數(shù)字普惠金融、資本結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)融資約束

摘 要：中小企業(yè)面臨的融資約束一直是社會(huì)持續(xù)關(guān)注的問題，傳統(tǒng)金融模式對(duì)其的信貸支持尚存缺口。同時(shí)，近期政策文件及會(huì)議精神也多次明確提出發(fā)展數(shù)字普惠金融，提高金融覆蓋面。本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，基于2012-2023年中小板上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)融資約束的影響，進(jìn)一步檢驗(yàn)資本結(jié)構(gòu)在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，并驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對(duì)不同盈利水平公司效應(yīng)的異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融顯著緩解中小企業(yè)融資約束，資本結(jié)構(gòu)在其中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，且對(duì)低盈利公司融資約束的緩解作用更顯著。政府應(yīng)差異化構(gòu)建普惠金融支持體系，精準(zhǔn)對(duì)接與匹配微觀經(jīng)濟(jì)主體，強(qiáng)化政策協(xié)同，推動(dòng)“數(shù)字金融+債務(wù)重組”聯(lián)動(dòng)機(jī)制。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；融資約束；中小企業(yè)；資本結(jié)構(gòu)；調(diào)節(jié)效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F276.3；F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）06（b）--05

1 引言

隨著實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，我國金融市場(chǎng)正經(jīng)歷著深刻的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，構(gòu)建多元平衡、風(fēng)險(xiǎn)可控的融資系統(tǒng)已成為我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必經(jīng)之路。金融機(jī)構(gòu)作為資源配置的核心樞紐，為小微企業(yè)、創(chuàng)新企業(yè)提供的金融服務(wù)及接續(xù)資金日益豐富。一方面，良好的融資環(huán)境推動(dòng)各類企業(yè)平衡資金供需，增強(qiáng)生產(chǎn)活力；另一方面，被激活的企業(yè)可以有效填補(bǔ)市場(chǎng)空白、拉動(dòng)城鄉(xiāng)就業(yè)，最終反哺普惠金融與長尾經(jīng)濟(jì)的耦合發(fā)展。

數(shù)字普惠金融的興起為紓解中小企業(yè)融資約束提供了新思路。2023年9月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》，明確指出要努力實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)金融服務(wù)更加普及、經(jīng)營主體融資更加便利、金融風(fēng)險(xiǎn)防控更加有效等目標(biāo)。2024年11月，發(fā)改委等七部門聯(lián)發(fā)合印發(fā)《推動(dòng)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》，從制度層面強(qiáng)調(diào)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)數(shù)字金融業(yè)務(wù)。然而，我國尚處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，市場(chǎng)主體面臨“融資難、融資貴、難投資”痛點(diǎn)，傳統(tǒng)金融模式在解決融資約束問題上效率較低，而對(duì)政府主體的依賴程度較高。數(shù)字普惠金融作為兼具普惠性與技術(shù)性的金融模式，其服務(wù)覆蓋面較廣，極大地促進(jìn)了信息的透明化和金融服務(wù)的可及性，針對(duì)性緩解了企業(yè)客戶尤其是長尾客戶的融資難題。

此外，企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)在其融資時(shí)往往發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。企業(yè)債務(wù)比例直接關(guān)乎自身的償債能力，進(jìn)而決定其融資難度。然而，國有企業(yè)往往具備優(yōu)秀的經(jīng)營數(shù)據(jù)，在顯性擔(dān)保機(jī)制下持續(xù)獲得高額授信；而民營企業(yè)尤其是中小企業(yè)則時(shí)常陷入高杠桿、高利息的惡性循環(huán)。因此，中小企業(yè)所承受的融資約束既受區(qū)域金融模式的宏觀影響，也受自身資本結(jié)構(gòu)的微觀限制。

鑒于此，本文使用雙向固定效應(yīng)模型探索數(shù)字普惠金融對(duì)企業(yè)融資約束的影響，并進(jìn)一步分析資本結(jié)構(gòu)在其中的調(diào)節(jié)作用，從而為企業(yè)解決融資難題提供可參考的路徑。

2 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字普惠金融的研究目前集中于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)方面。部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)金融體系重塑[1]（Temelkov、Samonikov，2018）；激發(fā)區(qū)域創(chuàng)業(yè)精神，提高就業(yè)質(zhì)量[2]（Jiang Xiuxiu等，2021）；提高資源配置效率，縮小貧富差距，賦能鄉(xiāng)村振興及共同富裕[3-4]（吳茜，2024；武建輝等，2025）。還有部分學(xué)者實(shí)證證明數(shù)字普惠金融顯著提升了綠色創(chuàng)新效率，推動(dòng)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚[5]（劉虹，2023），進(jìn)而賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型[6]（凌鴻程，2025），最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[7]（張清俊、李倩，2025）。

