小微企業融資信用擔保體系建設與金融創新研究目錄一. 引言 3（一） 研究背景 3（二） 研究意義 3（三） 研究方法 4二. 文獻綜述 4（一） 國外研究 4（二） 國內研究 4（三） 概述總結 5三. 理論分析 5（一） 宜昌市中小企業融資現狀 5（二） 金融創新緩解小微企業融資約束的機制分析 71. 小微企業融資約束相關理論及其影響機制 72. 金融創新理論以及影響金融創新能力的因素 73. 金融創新緩解中小企業融資的主要方式 8四. 實證分析 9（一） 計量指標的選取與確定 9（二） 變量描述性統計 10（三） 實證方法與結果分析 101. 單位根ADF檢驗 102. Johansen協整檢驗 113. 格蘭杰因果關系 114. VAR模型 125. VAR模型穩定性檢驗 136. 脈沖響應函數 137. 方差分解 15五. 總結與建議 15（一） 研究總結 15（二） 政策建議 161. 政府積極發揮主導作用 162. 推動金融機構創新改革 163. 營造良好金融創新氛圍 17參考文獻 19引言研究背景現階段，湖北已進入經濟發展的新常態，經濟發展速度在國內長期名列前茅。根據湖北省統計年鑒的數據得到，2021年湖北省內GDP增長勢頭依舊迅猛，地區生產總值總量達到50012.94億元。而這份成就，離不開“宜昌力量”：數據顯示，2021年宜昌市的GDP達到5022億元，排在全省第三，形成湖北省龍頭之一，與武漢、襄陽一起形成龍頭帶動格局。為了補回本次疫情所造成的損失，響應省內構建多級城市消費梯隊的政策，宜昌市打造區域性消費中心城市，加速省內經濟復蘇，可見宜昌市在湖北省經濟發展等方面都有著重要的地位。宜昌在建設現代化特大城市的道路上，離不開在宜昌市高速發展的眾多產業給予的有力支撐。而在宜昌的城市發展、經濟壯大的變化中，也離不開中小微企業的快速發展，為宜昌的經濟發展注入了強大的生命力(陳思嘉,劉卓然,2022)。可以從中看得出來小微企業作為國民經濟的發展基礎，在GDP增長，財政稅收，技術創新以及穩定城鎮勞動人口就業這方面都發揮了重要的貢獻，保護小微企業有利于激發市場主體活力，提高經濟活躍度并穩定社會發展。但是，對于小微企業尤其是創立時間不長的小微企業來說，存在一系列諸如“融資貴，融資難”等問題。這一系列融資難題和瓶頸的原因不僅包括金融機構對于小微企業的融資約束，還有由于小微企業自身條件限制而無法獲得足夠的融資金額，因此會導致小微企業的融資渠道不夠通暢。長期以往，受到影響的小微企業現金流不夠穩定，會影響到小微企業的生存，并一旦在遇到突發緊急情況時，還會出現企業的現金流斷裂甚至企業破產等嚴重后果(王凱旋,陳慧玲,2023)。有效的解決小微企業“融資貴，融資難”的問題，事關我國的市場經濟健康發展，因此引起了政府以及有關學者的密切關注和廣泛討論，成為我國現在需要解決的重要任務。有關職能部門也對于小微企業的融資發布了一系列的福利優惠政策(蔡雨桐,楊旭東,2021)。可以預見，在未來有效的保證小微企業成長，重點關注小微企業融資難的問題可以支持經濟的健康發展，是符合國情的有效措施。研究意義在如今新冠肺炎疫情對于世界經濟的沖擊與影響下，盡管有我國對疫情的有效管控以及政策的補貼扶持，仍然有許多小微企業在融資方面受到了重大影響。在這一大背景下，針對小微企業在融資方面遇到的各種問題，通過此事可以看出本文對金融創新緩解小微企業融資約束的作用進行了研究，分為以下三個方面：一、首先分析總結了湖北省金融的發展現狀，并以湖北省宜昌市為例進行具體的分析，說明小微企業的發展情況和融資現狀；二、我們以金融創新理論等作為理論基礎，分析其對小微企業的影響機制，結果表明，金融創新確實可以有效的幫助小微企業融資；三、利用計量模型進行了實證分析(薛宇峰,馬思敏,2021)。根據實證分析結果，進一步研究宜昌市金融創新對本地小微企業融資可得性之間的關系。這對地方政府有關部門響應國家有關小微企業的政策，以及地方金融部門對于金融體系的創新改進以及優化融資服務等具有一定的現實指導作用；而對于小微企業結合當地的經濟市場環境，改善自身的融資方案，為小微企業的成長具有一定的借鑒意義，為本地的發展提供了現實理論參考，有助于提高金融運作效率。研究方法本文采用理論研究和實證研究來分析金融創新在小微企業融資約束方面的作用。理論分析部分，通過對于企業融資約束和金融創新等方面的文獻資料進行總結分析，說明在小微企業融資的過程中金融創新對其的影響。在實證分析部分，通過政府發布的統計年鑒收集相關年度數據，并借用Eviews統計學軟件進行時間序列分析。文獻綜述國外研究在小微企業自身融資約束方面，Berlin和L.Mester（1997）發現融資服務存在關系融資業務，銀行為了與企業能夠創建長期的合作關系，會選擇進行利益少或沒有利潤的業務以獲得相互了解；Keasy和R.wstson（1999）研究表明由于小微企業自身經營條件存在一定的限制，導致無法直接的從資本市場獲取資金的支持，需要金融機構作為中介來讓他們獲取足夠的融資；G.Tabuenca和J.Espert（2010），以及Tsumata（2015）研究認為，由于小微企業在財報信息方面、信貸審批材料以及征信擔保體系方面的不完善，無法獲得足夠的資金支持，難以擴展自身業務(李晨曦,張雪婷,2020)；Charles和S.Haber（2011）研究表明，通過此事可以看出銀行受政府影響，政府更傾向于為大企業提供擔保，與政府合作密切的銀行也更加愿意為大企業提供資金支持，小微企業因此受到差異歧視(王俊杰,陳宇辰,2022)。