數(shù)字金融能緩解企業(yè)投融資期限錯配嗎

李 佳，段舒榕，吳聳杰

(山東師范大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，山東 濟南 250358)

一直以來，長期投資是推動企業(yè)存續(xù)與發(fā)展、拉動經(jīng)濟增長的重要因素，但《金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告》顯示，銀行中長期貸款占比普遍不高(1)人民銀行發(fā)布的年度《金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告》顯示，2010年銀行中長期貸款所占比重為60.29%，2020年為59.78%。，可見企業(yè)存在大量由短期融資支持長期投資的行為[1]。經(jīng)典公司金融理論認為，投融資期限匹配倡導(dǎo)企業(yè)短期資產(chǎn)由短期資金籌集，長期資產(chǎn)由長期資金支撐[2]，而在“融資難、融資貴”背景下，企業(yè)不得不采用短期負債支持長期投資，引發(fā)了資產(chǎn)與負債的期限錯配(即“短貸長投”)[3]。這雖然有助于企業(yè)緩解融資約束，但也加劇了償債壓力與經(jīng)營風險[1]。近年來，投融資期限錯配不僅導(dǎo)致大量企業(yè)陷入財務(wù)困境，也成為系統(tǒng)性風險的重要根源。深度剖析企業(yè)投融資期限錯配的緩解途徑，不僅符合金融服務(wù)實體經(jīng)濟的時代要求，對于進一步深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，降低宏觀系統(tǒng)性金融風險也具有重要意義。

當前，以數(shù)字金融為代表的新興金融業(yè)態(tài)拓展了金融服務(wù)邊界，改善了借貸雙方的信息不對稱，為緩解企業(yè)融資困境與提供便捷高效的金融服務(wù)創(chuàng)造了空間[4]，而且數(shù)字金融也拓寬了企業(yè)的資金選擇范圍，提升了企業(yè)獲得長期資金的概率[5]。在此背景下，本文主要回答如下兩個問題：數(shù)字金融能否緩解企業(yè)投融資期限錯配？若能緩解，影響機制如何？

本文探討了數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的影響。本文可能的邊際貢獻在于：第一，在借鑒大量文獻從宏觀經(jīng)濟、金融制度和企業(yè)治理行為等視角揭示企業(yè)投融資期限錯配影響因素的基礎(chǔ)上，本文進一步基于數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展的背景探究企業(yè)投融資期限錯配的變化，為優(yōu)化企業(yè)投融資期限結(jié)構(gòu)提供了新思路。第二，本文將企業(yè)“短貸長投”與數(shù)字金融相結(jié)合，探討數(shù)字金融影響企業(yè)“短貸長投”的具體機制，力求拓展數(shù)字金融影響效應(yīng)的研究視域，并凸顯數(shù)字金融的學(xué)術(shù)和現(xiàn)實價值。第三，本文結(jié)論為推動企業(yè)資源合理配置及挖掘數(shù)字金融的經(jīng)濟潛能等具有一定參考價值。此外，本文基于企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，從多維度捕捉了相應(yīng)的異質(zhì)性特征，對行業(yè)、區(qū)域、治理水平等差異進行深入探討，不僅豐富了研究結(jié)論，也使對策建議更具針對性。

一、文獻綜述、理論分析與假設(shè)提出

(一)文獻綜述

1.關(guān)于數(shù)字金融功能效應(yīng)的相關(guān)研究。早期針對數(shù)字金融的研究主要聚焦于數(shù)字金融的功能效應(yīng)[5]，比如數(shù)字金融降低了金融交易成本，拓寬了金融服務(wù)邊界，同時依托先進信息技術(shù)，數(shù)字金融能夠精準分析微觀信息，以降低交易雙方的信息不對稱，緩解企業(yè)融資約束[6]，提升資源配置效率[7]。此外，迅速發(fā)展的數(shù)字金融不僅擠占了銀行存款業(yè)務(wù)，導(dǎo)致銀行存款的分流，其低成本與廣覆蓋等特征也不斷侵占銀行信貸業(yè)務(wù)[8]，削弱了銀行信用中介的功能優(yōu)勢。

