金融科技對中小企業融資約束的影響研究
——基于新三板企業的實證檢驗

■張夢蝶 蘇州科技大學商學院

一、引言

我國作為世界上最大的發展中國家，伴隨著經濟改革的持續推進和經濟的高質量發展，近年來中小企業的增長規模十分顯著。相關統計數據顯示，截至2021 年年底，我國中小微企業數量達4800 萬戶。關于促進中小企業健康發展的問題，2018 年國務院促進中小企業發展工作領導小組第一次會議中首次提出中小企業具有“五六七八九”的典型特征，即中小企業貢獻了我國50%以上的稅收、60%以上的GDP、70%以上的技術創新成果、80%的城鎮勞動就業，占據了我國企業數量的90%。2022 年兩會再次強調，呵護經濟發展“毛細血管”，呼吁為中小企業長遠發展創造良好的發展環境。作為我國經濟市場的重要一員，中小企業是我國經濟體系中最具活力和創造力的經濟主體，也是推動實體經濟發展的重要基礎。但是，中小企業在目前發展過程中仍存在著現金流動差、資產結構不合理等財務問題，以及發展模式不健全、發展程度不平衡、信息披露不完善等經營問題，金融機構對于中小企業現金流和資產狀況難以準確評估，造成了交易雙方的信息不對稱，從而導致中小企業難以獲取傳統金融服務，面臨較大的融資困境。

近年來，金融科技利用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等數字技術擴大了金融領域的外延，創新了多元化的金融產品，使科技與金融有效融合。一方面，金融科技可以通過技術優勢高效便捷地搜集和挖掘企業信息，從而幫助銀行等金融機構做出更優的信貸決策，降低違約風險概率；另一方面，金融科技的發展打破了傳統的金融模式，螞蟻金服、P2P 網貸和眾籌融資等新的融資模式打破了傳統金融模式的高門檻，彌補了中小企業單一的融資模式。《金融科技發展規劃2022—2025 年》也提出，使科技賦能金融資源，做到資源分配的價值最大化，將金融科技運用到經濟社會發展關鍵領域和薄弱環節，落實到實體經濟之中。

二、理論分析與研究假設

金融科技作為科技扶持金融的一種新興發展模式，利用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新興技術進一步改變了傳統的融資方式，以低成本提供了更便捷的融資渠道，滿足了中小企業在發展過程中所需要的資金，Cole 等（2019）指出，金融科技的發展創造了新的業務模式，以智能化的技術手段降低了雙方的交易成本，提高支付效率，增加了中小企業的融資渠道；馬衛民和張冉冉（2019）基于企業生命周期視角分析得出，金額科技可以利用區塊鏈技術破解科技型中小企業融資困境；黃銳和賴曉冰等（2020）通過宏觀、微觀路徑機制分析得出，金融科技對緩解企業融資約束具有持續性影響效果。因此，基于以上分析，提出假設1。

假設1：金融科技發展可以緩解中小企業融資約束。

目前，由于我國的特殊制度背景，銀行業中一直存在著“信貸歧視”，銀行發放貸款時往往“重國有，輕民營”。這是因為國有中小企業有著政府扶持的優勢，一般存在預算軟約束現象，使得國有中小企業能夠更好地從金融機構融資。而非國有中小企業在融資過程中缺乏政府支持，再加上本身信息透明度不高，融資過程相對更加困難。而金融科技能夠通過數字化技術降低銀行等金融機構獲取企業信息的搜集成本和風險監督成本，精準評估企業資信狀況，降低非國有中小企業信貸偏差，提高非國有中小企業的金融支持。因此，基于以上分析，提出假設 2。

假設2：相比國有中小企業，金融科技對于非國有中小企業融資約束的緩解作用更為明顯。

三、實證設計

1.樣本選擇和數據來源

本文選取2015—2021 年的新三板上市企業為中小企業樣本進行實證研究，主要由于新三板上市企業數據來源可靠且數據質量高，具有嚴格的審核和信息披露要求，同時新三板的上市條件較為寬松，發行規模和成長基數較小，主要服務于中小企業的發展。數據來源于Wind 數據庫和歷年《中國金融年鑒》。在進行實證分析前，按照以下原則對樣本進行嚴格篩選：

①剔除金融和房地產行業；

②剔除數據缺失、不完整、不全面的企業；

③考慮到ST、*ST 公司財務指標存在異常，剔除ST、*ST 企業。

對所有變量進行1%的縮尾處理，最終得到6931 家企業。

2.變量選取

變量名稱和說明如表1 所示。

表1 變量名稱和說明

3.計量模型設定

基準模型：檢驗中小企業是否存在融資約束。

α1為企業現金—現金流敏感程度，用以表示企業融資程度。通常存在融資約束的中小企業很難獲得外部融資，為防止未來出現發展資金不足的情況，不得不轉為內部融資，從企業的現金流中提取資金留存。因此，α1顯著大于0，表明中小企業存在融資約束。

