數字金融對遼寧省民營企業信貸融資影響的實證研究

馬 巍

（沈陽工業大學經濟學院，遼寧 沈陽 110870）

一、引言

遼寧省工商聯數據顯示，截至2021 年底，遼寧全省實有民營企業432 萬戶，占市場主體總量的96%，同時2021 年民營企業實現稅收2608 億元，占全省稅收的53%，此外民營企業中有7702 戶屬于高新技術企業，占全省高新技術企業的95%，可見民營企業是遼寧省經濟發展的重要組成部分。對解決就業促進科技發展具有重要意義。但是2023 年遼寧省兩會上遼寧省工商聯提交的《關于提高中小企業融資可及性的建議》中也指出遼寧省銀行信貸資源分配不平衡、中小企業信用支撐不夠、金融供給側創新不足，阻礙了遼寧地區民營企業的發展。根據民建遼寧省委會報告顯示，固定資產特別是房地產市場的低迷，房地產不好變現、不好抵債，加劇資金流動性與固定資產潛在流通能力的雙重危機，使融資困難成為遼寧省民營企業發展過程中的最大困難。

當前民營企業融資難問題產生的主要原因：一方面是信息不對稱，銀行對民營企業了解不足；另一方面是民營企業可抵押資產不足，我國又缺乏民營企業信用擔保體系，銀行出于風險管理的考慮，認為民營企業存在較大的信用風險，因而更傾向于拒絕貸款。我國金融體系是以銀行為核心的，是企業融資的主要來源，而且我國資本市場的融資標準往往比銀行貸款更高，民營企業難以利用直接融資方式持續獲得融資，在銀行貸款無法獲得時，民營企業基本喪失了以合理成本獲得融資的可能。

隨著數字金融的發展，互聯網融資成為解決民營企業融資難的問題的新手段。解維敏等（2021）研究發現，數字金融顯著地緩解了民營企業融資約束，尤其是對年齡較小、規模較小、處于成長期和成熟期的企業是更為顯著。高霞等（2022）在研究工業企業發展時發現，數字金融的發展降低了金融市場的信息不對稱，提高了現存企業獲得信貸的可能性，為企業擴張規模提供資金支持，最終促使企業成長。數字金融發展緩解我國中小企業融資約束主要是通過三大作用系統達成的，包括信息識別系統、成本紓解系統和市場化調節系統（倪志興，2022）。姚正海等（2022）研究數字金融對企業財務績效的影響時發現，普惠金融數字化程度的作用不顯著，數字金融使用深度才是提升作用最大的。總體而言，普遍認為數字金融可以改善民營中小企業財務的可持續性，進而改善民營企業的融資環境（李賓等，2022）。

近幾年，遼寧省數字金融發展迅速（具體見圖1），其中數字金融總指數以及數字金融覆蓋廣度都是逐年增長，而數字金融使用深度指標在2018 年有一個下降，數字化程度指標則是在2015 年最高，在2016 年大幅度下降，之后幾年有所增長，但是仍未回到最高水平。造成數字金融使用深度和數字化程度下降的主要原因是，這兩個指標包含了使用互聯網金融進行信貸的戶數、貸款金額和貸款利率等，而我國互聯網信貸在2015 年發展最為迅速，在此之后國家為了規避信用風險對互聯網P2P平臺進行管理，移動端的信貸金額和使用戶數都有所下降，而貸款利率有所上升，造成了數字化程度指標的降低。事實上數字金融中的互聯網業務和移動支付，跨越了地區和行業的限制，一定程度上減輕了信貸配給度，促進了金融資源的合理配置（王馨，2015）。同時數字金融中包含大量的支付和業務往來信息，對金融企業掌握借款人真實情況具有重要意義。

圖1 遼寧省數字金融發展現狀

綜上所述，本文選擇遼寧省2015—2022 年民營企業上市公司數據為樣本，首先分析數字金融總指數、使用深度、覆蓋廣度和數字化程度等指標對遼寧地區民營企業銀行信貸可得性的影響；其次在發現數字金融影響是顯著負效應的基礎上，分析產生這種結果的原因。并將企業收入作為中介變量，分析在存在企業收入門檻的情況下，數字金融對遼寧省民營企業信貸融資的影響。

