数字金融促进小微企业融资模式创新

夏天添，张振铎，万鹏宇，郑明贵

（1.江西科技学院 学术委员会，江西 南昌 330098；2.江西省区域发展研究院，江西 南昌 330000；3.大连理工大学 经济管理学院，辽宁 大连 116024；4.重庆师范大学 经济与管理学院，重庆 400000；5.江西理工大学 经济管理学院，江西 赣州 341000）

一、引言

随着中国数字技术与实体经济的深度融合，数字金融逐渐成为了低收入人群和中小微企业的重要融资渠道[1]。2021 年10月18 日，习近平总书记在中共中央政治局就推动中国数字经济健康发展进行第三十四次集体学习时强调，数字金融对中国社会主义市场经济的重要意义，要大力推动数字金融发展，以缓解中国企业，尤其是中小微企业的“融资难”问题[2]。“十三五”以来，小微企业作为中国经济高质量发展的中坚力量，在科技创新、缓解就业、税收增长等方面做出了巨大的贡献。因此“融资难”不仅制约小微企业的健康发展，还在一定程度上阻碍了中国经济的高质量发展[3]。

从经济结构来看，中国经济结构形似“金字塔”状，底层由大量中小微企业构成，而中国金融结构则刚好相反，呈“倒金字塔”状，即大多数传统金融机构只为大企业提供充足的融资服务，小微企业能够从中获得的金融支持则少之又少[4]。由此而言，经济结构与金融结构倒置所产生的经济矛盾，约束了中国金融资源配给效率，阻碍了中国经济高质量发展的前进步伐，这也是中国供给侧改革的初衷。数字金融是一种基于互联网与数字信息技术的数字化金融服务业态[5]。数字金融得益于其数字技术的高效信息挖掘与动态风险管控优势，为传统金融机构拓宽了业务范围，优化了成本结构[6]、提升了服务效率[7]与质量[8]。同时，随着数字金融技术与业务的不断深化融合，信息溯源等功能的实现，帮助金融机构能够更加精准的评价小微企业还款能力，从而打破了二者间的“信息孤岛”，提升小微企业的融资成功率，以缓解其融资约束[9]。

由于以往学者更多关注“如何为小微企业寻找更多融资”“什么样的渠道可以融资更多”等有关如何融资的问题[10-12]，而鲜有学者关注到小微企业的金融负担。然而，还款能力直接决定了小微企业融资成功率，为此，解维敏等的研究证实融资结构的差异化有助于稳定企业现金流，完善内部资源配置能力，以促进企业高质量发展[13]。因此，文章基于康军(2016)、陈艳等(2021)、张爱莲等(2019)关于理性企业融资行为的观点[14-16]，提出了“融资模式创新”的概念（如图1 所示）。

图1 融资模式创新的逻辑机理

融资模式创新是指企业通过内部组织行为，科学调整其融资结构，从而在融资额度与金融负担相均衡的前提下，所提出的新型融资方案。其中，如果融资压力越大，或资金需求越紧急，其可选择的融资渠道就越少，融资模式创新的空间便越小；反之，如果资金需求不高，其可选融资渠道便越多，其融资模式创新的空间便越大。例如，假设A 公司某月的净利润（即理论还款上限） 为100 万，其当月所能获得的最大融资额度为120 万，若A 公司通过组织行为，优化调整各融资渠道的比重、金额、还款周期等内容，将融资额度控制在100 万以内，则其资金链压力相对均衡，将有助于A 公司的内涵式发展；反之，若A 公司直接借尽120 万，则其资金链压力激增，其后期经营亦存在一定风险。由此而言，对中国小微企业而言“融资”却是其当务之急，但能否“有借有还”亦是衡量其能否高质量发展的关键，也是能否实现中国经济双循环新发展格局的核心内涵。

综上，本研究认为以往学者多集中讨论数字金融对融资约束的缓解机制，但鲜有学者从融资成功率角度，讨论数字金融会否改善企业融资惯性或对企业融资模式的优化改善。故而，文章将基于融资契约理论，以中国中小板和创业板的小微企业上市公司为样本，通过计量模型与fsQCA 的混合研究范式，验证数字金融对小微企业融资模式创新的影响机制、异质性影响及提升路径组态。

