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    數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
    ——基于融資約束和信息不對(duì)稱視角

    2022-07-26 06:39:10芳,何
    關(guān)鍵詞:企業(yè)財(cái)務(wù)約束融資

    許 芳,何 劍

    (1.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830012;2.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 絲路經(jīng)濟(jì)與管理研究院,新疆 烏魯木齊 830012)

    一、引言

    近年來(lái),隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新型數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融服務(wù)的有機(jī)融合,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的業(yè)務(wù)模式——數(shù)字金融(黃益平、黃卓,2018)[1],應(yīng)運(yùn)而生?!吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》 (簡(jiǎn)稱“十四五”規(guī)劃) 明確指出,要構(gòu)建金融有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的體制機(jī)制,提升金融科技水平,增強(qiáng)金融普惠性。數(shù)字金融作為金融創(chuàng)新的新模式,兼具普惠和精準(zhǔn)的雙重屬性,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的不足,與實(shí)體經(jīng)濟(jì)形成良性互動(dòng),提振實(shí)體經(jīng)濟(jì)(汪亞楠等,2020)[2]。數(shù)字金融服務(wù)以促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo),實(shí)體企業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要代表,數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)實(shí)現(xiàn)實(shí)體企業(yè)健康成長(zhǎng)和長(zhǎng)足發(fā)展意義重大。

    金融創(chuàng)新是一把“雙刃劍”,面對(duì)新一輪的技術(shù)革命沖擊,數(shù)字金融促進(jìn)企業(yè)向好發(fā)展的同時(shí),也會(huì)引發(fā)一系列風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。如果風(fēng)險(xiǎn)未得到及時(shí)、有效重視,造成財(cái)務(wù)流動(dòng)性短缺困境,則會(huì)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。就中國(guó)微觀企業(yè)而言,一方面,數(shù)字金融是金融創(chuàng)新的產(chǎn)物,由于中國(guó)金融市場(chǎng)較不健全,存在一定的金融市場(chǎng)的不確定性,可能造成企業(yè)資金的損失,增加企業(yè)財(cái)務(wù)成果的不確定性(楊有紅、趙曉梅,2021)[3],加劇了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面,數(shù)字金融的支付特點(diǎn)幫助企業(yè)以高效、低成本、便捷的方式融取充裕資金,減少企業(yè)主動(dòng)融取“高杠桿”資金,驅(qū)動(dòng)企業(yè)去杠桿(唐松等,2020)[4],提升企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定性(張斌彬等,2020)[5],從而降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。那么,數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)究竟會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響呢?是正向影響還是負(fù)向影響?目前尚未有定論。因此,厘清數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響及其內(nèi)在機(jī)理,對(duì)促進(jìn)數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、企業(yè)健康成長(zhǎng)、企業(yè)和社會(huì)的可持續(xù)性發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    與已有研究相比,文章可能的邊際貢獻(xiàn)有:一是檢驗(yàn)數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,并基于融資約束和信息不對(duì)稱兩條路徑檢驗(yàn)數(shù)字金融發(fā)展影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制;二是探究公司治理水平在數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的調(diào)節(jié)作用;三是從企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)屬性兩方面考察數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響的異質(zhì)性。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    數(shù)字金融作為金融創(chuàng)新的產(chǎn)物,對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在積極和消極兩方面影響。一方面,數(shù)字金融能提升中國(guó)經(jīng)濟(jì)韌性,提升高質(zhì)量發(fā)展能力(崔耕瑞,2021)[6],推動(dòng)金融包容水平在全球范圍內(nèi)提升(付爭(zhēng)、周帥,2021)[7],為企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)定營(yíng)造良好的外部環(huán)境。但數(shù)字金融發(fā)展尚不成熟,金融監(jiān)管的局限性,會(huì)加劇金融體系安全風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)管控難度提升,企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加的同時(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也隨之產(chǎn)生。此外,數(shù)字金融產(chǎn)品自身存在風(fēng)險(xiǎn),產(chǎn)品本身不確定性增加了財(cái)務(wù)成果不確定性,風(fēng)險(xiǎn)造成資金損失,影響企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況(楊有紅、趙曉梅,2021)[3],進(jìn)而增加企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此,數(shù)字金融的發(fā)展面臨的各種問(wèn)題和挑戰(zhàn),會(huì)加劇企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。但另一方面,數(shù)字金融依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù),將新型數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融服務(wù)融合發(fā)展,不斷完善金融體系,改進(jìn)金融監(jiān)管措施,提高了金融體系的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。從金融中介理論、金融創(chuàng)新理論和金融結(jié)構(gòu)理論三大理論來(lái)看,金融中介可以降低交易成本,甄別貸款者的償付能力,降低借款者的風(fēng)險(xiǎn);金融創(chuàng)新同樣可以降低交易成本,提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力;金融結(jié)構(gòu)的變化可以通過(guò)推動(dòng)在區(qū)域、部門(mén)之間的資本轉(zhuǎn)移來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn),提高風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力。以上理論均能說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)是有益的。

