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        數(shù)字普惠金融對科技型中小企業(yè)融資效率的影響

        2022-03-03 01:47:52王啟越倪嘉祺馬忠民副教授
        商業(yè)會計 2022年3期
        關鍵詞:科技型現(xiàn)金流普惠

        王啟越 倪嘉祺 馬忠民(副教授)

        (徐州工程學院 江蘇 徐州 221000)

        科技型中小企業(yè)作為國家實施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體,在研發(fā)過程中,存在投入周期長、風險可控性差、未來收益穩(wěn)定性弱的特征,故需要大量且流通性穩(wěn)定的資金來維持創(chuàng)新活動的發(fā)展。但長期以來由于融資成本過高、財務會計信息不完善、抵押物質量低且緊缺等問題,所以在充斥著信息不對稱、易逆向選擇的金融環(huán)境下,科技型中小企業(yè)面臨嚴峻的傳統(tǒng)金融體系排斥問題,易陷入內(nèi)部資金鏈斷裂以及外部融資很難取得的困境中。特別在當前疫情沖擊下外部經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境影響,放大了積聚已久的科技型中小企業(yè)融資難、融資貴的問題。那么,以數(shù)字技術作為機能疊加政策扶助金融創(chuàng)新,數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否能夠提升科技型中小企業(yè)的融資效率,為此展開研究具有重要的現(xiàn)實意義與長遠意義。

        一、文獻梳理與假設提出

        張瑾華等(2016)、何劍等(2021)認為融資困境一直是制約中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸,是一項亟待解決的現(xiàn)實難題。孫緒換(2020)認為中小企業(yè)易忽視內(nèi)部控制,導致財務信息失真、信用降低,企業(yè)難以取得融資。劉志強等(2018)認為科技型中小企業(yè)自身的規(guī)模小、競爭力弱的局限,通過股票市場獲得融資存在著很大的困難,劉淑萍(2021)認為債券市場中金融機構基于信貸風險,會更偏向于將貸款發(fā)放給穩(wěn)定運營的企業(yè)而非高風險的科技型中小企業(yè)。據(jù)此提出假設1。

        H1:我國的科技型中小企業(yè)普遍存在融資約束。

        Berger等(2019)認為數(shù)字普惠金融可以多角度精確評估科技型中小企業(yè)的信用狀況以及信貸風險,減少信息不對稱。吳慶田等(2020)認為普惠金融是解決中小企業(yè)受金融服務排斥問題的有效途徑。吳慧慧等(2020)、鄭祖昀等(2021)、黃國平(2021)認為以信息技術為構建基礎構建的數(shù)字普惠金融能夠有效緩解金融市場上存在的信息不對稱問題,數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于緩解其融資約束的困境,提高金融服務質量與效率。據(jù)此提出假設2。

        H2:數(shù)字普惠金融全面發(fā)展能夠有效統(tǒng)籌協(xié)調科技型中小企業(yè)外部融資束縛。

        二、模型構建

        根據(jù)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性模型理論,并結合我國學者對該模型進行的實證檢驗,建立基準模型,如式(1)。

        其中被解釋變量Cash為企業(yè)內(nèi)部盈余現(xiàn)金預留的變動,CF為企業(yè)來自經(jīng)營活動的現(xiàn)金流,Grow表示企業(yè)未來可持續(xù)成長性,Size反映了企業(yè)規(guī)模,NWC為企業(yè)非現(xiàn)金凈營運資本的變動,Expand為企業(yè)長期資本支出,d為時間效應,f為個體效應,ε為誤差擾動項。

        為了考察數(shù)字普惠金融對科技型中小企業(yè)籌資束縛的作用模式,借鑒Khurana等的研究內(nèi)容,參照國內(nèi)學者劉淑萍(2021),在基準模型上增加了數(shù)字普惠金融指數(shù)與CF指標的交互項,納入三個二級指標和現(xiàn)金流指標形成擴展模型,如式(2)。