在小微企業融資與金融創新的領域內，S.Basak和B.Croitoru(2007)發現金融創新可以打破全球市場中仍然存在的封閉區域以及局限，使得資金流通速率提升，調整資源配置，使融資的風險獲得有效轉移，小微企業融資效率提升；L.Laeven(2009)的研究表明，金融創新可以使金融機構的利潤收益得到顯著的提升，考慮到這些因素也可促進企業開拓創新性產品的研發與經營，進而使社會的科學技術水平進步，保證整個社會經濟穩定增長(孫佳怡,劉思遠,2023)；J.Wonglimpiyarat(2011)研究發現，金融創新可以有效支持政府部門的運作效率以及金融管理能力；Piazza(2012)分析得出，金融創新可以使金融信息得到充分的使用，并使獲取這些信息的成本降低，對降低金融市場的投資風險具有良好的正向促進作用，實現小微企業信貸門檻的降低(高婷婷,鄧凱文,2020)。國內研究關于小微企業融資約束的研究根據國內研究現有資料分析，周宇航,吳明澤（2013）調查研究得出，小微企業得到的資金支持，更多的是通過內部融資或是非傳統渠道獲得融資支持，而從正規金融機構獲取的融資支持較少；趙瑞雪,楊悅瑩（2014）指出小微企業存在一系列諸如：資金方面需求遠大于供給、信貸門檻較高、借貸的渠道多為民間融資渠道而非正規金融借貸、融資手段有待優化等一系列問題；陳家豪,郭敏怡（2017）研究得出銀行與企業能夠達成高效的合作，在此脈絡之下離不開良好的金融工作環境；劉滿鳳和趙瓏（2019）通過研究得出，當下精簡融資流程依賴于大數據的融資機制，通過大數據賦能可以有效提升互聯網融資平臺的資源配置效率；黃明慧,孫瑾萱（2019）認為信貸配置的市場化，既能增加小微企業在市場中的融資機會，同時也增大了小微企業在整個市場的競爭成本，故需要政府對企業進行引導，使金融結構及時優化、金融工具及時創新；林怡婷,馮宇（2019）研究認為，近年來小微企業的融資難問題得獲得了改善，但仍存在供需不匹配等問題，融資方式仍需豐富和變化。為驗證上述結論的合理性，本論文從多個視角進行了深入的討論與檢驗。我們采集了多種來源的高質量數據，并通過嚴格的篩選與凈化程序，確保了數據的準確性與可信度。這些數據涉及多種變量和影響因素，為研究的綜合分析奠定了穩固的基礎。在研究方法上，本文采納了多種先進的統計與分析技術，旨在全面、公正地評估所研究的問題，從不同角度揭示數據所蘊含的規律和關系。通過綜合運用這些方法，我們得以更深入地理解所研究現象的本質及其內在機制。關于金融結構與小微企業融資約束之間關系的研究李祥(2004)研究發現，市場中的金融中介的融資服務更愿意為大企業提供，而嚴格限制小微企業的融資渠道，主要原因是金融結構布局存在問題；彭子琪,蔣浩然（2015）研究表明，國內的金融結構體系會對有關其融資的政策傳播形成阻礙，應當進行調整使其更加符合小微企業信貸特點，才能使得對于小微企業的扶持號召得到落實；羅智勇,邱婧涵（2010）發現，市場中大企業會對小微企業產生排擠的作用，按照這形勢發展占用小微企業的融資資源；冉瑞恩和鄧翔（2016）指出導致了小微企業融資難的問題的原因受到市場構建體系有待完善以及金融中介受支配較小的特點影響，銀行的逐利性使小微企業難以獲得貸款支持；何詩雨,王思杰（2019）研究表明，需要政府部門、財政當局以及有關金融機構共同發力，來引發金融中介對于小微企業提供信貸服務的意愿。關于金融創新與小微企業融資的研究張平和李瑞（2003）指出為緩解融資約束問題，小微企業要提升自身能力，企業要對管理層進行人才培養建設，金融中介要擯棄落后的觀念，創新性地改變信貸標準，政府則需要將金融管理制度繼續改善，在這些因素作用下共建適合小微企業融資的良好環境；曹東陽,張曉彤（2015）金融創新幫助金融機構進行產品更新，政府優化金融監管結構，為小微企業提供更多的機遇；許澤宇,李銘慧（2020）認為利用金融科技創新技術，如人工智能、大數據等，能夠有效改善小微企業的自身缺陷，創造新型信貸機制，基于這種狀況拓寬企業融資渠道以及方式；劉瑞陽,王怡然（2020）關于普惠金融的研究表明，其增加了小微企業獲取的資金，同時也會存在經營風險以及信息限制的問題。在探討干擾因素與誤差來源方面，本文進行了詳盡而系統的研究。初步識別了可能對研究結果產生影響的若干關鍵因素，包括樣本偏差、數據誤差、遺漏變量以及時間延遲效應等。針對這些潛在干擾因素，本文進行了深入的探討，并嘗試通過理論分析與實驗驗證來量化其影響。為了控制樣本偏差，本文注重樣本的代表性和全面性，并通過同領域專家評審來評估樣本選擇對結論可靠性的潛在影響，以全面覆蓋可能影響研究結果的各項因素。合理利用科技賦能企業，拓寬信息獲取渠道，對供應鏈進行重組，優化市場資金配置效率。概述總結由此可以總結出，國外以及國內對于有關小微企業融資的問題已經引起了廣泛的關注，并有豐富的研究成果。相關研究多是從小微企業自身的局限性以及金融中介的特點出發。而在金融機構的金融創新信貸標準流程的觀念、區域的創新發展意識、還有資本市場的運作效率以及金融體系的資金配置能力方面研究相對較少，所以，本文從以上這幾個方向進行深入的拓展研究。理論分析宜昌市中小企業融資現狀宜昌市位于湖北省，該省在我國的經濟發展速度在國內長期名列前茅。宜昌則是省內經濟發展的領先者。在新冠疫情的影響下，宜昌經濟加速復蘇重振，新增規模以上工業企業136家，平均增速高于全省1.1%。宜昌市在2021年加大力度增加有效投資，大力度扶持市場主體恢復運作和持續發展，幫助小微企業融資將低價格、增加資金、擴寬渠道，市內小微企業工業總產值超過了1656.99億元，普惠小微企業貸款高于843.11億元。宜昌市小微企業的發展與當地的金融市場環境密不可分。整體來看，宜昌市金融行業良性發展。2020年宜昌市金融機構存款余額4389.86億元，貸款余額4002.37億元，規模位列湖北省同等地市首位。在這條件下進行宜昌市金融市場發展至今，隨著經濟體量的發展壯大，金融機構體系的構建范圍廣、種類多，形成了多方層次并存合作的局面，健全了宜昌市的金融組織體系。