數字金融促進小微企業融資模式創新

夏天添，張振鐸，萬鵬宇，鄭明貴

（1.江西科技學院 學術委員會，江西 南昌 330098；2.江西省區域發展研究院，江西 南昌 330000；3.大連理工大學 經濟管理學院，遼寧 大連 116024；4.重慶師范大學 經濟與管理學院，重慶 400000；5.江西理工大學 經濟管理學院，江西 贛州 341000）

一、引言

隨著中國數字技術與實體經濟的深度融合，數字金融逐漸成為了低收入人群和中小微企業的重要融資渠道[1]。2021 年10月18 日，習近平總書記在中共中央政治局就推動中國數字經濟健康發展進行第三十四次集體學習時強調，數字金融對中國社會主義市場經濟的重要意義，要大力推動數字金融發展，以緩解中國企業，尤其是中小微企業的“融資難”問題[2]。“十三五”以來，小微企業作為中國經濟高質量發展的中堅力量，在科技創新、緩解就業、稅收增長等方面做出了巨大的貢獻。因此“融資難”不僅制約小微企業的健康發展，還在一定程度上阻礙了中國經濟的高質量發展[3]。

從經濟結構來看，中國經濟結構形似“金字塔”狀，底層由大量中小微企業構成，而中國金融結構則剛好相反，呈“倒金字塔”狀，即大多數傳統金融機構只為大企業提供充足的融資服務，小微企業能夠從中獲得的金融支持則少之又少[4]。由此而言，經濟結構與金融結構倒置所產生的經濟矛盾，約束了中國金融資源配給效率，阻礙了中國經濟高質量發展的前進步伐，這也是中國供給側改革的初衷。數字金融是一種基于互聯網與數字信息技術的數字化金融服務業態[5]。數字金融得益于其數字技術的高效信息挖掘與動態風險管控優勢，為傳統金融機構拓寬了業務范圍，優化了成本結構[6]、提升了服務效率[7]與質量[8]。同時，隨著數字金融技術與業務的不斷深化融合，信息溯源等功能的實現，幫助金融機構能夠更加精準的評價小微企業還款能力，從而打破了二者間的“信息孤島”，提升小微企業的融資成功率，以緩解其融資約束[9]。

由于以往學者更多關注“如何為小微企業尋找更多融資”“什么樣的渠道可以融資更多”等有關如何融資的問題[10-12]，而鮮有學者關注到小微企業的金融負擔。然而，還款能力直接決定了小微企業融資成功率，為此，解維敏等的研究證實融資結構的差異化有助于穩定企業現金流，完善內部資源配置能力，以促進企業高質量發展[13]。因此，文章基于康軍(2016)、陳艷等(2021)、張愛蓮等(2019)關于理性企業融資行為的觀點[14-16]，提出了“融資模式創新”的概念（如圖1 所示）。

圖1 融資模式創新的邏輯機理

融資模式創新是指企業通過內部組織行為，科學調整其融資結構，從而在融資額度與金融負擔相均衡的前提下，所提出的新型融資方案。其中，如果融資壓力越大，或資金需求越緊急，其可選擇的融資渠道就越少，融資模式創新的空間便越小；反之，如果資金需求不高，其可選融資渠道便越多，其融資模式創新的空間便越大。例如，假設A 公司某月的凈利潤（即理論還款上限） 為100 萬，其當月所能獲得的最大融資額度為120 萬，若A 公司通過組織行為，優化調整各融資渠道的比重、金額、還款周期等內容，將融資額度控制在100 萬以內，則其資金鏈壓力相對均衡，將有助于A 公司的內涵式發展；反之，若A 公司直接借盡120 萬，則其資金鏈壓力激增，其后期經營亦存在一定風險。由此而言，對中國小微企業而言“融資”卻是其當務之急，但能否“有借有還”亦是衡量其能否高質量發展的關鍵，也是能否實現中國經濟雙循環新發展格局的核心內涵。

綜上，本研究認為以往學者多集中討論數字金融對融資約束的緩解機制，但鮮有學者從融資成功率角度，討論數字金融會否改善企業融資慣性或對企業融資模式的優化改善。故而，文章將基于融資契約理論，以中國中小板和創業板的小微企業上市公司為樣本，通過計量模型與fsQCA 的混合研究范式，驗證數字金融對小微企業融資模式創新的影響機制、異質性影響及提升路徑組態。

