數(shù)字化轉型能破解企業(yè)融資約束嗎?
——商業(yè)信用融資視角

李健 李俊豪 李晏墅

(南京師范大學 商學院,江蘇 南京 210023)

一、引言

在國家加快推進產(chǎn)業(yè)轉型升級和深化供給側結構性改革的新形勢下,融資約束已成為妨礙企業(yè)發(fā)展的重要瓶頸之一。已有研究發(fā)現(xiàn),較高的融資約束不僅可能會導致企業(yè)經(jīng)營項目失敗,還會影響關聯(lián)企業(yè)的經(jīng)濟行為[1]。因此,及時獲得生產(chǎn)經(jīng)營所需的資金對企業(yè)甚至是整條供應鏈的穩(wěn)定運行都有至關重要的作用。但我國長期以銀行為主導的金融體系往往存在“規(guī)模歧視”和“所有權偏好”,導致信貸資源錯配的現(xiàn)象層出不窮,使得真正需要資金的企業(yè)難以獲得支持。為了應對此困境,商業(yè)信用等經(jīng)營性負債常常被作為緩解融資約束的重要手段[2]。并且商業(yè)信用融資融入的往往是存貨等有形資產(chǎn),也有助于抑制大量現(xiàn)金流引發(fā)的投資過度問題,提高了企業(yè)資源配置效率[3]。2020年我國國家發(fā)改委、科技部等部門印發(fā)了《關于支持民營企業(yè)加快改革發(fā)展與轉型升級的實施意見》,《意見》指出支持開展信用融資,加大以信用信息為核心內容的企業(yè)融資模式推廣力度。在此背景下,研究商業(yè)信用融資的影響因素對優(yōu)化供應鏈關系,實現(xiàn)企業(yè)高質量發(fā)展具有重要的理論及現(xiàn)實意義。

在當前數(shù)字經(jīng)濟的浪潮下,數(shù)字化轉型已經(jīng)逐漸成為企業(yè)技術變革的核心戰(zhàn)略方向,有助于企業(yè)贏得未來發(fā)展的主動權。2022年國務院政府工作報告也明確指出要“促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展,加強數(shù)字中國建設整體布局”。在這種政策導向的驅動下,數(shù)字化轉型已經(jīng)成為企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展的必由之路[4]。既往研究表明,數(shù)字化轉型具有緩解企業(yè)融資約束的作用[5],具體表現(xiàn)在:數(shù)字技術在金融領域的創(chuàng)新應用能夠有效改善企業(yè)信息不對稱狀況,降低信貸風險[6],解決了企業(yè)融資成本高的難題。然而,目前鮮有文獻探討數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資這種外部融資渠道的影響。商業(yè)信用產(chǎn)生于企業(yè)的供應鏈環(huán)節(jié)上,當下游企業(yè)面臨資金斷裂的風險時,位于上游的供應商提供的商業(yè)信用融資往往能夠有效緩解企業(yè)現(xiàn)金流壓力。已有文獻開始探討數(shù)字化轉型對供應鏈上企業(yè)行為的影響,認為數(shù)字化轉型有助于加深供應鏈集成程度,使得企業(yè)與供應鏈上的利益主體聯(lián)系更加緊密[7],從而有效降低上下游企業(yè)之間信息不對稱程度,促進企業(yè)之間實現(xiàn)資源互補和信息共享。在供應鏈上下游企業(yè)的合作關系中,信息對稱是產(chǎn)生商業(yè)信用契約關系的關鍵之處[8]。根據(jù)上述邏輯,由此提出本文的研究問題:上游供應商能否將數(shù)字化轉型戰(zhàn)略視為下游企業(yè)具有較低信息風險的信號,進而調整自己的商業(yè)信用政策?數(shù)字化轉型又是通過何種路徑、在何種情境下發(fā)揮“補血”效果?

本文的邊際貢獻在于:首先,以往關于數(shù)字化轉型價值效應的研究主要集中在企業(yè)自身層面,如促進企業(yè)社會責任履行[9]、提升企業(yè)創(chuàng)新效率[10]、改善企業(yè)主業(yè)績效[11]等,而尚未關注數(shù)字化轉型對企業(yè)供應鏈上的利益相關者-供應商的授信決策影響。因此,本文的理論探索是對數(shù)字化轉型文獻的有益補充。其次,已有文獻多是從企業(yè)治理環(huán)境等因素探究對商業(yè)信用融資的影響,而較少從企業(yè)戰(zhàn)略視角出發(fā)考慮對商業(yè)信用融資的影響。區(qū)別于已有研究[12-13],本文從數(shù)字化轉型這一公司內部戰(zhàn)略視角出發(fā),考察了數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的影響,豐富了商業(yè)信用融資影響因素研究。最后,本文進一步細化研究,揭示了數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的作用路徑,并在異質性分析和進一步分析方面做出了探索,形成一個較為完整的研究框架。本文的研究結論不僅為破解企業(yè)融資困境提供了新思路,也對推動經(jīng)濟高質量發(fā)展具有一定的參考價值。

