党的二十大报告指出，加快发展方式绿色转型，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。创新被视为推动经济高质量增长的第一要素，企业将创新驱动与绿色发展有机整合实现绿色创新，将是企业在资源与环境约束下获得持续竞争力的重要突破口。截至2022年末，我国中小企业总数突破5000万家，中小企业广泛分布于各细分领域，成为我国保持产业链和供应链全面稳定的关键力量。中小企业既为广大人民群众直接提供了大量的服务和产品，又为政府贡献了大量就业和税收，是促进经济社会高质量发展的生力军。我国中小企业创新动力不足问题，根源离不开企业创新的融资需求与金融体系供给长期不匹配，难以满足创新长周期的资金投资。
资金是企业进行创新的重要保障条件之一，我国中小企业通常面临技术创新和研发能力短板，难以快速适应绿色转型的要求，如很多中小企业在节能减排、循环经济等方面缺乏经验和专利储备；实现绿色生产工艺或设备升级往往需要较高的初始投资，对中小企业绿色创新是一个沉重的财务负担，传统银行贷款流程繁琐且审批严格，加之监管政策趋严，中小企业获取传统银行贷款的难度不断加大。在传统金融模式下，中小企业长期受困于融资约束导致创新研发积极性和成功率受到抑制，其主要原因可归结为两方面：一方面是内源性原因，中小企业自身实力有限，导致内部融资能力较弱；另一方面是外源性原因，相比较大型企业，中小企业在资产实力、信用意识、风险管控、获利能力等方面存在劣势，再加上传统金融下的信息不对称，导致中小企业长期以来受到“融资歧视”。根据投融资期限匹配理论，企业债务结构应与其投资结构相匹配，即具有长期投资特征的持续绿色创新活动的融资需求应由长期信贷来满足，绿色创新是中小企业的一种长期投资行为，我国中小企业普遍存在着将短期贷款用于长期投资问题，传统的融资模式无法有效缓解企业短贷长投对中小企业绿色创新的不利影响。
近年来，我国不断推进数字产业化和产业数字化发展，在数字技术催生下，数字普惠金融已成为我国金融发展的鲜明方向。依托于云计算、大数据、区块链等技术手段，5G和工业互联网等基建，数字金融具有收集和处理信息高效准确、服务成本低、服务范围广等优势。数字金融能够有效缓解企业信息不对称，通过“普惠金融性”弥补传统金融不能触及的“长尾部分”，缓解中小企业的融资约束，进而推动企业创新，数字金融的发展加剧了传统金融机构的竞争，推动其不得不降低借贷利率，减少了中小企业融资成本。
现阶段，关于数字金融的研究已有众多学者从宏观与微观层面的多角度进行了探索。宏观层面，数字金融的发展使经济得到高质量发展，但数字金融的广度、深度及数字化程度对经济发展的驱动效应存在差异；数字金融通过拓宽融资渠道、提高支付效率等方式，有效弥补传统金融服务在覆盖广度与使用深度方面的不足，促进中小企业参与国际贸易活动，在一定程度上通过提供信任弥补信息缺口提供，解决市场失灵的；数字金融能够实现网络服务，不再依赖实体金融网点，有助于突破传统借贷的时间与地域限制，在促进各主体间资金供求信息高效流通与跨区域匹配的同时，也弱化了信贷供给与需求的结构矛盾，降低了金融交易成本，拓展了金融触达能力和服务深度；可以通过改善资本配置效率促进产业结构升级，并通过“数字金融—经济发展水平—产业结构升级”这一传导机制产生中介效应；同时，数字金融为居民购物消费提供了便利，显著提升了居民消费尤其是生活基础消费，尤其是低收入家庭和农村家庭提升更为明显，进而有助于经济增长；此外，在金融市场稳定、创业活动、营商环境、区域技术创新等方面，数字金融均发挥了正向作用。微观层面，数字金融推动商业银行形成新竞争格局的同时给银行风险控制带来了巨大挑战；对企业的全要素生产效率、企业商业模式创新、企业数字化转型、企业技术创新等企业活动均具有显著促进作用。供应链金融是中小企业获得资金的重要创新，但传统供应链金融长期面临一个难以调和的“三角困境”，即覆盖率、服务深度和便利性无法兼顾，数字金融可能将对整个供应链上企业获取融资发挥显著正面作用。
