智慧城市建設(shè)與企業(yè)債務(wù)融資成本

陶云清 李瓊瓊 孫 楠

(1.北京大學(xué) 國家發(fā)展研究院/數(shù)字金融研究中心,北京 100871; 2.浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,浙江 杭州 310058; 3.暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510632)

一、引言

當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,經(jīng)濟(jì)增速有所放緩,尤其是在新冠肺炎疫情、貿(mào)易摩擦等外部不確定性的沖擊下,經(jīng)濟(jì)下行壓力進(jìn)一步增大。在此背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)卻彰顯出了強(qiáng)大的韌性,對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)揮著重要的支持作用[1]?！吨袊鴶?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(2021)》報(bào)告指出,2020年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到39.2萬億元,占GDP的比重為38.6%,并且2017-2020年間中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模年均增長率超過12.9%。基于此,黨的十九屆五中全會明確提出要“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,推動數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、推動數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合已然成為政府部門現(xiàn)階段的工作重點(diǎn)之一。

2012年,中央政府發(fā)布了《關(guān)于開展國家智慧城市試點(diǎn)工作的通知》,明確指出通過積極開展智慧城市建設(shè),提升城市管理能力和服務(wù)水平,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的目標(biāo)。智慧城市建設(shè)的初衷在于探索出一套完備的政策、組織和資金保障體系,來推動城市信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過集中發(fā)揮云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的力量,加速數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)生活不斷融合,讓智慧城市成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展載體。作為一項(xiàng)重要的國家發(fā)展戰(zhàn)略,智慧城市無疑能夠推動城市信息化水平的建設(shè)[2],改善企業(yè)外部信息環(huán)境。那么這一外部信息環(huán)境的改變對企業(yè)的經(jīng)營行為會產(chǎn)生怎樣的影響?針對這一問題,學(xué)者們從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[3]、全要素生產(chǎn)率[2]、FDI進(jìn)入[4]等方面展開了討論,但是尚未有文章涉及智慧城市建設(shè)與企業(yè)債務(wù)融資成本的關(guān)系。事實(shí)上,由于我國信貸市場建設(shè)尚不完善,“融資難、融資貴”一直是困擾企業(yè)持續(xù)發(fā)展的一大難題。根據(jù)企業(yè)信貸理論可知,信息不對稱引致的企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的道德風(fēng)險(xiǎn)問題以及企業(yè)經(jīng)營效率低下,是銀行等金融機(jī)構(gòu)不愿提供貸款或者提高貸款利率以降低債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要原因[5][6]。那么企業(yè)所在地開展智慧城市建設(shè)后,數(shù)據(jù)信息集成與傳遞效率的提高是否會對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生影響?厘清這一問題具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

從理論上來說,一方面,智慧城市建設(shè)能夠提高企業(yè)的經(jīng)營信息透明度,減少信息不對稱,從而降低企業(yè)的債務(wù)融資成本。智慧城市系統(tǒng)中的企業(yè)借助大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可將外部海量、非標(biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)編碼為結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化信息,信息的可利用度得以提升[7],這有利于企業(yè)向外部投資者披露有價值的信息,緩解企業(yè)和外部投資者之間的信息不對稱,進(jìn)而降低企業(yè)債務(wù)融資成本。另一方面,智慧城市建設(shè)還能夠提升企業(yè)經(jīng)營績效,從而向外界釋放積極的投資信號,降低企業(yè)債務(wù)融資水平。智慧城市建設(shè)有利于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型[3],并通過助推企業(yè)在運(yùn)營管理、市場營銷、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)型升級,提高企業(yè)競爭優(yōu)勢和經(jīng)營績效,增強(qiáng)企業(yè)的債務(wù)履約能力,這降低了金融機(jī)構(gòu)對其債務(wù)違約的風(fēng)險(xiǎn)溢價水平,最終降低企業(yè)債務(wù)融資成本。結(jié)合上述分析,本文認(rèn)為智慧城市建設(shè)能夠降低企業(yè)債務(wù)融資成本。

為驗(yàn)證上述理論推斷,本文將智慧城市建設(shè)視為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),采用2010-2017年非金融類上市公司數(shù)據(jù)系統(tǒng)考察其對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。具體而言,按照上市公司所在城市是否被納入智慧城市建設(shè)名單,設(shè)定實(shí)驗(yàn)組和控制組,進(jìn)而采用雙重差分方法進(jìn)行因果關(guān)系識別。實(shí)證結(jié)果顯示,智慧城市建設(shè)顯著降低了企業(yè)債務(wù)融資成本,且該效應(yīng)對于抵押品較少、數(shù)字化程度較低的企業(yè)更為明顯。機(jī)制檢驗(yàn)表明,智慧城市建設(shè)促使企業(yè)的信息透明度和經(jīng)營績效提高,進(jìn)而降低了企業(yè)債務(wù)融資成本。本文核心結(jié)論通過了平行趨勢檢驗(yàn)、調(diào)整研究樣本、替換核心指標(biāo)度量方式等一系列穩(wěn)健性測試,而且與利率市場化改革、民營銀行設(shè)立、地方債管理體制改革等其他同時期政策沖擊無關(guān)。

