數(shù)字金融與銀行貸款合約

劉程

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融;銀行貸款;貸款合約;異質(zhì)性分析

一、引言

近年來(lái)，以人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱“ABCD”技術(shù)）為代表的新一代信息通信技術(shù)迅猛發(fā)展，并且深刻滲透、廣泛應(yīng)用到包括金融在內(nèi)的人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)中，創(chuàng)造出一系列新的商業(yè)模式，產(chǎn)生許多新模式、新業(yè)態(tài)和新產(chǎn)品，從而對(duì)宏觀金融市場(chǎng)、微觀中介及服務(wù)的提供方式產(chǎn)生深刻而顯著的效應(yīng)。這些驅(qū)動(dòng)新一輪金融創(chuàng)新浪潮的新一代信息通信技術(shù)，一般簡(jiǎn)稱為“數(shù)字技術(shù)（Digital Technology）或金融科技（FinTech）”（房漢廷，2013）。我國(guó)政府高度重視金融科技的發(fā)展，中國(guó)人民銀行特別指出，要充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的賦能作用，推動(dòng)我國(guó)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，如何客觀地定量評(píng)估數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)及其對(duì)金融市場(chǎng)資源配置效率的影響受，到了學(xué)者和業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注（鄒靜和張宇，2021）。

盡管我國(guó)股票發(fā)行等直接融資規(guī)模發(fā)展迅速，但是以商業(yè)銀行貸款為主的間接融資方式仍然占據(jù)我國(guó)金融體系的主體地位，銀行貸款是企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過(guò)程中最主要的債務(wù)融資渠道（李廣子和劉力，2020），因此，我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約制定一直都是備受金融領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注的重要命題。但是從現(xiàn)有的研究來(lái)看，大多文獻(xiàn)僅從信息透明度、股權(quán)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策以及賣空機(jī)制等角度研究我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約制定的影響因素（梁上坤等，2013;余明桂和潘紅波，2008;李廣子和劉力，2020;褚劍等，2017;陳德球等，2013），并未關(guān)注到數(shù)字金融快速發(fā)展對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約制定的影響。值得關(guān)注的是，當(dāng)前國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)銀行體系正在面臨著數(shù)字金融的巨大影響（金洪飛等，2020;邱晗等，2018）。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融顯著影響著我國(guó)商業(yè)銀行的負(fù)債結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，但是他們并未從銀行貸款合約制定的微觀視角實(shí)證研究數(shù)字金融對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行體系的影響，基于這一研究視角將有助于理解數(shù)字金融影響商業(yè)銀行體系的作用機(jī)制，以及探究對(duì)不同貸款企業(yè)和銀行的異質(zhì)性影響。這將有助于進(jìn)一步回答數(shù)字金融如何影響我國(guó)商業(yè)銀行信貸資金配置效率的問(wèn)題。

理論上來(lái)說(shuō)，數(shù)字金融能夠更全面地對(duì)海量標(biāo)準(zhǔn)化和非標(biāo)準(zhǔn)化用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在緩解銀企之間信息不對(duì)稱性方面起到了重要的作用，能夠降低銀行面臨的信息風(fēng)險(xiǎn);數(shù)字金融通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效地對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，利用人工智能等算法，可以幫助銀行二十四小時(shí)全天候掌握企業(yè)投資項(xiàng)目的最新進(jìn)展情況、準(zhǔn)確有效監(jiān)管微觀企業(yè)運(yùn)行狀況、減少經(jīng)理人違規(guī)行為，并降低企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展可能會(huì)加劇銀行行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而影響銀行貸款決策。適度的競(jìng)爭(zhēng)有助于改善信貸資金配置效率，但是，如果數(shù)字金融相關(guān)技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得業(yè)務(wù)管理流程過(guò)度復(fù)雜化，反而可能會(huì)放大風(fēng)險(xiǎn)的沖擊力，增加風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜化，從而引發(fā)更大的信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)操作性風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)①，使得信用風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題更加突出。以上這些信息風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)的變化，以及數(shù)字金融發(fā)展導(dǎo)致的過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)都會(huì)影響商業(yè)銀行微觀信貸決策，促使其改變貸款合約條款，從而勢(shì)必惡化信貸資金配置效率。 所以，數(shù)字金融如何影響我國(guó)商業(yè)銀行信貸資金配置效率這一問(wèn)題還有待進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

基于此，本文使用2011-2019 年我國(guó)上市公司新增單筆銀行信貸數(shù)據(jù)，研究地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)信貸資金配置效率的影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展有助于改善商業(yè)銀行信貸資金配置效率。具體而言，隨著地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展，銀行傾向于向標(biāo)的公司發(fā)放數(shù)額更大以及貸款期限更長(zhǎng)的貸款，同時(shí)這些貸款的利率更低，貸款擔(dān)保要求更為寬松。作用機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展主要通過(guò)改善信息不對(duì)稱和促進(jìn)銀行競(jìng)爭(zhēng)的作用機(jī)制，從而影響商業(yè)銀行貸款合約的制定。異質(zhì)性分析表明，中小銀行的貸款合約制定受數(shù)字金融的影響較大，數(shù)字金融對(duì)銀行貸款合約制定的作用在民營(yíng)企業(yè)、高科技行業(yè)和制度環(huán)境較差地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯。最后還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠通過(guò)影響銀行貸款合約制定的渠道，進(jìn)而顯著改善上市公司投資不足程度，這說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展有助于提高信貸資金配置效率，即數(shù)字金融有利于充分發(fā)揮銀行體系服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的職能。本文從銀行貸款合約制定的研究視角豐富了數(shù)字金融經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的相關(guān)研究，并為我國(guó)商業(yè)銀行體系如何更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供了理論依據(jù)和政策參考。

