摘要：本文利用2018-2023年全国县域小微企业面板数据，共计3120个有效样本，基于实证回归分析检验数字普惠金融对县域小微企业融资约束的缓解效应，并进一步区分企业产权性质、县域金融发展水平开展异质性分析。研究结果表明，我国县域小微企业普遍存在显著的融资约束问题；数字普惠金融能够有效降低县域小微企业融资约束程度，优化企业外部融资环境；相较于国有县域小微企业、金融发展水平较高县域企业，数字普惠金融对民营小微企业、金融滞后县域小微企业的融资约束缓解效果更为突出。基于此，本文从政府、金融机构、县域小微企业三个维度提出优化路径，旨在充分释放数字普惠金融赋能实体经济的价值，破解县域小微企业融资难题。

关键词：数字普惠金融；县域小微企业；融资约束；金融发展水平；异质性效应

引言

县域小微企业是县域经济发展的核心主体，也是吸纳城乡就业、激活基层市场活力、推动乡村产业振兴的重要力量，在完善国民经济体系、促进区域均衡发展、稳固民生基本盘等方面发挥着不可替代的作用。当前，我国金融体系持续深化改革，数字化转型成为金融服务实体经济的核心趋势，数字普惠金融依托大数据、人工智能、云计算等数字技术，打破了传统金融服务的地域、网点、门槛限制，有效弥补了传统县域金融服务的短板。

但从现实发展现状来看，县域小微企业普遍存在经营规模偏小、固定资产不足、财务体系不规范、信用信息不完善等特征，天然面临“融资难、融资贵、融资慢”的困境，融资约束成为制约县域小微企业转型升级、扩大生产的核心瓶颈。传统金融模式下，金融机构与县域小微企业之间存在严重的信息不对称问题，信贷审批流程繁琐、授信门槛较高，大量县域小微企业难以获得有效的金融资源支撑。

随着数字普惠金融的普及落地，数字化金融服务有效拓宽了金融服务覆盖面、降低了金融服务成本、提升了信贷资源配置效率，为破解县域小微企业融资困境提供了全新路径。但现有研究中，数字普惠金融对不同类型、不同县域环境下小微企业的融资约束缓解效果存在差异化特征，其作用机制与异质性影响仍有待进一步细化验证（张勋等，2021）。基于此，本文聚焦县域小微企业群体，系统探究数字普惠金融对企业融资约束的缓解作用及差异化效果，为县域金融提质增效、小微企业高质量发展提供实证支撑与对策参考。

一、相关理论分析

（一）数字普惠金融

数字普惠金融是传统普惠金融与数字技术深度融合的新型金融服务模式，核心是依托数字化技术手段，突破传统金融服务的物理边界与服务壁垒，面向小微企业、个体工商户、农村经营主体等传统金融弱势群体，提供低成本、广覆盖、高效率、可持续的金融产品与服务。相较于传统普惠金融依赖线下网点、人工审核的服务模式，数字普惠金融具备数据化、智能化、轻量化、普惠化四大核心特征。

我国数字普惠金融自2013年互联网金融规模化发展后逐步兴起，历经十余年发展，已形成银行数字化信贷、互联网平台信贷、数字供应链金融、数字化担保等多元化服务体系。数字普惠金融通过整合企业经营流水、纳税数据、电商交易、社交行为等多维海量数据，构建智能化信用评价体系，替代传统固定资产抵押授信模式，有效解决了传统金融服务中信息获取难、风控成本高、服务覆盖面窄的痛点，为县域下沉市场的小微企业提供了全新的融资渠道。

（二）县域小微企业融资约束

县域小微企业融资约束是指小微企业在县域金融市场中，因市场机制不完善、金融资源配置不均、自身资质薄弱等因素，导致企业外部融资成本显著高于内部融资成本，无法获取足额资金支撑生产经营与投资扩张的市场现象，是县域实体经济发展的普遍性难题。

