數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響
——基于影子銀行的調(diào)節(jié)效應(yīng)

劉軍航 劉書(shū)暢

（合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，合肥 230009）

引 言

2008年的金融危機(jī)事件深刻揭示了實(shí)體經(jīng)濟(jì)才能推動(dòng)國(guó)家富強(qiáng)的道理，企業(yè)不能走 “脫實(shí)向虛”的錯(cuò)誤路線。第十九次全國(guó)代表大會(huì)和第二十次全國(guó)代表大會(huì)報(bào)告中均強(qiáng)調(diào)應(yīng)堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上。在新興技術(shù)快速發(fā)展的數(shù)字化時(shí)代，傳統(tǒng)金融要達(dá)到更好服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)，為更多實(shí)體企業(yè)提供低門(mén)檻、高質(zhì)量的服務(wù)，就應(yīng)當(dāng)把握數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇，將新興技術(shù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)高度融合，切實(shí)提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效能。

2016年 《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》的制定和2019年央行 《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019～2021年）》的發(fā)布都反映了我國(guó)對(duì)數(shù)字金融的高度重視。數(shù)字金融是大數(shù)據(jù)時(shí)代金融創(chuàng)新的產(chǎn)物，也是近幾年的研究熱點(diǎn)，眾多學(xué)者都相繼開(kāi)展關(guān)于數(shù)字金融的研究，并取得了一定成果。而目前大多數(shù)研究主要集中在數(shù)字金融對(duì)宏觀層面的國(guó)民經(jīng)濟(jì)、地區(qū)創(chuàng)新和資源配置等研究，從微觀企業(yè)視角出發(fā)的定量研究還比較少。微觀層面的企業(yè)價(jià)值是企業(yè)尤為關(guān)注和側(cè)重的，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和未來(lái)發(fā)展本質(zhì)上都需要以企業(yè)價(jià)值的提升作為保障。并且，影子銀行作為近年來(lái)較多企業(yè)廣泛開(kāi)展的金融活動(dòng)，各學(xué)者對(duì)其評(píng)價(jià)褒貶不一，在數(shù)字金融不斷發(fā)展的背景下，有必要對(duì)影子銀行在企業(yè)價(jià)值提升過(guò)程中產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行量化系統(tǒng)分析。

基于以上背景，本文選取2017～2021年非金融類A股上市公司，實(shí)證研究了數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響以及影子銀行化在其中產(chǎn)生的調(diào)節(jié)作用，研究結(jié)果表明數(shù)字金融能顯著提高企業(yè)價(jià)值，而影子銀行會(huì)抑制數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升作用。并進(jìn)一步探究了在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和區(qū)域位置的異質(zhì)性情況下兩者之間的關(guān)系。本文將數(shù)字金融置于企業(yè)層面，提供了一種會(huì)引起企業(yè)價(jià)值變動(dòng)的宏觀因素，豐富了數(shù)字金融的微觀定量研究；并通過(guò)辨析與實(shí)證得出了影子銀行所產(chǎn)生的抑制效用，為助力企業(yè)在數(shù)字化改革浪潮中如何高質(zhì)量發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)而避免 “脫實(shí)向虛”提供了思路。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字金融與企業(yè)價(jià)值

作為數(shù)字化改革的新興產(chǎn)物，數(shù)字金融源于傳統(tǒng)金融又對(duì)其進(jìn)行了顛覆，使企業(yè)能夠便捷迅速地獲得更加優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。在宏觀層面，數(shù)字金融可以通過(guò)縮小城鄉(xiāng)收入差距［1］、提高區(qū)域創(chuàng)新能力［2］、 促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型［3］和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)［4］的方式來(lái)促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；也可以提升金融市場(chǎng)的資金供給規(guī)模與效率［5］。此外，國(guó)外學(xué)者Choi和 Yi （2009）［6］以及國(guó)內(nèi)學(xué)者謝絢麗等 （2018）［7］認(rèn)為數(shù)字金融能夠減少經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱和交易成本，為信貸渠道不通暢的企業(yè)提升價(jià)值。以上研究成果表明：數(shù)字金融已經(jīng)成為提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的重要把手。