與以往文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)于兩個方面:第一,本文為后續(xù)探討數(shù)字技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)提供了新的研究視角。目前較多研究基于微觀層面以企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為研究視角,直接采用企業(yè)年報(bào)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型文本識別數(shù)據(jù),討論數(shù)字技術(shù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[7][8]。然而,內(nèi)生性問題致使回歸結(jié)果難以較好地揭示數(shù)字技術(shù)發(fā)展與企業(yè)經(jīng)濟(jì)行為的因果關(guān)系。同時,文本識別數(shù)據(jù)也無法有效排除企業(yè)夸大披露數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息的情況[9]。不同于以往文獻(xiàn),本文將智慧城市設(shè)立作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),運(yùn)用雙重差分方法考察企業(yè)外部數(shù)字技術(shù)環(huán)境變化對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響,這不僅能夠克服計(jì)量模型潛在的內(nèi)生性問題,而且有效地避免了企業(yè)夸大披露的情況,為后續(xù)相關(guān)研究提供了新視角和新思路。

第二,本文從債務(wù)融資成本的角度考察了智慧城市建設(shè)對微觀企業(yè)的影響,這一工作有助于拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)資金配置效應(yīng)的相關(guān)研究。既有文獻(xiàn)對智慧城市在環(huán)境改善、綠色技術(shù)創(chuàng)新、外資進(jìn)入等方面的積極效應(yīng)進(jìn)行了較多討論和驗(yàn)證[10][11][4],但是對企業(yè)融資層面的影響尚未給予足夠關(guān)注。此外,盡管有文獻(xiàn)考察了數(shù)字金融對企業(yè)融資的影響[12],但不同于現(xiàn)有文獻(xiàn)從數(shù)字金融視角分析金融供給側(cè)改革對企業(yè)融資行為的作用,本文則聚焦于由智慧城市建設(shè)所帶來的資金需求側(cè)主體的行為變化對債務(wù)融資的影響及背后的傳導(dǎo)機(jī)制,對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了補(bǔ)充。

二、制度背景與理論分析

(一)制度背景

智慧城市是以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等新一代信息通信技術(shù)為依托,通過促進(jìn)信息技術(shù)應(yīng)用和城市經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展深度融合,實(shí)現(xiàn)城市智慧化管理和運(yùn)行的重要模式。在21世紀(jì)初,歐美日韓等發(fā)達(dá)國家為了提高城市競爭力和打造宜居環(huán)境便先后提出智慧城市發(fā)展戰(zhàn)略,我國于2010年開始對智慧城市建設(shè)進(jìn)行探索。2012年12月中央政府發(fā)布《開展國家智慧城市試點(diǎn)工作的通知》,并印發(fā)《國家智慧城市試點(diǎn)暫行管理辦法》和《國家智慧城市(區(qū)、鎮(zhèn))試點(diǎn)指標(biāo)體系(試行)》。隨后,住建部公布了首批90個智慧城市試點(diǎn),涉及37個地級市、50個區(qū)(縣)和3個鎮(zhèn)。2013年8月,第二批智慧城市試點(diǎn)名單公布,共有103個城市(區(qū)、縣、鎮(zhèn))入選。2014年4月,住建部公布了第三批智慧城市新增試點(diǎn)84個,三批智慧城市試點(diǎn)共接近300個。智慧城市建設(shè)極大地驅(qū)動了城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,并加速了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為研究數(shù)字技術(shù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了新的視角。具體來看,智慧城市設(shè)立能夠從三個方面推動實(shí)體企業(yè)和數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展:

首先,智慧城市啟動的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加速了數(shù)字技術(shù)在城市和企業(yè)層面的應(yīng)用。2014年印發(fā)的《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014-2020年)》強(qiáng)調(diào)“智慧城市建設(shè)要強(qiáng)化信息網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”,實(shí)現(xiàn)“信息網(wǎng)絡(luò)寬帶化、規(guī)劃管理信息化、基礎(chǔ)設(shè)施智能化、公共服務(wù)便捷化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)代化”。誠然,信息基礎(chǔ)建設(shè)的完善降低了企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的成本,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了外部環(huán)境支持。其次,智慧城市政策支持帶動了數(shù)字產(chǎn)業(yè)投資,提高了企業(yè)數(shù)字技術(shù)要素投入。智慧城市的建設(shè)涉及物流、制造、社區(qū)、政務(wù)、交通和生態(tài)等方方面面的場景,對數(shù)字技術(shù)的高需求帶動了信息服務(wù)、軟件、設(shè)計(jì)和芯片等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,鼓勵企業(yè)增加對數(shù)字技術(shù)的研發(fā)和投入。最后,智慧城市所建立的信息網(wǎng)絡(luò)打破了傳統(tǒng)的要素連接方式,增加了信息的交互程度,倒逼企業(yè)做出數(shù)字化轉(zhuǎn)型。智慧城市借助云服務(wù)等工具打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫共享平臺,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)內(nèi)以及產(chǎn)業(yè)間的數(shù)據(jù)信息流動,從而優(yōu)化生產(chǎn)要素的流通,若企業(yè)沒有進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型便會受到數(shù)據(jù)孤島的困擾。因此,智慧城市建設(shè)會激勵企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中采用數(shù)字化技術(shù)。

智慧城市試點(diǎn)政策是中央以正式文件推行的,其初衷在于完善信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),發(fā)揮云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的力量,加速數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)活動的深度融合。該政策自2012年發(fā)布后得到了眾多城市的積極響應(yīng),上海、杭州、南京、煙臺和南通等試點(diǎn)地區(qū)相繼出臺了智慧城市建設(shè)方案,從產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、技術(shù)支持、資金傾斜等多方面來大力推動本地?cái)?shù)字化,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。由此可見,數(shù)字化已成為各地政府打造智慧城市的主要著力點(diǎn)和落腳點(diǎn)。換言之,智慧城市是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的載體和具象化表達(dá)。事實(shí)上,在具體的實(shí)證研究中,學(xué)界亦將智慧城市試點(diǎn)政策視為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用或數(shù)字化發(fā)展的度量變量[10][11]。因此,智慧城市建設(shè)試點(diǎn)政策為研究數(shù)字技術(shù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了良好的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)環(huán)境,其漸進(jìn)式的推進(jìn)過程意味著可以通過構(gòu)建雙重差分模型來識別智慧城市建設(shè)與企業(yè)債務(wù)融資成本的因果關(guān)系。

