數字普惠金融、融資約束與企業債務違約風險
——基于中小企業的經驗證據

■呂靖燁 史家榮

一、引言

債務違約是企業經營管理活動中最具破壞性的事件之一，其不僅會對企業未來發展產生不利影響，甚至有可能引發系統性金融風險，對資本市場產生沖擊[1]。中國銀行研究院在2021年《經濟金融展望報告》中指出，債務違約風險已逐漸成為我國資本市場所需面臨的主要風險。據Wind數據庫顯示，近年來中國債券違約金額在逐年上升，截至2021年末，已有144只債券發生違約，違約金額高達1526.93億元，尤其是海南航空、永煤集團等大型國企相繼發生違約，更加表明債務違約風險的波及面在擴大，影響也在不斷加深。此外，在發生債券違約的企業中，中小企業違約占比逐年提升。中小企業是我國經濟運行和發展的中堅力量，但由于傳統金融體系的局限[2]和中小企業自身的稟賦限制，眾多優質的中小企業很難獲得充足的金融支持，深受融資約束的困擾。新冠肺炎疫情暴發后，中小企業經營困難增加，融資約束加劇，償債難度增大，面臨更高的債務違約風險。因此，如何防范化解企業債務違約風險成為各界關注的問題。目前，學術界對企業債務違約風險影響因素的探討主要分為外部環境因素和內部經營因素兩個方面。研究結果顯示，利率[3]、稅收和監管[4]、股權質押[5]、公司治理質量[6]等內外部經營因素都將影響企業債務違約風險。在數字經濟時代，數字普惠金融的發展為中小企業防范化解債務違約風險提供了新的思路。

2017年，習近平總書記在十九大報告中明確指出了中國普惠金融在數字化時代下新的發展道路。黨的十九屆四中全會也提出要健全數字普惠金融體系，切實解決中小企業的融資難題。可以看出，隨著中國金融改革的穩步推進，數字普惠金融已成為中國未來金融高質量發展的重要抓手。數字普惠金融能夠借助互聯網、人工智能等數字技術，擴展金融服務范圍[7]，有效降低中小企業金融服務的交易成本和門檻。同時，數字普惠金融也可以利用數字技術精準識別客戶群體，構建第三方征信體系，有效改善中小企業與金融機構之間的信息不對稱，緩解金融錯配風險[8]，提高金融資源的可用性，保障中小企業的融資供給，推動中小企業產融結合，最終降低其債務違約風險。

現階段，關于數字普惠金融的研究已有眾多學者從宏觀層面進行了探索，比如數字普惠金融對減貧效應[9]、城鄉收入差距[10]和居民消費[11]等的影響。也有部分學者從微觀層面多角度探討了數字普惠金融對企業的影響，結果表明，數字普惠金融能夠通過放寬信用審核、降低企業的債務融資成本來緩解企業的融資約束，且這種作用在民營企業和中小企業中效果更明顯[12]。與此同時，數字普惠金融也可以改善金融結構，緩解金融市場中存在的逆向選擇等問題，進而有效抑制企業金融化行為[13]，推動企業創新[14]。但是鮮有研究關注數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響。如果數字普惠金融可以有效緩解中小企業的融資困境，那么能否降低中小企業所面臨的債務違約風險？

基于此，本文以2011—2020年創業板和中小板上市公司為研究對象，探討數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響及作用機理，并檢驗了數字普惠金融對不同內部控制質量、不同產權性質中小企業債務違約風險的異質性影響。本文的邊際貢獻主要包括：第一，將數字普惠金融納入中小企業債務違約風險的分析框架，驗證了數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響機理，拓展了數字普惠金融微觀效應的研究，還從宏觀角度豐富了中小企業債務違約風險影響因素的研究。第二，從融資約束的角度探尋了數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響路徑，有助于打開數字普惠金融與中小企業債務違約風險之間的關系“黑箱”。第三，揭示了不同產權性質、不同內部控制質量下，數字普惠金融對中小企業債務違約風險的異質性影響，對于數字普惠金融未來的發展和化解中小企業債務違約風險的政策制定具有一定現實意義。