已有文献，对数字金融与经济高质量发展，企业活动等宏微观层面进行了研究，然而在微观层面尤其是数字金融对中小企业绿色创新的影响上，还鲜有关注。数字金融能否缓解中小企业融资约束，从而推动其绿色创新？影响机制如何？影响效果是否存在特征差异？本文将通过数字金融普惠指数和2011—2021年创业板挂牌上市公司数据相匹配进行以上问题的研究。
本文可能的边际贡献有：一是以数字金融为切入点，实证分析其对中小企业绿色创新的影响。丰富了数字金融微观效应理论体系，拓展了中小企业绿色创新影响因素。二是将融资约束引入数字金融作为中小企业绿色创新的传导路径，有助于厘清数字金融与绿色创新之间的关系“黑箱”。三是揭示了数字金融在不同地区、不同行业企业下对中小企业绿色创新的异质性影响，为制定差异化政策建议提供参考。
（一）数字金融与中小企业绿色创新
企业绿色创新过程存在着周期漫长、风险巨大和无法回溯的问题等，同时，创新活动通常难以带来短期的回报，需要长期的资金和人力的投入等，但中小企业受困于自身实力，内源融资往往不足以支撑其研发投入全过程所需资金，此时企业会寻求于外部融资以维持其创新研发。然而在传统金融环境下，金融机构难以高效获取海量中小企业的征信信息，此外，企业出于商业机密考虑，在对外公布其创新项目时，其态度比较谨慎，更加剧了金融市场与中小企业间的信息不对称；由于中小企业自身缺陷及对金融服务需求个性化，基于交易成本理论，传统金融往往会出于规模不经济、交易成本高、风险排斥等原因对中小企业存在融资歧视。基于数据和技术，数字金融的发展以更理性、更客观、“非人际”的技术平台和“数字足迹”取代关系与经验，有效降低金融交易对人际信任的依赖，实现信任机制的数字化转型，数字金融可以采集记录更多维度的用户数据，建立庞大的个人及组织数据库；通过对海量用户数据的加工、挖掘和交叉验证，数字金融可以更精准地刻画用户特征，生成更准确更丰富的企业信息；大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术在金融领域深入应用并广泛渗透，会构成对交易主体更强的外部约束，显著加强信贷市场的信息透明度。
结合了数字技术和金融服务的数字金融的兴起，对我国金融市场的发展产生了重要影响。受益于数字技术的渗透性、替代性和协同性，数字金融具有低成本、低门槛，以及共享性和便利性的特点，能够提升传统金融的普惠度与精准度，驱动金融服务向容易被传统金融忽视的“尾部客户”移动，有效缓解中小企业的融资歧视现象，提高企业在创新过程中获取金融资源的能力，促进企业绿色创新。综合以上分析，本文提出如下假设。
H1：数字金融对中小企业绿色创新具有推动作用
（二）数字金融、融资约束与绿色创新
在尚不完善的市场经济下，企业融资约束与企业规模负相关，中小企业在传统金融市场中面临的融资约束问题，数字金融可能借助以下途径为其缓解。首先，飞速发展的大数据、云计算等技术，使得数字金融具备了较强的数据收集与分析能力，并依此可建立较为可靠的第三方征信体系，有效地解决了金融领域和中小企业之间的信息失衡问题，有利于金融机构根据中小企业融资需求来制定合理的融资价位，进而提高了其获取资金的可能性。其次，数字金融降低了融资成本与金融服务门槛，数字金融打破了传统金融受限于基础设施和地理位置等条件限制，高效率地吸收尾部群体，做到金融服务的批量化。同时，数字金融运用数字技术，可为中小企业提供个性化金融服务，并利用线上申请与审批等方式优化了服务流程，既降低了金融服务的门槛又反哺企业，降低了企业的融资成本。此外，数字金融的发展会对其他行业产生直接技术溢出效应，金融资源的丰富促使金融行业竞争加剧，为缓解中小企业融资约束创造了良性空间。数字金融能够以低成本、云共享和高效率的途径构建有效的信贷信用评估体系和融资渠道，改善信贷资源的配给结构，提升金融服务公开性、普惠性和资金配置效率，有助于出口企业获得充足的信贷资源，缓解企业融资约束。综合以上分析，本文提出如下假设。