宜昌牢牢把握住近年來長江經濟帶區域開放開發帶來的機遇，對產業進行加速轉型升級，構建出國際化、現代化且富有地區特色的產業體系(孫逸,吳雅婷,2021)。隨著宜昌經濟的高速發展，許多金融機構選擇在宜昌建立，考慮到當前的環境如表3-1所示為宜昌市金融行業機構的數量分布，表現出宜昌存在著各類型金融行業機構，包括但不限于銀行、證券、保險等。隨著金融機構體系逐漸發展健全，優化服務，規范辦事流程，使得宜昌的連續多年榮獲“全省金融信用市”，體現了宜昌良好的市場主體信用意識(鄭曉晴,張晨昊,2023)。表3SEQ表\*ARABIC\s11金融行業機構分布項目數量銀行業金融機構（家）35企業集團財務公司（家）3證券營業部（家）19信托公司（家）11保險公司（家）42小額貸款公司（家）42消費金融公司（家）12各類投融資公司258此外，宜昌現有的金融機構還推出了特殊化服務——針對當地經濟發展特點，切合小微企業發展實際情況，專門為小微企業融資提供服務、開設網點和研發產品，推出多種類的小微企業融資工具，促進了宜昌良好的金融創新環境。可以從中看得出來宜昌市有關政府部門也出臺了扶持小微企業的有關政策，并在在宜昌的高新區，臨沂區等地對小微企業在科技、資金、人才培養等多個方面予以政策支持，投入大量的創新科研資源，鼓勵創業，積極采用現代化的企業管理手段(葉思涵,周嘉怡,2020)。總體而言，宜昌十分重視小微企業的發展，發布了大量紓解中小微企業融資難融資貴問題措施，持續加大對小微企業的扶持力度，由政府主導，采用科技賦能，通過此事可以看出搭建有關服務平臺，多措并舉為小微企業的成長提供支持力。與此同時，結合大數據時代特征，將數字經濟核心產業作為重點發展對象，對科技創新升級改造產業的工作重點全面投入。宜昌市將發展地方特色產業、加大地區開放程度、運用大數據和科技創新、政府部門大力幫扶等多點結合，為小微企業的經濟發展創造了良好氛圍(魏思遠,楊瀾詩,2021)。本研究的結論與劉振教授、程曉天教授等人在相關主題的研究所得基本一致，尤其是在研究過程與結果上呈現出顯著的相似性。這種相似性不僅體現在方法論層面的實驗設計上，如數據搜集與分析方法的采用，還深刻體現在核心發現與理論推導的層面。本研究在此基礎上進行了更為深入的剖析，不僅確認了前人的研究成果，還在一定程度上豐富了研究的層次與維度，為理解研究主題提供了新的思路。不過，湖北省宜昌市內的小微企業仍然面臨著許多困難：從外部環境來看，市場供需仍舊不平衡；從內部因素來看，也存在著資金緊張、成本上漲、融資困難等等限制，企業仍然在面臨著嚴峻的考驗。尤其是在新冠疫情的沖擊下，許多小微企業受到了巨大的影響，對于小微企業的發展以及融資問題，還需要繼續關注。金融創新緩解小微企業融資約束的機制分析小微企業融資約束相關理論及其影響機制（1）融資約束融資約束的定義是，當企業由于獲取不到足夠的資金等理由對自身生存發展造成不良影響，于是選擇通過金融中介進行融資時，由于外部融資環境或融資體系出現問題，導致企業面臨的供需不對稱。考慮到這些因素故小微企業融資約束指的是在小微企業在創建和成長過程中出現資金不足時，無法從外部獲取到足夠的融資支持。小微企業信貸受到金融中介長期的貸款管控、冗長的審批步驟會讓小微企業的融資受到約束(陳澤宇,趙欣然,2022)。同時，許多小微企業自身經營出現問題、報表資料不完整、負債過多等原因也會遭到融資請求受拒，從而放棄對外融資。（2）金融排斥現象及其影響機制市場中存在金融排斥現象，受到排斥的主體的特征往往是市場中的競爭力不強、生存能力弱，比如小微企業。金融機構出于風險和盈利的考慮，使得小微企業從正規金融機構獲得足夠的融資滿足需求變得很難。比如，金融機構為了控制風險，會給小微企業設置附加條款，同時有復雜的貸款審批流程，提高了融資的成本。（3）金融機構對等理論及其影響機制根據金融機構對等理論，大型金融機構通常會不重視小微企業的融資需求，因為它們更傾向于給更加穩定的大型企業提供融資(馮宇,王一諾,2023)。而愿意與小微企業保持長期的合作關系的是中小型金融機構，這是由于大型企業的融資需求可能會超過了中小型金融機構自身的能力上限，同時在大型企業的融資方面，在此脈絡之下大型金融機構占有巨大優勢，搶占了市場，而數量日益增多的小微企業成了中小型金融機構新的市場選擇。這種現象使當地的中小型金融機構對小微企業的總體發展情況能夠更加全面地知曉，為預測未來該企業的發展、評估風險提供了依據(羅澤鋒,林欣怡,2022)。（4）比較風險假說及其影響機制比較風險假說中提到了風險系數的概念。在金融機構對企業的融資中，風險系數可以用來評估企業風險。金融機構在進行融資貸款的審批時，將不同的企業制定不同的風險系數的原因，除了上述企業和金融機構自身原因，按照這形勢發展根據以往的研究成果，還在于政府以及其他外部環境對于小微企業融資的影響。政府愿意為大型企業尤其是國有企業等提供更多的財政補貼或擔保手段，使得大型國有企業的比較風險系數更低(徐昊軒,劉思彤,2021)。針對上述結果，作者進行了反復驗證與比對，尤其是與同行結論進行了詳盡的比對與分析，以確保所得結果的穩定性和可靠性。在與同行研究的對比中，作者注意到，盡管在具體成果的表述上可能存在微小差異，但核心結論和趨勢均保持一致，這進一步增強了本研究結論的可信度。特別地，作者深入研究了與方佳佳教授在相關主題研究中的結論的異同點，通過這種對比與分析，不僅深化了對研究主題的理解，也為后續研究提供了有益的參考和啟示，為研究的進步和發展提供了重要支持。當小微企業受到風險時，政府在政策上對其擔保力度不足，金融機構為了控制自身的風險就會提升小微企業的風險系數。同時，在不同時間段內的政府部門決策，有關法律等也會對金融機構對企業的融資選擇造成影響(江晨曦,趙文瑤,2020)。