檢驗模型：檢驗金融科技是否能夠顯著緩解中小企業融資約束。

在模型（2） 中加入企業現金流與金融科技的交互項來證明金融科技是否對企業的現金—現金流敏感性產生影響，即金融科技是否能夠顯著緩解中小企業融資約束。若φ1顯著小于0，則說明金融科技可以緩解中小企業的融資約束。

四、實證分析

1.描述性統計

相關變量的描述性統計如表2 所示。

表2 相關變量的描述性統計

從表2 可以看出，現金及現金等價物變化⊿Cash的最大值為0.514，最小值為-0.423，說明不同中小企業受到的融資約束程度不同。金融科技Fintech的最大值為3.208，最小值為1.650，說明不同地區金融科技的發展程度不同。現金流比值CF的標準差為0.066，均值為0.048，說明中小企業的經營現金流整體波動不大，比較均衡。

2.模型選擇

本文使用的數據樣本是時間短、個體數多的短面板平衡數據，因此在進行回歸前，需要進行固定效應和隨機效應模型之間的模型選擇。本文通過Hausman 檢驗來進行模型選擇，檢驗結果如表3 所示。

表3 模型Hausman 檢驗結果

根據檢驗結果可以看出，P值遠小于0.01，因此在1%水平上拒絕原假設，基于上述檢驗結果，本文使用固定效應模型。

3.模型回歸

回歸結果如表4 所示。

表4 金融科技與中小企業融資約束

根據現金—現金流敏感模型回歸結果可以看出，在基準模型（1） 中，企業現金及現金等價物變化⊿Cash與現金流比值CF呈現正相關關系，CF的系數為0.291，且在1%水平下顯著，這表明經營現金流每增加一個單位，企業現金持有量變化就會增加0.291 個單位，表明即使存在外部融資機會，中小企業也會在自身經營現金流中留存現金來進行內部融資，避免外部融資約束問題，這一結果也表明了我國中小企業普遍存在融資約束問題。在檢驗模型（2） 中，金融科技與現金流比值的交互項系數為-0.001，且在5%水平下顯著，說明金融科技對中小企業融資約束具有緩解作用，假設1 成立。

企業現金及現金等價物變化⊿Cash與企業成長性Growth呈現顯著負相關，說明企業成長能力越強，它們獲得外部融資的難度就越低，所以持有的現金變動會相對略小。企業現金及現金等價物變化⊿Cash與長期資本支出Expend呈現顯著負相關關系，說明企業當年購買固定資產、無形資產和其他現金資產時，會使當年現金持有量減少。企業現金及現金等價物變化⊿Cash與凈營運資本變化⊿NWC和流動負債變化⊿SD之間都呈現顯著正相關，說明隨著企業凈營運資本的增加，企業流動性資產隨之增加；同樣，隨著短期負債增加，企業可能面臨巨大的短期還債壓力，這會迫使企業增加現金留存來支付債務。

4.金融科技對中小企業融資約束的影響：基于產權性質的調節

分組回歸結果如表5 所示。

表5 分組回歸結果

本文采用回歸模型（2） 進行進一步分析，可以看到國有和非國有中小企業的現金流回歸系數分別為1.152 和1.919，分別在10%和1%的水平下顯著，這說明中小企業普遍存在融資約束問題，其中非國有中小企業的現金敏感性系數大于國有中小企業，這說明非國有中小企業面臨的融資難度更大。這可能源于國有中小企業具有國有控股性質，國有背景的中小企業獲取資金更加容易，面臨的融資問題就相對較小。從金融科技與現金流交互項系數來看，國有中小企業和非國有中小企業的回歸系數分別是-0.192和-0.048，分別在10%和1%的水平下顯著。說明金融科技的發展對中小企業融資難題具有緩解作用，但是相對國有中小企業而言，金融科技的發展對解決非國有中小企業融資問題更有優勢。這是因為國有中小企業在管理上缺乏彈性，可能較少利用金融科技的發展模式進行融資，而非國有中小企業在融資方式上比較靈活，對于金融科技這種新興模式更加容易接受。因此假設3 成立。

五、結論與政策建議

1.結論

本文主要研究金融科技對中小企業融資約束的影響，運用固定效應模型進行回歸分析和異質性分析。研究結果表明，金融科技的發展能夠紓解中小企業融資困境；同時通過異質性分析發現，金融科技的發展對于非國有中小企業的融資緩解作用更加明顯。

2.政策建議

隨著金融科技的逐步發展，各種金融模式逐步形成，金融業改革的步伐向前邁進，然而，中小企業仍受到相對不平等對待，中小企業所做出的貢獻與所擁有的金融資源不匹配，在發展過程中還存在一定的融資難題。據此提出以下建議，希望有效發揮金融科技所帶來的積極影響，促進飽受“融資難、融資貴”困擾的中小企業蓬勃發展。

（1） 建議國家層面應該制定與當今社會金融科技發展相適應的政策，政府應該支持中小企業發展，支持金融科技業務落地實施；建立金融基礎設施，打造與之相適應的金融服務平臺，推動金融業更好地發展。

（2） 鼓勵銀行機構進行金融創新，為中小企業提供更加多元化的融資產品，瞄準中小企業創新業務模式，彌補中小企業單一的融資渠道，解決中小企業面臨的融資困境。