【数字普惠金融对西北五省企业融资约束的影响实证分析10000字（论文）】

ADDINCNKISM.UserStyle数字普惠金融对西北五省企业融资约束的影响实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u17407一、引言 429760（一）研究背景 41584（二）研究意义 516378（三）国内外研究现状 5319351.国外研究现状 574782.国内研究现状 514321二、理论基础与概念鉴定 612815（一）普惠金融 626805（二）中小企业定义 62549（三）中小企业融资约束现状分析 6312471.融资渠道狭窄 69962.贷款融资难度大 758673.依赖非正规融资渠道 720338三、理论机制与研究假设 71916四、实证分析 822320（一）模型设计 827279（二）变量及定义 811057（三）变量描述性统计和相关性检验 912923（四）回归分析与结论 1021690（五）稳健性检验 1219097五、结论及政策建议 131115（一）政府层面 1312643（二）金融机构层面 1422032（三）企业层面 1429870参考文献 15一、引言（一）研究背景互联网金融是我国金融行业的一种新兴模式，推进了普惠金融的发展进一步冲击了传统金融机构的运营模式。从目前来看，互联网金融的主要依靠第三方移动互联网支付、互联网货币基金、P2P网络借贷等来发展。从中小企业自身特点分析，借贷双方信息不对称主要是由于其自身财务等信息披露不完善所导致，而互联网金融模式由于其以大数据为基础则有可能在此问题上做出贡献。大小企业的信息结构显著不同，中小企业的财务透明度缺乏和抗风险能力弱使得银行在对其借款资质的审核成本偏高，于是银行有动机为了迫使中小企业退出信贷市场而提高授信门槛。然而以大数据为基础的互联网金融的出现使得借贷双方之间的信息不对称程度减弱，这一方面降低了银行的资金成本，另一方面减弱了银行等金融机构对中小企业财务状况的担忧，这为中小企业的融资带来了契机。由此可见，互联网金融融资模式依托于大数据和优势渠道等物理载体，在有效整合了相关金融资源信息、业务资金后，针对中小企业贷款需求“期限短、本金小、频次高、放贷快”等特点，试图帮助解决中小企业与个人融资难的问题。（二）研究意义本文的创新改革亮点是：第一，选题立项分布方向具备创新改革性。数字普惠金融属于比较新的涵义，研究分析数字普惠金融和融资约束的参考数据文献较少，本文从使用原理和实证研究分析二者相互之间影响大小和分布方向开始，逐渐丰富了数字普惠金融和中小企业金融融资的有关研究分析。第二，本文在稳健型检验过程中采用了多种检验方法包括对普惠金融的各个维度进行分析、分位数检验以及更换变量，在一定程度上确保实证结果的可靠性与准确性。第三，本文运用的数字普惠金融标准更为具备匹配性。本文使用蚂蚁金服－北京大学数字金融研究院共同编制的数字普惠金融指数，其指数具体细分到各个省份各个地区，是当前最具有权威的数字普惠金融指数。本文将重点参考依据西北五省的系数数据信息来分析数字普惠金融，针对中小企业融资约束的作用及高效性。（三）国内外研究现状1.国外研究现状惠普金融发展对中小企业融资的影响研宄始于20世纪末。beck和dｍｉｒｇｕｃ－Ｋｕｎｔ（2013）通过对金融发展与中小企业融资约束的关系进行多方面的经验研宄后，得出以下结论：“金融发展水平对中小企业融资约束的缓解具有相当重要的积极影响，金融机构和金融市场的发展拓宽了中小企业的融资渠道，大大增加了其外源融资的可获得性。”