数字普惠金融与民营企业融资约束

王亚宁，刘艳艳

（齐鲁工业大学金融学院，山东济南 250100）

一、引言

民营经济作为最具发展潜力的经济群体，在国民经济中所占的比重不断加大，逐渐成为推动我国经济快速发展的主引擎。但在当前经济形势下民营企业融资难题依然存在，民营企业的贡献程度与其享受到的金融服务不匹配，民营企业向金融机构寻求贷款和服务时面临着金融排斥，从而导致民营企业的融资需求远远超过其所能筹集到的资金，这是目前中国民营企业发展缓慢的主要因素之一。所以，缓解中国民营企业“融资难、融资贵”问题是推动中国民营企业可持续发展、提高创造力的关键。

世界各国政府希望民营企业在筹集资金时可以得到有效而充分的资金保障，改善民营企业资金约束的状况，开始推进普惠金融服务的发展。2005年，联合国率先提出普惠金融这一新概念。2006年以来，“普惠金融”开始频繁出现在我国重要文件中，数字普惠金融不仅包含了传统普惠金融的特点及优势，更进一步扩展了金融覆盖范围，并且针对金融服务成本以及服务效率等方面进行优化，充分发挥数字经济在服务中小微企业中的优势，在缓解中小企业融资约束问题上具有举足轻重的作用。此外，我国民营企业大部分都是中小企业，其最显著的特点是资产规模小和可用抵押品少，这使得其获取信贷资金的能力较弱，但我国民营企业又是支持社会经济发展的重要力量，因此，深入研究数字普惠金融如何改善民营企业的融资约束等问题具有现实意义。

二、文献综述

融资约束问题一直是国内外学者的研究热点。资本市场不健全和信息不对称是造成企业融资成本居高不下的首要原因，民营企业融资难、融资贵的问题在我国市场体系不完善的经济环境下尤为突出。我国民营企业主要依靠以银行贷款为主的间接融资方式进行筹资，但借贷双方依然存在信息不对称问题，银企之间的信息不对称表现在：一方面，银行等金融机构不能收集到民营企业的足够信息，导致银行等金融机构要求民营企业提供更多的担保物和抵押品（即使该企业的资信状况良好），而民营企业固定资产的不足导致其很难从金融机构获取足够的贷款；另一方面，民营企业一旦获得融资，由于获取这笔资金的融资成本过高，会更倾向于高风险投资以获取高收益。此外，我国证券市场准入条件严格，资本市场也不成熟，导致民营企业很难通过证券市场进行筹资。数字普惠金融的出现可以在一定程度上解决这些问题。本文从民营企业面临的融资约束和数字普惠金融与民营企业的融资约束两个部分来梳理相关文献。

（一）民营企业融资问题的相关研究

1.民营企业银行信贷融资成本高

田国强和赵旭霞（2019）基于动态随机一般均衡模型，发现金融资源错配使得民营企业融资约束问题越来越严重，究其根本是因为金融系统自身的融资成本会随着金融体系效率的下降而提升。吴仁水等（2019）根据中国当前的货币政策与信用条件，对中国全要素生产力的波动情况展开了调研，研究发现，与国有企业相比，民营企业的信用约束问题更强烈，全要素生产力水平也更低下。

2.民营企业股权融资成本高

肖作平和张樱（2015）根据代理成本视角理论，通过对终极所有权结构进行研究，发现民营企业的股权融资成本更高。黄小琳等（2015）通过分析我国2007－2011年A股上市公司的统计和财务报表发现，民营企业持有金融机构的股份，将会有利于其债务融资水平的提升和债务结构的优化。汤莹玮（2018）通过深入研究中小型股权市场融资约束存在的问题，发现目前我国股权市场经济发展能力不足，导致中小型股权市场“融资难、融资贵”问题更加明显。辛静（2019）通过问卷调查方式，以深圳191家上市公司为调研对象，研究发现抒困后的民营企业仍然面临着整体的质押风险和企业融资困难。

3.民营企业债券融资成本高

王博森等（2016）将政府隐形担保导入可违约债务的CIR仿射式定价模型，研究结果表明，政府的隐形担保显著存在于国有企业，且由于政府隐性担保的出现导致民营企业的债务融资成本大大超过国有企业。彭叠峰和程晓园（2018）以2013－2015年沪深两市公开募集和发行的中国股份有限责任公司债券作为研究样本，通过实证检验刚性兑付被彻底打破对公司债初始定价的决策性影响，发现民营企业发行债券融资成本会由于刚性兑付的存在而变高。

