商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與中小企業(yè)融資效率提升

魏建國,魏英杰，司筱涵

(武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430070)

一、引 言

中小企業(yè)在建設(shè)制造強(qiáng)國、構(gòu)建雙循環(huán)新格局進(jìn)程中發(fā)揮著重要作用，而融資效率的高低是決定其發(fā)展質(zhì)量高低的關(guān)鍵因素。工業(yè)和信息化部在其2021年3月發(fā)布的《2020年度中小企業(yè)發(fā)展環(huán)境評估報(bào)告》中指出，中小企業(yè)融資環(huán)境與其發(fā)展環(huán)境的整體水平相關(guān)度最高。然而，其融資環(huán)境得分僅為0.388 9分，是構(gòu)成發(fā)展環(huán)境的各子環(huán)境中得分最低項(xiàng)[1]。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織《中小企業(yè)融資2020》調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，中國中小企業(yè)貸款抵押率在50%上下浮動，普遍高于歐洲國家；中長期貸款余額占比為58.4%，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的70%，不良率也略高于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體[2]。

當(dāng)前，宏觀經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境正在發(fā)生深刻變化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，商業(yè)銀行紛紛啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略布局。銀保監(jiān)會披露數(shù)據(jù)顯示，2020年銀行業(yè)信息科技投入2 078億元，同比增長20%[3]。據(jù)零壹智庫統(tǒng)計(jì)，截至2021年4月9日，已有12家商業(yè)銀行設(shè)立金融科技子公司[4]。數(shù)字化技術(shù)與銀行業(yè)融合發(fā)展為提升中小企業(yè)融資效率拓展了可能性邊界。在2021年博鰲亞洲論壇上，與會專家指出，金融數(shù)字化是解決中小企業(yè)融資問題的一個(gè)重要手段。國家“十四五”規(guī)劃、2021年政府工作報(bào)告、中國人民銀行及銀保監(jiān)會系列文件等，都從加快推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)中小企業(yè)融資量增、面擴(kuò)、價(jià)降方面對商業(yè)銀行提出了要求，以提升商業(yè)銀行服務(wù)中小企業(yè)的能力。

然而，基于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角，要構(gòu)建提升中小企業(yè)融資效率的長效支持機(jī)制，仍需進(jìn)行科學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)踐檢驗(yàn)。本研究旨在揭示商業(yè)銀行數(shù)字化與中小企業(yè)融資效率的關(guān)聯(lián)性，并通過實(shí)證分析加以驗(yàn)證，在此基礎(chǔ)上提出旨在促進(jìn)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升中小企業(yè)融資效率的對策建議。

二、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，主要涉及轉(zhuǎn)型動因、轉(zhuǎn)型測度和轉(zhuǎn)型效果等。轉(zhuǎn)型驅(qū)動力來自內(nèi)生需求和外部沖擊兩個(gè)方面。內(nèi)生需求強(qiáng)調(diào)銀行業(yè)與數(shù)字化技術(shù)之間存在內(nèi)生耦合的關(guān)系[5]，外部沖擊源于互聯(lián)網(wǎng)公司、金融科技公司等新型金融業(yè)態(tài)的“競爭效應(yīng)”和“技術(shù)溢出效應(yīng)”[6]，以及新冠肺炎疫情等重大突發(fā)事件的影響[7]。在轉(zhuǎn)型測度方面，一是使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為代理變量；二是建立有關(guān)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞庫，采集百度搜索詞條，或者通過文本語義挖掘，統(tǒng)計(jì)新聞或者商業(yè)銀行年報(bào)中關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次，進(jìn)而合成商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)[8]；三是依據(jù)商業(yè)銀行是否與外部機(jī)構(gòu)簽訂數(shù)字化合作協(xié)議設(shè)置虛擬變量[9]。已有研究從銀行成本利潤、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果，認(rèn)為產(chǎn)生了積極影響[10]。

關(guān)于中小企業(yè)融資效率的研究，主要涉及構(gòu)建評價(jià)模型和分析影響因素兩個(gè)方面。在評價(jià)模型方面，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis, DEA)方法應(yīng)用較多。王秀貞等[11]選取中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的中小企業(yè)樣本，運(yùn)用DEA方法得出我國中小企業(yè)整體融資效率不高的結(jié)論。有學(xué)者擴(kuò)展了DEA方法，建立多階段DEA模型[12]，以及DEA-Malmquist動態(tài)分析模型等[13]；也有學(xué)者聚焦于某一行業(yè)或地域中小企業(yè)，使用DEA方法對其資本市場融資效率進(jìn)行了評價(jià)[14]。在影響因素方面，已有涉及中小企業(yè)內(nèi)部特征和外部環(huán)境兩方面的研究。內(nèi)部因素主要有中小企業(yè)治理水平[15]、財(cái)務(wù)狀況和資產(chǎn)特性[16]、管理者行為[17]等；外部因素包括宏觀經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展、政策環(huán)境[16]112等。其中，商業(yè)銀行是中小企業(yè)重要的外源融資渠道，銀行體系對中小企業(yè)融資效率的影響受到廣泛關(guān)注。國內(nèi)外學(xué)者多從銀行競爭[18]、銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)[19]和銀行貸款技術(shù)[20-21]幾個(gè)層面探討了商業(yè)銀行對中小企業(yè)融資的影響。

