數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究
——來自我國中小板和創(chuàng)業(yè)板的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

嚴(yán)復(fù)雷 崔鐘月 張語桐

（西南科技大學(xué)，四川 綿陽 621010）

一、引言

企業(yè)在面臨未來不確定性時(shí)進(jìn)行決策的風(fēng)險(xiǎn)傾向表現(xiàn)為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。有較高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的企業(yè)能克服短視，在投資時(shí)選擇與高收益相伴的高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，往往伴隨高資本性支出、高創(chuàng)新積極性和更多的研發(fā)投入（Bargeron et al.，2010）。風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)被視為實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值和資源配置優(yōu)化的“利器”，也是一國經(jīng)濟(jì)長期持續(xù)增長的根本動(dòng)力（John et al.，2008）。一般來講，企業(yè)高管出于個(gè)人財(cái)富保值和職位關(guān)注的需要有降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傾向，基于高層梯隊(duì)理論，部分學(xué)者研究高管個(gè)人特征對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平造成的差異。此外，企業(yè)層面特征同樣會(huì)影響公司決策，進(jìn)而影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。然而，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平不僅取決于管理層和企業(yè)特質(zhì)，作為一項(xiàng)資源消耗性活動(dòng)，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為受制于企業(yè)的資源基礎(chǔ)。資金持有量無疑是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的重要一環(huán)。融資約束緩解時(shí)，企業(yè)才更有可能擴(kuò)大經(jīng)營、將內(nèi)源性資金更多地配置到投機(jī)性功能、增加高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的投資（胡育蓉等，2014）。在轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)背景下，信息不對稱程度和結(jié)構(gòu)性矛盾凸顯，嚴(yán)重影響資金的利用效率，廣大企業(yè)的融資困境難以得到紓解，這明顯對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平形成制約，削弱其經(jīng)濟(jì)效能的發(fā)揮。

近年來，隨著信息技術(shù)快速發(fā)展，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與金融科技公司紛紛利用云計(jì)算、人工智能等手段進(jìn)行服務(wù)創(chuàng)新，誕生了以第三方支付、移動(dòng)支付為代表的數(shù)字金融新業(yè)態(tài)。數(shù)字金融的出現(xiàn)為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提高創(chuàng)造條件,因此，探討數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響對促進(jìn)我國數(shù)字金融發(fā)展和提升企業(yè)家創(chuàng)新意愿，進(jìn)而推動(dòng)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和企業(yè)創(chuàng)新具有一定的現(xiàn)實(shí)價(jià)值和理論意義。不少學(xué)者關(guān)注到數(shù)字金融在宏觀層面上拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長、減輕貧困、縮小城鄉(xiāng)收入差距等效用和其微觀層面對家庭金融的資產(chǎn)配置優(yōu)化、合理化消費(fèi)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)創(chuàng)業(yè)等效用。但目前聚焦數(shù)字金融與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究不多且局限于銀行等金融機(jī)構(gòu)，對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的定量分析更少。

