鄭祖昀 黃瑞玲

（中共江蘇省委黨校，江蘇 南京 210000）

一、引言

2020年伊始，新型肺炎疫情的全球蔓延嚴(yán)重沖擊我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)，尤其是中小企業(yè)。企業(yè)復(fù)工受阻、現(xiàn)金流和供應(yīng)鏈中斷、國外訂單驟降等問題引發(fā)關(guān)注。中小企業(yè)是推動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，《中國中小企業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，截止2018年末，中小企業(yè)戶數(shù)占全部規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)戶數(shù)的97.6%，主營業(yè)務(wù)收入和利潤總額分別占規(guī)上企業(yè)的56.7%和51.6%，然而在獲得資金支持方面卻難以匹配其在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所做出的貢獻(xiàn)[1]。中小企業(yè)的融資約束問題是阻礙其自身發(fā)展的頑疾，也是制約中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的重要瓶頸之一[2]。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)方式、優(yōu)結(jié)構(gòu)和換動力的攻關(guān)期，經(jīng)濟(jì)增速換擋明顯，同時外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變幻莫測對中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都提出了重大考驗(yàn)。因此，研究如何緩解中小企業(yè)的融資困境則顯得尤為重。

發(fā)展普惠金融是增大金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的覆蓋面和提升金融服務(wù)效率的一個重要途徑，習(xí)近平總書記在2017年全國金融工作會議上首次提出建設(shè)普惠金融體系加強(qiáng)對小微企業(yè)的金融服務(wù)，同時指明普惠金融數(shù)字化發(fā)展方向[3]。數(shù)字普惠金融作為普惠金融發(fā)展的新模式、新工具，本質(zhì)上是通過數(shù)字化或電子化技術(shù)去開展普惠金融服務(wù)[4]，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)降低金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營成本、擴(kuò)大金融服務(wù)范圍、緩解信息不對稱問題，進(jìn)而降低中小企業(yè)融資成本、拓寬融資渠道、提高融資效率，緩解中小企業(yè)的融資約束[5]。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于企業(yè)融資約束的測度，目前可大致分為兩類：一類為模型分析法，fazzari等（1988）首創(chuàng)投資-現(xiàn)金敏感模型，認(rèn)為融資約束越強(qiáng)的企業(yè)表現(xiàn)出越強(qiáng)的投資現(xiàn)金流敏感度[6]，但該模型卻表現(xiàn)出較為明顯的局限性，即存在托賓Q值衡量偏誤、委托代理引發(fā)企業(yè)過度投資等問題導(dǎo)致該模型失效[7-9]。Almeida等（2004）則提出現(xiàn)金-現(xiàn)金模型，認(rèn)為若企業(yè)存在融資約束，其現(xiàn)金持有量的變化與現(xiàn)金流將呈正向相關(guān)[10]。另一類為指數(shù)法，Kaplan和Zingales（1997）率先提出定量測度企業(yè)融資約束水平的方法，根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況構(gòu)建KZ指數(shù)[7]，此外，國際學(xué)術(shù)界典型的測度方法還包括WW指數(shù)（Whited 和 Wu，2006）和SA指數(shù)（Hadloc和Pierce，2009）[11-12]，但 KZ指數(shù)和WW指數(shù)包含了現(xiàn)金流、杠桿等內(nèi)生變量，而SA指數(shù)僅包含企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年限兩個外生性很強(qiáng)的變量，避免了內(nèi)生變量的干擾，除此之外，SA指數(shù)易于計(jì)算且相對穩(wěn)健，故本文采用SA指數(shù)度量企業(yè)的融資約束程度，值得注意的是，這些定量指標(biāo)僅能反映企業(yè)間的相對融資約束水平，并非衡量企業(yè)融資約束的絕對指標(biāo)[13]。

