数字普惠金融、企业金融摩擦与供应链贸易视角*

王 熙，陈 凯，陈铭仕

(1.北京大学 经济学院，北京 100871；2.清华大学 经济管理学院，北京 100084)

一、引言

经济体之间的经济增长是宏观经济研究的重要问题，而全要素生产率(TFP)是决定一国经济增长的重要因素。近年来的研究表明，不完善的金融市场会增大交易成本，阻碍资源有效配置，从而阻碍一国经济发展，这一现象又被称为金融摩擦。金融摩擦在短期会影响生产要素在企业间的流动，阻碍资源的有效配置；在长期也会导致融资缺失，延迟企业的技术更新迭代，影响经济的长期增长。随着我国经济转入高质量发展阶段，推动新旧动能转换、建设现代化经济金融体系，缓解企业面临的金融摩擦，对于激发经济整体活力、促进全要素生产率提升、解决发展中不平衡不充分的问题具有重要意义。

为了在新发展格局中重塑金融发展新优势，更好地推进金融供给侧结构性改革，我国监管部门和金融机构不断加大普惠金融的力度，加强对小微企业和弱势群体的金融服务，让更多的企业和居民享受到金融服务的可能，最终达到共同富裕的目标。智能算法、大数据等金融科技技术的迅猛发展又进一步推动了数字普惠金融的发展，完善了我国金融系统的整体架构。在这一时代背景下，本文试图回答普惠金融的发展是否有效改进金融市场，从而缓解企业所面临的金融摩擦，普惠金融对于金融摩擦的影响是否存在异质性，以及普惠金融究竟通过何种渠道影响了企业所面临的金融摩擦。

本文基于2011—2020年各省市的数字普惠金融指数和A股上市公司的微观企业数据，发现数字普惠金融的发展有利于降低微观企业所面临的金融摩擦程度。本文的创新主要体现在以下几个方面：(1)识别出宏观金融发展的确有利于缓解企业所面临的金融摩擦。(2)发现普惠金融的这一缓解作用存在异质性影响。其异质性具体表现为，普惠金融的发展更有利于降低初创企业和融资成本较高企业的金融摩擦。(3)深入探究了数字普惠金融缓解企业金融摩擦背后的驱动机理：数字金融可能通过优化企业供应链贸易情况从而降低企业所面临的金融摩擦。这些对于我们认识普惠金融如何解决初创企业融资难，对于我们如何继续有策略地推进数字普惠金融的建设，有针对性地改善企业面临的金融环境，促进金融更好地服务实体经济具有重要的借鉴意义。

二、文献综述

(一)有关金融摩擦的研究

金融是实现要素资源有效配置的重要中介。当金融部门由于政策扭曲、信息不对称以及不完全契约等原因，自身行为发生扭曲时，会导致资本和要素的错配，加大金融交易成本，[1]52-73形成金融摩擦。因此，宏观金融摩擦表现为要素资本流动时所面临的阻碍，微观金融摩擦主要表现为企业所受到的借贷约束。现有的研究大多数是从以下层面来阐述其对企业金融摩擦的影响。比如,当政府面向特定企业或个体提供有优惠的信贷，来实现特定的产业目的时会造成融资成本差异，产生金融摩擦。[2]1-11Hsieh and Klenow(2009)发现如果消除中国的资源错配，全要素生产率可以提高30%～50%，[3]1403-1448与之相应的，靳来群(2015)的研究表明，如果消除了企业所有制导致的金融摩擦，我国的全要素生产率将提高约50%。[4]36-44刘海明和曹廷求(2015)则研究了地方政府对企业金融摩擦和信贷资源配置的影响，发现金融摩擦的存在显著导致了资源错配的发生。[2]1-11

