張 雷 盛天翔

一、引 言

隨著我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程亦不斷加快。2020年7月，中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等機(jī)構(gòu)發(fā)布的《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析報告(2020)》顯示，中小企業(yè)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐和深度應(yīng)用階段比例已達(dá)11%。同時，區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)以及人工智能等數(shù)字化技術(shù)在小微企業(yè)群體中的不斷運(yùn)用，使得小微企業(yè)融資約束等問題出現(xiàn)新變化。2020年5月，全國工商聯(lián)研究室等機(jī)構(gòu)發(fā)布的《2019—2020小微融資狀況報告》指出，40.5%的微型企業(yè)和個體工商戶在新冠肺炎疫情期間通過互聯(lián)網(wǎng)途徑獲得融資。由此，本文試圖探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展背景下，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會對其融資約束問題產(chǎn)生緩解。若產(chǎn)生緩解作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響小微企業(yè)融資約束的主要路徑是什么？對于上述問題的探討，不僅可以在實(shí)踐層面對解決小微企業(yè)融資約束問題提供政策抓手，而且能夠在理論層面對小微企業(yè)融資約束研究提供新視角。

已有對小微企業(yè)融資約束成因的研究，主要從銀行業(yè)結(jié)構(gòu)和信貸技術(shù)等視角進(jìn)行。從銀行業(yè)結(jié)構(gòu)視角來看，學(xué)者們主要提出了“市場力量假說”和“信息假說”。“信息假說”認(rèn)為銀行業(yè)競爭的加劇，將會促使銀行更多關(guān)注當(dāng)期盈利能力強(qiáng)的小微企業(yè)，而將發(fā)展期的小微企業(yè)排斥在信貸供給對象之外。因此，銀行業(yè)競爭不利于發(fā)展期小微企業(yè)獲得融資。(1)Petersen M.A., Rajan R.G.,“The Benefits of Lending Relationships: Evidence From Small Business Data”, The Journal of Finance,1994,Vol.49,No.1,pp.3-37.“市場力量假說”認(rèn)為銀行業(yè)競爭的加劇，將會通過提高銀行信貸供給和組織效率、減少信貸腐敗以及降低銀行信貸利率等途徑，實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)融資約束的緩解。(2)Barth J R., Chen L., et al.,“Corruption in Bank Lending to Firms: Cross-country Micro Evidence on the Beneficial Role of Competition and Information Sharing”, Journal of Financial Economics,2009,Vol.91,No.3,pp.361-388.(3)肖晶、粟勤：《破除銀行業(yè)壟斷能夠緩解中小企業(yè)融資約束嗎?》，《南開經(jīng)濟(jì)研究》2016年第5期。同時，也有學(xué)者指出衡量銀行業(yè)競爭程度的指標(biāo)差異，是導(dǎo)致兩種假說均得到驗(yàn)證的原因。例如，使用HHI指數(shù)等結(jié)構(gòu)性指標(biāo)將支持“信息假說”，使用Lerner指數(shù)等非結(jié)構(gòu)性指標(biāo)將支持“市場力量假說”，且結(jié)構(gòu)性指標(biāo)存在忽略信貸需求變化的缺陷(4)邊文龍、沈艷、沈明高：《銀行業(yè)競爭度、政策激勵與中小企業(yè)貸款——來自14省90縣金融機(jī)構(gòu)的證據(jù)》，《金融研究》2017年第1期。；從信貸技術(shù)視角來看，已有文獻(xiàn)主要基于“關(guān)系型貸款假說”展開?！瓣P(guān)系型貸款假說”認(rèn)為由于小微企業(yè)缺乏財務(wù)報表等硬信息，軟信息是小微企業(yè)融資基礎(chǔ)，因此應(yīng)鼓勵發(fā)展小型的、管理層級較少的銀行，進(jìn)而可以提高銀行對小微企業(yè)軟信息的可獲性。(5)Berger A N.,Udell G F., “A more Complete Conceptual Framework for SME Finance”, Journal of Banking & Finance,2006,Vol.30,No.11,pp.2945-2966.但是，Torre(6)Torre A., Peria M.,et al.,“Bank Involvement with SMEs: Beyond Relationship Lending”, Policy Research Working Paper Series,2008,Vol.34,No.9,pp.2280-2293.通過對12個新興市場國家的研究指出，銀行服務(wù)小微企業(yè)并不依賴于關(guān)系型貸款，且大銀行在使用新信貸技術(shù)、信貸模式以及信貸風(fēng)險管理系統(tǒng)等工具上具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。同時，Beck(7)Beck T , A Demirgü-Kunt, MSM Pería., “Bank Financing for SMEs: Evidence Across Countries and Bank Ownership Types”, Journal of Financial Services Research,2011,Vol.39,No.1-2,pp.35-54.使用45國91家大銀行數(shù)據(jù)進(jìn)一步指出，影響小微企業(yè)獲取融資的關(guān)鍵因素并不是關(guān)系型貸款技術(shù)，而是制度和法律環(huán)境等因素。最后，也有少數(shù)學(xué)者分析企業(yè)勞動力成本以及金融科技等因素對小微企業(yè)融資約束和銀行信貸供給的影響。(8)盛天翔、范從來：《金融科技、最優(yōu)銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)與小微企業(yè)信貸供給》，《金融研究》2020年第6期。

