數字普惠金融對中小企業融資約束的影響研究

王瀛，王銳

摘要：以2011年至2020年中小企業板和創業板上市公司為研究樣本，在現金—現金流敏感性模型的基礎上研究分析我國數字普惠金融發展對中小企業融資約束的影響。研究結果表明：我國中小企業普遍存在融資約束問題，數字普惠金融的發展能夠緩解中小企業融資約束問題，且數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度降低中小企業融資約束的作用更明顯。異質性分析說明，相較于國有企業，數字普惠金融對緩解非國有中小企業融資約束問題更加有效。因此，應加快推進數字普惠金融健康發展和健全社會征信體系，進而加強數字普惠金融對中小企業融資約束的緩解作用。

關鍵詞：數字普惠金融；中小企業；融資約束

中圖分類號：F49；F832；F276.3? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? 文章編號：1671-9255（2022）03-0025-07

一、引言

中小企業是我國經濟發展的生力軍。據統計，中小企業為國民經濟貢獻50%以上的稅收和60%以上的GDP，并創造70%以上的技術創新成果，更是帶動80%以上的城鎮勞動就業，占我國實體企業比重超過90%，是我國現代經濟的毛細血管。然而，長期以來，我國中小企業普遍面臨著“融資難、融資貴”問題，融資困境一直是阻礙其自身創新發展的頑疾，也是制約中國經濟由高速發展向高質量經濟發展的瓶頸之一。而且，近幾年，在新冠疫情的沖擊下，我國經濟發展的不確定性因素增加，不少中小企業生產經營困難，面臨著更嚴重的資金短缺問題。與此同時，自2013年黨的十八屆三中全會首次引入普惠金融以來，發展普惠金融多次出現在政府工作報告中。2016年杭州G20峰會上，數字普惠金融首次進入國際視野。2017年7月，習近平總書記首次提出“建設普惠金融體系”并說明我國普惠金融數字化的發展方向。2022年兩會，政府工作報告提出擴大普惠金融覆蓋面，加強金融對實體經濟的有效支持。[1]因此，發展數字普惠金融已成為我國經濟、金融發展的重中之重。那么，對于深受融資約束問題困擾的中小企業，數字普惠金融能否改善其融資困境呢？

關于中小企業融資約束問題，國內外學者分別從不同角度研究中小企業融資約束的成因和解決方法，形成豐富的理論研究成果。現有文獻說明中

小企業融資約束產生的原因可以分為微觀和宏觀兩個方面。在微觀方面，首先是中小企業自身的原因。[2]周海蓉（2018）認為中小企業經營和財務數據不透明，自有資產有限，經營風險和償債風險高等原因造成融資難問題。其次是銀行等金融機構原因。[3]謝絢麗（2018）認為中小企業經營記錄不足增加了企業和金融機構之間的信息不對稱，使得金融機構無法準確評估中小企業信用狀況。由于中小企業借款金額小，金融機構為此進行的信用評估成本是不經濟的。因此，金融機構通常不愿意借貸給中小企業。在宏觀方面，我國金融體系存在金融抑制問題。[4]尚蔚（2015）通過實證分析說明我國存在較強的金融抑制問題，金融抑制是造成我國中小企業融資能力弱的重要原因。

關于改善中小企業融資困境的方法，學者們也提出諸多的觀點。在微觀方面，主要研究銀行競爭對中小企業融資約束的影響，形成市場力量假說和信息假說兩種相悖的觀點。[5]Love等（2015）支持市場力量假說，認為銀行的低競爭將會減少企業獲取資金的機會。[6]蘆鋒等（2019）研究表明銀行競爭的提高將有助于緩解中小企業融資約束。[7]Toader等（2018）支持信息假說，認為銀行越集中，中小企業越容易獲取資金。在宏觀方面，主要研究金融發展和金融機構對中小企業融資約束的影響。[8]Beck（2008）研究認為隨著金融發展水平的提高，中小企業面臨的融資問題將得到改善。[9]姚耀軍等（2015）認為金融結構優化