本研究的理论创新之处主要有三点：第一，提出了融资模式创新的概念，讨论了地方数字金融发展水平如何通过缓解小微企业融资约束，为其融资模式创新开拓新空间，并检视了数字金融对小微企业融资模式创新的异质性影响。第二，拓展了数字金融的经济衍生效应，为进一步推动地方数字金融发展，提供了理论的支持，并为相关数字金融政策制定或服务设计，提供了建设性的经验证据。第三，立足组态视角，提出了基于数字金融视角的小微企业融资模式创新空间提升路径组态，为后续研究提供了一个新的研究思路。

二、研究假设

1. 数字金融对小微企业融资模式创新的影响

根据融资契约理论，受个体或组织的有限理性或机会主义的干扰，融资契约往往是不完美的[14]。因此，在融资契约的信息不对称前提下，融资双方之间必然存在博弈过程[17]。由于数字金融能够利用技术优势，对外部融资环境与小微企业进行精准评估，从而在融资过程中，降低信息不对称的干扰，减少小微企业的融资成本[18]，并提升融资成功率。这能够使小微企业获得充足融资渠道选择，为小微企业融资模式创新拓展新空间[11]。该观点可以从两个方面得以证实：

一是在降低融资成本方面。数字金融的深化发展有利于降低地方金融服务购买的综合成本（含交易成本、服务成本等），以降低小微企业融资成本。王洪生等立足信息经济学理论认为，经济环境中的信息不对称是造成中国金融资源配给矛盾的主因[19]；如在传统融资模式中，由于金融机构无法完全获悉做出高质量融资决策所需的全部信息，“批不批？”“批多少？”“风险多大？”等来自金融机构的疑虑，在实质上造成了中国小微企业“融资难”“融资贵”“融资少”“融资慢”等问题。而在数字金融模式下，金融机构能够利用互联网、区块链等数字技术，优化融资交易环节，并借助征信溯源机制，加快融资审查效率与融资决策，为小微企业降低融资交易成本，从而让小微企业有选择更多融资渠道的模式创新空间[20]。

二是在金融生态环境优化方面。数字金融能够优化地方金融生态环境，为小微企业提供更多优质金融服务（陈廉等，2021）[21]。由于中国各省区市间的资源禀赋与经济发展水平各异，其金融生态环境存在较大差距[22]。如广东、上海、北京等的小微企业融资压力相对较小，而江西、甘肃等地则压力巨大，这是由于各省区市的资本配给效率不平衡[23]，所造成的金融业不充分发展现状；即传统金融机构既不能有效评估小微企业的相关资讯、征信等情报，更无法精准评估融资风险[24]，故而导致多数欠发达地区的金融机构不愿意放贷给小微企业。然而，数字金融的出现，不仅有效地打破地域疆界，助推利率市场化，并能够充分平衡各省区市间的金融生态系统，使相对落后地区的小微企业能够有充足的融资渠道选择，以扩大融资模式创新的空间幅度。

综上所述，本研究认为数字金融的充分发展，将有效缓解中国金融资源配给矛盾，减少各省市间的金融资源禀赋差距，为小微企业营造更加完善的金融生态环境，并为小微企业提供更加充沛的融资渠道选择。因此，本研究认为数字金融将有助于小微企业融资模式创新。故提出以下假设：