在微觀層面，已有研究表明：數(shù)字金融提高了企業(yè)的現(xiàn)金持有水平，使企業(yè)的非效率投資比例降低［8］；還可以提供給企業(yè)調(diào)整和優(yōu)化債務(wù)結(jié)構(gòu)的契機(jī)，有效降低杠桿，提升投資效率［9］，從而促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的增長(zhǎng)。此外，數(shù)字金融能夠有效降低信息獲取成本，使金融服務(wù)過(guò)程更加透明化，優(yōu)化企業(yè)所披露的信息質(zhì)量，對(duì)于企業(yè)價(jià)值的良性增長(zhǎng)有所幫助［10］，并且這種價(jià)值增長(zhǎng)作用具有長(zhǎng)期性［11］。

因此，基于上述分析，本文提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字金融的發(fā)展可以促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的提升。

1.2 影子銀行的調(diào)節(jié)作用

2008年爆發(fā)次貸危機(jī)后，我國(guó)所實(shí)施的經(jīng)濟(jì)刺激政策在助力經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的同時(shí)，也使得經(jīng)濟(jì)環(huán)境表現(xiàn)出更多的不穩(wěn)定性，影子銀行開(kāi)始迅速發(fā)展［12］，而目前各研究關(guān)于影子銀行對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和企業(yè)的影響看法不一。有研究表明，影子銀行信息透明度低，其業(yè)務(wù)本身就蘊(yùn)藏著巨大風(fēng)險(xiǎn)［13］，不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展［14］。而另有研究表明，影子銀行是 “體制外創(chuàng)新”的重要表現(xiàn)［15］，它能夠促進(jìn)金融創(chuàng)新、緩解融資約束，從而對(duì)企業(yè)價(jià)值提升起到積極效用。因此，影子銀行對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響可能存在兩種不同的結(jié)果。

企業(yè)開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)很可能不利于自身價(jià)值的提升。方先明等 （2017）［16］認(rèn)為影子銀行會(huì)對(duì)金融穩(wěn)定產(chǎn)生威脅，導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。此外，非金融企業(yè)出于套利動(dòng)機(jī)將實(shí)業(yè)資金轉(zhuǎn)用于影子銀行業(yè)務(wù)，對(duì)主業(yè)投資產(chǎn)生 “擠出”效應(yīng)［17］。一旦經(jīng)濟(jì)周期下行或企業(yè)經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)問(wèn)題，影子銀行會(huì)導(dǎo)致未來(lái)現(xiàn)金流出現(xiàn)缺口，極大影響企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值［18］。

另外，影子銀行可能對(duì)企業(yè)增值有正向作用。已有研究表明，影子銀行可以使企業(yè)的融資環(huán)境得到優(yōu)化［19］，并且我國(guó)的影子銀行具有金融創(chuàng)新的本質(zhì)內(nèi)核和提供直接融資、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能［20］。此外，開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)可以使非金融企業(yè)的收益來(lái)源更加廣泛，從而有利于開(kāi)發(fā)企業(yè)盈利潛能，使企業(yè)有更多資金投向?qū)崢I(yè)，提升未來(lái)業(yè)績(jī)［21］。

根據(jù)以上分析，本文提出競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：

H2a：影子銀行具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，會(huì)抑制數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升效應(yīng)。

H2b：影子銀行具有正向調(diào)節(jié)作用，能促進(jìn)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升效應(yīng)。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源

2017年是我國(guó)數(shù)字金融發(fā)展踏入新時(shí)代的元年。經(jīng)過(guò)2016年國(guó)家對(duì)數(shù)字金融的有關(guān)整頓，2017年各項(xiàng)監(jiān)管政策已經(jīng)相繼落地。本文以2017～2021年滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除金融類、PT、ST或*ST的企業(yè)；（2）剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。篩選后最終得到4580個(gè)樣本觀測(cè)值，其中數(shù)字金融指數(shù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的 《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》，其余相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。為避免極端值影響，本文對(duì)連續(xù)型隨機(jī)變量執(zhí)行上下1%的Winsorize處理，相關(guān)數(shù)據(jù)均在Stata軟件中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2.2 主要變量的定義

