金融科技發展與企業數字化轉型
——基于融資約束紓解與創新促進的中介傳遞

李 為，譚素瑤，吳 非

（1.香港大學工程學院，香港 999077；2.廣東金融學院區域金融政策研究中心，廣東廣州 510521）

《“十四五”數字經濟發展規劃》明確指出，中國數字經濟發展轉向深化應用、規范發展、普惠共享的新階段。《中國數字經濟發展白皮書（2021）》顯示，數字經濟在國民經濟中的地位越來越突出，2002—2020 年中國數字經濟占國內生產總值（GDP）的比重由10.0%提升至38.6%，其中核心產業增加值占GDP 比重達到了7.8%［1］，數字經濟為經濟社會持續健康發展提供了強大動力。截至2020 年年底，中國數字化轉型的產業滲透率在農業、工業和服務業中分別達到了8.9%、21.0%和40.7%，有42%的企業將數字化戰略作為核心業務支撐［2］，體現了企業將數字化進程與核心業務進行緊密結合，產業數字化轉型為數字經濟發展能提供了廣闊空間。根據《中國企業數字轉型指數研究報告（2021 年）》，中國企業數字化轉型指數在從2018 年到2021 年的4年間從37 分提升到了54 分［3］，各行業企業整體數字化水平穩步提升，數字化轉型正成為中國經濟高質量可持續發展的重要驅動力。然而，中國境內企業的數字化轉型程度與部分發達國家差距明顯，截至2020 年年底，依然有40%的企業尚未制定明確的數字化轉型戰略，有過半企業未明確是否以數字化轉型推動其組織變革，數字經濟發展的企業滲透力低［1］。為此，本研究從金融科技角度出發，旨在闡明金融科技對企業數字化轉型的作用機制。

1 文獻梳理與問題提出

是哪些因素推動或者阻礙了企業數字化轉型？從已有相關研究來看,本身是企業數字化轉型的前提條件外，政府驅動，比如數字基礎設施建設以及產業數字化政策等，都在企業數字化轉型決策行為選擇節點按下了“啟動鍵”［4］。無論企業數字化轉型選擇行為是“隨行就市”還是“入鄉隨俗”［5］，都是如此。包括知識產權保護在內的營商環境、政治關聯以及企業治理模式、研發投入、企業管理層對于數字化轉型的認知乃至投資者特質等，都是被用來檢驗企業數字化轉型的因果變量［6］；而國際貿易緊張局勢和新冠肺炎疫情反向激發了中國企業數字化轉型行為取向［7］。張黎娜等［8］則考察了貨幣政策調整和利率市場化對于企業數字化轉型的促動作用。

從企業數字化轉型被界定為利用大數據、云計算、人工智能等數字化技術來推動企業組織轉變業務模式、組織架構、企業文化等數字化管理變革來看，創新與研發帶來的新興數字技術革命是企業數字化轉型的核心要義和基本要素。而創新與研發具備投入大、周期長和風險高等顯著特征，需要持久充分的現金流支撐，因此資金困境成為企業數字化轉型的關鍵挑戰［9］。《中國產業數字化報告（2020）》認為，企業數字化轉型的阻力在于眾多企業或因自身能力不足導致“不會轉”，或因資金儲備不足以覆蓋偏高轉型成本導致“不能轉”等［10］。因此，融資約束紓解、企業財務穩定以及研發投入持續補充應是企業數字化轉型的正向推力。

金融科技是技術驅動的金融創新，目前已經開始邁向科技驅動的智能化進階時期，即金融數字化階段。隨著人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、互聯物聯以及安全技術等新興科技向金融業逐步滲透，自20 世紀80 年代興起的金融科技越來越把中國金融業推向金融與科技深度融合的進程，金融創新產品不斷涌現、金融創新領域不斷擴大，場景和賽道眾多，特別是銀行業和保險業在信貸和保險產品的創新設計越來越成熟，金融服務實體經濟的能力明顯增強。從理論角度而言，經濟高質量發展新動能轉換的核心要素就是技術進步［11］，而金融科技發展正以積極態勢影響銀行機構以及傳統金融業務的演化格局、重塑傳統行業［12］，并由此改善傳統金融系統的資源配置功能［13］，以最終改變企業融資約束和創新驅動效應［14］。金融科技在紓解高科技企業融資約束、改善企業財務狀況以及驅動企業研發投入及技術創新等方面的服務水平顯著提高［15］。一方面，企業研發投入以及科技創新是企業數字化轉型和數字經濟發展的動力源，而企業研發投入與外源性融資關系密切，受制于融資約束；另一方面，金融科技發展通過改善金融基礎設施，改造或者創新金融產品、經營模式和業務流程，由此識別優質創新型企業、提升企業商業信用價值以及改善流動性境況等，切實紓解融資約束，改善企業科技創新的環境條件。基于此，需要實證檢驗判斷金融科技發展在企業數字化轉型過程中能夠扮演或實際扮演的角色，探究金融科技推動企業數字化轉型的功能發揮經由哪些元素傳遞得以實現。

