金融科技对小额贷款公司杠杆率的影响机制研究

程毅然 李永建

(1.西南交通大学经济管理学院，四川 成都 610031；2.成都金控融资租赁有限公司，四川 成都 610041)

一、引言

2019年9月，中国人民银行将金融科技(FinTech)定义为“推动金融转型的新引擎、服务实体经济的新途径、促进普惠金融的新机遇、防范金融风险的新利器”。2020年10月，国务院金融稳定发展委员会指出，“提升金融科技水平，增强金融普惠性”。由此可见金融科技、普惠金融的发展已上升为国家战略。

党的“十八大”明确提出发展普惠金融，小额贷款公司是商业银行等传统融资渠道的重要补充，也是我国普惠金融机构的重要组成部分。当前对于小额贷款公司的研究较多集中于监管制度(董晓林等，2014)[9]、风险控制、运营效率等方面。借助金融科技手段，不断提高我国普惠金融服务效率和服务质量(孟娜娜和粟勤，2020)[5]，是当前研究热点。但是，当前研究更多侧重于宏观层面，微观层面则更多局限于金融科技对商业银行行为、银行风险承担(郭品和沈悦，2015)[7]、银行盈利能力的影响等方面，金融科技对普惠金融机构，特别是小额贷款公司的影响研究基本处于空白。因此，研究金融科技对小额贷款公司带来的影响对研究普惠金融机构在数字经济和金融科技背景下的发展和影响具有重要的理论和实践意义。

张龙耀等(2016)[3]指出小额贷款公司业务规模与其自身杠杆率密切相关。为此，本文在结合现有研究的基础上，基于CRITIC方法，利用2010―2018年相关数据，研究金融科技发展水平对小额贷款公司业务杠杆率的影响，并结合地方政府金融分权和科技创新等因素对影响机制进行深入探讨。

本文可能的贡献包括：第一，探究了金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率间的影响关系，选题价值突出；第二，从金融分权、科技创新、银行网点三个维度探究了金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率的影响机制，机制检验是对陈小辉等(2020)[16]的方案进行升级优化，研究方法有一定创新性。

二、文献综述及研究假说

(一)金融科技对小额贷款公司杠杆率的影响

关于金融科技，国内外学者给出了多种定义和解释。2017年1月，英格兰银行总裁、国际清算银行金融稳定委员会(FSB)主席Mark Carney在20国集团“数字化金融、金融包容与金融素养”大会演讲中首次对金融科技进行了定义，认为金融科技指技术进步带来的金融服务创新，它可以创造出新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品，从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式产生重要影响。金融科技的发展打破了金融服务时间和空间的局限性，同时极大程度地减少了信息不对称，大幅降低金融中介成本，并促进了金融的场景化，并能够挖掘更多潜在金融需求，提升金融服务的可得性，推动普惠金融发展(粟勤和魏星，2017)[14]。现有研究表明金融科技是技术驱动的金融创新。

伴随着金融科技的发展，普惠金融也从最初的小额信贷和微型金融，发展为多种金融产品和服务。研究发现，金融科技在促进普惠金融发展过程中，对商业银行的传统普惠金融既有消极的“挤出效应”“竞争效应”，也有积极的“鲶鱼效应”“技术溢出效应”(孟娜娜和粟勤，2020)[5]。

一方面，由于信息不对称及风险承担水平较低，银行普遍不愿介入高风险的小微企业贷款服务，造成普惠金融服务供应不足，从而为小额贷款公司留下了市场空间。小额贷款公司与银行间呈现出业务互补关系，小额贷款公司主要弥补了银行类金融机构在小微企业及“三农”方面的信贷投放不足。但是，金融科技应用大幅降低了信息不对称性，使银行在小微企业贷款领域的信息劣势得到改善；同时，由于金融科技造成银行负债端成本上升，银行愿意选择风险更高但能够带来更高收益的资产(如小微企业)，从而将小微企业等长尾客户纳入服务范围，致使普惠金融特别是小微企业信贷市场上产生了银行对小额贷款公司的挤出效应。