二、理論分析

研究發現數字金融可以緩解企業的融資約束（萬家彧等，2020）。陳旭等（2022）在對我國17623 家企業融資與數字金融之間的關系進行研究發現，數字金融對民營小微企業的短期融資有更顯著的正向拉動效應，數字金融覆蓋度與使用深度對降低企業短期銀行貸款成本有顯著效果，但是數字金融數字化指數對企業銀行短期貸款成本的影響是負的，只是這種影響不顯著，總體上看數字金融的影響促進大于擠出效應。截至2021 年上半年我國共有互聯網移動支付用戶8.72 億，龐大的使用客戶帶來了互聯網價值的幾何式增長。Hau 等（2017）在對螞蟻集團內部上億條交易數據進行模糊斷點回歸研究時發現，大數據對風險控制具有明顯作用。數字金融提高了資金供求雙方的信息對稱程度，通過“去中介化”降低了企業融資成本，而且數字金融產品客戶的準入門檻較低，更能滿足不同規模企業和低收入人群的融資需求，針對小微企業，可以降低其信貸的門檻，提高金融可達性和服務效率（徐琳等，2019）。

然而李佳等（2021）從功能效用出發數字金融對企業融資是一種顯著的負效應，數字金融的發展顯著降低了企業信貸融資水平，減輕了企業對銀行信貸的依賴程度，對于民營企業及中西部地區企業來說，數字金融對企業信貸融資的替代效應更為顯著，說明數字金融確實發揮了普惠作用，覆蓋了企業中的長尾群體。陳廉等（2021）在研究數字金融能否降低企業債務融資總成本時發現，數字金融對銀行貸款有促進作用，但是對商業信貸有抑制作用，而且這些作用受到企業內部控制這個中介變量的影響，數字金融存在異質效應，數字金融的影響并不是一成不變的。

由此可見，數字金融是否一定能夠解決民營企業信貸融資困難的問題，其結論存在爭議。遼寧省民營企業相對東南沿海地區發展相對落后，民營企業融資缺口較大，那么數字金融的發展能否為民營企業融資帶來新的契機？它有怎樣的影響，能否為民營企業融資提供新的途徑？由此本文提出兩個假設。假設一：數字金融能夠緩解遼寧省民營企業融資約束。假設二：數字金融對遼寧省民營企業銀行信貸融資是替代效應。本文將就這些問題進行探討。

三、模型設計與變量選取

1.數據來源及處理

考慮到數據的可得性，供給側改革的影響，選擇2015—2020 年遼寧省民營企業上市公司為樣本①。由于進行模型分析需要數據是完美平衡的，因而對樣本進行以下處理（1）剔除金融業、ST 及*ST 的公司和財務數據不全的公司；（2）對樣本進行了5%和95%的縮尾處理；（3）對于樣本數據進行取對數處理。

2.變量定義

被解釋變量：民營企業銀行信貸融資（Loan）和民營企業融資約束（SA），解釋變量為數字信貸指數（Dig）和數字金融覆蓋廣度（Range），其余為控制變量，具體如表1 所示。

表1 變量及其定義

3.模型的設定

由于本文主要研究遼寧省民營企業融資約束和信貸融資問題，根據假設一，數字金融能夠緩解遼寧省民營企業的融資約束，借鑒陳廉等（2021）的做法，本文構建如下回歸模型：

其中，下標i 代表企業，下標t 代表時間，α 為常數項，ε 為隨機擾動項，β1、β2…β6表示估計系數。并且，SA 指數采用Hadlock 等（2010）的模型計算，計算公式為：SAit=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age

根據假設二，數字金融對遼寧省民營企業銀行信貸是替代作用，根據上面的做法，構造第二個回歸模型：

其中，下標i 代表企業，下標t 代表時間，α 為常數項，ε 為隨機擾動項，β1、β2…β6表示估計系數。

4.模型平穩性檢驗

變量進行平穩性檢驗，選擇Levin-Lin-Chu（LLC）面板數據檢驗法，數據平穩可以保證避免出現偽回歸的問題。結果如表2 所示。由結果可以看出，變量都是平穩的，事實上對于“大N 小T”的樣本，出現偽回歸的概率很小。