本研究的理論創新之處主要有三點：第一，提出了融資模式創新的概念，討論了地方數字金融發展水平如何通過緩解小微企業融資約束，為其融資模式創新開拓新空間，并檢視了數字金融對小微企業融資模式創新的異質性影響。第二，拓展了數字金融的經濟衍生效應，為進一步推動地方數字金融發展，提供了理論的支持，并為相關數字金融政策制定或服務設計，提供了建設性的經驗證據。第三，立足組態視角，提出了基于數字金融視角的小微企業融資模式創新空間提升路徑組態，為后續研究提供了一個新的研究思路。

二、研究假設

1. 數字金融對小微企業融資模式創新的影響

根據融資契約理論，受個體或組織的有限理性或機會主義的干擾，融資契約往往是不完美的[14]。因此，在融資契約的信息不對稱前提下，融資雙方之間必然存在博弈過程[17]。由于數字金融能夠利用技術優勢，對外部融資環境與小微企業進行精準評估，從而在融資過程中，降低信息不對稱的干擾，減少小微企業的融資成本[18]，并提升融資成功率。這能夠使小微企業獲得充足融資渠道選擇，為小微企業融資模式創新拓展新空間[11]。該觀點可以從兩個方面得以證實：

一是在降低融資成本方面。數字金融的深化發展有利于降低地方金融服務購買的綜合成本（含交易成本、服務成本等），以降低小微企業融資成本。王洪生等立足信息經濟學理論認為，經濟環境中的信息不對稱是造成中國金融資源配給矛盾的主因[19]；如在傳統融資模式中，由于金融機構無法完全獲悉做出高質量融資決策所需的全部信息，“批不批？”“批多少？”“風險多大？”等來自金融機構的疑慮，在實質上造成了中國小微企業“融資難”“融資貴”“融資少”“融資慢”等問題。而在數字金融模式下，金融機構能夠利用互聯網、區塊鏈等數字技術，優化融資交易環節，并借助征信溯源機制，加快融資審查效率與融資決策，為小微企業降低融資交易成本，從而讓小微企業有選擇更多融資渠道的模式創新空間[20]。

二是在金融生態環境優化方面。數字金融能夠優化地方金融生態環境，為小微企業提供更多優質金融服務（陳廉等，2021）[21]。由于中國各省區市間的資源稟賦與經濟發展水平各異，其金融生態環境存在較大差距[22]。如廣東、上海、北京等的小微企業融資壓力相對較小，而江西、甘肅等地則壓力巨大，這是由于各省區市的資本配給效率不平衡[23]，所造成的金融業不充分發展現狀；即傳統金融機構既不能有效評估小微企業的相關資訊、征信等情報，更無法精準評估融資風險[24]，故而導致多數欠發達地區的金融機構不愿意放貸給小微企業。然而，數字金融的出現，不僅有效地打破地域疆界，助推利率市場化，并能夠充分平衡各省區市間的金融生態系統，使相對落后地區的小微企業能夠有充足的融資渠道選擇，以擴大融資模式創新的空間幅度。

綜上所述，本研究認為數字金融的充分發展，將有效緩解中國金融資源配給矛盾，減少各省市間的金融資源稟賦差距，為小微企業營造更加完善的金融生態環境，并為小微企業提供更加充沛的融資渠道選擇。因此，本研究認為數字金融將有助于小微企業融資模式創新。故提出以下假設：