此后，Ｒａｊａｎ和Ｚｉｎｇａｌｅｓ（2019）转而从微观角度研究金融发展对经济的积极影响，认为伴随着普惠金融发展，资金交易成本得以降低，资金配置效率得以提高，从而推动经济稳定增长。Ｄｅｍｉｒ－ｇｕｃ－Ｋｕｎｔ和Ｍａｋｓｉｍｏｖｉｃ（2018）通过对３０个国家的微观企业数据进行实证研究，也证明金融体系的发达程度决定了经济实体的贷款可获得性。Ｌｏｖｅ（2019）运用欧拉方程研究金融发展与企业融资约束的关系，发现企业融资约束会随着一国金融发展水平的提高而降低，且对于小型企业尤其明显。金融发展可以提高借贷双方间信息透明度，增加借贷契约的完备性，改善资本市场融资环境，缓解企业融资约束，提高资金的配置效率。Ｋｏｏ和Ｍａｅｎｇ（2017）使用ＧＭＭ差分的估计方法对欧拉方程进行估计，选择韩国的３７１家上市企业进行了数据分析和实证检验，发现金融自由化显著缓解了中小企业的融资约束。2.国内研究现状李斌和江伟（2019）采用ＦＨＰ的投资一现金流模型，利用2018年至2019年的Ａ股上市公司的面板数据，金融发展水平提高可以有效缓解企业融资困境，促进企业成长，推动企业扩张。饶华春（2017）选取2015年至2017年的Ａ股上市公司数据，使用ＧＭＭ的方法对欧拉方程进行估计，发现我国上市公司普遍存在融资约束；金融发展（尤其是银行业发展）可以在一定程度上缓解融资约束，并且相比大型国有上市公司，中小型民营企业正向效应更加明显。沈红波（2020）利用我国2010年至2020年制造业上市公司的数据，采用区域金融发展指标，通过欧拉模型和托宾模型进行实证检验，重点分析了金融发展、融资约束和企业投资的关系，发现我国制造业上市公司存在显著的外部融资约束；普惠金融发展对融资约束有一定的缓解作用；这种缓解作用存在差异，尤其是对民营企业更明显。王艳林，祁怀锦和邹燕（2014）运用Ａｌｍｅｉｄａｅｔａｌ．（2014）的融资约束模型，研究了金融发展、融资约束与现金一现金流之间的关系。研究结果表明，我国上市公司普遍存在融资约束问题，现金一现金流敏感性高；金融发展能有效缓解企业的融资约束问题，降低现金一现金流敏感性。（三）研究方法实证分析法与规范分析法相结合。实证分析摒弃价值判断，从完全客观的角度探讨经济变量间的相互影响，并试图找出规律，而规范分析通过预设一定的标准来衡量经济活动的优劣。二、理论基础与概念鉴定（一）普惠金融普惠金融是2005年由联合国提出的，普惠金融是指能有效、全方位地为社会所有阶层和群体提供服务的金融制度和体系。普惠金融体系框架分为微观、中观和宏观三个层次。它包括：（1）客户层。这个部分的核心是低收入群体。他们对金融产品的需求决定了金融体系的微观、中间和宏观层面的行为。他们有能力偿还这笔钱，甚至愿意支付更高的利息，而且数额很大。对金融机构来说，关键在于加强金融创新和金融安全。（2）微观层面。这一层次的核心是零售金融服务提供者，包括非正规金融机构、正规金融机构和位于中间的各种金融机构。他们为穷人和低收入者提供金融产品和服务。（3）中观层面。这一层面包含基本的金融设施和各种规则和要求，能够降低金融服务提供者的交易成本。（4）宏观层面。金融监管当局、财政部和其他有关政府机构是这一级别的主要参与者。（二）中小企业定义中小企业是个体工商户、微型企业、小型企业、家庭作坊式企业的统称。中小企业规定的各行业规模如下：零售业:职工人数100人以下，或销售额1000万元以下;批发业:职工人数100人以下，或销售额3000万元以下;工业:职工人数300人以下，或销售额3000万元以下，或资产总额4000万元以下;交通运输业及住宿和餐饮业:职工人数400人以下，或销售额3000万元以下;建筑业:职工人数600人以下，或销售额3000万元以下，或资产总额4000万元以下。