銀行數(shù)字普惠金融、銀行競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)融資約束

雷輝 金敏

基金項(xiàng)目：湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（20ZDB004）、國(guó)家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目（71790593）

作者簡(jiǎn)介：雷 輝（1967—），男，湖南長(zhǎng)沙人，博士，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：戰(zhàn)略與創(chuàng)新管理。

摘 要：基于中國(guó)31個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用變異系數(shù)法構(gòu)建銀行數(shù)字普惠金融指數(shù)，以中小企業(yè)板上市公司為研究樣本，討論競(jìng)爭(zhēng)程度變化時(shí)銀行數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)融資約束的影響及變化。研究發(fā)現(xiàn)：銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于緩解中小企業(yè)融資約束，當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高時(shí)，緩解作用更加明顯。同時(shí)，相對(duì)于民營(yíng)中小企業(yè)，銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)國(guó)有中小企業(yè)融資約束的緩解作用更加明顯，反映了當(dāng)前銀行在發(fā)展數(shù)字普惠金融時(shí)存在選擇偏向問題。但隨著銀行競(jìng)爭(zhēng)的提高，這種問題有所緩解。

關(guān)鍵詞：銀行數(shù)字普惠金融;中小企業(yè);融資約束;銀行競(jìng)爭(zhēng)

中圖分類號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-7217（2021）06-0002-08

一、引 言

普惠金融在中國(guó)的實(shí)踐前后經(jīng)歷了四個(gè)階段，包括公益性小額信貸、發(fā)展性微型金融、綜合性普惠金融和創(chuàng)新性互聯(lián)網(wǎng)金融[1]。現(xiàn)階段，人們的主要關(guān)注點(diǎn)在于如何依托包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的數(shù)字技術(shù)來推動(dòng)普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展。2016年，G20第十一次峰會(huì)首次提出了“數(shù)字普惠金融”的概念。作為正規(guī)金融服務(wù)的主要供給方，銀行已成為數(shù)字普惠金融的重要實(shí)施主體。尤其是近幾年，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，銀行逐漸向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在此過程中，銀行的服務(wù)效率不斷提高，同時(shí)銀行的服務(wù)邊界得到了進(jìn)一步的拓展[2]。在大數(shù)據(jù)、征信以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的助力下，數(shù)字普惠金融逐漸成為實(shí)現(xiàn)低成本、廣覆蓋、高效率和可持續(xù)的普惠金融的重要模式[3]。

研究銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展能否有效地促進(jìn)中小企業(yè)融資約束的緩解，是檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展成效的一個(gè)重要方式。然而，現(xiàn)有的關(guān)于普惠金融影響效應(yīng)的研究大多集中在宏觀層面上，主要探討了普惠金融在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、緩解貧困等方面的作用[4-8]。較少有文章探討數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)微觀家庭或微觀企業(yè)的影響，具有代表性的是鄒偉和凌江懷（2018年）以及梁榜和張建華（2018）利用微觀數(shù)據(jù)，證實(shí)了數(shù)字普惠金融能夠通過拓寬企業(yè)融資渠道、降低融資成本以及提高融資效率等途徑來緩解企業(yè)融資約束[9，10]。但是，他們?cè)谔接懚哧P(guān)系時(shí)，直接使用《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2018年）》。而這套指數(shù)實(shí)際反映的是互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字普惠金融服務(wù)的發(fā)展情況，并未統(tǒng)計(jì)銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的相關(guān)業(yè)務(wù)[3]。因此，本文進(jìn)一步從銀行角度入手，通過構(gòu)建銀行數(shù)字普惠金融指數(shù)，探討銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)融資約束的影響效果，以進(jìn)一步豐富現(xiàn)有相關(guān)研究。

