數字普惠金融、融資約束與中小微企業技術創新

項東 田婷婷 李楠

【摘 要】 基于2011—2020年新三板注冊中小微企業的專利數與全國地市級數字普惠金融指數的匹配數據，以2016年9月杭州G20峰會通過《G20數字普惠金融高級原則》為一項準自然實驗，分析數字普惠金融作用于中小微企業技術創新的效果及路徑。研究表明：數字普惠金融能夠顯著促進中小微企業技術創新，尤其對低端技術創新的促進作用更明顯；數字普惠金融緩解融資約束是促進中小微企業技術創新的主要路徑，數字普惠金融的覆蓋廣度是緩解融資約束的主要路徑。另外，數字普惠金融對中小微企業技術創新的促進作用在政策環境好的地區和內部治理質量差的企業表現得更為明顯。

【關鍵詞】 數字普惠金融； 技術創新； 融資約束； 中小微企業； 準自然實驗

【中圖分類號】 F273.1；F276.3；F832.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）19-0038-11

一、引言

黨的二十大報告明確提出支持中小微企業發展，無疑會對中小微企業的未來產生重要而深遠的影響。二十大報告還指出，“支持專精特新企業發展”“營造有利于科技型中小微企業成長的良好環境”，明確釋放了鼓勵中小微企業技術創新的積極信號。我國市場主體中中小微企業占大多數，但由于自身規模小導致資金以及抗風險能力不足等一直是阻礙中小微企業發展的主要因素。因此，解決中小微企業面臨的金融問題，是我國金融體制改革的重點[ 1 ]。盡管我國出臺了一系列助力中小微企業發展的政策措施，但由于中小微企業具有資金規模小、融資需求快且頻繁的特點，使得傳統金融機構在面對中小微企業信貸時十分謹慎，因此，中小微企業仍然面臨著信貸供給不足的問題。

與其他投資項目相比，創新產出具有高度的不確定性，固有的信息不對稱容易誘發道德風險，使得銀行放貸意愿降低，導致中小微企業的技術創新受到很大的外部融資約束。融資約束較為嚴重的企業，更傾向于減少資金投入創新項目，因為創新項目不僅難以很快收到成效，而且資金需求也十分高。然而，數學普惠金融的出現，有可能改善以上現象。

2005年，聯合國最早提出普惠金融一詞。之后，許多傳統金融機構紛紛與科技企業合作，為普惠金融的數字化轉型提供了新動力，使商業銀行突破了網點的地理限制，更加精準地服務客戶，而憑借平臺優勢和關鍵技術，金融科技企業也提供了更多網絡金融服務，如京東數科、螞蟻金融等。此外，數字普惠金融作為一種全新的金融模式，能夠填補傳統金融服務的短板。然而，技術風險、網絡風險是數字科技本身所固有的風險，可能會與傳統金融風險進一步疊加。數字鴻溝的存在也增加了金融監管風險。在金融發展不穩定且需進一步加強金融監管的環境下，數字普惠金融對中小微企業技術創新的影響具有較大的不確定性。因此，研究數字普惠金融對中小微企業技術創新的影響具有重要的實踐價值和理論意義。

2016年9月，G20峰會通過了《G20數字普惠金融高級原則》（以下簡稱《高級原則》），包含8項原則、66條行動建議，著重強調如何通過數字技術助力普惠金融發展。這是該領域首次推出的高級別的指引性文件，其中很多內容是根據中國實際發展經驗提出的。此后，國家先后批準了寧波市、贛州市、吉安市、臨沂市、寧德市、龍巖市作為國家普惠金融改革試驗區，進行數字普惠金融的改革探索。《高級原則》的印發作為一項政策沖擊，為探討數字普惠金融與中小微企業技術創新之間的關系提供了一項很好的準自然實驗，因此本文基于《高級原則》的出臺這一準自然實驗，進一步探討數字普惠金融與中小微企業技術創新的關系。

與已有研究相比，本文的主要貢獻在于：（1）從政策效應視角出發，基于《高級原則》出臺的準自然實驗進一步探討數字普惠金融對中小微企業技術創新的促進作用是否比傳統普惠金融更具優勢。（2）基于緩解融資約束視角，深入探討數字普惠金融對企業技術創新的影響機制，為深入理解數字普惠金融與中小微企業技術創新之間的關系提供了新思路。（3）基于地區政策環境差異和企業內部治理質量差異，分別探討了數字普惠金融對中小微企業技術創新的差異化影響，為我國制定科學的創新發展政策，促進數字技術與普惠金融的深度融合提供了微觀經驗證據。

