金融科技赋能民营企业高质量发展研究——基于信贷配置纠偏的视角

■丁杰 符号亮

一、引言

党的二十大报告指出，要实现“经济高质量发展取得新突破”。当前，民营经济是推动我国经济发展和经济转型的重要力量，在稳增长、促就业、强创新、创税收等方面发挥着不可替代的作用。习近平总书记强调，要“实现民营经济健康发展、高质量发展”。在经济高质量发展取得阶段性成效的背景下，进一步促进民营经济高质量发展，能为构建新发展格局注入新的“活水源泉”。

经济高质量发展的重要标志是经济资源的有效配置，金融发挥着引导资源流向高效率部门以优化资源配置的功能。然而，我国当前金融发展的结构性问题依然突出，资金供给的市场化程度不能适应高质量发展的要求，亟须增强金融体系服务高质量发展的能力[1]。在我国以银行间接融资为主导的金融体系之下，银行信贷仍是资金配置的主要方式。由金融摩擦等因素引致的信贷配置扭曲，使得金融体系未能很好地发挥对企业项目的风险甄别、资金支持和风险防范等功能，也导致有限的信贷资源未能遵循效率优先原则在不同经济部门以及企业之间进行合理配置，尤其是信贷配置的“所有制歧视”仍广泛存在，民营企业在信贷配置中处于弱势地位，信贷错配成为制约民营企业质量提升的关键性因素。要想实现经济高质量发展取得新突破，亟须通过金融创新来畅通民营经济发展的资金“血脉”。

金融科技的发展契合了民营经济高质量发展对金融创新的内在需求。金融科技以云计算和区块链技术重构金融底层平台，依托大数据和人工智能进行金融业务决策，金融行业将现代信息技术运用于产品营销、征信评估、信贷决策、风险监测、贷后管理等业务环节，改变了银行等金融机构的业务运作模式和运营流程，拓宽了金融服务的广度和深度，能够有效缓解信息不对称等金融摩擦问题。理论上，民营企业获取金融资源的外部环境也因此发生了颠覆性变化，金融科技为民营企业面临的信贷配置扭曲提供了纠偏的可能。那么，金融科技在实践应用中能否发挥信贷配置纠偏作用，以打破信贷错配对民营经济高质量发展的制约？民营企业面临的信贷错配具有不同的表现形式，金融科技对不同形式的信贷错配是否存在差异性影响？哪些因素会影响金融科技作用的发挥？对这些问题的探究有助于全面理解金融科技对民营企业高质量发展的影响效应、作用机制及作用条件。为此，本文通过文本挖掘方法构建地区金融科技发展指数，与2011—2021年A股上市的民营制造业企业数据相匹配，实证检验金融科技对民营企业高质量发展的赋能作用，验证金融科技如何通过信贷配置的纠偏机制赋能民营企业高质量发展，并进一步讨论在民营企业的规模、技术禀赋以及不同的外部金融环境和内部金融资源配置情形下金融科技的异质性影响。

本文可能的边际贡献在于：（1）从微观层面检验了金融科技发展对民营经济高质量发展的赋能作用。一方面，已有研究检验了数字金融对宏观经济高质量发展的影响，但宏观经济高质量发展需要通过微观企业的高质量发展得以实现，有必要从微观视角探讨金融科技对民营企业高质量发展的影响。另一方面，金融科技分为外部金融科技和银行金融科技[2]。已有研究主要关注外部金融科技，即以蚂蚁金服为代表的数字金融对高质量发展的影响，而通过文本挖掘法构建地区金融科技发展指数，能更全面反映金融科技的发展状况。（2）基于信贷配置纠偏的视角，构建了“金融科技→信贷错配纠偏→民营企业高质量发展”这一联系机制，从实证层面验证了金融科技与民营企业高质量发展之间的作用机制，拓展了金融科技发展经济效应的相关研究。（3）检验了不同类型信贷错配下金融科技的信贷配置纠偏功能及对民营企业高质量发展的赋能作用，考虑了民营企业面临的外部金融环境、内部金融资源配置对金融科技赋能作用的影响，以便更精准地识别金融科技的作用对象和作用条件。

