金融监管与中小企业技术创新——来自新三板企业的证据

李廷瑞，张 昭

(西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061)

一、引言

技术创新是体现一国竞争力的核心要素，也是实现经济高质量发展的必由之路。在建设创新型国家的过程中，中小企业作为科技创新和技术进步的有生力量，扮演着至关重要的角色。然而，受规模、资金等因素限制，中小企业的创新之路充满荆棘。[1]如何完善现代化金融监管体系，引导金融资源更多地流向“科技创新”的重点实体领域，是当前理论界一项紧迫而重要的议题。事实上，金融监管是一把双刃剑。科学合理的金融监管制度对于规范金融机构行为，缓解可能出现的市场失灵，维护金融市场稳定作用重大。[2]而过度的金融管制一定程度上可能扰乱正常的市场竞争，遏制金融创新，最终造成效率损失。当前学术界对于金融监管的研究主要集中于最优金融监管边界的探寻与设计方面。[3]近年来，国内经济转型步伐加快，全球经济的不确定性明显增加，在此背景下，厘清金融监管与实体企业技术创新的关系，对于完善和优化我国现代化金融监管制度，促进经济创新发展，具有重要的理论与现实意义。

针对金融监管与企业创新的关系研究，现有文献主要集中于监管对金融风险、影子银行、银行信贷供给等金融部门的影响方面[4-6]，少数学者从风险抑制和融资规模的视角考究了金融监管与实体经济整体发展的关系[7]。而关于金融监管对企业行为的影响，部分文献立足于企业金融化背景，讨论了监管对企业金融资产投资的作用机理[8，9]，部分文献基于股利监管、衍生品监管以及交易所一线监管等常见金融监管政策，探究了企业经济行为在具体的证券监管政策下发生的改变[10-12]，另有部分文献从政府行政放权、创新补贴、政府审计等政府干预的视角分析了“有形之手”对企业创新发展的政策效果[13，14]。总体而言，现有文献中关于金融监管对企业创新的影响研究尚付阙如，这与地区层面的金融监管强度指标难以准确量化有关，寻找一个科学合理的度量指标十分关键。为此，本文结合金融科技指数及金融监管不确定指数的测度方法，自行构建了金融监管强度指标，用于进一步量化研究金融监管对中小企业创新的影响。

二、理论分析与研究假设

(一)金融监管与企业技术创新

纵观金融监管理论发展史，金融监管经历了从早期“市场”与“政府”孰优孰劣的激烈争论到当前“无形之手”与“有形之手”共同作用、动态博弈的过程。[15]20世纪30年代初，“公共利益理论”和“金融脆弱说”在西方经济“大萧条”的背景下应运而生，这两大理论体系为政府实施严格的金融监管行为奠定了理论基础。[16]而在20世纪70年代后期出现的“滞胀并存”又引发学术界对政府监管失灵作出深刻的检视，这一时期的主流理论更倾向于放松政府管制，主张金融自由化。2008年金融危机的爆发，使得理论界与学术界再次意识到，金融体系特殊的“准公共产品”特征和风险外溢性决定了必须通过引入有效的政府监管来对金融市场失灵进行适当规范和纠偏，有效的金融监管对金融市场、经济社会的健康运行至关重要。但与此同时，过度严格的金融管制也会对经济产生直接、显著的负面效应，可能会阻碍金融业效率的提升，同时影响金融支持实体经济发展的力度和广度。[17]探寻政府与市场最优的“有效边界”，是完善现代金融监管理论体系的一个关键方向。

作为实体企业创新发展的重要资金来源，金融体系的高效运行是维持实体企业健康经营的必要前提。不容忽视的是，由于外在经济环境复杂多变，金融系统内部运转网络纵横交织，金融监管在政策实践中也面临着各项复杂严峻的考验，金融监管对于实体企业创新产出的最终影响也存在着不确定性。[18]一方面，金融监管能够从制度层面重塑金融体系机制，有效清除监管灰色地带滋生的金融乱象，改善金融生态，为实体企业创新发展营造良好的外部投融资环境。[19]从金融资源供给侧来看，金融监管有助于规范金融机构的资金流向，合理优化金融资源配置方向与结构，促进企业创新；与此同时，在金融资源需求侧，金融监管通过提升企业金融套利行为的成本来抑制企业过度的金融化行为，从而减少金融投资活动对企业研发创新的挤出效应，提升企业投入创新业务的资金占比。[20]从公司内部治理的角度来说，金融监管的加强有助于企业优化自身财务行为，降低财务风险，助力其创新发展。[21]另一方面，金融监管作为政府干预行为的一个组成部分，涉及利益分配、权责限制等多种现实问题，监管过程中很容易受到相关利益集团(被监管者)的俘获，进而产生监管职责的扭曲，造成无效监管。[22]扭曲的监管行为会加剧金融市场中的寻租机会，非但无法实现优化金融资源配置的监管目标，还会加深信贷资源错配，这势必会阻滞实体企业的创新发展。[23]从金融监管政策实施效果来看，严监管可能会造成表外利率迅速攀升，从而对微观经济主体产生挤出效应，尤其会加剧中小企业的资金负担。综上所述，当前学术界对于金融监管与企业技术创新的关系研究还未有定论。基于以上论述，本文提出如下两个待检验假设：

