数字普惠金融在当今中小微企业的融资约束中起着至关重要的作用 会计财务管理专业

摘要中小微企业是我国经济发展中的中流砥柱，是普惠金融重点服务对象之一。在中小微企业存货发展中存在一些问题，如融资体系不健全，融资成本高等问题亟待解决。随着金融科技的迅猛发展，数字普惠金融逐渐出现在大众视野，金融服务与产品也随之发生改变。数字普惠金融对于我国目前的经济发展而言，具有积极的意义，通过不断完善现有的数字普惠金融体系，能够为中小微企业融资增加新的融资渠道，并减少信息不对称等问题，与此同时，也能够有效降低企业融资的难度，为中小微企业的发展提供积极的支持。在这一发展背景下，笔者主要分析了数字普惠金融对中小微企业融资约束带来的影响，并通过梳理相关文献，得出：数字普惠金融在近几年因金融数字化技术的快速发展呈现良好上升态势，空间异质性也得到显著缓解。此外，本文进行实证分析。得出以下结论：数字普惠金融对中小微企业融资有促进作用。在今后发展，各部门应继续重视数字普惠金融的发展，助力中小微企业更好发展。关键词：数字普惠金融；中小微企业融资；降低融资成本；积极作用TheimpactofdigitalinclusivefinanceonthefinancingconstraintsofmicroenterprisesAbstract:MicroenterprisesarethemainstayofChina'seconomicdevelopmentandoneofthekeyserviceobjectsofinclusivefinance.Therearesomeproblemsintheinventorydevelopmentofsmallandmicroenterprises,suchasimperfectfinancingsystemandhighfinancingcost.Withtherapiddevelopmentoffinancialtechnology,digitalinclusivefinancehasgraduallyemergedinthepublicview,andfinancialservicesandproductshavechangedaccordingly.Inthecurrentincreasinglyfierceeconomiccompetition,Chinaacceleratesthepaceofthedevelopmentofdigitalinclusivefinance,promotestheimprovementofthedigitalinclusivefinancesystem,addsnewfinancingchannelsforthefinancingofsmallandmicroenterprises,reducesinformationasymmetryandotherproblems,reducesfinancingcosts,andimprovesthesurvivalrateofsmallandmicroenterprises.Forthestudyofinclusivefinancialinfluenceonmicro,smallandmediumenterprisesfinancingconstraints,basedonthereferencetidynowinclusivefinancialdevelopment,andonthebasisofmicro,smallandmediumenterprisesfinancingliterature,foundthatdigitalinclusivefinancialfinancialdigitaltechnology'srapiddevelopmentinrecentyearsduetorisinggoodposture,spatialheterogeneityhasbeensignificantlyreduced.Inaddition,thispapercarriesoutempiricalanalysis.Thefollowingconclusionsaredrawn:Digitalinclusivefinancecanpromotethefinancingofsmall,mediumandmicroenterprises.Inthefuture,alldepartmentsshouldcontinuetopayattentiontothedevelopmentofdigitalinclusivefinancetohelpthebetterdevelopmentofsmall,mediumandmicroenterprises.Keywords:DigitalInclusiveFinance;Inclusivefinance;reducefinancingcosts;positiverole目录一、前言 