数字金融发展缓解企业融资约束研究
——基于A股上市公司的研究
王俊
（厦门大学嘉庚学院，福建 漳州 363105）

      摘要：本文选取2018—2022年A股上市公司的数据，实证探究数字金融发展与企业融资约束之间的关系。研究发现：数字金融指数与融资约束综合指数呈显著负相关，表明随着数字金融发展水平的提高，企业面临的融资约束显著降低。此外，数字金融对融资约束的缓解作用具有持续性。因此，政府、金融机构和企业三方应共同努力，充分释放数字金融优势。本研究为数字金融缓解融资约束提供了经验证据，为金融服务实体经济提供了数据支持。
      关键词：数字金融；融资约束；A股上市公司
引言
      融资约束问题是制约企业发展的重要因素。伴随着数字金融的崛起，金融服务的覆盖面极大地拓宽，企业能够享受到更便捷、高效的金融服务。探究数字金融与融资约束的关系，能够为金融创新发展提供数据支撑，更好地践行金融服务实体经济的理念，促进经济高质量发展。
一、文献综述
      数字金融在普惠金融的基础上进行数字化升级，借助数字技术进一步拓展普惠金融服务的广度和深度，降低金融服务成本。李柳颍（2019）认为数字普惠金融的发展有利于企业扩大生产与投资，增加整个生产部门的利润，并可以缩小与大型企业的机会与收入差距[1]。庞加兰、张海鑫等（2023）认为数字普惠金融对于推动我国民营企业的高质量发展起着重要作用，同时能有效缓解融资约束，提高民营企业全要素生产效率[2]。夏瑞良和陈文卓 （2023）研究发现发展普惠金融能够有效地缓解科技型中小公司的融资约束[3]。项东、田婷婷等 （2023） 发现数字金融显著刺激了中小微公司的整体技术创新，且缓解融资约束是数字 金 融 提 高 技 术 创 新 的 主 要 路 径[4]。 李梁和殷凤春（2024） 认为数字普惠金融缓解中小企业融资约束的同时也增加了中小企业的融资不确定性，加剧了金融市场风险[5]。上述文献多聚焦中小企业。然而，中小企业具有诸多独特属性，其融资约束问题无法普遍代表其他A股上市公司。因此，本文将使用A股上市公司数据，实证分析数字金融发展对A股上市公司融资约束的影响。
二、研究设计
（一）数据来源与样本选取
      本文从国泰安 （CSMAR） 数据库获取 2018—2022 年我国A股上市公司的相关数据，并进行如下处理：剔除金融类企业；剔除*ST、ST公司；剔除财务数据缺失、不完整、不全面的企业。最终保留3095家上市公司的数据作为研究样本。数字金融发展水平数据来自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》 [6]。
（二）变量说明及描述性统计
      本文采用Hadlock等 （2010） 构建的融资约束综合指数（SA指数）作为被解释变量。该指数克服了KZ指数和WW指数的内生性问题，结果相对稳健[7]。SA指数越大表明企业的融资约束越大。SA指数的计算方法如下：

式中：Size为公司账面总资产；Age为公司成立年限。
      解释变量为数字金融指数。本文采用 2018—2022 年《北京大学数字普惠金融指数》中数字普惠金融综合指数的自然对数进行衡量，并将上述指数的省级数据与相应省份的企业逐一匹配。
      控制变量的选取借鉴姚登宝等 （2023）[8]的做法，加入了企业规模、企业成长性、董事会规模、两职合一、股权集中度这5个变量。  
      各变量的符号及含义见表1，描述性统计见表2。