二、文獻回顧

商業(yè)信用融資是指供應鏈上下游企業(yè)在商品交易中基于雙方的信任程度,以賒銷或預付等形式而形成的借貸關系?，F(xiàn)有文獻對商業(yè)信用融資影響因素的探析包括宏觀和微觀兩個方面。在宏觀層面,大多數(shù)關注的是制度環(huán)境、經(jīng)濟政策等方面對商業(yè)信用融資的影響。如McGuinness和Hogan(2016)[14]研究發(fā)現(xiàn),金融危機后,商業(yè)信用融資在中小企業(yè)中一定程度上成為銀行融資的替代方式;Li等(2021)[15]發(fā)現(xiàn)采用IFRS的國家會幫助企業(yè)獲得更多的商業(yè)信用融資;潘越等(2022)[2]發(fā)現(xiàn)法治化營商環(huán)境有助于企業(yè)獲得更多的商業(yè)信用融資。微觀層面的影響因素主要聚焦于企業(yè)自身特征、管理層個人特質等。在企業(yè)自身方面,Lee等(2018)[16]發(fā)現(xiàn)企業(yè)占有的市場份額越大,獲得的商業(yè)信用融資會更多。宋小保和郭春(2022)[17]研究發(fā)現(xiàn)關聯(lián)供應商占比越高,企業(yè)的商業(yè)信用融資越多。此外,還有少量文獻探討了公司戰(zhàn)略對商業(yè)信用融資的影響,如一些學者從財務戰(zhàn)略[12]和企業(yè)資源配置戰(zhàn)略[13]等角度考察了對商業(yè)信用融資的影響。管理者個人特質也同樣會影響企業(yè)商業(yè)信用融資的獲取。如許曉芳等(2018)[18]發(fā)現(xiàn)當企業(yè)CEO為女性時,公司會具有更高的商業(yè)信用融資水平;Kong等(2020)[19]發(fā)現(xiàn)當CEO在家鄉(xiāng)與供應商聯(lián)系時,有助于獲得更多的商業(yè)信用融資。

數(shù)字化轉型是一種由信息系統(tǒng)促成的整體業(yè)務轉型,伴隨著組織和行業(yè)層面的經(jīng)濟和技術變革[20]。目前關于數(shù)字化轉型經(jīng)濟后果的研究主要集中探討對企業(yè)這一微觀主體的影響。一些學者從企業(yè)經(jīng)營價值的角度來考察數(shù)字化轉型的影響,如Ferreira等(2019)[21]研究發(fā)現(xiàn)采用新的數(shù)字流程有助于公司提升企業(yè)競爭力、創(chuàng)新力和對市場感知能力;楊水利等(2022)[10]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉型對制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率有顯著的提升作用;易露霞等(2021)[11]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型強度越高,則主業(yè)績效越好。還有一些學者關注數(shù)字化轉型對公司治理的影響,如Ilya和Irina(2022)[22]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化本身對企業(yè)的代理沖突具有緩解作用;馬慧和陳勝藍(2022)[23]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉型通過緩解企業(yè)內部人的壞消息隱藏進而降低了股價崩盤風險;徐朝輝和王滿四(2022)[24]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉型能夠有效抑制實體企業(yè)過度金融化。但數(shù)字化轉型在企業(yè)之外產(chǎn)生影響的研究還比較少,僅有少數(shù)文獻探討了數(shù)字化轉型會對供應商創(chuàng)新[25]、供應鏈集成[7]等產(chǎn)生影響。

綜上所述,雖然學術界對數(shù)字化轉型的經(jīng)濟后果以及商業(yè)信用融資的影響因素已有大量研究,但是仍然存在一些可以完善之處。首先,目前大多數(shù)研究都證實了數(shù)字化轉型對企業(yè)自身決策的治理效應,而忽視了對企業(yè)外部利益相關者行為決策的影響。其次,現(xiàn)有文獻聚焦于企業(yè)內外部環(huán)境對商業(yè)信用融資的影響,而從公司戰(zhàn)略視角探討對商業(yè)信用融資影響的研究略有不足。最后,尚未有研究直接涉及數(shù)字化轉型是否會影響商業(yè)信用融資,也未能深入考察數(shù)字化轉型影響商業(yè)信用融資的作用機制、外部條件和經(jīng)濟后果。基于以上分析,本文試圖建立數(shù)字化轉型與商業(yè)信用融資之間的邏輯關系,以補充現(xiàn)有研究的不足。

三、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響

研究表明,數(shù)字化轉型有助于提高企業(yè)與外部利益相關方的溝通效率,強化了雙方的信息透明空間[9]。而供應商作為企業(yè)重要的外部利益相關方,兩者之間的信息不對稱將會成為阻礙企業(yè)商業(yè)信用融資能力的重要因素之一[26]。本研究認為數(shù)字化轉型能夠提高企業(yè)的信息透明度,進而獲得更多的商業(yè)信用融資。

首先,數(shù)字化轉型有利于提高企業(yè)與供應商之間的信息傳遞效率。與傳統(tǒng)工業(yè)經(jīng)濟環(huán)境相比,數(shù)字化情境具有開放性、無邊界性、強互動性、不確定性等典型特征[27],在生產(chǎn)有效信息的情況下,供應商能夠及時獲得企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營方面信息。比如,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等數(shù)字技術的廣泛使用,有助于供應鏈合作伙伴之間達成信息共享和生產(chǎn)協(xié)同,使得上游供應商實現(xiàn)對交易產(chǎn)品實時追蹤,進而以較低的成本對下游企業(yè)交易流程的規(guī)范性進行監(jiān)督?？梢?數(shù)字化轉型有助于打造透明的交易流程,降低企業(yè)與供應商之間的信息不對稱,減少交易雙方事后的監(jiān)督成本,從而獲得供應商更多的商業(yè)信用支持。