5（一）研究背景与研究意义 51、研究背景 52、研究意义 5（二）普惠金融及数字普惠金融的概念界定 51、普惠金融定义 52、数字普惠金融定义 6（三）文献综述 7二、数字普惠金融体系对中小微企业融资约束影响的分析 8（一）数字普惠金融现状分析及趋势发展 81、数字普惠金融现状分析 82、数字普惠金融趋势发展 8（二）中小微企业融资约束现状分析及趋势发展 101、中小微企业融资约束现状分析 102、中小微企业融资趋势发展 11三、数字普惠金融对中小微企业融资约束影响的实证分析 12（一）样本选取与数据来源 12（二）模型设计与变量说明 121、研究假设 132、模型构建 13（三）数字普惠金融对中小微企业融资约束影响的分析 141、描述性统计 142、基准回归 143、回归结果及分析 154、LM检验 165、稳健性检验 16（四）实证结论 17四、总结与启示 17（一）国际方面加强数字普惠金融推广交流 17（二）国内方面将传统普惠金融及数字普惠金融优势互补、完善监管体系 17参考文献 18一、前言（一）研究背景与研究意义1、研究背景普惠金融起源于小微金融，在党的十八大中被正式提出，作为建成全面小康的需求，其存在是为社会各层提供获得金融服务和资源平等的权利。随着社会发展，中小微企业作为普惠金融重点服务对象之一，在国家经济发展中的重要性日益凸显。虽在普惠金融的大力支持下中小微企业存活率大幅提高，但仍存在成本高、融资难等问题。为此，数字普惠金融成为普惠金融中的新生力量，与以金融机构为代表的传统普惠金融形成互补，帮助中小微企业缓解融资约束。其主要利用数字技术以及其无需设立实体网点等便利条件，降低了中小微企业的金融服务成本，提高金融服务的覆盖率，利用数字科技增强对金融风险的把控能力，助力中小微企业以良好态势发展。2、研究意义本文的核心在于分析数字普惠金融对中小微企业融资约束的影响。具体来看，随着我国经济发展模式的不断完善，数字普惠金融应运而生，作为一种新的金融开发工具，它本质上是通过数字或电子技术来实现的。数字普惠金融可以完善金融体系，运用大型数据云计算等数字技术，降低运营成本，扩大金融服务业和金融机构的覆盖率，降低出现信息不对称，中小微企业融资成本高等问题的概率。其主要发挥了网络融资的优势，进一步提高了融资的效率，而且使得融资难度也大大降低，使得企业的融资渠道更加多元化［1］。其不仅降低了中小企业的融资成本，而且利用金融产品服务改善它们的生存和发展条件，对社会发展至关重要。本文将中小型企业视为研究对象，有效地揭示了数字金融系统中的中小型企业面临的问题，并提供了解决方案。根据新的经济规则，中小企业是经济增长的关键支柱，面临着政府和融资有关的双重挑战。研究数字普惠金融对为中小企业融资的作用在对互联网和大数据中发展中小企业至关重要。普惠金融及数字普惠金融的概念界定1、普惠金融定义普惠金融于2005年首次提出，其核心在于促进社会金融服务的不断完善，到了2015年，国务院通过出台相关的规划，进一步明确了惠普金融的定义，该概念主要强调了商业可持续的发展原则，在此基础上通过发挥政府部门的积极引导作用，进一步推进了我国金融体系的不断完善，要之，其致力于为社会群体提供更加多元化的金融服务，促进社会的持续发展。其目的是增强人民群众对金融服务的获得感以及让中带你服务对象及时便捷的获得价格合理、便捷安全的金融服务，建立与我国社会发展水平相匹配的金融服务，中国人民银行副行长曾指出，普惠金融将会成为未来我国经济发展的关键所在，尤其是在G20峰会上，相关文件的出台，进一步强调了普惠金融在未来发展的趋势，并且其中提出了要进一步促进中小企业征信体系的完善，在此基础上为普惠金融的发展提供保障。