總體來看已有文獻(xiàn)為本文的研究提供了豐富的研究基礎(chǔ)，但是仍存在以下可完善空間：首先，信息不對稱被認(rèn)為是導(dǎo)致小微企業(yè)融資約束的關(guān)鍵，但已有研究多是從銀行業(yè)結(jié)構(gòu)、信貸技術(shù)等供給主體視角去解釋，對于需求主體生產(chǎn)經(jīng)營特征的變化——數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資所產(chǎn)生影響的研究尚少；其次，雖然少數(shù)學(xué)者已經(jīng)關(guān)注到區(qū)塊鏈技術(shù)等可以通過共識機(jī)制實(shí)現(xiàn)對企業(yè)供應(yīng)鏈融資道德風(fēng)險的緩解(9)龔強(qiáng)、班銘媛、張一林：《區(qū)塊鏈、企業(yè)數(shù)字化與供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新》，《管理世界》2021年第2期。，但是對于小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響融資約束的實(shí)證研究仍然匱乏，且忽略了數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于小微企業(yè)收集自身經(jīng)營信息、提高資源配置能力的事實(shí)。對此，本文將基于信息不對稱和資源配置等理論，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為對小微企業(yè)融資約束所產(chǎn)生的“信息顯化效應(yīng)”和“資源配置效應(yīng)”，并利用世界銀行“中國企業(yè)調(diào)查(2012)”數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

本文可能的邊際創(chuàng)新與貢獻(xiàn)如下：首先，基于信息不對稱和資源配置理論，本文探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對企業(yè)信息足跡獲取和提高企業(yè)盈利能力路徑，進(jìn)而對小微企業(yè)融資約束產(chǎn)生影響的理論邏輯，為小微企業(yè)融資約束研究提供了新的研究視角；其次，利用世行2012中國小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解融資約束的“信息顯化效應(yīng)”機(jī)制和“資源配置效應(yīng)”機(jī)制；最后，本文進(jìn)一步探討了小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同產(chǎn)權(quán)類型以及行業(yè)類型等條件下，對融資約束所產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。

二、理論分析與研究假說

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中利用互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈以及人工智能等數(shù)字技術(shù)的過程，具體表現(xiàn)在利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行收集信息、處理數(shù)據(jù)以及輔助決策等方面。(10)Yoo Y, Boland Jr R J, Lyytinen K, et al., “Organizing for Innovation in the Digitized World”, Organization Science,2012,Vol.23,No.5,pp.1398-1408.基于信息不對稱理論和資源配置理論，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的影響主要包括信息顯化效應(yīng)和資源配置效應(yīng)兩個方面(見圖1)。

圖1 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解融資約束傳導(dǎo)機(jī)制

(一)數(shù)字化轉(zhuǎn)型減少小微企業(yè)與銀行信息不對稱實(shí)現(xiàn)融資緩解

信息不對稱理論認(rèn)為，由于借貸雙方的信息不對稱，導(dǎo)致放貸者往往會通過提高信貸利率以及抵押物規(guī)模等方式，來抑制借款者可能存在的道德風(fēng)險和逆向選擇問題，進(jìn)而引發(fā)了借款者融資約束(或信貸配給)的產(chǎn)生。以小微企業(yè)為具體對象，由于小微企業(yè)缺乏正式的財務(wù)審計(jì)信息和信用記錄以及信息披露不足等原因，因此相對于大企業(yè)，小微企業(yè)與銀行之間信息更加不透明。(11)Griffins, L.E., “Evolution and Revolution as Organizations Grow”, Harvard Business Review,2002,Vol.50,No.4,pp.37-46.由此，找尋有效的替代工具，緩解缺乏正式財務(wù)和審計(jì)等硬信息所導(dǎo)致的信息不對稱困境，對于降低小微企業(yè)融資約束程度意義重大。

小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過使用互聯(lián)網(wǎng)銷售、區(qū)塊鏈技術(shù)以及企業(yè)信息化管理軟件等數(shù)字化手段，對緩解小微企業(yè)與銀行間信息不對稱提供了可能。一方面，小微企業(yè)對互聯(lián)網(wǎng)銷售、評價等數(shù)字化工具的使用，有利于將產(chǎn)品銷售、經(jīng)營口碑等軟信息通過數(shù)字足跡形式顯化為硬信息，進(jìn)而緩解銀行與小微企業(yè)之間的貸前信息不對稱。更進(jìn)一步的，小微企業(yè)信息足跡的顯化，有利于銀行等金融機(jī)構(gòu)通過金融科技手段獲取小微企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況信息，進(jìn)而便于對小微企業(yè)進(jìn)行信用評估。(12)Berg T, Burg V, Gombovi A, et al., “On the Rise of Fintechs: Credit Scoring Using Digital Footprints”, The Review of Financial Studies,2020,Vol.33,No.7,pp.2845-2897.另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對小微企業(yè)經(jīng)營信息的顯化機(jī)制，也可以緩解銀行與小微企業(yè)之間的貸后信息不對稱。例如，區(qū)塊鏈技術(shù)的使用，既有利于銀行等金融機(jī)構(gòu)實(shí)時獲得制造業(yè)小微企業(yè)的物流倉儲等經(jīng)營信息，又能提高小微企業(yè)貸款信息造假的成本，保證小微企業(yè)信息的真實(shí)性。此外，財務(wù)信息化管理軟件的使用，亦有利于小微企業(yè)提高其財務(wù)信息的透明程度。傳統(tǒng)小微企業(yè)主由于缺乏必備的財務(wù)素養(yǎng)，導(dǎo)致小微企業(yè)財務(wù)報表信息不健全，進(jìn)而提高了銀行信用評估難度。財務(wù)信息化管理軟件的使用，降低了小微企業(yè)主制作財務(wù)報表的財務(wù)素養(yǎng)門檻，有利于降低小微企業(yè)與銀行間的信息不對稱。