(二)理論分析

通過對智慧城市政策背景的梳理,本文認(rèn)為智慧城市建設(shè)有助于加速數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的有效融合,加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并主要通過緩解信息不對稱和提高經(jīng)營績效兩條路徑對企業(yè)的債務(wù)融資成本發(fā)揮作用。

第一,智慧城市建設(shè)能夠提高企業(yè)的經(jīng)營信息透明度,減少企業(yè)與外部投資者之間的信息不對稱,有助于降低企業(yè)的債務(wù)融資成本。智慧城市中的信息化系統(tǒng)和架構(gòu),有助于改善公司治理水平,提高企業(yè)面向利益相關(guān)者的信息透明度,降低債權(quán)人因道德風(fēng)險(xiǎn)問題對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)溢價的補(bǔ)償要求。一方面,企業(yè)可以借助數(shù)字技術(shù)處理內(nèi)外部海量、非標(biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),將其編碼為結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化信息,提升了信息的可利用度[7]。豐富、高效的經(jīng)營信息不僅可以用于企業(yè)生產(chǎn)決策,還允許企業(yè)向外部投資者披露有價值的信息,降低企業(yè)和投資者之間的信息不對稱[13]。另一方面,基于大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時更新功能,企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)或經(jīng)營過程的透明化[14],方便投資者和貸款人獲得一手的數(shù)據(jù)信息,緩解項(xiàng)目粗放管理問題的同時也加大了項(xiàng)目造假的難度,減少各層管理者的機(jī)會主義行為。

信息透明度是影響企業(yè)債務(wù)融資成本的重要因素,已有文獻(xiàn)也證實(shí)較高的信息披露質(zhì)量能夠緩解企業(yè)融資約束[15]。若掌握了更加充分的內(nèi)部信息,金融機(jī)構(gòu)等外部投資者能夠清楚地了解企業(yè)信貸需求和動機(jī),從而對企業(yè)資金償還狀況形成穩(wěn)定預(yù)期,愿意以更低的利率為企業(yè)提供貸款。因此,信息披露質(zhì)量高的企業(yè)債務(wù)融資成本相對更低[16]。比如,基于供應(yīng)鏈金融的角度,龔強(qiáng)等研究發(fā)現(xiàn),供應(yīng)鏈結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)可以提供更接近企業(yè)真實(shí)情況的相關(guān)數(shù)據(jù)信息,促使銀行為供應(yīng)鏈上的企業(yè)提供可及性高、成本低廉的融資服務(wù)[17]。因此,當(dāng)企業(yè)外部信息化水平提高后,通過使用數(shù)字科技對內(nèi)部信息進(jìn)行有效收集、整合、處理和傳遞等來提高信息披露質(zhì)量,企業(yè)能夠緩解信息不對稱對企業(yè)信貸融資的限制,從而促使企業(yè)能以更低的成本獲得債務(wù)融資。

第二,智慧城市建設(shè)帶來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠提升企業(yè)的經(jīng)營績效,向外界釋放積極的投資信號,從而降低企業(yè)的債務(wù)融資成本。首先,數(shù)字技術(shù)改變了企業(yè)運(yùn)作方式、組織協(xié)調(diào)機(jī)制[18]。隨著數(shù)字技術(shù)在企業(yè)運(yùn)營中的推廣應(yīng)用,企業(yè)勢必要對內(nèi)部的各項(xiàng)職能活動做出適應(yīng)性調(diào)整,使得企業(yè)組織結(jié)構(gòu)趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化[19],以加快資源的交互整合以及對市場需求即時響應(yīng)。通過優(yōu)化需求預(yù)測、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、定價與庫存管理、供應(yīng)鏈管理等環(huán)節(jié),數(shù)字技術(shù)能夠提升企業(yè)的運(yùn)營效率[20]。其次,數(shù)字技術(shù)的完善拓寬了企業(yè)信息收集渠道,減少了企業(yè)在要素市場和產(chǎn)品市場中的搜尋成本和交流成本[21]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的企業(yè)推行數(shù)字化采購,使得采購效率得以提高,減少了企業(yè)生產(chǎn)成本支出[9]。同時,基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的直播帶貨、短視頻營銷等增加了企業(yè)與消費(fèi)者之間的交流機(jī)會,幫助企業(yè)更好地了解用戶需求,方便企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營銷,從而降低了銷售費(fèi)用[22]。最后,數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一,包含了優(yōu)化企業(yè)投入產(chǎn)出的重要信息,能夠激活資本、勞動和技術(shù)等要素的潛能,從而對其他生產(chǎn)要素的生產(chǎn)效率具有倍增作用。因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型還改變了生產(chǎn)環(huán)節(jié),提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率[23]。概言之,在智慧城市建設(shè)的推動下,企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、營銷模式、生產(chǎn)模式會出現(xiàn)不同程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,這大大促進(jìn)其競爭優(yōu)勢和經(jīng)營績效的提高。

