摘要：本文选取 2014—2024 年深交所中小板、创业板 126 家涉农中小企业为研究样本，运用双向固定效应模型实证检验供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解作用，并从信息不对称、信用风险双视角检验中介传导路径。研究发现：第一，中小涉农企业普遍存在较强融资约束，信息不对称与信用风险是制约其融资可得性的核心因素；第二，供应链金融可显著缓解企业融资约束，该结论经多项稳健性检验后依然成立；第三，供应链金融通过降低信息不对称、缓释信用风险两条路径作用于融资约束；第四，异质性结果显示，企业规模越大、供应链集中度越高，供应链金融的缓解效果越明显。

关键词：供应链金融；融资约束；中小涉农企业；信息不对称；信用风险

一、引言

2025 年中央经济工作会议明确提出，持续推进乡村全面振兴，强化农业全产业链金融支撑，破解中小涉农企业 “融资难、融资贵” 结构性困境。中小涉农企业是农业产业化、乡村经济发展的重要主体，在保障农产品供给、吸纳农村就业、推动产业融合等方面发挥关键作用。截至 2025 年末，农村金融机构普惠型涉农贷款规模约 7.2 万亿元，普惠型小微企业贷款余额达 1936 亿元，信贷资源持续向实体经济薄弱领域倾斜。但对标农业经济体量与企业融资需求，农村金融服务的覆盖面、可得性仍存在较大提升空间。

中小涉农企业融资困境具备典型结构性特征。一方面，农业天然存在弱质性，生产周期长、利润空间有限、自然与经营风险偏高，传统金融机构放贷意愿不足；另一方面，此类企业普遍规模偏小、财务制度不规范、有效抵押资产匮乏，难以满足传统信贷准入标准。2026 年一季度末，银行业普惠型小微企业贷款余额 38.8 万亿元，同比增长 9.9%；普惠型涉农贷款余额 15 万亿元，同比增长 9.5%。尽管涉农信贷投放持续加码，但企业信贷可及性依旧不足，融资缺口突出。

2026 年 2 月，央行、金融监管总局、证监会、农业农村部联合印发文件，明确大力发展应收账款融资、订（仓）单质押、供应链票据等供应链金融业态，为农业经营主体提供综合金融服务。在此政策背景下，实证评估供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解效果、厘清内在作用机理，具备重要的理论价值与现实意义。本文构建融资约束测度模型开展实证分析，以期为优化涉农金融政策提供经验依据。

二、相关文献综述

（一）融资约束的成因与测度

融资约束是中小企业发展过程中的普遍问题。受资本市场不完善、信息不对称影响，企业外部融资成本高于内部融资成本，进而形成融资约束。相较于一般中小企业，中小涉农企业融资约束的成因更为复杂：从产业属性来看，农业产出随机性强、产品价格波动大，企业经营风险显著高于制造业，金融机构出于风险管控收紧信贷供给；从企业自身来看，中小涉农企业规模小、财务规范性不足、合格抵押物短缺，无法匹配传统信贷风控要求；从信息结构来看，农业生产布局分散、标准化程度低，金融机构难以精准判断企业经营状况与真实信用水平，双方信息鸿沟显著。

在融资约束测度领域，学界已形成成熟方法体系。Fazzari、Hubbard 和 Petersen（1988）提出投资 - 现金流敏感性模型，依托企业投资对内部现金流的依赖程度衡量融资约束；Kaplan 和 Zingales（1997）构建KZ 指数，选取现金流、托宾 Q、股利支付等财务指标综合测算约束水平。国内学者在此基础上不断拓展，部分学者沿用投资 - 现金流敏感性框架开展 A 股上市公司融资约束测算，也有研究提炼财务指标构建SA 指数、WW 指数简化测度流程。现有研究普遍认为，融资约束越高的企业，现金 - 现金流敏感性越强，投资规模相对更低。

（二）供应链金融的理论发展与缓解效应

供应链金融是产融结合的创新金融模式，近年在理论与实践层面均快速发展。其核心逻辑为：依托供应链核心企业的信用优势，将金融资源延伸至上下游中小微企业，破解传统信贷抵押物不足、信息不对称两大痛点。依托应收账款保理、存货质押、订单融资、预付款融资等产品，供应链金融可实现对企业全经营周期的资金覆盖。

