數字普惠金融對企業融資約束的影響綜述

王 珅

（重慶理工大學 會計學院，重慶 400000）

普惠金融的概念最早是在聯合國2005年宣傳“小額信貸年”時提出的，它旨在提升金融服務的可得性，讓傳統金融服務對象中的弱勢群體能夠獲得適當、有效的金融服務。與此同時，國內也在積極推廣普惠金融，大力扶持小微企業，創造條件提供融資便利，但收效甚微。不過，伴隨著以支付寶與微信為代表的互聯網支付網絡的建立，數字金融生態系統逐漸在中國蓬勃發展，互聯網公司以其龐大的用戶群體為依傍，進入了金融服務領域。大數據、區塊鏈、人工智能等信息技術開拓了金融服務的新模式，互聯網逐漸成為傳統金融機構外的、新的金融服務平臺載體。數字金融或許會是推進普惠金融的一大助力?？梢?，數字普惠金融給傳統金融服務模式帶來了巨大變化，企業融資約束能否在這種環境中得到緩解，已有諸多學者對此展開了研究?；诖耍疚膹臄底制栈萁鹑趯ζ髽I融資約束的影響、影響作用機制、影響的差異性等方面進行考察。

一、數字普惠金融對企業融資約束的影響

目前國內外的研究大多認為，數字普惠金融的發展可以緩解企業融資約束。謝平和鄒傳偉（2012）指出互聯網技術與金融服務的結合對減少信息不對稱、降低交易成本以及提高資源配置效率大有裨益。王馨（2015）以長尾理論為基礎研究數字金融是否可以解決小微企業融資難問題，結論表明數字金融減輕了信貸配給，提高了金融資源的合理配置。鄒偉與凌江懷（2018）利用熵值-關聯度法構建傳統普惠金融指數，減少融資約束指數。滕磊（2020）首先從理論上證明了數字普惠金融可以破解中小企業信貸市場上的融資悖論，可以因此獲得更多的融資機會與更低的融資成本；之后再使用數字普惠金融指數分指數“數字金融的使用深度”，根據其細分的六類金融服務模式進行實證研究發現，投資和信貸服務對中小企業的融資約束緩解效用最明顯，排在其后的是保險和支付服務，它們增加了市場資金總量并且擴展了融資渠道。

與前述相反，也有部分學者認為數字普惠金融對企業融資約束的作用有限。從融資需求方來看，數字普惠金融的特質在于“普惠”（謝絢麗等，2018），注重于對長尾群體的金融服務可得性的改善，而長尾群體的“劣信用”特征較為顯著。從融資供給方來看，目前的數字普惠金融平臺使用的信息技術、運作方式還有待完善（Gomber et al.，2018），短期內或許無法有效緩解信貸配給問題，也就談不上緩解融資約束。再者，數字金融是新興的金融服務模式，其中可能會潛藏更加隱蔽與復雜的風險（張定法等，2019）。劉曉春（2021）認為，數字普惠金融應當運用數字技術精準確定目標人群，并在評估了需求合理性和服務合法性之后，才可提供適當、有效的服務；同時，監管必須跟上市場創新的腳步。

值得注意的是，目前的研究采用的樣本大多是剔除掉金融公司、保險公司、ST或ST*公司后的滬深A股上市公司，少部分采用中小企業板、新三板等上市或掛牌公司。有較少的學者采用了中國小微企業調查（CMES）數據庫數據。上市公司的財務信息較為易得，但考慮到成為上市公司需要滿足一定的財務狀況和經營成果方面的條件，以此為樣本可能會忽略掉一些非上市企業特征對研究的影響。

二、數字普惠金融緩解融資約束的作用機制

（一）提升企業透明度

在傳統金融服務模式下，缺乏“硬信息”或抵押資產的企業很難在銀行等金融機構處獲得貸款（黃益平，2017）。而在數字普惠金融模式下，金融機構可以利用信息技術，從企業的社交網絡、供應鏈等中獲得來自企業利益相關者的企業相關信息（張磊等，2020）。這些非結構化信息在信息技術幫助下組合成企業信用畫像，可以在一定程度上彌補企業“硬”信息上的不足。此外，也有眾多學者提出了數字金融下緩解融資約束的辦法。例如，數字金融可以抓取相關信息，建立可靠的第三方征信體系（萬佳彧等，2020）；劉滿鳳等（2019）建議構建小微企業融資平臺，給出了構建思路與設計方案，并做了有效性分析；金融機構可對企業多維數據展開智能處理，深度透視企業信用及經營情況（皮天雷等，2018）。

