數字金融與企業財務可持續增長研究

郭 冰，郭瑞敏

（山西財經大學 會計學院，山西 太原 030006）

一、引言及文獻綜述

從20 世紀90 年代的“巨人集團”“三株集團”再到21世紀初“樂視網”的退市，因增速過快而倒閉的企業層出不窮，因增長不足而關停的企業更是不計其數。正如Higgins 所言：“因增長過快而破產的公司與增長太慢而破產的公司數量一樣多?！盵1]可見，實現企業財務可持續增長才能保障企業的基業長青。根據Higgins 的觀點，企業財務可持續增長取決于債務資本和權益資本的同比例增長，金融機構作為企業負債資金的主要供給者，金融機構服務質量的優劣和效率高低直接影響了企業財務可持續增長。而數字金融的誕生則給傳統金融機構帶來了從服務質量到效率的全方面升級，為金融更好服務于企業財務可持續增長提供了新機遇。同時，我國政府高度重視數字金融服務實體企業的效率，中國人民銀行發布的《金融科技發展規劃（2022—2025 年）》中明確指出要充分發揮數字金融的賦能作用，強調了增強金融服務實體經濟的能力和效率，從政策層面為數字金融更好服務企業財務可持續增長保駕護航。所以，從數字金融角度，探究其對企業財務可持續增長的影響現實意義突出。

目前，學術界已對數字金融做了大量研究。宏觀層面，數字金融促進了居民消費[2]、促進了產業結構升級[3]等。微觀層面，數字金融緩解了企業融資約束[4]、降低了企業違約風險[5]、促進了企業創新[6]，并提高了企業全要素生產率[7]。但鮮有文獻從數字金融角度，研究其對企業財務可持續增長的驅動效應。企業財務可持續增長是企業高質量發展財務層面的重要指標，對其深入研究也有利于企業高質量發展?；诖?，文章以滬深A 股上市公司作為研究樣本，系統分析數字金融對企業財務可持續增長的影響。

文章的邊際貢獻在于：第一，拓展了數字金融的研究視野。已有文章聚焦于數字金融對居民消費、創新、企業全要素生產率以及融資約束的影響，立足于數字金融對企業財務可持續增長的影響，拓展了研究視角。第二，豐富了數字金融作用于企業財務可持續增長的路徑研究。創新性地引入了融資約束、企業風險承擔與營業收入作為中介變量，多維度揭示了其在數字金融對企業財務可持續增長影響中發揮的中介效應。

二、理論分析與研究假設

數字金融指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現保險、融資、支付和其他新型金融業務模式[8]。保險層面：數字金融建立了有效的風險分擔機制，為企業發展提供保險保障，能較好地對沖企業發展過程中遇到的經營風險，有利于企業進行合理的風險控制[9]。融資層面：數字金融降低了零散投資者參與金融投資的門檻，增加了企業信貸資金的總量，降低了企業的融資成本，進而為企業提供了有效的資金支持[10]。支付層面：移動支付是數字金融支付業務的最新形式，其節約了消費者支付時間，降低了消費者支付成本[11]，提振了消費者的消費能力，進而提高了企業的營業收入水平。合理的風險控制、有效的資金支持及高水平的營業收入都有利于企業財務可持續增長。所以，文章從風險控制、資金支持與提高營業收入三方面入手分析數字金融對企業財務可持續增長的影響。

一是風險控制角度。數字金融提高了企業風險承擔能力，保障了企業營業利潤的穩定實現，進而促進了企業財務可持續增長。數字金融能高速收集并智能分類市場上的海量信息，這些信息不再局限于財務報表等結構化的數據，也包含音頻等非結構化信息，還能通過強大的數據處理能力將這些非結構化信息進行結構化轉換，便于信息需求者使用[5]。同時，基于金融的信息傳遞功能，數字金融通過數據共享平臺、提供“智能合約”等服務以較低的傳播成本將這些信息共享于企業[12]，降低企業環境不確定性，提高其風險承擔能力。風險和收益總是掛鉤的，企業較高的風險承擔能力會增加企業對高收益項目的投資。企業風險承擔有助于企業識別、挖掘與企業價值相關的機會，利用機會進行生產線及流程的技術改造與升級，用前瞻性思維開發新產品與新市場，使企業資源得到有效利用，保障了企業營運利潤穩定實現，促進財務可持續發展。

