汤 萱，高 星

民营经济的发展对经济增长至关重要。2012—2021 年，我国民营企业在企业总量中的占比由79.4%提高到92.1%，税收贡献超过50%，国内生产总值贡献超过60%，城镇劳动贡献超过80%，在稳增长、稳就业等方面发挥了积极作用，成为推动经济社会发展的重要力量。2020年《中共中央国务院关于营造更好发展环境支持民营企业改革发展的意见》指出，要激发民营企业活力和创造力，进一步为民营企业发展创造公平竞争环境。但就现实境况而言，我国民营企业大多以中小企业为主，普遍存在资产少、规模小、信用记录不完善等问题。金融机构对民营企业容易产生惜贷、抽贷及断贷等现象，致使民营企业长期面临“融资难、融资贵”的发展困境，发展动力不足。如何有效破解民营企业发展的金融困境是当前亟需解决的一大难题。

任何企业的发展都离不开资金支持。但由于民营企业规模有限，缺乏较大体量的优质抵押资产，金融机构对民营企业的放贷意愿较低。同时我国资本市场发展有待完善，市场准入门槛较高，大部分民营企业往往无法达到准入条件，被阻挡在资本市场之外。可见，在传统金融体系下，债券融资与股权融资两种方式均无法满足民营企业的金融需求。党的十九大报告指出，要“深化金融体制改革，增强金融服务实体经济的能力”。近年来，人工智能、大数据、云计算以及区块链等数字技术蓬勃发展，传统金融逐渐与数字技术进行有机结合，数字金融应运而生。数字金融具有共享、低成本、突破地理边界等典型特征，一度成为理论界与实务界的关注热点，Lee I.,Shin Y.J.,“Fintech: Ecosystem,Business Models,Investment Decisions,and Challenges”,in,2018,Vol.61,No.1,pp.35-46;Demertzis M.,Merler S.,Wolff G.B.,“Capital Markets Union and the Fintech Opportunity”,in,2018,Vol.4,No.1,pp.157-165.这也为民营企业提供了新的发展机遇。然而现有文献主要集中于探究制度环境、金融市场竞争、高管特征、社会失信环境等因素对民营企业成长的影响程度。关于数字金融则多聚焦于研究数字金融对经济增长、城乡差距、地区创业、企业创新等方面的影响。上述研究虽未将数字金融与民营企业纳入同一研究框架进行分析，但也为本文的研究主题“数字金融-民营企业成长”提供了丰富的理论视角与经验借鉴。

区别已有研究，本文力争在如下方面有所贡献：（1）验证数字金融与民营企业成长之间的逻辑关系，并检验数字金融在不同金融业竞争程度下、不同企业注册资本属性下的作用效果。（2）采用中介效应模型，从融资约束、企业杠杆两个角度论证数字金融是否有效缓解民营企业的金融困境进而助推民营企业成长。（3）在“数字金融-民营企业成长”框架中纳入金融监管与管理者能力两大因素，为探寻数字金融真正服务于实体经济提供有益证据。

（一）数字金融

数字金融是我国金融业发展中的一种新业态，是基于数字技术实现融资、支付、投资等的新型金融业务模式。当前学术界针对数字金融的研究十分丰富，核心脉络大致可以分为数字金融的发展、影响、风险三个角度。从发展视角看，现有研究表明数字金融得以快速发展的原因除了数字技术之外，还归因于传统金融服务供给不足和金融监管相对包容。尤其是以中小企业为主的民营企业，呈现出信息披露不完善、资产抵押不足等特点，更难以获得正规金融机构的信贷支持。有学者研究发现，中国增长速度最快的公司大多依靠非正规融资渠道，因此当数字金融出现时，资金需求者能迅速接受并推动数字金融发展。从影响的视角来看，现有文献主要阐述了数字金融对于传统金融、中小微企业融资、企业创新等方面的影响。如数字金融对传统金融机构的影响主要体现在渠道和客户。从融资来看，数字金融渠道更丰富直接，主要有点对点融资模式和基于大数据的小额贷款模式等，有效降低了信息不对称，实现长尾客户链接和大数据预测等。在风险方面，主要从金融监管的角度探讨数字金融过程中所存在的风控问题。

