數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響研究
——動態(tài)效應(yīng)、異質(zhì)性特征與機(jī)制識別

卜亞，劉姝雨

（江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212100）

引言

企業(yè)融資約束困境一直是國內(nèi)外學(xué)者的長期研究課題，中小企業(yè)作為促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，更容易深陷融資約束的泥潭。結(jié)合《中國中小企業(yè)統(tǒng)計年鑒》2019年的數(shù)據(jù)，目前我國中小企業(yè)至少有4000萬家，占企業(yè)總數(shù)的90%以上，我國50%以上的稅收、60%以上的GDP、70%以上的技術(shù)創(chuàng)新、80%以上的就業(yè)崗位都來自中小企業(yè)，但根據(jù)世界銀行投資環(huán)境調(diào)查結(jié)果顯示，我國中小企業(yè)所獲得的金融資源僅占25%～33%。在新冠病毒席卷全球的背景下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展遭受巨大沖擊，中小企業(yè)由于其規(guī)模小、業(yè)務(wù)單一、信貸體系不完善等特點(diǎn)，日常運(yùn)營困難。在經(jīng)濟(jì)下行壓力加大的境況下，我國陸續(xù)頒布了各項(xiàng)政策條例積極扶持中小企業(yè)的發(fā)展，但基于我國固有的金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制以及特殊的金融市場環(huán)境，這些政策難以從根源上解決中小企業(yè)融資難題。

金融業(yè)作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿地，其與大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)深度融合而產(chǎn)生的數(shù)字普惠金融是解決這一問題的突破口?！禛20數(shù)字普惠金融高級原則》將數(shù)字普惠金融定義為一切通過數(shù)字金融服務(wù)促進(jìn)普惠金融的行動，為中小企業(yè)等受到金融排斥的群體通過數(shù)字化技術(shù)獲得平等的金融支持提供了機(jī)遇。全國工商聯(lián)2020年5月發(fā)布的《2019—2020小微融資報告》顯示，在新冠疫情的影響下，小微企業(yè)融資難題雖然沒有得到根本緩解，但40%的小微企業(yè)通過線上銀行融資擺脫破產(chǎn)的命運(yùn)，絕大多數(shù)獲得貸款的小微企業(yè)認(rèn)為“無接觸貸款”的“滴灌”政策成效顯著。從融資約束這一企業(yè)難題來說，數(shù)字普惠金融通過新興技術(shù)的運(yùn)用幫助中小企業(yè)解決信息不對稱的問題，有助于完善金融服務(wù)，拓寬融資渠道，提高融資效率，最終達(dá)到突破融資困境的效果。

本文在整合2014—2020年中小企業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用融資約束的賦值評分模型評估企業(yè)融資約束水平，從動態(tài)效應(yīng)、異質(zhì)性分析和中介傳導(dǎo)機(jī)制來探究數(shù)字普惠金融發(fā)展與中小企業(yè)融資約束之間的關(guān)系。并結(jié)合現(xiàn)狀，為后疫情期間數(shù)字普惠金融推動中小企業(yè)解決融資難題提供可行路徑。

一、文獻(xiàn)綜述

盡管企業(yè)融資約束難題已經(jīng)根植于企業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)脈絡(luò)之中，但國內(nèi)外學(xué)者的探索精神卻始終如一。早期關(guān)于企業(yè)融資問題的研究主要是基于信貸體系考察傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)融資約束之間的關(guān)系。Stiglitz和Weiss（1981）認(rèn)為，信息不匹配是中小企業(yè)難以獲得信貸的源頭，中小企業(yè)和銀行間逆向選擇的存在，使得大型商業(yè)銀行不愿意給抵押擔(dān)保不足的中小企業(yè)提供服務(wù)[1]。Gertler和Gilchrist（1994）通過研究信貸雙方的信息不對稱程度，認(rèn)為銀行會通過增加中小企業(yè)融資成本來避免信息不對稱所帶來的風(fēng)險[2]。Strahan和Weston（1998）[3]提出的規(guī)模匹配理論認(rèn)為，銀行對中小企業(yè)貸款意愿與企業(yè)規(guī)模相關(guān)，大型金融機(jī)構(gòu)往往會選擇規(guī)模較大的企業(yè)提供信貸服務(wù)，中小企業(yè)融資較為困難。姚耀軍、董鋼鋒（2014）[4]聚焦于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論視角進(jìn)行系統(tǒng)研究，認(rèn)為中小銀行發(fā)展顯著降低了企業(yè)投資對現(xiàn)金流的敏感性，有效緩解了中小企業(yè)融資約束。李廣子、熊德華（2016）[5]利用多重中介模型對中小銀行發(fā)展影響中小企業(yè)借款融資的中介效應(yīng)進(jìn)行了分析和比較，認(rèn)為中小銀行發(fā)展能夠顯著縮小中小企業(yè)與大企業(yè)在借款融資上的差異。鐘騰、汪昌云（2017）[6]從股票市場規(guī)模等3個角度分析金融發(fā)展，認(rèn)為銀行體系目前存在的資源錯配、運(yùn)行效率低下等缺陷，是導(dǎo)致了中小企業(yè)生存環(huán)境惡劣、融資困難等問題的重要因素。

