民营企业融资约束与普惠金融纾解——基于中小板的经验证据
时间：2023-01-20 19:25:03 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
马颖超 刘树林
（武汉理工大学经济学院，武汉 430000）
中小民营企业作为 “促创新、稳增长、惠民生”的排头兵和弄潮儿，对我国迎接知识经济挑战和参与全球经济竞争，起着不可或缺和难以替代的作用。然而，由于信息不对称、代理成本等因素的存在，筹资难依旧是民营企业改革、创新和发展的主要障碍。2019年4月7日，中央印发的 《关于促进中小企业健康发展的指导意见》提出：营造良好发展环境，破解企业筹资难筹资贵。当前，中小民营企业筹资难虽有一定程度的缓解，但金融市场的供需矛盾一直没有得到真正解决，需要切合新时代新形势。十九大提出 “要增强金融服务实体经济的能力”，为数字普惠金融化解民营企业融资约束指明了方向。
金融市场发展有助于缓解企业融资约束，我国的经济发展历程证明了这一论断。适度的金融发展能够为经济长期增长提供动力，但短期内会受到金融脆弱性的干扰［1］。郭喜才 （2014）［2］、黄丹荔和乔桂明 （2019）［3］认为互联网金融、物联网金融是纾解中小企业融资约束的有效路径。
数字普惠金融作为互联网金融的扩展，强调传统金融服务业态与网络信息技术手段的无缝连接，实现技术手段革新、业务领域拓展和服务群体扩大。与传统金融相比，数字金融依托物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等尖端信息技术，对企业信用进行科学和合理评估后提供精准的金融服务，可得性更高、服务面更广、持续力更强等，有利于中小企业更高效地获取金融资源［4］，为纾解民营企业融资约束提供了新渠道。
本文以数字普惠金融为切入点，以中小民营企业融资约束和科技含量、资产经营、生命周期3个企业异质性特征为主线，认为数字普惠金融是纾解民营企业融资约束的新机制，也是引导中小民营企业高质量可持续发展的新平台。
从内部条件看，中小民营企业陷入筹资困境是由多方面短板造成的，如规模较小、管理结构较单一、盈利能力较差、经营风险较大、人才较匮乏、发展前景较狭隘等［5］。林毅夫和李永军 （2004）［6］认为中小企业经营透明性远低于大型企业，引致企业外源筹资难。既然中小民营企业得不到金融市场及投资者的青睐，就不得不转向内源筹资，增加现金持有量。从外部环境看，中小民营企业信息披露程度和质量均较低，且抵押物不足，引起信贷机构偏好大型企业。信息不对称引发的委托代理问题的存在，作为 “经济人”的投资者会要求高于内部现金流成本的报酬率［7］，引起外源筹资成本高于内源筹资成本。因此，信贷限制导致民营企业过度依赖内部经营性现金流，外部融资约束更加严重。基于以上分析，提出如下假设：
H1：民营企业的现金-现金流敏感性大，说明企业融资约束严重。
21世纪以来，大数据、云计算、区块链、人工智能等信息技术的迅猛发展，奠定了数字普惠金融发展的经济基础，也契合了中小民营企业多样化的筹资需求。数字金融可以拓宽民营企业筹资渠道，增加筹资机会。邹伟和凌江怀 （2018）［8］研究发现数字普惠金融为中小企业开辟了新的融资渠道，缓解了中小企业筹资困境。数字金融可以提升金融机构的经营能力，为民营企业提供更充分更坚实的金融支持，进而缓解民营企业融资约束［9］；
数字金融可以改善民营企业筹资信用，降低筹资门槛。滕磊 （2020）［10］指出数字普惠金融通过为企业提供信用资本和增加抵押物价值，有效降低融资的信息不对称。依托数字技术，普惠金融能够有效缓解金融机构与中小企业之间的信息不对称，一定程度上减轻借贷风险，降低中小企业筹资门槛［11］；
数字金融可以节省民营企业筹资成本，防范筹资风险。普惠金融利用数字技术收集海量数据，降低信用风险和道德风险，吸收和整合更多资金［12］。同时，数字技术的支持，使普惠金融能够迅速捕获资金供需双方的海量信息，既帮助金融机构掌握资金需求方的更多信息，也帮助企业找到合适的资金供给者［13］。以上事实说明，对比传统金融，数字普惠金融为民营企业营造了相对安全、便捷、高效的筹资环境。基于以上分析，提出如下假设：
H2：普惠金融一定程度上能纾解民营企业融资约束。