二、理论分析与假设提出

（一）金融科技与民营企业高质量发展

金融发展对经济增长起着至关重要的促进作用，这一观点得到Allen 等[3]经典文献的广泛验证。经济高质量发展也离不开有效金融体系的支持。杨伟中等[4]从理论上诠释了金融资源配置通过驱动技术进步对经济高质量发展的影响。史代敏等[5]发现绿色金融发展可以促进地区高质量发展。然而，这些文献主要从宏观层面就地区金融发展与经济高质量发展的关系展开研究，但宏观层面的高质量发展必然要通过市场微观主体——企业的高质量发展得以实现[6]。因此，部分研究从宏观视角转向微观企业层面，以全要素生产率衡量企业高质量发展。例如，李佳霖等[7]发现地区金融发展通过影响企业的战略选择促进其高质量发展。反之，由于金融发展不充分，企业面临的融资约束会抑制其高质量发展[8]。综上所述，宏观层面的研究表明金融发展有助于提升经济发展质量，微观层面的研究表明金融发展促进了企业高质量发展。

金融科技的核心是通过信息技术深化传统金融服务并拓展金融服务外延[9]。银行等金融机构利用科技赋能形成的银行金融科技，能够更好地发挥其在信息甄别、资金聚集和分配、支付结算、风险防控等金融功能方面的优势，在一定程度上弥补传统金融的不足。外部金融科技利用自身在大数据、人工智能、机器学习等信息技术方面的优势，以技术驱动金融产品、服务、业态及模式创新，在支付结算、消费贷款、投资理财等领域与商业银行形成竞争关系，从资产端、负债端、中间业务端对商业银行的经营产生了全方位的冲击。无论是银行金融科技的影响，还是外部金融科技的冲击，都深刻影响着微观主体的行为。首先，基于企业外部融资环境的视角，相关研究发现数字金融或者金融科技的赋能作用能够促进商业银行降本增效[10]，同时也加剧了银行业竞争，并通过市场竞争效应增加银行风险承担[11]。这些影响都推动银行以低成本的方式提高金融服务的深度和广度，改善民营企业外部金融环境，有助于缓解民营企业的融资约束。其次，基于企业内部行为的角度，研究表明金融科技能够通过改善外部金融环境促进企业创新[12]，校正企业非效率投资[13]，促进企业“脱虚向实”[14]。总体而言，金融科技能通过改善民营企业外部金融环境促进金融功能更有效地发挥作用，使得民营企业可以更容易获取并更合理配置金融资源，以用于改善低效率投资、促进技术创新以及实现“脱虚向实”等，推动民营企业转向高质量发展。基于此，本文提出如下假设：

H1：金融科技发展能够有效促进民营企业高质量发展。

（二）金融科技、信贷配置纠偏与民营企业高质量发展

经过数十年的经济快速增长，单纯依赖要素投入的粗放型经济发展方式已经不适应于经济高质量发展的要求。发展中国家经济增长的动力已逐步由促进要素资源积累转向提高资源配置效率[15]。当前，要素资源错配抑制了企业研发创新，并成为阻碍全要素生产率提升的重要因素。而在要素资源错配的众多影响因素中，金融市场不完善等导致的资金配置扭曲至关重要[16]。在以银行为主体的金融市场中，能否实现信贷资源的合理配置直接关系到资本在不同部门和企业间的配置效率。