2014年起，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展呈噴井之勢，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)全球化導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)逐漸在世界范圍內(nèi)引發(fā)關(guān)注。這一期間的學(xué)者們從互聯(lián)網(wǎng)金融研究入手，尋找解決企業(yè)融資問題的新方法。國外學(xué)者較早的研究了電子金融技術(shù)對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響作用，Shahrokhi（2008）[7]的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等新興的金融技術(shù)在金融服務(wù)中的應(yīng)用給企業(yè)融資帶來新的前景，其有益性超越了傳統(tǒng)的直接融資與間接融資的方式。Puri（2010）[8]從貸款違約風(fēng)險承擔(dān)的角度研究互聯(lián)網(wǎng)金融融資，認(rèn)為如果互聯(lián)網(wǎng)融資中介平臺拒絕承擔(dān)相應(yīng)的違約風(fēng)險，很可能會導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)融資平臺貸款違約率上升，客戶融資約束水平升高。吳俊霖（2017）[9]在使用歐拉投資方程模型和一步系統(tǒng)GMM估計方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合因子分析法構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)，得出互聯(lián)網(wǎng)金融能夠緩解中小企業(yè)融資約束。劉滿鳳、趙瓏（2019）[10]通過設(shè)計互聯(lián)網(wǎng)金融的小微企業(yè)融資機(jī)制平臺，指出基于互聯(lián)網(wǎng)金融的小微企業(yè)融資平臺及融資機(jī)制能有效降低借貸市場中相關(guān)環(huán)節(jié)的成本。

在數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展的時代背景下，傳統(tǒng)普惠金融模式嘗試與大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)有機(jī)融合，數(shù)字普惠金融的概念在2016年杭州G20峰會上首次被提出。新時代下傳統(tǒng)金融難以解決的企業(yè)融資問題需要數(shù)字化技術(shù)的加持。Gabbor和Brooks（2017）[11]的研究表明，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，數(shù)字技術(shù)提升了金融服務(wù)的普惠性與滲透性，可以有力推動普惠金融的橫向與縱深全方位均衡發(fā)展。Gomber和Kauffman（2018）[12]認(rèn)為數(shù)字金融在人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等的支撐下，能夠在低成本低風(fēng)險的基礎(chǔ)上處理海量數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供層次更為豐富的融資渠道和方式。黃銳、賴曉冰（2020）[13]通過區(qū)分宏觀與微觀兩個層面，創(chuàng)新性地從直接融資和間接融資兩條路徑研究數(shù)字普惠金融緩解企業(yè)融資約束的宏觀傳導(dǎo)方法，更新了數(shù)字普惠金融與企業(yè)融資約束的中介傳導(dǎo)機(jī)制。李賓、龔爽（2021）[14]基于固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)財務(wù)可持續(xù)的影響，提出地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展能通過提高融資能力促進(jìn)中小企業(yè)財務(wù)可持續(xù)。

數(shù)字普惠金融是傳統(tǒng)融資模式的補(bǔ)充性方式，其相較于傳統(tǒng)資本來源，能夠以較低成本提供更便捷的融資渠道，有效提高企業(yè)融資可獲性。Demertzis（2018）[15]認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以用智能算法、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能賦予的新業(yè)務(wù)模型來破壞現(xiàn)有的中介，較低的成本是降低企業(yè)融資難度，推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的核心因素。Hall等（2016）[16]認(rèn)為歐洲大多數(shù)關(guān)于融資約束的研究是基于將融資約束和實(shí)物投資的模型擴(kuò)展到研發(fā)投資，而企業(yè)金融創(chuàng)新將會給受約束企業(yè)的結(jié)構(gòu)特征、創(chuàng)新活動以及結(jié)果帶來新的見解。唐松、伍旭川（2020）[17]在研究數(shù)字普惠金融影響企業(yè)創(chuàng)新的效應(yīng)時，用KZ指數(shù)計算的企業(yè)融資約束作為中介變量研究其傳導(dǎo)機(jī)制，得出“數(shù)字普惠金融—企業(yè)融資約束—技術(shù)創(chuàng)新能力”的范式結(jié)論。李春濤、閆續(xù)文（2021）[18]通過“金融科技”關(guān)鍵詞百度高級檢索，建立表示地區(qū)金融科技水平的指標(biāo)，驗(yàn)證了金融科技、融資約束、企業(yè)創(chuàng)新三者之間的內(nèi)在作用機(jī)制。