解釋變量：數(shù)字金融（DF）。選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服聯(lián)合編制的中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)來(lái)衡量，該指數(shù)涵蓋數(shù)字金融的覆蓋廣度（Coverage）、使用深度（Usage）以及數(shù)字化程度（Digitization）3個(gè)一級(jí)維度指標(biāo)。本文將省級(jí)層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)化處理后的數(shù)據(jù)作為數(shù)字金融的代理變量。

被解釋變量：企業(yè)價(jià)值（TQ）。目前的研究多采用托賓Q值和凈資產(chǎn)收益率等指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)價(jià)值。本文主要參考李小玲等 （2020）［11］的做法，選取托賓Q值對(duì)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行測(cè)度。

調(diào)節(jié)變量：影子銀行（Shadow）。非金融企業(yè)開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)活動(dòng)的規(guī)模計(jì)算主要參考李建軍和韓珣 （2019）［22］的做法，采用委托貸款、委托理財(cái)和民間借貸三者之和與總資產(chǎn)的比值衡量?！捌渌鲃?dòng)資產(chǎn)”、“1年內(nèi)到期的非流動(dòng)資產(chǎn)”以及 “其他非流動(dòng)資產(chǎn)”作為委托貸款金額，采用Jiang等 （2010）［23］的做法， 將 “其他應(yīng)收款” 作為民間借貸的代理變量。相關(guān)數(shù)據(jù)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

控制變量：參考已有文獻(xiàn)，本文選取以下指標(biāo)作為控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Grouth）、 獨(dú)立董事比例（In-dep）、 股權(quán)集中度（Top1）、 企業(yè)年齡（Age）， 以公司成立年數(shù)加1后取對(duì)數(shù)反映、企業(yè)性質(zhì)（Soe）、兩職合一（Dual）等。同時(shí)本文還控制了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。相關(guān)變量說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明

2.3 模型構(gòu)建

本文主要研究數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，為了檢驗(yàn)兩者之間的關(guān)系，本文設(shè)定以下基準(zhǔn)回歸模型：

此外，為了驗(yàn)證假設(shè)H2，在模型 （1）的基礎(chǔ)上引入數(shù)字金融與影子銀行的交互項(xiàng)（DFit×Shadowit）構(gòu)建模型 （2），用于檢驗(yàn)影子銀行在數(shù)字金融和企業(yè)價(jià)值關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用：

其中，Controls代表各控制變量；α1、α2表示截距項(xiàng)，β表示待估參數(shù)項(xiàng)，ε代表誤差擾動(dòng)項(xiàng)，i代表企業(yè)，t表示年份。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

由表2所示，數(shù)字金融指數(shù)均值為5.87，最大值為6.129，表明從整體來(lái)看，我國(guó)的數(shù)字金融發(fā)展水平較高，但不同企業(yè)所在區(qū)域的數(shù)字金融發(fā)展仍有一定差距。影子銀行最大值為3.563，最小值為0.005，標(biāo)準(zhǔn)差為0.496，說(shuō)明樣本企業(yè)普遍涉及影子銀行業(yè)務(wù)，但規(guī)模差異較大。從企業(yè)價(jià)值的代理指標(biāo)托賓Q值來(lái)看，最小值為0.84，最大值為8.136，標(biāo)準(zhǔn)差為1.234，說(shuō)明企業(yè)的價(jià)值分布離散程度較高。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 相關(guān)性分析

對(duì)各變量進(jìn)行的Pearson檢驗(yàn)如表3所示，企業(yè)價(jià)值與數(shù)字金融的相關(guān)系數(shù)為0.114，達(dá)到了1%的顯著水平，這表明在未控制其他變量時(shí)，數(shù)字金融的發(fā)展可以促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的增長(zhǎng)，初步驗(yàn)證了假設(shè)H1。VIF的平均值和最大值均遠(yuǎn)小于10，不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表3 相關(guān)性分析

3.3 回歸分析與結(jié)果檢驗(yàn)

3.3.1 回歸結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，本文對(duì)構(gòu)建的模型 （1）進(jìn)行了回歸分析。表4反映的回歸結(jié)果顯示，在列 （1）中沒(méi)有加入控制變量時(shí)，DF的系數(shù)為0.8211，且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)；在列 （2）中加入所有的控制變量后，DF的系數(shù)為0.6264，仍在1%的顯著水平下為正數(shù)，這說(shuō)明數(shù)字金融的發(fā)展可以有效提升當(dāng)?shù)毓镜钠髽I(yè)價(jià)值，使本文的假設(shè)H1得到了驗(yàn)證。