二、理論機制與研究假設

企業創新水平受多種因素的影響。宏觀層面，已有文獻研究了產業或財稅政策[ 2 ]、金融發展[ 3 ]、法律制度環境[ 4 ]等對企業創新的影響。微觀層面，學者研究了社會關系[ 5 ]、大股東持股比例[ 6 ]、管理者特征[ 7 ]等對企業創新的影響。由此不難發現，驅動企業技術創新不僅是一項重要的工程，而且是企業開展創新項目的前提條件，主要由制度、要素供給等構成。如果企業的要素稟賦不能得到高效利用，且缺乏制度、政策等支撐系統助力企業技術創新，則企業技術創新活動極有可能陷入困境。

金融的支持對技術創新至關重要，然而不平衡、不充分的金融發展制約了中小微企業創新項目的開展。由于金融體系以間接融資為主，所以具有規避風險偏好，對風險控制較為謹慎，導致不確定性高、風險高的技術創新項目并不能從金融機構得到長期的信貸支持，不利于中小微企業技術創新的提高[ 8 ]。我國政府一直很重視金融領域的創新和改革，尤其鼓勵將云計算、大數據和互聯網等數字技術深入融合到傳統金融行業中，推動數字普惠金融的飛速發展。因此，數字普惠金融以信息技術作為支撐，能夠減少經營成本和交易成本，減少借貸雙方的信息不對稱問題，拓寬金融服務的觸達能力和覆蓋范圍，為中小微企業技術創新增添新的力量。基于上述分析，本文提出假設1。

H1：數字普惠金融可以促進中小微企業技術創新。

我國正處于經濟轉型期，企業想要實現高質量的發展必須靠創新[ 9 ]。然而，中小微企業創新帶來的收益難以準確測算，因此創新的不確定性風險較大，使得中小微企業在投資創新項目時經常因資金短缺出現一些問題，而數字普惠金融可以提供更為多樣化的金融服務，降低金融機構的服務門檻，在一定程度上降低企業融資成本，促進中小微企業創新能力的提高。另外，在世界各地倡導數字普惠金融服務的背景下，加強金融監管也可以幫助數字普惠金融更好發揮作用。此外，數字普惠金融可以緩解企業的融資約束，且這一作用是數字普惠金融提升企業創新能力的主要路徑。具體而言，數字普惠金融不是一維發展的，不同維度可能給技術創新帶來不同的促進作用。基于上述分析，本文提出如下假設。

H2：數字普惠金融通過緩解融資約束促進中小微企業技術創新。

由于數字普惠金融擴大了傳統金融服務的覆蓋范圍，能夠更多服務于傳統金融容易忽視的中小微企業，使中小微企業的融資渠道得以拓寬，進而提升中小微企業的技術創新。由于物理網點和線下服務的限制，傳統銀行機構很難惠及中小微企業，而金融服務與數字技術的充分融合打破了這種固有的地理限制，使得中小微企業可以直接享受銀行的相關服務。此外，銀行系金融科技子公司與互聯網科技公司的出現改善了中小微企業被大型銀行歧視的現象，能緩解中小微企業融資約束，增加創新投入。基于上述分析，本文提出如下假設。

H2a：數字普惠金融的覆蓋廣度通過緩解融資約束促進中小微企業技術創新。

數字普惠金融的出現，使中小微企業對傳統金融服務的使用程度進一步加深，主要體現為移動支付、信貸、投資、保險、信用服務以及貨幣基金等數字金融服務使用頻率的增加。此外，金融機構捕捉中小微企業獲取數字金融服務后留下的網絡信息，有利于全方位評估中小微企業，緩解信息不對稱問題。數字普惠金融量化企業非結構化和非標準化的文本信息資源可以通過文本挖掘技術完成，使得企業的經營能力和財務狀況被金融機構所掌握，金融服務供需雙方的匹配時間大大減少，降低了企業融資成本，從而為企業的創新項目投入更多資金。通過大數據溯源，數字普惠金融可以還原中小微企業的行業特點，對企業的信用進行多維度分析，從而提高企業信用透明度，將企業信貸風險降到可控范圍，進一步提升中小微企業的技術創新。基于上述分析，本文提出如下假設。

