摘要：文章以2013—2022年中国沪深A股上市企业为研究样本，实证检验金融科技对企业创新的影响。结果表明：金融科技能够促进企业创新，该结论在内生性检验以及其他稳健性检验中依然成立；金融科技对企业创新的作用机制存在地区异质性和产权异质性特征，对东部地区、非国有产权企业的促进效应更显著；金融科技能够通过缓解金融错配促进企业创新；财政补助能够正向调节金融科技对企业创新的促进机制。文章最后提出了推动金融科技发展、优化金融供给和提升企业科技创新能力等政策建议。

　　关键词：金融科技,金融错配,企业创新,财政补助

　　引言

　　创新驱动经济高质量发展的新格局下，企业科技创新是塑造发展新动能、培育完整内需体系和提升国家创新体系整体能效的关键所在。然而，企业科技创新面临着投资不确定性大、回报周期长和风险大等客观现实，因此离不开金融资源的支持和催化。在以银行信贷为企业外部金融资源主体的体系下，金融错配不仅导致了企业偏离最优技术选择[1]，而且抑制了企业的创新能力提升和成果转化[2]。令人欣慰的是，新一代数字信息技术在金融领域的应用和转化促进了金融科技的快速发展，其对金融服务提质增效的赋能改善了社会资金的“脱实向虚”[3]，平衡了实体经济领域的金融资源有效供给[4]。那么，金融科技能否缓解企业的金融错配，进而促进科技创新？鉴于此，本文以金融错配为切入点，实证检验金融科技与企业创新的关系，并讨论金融错配的中介机制和财政补助的调节机制。

　　一、文献综述

　　关于金融科技、金融错配与企业创新之间的关系研究大多围绕以下几方面展开。

　　一是金融科技与金融错配的关系研究。刘惠好等（2024）基于上市企业数据展开了讨论，结果表明金融科技通过降低企业资金使用成本和银企信息不对称等渠道缓解金融错配，对民营企业和中小企业的作用更明显[4]。冯永琦等（2024）考察了数字金融与企业融资结构的关系，研究指出数字金融通过提升信披质量和增强市场关注度等渠道优化了实体企业的融资结构，对直接与间接融资规模分别产生了线性与非线性作用机制[5]。陈克兢等（2024）从企业超额借款的视角进行了实证分析，研究发现金融科技在股东与债权人代理冲突企业中显著诱发了企业的超额银行借款，并增加债务违约风险[6]。

　　二是金融科技与企业创新的关系研究。徐照宜等（2023）采用ACD指数实证检验了金融科技对企业突破式创新的影响，分析发现金融科技通过数字化转型、知识积累等路径提升企业创新水平，金融科技的跨界效应在非数字企业中的作用更突出[7]。高*等（2024）构建偏向性技术进步模型，解析了金融科技对企业技术创新路径的影响，研究表明低环境规制下的金融科技导致了非绿色技术路径，金融契约和环境规制能够纠正金融科技的偏向性[8]。何涌等（2024）实证检验了金融科技对企业创新投资的作用机制，结果表明金融科技通过优化企业金融资产配置促进创新投资，政府补助等存在正向调节效应[9]。

　　三是金融错配与企业创新的关系研究。张洁等（2019）以高新技术企业为样本检验了资本错配对企业研发投入的影响，研究发现资本错配负向作用于企业研发投入，融资约束进一步强化了该抑制效应，但对国有企业的影响不显著[10]。李健等（2023）从创新投入与产出双重视角展开了讨论，研究显示金融错配显著抑制了企业创新投入和产出，融资约束和融资成本等发挥了中介效应[11]。张倩肖等（2024）构建高维固定效应泊松模型，考察了金融错配与企业绿色创新的关系，研究指出金融错配产生的代理成本上升和融资约束强化挤出了绿色创新资金，企业信披机制能够缓解金融错配对绿色创新的负向影响[12]。

　　与已有研究相比，本文的边际贡献如下：一是从金融错配的中介视角考察了金融科技与企业创新的关系，进一步丰富了交叉领域的文献；二是以往文献偏重于信贷角度的金融错配分析，本文从资金使用成本的新角度展开讨论；三是研究结论为改善实体经济资本的“脱实向虚”和促进企业高质量创新提供了科学论证。

