科技创新是企业发展的动力，更是提升国家竞争力的支撑。高新技术企业作为知识技术密集型实体，在推动科研成果落地转化中起到关键作用。在构建我国经济双循环的新发展格局背景下，长三角、京津冀和珠三角三大城市群对我国GDP的贡献达到一半，在长三角一体化、京津冀协同发展和粤港澳大湾区等国家战略规划下，三大城市群成为国家经济发展和科技创新的重要支撑。城市群的产业跨地区合作和技术研发创新将产生区域联动和辐射效应，有力推动国内经济循环。自从长三角一体化发展上升为国家战略、京津冀协同驱动全国创新和珠三角开展城市升级以来，区域金融科技人才、技术、资金、信息等资源得到有效整合，区域金融体系不断完善，三大城市群的各项经济数据所反映的问题也具有一定的前瞻性。

“十四五”规划提出，应进一步提升国家治理效能，更好地发挥政府作用。近年来各类普惠性财税激励与科技创新政策的颁布与实施，为企业提供了一系列融资支持，各类激励与补贴政策为企业创新提供了良好的外部环境。普惠金融的发展也使金融服务惠及各阶层群体，根据国务院印发的《推进普惠金融发展规划（2016−2020年）》，普惠金融是指立足机会平等要求和商业可持续原则，通过加大政策引导扶持、加强金融体系建设、健全金融基础设施，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当的、有效的金融服务。在技术创新的推动下，数字金融将信息技术与普惠金融相结合，应用于传统行业，提升资金流转效率，企业金融服务成本不断降低，科技与金融的结合也不断促进各项政策的实施。那么，政府的财政税收治理效果如何？科技金融是否有效促进了企业创新行为？数字金融发展是否发挥了作用？

在关于政府财税激励与企业创新绩效关系的研究中，大多是关于全国范围内的整体探讨，或区分板块和行业探讨，较少针对区域情况进行深入研究。三大城市群是我国重要经济带，区域金融科技人才、资金、信息等资源整合程度较高；各项经济数据所反映的问题具有一定参考性。因此，本文立足于我国经济发展的三个标杆区域，聚焦长三角、京津冀和珠三角地区的数字经济环境，选取区域内的高新技术企业为研究对象，在数字金融背景下，深入分析政府财税激励对企业创新绩效的影响，进一步细化该领域的研究，并提出相应政策建议。

关于企业发展过程中政府的作用，一直以来都是学者关注的领域（González和Pazó，2008；陆国庆等，2014；Rao，2016）。税收激励和财政补贴是政府最常采用的两种财税激励政策。一方面，政府通过对传统金融行业的政策引导，对其实行补贴和一定的税收激励，引导商业银行提升对小微企业的贷款比例，推动金融普惠程度；另一方面，政府的财税补贴扶持行为向资本市场释放了行业信号（刘新民等，2020），提升了金融生态环境的活力，营造了多元化的创新生态环境（郭景先等，2019）。近年来，金融科技与普惠金融的融合程度日益深化，政府在创业贷款、小微企业贷款申请以及就业困难的重点群体方面都给予了政策倾斜。政府通过创业担保贷款贴息为个人自主创业提供保障，将技术引领的政策红利惠及大众，广泛鼓励大众创业（谢绚丽等，2018），促进政策激励的广泛覆盖。通过梳理有关政府补贴和税收激励与企业创新的相关研究，本文发现在二者关系方面主要存在两种对立观点。

