連鎖董事網絡、數字普惠金融與企業融資約束

陳丹臨

內容提要：選取2011-2022年中國A股上市公司為樣本,分析連鎖董事網絡對企業融資約束的影響。實證結果表明,連鎖董事網絡能緩解企業融資約束,數字普惠金融在連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解作用中發揮調節效應,在數字普惠金融發展程度較低地區,連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解作用更好,在數字普惠金融的調節作用下,連鎖董事網絡交際效應對融資約束緩解作用要好于信息效應。異質性分析表明,連鎖董事網絡的信息效應對民營企業和制造業企業融資約束的緩解效應更顯著,連鎖董事網絡的信息效應和交際效應在中小規模企業中均能發揮融資約束緩解作用。基于上述研究結論,在數字普惠金融發展程度較差地區,民營企業、中小規模企業更應重視連鎖董事網絡對融資約束的緩解作用,通過遴選具有較高網絡點度中心度和占據較多結構洞位置的連鎖董事任職,發揮其緩解融資約束的信息效應和交際效應。

一、 引 言

企業能否獲得充足的融資,對維持企業日常運轉乃至生存有著重要意義。但企業融資難的困境一直是學術界和實務界致力解決的難題。圍繞促進企業融資,中國出臺了一系列政策,包括拓寬企業直接融資渠道、加大對民營企業融資支持力度等,這些政策均屬于對企業融資正式制度的補充和完善。近年來,對連鎖董事網絡這一非正式制度在企業融資中所發揮的作用開始受到越來越多學者的關注。連鎖董事網絡是基于董事在不同企業任職而形成的關系網絡,不同網絡位置的董事所擁有的聯結關系不同,擁有更多直接或間接聯結關系的董事,具備更強的信息效應和交際效應,有助于減少企業面臨的信息不對稱,能幫助企業降低融資成本,緩解企業外部融資約束。但也有學者的研究結果無法支持這一結論。此外,企業的產權性質、規模、行業屬性等特征是否在連鎖董事網絡與企業融資關系中發揮同樣作用也未能得到研究證實。

當前數字普惠金融的快速發展彌補了傳統融資方式的不足,拓寬了企業融資渠道,在影響企業融資的眾多因素中,數字普惠金融的作用不容忽視。一些學者指出,數字普惠金融能緩解信息不對稱程度,進而對企業融資約束的緩解具有正向作用(李濤等,2016;任曉怡,2020);但也有學者對此持相左意見,認為數字普惠金融發展時間短,自身技術、運營和管理模式仍有很大提升空間,加上監管滯后等因素制約,使得企業有效融資成迷(Lee和Shin,2018)。可以看出,對連鎖董事以及數字普惠金融影響企業融資約束的研究仍存在爭論。本文將從連鎖董事網絡視角切入,分析連鎖董事網絡緩解企業融資約束的機理,并創新性地將數字普惠金融納入分析框架,探尋新興金融業態與非正式融資制度結合對企業融資行為的影響;同時考慮產權性質、企業規模、行業屬性等異質性特征在連鎖董事與企業融資約束關系中的作用發揮,為連鎖董事網絡緩解企業融資約束提供新的論證和思路。

二、 文獻回顧

最早對連鎖董事關聯現象的研究主要集中在連鎖董事網絡與企業治理領域,學者們對連鎖董事網絡影響企業治理的研究存在兩種相反的看法:一種觀點認為連鎖董事網絡促進了企業間經濟、社會活動的協調,實現企業利益最大化的同時,也滿足了個人利益,對企業治理具有正面影響,盧昌崇等(2006)、田高良等(2011)的研究支持該觀點;另一種觀點則認為連鎖董事網絡會降低董事自身的監督和控制功能,進而對企業治理具有負面影響,任兵等(2007)、劉濤和朱敏(2009)的研究支持這種觀點。

學者們對連鎖董事網絡與企業融資關系的研究也同樣出現兩種截然相反的結論。在連鎖董事網絡與企業融資呈負相關關系的研究中,李德輝等(2017)認為盡管董事網絡能為企業獲得資源提供便利,但過度網絡嵌入產生的企業同群效應會導致過度投資加重,進而產生資源擠出效應,從長期看不利于企業融資。在連鎖董事網絡與企業融資呈正相關關系的研究中,學者們主要從降低融資成本、增加融資渠道兩方面論證。Fang等(2012)提出企業高管的社會網絡會增加其獲得外部資源的能力;Chuluun等(2014)認為連鎖董事通過減少企業與外部金融機構間的信息不對稱,發揮信息傳遞功能,進而緩解企業融資約束;Engelberg等(2013)、王營和張光利(2018)的研究表明具有相同教育背景的連鎖董事任職能顯著降低債務融資成本。上述研究表明,學界對連鎖董事網絡與融資約束間關系的研究仍存在爭論,因而探討二者間關系具有一定的理論與實際意義。

