融資難、融資貴與小微經(jīng)營者信心
——基于全國工商聯(lián)和螞蟻金服小微企業(yè)聯(lián)合問卷調(diào)查的分析

侯寶鋒 蘇 治 史建平

一、引言

2018年，國務院促進中小微企業(yè)發(fā)展工作領導小組第一次會議明確指出，中小微企業(yè)貢獻了我國50%以上的稅收，60%以上的GDP，70%以上的技術創(chuàng)新，80%以上的城鎮(zhèn)勞動就業(yè)，90%以上的企業(yè)數(shù)量，是國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的生力軍，是推動經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要基礎，同時還是擴大就業(yè)、改善民生的重要支撐①。然而在最近幾年間，受去杠桿、中美貿(mào)易摩擦、新冠疫情沖擊等多重因素影響，我國中小微企業(yè)融資難、融資成本貴和財務脆弱性風險高等問題依然突出。例如，朱武祥等(2020)[1]在2020年2月調(diào)研全國1 509家中小微企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，約85%的中小微企業(yè)現(xiàn)金余額維持不了3個月，只有約10%的中小微企業(yè)能夠維持6個月以上。雖然各級政府與金融機構都出臺了惠及中小微企業(yè)的幫扶政策和信貸優(yōu)惠，但中小微企業(yè)的融資困境仍未完全消除(李蘭等，2017[2]；胡恒松和董慧穎，2020[3]；申廣軍等，2020[4])。如何消除中小微企業(yè)的融資難融資貴、緩解中小微企業(yè)的焦慮情緒已成為一個全國性難題。對此，李克強總理6月17日召開國務院常務會議時指出，做好“六穩(wěn)”工作，落實“六?！比蝿?，必須在發(fā)揮好積極財政政策特別是紓困和激發(fā)市場活力規(guī)模性政策作用同時，加大貨幣金融政策支持實體經(jīng)濟力度，綜合運用降準、再貸款等方式，保持市場流動性合理充裕，加大力度解決融資難，緩解企業(yè)資金壓力，幫助企業(yè)特別是中小微企業(yè)渡過難關(1)李克強主持召開國務院常務會議部署引導金融機構進一步向企業(yè)合理讓利助力穩(wěn)住經(jīng)濟基本盤，新華網(wǎng)，http://www.xinhuanet.com/politics/leaders/2020-06/17/c_1126127203.htm。。

從已有文獻來看，關于中小微企業(yè)融資難融資貴的研究猶如過江之鯽(Kersten等，2017[5])(2)Kersten等(2017)[5]采用多元薈萃分析方法(multivariate meta-analysis)對研究中小微企業(yè)信貸約束的文獻進行了較為系統(tǒng)的梳理和歸納?！，F(xiàn)有研究聚焦于政策層面、銀行結構、企業(yè)自身因素(如企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)所有制)等角度來討論中小微企業(yè)存在融資難、融資貴的成因，以及利用各國微觀企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)來考察融資約束對中小微企業(yè)的利潤率、研發(fā)投入、創(chuàng)新、出口、就業(yè)、TFP和企業(yè)成長的影響(Cenni等,2015[6]；Kirschenmann，2016[7]；盧盛峰和陳思霞，2017[8]；顧雷雷等，2018[9]；王宇偉和李寒舒，2019[10]；Murro和Peruzzi，2019[11])，但一個很容易被忽略也可能是非常重要的方面是，融資約束對中小微企業(yè)信心與預期的影響。信心與預期作為一種經(jīng)濟行為和心理現(xiàn)象，是行為主體在進行經(jīng)濟行為活動之前對經(jīng)濟變量的一種估計和主觀判斷。當前，信心與預期已經(jīng)成為宏觀經(jīng)濟波動的一個重要來源或傳導機制，在經(jīng)濟決策和宏觀經(jīng)濟管理中具有重要作用，這也使得在宏觀經(jīng)濟政策實施中如何管理企業(yè)預期、增強企業(yè)信心成為政府工作的重心之一。劉曉光和劉元春(2019)[12]研究指出，當前我國實現(xiàn)“六穩(wěn)”的核心在于“穩(wěn)預期”,而“穩(wěn)預期”的關鍵在于“穩(wěn)信心”。一旦企業(yè)形成悲觀預期，這種負面情緒不僅會減少企業(yè)自身的投資規(guī)模，而且也會傳導到上下游其他企業(yè)，形成連鎖反應，最終對國民經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不可忽視的負面影響。

