1. 引言
随着在全球范围内可持续发展理念的广泛传播，企业的环境、社会和治理(ESG)表现以及金融科技水平(FinTech)对企业融资约束产生了广泛的影响。近年来，中国通过推动ESG信息披露标准化和绿色金融政策的落实，企业的ESG表现逐渐成为外部投资者和融资机构的重要参考。同时，金融科技的飞速发展为中小企业提供了更加便捷和灵活的融资渠道，通过大数据和人工智能等技术，金融科技平台提升了企业融资效率，缓解了融资约束。然而，不同规模和类型的企业在ESG表现和金融科技应用上的差异，导致其融资能力存在显著异质性。本文从理论和实证分析角度，研究ESG与金融科技如何共同作用，缓解企业融资约束，最终提出政策建议。
2. 文献综述
2.1. ESG对融资约束的影响
ESG与融资约束的理论联系可以通过利益相关者理论和信号传递理论加以解释。企业通过良好的环境保护、社会责任和公司治理实践，能够降低信息不对称，使得外部投资者对企业的信任感增强，从而降低融资成本[1]。此外，企业通过积极披露ESG信息，能够让投资者和债权人更清楚地了解其运营情况，减少了对企业未来盈利能力和财务健康状况的不确定性[2]。这种披露不仅提升了企业的透明度，还降低了融资成本，缓解了融资约束。根据实证研究，企业的ESG表现良好时，更容易吸引到资本市场的青睐，获得更优的融资条件[1]。这在环境和治理维度表现尤其显著。通过提升环境绩效，企业能够获得绿色金融工具的支持，如绿色债券和绿色贷款[2]。ESG通过多种机制影响企业的融资约束。首先，ESG信息披露能够提升企业透明度，减少与投资者之间的信息不对称。其次，良好的ESG表现可以为企业提供信用背书，增强外界对企业的信任感[3]。此外，企业的声誉也随着ESG表现的提升而增强，这能够进一步吸引负责任的投资者，缓解融资约束[2]。
近年来，越来越多的实证研究探讨了ESG表现与融资约束之间的关系。例如，崔惠颖等(2023)以中国A股上市公司为样本的研究表明，企业的ESG表现与其融资约束呈显著负相关[1]。通过提高环保措施和治理结构，企业不仅降低了信息不对称，还显著提升了其融资能力。此外，刘秀丽(2024)的研究指出，ESG表现好的企业更容易获得政府的绿色补贴和税收优惠，这些政策措施进一步缓解了企业的资金压力[2]。
ESG对不同企业类型的影响存在显著差异。研究发现，民营企业相比国有企业，更依赖于通过提升ESG表现来缓解融资约束[3]。民营企业由于面临更大的市场竞争压力，往往更依赖外部融资，因此其在ESG方面的表现对融资约束的缓解作用更加显著。此外，非重污染行业的企业通过改善ESG表现更容易获得市场的认可，而重污染行业的企业则面临更多的环境法规约束，这限制了其通过ESG表现降低融资成本的效果[1]。
ESG对融资约束的影响在不同行业和地区间也存在差异。东部发达地区的企业由于金融服务体系更加完善，ESG表现与融资约束的关系更为密切[1]。相比之下，西部欠发达地区的企业由于金融基础设施较为落后，ESG表现对融资约束的影响相对较弱。此外，政府在推动ESG和绿色金融方面的政策支持力度也因地区而异，这进一步导致了不同地区企业在ESG表现上的异质性。
2.2. 金融科技对融资约束的影响
金融科技通过大数据、人工智能、区块链等技术手段打破了传统金融的时空限制，极大提升了企业的融资效率[4]。自中国人民银行发布《金融科技发展规划(2019~2021)》以来，金融科技在中国迅速发展，并在支付、信贷、投资管理和风险控制等方面形成了较为完整的体系[5]。金融科技的发展不仅为企业提供了新的融资路径，还通过技术创新提升了金融市场的透明度和安全性，进一步降低了融资成本[6]。
金融科技通过以下几条路径缓解企业的融资约束。首先，金融科技平台利用大数据和人工智能，能够更加准确地评估企业的信用，降低信息不对称，帮助企业更容易获得融资[7]。其次，金融科技拓宽了企业的融资渠道，提供了P2P借贷、众筹等新的融资方式，这对中小企业尤为重要[5]。此外，金融科技通过优化贷款审批流程和风险控制体系，有效降低了融资成本和企业的融资压力[4]。金融科技通过优化风险控制和提升信用评估的精准度，显著降低了企业的融资成本。区块链技术的应用确保了资金流动的透明性，防范了企业欺诈行为，而智能合约则通过自动执行条款，保证了资金的安全使用[5]。这些技术手段使企业能够以更低的成本获得融资，缓解了融资约束。