企業(yè)的經(jīng)營狀況是金融機(jī)構(gòu)決定放貸規(guī)模以及貸款利率的主要依據(jù)之一[24]。既有研究表明,經(jīng)營狀況較好的企業(yè),其償債能力往往更強(qiáng)、破產(chǎn)以及出現(xiàn)貸款違約問題的概率更低,向外界傳遞出健康的財(cái)務(wù)信號和穩(wěn)定的盈利預(yù)期,因而銀行等金融機(jī)構(gòu)愿意以更低的貸款利率給這類企業(yè)提供資金[25]。而通過優(yōu)化組織架構(gòu)和運(yùn)營管理、削減生產(chǎn)成本以及提高要素生產(chǎn)效率,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著改善企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績,提高企業(yè)的債務(wù)履約能力,進(jìn)而降低金融機(jī)構(gòu)對其債務(wù)違約的風(fēng)險(xiǎn)溢價水平,最終表現(xiàn)為企業(yè)債務(wù)融資成本降低。

綜上所述,依托智慧城市的信息基建和大數(shù)據(jù)系統(tǒng),企業(yè)能夠及時向銀行傳遞高質(zhì)量的信息,降低了銀企之間的信息不對稱,同時數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的經(jīng)營績效提升,降低了企業(yè)貸款違約概率,也向外界釋放出一種良好的投資信號。因此,本文提出以下假設(shè):

假設(shè)H1:智慧城市建設(shè)通過提高企業(yè)的信息透明度和經(jīng)營績效,進(jìn)而降低債務(wù)融資成本。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)計(jì)量模型

由制度背景可知,智慧城市建設(shè)過程是分批試點(diǎn)、逐步推進(jìn)的,這一特征使其具備了準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的性質(zhì)?；诖?本文充分利用各地在推行智慧城市建設(shè)時時間與空間上的不同步,利用雙重差分法考察智慧城市建設(shè)對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。具體的計(jì)量模型構(gòu)建如下:

(1)

式(1)中,下標(biāo)i代表企業(yè),下標(biāo)t代表時間;被解釋變量Debtcost為企業(yè)債務(wù)融資成本,解釋變量Smart表示智慧城市建設(shè)的虛擬變量。X代表一系列企業(yè)層面的控制變量集,具體包括企業(yè)年齡、資產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)流動性、企業(yè)成長性、董事會規(guī)模、獨(dú)立董事占比、股權(quán)集中度和高管持股比例。此外,為控制不可觀測的企業(yè)個體特征和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對企業(yè)融資成本的影響,我們分別控制了企業(yè)個體固定效應(yīng)μi、時間固定效應(yīng)γt?！蔵t是隨機(jī)擾動項(xiàng),表示其他綜合因素對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。特別地,為弱化異方差和序列相關(guān)等問題對本文參數(shù)估計(jì)造成的影響,我們進(jìn)一步對估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在企業(yè)層面進(jìn)行聚類調(diào)整。估計(jì)系數(shù)β1是我們關(guān)注的重點(diǎn),其反映了智慧城市建設(shè)對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響,若β1顯著為負(fù),則表明 智慧城市建設(shè)有助于降低企業(yè)債務(wù)融資成本。

(二)變量定義及說明

結(jié)合既有研究,我們對本文涉及的變量進(jìn)行界定。首先,本文的被解釋變量為企業(yè)債務(wù)融資成本Debtcost,與既有文獻(xiàn)的度量方式一致[26],我們采用利息支出與企業(yè)總負(fù)債的比值來度量①。借鑒潘越等的做法[27],我們還采用財(cái)務(wù)費(fèi)用與企業(yè)總負(fù)債的比值作為企業(yè)債務(wù)融資成本的另一度量指標(biāo),進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其次,本文的解釋變量是智慧城市建設(shè)的虛擬變量Smart,如果上市公司i所在城市在第t年被納入智慧城市建設(shè)名單,則將Smart賦值為1;否則,賦值為0。該變量包含空間和時間兩個維度的影響要素。換言之,本文的核心解釋變量Smart相當(dāng)于單期DID中的交互項(xiàng)。需要特別說明的是,與既有文獻(xiàn)處理方法一致[28],將當(dāng)年上半年設(shè)立的智慧城市記為當(dāng)年設(shè)立,將下半年設(shè)立的智慧城市記為下一年設(shè)立。

參考已有研究[29][30],本文對所有控制變量進(jìn)行如下界定:(1)企業(yè)年齡Age,用企業(yè)成立年限衡量;(2)資產(chǎn)規(guī)模Size,為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù);(3)企業(yè)流動性Liquidity,以企業(yè)流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比率衡量;(4)企業(yè)成長性Growth,用當(dāng)年?duì)I業(yè)收入增量與去年?duì)I業(yè)收入的比值衡量;(5)董事會規(guī)模Board,用董事會人數(shù)度量;(6)獨(dú)立董事占比Oside,用獨(dú)立董事占董事會總?cè)藬?shù)比重衡量;(7)股權(quán)集中度Top1,用第一大股東持股比重衡量;(8)高管持股比例Mshare,用高管持股數(shù)占總股數(shù)比重衡量。

(三)數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計(jì)

本文選用中國滬深A(yù)股上市企業(yè)作為研究樣本,第一批智慧城市建設(shè)在2012年啟動,而第三批智慧城市建設(shè)于2014年開始試點(diǎn),因而選取2010-2017年作為研究窗口。如此處理,既可以保證政策沖擊前后具有足夠的觀測值,又不會因時間跨度過長而引入過多的政策混淆效應(yīng)。我們對初始樣本進(jìn)行如下處理:(1)剔除銀行、證券、保險(xiǎn)類公司以及ST、PT類公司;(2)刪除資不抵債的樣本;(3)刪除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本。同時,我們對所有連續(xù)變量進(jìn)行前后1%的縮尾處理,以避免數(shù)據(jù)異常值的影響。本文使用的智慧城市建設(shè)數(shù)據(jù)通過手工整理獲得,企業(yè)層面的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫。

