軟信息依舊能緩解小微企業(yè)融資約束嗎？

王 霞

（南京農(nóng)業(yè)大學金融學院，江蘇南京 210095）

1 引言

小微企業(yè)是我國數(shù)量最大、最具市場活力的群體，在擴大就業(yè)、促進經(jīng)濟增長等方面都發(fā)揮著重要作用。據(jù)統(tǒng)計小微企業(yè)貢獻了全國80%的就業(yè)，70%左右的專利發(fā)明權(quán)，60%以上的GDP，和50%以上的稅收①。然而小微企業(yè)的融資難問題始終得不到有效解決，已成為桎梏其發(fā)展的巨大障礙。2018年1月31日，世界銀行、中小企業(yè)金融論壇、國際金融公司聯(lián)合發(fā)布的《中小微企業(yè)融資缺口：對新興市場微型、小型和中型企業(yè)融資不足與機遇的評估》報告指出中國中小微企業(yè)的潛在融資需求占到全部潛在融資需求的半數(shù)，計8.9萬億美元，由此可見，我國小微企業(yè)的融資現(xiàn)狀依舊不容樂觀。

基于成本和效率的考量，我國傳統(tǒng)銀行類金融機構(gòu)進行信貸審批的主要依據(jù)是財務報表等硬性信息，銀企之間的交流大多為報表與報表之間的聯(lián)系，軟信息的價值被嚴重忽略，而我國小微企業(yè)由于受到公司治理不完善、規(guī)模較小、盈利能力較弱、經(jīng)營風險較大等諸多限制，其最大特點便是硬信息數(shù)量少，質(zhì)量差，這導致了小微企業(yè)受到嚴重的融資約束。事實上，硬信息和軟信息是互補的，二者都能反映企業(yè)的風險水平。當硬信息缺乏時，銀行要識別企業(yè)風險則需要通過軟信息來實現(xiàn)，軟信息包括有關企業(yè)家才能、企業(yè)社會資源、產(chǎn)品的市場認可度等軟信息［1］。因此，金融機構(gòu)需要通過軟信息來緩解信息不對稱，從而提高小微企業(yè)的信貸可得性，緩解其融資約束。

中國作為轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟國家，其金融體系屬于銀行導向型。銀行業(yè)是基于信息問題而產(chǎn)生的，它提供的是基于信息的金融產(chǎn)品，銀行獲取和處理信息的能力很大程度上決定了銀行的決策效果。隨著當前社會信息基礎設施建設的不斷推進，特別是企業(yè)征信系統(tǒng)的完善，可共享的信用信息也應該會在一定程度上替代會計信息，幫助銀行有效識別債務人的信用狀況。銀行通過運用小企業(yè)信用評分等技術，可以將諸如業(yè)主人品、信用狀況等軟信息進行定量化處理，實現(xiàn)軟信息的“硬化”。隨著社會誠信環(huán)境的改善和金融資源總量的豐富，在利率市場化改革的不斷推進下，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的通信技術將使整個社會的數(shù)字化程度提高，小微企業(yè)的軟信息更容易得到挖掘和披露，小微企業(yè)和金融機構(gòu)之間的信息不對稱性也可以減輕。因此，要解決中小企業(yè)的融資困境，必須降低銀行與企業(yè)之間的信息不對稱。嘗試從信息獲取的角度分析緩解中小企業(yè)融資難題的可能性與條件。分析信息獲取如何緩解信貸配給，增加企業(yè)貸款可得性。

基于以上的分析本文擬研究的問題是：在外部環(huán)境的不斷變化，技術水平的進步下，軟信息對小微企業(yè)獲得貸款是否還有影響？如果有影響，哪些類型的軟信息對小微企業(yè)信貸可得性有影響，能夠緩解其融資約束？不同類型的軟信息對緩解小微企業(yè)融資約束的影響程度是否一樣？本文基于2005和2013年世界銀行中國企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，對以上問題進行了實證分析。