本文可能的創(chuàng)新之處主要包括以下幾點(diǎn)：

第一，本文從商業(yè)銀行貸款合約制定的獨(dú)特角度實(shí)證研究了地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展程度對(duì)信貸資金配置效率的影響。數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)問(wèn)題備受人們關(guān)注，但據(jù)我們所知，數(shù)字金融影響銀行微觀貸款合約制定的相關(guān)研究暫時(shí)處于匱乏階段。已有文獻(xiàn)多從宏觀經(jīng)濟(jì)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策以及個(gè)人決策等視角研究數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)問(wèn)題，而目前關(guān)于數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)影響的實(shí)證研究，主要基于銀行數(shù)據(jù)展開(kāi)。與大多經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究文獻(xiàn)關(guān)注數(shù)字金融影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策、個(gè)人經(jīng)濟(jì)決策以及銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有所不同的是，本文主要從銀行微觀貸款合約制定層面，研究地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)我國(guó)銀行體系的影響，從而為理解數(shù)字金融發(fā)揮作用的機(jī)制和內(nèi)在邏輯提供了嶄新的角度。

第二，本文從數(shù)字金融的角度對(duì)銀行貸款合約制定進(jìn)行了分析，豐富了關(guān)于我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約制定影響因素的文獻(xiàn)。銀行貸款合約制定的影響因素是金融領(lǐng)域的重要話題，但目前文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字金融與銀行貸款合約制定之間的關(guān)系研究不足。已有文獻(xiàn)主要實(shí)證研究貸款企業(yè)的外在因素和其他市場(chǎng)主體對(duì)銀行貸款合約制定的影響，尚未考察數(shù)字金融對(duì)銀行貸款合約制定的影響。

第三，本文的研究結(jié)論為金融監(jiān)管當(dāng)局和實(shí)務(wù)界提供了經(jīng)驗(yàn)依據(jù)和政策參考。本文結(jié)論表明，持續(xù)推進(jìn)數(shù)字金融更加有助于緩解我國(guó)中小企業(yè)和高科技企業(yè)的融資約束，以及銀行貸款的所有制歧視，從而為大力發(fā)展數(shù)字金融、助力提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力及實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)和政策建議。

接下來(lái)的文章結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻(xiàn)簡(jiǎn)述、理論分析與研究假設(shè);第三部分內(nèi)容主要是對(duì)研究設(shè)計(jì)與樣本來(lái)源做出說(shuō)明;第四部分是實(shí)證結(jié)果與分析;第五部分為異質(zhì)性分析;第六部分為文章主要結(jié)論與政策建議。

二、文獻(xiàn)簡(jiǎn)述、理論分析與研究假設(shè)

與本文的研究比較密切的文獻(xiàn)，主要包括以下兩大方面：

一方面的文獻(xiàn)圍繞數(shù)字金融經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究而展開(kāi)，這類文獻(xiàn)主要可以分為數(shù)字金融對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響和數(shù)字金融對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體的影響。宏觀經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)方面的文獻(xiàn)主要研究數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、地區(qū)全要素生產(chǎn)率、高質(zhì)量發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、就業(yè)結(jié)構(gòu)方面的影響（劉文麗等，2014;邱子迅和周亞虹，2021;巴曙松等，2020;汪淑娟和谷慎，2021;杜金岷等，2020;楊驍?shù)龋?020）。微觀經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)方面的文獻(xiàn)主要研究數(shù)字金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新、投資效率、生產(chǎn)率等企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的影響（李春濤等，2020;唐松等，2020;王娟和朱衛(wèi)未，2020;師俊國(guó)等，2016;唐松等，2019），或數(shù)字金融對(duì)消費(fèi)、創(chuàng)業(yè)、金融需求等個(gè)人決策的影響（易行健和周利，2018;張勛等，2020;何宗樾和宋旭光，2020;謝絢麗等，2018;何婧和李慶海，2019;傅秋子和黃益平，2018），以及數(shù)字金融對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)效率、風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)等銀行經(jīng)營(yíng)方面的影響（沈悅和郭品，2015;李學(xué)峰和楊盼盼，2021;劉孟飛和蔣維，2020;金洪飛等，2020;邱晗等，2018;郭品和沈悅，2015）。據(jù)我們所知，數(shù)字金融影響銀行微觀貸款合約制定的相關(guān)研究暫時(shí)處于匱乏階段。

另一方面，與本文密切相關(guān)的文獻(xiàn)是關(guān)于銀行貸款合約制定或信貸決策的影響因素，這些文獻(xiàn)主要研究信息透明度、股權(quán)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制、稅收規(guī)避、政治關(guān)系、產(chǎn)業(yè)政策、賣空機(jī)制、CEO過(guò)度自信、審計(jì)意見(jiàn)、證券分析師等方面對(duì)銀行貸款合約制定的影響（梁上坤等，2013;趙剛等，2014;Bharath et al.，2008;Lin et al.，2011;Kim et al.，2011;余明桂和潘紅波，2008;李廣子和劉力，2020;褚劍等，2017;陳德球等，2013;Lin et al.，2020;Chen et al.，2016;Francis etal.，2021）。綜上可知，以往文獻(xiàn)并未考慮數(shù)字金融對(duì)銀行貸款合約制定或信貸決策的影響。

（二）理論分析與研究假設(shè)

銀行貸款合約制定問(wèn)題，一直以來(lái)備受金融領(lǐng)域?qū)W者和實(shí)務(wù)界人士以及公司高管的高度關(guān)注。銀行信貸決策主要考慮貸款所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)，主要包括信息風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度（Chen etal.，2016;褚劍等，2017）。基于此，本文認(rèn)為地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展能夠從以下幾個(gè)方面對(duì)銀行貸款合約制定產(chǎn)生重要影響：