同時，數(shù)字金融的發(fā)展亦內(nèi)生于實體經(jīng)濟需求，其對實體經(jīng)濟的影響也受到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，已有文獻主要從三個維度展開研究：宏觀層面，數(shù)字金融有效推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與包容性增長[9][10]；區(qū)域?qū)用?，?shù)字金融能夠?qū)^(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生激勵效應(yīng)[11]；微觀層面，數(shù)字金融對私人借貸產(chǎn)生了有益影響[12]，并顯著提升了企業(yè)創(chuàng)新水平與全要素生產(chǎn)率[13][14]。

2.關(guān)于企業(yè)投融資期限錯配影響因素的研究。投融資期限錯配的根源是金融市場發(fā)展滯后導(dǎo)致的金融制度缺陷[3]。國內(nèi)企業(yè)的“短貸長投”主要表現(xiàn)為應(yīng)對金融抑制的替代性機制[1]，同時“短貸長投”也可能加劇企業(yè)經(jīng)營風險[15]。為此，多數(shù)學(xué)者以金融制度缺陷為切入點，認為提高貨幣政策適度水平[1]與產(chǎn)融結(jié)合[15]等可以緩解企業(yè)投融資期限錯配。此外，也有文獻基于企業(yè)自身特征研究投融資期限錯配的影響因素，比如管理層的非理性因素[16]、家族控制權(quán)的“侵占效應(yīng)”與董事高管責任保險[17]等。

當然，現(xiàn)有文獻也存在需要拓展的方向：一是數(shù)字金融的功能效應(yīng)能否作用于企業(yè)投融資期限錯配，需要深入分析；二是針對企業(yè)投融資期限錯配影響因素的研究視域，需要基于數(shù)字金融的功能效應(yīng)進行延伸，而且數(shù)字金融與企業(yè)“短貸長投”的關(guān)系是否存在異質(zhì)性特征，也需要予以明確和研究。為此，本文基于數(shù)字金融的功能效應(yīng)，詳細探討數(shù)字金融與企業(yè)投融資期限錯配的關(guān)系。

(二)理論分析與假設(shè)提出

1.數(shù)字金融與企業(yè)投融資期限錯配的基本關(guān)系。經(jīng)典公司金融理論認為，企業(yè)資產(chǎn)期限應(yīng)當與債務(wù)期限匹配，以規(guī)避債務(wù)代理成本與流動性風險[2]。現(xiàn)實中，銀行貸款是企業(yè)融資的主要途徑[1]，基于風險管理的考慮，發(fā)放短期貸款有助于銀行應(yīng)對監(jiān)管考核，因而銀行發(fā)放短期貸款的意愿高于長期貸款，導(dǎo)致企業(yè)長期投資不得不依靠短期融資[18]，由此產(chǎn)生投融資期限錯配的“短貸長投”行為。數(shù)字金融的本質(zhì)在于提升金融資源配置效率，能夠改善企業(yè)融資環(huán)境，增加企業(yè)獲得長期資金的可能性。首先，投融資期限錯配的根源在于企業(yè)融資需求無法有效滿足，而數(shù)字金融打破了金融服務(wù)的空間限制，有助于資金在更寬范圍內(nèi)調(diào)配，為企業(yè)獲得長期資金創(chuàng)造了空間；其次，數(shù)字金融能夠挖掘傳統(tǒng)信息披露方式無法獲得的客戶信息，有助于銀行打造先進的信息系統(tǒng)以強化外部風險評估[19]，伴隨信貸風險的下降，銀行提供長期貸款的意愿也會增強；最后，數(shù)字金融衍生的眾多新型數(shù)字化場景，有助于吸引更多中小投資者的資金，豐富了傳統(tǒng)銀行信貸之外的融資渠道[20]。同時，利用數(shù)字技術(shù)迅速發(fā)展的趨勢，銀行也實現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，形成了簡易化的信貸交易流程，這都為銀行增加長期信貸提供了可能。為此，本文提出研究假設(shè)：