此外,對連鎖董事網絡的測度方法也在不斷迭代。早期研究中僅采用是否為聯結董事這一定性指標衡量,如陳仕華和馬超(2013)的研究。隨著社會網絡分析法在董事網絡研究中被不斷應用,越來越多的學者開始測度董事的網絡位置所帶來的資源優勢差異,并進一步對董事網絡效應進行區分,如Bouwman(2011)將董事網絡區分為熟悉效應和影響效應,王營和曹廷求(2017)將其分為資源效應和信息效應。本文對董事網絡的測度沿用目前最新的社會網絡分析法,而非簡單計算連鎖董事的數量、聯結次數等淺層指標。

在企業融資約束影響因素的研究中,有學者認為不同產權性質企業的內部結構以及面臨的外部環境都存在較大差異(盧盛峰和陳思霞,2017),不同規模的企業對現金持有的需求不同(連玉君等,2010),行業異質性也會導致公司治理制衡度差異,進而影響公司融資(李雙燕和苗進,2020)。因此,本文將在連鎖董事網絡與企業融資約束分析框架中,納入產權性質、企業規模、行業屬性等特征的影響。

隨著數字普惠金融等新金融業態的快速發展,企業融資環境也發生了巨大變化。在對數字普惠金融與企業融資間關系的研究中,也存在兩種相反的觀點。Mollick(2014)認為融資行為中的道德風險和逆向選擇問題仍然存在,因而數字普惠金融對中小企業融資的作用有待驗證;廖理和張偉強(2017)認為互聯網借貸可能存在更為嚴重的信息不對稱。相反,Borello等(2015)提出數字金融平臺創新了融資模式和組織架構,部分替代了傳統融資方式,為更多群體融資提供了新的渠道;謝平和鄒傳偉(2012)、喬彬等(2022)認為互聯網技術實現了金融服務的創新,降低了融資成本,提高了融資效率。以上文獻表明,數字普惠金融與企業融資間關系的研究還未達成一致結論,且已有研究僅停留在二者是否相關的層面,缺乏對數字普惠金融緩解企業融資約束的機制檢驗。

通過梳理上述文獻可以發現,對連鎖董事網絡與融資約束的關系仍然存有爭議,尤其是關于連鎖董事網絡指標的選擇以及連鎖董事網絡影響融資約束的機制分析。故本文認為,第一,對連鎖董事網絡的測度應考慮網絡聯結的質量屬性,即測度連鎖董事的網絡位置,并且不同網絡位置發揮的具體效應應區別分析。第二,現有對數字普惠金融與融資約束關系的研究鮮有涉及機制分析,應將數字普惠金融納入連鎖董事與融資約束的分析框架,探索新興金融業態與連鎖董事這一非正式融資制度安排碰撞下,對企業融資行為的影響,以期為緩解企業融資約束提供新的可行路徑,這也是可能的創新之處。結合以上兩點,本文將從連鎖董事網絡位置屬性出發,將數字普惠金融作為調節變量,分析連鎖董事網絡對企業融資約束的影響機制,并探討不同產權性質、規模、行業等因素下該影響機制的差異。

三、 理論分析與研究假設

1. 連鎖董事網絡與融資約束

社會網絡極大促進了信息的傳遞,資本市場中由董事連鎖而構成的董事網絡,不僅加速了信息流通,也為資源交換帶來了便利。結合連鎖董事本身特點,可以將連鎖董事網絡對融資約束的影響概括為兩種類型:信息效應和交際效應。一方面,由于董事各自教育背景、所處行業的不同,所掌握的關于行業趨勢、市場形勢以及監管變化等方面的信息存在較大差異(Fracassi,2017),處于董事網絡中心位置的董事通常掌握更多的信息資源(Bouwman,2011),網絡中的董事通過信息交流建立了重要的商業聯系,嵌入網絡的企業更容易接觸此類信息,從而在進行融資決策時具有相對的信息優勢,能實現更低成本下的融資,即董事網絡的信息效應;另一方面,網絡中的連鎖董事由于自身所擁有的人際關系存在強弱差異(Martin等,2015),具有更多人際關系的董事在協調企業間關系方面的能力也更強,即使自身掌握的信息資源有限,但借助董事間交際,能實現對企業的監督與控制功能,促進企業間溝通與協作,為企業融資拓寬資源交換渠道,一定程度上提高企業聲譽(Andres等,2013),降低融資成本,從而緩解融資約束,即董事網絡的交際效應。