當前已有相關研究尚遠不足以確定金融科技發展與企業數字化轉型以及數字經濟發展之關系，特別是傳遞機制與渠道的細節判斷尚待從眾多領域和視角擴展研究。基于此，本研究通過分析金融科技作用于企業數字化轉型的內在機制，力圖解釋在中國經濟高質量發展戰略推進過程中如何通過金融科技手段提增企業數字化轉型進度。

2 理論分析與假設提出

2.1 金融科技發展與企業數字化轉型的基準邏輯

借Hicks［16］論斷英國的工業革命歸根到底是金融革命來類推，企業對于數字技術的應用問題，即企業數字化轉型歸根到底也應該是金融問題。間接金融主導的中國金融結構正在發生改變，信息不對稱環境中的銀行機構更愿意為風險暴露程度低的企業融資，企業數字化轉型意味著可能因為創新項目風險大而遭到銀行機構的信貸歧視［17］，但金融科技的信息采集和數據運算技術能夠相對有效地緩解信息不對稱問題，從而放大間接金融嵌入企業高風險項目的機會和空間。對于企業數字化轉型而言也應如此。相對而言，作為直接金融系統的資本市場更加具備風險再配置和價格發現能力，有利于引導金融資源向相對高風險項目配置，并支持企業的創新活動［18］。但中國資本市場相關制度還有待進一步完善，直接金融促進企業創新并進行數字化轉型的制度供給尚顯不足［19］。

從當下研究動態判斷，金融科技發展對于企業數字化應用的影響體現在以下兩個方面：其一，改變傳統金融系統的結構性問題，助力企業改善內容信息不全以及披露缺失問題，糾偏資源供需錯配問題［20］；其二，金融科技發展以人工智能、區塊鏈、云計算、大數據（以下簡稱“ABCD”）等數字底層技術為支撐，而企業數字化轉型與金融科技具備在技術層面的同構特征，因此相對于傳統金融系統而言，金融科技發展能夠在技術層面為企業數字化轉型提供適配性金融服務，可以通過提高金融機構與貸款企業之間的信息透明程度拓寬企業外部融資渠道和空間，從而降低企業融資約束［21］。

基于上述分析，提出假設1：

假設1：金融科技發展有助于企業數字化轉型。

2.2 金融科技發展與企業數字化轉型的異質性分化

不同產權性質的企業對于外部資源的敏感度不同。在傳統金融系統中，相對而言，國企擁有更寬的融資渠道和相對豐富的信貸資源，但非國企更善于利用信貸資源來提升企業存活能力［22］。這是由傳統金融系統的信息處理能力所決定的［23］。金融科技賦能緩釋金融機構與融資企業之間的信息不對稱，拓展金融機構的業務邊際和增強風險應對能力，在量上紓解企業融資約束，在質上提增信貸資源配置效率［24］，特別是對于紓解民營、小型等類型企業的融資約束效果更加明顯。由此，金融科技賦能可以增加非國企的信貸可獲得性，資金面寬松的企業可能追加研發投入和創新支出，由此促進企業數字化轉型。

