数字金融有助于缓解科技中小企业融资约束吗？——基于信息披露质量的调节效应

徐玉莲 何姝音

一、引言

科技中小企业普遍缺乏资金和担保，整体信用水平不高，这也导致其融资渠道窄，融资难、融资贵的问题始终无法得到彻底解决[1]。为助力科技中小企业发展，解决融资约束问题一直是各界探讨的热点。数字金融为解决科技中小企业融资问题提供了新的可能，它充分发挥技术优势，消除融资双方的信息鸿沟，降低了科技中小企业的融资成本。近年来，我国数字金融发展势头强劲，发展规模也位于全球先列。现有文献从企业融资成本、企业现金流、银行竞争、信贷可得性、市场化水平等视角研究了数字金融对企业融资约束的缓解效应，对其具体作用机制进行了深入研究。Jalil[2]发现，数字金融有效降低了企业的债务融资成本。Omarini[3]认为，随着数字金融的出现，金融机构之间的竞争格局出现了巨大变化，倒逼金融机构转型升级，进而以更多样化的服务助力企业融资。黄锐等[4]提出优化融资结构、提升市场化水平是数字金融缓解上市企业融资困境的重要机制。何剑等[5]通过信贷可得性和融资成本两个渠道探讨数字金融缓解中小企业融资约束的机制。解维敏等[6]认为，数字金融能缓解民营企业融资约束，一方面是因为数字金融改善了信息不对称、委托代理成本过高的问题，另一方面是给民营企业提供了更充足的资金支持。

企业融资约束的缓解与金融错配程度也有很大关联。当前我国金融资源错配的现象依旧突出，这主要是市场供需不平衡、间接融资比重高、金融体制不完善等原因引致的。高效率科技中小企业因轻资产、风险高等特点无法获得相匹配的金融资源[7]。金融错配与融资约束之间的影响关系在以往学者的研究中也得到了论证：伦晓波等[8]发现融资约束缓解效应的实现和金融错配程度有关，在金融错配程度轻的地区，存在企业的融资约束缓解效应；韩珣等[9]指出金融错配程度的提高，致使中小企业更难取得融资支持，同时融资成本也会加大。数字金融的出现是一个契机，新兴技术与传统金融的结合或将成为改善我国金融错配现象的重要抓手，其强大的信息处理能力能实现信息透明化，有效缓解金融排斥程度，促进金融资源高效流动，进而改善科技中小企业融资约束问题。数字金融本质依旧是服务实体经济，因此数字金融能否通过改善我国金融错配的现状进而影响科技中小企业融资约束，是一个值得探讨的现实问题。

此外，已有文献分析发现，外部制度环境[10]、企业产权性质[11]、企业所属地区[12]的不同，会使数字金融对企业融资约束的影响产生不同效果。在企业行为决策方面，廖婧琳等[13]还考察了企业社会责任承担行为的调节效应。但鲜有文献将信息披露质量与数字金融对融资约束的影响结合起来，并针对科技中小企业进行相关研究。科技中小企业陷入融资困境有两大重要原因：一是信息不对称问题；二是代理问题。从本质上有效缓解融资约束的途径之一，便是提升企业的信息披露质量[14]。数字金融为企业与投资者之间搭建了信息桥梁，提升了信息需求者的数据捕捉能力，使投资者不仅能在低成本的情况下依靠技术对科技中小企业的各项数据进行实时收集，同时还能灵活利用人工智能等技术手段实时跟进研发项目进展、资金的流动走向，借此提升企业透明度，从而实现降低企业融资约束的目的。但信息的产生与披露是企业行为，企业的信息披露质量存在不同程度的差异，在数字金融不断发展的环境中，数字金融对融资约束的缓解效应是否会因企业信息披露质量的不同而产生不同的影响？