　　二、理论框架与研究假说

　　（一）金融科技与企业创新

　　基于大数据、区块链和云计算等信息技术的金融科技支持企业创新的观点已经得到了学术界的普遍认可。本文认为金融科技支持企业创新的机理如下：一是金融科技的信息效应促进企业创新。目前银企间的信息不对称是导致金融资源配置失衡的重要原因之一，金融科技能够通过数据挖掘等数字技术全面把握企业创新资金需求，并严格监测企业的财务与运营风险，通过金融监管的升级与企业信息披露机制的完善缓解企业创新中的融资约束，引导金融资源流向有价值的创新项目。二是金融科技的普惠效应促进企业创新。在当前银行信贷为企业外部金融资源主体的体系下，具有政府信用背书的企业金融资源过度供给，而中小规模的长尾企业金融资源供给不足，金融科技的应用缓解了传统金融物理网点的分布不均问题，通过互联网金融服务创新为长尾企业创新发展提供资金保障，因此金融科技支撑下的多元金融服务通过普惠性促进了企业创新。综上分析，本文提出研究假设H1：金融科技对企业创新存在正向影响。

　　（二）金融错配的中介机制

　　信贷资源配置扭曲以及信贷寻租产生的根源是银企之间的信息不对称[13]。本文认为金融科技缓解金融错配的机理如下：一是金融科技强化了信息共享和信息甄别。对于金融机构而言，金融科技的应用优化了银行的管理与运营模式，既有效提升了银行的信息甄别能力，也降低了对服务企业的信息获取成本，确保资金更精准地流向企业创新项目；对于企业而言，金融科技带来的金融监管体系升级倒逼企业不断完善信息披露制度，需要企业在金融机构的大数据优化信息评分模型中不断增强内部控制质量和提升生产运营能力从而获得更高效的信贷资源，而企业内控质量与运营能力的提升向金融机构释放了积极的风险评估信号，有助于改善融资错配。

　　本文认为金融错配对企业创新的作用机理如下：一是融资错配的融资约束效应不利于企业创新。融资错配导致的金融资源供给失衡降低了企业创新资本的可获得性，在当前以银行信贷受信为融资主体的市场中增加了企业的融资成本，通过融资约束弱化企业的创新动机并增加创新风险，不利于企业开展创新。二是融资错配的寻租挤占效应。金融资源供给失衡导致供给不足的企业为获取信贷支持选择参与寻租活动[1]，而创新项目的资金需求与寻租成本的矛盾进一步增加了企业运营和交易成本，进而导致创新成本不断提高，不利于企业开展创新。综上分析，本文提出研究假设H2：金融科技能够通过缓解金融错配促进企业创新。

　　（三）财政补助的调节机制

　　既有研究表明，政府干预是缓解金融资源配置市场失灵的有效手段[9]。本文认为，财政补助是政府干预金融科技与企业创新关系的重要政策性工具，存在以下调节效应：一是财政补助直接降低了企业的创新成本，通过政府引导和对创新项目的资金支持，提升了企业创新活力。二是财政补助间接缓解了融资约束，通过政府信用背书为企业增加了信贷资源的可获得性，而获得财政补助的创新项目在政府监督下降低了企业利用信息不对称侵害投资者权益的可能性，进而促进企业创新。综上分析，本文提出研究假设H3：财政补助能够正向调节金融科技对企业创新的促进机制。

　　三、研究设计

　　（一）样本选择与数据来源

　　本研究涉及的金融机构来自42家A股上市银行，包括6家国有大型商业银行，9家股份制商业银行，10家农商行，17家城商行；实证样本选择中国沪深A股上市企业；时间跨度选择为2013—2022年。样本的处理具体如下：剔除金融类和房地产类样本；剔除ST、*ST以及PT类样本；剔除资不抵债和上市年份少于一年的样本；剔除关键数据缺失严重的样本；对连续变量在1%和99%分位数上进行Winsorize处理。