現有研究對連鎖董事網絡位置的衡量多采用中心度這一維度。中心度主要側重描述董事在社會網絡中是鄰近中心還是邊緣,主要指標有點度中心度和結構洞。點度中心度表示該董事在整個董事網絡中的活躍程度,即董事認識的人越多,則越處于網絡的中心位置,能獲得越多的信息資源。從企業層面看,企業的網絡中心度越高意味著企業所擁有的處于網絡中心的連鎖董事越多,這能為企業帶來更多的資源和信息,為緩解融資約束提供有利的決策信息。

從整體網絡視角看,那些沒有發生聯系的部分被稱為結構洞,結構洞存在的前提是承認社會網絡中董事間的交往是有限的(Burt,1992)。占據結構洞位置的董事相比網絡結構中的其他行動者,具備聯系個體的“橋梁”作用(Cai和Sevilir,2012),擁有更多與其他董事聯系的渠道。該指標測度的是董事的間接聯結關系,處于結構洞的董事具備更強的交際效應,并以此獲得競爭優勢,掌握更多關于資金周轉、銀行信貸等“異質”資源,能減少融資信息不對稱帶來的高融資成本。從企業角度看,占據結構洞位置的企業擁有更多與其他企業的間接關聯,進而起到緩解企業融資約束的作用。

本文認為連鎖董事網絡的測度應包含董事間的直接聯結和間接聯結關系,前者側重衡量董事的活躍性,當董事在社會網絡中的活躍度越高,越具備更強的資源優勢,在企業經營中能發揮信息效應優勢,使得企業能獲得更多關于融資的有利信息;后者側重衡量董事的關系優勢,占據更多結構洞位置的董事能發揮更強的交際效應,引導董事網絡中的信息流配置,幫助企業獲得有利于融資的“異質”資源和信息,還能為企業獲得充足的現金流提供聲譽支持,從而緩解企業融資約束。因此,本文提出假設:

H1a:連鎖董事具有較高網絡中心度時,能顯著緩解企業融資約束。

H1b:連鎖董事位于結構洞位置時,能顯著緩解企業融資約束。

2. 連鎖董事網絡、數字普惠金融與融資約束

以往對企業融資約束的分析都是在傳統金融供給框架下展開,隨著大數據、人工智能等高速發展,數字普惠金融等新型金融工具應運而生,金融產品和服務不斷拓展覆蓋范圍,為企業融資提供了新渠道。數字普惠金融是數字金融與普惠金融相融合的產物,發展初衷便是為弱勢群體、偏遠地區帶來更高質量的金融服務,拓展金融的觸達范圍和深度。數字普惠金融依托大數據、云計算等新興技術,實現了融資群體普惠覆蓋的同時,提升了金融機構的信息捕捉能力,降低了因信息不對稱帶來的過高融資成本(Agarwal和Hauswald,2010),是緩解企業融資約束的有效途徑。基于上述背景,本文認為在影響企業融資約束的非正式制度中,連鎖董事網絡作用的發揮會受到數字普惠金融發展程度的影響。

數字普惠金融作為傳統金融的補充,能彌補傳統金融機構在貸款環節的不足,弱化抵押物、地域網點等硬性條件對融資的影響;同時提高了企業信息透明度,將企業的社交網絡等非結構化信息暴露于征信體系之中,降低了信息不對稱程度,彌補了傳統金融信息獲取的不足,降低了企業的融資成本。因而,數字普惠金融發展程度越高,企業獲得融資越便利(黃益平和黃卓,2018),使得企業對連鎖董事網絡的依賴程度減弱,可能出現連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解效應不顯著。相反,在數字普惠金融發展程度較低的地區,面臨融資約束的企業更希望借助連鎖董事網絡這一非正式制度,強化與利益相關者之間的關系,提升獲取社會資本的能力。通常,企業在通過數字普惠金融方式獲得融資時,往往被認定為資產等硬性抵押物條件較差,轉而借助信用方式融資,這類企業更加需要諸如連鎖董事網絡等非正式制度的支持。連鎖董事網絡一定程度上代表著企業在行業內的公信力,憑借連鎖董事較高的中心度和占據更多的結構洞位置,企業更容易獲得外部資金支持。采取數字普惠金融方式融資的企業,更加看重連鎖董事網絡在企業運營中所發揮的作用,故連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解效應顯著。據此,提出假設:

