向降准则通过影响特定金融机构和金融机构的特定贷款来缓解中小企业的融资约束（王曦等，2017），定向降准通过缓解中小企业的融资约束促进创新。因此，提出假说2。

假说2：定向降准政策通过缓解中小企业融资约束促进企业创新。

定向降准的直接目的是缓解中小企业融资约束，两个基本条件可能影响其进一步发挥“创新效应”：一是企业创新受到融资约束的影响（万佳彧等，2020；李延军和徐慢，2023），二是企业创新动机和企业所处的创新制度环境有关（李习保，2007；周密等，2013；李文静和彭红星，2022）。根据理查德·佛罗里达的“3T理论”，人才、技术和地域的宽容程度可以影响该地区的创新发展能力（Florida，2002），创新型城市更有利于定向降准的创新驱动作用。在我国，创新型城市是创新人才、创新资本、创新知识等创新要素和资源的集聚地，可以集聚各类要素和资源支持企业创新活动（郭丰等，2021）。一方面，创新型城市拥有完善的科技创新体系和良好的创新氛围，这直接改善了企业所处的创新环境，有利于中小企业将获得的资金投入创新研发活动（杜运周等，2020；曹希广等，2022）。另一方面，创新型城市为企业提供健全的金融服务，商业银行的信贷供给更加充分，有利于定向降准政策缓解中小企业的融资难题，对企业研发活动的促进作用也更加明显（Ayyagari et al.，2011；翟光宇、王瑶，2022）。因此，本文提出假说3。

假说3：相比非创新型城市，定向降准政策对创新型城市中小企业的创新驱动作用更大。

产业特征也会影响企业创新，身处创新型产业、行业竞争激烈都会对企业创新产生深刻影响（张杰等，2007；尹洪英和李闯，2022），这种特征所带来的同群效应和知识外溢都会促进企业提高研发力度（王旭、褚旭，2022）。因此，定向降准政策对不同产业特征下企业的创新驱动效应是否具有明显差异？相比于非创新型产业，处在创新型产业的企业对创新技术的重视程度较高、技术外溢也越大，企业有更大的动力开展技术创新，定向降准政策对这类企业的创新驱动作用也应当更大。因此，本文提出假说4。

假说4：相比非创新型的产业，定向降准政策对处在创新型产业的企业创新驱动作用更大。

本文的研究对象为新三板企业，而新三板市场的分层转板制度会影响挂牌企业的创新力度（薛海燕等，2023；李延军和徐慢，2023）。挂牌企业进入“创新层”将拥有转板的优先级和绿色通道，而且全国中小企业股份转让系统每年会动态调整“基础层”和“创新层”的名单以筛选出真正的优质企业。在新三板挂牌的企业大多为高新技术企业，衡量企业是否能进入“创新层”以及不“跌层”的重要指标就是企业创新水平。定向降准政策的影响之下，“创新层”的中小企业应当有更大动力去开展创新活动，因此，本文提出假说5。

假说5：定向降准政策对进入“创新层”的企业的创新驱动效应更大。

三、研究设计

（一）数据来源与数据处理

由于定向降准的政策目标亦包含三农领域，本文研究定向降准对中小企业创新水平的影响，必须排除农业企业的干扰，因此本文选择2014年12月31日前新三板挂牌的非农企业作为研究样本。之所以选择新三板企业，是考虑到新三板企业大多为成长型和创新型的企业，其创新水平可能受此政策的影响比较明显。另外，本文选择2012—2017年作为样本区间，主要考虑到：新三板于2012年7月设立，2018年以后定向降准的实施口径变为普惠金融定向降准；2017年后新三板企业财務数据缺失严重；本文采用的《中小企业划型标准规定》于2011年6月开始执行，并且国家统计局于2017年底修订了《统计上大中小微型企业划分方法》，在本文样本期间内企业类型划分标准没有发生变化。

本文采用以下数据来验证提出的假设：新三板挂牌企业专利申请数据，来自佰腾专利数据库，通过企业名称和年份检索并手工整理得到；新三板企业的财务数据和董事会相关数据，来自国泰安（CSMAR）数据库和WIND数据库，部分缺失的数据由全国中小企业股份转让系统披露的挂牌企业年度报告补充完善；城市人均GDP、城市金融机构数量等城市层面数据，来自《中国城市统计年鉴》。