结合县域市场特征，县域小微企业融资约束的成因主要分为三个层面。第一，县域金融体系不完善，县域商业银行、村镇银行等金融机构信贷产品单一、授信额度偏低，金融供给总量不足，难以匹配小微企业融资需求。第二，银企信息不对称问题突出，县域小微企业大多未建立规范的财务制度，缺乏标准化信用数据，金融机构难以精准评估企业经营状况与还款能力，信贷风控难度较高。第三，小微企业自身抗风险能力弱，经营稳定性差、抵押物匮乏，信用等级偏低，导致金融机构授信意愿不足，进一步加剧了企业融资约束。从实际表现来看，县域小微企业融资约束主要体现为融资渠道狭窄、融资成本偏高、融资额度不足、融资时效滞后四大问题。

（三）数字普惠金融对县域小微企业融资约束的影响机制

数字普惠金融依托技术赋能与模式创新，从信息、成本、风控、渠道四个维度破解县域小微企业融资困境，对企业融资约束形成显著的缓解作用，具体机制如下：

1. 缓解银企信息不对称，破除信用壁垒。传统金融模式下，金融机构仅能依托企业财务报表、固定资产等有限信息开展信用评估，县域小微企业信息披露能力弱，极易产生信用歧视。数字普惠金融通过大数据技术整合企业多维经营信息，构建全方位、动态化的信用评价模型，精准刻画企业信用水平，有效弥补小微企业信用信息缺失的短板，消除银企信息不对称问题（郭峰等，2020）。

2. 降低金融服务成本，减轻企业融资压力。传统县域信贷业务依赖线下尽调、人工审核，运营成本与风控成本较高，这部分成本最终转嫁至小微企业，推高企业融资利率。数字普惠金融实现信贷审批、风控、放款全流程线上化，大幅降低金融机构运营成本与风控成本，同时简化融资流程、减少中间环节，有效降低小微企业融资的时间成本与资金成本，缓解融资贵问题。

3. 拓宽融资服务渠道，提升金融可得性。传统金融服务受网点布局、地域限制，偏远县域小微企业难以获得正规金融服务。数字普惠金融依托线上平台，打破地域与时空限制，将金融服务精准下沉至县域基层市场，丰富小微企业融资渠道，改变了县域小微企业过度依赖民间借贷、内源融资的现状，有效缓解融资难问题。

4. 优化信贷风控模式，提升授信精准度。数字普惠金融摒弃传统单一抵押物风控模式，以企业动态经营数据、交易数据、信用数据为核心风控依据，实现对小微企业经营风险的实时监测与精准预判，降低信贷违约风险，提升金融机构对小微企业的授信意愿与授信额度，进一步松弛企业融资约束。

二、条件假设与模型构建

（一）研究假设

根据融资优序理论，企业在经营发展中会优先选择内源融资，当自有资金无法满足投资、生产需求时，会转向外部融资。由于市场摩擦、信息不对称、金融供给不足等问题，县域小微企业外部融资难度大、成本高，普遍存在明显的现金流敏感性，即企业现金持有量高度依赖内部经营现金流，融资约束特征显著。基于现有理论与县域小微企业发展现状，本文提出第一个研究假设：

H1：我国县域小微企业普遍存在显著的融资约束问题，企业经营现金流敏感性较强。

数字普惠金融通过数字化技术优化金融服务模式，有效解决县域金融市场信息不对称、供给不足、成本偏高的问题，能够拓宽小微企业融资渠道、降低融资成本、提升融资可得性，有效弱化企业现金流敏感性，缓解企业融资约束。同时，民营小微企业缺乏国有资本背书，信用资质更弱、融资困境更突出，对数字普惠金融的赋能效应敏感度更高；金融发展滞后县域的传统金融供给短板更明显，数字普惠金融的补短板效果更显著。基于此，本文提出第二个、第三个研究假设：