H1：在其他條件不變的情況下，數(shù)字金融的發(fā)展會改善企業(yè)投融資期限錯配。

2.數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的間接影響。數(shù)字金融的發(fā)展為企業(yè)融資紓困提供了新的契機，其信息甄別優(yōu)勢也提升了資金供求雙方的信息對稱度，拓寬了微觀主體的融資渠道。接下來，本文基于融資約束和信息不對稱等維度分析數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的影響機制。

(1)數(shù)字金融的廣泛運用延伸了金融體系的觸達邊界，拓寬了企業(yè)融資來源，降低了企業(yè)融資約束[7]。一方面，數(shù)字金融與銀行業(yè)務(wù)的廣泛融合，使銀行能夠充分利用先進的信息化、數(shù)字化技術(shù)對業(yè)務(wù)模式、服務(wù)與流程進行優(yōu)化，并對企業(yè)風險進行精準評估，因而提高了供給長期資金的意愿；另一方面，數(shù)字金融克服了傳統(tǒng)融資模式無法滿足長尾企業(yè)資金需求的缺陷，使多數(shù)企業(yè)都有機會享受數(shù)字化融資服務(wù)，而且融資雙方通過數(shù)字金融平臺即可實現(xiàn)自發(fā)匹配，這不僅惠及了更多尾部群體，也提升了企業(yè)獲取融資的概率，降低了融資約束?？傊?，數(shù)字金融延伸了金融服務(wù)的通達范圍，使有融資需求的企業(yè)能夠更加便利地獲得資金，有助于融資約束的緩解。

當前，融資約束成為企業(yè)投融資期限錯配的重要原因，而數(shù)字金融不僅優(yōu)化了銀行信貸結(jié)構(gòu)，提升了銀行供給長期信貸的偏好，更為企業(yè)提供了除銀行信貸之外的融資渠道，使企業(yè)能夠基于自身融資需求選擇不同期限的融資方式。可見，借助數(shù)字金融的發(fā)展，企業(yè)不僅緩解了融資約束，也獲得了促進資產(chǎn)和負債期限更為匹配的空間，因而改善了投融資期限錯配。

(2)數(shù)字金融的發(fā)展提高了資金供求雙方的信息對稱度。第一，信息不對稱程度越高，銀行越傾向于發(fā)放短期貸款[21]，而數(shù)字金融的發(fā)展能夠緩解銀企之間的信息不對稱，打造智能化的信用評估系統(tǒng)[22]，對企業(yè)未來還貸能力、經(jīng)營狀況、發(fā)展?jié)摿M行精準評估[23]。第二，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)不僅拓寬了資金供給者獲取信息的渠道，還能夠挖掘傳統(tǒng)信息披露方式無法獲得的客戶信息，這不僅降低了資金供求雙方的信息不對稱，也提高了融資成功的概率。第三，數(shù)字金融的發(fā)展也有利于信息在融資市場中實現(xiàn)共享，有融資意愿的企業(yè)可以借助數(shù)字金融平臺披露高質(zhì)量的信息，主動減少與銀行等金融機構(gòu)的信息不對稱。

企業(yè)作為融資市場上的劣勢方，其信息質(zhì)量會影響信貸可得性，而且信息不對稱的存在使銀行等金融機構(gòu)更傾向于提供短期貸款[1]。信息透明度是金融機構(gòu)提供融資與控制風險的重要參考[22]，只有信息披露質(zhì)量提升，銀行才愿意提供長期融資[24]。鑒于此，借助數(shù)字金融的信息披露系統(tǒng)，企業(yè)能夠提升自身信息透明度，從而降低融資雙方的信息不對稱，增加獲取長期融資的概率[25]。因此本文認為，數(shù)字金融可以通過提升信息披露質(zhì)量，緩解企業(yè)投融資期限錯配。

鑒于此，本文進一步提出研究假設(shè)：

H2：數(shù)字金融主要通過降低融資約束與提升信息披露質(zhì)量，從而改善企業(yè)投融資期限錯配。

二、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文研究樣本主要來自：(1)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)；(2)中國A股上市公司數(shù)據(jù)(2011—2020年)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。本文剔除了金融類、ST及*ST、連續(xù)虧損、主要變量存在缺失的企業(yè)樣本，并對連續(xù)變量進行雙側(cè)1%的縮尾處理。本文根據(jù)上市公司注冊地信息，將上市公司數(shù)據(jù)與地級市層面數(shù)字金融數(shù)據(jù)進行匹配。

