数字普惠金融、融资约束与企业经营绩效

李景涛

(甘肃政法大学 商学院,甘肃 兰州 730070)

0 引言

2016年二十国集团于杭州峰会提出数字普惠金融概念。这一概念强调通过移动支付、数字科技及互联网技术提升金融服务的覆盖广度和深度。金融体系运行是否畅通、供应是否充足,成为能否实现区域经济高质量发展的关键因素[1]。我国传统金融行业长时间存在信息不对称问题,“融资难”与“融资贵”问题一直难以解决。金融服务机构设施不完善导致其服务成本偏高,金融服务效率低下导致企业资金运转缓慢。因此基于数据变现构建的数字普惠金融对于扩大金融服务受众面、促进市场资金供需平衡、提高资源配置效率具有重要意义。

当前,我国正面临着经济发展增速放缓、毕业生就业压力增大等问题,而企业作为吸纳就业、促进经济发展的重要平台,对稳定市场经济具有举足轻重的作用。经济高质量发展的要求之一就是发展成果全民共享,而数字普惠金融能够促进信息对称进而实现经济共享发展[2]。一直以来我国重视企业高质量发展,不断建立健全相关机制,为企业营造良好的营商环境,激发其发展活力。但是企业流动资金短缺问题一直制约着企业发展转型,而数字普惠金融的发展为企业走出融资约束困境提供了解决途径。发展数字普惠金融、建立健全相关机制对于拓宽企业融资途径、增加企业经营绩效具有重要推动作用。因此本文选取2011-2021年500家A股上市公司数据为样本,探讨分析数字普惠金融对于企业经营绩效的影响机制,以及融资约束在数字普惠金融和企业经营绩效之间发挥的中介作用。

1 理论分析与假设研究

1.1 数字普惠金融对企业经营绩效的影响

金融发展能够促进经济增长[3],金融最核心的功能在于实现资源的优化配置,同时尽可能地降低风险[4]。陶云清等[5]将数字普惠金融定义为基于数字技术赋能与传统金融行业深度融合进行创新变革最终得到的现代金融。数字普惠金融通过缓解企业面临的融资约束进而解决传统金融模式下企业融资难问题,通过数字化技术对传统金融业务进行升级。方先明等[6]认为数字技术的应用赋予了数字普惠金融“低成本,低门槛”的巨大优势。数字金融依托数字服务平台构建的数字服务体系使其涉及的服务群体更为广泛。其次,数字服务通过拓宽使用深度便利了企业金融资源获取,实现了金融资源更为合理的配置。数字普惠金融在扩大金融服务覆盖群体、降低企业交易成本、促进居民消费等方面发挥着关键作用。基于此,本文提出如下假设:

假设H1:数字普惠金融对企业经营绩效起着正向促进作用。

1.2 数字普惠金融对企业所面临的融资约束的影响

徐倞[7]将信息、服务、风险定义为数字普惠金融影响企业融资约束的三大因素。数字普惠金融通过数字技术收集企业信用信息,金融机构通过企业业务交易记录总结企业经营状况,并根据经营状况对企业经营风险等级进行评定,准确评估企业偿债能力,有效降低了金融机构的信息获取成本,为企业缓解融资约束提供可能。曹苏瑞[8]认为数字普惠金融从减少金融机构与企业间信息不对称、降低企业融资成本以及拓宽企业融资渠道三方面解决了企业融资约束难题。在数字普惠金融出现之前,企业的融资渠道十分有限,资金规模较小的企业容易受到金融机构的严重歧视。随着数字普惠金融的持续发展,金融机构不断推出利好中小企业的金融产品,在给予中小企业更多融资选择的同时加大了对中小企业的资金扶持力度。企业依托数字金融服务平台能够及时获取金融贷款服务信息,根据企业资产进行线上抵押贷款。数字普惠金融帮助企业在提高金融资源流通效率的同时降低了融资成本。基于以上分析,本文提出如下假设:

