金融科技缓解民营企业融资约束的效应与机制

张海军，黄 峰

（1.巢湖学院 经济与法学学院，安徽 合肥 238000；2.复旦大学 经济学院，上海 200433）

一、引言

民营企业在构建国内国际双循环的经济发展新格局中肩负重大历史使命。民营企业从无到有、从小到大、从弱到强，是社会主义市场经济的重要组成部分，在中国经济发展中发挥着不可替代的作用，尤其在解决民生、促进就业、技术创新、税收及促进经济增长方面作出了重要的贡献。然而，融资难、融资贵和融资慢等“卡脖子”问题一直以来是民营企业发展壮大的掣肘因素。当前，中国政府高度重视民营经济的发展，一直致力于优化民营企业的融资环境，并制定、出台和实施了一系列政策文件和改革措施，如要求商业银行提高民营企业贷款比例、提供支小优惠贷款利率、设立民营企业债券融资支持工具、设立小额信贷公司等。但即便如此，依然有相当比例的民营企业难以从商业银行等正规渠道获得信贷支持。需要特别说明的是，民营企业融资困境本质上是金融供给主体对民营企业的金融排斥，其中商业银行的拒贷和惜贷是关键所在。

信用不足是民营企业融资约束产生的根源。但文章认为抵押品不足、治理结构不完善和担保体系不健全是民营企业长期存在的阻碍因素，难以在短期内得到优化，因此解决银企间的信息不对称成为重要的突破口。当前，大数据、云计算、人工智能和区块链等新兴科技在金融领域的运用和蓬勃发展，使得民营企业融资约束的根源问题可能有解[1]。事实上，政府层面也注意到了金融科技发展的这一作用，并制定了相应的指导方案。如2019 年8 月，中国人民银行印发的《金融科技(FinTech)发展规划（2019—2021 年）》 （银发〔2019〕 209 号） 就明确指出，要秉持“守正创新、安全可控、普惠民生、开放共赢”的基本原则，充分发挥金融科技赋能作用，推动中国金融业高质量发展。其中一大重要任务就是金融科技赋能金融服务提质增效，使金融科技创新成果更好地惠及百姓民生，推动实体经济健康可持续发展。可见，金融科技的发展有望缓解民营企业的融资约束，文章将从实证角度展开具体分析。

文章的创新之处和边际贡献在于：一是在逐一甄别民营企业的性质和数据的基础上，对民营企业运营数据进行了彻底清理，剔除了在产权属性、主营业务和归属地等基本信息发生重大转变的企业，以便排除壳资源企业对研究结论的影响，提高了研究样本的代表性；二是基于微观数据的分析发现，相对于存在转制的民营企业而言，完全民营属性企业面临的融资约束更强，这一发现弥补了既有文献研究的不足；三是从营商环境和经济运行效率角度，探究了在地区经济发展存在差异背景下的最优策略选择，从而为更好地促进金融科技服务民营经济发展提供政策指导。

二、文献述评

融资优序理论和信贷配给理论均指出信息不对称是民营企业难以从金融机构融资的原因。民营企业自身信用不足和金融机构金融排斥共同造成了民营企业的融资难问题[2]。从金融机构角度看，由信贷市场上信息不对称引发的逆向选择和道德风险问题，致使市场出清利率高于商业银行的最优利率[3]，在此情形下，商业银行会拒绝高风险的贷款业务，从而产生金融排斥现象。总结而言，民营企业融资约束产生的原因可以归结为两点：一是由于民营企业抵押品不足，无法有效展示自己的信用，从而无法从银行获得贷款[4]；二是由于银企间严重的信息不对称，逆向选择使得对民营企业进行信贷配给成为商业银行的理性选择[5]。