在商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與中小企業(yè)融資效率關(guān)系方面的研究中，Sutherland[22]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的信息共享模式影響銀企信貸關(guān)系的建立和企業(yè)的融資決策。Philippon[23]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用出現(xiàn)了新的信息源，減少了傳統(tǒng)信息不足和預(yù)測精度低引致的信貸歧視問題。孫旭然等[24]的實(shí)證研究表明，數(shù)字化技術(shù)在融資領(lǐng)域的應(yīng)用，為商業(yè)銀行信貸資源流向信用貸款和長期貸款提供了技術(shù)保障。唐松等[25]基于滬深兩市A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展能優(yōu)化調(diào)整金融資源在企業(yè)不同屬性、領(lǐng)域及階段上的配置。盛天翔等[8]115通過理論推演和實(shí)證研究得出銀行發(fā)展金融科技有助于提升小微企業(yè)信貸可得性的結(jié)論。宋敏等[26]使用地區(qū)金融科技公司數(shù)量衡量金融科技發(fā)展程度，實(shí)證表明金融科技可以提升信貸資源配置效率、緩解企業(yè)融資約束。

綜上所述，關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與中小企業(yè)融資效率關(guān)系的研究已經(jīng)取得一些成果，但尚存在以下不足：一是現(xiàn)有研究多從宏觀視角剖析金融數(shù)字化對中小企業(yè)融資可得性的影響，尚未有直接針對商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與中小企業(yè)融資效率關(guān)系的研究，需進(jìn)一步厘清商業(yè)銀行數(shù)字化提升融資效率的微觀基礎(chǔ)；二是在中小企業(yè)融資效率量化方面，已有研究較少對融資行為進(jìn)行階段劃分，將企業(yè)融資過程視作一個(gè)“黑箱”，忽視了企業(yè)資金融入和資金使用兩個(gè)階段相互連接、相互影響的關(guān)系。鑒于此，筆者擬將中小企業(yè)融資體系劃分為交易和配置兩個(gè)階段，系統(tǒng)地研究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資效率的影響；運(yùn)用DEA方法對各階段的融資效率進(jìn)行測度，并兼顧各階段之間的聯(lián)結(jié)性，通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型來測度融資綜合效率；實(shí)證分析商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資效率的影響；最后提出旨在促進(jìn)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提高中小企業(yè)融資效率的對策建議。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一)關(guān)鍵概念界定

1.商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

由于不同銀行在資源稟賦、規(guī)模大小、業(yè)務(wù)范圍等方面存在差異，加之變革具有動態(tài)漸進(jìn)性的特征，關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。筆者認(rèn)為，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，是指銀行結(jié)合自身能力和資源條件，以大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)為支撐，進(jìn)行上層戰(zhàn)略、組織文化、業(yè)務(wù)模式、人力資源、數(shù)據(jù)治理、生態(tài)合作等多層面的變革，以提升可持續(xù)發(fā)展能力，更好地服務(wù)經(jīng)濟(jì)建設(shè)。

2.中小企業(yè)融資效率

基于主體視角和融資階段構(gòu)成的不同，現(xiàn)有文獻(xiàn)對中小企業(yè)融資效率的理解存在差異。綜合已有觀點(diǎn)，筆者將融資效率界定為評價(jià)微觀層面中小企業(yè)如何及時(shí)、低成本并風(fēng)險(xiǎn)可控地籌集所需資金，以及能否有效利用所籌集資金的范疇，它包含交易和配置兩個(gè)階段的綜合效能，涵蓋融資可得性、融資成本、融資風(fēng)險(xiǎn)和融資收益4個(gè)子維度的評估。

交易階段和配置階段的效率存在耦合協(xié)調(diào)性特征，共同作用于融資綜合效率。一是兩個(gè)階段的融資效率呈現(xiàn)相互依賴、相互制約的動態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而存在高度的耦合性。首先，配置階段的投入依賴于交易階段的供給；其次，通過配置階段的合理操作，將獲得的資金順利轉(zhuǎn)化為企業(yè)資產(chǎn)，提升融入資金的安全性和穩(wěn)定性，從而減輕交易階段的籌資壓力，即兩個(gè)階段相互影響形成良性循環(huán)，呈現(xiàn)出“交易效率—配置效率—交易效率”螺旋上升的耦合結(jié)構(gòu)。其間蘊(yùn)含的耦合機(jī)制在于交易效率對配置效率的支撐作用，配置效率對交易效率的反饋保障。二是兩個(gè)階段的融資效率存在高水平相互促進(jìn)和低水平相互制約兩種情況，這屬于協(xié)調(diào)度衡量的范疇。當(dāng)兩個(gè)階段均達(dá)到高水平發(fā)展?fàn)顟B(tài)，實(shí)現(xiàn)良性耦合時(shí)，將發(fā)揮優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)效應(yīng)。

