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【關鍵詞】數字金融;中小企業;融資約束;風險約束;抵押品約束
0 引言
2021年3月5日,李克強總理在十三屆全國人大四次會議上所作的《政府工作報告》中提到“國內疫情防控仍有薄弱環節,經濟恢復基礎尚不牢靠,居民消費仍受制約,投資增長后勁不足,中小微企業和個體工商戶面臨的困難較多,穩就業壓力較大”。作為重要的市場主體,中小企業發展一直備受國家關注。但是,在傳統的融資交易模式下,我國中小企業長時間面臨“金融排斥”并存在“麥克米倫”缺口(Stamp,1931)[1],制約了中小企業的發展。
數字金融的快速發展為我國解決中小企業融資困境帶來了契機。數字金融是網絡技術和融資交易的滲透和融合,泛指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現融資、支付、投資和其他新型金融業務模式(黃益平、黃卓,2018)[2]。與著重突出交易途徑的互聯網金融和強調科技特制的金融科技相比,數字金融涵蓋的內容更加寬泛(封思賢、郭仁靜,2019;王作功,2019)[3-4]。數字金融通過數字科技、大數據對信息進行深度的挖掘和分析,有效降低金融交易雙方信息不對稱程度,為解決中小企業融資約束和融資困境提供了基本的條件。
1 數字金融緩解中小企業融資約束的機制分析:基于文獻的理論分析
現有文獻研究中小企業融資融資約束的原因分析一般集中于企業自身內部與金融制度、市場化程度、法律政策等外部環境因素。其中,中小企業自身的“內生性”原因更為突出:第一,風險約束。中小企業的公開性與披露性程度弱,缺乏財務報表等易于傳遞和驗證的定量“硬信息”(Berger和Udell,2006)[5],透明化程度低,也缺少征信信息,金融機構難以確認企業之后償還資金與利息的能力和意愿,從而加劇金融機構對中小企業的風險估計,因此常對中小企業施行信貸配給(曹鳳岐,2001)[6]。第二,抵押品約束。金融契約的制定和執行具有不完全性,常常受限執行,即金融契約事后的執行力度差,借方以各種理由違約,從而導致貸方遭受損失。金融中介在提供貸款時會考慮企業的抵押財產水平,由于中國的銀行在風險控制上更為謹慎,因此對中小企業提供抵押品的要求更高(張杰等學者,2013)[7]。然而,中小企業普遍抵押能力弱,融資受到限制。
在現有文獻中,認為數字金融能夠緩解中小企業融資約束的原因如下。
第一,數字金融運用信息技術能夠有效挖掘大數據中的信息價值,拓展信息來源。數字金融在信息的收集和處理方面有較大優勢,能對信息進行有效的篩選和甄別(梁榜、張建華,2019)[8]。除了獲取中小企業基礎的財務信息,中小企業的非金融交易信息也能通過數字金融通過多渠道獲得,如抓取網絡上企業的公告、輿情信息或稅務、公安等的有關“軟”信息(陳廣山,2021)[9]。
第二,數字金融能夠促進線上數據征信,信用抵押替代實物抵押,信用與聲譽成為重要“資產”。隨著數字金融的發展,貸款機構可以利用互聯網獲取與分析其財務信息與非金融交易信息對企業進行經營與“信用畫像”。銀行業等金融機構可以通過了解中小企業信用狀況從而調整對其融資的條件約束,降低企業提供抵押品的要求,中小企業以“信用抵押”彌補不能提供充分實物抵押品的缺陷(黃子健,2015)[10]。
第三,促進貸后動態風險評估與信貸調整。中小企業在獲得貸款后存在道德風險,資金流向、使用方向和使用效率成為金融機構監管的重要方向。數字金融以互聯網為媒介,可以對企業進行低成本、實時的監控,降低狀態驗證成本,并且對企業融資狀況及事后資金使用與項目運行等信息溝通與監督均提供便利和保障,最大限度地降低違約風險(廖婧琳等學者,2020)[11]。
第四,彌補傳統金融服務短板,促進傳統金融機構競爭與升級。傳統金融機構主要基于實體運營網點進行業務處理,銀行分支機構數量的增加會提高服務的可及性,給客戶帶來便利(2018,周天蕓)[12],但若地區金融機構的分布數量和規模受到限制,該地區中小企業就會難以獲得充足的融資服務(2014,周天蕓,王瑩)[13]。數字金融打破了傳統金融服務容易受到基礎設施和地理位置等硬件條件的約束,提高了金融服務的覆蓋和觸達能力,使其能夠獲取長尾市場的潛在客戶(Jagtiani和Lemieux,2018)[14]。
2 研究設計
2.1 數據來源
本文主要探究數字金融與中小企業融資約束的關系,因此選取中小板和創業板2012—2019年的企業數據,并結合數字金融指數進行分析。企業層面的數據主要來自國泰安數據庫,地區宏觀數據來自EPS數據庫,金融機構數據來自中國人民銀行各省《金融運行報告》。本文對數據進行一定處理:主要保留非金融企業,金融類企業剔除;刪除ST和ST*的企業;非虛擬變量進行上下1%的縮尾;對數據3年連貫的樣本進行保留。
2.2 變量設定
2.2.1 被解釋變量
企業融資約束(FC)。本文主要選取SA數據進行企業融資約束方面的衡量。SA指數是由Hadlock和Pierce(2010)[15]構建,具有很強的外生性,在國內有廣泛的應用(萬佳彧等,2020)[16]。SA=|-0.737×LnSize+0.043×(LnSize)2-0.04×Time|。借鑒吳秋生與黃賢環(2017)[17]的處理,Size=(企業總資產/1 000 000),總資產單位為元;Time為企業上市年限。計算SA值越大;則企業面臨的融資約束程度越高。
2.2.2 核心解釋變量
數字金融(Digital)。北京大學互聯網金融研究中心借助螞蟻金服的海量數據,編制了《數字金融普惠金融指數》(傅秋子、黃益平,2018)[18],能夠在一定程度上作為衡量地區數字金融發展水平的指標,本文對該指標進行歸一化處理。