數字普惠金融對我國中小企業融資效率影響研究
——基于網絡DEA的實證分析

■朱 寧 鄔寶儀 于之倩

中小企業是國民經濟和社會發展的生力軍。但相較于大型企業，中小企業在管理體系、資金基礎等方面存在不足，尤其是在應對外部風險和沖擊時，中小企業資金鏈脆弱的缺陷更容易暴露。然而，一些金融機構在選擇授信對象時更偏好大型企業，導致實力相對薄弱的中小企業的資金需求容易被忽視。對此，改善中小企業融資環節，保證其有充足資金發展生產力成為推進金融體制改革、促進經濟復蘇的重要環節。

普惠金融建設作為金融改革的重要部分，旨在提高金融服務的覆蓋率、可得性和滿意度。近年來，隨著信息技術的快速發展，大數據時代已經到來，傳統的金融服務方式已改變，數字普惠金融逐漸走入大眾視野。數字普惠金融一方面降低了企業獲取金融服務的成本和門檻，另一方面彌補了傳統金融服務信息不對稱的缺陷。基于數字普惠金融的優勢，有必要對其是否能夠提高中小企業融資效率展開研究。

綜上所述，本文主要對中小企業的融資環節進行系統性評價，具體包括以下內容。首先，使用網絡數據包絡分析方法系統評價中小企業的融資過程，并且進一步探究導致中小企業融資效率低的因素；其次，分析我國中小企業融資效率與數字普惠金融發展之間的關系，探究數字普惠金融能否顯著促進企業融資效率提升；再次，基于地域差異，探究數字普惠金融發展對中小企業融資效率的作用是否存在區域異質性；最后，根據上述研究結論提出相應的政策建議，以期為提高中小企業融資效率提供參考。

一、文獻綜述

（一）中小企業融資效率研究

國內外學者早期主要從企業內部特征出發研究中小企業融資效率。Leibenstein 從勞動力素質、技術水平和管理層能力等多維度研究企業融資經營效率[1]。Klapper 等人使用愛沙尼亞、俄羅斯、烏克蘭等15 個東歐國家的中小企業樣本數據進行研究，發現資本構成比例、創收能力等因素會影響融資效率，并且融資約束抑制企業融資效率提高[2]。Mateev 和Anastasov 研究發現中小企業融入的外部資金主要為資產增長提供支持，且資金使用效率與企業銷售收入、資產增長呈正相關[3]。楊豐來和黃永航發現中小企業所有權和經營權結合緊密并會導致債務融資難度提高[4]。郭麗虹和徐曉萍對企業特征與融資約束之間的關系進行研究，發現企業規模、是否上市及是否隸屬于集團是影響中小企業融資的重要因素[5]。李潤平通過實證分析發現處于成熟期、信用評級高的中小企業更易提升融資規模[6]。宋華和陳思潔發現中小企業的開放式協同創新能夠幫助其提高融資績效[7]。

一些學者嘗試將中小企業融資效率定量化，采用量化模型評價企業的融資過程。其中，數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）是一種常用的非參數方法。DEA 可以根據投入、產出指標來評價每個決策單元的生產是否實現完全有效。與隨機前沿分析相比，DEA 的優勢體現在不需要預設函數形式和殘差分布，從而避免由于誤設導致的結果偏差。Wei 和Qamruzzaman 使用DEA 方法對孟加拉國中小企業的發展進行研究，發現其技術效率有所提高[8]。劉力昌等人較早在國內運用DEA方法測算企業的融資效率[9]。方先明和吳越洋研究新三板市場體量偏小的企業的融資環節，發現樣本企業在借助新三板進行籌資后的整體經營生產效率并未得到顯著提高[10]。黃毅將362 家小微企業的調查問卷作為原始數據研究小微企業的融資水平，發現大部分樣本企業的融資環節處于規模報酬遞增階段，建議對資金短缺的中小企業提供資金支撐[11]。袁卓苗等人分析2014—2015 年科技型中小企業的融資情況，發現科技型中小企業存在主營業務成本冗余和收入提升不足等問題，科技推廣和應用服務業的中小企業融資效率高于其他類型企業[12]。胡旭微和馬怡蘭使用DEA 方法研究企業社會責任的履行情況與債務融資效率的聯系，發現企業提高社會責任履行程度能夠顯著提高融資效率[13]。這些文獻主要使用單階段DEA 方法研究中小企業融資完成之后的配置效率，但忽略了企業籌集資金的效率。單階段DEA 方法將每個中小企業的生產過程視為“黑箱”（black box），即只能從整體層面觀測到最初的投入與最終的產出，卻無法洞察整個產品生產過程的運行情況，且難以判斷中小企業各子階段的效率水平。