假设H2:数字普惠金融发展可以有效降低企业所面临的融资约束。

1.3 融资约束在数字普惠金融与企业经营绩效间的关系

李宾等[9]认为由于我国不同区域经济发展水平存在差异,并且交易市场中存在信息不对称等情况,因此信息获取成本成为企业经营成本的重要部分。传统金融机构出于安全性考虑从企业性质、信贷抵押等多方面对企业进行差异化信贷配给,因此企业受到较强融资约束。马广奇等[10]认为企业与金融机构间信息不对称是导致企业融资成本高昂最根本的原因。我国金融机构以银行为主,银行间相互竞争在一定程度上能缓解企业所面临的融资约束。数字金融的发展拓宽了传统金融机构服务渠道,为传统金融业态中信息不对称问题提供了解决途径。王敏等[11]认为制约企业创新发展的关键是融资约束问题,数字普惠金融的去中介化功能优化了传统金融供应模式,实现了金融资源与企业直接对接,有效缓解了企业外部融资约束困境。在现有研究中,多数观点认为融资约束限制企业创新动力从而影响其经营绩效。由此可以得出,融资约束对企业经营绩效起到抑制作用,而数字普惠金融能够在一定程度上降低企业融资约束,促进企业经营绩效增长。因此,本文提出如下假设:

假设H3:融资约束在数字普惠金融和企业经营绩效间起中介作用,即数字普惠金融通过降低融资约束提高企业经营绩效。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本文选取2011-2021年500家A股上市公司作为研究样本,并按照以下条件进行筛选:剔除金融保险类上市公司;剔除数据缺失和异常的样本值;剔除ST、*ST公司样本,这些公司由于经营不佳,其数据不具有说服力;剔除数据缺失和异常的样本,最终得到4 384个观测值。

本文数据来源于国泰安数据库(CSMAR)和北京大学数字金融研究中心课题组编制的北京大学数字普惠金融指数,实证分析软件主要为Stata 16.0。

2.2 变量设计与模型构建

2.2.1 被解释变量:企业经营绩效

企业绩效的衡量指标主要有两类,一是财务角度的企业绩效评价指标,二是成长性角度的企业绩效评价指标[12]。本文选取TobinQ值作为反映企业长期经营绩效的衡量指标。相较于财务指标,TobinQ值不易被企业操控,因而更为客观。

2.2.2 解释变量:数字普惠金融

为了更科学地量化中国数字金融的发展现状,本文选取北京大学数字研发中心发布的“北京大学数字普惠金融指数(2011-2021年)”作为数字金融发展的衡量指标(Dfi)。该指数从覆盖广度、服务深度、数字支持服务程度3个方面考察我国数字普惠金融发展状况[13]。将样本中的上市公司根据所在省份进行分类,利用北京大学数字普惠金融指数省级层面总指标进行匹配。

2.2.3 中介变量:融资约束

在融资约束指标测度方面,学术界尚未达成统一意见。部分学者利用单一指标衡量企业面临的融资约束程度,如利息保障倍数、股利支付率等[14]。本文利用多指标构建的SA指数对企业融资约束程度进行测量。SA指数的绝对值越大,表明企业面临的融资约束程度越高。

2.2.4 控制变量

本文参考相关学者研究,结合本文的研究实际情况选择以下控制变量。

(1)企业规模(Size)。企业规模反映企业资源雄厚程度,规模较大的企业具有资源多、盈利渠道广、抗风险能力强、面临的融资约束小等特点。因此本文选取企业规模作为控制变量,用企业期末资产的自然对数表示。

(2)现金流量(Cash)。经营活动现金流能直观反映企业生产运营状况,企业的经营现金流变化影响企业经营绩效。因此本文选取企业现金流量作为控制变量,利用经营活动现金流与期末资产的比值表示企业现金流量。

(3)企业年龄(Age)。企业年龄代表企业存活时间,年轻的企业在风险处理、资源利用等方面与成熟企业存在一定差异,因此为控制不同年龄对企业产生的影响,本文将企业年龄作为控制变量。

(4)企业成长性(Growth)。由于不同生命周期的企业成长性存在差异,相应的企业发展能力和盈利水平也存在差异,因此本文将企业成长性作为控制变量,以企业的营业收入增长率表示。