（二）民营企业成长

关于民营企业成长的研究颇丰，主要分为宏观和微观层面。从宏观视角看，学者们对民营企业成长的研究主要集中在制度环境、市场环境、社会信任等领域。在非正式制度主导的环境下，民营企业倾向于构建社会资本，扩大关系网络的影响力，推动企业成长。在市场环境研究中，当金融发展水平较低时，商业信用对民营企业成长促进作用较大，随着市场化改革和金融改革的深入，民营企业成长对商业信用融资的依赖逐渐减弱。而在社会失信环境下，民营企业交易成本会显著提高，从而加剧融资约束并阻碍企业创新，最终抑制民营企业成长。从微观视角看，学者们对企业成长研究主要集中在公司治理、企业规模、关系网络、商业信用融资等因素。学者们普遍认为，有效的公司治理机制会降低代理成本，提升企业信用，对企业获取外部融资具有积极影响，最终促进民营企业成长。横向关系网络的信息分享传播和资源互换作用可以降低企业间的信息不对称现象，加强交易双方的信任关系，缓解民营企业融资约束，增加企业存货投资、固定投资和研发投入，最终促进企业成长。

在传统金融模式下，金融机构基于盈利性目标与风险规避原则，在其放贷过程中，通常存在“所有制歧视”与“规模歧视”现象。即金融机构面对民营企业与小微企业的资金需求时，由于这类企业优质抵押资产数量有限，且没有足够的信用背书，审核流程严苛，放贷意愿较低。因此，民营企业长期存在融资缺口甚至融资困境。在传统金融资源配置效率较低甚至资源错配等现象频发的背景下，数字金融应运而生。数字金融能够突破地理限制与时空界限，拓宽金融服务边界，让更多经济主体（尤其是小型企业或者民营企业）享受金融服务，为民营企业提供资金支持，在一定程度上可以弥补传统金融的不足。同时数字金融又不同于传统金融，是对传统金融的有效补充，表现为数字金融不再过度依赖固定资产、财务报表等硬信息对企业进行风险评估，Duarte J.,Siegel S.,Young L.,“Trust and Credit:The Role of Appearance in Peer-To-Peer Lending”,in,2012,Vol.25,No.8,pp.2455-2484.而是借助大数据、云计算等数字技术深度挖掘企业的历史交易、经营数据，Gomber P.,Kauffman R.J.,Parker C.,et al.,“On the Fintech Revolution: Interpreting the Forces of Innovation,Disruption,and Transformation in Financial Services”,in,2018,Vol.35,No.1,pp.220-265.合理评估企业的经营风险与发展潜力，Norden L.,Buston C.S.,Wagner W.,“Financial Innovation and Bank Behavior:Evidence from Credit Markets”,in,2014,Vol.43,pp.130-145.使得优质的民营企业有机会被市场熟知，获取更多金融资源。因此，本文认为数字金融能够在一定程度上缓解民营企业所面临的“所有制歧视”与“规模歧视”现象，助力民营企业发展。

基于此，本文提出研究假设：

H1：数字金融发展水平越高，越能助推民营企业成长。

具体而言，第一，数字金融能缓解民营企业的融资约束，助推民营企业成长。首先，从“量”的角度来看，数字金融的出现，能够借助大数据等新兴技术多维搜集市场中沉淀的历史数据，调动投资者的闲散资金与资金需求方进行匹配，且这一匹配过程不受地理位置限制，能够远距离实现。Laeven L.,Levine R.,Michalopoulos S.,“Financial Innovation and Endogenous Growth”,in,2015,Vol.24,No.1,pp.1-24.同时，数字金融还衍生出消费金融、供应链金融等新的融资方式，极大地拓宽民营企业的融资渠道，且由于数字技术的加持，融资过程中的搜寻成本、议价成本等骤减，增加了民营企业的金融供给。其次，从“质”的角度而言，以往传统金融模式下金融机构偏好大型企业以及国有企业，金融配置结构扭曲，不利于经济发展。而数字金融主要通过大数据技术搜集企业历史经营数据并整合分析，由此对企业进行风险评估并预测发展潜力，Moenninghoff S.C.,Wieandt A.,“The Future of Peer-To-Peer Finance”,in,2013,Vol.65,No.5,pp.466-487.优质的民营企业即可获取相应金融资源。可见，数字金融能够增加民营企业的金融供给并优化金融资源配置效率，使民营企业可以较低的成本填补资金缺口，推进生产活动，实现良好发展。

