劉 莉，楊宏睿

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

一、引 言

科技創(chuàng)新不僅是企業(yè)提高市場競爭力的重要手段，也是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支點(diǎn)，更是我國實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、尋求經(jīng)濟(jì)新增長點(diǎn)的關(guān)鍵所在。中小企業(yè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率不斷提升，但因其科技創(chuàng)新過程中普遍存在投入多、周期長、風(fēng)險(xiǎn)大等特征，長期以來面臨嚴(yán)重的融資約束。主要表現(xiàn)為：一方面內(nèi)源性融資能力較弱，另一方面外源性融資長期遭受嚴(yán)重的“融資歧視”［1］，使其難以獲得傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)大量且穩(wěn)定的資金支持，面臨較強(qiáng)的融資約束，創(chuàng)新研發(fā)激勵(lì)受到抑制。如何更好地發(fā)揮金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，尤其是加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)的支持力度，進(jìn)一步釋放社會(huì)創(chuàng)新活力，具有重要的研究意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

在現(xiàn)代信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展背景下，數(shù)字金融近年來在我國得到了快速發(fā)展。相較于傳統(tǒng)金融業(yè)而言，數(shù)字金融依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，具有更高可獲得性、更廣產(chǎn)品和服務(wù)覆蓋面、更強(qiáng)可持續(xù)性等優(yōu)勢(shì)，有利于中小企業(yè)更高效率地獲得金融資源［2］，有效緩解了金融市場中信息不對(duì)稱問題，成為解決金融市場“二八定律”的重要手段，同時(shí)也是金融產(chǎn)業(yè)面對(duì)新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段實(shí)現(xiàn)自身數(shù)字化、發(fā)揮普惠性作用的必然選擇。

數(shù)字金融的發(fā)展能否有效促進(jìn)市場主體福利水平提升呢？宏觀來看，郝云平、雷漢云（2018）［3］認(rèn)為，數(shù)字普惠金融具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性，會(huì)顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；宇超逸等（2020）［4］研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展及其覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化水平均有助于提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量；不僅如此，數(shù)字金融發(fā)展還可以顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距（宋曉玲，2017［5］；楊偉明等，2020［6］），進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。具體到微觀，學(xué)者們認(rèn)為數(shù)字金融對(duì)不同層次消費(fèi)者的行為意向具有顯著影響（唐怡，2020［7］），能夠顯著提升居民整體消費(fèi)水平并促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)（楊偉明等，2021［8］）；同時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展還可以顯著激發(fā)居民創(chuàng)業(yè)行為（何婧、李慶海，2019［9］；馮大威等，2020［10］），對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的正向激勵(lì)作用（萬佳彧等，2020［11］），對(duì)于企業(yè)價(jià)值提升（李沁洋等，2021［12］）、全要素生產(chǎn)率的提高（王道平、劉琳琳，2021［13］）以及綠色發(fā)展（段永琴等，2021［14］）等都具有顯著影響，進(jìn)一步激發(fā)了企業(yè)活力，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供原動(dòng)力。

已有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字金融發(fā)展的影響從宏觀與微觀層面進(jìn)行了深入探討，但對(duì)于促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新政策落腳點(diǎn)的相關(guān)研究仍較少，缺乏細(xì)致的實(shí)證研究。尤其是現(xiàn)有文獻(xiàn)多著眼于數(shù)字金融對(duì)上市公司和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新的激勵(lì)作用，絕大多數(shù)采用滬深兩市A 股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究［15］，忽略了上市公司本身具有發(fā)展規(guī)模大、研發(fā)能力強(qiáng)、獲取資金易等特征，并非能完全體現(xiàn)數(shù)字金融普惠性，因此使用該數(shù)據(jù)在一定程度上可能存在樣本偏誤，難以客觀準(zhǔn)確反應(yīng)數(shù)字金融對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響。為此，本文通過將數(shù)字普惠金融指數(shù)與中國新三板掛牌企業(yè)數(shù)據(jù)相匹配，研究2011—2020 年數(shù)字金融發(fā)展如何通過緩解融資約束而對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用，并探究其影響效果的區(qū)域差異。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：首先，從數(shù)字金融視角豐富了宏觀金融市場與微觀中小企業(yè)行為之間關(guān)系的相關(guān)研究；其次，以緩解融資約束為主要切入點(diǎn)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響；最后，選取新三板掛牌企業(yè)作為研究樣本，高新技術(shù)企業(yè)占主導(dǎo)、中小微型企業(yè)規(guī)模等特征在一定程度上更能反映數(shù)字金融普惠性實(shí)效。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融發(fā)展與中小企業(yè)科技創(chuàng)新