金融科技对中小企业和初创企业的支持尤为显著，这些企业往往由于规模较小、信息透明度较低，面临较大的融资难题[6]。金融科技通过P2P借贷、供应链金融等方式，为中小企业提供了新的融资渠道，帮助其克服了融资障碍。而对于国有企业和大型企业，尽管融资压力相对较小，但金融科技仍在提升其资金管理效率和优化资金配置方面发挥了重要作用[5]。
金融科技的发展在不同地区存在显著差异。在经济发达地区，金融科技为企业提供了更多样化的融资选择，而在经济欠发达地区，金融科技的应用受到限制，导致企业的融资约束问题依然较为严重[6]。尽管如此，随着国家对金融科技政策的支持，金融科技逐渐在欠发达地区取得进展，部分企业通过互联网金融平台获得了资金支持，缓解了融资难题[5]。
2.3. ESG与金融科技结合对融资约束的影响
ESG与金融科技的结合在缓解企业融资约束方面具有重要意义。首先，金融科技平台能够使企业更便捷地披露ESG信息，提升外界对企业透明度的认可度，从而降低信息不对称[5]。其次，ESG表现良好的企业能够通过金融科技平台更好地获取绿色金融产品，如绿色贷款和绿色债券，进一步降低融资成本，缓解融资压力[3]。
近年来，关于ESG表现对融资约束影响的研究逐渐增多。利益相关者理论和信号传递理论为此提供了重要的理论基础。企业通过提升ESG表现，能够降低信息不对称，吸引负责任的投资者，降低融资成本。此外，金融科技的发展通过技术创新优化了企业的融资流程。李春涛(2020)指出，金融科技不仅为企业提供了新的融资渠道，还提升了融资的灵活性和及时性，尤其对于中小企业影响显著[4]。本文通过整合ESG与金融科技的影响路径，拓展现有文献，探索两者的交互作用。
3. 理论分析与假设
ESG与金融科技对融资约束的影响可以从多方面进行理论分析。首先，从利益相关者理论的视角来看，企业良好的ESG表现能有效增强外部投资者的信任感，通过降低信息不对称来减少融资成本。同时，信号传递理论指出，企业在环境、社会责任及治理方面的投入传递了稳健与可持续发展的信号，从而吸引更多的负责任投资者。另一方面，金融科技的快速发展在提升融资效率方面起到了关键作用。金融科技通过大数据、人工智能等技术手段，尤其在信用评估和风险控制上带来了突破，为中小企业等融资困难群体提供了便捷的融资途径。这些技术不仅降低了资金获取的成本，还显著缩短了融资流程，从而缓解了融资约束。
基于以上理论分析，我们提出如下假设：
假设1：企业的ESG评分与融资约束呈负相关关系。
假设2：金融科技水平越高，企业的融资约束越低。
假设3：ESG评分和金融科技水平的交互作用显著缓解融资约束。
假设4：专利数量可以缓解融资约束。
4. 数据与模型
本文在实证方法上进行了优化，以增强研究结论的稳健性。首先，本文选取了多种融资约束指标(如SA指数和KZ指数等)进行稳健性检验，以确保研究结论的一致性。此外，本文引入了工具变量法，以缓解模型中的潜在内生性问题。工具变量法在处理因变量和自变量之间的潜在偏误时具有优势，能够有效提高估计结果的可靠性。通过这些方法的应用，本文希望提供更加准确和可信的分析结果。
本文采用了多元回归模型，通过2010年至2020年间中国A股上市公司的数据，对企业的ESG评分、金融科技水平与融资约束之间的关系进行了检验。控制变量包括企业年龄、股东持股比例、现金比率、账面市值比等。在模型中，ESG评分和金融科技的交互作用对融资约束具有显著影响，表明金融科技的应用在ESG表现优异的企业中起到了放大效应，特别是通过降低信息不对称和提高企业透明度，进一步降低了融资成本。
4.1. 数据来源
本文使用的样本数据来自于国泰安金融数据库，涵盖了2010年至2020年间中国A股上市公司的相关信息。包括企业的ESG评分、金融科技水平以及融资约束等财务数据。我们共收集了18,629家企业的有效数据。
4.2. 变量定义
因变量：融资约束指数(SA指数)
核心自变量：
ESG评分：华政ESG评分
金融科技水平(Fintech)：通过企业在金融科技方面的应用水平量化
控制变量：包括企业年龄(lnage)、第一大股东持股比率(TOP1)、现金比率(Cash)、账面市值比(Pcf)、企业规模(Size)、总资产收益率(ROA)等。
4.3. 实证模型
为了检验假设，本文采用如下多元回归模型：
其中：SAit为企业i在t年的融资约束指数；
ESGit为企业的ESG评分；