H2b：數字普惠金融的使用深度通過緩解融資約束促進中小微企業技術創新。

由于數字普惠金融的出現，金融服務的數字化程度進一步加深，提高了傳統金融機構的便利性、移動性，使得中小微企業的融資效率大大提升，進而有更多的資金開展創新項目。在基礎通訊設施已經基本覆蓋的前提下，數字普惠金融可以為中小微企業提供無差別跨空間的金融服務與產品，減少企業獲取資金的時間。金融機構基于互聯網構建的信息服務體系能夠拓寬客戶信用評價的廣度與深度，縮短客戶信用審核時間，為中小微企業提供便捷化、成本低、效率高的信貸服務，從而使融資效率得以提高，加大企業創新投入。基于上述分析，本文提出如下假設。

H2c：數字普惠金融的數字化程度通過緩解融資約束促進中小微企業技術創新。

根據已有文獻，企業所處的政策環境不同，數字普惠金融對創新的促進作用也會不同[ 10 ]。企業所處政策環境的差異會直接影響企業對創新成果的保護，進而影響中小微企業的技術創新水平。研究表明，政策環境差的地區往往交易成本較高，數字普惠金融發展較為緩慢，很難達成融資相關契約，這在很大程度上與地區的市場化程度低、產權意識薄弱有關。知識產權意識越薄弱，越容易出現掠奪創新成果的現象，會在很大程度上挫傷中小微企業的創新熱情。而在政策環境好的地區，企業的信息披露可以通過新興的數字技術得以提高，減少信息不對稱，并且健全的法律體系和監督制度可以加強對企業創新成果的保護，進而助力企業技術創新水平的提升。基于上述分析，本文提出假設3。

H3：數字普惠金融對中小微企業技術創新的促進作用在政策環境好的地區中更顯著。

根據已有文獻，企業內部治理質量越差，企業面臨的違約風險會越高，融資成本也會隨之增加，從而在一定程度上阻礙企業開展創新項目。然而，數字普惠金融可以通過大數據、云計算等新興技術提供更精準的企業信息，幫助企業提高內部治理質量，提升信息披露水平，從而減少信息不對稱，降低違約風險，減少審核調查環節，降低融資成本，進而有助于提升中小微企業技術創新水平。基于上述分析，本文提出假設4。

H4：數字普惠金融對中小微企業技術創新的促進作用在內部治理質量差的企業中更顯著。

三、研究設計

（一）一項準自然實驗：《G20數字普惠金融高級原則》

《G20數字普惠金融高級原則》是國際上首次推出的高級別的指引性文件。從國家層面看，《高級原則》明確強調數字化時代的普惠金融新理念，不斷關注普惠金融的“最后一公里”問題。因此，《高級原則》的出臺，標志著數字普惠金融提升到了新的高度。為貫徹落實《高級原則》，寧波市、贛州市、吉安市、臨沂市、寧德市、龍巖市被國家先后批準為普惠金融改革試驗區，從而進行數字普惠金融的深入探索。

數字普惠金融重點關注弱勢群體，因此中小微企業是其重點服務對象之一。《高級原則》旨在為中小微企業提供更為公平的金融服務，從而建設可持續健康發展的金融體系。此外，《高級原則》包含8項具體原則，涵蓋發展數字普惠金融中的法律和監管框架、風險與創新、數字金融服務基礎設施、數字技術和金融等內容，并將成為相關領域國際頂層設計的關鍵一環。在《高級原則》的指引下，上述6個普惠金融改革試驗區實施了一系列支持中小微企業發展數字普惠金融的政策，如表1所示。

《高級原則》出臺是一個很好的準自然實驗，能幫助更好地檢驗數字普惠金融是否提供更為公平有效的金融服務，能否提升企業的技術創新水平。本文將位于6個試驗區的企業劃分為實驗組，將位于非試驗區的企業劃分為對照組。在考慮當前數字普惠金融發展相關內容的基礎上，采用Rosenbaum等[ 11 ]提出的PSM法，選取企業規模（Size）、固定資產比（PPE）、經營性現金流（CFO）、銷售凈利率（NPS）、流動比率（CR）、資產負債率（LEV）6個變量對實驗組和對照組企業按照1：1最近鄰匹配的原則進行逐年PSM匹配，然后以《高級原則》作為政策沖擊，進行雙重差分檢驗，即完成本文最重要的PSM-DID檢驗。

