數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展的影響研究

摘" "要：以2011—2021年創業板上市企業為研究樣本，考察數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展的影響及作用機制。結果表明：數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展具有促進作用，該結論在經過一系列穩健性檢驗和內生性處理后依然成立。機制分析表明，數字普惠金融通過緩解融資約束、降低融資成本和提高融資效率，推動中小企業“專精特新”發展。異質性分析表明，數字普惠金融對東部和中部地區企業、小型企業“專精特新”發展的促進作用更為顯著。

關鍵詞：數字普惠金融；中小企業；“專精特新”；融資約束

中圖分類號：F830" 文獻標識碼：A" 文章編號：1674-2265（2025）03-0060-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2025.03.006

一、引言

“專精特新”發展是推動中小企業持續發展的重要方向，對于探索我國新質生產力發展方向、帶動產業鏈高質量發展具有重要作用。工信部2011年發布的《“十二五”中小企業成長規劃》把中小企業“專精特新”發展作為“十二五”時期促進中小企業成長的基本原則之一。進入“十四五”時期，“專精特新”企業的培育框架和制度進一步完善和明晰。2021年7月，中共中央政治局會議提出發展“專精特新”中小企業。2024年國務院《政府工作報告》強調促進中小企業“專精特新”發展。

工信部發布的信息顯示，自2019年以來，我國累計培育“專精特新”中小企業超過14萬家，共培育六批國家級“專精特新小巨人”企業并累計公示1.46萬家，已完成工信部制定的“到2025年前培育一萬家‘專精特新小巨人’企業”的目標。通過圖1可以發現，2019年以來我國“專精特新小巨人”企業認定數量快速增長，但2023年以來認定速度放緩，第五批次、第六批次“專精特新小巨人”企業認定數量均有所減少。越來越多的中小企業在“專精特新”方向上聚力，但??“專精特新”發展難以一蹴而就，許多中小企業仍面臨著創新驅動能力不足、高新技術人才匱乏和融資環境差等發展局限。

近年來，隨著人工智能、區塊鏈、云計算和大數據等數字技術的興起，普惠金融和數字技術深度融合，數字普惠金融迅速發展，與傳統金融服務形成有機互補?！侗本┐髮W數字普惠金融指數（2011—2020年）》的數據顯示，我國數字普惠金融業務在2011—2021年間實現了跨越式發展，2011年各省數字普惠金融指數的中位數為33.6，2020年增長到334.8，平均每年增長29.1%。與傳統金融相比，數字普惠金融具有數字性、外部經濟性和可持續性（彭政欽等，2024）[1]，涵蓋數字信貸、數字支付、數字投資、數字保險和數字理財等多元金融產品和服務，突破時間、空間和成本限制，延伸了金融的邊界和領域，在金融覆蓋范圍、金融服務成本及金融服務質效等方面具有獨特優勢。

數字普惠金融的發展為有效緩解中小企業融資難題、促進“專精特新”發展提供了一條快捷有效的路徑。本文基于2011—2021年967家深交所創業板上市企業的數據，通過構建中小企業“專精特新”發展指數，實證檢驗數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展的影響及其作用機制，并進一步進行區位異質性和企業規模異質性分析。相較于已有文獻，本文可能的邊際貢獻在于：第一，目前關于數字普惠金融與中小企業“專精特新”發展的相關研究仍較匱乏，因此，本文聚焦數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展的影響，進一步拓展了相關研究的廣度和深度。第二，新的中小企業“專精特新”發展指數的構建。在已有文獻基礎上從專、精、特、新四個維度使用熵值法構建指標，度量中小企業“專精特新”發展水平。研究結論對于我國數字普惠金融推進中小企業“專精特新”發展以及實體經濟高質量發展具有重要的政策意蘊，也為中小企業“專精特新”發展政策的全面推廣和實施提供了有力的經驗證據支撐。