假设1a：金融监管总体上对中小企业技术创新具有促进作用。

假设1b：金融监管总体上对中小企业技术创新具有抑制效应。

改革开放以来的金融市场化改革有效提升了我国的金融发展水平，但由所有制歧视和规模歧视导致的金融资源错配现象依旧长期存在于我国的金融体系中。无论从政治层面还是监管层面来看，现阶段大型国有银行在我国的金融市场始终占据主导地位，在这种体制背景下，国有大型经济体的创新发展能够得到较为充分的信贷支持，但对于小而分散的中小民营经济体来说，其融资需求很难得到足额保障。[24]民营企业和中小企业受规模以及抵押品数量限制，其正常的信贷业务尚存在较高壁垒，且由于财务管理体系的不规范，进一步加剧了银企间的信息不对称问题，最终导致金融机构对中小民营企业的信贷歧视愈发严重。在强监管产生的信贷紧缩环境下，由金融歧视所导致的信贷资源错配很可能会阻滞创新资本的自由流动，削弱中小民营企业的创新动机。相比于国有企业和大型企业，民营企业和中小企业更容易陷入流动性困境，因此，民营企业和中小企业也更容易放弃投资周期长、风险更高的技术创新项目而选择进入短期稳定性更强的非创新类业务。基于此，本文提出如下假设：

假设2：由于金融歧视的存在，金融监管对不同所有制和不同规模企业技术创新的影响存在异质性。

(二)金融监管对企业技术创新的影响机制分析

在当前我国经济转型的背景下，利率管制、所有制歧视等一系列市场特征说明我国当前依旧存在着较为严重的金融抑制，这不仅会引发资本配置扭曲，还会加重资本扭曲对实体企业技术创新活动产生的负面影响。[25]转型经济中，市场化程度的提升能够有效缓解因政府过度干预产生的制度性扭曲，提升金融资源配置效率，为发展前景良好的企业创新业务提供充分的融资便利。[26]首先，在市场化程度较高的环境中，金融体系更加完善，实体经济的投融资通道畅通，企业技术创新可能面临的融资约束问题能够得到最大化缓释；其次，更多地发挥市场机制在金融资源配置中的调节效应，有利于改善由“所有制歧视”和“规模歧视”所带来的金融资源错配现象，引导资源由“低效部门”流入“高效部门”，结束金融抑制与企业创新发展滞后的恶性循环；再次，市场化程度的提升能够有效缓解信贷市场的信息不对称问题，助力金融机构准确识别资产价值，为企业的创新项目提供更加充分的资金支持和融资便利；最后，市场化程度的提升有助于营造良好的金融监管环境，减少金融摩擦，让监管最大限度地发挥其政策效力和传导目标。[27]

对于大多数创新型企业而言，由于技术创新项目往往具有初始投资金额高、投资期限长，项目风险高的特点，企业自有资金很难满足巨大的研发需求，外源性融资是保证企业研发项目顺利持续发展的重要资金来源。[28]然而，抵押品不足和严重的信息不对称问题导致中小型创新企业很难获得外源性融资。[29]从供给渠道来看，金融严监管政策落地，产生的一个重要间接影响就是信用紧缩。[30]同时，金融严监管亦是一种强烈的信号，预示着未来资产价格很可能下降，在信贷抵押机制的作用下，预期资产价格的下降将进一步加剧信贷规模收缩。[31]鉴于此，金融监管强度增加会导致信贷供给总量的下降，而资金供给的减少使得企业从正规金融渠道获取信贷资金的难度增加，尤其是那些本身融资能力较差的中小企业将面临更为严重的融资约束，只能借助于影子银行或者非正规金融渠道获取资金支出。然而在金融严监管时代，信托通道等影子银行业务均被严格管控，即非正规金融渠道的资金供给也出现断崖式下降，在此情形下，中小企业很可能陷入左右两难的融资困境，一方面融资需求难以得到满足，另一方面融资成本趋于上升。因此，基于监管产生的信贷紧缩效应，金融监管强度的增加很可能加剧中小企业的融资约束，最终对企业的技术创新产生抑制作用。基于此，本文分别从宏观和微观两个层面提出如下假设：