我國作為世界上最大的發(fā)展中國家和全球第二大經(jīng)濟體，穩(wěn)定中小微企業(yè)信心，增強中小微企業(yè)預期具有非常重要的戰(zhàn)略意義。它不僅直接關系著中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的成敗，而且也時刻影響著世界經(jīng)濟復蘇的根基。在這一現(xiàn)實背景之下，本文利用全國工商聯(lián)和螞蟻金服在2019年第2季度和第3季度開展的小微企業(yè)聯(lián)合調(diào)查數(shù)據(jù)，定量考察了融資難、融資貴對小微經(jīng)營者信心的影響及其傳導途徑。我們發(fā)現(xiàn)：雖然我國小微經(jīng)營者普遍面臨融資難和融資貴等融資約束，但它們對未來經(jīng)濟發(fā)展的信心仍然較為樂觀。與不受融資約束的小微經(jīng)營者相比，融資難和融資貴都會顯著加劇小微經(jīng)營者對未來發(fā)展陷入悲觀預期的可能性。這一結果在截面數(shù)據(jù)回歸和面板數(shù)據(jù)回歸中均顯著成立。通過融資渠道分析發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款能夠有效降低遭受融資難的小微經(jīng)營者陷入悲觀情緒的可能性。對于面臨融資難和融資貴雙重沖擊的小微經(jīng)營者而言，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款、傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡等融資渠道都能夠有效降低企業(yè)悲觀預期的可能性。相比之下，地下錢莊或高利貸卻會提高小微經(jīng)營者在預期營業(yè)收入上產(chǎn)生悲觀預期的可能性。此外，對于面臨融資難的小微經(jīng)營者而言，只有償還已有債務這種融資用途才能有效降低悲觀預期的可能性。相比之下，對于同時遭受融資難和融資貴的小微經(jīng)營者來說，償還已有債務并不能改變小微經(jīng)營者所面臨的融資貴問題，進而也就無法傳導影響到此類企業(yè)的預期與信心。

本文的結構安排如下：第二部分簡要回顧了相關文獻發(fā)展；第三部分是數(shù)據(jù)描述與變量選擇；第四部分是信貸配給影響小微經(jīng)營者信心的經(jīng)驗分析；第五部分是傳導機制分析；第六部分是主要結論和政策啟示。

二、文獻回顧

長期以來，融資難和融資貴是世界各國(尤其是轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體和發(fā)展中國家)中小微企業(yè)所面臨的信貸難題(Drakos和Giannakopoulos，2011[13])。一方面，既有研究對中小微企業(yè)存在融資難和融資貴的原因進行了深入研究，得到了許多富有價值的研究結論。從融資需求來看，大型企業(yè)能夠憑借充足的內(nèi)源資金來解決融資問題，而中小微企業(yè)缺乏足夠的內(nèi)源資金支持，因而只能依賴外源資金來緩解資金缺口。與大型企業(yè)相比，中小微企業(yè)對獲取銀行信貸資源的意愿更為強烈和迫切(Desai等，2008[14]；于澤等，2015[15]；Farinha和Félix，2015[16]；Chaney，2016[17]；Angori等，2020[18])。從融資成本來看，八成以上的小微經(jīng)營者融資渠道主要依賴于傳統(tǒng)銀行和互聯(lián)網(wǎng)銀行，而且向傳統(tǒng)銀行融資的小微經(jīng)營者往往需要承擔額外的附加成本(如抵押物評估費、擔保費、咨詢費、財務顧問費、資金管理費等)。例如，肖爭艷和陳惟(2017)[19]研究指出，中小微企業(yè)融資成本貴現(xiàn)象在我國長期存在，央行無論通過釋放流動性等數(shù)量型調(diào)控工具，還是降低貸款基準利率等價格型調(diào)控工具，都無法顯著降低中國中小微企業(yè)的實際融資成本。顧雷雷等(2018)[9]利用京津冀地區(qū)728家企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)自身條件(如企業(yè)規(guī)模)和外部市場環(huán)境對企業(yè)融資成本都有重要影響，但前者的影響更強。從信貸供給的視角來看，信息不對稱是造成中小微企業(yè)難以獲得銀行信貸資源的重要原因(Niinim?ki，2018[20])，銀行與金融機構等各類信貸供給者可能將企業(yè)的營收規(guī)模和資產(chǎn)規(guī)模作為信貸配給過程中的甄別信號，并據(jù)此分別對不同營收規(guī)模和資產(chǎn)規(guī)模的企業(yè)實施融資差別對待，使得營收規(guī)模較大的企業(yè)更容易獲得融資機會和融資滿足度。不僅如此，由于中小微經(jīng)營者資產(chǎn)規(guī)模小且缺乏優(yōu)質(zhì)抵押品，這大大限制了中小微經(jīng)營者(特別是小微經(jīng)營者)的資產(chǎn)抵押能力。與此同時，加上小微經(jīng)營者存在規(guī)模較小、人才缺失、管理不規(guī)范、產(chǎn)權集中、治理結構不明晰等問題，小微經(jīng)營者很難通過證券市場來滿足融資要求。例如，張一林等(2019)[21]指出，相比于規(guī)模較小的銀行，大銀行在甄別軟信息方面不具有比較優(yōu)勢。為了防范企業(yè)家風險，大銀行需要嚴格要求企業(yè)的抵押品數(shù)量并施行嚴格的違約清算。大銀行的這種融資特性決定了其難以為中小微企業(yè)提供有效的金融支持。要想從根本上緩解中小微企業(yè)的融資難、融資貴，關鍵在于改善銀行業(yè)結構，而不是通過行政干預要求大銀行服務中小微企業(yè)。Song和Zhang(2018)[22]采用中國非上市中小微企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，銀行通常需要中小微企業(yè)引入第三方擔保來分擔信息不對稱所帶來的債務違約風險。朱太輝等(2018)[23]從資金配置結構的視角研究發(fā)現(xiàn)，政府的隱性擔保和利差管制、行業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模和抵押屬性、銀行粗放的發(fā)展模式和經(jīng)營偏好，導致銀行信貸資金更多地流向了產(chǎn)出效率相對較低的國有大型企業(yè)，而非急需信貸資金支持的中小微企業(yè)。Ferri等(2020)[24]采用意大利中小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)得出，家族企業(yè)特質(zhì)是中小微企業(yè)獲取銀行信貸資源的重要信用擔保。除此之外，還有一些研究從金融市場效率本身解釋了中小企業(yè)融資難、融資貴問題。例如，田國強和趙旭霞(2019)[25]研究發(fā)現(xiàn)，金融體系效率下降會推高金融系統(tǒng)自身的融資成本并造成金融資源錯配，導致中小微企業(yè)融資難、融資貴和地方政府債務高企，而地方政府債務增加，反過來又會加劇金融系統(tǒng)和中小微企業(yè)的融資困境。