二、文獻綜述

學術界主要圍繞數字普惠金融的影響效應展開了諸多研究，主要集中于兩個方面：一是宏觀經濟效應，包括數字普惠金融發展對經濟增長（彭政欽等，2024）[1]、鄉村振興（黃敦平和尹凱，2023）[2]、新質生產力（崔耕瑞，2024）[3]、共同富裕（張鵬等，2024）[4]的影響等；二是微觀層面研究，包括數字普惠金融發展對融資約束（梁榜和張建華，2018）[5]、企業創新（喻平和豆俊霞，2020）[6]、企業碳排放（孫靈燕和張全飛，2023）[7]等企業經濟活動影響的研究，以及數字普惠金融發展對農民收入（張漢飛和吳童，2024）[8]、居民消費（易行健和周利，2018）[9]、居民創業（吳衛星等，2024）[10]等家庭經濟活動影響的研究。

隨著政策支持體系的不斷完善，中小企業“專精特新”發展動力卓然，但是目前關于中小企業“專精特新”發展的研究相對較少，相關實證研究尤為不足。既有研究大多集中在概念界定（劉昌年和梅強，2015）[11]、存在的問題（王彥林和王莉，2023）[12]、政策效應（劉寶，2022）[13]以及發展路徑（董志勇和李成明，2021）[14]等方面的定性分析。少數學者從不同角度對中小企業“專精特新”發展的影響因素進行了實證分析，包括政府扶持（張璠等，2022）[15]、國有股權參股（楊濛和劉嫦，2023）[16]、全國統一大市場建設（申杰和昌忠澤，2024）[17]、數字化轉型（朱恒悅等，2024）[18]等。目前只有少數學者圍繞數字普惠金融和中小企業“專精特新”發展進行了探討，如數字普惠金融對“專精特新”企業創新能力（徐小陽和周婷婷，2024）[19]、創新效率（王伊珂和何鋒，2024）[20]的影響。本文基于2011—2021年967家深交所創業板上市企業的數據，通過構建中小企業“專精特新”發展指數，考察數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展的影響及其作用機制，以期能進一步豐富和拓展相關研究，為數字普惠金融助力中小企業“專精特新”發展提供參考。

三、理論分析與研究假設

創新驅動是“專精特新”最重要的內涵特征（任縉等，2024）[21]。熊彼特創新理論指出，所謂創新就是要建立一種新的生產函數，即生產要素的重新組合。但創新活動需要大量的研發資金投入，而融資難、融資慢、融資貴一直是制約中小企業創新的“攔路虎”。金融排斥理論指出，傳統金融服務為了獲取利潤、規避風險，將部分欠發達地區和弱勢群體排斥在金融服務體系之外。傳統金融服務對中小企業“專精特新”發展的階段性特征和融資具體需求的把握不夠精準，所提供的金融服務和產品不能充分滿足企業需要。同時，傳統金融服務往往依賴提高利率作為風險補償來規避逆向選擇的風險，導致中小企業融資成本增加。融資約束會弱化企業創新激勵（萬佳彧等，2020）[22]，而穩定、高效的金融市場可以緩解企業融資約束，對企業創新活動尤為重要。

基于數據和場景的數字信貸服務是我國數字普惠金融發展的主要模式之一，數字普惠金融提供的數字信貸服務通過以下三個渠道促進中小企業“專精特新”發展。

首先，數字普惠金融可以增強融資可得性，緩解企業融資約束。數字普惠金融兼具普惠性和數字化的特征，借助大數據、云計算、人工智能等數字技術，金融機構能夠收集和分析中小企業在生產經營、交易行為、信用記錄等多方面的海量數據，從而構建更加全面、準確的企業信用畫像（王娟，2024）[23]。通過對這些數據的深入挖掘和分析，金融機構可以更精準地評估中小企業的信用狀況和還款能力，降低對抵押物和擔保的依賴，從而降低中小企業的融資門檻（馮學良等，2023）[24]。同時，在云計算等新興技術的支持下，數字普惠金融改變了傳統金融的服務范圍和觸達能力，增強了金融服務的可獲得性，拓寬了中小企業的融資渠道，為中小企業創新提供了穩定的資金支持，從而更易激發企業對創新方面的投入（徐小陽和周婷婷，2024）[19]，是緩解企業融資難題和促進企業創新的重要渠道（孫芳城等，2022）[25]。