H2：数字金融缓解中小企业融资约束进而促进其绿色创新
（一）样本选取与数据来源
本文以我国创业板上市公司为研究样本，选取2011—2021年公司财务及与绿色创新相关数据和2011—2021年数字普惠金融指数，以上面板数据进行分析，其中企业层面数据来自国泰安CSMAR数据库。本文对数据进行如下处理：剔除金融类、ST、*ST和退市企业；剔除相关财务数据缺失严重和少于连续5年数据的企业；对连续型变量进行1%以下和99%以上的缩尾处理，最终得到4919个可观测值的面板数据。
（二）变量定义
1.被解释变量
被解释变量为中小企业绿色创新（lnGreen）能力。考虑到企业绿色创新过程周期长、风险高、不确定等特点，为避免企业绿色创新能力被高估，本文将从产出角度衡量绿色创新能力。此外，相较于外观专利，绿色发明专利更能体现创新性，综上，本文将企业的绿色发明专利授权总量作为衡量其绿色创新能力的代理变量。
2.解释变量
核心解释变量为数字金融发展水平（index），选用北京大学数字普惠金融指数（第四期，2011—2021年）省级层面数据。为进一步研究数字金融维度与中小企业绿色创新的影响关系，本文还采用了数字普惠金融覆盖广度指数（Cover）和使用深度指数（Depth）进行降维分析。数字金融覆盖广度分为地区覆盖和人群覆盖，数字金融使用深度分为业务种类和交易频次。这样的细化可以更准确地把握数字金融的普及和应用情况，为研究数字金融对中小企业绿色创新的影响提供更为精细的分析角度。地区覆盖可以反映数字金融服务在不同地域的普及程度，人群覆盖则能够体现不同人群对数字金融服务的接入情况；业务种类反映数字金融服务的多样性，交易频次揭示了数字金融服务的使用活跃度。
3.中介变量
中介变量为融资约束。在评估融资约束方面，相比较KZ和WW指数，SA指数的外生性更强，造成偏误的可能性较低，因此本文使用SA指数评估融资约束。
4.控制变量
从关于企业创新的研究方向来看，影响企业创新的影响因素非常多，本文参考现有文献并结合中小企业特点及数据的相关性、可得性，主要从企业盈利能力、债务压力、获得资助、股权集中情况等层面选取控制变量。各变量及其度量说明如表1所示。
表1 变量定义
（三）模型选取
本文首先验证数字金融对中小企业绿色创新的影响，选取企业绿色专利授权量作为被解释变量，为了更全面地评估企业的绿色创新水平，参考其他相关的绿色创新指标如绿色技术专利申请量和绿色产品销售额等指标。绿色技术专利申请量能够从源头上反映企业在绿色技术创新方面的投入和活跃度；而绿色产品销售额则直接体现了绿色创新成果的市场认可度和商业化水平。借鉴翟华云等、宁金辉等、娄岩峰等的做法，构建基准回归模型（1）：
（1）式中，下标i、j、t分别表示企业、省份和年份。被解释变量
是中小企业绿色专利授权量加1再取自然对数，
是数字金融普惠指数滞后一期，
是控制变量。此外，为尽可能减少行业因素及观察期内宏观因素对企业融资约束及绿色创新的影响，本文采用控制行业和年份的双向固定效应模型进行估计。
数字金融不仅能够提供资金支持，还可能通过加强企业的信息透明度和信用评级，降低融资成本，从而激励企业增加研发投入，引进先进技术或进行技术创新。为深入探讨数字金融是否通过缓解融资约束促进绿色创新，借鉴温忠麟等所提出的中介效应检验程序，分步骤建立以下模型：
上述模型中，模型（1）与（2）中系数
反映数字金融对中小企业绿色创新总效应的大小。基于假设1，本文预测a1显著为正，即数字金融发展可以促进中小企业绿色创新。基于假设2，本文预测模型（3）中的
显著为负，即数字金融能够缓解企业融资约束；模型（2）中的绝对值大于模型（4）中的