因此，總的來說小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過將小微企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營信息的顯化機(jī)制，改善小微企業(yè)與銀行之間的信息不對稱程度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信貸約束的緩解。

(二)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高小微企業(yè)盈利能力實(shí)現(xiàn)融資緩解

小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅會通過信息顯化效應(yīng)實(shí)現(xiàn)融資約束緩解，而且可能會通過提高企業(yè)盈利能力路徑，間接實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)融資約束的緩解。

從企業(yè)盈利來源角度來看，企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)銷售以及數(shù)字化管理等方面的信息化投資，有利于擴(kuò)大企業(yè)產(chǎn)品銷售范圍邊界，實(shí)現(xiàn)企業(yè)銷售收入能力的提升。(13)Hempell T., “ What’s Spurious, What’s Real? Measuring the Productivity Impacts of ICT at the Firm-Level”, Empirical Economics,2005,Vol.30,No.2,pp.427-464.同時，網(wǎng)絡(luò)銷售等數(shù)字化手段的運(yùn)用，降低了企業(yè)的市場開拓成本，提升了供需雙方需求匹配的效率(14)Timmis J., “The Internet and International Trade in Goods”Discussion Papers in Economics,2012,Vol.12,No.03,pp.12-03.，進(jìn)一步增強(qiáng)了企業(yè)的盈利能力。從企業(yè)盈利穩(wěn)定性角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升將會有利于增強(qiáng)企業(yè)的信息處理和應(yīng)變能力，促使企業(yè)在面臨不確定的營商環(huán)境時，降低企業(yè)盈利波動風(fēng)險。(15)Li Y., Yao S.,et al.,“Demand Uncertainty, Information Processing Ability, and Endogenous Firm”,Nankai Business Review International,2011,Vol.2,No.4,pp.447-474.同時，大數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)通訊等數(shù)字化技術(shù)的使用，也會有利于規(guī)避上下游企業(yè)之間的供應(yīng)鏈風(fēng)險(16)Bayaga, Anass, “Information and Communication Technology (ICT) Risk Models and Performance of Small and Medium Enterprises (SMEs)”, Anthropologist,2013,Vol.15,No.2,pp.177-183.，保證企業(yè)盈利的穩(wěn)定性。從企業(yè)運(yùn)營成本角度來看，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的投入不僅會通過創(chuàng)新生產(chǎn)方式和提升內(nèi)部溝通效率等途徑，直接實(shí)現(xiàn)對企業(yè)勞動生產(chǎn)效率的提升(17)李坤望、邵文波、王永進(jìn)：《信息化密度、信息基礎(chǔ)設(shè)施與企業(yè)出口績效——基于企業(yè)異質(zhì)性的理論與實(shí)證分析》，《管理世界》2015年第4期。，而且會通過與高技能勞動力形成互補(bǔ)效應(yīng)，進(jìn)一步促使企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的邊際成本下降(18)何小鋼、梁權(quán)熙、王善騮：《信息技術(shù)、勞動力結(jié)構(gòu)與企業(yè)生產(chǎn)率——破解“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論”之謎》，《管理世界》2019年第9期。，實(shí)現(xiàn)企業(yè)盈利成本的改善。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過改善企業(yè)盈利能力機(jī)制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對融資約束的緩解。

基于以上分析，本文可以得出如下假說。

假說1∶小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)崿F(xiàn)對企業(yè)融資約束的緩解

假說2∶小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過信息顯化效應(yīng)，直接實(shí)現(xiàn)對企業(yè)融資約束的緩解

假說3∶小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過資源配置效應(yīng)，間接實(shí)現(xiàn)對企業(yè)融資約束的緩解

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于世界銀行2012年對中國2848家小微企業(yè)的經(jīng)營調(diào)查數(shù)據(jù)。雖然該數(shù)據(jù)在時間上存在滯后問題，但是使用該數(shù)據(jù)仍存在以下幾方面優(yōu)勢。首先，目前關(guān)于小微企業(yè)數(shù)字化(或信息化)轉(zhuǎn)型調(diào)查的數(shù)據(jù)庫較少，世界銀行2012年小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，詳細(xì)記錄了小微企業(yè)在產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售以及信息化軟件使用等方面的數(shù)字化行為，是諸多學(xué)者研究小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的共同首選數(shù)據(jù)庫(19)劉政、姚雨秀、張國勝、匡慧姝：《企業(yè)數(shù)字化、專用知識與組織授權(quán)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2020年第9期。；其次，理論上而言，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束的影響邏輯并不會受到時間滯后的干擾，因此使用時間滯后的數(shù)據(jù)對實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性影響有限；最后，從樣本的抽樣范圍和數(shù)據(jù)類型上，該數(shù)據(jù)涵蓋了25個城市、27種行業(yè)類型的小微企業(yè)樣本，調(diào)查了企業(yè)基本信息、創(chuàng)新與技術(shù)以及融資等19類企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營狀況和外部運(yùn)營環(huán)境信息數(shù)據(jù)，能夠有效對小微企業(yè)融資約束以及基本特征情況進(jìn)行衡量。因此，總的來說使用世界銀行2012年小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)是目前可使用數(shù)據(jù)庫的最優(yōu)選擇。