金融創新理論以及影響金融創新能力的因素（1）金融創新理論金融創新是指創新者對于當前的已存在的金融框架進行突破或是改進，建立起新的金融發展系統，以達到獲取利潤或者優化現有條件的目的。各方金融創新者進行金融創新的內在動力即為了追求利潤或是改善自身金融的市場環境。（2）影響金融創新能力的因素隨著過去有關研究者的討論，金融創新的定義范圍逐漸擴大，但一致認為，金融創新能夠有效的幫助金融行業蓬勃發展。一般來看，有以下幾個方面：第一，金融機構進行內部創新，認為金融機構的收益或資本運作配置效率可以作為金融創新的指標。金融機構可以通過內在的創新，在這些因素作用下例如優化風險控制方式、更新信貸審核技術、創新融資工具等方式來提升利潤(彭浩然,王梓涵,2023)；第二，金融市場大環境的創新氛圍，金融創新的發展離不開科技的發展以及創新型人才的培養來對各方面進行豐富、改善，以滿足多種融資需求，同時在現在當今市場產品愈發復雜的情況下，讓金融機構能夠有效的進行風險評估，提高資金的安全性，進而優化市場資源調配效率，以此來推動金融變革；第三，政府部門頒布的有關政策制度(龔雪婷,鄧雨晨,2021)。政府金融部門有改善市場環境的責任，而政府的調控力度，幫扶政策都會影響到金融活動。金融創新緩解中小企業融資的主要方式緩解企業融資困境、促進經濟主體的正向發展需要有良好的整體資源配置，而資源配置效率受到金融結構的影響，而在不同的發展階段，不同時期受到不同的政策影響下，金融結構有著不同的區別(魏心怡,陳俊杰,2022)。為了讓金融結構能夠更好的適應當下背景，應當不斷推近金融創新，通過更新體制以及添補新的金融工具等方式，基于這種狀況在金融領域進行創新的活動，以此有效地推動社會金融發展。金融創新通過調整區域的市場資源配置效率來加速資金流通實現風險的有效轉移，因此也有助于緩解當前小微企業存在的融資問題(朱雪怡,李旭堯,2023)。前述結果在一定程度上驗證了本文預先設計的理論框架。現有的研究分析與理論預測保持了良好的一致，證明了理論模型中機制的有效性。具體來說，研究發現關鍵變量間的關聯性及變化趨勢與模型預測相符，這不僅加強了理論框架的可靠性，也為深入剖析該領域的復雜關系提供了實證支持。同時，結果的吻合性表明理論框架中考慮的影響因素及其相互作用是合理的，這對揭示研究現象的本質具有重要意義。此外，這一驗證過程也為后續研究提供了指引，即在已驗證有效的理論框架下，可以更加深入地探討未被充分理解的因素，或把模型推廣到更廣泛的場景中進行驗證和優化。（1）基于信貸配給的視角金融機構在金融創新方面，對于小微企業的信貸配給問題，可以以金融創新的方式更新融資模式，創新融資審批標準等。由上述金融機構對等理論分析得出，可以讓規模較小的金融機構發揮作用，突出中小型金融機構的重要性。在這條件下進行因此在金融創新方面，將傳統融資模式進行變革創新，在原有的標準例如信用等級等方面進行延伸，根據中小型金融機構與當地小微企業的長期合作中相互了解，深入接觸而獲得的實際情況，例如，企業的發展計劃以及人脈資源，管理者的能力進行有效的評估，對于評估結果優秀的適當降低融資門檻，幫助解決小微企業融資困境(高宇澤,孫曉瑩,2022)。政府金融部門在金融創新方面，由政府進行主導，建設小微企業信用平臺，并出臺相關政策提供有效的幫助，在這條件下進行為小微企業提供多種解決方案。例如金融機構進行信貸融資時往往會對企業的自身條件和信用等級提出要求，還讓企業提供抵押擔保(劉宇翔,周嘉彤,2021)。當小微企業融資門檻過高，無法提供足夠的抵押時，政府可以出面幫助小微企業做信用擔保，來改善小微企業融資門檻高的問題。同時結合金融機構對等理論，可通過調整金融結構體系，扶持發展本地的中小金融機構，豐富金融框架層次，從而有效緩解小微企業融資約束問題。（2）基于金融效率的視角根據上述關于金融排斥現象的分析，金融機構會對風險進行管控，以及大量的融資審批工作也會給金融機構造成一定的管理費用上的壓力，因此增設小微企業融資門檻；而通過金融創新就能夠提高資源的配置效率、金融機構審批效率，考慮到當前的環境從而使小微企業融資的成本降低。結合當前的互聯網、大數據，云計算等技術，利用數字化技術降低信息篩查成本(宋怡然,龔文韜,2023)。對金融工具進行創新，在當下復雜的金融環境中，首先可以設計出更專業，更有針對性的金融工具，滿足金融業務需求；為保障研究結論的可復制性和廣泛適用性，本研究實施了一系列策略，以增強研究的嚴謹性和普遍性。從研究規劃到數據收集、解析，每一步都嚴格遵循科學方法論，力求標準化與明晰化。研究設計階段，明確界定了研究目標與變量，以保障研究的邏輯連貫性和可操作性。此外，采用多元數據來源及收集策略，提升數據的豐富性和代表性，避免單一數據源可能引發的偏差。通過詳盡的研究日志、數據收集分析流程的描述，以及清晰的研究結果可視化展示，有力推動了研究成果的普及。其次，增強金融工具評估模型的準確度，用來對風險進行評估，優化金融機構融資服務，降低小微企業融資的成本(呂澤,張欣怡,2020)。實證分析計量指標的選取與確定本章的實證目的為：通過VAR模型來探究金融創新對小微企業融資約束的影響。宜昌市的金融創新效率往往受到許多外部因素的影響，其中包括當地的經濟水平、政府對金融的管控力度等。基于上述理論影響機制的分析，并參考有關文獻資料，本文進行的指標選取如下(張思雨,李俊杰,2021)：選取其間宜昌市2005年-2020年數據。變量的數據來源與定義見表4-1.小微企業融資能力：小微企業融資可得性（LOAN），即小微企業從金融機構中獲取資金的能力。本文使用宜昌市每年小微企業貸款余額占年度金融機構各項貸款余額的比重，作為衡量小微企業融資可得性的指標；金融創新能力：根據前文的分析，將金融創新能力的度量指標定為：1.