尹夏楠，詹细明

（北京联合大学管理学院，北京市 100101）

目前我国实体经济发展压力巨大，实体企业受产能过剩、利润率下降等不利因素影响处于劣势地位，转型升级成为企业破解难题、走出困境、稳步发展的关键[1]。近年来，我国高度重视实体经济发展，出台了一系列促进实体企业数字化转型的政策。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》明确提出，要坚持把发展经济着力点放在实体经济上，深入实施制造强国战略，深化生产制造等环节的数字化应用，推动制造业优化升级。党的二十大报告指出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。这些政策有助于提升实体经济的市场适应力与核心竞争力。

企业在数字化转型过程中，需要持续大量的人财物以及其他资源的投入，技术门槛较高，回报周期较长，容易陷入“不转型等死、转型找死”的两难困境[2-4]。与此形成鲜明对比的是，金融、房地产等行业发展过热。在此背景下，很多实体企业将越来越多的资源配置到能快速实现经济利益的金融项目上，脱离主业转型发展。根据国泰安开发的中国经济金融研究（China Stock Market&Accounting Research，CSMAR）数据库数据，2011—2021 年，我国配置金融资产的非金融上市企业由1 980 家增加到4 239 家，金融资产占比均值由5.85%增加到9.24%，其中的制造业企业由1 206家增加到2 838 家，金融资产占比均值由4.35%增加到8.47%。企业金融化趋势十分明显，企业对金融投资收益的依赖日益增大。企业金融化是否影响数字化转型，其中的作用机制如何？关于这些问题的研究对有效推进实体企业数字化转型至关重要。

鉴于此，本研究以我国沪深A股制造业上市企业为样本，分析企业金融化对数字化转型的影响，以期为制造业等实体企业数字化转型提供参考。

一、文献综述

（一）企业数字化转型的影响因素

企业数字化转型是企业为适应数字时代数字环境的高度变化，对企业愿景、发展战略、组织结构、流程、能力、文化等进行全面重塑的创新过程[5]。在此背景下，如何更加有效地进行信息化建设成为企业关注的重点。

影响企业数字化转型的因素众多，包括企业外部因素和企业内部因素。企业外部因素主要包括政策环境、政府监管等。企业数字化转型作为数字技术与实体企业深度结合的产物，呈现出跨地区、跨领域、跨产业发展的特征，需要政府通过营造良好的政策环境、构建完善的法律制度来予以推进和规制。何帆等[6]的实证研究表明，数字经济政策有助于激发企业进行数字化变革的内在动力，提高企业对未来业务的预期和对数字化创新的投入力度。政府监管对企业数字化转型也有重要影响，完善的数据治理体系有助于企业数字化转型的有序推进，以及数据要素在企业生产与运行中作用的充分发挥。

企业内部因素主要包括技术应用、资源整合、组织战略文化等。在技术应用方面，现代企业主要依靠技术创新来降低成本，提升效率，创造效益，促进发展，进而取得竞争优势[7]。对于数字技术的范畴，学界目前依然存在不同的观点，但对于企业数字化转型需要新一代数字技术的支持，学界已经达成共识[8-10]。勒格那（Legner）等[11]、李（Li）等[12]认为，数字化转型更多强调信息技术与企业业务的协调性，重视信息技术在组织架构、流程等方面的适应性，以及企业对信息技术的适应性。这些研究为本文分析和化解数字时代企业面临的机遇和挑战提供了一种全新的视角。凯恩（Kane）等[10]、塞巴斯蒂安（Sebastian）等[13]认为，在不断变化的数字环境下，企业应通过调整业务流程和实践活动来实现数字化转型，提升竞争优势。无论数字技术隶属于何种范畴，数字技术的多点突破与融合互动均有助于新模式、新业态、新产业的发展，以及企业向智能化、数字化方向转型升级[14]。在数字化转型过程中，为提升核心竞争力，企业既要充分整合各种内部资源，也要积极借助各种外部力量。在资源整合方面，特别是在数据资源和数字技术赋能场景下，企业要将数字资源与企业既有资源进行捆绑创新，通过创造性的资源编排方式进行创新式资源整合，为企业创造新的竞争优势与价值[15-17]，助力企业转型发展。在组织战略文化方面，具备数字领导力的管理者往往能够更快更积极地适应颠覆性的数字环境，充分运用先进的数字技术[18]，制定合适的转型战略[19]，把握正确的转型节奏，坚持长期的战略管理和投入，建立专门的数字化转型团队[12]，培育有梯度的数字人才队伍，最终实现转型目标。

