夏佳佳，王守龍

（安徽商貿職業(yè)技術學院，安徽蕪湖 241002）

中小企業(yè)作為國民經濟的重要組成部分，它的發(fā)展起到了帶動創(chuàng)新、促進就業(yè)及穩(wěn)定經濟的作用。長期以來，由于中小企業(yè)相較于大企業(yè)資產規(guī)模偏低，對于銀行的業(yè)務貢獻不大，因此我國中小企業(yè)“融資難、融資貴”問題難以得到根治。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為中小企業(yè)融資開辟了新的路徑，利用數(shù)字技術將傳統(tǒng)金融機構難以獲得的非財務信息場景化，使得軟信息轉變?yōu)橛残畔ⅲ黄屏藗鹘y(tǒng)擔保手段，實現(xiàn)了金融資源配置的優(yōu)化。然而，由于地理位置的影響，我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展呈現(xiàn)出地域性特點，使得經濟發(fā)展落后的地區(qū)難以享受數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來的福利。因此，分析省級數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響因素，對于國家對西部地區(qū)金融精準扶貧的宏觀戰(zhàn)略有著十分重要的意義。

一 文獻回顧

對于中小企業(yè)融資約束的研究，目前國內外學者主要集中在企業(yè)內部要素和互聯(lián)網金融兩方面。胡振興[1]通過構建投資——現(xiàn)金流敏感性模型，選取2009-2016年中小板上市公司財務數(shù)據(jù)作為樣本，通過對互聯(lián)網金融發(fā)展、內部控制質量與中小企業(yè)融資約束三要素相關性檢驗及回歸分析研究，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網金融發(fā)展與中小企業(yè)融資約束程度呈反比關系，而內部控制質量與互聯(lián)網金融對于融資約束程度影響為正相關關系，即內部控制質量越好的企業(yè)，互聯(lián)網金融對融資約束緩解越有效。梁榜[2]利用現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感性模型，選取2011-2015年度數(shù)據(jù)考察中國數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響程度，結果表明，數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的緩解效果明顯，而對于民營中小企業(yè)緩解效果最為顯著。張曉寧[3]從中小企業(yè)融資約束與互聯(lián)網金融兩個角度出發(fā)，選取2011-2015年樣本數(shù)據(jù)，以現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感性為被解釋變量，實證分析互聯(lián)網金融的發(fā)展對于融資約束的影響程度。結果顯示，我國中小企業(yè)融資約束沒有得到明顯緩解，而互聯(lián)網金融的發(fā)展正向促進了中小企業(yè)融資約束問題的解決。Beck[4]等通過計算比較大中型企業(yè)及小微企業(yè)融資成功率，構建了8個測量指標，主要用于測量金融服務的可得性，結果發(fā)現(xiàn)，大型企業(yè)獲得傳統(tǒng)金融機構的貸款概率遠高于中小微企業(yè)。葛和平[5]選取2011-2015年我國省市自治區(qū)面板數(shù)據(jù)，從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字服務支持三方面利用動態(tài)面板模型進行實證分析，結果顯示，中國數(shù)字普惠金融指數(shù)發(fā)展具有地域性，經濟發(fā)展迅速的東部地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展優(yōu)先于經濟相對落后的西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展，且地區(qū)經濟發(fā)展與數(shù)字普惠金融指數(shù)之間具有先下降再上升的關系。

對于數(shù)字金融發(fā)展的空間分析，現(xiàn)有研究主要是從數(shù)字金融發(fā)展的影響因素角度進行分析。吳金旺[6]從數(shù)字普惠金融出發(fā)，選取2011-2015年省級面板數(shù)據(jù)，引入地理因素，實證分析影響數(shù)字普惠金融發(fā)展因素。研究結果顯示，數(shù)字普惠金融存在空間聚集效應，2015年后全國各省數(shù)字普惠金融水平繼續(xù)提高，差距縮小，且對于數(shù)字普惠金融的發(fā)展影響最大的是“互聯(lián)網+”的發(fā)展。受現(xiàn)有研究的啟發(fā)，文章選取2011-2018年省級中小板上市企業(yè)財務數(shù)據(jù)作為研究樣本，引入空間因素，利用省級面板數(shù)據(jù)進行空間自回歸，實證分析了基于空間要素的數(shù)字金融普惠發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束影響。

