數字金融、融資約束與新創企業成長

歐紹華 朱希琳

(1.湖南工業大學經濟與貿易學院, 湖南 株洲 412008；2.東莞城市學院商學院，廣東 東莞 523419)

數字金融作為傳統金融模式的支撐，它通過數字技術在一定程度上有效提升金融風險的控制能力，成為金融供給側改革的重大成就。隨著大數據和區塊鏈技術的出現，搜集和處理數據的效率得到了改善，使得風險能更早更快的被甄別和控制。對風險防范性和化解能力的增強只是數字金融相對于傳統金融模式的眾多優點之一。此外，數字金融的服務對象之一是收入較低的新創企業，伴隨著金融科技進步而帶來的數字技術能對很好地收集和整合該群體的數據，讓商業銀行能更好地對新創企業信用進行評估，因而改善企業的融資約束困境，新創企業也能獲得更多利于自身發展的信息[1]。那么，數字金融是否真的能夠激勵新創企業成長？而在數字金融對新創企業成長的影響及其內在機理中，融資約束能否發揮一定的作用呢？探究上述問題將對宏觀和微觀層面中國經濟的發展具有的現實意義。目前，已有的文獻主要分析的是數字金融與企業價值或與中小企業的關系，但針對數字金融作用于新創企業成長的實證研究并不多見。本文在以往學者們的研究基礎上，以創業板的新創企業為研究對象，探究不同地區數字金融發展水平與當地 初創企業成長狀態之關聯性，并加入融資約束作為中介變量，考察融資約束在影響路徑中是否發揮中介作用。

一、文獻回顧

對于新創企業這一概念，學術界主要的界定方法如下：第一，通過公司所處發展的階段對新創企業進行界定。Kazanjian[2]將新創企業定義為，處于概念化、商品化或成長期的企業。第二，按照公司的創立時期劃分新創企業。Batjargal等[3]參考了生命周期理論，指出新創企業經歷了投入期和成長期之后，轉變為成熟期的的過渡時間平均為8年，創立期限小于8年的企業一般可認定為新創企業。而新創企業在促進各國經濟發展中發揮著不可忽視的作用，因此新創企業成長也逐漸為學者們所關注。當前，學者普遍認為企業成長除了包括企業規模的擴大，還包含企業素質的提高[4][5]。

盧太平等[6]將融資約束定義為由于信息不對稱和融資成本的存在，企業資金使用存在的限制。穩定的外部融資對公司成長發展的意義不言而喻，但融資約束困擾多數企業已久，亦阻礙新創企業眾多。梁帆[7]采用DID方法分析了融資約束、風險投資和企業成長性三者之間的關系，得出相較于陷入融資困境而在獲取到生產運營的資本方面更加困難的企業，融資約束較松的企業在達成企業迅速成長上能夠更為高效。李春濤等[8]探究了金融科技的發展對企業創新的影響，表明金融科技的進步可以緩解企業的融資約束壓力，有益于企業創新。

數字金融是傳統的金融機構互聯網化，實現網絡融資、支付、投資等的一種快捷簡便的新型金融業務模式[10]。北京大學數字金融研究中心將數字金融指標量化，匯總編制了2011-2018年“北京大學數字普惠金融指數”[10]，該指數覆蓋中國內地省、市、縣各級，對中國數字普惠金融的發展現狀進行科學精準地描繪。此后，越來越多的學者使用該指數作為數字金融的量化指標，對數字金融開展了廣泛的研究。唐松等[11]探討了數字金融發展與企業技術創新之間的關系及其內在機理，認為數字金融利用了金融科技，使金融機構能獲得更多有關借款人的信息，減少信息不對稱并緩解企業融資約束。馬芬芬等[12]檢驗了數字金融對企業全要素生產的影響，得出數字金融有助于提升企業全要素生產率，該提升作用在民營企業和中小企業中更加明顯。