傳統金融系統中的借貸及投融機構對于企業數字化轉型項目的投融積極性不高，緣由是企業數字化轉型需要大規模創新投入，而創新項目屬于典型的高投入、長周期、高風險項目。高科技企業多屬于中小型企業，本身經營風險大、融資的資產保證能力差，相對于大型企業而言，其在傳統金融系統中所面臨的融資約束更加緊張。因此，相對于非高科技企業而言，高科技企業對研發資金的穩定性和可持續性更加敏感，更容易受制于融資約束，也更容易受益于金融科技發展［25］。現有相關研究，如鐘成林等［26］論證了金融科技在紓解中小企業特別是科技型中小企業的融資約束方面具有技術優勢和現實性。無論理論邏輯還是實踐效果，都是如此。金融科技發展通過緩解融資約束、降低財務費用和改善資產負債表（表現為降低杠桿率水平）提高企業創新產出［27］，但對于不同類型科技企業存在異質性效應。

受區域資源稟賦、政策驅動力、營商環境比如知識產權保護等以及市場化程度差異所影響［28］，企業的創新活動行為選擇存在區域差異，經濟發達地區總是擁有更多優勢資源有利于企業開展創新活動，其營商環境也更加有利于企業創新。企業數字化轉型基于企業創新，而經過多層級傳遞的企業創新對于金融科技的敏感系數存在區域差異［29］。基于此，本研究判斷，金融科技發展對于企業數字化轉型的作用效應同樣會存在區域差異。畢竟，從數字經濟發展水平觀察，國內中西部地區與東部地區相比也存在明顯差距［30］。

基于以上分析，通過比較企業產權屬性、企業科技特質和所在區域1）屬性，提出如下假設：

假設2a：相對于國有企業，金融科技發展驅動非國有企業數字化轉型的效能會更加顯著；

假設2b：相對于非高科技企業，金融科技發展驅動高科技企業數字化轉型的效果會更加顯著；

假設2c：相對于中西部地區企業，金融科技發展對于企業數字轉型的驅動力在東部地區更加顯著。

2.3 金融科技發展影響企業數字化轉型的機制邏輯

金融科技對企業數字化轉型的驅動機制可以經由兩個方面予以邏輯演繹。其一，金融科技緩解融資約束，由此提高財務穩定水平，從而改善適配企業數字化轉型的內治環境。穩定充足的資金供給可提高企業財務穩定性，進而降低企業財務風險，是企業創新項目和研發投入可持續的基本條件［31］。常態經營狀況下，創新項目資金總是會排在企業生存常態項目滿足之末，當財務境況變差時，企業會最先選擇收縮研發投入和創新資金投入［32］。因此，當內源性融資不能滿足創新投資需求時，外源性融資對企業創新投入的重要性不言而喻。但是，企業創新活動不容易通過自由競爭的金融市場獲得創新項目融資。金融發展史上，金融配給和融資約束常在，融資約束抑制企業創新，有大量案例佐證企業創新項目由于無法承擔創新進程中的過高成本而被迫中止［33］。金融科技發展可以有效紓解企業融資約束［34］。紓解融資約束一方面可直接增加企業創新活動資金外源融資規模，另一方面有利于企業穩定現金流和財務穩定性、降低企業財務風險［35］，保證企業數字化創新項目的可持續性。

其二，金融科技能有效降低企業杠桿率水平，并由此增加企業研發投入。中國金融結構以間接金融主導，這是中國宏觀經濟杠桿率高企的金融結構本源特征，銀行貸款等債券性融資在企業資產負債表上呈現為企業杠桿率的提升［36］。主流觀點如羅能生等［37］認為，企業杠桿率與創新投入之間呈倒“U”型關系；周俊卿等［38］提出，企業杠桿率達到43%的門檻之前企業負債有利于研發投入，并有助于控制創新風險，但當企業負債超過該門閥之后，則會抑制研發投入。當下中國的實體企業部門的杠桿率依然處于相對高位，閾值下的規模以上企業數量接近于零。林愛杰等［39］認為，金融科技發展能夠通過降低融資約束和財務費用、提升企業內部控制和風險穩定程度等渠道來實現杠桿率水平的降低，優化其債務結構。由此，在相對高企的杠桿率的境況下，金融科技發展能夠降低實體企業杠桿率水平，從而反向有利于企業增加創新投入；同時，金融科技有助于改善企業現金流，強化其風險承受力，企業有能力把更多的資金投入到相對高風險、長周期的研發項目中去。

