数字普惠金融、融资约束与企业债务违约风险——基于中小企业的经验证据

■吕靖烨 史家荣

一、引言

债务违约是企业经营管理活动中最具破坏性的事件之一，其不仅会对企业未来发展产生不利影响，甚至有可能引发系统性金融风险，对资本市场产生冲击[1]。中国银行研究院在2021年《经济金融展望报告》中指出，债务违约风险已逐渐成为我国资本市场所需面临的主要风险。据Wind数据库显示，近年来中国债券违约金额在逐年上升，截至2021年末，已有144只债券发生违约，违约金额高达1526.93亿元，尤其是海南航空、永煤集团等大型国企相继发生违约，更加表明债务违约风险的波及面在扩大，影响也在不断加深。此外，在发生债券违约的企业中，中小企业违约占比逐年提升。中小企业是我国经济运行和发展的中坚力量，但由于传统金融体系的局限[2]和中小企业自身的禀赋限制，众多优质的中小企业很难获得充足的金融支持，深受融资约束的困扰。新冠肺炎疫情暴发后，中小企业经营困难增加，融资约束加剧，偿债难度增大，面临更高的债务违约风险。因此，如何防范化解企业债务违约风险成为各界关注的问题。目前，学术界对企业债务违约风险影响因素的探讨主要分为外部环境因素和内部经营因素两个方面。研究结果显示，利率[3]、税收和监管[4]、股权质押[5]、公司治理质量[6]等内外部经营因素都将影响企业债务违约风险。在数字经济时代，数字普惠金融的发展为中小企业防范化解债务违约风险提供了新的思路。

2017年，习近平总书记在十九大报告中明确指出了中国普惠金融在数字化时代下新的发展道路。党的十九届四中全会也提出要健全数字普惠金融体系，切实解决中小企业的融资难题。可以看出，随着中国金融改革的稳步推进，数字普惠金融已成为中国未来金融高质量发展的重要抓手。数字普惠金融能够借助互联网、人工智能等数字技术，扩展金融服务范围[7]，有效降低中小企业金融服务的交易成本和门槛。同时，数字普惠金融也可以利用数字技术精准识别客户群体，构建第三方征信体系，有效改善中小企业与金融机构之间的信息不对称，缓解金融错配风险[8]，提高金融资源的可用性，保障中小企业的融资供给，推动中小企业产融结合，最终降低其债务违约风险。

现阶段，关于数字普惠金融的研究已有众多学者从宏观层面进行了探索，比如数字普惠金融对减贫效应[9]、城乡收入差距[10]和居民消费[11]等的影响。也有部分学者从微观层面多角度探讨了数字普惠金融对企业的影响，结果表明，数字普惠金融能够通过放宽信用审核、降低企业的债务融资成本来缓解企业的融资约束，且这种作用在民营企业和中小企业中效果更明显[12]。与此同时，数字普惠金融也可以改善金融结构，缓解金融市场中存在的逆向选择等问题，进而有效抑制企业金融化行为[13]，推动企业创新[14]。但是鲜有研究关注数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响。如果数字普惠金融可以有效缓解中小企业的融资困境，那么能否降低中小企业所面临的债务违约风险？

基于此，本文以2011—2020年创业板和中小板上市公司为研究对象，探讨数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响及作用机理，并检验了数字普惠金融对不同内部控制质量、不同产权性质中小企业债务违约风险的异质性影响。本文的边际贡献主要包括：第一，将数字普惠金融纳入中小企业债务违约风险的分析框架，验证了数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响机理，拓展了数字普惠金融微观效应的研究，还从宏观角度丰富了中小企业债务违约风险影响因素的研究。第二，从融资约束的角度探寻了数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响路径，有助于打开数字普惠金融与中小企业债务违约风险之间的关系“黑箱”。第三，揭示了不同产权性质、不同内部控制质量下，数字普惠金融对中小企业债务违约风险的异质性影响，对于数字普惠金融未来的发展和化解中小企业债务违约风险的政策制定具有一定现实意义。