目前，銀行競(jìng)爭(zhēng)在促進(jìn)普惠金融服務(wù)深化中的作用愈發(fā)受到重視。但是現(xiàn)有的關(guān)于銀行競(jìng)爭(zhēng)與普惠金融的研究存在較大爭(zhēng)議。一部分研究認(rèn)為，有效的競(jìng)爭(zhēng)是提升普惠金融服務(wù)效能的關(guān)鍵點(diǎn)[11，12]。王雪和何廣文（2019）研究發(fā)現(xiàn)，縣域銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)顯著促進(jìn)了普惠金融服務(wù)深化，但這種促進(jìn)效應(yīng)在金融基礎(chǔ)設(shè)施不健全的貧困縣相對(duì)較弱[13]。Marín和Schwabe（2019）發(fā)現(xiàn)銀行競(jìng)爭(zhēng)與普惠金融服務(wù)效率深化之間存在正相關(guān)關(guān)系[14]。而另一部分學(xué)者則認(rèn)為，銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的提高在一定程度上加劇了銀行的脆弱性，從而影響了普惠金融的實(shí)施效果[15，16]。因此，有必要進(jìn)一步探討銀行競(jìng)爭(zhēng)程度變化對(duì)銀行數(shù)字普惠金融服務(wù)效率的影響。此外，在以往研究中，鮮有學(xué)者對(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)、普惠金融以及企業(yè)融資約束三者之間的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的探討。普惠金融對(duì)企業(yè)融資約束緩解的積極作用已得到了一部分學(xué)者的證實(shí)，而這種積極作用是否會(huì)隨著銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的變化而有所改變？如何改變？這些問題都有待深入研究。

二、分析框架與研究假設(shè)

（一）銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展與中小企業(yè)融資約束

發(fā)展普惠金融是我國(guó)的一項(xiàng)重要戰(zhàn)略。為推進(jìn)普惠金融發(fā)展，我國(guó)相繼出臺(tái)了多項(xiàng)普惠政策，例如“三個(gè)不低于”①以及普惠金融定向降準(zhǔn)政策②等，旨在促使銀行通過降低貸款利率以及增加貸款量，加大對(duì)中小企業(yè)融資的直接支持力度，直接提高中小企業(yè)對(duì)正規(guī)金融服務(wù)的可得性。鄒偉和凌江懷（2018）指出，普惠金融發(fā)展水平較高往往意味著金融供給相對(duì)充足，提高銀行數(shù)字普惠金融水平有利于進(jìn)一步增加對(duì)中小企業(yè)的資金供給，從而緩解中小企業(yè)融資約束[9]。同時(shí)，作為正規(guī)金融的主要提供方，銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)一步推動(dòng)了數(shù)字普惠金融的發(fā)展。受信用記錄不完善、抵押物缺乏以及信息不對(duì)稱等諸多因素的影響，中小企業(yè)往往面臨較強(qiáng)的融資約束[17]。而大數(shù)據(jù)以及征信等相關(guān)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，在一定程度上使得銀行能夠及時(shí)有效地挖掘和收集客戶的信用數(shù)據(jù)，一方面有助于降低銀行的監(jiān)管費(fèi)用，從而降低中小企業(yè)的融資成本;另一方面提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制，從而加強(qiáng)銀行對(duì)中小企業(yè)的融資支持意愿[10]。同時(shí)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展打破了時(shí)間和空間的限制，降低了金融需求方獲取正規(guī)銀行服務(wù)的時(shí)間和距離成本，進(jìn)一步提升了金融服務(wù)的可得性，擴(kuò)大了銀行金融服務(wù)的覆蓋面[18]。基于以上分析，提出假設(shè)：

H1 發(fā)展銀行數(shù)字普惠金融能夠緩解中小企業(yè)的融資約束。

（二）銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的影響

銀行是數(shù)字普惠金融的主要實(shí)施主體，銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的變化直接影響了數(shù)字普惠金融的實(shí)施效果[19]。目前，雖然銀行競(jìng)爭(zhēng)與普惠效率之間的關(guān)系仍存在爭(zhēng)議，但是絕大多數(shù)學(xué)者在基于中國(guó)背景的研究中發(fā)現(xiàn)，銀行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)普惠績(jī)效有正向的促進(jìn)作用[11，20]。事實(shí)上，銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的加強(qiáng)在一定程度上有助于打破壟斷，促進(jìn)金融服務(wù)深化，提高銀行對(duì)中小企業(yè)的普惠效率[13]。競(jìng)爭(zhēng)程度的加強(qiáng)促使銀行以更低的利率為中小企業(yè)提供貸款，從而降低中小企業(yè)的融資成本[21];同時(shí)，有利于進(jìn)一步促使銀行創(chuàng)新信貸技術(shù)，為中小企業(yè)提供更加多樣化和更具針對(duì)性的普惠金融服務(wù)與產(chǎn)品，從而提高金融服務(wù)的普惠性[22]。因此，結(jié)合我國(guó)銀行的發(fā)展現(xiàn)狀，提出以下假設(shè)：