(二)模型設(shè)定

為了驗(yàn)證小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會緩解融資約束，本文構(gòu)建了線性回歸模型(1)，(1)式中cr_rationi、ict_salei分別代表小微企業(yè)是否存在融資約束以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。若(1)式中β1系數(shù)顯著為負(fù)，則說明小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)崿F(xiàn)對企業(yè)融資約束緩解。

cr_rationi=α0+β1ict_salei+β2coni+σi

(1)

在此基礎(chǔ)上，為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否通過“信息顯化效應(yīng)”，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)融資約束的緩解，本文引入“是否存在外部審計(jì)變量”(audit_exti)，形成(2)式。理論上而言，小微企業(yè)存在外部審計(jì)時，將會減少小微企業(yè)與銀行間的信息不對稱。因此，若數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部審計(jì)的交互項(xiàng)(ict_salei*audit_exti)的系數(shù)κ3顯著為正，則說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型替代了外部審計(jì)所發(fā)揮作用，即小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)了“信息顯化效應(yīng)”。

cr_rationi=γ0+κ1ict_salei+κ2audit_exti+κ3ict_salei*audit_exti+κ4coni+λi

(2)

更進(jìn)一步地，為了驗(yàn)證小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否通過“資源配置效應(yīng)”，進(jìn)而改善融資約束，在(1)式的基礎(chǔ)上，本文引入“小微企業(yè)資產(chǎn)收益率(roai)”指標(biāo)作為衡量小微企業(yè)盈利能力變量，并構(gòu)建了中介效應(yīng)模型。

roai=χ0+δ1ict_salei+δ2coni+ζi

(3)

cr_rationi=ε0+φ1roai+φ2ict_salei+φ3coni+τi

(4)

依據(jù)于中介效應(yīng)的判斷方法，若在(1)式中的β1系數(shù)顯著為負(fù)且(3)式δ1系數(shù)顯著為正和(4)式φ1系數(shù)顯著為負(fù)的條件下，(4)式中的φ2顯著為負(fù)，則說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高小微企業(yè)盈利能力途徑，進(jìn)而緩解小微企業(yè)融資約束，“資源配置效應(yīng)”存在。

(三)指標(biāo)選取

1.被解釋變量：融資約束

本文的被解釋變量為融資約束(cr_ration)。參考已有對小微企業(yè)融資約束(或信貸配給)的研究，結(jié)合問卷結(jié)構(gòu)，本文將小微企業(yè)因“貸款過程復(fù)雜、利率過高、抵押物要求高、貸款規(guī)模和周期不充分以及不認(rèn)為會被批準(zhǔn)”等原因而不申請貸款，以及申請貸款被拒絕視為存在融資約束(cr_ration)。

2.解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本文使用“產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售率”(ict_sale)作為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量。已有關(guān)于小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，主要選取產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售率、是否使用erp等信息化軟件、雇工電腦使用率以及單位新增固定投資下的硬件信息設(shè)備投資率等指標(biāo)衡量企業(yè)數(shù)字化程度。參考已有研究，本文主要選取產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售率作為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量變量。主要原因在于：一方面，單位新增固定投資下的硬件信息設(shè)備投資率等指標(biāo)僅能反映小微企業(yè)當(dāng)前數(shù)字化投資力度，但是不能反映小微企業(yè)已有的數(shù)字化投資水平；另一方面，從小微企業(yè)產(chǎn)業(yè)類型分布上來看，屬于零售與服務(wù)、餐飲住宿等第三產(chǎn)業(yè)數(shù)量占比較高(20)朱武祥、張平、李鵬飛、王子陽：《疫情沖擊下中小微企業(yè)困境與政策效率提升——基于兩次全國問卷調(diào)查的分析》，《管理世界》2020年第4期。，相對于雇工電腦使用率以及是否使用erp信息化軟件等指標(biāo)，選取產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售率指標(biāo)更能反映小微企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀況。

3.中介變量與控制變量

為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會通過“信息顯化效應(yīng)”和“資源配置效應(yīng)”影響小微企業(yè)融資約束，參考已有研究，本文分別選取了“是否存在外部審計(jì)”(audit_exti)和“資產(chǎn)收益率(roai)”進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。

本文的控制變量主要包括企業(yè)成立年限(fir_age)、企業(yè)成長性(fir_gro)、雇工規(guī)模(fir_size)以及資產(chǎn)規(guī)模(asset_total)等指標(biāo)，其中企業(yè)成長性指標(biāo)用小微企業(yè)的收入增長率來表示。同時，從產(chǎn)權(quán)類型上，按照是否有國有參股和外資參股，將企業(yè)類型劃分為外資企業(yè)(fir_fore)和國有企業(yè)(fir_pro)。具體描述性分析如表1。