2 文獻綜述

2.1 小微企業(yè)融資約束成因

現(xiàn)有文獻在討論中小企業(yè)面臨融資約束的原因時，一般認為大多數(shù)中小企業(yè)內(nèi)源性資金不足，難以維持其正常經(jīng)營［2］，而外部融資受到信息披露機制和財務報表不規(guī)范、抵押品不足、經(jīng)營能力較差等諸多因素的限制［3］。一些學者認為金融服務供給方是問題的關鍵，大型金融機構(gòu)更愿意為大公司提供貸款［4］。金融機構(gòu)的結(jié)構(gòu)也會影響中小企業(yè)融資約束，金融機構(gòu)規(guī)模越大、組織結(jié)構(gòu)越復雜，越不利于緩解中小企業(yè)融資約束［5］。

2.2 軟信息與融資約束

在信貸市場中借貸雙方之間存在信息不對稱狀況，可以通過企業(yè)硬信息，如收入水平、征信記錄、債務狀況等對借款人的風險水平進行很好的定量分析。同時，軟信息也可從側(cè)面反映借款者的風險狀況，或?qū)τ残畔⑵鸬窖a充作用，從而完善對借款人的信用評價。

羅建華等（2011）均認為基于軟信息的關系型借貸能夠有效提高中小企業(yè)的貸款效率，緩解中小企業(yè)貸款難問題。在關系型借貸中，軟信息具有十分重要的作用［5］。楊毅（2012）通過實證分析發(fā)現(xiàn)，若企業(yè)同銀行之間能保持緊密的關系，則有助于加強銀行對企業(yè)的了解和相關軟信息的獲取，從而降低中小企業(yè)貸款成本［6］。

2.3 軟信息指標選取

信貸市場中可獲取的有關借款人的軟信息相當多，不同學者所關注的指標也不盡相同。Herzenstein等（2011）用借款人的誠信水平、成功與否、經(jīng)濟困難程度、努力程度、道德狀況和宗教信仰等［8］。王琴英等（2017）用借款人在網(wǎng)絡借貸平臺上申請貸款時的操作行為信息，如借款人修改的條目數(shù)、修改的間隔天數(shù)、是否多次修改同一內(nèi)容、最后一次修改距離成交日期的遠近、最近是否出境旅游等［9］。蘇亞等（2017）以網(wǎng)絡借貸平臺為依托，引入“信息錄入中的拼寫錯誤”這一軟信息，以此作為借款人可信度的一種衡量［10］。莊雷等（2015）重點研究了“借款用途描述”這一指標，并借此檢驗了網(wǎng)絡借貸中投資者的偏好和軟信息的價值［11］。楊毅（2012）針對中小企業(yè)融資問題，特別討論了“中小企業(yè)與銀行關系的緊密程度”這一軟信息對中小企業(yè)融資績效的影響，具體包括：企業(yè)所取得的融資渠道數(shù)量、企業(yè)與其他銀行業(yè)務往來情況以及企業(yè)同銀行的合作年限等［7］。

3 研究設計

3.1 數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

實證研究所使用的數(shù)據(jù)來自于世界銀行在2005年以及2013年對分別中國12400、2700家民營企業(yè)的調(diào)查。此外，各市人均GDP及各類金融機構(gòu)貸款余額數(shù)據(jù)來自2013年城市統(tǒng)計年鑒，銀行類金融機構(gòu)貸款余額的數(shù)據(jù)來自銀監(jiān)會發(fā)布的《中國銀行業(yè)農(nóng)村金融服務分布圖集》和中經(jīng)網(wǎng)。

本文參考中國2011年6月印發(fā)的《關于印發(fā)中小企業(yè)劃型標準規(guī)定的通知》，對企業(yè)規(guī)模重新界定：按照企業(yè)行業(yè)類型，將從業(yè)人員小于300人或年營業(yè)收入小于2000萬元的制造業(yè)企業(yè)設定為小微企業(yè)；將從業(yè)人員小于50人或年營業(yè)收入小于500萬元的零售業(yè)企業(yè)歸類為小微企業(yè)；將從業(yè)人員小于100人的其他服務類企業(yè)劃分為小微企業(yè)。剔除數(shù)據(jù)缺失的小微企業(yè)樣本。

