科技金融政策、企業(yè)生命周期與數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用*
——基于“科技和金融結(jié)合試點(diǎn)”的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)

陳振權(quán)，李大偉，吳 非

（1.廣東省生產(chǎn)力促進(jìn)中心，廣東 廣州 510070；2.廣東金融學(xué)院，廣東 廣州 510521）

一、引言

自2008年美國次貸危機(jī)引發(fā)全球金融危機(jī)以來，通過擴(kuò)展數(shù)字化應(yīng)用、推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提升經(jīng)濟(jì)數(shù)字化水平已成為當(dāng)前全球各國經(jīng)濟(jì)走出危機(jī)的重要動力?；貧w中國現(xiàn)實(shí)語境，穩(wěn)步推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型也成為助力中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域彎道超車，進(jìn)而有效應(yīng)對國內(nèi)外復(fù)雜形勢，保障經(jīng)濟(jì)動能平穩(wěn)轉(zhuǎn)換，夯實(shí)雙循環(huán)體系微觀基礎(chǔ)的重要抓手（陸岷峰和王婷婷，2020）。因此，我們要抓住數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化賦予的機(jī)遇，抓緊布局?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)，形成新的發(fā)展動能。近年來，大量數(shù)字化技術(shù)落地及數(shù)字化項目應(yīng)用為企業(yè)經(jīng)營創(chuàng)造了新的商業(yè)邏輯，這種“破壞性創(chuàng)新”為經(jīng)濟(jì)體注入了新活力（肖旭和戚聿東，2019），特別是在新冠肺炎疫情的沖擊下，多地政府部門積極“轉(zhuǎn)疫為機(jī)”，進(jìn)一步提升了微觀主體的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平（吳非等，2020）。企業(yè)提升數(shù)字化應(yīng)用能力是長周期、高風(fēng)險的系統(tǒng)性創(chuàng)新過程，如只依賴其內(nèi)源性融資，則大概率無法在數(shù)字化應(yīng)用產(chǎn)生實(shí)效前覆蓋其高昂的創(chuàng)新成本，優(yōu)質(zhì)低價的外源融資成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下微觀經(jīng)濟(jì)主體破除創(chuàng)新轉(zhuǎn)型障礙的關(guān)鍵所在。換言之，只有讓金融資本充分介入企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用創(chuàng)新，分散其創(chuàng)新風(fēng)險，加速其實(shí)踐落地，才能更好助推在“科技—金融”這一邏輯閉環(huán)中的增值循環(huán)。

然而由于金融的逐利性與企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的長周期、高風(fēng)險特征相背離，傳統(tǒng)直接金融往往難以形成強(qiáng)有力的支持，而多層次資本市場體系尚未完善，已有的金融體系和模式在支持當(dāng)前企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用上可能存在一定的供給（質(zhì)量）不足的問題，這種金融市場的自發(fā)調(diào)節(jié)難以與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型有機(jī)結(jié)合。這也就意味著，由政府參與、通過政策引導(dǎo)促進(jìn)科技金融體系建設(shè)（劉佳寧，2020），并以此推動企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型是進(jìn)一步提升中國數(shù)字化創(chuàng)新水平的必由之路。事實(shí)上，近年來無論中央還是地方政府都制定并實(shí)施了眾多科技金融政策，特別是在16個國家科技金融試點(diǎn)區(qū)，自2011年至今共推出350多項政策法規(guī)（數(shù)據(jù)源自國家科技金融平臺），涵蓋了財政支持、資本市場建設(shè)、間接融資與保險服務(wù)等多個方面。但囿于政策后效性與科技金融體系復(fù)雜性，上述科技金融政策能否有效推動相應(yīng)區(qū)域內(nèi)企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用水平？這一推動是通過何種機(jī)制路徑傳導(dǎo)？尤其是這一推動作用在不同特征屬性（生命周期、所有制等）的企業(yè)中是否存在顯著的異質(zhì)性？

上述問題從前期文獻(xiàn)都難以得到直接答案，與“科技金融政策與數(shù)字化應(yīng)用”這一研究范式直接相關(guān)的文獻(xiàn)更為稀少。而將搜選范圍擴(kuò)大至“科技金融政策與技術(shù)創(chuàng)新”這一主題，則有部分研究認(rèn)為科技金融通過提升企業(yè)外源性融資水平，松釋了其創(chuàng)新的融資約束（張明喜等，2018），從而提高了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力（常曦等，2020）；但也有部分研究指出，金融資本的逐利性和投機(jī)性使得其往往難以在整個創(chuàng)新周期內(nèi)滿足企業(yè)的資金需求，甚至降低了創(chuàng)新金融資本分布的匹配度（莊雷和王飛，2020），企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動能與績效并未得到科技金融的有效提升。不難發(fā)現(xiàn)，上述研究產(chǎn)生相異結(jié)論的重要原因在于其將研究樣本基本都置于同一時間截面下，并沒有界分不同發(fā)展階段的企業(yè)對于技術(shù)創(chuàng)新意愿與能力的差異。由此，本文擬在“科技金融政策—數(shù)字化應(yīng)用”這一基準(zhǔn)框架中加入企業(yè)生命周期這一因素，探討科技金融政策與企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用水平間的關(guān)聯(lián)機(jī)制。