根據(jù)上文分析可見，目前國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對企業(yè)融資問題的研究取得一定成果，但是從數(shù)字普惠金融角度分析中小企業(yè)融資困境的相關(guān)文獻(xiàn)卻不多見。因此，本文基于已有的研究成果，結(jié)合近年的地市級面板數(shù)據(jù)，深度挖掘二者之間的理論邏輯。本文力圖在以下幾點(diǎn)有所貢獻(xiàn)：第一，在公司融資約束的測度上，使用賦值評分模型從企業(yè)的內(nèi)源性資金約束、外源性資金約束以及投資機(jī)會等多個方面綜合測度企業(yè)融資約束的程度，避免了“現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性模型”“SA指數(shù)”等已有方法存在的缺陷；第二，在實(shí)證檢驗(yàn)過程中，將傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)長期存在的資源錯配現(xiàn)象作為研究重點(diǎn)，結(jié)合數(shù)字普惠金融影響中小企業(yè)融資約束的異質(zhì)性分析，糾正固有的“屬性錯配”“行業(yè)錯配”和“區(qū)域錯配”問題；第三，在中介機(jī)制研究中，從數(shù)字普惠金融出發(fā)，探索性地挖掘緩解中小企業(yè)融資約束的傳導(dǎo)機(jī)制，從“融資成本”和“運(yùn)營風(fēng)險”兩條路徑進(jìn)行識別研究，理清數(shù)字普惠金融影響中小企業(yè)融資約束的具體思路。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束

數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響主要表現(xiàn)在以下方面：第一，數(shù)字普惠金融促進(jìn)金融服務(wù)優(yōu)質(zhì)化。新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能夠搜集來自各方面的信息，整合處理成融資活動所需要的數(shù)據(jù)庫，為其量身定制金融服務(wù)，實(shí)現(xiàn)金融工具多樣化與個性化并存。另外，數(shù)字普惠金融模式能夠利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)對融資業(yè)務(wù)等進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級，提高互聯(lián)網(wǎng)融資服務(wù)的觸達(dá)能力，實(shí)現(xiàn)均衡化發(fā)展。第二，數(shù)字普惠金融實(shí)現(xiàn)融資渠道擴(kuò)大化。數(shù)字普惠金融基于深度數(shù)字處理算法將傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)線下業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至線上服務(wù)，使那些長期受到金融排斥的群體能夠通過數(shù)字化渠道來獲得融資服務(wù)。同時，數(shù)字化投資組合模型的發(fā)展能夠?qū)χ行∑髽I(yè)融資所需的一切可能性外部資金源進(jìn)行整合，有效改善中小企業(yè)在獲取傳統(tǒng)融資渠道時所處的劣勢地位。第三，數(shù)字普惠金融推進(jìn)中小企業(yè)的融資高效化。數(shù)字普惠金融利用網(wǎng)絡(luò)交易平臺，降低信息誤傳、數(shù)據(jù)丟失的頻率，企業(yè)融資路徑縮短，提高了中小企業(yè)的融資效率。同時，互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)在一定程度上節(jié)省了開展線下業(yè)務(wù)的時間成本，避免了復(fù)雜的信息登記處理流程以及交易過程中人為因素導(dǎo)致的不確定性，突破了時間的局限。因此，提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)1：數(shù)字普惠金融有利于降低中小企業(yè)的融資約束程度。

（二）基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束

基于我國背景制度的特殊性，國有中小企業(yè)以及非國有中小企業(yè)在融資方面的差異主要表現(xiàn)在以下方面：第一，國有中小企業(yè)有著更高的信息透明度。由于其法人性質(zhì)，國有中小企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的信息不對稱的程度較低。而非國有中小企業(yè)信用體系不健全使得金融機(jī)構(gòu)不愿意與其進(jìn)行長期緊密合作。但數(shù)字普惠金融憑借強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)信息聯(lián)動能力，使外界通過大數(shù)據(jù)、云平臺對中小企業(yè)內(nèi)部資信狀況有進(jìn)一步的了解，提高外源性融資意愿。第二，國有中小企業(yè)融資路徑更多依賴政府的支持。國有中小型企業(yè)受惠于金融政策，與銀行等傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)之間建立起來的長期緊密的信貸關(guān)系可以滿足其資金需求?！靶刨J歧視”使得非國有中小企業(yè)在傳統(tǒng)融資道路上難以前行，但建立在移動互聯(lián)基礎(chǔ)上的數(shù)字普惠金融可以打破這層桎梏。融資境遇的改善，將帶來邊際效益的大幅提升。第三，國有中小企業(yè)更難適應(yīng)新型融資方式。國有中小企業(yè)融資大多依賴正規(guī)金融機(jī)構(gòu)，而數(shù)字普惠金融這樣的新型融資方式的興起必定會對傳統(tǒng)的融資方式造成一定的沖擊。另外，國有中小企業(yè)刻板的運(yùn)營方式也會導(dǎo)致使用新型線上融資方式的調(diào)節(jié)期更為冗長。但是數(shù)字普惠金融所提供的融資方式卻與中小企業(yè)量少、頻率高的融資需求恰好吻合。因此，提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)2：數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)展現(xiàn)出一定的產(chǎn)權(quán)屬性偏向。