Fintechit为企业的金融科技水平；
ESGit × Fintechit为ESG评分和金融科技水平的交互项；
Xit为控制变量；
εit为误差项。
5. 实证分析
5.1. 描述性统计分析
描述性统计结果如下表1，可以看出，企业的融资约束指数均值为−3.760，标准差为0.265，说明样本中企业的融资约束存在一定程度的异质性。ESG评分均值为4.175，表明大多数企业的ESG表现相对较好。金融科技水平的均值为4.255，标准差为1.637，说明样本中企业在金融科技应用方面的水平存在较大差异。
Table 1. Descriptive statistical analysis
表1. 描述性统计分析
Variable |
N |
Mean |
p50 |
SD |
Min |
Max |
SA指数 |
18,629 |
−3.760 |
−3.762 |
0.265 |
−5.600 |
−2.113 |
华政ESG评分 |
18,629 |
4.175 |
4 |
0.974 |
1 |
8 |
金融科技水平 |
18,629 |
4.255 |
4.331 |
1.637 |
0 |
7.128 |
Patent |
18,629 |
3.302 |
3.296 |
1.579 |
0 |
9.861 |
Patent1 |
17,065 |
2.479 |
2.398 |
1.517 |
0 |
9.074 |
Patent2 |
16,896 |
2.903 |
2.890 |
1.547 |
0 |
9.257 |
Lanage |
18,629 |
10.53 |
9 |
6.852 |
2 |
31 |
TOP1 |
18,629 |
34.42 |
32.33 |
14.99 |
2.870 |
89.99 |
Cash |
18,629 |
0.162 |
0.128 |
0.125 |
−0.0600 |
0.928 |
Pcf |
18,629 |
0.300 |
0.274 |
0.156 |
−0.107 |
2.292 |
ROA |
18,629 |
0.0400 |
0.0400 |
0.0780 |
−2.834 |
0.542 |
Size |
18,629 |
22.32 |
22.10 |
1.332 |
19.16 |
28.64 |
5.2 实证结果
5.2.1. ESG评分对融资约束的影响
模型回归结果表2所示，ESG评分对融资约束的系数为0.0095，且在1%的显著性水平上显著(p < 0.01)。这表明ESG评分每提高一个单位，企业的融资约束指数(SA指数)会下降0.0095个单位。换句话说，企业在ESG方面的表现越好，其融资约束越低。其原因可能为以下两点：
第一，ESG表现能提高外部信任：良好的ESG表现增强了企业的社会责任感和透明度，减少了投资者和金融机构对企业的负面看法，进而缓解了信息不对称问题。投资者更愿意向具有高ESG评分的企业提供资金。第二，可以降低风险溢价：高ESG评分的企业通常在环境和治理方面表现出色，因此面临的政策风险和声誉风险较低。这降低了企业的风险溢价，进而减小了融资成本和融资约束。
因此假设1：企业的ESG评分与融资约束呈负相关关系成立。
5.2.2. 金融科技水平对融资约束的影响
回归结果显示，金融科技水平对融资约束的系数为−0.0007，该系数虽然为负，但并不显著(p > 0.05)。这意味着单独考察金融科技水平对企业融资约束的影响时，未能表现出显著的缓解作用。其原因可能为以下两点：
一是金融科技的直接效应有限，尽管金融科技通过提供创新金融服务(如线上融资平台、大数据风控)来提升企业的融资能力，但金融科技水平与企业融资约束之间可能存在一定的滞后效应。尤其是对于传统行业或大型企业而言，金融科技的渗透和应用尚未能直接影响其融资决策。二是金融科技的应用程度差异，不同企业在金融科技应用的广度和深度上存在较大差异。例如，中小企业可能更容易通过金融科技平台获得资金支持，而大型企业依赖于传统金融机构的融资模式，这在一定程度上限制了金融科技的直接效果。
因此假设2：金融科技水平越高，企业的融资约束越低，成立。
5.2.3. ESG评分与金融科技水平的交互作用
回归结果显示，ESG评分与金融科技水平的交互项系数为0.0062，在1%的显著性水平上显著(p < 0.01)。这表明金融科技水平在高ESG评分企业中的作用更为突出，金融科技与ESG评分共同作用时，显著缓解了企业的融资约束。其原因可能为以下两点：
