數字經濟、信息不對稱與融資約束
——基于數字型中小企業的實證研究

衛世如，陳志芳，侯晨波

(1.昆明理工大學管理與經濟學院，云南 昆明 650000；2.上海海事大學經濟管理學院，上海 200122)

一、引言

“數字經濟”通常是利用各互聯網站的數據，通過爬蟲、python 等數字技術收集信息并產生流動的經濟活動。 它是以信息數據資源利用為主構成要素， 以建立現代經濟信息網絡體系為主要經濟載體，以現代信息和通信等技術手段資源的高效綜合集成運用能力以及社會各種生產要素信息的快速數字化和更新為主要經濟動力，促進社會公平發展和經濟效率得更加和諧統一發展，是一種新經濟形式。 數字經濟的發展速度極快，傳播范圍廣泛，社會影響巨大。 它不斷促進人類生產方式、生活方式和經濟管理方式的深刻變革。 成為調整世界要素資源、重塑世界經濟結構、改善世界國際市場競爭格局的重要動力。 因此，要全面落實新發展觀，通過數據信息化推動新動能，進而運用新的動能來促進企業新發展。 所以如何有效實施數字經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。

在目前開展的相關研究工作中，不少國內學者致力于進一步研究在數字領域取得的突破性進展以及對企業長期融資風險約束帶來的積極緩解效果。 網絡金融、數字普惠金融技術等在諸多方面也會直接影響到企業自身的融資約束。 在如今的數字時代，研究金融科技發展相關文獻很多，但大多數僅提出數字經濟可以影響企業融資約束的程度。 至于具體如何影響風險作用機制仍缺少大量實證分析。 因此，本文采用2016—2020 年數字產業上市公司的實證數據，運用stata、爬蟲、python 等其他數字技術收集數據并分析研究數字經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融資難的問題。

二、理論分析與研究假設

Myers & Majluf 進行數據分析發現， 信息不對稱使公司的境外資本提供商處在信息劣勢地位，導致境外資本提供商的逆向抉擇①。 公司需要承擔風險溢價才能拿到經營需要的資本，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或得到資金，產生資金約束②。 根據以往文獻研究可以看出，中小企業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境中數字經濟發展水平的影響，而且和自身企業數字技術水平相關，同時還與企業信息不對稱程度有關。

黃銳、賴小兵和唐松的研究表明，數字經濟可以通過優化直接和間接融資系統等宏觀路徑以及降低企業融資成本和提高企業透明度等微觀路徑，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融資中小企業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，進而解決中小企業在擔保和審批中的問題④。 徐展和盛思思認為，數字經濟的發展促進了城市治理和服務的數字化轉型， 改善了企業的信息環境和商業環境，區域數字經濟發展顯著降低了企業的融資約束水平⑤。 上述研究結果主要是從宏觀視角來描述分析當前數字經濟發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和大量實證數據資料的支撐。 本文認為，數字經濟技術對中國中小企業融資難的有效緩解主要是通過利用它本身在企業管理信息采集和數據處理方所具有的一些獨特的優勢技術，以此來有效改變信息的不對稱狀態。

Botosan、Botosan&Plumlee、 王煒和蔣高峰等都認為， 提高公開信息內容的發布質量以及對應技術水平對緩解信息不對稱程度有很大的作用， 進而可以減少企業融資資本的產生，最終緩解一定的融資約束⑥-⑧。 數字經濟的發展增強了企業信息處理能力， 可以進一步緩解信息不對稱， 進而為緩解企業融資約束問題提出新的途徑。 大數據技術等新一代信息技術手段的快速發展應用和政府信息內容的公開在一定的意義層面上逐步取代傳統信用風險評估分析系統固有的分析功能，進一步提高到了信息公開的全面透明化水平與及時性， 減少了政府信息內容的不對稱程度。 由于大數據、云計算、5G 等數字技術的應用，企業各方面都發生了重大更新。 這種變革使得企業信息處理能力增強，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，數字經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，合理分散風險，最終有效緩解中小企業的融資約束。 據此，本文提出了第一個假設。

