夏佳佳,王守龍
(安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽蕪湖 241002)
中小企業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,它的發(fā)展起到了帶動創(chuàng)新、促進(jìn)就業(yè)及穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的作用。長期以來,由于中小企業(yè)相較于大企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模偏低,對于銀行的業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)不大,因此我國中小企業(yè)“融資難、融資貴”問題難以得到根治。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為中小企業(yè)融資開辟了新的路徑,利用數(shù)字技術(shù)將傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)難以獲得的非財務(wù)信息場景化,使得軟信息轉(zhuǎn)變?yōu)橛残畔ⅲ黄屏藗鹘y(tǒng)擔(dān)保手段,實(shí)現(xiàn)了金融資源配置的優(yōu)化。然而,由于地理位置的影響,我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展呈現(xiàn)出地域性特點(diǎn),使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的地區(qū)難以享受數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來的福利。因此,分析省級數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響因素,對于國家對西部地區(qū)金融精準(zhǔn)扶貧的宏觀戰(zhàn)略有著十分重要的意義。
對于中小企業(yè)融資約束的研究,目前國內(nèi)外學(xué)者主要集中在企業(yè)內(nèi)部要素和互聯(lián)網(wǎng)金融兩方面。胡振興[1]通過構(gòu)建投資——現(xiàn)金流敏感性模型,選取2009-2016年中小板上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本,通過對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展、內(nèi)部控制質(zhì)量與中小企業(yè)融資約束三要素相關(guān)性檢驗(yàn)及回歸分析研究,發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與中小企業(yè)融資約束程度呈反比關(guān)系,而內(nèi)部控制質(zhì)量與互聯(lián)網(wǎng)金融對于融資約束程度影響為正相關(guān)關(guān)系,即內(nèi)部控制質(zhì)量越好的企業(yè),互聯(lián)網(wǎng)金融對融資約束緩解越有效。梁榜[2]利用現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感性模型,選取2011-2015年度數(shù)據(jù)考察中國數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響程度,結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的緩解效果明顯,而對于民營中小企業(yè)緩解效果最為顯著。張曉寧[3]從中小企業(yè)融資約束與互聯(lián)網(wǎng)金融兩個角度出發(fā),選取2011-2015年樣本數(shù)據(jù),以現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感性為被解釋變量,實(shí)證分析互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對于融資約束的影響程度。結(jié)果顯示,我國中小企業(yè)融資約束沒有得到明顯緩解,而互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展正向促進(jìn)了中小企業(yè)融資約束問題的解決。Beck[4]等通過計(jì)算比較大中型企業(yè)及小微企業(yè)融資成功率,構(gòu)建了8個測量指標(biāo),主要用于測量金融服務(wù)的可得性,結(jié)果發(fā)現(xiàn),大型企業(yè)獲得傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的貸款概率遠(yuǎn)高于中小微企業(yè)。葛和平[5]選取2011-2015年我國省市自治區(qū)面板數(shù)據(jù),從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字服務(wù)支持三方面利用動態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果顯示,中國數(shù)字普惠金融指數(shù)發(fā)展具有地域性,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的東部地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展優(yōu)先于經(jīng)濟(jì)相對落后的西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展,且地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與數(shù)字普惠金融指數(shù)之間具有先下降再上升的關(guān)系。