其次，數字普惠金融可以提升融資便利性，提高企業融資效率。數字普惠金融利用人工智能技術整合不同渠道的數據，能夠為中小企業提供個性化、定制化的產品和服務以及差異化的金融解決方案，不僅能夠提高中小企業的融資可得性和便利性，還能夠有效解決傳統金融部門融資的“領域錯配”和“規模錯配”問題，提高中小企業的融資效率，助力中小企業實現“專精特新”發展。數字普惠金融利用互聯網技術，實現了融資業務的線上化辦理，中小企業只需在平臺上提交融資申請，平臺通過大數據分析和智能算法，即可快速對企業的信用狀況和還款能力進行評估，實現自動化審批，大大提高了審批效率?！皩＞匦隆逼髽I根據自身發展規劃優化自主創新資金投入配置，有效管理研發資金，提高融通資金的使用效率（郭金錄等，2023）[26]。

最后，數字普惠金融能夠降低融資成本，減輕企業融資負擔。傳統金融服務所依賴的營業網點、人工服務等都需要成本，數字普惠金融改變了傳統金融服務的提供方式，通過網上銀行、手機銀行等數字化服務渠道，顯著降低服務成本（嚴復雷和文晨蒨，2024）[27]。中小企業多數處于成長階段，存在規模小、標準化差等問題，這種現狀使其在市場競爭環境中難以構建自身優勢（董志勇和李成明，2021）[14]。數字普惠金融憑借兼具普惠性和數字性的數字信貸服務，降低了中小企業融資成本。穩定、可靠、便利的資金支持使中小企業可以更加從容地應對激烈的市場競爭和復雜的市場變化，推動技術創新，專注核心業務，細化產品服務，打造自身特色，在細分賽道提升競爭力，實現“專精特新”發展。

基于以上理論分析，本文提出如下研究假設：

假設1：數字普惠金融發展能夠促進中小企業“專精特新”發展。

假設2：數字普惠金融發展通過緩解中小企業融資約束、降低中小企業融資成本、提高中小企業融資效率，促進中小企業“專精特新”發展。

四、數據來源與變量選取

（一）數據來源與樣本選擇

本文以2011—2021年創業板上市企業為研究對象，并對樣本進行如下篩選：首先，排除了涉及金融的行業；其次，剔除被特別處理（*ST、ST、PT）的企業；最后，剔除觀測值缺失嚴重的企業。最終獲取包括967家中小企業的非平衡面板數據，共得到5813個觀測值。作為核心解釋變量的數字普惠金融指標采用北京大學數字金融研究中心編制的北京大學數字普惠金融指數，其他數據均來自萬得數據庫與國泰安數據庫。

本文選擇創業板上市企業為樣本的原因在于，相對于主板和中小板等上市公司，創業板更看重企業的成長性；相對于科創板上市公司，創業板涵蓋的行業范圍更廣；相較于新三板掛牌上市公司，創業板的觀測值更全面。創業板上市要求低，是服務于高成長、?高科技企業?的證券交易場所，??這些企業面臨的融資約束更大，?能夠更準確地反映中小企業的特點和需求，?為中小企業“專精特新”發展研究提供有力的數據支撐。