通過對國內外相關文獻的梳理，可知已有文獻主要關注新創企業及其成長的概念、融資約束和企業主體行為的關系以及數字金融對微觀企業的影響。相關經驗證據表明數字金融可緩解融資約束對新創企業融資之約束，卻鮮有數字金融對新創企業成長作用的研究。因此，本文集中關注數字金融和新創企業成長這兩大熱點話題，考察數字金融可否緩解新創企業融資之壓力，激勵企業之成長。研究結論既為新創企業成長提供了新的研究思路，也為企業融資難問題找到了新的解決方法，同時進一步建立了宏觀數字金融行業與微觀企業主體之間的聯系，具有良好的理論意義和實踐意義。

二、研究假設

(一)數字金融與新創企業成長

企業成長一直是國內外學者普遍關注的重要話題，根據企業外生和內生成長理論，企業外生成長因素主要包括外部技術、市場供需以及外部環境等，而內生成長因素則包含資源、能力、知識等。[12]。金融屬企業發展的外部環境，其能夠顯著地提升企業成長性。提升金融發展水平能降低企業的外部融資成本，進而使企業的資源配置效率提高，促進企業成長。但傳統的金融結構仍存在一些問題：如地理空間的限制、需要大量固定資本投入、企業資質擔保、金融服務的覆蓋面較窄、信息不對稱等，這些問題對企業成長來說是不利的。而相較于傳統的金融發展，數字金融利用數字化技術突破了時空的限制，其平均投入資本不斷減少，邊際成本也逐漸降低，因而新創企業的業務規模和產出提高使得規模經濟效應日益發揮作用，在一定程度上為新創企業節約了資金。由此，提出假設：

H1：數字金融正向影響新創企業成長。

(二)數字金融與融資約束

近年來，數字金融受到了國家的集中關注和大力支持。數字金融是中國金融創新發展的重要體現，工信部的相關規劃中指出應推動中小金融機構和數字金融的發展，進而為中小企業提供融資方面的支持。對于眾多企業所關注的融資難問題，數字金融也能很好地將其改善。新創企業在與金融出資方合作和溝通中會產生大量信息不對稱，這是影響新創企業融資的重要因素。隨著數字金融發展的欣欣向榮，金融機構能夠更加便捷地運用大數據、云平臺等金融科技和數字技術，進一步了解企業的財務、經營情況和資信狀況[1]，同時利用互聯網技術高效的記錄、調研企業信息，更好地過濾大量干擾、詐騙信息。此舉不僅拓寬新創企業的融資渠道，讓金融機構能夠更有效地評估合作公司的經營狀況和還貸能力，而且在很大程度上優化了信息不對稱問題，提升了交易信息的透明度，還使新創企業的綜合信用系統得到改進，有效地降低了新創企業的信息成本，讓新創企業更容易獲得融資，進而緩解新創企業所面臨的融資約束。由此，提出假設：

H2：數字金融緩解新創企業的融資約束。

(三)融資約束與新創企業成長

融資是企業財務研究的重要內容，而融資約束更是我國企業無法回避的實際問題。由于處在轉型時期，我國資本市場的諸多結構性缺陷均存在導致融資約束的可能性。作為我國經濟進步和技術創新的主體之一，新創企業對我國經濟由高速發展轉變為高質量發展起著重要的作用。然而在國家政策支持和投資者門檻方面，新創企業相較大多數主板上的企業的融資會更加艱難，新創企業所面臨的融資約束更為明顯。迄今為止，我國企業最基本的融資方式是間接融資，其中以商業銀行貸款為主[14]。但是商業銀行比較傾向于貸款給有良好信用記錄或較強經濟實力的企業，因而信用數據缺失、資源匱乏、資金方面難以自給自足的新創企業想獲得商業銀行的青睞并非易事。新創企業成長一方面需要考慮短期生存問題，另一方面也需要考慮長期的跨越式發展問題，而貫穿企業長、短期發展問題的主要內容就是企業的績效。新創企業融資能力越差，在諸多方面均會給企業績效帶來更多負面影響。因此，融資約束對新創企業成長是非常不利的。由此，提出假設：