此外的相关规定有:《统计上大中小型企业划分办法(暂行)》和《部分非工企业大中小型划分补充标准(草案)》。（三）中小企业融资约束现状分析1.融资渠道狭窄相比大型企业，中小企业的种类多而杂，并且大部分中小企业在市场上缺乏一定的影响力和产品竞争力，甚至有些企业出现信用问题或者服务意识淡薄，使得投资者对其缺乏兴趣，我国中小企业融资规模占比最大的两个融资方式是企业发债和银行贷款。由于借贷双方的信息不对称，借贷过程中，中小企业信息优势的一方，所以银行对其资信水平、经营能力以及抗风险能力等信息掌握不足，为了确保自身资金的安全性，银行一般只对中小企业提供一年或一年以内的短期贷款，如果中小企业想要获得长期贷款，那么它应该有第三方来为其担保，或者具有足够的固定资产作为抵押。企业如果想通过发债来筹资，那么它发行的债券的安全性与企业本身的信用等级有很大的关系，企业债券的信用等级越高则越容易受到投资者的信赖和关注，一般来说中小企业的信用等级都较低。由此可见，企业获得的融资额度受到各种因素的制约，并且渠道较为单一。2.贷款融资难度大由上述所提到的数据来看，中小企业主要的融资方式中银行贷款占据很大一部分，由表1可以看出中小企业规模和发展年限和选择银行贷款比例成正比，这表明从企业的角度来看企业的规模越大，企业越倾向于选择银行贷款，另一方面中小企业规模与被拒次数比率成反比，这表明中小企业规模越小越容易被银行拒贷，从总体的企业状况来说中小企业的数量要远大于大型企业的数量，但是中小企业和大型企业要经历相同的程序和环节，这表明金融机构为中小企业的每笔贷款所要承担的相对成本要更高，金融机构承担了更大的风险，使得融资困难。表1企业规模与银行贷款选择的关系项目类型企业规模（人）发展时间（年）＜2020~5050~100100~200＞200＜11~33~5＞5银行贷款比率（%）2.315.8116.6423.7441.070.927.6519.1029.92被拒次数比率（%）92.2684.6668.5454.3121.6981.2673.5046.3330.183.依赖非正规融资渠道由于适合中小企业的正规融资渠道较少，这使得中小企业不得不转向非正规渠道来进行融资，主要方式有向亲友筹集资金、民间借贷等方式，2019年，我国民间固定资产投资31159亿元，民间固定资产投资增长4.7%。从数据可以看出非正规融资方式依旧处于增长状态，这是因为相比较于主流正规的融资方式，非正规融资去除了繁杂的手续和不必要的过程，能够很好地应对突发的资金需求，但是法律的监管并没有覆盖到民间贷款这一方面，所以其利率一般会随着资金的需求和应急程度而变化，利率一般不稳定，利率的不稳定性会导致中小企业面临的风险更大，因而中小企业对于这种方式也越来越谨慎，融资难度也越来越大。三、理论机制与研究假设中小企业的发展一直存在着融资困难、成本高等多方面的问题，即使是从金融机构如银行获得贷款也会因为其所需申请材料复杂、申请程序繁琐以及审核过程长等存在不少难题，通过以上有限的渠道所筹集到的资金数额也无法满足中小企业所面临的发展需求。然而数字普惠金融在大数据、物联网等新兴技术的支持下，普惠金融覆盖的范围更深更广，渗透能力更强，增强了全国中小企业对普惠金融服务的可获得性，降低金融机构和中小企业之间的信息不对称风险，减少了融资交易成本，从而使中小企业能够较为容易地获得贷款。参考相关资料及以上所提到的各类好处利益优势展开研究分析，本文提出数字普惠金融在其发展总体历程中能够高效提升公司金融融资工作效率并且缓和融资约束。