孫瑞婷，熊學(xué)萍

一、引言

目前，我國(guó)小微企業(yè)比例已達(dá)到90%以上，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量、稅收、就業(yè)等做出了巨大貢獻(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了我國(guó)60%的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、50%的利潤(rùn)和70%以上的城鎮(zhèn)就業(yè)機(jī)會(huì)。小微企業(yè)發(fā)展已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)中不可忽視的一部分，但由于其數(shù)量眾多且分布廣泛，普遍面臨融資難問(wèn)題（林毅夫，2001；郭娜，2013；邢樂(lè)成和梁永賢，2013；呂勁松，2015）。據(jù)神通征信對(duì)小微企業(yè)的抽樣調(diào)查，我國(guó)小微企業(yè)中70%有融資需求，但實(shí)際向銀行申請(qǐng)貸款或參與民間融資的比例卻不足20%，也就是說(shuō)超過(guò)50%的小微企業(yè)處于融資饑渴狀態(tài)，信貸可得性較低。

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)融資平臺(tái)的興起在一定程度上緩解了小微企業(yè)的融資難題。截至2016年底，納入中國(guó)P2P網(wǎng)貸指數(shù)統(tǒng)計(jì)的正常經(jīng)營(yíng)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)為2307家，一年的成交額突破2.8萬(wàn)億元。網(wǎng)絡(luò)融資相關(guān)資料顯示部分企業(yè)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)，充分滿足了其融資需求，解決了公司發(fā)展困境，但也有資料顯示一些企業(yè)即使在平臺(tái)上發(fā)布融資需求，最終融資目標(biāo)達(dá)成率也不盡如人意。小微企業(yè)網(wǎng)絡(luò)融資的滿足率主要受哪些因素影響？目前這方面的研究并不多見(jiàn)。從已有文獻(xiàn)看，現(xiàn)有研究大多基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相關(guān)信息視角，因此多涉及經(jīng)營(yíng)者發(fā)布的項(xiàng)目信息或平臺(tái)展示的融資過(guò)程信息，但卻忽略了企業(yè)內(nèi)部基本信息情況。本文基于信號(hào)傳遞理論，從企業(yè)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)信息兩個(gè)視角，結(jié)合傳統(tǒng)融資和網(wǎng)絡(luò)融資的影響因素，分析企業(yè)從融資平臺(tái)獲得融資的滿足率及影響因素，最后提出改善其融資困境的相關(guān)建議。

二、文獻(xiàn)綜述

中小微企業(yè)融資難問(wèn)題一直受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，針對(duì)企業(yè)融資難的原因及對(duì)策的文獻(xiàn)非常豐富。信息不對(duì)稱、單位融資成本高是小微企業(yè)難以從傳統(tǒng)融資渠道籌資的主要原因，互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)的出現(xiàn)較好地解決了以上兩大問(wèn)題。那么，小微企業(yè)是否能利用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)來(lái)緩解融資壓力呢？仲春梅（2005）指出，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的拓展和滲入以及電子商務(wù)凸顯，民營(yíng)中小企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的信息平臺(tái)融通資金已成為必然。葉斌（2011）也發(fā)現(xiàn)“Bank To Business網(wǎng)絡(luò)融資模式”通過(guò)網(wǎng)絡(luò)融資平臺(tái)的構(gòu)建并結(jié)合中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，可以有效解決廣大中小企業(yè)在融資過(guò)程中所存在的問(wèn)題。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷成熟，P2P網(wǎng)貸作為一種正規(guī)金融工具的補(bǔ)充在一定程度上緩解了中小企業(yè)融資難問(wèn)題（趙雅敬，2014）。同時(shí)，眾籌融資作為中小微企業(yè)潛在的融資工具也能夠切實(shí)發(fā)揮作用，而且有很大的成本優(yōu)勢(shì)（Natalie，2014）。寧曙然（2015）的研究也發(fā)現(xiàn)，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)程的加快，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用互聯(lián)網(wǎng)融資方式來(lái)籌集資金，并且與傳統(tǒng)融資方式相比，互聯(lián)網(wǎng)融資提高了中小企業(yè)的融資可得性與靈活性，融資效率也得到了明顯改善。