四、實證結果與分析

1.融資約束模型回歸結果及分析

對樣本進行Hausman 檢驗，檢驗的結果卡方值為76.77，P值為0.0000，說明模型中個體效應也是解釋變量不是隨機變量，模型應該采用固定效應模型，回歸結果如表3 列（1）所示。從結果可以看出數字信貸指數、數字金融覆蓋廣度和企業年齡三個變量在1%的檢驗標準下對民營企業融資規模有顯著影響，企業規模則是在5%的水平下有顯著影響，而且這幾個變量的影響都是負效應，說明四個變量都會使融資約束變量變小，即減輕民營企業的融資約束。通過對變量系數對比可以發現，數字金融使用范圍對民營企業融資約束改善的效果要大于數字信貸指數，企業成立年限對融資約束的減輕效果要大于企業規模。說明對于民營企業來說成立時間越久，數字金融使用范圍越廣，對其融資改善越大。而企業資產負債率和流動比率對民營企業融資約束的影響則是不顯著的，說明歷史信貸情況和短期的流動性既不會改善民營企業融資約束，也不會使民營企業融資更加困難。

實證結果證明數字金融發展確實可以緩解民營企業的融資約束，這一點常筱瑤（2023）在對我國創業板、科創板和新三板上市中小企業進行研究的時候，也有類似的發現，甚至對于非國有中小企業的緩解作用更顯著。

2.信貸融資模型回歸結果及分析

該模型Hausman 檢驗的結果是14.88，P 值為0.0212，模型同樣采用固定效應模型，回歸結果如表3 列（2）所示。從結果可以看出，首先，數字金融覆蓋廣度（Range）、企業年齡（Age）和流動比率（CR）三個變量都在1%的顯著水平下通過了假設檢驗，數字信貸指數（Dig）則通過了5%的顯著水平檢驗，企業規模（Size）則是在10%的水平上顯著，變量中只有企業資產負債率是不顯著的。其次，數字信貸指數和數字金融覆蓋廣度兩個變量的影響是負的，也就是說數字金融的發展并不能增加民營企業的銀行信貸規模，反而是一種擠出，考慮到模型（1）的結論，數字金融可以緩解民營企業融資約束，那么可以認為數字金融對傳統的銀行信貸是一種替代作用，數字金融提供了新的融資模式和融資渠道（夏天添等，2022），民營企業有了更多可以獲得資金的方式，因而在融資增加的同時銀行信貸減少，銀行不在是民營企業融資的唯一途徑。

而企業年齡和企業規模表現出的正效應，反映出對于銀行來說，在授信過程中對于企業成立時間越長，企業規模越大的民營企業，給予貸款的可能越大，穩定的經營能夠使民營企業獲得更多的銀行信貸。流動比率顯著的負效應則可能是由于充足的短期資金可能就是上一期的銀行借款帶來的，過多的流動資金可能代表較大的債務壓力，因而影響了銀行的進一步授信。

五、結論及啟示

本文通過對遼寧省民營企業上市公司數據進行實證分析發現，數字金融尤其是數字信貸指數和數字金融覆蓋廣度指標可以緩解民營企業融資約束，但是這種緩解主要體現在數字金融提供了更多的融資渠道，增加了遼寧省民營企業融資的可得性，數字金融對遼寧省民營企業銀行信貸融資更多的是一種替代效應。對于經營穩定、企業持續年限長、資產相對豐厚的民營企業來說，數字金融發展為其提供了更多的融資渠道，這種渠道由于互聯網的特性是跨地區、跨行業的，而融資渠道的增加還可以一定程度上降低融資成本，進而緩解民營企業融資難的問題。

基于以上結論提出以下政策建議：第一，加大數字金融覆蓋廣度，為民營企業提供更加多樣化的融資渠道，提高數字金融服務能力，構建民營企業支付體系，利用大數據在緩解遼寧地區民營企業融資問題的同時，也控制金融信用風險，避免風險的跨區域傳播；其次，對于民營企業自身來說，一方面要提高自身經營的穩健性，保證企業能夠持續經營，另一方面民營企業也要加強對數字金融的了解，提高對數字金融的利用效率，合理地通過數字金融渠道獲取更多的融資，從而在數字金融發展中獲取更多的利益；最后，對于政府方面，既要對數字金融進行合理的監管，又要在民營企業中加大數字金融的相關推廣，讓數字金融為民營企業發展提供新的動力。

注釋：

①財務數據來自國泰安數據庫和上市公司年報，數字金融數據來自北京大學數字金融研究中心。