表1 變量描述性分析

(四)描述性分析

為了驗(yàn)證小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會對融資約束產(chǎn)生顯著影響，本文使用組間均值差異比較的方法來進(jìn)行初步驗(yàn)證。具體描述性分析結(jié)果如表2。

表2 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束：樣本均值差異分析

由表2可知，有融資約束和無融資約束的小微企業(yè)產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售率分別為14.42%和9.733%，二者相差4.688%且該差異在1%顯著性水平下顯著。這初步說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素與小微企業(yè)是否存在融資約束有顯著相關(guān)性。同時，從控制變量來看，沒有融資約束的小微企業(yè)成立年限均值為13.9，而有融資約束的小微企業(yè)成立年限為11.91且二者差異顯著，這說明處于成立初期的小微企業(yè)更易受到銀行的融資約束。更進(jìn)一步地，成長性較高的小微企業(yè)更不易受到融資約束，且其成長性均值是受到融資約束小微企業(yè)的1.83倍。最后，雇工規(guī)模因素在有無融資約束的小微企業(yè)子樣本之間亦具有顯著差異，這也進(jìn)一步說明處于成立初期、成長性不足以及小規(guī)模的小微企業(yè)受到融資約束的概率更高。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基本回歸

本文首先僅考慮小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素對融資約束的影響，并使用Logit模型進(jìn)行實(shí)證分析。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步添加企業(yè)年限等控制變量，以避免遺漏變量等偏誤問題。最后，本文均控制了行業(yè)變量，以提高結(jié)果的穩(wěn)健性。具體實(shí)證結(jié)果如表3。

表3 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束：基本回歸

基于表3實(shí)證結(jié)果可知，無論是否添加控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束的邊際效應(yīng)和系數(shù)均在1%顯著性水平下負(fù)向顯著，這說明小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，越有利于降低企業(yè)受到融資約束的概率這一結(jié)論較為穩(wěn)健，假說1得到驗(yàn)證。同時，從邊際效應(yīng)上來看，小微企業(yè)產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售率每提升百分之一個單位，小微企業(yè)受到融資約束的概率下降0.004。這一步說明小微企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)銷售途徑，能夠增強(qiáng)企業(yè)的融資能力。

從控制變量來看，企業(yè)成立年限越長越有利于降低企業(yè)受到融資約束的概率，可能的原因在于成立初期的小微企業(yè)信息更加不透明、盈利機(jī)制并不完善，進(jìn)而易受到銀行融資約束。同時，企業(yè)成長性、雇工規(guī)模以及資產(chǎn)規(guī)模因素均對緩解小微企業(yè)融資約束產(chǎn)生積極影響，這說明銀行在授信時更關(guān)注小微企業(yè)當(dāng)期的發(fā)展速度、經(jīng)營規(guī)模以及資產(chǎn)規(guī)模等信息。最后，從產(chǎn)權(quán)類型來看，無論是國有企業(yè)和外資企業(yè)產(chǎn)權(quán)均不會對小微企業(yè)融資約束產(chǎn)生影響，這與已有研究結(jié)論相一致。

(二)機(jī)制檢驗(yàn)

基于前文的理論分析可知，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過“信息顯化效應(yīng)”以及“資源配置效應(yīng)”機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)融資約束的緩解。因此，檢驗(yàn)“信息顯化效應(yīng)”和“資源配置效應(yīng)”是否存在，對于驗(yàn)證小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響融資約束的傳導(dǎo)機(jī)制至關(guān)重要。因此，本文分別構(gòu)建了交互效應(yīng)和中介效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，具體內(nèi)容如下。

1.信息顯化效應(yīng)

為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會通過“信息顯化效應(yīng)”機(jī)制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)融資約束緩解，本文使用“外部審計(jì)”作為小微企業(yè)與銀行信息不對稱程度的代理變量。通過分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會對“外部審計(jì)”產(chǎn)生替代，來驗(yàn)證小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠發(fā)揮“信息顯化效應(yīng)”。具體實(shí)證結(jié)果如表4。

表4 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束：信息顯化效應(yīng)

由表4可知，在控制了數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量和外部審計(jì)變量的條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部審計(jì)的交互項(xiàng)系數(shù)和邊際效應(yīng)均在10%顯著性水平下正向顯著。這說明，相對于有外部審計(jì)的小微企業(yè)，沒有外部審計(jì)的小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的緩解概率高0.004。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)外部審計(jì)行為產(chǎn)生了替代作用，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過發(fā)揮“信息顯化效應(yīng)”來降低小微企業(yè)與銀行之間的信息不對稱，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)緩解小微企業(yè)融資約束，假說2得到驗(yàn)證。最后，從控制變量來看，企業(yè)年限、企業(yè)成長性以及雇傭規(guī)模等因素依然會對緩解小微企業(yè)融資約束產(chǎn)生顯著影響，這與上表3的實(shí)證結(jié)果較為接近，說明實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.資源配置效應(yīng)

除了通過“信息顯化效應(yīng)”縮減企業(yè)與銀行之間的信息不對稱，直接緩解小微企業(yè)受到融資約束之外，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否通過“資源配置效應(yīng)”機(jī)制間接實(shí)現(xiàn)小微企業(yè)融資約束緩解，是本文需要進(jìn)一步探討的理論機(jī)制。對此，本文構(gòu)建了中介效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，具體實(shí)證結(jié)果如表5。

表5 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束：資源配置效應(yīng)