(二)模型構(gòu)建與變量說明

本文構(gòu)建基準實證模型如下：

SFLIi,j,t=α0+α1Indexj,t+αControlsi,j,t+θ+δ+γ+εi,j,t

(1)

其中，SFLIi,j,t為企業(yè)i在第t年的“短貸長投”行為，Indexj,t表示企業(yè)i所在城市j在第t年的數(shù)字金融發(fā)展水平。Controls是一系列控制變量。為了避免企業(yè)、行業(yè)及宏觀經(jīng)濟變化等遺漏變量的影響，本文分別控制了城市(θ)、行業(yè)(δ)與年份(γ)固定效應(yīng)，ε是隨機誤差項。為了確保估計結(jié)果的可信度，將標準誤同時聚類至行業(yè)和年份。

1.被解釋變量：“短貸長投”。參考賴黎等(2019)[17]的思路，將“短貸長投”(SFLI)定義為“購建固定資產(chǎn)等投資活動現(xiàn)金支出-(長期借款本期增加額+本期權(quán)益增加額+本期經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量+本期出售固定資產(chǎn)現(xiàn)金流入)”，并利用上一年度總資產(chǎn)剔除規(guī)模效應(yīng)，該值越高，說明企業(yè)投融資期限錯配越嚴重。其中，長期借款本期增加額以“本期長期借款+本期一年內(nèi)到期非流動負債-上一期長期借款”來衡量。此外，與陳曉輝等(2021)[26]的做法一致，本文也設(shè)置了“短貸長投”虛擬變量(SFLI_DUM)，若SFLI>0，表明企業(yè)存在“短貸長投”行為，此時SFLI_DUM取值為1，否則為0。

2.核心解釋變量：數(shù)字金融。借鑒萬佳彧等(2020)[4]的研究，采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)(Index)進行分析。第一，該指數(shù)由海量微觀金融數(shù)據(jù)搭建而成，能夠全面客觀評價各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展程度；第二，該指數(shù)可細化為覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等維度，能夠集中體現(xiàn)數(shù)字金融的服務(wù)門檻和成本、資金供給能力及金融服務(wù)的技術(shù)化水平[27]；第三，多數(shù)研究中，企業(yè)信息披露質(zhì)量改善與融資約束緩解所依賴的數(shù)字金融環(huán)境實質(zhì)也是基于該指數(shù)所描繪的數(shù)字金融發(fā)展水平[4][7][27]。具體到本文，針對企業(yè)投融資期限錯配的研究，事實也是探討企業(yè)資金配置問題，為此采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)進行分析。

3.控制變量。參照已有文獻[1][17][26]的做法，本文還選取了可能影響企業(yè)“短貸長投”行為的控制變量，主要包括資產(chǎn)報酬率(ROA)、資產(chǎn)負債率(Lev)、托賓Q值(Tobin-Q)、企業(yè)成立年限(Age)、長期借款(Loan)、資產(chǎn)流動性(Liquidity)、現(xiàn)金余額(Cash)和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)。變量說明見表1。

表1 變量說明

三、基準實證結(jié)果與分析

(一)數(shù)字金融與企業(yè)“短貸長投”的基本關(guān)系

表2匯報了基準估計結(jié)果。第(1)列未加入年份、行業(yè)與城市固定效應(yīng)，數(shù)字金融(Index)系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融有效緩解了企業(yè)投融資期限錯配，即數(shù)字金融的發(fā)展改善了企業(yè)“短貸長投”。第(2)列加入了年份、行業(yè)與城市固定效應(yīng)，第(3)列將標準誤同時聚類于行業(yè)和年份，數(shù)字金融(Index)系數(shù)亦顯著為負。表2結(jié)果證實了基準假設(shè)H1的合理性。