對于數(shù)字金融發(fā)展的空間分析,現(xiàn)有研究主要是從數(shù)字金融發(fā)展的影響因素角度進(jìn)行分析。吳金旺[6]從數(shù)字普惠金融出發(fā),選取2011-2015年省級面板數(shù)據(jù),引入地理因素,實(shí)證分析影響數(shù)字普惠金融發(fā)展因素。研究結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融存在空間聚集效應(yīng),2015年后全國各省數(shù)字普惠金融水平繼續(xù)提高,差距縮小,且對于數(shù)字普惠金融的發(fā)展影響最大的是“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展。受現(xiàn)有研究的啟發(fā),文章選取2011-2018年省級中小板上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)作為研究樣本,引入空間因素,利用省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自回歸,實(shí)證分析了基于空間要素的數(shù)字金融普惠發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束影響。
文章的創(chuàng)新之處:第一,數(shù)字普惠金融指標(biāo)數(shù)據(jù)的持續(xù)更新,2018年4月,北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布了2011-2018年數(shù)字普惠金融指數(shù),鑒于研究的延續(xù)性和嚴(yán)謹(jǐn)性,文章對于數(shù)字普惠金融的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了動態(tài)的更新;第二,地理要素的引入,充分考慮空間相關(guān)性。數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響具有空間相關(guān)性,普通面板模型的回歸往往忽視了空間效應(yīng),因此,為了考察省際差異的影響,文章引入了空間面板回歸模型,更為全面的分析了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資約束的影響。
1.空間權(quán)重矩陣設(shè)定
根據(jù)“地理學(xué)”第一定律[7],各省的經(jīng)濟(jì)有著廣泛的聯(lián)系,而且距離越近的省份聯(lián)系越密切。由此,文章從空間計(jì)量的角度檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對中小企業(yè)融資約束緩解效應(yīng),依據(jù)前輩學(xué)者理論經(jīng)驗(yàn),進(jìn)行空間計(jì)量分析之前,首先要計(jì)算空間距離即地理距離,常用的方法為設(shè)定空間權(quán)重矩陣,設(shè)定方法為:設(shè)有n個區(qū)域的空間數(shù)據(jù)記為{xi}ni=1,其中i表示區(qū)域,區(qū)域i與區(qū)域j之間的距離記為wij則“空間權(quán)重矩陣”定義為W:
上述(1)式中,如果區(qū)域i和區(qū)域j有共同邊界,則wij=1,反之,則wij=0,最常用的距離表示為“相鄰”。文章依據(jù)此方法設(shè)定了北京、天津、河北等28個樣本省份的空間權(quán)重矩陣。
2.空間自相關(guān)檢驗(yàn)
實(shí)證研究中判斷是否可以進(jìn)行空間模型回歸的標(biāo)準(zhǔn)是要考察被解釋變量是否具備空間依賴性,文章利用最為流行的“莫蘭指數(shù)I”考察現(xiàn)金持有量樣本時間序列是否存在空間則相關(guān),此外,還分別從全局和局部的角度對莫蘭指數(shù)進(jìn)行分析,從全局角度考察整個空間序列空間聚集情況,從局部角度進(jìn)一步分析某區(qū)域附近的空間聚集情況。
3.模型設(shè)定
空間回歸模型形式多樣,使用最廣泛的有三種,即空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM)、空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)和杜賓模型(Sparial Durbin Model,SDM)。其中SLM為SDM的特例,鑒于此,文章先構(gòu)建SDM模型,再由LR檢驗(yàn)判斷適用模型類別,將空間杜賓模型與空間自相關(guān)回歸模型相結(jié)合可以得到SDM模型一般形式:
Y=ρWY+Xβ+WXδ+ε
其中,Y為n*1向量,代表被解釋變量;X為n*k矩陣,代表解釋變量,W是空間權(quán)重矩陣;ρ為空間自回歸系數(shù),β、δ為k*1向量,即待估參數(shù);ε為n*1的隨機(jī)誤差向量,如果δ=0,則方程簡化為一般的線性回歸模型(SLM)。
1.變量選取
文章選擇現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感模型對中小企業(yè)融資約束進(jìn)行實(shí)證分析。
(1)被解釋變量。根據(jù)現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感模型,本文選擇現(xiàn)金持有量(ΔCash)作為企業(yè)融資約束的衡量指標(biāo),現(xiàn)金持有量即現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物增加額與期初總資產(chǎn)的比值,衡量企業(yè)所持現(xiàn)金流動性及變現(xiàn)能力的強(qiáng)弱,該比值越大說明企業(yè)融資約束問題越顯著。
