數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響

　　摘 要：近年來，數(shù)字金融的快速發(fā)展為中小企業(yè)融資提供了新的渠道，已經(jīng)成為中小企業(yè)數(shù)字化轉型和提升經(jīng)營效率的重要推動力量。基于北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)和深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù)，采用固定效應模型和中介效應模型分別檢驗了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其作用機制，并進行了必要的內(nèi)生性分析和穩(wěn)健性檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融顯著提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率，且這種提升作用存在明顯的異質性 ——對小規(guī)模企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)的促進作用更強;從機制上看，數(shù)字金融通過驅動中小企業(yè)創(chuàng)新從而提升其經(jīng)營效率。應繼續(xù)鼓勵數(shù)字金融發(fā)展，著力消除中小企業(yè)創(chuàng)新活動中面臨的融資約束;充分利用數(shù)字金融服務不同類型中小企業(yè)的“特點”，針對不同規(guī)模、不同行業(yè)的中小企業(yè)提供差異化的數(shù)字金融服務;積極推進中小企業(yè)創(chuàng)新變革，充分吸收數(shù)字金融提升經(jīng)營效率的正能量，提升企業(yè)經(jīng)營效率，增強企業(yè)競爭力。

　　張正平; 王龍， 中國流通經(jīng)濟 發(fā)表時間：2021-08-09

　　關鍵詞：數(shù)字金融;中小企業(yè)創(chuàng)新;經(jīng)營效率;創(chuàng)業(yè)板

　　一、引言

　　實現(xiàn)經(jīng)濟高質量發(fā)展是新時代的客觀要求，傳統(tǒng)的依賴增加投入、擴張規(guī)模的企業(yè)發(fā)展模式亟待轉型升級，促進企業(yè)數(shù)字化轉型，加大創(chuàng)新力度，提升經(jīng)營效率是重要的舉措，這對廣大中小企業(yè)來說尤為迫切。據(jù)統(tǒng)計，與歐洲和美國相比，我國企業(yè)進行數(shù)字化轉型的比例要低很多，在新冠疫情的沖擊下，中小企業(yè)的發(fā)展面臨巨大挑戰(zhàn)， 80%以上的企業(yè)賬面資金難以支撐 [ 1 ] ;與此同時，中小企業(yè)由于規(guī)模小、抗風險能力弱、經(jīng)營模式單一等原因，導致其融資困難，數(shù)字化轉型難以推進。張夏恒 [ 2 ] 指出，市場競爭壓力是大部分中小企業(yè)經(jīng)營中面臨的最大困難，而驅動中小企業(yè)數(shù)字化轉型的主要因素是滿足市場需求、提高生產(chǎn)效率以及大幅降低成本。可見，能否有效降低中小企業(yè)融資約束、提高企業(yè)創(chuàng)新水平是影響中小企業(yè)經(jīng)營效率提升的重要一環(huán)。唐松等 [ 3 ] 、萬佳彧等 [ 4 ] 認為，數(shù)字金融不僅能有效緩解企業(yè)的融資約束，還有助于企業(yè)去杠桿、實現(xiàn)財務穩(wěn)健，從而推動企業(yè)的技術創(chuàng)新。由此應該追問，數(shù)字金融是否有助于提升中小企業(yè)的經(jīng)營效率，其作用機制是怎樣的?回答這些問題有助于更深入地理解數(shù)字金融與中小企業(yè)發(fā)展之間的關系，從而為數(shù)字金融更好地推動中小企業(yè)發(fā)展的相關政策優(yōu)化提供堅實的實證依據(jù)。