本文以2011～2018年中小板、創(chuàng)業(yè)板非金融類上市公司為樣本，從理論和實(shí)證層面探究數(shù)字金融與非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的關(guān)系，求證企業(yè)信息透明度和銀行競爭在“數(shù)字金融—企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”中扮演的角色，把企業(yè)樣本按照“產(chǎn)權(quán)”和“階段”分組，驗(yàn)證數(shù)字金融的普惠特性，為運(yùn)用數(shù)字金融提升非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提出合理建議。本文可能存在的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從數(shù)字金融這一新金融業(yè)態(tài)視角研究企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，拓寬企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平驅(qū)動(dòng)因素的研究邊界，為數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供微觀企業(yè)層面的理論依據(jù)和實(shí)證結(jié)果；第二，采用中介效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，基于銀行業(yè)競爭機(jī)制路徑和企業(yè)信息披露行為，揭示數(shù)字金融影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的基本邏輯；第三，以企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和生命周期為區(qū)分依據(jù)，探討數(shù)字金融發(fā)展對不同性質(zhì)企業(yè)和處于不同周期的企業(yè)的異質(zhì)性特征。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠有效緩解傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)逐利性、市場信息不對稱等問題，發(fā)揮資源支持和信息治理作用，促進(jìn)企業(yè)提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。具體來看，資源支持作用可以分為規(guī)模擴(kuò)大和可得性提升兩個(gè)層面。一方面，數(shù)字金融具有資金“放大器”功能，為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)注入多元化且充裕的資金。憑借互聯(lián)網(wǎng)等平臺(tái)，數(shù)字金融能夠突破時(shí)空局限聚合閑置資金，基于場景、技術(shù)、服務(wù)優(yōu)勢精準(zhǔn)匹配長尾群體進(jìn)行放貸（江紅莉和蔣鵬程，2021）。另一方面，數(shù)字金融增強(qiáng)了企業(yè)獲得資源的有效性。首先，線上審批、線上放貸的形式簡化了信貸審查程序，大大縮短信貸審核時(shí)間，減少交易費(fèi)用。其次，借助數(shù)據(jù)追蹤、挖掘等智能化技術(shù)，數(shù)字金融能夠從大量結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取企業(yè)的還款意愿和還款能力，構(gòu)造綜合信用評分指數(shù)，改善企業(yè)面臨的抵質(zhì)押困境。最后，數(shù)字金融能運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能化風(fēng)控，將數(shù)字化反欺詐技術(shù)覆蓋貸款全流程，降低信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)及企業(yè)融資成本。融資成本的降低意味著項(xiàng)目投資收益的相對擴(kuò)大和企業(yè)陷入流動(dòng)性危機(jī)的概率減小，助力企業(yè)更為平穩(wěn)地經(jīng)營，從而削弱管理層風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的傾向，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（陳小輝和張紅偉，2021）。同時(shí)，數(shù)字金融幫助外部投資者與企業(yè)管理者掌握企業(yè)相關(guān)信息，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)投資決策。這不僅體現(xiàn)在電商平臺(tái)等交互網(wǎng)絡(luò)的搭建促進(jìn)了信息的即時(shí)共享和跨平臺(tái)交流，以較低的信息成本幫助企業(yè)管理者捕獲投資機(jī)遇，減少短視行為，改善風(fēng)險(xiǎn)厭惡態(tài)度（王劍程等，2020）。數(shù)字金融強(qiáng)大的信息采集、處理和監(jiān)測功能緩解外部投資者與企業(yè)間的信息不對稱程度，增強(qiáng)社會(huì)信任，抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為進(jìn)而提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（馬連福和杜善重，2021）。因此，本文提出假設(shè)H1。

H1：數(shù)字金融能夠提升非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

（二）數(shù)字金融、銀行競爭、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

銀行作為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的重要組成部分，是企業(yè)債務(wù)融資的主要來源，對企業(yè)的貸款活動(dòng)和貸款成本產(chǎn)生重要影響。數(shù)字金融發(fā)展引發(fā)越來越多的科技公司涉足金融領(lǐng)域，花唄等個(gè)人消費(fèi)信貸、余額寶等貨幣基金型產(chǎn)品、微信支付等第三方支付在資產(chǎn)、負(fù)債和中間業(yè)務(wù)上對傳統(tǒng)銀行構(gòu)成競爭，成為銀行間競爭加劇的主要原因（袁鯤和曾德濤，2021）。除此以外，數(shù)字金融的技術(shù)溢出效應(yīng)間接促進(jìn)商業(yè)銀行的競爭態(tài)勢由物理網(wǎng)點(diǎn)的爭奪向技術(shù)手段的較量轉(zhuǎn)變，使原本物理網(wǎng)點(diǎn)較為薄弱的銀行實(shí)現(xiàn)彎道超車成為可能，強(qiáng)化金融的普惠性（吳曉求，2015）。根據(jù)市場勢力假說，在銀行結(jié)構(gòu)性競爭程度較高的地區(qū)，多層次的銀行競爭體系不僅使得企業(yè)多方借貸成為可能，增加企業(yè)的貸款議價(jià)權(quán)，并且沖擊傳統(tǒng)金融倚靠存貸款利差的經(jīng)營模式。銀行在利潤目標(biāo)驅(qū)使下提高規(guī)模偏好與風(fēng)險(xiǎn)偏好，放寬對企業(yè)抵押品的要求，促進(jìn)信貸結(jié)構(gòu)和信貸配置效率優(yōu)化（孫旭然等，2020）。而融資環(huán)境的改善有助于企業(yè)把握高風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目。綜上，數(shù)字金融可能通過加強(qiáng)銀行競爭程度這一作用機(jī)制便于資金供需雙方實(shí)現(xiàn)金額、期限和風(fēng)險(xiǎn)收益上的高效匹配，緩解企業(yè)面臨的融資約束進(jìn)而提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。因此，本文提出假設(shè)H2。