表2 基準回歸結(jié)果

(二)內(nèi)生性處理：工具變量回歸

為了規(guī)避數(shù)字金融與企業(yè)投融資期限錯配之間的“雙向影響”，以及遺漏變量干擾可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文參考黃群慧等(2019)[28]的思路，選取各城市1984年每百萬人固定電話數(shù)量(Phone)作為數(shù)字金融的工具變量。一方面，互聯(lián)網(wǎng)走進大眾視野基本從電話線撥號開始，因此歷史上固定電話數(shù)量與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及數(shù)字金融的發(fā)展存在緊密關(guān)系，以1984年每百萬人固定電話數(shù)量作為數(shù)字金融的工具變量能夠滿足相關(guān)性要求；另一方面，歷史上固定電話數(shù)量僅能通過數(shù)字金融的發(fā)展作用于當前企業(yè)的“短貸長投”行為，因而以1984年每百萬人固定電話數(shù)量作為數(shù)字金融的工具變量也符合外生性要求。在具體處理中，各城市1984年每百萬人固定電話數(shù)量來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》，本文將上述數(shù)據(jù)手工整理后與企業(yè)數(shù)據(jù)匹配，并進行2SLS估計。

表3第(1)列Phone系數(shù)顯著為正，第一階段F值遠大于經(jīng)驗值10，表明1984年每百萬人固定電話數(shù)量與數(shù)字金融高度相關(guān)，第(2)列Index系數(shù)顯著為負，說明進行內(nèi)生性控制后，數(shù)字金融對企業(yè)“短貸長投”依然存在抑制作用。為了進一步驗證工具變量的外生性，本文匯報了Kleibergen-Paap Wald 統(tǒng)計量和Kleibergen-Paap LM統(tǒng)計量，其對應(yīng)的概率值(P值)小于1%，并將第二階段回歸殘差和工具變量分別作為被解釋變量與解釋變量，判斷工具變量能否對殘差產(chǎn)生影響。第(3)列的工具變量系數(shù)估計值不顯著，說明工具變量對殘差不具有解釋效力。這些結(jié)果均證明本文選取的工具變量能夠滿足外生性。表3結(jié)果說明控制內(nèi)生性后本文結(jié)論依舊穩(wěn)健。

表3 內(nèi)生性處理

(三)其他穩(wěn)健性檢驗(2)限于篇幅，具體結(jié)果未報告，作者備索。

為了保證結(jié)果可信，本文也進行了其他穩(wěn)健性檢驗：一是更換核心解釋變量。選取數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度進行檢驗。二是更換被解釋變量。分別界定企業(yè)“短貸長投”虛擬變量(SFLI_DUM)與短債長用(LS)變量，其中短債長用(LS)為“短期負債與總負債之比-短期資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比”。三是更換樣本集?？紤]到國家計劃單列市享有省一級經(jīng)濟管理權(quán)限，同時，杭州市的數(shù)字金融指數(shù)高于其他地區(qū)，因此在樣本中剔除國家計劃單列市和杭州市。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示，本文基準結(jié)論保持不變。

四、異質(zhì)性分析與影響機制探討

(一)異質(zhì)性分析

1.基于金融發(fā)展程度的異質(zhì)性分析。地區(qū)金融發(fā)展程度越高，企業(yè)獲得長期融資的概率也越高。同時，在金融發(fā)展程度較高的地區(qū)，傳統(tǒng)金融機構(gòu)與數(shù)字金融能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的融合，不僅提高了傳統(tǒng)金融機構(gòu)的資金供給和信息處理能力，數(shù)字金融功能的發(fā)揮效率也會提升。因此，本文認為在金融發(fā)展程度較高的地區(qū)，數(shù)字金融對企業(yè)“短貸長投”存在更大的緩解效應(yīng)。借鑒張寬和黃凌云(2019)[29]的研究，選取地區(qū)銀行年末存貸款余額與地區(qū)GDP之比衡量地區(qū)金融發(fā)展水平，并根據(jù)中位數(shù)將樣本劃分為金融發(fā)展程度高組和低組。表4第(1)、(2)列顯示，Index系數(shù)僅在金融發(fā)展程度高組顯著為負，由此驗證了上述推論。