變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示,企業(yè)債務(wù)融資成本Debtcost的均值為0.2316,標(biāo)準(zhǔn)差為0.4519,這說明不同企業(yè)的債務(wù)融資成本具有一定差異。智慧城市建設(shè)的虛擬變量Smart的均值為0.5851,這說明約58.51%的企業(yè)所在地被納入智慧城市建設(shè)范圍。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果均處于合理范圍之內(nèi)。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為考察智慧城市建設(shè)對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響,本文基于計(jì)量模型(1)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果,智慧城市建設(shè)Smart的估計(jì)系數(shù)是我們關(guān)注的重點(diǎn)。其中,在第(1)列僅控制了企業(yè)和時間固定效應(yīng),可以看出智慧城市建設(shè)Smart的估計(jì)系數(shù)為-0.0157,且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),這初步說明智慧城市建設(shè)顯著降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本。第(2)～(3)列中,逐步納入一系列企業(yè)控制變量。觀察結(jié)果可知,加入控制變量并不會對本文估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生顯著影響,智慧城市建設(shè)Smart的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù),表明智慧城市建設(shè)顯著降低了企業(yè)債務(wù)融資成本。以上實(shí)證結(jié)果顯示,當(dāng)企業(yè)所在地被納入智慧城市建設(shè)名單后,企業(yè)的債務(wù)融資成本顯著下降。由此可見,智慧城市建設(shè)對企業(yè)的債務(wù)融資成本具有顯著的抑制作用,從而證實(shí)本文假設(shè)。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)前置檢驗(yàn)和作用機(jī)制分析

本文的邏輯起點(diǎn)是智慧城市建設(shè)依靠云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等信息技術(shù),整合城市運(yùn)行數(shù)據(jù),推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息技術(shù)與城市化、工業(yè)化協(xié)同發(fā)展,即智慧城市建設(shè)有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,隨后再作用于企業(yè)債務(wù)融資成本。概言之,智慧城市建設(shè)有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是本文邏輯成立的重要前提。雖然智慧城市建設(shè)的初衷就是推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展,且已有文獻(xiàn)多聚焦在該政策對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用或數(shù)字化發(fā)展的推動作用[10][11],但智慧城市建設(shè)是否確實(shí)有助于加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需要進(jìn)一步驗(yàn)證,為本文理論推斷提供實(shí)證基礎(chǔ)。借鑒吳非等的度量方法[7],我們使用文本分析方法對上市公司年報(bào)中涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻匯總,構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig的度量指標(biāo)。為考察智慧城市建設(shè)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,建立了如下計(jì)量模型:

(2)

式(2)中,被解釋變量Dig為采用文本分析法構(gòu)建的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo),其余變量與上文一致。表3第(1)列報(bào)告了回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),智慧城市建設(shè)Smart的估計(jì)系數(shù)為0.2501,且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),這表明智慧城市建設(shè)確實(shí)有助于加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

隨著智慧城市建設(shè)的推進(jìn),一方面,企業(yè)借助數(shù)字科技與共享平臺可以高效地整合和處理企業(yè)內(nèi)外部大量的非標(biāo)準(zhǔn)信息數(shù)據(jù),提高信息披露的及時性和合規(guī)性,從而減少信息不對稱問題。另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠極大提升企業(yè)運(yùn)營管理效率,改善企業(yè)經(jīng)營績效[8],向市場傳遞了一種積極信號。信息不對稱問題的緩解和經(jīng)營績效的改善,減少了金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)道德風(fēng)險(xiǎn)和信貸違約的擔(dān)憂,進(jìn)而降低了企業(yè)債務(wù)融資成本。概言之,智慧城市建設(shè)通過信息路徑和績效路徑降低了企業(yè)債務(wù)融資成本。接下來,本文將對此展開細(xì)致分析。

首先,本文對信息不對稱路徑進(jìn)行驗(yàn)證。企業(yè)與信貸機(jī)構(gòu)在經(jīng)營信息上的不對稱是信貸市場出現(xiàn)扭曲的重要原因。會計(jì)披露質(zhì)量和會計(jì)披露合規(guī)性可以較好地反映出企業(yè)經(jīng)營信息質(zhì)量[31],當(dāng)會計(jì)披露質(zhì)量以及會計(jì)披露合規(guī)性變高時,企業(yè)與信貸機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱性往往降低,故而采用這兩個變量作為信息不對稱的衡量指標(biāo)。具體而言,我們做了如下兩方面檢驗(yàn)工作:(1)借鑒Khan和Watts的做法[31],我們構(gòu)建了用于反映企業(yè)信息披露質(zhì)量的會計(jì)穩(wěn)健性指數(shù),并依據(jù)該指數(shù)的中位數(shù)構(gòu)建二元變量Csore,若企業(yè)會計(jì)穩(wěn)健性指數(shù)位于中位數(shù)以上,將Csore賦值為1,表示企業(yè)信息披露質(zhì)量較高,否則賦值為0,表示企業(yè)信息披露質(zhì)量較低。(2)構(gòu)建一個二元變量Wg用于度量企業(yè)信息披露的合規(guī)性,當(dāng)企業(yè)當(dāng)年未出現(xiàn)財(cái)務(wù)違規(guī)時,將Wg賦值為1,否則賦值為0。為考察智慧城市建設(shè)對企業(yè)與外部投資者之間信息不對稱的影響,我們建立了如下計(jì)量模型:

(3)