關(guān)于數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的測度。大多集中于傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展水平的測度，普惠金融是一個多維度多指標(biāo)概念，目前尚未具有統(tǒng)一的量化標(biāo)準(zhǔn)，金融包容聯(lián)盟（AFI）、全球普惠金融合作伙伴組織（GPFI）、世界銀行（WB）等國際組織均給出了評價(jià)普惠金融發(fā)展水平的指導(dǎo)辦法。Sarma、Pais（2011）參照人類發(fā)展指數(shù)的計(jì)算方法，引入產(chǎn)品接觸性、使用效用性和地理滲透性三個不同維度去測度不同國家的普惠金融發(fā)展指數(shù)[14]。張國俊等在Sarma、Pais指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上作出改進(jìn)，基于金融排斥與普惠金融互為對應(yīng)的概念，在測算金融排斥指數(shù)時引入滲透度、使用度、效用度和承受度四個維度，對我國普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià)[15]，焦瑾璞等（2014）采用“可獲得性”、“使用情況”和“服務(wù)質(zhì)量”作為一級指標(biāo)，構(gòu)建包含19個二級指標(biāo)的普惠金融指標(biāo)體系，測算中國普惠金融發(fā)展水平[16]。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字普惠金融擴(kuò)展了傳統(tǒng)普惠金融的觸達(dá)范圍，學(xué)者開始研究數(shù)字普惠金融發(fā)展的評價(jià)體系，最為典型的是北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)，包含2011—2015年和2016—2018年兩期，該指標(biāo)體系涵蓋數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個一級維度，賬戶覆蓋率（覆蓋廣度），支付、貨幣基金、信貸、保險(xiǎn)、投資、信用業(yè)務(wù)（使用深度），移動化、實(shí)惠化、信用化、便利化（數(shù)字化程度）11個二級維度，測度了除港澳臺以外其余31個省市區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展情況[17]。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與中小企業(yè)融資約束，前期文獻(xiàn)幾乎都以普惠金融為主考慮對中小企業(yè)融資約束的緩解作用，尚未納入數(shù)字化特征[18]，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)字與金融的結(jié)合為傳統(tǒng)金融模式下難以解決的問題提供了新的思路，數(shù)字普惠金融也逐漸引發(fā)關(guān)注。關(guān)于數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的作用機(jī)制，已有研究主要集中于數(shù)字普惠金融的本質(zhì)和優(yōu)勢，即利用數(shù)字普惠金融具有 “成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢，進(jìn)而定性分析數(shù)字普惠金融改善中小企業(yè)融資環(huán)境的機(jī)制，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展[19-21]。相關(guān)的實(shí)證研究則較為匱乏，喻平、豆俊霞（2020）通過構(gòu)建現(xiàn)金—現(xiàn)金流模型研究表明中國數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠緩解企業(yè)的融資約束，且制度環(huán)境越完善的地區(qū)，數(shù)字普惠金融緩解中小企業(yè)融資的效果則越明顯[22]。

綜上，數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)尚需實(shí)證檢驗(yàn)，故本文在相關(guān)理論文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，開展以下三個方面的工作：數(shù)字普惠金融發(fā)展對中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)研究、數(shù)字普惠金融發(fā)展對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)研究、在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下數(shù)字普惠金融發(fā)展對中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)研究。本文采用SA指數(shù)去衡量企業(yè)的融資約束程度，并利用滬深兩市所有A股上市公司數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018）構(gòu)建回歸模型，對上述三個方面問題進(jìn)行實(shí)證分析，并對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融作為普惠金融和數(shù)字技術(shù)的融合創(chuàng)新，能夠有效地解決傳統(tǒng)普惠金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)過程中存在 的“成本高、服務(wù)失衡、效率低”的難題。移動互聯(lián)網(wǎng)的普及使得金融機(jī)構(gòu)的客戶目標(biāo)從線下向線上轉(zhuǎn)移，降低金融機(jī)構(gòu)的獲客成本，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠降低金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營成本和風(fēng)險(xiǎn)甄別成本，進(jìn)而降低客戶的融資成本；數(shù)字技術(shù)的發(fā)展打破了地域上的限制，擴(kuò)大了金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)范圍，金融機(jī)構(gòu)能夠兼顧“長尾理論”中處于正態(tài)分布曲線“尾部”的客戶群體，促使金融服務(wù)均衡化；大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠大幅提高數(shù)據(jù)搜集和處理的能力，完善客戶信用評估，降低信息不對稱，為客戶開展定制化金融服務(wù)，提升金融服務(wù)效率，云計(jì)算具有極強(qiáng)的擴(kuò)展性，能夠整合海量資源，提高大數(shù)據(jù)技術(shù)的效率。以數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動的普惠金融能夠更加凸顯“普惠”的內(nèi)涵，即使得更多中小企業(yè)能夠以可負(fù)擔(dān)的成本獲得多元的金融服務(wù)，數(shù)字普惠金融通過降低企業(yè)融資成本、拓寬企業(yè)融資渠道、提高企業(yè)融資效率進(jìn)而緩解中小企業(yè)的融資約束。

