社会信用、金融资源配置与中小企业破产风险

崔智斌

（中国人民大学财政金融学院，北京 100872）

0 引言

中小企业对于实体经济的繁荣至关重要，是实体经济中最具活力和创新力的群体。然而，由于银企间严重的信息不对称，使得中小企业对于内源性融资或向非正规金融系统借款来弥补资金缺口的依赖程度较高，融资渠道的匮乏导致中小企业信用违约或破产事件频发[1]，这无疑对中国实体经济的稳定性造成了重大的影响。为了提升中小企业服务实体经济以及抗风险的能力，相关部门展开了一系列探索。社会信用体系作为减少信息不对称的社会信用正式制度，在顶层设计中被屡屡提及：2021年12月出台的《加强信用信息共享应用促进中小微企业融资实施方案的通知》提出要以社会信用体系为依托助力金融机构提升对中小微企业的服务能力，支持中小微企业纾困发展；2022年3月出台的《关于推进社会信用体系建设高质量发展促进形成新发展格局的意见》也提出要以信用监管手段来强化市场约束、完善中小企业的强制退出制度。那么，社会信用体系究竟能否推动实体经济发展，从而对中小企业发展发挥普惠效应？

纵观社会信用的已有文献，学者们研究发现社会信用体系通过减少经济主体间的信息不对称，能够刺激银行发放信用贷款的倾向[2]，缓解企业面临的融资约束，减少违法违规行为[3]。反之，社会失信则会降低企业的全要素生存率[4]。其中，既有文献验证了社会信用能够促进数字普惠金融发展[5]，但对社会信用体系的“普惠”效应评估有待细化，仍然缺乏基于中小企业群体生存视角的经验证据支撑。在社会信用对中小企业、实体经济发展的重要作用日益凸显的背景下，社会信用体系建设能否加大金融资源向中小企业的倾斜力度、有效降低中小企业的破产风险，亟待进一步探讨分析。

2015 年、2016 年先后两批次推行的创建社会信用体系建设示范城市政策（后文简称“创建信用示范城市”），有效地提升了经济主体的失信成本，是较为理想的外生冲击事件[6]。有鉴于此，本文采用渐进双重差分法评估了社会信用体系建设示范城市建设的资源配置有效性，以我国276个城市2011—2021年的面板数据作为样本，检验社会信用体系建设与中小企业破产风险之间的关系，并通过DEA-Malmquist 指数测算出各城市对应的金融支持实体经济效率，验证其是否为二者间的作用机制。进一步，基于区域位置特征、非正式制度特征以及市场保护特征分析社会信用对中小企业破产风险的差异性影响，探讨了创建信用示范城市对周边城市的中小企业发展是否存在空间溢出作用。

1 理论分析与研究假设

社会信用体系作为经济发展过程中的润滑剂，通过满足多样化的融资需求，在企业的信贷融资及商业信用融资过程中发挥着重要影响[2，7]，能够有效推动金融资源对实体经济的倾斜，减少市场参与者的短期投机行为，进而让资本以最合理的方式流向所需的中小企业实体经济，更好地提升中小企业的创新能力[8]、降低中小企业的破产风险。具体而言，一方面，对于存在融资需求的中小企业而言，因为普遍受到融资歧视，往往会有更强的动机加大金融资产配置以期在短期内获得较高的回报，进而压缩了企业长期的实业收益，引致财务状况恶化，加大破产概率[9]。社会信用体系建设有助于信用信息的公开透明和整合共享，打破银行、企业间的信息壁垒，减少信息不对称对中小企业贷款的抑制作用。另一方面，对于金融供给机构而言，社会信用体系建设能够帮助他们做出更为科学的授信决策，高效地匹配中小企业的融资需求，降低获取企业和个人公共信用信息资金成本，提高机构对信贷项目监管的有效性，规避部分中小企业的投机性融资需求，从而提升优质中小企业的出现概率，增加企业的资本积累。长此以往，能够减少中小企业发展过程中因为信息不对称而引致的融资难题，防范中小企业因为投机性动机而出现的金融化行为，从而有效降低中小企业因为投资“脱实向虚”或是经营不当所带来的破产风险[9]。基于上述分析，提出如下假设：

