分析師緩解了融資約束嗎？
——基于數(shù)字金融的調(diào)節(jié)效應(yīng)

■蘇武俊，高弋卜

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)取得了飛速增長，但國內(nèi)外一系列因素的影響，使中國經(jīng)濟(jì)仍舊面臨內(nèi)憂外患的困境。國外，世界正在經(jīng)歷新冠疫情這個(gè)黑天鵝事件的強(qiáng)烈沖擊。2021年1月26日，國際貨幣基金組織預(yù)測(cè)，新冠肺炎疫情導(dǎo)致2020年全球經(jīng)濟(jì)萎縮3.5%，而病毒變異和新一輪疫情蔓延也使得未來全球經(jīng)濟(jì)仍將面臨高度不確定性。國內(nèi)，中國正處于“新興加轉(zhuǎn)軌”的制度背景下，正在經(jīng)歷持久的范式轉(zhuǎn)移。《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中提出“經(jīng)濟(jì)發(fā)展、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、民生福祉、綠色生態(tài)和安全保障”五類經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展指標(biāo)，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為總指標(biāo)，預(yù)計(jì)在“十四五”規(guī)劃期間經(jīng)濟(jì)增長5%左右，2035年GDP再翻一番。經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一目標(biāo)離不開企業(yè)的發(fā)展，而企業(yè)的發(fā)展離不開資金的支持。因此，緩解企業(yè)融資約束成為刺激中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要機(jī)制之一（張勛等，2019）。

證券分析師（以下簡稱分析師）作為信息中介，相對(duì)于普通的投資者來說，掌握更全面的財(cái)務(wù)專業(yè)知識(shí)并具有更強(qiáng)的財(cái)務(wù)分析能力，因此能比投資者更好地解讀上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告，進(jìn)而提供更準(zhǔn)確的盈利預(yù)測(cè)。而且，分析師還可以利用自身優(yōu)勢(shì)了解企業(yè)的一些內(nèi)部信息并傳遞給信息使用者，有助于投資者發(fā)現(xiàn)管理層的不當(dāng)行為。這些對(duì)于緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱從而緩解融資約束具有重要的意義。數(shù)字金融可以利用平臺(tái)優(yōu)勢(shì)獲取海量數(shù)據(jù)緩解信息不對(duì)稱，在資本市場信息環(huán)境不斷優(yōu)化的情況下，分析師作為減緩信息不對(duì)稱的傳統(tǒng)工具，對(duì)于融資約束的緩解作用到底是會(huì)加強(qiáng)還是分散呢？分析師是否會(huì)因?yàn)閿?shù)字金融的不斷深化而產(chǎn)生不同的融資約束緩解效果？為解決上述疑問，本文展開了相關(guān)分析。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）分析師與融資約束

根據(jù)投資者認(rèn)知理論，由于投資者對(duì)不同證券的熟悉程度存在差異，他們通常會(huì)青睞自己掌握更多信息的證券，分析師作為資本市場中重要的信息中介，可以幫助投資者在投資決策前進(jìn)行多方面分析，提高他們的認(rèn)知水平，降低信息不對(duì)稱（李馨子和肖土盛，2015）。分析師的信息中介作用主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，信息收集作用。分析師相比普通投資者有更多途徑獲取信息，比如可以通過實(shí)地調(diào)研、與企業(yè)管理層面對(duì)面溝通等，獲得關(guān)于管理者風(fēng)格、企業(yè)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)和未來發(fā)展規(guī)劃等非公開信息（譚松濤和崔小勇，2015），加深外部投資者對(duì)企業(yè)的了解程度。第二，信息解讀作用。分析師可以利用自己的專業(yè)技能對(duì)企業(yè)公開發(fā)布的信息如財(cái)務(wù)報(bào)告、招股說明書等進(jìn)行深入分析和鑒別，挖掘隱藏信息（劉星和陳西嬋，2018）。第三，信息傳遞作用。分析師通過向市場傳遞經(jīng)過收集和分析的公司特質(zhì)信息，建立起企業(yè)與投資者信息溝通的渠道（張純和呂偉，2007），提高投資者信心。因此，根據(jù)信號(hào)傳遞理論，分析師關(guān)注度的提高可以促進(jìn)企業(yè)信息流向處于信息劣勢(shì)的大量外部投資者，降低投資者要求的投資回報(bào)率，緩解融資約束。相反，如果分析師對(duì)某公司的關(guān)注度下降，投資者對(duì)該公司的交易意愿也會(huì)隨之下降，即使企業(yè)存在良好的投資機(jī)會(huì)也會(huì)因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱而被投資者拒絕或需要提供額外的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，加劇企業(yè)融資約束。

