软信息依旧能缓解小微企业融资约束吗？

王 霞

（南京农业大学金融学院，江苏南京 210095）

1 引言

小微企业是我国数量最大、最具市场活力的群体，在扩大就业、促进经济增长等方面都发挥着重要作用。据统计小微企业贡献了全国80%的就业，70%左右的专利发明权，60%以上的GDP，和50%以上的税收①。然而小微企业的融资难问题始终得不到有效解决，已成为桎梏其发展的巨大障碍。2018年1月31日，世界银行、中小企业金融论坛、国际金融公司联合发布的《中小微企业融资缺口：对新兴市场微型、小型和中型企业融资不足与机遇的评估》报告指出中国中小微企业的潜在融资需求占到全部潜在融资需求的半数，计8.9万亿美元，由此可见，我国小微企业的融资现状依旧不容乐观。

基于成本和效率的考量，我国传统银行类金融机构进行信贷审批的主要依据是财务报表等硬性信息，银企之间的交流大多为报表与报表之间的联系，软信息的价值被严重忽略，而我国小微企业由于受到公司治理不完善、规模较小、盈利能力较弱、经营风险较大等诸多限制，其最大特点便是硬信息数量少，质量差，这导致了小微企业受到严重的融资约束。事实上，硬信息和软信息是互补的，二者都能反映企业的风险水平。当硬信息缺乏时，银行要识别企业风险则需要通过软信息来实现，软信息包括有关企业家才能、企业社会资源、产品的市场认可度等软信息［1］。因此，金融机构需要通过软信息来缓解信息不对称，从而提高小微企业的信贷可得性，缓解其融资约束。

中国作为转轨经济国家，其金融体系属于银行导向型。银行业是基于信息问题而产生的，它提供的是基于信息的金融产品，银行获取和处理信息的能力很大程度上决定了银行的决策效果。随着当前社会信息基础设施建设的不断推进，特别是企业征信系统的完善，可共享的信用信息也应该会在一定程度上替代会计信息，帮助银行有效识别债务人的信用状况。银行通过运用小企业信用评分等技术，可以将诸如业主人品、信用状况等软信息进行定量化处理，实现软信息的“硬化”。随着社会诚信环境的改善和金融资源总量的丰富，在利率市场化改革的不断推进下，以互联网为代表的通信技术将使整个社会的数字化程度提高，小微企业的软信息更容易得到挖掘和披露，小微企业和金融机构之间的信息不对称性也可以减轻。因此，要解决中小企业的融资困境，必须降低银行与企业之间的信息不对称。尝试从信息获取的角度分析缓解中小企业融资难题的可能性与条件。分析信息获取如何缓解信贷配给，增加企业贷款可得性。

基于以上的分析本文拟研究的问题是：在外部环境的不断变化，技术水平的进步下，软信息对小微企业获得贷款是否还有影响？如果有影响，哪些类型的软信息对小微企业信贷可得性有影响，能够缓解其融资约束？不同类型的软信息对缓解小微企业融资约束的影响程度是否一样？本文基于2005和2013年世界银行中国企业调查数据，对以上问题进行了实证分析。

2 文献综述

2.1 小微企业融资约束成因

现有文献在讨论中小企业面临融资约束的原因时，一般认为大多数中小企业内源性资金不足，难以维持其正常经营［2］，而外部融资受到信息披露机制和财务报表不规范、抵押品不足、经营能力较差等诸多因素的限制［3］。一些学者认为金融服务供给方是问题的关键，大型金融机构更愿意为大公司提供贷款［4］。金融机构的结构也会影响中小企业融资约束，金融机构规模越大、组织结构越复杂，越不利于缓解中小企业融资约束［5］。

2.2 软信息与融资约束

在信贷市场中借贷双方之间存在信息不对称状况，可以通过企业硬信息，如收入水平、征信记录、债务状况等对借款人的风险水平进行很好的定量分析。同时，软信息也可从侧面反映借款者的风险状况，或对硬信息起到补充作用，从而完善对借款人的信用评价。