文章的創(chuàng)新之處：第一，數(shù)字普惠金融指標數(shù)據(jù)的持續(xù)更新，2018年4月，北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布了2011-2018年數(shù)字普惠金融指數(shù)，鑒于研究的延續(xù)性和嚴謹性，文章對于數(shù)字普惠金融的指標數(shù)據(jù)進行了動態(tài)的更新；第二，地理要素的引入，充分考慮空間相關性。數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響具有空間相關性，普通面板模型的回歸往往忽視了空間效應，因此，為了考察省際差異的影響，文章引入了空間面板回歸模型，更為全面的分析了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響。

二 研究設計

（一）研究方法及模型設定

1.空間權重矩陣設定

根據(jù)“地理學”第一定律[7]，各省的經濟有著廣泛的聯(lián)系，而且距離越近的省份聯(lián)系越密切。由此，文章從空間計量的角度檢驗數(shù)字普惠金融的發(fā)展對中小企業(yè)融資約束緩解效應，依據(jù)前輩學者理論經驗，進行空間計量分析之前，首先要計算空間距離即地理距離，常用的方法為設定空間權重矩陣，設定方法為：設有n個區(qū)域的空間數(shù)據(jù)記為{xi}ni=1，其中i表示區(qū)域，區(qū)域i與區(qū)域j之間的距離記為wij則“空間權重矩陣”定義為W：

上述（1）式中，如果區(qū)域i和區(qū)域j有共同邊界，則wij=1，反之，則wij=0，最常用的距離表示為“相鄰”。文章依據(jù)此方法設定了北京、天津、河北等28個樣本省份的空間權重矩陣。

2.空間自相關檢驗

實證研究中判斷是否可以進行空間模型回歸的標準是要考察被解釋變量是否具備空間依賴性，文章利用最為流行的“莫蘭指數(shù)I”考察現(xiàn)金持有量樣本時間序列是否存在空間則相關，此外，還分別從全局和局部的角度對莫蘭指數(shù)進行分析，從全局角度考察整個空間序列空間聚集情況，從局部角度進一步分析某區(qū)域附近的空間聚集情況。

3.模型設定

空間回歸模型形式多樣，使用最廣泛的有三種，即空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）、空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）和杜賓模型（Sparial Durbin Model，SDM）。其中SLM為SDM的特例，鑒于此，文章先構建SDM模型，再由LR檢驗判斷適用模型類別，將空間杜賓模型與空間自相關回歸模型相結合可以得到SDM模型一般形式：

Y=ρWY+Xβ+WXδ+ε

其中，Y為n*1向量，代表被解釋變量；X為n*k矩陣，代表解釋變量，W是空間權重矩陣；ρ為空間自回歸系數(shù)，β、δ為k*1向量，即待估參數(shù)；ε為n*1的隨機誤差向量，如果δ=0，則方程簡化為一般的線性回歸模型（SLM）。

（二）變量選取及數(shù)據(jù)來源

1.變量選取

文章選擇現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感模型對中小企業(yè)融資約束進行實證分析。

（1）被解釋變量。根據(jù)現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感模型，本文選擇現(xiàn)金持有量（ΔCash）作為企業(yè)融資約束的衡量指標，現(xiàn)金持有量即現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物增加額與期初總資產的比值，衡量企業(yè)所持現(xiàn)金流動性及變現(xiàn)能力的強弱，該比值越大說明企業(yè)融資約束問題越顯著。

（2）核心解釋變量。文章主要研究數(shù)字金融的發(fā)展對于被解釋變量的影響，因此，核心解釋變量選擇數(shù)字普惠金融指數(shù)（Difi）、現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項（Cfdifi）。

數(shù)字普惠金融指數(shù)（Difi）衡量某一省份數(shù)字普惠金融發(fā)展程度，指數(shù)越高說明當?shù)財?shù)字普惠金融發(fā)展越迅速。

現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項（Cfdifi）即現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)的乘積，該指標反映數(shù)字普惠金融對于企業(yè)融資約束影響程度。

（3）控制變量。參考現(xiàn)有研究，文章選擇企業(yè)成長性、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資本支出三個變量作為控制變量。