基于此，本文提出假設(shè)H1:數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠緩解中小企業(yè)的融資約束。

由于我國特殊的制度背景，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在其融資時發(fā)揮重要作用，國有企業(yè)因具有明顯的政府信用背書，在融資時易受到銀行等金融機(jī)構(gòu)的青睞，而民營企業(yè)則受到銀行的“信貸歧視”，存在著較大的融資約束[23]，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異使得國有企業(yè)長期占用大量金融資源，對民營企業(yè)形成“擠出效應(yīng)”，進(jìn)而導(dǎo)致民營企業(yè)陷入融資困境[24]。因此，與傳統(tǒng)金融服務(wù)模式相比，數(shù)字普惠金融對于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)中小企業(yè)融資約束的作用機(jī)制和緩解效果也并非一致：一方面，信息不對稱是導(dǎo)致企業(yè)融資約束的原因之一，相較于國有企業(yè)，民營中小企業(yè)的財(cái)務(wù)信息不透明，可信度低。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“偏愛”與國有中小企業(yè)保持緊密聯(lián)系，更加掌握國有中小企業(yè)的信息狀況，而與民營中小企業(yè)的業(yè)務(wù)交集則較為缺乏。因此，民營中小企業(yè)的信息不對稱問題相比于國有中小企業(yè)更加嚴(yán)重。數(shù)字普惠金融基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，能夠迅速收集、整理數(shù)據(jù)，完善客戶畫像，提高中小企業(yè)信息透明度，有效降低信息不對稱程度， 因此，數(shù)字普惠金融更加有利于緩解民營中小企業(yè)的融資約束。另一方面，從融資意愿上看，民營中小企業(yè)由于不具備國有企業(yè)的融資優(yōu)勢，很難從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得信貸支持，使其從數(shù)字普惠金融創(chuàng)新渠道獲得融資的意愿很強(qiáng)烈，因此，數(shù)字普惠金融能夠?yàn)槊駹I中小企業(yè)提供更多的資金支持，對緩解其融資約束更加有效。此外，在傳統(tǒng)的融資過程，國有企業(yè)能夠利用其產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和政府關(guān)系作為信用補(bǔ)償獲得金融機(jī)構(gòu)的信貸傾斜，但是在數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新模式下將會對這種信用替代機(jī)制產(chǎn)生影響，由于國有企業(yè)機(jī)制上不夠靈活，管理上缺乏彈性，意識上缺乏創(chuàng)新動力使其難以適應(yīng)傳統(tǒng)融資模式的變化，導(dǎo)致數(shù)字普惠金融對于國有中小企業(yè)融資約束的緩解效果相對較弱。