基于此，本文提出研究假设：

H2：数字金融能够有效缓解民营企业融资约束，推动民营企业成长。

第二，数字金融能降低民营企业杠杆，推动民营企业发展。从民营企业内部视角出发，数字金融的出现以及数字金融水平的提高，使得金融服务的覆盖范围与便利性得到极大提升，外部金融环境的改善使民营企业的外部融资压力减少，亦因此，民营企业增加负债水平（加杠杆）的主动性下降。从民营企业外部视角来看，以往民营企业通过加杠杆方式获取资金大多是由于融资渠道单一。数字金融的出现意味着金融基础设施愈趋完善，Vives X.,“Digital Disruption in Banking”,in,2019,Vol.11,No.1,pp.243-272.民营企业可以获取信贷资金的方式多样化，且成本更低，民营企业的融资选择增加，高成本的杠杆融资不再成为融资首选。民营企业可以通过更具性价比的融资方式获取金融资源，节约一定的财务成本，用于主营业务的生产，推动民营企业发展。

基于此，本文提出研究假设：

H3：数字金融能够有效降低民营企业的杠杆水平，助推民营企业成长。

（一）模型设定

为验证数字金融对民营企业成长的影响，现构建如下基准回归模型：

式（1）中，民营企业成长（EPS）为本文的被解释变量；
数字金融（DF）为核心解释变量；
为控制变量组，α和分别表示常数项和残差项。为提升回归结果的科学性，本文还进行了如下处理：第一，在回归模型中默认采用聚类稳健标准误；
第二，所有回归方程中，采用双向固定效应模型【控制“时间（）-行业（）”虚拟变量】进行检验，以尽可能地吸收固定效应。若回归系数为正且显著，则意味着数字金融能促进民营企业成长。

（二）变量设定

1.被解释变量

民营企业成长（）。参照以往学者的指标设计思路，每股收益是每一普通股在某一段期间内所获得的盈余，它可以体现企业的获利能力，并且能在一定程度上反映出民营企业成长的动力。本文拟将每股收益作为民营企业成长的代理变量。

2.核心解释变量

数字金融（）。北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数以蚂蚁金服提供的数据为基础，衡量中国省级和城市级（未核算中国的港澳台地区）数字金融发展程度。本文将其作为数字金融发展的代理变量，并对该指数进行归一化处理。在本文的核心实证部分，采用省级层面的数字金融发展指数进行回归分析。本文后续会进一步将数字金融指数分解为两个指标：数字金融覆盖广度（，主要通过电子账户数等体现）和数字金融使用深度（，包括但不限于支付业务、信贷业务等，考察其实际使用人数同时也测度人均交易额）。

3.控制变量

为尽可能克服遗漏变量的影响，本文还加入了一系列控制变量。具体包括:企业规模（）、固定资产比（）、总资产增长率（）、营业利润占比（）、人均国内生产总值（）、有形资产占比（）、经营负债比率（）、政府与市场的关系（）。变量定义参见下页表1。

表1 变量定义

（三）数据来源

本文以沪深两市上市A 股民营企业为研究对象，依据数字金融指数起始年限（2011 年）构建2011—2019年的面板数据集。并对数据进行如下技术性处理：（1）剔除样本企业中的金融类、房地产类企业；
（2）剔除在样本期内ST、*ST 类企业；
（3）秉持“5年连贯”原则，仅保留样本期内至少连续5年的企业；
（4）对变量数据中的连续变量（不包含虚拟变量）进行1%和99%的缩尾处理。经上述处理后，最终得到11520个“企业-年份”观测样本。企业的微观财务数据均来源于国泰安数据库，宏观层面数据来自国家统计局。相关变量描述性统计如表2所示。