邹伟等（2018）使用中国中小企业板上市交易企业和全球商业银行我国公司的调研分析数据信息，展开实证检测，最终结果说明普惠金融确实能够缓和中小企业融资约束ADDINCNKISM.Ref.{ECA7F87B5F16492fA5DAA8F8D300A77B}[1]。因此，本文提出：假设1：我国中小企业存在融资约束。假设2：普惠金融发展规模扩大缓解我国中小企业融资约束。假设3：惠普金融结构市场化程度的提高有缓解我国中小企业的融资约束。假设4：中小型银行在银行业地位的提高缓解我国中小企业融资约束。四、实证分析（一）模型设计（1）上式中，Ｉ（ｉ，ｔ）表示第ｉ个公司第ｔ期投资，Ｋ表示资本存量，ＣＦ表示企业内部现金流，Ｑ为托宾Ｑ值，系数ｙ即投资－现金流敏感性系数。最初提出的现金－现金流敏感性模型仅包括现金是有水平变化、自由现金流、企业规模等变量，后来又将资本支出、短期负债变动、现金替代物变动、公司成长能力等因素加以考虑，由此，现金－现金流模型表达式见式（2）。（2）上式中，ＡＣＨｉ，ｔ表示第ｉ个企业ｔ时期现金持有量水平变动，ＣＦ表示自由现金流，ＳＩＺＥ代表企业规模，ＡＣＨ－ｒｅｐ表示现金替代物变动，ＡＤｅｂｔ＿ｓｔｍ表示短期负债变动，Ｋ＿ｅｘｐ表示资本支出，ａｌ即现金－现金流敏感性系数。本文使用现金一现金流敏感性模型，为了对假设１进行检验，具体模型见式（3）（3）上式中，被解释变量ｄ＿ｃａｓｈ表示企业各相邻期间现金持有量的变动，在本实证分析中被定义为现金及现金等价物的增加额对起初总资产的比值，下角标ｉ表示第ｉ家企业，ｔ表示时期。解释变量ＣＦ表示企业现金流，在本实证分析中被定义为经营活动现金流量净额／期初总资产。Ｐ１作为现金一现金流敏感性系数，如果该系数显著为正，那么就表示目标企业面临着较严重的融资约束。为了进一步衡量金融发展对企业融资约束的影响，检验假设２、假设３与假设４，本文将三个金融发展指标引入到模型中，构成了一个扩展的现金一现金流敏感性模型并表示为式４。（4）上式中，ＦＤ衡量金融发展规模水平，ＢＳ衡量金融市场化程度，ＳＭＢ衡量中小银行在整个银行业中的地位，下角标ｉ表示时期。参照姚耀军（２０１５）的做法，本文将企业现金流指标与表示金融发展规模、结构的指标相乘构建出交叉项。新加入的交互项ＦＤ＊ＣＦ、ＢＳ＊ＣＦ、ＳＭＢ＊ＣＦ分别表示受金融发展规模水平、金融市场化程度、中小银行地位变化影响下的企业现金流。（二）变量及定义各变量及其定义见表3-1：表3－1各变量符号、名称及定义变量描述性统计和相关性检验本文采川ｓｔａｔａｌ１．０对模型变燒样本值进行描述性统计分析，相关结果列示表3－2：表3－2各变量值的描述性统计各变量的描述性统计结果显示，现金持有量变动ｄ＿ｃａｓｈ的均值为０．０３３偏向于０，表明我国中小企业板上市公司在观察期内各年现金持有量增长不明显，这可能是相对于资产规模来说企业现金流较小。此外，比较现金持有量变动ｄ＿ｃａｓｈ的均值０．０３３、最小值－０．６２１、中值０、最大值２．８６８，现金流ＣＦ的均值０．０５７、最小值－０．５６９、中值０．０５６、最大值０．７９７可以发现：二者差别不是很大，初步说明我国中小企业板上市公司倾向于从经营现金流中提取储备充足的现金持有量，中小企业存在较强的外部融资约束。公司规模ｓｉｚｅ最小值１９．０６，最大值２５．７，由于本文公司规模ｓｉｚｅ变量值是通过对期末资产总额取对数的方式取得，所以可以看出我国中小企业板不同的上市公司资产规模之间存在相当大的差距。净营运资本ｄ＿ｎｗｃ均值０．