基于以上分析，提出假設3：

假設3：金融科技發展通過紓解融資約束實現財務穩定、降低杠桿水平提增研發投入持續性兩條途徑影響企業數字化轉型。

3 研究設計

3.1 數據來源

采用滬深A 股上市公司的2007—2019 年數據，剔除金融類企業、ST、*ST、PT 處理及終止上市企業，剔除首次公開募股的觀測值、關鍵財務變量缺失的觀測值，僅保留連續5 年數據都齊全的樣本，最終得到1 971 家上市企業的“企業-年度”樣本。另外，對微觀層面的連續變量進行1%和99%的縮尾處理，以減少異常值影響。樣本企業數據均來自國泰安數據庫（CSMAR），企業數字運用和金融科技發展指標經文本挖掘核算得來，其余宏觀數據源自樣本企業所屬省份歷年統計年鑒。

3.2 變量及其界定

（1）被解釋變量：企業數字化轉型（ADT）。首先，參考龔雅嫻［40］的研究，將企業數字化轉型行為劃分為底層技術運用與技術實踐運用，底層技術運用指數字化轉型的4 種典型底層技術——ABCD技術，技術實踐運用是指底層技術運用后產生的成果；其次，運用Python 爬蟲功能整理上海證券交易所、深圳證券交易所全部A 股上市企業的年度報告，通過Java PDFbox 庫提取所有文本內容，匹配與數字化轉型有關的關鍵詞并進行數據清洗；最后，把所有關鍵詞進行分類歸集并最終加總詞頻，構建企業數字化轉型的初始指標體系。關鍵詞庫見表1。

表1 企業數字化轉型變量關鍵詞庫

（2）核心解釋變量：金融科技發展（Fintech）。借鑒郭品等［41］及楊文捷等［42］的研究方法，利用文本挖掘法建立金融科技指數。首先，從金融功能觀和科技融合與支撐金融發展的視角出發，構建如表2 所示的金融科技發展原始詞庫；其次，采用百度搜索指數將原始詞庫中非結構化的關鍵詞轉化為結構化詞頻。選取2011—2019 年中國30 個省份（不包含西藏和港澳臺地區）有關金融四大核心功能的20 個關鍵詞（見表2）在各年的搜索頻率均值，采用SPSS 軟件進行因子分析并合成金融科技指數，以作為金融科技的代理變量。

表2 金融科技變量原始詞庫

（3）中介傳導變量。融資約束（KZ）：借鑒Kaplan 等［43］的研究方法，計算出相應的KZ 指數作為樣本企業融資約束的代理變量，指數值越大意味著企業面臨的融資約束越緊張；企業財務穩定水平（Z-Score）：借鑒Altman［44］的風險Z 值法進行測算，Z值越大表示企業財務風險越小，即財務狀況更穩定；杠桿水平（Lev）：即資產負債率，用來衡量企業面臨的債務約束，可以從側面反映企業的還款能力；研發投入（R&D）：代表企業的研發投入水平，指數值越大說明企業在研發和創新項目上投入越大。

（4）控制變量。借鑒和綜合現有相關研究，為提高研究模型的擬合程度，納入一系列控制變量，涵蓋了企業年初總資產（Asset）、營業總收入（Sale）、企業股權集中程度（Equity）、成立年齡（Age）、QFII 持股占流通A 股比例（QFII）、凈資產收益率（Roe=凈利潤/凈資產）、托賓Q 值、兩職合一（Mega，董事長和總經理兼任時取1；否則為0）與審計意見（Opin，審計單位出具標準無保留意見時取0；否則為1）等。

3.3 模型建構

為驗證金融科技進步對企業數字化轉型的作用效應，構造基準回歸模型如下：

式（1）中：CV 包含各控制變量；ε為隨機誤差項。

此外，由于金融科技對企業數字化轉型的影響具有一定的時滯，為削弱內生性問題，對核心變量進行滯后1 期處理。進一步，參考溫忠麟等［45］的中介效應模型，建構如下傳遞邏輯模型來驗證金融科技發展與企業數字化轉型之間作用機制路徑。

式（3）（4）中的Mediator 代表中介機制變量組，該組別的變量界分為兩類，一為財務機制變量，包括企業融資約束（KZ）和財務穩定水平（Z-Score）；二為投融資機制變量，包括企業杠桿水平（Lev）和研發投入水平（R&D）。