与大型国有企业相比，中小民营企业的科技含量、资产经营、生命周期具有更突出的异质性特征，数字金融对不同特征企业融资约束的纾解成效也会有所不同［14］。
企业科技含量大致分为高和低。《中小企业促进法》第32条 “国家鼓励中小企业按照市场需求，推进技术、产品、管理模式、商业模式等创新”。为中小民营企业科技创新指明了方向，也为科技含量高的民营企业更易获得金融资源配置权提供了制度保障。同时，数字金融改变了现有金融格局，由于科技含量低的民营企业不符合我国产业结构调整方针和创新型国家建设方向，在金融资源竞争中就会处于劣势，导致科技含量低的民营企业筹资困境得不到有效改善。基于以上分析，提出如下假设：
H31：科技含量低的民营企业，融资约束更严重。
H32：普惠金融纾解科技含量高的民营企业融资约束效果更好。
企业资产经营可以分为重资产和轻资产。随着经济发展和产业分工不断深化，企业对核心业务的关注更多，轻资产经营模式应运而生［15］，并日益获得企业家的青睐。戴天婧等 （2012）［16］指出轻资产经营的企业固定资产占比低，注重品牌、设计等软投资。然而，外部筹资时，重资产经营的企业有较多实物资产尤其是固定资产作为筹资抵押。而轻资产经营的企业缺乏抵押物，且商业模式相对模糊，信息不对称性较高，发展前景不够明朗，不得不面临更严峻的融资约束。在传统筹资渠道下，重资产经营的民营企业非流动资产占比较高，倾向于自发性流动负债、长期负债和股东权益，筹资难度较小；
而轻资产经营的民营企业主要依靠临时性流动负债，筹资风险骤升，筹资难度较大。然而，轻资产经营的民营企业注重新领域、新业务、新市场的开发，以其特有的经营灵活性，契合了数字金融的技术、产品、服务、模式等特征。基于以上分析，提出如下假设：
H41：轻资产经营的民营企业，融资约束更严重。
H42：普惠金融纾解轻资产经营的民营企业融资约束效果更好。
企业生命周期一般经历初创期、成长期、成熟期和衰退期。鉴于样本企业源于中小民营上市板，已基本走完了初创期，不在研究之列。由于所处生命周期不同阶段，企业的经营、财务和信息披露等有一定差异，会对企业融资约束产生影响［17］。成长期企业盈利能力不稳定，市场份额较低，市场竞争力较弱，出于资产扩张目的，对外部资金需求很强烈，而投资者对风险较高的成长期民营企业持谨慎态度，加剧了成长期的民营企业筹资难度［18］。成熟期企业组织规模较大，经营能力较高，资本结构较完善，盈利能力较稳定，容易获得金融机构认可，面临较小的融资约束。衰退期企业呈现销售水平、市场份额和盈利能力的递减趋势，导致现金流紧张和财务风险加剧，增加了筹资难度，使衰退期的民营企业筹资难度大于成熟期，但小于成长期；
另外，数字金融虽拓宽了民营企业筹资渠道，但并未改变资本的逐利本性，经营状况、内部控制、发展前景较好的成熟期民营企业，更契合资金供给者的利益诉求，也更容易受到金融关注。基于以上分析，提出如下假设：
H51：成长期的民营企业，融资约束最严重。
H52：普惠金融纾解成熟期的民营企业融资约束效果更好。
2.1 研究样本及数据来源
本文选取2011～2020年中小民营上市企业为样本，并对有关数据处理如下：（1）删除数据缺失或异常的企业；
（2）删除ST、ST*的企业；
（3）删除金融企业，包括银行、证券公司、保险公司。另外，由于研究的时间序列包含了新冠肺炎疫情肆虐的2020年，为减少当年异常值的影响，对主要连续变量进行了双侧1%Winsorize处理。所使用的年度财务数据均源于国泰安，并利用Stata16.0软件对原始数据进行细致处理。
续 表
2.2 研究方法选择
梳理大量相关文献，测度企业融资约束的主流模型有两类：（1）投资-现金流敏感性模型（FHP Model）；