实证层面，国内外学者围绕供应链金融的融资约束缓解效应展开大量研究。国外学者较早开展相关探索，国内研究成果也日趋丰富。付玮琼、白世贞（2021）以 2012—2018 年 A 股涉农中小企业为样本，证实供应链金融能够缓解企业融资约束，信息不对称与信用风险为重要传导渠道。徐慧贤等（2025）选取 2014—2022 年 81 家农业上市中小企业数据，运用固定效应与中介效应模型研究发现，供应链金融可提升企业融资效率，议价能力、信息透明度发挥中介作用。Shen（2025）基于新三板涉农企业面板数据研究表明，数字银行与供应链金融均可降低企业信贷约束，且供应链金融的作用效果随数字银行发展呈现倒 U 型特征。此外，诸多研究证实，供应链金融能够通过弥合信息差、完善信用传递机制，有效压降涉农企业债务融资成本。

梳理现有文献可知，学界已基本认可供应链金融对涉农企业融资约束的改善作用，但针对传导机制、异质性特征的深度研究仍有待补充。本文依托面板回归模型，系统检验供应链金融的约束缓解效应，丰富相关领域研究，并为涉农金融政策优化提供参考。

三、理论研究

（一）中小涉农企业融资约束的形成机理

中小涉农企业融资约束主要源于信息不对称、有效抵押物不足、信用传递失效三大结构性问题，三类问题相互交织，共同形成融资困境。

第一，信息不对称问题突出。中小涉农企业多布局于县域及乡村，经营活动分散、季节性特征明显，财务体系不完善，信息披露的真实性、及时性、完整性难以保障。金融机构缺少可靠经营数据支撑，无法精准评估企业信用，进而采取抬高利率、压缩授信额度、缩短贷款期限甚至拒贷等保守策略。同时，企业缺少标准化信用传递渠道，优质经营主体的信用优势无法被金融机构识别，“优质企业融资难” 现象普遍存在。

第二，有效抵押资产匮乏。农业存货易损耗、估值难度大、监管成本高，不符合传统抵押品要求；农村土地使用权、林权等资产的确权、流转机制尚不健全，金融机构对此类抵押品接受度较低。加之中小涉农企业固定资产体量小，缺少不动产等优质抵押物，无法满足信贷风控基本要求。

第三，供应链信用无法有效转化。农业供应链中，核心企业与上下游中小涉农企业长期保持稳定合作，掌握完整交易数据、履约记录等核心信息，但此类商业信息无法转化为融资信用。受信息不对称限制，金融机构难以核验供应链交易信息，企业真实经营水平与信用状况无法在融资环节体现。

（二）供应链金融缓解融资约束的作用机制

供应链金融深度嵌入产业链条，从信息、信用、效率三个维度破解中小涉农企业融资难题，具体作用机制如下：

第一，降低信息不对称水平。供应链金融以供应链真实交易为基础，将交易流、物流、资金流数据转化为金融机构可核验、可采信的信用依据。金融机构对接核心企业、仓储物流平台数据，可实时获取企业经营信息，大幅降低信息搜集与核验成本，弱化信息不对称对信贷投放的制约。

第二，缓释整体信用风险。供应链金融将中小企业融资纳入核心企业信用链条，实现信用增级与风险共担。应收账款融资模式下，核心企业应付账款为中小企业还款提供隐性担保；存货质押模式下，专业仓储机构全程监管质押物，银行风控能力显著提升。依托核心企业信用背书，企业整体信用风险得到有效控制。

第三，提升综合融资效率。供应链金融依托数字化工具实现业务线上化、流程自动化，大幅压缩审批周期、加快资金周转。以渤海银行福州分行为例，该行服务某品牌上游 21 家供应商，单日完成 24 笔融资投放，金额超 6800 万元；截至 2024 年末，该行服务供应链企业 2634 户，同比增长 126.8%，核心企业带动上下游拓客比例达 1:10。对于生产周期紧、资金需求急迫的中小涉农企业而言，融资效率提升具备极强现实意义。同时，供应链金融还可提升企业议价能力与信息透明度，进一步优化融资效果。