(2)核心解釋變量。文章主要研究數(shù)字金融的發(fā)展對于被解釋變量的影響,因此,核心解釋變量選擇數(shù)字普惠金融指數(shù)(Difi)、現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項(xiàng)(Cfdifi)。
數(shù)字普惠金融指數(shù)(Difi)衡量某一省份數(shù)字普惠金融發(fā)展程度,指數(shù)越高說明當(dāng)?shù)財?shù)字普惠金融發(fā)展越迅速。
現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項(xiàng)(Cfdifi)即現(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)的乘積,該指標(biāo)反映數(shù)字普惠金融對于企業(yè)融資約束影響程度。
(3)控制變量。參考現(xiàn)有研究,文章選擇企業(yè)成長性、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資本支出三個變量作為控制變量。
企業(yè)成長性(Grow)即主營業(yè)務(wù)收入增長率,該指標(biāo)衡量盈利狀況及生產(chǎn)經(jīng)營情況。
企業(yè)規(guī)模(Size)即期末資產(chǎn)總額自然對數(shù),該指標(biāo)反映企業(yè)實(shí)際資產(chǎn)規(guī)模,該指標(biāo)越大表明企業(yè)實(shí)際資產(chǎn)越多。
企業(yè)資本支出(Expend)即長期資產(chǎn)支出與期初總資產(chǎn)比值,該指標(biāo)反映企業(yè)長期資產(chǎn)持有狀況,該指標(biāo)越大表明企業(yè)長期資產(chǎn)所占支出越多。
2.數(shù)據(jù)來源
文章選取全國28個省級行政區(qū)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),研究時間序列為2011-2018年?,F(xiàn)金持有量變動、現(xiàn)金流量、企業(yè)成長性、企業(yè)規(guī)模、資本支出樣本數(shù)據(jù)均來自于國泰安數(shù)據(jù)庫,數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心,利用Stata15軟件進(jìn)行實(shí)證分析。
本文利用各省份地理距離設(shè)定空間權(quán)重矩陣,再根據(jù)空間權(quán)重矩陣采用Moran’I分析中小企業(yè)融資約束的空間依賴性。首先進(jìn)行全局自相關(guān)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表1。
表1 2011-2018年我國中小企業(yè)現(xiàn)金持有量變動Moran’I及其檢驗(yàn)結(jié)果
由表1可以看出,2009-2018年的莫蘭指數(shù)在1%的顯著性水平上均為正值,表明我國28個省份的中小企業(yè)融資約束存在明顯的正向空間相關(guān)性,中小企業(yè)融資約束在地理空間中呈現(xiàn)出聚集效應(yīng)。
其次,本文利用2012年、2014年、2016年、2018年的企業(yè)現(xiàn)金持有量變動數(shù)值繪制Moran’I散點(diǎn)圖,以進(jìn)一步了解具體省份附近的空間集聚情況,具體結(jié)果見圖1。
由圖1結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),隨著時序的變化,省份所處的象限位置相對穩(wěn)定,表明我國中小企業(yè)融資約束存在相對穩(wěn)定的空間自相關(guān)性。其中,北京、天津、上海、江蘇、浙江等地區(qū)一直處于第一象限,企業(yè)融資約束表現(xiàn)為“高——高”集聚的特征,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速省份企業(yè)成長性較好,發(fā)展較為迅速,需要的資金量更多,融資約束越明顯;貴州、陜西、湖南等一直處于第三象限,企業(yè)融資約束表現(xiàn)為“低——低”集聚的特征,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對遲緩的省份,企業(yè)發(fā)展空間和機(jī)會相對較少,對于資金的需求相對較小,融資約束不明顯。
圖1 我國省域中小企業(yè)融資約束Moran'I散點(diǎn)圖
上述研究結(jié)果表明,我國中小企業(yè)融資約束具有較為明顯的空間依賴特征,可進(jìn)行空間面板計(jì)量模型檢驗(yàn)[10],為了便于分析,本文進(jìn)行了普通面板模型OLS回歸和SLM、SEM和SDM回歸,回歸結(jié)果見表2。
表2 模型回歸結(jié)果
由表2 中結(jié)果可以看出,在對模型分別進(jìn)行OLS、SLM、SEM 和SDM 回歸之后,采用空間計(jì)量模型回歸擬合度優(yōu)于普通OLS 模型,其中R2、Log-likehood 統(tǒng)計(jì)結(jié)果高于OLS 模型,而σ2低于OLS 模型回歸結(jié)果,再次驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于中小企業(yè)融資緩釋問題需要充分考慮空間因素。由LR 檢驗(yàn)結(jié)果中P=0.0001 表明,強(qiáng)烈拒絕SDM 模型退化為SLM 及SEM 模型的原假設(shè),因此,本文選擇SDM 模型進(jìn)行回歸分析。其次通過豪斯曼檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),P=0.0501,強(qiáng)烈拒絕使用隨機(jī)模型檢驗(yàn),故本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。