其次,數(shù)字化轉型有利于提升供應商獲取和整合企業(yè)信息的質量,增進交易雙方的信任程度。具體來講,數(shù)字技術促使數(shù)據(jù)要素有更強的即時性、透明性和可驗證性[23],導致信息不易扭曲且難以丟失。比如,區(qū)塊鏈技術的運用會使得交易鏈條上全部的交易信息得到固定存儲,一旦發(fā)生修改或調整,利益相關者很容易發(fā)現(xiàn),這能有效保證數(shù)據(jù)信息的可靠性和穩(wěn)定性;同時,數(shù)字化轉型有助于企業(yè)實現(xiàn)內部管理流程實時化和公開化,提高會計信息質量,降低企業(yè)進行盈余管理、內部交易等違規(guī)操作的動機,便于供應商準確評估企業(yè)狀況。此外,實施數(shù)字化轉型的企業(yè)更容易獲得分析師跟蹤與關注[28],而分析師作為專業(yè)的信息中介,會對企業(yè)信息進行深度挖掘與解讀并傳遞給資本市場上的利益相關者,這將間接地對企業(yè)內部的信息舞弊行為施加壓力,從而提升了企業(yè)信息披露質量。Chen等(2022)[29]的研究也發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型顯著提高了分析師追蹤的數(shù)量和公共信息預測的準確性,優(yōu)化了資本市場信息環(huán)境。上述過程均表明數(shù)字化轉型有利于供應商獲得高質量信息,促使供應商與企業(yè)建立良好的合作關系,從而避免雙方因信息不對稱而使得商業(yè)信用配給減少。

最后,基于信號傳遞理論,數(shù)字化轉型能夠發(fā)揮向外界傳遞積極信號的作用。數(shù)字化轉型是當前經(jīng)濟社會發(fā)展建設的熱點,實施數(shù)字化轉型的企業(yè)往往會借助年報信息披露向外界釋放公司未來價值的積極信號,進而受到政府部門及投資者更多的關注[4]。對供應商而言,這種正向信號緩解了供企之間的信息不對稱,加快了供應商對企業(yè)未來發(fā)展前景的識別過程,使其更愿意為企業(yè)提供商業(yè)信用融資。

綜上,數(shù)字化轉型有助于降低企業(yè)與供應商之間的信息不對稱,提高信息透明度水平,進而促使企業(yè)獲得更多商業(yè)信用融資。據(jù)此,本文提出如下假設。

H1數(shù)字化轉型有助于企業(yè)獲得更多的商業(yè)信用融資。

H2數(shù)字化轉型可以通過提高信息透明度進而促進企業(yè)商業(yè)信用融資獲取。

(二)數(shù)字化轉型影響商業(yè)信用融資的異質性分析

數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響可能因企業(yè)自身微觀特征因素的不同而產(chǎn)生異質性。基于此,本文選取企業(yè)所處行業(yè)類型、戰(zhàn)略差異度、企業(yè)生命周期和管理層持股比例四個調節(jié)變量進行探討,以期深入了解數(shù)字化轉型的經(jīng)濟效果。

1.企業(yè)所處行業(yè)類型

對不同類型的企業(yè)而言,數(shù)字化轉型的進度及業(yè)務類型也存在明顯差異。因此,本文將企業(yè)所處的行業(yè)類型分為高科技行業(yè)和非高科技行業(yè),以檢驗數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的差異性影響。一方面,良好的技術稟賦是企業(yè)數(shù)字化轉型的基礎[30],相比非高科技行業(yè)企業(yè),處于高科技行業(yè)企業(yè)往往掌握著行業(yè)的前沿技術,對研發(fā)創(chuàng)新有較高的敏感性,因此這類企業(yè)能夠更好地把握數(shù)字化轉型帶來的契機。另一方面,研究表明,當企業(yè)難以獲得銀行貸款時,商業(yè)信用就會成為銀行貸款的一種重要的替代性融資方式[31]。而處于高科技行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營風險較高,信息透明度較低,且有時由于固定資產(chǎn)占比低的原因往往得不到銀行貸款,面臨著更嚴重的融資約束。此時數(shù)字化轉型能夠作為“信任機制”,通過信號傳遞效應增強了供應商對企業(yè)未來還款能力的信心,降低雙方的信息不對稱程度,提升了企業(yè)的商業(yè)信用融資狀況。綜上所述,本文提出如下假設。

H3相比于非高科技行業(yè)企業(yè),在高科技行業(yè)企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