H2：数字普惠金融的发展能够显著缓解县域小微企业的融资约束程度。

H3：数字普惠金融对县域小微企业融资约束的缓解效果存在异质性，对民营小微企业、低金融发展水平县域小微企业的缓解作用更强。

（二）变量设置

本文借鉴现有主流研究成果，结合县域小微企业研究场景，合理设定实证变量，具体包含被解释变量、核心解释变量、控制变量三类，所有变量定义及测算方式如下表1所示。

被解释变量为企业融资约束，参考学界通用做法，以企业现金持有变动与经营现金流的关联程度衡量融资约束水平，现金流敏感性越高，代表企业融资约束越严重。核心解释变量为数字普惠金融发展水平，采用北京大学数字普惠金融指数县域层面数据衡量。控制变量选取企业规模、资产负债率、净资产收益率、营业收入增长率、企业成立年限、县域经济发展水平，全面控制企业微观特征与县域宏观特征对融资约束的影响。

表1 变量定义与测算方法

（三）模型构建

为验证本文研究假设，参考融资约束经典现金-现金流敏感性模型，结合数字普惠金融核心变量，构建基准实证回归模型，所有公式均转化为文本表述：

融资约束 = 常数项 + α1×经营现金流 + α2×数字普惠金融 + α3×（数字普惠金融×经营现金流） + Σ控制变量 + 个体效应 + 时间效应 + 残差项

模型中，若经营现金流系数α1显著为正，说明县域小微企业存在明显的现金流敏感性，融资约束显著，验证假设H1；若交互项系数α3显著为负，说明数字普惠金融能够有效降低企业现金流敏感性，缓解融资约束，验证假设H2。后续通过分组回归，检验不同产权性质、不同县域金融发展水平下的系数差异，验证异质性假设H3。

三、实证分析

（一）数据来源与处理

本文选取2018-2023年全国县域小微企业为研究样本，企业微观财务数据来源于国泰安CSMAR小微企业数据库、Wind数据库，数字普惠金融数据采用北京大学数字普惠金融县域指数，县域宏观经济数据来源于《中国县域统计年鉴》。

为保证样本数据的有效性与准确性，本文对原始数据进行标准化筛选处理：第一，剔除金融类、ST、*ST异常经营企业样本；第二，剔除资产负债率大于1、财务数据严重缺失的样本；第三，对所有连续变量进行1%和99%的缩尾处理，消除极端值干扰；第四，剔除县级市、市辖区以外的非县域样本。经过筛选后，最终得到520家县域小微企业，6年共计3120个平衡面板观测样本。本文采用Excel完成数据整理，运用Stata17.0软件完成实证回归、统计检验与异质性分析。

（二）描述性统计

对所有变量进行描述性统计，分析变量的均值、标准差、最大值、最小值、偏度、峰度，判断样本数据的分布特征与合理性，具体统计结果如下表2所示。

表2 变量描述性统计结果

由统计结果可知，数字普惠金融指数均值为4.568，标准差为0.527，说明我国不同县域数字普惠金融发展水平存在一定差异，区域发展不均衡特征明显。融资约束变量FC均值为0.086、标准差为0.124，现金流CF均值为0.072，说明县域小微企业现金流波动较大，现金持有对经营现金流依赖性较强，初步体现出融资约束特征。所有变量偏度与峰度均符合正态分布特征，数据平稳性良好，无异常偏差，可开展后续回归分析。

（三）相关性与稳健性检验

为避免多重共线性问题干扰回归结果，本文对所有变量进行Pearson相关性检验，同时通过F检验、Hausman检验确定面板数据最优回归模型。相关性检验结果显示，各变量相关系数绝对值均小于0.7，不存在严重多重共线性。F检验P值为0.000，拒绝混合回归假设；Hausman检验P值为0.000，最终确定采用固定效应模型开展回归分析，检验结果可靠有效。