    對(duì)于微觀企業(yè)而言,數(shù)字金融發(fā)展通過(guò)緩解融資約束和改善信息不對(duì)稱問(wèn)題對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。具體而言,一是數(shù)字金融發(fā)展緩解了融資約束,拓寬了企業(yè)融資渠道與方式,從而降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字金融通過(guò)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融有機(jī)結(jié)合,將傳統(tǒng)金融無(wú)法觸及的長(zhǎng)尾客戶納入業(yè)務(wù)范圍,提高了資本市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的資金供給,緩解了融資約束。此外,數(shù)字金融通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)突破物理網(wǎng)點(diǎn)的局限,打破了支付的時(shí)間和空間限制,提高了資金周轉(zhuǎn)速度和資金利用率,拓寬了企業(yè)融資渠道與方式(唐松等,2020)[4],有效解決了金融資源與企業(yè)需求之間流通渠道不暢、金融資源錯(cuò)配的問(wèn)題(吳非等,2020)[8]。同時(shí),改善企業(yè)融資環(huán)境,有利于資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化,增強(qiáng)財(cái)務(wù)穩(wěn)健性。因此,數(shù)字金融發(fā)展通過(guò)緩解融資約束,拓寬了企業(yè)的融資渠道與方式,進(jìn)而通過(guò)提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定程度來(lái)降低企業(yè)杠桿率(林愛(ài)杰等,2021)[9],避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。二是數(shù)字金融的發(fā)展改善了信息不對(duì)稱問(wèn)題,通過(guò)減少非效率投資,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字金融在人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)以及區(qū)塊鏈等多種技術(shù)模式的共同支持下,以低成本、低風(fēng)險(xiǎn)處理海量數(shù)據(jù)(Gomber 等,2018)[10],挖掘更全面的企業(yè)信用信息,并提高信息的真實(shí)性、準(zhǔn)確性以及流轉(zhuǎn)速度,從而改善金融市場(chǎng)信息不透明和信息不對(duì)稱(吳曉求,2014)[11]。此外,決策者的非理性行為容易加劇企業(yè)非效率投資,降低金融資源配置效率,使企業(yè)更容易陷入財(cái)務(wù)危機(jī)甚至面臨破產(chǎn)(江軒宇、許年行,2015)[12],造成財(cái)務(wù)流動(dòng)性短缺困境。而數(shù)字金融能夠發(fā)揮信息治理優(yōu)勢(shì),優(yōu)化信息環(huán)境,降低決策者偏離最優(yōu)目標(biāo)的非理性決策行為(馮素玲等,2021)[13],約束管理層投機(jī)行為,減少非效率投資,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

    綜上所述,隨著數(shù)字金融不斷的發(fā)展,對(duì)于微觀企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)而言,表現(xiàn)出抑制作用,故文章提出如下假設(shè):

    假設(shè)H1a:數(shù)字金融發(fā)展降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);

    假設(shè)H1b:數(shù)字金融發(fā)展緩解了融資約束,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);

    假設(shè)H1c:數(shù)字金融發(fā)展改善了信息不對(duì)稱問(wèn)題,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

    圖1 研究框架圖

    三、研究設(shè)計(jì)

    1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

    文章以2011—2020 年中國(guó)A 股上市公司為研究對(duì)象,分別剔除金融類(lèi)、ST、*ST 類(lèi)上市公司以及數(shù)據(jù)缺失、資不抵債的樣本,最終得到26722 個(gè)觀測(cè)值。數(shù)字金融數(shù)據(jù)來(lái)自于北京大學(xué)的《數(shù)字金融普惠金融指數(shù)》,其他數(shù)據(jù)均來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