2.戰(zhàn)略差異度

戰(zhàn)略差異度是指企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)集中趨勢的程度[32]?，F(xiàn)有研究表明,企業(yè)采用差異化戰(zhàn)略會帶來更高的信息不對稱,使得供應商面臨的不確定性增加[33]。因此,本文認為戰(zhàn)略差異度會影響數(shù)字化轉型與商業(yè)信用融資之間的關系。一方面,企業(yè)戰(zhàn)略差異度較高會使企業(yè)的信息質量下降[33],增加供應商因提供商業(yè)信用而需要承擔的風險。此時,企業(yè)更愿意主動借助大數(shù)據(jù)技術構建數(shù)據(jù)共享中心讓供應商實時監(jiān)控和分析公司的業(yè)務流程,以提高公司信息透明度,使供應商了解企業(yè)真實的經(jīng)營情況,進而提供更多的商業(yè)信用融資。另一方面,戰(zhàn)略差異度提高了企業(yè)的風險承擔水平[32],其進行不確定性較高的創(chuàng)新活動以提高自身競爭力的傾向較強。而數(shù)字化創(chuàng)新變革賦予企業(yè)高質量發(fā)展的新動能,成為企業(yè)提升競爭力的有效手段。因此,高戰(zhàn)略差異度會使企業(yè)更有動機借助數(shù)字化轉型帶來的信息優(yōu)勢加強與外界的互動頻率,及時吸收技術、知識等高端創(chuàng)新要素,以此來提高自身的競爭壁壘[10]。與此同時,供應商也更有理由相信企業(yè)未來有較好的成長性,從而降低提供商業(yè)信用融資的顧慮。綜上所述,本文提出如下假設。

H4相比于低戰(zhàn)略差異度的企業(yè),在高戰(zhàn)略差異度的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

3.企業(yè)生命周期

處于不同生命周期階段,企業(yè)的資源基礎、融資能力等方面都有著較為明顯的區(qū)別,可能會導致數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響存在差異性。一方面,成熟期作為企業(yè)實力最雄厚的時期,有充裕的資金引進先進的數(shù)字化技術和管理理念,能夠更好享受到數(shù)字化轉型帶來的溢出效應。另一方面,相比非成熟期企業(yè),成熟期企業(yè)組織結構復雜,官僚層級現(xiàn)象嚴重,代理問題更加突出[34],這可能會影響企業(yè)未來的融資和經(jīng)營活動。此時數(shù)字技術的引進能夠幫助成熟期企業(yè)完善內部治理體系,提高企業(yè)的會計信息質量,緩解企業(yè)與供應商之間的信息不對稱,從而繼續(xù)獲取穩(wěn)定的商業(yè)信用融資。綜上所述,本文提出如下假設。

4.管理層持股比例

作為公司治理的重要手段之一,管理層持股促進管理者與股東利益趨同,有效緩解因信息不對稱帶來的代理成本問題[35]。因此,本文認為在管理層持股比例不同的情況下,數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響將產(chǎn)生差異。一方面,商業(yè)信用作為企業(yè)間的不完全契約關系,供應商更依賴契約的自我實施機制而非第三方機制和一體化機制來確保契約實施的有效性[36]。管理層持股比例較低時,管理層與股東之間的代理問題較嚴重,可能會出現(xiàn)管理層出于個人私利而損害包括供應商在內的利益伙伴行為,導致雙方的信任關系破裂,影響商業(yè)信用契約的履行。此時,將數(shù)字技術蘊含的管理思想和內部控制方法應用到日常業(yè)務運營中,使企業(yè)財務和內部控制等管理活動更加透明[37],縮減管理層任意行使自由裁量權的空間,緩解供應商對資金安全性的擔心,從而繼續(xù)為企業(yè)提供更多的商業(yè)信用融資。另一方面,數(shù)字化技術能夠提高企業(yè)對信息的收集和傳遞效率,使得公司信息在企業(yè)內外部高效流動。比如,通過大數(shù)據(jù)分析技術,可以迅速將企業(yè)各項經(jīng)營指標展現(xiàn)給供應商,進而降低管理層藏匿壞信息的動機,主動維護商業(yè)信用契約的有效性。綜上所述,本文提出如下假設。

H6相比于高管理層持股比例的企業(yè),在低管理層持股比例的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

四、研究設計

(一)模型設定與變量測量

本文使用如下模型以考察數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響。

TCi,t=β0+β1DCGi,t+β2∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(1)

其中,下標i代表企業(yè),t代表年份,TC為被解釋變量商業(yè)信用融資,DCG為解釋變量數(shù)字化轉型,Controls為控制變量,Year和Industry分別表示年份虛擬變量和行業(yè)虛擬變量,ε表示隨機誤差項。

被解釋變量:商業(yè)信用融資(TC),參考陸正飛和楊德明(2011)[31]的研究,本文以(應付賬款+應付票據(jù)+預收賬款)/總資產(chǎn)來衡量。

(1) {{1,2,5},{1,2,6}}中一個子集,{{1,3,5},{1,3,6}}中一個子集和{{2,3,5},{2,3,6}}中一個子集都是Y中頂點的色集合,可得1,2,C(ui), i=1,2,…,10,從而每個C(ui)只能是以下集合之一:{1,2,3,4,5},{1,2,3,4,6},{1,2,3,4,5,6},得出矛盾。

解釋變量:數(shù)字化轉型(DCG),參考吳非等(2021)[4],通過統(tǒng)計年報中關于數(shù)字化轉型的關鍵詞詞頻數(shù)來刻畫企業(yè)數(shù)字化轉型程度。具體而言,吳非等(2021)[4]基于“人工智能技術”“大數(shù)據(jù)技術”“云計算技術”“區(qū)塊鏈技術”和“數(shù)字技術運用”這五類特征詞的詞頻構建數(shù)字化轉型指標的做法得到了學術界和企業(yè)界(深圳希施瑪數(shù)據(jù)科技有限公司的CSMAR數(shù)據(jù)庫)的廣泛認可,為保持研究的復驗性,本文也保持一致,選擇基于這五類關鍵詞構建數(shù)字化轉型指標的做法。同時考慮到這類數(shù)據(jù)具有明顯的“右偏性”屬性,本文對加總后的詞頻數(shù)進行對數(shù)化處理,最終得到企業(yè)數(shù)字化轉型的衡量指標。