在不断的发展过程中，数字普惠金融的概念逐渐被社会认同，并成为了我国金融领域发展的关键。随着近年来金融科技的不断发展，国际出现了“金融供给→科技创新→金融需求”的发展趋势。在传统金融的发展不足以及一些弊端无法满足企业发展经济时，普惠金融供给无法得到满足。普惠金融与传统金融业相比，普惠金融服务对象更加广泛，强调为有金融需要的人群提供有效的金融服务。传统金融业主要指由我国金融市场的国有银行作为金融服务供给商，为我国大型企业基于支持、贷款，而普惠金融的受众主要为中小微企业、低收入人群等，为其提供帮助，重视消除贫困，实现社会公平。2、数字普惠金融定义普惠金融相对于传统金融而言，其发展的模式更加多元化，所提供的金融产品也能符合不同阶层的需求。目前我国的普惠金融主要是通过银行类的金融机构或实现的，同时也包括一部分非银行机构，例如金融信托公司、小额贷款公司等，除此之外，也包括一部分具有合作性质的社会金融机构。数字普惠金融在金融创新中受到重视，并成为国家经济主要助力发展目标。数字普惠金融充分借鉴了新时代的互联网技术，并通过运用大数据的分析手段，进一步提高了金融服务的发展效率，而且通过为更大规模的社会群体提供金融服务，进一步提高了金融体系为社会群体服务的效率。其对于普通中小微企业建立完善大数据风控系统，利用完整信息风险系统进行精细化控制，同时接入征信数据，提高数据可信度，建立风险评分模型，使普惠金融存在的风险可控。除此之外，数字普惠金融重视建立高效率金融科技布局，便于实现受众人群更加便利的金融服务。相比于传统线下普惠金融，数字普惠金融构建“知识图谱”,对受众群体进行一揽子基本信息收集及综合处理，量化个人信用，筛选高风险借款群体，对欺诈和违规行为进行防范。数字普惠金融是让普通人和中小微企业实现财富资本化的有力武器，实现财富增长。（三）文献综述近些年，网络革命使中国数字经济在大数据、人工智能、云计算的基础上迅速发展。在数字时代出现了“数字普惠金融”。查阅有关数字普惠金融的文献可以发现，虽未对数字普惠金融进行明确定义，但众多作者区别于传统的普惠金融是以其利用数字信息技术，帮助受众群体提供支付结算、金融管理、财政支持等方面的金融服务。数字普惠金融的主要特点是打破了传统金融服务的时间和空间限制，充分利用广泛的网络渗透，增加了金融服务的使用和便利。焦瑾璞(2015)表示，日益普及的移动互联网为欠发达地区获取金融服务创造了重要条件，尤其是数字货币扩大了金融服务覆盖面、降低了服务成本[2]。胡滨（2020）认为，随着我国科学技术的不断完善，金融的发展也体现出了科技化的特征。新时代的大数据手段也被频繁地运用到了经济的发展进程中[3]。近年来，普惠金融在全球范围内取得了不同的发展成果，而且其发展也经历了不同的阶段，在最初主要是以微型金融的面貌出现，而经过长期的完善发展，普惠金融推进了金融服务覆盖率的提高，直至目前数字普惠金融的出现，使得金融服务更加符合时代的需求。在目前全球金融竞争更加激烈的发展背景下，许多国家都在推动数字包容性资助和制定适用的国家发展战略。如今，我国中小微企业融资也存在一些问题。陶睿（2021）中写到，《中小微企业融资缺口报告》中进一步指出，中国有近一般的中小企业在信贷方面存在门槛限制，数据表明，其融资缺口高达20,000亿美元，与此同时，也有80%企业的融资需求不能得到及时的满足。相关数据表明，在最近几年的发展过程中，中小企业的贷款需求有所下降，但总体来说一直处于较高水平，而且长期高于大型企业的贷款需求[4]。洪卫等（2020）表示，融资约束不利于推动中小企业的持续发展，其一方面是由中小企业自身的资金不足造成的，另一方面也与当时社会的金融结构有着密切的关系[5]。所以，我国中小微企业融资约束问题亟待解决。数字普惠金融在我国的发展有很大的空间异质性，即发达地区城市的数字普惠金融体系完善、覆盖范围广泛，对中小微企业融资约束更具积极影响。梁榜，张建华（2019）的实证分析所得出结论：数字普惠金融的发展进一步促进了中小企业的持续发展，与此同时，由于这一金融体系的覆盖面较广，而且科技水平较高，能够进一步满足新时代中小企业的需求，并推动中小企业的科技创新，在此基础上为中小企业提供了积极的支持与帮助[6]。