二、理论分析与研究假设

（一）数字普惠金融与中小企业债务违约风险

企业遭遇债务违约的可能性主要取决于该企业未来的现金流是否足以偿付其债务利息和本金。通常来讲，一家企业在现金流波动较大或者未来平均现金流减少时，其债务违约风险就会变大。当企业内部融资不足时，管理层往往会通过在金融市场寻求融资以期获得资金来偿还债务[15]。但是由于中小企业具有规模小、信用记录不完善、可抵押资产的缺乏等禀赋限制，导致其与传统金融机构之间存在着严重的资质担保和信息不对称问题[16]。这将导致中小企业融资约束增大，获取资金的难度上升，发展受到限制，进而加大了其债务违约风险。

数字普惠金融作为数字经济时代下一种新兴的金融服务模式，充分发挥了数字技术和普惠金融的优点，打破了传统金融对中小企业的制约，能够帮助中小企业获得更多平等的金融服务机会和信贷支持[17]，减少了中小企业因信息不透明而引发“金融歧视”现象的产生，缓解了中小企业债务违约风险。从外部视角看，数字普惠金融可以通过其普惠性的特点，使长尾群体受益，优化中小企业的外部金融环境，进而降低其债务违约风险。数字普惠金融还能够利用大数据、物联网等技术，打破地理区位限制，降低不同地区金融环境的差异，增加金融资源的可得性，这在一定程度上降低了金融服务的交易成本，为中小企业发展提供了相对稳定的现金流，缓解其所面临的外部融资约束问题，进而降低中小企业的债务违约风险。从内部视角看，数字普惠金融作为一种重要的外部治理机制，能够借助先进的数字技术对股东和管理层进行监督，从而可以有效缓解两权分离所带来的信息不对称问题，帮助中小企业降低对现金流的敏感性。并且随着外部金融环境的不断改善，中小企业为了适应环境的变化必然会优化自身的治理结构和组织架构[18]，完善企业内部的激励约束机制以提高治理水平，进而有效防范和化解其所面临的债务违约风险。基于上述分析，本文提出以下假设：

H1：数字普惠金融发展对于中小企业债务违约风险具有抑制作用。

（二）数字普惠金融、融资约束与中小企业债务违约风险

在传统金融市场中，中小企业等长尾群体往往面临着较高的融资约束。已有研究表明，过高的融资约束会导致中小企业债务违约风险的升高[19]。随着数字普惠金融的发展，其能够依靠下述方式来缓解中小企业的融资约束，进而达到降低中小企业债务违约风险的目的。首先，数字普惠金融降低了中小企业的金融服务门槛，拓展了融资渠道。数字普惠金融能够利用数字技术打破传统金融物理网点的限制，具有更大的地域渗透率和低成本优势，并进一步改善信贷资源错配[20]，拓宽金融服务范围，为中小企业等长尾群体提供了“金融超市”、智能投顾等多种融资服务，从而使中小企业可以更高效便捷地获得金融支持，有效助力其防范化解债务违约风险。其次，数字普惠金融能够降低中小企业融资成本，缓解金融服务提供方与企业间的信息不对称。数字普惠金融借助数据挖掘、人工智能、移动互联等技术，建立了完善的风险控制和信息处理系统，使金融机构拓宽了中小企业的信息获取范围，帮助其及时准确掌握中小企业的经营水平和财务状况，能够在一定程度上减轻传统借贷活动中的信息不对称[21]，进而降低中小企业的融资成本。最后，数字普惠金融能够简化审核流程，提高融资效率。已有学者研究发现，依靠大数据和云计算等数字技术，能够帮助金融机构提高接近20%的信贷审批速度[22]。审核流程的简化能够减少中小企业信贷审核时间，提高金融资源的配置效率，让中小企业更高效便捷地进行融资，提高了中小企业的融资效率，进而保证中小企业有充足的资金偿还借款。基于此，本文提出以下假设：