二、理論分析與假說提出

回顧以往文獻(xiàn)，國外前期研究內(nèi)容中往往沒有提及“科技金融”這一特定詞匯，但對科技與金融、金融與創(chuàng)新的研究屢見不鮮。有研究指出，金融深化對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用（Guariglia和Liu，2014），一國金融體系的完備性對其創(chuàng)新體系構(gòu)建具有關(guān)鍵影響（Legrand和Pommet，2010）；然而也有研究從反面指出，融資約束對創(chuàng)新型企業(yè)具有嚴(yán)重的影響，政府的金融政策、金融工具（Sasidharan等，2015）能夠彌補(bǔ)創(chuàng)新過程中金融要素供給不足，從而實(shí)現(xiàn)科技和金融有機(jī)互補(bǔ)。相對而言，國內(nèi)研究則更具有系統(tǒng)性，自趙昌文將科技金融定義為促進(jìn)科技創(chuàng)新及其成果轉(zhuǎn)化的金融體系（薛瀾和俞喬，2010）后，以兩者間影響機(jī)制為主題的研究日漸豐富。這些研究分別借鑒協(xié)同度模型（王宏起和徐玉蓮，2012）、DEA方法（杜金岷等，2016）等技術(shù)手段，基于國家層面宏觀比較（Chowdhury和Maung，2012）、中觀層面區(qū)域或行業(yè)現(xiàn)象（杜江等，2017）以及企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量實(shí)證分析。其中大部分研究結(jié)論認(rèn)為資本市場、金融機(jī)構(gòu)發(fā)展（鄭磊和張偉科，2018）以及科技金融政策的支持力度顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，而中國企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出主要受到金融約束的制約（郭聯(lián)邦和王勇，2020）。但同時也有研究認(rèn)為中國科技金融與科技創(chuàng)新間的協(xié)同機(jī)制尚未完善（吳翌琳和谷彬，2013），科技金融對于企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用存在著區(qū)域及行業(yè)異質(zhì)性（谷慎和汪淑娟，2018）。不難發(fā)現(xiàn)，科技金融政策能否發(fā)揮驅(qū)動包括企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用在內(nèi)的中國創(chuàng)新發(fā)展的功能，有待深入研究。

科技金融政策正是應(yīng)對中國傳統(tǒng)金融供給尤其是資本市場相對薄弱的困境而提出的系統(tǒng)性解決方案（趙昌文等，2009），這為驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用帶來契機(jī)。具體來看，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型集中表征為運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)對企業(yè)管理、生產(chǎn)各個方面進(jìn)行變革（肖靜華，2020），企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型往往是顛覆式創(chuàng)新活動（Frynas等，2018）。在此背景下，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型并不是一蹴而就，其成功很大程度上取決于企業(yè)的調(diào)整能力、資金投入規(guī)模與周期性資源配置能力。對此，國家信息中心（2020）指出當(dāng)前存在企業(yè)轉(zhuǎn)型能力弱、成本高、難度大而導(dǎo)致轉(zhuǎn)型動能和意愿不足的現(xiàn)象。不難發(fā)現(xiàn)，針對數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型這項企業(yè)長期活動，強(qiáng)大的資金支持必不可少，科技金融政策則有利于激活這一資金供給，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型。一方面，中國金融市場中間接融資占據(jù)絕對優(yōu)勢，難以滿足包括數(shù)字化應(yīng)用在內(nèi)的各類技術(shù)創(chuàng)新對于大規(guī)模資金投入的需求，因此科技金融政策的制定與實(shí)施能以政府引導(dǎo)的方式，增加融資渠道，緩解其融資約束（余紅偉等，2020）；不僅如此，企業(yè)獲得科技金融支持也能體現(xiàn) “認(rèn)證”的效果（Lee，2011），加之各種融資優(yōu)惠政策的有效實(shí)施，企業(yè)有望獲得更具有市場競爭力的貸款利率，這有助于降低企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型的資金成本，破解企業(yè)從事數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型的融資困境，從而有效地助力企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的開展。另一方面，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用高度依賴外部資金特征，也使得企業(yè)倚賴政府在金融制度與政策體系上的調(diào)整配合，而科技金融政策作為提升企業(yè)創(chuàng)新水平的專項政策工具，相較于一般的經(jīng)濟(jì)政策更具有專業(yè)性和靶向性（林小玲，2019），因而對于企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型具有更好的驅(qū)動力。此外，站在企業(yè)的角度來看，科技金融政策引導(dǎo)資金投入到先進(jìn)產(chǎn)業(yè)和先進(jìn)技術(shù)上，牽引微觀主體進(jìn)行主動變革。科技金融政策提供的積極的財務(wù)資源方面的保障，對于企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型這項長期活動而言，有助于消弭企業(yè)對創(chuàng)新變革不確定性的擔(dān)憂，擴(kuò)展企業(yè)可用的資源邊界，激發(fā)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型的意愿，從而有效地驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型。據(jù)此，本文提出假說1。

假說1：科技金融政策促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用。

前述就“科技金融政策—企業(yè)數(shù)字化技術(shù)轉(zhuǎn)型”的一般規(guī)律進(jìn)行探討，但這一般規(guī)律也會受到企業(yè)異質(zhì)性特征的影響。事實(shí)上，企業(yè)作為科技金融政策施策對象，其在不同階段自身稟賦及目標(biāo)往往具有異質(zhì)性，因而企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型意愿與能力差異顯然會使得科技金融政策的驅(qū)動效用產(chǎn)生不同的反應(yīng)函數(shù)。在此之中，企業(yè)時間維度上的差異——企業(yè)生命周期便是異質(zhì)性的重要方面。這就意味著處在不同生命周期的企業(yè)在規(guī)模大小、投融資模式、研發(fā)創(chuàng)新等方面區(qū)別顯著?？梢院侠眍A(yù)期，科技金融政策對企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型的激勵效果會因各生命周期的差異而有所不同。為此，本文借鑒劉詩源等（2020）的做法，將企業(yè)整體樣本按其存續(xù)時間長短，劃分為成長、成熟、衰退三個時期，深入解構(gòu)科技金融政策對處于不同生命周期的企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型的差異化效果。