除了信息中介的作用外，分析師還具有監(jiān)督職能（Healy&Palepu，2001）。其監(jiān)督作用主要通過以下兩方面來實(shí)現(xiàn)。一是直接監(jiān)督。分析師在發(fā)布研究報(bào)告前往往會(huì)對(duì)其關(guān)注的上市公司進(jìn)行充分調(diào)查，以免代理人為了個(gè)人私利，損害所有者及其他利益相關(guān)者的利益（范云蕊和李辰穎，2019）。二是間接監(jiān)督。分析師通過自身影響力及對(duì)公司關(guān)注人數(shù)的增加引起投資者、媒體甚至監(jiān)督機(jī)構(gòu)的關(guān)注，推動(dòng)市場其他參與者的治理效應(yīng)（游家興和張哲遠(yuǎn)，2016），強(qiáng)化輿論對(duì)管理層或大股東的約束作用，從而降低企業(yè)代理成本，緩解融資約束。

分析師通過研究報(bào)告可以向市場輸送大量信息，這些信息可以分為財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息。相較于非財(cái)務(wù)信息，財(cái)務(wù)信息更吸引投資者的關(guān)注并顯著影響公司股票價(jià)格（Cheng et al.，2018）。這是因?yàn)槲覈Y本市場集聚大量個(gè)人投資者，這些中小投資者的信息理解和分析能力往往十分有限（陳煒等，2013），想要了解一家公司是否有投資價(jià)值，通常更為關(guān)注表現(xiàn)形式更直觀、與自身利益更密切的財(cái)務(wù)信息。而且，業(yè)績?cè)絻?yōu)秀的企業(yè)越愿意披露更多的財(cái)務(wù)信息，分析師因此也會(huì)向市場傳遞良好的信號(hào)，吸引更多投資者的投資。據(jù)此，提出假設(shè)1：

H1a：分析師關(guān)注度與融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

H1b：研報(bào)財(cái)務(wù)信息與融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（二）數(shù)字金融與融資約束

融資約束影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，而金融系統(tǒng)的發(fā)達(dá)程度影響企業(yè)的融資約束程度（Levine，2005）。金融的主要功能是資金融通，在交易過程中最大的困難是信息不對(duì)稱，信息不對(duì)稱容易導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，甚至引發(fā)金融危機(jī)。因此，解決信息不對(duì)稱問題是金融系統(tǒng)緩解融資約束的重要機(jī)制之一。數(shù)字金融泛指傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)模式（黃益平和黃卓，2018）。數(shù)字金融是實(shí)現(xiàn)低成本、廣覆蓋和可持續(xù)的包容性金融的重要模式（郭峰等，2019），可能通過如下幾個(gè)方面緩解融資約束：