首先，由于企业（特别是科技型初创企业）初期研发投入和资金风险较高，以政府科技补贴等为代表的科技金融支持会为企业承担一定经营风险，拓宽其后期融资渠道（Meuleman 和De Maeseneire，2012），降低企业创新压力。在税收激励方面，Jorgenson的新古典投资模型指出，税收激励会通过财政贴息、税收返还等方式降低企业资本使用成本，加大企业研发投入力度。政府通过税收激励的形式将普惠金融政策惠及中小企业和大众人群，进而激发企业创新活力，提高研发产出效率。在政府补贴方面，政府资金支持与企业自身创新能力会形成互补（Czarnitzki和Licht，2006；Hissinger，2007），从而促进企业创新活动（Un和Montoro-Sanchez，2010），政府R&D支出降低了企业研发成本，增加了企业研发活动的预期盈利，从而刺激企业更大的R&D支出（解维敏等，2009）。进一步地，任曙明和吕镯（2014）发现政府补贴有效缓解甚至完全抵消了融资约束对企业全要素生产率的负面影响，并促进生产率的提升。在资源配置方面，政府通过配置组织机构和制定创新政策来弥补研发投资的不足和市场失灵（Wonglimpiyarat，2011），进而提高企业创新能力和水平。郭玥（2018）进一步研究发现，政府创新补助会显著促进企业研发投入和实质性创新产出的增加，而非创新补助对企业创新无显著影响。符栋良和缪毅（2019）认为，对于技术创新成功概率大的企业或者项目，政府应加大技术创新补贴。基于此，本文提出：

H1a：税收激励对高新技术企业创新绩效具有正向影响。

H1b：政府补贴对高新技术企业创新绩效具有正向影响。

其次，在降低企业研发成本的同时，部分学者研究发现政府资助在一定程度上也抑制了企业创新行为。在税收激励方面，章元等（2018）运用中关村非上市高新技术产业园区的企业数据，研究发现税收激励对企业短期的创新行为具有显著激励作用，而长期作用不明显。在政府补贴方面，企业的技术创新投入和政府技术创新补贴存在一定的互相替代性（Wallsten，2000；Michael和Pearce，2009），从而可能挤出了企业的R&D投资。政府的财税激励也会降低企业的抗风险能力，为了获取补贴，企业容易产生隐藏有效信息、粉饰研发成果的行为（刘方和赵彦云，2021），从而降低自身创新能力和积极性。政府补贴过程中的信息不对称（李政等，2018）和寻租腐败行为（张璇等，2017），也会对补贴效果产生一定影响。姜启波和谭清美（2020）基于创业板企业数据的研究也发现，融资约束强度在政府创新补贴影响企业创新中存在单门槛效应。基于此，本文提出：

H2a：税收激励对高新技术企业创新绩效具有负向影响。

H2b：政府补贴对高新技术企业创新绩效具有负向影响。

通过对相关研究的梳理，本文发现目前政府支持对企业创新活动的影响效果研究仍未形成一致的结论，政府资助对企业研发投资的作用也受行业性质和融资环境等因素的综合影响。理论上，财税激励可以从两个相反方向对企业创新绩效产生影响：财税激励在帮助企业分担经营风险并促进研发创新的同时，也可能造成寻租和自主创新能力降低等问题，从而抑制企业创新。在我国的制度背景下，税收激励与政府补贴仍会对企业行为产生一定的引导作用，在两个相反方向的作用下，净效应的符号需要通过实证分析来探究。

技术创新不仅促进了企业科技研发活动，更推动了金融环境变革，大数据、5G和人工智能的发展使金融科技迅速融入企业运营。数字金融是通过互联网技术在金融领域的运用，扩大金融服务覆盖面，提升金融的风险控制能力并将长期被现代金融服务业排斥的人群拉入金融体系的一种数字化途径。数字金融的发展为传统金融带来更多创新产品，有效缓解了传统金融服务业存在的融资成本高、效率低等问题。现有关于数字金融的研究多集中于宏观经济方面，如创新创业（谢绚丽等，2018；梁榜和张建华，2019）、居民消费（易行健和周利，2018；丁日佳等，2019；成学真和龚沁宜，2020）、产业结构升级（唐文进等，2019）等。现有关于微观企业的研究多从普惠性视角探讨普惠金融发展对中小微企业融资约束的影响（万佳彧等，2020）。通过梳理现有研究，本文发现全球数字金融从服务形态与制度变迁上划分，经历了“微型金融→普惠金融→数字普惠金融”的演进历程（胡滨和程雪军，2020）。2017年7月习近平总书记在全国金融工作会议上提出“建设普惠金融体系”，发展数字金融已成为国家战略，正成为我国供给侧结构性改革的转型动能（吴善东，2019）。因此，本文将上市公司纳入研究范围，综合分析数字普惠金融对所有企业的影响。