H2 在銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高時(shí)，銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)融資約束的緩解作用更加顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

基于數(shù)據(jù)可得性，本研究選取2011-2017年中國(guó)31個(gè)省份（不包括臺(tái)灣、香港和澳門）的相關(guān)數(shù)據(jù)來構(gòu)建銀行數(shù)字普惠金融指數(shù)。另外，為衡量中小企業(yè)的融資約束，對(duì)應(yīng)選取2011-2017年中小板上市公司的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。在此基礎(chǔ)上，利用以下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)企業(yè)樣本進(jìn)行篩選：（1） 剔除金融類上市公司;（2）剔除ST和*ST公司;（3）剔除上市時(shí)間不滿1年的樣本;（4）剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1的樣本;（5）剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本。為避免受極端值的影響，對(duì)連續(xù)變量按照1%和99%的水平進(jìn)行Winsorize處理，最終獲得4489個(gè)觀測(cè)值。其中，銀行數(shù)字普惠金融指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》《中國(guó)各地區(qū)金融穩(wěn)定報(bào)告摘要》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和EPS數(shù)據(jù)庫，企業(yè)相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自萬得、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）主要變量計(jì)算

1. 銀行數(shù)字普惠金融指標(biāo)選擇與衡量。銀行數(shù)字普惠金融其本質(zhì)上是一種系統(tǒng)性的、多維度的金融行為。因此，在實(shí)際衡量時(shí)需要從多維度出發(fā)進(jìn)行考慮，相關(guān)學(xué)者也進(jìn)行了豐富的實(shí)踐。本文的主要研究思路是：基于目前普惠金融全球合作伙伴（GPFI）對(duì)數(shù)字普惠金融的定義，借鑒已有文獻(xiàn)，并結(jié)合銀行目前的主要服務(wù)和數(shù)字化發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)銀行數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系進(jìn)行構(gòu)建③。在構(gòu)建過程中進(jìn)一步遵循科學(xué)性、全面性、有效性及數(shù)據(jù)可獲得性原則[23]，從而選取出服務(wù)可得性、服務(wù)使用情況、服務(wù)質(zhì)量以及數(shù)字化程度這4個(gè)主要維度，具體包括12個(gè)細(xì)分指標(biāo)（見表1）。

上述4個(gè)不同維度實(shí)際上反映的是一個(gè)整體的不同視角。其中，服務(wù)可得性維度主要反映了銀行數(shù)字普惠金融對(duì)服務(wù)群體的覆蓋范圍，當(dāng)服務(wù)可得性越高時(shí)，表明中小企業(yè)等弱勢(shì)群體能夠更加便利地獲取相關(guān)正規(guī)金融服務(wù)。使用情況維度則反映了銀行數(shù)字普惠金融對(duì)弱勢(shì)群體的觸達(dá)能力，當(dāng)使用情況越好時(shí)，表明越多的中小企業(yè)等弱勢(shì)群體能夠真正享受到更多的數(shù)字普惠金融服務(wù)與產(chǎn)品。服務(wù)質(zhì)量維度主要反映了普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性以及獲取成本，當(dāng)服務(wù)質(zhì)量越高時(shí)，表明銀行數(shù)字普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性越強(qiáng)，能夠更長(zhǎng)久地為中小企業(yè)等弱勢(shì)群體以較低的成本提供相關(guān)產(chǎn)品與服務(wù)。數(shù)字化程度維度則反映了銀行利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)效率的提高，當(dāng)數(shù)字化程度越高時(shí)，表明此時(shí)銀行征信技術(shù)發(fā)展越好，能夠更好地緩解借貸雙方的信息不對(duì)稱程度，以降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，并進(jìn)一步提高貸款審核效率④。