H2：數(shù)字金融能夠通過增強(qiáng)銀行競爭程度來提升非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

（三）數(shù)字金融、信息透明度、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

企業(yè)家進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資的意愿和行動(dòng)除了受外界制度環(huán)境影響外，有效的內(nèi)部治理手段同樣重要。在信貸市場信息不透明的情況下，有過度自利傾向的管理者難以被有效監(jiān)督，容易滋生道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問題（吳良海等，2016）。需要指出的是，數(shù)字金融所展示的最大優(yōu)勢是支持普惠金融的發(fā)展，緩解弱勢群體無法獲得趨利性資金的信任問題。信息透明度的提升會(huì)增進(jìn)微觀個(gè)體間信任，這有助于數(shù)字金融效能的發(fā)揮（陳頤，2017）。借助云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)，數(shù)字金融便捷、快速地挖掘、收集、整合企業(yè)留存于各個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，規(guī)模效應(yīng)的成本優(yōu)勢顯著。企業(yè)公開的相關(guān)信息可以與數(shù)字金融挖掘的多維軟信息相互補(bǔ)充，進(jìn)一步減輕投資者與企業(yè)間的信息不對稱程度，以此降低投資者對逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問題的擔(dān)憂，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)的放款意愿，從而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升。與此同時(shí)，在外界融資環(huán)境改善時(shí)，企業(yè)信息透明度的提高發(fā)揮“治理作用”，減少管理者由于激勵(lì)不相容及責(zé)任不對等所采取的自利行為，資金的配置效率得到優(yōu)化，增進(jìn)企業(yè)對風(fēng)險(xiǎn)投資的敏感性（雷新途和溫卿云，2021）。因此，本文提出假設(shè)H3。

H3：隨著企業(yè)信息透明度的提高，數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的促進(jìn)作用越強(qiáng)。

（四）企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、生命周期的異質(zhì)性作用

從企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)來看，國有企業(yè)通常更易獲得政府補(bǔ)貼和政策優(yōu)惠，由于其以政府信用作為背書，使得國有企業(yè)更容易獲得銀行的信貸支持。但這類企業(yè)出于政策性經(jīng)營目標(biāo)和代理問題，在外部融資環(huán)境更優(yōu)時(shí)做出的投資策略調(diào)整幅度通常較小。由于融資約束會(huì)抑制風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，非國有企業(yè)受制于“信貸歧視”，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)往往處于較低的水平。對于非國有企業(yè)而言，其激勵(lì)和監(jiān)督模式更為多元（白重恩等，2006），公共責(zé)任承擔(dān)程度低，在面臨金融環(huán)境的進(jìn)一步改善時(shí)更看重公司未來發(fā)展，傾向于高風(fēng)險(xiǎn)但預(yù)期凈現(xiàn)值為正的投資機(jī)會(huì)。在數(shù)字金融的資源支撐作用下，非國有企業(yè)的融資約束得到有效緩解，面對遠(yuǎn)期投資機(jī)會(huì)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為顯著下降，取而代之的是承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)性投資項(xiàng)目以占據(jù)市場先發(fā)優(yōu)勢。