式(3)中,被解釋變量Inf為信息不對稱程度,這里使用會計(jì)披露質(zhì)量Csore以及企業(yè)信息披露的合規(guī)性Wg作為該變量的代理指標(biāo),其余變量與上文一致。回歸結(jié)果如表3第(2)(3)列所示。不難發(fā)現(xiàn),智慧城市建設(shè)Smart的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,這說明智慧城市建設(shè)有助于提高企業(yè)的信息披露質(zhì)量以及信息披露的合規(guī)性,緩解企業(yè)與外部投資者的信息不對稱,從而證實(shí)了智慧城市建設(shè)降成本效應(yīng)的信息不對稱路徑。

其次,本文考察經(jīng)營績效路徑。具體地,我們采用企業(yè)的凈資產(chǎn)利潤率ROA和全要素生產(chǎn)率TFP來度量企業(yè)的經(jīng)營績效,其中,企業(yè)全要素生產(chǎn)率采用OP法計(jì)算而來[32]。隨后分別檢驗(yàn)了智慧城市建設(shè)對二者的影響,具體的計(jì)量模型為:

(4)

式(4)中,被解釋變量Perform為企業(yè)的經(jīng)營績效?；貧w結(jié)果如表3第(4)(5)列所示,智慧城市建設(shè)Smart的估計(jì)系數(shù)均顯著為正,這意味著智慧城市建設(shè)有助于改善企業(yè)經(jīng)營績效,提高企業(yè)償債能力,從而證實(shí)了智慧城市建設(shè)降成本效應(yīng)的經(jīng)營績效路徑。

表3 機(jī)制檢驗(yàn)

(三)排除其他可能性解釋

考慮到本文的研究區(qū)間內(nèi)(2010-2017年),可能還存在其他政策沖擊會影響企業(yè)的債務(wù)融資成本,如利率市場化改革、地方債管理體制改革。因此,我們在本部分嘗試排除其他政策沖擊引致的競爭性解釋。

首先,排除政府債務(wù)管理體制改革的影響。2015年,政府債務(wù)管理體制改革使得地方政府的舉債方式由銀行貸款轉(zhuǎn)變?yōu)檎畟?這一改革為銀行發(fā)放貸款騰出了更多的空間,從而緩解了企業(yè)外部融資困境[33]。由此,本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果也可能是政府債務(wù)管理體制改革帶來的。為排除這一可能性解釋,我們借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法[33],構(gòu)建該地區(qū)是否實(shí)施政府債務(wù)管理體制改革政策的虛擬變量Reform。如果企業(yè)所在地級市當(dāng)年實(shí)施了政府債務(wù)管理改革政策,將Reform賦值為1,否則賦值為0。隨后,將其納入計(jì)量模型(1)進(jìn)行再估計(jì),回歸結(jié)果見表4第(1)列。

其次,排除民營銀行設(shè)立的影響。2014年,經(jīng)國家批準(zhǔn),3家民營銀行開始運(yùn)行,此后民營銀行的數(shù)量逐漸增加,到2021年底已擴(kuò)充至19家。理論上,設(shè)立民營銀行有利于打破大型銀行對市場的壟斷,加劇銀行競爭,緩解企業(yè)的融資難問題[34],這意味著民營銀行設(shè)立同樣也會帶來企業(yè)債務(wù)融資成本的下降。因此,為了排除民營銀行設(shè)立的政策混淆效應(yīng),我們構(gòu)建了城市是否設(shè)立民營銀行的虛擬變量Privatebank。具體地,如果城市i在第t年設(shè)立了民營銀行,將Privatebank賦值為1,否則賦值為0,再將其納入計(jì)量模型(1)進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果見表4第(2)列。

再次,排除利率市場化改革的影響。2015年,隨著中國人民銀行宣布放開存款利率上限,中國的利率市場化改革基本完成。既有文獻(xiàn)指出,利率市場化改革通過加劇銀行間的價格競爭,降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本[26]。因此,為排除利率市場改革的潛在影響,我們構(gòu)建了城市銀行密度Bank和時間虛擬變量Post15分別作為利率市場化改革的處理變量和政策沖擊變量,再將交互項(xiàng)Bank×Post15納入計(jì)量模型(1)進(jìn)行估計(jì)。其中,銀行密度Bank的計(jì)算方式為城市銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)除以城市人口數(shù)。表4第(3)列報(bào)告了上述回歸結(jié)果。

表4 排除其他可能性解釋

最后,排除固定資產(chǎn)加速折舊政策出臺的影響。2014年,國家開始在生物藥品制造業(yè)等六大行業(yè)試點(diǎn)固定資產(chǎn)加速折舊政策,2015年試點(diǎn)范圍進(jìn)一步擴(kuò)展至汽車、機(jī)械、輕工以及紡織等四個領(lǐng)域。理論上,固定資產(chǎn)加速折舊相當(dāng)于遞延了企業(yè)應(yīng)繳的所得稅稅款,使得企業(yè)當(dāng)期現(xiàn)金流總量增加,這有助于緩解金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)償債能力的擔(dān)憂,從而有助于降低企業(yè)融資成本?；谏鲜龇治?我們構(gòu)建了表征企業(yè)是否受政策影響的變量Dep,如果行業(yè)i在第t年實(shí)施了固定資產(chǎn)加速折舊政策,將Dep賦值為1,否則賦值為0,并將其納入回歸模型(1),估計(jì)結(jié)果見表4第(4)列。

