张春意　张永庆

摘 要：融资难问题长久以来限制着中小企业的发展，互联网金融的兴起缓解了中小企业融资难问题。文章用结构方程模型（SEM）对其影响及机制进行研究，从而为中小企业改善自身，提高融资效率提供相应建议。

关键词：中小企业；融资效率；结构方程模型

中图分类号：F275.6 文献标识码：A

Abstract： Financing difficulties have restricted the development of small and medium-sized enterprises（SMEs）， however the rise of on-line finance has eased the financing difficulties. In this paper， the structural equation model（SEM）is used to study its impact and mechanism， so as to provide some suggestions for SMEs to improve themselves and the efficiency of financing.

Key words： SMEs； efficiency of financing； SEM

0 引 言

在我国数量占比98%以上的中小企业贡献了超过一半的GDP，但是其得到的资金支持却不成正比。如表1所示，根据央行2016年对金融机构贷款投向的调查，中小企业的融资需求满足率虽有上升，但截至2016年该数据仍不足三成。由于该类企业自身的一些特性，如存续时间不稳定、大多是轻资产经营等，造成中小企业往往难以从传统金融机构获得充分的资金支持，或者即使获得了资金，也是以高成本为代价的。而信息透明度高、筹款放贷速度快的互联网金融的出现开辟了新的融资路径，弥补了中小企业融资渠道不足的问题。因此本文关于互联网金融对中小企业融资影响及作用机制的研究具有显著的现实意义，对于中小企业如何提高融资效率指明了努力方向。

1 研究回顾与互联网金融对中小企业融资影响分析

1.1 研究回顾

互联网金融缓解中小企业融资难的作用机制。Hauswald和Agarwal（2008）[1]的研究指出，互联网金融有效改善中小企业融资困境现象的原因在于互联网金融平台对信用评级的审核较为宽松。Manuchehr Shahrokhi（2008）[2]认为互联网金融是一种新型的金融模式，不仅具有传统中介和资本市场作用，还能显著提高企业财务信息的透明度，从而提升交易效率。马瑞博（2014）[3]的分析说明互联网金融的网络联保形式降低了银企之间的信息不对称程度，降低了融资成本。郭志光（2016）[4]的研究表明互联网金融的出现为资金供需双方提供了一个直接“讨价还价”的平台，拓宽了融资渠道，降低了融资成本。

1.2 互联网金融对中小企业融资影响分析

中小企业出于原先的融资惯性和对新融资渠道风险的担忧，往往会选择银行贷款。而回顾以往学者的研究，包括理论分析和实证研究，发现互联网金融确实弥补了中小企业融资渠道的不足，其具体影响体现为以下几方面：

缓解信息不对称程度。这一方面P2P网络借贷平台的作用尤为显著，通过平台将融资方的资信信息纳入数据库、上传融资需求，并后续跟进资金使用情况，确保专款专用。全部信息将在平台上进行展示，极大提高了信息的透明度。

降低融资成本。传统金融融资成本高的一大原因在于难以获取中小企业的真实经营状况信息。因此传统金融机构需要进行大量工作以了解中小企业真实状况，这一过程中产生的一系列费用最终由中小企业买单。甚至有时候这类成本将超过贷款表面上的利率。互联网金融通过水文模型能迅速分析出中小企业的财务状况，评估其还贷能力，实现低成本融资。

降低融资门槛。互联网金融平台的信息展示功能使得所有满足要求的企业均能在网上進行资金筹集活动，不管企业规模大小。有的网贷平台推出了“企业联保”模式，以几家联合的中小企业为单位进行贷款，提高了到期还贷率，一定程度上降低了融资门槛。

基于上述分析，本文假设，互联网金融对中小企业融资的影响路径有一条为互联网金融通过提高信息透明度来提升中小企业融资效率，缓解融资约束。

2 实证研究设计

2.1 变量选取与相关假设

2.2 数据来源与处理

按照统计学理论，一般峰度绝对值小于5，偏度绝对值小于2，则样本数据大致服从正态分布判断，本文所有经处理的变量数据满足后续分析的要求。接下来对数据进行信度与效度检验，检验结果如表3和表4所示。