资源依赖理论认为，组织是由资源构成的，组织所拥有的异质性资源是组织竞争优势的来源，是各个组织间业绩差异的主要因素。因此，收到政府补贴和享受一定的税收激励不仅增加了企业经济收益，更向组织外部释放了积极信号，帮助企业吸引更多外源融资（刘新民等，2020），提高企业竞争力。企业创新活动是不断投入产出的过程，对技术密集型的高新技术企业而言，企业创新不仅需要前期投入高额成本，对于小微企业更面临较强的不确定性风险（廖婧琳等，2020；万佳彧等，2020）。因此，数字金融为企业前期技术研发资金提供了一定支持，且伴随着技术变革，企业在走向成熟的同时，外源融资和内源融资渠道逐渐拓宽，创新活动也更有保障。

具体而言，在金融科技深化发展的今天，数字金融将通过内外部双重路径对企业创新产生一定影响。首先，在企业内部，数字金融通过驱动上市公司去杠杆和缓解中小企业融资约束，改善企业资金状况，进而促进企业创新。数字金融不仅缓冲中小企业经营风险，还驱动上市公司去杠杆，有效防范企业债务风险、稳定财务状况，同时通过提高企业信贷可得性（李朝阳等，2021），提升企业创新水平。根据唐松等（2020）的研究，数字金融发展对大中型企业技术创新存在“结构性”驱动效应，能够有效缓解企业“融资难、融资贵”问题。其次，在企业外部，普惠金融的数字化发展，推动了外部金融环境的改善和融资环境的优化（沈红波等，2010），同时为企业营造了良好的创新生态环境（吴善东，2019）。聂秀华等（2021）也证实，数字金融显著提高了区域技术创新水平，且对技术创新的促进作用在空间和时间维度上均存在显著差异。

进一步基于企业生命周期的角度来看，科技类企业从初创期发展到成熟期，一般会经历从政府支持到逐渐市场化的发展阶段（张仁开等，2018）。技术密集和轻资产的特性使发展初期的企业对政府扶持的依赖性较强，但随着数字金融的发展，企业融资渠道逐渐拓宽，外部金融环境更加优化，企业资产规模逐渐扩大、管理运营也走向成熟，对技术的运用能力不断提升，从而对政府扶持政策的依赖可能会进一步减弱。后期企业一旦上市成功，除政府财税激励外，企业可以获得更多直接融资，获取资金的便利性也不断提高。

一方面，数字金融的发展将进一步优化整体金融环境，减轻企业（特别是科技型中小企业）的融资压力；另一方面，对成熟企业而言，数字金融会进一步助推企业去杠杆并拓宽融资渠道，缓解研发创新所需的资金技术成本压力，从而将过于依赖政府补贴的中小企业逐渐引入更强的市场化竞争，这在一定程度上会削弱企业对政府政策扶持的依赖。考虑到数字金融对税收激励和政府补贴与企业创新绩效之间关系的影响是一致的，本文将探讨数字金融对财税激励与企业创新绩效二者关系的影响。基于此，本文提出：

