數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化

王瑤 黃賢環(huán)

摘?要：本文選取2011-2020年我國滬深上市公司的數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心數(shù)字普惠金融指數(shù)，實證檢驗數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展提升了金融機構(gòu)識別客戶的能力，顯著促進了非金融企業(yè)影子銀行化，表現(xiàn)出“馬太效應(yīng)”。進一步檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的影響主要通過數(shù)字金融使用深度和數(shù)字化程度來實現(xiàn)。同時，在市場化程度較低組，數(shù)字金融發(fā)展更是助推了非金融企業(yè)影子銀行化行為；而非金融企業(yè)主營業(yè)務(wù)盈利能力能夠有效抑制數(shù)字金融發(fā)展對其影子銀行化的助推作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；非金融企業(yè)影子銀行化；普惠金融；數(shù)字經(jīng)濟；馬太效應(yīng)

中圖分類號：F275.1；F812.0??文獻標(biāo)識碼：A??文章編號：1001-148X（2023）05-0142-11

收稿日期：2023-05-19

作者簡介：王瑤（1991-），女，山西孝義人，講師，博士，研究方向：公司金融；黃賢環(huán)（1989-），男，江西吉安人，副教授，博士，研究方向：集團財務(wù)與公司金融。

基金項目：國家社科基金青年項目“增值稅多維減稅治理企業(yè)脫實向虛的效果與作用機理研究”，項目編號：21CGL011；山西省高等學(xué)校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目“混合所有制改革與國企影子銀行化：理論分析與機制檢驗”，項目編號：2022W063；教育部人文社科基金青年項目“資本市場‘進退雙側(cè)制度改革與非金融企業(yè)影子銀行化治理研究”，項目編號：23YJC630184。

一、引?言

“十四五規(guī)劃”明確提出“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群?！?021年政府工作報告又提出“加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字社會建設(shè)步伐，提高數(shù)字政府建設(shè)水平，營造良好數(shù)字生態(tài)，建設(shè)數(shù)字中國?！睌?shù)字金融作為我國數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分與重要支撐和保障力量，是伴隨大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、信息技術(shù)等新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的運用而出現(xiàn)的，也是數(shù)字技術(shù)與金融機構(gòu)的有機結(jié)合。當(dāng)前，數(shù)字金融的含義尚未有統(tǒng)一定論，但主流文獻將數(shù)字金融界定為泛指傳統(tǒng)金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)融資、投資、支付和其他新型金融業(yè)務(wù)的模式［1］。雖然，數(shù)字金融的功能界限尚未統(tǒng)一，但概括來看應(yīng)該至少包含兩方面：一方面，金融機構(gòu)運用新興技術(shù)能夠創(chuàng)新金融產(chǎn)品和金融服務(wù)，破解時間和空間的限制，打破地理因素的障礙，提升金融服務(wù)的可得性和受眾面，在一定程度上緩解中小微企業(yè)面臨的融資約束，促進“普惠金融”目標(biāo)的實現(xiàn)，表現(xiàn)為“普惠效應(yīng)”；另一方面，數(shù)字技術(shù)與金融機構(gòu)有機結(jié)合能夠提升金融機構(gòu)篩選客戶的能力，借助于大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新興技術(shù)能夠有效分離出優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶，從而為優(yōu)質(zhì)客戶提供優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)，而質(zhì)差客戶更難獲取正規(guī)金融機構(gòu)提供的金融服務(wù)，從而出現(xiàn)“貧者越貧、富者越富”的“馬太效應(yīng)”。