　　從已有文獻來看，與本文主題相關的研究主要集中在兩方面：

　　(一)數(shù)字金融及其影響

　　一方面，數(shù)字金融能緩解中小企業(yè)融資困境。黃銳等 [ 5 ] 發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)字金融發(fā)展水平的提高，這種緩解效應將得到顯著加強;考慮到企業(yè)自身屬性，數(shù)字金融發(fā)揮的融資緩解效果表現(xiàn)出明顯的異質性。另一方面，數(shù)字金融能提升中小企業(yè)創(chuàng)新水平。數(shù)字金融的發(fā)展與中小企業(yè)創(chuàng)新顯著正相關，且主要通過緩解融資約束促進中小企業(yè)技術創(chuàng)新 [ 6 ] 。唐文進等 [ 7 ] 指出，數(shù)字金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結構升級具有重要積極意義。

　　(二)數(shù)字金融與企業(yè)經(jīng)營效率的關系

　　一方面，數(shù)字金融提升了企業(yè)投資效率。王娟和朱衛(wèi)未 [ 8 ] 發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效降低企業(yè)的非效率投資水平，且對小規(guī)模企業(yè)和高科技企業(yè)抑制作用更顯著。另一方面，數(shù)字金融提升了銀行成本效率。數(shù)字金融通過促進銀行競爭改善了銀行的成本效率，但降低了銀行的利潤效率 [ 9 ] 。楊望等 [ 10 ] 研究發(fā)現(xiàn)，金融科技 ① 造成競爭加劇，增加了銀行負債成本，促使銀行選擇了風險更高的資產(chǎn)來彌補負債端的損失，間接促進了經(jīng)營效率的改善。

　　由上述研究可知，對數(shù)字金融影響的研究多集中在融資約束、企業(yè)創(chuàng)新等方面，且多以A股上市公司等大企業(yè)為研究對象，鮮有關注深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)等中小規(guī)模企業(yè)，以數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響為主題的研究幾乎沒有。基于上述研究中存在的不足，本文以深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為樣本，利用DEA-BCC模型測算企業(yè)的經(jīng)營效率，結合北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)，實證檢驗數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響，并進一步考察影響的異質性以及可能的作用機制。

　　本文的創(chuàng)新體現(xiàn)在兩個方面：一方面，已有研究多關注數(shù)字金融對企業(yè)融資約束、技術創(chuàng)新的影響，本文將研究對象聚焦于中小企業(yè)，并將研究內(nèi)容進一步擴展到企業(yè)的經(jīng)營效率，拓寬了數(shù)字金融影響的研究范圍;另一方面，提出并驗證了數(shù)字金融通過緩解中小企業(yè)融資約束、促進企業(yè)創(chuàng)新進而提升其經(jīng)營效率的作用機制，揭示了數(shù)字金融對不同規(guī)模和不同行業(yè)的中小企業(yè)經(jīng)營效率的差異化影響，加大了數(shù)字金融影響中小企業(yè)的研究深度。

　　二、理論分析與研究假設

　　(一)數(shù)字金融與中小企業(yè)的經(jīng)營效率

　　數(shù)字金融的發(fā)展推動了信息共享，減少了信息不對稱，有助于企業(yè)降低經(jīng)營成本。研究表明，數(shù)字金融提高了企業(yè)內(nèi)外的信息透明度，增加了違規(guī)成本，縮短了違規(guī)收益的時間，從而促使企業(yè)改善信息披露質量 [ 11 ] 。一方面，企業(yè)信息披露質量越高，其內(nèi)部透明度也越高，這有利于內(nèi)部監(jiān)督機制的完善，減少管理者的機會主義行為，從而激發(fā)“企業(yè)家才能”，促使企業(yè)治理水平提高 [ 12 ] ，這無疑有助于提升企業(yè)的經(jīng)營效率。另一方面，企業(yè)高質量的信息披露讓投資者更了解企業(yè)的情況，有助于降低企業(yè)的資本成本，進而緩解因資金不足導致的企業(yè)創(chuàng)新能力低下問題 [ 11 ] 。