另一方面，由于银行侵占小额贷款公司的小微企业信贷市场，迫使小额贷款公司进入服务范围更广的农村市场，以及额度小、周期短、频次高的个人信贷市场，但金融科技的应用打破了小额贷款公司服务时间和空间的局限性(粟勤和魏星，2017)[14]，能够扩大小额贷款公司的服务区域，提升服务效率，显著提升服务的可得性，从而契合了农村市场和个人信贷市场的需求，促进小额贷款公司业务增长。郭品和沈悦(2015)[7]指出，金融科技手段对银行管理费用、风险承担等的影响呈现先降后升的“U”型趋势，盛天翔和范从来(2020)[23]认为金融科技有助于促进银行小微企业信贷供给，但银行对小微企业的信贷供给呈现倒“U”型关系，即存在最优市场结构。因此，由于管理费用、风险承担、服务半径等综合因素影响，银行对小额贷款公司市场的侵占存在一个临界点，银行业务更不会无限制下沉到个人信贷市场，即银行与小微企业之间的信贷竞争呈现“U”型非线性关系(张晓玫和潘玲，2013)[22]，因为金融科技发展对银行普惠金融带来的影响存在一个拐点，在拐点之前，金融科技发展促进银行普惠金融发展，超过拐点后，金融科技发展会给银行普惠金融发展带来负面影响(孟娜娜和粟勤，2020)[5]。

因此，金融科技发展与银行的普惠金融服务间存在最优市场结构：金融科技发展过程中，先期对银行普惠金融服务具有促进作用，银行会加大小微企业服务供给从而造成对小额贷款公司业务的冲击和抑制；但当金融科技水平发展超过拐点后，由于银行普惠金融服务超过最优市场结构，金融科技发展开始抑制银行的普惠金融供给，而小额贷款公司虽然被侵占了部分小微企业市场，但通过金融科技的应用提高了对农村市场和个人市场的服务能力，从而促进小额贷款公司业务新的增长。由于小额贷款公司业务规模与其自身杠杆率密切相关(张龙耀等，2016)[3]，业务规模受到抑制时杠杆率下降，业务规模受到促进时杠杆率提高。综上，本文提出如下假说：

H1：金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率呈“U”型非线性关系，即金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率的影响存在拐点：低于拐点时，金融科技发展水平的提升将抑制小额贷款公司杠杆率；超过拐点后，金融科技发展水平的进一步提升将会促进小额贷款公司杠杆率。

(二)金融科技影响小额贷款公司杠杆率的机制分析

1.金融科技抑制金融分权从而抑制小额贷款公司杠杆率

第一，金融科技弱化金融分权。在以GDP增长率为主要指标的考核体系下，地方官员具有推动当地经济快速增长的强大动力和支配金融资源的强烈愿望(傅勇和李良松，2015)[28]。长期以来，中央政府和监管机构通过不断完善体制和机制来抵御地方政府的权力争夺，地方政府则以多种形式影响金融改革和金融机构行为。金融科技的应用，一是通过存款挤出和贷款抑制显著冲击了易受地方政府控制的地方金融机构，加剧了地方金融机构的存贷比约束(刘孟飞和蒋维，2020)[10]，减少了地方政府可配置的金融资源(张红伟等，2020)[8]，二是金融科技的发展创建了互联网金融、第三方助贷等新兴金融机构，弱化了地方政府对当地金融机构的控制权，从而弱化金融分权。

第二，金融分权促进小额贷款公司杠杆率提升。孟飞(2017)[27]指出金融产业不仅可以推动地方经济发展，同时也是地方政府财政收入的重要组成部分；地方政府有强烈愿望和动力积极干预当地金融机构，并大力发展易受控制的村镇银行、小额贷款公司等地方性金融机构(郭峰，2016)[30]，甚至直接干预小额贷款公司等地方金融机构的经营，通过促进小额贷款公司等地方金融机构提高杠杆率促进当地经济快速发展(苗文龙，2019)[6]。因此，金融分权将促进小额贷款公司提升杠杆率。

第三，金融科技通过弱化金融分权从而抑制小额贷款公司杠杆率。由于金融科技的应用，大数据风控、第三方助贷、线上支付等新兴金融机构成为小额贷款公司等地方金融机构的重要合作渠道，增加了普惠金融供给，拓宽了普惠金融服务的覆盖范围。上述新兴金融机构对于金融资源的分配和决策较少受到地方政府的干预(张红伟等，2020)[8]，从而弱化了地方政府对小额贷款公司正常经营的干预，抑制地方政府推动小额贷款公司盲目加杠杆可能带来的经济过热和区域性金融风险，进而抑制小额贷款公司杠杆率。在此提出假说：