(5)资产负债率(Debt)。企业的资产负债率反映企业的经营风险,良好的资产负债水平是企业稳定发展的有力保障,因此本文将资产负债率作为控制变量。

表1 变量的定义与描述

2.3 模型构建

本文通过构建回归模型实证分析数字普惠金融、融资约束、企业经营绩效之间的关系。具体模型如下:

TobinQ=α0+β1Dfi+β2Size+β3Cash+β4Age+β5Growth+β6Debt+ω

(1)

SA=α0+β1Dfi+β2Size+β3Cash+β4Age+β5Growth+β6Debt+ω

(2)

TobinQ=α0+β1SA+β2Dfi+β3Size+β4Cash+β5Age+β6Growth+β7Debt+ω

(3)

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计分析

本文共选取2011-2021年500家A股上市公司,在全样本中托宾Q值的平均值为2.205,说明这500家A股上市公司的经营绩效良好,但是标准差为2.330,说明公司间经营效益差距显著;融资约束(SA)最大值为-3.177,最小值为-4.489,标准差为0.248,说明这些公司普遍面临着较为严重的融资约束。在数字普惠金融指数中,最大值为79.41,最小值为18.33,平均值为48.79,说明近几年国内数字金融发展十分迅速,但是最大值与最小值之间的差距较大,这说明国内各区域间数字普惠金融发展不均衡,且总体水平有待提高。企业规模的最大值为26.64,最小值为18.61,标准差为1.559,这说明样本企业规模存在较大差异。就其他变量而言,这500家A股上市公司在资产负债率(Debt)、现金流量(Cash)以及企业年龄(Age)方面差别不大,但在企业成长性(Growth)存在较大差异,这说明样本公司在一定时期内经营能力存在明显差异。

表2 主要变量描述性统计结果

3.2 相关性分析

变量间的相关系数越接近于1,就表示变量关系越密切。根据表3所示,在相关性检验中,企业绩效(TobinQ)与数字普惠金融指数(Dfi)呈正相关,说明数字金融能够促进企业经营绩效增长。与预期假设相吻合,可以进一步分析数字普惠金融对企业经营绩效的影响作用。融资约束(SA)与企业经营绩效(TobinQ)之间呈显著负相关(r=-0.222,p<0.01),说明企业面临的融资约束越高,企业经营环境越恶化,企业效益越容易下降。数字金融与融资约束之间呈显著负相关(r=-0.051,p<0.01),说明数字普惠金融发展可以显著减小企业面临的融资约束。同时,由于各变量间相关性存在差异,也为后续数字普惠金融对企业经营绩效提升的影响因素选择提供了方向。

表3 变量相关性分析结果

3.3 回归分析

模型(1)是对假设H1的研究,表4的回归结果显示,数字普惠金融对企业经营绩效具有显著正向影响(β1=0.02,p<0.05),说明数字普惠金融发展程度越高,企业经营绩效越好,假设H1得以证实。资产负债率与企业经营绩效之间存在显著正相关关系(β2=1.036,p<0.01),由此可以得出,企业保持一定的资产负债率对其经营绩效具有正向促进作用,而企业规模(Size)与企业经营绩效之间存在显著负相关关系(β3=-1.361,p<0.01),由此看出企业规模越大,企业经营绩效不一定越好。

表4 多元回归分析结果

模型(2)的回归结果表示,数字普惠金融指数的回归系数为-0.031,且在5%的水平上为负(β4=-0.031,p<0.05),数字普惠金融能够缓解企业所面临的融资约束,假设2得证。

从表4模型(3)的回归结果可知,融资约束对企业经营绩效具有显著负向影响(β5=-6.545,p<0.01),而数字普惠金融对企业经营绩效具有显著正向影响(β6=0.019,p<0.05),这说明企业面临的融资约束越高,企业经营现金流量越容易到影响,进而对企业经营绩效产生约束。但数字普惠金融可以通过增加企业现金流量,进而促进企业经营绩效增长。