　　數(shù)字金融的發(fā)展緩解了企業(yè)的融資約束、分擔了風險，進而提升企業(yè)生產(chǎn)率。江紅莉和蔣鵬程 [ 13 ] 研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融有助于降低企業(yè)的融資約束進而促進企業(yè)技術創(chuàng)新，并最終促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。事實上，數(shù)字金融不僅緩解了實體部門的融資約束，還在一定程度上對沖了實體經(jīng)濟的經(jīng)營風險，發(fā)揮了保險功能，有利于增強投資實體經(jīng)濟的信心 [ 13 ] 。從理論上看，金融發(fā)展促進經(jīng)濟發(fā)展的一個作用機制是，通過建立有效的風險分擔機制促進生產(chǎn)效率的提高，降低經(jīng)濟波動 [ 14 ] 。據(jù)此，本文提出第一個假設：

　　H1：數(shù)字金融促進了中小企業(yè)經(jīng)營效率的提升。

　　(二)數(shù)字金融影響中小企業(yè)經(jīng)營效率的異質性

　　研究表明，相比大企業(yè)，數(shù)字金融對普遍存在 “融資難”問題的中小企業(yè)的作用更顯著 [ 4 ] 。王霄和張捷 [ 15 ] 認為，中小企業(yè)因為規(guī)模小，缺少抵押品或其價值低，很容易遭受信貸配給;相比之下，大企業(yè)則可以借助規(guī)模優(yōu)勢或其他能力來降低信息不對稱程度，從而獲得各種金融支持 [ 16 ] 。謝雪燕和朱曉陽 [ 17 ] 的研究證實，數(shù)字金融對技術創(chuàng)新的促進作用在規(guī)模較小的企業(yè)，國有以及民營中小企業(yè)樣本上更加顯著。由此可見，數(shù)字金融提升企業(yè)經(jīng)營效率的作用對規(guī)模較小的中小企業(yè)更強。據(jù)此，本文提出第二個假設：

　　H2：數(shù)字金融對規(guī)模較小的中小企業(yè)經(jīng)營效率的促進作用更強。

　　眾所周知，中小企業(yè)的融資約束問題在不同行業(yè)存在一定的差異。薩維尼亞克(Savignac)[ 18 ] 發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)往往面臨著更普遍的融資約束，進而對其技術創(chuàng)新的決策、意愿和效果產(chǎn)生不利的影響。一方面，相比于其他行業(yè)，制造業(yè)面臨著更大的融資約束。聶秀華和吳青 [ 19 ] 證實，在中小企業(yè)中，高技術制造業(yè)企業(yè)通常有更強烈的動機為技術創(chuàng)新融資，但傳統(tǒng)金融對其融資約束往往更強;更糟糕的是，制造業(yè)企業(yè)的技術創(chuàng)新項目往往具有投入更大、風險更高、周期更長等特點，由此導致這類中小企業(yè)技術創(chuàng)新項目無法僅依靠內(nèi)部資金解決，從而產(chǎn)生了強烈的外部融資需求。另一方面，融資約束會抑制制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新。徐海峰和鄧金麗 [ 20 ] 研究發(fā)現(xiàn)，融資約束顯著抑制企業(yè)的研發(fā)投入。季良玉 [ 21 ] 證實，融資約束阻礙了企業(yè)的技術創(chuàng)新活動，不利于產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級。融資約束不僅會拖累制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)投資、研發(fā)參與率和人力資本積累進而抑制技術創(chuàng)新，還在企業(yè)研發(fā)互聯(lián)網(wǎng)化促進企業(yè)技術創(chuàng)新的過程中發(fā)揮不利的影響 [ 22 ] 。據(jù)此，本文提出第三個假設：