當(dāng)企業(yè)處于不同的生命階段，其財(cái)務(wù)狀況、市場前景等明顯不同，資金訴求和投資機(jī)會(huì)存在差異。受此影響，在外部環(huán)境改善時(shí)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)邊際變化幅度不盡相同（吳倩等，2019）。成熟期企業(yè)已經(jīng)邁過成長期，市場占有率、品牌知名度較高，具有持續(xù)經(jīng)營的能力，現(xiàn)金持有水平處于整個(gè)生命周期的峰值，管理者追加投資的動(dòng)力不足。當(dāng)企業(yè)進(jìn)入衰退期，表現(xiàn)為創(chuàng)新能力不足、財(cái)務(wù)狀況惡化、市場占有率和毛利潤急劇下滑，管理者在對企業(yè)未來發(fā)展進(jìn)行研判后，通常采取及時(shí)止損的退出策略（馬寧和王雷，2018）。而相對于成熟期和衰退期，成長期企業(yè)最具發(fā)展機(jī)會(huì)和投資價(jià)值。正值規(guī)模擴(kuò)張、研發(fā)創(chuàng)新的黃金時(shí)期，為了在市場競爭中占據(jù)有利地位，企業(yè)往往具有較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。但因傳統(tǒng)金融的“后向型”偏好遭受金融排斥，資金可得性低導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力受限。數(shù)字金融的出現(xiàn)為成長期企業(yè)提供資源支撐，有助于提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。因此，本文提出假設(shè)H4。

H4：數(shù)字金融具有糾正“屬性錯(cuò)配”和“階段錯(cuò)配”功能，即促進(jìn)非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用在非國有企業(yè)和成長期企業(yè)中更明顯。

三、數(shù)據(jù)與研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)自2011年始更新至2020年，可獲取的中小板、創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)同樣截至2020年，但企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平需要以3年為窗口期經(jīng)滾動(dòng)預(yù)測可得，本文對解釋變量和被解釋變量的時(shí)間維度取交集后，構(gòu)建2011～2018年全國地級(jí)市層面的面板數(shù)據(jù)集。為提高實(shí)證結(jié)果的真實(shí)性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：剔除樣本中的金融類和保險(xiǎn)類企業(yè)；剔除在樣本期間存在退市風(fēng)險(xiǎn)的（ST、＊ST、PT）企業(yè)；剔除在樣本期間首次公開募股（IPO）的企業(yè)；以三年連續(xù)為原則，保留至少三年數(shù)據(jù)連續(xù)的樣本。企業(yè)層面數(shù)據(jù)按照企業(yè)辦公地址所在城市與宏觀數(shù)據(jù)匹配，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行1%和99%的Winsorize 縮尾處理以降低異常值的影響。企業(yè)數(shù)據(jù)均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)《數(shù)字普惠金融指數(shù)》，宏觀層面變量中的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，市場化指數(shù)（Market）來自《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告》。為了使量綱級(jí)統(tǒng)一，本文對數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100，對企業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作對數(shù)化處理。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（Risk）：常見的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的衡量方法包括企業(yè)盈利波動(dòng)、政策行為、生存狀態(tài)和態(tài)度指標(biāo)。考慮到風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為導(dǎo)致的最直接后果是造成企業(yè)盈利波動(dòng)，具有科學(xué)性，參考何瑛等（2019）的做法采用盈余波動(dòng)（Roa）程度指代企業(yè)盈利的波動(dòng)性，用來衡量風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。具體計(jì)算如公式（1）?（3）所示，Roa經(jīng)企業(yè)相應(yīng)年度的息稅前利潤（EBIT）除以當(dāng)年末資產(chǎn)總額得到。然后對企業(yè)每一年的Roa采用行業(yè)年度平均值進(jìn)行調(diào)整，以每三年為一個(gè)觀測時(shí)段，將計(jì)算得到企業(yè)經(jīng)行業(yè)調(diào)整的Roa標(biāo)準(zhǔn)差命名為Risk1，極差命名為Risk2。

2.解釋變量。數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF）：選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融研究中心開發(fā)的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”作為數(shù)字金融的代理變量。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)包括數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度三個(gè)維度，時(shí)間跨度為2011～2018年，覆蓋中國省、市、縣三級(jí)行政區(qū)。

3.控制變量。從企業(yè)特征出發(fā)，選取企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的控制變量主要包括：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)盈利能力（Roe）、企業(yè)成長性（Growth）、董事會(huì)規(guī)模（Board）、股權(quán)集中度（TOP1）、兩職合一（Dual）。出于嚴(yán)謹(jǐn)性考慮，同時(shí)納入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）、市場化程度（Market）用于控制地區(qū)和行業(yè)差異，具體變量說明和計(jì)算方法如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型構(gòu)建