第一，數(shù)字金融幫助緩解商業(yè)銀行貸款中的信息不對(duì)稱問(wèn)題。Stiglitz and Weiss（1981）指出信息不對(duì)稱問(wèn)題一直是商業(yè)銀行貸款面臨的重大難題。數(shù)字金融能夠更全面地對(duì)海量標(biāo)準(zhǔn)化和非標(biāo)準(zhǔn)化用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在緩解銀企之間信息不對(duì)稱方面起到了重要的作用，能夠降低銀行面臨的信息風(fēng)險(xiǎn)（Lin et al.，2013;Huang et al.，2018）。數(shù)字金融能夠幫助降低銀行信息搜集處理成本（Gomber et al.，2018），比如大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)能夠幫助商業(yè)銀行提升信息獲取、處理及應(yīng)用能力，切實(shí)有效緩解銀行放款過(guò)程中面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題，有助于甄別“好企業(yè)”與“壞企業(yè)”，從而制定合理的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。王馨（2015）認(rèn)為數(shù)字金融能夠幫助銀行獲取更多客戶信息，有利于銀行提高對(duì)小微企業(yè)信貸的供給。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)、人工智能的審貸方法，也降低了人為干預(yù)，減少了貸款審批過(guò)程中的尋租空間，從而降低了融資成本（Huang et al.，2018;Fusteret al.，2019;李春濤等，2020）。所以本文認(rèn)為，地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展能夠通過(guò)降低銀行信息風(fēng)險(xiǎn)的方式，對(duì)銀行貸款合約制定產(chǎn)生重要影響。

第二，地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展有助于加強(qiáng)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理，提高商業(yè)銀行對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估能力。數(shù)字金融通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效地對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，利用人工智能等算法，可以幫助銀行二十四小時(shí)全天候掌握企業(yè)投資項(xiàng)目的最新進(jìn)展、準(zhǔn)確有效監(jiān)管微觀企業(yè)運(yùn)行狀況、減少經(jīng)理人違規(guī)行為傾向，可以有效改善商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，并顯著降低銀行面臨的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，數(shù)字金融提高了銀行機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管控水平，從而為銀行創(chuàng)新金融產(chǎn)品提供技術(shù)保障（Gomber et al.，2018;郭峰等，2017），有助于增強(qiáng)金融普惠性和擴(kuò)展金融服務(wù)的邊界，提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，從而優(yōu)化信貸資金配置效率。數(shù)字金融發(fā)展幫助降低銀行信貸決策面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)，而在面對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的變化時(shí)，商業(yè)銀行會(huì)對(duì)原有信貸契約的貸款數(shù)額、利率以及擔(dān)保要求等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。

第三，數(shù)字金融也可能通過(guò)加劇競(jìng)爭(zhēng)來(lái)影響銀行貸款決策。數(shù)字金融的發(fā)展一定程度上會(huì)加劇銀行行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，這可能會(huì)提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。目前我國(guó)銀行外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化主要來(lái)自于競(jìng)爭(zhēng)的迅速加劇。一方面，數(shù)字金融公司引發(fā)的金融體系沖擊，導(dǎo)致銀行資金成本被推高，商業(yè)銀行更難從存款市場(chǎng)獲取低價(jià)穩(wěn)定的資金，引發(fā)對(duì)存款市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)加劇;另一方面，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行具有“鯰魚效應(yīng)”，使得銀行更難在貸款市場(chǎng)獲取超額收益，從而加劇了貸款市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)（孫旭然等，2020）。進(jìn)一步地，銀行競(jìng)爭(zhēng)所導(dǎo)致的客戶爭(zhēng)奪與業(yè)績(jī)壓力，銀行有很強(qiáng)的動(dòng)機(jī)搜集和挖掘企業(yè)信息，從而降低了銀行與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度，進(jìn)而緩解了企業(yè)所面臨的融資約束（Rice and Strahan，2010;Fraisse et al.，2018;姜付秀等，2019;李志生等，2020）。劉孟飛和蔣維（2020）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展給我國(guó)商業(yè)銀行帶來(lái)了明顯的成本壓力。

這可能導(dǎo)致，銀行在利潤(rùn)目標(biāo)驅(qū)使下提高貸款的規(guī)模偏好與風(fēng)險(xiǎn)偏好。邱晗等（2018）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展使得大量資金從存款市場(chǎng)流向銀行間市場(chǎng)，通過(guò)影響銀行獲取資金途徑，促使其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)偏好上升。盛天翔和范從來(lái)（2020）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展促使銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的改變，這通過(guò)優(yōu)化銀行市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，有助于促進(jìn)我國(guó)商業(yè)銀行對(duì)中小微企業(yè)的信貸供給，從而改善信貸資金配置效率。因此，數(shù)字金融可能通過(guò)加劇銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，使得銀行對(duì)于信貸合約條款做出理性的調(diào)整，為保持市場(chǎng)占有率，那么銀行可行的信貸策略就是增加貸款金額和延長(zhǎng)貸款期限、降低貸款利率和貸款擔(dān)保要求。

此外，數(shù)字金融相關(guān)技術(shù)的廣泛應(yīng)用會(huì)使得業(yè)務(wù)管理流程過(guò)度復(fù)雜化，反而可能會(huì)加劇銀行貸款中的信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)操作性風(fēng)險(xiǎn)，使得信用風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題更加突出，這會(huì)加劇銀行惜貸慎貸傾向。

綜上所述，本文提出如下互為競(jìng)爭(zhēng)的研究假設(shè)：

研究假設(shè)1a：地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)銀行貸款合約制定具有積極影響，使得銀行對(duì)標(biāo)的公司提高貸款金額和延長(zhǎng)貸款期限、降低貸款利率和貸款擔(dān)保要求。

研究假設(shè)1b：地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)銀行貸款合約制定具有消極影響，使得銀行對(duì)標(biāo)的公司降低貸款金額和縮短貸款期限、提高貸款利率和貸款擔(dān)保要求。

三、研究設(shè)計(jì)與樣本來(lái)源

（一）研究設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)我國(guó)地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展與銀行貸款合約制定之間的關(guān)系，本文建立以下實(shí)證模型：