（二）數據來源與數據處理

本文選用新三板上市公司作為研究對象，并根據國家統計局印發的《統計上大中小微型企業劃分辦法（2017）》，進一步篩選了新三板上市企業中的中小微企業作為研究樣本。本文主要使用了以下數據庫：（1）被解釋變量，新三板中小微企業2011—2020年專利申請數據，來自國家知識產權局（通過公司名稱、具體年份等關鍵詞手工檢索并整理得到）；（2）解釋變量，地市級數字普惠金融發展指數，來源于北京大學開發的《中國數字普惠金融發展指數（2011—2020年）》；（3）新三板中小微企業的財務數據等，來自CSMAR數據庫和Wind數據庫。為了獲取更有代表性的樣本數據，本文對數據進行了如下處理：（1）剔除主要變量缺失或異常的數據；（2）剔除保險、銀行、證券等金融類企業；（3）對連續型變量進行1%的雙側縮尾處理，以便消除極端值的干擾；（4）剔除ST以及暫停上市和退市的企業。經過處理，最終得到2011—2020年5 316個觀測值。

（三）關鍵變量度量

1.被解釋變量：中小微企業創新總產出（Innov）

對于企業創新的度量一般從投入和產出兩個層面考慮。創新投入主要通過研發人數和研發投入來度量[ 12 ]，創新產出主要通過專利的申請數[ 13 ]、授權數[ 14 ]或引用數[ 15 ]來度量。由于企業能否成功產出創新成果充滿未知，選用創新投入可能會使企業創新能力被高估[ 16 ]，因此本文選取中小微企業的專利申請數來度量創新。根據我國《專利法實施細則》，可將企業專利劃分為三種類型：發明專利是對方法和產品的創新，技術含量最高；實用新型專利主要是對產品構造和產品形狀的創新，技術含量中等；外觀設計專利主要是對產品外觀的創新，技術含量最低。為了考察數字普惠金融對不同專利的影響程度，本文采用不同類型專利的申請數進行衡量，并對三種類型的專利分別展開研究。

2.解釋變量：數字普惠金融指數（DIFI）

本文采用由北京大學測算的數字普惠金融指數對數字普惠金融進行度量，為了使數據更具有代表性，使用地市級數字普惠金融指數。由于數字普惠金融不是一維發展的，因此，本文對數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度、數字化程度分別展開研究。

3.中介變量：融資約束（SA）

目前學術界主要用SA指數、WW指數和KZ指數來度量企業融資約束。由于SA指數不包括企業內生性變量，可以使測度誤差更小，因而使用SA指數度量融資約束的文獻越來越多。本文借鑒Hadlock等[ 17 ]與劉莉亞等[ 18 ]的思路，選用SA指數度量企業融資約束，即SA指數越大，企業面臨越嚴重的融資約束。其他變量詳見表2。

（四）描述性統計

由表3可知，三種類型專利申請的中位數均為0，表明很多中小微企業并沒有申請專利，從整體上看，中小微企業的技術創新水平不高，有待進一步加強。這可能與大多數中小微企業從事公用事業、消費服務等創新能力低的行業有關，同時也從一定程度上反映出我國中小微企業不太重視技術創新，因此，提升技術創新是中小微企業的重要任務。由表2可知，對數字普惠金融指數進行了除以100的處理，而表3中經過處理的數字普惠金融指數的標準差仍為30.96，說明在中小微企業的發展過程中，數字普惠金融可能存在地域差異性，因此，后文的相關研究根據地域特征作了進一步劃分。

（五）模型構建

首先，本文采用雙向固定效應模型檢驗數字普惠金融對中小微企業創新的影響作用，如模型（1）。

其中，被解釋變量Innovi，t表示企業i在第t年的創新總產出，解釋變量DIFIi，t表示企業i在第t年的數字普惠金融指數，Controls則包含了所有控制變量。同時控制年份、行業固定效應。？著i，t表示隨機誤差項。關鍵解釋變量DIFIi，t的系數？琢1用來衡量數字普惠金融對技術創新的具體影響，根據本文研究假設，預測該系數顯著為正。