H2：数字普惠金融主要通过缓解融资约束来降低中小企业债务违约风险。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取了我国中小板和创业板上市公司2011—2020年面板数据作为初始研究对象，并且对样本进行筛选：（1）剔除当年为ST、*ST的上市公司；（2）剔除金融类上市公司；（3）剔除重要数据缺失的样本；（4）对所有连续变量在1%的水平上进行了双侧缩尾处理。经过以上步骤，最终得到10763 个观测值的非平衡面板数据。在样本中，企业层面的数据主要来自CSMAR 数据库和Wind 数据库，数字普惠金融层面的数据来自北京大学数字金融中心所编制的第三版《北京大学数字普惠金融指数（2011—2020）》。数据处理主要使用Stata 16.0完成。

（二）变量定义

1.被解释变量

中小企业债务违约风险（Zscore）。企业债务违约风险的衡量方式有很多种，但由于我国社会环境、金融环境与国外大相径庭，很多适用于国外企业的方式并不完全适用于评价中国企业的债务违约风险。因此本文参考Zhang等[23]的做法，选用基于中国上市公司构造的Zscore模型来衡量中小企业的债务违约风险。Zscore 值越小，说明中小企业的债务违约风险越大。其具体计算方法是：

2.解释变量

数字普惠金融（DIFI）。参考郭峰等[24]对数字普惠金融的度量方式，本文采用北京大学数字金融中心最新编制的第三期数字普惠金融指数。该指数在前两期的基础上将时间跨度延长至2020年，能够较好地反映各个地区的数字普惠金融发展水平。在实证研究中采用地级市数字普惠金融指数，并且将数字普惠金融指数除以100，使其与其他变量数值保持一致的量级。此外，本文进一步将数字普惠金融指数分解降维至覆盖广度（DIFI_cover）和使用深度（DIFI_depth）。

3.中介变量

融资约束（KZ、FR）。本文借鉴任晓怡[25]的研究测算出KZ指数，并将其作为中小企业融资约束的替代变量。该指数的值越小，企业所面临的融资约束水平越小。此外为了验证研究结论的稳健性，参考唐松等[26]的做法，将中小企业财务费用与营业收入的比例（FR）作为中小企业融资约束的另一个代理变量。

4.控制变量

通过参考现有文献并且结合中小企业自身特点，本文控制了如下变量：企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、独立董事比例（Indep）、企业成长性（Growth）、董事会规模（Board）、企业年龄（Age）、经营净现金流（Cashflow）、股权集中度（Equity）、投资增长率（Igr）、有形资产比率（Capital）。此外，为了控制不同年份和行业的影响，加入了年份（Year）和行业虚拟变量（Industry）。具体的变量定义见表1。

表1 变量定义

（三）模型构建

为了验证数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响，本文构建了基准回归模型（2）：

其中，Zscorej,t是中小企业j第t年的债务违约风险，DIFIj,t是中小企业j 所在地级市第t年的数字普惠金融指数，Controlj,t代表控制变量，εj,t为随机扰动项。

为进一步探索融资约束在数字普惠金融与中小企业债务违约风险之间的传导机制，本文参照温忠麟等[27]的研究，构造了如下中介效应检验模型：

其中，Mj,t是中介变量。模型（3）和模型（2）中的β1均代表了数字普惠金融影响中小企业债务违约风险的总效应大小。模型（4）中的系数ϕ1代表了数字普惠金融对融资约束的影响。模型（5）中的系数η1代表了数字普惠金融对中小企业债务违约风险的直接效应，系数η2与模型（4）中的ϕ1的乘积ϕ1×η2代表了中介效应的大小。若ϕ1×η2与模型（3）中的系数β1同号且都显著，则表明融资约束在数字普惠金融抑制中小企业债务违约风险的过程中发挥部分中介作用。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