０７５，说明总体上公司非现金流动资产的增长快于流动负债的增长。观察三个反应金融发展的指标：金融发展规模水平ＦＤ最小值１．１２０，最大值１．４３３，金融市场化结构ＢＳ最小值２．２４８，最大值３．６０２，这说明在观察期内我国金融发展在规模水平和市场化结构两个方面存在相当的变化。中小银行相对地位ＳＭＢ最小值０．５４０，最大值０．６１０，说明我国中小规模银行地位有一定的上升。为了检验模型设置中各变量是否存在多重共线性，本位在回归分析之前，采用ｓｔａｔａｌ１．０软件对各主要变量进行ｐｅｒｓｏｎ相关性检验。相关结果列示于表3－３：表3-3变量间相关系数从表中可以看出，现金持有量变动ｄ＿Ｃａｓｈ与企业现金流ＣＦ的相关系数为0．168，并且在10％水平上显著，说明现金持有量会随着企业现金流的增加而增加；ｄ＿ｃａｓｈ与ｓｉｚｅ的相关系数为负，但不显著，说明企业规模扩大可能会缩减其现金持有量，但并不确定。ｄ＿ｃａｓｈ与ｄ＿ｎｗｃ的相关系数为0．082，ｄ＿ｃａｓｈ与ｇｒｏｗ的相关系数为0．080，且在10％水平上显著，说明企业非现金净营运资本增加或主营业务收入增长会增大其现金持有量。此外，各解释变量间相关系数均较小，没有表现出很强的关联性，说明模型设置变量间不存在多重共线性，通过相关性检验。（四）回归分析与结论本文在对基准模型进行回归的基础上，加入2011-2019年我国宏观层面金融运行数据，通过分别构建金融发展规模水平ＦＤ、金融市场化结构ＢＳ、中小银行相对地位ＳＭＢ与企业现金流ＣＦ的交乘项并将其纳入基准模型进行扩展，以期望在扩展后的模型中进一步考察估计结果对纳入控制变量的敏感性，最终得出较合理的结论。本文运用ｓｔａｔａｌｌ．Ｏ进行多元线性回归结果见表４-４：表3－4中小企业现金一现金流敏感性回归结果从表中可以看出，在基准模型和扩展模型中，企业现金流ＣＦ与现金持有量变动（Ｌｅａｓｈ是正相关的关系，系数较大均在0．5左右，并且在１％的水平上显著，这表明样本中的中小企业虽然可以通过市场发行证券融资，但仍然倾向于从自身经营现金流中储备充足的现金以进行内部融资，表现出明显的现金一现金流敏感性，支持假设１。现金持有量变动与企业规模的相关系数很小且不显著，这说明两者并无明显相关关系。这可能是因为：一方面，较大的企业规模意味着更稳定的财务状况和更充分的信息披露，从而使企业更容易保持良好的自身信誉和银企关系以获得融资，相应地减少其现金持有量；另一方面，较大的规模也意味着企业必然要在经营活动中留存更多的现金，以适应企业规模扩大后越来越多的投资机会，相应地增加其现金持有。两方面的共同作用使得企业现金持有变动与规模变化并不产生稳定的相关关系。企业短期负债变动与现金持有量变动呈显著正相关的关系。从基准模型和扩展模型的回归结果来看，ｄ＿ｓｔｄ与ｄ＿ｃａｓｈ的相关系数大约在0．15左右，在１％的水平上显著。这说明随着企业短期负债越多，偿债压力和财务风险就越大，迫使企业持有更多的现金来应付短期还款的需要。现金持有量变动ｄ＿ｃａＳｈ与净营运资本变动ｄｊａｗｃ呈正相关的关系。从各个模型来看，两者相关系数均为正，数值大约在０．２９至０．３０之间，并且在１％的水平上显著。这说明随着企业净营运资本的增长，资产流动性的增强导致了现金持有量的增加。现金持有量变动ｄ＿ｃａｓｈ与企业成长性ｇｒｏｗ无显著相关关系。从回归结果来看，两者相关系数很小且不显著。这可能是因为在本文以主营业务收入增长率作为衡量企业成长性指标的情况下，主营业务收入的增长依赖于企业规模的扩大，从而要求企业增大现金持有量以满足越来越多的合理投资机会。