其次，為了進一步驗證數字普惠金融與中小微企業技術創新之間是否存在融資約束這一傳導路徑，參考溫忠麟和葉寶娟[ 19 ]的中介效應檢驗方法，進一步建立模型（2）和模型（3）。

其中，SA為中介變量，用來衡量企業的融資約束程度。模型（2）中的系數？琢1為待檢驗系數，若該系數顯著為負，則表明數字普惠金融發展得越好，企業面臨的融資約束越小。模型（3）中的系數？琢1、？琢2為待檢驗系數，若系數？琢1顯著為正、？琢2顯著為負，則表明緩解融資約束是數字普惠金融促進中小微企業技術創新的重要路徑。

最后，依托準自然實驗對數字惠普金融的政策效應進行評估，這一方法較好地避免了數字普惠金融作為解釋變量可能存在的內生性問題，同時避免了其他因素的干擾，能識別數字普惠金融對中小微企業創新的凈影響效應。由于政策具有一定的時滯性，本文基于2016年9月G20峰會通過《高級原則》，把2017年作為政策的起始點。

根據上述內容，本文將基于PSM匹配后的DID模型（4）設定為：

四、實證結果分析

（一）基準回歸分析

表4報告了數字普惠金融對企業創新總產出、核心技術創新、中端技術創新、低端技術創新的基準回歸結果。在每一列中均加入了相關的控制變量，并同時控制了年份、行業固定效應。由表4列（1）可知，DIFI在5%的水平上顯著促進了中小微企業的整體技術創新，故H1得以驗證。在列（2）和（3）中，DIFI的系數雖為正，但并不顯著，說明數字普惠金融對核心技術創新、中端技術創新的影響并不突出，進而說明新三板中小微企業的創新質量有待提高。在列（4）中，DIFI在1%的水平上顯著促進了低端技術創新，說明新三板中小微企業的創新數量正在隨著數字惠普金融的發展而增加。

此外，中小微企業的創新水平也會受到企業某些個體特征的影響，其中企業規模和固定資產比例的系數大多顯著為正，說明企業的規模越大，總資產中的固定資產占比越多，越有利于提高中小微企業的技術創新。資產負債率的系數大多顯著為負，說明資產負債率越高，技術創新水平越難提高。

（二）中介效應檢驗

表5列（2）中，DIFI的系數在1%的水平上顯著為負，說明數字普惠金融可以顯著緩解中小微企業的融資約束。主要原因可能在于，數字普惠金融可以提供中小微企業需要的信用資本，進而提高其信用抵押價值，從而使其面臨的信息不對稱有所降低，能吸收更多的資本。在列（3）中，數字普惠金融的系數較列（1）有所下降，但仍然顯著為正，而SA的系數顯著為負，證明緩解融資約束是數字普惠金融助力企業技術創新的主要路徑，H2得以驗證。

此外，數字普惠金融不是一維發展的，不同維度可能給技術創新帶來不同的影響，因此將中小微企業的技術創新分別與數字普惠金融的三個不同維度進行回歸，結果如表6所示。可以看出數字普惠金融的覆蓋廣度在5%的水平上顯著促進了中小微企業技術創新，且在1%的水平上緩解了中小微企業的融資約束。列（3）進一步表明數字普惠金融的覆蓋廣度通過緩解中小微企業的融資約束促進技術創新。這一回歸結果與汪亞楠等的研究結論一致，可能是由于在2011—2020年間我國數字惠普金融的覆蓋廣度快于其他維度的發展導致的，因此覆蓋廣度對創新的激勵作用最為明顯，H2a得以驗證。

（三）準自然實驗

根據研究設計，位于6個試驗區的企業為本文PSM的實驗組，對照組為2011—2020年未被劃分為普惠金融試驗區的企業，通過Logit模型估計傾向得分。在報告最近鄰匹配之前，需要進行平衡性檢驗，限于篇幅，沒有展示檢驗結果。由表7列（1）可知，《高級原則》對中小微企業的創新水平具有顯著的促進作用；由列（2）—（4）可知，《高級原則》對中端技術創新的促進作用最顯著。因此，提高中小微企業的創新質量仍是重中之重。