就成長期企業(yè)而言，通過規(guī)模擴(kuò)張與提升創(chuàng)新能力搶占更多的市場份額是其普遍特征（李程驊和胡亞萍，2008），但自有資金不足（高松等，2011）以及缺乏優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)抵押物成為其提質(zhì)增量的瓶頸。企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型活動與高度的融資約束形成錯配，為政府層面介入提供了有利條件，因此科技金融政策理應(yīng)對其產(chǎn)生有效驅(qū)動。但成長期企業(yè)往往并不具有行業(yè)前沿的技術(shù)創(chuàng)新水平（陳紅等，2019）以及與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相匹配的組織架構(gòu)，其數(shù)字化應(yīng)用更具有“跟隨和模仿”的特征，進(jìn)而減損了科技金融政策的促進(jìn)效果。而且成長期企業(yè)也沒有規(guī)?；纳a(chǎn)方式和能力，體量相對較小，企業(yè)全方位推行數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用在此情況下既沒有規(guī)模效應(yīng)，甚至產(chǎn)生無謂消耗。從這個意義上來說，科技金融政策驅(qū)動效果也會產(chǎn)生一定折損。就成熟期企業(yè)而言，其主要優(yōu)勢則在于經(jīng)營活動與財務(wù)指標(biāo)趨于穩(wěn)定、規(guī)?；a(chǎn)以及管理架構(gòu)成熟，因而能為其數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型提供良好的流動性與組織管理支撐；若得到科技金融政策的支撐，則更能發(fā)揮其數(shù)字創(chuàng)新研發(fā)經(jīng)驗(yàn)充足的優(yōu)勢，提升其數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型效率與成功率。更為重要的是，成熟期企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)潮流下有著更急迫變革的意愿，以維持市場的優(yōu)勢地位，同時成熟期企業(yè)具有規(guī)?；?、“干中學(xué)”等優(yōu)勢，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用有更大的施展空間和必要性。在此情境下，科技金融政策將有力地激勵成熟期企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型的開展。就衰退期企業(yè)而言，其往往面臨著營收規(guī)模萎縮（崔也光和唐瑋，2015），難以負(fù)擔(dān)數(shù)字化的高額資金成本與機(jī)會成本，對數(shù)字化應(yīng)用“非不愿也實(shí)不能也”；反映在對科技金融政策的反饋中則無可避免將出現(xiàn)政策效力鈍化。

由此可知，企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用進(jìn)程面臨著生命周期差異化帶來的優(yōu)勢與劣勢，科技金融政策也由此可能出現(xiàn)異質(zhì)性的政策效力。綜合上述分析，本文提出假說2。

假說2：企業(yè)數(shù)字化技術(shù)水平的提升在面臨科技金融政策促進(jìn)效應(yīng)時具有差異性，其在成長期、成熟期企業(yè)呈現(xiàn)依次增強(qiáng)的特征，而對衰退期企業(yè)的促進(jìn)作用不明顯。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)說明

為探討科技金融政策、企業(yè)生命周期與數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用之間的關(guān)系，本文選取我國A股上市企業(yè)財務(wù)指標(biāo)為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)（來自Wind數(shù)據(jù)庫），并與不同區(qū)域的科技金融試點(diǎn)宏觀政策相匹配進(jìn)行回歸，考慮到2007年中國上市企業(yè)會計準(zhǔn)則發(fā)生變更，本文樣本起始點(diǎn)定位2007年，終點(diǎn)為2018年。需要說明的是，本文中科技金融政策試點(diǎn)具體是指2011年和2016年兩個批次的科技和金融結(jié)合的試點(diǎn)政策實(shí)施區(qū)域，其中首批為41個地級市①這些試點(diǎn)城市包括北京、天津、上海、重慶4個直轄市，江蘇省的南京、無錫、連云港、淮安、鹽城、徐州、常州、南通、蘇州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、宿遷和泰州，浙江省的杭州、溫州、寧波、和湖州，安徽省的合肥、蕪湖和蚌埠，廣東省的廣州、佛山、東莞和深圳，陜西省的西安、渭南、商洛、銅川、寶雞和咸陽，四川的成都和綿陽，此外還包括武漢、長沙、大連、青島和天水5市。，次批新增了6個城市。顯然相對于科技金融發(fā)展與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的自發(fā)進(jìn)程而言，上述試點(diǎn)政策是典型的外生性沖擊事件，其能有效地將上市企業(yè)整體界分為試點(diǎn)政策實(shí)施前后與試點(diǎn)政策區(qū)域內(nèi)外的不同時空部分，從而形成了一組極易觀察對比的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)樣本。在這一基礎(chǔ)上，本文擬采用雙重差分法（DID），為探究科技金融政策對企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平的沖擊提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

此外，為突出研究主題，本文還通過下述方法處理了樣本數(shù)據(jù)：一是剔除特殊樣本組，具體包括了上市企業(yè)中的ST、PT及其IPO當(dāng)期的樣本數(shù)據(jù)，考慮到金融、房地產(chǎn)類企業(yè)在我國上市公司中的特殊性，也予以剔除，僅保留實(shí)體企業(yè)在正常經(jīng)營年份中的樣本。二是對在上一步保留下的數(shù)據(jù)集中的連續(xù)型變量進(jìn)行Winsor縮尾處理（左右1%），以摒棄極大極小值對回歸結(jié)果的沖擊。三是對剩余指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行對數(shù)化轉(zhuǎn)換，以盡可能降低異方差性對回歸結(jié)果的干擾。

（二）模型設(shè)定

為充分檢驗(yàn)本文所要考察的科技金融試點(diǎn)政策、企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、企業(yè)自身生命周期及其影響關(guān)聯(lián)機(jī)制，本文使用雙重差分模型并具體設(shè)計如下所示：

其中：ADT表示數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的水平，Treat表示特定企業(yè)樣本屬于政策試點(diǎn)還是非試點(diǎn)區(qū)域的啞變量，Post則表示其屬于政策實(shí)施前后時期的啞變量。根據(jù)DID模型一般設(shè)定規(guī)則，屬于試點(diǎn)區(qū)域的樣本Treat取值為1，否則為0；屬于政策實(shí)施后的樣本Post取值為1，否則為0；Treat×Post交乘項可作為雙重差分效應(yīng)的代理變量，其系數(shù)β1的大小、符號及其顯著性則代表了這一效應(yīng)的強(qiáng)度、方向及其是否能為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支撐。此外，Control表示控制變量集、Industry和Year則表示本模型采用行業(yè)和年份的雙向固定效應(yīng)回歸，以釋緩個體差異對于回歸結(jié)果的擾動。最后，為研究生命周期對于政策效應(yīng)的差異化影響，本文在實(shí)證檢驗(yàn)中主要采用分組樣本回歸的方式，即按不同階段的企業(yè)樣本分別進(jìn)行回歸，最終比較其結(jié)果。