（三）基于區(qū)域?qū)傩缘臄?shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束

技術(shù)經(jīng)濟(jì)一體化的進(jìn)程表明，各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會對數(shù)字普惠金融的普及運(yùn)用產(chǎn)生顯著的影響。第一，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字化程度較低。我國中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)制度環(huán)境落后，金融市場化程度較低，新興技術(shù)性人才引進(jìn)較為困難。因此，當(dāng)?shù)貏?chuàng)新型企業(yè)缺少新技術(shù)的培育土壤，數(shù)量較少，無法完全打通線上融資路徑，導(dǎo)致數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后地區(qū)的中小型企業(yè)融資影響機(jī)制中斷，甚至產(chǎn)生負(fù)向作用。第二，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字化程度較高。我國東部地區(qū)長期受益于政策傾斜，經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)，企業(yè)集聚效應(yīng)明顯，互聯(lián)網(wǎng)信息普及率較高，是中小企業(yè)生存發(fā)展的一片沃土。東部地區(qū)市場資源優(yōu)渥，相關(guān)數(shù)字化技術(shù)配套設(shè)施齊全，法律保護(hù)條款和金融監(jiān)管體系完善，大量高質(zhì)量人才引進(jìn)更為數(shù)字化金融服務(wù)的普及打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。因此，提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)3：數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)具有一定的地域性偏向。

（四）基于傳導(dǎo)路徑的數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束

本文主要選取了中小企業(yè)內(nèi)部的兩個中介傳導(dǎo)變量來理清二者之間的內(nèi)在影響機(jī)制。第一，融資成本高昂是中小企業(yè)融資問題的核心體現(xiàn)。數(shù)字普惠金融模式是降低企業(yè)融資成本不可或缺的中堅(jiān)力量。要想打開數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束之間的“黑匣子”，首先應(yīng)該從降低企業(yè)融資成本入手，減輕中小企業(yè)內(nèi)部資金負(fù)擔(dān)?？s減融資成本是解決融資問題道路上的中轉(zhuǎn)站，企業(yè)融資成本直接影響融資約束程度。第二，運(yùn)營風(fēng)險是影響中小企業(yè)融資水平的重要因素。融資風(fēng)險直接影響著企業(yè)的財務(wù)狀況。企業(yè)所面臨的風(fēng)險水平越高，內(nèi)部資金源的波動性越大，嚴(yán)重破壞企業(yè)信用體系，企業(yè)卷入“融資難”的漩渦。數(shù)字普惠金融的運(yùn)用能夠合理配置各項(xiàng)資源，降低企業(yè)債務(wù)跨期錯配風(fēng)險，壓低不必要的杠桿水平，從而對企業(yè)融資約束的緩解產(chǎn)生強(qiáng)大的推動力。因此提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)4：數(shù)字普惠金融可以通過降低融資成本、避免運(yùn)營風(fēng)險兩條路徑減輕中小企業(yè)融資壓力。

三、模型設(shè)計與變量選取

（一）數(shù)據(jù)說明

本文選取2014—2020年中小企業(yè)板上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)作為研究對象，與各地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行配對，形成完整的面板數(shù)據(jù)集。為避免特殊值的影響，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）刪除所有金融類企業(yè)；（2）刪除ST、*ST和PT類的企業(yè)；（3）刪除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失或異常的企業(yè)，采用七年連貫原則，僅保留有連續(xù)七年樣本數(shù)據(jù)的企業(yè)。根據(jù)企業(yè)所在地，將數(shù)字普惠金融指數(shù)匹配到各企業(yè)，最終得到4424個“企業(yè)-年份”的觀測樣本。對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行1%的縮尾處理（不包含虛擬變量）。中小企業(yè)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫，各地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融研究中心。為了統(tǒng)一計算口徑，本文對相關(guān)變量進(jìn)行歸一化處理，避免數(shù)值較大帶來的問題。

（二）模型設(shè)計

為衡量中小企業(yè)的融資約束對數(shù)字普惠金融發(fā)展的響應(yīng)機(jī)制，所設(shè)計基準(zhǔn)實(shí)證模型如下所示：

FCi,t=α+β1FIi,t-1+∑φCVs+∑Year+∑Ind+εi,t

（1）

公式（1）中，F(xiàn)C表示中小企業(yè)所受融資約束的程度，F(xiàn)I表示地市級數(shù)字普惠金融發(fā)展的程度，β1是核心解釋變量對中小企業(yè)融資約束的影響效應(yīng)系數(shù)，若β1為正且檢驗(yàn)結(jié)果顯著，則說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠幫助中小企業(yè)走出融資困境。CV為控制變量，φ是控制變量的系數(shù)，εi,t表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。同時還控制了時間（Year）與行業(yè)（Industry）的影響效用，i為企業(yè)標(biāo)識，t為年份標(biāo)識。