4 實證結果及分析

4.1 基準回歸結果分析

基于基準回歸模型的實證結果如表3 所示。其中，模型（1）為控制了時間和行業的雙向固定效應模型；模型（2）則在模型（1）的基礎上加入了控制變量。從回歸結果來看，金融科技發展對企業數字化轉型的影響系數顯著為正，表明金融科技發展可以顯著促進企業數字化轉型；模型（2）中金融科技發展的回歸系數降低為0.293，對應的t值為4.92，但依然顯著，意味著加入了相關控制變量后，金融科技發展的企業數字化轉型效應盡管有所收斂，但正向促進效果依然明顯。假設1 得以驗證。

表3 金融科技與企業數字化轉型的基準回歸結果

對于以上實證結果，可能的解釋是：一方面，金融科技是基于人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等數據采集、存儲、分析和計算的新興技術，金融科技通過ABCD 技術降低勞動力成本［46］，同時提升企業管理效率以及供應鏈的服務效率［47］，金融科技發展程度越高則企業數字化轉型決策越發堅定；另一方面，金融科技本身具有高科技特質、存在技術溢出效應，企業數字化轉型決策及行為可以借鑒金融科技領域的研究成果。更為重要的是，金融科技可以緩解信息不對稱，金融機構得以更加全面地評估企業融資風險［48］，從而有效緩解企業融資難融資貴難題，紓解企業因資金不足導致無法進行數字化轉型的難題。

4.2 多重穩健性檢驗

為確保上述實證結果的可靠性和有效性，進行如下穩健性檢驗：第一，延長變量間的觀測窗口，用以考察在更長周期內的金融科技發展對企業數字化轉型的影響效果；第二，剔除部分可能會干擾實證結果的樣本，使得結果更加準確地反映兩者間的關系；第三，為防止單一指標全面代表金融科技發展水平致使實證結果不可靠，更換金融科技指標，將各省份金融科技公司數量作為輔助代理變量對模型重新進行回歸分析。

4.2.1 延長預測窗口

表4展現了延長觀測窗口后的實證結果。表4中，模型（1）～（3）分別為金融科技發展滯后2 期、3期和4 期的回歸檢驗模型，結果顯示金融科技發展各滯后期的回歸系數均顯著為正，且隨著時間推移逐漸增大，表明將時間窗口延期后沒有改變金融科技發展對企業數字化轉型的正向促進作用，與基準回歸結果一致，并意味著金融科技的驅動力具有后效特征，實證結果得以佐證；模型（4）～（6）分別對企業數字化轉型予以前置2 期、3 期和4 期進行回歸，結果表明企業數字化轉型各前置期的回歸系數均顯著為正，表明將被解釋變量前置沒有改變金融科技發展對企業數字化轉型的正向促進作用。

表4 延長預測窗口的穩健性檢驗結果

4.2.2 剔除部分樣本

剔除部分樣本后的回歸檢驗結果見表5。剔除的樣本包括兩類：一類是突變性的外部因素，可能會干擾實證結果，比如2008 年的全球金融危機以及2015 年的中國股災，因此剔除2010 年前和2015 年后的數據進行穩健性檢驗；二是考慮到相比省和自治區而言，直轄市的金融科技發展和企業數字化轉型的機制路徑可能會存在差異，所以也剔除了直轄市的樣本數據。其中，模型（1）是僅保留了2010年后的數據的回歸結果，金融科技發展的系數顯著為正；模型（2）是僅保留2011—2014 年的數據的回歸結果，金融科技發展的系數顯著為正；模型（3）是除直轄市之外的省份樣本數據，金融科技發展的系數顯著為正。以上結果表明，即使在剔除了部分樣本后，實證結果仍然能支撐金融科技發展能夠促進企業數字化轉型這一結論。

表5 剔除部分樣本的穩健性檢驗結果

表5 （續）

4.2.3 更換金融科技指標

將金融科技指數更換成其他金融科技指標作為自變量進行回歸，結果見表6。其中，模型（1）以省域金融科技公司數量（Province）為金融科技指標，回歸系數顯著為正；模型（2）以城市金融科技公司數量（City）為金融科技指標，回歸系數顯著為正；模型（3）以金融科技新聞頻次（News）為金融科技指標，回歸系數顯著為正；模型（4）以區域金融科技新聞全國（未含港澳臺地區）占比（Share）為金融科技指標，回歸系數顯著為正。以上結果顯示，即使改變了金融科技指標，研究結論依然成立，再次驗證了本研究實證結果的可靠性和有效性。