中小企業(yè)融資約束的相關(guān)研究多數(shù)集中在影響因素層面，但是有關(guān)普惠性金融對(duì)其的賦能路徑研究較少。良好的企業(yè)社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)通過緩解信息不對(duì)稱和代理問題來擴(kuò)寬融資渠道[8]（ Beiting Cheng等，2014）；綠色金融通過降低企業(yè)增量投入的邊際成本有效緩解綠色企業(yè)所面臨的融資約束[9]（康雯、吳云霞，2022）；區(qū)塊鏈技術(shù)可以有效減少信息不對(duì)稱，增加短期負(fù)債進(jìn)而擴(kuò)充企業(yè)信貸[10]（高太光、王奎，2023）。

梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者對(duì)數(shù)字普惠金融和企業(yè)融資約束進(jìn)行了深入研究，但對(duì)于兩者相互關(guān)系及影響路徑的討論相對(duì)較少，且研究往往集中于理論建議或績效分析[11-12]（曲昱曉，2024；馬貝寧等，2025），更缺乏實(shí)證檢驗(yàn)。此外，涉及兩者關(guān)系的研究多考慮直接影響，缺少路徑中的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，然而資本結(jié)構(gòu)既關(guān)乎數(shù)字普惠金融在微觀個(gè)體上的投射效果，又間接影響著企業(yè)的融資渠道，是因果分析中不可忽視的影響因素。最后，企業(yè)規(guī)模大小也可能決定區(qū)域數(shù)字普惠金融實(shí)現(xiàn)效果的差異。綜上，本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，重點(diǎn)研究數(shù)字普惠金融對(duì)緩解企業(yè)融資約束的作用，驗(yàn)證資本結(jié)構(gòu)在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，并基于企業(yè)規(guī)模差異展開異質(zhì)性分析。

3 理論分析

3.1 理論分析與影響機(jī)制

數(shù)字普惠金融的發(fā)展調(diào)和了銀企間信息不對(duì)稱、增強(qiáng)了企業(yè)軟信息征信，進(jìn)而有效緩解了中小企業(yè)融資約束。中小企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模受限、結(jié)構(gòu)單一導(dǎo)致規(guī)模效應(yīng)薄弱，相較大型企業(yè)具有較高的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，致使金融機(jī)構(gòu)對(duì)其的審核更加嚴(yán)苛。此外，中小企業(yè)硬信息不足、抵押能力差，進(jìn)而銀行惜貸，放貸數(shù)額小或僅提供短期貸款。一系列的信貸缺口加劇了中小企業(yè)的融資困境，嚴(yán)重制約著中小企業(yè)的發(fā)展，阻礙了銀企合作互惠。然而，數(shù)字普惠金融的嵌入優(yōu)化了信用信息獲取模式，通過技術(shù)賦能與金融創(chuàng)新，極大地提高了信息和資金獲取的便利性及可得性，驅(qū)動(dòng)信息不對(duì)稱消減，推動(dòng)金融的包容性發(fā)展，使得中小企業(yè)核心信用增長。數(shù)字普惠金融強(qiáng)化了銀行與企業(yè)的聯(lián)系，加快了金融市場(chǎng)化進(jìn)程，進(jìn)而降低企業(yè)借貸成本，促使產(chǎn)業(yè)集聚及結(jié)構(gòu)升級(jí)加速。

在數(shù)字普惠金融緩解中小企業(yè)融資約束的過程中，資本結(jié)構(gòu)對(duì)兩者關(guān)系具有調(diào)節(jié)影響。企業(yè)的融資決策可以看作自身稟賦與市場(chǎng)約束的帕累托改進(jìn)過程。資本結(jié)構(gòu)健康，內(nèi)源融資水平較高的企業(yè)具有較高的留存收益，外源增量的普惠融資更易發(fā)揮”補(bǔ)充效應(yīng)”，形成內(nèi)外資本的協(xié)同配置，資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化同步增強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)韌性，顯著緩解企業(yè)的融資約束。同時(shí)，高杠桿企業(yè)面臨財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，其真實(shí)償債能力存在問題，對(duì)其融資可得性造成了負(fù)向抑制。此外，數(shù)字金融工具可動(dòng)態(tài)優(yōu)化企業(yè)短期債務(wù)結(jié)構(gòu)，降低期限錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定企業(yè)長期資本結(jié)構(gòu)，促使資本結(jié)構(gòu)成為數(shù)字金融效能釋放的閾值條件。