3.3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為了檢驗(yàn)影子銀行在數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響過(guò)程中所產(chǎn)生的調(diào)節(jié)作用，本文在所構(gòu)建的模型 （1）基礎(chǔ)上，添加了數(shù)字金融與影子銀行的交互項(xiàng)，構(gòu)建了影子銀行的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型 （2）。表4中列 （3）所展示的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，并在1%的水平上顯著，說(shuō)明影子銀行在數(shù)字金融和企業(yè)價(jià)值的關(guān)系中產(chǎn)生了負(fù)向的調(diào)節(jié)作用，即影子銀行會(huì)抑制數(shù)字金融對(duì)企業(yè)增值的促進(jìn)效應(yīng)，假設(shè)H2a成立。

表4 回歸分析

3.3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）內(nèi)生性問(wèn)題處理

①考慮遺漏變量。已有的研究表明企業(yè)管理費(fèi)用率（Mfee）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、審計(jì)機(jī)構(gòu)是否為四大（Big4）等變量也會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生影響，因此本文在控制了這些變量后再次進(jìn)行回歸分析，如表5中列 （1）所示，DF的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，以上結(jié)論依然成立。此外，為了更加全面地考慮遺漏變量的影響，本文進(jìn)一步控制了城市總?cè)丝冢≒opu）和政府支出（Gov）兩個(gè)宏觀變量，如表5中列 （2）所示，DF的系數(shù)仍在5%的水平下顯著為正，結(jié)論保持不變。

表5 內(nèi)生性處理

②變量滯后法。為了減少數(shù)字金融與企業(yè)價(jià)值之間內(nèi)生性的干擾，本文采用唐松等 （2020）［24］的做法，將核心解釋變量滯后1期處理。由表5中列 （3）可知，解釋變量的系數(shù)為0.6719，在1%的水平上顯著為正，且經(jīng)過(guò)滯后1期處理后的回歸系數(shù)大于基準(zhǔn)回歸系數(shù)，表明數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升作用存在滯后性。

③工具變量法。為更好地避免內(nèi)生性問(wèn)題，本文根據(jù)已有研究的結(jié)論，采用移動(dòng)電話普及率作為數(shù)字金融的工具變量重新進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果由表5中列 （4）所示，解釋變量系數(shù)在1%的水平上顯著為正，通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（2）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還進(jìn)行了以下檢驗(yàn)。①在2017～2021年期間，國(guó)際形勢(shì)發(fā)生變化，新冠肺炎疫情爆發(fā)，金融市場(chǎng)受到一定沖擊，導(dǎo)致上市公司股價(jià)產(chǎn)生異常波動(dòng)。為排除外界因素影響，本文考慮對(duì)股價(jià)波動(dòng)率進(jìn)行控制。其衡量方法參考辛清泉等 （2014）［25］的研究，采用以股票回報(bào)原始方差為依據(jù)計(jì)算的VAR_RAW和以市場(chǎng)調(diào)整后的股票回報(bào)方差為依據(jù)計(jì)算的VAR_ADJ作為股票波動(dòng)率的代理指標(biāo)，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上控制VAR_RAW和VAR_ADJ兩個(gè)變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；②替換解釋變量，將數(shù)字金融的代理變量由總指數(shù)替換為數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字金融使用深度兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)；③將樣本企業(yè)所在城市是直轄市的樣本數(shù)據(jù)剔除；④只考慮所屬行業(yè)為制造業(yè)的企業(yè)樣本。以上幾種穩(wěn)健性檢驗(yàn)所得到的回歸結(jié)果依然與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)企業(yè)增值有顯著的正向促進(jìn)作用，核心結(jié)論不變。

4 異質(zhì)性分析

4.1 區(qū)域異質(zhì)性

從企業(yè)外部視角來(lái)看，我國(guó)各個(gè)區(qū)域的地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及環(huán)境制度等特征都存在著程度不等的差異。因此，有必要從空間層面考察數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值影響的異質(zhì)性問(wèn)題，本文將所有企業(yè)樣本分為沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)兩組進(jìn)行回歸檢驗(yàn)（回歸結(jié)果見(jiàn)表6）。