（三）變量定義

1.被解釋變量。數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用（ADT）。在參考既有文獻(xiàn)（焦勇，2020、陳冬梅等，2020、吳非等，2021）的基礎(chǔ)上，本文認(rèn)為，僅以部分信息化設(shè)備數(shù)量、金額等硬件指標(biāo)作為企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用水平的代理變量，難以體現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用這一進(jìn)程的復(fù)雜性和系統(tǒng)性。吳非等（2021）借助文本挖掘方法，對數(shù)字化代理變量進(jìn)行“具象化”改進(jìn)方法，具有重要的借鑒意義；特別是其以上市企業(yè)年報作為文本挖掘?qū)ο?，充分利用了年報這一公開披露信息書面文件的可得性、可靠性，使得其由特定企業(yè)年報中統(tǒng)計、匯總與數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的詞頻數(shù)量，與該企業(yè)當(dāng)年在數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用方面的投入與成效，具有較高的相關(guān)性。

在這一變量指標(biāo)的編制中，首先，本文參考李春濤等（2020）和吳非等（2021）的做法，手工篩選《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)范（2016-2020年）》及相關(guān)政策文件、重要會議新聞報道、影響因子較高文獻(xiàn)中對于數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用描述所使用的關(guān)鍵詞，構(gòu)建本文的文本挖掘關(guān)鍵詞詞庫，其具體包含了移動互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字金融、金融科技等38個關(guān)鍵詞。其次，本文使用下載自巨潮資訊網(wǎng)的上市企業(yè)年報文件進(jìn)行文本識別，并與上述詞庫中的38個關(guān)鍵詞相匹配。最后，根據(jù)匹配結(jié)果匯總并統(tǒng)計在特定企業(yè)特定年份的年報中出現(xiàn)的詞頻數(shù)量，將其作為該企業(yè)當(dāng)年的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用水平的數(shù)值。

2.核心解釋變量?？萍冀鹑谡呓怀隧棧═reat×Post）。當(dāng)樣本屬于試點(diǎn)區(qū)域時，Treat取值為1，否則為0；屬于政策實(shí)施后時，Post取值為1，否則為0。因而二者交乘項可作為雙重差分效應(yīng)的代理變量。這就意味著Treat×Post取值為1表示該樣本是試點(diǎn)政策實(shí)施后的試點(diǎn)城市。

生命周期變量（Life Cycle）。借鑒王小燕等（2019）和劉詩源等（2020）的研究，為避免單一變量以及財務(wù)綜合指標(biāo)方法的缺陷，本文界分企業(yè)生命周期的指標(biāo)為組合現(xiàn)金流模式——將樣本整體劃分為成長、成熟和衰退三個子集。具體來講，第一，成長期企業(yè)由于自身成立不久，對籌資活動有著較大的需求，因此籌資活動現(xiàn)金流凈額為正，而投資活動相對較少，其現(xiàn)金流往往為負(fù)，特別是這類企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動尚未開展，應(yīng)用現(xiàn)金流凈額也往往為負(fù)值（在后續(xù)步入正軌后，現(xiàn)金流可逐步由負(fù)轉(zhuǎn)正）。第二，成熟期企業(yè)的經(jīng)營相對穩(wěn)定，因此經(jīng)營現(xiàn)金流為正值；為了滿足生產(chǎn)和建設(shè)的需要，企業(yè)的“投資—籌資”力度加大，相關(guān)的現(xiàn)金流為負(fù)。第三，衰退期企業(yè)的整體生產(chǎn)績效下滑明顯，內(nèi)部金融資源邊界有著較大的萎縮，此時的企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流反映在投資活動上是正向的，由此對經(jīng)營活動產(chǎn)生擠出，其現(xiàn)金流則表現(xiàn)為負(fù)值，企業(yè)外部的投資者決策對于衰退期企業(yè)籌資活動有著較大影響，相關(guān)的現(xiàn)金流可能為正，也可能為負(fù)。綜合上述討論，只要在財務(wù)報表信息中符合相關(guān)的現(xiàn)金流凈額特征的，即可分別劃分為成長期、成熟期和衰退期企業(yè)。

表1 企業(yè)生命周期劃分依據(jù)

3.控制變量。為提高估計精度，本文包含以下控制變量：總資產(chǎn)（Asset，資產(chǎn)規(guī)模年末對數(shù)值）、主業(yè)收入（Sale，主營業(yè)務(wù)收入對數(shù)值）、第一大股東持股比率（F-H，第一大股東持股股本占總股本的比重）、成立年份及其平方（Age、Age2，樣本年度減去上市年度并加上1）、股票換手率（Turnover，年日股票換手率平均值）、凈資產(chǎn)收益率（Roe，企業(yè)凈利潤與凈資產(chǎn)之比）、托賓Q值（Tobinq，所有者權(quán)益合計期末值與實(shí)收資本本期期末值的比值）、外資持股比例（Qfii，企業(yè)外資持股股本占總股本的比重）、董事長-總經(jīng)理兼任（Dual，董事長與總經(jīng)理為同一人為1，否則為0）、審計意見（Audit，企業(yè)的審計意見為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見時賦值為0，否則為1）等。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

在表2中，本文針對“科技金融試點(diǎn)—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。表中多個模型具有遞進(jìn)關(guān)系，其中模型M（1）僅就回歸模型的“時間-行業(yè)”固定效應(yīng)進(jìn)行控制，其核心解釋變量的回歸系數(shù)統(tǒng)計顯著，且為正值（0.150）；而在模型M（2）中納入了控制變量集后，其系數(shù)相對收縮（由0.150降低至0.124），這可能是因?yàn)樵黾拥目刂谱兞课樟瞬糠窒嚓P(guān)因素，但仍舊呈現(xiàn)出高度顯著的狀態(tài)（t值為7.25）。上述實(shí)證結(jié)果表明，科技金融政策的推行，有助于驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用水平的提高。第一，科技金融政策往往是多重金融與財政的工具籃子組合，能夠顯著地優(yōu)化那些具有科技創(chuàng)新偏好的企業(yè)融資需求，既能向企業(yè)直接注入資源強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新，又能分擔(dān)企業(yè)的新技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用風(fēng)險，強(qiáng)化了企業(yè)應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)的意愿與動能；第二，科技金融政策能夠向市場傳遞積極的信號，引導(dǎo)市場資源關(guān)注企業(yè)創(chuàng)新需求，那些得到科技金融政策覆蓋的企業(yè)將更容易得到市場承認(rèn)和投資的青睞，從而以政府資源來撬動市場資源，以發(fā)揮更大的驅(qū)動合力；第三，科技金融政策不單能夠通過資源投入和引導(dǎo)的方式來驅(qū)動企業(yè)提升數(shù)字化應(yīng)用水平，還能夠在科技創(chuàng)新項目的審批和配套服務(wù)上提升質(zhì)效，從而鼓勵企業(yè)新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用。

