普惠金融對山東省中小企業融資約束緩解效應分析

○ 周南南，曹琳楓，李昊寧，孫緒換

（1.青島科技大學 經濟與管理學院，山東 青島 266061；2.青島農商銀行西海岸分行，山東 青島 266247；3.青島銀行股份有限公司延安二路支行，山東 青島 266000）

一、引言

自2013年11月黨的十八屆三中全會正式提出發展普惠金融以來，普惠金融的發展正式成為我國一項國策。2015年12月國務院印發《推進普惠金融發展規劃（2016—2020年）》，標志著中國普惠金融國家戰略頂層設計的初步完成；2019年4月中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于促進中小企業健康發展的指導意見》，推出了關于加大再貼現對小微企業支持力度、進一步完善債券發行機制、研究放寬小微企業貸款享受風險資本優惠權重的單戶額度限制等促進中小企業健康發展的政策。

山東省作為我國東部沿海經濟大省，在全國區域經濟格局中占有重要位置。截至2021年，山東省中小企業超過400萬家，對促進全省經濟的高質量發展和新舊動能的轉換具有重大意義。為加強普惠金融對山東省中小企業的支持力度，2017年3月山東省財政廳制定了《山東省普惠金融發展專項資金管理暫行辦法》，旨在加快建立普惠金融服務和保障體系，加強普惠金融發展專項資金管理；2017年7月山東省人民政府印發的《關于推進普惠金融發展的實施意見》，明確提出建立健全多元化、廣覆蓋的普惠金融機構體系，聚焦普惠金融服務主體、加快金融創新，打造國內領先的普惠金融基礎設施，健全普惠金融政策激勵、風險補償機制等措施，旨在提升山東省金融服務的覆蓋率、可得性和滿意度。盡管山東省普惠金融發展態勢較好，但普惠金融依舊存在業態發展不均衡、供需匹配度不均衡、特色供給不足等問題[1]，山東省中小企業仍存在融資渠道不通暢、融資成本過高、信用等級偏低的問題[2]。在新冠肺炎疫情的大環境下，山東省中小企業要發展就需要及時的、充分的普惠金融的支持。

普惠金融的提出與發展旨在消除中小企業等弱勢群體的融資壁壘，幫助中小企業跳出融資困境。隨著數字技術的興起，數字普惠金融在金融覆蓋范圍、金融服務成本、金融服務效率等方面有著獨特的優勢，有望成為緩解中小企業融資約束的重要助力。因此，完善普惠金融體系，明確傳統普惠金融與數字普惠金融對中小企業融資約束緩解的影響至關重要。

二、文獻綜述

普惠金融作為促進社會公平、緩解中小企業融資約束的一項重要措施，受到了國內外學者的高度重視。國內外有關普惠金融的研究已非常豐富，譬如，國內學者于曉虹通過構建指標體系對省際普惠金融的發展水平進行了測度[3]；梁榜等研究發現普惠金融創新可以從多個角度共同發揮作用來緩解中小企業的融資約束[4]；鄒偉等基于內生金融理論視角的考察，發現普惠金融能顯著提高中小企業融資的可得性[5]。印度學者薩爾馬（Sarma）從營業網點的地理滲透性、銀行服務可得性和使用效用性三個方面建立了普惠金融指標體系[6]；普惠金融全球合作伙伴（GPFI）從金融供給與金融需求兩方面構建了普惠金融評估體系[7]；越南學者阮志楚（Nguyen）采用兩階段主成分分析方法，構建了綜合FI指數來衡量發展中國家的普惠金融水平[8]；意大利學者西基耶洛（Cicchiello）等通過對2000—2014年42個國家數據的分析，發現經濟增長可以促進普惠金融的發展，而較低的普惠金融水平則會制約國家的進步[9]。