同时，企业成长性的提高也使得更多的外部投资者看到了获得丰厚回报的机会，这意味着企业外部融资成本的下降，可能会促使其适当减少现金持有。从扩展模型２、５、６、８来看，现金持有量变动ｄ＿Ｃａｓｈ与交互项ＦＤ＿ＣＦ呈负相关，并且存在显著性，这说明我国金融发展规模的扩大可以有效地缓解中小企业融资约束程度，支持假设２。从扩展模型３、５、７、８来看，现金持有量变动ｄ＿ｃａｓｈ与交互项ＢＳ＿ＣＦ不存在显著性，这表明在我国整体的金融发展结构中，金融市场相对地位的提高没有缓解我国中小企业融资约束程度。造成实证分析结果不能支持假设３的原因可能是：虽然与商业银行等信贷中介相比，金融市场在提供流动性、风险分散、激励与约束机制等方面具有独特的优势，但是，由于历史原因，在我国这样一个银行主导型国家中，比起发展成熟的银行信贷，金融市场向中小企业提供融资时在规模、途径、经验等方面可能相对劣势（比如资本市场股票发行审批严格、发行规模存在限制、发行流程复杂、对信息披露及发行义务要求多等）。对于那些已经上市的中小企业来说，金融市场所提供的融资成本要高于银行，即便可以从市场获得所需资金，仍然需要依赖于更低成本、更具便利性的银行信贷；而对于大量的未上市中小企业来说，则不得不更加依赖于银行融资。从扩展模型４、６、７、８来看，现金持有量变动ｄ＿ｃａｓｈ与交互项ＳＭＢ＿ＣＦ呈负相关，并且无论是否控制其他变量均在１％水平上显著。这表明考察我国具体的金融结构时，中小银行在整个银行业中相对地位的提高有助于缓解我国中小企业融资约束，支持假设４。与Ｂｅｒｇｅｒ和Ｕｄｅｌｌ（１９９８）提出的“小银行优势理论”相一致。至此，本文已验证理论分析中提出的假设，并得出如下结论：①我国中小企业目前正面临着较严重的融资约束；②金融发展规模水平的提高有助于缓解中小企业融资约束；③在银行业结构中，中小银行相对地位的提高有助于缓解中小企业融资约束；④在金融结构的整体安排中，银行中介与金融市场的规模比例变动对于缓解中小企业融资约束并无明显影响。（五）稳健性检验本文采用替换变量的方式进行稳健性检验。因为企业持有的一年内到期的短期投资（如短期持有的债务投资和交易性金融资产等）具有期限短、流动性强、易于转换价值变动风险较低等特点，因此将ｅｎｃａｓｈ现金流量定义替代为企业交易性金融资产余额变动／期初总资产，再带入实证模型重新进行估计，估计结果见表3－5：表3－5中小企业现金一现金流敏感性回归结果比对表3-5与4-4，ＣＦ的系数仍然显著为正，ＣＦ＿ＦＤ、ＣＦ＿ＳＭＢ系数显著为负，ＣＦ＿ＢＳ系数不显著，虽然其余部分变量系数略有差别，但是变化不大，据此认为估计方法通过稳健性检验。严格来说，将中小企业板上市公司财务数据作为研宄全国中小企业融资约束问题的样本是存在偏差的。未上市公司财务数据搜集困难，且容易出现偏误，因此本文只选取了中小企业板上市公司进行研宄。应该考虑到：相比上市中小企业，广大未上市中小企业财务信息透明度更低，更加难以缓解信息不对称造成的融资约束问题。此外，广大未上市中小企业也不能利用股票市场融资，融资渠道更窄。如果上市中小企业存在较严重的融资约束，那么，未上市中小企业面临的融资约束程度更加严峻，相应地，金融发展有利因素的效应也更明显。五、结论及政策建议在本文中，以2011——2019年西北五省的中小企业数据信息为实践应用案例，根据现金——现金流敏感性模型，研究分析数字普惠金融对西北五省中小企业的融资约束干扰作用，研究分析证实了数字普惠金融确实可以缓和中小企业所面对的融资约束。采用工具变量法对可能存在的内生性问题进行处理，稳健性检验分别对普惠金融的各个维度进行分析、分位数检验以及更换变量，得出数字普惠金融的深度、广度、数字化程度均能缓解中小企业融资约束，研究结论具有一定的稳健性。