综上，本文以2011—2021年创业板科技中小企业为研究对象，在测度科技中小企业融资约束与数字金融发展水平的基础上，理论分析与实证检验了数字金融对科技中小企业融资约束的影响与作用机制，以及企业信息披露质量的调节效应。扩展之处主要有以下三点：第一，从金融错配入手，探讨了数字金融影响科技中小企业融资约束的作用机制，作为对现有研究的补充；第二，考察数字金融对科技中小企业融资约束的异质性影响效应，扩展了数字金融的相关研究，同时为数字金融服务的精准化提供了新的启示；第三，在当前我国科技中小企业融资难的背景下，以科技中小企业为研究对象，对数字金融与科技中小企业融资约束的关系做进一步的探究，拓展了科技中小企业融资约束相关文献。

二、研究设计

（一）理论分析与研究假设

数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用包括大科技平台、大数据、云计算等数字技术，创新金融产品、商业模式、技术应用和业务流程[15]。作为一种新兴的金融模式，数字金融对传统金融系统带来了巨大的影响[16]。我国数字金融正处于快速发展阶段，它使得我国金融服务的覆盖范围不断扩大、使用深度不断加深，并通过进一步促进数据信息的共享与流通，拓展科技中小企业融资途径，优化风险管理，降低融资费用，重点满足科技中小企业的金融服务需求，帮助其渡过融资困境。

首先，数字金融能打破长久以来外部投资者与科技中小企业之间的信息壁垒，促进数据信息的共享与流通。数字金融具有显著改变金融中介结构的潜力[17]，它通过技术支持将大量信息进行整合与筛选，为科技中小企业与外部投资者之间的信息有效传送提供了保障，促使信息形成良性流转循环。这种信息收集能力的提升使得信息不对称问题得到大大改善，科技中小企业有了更大的机会从外部投资者中获得资金支持，融资需求得到了更好地满足。

其次，数字金融还降低了科技中小企业融资成本，拓宽了融资渠道，满足了多样化的融资需求。一方面，随着数字化的发展，金融机构运用高效的数字技术来尽可能获取交易的完全信息，搜寻成本及信息成本得到最大幅度的压缩。加上不再受时间和空间的限制，交易过程得到简化，这不仅可以降低金融机构的人工成本，减少交易时间，还可以为科技中小企业提供更加灵活、便捷的融资服务，从而减轻了科技中小企业的融资负担。另一方面，对于中小企业来说，在资本市场融资的门槛比银行贷款要高。这是因为大多数投资者不具备对其进行准确风险评估的专业能力，而通过人工智能和数字技术，将大数据信用风险评估的思路应用到资本市场的信息披露、投资分析、估值和融资过程中，能提高投资者对中小企业风险评估的准确性，让科技中小企业融资从过去传统的银行借贷走向资本市场。同时，互联网银行的出现、电商平台与金融科技企业对数字金融产品的创新与运用，使金融包容性大大提高，将金融服务扩展到非金融部门，渗透到传统银行服务供给不足的领域，为个人以及科技中小企业提供更方便快捷的金融产品和服务[18]，从而使科技中小企业拥有替代性融资的渠道。在降低较小规模贷款的交易成本和服务成本的同时，还进一步弱化了传统金融部门信贷供给不足带来的不利影响。科技中小企业在多元化的新型融资模式下，消除了对银行业的依赖，进而更容易找到投资者[19]。

最后，由于数字金融具备高效的信息搜寻与加工处理能力，金融机构的风险识别能力得到了提升，提供金融服务的意愿与积极性增强。科技中小企业不同发展阶段所呈现出的风险特征不同，金融机构对其进行实时监督需要耗费大量的时间与人力，而通过运用数字技术能进一步提高对借款企业的监督效率，同时很大程度上避免了企业内部资本配置不均、外部资本市场运作失灵等情况的发生，降低了科技中小企业的融资风险，保证了资金的有效利用。