考虑到数据的有效性，本文对数据进行了以下处理：剔除金融房地产类企业；剔除资产负债率以及所有者权益为负的企业；剔除年均专利申请数量低于0.5个的企业；剔除主要变量缺失的企业；对连续型变量进行双侧1%的缩尾处理。最终得到6年共4548个观测值构成的非平衡面板数据。

（二）变量说明

1.被解释变量

企业创新水平（Innovation）。以往文献通常从企业创新投入和创新产出两个维度衡量企业创新水平，由于创新活动具有不确定性，研发投入有时不能够产出成果，因此研发投入可能高估了企业的创新能力（冯文娜，2010），而且新三板企业的研发数据缺失严重，因此本文使用新三板挂牌企业专利申请数量来衡量企业的创新水平。本文将专利申请数量加1并取自然对数作为被解释变量。依据《专利法实施细则》，企业专利分为发明专利、实用新型专利和外观专利三类。为了考察定向降准政策对“实质性”专利和“策略性”专利的影响，本文使用企业发明专利与实用新型专利申请数量之和加1的自然对数衡量企业的实质性创新水平，使用外观设计专利申请数量加1的自然对数衡量企业的策略性创新水平。

2.解释变量

定向降准政策（policyt）：央行2014年起宣布实施定向降准政策，考虑到政策对创新的影响迟滞及新三板挂牌企业的样本特征①，本文选择2015年作为政策节点，而实际上样本期间内主要的定向降准政策也是落在了2015年②。该变量在2015年及此后年份取1，其余年份取0。

是否为中小企业（treatedi）：中小企业取1，大型企业取0。

交乘项（policyt×treatedi）：“定向降准政策”和“是否为中小企业”的交乘项是模型主要解释变量（实证分析部分简写为did）。

3.中介变量

融资约束（FC）。本文参考李春涛等（2020）所采用的指标，选择清偿比率（所有者权益/总负债）、企业规模（总资产的自然对数）、现金比率（现金存量/总资产）、企业成立年龄、固定资产净值率（固定资产净额/总资产）和应收账款比率（应收账款/总资产），构建新三板企业融资约束的评分标准。

4.控制变量

本文控制了影响企业创新活动的大量企业层面变量和宏观变量。企业层面变量参考郭晔等（2019）的做法，控制了企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、资产收益率（Roa）、企业年龄（Age）、固定资产占比（PPE）、成长性（Growth）、资产流动性（Liquid）、现金持有（Cash）、独立董事占比（Indep）以及两职合一（Dual）。宏观变量包括城市人均GDP（Ln_Pgdp）、金融发展水平（CCB）等。

（三）模型设定

参考郭晔等（2019）的研究思路，本文采取PSM-DID方法，实证研究定向降准政策对新三板中小企业创新的影响，并利用中介效应模型来分析影响机制。另外，本文着重关注了创新环境对政策“创新效应”的影响，因此后文将采用分样本回归方法对此进行进一步研究。

由于新三板企业的员工人数缺失严重且变动较大，本文参照2011年国家统计局公布的《关于印发中小企业划型标准规定的通知》，按政策前一年的营业收入和资产总额分行业筛选出中小企业和大型企业，剔除属于“其他未列明行业”的企业和相关数据缺失的公司。

将划分好的新三板中小企业作為实验组，大型企业作为对照组。参考郭晔等的研究，选取Size、Lev、Roa、PPE四个变量，使用基于0.05卡尺的一对一最近邻匹配方法，从大型企业中为中小企业匹配到相似的对照组。最终得到中小企业66家，大型企业69家，使用匹配后的处理组和对照组进行双重差分建模。公式（1）-（3）为本文中介效应模型，为消除时间和个体差异，本文采用固定效应的模型设定。