但網(wǎng)絡(luò)融資成功主要取決于哪些因素？陳玉婕等（2015）基于“追夢(mèng)網(wǎng)”上的項(xiàng)目信息，借助平衡計(jì)分卡的思想從項(xiàng)目信息、人力資本與項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度，采用Logit回歸方法對(duì)項(xiàng)目眾籌成功與否的影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)規(guī)模對(duì)融資成功有顯著的正向影響，而融資目標(biāo)金額有負(fù)向影響。Dan&Orly（2013）、鄭海超等（2015）、王琰和朱小棟（2016）也證明了融資目標(biāo)金額對(duì)融資成功的負(fù)向影響，而且Dan&Orly（2013）發(fā)現(xiàn)，若項(xiàng)目發(fā)起人過(guò)去有相關(guān)工作經(jīng)歷則融資更易成功。除此之外，學(xué)者們普遍認(rèn)為社會(huì)資本與融資項(xiàng)目的質(zhì)量（Mollick，2013）、創(chuàng)業(yè)者教育背景（Hsu，2011）、融資公司的地理位置（Hsu，2011；Agrawal etal.，2010）都會(huì)影響投資者決策，從而決定網(wǎng)絡(luò)融資是否能夠成功。

以上學(xué)者多在平衡計(jì)分卡思想、信任理論、資本結(jié)構(gòu)理論等的基礎(chǔ)上，分析融資成功與否的影響因素。但針對(duì)網(wǎng)絡(luò)融資的研究，信號(hào)傳遞理論則使用得更為廣泛。網(wǎng)絡(luò)融資使得經(jīng)營(yíng)者與投資者間的信息不對(duì)稱表現(xiàn)得更加明顯，由此引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問(wèn)題則引起了投資者的注意（范飛龍，2002），投資者只能依靠經(jīng)營(yíng)者傳遞的信息作為信號(hào)來(lái)做出相應(yīng)的投資決策，而這也是信號(hào)傳遞理論的核心思想。因此很多學(xué)者基于這一理論研究哪些信號(hào)對(duì)網(wǎng)絡(luò)融資產(chǎn)生影響，如姚卓等（2016）在對(duì)眾籌融資成功與否的影響因素進(jìn)行研究時(shí)，將質(zhì)量信號(hào)分成項(xiàng)目特征質(zhì)量、創(chuàng)業(yè)者特質(zhì)質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度，結(jié)果證明了融資者工作經(jīng)歷對(duì)融資成功的正向影響，但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)規(guī)模、融資者的教育背景與融資成功與否并沒(méi)有顯著的相關(guān)關(guān)系；黃玲和周勤（2014）同樣基于這一理論，對(duì)“點(diǎn)名時(shí)間”眾籌融資數(shù)據(jù)進(jìn)行Logit回歸，結(jié)果表明有效的質(zhì)量信號(hào)在滿足投資人偏好類型條件下能誘發(fā)投資激勵(lì)，并通過(guò)眾籌社區(qū)反饋渠道迅速傳播，推動(dòng)創(chuàng)意項(xiàng)目取得成功；周逸翰和史琰鵬（2016）基于項(xiàng)目發(fā)起者的質(zhì)量信號(hào)視角，對(duì)眾籌項(xiàng)目成功度的影響因素進(jìn)行研究時(shí)，發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目發(fā)起者的行為特質(zhì)傳達(dá)了不同質(zhì)量信號(hào),影響其獲取創(chuàng)業(yè)資金的能力。

企業(yè)在運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)融資模式籌資時(shí)，投資者對(duì)他們的實(shí)際情況了解甚少，因此只能根據(jù)企業(yè)提供的信息進(jìn)行判斷，這些信息就是企業(yè)向投資者傳遞的信號(hào)。本文結(jié)合已有相關(guān)研究，在信號(hào)傳遞理論的基礎(chǔ)上從項(xiàng)目信息質(zhì)量、企業(yè)質(zhì)量、不確定性三個(gè)維度探討小微企業(yè)網(wǎng)絡(luò)融資滿足率的影響因素。

