數(shù)字金融與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)研究

郭 冰，郭瑞敏

（山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)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(zhǎng)不足而關(guān)停的企業(yè)更是不計(jì)其數(shù)。正如Higgins 所言：“因增長(zhǎng)過快而破產(chǎn)的公司與增長(zhǎng)太慢而破產(chǎn)的公司數(shù)量一樣多?！盵1]可見，實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)才能保障企業(yè)的基業(yè)長(zhǎng)青。根據(jù)Higgins 的觀點(diǎn)，企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)取決于債務(wù)資本和權(quán)益資本的同比例增長(zhǎng)，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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(jí)，為金融更好服務(wù)于企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)提供了新機(jī)遇。同時(shí)，我國(guó)政府高度重視數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體企業(yè)的效率，中國(guó)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(shí)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)保駕護(hù)航。所以，從數(shù)字金融角度，探究其對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的影響現(xiàn)實(shí)意義突出。

目前，學(xué)術(shù)界已對(duì)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(fèi)[2]、促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[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(xiǎn)[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(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展財(cái)務(wù)層面的重要指標(biāo)，對(duì)其深入研究也有利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。基于此，文章以滬深A(yù) 股上市公司作為研究樣本，系統(tǒng)分析數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(duì)居民消費(fèi)、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(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的路徑研究。創(chuàng)新性地引入了融資約束、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與營(yíng)業(yè)收入作為中介變量，多維度揭示了其在數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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?jìng)鹘y(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)、融資、支付和其他新型金融業(yè)務(wù)模式[8]。保險(xiǎn)層面：數(shù)字金融建立了有效的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，為企業(yè)發(fā)展提供保險(xiǎn)保障，能較好地對(duì)沖企業(yè)發(fā)展過程中遇到的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，有利于企業(yè)進(jìn)行合理的風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)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(fèi)者支付時(shí)間，降低了消費(fèi)者支付成本[11]，提振了消費(fèi)者的消費(fèi)能力，進(jìn)而提高了企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入水平。合理的風(fēng)險(xiǎn)控制、有效的資金支持及高水平的營(yíng)業(yè)收入都有利于企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。所以，文章從風(fēng)險(xiǎn)控制、資金支持與提高營(yíng)業(yè)收入三方面入手分析數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的影響。

一是風(fēng)險(xiǎn)控制角度。數(shù)字金融提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，保障了企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。數(shù)字金融能高速收集并智能分類市場(chǎng)上的海量信息，這些信息不再局限于財(cái)務(wù)報(bào)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(shí)，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(tái)、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(xiǎn)承擔(dān)能力。風(fēng)險(xiǎn)和收益總是掛鉤的，企業(yè)較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力會(huì)增加企業(yè)對(duì)高收益項(xiàng)目的投資。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有助于企業(yè)識(shí)別、挖掘與企業(yè)價(jià)值相關(guān)的機(jī)會(huì)，利用機(jī)會(huì)進(jìn)行生產(chǎn)線及流程的技術(shù)改造與升級(jí)，用前瞻性思維開發(fā)新產(chǎn)品與新市場(chǎng)，使企業(yè)資源得到有效利用，保障了企業(yè)營(yíng)運(yùn)利潤(rùn)穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)，促進(jìn)財(cái)務(wù)可持續(xù)發(fā)展。

二是資金支持角度。企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)本質(zhì)上是資產(chǎn)均衡增加，基于財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(duì)稱、金融技術(shù)不對(duì)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(zhǎng)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(yíng)的資金缺口而破產(chǎn)，企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(xiǎn)評(píng)估模式緩解了銀企間的信息不對(duì)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(diǎn)，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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。

三是營(yíng)業(yè)收入角度。數(shù)字金融增加了企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，在增加企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的同時(shí)，針對(duì)客戶需求有針對(duì)性地改進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，優(yōu)化資源配置與利用，提高企業(yè)資源效率，促進(jìn)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(dòng)支付在節(jié)約消費(fèi)者時(shí)間成本的同時(shí)弱化了消費(fèi)者對(duì)金錢花費(fèi)的敏感性，進(jìn)而提高居民消費(fèi)支出，從而提高了企業(yè)營(yíng)業(yè)收入水平[7]。企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的增加也會(huì)促使企業(yè)根據(jù)客戶需求，有針對(duì)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(yíng)業(yè)凈利潤(rùn)，促進(jìn)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。

三、研究設(shè)計(jì)

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(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。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(duì)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(gè)樣本值。

2. 變量設(shè)定

（1） 被解釋變量：企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)

計(jì)量企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的模型分會(huì)計(jì)和現(xiàn)金流兩類口徑?？紤]到計(jì)利潤(rùn)的因素較之現(xiàn)金流因素更穩(wěn)定，選擇會(huì)計(jì)口徑的計(jì)量模型。會(huì)計(jì)口徑計(jì)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(shí)際經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀，所以參考劉夢(mèng)凱和謝香兵(2021)做法[15]，選用Van Horne 模型度量可持續(xù)增長(zhǎng)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(jí)層面的數(shù)據(jù)度量數(shù)字金融。為統(tǒng)一量綱，對(duì)數(shù)字金融指數(shù)作對(duì)數(shù)化處理。同時(shí)考慮到數(shù)字金融影響企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)需要一定的時(shí)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(zhǎng)率(GROWTH)、自由現(xiàn)金流比率(FCF)、兩職合一(DUAL)、獨(dú)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(yàn)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的影響，文章建立以下模型：