同时，金融市场的不完善也是导致金融摩擦的重要来源,由于金融机构或者市场的不完善使得企业的融资面临借贷约束，投资规模受限,进而产生了资源错配和经济发展不均衡，并导致资本市场的内生波动，最终影响宏观经济增长。[5]1964-2002研究表明，金融摩擦的存在可能会对经济发展造成严重的负面影响。一方面，金融摩擦的存在阻碍了生产资源在企业间的自由流动，使得生产有效的企业无法得到足够的生产要素，因而降低了一国的整体生产率。[3]1403-1448另一方面，融资的缺失会影响企业的技术更新迭代，进而影响经济的长期增长。[6]422-458因此，持续完善的资本市场有助于从基本面改善经济增长并增强一国增长的可持续性。

(二)有关数字普惠金融影响企业金融摩擦的研究

近年来，中国数字金融发展迅速，为普惠金融的推动提供了强力支撑。数字普惠金融的发展以更大的地理穿透力和低成本的优势实现了我国金融市场在广度层面的发展，为更多的企业和地区提供了金融支持。[7]1401-1418

本文所研究的宏观层面的金融摩擦反映在微观层面，部分表现为企业所面临的融资约束的松紧程度。已有文献研究了数字普惠金融能否影响企业面临的融资约束。任晓怡(2020)指出高科技企业能够更好地受益于数字普惠金融对融资约束的缓解，且这一异质性的促进作用在资本市场发育较慢的区域体现得更为显著。[8]65-75在上述研究的基础上，本文对数字普惠金融缓解金融摩擦的机制和异质性进行了拓展，并使用工具变量进一步证明了其中的因果关系。

既有文献分析的金融创新与企业融资的关系为数字普惠金融缓解企业金融摩擦提供了理论支撑。具体有三个方面：其一，数字普惠金融的发展作为宏观金融环境改善与金融创新的重要环节，使得整体融资环境得以优化。[8]65-75其二，数字普惠金融本身，利用了人工智能、大数据征信、互联网媒介等新兴金融方式，使得信贷能够以更大的穿透力直达原先融资欠缺的企业，缓解了企业的融资约束，使得企业面临的金融摩擦下降。[7]1401-1418其三，数字普惠金融的发展能够通过互联网媒介对企业融资状况以及事后道德风险进行监管，信息不对称的降低也减少了企业面临的金融摩擦。

已有文献发现数字普惠金融对于微观企业具有显著影响，尤其是在缓解企业融资约束方面。为了更精细地考察数字普惠金融的发展对微观层面企业金融摩擦程度的影响，需要选取适当的金融摩擦代理变量。代理变量选取的指标包括企业债务利率、融资成本、资产负债率[9]131-142、货币资金占比、产权比率[10]114-125。同时，由于金融摩擦主要表现为企业所受到的融资约束，在公司金融领域，Kaplan and Zingales(1997)(以下简称KZ)设计了指标以衡量企业所受的融资约束水平，KZ指标从公司融资成本、经营效率以及对外融资程度的角度来衡量融资约束水平：企业的融资成本越低，经营绩效越好，外部融资的依赖程度越低，表明企业的金融摩擦程度越低。[11]169-215

由于中外上市公司的不同，针对我国企业所面临的金融摩擦水平指数与原KZ指数可能存在较大的差异[12]，因此，在指标上我们选取了KZ指数与其相应的分项，从而在研究普惠金融对企业所面临的总体金融摩擦(因果)影响的同时，更着重研究普惠金融对于其各个分量的(因果)影响，进而探究数字普惠金融的发展对企业的异质性影响及能够缓解企业金融摩擦作用的背后机制。