H2a:相比數字普惠金融發展較好地區,數字普惠金融發展較差地區的連鎖董事網絡中心度緩解企業融資約束的效果更好。

H2b:相比數字普惠金融發展較好地區,數字普惠金融發展較差地區的連鎖董事網絡結構洞緩解企業融資約束的效果更好。

四、 研究設計

1. 樣本選擇與數據來源

數據來源為萬得數據庫、國泰安數據庫,選取2011-2022年滬深兩市A股上市公司為樣本,按以下標準進行數據篩選:剔除金融上市公司、ST和PT類公司及已退市公司樣本;剔除融資約束度量指標KZ指數無法計算或財務數據缺失的公司;剔除連續經營不滿6年的公司,這類公司由于經營活動不連續,其融資約束程度的度量與其他公司不具可比性;為減少極端值對實證結果的影響,對連續變量進行上下1%的Winsorize縮尾處理,最終得到非平衡面板數據共1973家上市公司18259個觀測樣本。數據統計和實證分析采用STATA15.1軟件完成,其中連鎖董事網絡指標的計算采用PAJEK軟件完成。

2. 變量設計

(1) 被解釋變量。被解釋變量KZ指數表示上市公司的融資約束程度,本文借鑒魏志華等(2014)的研究,以經營性凈現金流、現金股利、現金持有量、資產負債率以及公司價值等5個因素作為測算融資約束的代理變量,采用排序邏輯回歸模型估計出各變量的回歸系數后,計算出每家企業的融資約束程度,即KZ指數,數值越大,說明該企業面臨的融資約束程度越高。

(2) 解釋變量。解釋變量連鎖董事網絡位置,采用社會網絡分析方法對連鎖董事在網絡中的位置進行測度,常用指標包括點度中心度、結構洞、權重中心度以及中介中心度。本文選用點度中心度(Degree)、結構洞(SH)分別測度董事在網絡中的中心性和間接關系強度;穩健性檢驗采用具有類似定義特征的權重中心度(Weight)和中介中心度(Betweenness)檢驗。連鎖董事網絡指標的具體計算公式如下。

點度中心度表示董事在社會網絡中處于何種水平的中心地位,通過測算董事與其他董事網絡聯結關系的數量實現。參照謝德仁和陳運森(2012)的算法,點度中心度的計算公式為:

(1)

其中,i表示某個董事,j表示除董事i以外任一其他董事,xji表示董事間的網絡聯結,如果董事i與董事j至少在同一個公司共事則為1,否則為0;g表示所有董事的數量,g-1表示標準化后的董事數量。該數值越大,表示企業在整體網絡中掌握信息資源的總數越多。

結構洞表示董事網絡中兩個董事之間的非冗余聯系,借鑒Martin等(2015)的算法,結構洞的計算公式為:

SHi=1-(pij+∑qpiqpjq)2

(2)

其中,i、j定義同前文,q表示另一個企業,pij表示董事i與董事j的直接關系強度,∑qpiqpjq表示從i到j的所有經過q企業的路徑中的非直接關系強度之和,即i和j的間接關系強度。該值越大,表示企業占據的結構洞資源越豐富,具有更多的間接聯系。

權重中心度認為當一個董事與另一個更有影響力的董事相聯結時,也會提高他自身的中心度,這一指標定義存在內部迭代,通過董事的鄰接矩陣運算得到。計算公式為:

(3)

其中,bij為鄰接矩陣,如果董事i和董事j至少在同一家公司共事則取值為1,否則為0;λ是矩陣B的最大特征值,Ej是董事j中心度的特征值。該指標含義與點度中心度類似,故作為替換變量進行穩健性檢驗。

中介中心度認為處于“中介”位置的董事相比處于連接線兩端的董事,更具備信息流轉功能,通過測度聯結兩個董事間的最短路徑數目對其進行衡量,該指標反映董事的間接聯結強度,故作為結構洞的替換變量進行穩健性檢驗。計算公式為:

(4)