近年来，金融科技的蓬勃发展备受学界和业界关注，并从多个维度对其展开了讨论。首先，聚焦金融科技（互联网金融） 对传统金融的影响。郑志来(2015)指出，互联网金融深刻影响了商业银行三大业务，造成了金融脱媒现象，对商业银行经营绩效和商业模式造成巨大冲击[6]。郭品、沈悦(2015)系统考察了互联网金融对商业银行风险承担的动态影响，指出互联网金融对商业银行风险承担的影响呈现出先降后升的“U”型趋势，也即，若互联网金融过度繁荣将带来巨大的金融隐患[7]。战明华(2018)分析了互联网金融对货币政策银行信贷渠道的微观影响机理，指出存在降低金融市场的摩擦、改变银行负债结构、增强证券市场流动性和影响企业融资结构等方式影响货币政策的银行信贷渠道[8]。其次，关注金融科技的经济发展效应，如经济增长效应[9]、城乡差距缩小效应[10]、家庭金融资产配置优化效应等[11]。此外，也有文献关注了金融科技发展与金融风险、金融监管的关系，如黄益平(2016)认为以大数据技术为基础的风险评估体系为贷款、投资和保险等金融决策提供支持，弥补了传统金融机构单纯依靠财务数据和抵押资产进行风控的不足[12]。

现阶段，多数学者认为金融科技有助于缓解小微企业的融资难题，因此应充分加大金融科技赋能解决民营企业融资难题。其中Fanning&Centers(2016)认为大数据能够降低信息搜寻成本，并建立小微企业贷款有效监督、激励相容的风险管理办法[13]；Zetzsche 等(2018)认为金融科技的深度运用能够从多个维度提升商业银行服务小微企业的能力[14]；汪学军(2019)认为利用大数据等金融科技进行数字化转型是解决小微企业融资难的正确路径[15]；黄益平(2020)认为金融科技可以帮助金融机构解决获客难问题，也有助于金融机构充分利用信息优势和模式优势提高风控能力[16]。

综上所述，以大数据、云计算、区块链和人工智能等信息技术为支撑的金融体系在缓解信贷约束、减少信息不对称、降低交易成本、优化资源配置方面和提高金融普惠性等方面具有不可替代的优势。但金融科技是否能真正促进民营企业融资约束下降，以及可能的实现机制如何仍然值得深究，文章将从实证层面展开具体分析。

三、研究设计

1.变量选取说明

（1） 被解释变量：融资约束(SA)

当前存在多种衡量企业融资约束的计算方法，如KZ 指数、WW 指数和SA 指数等，然而大部分的计算方法依赖于内生性的财务指标，与融资约束的关联性不强。为避免这一不足，从量化便捷和学术界普遍接受的角度考虑，文章采用Hadlock&Pierce(2010)重新设计的SA指数作为代理变量[17]，计算公式如下：

其中，size为企业规模，以总资产取对数值表征；age为企业年龄；i为企业；t为年份。若SA值为负且绝对值越大，则企业受到的融资约束程度越高。此外，文章初步统计发现民企融资约束SA的数值绝大多为负数，故为便于描述，取绝对值进行分析，即SA值越大，融资约束越高。

（2） 解释变量：金融科技发展水平(fintech)

目前学界主要存在两种量化金融科技发展水平的方法：一是采用沈悦和郭品(2015)[18]提出的关键词文本分析法；二是使用郭峰等(2020)的研究成果，采用北京大学数字普惠金融指数作为代理指标，这一指标具有科学性，在学术界得到了认同与广泛运用[19]。文章采用对数化处理后的北京大学数字普惠金融指数衡量地区的金融科技发展水平，同时运用趋势法得到2021年的指数。

（3） 控制变量(controls)

文章从宏观层面和企业微观层面选择其他能对企业融资约束产生影响的变量。宏观层面的控制变量主要有：金融发展水平(fin)，用地区金融业增加值占GDP 比重表征；地区经济发展水平(pgdp)，以地区人均GDP 的对数值表示；实体经济发展水平(real_eco)，用除金融业和房地产业外其他行业年度增加值与GDP 之比得到。企业微观层面的控制变量主要有：企业规模(size)，用地区当年年末企业总资产对数值的平均值表示；企业偿债能力(lev)，用地区企业总资产与总负债比值的均值量化；盈利能力(ROA)，计算方式为：ROA=净利润/总资产，并根据属地求均值得到。

（4） 机制变量

文章探寻了两条金融科技发展缓解民营企业融资约束的路径：一条是“金融科技发展→金融效率提升→民营企业融资约束下降；另一条是“金融科技发展→营商环境优化→民营企业融资约束下降”。故文章的机制变量为：金融效率(fin_eff)，通过使用SBM-DEA 模型测算得到；营商环境(bevi)，文章用地区规模以上企业年度应交增值税平均值的倒数值表征，数值越大营商环境越好。