H3：数字金融水平越高，财税激励对企业创新绩效的影响越弱。

本文的理论模型如图1所示。

图  1  理论模型图

本文依据2012年颁布的《高新技术企业认定管理办法》，选取三大城市群覆盖的上海、浙江、江苏、安徽、北京、天津、河北和广东共258家高新技术企业（长三角112家、京津冀88家、珠三角58家）为样本，数据主要来自CSMAR数据库、Wind数据库、巨潮资讯网等。考虑到北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金融服务集团开发的数字普惠金融发展指数的省市数据范围为2011−2020年，本文的面板数据时间与此保持一致。初始数据按以下标准筛选：（1）剔除ST、^*ST等特殊处理以及退市的公司；（2）为保证数据的完整性，剔除样本期内关键指标缺失的观测值；（3）剔除样本期为1且关键指标异常的观测值；（4）剔除当年上市的公司；（5）为降低异常值影响，对所有连续变量进行上下1%分位数的Winsorize处理。最终，本文得到三个区域258家高新技术企业、1760个观测值的非平衡面板数据。本文采用Stata 15.0统计软件进行数据处理，对部分企业专利申请数据的缺失，本文通过查询企业年报和国家知识产权局的相关数据进行手工补充。

本文的被解释变量为创新绩效（innov）。关于创新绩效的测量，本文根据解学梅和左蕾蕾（2013）、陆国庆等（2014）的研究，结合样本的实际情况，以企业当年专利（包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利）申请数总和的对数作为创新绩效的测度指标，同时以研发投入金额衡量创新绩效进行稳健性检验。

（1）财税激励（FI）。首先，借鉴已有研究，本文用政府补贴（gov）与税收激励（tax）代表企业受到财税激励的程度，政府补贴数据来自CSMAR数据库，用企业享受的财政补贴（剥离税收激励后取对数）表示；其次，参考郭玥（2018）的研究，将政府补贴中“税收返还”“水利基金减免”等项目分离后取对数来表示税收激励。

（2）数字金融（fin）。在数字金融的指标衡量方面，郭峰等（2020）对国内外普惠金融指标体系进了梳理，发现现有研究很大程度上受限于金融服务数据的可获得性，他们根据金融服务的多层次与多元化发展特征，从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度三个维度编制了数字普惠金融指数（包含33个具体指标，采取对数型函数功效法对指标无量纲化，再结合变异系数法与层次分析法确定指标权重进而求得总指数）。数字普惠金融指数表示地区数字金融的发展状况，指数越大，表明该地区数字金融发展水平越高。目前，北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金融服务集团开发的中国数字普惠金融发展指数较为综合地刻画了我国区域层面的数字金融普惠程度及发展水平，现有研究也大多采用该指数来衡量我国数字金融发展水平（唐松等，2020；李朝阳等，2021；吴庆田和朱映晓，2021）。三个维度的具体内容如下：覆盖广度主要指金融账户覆盖率，包括支付宝绑卡用户比例、每万人拥有支付宝账号数量等；使用深度包含支付、货币基金、信用、保险、投资和信贷六个方面；数字化程度包含信用化、便利化、实惠化和移动化四个方面。

参考已有研究，企业年龄和企业规模等企业特征会影响企业创新绩效，企业成长性和行业差异等外部因素也会影响高新技术企业的创新绩效。因此，本文参考李传喜和赵讯（2016）、柳学信等（2019）的研究，控制了如下变量：固定资产比率（fixas）、无形资产比率（intanas）、有形资产比率（tanas）、财务杠杆（lev）、企业年龄（age）、企业规模（size）、营业收入（rev）和经营杠杆（opr）。此外，本文还控制了企业年度效应和个体效应。具体变量定义见表1。

基于上述理论分析，本文建立以下三个回归模型检验提出的假设。

其中，${innov}$表示企业的创新绩效，${FI}$表示企业获得的财税激励，${fin}$表示企业所处省份的数字普惠金融指数，${tax}$表示税收激励，${gov}$表示政府补贴，$ {\beta }_{1} $表示财税激励对创新绩效的总效应，${tax}\times {fin}$为税收激励与数字金融的交互项，${gov}\times {fin}$为政府补贴与数字金融的交互项，$control$为控制变量，包括企业年龄、企业规模、固定资产比率、财务杠杆、经营杠杆等。$ \alpha $为常数项，$ Year $和$ id $分别代表企业的年度效应和个体效应，$ \mu $为模型的随机误差项。