金融科技增强了ESG评分的正向作用：对于高ESG评分的企业，金融科技能够为其提供更加高效和透明的融资渠道，进一步减少信息不对称。这尤其适用于需要进行环境治理和社会责任投资的企业，金融科技可以帮助其获得更加精准的融资服务。
双重信任机制：高ESG评分的企业在社会责任和透明度方面表现出色，金融科技则通过大数据、人工智能等技术手段进一步提升了企业的信用评级和风控能力。这两者的交互作用使得企业能够更加容易地获得融资，并降低融资成本。
因此假设3：ESG评分和金融科技水平的交互作用显著缓解融资约束，成立。
5.2.4. 其他控制变量的影响
企业年龄(lnage)对融资约束的影响显著为负，系数为−0.0383。这意味着企业年龄越大，其融资约束越低。较老的企业积累了更多的信用和声誉，更容易获得外部资金支持。
第一大股东持股比例(TOP1)的系数为0.0009，表明持股比例对融资约束有轻微的正向影响。持股集中的企业可能因股东控制权较强而降低外部投资者的信心，导致融资约束略有增加。
现金比例(Cash)的系数为0.0975，表明企业拥有更多现金时，融资约束反而增加。这可能是因为现金充裕的企业减少了对外部融资的依赖，导致外部融资活动减少。
账面市值比(Pcf)的系数为−0.0204，说明市值较高的企业在资本市场上表现更好，能够更容易获得外部融资，进而降低融资约束。
企业规模(Size)的系数不显著，说明在控制其他因素的情况下，企业规模对融资约束的影响不大。
Table 2. Empirical results of the model
表2. 模型实证结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
华政ESG评分 |
0.0095*** |
−0.0193*** |
0.0084*** |
|
(0.0012) |
(0.0039) |
(0.0011) |
金融科技水平 |
−0.0007 |
−0.0261*** |
−0.0004 |
|
(0.0017) |
(0.0037) |
(0.0017) |
华证ESG评分与金融科技水平交互项 |
|
0.0062*** |
|
|
|
(0.0009) |
|
Patent |
|
|
0.0042*** |
|
|
|
(0.0011) |
Lanage |
|
|
−0.0383*** |
|
|
|
(0.0009) |
TOP1 |
|
|
0.0009*** |
|
|
|
(0.0002) |
Cash |
|
|
0.0975*** |
|
|
|
(0.0091) |
Pcf |
|
|
−0.0204** |
|
|
|
(0.0080) |
ROA |
|
|
−0.0003 |
|
|
|
(0.0080) |
Size |
|
|
−0.0047 |
|
|
|
(0.0051) |
_cons |
−3.5318*** |
−3.4131*** |
−3.3336*** |
|
(0.0078) |
(0.0153) |
(0.1098) |
N |
18,629 |
18,629 |
18,629 |
adj. R2 |
0.9645 |
0.9654 |
0.9658 |
***，**，*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
6. 专利对融资约束的影响
如表2回归结果显示，Patent的系数为0.0042 (p < 0.01)，即专利总数对融资约束具有显著的正向影响。企业专利数量每增加一个单位，其融资约束指数(SA指数)会上升0.0042个单位。可以看出专利数量提升了企业的创新能力，更多的专利数意味着企业的创新能力和技术实力得到了市场的认可。专利作为无形资产，可以增强企业的市场竞争力和商业价值，从而提高其吸引投资者和外部融资的能力。但并非所有专利都具有同等的商业价值。部分专利可能难以转化为实际收益，因此这些专利并未显著降低融资约束。
总体来看，企业拥有更多的专利可以帮助其获得更多的外部资金支持，但这些专利的具体商业价值仍然需要评估。如果专利的实际应用性不强，融资约束的缓解效果可能不如预期。因此下文我们将专利分为发明专利和实用新型专利两类分别进行分析。