為了研究數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，選用滾動(dòng)3 期并經(jīng)行業(yè)調(diào)整的Roa標(biāo)準(zhǔn)差（Risk1）和極差（Risk2）作為被解釋變量，使用固定效應(yīng)模型加入年份和行業(yè)虛擬變量，以控制時(shí)間和行業(yè)效應(yīng)。此外，在回歸檢驗(yàn)中默認(rèn)使用聚類到公司層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，解決可能存在的異方差問題。基準(zhǔn)回歸模型如公式（4）所示

其中，下標(biāo)i表示企業(yè)i，t為第t年；Riski,t表示企業(yè)i在t年的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；DIFi,t為企業(yè)i第t年所在地級(jí)市的數(shù)字普惠金融指數(shù)；Control表示控制變量；γj為行業(yè)固定效應(yīng)；λt為年度固定效應(yīng)；εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

從銀行競爭的角度，本文運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，研究數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響路徑，并運(yùn)用逐步回歸法設(shè)置遞歸方程進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn)。

其中，式（5）為數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的總效應(yīng)檢驗(yàn)，φ1為總效應(yīng)系數(shù)，式（6）考察數(shù)字金融對銀行競爭程度的影響，θ1為相關(guān)系數(shù)。式（7）為控制數(shù)字金融的情況下，銀行競爭程度對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，τ1為相應(yīng)系數(shù)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)機(jī)制，當(dāng)φ1、θ1和τ1都顯著時(shí)，表明銀行競爭程度在數(shù)字金融與非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間存在顯著的中介效應(yīng)。

除了上述探討外，本文遵循調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)程序分析信息透明度的調(diào)節(jié)作用及影響方向。調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿绻剑?）所示。

在模型（8）中將地級(jí)市數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF）和信息透明度作交互項(xiàng)處理，重點(diǎn)關(guān)注β3系數(shù)，若交互項(xiàng)DIF×TRS的系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)信息披露越透明，數(shù)字金融對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)發(fā)揮出越強(qiáng)的作用。

四、實(shí)證過程及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2可以看出，樣本非金融企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平Risk1的最小值、均值、最大值分別為0.001、0.025、0.160，說明非金融企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平整體不高且在企業(yè)間存在較大差距，非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平存在較大的提升空間。數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF）的均值為1.839，最小值和最大值分別為0.373和2.914，數(shù)字金融發(fā)展水平可能存在區(qū)域發(fā)展不均衡問題。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基礎(chǔ)回歸結(jié)果

Hausman 檢驗(yàn)顯示模型（4）的檢驗(yàn)結(jié)果為Prob＞chi2=0.0000，故采用固定效應(yīng)進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果支持了H1，即數(shù)字金融能夠有效提升非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。表3 中（1）至（2）列顯示數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIF）每提升1%，非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平分別提升2.63%、4.94%，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，其余幾項(xiàng)控制變量的回歸結(jié)果也基本符合預(yù)期。

表3 數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的總體影響

需要指出的是，數(shù)字金融可能對科技型中小企業(yè)融資約束的緩解程度存在結(jié)構(gòu)性特征。具體來看，數(shù)字金融由三個(gè)子維度構(gòu)成。其中覆蓋廣度由地區(qū)支付寶賬戶覆蓋率和綁卡數(shù)表示，體現(xiàn)地區(qū)數(shù)字金融的觸達(dá)情況；使用深度用于衡量數(shù)字金融所提供服務(wù)（如支付業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)等）的獲得狀況及頻率，表示數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融模式的創(chuàng)新和深化發(fā)展；數(shù)字支持服務(wù)程度反映移動(dòng)支付便利性和市場主體獲取貸款的實(shí)惠性。由于不同維度反映的數(shù)字金融發(fā)展的側(cè)重點(diǎn)不同，為更精確地檢驗(yàn)數(shù)字金融不同維度影響非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的程度，將數(shù)字金融降維到三個(gè)子維度（Coverage、Usage、Digital）進(jìn)行研究，回歸結(jié)果如表4 所示。列（1）和列（2）呈現(xiàn)了數(shù)字金融覆蓋廣度（Coverage）對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正，這說明數(shù)字金融的出現(xiàn)突破了時(shí)空限制，使得廣大地區(qū)的居民足不出戶即可借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)及時(shí)交互，獲取便捷的金融服務(wù)，為企業(yè)家發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)、進(jìn)行遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)投資提供更為完善的金融環(huán)境。列（3）和列（4）可見，相比覆蓋廣度（Coverage），數(shù)字金融使用深度（Usage）更為顯著地提升了非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，在5%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正。這可能是由于不同性質(zhì)的企業(yè)具有異質(zhì)化的融資需求，數(shù)字金融運(yùn)用數(shù)字技術(shù)精確識(shí)別“潛力”企業(yè)并提供多樣化金融服務(wù)，使得資金的配置有效地流向有風(fēng)險(xiǎn)意愿但受限于融資約束的企業(yè)。對于數(shù)字化程度（Digital），（5）和（6）列表明其對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用并不顯著，這或許與我國現(xiàn)階段金融系統(tǒng)整體數(shù)字化程度不高、數(shù)字金融基礎(chǔ)建設(shè)并不完善有關(guān)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性討論