三、模型设计

(一)变量选取与数据说明

本文的数据及来源包括：

1.被解释变量：本文选取Kaplan and Zingales(1997)提出的KZ指数作为反映企业金融摩擦的指标(1)Kaplan and Zingales(1997)通过Ordered Logit模型分析了企业面临融资约束的可能性，发现企业现金持有水平、经营现金流、现金股利、资产负债率以及Tobin Q值对企业面临的融资约束情况有较强的反应能力，并回归得出了一个综合指标KZ指数和可以用于区分不同融资约束强度的公司指标。该指标越高，表明公司面临的融资约束越强。[11]169-215。KZ指数通过计算企业的现金流、股利、现金持有、资产负债率、托宾Q值得到。数据来源于Wind数据库。KZ指数已广泛地被学者应用，经检验是反映企业融资约束和金融摩擦的合理指标。由于中美上市公司的区别，针对中国上市公司的KZ指数的编制方法尚无共识，本文通过进一步研究KZ指数的细分指标，分析普惠金融的发展对公司金融摩擦的影响，在后文中我们将Kaplan and Zingales(1997)提出的指标[11]169-215替换为赵卫斌(2013)所提出的KZ指数、KZ指数分项以及其他金融摩擦代理变量，并进行检验[12]。其中，KZ值的细分指标包括：经营性净现金流与总资产之比(CFA)、股利与总资产之比(DA)、现金持有与总资产之比(CA)和托宾Q值(TQ)。

2.核心解释变量：数字普惠金融发展程度，来源于北京大学数字金融研究中心。数字普惠金融发展指数包括数字普惠金融总指数(index)、覆盖广度(breadth)、使用深度(depth)以及数字化程度(digitization)四个维度，及其对应的省级(prov)、市级(city)层面数据。

3.控制变量：为控制其他因素对金融摩擦的影响，本文选取如下可能对企业金融摩擦产生影响的控制变量。参考张建华等(2018)探讨微观企业融资与金融摩擦的研究[10]114-125，本文选取了企业年龄、企业规模、企业盈利能力、企业融资结构、企业属性作为可能影响企业金融摩擦的控制变量。企业年龄(Log_Age)，使用数据测度年份与企业成立年份的差，并取自然对数来衡量。企业规模(Log_Size)，使用企业总资产的自然对数来衡量。企业盈利能力(ROA)，使用企业总资产回报率来衡量。企业股权融资比例(SR)，使用(股本+资本公积)/总资产来衡量。企业属性(nature)，参考wind的分类标准，nature=1代表国有企业，nature=0代表非国有企业。同时，本文还控制了行业固定效应与年份固定效应，以及使用控制个体固定效应与年份固定效应作为稳健性检验，用于控制其他因素对于企业金融摩擦程度的影响。企业层面的控制变量来源于Wind数据库中全部A股上市公司2011—2020年的微观数据，地级市层面的数据来源于《中国城市统计年鉴》。

4.工具变量：本文使用市级的互联网接入户数(INTE)作为工具变量来消除普惠金融指数可能的内生性问题，后文将对此做具体阐释。数据来自《中国城市统计年鉴》。

鉴于数字普惠金融数据的可得性，本文对以上变量均选用了2011—2020年间数据，并对原始数据进行了以下处理：(1)剔除银行、保险等金融行业的企业数据。(2)剔除ST/ST*的企业数据。(3)剔除主要变量不完整的数据。(4)对核心变量进行1%缩尾处理，剔除异常值的影响。对于本文所涉及变量的描述性统计如表1所示：

表1 变量描述性统计

(二)模型设定

为了测度数字普惠金融对于企业金融摩擦的影响，本文构建了如下的回归模型：

Frictionit=α0+α1indexit+α2controlit+ϑj+γt+εit

其中，i表示企业，t表示对应年份，j表示企业所在行业。被解释变量Frictionit为企业面临的金融摩擦程度，解释变量indexit为企业所在地的数字普惠金融指数，controlit为本文控制的企业层面和地区层面可能影响企业金融摩擦程度的变量。ϑj为行业固定效应或个体固定效应，γt为时间固定效应，εit为模型的随机误差项。