表2 科技金融與數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用：基準(zhǔn)回歸

注：“*”、“**”、“***”分別表示在10%、5%、1%顯著性水平下顯著；表中t值經(jīng)由穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計算所得。下同。

在前述回歸中，本文基本可以確證科技金融政策與企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用之間的正向驅(qū)動關(guān)系。然而值得追問的是，這種政策驅(qū)動力是否能在較長的一個時間中保持穩(wěn)定？為了回答上述問題，本文設(shè)置了四期滯后時間虛擬變量（post1-4），深入考察科技金融政策對企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的長期影響（模型M（3））。結(jié)果表明，在較長的時間序列中，科技金融試點(diǎn)政策的驅(qū)動效應(yīng)仍明顯存續(xù)，特別是除了當(dāng)期項（Treat×Post0）系數(shù)在10%顯著性水平下統(tǒng)計顯著之外，其余的滯后項均在1%的顯著性水平下高度顯著。這意味著，科技金融政策有著較好的時效持久力，能夠在較長時間序列中呈現(xiàn)出驅(qū)動效果的疊加?；诖耍@也是對前述實(shí)證檢驗(yàn)的進(jìn)一步驗(yàn)證和豐富。

如前所述，當(dāng)企業(yè)處在不同的生命周期時，科技金融試點(diǎn)政策的邊際效力可能因此而存在明顯差異，因此本文進(jìn)一步嵌入了企業(yè)的生命周期概念以深入研究不同生命周期下“科技金融—企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用”所可能展現(xiàn)出的差異表現(xiàn)（詳細(xì)的回歸結(jié)果參見表3）。

表3 科技金融、企業(yè)生命周期與數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用

本文不單考慮了科技金融政策的核心變量（Treat×Post），還進(jìn)一步考慮了科技金融政策在時間序列上的動態(tài)效應(yīng)。綜合實(shí)證研究結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，科技金融政策在企業(yè)不同的生命周期中有著異質(zhì)性的特征效果。在成長期和成熟期中，科技金融政策能夠驅(qū)動企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用強(qiáng)度提升；而在衰退期中，盡管相應(yīng)的回歸系數(shù)為正值，但t值偏小。從較長的時間窗口來看，科技金融政策對于成長期企業(yè)的促進(jìn)作用相對較小，僅在較遠(yuǎn)期（TreatPost4_）上呈現(xiàn)出具有統(tǒng)計顯著意義的驅(qū)動作用；相比之下，在成熟期企業(yè)中，科技金融政策的動態(tài)指標(biāo)（TreatPost1～TreatPost4_）系數(shù)均為正值，且都至少通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)；而在衰退期中，科技金融政策指標(biāo)均無法通過顯著性檢驗(yàn)。通過上述檢驗(yàn)可以看出，相對于成長期企業(yè)，科技金融政策對于成熟期企業(yè)而言具有更好地促進(jìn)作用，而對衰退期企業(yè)并無明顯功效。

當(dāng)前的科技金融政策的確起到了顯著的服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)功效。具體來看，科技金融政策具有明顯的效率導(dǎo)向，針對于那些產(chǎn)出績效較差、生產(chǎn)創(chuàng)新潛力不足的衰退期企業(yè)而言，科技金融政策并不會將這類企業(yè)作為服務(wù)的重點(diǎn)對象，因此無法對這類型的企業(yè)產(chǎn)生顯著的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型和數(shù)字化應(yīng)用驅(qū)動效果。相比之下，對于那些具有更大生產(chǎn)、創(chuàng)新潛力的企業(yè)（如成長期和成熟期企業(yè)）而言，科技金融政策展現(xiàn)出了良好促進(jìn)效果。這也表明，當(dāng)前的科技金融政策能夠很好地調(diào)動自身資源流向，專注于那些創(chuàng)新潛能較高的企業(yè)，進(jìn)而有效驅(qū)動這類型企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用。但具體來看，科技金融政策對成長期和成熟期企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動還存在一定分化：它對于成熟期企業(yè)具有著更大的彈性系數(shù)，對成長期企業(yè)相對較弱。這是因?yàn)?，目前的科技金融政策可能還存在一定的“后向型”特征，強(qiáng)調(diào)以企業(yè)的盈利、生產(chǎn)能力、創(chuàng)新水平等作為金融支持企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，而成長期的企業(yè)往往這類“硬指標(biāo)”相對較弱，科技金融政策對其的支持可能存在一定的不足。這也意味著科技金融應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注初期階段企業(yè)金融需求（韓亞欣等，2016）。當(dāng)然，成長期企業(yè)的基礎(chǔ)條件較差，僅依靠科技金融政策的支持可能也無法達(dá)到合意的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的驅(qū)動效果。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）剔除部分樣本

第一，考慮到直轄市在經(jīng)濟(jì)、政治上的特殊性，與其相關(guān)的科技金融政策同其他地區(qū)之間可能存在較大的差異，基于此，本文剔除了四個直轄市的樣本企業(yè)。第二，考慮到地方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件，不僅會在一定程度上影響企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用強(qiáng)度，也是科技金融政策設(shè)立和執(zhí)行所必然關(guān)注的重要因素，由此可能會產(chǎn)生一定的內(nèi)生性問題?；诖?，本文進(jìn)一步剔除了所有的東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)樣本，并重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，科技金融政策對成長期企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用具有相對較小的促進(jìn)效應(yīng)，對成熟期企業(yè)的促進(jìn)則十分明顯，對衰退期企業(yè)并沒有產(chǎn)生具有統(tǒng)計意義上的影響。上述結(jié)論同前文基本保持一致。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（2）平行趨勢檢驗(yàn)

