供应链金融能缓解中小企业融资约束吗？——基于信息披露质量的异质性分析

刘纯汐

（南京审计大学，江苏 南京 211815）

一、引言

中小企业是地区经济发展的“蓄金池”，是创新发展的中坚力量，但其在信贷融资方面，仍面临不少劣势。这些劣势包括中小企业具有不确定性、不稳定性；企业规模小、可抵押的有形资产少；企业信用风险高、信用级别低等，以上各因素导致中小企业得不到投资者的青睐。除了中小企业的自身因素，还有一些外部因素导致中小企业融资困难，如金融机构贷款门槛较高，与中小企业之间存在严重的信息不对称，极大提高了中小企业的融资成本。因此，本文认为合理提高信息披露质量能够在一定程度上降低信息不对称水平，提高中小企业信息透明度，这是解决中小企业融资约束问题的关键一步。

供应链金融融资业务于2006年开始在我国深圳发展银行正式推行，该融资模式与传统融资模式不同，是以企业成员间的真实交易为前提，以核心企业带动金融机构为其上下游企业提供资金。近些年来，供应链金融快速发展，盘活中小企业的自有资产，同时拓宽中小企业的融资渠道，降低企业的融资成本和银行及企业间的信息不对称水平，极大缓解了中小企业的融资约束问题。

本文利用2006～2019 年深交所中小企业板上市公司面板数据探究供应链金融对企业融资约束的缓释作用以及信息披露质量的调节作用。本文的研究成果能够为供应链金融缓解中小企业融资约束提供经验证据和理论支撑，并为政策的制定提供一定的参考。

二、文献回顾、理论分析与研究假设

（一）中小企业融资约束判定

关于企业融资约束的判定，目前有两种主流范式：分别是以Fazzari et al.（1988）的投资—现金流敏感性模型和Almeida et al.（2004）的现金—现金流敏感性模型为代表的研究范式。

投资—现金流敏感性模型是通过分析企业的投资和现金流之间的关系来判断是否存在融资约束问题。国内部分学者也利用该模型进行一些实证检验。屈文洲等（2011）研究发现企业融资约束与投资—现金流敏感性之间不是简单的线性关系。刘可和缪宏伟（2013）利用我国制造业中小企业的相关数据验证供应链金融能够缓解中小企业融资约束。顾群（2016）在得出类似结论的基础上考察金融发展水平和产权性质的调节作用。然而在该模型提出后不久，Kaplan &Zingales（1997）针对投资—现金流敏感性模型重新进行研究并提出相反的观点。此后，不同的学者通过研究陆续发现委托代理、模型的内生性、托宾Q 测量偏误等问题都可能导致企业投资对现金流产生敏感性，因此该模型存在一定的不足。

在此基础上，Almeida et al.（2004）提出现金—现金流敏感性模型，认为存在融资约束的企业需要留足当期现金来应对未来可能的投资机会，即存在融资约束的企业会具有现金—现金流敏感性。针对该模型，国内学者李金等（2007）、连玉君等（2008）最先通过实证验证该模型适用于中国的企业，得出的结论与Almeida et al.（2004）的结论基本一致。姚耀军和董钢锋（2015）在进行基准回归的基础上，考察金融发展水平和金融结构对中小企业融资约束的缓释作用，进一步丰富该理论。

（二）融资约束与信息披露质量

学术界对融资约束与信息披露质量的关系存在两种观点。一种认为信息披露质量差异导致的信息不对称加剧了中小企业融资约束；另一种认为二者之间没有明确的因果关系。

Joseph et al.（1981）指出金融市场中的信息不对称直接导致中小企业融资约束问题的产生。屈文洲等（2011）通过实证发现信息不对称水平较高的企业，其融资约束也越大。鲁政委（2012）认为中国金融小微企业融资难的症结就是信息不对称。政府的许多政策对缓解中小企业融资问题具有一定的积极作用，但要想从根本上解决这个难题，最重要的还是解决信息不对称的问题。顾群和翟淑萍（2013）认为信息披露质量一定程度上可以反映信息不对称水平，并且指出信息披露质量越高，信息不对称水平越低，信息透明度越高。吕劲松（2015）提到中小企业“天生”具有融资难、融资贵的问题，信息不对称会加剧此问题。

相较第一种观点，持第二种观点的学者较少。李勇和胡非凡（2016）认为企业融资约束与信息不对称之间不存在显著的因果关系，不同程度的信息不对称对企业融资约束的影响不同，若企业面对的融资约束较大，则信息不对称对该类企业的影响较大；若企业面对的融资约束较小，则信息不对称的影响较小。

导致企业出现融资约束的原因较多，大体可分为外部因素和内部因素。本文将重点聚焦于信息披露质量这一内部影响因素，与供应链金融主题相结合，企图通过实证分析探究信息披露质量的异质性作用，以此验证第一种观点，即信息披露与中小企业融资存在明确的关系。基于此，本文提出研究假设1。

