衛(wèi)世如，陳志芳，侯晨波

(1.昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院，云南 昆明 650000；2.上海海事大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，上海 200122)

一、引言

“數(shù)字經(jīng)濟”通常是利用各互聯(lián)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，通過爬蟲、python 等數(shù)字技術(shù)收集信息并產(chǎn)生流動的經(jīng)濟活動。 它是以信息數(shù)據(jù)資源利用為主構(gòu)成要素， 以建立現(xiàn)代經(jīng)濟信息網(wǎng)絡(luò)體系為主要經(jīng)濟載體，以現(xiàn)代信息和通信等技術(shù)手段資源的高效綜合集成運用能力以及社會各種生產(chǎn)要素信息的快速數(shù)字化和更新為主要經(jīng)濟動力，促進社會公平發(fā)展和經(jīng)濟效率得更加和諧統(tǒng)一發(fā)展，是一種新經(jīng)濟形式。 數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展速度極快，傳播范圍廣泛，社會影響巨大。 它不斷促進人類生產(chǎn)方式、生活方式和經(jīng)濟管理方式的深刻變革。 成為調(diào)整世界要素資源、重塑世界經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改善世界國際市場競爭格局的重要動力。 因此，要全面落實新發(fā)展觀，通過數(shù)據(jù)信息化推動新動能，進而運用新的動能來促進企業(yè)新發(fā)展。 所以如何有效實施數(shù)字經(jīng)濟緩解融資約束問題，已成為近年來政府和各界廣泛議論的行動話題。

在目前開展的相關(guān)研究工作中，不少國內(nèi)學(xué)者致力于進一步研究在數(shù)字領(lǐng)域取得的突破性進展以及對企業(yè)長期融資風(fēng)險約束帶來的積極緩解效果。 網(wǎng)絡(luò)金融、數(shù)字普惠金融技術(shù)等在諸多方面也會直接影響到企業(yè)自身的融資約束。 在如今的數(shù)字時代，研究金融科技發(fā)展相關(guān)文獻很多，但大多數(shù)僅提出數(shù)字經(jīng)濟可以影響企業(yè)融資約束的程度。 至于具體如何影響風(fēng)險作用機制仍缺少大量實證分析。 因此，本文采用2016—2020 年數(shù)字產(chǎn)業(yè)上市公司的實證數(shù)據(jù)，運用stata、爬蟲、python 等其他數(shù)字技術(shù)收集數(shù)據(jù)并分析研究數(shù)字經(jīng)濟如何緩解公司融資約束程度以及背后的機理，從而進一步緩解中小企業(yè)融資難的問題。

二、理論分析與研究假設(shè)

Myers & Majluf 進行數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)， 信息不對稱使公司的境外資本提供商處在信息劣勢地位，導(dǎo)致境外資本提供商的逆向抉擇①。 公司需要承擔(dān)風(fēng)險溢價才能拿到經(jīng)營需要的資本，這使得公司在進行對外投資時，受到資金約束。Stiglitz & WEiss 研究證明，信息的不對稱性將會使得信貸資金供需者將無法等價供應(yīng)或得到資金，產(chǎn)生資金約束②。 根據(jù)以往文獻研究可以看出，中小企業(yè)在融資活動中會受到一定的約束，而約束程度不僅受到大環(huán)境中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，而且和自身企業(yè)數(shù)字技術(shù)水平相關(guān)，同時還與企業(yè)信息不對稱程度有關(guān)。

黃銳、賴小兵和唐松的研究表明，數(shù)字經(jīng)濟可以通過優(yōu)化直接和間接融資系統(tǒng)等宏觀路徑以及降低企業(yè)融資成本和提高企業(yè)透明度等微觀路徑，最終達到緩解融資約束的效果③。 文紅星從理論上分析了數(shù)字普惠金融對緩解融資問題的影響，認為可以通過打破傳統(tǒng)融資中小企業(yè)的劣勢地位來提升貸款成功率，并增加融資的渠道和體量。 最后通過數(shù)字普惠金融減少存在的信息不對稱問題，進而解決中小企業(yè)在擔(dān)保和審批中的問題④。 徐展和盛思思認為，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進了城市治理和服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 改善了企業(yè)的信息環(huán)境和商業(yè)環(huán)境，區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著降低了企業(yè)的融資約束水平⑤。 上述研究結(jié)果主要是從宏觀視角來描述分析當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對融資約束帶來的潛在影響，沒有任何具體的理論研究方法說明依據(jù)和大量實證數(shù)據(jù)資料的支撐。 本文認為，數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)對中國中小企業(yè)融資難的有效緩解主要是通過利用它本身在企業(yè)管理信息采集和數(shù)據(jù)處理方所具有的一些獨特的優(yōu)勢技術(shù)，以此來有效改變信息的不對稱狀態(tài)。