H1：數字金融與小微企業融資模式創新之間存在顯著的正向影響關系。

2. 融資約束的中介作用

根據以往研究觀點，數字金融確可利用數字化的高效與便利[3]，提升金融機構的融資審查精度與效率，以降低小微企業的融資約束限制，并為其融資模式創新的空間提升帶來一定的助力[12]。小微企業在傳統融資過程中，往往會因與金融機構的信息不對稱，在融資額度、利率、擔保等方面，受到較大的條件限制，即融資約束[9]。而數字金融立足數字化技術，可以有效打破二者間的信息孤島，實現金融機構與小微企業的融資信息交互，提高融資成功率，降低小微企業的融資約束[25]。同時，與傳統金融模式相比，數字金融有著更強的包容性與選擇性，如第三方支付、眾籌等新型融資模式，其高效便捷的融資模式，不僅有效緩解了小微企業的融資約束，更為小微企業提供了更多的融資渠道選擇[26]。戰明華等認為融資約束會影響企業資金鏈活力，是阻撓小微企業健康發展的障礙，若能夠有效緩解融資約束，則小微企業的資金鏈壓力將被充分釋放，其融資模式創新亦將有更多提升空間與選擇方案[1]。因此，本研究認為數字金融能夠通過緩解小微企業的融資約束，并為小微企業帶來更多融資渠道選擇，以拓展其融資模式創新的空間幅度。故提出以下假設：

H2：融資約束會在數字金融與小微企業融資模式創新之間起顯著的中介作用。

三、研究設計

1. 數據與樣本

（1） 數據來源

本研究參考姚耀軍、董鋼峰的做法[12]，以2011 年國家統計局頒布的《統計上大中小微型企業劃分辦法》中對小微企業的界定標準，選擇2016—2020 年中國中小板和創業板的小微企業上市公司作為研究樣本。其中，企業指標數據來源于國泰安CSMAR 數據庫與Wind 經濟數據庫，而區域經濟指標數據來源于2016—2020 年度的《中國統計年鑒》和《中國數字普惠金融指數》。

（2） 研究樣本

在樣本選擇上，本研究參考解維敏等的做法[13]，采用以下方式進行數據篩選：首先，分別剔除金融類行業的樣本、當年為ST 的樣本、IPO 時間不滿5 個財務年度的樣本以及數據缺失的樣本；其次，本研究對連續變量在0.01～0.99 以外的樣本數據，進行縮尾處理，以降低極端值的干擾。最終，本研究共獲得了包括1013 家小微企業的5012 個觀測值。

2. 模型設定

為厘清“數字金融如何促進小微企業融資模式創新”這一實際問題，文章參考Almeida 等的研究結果[27，28]，構建了如下面板模型：

其中，被解釋變量FMIi，t為融資模式創新。DFi，t為本研究的核心解釋變量，用于衡量對應小微企業所在地方的數字金融發展水平，同時，為了減少反向因果關系造成的內生性影響，本研究對DFi，t進行了滯后一期處理。中介變量FCi，t為融資約束。CONTROLi，t為控制變量，主要包括股權制衡度(ZI)、企業金融化(FIN)等。εi，t為隨機干擾項，μi，t分別代表年份、地域和行業的固定效應。

其中，在公式(1)中若β1的系數為正向顯著，則說明地方數字金融水平，能夠有效促進小微企業融資模式創新，即證明H1 的假設成立。同時，若β1的系數在公式(2)和公式(3)中均呈現負向顯著，公式(4)中的β1和β2的系數也均呈現顯著，則說明數字金融可以有效緩解小微企業融資約束，并間接促進其融資模式創新空間，即證明H2 的假設成立。

3. 變量定義

第一，被解釋變量：融資模式創新(FMI)。在融資結構的觀測上，以往研究主要從內源融資（留存收益與資產總額之比）、債權融資（應付債券、短期借款和長期借款之和與資產總額之比） 和股權融資（實收資本與資產總額之比） 三個角度觀測企業的融資結構。故而，本研究參考楊帆、王滿倉的觀點和做法[29]，以內源融資、債權融資和股權融資之和，在凈利潤的占比衡量對應小微企業的融資模式創新空間。其中，綜合得分越小，其后期經營負擔便越小，即證明其融資模式創新的空間越大，反之則水平越小。

第二，解釋變量：數字金融(DF)。本研究參考吳雨等的做法[3]，采用北京大學數字金融研究中心編制發布的2016—2020年度的《中國數字普惠金融指數》，衡量中國各省區市數字金融發展水平。

第三，中介變量：融資約束(FC)。本研究參考Almeida 等的做法[27]，采用“現金—現金流”模型來衡量小微企業的融資約束水平。同時，借鑒以往學者的做法，采用WW 指數和KZ指數作為穩健性檢驗的替代性指標。