H2a：金融科技抑制金融分权从而抑制小额贷款公司杠杆率。

2.金融科技促进科技创新从而提升小额贷款公司杠杆率

第一，金融科技促进科技创新。金融科技的发展打破了金融服务时间和空间的局限性(粟勤和魏星，2017)[14]，通过金融科技手段，实现落后偏远地区和特殊群体的全覆盖，显著提升了金融服务的可得性，从而促进科技创新。同时，由于数字普惠金融能有效降低中小企业债务融资成本，使企业有更多利润投入到创新研发，从而促进企业的科技创新(梁榜和张建华，2019)[20]。谢绚丽等(2018)[34]研究指出，金融科技促进普惠金融、数字金融等的发展对发明专利有显著的正向促进作用。

第二，科技创新加大小额贷款资金需求力度。我国民营中小微企业贡献了7成以上的发明专利，由于信贷歧视，民营中小企业缺乏传统金融机构的信贷支持，没有足够的现金流支撑其将科技创新成果转化为产出，导致其主营业务停滞不前(范高乐和叶莉，2020)[21]。孙继国等(2020)[18]指出小额贷款服务可以显著地促进民营中小企业的发明专利等科技创新，企业科技创新产出越多，将创新成果转化为产品产出时，融资需求越旺盛，创新产出越多企业融资能力越强越倾向于实施科技创新，因此科技创新产出与融资需求呈现相互促进的关系(徐欣和唐清泉，2012)[26]。传统金融机构提供的服务不足，导致民营中小企业在科技创新过程中对小额贷款等普惠金融的依赖程度更高(梁榜和张建华，2019)[20]，因此民营中小企业科技创新越多，对小额贷款的资金需求越大。

第三，金融科技促进科技创新从而提升小额贷款公司杠杆率。由于科技创新与小额贷款间形成相互促进关系，科技创新产出越多，对小额贷款的资金需求越旺盛，小额贷款业务规模越大，越能促进科技创新。同时，由于小额贷款公司“只贷不存”的行业特性，资金规模与小额贷款公司的服务效率正相关(董晓林和高瑾，2014)[9]，面对有限的资本金，小额贷款需求越旺盛，小额贷款公司的杠杆率越高(汤碧，2012)[32]，业务规模的扩大将提升小额贷款公司杠杆率。因此，金融科技促进科技创新，科技创新提升民营中小企业融资需求，由于小额贷款公司资本金有限，资金需求越旺盛，越促进小额贷款公司提升杠杆率。在此提出假说：

H2b：金融科技促进科技创新从而提升小额贷款公司杠杆率。

3.金融科技促进智能设备普及和银行网点增加从而抑制小额贷款公司杠杆率

第一，金融科技促进智能设备普及和银行网点增加。互联网金融、无线支付等金融科技手段的快速发展，既促进了银行普惠金融服务的发展，又促进了ATM、无人柜台等智能化银行网点的普及和发展，推动了银行网点转型(徐斯旸等，2020)[24]，银行网点智能化是银行围绕业务开展利用金融科技手段对网点进行资源配置的过程(于建彬和邱轲，2020)[31]，传统有人值守银行网点由于人工成本等原因在逐步压缩，但无人值守的智能化网点、社区网点却在增加。相关数据显示，建设银行智能柜员机达5万台，2017年末自助柜员机数量较2015年末增长了6%(孙东升和赖成阳，2019)[25]；农业银行数字智能网点已达2.2万家，网点智能化覆盖率达100%，“超级柜台”占比达到85.2%(谢金静和王银枝，2020)[19]。

第二，智能设备普及和银行网点增加抑制小额贷款公司杠杆率。银行网点的扩张能有效缩短银企距离，显著降低当地企业的融资约束，特别是非国有企业和中小企业的融资约束，显著增加信贷资金的净流入，加剧当地金融机构的竞争。截至2018年末，北京银行中关村支行通过虚拟柜员机等智能化设备为近8000户中小企业提供贷款超过3600亿元(谢金静和王银枝，2020)[19]，智能设备的普及和银行网点的增加进一步提高了传统金融机构金融服务的可得性，促使银行业务下沉填补了传统金融机构的服务空白，加剧对小额贷款公司业务的争夺，抑制小额贷款公司的业务发展，从而抑制小额贷款公司杠杆率。