將緩解中小企業的融資約束，這里的金融結構指的是小銀行在銀行業中的相對地位。

基于上述研究，學者們開始關注數字普惠金融對中小企業融資約束的影響。[10]郭峰（2020）認為在大數據和信息技術的支持下，數字普惠金融使得銀企之間的信息不對稱得到緩解，進而降低交易成本和金融服務門檻，擴大金融服務的覆蓋范圍。[11]梁榜（2018）從互聯網金融和數字普惠金融出發，研究表明普惠金融創新將有助于解決中小企業融資困境。[12]滕磊（2020）通過構建中小企業、擔保機構和貸款機構三方的融資利潤模型，研究發現在傳統信貸市場，由于中小企業不能證明自身資信狀況以及缺乏貸款抵押物，融資悖論無法避免；然而在數字普惠金融模式下，中小企業能夠利用數字技術為自己的融資賦能，融資悖論得到破解。

現有文獻對中小企業融資約束形成的原因和解決方法進行了大量的研究，形成較為豐富的理論體系，但由于數字普惠金融提出的時間較短，學者們對數字普惠金融與中小企業融資約束之間的研究相對較少，且大多數進行理論研究，實證研究較為欠缺。因此，本文基于現金—現金流敏感性模型，研究分析數字普惠金融對中小企業融資約束的影響，并進一步分析數字普惠金融對不同產權性質中小企業融資約束的影響。

二、理論分析與研究假說

（一）數字普惠金融影響中小企業融資約束的理論假說

貝多廣認為經濟類似于一個金字塔，位于塔頂的是數量少的大型企業，位于塔底的是大量的中小微企業[13]；而金融結構像是一個“倒金字塔”形狀，多數的銀行等傳統金融機構為數量少的大型企業提供豐富的金融產品和服務，對數量多的中小微企業提供的金融產品和服務少之又少。2005年“國際小額信貸年”，聯合國提出“普惠金融”的概念。普惠金融旨在為全社會群體提供全面、高效、便捷的金融服務，尤其是被傳統金融忽視的中小企業和低收入者等弱勢群體。然而，傳統普惠金融在實施過程中面臨著成本高、風險高的雙高問題，難以在中小企業可承擔的成本范圍內提供合理可行的融資服務。數字普惠金融利用各種數字技術，使得各群體能夠以較低的成本獲取高質量、高效率的金融服務，進而解決傳統普惠金融的諸多弊端。

數字普惠金融主要通過以下三個方面影響中小企業融資約束。第一，拓寬融資渠道。[14]從直接效應看，數字普惠金融通過對金融產品和服務進行數字化創新，彌補了傳統金融的地理范圍和服務對象受限等缺陷。以金融超市、第三方支付、網絡眾籌等為代表的網絡借貸服務提供了多渠道、多元化金融服務，從資金的供給端觸及數量眾多的尾部群體，使得不同區域的資金供求雙方實現在線匹配，降低中小企業的融資門檻。從間接效應看，數字普惠金融通過促進銀行間的競爭和改善金融機構信貸資源配置低效問題，優化升級傳統金融體系，為中小企業提供多元化融資渠道。一方面，數字普惠金融利用數字技術，使得中小企業的軟信息得以顯示，彌補其經營記錄不完善的缺陷，顛覆了傳統金融通過硬信息進行信用定價分析，倒逼金融部門進行轉型升級，優化信貸資源配置；另一方面，數字普惠金融對商業銀行的傳統業務產生巨大的沖擊，尤其是其特有的普惠特性正在逐漸奪走商業銀行的零散客戶，倒逼銀行業利用數字技術對業務模式進行創新，進而擴大中小企業的金融服務覆蓋范圍。