（二）變量說明

1.被解釋變量：中小企業“專精特新”發展指數（SRDI）。現有文獻對中小企業“專精特新”發展水平的衡量方法主要分為兩種，一是針對特定范圍的問卷調查法，二是構建指標體系進行測度。考慮到問卷調查法具有地域獨特性，且研究樣本無法覆蓋全國范圍，本文參考任縉等（2024）[21]提出的“專、精、特、新”四個維度的多層次指標構建方法以及徐天舒和朱天一（2017）[28]提出的影響中小企業“專精特新”評價的具有統計顯著性的定量指標，并借鑒《工業和信息化部關于促進中小企業“專精特新”發展的指導意見》等文件，構建了評價中小企業“專精特新”發展水平的指標體系。根據表1中的指標體系，本文使用熵值法將六個二級指標融合為一個最終指標，即中小企業“專精特新”發展指數。

2. 解釋變量：數字普惠金融指數（DIF）。采用北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2021）》（郭峰等，2020）[29]來衡量，該指數時間跨度為2011—2021年，是目前國內最具影響力、使用最頻繁的數字普惠金融測度指標。

3.中介變量。（1）基于數據的可得性，借鑒鞠曉生等（2013）[30]的做法，采用不包含內生性金融變量的SA指數來衡量企業面臨的融資約束（SA）。計算公式為SA=-0.737S+0.043S2-0.04A，其中A代表企業年齡，S代表企業規模。（2）借鑒陳邱惠等（2025）[31]的做法，使用企業財務費用占總負債的比例作為融資成本（Cost）的代理變量。該指標在一定程度上反映了企業融資成本，數值越大，融資成本越高。（3）借鑒周立和曹嘉儀（2024）[32]的做法，運用DEA-BCC模型通過對投入指標和產出指標進行綜合計算得出企業融資效率（FE）。

4.控制變量。參考已有文獻，本文選取企業規模（lnsize）、上市年數（lnage）、資產負債率（lev）、企業盈利能力（roa）、資本密集度（cap）、企業成長性（growth）、固定資產比率（asset）、股權集中度（top1）和所有權性質（soe）作為控制變量并控制了時間與行業固定效應。

（三）模型構建

1. 基準模型。借鑒現有研究，為了驗證假說1，本文構建面板固定效應模型進行實證分析：

[SRDIi，t=α0+α1DIFi，t+α2Controli，t+Year+IND+εi，t]" （1）

其中，[SRDIi，t]為中小企業[i]在第[t]年的“專精特新”發展指數，[DIFi，t]為中小企業[i]所在省份在第[t]年的數字普惠金融指數，[Controli，t]為一系列控制變量，[εi，t]為隨機誤差項。模型同時控制了時間和行業固定效應。

2. 中介效應：借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）[33]的做法，將中小企業融資約束（SA）、融資成本（Cost）、融資效率（FE）作為中介變量，構建遞歸中介模型，模型設置如式（2）—（4）所示：

[SRDIi，t=α0+α1DIFi，t+α2Controli，t+εi，t] （2）

[Mi，t=β0+β1DIFi，t+β2Controli，t+εi，t] （3）

[SRDIi，t=γ0+γ1DIFi，t+γ2Mi，t+γ3Controli，t+εi，t] （4）

其中，[Mi，t]為中介變量，包括融資約束、融資成本和融資效率。其他變量與上文一致。

五、基準檢驗與穩健性檢驗

（一）描述性統計

主要變量描述性統計結果見表3，被解釋變量“專精特新”發展指數均值為0.026，標準差為0.018，最小值為0.005，最大值為0.105，表明不同中小企業的“專精特新”發展程度存在較大差異。解釋變量數字普惠金融指數的均值為5.474，最小值為4.285，最大值為5.865，表明不同地區和年份的數字普惠金融發展程度有明顯的差距?？刂谱兞咳≈稻诤侠矸秶畠?。

（二）基準回歸結果

為研究數字普惠金融水平對中小企業“專精特新”發展的影響，本文利用模型（1）進行回歸分析，具體回歸結果見表4。其中，第（1）列報告了未加入控制變量的回歸結果，數字普惠金融指數的系數在1%的水平上顯著為正。第（2）列加入控制變量后，數字普惠金融指數的系數依然在1%的水平上顯著為正，表明數字普惠金融越發達，中小企業“專精特新”發展水平越高，說明數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展起到了推動作用，假設1得到初步驗證。