假設1：數字經濟緩解資金供應。

假設2：數字經濟解決信息不對稱問題，促進了企業融資。

三、研究設計過程

（一）數據來源及變量定義

本文公司名錄、數字來源于Wind 數據庫，數字經濟其他衡量數據均來自《中國城市統計年鑒》。 我們選擇全國大中小板及數字化行業上市公司在2016—2020 年的月度財務數據報告作為初始樣本。表1 展示了中國城市數字經濟綜合發展水平的主要建設指標和構建流程。 模型中其他各個變量的解釋如表2 所示。

表1 數字經濟綜合發展水平

表2 變量定義

（二）模型構建

本文沿用Almeida 建立的度量公司融資約束程度的現金-現金流敏感性模型并用發展能力來代替Tobin' s Q 度量企業發展情況，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期的現金及現金等價物凈增加額，現金流量(CFit)為自變量。依據現金-現金流敏感性模型可知當α1為正數時，數字化中小企業存在融資約束；同時通過α1的大小可判斷企業融資約束程度的輕重。根據以往文獻實證研究結論顯示，α1的值顯著為正時說明數字化中小企業明顯面臨融資約束， 并且α1正值越大越反映企業資金受制約性越強。 α2-α6分別為各控制變量的系數，ε 為隨機誤差項。 其他的變量是控制變量，主要包括發展能力（Oigr）、 償債能力（Loar）、 盈利能力（Roa）、有形資產占比（Tar）、固定資產比率（Far)。

為了檢驗研究假設H1，在模型（1）公式中加入變量交叉項(CF·Ldec)來觀察數字經濟發展水平對企業融資約束的程度有何影響，其中系數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H1 成立， 預期通過數據整合代入模型二結果系數α2顯著為負。 本文根據Rogers and Stocken 的研究結果，以證券分析師對公司盈余預測標準差來替代信息不對稱程度⑩。為了檢驗研究假設H2， 本文根據信息不對稱程度分成高低兩組，利用模型（2）驗證數字經濟發展水平對兩組樣本的融資約束緩解程度。 如果研究假設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、結果與分析

（一）主要變量的描述性統計

從表3 可以看出， 在低信息不對稱程度下，Cash 的變動規模(中值為50180000)顯著弱于高信息不對稱程度下的企業(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備會從經營凈現金流中預留更多資金。 而從償債能力欄可以看到，在高信息不對稱程度下，企業償債壓力的增加規模(中值為0.385)明顯高于低信息不對稱程度下的企業(中值為0.357)。 即高信息不對稱程度下企業資產負債率高， 財務風險相對較高，企業償債壓力會更大，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，企業發展能力(中值為0.173)略比低信息不對稱程度下企業的發展水平(中值為0.113)要高，即高信息不對稱程度下企業的發展潛力較大。 高信息不對稱程度下經營凈現金流（中值為219200000），原因可能為支持企業發展擴張欲要準備更多資金。 從固定資產占比欄可以看出低信息不對稱程度下的固定資產規模(中值為0.102)相比高信息不對稱程度下的企業偏大，也就是說在低信息不對稱程度下公司的固定資產數量越多， 代表公司的經營能力就越好，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的更高。 高信息不對稱組的現金儲備 （ΔCash） 均值明顯大于低信息不對稱組，這可能源于企業的償債壓力（Loar）比低信息不對稱組需要更多的現金，或者低信息不對稱下固定資產占比（Far）過高所致。通過對8 欄數據的分析可以看出，在信息不對稱程度高的情況下企業可能面臨的融資約束更強。

表3 主要變量描述性統計表

（二）相關性檢驗

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

表4 變量的Pearson 相關系數矩陣

表5 方差膨脹系數表

（三）多元回歸分析

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

表6 數字經濟對融資約束緩解作用的回歸結果

2.不同信息不對稱程度下數字經濟對融資約束的緩解作用。 根據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，結果如表7 所示。