科技創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，在很大程度上依賴于科研人才、創(chuàng)新能力、儀器設(shè)備等創(chuàng)新先期投入，使得金融成為企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新的重要外部環(huán)境。從現(xiàn)實(shí)層面，受經(jīng)濟(jì)傳統(tǒng)發(fā)展模式和舊體制的限制，我國金融市場發(fā)展并非完善，存在資源配置錯(cuò)位、傳導(dǎo)機(jī)制不暢、深層次結(jié)構(gòu)性矛盾突出等表現(xiàn)，這使得金融市場與實(shí)體經(jīng)濟(jì)兩者之間存在較為嚴(yán)重的發(fā)展不平衡、不充分問題，進(jìn)一步影響了市場微觀主體為其進(jìn)行科技創(chuàng)新的可能性，遏制了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的提高（李曉龍等，2017）［16］。尤其是對(duì)于本身規(guī)模不大、融資能力不足的中小企業(yè)來說，一方面由于自身在人才、技術(shù)及設(shè)備等硬性創(chuàng)新條件下先天不足；另一方面又因?yàn)樽陨頁?dān)保品少、信用等級(jí)低、抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱等因素受到傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的融資歧視，最終使得本身最具創(chuàng)新活力的中小企業(yè)陷入融資難、融資貴的泥潭，不利于中小企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新。

數(shù)字金融作為一種全新的金融業(yè)態(tài)，憑借其及時(shí)、準(zhǔn)確、普惠等特征，對(duì)傳統(tǒng)金融在服務(wù)實(shí)體企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)過程中存在的屬性錯(cuò)配、階段錯(cuò)配和領(lǐng)域錯(cuò)配等問題起到了補(bǔ)充糾正作用。具體而言，數(shù)字金融能夠有效降低企業(yè)成本，通過新形式的匹配路徑與價(jià)格機(jī)制滿足多樣化產(chǎn)品需求，提高產(chǎn)品質(zhì)量，拓展市場邊界，為企業(yè)提供創(chuàng)新空間，使經(jīng)濟(jì)發(fā)展由效率驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)（荊文君、孫寶文，2019）［17］。

基于以上分析，本文提出假設(shè)H1。

H1：數(shù)字金融能夠促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新投入。

（二）融資約束的中介作用

中小企業(yè)科技創(chuàng)新很大程度上受到融資約束的限制，其融資特點(diǎn)主要表現(xiàn)為規(guī)模小、周期短、風(fēng)險(xiǎn)大、頻率高，因此在我國以“銀行中心型”為主導(dǎo)的融資體制下，通常面臨較強(qiáng)的融資約束。當(dāng)中小企業(yè)不能實(shí)現(xiàn)內(nèi)部融資時(shí)，就需要向金融市場尋求外部融資以維持科技創(chuàng)新投入，但中小企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目通常情況下涉及其自身未來布局與核心競爭力，使得中小企業(yè)在申請(qǐng)外部融資過程中往往避免披露其商業(yè)機(jī)密等相關(guān)信息，進(jìn)而加劇了企業(yè)與市場投資者之間的信息不對(duì)稱，進(jìn)一步造成企業(yè)融資約束加劇（唐嘉勵(lì)、唐清泉，2010）［18］。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，緩解融資約束能夠激勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新，而數(shù)字金融的發(fā)展可能會(huì)通過以下幾個(gè)渠道緩解融資約束，進(jìn)而對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新起到激勵(lì)作用。