综合国内外相关研究，影响企业数字化转型的因素既包括政策环境、政府监管等外部因素，也包括技术应用、资源整合、组织战略文化等内部因素，这些因素共同作用于企业，对企业资源重新整合与资产结构调整产生重要影响。不过，目前很少有研究关注金融资产结构变动对数字化转型的影响，而这正是本研究的核心议题。

（二）企业金融化的经济后果

国内外关于企业金融化经济后果的研究非常丰富。相关研究主要关注企业金融化对实体经营、研发创新的影响，但尚未在结论上达成共识。

企业持有金融资产不利于企业实体项目投资。这种观点认为，企业资源规模具有一定的稳定性，如果企业金融资产规模不断扩大，占用资源不断增多，就会挤占原本计划投资于经营性业务的资源，对实体项目投资产生挤出效应。张成思等[20]的研究表明，金融化能够带来实体项目投资率的显著降低，且这种抑制效应会随着金融化程度的加深而逐渐增强。王华等[21]的研究表明，当前金融化对全要素生产率具有一种“套利”而非“反哺”式的影响，即呈现出一定的抑制效应。段军山等[22]指出，企业金融资产配置可能会挤占原本用于技术创新的资源，对企业创新水平造成负向影响。万旭仙等[23]进一步将金融资产按投资性质划分为长短期两类，发现短期金融资产配置对企业创新的蓄水池效应不显著，长期金融资产配置对企业研发创新的挤出效应显著，两者均难以有效推动企业创新发展。此外，德米尔（Demir）[24]、托里（Tori）等[25]分别采用不同国家数据进行研究发现，金融资产投资对实体投资同样具有抑制效应。

企业持有金融资产有利于企业实体项目投资。这种观点认为，将闲置资金用于配置金融资产，可为企业提供融资便利，有助于缓解企业融资约束，推动实体投资发展。从缓解融资约束视角看，艾瓦齐安（Aivazian）等[26]、丹尼斯（Denis）等[27]的研究表明，企业持有优质金融资产有助于获取更多可支配资金，缓解融资约束，提升实体项目投资水平，因此企业可通过配置金融资产来化解自身面临的融资难问题，并以此作为企业的投资依据。徐云等[28]发现，在企业资金有限的条件下，配置金融资产有助于保障企业未来研发投入的可持续性。杨筝等[29]认为，对民营企业而言，持有一定程度的交易性金融资产有助于缓解企业融资约束，使之将更多资金用于实体经营和相关研发活动。王红建等[30]发现，实体企业金融化有助于提升企业下一期经营业绩，短期内对企业经营业绩提升效果显著。刘贯春[31]认为，持有金融资产可为企业未来研发创新提供有力支持，助力企业长远发展。

此外，亦有研究发现，企业金融化对实体经营的影响并非表现为单纯的抑制或促进作用，而是呈现出比较复杂的倒U形或U形特征，即在一定限度内有利于实体经营，超过一定限度后会抑制实体经营，抑或反之。这种观点认为，企业金融化对企业价值或经营绩效的影响与企业金融化水平息息相关，当企业金融化水平较低时具有积极影响，当企业金融化水平较高时具有消极影响，即企业金融化对企业价值或经营绩效的影响呈现倒U 形特征[32-33]。企业金融化对经营绩效的影响与企业持有的金融资产类型有关，这一点也不容忽视。根据相关实证研究，企业持有的投资性金融资产、货币性金融资产均有助于提升企业经营绩效，但提升程度存在差异：投资性金融资产无论是对企业短期经营绩效还是长期经营绩效均有拉动效应；货币性金融资产能够促进企业盈利能力和投资价值的提升，但会抑制企业整体资本回报率和长期绩效的提升[34]。此外，金融资产对实体企业价值或经营绩效的影响还与现金流风险和融资约束有关。根据董盈厚等[35]的研究，企业金融资产配置对现金流风险的影响呈现先下降后上升的U形特征。车维汉等[36]的研究表明，金融资产的替代效应和收入效应对企业具有协同作用，不仅无法有效缓解融资约束，而且最终会挤出实体投资，严重影响实体企业发展。