融資效率是對中小企業(yè)融資能力及成效的綜合評價(jià)。交易效率主要體現(xiàn)在減弱信息不對稱、優(yōu)化交易程序、提升金融資源獲得性方面；配置效率主要體現(xiàn)在健全內(nèi)部治理機(jī)制、強(qiáng)化資產(chǎn)負(fù)債管理、實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化經(jīng)營方面。交易效率和配置效率耦合協(xié)調(diào)成融資綜合效率體現(xiàn)在創(chuàng)造利潤的一致目標(biāo)上。只有各階段處于良性連接且均達(dá)到較高發(fā)展?fàn)顟B(tài)時(shí)，即交易階段和配置階段處于較高級別的耦合協(xié)調(diào)程度時(shí)，整個(gè)融資體系中的資源才能實(shí)現(xiàn)高效整合利用。

(二)商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸模式與中小企業(yè)融資效率

信貸配給理論認(rèn)為，在商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式下，中小企業(yè)面臨來自商業(yè)銀行和自身兩方面的信貸配給，即融資供給方配給和需求方配給。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，信息不對稱和交易成本的存在是引致信貸配給的主要原因。繼而，中小企業(yè)需要承擔(dān)較高的融資溢價(jià)，融資風(fēng)險(xiǎn)高，融資收益難以得到保障。

從信息環(huán)境來看，中小企業(yè)財(cái)務(wù)體系往往不健全、治理結(jié)構(gòu)也不完善[15]37，導(dǎo)致其信息透明度較低。加之中小企業(yè)抵質(zhì)押擔(dān)保不足，在滿足監(jiān)管要求的傳統(tǒng)經(jīng)營模式下，當(dāng)商業(yè)銀行無法充分掌握中小企業(yè)信用特性及風(fēng)險(xiǎn)管理缺乏彈性時(shí)，其就會對中小企業(yè)實(shí)施信貸配給。而在傳統(tǒng)信貸模式下，高度的信息不完全性又會加劇逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，使商業(yè)銀行必須通過控制中小企業(yè)融資需求滿足度來降低管理風(fēng)險(xiǎn)[27]。這一做法扭曲了資源配置機(jī)制，使中小企業(yè)被排斥在正規(guī)金融體系之外，其融資可得性較低。

從交易成本來看，在傳統(tǒng)信貸模式下，中小企業(yè)與商業(yè)銀行建立供需關(guān)聯(lián)存在高昂的風(fēng)險(xiǎn)成本和摩擦成本。一方面，在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式下，商業(yè)銀行向中小企業(yè)發(fā)放貸款需要承擔(dān)較高的貸前信息搜集處理、貸后監(jiān)督等操作方面的代價(jià)，即信息不對稱所引致的風(fēng)險(xiǎn)成本；加之中小企業(yè)“短、小、頻、急”的融資需求決定了中小金融業(yè)務(wù)的不經(jīng)濟(jì)性，商業(yè)銀行缺乏開拓中小企業(yè)客戶的激勵(lì)。另一方面，在傳統(tǒng)信貸模式下，商業(yè)銀行不同部門間相互割裂，業(yè)務(wù)程序繁瑣復(fù)雜[28]，這會帶來較高的摩擦成本(即不合理的融資流程給銀企雙方運(yùn)行所帶來的冗余時(shí)間代價(jià)和費(fèi)用)，間接抬高融資成本，抑制中小企業(yè)的融資訴求，即來自需求方的信貸配給。

同時(shí)，欠科學(xué)的業(yè)務(wù)邏輯使得商業(yè)銀行服務(wù)鏈條較短，缺少對中小企業(yè)全融資過程的跟蹤輔導(dǎo)。一方面，中小企業(yè)存在較大的經(jīng)營不確定性，其資金利用能力不足，融資收益穩(wěn)定性低，有資金回流壓力，融資風(fēng)險(xiǎn)較高；另一方面，其融資各階段具有相對獨(dú)立性，需要進(jìn)行一定的人為干預(yù)，以促使兩個(gè)階段的發(fā)展相互配合，而非彼此脫節(jié)。可見，商業(yè)銀行傳統(tǒng)單一的授信服務(wù)無法契合中小企業(yè)全流程融資需求。

綜上所述，受制于信息搜集處理能力、風(fēng)險(xiǎn)管控能力、內(nèi)部組織效率，當(dāng)存在信息不對稱、交易成本以及綜合融資需求情形時(shí)，商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸模式無法有效應(yīng)對資源配置問題，由此引發(fā)中小企業(yè)融資低效的困境。