        各個變量的解釋說明如表1所示。

        表1 主要變量說明

        三、實證檢驗

        (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

        本文采用的研究樣本為創(chuàng)業(yè)板的全國中小企業(yè)2013—2018年度財務數(shù)據(jù)。模型中所用的企業(yè)財務數(shù)據(jù)均從國泰安數(shù)據(jù)庫獲得,數(shù)字普惠金融指數(shù)選取來自北大數(shù)字普惠金融指數(shù),對應的研究區(qū)間是2013—2018年度數(shù)據(jù),對所獲取數(shù)據(jù)進行如下篩選:(1)剔除樣本區(qū)間內(nèi)ST、*ST、PT類(經(jīng)過特別處理,面臨退市預警,以及經(jīng)過特別轉讓處理的公司);(2)依據(jù)科技型中小企業(yè)的特征,選取行業(yè)類型。①G類信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè),此行業(yè)是指利用計算機通訊網(wǎng)絡技術,對數(shù)據(jù)進行編寫、收取、處理加工以及利用,并提供終端服務活動。②M科學研究和技術服務業(yè),是指運用現(xiàn)代的科技知識與技術方法,向社會提供智能服務的新興產(chǎn)業(yè),包括科學研究專業(yè)技術服務與推廣、科技信息交流與培訓、科學技術評估等活動;(3)剔除財務數(shù)據(jù)異常和財務數(shù)據(jù)缺失的公司。科技型中小企業(yè)上市年份較晚并且有些省份只有少數(shù)此類企業(yè),最終取得101家科技型中小企業(yè),其中所屬G類信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)的企業(yè)43家,占總樣本量的43%,M科學研究和技術服務業(yè)58家,占比57%,共計440個觀測值非平衡面板數(shù)據(jù)。

        (二)描述性統(tǒng)計

        對所選取變量利用Stata軟件進行描述性統(tǒng)計的分析與整理,詳見表2。如表2所示,此項數(shù)據(jù)佐證本文所做第一個假設,處于創(chuàng)業(yè)期的企業(yè)難以靠自有資本滿足企業(yè)持續(xù)成長需求,并存在較為嚴峻的融資約束問題。

        表2 全樣本描述性統(tǒng)計

        (三)相關性分析與模型檢驗

        運用Stata軟件進行相關性分析顯示的系數(shù)絕對值都未超過警戒線且都在0.6之下,因此可以證明所選樣本較合理且所形成的非平衡面板數(shù)據(jù)之間不具用多重線性相關問題,所構建的模型也不需要修正。

        在對2013年至2018年的非平衡面板數(shù)據(jù)進行全樣本回歸處理之前,需要對估計模型效應方法選擇問題進行相關檢驗。檢驗估計量之間存在顯著差異的經(jīng)典檢驗方法是豪斯曼檢驗,該檢驗可以有效識別模型是隨機效應模型還是固定效應模型。利用豪斯曼檢驗對固定效應模型和隨機效應模型進行選擇,其檢驗結果顯示檢驗統(tǒng)計量為8.78,其p值為0.0415<顯著水平α=0.05,結果如表4所示,未超過估計誤差范圍。因此通過豪斯曼檢驗表明,拒絕H0隨機效應模型接受被擇H1固定效應模型。

        表4 豪斯曼檢驗報告

        (四)實證結果分析

        以現(xiàn)金持有量變動作為被解釋變量,采用Stata的軟件,通過固定效應模型來實證分析數(shù)字普惠金融指數(shù)覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度3個維度指標對科技型中小企業(yè)融資約束的影響,分別表示在1%、5%、10%置信水平上進行顯著檢驗,匯總結果如下頁表5所示。

        從表5可以看出,在基準模型和5個擴展模型中,現(xiàn)金流CF的回歸系數(shù)均顯著為正,表明本文所選取101家科技型中小企業(yè)存在現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感現(xiàn)象。在控制變量方面,凈運營資本NWC的估計系數(shù)顯著為正,表明隨著企業(yè)經(jīng)營資本的增加,企業(yè)會持有更多的現(xiàn)金以備未來融資需求。企業(yè)成長性Grow顯著為正,表明當科技型中小企業(yè)處在高速成長期時,會存蓄大量現(xiàn)金。資本性支出Expand顯著為負,表明資本支出越多,現(xiàn)金持有越少。企業(yè)規(guī)模Size在模型中為顯著為負,說明隨著科技型中小企業(yè)規(guī)模的擴大持有的現(xiàn)金資產(chǎn)將減少。故全樣本回歸結果可驗證本文的第一個假設。