假设3a：宏观层面来看，市场化程度的提升有利于发挥金融监管对中小企业技术创新的积极作用。

假设3b：微观层面来看，金融严监管会通过增加中小企业融资约束进而对中小企业的技术创新产生抑制效应。

三、研究设计

(一)数据来源与数据处理

本文使用的金融监管数据来源于中国金融新闻网相关关键词的检索结果数量，金融监管数据的替换指标数据来源于国家统计局官网和中国金融年鉴，地区金融经济发展水平的数据来源于wind数据库，新三板企业专利数据、财务数据及公司治理数据来源于色诺芬(CCER)数据库。为确保结果的准确性，本文剔除了关键数据缺失的样本，保留了具有连续3年以上观测值的企业数据，同时为使实证结果更具代表性，剔除了金融行业的企业数据，最终用于实证研究的上市公司共计9772家，共32848个观测值，样本区间为2012～2019年。为避免极端值对实证结果的干扰，本文对模型中的所有连续变量做了双侧1%的缩尾处理。

(二)变量选取与度量

1.被解释变量

本文选取样本为新三板挂牌公司，以中小企业为主，企业地域基本涵盖了我国各大省份，且挂牌数量众多，可通过公开渠道获取准确的财务数据。根据现有研究，企业技术创新水平的测度分为创新投入和创新产出两个层面，创新投入主要指研发资金投入、研发人员数量等；创新产出指标主要包括企业专利申请数量、公开授权数量等。参考江轩宇，本文采用企业专利申请数据来表征企业技术创新能力。[32]专利申请数量的多寡能够较为准确地反映企业研发投入资源的利用效率以及创新水平的高低。本文使用总的专利申请指标来测度企业综合创新能力，并分别采用发明专利、实用新型和外观专利三种类型的专利数量进行稳健性检验。由于部分企业的年度专利申请数量为0，且企业专利申请数量分布存在明显的后尾特征，因此，对企业专利申请数量加1后取自然对数。

2.解释变量

现有文献关于地区金融监管强度的测度指标主要包括省级金融监管财政支出数据、监管现场检查次数等。[33，34]其中使用频率较高的是省级金融监管财政支出额，但是由于各地财政收入水平、财政规模与目标差异，采用地方财政的金融监管支出数据能否准确衡量地区金融监管强度还有待商榷。鉴于此，本文基于金融新闻搜索引擎，采用大数据挖掘技术自行构建了衡量我国区域金融监管强度的测度指标。

根据历年《中国金融年鉴》《中国金融监管报告》，以及史建平等关于金融监管不确定性指数的关键词选取方式[35]，本文选取出与金融监管政策相关的核心词汇，包括金融类：经济/金融；监管类：整治/规管/监管/规范/监督、指示/指导、审批/批准/同意/准予/认可、权力/权威/授权、惩处/惩罚/处罚、改革/整改/整治；政策类：政策/制度/体制/战略/措施/规章/条例，共计30个词汇。参考李春涛等的做法[36]，将上述金融类、监管类和政策类的核心词汇全部随机组合，并将组合后的关键词分别与我国所有的省份/直辖市名称匹配，在中国金融新闻网新闻检索中分年度搜索省份/直辖市+组合后的关键词。采用网络爬虫技术，获取所有省份/直辖市的相关检索词汇的新闻数量，并将同一年份的地区金融监管政策新闻检索量求和，最终得到2012～2019年省级层面的金融监管政策新闻总量年度数据。鉴于这一数据呈现显著的右偏性，本文在后续的实证分析中对其取对数，作为我国金融监管强度的度量指标。

3.控制变量

参考现有文献，本文选取了以下可能影响企业技术创新的公司特征变量作为控制变量：①企业规模(Size)，采用企业总资产的自然对数来衡量；②杠杆率(Lev)，用企业的资产负债率衡量；③企业固定资产比(Fix)，用企业固定资产占总资产的比值衡量；④企业成长性(Grow)，用企业营业收入增长率来衡量；⑤董事会结构(Indep)，用独立董事人数占比衡量；⑥股权集中度(Share)，用前10大股东的持股比例衡量；⑦企业年龄(Age)，用观测年份减去企业成立年份。此外，由于企业的创新活动还会受到地区经济发展水平的影响，因此本文在控制变量中还加入了各省GDP增长率(GDP)和各省存款余额同比增长率(Fin)，用以控制宏观层面的经济金融发展特征。