（2） 现金-现金流敏感性模型（ACW Model）。Fazzari等 （1988）［19］提出的 FHP 认为信息不对称所带来的交易成本导致外源筹资成本提高，当企业筹资困境较大时，出现较强的投资-现金流敏感性，也即融资约束与投资-现金流敏感性正相关。随着该研究的不断深化，越来越多的研究认为影响投资-现金流敏感性的因素众多，不只是融资约束。Kaplan和Zingales对FHP提出质疑最早，基于FHP的实证结果与理论分析截然不同［20］。Cleary（1999）［21］认为代理成本对投资-现金流敏感性有干扰，代理成本过高可能造成FHP的研究结论有失客观和公正。Almedia等 （2004）［22］提出的ACW认为现金流对现金持有量的影响不会受到代理成本等因素的干扰，克服了FHP的不足之处。ACW的基本原理是：企业一旦出现融资约束，就会留存一部分经营性现金流以满足投资需求，表现较强的现金-现金流敏感性。相反，企业若不存在融资约束，现金-现金流敏感性就会削弱。换言之，企业若能合理估计未来面临的融资约束，则会留存经营性现金流，增加现金持有量，以备日后投资之需。随后，许多学者证实了ACW的可靠性。李金等 （2007）［23］、连玉君等（2008）［24］、姚耀军和董钢锋 （2015）［25］均以国内上市公司为研究对象，发现利用ACW衡量我国中小企业融资约束是可行的。可见，现金持有量变动与经营性现金流之间的正相关性显著与否，是验证企业融资约束严重与否的关键因素。
2.3 研究变量选取及界定
如前所述，ACW是指企业若存在融资约束，则现金-现金流敏感性就强。根据ACW的核心思想，设置以下5类研究变量。
（1）被解释变量：企业现金持有量。企业现金持有量（Cash Holdings）变动用ΔCH表示。融资约束较严重的企业，一般会选择较多的现金持有，以防现金短缺风险。反之，融资约束较小的企业，为了降低现金持有成本，尤其是机会成本，会选择较少的现金持有。
（2）核心解释变量：企业经营性现金流。企业经营性现金流（Operational Cash Flow）用OCF表示。通常情况下，若企业面临融资约束，则倾向于留存一部分经营性现金流。可见，经营性现金流与现金持有量变动是正相关的，且企业融资约束越强，相关性越大。因此，OCF的回归系数是衡量民营企业融资约束有无或强弱的关键指标。
（3）调节变量：普惠金融。普惠金融用数字普惠金融（Digital Inclusive Finance）指数代替，用DIF表示，由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服联合推出［26］。该指数涉及覆盖广度、使用深度和数字化程度3个准则指标和33个详细指标，不仅编制科学合理，而且在数字经济中应用广泛。做回归分析时，采用省级指数；
做稳健性检验时，采用市级指数。
（4）分类变量：3个企业异质性特征。选取企业的科技含量、资产经营、生命周期3个异质性特征作为分类变量，进一步分析普惠金融对民营企业融资约束的纾解效应。
用 “研发支出／营业收入”衡量企业科技含量。以科技含量平均数为分界线，将民营企业全样本分为科技含量高、低两组。
用 “固定资产／总资产”衡量企业资产经营。以固定资产与总资产的占比等于0.1为临界线，小于0.1，可认定为轻资产经营；
反之，大于0.1，可归结为重资产运营。因此，民营企业全样本资产经营分为重资产和轻资产两组。
借鉴曹裕等 （2010）［27］的研究，通过判断经营性现金流、投资性现金流和筹资性现金流的正负，认定企业所处的发展阶段。据此，民营企业全样本生命周期分为成长期、成熟期和衰退期3组，如表1。
表1 不同生命周期的衡量标准
（5）控制变量：5个企业基本特征。选择资本化支出（CapitalizedExpenditure，CE）、企业成长性（Growth）、企业规模（Size）、非现营运资金（Non-cashWorkingCapital，NWC）变动和短期负债（ShortDebt，SD）变动作为5个控制变量，如表2。它们在一定程度上影响着民营企业融资约束。
表2 研究变量的定义及计算方法（分组标准）
2.4 研究模型构建
运用平衡面板数据进行实证检验之前，先要对样本数据进行检验以确定合适模型。一般情况下，平衡面板回归模型分为固定效应、随机效应和混合效应3类模型。用Hausman检验样本数据，结果为 Chi2（7）＝29.66，且 Prob.＝0.00＜0.05，表明更适合固定效应模型。本文对平衡面板数据分析采用双固定效应（时间效应和个体效应）模型。
借鉴 Almedia等 （2004）［22］的研究，检验民营企业筹资困境的ACW基准模型为：
式 （1）中ΔCH为变动的现金持有量，OCF为经营性现金流，α1为现金-现金流敏感性的回归系数，当α1大于0且显著时，表明存在融资约束。CE为资本化支出，Growth为成长性，Size为规模，ΔNWC为非现营运资金变动，ΔSD为短期负债变动。此外，∑Industry为行业效应虚拟变量，∑Year为时间效应虚拟变量，ε为误差项。