　　数据来源上：企业财务层面数据来自巨潮资讯网和CSMAR数据库，金融科技数据来自CSMAR数据库、商业银行年报和北京大学数字金融研究中心数据。

　　（二）变量定义

　　核心解释变量：金融科技（FITE）。目前学术界对金融科技的量化分为两类：一是以数字普惠金融指数替代；二是对金融科技词典进行文本挖掘。本文认为，数字普惠金融是金融科技的分支，因此通过文本挖掘法进行FITE的测算，并使用数字普惠金融指数进行稳健性检验。FITE的测度具体如下：参考刘元雏等（2023）[14]以及刘惠好等（2024）[4]的研究，通过国家知识产权专利局的银行专利查询构建金融科技词典；进一步参考《金融科技（Fintech）发展规划（2019—2021年）》等权威金融报告，根据关键文本在金融词典中进行专利筛选，确定属于金融科技类的银行专利；最后通过公式（1）计算金融科技指数。

　　模型（4）的实证分析结果如表2所示，其中列（1）仅控制了核心解释变量，列（2）—（4）依次控制了控制变量、个体固定效应和时间固定效应。结果显示：列（1）中的FITE检验系数为0.142，且通过了5%的统计性检验；控制控制变量并加入固定效应后，列（2）—（4）的模型拟合度和FITE显著性均有所改善；根据列（4）的最终结果，金融科技每提高1个标准差，将促进企业创新水平提升1.84个标准差（=0.137×0.059/0.044），表明金融科技显著促进了企业创新，验证了研究假设H1的成立。控制变量方面，企业规模、成长性、资产回报率、现金流和管理费用率均在不同显著性水平上促进了企业创新，资产负债率和股权结构对企业创新的影响不显著。

　　（二）稳健性检验

　　1.工具变量法

　　为缓解样本选择偏误等因素导致的内生性问题，本文使用工具变量法来处理。在工具变量的选择上，参考刘惠好等（2024）[4]的研究，选择上市银行官网发布的金融科技类招聘信息次数（NREC），其合理性在于银行金融科技人才的招聘与企业金融错配不太可能有直接的关系，但金融科技人才是金融科技专利的必要条件。根据表3的检验结果：第一阶段中的IV系数在1%统计性水平上显著为正（1.113），表明本文选择的工具变量与FITE变量显著正相关；排他性检验中的FITE系数未通过显著性检验，且在第二阶段中的系数在1%统计性水平上显著为正（0.144）；LM统计量在1%统计性水平上显著为正（27.607）。工具变量法结果表明，金融科技显著促进了企业创新，验证了基准回归结论的稳健性。

　　2.其他稳健性检验

　　第一，替换核心解释变量法，采用数字普惠金融指数替换FITE进行检验；第二，替换核心被解释变量法，采用上市企业研发人员的数量占比替换ETIN进行检验；第三，更改估计样本，基于2015年我国资本市场出现了剧烈波动，对剔除该年份的样本进行检验。根据表4的稳健性检验结果，三类稳健性检验中的FITE系数分别为0.194、0.253和0.118，且均通过了1%的统计性检验，这说明稳健性检验中金融科技对企业创新的积极影响依然成立。

　　（三）异质性分析

　　理论上，不同地区的金融科技水平存在差异，不同产权属性企业的金融资源获取能力也存在差异，鉴于此，本文对样本企业按照地区（东部与中西部）与产权性质（国有和非国有）进行分组检验。根据表5的异质性检验结果（地区分组和产权分组的组间系数差异分别为0.408***（p=0.001）和0.279***（p=0.002））：地区分组和产权性质分组中的FITE系数均通过了1%的统计性检验，且均为正值，这说明金融科技对东部地区和中西部地区的企业创新存在积极作用，对国有产权和非国有产权的企业创新存在积极作用，对东部地区的促进效应大于中西部地区，对非国有产权企业的促进效应大于国有产权企业。

　　（四）金融错配的中介机制检验

　　模型（5）（6）的实证分析结果如表6所示。可以发现，FITE对FMIS的影响系数为-0.372，且通过了1%的统计性检验，表明金融科技能够抑制金融错配；FMIS对ETIN的影响系数为-0.191，且通过了1%的统计性检验，表明金融错配不利于企业创新；结合变量在列（1）（2）中的系数符号与显著性，发现金融科技能够通过缓解金融错配促进企业创新，金融错配中介了金融科技对企业创新的积极影响，验证了研究假设H2的成立。