表2 描述性统计

（一）基准回归结果

表3（见下页）采用递进式方法进行回归，探究“数字金融-民营企业成长”的逻辑关系。在M（1）中，本文仅控制了时间和行业固定效应，M（2）中本文相应加入了前文所述的控制变量组。结果显示，M（1）与M（2）中数字金融（）对民营企业成长的回归系数均显著为正（回归系数分别为0.433、0.224，且均通过了1%水平下的显著性检验）。表明数字金融能够显著促进民营企业成长。研究假说H1得以证实。

由于数字金融指数包含覆盖广度及使用深度两个子指标，同时为更加精准地刻画“数字金融-民营企业成长”的内在关系，本文进一步将数字金融指数分解成数字金融覆盖广度（DF-B）和数字金融使用深度（DF-D），考察究竟数字金融哪一层面的发展会促进民营企业成长，换言之，考察数字金融助推民营企业成长是因为参与数字金融的人数增加还是受益于数字金融所提供的金融服务更为多样化。结果如表3 中M（3）—M（4）所示，无论是数字金融覆盖广度（DF-B）还是数字金融使用深度（DF-D）均对民营企业成长有正向驱动作用，但数字金融使用深度对民营企业成长的驱动效应更为强劲（0.210＞0.159）。这表明随着数字金融覆盖广度的不断扩大，当地使用电子账户的人数增加，能够营造良好的金融环境，降低民营企业的交易成本。数字金融使用深度的增加则意味着当地金融服务（如信贷、保险等）流程趋于简化，能更加便利地服务于资金需求方（民营企业），在节约成本的基础上还为其拓宽了融资渠道。同时，上述结果也从侧面反映出在数字金融的发展过程中，不能过于依赖扩大数字技术应用覆盖面，需要持续推动数字技术与民营企业主营业务的深度融合方能更加高效助力其发展。

表3 基准回归

（二）内生性处理与稳健性检验

1.内生性处理

为尽可能避免“民营企业成长越好，数字金融发展程度越高”这一反向因果关系导致的内生性问题，本文将采用滞后处理及工具变量法重新进行回归。首先在表4 的M（1）—M（2）中将数字金融（）分别滞后一期和两期；
在表4（见下页）的M（3）—M（4）中借鉴唐松等人的研究思路，采用各省份互联网普及率（）作为工具变量，采用工具变量法进行回归检验。结果显示，M（1）—M（2）中数字金融对民营企业成长的影响仍然显著为正，研究结论保持不变。M（3）为第一阶段工具变量对内生解释变量的回归结果，互联网普及率（）的估计系数为0.004，通过1%水平下的显著性检验，说明工具变量与内生解释变量数字金融（）之间具有强相关性。M（4）为第二阶段回归结果，Kleibergen-Paap rk LM 统计量为7.867，在1%的水平上显著，表明拒绝工具变量识别不足的原假设；
Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量为330.97，明显大于Stock-Yogo 弱工具变量识别检验在10%显著性水平上的临界值（16.38），拒绝弱工具变量的原假设。；
综上，工具变量选取有效。同时，M（4）中数字金融（）的回归系数显著为正，说明本文的核心结论成立。

表4 内生性处理：自变量滞后+工具变量法

2.稳健性检验

为验证本文基准结论的精准性，采用以下方法分别进行检验：第一，剔除部分样本。数字金融以及微观经济主体的发展都与全球金融态势密切相关，特殊的金融事件可能会扰动回归结果。因此，在表5的M（1）中，剔除中国股灾（2015 年）及后续年份的样本，尽可能消减股灾所引致的负向连锁效应。第二，替换因变量。在表5 的M（2）中用能够体现持续企业持续成长性的财务指标主营业务收入增长率（）作为新的因变量代理变量。第三，由于个体固定效应相较“行业-年份”固定效应更为严苛，因此，在表5的M（3）替换固定效应回归方法。表5结果显示，在经过上述稳健性检验操作后，数字金融对民营企业成长的影响仍然显著为正，核心结论高度稳健。

表5 稳健性检验

（三）异质性分析

在前述的全样本回归中，已然证实“数字金融-民营企业成长”的正向逻辑关系，但值得思考的是，在不同的场景下，这一正向效应是否会存在差异化效果？如数字金融释能是否会受到外部金融环境的影响？是否会因企业自身条件差异而呈现不同效果？为回答上述问题，本文进一步将全样本按照金融业竞争程度与企业注册资本分样本回归（表6）。