（四）穩健性檢驗

1.應用現金敏感性模型度量融資約束

為進一步增強回歸結果的可靠性，本文借鑒Almeida 等[ 20 ]的思路，選用現金—現金敏感性模型重新度量融資約束。Almeida等認為，由于企業存在預防性動機，當面臨融資約束時，企業會通過適當留存經營活動現金流來積累內部資金，即企業現金持有量與現金流的正向關系是企業存在融資約束的相關證據。因此，如果發展數字普惠金融會削弱它們之間的正向關系，則認為數字普惠金融可以有效緩解中小微企業的融資約束。

本文借鑒Almeida等的思路，將模型設定如下：

其中：？駐Cash表示企業現金持有量的變動情況，定義為現金及現金等價物凈增加額/總資產；CF表示現金流量，定義為經營活動現金流量凈額/總資產；Grow反映企業成長性，定義為主營業務收入增長率；SD表示企業短期債務變動，定義為流動性負債增加額/總資產；Year和Industry為年份和行業虛擬變量；？著為誤差擾動項；i和t分別代表企業和時間。當系數？琢1顯著為正時，表明中小微企業存在融資約束；當系數？琢2顯著為負時，表明數字普惠金融能夠有效緩解中小微企業的融資約束。此外，本文進一步通過數字普惠金融的三個維度進行了相關驗證，限于篇幅，此部分結果未展示。

2.使用不同的回歸模型

由于新三板上市公司中中小微企業的專利申請數量有許多零值，數據具有左側截尾的特征，因此本文選擇Tobit模型進行穩健性檢驗。此外，中小微企業的專利申請數量具有計數變量的特點，因此進一步使用Poisson模型進行檢驗。兩個回歸模型均驗證了前文的研究假設，即數字普惠金融促進中小微企業的技術創新，并且顯著促進了低端技術創新的提高，而中小微企業的創新質量仍有待加強，故前文結論穩健。限于篇幅，此部分結果未展示。

3.共同趨勢檢驗

本文在進行傾向性得分匹配后，構建了DID模型。圖1顯示，《高級原則》出臺前，各交互項的系數均不顯著，而在《高級原則》出臺后，交互項的系數均顯著，說明本文采用的PSM-DID模型滿足共同趨勢檢驗，即中小微企業的創新增長速度在政策提出之前大致相同，但在政策出臺之后，實驗組技術創新顯著高于對照組，故認為本文使用的PSM-DID模型通過了共同趨勢檢驗。

4.安慰劑檢驗

假設在2014年發生政策沖擊，然后隨機劃分虛假的對照組與實驗組進行安慰劑檢驗。在虛假的政策沖擊下，交互項DID系數并不顯著，因此證明了本文PSM-DID結果的穩健性。限于篇幅，此部分結果未展示。

5.剔除部分因素影響

數字普惠金融與新三板中小微企業的技術創新同全球的整體金融走勢有著千絲萬縷的聯系，如果忽視這一因素將會導致回歸結果不夠準確。2015年我國股市大幅下跌，基于客觀角度，這類因素很難用特定的變量進行測度，因此刪除2015年的數據[ 21 ]，本文的核心研究結論并未發生改變，從而證明了本文結論的穩健性。限于篇幅，此部分結果未展示。

6.內生性處理

數字普惠金融作為一個宏觀變量，企業個體的創新活動對其產生的影響較小，但仍然可能會因出現遺漏變量而導致內生性問題，本文希望弱化這一內生性問題，故在此選用工具變量法。借鑒傅秋子等[ 22 ]的思路，選用“企業所在地級市到杭州的距離”作為工具變量。該工具變量同時符合相關性和外生性條件：一方面，地理空間會通過經濟行為產生影響，但不會隨著經濟發展而發生變化；另一方面，“企業所處地級市到杭州的距離”雖然與城市的數字普惠金融發展水平直接相關，但又不會通過數字普惠金融的發展而影響企業的技術創新。結果表明DIFI的系數仍然顯著為正，說明本文結論穩健性。限于篇幅，此部分結果未展示。