另一方面，現(xiàn)有文獻主要關注中小微企業(yè)融資難、融資貴的經(jīng)濟后果，包括融資難、融資貴對中小微企業(yè)的利潤率、固定資產(chǎn)投資、研發(fā)投入、自主創(chuàng)新、出口行為和企業(yè)成長的負面影響。例如，沈俊和張仁慧(2018)[26]研究指出，融資約束將導致中小微企業(yè)的資金利用效率降低，即便中小微企業(yè)愿意承擔高風險、擴大投資力度，也無法保證能夠獲得高收益。因此，融資約束對中小微企業(yè)的投資意愿和投資回報都有負面影響。張璇等(2017)[27]利用2005年世界銀行中國企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，與國有大型企業(yè)相比，融資約束對中小微企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更為明顯。Wellalage和Fernandez(2019)[28]采用29個東歐和中亞經(jīng)濟體的中小微企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，融資難對中小微企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新具有顯著的負面影響，這種負面影響在中小微企業(yè)的起步階段尤為嚴重。申廣軍等(2020)[4]從資本技能互補的視角研究發(fā)現(xiàn)，融資約束對中小微企業(yè)的投資造成了障礙，較少的投資與較低的高技能工人比重呈現(xiàn)正向關系。大型企業(yè)(如國有企業(yè))的高技能工人比重不受融資約束的影響，但是中小微企業(yè)(如民營企業(yè))的融資約束顯著降低了它們對高技能工人的需求。Cornille等(2019)[29]研究得出，當中小微企業(yè)遭遇需求下滑和激烈的市場競爭時，信貸資源是決定企業(yè)雇傭規(guī)模的重要原因。這是因為信貸約束使得企業(yè)不得不通過裁員來縮減雇傭規(guī)模，而由裁員引起的費用支出反過來會進一步擠壓企業(yè)雇傭規(guī)模。Cheng等(2021)[30]采用2015年浙江省中小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，弱信貸配給(融資難)和強信貸配給(融資難且融資貴)將導致浙江省中小微企業(yè)出口的可能性分別下降22%和36%，出口交貨值分別下降32%和66%。Cao和Leung(2020)[31]采用加拿大的中小微企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，信貸約束對企業(yè)投資增速、就業(yè)增速和TFP都有顯著的負面影響。

總體來看，已有研究表明，融資約束降低了中小微企業(yè)的投資規(guī)模和投資意愿(包括固定資產(chǎn)投資和研發(fā)投資)，降低了中小微企業(yè)參與出口的可能性，從而導致中小微企業(yè)難以通過外部融資來提升企業(yè)績效(如利潤率)、增加勞動力雇傭、促進企業(yè)成長。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻較少關注融資難和融資貴對中小微企業(yè)的信心與預期的負面影響，也沒有回答融資難和融資貴是通過何種傳導途徑來影響中小微企業(yè)的信心與預期。鑒于此，本文利用全國工商聯(lián)和螞蟻金服聯(lián)合開展的小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，利用對融資難和融資貴的量化設計，重點考察了融資難和融資貴對小微經(jīng)營者(包括小微企業(yè)和個體經(jīng)營戶)的信心與預期的傳導影響。

三、數(shù)據(jù)描述與變量選擇

(一)數(shù)據(jù)描述

本文使用的基礎數(shù)據(jù)為全國工商聯(lián)和螞蟻金服在2019年第2季度和第3季度開展的小微企業(yè)聯(lián)合調(diào)查。被調(diào)查對象主要包括兩類：一是支付寶碼商(使用二維碼收款的線下商戶)和淘系電商(天貓和淘寶等平臺上的電商)；二是最近一周有登陸過支付寶頁面的活躍商戶(如個人商戶)。本文將上述兩類調(diào)查對象統(tǒng)稱為小微經(jīng)營者。小微經(jīng)營者調(diào)查主要采用線上調(diào)研方式，問卷系統(tǒng)為螞蟻調(diào)研問卷平臺。投放渠道包括支付寶首頁、支付寶網(wǎng)商貸頁面和網(wǎng)商銀行APP。其中，2019年第2季度調(diào)查的投放時間為2019年6月23日到7月14日，共回收有效問卷21 909 份。2019年第3季度調(diào)查的投放時間為2019年10月27日到10月31日，共回收有效問卷25 332份。