4.变量描述性统计

表1 主要变量描述性统计

表2报告了本文构建的金融监管强度指标分年度和地区的趋势变化。可以看出，从2014年起，我国金融监管指标逐年上升，监管力度不断加强，这与近年来我国监管部门实施的日益严格的金融监管现实一致。[37]在以去杠杆为主导的经济调整政策中逐步加大了对金融系统的调控与监管力度，有效规范了金融服务的“脱实向虚”以及金融机构的“资金空转”“影子银行”等现象。与此同时，从表2中可以看出，由于金融供给端本身的空间差异，同一时期东部地区的金融监管力度明显高于中西部地区，东部地区较中西部地区金融市场更发达，金融新业态发展势头更加迅猛，与之相应，监管当局对其监管政策也更加密集。

表2 金融监管强度分年度和地区的趋势变化

(三)模型构建

为检验金融监管对中小企业技术创新产出的影响，本文构建了如下回归模型(1)：

Pati,t=β0+β1Supj,t-1+γControlsi,j,t+μi+δt+εi,t(1)

其中，被解释变量Pati,t为公司i在第t年的创新产出水平，包括企业专利申请总数(Pat_all)、有效发明专利数(Pat_1)、实用新型专利数(Pat_2)和外观设计专利数(Pat_3)。核心解释变量Supj,t-1代表企业i所在省份j在第t-1年的金融监管强度，该指标是相对外生的，受企业个体的影响程度较低。考虑到政府的金融监管政策对企业创新活动的影响可能存在一定的传导时滞，本文对金融监管强度指标做了滞后一期处理，此举也能够在一定程度上避免模型可能存在的内生性问题。Controlsi,t为企业层面和地区层面的控制变量，μi代表公司个体效应，δt为年份固定效应，εi,t为误差项。

四、实证结果分析

(一)基准估计与异质性分析

下文借助双向固定效应模型对“金融监管-中小企业技术创新”的基本关系进行实证检验，表3分别报告了金融监管强度对新三板企业技术创新总产出、企业发明创新、实用新型创新以及外观设计创新水平的回归结果，四列回归均控制了企业层面的个体因素和宏观层面的省级经济金融发展程度，并同时控制了企业、年份固定效应。

表3的回归结果显示，无论采用企业专利总数还是不同的专利分类指标，滞后一期的金融监管强度系数均显著为负，即金融监管强度对我国新三板企业总体创新产出能力具有显著的负向影响，金融监管强度每提高1%，新三板企业专利申请总数约降低5.50%，企业发明专利申请数量约降低2.28%，实用新型专利申请数量约降低6.86%，企业外观设计专利申请数量约降低1.13%。上述结果支持了假设1b。

表3 基准回归结果

全样本基准回归结果验证了金融监管对企业创新发展的整体影响。考虑到不同属性类别的企业在同样的监管环境下可能会呈现出差异化的表现，接下来，本文将样本企业按所有制类别和企业规模的不同进行了分样本回归，表4报告了异质性分析结果。

表4 异质性分析

按照企业所有制类型和企业规模进行分组回归的结果显示，不同所有制类别和规模的企业在面临同样的金融监管强度时，其创新活动受到的影响存在明显差异，具体表现为：金融监管对民营企业、中小企业的创新产出具有显著的负向影响，而对国有、大型企业创新产出的负面影响不显著。由于我国金融体系长期存在的“所有制歧视”和“规模歧视”，在金融强监管的政策压力下，金融市场整体资金量趋紧，相较于国有企业和大中型企业，民营企业和小企业由于自身经营稳定性不足，同时缺乏足额有效的抵押担保品，融资渠道更易受阻，技术创新项目进展也更容易受资金掣肘；而国有、大型企业由于其特殊的市场地位和规模优势，具有天然的资金优势，严监管产生的信贷紧缩效应对其融资成本和融资规模影响程度均相对较弱，因此创新业务发展受严监管政策的抑制效应不显著。至此，假设2得到验证。