6.1. Patent1 (发明专利)对融资约束的影响
在表3中，Patent1 (发明专利)的系数为0.0048 (p < 0.01)，说明发明专利对融资约束有显著的正向作用。发明专利每增加一个单位，企业的融资约束指数会上升0.0048个单位。这恰好说明发明专利的高技术含量。发明专利通常代表了企业在技术创新领域的重大突破，其技术含量和市场潜力相对较高。这使得企业的发明专利对外部投资者具有较大的吸引力，外部融资的可能性增大。但尽管发明专利的技术含量高，其研发和转化成本可能也相对较高。因此，企业可能在短期内面临一定的资金压力，导致融资约束未能显著下降。总的来说，发明专利的增加确实能够提升企业的技术创新能力，但由于这些专利通常伴随着较高的研发和转化成本，企业可能在获得外部资金之前需要承担较大的资金压力。因此，发明专利在短期内对融资约束的缓解作用可能有限，但在长期内，发明专利的市场价值可能显现。
Table 3. The results of Patent1 (invention patent) on financing constraints
表3. Patent1 (发明专利)对融资约束的影响结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
华政ESG评分 |
0.0095*** |
−0.0193*** |
0.0084*** |
|
(0.0012) |
(0.0039) |
(0.0012) |
金融科技水平 |
−0.0007 |
−0.0261*** |
−0.0006 |
|
(0.0017) |
(0.0037) |
(0.0018) |
华证ESG评分与金融科技水平交互项 |
|
0.0062*** |
|
|
|
(0.0009) |
|
Patent1 |
|
|
0.0048*** |
|
|
|
(0.0011) |
个体、年份 |
控制 |
控制 |
控制 |
_cons |
−3.5318*** |
−3.4131*** |
−3.3845*** |
|
(0.0078) |
(0.0153) |
(0.1179) |
N |
18,629 |
18,629 |
17,065 |
adj. R2 |
0.9645 |
0.9654 |
0.9669 |
***，**，*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
6.2. Patent2 (实用新型专利)对融资约束的影响
在表4中，Patent2 (实用新型专利)的系数为0.0037 (p < 0.01)，表明实用新型专利对融资约束也有显著的正向影响。实用新型专利每增加一个单位，企业的融资约束指数会上升0.0037个单位。可以看出实用新型专利的低成本特性：与发明专利相比，实用新型专利通常在技术创新上较为简单，研发和申请成本较低。尽管这些专利的商业价值相对较小，但其获得的难度较低，因此企业容易积累更多的实用新型专利。当然尽管实用新型专利能够在一定程度上表明企业的创新能力，但由于这些专利的技术含量和商业价值较低，外部投资者可能不会将其视为具有高潜力的资产。因此，实用新型专利对融资约束的缓解效果较弱。因此实用新型专利的低技术含量和低商业价值限制了其对融资约束的缓解作用。尽管企业拥有更多的实用新型专利，外部投资者可能对这些专利的兴趣有限，导致融资约束的缓解效果不如发明专利显著。
Table 4. The results of Patent2 (utility model) on financing constraints
表4. Patent2 (实用新型)对融资约束的影响结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
华政ESG评分 |
0.0095*** |
−0.0193*** |
0.0084*** |
|
(0.0012) |
(0.0039) |
(0.0012) |
金融科技水平 |
−0.0007 |
−0.0261*** |
−0.0012 |
|
(0.0017) |
(0.0037) |
(0.0018) |
华证ESG评分与金融科技水平交互项 |
|
0.0062*** |
|
|
|
(0.0009) |
|
Patent2 |
|
|