借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的衡量方法（Chen et al.，2016;褚劍等，2017），本文基于以下這四個(gè)維度來(lái)反映銀行貸款合約條款的調(diào)整（bankloan），這些條款具體包括貸款利率（rate）這一價(jià)格條款以及貸款金額（lnbankloan）、貸款期限（lnterm）、貸款擔(dān)保（collateral）這些非價(jià)格條款，其中具體變量定義如下：貸款金額，用銀行貸款金額（以百萬(wàn)元為單位）的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示;貸款期限，用銀行貸款期限（天數(shù)）的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示;貸款利率，用銀行貸款利率（以%為單位）來(lái)表示;貸款擔(dān)保，用是否需要擔(dān)保的虛擬變量來(lái)表示，如果這一筆貸款要求擔(dān)保則取1，否則取0。

本文重點(diǎn)關(guān)注的核心解釋變量為地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展程度指數(shù)（DigiFin），具體參考郭峰等（2020）、謝絢麗等（2018）、邱晗等（2019）以及唐松等（2020）學(xué)者們的做法。本文采用北大數(shù)字金融研究中心編制的地級(jí)市層面中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融發(fā)展程度的代理指標(biāo)，并對(duì)該指數(shù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。為了盡可能緩解反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，在實(shí)際估計(jì)中取滯后一期變量。

參考目前實(shí)證研究文獻(xiàn)的建模思路（Graham et al.，2008;梁上坤等，2013;趙剛等，2014;褚劍等，2017），本文在回歸中考慮如下公司層面的控制變量：公司資產(chǎn)規(guī)模（lnsize），由公司總資產(chǎn)合計(jì)的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示;上市年齡（lnage），由該年為止的上市年數(shù)加1 的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示;財(cái)務(wù)杠桿（lev），由總負(fù)債與總資產(chǎn)之比來(lái)表示;總資產(chǎn)收益率（roa），由本年度的凈利潤(rùn)與上年度的總資產(chǎn)合計(jì)的比值來(lái)表示;公司未來(lái)增長(zhǎng)潛力，用公司股票市值與賬面所有者權(quán)益比（q）表示，具體由市值與賬面股東權(quán)益之比來(lái)衡量;有形資產(chǎn)比例（tangibility），由固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比來(lái)表示;現(xiàn)金波動(dòng)（lncashvol），由經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量的波動(dòng)率來(lái)表示;第一大股東持股比例情況（largest），由第一大股東持股數(shù)與公司流通總股數(shù)之比來(lái)表示;國(guó)企性質(zhì)（soe），若實(shí)際控制人為政府時(shí)取1，否則取0;貸款銀行性質(zhì)（bank4），若是中國(guó)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行這四大行時(shí)取1，否則取0。此外，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤胍韵碌貐^(qū)層面的控制變量：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（lngrowth），由地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的對(duì)數(shù)來(lái)衡量;地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度（lngdp_per），由人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)來(lái)衡量;金融發(fā)展程度（finance），由地區(qū)年末貸款余額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比來(lái)衡量;地方財(cái)政支出（fiscal），由一般公共預(yù)算支出占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來(lái)衡量。最后在模型中還控制了行業(yè)和年度啞變量。

（二）樣本來(lái)源

與Kim et al.（2011）、梁上坤等（2013）以及褚劍等（2017）類似的是，本文選擇2011-2019年我國(guó)商業(yè)銀行向非金融類上市公司新增發(fā)放的54 119 筆貸款作為實(shí)證研究的觀測(cè)樣本①，其中部分貸款期限、利率或擔(dān)保要求條款缺失。本文使用的上市公司新增單筆銀行信貸數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和上市公司董事會(huì)公告。另外，上市公司和銀行層面財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，地區(qū)層面數(shù)據(jù)來(lái)自歷年中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

表1 報(bào)告了本文部分變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從中可以發(fā)現(xiàn)，觀測(cè)樣本中貸款金額的自然對(duì)數(shù)（lnbankloan）均值為4.813，即單筆貸款的平均金額約為123.100 百萬(wàn)元;貸款期限的自然對(duì)數(shù)（lnterm）均值為6.134，即單筆貸款的平均期限為461.278 天;貸款利率（rate）平均值為6.454%，平均有52.7%的上市公司銀行貸款被要求提供擔(dān)保，數(shù)據(jù)特征基本與褚劍等（2017）保持相似。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

表2 報(bào)告了地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展與商業(yè)銀行信貸決策的實(shí)證回歸結(jié)果。表中本文關(guān)注的變量DigiFint-1 在各列中的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字金融的發(fā)展有助于提高上市公司的貸款金額和貸款期限，而有助于降低貸款利率和貸款擔(dān)保要求。這一回歸結(jié)果表明，地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)銀行貸款合約制定具有顯著的積極影響。研究假設(shè)1a 得到支持。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

出于確保實(shí)證回歸結(jié)果的可靠性以及準(zhǔn)確性的考慮，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，還進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

1. 地區(qū)遺漏變量的影響。為控制地區(qū)遺漏變量的影響，我們?cè)诠剑?）的基礎(chǔ)上考慮地區(qū)固定效應(yīng)①，表3 報(bào)告了這一回歸結(jié)果。由結(jié)果可知，研究假設(shè)1a 依然成立。

2. 反向因果問(wèn)題。參考謝絢麗等（2018）學(xué)者的工具變量的選取方法，我們選擇我國(guó)各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率這一指標(biāo)作為地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的工具變量，表4 是兩階段工具變量法的回歸結(jié)果。從第一階段的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，本文選擇的工具變量與地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，符合工具變量的選取標(biāo)準(zhǔn);在采用工具變量法減輕內(nèi)生性問(wèn)題后，第二階段的回歸結(jié)果基本與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