（三）文献述评

综上所述，学界关于企业数字化内外部影响因素和企业金融化经济后果的研究十分丰富，为本研究进行更深入探讨奠定了基础，但仍有不足之处。一是关于企业数字化转型影响因素的研究囿于表面，主要涉及技术、政策环境等，缺乏对企业决策行为等深层次影响因素的探究；二是鲜有研究探讨企业金融化与数字化转型的关系，且有的研究支持线性关系，有的研究支持非线性关系，尚未达成共识；三是现有研究忽略了不同行业资产结构的差异性。鉴于此，本研究以制造业企业为研究样本，从金融资产配置的促进效应和抑制效应着手，深入探究企业金融化对数字化转型的综合影响，揭示企业数字化转型的部分决策逻辑和行为机理，为企业数字化转型和经济高质量发展提供有益参考。

本研究的边际贡献有三：一是在研究视角上，对企业金融化与数字化转型进行关联，丰富关于企业数字化转型影响因素的研究；二是在研究内容上，更加详细而深入地剖析企业金融化对数字化转型的作用机理，并实证检验其传导机制，可为管理层优化企业资源配置、更好地发挥金融资产作用提供参考；三是在研究结果上，发现企业金融化与数字化转型具有倒U形关系，适度配置金融资产有助于充实企业现金流，推动企业数字化转型，丰富关于企业金融化后果的研究。本研究结论对制造业等实体企业合理配置金融资产、加快实现转型升级具有一定参考价值。

二、理论分析与研究假设

（一）企业金融化与数字化转型

综合金融资产配置相关研究可知，企业金融化具有蓄水池效应和挤出效应两种差异化效应，并因此可能对数字化转型产生不同的影响。基于预防性储蓄理论和融资约束理论[37-38]，企业金融化具有蓄水池效应，有助于盘活企业闲置资金，充实企业现金流，缓解企业融资约束、投资不足等问题，保障企业研发创新资金投入的持续性，服务实体企业经营战略，有效推动企业数字化转型。基于投资替代理论和委托代理理论[39]，在企业资源约束具有明显边界的情况下，企业金融资产投资与其他实体项目投资之间存在一种替代关系，企业金融资产配置行为势必会挤占需要长期投入的数字化转型等实体项目的投资[24，40]。同时，企业经营管理者与所有者的固有利益存在冲突，经营管理者可能更关注短期利润和经营业绩，更愿意将资金从数字化项目转向金融项目以获取收益，而这会导致支撑转型的资金规模萎缩，抑制数字化设备的更迭与转型战略的推进。综上，提出如下假设：

H1：企业金融化与数字化转型具有倒U 形非线性关系。

（二）企业金融化与研发投入

研发投入本身也是一种投资行为，能反映企业的资源分配状况，因此企业金融化对研发投入也会产生一定影响[41-42]。企业通过适度配置金融资产，不仅可以获得投资回报，缓解融资约束，而且可以促进企业研发创新。比如，杨筝等[29]发现，交易性金融资产投资有助于降低企业投资现金流敏感度，提升研发资金投入持续性。刘惠好等[42]、顾海峰等[43]发现，企业金融资产配置具有蓄水池效应，有助于提升资产流动性，增强资金储备能力，实现资本保值增值，确保研发投资持续扩大。进一步，企业在通过投资金融资产获利后，会更倾向于逐步增加金融资产投资，减少生产性固定资产投资。其原因在于，尽管研发投资有利于企业未来价值增值，但会严重影响当期利润，而将研发投资用于金融资产投资可能获得更大回报。而这会挤占研发投资，不利于企业研发与实体项目开展，严重影响企业创新能力提升。因此，企业应通过适当配置金融资产来提升经营绩效和促进创新发展。此外，有实证研究发现，企业金融资产配置与相关经营决策存在错综复杂的非线性关联，如企业金融资产配置与生产效率、研发水平及创新能力之间的关系均呈倒U 形特征，即在一定边界内，企业金融化有助于提升企业生产效率、研发水平和创新能力，但过度金融化会弱化这种提升作用[28，44-45]。可见，随着企业金融化的不断深入，受蓄水池效应和挤出效应叠加影响，企业金融化与研发投入的关系呈现倒U形非线性特征。综上，提出如下假设：