（二）減輕信息不對稱

企業透明度上升意味著減少信貸業務中金融機構與企業間的信息不對稱問題，從而使金融機構可以更為準確地評估風險，提出雙方都可接受的利率或降低非利率性的貸款門檻，更多的低風險客戶可以獲得貸款，信息不對稱無形中造成的逆向選擇問題會得到緩解。此外，數字普惠金融可以將企業行為和企業管理層個人行為相結合，共同用于企業信用評估（滕磊，2020）?；ヂ摼W金融平臺通常搭建了自己的智能風控體系，若發生違約行為，平臺將會披露企業與管理人員的信息（張磊等，2020）。這在一定程度上有助于提升銀行對民營企業融資的支持程度，進而縮小信貸資源的結構性偏差，提升整個信貸市場的運行質量（黃銳等，2020）。智能風控系統建立之后，可以較為及時地跟蹤和監督貸款的使用情況，以防企業投資于高風險、有損還款能力的項目，由此可降低信息不對稱造成的道德風險（廖婧琳等，2020）。

（三）提升金融機構放貸意愿

運用數字普惠金融提升了金融機構的信息捕捉能力，更容易獲得的企業相關信息也減輕了信息不對稱問題，同時也可以減少金融機構對企業進行風險評估時的人工、資金和時間等成本。更進一步，成本降低使得原本“費力不討好”的中小企業貸款業務變得更具“性價比”，這可以提升金融機構持續的放貸意愿。另外，互聯網巨頭利用龐大的資金池和用戶信息優勢進入金融服務領域，向眾多中小企業提供服務，數字金融帶來的鲇魚效應與示范效應給傳統金融機構帶來了不小的競爭壓力（李展等，2019），對銀行業務以及數據壟斷行為造成了不小的沖擊（封思賢等，2019）。零散客戶向數字金融機構的轉移，可推動傳統金融機構矯正“嫌貧愛富”和“國有產權”偏好。因此，傳統機構不得不優化自身服務與產品以匹配更多的企業貸款需求（張磊等，2020）。

（四）降低企業融資成本

金融機構可通過數字普惠金融獲得企業更為全面的數據，更深入地了解企業需求（鄭志來，2015），這不僅可以讓企業爭取到較為合適的貸款利率，還可以減少債務跨期錯配帶來的成本損失（黃銳等，2020）。同時，數字金融模式下加劇的市場競爭使得傳統金融機構提供成本更低的產品和服務（張磊等，2020），這些都降低了企業融資的資本成本。另外，互聯網和數字化操作提高了信貸審查效率，降低了交易成本；第三方支付平臺可以讓資金供求雙方通過網絡即可完成交易，節約了線下結算成本（徐琳等，2019）。

（五）優化外部融資環境

傳統金融服務以物理網點為中心向外輻射，其廣度受到網點覆蓋面的影響。如今諸如移動支付、網絡借貸等數字金融服務的出現有效降低了物理網點對金融服務普及性的抑制，極大地改善了金融可得性（王茜，2016）。數字金融可以幫助企業完善信用信息，讓企業不拘于傳統信貸，而去獲得網絡貸款，緩解融資約束（謝絢麗等，2018）。投資方也受益于數字金融的發展，小規模投資者在數字金融的幫助下可以更有效率地接觸金融服務（萬佳彧等，2021），這擴展了資金來源。同時，數字金融在資本市場中的深度運用擴寬了金融消費者在資本市場的投資需求，并依托信息技術完善資本市場規則與制度，這兩點直接強化了融資效率（黃銳等，2020）。馬凌遠和尤航（2021）通過研究比較“科技與金融結合”政策的試點城市與非試點城市企業融資約束狀況后發現，試點城市的“信息平臺效應”與“政府認證效應”可以有效減少信息不對稱，進而緩解融資約束2指試點城市建立了信息服務平臺，用以匯集中小型科技企業的基本融資信息，可以降低借貸雙方的貸前獲取信息的成本以及貸后管理的執行成本。政府向中小科技企業發放補貼提供支持，這不僅直接緩解了融資約束，間接地，此行為釋放出的積極信號也可鼓勵潛在金融投資者向優質企業提供支持。。

（六）提升融資效率

采用數字金融的貸款技術對企業的貸款要求進行審批時能夠更靈活地根據需求調整供給，在風險可控的前提下放貸速度更快。數字金融簡化后的智能抵押貸款流程以及融資過程降低了勞動密集度，配合信息篩選和推送、精準獲客、整合信息、事后監督等服務，全面提升融資效率（魏成龍等，2020）。融資效率提高后，減少了信貸錯配、不配問題，企業融資難、融資時間長等問題即可得到緩解。