其中,gjk表示董事j和董事k聯結必須經過的最短路徑,董事i參與到董事j和k之間進行信息交流的概率估算為gjk(ni)/gjk。

在計算連鎖董事網絡指標之前,需要對數據進行如下預處理:首先根據國泰安數據庫中對公司所有董事編賦的唯一代碼及對應公司的證券代碼,編制“公司-董事”二模矩陣;其次利用PAJEK軟件將其轉換為“董事-董事”一模矩陣,并分年度計算出每個董事的點度中心度和結構洞指標值;然后對每家公司所有連鎖董事的網絡指標值進行加總,得到公司層面的連鎖董事網絡指標數據;最后按照公司證券代碼與財務數據進行匹配,得到實證分析所需的樣本數據。

(3) 調節變量。調節變量數字普惠金融發展程度,根據北京大學數字金融研究中心報告的數字普惠金融水平,選擇數字普惠金融總指數(DI_all)以及數字普惠金融覆蓋廣度(DI1)、使用深度(DI2)和數字化程度(DI3)3個分維度對其進行衡量。受數字普惠金融指數披露年限的限制,調節效應分析的數據窗口為2011-2020年,觀測樣本共14383個。

(4) 控制變量。借鑒已有研究,本文控制了企業杠桿率(Lev)、企業規模(Size)、盈利能力(ROA)、成長性(OR)、研發強度(R&D)、股權集中度(Bs_1)、董事會規模(BN)的影響。

各變量名稱、符號及其含義見表1。

由于樣本數據涵蓋全部A股上市公司,不同規模企業的財務指標可能有較大差異,為減弱這種影響,本研究控制了企業個體效應和時間固定效應,并且使用公司層面的聚類標準誤(Cluster)調整方法,修正樣本異方差問題。

3. 模型設定

實證分析部分的主模型如式(5)所示。首先采用式(5)對假設1進行檢驗,模型的被解釋變量是企業融資約束程度KZ,主要解釋變量連鎖董事網絡指標包括點度中心度Degree和結構洞SH。為了反映企業的異質性特征和宏觀經濟狀況的影響,模型中加入了企業個體效應和時間效應的虛擬變量ui和vi,εi,t為殘差項,最終為雙向固定效應模型。

KZi,t=α0+α1Neti,t+∑Control+ui+vi+εi,t

(5)

調節效應分析采用分組方式進行驗證,對數字普惠金融各項指數按照高于或低于均值設置分組變量,分別按照式(5)進行回歸檢驗,以驗證假設2。在對假設2的檢驗中,數字普惠金融發展較好組與較差組是否存在顯著差異是判斷的基本依據。參照連玉君等(2010)的做法,本文采用Bootstrap法對其進行組間系數差異顯著性檢驗,并匯報實際觀察到的組間系數差異可能出現的概率,即經驗p值,以確保分組估計結果的可比性。

異質性分析中考慮產權性質、企業規模及行業類型等因素在連鎖董事網絡對企業融資約束的影響中是否存在差異,采用式(5)對各種異質特征進行分組檢驗,同樣采用Bootstrap法檢驗組間系數差異顯著性,確保實證結果的可靠性。

五、 實證分析

1. 描述性分析

主要變量的描述性統計見表2。被解釋變量企業融資約束水平KZ均值為3.50,最小值為-0.93,最大值為7.60,說明上市公司之間融資約束程度差距較小,采用KZ指數對其進行分析具備一般性特征。連鎖董事網絡點度中心度Degree的均值為28.67,標準差為17.84;結構洞SH的均值為3.45,標準差為0.63,可以看出,相比點度中心度,結構洞的離散程度較低,這也說明上市公司董事網絡中心度分布差異較大,結構洞分布則較為集中。

表2 主要變量的描述性統計

2. 連鎖董事網絡與融資約束基準模型回歸結果

對假設1的實證回歸結果見表3。列(1)列(2)分別為連鎖董事網絡點度中心度Degree和結構洞SH對融資約束KZ的估計結果,可以看出主要解釋變量的系數均在1%統計水平上顯著為負,說明連鎖董事網絡指標對企業融資約束具有一定的緩解效應,假設H1a和假設H1b得到驗證。比較連鎖董事網絡指標的系數大小發現,結構洞系數(-0.0879)絕對值大于點度中心度系數(-0.0046)絕對值,表明連鎖董事網絡緩解企業融資約束的間接交際效應要優于直接信息效應。

以上結果證實,連鎖董事網絡能夠起到企業內部與外部環境之間的橋梁作用,連鎖董事憑借其不同的網絡位置,能發揮一定的信息效應和交際效應,信息效應能幫助企業獲得更多的財務、技術等信息資源,交際效應則代表了連鎖董事掌握的間接社會資本,是對信息資源的有效補充。相較于直接社會資本,連鎖董事交際效應所代表的間接聯結關系在緩解企業融資約束機制中更為顯著。