第一，降低融資成本。根據(jù)帕累托法則，金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入市場，一般關(guān)注盈利狀況前20%的客戶，如果服務(wù)好這些頭部客戶則可以把握80%左右的市場份額，而當(dāng)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)范圍時(shí)，所帶來的邊際收益可能越來越小，這是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無法避免的商業(yè)可持續(xù)性問題（黃益平和黃卓，2018）。因此，盡管國際上早在2005年由聯(lián)合國率先提出普惠金融的概念，中國也響應(yīng)號(hào)召相繼出臺(tái)一系列政策推動(dòng)普惠金融發(fā)展，但效果都十分有限。而對(duì)于這個(gè)問題，數(shù)字技術(shù)可以為普惠金融提供可能的解決方案。我國金融市場中存在顯著長尾效應(yīng)，即市場中存在大量分散的小規(guī)模投資者，他們自有資金較少、抗風(fēng)險(xiǎn)能力較差且地理位置分布分散（萬家彧等，2020），數(shù)字金融可以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)連接數(shù)以億計(jì)的用戶并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)收集信息，而不必像傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)那樣依賴服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)和大量人工來提供金融服務(wù)，減少信息收集過程中資源的消耗（唐松等，2020），大大降低獲客成本和服務(wù)成本，而這些成本往往都會(huì)通過信貸利率轉(zhuǎn)嫁給企業(yè)。交易成本的減少有助于企業(yè)減少融資成本，從而緩解融資約束。

第二，拓寬資金來源。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)通常設(shè)定較高的服務(wù)門檻，對(duì)發(fā)展規(guī)模、信用記錄、資產(chǎn)擔(dān)保等都設(shè)置了嚴(yán)格的規(guī)定，許多企業(yè)往往因?yàn)闊o法達(dá)到門檻要求望而卻步甚至一蹶不振。數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)金融的諸多限制特別是空間限制，促進(jìn)資金供求雙方的信息交流，擴(kuò)大金融服務(wù)范圍，提高金融服務(wù)的可觸及性，并且通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興科技創(chuàng)新傳統(tǒng)金融產(chǎn)品，帶動(dòng)了諸如P2P網(wǎng)貸、第三方支付、眾籌融資等新型融資平臺(tái)及融資模式的產(chǎn)生（喻平和豆俊霞，2020），提高金融服務(wù)的可獲得性，為企業(yè)尋求融資機(jī)會(huì)擴(kuò)展了渠道，進(jìn)而緩解融資約束。

第三，提高金融資源配置效率。根據(jù)金融加速器理論，商業(yè)銀行依據(jù)抵押資產(chǎn)特別是房產(chǎn)的價(jià)值放寬或緊縮信貸供給的行為會(huì)加劇實(shí)體經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。而數(shù)字金融憑借大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅可以獲取市場上公開的財(cái)務(wù)信息而且可以獲取連續(xù)的甚至是沒有邊界的數(shù)字足跡，這其中包括比財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更具穩(wěn)定性和真實(shí)性的行為特征和社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)作為征信數(shù)據(jù)（黃益平和黃卓，2018），在緩解信貸過程中信息不對(duì)稱困境的同時(shí)，也減少金融機(jī)構(gòu)在信貸判斷時(shí)對(duì)抵押資產(chǎn)的依賴，信用貸款與房價(jià)的關(guān)系減弱了，意味著金融市場的穩(wěn)定性可能會(huì)增強(qiáng)，資源配置效率提高。同時(shí)，征信體系的完善可以簡化信貸審查程序，縮短信貸審核時(shí)間，提高融資效率（梁榜和張建華，2018），從而緩解企業(yè)融資約束。據(jù)此，提出假設(shè)2：

H2：數(shù)字金融與融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（三）數(shù)字金融的調(diào)節(jié)作用