智能设备的普及和银行网点的增加对区域经营为主的小额贷款公司的业务发展造成一定程度的挤压和抑制，从而抑制小额贷款公司杠杆率。在此提出假说：

H2c：金融科技促进智能设备普及和银行网点增加从而抑制小额贷款公司杠杆率。

综上所述，金融科技影响小额贷款公司杠杆率的机制如图1所示。

图1 金融科技影响小额贷款公司杠杆率的机制

三、研究设计

为检验研究假说，本文做如下设计：

(一)模型设计

为检验研究假说H1，构建如下实证模型：

其中，levit为第i个省市区第t年的小额贷款公司杠杆率，a0为截距项，ai为第i个省市区的个体效应，λt为第t年的年度效应，εit为随机误差项。ftechit为关键解释变量，即第i个省市区第t年的金融科技发展指数，θ1为其系数；ftech2it为ftechit的二次项，θ2为其系数。若θ2显著大于零，则金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率之间为正“U”型关系；若同时θ1显著小于零，则拐点大于零。X为后文所设计的控制变量。

为检验研究假说H2，借鉴温忠麟等(2004)[17]提出的检验程序，参照叶康涛等(2018)[4]的做法，设定以下模型：

上述模型中，med为中介变量，分别为金融分权fd，科技创新水平inlev，银行网点edev。第一，在不加入中介变量情况下，进行模型式(2)估计，如果金融科技发展指数ftech的系数θ1显著，则表明金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率具有总效应，继续后续分析，否则终止。第二，对模型式(3)进行回归，判断金融科技发展指数对中介变量med的影响。第三，在加入中介变量后进行模型式(4)估计，如果模型式(3)中的系数θ、式(4)中的系数η均显著，则表明中介效应存在，此时若模型式(4)中的θ1显著，则说明med起到了部分中介效应，若θ1不显著，则说明med起到了完全中介效应。第四，若式(3)中的系数θ、模型式(4)中的系数η仅有一个显著，尚需通过Sobel检验中介效应。

模型式(2)和模型式(4)中的X为控制变量，与模型式(1)相同。模型式(3)中的X为控制变量，因中介变量而异，具体见后文。

(二)变量选择

1.被解释变量

本文的被解释变量为小额贷款公司杠杆率。为此，设计被解释变量小贷杠杆率(lev)，参考张龙耀等(2016)[3]研究成果，取值为负债融资/所有者权益。

2.关键解释变量

本文关键解释变量为金融科技发展指数(ftech)。当前并无表征各地金融科技发展水平的公开数据，本文采用零壹智库构建的金融科技发展指数，构建过程主要参照沈悦和郭品(2015)[35]、盛天翔和范从来(2020)[23]采用“文本挖掘法”构建金融科技发展指数的思路，采用爬虫技术从人民网、中国日报网爬取非结构化文本(WEB网页)，按“省市区名称+关键词”解析出各省市区各年度关键词的频率，然后参考陈小辉等(2020)[16]的研究成果，运用CRITIC方法计算的权重进行加权汇总，得到各年度各省市区的金融科技发展指数ftecho，将ftecho加1取自然对数得本文关键解释变量ftech。

按上述方法将数据来源更换为中国日报网，重新生成各地金融科技创新指数rftecho，将rftecho加1取自然对数得本文关键解释变量的替代变量rftech，用于稳健性检验。

3.控制变量

参照戚聿东等(2020)[2]，陈小辉等(2020)[16]，王会金和马修林(2017)[12]，程锐和马莉莉(2019)[11]，张晓晶等(2019)[29]，何德旭和苗文龙(2016)[15]等学者的研究成果，设计经济发展水平(pgdp)、产业结构水平(Ind_ST)、人口规模(Lpeople)、金融发展水平(fsize)、储蓄率(rsave)、财政分权(fiscd)、金融分权(fd)作为控制变量。

在机制分析中，参照何德旭和苗文龙(2016)[15]、张萃(2019)[33]、曾才生(2013)[13]等学者的研究成果，引入金融分权(fd)、科技创新水平(inlev)、银行网点(edev)作为中介变量。

参照现有文献设计变量如表1所示。

表1 主要变量定义

(三)样本选择与数据来源

本文采用零壹智库运用CRITIC方法构造的金融科技发展指数进行实证检验。鉴于计算指数的原始数据最早为2010年，本文的分析基于2010―2018年全国31个省市区的数据。针对技术动因、传统金融机构、新兴金融机构三个维度的关键字库，本文采用爬虫技术从人民网、中国日报网采集。其他数据和计算指数的其他原始数据来源于中国人民银行、国家统计局和Wind数据库，陆地面积来源于百度百科。为消除异常值的影响，本文对连续变量进行了上下1%的缩尾(winsorize)处理。