（二）数字普惠金融与民营企业融资约束的相关研究

数字普惠金融的目标同普惠金融一样，主要是为了给社会各个阶层和群体提供可接受的金融服务，具有低成本、广覆盖等传统普惠金融所不具备的优势，尤其适合于小微企业、城乡中低收入贫困人群和农户。滕磊（2020）基于2011－2018年全样本数据进行回归分析，发现我国民营中小企业和国有中小企业的投融资相比受到了更大的风险和约束，更倾向于将现金流的增加作为企业自有资金留存。喻平和豆俊霞（2020）以我国中小板上市公司为研究样本，异质性检验结果表明，数字普惠金融的快速发展更能缓解非国有中小企业的融资限制。梁榜和张建华（2018）将中国中小企业板上市公司相关数据作为研究样本，并引入了现金—现金流的敏感性模型，研究结果表明中小企业普遍遭遇融资制约，引入数字普惠性金融和互联网金融与现金流的交叉项后其系数显著为负值，表明普惠性金融与互联网金融的共同发展有助于减少对中小企业的资金制约。

现有文献大多研究民营企业融资约束的影响因素、融资途径以及数字普惠金融与中小企业融资约束，专门研究数字普惠金融与民营企业融资约束关系的文献较少。本文将A股上市的中小型民营企业相关数据作为研究样本，通过现金—现金流的敏感性模型分析中小型民营企业是否受到融资制约，然后引入数字普惠金融与现金流的交互项以检验数字普惠金融的发展是否可以减少对民营企业的投资约束。

三、理论分析和研究假设

（一）民营企业存在融资约束

根据“长尾效应”理论可知，在我国传统金融行业中，无论是资金还是服务都集中投向“头部”的大型国有企业，而对于“尾部”的小型民营企业来说，由于成本和风险的限制，很难获取到合适的金融产品和服务。我国民营企业由于自身财务信息不透明的原因，使得借贷双方存在严重的信息不对称，在资源获取方面远远落后于国有企业，银行等金融机构更倾向与国有企业保持密切往来，导致我国民营企业获取资金融通的渠道较少而且成本偏高，再加上各级政府和国有银行对国有企业的政策及资金支持，使得民营企业向金融机构筹集资金时面临着“信贷歧视”，这种“歧视”使得民营企业获得的贷款期限明显短于国有企业，使得民营企业的融资约束进一步加大。据此，提出本文第一个假设。

假设1：民营企业存在融资约束。

（二）数字普惠金融与民营企业融资约束

数字普惠金融使之前很难获得金融服务的薄弱群体能够享受到一种全新数字化形式的正规金融服务。作为一种创新性的、与新兴技术结合的金融形式，使金融服务的领域和范围扩大，渠道触达能力提升，从根本上减少了空间和时间对金融活动的干扰，突破了传统普惠金融的诸多局限，显著提高了金融服务的质量与可获取性，促使金融服务向“尾部”客户群体移动；数字普惠金融的迅速发展对民营企业金融机构也有深远的影响，它减少了金融机构和民营企业之间信息不对称的问题，提升了交易信息的公开透明度，银行等金融机构因此可以更加高效、便捷地收集民营企业信息，提高了民营企业识别风险的能力，同时也使得民营企业更容易筹集到资金。通过以上分析，提出本文第二个假设。

假设2：在其他条件不变情形下，数字普惠金融可以减轻民营企业的融资约束。

四、研究设计

（一）样本数据说明

本文利用北京大学数字普惠金融发展指数研究中国数字普惠性金融市场，将之与民营企业相结合，分析数字普惠金融与民营企业融资约束问题之间的关系。北京大学数字普惠金融发展指数，从涵盖广度、应用深度和数字化水平三个层面进行指标构建，包括33个具体指标，覆盖中国内地31个省份、337个地级以上城市和约2800个县（为了确保所有数值的大小相对一致，将数字普惠金融的总指数及各维度指数都除以100进行处理）。本文为了使时间跨度与数字普惠金融指数相适应，研究对象主要参考了Wind数据库中2011－2018年沪深两市A股上市的民营企业，并进行了如下处理：（1）剔除金融类的、ST类的和*ST类的上市公司；（2）剔除2011－2018年退市的民营企业；（3）清理剔除掉指标数据缺失的上市公司；（4）剔除CF、Expend、∆NWC大于1以及其他异常值。最终得到8624个回归样本观测值。