信息不對(duì)稱是造成融資約束的重要原因，分析師與數(shù)字金融本質(zhì)上都是通過降低信息不對(duì)稱來緩解融資約束。相較于數(shù)字金融，分析師更早出現(xiàn)在中國資本市場中，因此分析師可以稱之為降低資本市場信息不對(duì)稱的傳統(tǒng)工具，數(shù)字金融由于憑借新科技新技術(shù)可以稱為降低信息不對(duì)稱的新型工具。一方面，分析師通過對(duì)公開信息的分析預(yù)測(cè)以及對(duì)私人信息的收集整理，降低資本市場中的信息不對(duì)稱，這與數(shù)字金融的宗旨是契合的，數(shù)字金融發(fā)展的目的之一就是為補(bǔ)充目前尚未完善的征信體系從而緩解信息不對(duì)稱（廖婧琳等，2020）。數(shù)字金融利用其技術(shù)優(yōu)勢(shì)和信息優(yōu)勢(shì)帶來數(shù)量更多、更可靠的信息，也不斷促進(jìn)金融市場穩(wěn)定（鄭祖昀和黃瑞玲，2021）。在金融生態(tài)環(huán)境更加優(yōu)化的情況下，分析師關(guān)注所帶來的增量信息可能會(huì)減少，其作為信息中介的作用可能部分被數(shù)字金融吞噬，導(dǎo)致其對(duì)企業(yè)融資約束的緩解作用減弱。另一方面，分析師與數(shù)字金融雖然都具有減輕信息不對(duì)稱的作用，但兩者的側(cè)重點(diǎn)有所不同。在企業(yè)選擇上，分析師可能傾向于跟蹤規(guī)模較大、盈利狀況較好的成熟企業(yè)以吸引投資者的注意，而數(shù)字金融憑借數(shù)字科技大力支持普惠金融發(fā)展（黃益平和黃卓，2018），使外部融資趨于普惠化、多樣化和邊界化（李春濤等，2020），打破傳統(tǒng)金融業(yè)“嫌貧愛富”的借貸慣性從而更偏向中小企業(yè)（Ozili，2018），提高中小企業(yè)正規(guī)金融的可得性（Rosavina，2019），這與分析師形成良好的互補(bǔ)，可能增強(qiáng)分析師對(duì)企業(yè)融資約束的緩解作用。據(jù)此，提出假設(shè)3：

H3a：數(shù)字金融加強(qiáng)分析師對(duì)企業(yè)融資約束的緩解作用。

H3b：數(shù)字金融替代分析師對(duì)企業(yè)融資約束的緩解作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

選取我國2011—2020年深滬兩市A股上市公司為研究樣本，使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。其中，數(shù)字金融數(shù)據(jù)來自于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的第三期北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，研報(bào)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS），分析師關(guān)注度等其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。對(duì)所選擇的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下篩選：剔除金融行業(yè)的上市公司樣本數(shù)據(jù)；剔除ST類被特殊處理的上市公司樣本數(shù)據(jù)；剔除當(dāng)年分析師關(guān)注人數(shù)為0的企業(yè)；剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。此外，為避免極端值對(duì)研究結(jié)果的影響，對(duì)所有連續(xù)變量在總樣本1%和99%的水平上進(jìn)行了Winsor縮尾處理，相關(guān)的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析采用Excel和Stata15軟件。

（二）變量定義

1.被解釋變量

融資約束。借鑒Hadlock&Pierce（2010）的做法，使用sa指數(shù)衡量融資約束，具體計(jì)算方式如下：Sa=-0.737×Asset+0.043×Asset2-0.040×Age，其中Asset為企業(yè)總資產(chǎn)（以百萬元為單位）的自然對(duì)數(shù)；Age為企業(yè)上市時(shí)間。sa指數(shù)值為負(fù)，其數(shù)值越大說明企業(yè)受到的融資約束程度越嚴(yán)重。

2.解釋變量

分析師關(guān)注。借鑒范云蕊和李辰穎（2019）的做法，將分析師關(guān)注定義為當(dāng)年關(guān)注某家上市公司且發(fā)布分析報(bào)告的證劵分析師人數(shù)，人數(shù)越多代表分析師關(guān)注度越高。為了使結(jié)果更穩(wěn)健，同時(shí)用每一年所有分析師對(duì)某上市公司發(fā)布的研究報(bào)告數(shù)量總數(shù)來重新度量分析師關(guān)注度。

研報(bào)財(cái)務(wù)信息。將研報(bào)財(cái)務(wù)信息定義為當(dāng)年關(guān)注該上市公司的所有分析師發(fā)布的研究報(bào)告中財(cái)務(wù)信息語句的數(shù)量，該數(shù)據(jù)越大代表分析師發(fā)布的與財(cái)務(wù)信息相關(guān)的語句越多。