（三）內生性分析

為了解決基準回歸中可能存在的內生性問題，本文使用與數字普惠金融指數高度相關但與中小企業“專精特新”指數無關的互聯網寬帶接入用戶數（Internet）作為工具變量進行回歸。由表5第（1）和（2）列可知，工具變量的系數仍在1%的水平上顯著為正，且Anderson canon LM統計量在1%的水平上顯著，Cragg-Donald Wald F統計量大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗的10%臨界值，工具變量通過不可識別檢驗、弱工具變量檢驗和過度識別檢驗，同時滿足相關性和外生性條件，表明本文核心結論在控制內生性問題后仍得到證實。

（四）穩健性檢驗

其一，改變樣本區間。由于前幾年創業板上市企業的數量較少，所以選取2011—2013年的樣本重新進行回歸，以檢驗模型穩健性，回歸結果見表6第（1）列，數字普惠金融指數在5%的水平上顯著為正。其二，替換被解釋變量。本文參考陳志峰和楊國永（2024）[34]的研究，使用熵權TOPSIS方法重新計算“專精特新”發展指數（SRDI2），結果表明數字普惠金融促進中小企業“專精特新”發展的結論仍穩健。其三，替換解釋變量。將解釋變量滯后一期，由表6第（3）列可知，數字普惠金融的系數仍然保持著統計顯著性，表明核心結論具有穩健性。其四，控制地區經濟發展水平。引入地區經濟發展水平（gdp）這一控制變量，以地區人均gdp來衡量。由表6第（4）列可知，數字普惠金融指數的系數在1%的水平上顯著為正，證明前文的結論具有穩健性。

（五）異質性分析

1. 區位異質性。不同地區之間的經濟發展水平、數字基礎設施建設水平存在差異，可能導致數字普惠金融政策實施的效果不同。因此，本文按照地區特征將樣本劃分為東部地區、中部地區和西部地區企業進行分組檢驗①，結果見表7。表7第（1）—（3）列的回歸結果表明，在東部地區和中部地區樣本中，數字普惠金融指數的系數分別為0.02和0.053，且在1%的水平上顯著；而在西部地區樣本中，數字普惠金融指數的系數未達到統計意義顯著，說明數字普惠金融對東部和中部地區企業“專精特新”發展的促進作用更為顯著。這可能是由于中部和東部地區數字普惠金融發展程度更高，且數字基礎設施更好，良好的外部環境使中小企業能夠更加有效地利用數字普惠金融實現“專精特新”發展。

2. 企業規模異質性。企業規模越大，?越能夠獲得更多資源，品牌影響力和風險承受能力更強，經營管理相對較為穩定。因此，相對于小企業，金融機構更傾向于給規模較大的企業貸款，導致小企業獲得外部資金更困難，面臨的融資約束程度更高。本文借鑒孫俊成和李恒宇（2022）[35]的做法，以企業規模的中位數將樣本劃分為中型和小型企業進行異質性分析，并進行了組間系數差異檢驗，回歸結果如表7第（4）和（5）列所示，小型企業樣本中數字普惠金融指數的系數為0.024，而中型企業樣本中數字普惠金融指數的系數為0.021，兩者均在1%的水平上具有顯著性。由此可推斷，隨著企業規模的增加，數字普惠金融對企業“專精特新”發展的促進作用逐漸減弱。這可能是因為規模大的企業融資渠道更多樣，規模小的企業受到融資約束更大，而數字普惠金融的發展恰好為小企業提供了更多的融資服務，對小企業“專精特新”發展的影響更大。