1.工具變量法。參考傅秋子和黃益平（2018）的做法使用各城市到杭州的球面距離（Dista_sphere）取對數(shù)作為數(shù)字金融的工具變量。首先，作為數(shù)字金融的代表，支付寶在杭州起源，數(shù)字金融呈現(xiàn)出與杭州相距越遠(yuǎn)則推廣難度越大的特點(diǎn)（郭峰等，2017），故企業(yè)所在地的數(shù)字金融發(fā)展程度與其到杭州的球面距離相關(guān)。其次，選擇各城市到杭州的球面距離作為數(shù)字金融的工具變量符合外生性的要求，避免遺漏宏觀層面的市場化程度或者企業(yè)特征等變量對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生作用。由于距離并不隨時(shí)間變化，可能導(dǎo)致第二階段估計(jì)失效。因此，本文將各城市到杭州的球面距離與全國層面（除本市外）的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的均值進(jìn)行交互，生成具有時(shí)間變化效應(yīng)的工具變量。表5 中列（1）的回歸結(jié)果顯示工具變量（Dista_sphere）與數(shù)字金融總指數(shù)顯著負(fù)相關(guān)，說明城市離數(shù)字金融發(fā)展中心越遠(yuǎn)，數(shù)字金融的發(fā)展水平越低，與現(xiàn)實(shí)情況相符，且F統(tǒng)計(jì)值=67.58＞＞10，滿足對工具變量的要求。基于（2）和（3）列可以看出，數(shù)字金融總指數(shù)對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平系數(shù)依然顯著為正，這說明數(shù)字金融發(fā)展對提高非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平作用顯著且穩(wěn)健，這一結(jié)果也與表3、表4的結(jié)論保持一致。

表4 數(shù)字普惠金融三個(gè)子維度對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響

表5 工具變量法

2.替換變量。首先，以每五年作為一個(gè)觀測時(shí)段，分別滾動(dòng)計(jì)算經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的Roa的標(biāo)準(zhǔn)差和極差后生成的risk1、risk2作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的替代衡量指標(biāo)。需要說明的是，采用5年滾動(dòng)預(yù)測后企業(yè)樣本年限將變?yōu)?011～2016年。表6中（1）列和（2）列的結(jié)果不受觀測時(shí)間長度影響，顯示數(shù)字金融能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。其次，選取研發(fā)支出在取對數(shù)后作為替代指標(biāo)，對企業(yè)而言，研發(fā)投資具有周期長、風(fēng)險(xiǎn)高、未來資產(chǎn)價(jià)值高度不確定的特點(diǎn)，研發(fā)支出越大代表企業(yè)投資回報(bào)的不確定性越高，與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈現(xiàn)同向變動(dòng)。經(jīng)行業(yè)調(diào)整滾動(dòng)三期后用RISK1、RISK2表示企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。（3）和（4）列結(jié)果顯示，更換企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平指標(biāo)后，結(jié)果仍支持?jǐn)?shù)字金融能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平這一假設(shè)。最后，使用2011～2018年省際層面數(shù)字金融指數(shù)與企業(yè)數(shù)據(jù)相匹配。（5）和（6）列展示省際層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)（index）對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（Risk1，Risk2）的回歸結(jié)果，index的系數(shù)依然顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