企業(yè)成長性（Grow）即主營業(yè)務收入增長率，該指標衡量盈利狀況及生產經營情況。

企業(yè)規(guī)模（Size）即期末資產總額自然對數(shù)，該指標反映企業(yè)實際資產規(guī)模，該指標越大表明企業(yè)實際資產越多。

企業(yè)資本支出（Expend）即長期資產支出與期初總資產比值，該指標反映企業(yè)長期資產持有狀況，該指標越大表明企業(yè)長期資產所占支出越多。

2.數(shù)據(jù)來源

文章選取全國28個省級行政區(qū)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，研究時間序列為2011-2018年。現(xiàn)金持有量變動、現(xiàn)金流量、企業(yè)成長性、企業(yè)規(guī)模、資本支出樣本數(shù)據(jù)均來自于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學數(shù)字金融研究中心，利用Stata15軟件進行實證分析。

三 實證分析

（一）空間自相關檢驗

本文利用各省份地理距離設定空間權重矩陣，再根據(jù)空間權重矩陣采用Moran’I分析中小企業(yè)融資約束的空間依賴性。首先進行全局自相關檢驗，檢驗結果見表1。

表1 2011-2018年我國中小企業(yè)現(xiàn)金持有量變動Moran’I及其檢驗結果

由表1可以看出，2009-2018年的莫蘭指數(shù)在1%的顯著性水平上均為正值，表明我國28個省份的中小企業(yè)融資約束存在明顯的正向空間相關性，中小企業(yè)融資約束在地理空間中呈現(xiàn)出聚集效應。

其次，本文利用2012年、2014年、2016年、2018年的企業(yè)現(xiàn)金持有量變動數(shù)值繪制Moran’I散點圖，以進一步了解具體省份附近的空間集聚情況，具體結果見圖1。

由圖1結果可以發(fā)現(xiàn)，隨著時序的變化，省份所處的象限位置相對穩(wěn)定，表明我國中小企業(yè)融資約束存在相對穩(wěn)定的空間自相關性。其中，北京、天津、上海、江蘇、浙江等地區(qū)一直處于第一象限，企業(yè)融資約束表現(xiàn)為“高——高”集聚的特征，表明經濟發(fā)展迅速省份企業(yè)成長性較好，發(fā)展較為迅速，需要的資金量更多，融資約束越明顯；貴州、陜西、湖南等一直處于第三象限，企業(yè)融資約束表現(xiàn)為“低——低”集聚的特征，表明經濟發(fā)展相對遲緩的省份，企業(yè)發(fā)展空間和機會相對較少，對于資金的需求相對較小，融資約束不明顯。

圖1 我國省域中小企業(yè)融資約束Moran'I散點圖

（二）空間面板模型回歸

上述研究結果表明，我國中小企業(yè)融資約束具有較為明顯的空間依賴特征，可進行空間面板計量模型檢驗[10]，為了便于分析，本文進行了普通面板模型OLS回歸和SLM、SEM和SDM回歸，回歸結果見表2。

表2 模型回歸結果

由表2 中結果可以看出，在對模型分別進行OLS、SLM、SEM 和SDM 回歸之后，采用空間計量模型回歸擬合度優(yōu)于普通OLS 模型，其中R2、Log-likehood 統(tǒng)計結果高于OLS 模型，而σ2低于OLS 模型回歸結果，再次驗證了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資緩釋問題需要充分考慮空間因素。由LR 檢驗結果中P=0.0001 表明，強烈拒絕SDM 模型退化為SLM 及SEM 模型的原假設，因此，本文選擇SDM 模型進行回歸分析。其次通過豪斯曼檢驗發(fā)現(xiàn)，P=0.0501，強烈拒絕使用隨機模型檢驗，故本文采用固定效應模型進行估計。