假设1：信息披露质量越低，中小企业面临的融资约束越大。

（三）供应链金融与中小企业融资

关于供应链金融的含义。首先Berger &Udell（2006）第一次理论性地提出供应链金融的思想，但并未明确供应链金融的定义。随后，国内学者胡跃飞和黄少卿（2009）指出供应链上的企业供需双方存在资金矛盾，供应链金融融资模式正适应了该挑战的需要。因此，本文总结得出，供应链金融是指企业为了适应供应链组织生产体系的资金需要而开展的若干交易活动。

关于供应链金融对中小企业融资约束的作用。Fellenz et al.（2009）研究发现供应链金融的发展可以借助核心企业的优势，弥补中小企业自身的信用风险问题。Chen &Peng（2011）认为供应链金融能够加强链上企业长期合作的意识。刘园等（2016）分析中小企业供应链融资的三种业务模式，分别是预付账款融资模式、存货质押融资模式和应收账款融资模式，实证发现核心企业的信用水平是影响供应链整体运行效率的关键因素。宋华和卢强（2017）从中小企业角度出发，研究发现具有更强的供应链金融整合能力和更好的创新能力的中小企业能够实现更好的供应链融资。顾婧等（2017）从关系的接近性、信息的对称性、信任的补偿性和信用风险的可控性四个维度对供应链金融融资模式进行递进式研究，证明中小企业通过该模式能够获得融资优势。吴睿和邓金堂（2018）认为解决中小企业融资问题的有效途径是将供应链金融与互联网相结合。范诗洋和钟培武（2019）强调商业银行的中介作用，认为商业银行应该利用资金优势深度介入供应链，为双方搭建融资桥梁。基于此，本文提出研究假设2和假设3。

假设2：供应链金融对中小企业融资约束具有缓释作用。

假设3：供应链金融的缓释作用对不同信息披露质量的中小企业具有异质性。信息披露质量越高，供应链金融的缓释作用越强。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

2006 年供应链金融业务在我国深圳发展银行开始推行，此后全国各金融机构也开始开展供应链金融相关业务。所以，本文选取2006～2019年我国深交所中小企业板上市公司作为研究样本，由于数据处理方面涉及滞后项，本文的实际研究时段为2007～2019年。样本企业的财务数据和信息披露质量的评级数据均来自国泰安数据库（CSMAR）。信息披露质量指标采用上市公司会计信息披露质量的评级结果来衡量。会计信息披露质量的评价是以上市公司财务数据为基础，对其会计信息质量进行全面、系统地梳理与研发得出的结果，评级结果为1～4，分别对应优秀、良好、合格和不合格。本文对样本的筛选规则如下：剔除金融类企业的样本观测值；剔除存在退市风险的企业（ST、*ST 企业）的样本观测值；剔除资产负债率大于100%的企业样本观测值；剔除各项数据缺失严重的企业样本观测值；剔除上市时间不足3 年（即2016 年12 月31 日之后上市）的企业样本观测值；对所有连续变量进行1%和99%的缩尾处理，以避免异常值对实证分析的影响。经过筛选，本文总共获得683家上市公司共5382条非平衡面板数据样本观测值。

（二）模型选择与变量定义

为验证假设1，本文借鉴Almeida et al.（2004）提出的现金—现金流敏感性模型，建立实证回归模型，如公式（1）所示。

其中，di是时间效应，fi是企业个体效应。本文首先计算各企业年度信息披露质量均值，再将均值取中位数把总样本划分为两组，分别是高质量信息披露组和低质量信息披露组，运用模型（1）对其分别进行回归，比较系数的显著性及其绝对值的大小。

为验证假设2，本文在模型（1）的基础上加入供应链金融发展程度指标和供应链金融与企业现金流的交互项，构建实证回归模型，如公式（2）所示。

观察系数β3的符号及其显著性，若β3显著为负，则可以验证假设2。

为验证假设3，本文将上述两组子样本分别代入模型（2）进行回归，比较系数的显著性及其绝对值的大小。详细的变量定义如表1所示。

表1 变量名称及定义

四、实证结果及分析

（一）基本分析

1.描述性统计。根据表2结果可知，在本文选取的样本中，企业现金持有量的变动、现金流、企业规模、短期借款的变动、非现金营运资本的变动、企业成长性以及资本支出均存在明显差异。同时，供应链金融指标最大值为0.501，最小值为0，说明供应链金融在样本企业之间的发展并不均衡。

表2 描述性统计结果

2.相关性分析。各变量之间相关性系数绝大部分相对比较低，说明各变量之间不存在多重共线性。

（二）回归结果分析

实证回归前本文首先检验模型是否具有内生性问题，是否需要使用工具变量法进行回归。Hausman检验结果显示P 值较大，因此接受原假设，即模型不存在内生性，故本文采用双向固定效应法对模型进行实证检验。具体回归结果如表3和表4所示。