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

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

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

其中，ln_Patenti，t为被解释变量，是企业i在第t年度的创新水平。policyt为时间虚拟变量，2015年及以后取值为1，否则为0。treatedi为分组虚拟变量，处理组企业取值为1，对照组企业取值为0。融资约束FCi，t为中介变量。待估参数α1衡量了定向降准政策对中小企业的创新驱动作用，参数β1表示定向降准政策对中小企业融资约束的影响，待估参数β1·γ2用以识别定向降准政策通过融资约束影响企业创新活动的中介效应。？浊■是个体固定效应；λt为时间固定效应。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果。结果显示，ln_Patent最小值为0，最大值为3.466，均值为1.506，标准差为0.979，说明新三板各类企业创新能力存在较大差异。实质性创新水平（ln_Patent1）均值为1.423，策略性创新水平（ln_Patent2）均值为0.182，说明样本企业还是偏重于实质性创新。此外，样本内新三板企业规模、成长能力、企业年龄以及资产流动性也存在较大差异。

（二）基础回归结果分析

表3列（1）提供了定向降准政策影响新三板企业创新水平的回归结果，从中可以看出，交乘项did的系数估计值在10%的置信水平下显著为正，说明定向降准政策能够促进新三板中小企业的创新产出。列（2）提供了定向降准政策影响新三板企业实质性创新的回归结果，结果显示交乘项did的系数估计值在1%的显著性水平下为正。列（3）提供了定向降准政策影响新三板企业策略性创新的回归结果，交乘项did的回归系数为负但不显著。列（2）和列（3）的回归结果说明了定向降准政策对发明和实用新型等实质性创新产出的促进作用比较明显，而对外观设计型的创新几乎没有影响。在作用渠道上，我们检验了融资约束（FC）的中介效应。从列（4）结果可看出，定向降准政策显著减轻了中小企业的融资约束，而且列（5）结果说明定向降准政策的直接效应和融资约束的中介效应显著存在，这说明本文的“定向降准—减缓融资约束—促进创新”的传导渠道是存在的。可以看出，定向降准政策实施后，政策释放的资金流入目标领域，促进了中小企业创新。以上实证结果验证了假说1和假说2成立。

（三）创新环境的影响分析

1.城市创新氛围的影响

定向降准政策的实施受到企业所处的外部创新环境如金融发展水平、经济发展水平等的影响。为进一步探究企业所处地区创新环境对定向降准政策的“创新效应”的影响，本文分析了定向降准政策对不同类型城市的中小企业所产生的创新驱动作用。首先，本文根据2014年《中国城市和产业创新力报告》对样本企业所在的城市创新指数进行排序，创新指数在中位数以上的城市为创新型城市，创新指数在中位数以下的城市为非创新型城市。然后，将样本企业按照城市类型分组进行实证检验，具体回归结果如表4和表5所示。

表4是创新型城市样本企业的回归结果，列（1）提供了定向降准政策影响创新型城市新三板企业创新水平的回归结果，交乘项did的系数估计值在10%的置信水平下显著为正，说明定向降准政策能够促进创新型城市新三板中小企业的创新产出。列（2）提供了定向降准政策影响新三板企业实质性创新的回归结果，结果显示交乘项did的系数估计值在5%的显著性水平下为正。列（3）提供了定向降准政策影响新三板企业策略性创新的回归结果，交乘项did的回归系数为负但不显著。列（2）和列（3）的回归结果说明了定向降准政策对创新型城市新三板中小企业发明和实用新型等实质性创新产出的促进作用比较明显，而对外观设计型的创新几乎没有影响。观察列（4）的结果发现，交乘项did的回归系数为负且不显著，说明定向降准对缓解这些企业的融资约束作用有限。而列（5）加入FC变量后，交乘项did的系数在10%的置信水平下显著为正。综合列（4）和列（5）的实证结果，再次基于Sobel中介效应检验法发现，通过缓解企业融资约束的中介作用在创新型城市中确实不显著，而这可能与创新型城市本身的融资环境良好有关。

表5是基于非创新型城市的样本企业的回归结果，表5中列（1）和列（2）交乘项did的回归系数均不显著，列（3）中did的回归系数在10%的置信水平下显著为负，这表明定向降准政策并不能驱动非创新型城市的中小企业创新。列（4）、（5）中定向降准对FC的回归系数不显著，表明融资约束机制在非创新型城市中不存在。比较表4和表5的结果，假说3成立。