二、理論分析與研究假設

（一）數字普惠金融與中小企業債務違約風險

企業遭遇債務違約的可能性主要取決于該企業未來的現金流是否足以償付其債務利息和本金。通常來講，一家企業在現金流波動較大或者未來平均現金流減少時，其債務違約風險就會變大。當企業內部融資不足時，管理層往往會通過在金融市場尋求融資以期獲得資金來償還債務[15]。但是由于中小企業具有規模小、信用記錄不完善、可抵押資產的缺乏等稟賦限制，導致其與傳統金融機構之間存在著嚴重的資質擔保和信息不對稱問題[16]。這將導致中小企業融資約束增大，獲取資金的難度上升，發展受到限制，進而加大了其債務違約風險。

數字普惠金融作為數字經濟時代下一種新興的金融服務模式，充分發揮了數字技術和普惠金融的優點，打破了傳統金融對中小企業的制約，能夠幫助中小企業獲得更多平等的金融服務機會和信貸支持[17]，減少了中小企業因信息不透明而引發“金融歧視”現象的產生，緩解了中小企業債務違約風險。從外部視角看，數字普惠金融可以通過其普惠性的特點，使長尾群體受益，優化中小企業的外部金融環境，進而降低其債務違約風險。數字普惠金融還能夠利用大數據、物聯網等技術，打破地理區位限制，降低不同地區金融環境的差異，增加金融資源的可得性，這在一定程度上降低了金融服務的交易成本，為中小企業發展提供了相對穩定的現金流，緩解其所面臨的外部融資約束問題，進而降低中小企業的債務違約風險。從內部視角看，數字普惠金融作為一種重要的外部治理機制，能夠借助先進的數字技術對股東和管理層進行監督，從而可以有效緩解兩權分離所帶來的信息不對稱問題，幫助中小企業降低對現金流的敏感性。并且隨著外部金融環境的不斷改善，中小企業為了適應環境的變化必然會優化自身的治理結構和組織架構[18]，完善企業內部的激勵約束機制以提高治理水平，進而有效防范和化解其所面臨的債務違約風險。基于上述分析，本文提出以下假設：

H1：數字普惠金融發展對于中小企業債務違約風險具有抑制作用。

（二）數字普惠金融、融資約束與中小企業債務違約風險

在傳統金融市場中，中小企業等長尾群體往往面臨著較高的融資約束。已有研究表明，過高的融資約束會導致中小企業債務違約風險的升高[19]。隨著數字普惠金融的發展，其能夠依靠下述方式來緩解中小企業的融資約束，進而達到降低中小企業債務違約風險的目的。首先，數字普惠金融降低了中小企業的金融服務門檻，拓展了融資渠道。數字普惠金融能夠利用數字技術打破傳統金融物理網點的限制，具有更大的地域滲透率和低成本優勢，并進一步改善信貸資源錯配[20]，拓寬金融服務范圍，為中小企業等長尾群體提供了“金融超市”、智能投顧等多種融資服務，從而使中小企業可以更高效便捷地獲得金融支持，有效助力其防范化解債務違約風險。其次，數字普惠金融能夠降低中小企業融資成本，緩解金融服務提供方與企業間的信息不對稱。數字普惠金融借助數據挖掘、人工智能、移動互聯等技術，建立了完善的風險控制和信息處理系統，使金融機構拓寬了中小企業的信息獲取范圍，幫助其及時準確掌握中小企業的經營水平和財務狀況，能夠在一定程度上減輕傳統借貸活動中的信息不對稱[21]，進而降低中小企業的融資成本。最后，數字普惠金融能夠簡化審核流程，提高融資效率。已有學者研究發現，依靠大數據和云計算等數字技術，能夠幫助金融機構提高接近20%的信貸審批速度[22]。審核流程的簡化能夠減少中小企業信貸審核時間，提高金融資源的配置效率，讓中小企業更高效便捷地進行融資，提高了中小企業的融資效率，進而保證中小企業有充足的資金償還借款。基于此，本文提出以下假設：

