數(shù)字普惠金融對科技型中小企業(yè)融資效率的影響

王啟越 倪嘉祺 馬忠民（副教授）

（徐州工程學(xué)院 江蘇 徐州 221000）

科技型中小企業(yè)作為國家實施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體，在研發(fā)過程中，存在投入周期長、風(fēng)險可控性差、未來收益穩(wěn)定性弱的特征，故需要大量且流通性穩(wěn)定的資金來維持創(chuàng)新活動的發(fā)展。但長期以來由于融資成本過高、財務(wù)會計信息不完善、抵押物質(zhì)量低且緊缺等問題，所以在充斥著信息不對稱、易逆向選擇的金融環(huán)境下，科技型中小企業(yè)面臨嚴(yán)峻的傳統(tǒng)金融體系排斥問題，易陷入內(nèi)部資金鏈斷裂以及外部融資很難取得的困境中。特別在當(dāng)前疫情沖擊下外部經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境影響，放大了積聚已久的科技型中小企業(yè)融資難、融資貴的問題。那么，以數(shù)字技術(shù)作為機能疊加政策扶助金融創(chuàng)新，數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否能夠提升科技型中小企業(yè)的融資效率，為此展開研究具有重要的現(xiàn)實意義與長遠意義。

一、文獻梳理與假設(shè)提出

張瑾華等（2016）、何劍等（2021）認(rèn)為融資困境一直是制約中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸，是一項亟待解決的現(xiàn)實難題。孫緒換（2020）認(rèn)為中小企業(yè)易忽視內(nèi)部控制，導(dǎo)致財務(wù)信息失真、信用降低，企業(yè)難以取得融資。劉志強等（2018）認(rèn)為科技型中小企業(yè)自身的規(guī)模小、競爭力弱的局限，通過股票市場獲得融資存在著很大的困難，劉淑萍（2021）認(rèn)為債券市場中金融機構(gòu)基于信貸風(fēng)險，會更偏向于將貸款發(fā)放給穩(wěn)定運營的企業(yè)而非高風(fēng)險的科技型中小企業(yè)。據(jù)此提出假設(shè)1。

H1：我國的科技型中小企業(yè)普遍存在融資約束。

Berger等（2019）認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以多角度精確評估科技型中小企業(yè)的信用狀況以及信貸風(fēng)險，減少信息不對稱。吳慶田等（2020）認(rèn)為普惠金融是解決中小企業(yè)受金融服務(wù)排斥問題的有效途徑。吳慧慧等（2020）、鄭祖昀等（2021）、黃國平（2021）認(rèn)為以信息技術(shù)為構(gòu)建基礎(chǔ)構(gòu)建的數(shù)字普惠金融能夠有效緩解金融市場上存在的信息不對稱問題，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于緩解其融資約束的困境，提高金融服務(wù)質(zhì)量與效率。據(jù)此提出假設(shè)2。

H2：數(shù)字普惠金融全面發(fā)展能夠有效統(tǒng)籌協(xié)調(diào)科技型中小企業(yè)外部融資束縛。

二、模型構(gòu)建

根據(jù)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性模型理論，并結(jié)合我國學(xué)者對該模型進行的實證檢驗，建立基準(zhǔn)模型，如式（1）。

其中被解釋變量Cash為企業(yè)內(nèi)部盈余現(xiàn)金預(yù)留的變動，CF為企業(yè)來自經(jīng)營活動的現(xiàn)金流，Grow表示企業(yè)未來可持續(xù)成長性，Size反映了企業(yè)規(guī)模，NWC為企業(yè)非現(xiàn)金凈營運資本的變動，Expand為企業(yè)長期資本支出，d為時間效應(yīng)，f為個體效應(yīng)，ε為誤差擾動項。

為了考察數(shù)字普惠金融對科技型中小企業(yè)籌資束縛的作用模式，借鑒Khurana等的研究內(nèi)容，參照國內(nèi)學(xué)者劉淑萍（2021），在基準(zhǔn)模型上增加了數(shù)字普惠金融指數(shù)與CF指標(biāo)的交互項，納入三個二級指標(biāo)和現(xiàn)金流指標(biāo)形成擴展模型，如式（2）。