關于山東省普惠金融的研究，目前主要集中在普惠金融發揮的作用以及普惠金融指數測度兩個方面。其一，關于山東省普惠金融作用發揮的研究。羅斯丹等根據山東省2000—2015年的相關數據測算了山東普惠金融發展狀況，并利用狀態空間模型考察了普惠金融直接和間接作用于減貧效果的動態變化，結果表明普惠金融對促進貧困減緩具有顯著的影響[10]；劉婷婷等的研究表明，只有普惠金融發展程度達到一定水平后才會對城鄉居民收入差距發揮較為明顯的縮小作用，且具有邊際遞減效應[11]。其二，關于山東省的普惠金融指數測度研究。劉明等以山東省17地市2009—2013年的年度數據為樣本，通過構建普惠金融指數對山東省普惠金融發展情況進行了實證研究[12]；高卓然通過普惠金融發展評價指標體系，計算了2009—2014年山東省和各地市普惠金融發展指數，首次對山東省不同地區的普惠金融發展水平進行了差異比較[13]；李佳童等采用IFI普惠金融指數測量了山東省普惠金融的發展水平[14]；張細松等運用層次分析法實證檢驗了山東省17個地市的普惠金融發展水平的差異性[15]。

目前關于山東省中小企業融資問題的研究主要集中在山東省中小企業融資面臨的問題以及解決方式上。融資難度大、融資成本高一直是中小企業面臨的發展瓶頸，山東省也不例外。張如意通過分析山東省中小企業的發展現狀和融資情況，指出了導致山東省中小企業融資難、融資貴的內、外因素[2]；都杰借助融資理論，梳理出山東省中小企業在融資過程中面臨的問題，并分別從政府、金融機構和中小企業的角度提出了破解融資困境的對策[16]；王莉等認為互聯網金融可以通過健全信息化金融機構、建設基于大數據的小額信貸創新模式、互聯網金融門戶平臺等創新機制，給陷入融資困難的中小企業帶來新的機遇[17]。

綜上所述，學界對于全國范圍內和山東省普惠金融的研究已有一定的成果，但對于普惠金融與中小企業融資制約關系的研究方法多以定性分析為主，且缺少傳統普惠金融與數字普惠金融在緩解企業融資效果方面的實證對比分析。因此，本文在借鑒以往傳統普惠金融指數的測度方法、企業融資約束測度模型以及北大數字普惠金融指數的基礎上，通過構建面板數據模型，從數字普惠金融、傳統普惠金融兩個層面實證檢驗二者對山東省中小企業融資約束的緩解作用，并通過對比傳統普惠金融與數字普惠金融對山東省中小企業融資約束的緩解效果，提出緩解山東省中小企業融資約束的相應對策和建議。

三、模型構建與變量說明

（一）模型構建及說明

阿爾梅達（Almeida）等提出的現金-現金流敏感性模型，表明受到融資約束的企業會儲存部分當期現金流以應付日后投資，因此具有融資約束的企業也會有現金-現金流的敏感性[18]。國外學者庫拉納（Khurana）和蘇菲（Sufi）運用現金-現金流模型得出的實證結果與阿爾梅達一致[19-20]。國內學者連玉君等通過建立面板數據模型進行實證研究，結果顯示現金-現金流敏感性模型能夠有效衡量我國上市公司的融資約束[21]。因此，本文基于現金-現金流敏感性模型開展山東省中小企業融資約束研究。將基準模型設定為式（1）的形式：

回歸模型公式（1）中的被解釋變量ΔCash為企業現金持有量的變動值，解釋變量中CF為企業當期現金流，Grow表示企業成長能力，ΔStd表示企業短期負債變動，Size反映企業規模，ΔNwc為企業非現金凈營運資本的變動，Expend表示企業的長期資本支出，d與f分別為反映時間效應和個體效應的虛擬變量，ε為誤差擾動項，i為企業標識，t為時間標識。

本文將企業現金流分別與數字普惠金融指數和傳統普惠金融指數相乘，構成交互項，以檢驗交互項對中小企業融資約束的影響，并在基準模型的基礎上分別加入這兩個交互項，形成擴展模型。如公式（2）所示：