(二)稳健性检验

为保证本文实证结果的可靠性，本文在基准模型的基础上通过替换核心解释变量、使用不同回归模型、替换实证样本的方式进行稳健性检验。

1.替换金融监管变量。为保证研究结论的可靠性，本文分别采用地区金融监管支出/金融业增加值数据和监管政策法规年度数据，替代本文通过数据挖掘法自行构建的金融监管强度指标，对新三板上市公司的创新产出进行回归估计，结果如表5所示。表5第(1)和(2)列是金融监管法规数量对新三板上市企业创新产出的影响，第(3)和(4)列是地方金融监管支出对新三板上市企业创新产出的影响。从结果可以看出，金融监管强度的系数均显著为负，即金融监管强度提升对企业创新总产出和发明创新产出都具有显著的抑制效果，这与前文的结论一致。

此外，从2017年起，我国成立了国务院金融稳定发展委员会，开启了银行业“三三四十”①(1)①2017年，为整治银行业市场乱象，严守不发生系统性金融风险的底线，银监会组织开展了“三三四十”等系列专项治理行动。“三三四十”具体指，三违反、三套利、四不当和银行业存在的十个方面问题。等专项整治行动，在强化金融监管、严防金融系统性风险的基调下，金融行业迎来了近十年来前所未有的高压规范监管。因此，本文采用金融强监管虚拟变量作为金融监管强度的替代指标，对本文的核心实证结果再次进行稳健性检验。[38]回归结果见表5第(5)和(6)列，金融强监管虚拟变量与新三板企业创新产出同样呈现显著的负相关，证实了前文基准回归结果的可靠性。

表5 稳健性检验(1)：替换金融监管指标

2.采用不同的回归模型。考虑到企业专利数据具有典型的计数数据特点，只能取非负整数，泊松回归模型能够较好地处理此类数据，本文使用泊松回归模型对基准回归模型进行稳健性检验。另外，考虑到实际专利数据并非“均等分散”(样本期望与方差相等)，选取能够较好处理此类“过度分散”(样本方差明显大于期望)数据的负二项回归模型做进一步检验。泊松回归模型和负二项回归模型的估计结果如下表6所示，可以看出，使用不同的回归模型并不影响本文的核心结论，金融监管强度的系数均显著为负，即金融监管对企业创新产出有显著的抑制效应，说明了前文基准回归结果的稳健性。

表6 稳健性检验(2)：采用不同的回归模型

3.采用不同的研究样本。为确保文中样本准确科学，核心结论稳健可靠，本文进一步采用创业板企业专利数据对文中的基准回归模型进行实证检验，并与新三板企业样本进行对比分析，回归结果如表7所示。可以看出，金融监管总体上对创业板企业的技术创新产出具有显著的抑制效应，这与基于新三板企业样本的回归结论保持一致，说明了不同的研究样本并不会改变本文的基本研究结论。由于创业板上市公司的资产规模整体较新三板企业更大，因此与新三板企业相比，创业板企业在强监管环境中面临的资金压力相对更小，企业整体创能产出受金融强监管的负向影响有所减弱。

表7 创业板企业样本的回归结果

五、进一步探讨：机制分析

通过上述研究，本文已验证了金融监管对中小企业技术创新影响这一理论框架的存在性和异质性，但二者关系的内在传导机制仍处于理论黑箱中。下文将进一步从宏观和微观两个视角分别探究金融生态环境在“金融监管-中小企业技术创新”二者关系中的调节效应以及融资约束的中介作用。

(一)宏观机制分析

企业所处投融资环境差异会影响金融监管政策对企业技术创新的作用效果，良好的金融生态环境能够使得监管政策的良性作用发挥出更优的效果。[39]本文在基准回归模型的基础上引入金融监管和市场化程度(Mktj,t-1)的交互项，构建了如下模型(2)，进一步探究市场化程度在金融监管对中小企业技术创新作用中的调节作用。

Pati,t=β0+β1Supj,t-1+β2Supj,t-1×Mktj,t-1+γControlsi,j,t+μi+δt+εi,t(2)

在上述回归模型(2)中，若交互项系数β2显著，则表明市场化程度会影响金融监管对中小企业技术创新的作用效果。若β1与β2同号，金融监管对中小企业技术创新的作用效果会随市场化程度提升而增强；反之，β1与β2异号，作用效果减弱。