异质性研究分析则得知，数字普惠金融对非国营中小企业融资约束的缓和作用及影响更加发达。本文不仅为更好缓解融资约束提供了可行的路径，同时还可为各级政府管理部门制定相关政策提出一定可操作性的建议。（一）政府层面数据金融的发展直接作用影响到了中小企业的发展生存问题，所以，政府管理职能部门应当积极鼓励数字普惠金融的全方面发展，为数字普惠金融发展创造优良的环境，科学合理分配资源以推动不同地区的中小企业和谐发展；利用金融制度和市场化程度等来构建与中国特色社会主义市场经济体制相一致的健康的数字金融发展体系，深度渗透到金融服务的各个领域。有关管理运营组织机构及职能部门应该颁布实行相互对应的管理政策，大力发挥运用数据金融在专业应用技术方面的功能应用优势。与此同时，要确定和改善提升数字普惠金融有关的专业应用技术参考标准和监督全面管理标准规则，增强对交易市场及金融监察管理，确定各监督全面管理职能部门责任者的具体责任，使普惠金融监督全面管理和传统类型的金融监督管理协调管理一致。（二）金融机构层面第一，金融机构应当改变传统的金融融资模式，积极配合国家大政方针和地方经济政策，建立一个高效、便捷、透明的普惠金融数字化公共平台，切实加强线上金融业务能力，提升资金运转效率。第二，金融机构要提高创新能力，因地制宜，因企制宜，分析不同行业的中小企业的经营特征，创新金融设计，吸引更多的社会资本主体，从而为不同发展阶段、不同规模、不同信用基础的中小企业匹配适合其发展所需的不同类型的金融信贷产品。第三，银行等金融经济组织服务机构要积极主动顺承数字普惠金融发展未来趋向。简化中小企业申请融资的材料及程序，缩减审核所需花费的时间和过程，从而提高融资效率；与此同时以银行为重要的金融经济组织服务机构，应该在互联网商业银行、移动智能手机等多个传播途径，展开充分全面推广遍及数字普惠金融的原理ADDINCNKISM.Ref.{D4BFDB1B4F0B4539B51B4A8855118782}[6]，增强数据信息推广遍及，培养全民的数据金融综合文化素养。（三）企业层面第一，中小企业应当改善自身内部存在的“内生性”、风险约束、抵押品约束等问题，主动应用和升级换代数字化的生产设备，增强中小企业生产全流程的数字化应用能力和水平以依托数字技术的优势，提升数字技术在银企间的融合与衔接效率，充分发挥数字金融在资源配置和运用效率中的作用。第二，中小企业因为抵抗各类风险能力比较差，在发展总体历程中，假如肆意扩张，就会直接干扰到公司经营，公司应该成立改善提升的中间财务会计管理综合体制、经济风险调控管理体制等，结合财务会计、专业应用技术等基本组成要素，合理确定公司发展提升规划。

参考文献[1]“有备无患”还是“本末倒置”——普惠金融政策与中小企业金融资产配置[J].张晓玫,伏倚天,张倩倩.财贸经济.2021(07)[2]数字普惠金融对科技型中小企业融资约束实证研究——以西北五省区为例[J].苏漫漫,苗金芳.市场论坛.2021[3]数字普惠金融发展对中小企业融资约束的影响研究——基于省级空间面板数据分析[J].夏佳佳,王守龙.红河学院学报.2021(03)[4]数字普惠金融对中小企业融资的影响研究[J].周泽炯,王国庆.长春师范大学学报.2020(11)[5]普惠金融发展质量与中小企业融资效率[J].吴庆田,王倩.金融与经济.2020(09)[6]数字普惠金融缓解中小企业融资约束的实证分析——基于2011—2018年中小企业数据[J].谭欢,唐鹏.投资与创业.2021(09)[7]数字普惠金融对中小企