罗建华等（2011）均认为基于软信息的关系型借贷能够有效提高中小企业的贷款效率，缓解中小企业贷款难问题。在关系型借贷中，软信息具有十分重要的作用［5］。杨毅（2012）通过实证分析发现，若企业同银行之间能保持紧密的关系，则有助于加强银行对企业的了解和相关软信息的获取，从而降低中小企业贷款成本［6］。

2.3 软信息指标选取

信贷市场中可获取的有关借款人的软信息相当多，不同学者所关注的指标也不尽相同。Herzenstein等（2011）用借款人的诚信水平、成功与否、经济困难程度、努力程度、道德状况和宗教信仰等［8］。王琴英等（2017）用借款人在网络借贷平台上申请贷款时的操作行为信息，如借款人修改的条目数、修改的间隔天数、是否多次修改同一内容、最后一次修改距离成交日期的远近、最近是否出境旅游等［9］。苏亚等（2017）以网络借贷平台为依托，引入“信息录入中的拼写错误”这一软信息，以此作为借款人可信度的一种衡量［10］。庄雷等（2015）重点研究了“借款用途描述”这一指标，并借此检验了网络借贷中投资者的偏好和软信息的价值［11］。杨毅（2012）针对中小企业融资问题，特别讨论了“中小企业与银行关系的紧密程度”这一软信息对中小企业融资绩效的影响，具体包括：企业所取得的融资渠道数量、企业与其他银行业务往来情况以及企业同银行的合作年限等［7］。

3 研究设计

3.1 数据来源与模型构建

实证研究所使用的数据来自于世界银行在2005年以及2013年对分别中国12400、2700家民营企业的调查。此外，各市人均GDP及各类金融机构贷款余额数据来自2013年城市统计年鉴，银行类金融机构贷款余额的数据来自银监会发布的《中国银行业农村金融服务分布图集》和中经网。

本文参考中国2011年6月印发的《关于印发中小企业划型标准规定的通知》，对企业规模重新界定：按照企业行业类型，将从业人员小于300人或年营业收入小于2000万元的制造业企业设定为小微企业；将从业人员小于50人或年营业收入小于500万元的零售业企业归类为小微企业；将从业人员小于100人的其他服务类企业划分为小微企业。剔除数据缺失的小微企业样本。

基于样本数据，运用Probit模型构建了不同类型的软信息与小微融资约束的理论计量模型，研究不同类型的软信息对企业融资约束影响变化程度及其方向，为本文的相关研究结论和政策建议提供了可靠的证据来源。具体的实证模型和估计方法如下：上式中，Y为被解释变量；soft为核心解释变量，代表企业的软信息；controlcomp为控制变量，T表示年份，为2005和2013年，为误差项。

其中，β、δ是解释变量的系数，α是截距，e是误差项；soft是小微企业软信息解释变量；controlcomp是其他控制变量；T是2005年和2013年的时间虚拟变量，2013年作为模型的参考点；年度虚拟变量控制贷款流程和其他固定因素可能随时间发生变化，并允许回归中不同年份有不同截距。

3.2 变量选取与描述性统计

3.2.1 被解释变量

融资约束：借鉴已有学者对融资约束变量指标的选取，本文使用企业是否获得银行信贷作为融资约束变量的衡量，如果获取了银行信贷赋值为1，否则为0。

3.2.2 主要解释变量

在本文中对软信息的界定按照Grunert等（2005）的定义，指的是除资产负债表指标、财务因素外的定性信息［12］。将这些信息按照企业人力资本、社会关系及发展前景分为三类：

（1）企业人力资本由企业主以及员工组成。小微企业主个人的能力和品质是其个人信息的反映，也是小微企业能够持续良好经营的关键。同时，银行对软信息的搜集主要依靠银行的信贷人员与企业的管理者的接触产生，企业管理者自身的素质会影响信贷人员对企业的判断［13］。