2.产业创新特征的影响

分属不同产业类型的企业对研发活动的重视程度有较大差别，当产业特征直接与创新有关时更是如此，定向降准对创新型产业的影响可能更大，本文探讨了定向降准政策对不同产业中小企业的创新驱动效应的影响。根据2014年《中国城市和产业创新力报告》对样本企业所在的二级行业的创新指数进行排序，在中位数以上的行业为创新型产业，在中位数以下的行业为非创新型产业。按照创新型产业和非创新型产业分组回归，结果如表6和表7所示。

表6列（1）、（2）中交乘项did的回归系数分别在10%和5%的置信水平下显著为正，而列（3）中did的回归系数不显著，这说明定向降准政策能够显著促进创新型产业的中小企业的创新产出，且定向降准政策对发明和实用新型创新产出的促进作用比较明显，而对外观设计型的创新几乎没有影响。同时，列（4）的回归结果显示，融资约束的回归系数在5%的置信水平下显著为负，表明定向降准政策显著缓解了创新型产业的中小企业的融资约束。而列（5）中交乘项did的回归系数为正且不显著，融资约束FC的回归系数显著为负，表明融资约束是完全中介，说明定向降准政策主要依靠缓解创新型产业的融资約束问题来促进企业创新，该结论通过了Sobel检验。

对于非创新型产业而言，表7列（1）-（3）中交乘项did的回归系数均不显著，定向降准政策并没有起到促进非创新型产业创新的效果。而列（4）和列（5）中，中介变量FC的回归系数也不显著，定向降准并不能缓解非创新型产业的融资约束。这可能是由于非创新型产业本身没有很强的创新动机，因此定向降准政策对该类产业中小企业的影响不大，假说4成立。另外，比较表6和表7的结果可以发现，对于创新型产业而言，融资约束是限制中小企业创新的主要因素，定向降准也主要是通过这一途径作用于企业创新。

3.新三板企业分层制度的影响

2016年6月起，为满足中小微企业差异化发展需求，新三板正式对挂牌公司实施分层管理，将满足盈利能力强、高速成长以及创新创业标准的企业划分为“创新层”，其余企业划分为“基础层”，并且每年进行动态调整。有潜力进入“创新层”的中小企业为了不“跌层”和最终实现转板上市目标，更倾向于将所获资金用于研发创新。因此，本文认为定向降准政策对新三板“创新层”和“基础层”企业的创新驱动效果会表现出差异性。为此，本文将2016—2018年均处在“创新层”的企业划分为一组，其余企业为另一组进行比较分析。

表8为“创新层”企业的回归结果，列（1）和列（2）中交乘项did的回归系数均在10%的置信水平下显著为正，列（3）中did的回归系数不显著，这说明定向降准政策促进了创新层中小企业的创新水平，且定向降准政策对发明和实用新型创新产出的促进作用比较明显，而对外观设计型的创新几乎没有影响。而列（4）和列（5）中FC的回归系数不显著，回归结果可以看到，可以看出融资约束的中介效应并不明显，但定向降准对中小企业创新的驱动作用十分显著且稳定，这说明定向降准政策在分层管理制度的作用下明显促进了企业创新。可能的原因是“创新层”企业受融资约束影响并不明显，但定向降准带来的融资渠道增加、成本下降和稳定资金来源等条件为企业提高“潜在”创新水平创造了有利条件。

表9为“基础层”企业的回归结果，列（1）的回归系数不显著，这说明定向降准并没有促进“基础层”中小企业的创新。而列（2）的回归系数为0.335，小于表8中列（2）did的回归系数0.447，且在10%的置信水平下显著，说明定向降准政策对“基础层”中小企业发明和实用新型创新产出的促进作用比较明显，且比“创新层”企业的作用小。列（4）中did对于FC的回归系数显著为负，但列（5）中将FC变量加入回归，did对ln_Patent的回归结果却不显著，这说明定向降准政策虽然缓解了“基础层”中小企业的融资约束，但对其创新的驱动作用却不明显。综合表8和表9的结果说明，定向降准在新三板挂牌企业中的政策效果不尽相同，政策缓解了“基础层”企业的融资约束，对“创新层”企业的影响不大，但定向降准显著促进了“创新层”企业的创新。这再次说明企业创新与创新制度环境有关，假说5成立。