政府干預（GOV）。從過去對金融創新的研究中以及前文對于金融創新的分析中科院得出，政府對于金融的干預程度、監管條例以及有關稅收政策的力度會影響到當地的金融創新水平。為了方便數據的選擇和計算，可以從中看得出來本文通過宜昌市政府財政支出占宜昌市的地區生產總值的比重來作為政府干預的指標(王宇航,趙悅婷,2022)。2.知識密度（KD）。地區的創新發展和創新氛圍往往與本地的知識密集度有著較強的關聯性。通常認為，知識密度越高會使地區的創新氛圍更加積極，有利于促進當地金融創新發展。為了方便數據的查找，通過此事可以看出本文選擇用地區每萬人所擁有發明專利數量來表示知識密度(何靜怡,陳明澤,2020)。3.金融效率（FIE）。金融效率反映了金融體系資金運轉能力，該能力的提高可以降低機構的運營成本，同時也證明有能充分利用現有資源，加速金融創新，使金融機構獲取利益的實力，所以可以用來衡量金融機構的資本運作能力(林悅婷,周俊凱,2021)。本文以金融機構的年度金融機構各項存款余額與年度金融機構各項貸款余額的比率當做度量的指標。對數據取對數處理，可以達到消除異方差的目的。本文采用的分析軟件為Eviews10.0。表4SEQ表\*ARABIC\s11變量定義與數據來源變量融資可得性知識密度（KD）政府干預（GOV）金融效率（FIE）定義衡量標準是每年小微企業貸款余額占年度金融機構各項貸款余額地區的萬人所擁有發明專利數量，該指標越高體現區域內會更重視創新，更加追求創新發展宜昌市財政支出在宜昌地區生產總值的占比金融機構的年度金融機構各項存款余額與年度金融機構各項貸款余額的比率數據來源《宜昌統計年鑒》中國人民銀行官網《宜昌統計年鑒》《宜昌統計年鑒》《宜昌統計年鑒》實證模型本文通過VAR模型來分析相互聯系的時間序列數據，然后觀察隨機擾動項對變量的動態沖擊效果，由此來分析政府干預、知識密度和金融效率對小微企業融資可得性的影響(孫明杰,羅雨萱,2023)。VAR模型將整個系統中每個內生變量當做每個內生變量的滯后值函數，考慮到這些因素可用于本文中多變量時間序列系統的預測和描述隨機擾動對變量系統的動態影響。滯后P階的VAR數學模型為：可變換為矩陣模型：其中為外生變量，為內生變量，是待估計的參數矩陣，是常數項，是隨機擾動項。變量描述性統計如表4-2所示。表4SEQ表\*ARABIC\s12變量的描述性統計變量名LNLOANLNGOVLNKDLNFIE平均值-1.638963-0.937765-2.1085750.253180中位數-1.569523-0.520376-2.0760910.272229最大值-1.3250820.686973-1.7433680.362836最小值-2.109231-3.507133-2.5430800.092411標準差0.2223331.4559300.2085100.080137偏度-0.838098-0.531730-0.406248-0.740564峰度3.1553741.8708712.6906252.801335Jarque-Bera檢驗1.8891831.6039210.5039081.488807Prob0.3888380.4484490.7772800.475018實證方法與結果分析單位根ADF檢驗時間序列數據通常含有一定的趨勢，而這種趨勢的存在往往使得樣本數據之間出現偽回歸的情況。按照這形勢發展當需要判斷一組時間序列數據是否平穩時，我們常常會繪制時間序列圖，但是平穩序列的時間序列圖與含有單位根的時間序列圖很相似，以至難以區分(張宇婷,劉凡,2022)。本研究得出的結論與張福含、蘇天等學者的研究結論相吻合，這進一步表明了本研究方法論與理論框架得到了同行的支持，強化了結論的可靠性和實效性。張福含與蘇天等人在該領域具有較高的認可度，本研究與其結論的一致性凸顯了所采納的研究方法和數據分析手段在探索類似問題時的普遍性和科學性。這一一致性增強了相關領域理論體系的穩健性。這種跨研究的共識有助于鞏固和深化本研究對該領域的理解，為后續理論發展和跨地域、跨文化研究提供重要支持，有助于形成更全面、系統的知識框架。因此，對一個序列進行單位根檢驗在測定平穩性方面，就變得尤為重要，我們可以通過ADF檢驗來判斷這組時間序列是否真正為平穩的時間序列，結果見表4-3：表4SEQ表\*ARABIC\s13ADF單位根檢驗變量ADF值P值結論LNLOAN-1.5654740.4746不平穩DLNLOAN-3.3654900.0330平穩LNGOV-1.4964150.1839不平穩DLNGOV-2.9604620.0635平穩LNFIE-0.9010300.7585不平穩DLNFIE-4.4075810.0049平穩LNKD-1.4964150.5078不平穩DLNKD-4.7225500.0028平穩由表的結果可知，LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD的P值均大于0.1，接受原假設，認為LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD均不平穩。一階差分后的序列為DLNLOAN、DLNGOV、DLNFIE、DLNKD，均不存在單位根，表明它們均是平穩時間序列。說明LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD都是一階單整的，能夠進行下面的協整檢驗(陳雨軒,趙欣彤,2023)。Johansen協整檢驗協整檢驗可以用于檢測變量之間是否存在長期均衡關系。首先，確定最優滯后階數。如表4-4所示：表4SEQ表\*ARABIC\s14最優滯后階數表