參照該領(lǐng)域經(jīng)典的研究，使用聯(lián)合國(guó)人類發(fā)展指數(shù)（HDI）的構(gòu)建方法，并結(jié)合劉亦文等（2018）、Bozkurt等（2018）對(duì)不同指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法以及相應(yīng)權(quán)重測(cè)算方法，來計(jì)算2011-2017年銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)[24，25]。

為避免受各指標(biāo)量綱差異的影響，首先對(duì)各指標(biāo)依次進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。正向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理如式（1）所示，逆向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理如式（2）所示。

參照劉亦文等（2018）的研究，使用變異系數(shù)法對(duì)單一維度下的各個(gè)指標(biāo)以及不同維度分別進(jìn)行賦權(quán)，并在此基礎(chǔ)上合成單一維度指數(shù)BDFIi和綜合指數(shù)BDFI[24]。

2. 銀行競(jìng)爭(zhēng)。采用各省份不同類型銀行支行數(shù)量份額計(jì)算出銀行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI），以此來度量各省市的銀行競(jìng)爭(zhēng)程度。相應(yīng)計(jì)算公式如下：

式（5）中，HHIjt表示j省在t時(shí)期的赫芬達(dá)爾指數(shù)值，Kjt 表示t時(shí)期j省內(nèi)的所有類型銀行的數(shù)量，branchkjt 表示t時(shí)期j省內(nèi)第k類銀行的分支機(jī)構(gòu)數(shù)。

同時(shí)，參照劉鳳委和李琦（2013）的研究，以HHI指數(shù)值的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各省份的銀行競(jìng)爭(zhēng)程度進(jìn)行分組[26]。由于HHI指數(shù)是逆向指標(biāo)，其數(shù)值越小表示銀行競(jìng)爭(zhēng)程度越強(qiáng)，所以當(dāng)HHI指數(shù)值低于中位數(shù)時(shí)，為高競(jìng)爭(zhēng)組，反之為低競(jìng)爭(zhēng)組。

（三）模型設(shè)計(jì)及變量界定

參照姜付秀等（2016）[27]的研究，使用投資現(xiàn)金流敏感性模型作為衡量企業(yè)融資的基準(zhǔn)模型⑤：

式（6）中，Inv為企業(yè)投資水平;CF為現(xiàn)金流，Controls為控制變量組，β1為投資現(xiàn)金流敏感性系數(shù)，當(dāng)企業(yè)存在融資約束時(shí)，β1的估計(jì)值預(yù)期為正。此外，在研究中進(jìn)一步設(shè)置了年度（Year）和行業(yè)（Industry）虛擬變量，用以控制年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)銀行數(shù)字普惠金融對(duì)企業(yè)融資約束的影響，在式（6）基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入現(xiàn)金流（CF）與銀行數(shù)字普惠金融（BDFI）的交互項(xiàng)，得到如下擴(kuò)展模型：

式（7）中，若β2顯著為負(fù)，則表示銀行數(shù)字普惠金融能夠緩解企業(yè)融資約束。上述模型中各變量的具體計(jì)算方法見表3。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

表4是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。企業(yè)投資水平的均值為0.074，中位數(shù)為0.054;現(xiàn)金流（CF）的均值和中位數(shù)分別為0.055和0.053，相差并不大;銀行數(shù)字普惠金融（BDFI）的最小值為0.051，最大值為0.702，從中可以看出各省份間的銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在較大差距;銀行競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI）的均值和中位數(shù)分別為0.286和0.287，其最小值為0.235⑥。其他控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4，在此不一一贅述。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）銀行數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束

基于F檢驗(yàn)和 Hausman 檢驗(yàn)的結(jié)果，采用固定效應(yīng)法對(duì)相關(guān)模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表5。其中，第2列為基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，基準(zhǔn)模型中CF的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明企業(yè)存在明顯的融資約束。第3列為式（7）的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，CF×BDFI的估計(jì)系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效緩解中小企業(yè)的融資約束，假設(shè)1成立。