第四，控制變量。本研究參考馬勇等的做法[30]，分別從企業層面和區域層面選擇控制變量。其中，在企業層面，選取股權制衡度(ZI)、企業金融化(FIN)、現金流(CF)、主營業務增長率(SG)、總資產收益率(ROA)和數字化成熟度(DM)作為控制變量；在區域層面，選取地區經濟水平(DE)、金融業生產總值(FDE)和財政投入(FI)作為控制變量。

表1 變量定義

四、假設檢驗

1. 描述性分析

根據表2 的結果顯示：融資模式創新(FMI)的均值為0.361，標準差為0.409，證明小微企業融資模式創新的差異程度較大。數字金融(DF)的均值為0.230，標準差為0.070，證明中國各省區市間的數字金融發展水平各異，且極大值與極小值之間存在一定差距。融資約束(FC)的均值為-0.087，標準差為0.009，證明絕大多數小微企業都存在一定程度的融資約束。而各主要變量的描述性分析結果均達到理論閾值標準。而其他變量的描述性分析結果亦符合相關閾值標準，證明適合開展進一步的檢驗。

表2 描述性分析結果

2. 基準回歸分析

第一，直接效應檢驗。首先，通過豪斯曼檢驗，在0.01 的顯著水平上，拒絕隨機效應模型。其次，選擇固定效應模型展開假設檢驗，如表3 的M1 列的結果顯示：β1的回歸系數為正向顯著(β=0.746，P＜0.001)，證明地方數字金融發展水平每增加一個單位，其所在地區小微企業的融資模式創新空間增長74.6%。故而，假設H1 得到了樣本數據的證實。

表3 假設檢驗結果

第二，中介效應檢驗。本研究在H1 的假設得到驗證的前提下，首先，分別驗證了數字金融與融資約束之間的負向顯著影響(β=-0.732，P＜0.001)，以及融資約束與融資模式創新之間的負向顯著影響(β=-0.528，P＜0.001)。其次，將融資約束作為中介變量，帶入公式(1)進行檢驗，結果顯示（表3 的M2 列），數字金融能夠通過緩解融資約束，促進小微企業的融資模式創新。此外，為進一步驗證融資約束的中介機制，文章通過Bootstrap分析，檢驗了總效應模型的直接效應(β=0.573，P＜0.001，CI 95%[0.142，0.303])與間接效應(β=0.203，P＜0.001，CI 95%[0.060，0.171])均呈現顯著。故而，假設H2 得到了樣本數據的證實。

3. 穩健性檢驗

為進一步保障研究結論的科學性，參考梁榜等的做法進行穩健性檢驗[9]。具體方式如下：

一是調整變量定義。首先，參考Almeida 等的做法[27]，采用WW 指數和KZ 指數分別作為融資約束的替代變量，并進行假設檢驗，結果證實替換后的間接效應結果依舊呈現顯著(βWW=0.197，P＜0.001，CI 95%[0.126，0.231]；βKZ=0.176，P＜0.001，CI 95%[0.099，0.235])。其次，將數字金融指數從省級層面下降至地市層面，并對數據進行滯后一期處理后進行檢驗，結果證明數字金融對融資模式創新的正向影響依舊顯著，且間接效應成立(β=0.156，P＜0.001，CI 95%[0.031，0.132])，說明研究結果具備一定的穩健性。

二是內生性控制。首先，考慮到內生性因素的干擾，將主營業務增長率滯后一期、現金流滯后一期和地區金融業發展水平滯后一期作為工具變量，帶入模型檢驗，結果與原假設一致。其次，參考李明玉等的做法[8]，將滯后一期的數字金融指數與融資約束的乘積項，作為工具變量帶入模型，結果顯示乘積項的系數為負，亦證實了研究結果受內生性因素的干擾較小。