H3：融資約束負向影響新創企業成長。

(四)融資約束的中介作用

根據長尾效應的理論，在傳統金融市場上，金融機構的資金和服務往往聚焦于需求曲線左端的頭部市場，即國有大型企業。而因為受到成本和風險等因素的限制，曲線右端的尾部市場為一些中小微企業，尤其是大部分新創企業，卻被傳統金融所忽視、排斥，并未得到與之相匹配的產品和服務)[14]。此類企業所受的外部融資約束非常大，且融資成本高，因而企業的成長發展頻頻受阻。傳統金融發展不足使得需求曲線尾部市場余留了大片空白，這恰好為數字金融對其進行填補提供了良好機會。數字金融能夠從以下兩個層面對傳統金融市場做出有益的補充進而促使新創企業更好地發展：在覆蓋廣度層面，獲得數字金融服務的渠道更廣。螞蟻金服等互聯網金融服務機構突破了地理區域的限制，利用數字化技術對各大平臺海量底層數據進行搜集和提取，建立了新型信用評估體系。這有效解決新創企業在銀行借貸中遇到的信用和財務信息不夠完善、信貸違約風險較高等問題，拓寬了新創企業的融資渠道，有助于更多新創企業獲得信貸支持。在使用深度層面，數字金融的產品不但種類多樣化，而且服務成本較低。數字金融包含了傳統存款融資服務，并且利用網絡技術拓展了支付、咨詢、理財等業務。除了多樣化的服務，數字金融也能提供個性化的服務，其運用大數據分析將網絡支付機構積累的用戶數據轉化為用戶畫像，為一些新創企業等的潛在客戶提供個性化的金融服務產品。數字金融可完成服務對象資信審核、資金供給等程序的信息化與效率化，降低運營服務成本，從而降低中小微企業的準入門檻和服務成本，為新創企業解決融資難問題提供新的方向。因此，數字金融作為更完善的金融體系，能夠將觸角延伸至尾部市場，從覆蓋廣度和使用深度兩個方面緩解了新創企業的融資約束，促使新創企業的成長發展。由此，提出假設：

H4：融資約束在數字金融對新創企業成長的正向影響過程中發揮著中介作用。

根據以上的假設，本文構建了數字金融、融資約束與新創企業成長關系的理論模型，如圖1所示。

圖1 理論模型

三、研究設計

(一)數據來源與樣本選擇

鑒于本文研究的對象是新創企業，因此本文以2013-2020年之間所有創業板的上市公司作為研究樣本，對數據的處理如下：對ST類上市公司、金融保險類企業、樣本期不足連續8年之企業進行剔除，最終獲得了244個創業板上市公司平衡面板年度數據信息，共1952個樣本。在樣本中，數字金融數據主要來自北京大學數字金融研究中心發布的數字金融指數，創業板上市公司的相關數據則來源于CSMAR數據庫。數據處理均通過Stata15.1軟件完成。

(二)變量測量

1.被解釋變量

關于衡量新創企業成長狀況的指標，眾多學者認為可以用企業的生存績效和成長績效作為重要的衡量指標。趙陽[16]選擇了企業的凈資產復合增長率用來衡量新創企業成長。孫偉[17]將企業成長績效用于度量新創企業成長，從利潤、銷售額、產品或服務種類、市場份額等指標對新創企業成長績效一一測量。由于新創企業成長績效是新創企業成長的重要體現方式，因而本文借鑒以往學者的方法，對新創企業成長用新創企業成長績效來作為代理變量。本文參照了李武威等[18]學者們的做法，選取銷售收入增長情況作為被解釋變量新創企業成長績效的衡量方法。具體計算方法見公式(1)，即將新創企業當年的銷售收入取對數并減去該企業上一年度銷售收入的對數，這兩者的對數差分作為當年新創企業成長績效的測度指標。