(二)變量選擇

本文采用以下兩種方式來刻畫小微經(jīng)營者信心。一是采用小微經(jīng)營者預期在下一個季度的銷售收入變化(記為exp_income)。根據(jù)問卷設置的選項，本文依次將“明顯增加”“增加”“變化不大”“減少”“明顯減少”這五類回答記為1～5，數(shù)值越大，表明小微經(jīng)營者對未來預期收入的信心越悲觀。二是采用小微經(jīng)營者預期在下一個季度員工數(shù)量變化(記為exp_employee)。根據(jù)問卷設置的選項，依次將“明顯增加”“增加”“變化不大”“減少”“明顯減少”這五類回答依次記為1～5，數(shù)值越大，表明小微經(jīng)營者對未來雇用員工人數(shù)的信心越悲觀。

信貸配給是本文的核心解釋變量，它包括弱信貸配給和強信貸配給兩類(Minetti和Zhu，2001[32]；Cheng等，2021[30])。其中，弱信貸配給(記為credit_weak)的定義如下：與上一季度相比，如果貴企業(yè)融資的難易程度有所增加(包括增加和明顯增加)，則定義該企業(yè)受到弱信貸配給，記為1，其他情況記為0。強信貸配給(記為credit_strong)的定義則更加嚴格：與上一季度相比，如果貴企業(yè)融資的難易程度有所增加(包括增加和明顯增加)，且融資利率有所上升，則定義該企業(yè)受到強信貸配給，記為1，其他情況記為0。(3)本文構建的信貸配給都是企業(yè)的主觀感受，由于2019年第3季度沒有負債率數(shù)據(jù)，故無法采用兩個季度間企業(yè)負債率的變化作為信貸配給的客觀指標。

在控制變量方面，參考俞劍等(2016)[33]、Cheng等(2021)[30]的做法，并且結合2019年第2季度和第3季度調(diào)查的問題設置，本文控制了企業(yè)規(guī)模、利潤率、企業(yè)的稅費負擔和負債狀況等因素。其中，企業(yè)規(guī)模(記為size)采用當季員工人數(shù)來表示，企業(yè)利潤率(記為profit)等于當季的利潤總額除以當季的銷售收入，稅費負擔(記為tax)采用企業(yè)當季的稅費占當季的銷售收入的比值來表示，企業(yè)負債狀況(記為leverage)采用當季債務余額占當季銷售收入的比值來表示。此外，還控制了行業(yè)、省份和時間固定效應。為了剔除極端值對估計結果的影響，本文對所有連續(xù)變量進行了首尾各1%的縮尾處理。

表1是所有變量的描述性統(tǒng)計。結果表明，無論是2019年第2季度還是第3季度，小微經(jīng)營者信心的均值都處在2～3之間且中位數(shù)為2，這表明大多數(shù)小微經(jīng)營者對未來預期銷售收入和雇用員工人數(shù)較為樂觀。從小微經(jīng)營者面臨的融資約束來看，約44%的小微經(jīng)營者面臨弱信貸配給(即存在融資難)，約19.5%～26%的小微經(jīng)營者受到強信貸配給(即同時存在融資難和融資貴)。小微經(jīng)營者雇用員工人數(shù)的平均值低于20人，且中位數(shù)低于10人，表明小微經(jīng)營者的雇用員工人數(shù)較少。2019年第2季度，小微經(jīng)營者的稅費負擔和負債率均值分別為10.31%和25.26%。2019年第2季度和第3季度的利潤率均值分別為2.560和1.540，這表明在2019年第2季度中，被調(diào)查者的利潤率介于11%～30%之間，而在2019年第3季度中，被調(diào)查者的利潤率介于6%～20%之間。(4)在2019年第2季度和第3季度的問卷調(diào)查中，企業(yè)利潤率是以區(qū)間段的形式給出。例如：虧損，盈利0～5%，盈利6%～10%，盈利11%～20%，盈利21%～30%，盈利31%～50%，盈利50%以上。對此，本文將這七類選項依次記為-1,0,1,2,3,4,5。數(shù)值越大，表明小微經(jīng)營者的利潤率越高，盈利能力越強。

表1 所有變量的描述性統(tǒng)計

圖1從預期收入的視角反映了我國小微經(jīng)營者的信心變化。圖1(a)是2019年第2季度的調(diào)查情況，圖1(b)是2019年第3季度的調(diào)查情況。從小微經(jīng)營者的預期銷售收入分布來看，在2019年第2季度和第3季度調(diào)查中，預期下一季度銷售收入保持增長的小微經(jīng)營者占比是所有選項中最高的。其中，2019年第2季度占40%，第3季度占35%。預期下一季度銷售收入明顯減少和減少的小微經(jīng)營者占比明顯低于其他三種情況(即變化不大、增加和明顯增加)?？赡苄枰⒁獾囊稽c是，由于2019年第2季度和第3季度的調(diào)查對象和調(diào)查數(shù)量并不相同，所以無法直接通過比較預期收入增加或者明顯增加的小微經(jīng)營者占比來反映整體趨勢的變化。但可以肯定的一點是，無論是2019年第2季度調(diào)查，還是2019年第3季度調(diào)查，被調(diào)查者關于預期收入的信心總體較為樂觀。這與表1的描述性統(tǒng)計完全一致。