公式（2）中，IFI表示普惠金融指數。本文將普惠金融指數分為傳統普惠金融指數（TIFI）和數字普惠金融指數（DIFI）；交互項CF×TIFI和CF×DIFI用于考察傳統普惠金融和數字普惠金融對于中小企業融資約束所產生的影響；交互項系數α7為本文的重點觀察系數，用于反映普惠金融對中小企業融資的作用效果。其中j是省份標識。此外，本文從數字普惠金融的覆蓋廣度（CB）、使用深度（UD）和數字支持服務（DL）三個維度，對中小企業融資約束的影響進行了實證分析。

（二）傳統普惠金融指數測度

1.傳統普惠金融發展指標體系構建

基于全面性、科學性、可得性的原則，本文在充分借鑒國內外學者普惠金融指標選取、普惠金融指標體系構建等研究成果的基礎上，結合山東省中小企業實際，構建了一個包括目標層、準則層和表征指標層在內的多層次傳統普惠金融發展指標體系（見表1）。

表1 傳統普惠金融發展指標體系

2.山東省傳統普惠金融指數測度方法選擇與結果分析

普惠金融指數計算可以分為三個步驟：原始指標數據的標準化處理、指標賦權和指數合成。三個步驟的處理過程會因選擇方法的不同而使測算出來的指數存在很大差異。為了能夠客觀地測度山東省各城市普惠金融的發展程度，本文對這三個步驟的具體方法選擇如下：在第一個步驟中，選用Min-Max標準化法，以達到標準化初始變量的目標；在第二個步驟中，考慮過程中的變異系數法會促使各原始變量本身所蘊含的信息擺脫主觀賦權法的主觀性，從而不容易造成較大偏差，選用變異系數法確定表征層指標及準則層的三個維度的權重；在第三個步驟中，本文借鑒薩爾馬（Sarma）的指數合成公式，利用歐氏距離法合成指數。具體步驟如下：

首先，為避免各變量因量綱的不同所產生的影響，對12個變量分別進行標準化處理。因為本文所選取的12個表征層指標均為正向指標，所以不需要進行逆向指標正向化處理。標準化處理為公式（3）：

公式（3）中，Xij*表示經過標準化處理后的變量值，xij表示最初的變量值，mij表示此變量中所出現的最小值，Mij表示此變量中所出現的最大值。

其次，采用變異系數賦權的方法，對每一維度下的各指標以及表征層的三個維度分別進行賦權。賦權公式為：

公式（4）中，wij為第i維度下的第j個ij指標的權重，Vij表示變異系數，σij表示標準差，X*表示變量均值。

再次，利用歐氏距離法合成各維度指數。指數合成公式為：

最后，利用各維度指數值與上述步驟同樣的變異系數公式和歐氏距離公式計算傳統普惠金融指數。公式（5）中，IFI取值范圍為[0，1]，并且IFI值越接近于1，普惠金融發展的相對水平愈高，反之則愈低。

根據表1所構建的傳統普惠金融發展指標體系，選取表征層的12個指標，計算山東省各城市在2011—2019年的普惠金融指數。12個表征層指標數據來自《山東金融年鑒》①因《山東金融年鑒》只更新到2019年，故本文僅對山東省各城市2011—2019年的普惠金融指數進行測度。、《山東統計年鑒》以及Wind數據庫。根據前文設計的測度方法計算2011—2019年的傳統普惠金融指數。表2為山東省各城市的傳統普惠金融指數計算結果。

因表2中所顯示的傳統普惠金融指數均值均位于0到1之間，其指數值是一個相對數，不能代表某個城市某個時期普惠金融發展的絕對水平，所以可以用來進行橫向比較同一時期不同城市的普惠金融發展水平，也可以用來縱向比較同一個城市不同時間段的發展水平。

表2 2011-2019年山東省傳統普惠金融指數測度

首先，通過橫向比較山東省同一時期各城市的傳統普惠金融指數水平，發現山東省各個城市的傳統普惠金融發展水平存在很大差距，經濟發展水平較高的城市，其傳統普惠金融發展水平也較高。以2018年為例，凡具有理念先進、資金豐富、經濟發達優勢的城市，其傳統普惠金融發展水平明顯高于其他城市。其中，濟南市的發展水平最高，為0.4331。