本文還進(jìn)一步考察了這種沖擊在時間序列上的趨勢特征。在若干政策沖擊前置項中（TreatBefore1～TreatBefore4_），相關(guān)回歸系數(shù)的結(jié)果均無法通過統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)，表明實(shí)證結(jié)果基本通過了平行趨勢檢驗(yàn)；在政策沖擊后置項中，TreatPost系列的回歸系數(shù)在企業(yè)的成長期和成熟期中大多保持較為顯著的態(tài)勢，而從其系數(shù)絕對值而言，成熟期水平更高；而在衰退期企業(yè)中，TreatPost系列的回歸系數(shù)基本不顯著。這意味著在考慮平行趨勢檢驗(yàn)的前提下，科技金融政策依舊對成長期和成熟期企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用有著顯著的驅(qū)動效果，而對于衰退期企業(yè)而言并不具備統(tǒng)計差異意義上的影響，這也同前文的表3基本保持著高度一致的實(shí)證邏輯。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：平行趨勢檢驗(yàn)

TreatPost1 0.080（1.45）0.173***（3.02）0.174*（1.85）0.062（1.11）0.132**（2.31）0.129（1.38）TreatPost2 0.111**（1.97）0.242***（4.11）0.175*（1.72）0.050（0.89）0.212***（3.61）0.115（1.13）TreatPost3 0.135**（1.97）0.267***（3.84）0.190（1.61）0.085（1.21）0.218***（3.15）0.129（1.08）TreatPost4_ 0.141***（3.66）0.087（1.45）0.202***（4.88）0.126***（3.22）0.181***（4.31）0.064（1.06）分組依據(jù) 成長期 成熟期 衰退期 成長期 成熟期 衰退期CVs NO NO NO YES YES YES Ind、Year YES YES YES YES YES YES N 8801 7170 3473 8441 6926 3276 adj.R2 0.4217 0.4085 0.4057 0.4391 0.4260 0.4249

五、科技金融政策影響企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的機(jī)制識別

在前述的實(shí)證分析中，本文針對企業(yè)生命周期視角下科技金融政策對企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的影響進(jìn)行了分析，為理解科技金融政策的效應(yīng)差異提供了全新的視角。在本部分研究中，擬進(jìn)一步深入探析其中存在的機(jī)制路徑，打開其中的機(jī)制黑箱。對此，本文采用了中介效應(yīng)模型進(jìn)行識別檢驗(yàn)（模型（2）-模型（4））。

上述模型中，除增添 Mediator作為中介變量組，其余設(shè)定同模型（1）。

在中介變量的選取上，既要考慮該變量同科技金融的關(guān)聯(lián)，也要注重其對企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的影響?？萍冀鹑谧鳛閷ｍ椥苑?wù)于核心技術(shù)創(chuàng)新項目的金融業(yè)態(tài)，本質(zhì)上仍舊是金融，其對企業(yè)的突出影響，同樣也應(yīng)聚焦在金融財務(wù)領(lǐng)域上。其中可能的邏輯在于，科技金融政策會改善企業(yè)的資源邊界約束狀況，從而為數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用項目的開展提供了必要的基礎(chǔ)支撐條件。在企業(yè)金融財務(wù)狀況的刻畫上，較為突出的是企業(yè)的融資約束和財務(wù)穩(wěn)定。對于融資約束的測度主要借鑒Kaplan和Zingales（1997）的方法，計算KZ指數(shù)以代理企業(yè)融資約束水平，該指標(biāo)與企業(yè)面臨的融資約束呈正相關(guān)；而對于財務(wù)穩(wěn)定的測度則借鑒Altman（1968）的經(jīng)典風(fēng)險Z值法，與KZ指數(shù)相同，該指標(biāo)與企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定水平也呈正相關(guān)。由此不難發(fā)現(xiàn)，KZ和Z-Score兩個測度導(dǎo)向相反的指標(biāo)，恰好能夠從正反兩個角度來驗(yàn)證“科技金融→企業(yè)金融財務(wù)狀況→數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用”的傳導(dǎo)機(jī)制鏈條。

表6首先考察了以融資約束（KZ）為中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制。由回歸結(jié)果可知生命周期階段的差異并未對融資約束阻滯企業(yè)應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)的后果產(chǎn)生任何影響（回歸系數(shù)在三個生命周期中分別為-0.012、-0.054和-0.022，且都顯著），這表明融資約束問題往往是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展實(shí)踐中所面臨的重要難題，對于數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用也是如此。基于此，本文著重檢驗(yàn)科技金融政策的推行能否有效改善企業(yè)的融資約束問題。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，TreatPost的回歸系數(shù)僅在成熟期中顯著（系數(shù)顯著為負(fù)，t值為-2.15），而在成長期和衰退期中的回歸系數(shù)并不顯著（t值分別為-0.74和-1.47），在影響企業(yè)融資約束上并未展現(xiàn)出具有統(tǒng)計顯著意義上的差別。這意味著，“科技金融政策緩解企業(yè)融資約束，進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用”的渠道機(jī)制，僅在成熟期企業(yè)中成立。

表6 機(jī)制路徑：融資約束

科技金融作為一個專項性為科技創(chuàng)新企業(yè)（項目）提供資金解決方案的金融業(yè)態(tài)，對緩解企業(yè)的融資約束問題本就具有著重要作用，前述的實(shí)證檢驗(yàn)也確證了科技金融政策在緩解成熟期企業(yè)融資約束上的功效，這種財務(wù)改善能夠?yàn)槠髽I(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用項目開展籌集更多的資源，抑或是使得企業(yè)不必因?yàn)橘Y源的捉襟見肘而轉(zhuǎn)移過多的精力（如無需過多關(guān)注如何維系持續(xù)性的財務(wù)資源），使得企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營決策可以在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下更加關(guān)注數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用開展。但同時需要注意的是，目前尚未發(fā)現(xiàn)科技金融政策對成長期企業(yè)融資約束的顯著緩解證據(jù)，這也從側(cè)面反映出科技金融政策對成長期企業(yè)的有效支持力度相對不足。畢竟，成長期的企業(yè)往往具有更強(qiáng)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型潛能，在數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用上也往往具有更大的需求。如若科技金融政策能夠有效緩解該階段下的融資約束問題，必然能夠在很大程度上推動企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用，進(jìn)而為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供動力，這也是后續(xù)政策設(shè)計需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。