3.調(diào)節(jié)變量

數(shù)字金融。借鑒郭峰等（2020）的做法，采用《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》第三期數(shù)據(jù)來衡量數(shù)字金融，其中包含“數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度”三大指標(biāo)，但考慮到自2011年以來數(shù)字化程度指數(shù)波動(dòng)幅度比較大，所以只采用總指標(biāo)數(shù)和前兩個(gè)一級(jí)維度指數(shù)（廖婧琳等，2020）。指數(shù)值越大，代表數(shù)字金融發(fā)展程度越高。

4.控制變量

控制變量的選取借鑒了梁榜和張建華（2018）的研究，選取公司規(guī)模（size）、資產(chǎn)負(fù)債率（lev）、獨(dú)立董事規(guī)模（indep）、股權(quán)集中度（cr1）、稅負(fù)（tax）、短期債務(wù)變動(dòng)（std）、凈營運(yùn)資本變動(dòng)（nwc）和企業(yè)性質(zhì)（soe）作為控制變量，并控制了年度（year）和行業(yè)（incd）的影響。本文的相關(guān)變量具體見表1。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)計(jì)

采用OLS線性回歸模型探討分析師、數(shù)字金融與融資約束之間的關(guān)系。為檢驗(yàn)假設(shè)1，構(gòu)建模型（1）：

為檢驗(yàn)假設(shè)2，構(gòu)建模型（2）：

為檢驗(yàn)假設(shè)3，構(gòu)建模型（3）。在此模型中，對(duì)analyst、finance、index、coverage、usage均進(jìn)行了中心化處理以消除交互項(xiàng)共線性的影響。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2是對(duì)全樣本關(guān)鍵變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從表2可以看出，2011—2020年間總樣本數(shù)為13736。樣本中融資約束sa的最大值是4.114，最小值是2.877，初步說明我國上市企業(yè)普遍存在融資約束，緩解融資約束尤為重要；分析師關(guān)注（analsyt）的最大值為45，最小值為1，標(biāo)準(zhǔn)差為9.94，這說明我國上市公司被分析師關(guān)注的程度相差較大，中位數(shù)為7表明數(shù)據(jù)明顯左偏，更多的觀察值位于左側(cè)，即分析師關(guān)注程度較弱；數(shù)字金融的總指數(shù)（index）的最大值為320.788，最小值為54.54，方差為69.644，表明我國各地?cái)?shù)字金融差異明顯；控制變量中，除了公司規(guī)模（size）和股權(quán)集中度（cr1）這兩個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差大于1，其余控制變量的標(biāo)準(zhǔn)差都小于1，說明大部分控制變量較為穩(wěn)定，總體分布均衡。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)表

（二）回歸分析結(jié)果

為驗(yàn)證上述假設(shè)，依據(jù)構(gòu)建的模型分別進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果如表3和表4所示。由表3列（1）、表4列（1）可知，分析師關(guān)注和研報(bào)財(cái)務(wù)信息的回歸系數(shù)分別為-0.00345、-0.0196，在1%的水平上顯著為負(fù)，說明企業(yè)的分析師關(guān)注度及研報(bào)中財(cái)務(wù)信息程度越高，其融資約束越能得到緩解。而且當(dāng)某企業(yè)的分析師關(guān)注或研報(bào)中的財(cái)務(wù)信息提高1個(gè)單位時(shí)，該企業(yè)的融資約束會(huì)下降0.35%或1.96%，假設(shè)1得到驗(yàn)證。由表3列（2）（3）（4）可知，數(shù)字金融總指數(shù)（index）與融資約束的相關(guān)系數(shù)為-0.000284，其中覆蓋廣度（coverage）的系數(shù)為-0.000275，使用深度（usage）的系數(shù)為-0.000359，均在1%的水平下顯著為負(fù)，說明數(shù)字金融發(fā)展有助于企業(yè)緩解融資約束，假設(shè)2得到驗(yàn)證。由表3列（5）（6）（7）可知，分析師關(guān)注（analyst)與數(shù)字金融（index）交乘項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)為-0.00000828，而其中分析師與覆蓋廣度的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.00000113，與使用深度的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.00000634，均在1%的水平下顯著為負(fù)。由表4列（2）（3）（4）可知，研報(bào)財(cái)務(wù)信息（finance)與數(shù)字金融三個(gè)指數(shù)交乘項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)也均在1%的水平下顯著為負(fù)，這說明數(shù)字金融總體上加強(qiáng)了分析師對(duì)融資約束的緩解作用，假設(shè)3a得到驗(yàn)證。