第一，數(shù)字金融能拓寬中小企業(yè)融資渠道，提供多元化融資選擇，提高融資效率。一方面，數(shù)字金融作為新興業(yè)態(tài)是對(duì)傳統(tǒng)大型金融機(jī)構(gòu)的有益補(bǔ)充，豐富和完善了金融市場主體；另一方面，數(shù)字金融的加入也會(huì)加劇金融行業(yè)間的競爭，倒逼傳統(tǒng)金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而增加融資選擇，提高融資效率。

第二，數(shù)字金融能完善信用評(píng)價(jià)體系，緩解信息不對(duì)稱，增強(qiáng)資金供求雙方信任度與匹配度。通過最大限度地采集企業(yè)信息，包括將傳統(tǒng)金融所拋棄的大量非結(jié)構(gòu)化信息、低價(jià)值信息采用數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行凝練、轉(zhuǎn)化，與企業(yè)行為數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等高價(jià)值信息有機(jī)融合，形成更為全面、更加真實(shí)的企業(yè)資信情況與資金需求畫像，緩解信息不對(duì)稱，增強(qiáng)資金供求雙方信任度與匹配度。

第三，數(shù)字金融能降低信用風(fēng)險(xiǎn)與道德風(fēng)險(xiǎn)，使中小企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)形式更加靈活，降低風(fēng)險(xiǎn)成本。一方面，基于大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等現(xiàn)代信息技術(shù)，數(shù)字金融可以獲得更為透明的企業(yè)行為數(shù)據(jù)，描繪出更為清晰的用戶畫像，降低投融資風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，數(shù)字金融憑借其及時(shí)便捷的特性能夠降低用戶對(duì)貨幣的流動(dòng)性偏好，聚集大量閑置資金并根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求隨時(shí)轉(zhuǎn)變資金利用策略，填補(bǔ)因資金流動(dòng)造成的短期缺口，提高其抗風(fēng)險(xiǎn)能力，降低風(fēng)險(xiǎn)成本。

基于以上分析，本文提出假設(shè)H2。

H2：數(shù)字金融發(fā)展能通過緩解中小企業(yè)融資約束促進(jìn)科技創(chuàng)新。

（三）數(shù)字金融緩解融資約束促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的區(qū)域異質(zhì)性

長期以來，我國東部地區(qū)與中西部地區(qū)（1）經(jīng)濟(jì)水平存在著較大差異，使得金融資源整體呈現(xiàn)出空間分布不均態(tài)勢(shì)，具體體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)集聚大量金融資源而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)的金融資源相對(duì)匱乏。數(shù)字金融作為數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)深度結(jié)合的產(chǎn)物，能夠打破傳統(tǒng)金融行業(yè)對(duì)物理網(wǎng)點(diǎn)、信息資源和空間距離的過度依賴，更廣幅度地覆蓋傳統(tǒng)金融行業(yè)難以觸及的地域與領(lǐng)域，填補(bǔ)大量傳統(tǒng)金融業(yè)對(duì)中小企業(yè)的資金供給空白。

一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)在資金供給、人才質(zhì)量、技術(shù)服務(wù)和配套設(shè)施等各方面都擁有“起跑優(yōu)勢(shì)”，因此數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)于該地區(qū)的中小企業(yè)科技創(chuàng)新來說更像是一針“助力劑”，在中小企業(yè)整個(gè)融資體系中并非處于核心地位；另一方面，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)由于資金短缺、人才流失、配套設(shè)施不健全等短板，使得當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)難以通過傳統(tǒng)金融渠道緩解自身融資約束，而數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)于該地區(qū)中小企業(yè)科技創(chuàng)新來說無疑是一針“催化劑”，發(fā)揮了不可忽視的重要作用。因此，本文將對(duì)樣本按企業(yè)注冊(cè)地進(jìn)行劃分，分別從東部地區(qū)與中西部地區(qū)兩大空間視角檢驗(yàn)數(shù)字金融通過緩解融資約束促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響。