觀察表4結(jié)果可知,核心解釋變量Smart的估計(jì)系數(shù)始終顯著為負(fù),說明在排除了政府債務(wù)管理體制改革、民營銀行設(shè)立、利率市場化改革以及固定資產(chǎn)加速折舊政策的影響后,智慧城市建設(shè)對企業(yè)債務(wù)融資成本依然存在顯著的抑制效應(yīng)。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 平行趨勢檢驗(yàn)。雙重差分法的應(yīng)用必須滿足平行趨勢假定,即在受政策沖擊之前,實(shí)驗(yàn)組與控制組在債務(wù)融資成本上必須維持基本平行變動趨勢。借鑒張克中等的研究方法[28],利用事件研究法來確認(rèn)該假定是否成立。具體而言,我們將各城市開始智慧城市建設(shè)的時間提前1-4年,構(gòu)建了如下計(jì)量模型:

(5)

式(5)中,Smartk均為虛擬變量,表示企業(yè)所在地被納入智慧城市建設(shè)名單之前k年的樣本。特別地,Smart-4表示企業(yè)所在地被納入智慧城市建設(shè)名單之前4年及以上的樣本。其他變量定義與上文一致。如果Smartk的估計(jì)系數(shù)不顯著,說明在政策實(shí)施之前, 實(shí)驗(yàn)組與控制組的債務(wù)融資成本存在共同變動趨勢。表5報(bào)告了事件研究法的回歸結(jié)果。容易看出,在前4期(即智慧城市建設(shè)之前),核心解釋變量Smartk的估計(jì)系數(shù)均不顯著,表明實(shí)驗(yàn)組和控制組之間的平行趨勢基本得到驗(yàn)證。

表5 平行趨勢檢驗(yàn)

2.安慰劑檢驗(yàn)?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果可能是由于某種偶然因素導(dǎo)致的,比如實(shí)驗(yàn)組企業(yè)剛好是某一類特殊企業(yè),此時并非是智慧城市建設(shè)政策而是企業(yè)自身因素導(dǎo)致基準(zhǔn)回歸結(jié)果出現(xiàn),即出現(xiàn)了遺漏變量的問題。為避免遺漏變量的干擾,本文借鑒Chetty等的研究[35]利用隨機(jī)抽樣技術(shù)隨機(jī)生成實(shí)驗(yàn)組和對照組,從而構(gòu)造“虛假”的核心解釋變量Smart_F。重復(fù)上述操作500次以增強(qiáng)安慰劑檢驗(yàn)效力。理論上而言,隨機(jī)生成的“虛假”核心解釋變量Smart_F與企業(yè)債務(wù)融資成本無任何關(guān)系,其估計(jì)系數(shù)集中分布在0附近。圖1描繪了 Smart_F估計(jì)系數(shù)的t值分布?？梢钥闯?估計(jì)系數(shù)的t值基本符合正態(tài)分布,且集中分布于0附近。進(jìn)一步,對估計(jì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性分析(見表6),統(tǒng)計(jì)上顯著的系數(shù)占比極小。這間接說明,基準(zhǔn)回歸結(jié)果就是智慧城市建設(shè)帶來的,并非來源于其他遺漏的因素。

3.其他穩(wěn)健性測試。(1)為排除被解釋變量不同度量方式對本文基本結(jié)論的影響,我們借鑒潘越等的做法[27],采用財(cái)務(wù)費(fèi)用與企業(yè)總負(fù)債的比值Debtcost1作為企業(yè)債務(wù)融資成本的另一度量指標(biāo)并重新回歸,結(jié)果見表7第(1)列。(2)考慮到計(jì)量模型中缺少城市層面的控制變量,我們在模型中進(jìn)一步納入城市GDP和城市銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)Bankdest兩個變量,回歸結(jié)果見表7第(2)列。(3)不同行業(yè)會面臨差異化的發(fā)展周期以及不同省份具有不同的營商環(huán)境,行業(yè)和地區(qū)層面因素變化可能會影響回歸估計(jì)。為排除這一干擾,我們控制了行業(yè)-時間交互固定效應(yīng)以及省份-時間交互固定效應(yīng),回歸結(jié)果見表7第(3)(4)列。(4)為增強(qiáng)樣本可比性,我們將使用平衡面板數(shù)據(jù),確保樣本企業(yè)在2010-2017年均有出現(xiàn),回歸結(jié)果見表7第(5)列。為了排除實(shí)驗(yàn)組和對照組企業(yè)系統(tǒng)性差異對回歸結(jié)果的影響,本文以所有控制變量為匹配變量,采用1∶1最近鄰匹配方法為實(shí)驗(yàn)組企業(yè)尋找合適的對照組企業(yè),隨后利用匹配樣本進(jìn)行回歸,結(jié)果見表7第(6)列。觀察表7結(jié)果可知,無論是改變被解釋變量的度量方式、調(diào)整模型設(shè)定,還是改變研究樣本,核心解釋變量Smart的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比并未發(fā)生根本性變化。

圖1 安慰劑檢驗(yàn)

表6 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

表7 其他穩(wěn)健性測試

五、異質(zhì)性分析

上文分析聚焦于智慧城市建設(shè)的綜合效應(yīng),忽略了智慧城市建設(shè)對異質(zhì)性企業(yè)債務(wù)融資成本的影響存在差異性。本文接下來對兩者關(guān)系進(jìn)行細(xì)致的異質(zhì)性分析,以期為基準(zhǔn)回歸結(jié)果和作用機(jī)制檢驗(yàn)提供更進(jìn)一步的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