第二，降低融資成本。在傳統金融模式下，由于中小企業的經營記錄和財務信息不完備，金融機構對中小企業進行放貸時將會對中小企業的資信狀況進行嚴格的審核，將產生大量的審核費用。同時，金融機構也承擔著較高的信貸風險。為了避免虧損，傳統金融機構一般通過上調借貸利率將審核費用、壞賬風險以及經營成本等轉嫁給服務對象。數字普惠金融在數字技術的支撐下，使得金融服務不再受營業網點的限制，降低了經營成本，而且能夠以高效便捷和低成本的方式發現中小企業在各大網絡平臺的交易行為和經營狀況等信息，并將這些軟信息予以硬化，借助資信評估模型對中小企業的信用狀況進行測評，有效發揮其信息篩選和風險評估功能，進而減少中小企業的資金成本。

第三，提高融資效率。數字普惠金融借助數字技術能夠高效全面地搜索中小企業的財務和經營信息，進而了解中小企業的信用狀況，提高信貸資源配置效率，并改善金融服務的質量。在新興的數字普惠金融模式下，中小企業直接在線上提交申請融資的相關材料，金融機構根據互聯網客戶征信體系進行線上審核放貸，貸款審批僅需要很短的時間即可完成，并且降低了信用測評、信貸審核和貸后監管的成本。

基于上述分析，本文提出假說1：

H1：在其他條件不變的情況下，數字普惠金融有助于緩解中小企業融資約束。

（二）數字普惠金融對不同產權性質中小企業融資約束影響的理論假說

在傳統金融體系下，企業的所有權性質對企業融資的難易程度有一定的影響。非國有中小企業在融資過程中往往受到“金融排斥”和“信貸歧視”，存在嚴重的融資約束。因此，數字普惠金融對不同所有權性質中小企業融資約束的影響大不相同，主要體現在以下的三個方面：

第一，信息不對稱程度存在差異。國有中小企業憑借其企業性質存在政府因素，在資金融通時有著天然的優勢，而非國有中小企業由于經營記錄不全以及財務信息披露不完整，傳統金融機構往往對其經營情況和財務數據的可信度存在質疑，故金融機構更愿意將資金借貸給國有中小企業，擁有較多國有中小企業信用狀況數據，而很少借貸給非國有中小企業。長期以來，將更進一步質疑非國有中小企業的財務和信用情況。在數字普惠金融模式下，金融機構可以快速搜索和處理企業的信息，將企業相關的軟信息予以硬化進行風險評估，進而多角度了解各企業的財務信息和經營狀況。

第二，對數字普惠金融的依賴程度不同。對于國有中小企業，它們不僅要促進社會經濟發展，還要積極配合國家的宏觀調控。因此，國有中小企業對整個社會的影響是重大的。當國有中小企業出現資金問題時，政府為維持社會經濟穩定將為它們提供多方面的援助，也就是“政府兜底”，故國有中小企業通過傳統金融更容易獲得資金。而非國有中小企業在傳統金融市場中往往受到“所有制歧視”，使得它們幾乎不能從正規的金融渠道獲取所需的資金。然而，在數字普惠金融模式下，所有群體被一視同仁[15]，非國有中小企業能夠從這個新興的平臺高效低成本地獲取資金。

第三，對數字普惠金融的適應能力不同。國有中小企業在規章制度方面比較機械，企業經營管理方面缺乏彈性，而且在傳統金融模式下，國有中小企業依靠政府關系進行信用融資，而在數字普惠金融模式下，這種信用替代制度不復存在。因此，國有中小企業將很難適應傳統金融模式的變化。然而，由于非國有中小企業在經營過程中需要的資金金額小、頻率高等特點，將使得非國有中小企業較快適應數字普惠金融靈活、便捷和體量小的特性。

基于上述分析，本文提出假說2：

H2：在其他條件不變的情況下，相較于國有中小企業，數字普惠金融對非國有中小企業的融資約束緩解作用更加明顯。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2011—2020年中小企業板和創業板上市公司為研究樣本，公司層面數據來自CSMAR數據庫，數字普惠金融數據來源于北京大學數字金融研究中心編制的第三期《北京大學數字普惠金融指數》。