Growthi,t=Insalei,t-Insalei,t-1

(1)

其中，Growthi,t表示i企業在t年度的成長績效，lnsalei,t和lnsalei,t-1分別表示i企業在t年度和t-1年度經過對數化處理后的銷售收入。

2.解釋變量

本文選擇中國數字金融指數來測度核心解釋變量數字金融，并且分別選取了省級層面的數字金融發展總指數(DF1)及其子維度數字金融覆蓋廣度(DF2)和數字金融使用深度(DF3)來衡量解釋變量數字金融。在2020年，數字金融發展得以量化，其由北京大學數字金融研究中心基于螞蟻金服的大數據交易賬戶進行統計而編制成指數。在該指數被發布后，由于非常具有代表性因而受到了學者們廣泛地使用，主要用于研究我國數字金融發展狀況。為了使文中的數據更加平穩，緩解共線性、異方差等問題，本文將數字金融總發展指數及其子維度作取對數處理。

3.中介變量

中介變量融資約束的衡量方法較多，包括單變量指數、多變量指數和綜合評分指標三種方法。前兩種方法的使用較為普遍，其中主要包括投資-現金流敏感模型、KZ指數、WW指數等。然而，上述的幾種方法均與變量融資約束不存在直接關系，而是依賴于內在的財務指標，因而可能造成研究結論產生偏差。為了解決內生性問題，本文選擇了SA指數作為中介變量的衡量指標。SA指數是在參考和借鑒了KaplanandZingales的研究思路后，由HadlockandPierce[19]再次設計的一種全新的融資約束的代理變量，具體計算方法見公式(2)。在計算公式中，Size為企業總資產的對數，Age為企業的成立年齡。

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age2

(2)

4.控制變量

本文參考趙陽等[16]、葉勇等[14]等的相關研究，對以下可能影響新創企業成長的變量進行了控制：企業年齡(Age)、公司規模(Scale)、企業性質(State)、第一大股東持股比例(Top1)、資產負債率(Lev)、盈利能力(Roa)。相關變量的具體定義見表1。

表1 主要變量定義

(三)模型構建

為了驗證融資約束在數字金融發展對新創企業成長的影響中是否發揮中介效應，本文借鑒溫忠麟等提出和總結的中介效應分析方法，構建如下回歸模型：

Growthi,t=α0+α1DFi,t+α2Sizei,t+α3Sizei,t+α4Naturei,t+α5Top1i,t+α6Levi,t+α7Roa+εi,t

(3)

SAi,t=β0+β1DFi,t+β2Agei,t+β3Sizei,t+β4Naturei,t+β5Top1i,t+β6Levi,t+β7Roai,t+εi,t

(4)

Growthi,t=γ0+γ1DFi,t+γ2SAi,t+γ3Agei,t+γ4Sizei,t+γ5Naturei,t+γ6Top1i,t+γ7Levi,t+γ8Roai,t+εi,t

(5)

上述回歸模型中，企業個體與年份分別以變量下標i、t作為代表。其中Growthi,t其代表新創企業成長；SAi,t表示企業受到的融資約束程度；DFi,t代表企業所在省份的數字金融發展程度；εi,t表示殘差項。在中介效應分析方法之中，第一步即模型(3)，用于檢驗數字金融和新創企業成長之間關系的總效應，系數α1測度總效應的大小，該系數符號正為則表示解釋變量數字金融對被解釋變量新創企業成長具有促進作用，反之則為抑制作用。第二步，檢驗數字金融與融資約束之間的關系，而模型(4)中的系數β1可對解釋變量數字金融對中介變量融資約束的影響做出分析。第三步，在模型(3)的基礎上加入了融資約束變量，檢驗中介變量融資約束對被解釋變量新創企業成長是否存在顯著影響。同時，對比在加入中介變量融資約束后，解釋變量數字金融對被解釋變量新創企業成長的系數是否顯著變小。模型(5)中系數γ1能夠顯示數字金融對新創企業成長的直接效應，模型(4)中系數β1與模型(5)中系數γ2的乘積則能反映融資約束的中介效應。在本文實證分析對假設的驗證過程中，若系數α1顯著為正，則說明H1成立；若系數β1顯著為負，則H2成立；若系數γ2顯著為負，則H3成立；在H2和H3成立的基礎上，若系數γ1顯著為正，則H4成立。