表2列示了变量的描述性统计结果。结果显示，企业创新绩效的最小值为0，最大值为5.29，均值为1.346，说明样本企业不仅在创新绩效上差距较大，而且整体创新绩效偏低。相比而言，税收激励的均值低于最大值与最小值之间平均水平，而政府补贴的均值高于最大值与最小值之间平均水平，说明样本企业享受的政府补贴高于税收激励，总体财税激励程度适中。

企业是否受到财税激励存在一定程度上的自选择或被选择情况，受到激励与没有受到激励的样本可能存在异质性，若直接对样本进行回归，则财税激励对创新绩效的影响会产生一定程度的偏差。因此，本文首先采用倾向得分匹配法（PSM）估计财税激励对企业创新绩效的影响，以最大程度上减少不可观测因素带来的偏差。PSM方法的基本思想：在评估某一行为或政策的效果时，通过倾向得分值找到与实验组尽可能相似的控制（对照）组进行配对分析，那么样本选择偏误就可以被有效降低，并且有效去除控制变量等可观察因素对考察变量的偏移估计（Rosenbaum和Rubin，1983）。PSM方法能较好地避免一般回归分析所带来的估计偏误，有效缓解内生性问题（孙晓华和王昀，2014）。根据张帆和张友斗（2018）的研究，本文计算了样本企业获得的财税激励占营业收入的比值，结果显示比值的均值为1.97%，说明对于样本企业来说，享受的补贴在营业收入中占比偏低，因此可以基本排除企业为了获得政府资金补贴而进行研发创新的可能性，从而基本排除研究的逆向因果问题。

由于样本期内高新技术企业获得税收激励和政府补贴会因不同企业和时间而产生异质性，本文分别以企业税收激励和政府补贴对样本进行匹配。以税收激励是否等于0，即是否获得税收激励为标准，有税收激励记为1，无税收激励记为0（政府补贴同理），将总样本按照最近领域匹配方法进行匹配。

核密度函数图可以用来检验PSM质量，实验组和控制组的核密度图重合部分越多表明匹配效果越好。图2和图3分别显示了按照税收激励和政府补贴匹配的控制组与实验组匹配前后的核密度函数。可以看出，在匹配前，控制组与实验组的核密度函数存在显著差异，直接进行比较分析可能造成结果偏误。经匹配后, 控制组与实验组核密度分布近乎重叠，实验组与控制组的特征基本相似。

图  2  按税收激励匹配的核密度函数图

图  3  按政府补贴匹配的核密度函数图

基于上述核密度图分析可知，匹配后的样本实验组与控制组特征基本相似，因此本文选用匹配后的样本进行面板固定效应回归，验证财税激励对企业创新绩效的影响以及与数字金融的交互效应（表3）。模型（1）的估计结果显示，将样本进行匹配后，在控制了相关控制变量以及年度和个体的固定效应后，不考虑数字金融的影响时，税收激励对企业创新绩效具有正向效应（$ {\beta }_{1} $=1.349，p<0.01），表明政府对企业税收方面的支持对企业创新行为起到了一定的推动作用，促进了高新技术企业创新绩效的提升，这与已有相关研究结果保持一致，假说H1a得到验证。同样，匹配后的样本在控制了企业其他主要特征的影响后，不考虑数字金融的影响时，获得政府补贴会对企业创新绩效产生负向效应（$\beta_1 '$=−1.194，p<0.1），表明政府补贴一定程度上抑制了企业创新绩效的提高，假设H2b得到验证。可能的原因是政府资源配置的不均衡导致补贴在企业中出现冗余和缺失的情况，项目融资和技术创新成果落地的高风险性也同样会削弱补贴的作用。