标准化的α系数为0.756，可信度较好；一般KMO统计量大于0.9时效果最佳，0.7以上可以接受，0.5以下不宜做因子分析[8]。KMO值为0.789，属于可以接受，Bartlett的球形度检验值为3 629.953，相应的P值为0，故拒绝原假设，认为检测结果显著，可进行因子分析。

2.3 模型构建

本文选择结构方程模型（SEM），在解决复杂的变量关系时具有明显优势，弥补传统统计方法不足的同时能描述复杂的因果关系[8]。该模型允许自变量和因变量之间存在测量误差，仍能够很好地拟合变量之间的结构与关系。

根据前文互联网金融对中小企业融资影响的理论分析、相关假设以及归纳影响中小企业融资效率的因素，本文分内生潜变量和外生潜变量建立初始结构方程模型如图2。

3 实证分析

3.1 模型初始拟合

将建立的初始结构方程模型通过Amos21.0软件进行初步拟合，根据拟合结果中的正太性估计逐步删除了28个异常值，再次对初始模型进行拟合，系数估计结果如表5。endprint

除了信用评级对成功融资次数这一路径的p值为0.190，两者的相关性不显著外，其余路径的p值均不到0.05，达到显著相关关系。在简单分析结果后，需对模型的拟合效果进行评估，本文从绝对指标、增值指标和精简指标三方面进行评价。本文初始拟合模型的配合度检验结果如表6。根据表6，模型初始拟合效果不理想，需要进行修正。

3.2 模型修正

对比表6和表8，发现配合度指标有明显改善，优化模型的指标达到理想值，表明模型具有理论和现实解释的可信度，是理想模型。

4 结论与建议

4.1 结 论

影响融资效率的三大因素，其影响路径及其程度以及相关假设的实证结果汇总如表9。

表9中数据表明，本文除H2，其余所有假设均通过了检验。而在信用评级对融资效率影响路径中，其间接路径的影响程度高于直接路径，从而导致该路径的总体效果呈现负作用。另外，对融资效率影响最大的因素是项目特性，接下来依次是信用评级、企业实力。

4.2 政策建议

4.2.1 权衡借款期限与借款金额

基于上述实证分析结果，融资项目特性的作用最大，故要提高融资效率，需权衡借款金额与期限，发挥该路径的杠杆作用，提高借款效率。

4.2.2 提高企业实力

企业对信用评级的自身能动性较差，而企业实力对融资效率有正作用，故企业应从自身出发，提高经营绩效，改善自身财务比率，增强自身竞争力，从而提升融资效率。

4.2.3 提高企业信息透明度

网贷平台的特性导致投资者担忧风险，企业通过提升自身信息透明度改善其在网贷平台的授信额度，缓解投资者的担忧，增强其投资意愿。

参考文献：

[1] Hauswald， Agarwal. Distance and Private Information in Lending[J]. Review of Financial Studies， 2010，23（7）：2757-2788.

[2] Manuchehr Shahrokhi. E-Finance： Status， Innovations， Resources and Future Challenges[J]. Managerial Finance， 2008，34（6）：365-398.

[3] 马瑞博. 互联网金融对我国中小企业融资影响分析[J]. 资本运营，2014（9）：33-35.

[4] 郭志光. 互联网今天对中小企业融资难的影响[J]. 金融天地，2016（15）：17-20.

[5] 郭弈. P2P网络借贷市场的融资成本与融资可获得性研究[D]. 成都：西南财经大学（硕士学位论文），2011.

[6] 何丽娜. 我國中小企业板上市公司融资有效性分析[J]. 中州学刊，2016（9）：28-32.

[7] 廖艳，沈亚娟，杨选思. 新三板中小企业融资效率及其影响因素研究[J]. 会计之友，2017（11）：49-53.

[8] 李顺会. 结构方程模型概述[J]. 沿海企业与科技，2009（12）：78-81.endprint