四、实证研究与稳健性检验

(一)描述性统计

(二)基准回归

模型式(1)可采用固定效应模型FE和随机效应模型RE进行估计。本文对FE和RE估计结果进行豪斯曼检验，卡方统计量为81.34，p值<0.0001，但Stata15.1报告“V_b-V_B矩阵非正定”，较难判断。FE可缓解遗漏变量导致的内生性问题，为此，本文采用FE进行估计。采用逐步增加控制变量的方法，基于FE估计模型式(1)的结果如表3所示。

表3 模型式(1)的FE 估计结果

从列(1)～(5)看，金融科技发展指数二次项ftech2的系数在5%显著性水平下显著为正，一次项ftech的系数在5%水平下显著为负。这说明金融科技发展指数与小额贷款公司杠杆率之间为“U”型非线性关系，即金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率的影响存在拐点，低于拐点时，金融科技发展水平的提升将抑制小额贷款公司杠杆率，超过拐点后，金融科技发展水平的进一步提升将会促进小额贷款公司的杠杆率。研究假说H1成立。

按照列(5)测算，金融科技发展水平的拐点为0.2202，根据表2可以看出，当前全国金融科技发展水平均值为0.0256，尚未达到拐点。但是，表2显示金融科技发展水平的最大值为0.3975，已超过拐点，说明部分地区金融科技发展水平已经开始促进小额贷款公司杠杆率。

表2 主要变量描述性统计

(三)稳健性检验

对标准差在个体和时间上双重聚类(cluster)调整，可克服自相关和异方差等问题对统计推断的影响(Petersen，2005)[1]。表3列(1)～(5)均采用双重聚类标准误，以增加估计结果的可靠性。

本文还通过内生性处理、替换关键解释变量和增加控制变量等进行进一步稳健性检验。

1.内生性处理

理论分析和实证检验均表明，金融科技发展水平促进小额贷款公司杠杆率提高，杠杆率提高反过来也促进小额贷款公司的金融科技水平(孟娜娜和粟勤，2020)[5]。这样，金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率之间可能形成双向因果关系，以致ftech具有内生性。

系统GMM和差分GMM利用变量的差分项作为工具变量，可在不使用外部工具变量的情况下解决内生问题。为此，本文以系统GMM和差分GMM重新估计模型式(1)，结果为表4列(1)和列(2)。结果均显示，金融科技发展水平二次项ftech2的系数在1%水平下显著为正，一次项ftech的系数在10%水平下显著为负。这说明即金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率之间为“U”非线性关系，即在排除内生性的情况下，研究假说成立的结论是稳健的。

此外，小额贷款公司杠杆率滞后一期L.lev的系数在1%水平下显著为正，说明小额贷款公司杠杆率发展具有一定的惯性。

2.替换关键解释变量

以金融科技创新指数rftech替换关键解释变量，采用FE重新估计模型式(1)，估计结果为表4列(3)。二次项rftech2的系数在1%水平下显著为正，一次项rftech的系数在1%水平下显著为负。即金融科技发展水平与小额贷款公司之间为“U”非线性关系是稳健的。

3.增加控制变量

由于政府干预会对小额贷款公司杠杆率造成影响，因此增加控制变量政府干预(gov)及其二次项(gov2)，采用FE重新估计模型式(1)，估计结果为表4列(4)。二次项ftech2的系数在5%水平下显著为正，一次项ftech的系数在5%水平下显著为负。因此，增加控制变量的情况下金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率之间为“U”型非线性关系是稳健的。

表4 模型式(1)的稳健性检验

从以上实证结果可以看出，金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率的影响存在“U”型非线性关系。小额贷款公司作为普惠金融机构，是个体工商户，小微实体经济等重要的融资渠道，对稳定就业岗位，促进贫困地区产业发展，支持创新创业发挥着重要作用；同时，金融科技的应用通过互联网批量进件、大数据风控、远程审批、线上放款等手段，在进一步扩大小额贷款公司的服务范围和服务效率的同时，有效节约业务全流程各环节中的纸张、能源等消耗，将为国家“碳达峰”“碳中和”战略的实现提供有力支撑。

五、金融科技对小额贷款公司杠杆率的影响机制

(一)金融科技抑制金融分权从而抑制小额贷款公司杠杆率

以金融分权(fd)为中介变量，采用时间和个体双向固定效应模型FE估计模型式(2)、式(3)和式(4)，结果为表5中的Path A、Path B和Path C。Path A中ftech的系数在1%水平下显著为负，表明总效应存在；Path B中ftech的系数在1%水平下显著为负、Path C中金融分权(fd)的系数在10%水平下显著为正，表明金融分权(fd)起到了部分中介效应，并与前述理论研究相符，金融科技抑制了金融分权(fd)，并通过金融分权(fd)抑制小额贷款公司杠杆率(lev)。因此，金融科技抑制金融分权从而抑制了小额贷款公司杠杆率，即研究假说H2a成立。