        表5 樣本回歸結果

        數(shù)字普惠金融總指數(shù)CF×DIFI的指數(shù)呈現(xiàn)負向相關,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以顯著緩解科技型中小企業(yè)融資約束。具體來看數(shù)字普惠金融覆蓋程度、使用廣度和數(shù)字化程度、各回歸系數(shù)均顯著為負,說明數(shù)字普惠金融的三個二級指標對科技型中小企業(yè)融資約束具有一定的緩解作用。故可驗證本文的第2個假設。

        (五)穩(wěn)健性檢驗

        對于內(nèi)生性問題,除了運用豪斯曼檢驗選定固定效應模型的檢驗結果,能夠在一定程度上有效緩解內(nèi)生性問題對估計效果產(chǎn)生的不利影響,還考慮到經(jīng)營活動現(xiàn)金流可能與其未來投資方向有關,會有干擾變量的影響使模型估計產(chǎn)生偏差。為了進一步降低內(nèi)生性問題、提高回歸結果的可靠性,故對原模型中的經(jīng)營活動現(xiàn)金流CF進行替換,以企業(yè)總現(xiàn)金TCF進行穩(wěn)健性檢驗,結果如表6所示。

        由表6可以看出,當利用企業(yè)總現(xiàn)金流TCF作為經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流CF的替代指標進行重新回歸之后,企業(yè)總現(xiàn)金流的估計系數(shù)仍然顯著為正,即使其系數(shù)明顯縮小但不影響其對現(xiàn)金流的正向影響效果。并且其他系數(shù)都與原回歸模型無明顯差別,因此通過穩(wěn)健性檢驗。

        表6 穩(wěn)健性檢驗結果

        四、相關對策建議

        (一)國家政策層面

        首先,要健全數(shù)字普惠金融發(fā)展配套政策,加大基礎設施投入,完善網(wǎng)絡通信以及自助結算系統(tǒng),以科技型中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃為核心目標,推進支持和監(jiān)管數(shù)字普惠金融的健康可持續(xù)發(fā)展,充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的包容性特質,針對地區(qū)發(fā)展不平衡性;其次,加強新型服金融服務平臺的安全監(jiān)管,可以利用區(qū)塊鏈的加密技術,提升數(shù)字信息安全問題,緩釋金融監(jiān)管缺失的消極影響;最后,完善征信系統(tǒng)建設,全面整合客戶信息,總體規(guī)劃金融監(jiān)管控制體系,在合理配置金融資源上要多元化靈活實施政府職能。

        (二)金融機構層面

        首先要利用數(shù)字化技術,深化金融機構改革升級,隨著金融市場供給側結構性改革深化,要加快傳統(tǒng)金融機構的升級轉型,提高數(shù)字化程度,高效運用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字化技術,提升金融服務的效用與覆蓋范圍,實現(xiàn)創(chuàng)新轉型;其次,實施創(chuàng)新融資渠道多元化,構建個性化企業(yè)信貸支持,提升金融服務質量與效率,不斷豐富針對科技型中小企業(yè)金融產(chǎn)品與金融服務的種類,確定合理的信貸結構。

        (三)科技型中小企業(yè)層面

        首先,要提升企業(yè)自身內(nèi)部控制與財務制度規(guī)范,不斷健全強化風險控制管理機制并加強管理層內(nèi)部的分級管控體系,增強企業(yè)應對未來風險能力,對于創(chuàng)新研究開發(fā)的主營業(yè)務企業(yè)應該合理配置金融資源,將資金投入到具有未來創(chuàng)新性項目中;其次,積極尋求并利用多種新興融資方式,提前做好融資規(guī)劃,積極利用數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢拓寬融資渠道,合理地控制信貸水平,權衡融資渠道,謹慎引入資本并提前進行風險評估與控制手段。

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