表7考察了以企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定（Z-Score）為中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制。同表6類似，企業(yè)的財務(wù)狀況穩(wěn)定性的推升是企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的重要保障（Z-Score的回歸系數(shù)在成長期和成熟期中分別為0.096和0.063，且均顯著），這表明財務(wù)穩(wěn)定往往能夠有效為企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新項目提供支撐?；诖?，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)科技金融政策是否能夠有效提升企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)定性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，TreatPost的回歸系數(shù)在成熟期和衰退期中顯著，而在成長期中的回歸系數(shù)并不顯著，在影響企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性上的回歸系數(shù)并沒有統(tǒng)計顯著意義上的差異。這意味著，“科技金融政策提升企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性，進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用”的渠道機(jī)制，在成熟期和衰退期企業(yè)中發(fā)現(xiàn)了更強(qiáng)的證據(jù)支持。

表7 機(jī)制路徑：財務(wù)風(fēng)險穩(wěn)定

依循上述邏輯，科技金融政策能有效改善企業(yè)融資約束境遇，本身就能夠?yàn)樘嵘髽I(yè)財務(wù)穩(wěn)定性帶來幫助。這種財務(wù)穩(wěn)定性能夠使得企業(yè)無需為了應(yīng)付短期的財務(wù)問題而做出過多犧牲，企業(yè)能夠更加合理地調(diào)動自身的資源用于數(shù)字化創(chuàng)新項目。毫無疑問，一個具有高度穩(wěn)定性的財務(wù)體系，是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中不可或缺的重要條件，對于數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用而言也是如此。表7所發(fā)現(xiàn)的實(shí)證結(jié)果同前文的經(jīng)濟(jì)解釋在邏輯上是保持一致的：即當(dāng)前的科技金融政策的確發(fā)揮了驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的重要作用，但目前仍存在一定的導(dǎo)向偏差和支持不足等問題：對于需要重點(diǎn)支持的成長型企業(yè)，科技金融政策所發(fā)揮出的財務(wù)穩(wěn)定效果相對有限，但對于面臨市場淘汰的衰退型企業(yè)，科技金融政策還存在一定的識別不足問題，以致于可能會產(chǎn)生科技金融資源的浪費(fèi)，這也是在后續(xù)的科技金融政策制定中需要進(jìn)行調(diào)整的方向。

六、異質(zhì)性檢驗(yàn)

在前述的實(shí)證檢驗(yàn)中，針對“科技金融政策—企業(yè)生命周期—數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用”之間的關(guān)系進(jìn)行了基準(zhǔn)回歸判斷和機(jī)制識別檢驗(yàn)。但需要注意的是，對于中國這樣一個典型的大國經(jīng)濟(jì)體而言，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中存在著屬性差異較大的企業(yè)，這使得政策施展的效力和反饋會存在一定程度的差別，甚至可能會導(dǎo)致較為突出的非對稱效應(yīng)?；谏鲜隹紤]，本部分中進(jìn)一步拓展了研究的邊界，探討企業(yè)異質(zhì)性屬性下所可能展現(xiàn)出的差異特征。

在表8中本文首先探討了國有與非國有這一組產(chǎn)權(quán)屬性特征差異的影響。從企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性特征差異來看，科技金融政策對企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的驅(qū)動效力有著較為顯著的非對稱性效果。具體來看，TreatPost的系列項更多地在非國有企業(yè)組別中呈現(xiàn)顯著狀態(tài)，而對于國有企業(yè)組別而言，僅在成長期和成熟期（模型M（4）和M（5））中顯著（TreatPost3和TreatPost4_系數(shù)為正且至少通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)）。

表8 異質(zhì)性檢驗(yàn)：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異

從資源邊界角度來看，國有企業(yè)能夠憑借自身的國有信譽(yù)優(yōu)勢，在融資市場中占據(jù)優(yōu)先地位，加上自身往往也具有足夠充裕的金融資源，科技金融對國有企業(yè)支持所能展現(xiàn)出的邊際彈性相對較弱；相對地，包括科技金融在內(nèi)的相對緊缺的外部融資渠道則在促進(jìn)非國有企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用上有著更明顯的邊際作用。因此，科技金融政策對非國有企業(yè)的支持能展現(xiàn)出更大的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用效果。從創(chuàng)新動能角度來看，國有企業(yè)在前沿技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用上存在一定的惰性（這多與國有企業(yè)具有更大的市場勢力和份額有關(guān)），而非國有企業(yè)往往面臨著較強(qiáng)的市場競爭壓力，在這種“不進(jìn)則退”的環(huán)境下，這類企業(yè)具有著更強(qiáng)的創(chuàng)新主觀能動性，在科技金融政策的專項支持下，非國有企業(yè)更容易在數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用上有著更好的表現(xiàn)。進(jìn)一步地，從企業(yè)生命周期差異來看，科技金融政策對非國有企業(yè)的驅(qū)動力，更多地集中在成熟期（Treat×Post系列指標(biāo)均顯著為正），而對于其他兩個生命周期（重點(diǎn)關(guān)注成長期企業(yè)）所展現(xiàn)出的正向驅(qū)動效果較弱，上述檢驗(yàn)結(jié)果也同前述的分析基本類同：即科技金融政策還存在一定的“后向型”特征，對于那些具有更好財務(wù)狀況和創(chuàng)新水平的成熟期企業(yè)而言，科技金融政策的支持效力更大，而對于更需要支持的成長期企業(yè)而言，其應(yīng)有的政策效力邊界還相對有限。

在表9的實(shí)證檢驗(yàn)中，本文針對企業(yè)的創(chuàng)新屬性差異進(jìn)行檢驗(yàn)，將全樣本界分為非高技術(shù)企業(yè)、高技術(shù)企業(yè)兩大類別。從企業(yè)創(chuàng)新屬性特征差異來看，基準(zhǔn)模型中呈現(xiàn)出的驅(qū)動效應(yīng)更多地集中在高技術(shù)企業(yè)中（Treat×Post系列指標(biāo)在成長期和成熟期企業(yè)中都有著較強(qiáng)的正向顯著特征），對于非高技術(shù)企業(yè)而言，僅通過多期效應(yīng)疊加后方能有所顯現(xiàn)（僅有TreatPost3和TreatPost4_系數(shù)為正且至少通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)）。由此，科技金融政策的數(shù)字化應(yīng)用驅(qū)動效力也有著顯著的差異化表現(xiàn)。