（三）變量選取

1.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融（FI）。我國數(shù)字普惠金融發(fā)展水平用數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰，2020）[19]來衡量，取其對數(shù)作為實(shí)證研究的代理變量。該指數(shù)根據(jù)實(shí)地考察的具體數(shù)據(jù)建立多層次的數(shù)字普惠金融衡量系統(tǒng)，全面而客觀地描述了我國各地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的數(shù)字化程度、使用深度以及覆蓋廣度等方面的狀況。借助螞蟻金服在大數(shù)據(jù)技術(shù)上的高效利用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與我國現(xiàn)實(shí)發(fā)展?fàn)顩r的契合。為了將核心解釋變量微觀化，本文所用數(shù)據(jù)選取地市一級的數(shù)字普惠金融指數(shù)，提高實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.被解釋變量：中小企業(yè)融資約束（FC）。在融資約束的衡量方法上，本文選取融資約束賦值評分模型，利用企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成立年限、固定資產(chǎn)凈值率、現(xiàn)金比率、應(yīng)收賬款比率和清償比率六大指標(biāo)建立衡量企業(yè)融資壓力大小的綜合指標(biāo)。具體構(gòu)建方法：（1）將各項(xiàng)指標(biāo)取值從低到高分別賦值1～5，取值越大，分值越大，該企業(yè)受到融資約束程度就越低；（2）將各項(xiàng)指標(biāo)所取分值加總構(gòu)建綜合指標(biāo)FC。FC是衡量企業(yè)融資約束的指數(shù)，F(xiàn)C越大，企業(yè)融資壓力越小。

3.中介傳導(dǎo)變量。融資成本率（Cost）：財務(wù)費(fèi)用與總負(fù)債的比值，用來計算企業(yè)融資成本，反映企業(yè)融資費(fèi)用的高低。從企業(yè)融資問題本身出發(fā)，研究數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束的直接影響機(jī)制，是解決企業(yè)融資問題的核心。企業(yè)杠桿（LEV）：總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值，用來表示企業(yè)的杠桿率。本文用資產(chǎn)負(fù)債率衡量企業(yè)杠桿水平。從企業(yè)財務(wù)風(fēng)險水平出發(fā)，研究數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資問題的間接影響，探尋解決企業(yè)融資問題的新途徑。

4.控制變量。本文納入企業(yè)層面的一系列控制變量，防止遺漏微觀指標(biāo)。上市時間(Time)，定義為企業(yè)上市的年限；資產(chǎn)收益率（ROA），采用企業(yè)凈利潤與平均資產(chǎn)總額之比衡量；營業(yè)收入增長率（Grow），采用企業(yè)本年?duì)I業(yè)收入增加額與上年?duì)I業(yè)收入總額之比衡量；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT），采用營業(yè)收入凈額與平均資產(chǎn)總額之比衡量；股權(quán)集中程度（CA），定義為企業(yè)前十大股東持股的數(shù)量與總股數(shù)之比；審計意見類型（Opin），若企業(yè)年審計意見為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，則取值為0，否則為1；宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ED），用各企業(yè)所在省份人均地區(qū)生產(chǎn)總值衡量。變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計表

數(shù)字普惠金融相關(guān)指數(shù)按地市級數(shù)據(jù)運(yùn)用，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等變量按省份運(yùn)用。為了對假設(shè)2進(jìn)行驗(yàn)證，本文對中小企業(yè)進(jìn)行分類，按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將其分為國有中小型企業(yè)以及非國有中小型企業(yè)；按證監(jiān)會2012年版行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)將其分為制造業(yè)以及非制造業(yè)。為了對假設(shè)3進(jìn)行驗(yàn)證，本文將各省份按宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為低、中、高三個等級。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

本文分別從基準(zhǔn)回歸結(jié)果、指標(biāo)降維分解檢驗(yàn)、動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)、穩(wěn)健性與內(nèi)生性處理四個部分對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)闡述。

（一）數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的回歸分析

本文使用雙向固定效應(yīng)模型對“數(shù)字普惠金融—企業(yè)融資約束”的基準(zhǔn)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證回歸，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。根據(jù)第一列結(jié)果可以得出，核心解釋變量對于融資約束指數(shù)的回歸系數(shù)均為正數(shù)，并且通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著降低中小企業(yè)融資約束程度。由實(shí)證結(jié)果可見，數(shù)字普惠金融的應(yīng)用使得中小企業(yè)融資受大型企業(yè)擠壓的現(xiàn)象有所緩和，融資困境有所突破。