三、理論分析

信號(hào)傳遞理論最初始于Lintner（1956）對(duì)現(xiàn)金股利信號(hào)的研究，該理論認(rèn)為在信息不對(duì)稱的情況下，公司管理者較投資者更具有信息優(yōu)勢(shì)，他們用發(fā)放現(xiàn)金股利的方式傳遞公司內(nèi)部利好消息，以此影響股價(jià)的未來(lái)走勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)融資同樣存在這種信息不對(duì)稱情況：融資者在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上發(fā)布融資信息，并公布部分公司內(nèi)部信息，投資者尤其是除大型投資機(jī)構(gòu)外的個(gè)人投資者獲取信息的渠道非常有限，大多只能依靠融資者提供的信息做投資決策，且并不是所有企業(yè)發(fā)布的信息都可視為有效信號(hào)來(lái)減少或消除信息不對(duì)稱。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)融資的這種信息不對(duì)稱現(xiàn)象，Gerrit（2015）提出了一套框架來(lái)描述融資成功的影響因素，他認(rèn)為在股權(quán)眾籌平臺(tái)上有兩個(gè)因素會(huì)影響融資成敗，一是投資者怎樣最有效地利用融資者給出的企業(yè)質(zhì)量信息，二是投資者對(duì)這種信息不對(duì)稱的擔(dān)憂程度。戴靜等（2016）、姚卓等（2016）在信號(hào)理論的基礎(chǔ)上，專門(mén)研究了項(xiàng)目信息質(zhì)量對(duì)融資成功與否的影響，并確定了計(jì)劃融資額的影響，本文則在此基礎(chǔ)上加入團(tuán)隊(duì)規(guī)模這一指標(biāo)，實(shí)際上其對(duì)融資成功的影響在陳玉婕等（2015）、黃健青等（2015）的研究中就得以體現(xiàn)。本文參考已有文獻(xiàn)，重點(diǎn)關(guān)注三方面信號(hào)，即企業(yè)質(zhì)量、不確定性、項(xiàng)目信息質(zhì)量。

四、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量測(cè)量

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文融資數(shù)據(jù)來(lái)源于“36氪”、“眾投邦”、“天使匯”“、大家投”等18個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)融資平臺(tái)，部分企業(yè)相關(guān)信息源于“天眼查”“、國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)”、企業(yè)官網(wǎng)及百度搜索，共搜集到652個(gè)樣本，剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)信息不全樣本后，最終獲得612個(gè)有效樣本。

（二）變量測(cè)量

1.融資滿足率

本文所指融資滿足率是小微企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)實(shí)際獲得的融資金額與目標(biāo)融資額之比。

2.項(xiàng)目信息質(zhì)量

簡(jiǎn)言之，項(xiàng)目信息質(zhì)量指創(chuàng)業(yè)者根據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目發(fā)起規(guī)則，發(fā)布本輪的計(jì)劃融資金額以及團(tuán)隊(duì)規(guī)模等信息，投資者根據(jù)他們傳遞的項(xiàng)目信息做出投資決策。實(shí)際上，姚卓等（2016）在基于質(zhì)量信號(hào)對(duì)眾籌融資影響因素進(jìn)行研究時(shí)，從項(xiàng)目特征的質(zhì)量信號(hào)和創(chuàng)業(yè)者特質(zhì)的質(zhì)量信號(hào)兩個(gè)維度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目特征質(zhì)量對(duì)融資是否成功會(huì)產(chǎn)生影響，Mollick（2013）也證明了項(xiàng)目質(zhì)量對(duì)融資的影響。本文的項(xiàng)目信息質(zhì)量則參考黃健青等（2015）、戴靜等（2016）的研究，主要從團(tuán)隊(duì)規(guī)模及計(jì)劃融資額兩個(gè)方面進(jìn)行測(cè)量。

3.企業(yè)質(zhì)量

表1 變量描述

研究發(fā)現(xiàn)，潛在投資者會(huì)試圖通過(guò)解讀企業(yè)釋放的信號(hào)及企業(yè)特征來(lái)評(píng)估企業(yè)質(zhì)量（Connelly et al.，2015）。本文引用Gerrit（2015）描述的信號(hào)傳遞理論中的企業(yè)質(zhì)量維度，并在此基礎(chǔ)上分為企業(yè)代表人特征質(zhì)量和企業(yè)信息質(zhì)量?jī)深悺Ｆ渲?，企業(yè)代表人的影響在Pope&Sydnor（2011）的研究中已得到證實(shí)，Cole&Sokolyk（2012）基于質(zhì)量信號(hào)理論也發(fā)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)辦人的經(jīng)歷信號(hào)能夠吸引投資者注意。而Puro et al.（2011）、Dan&Orly（2013）等研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)信息質(zhì)量中包含的成立時(shí)間、注冊(cè)資本、專利技術(shù)和信用水平等均會(huì)影響投資者決策。

