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    數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長研究

    2023-11-29 07:12:02郭瑞敏
    關(guān)鍵詞:融資金融企業(yè)

    郭 冰,郭瑞敏

    (山西財經(jīng)大學(xué) 會計學(xué)院,山西 太原 030006)

    一、引言及文獻(xiàn)綜述

    從20 世紀(jì)90 年代的“巨人集團(tuán)”“三株集團(tuán)”再到21世紀(jì)初“樂視網(wǎng)”的退市,因增速過快而倒閉的企業(yè)層出不窮,因增長不足而關(guān)停的企業(yè)更是不計其數(shù)。正如Higgins 所言:“因增長過快而破產(chǎn)的公司與增長太慢而破產(chǎn)的公司數(shù)量一樣多。”[1]可見,實現(xiàn)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長才能保障企業(yè)的基業(yè)長青。根據(jù)Higgins 的觀點,企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長取決于債務(wù)資本和權(quán)益資本的同比例增長,金融機(jī)構(gòu)作為企業(yè)負(fù)債資金的主要供給者,金融機(jī)構(gòu)服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣和效率高低直接影響了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。而數(shù)字金融的誕生則給傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來了從服務(wù)質(zhì)量到效率的全方面升級,為金融更好服務(wù)于企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長提供了新機(jī)遇。同時,我國政府高度重視數(shù)字金融服務(wù)實體企業(yè)的效率,中國人民銀行發(fā)布的《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022—2025 年)》中明確指出要充分發(fā)揮數(shù)字金融的賦能作用,強(qiáng)調(diào)了增強(qiáng)金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力和效率,從政策層面為數(shù)字金融更好服務(wù)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長保駕護(hù)航。所以,從數(shù)字金融角度,探究其對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的影響現(xiàn)實意義突出。

    目前,學(xué)術(shù)界已對數(shù)字金融做了大量研究。宏觀層面,數(shù)字金融促進(jìn)了居民消費[2]、促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[3]等。微觀層面,數(shù)字金融緩解了企業(yè)融資約束[4]、降低了企業(yè)違約風(fēng)險[5]、促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新[6],并提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率[7]。但鮮有文獻(xiàn)從數(shù)字金融角度,研究其對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的驅(qū)動效應(yīng)。企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展財務(wù)層面的重要指標(biāo),對其深入研究也有利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?;诖耍恼乱詼預(yù) 股上市公司作為研究樣本,系統(tǒng)分析數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的影響。

    文章的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,拓展了數(shù)字金融的研究視野。已有文章聚焦于數(shù)字金融對居民消費、創(chuàng)新、企業(yè)全要素生產(chǎn)率以及融資約束的影響,立足于數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的影響,拓展了研究視角。第二,豐富了數(shù)字金融作用于企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的路徑研究。創(chuàng)新性地引入了融資約束、企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)與營業(yè)收入作為中介變量,多維度揭示了其在數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長影響中發(fā)揮的中介效應(yīng)。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    數(shù)字金融指傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)保險、融資、支付和其他新型金融業(yè)務(wù)模式[8]。保險層面:數(shù)字金融建立了有效的風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制,為企業(yè)發(fā)展提供保險保障,能較好地對沖企業(yè)發(fā)展過程中遇到的經(jīng)營風(fēng)險,有利于企業(yè)進(jìn)行合理的風(fēng)險控制[9]。融資層面:數(shù)字金融降低了零散投資者參與金融投資的門檻,增加了企業(yè)信貸資金的總量,降低了企業(yè)的融資成本,進(jìn)而為企業(yè)提供了有效的資金支持[10]。支付層面:移動支付是數(shù)字金融支付業(yè)務(wù)的最新形式,其節(jié)約了消費者支付時間,降低了消費者支付成本[11],提振了消費者的消費能力,進(jìn)而提高了企業(yè)的營業(yè)收入水平。合理的風(fēng)險控制、有效的資金支持及高水平的營業(yè)收入都有利于企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。所以,文章從風(fēng)險控制、資金支持與提高營業(yè)收入三方面入手分析數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的影響。