基于此，本文提出假設(shè)H2:相比于國有中小企業(yè)，數(shù)字普惠金融發(fā)展更有利于緩解民營中小企業(yè)的融資約束。

我國存在地區(qū)發(fā)展不平衡的問題，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能夠顯著影響該地區(qū)的普惠金融發(fā)展程度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，其普惠金融發(fā)展程度越好[25]。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較差的地區(qū)，落后的金融結(jié)構(gòu)會限制普惠金融的發(fā)展，金融體系難以將經(jīng)濟(jì)資源引流至各個實(shí)體部門，金融發(fā)展效率低，無法有效滿足中小企業(yè)的融資需求[26]。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融則能夠發(fā)揮優(yōu)勢，金融機(jī)構(gòu)能夠利用借貸雙方的規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低金融交易成本，完善的金融市場能夠提高信息獲取和處理能力，進(jìn)而降低借貸雙方信息不對稱程度，提高金融機(jī)構(gòu)對中小企業(yè)的信貸支持[27]。

基于此，本文提出假設(shè)H3:在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對中小企業(yè)的緩解作用更有效。

四、數(shù)據(jù)選取、模型設(shè)計(jì)及變量說明

（一）數(shù)據(jù)選取

本文所采用的數(shù)據(jù)來源于深圳國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，時間窗口為2011年至2018年。為衡量企業(yè)的融資約束水平，本文選取滬深兩市所有A股上市公司作為初始樣本，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行如下篩選：一是剔除金融類、租賃與商務(wù)服務(wù)類、ST類公司；二是剔除研究數(shù)據(jù)缺失的樣本；三是僅保留有八年連續(xù)觀測值的企業(yè)，最終得到1842家企業(yè)數(shù)據(jù)，為消除極端值的影響，本文借鑒已有文獻(xiàn)中的常見做法，對所有變量進(jìn)行1%的winsor處理。

（二）模型設(shè)計(jì)與變量說明

由于SA指數(shù)相對穩(wěn)健的特性，本文采用SA指數(shù)作為衡量企業(yè)融資約束的指標(biāo)，并構(gòu)建如下模型去研究各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)融資約束的影響：

1．被解釋變量 式（1）中，SA即為模型的被解釋變量，表示企業(yè)所受融資約束的程度，參照Hadlock和Pierce( 2009)[12]、鞠曉生等（2013）[13]的做法，得到SA的計(jì)算公式為：

其中，Size表示企業(yè)資產(chǎn)總額（百萬元），Age表示企業(yè)上市年限。通過該公式計(jì)算得到的SA 指數(shù)為負(fù)數(shù)，且其絕對值越大，說明企業(yè)所受到的融資約束越嚴(yán)重。

2.解釋變量 式（1）中的FI即為解釋變量，表示各企業(yè)所處省份（直轄市）的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，本文采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心公布的中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，該指數(shù)從數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個維度出發(fā)，構(gòu)建了包含33個具體指標(biāo)（第一期包含26個具體指標(biāo)）在內(nèi)的指標(biāo)體系，較為全面、客觀地反應(yīng)我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r。

3.控制變量 本文借鑒鞠曉生、盧荻等（2013）[13]、包鈞等（2018）[28]的做法，納入以下變量作為控制變量：（1）資產(chǎn)負(fù)債率DAR，反映企業(yè)償債能力，通常資產(chǎn)負(fù)債率越低表明企業(yè)償債能力越強(qiáng)，越能夠從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款支持從而緩解融資約束。（2）現(xiàn)金流CASH,一般企業(yè)自由現(xiàn)金流越大表明企業(yè)可用的現(xiàn)金越多，流動性越強(qiáng)，所受的融資約束也越小。（3）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT，反映企業(yè)的營運(yùn)能力，通常周轉(zhuǎn)率越高表示企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營效率越好，企業(yè)的創(chuàng)收能力也越強(qiáng)。（4）營業(yè)收入增長率GROW，反映企業(yè)的發(fā)展能力，通常該指標(biāo)越高表示企業(yè)的發(fā)展能力越強(qiáng)，能夠獲得越多的資金供其未來發(fā)展。（5）資產(chǎn)報(bào)酬率ROA，反映企業(yè)的盈利能力，一般該指標(biāo)越高表示企業(yè)的獲利能力越強(qiáng)，越容易獲得外部資金。（6）前十大股東股權(quán)占比CA，表示企業(yè)的股權(quán)集中度，該指標(biāo)反映企業(yè)的穩(wěn)定性強(qiáng)弱。ydummy、indummy為時間和行業(yè)虛擬變量，用來控制時間和行業(yè)特征對結(jié)果的影響，ε為誤差擾動項(xiàng)，i為企業(yè)標(biāo)識，t為年份標(biāo)識，j為省份標(biāo)識。