(三)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與中小企業(yè)融資效率

1.商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高融資可得性提升中小企業(yè)融資效率

從商業(yè)銀行方來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐起信息的場景生產(chǎn)、歸集存儲、管理運(yùn)維、開發(fā)應(yīng)用，從而改變了信息的獲取和處理模式。商業(yè)銀行可以捕捉的信息范圍和維度得以延展，信息的時(shí)效性增強(qiáng)，商業(yè)銀行的信息獲取能力得以提升。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型下信息價(jià)值得到有效釋放，商業(yè)銀行對有投資價(jià)值的中小企業(yè)的甄別能力得以提升[29]，進(jìn)而可以發(fā)掘創(chuàng)造有效需求，糾偏資源配置。此外，相較于傳統(tǒng)的風(fēng)控模式，數(shù)字化風(fēng)控模式預(yù)測更加準(zhǔn)確、性能更加穩(wěn)健[30]，有助于提升商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理能力，從而增強(qiáng)商業(yè)銀行的放款意愿。

從中小企業(yè)方來看，數(shù)字化背景下的業(yè)務(wù)邏輯和信用評價(jià)體系建設(shè)，支撐起信用數(shù)據(jù)的可追溯和可流轉(zhuǎn)共享。這會提升中小企業(yè)篡改偽造信息的成本并急劇放大違約成本，從而有效發(fā)揮市場對中小企業(yè)履約的約束作用，同時(shí)有助于發(fā)揮對中小企業(yè)數(shù)字化治理的激勵(lì)效應(yīng)，促進(jìn)其數(shù)字資產(chǎn)的累積，提升中小企業(yè)透明度，構(gòu)筑良好的銀企數(shù)字生態(tài)，降低商業(yè)銀行對抵押擔(dān)保資產(chǎn)的增信要求[31]。綜上所述，在商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，銀企間信息環(huán)境得以優(yōu)化，更多中小企業(yè)被納入正規(guī)金融體系，融資可獲得性提高。

2.商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低融資成本提升中小企業(yè)融資效率

首先，商業(yè)銀行依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新中小金融業(yè)務(wù)模式，打造一種基于數(shù)字資產(chǎn)的信用機(jī)制，緩解信息非對稱困境，降低風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。其次，商業(yè)銀行開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于重塑業(yè)務(wù)邏輯，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，降低摩擦成本，打造商業(yè)可持續(xù)的中小金融業(yè)務(wù)。例如，王馨[29]131指出，數(shù)字化技術(shù)支撐的業(yè)務(wù)邏輯可以改變業(yè)務(wù)成本的構(gòu)成及變動，邊際成本曲線向下傾斜使中小金融業(yè)務(wù)由規(guī)模不經(jīng)濟(jì)向規(guī)模經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變。Fuster等[32]研究數(shù)字化技術(shù)在抵押貸款領(lǐng)域的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)貸款機(jī)構(gòu)可以在不增加風(fēng)險(xiǎn)的情況下更快地處理貸款申請，并能作出靈活的供應(yīng)調(diào)整。洪衛(wèi)等[31]66的研究表明，商業(yè)銀行依托數(shù)字化技術(shù)搭建由數(shù)據(jù)和模型驅(qū)動的審批流程、決策機(jī)制、風(fēng)控系統(tǒng)，從貸前、貸中、貸后全流程降低金融服務(wù)成本，減少對中小企業(yè)融資的成本轉(zhuǎn)嫁，緩解來自中小企業(yè)自身的信貸配給問題，有效控制了融資風(fēng)險(xiǎn)。

3.商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過保障融資收益提升中小企業(yè)融資效率

中小企業(yè)規(guī)模小，經(jīng)營范圍狹窄，產(chǎn)品附加值低，抵御風(fēng)險(xiǎn)能力弱，經(jīng)營存在較大不確定性，融資收益的波動性大。而商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型下的數(shù)字化屬性，具有指數(shù)級增長的外部經(jīng)濟(jì)效益，可以借助銀企供需關(guān)聯(lián)發(fā)揮正向溢出效應(yīng)，激勵(lì)中小企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使中小企業(yè)更好地定位市場需求，打通企業(yè)內(nèi)部各部門、各要素、各環(huán)節(jié)之間的“數(shù)據(jù)孤島”，從而提升資源組織和配置效率，強(qiáng)化經(jīng)營管理能力，有效控制融資風(fēng)險(xiǎn)，提高融資收益。另外，商業(yè)銀行以數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施為支撐進(jìn)行全系統(tǒng)的深度變革，有助于打通各要素、各業(yè)務(wù)、各產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)，產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)和范圍經(jīng)濟(jì)，從而為中小企業(yè)提供綜合性金融服務(wù)，暢通中小企業(yè)融資體系各階段的關(guān)聯(lián)機(jī)制，提升綜合融資效率。

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型從提高融資獲得性、降低融資成本、控制融資風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)定融資收益等方面多維度對接中小企業(yè)需求，并對中小企業(yè)融資體系各階段的耦合協(xié)調(diào)過程產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，分別作用于交易效率和配置效率，并影響兩個(gè)階段的綜合協(xié)調(diào)值。商業(yè)銀行可以通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出綜合性金融解決方案，對中小企業(yè)融資效率發(fā)揮鏈條式影響，使每一個(gè)融資階段都能高效承接和相互促進(jìn)，從而提升兩個(gè)階段的耦合值，實(shí)現(xiàn)較高級別的耦合協(xié)調(diào)度，繼而提高中小企業(yè)融資綜合效率。綜合以上分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資綜合效率有提升作用。