表6 更換金融科技指標的穩健性檢驗結果

4.3 異質性檢驗

理論上，不同屬性的企業在金融科技條件相同的情況下開展數字化轉型所受到的促進作用應各有差異，有鑒于此，基于產權性質、行業屬性以及區域屬性將樣本企業分為3 組進行異質性驗證。

4.3.1 產權異質性檢驗

按照產權性質把樣本企業分為國企和非國企兩類，考察不同產權屬性的企業對金融科技進步驅動力的吸收程度。表7 的實證結果顯示，國企組的回歸系數為負不顯著，說明國企運用金融科技對自身數字化轉型的促進作用不明顯；而非國企組的回歸系數顯著為正，表明相較于國企，金融科技進步對于非國企的數字化轉型推動效應更加明顯。可能的解釋是，一方面，國有企業有政府信用背書，同時一般實力雄厚，更容易獲得金融市場的資金支持［49］，憑借本身的信貸資源就能獲得相對富裕的資金投入到數字化轉型上，此時金融科技發展給國企帶來的數字化轉型效應不明顯；另一方面，金融之外的其他因素在國有企業數字化轉型中的作用更加明顯，比如政策驅動力。相比較而言，非國企融資能力相對較差，面臨的競爭環境更加激烈，對外部環境變化的敏感度更高［50］，所以非國企有意愿借助金融科技來降低信息不對稱、豐富融資渠道，并因此吸收金融科技發展對企業數字化轉型的驅動力。

表7 產權異質性回歸檢驗結果

4.3.2 行業異質性檢驗

基于研發投入占比或者政府部門認定，可將企業分為高科技企業與非高科技企業。從表8 的實證結果來看，金融科技發展對于高科技行業的回歸系數顯著為正，表明金融科技發展對高科技行業中企業的數字化轉型激勵效應顯著；對于非高科技行業的回歸系數為負且不顯著，表明金融科技發展對非高科技行業中企業數字化轉型的激勵效應不顯著。可能的解釋是，高科技行業本身就是知識密集、技術密集企業所在行業，需要不斷創新以在市場競爭中生存乃至脫穎而出［51］，經營風險大大高于非高科技行業，金融科技帶來顛覆性的信用識別、評估、風險定價等方式能更好地服務于高科技行業，為高科技行業提供金融服務，進而驅動高科技行業運用企業數字技術；相比較而言，非高科技行業本身創新需求并不強，也較為容易獲得金融資源，因此金融科技對非高科技行業中企業的數字化轉型激勵有限。

表8 行業異質性回歸檢驗結果

4.3.3 區域異質性檢驗

表9 結果顯示，金融科技發展對于東部地區企業數字化轉型的回歸系數顯著為正，表明金融科技發展對東部地區企業數字化轉型的驅動作用更強；而金融科技發展對于中西部地區的企業數字化轉型的回歸系數為正但不顯著。對此，我們的解釋是，一方面，從金融發展水平來講，東部地區的金融設施、金融機構、金融配置等明顯優于中西部地區，金融資源也自然向東部地區聚集，金融科技發展也是如此；另一方面，東部地區的市場程度和開放程度較高，技術密集型企業產業占比更大，自身創新需求較強［52］。另外，從基礎設施比較，無論是資源、設施、人力、技術，東部地區都明顯優于中西部地區。