圖1 我國小微經(jīng)營者的預期銷售收入變化

圖2從預期雇用人數(shù)的角度反映了我國小微經(jīng)營者的信心分布。從調(diào)查數(shù)據(jù)的分布情況來看，截至2019年6月，預期下一季度雇用人數(shù)明顯減少的小微經(jīng)營者占比均不足5%，約40%的小微經(jīng)營者預期第3季度雇用人數(shù)與第2季度持平。與此同時，約38%的小微經(jīng)營者較為樂觀，認為2019年第3季度雇用人數(shù)將比上一季度有所增加。此外，還有約10%的小微經(jīng)營者持有非常樂觀的態(tài)度，他們認為2019年第3季度雇用人數(shù)將比上一季度明顯增加。

圖2 我國小微經(jīng)營者的預期雇用人數(shù)變化

四、信貸配給對小微經(jīng)營者信心的影響

(一)計量模型的設定

考慮到2019年第2季度和第3季度的調(diào)查對象和控制變量個數(shù)不同，本文將分別采用截面數(shù)據(jù)回歸和面板數(shù)據(jù)回歸來研究信貸配給對小微經(jīng)營者信心的影響，通過交叉驗證的方式來反映本文實證結果的穩(wěn)健性。具體模型設定如下：

yijk=α0+α1×creditijk+α2×Xijk+indusj+provk+εijk

(1)

yijkt=β0+β1×creditijkt+β2×Xijkt+indusj+provk+timet+εijkt

(2)

式(1)是截面數(shù)據(jù)回歸方程，式(2)是面板數(shù)據(jù)回歸方程。i、j、k、t依次表示個體、行業(yè)、省份和時間；被解釋變量y表示小微經(jīng)營者的信心，包括預期下一季度的銷售收入變化和雇用員工數(shù)量變化；credit表示信貸配給，包括弱信貸配給和強信貸配給；X是控制變量集，包括企業(yè)規(guī)模、利潤率、稅費負擔和負債率等；indus、prov、time分別表示行業(yè)、省份和時間固定效應；ε是擾動項。此外，本文在模型(1)和模型(2)的基礎上加入信貸配給和中間傳導機制變量的交互項，用于考察信貸配給影響小微經(jīng)營者信心的中間傳導機制。

(二)實證結果與分析

表2 弱信貸配給(融資難)對小微經(jīng)營者信心的影響

表3是強信貸配給(融資難且融資貴)影響小微經(jīng)營者信心的截面數(shù)據(jù)回歸結果。表3列(1)、列(2)是2019年第2季度的回歸結果，列(3)是2019年第3季度的回歸結果。在1%的水平上，強信貸配給的估計系數(shù)均顯著為正，與未受到強信貸配給的小微經(jīng)營者相比，受到強信貸配給(即同時存在融資難和融資貴)的小微經(jīng)營者預期下一季度銷售收入下降的可能性將提高32.5%～57.02%，預期下一季度雇用員工人數(shù)下降的可能性會提高21.68%。這一結果表明，當小微經(jīng)營者同時遭遇融資難且融資貴時，它們對未來發(fā)展的預期與信心將變得更加悲觀，而且與表2的弱信貸配給估計系數(shù)相比，強信貸配給的估計系數(shù)顯著增大，這表明融資貴也會增加小微經(jīng)營者持有悲觀預期的可能性。換言之，融資難和融資貴對小微經(jīng)營者的信心造成了雙重負面打擊。這種雙重負面打擊極易讓小微經(jīng)營者形成悲觀情緒，失去對未來經(jīng)濟發(fā)展的信心。與此同時，控制變量的回歸結果與表2完全一致，企業(yè)規(guī)模對小微經(jīng)營者信心并沒有顯著影響，企業(yè)盈利能力的提升將有助于降低小微經(jīng)營者陷入悲觀預期的可能性，而企業(yè)稅費負擔和負債率增加均會明顯加劇小微經(jīng)營者陷入悲觀預期的可能性。

表3 強信貸配給(融資難且融資貴)對小微經(jīng)營者信心的影響

為了驗證本文實證結果的穩(wěn)健性和可靠性，同時結合調(diào)查數(shù)據(jù)的可獲得性，本文接下來采用面板數(shù)據(jù)回歸來考察信貸配給對小微經(jīng)營者下一個季度預期銷售收入的影響(如表4所示)。需要說明的是，由于2019年第3季度的問卷調(diào)查中并不涉及企業(yè)稅費負擔和負債率，故表4回歸中暫未控制這兩個變量，但增加控制了時間固定效應。表4中列(1)和列(2)分別是弱信貸配給和強信貸配給的面板數(shù)據(jù)回歸結果。

表4 信貸配給對小微經(jīng)營者信心的影響：面板數(shù)據(jù)回歸

我們發(fā)現(xiàn)，在1%的水平上，弱信貸配給和強信貸配給的估計系數(shù)均顯著為正，這一結果再次表明融資難、融資貴現(xiàn)象的確會加劇小微經(jīng)營者陷入悲觀預期，喪失對未來發(fā)展信心的可能性。從估計系數(shù)的大小來看，與未受到信貸配給的小微經(jīng)營者相比，面臨弱信貸配給和強信貸配給的小微經(jīng)營者預期下一季度銷售收入下滑的可能性將分別提高36.03%和43.39%。這一結果與表2和表3的截面數(shù)據(jù)回歸結果大體一致。