    2.變量定義

    第一,被解釋變量:企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(ZScore)。文章借鑒Altman(1968)[14]提出的風(fēng)險(xiǎn)Z 值法進(jìn)行測(cè)算。具體計(jì)算方法如下:ZScore=(1.2×營(yíng)運(yùn)資金+1.4×留存收益+3.3×息稅前利潤(rùn)+0.6×股票總市值+0.999×銷(xiāo)售收入)/資產(chǎn)總額,Z 指數(shù)越小,表明企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高。對(duì)該指數(shù)取相反數(shù),如若出現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)為負(fù),表明數(shù)字金融發(fā)展降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),反之亦然。

    第二,解釋變量:數(shù)字金融發(fā)展(index)。文章采用北京大學(xué)開(kāi)發(fā)的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》作為衡量數(shù)字金融發(fā)展的代理變量,采用省級(jí)層面數(shù)據(jù),進(jìn)行100 倍縮放處理。

    第三,控制變量:參考相關(guān)文獻(xiàn),選取企業(yè)年齡(age)、公司規(guī)模(size)、股權(quán)集中度(top1)、獨(dú)立董事比例(indep)、杠桿率(lev)、企業(yè)現(xiàn)金流(cfo)、資本性支出(exp)、盈利能力(roa)、成長(zhǎng)性(growth)以及產(chǎn)權(quán)屬性(SOE)作為控制變量;同時(shí)控制年度和行業(yè)效應(yīng)。具體變量定義如表1 所示。

    表1 變量定義

    3.模型設(shè)定

    為驗(yàn)證文章的假設(shè),建立數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的回歸模型:

    其中,ZScore 表示企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),index 表示數(shù)字金融發(fā)展指數(shù),control 表示除年份與行業(yè)外的控制變量,year、industry分別表示年度、行業(yè)啞變量,ε 為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    四、實(shí)證結(jié)果分析

    1.描述性統(tǒng)計(jì)

    表2 為變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(ZScore)最大值為-0.578,最小值為-4.348,說(shuō)明各企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在較大差異。數(shù)字金融發(fā)展(index)標(biāo)準(zhǔn)差為1.002,最大值為4.319,最小值為0.162,說(shuō)明不同地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展差異較大。

    表2 描述性統(tǒng)計(jì)

    2.實(shí)證回歸結(jié)果

    表3 報(bào)告了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,index 的系數(shù)為-0.2104,且在1%水平上顯著,表明數(shù)字金融發(fā)展能降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),假設(shè)H1a 得到驗(yàn)證。原因是數(shù)字金融發(fā)展緩解了融資約束,拓寬了企業(yè)的融資渠道與方式,進(jìn)而提升了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定程度,避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。此外,數(shù)字金融能夠發(fā)揮信息治理優(yōu)勢(shì),優(yōu)化信息環(huán)境,降低決策者偏離最優(yōu)目標(biāo)的非理性決策行為,約束管理層投機(jī)行為,減少非效率投資,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

    表3 數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

    3.內(nèi)生性檢驗(yàn)

    (1) 變量滯后

    考慮數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響不是立竿見(jiàn)影的,故采用變量滯后的方法對(duì)數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)滯后一期進(jìn)行回歸。表4 列(2)所示,L.index 的系數(shù)顯著為負(fù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致,說(shuō)明研究結(jié)論依舊穩(wěn)健。

    (1) 工具變量法

    借鑒張勛等(2020)[15]以家庭所在地區(qū)與杭州的球面距離作為數(shù)字金融發(fā)展的工具變量。表4 列(3)所示,index_m_ds 的系數(shù)顯著為負(fù),說(shuō)明距離杭州越近,企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越低。上述結(jié)果表明,文章的研究結(jié)論依舊穩(wěn)健。

    表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

    4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (1) 更換變量

    一是改變企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)。采用Altman(2013)[16]提出的修正Z 值(Ad_ZScore)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn);二是改變數(shù)字金融發(fā)展的衡量指標(biāo),采用地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表5 列(2)、(3)所示,index 的系數(shù)均顯著為負(fù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致,說(shuō)明研究結(jié)論依舊穩(wěn)健。

    (2) 平衡面板

    將前文非平衡面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表5 列(4)所示,index 的系數(shù)顯著為負(fù),上述結(jié)果表明,文章的研究結(jié)論依舊穩(wěn)健。

    表5 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    五、機(jī)制分析與拓展性檢驗(yàn)