3. 自選擇的影響。因?yàn)槲覈?guó)并未強(qiáng)制要求上市公司必須披露其銀行貸款信息，所以這可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的自選擇問(wèn)題，從而影響回歸結(jié)果的可靠性。為了緩解這一問(wèn)題，本文參考梁上坤等（2013）以及褚劍等（2017）學(xué)者的處理方法，采用Heckman 模型估計(jì)方法，該方法的基本思路是：首先通過(guò)構(gòu)建公司是否進(jìn)行銀行貸款信息披露的影響因素模型作為第一階段模型，由此計(jì)算出IMR 比率（Inverse Mills Ratio）;然后把IMR 比率加入到基準(zhǔn)模型中，以此重新進(jìn)行檢驗(yàn)。在控制了自選擇問(wèn)題導(dǎo)致的偏差后，該實(shí)證結(jié)果仍與本文結(jié)論一致（見(jiàn)表5）。

4. 數(shù)字金融指標(biāo)度量偏誤的問(wèn)題。北大數(shù)字普惠金融指數(shù)由覆蓋廣度（coverage）、使用深度（usage）、數(shù)字支持服務(wù)程度（digiti）三個(gè)維度的細(xì)分指標(biāo)構(gòu)建而成。其中數(shù)字支持服務(wù)程度刻畫了地區(qū)數(shù)字金融的交易成本和效率，便利性和成本是企業(yè)獲得金融服務(wù)的關(guān)鍵因素，會(huì)對(duì)銀行貸款合同產(chǎn)生直接影響。所以為了避免數(shù)字普惠金融指數(shù)的衡量偏誤，本文采用數(shù)字支持服務(wù)程度（digiti）這一細(xì)分指標(biāo)來(lái)替代，重新進(jìn)行回歸估計(jì)，表6 列示了這一結(jié)果。該實(shí)證結(jié)果仍與本文結(jié)論一致。

（三）作用機(jī)制檢驗(yàn)

在前述研究中，盡管基本可以確證數(shù)字金融對(duì)于銀行貸款合約制定的積極作用，但值得進(jìn)一步追問(wèn)的是：數(shù)字金融影響銀行貸款合約制定的機(jī)制是什么？正如前文理論分析部分我們所闡述的，數(shù)字金融影響銀行貸款合約制定的機(jī)制可能包括以下三個(gè)：地區(qū)金融科技發(fā)展能夠緩解銀企之間面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題（或降低信息風(fēng)險(xiǎn)）、防范信用風(fēng)險(xiǎn)，以及加劇銀行市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度。因此，我們從以下三個(gè)方面驗(yàn)證這三個(gè)機(jī)制：

1. 信息風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制檢驗(yàn)

如果數(shù)字金融是通過(guò)緩解銀企之間面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題從而影響銀行貸款合約制定，那么對(duì)于那些信息不對(duì)稱程度較高的上市公司而言，數(shù)字金融可以幫助銀行提升對(duì)這些借款公司的信息獲取能力，而對(duì)那些信息不對(duì)稱程度較低的上市公司的信息獲取影響不大。因此，在實(shí)證中我們考慮信息不對(duì)稱程度對(duì)數(shù)字金融與銀行貸款合約制定之間關(guān)系的影響。

具體而言，為了驗(yàn)證這個(gè)機(jī)制，沿用我們之前的模型，加入應(yīng)計(jì)盈余管理指標(biāo)（DA）來(lái)衡量信息不對(duì)稱程度，該指標(biāo)一般用于衡量企業(yè)財(cái)務(wù)信息披露質(zhì)量程度（陳運(yùn)森和黃健嶠，2019），DA 數(shù)值越大表明該企業(yè)信息披露質(zhì)量越差，這就意味著企業(yè)的信息不對(duì)稱程度越高，并用地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)與盈余管理程度指標(biāo)的交互項(xiàng)來(lái)衡量數(shù)字金融發(fā)展程度和信息不對(duì)稱程度之間的交互效應(yīng)如何影響我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約的制定。表7 報(bào)告了這一回歸結(jié)果，本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×DA 在所有回歸中的系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，在第1-2 列中，交互變量DigiFint-1×DA 顯著為正，說(shuō)明對(duì)于信息不對(duì)稱程度越高的上市公司樣本而言，地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行貸款金額和貸款期限的增加量越大;同時(shí)，在第3-4 列中，交互變量DigiFint-1×DA顯著為負(fù)，說(shuō)明對(duì)于信息不對(duì)稱程度越高的上市公司樣本而言，數(shù)字金融對(duì)銀行貸款利率和貸款擔(dān)保要求的降低量越大。因此，可以看到，地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)信息不對(duì)稱程度越高的借款公司的銀行貸款合約制定具有更大的積極作用。這說(shuō)明地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展能夠通過(guò)有效緩解銀企之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約的制定產(chǎn)生顯著的積極作用，即信息風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制成立。

2. 信用風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制檢驗(yàn)

如果地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展能夠通過(guò)降低信用風(fēng)險(xiǎn)從而影響商業(yè)銀行貸款合約的制定，那么對(duì)于那些信用風(fēng)險(xiǎn)越大的上市公司而言，數(shù)字金融的發(fā)展可以幫助商業(yè)銀行提升對(duì)這些公司的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，而對(duì)那些信用風(fēng)險(xiǎn)較低的上市公司的風(fēng)險(xiǎn)控制能力影響應(yīng)該不大。因此，在實(shí)證中我們考慮信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)數(shù)字金融與商業(yè)銀行貸款合約制定之間關(guān)系的影響。