　　H3：數(shù)字金融對制造業(yè)中小企業(yè)經(jīng)營效率的促進作用更強。

　　(三)數(shù)字金融促進中小企業(yè)經(jīng)營效率提升的機制

　　數(shù)字金融的發(fā)展降低了中小企業(yè)的融資約束，促使企業(yè)加大研發(fā)投入、提高技術創(chuàng)新水平，從而提升其經(jīng)營效率。一方面，數(shù)字金融在人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等新興技術的支撐下，找到了一個破解中小企業(yè)融資難題，促進企業(yè)技術創(chuàng)新的有效方法 [ 6 ] ;從理論上看，只有當企業(yè)的融資問題得到有效解決，企業(yè)才能夠實現(xiàn)最優(yōu)的資本結構、做出最優(yōu)的經(jīng)營決策，進而推動實現(xiàn)金融資源的最優(yōu)配置，這有利于促進創(chuàng)新投資的增加 [ 23 ] 。另一方面，企業(yè)創(chuàng)新對企業(yè)經(jīng)營效率的提升有顯著的促進作用。張勤 [ 24 ] 證實，企業(yè)創(chuàng)新能力與企業(yè)經(jīng)營效率之間顯著正相關。何明欽等 [ 25 ] 發(fā)現(xiàn)，對高新技術企業(yè)而言，增加研發(fā)投入有利于提高企業(yè)績效，而技術獲取方式起到調(diào)節(jié)作用，影響研發(fā)投入的產(chǎn)出效率。如前所述，作為提升企業(yè)經(jīng)營效率重要手段的技術創(chuàng)新，具有投入大、風險高、周期長等特點。數(shù)字金融的發(fā)展不僅可以改善企業(yè)的融資環(huán)境、拓寬其融資渠道，還有助于降低其融資成本，從而促進企業(yè)在研發(fā)資金和人力資本方面加大投入，促進技術創(chuàng)新水平的提高 [ 3 ] ，進而提升企業(yè)經(jīng)營效率。

　　數(shù)字金融存在技術溢出效應，在技術溢出的積極交互作用下，進一步促進了整個行業(yè)的技術進步和生產(chǎn)率提高，從而提升企業(yè)的經(jīng)營效率。謝雪燕和朱曉陽 [ 16 ] 指出，數(shù)字金融的發(fā)展促進了技術向相關行業(yè)和企業(yè)的溢出效應，進而推動了這些行業(yè)和企業(yè)的技術進步，這對中小企業(yè)的技術創(chuàng)新有正向的影響。程晨 [ 26 ] 發(fā)現(xiàn)，企業(yè)技術創(chuàng)新過程中所帶來的新技術和新知識具有顯著的外部性特征，行業(yè)內(nèi)的技術創(chuàng)新活動促進行業(yè)自身的技術進步和生產(chǎn)率提高。朱平芳等 [ 27 ] 研究指出，同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)的技術創(chuàng)新溢出效應有利于加速轉型期企業(yè)的技術進步步伐，優(yōu)化可用于創(chuàng)新的資源配置。可見，技術溢出效應有利于推進整個行業(yè)技術實力的提升，從而改善企業(yè)的經(jīng)營效率。

　　綜上，本文提出第四個假設：

　　H4：數(shù)字金融通過促進企業(yè)創(chuàng)新提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。

　　三、研究設計

　　(一)數(shù)據(jù)來源

　　本文以深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為樣本，其中，企業(yè)數(shù)據(jù)來自萬得(Wind)②，數(shù)字金融的數(shù)據(jù)來自北京大學發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)③，專利數(shù)據(jù)(包括發(fā)明、實用新型、外觀設計專利)來自中國研究數(shù)據(jù)服務平臺數(shù)據(jù)庫。本文對數(shù)據(jù)做如下處理：將樣本企業(yè)中的金融類、房地產(chǎn)類企業(yè)予以剔除;將樣本期間掛牌ST和退市的企業(yè)予以剔除;對所有連續(xù)變量進行1%的縮尾處理，消除異常值的影響。