　　（五）调节效应检验

　　以财政补助为调节变量的调节效应检验结果见表7。可以看出，GOV系数在10%统计性水平上显著为正（0.019），表明财政补助对企业创新存在正向影响；GOV与FITE交互项系数在5%统计性水平上显著为正（0.057），且引入交互项后的FITE检验系数在1%统计性水平上显著为正（0.151），表明财政补助能够正向调节金融科技对企业创新的促进机制，验证了研究假设H3的成立。

　　五、结论与建议

　　本文以2013—2022年中国沪深A股上市企业为研究样本，实证检验了金融科技对企业创新的影响，考察了金融错配的中介效应和财政补助的调节效应。主要研究结论如下：金融科技显著促进了企业创新，该结论在内生性检验以及其他稳健性检验中依然成立；金融科技对企业创新的正向影响存在显著的地区异质性和产权异质性特征，对东部地区、非国有产权企业的促进效应更显著；金融科技能够抑制金融错配，金融错配不利于企业创新，金融科技能够通过缓解金融错配促进企业创新；财政补助有利于企业创新，能够正向调节金融科技对企业创新的促进机制。

　　本文实证结论提供的政策启示如下：第一，推动金融科技发展。应加强金融科技对实体经济发展的引领作用，在数字经济契机下加快新一代信息技术对金融服务的赋能，促进金融与科技的深度耦合。第二，优化金融供给。应以经济高质量发展为导向促进金融对实体经济的支持，通过金融科技优化和金融产品创新为企业创新创造良好的融资环境，深化金融资本市场的供给侧结构性改革。第三，提升企业科技创新能力。企业应不断完善信息披露机制，建立与金融数字化转型相适应的财务风险防控体系，提升创新金融资源的获取能力。

　参考文献：

　　［1］卢佳瑄，万寿义.不同类型金融资源错配对企业创新投入的影响［J］.商业研究，2024（1）：49-60.

　　［2］李秋含.创新金融模式服务商贸流通企业探讨［J］.商业经济研究，2024（4）：169-171.

　　［3］陈恋.融资约束视角下金融科技水平影响上市物流企业投资的机理分析［J］.商业经济研究，2024（2）：99-102.

　　［4］刘惠好，冯珏，汪颖栋.银行金融科技与企业金融错配：缓解还是恶化？［J］.金融论坛，2024，29（3）：14-23+46.

　　［5］冯永琦，胡玥.数字金融是否优化了实体企业融资结构？［J］.金融经济学研究，2024，39（3）：59-76.

　　［6］陈克兢，甄嘉华，熊熊，等.金融科技会诱发企业超额银行借款吗？——基于央行金融科技应用试点政策的准自然实验［J］.财经研究，2024，50（2）：47-62.

　　［7］徐照宜，巩冰，陈彦名，等.金融科技、数字化转型与企业突破性创新——基于全球专利引用复杂网络的分析［J］.金融研究，2023（10）：47-65.

　　［8］高*，李响，李俊青.金融科技与技术创新路径——基于绿色转型的视角［J］.中国工业经济，2024（2）：80-98.

　　［9］何涌，王坤，张影，等.金融科技影响企业创新投资的效应与机制研究［J］.财经理论与实践，2024，45（2）：25-32.

　　［10］张洁，唐洁.资本错配、融资约束与企业研发投入——来自中国高新技术上市公司的经验证据［J］.科技进步与对策，2019，36（20）：103-111.

　　［11］李健，管煜，代昀昊.金融错配与企业技术创新——基于中国上市企业的经验证据［J］.中央财经大学学报，2023（10）：25-39.

　　［12］张倩肖，刘虎，杨昊昌.金融错配如何影响企业绿色创新：基于A股上市公司的实证研究［J］.人文杂志，2024（1）：64-75.

　　［13］张璇，刘贝贝，汪婷，等.信贷寻租、融资约束与企业创新［J］.经济研究，2017，52（5）：161-174.

　　［14］刘元雏，华桂宏.金融科技能否通过缓解金融错配促进企业创新可持续性——来自战略性新兴产业上市公司的经验证据［J］.中国科技论坛，2023（4）：122-132.