    1.機(jī)制分析

    前文分析了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響,尚未證實(shí)數(shù)字金融發(fā)展降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制,故文章分別借鑒劉莉亞等(2015)[17]構(gòu)建的SA 指數(shù)(SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age),作為融資約束的衡量指標(biāo)FC,探究“數(shù)字金融—融資約束—企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)”這一作用渠道;借鑒陳冬華等(2018)[18]衡量股票價(jià)格同步性ASY 的方法(模型Rit=α+β×Rmt+ε,R2的對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換),探究“數(shù)字金融—信息不對(duì)稱—企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)”另一作用渠道。構(gòu)建以下中介效應(yīng)模型:

    其中,channel 表示中介變量,包括融資約束(FC)和股價(jià)同步性(ASY)。

    表6 是對(duì)融資約束、信息不對(duì)稱進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果,第(2)、(3)列結(jié)果顯示,index 的系數(shù)顯著為負(fù),表明數(shù)字金融緩解了融資約束;SA 的系數(shù)顯著為正,表明企業(yè)受到融資約束越高,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大。第(4)、(5)列結(jié)果顯示,index 的系數(shù)顯著為負(fù),表明數(shù)字金融降低了股價(jià)同步性;ASY 的系數(shù)顯著為正,表明股價(jià)同步性增加了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。第(3)、(5)列index的系數(shù)較表2 系數(shù)有所下降,表明緩解融資約束、改善信息不對(duì)稱是數(shù)字金融發(fā)展降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的部分中介因子。因此,數(shù)字金融發(fā)展通過(guò)緩解融資約束、改善信息不對(duì)稱,從而降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)H1b 和H1c 得到驗(yàn)證。

    表6 機(jī)制分析回歸結(jié)果

    2.拓展性檢驗(yàn)

    (1) 調(diào)節(jié)效應(yīng)

    隨著數(shù)字金融的不斷發(fā)展,良好的公司治理結(jié)構(gòu)與治理機(jī)制,不斷提升了公司治理水平,拓寬了融資渠道和方式,緩解了融資約束,使企業(yè)更容易獲得充裕現(xiàn)金流,并且,數(shù)字金融使金融市場(chǎng)環(huán)境更加透明,緩解了信息不對(duì)稱,減少了企業(yè)非效率投資,從而抑制管理層追求個(gè)人私利和風(fēng)險(xiǎn)厭惡傾向,降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。故文章借鑒顧乃康、周艷利(2017)[19]的研究,運(yùn)用主成分分析法衡量公司治理水平(governance)的綜合性指標(biāo),探究公司治理水平在數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的調(diào)節(jié)作用,構(gòu)建如下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型:

    其中,調(diào)節(jié)變量為公司治理水平governance,index_governance 為數(shù)字金融發(fā)展與公司治理水平的交互項(xiàng)。

    回歸結(jié)果如表7 所示,數(shù)字金融發(fā)展與公司治理水平的交互項(xiàng)(index_governance)系數(shù)為0.0412,且在5%的顯著性水平上正相關(guān),表明公司治理水平在數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用,即公司治理水平能夠強(qiáng)化數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    表7 調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

    (2) 不同維度

    文章從數(shù)字金融的三個(gè)維度使用深度指數(shù)(usage)、覆蓋廣度指數(shù)(cover)以及數(shù)字化程度指數(shù)(digital)分析對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響?;貧w結(jié)果如表8 所示,usage 和cover 的系數(shù)均顯著為負(fù),表明使用深度、覆蓋廣度有助于降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),而digital 對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著。原因是覆蓋廣度為企業(yè)發(fā)展提供海量數(shù)據(jù),使用深度加快信息傳播速度,降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);而中國(guó)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)期,基礎(chǔ)設(shè)施不健全,難以發(fā)揮數(shù)字化程度降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用。