基于上述理论分析，本文提出四项研究假设：H1：信息不对称、信用风险会显著加剧中小涉农企业融资约束。H2：供应链金融能够显著缓解中小涉农企业融资约束。H3：供应链金融通过降低信息不对称、缓释信用风险，间接缓解企业融资约束。H4：供应链金融对融资约束的缓解效果，在不同企业规模、供应链集中度下存在异质性。

四、实证分析

（一）样本选择与数据来源

本文选取 2014—2024 年深交所中小板、创业板涉农上市中小企业为研究样本，样本筛选规则如下：

1. 企业主营业务归属农、林、牧、渔业及配套服务行业，行业分类参照证监会标准；

2. 剔除 ST、*ST 及信息披露严重缺失的企业；

3. 剔除当年上市、退市企业，保证面板数据平衡性；

4. 对所有连续变量在 1%、99% 分位数进行Winsorize 缩尾处理，规避极端值干扰。

最终得到 126 家企业的平衡面板数据，共计 1386 个观测值。企业财务、股权、供应链等数据取自 CSMAR 数据库、Wind 数据库及深交所信息披露平台；行业分类参照 2012 版《上市公司行业分类指引》；缺失值采用线性插值法补充，关键变量缺失严重的样本直接剔除。数据处理与模型估计使用 Stata 17.0 完成。

（二）变量定义与模型构建

1. 被解释变量：融资约束（FC）

借鉴 Fazzari 等（1988）研究，采用投资 - 现金流敏感性模型测度融资约束，模型公式：

FCit=α0+α1CFit+α2Qit+α3Sizeit+α4LEVit+μit

式中：FCit为企业i第t期融资约束；CFit为经营活动现金流 / 总资产；Qit为托宾 Q 值；Sizeit为企业规模（总资产自然对数）；LEVit为资产负债率；α0为常数项；μit为随机扰动项。融资约束越高，企业投资对内部现金流依赖越强，α1绝对值越大。

2. 核心解释变量：供应链金融（SCF）

主变量：以 **(短期借款 + 应付账款)/ 总资产 ** 衡量供应链金融发展水平，反映企业供应链融资规模。虚拟变量SCF_dummy：企业当期开展应收账款保理、存货质押、订单融资等供应链金融业务取值为 1，否则为 0。

3. 中介变量

（1）信息不对称（IA）：采用修正 Jones 模型计算操控性应计利润绝对值，数值越大，信息不对称程度越高；（2）信用风险（CR）：采用Z-Score 破产风险指数，指数越小，企业信用风险越高。

4. 控制变量

选取企业规模（Size）、资产负债率（LEV）、总资产收益率（ROA，盈利能力）、营业收入增长率（Growth，成长性）、董事会规模（Board，董事会人数自然对数）、企业年龄（Age，成立年限自然对数）、产权性质（SOE，国企取 1，非国企取 0）。同时纳入企业固定效应、年份固定效应，控制个体差异与宏观环境影响。

5. 描述性统计

表 1 主要变量描述性统计

6. 实证模型设定

（1）基准回归模型（双向固定效应）检验供应链金融对融资约束的总效应：

FCit=β0+β1SCFit+β2Controlsit+δi+γt+εit

式中：Controlsit为控制变量组；δi为企业固定效应；γt为年份固定效应；εit为随机误差项。

（2）中介效应模型（Baron & Kenny 三步法）第一步：检验供应链金融对中介变量的影响

IAit(CRit)=γ0+γ1SCFit+γ2Controlsit+δi+γt+εit

第二步：纳入中介变量，检验综合效应

FCit=θ0+θ1SCFit+θ2IAit(CRit)+θ3Controlsit+δi+γt+εit

判定规则：若γ1、θ2显著，且θ1系数绝对值小于基准回归中β1，则存在部分中介效应。

（三）基本回归分析

Hausman 检验p值 = 0.000，拒绝随机效应假设，本文采用双向固定效应模型 + 聚类稳健标准误开展回归。

表 2 供应链金融对融资约束基准回归结果

注：括号内为聚类稳健标准误；***、**、* 分别代表在 1%、5%、10% 水平下显著，下同。

逐步纳入控制变量后，SCF系数持续在 1% 水平显著为负。模型（4）中SCF系数为 - 0.358，表明供应链金融水平每提升一个标准差，企业融资约束下降约 3.2 个百分点，假设 H2 成立。