具體而言，為了驗(yàn)證這個(gè)機(jī)制，在本文基準(zhǔn)模型設(shè)定的基礎(chǔ)之上，加入公司是否違規(guī)的虛擬變量（Fraud）來(lái)衡量信用風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)該指標(biāo)為1 時(shí)，表示公司存在違規(guī)行為，這說(shuō)明信用風(fēng)險(xiǎn)較高;當(dāng)該指標(biāo)為0 時(shí)，表示公司不存在違規(guī)行為，這說(shuō)明信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，并用數(shù)字金融指數(shù)與該虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)著重刻畫數(shù)字金融發(fā)展程度如何影響銀行對(duì)不同信用風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)貸款合約的制定。表8 報(bào)告了這一實(shí)證結(jié)果。核心解釋變量DigiFint-1 在所有列中的系數(shù)均具有顯著性，但在這里，本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×Fraud 在所有列中的系數(shù)都不具有顯著性。因此，可以看到數(shù)字金融對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)不同的上市公司的銀行貸款合約制定不具有顯著影響。這說(shuō)明本文回歸結(jié)果未能驗(yàn)證信用風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制的成立。

3. 銀行競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制檢驗(yàn)

如果數(shù)字金融是通過(guò)加劇銀行競(jìng)爭(zhēng)而影響銀行貸款合約制定，那么在那些銀行競(jìng)爭(zhēng)較小的地區(qū)，數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行貸款合約的制定影響程度應(yīng)該更大，而對(duì)那些銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較大地區(qū)的影響應(yīng)該越小。因此，在實(shí)證中我們考慮銀行競(jìng)爭(zhēng)程度大小對(duì)數(shù)字金融與銀行貸款合約制定之間關(guān)系的影響。

具體而言，為了驗(yàn)證這個(gè)機(jī)制，在沿用本文之前的基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，加入是否前四大銀行分支機(jī)構(gòu)占比較高地區(qū)的虛擬變量High_HHI 來(lái)衡量銀行競(jìng)爭(zhēng)程度，當(dāng)該指標(biāo)為1 時(shí)，表示該地區(qū)前四大銀行分支機(jī)構(gòu)占比高于中位數(shù)，這說(shuō)明銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較小;當(dāng)該指標(biāo)為0 時(shí)，表示該地區(qū)前四大銀行分支機(jī)構(gòu)占比低于中位數(shù)，這說(shuō)明銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較大，并用數(shù)字金融指數(shù)與該虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)著重刻畫數(shù)字金融發(fā)展程度如何影響銀行對(duì)不同銀行競(jìng)爭(zhēng)程度地區(qū)貸款合約的制定。表9 報(bào)告了這一回歸結(jié)果。本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×High_HHI 在所有回歸中的系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，在第1-2 列中，交互變量DigiFint-1×High_HHI 顯著為正，說(shuō)明對(duì)于銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較小的地區(qū)，數(shù)字金融對(duì)銀行貸款金額和貸款期限的增加量越大;同時(shí)，在第3-4 列中，模型中的交互變量DigiFint-1×High_HHI 顯著為負(fù)，這說(shuō)明對(duì)于銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較小地區(qū)的上市公司，數(shù)字金融對(duì)銀行貸款利率和貸款擔(dān)保要求的降低量越大。因此，可以看到數(shù)字金融對(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較小地區(qū)的上市公司的銀行貸款合約制定具有更大的積極作用。這說(shuō)明地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展能夠通過(guò)促進(jìn)銀行行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)程度，從而對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行貸款合約的制定產(chǎn)生顯著的積極作用。這說(shuō)明銀行競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制成立。

五、異質(zhì)性分析

（一）銀行特征

為了考察數(shù)字金融對(duì)中小商業(yè)銀行貸款合約制定的影響，沿用我們之前的模型，加入是否中小商業(yè)銀行的虛擬變量bank_small，當(dāng)該指標(biāo)為1 時(shí)，表示貸款銀行是中小銀行，否則就是大型銀行，并用數(shù)字金融指數(shù)與該虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)著重刻畫數(shù)字金融發(fā)展程度如何影響中小商業(yè)銀行貸款合約的制定。表10 報(bào)告了這一回歸結(jié)果。本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×bank_small在所有回歸中的系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，在第1-2 列中，交互變量DigiFint-1×bank_small顯著為正，說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)中小銀行貸款金額和貸款期限的增加量更大;同時(shí)，在第3-4 列中，模型中的交互變量DigiFint-1×bank_small 顯著為負(fù)，這說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)中小銀行貸款利率和貸款擔(dān)保要求的降低量更大。因此，可以看到數(shù)字金融對(duì)中小商業(yè)銀行貸款合約的制定具有更大的積極作用。

（二）產(chǎn)權(quán)屬性

為了考察數(shù)字金融對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的銀行貸款合約制定的影響，在本文基準(zhǔn)模型設(shè)定的基礎(chǔ)之上，加入是否國(guó)有企業(yè)的虛擬變量soe，當(dāng)該指標(biāo)為1 時(shí)，表示貸款企業(yè)是國(guó)有企業(yè)，否則就是民營(yíng)企業(yè)，并用數(shù)字金融指數(shù)與該虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)著重刻畫數(shù)字金融發(fā)展程度如何影響銀行對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的貸款合約的制定。表11 報(bào)告了這一回歸結(jié)果。本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×soe 在所有回歸中的系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，在第1-2 列中，交互變量DigiFint-1×soe 都為負(fù)，說(shuō)明相對(duì)于國(guó)有企業(yè)而言，地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展使得銀行對(duì)民營(yíng)企業(yè)的貸款金額和貸款期限的增加量更大;同時(shí)，在第3-4 列中，交互變量DigiFint-1×soe 顯著為正，說(shuō)明相對(duì)于國(guó)有企業(yè)而言，地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展使得銀行對(duì)民營(yíng)企業(yè)的貸款利率和貸款擔(dān)保要求的降低量更大。因此，可以看到地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展有助于緩解銀行貸款中的所有制歧視。

（三）高科技行業(yè)