假设1：社会信用体系建设能够降低当地城市中小企业的破产风险。

假设2：社会信用体系建设通过提升金融支持实体经济效率降低中小企业的破产风险。

社会信用体系建设通过公共信用信息共享系统实现公共信息互通，凭借行政许可、行政处罚双公示制度加强数据源头治理，能够显著提升重点行业领域的中小实体企业信用水平，增强跨城市的经济交易活动的空间关联性，从而对中小企业发展产生空间溢出效应。随着城市圈建设进程的加快，不同城市社会信用体系间的联系日趋紧密，也会引导跨城市的金融资源禀赋要素在支持中小企业发展过程中发挥空间溢出效应[10]。在此情况下，随着社会信用体系覆盖范围的扩大，金融资源能够更为高效地在城市圈内的中小实体企业中流动，因此社会信用体系建设对于中小企业破产风险的抑制效应理论上具有空间外溢性。基于上述分析，提出如下假设：

假设3：社会信用体系建设能够降低周边城市中小企业的破产风险。

2 研究设计

2.1 模型设定

首先，为了检验假设1，通过渐进双重差分模型以识别社会信用体系建设对中小企业破产率的抑制作用。构建如下基准回归模型:

式（1）中，i代表城市个体，t代表年份，BANKRUPTCYit代表被解释变量中小企业破产率，SCSit代表核心解释变量社会信用，CONTROLSit代表其他控制变量，εit代表随机扰动项。

其次，当满足式（2）交互项系数β2显著时，假设2 成立。模型设定形式如下：

最后，对假设3创建信用示范城市政策的空间溢出效应进行检验。模型设定形式如下：

式（3）中，Wij是空间权重矩阵元素，在此通过MATLAB软件构建空间邻接矩阵与地理距离矩阵。其中，地理距离矩阵Wdistance的测算方法如下：

式（4）中，dij表示城市i与j之间的地理距离，通过经纬度①城市所在地经纬度数据来源于国家基础地理信息系统网站。测算得出。

2.2 变量说明

（1）被解释变量：中小企业破产率（BANKRUPTCY）。通过中国裁判文书网获取2011—2021年的破产类裁判文书②破产类裁判文书通过案件案号中的裁判类型字段是否存在“破”“破申”“破初”“破预”等字样进行识别，若同一案件存在多份裁判文书，则依据案号进行归并处理。，将破产企业名称信息与RESSET 工商信息数据库进行匹配，整理出“城市-年份”层面的共计4 万余件破产申请案件总数[11]。在此基础上，借鉴李昊然等（2023）[12]对于小微企业破产风险的测度方法，依据《统计上大中小微型企业划分办法（2017）》的判断标准划分出14 个行业的中小企业，基于ORBIS 数据库的中国企业财务数据，测算出各行业的中小企业比率[13]。在此基础上，根据每家工商企业所在城市、存续时间、为中小企业的概率等信息，求得城市-年份维度的破产中小企业数量以及全部中小企业数量的估计值。将二者的比值乘以10000 的基点单位作为城市-年份维度的中小企业破产率的代理变量。

（2）核心解释变量：社会信用（SCS）。本文将创建信用示范城市评选视为一次准自然实验，使其作为各城市内部的社会信用的代理变量，入选创建信用示范试点名单的城市具有更高的社会信用建设水平。以2015—2016年设立的2 批共38 个试点城市为实验组，设置Treat和Post两个虚拟变量，将示范城市确立当年及之后年份设为实验组，Treat设定为1，未获批的城市为对照组，Treat设定为0，Post=0 表示城市入选社会信用体系建设示范名单前的年份，Post=1 代表入选当年及之后的年份，核心解释变量即Treat和Post二者的交互项。

（3）机制变量：金融支持实体经济效率（FSE）。已有文献多基于省级层面数据，构建以金融资源为投入和实体经济为产出的评价指标体系[14]，通过DEA-Malmquist 指数模型测算效率。本文也采用上述方法测算城市层面的金融支持实体经济效率。基于数据可得性的考虑，关于金融资源投入从保险资源、银行资源以及人力资源三个方面加以测度；关于实体经济产出变量的选取，常见的测度指标为GDP 扣除金融业和房地产业后的增加值，但因为地级市层面披露的金融业及房地产业增加值过少，难以通过该测度指标衡量，在此参照李青原等（2013）[15]的研究，将第二产业增加值作为衡量实体经济产出的指标。最终构建的测度指标体系如表1所示，通过求解所得的全要素生产率来表示金融资源对实体经济的支持效率。

表1 金融支持实体经济效率评价指标体系

（4）控制变量：科教支出（R&D），用科教支出占政府支出的比重衡量；政府干预（GOVERN），用财政收入占GDP的比重衡量；通信水平（COMMUNICATION），用移动电话万户数的对数衡量；人力资源（LABOR），用每千人在校大学生数的对数衡量；产业结构（INDUSTRY），用第二产业产值占GDP的比重衡量。