Botosan、Botosan&Plumlee、 王煒和蔣高峰等都認為， 提高公開信息內(nèi)容的發(fā)布質(zhì)量以及對應(yīng)技術(shù)水平對緩解信息不對稱程度有很大的作用， 進而可以減少企業(yè)融資資本的產(chǎn)生，最終緩解一定的融資約束⑥-⑧。 數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展增強了企業(yè)信息處理能力， 可以進一步緩解信息不對稱， 進而為緩解企業(yè)融資約束問題提出新的途徑。 大數(shù)據(jù)技術(shù)等新一代信息技術(shù)手段的快速發(fā)展應(yīng)用和政府信息內(nèi)容的公開在一定的意義層面上逐步取代傳統(tǒng)信用風(fēng)險評估分析系統(tǒng)固有的分析功能，進一步提高到了信息公開的全面透明化水平與及時性， 減少了政府信息內(nèi)容的不對稱程度。 由于大數(shù)據(jù)、云計算、5G 等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)各方面都發(fā)生了重大更新。 這種變革使得企業(yè)信息處理能力增強，也使得人力成本相對減少，最終也使得工作效率極大提高。 因此，數(shù)字經(jīng)濟可以極大地改善資金供求雙方的信息不對稱，從而拓寬交易維度，合理分散風(fēng)險，最終有效緩解中小企業(yè)的融資約束。 據(jù)此，本文提出了第一個假設(shè)。

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟緩解資金供應(yīng)。

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟解決信息不對稱問題，促進了企業(yè)融資。

三、研究設(shè)計過程

（一）數(shù)據(jù)來源及變量定義

本文公司名錄、數(shù)字來源于Wind 數(shù)據(jù)庫，數(shù)字經(jīng)濟其他衡量數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》。 我們選擇全國大中小板及數(shù)字化行業(yè)上市公司在2016—2020 年的月度財務(wù)數(shù)據(jù)報告作為初始樣本。表1 展示了中國城市數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展水平的主要建設(shè)指標(biāo)和構(gòu)建流程。 模型中其他各個變量的解釋如表2 所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展水平

表2 變量定義

（二）模型構(gòu)建

本文沿用Almeida 建立的度量公司融資約束程度的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性模型并用發(fā)展能力來代替Tobin' s Q 度量企業(yè)發(fā)展情況，主要是避免Tobin' s Q 的衡量偏誤⑨。 具體模型為：

在模型1 中， 因變量△Cashit是第i 家公司第t期的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額，現(xiàn)金流量(CFit)為自變量。依據(jù)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性模型可知當(dāng)α1為正數(shù)時，數(shù)字化中小企業(yè)存在融資約束；同時通過α1的大小可判斷企業(yè)融資約束程度的輕重。根據(jù)以往文獻實證研究結(jié)論顯示，α1的值顯著為正時說明數(shù)字化中小企業(yè)明顯面臨融資約束， 并且α1正值越大越反映企業(yè)資金受制約性越強。 α2-α6分別為各控制變量的系數(shù)，ε 為隨機誤差項。 其他的變量是控制變量，主要包括發(fā)展能力（Oigr）、 償債能力（Loar）、 盈利能力（Roa）、有形資產(chǎn)占比（Tar）、固定資產(chǎn)比率（Far)。

為了檢驗研究假設(shè)H1，在模型（1）公式中加入變量交叉項(CF·Ldec)來觀察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對企業(yè)融資約束的程度有何影響，其中系數(shù)α2的正負表示能否緩解融資約束，具體模型為：