2.计量模型构建

文章分两个阶段验证金融科技对民营企业融资约束缓解的效应与机制。

第一阶段，首先分析金融科技发展是否缓解了企业融资约束，其次对这一效应的实现机制进行初步探索。

首先运用广义最小二乘法(GLS)检验金融科技对企业融资约束缓解的效应，基准回归模型为：

其中，SA 为融资约束指数，fintech 为金融科技发展水平，fin_eff 为金融效率，bevi 为营商环境，controls 为控制变量组成的矩阵，i 表示省份，t 表示时间，εit为随机误差项。α 为回归系数，若回归系数显著为负说明发展金融科技、提升金融效率和优化营商环境能降低民营企业的融资约束水平。

为初步探究金融科技发展缓解企业融资约束的实现机制，文章构建交互项模型进行检验，计量模型如下：变量含义与公式(2)基本一致，β 为变量回归系数。若β1显著为负，则可以初步说明存在“fintech→fin_eff→SA”的实现路径；同理，若β2显著为负，则可以初步说明存在“fintech→bevi→SA”的实现路径。

第二阶段，对金融科技缓解民营企业融资约束的实现机制进行具体分析，文章将营商环境(bevi)和金融效率(fin_eff)作为机制变量，通过构建如下中介效应模型进行检验。

其中，path 为路径机制变量，其他变量的含义与公式(2)基本一致。需要说明的是公式(4)检验了金融科技发展缓解融资约束水平的直接效应，公式(5)检验了金融科技发展对中介机制变量（金融效率提升和营商环境优化） 的影响，公式(6)检验了在考虑影响路径条件下的总效应，即间接效应。

3.数据来源与说明

文章选取2011—2021 年上市民营企业的数据为研究样本。数据来源于CSMAR 数据库，并对数据做如下处理：一是剔除研究期限内数据不全的企业；二是剔除主营业务发生较大变更的企业；三是剔除公司注册地和公司名称变更且同时主营业务发生重大转变的企业；四是剔除研究周期内企业发生转制改革的企业，处理后共得到769 家上市民营企业的数据，并根据企业所在省份进行分组后计算均值得到各省区市的民企融资约束水平和微观特征。宏观数据来源于中国除港澳台地区外31 个省区市的统计年鉴、统计公报、中国人民银行网站和国泰安数据库。变量的描述性统计和相关性分析结果如表1 所示，从主要变量上看，SA 指数的均值为-2.432，最大值为0.401；fintech的均值为5.217，最小值为2.866，表明不同地区间民营企业面临着较强的融资约束和金融科技发展水平存在较大的差距。

表1 变量描述性统计与相关性分析结果

四、实证结果与分析

1.民企融资约束的证据

文章不仅整理了观测期内全部为民营属性（不存在转制）的731 家企业，还整理了14 家民转公企业和24 家公转民企业的数据，由于计算所得数据大多为负，故对三者的融资约束指标取绝对值后得到如图1 所示的演进趋势，且图1 揭示了民企融资约束较高的现实。具体而言：首先，不存在转制背景的民营企业受到的融资约束水平要显著高于民转公企业和公转民企业，2017 年之前民企融资约束情况日趋严峻，2018 年之后虽然有所下降，但依然处于高位；其次，民转公企业面临的融资约束具有显著下降趋势，需要说明的是，不同企业的转制时间存在差异，但文章考察的企业在2017 年前基本完成了转制，因此2018 年之后的数据可以看成是公有制企业的融资约束情况，故这一对比数据显著说明了民营企业面临的融资约束更高；最后，对比公转民企业的融资约束演进趋势，同样也显著地说明了民营企业面临着更高的融资约束。