綜上，本文提出以下兩個(gè)研究假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融可以緩解中小企業(yè)融資約束；

H2：資本結(jié)構(gòu)在數(shù)字普惠金融緩沖中小企業(yè)融資約束的過程中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。

3.2 變量選取與數(shù)據(jù)處理

3.2.1 變量選取

被解釋變量。目前，學(xué)術(shù)界廣泛使用SA指數(shù)、KZ指數(shù)、WW指數(shù)等衡量融資約束，鑒于SA指數(shù)相較其他測(cè)算指數(shù)可以跳出內(nèi)生變量，避免內(nèi)生性干擾[13]，本文選取SA指數(shù)衡量企業(yè)融資約束程度，其取值越大代表融資約束程度越高。其測(cè)算公式為：

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age（1）

式中，Size表示企業(yè)規(guī)模，使用企業(yè)總資產(chǎn)（百萬元）的自然對(duì)數(shù)表示，Age為企業(yè)年齡。鑒于這兩個(gè)變量隨時(shí)間變化影響較小，據(jù)此測(cè)算SA可使結(jié)果更具外生性。

解釋變量。本文使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[14]來衡量企業(yè)所在城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平（DIF），將數(shù)據(jù)按照企業(yè)注冊(cè)城市進(jìn)行匹配。若其系數(shù)為負(fù)數(shù)，則表明數(shù)字普惠金融發(fā)展可以有效緩解融資約束。

調(diào)節(jié)變量，本文參考陳德萍，曾智海（2012）[15]的研究，使用資本負(fù)債率（DAR）來衡量企業(yè)資本結(jié)構(gòu)，直觀反映企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿與償債風(fēng)險(xiǎn)。

控制變量，本文參考萬佳彧等（2020）[16]的研究，選取區(qū)域經(jīng)濟(jì)、政策支持、企業(yè)管理、企業(yè)經(jīng)營四個(gè)維度的控制變量，其中區(qū)域經(jīng)濟(jì)變量選取城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（UED），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS），分別表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)?？偭颗c資源配置效率的核心特征，反映經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型對(duì)微觀主體的普遍約束；政策支持以政府補(bǔ)助（GS）直接表示，企業(yè)管理層面選取變量獨(dú)立董事比例（IDR），企業(yè)經(jīng)營層面選取控制變量企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、總資產(chǎn)報(bào)酬率（ARR）、凈利潤增長率（PGR），從存量規(guī)模、存續(xù)時(shí)間、資產(chǎn)效率與動(dòng)態(tài)增長四個(gè)層面控制了企業(yè)異質(zhì)性對(duì)研究結(jié)論的干擾。

3.2.2 數(shù)據(jù)來源

本文使用2012—2023年中小板上市公司微觀數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以上數(shù)據(jù)均來自CSMAR，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心。

實(shí)證部分之前，本文對(duì)數(shù)據(jù)做出如下處理：（1）剔除ST、ST*企業(yè)；（2）剔除連續(xù)年份數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)；（3）剔除金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)；（4）對(duì)搜集數(shù)據(jù)進(jìn)行1%和99%水平縮尾處理。最終獲得2148個(gè)觀測(cè)值。

3.3 模型構(gòu)建

3.3.1 基準(zhǔn)回歸模型構(gòu)建

本文對(duì)所選面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸模型構(gòu)建：

SAit=β0+β1DIFit+β2Controlsit+μi+λt+εit（2）

式中，i表示企業(yè)、t表示年份；SAit表示i企業(yè)在年份t所受的融資約束；DIFit表示i企業(yè)所在城市在年份t的數(shù)字普惠金融水平；Controlsit為上文所示一系列控制變量；β0為常數(shù)項(xiàng)；μi和λt表示時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型構(gòu)建

為深入研究要素傳導(dǎo)過程中的機(jī)制，進(jìn)一步檢驗(yàn)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文構(gòu)建了調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

SAit=β0+β1DIFit+β2DIFit×DARit+β3Controlsit+μi+λt+εit（3）

式中，DIFit表示企業(yè)資本結(jié)構(gòu)，其他符號(hào)含義同上。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性分析

本文使用Stata18.0對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析，初步掌握數(shù)據(jù)分布情況。