为研究数字金融对民营企业融资约束的纾解效应，将普惠金融、经营性现金流与普惠金融的交乘项依次纳入式 （1），构建的ACW拓展模型为：
式 （2）中OCF·DIF为民营企业经营性现金流与普惠金融的交乘项，反映普惠金融纾解民营企业融资约束的效应大小。若β3小于0且显著，则说明普惠金融有效降低了民营企业的现金-现金流敏感性，即纾解民营企业融资约束的效应显著。
3.1 描述统计分析
主要变量的描述性统计结果见表3。
表3 主要变量的描述统计分析结果
ΔCH的最大值和最小值差异较大，变异系数（标准差与均值之比）为6.95，说明民营企业现金持有量的变动幅度大。OCF的最大值和最小值差异不大，变异系数为1.21，说明民营企业普遍存在经营性现金流短缺，且波动性小。DIF的最大值和最小值差异大，但变异系数很小（0.4），表明普惠金融稳定，地区存在差异。Growth的最大值和最小值差异较大，变异系数较小，表明民营企业成长性有一定差异性。Size的最大值和最小值差异小，变异系数不大，说明民营企业规模基本维持在一个水平上。其他控制变量统计与上市公司的真实情况没有明显差异，不再赘述。
3.2 相关分析
对主要变量的相关性依次进行了Pearson检验与Spearman检验，见表4。
表4 主要变量的相关分析结果
据Pearson相关系数矩阵，除DIF外，其余变量与ΔCH均显著相关。据Spearman相关系数矩阵，除CE外，其余变量与ΔCH均显著相关。无论是Pearson检验还是Spearman检验，ΔCH与OCF在1%的水平上呈显著正相关，说明民营企业的现金-现金流敏感性明显且普遍，初步验证了假定H1。
ΔCH与Growth在1%的水平上显著正相关，说明处于成长期的民营企业，未来有更多投资机会，选择留存现金，存在较大融资约束。ΔCH与ΔNWC在1%的水平上显著负相关，表示民营企业随着非现营运资金增加，流动性有所增强，现金持有量有所减少。ΔCH与ΔSD在5%的水平上显著正相关，初步表明民营企业以流动负债方式留存现金。总之，相关性分析结果与ACW Model结果趋于一致，说明所设计的模型较为合理。
3.3 回归分析
式 （1）和式 （2）的多元回归分析结果，分别检验了民营企业融资约束和普惠金融纾解民营企业融资约束的效应大小（从普适性上），见表5。
表5 普适性检验的回归分析结果
式 （1） 的列 （1） 和 （2），OCF的系数在1%的水平上为正且显著，说明民营企业的现金-现金流敏感性大，融资约束严重，证实了H1。
式 （2） 的列 （3） 和 （4），OCF·DIF的系数在5%的水平上为负且显著，表明普惠金融能够降低民营企业的现金-现金流敏感性，纾解融资约束，证实了H2。
与普通最小平方法（OLS）相比，双固定效应模型（FE）的 R2提高 0.028（0.417-0.389），效果显著，说明全样本个体效应之间存在差异，即普惠金融纾解民营企业融资约束的效应大小有所不同。
式 （1）和式 （2）的多元回归结果，分别检验了不同科技含量、资产经营、生命周期的民营企业融资约束和普惠金融纾解民营企业融资约束的效应大小（从异质性上），如表6和表7所示。
表6 异质性检验的回归分析结果
表6左半部分中，高科技含量的式 （1）和低科技含量的式 （1）中OCF的系数均在1%的水平上显著正相关，说明无论是含量高还是含量低，民营企业均存在融资约束。比较列 （1）和（3），OCF的系数满足 0.4215＞0.3222，说明低科技含量民营企业融资约束更大，证实了假设H31。低科技含量的式 （2） 中OCF·DIF的系数为负但不显著，表示普惠金融纾解低科技含量民营企业融资约束的作用不显著。低科技含量的式 （2）中OCF·DIF的系数在10%的水平上显著为负，表示普惠金融能够有效纾解高科技含量民营企业融资约束。可见，普惠金融对科技含量高的民营企业融资约束纾解的效应更大一些，与H32一致。
按此思路，对不同资产经营和生命周期的民营企业进行回归分析，得出的结果是：证实了H41，否定了H42，如表6右半部分；
否定了H51，证实了H52，如表7所示。
表7 异质性检验的回归分析结果