综上，本文提出假设1：数字金融发展会降低科技中小企业面临的融资约束。

金融错配是指金融资源配置结构与效率之间的不匹配性[20]。从我国的经济实践来看，金融制度较倾向于给大型、国有企业提供信贷支持，而民营中小企业特别是科技中小企业往往会受到信贷歧视。因此有部分学者认为，金融体制是造成我国中小企业融资难的原因[21]。也就是说，以银行为主导的金融体系中，金融错配现象主要以信贷歧视的形式表现。为了维持自身经营发展，科技中小企业只能通过“影子银行”或其他非正规金融部门获得资金，形成金融“双轨制”[22]，与此同时非法金融活动也渐渐活跃起来。这样一来，科技中小企业在获取融资的过程中不仅耗费了大量的时间与人力，同时还承担了额外的寻租成本或高风险的借贷利率。金融资源错配现象导致金融供给扭曲、效率低下[23]，高额的融资成本让科技中小企业发展受限，加重了其面临的融资约束。也就是说，金融错配现象的存在加剧了科技中小企业的融资约束。

而数字金融的出现能优化金融资源配置，改善金融资源错配，有效解决企业融资约束问题。首先，数字金融能加快信息互通的效率，降低交易成本与金融服务的门槛。在加强了各主体之间的信用信息互联互通之下，科技中小企业能提供全穿透、实时追踪的一手资产情况数据，使得外界投资者与金融机构对待融资资产真实背景和潜在风险有了更准确的把握，更客观地为交易双方提供参考数据。在低成本且风险可控的情况下，对投资者的吸引力会大大增加，金融机构的放贷意愿和积极性也会明显增强，这能够缓解金融机构“惜贷”的行为，使资金得到充分利用。其次，数字金融能对影子银行业务等非法金融活动进行有效监管。数字金融能实时监测到企业相关的资金流动数据，一旦企业的资金流动出现异常就能立即反馈到监测系统中，这不仅能加大金融机构的监管力度，同时还能抑制非法金融活动的发展，进而促使更多优质的科技中小企业通过合适的渠道进行融资，且无须再承担高风险、高利率的贷款。此外，数字金融能改善“规模歧视”与“所有制歧视”现象。这是因为，数字金融的发展使得金融科技企业向金融领域快速渗透，科技中小企业的融资渠道得到扩展。不仅如此，数字金融对银行的发展格局也产生着一定的影响，倒逼金融机构为谋求优势而积极进行转型升级，这在一定程度上能使金融机构更高效地为科技中小企业提供金融服务，更多地为科技中小企业提供信贷支持，从而提升资金的使用效率，缓解信贷市场中的“歧视”现象，改善金融错配，推动金融体系不断完善，助力改善中小企业尤其是科技中小企业的融资现状。

综上，本文提出假设2：数字金融可以通过改善金融资源错配缓解科技中小企业融资约束。

企业通过信息披露这种信号传递的行为，一方面能改善信息不对称，另一方面还能达到降低代理成本的目的。在现有研究中，主流观点认为企业信息披露质量越高越有利于缓解其融资约束。与企业联系最紧密、关联度最高的是投资者，要想跨过外部利益相关者与企业之间的信息沟壑，高质量的信息披露在其中发挥着巨大的作用[24]。吴银萍等[25]、朱秋华等[26]通过收集中小企业的数据，实证发现信息披露质量的提高可以有效缓解中小企业的融资约束。高质量的信息披露让投资者对于企业的股价预期有了更多的确定性，这不但有效降低了企业股价的波动性，同时还增强了资本市场的流动性，进一步保证了投资者的利益[27]。科技中小企业信息披露质量的提高也是其经营、风险管理的良好信号，这是因为企业将内部经营活动、财务信息和非财务信息更清晰地展现给外部投资者，推动外部投资者与企业之间的关系改善，显著提高了信息的可靠性、相关性与及时性[28]，这在一定程度上也满足了利益相关者的需求，反映出企业的责任感，进而获得外界更多的信任。