H1：数字金融与小微企业融资模式创新之间存在显著的正向影响关系。

2. 融资约束的中介作用

根据以往研究观点，数字金融确可利用数字化的高效与便利[3]，提升金融机构的融资审查精度与效率，以降低小微企业的融资约束限制，并为其融资模式创新的空间提升带来一定的助力[12]。小微企业在传统融资过程中，往往会因与金融机构的信息不对称，在融资额度、利率、担保等方面，受到较大的条件限制，即融资约束[9]。而数字金融立足数字化技术，可以有效打破二者间的信息孤岛，实现金融机构与小微企业的融资信息交互，提高融资成功率，降低小微企业的融资约束[25]。同时，与传统金融模式相比，数字金融有着更强的包容性与选择性，如第三方支付、众筹等新型融资模式，其高效便捷的融资模式，不仅有效缓解了小微企业的融资约束，更为小微企业提供了更多的融资渠道选择[26]。战明华等认为融资约束会影响企业资金链活力，是阻挠小微企业健康发展的障碍，若能够有效缓解融资约束，则小微企业的资金链压力将被充分释放，其融资模式创新亦将有更多提升空间与选择方案[1]。因此，本研究认为数字金融能够通过缓解小微企业的融资约束，并为小微企业带来更多融资渠道选择，以拓展其融资模式创新的空间幅度。故提出以下假设：

H2：融资约束会在数字金融与小微企业融资模式创新之间起显著的中介作用。

三、研究设计

1. 数据与样本

（1） 数据来源

本研究参考姚耀军、董钢峰的做法[12]，以2011 年国家统计局颁布的《统计上大中小微型企业划分办法》中对小微企业的界定标准，选择2016—2020 年中国中小板和创业板的小微企业上市公司作为研究样本。其中，企业指标数据来源于国泰安CSMAR 数据库与Wind 经济数据库，而区域经济指标数据来源于2016—2020 年度的《中国统计年鉴》和《中国数字普惠金融指数》。

（2） 研究样本

在样本选择上，本研究参考解维敏等的做法[13]，采用以下方式进行数据筛选：首先，分别剔除金融类行业的样本、当年为ST 的样本、IPO 时间不满5 个财务年度的样本以及数据缺失的样本；其次，本研究对连续变量在0.01～0.99 以外的样本数据，进行缩尾处理，以降低极端值的干扰。最终，本研究共获得了包括1013 家小微企业的5012 个观测值。

2. 模型设定

为厘清“数字金融如何促进小微企业融资模式创新”这一实际问题，文章参考Almeida 等的研究结果[27，28]，构建了如下面板模型：

其中，被解释变量FMIi，t为融资模式创新。DFi，t为本研究的核心解释变量，用于衡量对应小微企业所在地方的数字金融发展水平，同时，为了减少反向因果关系造成的内生性影响，本研究对DFi，t进行了滞后一期处理。中介变量FCi，t为融资约束。CONTROLi，t为控制变量，主要包括股权制衡度(ZI)、企业金融化(FIN)等。εi，t为随机干扰项，μi，t分别代表年份、地域和行业的固定效应。

其中，在公式(1)中若β1的系数为正向显著，则说明地方数字金融水平，能够有效促进小微企业融资模式创新，即证明H1 的假设成立。同时，若β1的系数在公式(2)和公式(3)中均呈现负向显著，公式(4)中的β1和β2的系数也均呈现显著，则说明数字金融可以有效缓解小微企业融资约束，并间接促进其融资模式创新空间，即证明H2 的假设成立。

3. 变量定义

第一，被解释变量：融资模式创新(FMI)。在融资结构的观测上，以往研究主要从内源融资（留存收益与资产总额之比）、债权融资（应付债券、短期借款和长期借款之和与资产总额之比） 和股权融资（实收资本与资产总额之比） 三个角度观测企业的融资结构。故而，本研究参考杨帆、王满仓的观点和做法[29]，以内源融资、债权融资和股权融资之和，在净利润的占比衡量对应小微企业的融资模式创新空间。其中，综合得分越小，其后期经营负担便越小，即证明其融资模式创新的空间越大，反之则水平越小。

第二，解释变量：数字金融(DF)。本研究参考吴雨等的做法[3]，采用北京大学数字金融研究中心编制发布的2016—2020年度的《中国数字普惠金融指数》，衡量中国各省区市数字金融发展水平。

第三，中介变量：融资约束(FC)。本研究参考Almeida 等的做法[27]，采用“现金—现金流”模型来衡量小微企业的融资约束水平。同时，借鉴以往学者的做法，采用WW 指数和KZ指数作为稳健性检验的替代性指标。