(三)研究假设

根据前文对数字普惠金融与金融摩擦相关文献的梳理，我们提出本文的研究假设。

假设1：数字普惠金融的发展能够显著缓解企业面临的金融摩擦。

金融摩擦起源于资金需求方(企业)与资金供给方(金融机构)之间的信息不对称。数字普惠金融的发展使得传统金融机构能够通过数字化、人工智能化的方式智能识别企业的贷款风险，提升对于贷款企业的监管能力，因此有利于缓解企业面临的金融摩擦。

假设2：数字普惠金融的发展对于企业摩擦的缓解作用存在异质性，具体表现为：原先融资成本较高、初创的企业能够更多地受益于数字普惠金融的发展。

数字普惠金融发展的重点之一是其普惠性质。金融机构通过数字化等方式有效降低了贷款风险，这将使得贷款的长尾效应得到发挥，更多原先融资成本高和初创的企业能够更好地接触到信贷资源，进而缓解金融摩擦程度。

假设3：数字普惠金融的发展，能够通过优化企业供应链贸易的维度缓解企业的金融摩擦。

企业有效参与金融市场背后的支撑是其高效的经营模式与稳健的供应链贸易。数字普惠金融的重要一面便是居民参与数字化支付、企业间数字化商业贸易往来。因此，数字普惠金融的发展能够有效地改善企业的供应链贸易，拓展销路与原材料来源，优化自身经营效率，进而对其参与金融市场提供有力支撑。

四、实证结果

(一)基准回归

在基准回归部分，本文考察了数字普惠金融对于企业金融摩擦的影响。为确保结论的稳健性，本文分别使用了控制行业固定效应与年份固定效应的混合OLS模型以及控制个体固定效应和年份固定效应的固定效应模型。同时，Hausman检验的结果表明，选用固定效应模型的回归更优(2)为确保结论的稳健性，本文使用了两类回归进行分析。其一为控制了行业固定效应和年份固定效应的混合OLS模型；其二为控制了个体固定效应和年份固定效应的固定效应模型。检验结果表明，Hausman检验统计量的数值为442.28，p值小于1%，因此，选择固定效应模型的结果更优。。表2报告了基准回归的结果，可以看到数字普惠金融指数对于改善企业金融摩擦的影响在1%的水平上显著。以个体固定效应为例，从基准回归的结果上我们可以看到，普惠金融指数增长1%可以缓解KZ指数1.580 5。这里KZ指数越高，表明企业所面临更严重的融资约束，金融摩擦程度越大，数字普惠金融指数与KZ指数的负向关系说明数字普惠金融的发展有利于缓解当地企业面临的金融摩擦。假设1得到验证。

表2 基准回归结果

(二)KZ指数及其细分指标

KZ指数反映了企业受到融资约束和所面临的金融摩擦程度，其细分指标也常被视作金融摩擦的代理指标。本文在这一部分，探究数字普惠金融对于KZ指数的各个分项的影响程度。表3报告了KZ指数各分项受数字普惠金融影响的固定效应回归结果。从表3中我们可以看到，数字普惠金融的发展会降低企业资产负债率、托宾Q值，增加股利发放和现金持有水平，进而缓解企业面临的金融摩擦。

表3 KZ指数各分项的回归结果

(三)工具变量回归

本文选取的数字普惠金融指数作为解释变量是宏观层面数据，较少受个体层面金融摩擦程度的影响，我们可以排除反向因果导致的内生性。但潜在的遗漏变量和混淆因素依旧可能导致模型存在内生性问题。因此，我们运用工具变量的方法来解决模型存在的内生性问题。参考谢绚丽等(2018)[13]1557-1580的方法，同时选取并汇总了市级层面的互联网接入户数作为数字普惠金融指数的工具变量，因为互联网的使用情况反映了当地数字普惠金融基础设施的建设程度，与数字普惠金融的发展具有显著的相关性，与企业的其他因素不相关，因此当控制了其他变量后，互联网的接入情况仅通过数字普惠金融的渠道影响到企业的金融摩擦，工具变量回归所估计的系数可以反映数字普惠金融的推广对于改善企业金融摩擦的因果影响。在表4中，我们报告了工具变量的实证结果。可以发现，数字普惠金融的发展对于企业的两类KZ值的(因果)影响仍然显著。