    一是風(fēng)險控制角度。數(shù)字金融提高了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力,保障了企業(yè)營業(yè)利潤的穩(wěn)定實現(xiàn),進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。數(shù)字金融能高速收集并智能分類市場上的海量信息,這些信息不再局限于財務(wù)報表等結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),也包含音頻等非結(jié)構(gòu)化信息,還能通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力將這些非結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換,便于信息需求者使用[5]。同時,基于金融的信息傳遞功能,數(shù)字金融通過數(shù)據(jù)共享平臺、提供“智能合約”等服務(wù)以較低的傳播成本將這些信息共享于企業(yè)[12],降低企業(yè)環(huán)境不確定性,提高其風(fēng)險承擔(dān)能力。風(fēng)險和收益總是掛鉤的,企業(yè)較高的風(fēng)險承擔(dān)能力會增加企業(yè)對高收益項目的投資。企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)有助于企業(yè)識別、挖掘與企業(yè)價值相關(guān)的機(jī)會,利用機(jī)會進(jìn)行生產(chǎn)線及流程的技術(shù)改造與升級,用前瞻性思維開發(fā)新產(chǎn)品與新市場,使企業(yè)資源得到有效利用,保障了企業(yè)營運利潤穩(wěn)定實現(xiàn),促進(jìn)財務(wù)可持續(xù)發(fā)展。

    二是資金支持角度。企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長本質(zhì)上是資產(chǎn)均衡增加,基于財務(wù)可持續(xù)增長理論,在保持資本結(jié)構(gòu)不變的假設(shè)下,資產(chǎn)的增加要求負(fù)債和股東權(quán)益同比例增加。由于傳統(tǒng)金融體系中信息不對稱、金融技術(shù)不對稱等問題頻出,造成了“信息—數(shù)據(jù)—信用—資金”的傳遞鏈條受阻,進(jìn)而使得企業(yè)面臨一定程度的融資約束。長期處于融資困境中的企業(yè)終將因難以彌補(bǔ)企業(yè)經(jīng)營的資金缺口而破產(chǎn),企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的目標(biāo)也難以達(dá)成。數(shù)字金融則可通過融資成本、融資渠道兩方面緩解融資約束,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。一方面,數(shù)字金融能降低融資成本。數(shù)字金融擁有著較強(qiáng)的信息獲取能力以及數(shù)據(jù)加工能力,可以輕易地捕捉到企業(yè)的日常流水、信用記錄等信息,并通過相關(guān)技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)信用信息[13],從而暢通了“信息—數(shù)據(jù)—信用”的傳遞鏈。這種基于數(shù)字技術(shù)的風(fēng)險評估模式緩解了銀企間的信息不對稱,降低了在借貸過程中因“硬信息”缺失產(chǎn)生的合同成本、搜尋成本等各種成本[10],進(jìn)而緩解了融資約束。另一方面,數(shù)字金融拓寬了融資渠道。數(shù)字金融背景下的融資渠道不再局限于線下的銀行網(wǎng)點,在大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的加持下,逐步涌現(xiàn)出了網(wǎng)絡(luò)小貸、ABS云等多種融資渠道和方式[14],通過拓寬融資渠道進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。

    三是營業(yè)收入角度。數(shù)字金融增加了企業(yè)的營業(yè)收入,進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。其一,數(shù)字金融拓寬了傳統(tǒng)金融的信息渠道,降低了信息獲取成本,加深了信息獲取的深度,在數(shù)字金融的信息傳遞功能作用下,企業(yè)更容易獲得較多的信息。更豐富的數(shù)字信息可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)刻畫客戶需求,實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,在增加企業(yè)營業(yè)收入的同時,針對客戶需求有針對性地改進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動,優(yōu)化資源配置與利用,提高企業(yè)資源效率,促進(jìn)財務(wù)可持續(xù)增長。其二,數(shù)字金融的發(fā)展變革了支付方式,以微信支付、數(shù)字人民幣等為代表的移動支付在節(jié)約消費者時間成本的同時弱化了消費者對金錢花費的敏感性,進(jìn)而提高居民消費支出,從而提高了企業(yè)營業(yè)收入水平[7]。企業(yè)營業(yè)收入的增加也會促使企業(yè)根據(jù)客戶需求,有針對性地調(diào)整企業(yè)生產(chǎn)資源,優(yōu)化企業(yè)資本結(jié)構(gòu),提高企業(yè)營業(yè)凈利潤,促進(jìn)財務(wù)可持續(xù)增長。由此,文章提出如下研究假設(shè):

    假設(shè)H1:數(shù)字金融促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。

    三、研究設(shè)計

    1. 數(shù)據(jù)選取與來源

    考慮到數(shù)字金融數(shù)據(jù)的可得性,選取2012—2020 年滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本,變量中用到的財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上,剔除金融類公司、樣本期間被ST、*ST等特殊處理及退市的公司以及樣本期間內(nèi)數(shù)據(jù)缺失的上市公司。為了消除異常值的影響,對所有連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行上下1%分位數(shù)的縮尾處理。經(jīng)過篩選處理,最終確定16706 個樣本值。