假設(shè)1a：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升中小企業(yè)融資交易效率。

假設(shè)1b：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升中小企業(yè)融資配置效率。

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入產(chǎn)出具有非對稱性。Scott等[33]以SWIFT的應(yīng)用為例，提出數(shù)字創(chuàng)新效益的發(fā)揮需要在長期中觀測，印證了技術(shù)和組織的變革需要較長時(shí)間實(shí)現(xiàn)的觀點(diǎn)。劉淑春等[34]指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著全新的支出、較高的學(xué)習(xí)成本和未來的不確定性。對于商業(yè)銀行而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型從前期的軟硬件投入，到中期的學(xué)習(xí)適應(yīng)(包括與原有的組織文化、人員能力等進(jìn)行內(nèi)化融合，以及與外部組織進(jìn)行協(xié)調(diào)對接)，再到后期價(jià)值輸出，往往需要經(jīng)歷一個(gè)較長的復(fù)雜過程。因此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資效率的影響存在滯后性。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

鑒于新三板掛牌企業(yè)具有“中小”屬性突出的特征，筆者選取新三板掛牌企業(yè)為研究對象。掛牌企業(yè)的基本信息、財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來自東方財(cái)富Choice、巨潮資訊網(wǎng)。由于2013年底新三板市場面向全國進(jìn)行擴(kuò)容，2014年掛牌企業(yè)數(shù)量大幅增加，筆者選取2014年底之前掛牌且在2013年之前成立的企業(yè)，按照工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計(jì)局、國家發(fā)展和改革委員會、財(cái)政部聯(lián)合發(fā)布的《中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)》篩選出中小企業(yè)樣本，同時(shí)剔除金融類公司、ST和ST*公司，以及數(shù)據(jù)異常及缺失嚴(yán)重的樣本，并根據(jù)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 4754—2017)門類代碼，剔除企業(yè)數(shù)量小于5的行業(yè)樣本，最終得到357家中小企業(yè)樣本，共2 142家企業(yè)年度觀測值。其他數(shù)據(jù)取自國家統(tǒng)計(jì)局、中國人民銀行等網(wǎng)站。

本文的樣本期為2013—2019年。其中，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)使用一階滯后項(xiàng)，其對應(yīng)的時(shí)間段為2013—2018年，其余變量對應(yīng)的時(shí)間段為2014—2019年。樣本期的設(shè)置不僅涵蓋2013年新型金融業(yè)態(tài)涌現(xiàn)這一重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)，還考慮到新三板市場的發(fā)展進(jìn)程，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)的可得性。

(二)模型構(gòu)建與變量說明

1.模型構(gòu)建

為實(shí)證檢驗(yàn)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和中小企業(yè)融資效率之間的關(guān)系及檢驗(yàn)前文假設(shè)，筆者構(gòu)建了如下面板回歸模型：

FE1i,t=β0+β1DTi,t-1+∑βCVi,t+∑ind+∑prov+∑year+εi,t

(1)

FE2i,t=β0+β1DTi,t-1+∑βCVi,t+∑ind+∑prov+∑year+εi,t

(2)

FEi,t=β0+β1DTi,t-1+∑βCVi,t+∑ind+∑prov+∑year+εi,t

(3)

式中：變量的下標(biāo)i、t分別代表掛牌企業(yè)和年份，F(xiàn)E1、FE2依次為中小企業(yè)融資交易效率和配置效率，F(xiàn)E為融資綜合效率，DT為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，CV為一系列控制變量，β為待估系數(shù)，ind,prov,year依次為行業(yè)、地區(qū)、年份固定效應(yīng)，εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.變量說明

(1)被解釋變量

被解釋變量為中小企業(yè)融資效率?；谇笆龆x可知，中小企業(yè)融資體系具有明顯的階段性特征，可劃分為交易和配置兩個(gè)階段。筆者構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，綜合運(yùn)用DEA模型及耦合協(xié)調(diào)度模型系統(tǒng)分析中小企業(yè)融資效率。首先，運(yùn)用DEA方法，引入VRS模型的產(chǎn)出導(dǎo)向模式測算綜合技術(shù)效率，對兩階段效率進(jìn)行分析；其次，構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型對中小企業(yè)融資綜合效率進(jìn)行測度。

交易效率(FE1)，即如何低成本、低風(fēng)險(xiǎn)地籌集所需資金，此階段主要考慮融資成本、融資風(fēng)險(xiǎn)和融資規(guī)模。選取財(cái)務(wù)費(fèi)用、資產(chǎn)負(fù)債率(與行業(yè)均值的偏離度)作為此階段的投入指標(biāo)，以反映中小企業(yè)的融資成本和融資風(fēng)險(xiǎn)。鑒于中小企業(yè)融資過程具有長期性，筆者使用短期借款、長期借款和一年內(nèi)到期非流動負(fù)債三項(xiàng)加總作為產(chǎn)出指標(biāo)，代表中小企業(yè)銀行貸款獲得情況。