(三)異質(zhì)性分析

上文中本文實(shí)證分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束的影響。在此基礎(chǔ)上，本文試圖進(jìn)一步分析在不同融資約束類型、不同產(chǎn)權(quán)類型以及不同行業(yè)類型條件下，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束所產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。

1.不同融資約束類型

厘清小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對何種融資約束類型產(chǎn)生顯著影響，將會有利于從政策層面提高小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解融資約束的針對性。因此，參考已有研究，本文在融資約束變量度量的基礎(chǔ)上，將“申請貸款被拒絕”視為銀行配給，而將因“貸款過程復(fù)雜、利率過高、抵押物要求高、貸款規(guī)模和周期不充分以及不認(rèn)為會被批準(zhǔn)”等原因而不申請貸款視為自我配給。在此基礎(chǔ)上，實(shí)證分析小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同融資約束類型的影響。具體實(shí)證結(jié)果如表6。

表6 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與小微企業(yè)融資約束：不同配給類型

由表6可知，相對于銀行配給，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有利于緩解小微企業(yè)自我配給?？赡艿脑蛟谟?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅改善了小微企業(yè)財務(wù)信息透明度和財務(wù)狀況，而且增強(qiáng)了小微企業(yè)管理者獲取貸款的信心，促使小微企業(yè)向銀行等金融機(jī)構(gòu)申請貸款積極性增強(qiáng)。同時，由于受到銀行配給的小微企業(yè)樣本占比僅為0.022，過小的樣本占比說明小微企業(yè)受到銀行配給的原因可能不是由于信息不對稱所導(dǎo)致的，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對改善小微企業(yè)受到銀行配給的作用并不明顯。

2.不同產(chǎn)權(quán)類型

除了不同融資約束類型之外，理論上而言相對于國有參股小微企業(yè)，非國有參股小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解融資約束的邊際效應(yīng)可能會更大。因此，依據(jù)于問卷中“是否國有參股”問題，本文將樣本劃分為非國有參股企業(yè)和國有參股企業(yè)兩個子樣本。在此基礎(chǔ)上分析小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會在不同產(chǎn)權(quán)類型條件下，對緩解小微企業(yè)融資約束產(chǎn)生異質(zhì)性影響。具體實(shí)證結(jié)果如表7。

表7 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束：不同產(chǎn)權(quán)類型

由表7可知，相對于國有參股類型的小微企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有參股類型的小微企業(yè)融資約束緩解更加顯著，可能的原因在于國有參股類型的小微企業(yè)受到融資約束的概率更低、信息透明化程度更高，因此數(shù)字技術(shù)的不斷運(yùn)用將會對非國有參股類型小微企業(yè)融資約束的緩解起到更顯著影響。

3.不同行業(yè)類型

除了融資約束類型以及產(chǎn)權(quán)因素外，由于不同行業(yè)類型小微企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方式以及業(yè)務(wù)類型存在顯著差異，因此小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同行業(yè)類型條件下對緩解融資約束可能產(chǎn)生差異性。基于此，本文依據(jù)于行業(yè)變量，將“零售、批發(fā)、IT、酒店、汽車服務(wù)以及運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)”視為服務(wù)行業(yè)，“糧食、煙草等制造行業(yè)”視為制造業(yè)，并將兩個子樣本進(jìn)行異質(zhì)性實(shí)證分析。具體實(shí)證結(jié)果如表8。

表8 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束：不同行業(yè)類型

由表8可知，相對于服務(wù)行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對緩解制造業(yè)小微企業(yè)融資約束具有更加顯著的影響。可能的原因在于，一方面，制造行業(yè)的小微企業(yè)比服務(wù)業(yè)小微企業(yè)生產(chǎn)流程更加復(fù)雜，ERP信息化軟件使用等數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為，能夠更好地提升制造業(yè)小微企業(yè)的資源配置效率和信息透明程度；另一方面，相對于服務(wù)業(yè)小微企業(yè)，制造業(yè)小微企業(yè)面臨更大的存貨管理風(fēng)險和供應(yīng)鏈風(fēng)險，而網(wǎng)絡(luò)銷售等數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為，有利于進(jìn)一步增強(qiáng)制造業(yè)小微企業(yè)的盈利穩(wěn)定性。因此，相對于服務(wù)業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對緩解制造業(yè)小微企業(yè)的融資約束更加顯著。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)樣本選擇性偏誤問題

在上文實(shí)證檢驗(yàn)中，本文主要使用Logit模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。但是，理論上小微企業(yè)是否受到融資約束的前提在于小微企業(yè)是否有信貸需求，若不考慮信貸需求對融資約束變量分布的影響，實(shí)證結(jié)果將會產(chǎn)生樣本選擇偏差問題。因此，本文首先根據(jù)“是否申請貸款，以及是否因‘貸款過程復(fù)雜、利率過高、抵押物要求高、貸款規(guī)模和周期不充分以及不認(rèn)為會被批準(zhǔn)’等原因而不申請貸款”等問題，識別出小微企業(yè)信貸需求變量(cr_demand)。其次，參考已有研究，本文使用Heckprobit模型，利用信貸需求(cr_demand)方程，來解決可能存在的樣本選擇偏差問題。最后，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步檢驗(yàn)小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的影響，具體實(shí)證結(jié)果如表9。