各個變量的解釋說明如表1所示。

表1 主要變量說明

三、實證檢驗

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文采用的研究樣本為創(chuàng)業(yè)板的全國中小企業(yè)2013—2018年度財務(wù)數(shù)據(jù)。模型中所用的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)均從國泰安數(shù)據(jù)庫獲得，數(shù)字普惠金融指數(shù)選取來自北大數(shù)字普惠金融指數(shù)，對應(yīng)的研究區(qū)間是2013—2018年度數(shù)據(jù)，對所獲取數(shù)據(jù)進行如下篩選：（1）剔除樣本區(qū)間內(nèi)ST、*ST、PT類（經(jīng)過特別處理，面臨退市預(yù)警，以及經(jīng)過特別轉(zhuǎn)讓處理的公司）；（2）依據(jù)科技型中小企業(yè)的特征，選取行業(yè)類型。①G類信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，此行業(yè)是指利用計算機通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行編寫、收取、處理加工以及利用，并提供終端服務(wù)活動。②M科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，是指運用現(xiàn)代的科技知識與技術(shù)方法，向社會提供智能服務(wù)的新興產(chǎn)業(yè)，包括科學(xué)研究專業(yè)技術(shù)服務(wù)與推廣、科技信息交流與培訓(xùn)、科學(xué)技術(shù)評估等活動；（3）剔除財務(wù)數(shù)據(jù)異常和財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司?？萍夹椭行∑髽I(yè)上市年份較晚并且有些省份只有少數(shù)此類企業(yè)，最終取得101家科技型中小企業(yè)，其中所屬G類信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的企業(yè)43家，占總樣本量的43%，M科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)58家，占比57%，共計440個觀測值非平衡面板數(shù)據(jù)。

（二）描述性統(tǒng)計

對所選取變量利用Stata軟件進行描述性統(tǒng)計的分析與整理，詳見表2。如表2所示，此項數(shù)據(jù)佐證本文所做第一個假設(shè)，處于創(chuàng)業(yè)期的企業(yè)難以靠自有資本滿足企業(yè)持續(xù)成長需求，并存在較為嚴(yán)峻的融資約束問題。

表2 全樣本描述性統(tǒng)計

（三）相關(guān)性分析與模型檢驗

運用Stata軟件進行相關(guān)性分析顯示的系數(shù)絕對值都未超過警戒線且都在0.6之下，因此可以證明所選樣本較合理且所形成的非平衡面板數(shù)據(jù)之間不具用多重線性相關(guān)問題，所構(gòu)建的模型也不需要修正。

在對2013年至2018年的非平衡面板數(shù)據(jù)進行全樣本回歸處理之前，需要對估計模型效應(yīng)方法選擇問題進行相關(guān)檢驗。檢驗估計量之間存在顯著差異的經(jīng)典檢驗方法是豪斯曼檢驗，該檢驗可以有效識別模型是隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。利用豪斯曼檢驗對固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進行選擇,其檢驗結(jié)果顯示檢驗統(tǒng)計量為8.78，其p值為0.0415＜顯著水平α=0.05，結(jié)果如表4所示，未超過估計誤差范圍。因此通過豪斯曼檢驗表明，拒絕H0隨機效應(yīng)模型接受被擇H1固定效應(yīng)模型。

表4 豪斯曼檢驗報告

（四）實證結(jié)果分析

以現(xiàn)金持有量變動作為被解釋變量，采用Stata的軟件，通過固定效應(yīng)模型來實證分析數(shù)字普惠金融指數(shù)覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度3個維度指標(biāo)對科技型中小企業(yè)融資約束的影響，分別表示在1%、5%、10%置信水平上進行顯著檢驗，匯總結(jié)果如下頁表5所示。

從表5可以看出，在基準(zhǔn)模型和5個擴展模型中，現(xiàn)金流CF的回歸系數(shù)均顯著為正，表明本文所選取101家科技型中小企業(yè)存在現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感現(xiàn)象。在控制變量方面，凈運營資本NWC的估計系數(shù)顯著為正，表明隨著企業(yè)經(jīng)營資本的增加，企業(yè)會持有更多的現(xiàn)金以備未來融資需求。企業(yè)成長性Grow顯著為正，表明當(dāng)科技型中小企業(yè)處在高速成長期時，會存蓄大量現(xiàn)金。資本性支出Expand顯著為負(fù)，表明資本支出越多，現(xiàn)金持有越少。企業(yè)規(guī)模Size在模型中為顯著為負(fù)，說明隨著科技型中小企業(yè)規(guī)模的擴大持有的現(xiàn)金資產(chǎn)將減少。故全樣本回歸結(jié)果可驗證本文的第一個假設(shè)。