基于樣本數(shù)據(jù)，運用Probit模型構(gòu)建了不同類型的軟信息與小微融資約束的理論計量模型，研究不同類型的軟信息對企業(yè)融資約束影響變化程度及其方向，為本文的相關研究結(jié)論和政策建議提供了可靠的證據(jù)來源。具體的實證模型和估計方法如下：上式中，Y為被解釋變量；soft為核心解釋變量，代表企業(yè)的軟信息；controlcomp為控制變量，T表示年份，為2005和2013年，為誤差項。

其中，β、δ是解釋變量的系數(shù)，α是截距，e是誤差項；soft是小微企業(yè)軟信息解釋變量；controlcomp是其他控制變量；T是2005年和2013年的時間虛擬變量，2013年作為模型的參考點；年度虛擬變量控制貸款流程和其他固定因素可能隨時間發(fā)生變化，并允許回歸中不同年份有不同截距。

3.2 變量選取與描述性統(tǒng)計

3.2.1 被解釋變量

融資約束：借鑒已有學者對融資約束變量指標的選取，本文使用企業(yè)是否獲得銀行信貸作為融資約束變量的衡量，如果獲取了銀行信貸賦值為1，否則為0。

3.2.2 主要解釋變量

在本文中對軟信息的界定按照Grunert等（2005）的定義，指的是除資產(chǎn)負債表指標、財務因素外的定性信息［12］。將這些信息按照企業(yè)人力資本、社會關系及發(fā)展前景分為三類：

（1）企業(yè)人力資本由企業(yè)主以及員工組成。小微企業(yè)主個人的能力和品質(zhì)是其個人信息的反映，也是小微企業(yè)能夠持續(xù)良好經(jīng)營的關鍵。同時，銀行對軟信息的搜集主要依靠銀行的信貸人員與企業(yè)的管理者的接觸產(chǎn)生，企業(yè)管理者自身的素質(zhì)會影響信貸人員對企業(yè)的判斷［13］。

（2）企業(yè)社會關系按照政企關系、企業(yè)關系為社會關系代表進行分析。單個企業(yè)的相關聯(lián)系企業(yè)至少涉及到上下游企業(yè)，如“供應商”等，這些數(shù)量從幾個到幾十個不等，且在中小企業(yè)社會網(wǎng)絡各節(jié)點的聯(lián)系中排在很前的位置［14］。本文企業(yè)關系選取小微企業(yè)與上、下游企業(yè)關系為代表進行衡量。

（3）企業(yè)發(fā)展前景，根據(jù)熊彼得（Schampeter）的創(chuàng)新理論，創(chuàng)新分為制度創(chuàng)新和技術創(chuàng)新，只有制度創(chuàng)新而沒有技術創(chuàng)新，或只有技術創(chuàng)新而沒有制度創(chuàng)新，企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基礎都不牢固。因此，本文用企業(yè)信息技術應用水平和創(chuàng)新能力來衡量企業(yè)發(fā)展前景。

3.2.3 其他控制變量

市場和企業(yè)特征決定企業(yè)融資約束程度。一家成立時間短的企業(yè)預計將支付更高的貸款價格，因為他們支付的流動性較弱，成立時間長的企業(yè)更容易獲得信貸，因為銀行可能會擁有更多關于企業(yè)的信息。企業(yè)規(guī)模增長率，以企業(yè)員工數(shù)量衡量，一家規(guī)模較大的企業(yè)面臨的融資約束可能較少。此外，企業(yè)規(guī)模越大違約風險的可能性越低。本文還加入了經(jīng)濟發(fā)展變量和金融發(fā)展變量控制宏觀因素對小微企業(yè)融資約束可能造成的影響。具體變量含義如下。