通过对现代信息技术的应用，金融科技有助于缓解金融摩擦，从而对信贷错配起到纠偏作用。首先，为鼓励和支持金融创新，监管部门在防范风险的前提下，努力营造较为宽松的监管环境，金融科技创新业务面临的政策性干预相对较少，有利于减少民营企业面临的信贷错配。其次，现代信息技术特别是大数据技术的广泛应用，拓宽了金融机构信贷决策所依赖的信息源。除了传统的信用评级、财务报表、抵押担保等结构性数据，金融科技通过大数据技术广泛挖掘客户的非结构化数据，并利用机器学习进行研判，利用各种信息赋能贷前审查，从而简化审查流程，加快金融机构的资金投放速度[17]。同时，大数据技术赋能下的便利化、个性化服务使得金融机构可以深入挖掘长尾市场潜力，弥补长尾企业信用不足的缺陷，使金融服务更为广泛的覆盖民营企业，且在规模经济作用下吸纳更多资金，提高了融资的可得性[18]，有助于缓解信息不对称导致的信贷错配。再次，大数据技术提供的实时信息能降低贷后的风险控制和监督成本，进一步约束借款人行为，提高贷后监督效率[19]。区块链技术的应用及其信息共享机制提高了民营企业的供应链透明度，同样降低了金融机构的监管成本[20]，在一定程度上缓解了不完全契约引致的信贷错配。基于此，本文提出如下假设：

H2：金融科技发展能够通过信贷配置纠偏促进民营企业高质量发展。

三、研究设计

（一）数据来源

本文以2011—2021 年A 股上市企业中的民营制造业企业为研究样本，将企业注册地所在城市与各城市金融科技发展指数相匹配。剔除ST、PT企业以及变量缺失的样本，最终得到11765 个有效的企业-年度样本数据。对连续变量进行上下1%的缩尾处理以缓解异常值的影响。上市公司的数据来自国泰安数据库（CSMAR）；各城市金融科技发展水平的数据，通过文本挖掘法在百度新闻高级搜索中分年度检索“城市名+金融科技”关键词整理得到；各城市的宏观数据来自历年的《中国城市统计年鉴》。

（二）实证模型

为检验金融科技对民营企业高质量发展的影响，构建回归方程（1）。

其中，TFPit为民营企业高质量发展指标，Fintit为企业所在城市的金融科技发展水平，Controlit为控制变量向量，uit为随机扰动项。此外，在模型中还控制了制造业二级行业固定效应、城市固定效应和年度固定效应。另外，考虑到一些随时间变化的行业因素，如行业周期变化以及产业政策调整等因素带来的影响，在模型中还控制了行业×年度的固定效应。为缓解可能存在的异方差问题，模型采用聚类到企业层面的稳健标准误。

为检验金融科技通过信贷配置纠偏赋能民营企业高质量发展的机制，在基准回归模型的基础上，进一步构建回归方程（2）和（3）。

其中，FMit为民营企业的信贷错配程度。模型（1）、（2）、（3）共同构成了中介效应模型。系数α1反映金融科技影响民营企业高质量发展的总边际效应，系数z1为直接边际效应，金融科技通过信贷配置纠偏赋能民营企业高质量发展的间接边际效应为β1z2。

（三）变量定义

企业高质量发展（TFP）。参考李佳霖等[7]的研究，以企业全要素生产率作为民营企业高质量发展的代理变量。参考杨汝岱[21]对制造业企业全要素生产率的测算方法，在基准回归中采用LP方法计算全要素生产率（TFP_LP），以OP 方法计算的全要素生产率（TFP_OP）进行稳健性检验。

金融科技发展指数（Fint）。目前常见的衡量金融科技发展的方法主要有两类：一类是利用文本挖掘法，通过百度搜索与金融科技相关的关键词构建金融科技水平指数；另一类是采用北京大学发布的数字金融普惠指数作为金融科技的代理变量。本文借鉴李春涛等[22]的研究，通过百度新闻高级搜索中金融科技的相关新闻构建各个城市的金融科技水平指数。首先，构建金融科技的词库。参考李春涛等[22]从国家相关政策性文件、重要会议和新闻中提取出与金融科技相关的48个关键词，本文直接利用这些关键词构造词库。其次，将这些关键词与城市名称匹配，在百度新闻高级搜索中分年度检索“城市名+关键词”，利用网络爬虫技术提取检索出的新闻网页数量，将同一个城市48个关键词检索出的新闻网页数量加总后进行对数变换，以反映该城市金融科技发展水平。此外，在稳健性检验中采用北京大学发布的数字普惠金融指数作为金融科技发展水平的替代变量。