（二）模型设计

学者们研究公司外部融资约束问题时，一般选择kz指数、sa指数、投资—现金流敏感性模型、现金—现金流敏感性模型，其中，后两种最为常用。投资—现金流敏感性模型由Fazzari等（1988）提出，由于目前普遍存在托宾Q衡量偏差和投资—现金流敏感性的动因辨认等问题，导致了投资—现金流敏感性不能准确地反映企业面临的融资约束，不能很好地作为判断企业是否存在融资约束的指标；在此基础上，Almeida等（2004）提出了现金—现金流敏感性模型，存在融资约束的公司为未来的投融资项目积累内部融资资金时，比较偏好留存公司实际运营活动中的资金流，而根据公司现金持有量的变动和内部现金流的正向关系，能够证实公司具有外部融资约束。连玉君等（2008）以我国上市公司为例进行研究，认为现金—现金流敏感性模型能够更好地解决我国上市公司的资金风险约束问题。此后，该模式也在中国公司资金约束的相关研究中被广泛应用。因此，本文将现金—现金流敏感性模型作为基准模型，并在此基础上对其进行了一系列稳健度检验。本文参考Almeida等（2004）的分析框架，结合金纯德（2020）的研究方法，选择如下基准模型：

其中，∆Cashi,t表示企业现金持有量的变动，CFi,t表示一家民营企业的现金流；Xi,t为控制变量，包括企业规模（Size）、企业净营运资本变动（∆Nwc）、企业成长性（Grow）和企业的资本性支出（Expend），ε为误差扰动项；i和t分别代表企业和时间，当一家民营企业面临融资约束时，其预期β1的估计值显著为正。具体变量说明及计算方法详见表1。

表1 指标说明

为研究数字普惠金融是否能够缓解民营企业的融资约束，本文通过参考梁榜和张建华（2018）的相关研究成果，把数字普惠金融与民营企业现金流的交互项添加在基准模块里,得到了拓展模型（2）：

其中，DF是数字普惠金融指数，交互项CF×DF用于反映数字普惠金融对民营企业融资环境约束的影响。另外，本文还引入数字普惠金融指数的三个二级指标（涵盖广度、应用深度和数字化水平程度）进行对比研究，作为假设1的初步稳健性检验，在式（2）的基础上去掉总指标和现金流指标的交互项，分别纳入三个二级指标和现金流指标的交互项，得到模型（3）至模型（5）：

（三）指标说明及选取数据

1.被解释变量

如前文所述，关于融资约束的度量已经有许多成熟的体系，但并没有统一的标准，其中，投资—现金流敏感性模型和现金—现金流敏感性模型得到了普遍的认可和应用。Kaplan和Zingles（1997）实证认为：公司面临长期资金短缺的情形下，现金流对企业投资的影响程度反而较小。因此，投资—现金流敏感性模型的科学性受到了一定的质疑，现在国内外学者广泛采用现金—现金流敏感性模型，李金等（2007）通过相关研究，证实了现金—现金流敏感性模型的应用场景比较适合中国上市公司的基本情况，还证明了现金—现金流敏感性与中国企业融资约束水平之间正相关。连玉君等（2008）学者的研究结果也支持此结论。因此，本文将现金—现金流敏感性模型作为研究的基准模型。

基于这一分析，本文将现金及其等价物的变动（∆Cash）、现金流量（CF）作为被解释变量。

2.解释变量

本文的解释变量是数字普惠金融指数（DF），选择使用北大数字金融服务研发中心与蚂蚁金服公司联合编制的数字普惠金融指数。该指数在传统普惠金融的理论研究基础上，遵循均衡性、综合性、可比性和连续性四个准则，从数字普惠金融的三个维度即覆盖广度（Coverage）、使用深度（Depth）和数字化程度（Digitization）入手，通过无量纲化方法和基于层次分析的变异系数赋权法共同构建而成，是最近几年来最常用于度量数字普惠金融的指标。

3.控制变量

本文参照Almeida等（2004）的做法拟定企业规模（Size）、企业成长性（Grow）、净营运资本变动（∆Nwc）和资本支出（Expend）四个控制变量。

（1）企业规模（Size）。一般来说，规模较大的企业通过以下三个方面影响融资成本：首先，规模较大的企业资金实力雄厚，市场竞争力和影响力都比较强，积累的社会资源丰富，融资渠道多样；其次，企业在形成规模经济以后，经营绩效能够反映其效益，容易吸引投资与合作；最后，大规模企业也会受到更多的监督，因此规模大的企业会更容易获得融资，融资成本也相对较低，现金持有量也会相对较小。综上所述，本文预估该指标的系数为负。本文以企业期末总资产的自然对数衡量企业规模。