表1 變量含義

3.2.4 描述性統(tǒng)計

表2提供了2005年與2013年的小微企業(yè)軟信息與控制變量的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在2005年有49%的企業(yè)獲得貸款，而在2013年有21%的企業(yè)獲得貸款，小微企業(yè)的獲得貸款率是下降的。這些統(tǒng)計數(shù)字證實了小微企業(yè)在信貸市場面臨的競爭越來越激烈，面臨的融資約束情況不容樂觀的，融資難、融資貴問題依舊存在。

表2 描述性統(tǒng)計

人力資本企業(yè)社會關系企業(yè)經(jīng)營潛力成立年限企業(yè)規(guī)模增長金融發(fā)展水平經(jīng)濟發(fā)展水平管理者經(jīng)驗員工教育水平員工技能供應商關系客戶關系政府關系信息技術應用水平創(chuàng)新能力15.82 59.30 0.84 3.22 3.46 0.49 38.04 0.22 11.89 0.25 1.35 82443.75 7.27 30.64 0.37 1.40 1.39 0.70 30.86 0.42 6.14 0.52 0.36 16019.68 6.42 45.72 0.81 4.57 4.68 2.50 16.41 0.45 10.59 0.31 0.54 17682.59 4.48 28.38 0.39 1.54 1.59 1.25 20.34 0.50 9.41 1.35 0.61 12794.14

4 實證回歸與結(jié)果分析

4.1 軟信息與小微企業(yè)融資約束基準回歸

表3報告了對企業(yè)融資約束進行probit回歸的結(jié)果。第（1）～（4）列分別為對2005年、2013年小微企業(yè)進行probit回歸和邊際效應的系數(shù)結(jié)果。

回歸結(jié)果顯示一部分軟信息變量對于緩解企業(yè)融資約束作用程度在2013年顯示出增強的效果。企業(yè)與政府的維系頻率變量在2005年與2013年系數(shù)均顯著為正，與政府聯(lián)系頻率每增加一單位，對企業(yè)信貸可得性增加從1.5%到6.1%，說明該變量對緩解企業(yè)融資約束依舊重要，且重要程度不斷加大。企業(yè)與客戶的維系年限由2005年并不顯著到2013年更加顯著。企業(yè)員工教育水平顯著為負向作用，到系數(shù)為正，盡管不顯著，但依舊可以說明該變量對緩解企業(yè)融資約束的負效應減弱。

一部分軟信息變量在2013年顯示出削弱的效果。例如，2005年，企業(yè)與供應商維系年份緩解融資約束的正關系正如預期，因為與供應商維系時間越久可以顯示企業(yè)越具有穩(wěn)定的營業(yè)情況，銀行更有可能對其放貸。然而，在2013年，與供應商的維系年份每增加一年的企業(yè)獲得信貸的可能性降低1.9%?？梢钥闯?，在2013年，企業(yè)與供應商關系對于緩解融資約束不再重要。同理，在2005年，企業(yè)對員工是否有正式培訓增加其獲得信貸的可能性為3.8%，因為員工經(jīng)過正式培訓對于企業(yè)未來良好的經(jīng)營發(fā)展起來不容忽視的作用，借款人更愿意對其放貸。但是，在2013年，員工技能并沒有顯著緩解企業(yè)融資約束；企業(yè)信息技術應用水平在2013年也不再起到顯著作用；同時，企業(yè)是否研發(fā)在2005年對于企業(yè)獲得信貸的可能性增加9.6%，在2013年為5.8%，企業(yè)是否研發(fā)是直接顯示企業(yè)未來發(fā)展前景如何，因此，企業(yè)研發(fā)無論在過去還是現(xiàn)在對于緩解融資約束都有顯著的重要作用，只是作用程度稍稍有所下降。同理，管理者經(jīng)驗對緩解企業(yè)融資約束影響程度由0.6%到0.4%，均是顯著為正，只是影響程度稍微削弱。

表3 軟信息與小微企業(yè)融資約束基準回歸

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

對于上述結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗，通過設置解釋變量與時間交互項解釋每個解釋變量的系在2005年到2013年的變化。與此同時，根據(jù)連玉君（2010）研究表明可以通過組件差異檢驗比較分樣本的系數(shù)大?。?5］，本文對此進行穩(wěn)健性檢驗。表4第（1）-（2）列提供了2005年和2013年的全樣本及與時間變量交互項的系數(shù)和邊際效應；第（3）列為2005年與2013年兩年樣本的組間差異檢驗。