金融错配程度（FM）。参考邵挺[23]的方法，以企业资金成本相对于行业平均资金成本的偏离来衡量信贷错配程度。企业的金融错配程度=（企业资金成本-行业平均资金成本）÷行业平均资金成本。由于本文的研究样本为制造业企业，行业平均资金成本根据制造业二级行业分类来计算。企业资金成本=企业的利息支出÷（企业负债总额-应付账款）。

参考李佳霖等[7]、钱雪松等[24]研究，控制变量包括企业层面和城市层面的变量。企业规模Size，以总资产对数值衡量；企业盈利能力Roa，以总资产收益率衡量；总资产负债率Lev；企业成长情况Growth，以营业收入增长率衡量；企业经营活动现金流量净额与总资产的比值Cash；企业资本劳动比CLR，以固定资产净额与员工人数的比值衡量；企业成立年限Age；股权集中度CR5，以前五大流通股东持股比率衡量；董事长和总经理是否两职分离Duality。此外，还控制了反映城市经济状况的人均生产总值PGDP。主要变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量的描述性统计

主要变量的相关系数如表2所示。相关系数表明，地区金融科技发展水平与民营企业高质量发展之间显著正相关，地区金融科技发展水平与民营企业信贷错配之间显著负相关，信贷错配与民营企业高质量发展之间也显著负相关。

表2 主要变量的Pearson相关系数

四、实证结果及分析

（一）基准回归结果

表3为基准回归的结果。（1）列没有加入控制变量，Fint 的系数在1%的水平上显著为正，表明金融科技促进了民营企业高质量发展。（2）列加入控制变量，但没有控制固定效应，Fint 的系数仍然在1%的水平上显著为正。考虑不随个体变化的时间趋势、不随时间变化的行业因素以及不随时间变化的城市特征对民营企业高质量发展的影响，（3）列进一步控制年度、行业和城市固定效应，Fint的系数仍然显著为正。考虑到某些随时间变化的行业因素，例如产业政策的调整对民营企业高质量发展的影响，（4）列进一步加入行业×年度固定效应，Fint的系数依然显著为正。以上实证结果均表明地区金融科技的发展能够有效赋能当地民营企业的高质量发展，研究假设1得到验证。

表3 基准回归结果：金融科技对民营企业高质量发展的影响

（二）稳健性检验

1.替换被解释变量

基准回归中以LP 方法估计的全要素生产率（TFP_LP）作为民营企业高质量发展的代理变量。此处，将被解释变量替换为OP方法估计的全要素生产率（TFP_OP）进行稳健性检验。表4（1）列为检验结果，Fint的系数在1%的水平上仍然显著为正，支持金融科技发展能够赋能民营企业高质量发展的结论。

表4 稳健性检验

2.替换解释变量

基准回归中以文本挖掘法构建的金融科技指数作为解释变量。参考邱晗等[11]的研究，采用北京大学发布的数字普惠金融指数中城市层面的数据作为地区金融科技发展水平的替代变量进行稳健性检验。数字普惠金融指数基于蚂蚁科技集团的实际业务数据构建得来，其业务覆盖了第三方支付、理财、信贷、保险等各种金融产品和服务，且在业务中将信息技术与金融业务有效融合，是外部金融科技的典型代表，能够较好地代表金融科技整体发展状况。表4（2）、（3）列为检验结果。（2）列被解释变量为LP方法所估计的全要素生产率（TFP_LP），（3）列被解释变量为OP 方法所估计的全要素生产率（TFP_OP），解释变量均为数字普惠金融指数的对数值（DFI）。两列中，DFI 的系数均显著为正，依然证实金融科技能够赋能民营企业高质量发展。