在过去的发展过程中，由于金融发展的不平衡，进一步降低了中小企业的发展效率，而且也阻碍了中小企业进行积极的技术创新，而在未来的发展过程中，要积极更新现有的金融体系，促进相关企业技术质量的提高，充分发挥数字普惠金融对我国经济发展的强力推动作用。中国在未来的发展过程中必须加强对新型金融体系的扶持，并通过结合全球金融治理的发展背景，构建一个积极的金融发展机制，推动数字普惠金融在新时代的发展，并通过完善相应的基础设施建设，提高中国金融在全世界范围内的竞争水平。二、数字普惠金融体系对中小微企业融资约束影响的分析（一）数字普惠金融现状分析及趋势发展1、数字普惠金融现状分析中国政府大力发展普惠金融，促进普惠金融对中小微企业发展的积极作用及中小微企业的金融可持续性发展，解决其融资难等问题。随着科技水平的不断发展，国家鼓励使用数字技术，在2019年，中国人民银行发布了《金融科技发展规划》，指明我国需要进一步更新现有的金融技术，推动金融在新时代的新发展。具体来看，通过将金融技术与普惠金融相结合，能够提高金融服务的覆盖水平(吴慧慧,傅利福.2020)[7]。2016年，G20峰会再次指明了未来数字普惠金融的发展方向，并进一步提出在新时代的发展背景下，我国的金融服务必须积极借鉴大数据等技术手段。具体来看，使用数字普惠金融的方式、引入大数据等数字技术，可以充分利用数字普惠金融实现经济包容性增长、成本的减少、商业可持续发展、促进缓解对中小微企业贷款的限制以及发挥数字普惠金融的重要作用。随着我国新的信息技术基础设施变得更加完善、可持续，它将促进普惠金融的转变，数字普惠金融的作用也将在金融部门更加突出。数字普惠金融所展示的各种模式为中小企业提供了更灵活的融资渠道。2、数字普惠金融趋势发展目前我国的互联网发展已经取得了实质性的进展，而且在不同的领域，互联网都发挥了一定的作用，与此同时，随着政府部门的积极扶持，互联网快速融入了社会，并使得我国的社会发展呈现出了新的面貌。目前普惠金融的发展也积极借鉴了互联网的优势，进一步优化了我国的金融发展水平。在2016年，世界银行提到，目前世界范围内的金融发展都受到了互联网的积极影响，并且在未来的发展过程中，全球金融可以通过可视化数据和公式来实现。数字支付方式的发展带动了整个互联网金融业的发展,并支持了保险等相关行业发展。近年来，数字普惠金融均是在普惠金融的基础讨论研究，分析其可能性，并在近几年数字普惠金融呈现好态势发展。表1所示，从北京大学数字普惠金融指数可以看出，在全国范围内，该指数由东向西逐渐下降，国数字普惠金融的发展存在显著的空间异质性，但近年来差距逐渐缩小。从北京大学数字普惠金融指数上可以发现如下特征：其一，数字普惠金融发展迅速，以北京为例，数字普惠金融指数在2014～2019增长了62.7%，其他各省分均有不同程度的增长；其二，数字化程度明显提升，国民数字化使用意识增强，这也更有利于我国数字普惠金融在今后的发展。众所周知，数字金融服务主要依赖于用户规模，用户数量的扩大有助于准确预测到其业务的爆发点，数字普惠金融也是如此。北京大学数字普惠金融指数按地区分类，以2013年为例，数字普惠金融指数在东部地区平均值为1.809，在中部地区平均值为1.469，在西部地区为1.395，即数字普惠金融在经济发达地区发展好，在经济不发达地区相对落后。从时间上来看，各地区的数字普惠金融发展水平都有在稳定提升，并且各地数字普惠金融发展差距正在逐渐缩小，足以看出各地政府对数字普惠金融的重视及对此的不懈努力。表1:各省数字普惠金融指数20142015201620172018北京2.3542.8762.8643.2993.685天津2.0022.3752.4582.8403.169河北1.6081.9952.1442.5822.828山西1.6772.0632.2482.6002.837内蒙古1.7262.1462.2992.5852.716辽宁1.8762.2642.3142.6722.91吉林1.6562.0822.1712.5482.761黑龙江1.6782.0992.2192.5682.747上海2.3952.7812.8223.3673.777江苏2.0422.442.5382.9773.34浙江2.2452.6492.6813.1813.574安徽1.8062.1132.2882.7163.038福建2.0262.4522.5272.9933.344江西1