    2. 變量設(shè)定

    (1) 被解釋變量:企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長

    計量企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的模型分會計和現(xiàn)金流兩類口徑。考慮到計利潤的因素較之現(xiàn)金流因素更穩(wěn)定,選擇會計口徑的計量模型。會計口徑計量模型中Van Horne 模型放寬了企業(yè)不能增發(fā)新股的假設(shè),更符合企業(yè)實際經(jīng)營現(xiàn)狀,所以參考劉夢凱和謝香兵(2021)做法[15],選用Van Horne 模型度量可持續(xù)增長率(SGR),具體如公式(1)所示:

    (2) 解釋變量:數(shù)字金融

    文章選用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”中省級層面的數(shù)據(jù)度量數(shù)字金融。為統(tǒng)一量綱,對數(shù)字金融指數(shù)作對數(shù)化處理。同時考慮到數(shù)字金融影響企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長需要一定的時間以及可能存在的內(nèi)生性干擾,因此文章采用滯后一期的數(shù)字金融(LDIF)為解釋變量。

    (3) 控制變量

    地區(qū)層面,借鑒翟淑萍等(2022)[5]的做法,控制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)。企業(yè)層面,借鑒郝曉雁(2013)的做法[16],控制了企業(yè)規(guī)模(SIZE)、企業(yè)年齡(AGE)、第一大股東持股比率(TOP1)、總資產(chǎn)增長率(GROWTH)、自由現(xiàn)金流比率(FCF)、兩職合一(DUAL)、獨立董事比例(INDR)、年份(YEAR)和行業(yè)(IND)。文章變量說明如表1 所示。

    表1 變量說明

    3. 模型設(shè)定

    為檢驗數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的影響,文章建立以下模型:

    其中,i代表第i個企業(yè),t代表第t期,α0是常數(shù)項,αn(n=1,2,3…)為各變量在模型中對應(yīng)的系數(shù),εi,t為隨機(jī)擾動項。

    四、實證回歸結(jié)果與分析

    1. 數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的關(guān)系

    (1) 描述性統(tǒng)計

    變量描述性統(tǒng)計如表2 所示。由表2 可知,SGR最小值為-0.014,最大值為0.175,說明在樣本中,企業(yè)的財務(wù)可持續(xù)增長水平有很大的差異;中位數(shù)為0.028,小于均值0.037,說明多數(shù)企業(yè)處于低水平的財務(wù)可持續(xù)增長,企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力普遍較弱。LDIF的最小值為3.479,最大值為6.017,表明不同的省份間有著不同程度的數(shù)字金融發(fā)展水平,這為文章的研究提供了條件。其余變量均在合理范圍內(nèi)波動。

    表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

    (2) 基準(zhǔn)回歸

    表3 列示了數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的回歸結(jié)果。表3 列(1)是不加入控制變量時回歸結(jié)果,LDIF回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正,初步證明數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的正相關(guān)關(guān)系,可繼續(xù)研究。表3 列(2)是加入控制變量后的回歸結(jié)果,LDIF的回歸系數(shù)為0.008,在1%的水平下顯著,說明數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長,從而驗證了文章的假設(shè)H1。

    表3 數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的回歸分析

    文章進(jìn)一步研究了數(shù)字金融子指標(biāo)覆蓋廣度(LGD)、使用深度(LSD)以及數(shù)字化程度(LDI)與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長進(jìn)行回歸分析。研究結(jié)果如表4 所示,結(jié)果表明數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度均促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。數(shù)字化程度與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長關(guān)系不顯著但回歸系數(shù)為正,說明數(shù)字化程度對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的促進(jìn)效應(yīng)并未得到有效的發(fā)揮。

    表4 數(shù)字金融結(jié)構(gòu)與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的回歸分析