表4 工具变量回归结果

(四)数字普惠金融的异质性影响

1.对于不同融资成本企业的影响

不同企业的资本结构具有较大的差异，由于其参与金融市场的能力和议价权不同，企业所面临的融资成本也差异较大。因此，不同融资成本的企业在数字普惠金融发展中的受益程度也有所不同。在传统的金融模式下，由于存在着借贷双方的信息不对称，金融机构倾向于将贷款授予融资风险较低的企业，这导致大量的信贷资源集中于原本融资成本较低、风险较低且对资金需求并不迫切的企业手中。数字普惠金融的发展提升了金融机构利用数字化技术识别企业贷款风险的能力，因此增强了信贷资源的长尾效应，使得原先融资成本较高的企业能够受益更多，发挥了金融的普惠性质。本文在这一部分通过实证分析发现，原先融资成本较高(以融资利率衡量)的企业，能更多地受益于数字普惠金融的发展。这表明数字普惠金融起着缓解企业“融资难、融资贵”的作用。[14]80-90

2.对于初创企业的支持

初创企业与成熟企业相比具有更高的风险，也面临着更高的金融摩擦。数字普惠金融的发展有助于让更多的企业受益，因此，在这一部分主要探究数字普惠金融的发展对于初创企业和成熟企业是否具有异质性的影响。在表5中我们将企业以不同标准划分为初创企业和成熟企业，并报告了数字普惠金融对两类企业金融摩擦的改善情况。我们可以发现：(1)以创立14年为界,数字普惠金融指数每上升1%，初创企业的总体金融摩擦水平显著降低0.594 8，而对于成熟企业而言其金融摩擦降低了0.444 5。(2)以创立18年为界,数字普惠金融指数每上升1%，初创企业的总体金融摩擦水平显著降低了0.697 6，而对于成熟企业而言其金融摩擦降低了0.328 9。(3)以创立22年为界,数字普惠金融指数每上升1%，初创企业的总体金融摩擦水平显著降低了0.686 9，而对于成熟企业则不显著。

从以上结果可以看出，数字普惠金融的发展对初创企业比对成熟企业金融摩擦的缓解作用更大，能有针对性地缓解初创企业融资难融资贵的问题。假设2得到验证。

表5 数字普惠金融、金融摩擦与企业年龄的关系

(五)机制分析

上文发现我国数字普惠金融的发展确实显著缓解了企业的金融摩擦。在这一部分，本文将进一步探究数字普惠金融是通过何种路径缓解企业所面临的金融摩擦的。

本文研究发现，数字普惠金融的发展可能通过优化企业供应链贸易，改善企业实际经营的渠道来缓解企业面临的金融摩擦。

数字普惠金融的发展便捷了企业的交易活动，减少了企业与供应商之间的交易摩擦，使得企业在选择供应商时更少地受到金融约束的考量。一方面，数字普惠金融的发展使得众多小商户的经营绩效提升、服务能力增强[13]1557-1580，大量小商户的出现使得企业可以不再完全依赖大型供应商进行经营活动，降低了对大供应商的依赖。另一方面，数字普惠金融的发展通过大数据、互联网等方式加强了对上下游客户的监管，使得企业能够更好地识别客户与供应商风险[7]1401-1418，通过拓展业务等方式降低对上游的依赖，并强化自身的供应链资源。因此，数字普惠金融的推广可能通过增加企业供应链的来源，降低企业面临的来自供应链的风险，增进其盈利能力，从而进一步缓解其面临的融资约束与金融摩擦。