基于以上分析，本文提出假設(shè)H3。

H3：數(shù)字金融緩解融資約束促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響對(duì)中西部地區(qū)更明顯。

三、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）研究樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取新三板（全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)）掛牌企業(yè)為研究樣本，利用2011—2020年中國新三板掛牌企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與數(shù)字普惠金融指數(shù)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在剔除掉金融類企業(yè)、*ST、ST 企業(yè)和數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的企業(yè)后，得到3 406家企業(yè)樣本，26 665個(gè)可觀測(cè)數(shù)值。新三板掛牌企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（2011—2020年）來源于Wind數(shù)據(jù)庫；中國數(shù)字普惠金融指數(shù)的省級(jí)指數(shù)（2011—2020 年）來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心。為了排除異常值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量1%以下和99%以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行了Winsorize處理。

（二）變量選取

1.被解釋變量：中小企業(yè)科技創(chuàng)新投入（研發(fā)投入強(qiáng)度）

參考以往研究，數(shù)字金融主要通過緩解中小企業(yè)的融資約束來促進(jìn)其創(chuàng)新，該作用的直接表現(xiàn)就是企業(yè)研發(fā)投入的增多，因而被解釋變量“中小企業(yè)科技創(chuàng)新”選擇用“研發(fā)投入強(qiáng)度”來衡量［19］，因此本文將研發(fā)投入強(qiáng)度作為中小企業(yè)科技創(chuàng)新的替代變量。具體計(jì)算方法如下：

2.解釋變量：數(shù)字普惠金融指數(shù)（lnIndex）

本文選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服合作推出的一套符合中國實(shí)情的數(shù)字普惠金融指數(shù)［20］。該數(shù)據(jù)主要涉及三大維度，包括覆蓋廣度（lnWidth）、使用深度（lnDepth）和數(shù)字化程度（ln-Digital），共計(jì)33 個(gè)細(xì)化指標(biāo)。該指數(shù)不僅編制方法科學(xué)合理，并且已被眾多學(xué)者廣泛應(yīng)用于數(shù)字金融相關(guān)研究領(lǐng)域之中，具有相當(dāng)?shù)目煽啃耘c代表性。

3.中介變量：融資約束（SA）

目前，學(xué)界對(duì)于融資約束定量測(cè)度方法主要有三大代表性指數(shù)，包括SA 指數(shù)（Hadlock＆Pierce，2009）、KZ 指數(shù)（Lamont et al，2001）和WW 指數(shù)（Whited＆Wu，2006）。在充分考慮以上指數(shù)可能存在較多內(nèi)生性金融變量的情況下，借鑒鞠曉生等（2013）［21］的做法，利用企業(yè)總資產(chǎn)（Size）和企業(yè)年齡（Age）來構(gòu)建SA指數(shù)，并以此作為衡量企業(yè)融資約束程度的指標(biāo)。具體計(jì)算方法如下：

4.控制變量

單從影響企業(yè)科技創(chuàng)新的相關(guān)研究成果來看，影響企業(yè)科技創(chuàng)新的因素非常多。本文考慮所選數(shù)據(jù)的相關(guān)性與可獲得性，最終所選取的控制變量主要為企業(yè)層面的特征變量，包括“財(cái)務(wù)杠桿率（DFL）”“企業(yè)績效（EP）”“管理費(fèi)用率（MER）”“固定資產(chǎn)比率（FAR）”“兩職合一（TO）”。

各變量及其度量方法見表1所列。

表1 變量說明

續(xù)表1

（三）模型構(gòu)建

本文首先分析數(shù)字金融對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響。選取中小企業(yè)年度研發(fā)投入強(qiáng)度作為被解釋變量，設(shè)置模型（1）如下：