H2：企业金融化与研发投入具有倒U 形非线性关系。

（三）研发投入的中介效应

企业数字化转型是一项系统性创新工程，需要大量的研发投入。研发投入强度越大，越可能激发企业技术创新活力，促进企业数字技术应用，提升企业创新能力，增强企业创新动能，推动企业数字化转型[46]。制造业企业数字化转型与企业技术水平关联性较强，技术投入与应用是推动数字化转型的重要因素之一[47-49]，而传统制造业企业主要从事劳动密集型和资本密集型生产活动，技术要素占比相对较低。现阶段我国企业数字化转型具有较强的技术依赖性，需要加大研发投入力度，保证资源供给持续性，优化资源配置与管理，推动技术创新项目顺利实施[50-51]。综上，提出如下假设：

H3：研发投入在企业金融化与数字化转型的倒U形关系中发挥中介效应。

本研究理论框架见图1。

三、数据、变量与模型

（一）样本与数据来源

2015 年以来，国务院先后出台了《中国制造2025》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，为制造业转型升级和新旧动能转换提供了重要政策保障。本研究选取2015—2020年我国沪深A股制造业上市企业作为研究对象，在剔除股票交易因财务或其他状况异常而被特别处理（Special Treatment，ST）的上市企业以及相关数据缺失或异常的上市企业后，最终获得2 287 家上市企业，共7 795 个样本。本研究数据主要来源于CSMAR 数据库。为削弱极端数据的影响，对所有连续变量进行上下1%的缩尾（Winsorize）处理。

（二）变量设计

本研究被解释变量为企业数字化转型（Digital），借鉴吴非等[52]的研究，用企业数字化转型技术应用次数的自然对数测度。本研究解释变量为企业金融化（Fin），用企业期末金融资产占总资产比重衡量[31]，其中的金融资产包括交易性金融资产、衍生金融资产、短期投资、应收利息、应收股利、买入返售金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资和投资性房地产十项内容[39]。本研究中介变量为研发投入（R&D），借鉴孙平[53]的研究，用研发投入金额的自然对数测度。本研究控制变量为企业规模（Size）、资产负债率（DAR）、总资产净利润率（ROA）、净资产收益率（ROE）、总资产增长率（Tincrease）、营业收入增长率（Increase）和股权集中度（Stock）[38-39]。本研究主要变量及其测度方法见表1。

表1 本研究主要变量及其测度方法

（三）模型构建

为验证H1，以企业数字化转型（Digital）作为被解释变量，以企业金融化（Fin）作为核心解释变量，构建基准回归模型，即模型（1）。

其中，Control表示控制变量，β0表示常数项，β1、β2、β3表示估计系数，ε表示误差项。

为验证H2，以研发投入（R&D）作为被解释变量，企业金融化（Fin）作为核心解释变量，构建模型（2）。

为验证H3，借鉴董保宝[54]的研究和爱德华（Edwards）等[55]开发的调节路径分析方法，以企业数字化转型（Digital）作为被解释变量，以企业金融化（Fin）作为核心解释变量，以研发投入（R&D）作为中介变量，构建模型（3）。

若β2显著为负，且β5不显著，说明研发投入在企业金融化与数字化转型关系中的中介效应显著，即企业金融化通过倒U 形效应影响研发投入，进而影响企业数字化转型，促成企业金融化与数字化转型的倒U形关系。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表2 显示了本研究变量的描述性统计结果。可以发现，企业数字化转型的最小值为0.00，最大值为6.11，平均值为1.68，标准差为1.25，说明制造业企业数字化转型程度差异较大，有些企业尚未开始进行数字化转型，有些企业的数字化转型已经进入较成熟阶段，但整体来看制造业企业数字化转型仍处于水平较低的初级阶段。企业金融化的最小值为0.00，最大值为0.79，平均值为0.07，说明制造业企业金融化情况差异较大，在一定程度上对企业的资金使用、生产经营等业务产生影响。制造业企业在数字化转型和金融化方面的这种显著差异可为后续进行实证分析提供支持。

表2 变量描述性统计结果

（二）相关性分析

表3显示了变量相关性分析结果。可以发现，变量间相关系数普遍较小。

表4显示了变量的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）检验结果。可以发现，VIF值均小于5，最大值为2.36，说明变量间的多重共线性不是很强，可以利用多元回归分析法探求其相关关系。