（七）改善企業現金流

在微觀作用機制的研究中，任曉怡（2020）認為數字普惠金融可以通過改善企業現金流以及降低財務費用比率兩個方面緩解融資約束。數字普惠金融優化了融資渠道，使得企業未來現金流能保持在一個較好水平。數字普惠金融使企業可以以較低的成本融資成功，企業無需再以配置金融資產或者加杠桿緩解融資難問題。然而，也有學者的研究結論指出，數字金融降低杠桿率的中介機制是降低了企業融資約束。梁琦和林愛杰（2020）認為，融資約束減輕才降低了企業杠桿率。究竟融資約束與杠桿率之間是互為因果的關系，還是兩者皆為發展數字普惠金融的效用、彼此并無相關性？這仍有待研究。

三、數字普惠金融緩解融資約束的差異性研究

國內學者探討企業特質差異和宏觀環境對緩解融資約束的效用的影響。所討論的企業特質集中在以下幾個方面：

（一）是否為國有企業

主流觀點認為數字普惠金融能對民營企業的融資問題產生更好的緩解效用（吳俊霖，2017；梁榜等，2019）。一方面，國有中小企業在傳統融資體系中普遍受到青睞，它們與政府之間的聯系天然地能夠當作為企業信用的一部分。因此，相比民營企業對數字金融的較高依賴度，國有企業缺乏向數字金融體系融資的動力，同時也難以在短期內適應數字化金融模式（袁樂平等，2015）。另一方面，數字普惠金融提供的產品和服務更靈活，民營企業在較為寬松的管理和制度約束下更能適應這種特性（滕磊，2020）。提供的體量相比傳統金融較?。ǘ温?，2015），這種特點顯然更適合資金需求量小而頻的中小民營企業。

（二）企業處于東部地區還是中西部地區

部分學者認為中西部地區金融機構數量和規模都與東部地區有一定差距；而即便是數字金融服務，放貸主體目前仍是金融機構，因此，數字金融對中西部地區的緩解效用不是非常顯著（黃銳等，2020）。然而，也有學者提出正是金融機構的短缺使得中西部地區企業要較多地依賴數字金融平臺（梁琦等，2020）。不過兩者的研究樣本不同，前者為滬深A股上市公司，后者為中國小微企業。

（三）是否為科技企業

科技企業大多屬于輕資產企業，實物資產較少而無形資產較多；研發風險較大，企業未來估值及成長前景具有較大的不確定性（喻平等，2020）。這些與傳統金融機構放貸的“風險偏好”相左（黃銳等，2020）。而信息技術可以充分發掘無形資產的價值，也能夠對企業的創新流程進行全程監控，進而緩解融資約束（任曉怡，2020）。

另外，還有許多學者對諸如企業成長周期（梁琦等，2019）、企業股權制衡程度和所處行業（葉勇等，2021）、企業內部控制質量（胡振興等，2019）等因素進行了差異性分析。對于宏觀因素，有學者認為強監管（黃銳等，2020）、金融發展水平欠發達地區（何健等，2021）、較高的經濟發展水平以及較完善的法律制度（鄒偉等，2018）可以顯著提升數字普惠金融對企業融資約束的緩解作用。

總而言之，在目前的差異化研究中，學者普遍只對一個因素帶來的影響進行研究，未曾嘗試對比不同因素對“數字普惠金融→融資約束”的影響效用之大小以及彼此間的抵消、增益作用。

四、結語

得益于國內寬松的監管環境以及巨大的資金需求，數字普惠金融的發展時間尚短卻欣欣向榮，近些年來眾多學者對此展開研究，數字金融與融資約束的關系也逐漸吸引學者目光。然而，目前的研究結論大多只考慮了數字普惠金融與融資約束在理想狀態下的關系，較少結合現實環境。事實上，數字金融作為全新的金融服務模式，在我國當下基于細分的金融行業建立的監管體系中處于“三不管”狀態。監管體系不健全使得目前的探討結論具有較大的不穩定性。

由此可以進一步討論的是，數字普惠金融當如何利用信息技術、利用什么信息技術才能較為準確地識別服務對象？“劣信用”企業能否在數字金融體系中找到解決融資困境的辦法？考慮到現有監管體系尚待完善，那么在強監管之下數字普惠金融能否如當前研究結論一樣，能夠緩解融資約束？

另外，數字普惠金融到底如何“數字”呢？它如何篩選恰當、有效的數據，要使用什么數據、創建什么樣的信用指標去作為企業在新金融模式下的信用表征，能夠讓金融機構安心放貸？再有，數據作為數字金融的核心要素，又該如何讓企業放心地交付數據？在儲存與使用數據的過程中，“企業隱私”與“企業透明度”的邊界又該如何界定？數據若遭到集體泄露是否會影響行業秩序以致企業融資遭受更多新型的沖擊？這些問題都值得探討。目前的研究得出數字普惠金融對融資具有約束的作用機制，同時本身也與融資約束存在關聯。那么，在此“交集”之外是否會有新的中介機制可以達到一樣的或者更大的效用呢？數字普惠金融的發展同時帶來了機遇與挑戰，希望這些問題可以得到進一步的研究。