引言
为了检验“数字化转型—中小企业成长”的过程机理，选取了“企业外源融资”进 行验证，构建了本文采用Baron和Kenny（1986）中介效应模型进行回归检验。
另 外，考虑到Baron中介效应模型的局限性，本文接下来使用Bootstrap方法进一步 检验了中介效应；考虑到新加入的中介变量会产生新的内生性问题，本文接着采用 基于IV的因果中介分析进行检验，以确保机制检验的严谨性。
针对“数字化转型—外源融资—中小企业成长”的范式，本部分进一步嵌入金融 监管 素进行研究。通过构建一个有调节的中介效应模型，通过构建数字化转型与 金融监管的交互项，以及金融监管与外源融资的交互项，以分析在金融监管的不同 强度下，数字化转型对中小企业成长路径的驱动作用。
样本来源与变量选择
本文选取我国2012年前在创业板和中小板上市的2075家公司作为初始样本， 选取其2012年到2021年的相关数据进行研究，之所以选择2012年之前上市的公 司是为了尽可能获取足够多的数据。对初始数据进行了以下处理：剔除数据不完整的样本，剔除ST以及进入退市整理期的企业。最终样本包含1122家创业板上市 公司和953家中小板上市公司。之所以选择创业板和中小板上市公司来进行实证 分析，原因主要有以下三点：
从实践意义来看，当前中小企业作为国民经济发展的生力军，数字经济时代 解决好中小企业生存发展问题才能为新时代经济发展注入新的活力。
从企业成长的角度来看，创业板市场和中小板企业类型丰富且大多数企业多 为成长期，符合企业成长的研究特点，而主板市场公司规模较大且企业普遍处于成 熟期，研究企业成长不妥；从数字化转型角度来看，当前主板市场上市企业公司规模较大，且多以集团 形式存在，企业经营涉及范围领域过于广泛，对企业数字化转型进行界定时难以做 到准确，而创业板和中小板市场企业以单一核心业务为主导，按照经营业务划分的 数字化转型标准可以明确界定。
数据及一系列控制变量选自国泰安数据库（CSMAR）和Wind金融终端数据。 其中，被解释变量的指标、中介变量以及控制变量中的公司规模、现金流和负债水 平数据来自国泰安数据库（CSMAR），调节变量高管数字化背景、控制变量中的 公司年龄、第一大股东持股比例以及企业所属的行业数据来自Wind金融终端数据。 本文利用Excel2016以及Stata16.0等软件对本文的数据进行整理和分析。
（1）被解释变量：中小企业成长中小企业成长（Tobin’s Q）。随着近年研究的深入，学者对中小企业成长的研 究中归纳出许多测量方法。由于选择的样本和行业不同以及研究的主要问题存在 差异，学者在衡量中小企业成长时就会选择不同类型的指标。本文使用市场成长指 标评价企业的成长性,考虑到研究样本对象为上市企业,参考戴浩和柳剑平（2018） 的做法，选取托宾Q值作为中小企业成长的替代变量。
（2）解释变量：数字化转型指数（DTI）吴非等（2021）率先使用文本量化分析法，从上市企业年报中选取涉及“企业 数字化转型”的词频统计刻画其转型程度，通过上市企业公布的年度报告中的相应 关键词词频测度，作为企业数字化转型程度的代理指标。
CSMAR团队与华东师 范大学工商管理学院企业管理系“智能工商与科创企业管理”研究团队联合研发了 《中国上市公司数字化转型研究数据库》，包含上市公司层面的战略引领、技术驱 动、组织赋能，企业数字化成果及应用，中宏观层面的环境支撑，同时构造了企业 数字化转型指数，有利于衡量企业的数字化水平，为进一步研究企业数字化的相关 问题提供数据支撑。企业数字化转型数据库是基于上市公司年报、募集资金公告、 资质认定等公告中公布的相关内容而建立的数据库。
数据来源权威可靠，能够完整、客观呈现企业数字化转型相关数据。因此，本文选择数字化转型指数作为数字化转 型的测量。
（3）中介变量：外源融资（FIEF）外源融资（FIEF）：反映负债总额与资产总额之间的比率关系，即债权人提供 的资本占全部资本的比例。企业数字化转型中基于数字技术建立的数字化平台，赋 能商业信用建设，将为中小企业外源融资创造机会。龚强等（2021）提出数字供应 链金融作为区块链技术和供应链金融相结合的一种金融创新，将落地为中小企业 提供外源融资服务；方芳和蔡卫星（2016）通过研究银行业竞争和企业成长中， 强调了外源融资对企业成长的重要作用。故借鉴吴华强等（2015）的做法，采 用股权融资加债权融资的方式进行测量。其中，债权融资=（短期借款的增加额 +长期借款的增加额+应付债券的增加额）/滞后一期总资产；股权融资=（股东权益 账面价值增加额-留存收益增加额）/滞后一期总资产。
（4）调节变量：金融监管（FS）金融监管的重要性在于其确保金融市场保持公正、透明和稳健，保护投资者和 消费者的利益，防止金融危机的发生，并维护全球经济稳定和可持续发展。金融监 管机构的存在及其监管活动对于金融市场和全球经济发展是至关重要的，进而提 升金融体系的持续效率。
借鉴王韧等（2019）的研究，本文采用“区域金融监管支 出”作为金融监管的基础代理变量，并采用区域金融业增加值消除了规模的影响。 即金融监管=区域金融监管支出/金融业增加值。