表4 变量方差膨胀因子检验结果

（三）基准回归

表5 显示了基准回归结果。其中，表5 列（1）为仅加入控制变量时的结果，列（2）、列（3）为依次加入企业金融化及其平方项后的结果。可以发现，企业金融化平方项的回归系数为-2.00，说明企业金融化平方项与企业数字化转型显著负相关，企业金融化与企业数字化转型具有倒U 形非线性关系，H1 得到验证。换言之，适度配置金融资产有助于缓解企业资金压力，推进企业数字化转型；过度配置金融资产会挤占实体投资，挤出需要长期持续投入的数字化投资，不利于企业数字化转型。

表5 基准回归结果

（四）稳健性检验

本研究通过更改主要变量测算指标、剔除特殊年份样本、删减控制变量三种方法进行稳健性检验。

1.更改主要变量测算指标

更改解释变量企业金融化的测算指标：在企业期末金融资产原本十项指标基础上去除投资性房地产指标，改用其余九项指标（即企业期末持有金融资产：交易性金融资产、衍生金融资产、短期投资、应收利息、应收股利、买入返售金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资）之和占企业总资产比重表示企业金融化。利用新测算的滞后一期的企业金融化数据进行回归分析，结果见表6 列（1），与基准回归结果一致，说明本研究结论稳健。

表6 稳健性检验结果

2.剔除特殊年份样本

2020 年，企业生产经营活动受新冠疫情冲击较大，剔除这一特殊年份的数据，再次进行回归，结果见表6列（2），与基准回归结果一致，说明本研究结论稳健。

3.删减控制变量

在原有控制变量基础上分别删减企业规模（Size）、资产负债率（DAR），并分别进行回归，结果分别见表6列（3）、列（4），均与基准回归结果一致，说明本研究结论稳健。

（五）内生性检验

企业金融化可能会受到实体投资战略影响，而这可能会导致内生性问题即反向因果关系的出现。因此，为最大程度地控制企业内部因素的影响，以净利润中的投资收益占比（Ratio）作为工具变量[29]进行回归分析。这是因为，企业投资收益尽管与企业金融化密切相关，但并非来自企业主营业务，不能成为企业数字化转型的主要资金，即从经济意义上看，该工具变量与企业数字化转型不存在显著相关性，符合工具变量的基本前提条件。利用两阶段最小二乘（Two Stage Least Square，2SLS）法进行回归分析，结果见表7 列（1）、列（2）。第一阶段回归结果显示，工具变量投资收益占比的回归系数（该系数实为0.001 9，0.00是其保留两位小数的形式）显著为正，表明工具变量与内生性变量存在显著正相关关系。第二阶段回归结果显示，企业金融化平方项的回归系数显著为负。这与基准回归结果完全一致，说明在控制内生性问题后本研究结论依然稳健。

表7 内生性检验结果：基于两阶段最小二乘法

（六）中介效应分析

表8列（1）显示了仅加入控制变量时的回归结果，列（2）、列（3）分别显示了依次添加企业金融化及其平方项后的回归结果。可以发现，企业金融化平方项的回归系数为-1.52，即企业金融化平方项与研发投入显著负相关，说明企业金融化与研发投入呈现倒U形关系，H2得到验证。列（4）至列（6）结果验证了H1。列（7）显示了添加研发投入这一中介变量以及企业金融化与研发投入交互项后的回归结果。可以发现，研发投入与企业数字化转型呈现正相关关系，但企业金融化平方项对企业数字化转型的回归系数显著为负，再次说明企业金融化与数字化转型具有倒U形关系。不过，此结果中企业金融化与研发投入交互项对企业数字化转型的回归系数显著，无法证明企业金融化可经由研发投入中介效应对企业数字化转型产生影响。

表8 中介效应分析结果

考虑到企业金融化以及研发投入的滞后性，将企业金融化和研发投入均滞后一期并重新进行回归，结果见表9。列（1）至列（6）的回归结果与基准回归结果一致，H1和H2均得到验证。而根据列（7），滞后一期研发投入对企业数字化转型的回归系数显著为正，滞后一期企业金融化平方项对企业数字化转型的回归系数显著为负，但滞后一期企业金融化与滞后一期研发投入交互项的回归系数不显著，说明研发投入与企业数字化转型的关系不受企业金融化的影响。综上，企业金融化可经由研发投入的中介效应影响企业数字化转型，H3得到验证。