为验证财税激励对处于不同水平数字金融发展下企业创新绩效的影响，本文在模型（1）的基础上引入税收激励与数字金融的交互项，模型（2）的估计结果显示，交互项通过了1%水平的显著性检验，并呈现负相关关系（$ {\Theta }_{1} $=−1.031，p<0.01），表明数字金融水平的提升抑制了税收激励对企业创新绩效的促进作用，税收激励对企业创新行为的正向影响减弱，假设H3得到验证。可能的原因是，本文样本均为上市高新技术企业，企业可通过直接融资与间接融资等多种途径获取经营和研发活动所需资金，对于融资渠道较为丰富的上市企业来说，伴随外部金融环境的优化，普惠金融进一步提升了数字化水平，提高了融资便利性，有效增强了企业的融资能力，缩短了企业融资周期，提高了企业对资金运转风险的应变能力，从而在一定程度上减弱了原本存在的税收政策激励效应。

本文在模型（1）的基础上引入政府补贴与数字金融的交互项，模型（3）的估计结果显示，交互项通过了10%水平的显著性检验，并呈现负相关关系（$ {\lambda }_{1} $=−0.042，p<0.1），假设H3得到验证。结果表明，随着区域数字金融发展水平的提高，政府补贴对企业创新的抑制作用增强，这可能是因为伴随数字金融水平的提升，企业外部金融环境逐渐优化，企业获取资金的渠道日益多样化，政府对企业补贴的资金冗余程度逐渐提高，资源错配现象加剧，原本不太好的政府补贴效果进一步恶化。

上文回归结果表明，随着区域数字金融发展水平的提高，税收激励对企业创新绩效的促进作用减弱，政府补贴的抑制性增强，数字金融抑制了财税激励对企业创新绩效的影响。这可能是由于数字金融水平的提高优化了区域金融生态环境，一方面使得日趋成熟的上市企业的融资渠道更加多元；另一方面，初创型及小规模企业由发展走向成熟，风险应变能力提高，从而对政府的依赖逐渐减弱。然而，从技术类企业生命周期发展历程角度来看，政府支持对初创型科技企业的成长具有重要作用。在发展初期，企业大多需要依靠政府基金补贴和科研项目的扶持，政府为企业分担一定程度的研发失败风险。待到企业孵化成熟，各方面外部环境条件不断完善，企业更有能力参与激烈的市场竞争，建立了多渠道融资方式，对资金的获取不再单单依靠政府给予的补贴，丰富的市场金融环境使得科技企业在发展后期逐渐降低对政府扶持的依赖。长远来看，数字金融的发展一定程度上也会使长久依赖政府扶持的科技企业逐渐摆脱依赖，进入更为激烈的市场化竞争，实现由政府主导向市场化发展的转变。为进一步验证数字金融对税收激励与创业创新绩效关系的抑制作用，本文在基础回归的基础上，将样本企业按照规模分类（大于企业资产规模均值的样本设定为大型企业，其余为小型企业），进行分组回归，考察税收激励和政府补贴对不同规模企业创新绩效的影响。分组回归结果见表4和表5。

表4报告了按税收激励匹配的样本进行分组回归的结果。结果显示，按资产规模区分大型企业和小型企业后，税收激励对不同规模企业的创新绩效均产生显著正向影响，假设H1a得到验证。引入数字金融和税收激励的交互项后，其系数在显著性在不同规模企业中产生异质性，在大型企业样本中未通过显著性检验，说明相较于大型企业，数字金融对税收激励促进创新绩效提升的抑制作用在小型企业中更为明显。这也进一步表明，区域数字金融水平的提高更有利于小型企业降低对政府激励措施的依赖。对于大型企业，成熟的市场经验与运营模式使其能够应对外部金融环境的变化，因此数字金融对财税激励与创新绩效正向关系的抑制作用不显著。