與此同時，根據(jù)國際評級機構(gòu)穆迪發(fā)布的2022年四季度《中國影子銀行監(jiān)測報告》顯示，截至2022年末，中國影子銀行規(guī)模持續(xù)收縮，但存量影子銀行占名義GDP比重依然高達41.6%，且表現(xiàn)出非金融企業(yè)越來越多地充當(dāng)影子銀行的角色，尤其是大規(guī)模企業(yè)和國有企業(yè)。我國非金融企業(yè)影子銀行化產(chǎn)生的根源在于，資本市場與信貸市場發(fā)展不協(xié)調(diào)、金融抑制、信貸約束和信貸歧視的存在。我國資本市場并不發(fā)達，直接融資比例受限，企業(yè)融資主要依賴于以銀行主導(dǎo)的信貸融資體系。同時，由于金融強監(jiān)管，銀行金融機構(gòu)影子信貸資金受限，銀行對不同所有制企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)存在歧視，且市場主體之間存在明顯的信息不對稱，導(dǎo)致絕大部分中小企業(yè)都較難從銀行獲取信貸資金，轉(zhuǎn)而向企業(yè)影子銀行尋求資金支持。由于我國國有企業(yè)與非國有企業(yè)、大型企業(yè)集團與中小微企業(yè)之間在信貸融資方面存在天然差異，致使存在融資劣勢的市場主體被正規(guī)金融邊緣化，需從影子銀行獲取所需資金。因此，一方面，若數(shù)字金融發(fā)展以“普惠效應(yīng)”為主，那么數(shù)字金融發(fā)展能夠有效緩解“融資難、融資貴”的問題，抑制非金融企業(yè)影子銀行化。然而，值得深思的是為何現(xiàn)實中企業(yè)依然普遍存在“融資難、融資貴”困境。另一方面，若數(shù)字金融以“馬太效應(yīng)”為主，那么數(shù)字金融發(fā)展很可能助推非金融企業(yè)影子銀行化。遺憾的是，尚未有文獻考察數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的影響，而對其研究有助于更加全面地理解我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中數(shù)字金融發(fā)展的經(jīng)濟后果，為更好地發(fā)揮數(shù)字金融促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的作用提供微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)。

二、文獻回顧

數(shù)字金融是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點話題，已有文獻圍繞數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新、全要素生產(chǎn)率、投融資等的影響進行了持續(xù)研究。在數(shù)字金融與企業(yè)創(chuàng)新方面，數(shù)字金融發(fā)展通過提升盈利水平、降低借貸成本、改善借款結(jié)構(gòu)，降低金融錯配程度，緩解企業(yè)信貸約束，進而促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新［2］，同時數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字支持服務(wù)程度三個維度均會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。在數(shù)字金融與企業(yè)全要素生產(chǎn)率方面，數(shù)字金融通過降低信息不對稱、緩解企業(yè)融資困境，提高信貸資源配置效率，促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率［3］。在數(shù)字金融與企業(yè)投融資方面，數(shù)字金融改變了傳統(tǒng)金融中介的運行模式，通過大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等賦能新商業(yè)模式，降低了金融服務(wù)成本?［4］，改善了融資結(jié)構(gòu)和市場化水平，同時提高了金融機構(gòu)業(yè)務(wù)效率、緩解了信息不對稱、拓寬了資金供給來源等［5］，對緩解企業(yè)融資困境、降低企業(yè)總杠桿率和短期杠桿率以及優(yōu)化債務(wù)期限大有裨益［6］。進一步地，數(shù)字金融發(fā)展抑制了傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)性錯配的弱勢企業(yè)的金融化行為［7］。Gomber等則研究認(rèn)為，數(shù)字金融機構(gòu)自身存在的“技術(shù)鴻溝”導(dǎo)致其駕馭新興技術(shù)的能力不足，緩解企業(yè)融資約束的能力有限［8］?？梢?，大部分文獻認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展具有積極作用，非金融企業(yè)影子銀行化作為信貸約束、信貸歧視以及信貸市場與資本市場二元融資體系不協(xié)調(diào)環(huán)境下的產(chǎn)物，卻鮮有文獻關(guān)注到數(shù)字金融發(fā)展對其影響。

另一方面，非金融企業(yè)影子銀行化作為當(dāng)前比較普遍的現(xiàn)象，已有研究多集中在考察其經(jīng)濟后果，但對其產(chǎn)生的原因和作用機制研究相對較少［9-11］。關(guān)于非金融企業(yè)影子銀行化影響因素的研究主要集中于財務(wù)層面、公司治理層面以及宏觀經(jīng)濟層面。在財務(wù)層面，市場壟斷、融資地位不平等、金融資源錯配，使得一些企業(yè)存在過度借貸，在逐利動機的驅(qū)使下，傾向于將超額募集的資金投放于影子銀行業(yè)務(wù)中，出現(xiàn)非金融企業(yè)影子銀行化現(xiàn)象［12-13］。這種效應(yīng)在金融深化程度較高、經(jīng)濟資源市場化配置程度偏低的地區(qū)以及僵尸企業(yè)、盈利性較差的企業(yè)、國有企業(yè)和成長性較低的企業(yè)中更加明顯［14］，而且融資結(jié)構(gòu)也會對企業(yè)影子銀行規(guī)模產(chǎn)生正向的促進作用。企業(yè)在供應(yīng)鏈上接觸的公司越多，掌握上下游企業(yè)的信息越多，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模越大。在公司治理層面，多個大股東帶來的協(xié)調(diào)成本，導(dǎo)致對高管的監(jiān)督失效，助推了非金融企業(yè)影子銀行化［15］，而創(chuàng)始股東較高的實際控制權(quán)會通過降低企業(yè)的風(fēng)險容忍度抑制企業(yè)影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模。在宏觀經(jīng)濟環(huán)境層面，資本市場開放通過提升企業(yè)信息透明度、外部監(jiān)督治理等，進而抑制非金融企業(yè)影子銀行化［16］；而信貸資源或金融資源的錯配會顯著助推非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務(wù)［13，17］。