表3 回歸分析1

表4 回歸分析2

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為提升研究結(jié)果的可靠性，進(jìn)行了如下穩(wěn)健性測(cè)試：一是采用雙向固定模型對(duì)前文的模型重新估計(jì)；二是采用滯后一期的自變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行重新回歸以控制可能存在的內(nèi)生性問題；三是借鑒李春濤（2014）的做法，將樣本企業(yè)是否屬于滬深300指數(shù)成分股和機(jī)構(gòu)投資者持股比例作為分析師關(guān)注的工具變量，采用工具變量法對(duì)模型重新估計(jì)。以上檢驗(yàn)結(jié)果與前文基本一致，說明研究結(jié)論具有可靠性。

（四）進(jìn)一步分析

根據(jù)生命周期理論，不同生命周期階段的企業(yè)，即使外部環(huán)境趨同，對(duì)于融資也有著不同需求從而導(dǎo)致融資約束的緩解程度也不同。因此，在考察分析師與數(shù)字金融對(duì)企業(yè)融資約束的影響時(shí)，有必要將總樣本根據(jù)企業(yè)生命周期進(jìn)行劃分后分別討論。借鑒李云鶴等（2011）的做法對(duì)企業(yè)生命周期進(jìn)行劃分，將樣本數(shù)據(jù)根據(jù)銷售收入增長率、留存收益率、資本支出率以及企業(yè)年齡進(jìn)行排名并賦分，總分前1/3的部分為成長期企業(yè)，中間1/3為成熟期企業(yè)，最后1/3為衰退期企業(yè)。由表5和表6可知，在企業(yè)各個(gè)生命周期內(nèi)，分析師或數(shù)字金融對(duì)于企業(yè)融資約束緩解作用均顯著。

表5 企業(yè)生命周期下分析師對(duì)融資約束回歸結(jié)果

表6 企業(yè)生命周期下數(shù)字金融對(duì)融資約束回歸結(jié)果

表7—8的回歸結(jié)果列（4）—（9）中，分析師和數(shù)字金融交乘項(xiàng)的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明在成熟期和衰退期時(shí)，數(shù)字金融可以加強(qiáng)分析師對(duì)融資約束的緩解作用。表7和表8中的列（1）（2）（3）中，分析師和數(shù)字金融交乘項(xiàng)的系數(shù)不顯著為正或?yàn)樨?fù)，表明在企業(yè)成長期時(shí)，數(shù)字金融對(duì)分析師的緩解作用并不明顯。這可能是因?yàn)槌砷L期企業(yè)更傾向于采取擴(kuò)張戰(zhàn)略，不斷擴(kuò)大市場占有率，投資者在看到成長企業(yè)勢(shì)頭猛進(jìn)從而情緒高漲，產(chǎn)生過度樂觀和陪伴式成長心態(tài)，導(dǎo)致忽略其風(fēng)險(xiǎn)性而更關(guān)注其高收益，從而引導(dǎo)資本市場將關(guān)注度轉(zhuǎn)移到這些成長企業(yè)中來。而當(dāng)數(shù)字金融迅速發(fā)展，中小企業(yè)的融資需求得到滿足，對(duì)于尋求資本市場關(guān)注度以獲取融資的動(dòng)機(jī)也不那么強(qiáng)烈。此時(shí)投資者也冷靜下來，分析師的“后向型”偏好也日益展露，即轉(zhuǎn)向關(guān)注發(fā)展更為穩(wěn)定的成熟期企業(yè)和衰退期企業(yè)，導(dǎo)致成長期企業(yè)融資約束反而沒有得到有效的緩解。