3.工具变量回归

本文实证模型的解释变量为城市层面的金融科技发展水平，被解释变量为企业层面的高质量发展状况，而民营企业的高质量发展状况不太可能影响地区的金融科技发展水平，因此互为因果导致内生性的可能性较小。但模型仍存在测量误差和遗漏变量导致内生性的可能。为缓解可能存在的内生性问题，进一步采用工具变量回归进行稳健性检验。本文参考李春涛等[22]的研究，手工整理出与每一个城市地理位置相邻的所有城市，以相邻城市的金融科技发展水平的平均值作为该城市金融科技发展水平的工具变量。金融科技是金融业务与现代信息技术的融合发展，相邻城市信息技术的溢出效应会使得彼此间金融科技的发展相互关联，满足工具变量的相关性条件。各城市之间的金融业务，尤其是商业银行的信贷业务往往存在地域割裂性，因此相邻城市的金融科技水平很难通过影响本地的信贷配置而影响本地民营企业高质量发展，满足工具变量的外生性条件。

表4（4）、（5）列展示了工具变量回归的结果。被解释变量分别为LP和OP方法计算的企业全要素生产率，进一步采用2SLS 方法估计，文中仅列出了第二阶段回归的结果。两列回归结果均表明地区金融科技发展显著促进了民营企业高质量发展，证实了基准回归结果的稳健性。此外，两列回归中Cragg-Donald Wald F 统计量分别为23.3812 和20.7793，均大于Stock-Yoo 弱工具变量检验10%的显著性水平下的临界值，拒绝存在弱工具变量问题的原假设。Kleibergen-Paap rk LM 统计量的p 值均为0.0000，拒绝了识别不足的原假设。以上检验表明选取的工具变量是合适的。

（三）影响机制：金融科技的信贷配置纠偏效应

进一步检验信贷配置的纠偏效应是否为地区金融科技发展水平赋能民营企业高质量发展的机制。表5（1）列为基准回归模型（1）的检验结果。（2）列展示了地区金融科技发展水平对民营企业信贷错配的影响，即回归模型（2）的估计结果，被解释变量为企业层面的信贷错配（FM），解释变量Fint 在1%的水平上显著为负，表明地区金融科技发展显著缓解了民营企业信贷错配，发挥了信贷配置纠偏的功能。（3）列为回归模型（3）的估计结果，FM的系数显著为负，表明信贷错配显著降低了民营企业发展质量。金融科技通过信贷配置纠偏赋能民营企业高质量发展的间接影响效应为（-0.0305）×（-0.1017）=0.0031。以上结果表明金融科技通过纠正信贷资源错配间接促进了民营企业高质量发展，研究假设2 得到验证。此外，（3）列中Fint 的系数依然显著为正，表明除了通过信贷配置纠偏带来的间接影响，金融科技对民营企业高质量发展还存在正向的直接影响。

表5 金融科技影响民营企业高质量发展的机制检验

五、进一步的讨论

（一）不同类型信贷错配下金融科技的赋能作用

上述研究表明金融科技通过信贷配置纠偏对民营企业高质量发展发挥赋能作用。然而，信贷错配的表现形式具有多样性。在信息不对称等情形下，贷款合同执行成本高昂，银行放贷时会注重企业自有财产的担保能力，往往根据企业规模等特征实施信贷配给[25]，而不是根据企业的投资机会和投资效率去配置信贷资源，导致不同规模企业间的信贷资源配置存在扭曲。因此，金融科技通过缓解信贷错配对民营企业高质量发展的影响也可能存在规模差异。此外，技术禀赋不同的民营企业在风险特征上存在差异，面对严格的金融监管，银行偏向于将资金投放于风险小、见效快的项目，而高技术禀赋企业的投资项目具有周期长、风险高的特征，往往不符合银行的风险偏好，因而信贷资源在技术禀赋不同的企业间也可能存在配置扭曲。针对信贷错配的不同表现形式，本文进一步检验金融科技对不同类型民营企业信贷配置纠偏以及高质量发展的影响差异。