上述普适性检验和异质性检验使用的均为ACW模型，现以FHP模型作为替换进行稳健性检验，参考沈弋等（2020）［28］的研究，构建如下模型：
式 （3）中IV为投资水平（固定资产、无形资产和其他长期资产的现金支出／总资产）；
CF为现金流水平（经营性现金流净额／总资产）；
CA为现金持有水平（现金／总资产）；
AL为资产负债率（负债／总资产）；
γ1为投资-现金流敏感性的回归系数，当γ1大于0且显著时，表明存在融资约束。
为研究普惠金融对民营企业融资约束的纾解效应，将普惠金融、经营性现金流与普惠金融的交乘项均纳入式 （3），构建的FHP拓展模型为：
此外，上述普适性检验和异质性检验使用的调节变量是省级数字普惠金融指数，现以市级数字普惠金融指数为替代变量进行稳健性检验。式（4）中CF·DIF为民营企业现金流水平与普惠金融的交乘项，反映普惠金融纾解民营企业融资约束的效应。若δ3小于0且显著，则表明普惠金融减弱了民营企业的投资-现金流敏感性，即融资约束纾解效应显著。
式 （3）和式 （4）的多元回归分析结果，分别检验了民营企业融资约束和普惠金融纾解民营企业融资约束的效应大小（从稳健性上），如表8所示。
表8 稳健性检验的回归分析结果
式 （3） 的列 （1） 和 （2），CF的系数在1%的水平上为正且显著，说明民营企业融资约束较严重。式 （4） 的列 （3） 和 （4），CF·DIF的系数分别在10%和5%的水平上为负且显著，表示普惠金融能够纾解民营企业融资约束。此外，R2上升了0.019，说明民营企业筹资能力借助普惠金融存在个体差异。与上述实证结论是一致的，说明模型稳健。
本文以2011～2020年中小民营上市企业为样本，研究了普惠金融纾解民营企业融资约束的效应，得出以下研究结论和现实对策。
6.1 主要研究结论
（1）民营企业筹资困境普遍存在，表现为显著的现金-现金流敏感性，符合H1；
普惠金融一定程度上能纾解民营企业融资约束，符合H2；
（2）民营企业的科技含量、资产经营和生命周期的异质性特征明显。对不同类型的民营企业，普惠金融纾解融资约束的效应，各有千秋。①科技含量低的民营企业融资约束更严重，符合H31；
普惠金融更利于纾解科技含量高的民营企业融资约束，符合H32；
②重资产经营的民营企业融资约束更严重，不符合H41；
普惠金融更利于纾解轻资产经营的民营企业融资约束，符合H42；
③成长期的民营企业融资约束最严重，符合H51；
普惠金融更利于纾解衰退期的民营企业融资约束，不符合H52。
6.2 相关对策建议
我国正处于经济转型关键期，纾解民营企业融资约束关乎 “两个健康”发展的大局，迫在眉睫，刻不容缓，需要社会各界共同努力。
（1）政府：加强数字金融规制。普惠金融供给与民营企业筹资需求的有效匹配，离不开政府对数字金融的规制和引导。①规划数字金融发展方向，防范数字金融的潜在风险；
②规范民营企业信息披露机制，加强信用约束；
③为民营企业和数字金融企业搭建有效交易平台，营造良好的金融氛围；
④对不同特征民营企业采取不同政策，如对科技含量高的民营企业的激励政策、成长期民营企业的普惠政策和重资产经营民营企业的再担保政策。
（2）市场：深化数字金融创新。普惠金融为纾解民营企业融资约束注入了强心剂，必将打破传统金融服务固有模式，建立中国特色的数字金融生态圈。①核心层，要挖掘人才、资本、技术、政策等要素，进行资源整合，实现 “1＋1＞2”，加大数字金融覆盖率；
②紧密层，要借鉴 “硅谷银行模式”，着重关注科技含量低、重资产经营、处于成长期的民营企业，推出具有针对性的信贷策略，不断推出数字金融产品；
③松散层，要充分利用数字技术优势，实现各行业的信息共享，形成一个全覆盖的信息化数据平台，科学评估民营企业信用。同时，完善数字金融监管体系，为普惠金融产品创新提供安全保障，守住不发生系统性金融风险的底线。
（3）企业：关注数字金融发展。民营企业应当借助数字金融平台，擢升其筹资能力。①完善信息披露，积极主动地向数字金融市场提供相关的信用信息，与金融科技企业建立、保持良好的合作关系；
②加强内部控制，优化公司治理，加强风险防范，提高信用等级；
③根据自身实际，选择相应的高质量发展道路，如科技含量低的民营企业要加大研发投入深度和广度，重资产运营的民营企业要加强软实力建设，成长期的民营企业要重视市场形象塑造和综合竞争力提升。