如果研究假設(shè)H1 成立， 預(yù)期通過數(shù)據(jù)整合代入模型二結(jié)果系數(shù)α2顯著為負。 本文根據(jù)Rogers and Stocken 的研究結(jié)果，以證券分析師對公司盈余預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差來替代信息不對稱程度⑩。為了檢驗研究假設(shè)H2， 本文根據(jù)信息不對稱程度分成高低兩組，利用模型（2）驗證數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對兩組樣本的融資約束緩解程度。 如果研究假設(shè)H2 成立，則信息不對稱程度高的樣本組α1和α2的絕對值更大。

四、結(jié)果與分析

（一）主要變量的描述性統(tǒng)計

從表3 可以看出， 在低信息不對稱程度下，Cash 的變動規(guī)模(中值為50180000)顯著弱于高信息不對稱程度下的企業(yè)(中值為39960000)，即高信息不對稱程度下為了將來營運的需求以及投資準(zhǔn)備會從經(jīng)營凈現(xiàn)金流中預(yù)留更多資金。 而從償債能力欄可以看到，在高信息不對稱程度下，企業(yè)償債壓力的增加規(guī)模(中值為0.385)明顯高于低信息不對稱程度下的企業(yè)(中值為0.357)。 即高信息不對稱程度下企業(yè)資產(chǎn)負債率高， 財務(wù)風(fēng)險相對較高，企業(yè)償債壓力會更大，將進一步增大融資成本，從而加劇融資約束的程度。 在信息不對稱的情況下，企業(yè)發(fā)展能力(中值為0.173)略比低信息不對稱程度下企業(yè)的發(fā)展水平(中值為0.113)要高，即高信息不對稱程度下企業(yè)的發(fā)展?jié)摿^大。 高信息不對稱程度下經(jīng)營凈現(xiàn)金流（中值為219200000），原因可能為支持企業(yè)發(fā)展擴張欲要準(zhǔn)備更多資金。 從固定資產(chǎn)占比欄可以看出低信息不對稱程度下的固定資產(chǎn)規(guī)模(中值為0.102)相比高信息不對稱程度下的企業(yè)偏大，也就是說在低信息不對稱程度下公司的固定資產(chǎn)數(shù)量越多， 代表公司的經(jīng)營能力就越好，所以被投資者接受和信任的機會也越高，而這樣的公司一般信譽就會相對應(yīng)的更高。 高信息不對稱組的現(xiàn)金儲備 （ΔCash） 均值明顯大于低信息不對稱組，這可能源于企業(yè)的償債壓力（Loar）比低信息不對稱組需要更多的現(xiàn)金，或者低信息不對稱下固定資產(chǎn)占比（Far）過高所致。通過對8 欄數(shù)據(jù)的分析可以看出，在信息不對稱程度高的情況下企業(yè)可能面臨的融資約束更強。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計表

（二）相關(guān)性檢驗

表4 顯示了各個變量間的相關(guān)性系數(shù)，從表中可以看出企業(yè)現(xiàn)金持有量變動額（Cash）與經(jīng)營現(xiàn)金凈流量（CF 相關(guān)系數(shù)為0.518）在1%的水平上顯著正相關(guān)，初步表明中小型企業(yè)面臨著融資約束問題。 又由于不同變量間的相關(guān)系數(shù)最大絕對值是0.518， 這就意味著變量間可能出現(xiàn)多重共線性問題，故可以使用方差膨脹系數(shù)來二次檢測如表5，由此可以得到方差膨脹系數(shù)的最大值1.350 (1.350 遠小于10)，所以各變量間不出現(xiàn)多重共線性問題。