H2：數字普惠金融主要通過緩解融資約束來降低中小企業債務違約風險。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選取了我國中小板和創業板上市公司2011—2020年面板數據作為初始研究對象，并且對樣本進行篩選：（1）剔除當年為ST、*ST的上市公司；（2）剔除金融類上市公司；（3）剔除重要數據缺失的樣本；（4）對所有連續變量在1%的水平上進行了雙側縮尾處理。經過以上步驟，最終得到10763 個觀測值的非平衡面板數據。在樣本中，企業層面的數據主要來自CSMAR 數據庫和Wind 數據庫，數字普惠金融層面的數據來自北京大學數字金融中心所編制的第三版《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020）》。數據處理主要使用Stata 16.0完成。

（二）變量定義

1.被解釋變量

中小企業債務違約風險（Zscore）。企業債務違約風險的衡量方式有很多種，但由于我國社會環境、金融環境與國外大相徑庭，很多適用于國外企業的方式并不完全適用于評價中國企業的債務違約風險。因此本文參考Zhang等[23]的做法，選用基于中國上市公司構造的Zscore模型來衡量中小企業的債務違約風險。Zscore 值越小，說明中小企業的債務違約風險越大。其具體計算方法是：

2.解釋變量

數字普惠金融（DIFI）。參考郭峰等[24]對數字普惠金融的度量方式，本文采用北京大學數字金融中心最新編制的第三期數字普惠金融指數。該指數在前兩期的基礎上將時間跨度延長至2020年，能夠較好地反映各個地區的數字普惠金融發展水平。在實證研究中采用地級市數字普惠金融指數，并且將數字普惠金融指數除以100，使其與其他變量數值保持一致的量級。此外，本文進一步將數字普惠金融指數分解降維至覆蓋廣度（DIFI_cover）和使用深度（DIFI_depth）。

3.中介變量

融資約束（KZ、FR）。本文借鑒任曉怡[25]的研究測算出KZ指數，并將其作為中小企業融資約束的替代變量。該指數的值越小，企業所面臨的融資約束水平越小。此外為了驗證研究結論的穩健性，參考唐松等[26]的做法，將中小企業財務費用與營業收入的比例（FR）作為中小企業融資約束的另一個代理變量。

4.控制變量

通過參考現有文獻并且結合中小企業自身特點，本文控制了如下變量：企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、獨立董事比例（Indep）、企業成長性（Growth）、董事會規模（Board）、企業年齡（Age）、經營凈現金流（Cashflow）、股權集中度（Equity）、投資增長率（Igr）、有形資產比率（Capital）。此外，為了控制不同年份和行業的影響，加入了年份（Year）和行業虛擬變量（Industry）。具體的變量定義見表1。

表1 變量定義

（三）模型構建

為了驗證數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響，本文構建了基準回歸模型（2）：

其中，Zscorej,t是中小企業j第t年的債務違約風險，DIFIj,t是中小企業j 所在地級市第t年的數字普惠金融指數，Controlj,t代表控制變量，εj,t為隨機擾動項。

為進一步探索融資約束在數字普惠金融與中小企業債務違約風險之間的傳導機制，本文參照溫忠麟等[27]的研究，構造了如下中介效應檢驗模型：

其中，Mj,t是中介變量。模型（3）和模型（2）中的β1均代表了數字普惠金融影響中小企業債務違約風險的總效應大小。模型（4）中的系數?1代表了數字普惠金融對融資約束的影響。模型（5）中的系數η1代表了數字普惠金融對中小企業債務違約風險的直接效應，系數η2與模型（4）中的?1的乘積?1×η2代表了中介效應的大小。若?1×η2與模型（3）中的系數β1同號且都顯著，則表明融資約束在數字普惠金融抑制中小企業債務違約風險的過程中發揮部分中介作用。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