為了考察數(shù)字金融對(duì)高科技行業(yè)企業(yè)的銀行貸款合約制定的影響，本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）、李春濤等（2020）的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)方法，即將工業(yè)中的設(shè)備制造行業(yè)和文化、辦公用機(jī)械行業(yè)視作高科技行業(yè)，其余行業(yè)則視作非高科技行業(yè)，在沿用我們之前的基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上，加入是否高科技行業(yè)的虛擬變量（hightech），當(dāng)該指標(biāo)為1 時(shí)，表示該上市公司屬于高科技行業(yè)，否則不屬于高科技行業(yè)，并用地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)與該虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)著重刻畫數(shù)字金融發(fā)展程度如何影響銀行對(duì)高科技行業(yè)企業(yè)的貸款合約的制定。表12 報(bào)告了這一回歸結(jié)果。本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×hightech 在所有回歸中的系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，在第1-2列中，交互變量DigiFint-1×hightech 都為正，說(shuō)明相對(duì)于非高科技行業(yè)企業(yè)而言，數(shù)字金融發(fā)展使得銀行對(duì)高科技行業(yè)企業(yè)的貸款金額和貸款期限的增加量更大;同時(shí)，在第3-4 列中，交互變量DigiFint-1×High_HHI 顯著為負(fù)，說(shuō)明相對(duì)于非高科技行業(yè)企業(yè)而言，數(shù)字金融發(fā)展使得銀行對(duì)高科技行業(yè)企業(yè)的貸款利率和貸款擔(dān)保要求的降低量更大。因此，可以看到地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展更有助于商業(yè)銀行去滿足高科技行業(yè)企業(yè)的融資需求。

（四）制度環(huán)境

一般而言，貸款銀行信貸決策中所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)和信息風(fēng)險(xiǎn)與貸款企業(yè)所在地區(qū)的制度環(huán)境狀況密切相關(guān)。正如褚劍等（2017）學(xué)者指出的那樣，公司所在地區(qū)制度環(huán)境狀況越好，那么這些企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)決策活動(dòng)受地方政府或官員過(guò)度干預(yù)的可能性一般較小，所以經(jīng)濟(jì)政策方面的不確定性程度也會(huì)比較低，由此導(dǎo)致衡量和評(píng)估這些公司日常經(jīng)營(yíng)狀況的信息不確定性也相應(yīng)較低，這時(shí)候商業(yè)銀行信貸決策所面臨的信息風(fēng)險(xiǎn)就比較小了。換個(gè)角度來(lái)說(shuō)，位于制度環(huán)境較好地區(qū)的企業(yè)擁有更為便利低廉的條件通過(guò)金融市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)融資需求，從而降低了因現(xiàn)金流不足導(dǎo)致的銀行債務(wù)違約的風(fēng)險(xiǎn)，而且，即使企業(yè)發(fā)生違約，良好的法律制度環(huán)境也能夠在最大程度上保障貸款銀行受償?shù)臋?quán)利，這時(shí)候商業(yè)銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)一般也較小。那么可以預(yù)計(jì)的是，上文中地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)銀行信貸決策產(chǎn)生的積極作用會(huì)在所處地區(qū)制度環(huán)境較差的上市公司樣本中更為顯著。

為了進(jìn)一步考察制度環(huán)境對(duì)我國(guó)地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展與銀行貸款合約制定之間關(guān)系的影響，我們根據(jù)王小魯?shù)龋?017）的市場(chǎng)化指數(shù)將樣本分為制度環(huán)境較好地區(qū)和制度環(huán)境較差地區(qū)，沿用我們之前的模型，加入企業(yè)是否處于制度環(huán)境較好地區(qū)的虛擬變量gie_dummy，當(dāng)該指標(biāo)為1 時(shí)，表示上市公司處于制度環(huán)境較好地區(qū)，否則處于制度環(huán)境較差地區(qū)，并用數(shù)字金融指數(shù)與該虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)著重刻畫數(shù)字金融發(fā)展程度如何影響銀行對(duì)處于不同制度環(huán)境的企業(yè)的貸款合約的制定。表13 報(bào)告了這一回歸結(jié)果。本文關(guān)注的交互變量DigiFint-1×gie_dummy 在所有回歸中的系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體來(lái)看，在第1-2 列中，交互變量DigiFint-1×gie_dummy 都為負(fù)，說(shuō)明相對(duì)于處于制度環(huán)境較好地區(qū)的企業(yè)而言，數(shù)字金融發(fā)展使得銀行對(duì)處于制度環(huán)境較差地區(qū)企業(yè)的貸款金額和貸款期限的增加量更大;同時(shí)，在第3-4 列中，交互變量DigiFint-1×gie_dummy顯著為正，說(shuō)明相對(duì)于處于制度環(huán)境較好地區(qū)的企業(yè)而言，數(shù)字金融發(fā)展使得銀行對(duì)處于制度環(huán)境較差地區(qū)企業(yè)的貸款利率和貸款擔(dān)保要求的降低量更大。這說(shuō)明地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展有助于彌補(bǔ)銀行貸款中制度環(huán)境的缺陷。

六、數(shù)字金融、銀行貸款合約制定與公司投資效率

前文證實(shí)了數(shù)字金融對(duì)銀行貸款合約制定具有顯著的積極作用，但這是不是意味著數(shù)字金融的發(fā)展有助于提高信貸資金配置效率？下面我們通過(guò)驗(yàn)證數(shù)字金融發(fā)展是否通過(guò)影響銀行貸款合約制定，從而影響公司投資效率。具體而言，如果數(shù)字金融發(fā)展?jié)M足了過(guò)度投資企業(yè)的銀行貸款需求，說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展不利于公司投資效率改善，損害了信貸資金配置效率;反之，如果數(shù)字金融發(fā)展?jié)M足了投資不足企業(yè)的銀行貸款需求，則說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展有助于公司投資效率的改善，促進(jìn)信貸資金配置效率的提高。

其中被解釋變量為企業(yè)非效率投資水平，該指標(biāo)參考陳運(yùn)森和黃健嶠（2019）對(duì)非效率投資的計(jì)算方法而得。具體而言，我們估算了公司正常的資本投資水平，然后將模型的殘差絕對(duì)值作為投資效率的代理變量。具體回歸模型如下：