為了能夠打開生產過程中的“黑箱”，F?re和Grosskopf 提出“子技術”（sub-technology）的概念，并構建了網絡DEA 的雛形，主要用于分析生產過程中不同子階段的資源分配效率[14]。由于網絡DEA 能夠分析各子階段的效率水平，所以針對企業融資環節，現有文獻通常將其分為資金籌集和資金配置兩個子階段。例如，楊方梅將企業的債務融資額作為中間產出，使用網絡DEA 方法評價樣本企業債務籌資過程的整體效率及資金籌集和配置子過程的對應效率，結果發現，企業的債務籌資環節存在較大改善潛力，主要原因是融入資金的利用效率偏低[15]。鄧迎春和黃小軍通過兩階段網絡DEA 對20 家新能源上市公司的融資環節進行評價，并分析其改善路徑[16]。為了更全面地評價中小企業的融資效率，本文使用網絡DEA 方法從資金籌集效率和資金配置效率兩個方面對中小企業融資效率進行研究。

（二）數字普惠金融與中小企業融資研究

學者們從多角度研究了數字普惠金融與中小企業的關系。部分學者注重探究數字普惠金融的進步如何影響企業融資約束。梁榜和張建華發現數字普惠金融建設水平的提高能夠為中小企業提供更低價格的金融服務；數字普惠金融通過緩解信息不對稱、提高貸款環節效率緩解中小企業的外部融資約束，融資問題的緩解使得企業能夠有充足資金進行創新，從而增加產出[17]。郎香香等人通過研究數字普惠金融對企業創新的影響，認為數字普惠金融可以通過緩解中小企業的融資約束、降低融資成本來提高企業創新水平[18]。張寧靜等人分析數字普惠金融對企業債券融資的影響，發現企業所在地的數字普惠金融可以促使企業通過發行債券方式融資，但在一定程度上會抑制企業外債融資[19]。部分學者對數字普惠金融與中小企業融資效率的聯系展開研究。吳慶田和王倩將凈資產收益率作為企業籌融資效率的代理指標，運用系統GMM 模型研究數字普惠金融發展質量與中小企業融資效率的關聯，發現數字普惠金融發展質量對非國有中小企業及中西部地區的中小企業有顯著影響；進一步分析影響機制發現，數字普惠金融成長水平通過改變融資結構影響籌融資過程的效率[20]。張曉燕和李金寶實證檢驗數字普惠金融對企業價值提升的影響及內在機理，發現數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度的提升對促進企業價值提升具有顯著推動作用，有效拓寬了企業資金來源，提高融資效率[21]。

綜上所述，關于數字普惠金融與企業融資效率的關聯性方面仍存在較大的研究空間。一方面，部分學者對融資約束方面的研究局限在數字普惠金融對融資約束的影響；另一方面，對數字普惠金融與融資效率的研究缺乏對融資效率的有效測算，導致研究結果存在局限性。基于此，本文使用網絡DEA方法評價樣本企業在融資環節的有效性并分析融資無效的原因。同時，對中小企業融資與數字普惠金融發展水平之間的聯系進行探究，以期為緩解中小企業融資窘境、促進實體經濟成長提供參考。

二、中小企業融資效率分析

（一）研究方法及指標選取

在傳統單階段DEA 分析中，通常將整個生產過程視為“黑箱”，只考慮初始投入和最終產出，忽視了中間產出作用。網絡DEA 借助中間產出打開了“黑箱”，揭示了決策單元生產過程中各子階段的效率及整體效率。本文將中小企業的融資環節分成資金籌集階段和資金配置階段兩個子階段，采用兩階段網絡DEA方法進行分析，其中，融資環節如圖1所示。

圖1 中小企業融資環節

假設存在K家中小企業，每家企業使用N種最初投入，生產L種中間產出及M種最終產出，其中，X=（x1，x2，…，xN）表示每家企業在資金籌集階段的投入；Y=（y1，y2，…，yM）表示每家企業在資金配置階段的產出；Z=（z1，z2…，zL）則表示每家企業連接資金籌集階段和資金配置階段的中間產出，可以理解為同時扮演資金籌集階段的產出和資金配置階段的投入。分別表示初始投入、中間產出和最終產出的權重。公式（1）基于線性規劃可以計算基于產出導向的兩階段網絡DEA 的融資效率E0，其中，目標函數要求最終產出最大化；在約束條件中，第一行表示假設投入不變，第二行和第三行分別介紹資金籌集階段和資金配置階段，最后一行是對各變量的權重限制。