由表2可知，融資約束SA的均值為-3.465，近年中小企業(yè)面臨相對(duì)嚴(yán)重的融資約束，以銀行為主導(dǎo)的金融機(jī)構(gòu)往往更加注重風(fēng)險(xiǎn)控制，這恰好與中小企業(yè)高成長性、高風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)相違背，中小企業(yè)信用貸款受阻；SA最大值為-3.042，最小值為-3.798，可見中小企業(yè)間融資約束程度存在較大差異。數(shù)字普惠金融水平DIF均值為5.49，可見我國數(shù)字普惠金融發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，但最大值為5.883，最小值為4.596，表明數(shù)字普惠金融的地區(qū)覆蓋存在較大差距。

4.2 固定效應(yīng)回歸分析

使用雙主體固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)融資約束的影響關(guān)系及顯著性， 匯報(bào)結(jié)果如表3所示。

表3列（1）是不進(jìn)行變量控制的回歸結(jié)果，列（2）是僅控制企業(yè)外部層面變量，列（3）的控制變量包括企業(yè)自身及外部層面。由匯報(bào)結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)融資約束具有顯著的負(fù)向影響。在控制所有其他變量和固定效應(yīng)的條件下，回歸系數(shù)為-0.18，在1%的水平下顯著。城市數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每增加一個(gè)單位，中小企業(yè)所受融資約束減少0.18個(gè)單位?；貧w模型的R2均gt;0.9，表明模型擬合優(yōu)度較好，結(jié)果可信度高。數(shù)字普惠金融依托大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，消減了銀企間的信息壁壘，通過數(shù)字技術(shù)精準(zhǔn)評(píng)估中小企業(yè)信用資質(zhì)，突破傳統(tǒng)抵押依賴。此外，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用打破了地域限制，精準(zhǔn)對(duì)接傳統(tǒng)金融難以覆蓋的“長尾”客戶，提升了企業(yè)融資的可得性與效率。數(shù)字普惠金融水平的發(fā)展可以直接有效緩解融資約束，原假設(shè)H1得證。

4.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為了進(jìn)一步探究數(shù)字普惠金融在發(fā)揮作用時(shí)的機(jī)制，本文選取企業(yè)資本結(jié)構(gòu)作為調(diào)節(jié)變量深入分析，結(jié)果如表4所示。

模型（1）中數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)中小企業(yè)融資約束的回歸系數(shù)為-0.107，在10%水平下顯著；模型（2）加入控制變量后，一定程度上吸收了遺漏變量的偏差，回歸系數(shù)為-0.189，在1%水平下顯著。此外，資產(chǎn)負(fù)債率也在向要素傳導(dǎo)過程中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，皆在1%水平下顯著，資產(chǎn)負(fù)債率提高一個(gè)單位，數(shù)字普惠金融對(duì)緩解融資約束的邊際效應(yīng)將額外增加0.037。高負(fù)債企業(yè)往往面臨更強(qiáng)的信貸約束，而數(shù)字普惠金融則可能通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等替代性融資渠道突破傳統(tǒng)抵押品依賴，從而對(duì)高負(fù)債企業(yè)產(chǎn)生更顯著的紓困效果。相較低杠桿企業(yè)，高負(fù)債企業(yè)的經(jīng)營信息穿透性需求更強(qiáng)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展優(yōu)化了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制和信用價(jià)值評(píng)估機(jī)制，使得金融機(jī)構(gòu)可以更全面地衡量企業(yè)發(fā)展指標(biāo)，使得高負(fù)債企業(yè)融資可得性提升幅度更高。原假設(shè)H2得證。

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

將企業(yè)微觀數(shù)據(jù)與省級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行匹配，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ图捌浣Y(jié)論的穩(wěn)健性（表5）。

經(jīng)檢驗(yàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)于企業(yè)融資約束具有顯著負(fù)向影響，有效緩解了中小企業(yè)的融資困境。該結(jié)論與前文結(jié)論一致，認(rèn)為前文結(jié)果較為穩(wěn)健。

4.5 異質(zhì)性分析

不同盈利狀況的企業(yè)在融資時(shí)面臨不同程度的監(jiān)管與審核，所受融資約束隨之產(chǎn)生差異，有必要將中小企業(yè)分組，進(jìn)一步探究變量之間的影響。本文將中小企業(yè)依據(jù)其總資產(chǎn)報(bào)酬率是否高于樣本均值分為高盈利公司和低盈利公司，進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表6所示。