（2）企业社会关系按照政企关系、企业关系为社会关系代表进行分析。单个企业的相关联系企业至少涉及到上下游企业，如“供应商”等，这些数量从几个到几十个不等，且在中小企业社会网络各节点的联系中排在很前的位置［14］。本文企业关系选取小微企业与上、下游企业关系为代表进行衡量。

（3）企业发展前景，根据熊彼得（Schampeter）的创新理论，创新分为制度创新和技术创新，只有制度创新而没有技术创新，或只有技术创新而没有制度创新，企业可持续发展的基础都不牢固。因此，本文用企业信息技术应用水平和创新能力来衡量企业发展前景。

3.2.3 其他控制变量

市场和企业特征决定企业融资约束程度。一家成立时间短的企业预计将支付更高的贷款价格，因为他们支付的流动性较弱，成立时间长的企业更容易获得信贷，因为银行可能会拥有更多关于企业的信息。企业规模增长率，以企业员工数量衡量，一家规模较大的企业面临的融资约束可能较少。此外，企业规模越大违约风险的可能性越低。本文还加入了经济发展变量和金融发展变量控制宏观因素对小微企业融资约束可能造成的影响。具体变量含义如下。

表1 变量含义

3.2.4 描述性统计

表2提供了2005年与2013年的小微企业软信息与控制变量的描述性统计数据。描述性统计数据表明，在2005年有49%的企业获得贷款，而在2013年有21%的企业获得贷款，小微企业的获得贷款率是下降的。这些统计数字证实了小微企业在信贷市场面临的竞争越来越激烈，面临的融资约束情况不容乐观的，融资难、融资贵问题依旧存在。

表2 描述性统计

人力资本企业社会关系企业经营潜力成立年限企业规模增长金融发展水平经济发展水平管理者经验员工教育水平员工技能供应商关系客户关系政府关系信息技术应用水平创新能力15.82 59.30 0.84 3.22 3.46 0.49 38.04 0.22 11.89 0.25 1.35 82443.75 7.27 30.64 0.37 1.40 1.39 0.70 30.86 0.42 6.14 0.52 0.36 16019.68 6.42 45.72 0.81 4.57 4.68 2.50 16.41 0.45 10.59 0.31 0.54 17682.59 4.48 28.38 0.39 1.54 1.59 1.25 20.34 0.50 9.41 1.35 0.61 12794.14

4 实证回归与结果分析

4.1 软信息与小微企业融资约束基准回归

表3报告了对企业融资约束进行probit回归的结果。第（1）～（4）列分别为对2005年、2013年小微企业进行probit回归和边际效应的系数结果。

回归结果显示一部分软信息变量对于缓解企业融资约束作用程度在2013年显示出增强的效果。企业与政府的维系频率变量在2005年与2013年系数均显著为正，与政府联系频率每增加一单位，对企业信贷可得性增加从1.5%到6.1%，说明该变量对缓解企业融资约束依旧重要，且重要程度不断加大。企业与客户的维系年限由2005年并不显著到2013年更加显著。企业员工教育水平显著为负向作用，到系数为正，尽管不显著，但依旧可以说明该变量对缓解企业融资约束的负效应减弱。

一部分软信息变量在2013年显示出削弱的效果。例如，2005年，企业与供应商维系年份缓解融资约束的正关系正如预期，因为与供应商维系时间越久可以显示企业越具有稳定的营业情况，银行更有可能对其放贷。然而，在2013年，与供应商的维系年份每增加一年的企业获得信贷的可能性降低1.9%。可以看出，在2013年，企业与供应商关系对于缓解融资约束不再重要。同理，在2005年，企业对员工是否有正式培训增加其获得信贷的可能性为3.8%，因为员工经过正式培训对于企业未来良好的经营发展起来不容忽视的作用，借款人更愿意对其放贷。但是，在2013年，员工技能并没有显著缓解企业融资约束；企业信息技术应用水平在2013年也不再起到显著作用；同时，企业是否研发在2005年对于企业获得信贷的可能性增加9.6%，在2013年为5.8%，企业是否研发是直接显示企业未来发展前景如何，因此，企业研发无论在过去还是现在对于缓解融资约束都有显著的重要作用，只是作用程度稍稍有所下降。同理，管理者经验对缓解企业融资约束影响程度由0.6%到0.4%，均是显著为正，只是影响程度稍微削弱。