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

四、實(shí)證回歸結(jié)果與分析

1. 數(shù)字金融與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)系

（1） 描述性統(tǒng)計(jì)

變量描述性統(tǒng)計(jì)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)，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(dòng)。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（2） 基準(zhǔn)回歸

表3 列示了數(shù)字金融與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的回歸結(jié)果。表3 列(1)是不加入控制變量時(shí)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)，從而驗(yàn)證了文章的假設(shè)H1。

表3 數(shù)字金融與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。數(shù)字化程度與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)關(guān)系不顯著但回歸系數(shù)為正，說明數(shù)字化程度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的回歸分析

（3） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

文章用以下三種方式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，替換解釋變量。文章用地級(jí)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(shí)力雄厚，其較大的經(jīng)濟(jì)特殊性對(duì)當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字金融的發(fā)展、企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(yàn)。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(yàn)。文章使用PSM檢驗(yàn)減少樣本自選擇和混雜變量帶來的估計(jì)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(duì)于未匹配時(shí)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

圖1 PSM 匹配前后樣本偏差對(duì)比

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

2. 機(jī)制檢驗(yàn)

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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)：其一，從風(fēng)險(xiǎn)控制角度，數(shù)字金融提高了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。其三，從創(chuàng)造營(yíng)業(yè)收入角度，增加了企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。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(xiǎn)承擔(dān)，參考蘇坤(2015)[8]的做法，選用股票收益波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)量企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。SALE是企業(yè)營(yíng)業(yè)收入，參考陳中飛、江康奇(2021)[7]的做法，采用營(yíng)業(yè)收入占總資產(chǎn)的比例度量企業(yè)營(yíng)業(yè)收入水平(SALE)。

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

表6 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

表6 列(2)驗(yàn)證的是數(shù)字金融對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)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(yàn)證的是加入中介變量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)后，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(yàn)證了“數(shù)字金融→（增強(qiáng)） 企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)→（促進(jìn)） 企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)”的路徑。

表6 列(4)是數(shù)字金融對(duì)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(yàn)證的是加入中介變量融資約束后，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(yàn)證了“數(shù)字金融→（緩解） 融資約束→（促進(jìn)） 企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)”的路徑。

表6 列(6)驗(yàn)證的是數(shù)字金融對(duì)企業(yè)營(yíng)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(yàn)證的是加入中介變量企業(yè)營(yíng)業(yè)收入后，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(yàn)證了“數(shù)字金融→（提高） 營(yíng)業(yè)收入水平→（促進(jìn)） 企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)”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(xiǎn)承擔(dān)與增加企業(yè)營(yíng)業(yè)收入促進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。

3. 異質(zhì)性檢驗(yàn)

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(yàn)?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(shí)，代表非國(guó)有企業(yè)，否則為國(guó)有企業(yè)。GX取值為1 時(shí)，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?？梢姡瑪?shù)字金融對(duì)非國(guó)有企業(yè)的財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的促進(jìn)效應(yīng)更顯著。這是源于金融市場(chǎng)普遍存在的“所有制歧視”導(dǎo)致了非國(guó)有企業(yè)比國(guó)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(guó)有企業(yè)，數(shù)字金融對(duì)非國(guó)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(yàn)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(duì)高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(zhǎng)、開發(fā)不確定性程度高、風(fēng)險(xiǎn)大，所以對(duì)資金投入需求更大。同時(shí)，在產(chǎn)品研發(fā)過程中經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)大且資本大多都是無形資本，導(dǎo)致在債務(wù)市場(chǎng)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(duì)稱，驅(qū)動(dòng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)。所以，在高新技術(shù)企業(yè)中，數(shù)字金融對(duì)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(yàn)證了數(shù)字金融與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(duì)數(shù)字金融與企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)；二是數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度均對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，而數(shù)字化程度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不顯著；三是中介機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融可通過提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力、緩解企業(yè)融資約束以及提高企業(yè)營(yíng)業(yè)收入三種渠道對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)發(fā)揮積極作用；四是從異質(zhì)性分析來看，數(shù)字金融對(duì)非國(guó)有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)可持續(xù)增長(zhǎng)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(duì)數(shù)字科技資金投入，加快相關(guān)政策落地實(shí)施。數(shù)字金融的優(yōu)勢(shì)重點(diǎn)在于“科技”賦能，政府應(yīng)加大對(duì)底層科技技術(shù)的投入力度，且不限于對(duì)大數(shù)據(jù)的持續(xù)研究，也可擴(kuò)展到生物識(shí)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(chǎng)景。同時(shí)持續(xù)加大金融數(shù)字化的投入，提高金融數(shù)字化的實(shí)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(dòng)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(diǎn)關(guān)注信貸、保險(xiǎn)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(xiǎn)業(yè)務(wù)產(chǎn)品，精準(zhǔn)識(shí)別并支持企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程中的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。