表4 變量的Pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣

表5 方差膨脹系數(shù)表

（三）多元回歸分析

1.數(shù)字經(jīng)濟對融資約束的緩解作用。用模型（1）和模型（2）進行回歸檢驗來探究數(shù)字經(jīng)濟前后企業(yè)的融資約束程度的變化，得到回歸結(jié)果見表6。從表6 可以看出， 兩組模型的經(jīng)營現(xiàn)金流回歸系數(shù)都為正值， 且在1%的水平下通過了顯著性檢驗。 即現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性系數(shù)顯著為正， 說明在研究期間的所有樣本組企業(yè)面臨的融資約束都較強。 模型（2）是在模型（1）的基礎(chǔ)上引入交叉項（CF·Ldec）后，所有變量對現(xiàn)金持有量仍然具有十分顯著的影響，而且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與經(jīng)營現(xiàn)金流的交叉項（CF·Ldec）的回歸系數(shù)（-0.312）為負值，且在5%的水平下通過了顯著性檢驗，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可顯著緩解中小型企業(yè)的資金流，故驗證了假設(shè)1。從控制變量上看，F(xiàn)ar（固定資產(chǎn)占比）系數(shù)顯著為負，說明固定資產(chǎn)越多所需要的現(xiàn)金支付越多，公司的現(xiàn)金持有越少。 Roa（盈利能力）系數(shù)顯著為正，表明公司生產(chǎn)效率水平高，資產(chǎn)運營率好，成本費用的控制水平有效，則現(xiàn)金持有量就越多。Oigr（發(fā)展能力）系數(shù)顯著為正，表明公司發(fā)展越好，公司的現(xiàn)金持有量就越多，也就能更好地應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。

表6 數(shù)字經(jīng)濟對融資約束緩解作用的回歸結(jié)果

2.不同信息不對稱程度下數(shù)字經(jīng)濟對融資約束的緩解作用。 根據(jù)信息不對稱程度將資金約束分為高低二個類型，并按模型（2）進行多元回歸，同時控制時間和個體效應(yīng)，結(jié)果如表7 所示。

表7 對融資約束緩解作用的分組回歸結(jié)果

從表6 和7 中可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與現(xiàn)金流的交叉項目(CF·Ldec)回歸結(jié)果在全樣本組和高信息不對稱組下均為負值， 并且在1%的水平上通過了顯著性檢驗。 全樣本組內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與資金流的交叉項目系數(shù)為-0.253， 而在高信息不對稱組內(nèi)， 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與資金流交叉項目的回歸系數(shù)為-0.291， 說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對全樣本公司的融資約束問題開始有所緩解。 而在高信息不對稱的情況下，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展則更明顯地減輕了整體公司的融資制約問題，驗證結(jié)論也支持了假設(shè)2。

低信息不對稱組下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與現(xiàn)金流的交叉項（CF·Ldec）的回歸系數(shù)為-0.277。與高信息不對稱組相比，不僅交叉項系數(shù)未通過顯著性檢驗而且絕對值較小，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在低信息不對稱下沒有明顯緩解企業(yè)的融資約束問題。 說明現(xiàn)階段低信息不對稱下的企業(yè)， 有一些被市場過分高估，導(dǎo)致投資回報率慢慢降低，企業(yè)商業(yè)信譽評級的優(yōu)勢也在慢慢地淡出數(shù)字市場化進程中。 隨著數(shù)字市場的發(fā)展與健全，提高了數(shù)字市場透明度、減少了信息不對稱，提高了數(shù)字經(jīng)濟市場發(fā)展的收集與管理信息能力。 數(shù)字市場會對融資公司和項目做出比較客觀和科學(xué)地評價，而不是單純按照公司的能力以及信息不對稱程度的強弱來衡量，大大提高了融資的分配效果。

（四）穩(wěn)健性檢驗結(jié)果分析

在以上的分析中，可能還存在內(nèi)生性問題。 一方面，在替換數(shù)字經(jīng)濟度量指標(biāo)并使用解決內(nèi)生性問題的固定效應(yīng)回歸后的結(jié)果顯示，列（1）中交叉項（CF·Ldec）的系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠有效地降低資金供求雙方的信息不對稱程度。 另一方面，本文將公司規(guī)模作為控制變量加入擴展模型，并按公司盈余預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差將企業(yè)分為高低信息不對稱組， 高信息不對稱組CF 及交叉項（CF·Ldec）系數(shù)在5%的水平上通過了顯著性檢驗。因此，以上實證結(jié)果比較穩(wěn)健，與前文一致，限于篇幅，相關(guān)結(jié)果不再報告。