2.基于行業(yè)的異質(zhì)性分析。制造業(yè)具有長期資金需求量大的特點，但由于長期投資風險高，銀行一般傾向于降低對制造業(yè)的長期資金供給，因此制造業(yè)具有更加嚴重的投融資期限錯配問題。而依托數(shù)字金融平臺，銀行能夠精確獲取制造業(yè)企業(yè)信息，并增加對制造業(yè)提供長期資金的偏好。為此，數(shù)字金融的發(fā)展應(yīng)當更有利于緩解制造業(yè)企業(yè)的“短貸長投”。本文根據(jù)行業(yè)分類和代碼提取出制造業(yè)與服務(wù)業(yè)子樣本。表4第(3)、(4)列顯示，Index系數(shù)僅在制造業(yè)樣本中顯著為負，符合上述推論。

3.基于區(qū)域的異質(zhì)性分析。相比中西部地區(qū)，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和數(shù)字金融發(fā)展水平更高，本文根據(jù)企業(yè)所在省份將樣本劃分為東部和中西部地區(qū)兩個子樣本。表4第(5)、(6)列顯示,Index系數(shù)僅在中西部地區(qū)顯著為負，說明數(shù)字金融對中西部地區(qū)企業(yè)投融資期限錯配產(chǎn)生了抑制效應(yīng)。

表4 異質(zhì)性分析(一)

4.基于企業(yè)成長性的異質(zhì)性分析。對于成長性較高的企業(yè)，發(fā)展過程中可能面臨更多的不確定性，具有更高的經(jīng)營風險和信用風險，一般在融資市場中處于劣勢地位，并面臨更加嚴重的資金困境[28]，投融資期限錯配程度也更高。本文認為，數(shù)字金融的發(fā)展應(yīng)當更有助于緩解成長性較高企業(yè)的投融資期限錯配。借鑒李明明和劉海明(2022)[30]的研究，選取銷售收入增長率衡量企業(yè)成長性，并根據(jù)中位數(shù)將樣本劃分為企業(yè)成長性高組和低組。表5第(1)、(2)列顯示，Index系數(shù)僅在企業(yè)成長性高組顯著為負，即數(shù)字金融的發(fā)展更有助于緩解成長性較高企業(yè)的投融資期限錯配，由此驗證了上述猜想。

5.基于治理水平的異質(zhì)性分析。具有較高治理水平的企業(yè)更容易獲得長期融資，本文推測數(shù)字金融更易降低治理水平較低企業(yè)的“短貸長投”。參考陳曉輝等(2021)[26]的做法，納入第一大股東持股比例、前十大股東持股比例、獨立董事比例、董事會規(guī)模、機構(gòu)投資者持股比例、高管持股比例、前三名高管薪酬等七個變量，采用主成分分析法獲取治理水平指標，并根據(jù)中位數(shù)將樣本劃分為治理水平高組和低組。表5第(3)、(4)列顯示，在治理水平低的樣本中，Index系數(shù)更為顯著，由此驗證了上述推論。

表5 異質(zhì)性分析(二)

(二)影響機制探討

第一，借助信息搜集、甄別、處理等功能，數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)與銀行之間的信息不對稱，提升資金供給者提供長期融資的偏好。參考陳大鵬等(2019)[31]的做法，基于DD模型測算盈余質(zhì)量作為企業(yè)信息披露質(zhì)量的代理變量，計算公式如下：

TAi,t/Asseti,t-1=λi,t+λ1/Asseti,t-1+λ2CFOi,t-1/Asseti,t-1+λ3CFOi,t/Asseti,t-1+λ4CFOi,t+1/Asseti,t-1

其中，TA、Asset、CFO分別為企業(yè)應(yīng)計利潤、年末總資產(chǎn)、經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額。企業(yè)信息披露質(zhì)量用上式回歸結(jié)果的殘差(Inf)表示，數(shù)值越大代表企業(yè)信息披露質(zhì)量越差。

表6第(1)列Index系數(shù)顯著為負，即數(shù)字金融提高了企業(yè)信息披露質(zhì)量，第(2)列Inf系數(shù)顯著為正，Index系數(shù)顯著為負，可見信息披露質(zhì)量的提升是數(shù)字金融緩解企業(yè)投融資期限錯配的機制之一。