　　(二)變量設定

　　1.被解釋變量：經(jīng)營效率

　　借鑒魏艷秋等 [ 28 ] 的做法，本文利用DEA-BCC 模型 ④ 測算中小企業(yè)的經(jīng)營效率，該模型不依賴生產(chǎn)函數(shù)和樣本量綱，能得到較穩(wěn)健的結果。DEA 模型要求指標同向變動，即任何一個投入指標值增加時，所有產(chǎn)出指標數(shù)值均隨之增加，不滿足同向變動的指標稱為逆指標，可通過取倒數(shù)或取負數(shù)將其轉換為正向指標 [ 29 ] 。在本文的投入指標中，資產(chǎn)負債率為逆指標，因此，在計算經(jīng)營效率時對其取了負數(shù)。此外，在DEA 模型中所有的投入產(chǎn)出指標必須為正值，但本文采用的投入產(chǎn)出指標中存在部分決策單元(DMU)數(shù)據(jù)小于0的情況，且不同指標的量綱存在顯著差異，這種情況對模型測算結果的準確性有不利的影響。為此，本文參考方先明和吳越洋 [ 30 ] 的處理方法，對所有投入和產(chǎn)出指標進行無量綱化處理，具體計算公式為：

　　最后，本文參考胡冬輝和吳韌強 [ 31 ] 的思路，利用 2011—2019 年深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的數(shù)據(jù)，以企業(yè)資產(chǎn)總額、資產(chǎn)負債率和主營業(yè)務成本作為投入指標，以主營業(yè)務收入增長率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)周轉率作為產(chǎn)出指標，經(jīng)計算最終得到366家企業(yè)的經(jīng)營效率值 ⑤。

　　2.解釋變量：數(shù)字金融發(fā)展水平

　　本文采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量各省的數(shù)字金融發(fā)展水平，因為該指數(shù)能夠較為全面反映各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平，目前已廣泛運用于上市企業(yè)相關議題研究 [ 32-33 ] 。需要說明的是，本文將數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100以解決指標數(shù)值相對過大的問題。

　　3. 中介變量：創(chuàng)新水平

　　參考謝雪燕和朱曉陽 [ 17 ] 、譚永賢等 [ 34 ] 的做法，本文選取企業(yè)獨立申請的總專利數(shù)量作為衡量企業(yè)創(chuàng)新水平(Inn)的代理變量。

　　4.控制變量

　　為了控制其他因素對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響，本文借鑒黃昌富和徐亞琴 [ 35 ] 、童錦治等 [ 36 ] 的做法，引入如下控制變量：企業(yè)年齡(Age)、資產(chǎn)負債率(Lev)、總資產(chǎn)利潤率(Roa)、現(xiàn)金比率(Cash)、第一大股東持股比例(Top1)和高管薪資(Wage)。此外，為了使結果更加可靠，本文還引入經(jīng)濟發(fā)展水平(Pgdp)和傳統(tǒng)金融發(fā)展水平(Fin)兩個宏觀控制變量。

　　(三)模型設定

　　為了驗證假設1、假設2和假設3，檢驗數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其異質性，本文借鑒侯層和李北偉 [ 37 ] 的模型設定，建立如下計量模型： Effipt = β0 + βi DIDFpt +∑j = 1 n βj Controljit + μi + εit (2)其中，Effipt 為 t 年度 p 省第 i 個中小企業(yè)的經(jīng)營效率，i為不同企業(yè)，j為不同控制變量，t為時間， DIDFpt 為t年度p省份的數(shù)字金融指數(shù)，εit 為隨機擾動項。

　　為了驗證假設4，檢驗數(shù)字金融影響中小企業(yè)經(jīng)營效率的作用機制，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟 [ 38 ] 的方法，建立如下中介效應模型： Effipt = α0 + α1DIDFpt +∑j = 1 n αj Controljit + μi + εit (3) Innit = θ0 + θ1DIDFpt +∑j = 1 n θj Controljit + μi + εit (4) Effipt = β0 + β1DIDFpt + β2 Innit + ∑j = 1 n βj Controljit + μi + εit (5)

　　其中，Effipt 、DIDFpt 、Controljit 定義和模型(2)相同，Innit 為中介變量。(3)式中，α1 衡量了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響，θ1 衡量了數(shù)字金融對中介變量的影響;(5)式中，β1 衡量了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的直接效應，θ1 × β2 為中介效應的影響。根據(jù)中介效應模型的基本原理，若 α1 、θ1 、β2 均顯著且 θ1 × β2 與 α1 符合相同，則表明存在中介效應，如果符號不同則表明存在遮掩效應。