總體結(jié)果可以支持軟信息對于緩解小微企業(yè)融資約束依舊重要，存在部分軟信息變量的重要性隨著時間的推移而減弱。我們從表4中得到一部分軟信息變量，例如與供應商維系年限、與政府交往頻率的系數(shù)幅度持續(xù)下降，此外，與客戶維系年限的系數(shù)幅度持續(xù)上升得出部分軟信息變量對于緩解小微企業(yè)融資約束的重要性是在發(fā)生變化的。同時，我們可以在表4中的得到部分軟信息的存在，例如，企業(yè)員工中學及以上教育比、員工是否有正式培訓以及員工使用計算機比對小微企業(yè)變得不那么重要的證據(jù)。對于2013年和2005年的組間差異檢驗也支持我們上述結(jié)論。

表4 穩(wěn)健性檢驗

5 結(jié)論與政策建議

本研究使用2005年和2013年世界銀行中國企業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)查，以探究軟信息在之前的調(diào)查和最后一次調(diào)查對緩解企業(yè)融資約束的作用變化。本文著重于從小微企業(yè)是否獲得貸款，分析不同類別軟信息對其重要性如何變化。研究結(jié)論如下：

第，回歸結(jié)果確定了繼續(xù)使小微企業(yè)借款受益的軟信息變量，結(jié)果表明管理者從業(yè)經(jīng)驗、員工技能水平、供應商關系、政府關系、信息技術信用水平和創(chuàng)新能力對緩解企業(yè)融資約束發(fā)揮日益重要的作用；即企業(yè)人力資本、社會關系和發(fā)展前景這些軟信息對于緩解企業(yè)融資約束依舊重要。企業(yè)員工受教育較高的比例、企業(yè)主從業(yè)年限、與政府部門聯(lián)系的頻率、企業(yè)與客戶維系年限均以及企業(yè)是否有研發(fā)投入均有助于其獲得貸款；第二，回歸結(jié)果也表明一些軟信息變量對于緩解小微企業(yè)融資約束的作用不再重要，例如企業(yè)客戶關系以及員工教育水平。總體來說，軟信息依舊可以緩解小微企業(yè)融資約束。

對此，我們提出兩點政策建議。首先，緩解中小企業(yè)融資難題的關鍵在于降低企業(yè)與銀行之間的信息不對稱。為了降低銀行與企業(yè)之間的信息不對稱，銀行應該在貸款之前對企業(yè)的信息進行搜集，并對貸款之后的企業(yè)行為進行有效的監(jiān)督，使得銀行與企業(yè)之間保持長期的密切合作關系。企業(yè)成為銀行的關系型客戶，提高了企業(yè)的貸款可得性。因此作為中小企業(yè)本身應該主動向銀行披露相關信息，降低銀行信息獲取的成本從而降低自己的融資成本，達到雙贏的效果；其次，小微企業(yè)軟信息對其信貸的持續(xù)利益表明，軟信息可以緩解小微企業(yè)與銀行之間的信息不對稱，有利于企業(yè)基于軟信息獲取發(fā)展相關的資金支持，小銀行本身可能通過強調(diào)其在基于軟信息的關系貸款中的優(yōu)勢而受益，可以提高其貸款效率，更好地與大銀行和非存款金融機構(gòu)競爭。大銀行也可以發(fā)揮自身信息技術優(yōu)勢，降低信息搜集成本，提高貸款效率。提高貸款效率將為小企業(yè)帶來更好的信貸機會，從而增加市場內(nèi)的投資機會。這將有助于小公司發(fā)展成更大的公司，提高市場的生產(chǎn)和就業(yè)率。

注釋：

①2018年6月14日，央行行長易綱在“邁入新時代的上海國際金融中心建設”主題論壇上講話。