2.3 数据来源

本文的主要数据来源于中国裁判文书网、RESSET 工商信息数据库、ORBIS数据库、CNRDS数据库以及各城市的统计年鉴，构建2011—2021 年276 个城市的面板数据集，对于其中存在的残缺值则通过线性插值法进行填补。描述性统计如表2所示。

表2 变量描述性统计

3 实证分析

3.1 基准回归分析

表3 列（1）、列（2）的双向固定效应估计结果显示，社会信用的估计系数均为负并通过了1%水平上的显著性检验，这也论证了社会信用具有的普惠效应，确实能够显著降低中小企业破产的概率，假设1通过检验。社会信用体系作为构建营商环境的核心内容之一，能够切实增强信用监管力度，规范市场交易行为，增加契约失信成本，为中小企业群体的生存予以有力的正式制度保障。

表3 基准回归结果

3.2 稳健性检验

3.2.1 平行趋势假设检验

本文通过构建相对年份虚拟变量（pre1至pre5、current以及post1 至post5）进行平行趋势检验，在此以pre5 为基期，采用事件研究法来探讨中小企业破产风险的动态变化。检验结果如图1所示，在创建信用示范城市政策实施之前的虚拟变量（pre1至pre4）的估计系数并没有通过显著性检验，通过双重差分模型的平行趋势假设检验。实施之后的虚拟变量（post1 至post5）的估计系数则表明，尽管影响效果存在滞后效应且有所波动，但总体而言，在创建信用示范城市政策实施后其对中小企业破产率开始呈现显著的抑制作用，与基准回归结果一致。

图1 平行趋势检验图

3.2.2 安慰剂检验

本文通过随机生成社会信用体系建设示范城市入选年份，构建新的核心解释变量SCS_new，探讨在不同的政策实施时间下社会信用体系建设是否依然降低了中小企业的破产风险。在此将随机处理过程重复500次，结果如图2所示，社会信用体系建设对中小企业破产率的抑制效果不再显著，多数SCS_new未通过10%水平上的显著性检验，估计系数集中在-0.2到0.2区间范围内，大于基准回归系数值-0.554，这意味着估计结果并非偶然所得，很难受到未考虑到的随机因素干扰，基准回归结果较为稳健。

图2 安慰剂检验图

3.2.3 异质性处理效应检验

渐进双重差分法可能会产生异质性处理效应问题，通过Stata 16.0 中的Twowayfeweights 命令进行检验，产生的共计238个ATT均为正权重，说明估计系数在因果识别上是可信的。

3.2.4 替换核心变量

（1）考虑到政策实施的滞后效应以及反向因果问题，将核心被解释变量作滞后一期处理，把政策实施的第二年及之后年份取1后重新回归（L.SCS）。（2）将中小企业破产率替换成中小企业破产数量，将它与城市年末总人口数的比值作为代理变量重新回归。表4列（1）、列（2）表明，替换核心变量后的结果依然通过了1%水平上的显著性检验。

表4 稳健性检验结果

3.2.5 子样本检验

副省级城市在行政级别、政治与经济发展地位上具有特殊性，资源集聚程度与配置效率均较高，可能会影响基准结论的可靠性。为了排除上述经济发达城市导致的异常值情况，本文将省会城市与副省级城市剔除。由表4列（3）可知，SCS依然通过了1%水平上的显著性检验，模型较为稳健。

3.2.6 增加控制变量

由于中小企业的群体生存条件可能受到市场化环境、普惠金融发展水平等因素影响，本文在基准模型的基础上增加了市场化指数（MARKET）、数字普惠金融指数（INCLUSIVE）两个控制变量。表4列（4）SCS的估计系数依然显著，再一次验证了基准结果的可靠性。

3.2.7 PSM-DID检验

为了缓解创建信用示范城市与其他未入选城市在变化趋势上的系统性差异，本文通过倾向得分匹配法筛选样本，协变量选取基准模型中的控制变量，运用Logit模型实现无放回最近邻1:2样本配对进而加强实验组与控制组间的可比较性。由表4列（5）可知，SCS仍然通过了10%水平上的显著性检验，表明基准回归结果较为稳健。

3.3 作用机制分析

基于前文的理论分析，沿着“社会信用体系建设→金融资源配置效率提升→中小实体企业融资约束缓解→降低中小企业破产风险”的逻辑路线，检验金融支持实体经济效率是否为社会信用体系建设影响中小企业破产风险的机制变量，结果如表5所示。

