金融科技、银行竞争与中小企业融资约束——基于长三角城市群的实证分析.pdf
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1、黄山学院学报Journal of Huangshan UniversityVo1.25,No.4Aug.2023第25卷第4期2023年8月一、引言中小企业对我国就业、税收和经济发展作出了显著的贡献,是国民经济的重要组成部分。促进中小企业发展对社会稳定和经济持续发展具有重要意义。然而,在自身抵押能力弱、财务信息不够透明等内部原因与当下金融创新程度较低、金融供给不足等外部因素的共同作用下,中小企业在发展过程中常面临着融资难、融资慢等问题。如何缓解中小企业融资约束是经济发展中亟待解决的问题之一。金融科技是以科学技术为基础的金融创新,它以创新性的业务模式、应用和产品,引发金融市场、金融机构以及金融服
2、务方式的变革,同时也为缓解中小企业融资约束提供了新的思路。一方面,金融科技的发展影响金融机构收集和处理信息的方式,降低其与企业间的信息不对称程度;另一方面,金融科技不断发展使得银行业竞争环境发生改变,为中小企业获得信贷供给带来新机遇。基于此,以20112020年长三角城市群原中小板上市公司为样本,基于蚂蚁金融服务集团数据构建的城市级金融科技指数作为金融科技的代理变量,构建度量银行竞争的指标,分析金融科技对中小企业融资约束的影响及传导路径。二、理论分析与研究假设(一)金融科技与融资约束在现有文献中,对“金融科技-中小企业融资约束”之间的关系多持正面态度,原因有以下五个方面。第一,金融科技以其特有
3、的数据挖掘能力,可以有效降低资金供求双方的信息不对称,避免相关的逆向选择和道德风险问题1。中小企业信息的可靠性和透明度在一系列新兴技术手段驱动下得以提高,降低了中小企业融资成本与金融服务成本。第二,金融抑制会造成资源配置错乱,存贷款利率是金融抑制的表现形式之一,加剧了中小企业融资难题2,而随着金融科技发展水平的提高,银行存款利率市场化进程加快,金融抑制程度也随之降低3,对缓解中小企业融资约束利好。第三,传统金融机构在提供贷款时,往往会要求提供抵押品。对财务金融科技、银行竞争与中小企业融资约束基于长三角城市群的实证分析闫成宇,方永胜(安徽工程大学 数理与金融学院,安徽 芜湖241000;安徽工程
4、大学 经济管理学院,安徽 芜湖241000)摘要:基于20112020年长三角城市群原中小板上市公司的面板数据,实证研究金融科技对中小企业融资约束的影响及作用机制。研究发现,金融科技显著缓解了中小企业的融资约束,采用“中介效应”因果分析模型探究其作用机制,识别出以银行竞争为中介渠道的作用机制。金融科技不仅可以通过赋能投融资平台、降低银行与企业间信息不对称等方式来缓解中小企业融资约束,还能够通过促进银行竞争影响中小企业融资约束。因此支持金融科技健康发展,对缓解中小企业融资约束意义深远。关键词:金融科技;中小企业;融资约束;银行竞争;中介效应中图分类号:F27文献标识码:A文章编号:1672-44
5、7X(2023)04-0054-07收稿日期:2022-06-17作者简介:闫成宇(1997),安徽六安人,安徽工程大学数理与金融学院硕士研究生,研究方向为企业治理;方永胜(1969),安徽芜湖人,安徽工程大学经济管理学院教授,硕士生导师,研究方向为企业治理。第4期信息透明度低、抗风险能力较弱的中小企业,在抵押品上会要求更加严格,而中小企业常常缺乏符合要求的实物抵押品。金融科技能够促进线上数据征信,改变抵押模式,实现由传统实物抵押向信用抵押的转变,帮助中小企业走出缺乏实物抵押品的困境4,从而缓解融资约束。第四,缓解中小企业融资约束离不开充足的金融供给,而传统金融机构受限于其网点的局限性,无法为
6、中小企业提供及时、有效的金融供给。金融科技在信息技术的加持下打破了传统金融机构物理网点的局限性,为实现金融服务广泛覆盖提供了坚实基础5,增强了区域间金融资源的流动性,有效提升了中小企业融资可得性。金融科技发展水平提高表明有相对充足的金融供给6,使缓解中小企业融资约束成为可能。第五,对中小企业来说,由于其财务信息透明度较低等原因往往无法享受传统金融机构提供的有关金融服务。金融科技发展水平的提高,使金融机构推出更多个性化与多元化相结合的金融服务,不仅拓展了金融服务领域,也使得中小企业融资渠道更加多样化。关于金融科技对中小企业融资约束的影响,现有文献多以各省或各地级市的中小企业为研究样本,分析中小企