LagLogLLRFPEAICSCHQ0

18.06337NA

1.58e-06-2.009054-1.826466-2.0259551

67.50443

63.56707

1.51e-08-6.786346-5.873407-6.8708562

110.6226

30.79871*

7.21e-10*

-10.66037*

-9.017083*

-10.81249*綜合LR、FPE、AIC、SC以及HQ五個指標，發現“*”標記出各個指標下指標最小的滯后階數，且指向階數2的指標最多。選擇2為最優滯后階數(龔浩然,王佳琪,2021)。進行Johansen協整檢驗，結果見表4-5：表4SEQ表\*ARABIC\s15Johansen協整檢驗UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)HypothesizedTrace0.05No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*

0.993411

97.64311

47.85613

0.0000Atmost1

0.768724

27.33029

29.79707

0.0938Atmost2

0.349874

6.832252

15.49471

0.5972Atmost3

0.055810

0.803996

3.841466

0.3699在“None”的假設下，從表的結果來看，P值小于0.05，拒絕原假設，說明LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD之間存在協整性。基于這種狀況在“Atmost1”的假設下，P值大于0.05，接受原假設，說明LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD之間至多存在一個協整關系。綜合這幾個假設得出結論為：LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD之間存在長期穩定的均衡關系，在這條件下進行即融資可得性（LOAN）、政府干預（GOV）、金融效率（FIE）、知識密度（KD）之間存在長期均衡關系(楊心怡,劉建輝,2022)。格蘭杰因果關系在經濟學變量中，有些變量相關性很強，卻不一定是有意義的，至于誰因誰果也無法判斷，可以運用Granger檢驗它們是否存在因果關系，結果如表4-6所示(李銘澤,張欣穎,2023)：表4SEQ表\*ARABIC\s16格蘭杰因果檢驗

NullHypothesis:F-StatisticProb.

LNKDdoesnotGrangerCauseLNLOAN

15.37300.0244

LNLOANdoesnotGrangerCauseLNKD

0.981560.5274

LNGOVdoesnotGrangerCauseLNLOAN

7.323230.0668

LNLOANdoesnotGrangerCauseLNGOV

0.691400.6454

LNFIEdoesnotGrangerCauseLNLOAN

1.329190.4244

LNLOANdoesnotGrangerCauseLNFIE

2.169060.2754從表4中我們可以得到，原假設“LNKDdoesnotGrangerCauseLNLOAN”中，P值=0.0244＜0.1，拒絕原假設，即在10%的顯著性水平下，認為知識密度（KD）是融資可得性（LOAN）變動的格蘭杰原因。原假設“LNGOVdoesnotGrangerCauseLNLOAN”，P值=0.0668＜0.1，拒絕原假設，即在10%的顯著性水平下，認為政府干預（GOV）也是融資可得性（LOAN）變動的格蘭杰原因(趙俊彥,周雪琳,2021)。VAR模型VAR模型可以將時間序列間的長期作用與短期作用分離，在上一部分我們已經得出結論：LNLOAN、LNGOV、LNFIE、LNKD具有協整性。可以從中看得出來接下來，為研究這幾個變量的短期波動情況，我們可以進行VAR模型，結果如下(邱紫萱,吳思彤,2020)：LNLOANLNKDLNGOVLNFIELNLOAN(-1)

0.750191

0.477499

0.024667

0.022088

(0.90283)

(0.81202)

(0.50704)

(0.23337)[0.83093][0.58804][0.04865][0.09465]LNLOAN(-2)-0.419599-1.522304

0.029159-0.150722

(1.00701)

(0.90571)

(0.56555)

(0.26030)[-0.41668][-1.68078][0.05156][-0.57902]LNKD(-1)

0.113223

0.052799-0.018509

0.022023

(0.30884)

(0.27778)

(0.17345)

(0.07983)[0.36660][0.19008][-0.10671][0.27587]LNKD(-2)-0.135878

0.657781

0.104847-0.061145

(0.23279)

(0.20937)

(0.13074)

(0.06017)[-0.58370][3.14171][0.80198][-1.01615]LNGOV(-1)

0.145032

1.400265

0.799421

0.240628

(0.94713)

(0.85185)

(0.53192)

(0.24482)[0.15313][1.64378][1.50291][0.98286]LNGOV(-2)