表9 區域異質性回歸檢驗結果

4.4 機制識別檢驗

從金融因素與科技因素著手，具體選取企業融資約束、財務穩定水平、杠桿水平、研發投入4 個指標，通過財務機制和投融資機制兩條路徑進行研究，以驗證假說3 是否成立。

4.4.1 財務機制：融資約束與財務穩定

首先從融資約束與財務穩定邏輯視角予以考察，如表10 所示，模型（1）尚未納入中介變量，結果顯示金融科技發展的回歸系數顯著為正，不改變基準回歸的效應方向；模型（2）為金融科技發展對企業融資約束的影響，回歸系數為負顯著，意味著金融科技發展有助于紓解企業融資約束程度；進一步地，模型（3）為金融科技發展和企業融資約束對企業數字化轉型的協同影響，金融科技發展的回歸系數為正顯著，而企業融資約束的回歸系數為負顯著，說明金融科技發展一方面能促進企業數字化轉型活動，另一方面也會通過降低企業融資約束水平從而促進數字化轉型，對此我們的解釋是，當企業融資約束得到緩解，企業獲得金融支持后強化了投資于高風險創新活動的意愿，包括數字化轉型；模型（4）為金融科技發展對財務穩定水平的影響，回歸系數為正顯著，表明金融科技發展有助于提升企業財務穩定水平；模型（5）為金融科技發展、財務穩定水平對企業數字化轉型的協同影響，金融科技發展回歸系數為正顯著，財務穩定的回歸系數也同樣為正顯著，表明金融科技發展可以通過提升企業財務穩定水平從而促進數字化轉型，對此我們的解釋是，金融科技發展有利于實現財務穩定，財務穩定為企業進行數字化轉型提供了保障，助力企業順利開展數字化轉型項目。

表10 融資約束與財務穩定的回歸檢驗結果

4.4.2 投融資機制：杠桿水平與研發投入

從科技發展對企業數字化轉型的企業杠桿率水平和研發投入的機制邏輯回歸檢驗結果來看，如表11 所示，模型（1）與實證結果相同；模型（2）為金融科技發展對企業杠桿率水平的影響，回歸系數為負顯著，表明金融科技發展有助于企業收斂杠桿率水平；模型（3）為金融科技和企業杠桿水平對企業數字化轉型的協同影響，金融科技發展和企業杠桿水平的回歸系數均為負顯著，表明金融科技發展通過降低企業杠桿水平來促進企業數字化轉型；模型（4）為金融科技發展對企業研發投入的影響，其回歸系數為正顯著，表明金融科技發展有助于提高企業研發投入；模型（5）為金融科技發展和企業研發投入對企業數字化轉型的影響，金融科技發展和企業研發投入的回歸系數均為正顯著，表明金融科技發展通過提高企業研發投入來促進企業數字化轉型。對此，我們的解釋是，以上分析已表明金融科技能夠紓解企業融資約束、改善企業財務穩定狀況，當企業獲得相對充足的資金后自然會降低對外源性融資的依賴，杠桿水平便會下降；同時相對充足的資金面可以滿足企業投入高風險、期限長的研發項目，實現企業技術進步，這無疑是企業數字化轉型的重要支撐。

表11 杠桿水平與研發投入回歸檢驗結果

5 結論與政策建議

5.1 研究結論

第一，金融科技進步有利于加快企業數字化轉型進程，金融科技發展已經是新經濟動能轉換的一大驅動力。第二，對于不同屬性不同類型的企業而言，金融科技發展的驅動程度有差異，具體而言，非國企、高科技企業、東部地區企業的數字化轉型更能受益于金融科技發展。第三，金融科技發展通過緩解企業融資約束、穩定財務水平、降低杠桿水平、提升研發投入等主體路徑來促進企業數字化轉型進程。

5.2 政策建議

基于上述研究結論，提出如下政策建議：

第一，順應區塊鏈、大數據、人工智能和云計算等科技發展潮流，鼓勵金融機構把傳統金融與新興技術手段融合，確立新的金融監管系統和現代金融監管制度框架，以促進金融科技發展。

第二，面向不同類型、不同技術特質、不同區域的企業實行差異化政策。進一步鼓勵金融科技資源向非國有、高科技企業傾斜，充分提高企業的數字化轉型質量，增強區域創新能力。基于各地區發展不均衡現實，繼續鼓勵東部地區通過金融科技基礎設施建設投入和新經濟制度設計加大數字化轉型的企業覆蓋范圍，鼓勵企業夯實數字化轉型成果，推動中國數字經濟發展轉向深化應用、規范發展、普惠共享的新階段；同時為中西部地區提供金融科技基礎設施建設投入，促動西部地區金融機構通過金融科技發展提升實體企業數字化運用能力和水平，改善企業融資環境，提高區域創新能力。

注釋：

1）依據《國務院發布關于西部大開發若干政策措施的實施意見》，根據區域經濟開放程度、經濟技術發展總體水平以及自然和社會經濟條件等地域差異進行戰略性、長遠性概略劃分。東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、遼寧、廣東和海南；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區包括廣西、內蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。