（四）稳健性检验

1.平行趋势检验

使用双重差分方法的一个重要前提条件是处理组企业和控制组企业在政策实施前后具有共同趋势。因此，在进行双重差分回归之前，首先检验两类企业专利数量分布情况，并通过时序图呈现其变化趋势。图1反映了样本企业专利数量的平行趋势图，实线为处理组企业的专利数量变化趋势，虚线为控制组企业的专利数量变化趋势。从图1可以直观地看到，处理组和控制组的专利数量在政策发生前的变化趋势基本一致，平行趋势假设成立。

2.构建虚拟的政策实施时间点

本文采用反事实的方法来进一步验证实验结果的稳健性。构建一个虚拟的政策实施点，假设定向降准政策发生在2013年，然后对模型（1）重新进行回归，结果如表10列（1）所示，此时did的估计系数不显著，证明了本文结论的可靠性。

3.更换中小企业判定标准

参考刘琦和董斌（2020）的做法，以年末营业收入代替年末总资产衡量公司规模，以此划分中小企业和大型企业，重新考察定向降准对中小企业创新水平的影响，结果如表10列（2）所示，交乘项did的回归系数在5%的置信水平下显著为正，这说明定向降准政策实施后，中小企业的创新水平显著增强，由此证明了本文结论的可靠性。

4.关于融资约束的讨论

本文重点就创新环境对定向降准“创新效应”的影响进行了分析，关于融资约束的讨论略显单薄。其一，受数据可得性的限制，新三板融资约束指标的构造比较粗糙；其二，融资约束指标无法体现企业在研发投入时到底处于资金紧约束还是松约束状态。考虑到A股上市企业与新三板挂牌企业面临的融资约束不同，如果融资约束是有效中介，则政策在前者上的“创新效应”应不如后者明显，结果如表10的列（3）、（4）所示。列（3）是将A股中小企业作为实验组，大型企业作为对照组的回归结果，did的回归系数并不显著，这说明定向降准并没有促进A股的中小企业创新。这可能是由于A股企业不面临融资约束问题，定向降准政策并不能通过缓解融资约束达到促进A股中小企业创新的目的。为了验证结果的稳健性，本文使用Size、Lev、Roa、PPE四个变量，使用基于0.05卡尺的一对一最近邻匹配方法，从A股大型企业中为中小企业匹配到相似的对照组。使用匹配后的处理组和对照组进行双重差分建模，回归结果如列（4）所示，did的回归系数仍然不显著，可以发现结果符合事前的预期。

五、结论及政策建议

本文基于2012—2017年新三板挂牌企业数据，利用PSM-DID模型实证考察了定向降准政策对中小企业创新的驱动效果，结果表明定向降准政策显著提高了中小企业的创新水平特别是实质性创新，而融资约束是可能的中介。本文重点在于提出创新环境是影响定向降准政策“创新效应”的重要因素，并从城市创新氛围、产业创新特征和新三板分层制度等角度展开分析。实证结果表明：定向降准政策的创新驱动效应在创新型城市、创新型产业和列入“创新层”的中小企业中表现更好，而且融资约束的中介作用在创新型城市和“创新层”企业中表现并不明显，再次表明在这些领域中创新环境的重要性，定向降准政策为这些“潜在”创新提供了便利条件。本文的实证结果说明，定向降准政策推动了中小企业创新，其可能的作用机制是缓解企业融资约束，与该机制同样重要的是企业所处的创新环境会影响政策的“创新效应”。

基于以上研究结论，本文提出如下政策建议。第一，在定向降准政策的实施过程中，央行不仅要关注政策对中小企业的融资约束的缓解，还应注重其创新驱动效应，条件成熟时可将推动中小企业实质性创新纳入政策目标之中。第二，配套的创新激励政策、制度是刺激中小企业创新的必要条件，要发挥好定向降准的创新驱动效应，就必须提高定向资金的精准性和效率，因此多部门间协作、共同引导定向降准资金流向企业创新是该政策未来可以努力的方向。第三，在创新氛围不同的城市或创新程度不同的產业中，定向降准的创新驱动效应有所差别，央行在政策实施和考核时应当将其考虑在内，必要时可考虑更加精细的差异化定向降准政策。■

（责任编辑：夏凡）

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