表6 异质性分析：金融业竞争与注册资本

结果显示，在表6 的M（1）—M（2）中，当民营企业所在地区的金融竞争程度较大时，数字金融对民营企业成长并未呈现显著的正向作用。相反在金融竞争程度较小时，数字金融对民营企业成长展示出显著的促进作用，M（2）中数字金融的回归系数为0.402，且通过5%水平下的显著性检验。其原因在于，金融业竞争程度的大小可以映射出企业所在地区金融资源的垄断程度。金融业竞争程度大，意味着该地区金融资源未高度集中于某一部分领域的企业，在市场中的流动性较强，企业可以凭借自身实力争相获取相应金融资源用于生产活动。而金融业竞争程度小，则有可能使该地区的金融资源存在垄断现象，即高度集中于某一特定领域或特定性质的企业中，其他企业能获取的金融资源总量缩减，且获取门槛较高。显然，当金融业竞争较小时，对于民营企业而言，所有制歧视与规模歧视的存在，会进一步加剧民营企业的融资困境，不利于民营企业的生产活动。此时，数字金融凭借大数据获取海量市场信息与企业历史数据后，能够合理评估民营企业的真实经营状况，缓解金融机构与民营企业之间的信息不对称，同时也能够突破地理位置的局限，寻求外地金融机构的支持，民营企业拓宽融资渠道，为民营企业招揽更多金融资源，支持其经营活动，助力民营企业成长。

表6 的M（3）—M（4）显示，按照注册资本分组回归后，当民营企业的注册资本较多时，数字金融对民营企业的推动作用并不明显。反而当民营企业的注册资本较少时，数字金融能够显著促进民营企业成长。结果表明数字金融更能够支持小型民营企业的发展。原因在于，民营企业在融资链条中本身就不具备先天优势，常处于被动地位。当民营企业的注册较少，意味着民营企业的规模相对较小，缺乏历史经营数据，其在后期的融资过程中所面临的规模歧视更为严重，其融资困境相比大型民营企业更严峻。然而数字金融借助大数据等前沿技术能够迅速搜集民营企业的经营数据并进行数据分析，为金融机构的授信决策提供数据支持，缓解金融机构对民营企业尤其是小型民营企业的规模歧视，使小型民营企业有机会获取更多金融资源。同时，数字金融通过技术支持，能够节约大量的搜寻成本、议价成本等，能降低小型民营企业以往高昂的融资成本，将资金更多地用于生产活动，支持企业发展。

综上，数字金融在支持民营企业发展过程中，对金融业竞争程度较小、注册资本较少的民营企业具有更显著的促进作用，能在一定程度上纠正“资源错配”“规模歧视”，凸显了数字金融的普惠性特征。

（四）机制识别

前文已确证“数字金融-民营企业成长”之间的正向驱动作用。但仅就两者之间的关系进行了研究，并未深入探讨数字金融如何推动民营企业成长。为进一步提高本文的研究深度与精度，有必要对上述两者间的内在作用机制进行解读。因此，本文参考现有研究成果的主流做法，借助温忠麟等人的研究思路，构建如下递归方程：

其中，Mediator包含融资约束与企业杠杆两个中介变量。融资约束的衡量方法较多，有KZ 指数、SA 指数以及WW 指数等。基于数据获取与测量标准，本文采用SA 指数作为样本企业融资约束（SA）的代理变量。具体计算公式为：-0.737×+0.043×-0.040×，其中为企业规模的自然对数，为企业成立时间长短。该指数越大，表示企业所面临的融资约束程度越大，反之，则面临的融资约束程度越小。企业杠杆（）则选取资产负债率来衡量，该指标可以从侧面反映企业的还款能力，使用资产的杠杆程度。此外，考虑到中介效应模型中变量间的作用存在一定时滞性，同时也尽可能克服反向因果扰动，本文将因变量前置1 期，中介变量保持当期数据，自变量后滞1 期，其余变量设定同前文。

选取上述两个中介变量的原因在于，从现实境况而言，民营企业成长过程中长期面临融资困境，为获取金融资源，其内部债台高筑，制约了民营企业的有序发展。按照前述回归结果数字金融能够有效推动民营企业成长。因此，理论上，数字金融应当能够有效缓解民营企业所面临的“融资难、融资贵”问题，并且降低企业内部的杠杆水平，优化民营企业的资金状况，从而推动民营企业成长。