（三）模型构建
      根据上述资料，本文构建了如下的面板数据固定效应模型：SAit = β0 + β1DFIit + β2SIZEit +    
      β3GROWit +β4CR1it + β5BSit + β6DUALit + ui + λt + μit （2）式中：SA 为融资约束综合指数；DFI 为数字金融指数；SIZE 为企业规模；GROW 为企业成长性；CR1 为股权集中度；BS为董事会规模；DUAL为两职合一；ui为个体固定效应；λt为时间固定效应；μit为随机误差项。
三、实证分析
（一）回归结果
      首先，探究数字金融发展对企业融资约束的影响，结果如表3的列（1）所示。数字金融指数（DFI）与融资约束综合指数 （SA） 在 1% 的水平上显著，回归系数为-0.204，即数字金融指数每增长1个单位，融资约束综合指数平均下降0.204个单位。可见，数字金融的发展可以显著地缓解企业融资约束。此外，企业规模 （SIZE）、股权集中度 （CR1）、两职合一 （DUAL） 和董事会规模（BS） 均在1%的水平上显著，其中企业规模、股权集中度、两职合一与融资约束呈负相关，董事会规模与融资约束呈正相关。

（二）稳健性检验
      为了避免不同的融资约束衡量方法对回归结果有影响，本文使用 Whited & Wu （2006） 构建的 WW 指数[9]替换公式 （2） 中的SA指数，来衡量企业的融资约束程度。结果如表3列（2）所示，数字金融指数（DFI）的回归系数仍然在1%水平显著，表明实证结果稳健。
      最后，考虑到数字金融对融资约束的影响可能存在持续性，本文参考项东等人（2023）[10]的做法，将数字金融指数做滞后一期处理，回归结果见表3列（3），滞后一期的数字金融指数 （L1.DFI） 回归系数-0.196，仍然在 1%水平显著，表明实证结果稳健，且数字金融的发展不仅显著缓解企业当期的融资约束，对企业下一期的融资约束仍然具有显著的缓解作用，即数字金融对融资约束的影响存在持续性。
四、结语
      本文选取了2018—2022年我国A股上市公司的数据，通过构建面板数据固定效应模型，实证研究了数字金融对融资约束的影响。结果显示数字金融指数与融资约束综合指数呈显著负相关，且通过了稳健性检验，表明随着数字金融发展水平的提高，企业面临的融资约束显著降低。此外，数字金融对融资约束的缓解作用具有持续性。数字金融的发展为缓解企业融资约束提供了新的机遇。
      基于研究结果，本文提出如下建议：政府、金融机构和企业应形成多方合力，充分发挥数字金融的优势，推动我国经济高质量发展。政府需要不断完善相关法律、法规，加强基础设施建设，鼓励人才培养和科学研发，为数字金融的发展提供良好发展环境。金融机构应当不断推进技术升级和产品创新，严防信息泄露等问题，多角度完善并扩大数字金融服务地区及服务领域，加强自我监管，严格遵守各项法律、法规。上市公司也要顺应时代发展，积极推动自身数字化转型，重视研发及创新，从而在竞争中保持发展优势。
参考文献
[1] 李柳颍.我国数字普惠金融对包容性增长的影响研究[D].天津:天津财经大学,2019.
[2] 庞加兰,张海鑫,王倩倩.数字普惠金融、融资约束与民营经济高质量发展[J].统计与决策,2023,39(5):130-135.
[3] 夏瑞良,陈文卓.数字普惠金融缓解我国科技型中小企业融资约束研究[J].商业观察,2023,9(26):34-37.[4] 项东,田婷婷,李楠.数字普惠金融、融资约束与中小微企业技术创新[J].会计之友,2023(19):38-48.
[5] 李梁,殷凤春.数字普惠金融、融资约束与中小企业投资效率[J].科学管理研究,2024,42(1):106-114.
[6] 郭峰,王靖一,王芳,等.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学（季刊）,2020,19(4):1401-1418.
[7] HADLOCK, CHARLES J,PIERCE J R.New Evidenceon Measuring Financial Constraints: Moving Beyond theKZ Index[J]. Review of Financial Studies, 2010, 23(5):1909-1940.
[8] 姚登宝,解宏灿,廖雨艳.数字金融能缓解中小企业融资约束吗?[J].宜宾学院学报,2024,24(2):31-38
.[9] WHITED T M, WU G J. Financial constraints risk[J].Review of Financial Studies,2006,19(2):531-559.
[10]项东,田婷婷,李楠.数字普惠金融、融资约束与中小微企业技术创新[J].会计之友,2023(19):38-48.