從SDM模型回歸結果可以得到，核心解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平（Difi）的系數(shù)分別在5%水平上顯著為負，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展正向促進了中小企業(yè)融資約束問題的解決，原因是數(shù)字普惠金融的發(fā)展為金融機構的“長尾客戶”提供了更多的融資渠道及方式，大幅減少融資成本，利用互聯(lián)網、云計算等技術在一定程度上解決傳統(tǒng)融資審批周期長、手續(xù)繁雜、難以準入等問題，因此數(shù)字普惠金融的發(fā)展降低了中小企業(yè)融資約束。現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項（Cfdifi）的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負，表明數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資緩解程度越大則現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感度越小，企業(yè)越不愿意持有現(xiàn)金。其次，控制變量Cf、Size均在5%的顯著性水平上為正，Cf回歸系數(shù)表明企業(yè)當期現(xiàn)金流量與提留的現(xiàn)金流量呈正相關，依據(jù)現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感性模型，現(xiàn)金流量與提留現(xiàn)金流正相關則表示企業(yè)存在融資約束問題。Size回歸系數(shù)表明企業(yè)實際資產規(guī)模與中小企業(yè)融資約束呈正相關，原因是企業(yè)為了擴大其生產規(guī)模需要內部留存更多的現(xiàn)金，需要留存的現(xiàn)金越多則融資約束越嚴重。Grow回歸系數(shù)為正，但不顯著，表明為了滿足企業(yè)的未來投資需求，企業(yè)將提留更多的現(xiàn)金，則企業(yè)融資約束問題越為明顯?？刂谱兞縀xpend回歸系數(shù)為負但不顯著，表明企業(yè)的資本支出（包括固定資產、其他長期資產等購建）越大則減少中小企業(yè)融資約束，其主要原因為企業(yè)資本支出增加時，則內部留存現(xiàn)金流將減少，則對現(xiàn)金流的需求下降，融資約束降低。

SDM模型的解釋變量系數(shù)需要通過偏微分方法得到邊際效應值[8]，解釋變量的影響可以分解為直接效應和間接效應，結果見表3。

由表2中解釋變量的估計系數(shù)及表3中解釋變量的效應系數(shù)可以看出：現(xiàn)金流量（Cf）的直接效應在5%的水平上顯著為正，間接效應也為正但是不顯著。表明現(xiàn)金流量的增加將進一步提升本地中小企業(yè)現(xiàn)金——現(xiàn)金敏感度，加劇中小企業(yè)融資約束程度，但是對周邊地區(qū)的中小企業(yè)融資約束影響程度不大。企業(yè)成長性（Grow）直接效應和間接效應為正，表明本地中小企業(yè)成長性越好，經營能力越強則對現(xiàn)金需求越大，企業(yè)融資約束問題則越嚴峻，但影響不顯著。企業(yè)規(guī)模（Size）直接效應和間接效應均在5%的水平上顯著為正，表明企業(yè)規(guī)模越大則融資約束程度越深。本地企業(yè)規(guī)模的擴大將促使周邊地區(qū)中小企業(yè)融資程度加深，一方面由于土地、勞動力成本的限制，企業(yè)將選擇周邊相對欠發(fā)達地區(qū)進行投資，從而降低土地成本和人力成本，實現(xiàn)利潤最大化的目標，隨著投資的轉移融資需求也被轉移；另一方面，隨著企業(yè)規(guī)模擴張，其產業(yè)鏈中的周邊上下游企業(yè)也隨之得到迅速發(fā)展，發(fā)展速度越快則要求現(xiàn)金持有量越多，因此，周邊地區(qū)中小企業(yè)融資約束將加大。資本支出（Expend）直接效應與間接效應均為負，均不顯著，表明隨著企業(yè)資本支出的擴大，企業(yè)所持現(xiàn)金越少，將減緩融資約束程度，且影響不顯著。數(shù)字普惠金融指數(shù)（Difi）直接效應和間接效應均在5%的水平上顯著為負，表明數(shù)字金融技術的發(fā)展使得本地金融機構利用技術革新，產品創(chuàng)新等手段降低了金融服務成本，擴大了服務范圍，從一定程度上緩解了“融資難”的問題，減緩了中小企業(yè)融資約束。