樣本數據通過以下條件進行篩選：（1）按照《統計上大中小微型企業劃分辦法（2017）》對中小企業的界定，剔除不符合中小企業劃分標準的企業；（2）剔除金融行業和房地產行業上市公司；（3）剔除樣本區間內ST、*ST與PT類公司；（4）剔除所有者權益為負和資產負債率大于1的公司；（5）剔除財務數據缺失和異常的公司；（6）對公司層面的連續變量在1%的水平上進行縮尾（winsorize）處理。數據處理采用Stata17.0軟件完成。最終保留中小企業409家，樣本觀測值共計3682個。

（二）模型設計和變量說明

目前，衡量企業融資約束的方法主要有三種：一是單一指標，如股利支付率和利息費用占比等等；二是構建融資約束指數，如KZ指數、SA指數等；三是兩種量化模型，投資—現金流敏感性模型和現金—現金流敏感性模型。使用單一指標并不能全面反映企業的融資約束。而構建融資約束指數，雖然綜合考慮企業的多個因素，但在應用方面存在一些爭議。對于投資—現金流敏感性模型，目前關于投資—現金流敏感性的成因存在爭議，而且也存在托賓Q值偏誤問題。[16]Almeida等提出用現金—現金流敏感性模型來度量融資約束，當企業存在融資約束時，企業為了避免未來進行投資時沒有資金，會將經營活動產生現金流提前預留一部分。近年來，大部分學者在研究與企業融資約束相關問題時均采用現金—現金流敏感性模型進行衡量。因此，本文運用現金—現金流敏感性模型度量企業融資約束，并在此基礎上研究數字普惠金融對中小企業融資約束的相關影響。主要模型如下：

基準模型：檢驗中小企業是否存在融資約束

ΔCashit=α0+α1CFit+α2Growit+α3Sizeit+α4ΔNWCit

+α5ΔSDit+α6Expendit+ui+ft+εit

其中：i、j、t分別表示企業、省份和時間；ui代表個體效應，ft代表時間效應；ε為誤差擾動項；各個變量的含義如表1所示。當企業存在融資約束時，企業通常很難從外部獲取資金，為預防未來資金不足的問題，企業將從其現金流中提前留存部分資金。因此，若中小企業存在融資約束問題，則預期α1的估計值顯著為正。

檢驗模型：檢驗數字普惠金融是否緩解中小企業融資約束

ΔCashit=β0+β1CFit+φCFit×DIFIjt+β2Growit

+β3Sizeit+β4ΔNWCit+β5ΔSDit

+β6Expendit+ui+ft+εit

在檢驗模型中，DIFI表示數字普惠金融指數，在基準模型中引入企業現金流和數字普惠金融的交叉項，分析數字普惠金融對中小企業融資約束的影響。并將數字普惠金融指數除以100，解決數值過大的問題。若φ明顯小于0，則說明數字普惠金融有助于緩解中小企業融資約束，反之亦然。相關變量說明見表1。

為檢驗假設2，將樣本中的中小企業進行分組，若中小企業是國有企業，則賦值為1，否則為0。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

由表2可知，ΔCash的最小值是-0.303，最大值是1.552，說明部分中小企業大幅度縮減現金持有量，部分中小企業大幅度增加現金持有量，這和每個企業的規模、成長性和資本支出等相關，也反映各個企業面臨的融資約束程度有所差異；CF的最小值為-0.199，最大值為0.326，說明中小企業經營活動現金流之間的差異較小，比較穩定；DIFI的最小值是0.162，最大值是4.319，均值為2.451，最小值和最大值之間相差較多，說明我國數字普惠金融的發展存在不均衡問題。