其中：下標(biāo)i代表第i個(gè)企業(yè)（i=1，2，…，3 406），t代表第t年（t=2011，2013，…，2020）。為防止數(shù)據(jù)本身以及變量數(shù)據(jù)之間差異過大導(dǎo)致的不良影響，對(duì)相對(duì)較大的數(shù)據(jù)（絕對(duì)數(shù)值）取自然對(duì)數(shù)，對(duì)相對(duì)數(shù)值（即比例或者百分比數(shù)據(jù)）不進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

（1）式中：被解釋變量Innovationit是中小企業(yè)科技創(chuàng)新投入；解釋變量lnIndex是自然對(duì)數(shù)處理后的數(shù)據(jù)；CV 表示控制變量。同時(shí)借鑒李沁洋、支佳（2021）［22］的做法，采用控制年份和行業(yè)的固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其中Year和Ind分別表示年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)，旨在盡可能減輕中小企業(yè)所屬行業(yè)等因素對(duì)其科技創(chuàng)新的影響，并避免觀察期內(nèi)各種宏觀因素對(duì)企業(yè)融資約束和科技創(chuàng)新的干擾。

基于假設(shè)1，本文預(yù)測(cè)模型（1）中α1系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字金融發(fā)展可以促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新，且數(shù)字金融發(fā)展越好，越有利于促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新。

為進(jìn)一步探究數(shù)字金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的中介機(jī)制，檢驗(yàn)數(shù)字金融是否能夠通過緩解融資約束而對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新起到正向促進(jìn)作用，本文將SA作為融資約束的代理變量，并借鑒溫忠麟、葉寶娟（2004）［23］所提出的中介效應(yīng)模型方法來檢驗(yàn)融資約束的中介作用，分步驟建立以下三種回歸模型：

其中，企業(yè)融資約束指標(biāo)SAit是中介變量，其他變量的定義與測(cè)度方法與上文保持一致。基于假設(shè)2，預(yù)測(cè)模型（2）系數(shù)α1顯著為正，表明從總效應(yīng)來看，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新具有正向促進(jìn)作用；預(yù)測(cè)模型（3）系數(shù)β1顯著為負(fù)，表明數(shù)字金融發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束；同時(shí)預(yù)測(cè)模型（4）中系數(shù)γ1顯著為正，系數(shù)γ2顯著為負(fù)，表明融資約束在數(shù)字金融對(duì)促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新作用機(jī)制中發(fā)揮了中介作用，即數(shù)字金融的發(fā)展可以通過緩解中小企業(yè)融資約束進(jìn)而促進(jìn)其科技創(chuàng)新。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 報(bào)告了描述性統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)果顯示，本次實(shí)驗(yàn)的有效樣本數(shù)為26 665個(gè)。除了虛擬變量外，Innovation 數(shù)據(jù)波動(dòng)是比較大的，表明中小企業(yè)間科技創(chuàng)新力存在較大差距。取對(duì)數(shù)化后，數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值為5.578 6，最小值和最大值分別為4.384 4 和6.035 2，說明總體上我國數(shù)字金融取得了快速發(fā)展，但地區(qū)間數(shù)字金融發(fā)展程度存在較大的差異。企業(yè)融資約束的均值為-3.588 4，最小值和最大值分別為-4.197 4 和-3.056 9，說明中小企業(yè)普遍面臨較強(qiáng)的融資約束，同時(shí)各個(gè)企業(yè)之間融資約束程度有較大不同。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)（Winsorize后）

（二）相關(guān)性分析

從對(duì)變量進(jìn)行person相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果可知：解釋變量lnIndex 與被解釋變量Innovation 的相關(guān)系數(shù)為0.077 7，且有99%以上的概率存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，即lnIndex 與Innovation 兩個(gè)指標(biāo)是同向變化的，初步驗(yàn)證H1，即數(shù)字普惠金融指數(shù)會(huì)有效提高企業(yè)的創(chuàng)新。中介變量SA與被解釋變量Innovation的相關(guān)系數(shù)為-0.072 0，有99%以上的概率負(fù)向相關(guān)關(guān)系是顯著的，且中介變量SA 與解釋變量lnIndex之間的相關(guān)系數(shù)為-0.319 6，同樣存在負(fù)向顯著的相關(guān)關(guān)系?？刂谱兞烤c被解釋變量Innovation 存在比較明顯的相關(guān)關(guān)系，說明控制變量選取較合理。