二是資金支持角度。企業財務可持續增長本質上是資產均衡增加，基于財務可持續增長理論，在保持資本結構不變的假設下，資產的增加要求負債和股東權益同比例增加。由于傳統金融體系中信息不對稱、金融技術不對稱等問題頻出，造成了“信息—數據—信用—資金”的傳遞鏈條受阻，進而使得企業面臨一定程度的融資約束。長期處于融資困境中的企業終將因難以彌補企業經營的資金缺口而破產，企業財務可持續增長的目標也難以達成。數字金融則可通過融資成本、融資渠道兩方面緩解融資約束，進而促進企業財務可持續增長。一方面，數字金融能降低融資成本。數字金融擁有著較強的信息獲取能力以及數據加工能力，可以輕易地捕捉到企業的日常流水、信用記錄等信息，并通過相關技術將其轉化為企業信用信息[13]，從而暢通了“信息—數據—信用”的傳遞鏈。這種基于數字技術的風險評估模式緩解了銀企間的信息不對稱，降低了在借貸過程中因“硬信息”缺失產生的合同成本、搜尋成本等各種成本[10]，進而緩解了融資約束。另一方面，數字金融拓寬了融資渠道。數字金融背景下的融資渠道不再局限于線下的銀行網點，在大數據、區塊鏈等技術的加持下，逐步涌現出了網絡小貸、ABS云等多種融資渠道和方式[14]，通過拓寬融資渠道進而促進企業財務可持續增長。

三是營業收入角度。數字金融增加了企業的營業收入，進而促進了企業財務可持續增長。其一，數字金融拓寬了傳統金融的信息渠道，降低了信息獲取成本，加深了信息獲取的深度，在數字金融的信息傳遞功能作用下，企業更容易獲得較多的信息。更豐富的數字信息可以幫助企業精準刻畫客戶需求，實現精準營銷，在增加企業營業收入的同時，針對客戶需求有針對性地改進企業生產經營活動，優化資源配置與利用，提高企業資源效率，促進財務可持續增長。其二，數字金融的發展變革了支付方式，以微信支付、數字人民幣等為代表的移動支付在節約消費者時間成本的同時弱化了消費者對金錢花費的敏感性，進而提高居民消費支出，從而提高了企業營業收入水平[7]。企業營業收入的增加也會促使企業根據客戶需求，有針對性地調整企業生產資源，優化企業資本結構，提高企業營業凈利潤，促進財務可持續增長。由此，文章提出如下研究假設：

假設H1：數字金融促進了企業財務可持續增長。

三、研究設計

1. 數據選取與來源

考慮到數字金融數據的可得性，選取2012—2020 年滬深A股上市公司作為研究樣本，變量中用到的財務數據來自CSMAR數據庫。在此基礎上，剔除金融類公司、樣本期間被ST、*ST等特殊處理及退市的公司以及樣本期間內數據缺失的上市公司。為了消除異常值的影響，對所有連續數據進行上下1%分位數的縮尾處理。經過篩選處理，最終確定16706 個樣本值。

2. 變量設定

（1） 被解釋變量：企業財務可持續增長

計量企業財務可持續增長的模型分會計和現金流兩類口徑?？紤]到計利潤的因素較之現金流因素更穩定，選擇會計口徑的計量模型。會計口徑計量模型中Van Horne 模型放寬了企業不能增發新股的假設，更符合企業實際經營現狀，所以參考劉夢凱和謝香兵(2021)做法[15]，選用Van Horne 模型度量可持續增長率(SGR)，具體如公式(1)所示：

（2） 解釋變量：數字金融

文章選用“北京大學數字普惠金融指數”中省級層面的數據度量數字金融。為統一量綱，對數字金融指數作對數化處理。同時考慮到數字金融影響企業財務可持續增長需要一定的時間以及可能存在的內生性干擾，因此文章采用滯后一期的數字金融(LDIF)為解釋變量。

（3） 控制變量

地區層面，借鑒翟淑萍等(2022)[5]的做法，控制了經濟發展水平(GDP)。企業層面，借鑒郝曉雁(2013)的做法[16]，控制了企業規模(SIZE)、企業年齡(AGE)、第一大股東持股比率(TOP1)、總資產增長率(GROWTH)、自由現金流比率(FCF)、兩職合一(DUAL)、獨立董事比例(INDR)、年份(YEAR)和行業(IND)。文章變量說明如表1 所示。

表1 變量說明

3. 模型設定

為檢驗數字金融對企業財務可持續增長的影響，文章建立以下模型：

其中，i代表第i個企業，t代表第t期，α0是常數項，αn(n=1，2，3…)為各變量在模型中對應的系數，εi，t為隨機擾動項。

四、實證回歸結果與分析

1. 數字金融與企業財務可持續增長的關系

（1） 描述性統計

變量描述性統計如表2 所示。由表2 可知，SGR最小值為-0.014，最大值為0.175，說明在樣本中，企業的財務可持續增長水平有很大的差異；中位數為0.028，小于均值0.037，說明多數企業處于低水平的財務可持續增長，企業可持續發展能力普遍較弱。LDIF的最小值為3.479，最大值為6.017，表明不同的省份間有著不同程度的數字金融發展水平，這為文章的研究提供了條件。其余變量均在合理范圍內波動。