表9 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說1和假說2：樣本選擇性問題

由表9可知，模型1和模型2似然比檢驗(yàn)的P值分別為0.104及0.635均大于0.05，無法拒絕小微企業(yè)信貸需求方程與融資約束方程不存在相關(guān)性的原假定，因此小微企業(yè)融資約束方程存在樣本選擇性偏差問題假定并不成立，使用Heckprobit模型是不合理的。更進(jìn)一步地，由表9實(shí)證結(jié)果可知，即使在考慮信貸需求方程的條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素對小微企業(yè)融資約束的影響依然負(fù)向顯著，假說1得到驗(yàn)證。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部審計(jì)交互項(xiàng)仍在10%顯著性水平下正向顯著，“信息顯化效應(yīng)”存在，假說2得到驗(yàn)證。因此，在考慮樣本選擇性偏差的條件下，假說1和假說2的結(jié)論是穩(wěn)健的。

由表10可知，在模型1中似然比檢驗(yàn)的P值為0.104大于0.05，說明無法拒絕信貸需求方程與融資約束方程不存在相關(guān)性的原假定。因此，模型1使用Heckprobit模型是不合理的。同時，模型3中似然比檢驗(yàn)的P值為0.027小于0.05，說明應(yīng)拒絕信貸需求方程與融資約束方程不存在相關(guān)性的原假定，在模型3中考慮樣本選擇性偏差問題是合理的。更進(jìn)一步地，在考慮樣本選擇性偏差的條件下，模型3中數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素對小微企業(yè)融資約束的邊際系數(shù)依然在1%顯著性水平下顯著，這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過資源配置改善小微企業(yè)盈利能力路徑，實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)融資約束的緩解，即“資源配置效應(yīng)”存在，假說3得到驗(yàn)證。

表10 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說3：樣本選擇性問題

(二)內(nèi)生性問題——工具變量法

除了樣本選擇性偏差問題可能會影響實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健之外，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為與融資約束之間可能存在的互為因果內(nèi)生性問題，亦會導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生偏誤。例如，企業(yè)的信貸需求可能會來源于提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目的。因此，參考已有研究，本文采用同一地區(qū)相同行業(yè)除去某一具體企業(yè)外的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型值(iv_sale)，作為該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。從工具變量的選取原則來看，同地區(qū)同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值與該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有相關(guān)性，且不會受到該企業(yè)融資約束行為影響。因此，符合工具變量選取的外生性和相關(guān)性條件。在此基礎(chǔ)上，本文使用2SLS模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),具體實(shí)證結(jié)果如表11。

表11 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說1和假說2：內(nèi)生性問題

由表11可知，模型1中不可識別檢驗(yàn)的Anderson LM 統(tǒng)計(jì)量為131.406，在 1%顯著性水平顯著，說明模型1中選取“同一地區(qū)相同行業(yè)除去某一具體企業(yè)外的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型值(iv_sale)”作為工具變量不存在弱工具變量問題。在此基礎(chǔ)上，弱工具變量檢驗(yàn)的Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量和過度識別檢驗(yàn)的Sargan 統(tǒng)計(jì)量 P值分別為160.827(大于10)和0.000，這進(jìn)一步說明模型1中工具變量不存在弱工具變量和過度識別問題。同時，在使用工具變量(iv_sale)的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資緩解的邊際系數(shù)依然在1%顯著性水平下顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素能夠顯著減低小微企業(yè)受到融資約束的概率，假說1得到驗(yàn)證。

在模型2中，使用“同一地區(qū)相同行業(yè)除去某一具體企業(yè)外的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型值(iv_sale)”作為工具變量依然通過弱工具變量檢驗(yàn)和過度識別檢驗(yàn)。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部審計(jì)的交互項(xiàng)在1%顯著性水平下正向顯著，這說明相對于有外部審計(jì)的小微企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對沒有外部審計(jì)的小微企業(yè)融資約束緩解邊際效應(yīng)高0.027。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠發(fā)揮替代外部審計(jì)的功能，即小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠縮減小微企業(yè)與銀行之間的信息不對稱，“信息顯化效應(yīng)”存在，假說2得到驗(yàn)證。

由表12可知，模型3中不可識別檢驗(yàn)的Anderson LM 統(tǒng)計(jì)量為113.308，在 1%顯著性水平顯著，說明模型3中選取“同一地區(qū)相同行業(yè)除去某一具體企業(yè)外的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型值(iv_sale)”作為工具變量不存在弱工具變量問題。在此基礎(chǔ)上，弱工具變量檢驗(yàn)的Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量和過度識別檢驗(yàn)的Sargan 統(tǒng)計(jì)量 P值分別為133.669(大于10)和0.000，這進(jìn)一步說明模型3中工具變量不存在弱工具變量和過度識別問題。同時，在使用工具變量(iv_sale)的情況下，企業(yè)盈利能力變量負(fù)向但不顯著。因此，依據(jù)于中介效應(yīng)識別方法，本文進(jìn)一步使用sobel test檢驗(yàn)，計(jì)算得出sobel test檢驗(yàn)T值為-1.880，P值為0.06略大于0.05，說明“資源配置效應(yīng)”不穩(wěn)健。但是，從P值的取值來看，已非常接近拒絕不存在“資源配置效應(yīng)”原假設(shè)的臨界值。因此，我們?nèi)匀幌嘈偶僬f3結(jié)論為偽命題的概率較低。