首先，以总资产衡量企业规模，按企业规模的中位数分组检验。表6（1）、（2）列的结果表明，相对于大规模民营企业，金融科技对小规模民营企业的高质量发展有更好的赋能作用。采用似无关模型（SUR）检验两组系数之间的差异，卡方统计量的p值表明这种差异是显著的。（3）、（4）列为金融科技对不同规模民营企业信贷错配的影响，Fint 的系数均显著为负，即金融科技针对两类企业都表现出信贷配置纠偏效应，但针对小规模民营企业信贷错配纠偏的效果更强，且这种差异同样是显著的。（5）、（6）列中Fint 的系数均显著为正，FM 的系数均显著为负，影响效应分别为（-0.0197）×（-0.1725）=0.0034和（-0.0309）×（-0.2168）=0.0067，即金融科技通过信贷配置纠偏对小规模民营企业高质量发展的影响效应远远大于大规模民营企业。以上结果证实了金融科技对民营企业高质量发展的影响存在规模差异，而且这种差异在一定程度上源于金融科技对两类企业的信贷配置纠偏作用存在异质性。

表6 异质性检验：大规模和小规模

其次，按企业的技术特征分组检验。参考国家统计局印发的《高技术产业（制造业）分类（2017）》，将医药制造，航空、航天器及设备制造，电子及通信设备制造，计算机及办公设备制造，医疗仪器设备及仪器仪表制造，信息化学品制造等6 大产业归为高技术制造业。与证监会行业分类相对照，将二级行业代码为C34、C35、C37、C38、C39、C40 的企业定义为高技术制造企业。表7（1）、（2）列的结果显示，相对于非高科技民营企业，金融科技对高科技民营企业高质量发展有更大的赋能作用。（3）、（4）列的结果表明，金融科技对高科技民营企业能更好地发挥信贷配置纠偏作用。（5）、（6）列中FM的系数均显著为负，即金融科技通过缓解信贷错配促进了两类企业高质量发展，影响效应分别为（-0.0520）×（-0.1577）=0.0082和（-0.0333）×（-0.1381）=0.0046。总体而言，金融科技发展对高科技民营企业高质量发展的赋能作用大于非高科技民营企业，而且这种差异在一定程度上源于金融科技对两类企业的信贷配置纠偏效应存在异质性。

表7 异质性检验：高科技和非高科技

（二）外部金融环境及内部金融资源配置对金融科技赋能作用的影响

1.外部金融环境对金融科技赋能作用的影响

金融科技发展可以促进银行等传统金融机构通过提升经营效率进而影响信贷配置，金融科技信贷配置纠偏作用的发挥也以银行等传统金融机构的发展为基础。银行的网点分布特征和市场竞争结构都可能影响信贷资源的配置状况。为此，本文进一步检验不同外部金融环境下金融科技的赋能作用。本文根据各家银行分支机构获得金融许可证的时间以及退出的时间，整理出各个城市的银行网点数，参照姜付秀等[26]的方法计算出各城市商业银行分支机构数量的赫芬达尔-赫尔曼指数（HHI）以衡量城市内的银行竞争状况。以各城市每万人银行网点数和银行竞争状况来衡量地区的银行业发展状况，反映民营企业所面临的外部金融环境，分组检验不同外部金融环境下金融科技的赋能作用。

首先，按各城市商业银行网点数量的中位数分组检验。表8（1）、（2）列的结果显示，银行网点较多的城市，金融科技对民营企业高质量发展的赋能作用更强，但似无关检验的p 值表明这种差异并不显著。（3）、（4）列的结果表明，金融科技能够有效缓解企业的信贷资源错配，但两组间的影响效应不存在显著差异。（5）、（6）中FM 的系数均显著为负，系数差异仍然不显著。以上结果表明，金融科技通过信贷配置纠偏促进了两类地区企业高质量发展，但影响效应在银行网点分布特征不同的城市并没有显著差异。这也意味着金融科技对民营企业高质量发展的影响可能不存在马太效应，即整体上金融科技并不会放大银行网点分布特征不同地区的民营企业高质量发展的差异程度。