表9 異質(zhì)性檢驗(yàn)：創(chuàng)新屬性差異

從科技金融政策的目標(biāo)來看，科技金融的本質(zhì)即在原有的業(yè)態(tài)基礎(chǔ)上注入了更多的靶向性元素——更加關(guān)注科技型企業(yè)，科技金融的作用發(fā)揮更多地錨定在高技術(shù)企業(yè)上，非高科技型企業(yè)并非科技金融政策所重點(diǎn)覆蓋的范圍。因此，科技金融政策將對高科技企業(yè)形成強(qiáng)有力的融資支持，進(jìn)而為企業(yè)增強(qiáng)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用能力提供動力。從創(chuàng)新動能角度來看，高科技企業(yè)本身就有著較為強(qiáng)烈的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型需求，在把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下的轉(zhuǎn)型契機(jī)上也更具主動性，在結(jié)合了科技金融政策的支持后，高科技企業(yè)在數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用上展現(xiàn)出了更大的邊際改善狀態(tài)，而非高科技企業(yè)本身就不在意銳意創(chuàng)新，不具備創(chuàng)新的主動意愿和基礎(chǔ)條件，科技金融政策對其驅(qū)動作用相對較弱。進(jìn)一步地，從企業(yè)生命周期角度來看，科技金融政策對高技術(shù)企業(yè)的支持展現(xiàn)出了良好的效果。一方面，科技金融政策對成熟期企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用起到了顯著的促進(jìn)作用（這也同前文的邏輯保持一致）；另一方面，在成長期中，科技金融政策也起到了十分良好的數(shù)字化創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)。這說明，盡管從全樣本企業(yè)來看，科技金融政策對成長期的企業(yè)支持可能存在一定不足，但對于科技金融服務(wù)的靶向企業(yè)——高技術(shù)企業(yè)而言，科技金融政策很好地識別出了成長期企業(yè)，并針對這類企業(yè)進(jìn)行了足夠有效的支持（Treat×Post系列指標(biāo)均大多顯著為正）。此處的發(fā)現(xiàn)，也為科技金融政策的靶向性和有效性提供了一定的側(cè)面依據(jù)。

七、研究結(jié)論與政策啟示

企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用水平的高低是新時代條件下企業(yè)回應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展潮流的重要指標(biāo)。任何的創(chuàng)新變革離不開金融的支撐?；诖耍疚慕柚袊鴾顑墒蠥股上市企業(yè)，深入探討了科技金融政策試點(diǎn)下，時空差異中企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用水平呈現(xiàn)的差異及其致因，并進(jìn)一步嵌入了企業(yè)生命周期元素，探討其中存在的差異性特征。得到主要結(jié)論如下：

第一，整體來看，科技金融政策明顯有益于企業(yè)提升自身數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用水平。從企業(yè)生命周期的差異特征來看，科技金融政策存在一定的“后向型”特征，在驅(qū)動成熟期企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用上有著更為顯著的效果，對于成長期的促進(jìn)作用相對較弱，而對于衰退期企業(yè)而言并沒有顯著影響。

第二，從科技金融政策影響企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的渠道機(jī)制來看，科技金融政策可以通過融資約束與財務(wù)穩(wěn)定渠道來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用。即科技金融政策改善了企業(yè)的融資約束，提升了企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)定狀況，上述優(yōu)化能夠?yàn)槠髽I(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用提供良好的動力。但值得指出的是，上述機(jī)制的成立，均集中在企業(yè)的成熟期階段中，而在成長期和衰退期中并不明顯。

第三，從科技金融政策影響企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的異質(zhì)性差異來看，科技金融政策能夠?qū)Ψ菄衅髽I(yè)和高技術(shù)企業(yè)形成良好的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動力，而對于國有企業(yè)和非高技術(shù)企業(yè)而言影響并不明顯。從生命周期角度來看，科技金融政策對非國有企業(yè)的促進(jìn)作用主要集中在成熟期階段；而對于高技術(shù)企業(yè)而言，科技金融政策展現(xiàn)出了良好的優(yōu)化效果：其對成長期和成熟期企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用都有著良好的促進(jìn)效應(yīng)，這可能歸因?yàn)榭萍冀鹑诰哂兄己玫目萍贾赶蛐蕴卣?，能夠更加專注高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型需求。

基于上述結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)政策啟示：

第一，促進(jìn)科技與金融結(jié)合有益于企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用水平的提升，因此應(yīng)強(qiáng)化頂層設(shè)計，為從國家到地方進(jìn)一步制定與實(shí)施科技金融政策營造更為合理寬松的政策空間，從而通過政府科技金融資金的引導(dǎo)作用，擴(kuò)大企業(yè)外源性融資渠道，保障企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的資金基礎(chǔ)。尤其是應(yīng)鼓勵全國各試點(diǎn)地區(qū)結(jié)合自身區(qū)域優(yōu)勢稟賦，大力創(chuàng)新科技金融政策，優(yōu)化科技金融服務(wù)模式，從而助力破解數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型的融資約束，最終形成可復(fù)制與借鑒的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ?，推進(jìn)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的加速發(fā)展。

第二，科技金融政策在推動企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型過程中應(yīng)充分重視企業(yè)本身發(fā)展階段特性，強(qiáng)化科技金融政策實(shí)施的精準(zhǔn)化，提升具體措施與目標(biāo)企業(yè)生命周期的匹配度。具體而言，對于成熟期與衰退期企業(yè)，應(yīng)適當(dāng)降低科技金融政策的介入程度，而充分發(fā)揮金融市場調(diào)節(jié)機(jī)制，在數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型中實(shí)現(xiàn)企業(yè)充分競爭與優(yōu)勝劣汰，提升政策邊際效力。而對于成長期企業(yè)則應(yīng)加強(qiáng)政策扶持力度，強(qiáng)化政策邊際效力的同時也可進(jìn)一步提振企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿。

第三，在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型過程中，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)財務(wù)指標(biāo)的穩(wěn)定，因此科技金融政策扶持的要點(diǎn)在于通過政府的財政支持提升金融市場效率，充分發(fā)揮有為政府與無形市場的互補(bǔ)作用，形成政策合力，有效甄別不同生命周期、所有制及科技屬性企業(yè)在數(shù)字化應(yīng)用轉(zhuǎn)型中的異質(zhì)性，使科技金融政策向成長期、成熟期非國有企業(yè)和高科技企業(yè)傾斜。