從SDM模型回歸結(jié)果可以得到,核心解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(Difi)的系數(shù)分別在5%水平上顯著為負(fù),表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展正向促進(jìn)了中小企業(yè)融資約束問題的解決,原因是數(shù)字普惠金融的發(fā)展為金融機(jī)構(gòu)的“長尾客戶”提供了更多的融資渠道及方式,大幅減少融資成本,利用互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)在一定程度上解決傳統(tǒng)融資審批周期長、手續(xù)繁雜、難以準(zhǔn)入等問題,因此數(shù)字普惠金融的發(fā)展降低了中小企業(yè)融資約束?,F(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項(xiàng)(Cfdifi)的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負(fù),表明數(shù)字普惠金融對于中小企業(yè)融資緩解程度越大則現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感度越小,企業(yè)越不愿意持有現(xiàn)金。其次,控制變量Cf、Size均在5%的顯著性水平上為正,Cf回歸系數(shù)表明企業(yè)當(dāng)期現(xiàn)金流量與提留的現(xiàn)金流量呈正相關(guān),依據(jù)現(xiàn)金——現(xiàn)金流敏感性模型,現(xiàn)金流量與提留現(xiàn)金流正相關(guān)則表示企業(yè)存在融資約束問題。Size回歸系數(shù)表明企業(yè)實(shí)際資產(chǎn)規(guī)模與中小企業(yè)融資約束呈正相關(guān),原因是企業(yè)為了擴(kuò)大其生產(chǎn)規(guī)模需要內(nèi)部留存更多的現(xiàn)金,需要留存的現(xiàn)金越多則融資約束越嚴(yán)重。Grow回歸系數(shù)為正,但不顯著,表明為了滿足企業(yè)的未來投資需求,企業(yè)將提留更多的現(xiàn)金,則企業(yè)融資約束問題越為明顯??刂谱兞縀xpend回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著,表明企業(yè)的資本支出(包括固定資產(chǎn)、其他長期資產(chǎn)等購建)越大則減少中小企業(yè)融資約束,其主要原因?yàn)槠髽I(yè)資本支出增加時,則內(nèi)部留存現(xiàn)金流將減少,則對現(xiàn)金流的需求下降,融資約束降低。
SDM模型的解釋變量系數(shù)需要通過偏微分方法得到邊際效應(yīng)值[8],解釋變量的影響可以分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng),結(jié)果見表3。
由表2中解釋變量的估計(jì)系數(shù)及表3中解釋變量的效應(yīng)系數(shù)可以看出:現(xiàn)金流量(Cf)的直接效應(yīng)在5%的水平上顯著為正,間接效應(yīng)也為正但是不顯著。表明現(xiàn)金流量的增加將進(jìn)一步提升本地中小企業(yè)現(xiàn)金——現(xiàn)金敏感度,加劇中小企業(yè)融資約束程度,但是對周邊地區(qū)的中小企業(yè)融資約束影響程度不大。企業(yè)成長性(Grow)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)為正,表明本地中小企業(yè)成長性越好,經(jīng)營能力越強(qiáng)則對現(xiàn)金需求越大,企業(yè)融資約束問題則越嚴(yán)峻,但影響不顯著。企業(yè)規(guī)模(Size)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均在5%的水平上顯著為正,表明企業(yè)規(guī)模越大則融資約束程度越深。本地企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大將促使周邊地區(qū)中小企業(yè)融資程度加深,一方面由于土地、勞動力成本的限制,企業(yè)將選擇周邊相對欠發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行投資,從而降低土地成本和人力成本,實(shí)現(xiàn)利潤最大化的目標(biāo),隨著投資的轉(zhuǎn)移融資需求也被轉(zhuǎn)移;另一方面,隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張,其產(chǎn)業(yè)鏈中的周邊上下游企業(yè)也隨之得到迅速發(fā)展,發(fā)展速度越快則要求現(xiàn)金持有量越多,因此,周邊地區(qū)中小企業(yè)融資約束將加大。資本支出(Expend)直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均為負(fù),均不顯著,表明隨著企業(yè)資本支出的擴(kuò)大,企業(yè)所持現(xiàn)金越少,將減緩融資約束程度,且影響不顯著。數(shù)字普惠金融指數(shù)(Difi)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均在5%的水平上顯著為負(fù),表明數(shù)字金融技術(shù)的發(fā)展使得本地金融機(jī)構(gòu)利用技術(shù)革新,產(chǎn)品創(chuàng)新等手段降低了金融服務(wù)成本,擴(kuò)大了服務(wù)范圍,從一定程度上緩解了“融資難”的問題,減緩了中小企業(yè)融資約束。
