供应链大数据视角下中小企业融资约束研究——以汽车制造业为例

代洪丽

一、汽车制造业中小企业融资约束现状

中小企业是推动国民经济发展的重要力量，中小企业每年贡献五成以上的GDP和七成以上的税收，为七成以上城镇劳动力提供就业岗位。特别是汽车制造业产业链供应链链条非常长，链条末端企业大多以中小型企业为主。在采购生产阶段，供应链上存在着大量轮胎、玻璃、钢材等零部件的中小企业供应商。在销售流通阶段制造企业也依赖于各级经销商，越是末端经销商越是以中小型企业为主，甚至是个人代理商。在售后服务的汽车后市场中，更是包括了4S店、二手车中介公司等各类中小企业。但是由于中小企业缺乏固定资产抵押、企业财务管理与运营机制不健全等问题，金融机构很难获取中小企业信息，银企信息不对称十分严重。中小企业融资方式仍然依赖于内源融资为主，外源融资渠道少、门槛高。特别是新型冠状病毒感染暴发以来，受到股市、油价等波动的影响，汽车制造业供应链受到了严重冲击。汽车制造业中小企业的融资难、融资贵等突出问题尤为突出。

在对深市中小板公司中的27家汽车制造业进行2012—2020年财务分析的基础上，本文研究了汽车制造业中小企业融资约束现状。应收账款、应收票据、应付账款、应付票据、预付账款的规模呈逐年上涨趋势。应收账款净额平均值达174977.18万元，最大值为比亚迪2017年的应收账款净额达5188068.1万元①数据来源：国泰安CSMAR系列研究数据库深市中小板汽车制造业上市公司年度财务报表。。应付账款平均值达126264.61万元，最大值为万安科技2019年的应付账款达4298261万元②同①。。预付款项净额平均值达7784.72万元，最大值为信质电机2016年的预付账款净额达84881.1万元③同①。。存货净额平均值达125075.41万元，最大值为万安科技2019年的存货净额达3139635.8万元④同①。。商业信贷和贸易信贷涉及的应收账款、应付账款、应付账款、存货等相关科目规模较大，在信贷融资中仍有较大发展潜力。期末现金及现金等价物余额平均值达74321.92万元，现金及现金等价物周转率平均值达9.41，营运资金周转率平均值为7.33，存货周转率平均值为3.68①数据来源：国泰安CSMAR系列研究数据库深市中小板汽车制造业上市公司年度财务报表。。这又说明整个行业的企业变现能力有待进一步提高，整个行业的企业现金利用效率和合理性有待进一步改善。从营业收入增长率来看，平均值为29.08%，但是最小值为-39.22%②同①。。总资产净利润率的平均值为0.03，最大值为0.22，最小值为-0.62③同①。。资产负债率平均值为0.38，最大值为0.69，最小值为0.06④同①。。近年来，汽车市场趋于饱和，加上全球新型冠状病毒感染的影响，部分企业经营困难，企业营业收入和经营利润都不乐观。按照传统的银行信贷条件，企业需要具备良好的发展前景，相关财务指标需要在合理的区间范围内。因此，当前汽车制造业仍面临严重的融资约束困境。

二、文献综述

近年来，随着大数据等新兴金融科技的应用，金融机构通过多维度挖掘企业财税、运营管理、社会舆论等信息数据，构建中小企业信用评价模型和大数据智能风控模型，为金融机构信贷决策提供重要参考依据。李勇（2013）⑤李勇，伍纯刚.小微企业信贷融资模式创新研究——基于麦克米伦缺口视角的分析［J］.学术交流，2013（12）：96-99。、刘志强和陈言（2018）⑥刘志强，陈言.我国中小企业融资困境及对策［J］.学习与探索，2018（8）：149-155。、张玉明和赵瑞瑞（2019）⑦张玉明，赵瑞瑞.共享金融缓解中小企业融资约束的机制研究［J］.财经问题研究，2019（6）：58-65。也从理论上论证了大数据可以有效整合多方信息，有效推动中小企业融资模式创新。特别是供应链视角下，大数据可以使企业获得更多维度、更丰富、更真实、更有效的全产业链供应链数据信息。当前，供应链金融的发展也极大地推动了中小企业融资模式的创新。因此，本文从供应链大数据视角下研究中小企业融资约束问题，具有重要的理论意义与现实意义。