1.信息披露质量对中小企业融资约束的调节作用。表3 第二列显示了模型（1）全样本回归的结果，第三、四列显示了以信息披露质量进行分组的回归结果。结果显示，高、低质量信息披露组企业现金流与企业现金持有量变动的相关系数分别为0.213 和0.223，都在1%的水平下显著。同时本文对模型系数差异的显著性进行检验，结果表明两组系数的差异具有显著性，可以进行比较。由此可见，高质量信息披露组和低质量信息披露组的中小企业都受到融资约束，信息披露质量越低，受到的融资约束越强，从而验证了假设1。

表3 假设1回归结果

2.供应链金融对中小企业融资约束的影响。从表4 第二列回归结果中可以看出现金流和供应链金融的交互项与企业现金持有量的变动的相关系数为-0.548，并且在1%的水平下显著，说明供应链金融的发展对中小企业融资约束具有显著的缓释作用，从而验证了假设2。

3.信息披露质量对供应链金融缓解中小企业融资约束的调节作用。表4第三、四列显示了以信息披露质量进行分组后的回归结果。结果显示高质量信息披露组交互项系数为-0.708，在1%的水平下显著；低质量信息披露组交互项系数为-0.432，在10%的水平下显著。由此可见，信息披露质量越高，供应链金融对中小企业融资约束的缓释作用就越强，从而验证了假设3。

表4 假设2和假设3回归结果

五、稳健性检验

本文采用两种方法进行稳健性检验。首先，参照张伟斌和刘可（2012）、姚王信等（2017）采用的检验方法，分别用托宾Q 值（TBQ）与总资产增长率（GRTA）代替投资机会（Grow）对上述结果进行稳健性检验，检验结果如表5～8 所示。接着，参照顾群（2016）的做法，对供应链金融变量进行重新度量，以样本企业是否接受关联企业担保作为供应链金融的代理变量，若样本企业当年接受过关联企业担保，SCF取值为1；否则取值为0。检验结果如表9 所示，两种检验方法的回归结果均表明，除部分系数的显著性水平发生变化外，变量替换并不影响前文所有假设的成立。

表5 托宾Q值代替投资机会对假设1的稳健性检验

表6 托宾Q值代替投资机会对假设2～3的稳健性检验

表7 总资产增长率代替投资机会对假设1的稳健性检验

表8 总资产增长率代替投资机会对假设2～3的稳健性检验

表9 供应链金融变量重新度量后对假设2～3的稳健性检验

六、结论与政策建议

（一）结论

第一，中小企业普遍受到融资约束，信息披露质量越低，受到的融资约束越强。第二，供应链金融的发展对中小企业融资约束具有缓释作用。第三，供应链金融的缓释作用对不同信息披露质量的中小企业具有异质性。信息披露质量越高，供应链金融的缓释能力越强。这些结论在稳健性检验后依然成立。

（二）政策建议

1.金融市场整体角度。金融市场各方都要重视供应链金融的发展，注重对供应链金融概念、模式及业务操作的学习。银行等金融机构和中小企业内部要加强相关部门员工的业务培训，发挥产业链的整体协同作用，加强银企对供应链金融的了解，提高供应链金融的运行效率，营造一个有利于供应链金融运作的市场环境。

2.政府角度。首先，供应链金融融资模式作为一种金融创新业务，在各个环节都与传统信贷有着很大差异，尤其随着大数据和互联网的飞速发展，供应链金融“线上化”和“去中心化”的发展势不可挡。政府作为市场监管者，应该充分结合供应链金融发展的特点，树立与之对应的监管理念。由于供应链金融各个参与方的主体存在特殊性，政府应建立具有针对性的监管体系。其次，政府作为市场服务者，应积极制定针对中小企业的相关税收和补贴政策，拓展中小企业直接融资渠道，建立风险分散制度，使供应链金融各方共担风险，缓解各方的信息不对称问题，鼓励更多主体能够参与其中，尤其是非金融机构市场主体。

3.金融机构角度。首先，金融机构作为供应链金融业务的重要参与者，对供应链整体运行效率有至关重要的作用。传统信贷模式下，中小企业抵押品范围较窄，信用评估方式单一。针对上述问题，金融机构应结合供应链金融业务特点，在保证风险可控的前提下，基于三种新型融资模式，建立有别于传统授信的信用评估方式，积极扩大中小企业抵押品范围，深度挖掘供应链金融的潜在客户。其次，应建立并完善供应链金融相关发展战略和风险管理，将供应链金融与互联网相结合以适应现代大数据网络的发展，推进供应链金融线上化、平台化。同时也应做好供应链金融的风控工作，有效识别潜在风险，做好风险防范。

4.中小企业自身角度。首先，应重视自身的信誉建设，良好的信誉和资信状况是参与供应链金融业务的基础。因此，应将信息披露质量确定在一个合理的范围内，逐步提高信息透明度，降低信用风险和信息不对称水平。其次，中小企业作为能够从供应链金融业务中直接受益的主体，需要与供应链上的核心企业建立良好的长期合作关系，提高整个供应链的关联度和运行效率。最后，中小企业也应转换思路，摒弃以往仅以不动产抵押获得融资的方式，更多考虑以动产和债券作为担保抵押，充分利用供应链金融获得融资资源。