尽管数字金融能提升外部利益相关者的数据获取与处理能力，但是数据产生与披露的源头还是企业。一方面，科技中小企业可能因其自身内部治理结构不合理等原因，出现信息披露混乱、滞后等情况；另一方面，在行业竞争激烈时，为防止竞争状况的加剧，企业会选择降低信息披露质量[29]。信息披露是企业向外部投资者展示公司价值的最佳手段，但大多数科技中小企业却更多地关注信息披露成本，将其视为一种强制性义务，而忽视了信息披露对企业的积极影响。当信息披露质量过低时，数字金融无法捕捉到相关有效信息，甚至若信息披露的真实性存在问题，则信息不对称问题无法得到有效解决，融资约束也无法得到缓解。而当信息披露质量逐渐提高时，数字金融才能更有效地发挥作用，获取科技中小企业更多的线上交易数据和行为数据，对其相关信息进行捕捉与分析，缓解信息不对称，增加科技中小企业获取数字金融融资渠道的可能性。

综上，本文提出假设3：企业信息披露质量在数字金融缓解科技中小企业融资约束中起到正向调节作用。

（二）样本选取与数据来源

考虑到上市公司数据较为公开透明，获取容易，本文以科技中小企业为研究对象，选取创业板上市企业作为研究样本。为更准确地选取科技中小企业，本文遵循《科技型中小企业评价方法》中的直接认定标准，筛选出在样本期间被认定为高新技术企业或是拥有经认定的省部级以上研发机构的创业板企业。北京大学数字普惠金融指数的最新数值为2011—2021年，因此选择2011—2021年的科技中小企业样本数据与其进行匹配。为保证数据的科学性和合理性，采用以下标准对样本进行筛选和处理：第一，剔除研究期间挂牌ST 类以及被退市的企业；第二，剔除融资约束KV指数为负、主要变量存在空缺的样本；第三，为保证样本的稳健性，对所有连续变量在1%的水平上进行了缩尾处理。经过上述处理，最终得到2011—2021年共4869个观测样本。其中，企业财务数据从CSMAR中获取，数字金融指数由北京大学数字金融研究中心课题组提供，各地区宏观经济发展水平数据来自国家统计局。

（三）变量定义与说明

1.企业融资约束（KZ）

企业的各项财务指标能侧面反映出企业面临的融资约束程度。本文参考Baker[30]、李君平等[31]的KZ指数构建，未考虑测量误差较大的托宾Q值，而是选取企业现金持有量（cash）、经营性净现金流（cashflow）、派现水平（dd）以及负债程度（lev）四个指标来衡量企业融资约束程度。该值越大，意味着企业面临的融资约束程度越高。表1 为科技中小企业KZ指数回归模型的估计结果。

表1 科技中小企业融资约束程度模型估计结果

2.数字金融（cdigfin）

现有文献对数字金融的衡量大多采用北京大学数字普惠金融指数[32]，该指标在国内相对权威与科学。本文选取北京大学数字金融研究中心[33]编制的各地级市数字普惠金融总指数（cdigfin），并从覆盖广度（cdigfin1）和使用深度（cdigfin2）两个子维度来进一步考察数字金融发展水平，考虑到数字金融数字化程度波动较大，因此未选取该维度。上述指标数值越大，表明此地级市的数字金融发展程度越高。

3.金融错配（FM）

参照邵挺[34]的做法，资金使用成本=利息支出-扣除了应付账款后的负债总额，金融错配=（企业的资金使用成本-所在行业的平均资金使用成本）/所在行业的平均资金使用成本。该数值偏离0 值越大，表明企业面临的金融错配情况越严重。

4.信息披露质量（KV）

为能更真实地反映出企业信息披露，本文参考林长泉等[35]的研究，采用KV度量法：

其中，P 为收盘价，Vol 为交易股数，Vol0表示年度平均日交易量。β由最小二乘法回归得到，不考虑β小于0的情况。信息披露质量与KV值为负相关关系。在运用模型时，△Pt=0时，等式没有意义。因此，剔除样本中△Pt=0的交易日。

5.控制变量

结合相关研究，本文控制了如下变量：（1）企业规模（Size），总资产取自然对数；（2）企业年龄（Age），企业自成立以来的年数；（3）资产收益率（Roa），公司年度净利润除以总资产；（4）资产负债率（Lev）；（5）固定资产比重（Fasset）；（6）股权集中度（OC），第一大股东持股比例；（7）企业成长性（Growth），主要考察企业的经营能力发展状况，即主营业务收入增长率；（8）资本性支出（Capex），购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金/期初总资产；（9）董事会规模（BS），即董事会人数；（10）地区经济发展水平（lnGDPp），人均国内生产总值取对数。