7、业融资约束与金融科技的关系,结论显示金融科技的发展对缓解中小企业融资约束存在积极作用,并发现金融科技主要是通过降低资金供给双方信息不对称程度、提升金融服务的可得性等方式缓解中小企业的融资约束7-8。在研究对象的选择上,创新性地选取长三角城市群,在以往研究文献的基础上,以金融科技发展情况为依据,对各地级市进行区分,分析金融科技发展位居全国前列城市群中的中小企业融资约束是否在金融科技的作用下得到有效缓解,以及是否存在不同的作用机制。金融科技指数可以被分解为三个子指标,即覆盖广度(Usage)、使用深度(Coverage)以及数字化程度(Digit)。为进一步研究金融科技从哪些方面影响中小企业融资约
8、束,分别用三个子指标替换金融科技进行实证分析。结合上述分析,提出假设1。假设1:金融科技发展有助于缓解中小企业的融资约束。(二)金融科技与银行竞争邱晗等指出,随着金融科技发展水平的提高,各类金融科技公司应时而生。这些金融科技公司的主要业务与传统金融机构多有重合,且在金融科技的加持下,往往能够提供比传统金融机构更加精准的服务,抢占了大量存贷款市场,加剧了银行竞争9。谢治春等通过设计探索性案例,分析发现金融科技的发展会推动不同资产规模的商业银行采取差异化发展战略10。孟娜娜等通过构建空间计量模型研究了金融科技对银行竞争的影响,发现金融科技通过“市场挤出”和“技术溢出”两个渠道影响银行竞争11。王锦
9、虹研究发现,金融科技的发展正逐步创造一个全新的金融系统,并衍生出一系列互联网金融产品,以其特有的获客渠道和便捷性完成了对传统金融机构功能的部分替代,在一定程度上强化了银行间的竞争12。封思贤等研究发现,利率市场化和金融自由化受到金融科技的推动,存款利率提高,净息差减少,银行风险与资金成本不可避免地上升,银行在支付中介和信用中介等方面的垄断被削弱,使得银行间的竞争不断增强13。当下多数学者在研究金融科技、中小企业融资约束及银行竞争时,主要研究它们两两之间的关系,关于三者之间关系的研究较少。但银行竞争对中小企业融资约束存在着天然的复杂效应,加之金融科技从不同渠道推动了银行间竞争,三者之间可能存在着
10、某种联系。基于此提出假设2。假设2:银行竞争是金融科技缓解中小企业融资约束的中介渠道之一。三、实证研究设计(一)样本选择和数据来源1.样本选择根据北京大学数字金融研究中心发布的数据,长三角城市群27个城市的金融科技发展水平位居于全国前列,故选取20112020年长三角城市群原中小板上市公司作为初始样本。借鉴相关研究,对初始样本进行筛选。第一,由于行业的独特性,去除原始样本中的金融企业。第二,为提高结论的准确性,去除原始样本中ST、*ST公司及控制变量缺失的公司。筛选后样本包含215家公司。2.数据来源金融科技的数据由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金融服务集团的研究团队提供,包括20112020
11、年的省市级数据和20142019年的县闫成宇,等:金融科技、银行竞争与中小企业融资约束 55黄山学院学报2023年级数据。采用城市级别的数据,可以包含更多观察结果,且大多数上市公司实际上都位于市中心。公司层面数据来自CSMAR、Wind金融终端。从银保监会网站获取金融许可证信息,整理出各银行分支机构的数据,最终计算出各年份各地级市的各银行分支机构的数量,并据此构造银行业竞争指标。(二)变量说明1.融资约束对融资约束的度量,采用Hadlock和Pierce提出的SA指数14,通过选取企业营业年限和资产规模两个相对外生的变量增强测算结果的稳健性。研究发现,当企业资产少于45亿美元时,企业融资受约束
12、的程度与SA指数成正相关。具体计算方法为:SAIndex=-0.737Size+0.043Size2-0.04age(1)其中,Size=ln(企业资产总额/1000000),age为企业上市年限。2.金融科技参考孟娜娜等的研究11,以基于蚂蚁金融服务集团数据构建的包括331个城市的城市级金融科技指数作为金融科技发展水平的代理变量。同时,借鉴解维敏等的做法15,将金融科技降维至覆盖广度、使用深度以及数字化程度后的数据作为金融科技替代变量进行实证研究。3.银行竞争参考张璇等的研究16,利用中国银保监会公布的金融许可证信息,统计长三角城市群各年度六大国有银行分支机构数量以及全部商业银行分支机构数量