（三）數(shù)字金融對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響

為驗(yàn)證H1，即數(shù)字金融對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響，本文對(duì)模型（2）進(jìn)行面板固定效應(yīng)回歸，控制行業(yè)和年份帶來的影響，得到研究變量對(duì)被影響變量之間的關(guān)系。表3第（1）列是不加入控制變量但控制年份和行業(yè)效應(yīng)作用下的回歸結(jié)果，第（2）列是加入控制變量且加入年份和行業(yè)效應(yīng)控制的結(jié)果。

表3 模型（2）多元回歸分析

模型（2）多元回歸分析結(jié)果顯示：在控制行業(yè)效應(yīng)和年份效應(yīng)的情況下，模型的調(diào)整R2為0.725 4，擬合優(yōu)度達(dá)到72.54%，F(xiàn)檢驗(yàn)值為629.872 6，p值＜0.01，即存在有99%以上的概率解釋變量以及控制變量聯(lián)合對(duì)Innovation 的影響系數(shù)是不為0 的，可以繼續(xù)進(jìn)行單個(gè)變量系數(shù)的檢驗(yàn)。lnIndex 的影響系數(shù)為2.038 9，且對(duì)應(yīng)的概率值是小于0.01 的，存在顯著正向影響，控制變量DFL、EP、MER、FAR 均存在顯著影響，且EP、MER均存在顯著正向影響，DFL、FAR 則存在顯著負(fù)向影響，這充分表明數(shù)字金融發(fā)展能夠促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新。

（四）中介效應(yīng)分析

為檢驗(yàn)假設(shè)2，即融資約束在數(shù)字金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響機(jī)制中所發(fā)揮的中介作用，接下來將對(duì)模型（3）和模型（4）分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表4所列。

表4 中介效應(yīng)分析

從表4 模型（3）可以看出，lnIndex 對(duì)SA 的影響系數(shù)為-0.075 4，且在1%水平下顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展能夠有效緩解中小企業(yè)融資約束；從表4模型（4）可以看出，lnIndex 與SA 均存在有99%以上的概率對(duì)被解釋變量Innovation 的影響是顯著的，且lnIndex 的影響系數(shù)為1.873 5，SA 的影響系數(shù)為-2.193 8，表明中小企業(yè)面臨的融資約束越高，其科技創(chuàng)新能力越低。因此，可以得出結(jié)論：SA 存在部分的中介效應(yīng)，即數(shù)字金融發(fā)展會(huì)影響中小企業(yè)科技創(chuàng)新，且會(huì)通過縮小企業(yè)融資約束促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新。從而進(jìn)一步說明，緩解融資約束是中小企業(yè)促進(jìn)科技創(chuàng)新的路徑，且中介效應(yīng)（β1γ2）占總效應(yīng)（α1）的比例為8.11%，驗(yàn)證了H2。

（五）異質(zhì)性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證H3，即考察數(shù)字金融通過緩解融資約束對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)生的影響在不同區(qū)域是否存在異質(zhì)性，本文以企業(yè)注冊(cè)地為依據(jù)將樣本企業(yè)劃分為東部和中西部兩大區(qū)域，分組進(jìn)行回歸分析與比對(duì)，結(jié)果見表5所列。