三是分樣本檢驗。首先，按照企業所有權性質，將樣本數據拆分為非國有小微企業和國有小微企業兩組，并分別展開檢驗，結果顯示：在非國有小微企業樣本中，數字金融依舊能夠顯著緩解融資約束問題，并間接顯著促進其融資模式創新空間(β=0.159，P＜0.001，CI 95%[0.085，0.217])，但在國有小微業的樣本中，則未能重現該結果(β=0.205，P＞0.05，CI 95%[-0.012，0.103])，由此可見，數字金融對小微企業融資模式創新空間的促進作用，主要集中體現在非國有企業。其次，按照企業所屬區域，將樣本數據劃分為華東地區、華南地區、華中地區、華北地區和其他地區五組，并分別開展檢驗，結果顯示：華東地區小微企業的融資模式創新空間受數字金融的影響最大(β=0.320，P＜0.001)，華南地區僅次其后(β=0.307，P＜0.001)，而華中地區(β=251，P＜0.001)與華北地區(β=243，P＜0.001)相對適中，其他地區則相對較弱(β=0.051，P＜0.05)，由此可見，地方數字金融發展緩慢或較弱，確實是影響小微企業融資模式創新空間提升的主因。

五、模糊集定性比較分析（fsQCA）

1. 數據校準

文章以中國小微企業為樣本，探討了數字金融對小微企業融資約束的緩解機制，并檢視了該機制對其融資模式創新空間的提升作用。然而，通過面板數據的計量分析，“小微企業如何通過數字金融，拓寬其融資模式創新空間？”“各地方政府為促進地方小微企業健康發展，又該如何利用數字金融的政策工具？”等實際問題依舊沒有得到有效解答。故而，文章參考夏天添、付躍強的觀點，通過模糊集定性比較分析(fsQCA)嘗試從組態視角[31]，提煉出適用于相關小微企業融資模式創新空間提升路徑組態。根據表3 的M3 結果顯示，數字金融等主要變量對融資模式創新呈現顯著，而其他變量不顯著，故以數字金融、融資約束、企業金融化等8 個主要變量，進行了條件必要性檢驗，在各變量均不構成唯一條件的前提下，將其設置為干擾小微企業融資模式創新的前因條件，并按照95%、50%和5%的標準進行數據校準。

2. 結果討論

根據表4 的分析結果顯示，在0.8 和1 的約束條件下[32]，共得到兩個構型，其一致性分別為85.4%和80.3%，均高于75%的閾值條件，同時方案的總樣本覆蓋率達到89.1%，證明了這兩個方案組合具備一定的解釋力度。為進一步探索組態分析結果，根據Furnari 提出的組態理論化分析模式，將各構型的組態分別命名，并展開理論詮釋。

表4 組態分析結果

（1） “政策支持型”小微企業融資模式創新路徑

如表4 的構型1 所示，“政策支持型”小微企業融資模式創新路徑的凈覆蓋率為31.6%，原始覆蓋率為9.3%，一致性為85.4%。其中，數字金融、財政投入和金融業生產總值為核心條件，說明地方政府的金融類政策支持與建設可以為地方小微企業營造出良好的政策環境，為小微企業緩解一定的融資壓力；同時，企業現金流和主營業務增長率作為輔助條件，證明在“政策利好”背景下，并非所有小微企業都能享受政策紅利，而是只有那些經營狀況良好，且現金流充沛的小微企業，方可以此拓展融資模式創新空間的幅度。適用于該路徑的小微企業多集中于互聯網等前瞻行業，業務開展周期較短及資金周轉率高是此類企業的主要特征，加之，其主要分布于中國華南、華東等經濟發達地區，無論在政策支持，還是財政投入，均可為其帶來諸多融資渠道選擇，進而為其融資模式創新提供了制度層面的保障。

（2）“市場支持型”小微企業融資模式創新路徑

如表4 的構型2 所示，“政府支持型”小微企業融資模式創新路徑的凈覆蓋率為32.8%，原始覆蓋率為7.9%，一致性為80.3%。其中，數字金融、企業金融化、主營業務增長率和數字化成熟度為核心條件，說明小微企業自身的融資能力，尤其是自身業務的數字化程度，亦成為決定其融資模式創新的核心內涵；同時，融資約束作為輔助條件，恰恰證明了適當的融資約束，亦是促進企業融資模式創新的源動力。適用于該路徑的小微企業并非均來自前瞻行業，或是發達地區，但均具備高數字化轉型的業務特征或組織特征，即此類小微企業多采用資產金融化、業務數字化等手段，拓展業務領域，提高主營業務收入，從而為打破區域或行業的融資渠道限制，謀求更多融資渠道選擇夯實基礎。