調節(jié)變量:行業(yè)類型(HIGH-Tec),當企業(yè)屬于高科技行業(yè)企業(yè),取值為1,否則為0(1)參考徐朝輝和王滿四(2022)[24],根據(jù)中國證監(jiān)會《上市公司行業(yè)分類指引》(2012年修訂),將醫(yī)藥制造行業(yè),航空、航天器及設備制造行業(yè),電子及通信設備制造行業(yè),計算機及辦公設備制造行業(yè),醫(yī)療儀器設備及儀器儀表制造行業(yè)定義為高科技行業(yè)企業(yè)。;戰(zhàn)略差異度(DS),參考葉康濤等(2014)[38],計算企業(yè)在廣告和宣傳投入、研發(fā)投入、資本密集度、固定資產(chǎn)更新程度、管理費用投入和企業(yè)財務杠桿這六個關鍵領域的資源分配情況。然后分別減去同行業(yè)當年該指標的平均值,再除以該指標的標準差予以標準化,并取絕對值。最后,對每個公司標準化后的六個戰(zhàn)略指標取平均值,得到戰(zhàn)略差異度指標;企業(yè)生命周期(Stage),參考梁上坤等(2019)[39],采用企業(yè)銷售收入增長率、存留收益率、資本支出率、公司年齡四個變量的得分情況來衡量生命周期,然后得分處于中間1/2的為成熟期企業(yè),并取值為1,否則為0;管理層持股比例(Mshare),參考陳習定等(2018)[35],本文以管理層持股數(shù)量與總股數(shù)的比值來衡量。

控制變量:參考彭愛武和張新民(2022)[13]、潘越等(2022)[2],控制如下變量,固定資產(chǎn)占比(FIX_asset)、企業(yè)規(guī)模(Size)、兩職合一(Dual)、審計師類型(Big4)、總資產(chǎn)凈利潤率(ROA)、董事人數(shù)(Board)、營業(yè)收入增長率(Growth)、資產(chǎn)負債率(Lev)和股權集中度(Top1),并控制了行業(yè)和年度效應。具體定義見表1。

表1 研究變量定義

(二)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究以2011-2020年中國A股上市企業(yè)作為研究樣本,并按照以下原則對數(shù)據(jù)進行篩選和處理:(1)剔除被ST和PT的企業(yè);(2)剔除金融類上市企業(yè);(3)剔除關鍵變量具有缺失值的企業(yè);(4)剔除資不抵債的企業(yè)。最終得到16 448個樣本觀測值。此外,為了減少極端值的影響,本文對所有連續(xù)變量進行了1%和99%的縮尾處理(Winsorize)。在數(shù)據(jù)來源方面,本文的樣本數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

五、實證結果分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2為本文的描述性統(tǒng)計。結果顯示,商業(yè)信用融資(TC)的最小值為0.01,最大值為0.52,這表明不同企業(yè)所獲得的商業(yè)信用融資水平有所差異。數(shù)字化轉型(DCG)的均值0.80,最小值是0.00,最大值是2.25,這表明不同企業(yè)之間數(shù)字化轉型程度差距較大。

表2 變量描述性統(tǒng)計

(二)相關性分析

表3報告了Pearson相關系數(shù)矩陣。結果顯示,數(shù)字化轉型與商業(yè)信用融資在1%的水平上顯著正相關,這在一定程度上支持了本文的研究假設。此外,從整體上看,變量間相關系數(shù)都低于0.60,這說明本文變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 相關系數(shù)矩陣

(三)基準回歸結果

表4是數(shù)字化轉型(DCG)與商業(yè)信用融資(TC)關系的實證檢驗結果。表4的列(1)僅控制了行業(yè)和年份固定效應,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正;列(2)中,在原有基礎上加入了相應的控制變量,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正。這表明,數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資有顯著的正向影響。并且從經(jīng)濟顯著性來看,數(shù)字化轉型每上升一個標準差,商業(yè)信用融資將提高3.83%。這說明,數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的促進作用同時具有統(tǒng)計和經(jīng)濟顯著性,由此驗證了本文H1。

表4 基準回歸結果

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.延長觀測窗口的穩(wěn)健性檢驗

鑒于數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響可能有一定的時間滯后性,本文延長了樣本的觀測窗口,分別將自變量(DCG)滯后1-2期、因變量(TC)前置1-2期,從而進行交叉對比?；貧w結果如表5所示。表5的列(1)(2)是將自變量(DCG)滯后1-2期的回歸結果,列(3)(4)則是將因變量(TC)前置1-2期的回歸結果。表5顯示,研究結論依然成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗:延長觀測窗口