配置效率(FE2)，即如何高效配置資金，實(shí)現(xiàn)融資收益。除了將交易階段的產(chǎn)出指標(biāo)作為該階段的投入外，由于營業(yè)成本直觀反映企業(yè)資金的使用情況，直接作用于企業(yè)經(jīng)營效能，這里選取營業(yè)成本作為該階段的外生投入；同時(shí)選取凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和營業(yè)收入增長率作為產(chǎn)出指標(biāo)，代表中小企業(yè)的融資收益。

融資綜合效率(FE)，即交易和配置階段耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度。中小企業(yè)融資是一個(gè)囊括交易和配置兩個(gè)階段的綜合體系，只有兩個(gè)階段高度耦合且均處于較高發(fā)展?fàn)顟B(tài)時(shí)，才能實(shí)現(xiàn)真正意義上的高效融資。也就是說，兩階段耦合協(xié)調(diào)度越高，融資綜合效率越高。構(gòu)建如下耦合協(xié)調(diào)度模型，計(jì)算融資綜合效率，即

(4)

T=α1FE1+α2FE2

(5)

(6)

式中：C為兩階段耦合值，表征兩階段相互連接的程度；T為綜合協(xié)調(diào)值，表征良性耦合的程度；α1=α2=0.5，表征兩個(gè)階段被賦予相同的權(quán)重。

(2)核心解釋變量

核心解釋變量為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)(DT)，依照前文假設(shè)2，對其進(jìn)行一階滯后。鑒于數(shù)據(jù)可得性，選取36家上市銀行為樣本，涵蓋5家國有商業(yè)銀行、9家股份制商業(yè)銀行、15家城市商業(yè)銀行、7家農(nóng)村商業(yè)銀行，采集相應(yīng)的北京大學(xué)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)[35]，并使用各樣本銀行年度總資產(chǎn)進(jìn)行加權(quán)，合成核心解釋變量。該指數(shù)包含數(shù)字化認(rèn)知、數(shù)字化產(chǎn)品、數(shù)字化組織三個(gè)維度，較為契合本文關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義。

(3)控制變量

由于中小企業(yè)融資效率受到內(nèi)外部諸多因素的影響，本文控制了企業(yè)規(guī)模(asset)、有形資產(chǎn)比率(TAR)、代理成本(AC)、現(xiàn)金流量(CF)、股權(quán)結(jié)構(gòu)(OC)等中小企業(yè)層面特征。外部融資環(huán)境方面，本文控制了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況(GDPg)和地區(qū)金融發(fā)展程度(AFRE)。

所有變量的具體定義和說明如表1所示。

表1 變量定義與說明

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)變量描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示，各變量對應(yīng)的樣本量均為2 142。統(tǒng)計(jì)顯示：FE1均值為0.387，最小值為0.043，最大值為1，可見這些樣本單位在交易階段平均處于低效率等級；FE2均值為0.585，略高于交易階段效率，但仍處于較低等級，說明交易階段呈現(xiàn)的低效率狀態(tài)更為突出；FE均值為0.666。平均來看，樣本融資過程各階段呈現(xiàn)出初級協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，不同樣本的融資效率存在一定差距。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)DT從2013年的48.730增至2018年的113.880，年平均增長率為18.5%，這與商業(yè)銀行加快推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際情況相符。其他控制變量也存在較大差異，比如有形資產(chǎn)比率最小值為-55.5%，最大值為95.1%；第一大股東持股比例均值為45.3%，最大值為99.0%。綜上，各變量基本呈現(xiàn)良好的分布特征。此外，通過檢驗(yàn)變量間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量間不存在顯著的多重共線性問題。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

根據(jù)模型(1)至模型(3)檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2。經(jīng)過Hausman檢驗(yàn)，采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，并使用修正的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，回歸結(jié)果如表3所示。列(1)至列(3)依次對應(yīng)被解釋變量FE1、FE2和FE。列(1)至列(3)的實(shí)證結(jié)果顯示，DTt-1的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資效率具有顯著正向影響。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，中小企業(yè)融資的交易效率、配置效率以及綜合效率就越高，假設(shè)1、假設(shè)1a和假設(shè)1b成立。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升中小企業(yè)融資環(huán)節(jié)交易效率的原因在于：商業(yè)銀行可以通過轉(zhuǎn)型創(chuàng)造良好的銀企信息環(huán)境，降低信息不對稱，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，降低摩擦成本和風(fēng)險(xiǎn)成本，增強(qiáng)放款意愿，使中小企業(yè)可以用較低成本獲得更多融資，即提升交易效率。