其次，通過縱向比較山東省同一時期各城市的傳統普惠金融指數水平，發現傳統普惠金融發展水平變化相對平穩，傳統普惠金融發展雖有小幅度的上升或者回落，但變化不大。這說明在金融機構、金融從業人員數、貸款余額等指標上升時，普惠金融發展水平只上升較小的幅度。比較結果顯示，當前山東省普惠金融發展的整體水平還比較低。

（三）變量選取及數據說明

非上市中小企業內部資料由于其保密性而不予披露，基于數據可獲得性，本文參考其他學者[22-24]在研究中小企業相關問題時選取樣本的方法，將來自于山東省中小板與創業板的上市企業作為研究樣本，模型中所用的企業數據均從CSMAR數據庫獲得。

1.被解釋變量

被解釋變量現金流變動（ΔCash）用來反映企業現金持有量的變動，采用企業現金及現金等價物增加額與年初總資產的比值來代替。

2.解釋變量

解釋變量現金流（CF）選用企業經營活動現金流量凈額與年初總資產的比值來度量。傳統普惠金融指數（TIFI）基于前文離差變異系數法計算得出。數字普惠金融指數（DIFI）來源于《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020 年）》。北大數字金融研究中心課題組從覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度三個維度出發，構建了一個包含24個統計指標的數字普惠金融指標體系，并對山東省各城市的數字普惠金融指數進行了測算，為山東省與數字普惠金融的相關實證研究提供了可靠的數據支撐①受篇幅限制，本文不便進一步介紹這一指數的具體細節。。

3.控制變量

企業規模（Size）選用企業年末資產總額的自然對數來表示；企業短期負債變動表示為△Std，具體度量方法采用企業流動性負債增加值與年初總資產的比值表示；企業凈營運資本變動表示為△Nwc，度量方法選用企業凈營運資本增加額與年初總資產的比值表示；企業成長性表示為Grow，用企業主營業務收入增長率來度量；企業資本支出表示為Expend，選用企業購買固定資產和無形資產的現金量與年初總資產的比值來代替。

對于獲取的數據，本文借鑒姚耀軍等的研究方法[25]，進行了如下篩選：（1）因為金融業財務報表要求和主要會計項目異于一般行業，所以將此行業的上市公司剔除；（2）將經過特別處理、面臨退市預警及經過特別轉讓處理的公司剔除；（3）將資不抵債即資產負債率大于1的樣本點刪去；（4）將數據有異常值的剔除，如現金流和資本支出指標絕對值大于1的數據；（5）將2011年以后上市的公司以及數據存在缺失的上市公司剔除；（6）采用Winsorize方法對數據按照1%的標準進行縮尾處理。最終，本文得到了64家中小企業上市公司的年度樣本數據。

（四）研究樣本的描述性統計

對各變量進行描述性統計分析，統計結果如表3所示。

表3 各變量描述性統計結果

由表3可知，山東省中小企業的現金流均值為0.052，標準差是0.077，說明山東省中小企業之間的現金流波動較小；成長性標準差高達0.260，說明不同中小企業之間的主營業務收入存在較大差距，未來的投資機會不同；現金及現金等價物的變動的極值，即最大值與最小值之差較大，為0.663，說明山東省中小企業在現金持有行為上具有較大的差異性，在現金管理方面具有較大的操作空間。

四、實證分析與檢驗

（一）雙向固定效應模型檢驗

考慮短面板具有特殊數據特征，在具體實證分析之前，首先對基準模型和擴展模型進行極大似然檢驗，結果顯示，極大似然檢驗的P值均幾乎為0，表明樣本數據存在個體效應與時期效應。其次，對基準模型和擴展模型進行豪斯曼檢驗，結果顯示豪斯曼檢驗的P值也接近于0，表明本文更適合運用固定效應。因此，在后面的實證分析中本文利用雙向固定效應模型進行回歸估計。