    表8 數(shù)字金融不同維度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果

    (3) 異質(zhì)性分析

    第一,企業(yè)規(guī)模。相較于大規(guī)模企業(yè),小規(guī)模企業(yè)由于規(guī)模小、缺乏可抵押物,難以從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲取資金。而數(shù)字金融通過(guò)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融有機(jī)融合,服務(wù)傳統(tǒng)金融無(wú)法觸及的小規(guī)模企業(yè),緩解了小規(guī)模企業(yè)融資約束,并且,數(shù)字金融能夠發(fā)揮信息治理優(yōu)勢(shì),減少非效率投資,增強(qiáng)財(cái)務(wù)穩(wěn)健性,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此,小規(guī)模企業(yè)對(duì)數(shù)字金融的依賴程度更高,有效降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。故文章將全樣本劃分為大規(guī)模和小規(guī)模兩個(gè)樣本組,分組回歸檢驗(yàn)不同規(guī)模數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。由表9(2)、(3)列所見(jiàn),在小規(guī)模樣本中index 與ZScore 的系數(shù)為-0.1620,大規(guī)模樣本為-0.1482,均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn),表明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)小規(guī)模企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用大于大規(guī)模企業(yè)。

    第二,產(chǎn)權(quán)屬性。根據(jù)中國(guó)現(xiàn)有國(guó)情,非國(guó)有企業(yè)在金融市場(chǎng)缺乏隱性擔(dān)保,信用評(píng)級(jí)低,難以獲得銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸資源,而面臨更高的融資約束。此外,非國(guó)有企業(yè)存在更高的信息不對(duì)稱,無(wú)形增加了企業(yè)獲取外部融資的成本。而數(shù)字金融能夠緩解融資約束,拓寬企業(yè)的融資渠道與方式,改善信息不對(duì)稱問(wèn)題,減少非效率投資,使非國(guó)有企業(yè)對(duì)數(shù)字金融的依賴程度更高,有效降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。故文章將全樣本劃分為國(guó)有和非國(guó)有兩個(gè)樣本組,分組回歸檢驗(yàn)不同產(chǎn)權(quán)屬性數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。由表9(4)、(5)列所見(jiàn),在非國(guó)有樣本中index 與ZScore 的系數(shù)為-0.2655,國(guó)有樣本為-0.1426,均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn),表明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)非國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用大于國(guó)有企業(yè)。

    表9 基于不同企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)屬性的回歸結(jié)果

    六、研究結(jié)論與啟示

    文章以2011—2020 年滬深A(yù) 股上市公司為研究對(duì)象,實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融發(fā)展顯著降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)緩解企業(yè)融資約束、改善信息不對(duì)稱問(wèn)題兩種機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用;拓展性檢驗(yàn)表明,公司治理水平在數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用,即公司治理水平加劇了數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用;從數(shù)字金融的不同維度來(lái)看,覆蓋廣度與使用深度均降低了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),但數(shù)字化程度弱化效果不明顯,原因是中國(guó)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不健全,作用效果不明顯;數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在小規(guī)模、非國(guó)有企業(yè)中更顯著;在數(shù)字金融技術(shù)的支撐下,企業(yè)可以降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)促進(jìn)企業(yè)健康成長(zhǎng)。在充分考慮內(nèi)生性、穩(wěn)健性等一系列問(wèn)題的影響后,文章結(jié)論依然穩(wěn)健。

    綜上,文章提出如下政策啟示:一是推進(jìn)數(shù)字金融的拓展與應(yīng)用。數(shù)字金融發(fā)展助力實(shí)體企業(yè)緩解融資約束、改善信息不對(duì)稱,幫助企業(yè)進(jìn)行智能化投資,從而提升企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)定性。把握數(shù)字金融發(fā)展降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的積極作用,借助數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融的有機(jī)融合,驅(qū)動(dòng)金融數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型,使金融創(chuàng)新更好地服務(wù)實(shí)體企業(yè);二是完善企業(yè)自身風(fēng)險(xiǎn)管理體系。企業(yè)應(yīng)完善自身治理結(jié)構(gòu)與治理機(jī)制,提升公司治理水平,有效地監(jiān)督和激勵(lì)管理層,緩解代理問(wèn)題,防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí),完善企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管系統(tǒng),降低過(guò)度負(fù)債風(fēng)險(xiǎn),從根本上提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)抵御能力,從而降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);三是優(yōu)化數(shù)字金融監(jiān)管。政府順應(yīng)數(shù)字金融發(fā)展趨勢(shì),防范潛在風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)給予數(shù)字金融更多的政策支持,打好信息技術(shù)基礎(chǔ)平臺(tái),為數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體企業(yè)營(yíng)造良好的信用環(huán)境。此外,創(chuàng)新數(shù)字金融監(jiān)管模式,構(gòu)建現(xiàn)代金融監(jiān)管框架,在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下,保障數(shù)字金融良性發(fā)展。

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