表3 软信息与小微企业融资约束基准回归

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

4.2 稳健性检验

对于上述结果进行稳健性检验，通过设置解释变量与时间交互项解释每个解释变量的系在2005年到2013年的变化。与此同时，根据连玉君（2010）研究表明可以通过组件差异检验比较分样本的系数大小［15］，本文对此进行稳健性检验。表4第（1）-（2）列提供了2005年和2013年的全样本及与时间变量交互项的系数和边际效应；第（3）列为2005年与2013年两年样本的组间差异检验。

总体结果可以支持软信息对于缓解小微企业融资约束依旧重要，存在部分软信息变量的重要性随着时间的推移而减弱。我们从表4中得到一部分软信息变量，例如与供应商维系年限、与政府交往频率的系数幅度持续下降，此外，与客户维系年限的系数幅度持续上升得出部分软信息变量对于缓解小微企业融资约束的重要性是在发生变化的。同时，我们可以在表4中的得到部分软信息的存在，例如，企业员工中学及以上教育比、员工是否有正式培训以及员工使用计算机比对小微企业变得不那么重要的证据。对于2013年和2005年的组间差异检验也支持我们上述结论。

表4 稳健性检验

5 结论与政策建议

本研究使用2005年和2013年世界银行中国企业数据调查，以探究软信息在之前的调查和最后一次调查对缓解企业融资约束的作用变化。本文着重于从小微企业是否获得贷款，分析不同类别软信息对其重要性如何变化。研究结论如下：

第，回归结果确定了继续使小微企业借款受益的软信息变量，结果表明管理者从业经验、员工技能水平、供应商关系、政府关系、信息技术信用水平和创新能力对缓解企业融资约束发挥日益重要的作用；即企业人力资本、社会关系和发展前景这些软信息对于缓解企业融资约束依旧重要。企业员工受教育较高的比例、企业主从业年限、与政府部门联系的频率、企业与客户维系年限均以及企业是否有研发投入均有助于其获得贷款；第二，回归结果也表明一些软信息变量对于缓解小微企业融资约束的作用不再重要，例如企业客户关系以及员工教育水平。总体来说，软信息依旧可以缓解小微企业融资约束。

对此，我们提出两点政策建议。首先，缓解中小企业融资难题的关键在于降低企业与银行之间的信息不对称。为了降低银行与企业之间的信息不对称，银行应该在贷款之前对企业的信息进行搜集，并对贷款之后的企业行为进行有效的监督，使得银行与企业之间保持长期的密切合作关系。企业成为银行的关系型客户，提高了企业的贷款可得性。因此作为中小企业本身应该主动向银行披露相关信息，降低银行信息获取的成本从而降低自己的融资成本，达到双赢的效果；其次，小微企业软信息对其信贷的持续利益表明，软信息可以缓解小微企业与银行之间的信息不对称，有利于企业基于软信息获取发展相关的资金支持，小银行本身可能通过强调其在基于软信息的关系贷款中的优势而受益，可以提高其贷款效率，更好地与大银行和非存款金融机构竞争。大银行也可以发挥自身信息技术优势，降低信息搜集成本，提高贷款效率。提高贷款效率将为小企业带来更好的信贷机会，从而增加市场内的投资机会。这将有助于小公司发展成更大的公司，提高市场的生产和就业率。

注释：

①2018年6月14日，央行行长易纲在“迈入新时代的上海国际金融中心建设”主题论坛上讲话。