（二）全樣本回歸結果分析

為了明確樣本企業是否存在融資約束問題，本文首先對基準模型進行估計。其次將傳統普惠金融指數與現金流的交叉項、數字普惠金融指數與現金流的交叉項依次加入到基準模型中，對擴展模型進行回歸估計。最后，為進一步考察數字普惠金融的數字普惠金融使用深度、數字普惠金融覆蓋廣度和數字化程度這三個維度對中小企業融資約束的影響，本文將數字普惠金融指數的三個維度與現金流的交叉項依次放入基準模型中。回歸結果見表4。

由表4可以看出，在基準模型和擴展模型中，企業當期現金流（CF）的估計系數均在1%的顯著性水平上為正，表明山東省中小企業普遍存在明顯的外部融資約束；反映企業成長能力的指標（Grow）的估計系數為負，表明企業成長能力越強，企業未來面臨的投資機會就越多，為以后投資保留的現金就越多；反映企業規模的指標（Size）的估計系數為正，表明企業規模擴大與現金持有量正相關；模型中的其他控制變量的估計系數均為負，說明企業會因為長期資本支出等控制變量的擴大而減少手頭的現金持有量。

表4 全樣本固定模型回歸結果

同時，從表4還可以看出，數字普惠金融與現金流的交叉項（CF×DIFI）的估計系數為負，表明數字普惠金融對山東省中小企業融資約束具有較為顯著的緩解作用；數字普惠金融的三個維度分別與現金流的交叉項（CF×CB、CF×UD、CF×DL）的估計系數為負，說明數字普惠金融的每一個維度都可以起到緩解中小企業融資約束的作用；數字普惠金融使用深度與現金流的交叉項估計系數的絕對值相對要大一些，說明數字普惠金融使用深度對融資約束的緩解作用要更大一些；傳統普惠金融與現金流的交叉項（CF×TIFI）為負，說明傳統普惠金融對山東省中小企業融資約束具有明顯的緩解效應。通過對比CF×DIFI與CF×TIFI兩個交互項的回歸系數發現，傳統普惠金融與現金流交互項估計系數的絕對值相對更大，說明目前傳統普惠金融對中小企業融資約束的緩解作用要比數字普惠金融更明顯。造成這種現象的原因，一方面可能是因為數字普惠金融發展時間較晚，在緩解中小企業融資約束上的巨大影響潛力尚未完全釋放出來；另一方面可能是與目前的金融結構有關。因此我國以銀行為主導的金融結構可能更有助于通過銀行等傳統金融機構來達到普惠金融的目標，而從融資約束緩解力度來說，相較于數字普惠金融，傳統普惠金融更有優勢。

（三）穩健性檢驗

為了確保實證結果的穩健性，對上述基準模型和擴展模型進行穩健性檢驗。一方面，考慮企業持有現金的目的常用來應對未來的投資需要，而上述基準模型與擴展模型中的變量當期現金流（CF）與主營業務收入增長率（Grow）分別反映了企業在短期與長期中所面臨的投資機會；另一方面因為企業的投資機會有可能影響企業的投資行為，而企業持有現金的行為通常是為了應付未來的投資需求。因此，基于當期現金流（CF）與主營業務收入增長率（Grow）這兩個變量都包含了企業未來的投資信息，如果這兩個變量與模型中的干擾項產生相關性，那么模型就有可能存在內生性問題，估計參數也就不再是無偏的。因而，本文將變量當期現金流（CF）與主營業務收入增長率（Grow）的一階滯后項作為工具變量，選取阿雷拉諾（Arellano）與邦德（Bond）提出的一階差分GMM估計方法重新估計基準模型和擴展模型，回歸結果見表5。為保證工具變量選取的合理性，本文一方面進行了一階和二階序列自相關檢驗，結果顯示，差分后干擾項存在一階序列自相關，二階序列不自相關；另一方面進行了Hansen檢驗，結果顯示工具變量具有外生性。

由表5可以得出，數字普惠金融指數與現金流的交叉項的估計系數仍然為負，數字普惠金融的三個維度與現金流的交叉系數，除了使用深度（CF×UD）外，另外兩個維度的估計系數也為負，說明就整體而言，數字普惠金融可以緩解山東省中小企業融資約束。從傳統普惠金融角度來看，傳統普惠金融指數與現金流交叉項的估計系數也為負，說明傳統普惠金融可以緩解山東省中小企業的融資約束，與前文結論一致。