2.內生性問題處理

(1)工具變量法(2SLS)?？紤]到數(shù)字化轉型與商業(yè)信用融資之間可能存在雙向因果效應,即獲得更多商業(yè)信用融資的企業(yè)可能會提高對數(shù)字技術的需求。因此還使用了工具變量法(2SLS)來緩解雙向因果導致的內生性問題。參考肖紅軍等(2021)[9]的方法,將同地區(qū)同行業(yè)數(shù)字化轉型的平均值作為工具變量。表6的列(1)(2)是使用2SLS工具變量法的回歸結果。其中,在第一階段回歸中工具變量(IV)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明工具變量與數(shù)字化轉型之間存在較強相關性(2)工具變量檢驗的Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量為2 789.34(p值為0.00),說明不存在識別不足問題;Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為6 505.11遠大于10%的Stock-Yogo標準(16.38),說明不存在弱工具變量威脅,因此本文選取的工具變量是合理的。;在第二階段的回歸中,數(shù)字化轉型(DCG)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明本文的研究結論依然成立。

(2)處理效應模型。針對可能存在的樣本自選擇偏差導致的內生性問題,進一步使用基于極大似然估計的處理效應模型進行檢驗。生成了數(shù)字化轉型的虛擬變量(DCGdummy),即通過中位數(shù)將其分為高數(shù)字化轉型組(賦值為1)和低數(shù)字化轉型組(賦值為0),并加入同地區(qū)同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型平均水平作為外生工具變量。表7報告了基于極大似然估計的處理效應模型結果。Wald檢驗(Wald test)結果在1%水平上顯著,表明模型中存在內生性問題,需要糾正自選擇偏差。在列(2)中,數(shù)字化轉型(DCGdummy)的回歸系數(shù)依然在1%水平下顯著為正。這表明在考慮了可能存在樣本自選擇偏差問題后,本文的研究結論依然穩(wěn)健。

表6 內生性檢驗:2SLS工具變量法

(3)傾向得分匹配法。對于可能由于遺漏變量所引起的內生性問題,還采用了傾向得分匹配法(PSM)進行穩(wěn)健性檢驗。首先,將前述數(shù)字化轉型虛擬變量(DCGdummy)的樣本分為處理組和控制組;其次,把基準回歸中所有的控制變量、年份虛擬變量和行業(yè)虛擬變量作為協(xié)變量,使用Logit模型進行回歸估計出全樣本的傾向得分,并使用1∶1近鄰匹配法得到匹配樣本。繪制了樣本匹配前后的核密度函數(shù)圖,如圖1和圖2所示。通過對比可以發(fā)現(xiàn),在完成匹配后,處理組和控制組的核密度曲線更為接近,這表明樣本匹配效果良好。表8是利用匹配后的樣本重新回歸的估計結果。結果顯示,本文的研究結論依然成立。

表7 內生性檢驗:基于MLE估計的處理效應模型

圖1 匹配前 圖2 匹配后

(五)影響機制檢驗

根據(jù)上文理論分析,數(shù)字化轉型與商業(yè)信用融資關系的理論闡述主要是基于供企雙方的信息不對稱程度,而信息的作用是否能發(fā)揮取決于企業(yè)的信息透明度。因此,本文進一步以信息透明度為中介變量進行作用機制的實證檢驗,由此驗證本文H2。關于信息透明度的測量參考辛清泉等(2014)[40],從盈余質量、信息披露評級、分析師覆蓋及預測誤差和審計師是否來自四大這四個角度出發(fā)來衡量。

表8 內生性檢驗:傾向得分匹配法

表9 信息透明度的機制檢驗結果

為了驗證上述假設,在模型(1)的基礎上,繼續(xù)構建了模型(2)(3)。然而,近期一些研究指出中介效應按照傳統(tǒng)的三步法檢驗可能會導致中介變量存在內生性問題[41]。因此,為了緩解潛在內生性問題,選擇將中介變量滯后一期、自變量滯后兩期進行糾正。回歸結果如表9所示。列(1)與前文一致,驗證了數(shù)字化轉型有利于企業(yè)獲取商業(yè)信用融資。列(2)中數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明了數(shù)字化轉型有助于提高信息透明度。列(3)中加入中介變量信息透明度后,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正,這說明在分析數(shù)字化轉型與商業(yè)信用融資的關系中,信息透明度起著部分中介作用。此外,本文也遵循了江艇(2022)[41]的建議(3)中介效應分析應把研究重心聚焦于自變量對因變量的因果關系的識別可信度以及自變量對中介變量的因果關系上。,通過觀察解釋變量對中介變量的影響進行機制分析。信息透明度對商業(yè)信用融資的影響已經(jīng)在上文的理論闡述中進行了說明。在列(2)中可以看出數(shù)字化轉型的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,這表明數(shù)字化轉型確實會通過信息透明度這一中介變量來促進企業(yè)商業(yè)信用融資獲取。同時,Sobel檢驗Z值在1%的水平上顯著;Bootstrap抽樣檢驗結果發(fā)現(xiàn)偏差校正的95%的置信區(qū)間不包含0,從而驗證了信息透明度機制的穩(wěn)健性。至此,H2得以證明,即數(shù)字化轉型提高了企業(yè)的信息透明度,進而有助于企業(yè)獲得商業(yè)信用融資。

TRANSi,t=β0+β1DCGi,t+β2∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(2)

TCi,t=β0+β1DCGi,t-2+β2TRANSi,t-1+β3ΣControlsi,t+Year+Industry+εi,t

(3)