公式（3）中因變量INV 是公司資本投資量，本文借鑒靳慶魯?shù)龋?012）的做法，將其定義為購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金之和與總資產(chǎn)之比;Q 為公司的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)，定義為流通股的市場(chǎng)價(jià)值、非流通股的賬面價(jià)值和負(fù)債的總和除以總資產(chǎn);LEV 為企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率。CASH 為公司的現(xiàn)金持有量，定義為年末貨幣資金除以總資產(chǎn);AGE 是公司的上市年齡，由當(dāng)年與上市年份差值的自然對(duì)數(shù)計(jì)算所得;LNSIZE 為公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù);RET 是公司在股票市場(chǎng)上的年回報(bào)率。我們使用模型（1）的殘差絕對(duì)值作為衡量投資效率的代理變量（abs_e）。

lnbankloan 為企業(yè)當(dāng)年所有新增單筆銀行貸款的加總，數(shù)字金融發(fā)展程度指標(biāo)DigiFin 定義與前文保持一致。其他控制變量具體包括公司資產(chǎn)規(guī)模的自然對(duì)數(shù)lnsize、資產(chǎn)負(fù)債率lev、上市年齡lnage、董事數(shù)量的自然對(duì)數(shù)lnboard、獨(dú)立董事比例inboard、兩職合一dual、管理層持股比例manhold、第一大股東持股比例top1。如果交互項(xiàng)DigiFin×lnbankloan 的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展通過(guò)增加銀行貸款，顯著降低了企業(yè)非效率投資水平，如果模型中交互項(xiàng)DigiFin×lnbankloan 的回歸系數(shù)顯著為正，則說(shuō)明地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展通過(guò)增加銀行貸款供給，顯著提高了企業(yè)非效率投資水平。

表14 報(bào)告了數(shù)字金融、銀行貸款合約制定與我國(guó)上市公司投資效率的模型回歸結(jié)果。表中第1 列為全企業(yè)樣本數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果，本文關(guān)注的交互項(xiàng)DigiFin×lnbankloan 的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明整體而言，數(shù)字金融發(fā)展通過(guò)增加銀行貸款，進(jìn)而顯著降低了企業(yè)非效率投資水平。第2-3列分別為投資過(guò)度公司樣本和投資不足公司樣本的模型回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，采用投資過(guò)度企業(yè)樣本估計(jì)的交互項(xiàng)DigiFin×lnbankloan 的系數(shù)并不具有統(tǒng)計(jì)顯著性，而采用投資不足企業(yè)樣本估計(jì)的交互項(xiàng)DigiFin×lnbankloan 的系數(shù)具有統(tǒng)計(jì)顯著性，這表示數(shù)字金融發(fā)展促使銀行增加對(duì)投資不足企業(yè)的貸款總額，進(jìn)而提高了這些企業(yè)的投資效率。這進(jìn)一步說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展能夠更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，進(jìn)一步豐裕企業(yè)的可用資金，促使企業(yè)將更多的資金用于再生產(chǎn)活動(dòng)，有利于顯著提高我國(guó)上市公司投資效率。這也意味著信貸資金配置效率的改善。

七、結(jié)論與政策建議

本文利用2011-2019 年我國(guó)上市公司新增銀行貸款數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展與商業(yè)銀行貸款合約制定之間的關(guān)系。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展有助于改善我國(guó)商業(yè)銀行信貸資金配置效率。具體而言，隨著地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展，商業(yè)銀行傾向于向標(biāo)的公司發(fā)放數(shù)額更大和期限更長(zhǎng)的貸款，同時(shí)這些貸款的利率更低，貸款擔(dān)保要求更為寬松。作用機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展主要通過(guò)改善信息不對(duì)稱和促進(jìn)銀行競(jìng)爭(zhēng)的作用機(jī)制，從而影響銀行貸款合約制定。異質(zhì)性分析表明，中小銀行的貸款合約制定受數(shù)字金融的影響較大，數(shù)字金融對(duì)銀行貸款合約制定的作用在民營(yíng)企業(yè)、高科技行業(yè)和制度環(huán)境較差地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯。最后還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠通過(guò)影響銀行貸款合約制定的渠道，顯著改善上市公司投資不足程度，這說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展有助于提高信貸資金配置效率，即數(shù)字金融有利于充分發(fā)揮銀行體系服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的職能。本文從銀行貸款合約制定的研究視角豐富了數(shù)字金融經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的相關(guān)研究，并為我國(guó)商業(yè)銀行體系如何更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供了理論依據(jù)和政策參考。

本文具有以下重要的政策啟示：第一，應(yīng)當(dāng)給予科技和金融深度融合政策支持，在守住風(fēng)險(xiǎn)的底線的基礎(chǔ)上，給足“試點(diǎn)容錯(cuò)”空間，鼓勵(lì)和完善配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展，打好信息技術(shù)基礎(chǔ)，依法合規(guī)破除當(dāng)前數(shù)據(jù)孤島困局，推進(jìn)信息有效流動(dòng)，積極推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能等高端核心技術(shù)的發(fā)展，發(fā)揮科技賦能銀行金融服務(wù)的作用，為服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ);第二，數(shù)字金融的發(fā)展，仍然需要建立在完善和補(bǔ)充金融體系的基礎(chǔ)上，尤其是針對(duì)我國(guó)以銀行為主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)擁抱數(shù)字金融，將金融資源精準(zhǔn)下沉到實(shí)體企業(yè)中，對(duì)中小企業(yè)和高科技企業(yè)給予足夠的金融支持;第三，當(dāng)前金融監(jiān)管體系亟須與時(shí)俱進(jìn)進(jìn)行變革，平衡好金融風(fēng)險(xiǎn)與支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展之間的關(guān)系。