.7572.0842.2382.6722.962山东1.8192.2072.3262.7213.011河南1.6672.0532.2312.6692.958湖北1.9012.2682.3992.8533.195湖南1.6732.0642.1772.6112.868广东2.0152.412.482.9623.319广西1.6612.0722.2332.6192.892海南1.7962.3032.3162.7563.097重庆1.8472.2182.3392.7633.015四川1.7832.1552.2542.6782.943贵州1.5461.9332.0952.5152.769云南1.6412.0382.1732.5632.858西藏1.4391.862.042.452.74陕西1.7872.1612.2942.6682.959甘肃1.5981.9982.0412.4382.668青海1.4591.9522.0042.4022.631宁夏1.6532.1472.1242.5562.729新疆1.6372.0552.0872.4872.718数据来源：2014～2018北京大学数字普惠金融指数从政府机构和监管部门的角度来看,金融科技将改变现有金融体系，通过垄断、大风险控制、数据传输,在线等多种方式，为小企业、人工智能等互联网平台提供可用的渠道优势，为中小微企业提供解决在融资过程中出现的成本高、传统金融机构渠道少，信息不对称等问题的途径，以此降低“长尾壁垒”。中小微企业融资过程中所面临的挑战。与此同时，征信评级系统中的新型信用体系与数字技术的应用等，都在为中小微企业提供融资需求，精准识别中小微企业融资贷款需求，缓解由于信息不对称出现的中小微企业及金融机构之间由于信息不对称造成的资源分配不均衡等问题，降低道德风险。中小微企业融资约束现状分析及趋势发展1、中小微企业融资约束现状分析在我国普遍存在的中小微企业存在融资、技术、创新、发展等问题，问题主要显现现代化企业在改革技术、生产、加工和社会化等问题。中小企业融资的主要问题是金融体系不健全，金融功能也不充分。首先，金融机构缺乏创新，过于强调对风险、激励与约束制度间的不平衡问题。我国金融系统存在不可靠的信贷系统，对小企业的高风险，较低的信用意识，不全面的的信贷系统管理。其次，金融监管存在偏差，监管行为不规范，并且监管政策缺乏弹性。小型金融机构的发展不够。获得资金已成为一种简单的“财政限制”，金融机构的发展存在局限性。最后大型金融机构处境不利，管理存在严重问题，资本市场体系不完善。简而言之，我国还没有建立一个完整的金融系统，总体运作还不够好。中小微企业在融资过程中与金融机构之间的信息不对称、金融机构内部、融资外部环境等问题亟待解决。由于中小企业和银行等金融机构之间存在严重的信息不对称问题，借款人与借款人难以就融资贷款达成共识。银行等金融机构在决定是否贷款时，需要充分了解企业的业务状况、资金流向和偿还能力。但中小企业一些财务指标难以实现，融资需求难以满足，导致融资约束。同时企业的外部发展环境也会在一定程度上影响企业的融资水平，具体来看，主要包括以下几个方面，金融体系的建设完善、金融一体化的发展、社会信用体系建设、法律约束等。一些社会上出现的金融垄断会导致资金的不均衡，进而影响中小企业融资。我们在社会信用建设方面取得了一些成果，小微企业信用研究体系的发展是值得注意、加固的社会信用链条。由于这些外部因素，中小企业可能被排除在金融体系之外，中小企业只能用公共资金或自有资金筹措资金。同时中小微企业内部体系机制不完善也对融资产生不利影响。同时，在中小微企业的融资发展中将更加重视征信服务。将征信市场主体与金融机构携手合作，共同挖掘风险可控、前景可期的优质小微企业客户群里，将小微企业信用状况做为贷款发放的核心依据之一。2、中小微企业融资趋势发展在未来的发展进程中，金融机构需要进一步提高信贷供给的效率。伴随着政府相关政策的出台，将会为中小企业的发展提供更大力度的金融支持，与此同时，通过积极借鉴金融科技的发展成果，能够进一步为中小企业的发展提供保障。除此之外，通过探索更加科学化的金融服务平台，进一步促进中小企业的可持续发展。同时我国还应该不断完善现有的金融基础设施建设，例如在2020年初，央行就强调，金融机构需要进一步提高对于应收账款融资项目的利用率，在此基础上能够为中小企业的发展提供资金保障。