表5 樣本回歸結(jié)果

數(shù)字普惠金融總指數(shù)CF×DIFI的指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以顯著緩解科技型中小企業(yè)融資約束。具體來看數(shù)字普惠金融覆蓋程度、使用廣度和數(shù)字化程度、各回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融的三個二級指標(biāo)對科技型中小企業(yè)融資約束具有一定的緩解作用。故可驗證本文的第2個假設(shè)。

（五）穩(wěn)健性檢驗

對于內(nèi)生性問題，除了運用豪斯曼檢驗選定固定效應(yīng)模型的檢驗結(jié)果，能夠在一定程度上有效緩解內(nèi)生性問題對估計效果產(chǎn)生的不利影響，還考慮到經(jīng)營活動現(xiàn)金流可能與其未來投資方向有關(guān)，會有干擾變量的影響使模型估計產(chǎn)生偏差。為了進一步降低內(nèi)生性問題、提高回歸結(jié)果的可靠性，故對原模型中的經(jīng)營活動現(xiàn)金流CF進行替換，以企業(yè)總現(xiàn)金TCF進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表6所示。

由表6可以看出，當(dāng)利用企業(yè)總現(xiàn)金流TCF作為經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流CF的替代指標(biāo)進行重新回歸之后，企業(yè)總現(xiàn)金流的估計系數(shù)仍然顯著為正，即使其系數(shù)明顯縮小但不影響其對現(xiàn)金流的正向影響效果。并且其他系數(shù)都與原回歸模型無明顯差別，因此通過穩(wěn)健性檢驗。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

四、相關(guān)對策建議

（一）國家政策層面

首先，要健全數(shù)字普惠金融發(fā)展配套政策，加大基礎(chǔ)設(shè)施投入，完善網(wǎng)絡(luò)通信以及自助結(jié)算系統(tǒng)，以科技型中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃為核心目標(biāo)，推進支持和監(jiān)管數(shù)字普惠金融的健康可持續(xù)發(fā)展，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的包容性特質(zhì)，針對地區(qū)發(fā)展不平衡性；其次，加強新型服金融服務(wù)平臺的安全監(jiān)管，可以利用區(qū)塊鏈的加密技術(shù)，提升數(shù)字信息安全問題，緩釋金融監(jiān)管缺失的消極影響；最后，完善征信系統(tǒng)建設(shè)，全面整合客戶信息，總體規(guī)劃金融監(jiān)管控制體系，在合理配置金融資源上要多元化靈活實施政府職能。

（二）金融機構(gòu)層面

首先要利用數(shù)字化技術(shù)，深化金融機構(gòu)改革升級，隨著金融市場供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革深化，要加快傳統(tǒng)金融機構(gòu)的升級轉(zhuǎn)型，提高數(shù)字化程度，高效運用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字化技術(shù)，提升金融服務(wù)的效用與覆蓋范圍，實現(xiàn)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型；其次，實施創(chuàng)新融資渠道多元化，構(gòu)建個性化企業(yè)信貸支持，提升金融服務(wù)質(zhì)量與效率，不斷豐富針對科技型中小企業(yè)金融產(chǎn)品與金融服務(wù)的種類，確定合理的信貸結(jié)構(gòu)。

（三）科技型中小企業(yè)層面

首先，要提升企業(yè)自身內(nèi)部控制與財務(wù)制度規(guī)范，不斷健全強化風(fēng)險控制管理機制并加強管理層內(nèi)部的分級管控體系，增強企業(yè)應(yīng)對未來風(fēng)險能力，對于創(chuàng)新研究開發(fā)的主營業(yè)務(wù)企業(yè)應(yīng)該合理配置金融資源，將資金投入到具有未來創(chuàng)新性項目中；其次，積極尋求并利用多種新興融資方式，提前做好融資規(guī)劃，積極利用數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢拓寬融資渠道，合理地控制信貸水平，權(quán)衡融資渠道，謹(jǐn)慎引入資本并提前進行風(fēng)險評估與控制手段。