表1 變量說明

表1對本文所涉及的所有變量進(jìn)行了定義說明，其中數(shù)字普惠金融指數(shù)及其分指數(shù)均按照各企業(yè)辦公所在省份（直轄市）進(jìn)行匹配，表2給出了模型主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(續(xù)表)

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）數(shù)字普惠金融緩解中小企業(yè)融資約束的效應(yīng)

本文首先對式（1）進(jìn)行估計(jì)，回歸過程中添加年份、行業(yè)虛擬變量，同時還考慮從覆蓋廣度F1、使用深度F2、數(shù)字化程度F3三個維度對模型進(jìn)行估計(jì)，作為初步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表3報(bào)告了數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束影響的結(jié)果。結(jié)果顯示，在控制了時間和行業(yè)因素之后FI、F1、F2、F3的系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為負(fù)，表明覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)、數(shù)字化程度指數(shù)及數(shù)字普惠金融總指數(shù)越高，企業(yè)面臨的融資約束越低，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低中小企業(yè)的融資約束程度，與假設(shè)H1一致。

控制變量方面，資產(chǎn)負(fù)債率顯著為正，表明企業(yè)負(fù)債水平越高，越難從外部獲得貸款支持，所受融資約束越重；公司現(xiàn)金流系數(shù)顯著為負(fù)，表明企業(yè)持有現(xiàn)金越充裕、財(cái)務(wù)狀況越寬松，融資約束程度也就越低；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率系數(shù)為負(fù)預(yù)期但不顯著，表明該指數(shù)與融資約束程度并無直接關(guān)聯(lián)；營收增長率和資產(chǎn)報(bào)酬率系數(shù)顯著為正，與上文預(yù)期不符，可能的原因在于我國中小上市企業(yè)的應(yīng)收賬款逐年增長，擠占了企業(yè)過多的流動資產(chǎn)，且應(yīng)收賬款違約或展期的情況也連年遞增，加劇了資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致中小企業(yè)面臨融資難題[29]；前十大股東占比系數(shù)顯著為負(fù)，表明企業(yè)的股權(quán)集中度越高，企業(yè)面臨的融資約束越低。

數(shù)字普惠金融總指數(shù)與分項(xiàng)指標(biāo)回歸結(jié)果的各系數(shù)符號和顯著性均保持一致，一定程度上證明了數(shù)字普惠金融發(fā)展緩解中小企業(yè)融資約束具有穩(wěn)健關(guān)系。

表3 數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響

(續(xù)表)

（二）數(shù)字普惠金融對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)中小企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)

根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同，本文將企業(yè)劃分為國有企業(yè)和民營企業(yè)，并引入所有權(quán)性質(zhì)變量SOE（當(dāng)企業(yè)當(dāng)年為國有控股時SOE為1，否則為0），然后在回歸方程中加入SOE與上市公司辦公所在省份（直轄市）的數(shù)字普惠金融所構(gòu)成的交互項(xiàng)SOE×FI，進(jìn)行產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析。根據(jù)表4的回歸結(jié)果，F(xiàn)I與F1、F2的指數(shù)均顯著為負(fù)，表明數(shù)字普惠金融能夠顯著緩解中小企業(yè)的融資約束，但是交互項(xiàng)SOE×FI、SOE×F1、SOE×F2、SOE×F3卻也顯著為負(fù)，表明相比于民營中小企業(yè)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于國有中小企業(yè)的效果更強(qiáng)，這與假設(shè)H2不一致，為此，本文進(jìn)一步展開研究，將數(shù)據(jù)分為2011—2015年和2015—2018年兩段，從時間維度去考察數(shù)字普惠金融作用機(jī)制的變化。