图1 中国A 股上市民营企业融资约束演进趋势

2.第一阶段检验：基准回归与路径存在性检验结果

根据第一阶段的研究目的，在控制地区固定效应、时间固定效应和省份固定效应的基础上，进行了5 组回归分析，计量结果如表2 所示。第(1)列和第(2)列旨在分析金融科技缓解民营企业融资约束的效应，计量结果显示金融科技发展水平与企业融资约束之间的回归系数分别为-0.121 和-0.079，分别通过了5%和10%的显著性检验，说明金融科技的发展能显著地降低民营企业的融资约束水平；第(2)列中，金融效率(fin_eff)和营商环境(bevi)的回归系数为-0.033 和-0.009，且均在5%的显著性水平下通过检验，表明金融效率提升和营商环境优化均能显著地降低民营企业的融资约束。第(3)列为加入其他控制变量的效应再检验，回归系数均为负数且均通过显著性检验，表明金融科技发展水平提高、金融效率提高和营商环境优化均有助于便利企业的投融资行为。第(4)列和第(5)列为使用交互项模型分析“金融科技发展→金融效率提升→民营企业融资约束下降”和“金融科技发展→营商环境优化→民营企业融资约束下降”两条实现机制存在性的初步检验结果。具体而言，金融效率的回归系数为-0.036，且通过1%的显著性水平检验，说明金融科技带来的金融效率提升效应，能显著提升民营企业资金的可获得性，从而有效降低融资约束水平；营商环境的回归系数为-0.034，并通过1%的显著性水平检验，表明金融科技发展带来的营商环境优化效应有助于企业融资约束的缓解。

表2 基准回归与路径存在性检验结果

3.第二阶段检验：路径检验

第二阶段将具体分析金融科技优化民营企业融资约束的金融效应提升机制和营商环境优化机制，文章将采用中介效应模型展开检验，计量结果如表3 所示。表3 中，第(1)列为金融科技缓解民营企业融资约束的直接效应，回归系数为-0.033，通过5%显著性检验，这与表2 所示的结论一致，即金融科技能显著地降低民营企业的融资约束水平。第(2)列和第(3)列为金融效率提升机制的中介模型回归结果。第(2)列中金融科技发展水平的回归系数为0.044，通过了5%显著性检验，说明金融科技发展能显著地促进金融效率的提升；第(3)列中金融科技发展水平和金融效率的回归系数分别为-0.035 和-0.020，且均通过显著性检验，说明存在金融效率提升的实现机制。第(4)列和第(5)列为营商环境优化机制的中介模型回归结果。其中第(4)列中fintech 的回归系数为2.455，且在5%显著性水平下通过检验，表明金融科技能显著地促进营商环境的优化；第(5)列中fintech和bevi 的系数显著为负，表明存在营商环境优化的实现机制。

表3 金融科技的融资约束缓解机制检验结果

4.进一步分析：分区域稳健性检验与策略选择效果评估

文章进一步从中国东部、中部和西部地区展开实证分析，通过评估策略实施效果，得出最优的策略安排，计量结果如表4 所示。

如第(1)列所示，金融科技发展水平的回归系数显著为负，表明区域异质性并未影响结论的稳健性，即金融科技能显著地降低民营企业融资约束水平。第(2)列和第(3)列检验了不同区域金融科技促进民营企业融资约束降低的效率提升机制，结果显示：金融科技能显著地提高不同区域的金融效率，这一促进作用表现为中部地区＞东部地区＞西部地区；第(3)列的结果表明，金融科技促进民营企业融资约束下降的效应在不同区域都显著存在，计算可知这一效应表现为中部地区＞东部地区＞西部地区。第(4)列和第(5)列检验了金融科技促进营商环境优化进而实现缓解民营企业融资约束的效应，结果显示，东部、中部、西部地区都存在显著的正向促进作用，且这一效应表现为西部地区＞中部地区＞东部地区。此外，文章还测算了金融科技发展缓解民营企业融资约束的总效应，如表4 最后一列所示，总效应表现为中部地区＞东部地区＞西部地区。总体而言，金融科技更有利于降低中、西部地区民营企业融资约束水平，从而形成民营企业发展的“追赶效应”，促进民营企业高质量发展。

表4 分区域的稳健性检验与策略选择效果评估

因此，从策略选择角度看，东部地区和西部地区的最优策略为促进营商环境优化，中部地区的最优策略为促进金融效率提升。从各地区之间策略选择效果的比较优势看，中部地区提高金融效率的效应要显著强于其他两个地区，西部地区优化营商环境的效应最强，故从缩小地区差异角度看，东部地区应着力提高金融效率，西部地区应加大优化营商环境力度。但需要指出的是，可能是由于东部地区的金融效率、金融科技发展水平和营商环境优化度相对较高，同时融资约束能力也相对较小，故表现出总效应和机制效应的评价效果较低，这可以由边际效用递减规律解释。故文章认为中部、西部地区离前沿水平的差距要大于东部地区；从策略角度看，中部、西部地区可以通过提高金融效率和优化营商环境形成“追赶效应”。