0.521512-0.123788-0.621830-0.043981

(0.76188)

(0.68524)

(0.42788)

(0.19694)[0.68450][-0.18065][-1.45328][-0.22332]LNFIE(-1)-1.011698-3.509983

0.466969

0.156457

(3.22079)

(2.89681)

(1.80883)

(0.83255)[-0.31411][-1.21167][0.25816][0.18793]LNFIE(-2)-0.033211

1.345023

0.457707

0.317200

(2.14443)

(1.92871)

(1.20433)

(0.55432)[-0.01549][0.69737][0.38005][0.57224]C

0.543891

1.728728-1.767259

0.271530

(2.34308)

(2.10738)

(1.31589)

(0.60566)[0.23213][0.82032][-1.34301][0.44832]LNLOAN=0.750190569519*LNLOAN(-1)-0.419599274364*LNLOAN(-2)+0.113223239211*LNKD(-1)-0.135878302935*LNKD(-2)+0.145031897889*LNGOV(-1)+0.521512120551*LNGOV(-2)-1.01169803516*LNFIE(-1)-0.0332110282669*LNFIE(-2)+0.543891230334由方程的形式可知，方程的右側僅含有滯后的變量，所以該模型是對融資可得性（LOAN）、政府干預（GOV）、金融效率（FIE）、知識密度（KD）與四者的滯后兩個時期的值進行回歸，以估測四個變量之間的動態關系(徐怡婷,李文俊,2022)。通過此事可以看出為了進一步探究金融創新對小微企業融資約束的動態沖擊，將繼續進行脈沖響應函數和方差分解分析(朱宇浩,孫浩然,2021)。該結果與預期一致，且與前輩構建的成熟體系高度一致，本文不僅驗證了階段性研究成果的可靠性，還進一步強化了該領域的理論支撐。這一發現為本文的基礎研究提供了強有力的實證支持，也彰顯了已有理論框架的普遍適用性和穩健性。通過對比分析，當前研究中的數據點與先前文獻的核心論點相吻合，加深了本文對該領域內在機理的理解，為后續研究者在此基礎上進行更深入的挖掘和創新提供了契機。此外，結果的一致性還意味著本文在方法論上的選擇是明智的，為后續類似方法的研究樹立了信心。VAR模型穩定性檢驗由于VAR模型的建立是要在其整體穩定的基礎上，不然它的合理性及相應的經濟意義難以成立(王子琪,陳晨曦,2023)。檢驗VAR模型是否穩定的標準是單位圓的特征根檢驗，在此脈絡之下本相應檢驗結果見圖4-1，可以得知，所有的特征根都在單位圓內，即特征根均小于1，通過了檢驗，因此本文所建立的VAR模型較為穩定。圖4SEQ圖\*ARABIC\s11AR根的穩定性檢驗脈沖響應函數為了進一步直觀地描述兩個序列之間的相互影響程度，我們將用脈沖響應函數來進一步研究，給變量一個沖擊，另一個變量將如何對這一沖擊進行響應。結果如圖4-2所示：圖4SEQ圖\*ARABIC\s12脈沖響應函數第一個圖是給知識密度（KD）一個正向沖擊時，融資可得性（LOAN）對此波動做出的反應。從圖中可以看出，影響始終呈現正向。說明知識密度對融資可得性的影響是正向的。第二個圖是給政府干預（GOV）一個正向沖擊時，按照這形勢發展融資可得性（LOAN）對此波動做出的反應。從圖中可以看出，影響呈現正反不定波動，前期是正向，說明政府干預不利于融資。第三個圖是給金融效率（FIE）一個正向沖擊時，融資可得性（LOAN）對此波動做出的反應。從圖中可以看出，影響呈現負向，基于這種狀況說明金融效率（FIE）對融資可得性有負向影響(陳思嘉,劉卓然,2022)。方差分解上一小節的脈沖響應函數可以看出兩個變量中的一個變量受到沖擊時，另一個變量將在趨勢上做如何反應。而在這一小節，方差分解則可以具體考察一個變量的各個干擾項對于其變動的貢獻度大小(王凱旋,陳慧玲,2023)。因此，在這條件下進行我們可以通過方差分解的方法，來研究當融資可得性（LOAN）發生變化時，政府干預（GOV）、金融效率（FIE）、知識密度（KD）對這一變動的影響程度為多少，結果如表4-7所示(蔡雨桐,楊旭東,2021)：表4SEQ表\*ARABIC\s17方差分解