綜上，已有文獻圍繞數(shù)字金融的經(jīng)濟后果以及非金融企業(yè)影子銀行化的產(chǎn)生原因進行了一定研究。然而，尚未有文獻關(guān)注到當(dāng)前飛速發(fā)展的數(shù)字金融模式對非金融企業(yè)影子銀行化的影響。在我國大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的背景下，數(shù)字金融的初衷在于緩解市場主體存在的融資約束問題，然而金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)高效分離優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶后，很有可能存在“貧者越貧、富者越富”的現(xiàn)象，導(dǎo)致質(zhì)差客戶不得不尋求影子銀行的金融支持。本研究旨在借助于非金融企業(yè)影子銀行化這一事實，判斷數(shù)字金融發(fā)展是以“普惠效應(yīng)”為主還是以“馬太效應(yīng)”為主。

本文可能的邊際貢獻：（1）拓寬了數(shù)字金融與非金融企業(yè)影子銀行化的理論研究邊界。已有文獻圍繞數(shù)字金融對企業(yè)創(chuàng)新、全要素生產(chǎn)率、投融資等的影響以及市場壟斷、信貸約束、融資結(jié)構(gòu)、金融錯配等對非金融企業(yè)影子銀行化的影響展開研究。然而，尚未有文獻考察當(dāng)前日益發(fā)展的數(shù)字金融對非金融企業(yè)影子銀行化的影響。（2）揭示了數(shù)字金融發(fā)展過程中存在的“馬太效應(yīng)”。已有文獻忽視了金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)之后對不同信貸主體影響的差異。本文從非金融企業(yè)影子銀行化的視角驗證了數(shù)字金融可能存在的“馬太效應(yīng)”，這能夠為更加全面和客觀地理解我國數(shù)字金融發(fā)展的經(jīng)濟后果提供比較扎實的理論依據(jù)。（3）揭示了數(shù)字金融發(fā)展助推非金融企業(yè)影子銀行化的作用機理。本文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展通過提升金融機構(gòu)識別客戶的能力，進而促使面臨融資困境的企業(yè)更依賴于影子銀行業(yè)務(wù)帶來的資金。這有助于更好地理解數(shù)字金融助推非金融企業(yè)影子銀行化的內(nèi)在機理。（4）提供了完善我國數(shù)字金融發(fā)展和抑制非金融企業(yè)影子銀行化的經(jīng)驗證據(jù)。本文不僅驗證了數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù)與非金融企業(yè)影子銀行化之間的關(guān)系和機理，還考察了市場化程度和主營業(yè)務(wù)盈利能力對數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化關(guān)系的影響，能夠為進一步完善我國數(shù)字金融發(fā)展以及更好地抑制非金融企業(yè)影子銀行化提供微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字金融是傳統(tǒng)金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新興數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新金融服務(wù)的模式［1］，而非金融企業(yè)影子銀行化是金融抑制、信貸硬約束和信貸歧視下，企業(yè)尋求正規(guī)金融以外的非正規(guī)金融支持和逐利動機的表現(xiàn)［9-10］。與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字金融具有數(shù)字化、低成本、可獲得的特點。數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化可能存在兩種不同的影響。