在控制變量方面，Growth對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)為正，但是并不顯著;Size的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表示企業(yè)規(guī)模越大，投資水平越低;ROA和Lev對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)顯著為正，表示企業(yè)的資產(chǎn)收益率以及負(fù)債比率的增加將會(huì)導(dǎo)致投資水平的提高;Cashholding和First的回歸系數(shù)為正但并不顯著，Board的回歸系數(shù)為負(fù)但并不顯著。

（二）銀行競(jìng)爭(zhēng)的影響

表5的分組回歸結(jié)果顯示，在低競(jìng)爭(zhēng)組（HHI指數(shù)值>中位數(shù)），CF×BDFI的回歸系數(shù)為-0.095，但是并不顯著，說明在銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較低時(shí)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)中小企業(yè)融資約束并無明顯緩解作用。在高競(jìng)爭(zhēng)組（HHI指數(shù)值<中位數(shù)），CF×BDFI的回歸系數(shù)為-0.248，在5%水平上顯著，說明在銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高時(shí)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效緩解中小企業(yè)的融資約束，基本符合假設(shè)2的預(yù)期。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮將樣本分為民營(yíng)中小企業(yè)組和國(guó)有中小企業(yè)組，探討當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度不同以及企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)不同時(shí)，主效應(yīng)關(guān)系將如何變化。相關(guān)回歸結(jié)果（見表6）顯示，在民營(yíng)企業(yè)樣本中，CF×BDFI的回歸系數(shù)為-0.170，在10%水平上顯著;在國(guó)有企業(yè)樣本中，CF×BDFI的回歸系數(shù)為-0.604，且在1%水平上顯著。結(jié)果表明，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效緩解國(guó)有中小企業(yè)和民營(yíng)中小企業(yè)的融資約束，但是相對(duì)于民營(yíng)中小企業(yè)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)國(guó)有中小企業(yè)融資約束的緩解作用更加明顯，這與梁榜和張建華（2018）[10]的研究結(jié)果相反。可能的原因是：（1）梁榜和張建華（2018）研究中所使用的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)實(shí)際上反映的是互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)字普惠金融服務(wù)的發(fā)展情況，而本文的數(shù)字普惠金融指數(shù)則是基于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的相關(guān)業(yè)務(wù)所構(gòu)建的;（2）目前銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展并不成熟，商業(yè)可持續(xù)性不高，再加上民營(yíng)企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)高，收益相對(duì)較低，從而導(dǎo)致銀行在提供普惠金融服務(wù)時(shí)更偏向于國(guó)有企業(yè)。

在民營(yíng)企業(yè)樣本中，低競(jìng)爭(zhēng)組的CF×BDFI的回歸系數(shù)不顯著，甚至為正;高競(jìng)爭(zhēng)組的CF×BDFI的回歸系數(shù)為-0.219，且在5%水平上顯著。這表明，當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較弱時(shí)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展與緩解民營(yíng)中小企業(yè)融資約束之間沒有形成穩(wěn)健的聯(lián)系;而在銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較強(qiáng)時(shí)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠明顯緩解民營(yíng)中小企業(yè)的融資約束，這與假設(shè)2的觀點(diǎn)基本相符。

在國(guó)有企業(yè)樣本中，低競(jìng)爭(zhēng)組的CF×BDFI的回歸系數(shù)為-1.994，在1%水平上顯著;高競(jìng)爭(zhēng)組的CF×BDFI的回歸系數(shù)為-0.436，僅在10%水平上顯著。這表明，相對(duì)于高競(jìng)爭(zhēng)組，低競(jìng)爭(zhēng)組中銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)國(guó)有中小企業(yè)融資約束的緩解作用更加明顯。可能的原因是，當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較低時(shí)，銀行存在選擇偏向，基于逐利動(dòng)機(jī)，在提供資金服務(wù)時(shí)更傾向于國(guó)有企業(yè)。而當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高時(shí)，銀行的客戶選擇權(quán)相對(duì)較小，出于競(jìng)爭(zhēng)壓力，銀行將進(jìn)一步增加對(duì)民營(yíng)企業(yè)的貸款供給，相對(duì)而言，對(duì)國(guó)有企業(yè)融資約束的緩解作用將有所弱化。