（四）模型设定

首先，为了检验假设1，本文构建了固定效应模型，如式（1）所示：

其中，KZ 表示融资约束程度；cdigfin 为数字金融指标，包括数字金融发展总指数及其子维度（覆盖广度、使用深度）的具体水平；下标i、j、t分别代表企业、地级市与年份；X表示企业层面以及区域层面的控制变量。在此基础上，回归还将年份效应Year和行业效应Indus进行了固定，ε为随机干扰项。

其次，借鉴温忠麟等[36]、李明洋等[37]的研究，为了进一步探究具体作用机制，将金融错配作为中介变量，建立以下模型：

其中，FM为金融错配（中介变量）。为了检验金融错配（FM）是否在数字金融（cdigfin）和融资约束（KZ）之间充当了中介变量，在式（1）系数α1显著的情况下，若式（2）系数β1与式（3）系数χ2也都显著，则说明上述作用机制存在。

最后，为了验证假设3，进一步考察信息披露质量在其中的调节作用，构建如下模型：

其中，调节变量KV为企业信息披露质量。

三、实证结果与分析

（一）变量描述性统计

表2列出了所有变量的描述性统计结果。融资约束（KZ）的最小值为-10.81，最大值为5.628，标准差为3.298，表明科技中小企业受到不同程度的融资约束。从数字金融总指数（cdigfin）和子维度指标（cdigfin1、cdigfin2）的均值和标准差可以看出，各地级市之间的数字金融发展水平存在较大差异。信息披露质量（KV）的最小值为0.001，最大值为1.484，均值为0.166，表明科技中小企业之间信息披露质量差异较大。

表2 变量的描述性统计分析

（二）基准回归

表3 列示了模型（1）的回归结果。（1）列报告了数字金融总指数对科技中小企业融资约束的回归结果，数字金融总指数（cdigfin）的系数为-0.865 且在1%的水平上显著，表明数字金融发展会降低科技中小企业面临的融资约束，验证了假设1。（2）和（3）列分别报告了数字金融发展的覆盖广度、使用深度对科技中小企业融资约束的回归结果，覆盖广度（cdig-fin1）、使用深度（cdigfin2）的系数均在1%的水平上显著为负，这一结果也进一步验证了假设1。

表3 数字金融对科技中小企业融资约束的影响

（三）作用机制分析

表4列示了模型（2）的回归结果。（1）列中，数字金融总指数（cdigfin）对金融错配（FM）的影响在1%的水平上显著为负，表明数字金融的发展能够优化金融资源配置，改善金融资源错配。（2）列中，金融错配（FM）的系数在1%的水平上显著为正，说明金融错配现象的改善，促使信贷资源更充分地流向优质的科技中小企业，缓解其融资约束难题。再比较表4（2）列中cdigfin 的系数略小于基准回归表3（1）列中cdigfin的系数。综合上述回归结果及前面理论分析能够得出，数字金融可通过金融错配对科技中小企业融资约束产生缓解作用，假设2成立。进一步，表4（3）和（5）列中覆盖广度（cdigfin1）、使用深度（cdigfin2）的系数在1%的水平上显著为负，（4）和（6）列中金融错配（FM）的系数也都同样显著，这说明数字金融发展的覆盖广度和使用深度都能有效缓解金融资源错配，改善科技中小企业融资约束。主要原因在于，数字金融的发展使得金融机构的发展更趋向于数字化，有效提升了金融机构的信息挖掘能力。信息的快速搜集、流程的简化、成本的降低，改善了金融机构不敢贷、不愿贷的现象，使其对科技中小企业的评价标准更全面，能凭借数据更为客观地判断放贷对象，对科技中小企业的接受度也更高，能有效纠正信贷扭曲程度，也能以更符合科技中小企业发展模式的方式对其进行融资方面的支持。不仅如此，数字金融的深化发展还加剧了金融机构之间的竞争，金融市场效率得到一定的提升，资金配置效率和风险管理能力也得到进一步提高。