綜上所述，弱信貸配給和強信貸配給均會加劇小微經(jīng)營者對未來經(jīng)濟發(fā)展形成悲觀預期的可能性，而且強信貸配給的影響程度要明顯大于弱信貸配給。不僅如此，企業(yè)稅費負擔和負債率高企同樣也會加劇小微經(jīng)營者對未來經(jīng)濟發(fā)展失去信心的可能性。值得慶幸的是，我們發(fā)現(xiàn)提高小微經(jīng)營者盈利能力將有助于穩(wěn)定未來預期，降低陷入悲觀預期的可能性。

五、傳導機制分析

為了更好地闡述融資難和融資貴是如何影響小微經(jīng)營者信心，本部分將從融資渠道和融資用途兩大方面來開展中間傳導機制分析。

首先，本文重點分析信貸配給影響小微經(jīng)營者信心的融資渠道這一傳導途徑。其中，融資渠道這個問題同時出現(xiàn)在2019年第2季度和第3季度的問卷調(diào)查中，且可供小微經(jīng)營者選擇的選項有十類，分別是自有資金，沒有融資，傳統(tǒng)銀行經(jīng)營性貸款，傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款，互聯(lián)網(wǎng)平臺貸款，親朋好友借款，民間貸款、地下錢莊或高利貸，線下?lián)９?、典當行、小額貸款公司等，其他融資渠道。由于本題為多選題，于是引入十個虛擬變量來分別標記上述十個選項。如果選擇該選項，則記為1，否則該選項記為0。

其次，從融資用途這一傳導途徑解釋信貸配給對小微經(jīng)營者信心的影響。其中，融資用途這個問題只出現(xiàn)在2019年第3季度的問卷調(diào)查中，且可供小微經(jīng)營者選擇的選項有八類，分別是日常運營流動資金需求，擴大規(guī)模，開發(fā)新產(chǎn)品新技術，店鋪、辦公室、倉庫租金，個人家庭生活消費，償還已有債務，其他用途，不適用(不需要融資)。由于本題為多選題，于是引入八個虛擬變量來依次標記上述選項。如果選擇該選項，則記為1，否則該選項記為0。

表5是2019年第2季度和第3季度所有中間傳導機制變量的描述性統(tǒng)計。由表5中Part A的結果可知，在2019年第2季度問卷調(diào)查中，有55.7%的被調(diào)查者選擇自有資金作為融資渠道，緊隨其后的是傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡(占41.7%)、互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款(占38.6%)、傳統(tǒng)銀行經(jīng)營性貸款(占30.7%)、親朋好友借款(占28.4%)和互聯(lián)網(wǎng)平臺貸款(占10.2%)，其他融資渠道的選擇比例均不足10%。由表5中Part B的結果可知，在2019年第3季度問卷調(diào)查中，選擇傳統(tǒng)銀行經(jīng)營性貸款的比例為41.2%，傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡的比例為47.7%，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款的比例為39.2%，親朋好友借款的比例為34.9%，其他融資渠道的選擇比例均不足10%。從融資用途來看，選擇日常運營流動資金需求的比例為64.6%，擴大規(guī)模的比例為54.3%，開發(fā)新產(chǎn)品新技術的比例為26.3%，店鋪、辦公室、倉庫租金的比例為19.6%，其他用途的比例均不足10%。

又一只白鷲閃電般落下，爪下的土狼向旁一跳，卻仍被利爪勾破了肚皮。爪尖穿透肚腸，拽著這根腸子的一端飛上了天，另一端卻仍留在土狼的肚子里，就像從高空垂到地面的一條血淋淋的繩索。土狼的叫聲像厲鬼一般歇斯底里，在腸子的拉扯下，它的身體在地面上滑出一條帶血的長痕，在撞到一塊巨石后，腸子終于被扯斷。它的四肢抽搐了幾下，便再也不動彈。

(一)基于融資渠道的分析

對2019年第2季度的弱信貸配給(融資難)影響小微經(jīng)營者信心的融資渠道進行分析，結果(6)受篇幅所限，文中未列出回歸結果，感興趣的讀者可聯(lián)系作者索取。顯示，在單獨考察各種融資渠道的傳導影響時，在1%的水平上，弱信貸配給的回歸系數(shù)均顯著為正，而且只有fc3(即傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡)和fc4(即互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款)與弱信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著為負。這一結果表明，對于面臨融資難的小微經(jīng)營者而言，傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡、互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款這兩種融資渠道能夠有效降低小微經(jīng)營者對未來預期銷售收入喪失信心、陷入悲觀預期的可能性。相比之下，其他融資渠道并沒有表現(xiàn)出這種積極的效果。如果將十種融資渠道同時放入回歸方程中，結果表明fc4(即互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款)與弱信貸配給的交叉項的系數(shù)仍顯著為負。這一結果再次表明，在十種融資渠道中，對于面臨融資難的小微經(jīng)營者而言，在降低小微經(jīng)營者對未來銷售收入持有悲觀預期的可能性上，只有互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款這種融資渠道的效果最穩(wěn)定且最明顯。