（五）異質性分析

1.基于政策環境的分樣本研究

我國不同地區政策環境有一定差異，因此，在不同的政策環境下，數字普惠金融對中小微企業的創新是否存在差異化影響是一個值得探討的問題。本文基于不同政策環境地區進行分組，以進一步研究數字普惠金融對中小微企業技術創新的差異化影響。

表8列（1）和列（2）顯示了分地區的基準回歸結果。結果表明，DIFI的系數在政策環境好的地區顯著為正，而在政策環境差的地區不顯著，說明數字普惠金融對中小微企業技術創新的激勵作用在制度環境好的地區表現更加明顯。這可能是因為，政策環境好的地區可以為中小微企業提供更為健全的配套設施和更多的高質量人才，因此更有利于促進技術創新的提高，H3得以驗證。

2.基于內部治理質量的分樣本研究

數字普惠金融具有信息甄選和風險識別功能，因此可以在約束管理者行為和減少代理成本方面發揮突出作用。本文根據新三板市場分冊管理辦法，將全部樣本數據劃分為內部治理差和內部治理好的企業，進一步研究在不同的內部治理質量下，數字普惠金融對中小微企業的技術創新是否存在差異化影響。

表8列（3）和列（4）顯示了區分內部治理的基準回歸結果。結果表明，DIFI的系數在內部治理差的企業中顯著為正，而在內部治理好的企業中不顯著，說明數字普惠金融對中小微企業創新的促進作用在內部治理差的企業中表現得更加明顯。這可能是因為數字普惠金融不僅對中小微企業創新具有激勵作用，而且具有一定程度的外部治理效應，H4得以驗證。

五、結論與啟示

許多傳統金融機構通過與科技企業合作推進了普惠金融的數字化轉型，在一定程度上促進了數字普惠金融的發展，給人類的日常生活帶來了巨大改善。我國深入貫徹新發展理念的關鍵是加快建設創新型國家，因此本文考察數字普惠金融對中小微企業技術創新的影響具有重要的實踐意義。本文將2011—2020年新三板上市公司的中小微企業與數字普惠金融的地級市數據進行匹配，選擇雙向固定效應模型進行實證分析。結果發現，數字普惠金融顯著激勵了中小微企業的整體技術創新，且在低端技術創新方面最為突出。進一步研究發現，緩解融資約束是數字普惠金融提高技術創新的主要路徑，且在數字普惠金融的覆蓋廣度中尤為明顯。此外，在2016年9月出臺《高級原則》的政策沖擊下，數字普惠金融對中小微企業創新的促進作用明顯強于出臺前。通過異質性分析發現，數字普惠金融對中小微企業創新的促進作用在政策環境好、內部治理差的企業表現得更為突出。

基于以上研究結論，本文提出了以下建議：

第一，數字普惠金融助力中小微企業技術創新，推動實體經濟的可持續發展。我國正處在高速增長轉向高質量增長的關鍵時期，應該積極加快數字普惠金融高速發展的步伐，對中小微企業提供足夠的政策支持，積極推動普惠金融與科技企業的融合，從而推動數字普惠金融的發展。在具體落實政策方面，政府應該積極推動構建多元化金融服務，實現數字普惠金融與中小微企業的精準對接，使更多企業以更低成本享受金融服務，進而使數字普惠金融以更高的效率提升經濟效益。

第二，面對數字普惠金融帶來的機遇，傳統金融機構應加強與科技企業和新興技術的融合，與高質量、高效率企業合作，從而同時實現信貸風險的減小和資金利用效率的提高。政府應使中小銀行、科技企業和互聯網銀行的數據、技術及平臺優勢發揮到最大，為中小微企業提供足夠的資金援助。此外，應提高合約的安全性，優化風險管理，以此提高交易透明度，解決困擾中小微企業“融資難、融資貴”的問題，豐富中小微企業的融資渠道。

第三，政府不僅要激勵企業的技術創新和技術進步，而且應該增強甄別企業創新的能力。如果單純地提高稅收返還、提供政府補助可能會適得其反，助長企業在創新方面的惰性。在中小微企業中甄選出真正具有創新能力和創新意愿的企業，并給予相應的政府支持，是提高中小微企業創新能力的重要方面。只有助力數字普惠金融的發展，提高企業在創新領域的資源配置效率，才能更好地推動高質量發展，構建美好創新生態。

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