　　四、實證結果及其分析

　　(一)變量的描述性統(tǒng)計

　　表 2 給出了變量的描述性統(tǒng)計結果。由表 2 可知，核心解釋變量企業(yè)經(jīng)營效率的最小值為 0.303，最大值為 1，均值為 0.765，說明我國深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的經(jīng)營效率仍有較大提升空間;企業(yè)創(chuàng)新的均值為 2.730，標準差為 1.312，說明深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)創(chuàng)新水平差距較大;資產(chǎn)負債率的均值為 28.26%，標準差為16.26%，總資產(chǎn)利潤率的均值為 6.427%，標準差為 7.725%，現(xiàn)金比率的均值為 2.542，標準差為 5.629，說明深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的杠桿率、經(jīng)營利潤狀況以及流動性差距較大。企業(yè)年齡的均值為 14.23，標準差為 4.459，企業(yè)規(guī)模的均值為 21.15，標準差為 0.904，第一大股東持股比例的均值為 31.57，標準差為 13.69，高管薪資的均值為 15.11，標準差為 0.557，說明深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的成立時間、資產(chǎn)規(guī)模、控股股東持股比例以及高管薪資差距不大。此外，經(jīng)濟發(fā)展水平的均值為 10.50，標準差為 0.632，金融發(fā)展水平的均值為 2.310，標準差為 1.143，說明各地區(qū)經(jīng)濟和金融發(fā)展水平差距不大。

　　(二)基準回歸

　　在基準回歸前，我們進行了豪斯曼(Hausman)檢驗，結果表明，本文的實證回歸應采用固定效應模型;計算方差膨脹因子(VIF)可知，VIF值遠小于 10，即模型不存在多重共線性問題。

　　參考賈俊生和劉玉婷 [ 39 ] 的做法，本文采取將控制變量依次加入模型中的方法進行基準回歸，回歸結果見表3。在表3列(1)中加入核心解釋變量數(shù)字金融，列(2)中加入控制微觀企業(yè)因素的七個變量，列(3)中加入經(jīng)濟發(fā)展水平、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平兩個宏觀控制變量。表3的回歸結果表明，數(shù)字金融的回歸系數(shù)不斷增大，說明控制變量的選擇是有效的;列(3)中數(shù)字金融的系數(shù)顯著為正值，表明數(shù)字金融顯著提升了深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的經(jīng)營效率。上述結果支持了H1，即數(shù)字金融提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。

　　(三)異質性分析

　　1.規(guī)模異質性

　　參考謝雪燕和朱曉陽 [ 17 ] 的研究設計，本文以企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)為標準將樣本劃分為兩組，利用似無相關模型檢驗數(shù)字金融的發(fā)展對中小企業(yè)經(jīng)營效率影響的規(guī)模異質性。

　　由表4的回歸結果可知，組間系數(shù)差異顯著，表明分組回歸后的系數(shù)具有可比性。比較表4 第(1)列和第(2)列 DIFI 的回歸系數(shù)及其顯著性可知，數(shù)字金融對規(guī)模較小企業(yè)經(jīng)營效率的促進作用更強，H2得到了支持。

　　2.行業(yè)異質性

　　同理，由表5的回歸結果可知，組間系數(shù)差異顯著，表明分組回歸后的系數(shù)具有可比性。比較表 5 第(1)列和第(2)列 DIFI 的回歸系數(shù)可知，數(shù)字金融對制造業(yè)中小企業(yè)經(jīng)營效率的促進作用更強，H3得到了支持。