表8呈现了市场化程度在金融监管对企业技术创新作用中的调节效应。在回归中我们分别采用企业技术创新产出总量指标和发明创新总量作为被解释变量，并采用逐步纳入控制变量的方式保证回归结果的可靠性。结果表明，市场化程度会显著影响金融监管对企业技术创新的作用程度，随着市场化程度的不断提升，金融监管对企业技术创新的负面影响不断减轻。上述结果为假设3a提供了经验支持。市场化程度的提升，意味着金融市场调节机制更加完善，金融需求端有了更丰富的融资渠道，这能够避免中小企业因金融供给端资源收紧而面临的融资约束边际趋紧的现象，同时促使监管针对中小企业的靶向性扶持政策更加顺畅地传递，进而有助于政策发挥其对中小企业技术创新的良性助推作用。

表8 宏观机制：市场化程度

(二)微观机制分析

为进一步分析金融监管对中小企业技术创新的微观作用机制，本文借鉴温忠麟等提出的检验中介效应的方法[40]，设定了如下中介效应模型(3)：

Mi,t=α0+α1Supj,t-1+α2Controlsi,j,t+μi+δt+εi,t(3)

Pati,t=β0+β1Supj,t-1+β2Mi,t+γControlsi,j,t+μi+δt+εi,t(4)

其中，Mi,t为中介变量——企业融资约束(abs_SA)，企业融资约束参考鞠晓生等的研究[41]，采用SA指数的绝对值衡量，其余变量含义与模型(1)相同。参考温忠麟和叶宝娟的中介效应检验方法[42]，依次检验模型(3)的回归系数。金融监管对企业创新影响的总效应为β1+α1β2，β1为考虑中介效应后金融监管对企业创新的直接效应。若α1和β2均显著，则存在中介效应，此时，若β1不显著，则存在完全中介效应；若β1显著，且α1β2与β1符号相同，则存在部分中介效应。表9报告了融资约束的中介效应模型估计结果。

表9 微观机制：融资约束

表9第(1)列和第(3)列的结果显示，无论是否加入控制变量，金融监管对企业融资约束的回归系数均在1%的水平下显著为正，说明金融严监管加剧了中小企业整体的融资约束水平，第(2)列和第(4)列的回归结果表明，企业融资约束和金融监管对中小企业创新产出的回归系数均在1%水平下显著为负，且α1β2与β1符号相同，说明融资约束在金融监管与企业创新的关系中存在部分中介效应。上述结果验证了假设3b。基于金融严监管产生的信用紧缩效应，金融资源供给侧的收紧使得企业从正规与非正规金融渠道获取资金的难度均有所增加，融资困境导致中小企业面临严重的融资约束，进而造成企业偏离研发创新轨道，最终表现为中小企业创新产出的下降。

六、结论与政策含义

金融监管作为重要的政策干预和金融调控方式，对畅通实体经济融资渠道，提升我国企业的科技创新实力具有重要的作用。本文通过大数据挖掘的方法，创新性地构建了金融监管强度衡量指标，并采用2012～2019年我国新三板挂牌企业的面板数据，建立面板回归模型实证考察了金融监管强度对中小企业技术创新的影响及其作用机理。研究的主要结论如下：(1)在当前严监管的环境中，中小企业的创新产出受到了一定程度的负向影响，该结论在考虑了内生性问题，替换核心解释变量、使用不同回归模型等一系列检验后依旧稳健。(2)分样本回归发现，由于“所有制歧视”和“规模歧视”的存在，金融监管仅对民营企业、中小企业的创新产出具有抑制效应，而对国有、大型企业创新产出的影响不显著。(3)进一步的宏微观机制检验发现：市场化程度在金融监管对中小企业创新发展的作用中具有良性调节效应，随着市场化程度的不断提升，金融监管对中小企业技术创新的反向作用不断降低；此外，融资约束在金融监管与中小企业技术创新的关系中存在部分中介效应，金融严监管会通过加剧中小企业融资约束进而在一定程度上限制其技术创新产出。

本文的研究结论对于探索我国金融监管的改革方向，促进实体企业创新发展提供了如下政策启示：第一，鉴于中小企业天然的融资劣势，监管政策的制定要摒弃“一刀切”的监管模式，在风险可控的基础上，重视监管制度对中小企业产生的信用收缩影响；第二，通过调整供给结构，优化金融资源配置，建立完善全方位、多层次的金融支持体系，为中小企业提供丰富畅通的融资渠道；第三，大力推动普惠金融发展，促进中小金融机构健康发展，为中小企业创新项目提供更具针对性的金融支持；第四，改善金融生态环境，持续深化金融市场化改革，完善市场调节机制，逐步消除制度性扭曲产生的金融资源错配现象，形成良性的市场竞争，实现创新资源流动的效率导向而非规模导向。