3. 穩健性檢驗

(1) 內生性問題。基準回歸的結果可能存在遺漏變量和逆向因果導致的內生性問題,一方面,可能存在一些尚未觀測到的影響因素對回歸結果產生影響,比如企業董事與高管間的人際關系等不可觀測的變量可能會影響企業的融資能力,高管決策的信息有可能不被外界所觀察但與企業的財務信息等相關;另一方面,企業的融資環境可能一定程度上反映其經濟實力,融資約束較弱的企業更容易選聘到具有較好網絡位置的連鎖董事任職。為降低內生性問題導致的偏誤,本文采用工具變量法(2SLS)來驗證基準回歸結果的一致性。參考彭俞超等(2020)采用主要解釋變量的行業均值作為工具變量的做法,本文選取企業所處行業的連鎖董事網絡各項指標(1)工具變量的計算基于連鎖董事網絡點度中心度、中介中心度、權重中心度、結構洞的算術平均值得出。均值(IVX1)作為工具變量修正內生性問題。

工具變量回歸結果見表4。列(1)列(2)的第一階段回歸結果中IVX1系數顯著為正,說明工具變量與連鎖董事網絡點度中心度Degree、結構洞SH顯著正相關,一定程度上提高了連鎖董事的網絡指標值,符合工具變量與內生解釋變量相關性的假定。從列(3)列(4)的第二階段估計結果可以看出在2SLS估計下,連鎖董事網絡與企業融資約束的關系并未發生改變,即連鎖董事網絡指標能緩解企業融資約束,且結構洞對融資約束的緩解效應要高于點度中心度,估計結果與前文一致。

表4 工具變量檢驗結果

(2) 替換變量法。為了檢驗連鎖董事網絡對企業融資約束影響的一致性,本文還采用替換關鍵解釋變量的方法進行穩健性檢驗。采用連鎖董事網絡的權重中心度Weight和中介中心度Betweenness分別替代點度中心度和結構洞,回歸結果見表5。列(1)列(2)分別表示權重中心度Weight、中介中心度Betweenness對融資約束KZ指數的估計結果,可以看出變量系數分別在1%和10%統計水平上顯著為負,說明連鎖董事網絡對企業融資約束具有緩解效應,并且中介中心度Betweenness系數絕對值大于權重中心度Weight系數絕對值,表明連鎖董事所帶來的間接聯結關系對緩解融資約束的效應更強,估計結果與基準回歸結果一致。

表5 替換變量后的回歸結果

4. 數字普惠金融的調節效應分析

為驗證假設2,本文設置數字普惠金融總指數DI_all、覆蓋廣度DI1、使用深度DI2、數字化程度DI3的分組虛擬變量,考察不同組別中連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解效應是否存在差別,以此檢驗數字普惠金融在連鎖董事網絡緩解融資約束中的調節效應,回歸結果見表6至表9。

表6 數字普惠金融對連鎖董事緩解企業融資約束的影響

表6為數字普惠金融總指數對連鎖董事網絡與融資約束的調節效應。點度中心度Degree和結構洞SH的系數在不同統計水平下顯著為負,連鎖董事網絡對融資約束的緩解效應得到驗證。對比列(1)列(2)系數可知,在數字普惠金融發展較差地區,點度中心度系數(-0.0087)絕對值更大,連鎖董事信息效應緩解企業融資約束的效果更好。列(3)列(4)表明,數字普惠金融發展較差地區的結構洞系數(-0.2045)絕對值大于較好地區(-0.0997),連鎖董事緩解企業融資約束的交際效應更為顯著。由Bootstrap法得到的經驗p值分別為0.006和0.002,表明組間系數差異均在1%統計水平上顯著。以上結果表明,在數字普惠金融總指數較低地區,連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解作用更好;在數字普惠金融總指數的調節作用下,連鎖董事網絡交際效應對融資約束緩解作用要好于信息效應。

表7為數字普惠金融覆蓋廣度的分組檢驗結果。在數字普惠金融覆蓋廣度更低的地區,連鎖董事的點度中心度(-0.0091)、結構洞(-0.1973)緩解企業融資約束的效應均更為顯著。經驗p值表明上述差異在1%統計水平上顯著。比較不同組別Degree和SH系數絕對值大小發現,數字普惠金融覆蓋廣度對連鎖董事網絡交際效應的調節作用要大于信息效應。回歸結果與總指數回歸結果一致。