表5报告了按政府补贴匹配后的样本进行分组回归的结果。结果显示，政府补贴对创新绩效的影响在小型企业中显著为正（$\beta_1 '$=0.385，p<0.1），假设H1b在小企业中得到验证。政府补贴对大型企业的负向影响并不显著，说明相较于大型企业，政府补贴对技术研发的激励作用在小型企业中更为显著，而大型企业市场成熟度较高，资金相对充沛，政府补贴对企业创新行为的促进效应不明显。因此，政府应加大补贴力度，扶持小型企业。在引入数字金融和政府补贴的交互项后，交互项的系数在小型企业样本中显著为负，假设H3在小企业中得到验证，并与总样本结果保持一致，说明数字金融对政府补贴与创新绩效关系的抑制作用在小型企业中更为明显，这也进一步印证了前文关于科技企业发展阶段的改变而可能使企业对财税激励依赖性有所减弱的解释。

为进一步验证财税激励及其与数字金融的交互效应对企业创新绩效的影响，本文替换企业创新绩效变量的测度，使用研发投入代替专利，进行稳健性检验。表6的结果显示，税收激励与政府补贴的系数及其显著性与前文基准回归结果基本保持一致，说明上文回归结果稳健。

本文基于财税激励与企业创新绩效的关系，从税收激励与政府补贴两个维度对财税激励展开研究，通过引入数字普惠金融指数，构建财税激励、数字金融和高新技术企业创新绩效之间的研究框架。本文选取国家战略规划的三大城市群的区域高新技术企业数据，运用PSM方法对样本按照有无财税激励进行匹配，在缓解了内生性、逆向因果等问题后，考察了财税激励与企业创新绩效的关系以及数字金融对二者关系的影响，并进一步将样本企业按企业规模划分为大型企业和小型企业，研究不同规模企业的异质性。本文的理论贡献在于：第一，通过验证数字金融的调节效应，剖析了财税激励对创新绩效影响的变化，丰富了现有关于政府补贴与税收激励和创新绩效之间的关系研究；第二，宏观层面与微观层面结合，将财税激励、区域数字金融发展程度与微观企业创新实践相结合，分析数字金融对财税激励与企业创新绩效关系的影响。

基于以上研究发现，本文得出以下结论：（1）将财税激励从税收激励与政府补贴两个维度进行研究，税收激励对高新技术企业创新绩效存在正向影响，而政府补贴存在负向影响；区分企业规模后，政府补贴对小型企业的创新绩效存在显著正向影响，对大型企业的作用效果不明显。（2）数字金融发展会减弱财税激励对企业创新绩效的正向作用，增强政府补贴对创新绩效的抑制作用，总体而言，数字金融对财税激励与企业创新绩效的关系存在抑制作用。（3）相较于大型企业，数字金融对财税激励与创新绩效关系的抑制作用在规模较小的企业中更为明显。

首先，税收激励对企业创新绩效存在显著的促进作用。结合我国实际情况，政府应进一步完善税收激励政策方案，特别是加强税收激励政策的普惠性，弱化企业所属行业与企业类型的限定，将认定的重点转向企业创新行为，关注企业技术产品是否符合高新技术标准，淡化资产规模、经营时间等非核心指标限制，使初创企业和传统行业的创新活动也可以享受相应的税收激励。

其次，财税激励对不同规模企业创新绩效的影响存在异质性。政府应根据产业发展和企业实际情况进一步优化资源配置，多关注中小企业发展，适当减少对成熟企业的补贴金额。在财政补贴投入方面，根据企业发展阶段细化补贴细则，针对不同行业特征设置多样化补贴类目，提高补贴资金的针对性和广泛性。同时，应同步建立对科技创新政府补贴的定期跟踪评估机制，通过对补贴跟踪数据的统计分析，及时掌握政策实施效果。

最后，科技创新是企业发展的动力。政府应进一步加强对大数据、AI、云计算等新技术的引进与扶持，推进数字金融深入发展；鼓励企业运用大数据进行技术升级与创新，在加强科技创新的同时，通过普惠金融数字化转型来反哺企业长远发展。