表5 （續）

表5 全樣本一階差分GMM回歸結果

五、主要結論與對策建議

（一）主要結論

本文從普惠金融視角出發，研究普惠金融對中小企業融資約束的影響，從傳統普惠金融和數字普惠金融兩個方面實證分析了普惠金融對中小企業融資約束緩解作用的影響，得出以下三個結論：

第一，山東省中小企業的融資約束仍然嚴重。雖然近年來國家以及各級政府為緩解中小企業融資約束難題作出了許多努力，但是由于中小企業融資約束問題受企業本身與外在金融環境、國家政策等多方面的影響，短時間內很難完全緩解，山東省中小企業仍有較為嚴重的融資約束。

第二，普惠金融對于山東省中小企業融資約束具有十分顯著的緩解效果。普惠金融通過加強資金需求者與資金富裕者之間的聯系，豐富了中小企業的融資渠道，使得融資效率得到很好的提升，極大地緩解了中小企業的融資約束。

第三，傳統普惠金融與數字普惠金融對山東省中小企業融資約束緩解作用存在差異性。雖然無論是傳統普惠金融還是數字普惠金融對中小企業融資約束都具有緩解作用，但是通過實證分析發現，傳統普惠金融相較于數字普惠金融而言，對于中小企業融資約束緩解的作用更顯著。一方面可能是因為數字普惠金融發展時間較晚；另一方面可能是因為山東省目前以銀行為主導的金融結構更有助于通過銀行等傳統金融機構來實現普惠金融的目標。因此，從融資約束緩解的力度而言，傳統普惠金融更有優勢。

（二）對策建議

突如其來的新冠肺炎疫情給全國經濟帶來了巨大的沖擊，回顧整個防疫過程，普惠金融為這場戰疫的勝利作出了不可替代的貢獻。在常態化疫情防控下，有效落實普惠金融政策，大力支持中小企業發展，已然成為社會的重要共識。基于本文研究結論，從政府、普惠金融機構和中小企業這三個方面提出對應的對策建議，旨在推動山東省普惠金融體系的完善與發展，希望能夠對緩解山東省中小企業融資約束提供參考。

第一，政府層面。普惠金融的健康發展離不開政府方面的支持、推進及監管。一方面，省政府應建立健全相關規章制度，貫徹落實法律法規，不僅要發布普惠金融相關文件，對普惠金融的理念、原則、服務主體、配套體等內容加以明確說明，還需增加對網貸軟件平臺的監督與管理，減少省內非法金融活動的滋生。在靈活性上，可通過總結疫情帶來的經驗教訓，增加對遠程審核巡檢、遠程開戶、電子簽章等數字化操作的嘗試。另一方面，省政府應不斷優化中小企業的融資環境與融資配套措施，在促進普惠金融發展的同時，盡力解決中小企業所面臨的融資約束難題，從而進一步完善山東省征信系統，為山東省中小企業融資營造良好的社會信用環境。

第二，金融機構層面。金融機構要不斷進行普惠金融產品種類和服務形式的創新，不斷豐富面向中小企業的金融產品、金融服務種類：通過與數字化技術相結合，擴展普惠金融的服務形式；通過與互聯網、數字化技術相結合，利用機構自身掌握的資源優勢，進一步推進線上融資和評價體系構建，提高中小企業貸款發放效率。

第三，企業層面。新冠肺炎疫情加速了我國數字化轉型，這也為數字普惠金融的發展創造了堅實的社會基礎。作為普惠金融的主要服務對象，中小企業應該學會利用互聯網、大數據技術，享受普惠金融為自身融資行為帶來的積極作用；充分利用普惠金融的發展契機，保持良好的企業發展態勢和良好的流動性水平，并可通過提升自身的信用水平，與金融機構保持良好的互動關系，獲得其信任，構建良性的融資循環。