本文使用最為典型的雙向固定效應模型。為減少隨年份和個體變化的變量被遺漏，及可能導致的內生性問題，對時間效應與個體效應進行控制。

四、假設檢驗與分析

(一)描述性統計

由表2可知，新創企業成長(Growth)的最小值為-3.234，最大值為4.168，說明不同新創企業的銷售收入增長率對數差的差異較大。數字金融發展(DFD1)對數處理后的標準差為0.269，最小值和最大值分別為4.798和6.068，說明全國的數字金融發展較快，同時省級間發展差異亦較為顯著。融資約束(SA)的均值、最大值、最小值分別為3.455、7.643與1.121，說明幾乎所有的新創企業在一定程度上都存在程度的融資約束問題。

表2 主要變量的描述性統計

(二)回歸結果分析

在分別使用隨機效應和固定效應對本文模型進行估計后，豪斯曼檢驗結果顯示p值為0，即本文更適合運用固定效應模型。為驗證H1，即總效應的回歸結果是否成立，本文使用固定效應模型對新創企業的平衡面板數據進行回歸，表3為數字金融對新創企業成長的回歸結果。如下表所示，第一列為僅包含解釋變量、時間和個體效應未受控制的回歸結果；第二列為僅包含解釋變量、時間和個體效應已被控制的回歸結果；第三列為加入控制變量、時間和個體效應未受控制的回歸結果；第四列為加入控制變量、時間和個體效應已受控制的回歸結果。結合表3可得，數字金融發展的系數在1%的水平下顯著為正，說明數字金融對新創企業成長存在顯著正相關的關系，此結果對H1亦提供支持。

表3 數字金融發展對新創企業的成長：基準回歸結果

按照中介效應分析方法，在檢驗完數字金融與新創企業成長為顯著正相關后，即在H1得到驗證的基礎上，加入模型(4)和模型(5)來檢驗H2、H3、H4是否成立。表格4中第二列、第三列分別為模型(4)、模型(5)的回歸結果。通過表4第二列結果可知，數字金融的估計系數為-0.080，在5%的顯著水下顯著為負，這表明數字金融發展能夠很好地緩解企業所受到的融資約束，這與葉勇[14]等結論相同，說明H2成立。由表4第三列的結果可得，解釋變量和中介變量的估計系數均可通過1%的顯著性水平檢驗，說明融資約束確已產生中介效應。中介變量融資約束的回歸系數為-1.170，表明H3成立。而解釋變量數字金融的系數為1.724，這表明融資約束在數字金融發展推動新創企業成長中起到了部分中介作用，因而使H4得到驗證。

表4 數字金融、融資約束與新創企業成長關系檢驗結果

(三)穩健性檢驗

1. 更換解釋變量

本文從數字金融覆蓋廣度與深度對數字金融總指數進行降維分析，覆蓋廣度以電子賬戶覆蓋率為衡量尺度，涵每萬人支付寶賬號的數量、支付寶綁卡用戶比和單位支付寶賬號綁定銀行卡數量，由此反映不同地區的數字金融環境。使用深度則主要包括支付、信貸、投資、保險等業務的用戶人數、交易數量等指標，這一維度展示了各地區數字金融業務服務能力。在對解釋變量替換為子維度進行降維回歸后，其回歸結果參見表5和表6。觀察表5與表6第一列可得，覆蓋廣度和使用深度的估計系數都為正值，且分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗，說明數字金融覆蓋廣度和使用深度都與新創公司的成長發展存在正相關關系，因而H1成立。如表5和表6的第二、三列所示，變量融資約束的估計系數在1%和5%的水平以下顯著為負值，且加入融資約束后數字金融的回歸系數依舊顯著，此與表4的結果基本一致，亦表明在數字金融的兩個子維度指標覆蓋廣度和使用深度對新創企業成長的推動過程之中，融資約束作為橋梁與解釋變量和被解釋變量均存在負相關關系，發揮部分中介作用。該結論進一步對本文實證分析部分的可靠性提供保證。