从表2的描述性分析结果可以看出，中小企业的债务违约风险均值为0.830，标准差为0.871，表明在不同中小企业之间债务违约风险相差较大。最小值为-5.627，表明个别中小企业面临较高的债务违约风险。数字普惠金融指数平均值为2.255，最大值和最小值分别为3.345 和0.353，表明不同城市之间的数字普惠金融发展水平存在明显差距。

表2 主要变量的描述性统计

（二）数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响

1.基准回归分析

本文对数字普惠金融与中小企业债务违约风险之间的关系进行了检验，实证结果如表3所示。（1）列中没有加入控制变量，仅控制了行业和年份，DIFI的系数为0.16；（2）列中加入了控制变量，DIFI 的系数为0.117。上述回归结果都在1%的水平上显著，表明随着数字普惠金融的发展，中小企业债务违约风险会逐渐降低，即数字普惠金融对中小企业债务违约风险具有抑制作用，假设H1得到了验证。可能的原因是数字普惠金融通过大数据、移动互联等数字技术能够最大限度拓宽中小企业的融资渠道，降低融资成本，放宽企业金融服务的准入门槛，缓解中小企业在传统金融市场中面临的“金融歧视”问题。同时，数字普惠金融能够引导市场中的金融资源跨时空配置，提高中小企业金融资源的可得性和融资效率，促进企业技术和产品创新，进而有效增强中小企业的自身实力，减少其遭遇债务违约的可能。因此，数字普惠金融可以有效防范化解中小企业的债务违约风险。

表3 数字普惠金融与中小企业债务违约风险

2.指标降维回归分析

此外，为了更准确地考察数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响，本文进一步在数字普惠金融的覆盖广度（DIFI_cover）和使用深度（DIFI_depth）两个细分层面，探讨数字普惠金融不同层面的发展水平在抑制中小企业债务违约风险上的效果和差异。表3的结果表明，DIFI_cover 和DIFI_depth 的系数分别是0.083 和0.112，且都在1%的水平上显著，说明数字普惠金融的覆盖广度和使用深度都有助于降低中小企业的债务违约风险。这也意味着数字普惠金融的两个细分层面都应该受到中小企业的重视，数字普惠金融的发展既要依托互联网等手段扩大用户群，也要依靠数字技术对金融服务实现深度挖掘，通过发挥两者的叠加效应，为中小企业提供金融保障，有效降低中小企业所面临的债务违约风险。

（三）中介效应检验

表4从融资约束路径对数字普惠金融抑制中小企业债务违约风险的机制进行了验证。（1）列数字普惠金融的系数显著为正，说明数字普惠金融可以有效抑制中小企业的债务违约风险。（2）和（4）列数字普惠金融的系数分别为-0.416和-0.016，均在1%的水平上显著为负，表明数字普惠金融能够缓解中小企业的融资约束。主要的原因可能在于数字普惠金融能够依靠数字技术为中小企业提供多种融资服务渠道，有效降低中小企业的融资成本，进而缓解其融资约束程度。（3）和（5）列是加入中介变量融资约束后的结果，可以看出融资约束对中小企业债务违约风险的影响在1%的水平上显著为负，说明融资约束过高会使中小企业发生债务违约风险的可能性增大；数字普惠金融的回归系数在加入融资约束变量后仍然显著为正，说明融资约束在数字普惠金融影响中小企业债务违约风险的过程中发挥部分中介作用，即数字普惠金融主要通过缓解中小企业融资约束来提升中小企业资金的可得性，进而降低中小企业的债务违约风险。且融资约束和财务费用率的中介效应（φ1×η2）占总效应（β1）的比重为24.89%和46.33%。此外，Bootstrap 检验表明，该中介效应在1%的水平上显著。因此，基于上述分析，假设H2得到了验证。