表2 數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束的影響：基準(zhǔn)回歸

（二）數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的降維分析

為了使實(shí)證結(jié)果更具體，本文將數(shù)字普惠金融指數(shù)分解為兩個對稱的層面，即數(shù)字普惠金融使用深度（支付業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)等的實(shí)際使用人數(shù)和人均交易額等）和數(shù)字普惠金融覆蓋廣度（電子賬戶數(shù)、銀行卡綁定數(shù)等），將其作為解釋變量進(jìn)一步分析數(shù)字普惠金融在哪個層面上對于中小企業(yè)融資約束的影響程度更顯著。其結(jié)果在表2的第二、三列呈現(xiàn)。使用深度以及覆蓋廣度指標(biāo)均通過了5%的顯著性檢驗(yàn)?？紤]到數(shù)字普惠金融影響中小企業(yè)融資約束需要一定的時間以及避免反向因果效應(yīng)帶來的內(nèi)生性等問題，本文對核心解釋變量以及其替代變量進(jìn)行了滯后1期的處理，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表2第四列至第六列所示。結(jié)果顯示，滯后1期的解釋變量對于中小企業(yè)融資約束的影響均在1%的水平下顯著為正，相較于未滯后的結(jié)果來看，顯著性更強(qiáng)。由此可見，數(shù)字普惠金融水平的先行性發(fā)展對于后續(xù)中小企業(yè)融資水平的提高有著顯著的推動效果，數(shù)字普惠金融緩解企業(yè)融資約束的長效性必須納入考慮范圍之內(nèi)。從而驗(yàn)證了本文所提出的假設(shè)1。

（三）數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

為觀察數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的動態(tài)疊加效應(yīng)，本文將繼續(xù)對解釋變量進(jìn)行滯后2、3期的處理。實(shí)證結(jié)果如表3所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)對于中小企業(yè)融資約束的緩解效用隨著時間的推移展現(xiàn)出顯著的衰弱特征，并且在滯后3期時呈現(xiàn)出負(fù)值。鑒于此，數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束之間的效用機(jī)制受時間限制的影響，呈現(xiàn)出非常明顯的時間序列上的動態(tài)效應(yīng)遞減規(guī)律。滯后1期的檢驗(yàn)結(jié)果最顯著，滯后2期之后顯著性逐步遞減衰退至負(fù)數(shù)。相較于其他兩項(xiàng)指標(biāo)而言，數(shù)字金融覆蓋廣度指標(biāo)對于中小企業(yè)融資約束的影響效用更加不顯著，在滯后2期的檢驗(yàn)中，其余兩項(xiàng)指標(biāo)均通過10%的顯著性檢驗(yàn)，但是覆蓋廣度指標(biāo)并未通過顯著性檢驗(yàn)。所以在數(shù)字普惠金融未來發(fā)展道路上，覆蓋廣度固然重要，但要徹底解決中小企業(yè)融資問題，就應(yīng)該更加重視使用深度的挖掘。

表3 數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束的動態(tài)疊加效應(yīng)

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

1.增加控制變量。企業(yè)融資約束的緩解很可能是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)同時兼顧了中小企業(yè)融資需求。基于此，本文加入了金融機(jī)構(gòu)發(fā)展水平作為其控制變量，指標(biāo)用各省金融機(jī)構(gòu)存款規(guī)?？偭颗cGDP的比值來衡量。本文所采用的固定效應(yīng)模型在內(nèi)生性控制上不夠嚴(yán)格，故在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，本文參考Moser和Voena（2012）[20]采用時間×行業(yè)的高階聯(lián)合固定效應(yīng)的方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)顯著，擬合優(yōu)度有所提高，表明本文的實(shí)證部分所得結(jié)論并未改變。

表4 高階聯(lián)合固定效應(yīng)+控制變量調(diào)整

2.刪除異常值的影響。本文研究主題所涉及兩項(xiàng)主要指標(biāo)與全國經(jīng)濟(jì)態(tài)勢有著密切的聯(lián)系。受新冠疫情的影響，在研究的時間跨度內(nèi)，2020年的數(shù)據(jù)可能存在異常，使回歸結(jié)果產(chǎn)生一定的誤差，故本文將這一年的數(shù)據(jù)予以剔除，盡可能排除其對研究結(jié)果的影響。另外，刪除我國4個直轄市的數(shù)據(jù)，避免直轄市內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)的特殊性。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，刪除異常值之后，回歸系數(shù)依然顯著，可見，本文核心結(jié)論并未發(fā)生變化。

表5 剔除異常年份以及直轄市數(shù)據(jù)