13、。以某地级市六大国有银行分支机构占该地区所有商业银行分支机构的比重(CR6)测度该地区的银行业垄断程度。计算公式如下:CR6=m=1kBankmBankn(2)其中Bankn为n城市内各商业银行分支机构总数,Bankm代表n城市内m银行的分支机构总数。由于银行竞争与银行垄断程度是负向关系,借鉴方芳等的研究17,使用1-CR6(Compet)来衡量银行竞争,Compet值越大,表示银行业竞争程度越高。4.控制变量借鉴 Cornaggia、蔡竞等的研究18-19,设置了企业成长能力、资产负债率等七个影响企业融资约束的企业层面指标以及企业所在城市人均GDP的地域指标。具体内容如表1所示。表1变量名称
14、、符号及定义变量性质被解释变量解释变量中介变量控制变量变量名称融资约束金融科技覆盖广度使用深度数字化程度银行竞争企业成长能力资产负债率有形资产占比企业规模企业年限资产回报率资产流动性城市人均gdp变量符号FCFinCoverageUsageDigitCompetGrowthDarTangLnSizeLnAgeRoaLiquidLngdp变量定义利用SA指数来测度企业的融资约束程度SAIndex=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age以基于蚂蚁金融服务集团数据构建的城市级金融科技指数作为金融科技发展水平的代理变量企业所在地区的金融环境企业所在地区的金融服务能力企业所在地区的金
15、融数字化程度使用1-CR6(Compet)来衡量银行竞争(当期营业收入-上期营业收入)上期营业收入总负债/总资产(固定资产净额+存货净额)/上期总资产总资产除以1000000后取自然对数以观测年度与公司的上市年度之差,加1后取自然对数净利润/上期总资产流动资产/流动负债对城市人均gdp取自然对数(三)描述性统计分析表2显示了样本变量的描述性统计分析结果。其中金融科技的均值为212.649,最小值为45.431,最大值为334.478,标准差为72.654,表明样本中各地级市的金融科技发展水平存在较大差异。表2变量描述性统计变量FCFinCoverageUsageDigitCompetDarTa
16、ngLiquidGrowthRoaLnSizeLnAgeLngdp观测数量21502150215021502150215021502150215021502150215021502150均值-3.371212.649210.237218.988209.1030.4750.390.5212.4570.2390.0398.4081.92511.533标准差0.16772.65467.09573.33796.5690.080.2010.6142.9351.560.1131.1850.5780.352最小值-3.79845.43144.26258.73113.9430.2840.0140.0010.0
17、04-0.913-2.5555.55609.981最大值-2.929334.478326.49349.75340.010.6722.86116.70948.16955.0440.86312.5372.83312.101(四)实证模型设定参考王相宁等的研究7,通过建立固定效应模型(3)检验金融科技发展对中小企业融资约束的影响。为了更加深入地探索金融科技发展对中小企业融资约束的影响,借鉴已有研究,进一步将金融科技分解降维至覆盖广度、使用深度和数字化程度三个具体层面,并依次进行实证检验。56第4期FCi,t=0+1Fini,t+=2nControli,t t+i,t(3)有关“中介效应”实证分析策略
18、的设计,借鉴Imai等相关文献的做法,建立模型(4)、模型(5)20。Competi,t=0+1Fini,t+=2nControli,t+i,t(4)FCi,t=0+1Fini,t+2Competi,t+=2nControli,t+i,t(5)其中,FCi,t表示企业受到的融资约束,Fini,t表示金融科技发展程度,Competi,t为银行竞争,Controli,t表示控制变量,i,t为随机扰动项,下标i和t分别代表企业和年份。待估参数1反映了金融科技发展程度 Fini,t对中小企业融资约束 FCi,t影响的总效应。参数1表示Fini,t对银行竞争Competi,t的影响。待估参数2用以识别金