表4 数字普惠金融、融资约束与中小企业债务违约风险

（四）稳健性检验

1.内生性问题

本文主要利用工具变量法以及滞后解释变量一期进行内生性检验。首先借鉴杨君等[28]的做法，将中小企业所在省份的省级移动电话普及率作为数字普惠金融的工具变量。一方面，移动电话作为数字基础设备与数字普惠金融存在较强的关联性，另一方面，在控制相关变量之后，移动电话的普及率与中小企业债务违约风险之间也不存在明显的关联渠道。因此，本文选用省级移动电话普及率作为工具变量实行2SLS 检验重新对模型进行回归。回归结果见表5。第一阶段的回归结果表明，工具变量系数显著为正，且F统计量为4868.87，远大于临界值，拒绝了弱工具变量的原假设，说明移动电话普及率作为工具变量合理有效。第二阶段的回归结果表明，在减少内生性问题后，数字普惠金融对中小企业债务违约风险仍然有显著抑制作用，本文的研究结论是稳健的。此外，本文将解释变量滞后一期后重新回归，以尽可能缓解反向因果问题。表5（3）列结果显示，解释变量滞后一期后依然显著为正，再次验证了前文结论是稳健的。

表5 内生性检验

2.替换被解释变量

本文参考张靖等[29]的做法，重新测算中小企业的债务违约风险，具体计算方法见式（6）。Risk值越大，说明中小企业所面临的债务违约风险越小。当Risk 小于1.81 时，中小企业会面临较大的债务违约风险和破产可能性。结果如表6中的（1）至（3）列所示，数字普惠金融和融资约束的系数、显著性水平与表4的结果保持一致，说明本文主要研究结论在替换被解释变量后仍然成立。

3.缩减样本量

考虑到直辖市在我国经济中的特殊地位，其数字普惠金融和中小企业的发展同其他地级市相比可能存在较大的差异。因此，本文删除直辖市样本后再次进行回归检验。结果如表6的（4）至（6）列所示，数字普惠金融对中小企业债务违约风险的抑制作用以及融资约束的部分中介作用在剔除直辖市样本后依然稳健。

表6 稳健性检验

五、进一步分析

上述结果表明，数字普惠金融能够有效抑制中小企业债务违约风险。那么，数字普惠金融在抑制中小企业债务违约风险的同时，是否会因企业产权性质、内部控制质量的不同而展现出不同的结果？本文接下来进一步探求其异质性特征。

（一）产权性质的异质性检验

国有企业和非国有企业在企业内部治理和外部融资等方面均有显著的差异，从而使得数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响在不同产权性质下的表现也不尽相同。国有企业往往由于自身国资背景，在发生债务履约困难时，更容易获得政府的资金支持和银行的信贷资源，进而能够及时有效地偿还债务。与国有企业相比，非国有企业因其自身禀赋限制，与传统金融机构之间存在较高的信息不对称，在融资时极易受到金融机构的信贷歧视，面临严重的融资约束，进而导致企业财务状况恶化，债务违约发生的可能性加大。数字普惠金融发展能够帮助非国有中小企业有效化解与金融机构间的信息不对称问题，改善非国有中小企业在融资方面的不足，进一步提高非国有中小企业的债务履约可能性，从而降低其所面临的债务违约风险。基于上述分析，本文按照中小企业的产权性质将样本分为国有中小企业和非国有中小企业两组进行回归。从表7中的（1）和（2）列可以看出，在国有中小企业中数字普惠金融的系数不显著，非国有中小企业系数为0.144，且在1%的水平上显著，说明数字普惠金融能够有效抑制非国有中小企业的债务违约风险，可能的原因是数字普惠金融能够为非国有中小企业带去更多的融资福利，从而有效缓解非国有中小企业严重的融资约束，降低其债务违约风险，即发挥了“雪中送炭”的作用。