PeriodS.E.LNLOANLNKDLNGOVLNFIE

1

0.197345

100.0000

0.000000

0.000000

0.000000

2

0.222112

97.01199

2.365032

0.257706

0.365272

3

0.233835

91.14683

7.733991

0.261946

0.857235

4

0.247917

87.06193

11.74624

0.428599

0.763232

5

0.249914

86.37771

12.38874

0.473065

0.760490

6

0.253612

86.75713

12.03142

0.468267

0.743180

7

0.254194

86.59513

12.07964

0.530832

0.794391

8

0.261216

86.72664

12.00722

0.502947

0.763198

9

0.264014

86.60440

12.13033

0.515172

0.750099

10

0.264118

86.59862

12.12337

0.517302

0.760707從表格對融資可得性（LOAN）的描述中可以看出，滯后期越大，對于融資可得性（LOAN）的變化來說，滬深300指數HS融資可得性（LOAN）的影響力趨于減小，而政府干預（GOV）、金融效率（FIE）、知識密度（KD）的影響力趨于增大(薛宇峰,馬思敏,2021)。考慮到當前的環境在滯后期為10期時，政府干預（GOV）、金融效率（FIE）、知識密度（KD）對于融資可得性（LOAN）變化的貢獻度分別趨于0.52%、0.76%和12.12%。綜上可得，政府干預（GOV）、金融效率（FIE）、知識密度（KD）對融資可得性（LOAN）的波動有一定的影響力，且知識密度（KD）對融資可得性（LOAN）的影響力較大。總結與建議研究總結本文基于金融創新對小微企業融資影響的角度出發，以金融結構理論、金融排斥理論以及金融機構對等理論等理論作為研究基礎，探究了金融創新的本質是對金融機構的所處運營環境、當地政府調控措施、機構內部效率等進行改善，降低信息不對稱造成的風險以及融資成本的問題，以及金融創新如何對小微企業融資約束產生影響(李晨曦,張雪婷,2020)。最后，通過實證分析，增強了金融創新與小微企業融資約束之間的聯系，并得出結論：宜昌市會影響金融創新的因素即知識水平，可以從中看得出來金融市場的經營效率以及政府有關部門對金融業的干預程度，對小微企業的融資可得性存在影響。政策建議總結本文的分析和研究，可以得出小微企業的融資可得性和當地的知識密度水平，金融機構的運作效率以及政府的干預力度存在聯系，通過此事可以看出該結論對于緩解企業融資約束現象具有一定程度的現實指導意義。小微企業融資約束問題的解決任重而道遠，還需要學術界、小微企業本身、金融機構以及政府部門共同發力，從理論到實踐的工作進行全面的研究，到最后落實到工作。因此根據分析結果，本文將提出以下政策建議：政府積極發揮主導作用政府對于市場經濟有著宏觀調控，監督管理等職能，并且政府作為宜昌市的社會經濟領導者，應當注重社會信用體系的建設，改善整個社會的信用，分為并且。政府要監督引導廣大中小企業加強自身融資能力以及融資信用擔保體系的建設(王俊杰,陳宇辰,2022)。（1）發揮管理職能政府作為管理部門要引導本地社會的道德建設，加強誠信宣傳，培養公民與企業的征信意識，營造良好的社會誠信氛圍。同時，考慮到這些因素政府還需要規范小微企業的信用法律體系，為企業形成法律的約束力，有關執法部門也要加強監督，通過巡視、檢查等方式，對于違法企業和個人嚴厲懲處(孫佳怡,劉思遠,2023)。（2）引領征信信息庫建設信息庫的建設是符合當今大數據時代的特征，利用大數據對于征信數據的管制。政府掌握著大量的信息數據，應當作為牽頭者，讓各金融行業主動的通過相關平臺共享自有數據，形成數據總庫，并且政府要做好部分數據的保密工作，搭建公信數據查詢平臺。推動金融機構創新改革大型金融機構要積極開展自我改革，轉變對于小微企業的固有觀念，并從金融創新，融資審批，環節優化等方面全面幫助小微企業降低信貸門檻，提升支持的力度，主動承擔社會責任，為緩解社會的融資約束作出貢獻，在此脈絡之下響應國家政府的號召(高婷婷,鄧凱文,2020)。而中小金融機構應當發揮自身優勢。可以將重心面向基層小微企業，擴散基層服務網點，同時自身也要不斷的進行金融創新，保障自身能夠源源不斷地為小微企業提供融資幫助。（1）商業銀行不斷更新經營理念大型企業要減小對小微企業的偏見，轉變固有觀念，有利于從小微企業中獲取一部分的利益，對自身的發展也有一定的好處，同時可以憑借自身的優勢，響應政府政策，為幫助小微企業提供特殊服務。中小型金融機構在與大型銀行的競爭中，應當發揮小微企業能夠帶來的優勢，可以利用對于小微企業的熟悉與了解，在這些因素作用下在小微企業信貸服務方向承擔起這部分責任，為小微企業的融資發展做出一份自己的貢獻，同時也能提高自身的資源使用率。（2）融資產品創新金融機構應當繼續增強對于小微企業的信貸產品的創新力度，加大有關產品的研發投入金額，可以針對小微企業的不同類型、不同時機、不同特征打造有針對性的信貸產品。利用現代數字化、信息化的技術，提供更加全面的信貸服務，做出與企業情況相對應的金融產品，同時針對于守信用的小微企業，可以進行正向激勵機制，開發優惠信貸工具。營造良好金融創新氛圍為了打造良好的創新發展氛圍，應當由政府主導引領，金融體系各行業主動加入、主動合作，緊密結合創新技術，比如大數據、人工智能等，探索新型金融模式。政府方面應當加強對于高新技術產業等創新產業的資金扶持，增大財政教育支出，塑造濃厚的創新氛圍，并且積極的引進創新型人才，加強人才隊伍的建設，引導本地創新風氣正向發展，鼓勵企業、金融機構進行產品和經營模式的創新，通過市場的良性競爭改善創新氛圍。而金融行業也要主動探索新型的金融合作關系，通過自身條件互相補齊功能，使金融效率得到優化，培育良好金融創業成長環境。利用宣傳和監督的方式，讓小微企業自我反思內部落后的經營模式，對自身的經營理念進行創新改革，吸收成功的先進經驗，建立科學的企業管理標準，完善企業內部建設。參考文獻[1]Boot,O.&Thakor,AV.BankingScopeandFinancialInnovation[J].ReviewofFinancialStudies,1997,10(4):1099-1131.[2]Dan,A.Towardasupply-sidetheoryoffinancialinnovation[J].JournalofComparativeEconomics,2013,41(2):401-419.[3]Frost,FA.Theuseofstrategictoolsbysmallandmedium-sizedenterprises:anAustralasianstudy[J].StrategicChange,2003,12(1):49-62.[4]Finnerty,John,D.AnoverviewofCorporatesecuritesinnovation[J].JournalofAppliedCorporateFinance,1992,4(4):23-39.[5]Garcia-TabuencaA,Crespo-Espert,J.L.CreditguaranteesandSMEefficiency[J].SmallBusinessEconomics,2010,35(1):113-128.[6]Wonglimpiyarat,J.Thedynamicsoffinancialinnovation劉瑞陽,王怡然tem[J].JournalofHighTechnologyManagementResearch,2011,22(1):36-46.[