從表5可以看出，東部地區(qū)lnIndex對(duì)Innovation的影響系數(shù)為1.575 2，且在5%水平下顯著，但lnIndex對(duì)SA影響不顯著，且SA對(duì)Innovation 影響也不顯著，即數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新存在顯著正向影響，而融資約束的中介效應(yīng)不存在。中西部地區(qū)lnIndex對(duì)Innovation的影響系數(shù)為6.003 7，且在1%水平下顯著，lnIndex對(duì)SA影響系數(shù)為-0.298 4，在5%水平下顯著，同時(shí)lnIndex、SA對(duì)Innovation的影響均顯著，即在中西部地區(qū)融資約束的中介效應(yīng)是顯著的，此時(shí)，總效應(yīng)為6.003 7，直接效應(yīng)為5.005 4，間接效應(yīng)為0.998 3［-0.298 4×（-3.3455）］，中介效應(yīng)為16.63%（0.998 3/6.003 7×100%），即存在有16.63%的中介效應(yīng)。

表5 異質(zhì)性檢驗(yàn)

據(jù)此，H3 得以驗(yàn)證。數(shù)字金融通過緩解融資約束促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的作用在中西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)更為有效。換言之，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，由于傳統(tǒng)金融資源較為豐富，中小企業(yè)擺脫融資約束困境的選擇更為多元化，對(duì)數(shù)字金融依賴程度較低，一定程度上遏制了數(shù)字金融普惠效應(yīng)的發(fā)揮；而在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)，數(shù)字金融成為中小企業(yè)為數(shù)不多的資金供給者，由此產(chǎn)生更高的邊際創(chuàng)新效益，在緩解其融資約束與促進(jìn)科技創(chuàng)新層面凸顯出較強(qiáng)的影響作用。

續(xù)表5

（六）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為更加精確探究數(shù)字金融發(fā)展與中小企業(yè)科技創(chuàng)新之間的關(guān)系，本文首先引入滯后變量解決模型內(nèi)生性問題，然后采用變量替換法對(duì)數(shù)字金融緩解中小企業(yè)融資約束促進(jìn)科技創(chuàng)新的作用機(jī)制做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.引入滯后變量

鑒于本文在模型設(shè)計(jì)的過程中可能會(huì)存在解釋變量與被解釋變量互為因果的情況，故采用二階段最小二乘法估計(jì)，選擇解釋變量的滯后一期作為工具變量，解決模型的內(nèi)生性問題，結(jié)果見表6所列。

表6 滯后效應(yīng)檢驗(yàn)

續(xù)表6

在進(jìn)行二階段最小二乘估計(jì)后，解釋變量lnIndex仍然存在顯著正向影響，影響系數(shù)為1.909 8，而它對(duì)中介變量SA的影響系數(shù)仍然是顯著為負(fù)的，影響系數(shù)為-0.077 0，在表6第（3）列中，被解釋變量lnIndex的影響系數(shù)為1.724 6，中介變量SA的影響系數(shù)為-2.405 2，且均在1%水平下顯著，因此，在解決內(nèi)生性的情況下，模型的結(jié)果仍然比較一致，也從另一個(gè)方面說明模型的結(jié)果比較穩(wěn)健。

2.替換核心解釋變量

為進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新影響回歸結(jié)果的可靠性，本文采用對(duì)數(shù)化處理后的數(shù)字普惠金融指數(shù)一級(jí)指標(biāo)——覆蓋廣度（lnCover）、使用深度（lnDepth）、數(shù)字化程度（lnDig）分別作為解釋變量（lnIndex）的替換變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。利用數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度分別進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表7所列。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)——替換核心解釋變量

從表7可以看出，更換解釋變量后，關(guān)鍵變量的系數(shù)仍然與表4較為一致。在表7覆蓋廣度第1列中l(wèi)nCover的影響系數(shù)為1.329 2，且在1%水平下顯著，表明數(shù)字金融覆蓋廣度提升可以顯著促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新；在第3列中l(wèi)nCover和SA均在1%水平下顯著，同時(shí)lnCover 的影響系數(shù)為1.239 0，SA的影響系數(shù)為-1.705 1，其回歸結(jié)果和正負(fù)符號(hào)均與表4回歸結(jié)果較一致，說明融資約束在數(shù)字金融覆蓋廣度對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的正向影響中起到了中介作用。