接下来，本文进一步研究数字普惠金融的发展是否会通过影响企业供应链实体贸易的渠道，缓解其融资约束与金融摩擦。我们选取企业与上游前五大供应商的供应链依赖、以及与下游客户的供应链集成作为中介变量进行回归检验。下游客户集成度依据陈正林和王彧(2014)的做法，采用连续三年前五大客户销售比率的均值与方差之比[15]49-56，95来表示，在一定程度上反映了企业销售客户的稳定性以及下游供应链的效率和效益。我们在表6中报告了在控制行业固定效应后，数字普惠金融、金融摩擦与供应链渠道的关系。为了确保结论的稳健性，避免遗漏变量、反向因果等原因对本文的核心结论造成的影响，我们同时汇报了工具变量回归的结果。

固定效应的结果显示数字普惠金融的发展可以显著降低前五大供应商的销售比例，企业对上游供应链的依赖下降；同时，也提升了下游客户的集成度，即数字普惠金融的发展使得企业能够更好地分散上游成本，提升销售渠道的稳定性。数字普惠金融指数每上升一个百分点对企业面临的上游依赖度和下游稳定度的影响分别是-6.789 4和0.961 1。

为了进一步探究企业供应链上游集中度和下游稳定程度是否是数字普惠金融作用于金融摩擦的渠道，我们进一步采取中介效应进行检验。在控制了企业上游依赖度后，数字普惠金融指数对于企业金融摩擦水平的抑制作用从变量控制前的-0.576 9变到不显著。针对下游供应链集成指标，在控制了企业下游供应链集成后，数字普惠金融对金融摩擦的影响由控制前的-0.593 2变为不显著。因此，数字普惠金融的发展使得企业更好地整合了供应链资源，降低了对上游大供应商的依赖，并强化了与下游客户的贸易往来关系，降低了自身供应链的波动性，使得供应链更为安全稳健，降低了经营风险。企业供应链的优化是数字普惠金融缓解金融摩擦的重要作用渠道。假设3得到验证。

表6 数字普惠金融、金融摩擦与供应链渠道的关系

五、结论与政策建议

本文以2011—2020年数字普惠金融指数以及A股上市公司的数据为研究对象，实证探究了数字普惠金融的发展对于企业金融摩擦的影响。研究发现：(1)数字普惠金融的发展显著缓解了企业所面临的金融摩擦，有利于减少企业经营所面临的金融扭曲，缓解不平衡和不充分的问题。(2)数字普惠金融缓解企业金融摩擦的真正驱动因素是其覆盖广度和使用深度，因此进一步提升数字普惠金融使用的广度和深度，让更多企业受惠于数字普惠金融，将更有利于减少企业融资时面临的金融摩擦。(3)数字普惠金融缓解企业金融摩擦的作用存在异质性，具体表现为：数字普惠金融更有利于缓解杠杆率较低企业的金融摩擦；数字普惠金融对于原先融资成本较高的企业、初创企业金融摩擦的改善程度更大。(4)数字普惠金融会通过改善企业供应链贸易的渠道(降低上游供应链依赖、增加下游客户集成度)缓解企业所面临的金融摩擦。

本文的研究具有一定的政策意义和实践启示：(1)数字普惠金融的发展可以显著缓解借贷过程中企业所面临的金融扭曲问题，并且对于初创企业和融资成本较高企业有更强的改善作用，因此，我国有必要以更大力度加快推进数字普惠金融的发展，缓解信贷市场扭曲。(2)在推动数字普惠金融的发展过程中，在当前阶段，可以着重于普惠金融的覆盖广度和使用深度，从而缓解企业的金融摩擦，降低成本。(3)数字普惠金融的发展对于促进初创企业的发展具有显著作用，因此，应该着重发挥数字普惠金融对于小微企业、初创企业的帮扶作用，激发整个经济体的发展活力。(4)数字普惠金融对于企业经营的改善会通过优化企业供应链的角度发挥作用。因此在推进金融创新的过程中，一定要发挥金融服务实体经济、强链稳链的作用，配合优化企业营商环境的相关政策，推动企业实际基本面的改善。