公式（1）中，ε為非阿基米德無窮小量。假設分別為初始投入、中間產出和最終產出融資效率評價權重的最優解，按照公式（1）提供的約束條件，中小企業融資環節可以分解為兩個子階段，即資金籌集效率E1和資金配置效率E2，如公式（2）、公式（3）所示。

結合公式（1）—（3），由于E0=E1×E2，若融資效率E0=1，則表示該企業融資效率是技術有效①技術有效表示技術效率有效，或者技術效率完全。其中，技術效率考慮投入和產出的數量——在投入給定的情況下實現產出最大化，或者在產出給定的情況下實現投入最小化，并不涉及價格因素，所以也被稱為“生產效率”。的，并且其資金籌集效率E1和資金配置效率E2都是有效的。考慮到中小企業具有成長性，假設中小企業規模報酬可變，選擇基于規模報酬可變的兩階段網絡DEA 對我國中小企業融資效率及其子階段效率進行測算和分析。

本文選取2011—2018 年351 家中小企業作為研究樣本②由于2019年之后受到新冠肺炎疫情影響，中小企業整體運營水平受到嚴重沖擊，導致相應的財務數據部分缺失及計算結果異常，所以本文最終將研究時間截至2018 年，避免由于新冠肺炎疫情沖擊導致額外產生的影響。。本文數據主要來源于CSMAR 經濟金融數據庫、Wind 數據庫及各企業年報中披露的財務數據；所有貨幣計價的數據以2011年為基期消除價格因素。

中小企業融資效率的評價維度主要從融資的各方面投入及融資后的產出來考慮。本文選取了人力成本、固定資產和財務費用3 個投入指標，股權融資額和債權融資額2 個中間指標，營業收入和投資收益2 個產出指標，具體說明見表1。

表1 指標說明

實現兩階段網絡DEA 至少需要滿足以下兩個要求。第一，選取的樣本量不少于各階段指標數量之和的2 倍；第二，投入、中間和產出指標值為非負值，若存在負值應進行相應的數據處理。本文將351 家中小企業作為研究樣本，符合第一個要求。針對第二個要求，由于中小企業融資效率所選指標中存在負值樣本，需要對數據進行處理。對中小企業財務指標進行無量綱化處理，將中小企業融資效率評價指標的初始數據轉化為[0，1]，如公式（4）所示。其中，mj為xij的最小值，Mj為xij的最大值，最終得到的介于0到1（i=1，2，…，n）。

將各指標無量綱化后獲得分布在0和1之間的數值，滿足網絡DEA 的第二個基本要求，同時變換后得到的數值對計算結果沒有實質性影響[22]。

（二）描述性統計

本文對2011—2018 年所選取的351 家中小企業的各效率評價指標進行描述性統計（見表2）。在投入指標中，各樣本企業在固定資產方面存在較大異質性，標準差為30.3353，遠高于其他兩個投入指標。在企業融資結構方面，從均值上看，股權融入資金總量高于債權融入資金總量，說明企業更偏好采用股權融資的方法融入資金。債權融資額的標準差較大，這主要是因為部分樣本企業依舊面臨一定的債權融資約束，在債權融資方面融入資金存在阻礙。在企業創收方面，營業收入的標準差較大，說明各樣本企業的創收能力存在明顯差異。

表2 中小企業融資效率評價指標的描述性統計

（三）中小企業融資效率測算及分析

根據研究樣本的投入指標、中間指標及產出指標數據，本文按照公式（1）—（3）計算得到2011—2018 年各家中小企業融資環節的總效率及資金籌集、資金配置兩個子階段的效率值。

圖2 展示了中小企業融資環節的有效性。在研究期間，中小企業整體融資效率呈現出短時間下降后波動上升的變化趨勢。2011—2013年整體融資效率從0.67下降至0.43，2013—2018 年整體融資效率波動上升，2018 年為0.62。具體來說，從資金籌集階段的效率來看，中小企業的資金籌集效率較高，在0.9左右波動，說明在給定的投入下中小企業能夠通過股權和債權方式來獲得充足資金以支持企業經營發展。從資金配置效率來看，中小企業的資金配置效率普遍低于其資金籌集效率，且變化趨勢與整體融資效率一致，在一定程度上說明資金配置效率下降是整體融資效率不足的主要原因。一方面，部分中小企業因市場競爭激烈等原因面臨更大的挑戰，收入下降，導致資金配置的產出降低，拉低了該子階段的效率；另一方面，中小企業缺乏先進的運作方式，管理水平不足，尤其是財務控制方面較為薄弱，在資金利用方面存在不足[23]。2013 年以來，中小企業開始重視資金配置問題，強化改善公司治理體系，資金配置效率明顯上升。從整體來看，中小企業的融資環節仍存在低效問題，其中資金配置效率低下最突出。