表5 數字金融覆蓋廣度影響新創企業成長的中介機制：融資約束

表6 數字金融使用深度影響新創企業成長的中介機制：融資約束

2.采用Bootstrap檢驗法進行驗證

為檢驗變量融資約束在數字金融與新創企業成長兩者關系中的中介效應，本文以Bootstrap檢驗法作為穩健性進行檢驗的方法，檢驗結果參見表7。同時對融資約束的中介效應抽取1000次樣本，進行bootstrap檢驗，構造95%的偏差矯正區間。下表中，二效應置信區間均于0之上，表明融資約束在數字金融對新創企業成長的正向影響中的中介效應顯著。

表7 融資約束的中介效應Bootstrap分析結果

五、結論與展望

(一)研究結論

本文以2013-2020年創業板的上市公司的年度面板數據為樣本，對數字金融與新創企業成長之間是否為正相關關系進行實證分析，并使用中介效應檢驗程序檢驗了在該關系中融資約束是否存在中介作用，得出了如下結論。首先，數字金融發展對新創企業成長存在顯著的正向作用。傳統金融內部結構仍存在諸多不足，而數字金融通過數字化技術打破了時空的限制，為新創企業降低了平均投入資本，更加有利于使新創企業成長。其次，數字金融在很大程度上能幫助新創企業緩解其受到的融資約束。數字金融作為金融創新的重要表現，通過拓寬融資渠道和降低信息不對稱與交易成本，改善企業的融資約束困境。再次，融資約束抑制新創企業的成長。在企業進行間接融資時，多為向商業銀行借款。但信用數據缺失、資源匱乏、資金方面難以自給自足的新創企業想獲得商業銀行貸款的較難，在一定程度上會給企業經營和績效帶來更多負面影響，使新創企業的成長發展受到阻礙。最后，融資約束在數字金融對新創企業成長的正向影響過程中發揮著中介作用。數字金融能夠從覆蓋廣度和使用深度兩個方面對傳統金融市場做出有益的補充進而促使新創企業更好地發展。此外，在文本對研究結論進行穩健性檢驗中，對核心解釋變量數字金融進行了變量替換，同時也采用了bootstrap法檢驗融資約束的中介作用，檢驗結果表明本文的結論仍然成立。

(二)理論貢獻與啟示

相較于現有的研究成果，本文的可能的增量貢獻主要包括：(1)實證分析了量化后的數字金融這一宏觀指標與微觀指標新創企業成長之間的關系，為數字金融與微觀企業層面的相關理論提供了實證支持。(2)以融資約束為中介變量，探究數字金融對新創企業成長作用的內在機理，豐富了融資約束的理論和新創企業成長性的相關研究。

本文的研究結果具有如下啟示：第一，對相關政府部門而言，應出臺更多數字金融相關的支持性政策。傳統金融體系在服務實體方面存在不足，其在服務對象、信息獲取、服務地理區域等方面都有一定的缺陷，因而鼓勵數字金融使其更快更好的發展就顯得尤為重要。第二，對新創企業等數字金融服務對象而言，應合理積極地利用數字金融來降低融資成本。第三，對監管機構而言，應該完善監管政策與對風險的識別控制能力。雖然數字金融給我國經濟帶來了新的活力，但萬事皆有兩面性，其存在的金融風險隱患仍需防范。因此，監管機構可以靈活運用大數據、云計算、互聯網網絡技術等數字技術監管數字金融，促使其健康有序地發展。