    (3) 穩(wěn)健性檢驗

    文章用以下三種方式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗:第一,替換解釋變量。文章用地級市層面的數(shù)字金融(LDIF_city)取代省份層面指標(biāo)再次進(jìn)行回歸分析,以減少由于不同度量方法帶來的誤差。替換解釋變量的回歸結(jié)果如表5 列(1)所示,可知LDIF_city的系數(shù)在10%的水平下顯著為正。第二,剔除直轄市的影響。直轄市經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定且實力雄厚,其較大的經(jīng)濟(jì)特殊性對當(dāng)?shù)財?shù)字金融的發(fā)展、企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長等也可能存在著不同的影響。為此,文章參考唐松等(2020)的研究[6],不再將直轄市的樣本納入考慮,再次進(jìn)行回歸檢驗。表5 列(2)的結(jié)果顯示,LDIF的系數(shù)在1%的水平下顯著為正。第三,PSM 檢驗。文章使用PSM檢驗減少樣本自選擇和混雜變量帶來的估計偏差。因數(shù)字金融是連續(xù)變量,所以第一步是以數(shù)字金融中位數(shù)為基準(zhǔn)將其轉(zhuǎn)換為二元離散變量,即將研究樣本劃分為處理組(數(shù)字金融發(fā)展水平較高) 和控制組(數(shù)字金融發(fā)展水平較低) 兩組。樣本偏差如圖1 所示,可見經(jīng)過PSM匹配后,相對于未匹配時的樣本偏差,經(jīng)過匹配后的樣本偏差顯著變小,符合預(yù)期。匹配后的樣本回歸結(jié)果如表5 列(3)所示。LDIF回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正。綜上,證明了數(shù)字金融促進(jìn)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

    圖1 PSM 匹配前后樣本偏差對比

    表5 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

    2. 機(jī)制檢驗

    如前文所述,數(shù)字金融發(fā)展可以通過以下路徑促進(jìn)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長:其一,從風(fēng)險控制角度,數(shù)字金融提高了企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。其二,從資源支持角度,數(shù)字金融緩解了融資約束進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。其三,從創(chuàng)造營業(yè)收入角度,增加了企業(yè)的營業(yè)收入進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。因此,借鑒溫忠麟等(2004)的中介效應(yīng)模型來明確具體的影響路徑[17]。

    其中,KZ是融資約束,參考唐松等(2020)[6]的做法選用KZ指數(shù)。RISK是企業(yè)風(fēng)險承擔(dān),參考蘇坤(2015)[8]的做法,選用股票收益波動標(biāo)準(zhǔn)差計量企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)。SALE是企業(yè)營業(yè)收入,參考陳中飛、江康奇(2021)[7]的做法,采用營業(yè)收入占總資產(chǎn)的比例度量企業(yè)營業(yè)收入水平(SALE)。

    表6 列(1)驗證的是數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的直接效應(yīng),前文的基礎(chǔ)回歸已經(jīng)證實,符合預(yù)期,可繼續(xù)進(jìn)行中介檢驗的下一步檢驗。

    表6 機(jī)制檢驗結(jié)果

    表6 列(2)驗證的是數(shù)字金融對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的回歸結(jié)果,LDIF的系數(shù)在10%的水平上顯著為正;表6 列(3)驗證的是加入中介變量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)后,數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的回歸結(jié)果,LDIF的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,中介變量RISK的系數(shù)在5%的水平上顯著為正,由此,文章驗證了“數(shù)字金融→(增強(qiáng)) 企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)→(促進(jìn)) 企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長”的路徑。

    表6 列(4)是數(shù)字金融對融資約束的回歸結(jié)果,LDIF的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù);表6 列(5)列驗證的是加入中介變量融資約束后,數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的回歸結(jié)果,LDIF的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,KZ系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。由此,文章驗證了“數(shù)字金融→(緩解) 融資約束→(促進(jìn)) 企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長”的路徑。

    表6 列(6)驗證的是數(shù)字金融對企業(yè)營業(yè)收入的回歸結(jié)果,LDIF的系數(shù)在5%的水平上顯著為正;表6 列(7)驗證的是加入中介變量企業(yè)營業(yè)收入后,數(shù)字金融對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的回歸結(jié)果,LDIF的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,中介變量SALE的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。由此,文章驗證了“數(shù)字金融→(提高) 營業(yè)收入水平→(促進(jìn)) 企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長”的路徑。

    綜上,數(shù)字金融通過緩解約束、增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)與增加企業(yè)營業(yè)收入促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長。

    3. 異質(zhì)性檢驗

    文章依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與企業(yè)類型開展異質(zhì)性分析,具體檢驗?zāi)P腿缦拢?/p>

    其中,Dummyi,t為虛擬變量,指代的是產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、企業(yè)類型(GX)。SOE取值為1 時,代表非國有企業(yè),否則為國有企業(yè)。GX取值為1 時,代表高新技術(shù)企業(yè),否則為非高新技術(shù)企業(yè)。