表6 替換變量

（四）機(jī)制分析

1.銀行競爭的中介效應(yīng)。數(shù)字金融的發(fā)展引發(fā)鯰魚效應(yīng)，直接或間接促進(jìn)銀行競爭，在削弱“信貸歧視”的同時(shí)倒逼金融創(chuàng)新，幫助企業(yè)獲取低成本、高效率、長時(shí)期、多元化的資金，從而助力企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資。為了驗(yàn)證上述理論分析，加入銀行結(jié)構(gòu)性競爭這一中介變量，對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。參考嚴(yán)楷等（2019）的做法，利用銀保監(jiān)會(huì)公布的金融許可證信息獲知銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)，計(jì)算出中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、交通銀行五大銀行占該城市該年度所有商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量總和的比重（CR5）。Bank值的計(jì)算公式為Bank=1?CR5，Bank值越高說明銀行競爭程度越激烈。

銀行競爭的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示，由列（1）的結(jié)果可知，銀行競爭（Bank）的估計(jì)系數(shù)為0.2115，且在1%水平下顯著，意味著數(shù)字金融加劇了銀行業(yè)的競爭。由列（2）和（4）可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF）的估計(jì)系數(shù)為0.0263和0.0494，且在1%的水平下顯著為正，說明數(shù)字金融發(fā)展水平越高，越有利于中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提升。將被解釋企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)Risk、解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF）與中介變量銀行競爭（Bank）一同回歸后，由（3）列和（5）列結(jié)果可知，銀行競爭（Bank）的估計(jì)系數(shù)為0.0192和0.0419，且在1%水平下顯著，意味著數(shù)字金融能夠促進(jìn)銀行競爭便利企業(yè)融資，進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由于列（1）數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)系數(shù)與列（3）和列（5）中銀行競爭的符號(hào)相同且顯著為正，相乘后與列（2）和列（4）中的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)系數(shù)同號(hào)，表明強(qiáng)化銀行競爭的部分中介效應(yīng)成立。假設(shè)H2得到證明。

表7 銀行競爭的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

2.企業(yè)信息透明度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。為驗(yàn)證企業(yè)透明度的變化是否會(huì)對數(shù)字金融與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系造

成影響，在模型（4）的基礎(chǔ)上引入信息透明度（TRS）、數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DIF）與信息透明度（TRS）的交叉項(xiàng)等變量，再次進(jìn)行面板回歸分析。考慮到會(huì)計(jì)盈余是企業(yè)最為重要的特質(zhì)信息，故沿用目前主流做法從應(yīng)計(jì)盈余管理角度衡量信息透明度。參考陳駿和徐捍軍（2019）的做法選取操縱性應(yīng)計(jì)利潤的絕對值再取相反數(shù)代表信息透明度，該值是正向指標(biāo)，當(dāng)該值越大，利潤掩蓋程度越輕，說明信息透明度越高。

表8的（1）（4）列結(jié)果可知，企業(yè)信息透明度對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平具有顯著促進(jìn)作用，企業(yè)透明度每提升1%，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（Risk1、Risk2）分別提升7.85%、14.65%。（3）（6）列交互項(xiàng)DIF×TRS系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，說明隨著企業(yè)信息透明度提升，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的提升作用越強(qiáng)烈，有力支持假設(shè)H3。財(cái)務(wù)信息的披露與良好的外部金融環(huán)境相輔相成，發(fā)揮監(jiān)督作用減少代理問題的同時(shí)優(yōu)化資金配置效率，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表8 信息透明度的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)

（五）異質(zhì)性檢驗(yàn)

即使不同企業(yè)處于相近地域，享受數(shù)字金融服務(wù)趨同，但由于各個(gè)企業(yè)目標(biāo)函數(shù)和資源稟賦不一，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿和能力的變動(dòng)存在較大差異。為探究數(shù)字金融發(fā)展對不同企業(yè)的作用程度，將企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（國有和非國有）、生命周期（成長期、成熟期、衰退期）劃分，分析數(shù)字金融對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響的異質(zhì)性。企業(yè)產(chǎn)權(quán)分組根據(jù)企業(yè)最終控制人的性質(zhì)來確定，如果企業(yè)最終控制人為國有主體，則樣本企業(yè)定義為國有企業(yè)，否則為非國有企業(yè)。參考Dickinson（2011）的做法，根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量、投資活動(dòng)現(xiàn)金流量和籌資活動(dòng)現(xiàn)金流量的符號(hào)來劃分生命周期階段。由于選取的樣本為上市公司，基本已跨過初創(chuàng)期，故將初創(chuàng)期和成長期劃歸為成長期，將動(dòng)蕩期中企業(yè)特征與成熟期接近的樣本劃歸為成熟期，其余為衰退期。