为验证融资约束是否在该影响机制中发挥中介作用,将模型(1)与模型(3)经过对比之后得出,R2由0.329升至0.456,说明模型(3)拟合度优于模型(1)。数字普惠金融t值由3.172降至2.756,说明数字金融发展在加快企业融资速度的同时降低了企业融资成本,进而对企业经营绩效产生正向促进作用,假设H3得到验证。

3.4 稳健性检验

为保证研究结论的可靠性,本文采用替换被解释变量的衡量方式进行稳健性检验,采用企业全要素生产率(Tfp)作为企业绩效的衡量指标[15],将其作为被解释变量,其余变量不变,进行回归分析。检测结果如表5所示。

表5 稳健性检验结果

根据表5所示,数字普惠金融对企业经营绩效影响系数为0.03,且在5%水平上显著,假设H1得证。其次,数字普惠金融对融资约束的影响系数为-0.045,且在5%的水平上显著,说明数字普惠金融的发展对企业融资约束问题起到缓解作用,假设H2得证。最后,融资约束对企业经营绩效的影响系数为-2.05,且在5%水平上显著,融资约束限制了企业经营绩效提高。但数字普惠金融对企业经营绩效的影响系数为0.02,且在5%的水平上显著,说明数字普惠金融对企业经营绩效具有正向促进作用,假设H3得证。

4 结论、启示与展望

4.1 研究结论

本文以500家A股上市公司2011-2021年的数据为研究样本,在理论分析基础上提出相应假设。通过假设探究了数字普惠金融、融资约束与企业经营绩效三者之间的关系,并根据数据分析和实证研究得出以下结论:数字普惠金融对企业经营绩效起到了显著正向作用;数字普惠金融发展能够缓解企业所面临的融资约束问题;融资约束在数字普惠金融促进企业经营绩效提升过程中发挥了中介效应。这一结论证实了数字普惠金融通过缓解企业融资约束提升企业经营绩效的作用机制。

4.2 管理启示

政府应持续推动数字普惠金融发展,降低企业融资成本。数字普惠金融发展的前提是要与金融体制相适应[16]。当前数字普惠金融仍存在区域发展不协调、不平衡等问题。因此政府应当积极引导数字普惠金融体系构建,同时协调各区域间数字普惠金融发展水平,建立健全相关法律法规,加强对金融领域违法犯罪行为的监管,为企业营造良好健康的金融环境。

金融机构应积极响应国家政策号召,加快推进数字普惠金融平台配套设施搭建与完善。政府应出台相关优惠政策,强化金融机构对实体经济资金的供给能力[17],加强与企业间的沟通联系,及时掌握企业资金需求,帮助符合资质的企业解决融资贵、融资难等问题,缓解其面临的融资压力,激发企业创新活力。

企业应合理利用数字普惠金融资源,多元化拓宽融资渠道。实时关注国家数字普惠金融政策走向,及时掌握数字普惠金融政策要求。注重企业信用体系建设,积极引入数字技术人才,增强企业数字创新能力以适应市场发展需求。

4.3 研究局限与展望

本文分析了数字普惠金融对企业经营绩效的正向影响作用,及融资约束在数字普惠金融与企业经营绩效之间发挥的中介作用,但仍存在不足之处。

本文选取的研究对象为A股上市公司,相对来说这些公司规模较大、经营状况和企业信用较好,但是数字普惠金融的受益群体还包括中小规模的民营企业,其数量远超上市公司。但是由于中小企业财务数据披露较少,本文并未将中小企业纳入研究对象当中,在未来的研究中可以对中小企业披露的财务信息进行收集分析,对企业样本进行扩充完善。

上市公司的融资约束困境并未得到彻底解决,未来应进一步挖掘数字普惠金融多途径影响企业经营绩效的作用机理。在数字经济浪潮之下,企业应加快内部数字化转型步伐,结合数字金融服务,推进研发、运营以及销售模式变革,抓住数字普惠金融快速发展的机遇,寻求新的利润增长点。这些是未来值得进一步研究的方向。