由上可知，我国积极关注了中小企业未来发展的融资需求，并为其提供了多元化的帮助，而且通过对一些担保平台进行积极的建设，实现了中小企业数据信息的网络化发展，提高了相关信息的审批效率。总之通过运用新时代的科技手段，能够为中小企业的发展提供积极的帮助，并实现中小企业金融基础设施的不断完善。三、数字普惠金融对中小微企业融资约束影响的实证分析数字普惠金融在当今中小微企业的融资约束中起着至关重要的作用。在长期的发展过程中，社会群体主要关注的是传统的普惠金融，而没有充分意识到在新时代的发展背景下数字普惠金融的积极作用。本文为了进一步证明其对于中小企业融资约束的影响，采用了实证分析的方法对该问题进行了具体的阐释。 （一）样本选取与数据来源数字普惠金融指数构建困难，涉及维度广泛并且难以统计。本文采用北京大学数字普惠金融指数来衡量各省数字普惠金融发展水平。下面我将简单说明一下该数字普惠金融指数测算方式及测算维度。该指数主要包括了三个维度的内容，具体来看，主要包括以下三个方面：首先，该指数从原则出发，考虑了数据覆盖度，“覆盖”指的是几年前数字金融机构的数量、深度、频率等。另一个原则是指数是根据纵向时间、水平区域比较、工业和科学参考来比较的。此外，金融服务的多样性必须是多元化的。其次，这是一个指标系统。现有的全面金融指标系统将多方面(有用、开放和可用性)合并成一个维度。数据涵盖了金融指数，包括支付、基金、投资、信贷等。最后考虑合并方法。将广度和深度结合时采用指标无量纲化，从而得到各省数字普惠金融指数。本文采用数据全部来源于深圳国泰安CSMAR数据库中分省份中小企业主要经济效益指标以及北大互联网金融中课题组编制的北京大学数字普惠金融指数，选取为2014-2019年做为时间范围。本文借鉴董钢锋[8]等(2015)的方法，对数据进行筛选处理。剔除财务报告要求和与一般行业相差较大的主要会计项目；剔除将要停止生产、有退市倾向的公司；删除异常数据，如资产负债率大于一等；将2013年后缺乏数据的上市公司数据淘汰；使用Winsonize方法，进行1%的数据缩尾处理。同时，对数字普惠金融指数除以100以减少数据之间的差异性使用。（二）模型设计与变量说明研究假设根据前文对中小微企业融资约束现状的情况说明及分析以及对数字普惠金融发展现状、趋势的描述，本文假设了目前我国中小企业存在较大的融资约束，因此面对这一发展背景，笔者提出了以下的假设，数字普惠金融的践行能够进一步降低中小企业的融资约束。模型构建对于企业融资约束分析最常用的研究模型是“投资——现金流敏感性模型”和“现金——现金流敏感性模型”。前者充分发挥了企业投资行为和企业现金流的质量关系来确定它们是否受到外部融资的约束。此外，研究表明，它刺激了对“投资——现金流动”的敏感性，其敏感模式在金融危机后并不适用。由此可见，模型存在许多问题，后一个模型认为，“现金——现金流模型”可以衡量企业融资的有效性和争论，即企业在外部融资约束下所吸引的部分资金满足了未来投资的潜在潜在需求，同时显示了对外部融资驱动的现金流的敏感性。如今，对“现金——现金流的敏感性模型”在科学家中普遍认可存在，是评估公司融资限制的最佳工具。本文主要参考孙绪换等[9](2020)人的模型进行构建。将基准模型设定为：△Cash=其中，被解释变量△Cash为企业现金持有量的变动。通过以上的分析可以发现，由于内、外融资成本之间的差异，有融资约束的中小微企业通过外部融资渠道将分配的一部分资金在目前的现金流来处理可能未来存在的投资机会。现金流的变化可以显示出当期现金流的变化情况。然而，为了降低储备资金带来的机会成本，没有融资约束的企业往往持有较少的现金流，其现金流的变化对当期现金流的依赖性较小。故此，现金流量的变化能更好地反映企业融资约束的程度；Grow表示企业成长能力，通过主营业务收入增长率这一指标体现，一般而言，具有成长能力的企业都会有一个主营的业务，但是其经营的范围比较局限，主要依靠主营业务来获得收入增长，其实这也从另一个层面表明，如果市场对于该主营业务的需求越大，说明该企业在未来的业务扩张能力就比较强；△Tat为总资产周转率，如果该比率越高，那么进一步表明企业的运营能力比较强；d为时间效应；f为个体效应；ε为误差扰动项；i是企业标识，t是时间标识。