圖2 2011—2018年中小企業融資效率及各子階段效率

為了更詳細地分析中小企業融資效率的分布狀況，本文選擇2018 年各樣本企業的總融資效率、資金籌集效率、資金配置效率進行分析（見表3）。由表3 可知，資金籌集效率值為1 的企業數量為52，占樣本數的14.81%，有89.74%的中小企業資金籌集效率值高于0.7，有1.42%的中小企業資金籌集效率值低于0.5。在資金配置效率方面，有51.57%的企業處在［0.5，0.7）；少數企業（6.27%）達到1，能夠充分利用籌集資金；有4.56%的企業的資金配置效率值低于0.5，這部分企業缺乏對融資總量的合理調控，導致資金閑置，沒有發揮資金最大效用。資金配置效率低的企業應重視資金配置問題，一方面可以通過提高盈利能力和管理水平來增加利潤產出；另一方面適當控制融資規模，避免資金閑置。從總融資效率來看，有91 家企業的效率值低于0.5，有16 家企業實現了籌資有效。大部分企業融資過程的總效率集中在［0.5，0.7），沒有實現完全有效，說明這些企業在科學有效融資、合理運用資金方面仍存在較大的進步空間。綜上所述，大部分企業的資金籌集效率相對較高，但企業在資金配置階段效率值集中分布在［0.5，0.7），導致整體融資效率不足。

表3 中小企業總融資效率及子階段效率分布區間

基于大部分中小企業的融資效率值小于1的研究結果，本文對各樣本進行投影分析，分析原始值與目標值之間的差距，探討如何解決各樣本企業效率水平不足問題。

通過松弛變量可以分析中小企業融資環節中是否存在投入過多和產出短缺，從而幫助中小企業管理者改善融資效率，發揮資金最大作用，以最佳的投入產出比實現企業可持續經營。表4是各企業的投入指標、產出指標的松弛變量。因為初始數據已進行無量綱化處理，所以投入指標、產出指標的松弛變量絕對值介于［0，1］。松弛變量小于0表示該指標存在冗余；松弛變量大于0表示該指標的產出不足；松弛變量等于0則表示該指標已經達到最優狀態。

表4 2011—2018年投入指標、產出指標的松弛變量

由表4 可知，在中小企業融資環節的第一階段，投入指標的松弛變量均小于0，表明企業目前的融資投入與實現技術有效還存在一定差距；財務費用的松弛變量平均值的絕對值為0.0369，高于其他兩個投入指標，在一定程度上說明融資成本控制方面存在較突出問題。中小企業在融資環節中需要科學合理控制融資成本，根據企業體量選擇合適的融資規模，減少投入資源的浪費。在中小企業融資環節的第二階段，兩個產出指標的松弛變量都大于0，表明企業的產出仍需進一步提高。整體融資效率低的中小企業都存在投入冗余和產出不足的現象，其中財務費用的投入冗余和投資收益的產出不足最顯著。

三、數字普惠金融與中小企業融資效率

（一）理論分析

中小企業融資時往往面臨融資門檻高、信貸成本高、信息不對稱、地理位置偏等多重困境，銀行等金融機構在授信時更傾向國有大企業。數字普惠金融通過融合“普惠金融+數字技術”，能夠有效解決中小企業融資難的問題。首先，數字普惠金融依托互聯網技術，在傳統金融服務的基礎上，通過創新金融產品和商業模式，拓寬融資渠道，降低金融機構信貸的交易成本，增加中小企業獲得融資的渠道和體量。其次，信息不對稱通常導致“信貸歧視”，從而增加信貸約束，而數字普惠金融通過使用云計算、大數據等數字技術進行甄別，能夠大幅度提高中小企業信息透明度，有效降低信息不對稱程度。再次，數字普惠金融能夠通過網絡銀行等數字平臺傳遞供需雙方信息，減少搜尋成本，拓寬信貸業務范圍。最后，地理位置偏遠可能導致銀行對中小企業信貸的審核成本提高，從而轉嫁到信貸成本上。數字普惠金融通過數字技術打破了地域限制，有效降低了中小企業的交易成本，尤其是為偏遠的西部地區的中小企業拓寬了融資渠道。