的绝对值，即融资约束在数字金融促进企业绿色创新中发挥了中介效应（中介效应为
与
的乘积）。
（一）描述性统计
表2为变量描述性统计分析结果，从中可看出，绿色专利授权量取自然对数后，最小值为0，最大值为2.565，标准差为0.536，说明企业之间绿色创新水平存在明显差异；数字普惠金融指数/100后标准差为0.855，说明数字金融在不同地区的发展状况存在显著的不均衡现象；企业融资约束均值为-3.738，标准差为0.212，说明样本企业普遍存在融资约束现象，各企业融资约束程度存在较明显差异。
表2 变量描述性统计
（二）数字金融对中小企业绿色创新的影响
表3呈现了基准回归结果，（1）列中，控制了行业和年份固定效应，结果表明数字金融对绿色创新的回归系数为正，且通过了5%的统计显著性检验，说明数字金融发展对中小企业绿色创新具有正向的推动作用。（2）列中，当企业控制变量被纳入考虑后，数字金融对于绿色创新的回归系数仍然是正值，并且通过了1%的统计显著性检验。研究表明，数字金融的发展对中小企业的绿色创新具有积极的推动作用。因此，H1得到了证实。
表3中的控制变量回归结果基本符合预期，资产报酬率、净利润增长率、政府补助金额的回归系数为正，说明企业获利能力和外部资金支持对绿色创新水平具有正向影响作用。
为深入理解数字金融结构要素对绿色创新的作用，我们将重点放在数字金融的覆盖广度和使用深度这两个关键维度上进行细致分析，同时考察两个指标的动态效应，将覆盖广度和使用深度进行滞后1—4期，以观察其对企业绿色创新水平的长期影响。表4的（1）—（4）列分别报告了覆盖广度和使用深度多期下对中小企业绿色创新水平的影响程度。结果显示，广泛应用和深入使用数字化金融工具对于推动企业绿色创新有着重要的影响。在覆盖广度方面，其估计系数呈现升高再降低的趋势，表明数字金融覆盖广度对企业绿色创新的驱动作用在逐渐增强后呈现降低趋势，数字金融对中小企业绿色创新的影响在滞后1—3期时均具有1%的显著性水平，而在滞后4期时仅表现出5%的显著性水平。在数字金融使用深度方面，其估计系数也呈现升高再降低的趋势，表明数字金融使用深度对企业绿色创新的驱动作用在逐渐增强后呈现降低趋势；对比两个指标的估计系数值与显著性水平，数字金融覆盖广度的激励作用更强且具有更稳定的特征，但整体来看估计结果表明两个指标对企业绿色创新均具有长期激励作用，因此要综合推进数字金融广度与深度建设，发挥两者叠加效应，为中小企业绿色创新提供长久动力。
表3 数字金融对中小企业绿色创新影响：基准回归分析
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著，括号内为t统计量。下同。
表4 数字金融对中小企业绿色创新影响：指标降维
（三）融资约束中介效应检验
为验证H2，即融资约束在数字金融对中小企业绿色创新影响机制中发挥的中介作用，本文依照中介效应检验程序，进行融资约束中介效应分析。首先，检验数字金融对企业绿色创新水平的影响，表5第（1）列报告了回归结果，数字金融估计系数为0.0791且通过1%的显著性水平检验，表明数字金融对企业绿色创新产生了显著的推动作用。然后，对模型（3）进行回归，表5第（2）列报告了数字金融的估计系数为-0.0346且通过1%的显著性水平检验，说明数字金融的发展显著缓解了中小企业融资约束问题。其可能原因有：数字金融依托大数据、云计算等技术，对企业的融资需求进行精准分析并提供个性化融资方案，降低了融资门槛；同时，数字金融凭借其技术优势可对客户进行较准确的风险识别，一定程度上消除了信息不对称导致的融资歧视现象，提高了企业获得资金的可能性。最后，检验融资约束是否在数字金融对企业绿色创新中发挥了中介作用。表5第（3）列显示，加入中介变量融资约束后，数字金融的估计系数相比较融资约束加入前有所降低，表明融资约束在数字金融对中小企业绿色创新的作用中起到部分中介效应，即数字金融发展缓解了企业融资约束问题，这对于企业进行产品研发、技术革新、服务升级等绿色创新活动提供了更宽松的资金环境，进而促进企业绿色创新水平。融资约束发挥的中介效应（