表9 中介效应分析结果：基于滞后一期的企业金融化和研发投入

（七）异质性分析

1.基于企业产权性质的异质性分析

鉴于国有企业和非国有企业在经济战略地位、控制权结构、政治关联以及融资约束、经营条件、盈利水平等方面存在显著差异，本研究按企业产权性质将样本分为国有企业和非国有企业两组，并分组进行回归，结果见表10。

表10 异质性分析结果：基于企业产权性质

表10 列（1）、列（2）分别显示了企业金融化对国有企业和非国有企业数字化转型的回归结果。可以发现，非国有企业金融化对数字化转型的影响更大。这是因为，相比于国有企业，非国有企业市场化程度整体更高，所受的行政约束相对更少，资产配置灵活性更强，企业能根据自身经营发展需要和盈利目标配置金融资产，这导致非国有企业金融化对数字化转型的影响较大。国有企业肩负国家建设重任，与政府存在固有的紧密联系，会受到更多行政管制以及承担更多社会责任，更倾向于投资关系国计民生的实物资产。同时，在经济转型背景下，政府更倾向于为国有企业提供资金等方面的支持，这可能会削弱国有企业金融资产配置的现金管理功能，导致国有企业金融化对数字化转型的影响明显较弱。

2.基于企业规模的异质性分析

企业规模不同，其持有的金融资产和面临的融资约束不同。本研究以样本企业资产规模中位数为标准，将资产规模小于中位数的样本划归中小型企业，将资产规模大于等于中位数的样本划归大型企业，并分组进行回归，结果见表11。

表11 异质性分析结果：基于企业规模

表11 列（1）、列（2）分别显示了企业金融化对中小型企业和大型企业数字化转型的影响。可以发现，相比于大型企业，中小型企业金融化对数字化转型的影响更大。这是因为，大型企业实力雄厚，更容易获得金融机构或资本市场的青睐，在融资方面更有优势，较少通过配置金融资产充实现金流；中小型企业实力较弱，容易陷入融资难融资贵等困境，需要通过企业金融化引导资金流向紧缺位置，提升市场资金利用效率，优化资源配置，推动企业数字化转型。

五、结论与建议

（一）结论

本研究主要探讨数字经济背景下企业金融化对数字化转型的影响，并通过引入研发投入这一中介变量揭示其背后的作用机制，得到以下结论：

第一，企业金融化与数字化转型具有倒U形关系，即适度配置金融资产有助于企业数字化转型，过度配置金融资产不利于企业数字化转型。

第二，企业金融化与研发投入具有倒U 形关系，研发投入对数字化转型具有正向促进作用，研发投入在企业金融化与数字化转型的倒U 形关系中发挥中介效应。其具体表现为，适度配置金融资产有助于研发投入的增加，进而推动企业数字化转型；过度配置金融资产会挤占研发投入，进而抑制企业数字化转型。

第三，异质性分析结果表明，与国有企业和大型企业相比，非国有企业和中小型企业金融化对数字化转型的影响更显著。这是因为，相比之下，非国有企业和中小型企业融资难度更大，更需要通过适度配置金融资产来缓解融资困境。

（二）建议

第一，把握好数字经济时代实体企业发展新契机，合理利用企业金融化的双刃剑效应。一方面，充分发挥企业金融化的蓄水池效应，适度配置金融资产，充实企业现金流，突破实体企业数字化转型瓶颈；另一方面，注意防范过度金融化的挤出效应，以实体投资业务为主，以金融投资业务为辅，专注自身运营和企业治理，为企业数字化转型奠定良好基础。

第二，加大研发投入力度，推动企业数字化创新。合理借助金融投资缓解中小型企业融资难融资贵困境，确保研发投入的可持续性，提升研发创新效率，以数字化创新促进企业数字化转型。

第三，优化营商生态环境，完善非国有企业和中小型企业信贷政策，提升政府资金配置效率。实时把握各类企业金融投资动向，消除对非国有企业和中小型企业的信贷歧视，为不同产权性质和规模的企业提供更平等更完善的金融服务，缓解企业融资约束，助力企业数字化转型。