1.按企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分組。表9 第（3）和（4）列的回歸結(jié)果顯示，按非金融類企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（國有企業(yè)和非國有企業(yè)）分組后，數(shù)字金融對非國有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平Risk1、Risk2 在1%的統(tǒng)計(jì)水平下具有顯著的促進(jìn)作用，而國有企業(yè)樣本中數(shù)字金融對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平Risk1、Risk2 的提振作用不顯著。這驗(yàn)證了數(shù)字金融對企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響在非國有企業(yè)中更明顯的假設(shè)。

表9 根據(jù)企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組后的回歸結(jié)果

2.按企業(yè)的生命周期分組。表10 的回歸結(jié)果（1）（2）列顯示，按非金融類企業(yè)生命周期分組后，數(shù)字金融對成長期企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平Risk1、Risk2 在1%的統(tǒng)計(jì)水平下具有顯著的促進(jìn)作用。印證數(shù)字金融發(fā)展為處于成長期的企業(yè)在融資約束上提供更及時(shí)的幫助，（5）（6）列的DIF系數(shù)顯示，數(shù)字金融對衰退期企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)作用不顯著，與預(yù)期相符。數(shù)字金融公司可以憑借強(qiáng)大的信息挖掘和識(shí)別能力判斷此類企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)高，故減少或削弱對其支持力度。而（3）（4）列的DIF系數(shù)顯示，數(shù)字金融對成熟期企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在5%的統(tǒng)計(jì)水平下具有顯著的促進(jìn)作用。這可以解釋為數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)革新了信息的傳播方式，知識(shí)的流動(dòng)和技術(shù)的溢出給予初創(chuàng)企業(yè)后來者居上的機(jī)會(huì)，新型商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，無疑加強(qiáng)了行業(yè)競爭程度。為保持競爭中的領(lǐng)先地位，成熟期企業(yè)傾向于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，由此證明假設(shè)H4。

表10 根據(jù)企業(yè)生命周期分組后的回歸結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

本文基于2011～2018 年全國地級(jí)市層面數(shù)字金融指數(shù)和滬深A(yù)股非金融類上市公司數(shù)據(jù)，研究數(shù)字金融發(fā)展對非金融類上市公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，從銀行競爭和信息透明度視角，檢驗(yàn)數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用路徑，進(jìn)一步討論數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的異質(zhì)化影響。研究結(jié)果表明，首先數(shù)字金融對非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平具有結(jié)構(gòu)性影響特征，數(shù)字金融覆蓋廣度與使用深度能夠顯著提高非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，而數(shù)字服務(wù)支持程度的作用效果不顯著；其次，數(shù)字金融能夠通過加強(qiáng)銀行競爭激烈程度提高非金融類企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資水平；再次，信息透明度越高的非金融類企業(yè)在數(shù)字金融作用下，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高；最后，從異質(zhì)性來看，數(shù)字金融發(fā)展能夠有效改善“產(chǎn)權(quán)錯(cuò)配”和“階段錯(cuò)配”，使得非國有企業(yè)和處于成長期、成熟期的企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著提高。上述研究結(jié)果具有較強(qiáng)的政策含義：第一，應(yīng)重視數(shù)字金融發(fā)展帶來的積極作用，繼續(xù)完善數(shù)字金融設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大服務(wù)半徑，為數(shù)字化發(fā)展作用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平夯實(shí)基礎(chǔ)，提高數(shù)字金融在偏遠(yuǎn)地區(qū)、長尾群體中的普及率；第二，企業(yè)作為進(jìn)行遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)投資的行為主體，應(yīng)該以更加開放、包容的態(tài)度對待數(shù)字金融新業(yè)態(tài)的發(fā)展，積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，主動(dòng)披露信息；第三，商業(yè)銀行和其他傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)積極與金融科技企業(yè)展開深度合作，抓住技術(shù)變革機(jī)遇，提升自身核心競爭力。