5.内生性问题处理

为排除内生性问题对研究结论的干扰，文章一是使用工具变量法，将各省会城市到上海和杭州的距离作为工具变量进行分析；二是采用动态广义矩估计模型进行分析。

（1） 工具变量法

为进一步排除模型内生性问题的干扰，文章分别用省会城市到上海距离的对数值(DIS_SH)和到杭州距离的对数值(DIS_HZ)作为工具变量进行分析。选择这两个工具变量主要考虑了杭州和上海在中国金融版图中的地位，即杭州是中国的金融科技中心、上海是中国金融中心，且满足工具变量严格外生的要求。需要说明的是，城市之间的距离用公路距离表征，数据来源于高速公路查询网。如表5，第一阶段的估计结果显示：偏R2值均大于0.6，说明工具变量DIS_HZ 和DIS_SH 对fintech具有较强的解释力度；工具变量的系数显著为负，说明距离上海和杭州越远，金融科技发展水平相对越低，符合空间经济学中关于溢出效应的阐述；F 统计量远大于10，同时最小特征统计量值也大于Wald 检验中10%对应的临界值(16.38)，说明DIS_HZ 和DIS_SH 不是弱工具变量。从第二阶段的计量结果看，fintech 系数为负且均通过显著性水平检验，较好地说明了基准回归结果的稳健性，即提高金融科技发展水平有助于降低民营企业的融资约束水平。

表5 工具变量法处理内生性问题结果

（2） 动态广义矩估计(GMM)计量结果

为排除模型设定偏误对研究结论的影响，文章使用动态面板数据广义矩估计模型(GMM)进行分析。检验中将滞后一期的融资约束指数作为解释变量，同时将滞后一期和滞后两期的金融科技发展水平和路径变量作为工具变量进行分析，计量结果呈现在表6 中。

表6 动态面板数据广义矩估计分析结果

从表6 可知，L.SA 的系数均显著为负，说明民营企业融资约束存在惯性，即本期融资约束水平的下降能进一步降低下一期的融资约束水平；无论是滞后一期还是滞后两期的金融科技发展水平，其系数均显著为负，说明提高地区金融科技发展水平能显著降低民营企业的融资约束水平；路径变量作为工具变量的计量结果说明提高金融效率、优化营商环境有利于民营企业融资能力的提高；Hansen 过度识别检验和Sargan 过度识别检验均表明此处使用的工具变量是有效的；其他控制变量的计量结果与前文基本一致。表6 的计量结果与表2 和表3 基本一致，说明上文的研究结论不受计量模型选择的影响。

五、结论与启示

文章以2011—2021 年中国A 股上市民营企业的微观数据和除港澳台地区外的31 个省份的宏观数据为研究样本，在测算企业融资约束指数和企业特征基础上，以省份为单位测算SA的平均值得到省级层面的民营企业融资约束水平，进而实证分析了金融科技缓解民营企业融资约束的效应与机制，并重点对各地区的策略选择效果进行评估。结果表明：金融科技发展水平的提高能显著地降低企业的融资约束水平，这一效应不受地域差异的影响；金融科技缓解民营企业融资约束存在提升金融效率和优化营商环境两条实现机制，这一机制的实现同样也不受地区差异的影响；地域策略选择存在差异，东部和西部地区的最优策略为促进营商环境优化，中部地区的最优策略为促进金融效率提升；考虑到边际报酬递减规律，从缩小区域间差距视角看，中、西部地区应着力提高金融效率和加大优化营商环境力度，从而形成追赶效应，缩小与前沿地区的差距。

文章的研究为更好缓解民营企业融资约束提供了新视角，具有一定的启示作用。第一，从民营企业发展与监管角度看，首先需要规范企业的财务制度，加强对企业生产经营环节的监测，从而降低投融资风险，提高风险承担能力；其次需要打造适宜企业发展的宏观经济环境和金融体系，完善相应的政策配套措施，如降税减负、提供财政补贴等。第二，从投融资渠道建设角度看，打造多元化的投融资渠道是实现金融高质量支持民营企业发展的基础，故可通过对处于不同生命周期的企业实施差异化的金融支持政策，同时发挥政策性金融的引导作用，形成由政策性金融机构牵头、正规金融机构为主导、民间金融机构参与的多元化金融体系，进一步实现降低民营企业融资约束水平。