4.不確定性

由于投資者和企業(yè)之間信息的不對(duì)稱性，投資者對(duì)自己所投資公司未來(lái)的發(fā)展存在擔(dān)憂，即不確定性。本文參考鄭海超等（2015）和徐軍輝（2015）的做法，將項(xiàng)目狀態(tài)引入不確定性維度，并加入是否有詳細(xì)的商業(yè)計(jì)劃書(shū)這一虛擬變量。

5.調(diào)節(jié)變量

此外，本文控制地區(qū)與行業(yè)兩個(gè)變量。需要指出的是，信用在注冊(cè)資本對(duì)融資滿足率的影響中是否起到調(diào)節(jié)作用也值得進(jìn)一步探討。貨幣金融學(xué)理論認(rèn)為，道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響債權(quán)合約和股權(quán)合約選擇，其決定企業(yè)是否能夠更加容易地進(jìn)行債權(quán)融資。而一個(gè)企業(yè)的信用等級(jí)大致代表了其道德水平，在信用水平一定的情況下，注冊(cè)資本越大，表示其相對(duì)償債能力越強(qiáng)，融資也就更容易。若企業(yè)信用水平得到提高，則在現(xiàn)有償債能力下，給投資者發(fā)放收益的可能性更大，融資將變得更容易?；诖?，本文在注冊(cè)資本對(duì)融資滿足率的影響中還將檢驗(yàn)信用是否起到調(diào)節(jié)作用。詳細(xì)的變量指標(biāo)說(shuō)明如表1。

五、實(shí)證分析

（一）描述統(tǒng)計(jì)分析

針對(duì)融資成功和失敗的兩類樣本進(jìn)行獨(dú)立樣本均值檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。本文將樣本分成融資成功和失敗兩類企業(yè)，其中，融資失敗的金融類占比為5.0%，而融資成功的金融類占比為11.5%，且從獨(dú)立樣本均值檢驗(yàn)可以看出兩者存在顯著差異。此外，融資成功樣本在注冊(cè)資本、團(tuán)隊(duì)人數(shù)、年齡、專利數(shù)量4個(gè)方面的均值顯著高于融資失敗樣本，且融資人大多有相關(guān)工作經(jīng)歷和比較詳細(xì)的商業(yè)計(jì)劃書(shū)；融資成功樣本的計(jì)劃融資額雖然明顯低于失敗樣本，但均值檢驗(yàn)并不顯著。從融資者的性別與學(xué)歷、項(xiàng)目所在城市等級(jí)、成立時(shí)間、公司信用等級(jí)和項(xiàng)目階段上看不出明顯差別，具體有哪些因素對(duì)融資滿足率有顯著影響則需要進(jìn)一步分析。

表2 融資成功與融資失敗間項(xiàng)目均值比較

（二）融資滿足率的多元回歸分析

本文用項(xiàng)目信息質(zhì)量、企業(yè)質(zhì)量和不確定性作為對(duì)融資滿足率的影響進(jìn)行分析。構(gòu)建回歸模型如下：

其中，β0表示截距項(xiàng)，β1～β14表示各項(xiàng)的系數(shù)，μ表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

回歸結(jié)果見(jiàn)表3模型（1）。F檢驗(yàn)顯著，則說(shuō)明模型總體回歸效果較好。在考慮控制變量情況下，融資目標(biāo)額和企業(yè)代表人年齡對(duì)融資滿足率有顯著的負(fù)向影響；團(tuán)隊(duì)人數(shù)、企業(yè)代表人學(xué)歷、注冊(cè)資本對(duì)融資滿足率有正向影響；此外，企業(yè)代表人有相關(guān)工作經(jīng)歷，發(fā)布融資需求時(shí)有一個(gè)更詳細(xì)的商業(yè)計(jì)劃書(shū)，則融資滿足率顯著更高。且由表3可知VIF值均小于10，即變量間不存在多重共線性。

表3 模型回歸結(jié)果

（三）信用的調(diào)節(jié)作用分析

為檢驗(yàn)信用對(duì)融資滿足率是否具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，下面建立模型（2）：

其中β0表示截距項(xiàng)，β1～β15表示各項(xiàng)回歸系數(shù)，μ表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