一方面，數(shù)字金融發(fā)展可能抑制非金融企業(yè)影子銀行化行為。首先，數(shù)字金融能夠提高金融服務(wù)的可獲得性，緩解企業(yè)存在的融資約束，進而降低對影子銀行資金的依賴，抑制非金融企業(yè)影子銀行化。金融抑制、信貸約束和信貸歧視是導(dǎo)致企業(yè)融資約束的重要原因［9，13］，而面臨融資約束的企業(yè)難以獲取正規(guī)金融機構(gòu)的金融服務(wù)，需要尋求影子銀行所提供的更高成本的金融支持，進而導(dǎo)致影子銀行化［10］。數(shù)字金融在信息技術(shù)的支持下，能夠打破時間和空間的限制，提高金融服務(wù)的觸達性，對接了地理距離較遠(yuǎn)的資金需求方和供給方［18］，進而有效降低企業(yè)面臨的融資約束［4-5］，提升金融資源配置效率［3］。其次，數(shù)字金融能夠借助大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新興數(shù)字技術(shù)，降低信息不對稱和融資成本［5］，提高正規(guī)融資渠道資金的可獲得性，進而減少對影子銀行資金的需求。與傳統(tǒng)金融機構(gòu)不同的是，數(shù)字金融能夠發(fā)揮信息技術(shù)的優(yōu)勢，提高搜集和挖掘企業(yè)信息的能力和分析企業(yè)海量信息的效率，從而有效緩解金融機構(gòu)和資金需求方之間存在的信息不對稱問題［5］，降低資金需求方的融資成本和金融機構(gòu)的信貸風(fēng)險［18］。數(shù)字金融通過場景、數(shù)據(jù)和結(jié)合金融創(chuàng)新產(chǎn)品有效彌補傳統(tǒng)金融服務(wù)的短板，充分發(fā)揮“成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢，降低金融服務(wù)的門檻和服務(wù)成本［1］。最后，數(shù)字金融所引發(fā)的“鯰魚效應(yīng)”能夠改變傳統(tǒng)金融業(yè)的競爭格局，降低信貸歧視，提高正規(guī)金融的可獲得性，從而降低對影子銀行資金的需求。已有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融作為金融科技與傳統(tǒng)金融的有機結(jié)合，具有“技術(shù)溢出效應(yīng)”和“競爭效應(yīng)”［19］，數(shù)字金融發(fā)展為傳統(tǒng)金融機構(gòu)帶來巨大壓力和挑戰(zhàn)，同時也為其提升效率提供了動力和機遇［1，5］。傳統(tǒng)金融機構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會更加注重金融服務(wù)模式和技術(shù)的轉(zhuǎn)型升級，提升金融服務(wù)的效率，使得金融更具有普惠性［3］。因此，數(shù)字金融發(fā)展能夠通過降低資金供求雙方信息不對稱，緩解企業(yè)面臨的融資約束、信貸歧視，降低企業(yè)融資成本，進而有效抑制非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務(wù)?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1a：數(shù)字金融發(fā)展能夠抑制非金融企業(yè)影子銀行化。