（2）企业成长性（Grow）。本文将总资产增长率作为衡量企业成长性的指标。企业成长性高代表着企业存在不断扩张的趋势，将会持续扩大经营规模，提高盈利水平。同时，企业各方面的费用也会不断增加，对现金持有的需求也会不断增大，因此本文预期企业成长性指标系数为正。

（3）净营运资本变动（∆Nwc）。净营运资本具有替代现金的作用，可以作为现金支付使用，也可以作为现金持有，因此该指标系数可正可负，需要通过实证检验验证。本文计算该指标的方法是采用本期营运资本与期初总资产之比。

（4）资本支出（Expend）。资本支出意味着现金流出，企业现金持有量减少，因此将该变量系数判断为负。本文用资本支出与期初总资产之比计量该指标。

五、实证分析

（一）变量描述性统计

本文主要变量的描述性统计结果如表2所示。

表2 主要变量的描述性统计

由表2可以看出，ΔCash的平均值为0.0413，表明现金持有在民营企业的经营活动中是一种普遍现象，这与民营企业初创或经营过程中面临着资金困难的现象对应，同时ΔCash中值为0.0000，远小于平均值0.0413，表明民营企业现金持有比例分布很不均匀，大多数都处于平均值之下，说明民营企业内源融资能力不强；CF的平均值为0.0528，中值为0.0484，表明样本民营企业经营性现金流流入占总资产的5.28%，相当一部分企业现金净流入为负，表明民营企业的经营状况并不好，但是大部分处于高于平均值的区间；DF平均值1.8717，中值1.9988，说明数字普惠金融发展水平地区分布较为均匀；Grow的平均值0.2557，中值为0.1214，说明民营企业的平均总资产增长率达到了25.6%，符合民营企业高成长性特点，但多数都处于平均增长速度之下，说明民营企业可能因为融资困难导致筹集不到足够的资金来支撑其快速发展；ΔNwc的平均值达到了0.2282，中值0.2218，表明净营运资本占总资产的比值平均为23%左右；Expend平均值为0.0721，中值为0.0481，说明民营企业购买各类资产支出占到总资产的7.2%，多数在平均值以下，因为资产支出会占用企业的现金流，企业会因此面临更重的融资约束。

（二）变量的相关性分析

为了初步考察变量之间的相关关系，本文运用Stata15对各变量进行相关性分析，结果如表3所示。由表3可以看出，被解释变量ΔCash与经营现金流（CF）、总资产增长率（Grow）、净营运资本（ΔNwc）和资本性支出（Expend）显著正相关，与企业规模（Size）显著负相关；解释变量（CF）与总资产增长率（Grow）、资本性支出（Expend）显著正相关，与企业规模（Size）、净营运资本（ΔNwc）显著负相关。一般来说，两个变量的相关系数大于0.8，则两者之间可能存在严重的多重共线性，需要修正计量模型。表3中，各相关性系数的绝对值最大为0.5813，小于0.8，因此可以判定本文各变量间不存在多重共线问题，不必对计量模型进行修正。

表3 Person相关系数分析

（三）基准分析

本文使用的是2011－2018年短面板数据，因此基准分析涉及估计方法的选择。本文根据固定效应模型与混合效应的相关特性，从中进行选择，从而达到检验个体效应显著性的目的，F检验的统计量为0.72，P值为1.000，表明混合效应模型在本文中更加适用，所以本文采用该模型。本文采用Stata软件对全样本进行OLS多元回归，对现金—现金流基准模型以及各扩展模型进行了估计，回归结果如表4所示。

表4 混合回归结果分析

从表4可以看出，基准模型和四个扩展模型中的企业现金流CF的回归系数都显著为正，这一现象说明我国A股上市民营企业依然存在着较为明显的融资约束，假设1得到验证；扩展模型（2）至模型（5）的回归结果中，数字普惠金融指数及其三个二级指标与企业现金流量交互项的系数均呈显著负相关，说明数字普惠金融能够显著缓解我国民营企业的融资约束，这一结果验证了本文假设2。