表8為數字普惠金融使用深度的分組檢驗結果。在數字普惠金融使用深度更低的地區,連鎖董事的點度中心度、結構洞緩解企業融資約束的效應均更為顯著;且不同組別SH系數絕對值均大于Degree系數絕對值,說明數字普惠金融使用深度對連鎖董事網絡交際效應的調節作用要大于信息效應。經驗p值表明Degree和SH的組間系數差異分別在5%和1%統計水平上顯著,支持這一差異的顯著性。回歸結果與前文結果一致。

表9為數字普惠金融數字化程度的分組檢驗結果。在數字普惠金融數字化程度更低的地區,連鎖董事的點度中心度(-0.0109)、結構洞(-0.2799)緩解企業融資約束的效應均更為顯著;且連鎖董事網絡交際效應的調節作用要大于信息效應。經驗p值表明上述差異均在1%統計水平上顯著,進一步支持這一差異的顯著性。回歸結果與覆蓋廣度、使用深度結果一致。至此,假設2a和假設2b得到驗證。

表9 數字普惠金融數字化程度分組檢驗結果

綜上,對數字普惠金融總指數以及分項指數的回歸結果顯示,連鎖董事網絡的信息效應和交際效應均對企業融資約束具有一定的緩解效應,且這種緩解效應在數字普惠金融發展較差地區更為明顯。這說明在數字普惠金融發展較好地區,由于資金獲取更為容易,企業對連鎖董事網絡緩解融資約束的依賴程度較低;在數字普惠金融發展較差地區,連鎖董事網絡是企業在正式融資制度安排以外獲取資金的重要渠道補充。此外,數字普惠金融對連鎖董事網絡緩解融資約束的交際效應的調節作用要大于信息效應。

5. 異質性分析

異質性檢驗部分將考慮企業產權性質、企業規模、行業類型等因素對連鎖董事網絡與企業融資約束間關系的影響。

(1) 產權性質。連鎖董事網絡與企業融資約束間的關系會受到企業性質的影響。相較于民營企業,國有企業、集體企業等非民營企業更容易達到傳統金融對企業融資設定的門檻;加之預算軟約束的存在,非民營企業更多受到當地政府的隱性支持,更容易獲得政策偏袒,從而易于獲得金融機構貸款。此外,非民營企業的行政管理制度與法人治理結構間的融合仍然存在一定的難度,這在一定程度上制約了包括董事、經理等在內的高管治理作用的發揮。而民營企業更加受制于企業規模、抵押物等因素,面臨的外部融資約束更大。為了維持企業運營,民營企業會更重視連鎖董事所擁有的信息資源和交際能力,借助非正式制度安排幫助企業獲得融資。因此,本文認為不同產權性質企業中連鎖董事網絡所發揮的作用不同。

基于上述分析,設立產權性質(Nature)分組變量,對基準模型進行回歸檢驗,結果見表10。從列(1)列(2)結果可知,民營企業連鎖董事網絡點度中心度Degree對融資約束的緩解效應在1%統計水平上顯著,而非民營企業連鎖董事網絡點度中心度回歸系數未通過顯著性檢驗。經驗p值為0.0001,在1%統計水平上顯著,組間系數差異顯著性得到驗證,即連鎖董事網絡信息效應對融資約束的緩解作用在民營企業中更為顯著。列(3)列(4)結果表明,盡管民營企業樣本中結構洞系數(-0.1010)對融資約束的緩解作用強于非民營企業(-0.0689),且分別在1%和5%統計水平上顯著,但二者系數差異的經驗p值為0.174,表明二者的差異并未達到顯著性水平。根據以上結論可知,連鎖董事網絡的信息效應對緩解民營企業融資約束的效果更為顯著,結構洞所代表的交際效應在融資約束緩解效應中不具備統計學意義的顯著差異。

表10 產權性質分組回歸結果

(2) 企業規模。企業規模一定程度上會影響信貸資金的獲得,大規模企業往往具備更雄厚的資產實力,容易獲得傳統金融機構信貸融資,而中小規模企業更易受到融資約束,從而更可能借助非正式手段獲得融資,故將企業規模作為異質性特征對基準模型進行檢驗,回歸結果如表11所示。按照國家統計局公布的企業規模劃分標準,將員工規模大于或等于1000的企業界定為大規模企業,反之為中小規模企業。