六、研究結論與對策建議

1. 研究結論與理論貢獻

文章基于融資契約理論，以中國中小板和創業板的小微企業上市公司為樣本，討論了數字金融對小微企業融資模式創新的提升作用。結果顯示：一是數字金融能夠通過緩解融資約束，間接促進小微企業融資模式創新，但通過穩健性檢驗發現，該機制僅限于非國有小微企業，以及華東、華南等數字金融發展水平較高地區的小微企業；二是通過fsQCA 的組態分析范式，發現了“政策支持型”與“市場支持型”兩種能夠提升小微企業融資模式創新空間的路徑組態。

基于研究結論，文章的理論貢獻主要包括：第一，提出了小微企業融資模式創新的概念。以往研究過于聚焦小微企業的融資約束機制，忽視了融資行為本身的理性與否。故而，本研究基于融資契約理論，提出了小微企業融資模式創新的理性融資行為概念，揭示了數字金融對中國小微企業融資模式創新空間的深層影響“黑箱”，并進一步厘清了該機制在組織性質與所在區域的條件異質性背景下的影響效果差異，該觀點對綜合性的認識與理解數字金融及其衍生效應具有重要的理論意義。第二，揭示了融資約束的衍生效應。以往研究更多關注如何緩解小微企業的融資約束，而融資約束緩解后的衍生效應機制是否有利于小微企業更好的融資或發展，則鮮有學者深入探討。為此，本研究通過檢視融資約束的中介機制，探討了數字金融的微觀經濟衍生效應，該觀點拓展了數字金融領域的研究邊界，為更好地詮釋數字金融提供了理論支持。該結論亦印證了李賓等的假設[11]，為進一步探索數字金融背景下的小微企業融資模式創新，提供了一個全新的研究視角。第三，提出了兩種基于數字金融的小微企業融資模式創新路徑。本研究通過fsQCA 的組態范式，提出了“政策支持型”與“市場支持型”兩種基于數字金融的小微企業融資模式創新路徑，打破了以往研究設計的思維框架，為后續研究提供了一個新的思路。

2. 管理對策與政策建議

基于研究結論，提出以下管理對策與政策建議：

（1） 加強數字金融基礎建設，進一步完善地方金融生態環境

要促進地方小微企業健康發展，緩解其融資約束，促進其融資模式創新空間，地方政府需要進一步加快數字經濟發展，加大數字金融基礎建設，以激發小微企業推動地方經濟發展的最大動能，并以此為契機，著力打造有數字化、現代化、智能化特色的地方金融生態環境。

（2） 完善數字金融政策體系，進一步優化地方金融施政體系

要推動數字經濟建設與地方實體經濟發展深度融合，降低融資約束對非國有小微企業的經營干擾，充分釋放數字金融對非國有小微企業融資模式創新空間的提升作用，地方政府需要加大金融資源投入，并不斷完善地方金融資源配置，為小微企業提供更多高質量、高效率的融資渠道，以提升其融資模式創新空間，為中國中、西部地區及非國有小微企業健康發展，提供優渥的金融土壤。

（3） 優化金融機構數字化轉型，進一步擴大數字金融輻射范圍

要加大對金融機構的數字化轉型進程，推動地方各大金融機構的業務數字化改革，實現金融業務數字化、金融服務數字化、金融監管數字化的常態化地方金融生態，為小微企業提供更加便捷、高效、全面和安全的數字金融需求解決方案，從而提升小微企業融資模式的創新空間。

（4） 強化小微企業融資能力，進一步提升企業融資管理效率

要充分緩解小微企業的融資約束，就必須強化小微企業自身的融資能力。為此，小微企業需積極探索業務數字化轉型路徑，以明確的業務預期，構建小微企業融資“硬”能力，從而突破擔保體系的融資約束；同時，小微企業還需從組織層面入手，推動組織數字化轉型進程，進而以數字化、高效化、智能化的組織管理體系，構建小微企業融資“軟”能力，打破信息不對稱所帶來的融資障礙。