對第3季度的弱信貸配給(融資難)影響小微企業(yè)經(jīng)營者信心的融資渠道進行分析，結合單獨融資渠道分析和所有融資渠道共同分析的結果(7)，我們發(fā)現(xiàn)，對于面臨融資難的小微經(jīng)營者而言，只有fc1(即傳統(tǒng)銀行經(jīng)營性貸款)、fc3(即互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款)、fc6(地下錢莊或高利貸)、fc8(即其他融資渠道)與弱信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著，且只有fc3和弱信貸配給的交叉項系數(shù)顯著為負，其他三者的交叉項系數(shù)顯著為正。這一結果表明，當小微經(jīng)營者面臨融資難時，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款能夠有效降低小微經(jīng)營者在未來預期銷售收入上陷入悲觀預期的可能性。相比之下，地下錢莊或高利貸、其他融資渠道都會提高小微經(jīng)營者在預期收入上持有悲觀預期的可能性。

對2019年第2季度的弱信貸配給影響企業(yè)下一季度預期員工人數(shù)的融資渠道分析，結果(8)顯示，當小微經(jīng)營者面臨融資難時，無論是單獨的融資渠道分析，還是十種融資渠道同時分析，均只有fc4(即互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款)與弱信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著為負。這一結果表明，在十種融資渠道中，只有互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款這種渠道才能有效降低受到融資難的小微經(jīng)營者對未來預期雇用員工人數(shù)持有悲觀預期的可能性，其他融資渠道并沒有這種明顯的效果。

對2019年第2季度的強信貸配給影響企業(yè)下一季度預期銷售收入的融資渠道進行分析，結果(9)顯示，在單獨考察各種融資渠道和同時考察十種融資渠道的傳導影響時，在1%的水平上，強信貸配給的回歸系數(shù)仍顯著為正，而且只有fc3(即傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡)和fc4(即互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款)與強信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著為負。這一結果表明，對于同時面臨融資難和融資貴的小微經(jīng)營者而言，傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡、互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款這兩種融資渠道都能夠有效降低小微經(jīng)營者對未來預期銷售收入喪失信心、陷入悲觀預期的可能性，且分別降低6.8%～9.8%和11.1%～11.9%。相比之下，其他融資渠道并沒有表現(xiàn)出這種積極的正面影響。這一結果與弱信貸配給的融資渠道分析結果基本一致。

對2019年第3季度的強信貸配給影響企業(yè)下一季度預期銷售收入的融資渠道進行分析，結合單獨融資渠道分析和所有融資渠道共同分析的結果(10)，我們發(fā)現(xiàn)，對于同時面臨融資難和融資貴的小微經(jīng)營者而言，只有fc1(即傳統(tǒng)銀行經(jīng)營性貸款)、fc2(傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡)、fc4(其他互聯(lián)網(wǎng)平臺現(xiàn)金貸)、fc5(親朋好友借款)與強信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著，且只有fc1和強信貸配給的交叉項系數(shù)顯著為正，其他三者的交叉項系數(shù)顯著為負。這一結果表明，當小微經(jīng)營者面臨強信貸配給時(融資難且融資成本貴)，傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡、其他互聯(lián)網(wǎng)平臺現(xiàn)金貸和親朋好友借款能夠有效降低小微經(jīng)營者在未來預期銷售收入上陷入悲觀預期的可能性。

對2019年第2季度的強信貸配給影響企業(yè)下一季度預期員工人數(shù)的融資渠道進行分析，結果(11)顯示，當小微經(jīng)營者面臨強信貸配給時，無論是單獨的融資渠道分析，還是十種融資渠道同時分析，均只有fc4(即互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款)與強信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著為負。這一結果表明，在十種融資渠道中，只有互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款這種渠道才能有效降低存在融資難和融資貴的小微經(jīng)營者對未來預期雇用員工人數(shù)持有悲觀預期的可能性，其他融資渠道并沒有這種明顯的效果。

(二)基于融資用途的分析

對弱信貸配給影響小微經(jīng)營者信心的融資用途進行分析，結果(12)表明，無論是單獨分析各種融資用途的影響，還是同時分析八種融資用途的影響，有且僅有fp6(償還已有債務)與弱信貸配給的交叉項的系數(shù)顯著為負。這一結果表明，對于面臨融資難的小微經(jīng)營者而言，只有償還已有債務這種融資用途才能有效降低小微經(jīng)營者對未來預期銷售收入喪失信心，陷入悲觀預期的可能性，且降低的可能性為12.3%～13.4%。其他類型的融資用途對小微經(jīng)營者未來信心并沒有實質(zhì)性的影響。

對強信貸配給影響小微經(jīng)營者信心的融資用途進行分析，無論是單種融資用途的傳導機制分析，還是八種融資渠道的共同分析，對于強信貸配給的小微經(jīng)營者來說，所有交叉項的回歸系數(shù)均不顯著。這一結果(13)受篇幅所限，文中未列出回歸結果，感興趣的讀者可聯(lián)系作者索取。表明，上述八種融資用途并不能真正影響面臨強信貸配給的小微經(jīng)營者對未來經(jīng)濟發(fā)展的信心和預期。這一結果與弱信貸配給的估計結果完全不同。究其原因可能是償還企業(yè)已有債務能夠有效緩解小微經(jīng)營者所面臨的融資難問題，從而降低小微經(jīng)營者陷入悲觀預期的可能性。但是，償還已有債務并不能改變小微經(jīng)營者所面臨的融資貴問題，進而無法影響融資貴對小微經(jīng)營者持有悲觀預期的可能性。