表7 對融資約束緩解作用的分組回歸結果

從表6 和7 中可以發現，數字經濟發展與現金流的交叉項目(CF·Ldec)回歸結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。 全樣本組內數字經濟發展與資金流的交叉項目系數為-0.253， 而在高信息不對稱組內， 數字經濟發展與資金流交叉項目的回歸系數為-0.291， 說明數字經濟發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，數字經濟發展則更明顯地減輕了整體公司的融資制約問題，驗證結論也支持了假設2。

低信息不對稱組下數字經濟發展與現金流的交叉項（CF·Ldec）的回歸系數為-0.277。與高信息不對稱組相比，不僅交叉項系數未通過顯著性檢驗而且絕對值較小，即數字經濟發展在低信息不對稱下沒有明顯緩解企業的融資約束問題。 說明現階段低信息不對稱下的企業， 有一些被市場過分高估，導致投資回報率慢慢降低，企業商業信譽評級的優勢也在慢慢地淡出數字市場化進程中。 隨著數字市場的發展與健全，提高了數字市場透明度、減少了信息不對稱，提高了數字經濟市場發展的收集與管理信息能力。 數字市場會對融資公司和項目做出比較客觀和科學地評價，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）穩健性檢驗結果分析

在以上的分析中，可能還存在內生性問題。 一方面，在替換數字經濟度量指標并使用解決內生性問題的固定效應回歸后的結果顯示，列（1）中交叉項（CF·Ldec）的系數顯著為負，說明數字經濟的發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，本文將公司規模作為控制變量加入擴展模型，并按公司盈余預測標準差將企業分為高低信息不對稱組， 高信息不對稱組CF 及交叉項（CF·Ldec）系數在5%的水平上通過了顯著性檢驗。因此，以上實證結果比較穩健，與前文一致，限于篇幅，相關結果不再報告。

五、研究結論與建議

（一）結論

由于中小企業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的健康發展和永續經營。 在當前數字經濟迅速興起的大背景下， 上市公司為適應市場經濟的大環境和減少融資成本必須加強信息公開， 通過提高數字經濟水平獲取更多資金流： 一是通過數字經濟顯著緩解中小企業板數字化產業上市公司的融資約束程度。根據回歸結果可知數字經濟對現金-現金流敏感性具有反向影響，促使數字經濟水平提高。二是數字經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重程度相比， 在高企業信息不對稱下數字經濟發展更能顯著地減輕了企業的融資約束問題。

（二）建議

基于上述結論，提出如下建議：

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

2.針對不完善的數字市場，數字企業要從自身出發，首先要清楚了解企業投資的本質，是為了企業做大做強， 不要因此產生內部沖突或投資過度，不能本末倒置。 因此，應加強自身治理并提高自由現金流的使用效率， 以防閑置資金造成資金浪費。其次企業發言人要不斷用積極的態度與外界溝通，只有這樣企業良好的正面形象才能被外界所熟知，提高企業商譽就會更加容易。 最后努力發展數字經濟技術，創造屬于自己的企業優勢。

3.數字企業自身努力離不開宏觀環境的支持，因此要完善數字市場。 首先要營造數字經濟新生態，運用數字經濟技術識別企業實際融資需求，全程無接觸式地推出數字科技產品。 其次針對數字技術的自身特殊性，必須全方位和多層次地考慮構建風險防范體系。 最后政府要重視數字技術產業的技術創新并引導數字化產業可持續發展。

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投資的受約束程度，有助于我們認識現階段中小企業融資受約束程度的差異和企業內在原因的差異，以便于有針對性地改善中小企業的融資情況，從而引導性地改善信息不對稱程度下中小企業的社會融資。 企業主要針對數字經濟建設進程中企業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前數字經濟發展，充分明確當前形勢，積極思考發展：一是在中國不同行業信息的不對稱影響程度情況下，中國企業在克服融資環境制約的情況下如何響應政府的政策及激勵機制，從而能夠全面建設數字經濟。 二是在中國不同行業信息的不對稱影響程度的情況下，企業如何克服融資環境制約以促進就業的政策導向， 實現當前數字經濟改革的發展成效。中國的政策性融資保障所取得的階段性進展，充分肯定了數字改革進展和國家政策性支持的階段性成果，為企業融資提供了方法，也為企業的進一步發展提供了依據。