　　(四)作用機制分析

　　為進一步分析數(shù)字金融提升中小企業(yè)經(jīng)營效率的作用機制，本文以“企業(yè)創(chuàng)新”為中介變量，采用中介效應模型進行檢驗。按照檢驗程序，首先需要檢驗數(shù)字金融與中小企業(yè)經(jīng)營效率之間的關系。表6第(1)列的檢驗結果表明，數(shù)字金融顯著提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。其次，加入企業(yè)創(chuàng)新后對模型(4)進行回歸。表6第(2)列的檢驗結果顯示，數(shù)字金融的估計系數(shù)顯著為正，這說明數(shù)字金融顯著提升了中小企業(yè)的創(chuàng)新水平，數(shù)字金融的發(fā)展促進了中小企業(yè)加大技術創(chuàng)新的投入力度，為提升其經(jīng)營效率創(chuàng)造了條件。最后，檢驗企業(yè)創(chuàng)新是否在數(shù)字金融促進中小企業(yè)經(jīng)營效率的過程中發(fā)揮了中介作用。由表6第(1)~(3)列的結果可知，α1 、θ1 、β2 的估計系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，且 β1 < α1 ，表明存在部分中介效應，這意味著，數(shù)字金融通過促進企業(yè)創(chuàng)新提升了企業(yè)經(jīng)營效率。換言之，數(shù)字金融的發(fā)展促進了中小企業(yè)技術創(chuàng)新，進而改善其經(jīng)營效率，H4因此得到了支持。

　　(五)內(nèi)生性分析

　　為緩解潛在的內(nèi)生性，本文采用兩種方法對基準回歸的估計結果進行了內(nèi)生性分析：首先，參照唐松等 [ 3 ] 的做法，對核心解釋變量做滯后一期處理，并重新進行回歸;其次，借鑒邱晗等 [ 40 ] 和謝絢麗等 [ 41 ] 的做法，采用滯后期各省互聯(lián)網(wǎng)絡普及率作為工具變量，并重新進行回歸。結果如表7所示，其中第(1)列是核心解釋變量滯后一期的回歸結果，數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)顯著為正。第(2)列是使用工具變量后的估計結果，由 DWH 檢驗結果，拒絕了模型不存在內(nèi)生性問題;一階段回歸結果顯示，數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)顯著為正，一階段的 F 值為 449.85，遠大于臨界值10，故不存在弱工具變量的問題。采用工具變量后的回歸結果顯示，數(shù)字金融的系數(shù)仍為顯著的正值。上述結果均表明，數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率具有顯著的促進作用，與基準回歸結果保持一致。

　　(六)穩(wěn)健性檢驗

　　本文從三個方面進行穩(wěn)健性檢驗：一是調(diào)整樣本期。結合 2021 年 4 月發(fā)布的第三期《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》，本文將數(shù)據(jù)樣本期從 2011—2018 年擴展至 2011—2019 年后重新進行回歸。二是調(diào)整樣本規(guī)模。基于Wind數(shù)據(jù)庫對企業(yè)規(guī)模進行劃分，將大型、中型的企業(yè)剔除，重新進行回歸。三是替換被解釋變量。本文借鑒楊望等 [ 10 ] 的研究，使用技術效率指數(shù)替換綜合經(jīng)營效率后重新進行回歸。

　　由表8可知，三次回歸中數(shù)字金融的估計系數(shù)均為顯著的正值，與基準回歸一致，表明基準回歸的結果是穩(wěn)健的。

　　五、研究結論及政策啟示

　　(一)研究結論

　　本文以中國深圳創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為研究對象，使用DEA-BCC模型測算深圳創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的經(jīng)營效率后與北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)進行匹配形成數(shù)據(jù)集，采用固定效應模型和中介效應模型分別檢驗了數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其作用機制，并進行了必要的內(nèi)生性分析和穩(wěn)健性檢驗。本文實證研究的主要結論如下：

　　第一，數(shù)字金融對中小企業(yè)經(jīng)營效率有顯著的正向影響。估計結果顯示，數(shù)字金融水平提高1 個單位能夠顯著促進經(jīng)營效率提升0.084個單位，這表明數(shù)字金融的發(fā)展對中小企業(yè)的經(jīng)營效率有積極的促進作用。