（三）穩(wěn)健性建議

1. 控制內(nèi)生性。

為減少內(nèi)生性的影響，參照姜付秀等（2019）的研究，對(duì)除銀行數(shù)字普惠金融（BDFI）以外的解釋變量進(jìn)行滯后一期處理[28]，并進(jìn)一步控制省份固定效應(yīng)，回歸結(jié)果匯總于表7。

在全樣本中，CF×BDFI的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，支持假設(shè)1。另外，當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較低時(shí)，CF×BDFI的系數(shù)為負(fù)但不顯著，而當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高時(shí)，CF×BDFI的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，支持假設(shè)2。上述結(jié)論與表5基本一致。

2. 融資約束的其他度量方法。

目前，有關(guān)融資約束的度量方法仍存在較大爭(zhēng)議。為進(jìn)一步提高研究的可靠性，另外采用SA指數(shù)⑦對(duì)融資約束進(jìn)行度量，并對(duì)假設(shè)1與假設(shè)2進(jìn)行重新驗(yàn)證，所得結(jié)論與前文一致。

3. 銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的不同度量方法。

另外使用前三大銀行分支機(jī)構(gòu)占比（CR3）對(duì)各省份銀行競(jìng)爭(zhēng)程度進(jìn)行衡量，按照中位數(shù)重新劃分高競(jìng)爭(zhēng)組和低競(jìng)爭(zhēng)組⑧。并進(jìn)一步對(duì)相應(yīng)模型進(jìn)行重新回歸，實(shí)證結(jié)果與前文基本一致，因此認(rèn)為前文得到的結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與建議

通過構(gòu)建銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，并以2011-2017年中小企業(yè)板上市公司為樣本，考察了銀行競(jìng)爭(zhēng)、銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展與中小企業(yè)融資約束之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)展銀行數(shù)字普惠金融整體上能夠有效緩解中小企業(yè)的融資約束。當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高時(shí)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)中小企業(yè)融資約束起到了良好的緩解作用;而當(dāng)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較低時(shí)，這種緩解作用并不顯著。此外，本研究進(jìn)一步探討了企業(yè)所有制差異是如何影響銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展與企業(yè)融資約束兩者之間關(guān)系的。結(jié)果顯示，相較于民營(yíng)中小企業(yè)，銀行數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)國(guó)有中小企業(yè)融資約束的緩解作用更加明顯，這在一定程度上反映了當(dāng)前銀行在發(fā)展數(shù)字普惠金融時(shí)存在選擇偏向問題。而隨著銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的提高，這種問題有所緩解。

本文的政策啟示在于：（1）政府部門應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)金融監(jiān)管，從資金及政策層面出發(fā)，加大對(duì)薄弱環(huán)節(jié)的支持力度，鼓勵(lì)銀行不斷創(chuàng)新數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)，以滿足不同所有制企業(yè)的多元化融資需求，從而進(jìn)一步提高銀行數(shù)字普惠金融對(duì)弱勢(shì)群體的服務(wù)精準(zhǔn)性和有效性;（2）積極引導(dǎo)各類銀行有序競(jìng)爭(zhēng)，逐漸形成具有競(jìng)爭(zhēng)性的多層次的銀行市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，從而深化普惠金融服務(wù)效率。（3）中小企業(yè)的管理者應(yīng)當(dāng)不斷提高自身的金融素養(yǎng)，主動(dòng)了解并充分利用現(xiàn)行的各項(xiàng)數(shù)字普惠金融政策。數(shù)字普惠金融對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在顯著的促進(jìn)作用，傳統(tǒng)金融發(fā)展、消費(fèi)水平以及科技創(chuàng)新只具有一定的傳導(dǎo)作用，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵在于提高數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平[29]。所以，受融資約束影響較大的中小企業(yè)更應(yīng)當(dāng)對(duì)數(shù)字普惠金融相關(guān)資源進(jìn)行合理配置，使得數(shù)字普惠金融能夠更好地為中小企業(yè)服務(wù)，以真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的提升。