從表2的描述性分析結果可以看出，中小企業的債務違約風險均值為0.830，標準差為0.871，表明在不同中小企業之間債務違約風險相差較大。最小值為-5.627，表明個別中小企業面臨較高的債務違約風險。數字普惠金融指數平均值為2.255，最大值和最小值分別為3.345 和0.353，表明不同城市之間的數字普惠金融發展水平存在明顯差距。

表2 主要變量的描述性統計

（二）數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響

1.基準回歸分析

本文對數字普惠金融與中小企業債務違約風險之間的關系進行了檢驗，實證結果如表3所示。（1）列中沒有加入控制變量，僅控制了行業和年份，DIFI的系數為0.16；（2）列中加入了控制變量，DIFI 的系數為0.117。上述回歸結果都在1%的水平上顯著，表明隨著數字普惠金融的發展，中小企業債務違約風險會逐漸降低，即數字普惠金融對中小企業債務違約風險具有抑制作用，假設H1得到了驗證。可能的原因是數字普惠金融通過大數據、移動互聯等數字技術能夠最大限度拓寬中小企業的融資渠道，降低融資成本，放寬企業金融服務的準入門檻，緩解中小企業在傳統金融市場中面臨的“金融歧視”問題。同時，數字普惠金融能夠引導市場中的金融資源跨時空配置，提高中小企業金融資源的可得性和融資效率，促進企業技術和產品創新，進而有效增強中小企業的自身實力，減少其遭遇債務違約的可能。因此，數字普惠金融可以有效防范化解中小企業的債務違約風險。

表3 數字普惠金融與中小企業債務違約風險

2.指標降維回歸分析

此外，為了更準確地考察數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響，本文進一步在數字普惠金融的覆蓋廣度（DIFI_cover）和使用深度（DIFI_depth）兩個細分層面，探討數字普惠金融不同層面的發展水平在抑制中小企業債務違約風險上的效果和差異。表3的結果表明，DIFI_cover 和DIFI_depth 的系數分別是0.083 和0.112，且都在1%的水平上顯著，說明數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度都有助于降低中小企業的債務違約風險。這也意味著數字普惠金融的兩個細分層面都應該受到中小企業的重視，數字普惠金融的發展既要依托互聯網等手段擴大用戶群，也要依靠數字技術對金融服務實現深度挖掘，通過發揮兩者的疊加效應，為中小企業提供金融保障，有效降低中小企業所面臨的債務違約風險。

（三）中介效應檢驗

表4從融資約束路徑對數字普惠金融抑制中小企業債務違約風險的機制進行了驗證。（1）列數字普惠金融的系數顯著為正，說明數字普惠金融可以有效抑制中小企業的債務違約風險。（2）和（4）列數字普惠金融的系數分別為-0.416和-0.016，均在1%的水平上顯著為負，表明數字普惠金融能夠緩解中小企業的融資約束。主要的原因可能在于數字普惠金融能夠依靠數字技術為中小企業提供多種融資服務渠道，有效降低中小企業的融資成本，進而緩解其融資約束程度。（3）和（5）列是加入中介變量融資約束后的結果，可以看出融資約束對中小企業債務違約風險的影響在1%的水平上顯著為負，說明融資約束過高會使中小企業發生債務違約風險的可能性增大；數字普惠金融的回歸系數在加入融資約束變量后仍然顯著為正，說明融資約束在數字普惠金融影響中小企業債務違約風險的過程中發揮部分中介作用，即數字普惠金融主要通過緩解中小企業融資約束來提升中小企業資金的可得性，進而降低中小企業的債務違約風險。且融資約束和財務費用率的中介效應（φ1×η2）占總效應（β1）的比重為24.89%和46.33%。此外，Bootstrap 檢驗表明，該中介效應在1%的水平上顯著。因此，基于上述分析，假設H2得到了驗證。