第二，數(shù)字金融能夠通過緩解融資約束抑制企業(yè)的“短貸長投”行為，本文選取SA指數(shù)測度企業(yè)融資約束，計算公式為：

SA=-0.737×Size+0.0434×Size2-0.04×Age

其中，Size為企業(yè)規(guī)模的對數(shù)，Age為企業(yè)成立年限，SA值越低說明企業(yè)融資約束越嚴重。

表6第(3)列Index系數(shù)顯著為正，第(4)列SA與Index系數(shù)均顯著為負，說明數(shù)字金融的發(fā)展不僅降低了企業(yè)融資約束，更通過緩解融資約束抑制了企業(yè)“短貸長投”。

第三，憑借大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)手段，數(shù)字金融縮短了資金融通的交易鏈條，有助于降低企業(yè)融資成本，因此在數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的影響中，也應(yīng)當考慮融資成本的作用機制。本文將融資成本(FC)定義為“資本支出、利息收入之和與總負債之比”。

表6第(5)列Index系數(shù)顯著為負，可知數(shù)字金融降低了企業(yè)融資成本，第(6)列Index系數(shù)顯著為負，F(xiàn)C系數(shù)顯著為正，意味著融資成本的降低也是數(shù)字金融緩解企業(yè)投融資期限錯配的重要機制。

表6 影響機制分析

五、進一步分析

(一)數(shù)字金融、企業(yè)投融資期限錯配與投資效率

“短貸長投”反映企業(yè)長期投資無法獲得相匹配的長期融資，實質(zhì)是企業(yè)無法進行有效的長期投資，進而降低了投資效率[32]。隨著“短貸長投”的緩解，企業(yè)不僅獲得了更多長期融資，也為提升投資效率創(chuàng)造了條件，因此,若數(shù)字金融改善了企業(yè)投融資期限錯配，將提升企業(yè)投資效率。本文采用Richardson(2006)[33]模型回歸結(jié)果的殘差測度企業(yè)投資效率(IE)：

INVi,t=μ0+μ1INVi,t-1+μ2CASHi,t-1+μ3SIZEi,t-1+μ4LEVi,t-1+μ5GROWi,t-1+μ6RETi,t-1

+μ7AGEi,t-1+YEAR+INDUSRTRY+φi,t

其中，企業(yè)當年新增資本投資額(INVi,t)的計算借鑒于文超等(2020)[34]的做法：INV=(購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額)/期初總資產(chǎn)。INVi,t-1、CASHi,t-1、SIZEi,t-1、LEVi,t-1、GROWi,t-1、RETi,t-1、AGEi,t-1分別為企業(yè)上一年的新增資本投資額、貨幣資金持有量(貨幣資金/期初總資產(chǎn))、總資產(chǎn)的自然對數(shù)、資產(chǎn)負債率、成長性(營業(yè)收入增長率)、股權(quán)收益率與成立年限。YEAR和INDUSTRY分別代表年份和行業(yè)虛擬變量。對上述模型OLS回歸后的殘差取絕對值得到各企業(yè)年度投資效率，絕對值越大，投資效率越低。

表7第(1)列SFLI系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)“短貸長投”降低了投資效率，第(2)列Index×SFLI系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)投融資期限錯配對投資效率的負向影響。

(二)數(shù)字金融、企業(yè)投融資期限錯配與金融資源配置

融資市場中不同企業(yè)非對稱的融資能力是金融錯配的具體表現(xiàn)，且企業(yè)投融資期限錯配也體現(xiàn)了貨幣資金扭曲的配置效率。為此，本文進一步分析數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的有益影響是否改善了金融錯配。參考王欣和曹慧平(2019)[35]的做法測算金融錯配程度(FM)：

FMijt=|(RAijt-MRit)/MRit|

其中，RAijt表示行業(yè)i中企業(yè)j在t期的資本回報率，用利潤與成本費用之比表示；MRit表示行業(yè)i在t期的平均資本回報率；FMijt表示行業(yè)i中企業(yè)j在t期的資本效率偏離度，以此衡量金融錯配程度，絕對值越大，企業(yè)金融資源錯配越嚴重。