当前，国内外相关文献研究主要集中在中小企业融资约束研究、大数据与企业融资研究等方面。

在中小企业融资约束研究方面，殷孟波等（2008）⑧殷孟波，翁舟杰，梁丹.解读中小企业贷款难理论谜团的新框架——租值耗散与交易费用视角［J］.金融研究，2008（5）：99-106。认为中小企业生产经营规模小是影响其融资约束的重要原因。魏慧慧等（2012）⑨魏慧慧，杜静然，李睿.中小企业融资研究——基于信息不对称视角［J］.财会通讯，2012（15）：100-102。研究指出中小企业财务管理、运营管理等管理制度不规范是影响银行放贷的关键因素。梁榜等（2018）⑩梁榜，张建华.中国普惠金融创新能否缓解中小企业的融资约束［J］.中国科技论坛，2018（11）：94-105。实证了普惠金融对缓解民营中小企业融资约束的促进作用。陈钢和王栋（2020）⑪陈钢，王栋.社会地位会影响企业融资约束吗?——来自A股民营上市公司的经验证据［J］.经济管理，2020（2）：160-174。研究表明提高中小企业的社会地位也可以改善其融资约束程度。黄婷婷和高波（2020）⑫黄婷婷，高波.金融发展、融资约束与企业创新［J］.现代经济探讨，2020（3）：22-32。认为提高企业研发能力可以帮助提供信用水平。

在大数据与企业融资研究方面。魏帅和唐玮罡（2022）⑬魏帅，唐玮罡.大数据在科技型中小企业融资过程中的应用探讨［J］.金融科技时代，2022（1）：53-58。探索了大数据在银企智能匹配、企业信用评级、贷后风险管控、信贷审批流程优化等方面的应用。肖荣辉和冯星宇（2022）⑭肖荣辉，冯星宇.信用大数据缓解中小企业融资约束研究［J］.北方金融，2022（2）：48-54。认为信用大数据模型可以有效降低中小企业违约风险。项华录（2021）⑮项华录.基于大数据技术提高中小企业融资能力的路径分析［J］.商讯，2021（34）：117-119。指出大数据技术主要通过法律法规、技术标准化、第三方数据平台等途径提高中小企业融资能力。李聪（2013）⑯李聪.大数据背景下中小企业融资问题探析［J］.现代商贸工业，2013（24）：101-103。提出利用大数据技术建立信息共享平台以缓解银企信息不对称。

综上所述，当前研究已经表明大数据技术可以有效缓解中小企业融资约束，但是专门研究汽车制造业融资约束问题的少之又少。所以，本文从供应链大数据视角出发，以汽车制造业为研究对象，深入探索中小企业融资约束问题，探究供应链大数据对缓解中小企业融资约束的机理，以构建更为完善的中小企业信用大数据模型。

三、理论分析与研究假设

（一）信息不对称理论

Akerlof（1970）⑰Akerlof GA.The Market for“Lemons”：Quality Uncertainty and the Market Mechanism［J］.The Quarterly Journal of Economics，1970：84.是最早研究信息不对称的学者，他认为在市场交易中由买卖双方掌握的信息并不完全相同，因此在交易中会存在信息的不对称。Myers和Majhif（1984）①Myers，Majluf.Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have Information that Investors：do not Have［J］.Social Science Electronic Publishing，1984（2）：187-221.将信息不对称理论引入了金融领域，在金融领域存在着严重的银企信息不对称，特别是银行很难全面地掌握中小企业的全部信息。张维迎（1999）②张维迎.詹姆斯·莫里斯论文精选——非对称信息下的激励理论［M］.北京：商务印书馆，1998：4。认为产生信息不对称主要是因为信息的时效性是有限的，市场主体会衡量信息采集的成本与收益来决定信息的搜集，不同的思维模式也会对信息产生不同的理解。何大安（2012）③何大安.产业规制的主体行为及其效应［M］.北京：格致出版社，2012：20。认为由于信息不对称的存在，市场主体要学会整理信息，正确认识信息。信息不对称也进一步引发了逆向选择和道德风险问题，在金融领域尤为明显。

在中小企业融资中，银行作为资金方，在银企博弈中处于主导地位；中小企业作为资金需求方，在银企博弈中处于弱势地位。但是，现实中，中小企业非常清楚自己的经营状况、企业发展存在的问题，而银行获取中小企业信息的途径有限，导致银行无法全面掌握中小企业信息。信息不对称之下，中小企业就有可能故意隐瞒不利消息，以获取更多银行资金。而银行只能通过现有信息大概评估企业整体情况，无法全面精准了解企业优劣水平。因此，银行往往只能放弃贷款给中小企业，或者制定一个较为普遍适用的均衡利率。在均衡利率之下，常常会导致实际风险较低的企业因为要承担较高的融资成本而放弃贷款，最终实际获得融资的企业却都是高风险企业，逆向选择问题就由此而生。