從表6可以看出，列 （1）沿海地區(qū)數(shù)字金融的回歸系數(shù)為0.4532，但統(tǒng)計(jì)上不顯著。表明沿海地區(qū)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)作用并不顯著；列 （2）內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字金融的回歸系數(shù)為1.0546，且在1%的水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明在內(nèi)陸區(qū)域，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)產(chǎn)生了比較顯著的促進(jìn)作用。內(nèi)陸地區(qū)的數(shù)字金融估計(jì)值較大，說(shuō)明內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)的影響程度要高于沿海地區(qū)。究其原因，可能是沿海地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)水平較高，對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)生擠出效應(yīng)，而數(shù)字金融在內(nèi)陸地區(qū)發(fā)揮普惠效應(yīng)的提升空間更大。綜合而言，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性，其助力內(nèi)陸地區(qū)企業(yè)價(jià)值的提升作用更加明顯，有利于經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，促進(jìn)共同富裕。

表6 分組回歸結(jié)果

4.2 所有權(quán)異質(zhì)性

由于企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同，其治理結(jié)構(gòu)等方面也存在較大的差異。數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升作用在國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)中的體現(xiàn)程度也可能存在差異?；诖耍疚膶⒀芯繕颖緞澐譃閲?guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，根據(jù)模型 （1）進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。表6列 （3）、 （4）展示了回歸結(jié)果，國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字金融回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正。國(guó)有企業(yè)的數(shù)字金融估計(jì)值略大，說(shuō)明數(shù)字金融在國(guó)有企業(yè)中對(duì)企業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)發(fā)揮的影響程度稍高于非國(guó)有企業(yè)。

5 研究結(jié)論與政策啟示

本文基于我國(guó)2017～2021年滬深A(yù)股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響以及影子銀行在其中產(chǎn)生的調(diào)節(jié)作用，并進(jìn)一步分析了在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和區(qū)域位置方面的異質(zhì)性情況下兩者之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：（1）數(shù)字金融能顯著提高企業(yè)價(jià)值，并且這種提升作用具有滯后性和普惠性；（2）影子銀行在數(shù)字金融與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系中產(chǎn)生了負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)。即企業(yè)開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)會(huì)抑制數(shù)字金融對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升作用；（3）從企業(yè)自身屬性來(lái)看，數(shù)字金融體現(xiàn)了對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)都能起到價(jià)值增值的普惠作用；同時(shí)，從企業(yè)所處空間區(qū)域來(lái)看，數(shù)字金融發(fā)展的促進(jìn)增值效應(yīng)在內(nèi)陸地區(qū)中更為顯著。

基于此，本文得出以下啟示：（1）數(shù)字金融通過(guò)數(shù)字化技術(shù)賦力金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。政府可以完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，利用先進(jìn)技術(shù)革新傳統(tǒng)金融體制，優(yōu)化金融服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效能；（2）數(shù)字金融發(fā)展在我國(guó)仍存在著較大的地區(qū)差異，不同區(qū)域應(yīng)因地制宜、有的放矢，根據(jù)實(shí)際條件推行差異化數(shù)字金融發(fā)展政策，并鼓勵(lì)地區(qū)之間交流分享發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。數(shù)字金融給非國(guó)有企業(yè)和內(nèi)陸地區(qū)的總體價(jià)值提升帶來(lái)了全新的機(jī)遇，通過(guò)積極發(fā)揮其普惠性的特征，可以帶動(dòng)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，加快我國(guó)共同富裕的步伐； （3）企業(yè)應(yīng)不急不躁、穩(wěn)扎穩(wěn)打地追趕數(shù)字化改革的發(fā)展浪潮，根據(jù)所處行業(yè)和自身?xiàng)l件合理利用已掌握的數(shù)字金融資源，積極與金融機(jī)構(gòu)對(duì)接并共享信息，制定個(gè)性化數(shù)字發(fā)展戰(zhàn)略。企業(yè)應(yīng)慎重看待影子銀行業(yè)務(wù)，協(xié)調(diào)主要經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)和其他金融業(yè)務(wù)健康發(fā)展，以此達(dá)到企業(yè)價(jià)值最大化的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。