第四，控制变量。本研究参考马勇等的做法[30]，分别从企业层面和区域层面选择控制变量。其中，在企业层面，选取股权制衡度(ZI)、企业金融化(FIN)、现金流(CF)、主营业务增长率(SG)、总资产收益率(ROA)和数字化成熟度(DM)作为控制变量；在区域层面，选取地区经济水平(DE)、金融业生产总值(FDE)和财政投入(FI)作为控制变量。

表1 变量定义

四、假设检验

1. 描述性分析

根据表2 的结果显示：融资模式创新(FMI)的均值为0.361，标准差为0.409，证明小微企业融资模式创新的差异程度较大。数字金融(DF)的均值为0.230，标准差为0.070，证明中国各省区市间的数字金融发展水平各异，且极大值与极小值之间存在一定差距。融资约束(FC)的均值为-0.087，标准差为0.009，证明绝大多数小微企业都存在一定程度的融资约束。而各主要变量的描述性分析结果均达到理论阈值标准。而其他变量的描述性分析结果亦符合相关阈值标准，证明适合开展进一步的检验。

表2 描述性分析结果

2. 基准回归分析

第一，直接效应检验。首先，通过豪斯曼检验，在0.01 的显著水平上，拒绝随机效应模型。其次，选择固定效应模型展开假设检验，如表3 的M1 列的结果显示：β1的回归系数为正向显著(β=0.746，P＜0.001)，证明地方数字金融发展水平每增加一个单位，其所在地区小微企业的融资模式创新空间增长74.6%。故而，假设H1 得到了样本数据的证实。

表3 假设检验结果

第二，中介效应检验。本研究在H1 的假设得到验证的前提下，首先，分别验证了数字金融与融资约束之间的负向显著影响(β=-0.732，P＜0.001)，以及融资约束与融资模式创新之间的负向显著影响(β=-0.528，P＜0.001)。其次，将融资约束作为中介变量，带入公式(1)进行检验，结果显示（表3 的M2 列），数字金融能够通过缓解融资约束，促进小微企业的融资模式创新。此外，为进一步验证融资约束的中介机制，文章通过Bootstrap分析，检验了总效应模型的直接效应(β=0.573，P＜0.001，CI 95%[0.142，0.303])与间接效应(β=0.203，P＜0.001，CI 95%[0.060，0.171])均呈现显著。故而，假设H2 得到了样本数据的证实。

3. 稳健性检验

为进一步保障研究结论的科学性，参考梁榜等的做法进行稳健性检验[9]。具体方式如下：

一是调整变量定义。首先，参考Almeida 等的做法[27]，采用WW 指数和KZ 指数分别作为融资约束的替代变量，并进行假设检验，结果证实替换后的间接效应结果依旧呈现显著(βWW=0.197，P＜0.001，CI 95%[0.126，0.231]；βKZ=0.176，P＜0.001，CI 95%[0.099，0.235])。其次，将数字金融指数从省级层面下降至地市层面，并对数据进行滞后一期处理后进行检验，结果证明数字金融对融资模式创新的正向影响依旧显著，且间接效应成立(β=0.156，P＜0.001，CI 95%[0.031，0.132])，说明研究结果具备一定的稳健性。

二是内生性控制。首先，考虑到内生性因素的干扰，将主营业务增长率滞后一期、现金流滞后一期和地区金融业发展水平滞后一期作为工具变量，带入模型检验，结果与原假设一致。其次，参考李明玉等的做法[8]，将滞后一期的数字金融指数与融资约束的乘积项，作为工具变量带入模型，结果显示乘积项的系数为负，亦证实了研究结果受内生性因素的干扰较小。