控制变量结果：企业规模、盈利能力、产权性质与融资约束显著负相关；资产负债率与融资约束显著正相关，符合理论预期。

（四）中介效应分析

分别以信息不对称（IA）、信用风险（CR）为中介变量开展检验。

表 3 中介效应检验结果

结果显示：

1. SCF显著降低信息不对称程度，纳入中介变量后，SCF系数绝对值下降，信息不对称发挥部分中介作用；

2. SCF显著提升 Z-Score 值（降低信用风险），纳入中介变量后主系数同样下降，信用风险发挥部分中介作用。假设 H3 得到验证。

（五）稳健性检验

从替换被解释变量、工具变量法、缩短样本区间三个维度开展稳健性检验，缓解内生性与指标选择偏误。

表 4 稳健性检验结果

1. 替换测度指标：使用 KZ 指数、现金 - 现金流敏感性衡量融资约束，SCF系数依然显著为负；

2. 工具变量法：选取同行业企业供应链金融均值作为工具变量，第一阶段 F 值大于 10，排除弱工具变量，结论不变；

3. 缩短样本区间：选取 2016—2024 年子样本回归，结果稳健。

（六）异质性分析

按照企业规模、供应链集中度、产权性质分组回归，检验效应差异化特征。

表 5 异质性分析结果

结果解读：

1. 大规模企业组系数绝对值更大，缓解效果更强；

2. 高供应链集中度组效果显著优于低集中度组；

3. 非国有企业组改善效果高于国有企业。假设 H4 成立。

（七）进一步分析：非线性效应

在基准模型中引入供应链金融平方项SCF2，检验二者非线性关系。

表 6 非线性效应检验结果

SCF系数显著为负，SCF2系数显著为正，说明供应链金融对融资约束的影响呈边际递减的 U 型特征：发展初期缓解效果最强，随着渗透率提升，边际改善幅度逐步收窄。

五、结论与建议

（一）研究结论

1. 中小涉农企业融资约束问题突出，信息不对称、信用风险是核心制约因素。受农业弱质性、资产结构缺陷、财务不规范等影响，此类企业融资难度高于一般企业。

2. 供应链金融能够显著缓解中小涉农企业融资约束，该结论通过多项稳健性、内生性检验，结果可靠。供应链金融水平每提升一个标准差，融资约束下降 3.2 个百分点。

3. 传导机制明确：供应链金融一方面打通信息壁垒、降低信息不对称，另一方面依托核心企业信用缓释整体风险，两条路径共同发挥中介作用。

4. 效应存在明显异质性：企业规模越大、供应链集中度越高，缓解效果越强；相较于国有企业，供应链金融对非国有涉农中小企业的帮扶作用更突出。

5. 二者存在非线性关系：供应链金融的约束缓解效应边际递减，发展后期改善空间收窄。

（二）政策建议

1. 完善涉农供应链金融配套制度。健全农业应收账款、仓单、订单等资产的确权、登记与流转规则，降低交易成本；推动金融机构、核心企业、物流仓储平台数据互通，强化全链条风控。

2. 加大对非国有涉农中小企业的资源倾斜。依托线上供应链金融平台，简化授信流程、降低准入门槛，针对性拓宽非国企融资渠道。

3. 推进供应链金融数字化、场景化建设。运用大数据、金融科技搭建智能风控模型，实现信用评估实时化、场景化，压降金融机构获客与风控成本。

4. 强化农业核心企业引领作用。鼓励龙头企业开放信用、共享供应链数据，对主动赋能上下游的核心企业给予财税、补贴激励。

5. 建立风险分担与差异化监管体系。设立涉农供应链金融风险补偿基金，分散信贷风险；结合行业特性制定差异化监管规则，平衡创新发展与风险防控。