可以看出,中小規模企業的連鎖董事網絡點度中心度Degree和結構洞SH的系數絕對值均要大于大規模企業,且估計結果至少在5%統計水平上顯著。這說明相比大規模企業,中小規模企業連鎖董事網絡的信息效應和交際效應能顯著緩解企業融資約束。經驗p值表明上述差異分別在1%和5%統計水平上顯著,支持系數差異顯著的結論。以上結論也證實大規模企業在傳統融資框架下更具優勢,這使得大規模企業對傳統融資渠道以外的途徑缺乏爭取的內生動力;中小規模企業往往面臨更加嚴格的融資約束,在傳統信貸門檻的限制下,更有動力去尋找新的融資渠道。連鎖董事網絡對融資約束的有效緩解顯然成為中小規模企業的更優選擇。因而,相比大規模企業,中小規模企業更傾向于選擇連鎖董事網絡緩解融資約束,實證結果也證實在這類企業中,連鎖董事網絡的信息效應和交際效應對融資約束的緩解作用更為顯著。

(3) 行業類型。企業所處行業不同,其在資金需求的周期、總量等方面存在差異,因而考慮行業類型在連鎖董事網絡與企業融資約束關系中的差異。相比其他行業,制造業的經濟周期強,融資特點突出。中國制造業多數處于產業鏈中游,在產業轉型升級的壓力下,對融資的需求在不斷加大;且樣本數據中制造業上市公司數量占比達到73%以上,故本文參照孫秀峰等(2021)的做法,按照是否處于制造業設置分組變量,隨后對基準模型進行回歸,結果見表12。

從表中可知,制造企業的連鎖董事網絡點度中心度Degree和結構洞SH系數均在1%統計水平上顯著,在非制造業企業中僅點度中心度在5%水平上顯著,結構洞系數未通過顯著性檢驗。分組系數差異顯著性檢驗結果顯示,僅Degree分組的經驗p值為0.099,組間系數差異在10%統計水平上通過顯著性檢驗,這表明連鎖董事網絡點度中心度所發揮的信息效應在制造業企業中能發揮更好的融資約束緩解效應。

六、 結論與啟示

本文采用2011-2022年1973家中國上市公司數據,分析企業連鎖董事網絡對融資約束的影響。實證結果顯示:連鎖董事網絡通過信息效應和交際效應的發揮,起到緩解企業融資約束的作用。當連鎖董事具有較高點度中心度和占據較多結構洞位置時,有助于發揮其信息效應和交際效應優勢,幫助企業獲得更多利于融資的信息,進而緩解企業融資約束。數字普惠金融對連鎖董事網絡緩解企業融資約束具有顯著的調節作用,在數字普惠金融發展程度較低地區,連鎖董事網絡對企業融資約束的緩解作用更好;在數字普惠金融的調節作用下,連鎖董事網絡交際效應對融資約束緩解作用要好于信息效應。本文進一步分析了產權性質、企業規模以及行業屬性等因素在連鎖董事網絡緩解企業融資約束中發揮作用的差異,研究結果表明:產權異質性會影響民營企業連鎖董事網絡緩解融資約束效應的發揮,且連鎖董事網絡的信息效應對民營企業融資約束的緩解效應更顯著;相比大規模企業,中小規模企業連鎖董事的信息效應和交際效應能顯著緩解企業融資約束;連鎖董事網絡信息效應在制造業中的融資約束緩解作用更為顯著。

根據上述研究結論,本文提出以下相關建議:第一,對民營企業而言,尤其是當企業所在地數字普惠金融發展程度較差時,應更加重視連鎖董事網絡對獲取融資的幫助。民營企業在企業規模、抵押物等方面具有“硬傷”,應當從連鎖董事網絡這一“軟”資本入手,通過遴選網絡中心度較高、占據結構洞較多的董事,發揮連鎖董事的信息效應和交際效應,幫助企業獲取更多有利融資的信息資源,通過降低企業融資成本、提升融資效率達到緩解融資約束的目的。第二,從政府角度看,地方政府應加快數字普惠金融建設,擴大數字普惠金融覆蓋廣度,增進數字普惠金融使用深度,提高數字普惠金融數字化程度,加強數字普惠金融服務,借助信息科技拓展金融的觸達深度,完善數字普惠金融對民營企業等弱勢群體的融資功能,進一步發揮連鎖董事網絡這一非正式制度作用,降低企業融資成本,減少企業與金融機構間信息不對稱,提高融資效率,為企業提供更多元化的融資渠道。