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升中小企業(yè)融資環(huán)節(jié)配置效率的原因在于：商業(yè)銀行可以通過轉(zhuǎn)型重塑業(yè)務(wù)邏輯，生成新的中小企業(yè)融資規(guī)范，對中小企業(yè)的治理路徑和經(jīng)營決策產(chǎn)生數(shù)字化溢出效應(yīng)，推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，幫助其優(yōu)化內(nèi)部治理、驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新、調(diào)整生產(chǎn)安排、保障融入資金的收益性與安全性，從而提升配置效率。

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升中小企業(yè)融資綜合效率的原因在于：在轉(zhuǎn)型過程中，商業(yè)銀行建立起各業(yè)務(wù)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)融合生態(tài)，打破前中后臺無效銜接的局面，形成全面、真實(shí)且及時(shí)的中小企業(yè)大數(shù)據(jù)，為中小企業(yè)提供全流程、智能化金融解決方案，繼而提升融資綜合效率。

由于DT使用一階滯后項(xiàng)，假設(shè)2的時(shí)滯效應(yīng)得到驗(yàn)證，原因在于：轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，數(shù)字化技術(shù)本身存在實(shí)用性、穩(wěn)定性等方面的挑戰(zhàn)。商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型還需要經(jīng)歷內(nèi)部不斷耦合適應(yīng)、與外部主體進(jìn)行生態(tài)合作以及與中小企業(yè)方對接這一動態(tài)漸進(jìn)的過程。因此，商業(yè)銀行從啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型到產(chǎn)生實(shí)際效果之間具有時(shí)滯。

此外，控制變量的實(shí)證結(jié)果與已有文獻(xiàn)的結(jié)果基本一致。其中，交易階段asset系數(shù)在1%的水平上顯著為正，而配置階段asset系數(shù)顯著為負(fù)，說明資產(chǎn)規(guī)模較大者更易獲得低成本資金，但資金利用率并不高，原因可能是資產(chǎn)總量較大的中小企業(yè)的長期投資和遞延資產(chǎn)成分較大，未發(fā)揮對中小企業(yè)當(dāng)期融資收益的正向影響。有形資產(chǎn)比率對融資交易效率的負(fù)向影響，在一定程度上反映出傳統(tǒng)“抵質(zhì)押”融資模式的松動。代理成本顯著負(fù)向影響融資配置效率和綜合效率。配置階段CF的系數(shù)顯著為正，表明中小企業(yè)現(xiàn)金流越充足，中小企業(yè)資金利用效率越高，因?yàn)槠髽I(yè)擁有充足資金進(jìn)行生產(chǎn)和研發(fā)活動，以維持企業(yè)良好的經(jīng)營狀況。配置階段和綜合融資體系OC系數(shù)顯著為正，說明第一大股東持股比例提高對提升中小企業(yè)融資效率有促進(jìn)作用，股權(quán)集中提升了企業(yè)決策效率。配置階段AFRE系數(shù)顯著為正，說明地區(qū)金融發(fā)展有助于中小企業(yè)融資效率提升。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

鑒于被解釋變量的數(shù)據(jù)分布特征，下面選取Tobit模型進(jìn)行估計(jì)。被解釋變量含中小企業(yè)融資綜合效率(FE)、交易效率(FE1)以及配置效率(FE2)，數(shù)值分布范圍均在0～1之間。在這種情況下，線性面板數(shù)據(jù)回歸模型的準(zhǔn)確性會受到影響。因此，采用受限因變量模型，通過最大似然法進(jìn)行估計(jì)。表4匯報(bào)的實(shí)證結(jié)果與前文結(jié)論基本一致，依然支持商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升中小企業(yè)融資效率的結(jié)論。

表4 Tobit模型回歸結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

第一，商業(yè)銀行在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)上存在屬性錯(cuò)配問題[25]52，即國有企業(yè)憑借隱性信用背書更易獲得金融支持，這一特殊的市場環(huán)境顯著影響了非國有中小企業(yè)的融資效率。因此，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同所有制中小企業(yè)融資效率的影響可能存在差異。為了進(jìn)一步研究商業(yè)銀行在中小企業(yè)融資領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型效果，筆者在模型(1)至模型(3)中引入數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交互項(xiàng)(DTt-1×COP)，回歸結(jié)果如表5所示。列(1)中DTt-1×COP的系數(shù)顯著為正，表明商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有中小企業(yè)交易階段融資效率的提升作用更大。原因在于：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低信息不對稱性，緩解非國有中小企業(yè)面臨的融資排斥，使其以更低的融資成本獲得更多的信貸支持，從而獲得較大邊際融資效率的提升。

表5 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

第二，商業(yè)銀行在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)上存在領(lǐng)域錯(cuò)配問題[25]52，即商業(yè)銀行對資產(chǎn)盈利性和安全性的要求疊加國家人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、制造業(yè)升級的發(fā)展現(xiàn)狀，使得作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)主體的制造業(yè)難以獲得足夠的金融支持。金融資源在不同行業(yè)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配問題，亦是商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)注的痛點(diǎn)。因此，為了深入研究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同領(lǐng)域中小企業(yè)融資效率的差異化影響，筆者將中小企業(yè)樣本劃分為制造業(yè)和非制造業(yè)兩類，基于模型(1)至模型(3)進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果如表6所示。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非制造業(yè)中小企業(yè)配置效率和綜合效率有正向促進(jìn)作用，綜合融資體系回歸系數(shù)為0.000 6，但對制造業(yè)中小企業(yè)融資效率的提升效應(yīng)更為明顯，DTt-1對融資綜合效率的回歸系數(shù)為0.001 5，兩者均在1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著?？梢?，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效紓解融資體系的屬性錯(cuò)配和領(lǐng)域錯(cuò)配問題，提升中小企業(yè)融資效率。