六、作用機制分析

采用因果逐步回歸法進一步探究數字普惠金融能否通過緩解融資約束、降低融資成本和提高融資效率來促進中小企業“專精特新”發展。結果如表8所示，第（1）列中數字普惠金融指數對企業融資約束的影響系數為負，且在1%的水平下具有統計顯著性，說明數字普惠金融可以在一定程度上緩解中小企業的融資困境。第（2）列中加入融資約束指標后，數字普惠金融指數的系數相對基準回歸減小，融資約束的部分中介效應顯著。數字普惠金融的發展為中小企業提供了多元化的融資渠道，有效拓寬了中小企業的融資途徑，通過緩解中小企業融資約束促進中小企業“專精特新”發展。

第（3）列中數字普惠金融指數對中小企業融資成本的影響系數為負，且在5%的水平下具有統計顯著性，說明數字普惠金融可以在一定程度上降低中小企業的融資成本。第（4）列中加入融資成本指標后，融資成本的系數顯著為負，且數字普惠金融指數的系數相對基準回歸減小，說明融資成本的部分中介效應顯著。數字金融的應用使得金融服務的流程更加自動化和標準化，減少了人工干預和中間環節，降低了金融機構的運營成本，這些成本的降低可以部分轉化為中小企業融資成本的下降。因此，數字普惠金融可以通過降低中小企業融資成本來促進中小企業“專精特新”發展。

第（5）列中數字普惠金融指數對融資效率的影響系數為正，且在5%的水平下具有統計顯著性，說明數字普惠金融可以在一定程度上提高中小企業的融資效率。第（6）列中加入融資效率指標后，融資效率的系數顯著為正，且數字普惠金融指數的系數相對基準回歸減小，說明融資效率的部分中介效應顯著。中小企業在融資過程中往往面臨著融資效率低下的問題。傳統金融機構的貸款審批流程煩瑣，涉及多個部門和環節，企業從提交貸款申請到最終獲得資金通常需要較長的時間。這可能會導致資金需求較為迫切的中小企業錯過最佳的發展時機。數字普惠金融通過線上化的申請和審批流程，極大地提高了融資效率。因此，數字普惠金融可以通過提高中小企業融資效率來促進中小企業“專精特新”發展。

七、研究結論與對策建議

本文基于2011—2021年我國創業板上市企業的數據，實證檢驗數字普惠金融對中小企業“專精特新”發展的影響及作用機制。結果表明：數字普惠金融有助于促進中小企業“專精特新”發展，這種促進效果隨著企業規模的增加而減弱，且在中部及東部地區企業中更為顯著。機制分析發現，數字普惠金融通過緩解融資約束、降低融資成本和提高融資效率推動中小企業“專精特新”發展。基于此，本文提出以下對策建議：

其一，中小企業應抓住數字普惠金融發展的歷史機遇，根據自身特點制定針對性的發展戰略，充分利用數字化轉型、智能化生產等手段，加強數字技術與企業內部管理、生產運營的融合程度，提高企業的運營效率和市場競爭力，以更好地利用數字普惠金融服務。應借此機會提高信息透明度，完善財務制度和信息披露狀況，積極與金融機構對接。合理進行資金分配，將更多資金用于創新項目，留住創新人才，加強與高校之間的合作，重點突破科研難題，共同促進“專精特新”發展。其二，金融機構應加大數字普惠金融服務和產品創新，完善風險控制機制，加強對中小企業的信用評估與風險管理，提高融資決策的科學性與準確性，從而為中小企業提供更加精準的融資服務，緩解中小企業面臨的融資約束。其三，政府應加強對西部地區數字普惠金融的政策支持力度，合理引導資源和技術等跨區域流動。地方政府可以通過提供財政補貼、稅收優惠等方式，激勵金融機構加大對中小企業融資的支持強度和覆蓋廣度，助力全國中小企業協同創新，為中小企業“專精特新”發展創造良好環境。

注：

①東部地區13個?。ㄖ陛犑校┌ū本⑻旖颉⒑颖?、上海、江蘇、浙江、福建 、山東、遼寧、吉林、黑龍江、廣東和海南；中部地區6個省包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區12個?。ㄗ灾螀^、直轄市）包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

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