（二）數字普惠金融對中小企業融資約束影響的回歸結果

本文首先進行Hausman檢驗，結果顯示在1%的顯著性水平下拒絕隨機效應模型的原假設，因此本文采用固定效應模型進行回歸。考慮到可能存在個體效應和時間效應，故本文選擇雙向固定效應模型進行回歸。回歸結果如表3所示，在表3中，模型（1）表示基準模型的回歸結果，模型（2）表示將CF*DIFI加入基準模型的檢驗模型回歸結果，模型（3）—模型（5）表示分別將CF*COV、CF*USE和CF*DIGI作為解釋變量添加到基準模型中的回歸結果。

表3中所有模型結果顯示CF系數均為正數，且在1%的水平上顯著，說明我國中小企業在經營過程中面臨著融資約束問題。由模型（2）至模型（5）的結果可以看出，數字普惠金融指數及其三個二維指標與中小企業現金流量的交叉項系數為負，并在1%的顯著性水平上通過檢驗，表明我國數字普惠金融的發展與中小企業現金流敏感性負相關，數字普惠金融有助于緩解中小企業的融資約束。而且，在數字普惠金融指數的三個二維指標中，數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度降低中小企業融資約束的作用更明顯。從控制變量來看，中小企業生產經營過程中的一些特征也會影響融資約束。在模型（2）至模型（5）中，企業規模系數在10%的顯著性水平上顯著為正，說明大規模的中小企業比小規模的中小企業面臨著更高程度的融資約束；凈營運資本變動系數顯著為正，當企業的流動性資產增加時，將導致企業的現金持有量增加；中小企業的短期負債變動和現金持有量變動在5%水平上顯著正相關，說明當中小企業的短期負債增加時，企業將預留部分現金以備未來償還債務。

（三）數字普惠金融對不同產權性質中小企業融資約束的影響

由表4可知，國有中小企業和非國有中小企業的現金流量回歸系數均為正，說明不同產權性質的中小企業均存在融資約束問題，但非國有中小企業現金流量回歸系數明顯大于國有中小企業現金流量回歸系數，表明非國有中小企業面臨著更高程度的融資約束。從CF*DIFI的系數來看，國有中小企業的回歸系數顯著為正，非國有中小企業的回歸系數顯著為負，說明數字普惠金融的發展緩解了非國有中小企業的融資約束。

（四）穩健性檢驗

1．添加變量

考慮到中小企業可能是因為要發放現金股利而不是融資約束問題持有現金，因此本文將股利發放率添加到基準模型和檢驗模型中，進行回歸分析。回歸結果并沒有發生顯著變化，而且股利發放率回歸系數很小且不顯著，說明企業增持現金并不是為了發放股利。

2．更換變量

為了使實證結果更可靠，本文將衡量中小企業融資約束指標的變量更換為SA指數，進行回歸分析。數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度的回歸系數均顯著為負，再次說明數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度對解決中小企業融資約束困境具有一定積極作用。

五、結論與建議

（一）結論

本文從拓寬融資渠道、降低融資成本和提高融資效率三個方面理論分析了數字普惠金融有助于解決中小企業的融資困境，同時借助現金—現金流敏感性模型，實證分析我國數字普惠金融可以緩解中小企業的融資約束問題，且其覆蓋廣度和使用深度作用更明顯，這將對我國金融體系如何有效服務實體經濟以及促進企業健康發展提供依據，同時也指引了我國數字普惠金融未來的發展方向。在企業產權異質性分析方面，數字普惠金融對非國有中小企業融資約束的緩解作用更加突出。這表明數字普惠金融能夠克服傳統金融中的屬性錯配問題，使得金融資源能夠得到有效配置，提高金融服務的質量與效率，進而促進數字普惠金融的進一步發展。