表7第(3)列結(jié)果說明企業(yè)投融資期限錯配產(chǎn)生了金融資源錯配，第(4)列Index×SFLI系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融能夠改善企業(yè)“短貸長投”對金融資源配置效率的扭曲程度，可見數(shù)字金融優(yōu)化了企業(yè)貨幣資金的使用。

(三)數(shù)字金融、企業(yè)投融資期限錯配與違約風險

企業(yè)投融資期限錯配將加劇經(jīng)營風險[1]，本文進一步檢驗數(shù)字金融能否通過改善企業(yè)“短貸長投”以緩解違約風險。參考陳曉輝(2021)[26]的做法，用違約概率(EDF指標)度量企業(yè)違約風險。

其中，DDit為違約距離；Eit為企業(yè)總市值；Dit為企業(yè)期末短期負債與長期負債之和的1/2，代表企業(yè)債務(wù)的賬面價值；rit-1為企業(yè)上一年的年度股票收益率；Tit設(shè)置為1。Vit為企業(yè)資產(chǎn)價值波動率，主要基于如下公式得出：

其中，σEit為企業(yè)權(quán)益波動率。

根據(jù)上式計算出違約距離DDit，然后進行累積標準正態(tài)分布處理，得到簡化的違約概率(EDF)：EDFit=N(-DDit)。

表7第(5)列SFLI系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)“短貸長投”加大了違約風險，第(6)列Index×SFLI系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)投融資期限錯配對違約風險的不利作用。

表7 進一步分析

六、結(jié)論與建議

本文以中國A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，探討了數(shù)字金融與企業(yè)投融資期限錯配的關(guān)系，結(jié)論如下：第一，數(shù)字金融顯著抑制了企業(yè)“短貸長投”行為，該結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗后依舊成立。第二，數(shù)字金融的發(fā)展不僅提高了企業(yè)信息披露質(zhì)量，也緩解了企業(yè)融資約束，這是數(shù)字金融影響企業(yè)投融資期限錯配的重要機制；異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的緩解效應(yīng)在制造業(yè)、中西部地區(qū)、金融發(fā)展程度高、成長性高與治理水平低等樣本中更為顯著。第三，數(shù)字金融對企業(yè)投融資期限錯配的改善效應(yīng)提高了企業(yè)投資效率，也改善了金融資源錯配，并降低了企業(yè)違約風險。

在研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，本文提出如下建議：第一，充分發(fā)揮數(shù)字金融的功能優(yōu)勢，強化數(shù)字金融平臺融資渠道多元、信息披露充分、服務(wù)觸達性強與融資成本低等功能，力求打通“資金供給—融資需求”的傳導(dǎo)鏈條。第二，企業(yè)應(yīng)當積極利用數(shù)字金融平臺提高所披露信息的準確性與完整性，努力降低與資金供給者之間的信息不對稱程度；銀行等金融機構(gòu)也應(yīng)充分利用數(shù)字金融的發(fā)展構(gòu)建完善的風險監(jiān)控與信息處理系統(tǒng)，打造信息化、智能化、差異化的風險評估系統(tǒng)，針對不同發(fā)展定位的企業(yè)制定不同的服務(wù)策略，以滿足企業(yè)多元化融資需求。第三，監(jiān)管部門應(yīng)該為數(shù)字金融發(fā)揮功能效應(yīng)創(chuàng)造有利的保障條件，既要維護公平有序的競爭環(huán)境，也要防止不正當?shù)膲艛嘈袨?，在?shù)字金融功能發(fā)揮與功能監(jiān)管之間打造均衡的監(jiān)管機制，為有效引導(dǎo)數(shù)字金融功能效應(yīng)的發(fā)揮注入動能，構(gòu)建更加完善的金融市場體系，通過金融市場的高質(zhì)量發(fā)展強化企業(yè)投融資期限匹配的合理性，防止企業(yè)“脫實向虛”引發(fā)的系統(tǒng)性風險。