此外，通过观察控制变量的结果，可以看出企业一些自身特征与民营企业的融资约束同样存在着相关关系：Grow所对应的回归系数均显著为正，表明随着民营企业的不断壮大，其对融资资金的需求会越来越多，存在融资约束情况下，民营企业为了预防和适应企业未来的市场需要，在以后的生产活动中更加偏向于保留、持有更多的现金及现金类资产；Size的回归系数显著为负，说明企业较大的资产规模会影响企业融资，降低民营企业的融资成本，同时拓宽民营企业的融资途径，使其面临的融资约束有所减轻，现金或现金类资产持有比例会降低；Expend回归系数显著为负，说明由于民营企业资本性支出会占用民营企业的现金流，这种情况使民营企业减少其所持有的现金及其等价物，企业的融资约束变得更加严重；而在式（1）中净经营性资本变动与民营企业的现金或现金类资产持有比例之间并没有明显关系，加入数字普惠金融及其二级指标以后，ΔNwc的回归系数在10%的显著水平上显著，说明数字普惠金融出现后，企业的净营运资本增加，使民营企业持有更多的现金和现金类资产，企业的这一行为使得融资约束有所减轻。

（四）稳健性检验

F检验表明本文建立的模型不存在个体效应，但为了使结果更可靠，本文运用豪斯曼检验，在个体效应的基础上对固定效应和随机效应加以选择，统计量的结果为116.57，P值为0，表明固定效应方法比随机效应方法在本文中更加适用，因此本文采用双向固定效应模型进行稳健性检验，检验结果如表5所示。经过稳健性检验，本文发现各项检验结果没有发生显著改变，表明实证检验结果具有可靠性。

表5 固定效应回归结果分析

表5 （续）

六、结论与建议

本文选取Almeida等（2004）提出的现金—现金流敏感性模型，检验我国民营企业是否存在融资约束，然后延伸拓展，将数字普惠金融发展指数及其二级指标与现金流的交互项纳入基准模型，进一步考察数字普惠金融发展水平对我国民营企业融资约束的影响。通过上述研究，得出如下结论：

第一，融资约束在我国A股上市民营企业中普遍存在。这说明虽然国家近几年来一直致力于解决民营企业的融资约束问题，但由于民营企业的融资约束问题不仅与国家相关政策和金融机构有关，企业自身也存在不少缺点，这些因素的存在使得我国的民营企业面临的融资约束依然十分严重。

第二，数字普惠金融总体发展水平及其二级指标都有助于缓解民营企业的融资约束问题，这表明数字普惠金融的发展使得资金需求者与资金供给者之间的联系进一步加强、信息不对称问题进一步削弱，民营企业融资难、融资贵的问题可以通过扩宽融资渠道和降低融资成本两个途径进行缓解。

基于上述研究结论，本文从政府、普惠金融机构和中小企业三个方面提出如下建议，作为发展数字普惠金融、缓解民营企业融资约束的参考。

第一， 政府层面。数字普惠金融的健康发展离不开政府的支持、推进和监管，一方面，应建立健全相关的法律法规，对数字普惠金融的概念、原则、服务群体等内容加以明确规范；对网贷平台审计程序要逐步完善，界定平台的各项业务职能。另一方面，政府部门为了利用数字普惠金融缓解民营企业的融资难题，还要持续优化民营企业的融资环境和配套措施。

第二，金融机构层面。金融机构是数字普惠金融的众多参与者之一，在开展数字普惠金融业务时既要注重为民营企业提供金融服务的可得性和有效性，还要兼顾商业可持续性。金融机构要持续丰富针对民营企业的金融产品和金融服务种类，针对不同规模、不同行业和不同发展阶段的民营产业提供个性化的信贷产品。金融机构要把握好互联网发展的机遇，充分利用好自身已有的大数据资源优势，发展数字普惠金融，将贷款流程和信用评估方式进行简化，推进线上产业链融资，提供产业链增值服务，提高民营企业的服务效率，降低其融资成本。金融机构在从事数字普惠金融业务时还要注重商业可持续性，要根据自身情况指定信贷投放计划，为民营企业提供良好的信贷支持。

第三，企业层面。数字普惠金融的主要服务对象是中小企业，因此民营企业要充分利用数字普惠金融带来的机遇。民营企业存在融资约束问题的一大原因是外部因素，但其担保融资能力差、家族化经营、信用观念淡薄以及财务披露技术不健全等各方面因素导致其在信贷融资方面受"歧视"。民营企业自身的管理水平不高也是其融资难的一个重要原因，因此民营企业应该认识到自身的缺陷，完善治理水平和治理结构，建立健全财务披露系统以及经营管理制度，同时也要不断提升自身的信誉水平，提高信用等级，这有助于银行在给企业提供贷款时作为参考，提高信贷审核率。