表2 變量描述性統計結果

（2） 基準回歸

表3 列示了數字金融與企業財務可持續增長的回歸結果。表3 列(1)是不加入控制變量時回歸結果，LDIF回歸系數在1%的水平下顯著為正，初步證明數字金融與企業財務可持續增長的正相關關系，可繼續研究。表3 列(2)是加入控制變量后的回歸結果，LDIF的回歸系數為0.008，在1%的水平下顯著，說明數字金融的發展促進了企業財務可持續增長，從而驗證了文章的假設H1。

表3 數字金融與企業財務可持續增長的回歸分析

文章進一步研究了數字金融子指標覆蓋廣度(LGD)、使用深度(LSD)以及數字化程度(LDI)與企業財務可持續增長進行回歸分析。研究結果如表4 所示，結果表明數字金融覆蓋廣度、使用深度均促進了企業財務可持續增長。數字化程度與企業財務可持續增長關系不顯著但回歸系數為正，說明數字化程度對企業財務可持續增長的促進效應并未得到有效的發揮。

表4 數字金融結構與企業財務可持續增長的回歸分析

（3） 穩健性檢驗

文章用以下三種方式進行了穩健性檢驗：第一，替換解釋變量。文章用地級市層面的數字金融(LDIF_city)取代省份層面指標再次進行回歸分析，以減少由于不同度量方法帶來的誤差。替換解釋變量的回歸結果如表5 列(1)所示，可知LDIF_city的系數在10%的水平下顯著為正。第二，剔除直轄市的影響。直轄市經濟穩定且實力雄厚，其較大的經濟特殊性對當地數字金融的發展、企業財務可持續增長等也可能存在著不同的影響。為此，文章參考唐松等(2020)的研究[6]，不再將直轄市的樣本納入考慮，再次進行回歸檢驗。表5 列(2)的結果顯示，LDIF的系數在1%的水平下顯著為正。第三，PSM 檢驗。文章使用PSM檢驗減少樣本自選擇和混雜變量帶來的估計偏差。因數字金融是連續變量，所以第一步是以數字金融中位數為基準將其轉換為二元離散變量，即將研究樣本劃分為處理組（數字金融發展水平較高） 和控制組（數字金融發展水平較低） 兩組。樣本偏差如圖1 所示，可見經過PSM匹配后，相對于未匹配時的樣本偏差，經過匹配后的樣本偏差顯著變小，符合預期。匹配后的樣本回歸結果如表5 列(3)所示。LDIF回歸系數在1%的水平上顯著為正。綜上，證明了數字金融促進企業財務可持續增長的研究結論具有穩健性。

圖1 PSM 匹配前后樣本偏差對比

表5 穩健性檢驗回歸結果

2. 機制檢驗

如前文所述，數字金融發展可以通過以下路徑促進企業財務可持續增長：其一，從風險控制角度，數字金融提高了企業的風險承擔水平進而促進了企業財務可持續增長。其二，從資源支持角度，數字金融緩解了融資約束進而促進了企業財務可持續增長。其三，從創造營業收入角度，增加了企業的營業收入進而促進了企業財務可持續增長。因此，借鑒溫忠麟等(2004)的中介效應模型來明確具體的影響路徑[17]。

其中，KZ是融資約束，參考唐松等(2020)[6]的做法選用KZ指數。RISK是企業風險承擔，參考蘇坤(2015)[8]的做法，選用股票收益波動標準差計量企業的風險承擔。SALE是企業營業收入，參考陳中飛、江康奇(2021)[7]的做法，采用營業收入占總資產的比例度量企業營業收入水平(SALE)。

表6 列(1)驗證的是數字金融對企業財務可持續增長的直接效應，前文的基礎回歸已經證實，符合預期，可繼續進行中介檢驗的下一步檢驗。

表6 機制檢驗結果

表6 列(2)驗證的是數字金融對企業風險承擔的回歸結果，LDIF的系數在10%的水平上顯著為正；表6 列(3)驗證的是加入中介變量企業風險承擔后，數字金融對企業財務可持續增長的回歸結果，LDIF的系數在1%的水平上顯著為正，中介變量RISK的系數在5%的水平上顯著為正，由此，文章驗證了“數字金融→（增強） 企業風險承擔→（促進） 企業財務可持續增長”的路徑。