表7 企業(yè)生命周期下交乘作用對(duì)融資約束回歸結(jié)果（1）

表8 企業(yè)生命周期下交乘作用對(duì)融資約束回歸結(jié)果（2）

五、研究結(jié)論與啟示

基于滬深兩市2011—2020年A股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過理論和實(shí)證分析了分析師、數(shù)字金融與融資約束之間的關(guān)系，得出以下結(jié)論：首先，分析師有助于緩解融資約束。分析師經(jīng)過專業(yè)教育和培訓(xùn)，對(duì)于信息獲取、處理、分析和傳遞的能力都強(qiáng)于普通投資者，能更好地發(fā)揮信號(hào)傳遞效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)，防止企業(yè)高層通過信息壁壘誘導(dǎo)或欺騙外部利益相關(guān)者，緩解外部投資者與企業(yè)間的信息不對(duì)稱，增強(qiáng)投資者的信心，從而緩解企業(yè)的融資約束。其次，數(shù)字金融憑借其明顯的信息優(yōu)勢(shì)有助于緩解企業(yè)融資約束。數(shù)據(jù)金融可以借平臺(tái)便利連接金融市場中的長尾群體，拓寬資金來源，同時(shí)獲取連續(xù)的甚至是沒有邊界的數(shù)字足跡，這其中不僅包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還包括比財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更具穩(wěn)定性和真實(shí)性的行為特征和社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)，構(gòu)建第三方征信系統(tǒng)，彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)于企業(yè)征信信息不足的缺陷，便于投資者進(jìn)行金融決策，提高金融市場整體效率，從而緩解企業(yè)融資約束。第三，數(shù)字金融會(huì)增強(qiáng)分析師關(guān)注對(duì)融資約束的效用。數(shù)字金融打破傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“嫌貧愛富”的特性，彌補(bǔ)分析師在緩解企業(yè)融資約束過程中對(duì)于中小企業(yè)關(guān)注不足的缺陷，加強(qiáng)了分析師對(duì)于企業(yè)融資約束的緩解作用。

本文的研究在對(duì)策建議上有一定的啟示：首先，為了充分發(fā)揮分析師的中介作用，應(yīng)基于我國資本市場的發(fā)展現(xiàn)狀正確規(guī)范分析師行業(yè)發(fā)展，避免過多分析師集中關(guān)注少數(shù)企業(yè)而忽略其他企業(yè)，防止分析師羊群行為導(dǎo)致的單一化分析意見，懲治分析師為了謀取私利而發(fā)布虛假信息擾亂市場秩序的行為，嚴(yán)格要求分析師遵守職業(yè)道德和不斷提升自身專業(yè)技能，促進(jìn)企業(yè)信息的有效傳播。其次，中國正走在科技興國的道路上，未來科技對(duì)于中國發(fā)展的作用不可估量，而在金融市場中，數(shù)字金融的發(fā)展已經(jīng)成為企業(yè)追求競爭優(yōu)勢(shì)的新動(dòng)力。但中國數(shù)字金融發(fā)展不平衡，中西部地區(qū)企業(yè)并未完全享受數(shù)字金融的紅利，因此相關(guān)部門應(yīng)盡快完善數(shù)字金融服務(wù)體系，擴(kuò)大輻射范圍。第三，監(jiān)管的相對(duì)寬松為中國數(shù)字金融提供了自由發(fā)展的環(huán)境，但同時(shí)也帶來了諸如網(wǎng)絡(luò)貸款無證上崗、龐氏騙局層出不窮等問題，如何設(shè)計(jì)并落實(shí)“監(jiān)管沙盒”，建立完善的監(jiān)管政策是未來需要深入研究的課題。