另一方面，數(shù)字金融發(fā)展很可能助推非金融企業(yè)影子銀行化。首先，數(shù)字金融在提升金融服務(wù)效率和可達性的同時，金融機構(gòu)能夠借助大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和人工智能等技術(shù)提升篩選客戶的能力，將優(yōu)質(zhì)客戶和劣質(zhì)客戶有效分離，進而迫使劣質(zhì)客戶更加依賴影子銀行資金，出現(xiàn)影子銀行化現(xiàn)象。此時，優(yōu)質(zhì)客戶能夠以比較低廉的成本和不需要提供抵押品的方式獲取金融機構(gòu)的金融服務(wù)，而被篩選出的劣質(zhì)客戶因自身資質(zhì)較差、資源稟賦不足等原因被排斥在正規(guī)金融服務(wù)以外，需要尋求影子銀行的資金支持，這就會導(dǎo)致“貧者越貧、富者越富”的現(xiàn)象，王修華和趙亞雄的研究就發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展在貧困戶與非貧困戶之間存在明顯的馬太效應(yīng)，這是我國金融發(fā)展不平衡不充分的重要體現(xiàn)。其次，由于我國金融市場不夠發(fā)達，信息不對稱始終存在，且市場主體之間自身資質(zhì)存在差異，導(dǎo)致“融資難、融資貴”的現(xiàn)象普遍存在，而數(shù)字金融的“普惠性”具有局限性［20］，數(shù)字金融發(fā)展分離出來的劣質(zhì)客戶融資約束更嚴(yán)重，融資成本更高，進而使其更加依賴非正規(guī)影子銀行的資金支持。在我國信貸市場上存在較多“長尾客戶”，這些客戶由于自身“劣信用”或“數(shù)字鴻溝”的存在，導(dǎo)致其難以享受到金融機構(gòu)所提供的優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)。在既定的金融生態(tài)環(huán)境下，存在低信用、財務(wù)和經(jīng)營狀況不佳、抵押品不足等缺陷的市場主體依然存在，作為理性的經(jīng)濟主體，銀行等金融機構(gòu)依然會將存在以上問題的客戶排斥在金融服務(wù)之外，使得數(shù)字金融發(fā)展并不能夠完全解決融資約束的問題。而這部分面臨融資約束的企業(yè)，由于信貸約束和信貸歧視，無疑會尋求影子銀行的資金支持，進而助推非金融企業(yè)影子銀行化。最后，數(shù)字金融興起不久，技術(shù)并不成熟，經(jīng)營模式不夠穩(wěn)定以及“數(shù)字技術(shù)鴻溝”的存在，使得參與金融活動的各方對金融的可獲得性存在較大差異，而質(zhì)差客戶將面臨更加嚴(yán)重的信貸約束和融資成本，更難以獲得正規(guī)金融的支持，只能轉(zhuǎn)而尋求影子銀行資金的支持。Gomber等［8］認(rèn)為，良莠不齊的海量中小數(shù)字普惠金融平臺多不具有駕馭大數(shù)據(jù)技術(shù)的高端配置，在其發(fā)展時間短、技術(shù)、理念和運營體系待進一步完善的情況下，信息不對稱依然持續(xù)存在，在實踐中依然難以有效提升甄別優(yōu)質(zhì)項目的能力，也就難以有效緩解融資約束。這也使得面臨融資約束的企業(yè)不得不尋求影子銀行的資金支持，助推非金融企業(yè)影子銀行化。朱家祥等［21］的研究也提出，自2013年開始，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使中國式的網(wǎng)絡(luò)借貸在解決中小微企業(yè)“融資難、融資貴”問題，促進普惠金融提供了無限的聯(lián)想，然而金融監(jiān)管的缺失又使得“互聯(lián)網(wǎng)+金融”成為金融創(chuàng)新下的“龐氏騙局”，加之經(jīng)營者的監(jiān)管套利、無序經(jīng)營以及重交易輕風(fēng)險，使得網(wǎng)絡(luò)借貸存在“普騙”趨勢。這使得數(shù)字金融發(fā)展并沒有真正實現(xiàn)普惠金融的目的，反而給金融市場帶來了不穩(wěn)定因素，加劇融資約束，使得市場參與者更加依賴于影子銀行的資金支持。因此，數(shù)字金融發(fā)展通過提升金融機構(gòu)識別和篩選客戶的能力，有效分離優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶，同時加劇金融市場中質(zhì)差客戶與質(zhì)優(yōu)客戶在融資約束、信貸歧視和融資成本等方面的差異，導(dǎo)致“貧者越貧、富者越富”，進而助推面臨融資約束的企業(yè)更傾向于尋求影子銀行所提供的資金支持?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1b：數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

已有研究廣泛采用由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心開發(fā)的數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量數(shù)字金融發(fā)展水平，而該指數(shù)起始時間為2011年，目前已經(jīng)發(fā)布了2011—2020年的數(shù)字普惠金融指數(shù)。鑒于此，本文選取2011—2020年我國滬深上市公司的樣本數(shù)據(jù)以及北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心開發(fā)的數(shù)字普惠金融指數(shù)進行研究。針對本文選取的樣本公司相關(guān)數(shù)據(jù)，從國泰安數(shù)據(jù)庫中獲取，宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的數(shù)據(jù)從快易理財網(wǎng)獲??；而數(shù)字金融發(fā)展的數(shù)據(jù)從北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心披露的研究報告中獲取。本文對數(shù)據(jù)進行如下處理：刪除數(shù)據(jù)缺失、資產(chǎn)負(fù)債率大于1、金融行業(yè)等樣本數(shù)據(jù)。經(jīng)過以上處理，本文一共獲得22601個年度樣本觀測值。為緩解異常值帶來的影響，本文對連續(xù)變量進行了上下1%分位的縮尾處理，同時采用stata15進行數(shù)據(jù)處理和實證分析。