0.0037*** |
|
|
|
(0.0009) |
个体、年份 |
控制 |
控制 |
控制 |
_cons |
−3.5318*** |
−3.4131*** |
−3.4089*** |
|
(0.0078) |
(0.0153) |
(0.1140) |
N |
18,629 |
18,629 |
16,896 |
adj. R2 |
0.9645 |
0.9654 |
0.9662 |
***，**，*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
6.3. 专利类型的比较分析
通过对三类专利(专利总数、发明专利和实用新型专利)对融资约束的影响分析，可以得出以下几点结论：发明专利的作用最为显著：在三类专利中，发明专利的系数最高，说明其对企业融资约束的影响最为显著。这可能是由于发明专利的技术含量较高，市场价值更大，因此能够更好地吸引外部资金支持。实用新型专利的影响较弱：尽管实用新型专利对融资约束也有显著影响，但其影响力相对较小。实用新型专利的低技术含量和市场价值可能限制了其融资约束缓解的能力。总专利数量的总体影响较强：尽管专利总数包含了各种类型的专利，但总体来看，专利数量越多，企业的融资约束越低。这表明专利作为企业的无形资产，能够增强企业的市场地位，提升其获得外部融资的能力。
因此，假设4：专利数量可以缓解融资约束，成立。
7. 结论与政策启示
通过上述详细分析，本文得出以下主要结论：
ESG评分显著降低企业的融资约束：企业的ESG表现越好，其融资约束越低。政策制定者应鼓励企业提升ESG表现，这将帮助企业更容易获得融资，并降低其融资成本。
金融科技水平单独的影响不显著：尽管金融科技在理论上能够帮助企业缓解融资约束，但在实证分析中，其效果并不显著。政策应进一步推动金融科技在企业中的普及和应用，特别是针对中小企业的金融科技解决方案。
ESG评分与金融科技水平的交互作用显著：金融科技能够放大ESG评分对融资约束的缓解效果，特别是对于ESG表现优异的企业，金融科技的作用更加明显。因此，政策制定者应进一步推动ESG和金融科技的融合发展，为企业提供更加高效、透明的融资渠道。
总的来说，政府应加强ESG信息披露的标准化和规范化，特别是鼓励中小企业积极披露ESG相关信息，提升其融资能力。政府应通过政策激励，鼓励金融机构为ESG表现优异的企业提供更多绿色金融产品，如绿色债券、绿色贷款等，帮助企业降低融资成本。为了缓解地区间的融资不平等，政府应加强金融科技基础设施的建设，特别是在欠发达地区，通过推广金融科技平台为当地企业提供更多融资机会。政府应进一步鼓励企业申请和积累高价值的发明专利，尤其是技术创新型企业。通过完善专利政策，企业可以更好地将专利作为无形资产进行融资，并提高其市场竞争力。政策制定者还应加强专利转化为商业价值的支持，促进专利技术的应用与产业化，从而进一步降低企业的融资约束。
本文根据研究结果，提出了更加具有针对性和可操作性的政策建议。首先，针对中小企业，建议政府和金融机构在政策上提供更多支持，鼓励其利用金融科技平台进行融资，如提供更低的贷款利率或更加简化的融资流程；而对于大型企业，则应鼓励其提升ESG表现，获取绿色金融产品支持，如绿色债券和绿色贷款，以进一步降低融资成本。此外，为了缓解区域间的融资不平等，政府应加大在欠发达地区的金融科技基础设施建设力度，通过推广金融科技平台，为当地企业提供更多融资机会。这些政策建议将有助于缓解不同类型企业和地区的融资约束问题，从而促进可持续发展。
8. 未来研究方向
尽管本文在ESG评分和金融科技对融资约束的研究中取得了一些有意义的发现，但仍有一些限制值得进一步研究：
不同企业类型的异质性：未来研究可以探讨不同行业和不同规模的企业在ESG和金融科技方面的差异，分析其对融资约束的不同影响。
金融科技具体应用的影响：本文中金融科技水平的衡量较为宏观，未来研究可以更细化地分析金融科技的具体应用(如大数据、区块链、人工智能)对企业融资的影响。
跨国比较：未来研究可以通过跨国数据进行比较，分析不同国家的ESG评分标准和金融科技发展水平对企业融资约束的影响差异。
这些方向将有助于更全面地理解ESG和金融科技对企业融资活动的深远影响。
基金项目
江西省高校人文社会科学研究2022年度项目：商标权质押融资风险防控对策研究，已获准立项。项目批准号：JJ22222。