表4 数字金融对科技中小企业融资约束的作用机制

（四）企业信息披露质量的调节效应分析

表5列示了式（4）的回归结果。（1）列中，交互项interact（cdigfin×KV）的系数在5%的水平上显著为负，说明企业信息披露质量强化了数字金融发展水平对融资约束的降低效应。（2）和（3）列中，覆盖广度与信息披露质量的交互项、使用深度与信息披露质量的交互项interact 分别在1%、5%的水平上显著为负，说明随着数字金融的发展以及数字金融服务使用频率的提高，科技中小企业积极提高信息披露质量对缓解企业融资约束至关重要。上述结论表明，随着我国数字金融服务广度的覆盖，企业信息披露质量强化了数字金融与融资约束之间的影响关系，验证了假设3。

表5 信息披露质量的调节效应

四、稳健性检验

（一）替换被解释变量

本文通过替换被解释变量的方式验证结论的稳健性，参考Hadlock等[38]提出的方法，使用SA指数作为衡量企业融资约束的代理变量。具体计算公式为SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。其中，Size用企业总资产除以100万后取自然对数来表示；Age用企业自成立以来的年数表示。融资约束越大，则相对应的SA 绝对值也越大（计算所得的SA 数值均为负数）。

代入式（1）进行检验。由于SA指数主要由企业规模与企业年龄所构成，因此将企业规模与企业年龄从控制变量中剔除，结果如表6所示。（1）至（3）列分别报告了数字金融总指数、覆盖广度、使用深度与融资约束的回归结果，均通过了显著性检验，与前文的回归结果一致。代入式（4）进行检验，结果如表6（4）至（6）列所示，数字金融与科技中小企业信息披露质量的交互项系数均在1%的水平上显著。

表6 替换被解释变量后式（1）和式（4）检验结果

（二）替换解释变量

本文使用数字金融省级指数（digfin）来衡量数字金融变量，代入式（1）进行检验，结果如表7（1）至（3）列所示，digfin 的回归系数依旧显著为负。代入式（4），结果如表7（4）至（6）列所示，交互项interact的系数依旧显著为负。这表明信息披露质量强化了主效应关系的结论依旧成立。

表7 替换解释变量后式（1）和式（4）检验结果

进一步代入式（2），结果如表8所示。（1）列显示数字金融省级指数对FM 的影响在1%的水平上显著，同时（2）列中FM 的回归系数也依旧显著，因此作用机制仍然成立。数字金融分指数的回归结果也同前，结论与前文一致。

表8 替换解释变量后式（2）检验结果

（三）滞后一期数字金融变量

为了在一定程度上缓解数字金融与融资约束之间互为因果关系的问题，对解释变量数字金融总指数、覆盖广度、使用深度作滞后一期处理。此外，数字金融对企业的融资约束可能也会存在滞后性影响，故本文采用数字金融相关指数在省级层面的滞后一期取值（因滞后一期造成数据缺失，无2011 年的数据）。将其替换原解释变量代入式（1）进行检验，结果如表9所示，滞后一期的数字金融依旧显著为负。结论依旧成立，验证了本文结论的稳健性。

表9 滞后一期数字金融变量后式（1）检验结果

（四）改变样本容量

考虑到上市年限较长与刚上市的科技中小企业面临的融资约束情况有所不同，本文剔除上市年限小于等于三年的科技中小企业观测值（即剔除掉2019—2021 年上市的企业）并重新代入式（1）进行检验。结果如表10 所示，改变样本容量后，数字金融对融资约束的影响显著，结论依旧成立。