　　第二，數(shù)字金融對小規(guī)模企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)的促進作用更強。異質性分析表明，對于規(guī)模較小的企業(yè)樣本，數(shù)字金融對其經(jīng)營效率的提升作用更顯著，數(shù)字金融水平提高1個單位能夠顯著促進小規(guī)模企業(yè)的經(jīng)營效率提高0.067個單位，但是數(shù)字金融對規(guī)模較大的企業(yè)經(jīng)營效率提升不顯著;與其他行業(yè)相比，數(shù)字金融對制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營效率的促進作用更強，數(shù)字金融水平提高1個單位能夠顯著促進制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營效率提升 0.096 個單位。

　　第三，數(shù)字金融通過促進企業(yè)創(chuàng)新的方式提升了中小企業(yè)的經(jīng)營效率。中介效應模型的檢驗結果表明，核心解釋變量均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。具體地，由估計的系數(shù)可得，θ1 × β2 =0.394× 0.121=0.048，即在數(shù)字金融促進中小企業(yè)經(jīng)營效率的總效應中企業(yè)創(chuàng)新作為中介變量的貢獻為(0.048)(/ 0.084)=57.14%。

　　(二)政策啟示

　　首先，應繼續(xù)鼓勵數(shù)字金融的發(fā)展，著力消除中小企業(yè)創(chuàng)新活動中面臨的融資約束。要不斷加大統(tǒng)籌協(xié)調(diào)力度和財政投資力度，結合“新基建” 進一步加快數(shù)字基礎設施領域的建設速度，為數(shù)字金融的發(fā)展提供基礎保障。要加大對數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字人才培養(yǎng)的政策支持力度，發(fā)改委、財政部、工信部應聯(lián)合教育部提出具體的加大人才培養(yǎng)的計劃，為持續(xù)推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供足夠的人才保障。要繼續(xù)引導金融業(yè)穩(wěn)步實施數(shù)字化轉型，促進數(shù)字金融的健康發(fā)展。要進一步加大政策激勵力度，通過減稅、補貼等方式引導數(shù)字金融積極服務中小企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

　　其次，應針對不同規(guī)模、不同行業(yè)的中小企業(yè)提供差異化的數(shù)字金融服務。要充分利用數(shù)字金融服務不同類型中小企業(yè)的“特點”，最大限度發(fā)掘數(shù)字金融賦能企業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)營效率的潛力。例如，在小規(guī)模、制造類中小企業(yè)聚集的地區(qū)，應著力對接數(shù)字金融資源，推動數(shù)字金融的發(fā)展，積極利用數(shù)字金融對這兩類企業(yè)經(jīng)營效率提升作用更強的“特點”;在其他中小企業(yè)聚集區(qū)，短期內(nèi)則主要依靠傳統(tǒng)金融緩解中小企業(yè)的融資約束，同時應積極探索構建正向激勵機制，鼓勵各類金融組織探索數(shù)字金融支持其他類型中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新模式，努力讓更多的中小企業(yè)都能獲取數(shù)字金融的技術紅利。

　　最后，中小企業(yè)應積極推進創(chuàng)新變革，充分吸收數(shù)字金融提升經(jīng)營效率的正能量。要大力倡導創(chuàng)新文化，不斷優(yōu)化營商環(huán)境，推動面向中小企業(yè)的減稅降負，加大對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的政策支持。要充分認識到創(chuàng)新的重要性，通過設立專項投資基金、引入風險投資基金等方式，引導中小企業(yè)加大研發(fā)經(jīng)費投入的力度，積極推進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。逐步推進中小企業(yè)數(shù)字化轉型，利用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術重塑企業(yè)的組織架構和業(yè)務流程，主動契合數(shù)字金融“偏好”在線業(yè)務、 “看重”數(shù)據(jù)資產(chǎn)等發(fā)展特點，最大限度地爭取數(shù)字金融的支持，提升企業(yè)經(jīng)營效率，增強企業(yè)競爭力。