表5 机制检验结果

表5列（1）显示，FSE变量的估计系数显著为负，表明一个城市金融支持实体经济效率的提升能够降低中小企业的破产风险；交互项SCS*FSE系数通过了1%水平上的显著性检验且方向为负，这意味着金融支持实体经济效率高的城市相较于效率低的城市，在入选创建信用示范试点名单后，中小企业发生破产的概率更低。因此创建社会信用体系建设示范试点城市政策会增强金融支持实体经济效率的抑制效应，假设2成立。

4 进一步讨论

4.1 异质性分析

4.1.1 区域位置特征

胡焕庸线是我国人口密度的对比线，在这条线的西北侧城市受地理位置因素影响，其交通便利度、人口密度以及经济发达程度均相对滞后，使得创建信用示范城市的政策效应难以得到激发。在此，将胡焕庸线作为分类依据①胡焕庸线西北侧城市样本包括新疆、青海、甘肃、宁夏和内蒙古的城市。其余样本则为胡焕庸线经过的城市以及东南侧城市。，下页表6 列（1）、列（2）的结果表明，社会信用对中小企业破产风险产生的抑制效应自胡焕庸线以东到西由负转正，在胡焕庸线东南侧社会信用建设的完善有利于降低中小企业破产风险，胡焕庸线西北侧地区则不存在明显的抑制作用。其可能的原因是，胡焕庸线东南侧的城市在信用制度、“信用＋应用场景”、红黑名单认定管理体系等方面更为成熟，能够更为有效地引导资源禀赋，为中小企业的生存发展构建良好的营商环境。

表6 分组回归结果

4.1.2 非正式制度特征

社会信用体系建设的终极目标之一即提升市场主体间的信任水平，通过社会和道德层面的约束与法律制度形成互补关系。长此以往，这种社会中持续存在的利他主义风气将有助于减少市场交易中的制度性成本。在此探究了在不同水平的非正式制度——社会信任的特征差异，通过CGSS 数据库在2011—2013 年、2015 年、2017—2018 年及2021年关于社会信任的测度②社会信任通过CGSS问卷中“您是否同意在这个社会上，绝大多数人都是可以信任的？”的提问进行测度。测度步骤如下：首先剔除“不知道”“拒绝回答”等无效回答，其次将“非常不同意”“比较不同意”“说不上同意或不同意”“比较同意”以及“完全同意”这五类回答按照1～5分依次赋值，最后计算各省份的平均值，与各城市所在省份相匹配。，按照社会信任是否大于等于中位数分为高、低社会信任两组进行回归分析。由表6 列（3）、列（4）可知，地方的社会信任非正式制度和社会信用体系正式制度存在替代关系：在社会信任较弱的区域内，更有利于社会信用体系发挥出对中小企业破产的抑制作用。

4.1.3 市场保护特征

不同区域内部的地方保护主义可能会导致市场分割现象的出现，造成金融资源流动以及市场交易活动的滞后。在此计算每年各省份的市场一体化指数，依据是否高于各年全国中位数划分为市场一体化强、弱两个分组进行回归。表6 列（3）、列（4）的结果表明，在强市场一体化的区域内，社会信用体系建设对中小企业破产率的抑制效应更为明显。可能的原因是，在市场一体化程度较高的区域内，社会信用体系的资源配置效应更加容易得到发挥，有利于公平竞争的营商环境形成，从而有效地降低中小企业经营不善导致的破产风险。

4.2 空间溢出效应分析

为了探究入选创建信用示范城市名单的城市能否切实为周边城市发挥示范带头作用，本文在通过空间自相关检验的基础上，根据LM检验和LR检验的结果，最终确定采用空间杜宾-双重差分模型（SDM-DID）进行检验。表7列（1）、列（2）依次报告了在0-1邻接矩阵及地理距离矩阵下的空间溢出效应分解结果：SCS的间接效应估计系数均显著，假设3 成立。由此验证了创建社会信用体系建设示范城市确实能够突破空间限制，促进邻近城市的中小企业群体生存环境完善优化；并且随着邻近地区社会信用的提升，同样会对本地中小企业发展产生溢出效应。

表7 空间杜宾-双重差分回归估计结果

5 结论

本文研究发现：创建社会信用体系建设示范城市发挥了积极良好的政策效应，能够显著降低中小企业破产风险，金融支持实体经济效率的提升是二者间的重要机制。异质性检验结果表明，社会信用体系建设对中小企业发挥的普惠效应会受到区域位置、非正式制度以及市场保护这些特征的差异影响，在胡焕庸线东南侧以及高市场一体化的分组内抑制影响更加明显，社会信用体系这一正式制度建设与社会信任的非正式制度存在互补关系。进一步讨论发现，社会信用存在空间辐射影响，入选创建社会信用体系示范试点名单的城市也能够对周边城市的中小企业生存发展起到支持作用。