    產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性回歸結(jié)果如表7 列(1)所示,LDIF×SOE回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正??梢?,數(shù)字金融對非國有企業(yè)的財務(wù)可持續(xù)增長的促進(jìn)效應(yīng)更顯著。這是源于金融市場普遍存在的“所有制歧視”導(dǎo)致了非國有企業(yè)比國有企業(yè)面臨著更為嚴(yán)重的融資約束問題。而“大數(shù)據(jù)”加持下的數(shù)字金融以“技術(shù)力量”抗衡“行政干預(yù)”,一定程度上減輕了“所有制歧視”的不利影響。相較于國有企業(yè),數(shù)字金融對非國有企業(yè)的融資約束緩解效應(yīng)有更大的發(fā)揮空間。

    表7 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

    企業(yè)類型的異質(zhì)性回歸結(jié)果如表7 列(2)所示,LDIF×GX回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正。可見,數(shù)字金融對高新技術(shù)企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的促進(jìn)效應(yīng)更顯著。原因在于,相較于非高新技術(shù)企業(yè),高新技術(shù)企業(yè)開發(fā)周期長、開發(fā)不確定性程度高、風(fēng)險大,所以對資金投入需求更大。同時,在產(chǎn)品研發(fā)過程中經(jīng)營風(fēng)險大且資本大多都是無形資本,導(dǎo)致在債務(wù)市場的借款難度加大。數(shù)字金融則可以憑借數(shù)字技術(shù)降低銀企間的信息不對稱,驅(qū)動高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)過程透明化,增強(qiáng)投資者投資信心,緩解企業(yè)資金制約,進(jìn)而促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)的財務(wù)可持續(xù)增長。所以,在高新技術(shù)企業(yè)中,數(shù)字金融對其的融資約束緩解效應(yīng)有著更大的作用空間。

    五、結(jié)論與政策建議

    文章選取滬深A(yù) 股上市企業(yè)2012—2020 年的數(shù)據(jù)作為研究樣本,驗證了數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的關(guān)系及影響路徑。進(jìn)一步地,分別從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)類型的視角考察其對數(shù)字金融與企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長關(guān)系的影響。主要結(jié)論如下:一是數(shù)字金融顯著促進(jìn)了企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長;二是數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度均對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長具有顯著的促進(jìn)作用,而數(shù)字化程度對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長的促進(jìn)作用不顯著;三是中介機(jī)制檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融可通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力、緩解企業(yè)融資約束以及提高企業(yè)營業(yè)收入三種渠道對企業(yè)財務(wù)可持續(xù)增長發(fā)揮積極作用;四是從異質(zhì)性分析來看,數(shù)字金融對非國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)的財務(wù)可持續(xù)增長具有更加顯著的促進(jìn)效應(yīng)。基于此,文章提出如下建議:

    第一,政府層面應(yīng)加大對數(shù)字科技資金投入,加快相關(guān)政策落地實施。數(shù)字金融的優(yōu)勢重點在于“科技”賦能,政府應(yīng)加大對底層科技技術(shù)的投入力度,且不限于對大數(shù)據(jù)的持續(xù)研究,也可擴(kuò)展到生物識別等領(lǐng)域,打通各種技術(shù)間的壁壘,為數(shù)字金融打造更智能的底層技術(shù)支撐,打造更多服務(wù)場景。同時持續(xù)加大金融數(shù)字化的投入,提高金融數(shù)字化的實際轉(zhuǎn)化效果。

    第二,金融機(jī)構(gòu)層面需加強(qiáng)科技與業(yè)務(wù)的創(chuàng)新融合,優(yōu)化金融機(jī)構(gòu)服務(wù)質(zhì)量。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)科技和業(yè)務(wù)的深度融合,使業(yè)務(wù)主導(dǎo)與科技引領(lǐng)共同發(fā)揮作用,不斷完善業(yè)務(wù)體系,推出更多增強(qiáng)與企業(yè)互聯(lián)互動的金融產(chǎn)品,促進(jìn)企業(yè)深入使用數(shù)字金融產(chǎn)品,提高服務(wù)效率。金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中,還需重點關(guān)注信貸、保險層面業(yè)務(wù)模式的數(shù)字化發(fā)展。創(chuàng)新信貸業(yè)務(wù)產(chǎn)品,打破銀企間的信息壁壘,降低金融服務(wù)的門檻,提供細(xì)化可持續(xù)的有效資金支持,從而改善企業(yè)融資約束。創(chuàng)新保險業(yè)務(wù)產(chǎn)品,精準(zhǔn)識別并支持企業(yè)經(jīng)營過程中的風(fēng)險項目,提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力。

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