同理，數(shù)字普惠金融使用深度lnDepth 以及數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度lnDig 對(duì)創(chuàng)新的影響系數(shù)分別為1.654 4和0.687 4，均存在比較顯著的影響，且lnDepth、lnDig 對(duì)SA 的影響系數(shù)分別為-0.054 3和-0.034 9，且均在1%和5%水平下顯著，在中介效應(yīng)模型（3）中，分指數(shù)和SA 的影響均是顯著的，即融資約束是存在中介效應(yīng)的，與前文回歸結(jié)果一致。因此進(jìn)一步表明，本文實(shí)證分析模型與結(jié)論具有穩(wěn)定性和可靠性。

五、結(jié)論與政策建議

本文選取2011—2020年中國新三板掛牌企業(yè)數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)和中介效應(yīng)模型，對(duì)數(shù)字金融促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新的影響實(shí)效、作用機(jī)制和區(qū)域異質(zhì)性進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果如下：①數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)中小企業(yè)科技創(chuàng)新具有顯著正向作用，這一結(jié)論在穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍成立，且覆蓋廣度和使用深度的作用效果更為顯著；②融資約束在數(shù)字金融促進(jìn)中小企業(yè)科技創(chuàng)新過程中產(chǎn)生了重要的中介效應(yīng)，即數(shù)字金融的發(fā)展能夠拓寬中小企業(yè)融資渠道，緩解信息不對(duì)稱，提升信息透明度，降低風(fēng)險(xiǎn)成本與代理成本，有利于中小企業(yè)緩解融資約束困境，提升科技創(chuàng)新能力；③數(shù)字金融發(fā)展對(duì)緩解中小企業(yè)融資約束、促進(jìn)科技創(chuàng)新的影響在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)更為顯著，相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，數(shù)字金融能有效彌補(bǔ)中西部地區(qū)傳統(tǒng)金融資源區(qū)域錯(cuò)配問題，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，促進(jìn)區(qū)域間平衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：①搭建數(shù)字金融新基建頂層設(shè)計(jì)，提升關(guān)鍵底層技術(shù)。新基建戰(zhàn)略作為智慧經(jīng)濟(jì)時(shí)代新發(fā)展理念的重要抓手，應(yīng)更加全面思考與分析當(dāng)前環(huán)境下金融行業(yè)的戰(zhàn)略定位，重新定義行業(yè)與產(chǎn)品的新邏輯。同時(shí)積極推動(dòng)數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，大力發(fā)展5G 基站、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，為傳統(tǒng)金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型夯實(shí)基礎(chǔ)，打造完善的數(shù)字金融發(fā)展條件。②加大對(duì)“專精特新”中小企業(yè)政策傾斜與區(qū)域政策搭配，因地制宜發(fā)揮好數(shù)字金融服務(wù)創(chuàng)新型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的普惠支持作用。尤其是對(duì)中西部“專精特新”為代表的中小企業(yè)，政府應(yīng)依托北交所、民營銀行、科技小貸企業(yè)和金融租賃企業(yè)等主體，充分釋放數(shù)字金融推動(dòng)科技創(chuàng)新的活力，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展。③科技與金融二元滲透融合催生的數(shù)字金融很大程度上顛覆了傳統(tǒng)金融市場運(yùn)作邏輯，對(duì)我國分業(yè)監(jiān)管體制提出了更高要求。尤其是在尚未形成統(tǒng)一監(jiān)管體制前，如何跳出傳統(tǒng)監(jiān)管模式，形成以技術(shù)驅(qū)動(dòng)的跨行業(yè)金融監(jiān)管新模式，對(duì)未來防范金融系統(tǒng)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)以及數(shù)字金融背景下衍生出的第三方金融機(jī)構(gòu)、數(shù)字信息安全等外生性風(fēng)險(xiǎn)具有十分重要的意義。

注 釋：

（1）東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11 個(gè)省份；中西部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆20個(gè)省份。