数字普惠金融发展对企业债务融资成本的驱动效应研究

摘要：数字普惠金融发展对企业债务融资成本的降低具有显著的驱动效应，两者关系表现为负相关关系。从动态性分析，驱动效应在长期内仍然存在，即在一定的时间区间，数字普惠金融发挥的负向降低作用伴随债务融资成本的增加而增强;从异质性分析，在中部地区、制造业企业中，数字普惠金融可以发挥更大的效能，即可以更加有针对性地解决企业在传统金融体系中劣势地位的问题。在新旧动能转换的背景下，我国企业要顺应数字金融发展的大趋势，积极融入金融数字化和金融包容性的大潮中，紧抓数字普惠金融发展对其债务融资成本发挥负向作用的机遇，从绿色、高效、智能的视角着手升级改造，提高资金配置效率，降低资金融通成本，通过激发数字金融活力助推企业可持续发展，成为我国经济高质量发展的新引擎。

关键词：数字普惠;金融发展;企业债务;融资成本;驱动效应

一、数字普惠金融发展理论分析

在数字化发展进程加快，融资工具呈现多样化趋势，包括银行在内的各类金融机构推出的金融服务呈现出高效率和低成本等特征。因此，企业能够以相对公平的成本范围获得资金融通，实现融资成本的降低。数字普惠金融的发展可以使供给缺口得到有效弥补，合理化、科学化配置金融资源，释放信贷配给压力，为企业降低债务融资成本提供新途径。

（一）网络借贷使资金需求方与供给方的匹配程度更加贴合，较好地解决了由于地理差异而导致的信息不对称问题。

（二）以“余额宝”为代表的互联网金融迅速发展，极大地改变了信贷服务的传统模式，使得企业的投融资渠道有效拓宽。

成本可控是数字普惠金融发展的前提，随着各类数字化技术不断出现，为数字普惠金融发展提供了有效的技术支撑，数字普惠金融具备可持续的模式，同时以成本可负担以及负责任的方式，为社会各阶层尤其是现有金融体系覆盖不足的特殊群体以及中小微企业提供平等、有效、全面、方便、持续的金融产品和服务。对于企业融资来说，数字普惠金融通过数字化手段降低了融资成本，这其中又包含了时间成本和资金成本，同时增加了金融服务的普惠性。当数字普惠金融发展逐渐成熟，数字化平台趋于正规化，与传统民间借贷的竞争越来越激烈，将对传统金融体系产生一定程度的“挤出效应”。隨着数字普惠金融和传统民间借贷的竞争力度逐渐加大，企业债务融资效率将不断提高。数字普惠金融依托数字化工具，实现对金融服务提供者的专业化分工，满足企业线上办理借贷业务的需求，并在一定程度上缓解了银企间的信息不对称，技术溢出的驱动效应会直接影响银行业的竞争程度，带来一定程度的“鲶鱼效应”，减轻“鞋底成本”;此外，数字普惠金融得益于先进的信息技术和智能大数据网络完成相关流程，极大地缩减了企业债务融资的时间成本。数字普惠金融促进金融资源向中小微企业、农民等特殊群体倾斜，缓解信贷约束，促进实体经济高质量发展。

宏观环境可以影响企业债务融资成本，具体又包含产业政策、货币政策、法律环境、行业特点等;影响企业债务融资成本的微观因素主要有社会责任、产权性质和会计信息质量等。从理论上讲，数字普惠金融简化了传统金融机构的业务流程，信贷服务定价逐渐趋向透明、合理，削弱企业债务契约履行过程中产生逆向选择与道德风险的影响。数字化技术的应用和内部控制的加强，企业内部的代理冲突逐步降低，有效提高了企业经营效率。

二、数字普惠金融指数变量定义

（一）核心解释变量指标。本文选取某大学数字普惠金融指数作为核心解释变量的代理指标，该变量用来测度我国数字普惠金融发展水平。为了消除量纲，本文对数字普惠金融指数除以100，调整为以1为基准的指标变量。

（二）被解释变量指标。本文选取企业债务融资成本指标作为被解释变量。参考已有文献，本文中企业债务融资成本采用上市公司年报中披露的本年利息支出与公司年均总负债的比值进行衡量。

（三）控制变量指标集。虽然本文的研究对象是数字普惠金融和企业债务融资成本，但是企业融资的内在因素和财务指标会对被解释变量产生一定程度的影响。考虑数据获得性，本文构建了与企业债务融资成本相关的控制变量集，具体包括以下控制变量指标：企业规模，企业债务融资规模，固定资产比率，企业现金流动性，资产收益率，企业发展潜力，资产负债率，托宾Q值。

三、数字普惠金融驱动效应分析

（一）基准回归分析。本文通过递进方式对“数字普惠金融-企业债务融资成本”进行固定效应面板回归。对于控制变量集，企业规模与企业债务融资成本之间呈现显著的负相关关系，企业规模越大，经营能力越强，偿债风险越小，信用评估等级就越高，企业在进行资金融通时只需要付出相对较低的成本，企业债务融资成本低;企业现金流动性与企业债务融资成本之间存在负相关关系，当企业具备充足的资金时，表明企业的偿债能力强，金融机构进行债务发放时，更倾向于该类企业;资产负债率与企业债务融资成本之间呈现显著的正相关关系，资产结构中负债比例较高的企业，企业在偿还债务时压力越大，带来较大的偿债风险和财务风险，从而企业债务融资成本越高。

（二）动态回归分析。由于数字普惠金融尚处于新兴发展阶段，驱动效应的传递可能会存在时滞性。本文在基准回归模型的基础上，构建以滞后1期的数字普惠金融指数和滞后2期的数字普惠金融指数作为新自变量的模型，进一步验证数字普惠金融对企业债务融资成本的动态驱动效应。

四、数字普惠金融发展的异质性检验

（一）对于地区异质性，东部地区的数字普惠金融发展对企业债务融资成本的驱动效应与总体样本的基准回归模型估计结构最为相似，原因在于东部地区属于经济发达地区，企业数量多;中部地区数字普惠金融指数回归系数的绝对值最大，原因在于相比东部地区更为成熟的金融体系，中部地区企业的融资难度更大，而数字普惠金融发展容易起到更加显著的作用;西部地区数字普惠金融发展水平较低，但随着国家政策倾斜，企业融资需求不断提升，而融资供给相对较少，数字普惠金融发展水平的效用相对较小。

（二）对于行业异质性，制造业的数字普惠金融发展影响企业债务融资成本的效果更为明显，原因在于我国制造业企业的固定资产规模较大，资金周转率低下，不良贷款率较高，数字普惠金融可借助科技手段，对制造业企业风险进行全面评估，从资金供给侧平衡融资供需，从而降低制造业企业债务融资成本。

结束语

综上述，如今，我国企业融资问题逐渐显性化，企业债务融资成本与企业经营决策的可操作性和有效性密切相关，如何降低企业融资成本一直是热门的学术研究问题，更是中央和各级地方政府长期关注的现实问题。随着互联网、云计算等数字化技术与金融行业合作加深，科技型金融工具层出不穷。数字普惠金融的出现，使得企业能以更加便利化的方式获得融资，让企业获得充足的资金以实现长足发展。因此，数字普惠金融发展对于有效驱动我国企业债务融资成本降低具有重要的实践意义。

参考文献

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作者简介：韩会平（1993.4.—），女，汉族，籍贯：河南省商丘市，单位：商丘工学院，研究生学历，研究方向：金融机构与风险管理

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