表6 列(4)是數字金融對融資約束的回歸結果，LDIF的系數在1%的水平上顯著為負；表6 列(5)列驗證的是加入中介變量融資約束后，數字金融對企業財務可持續增長的回歸結果，LDIF的系數在1%的水平上顯著為正，KZ系數在1%的水平上顯著為負。由此，文章驗證了“數字金融→（緩解） 融資約束→（促進） 企業財務可持續增長”的路徑。

表6 列(6)驗證的是數字金融對企業營業收入的回歸結果，LDIF的系數在5%的水平上顯著為正；表6 列(7)驗證的是加入中介變量企業營業收入后，數字金融對企業財務可持續增長的回歸結果，LDIF的系數在1%的水平上顯著為正，中介變量SALE的系數在1%的水平上顯著為正。由此，文章驗證了“數字金融→（提高） 營業收入水平→（促進） 企業財務可持續增長”的路徑。

綜上，數字金融通過緩解約束、增強企業風險承擔與增加企業營業收入促進了企業財務可持續增長。

3. 異質性檢驗

文章依據產權性質與企業類型開展異質性分析，具體檢驗模型如下：

其中，Dummyi，t為虛擬變量，指代的是產權性質(SOE)、企業類型(GX)。SOE取值為1 時，代表非國有企業，否則為國有企業。GX取值為1 時，代表高新技術企業，否則為非高新技術企業。

產權性質的異質性回歸結果如表7 列(1)所示，LDIF×SOE回歸系數在1%的水平上顯著為正?？梢?，數字金融對非國有企業的財務可持續增長的促進效應更顯著。這是源于金融市場普遍存在的“所有制歧視”導致了非國有企業比國有企業面臨著更為嚴重的融資約束問題。而“大數據”加持下的數字金融以“技術力量”抗衡“行政干預”，一定程度上減輕了“所有制歧視”的不利影響。相較于國有企業，數字金融對非國有企業的融資約束緩解效應有更大的發揮空間。

表7 異質性檢驗結果

企業類型的異質性回歸結果如表7 列(2)所示，LDIF×GX回歸系數在1%的水平上顯著為正?？梢?，數字金融對高新技術企業財務可持續增長的促進效應更顯著。原因在于，相較于非高新技術企業，高新技術企業開發周期長、開發不確定性程度高、風險大，所以對資金投入需求更大。同時，在產品研發過程中經營風險大且資本大多都是無形資本，導致在債務市場的借款難度加大。數字金融則可以憑借數字技術降低銀企間的信息不對稱，驅動高新技術企業研發過程透明化，增強投資者投資信心，緩解企業資金制約，進而促進高新技術企業的財務可持續增長。所以，在高新技術企業中，數字金融對其的融資約束緩解效應有著更大的作用空間。

五、結論與政策建議

文章選取滬深A 股上市企業2012—2020 年的數據作為研究樣本，驗證了數字金融與企業財務可持續增長的關系及影響路徑。進一步地，分別從產權性質、企業類型的視角考察其對數字金融與企業財務可持續增長關系的影響。主要結論如下：一是數字金融顯著促進了企業財務可持續增長；二是數字金融的覆蓋廣度、使用深度均對企業財務可持續增長具有顯著的促進作用，而數字化程度對企業財務可持續增長的促進作用不顯著；三是中介機制檢驗發現，數字金融可通過提高企業風險承擔能力、緩解企業融資約束以及提高企業營業收入三種渠道對企業財務可持續增長發揮積極作用；四是從異質性分析來看，數字金融對非國有企業、高新技術企業的財務可持續增長具有更加顯著的促進效應?；诖?，文章提出如下建議：

第一，政府層面應加大對數字科技資金投入，加快相關政策落地實施。數字金融的優勢重點在于“科技”賦能，政府應加大對底層科技技術的投入力度，且不限于對大數據的持續研究，也可擴展到生物識別等領域，打通各種技術間的壁壘，為數字金融打造更智能的底層技術支撐，打造更多服務場景。同時持續加大金融數字化的投入，提高金融數字化的實際轉化效果。

第二，金融機構層面需加強科技與業務的創新融合，優化金融機構服務質量。金融機構應加強科技和業務的深度融合，使業務主導與科技引領共同發揮作用，不斷完善業務體系，推出更多增強與企業互聯互動的金融產品，促進企業深入使用數字金融產品，提高服務效率。金融機構數字化轉型進程中，還需重點關注信貸、保險層面業務模式的數字化發展。創新信貸業務產品，打破銀企間的信息壁壘，降低金融服務的門檻，提供細化可持續的有效資金支持，從而改善企業融資約束。創新保險業務產品，精準識別并支持企業經營過程中的風險項目，提高企業風險承擔能力。