数字普惠金融缓解中小企业融资约束的效应*——基于中国上市公司的实证研究
作者：郑祖昀 黄瑞玲 2021-10-26 19:24 新传播 【字号：大 中 小】
中小企业是推动我国经济发展的主力军，但融资约束问题是阻碍其自身发展的顽疾，也是制约中国经济转型升级的重要瓶颈之一，数字普惠金融作为普惠金融发展的新模式，运用大数据、云计算等数字技术为缓解中小企业融资约束问题提供了新思路。本文以SA指数反映企业融资约束，利用2011-2018年A股上市公司的财务数据和北京大学数字普惠金融指数，构建实证模型分析数字普惠金融对中小企业融资约束的影响。同时，本文从企业异质性和地区经济发展差异性两个角度作出进一步分析，将面板数据分组，添加交互项进行回归分析，实证结果表明：数字普惠金融发展能够显著缓解中小企业的融资约束；相比民营中小企业，数字普惠金融发展更能缓解国有中小企业融资约束，但这种差异性随着数字普惠金融的完善在逐步收敛；在经济发展水平较高的地区，数字普惠金融发展更能缓解中小企业的融资约束。根据分析结果，本文提出以下对策：推动数字普惠金融进一步发展，提升数字化程度，减轻信息不对称程度，消除“所有制歧视”；平衡区域发展，在财政上向经济落后地区倾斜，提高金融基础设施建设；构建数字普惠金融监管框架，平衡数字普惠金融的创新和风险，引导数字普惠金融健康且可持续地为实体经济服务。
四、数据选取、模型设计及变量说明
（一）数据选取
本文所采用的数据来源于深圳国泰安CSMAR数据库和由北京大学数字金融研究中心发布的北京大学数字普惠金融指数，时间窗口为2011年至2018年。为衡量企业的融资约束水平，本文选取沪深两市所有A股上市公司作为初始样本，为保证数据质量进行如下筛选∶一是剔除金融类、租赁与商务服务类、ST类公司;二是剔除研究数据缺失的样本;三是仅保留有八年连续观测值的企业，最终得到1842家企业数据，为消除极端值的影响，本文借鉴已有文献中的常见做法，对所有变量进行1%的winsor处理。
（二）模型设计与变量说明
由于SA指数相对稳健的特性，本文采用SA指数作为衡量企业融资约束的指标，并构建如下模型去研究各省份数字普惠金融发展对企业融资约束的影响∶
1.被解释变量式（1）中，SA即为模型的被解释变量，表示企业所受融资约束的程度，参照Hadlock和Pierce（2009）[12]、鞠晓生等（2013）[13]的做法，得到SA的计算公式为∶
其中，Size表示企业资产总额（百万元），Age表示企业上市年限。通过该公式计算得到的SA指数为负数，且其绝对值越大，说明企业所受到的融资约束越严重。
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