五、研究結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

由于中小企業(yè)普遍存在投融資約束問題， 但同時又由于高度信息不對稱的存在， 較高信息不對稱下的小企業(yè)更容易遭遇信貸配給難、 授信程度較低的問題，也因此遭遇更強烈的融資約束問題。而不公平的投融資待遇又將影響到較高信息不對稱下的中國中小企業(yè)的健康發(fā)展和永續(xù)經(jīng)營。 在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟迅速興起的大背景下， 上市公司為適應(yīng)市場經(jīng)濟的大環(huán)境和減少融資成本必須加強信息公開， 通過提高數(shù)字經(jīng)濟水平獲取更多資金流： 一是通過數(shù)字經(jīng)濟顯著緩解中小企業(yè)板數(shù)字化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資約束程度。根據(jù)回歸結(jié)果可知數(shù)字經(jīng)濟對現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性具有反向影響，促使數(shù)字經(jīng)濟水平提高。二是數(shù)字經(jīng)濟信息的程度對投資制約問題的緩解程度不同。 與低信息不對稱程度下減輕融資約束的嚴(yán)重程度相比， 在高企業(yè)信息不對稱下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更能顯著地減輕了企業(yè)的融資約束問題。

（二）建議

基于上述結(jié)論，提出如下建議：

1.對于中小企業(yè)的融資約束問題，首先為了保證宏觀經(jīng)濟環(huán)境健康有序的發(fā)展，我們要不斷完善相關(guān)制度，構(gòu)建相關(guān)經(jīng)濟體系。 其次為了保證數(shù)字市場的穩(wěn)定發(fā)展，促進數(shù)字市場的良性循環(huán)，我們要充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的積極作用，要不斷擴大數(shù)字資源的規(guī)模，豐富數(shù)字資源的品種，并加速數(shù)字資源的分配效率和完善統(tǒng)籌措施。 最后對于市場競爭力比較弱的行業(yè)，實行“一幫一或一幫多”等幫扶政策，使企業(yè)盡快地成熟起來。

2.針對不完善的數(shù)字市場，數(shù)字企業(yè)要從自身出發(fā)，首先要清楚了解企業(yè)投資的本質(zhì)，是為了企業(yè)做大做強， 不要因此產(chǎn)生內(nèi)部沖突或投資過度，不能本末倒置。 因此，應(yīng)加強自身治理并提高自由現(xiàn)金流的使用效率， 以防閑置資金造成資金浪費。其次企業(yè)發(fā)言人要不斷用積極的態(tài)度與外界溝通，只有這樣企業(yè)良好的正面形象才能被外界所熟知，提高企業(yè)商譽就會更加容易。 最后努力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)，創(chuàng)造屬于自己的企業(yè)優(yōu)勢。

3.數(shù)字企業(yè)自身努力離不開宏觀環(huán)境的支持，因此要完善數(shù)字市場。 首先要營造數(shù)字經(jīng)濟新生態(tài)，運用數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)識別企業(yè)實際融資需求，全程無接觸式地推出數(shù)字科技產(chǎn)品。 其次針對數(shù)字技術(shù)的自身特殊性，必須全方位和多層次地考慮構(gòu)建風(fēng)險防范體系。 最后政府要重視數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新并引導(dǎo)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

在社會投資方面，研究了在各種信息不對稱程度下中小企業(yè)投資的受約束程度，有助于我們認識現(xiàn)階段中小企業(yè)融資受約束程度的差異和企業(yè)內(nèi)在原因的差異，以便于有針對性地改善中小企業(yè)的融資情況，從而引導(dǎo)性地改善信息不對稱程度下中小企業(yè)的社會融資。 企業(yè)主要針對數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)進程中企業(yè)信息不對稱情況的具體問題以及在融資約束方面的政策影響機制，通過深入分析研究當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，充分明確當(dāng)前形勢，積極思考發(fā)展：一是在中國不同行業(yè)信息的不對稱影響程度情況下，中國企業(yè)在克服融資環(huán)境制約的情況下如何響應(yīng)政府的政策及激勵機制，從而能夠全面建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟。 二是在中國不同行業(yè)信息的不對稱影響程度的情況下，企業(yè)如何克服融資環(huán)境制約以促進就業(yè)的政策導(dǎo)向， 實現(xiàn)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟改革的發(fā)展成效。中國的政策性融資保障所取得的階段性進展，充分肯定了數(shù)字改革進展和國家政策性支持的階段性成果，為企業(yè)融資提供了方法，也為企業(yè)的進一步發(fā)展提供了依據(jù)。