綜上可以看出，數(shù)字普惠金融對(duì)低盈利公司融資約束的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，回歸系數(shù)為-0.296，在1%的顯著性水平上顯著，但對(duì)高盈利公司的回歸結(jié)果并不顯著，證明數(shù)字普惠金融對(duì)盈利較低企業(yè)的融資約束具有更為明顯的緩解作用。低盈利中小企業(yè)通常面臨更嚴(yán)重的融資難問題，常因信息不對(duì)稱遭到傳統(tǒng)金融市場(chǎng)的排斥，數(shù)字普惠金融通過降低信貸門檻，幫助其獲取外部資金支持。高盈利中小企業(yè)自身盈利能力較強(qiáng)，現(xiàn)金流相對(duì)穩(wěn)定，可能更多依賴內(nèi)部融資或傳統(tǒng)融資渠道，對(duì)普惠金融的依賴度低于低盈利企業(yè)。

此外，低盈利企業(yè)可能面臨更高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)字普惠金融通過動(dòng)態(tài)監(jiān)控企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，更靈活地為低盈利企業(yè)提供資金支持。而高盈利企業(yè)的融資決策可能更注重資本成本而非可得性，其融資約束主要受盈利能力和抵押品影響，普惠金融的邊際作用相對(duì)有限。

5 結(jié)語

本文基于2012—2023年中小板上市公司數(shù)據(jù)，使用固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)融資約束的影響及資本結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，得出以下結(jié)論：

數(shù)字普惠金融顯著緩解了中小企業(yè)的融資約束，且對(duì)不同盈利水平企業(yè)存在異質(zhì)性影響，低盈利企業(yè)的融資約束緩解效果顯著強(qiáng)于高盈利企業(yè)，表明數(shù)字普惠金融更傾向于服務(wù)傳統(tǒng)金融覆蓋不足的“長尾”群體。傳統(tǒng)銀行通常秉持“盈利優(yōu)先”理念，數(shù)字普惠金融工具在觸及傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)覆蓋之外的中小企業(yè)方面，具有顯著的制度創(chuàng)新價(jià)值。數(shù)字供應(yīng)鏈金融通過數(shù)據(jù)庫重構(gòu)信用評(píng)估體系，使得中小企業(yè)主體獲得金融支持的覆蓋率顯著提升；第二，資本結(jié)構(gòu)在緩解企業(yè)融資約束的進(jìn)程中發(fā)揮了顯著調(diào)節(jié)作用，尤其是低盈利企業(yè)資本負(fù)債率的提高，使得數(shù)字普惠金融的緩解效應(yīng)得到增強(qiáng)，高負(fù)債企業(yè)仍可通過數(shù)字金融工具突破傳統(tǒng)信貸依賴。適度的財(cái)務(wù)杠桿既具有信用承諾作用，又通過供應(yīng)鏈數(shù)字化改造提高了資產(chǎn)可追溯性。

因此，政府應(yīng)差異化構(gòu)建普惠金融支持體系，精確對(duì)接與匹配微觀經(jīng)濟(jì)主體。針對(duì)企業(yè)融資環(huán)境優(yōu)化，金融機(jī)構(gòu)需加強(qiáng)數(shù)字信貸平臺(tái)與產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的整合，優(yōu)化動(dòng)態(tài)風(fēng)控模型，開發(fā)商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制引擎，將市場(chǎng)宏觀動(dòng)態(tài)指標(biāo)引入風(fēng)控模型。

此外，金融機(jī)構(gòu)還應(yīng)積極創(chuàng)新金融支持模式，探索“數(shù)字金融+債務(wù)重組”聯(lián)動(dòng)機(jī)制，加快信息挖掘效率，避免過度杠桿化風(fēng)險(xiǎn)。銀行應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式，減少銀企信息不對(duì)稱。金融服務(wù)的創(chuàng)新性也至關(guān)重要，金融機(jī)構(gòu)可利用數(shù)字平臺(tái)對(duì)不同企業(yè)定制差異化服務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)有限金融資源的合理配置。

最后，政府應(yīng)發(fā)揮調(diào)控作用，以補(bǔ)助等方式引導(dǎo)低盈利企業(yè)積累內(nèi)部資金，擴(kuò)大內(nèi)部融資，并推動(dòng)高盈利企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化資本成本，進(jìn)一步提高資本使用效率。政府應(yīng)針對(duì)不同成長階段企業(yè)實(shí)施分類指導(dǎo)，尤其針對(duì)初創(chuàng)期企業(yè)著重引導(dǎo)健全財(cái)務(wù)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，通過區(qū)塊鏈存證提升交易透明性。

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