表7（见下页）结果显示，数字金融（）对融资约束（）的回归系数为-8.872，且通过1%水平下的显著性检验，融资约束（）对民营企业成长（）的估计系数为-0.004，同样通过显著性水平检验。说明数字金融能够有效缓解民营企业的融资窘况，优化金融机构的信贷资源配置，拓宽民营企业的融资渠道，充裕民营企业的资金池，助推民营企业成长。研究假说H2得以佐证。

表7 机制识别：融资约束

表8（见下页）的M（2）—M（3）结果显示，数字金融（）对企业杠杆（）的回归系数为-0.054，企业杠杆（）对民营企业成长（）的回归系数为-0.612，均通过至少5%水平下的显著性检验。表明数字金融能够有效降低民营企业的杠杆水平，降低民营企业的财务风险，稳定财务状况，为民营企业成长提供资金支持。研究假说H3 得以印证。进一步将企业杠杆分解为短期债务杠杆与长期债务杠杆进行回归发现，M（4）与M（6）中回归系数分别为-6.952、-2.466，M（5）与M（7）中回归系数分别为-0.006、-0.004，均通过1%水平下的显著性检验，说明数字金融能够显著降低企业短期和长期债务杠杆，进而助推民营企业成长。

表8 机制识别：企业杠杆

数字金融补充并优化了传统金融体系，但其金融的本质并未改变，因而数字金融可以借助大数据、人工智能、云计算以及区块链等新兴技术优化金融资源配置效率，扩大民营企业的金融供给总量，助力民营企业发展。一方面，不可忽视的是，数字金融作为一种新兴事物，很大程度上依赖数字技术爬取数据、整合数据并传输数据，在此过程中可能隐藏着数据流失、金融欺诈等风险，进而冲击金融体系的稳定。因此，数字金融要真正作用于实体经济（民营企业），金融监管不可或缺。另一方面，数字金融虽能为民营企业缓解融资困境，提供资金支持与决策支持。但根据高阶梯队理论，企业管理者才是企业发展战略的最终决策者与制定者，是决定企业发展方向的关键因素。理论上，数字金融的发展为民营企业招揽金融资源并辅助其进行合理决策后，能否按计划执行并收获理想经营成果，与管理者能力密切相关。换言之，数字金融能够为民营企业获取外部金融资源并为其进行科学决策提供技术支持，但管理者能力关乎金融资源在企业内部的实际使用效率。综上，本文将从民营企业内外部视角出发，引入金融监管与管理者能力两大因素，重点检验上述因素对于数字金融助力民营企业成长的作用效果。为此，将构建如下回归方程：

其中，在式（6）中，Supervision为金融监管，借鉴王韧等人的指标设计思路，采用区域金融监管支出/金融业增加值计算得出。在式（7）中MA为管理者能力，参照Demerjian 等人的研究，Demerjian P.,Lev B.,McVay S.,“Quantifying Managerial Ability: A New Measure and Validity Tests”,in,2012,Vol.58,No.7,pp.1229-1248.采用数据包络分析法（DEA）和Tobit模型测度管理者能力。其余变量设定同上。在回归过程中，首先，以金融监管（）【管理者能力（）】与数字金融（）进行方程（6）与方程（7）的交互项回归；
其次，为确保研究结论的可信度，本文还将以金融监管（）【管理者能力（）】的均值为界，再次进行回归。结果如表9所示。

表9 数字金融、金融监管与民营企业成长

回归结果表明，M（1）中，金融监管（）与数字金融（）的交互项（）系数显著为正。说明在较强的金融监管下，数字金融更能展现对民营企业的正向驱动作用。在分组回归M（2）—M（3）中，当金融监管较强时，数字金融（）的回归系数为0.351，通过5%显著性水平下的检验。当金融监管处于较弱区间时，数字金融（）的回归系数并未通过任何惯常水平下的显著性检验，进一步确证“金融监管越强，数字金融对民营企业的驱动作用更显著”。当金融监管越强时，意味着在数字金融的发展过程中，出现金融风险的概率下降，发展环境良好，能够有效支持实体经济（民营企业）的发展。