）占总效应（
）的比重为9.57%，基于上述分析，H2得到验证。
表5 数字金融对中小企业绿色创新影响：融资约束中介效应分析
（四）异质性分析
1.基于地域经济水平的异质性分析
为考察数字金融对中小企业绿色创新影响是否存在区域异质性，本文以企业注册地为依据将样本企业分为东部企业和中西部企业并进行回归分析，结果见表6所示。东部地区的数字金融对中小企业绿色创新影响系数为0.0779，在5%水平上显著，中西部地区的数字金融对中小企业绿色创新影响系数为0.7692，且在1%水平上显著。通过对比，中西部地区的数字金融发展对中小企业绿色创新水平的正向影响作用强于东部地区，其原因可能在于东部地区传统金融资源和渠道较为丰富，使得企业对于数字金融的依赖程度相比较中西部企业较低；而中西部地区传统金融发展水平落后于东部地区，此种情况下数字金融在中西部地区的发展便可发挥出更大的边际效用，对于提升中小企业绿色创新水平具有更显著的促进作用。
2.基于行业特征的异质性分析
为了探究数字金融对于中小企业绿色创新的影响是否有行业差异性，本文基于国泰安CSMAR经济金融数据库中关于公司是否具有高科技公司的资格认证来划分样本企业，对高新技术企业和非高新技术企业分别进行回归分析。回归结果如表6所示，相比较非高新技术企业，数字金融对高新技术企业绿色创新水平促进作用更为强烈，且通过了1%水平的显著性检验。其原因可能在于高新技术企业的创新研发过程周期长、风险大、出于技术保密考虑增加了与传统金融渠道之间的信息不对称，而数字金融的优势与高新技术企业的风险特征相互匹配，使得数字金融在高新技术企业绿色创新过程中的激励作用得到了更大的释放空间。
表6 数字金融对中小企业绿色创新影响：异质性分析
不同规模的企业因资源配备、市场影响力等方面的差异，对数字金融的依赖和受益程度可能存在显著不同；同时，国有企业与民营企业在接受数字金融服务时可能面临不同的政策环境和市场机会。参考这些因素，可以更精确地揭示数字金融对于促进不同类型企业绿色创新能力的作用机制和效果差异。
本文采取以下策略进行稳健性检验，以确保研究结果的可靠性。
（一）更换核心解释变量
在基准回归时，选用省级数字普惠金融指数作为核心解释变量，此处更换为地市级层面数字普惠金融指数作为核心解释变量。表7报告了以地市级层面数字普惠金融指数作为核心解释变量的回归结果，数字金融对中小企业绿色创新仍发挥正向驱动作用，且通过了1%显著性水平检验，该结论与前文保持一致，结论稳健。
表7 数字金融对中小企业绿色创新影响：稳健性检验
（二）更换模型
考虑到中小企业绿色专利授权量具有连续正值和零值堆积的特征，同时参考蒋建勋等的做法，使用Tobit模型进行检验。表7的数据证实了数字金融对中小企业绿色创新的积极影响，与前文研究结论一致，结论稳健。
（三）内生性处理
虽然本文已从中小企业盈利能力、负债程度、股权集中度、获得外部资助金额等角度选取影响企业绿色创新水平的控制变量，但影响中小企业绿色创新水平仍存在诸多因素，所以本文的研究结论仍存在由于遗漏变量，数字金融与企业绿色创新之间存在互为因果等原因而导致的内生性问题。为此，本文通过工具变量法缓解内生性问题并验证结论。
工具变量的选择应与数字普惠金融指数相关，同时与决定企业绿色创新的未观测因素不相关的理论要求。本文选择各省互联网普及率作为工具变量，其原因主要是互联网作为数字金融发展的基础保障，为数字金融的覆盖广度和使用深度发展均提供了重要的技术支持，满足工具变量相关性要求；其次，中小企业绿色创新的重点是技术研发过程本身，与各省互联网普及率无关，满足外生性要求。回归结果见表8，检验表明不存在弱工具变量和过度识别问题，工具变量选择有效。在使用工具变量缓解内生性问题后，数字金融对中小企业绿色创新仍具有显著促进作用，结论与前文一致，同时估计系数相比基准回归的估计系数明显增大，说明工具变量产生了放大作用。