获得融资的企业也会存在道德风险。一旦违约的收益大于产生的成本，很多企业就会选择拖欠贷款。也有些企业将融资资金投资于高风险项目，一旦投资失败也将无法偿还贷款。

（二）供应链大数据缓解融资约束中信息不对称的机理

供应链大数据缓解融资约束中信息不对称的过程，也可以分为事前信息不对称和事后信息不对称两个方面来分析。

首先，弱化事前信息不对称的逆向选择问题。在供应链视角下，金融机构获取中小企业信息的渠道变多了。除了中小企业自身的数据，还有中小企业的上下游企业也可以提供真实交易往来的业务数据，比如上游预付款项／预付票据、下游应收账款／应收票据，以及相关业务合同发票等等。特别是大型核心企业提供的贸易数据，可信度更高。供应链多企业多维度视角可保证数据的真实性，帮助金融机构更全面的掌握企业的真实情况，更好的进行放贷决策。

其次，弱化事后信息不对称的道德风险问题。供应链视角下，预付账款、应收账款、存货等都可以作为质押担保物，而且还有供应链上下游企业的确权保证，担保方式更加多样化，这更利于中小企业的融资。而且，供应链大数据会有对预付账款、应收账款、存货等信息数据进行验证校对，这也是对企业是否将融资资金用于真实交易的一种监管，确保资金的闭环流动，降低企业违约风险。

综上所述，从供应链大数据视角重构企业融资信用评价机制，可以帮助中小企业提升信用，进而降低金融机构的信贷风险。所以，本文提出以下研究假设：

H：供应链大数据可以有效缓解中小企业融资约束。

四、数据选取与模型设计

（一）数据选取

本文数据来源于CSMAR国泰安数据库，选取了2012—2020年深市中小板公司中的汽车制造业数据作为样本。为保证数据质量进行如下筛选：一是剔除ST类公司；二是剔除研究数据缺失的样本；三是对数据进行1%的winsor缩尾处理。最终得到27家企业的243个观测数据。

（二）模型设计

表1 变量说明

1.被解释变量

由于FC指数相对稳健，本文采用FC指数作为衡量中小企业融资约束的指标。FC指数即模型的被解释变量，表示中小企业融资所受约束的程度。参考Hadlock and Pierce（2009）①Charles JHadlock and Joshua RPierce.“Investment，Financing Constraints，and Internal Capital Markets：Evidence from the Advertising Expenditures of Multinational Firms.”［J］.The Review of financial studies，6（2009）：2361-2392.、况学文等（2010）②况学文，施臻懿，何恩良.中国上市公司融资约束指数设计与评价［J］.山西财经大学学报，2010（5）：110-117。、张悦玫等（2017）③张悦玫，张芳，李延喜.会计稳健性、融资约束与投资效率［J］.会计研究，2017（9）：35-40。、顾雷雷等（2020）④顾雷雷，王鸿宇.社会信任、融资约束与企业创新［J］.社会科学文摘，2020（12）：55-57。、陈 峻等（2020）⑤陈峻，郑惠琼.融资约束、客户议价能力与企业社会责任［J］.会计研究，2020（8）：50-63。建立起衡量中小企业融资约束程度的FC指数：

size：表示企业资产规模；lev：表示企业财务杠杆率即资产负债率，计算方式为总负债/总资产；CashDiv：表示公司当年发放的现金股利；MB：表示企业市账比=市场价值/账面价值；NWC：表示净营运资本=营运资本-货币资金-短期投资；EBIT：表示息税前利润；ta：表示总资产。FC值越大，说明中小企业的融资约束问题越严重。

2.解释变量

本文以供应链大数据为解释变量。采用应收票据净额INi,t、应收账款净额ARi,t、预付款项净额PAi,t、存货净额NIi,t、供应链集中度SCCi,t等衡量指标代表供应链大数据。i为企业标识，t为年份标识。其中，供应链集中度为企业向前五大供应商、客户采购销售比例之和的均值。