綜上所述，數字普惠金融可以有效破解中小企業融資成本高、信息不對稱等困境，基于此，本文提出以下假設。

假設1：數字普惠金融能夠提高中小企業融資效率。

假設2：數字普惠金融對我國西部中小企業的影響效果更顯著。

（二）變量選擇與模型設定

本文進一步考察數字普惠金融與中小企業融資之間的關聯性。數字普惠金融數據來自于“北京大學數字普惠金融指數”，該指數根據螞蟻金服提供的歷史數據編制而成，描述了我國不同地區數字普惠金融發展趨勢[24]。本文使用2011—2018 年中小企業注冊地所在省份的數字普惠金融指數作為核心變量。企業本期融資效率會受到上一期的融資效率、企業規模變動、財務杠桿、員工人數和股權結構等因素影響，因此參考吳慶田與王倩的做法[20]，將相關因素作為控制變量。各變量的具體內容見表5。

表5 變量說明

Wilson 和Simar[25]提出當使用DEA 模型計算得到的效率值與環境參數進行回歸時，環境參數應當與DEA 模型構建的生產可能性邊界無關，即擁有可分離性，并且指出由于樣本有限，使用DEA 方法計算得到的效率值與真實的效率值存在偏差，導致回歸方程的殘差項并不完全獨立，存在嚴重的序列相關性，因此建議使用Bootstrap 方法進行校正，以得到更準確的結論。在此基礎上，本文使用混合OLS進行回歸，如公式（5）所示。

其中，ε表示誤差干擾項，i表示第i個樣本企業，t表示年份，t-1表示滯后一年。

（三）實證結果及分析

表6 為數字普惠金融指數與融資效率的回歸結果。根據公式（5）得到回歸結果能夠解釋因變量45.6%的變動，回歸效果較好。回歸結果顯示，IND的估計系數在1%的統計水平上顯著為正，說明數字普惠金融建設能夠顯著改善中小企業的融資效率，由此驗證了假設1。數字普惠金融建設發展水平越高的省份，本地中小企業融資更接近技術有效。當數字普惠金融指數每提高一個單位，融資效率將上升0.039%。首先，從資金籌集階段的效率來看，數字普惠金融發展為中小企業帶來更豐富、更高效的融資方式，中小企業貸款專享的低利率大大減少其融資成本；其次，從資金配置階段的效率來看，數字普惠金融能夠激勵中小企業提高創新水平，從而提高其生產水平。控制變量的估計結果顯示，中小企業上一期的融資效率對當期融資效率具有顯著的積極影響，中小企業上一期的融資效率越高，其資金實力和持續經營發展水平越能得到保障，從而有利于當期融資效率的穩健提高。中小企業的資產增長率和員工人數與融資效率存在負相關，且在1%的統計水平上顯著，即當前的中小企業存在資產增長冗余和勞動力冗余的現象。因此，中小企業應適當調整自身的資產規模和員工人數，避免因企業規模擴張過快而造成融資效率下降。中小企業的財務杠桿、股權集中度與融資效率存在負相關，分別在10%和5%的統計水平上顯著，表明企業的財務杠桿越高、股權越集中，融資效率越低。

表6 數字普惠金融指數與融資效率回歸結果

（四）異質性分析

根據北京大學數字普惠金融指數的數據，繪制2018 年我國31 個省（自治區、直轄市）的數字普惠金融指數圖（見圖3）。由圖3 可知，上海市的數字普惠金融發展程度在全國范圍內位居榜首，指數為377.73；青海省的數字普惠金融發展較為滯后，指數為263.12。總體來看，我國東部沿海地區的數字普惠金融建設水平普遍高于中西部地區，尤其是上海、浙江、福建、江蘇的數字普惠金融建設情況處于領先地位。

