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

    2022-01-18 13:07:00嚴(yán)復(fù)雷崔鐘月張語(yǔ)桐
    區(qū)域金融研究 2021年11期
    關(guān)鍵詞:金融水平企業(yè)

    嚴(yán)復(fù)雷 崔鐘月 張語(yǔ)桐

    (西南科技大學(xué),四川 綿陽(yáng) 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(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期持續(xù)增長(zhǎng)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(duì)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(wú)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(yíng)、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(duì)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(duì)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(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響對(duì)促進(jìn)我國(guó)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(zhǎng)、減輕貧困、縮小城鄉(xiāng)收入差距等效用和其微觀層面對(duì)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)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(chǎng)信息不對(duì)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(chǎng)景、技術(shù)、服務(wù)優(yōu)勢(shì)精準(zhǔn)匹配長(zhǎng)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(jiǎn)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(píng)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(duì)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(yíng),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(cè)功能緩解外部投資者與企業(yè)間的信息不對(duì)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(jìng)爭(zhēng)、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(duì)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(duì)傳統(tǒng)銀行構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng),成為銀行間競(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)由物理網(wǎng)點(diǎn)的爭(zhēng)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(chǎng)勢(shì)力假說,在銀行結(jié)構(gòu)性競(jìng)爭(zhēng)程度較高的地區(qū),多層次的銀行競(jìng)爭(zhēng)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(yíng)模式。銀行在利潤(rùn)目標(biāo)驅(qū)使下提高規(guī)模偏好與風(fēng)險(xiǎn)偏好,放寬對(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)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(shì)是支持普惠金融的發(fā)展,緩解弱勢(shì)群體無(wú)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(cè),規(guī)模效應(yīng)的成本優(yōu)勢(shì)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(duì)稱程度,以此降低投資者對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(guó)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(guó)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(yíng)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(guó)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(duì)于非國(guó)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(guó)有企業(yè)的融資約束得到有效緩解,面對(duì)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(chǎng)先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

    當(dāng)企業(yè)處于不同的生命階段,其財(cái)務(wù)狀況、市場(chǎng)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(zhǎng)期,市場(chǎng)占有率、品牌知名度較高,具有持續(xù)經(jīng)營(yíng)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(chǎng)占有率和毛利潤(rùn)急劇下滑,管理者在對(duì)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(duì)于成熟期和衰退期,成長(zhǎng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)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(guó)有企業(yè)和成長(zhǎng)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(cè)可得,本文對(duì)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(guó)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(duì)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(duì)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(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù),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(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,市場(chǎng)化指數(shù)(Market)來自《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》。為了使量綱級(jí)統(tǒng)一,本文對(duì)數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100,對(duì)企業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作對(duì)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(rùn)(EBIT)除以當(dāng)年末資產(chǎn)總額得到。然后對(duì)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(cè)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(guó)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(zhǎng)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(chǎng)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)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(duì)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(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)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?;貧w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(duì)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(duì)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(duì)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(chǎng)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(duì)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(duì)于數(shù)字化程度(Digital),(5)和(6)列表明其對(duì)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(guó)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(duì)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(chǎng)化程度或者企業(yè)特征等變量對(duì)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(guó)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(cè)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(cè)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(cè)時(shí)間長(zhǎng)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(duì)數(shù)后作為替代指標(biāo),對(duì)企業(yè)而言,研發(fā)投資具有周期長(zhǎng)、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(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng),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(zhǎng)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(jìng)爭(zhēng)這一中介變量,對(duì)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(guó)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(jìng)爭(zhēng)程度越激烈。

    銀行競(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)(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(jìng)爭(zhēng)。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(jìng)爭(zhēng)(Bank)一同回歸后,由(3)列和(5)列結(jié)果可知,銀行競(jìng)爭(zhēng)(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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)的部分中介效應(yīng)成立。假設(shè)H2得到證明。

    表7 銀行競(jìng)爭(zhēng)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(duì)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??紤]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(rùn)的絕對(duì)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(rùn)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(duì)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(duì)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(duì)不同企業(yè)的作用程度,將企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(國(guó)有和非國(guó)有)、生命周期(成長(zhǎng)期、成熟期、衰退期)劃分,分析數(shù)字金融對(duì)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(guó)有主體,則樣本企業(yè)定義為國(guó)有企業(yè),否則為非國(guó)有企業(yè)。參考Dickinson(2011)的做法,根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)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(zhǎng)期劃歸為成長(zhǎng)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(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè))分組后,數(shù)字金融對(duì)非國(guó)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(guó)有企業(yè)樣本中數(shù)字金融對(duì)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(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響在非國(guó)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(duì)成長(zhǎng)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(zhǎng)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(duì)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(duì)其支持力度。而(3)(4)列的DIF系數(shù)顯示,數(shù)字金融對(duì)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(wú)疑加強(qiáng)了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度。為保持競(jìng)爭(zhēng)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(guó)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(duì)非金融類上市公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響,從銀行競(jìng)爭(zhēng)和信息透明度視角,檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)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(duì)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(guó)有企業(yè)和處于成長(zhǎng)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(zhǎng)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)力。

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