（二）内部控制质量的异质性检验

已有研究表明，内部控制质量较高的企业往往拥有更高的治理效率和治理水平，企业能够通过良好的内部治理来防范化解其所面临的内外部风险。前文假设部分指出，数字普惠金融能够借助数字技术发挥良好的外部治理效应，有效减少中小企业的代理成本，提高中小企业的治理水平。那么，当企业内部控制质量相对较低时，数字普惠金融抑制中小企业债务违约风险的效应会更显著吗？为此，本文使用迪博内部控制指数来度量中小企业的内部控制质量，并且依据中位数将得到的内部控制质量分两组进行回归。从表7中的（3）和（4）列可以看出，相比于内部控制质量较高的中小企业，内部控制质量较低的中小企业数字普惠金融的系数更大，显著性水平更高，表明数字普惠金融对中小企业债务违约风险的抑制作用在低内部控制质量的企业中更明显。可能的原因是内部控制质量越低的中小企业，数字普惠金融所发挥的外部治理效应就越强，从而使这类企业的治理水平得到提升，增强了抵御各类风险的能力，进一步降低其面临的债务违约风险。而内部控制质量较高的中小企业，其防范化解内外部风险的能力较强，数字普惠金融发挥了锦上添花的作用。

表7 进一步分析回归结果

六、结论与启示

本文以2011—2020年我国深交所创业板和中小板上市公司作为研究样本，实证检验了数字普惠金融对中小企业债务违约风险的影响及作用机制，并从企业产权性质和内部控制质量的角度进一步探讨其异质性影响。研究结果表明：第一，数字普惠金融的发展能够显著抑制中小企业债务违约风险，其覆盖广度和使用深度均对中小企业债务违约风险起到负向作用。第二，融资约束在数字普惠金融影响中小企业债务违约风险的过程中发挥部分中介效应，数字普惠金融主要通过缓解融资约束进而降低中小企业的债务违约风险。第三，对于内部控制质量较低的中小企业和非国有中小企业，数字普惠金融对中小企业债务违约风险的抑制效应更显著。

根据上述研究结论，本文给出以下政策建议：第一，积极推动数字普惠金融发展，建立健全数字普惠金融体系。各级政府应加快完善数字普惠金融基础设施建设，加大对5G 网络、区块链等新兴数字技术的投入，进一步扩展数字普惠金融的服务广度和使用深度，为更多中小企业提供优质的金融服务，促进金融资源的合理配置，使数字普惠金融的不同维度在防范化解中小企业债务违约风险方面发挥出协同效应。同时，数字普惠金融过快无序发展也会给实体经济带来一定的风险，所以政府和相关部门要加强对数字普惠金融的监管，完善协同监管规则制度，借助数据挖掘、第三方征信等渠道加强风险管理，实现数字普惠金融与实体经济的协调发展。第二，融资约束是数字普惠金融影响中小企业债务违约风险的重要路径，政府可以通过制定相应的政策来解决中小企业所遭遇的融资约束困境。同时，政府也应该深化与传统金融机构的合作，鼓励传统金融机构发挥技术、数据和属地优势，进一步推动数字普惠金融相关业务发展，为中小企业提供个性化的金融产品和充足的资金支持，进而适度解决中小企业的融资约束难题，防范可能的债务违约风险。第三，数字普惠金融对不同特质的中小企业债务违约风险的抑制作用存在差异，因此，应促使数字普惠金融更多地服务于非国有、内部控制质量较低的中小企业，以实现数字普惠金融对中小企业更精准的融资帮扶，进而提高中小企业整体的金融资源可得性。第四，中小企业应更主动的适应数字普惠金融发展所带来的变革，充分把握其中的机遇，利用大数据、移动互联等数字技术，推动自身的数字化转型。同时，利用政府推行的“上云用数赋智”服务，降低自身所面临的技术资金壁垒，提高抵御风险的能力，进而有效防范化解债务违约风险。■