表3 空間效應(yīng)分解
本地數(shù)字普惠金融技術(shù)的發(fā)展降低了周邊地區(qū)的中小企業(yè)融資約束程度,數(shù)字普惠金融的發(fā)展具備普及、溢出和擴(kuò)散效應(yīng),隨著本地數(shù)字金融技術(shù)的發(fā)展,周邊地區(qū)通過學(xué)習(xí)、借鑒更新發(fā)展當(dāng)?shù)財?shù)字金融技術(shù),使得數(shù)字金融發(fā)展具有聯(lián)動效應(yīng),因此,當(dāng)?shù)財?shù)字普惠金融的發(fā)展將緩解周邊中小企業(yè)約束?,F(xiàn)金流量與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互項(xiàng)(Cidifi)這一指標(biāo)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均在1%的顯著性水平上為負(fù),更直觀的反映了數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩釋中小企業(yè)融資約束越顯著則企業(yè)對現(xiàn)金需求程度越小,該指標(biāo)越大,則表明越有效的解決了企業(yè)融資難融資貴的問題。此外,本地中小企業(yè)融資約束問題的緩解對周邊地區(qū)的中小企業(yè)融資約束問題的解決有一定的促進(jìn)作用,本地融資問題得到緩解后企業(yè)將形成良性的經(jīng)營機(jī)制,在持有充足的經(jīng)營資金的前提下,企業(yè)可以通過擴(kuò)大投資轉(zhuǎn)移數(shù)字技術(shù)增加銷售規(guī)模,從而緩解周邊企業(yè)的融資約束。
經(jīng)濟(jì)發(fā)展較發(fā)達(dá)的地區(qū),對于周邊地區(qū)的輻射能力較強(qiáng),存在“高——高”的集聚效應(yīng),而經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的地區(qū),周邊地區(qū)的數(shù)字化發(fā)展水平也較低,存在“低——低”的集聚效應(yīng)。
中小企業(yè)的發(fā)展需要充足的現(xiàn)金流擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,購置生產(chǎn)設(shè)備,提升研發(fā)能力,企業(yè)需要通過融資途徑獲得資金支撐,因此,企業(yè)快速擴(kuò)張將使得融資約束問題更為棘手。
數(shù)字金融的發(fā)展是以互聯(lián)網(wǎng)思維顛覆傳統(tǒng)金融服務(wù),創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品和服務(wù)方式,使得在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)難以取得資金支持的中小企業(yè)獲得了更多的融資渠道,便捷、快速的解決融資問題。此外,省域數(shù)字金融技術(shù)的發(fā)展將帶動周邊地區(qū)數(shù)字金融技術(shù)發(fā)展,形成了重點(diǎn)省份帶動周邊省份的發(fā)展現(xiàn)狀,使得周邊省份中小企業(yè)融資約束在一定程度上得以緩解。
我國沿海城市由于其地理位置的占有性,經(jīng)濟(jì)發(fā)展占據(jù)全國領(lǐng)先地位,發(fā)展理念也較為先進(jìn),對于技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)字技術(shù)發(fā)展的支持力度較大,從而數(shù)字普惠金融發(fā)展水平高于其他省域。而經(jīng)濟(jì)落后省份,應(yīng)當(dāng)找準(zhǔn)周邊發(fā)達(dá)省份做技術(shù)指導(dǎo)及學(xué)習(xí)標(biāo)桿,間接提升本省數(shù)字金融發(fā)展水平,緩解本省中小企業(yè)融資約束。
中小企業(yè)由于抗風(fēng)險能力較弱,在發(fā)展過程中,如果盲目擴(kuò)張則會嚴(yán)重影響企業(yè)經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn),企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立完善的內(nèi)部財務(wù)制度、風(fēng)險控制制度等,綜合財務(wù)、技術(shù)等要素合理制定企業(yè)成長路線。
政府既要成為構(gòu)建健康數(shù)字金融發(fā)展體系的護(hù)航者,也要成為調(diào)節(jié)省域差異發(fā)展的指揮棒。數(shù)字金融的發(fā)展直接關(guān)系到了“長尾”中小企業(yè)生存問題,因此,為數(shù)字普惠金融發(fā)展創(chuàng)造良好的環(huán)境,嚴(yán)控準(zhǔn)入機(jī)制舉足輕重。此外,應(yīng)當(dāng)按照由重點(diǎn)發(fā)達(dá)省份帶動周邊貧困省份發(fā)展的思路,充分發(fā)揮“指揮棒”的作用,實(shí)現(xiàn)金融精準(zhǔn)扶貧,以確保宏觀政策實(shí)施的有效性。