对模型主要变量进行描述性统计，结果如表2所示。

表2 描述性统计

企业融资约束程度FC值，最小值为0.0035，最大值为0.95689，相差很大，说明不同企业的融资约束程度差异较为明显，且标准差较小，说明所选取的样本涵盖了不同融资约束程度的企业，样本范围较广，模型更具代表性。

因此，构建如下模型研究供应链大数据对中小企业融资约束的影响：

然后对模型变量间进行相关性分析，分析结果如表3所示。可以发现，模型各变量之间的相关系数均小于0.5，说明模型不存在多重共线问题，构建的模型是有效的。其中，供应链集中度SCC与企业融资约束程度FC值存在正相关，应收票据净额IN、应收账款净额AR、预付款项净额PA、存货净额NI与企业融资约束程度FC值存在负相关。

表3 各变量之间的相关性分析

五、实证结果与分析

在Stata中运行模型，模型回归结果如表4所示。

表4 供应链大数据对中小企业融资约束的影响

衡量供应链大数据的代表指标都与中小企业融资约束程度FC值显著相关。在0.05的显著水平下，应收票据净额INi,t、应收账款净额ARi,t、预付款项净额PAi,t、存货净额NIi,t与FC值呈负相关。应收票据净额、应收账款净额越大，说明企业与供应链下游业务合作较多，即企业的经营销售很好，未来现金流量大，可确保企业未来有充足现金流以偿还融资债务，所以融资约束越小。预付款项净额越大，代表企业与供应链上游业务合作较多，即企业未来满足生产订单需求而向上游大量采购原材料零部件。这一方面说明企业有着稳定的市场业务订单、生产经营状况良好，另一方面也说明企业有着大量的未来货权。企业无论用现金还款还是货权变现，都可以满足融资债务偿还需求。所以，预付款项净额越大，企业融资约束越小。存货净额越大，说明企业动产越多，动产变现还款能力越强，企业融资约束越小。其中，应收账款净额和预付款项净额对企业融资约束的影响程度最大，这也与现在市场上应收账款融资与预付款融资业务发展最为火热相符。但是，在0.05的显著水平下，供应链集中度与企业融资约束呈正相关。供应链集中度越大，说明企业的上游供应商和下游经销商较为集中，一旦出行金融风险，风险传染较快、集中爆发，非常不利于风险分散。因此，金融机构往往偏好供应链较为分散的企业，以防止风险过于集中。所以，供应链集中度越大，企业融资约束越大。

为了使回归模型更具可靠性，下面对模型进行Robust稳健性检验，检验结果如表5所示。

表5 模型稳定性检验

根据Robust稳健性检验结果，解释变量与被解释变量的正负相关符号均没有改变。各回归系数较原回归系数略大，P值更小，显著性更强。这也说明实证结果较为稳健，供应链大数据对中小企业融资约束的缓解作用具有可信性。本文提出的研究假设成立，供应链大数据可以有效缓解中小企业融资约束。

六、结论与建议

研究表明供应链大数据显著的影响着中小企业的融资，以供应链数据为代表的信用大数据可以有效地缓解中小企业的融资约束。本文从政府和企业两个层面提出了缓解汽车制造业中小企业融资约束的建议。首先，在大数据背景下，政府要不断推动大数据技术的应用、健全数据信息共享机制、建立健全相关法律法规、加大对汽车制造业的政策扶持，以数据支撑中小企业融资服务与产品模式创新，有效解决中小企业融资难、融资贵问题。其次，从企业自身来说，要不断完善企业内部管理、拓宽企业融资渠道、加快绿色转型发展，才能更好地帮助汽车制造业中小企业获得融资。

（一）政府层面

1.推动大数据技术的应用

大数据真正的价值在数据量大、维度广、来源多，可以根据历史数据的发展规律精准预测未来趋势。大数据在中小企业融资中的应用，也是让信贷部门通过海量数据，更好的了解中小企业的信贷历史、经营现状、未来前景等各个方面，从而精准的预测中小企业的偿债能力与信贷风险。然而，当前中小企业内部管理不规范、数字化程度较低，中小企业数据的有效采集仍存在困难。数据缺失与有效数据不足，进一步影响了中小企业大数据风控模型的精准度，模型计算的中小企业还贷能力仍有误差。所以，政府相关部门要不断创新大数据技术在金融领域的应用，提高中小企业有效数据采集能力，提高大数据技术应用水平。加强大数据与物联网技术的联合应用，通过物联网传感器设备更精准的捕获中小企业精准数据。加强大数据与云计算的联合应用，提高中小企业大数据记录与存储能力。加强大数据系统底层技术研发，提高大数据清洗能力，提高中小企业大数据风控模型的精准度。