表8 数字金融对中小企业绿色创新影响：2SLS工具变量法
（一）结论
近年来，依托数字技术的蓬勃发展，数字金融逐渐成为一种新的金融业态。数字金融具有低成本、广覆盖、风控强、能够提供个性化服务、兼顾规模群体与长尾群体的特点，尤其为中小企业的高质量发展提供了有力支持。
本文研究结论如下：第一，数字金融对中小企业绿色创新具有积极影响，且其影响程度与覆盖范围和使用深度相关；第二，通过降低中小企业的融资约束，数字化金融能够协助企业成功应对创新过程中可能出现的经济难题，从而进一步增强企业的绿色创新能力；第三，数字金融对中西部企业和高新技术企业的绿色创新水平的提升具有更强的促进作用。此外，在使用更换解释变量、更换计量模型等稳健性检验方法，使用互联网普及率作为工具变量缓解内生性问题后，数字金融能够显著提升中小企业绿色创新水平的结论依然成立。
文章对于数字金融、融资约束与中小企业绿色创新之间的关系进行了探讨，但受到样本数据获得性限制，文章选择创业板上市公司作为研究样本，在后续研究中，一是尝试对非上市中小企业进行抽样调查，获取非上市中小企业的经营数据，并与创业板上市公司进行组间对比分析以进一步明确数字金融对不同规模企业在绿色创新方面的影响差异；二是为提高研究准确度和深度，在变量选取上考虑将数字金融的覆盖广度在地区和人群覆盖方面进行划分，将数字金融的使用深度在业务种类和交易频次等方面进行划分，在绿色创新代理变量方面考虑增加绿色产品销售额等指标以便更加全面反映数字金融特征和企业绿色创新能力。
（二）启示
基于以上结论，本文得出以下启示。
第一，应持续推动数字金融建设，尤其在其广度与深度层面协同发展，为中小企业提供更精准的金融服务保障。各部门应从数字金融的技术层面、推广层面、监管层面等构建立体化的政策体系，帮助数字金融深化发展，为数字金融驱动中小企业绿色创新提供政策环境保障。
第二，应合理配置数字金融资源要素，制定并实施数字金融差异化发展政策。数字金融能够有效弥补传统金融的资源错配问题，尤其在中西部地区，数字金融缓解中小企业融资约束激励企业创新的边际效用更强。因此，需将人才、算力技术、基础设施等数字金融资源要素通过“东数西算”等重大工程，引导其流向中西部地区，建立“起点高、覆盖广、监管强”的数字金融服务体系，以发挥中西部地区数字金融对中小企业绿色创新的边际促进效用。相比较中西部地区，东部地区的数字金融基础设施建设已比较完善，可着力在数字金融创新能力建设、优化升级数字金融服务、建立关于检验数字金融实施效果的政策动态调整机制等方面进行思考。同时，应考虑数字金融对高新技术中小企业和非高新技术中小企业在绿色创新方面的影响差异，结合前文研究结论，应以高新技术中小企业为重点突破对象，充分考虑高新技术企业的资金供需特点，利用数字金融特性提供精准服务，力争化解由于研发周期长、技术保密等导致的风险和信息不对称等问题。
第三，应打通数字金融、融资约束、中小企业绿色创新之间的传导路径。各金融机构应加强数字金融服务意识，积极运用数字金融并发挥其服务中小企业的优势，认真剖析中小企业需求并将之与数字金融供给有效匹配，将企业融资约束问题有效解决。同时，中小企业应强化绿色创新的主体意识，有关部门应在人才、税负、平台等方面提供系列减负纾困政策，打通数字金融驱动中小企业绿色创新的传导路径，落实数字金融驱动中小企业绿色创新的驱动作用。
本研究发现数字金融对中小企业绿色创新有正面影响及其通过缓解融资约束的作用机制。同时，对未来研究方向进行展望，后续研究可以探讨数字金融对不同行业或企业生命周期各阶段的影响差异，或考察数字金融与企业绿色创新之间的互动效应。