注釋：

① 2015年3月， 銀監(jiān)會(huì)提出了 “三個(gè)不低于” 考核要求，即小微企業(yè)貸款增速不低于各項(xiàng)貸款平均增速、小微企業(yè)貸款戶數(shù)不低于上年同期戶數(shù)、小微企業(yè)申貸獲得率不低于上年同期水平。

② 2017年，中國(guó)人民銀行發(fā)布《中國(guó)人民銀行關(guān)于對(duì)普惠金融實(shí)施定向降準(zhǔn)的通知》，將定向降準(zhǔn)政策考核范圍由原來的小微企業(yè)貸款和涉農(nóng)貸款調(diào)整為普惠金融領(lǐng)域貸款。

③ 國(guó)際組織普惠金融全球合作伙伴（GPFI）在G20峰會(huì)上將“數(shù)字普惠金融”定義為，“通過運(yùn)用數(shù)字技術(shù)為無法獲得金融服務(wù)或缺乏金融服務(wù)的群體提供一系列的正規(guī)金融服務(wù)”。本文的“數(shù)字化程度”維度也更多是基于這一思路，考慮的是相關(guān)數(shù)字技術(shù)助力需求方獲取銀行正規(guī)金融服務(wù)的便利程度。而其他維度則是基于銀行現(xiàn)有的主要正規(guī)金融服務(wù)，即傳統(tǒng)的存款和借款兩大方面。

④ 當(dāng)前銀行在發(fā)展數(shù)字普惠金融時(shí)，主要依托于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及征信系統(tǒng)的技術(shù)支持。一方面，廣泛的客戶群體可以通過移動(dòng)終端快捷地接觸到銀行的普惠金融服務(wù)，這有助于降低普惠金融需求方獲取金融服務(wù)的時(shí)間和溝通成本。另一方面，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及征信等技術(shù)的共同助力下，銀行能夠更準(zhǔn)確、高效地獲取和存儲(chǔ)客戶的信用信息。這些信息能夠使銀行精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)潛在的違約風(fēng)險(xiǎn)，甚至可以取代抵押物等擔(dān)保方式，這有助于實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融產(chǎn)品的精準(zhǔn)營(yíng)銷和風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)控制，全面提升銀行的數(shù)字普惠金融能力。但是限于數(shù)據(jù)可得性，目前有關(guān)銀行移動(dòng)化技術(shù)發(fā)展程度的衡量指標(biāo)數(shù)據(jù)大多為全國(guó)性數(shù)據(jù)，與本文所需的省域數(shù)據(jù)不匹配。因此，本文主要是考慮了“信用化”這一指標(biāo)來反映數(shù)字技術(shù)助力需求方獲取銀行正規(guī)金融服務(wù)的便利程度，其在一定程度上也是征信技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的共同體現(xiàn)。后續(xù)學(xué)者在自身能力以及成本范圍內(nèi)也可進(jìn)一步補(bǔ)充選取更加合適的指標(biāo)來展開研究。

⑤ F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型。

⑥ 赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI值>0.18被認(rèn)為是寡占型的市場(chǎng)，本文計(jì)算出來的各省份HHI值均超過0.18，這表明我國(guó)信貸市場(chǎng)依然處于寡占階段，整體銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度相對(duì)較低。因此，本文并沒有考慮過度競(jìng)爭(zhēng)可能的影響。

⑦ SA指數(shù)由兩個(gè)完全外生的變量（Size和Age）構(gòu)成，不存在內(nèi)生性變量，且目前在相關(guān)研究中得到廣泛應(yīng)用[30]。其計(jì)算公式為：SA指數(shù)=-0.737×ln（企業(yè)資產(chǎn)總額/1000000）+0.043×（ln（企業(yè)資產(chǎn)總額/1000000））2-0.04×企業(yè)上市年限。

⑧ 由于CR3為逆向指標(biāo)，其數(shù)值越小表示銀行競(jìng)爭(zhēng)程度越強(qiáng)，所以當(dāng)CR3低于中位數(shù)時(shí)，為高競(jìng)爭(zhēng)組;反之，為低競(jìng)爭(zhēng)組。

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