表4 數字普惠金融、融資約束與中小企業債務違約風險

（四）穩健性檢驗

1.內生性問題

本文主要利用工具變量法以及滯后解釋變量一期進行內生性檢驗。首先借鑒楊君等[28]的做法，將中小企業所在省份的省級移動電話普及率作為數字普惠金融的工具變量。一方面，移動電話作為數字基礎設備與數字普惠金融存在較強的關聯性，另一方面，在控制相關變量之后，移動電話的普及率與中小企業債務違約風險之間也不存在明顯的關聯渠道。因此，本文選用省級移動電話普及率作為工具變量實行2SLS 檢驗重新對模型進行回歸。回歸結果見表5。第一階段的回歸結果表明，工具變量系數顯著為正，且F統計量為4868.87，遠大于臨界值，拒絕了弱工具變量的原假設，說明移動電話普及率作為工具變量合理有效。第二階段的回歸結果表明，在減少內生性問題后，數字普惠金融對中小企業債務違約風險仍然有顯著抑制作用，本文的研究結論是穩健的。此外，本文將解釋變量滯后一期后重新回歸，以盡可能緩解反向因果問題。表5（3）列結果顯示，解釋變量滯后一期后依然顯著為正，再次驗證了前文結論是穩健的。

表5 內生性檢驗

2.替換被解釋變量

本文參考張靖等[29]的做法，重新測算中小企業的債務違約風險，具體計算方法見式（6）。Risk值越大，說明中小企業所面臨的債務違約風險越小。當Risk 小于1.81 時，中小企業會面臨較大的債務違約風險和破產可能性。結果如表6中的（1）至（3）列所示，數字普惠金融和融資約束的系數、顯著性水平與表4的結果保持一致，說明本文主要研究結論在替換被解釋變量后仍然成立。

3.縮減樣本量

考慮到直轄市在我國經濟中的特殊地位，其數字普惠金融和中小企業的發展同其他地級市相比可能存在較大的差異。因此，本文刪除直轄市樣本后再次進行回歸檢驗。結果如表6的（4）至（6）列所示，數字普惠金融對中小企業債務違約風險的抑制作用以及融資約束的部分中介作用在剔除直轄市樣本后依然穩健。

表6 穩健性檢驗

五、進一步分析

上述結果表明，數字普惠金融能夠有效抑制中小企業債務違約風險。那么，數字普惠金融在抑制中小企業債務違約風險的同時，是否會因企業產權性質、內部控制質量的不同而展現出不同的結果？本文接下來進一步探求其異質性特征。

（一）產權性質的異質性檢驗

國有企業和非國有企業在企業內部治理和外部融資等方面均有顯著的差異，從而使得數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響在不同產權性質下的表現也不盡相同。國有企業往往由于自身國資背景，在發生債務履約困難時，更容易獲得政府的資金支持和銀行的信貸資源，進而能夠及時有效地償還債務。與國有企業相比，非國有企業因其自身稟賦限制，與傳統金融機構之間存在較高的信息不對稱，在融資時極易受到金融機構的信貸歧視，面臨嚴重的融資約束，進而導致企業財務狀況惡化，債務違約發生的可能性加大。數字普惠金融發展能夠幫助非國有中小企業有效化解與金融機構間的信息不對稱問題，改善非國有中小企業在融資方面的不足，進一步提高非國有中小企業的債務履約可能性，從而降低其所面臨的債務違約風險。基于上述分析，本文按照中小企業的產權性質將樣本分為國有中小企業和非國有中小企業兩組進行回歸。從表7中的（1）和（2）列可以看出，在國有中小企業中數字普惠金融的系數不顯著，非國有中小企業系數為0.144，且在1%的水平上顯著，說明數字普惠金融能夠有效抑制非國有中小企業的債務違約風險，可能的原因是數字普惠金融能夠為非國有中小企業帶去更多的融資福利，從而有效緩解非國有中小企業嚴重的融資約束，降低其債務違約風險，即發揮了“雪中送炭”的作用。