圖3 2018年我國31個省（自治區、直轄市）數字普惠金融指數

為檢驗數字普惠金融發展與中小企業融資效率的關系是否受到地域異質性影響，本文將樣本企業根據注冊地所在省份劃分成東部、中部和西部三組，并分別進行回歸。表7 顯示，東部、中部和西部地區的數字普惠金融發展都能顯著提高中小企業融資效率。從估計系數的絕對值來看，數字普惠金融對中小企業融資效率的影響呈現西部、東部、中部遞減的規律，由此驗證了假設2。這主要是因為西部地區的數字普惠金融處于起步狀態，中小企業對數字金融服務仍存在較大的需求缺口，數字普惠金融的建設具有更大的邊際效應，這也符合普惠金融包容性的特點；東部地區在數字普惠金融建設方面已達到較高水準，能夠為中小企業融資提供更全面的支持。

表7 地區異質性分析結果

（五）穩健性分析

為了保證結論的穩健性，本文使用數字普惠金融指數的三個子維度指數——覆蓋廣度（COV）、使用深度（USA）和數字化程度（DIG）進行穩健性分析，三組回歸結果見表8。三個子維度對融資效率的激勵效應均在1%的統計水平上顯著。在替換了數字普惠金融指數變量（EFF）的條件下，數字普惠金融的三個子維度仍與中小企業的融資效率呈顯著的正相關關系，表明數字普惠金融建設與中小企業融資效率之間的正相關關系不受衡量指標選取的干擾，結論具有穩健性。

表8 穩健性檢驗結果

四、結論與建議

本文使用網絡DEA 方法評價2011—2018年351 家中小企業的融資效率，考慮到中間產出影響，將整個融資環節分為資金籌集和資金配置兩個子階段進行分析。研究結果發現，2011—2018 年中小企業融資效率呈現出下降后波動上升的變化趨勢，變化幅度在0.4～0.6。其中，中小企業的資金籌集效率較高，而資金配置效率偏低，資金利用能力存在不足，主要是因為市場競爭激烈等原因使中小企業面臨挑戰及中小企業管理水平不足。資金配置效率較低是中小企業融資環節整體效率偏低的主要原因。從投入冗余和產出不足的情況來看，中小企業的勞動力、固定資產和財務費用的投入都存在冗余的情況，其中財務費用的冗余問題較突出。中小企業的營業收入和投資收益均存在產出不足，其中投資收益的產出與最優目標值的差異最大。中小企業在融資環節可以通過控制融資成本、增加收入來進一步改善融資情況。

進一步，本文使用數字普惠金融指數作為數字普惠金融建設情況的代理指標，探究數字普惠金融與中小企業融資效率之間的關聯。回歸結果顯示，數字普惠金融能夠顯著支持中小企業融資效率提升。將中小企業樣本按照東部地區、中部地區、西部地區進行分組回歸，發現核心解釋變量對被解釋變量的影響效果在西部地區最強，東部地區次之，對中部地區中小企業的影響最小。使用數字普惠金融指數的三個子維度指數替換原解釋變量進行穩健性檢驗，結果顯示三個子維度均在1%的顯著水平上改善中小企業的融資效率。

基于以上研究結果，本文就中小企業提高融資效率提出以下政策建議。

一是中小企業應當關注融資成本的冗余情況。一方面，中小企業應努力實現融資方式多樣化，不斷拓寬融資渠道，通過調整優化融資結構來降低融資成本；另一方面，作為融資媒介的金融機構應對體量偏小、發展仍處于成長階段的企業加大支持力度，給予適當的政策傾斜，為中小企業信貸提供保障。

二是中小企業應調整好融資規模。目前中小企業面臨著勞動力和固定資產冗余的問題，中小企業的規模與融資量不匹配，給中小企業帶來了較大的不確定性和較高的融資費用。因此，中小企業應適當控制融資額，根據自身體量進行合理融資，減少不必要的融資，避免資金浪費，做到科學融資。

三是中小企業應增強核心競爭力，關注盈利能力和經營水平的提升。中小企業在資金配置環節存在產出不足的問題，首先中小企業應提高管理水平，合理配置資金，將資金落實到合適的地方。

四是中小企業應提高資金的再創收能力，將融入的資金投入技術創新中，提高生產水平，從而提高盈利能力。從回歸結果可見，推進數字普惠金融建設是幫助中小企業改善融資環節的重要方式之一。國家應進一步建設和完善數字普惠金融體系，深化數字普惠金融對中小企業融資的積極影響，讓更多中小企業能夠享受到金融發展的紅利。

五是關注數字普惠金融建設的地域性差異。銀行等金融機構在滿足中小企業的融資需求時更要關注西部地區和東部地區的相關企業，充分發揮數字普惠金融建設的激勵作用，為中小企業保駕護航，支持中小企業特別是偏遠地區的中小企業的發展，從而助力實體經濟整體向好發展。