为检验数字普惠金融对中小微企业融资约束的影响，本文在此模型的基础上，进一步结合了北京大学数字普惠金融指数与现金流形成交互项，得此扩展模型：△Cash=其中，DIFI为数字普惠金融指数，交互项CFit×DIFIjt表2主要变量说明名称符号定义被解释变量现金持有量变动△Cash△Cash=解释变量数字普惠金融指数DIFI北京大学数字普惠金融指数控制变量企业成长能力Grow主营业务收入增长率=营业收入增长额/上年营业收入总额总资产周转率Tat营业收入/平均资产总额表1对所涉及变量进行解释说明，使用各省数字普惠金融指数对各省进行匹配，进行描述性统计分析。（三）数字普惠金融对中小微企业融资约束影响的分析1、描述性统计表3描述性统计Nmeansdminmax现金持有量变动1868,5015,06148.5724,342数字普惠金融指数1862.5370.5491.4394.021总资产周转率1864.2137.0810.16638.84主营业务收入增长率1860.2460.873-1.00010.602、基准回归本文对数字普惠金融对中小微企业融资约束过程中使用面板数据。建立面板数据，需要确定使用双效固定模型还是随机效应模型，以确保参数估计的有效性。故进行豪斯曼检验。表4豪斯曼检验检验值P应用模型基准模型4.340.2266随机效应模型数字普惠金融扩展模型8.980.0615随机效应模型由表可知，无论是基准模型或是后构建的数字普惠金融扩展模型，其P大于0.01，故不拒绝原假设，选择随机效应模型更合适。3、回归结果及分析在随机效应模型中，有很多方法可以获得有效且一致的回归系数估计。广义最小二乘法(GLS)是一种用于解决异方差、多共线性等问题并获得更有效估计的估计方法。FGLS又称可行GLS，用于解决异方差函数未知情况下采用的方法。因此，对得到的数据的回归估计使用FGLS。模型1的具体回归结果如表4所示。由回归结果表明，该模型中代表整个模型回归的P值均小于0.1%，整个模型所得结果显著。现对各层面指标进行对应分析：DIFI即数字普惠金融的系数为881.02，且通过了1%的显著性检验，表明数字普惠金融指数占比每增加一个单位，现金持有量将增加881.026个单位，数字普惠金融与企业现金持有量的变动呈显著正相关关系，企业现金持有量增加意味着企业融资约束状况得到缓解，回归说明数字普惠金融对减少中小微企业融资约束有积极影响，故假设得到验证。表5随机效应FGLS模型1模型2VARIABLES基准模型全模型数字普惠金融指数881.026***(175.211)总资产周转率-36.039**-40.083***(14.550)(11.104)主营业务收入增长率235.417***136.774***(30.831)(23.463)Constant8,594.916***6,400.676***(924.962)(786.600)Observations186186Numberofprov3131注：1.括号内为稳健标准误2.***p<0.001,**p<0.05,*p<0.014、LM检验对模型进行LM检验，以说明全模型中是否存在反应个体特性的随机扰动项，估计结果如表5。结果表明，LM检验强烈拒绝“不存在个体随机效应”的原假设，表明存在随机效应与混合回归之间，的确应该使用随机效应模型。表6LM检验检验值P应用模型基准模型391.830.0000随机效应模型数字普惠金融376.750.0000随机效应模型5、稳健性检验MLEMLE系数值与随机效应FGLS外，MLE估计结果也认为存在个体随机效应，而不应采取混合回归。表7稳健性检验模型1模型2VARIABLES基准模型全模型数字普惠金融指数909.061***(246.198)总资产周转率-35.819**-47.015(17.442)(28.530)主营业务收入增长率235.130**143.438(101.271)(168.835)Constant8,594.060***6,357.103***(877.453)(1,058.072)Observations186186Numberofprov3131注：1.括号内为标准误2.***p<0.001,**p<0.05,*p<0.01（四）实证结论本文利用随机效应模型及“现金——现金流模型”对我国2013-2019年