六、主要結論與政策啟示

融資難和融資貴是世界各國小微企業(yè)在發(fā)展過程中不得不面臨的世界性難題。本文基于全國工商聯(lián)和螞蟻金服在2019年第2季度和第3季度開展的小微企業(yè)聯(lián)合調(diào)查數(shù)據(jù)，嘗試將融資難和融資貴進行合理量化，并考察其對小微經(jīng)營者信心的影響及其中間傳導渠道。本文得出以下四點結論：

第一，雖然我國小微經(jīng)營者普遍面臨著融資難和融資貴等融資約束，但小微經(jīng)營者對未來經(jīng)濟發(fā)展的信心仍然較為樂觀。

第二，與不受融資約束的小微經(jīng)營者相比，融資難和融資貴均會顯著加劇小微經(jīng)營者對未來發(fā)展(如預期營業(yè)收入和預期雇傭員工人數(shù))持有悲觀預期的可能性。這一結果在截面數(shù)據(jù)回歸和面板數(shù)據(jù)回歸中均顯著成立。融資難單獨引起的可能性提升為18.38%～40.06%，融資難與融資貴共同作用所導致的可能性提升為21.68%～57.02%。

第三，從融資渠道來看，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款能夠有效降低遭受融資難的小微經(jīng)營者持有悲觀預期的可能性。對于同時面臨融資難和融資貴的小微經(jīng)營者而言，互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營性貸款、傳統(tǒng)銀行個人消費貸或信用卡等融資渠道都能夠有效降低持有悲觀預期的可能性。相比之下，地下錢莊或高利貸卻會提高小微經(jīng)營者在預期營業(yè)收入上持有悲觀預期的可能性。

第四，從融資用途來看，對于面臨融資難的小微經(jīng)營者而言，只有償還已有債務這種融資用途才能有效降低產(chǎn)生悲觀預期的可能性。然而，對于同時遭受融資難和融資貴的小微經(jīng)營者來說，償還已有債務并不能改變小微經(jīng)營者所面臨的融資貴問題，進而無法影響它們形成悲觀預期的可能性。

雖然新冠疫情并不會改變我國中長期經(jīng)濟走勢，但短期內(nèi)對小微經(jīng)營者的生產(chǎn)經(jīng)營沖擊明顯，且持續(xù)時間不定。小微經(jīng)營者是解決就業(yè)的主力軍，其經(jīng)營受困很可能對就業(yè)造成較大影響。這些小微經(jīng)營者普遍規(guī)模較小，資金有限，抗風險能力弱，急需精準施策緊急救助。而扶持政策的設計，既要應對小微經(jīng)營者短期內(nèi)急切融資需求，也要應對小微經(jīng)營者在長期融資中出現(xiàn)的融資難、融資貴問題。針對上述主要結論，本文建議采取以下措施扶持小微經(jīng)營者，紓解其融資困境，緩解其悲觀情緒。具體如下：

第一，遵循市場規(guī)律，完善資金直達企業(yè)的政策工具和相關機制。按照有保有控要求，確保新增金融資金主要流向制造業(yè)、一般服務業(yè)尤其是中小微企業(yè)，更好發(fā)揮救急紓困、“雪中送炭”效應，防止資金跑偏和“空轉(zhuǎn)”，防范金融風險。同時，政府要密切關注融資難和融資貴對中小微經(jīng)營者所產(chǎn)生的負面情緒和悲觀預期，及時出臺政策紓解融資難題，防止悲觀情緒在中小微企業(yè)間的廣泛傳播與蔓延。具體來說，可以考慮設立多層次中小微企業(yè)紓困基金，包括地方中小微企業(yè)紓困基金和國家中小微企業(yè)紓困基金。

第二，政府需要加大金融支持力度，合理引導和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)貸款發(fā)展，有效降低持有悲觀預期的可能性，給服務小微經(jīng)營者的金融機構營造一個“愿貸、敢貸、能貸”的良好政策環(huán)境，從根本上紓解融資難、融資貴問題。具體來說可以將互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)營貸期限放寬至3年，以達到平滑小微經(jīng)營者還款壓力、降低流動性風險的目的。將互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)營貸的額度上限放寬至50萬～100萬，以覆蓋更廣泛的小微經(jīng)營者貸款需求區(qū)間。支持發(fā)展服務小微經(jīng)營者為主的互聯(lián)網(wǎng)銀行、民營銀行，放開大股東30%資本金上限、線下網(wǎng)點設置限制，比照外資銀行享受國民待遇。

第三，進一步提高小微經(jīng)營者金融服務的便利性。鼓勵銀行機構大力發(fā)展數(shù)字普惠金融業(yè)務，運用手機銀行、網(wǎng)上銀行、移動終端等新渠道，提高小微經(jīng)營者貸款資金使用的便利度。改進小微經(jīng)營者信貸管理制度和信用評價模型，優(yōu)化信貸審批流程，提升信貸服務效率，在守住風險底線的基礎上，進一步縮短融資鏈條，清理不必要的“通道”“過橋”環(huán)節(jié)，避免“一刀切”式的抽貸、壓貸、斷貸，積極推廣無還本續(xù)貸業(yè)務，簡化續(xù)貸業(yè)務辦理流程，支持正常經(jīng)營的小微經(jīng)營者融資周轉(zhuǎn)“無縫銜接”。