表10 改变样本容量后式（1）检验结果

五、进一步讨论：基于企业所处地区的异质性分析

我国各地区的地理环境、市场环境以及政策管理都有所不同，这也造成不同地区之间数字金融发展水平存在差异。因此，本文按照我国经济区域的划分，将样本中的研究对象划分为东部、中部、西部三大地区，进一步考察数字金融对科技中小企业融资约束的影响在地区之间的差异。实证结果如表11所示，（1）至（3）列可以看出，在东部地区，数字金融总指数及其分指数对科技中小企业融资约束的估计系数依旧通过了1%的显著性检验。而（4）至（6）列显示，在中部地区，数字金融总指数及其分指数对于科技中小企业融资约束的影响依旧显著，但相对于东部地区来说显著性明显下降。在经济相对欠发达的西部地区，（7）列中数字金融（cdigfin）的回归系数没有通过显著性检验，（8）和（9）列中数字金融分指数的回归系数也均不显著，这意味着在经济相对落后的西部地区，数字金融对科技中小企业融资约束的缓解作用失效。可能的原因在于，西部地区的金融环境、金融发展水平相对落后，其金融基础设施、资金以及技术创新都不足，在传统金融无法得到突破的情况下，科技中小企业融资需求空缺较大，因而无法发挥出缓解科技中小企业融资约束的作用。

表11 基于企业所处地区的异质性分析

六、研究结论和政策建议

本文基于2011—2021 年创业板科技中小企业的数据，探讨数字金融对科技中小企业融资约束的影响及其作用机制，以及企业信息披露质量在其中发挥的调节作用。得出以下结论：总体上来看，数字金融对科技中小企业的融资约束具有显著的缓解效应，进一步区分数字金融广度与深度两个维度后该缓解效应仍然成立。从异质性分析来看，数字金融对科技中小企业融资约束的缓解效应存在明显的地区差异，即在东部、中部地区显著存在，而在西部地区不显著。在影响机制上，数字金融通过加快信息互通的效率，降低交易成本与金融服务的门槛，缓解了信贷歧视现象，进而纠正金融资源错配，最终解决科技中小企业融资难、融资贵的问题。进一步研究表明，科技中小企业面临的融资约束与其信息披露质量也密不可分，较高的信息披露质量能够强化数字金融对科技中小企业融资约束的缓解效应。

在数字金融高速发展的背景下，本文研究结论对如何更好地利用数字金融，解决科技中小企业融资难题，增强其信心，促进科技中小企业高质量发展具有一定的借鉴作用。

第一，加快发展数字金融步伐，完善数字金融基础设施建设，特别针对西部地区要尽快实现数字金融大范围的覆盖。对于5G通信、新型互联网交换中心等数字基础设施的推动步伐要持续加快，推进移动物联网全面发展，将通信基础设施实现全方位革新，整体拔高数字应用基础设施水平，达到整体畅通、互通互联的效果。同时，对传统基础设施实行数字化改造，进一步提升数字通信网络的覆盖广度和使用效率，扩大服务半径。

第二，引导金融机构加快数字化创新步伐，鼓励金融科技企业与金融机构之间的强强联合，缓解金融错配。一方面，在技术加持下强化贷前、贷中、贷后的服务效率，让整个投融资过程变得更快捷、更灵活、更透明，增加有效信贷供给，为各个科技中小企业精准提供金融服务，使传统金融服务中受排斥的长尾群体也能享受到信贷资源的支持，改善科技中小企业的融资困境，促进信贷资源配置效率的提升。另一方面，不断深化科技中小企业对数字化的认识，鼓励科技中小企业对数字技术进行开发引进与主动应用，提升数字技术在企业与金融机构之间的融合效率，充分发挥数字金融的资源配置效率。此外，推进监管部门的数字化转型，扩大数字金融在监管领域的应用，保障金融元素高效配置且低风险地流动。

第三，健全市场信息披露机制，鼓励科技中小企业进行更多的自愿性信息披露，提高信息披露的水平与质量。监管机构不仅要进一步完善信息披露制度，加强企业强制性信息披露的规范性和非强制性信息披露的及时性，还要鼓励科技中小企业积极地进行自愿性信息披露。除正式信息披露之外，积极探索并完善更多的非正式信息披露渠道，促使科技中小企业提高信息披露质量，使数字金融在缓解科技中小企业融资约束中发挥最大作用。