（四）回归结果与异质性分析

本文首先开展全样本基准回归，验证核心研究假设，随后按照企业产权性质（国有、民营）、县域金融发展水平（高、低）进行分组异质性回归，具体结果如下表3所示。

表3 基准回归与异质性回归结果

注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%水平上显著，括号内为t统计量。

从全样本回归结果来看，经营现金流CF系数在1%水平上显著为正，说明县域小微企业存在显著的现金-现金流敏感性，企业融资约束问题普遍存在，假设H1成立。数字普惠金融与现金流交互项DIF×CF系数在1%水平上显著为负，表明数字普惠金融能够显著降低企业现金流敏感性，有效缓解县域小微企业融资约束，假设H2成立。

从异质性结果来看，民营企业交互项系数绝对值显著大于国有企业，低金融发展县域交互项系数绝对值显著大于高金融发展县域，说明数字普惠金融对民营小微企业、金融发展滞后县域小微企业的融资约束缓解效果更强，假设H3成立。究其原因，国有企业拥有政府信用背书、融资渠道丰富，原本融资约束较弱，数字普惠金融赋能空间有限；而民营小微企业、欠发达县域企业传统金融融资壁垒高，对数字普惠金融的低成本、广覆盖优势敏感度更高，赋能效果更显著。

四、结论及建议

（一）研究结论

本文基于2018-2023年县域小微企业平衡面板数据，实证检验数字普惠金融对县域小微企业融资约束的缓解效应及异质性影响，主要得出以下结论：第一，我国县域小微企业普遍存在显著的融资约束问题，企业经营发展高度依赖内源现金流，外部融资可得性不足。第二，数字普惠金融能够通过优化信息不对称、降低融资成本、拓宽融资渠道、完善风控体系等路径，显著缓解县域小微企业融资约束。第三，数字普惠金融的缓解效应存在明显异质性，对民营县域小微企业、金融发展水平较低县域的小微企业的赋能效果更为突出。

（二）对策建议

结合上述研究结论，立足政府、金融机构、县域小微企业三方主体，提出针对性优化建议，进一步释放数字普惠金融赋能实体经济的价值。

1. 政府层面：完善顶层设计，均衡县域数字金融发展。一是加快县域数字金融基础设施建设，重点补齐偏远、经济欠发达县域的数字技术短板，缩小县域间数字普惠金融发展差距，破解区域金融发展不均衡问题。二是健全数字普惠金融监管体系与法律法规，规范数字化信贷业务流程，防范数字金融风险，保障小微企业融资合法权益。三是出台专项扶持政策，通过税收减免、风险补偿、财政补贴等方式，鼓励金融机构下沉县域市场，创新适配小微企业的数字金融产品。同时建立县域小微企业信用信息共享平台，整合工商、税务、司法、经营等多维数据，彻底打通银企信息壁垒。

2. 金融机构层面：创新数字服务，精准对接小微企业需求。一是优化数字化风控与授信模式，摒弃传统抵押物依赖，依托大数据、人工智能构建智能化信用评价体系，提升对小微企业信用评估的精准度。二是丰富数字普惠金融产品体系，针对县域小微企业经营周期短、资金需求急、额度小的特点，开发小额、高频、低息的线上信贷产品，简化审批流程、缩短放款时效。三是实施差异化服务策略，重点加大对民营小微企业、欠发达县域企业的金融资源倾斜，精准弥补传统金融服务短板。同时加强数字化风控建设，平衡金融服务普惠性与风险性，实现可持续发展。

3. 企业层面：强化自身建设，提升数字融资适配能力。一是县域小微企业需规范自身经营管理，建立标准化财务制度，如实披露经营、财务、信用信息，积累良好信用记录，提升自身信用资质。二是主动适配数字化融资模式，积极了解各类数字普惠金融产品与政策，充分利用线上融资渠道拓宽资金来源，缓解融资压力。三是聚焦主业提升核心竞争力，优化经营模式、提升盈利能力，增强企业抗风险能力与可持续发展能力，从根本上改善企业融资困境。同时加强与金融机构的常态化对接，主动对接数字化金融服务，最大化发挥数字普惠金融的赋能作用。

参考文献

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