由于本文以中小板和創業板的部分上市公司為研究樣本，因此將研究結論推廣到所有的中小企業存在樣本偏差問題[17]，但我們仍可以認為數字普惠金融有助于緩解中小企業融資約束問題，這是因為非上市中小企業面臨的融資約束問題比上市中小企業融資約束問題更嚴重。另外本文使用的數字普惠金融數據是北京大學發布的第三期數字普惠金融指數，該指數僅使用了螞蟻集團的數據，并沒有涉及其他相關的數據，因此，在以后的研究中可以進一步完善數字普惠金融指數的測度。

（二）建議

1．加快推進數字普惠金融健康發展

政府部門應積極探索數字普惠金融理念與技術，不斷促進數字技術與普惠金融的結合，并通過政策性引導，逐步擴大數字普惠金融的覆蓋面[18]，使其盡可能地涵蓋具有合理資金需求的企業和個人，并將數字普惠金融深度滲透到各個領域，促進其全面發展；同時鼓勵傳統金融機構大力發展數字普惠金融，使其意識到數字化的普惠金融是一種全新的服務理念和經營方式。傳統金融機構應積極學習和汲取數字普惠金融知識，培養具備數字技術和金融專業知識的復合型人才，借助金融科技等手段，為中小企業和貧苦居民等弱勢群體量身定制和研發普惠金融產品，并不斷優化金融服務質量與效率，進而提高普惠金融的惠普性與包容性。大力發展數字普惠金融的同時，金融監管也要跟上金融創新的步伐。金融監管部門和金融機構要建立有效的風險識別、風險評估和風險披露機制，借助數字技術，實現線上線下同時監管，提升金融監管的針對性、即時性和穿透性，而且應防范數字技術的應用導致用戶信息泄露，發生金融欺詐等風險。

2．健全社會征信體系

健全社會征信體系可以有效降低金融市場資金供求雙方的信息不對稱，是促進數字普惠金融解決中小企業融資約束問題的關鍵一步。一方面加快推進企業征信體系市場化。我國企業征信體系仍然以政府為主，如果不進行市場化，將很難實現創新型的突破。因此，加大整合和規范我國企業征信機構的力度，促進其市場化[19]，并逐步建立征信企業行業自律組織，引入外資征信企業，促進征信行業間的競爭，倒逼各征信企業進行創新式和突破性發展，進而不斷健全我國企業征信體系。另一方面，對政府部門和中小企業而言，應加強信息披露和建立資源聯動共享體系。政府擁有企業的稅務、水電燃氣、社保等公共信息，應充分利用數字技術整合企業的相關信息，并加強與金融機構的用戶信息合作機制，使得企業征信軟信息在政府與金融機構之間實現互聯互通，進而降低金融機構與中小企業間的信息不對稱，糾正信貸資源錯配；中小企業也要認識到數字普惠金融為自身發展帶來的機遇，加強數字技術的學習，對企業進行數字化管理，全面記錄日常經營的各項活動，為健全社會征信體系提供全面有效的信息數據。

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Research on the impact of digital Inclusive Finance on the financing constraints of small and medium-sized enterprises

Wang Ying， Wang Rui

（School of Economics， Tianjin University of Commerce， Tianjin 300134）

Abstract：Based on the cash-cash flow sensitivity model， this paper studies and analyzes the impact of digital inclusive finance development on financing constraints of SMES in China， taking listed companies on SME board and GEM board from 2011 to 2020 as research samples. The research results show that financing constraints are common among SMES in China， and the development of digital inclusive finance can alleviate the financing constraints of SMES， and the breadth and depth of digital inclusive finance can reduce the financing constraints of SMES more obviously. In terms of heterogeneity analysis of enterprise property rights， digital inclusive finance is more effective in alleviating financing constraints of non-state owned SMES than state-owned enterprises. Therefore， it is necessary to accelerate the healthy development of digital inclusive finance and improve the social credit investigation system， to strengthen the easing effect of digital inclusive finance on SMES financing constraints.

Key words： Digital Inclusive Finance；Small and medium-sized enterprises；Financing constraints