表12 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說3：內(nèi)生性問題

(三)解釋變量替換

上文中本文主要使用“產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售比率(ict_sale)”作為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量。為了進(jìn)一步增加上文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，參考已有研究，本文使用信息化軟件使用(ict_erp)作為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代變量，具體實(shí)證結(jié)果如表13。

由表13模型1可知，在選取信息化軟件使用(ict_erp)作為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型替代變量的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然在1%顯著性水平下對緩解小微企業(yè)融資約束產(chǎn)生顯著影響，假說1得到驗(yàn)證。同時，由模型2可知，在控制數(shù)字化轉(zhuǎn)型和外部審計(jì)因素的條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部審計(jì)的交互項(xiàng)在5%顯著性水平下正向顯著。這說明信息化軟件使用變量作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型代理變量的條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束緩解的“信息顯化效應(yīng)”更加明顯，假說2得到驗(yàn)證。

表13 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說1和假說2：解釋變量替代

由表14可知，在選取信息化軟件使用(ict_erp)作為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型替代變量的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)盈利能力的影響，在1%顯著性水平下負(fù)向顯著。同時，在控制盈利能力因素條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量依然顯著。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過“資源配置效應(yīng)”提升小微企業(yè)盈利能力，進(jìn)而緩解小微企業(yè)融資約束的中介路徑依然存在，假說3得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

表14 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說3：解釋變量替代

(四)被解釋變量替換

在前文中本文主要使用企業(yè)是否存在融資約束(cr_ration)作為企業(yè)融資約束的衡量變量。為了增強(qiáng)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用企業(yè)主觀融資障礙程度評價(fin_obsta)作為被解釋變量，并利用Oprobit模型進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表15。

由表15模型1可知，在使用企業(yè)主觀融資障礙程度評價(fin_obsta)作為衡量小微企業(yè)融資約束的代理變量條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束的緩解也依然穩(wěn)健，假說1得到驗(yàn)證。同時，由表15模型2可知，使用企業(yè)主觀融資障礙程度評價(fin_obsta)作為衡量小微企業(yè)融資約束的代理變量條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部審計(jì)變量的交互項(xiàng)并不顯著，可能的原因企業(yè)主觀融資障礙評價(fin_obsta)具有一定主觀性，不能完全真實(shí)反映小微企業(yè)融資約束狀況，因此假說2未得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

表15 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說1和假說2:被解釋變量替換

更進(jìn)一步地，通過計(jì)算數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同企業(yè)主觀融資障礙程度評價的平均邊際效應(yīng)(見表16)可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束緩解的邊際效應(yīng)出現(xiàn)先增加后減少趨勢，這說明小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有利于中等融資障礙程度企業(yè)融資約束的緩解。

表16 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資障礙：平均邊際效應(yīng)

由表17可知，在使用企業(yè)主觀融資障礙程度評價(fin_obsta)作為衡量小微企業(yè)融資約束的代理變量條件下，無論是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)盈利能力的影響，還是控制盈利能力因素下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)融資約束的影響，其系數(shù)均負(fù)向顯著。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過“資源配置效應(yīng)”提升小微企業(yè)盈利能力，進(jìn)而緩解小微企業(yè)融資約束，假說3得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

表17 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說3:被解釋變量替換

(五)中介變量替換

上文中，本文主要使用資產(chǎn)收益率(roa)作為小微企業(yè)盈利能力的代理變量。為了增強(qiáng)對小微企業(yè)盈利能力衡量的穩(wěn)健性，參考已有研究，本文進(jìn)一步以“企業(yè)營業(yè)收入與固定資產(chǎn)比值的對數(shù)”(lsa_cp為)作為小微企業(yè)盈利能力的代理變量進(jìn)行實(shí)證分析，具體實(shí)證結(jié)果如表18。

表18 小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束—假說3：中介變量替換

六、結(jié)論與政策啟示

本文利用世行2012年中國小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，討論了小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束造成影響的理論邏輯及機(jī)制。研究顯示：第一，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束緩解起到積極作用；第二，在影響機(jī)制上，小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅會通過“信息顯化效應(yīng)”直接緩解小微企業(yè)融資約束，而且會通過“資源配置效應(yīng)”間接實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)融資約束的緩解；第三，從邊際效應(yīng)上看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過“信息顯化效應(yīng)”對小微企業(yè)融資約束緩解的效果要大于“資源配置效應(yīng)”；第四，從異質(zhì)性分析來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅更有利于實(shí)現(xiàn)對非國有參股、制造行業(yè)的小微企業(yè)融資約束緩解，而且在改善類型上主要表現(xiàn)為對小微企業(yè)自我配給的緩解。

基于上述結(jié)論，本文得到如下政策啟示：第一，政府部門應(yīng)該通過提高網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、對小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型采取補(bǔ)貼等手段，進(jìn)一步提升小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度；第二，相對于國有參股、服務(wù)行業(yè)的小微企業(yè)，政府部門應(yīng)該更加注重通過政策手段提升對非國有參股、制造行業(yè)的小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，以提高緩解小微企業(yè)融資約束相關(guān)政策的針對性；第三，政府部門也應(yīng)關(guān)注銀行等金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化發(fā)展程度，以實(shí)現(xiàn)與小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)同發(fā)展。