三是分样本检验。首先，按照企业所有权性质，将样本数据拆分为非国有小微企业和国有小微企业两组，并分别展开检验，结果显示：在非国有小微企业样本中，数字金融依旧能够显著缓解融资约束问题，并间接显著促进其融资模式创新空间(β=0.159，P＜0.001，CI 95%[0.085，0.217])，但在国有小微业的样本中，则未能重现该结果(β=0.205，P＞0.05，CI 95%[-0.012，0.103])，由此可见，数字金融对小微企业融资模式创新空间的促进作用，主要集中体现在非国有企业。其次，按照企业所属区域，将样本数据划分为华东地区、华南地区、华中地区、华北地区和其他地区五组，并分别开展检验，结果显示：华东地区小微企业的融资模式创新空间受数字金融的影响最大(β=0.320，P＜0.001)，华南地区仅次其后(β=0.307，P＜0.001)，而华中地区(β=251，P＜0.001)与华北地区(β=243，P＜0.001)相对适中，其他地区则相对较弱(β=0.051，P＜0.05)，由此可见，地方数字金融发展缓慢或较弱，确实是影响小微企业融资模式创新空间提升的主因。

五、模糊集定性比较分析（fsQCA）

1. 数据校准

文章以中国小微企业为样本，探讨了数字金融对小微企业融资约束的缓解机制，并检视了该机制对其融资模式创新空间的提升作用。然而，通过面板数据的计量分析，“小微企业如何通过数字金融，拓宽其融资模式创新空间？”“各地方政府为促进地方小微企业健康发展，又该如何利用数字金融的政策工具？”等实际问题依旧没有得到有效解答。故而，文章参考夏天添、付跃强的观点，通过模糊集定性比较分析(fsQCA)尝试从组态视角[31]，提炼出适用于相关小微企业融资模式创新空间提升路径组态。根据表3 的M3 结果显示，数字金融等主要变量对融资模式创新呈现显著，而其他变量不显著，故以数字金融、融资约束、企业金融化等8 个主要变量，进行了条件必要性检验，在各变量均不构成唯一条件的前提下，将其设置为干扰小微企业融资模式创新的前因条件，并按照95%、50%和5%的标准进行数据校准。

2. 结果讨论

根据表4 的分析结果显示，在0.8 和1 的约束条件下[32]，共得到两个构型，其一致性分别为85.4%和80.3%，均高于75%的阈值条件，同时方案的总样本覆盖率达到89.1%，证明了这两个方案组合具备一定的解释力度。为进一步探索组态分析结果，根据Furnari 提出的组态理论化分析模式，将各构型的组态分别命名，并展开理论诠释。

表4 组态分析结果

（1） “政策支持型”小微企业融资模式创新路径

如表4 的构型1 所示，“政策支持型”小微企业融资模式创新路径的净覆盖率为31.6%，原始覆盖率为9.3%，一致性为85.4%。其中，数字金融、财政投入和金融业生产总值为核心条件，说明地方政府的金融类政策支持与建设可以为地方小微企业营造出良好的政策环境，为小微企业缓解一定的融资压力；同时，企业现金流和主营业务增长率作为辅助条件，证明在“政策利好”背景下，并非所有小微企业都能享受政策红利，而是只有那些经营状况良好，且现金流充沛的小微企业，方可以此拓展融资模式创新空间的幅度。适用于该路径的小微企业多集中于互联网等前瞻行业，业务开展周期较短及资金周转率高是此类企业的主要特征，加之，其主要分布于中国华南、华东等经济发达地区，无论在政策支持，还是财政投入，均可为其带来诸多融资渠道选择，进而为其融资模式创新提供了制度层面的保障。

（2）“市场支持型”小微企业融资模式创新路径

如表4 的构型2 所示，“政府支持型”小微企业融资模式创新路径的净覆盖率为32.8%，原始覆盖率为7.9%，一致性为80.3%。其中，数字金融、企业金融化、主营业务增长率和数字化成熟度为核心条件，说明小微企业自身的融资能力，尤其是自身业务的数字化程度，亦成为决定其融资模式创新的核心内涵；同时，融资约束作为辅助条件，恰恰证明了适当的融资约束，亦是促进企业融资模式创新的源动力。适用于该路径的小微企业并非均来自前瞻行业，或是发达地区，但均具备高数字化转型的业务特征或组织特征，即此类小微企业多采用资产金融化、业务数字化等手段，拓展业务领域，提高主营业务收入，从而为打破区域或行业的融资渠道限制，谋求更多融资渠道选择夯实基础。