表6 基于行業(yè)歸屬的異質(zhì)性分析

六、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

通過前述理論分析與實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：

一是商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資效率具有顯著提升作用。通過轉(zhuǎn)型，商業(yè)銀行可以創(chuàng)造信息環(huán)境和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化契機(jī)，增強(qiáng)信息對稱性和節(jié)約交易成本，以此提升中小企業(yè)融資交易效率；可以重塑中小企業(yè)內(nèi)部治理、增強(qiáng)其融資行為的激勵(lì)約束，以此提升融資配置效率；可以實(shí)現(xiàn)全流程金融服務(wù)與中小企業(yè)綜合需求的有效對接，增強(qiáng)融資過程中交易和配置階段的協(xié)調(diào)連貫性，以此提升融資綜合效率。

二是商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中小企業(yè)融資效率的影響具有時(shí)滯性。這是因?yàn)檗D(zhuǎn)型具有動態(tài)漸進(jìn)性，其間存在一定的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)，從啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型到產(chǎn)生實(shí)際效果之間存在時(shí)間差。

三是商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)中小企業(yè)融資效率以及非國有中小企業(yè)融資交易效率的提升效應(yīng)更為明顯，可以有效緩解中小企業(yè)融資體系的屬性錯(cuò)配和領(lǐng)域錯(cuò)配問題。

(二)建議

為發(fā)揮商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)動態(tài)效應(yīng)，助力中小企業(yè)高效融資，提出如下建議：

一是加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，打造特色化核心競爭力。數(shù)字化變革是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要明晰、自適應(yīng)的上層規(guī)劃作指引。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型目前仍處于初級階段，不同規(guī)模、不同類型銀行應(yīng)根據(jù)自身資源稟賦、技術(shù)能力、發(fā)展定位選擇合適的轉(zhuǎn)型路徑，架構(gòu)商業(yè)可持續(xù)的差異化中小金融業(yè)務(wù)。比如可以采取共生共建或自建融合等形式，與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科技公司等開展合作，構(gòu)筑數(shù)字化協(xié)同生態(tài)，優(yōu)勢互補(bǔ)，提升新技術(shù)應(yīng)用能力。

二是優(yōu)化信息環(huán)境，釋放數(shù)字信用價(jià)值。商業(yè)銀行應(yīng)重塑授信邏輯，以數(shù)字信息作為信用評估、信貸決策、風(fēng)險(xiǎn)防控的重要依據(jù)。為此，商業(yè)銀行需要探索信息共享機(jī)制(包括銀行內(nèi)部信息壁壘打通、外部信息平臺數(shù)據(jù)接入以及產(chǎn)業(yè)場景嵌入)，提升信息歸集能力；強(qiáng)化信息治理，提升信息的有效性和安全性；優(yōu)化算法模型，提升信息洞察力。

三是調(diào)整組織架構(gòu)，暢通內(nèi)部聯(lián)動機(jī)制。商業(yè)銀行應(yīng)建立統(tǒng)一的數(shù)字化統(tǒng)籌管理組織，支撐前中后臺不同系統(tǒng)價(jià)值主張的交互融合，通過業(yè)務(wù)協(xié)同和部門協(xié)同，構(gòu)筑數(shù)字化、敏捷化組織生態(tài)，在一體化聯(lián)動機(jī)制的基礎(chǔ)上全面把握中小企業(yè)信息，進(jìn)行整合創(chuàng)新，打造精益化的智能業(yè)務(wù)流程和綜合式的金融服務(wù)，暢通客戶內(nèi)部引流，增強(qiáng)客戶黏性。

四是重塑客戶關(guān)系，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化價(jià)值輸出。商業(yè)銀行應(yīng)通過在數(shù)字化業(yè)務(wù)邏輯中嵌入新的融資規(guī)范，比如傳遞重“數(shù)字足跡”的價(jià)值主張，來加強(qiáng)對中小企業(yè)的引導(dǎo)。商業(yè)銀行應(yīng)激勵(lì)中小企業(yè)客戶推進(jìn)數(shù)字化治理，促進(jìn)其內(nèi)部管理和財(cái)務(wù)管理的數(shù)字化和規(guī)范化；通過影響中小企業(yè)融資行為的成本收益函數(shù)，約束企業(yè)不可持續(xù)的融資決策行為；加強(qiáng)對中小企業(yè)客戶的數(shù)字化技術(shù)培訓(xùn)，提升金融服務(wù)與中小企業(yè)融資需求的適配性。