2.健全数据信息共享机制

当前，金融机构对中小企业信贷评估的数据主要来源于企业自主提供以及金融机构自主采集两种途径。但是，对于税务、工商、海关、司法、社保等方面的中小企业数据，金融机构无法直接获取。而这些数据，对于有效精准识别中小企业的信贷风险具有重要作用。当前的中小企业大数据评价机制仍存在“信息割裂”和“数据孤岛”，尚未实现中小企业数据多维度的互联互通、交叉验证，严重影响大数据在中小企业融资中的作用。所以，相关政府部门要加强顶层设计，建立健全税务、工商、海关、司法、社保等相关政府部门之间的数据融合共享机制。建立健全相关政府部门与金融机构、中小企业三方的信息对接机制，完善中小企业的大数据采集入库。加强大数据信息共享基础性系统的建设，实现区域内中小企业大数据信息共享互通，推动中小企业信息数据更加透明化。

3.建立健全相关法律法规

大数据技术在推动中小企业融资业务发展的同时，也带来了新的监管挑战。目前，除《数据安全法》《个人信息保护法》以外，在数据获取确权、数据开放、数据流通以及数据交易市场等实际运作环节仍缺乏相关法律法规的制约。相关政府部门要加快完善中小企业大数据信息共享方面的法律制度、行业规范标准。特别是要保障好中小企业数据的安全与隐私保护，加快规范中小企业大数据应用技术的标准与格式，提高数据价值。

4.加大汽车制造业的扶持

各级各地方政府部门要加大对汽车制造业企业信贷融资的扶持力度。鼓励地方政府设立汽车制造业专项投资基金，引导金融机构、投资机构、社会资本加大对汽车产业的投资。完善风险分担机制，健全融资担保体系，并通过加强政府增信鼓励金融机构不断创新汽车供应链大数据等信贷产品，增强对金融机构的奖补力度。政府相关部门还要加大对汽车制造业中小企业的信贷贴息扶持。加大对汽车制造业企业信贷融资扶持政策的宣传推广，充分调动宣传渠道，广泛开展线上线下政策宣传，扩大政策覆盖面。

（二）企业层面

1.完善企业内部管理

企业自身也要不断完善内部管理，建立健全各类运营管理机制。无论是传统银行信贷还是新兴的供应链大数据融资，都需要依据于企业的财务数据进行放贷的精准决策。因此，企业要建立完善企业财务管理制度，要确保各类财务数据的完整性、准确性。另外，也要完善日常生产管理、销售管理、运营管理、奖惩管理等各类管理规则制度，健全的制度才能反映一个企业的规范化管理。同时，企业的发展也要制定好中长期的宏观战略规划。特别是要根据企业所处的不同成长生命周期制定相应的融资战略规划，确保企业拥有充足的现金流。

2.拓宽企业融资渠道

近年来，汽车制造业中小企业的融资主要依赖于短期流动贷款和长期负债，而且主要采用传统银行借贷产品为主，融资渠道较为单一且融资效率较低。企业要不断尝试更加灵活多样的新型融资方式，如应收账款线上保理融资、预付款融资、电子仓单融资、数据融资、供应链资产证券化、供应链票据融资等新兴的供应链大数据信贷产品。这些新兴的供应链大数据信贷产品既可以解决中小企业在传统银行信贷中缺乏固定资产抵押等难题，又可以实现低成本高效率的快速融资，降低融资成本，也缓解了传统内源融资规模不足的问题。另外，供应链大数据信贷产品还有助于实现汽车产业链供应链企业之间的协同，增强供应链企业的粘性，从而提升整个产业链的价值。

3.加快绿色转型发展

汽车产业的绿色转型是实现双碳目标的重要路径。传统汽车制造业高能耗高排放，汽车制造业企业要抓住契机实现绿色转型升级发展。近年来，金融机构创新推出了各类绿色信贷工具产品，绿色金融不断兴起，企业的绿色融资渠道不断拓宽。汽车企业要加大绿色研发技术的投入，特别是汽车产业供应链上下游企业要协同开展节能减排技术创新研发，实现绿色共赢，推动产业链的低碳可持续发展。这将有助于汽车企业赢得金融机构的青睐，获得更多的绿色融资。