3.采用工具變量法解決內(nèi)生性問題。本文采取工具變量法，使用各地區(qū)滯后1期的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量的對數(shù)值作為工具變量處理本文的內(nèi)生性。檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。研究顯示，無弱工具變量問題，回歸系數(shù)顯著為正，并達(dá)到1.146，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展依舊能夠緩解企業(yè)融資約束的困境，且緩解效果更為強(qiáng)勁。這說明本文所得出的核心結(jié)論是穩(wěn)定有效的。

表6 內(nèi)生性處理：2SLS工具變量法

五、異質(zhì)性分析

本文的異質(zhì)性研究主要從屬性、行業(yè)以及區(qū)域三個方面進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）屬性異質(zhì)性分析

大多數(shù)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)都存在資源分配不均的問題，這種問題集中體現(xiàn)在“屬性錯配”當(dāng)中，即相較于非國有中小企業(yè)而言，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)更愿意將資金貸款給國有中小企業(yè)。所以，首先從所有權(quán)屬性的角度切入討論，將數(shù)據(jù)樣本分為國有中小企業(yè)和非國有中小企業(yè)兩個部分各自進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。Panel A的數(shù)據(jù)顯示，在第一列中，本文的核心解釋變量通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，對于中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)展現(xiàn)出更強(qiáng)勁的驅(qū)動效果。而在第二列中，核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)并不顯著，數(shù)字普惠金融對于國有中小企業(yè)的融資緩解作用難以體現(xiàn)。從而驗(yàn)證了本文所提出的假設(shè)2。

（二）行業(yè)異質(zhì)性分析

除了對產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的研究之外，本文將進(jìn)一步研究中小企業(yè)融資的行業(yè)分配問題。因此，本文將樣本重新分類為制造業(yè)以及非制造業(yè)兩部分進(jìn)行實(shí)證回歸?；貧w結(jié)果如表7所示。由第三列、第四列結(jié)果可以得知，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于不同行業(yè)的中小企業(yè)融資緩解作用仍然展現(xiàn)出一定的偏向性。在制造業(yè)的中小企業(yè)中，核心解釋變量通過5%的顯著性檢驗(yàn)，展現(xiàn)出較為明顯的正向驅(qū)動作用（回歸系數(shù)達(dá)到1.196）。但其對于非制造行業(yè)的影響效果卻并不顯著。數(shù)字普惠金融的發(fā)展，為制造行業(yè)提供更多的融資機(jī)會，以確保我國龍頭行業(yè)長盛不衰。

表7 數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響：屬性與行業(yè)異質(zhì)性

（三）區(qū)域異質(zhì)性分析

為了研究數(shù)字普惠金融影響的區(qū)域性，本文以宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為標(biāo)準(zhǔn)，將我國31個省份劃分為東、中、西三個地區(qū)。檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，數(shù)字金融通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)值達(dá)到1.927。中部地區(qū)中，解釋變量對于融資約束的緩解效用不顯著。在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)，數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)是一個負(fù)值，這說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后地區(qū)的數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束的影響機(jī)制中斷。因此，區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展呈現(xiàn)出一定的差異性，從而驗(yàn)證了本文所提出的假設(shè)3。

表8 數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響：區(qū)域異質(zhì)性

六、中介傳導(dǎo)機(jī)制分析

為了更深入探討數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束之間的影響渠道，本文從兩個方面建立中介傳導(dǎo)機(jī)制，研究“數(shù)字金融—中小企業(yè)融資約束”之間的機(jī)制黑箱。其一，中小企業(yè)融資成本；其二，中小企業(yè)杠桿水平。中介效應(yīng)模型的遞歸方程具體形式如下：

中小企業(yè)融資成本使用財務(wù)費(fèi)用率（Cost）來衡量；杠桿水平使用資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）來衡量，其余變量具體含義同公式（1）。本文主要從融資成本以及杠桿水平兩條路徑研究數(shù)字金融對于企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)主要原因有二。首先，數(shù)字普惠金融的發(fā)展拓展了企業(yè)融資渠道，使融資工具豐富化，金融機(jī)構(gòu)授信流程大大縮短，融資過程中的各項(xiàng)資源消耗減少，最終降低企業(yè)融資成本。因此，從融資成本這一渠道研究傳導(dǎo)路徑，較為合理。其次，高效便捷的信息搜集、合理有序的信息整理以及智能高效的信息追蹤提高了信息共享能力，降低融資各方信息不對稱的程度。但是，信息透明度難以用具體變量表示。故本文選取表示企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的杠桿水平作為第二條中介機(jī)制。如若數(shù)字金融的使用能夠減輕企業(yè)的杠桿水平，那中小企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險就能得到有效緩解，從而實(shí)現(xiàn)內(nèi)部資金源的高效配給，企業(yè)融資水平得到改善。實(shí)證結(jié)果如表9所示。

表9 數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩解中小企業(yè)融資約束的渠道機(jī)制：融資成本與杠桿水平