在表9的M（4）中，管理者能力（）与数字金融（）的交互项（）系数为0.042，通过1%显著性水平下的检验，说明管理者能力越强，数字金融越能显著促进民营企业成长。为提高交互项检验结果的精确度，再次进行分组回归。结果显示，在M（5）与M（6）中，当管理者能力越强时，数字金融（）的估计系数显著为正，而当管理者能力较弱时，数字金融（）的估计系数并未通过显著性检验。这一结果也验证了前述逻辑的合理性，即数字金融能够为民营企业带来金融资源存量优化与增量补充的积极效应，但所获取的金融资源最终又能为民营企业实现多大程度的实质性绩效与管理者能力相关。当管理者能力较强时，其往往拥有理性的思考能力与长远的发展目光，出现逆向选择与道德风险概率较低，同时能够在数字技术的支持下进一步优化自身的决策体系与执行能力，有效减少生产过程中的损耗，推动所在民营企业良好发展。

数字金融内生于实体经济的金融需求，但其能否解决民营企业的发展痛点与发展难点进而推动民营企业成长有待验证。因此，本文针对数字金融与民营企业成长的影响展开系统性研究，主要得到如下结论：第一，基准结果表明，数字金融能够有效推动民营企业成长。进一步将数字金融指标分解为数字金融使用深度与数字金融覆盖广度两个指标再次进行回归后发现，相较于数字金融覆盖广度，数字金融使用深度对民营企业成长所产生的驱动效应更为明显。第二，按照金融业竞争与注册资本进行异质性分析显示，数字金融对民营企业的正向效应在金融业竞争较小和注册资本较少的民营企业中更显著，凸显数字金融的“普惠性”特征。第三，机制路径结果表明：首先，数字金融能有效缓解民营企业融资约束，纾解民营企业“融资难、融资贵”的问题，促进民营企业成长；
其次，数字金融能降低民营企业杠杆水平，将企业杠杆划分为短期杠杆与长期杠杆后依旧显著，意味着数字金融能够稳定民营企业财务状况，从而促进民营企业成长。第四，数字金融作为一种新型金融模式，对民营企业的释能效率会受到外部金融监管与内部管理者能力的影响。首先，考虑金融监管对数字金融与民营企业成长的作用发现，数字金融在强金融监管下更能有效发挥对民营企业成长的正向促进作用。其次，将管理者能力纳入数字金融与民营企业成长研究框架显示，当管理者能力较强时，数字金融对民营企业成长的驱动作用更为显著。

针对所得结论，本文提出以下建议：第一，积极推动数字金融发展。一方面需加快各地金融基础设施建设速度与质量，为数字金融支持实体经济发展提供基础环境；
另一方面应当推动传统金融机构向数字化发展转型，有效增加市场中的金融供给总量。同时，政府也要给予政策支持，推动数字金融使用深度支持民营企业发展。第二，制定数字金融差异化发展战略。数字金融具有“普惠性”特征，能够为小微企业提供多元化金融服务，对于金融资源供给有限与增速缓慢的地区需要加大支持力度，增加金融存量与增量，盘活现有金融资源。同时，金融基础设施较好的地区可以为落后地区提供多方位支持，如资金支持、技术支持以及人才支持等。依据各地实际情况制定差异化策略，推动各地数字金融平稳发展，从而缓解民营企业的发展窘况。第三，强化金融监管。数字金融虽然是传统金融的补充与优化，但在数字经济浪潮下，数字技术是一把双刃剑，既可提增企业运营效率也可能引发金融欺诈等扰乱市场秩序的行为。因此，金融监管不可或缺。监管机构需把握好推进数字金融与防范金融风险两者之间的动态平衡，采取适当监管措施，解决监管法律缺失问题，补齐制度短板，推动数字金融与实体经济的融合发展。第四，管理者应提高自身数字化思维。数字时代将逐步颠覆并重塑企业发展模式，企业管理者应当尽快适应数字技术的迭代更新速度，不断提高自身专业能力使之能匹配数字化发展模式。同时，积极借助数字技术发展与应用缓解企业内部的融资困境，遏制短视主义行为，助力企业发展。

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