(六)異質性分析檢驗

如上文所述,為進一步分析數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響在何種情境下更為明顯,本文選取行業(yè)類型、企業(yè)生命周期、戰(zhàn)略差異度和管理層持股比例四個調節(jié)變量進行分組回歸檢驗。按行業(yè)類型分為高科技行業(yè)企業(yè)和非高科技行業(yè)企業(yè)組別,按企業(yè)生命周期分為成熟期企業(yè)和非成熟期企業(yè)組別,并按中位數(shù)分組,將樣本分為高/低戰(zhàn)略差異度組和高/低管理層持股比例組,回歸結果如表10所示。

表10 基于企業(yè)自身特征的異質性分析回歸結果

列(1)(2)對比發(fā)現(xiàn),高科技行業(yè)組別DCG的回歸系數(shù)大于非高科技行業(yè)組別DCG的回歸系數(shù),并且通過了組間系數(shù)差異檢驗。本文的H3得到驗證。即相比于非高科技行業(yè)企業(yè),當處于高科技行業(yè)企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

列(3)(4)對比發(fā)現(xiàn),高戰(zhàn)略差異度組別DCG的回歸系數(shù)大于低戰(zhàn)略差異度組別DCG的回歸系數(shù),并且通過了組間系數(shù)差異檢驗,H4得到驗證。即相比于低戰(zhàn)略差異度的企業(yè),當處于高戰(zhàn)略差異度的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

列(5)(6)對比發(fā)現(xiàn),成熟期企業(yè)組別DCG的回歸系數(shù)為大于非成熟期組別DCG的回歸系數(shù),并且通過了組間系數(shù)差異檢驗。本文的H5得到驗證。即相比于非成熟期的企業(yè),當處于成熟期企業(yè)中,數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

列(7)(8)對比發(fā)現(xiàn),低管理層持股比例組別DCG的回歸系數(shù)為大于高管理層持股比例組別DCG的回歸系數(shù),并且通過了組間系數(shù)差異檢驗,H6得到驗證。即相比于高管理層持股比例的企業(yè),當處于低管理層持股比例的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更加明顯。

六、進一步分析

(一)不同數(shù)字化轉型口徑對商業(yè)信用融資的影響

數(shù)字化轉型是以加快人工智能技術、大數(shù)據(jù)技術、云計算技術、區(qū)塊鏈技術的開發(fā)以及數(shù)字技術的運用為基礎實現(xiàn)公司運作流程的數(shù)字化,進而幫助企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展。不同層面的數(shù)字化轉型可能會對企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生不同的影響。因此,本文將數(shù)字化轉型細分為底層技術運用和技術實踐應用兩個層面以考慮對商業(yè)信用融資的差異性影響。表11報告了上述回歸結果。由列(1)可知底層技術運用(BT)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,而技術實踐應用(DT)的回歸系數(shù)不顯著。這表明數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的提升作用主要是在底層技術運用層面。推測可能的原因是:相比于技術實踐應用層面上的企業(yè)數(shù)字化轉型,底層技術運用層面更加偏重于企業(yè)數(shù)字化技術(人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等)嵌入,主要集中在企業(yè)內部生產(chǎn)經(jīng)營管理模式、支撐技術的數(shù)字化轉換與升級[4],這會對企業(yè)的信息披露質量及信息透明度有著更為直接有效的影響,極大地緩解企業(yè)內外部的信息不對稱,從而保證了商業(yè)信用契約的履行。

表11 不同數(shù)字化轉型口徑影響商業(yè)信用融資的回歸結果

(二)數(shù)字化轉型影響商業(yè)信用融資的經(jīng)濟后果分析

數(shù)字化轉型能夠幫助企業(yè)獲得更多的商業(yè)信用融資。那么,經(jīng)過數(shù)字化轉型的企業(yè)在獲得更多的商業(yè)信用融資后,會產(chǎn)生何種經(jīng)濟效果呢?當前中國的經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,推動經(jīng)濟高質量發(fā)展需要企業(yè)發(fā)揮主體作用。在企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展的動態(tài)過程中,充足的資金保證不僅是企業(yè)進行技術創(chuàng)新的基礎,也是企業(yè)提高生產(chǎn)效率和利潤的必要條件[42]。而融資約束會影響企業(yè)高質量發(fā)展過程中資源配置效率,可能會增加企業(yè)現(xiàn)金流不足和資金鏈斷裂的風險。研究表明,商業(yè)信用融資是以應付賬款為主的債務融資,相較于股權融資等外部融資渠道支付的融資成本更低[43]。因此,商業(yè)信用融資能夠發(fā)揮融資功效,有效緩解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程的融資約束,從而為企業(yè)創(chuàng)新和高質量發(fā)展提供穩(wěn)定的現(xiàn)金流?；诖?構建如下模型,以探討數(shù)字化轉型影響商業(yè)信用融資的經(jīng)濟后果。

Consequencei,t=β0+β1DCGi,t+β2∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(4)

Consequencei,t=β0+β1DCGi,t+β2TCi,t+β3∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(5)