表5 金融科技抑制金融分权影响的估计结果

(二)金融科技促进科技创新从而提升小额贷款公司杠杆率

以技术创新水平(inlev)为中介变量，采用时间和个体双向固定效应模型FE估计模型式(2)、式(3)和式(4)，结果为表6中的Path A、Path B和Path C。Path A中ftech的系数在5%水平下显著为负，表明总效应存在；Path B中ftech的系数在1%水平下显著为正、Path C中科技创新水平(inlev)的系数在5%水平下显著为正，表明科技创新(inlev)起到了部分中介效应，并与前述理论研究相符，金融科技促进了科技创新(inlev)，并通过科技创新(inlev)促进小额贷款公司杠杆率(lev)提升。因此，金融科技通过促进科技创新从而提升小额贷款公司杠杆率，即研究假说H2b成立。

表6 金融科技促进科技创新影响的估计结果

(三)金融科技促进智能设备普及和银行网点增加从而抑制小额贷款公司杠杆率

由于银行网点的智能设备基本已经实现100%覆盖(谢金静和王银枝，2020)[19]，因此用银行网点数(edev)代表银行网点和智能设备作为中介变量，采用时间和个体双向固定效应模型FE估计模型式(2)、式(3)和式(4)，结果为表7中的Path A、Path B和Path C。Path A中ftech的系数在1%水平下显著为负，表明总效应存在；Path B中ftech的系数在1%水平下显著为正、Path C中银行网点(edev)系数为负，但不显著。Sobel检验的z值为-1.4947，p值为0.0675，即在10%水平下中介效应存在。综合Path C中ftech的符号可知，银行网点(edev)起到了部分中介效应。金融科技促进了智能设备普及和银行网点增加，并通过智能设备普及和银行网点增加抑制小额贷款公司杠杆率(lev)。因此，金融科技通过促进智能设备普及和银行网点增加从而抑制小额贷款公司杠杆率，即研究假说H2c成立。

表7 银行网点及智能设备普及影响的估计结果

六、结论与建议

本文在理论研究的基础上，基于2010―2018年全国31个省市区的金融科技发展指数，通过金融分权、科技创新和智能设备及银行网点三个影响机制，实证检验了金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率的影响关系和影响机制。研究结果表明：金融科技发展水平与小额贷款公司杠杆率呈“U”型非线性关系，即金融科技发展水平对小额贷款公司杠杆率的影响存在拐点，在拐点前后分别对小额贷款公司杠杆率呈现抑制或促进作用；由于国内金融科技发展处于初期阶段，发展水平较低，当前金融科技发展对小额贷款公司杠杆率总体处于抑制阶段。由于小额贷款公司是我国普惠金融机构的重要组成部分，本文研究成果具有较强的代表性，对普惠金融机构的经营发展和相关政策的制定具有借鉴意义。

小额贷款公司主要服务于中小微实体经济和欠发达地区，资金规模、杠杆率对其效益有显著正向影响(董晓林和高瑾，2014)[9]。在当前疫情影响和转型发展的大背景下，小额贷款公司是扶持实体经济发展，稳定就业，促进创新创业以及贫困落后地区产业发展的重要抓手。同时，小额贷款公司对金融科技手段的充分运用，在提高自身发展质量的过程中也将为国家“碳达峰”“碳中和”战略的实现做出有力贡献。

基于上述研究，本文建议如下：第一，国家层面不应采用“一刀切”的形式对小额贷款公司的杠杆率进行硬约束，而应在总体统筹的前提下，给予各地更多自主权，根据各地金融科技发展水平制定差异化的普惠金融机构扶持和监管政策。第二，地方层面应加强金融科技基础设施建设，着力打造金融科技产业链和生态圈，聚集相关专业人才队伍，有力保障小额贷款公司等普惠金融机构的平稳有序发展，为实体经济发展、创新创业、“三农”建设提供金融支撑。第三，金融科技是我国普惠金融机构高质量发展的重要保障，以小额贷款公司为代表的普惠金融机构应高度重视金融科技建设和相关专业人员的培养、储备。■