（二）內部控制質量的異質性檢驗

已有研究表明，內部控制質量較高的企業往往擁有更高的治理效率和治理水平，企業能夠通過良好的內部治理來防范化解其所面臨的內外部風險。前文假設部分指出，數字普惠金融能夠借助數字技術發揮良好的外部治理效應，有效減少中小企業的代理成本，提高中小企業的治理水平。那么，當企業內部控制質量相對較低時，數字普惠金融抑制中小企業債務違約風險的效應會更顯著嗎？為此，本文使用迪博內部控制指數來度量中小企業的內部控制質量，并且依據中位數將得到的內部控制質量分兩組進行回歸。從表7中的（3）和（4）列可以看出，相比于內部控制質量較高的中小企業，內部控制質量較低的中小企業數字普惠金融的系數更大，顯著性水平更高，表明數字普惠金融對中小企業債務違約風險的抑制作用在低內部控制質量的企業中更明顯。可能的原因是內部控制質量越低的中小企業，數字普惠金融所發揮的外部治理效應就越強，從而使這類企業的治理水平得到提升，增強了抵御各類風險的能力，進一步降低其面臨的債務違約風險。而內部控制質量較高的中小企業，其防范化解內外部風險的能力較強，數字普惠金融發揮了錦上添花的作用。

表7 進一步分析回歸結果

六、結論與啟示

本文以2011—2020年我國深交所創業板和中小板上市公司作為研究樣本，實證檢驗了數字普惠金融對中小企業債務違約風險的影響及作用機制，并從企業產權性質和內部控制質量的角度進一步探討其異質性影響。研究結果表明：第一，數字普惠金融的發展能夠顯著抑制中小企業債務違約風險，其覆蓋廣度和使用深度均對中小企業債務違約風險起到負向作用。第二，融資約束在數字普惠金融影響中小企業債務違約風險的過程中發揮部分中介效應，數字普惠金融主要通過緩解融資約束進而降低中小企業的債務違約風險。第三，對于內部控制質量較低的中小企業和非國有中小企業，數字普惠金融對中小企業債務違約風險的抑制效應更顯著。

根據上述研究結論，本文給出以下政策建議：第一，積極推動數字普惠金融發展，建立健全數字普惠金融體系。各級政府應加快完善數字普惠金融基礎設施建設，加大對5G 網絡、區塊鏈等新興數字技術的投入，進一步擴展數字普惠金融的服務廣度和使用深度，為更多中小企業提供優質的金融服務，促進金融資源的合理配置，使數字普惠金融的不同維度在防范化解中小企業債務違約風險方面發揮出協同效應。同時，數字普惠金融過快無序發展也會給實體經濟帶來一定的風險，所以政府和相關部門要加強對數字普惠金融的監管，完善協同監管規則制度，借助數據挖掘、第三方征信等渠道加強風險管理，實現數字普惠金融與實體經濟的協調發展。第二，融資約束是數字普惠金融影響中小企業債務違約風險的重要路徑，政府可以通過制定相應的政策來解決中小企業所遭遇的融資約束困境。同時，政府也應該深化與傳統金融機構的合作，鼓勵傳統金融機構發揮技術、數據和屬地優勢，進一步推動數字普惠金融相關業務發展，為中小企業提供個性化的金融產品和充足的資金支持，進而適度解決中小企業的融資約束難題，防范可能的債務違約風險。第三，數字普惠金融對不同特質的中小企業債務違約風險的抑制作用存在差異，因此，應促使數字普惠金融更多地服務于非國有、內部控制質量較低的中小企業，以實現數字普惠金融對中小企業更精準的融資幫扶，進而提高中小企業整體的金融資源可得性。第四，中小企業應更主動的適應數字普惠金融發展所帶來的變革，充分把握其中的機遇，利用大數據、移動互聯等數字技術，推動自身的數字化轉型。同時，利用政府推行的“上云用數賦智”服務，降低自身所面臨的技術資金壁壘，提高抵御風險的能力，進而有效防范化解債務違約風險。■