模型中的因變量Consequence表示經(jīng)濟后果,分別從企業(yè)創(chuàng)新(Innovation)和企業(yè)高質量發(fā)展(TFP)兩個方面來體現(xiàn)。其中,企業(yè)創(chuàng)新借鑒孔東民等(2017)[44],將企業(yè)每年三種類型的專利申請數(shù)量加總并加1之后取自然對數(shù)來衡量。企業(yè)高質量發(fā)展的測量則是參考李佳霖等(2021)[42],將全要素生產(chǎn)率作為高質量發(fā)展的代理變量。而關于全要素生產(chǎn)率的測量參照Giannetti等(2015)[45],采用OLS法進行測算。表12報告了上述回歸結果。由列(1)可知,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正,說明數(shù)字化轉型會促進企業(yè)創(chuàng)新;由列(2)可知,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正,商業(yè)信用融資的回歸系數(shù)也在1%水平上顯著為正,這表明商業(yè)信用融資在數(shù)字化轉型與企業(yè)創(chuàng)新之間產(chǎn)生部分中介效應,即數(shù)字化轉型能夠通過獲得更多的商業(yè)信用融資來促進企業(yè)創(chuàng)新。由列(3)可知,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,這表明數(shù)字化轉型會促進企業(yè)高質量發(fā)展;列(4)可知,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正,商業(yè)信用融資的回歸系數(shù)也在1%水平上顯著為正,這表明商業(yè)信用融資在數(shù)字化轉型與企業(yè)高質量發(fā)展之間產(chǎn)生部分中介效應,即數(shù)字化轉型能夠通過獲得更多的商業(yè)信用融資來促進企業(yè)高質量發(fā)展。綜上表明,數(shù)字化轉型幫助企業(yè)獲得更多的商業(yè)信用融資后,有助于企業(yè)創(chuàng)新和高質量發(fā)展。

表12 經(jīng)濟后果檢驗結果

七、研究結論與政策啟示

(一)研究結論

近年來,隨著我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模不斷增加,越來越多企業(yè)將數(shù)字化轉型視為未來發(fā)展的核心戰(zhàn)略,希望利用數(shù)字化技術為企業(yè)注入強勁新動能。在此背景下,本文利用了2011—2020年中國A股上市公司數(shù)據(jù),研究了數(shù)字化轉型對商業(yè)信用融資的影響,得到以下研究結論:第一,數(shù)字化轉型有助于企業(yè)獲得更多商業(yè)信用融資。第二,機制檢驗表明,數(shù)字化轉型能夠通過提高企業(yè)的信息透明度進而促進企業(yè)獲得更多商業(yè)信用融資。第三,通過異質性分析表明,在處于高科技行業(yè)、高戰(zhàn)略差異度、成熟期和低管理層持股比例的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用更為明顯。第四,進一步分析檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的提升作用主要是在底層技術運用層面;數(shù)字化轉型所帶來的商業(yè)信用融資效果有助于企業(yè)創(chuàng)新和高質量發(fā)展。

(二)政策啟示

根據(jù)研究結論,本文對此提出以下政策啟示。

第一,穩(wěn)步推進數(shù)字化轉型戰(zhàn)略。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉型有利于提高企業(yè)的商業(yè)信用融資能力。因此,企業(yè)應該高度重視數(shù)字化賦能的經(jīng)濟價值和治理效應,充分發(fā)揮數(shù)字技術在實現(xiàn)組織流程變革的優(yōu)勢,加強與外部利益相關主體的交流與合作,以便獲取更多的資金注入,從而增強企業(yè)發(fā)展的活力。此外,通過檢驗表明,數(shù)字化轉型所帶來的商業(yè)信用融資有助于企業(yè)創(chuàng)新和高質量發(fā)展。據(jù)此建議,相關部門要建立健全企業(yè)信用評價體系,以加大對企業(yè)失信行為的處罰力度,積極引導企業(yè)探索商業(yè)信用的數(shù)字化模式,從而有效解決企業(yè)在創(chuàng)新和高質量發(fā)展過程中的融資難題。

第二,利用數(shù)字技術加強信息披露體系建設。數(shù)字化轉型可以通過提高信息透明度,進而獲取更多商業(yè)信用融資。在進一步研究發(fā)現(xiàn),有關底層數(shù)字技術的運用對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取會產(chǎn)生更為明顯的促進作用。因此,企業(yè)要加大底層關鍵技術的研發(fā),推動大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術深度應用,依托新興數(shù)字化技術與供應商攜手構建有效的信息溝通機制,比如,建立雙方的數(shù)據(jù)交換系統(tǒng),實現(xiàn)信息傳遞的公開化和透明化,由此降低因信息不對稱帶來的融資成本。而對于供應商而言,應當重視數(shù)字化轉型所帶來的信息治理效應,全面評估企業(yè)的經(jīng)營信息,在控制自身風險的同時作出合理的商業(yè)信用授予決策。

第三,因地制宜、因企制宜地進行差異化的數(shù)字化轉型戰(zhàn)略。由于不同企業(yè)在管理模式、基礎條件等方面存在差異,所以實施數(shù)字化轉型所產(chǎn)生的增量效果也會不盡相同。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉型對企業(yè)商業(yè)信用融資獲取的促進作用在高科技行業(yè)、高戰(zhàn)略差異度、成熟期以及低管理層持股比例的企業(yè)中更為顯著。因此,企業(yè)應該以精準數(shù)字化為導向,結合自身特征和優(yōu)勢合理配置數(shù)字化資源,最大限度發(fā)揮數(shù)字化轉型的效用。同時政府也應進一步出臺針對性的政策措施,比如通過稅收優(yōu)惠、提供資金支持等方式,以推動不同企業(yè)之間數(shù)字化轉型的協(xié)調發(fā)展,讓更多企業(yè)享受到數(shù)字化紅利。