模型（2）的含義是，在模型（1）的基礎(chǔ)上加入資本與信用的交互項(xiàng)，其中交互項(xiàng)代表信用在資本對(duì)融資滿足率影響中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，且數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)中心化處理避免出現(xiàn)共線性?；貧w結(jié)果如表3所示，調(diào)整的R2有所提高，表示模型整體回歸效果得到了改善。F檢驗(yàn)顯著，說(shuō)明模型總體回歸效果較好。模型（1）中對(duì)融資滿足率有顯著影響的因素在加入交互項(xiàng)后依然顯著。此外，注冊(cè)資本與信用的交互項(xiàng)在5%的顯著性水平下也對(duì)融資滿足率有影響，驗(yàn)證了信用在注冊(cè)資本對(duì)融資滿足率影響中的調(diào)節(jié)作用。

為進(jìn)一步挖掘信用在其間有怎樣的調(diào)節(jié)作用，根據(jù)回歸結(jié)果做資本與信用交互作用斜率圖①限于文章篇幅，斜率圖未給出，留存?zhèn)渌鳌?。結(jié)果顯示，高信用等級(jí)所對(duì)應(yīng)的曲線斜率要高于低信用等級(jí)，也就是說(shuō)注冊(cè)資本增加相同值時(shí)，信用等級(jí)高的公司其融資滿足率也會(huì)上升的更快，即信用等級(jí)在資本對(duì)融資滿足率影響中起到正向調(diào)節(jié)作用。

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文運(yùn)用18個(gè)互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析了小微企業(yè)融資滿足率的影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目信息質(zhì)量、企業(yè)質(zhì)量和不確定性三個(gè)維度都對(duì)融資滿足率有一定程度影響，具體結(jié)果如下：

1.項(xiàng)目信息質(zhì)量維度中的計(jì)劃融資額對(duì)融資滿足率有負(fù)向影響，而團(tuán)隊(duì)人數(shù)有正向影響。這說(shuō)明企業(yè)的計(jì)劃融資額越大，越不容易達(dá)到融資需求，主要是因?yàn)槟壳熬W(wǎng)絡(luò)投資者多為個(gè)人，其投資規(guī)模較小且不愿意承擔(dān)太大風(fēng)險(xiǎn)，很難達(dá)到金額較大的融資量；而團(tuán)隊(duì)規(guī)模大，也證明了公司有足夠的管理能力和運(yùn)營(yíng)效率，投資者獲得收益的保障更大，企業(yè)融資更易成功。

2.企業(yè)質(zhì)量維度中的企業(yè)代表人的年齡、學(xué)歷、相關(guān)工作經(jīng)歷、公司注冊(cè)資本對(duì)融資滿足率有顯著影響，其中年齡的影響是負(fù)向的。這說(shuō)明：企業(yè)法人代表年齡越大，投資者越不看好公司發(fā)展；若代表人有高學(xué)歷，則其學(xué)習(xí)能力與管理能力也更容易讓投資者信賴；有相關(guān)工作經(jīng)歷的融資者比毫無(wú)經(jīng)驗(yàn)的經(jīng)營(yíng)者,給了投資者更大的收益信心；公司的注冊(cè)資本一定程度上證明了其償債能力，因此注冊(cè)資本多的公司更容易成功融資。

3.不確定性維度中是否有詳細(xì)的計(jì)劃書(shū)對(duì)融資滿足率有顯著影響。公司在發(fā)布融資需求時(shí)，制定一個(gè)詳細(xì)的計(jì)劃書(shū)，明確向投資者說(shuō)明融資目的、資金用途、團(tuán)隊(duì)規(guī)模、主營(yíng)產(chǎn)品和競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)、盈利現(xiàn)狀等信息，這會(huì)給投資者傳遞更多有效的決策信息，吸引投資者的資金投入。

4.信用等級(jí)的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析結(jié)果顯示，資本與信用的交互項(xiàng)是顯著的，且這種調(diào)節(jié)作用是正向的，說(shuō)明資本增加時(shí)，信用等級(jí)高的公司的融資滿足率上升更快。

（二）政策建議

1.融資平臺(tái)要做好企業(yè)信息發(fā)布的引導(dǎo)和規(guī)范管理工作?；ヂ?lián)網(wǎng)融資是近年來(lái)的新興事物，很多小微企業(yè)都缺乏互聯(lián)網(wǎng)融資經(jīng)驗(yàn)，不清楚融資計(jì)劃發(fā)布的重點(diǎn)。融資平臺(tái)應(yīng)該指導(dǎo)公司制定詳細(xì)的計(jì)劃書(shū)，向投資者傳遞有效的質(zhì)量信息，以減小不確定性風(fēng)險(xiǎn)。