從第一列第二列的數(shù)據(jù)可以看出，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低中小企業(yè)融資費(fèi)用率，而融資費(fèi)用率與被解釋變量（前滯1期）成反比，即融資費(fèi)用率的降低能夠緩解企業(yè)所面臨的融資約束。這一結(jié)論與上述“數(shù)字金融—（降低）融資費(fèi)用率—緩解融資約束”這一條傳導(dǎo)路徑相符。第三、四列是第二條傳導(dǎo)路徑“數(shù)字金融—（降低）企業(yè)杠桿—緩解融資約束”的檢驗(yàn)結(jié)果。研究顯示，數(shù)字普惠金融通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)達(dá)到-0.859，很大程度上改善企業(yè)所面臨的經(jīng)營風(fēng)險，可用資金增加，內(nèi)源性融資風(fēng)險下降，降低不必要的杠桿水平。數(shù)字金融中包含的新興技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)各類項(xiàng)目的開展提供支撐，緩解經(jīng)營風(fēng)險，企業(yè)杠桿需求下降，融資約束水平下降。從而驗(yàn)證了本文所提出的假設(shè)4。

七、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文選取2014—2020年中小企業(yè)板上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的動態(tài)效應(yīng)、異質(zhì)性特征以及中介傳導(dǎo)機(jī)制。結(jié)論表明：第一，數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束展現(xiàn)出顯著的緩解作用，并且在時間序列上呈現(xiàn)出效應(yīng)遞減的規(guī)律。第二，數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資約束的緩解作用具有異質(zhì)性特征，能夠糾正傳統(tǒng)金融貸款服務(wù)的屬性錯配以及領(lǐng)域錯配的問題。第三，從地域特點(diǎn)來看，數(shù)字普惠金融的發(fā)展更多的依托于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度，對我國東部地區(qū)的中小企業(yè)展現(xiàn)出更加強(qiáng)勁的融資緩解力度。第四，數(shù)字普惠金融通過降低中小企業(yè)融資成本、規(guī)避運(yùn)營風(fēng)險兩條路徑，增加企業(yè)內(nèi)部資金源，驅(qū)動企業(yè)消除不必要的杠桿，最終達(dá)到幫助中小企業(yè)走出融資困境的目的。

（二）幾點(diǎn)建議

1.拓展試點(diǎn)容錯空間，加大中小企業(yè)融資緩解效應(yīng)的力度。提高金融監(jiān)管部門容忍度，為數(shù)字化金融業(yè)態(tài)的創(chuàng)新運(yùn)用、轉(zhuǎn)型升級提供實(shí)驗(yàn)性溫床。加大基層數(shù)字普惠金融創(chuàng)新項(xiàng)目的落地實(shí)施，增加技術(shù)研究投入成本，以確保數(shù)字普惠金融在緩解中小企業(yè)融資約束過程中技術(shù)創(chuàng)新動力的持續(xù)輸入。同時，將傳統(tǒng)金融嚴(yán)密的組織體系與數(shù)字普惠金融高效的數(shù)字處理技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)投融資服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化，資金利用率高效化。完善中小企業(yè)信貸建設(shè)，增強(qiáng)企業(yè)透明度，打通各方融資渠道，從根源上解決融資難題。

2.完善金融服務(wù)體系，增強(qiáng)數(shù)字普惠金融緩解融資問題的靶向性。發(fā)揮數(shù)字普惠金融的固有優(yōu)勢，糾正傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)存在的資源錯配問題。針對“屬性錯配”“行業(yè)錯配”等問題打造具有針對性的線上融資工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化融資模式的高標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)用。首先，完善各中小企業(yè)信用狀況評價并記錄在案，實(shí)現(xiàn)數(shù)字金融服務(wù)定制化；其次，結(jié)合云計算、大數(shù)據(jù)等處理技術(shù)的運(yùn)用，廣泛搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息查詢的便捷化；最后，利用區(qū)塊鏈技術(shù)，建立風(fēng)險控制的動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)融資風(fēng)險的最低化。

3.把握相關(guān)政策動向，打破傳統(tǒng)融資模式的空間集聚效應(yīng)。我國數(shù)字化金融體系的普惠性與經(jīng)濟(jì)生態(tài)環(huán)境息息相關(guān)。針對經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資緩解機(jī)制鏈斷裂的情況，必須加大對應(yīng)地區(qū)的相關(guān)政策傾斜力度，為中西部地區(qū)提供足量的財政補(bǔ)給，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的全面普及。同時，結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)形勢，充分發(fā)揮東部發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字化技術(shù)的示范性作用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融服務(wù)的場景化運(yùn)用。引導(dǎo)科技賦能生產(chǎn)要素向經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)流動，積極推動中西部地區(qū)融資模式的轉(zhuǎn)型升級，改善傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“區(qū)域錯配”問題。