六、研究结论与对策建议

1. 研究结论与理论贡献

文章基于融资契约理论，以中国中小板和创业板的小微企业上市公司为样本，讨论了数字金融对小微企业融资模式创新的提升作用。结果显示：一是数字金融能够通过缓解融资约束，间接促进小微企业融资模式创新，但通过稳健性检验发现，该机制仅限于非国有小微企业，以及华东、华南等数字金融发展水平较高地区的小微企业；二是通过fsQCA 的组态分析范式，发现了“政策支持型”与“市场支持型”两种能够提升小微企业融资模式创新空间的路径组态。

基于研究结论，文章的理论贡献主要包括：第一，提出了小微企业融资模式创新的概念。以往研究过于聚焦小微企业的融资约束机制，忽视了融资行为本身的理性与否。故而，本研究基于融资契约理论，提出了小微企业融资模式创新的理性融资行为概念，揭示了数字金融对中国小微企业融资模式创新空间的深层影响“黑箱”，并进一步厘清了该机制在组织性质与所在区域的条件异质性背景下的影响效果差异，该观点对综合性的认识与理解数字金融及其衍生效应具有重要的理论意义。第二，揭示了融资约束的衍生效应。以往研究更多关注如何缓解小微企业的融资约束，而融资约束缓解后的衍生效应机制是否有利于小微企业更好的融资或发展，则鲜有学者深入探讨。为此，本研究通过检视融资约束的中介机制，探讨了数字金融的微观经济衍生效应，该观点拓展了数字金融领域的研究边界，为更好地诠释数字金融提供了理论支持。该结论亦印证了李宾等的假设[11]，为进一步探索数字金融背景下的小微企业融资模式创新，提供了一个全新的研究视角。第三，提出了两种基于数字金融的小微企业融资模式创新路径。本研究通过fsQCA 的组态范式，提出了“政策支持型”与“市场支持型”两种基于数字金融的小微企业融资模式创新路径，打破了以往研究设计的思维框架，为后续研究提供了一个新的思路。

2. 管理对策与政策建议

基于研究结论，提出以下管理对策与政策建议：

（1） 加强数字金融基础建设，进一步完善地方金融生态环境

要促进地方小微企业健康发展，缓解其融资约束，促进其融资模式创新空间，地方政府需要进一步加快数字经济发展，加大数字金融基础建设，以激发小微企业推动地方经济发展的最大动能，并以此为契机，着力打造有数字化、现代化、智能化特色的地方金融生态环境。

（2） 完善数字金融政策体系，进一步优化地方金融施政体系

要推动数字经济建设与地方实体经济发展深度融合，降低融资约束对非国有小微企业的经营干扰，充分释放数字金融对非国有小微企业融资模式创新空间的提升作用，地方政府需要加大金融资源投入，并不断完善地方金融资源配置，为小微企业提供更多高质量、高效率的融资渠道，以提升其融资模式创新空间，为中国中、西部地区及非国有小微企业健康发展，提供优渥的金融土壤。

（3） 优化金融机构数字化转型，进一步扩大数字金融辐射范围

要加大对金融机构的数字化转型进程，推动地方各大金融机构的业务数字化改革，实现金融业务数字化、金融服务数字化、金融监管数字化的常态化地方金融生态，为小微企业提供更加便捷、高效、全面和安全的数字金融需求解决方案，从而提升小微企业融资模式的创新空间。

（4） 强化小微企业融资能力，进一步提升企业融资管理效率

要充分缓解小微企业的融资约束，就必须强化小微企业自身的融资能力。为此，小微企业需积极探索业务数字化转型路径，以明确的业务预期，构建小微企业融资“硬”能力，从而突破担保体系的融资约束；同时，小微企业还需从组织层面入手，推动组织数字化转型进程，进而以数字化、高效化、智能化的组织管理体系，构建小微企业融资“软”能力，打破信息不对称所带来的融资障碍。