第一,考慮企業(yè)抵押品豐裕度的差異。在嚴(yán)重的信息不對稱環(huán)境中,資產(chǎn)抵押充當(dāng)了一種重要的外部保護(hù)機(jī)制,當(dāng)企業(yè)無法償還債務(wù)或破產(chǎn)時債權(quán)人可以就抵押物優(yōu)先受償,從而能夠減緩債權(quán)人與債務(wù)人之間的代理沖突[36]。在實(shí)踐中,資產(chǎn)抵押品已成為企業(yè)獲得銀行信貸融資的關(guān)鍵因素之一。如果缺乏足夠的抵押品,企業(yè)往往需要支付更加高昂的利息成本[37]。因此,根據(jù)邊際效應(yīng)遞減規(guī)律,我們推測智慧城市建設(shè)對融資成本的降低效應(yīng)在抵押品少的企業(yè)中更為明顯。為證實(shí)這一理論推斷,本文參考錢雪松等的做法[38]對企業(yè)抵押品豐裕度進(jìn)行刻畫,具體做法為:采用企業(yè)的固定資產(chǎn)占比作為抵押品豐裕度的度量指標(biāo),然后將中位數(shù)以下的企業(yè)劃分為抵押品較少的組別,中位數(shù)及以上的企業(yè)劃分為抵押品較多的組別。表8第(1)和(2)列報(bào)告了基于抵押品豐裕度的分組回歸結(jié)果。容易看出,核心解釋變量Smart的估計(jì)系數(shù)在抵押品較少的企業(yè)組中顯著為負(fù),但在抵押品較多的企業(yè)組中為不顯著的負(fù)值,并且前者系數(shù)遠(yuǎn)大于后者。這表明智慧城市建設(shè)對企業(yè)貸款融資成本的抑制作用對于抵押資產(chǎn)少的企業(yè)更為明顯。

第二,考慮企業(yè)數(shù)字化程度的差異。既有研究表明,信息不對稱會引發(fā)資本市場上的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問題,繼而導(dǎo)致更高的融資成本和融資約束[39]。同時,上文的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明,智慧城市建設(shè)緩解了信息不對稱,從而降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本。從理論上來說,數(shù)字化程度較高的企業(yè)具有較強(qiáng)的信息處理能力和信息揭示能力,因而這類企業(yè)的信息不對稱問題相對較少。由此,本文推測智慧城市建設(shè)對企業(yè)債務(wù)融資成本的抑制效應(yīng)在數(shù)字化程度較低的企業(yè)中更為明顯。為證實(shí)這一理論推斷,我們借鑒以往文獻(xiàn)的做法對信息不對稱程度進(jìn)行刻畫[40]。具體而言,采用文本對企業(yè)年報(bào)進(jìn)行分析,統(tǒng)計(jì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞頻,詞頻越高意味著企業(yè)數(shù)字化程度越高。隨后,將中位數(shù)及以上的企業(yè)劃分為數(shù)字化程度較高的組別,中位數(shù)以下的企業(yè)劃分為數(shù)字化程度較低的組別。如表8第(3)至(4)列結(jié)果所示,核心解釋變量Smart的估計(jì)系數(shù)在數(shù)字化程度較低的企業(yè)中顯著為負(fù),并且估計(jì)系數(shù)明顯大于數(shù)字化程度較高的企業(yè)。這些結(jié)果表明,相較于數(shù)字化程度較高的企業(yè),智慧城市建設(shè)對企業(yè)融資成本的抑制作用在數(shù)字化程度較低的企業(yè)中更強(qiáng)。

表8 異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為中國經(jīng)濟(jì)增長的新動能,也是中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢的重要支撐。在此背景下,眾多城市相繼出臺并執(zhí)行了智慧城市建設(shè)方案,外部環(huán)境的改變對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生了深刻影響。本文將智慧城市設(shè)立視為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),采用2010-2017年中國非金融類上市公司年度數(shù)據(jù),使用雙重差分方法評估了智慧城市建設(shè)對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。結(jié)果顯示,智慧城市設(shè)立顯著降低了企業(yè)債務(wù)融資成本。進(jìn)一步的作用機(jī)制檢驗(yàn)表明,智慧城市建設(shè)通過提高企業(yè)的信息透明度和經(jīng)營績效,降低了債務(wù)融資成本。同時,該效應(yīng)在抵押品較少、數(shù)字化程度較低的企業(yè)中更為顯著。

本文研究具有如下兩方面的政策啟示:一方面,有必要進(jìn)一步推行智慧城市建設(shè),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文結(jié)論表明,智慧城市建設(shè)有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,進(jìn)而提高企業(yè)的經(jīng)營績效和融資能力,這意味著智慧城市建設(shè)政策的確可以有效推動城市產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,對經(jīng)濟(jì)發(fā)揮出了引領(lǐng)效應(yīng)和激勵效應(yīng)。因此,在未來城市建設(shè)過程中,各地政府應(yīng)該繼續(xù)注重智慧城市的頂層設(shè)計(jì),加強(qiáng)新一代信息技術(shù)和城市發(fā)展的深度融合,促進(jìn)城市現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系和生產(chǎn)方式加速向網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化演進(jìn),以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。另一方面,要引導(dǎo)企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)來優(yōu)化信息披露質(zhì)量,提升信貸可得性和降低信貸成本。本文發(fā)現(xiàn),智慧城市建設(shè)顯著降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本,其核心機(jī)制為提高了企業(yè)的信息透明度,這說明數(shù)字技術(shù)的信息整合和共享功能可以減少企業(yè)與外部金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱,改善信貸資金配置。為此,政府應(yīng)引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中使用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)及時向銀行等機(jī)構(gòu)披露資金流向情況、提高經(jīng)營和財(cái)務(wù)信息透明度,從而使企業(yè)能夠以更低的成本獲得貸款,達(dá)到減少金融市場摩擦、促進(jìn)資金融通的功效。

注釋：

①需要特別說明的是,由于估計(jì)系數(shù)過小,我們將兩個債務(wù)融資成本指標(biāo)擴(kuò)大100倍。