表3 空間效應分解

本地數(shù)字普惠金融技術的發(fā)展降低了周邊地區(qū)的中小企業(yè)融資約束程度，數(shù)字普惠金融的發(fā)展具備普及、溢出和擴散效應，隨著本地數(shù)字金融技術的發(fā)展，周邊地區(qū)通過學習、借鑒更新發(fā)展當?shù)財?shù)字金融技術，使得數(shù)字金融發(fā)展具有聯(lián)動效應，因此，當?shù)財?shù)字普惠金融的發(fā)展將緩解周邊中小企業(yè)約束?，F(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項（Cidifi）這一指標直接效應和間接效應均在1%的顯著性水平上為負，更直觀的反映了數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩釋中小企業(yè)融資約束越顯著則企業(yè)對現(xiàn)金需求程度越小，該指標越大，則表明越有效的解決了企業(yè)融資難融資貴的問題。此外，本地中小企業(yè)融資約束問題的緩解對周邊地區(qū)的中小企業(yè)融資約束問題的解決有一定的促進作用，本地融資問題得到緩解后企業(yè)將形成良性的經營機制，在持有充足的經營資金的前提下，企業(yè)可以通過擴大投資轉移數(shù)字技術增加銷售規(guī)模，從而緩解周邊企業(yè)的融資約束。

四 實證結論分析

（一）我國中小企業(yè)融資約束問題具有空間依賴性

經濟發(fā)展較發(fā)達的地區(qū)，對于周邊地區(qū)的輻射能力較強，存在“高——高”的集聚效應，而經濟發(fā)展相對落后的地區(qū)，周邊地區(qū)的數(shù)字化發(fā)展水平也較低，存在“低——低”的集聚效應。

（二）中小企業(yè)的盲目擴張將進一步激化融資約束問題

中小企業(yè)的發(fā)展需要充足的現(xiàn)金流擴大生產規(guī)模，購置生產設備，提升研發(fā)能力，企業(yè)需要通過融資途徑獲得資金支撐，因此，企業(yè)快速擴張將使得融資約束問題更為棘手。

（三）數(shù)字普惠金融的發(fā)展有效緩解了省域及省域周邊地區(qū)的中小企業(yè)約束

數(shù)字金融的發(fā)展是以互聯(lián)網思維顛覆傳統(tǒng)金融服務，創(chuàng)新金融服務產品和服務方式，使得在傳統(tǒng)金融機構難以取得資金支持的中小企業(yè)獲得了更多的融資渠道，便捷、快速的解決融資問題。此外，省域數(shù)字金融技術的發(fā)展將帶動周邊地區(qū)數(shù)字金融技術發(fā)展，形成了重點省份帶動周邊省份的發(fā)展現(xiàn)狀，使得周邊省份中小企業(yè)融資約束在一定程度上得以緩解。

五 有效緩解我國中小企業(yè)融資約束對策及建議

（一）加強區(qū)域整合，促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展

我國沿海城市由于其地理位置的占有性，經濟發(fā)展占據(jù)全國領先地位，發(fā)展理念也較為先進，對于技術創(chuàng)新、數(shù)字技術發(fā)展的支持力度較大，從而數(shù)字普惠金融發(fā)展水平高于其他省域。而經濟落后省份，應當找準周邊發(fā)達省份做技術指導及學習標桿，間接提升本省數(shù)字金融發(fā)展水平，緩解本省中小企業(yè)融資約束。

（二）規(guī)范企業(yè)內部制度建設，合理規(guī)劃企業(yè)發(fā)展路線

中小企業(yè)由于抗風險能力較弱，在發(fā)展過程中，如果盲目擴張則會嚴重影響企業(yè)經營運轉，企業(yè)應當建立完善的內部財務制度、風險控制制度等，綜合財務、技術等要素合理制定企業(yè)成長路線。

（三）建立長效政府監(jiān)管機制，兼顧省域間的均衡發(fā)展

政府既要成為構建健康數(shù)字金融發(fā)展體系的護航者，也要成為調節(jié)省域差異發(fā)展的指揮棒。數(shù)字金融的發(fā)展直接關系到了“長尾”中小企業(yè)生存問題，因此，為數(shù)字普惠金融發(fā)展創(chuàng)造良好的環(huán)境，嚴控準入機制舉足輕重。此外，應當按照由重點發(fā)達省份帶動周邊貧困省份發(fā)展的思路，充分發(fā)揮“指揮棒”的作用，實現(xiàn)金融精準扶貧，以確保宏觀政策實施的有效性。