表8 外部金融环境的异质性：银行网点分布

其次，按各城市银行竞争程度的中位数分组检验。表9（1）、（2）列的结果显示，在银行竞争程度较强的地区，金融科技对民营企业高质量发展具有更好的赋能作用。（3）、（4）列的结果显示，银行竞争程度较强的地区，金融科技能更好地发挥对民营企业信贷错配的纠偏效应。（5）、（6）列中FM的系数均显著为负，影响效应分别为（-0.0476）×（-0.1996）=0.0095和（-0.0293）×（-0.2218）=0.0065，表明金融科技对银行竞争程度不同地区的民营企业高质量发展的影响存在差异，而且这种差异在一定程度上源于金融科技对不同地区民营企业信贷配置纠偏的影响差异。对比表8和表9的结果可知，相比于银行网点数量，地区银行竞争状况更能影响金融科技作用的发挥。可能的原因在于：一方面，当前我国银行网点的布局已经具有较大覆盖面，更具市场化的银行业结构对于发挥金融科技的信贷配置纠偏作用更为重要；另一方面，金融科技的发展降低了民营企业高质量发展对线下网点数量的依赖性。

表9 外部金融环境的异质性：银行竞争状况

2.内部金融资源配置对金融科技赋能作用的影响

刘贯春等[27]认为企业会通过金融化发挥“蓄水池”作用，在企业内部聚集金融资源以缓冲外部金融资源不足的影响，因而金融化程度高的民营企业受信贷配置扭曲的影响较小，金融科技的赋能作用在金融化程度不同的民营企业之间可能存在差异。参考刘贯春等[27]的研究，以企业总资产中金融资产的比重衡量企业金融化，按企业金融化的中位数分组检验。表10（1）、（2）列的结果显示，金融科技对金融化程度较低的民营企业表现出更好的赋能效应。（3）、（4）列的结果表明，金融科技对金融化程度较低的民营企业的信贷错配具有更强的纠偏作用。（5）、（6）列中FM 的系数均显著为负，影响效应分别为（-0.0243）×（-0.1769）=0.0043和（-0.0298）×（-0.2181）=0.0065，即金融科技对两类企业高质量发展的影响存在差异，且这种差异在一定程度上源于金融科技对两类企业信贷配置纠偏的影响存在异质性。以上结果也意味着在缓冲信贷配置扭曲带来的负面冲击时，金融科技可以成为企业金融化的替代机制，这将有助于减少民营企业的金融化行为，推动民营企业回归实体经济。

表10 民营企业内部金融资源配置的异质性

六、结论及启示

本文基于2011—2021 年A 股上市制造业民营企业数据实证检验了地区金融科技发展对民营企业高质量发展的影响，并从信贷资源配置纠偏的视角检验其影响机制。得出主要结论：（1）地区金融科技发展显著促进了民营企业高质量发展。（2）机制检验结果表明，金融科技对信贷错配的纠偏作用是其发挥影响的渠道。（3）异质性检验结果发现，金融科技对小规模、高科技民营企业高质量发展具有更强的赋能作用，这很大程度上也是因为金融科技对这些企业具有更强的信贷配置纠偏作用。此外，金融科技对银行竞争程度较强地区的民营企业、金融化程度较弱的民营企业的信贷错配纠偏以及高质量发展具有更强的赋能作用。根据结论得出如下政策启示：

第一，在金融科技对民营企业高质量发展发挥着重要赋能作用的现实之下，实现经济高质量发展的新突破，需要继续支持和鼓励“金融+科技”融合发展，进一步释放金融科技对民营企业高质量发展的促进作用，以民营企业高质量发展带动经济高质量发展。

第二，信贷错配是民营企业高质量发展的关键制约因素，优化信贷配置对于促进民营企业高质量发展具有十分重要的积极作用。应通过各种措施实现信贷错配纠偏来提升经济发展质量。此外，金融科技的信贷配置纠偏功能针对小规模、高科技民营企业更为有效。因此，还可以借助科技水平在经济中发挥调节作用。

第三，外部金融环境对于金融科技的信贷错配纠偏功能及高质量发展的赋能作用具有重要影响。应构建更具竞争性的金融体系，为金融科技发展创造良好的外部条件。此外，在信贷配置纠偏方面，金融科技对于民营企业金融化发挥着替代作用，应当通过鼓励和支持金融科技发展，以实现民营企业去金融化，回归实体经济。