19、融科技Fini,t通过银行竞争Competi,t影响企业融资约束FCi,t的中介效应。图1为中介效应模型的示意图。图1中介效应模型示意图依据变量系数的显著性,判断中介效应是否存在。(1)若1显著,即金融科技缓解中小企业融资约束的总效应显著。(2)若1和1都显著,且1在绝对值水平上小于1,则存在部分中介效应,中介效应解释力为12/1;若1和2都显著,且1不显著,则存在完全中介效应;若1和2不满足上述情况,则需通过Sobel检验判断是否存在中介效应。四、实证结果分析(一)基本回归结果表 3(1)列展示了 Fini,t对 FCi,t的影响。可以看到,Fini,t的系数在1%的显著水平上显著为负,表明
20、金融科技的发展对缓解中小企业融资约束有积极作用。这与解维敏等的研究结论相同。假设1得到了验证。在控制变量方面,资产流动性与融资约束的回归系数为正,且在1%的显著水平上显著。这表明中小企业的高资产流动性也可能是造成融资约束的原因之一。对中小企业而言,为了应对未来可能存在的投资机会,常常保持着较高的资产流动性,这降低了资金的使用效率,在一定程度上造成了中小企业融资约束。(2)(4)列分别为金融科技的三个细分维度,即覆盖广度、使用深度、数字化程度对中小企业融资约束影响的实证检验,对应的回归系数均在1%的显著水平上显著为负。表明覆盖广度、使用深度、数字化程度三个指标均能有效缓解中小企业的融资约束。表3
21、金融科技对中小企业融资约束的回归结果FCFinCoverageUsageDigitDarTangLiquidGrowthRoaLnSizeLnAgeLngdp常数项R2(1)-0.002*(0.000)0.001(0.014)0.001(0.003)0.004*(0.001)0.001(0.001)0.001(0.014)-0.008*(0.003)-0.006(0.009)0.050*(0.015)-3.540*(0.164)0.821(2)-0.002*(0.000)0.006(0.014)0.002(0.003)0.005*(0.001)0.000(0.001)0.007(0.014)-
22、0.007*(0.003)-0.001(0.009)0.061*(0.015)-3.646*(0.164)0.824(3)-0.001*(0.000)0.014(0.015)0.003(0.003)0.004*(0.001)0.001(0.001)0.014(0.015)-0.017*(0.003)-0.082*(0.008)-0.026*(0.015)-2.598*(0.164)0.796(4)-0.001*(0.000)0.001(0.015)0.003(0.003)0.004*(0.001)0.001(0.001)0.000(0.015)-0.016*(0.003)-0.047*(0.0
23、08)-0.009(0.015)-2.873*(0.162)0.806注:*、*和*分别表示通过显著水平为10%、5%和1%的统计检验,下表同。(二)银行竞争的中介效应检验为验证银行竞争在金融科技对企业融资约束的影响过程中起到的中介作用,对模型(4)、模型,=,+,=,+,=,+,+图1 中介效应模型示意图依据变量系数的显著性,判断中介效应是否存在。(1)1显著,即金融科技缓解中小企业融资约束的总效应显著;(2)若1和1都显著,且1在绝对值水平上小于1,则存在部分中介效应,中介效应解释力为1*2/1;若1和2都显著,且1不显著,则存在完全中介效应;若1和2不满足上述情况,则需通过 Sobel
24、检验判断是否存在中介效应。四、实证结果分析四、实证结果分析(一)基本回归结果1、金融科技对中小企业融资约束的影响表 3 第 1 列展示了,i tFin对,i tFC的影响。可以看到,,i tFin的系数在 1%的显著水平上显著为负,表明金融科技的发展对缓解中小企业融资约束有积极作用。这与解维敏等(2021)的研究结论相同。假设 1 得到了验证。在控制变量方面,资产流动性与融资约束的回归系数为正且在 1%的显著水平上显著。这表明中小企业的高资产流动性也可能是造成融资约束的原因之一。对于中小企业而言,为了应对未来可能存在的投资机会,常常保持着较高的资产流动性,降低了资金的使用效率。从而在一定程度上
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