表4 數(shù)字普惠金融對不同所有權(quán)性質(zhì)中小企業(yè)融資約束的影響

(續(xù)表)

根據(jù)表5的結(jié)果可看出，F(xiàn)I的系數(shù)顯著為負(fù)表明數(shù)字普惠金融能夠顯著緩解中小企業(yè)的融資約束，SOE×FI的系數(shù)也顯著為負(fù)，但值得注意的是，兩個時間段里SOE×FI的大小發(fā)生了很大變化，由前半段的-0.0172升至-0.00617，可見國有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)能夠影響數(shù)字普惠金融的作用效果，但這種內(nèi)在的影響力隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展在逐漸削弱，說明數(shù)字普惠金融在不斷完善的過程中能夠逐漸抹平企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的差異，消除“所有制歧視”的烙印，使得民營企業(yè)在獲得金融機(jī)構(gòu)信貸支持時能夠擁有與國有企業(yè)同等待遇。同時，從數(shù)字化程度F3的回歸結(jié)果可以看出，前半段數(shù)字化程度發(fā)展能夠顯著緩解國有中小企業(yè)的融資約束，對于民營中小企業(yè)融資約束緩解效果卻并不顯著，但是到了后半段，數(shù)字化程度則能夠顯著緩解中小企業(yè)的融資約束，且SOE×F3的系數(shù)顯著為負(fù)說明相比于國有中小企業(yè)，數(shù)字化程度的提高更有利于緩解民營中小企業(yè)的融資約束。因此，對于國有中小企業(yè)而言，若仍保留固有體制機(jī)制，未能及時調(diào)整傳統(tǒng)融資模式和意識，隨著數(shù)字普惠金融的日趨完善，尤其數(shù)字化程度的進(jìn)一步加深，很有可能出現(xiàn)SOE×FI系數(shù)為正的情況，即國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)可能阻礙其從數(shù)字普惠金融創(chuàng)新發(fā)展中受益。

表5 分時間段分析

（續(xù)表）

（三）不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下數(shù)字普惠金融緩解中小企業(yè)融資約束的效應(yīng)

根據(jù)樣本企業(yè)所在省份（直轄市）人均GDP水平的高低，本文將樣本數(shù)據(jù)分為人均GDP高、中、低三組進(jìn)行分組回歸。從表6的結(jié)果可知，人均GDP高組和中組的FI系數(shù)分別在1%和5%置信水平上顯著為負(fù)，且高組的系數(shù)小于中組，說明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融能夠緩解中小企業(yè)的融資約束，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高緩解效果則越強(qiáng)烈。低組FI的系數(shù)為負(fù)，但是卻并不顯著，說明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時，數(shù)字普惠金融發(fā)展并不能與緩解中小企業(yè)融資約束形成穩(wěn)健的聯(lián)系，這與文本假設(shè)H3保持一致。

表6 不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

盡管上文已有初步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，但為進(jìn)一步提高結(jié)論的可靠性，本文仍進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是分析方法變換檢驗(yàn)：考慮個體效應(yīng)和時間效應(yīng)，采用雙向固定效應(yīng)模型對上文重新回歸檢驗(yàn)；二是變量替換檢驗(yàn)：考慮到可能存在的變量測量誤差，對公司的一些財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行替換，將資產(chǎn)負(fù)債率DAR換成速動比率LR，公司現(xiàn)金流CASH換成自由現(xiàn)金流CASHF，前十大股東持股比例CA換成第一大股東持股比例CA1，資產(chǎn)報(bào)酬率ROA率換成總資產(chǎn)凈利潤率ROA1。

表7為雙向固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，列（1）至（4）為數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個分項(xiàng)指數(shù)對中小企業(yè)融資約束的作用效果，F(xiàn)I、F1、F2、F3的系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為負(fù)，可知數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠有效緩解中小企業(yè)的融資約束，再次證實(shí)了本文的主要結(jié)論。列（5）至（7）為對樣本所在省份（直轄市）的人均GDP高低進(jìn)行分組回歸的結(jié)果，由FI的系數(shù)可看出在高組中數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的緩解效果最強(qiáng)，中組次之，而在低組FI的系數(shù)并不顯著，說明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后的地區(qū)，數(shù)字普惠金融并不能對中小企業(yè)融資約束起到很好的緩解作用，因此，該回歸結(jié)果證明了在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)的緩解效應(yīng)越強(qiáng)烈。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1：雙向固定效應(yīng)

變量替換后的描述性統(tǒng)計(jì)見表8，對替換后的變量采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表9所示。從表9中列（1）到列（4）的結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠有效地緩解中小企業(yè)融資約束，列（5）到列（7）的結(jié)果可得在經(jīng)濟(jì)發(fā)展越高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的緩解效果越強(qiáng)。至此，兩種檢驗(yàn)結(jié)果均與上文保持一致，證明了上文實(shí)證結(jié)果的可靠性，此外，運(yùn)用這兩種檢驗(yàn)方法對企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性下數(shù)字普惠金融的緩解作用進(jìn)行檢驗(yàn)，同樣能夠得出數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠逐漸消除金融機(jī)構(gòu)對于國有中小企業(yè)的“偏愛”，使得民營中小企業(yè)融資趨于與國有中小企業(yè)一致待遇。

表8 描述性統(tǒng)計(jì)

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)2：變量替換

（續(xù)表）

七、結(jié)論與政策建議

本文采用滬深兩市所有A股上市公司數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2015、2016-2018）構(gòu)建回歸模型，考察數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的影響，實(shí)證結(jié)果表明：第一、數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著緩解中小企業(yè)融資約束。第二、相比民營中小企業(yè)，數(shù)字普惠金融發(fā)展更能緩解國有中小企業(yè)融資約束，但隨著數(shù)字普惠金融不斷完善，這種產(chǎn)權(quán)差異導(dǎo)致的緩解效果偏差不斷縮小，在數(shù)字化程度上，數(shù)字普惠金融反而有利于緩解民營中小企業(yè)融資約束。第三、在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融發(fā)展更能緩解中小企業(yè)的融資約束。值得注意的是，盡管本文采用的是A股上市公司數(shù)據(jù)，與研究對象“所有中小企業(yè)”存在樣本選擇偏差，但是本文的結(jié)論可以擴(kuò)展理解。因?yàn)榕c上市企業(yè)相比，非上市中小企業(yè)的信息不對稱問題更加嚴(yán)重、融資渠道更加受限，導(dǎo)致非上市中小企業(yè)所受的融資約束也更加嚴(yán)重，因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠緩解上市企業(yè)的融資約束程度，那么非上市中小企業(yè)而言，數(shù)字普惠金融對其融資約束的所用將會更加重要[30]。

基于上述研究結(jié)論，提出以下政策建議：建議一是：推動數(shù)字普惠金融進(jìn)一步發(fā)展，從三個維度出發(fā)，拓寬覆蓋廣度、加大使用深度，更為重要的是提升數(shù)字化程度，通過加快推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)在金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)用，降低金融服務(wù)的成本和使用門檻，減輕信息不對稱程度，消除“所有制歧視”，更加精準(zhǔn)有效的滿足企業(yè)需求。建議二是：平衡區(qū)域發(fā)展，在財(cái)政上向經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)傾斜，政府在注重當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，應(yīng)當(dāng)提高金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為發(fā)揮數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)融資約束的緩解作用奠定良好的金融環(huán)境。建議三是：構(gòu)建數(shù)字普惠金融監(jiān)管框架，平衡數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)格監(jiān)控?cái)?shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域運(yùn)用時可能發(fā)生的信息泄露、數(shù)字欺詐等風(fēng)險(xiǎn)，營造良好的金融環(huán)境，引導(dǎo)數(shù)字普惠金融健康且可持續(xù)地為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)。