（二）變量測度

1.數(shù)字金融發(fā)展的測度

北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字金融普惠指數(shù)包含數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度3個維度以及33個具體指標(biāo)，能夠較好地反映我國數(shù)字金融發(fā)展的變遷過程。該指數(shù)得到廣泛使用，也得到理論界的認(rèn)可，例如，林愛杰等［6］、陳春華等［7］運用該指數(shù)考察了數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)投融資行為的影響；江紅莉和蔣鵬程［3］使用該指數(shù)研究了數(shù)字普惠金融與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。此外，該指數(shù)是由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻集團研究院的研究團隊共同開發(fā)，利用螞蟻集團關(guān)于數(shù)字普惠金融的海量數(shù)據(jù)進行編制的，具有較好的實踐基礎(chǔ)。本文也采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心開發(fā)的數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量數(shù)字金融發(fā)展水平，用Index表示。同時，在進一步分析時，采用該指數(shù)的三個二級指數(shù)：數(shù)字金融覆蓋廣度（Coverage）、數(shù)字金融使用深度（Depth）、普惠金融數(shù)字化程度（Digitized）對數(shù)字金融如何影響非金融企業(yè)影子銀行化展開研究。以上數(shù)據(jù)取自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》，同時對指數(shù)進行除以100處理。

2.非金融企業(yè)影子銀行化的測度

已有研究主要采用兩種方式對非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務(wù)的程度進行量化分析：一是以王永欽等［14］為代表的，按照SCI分類標(biāo)準(zhǔn)，以美國同行業(yè)的非金融企業(yè)其他應(yīng)收款占銷售額比值的中位數(shù)作為沒有參與再放貸行為企業(yè)的正常水平，然后以我國非金融企業(yè)相對于美國行業(yè)中值的超額其他應(yīng)收款比率衡量我國非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模；二是以李建軍和韓珣［9］、韓珣和李建軍［13］、黃賢環(huán)和姚榮榮［16］為代表，根據(jù)企業(yè)開展影子銀行業(yè)務(wù)的機理，通過委托貸款、委托理財、民間借貸以及影子信貸市場理財產(chǎn)品反映企業(yè)影子銀行化規(guī)模。由于第一種測度方法是以美國企業(yè)的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)進行的測度，與我國實際情況有所不同，可能難以比較準(zhǔn)確地衡量我國非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的實際水平，而第二種測度方法是借助于我國上市公司自身財務(wù)報表及其附注中的數(shù)據(jù)加以衡量，能夠較好地反映我國非金融企業(yè)影子銀行化的實際情況。因此，借鑒李建軍和韓珣［9］的研究，本文非金融企業(yè)影子銀行化程度由委托貸款、委托理財、民間借貸、購買銀行理財產(chǎn)品、信托產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)性存款以及資管計劃等項目之和占總資產(chǎn)的比重進行反映，并以Sb加以反映。其中，委托貸款指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于樣本公司所發(fā)布的委托貸款公告；委托理財指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫中的對外投資子數(shù)據(jù)庫；由于民間借貸具有較高的隱蔽性，本文借鑒李建軍和韓珣［9］的做法，通過資產(chǎn)負(fù)債表中的“其他應(yīng)收款”科目進行衡量。同時，非金融企業(yè)參與的影子銀行信貸市場投融資活動相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，可以從樣本公司財務(wù)報表附注中“其他流動資產(chǎn)”的明細(xì)科目中整理獲取。

3.控制變量的選擇

借鑒黃賢環(huán)和姚榮榮［16］的研究，本文在模型構(gòu)建過程中控制了公司層面的財務(wù)特征、治理特征等以及外部宏觀環(huán)境特征以及年度（Year）和行業(yè)（Industry）變量。變量具體定義，如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

為考察數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化之間的關(guān)系，進而識別出數(shù)字金融發(fā)展是以“普惠效應(yīng)”為主，還是以“馬太效應(yīng)”為主，本文構(gòu)建了以下實證模型（1）：

Sbit=α0+α1Indexit+α2Sizeit+α3Cfit+α4Growthit+α5Levit+α6Roeit+α7Soeit+α8Icqxit+α9Firstit+α10Dualit+α11Ddblit+α12Agencyit+α13Directorit+α14Gdpt+α15M2t+α16Regionit+∑Year+∑Industry+εit（1）

其中，Sb為非金融企業(yè)影子銀行化程度；Index為數(shù)字金融指數(shù)，反映數(shù)字金融發(fā)展水平；ε表示模型擾動項，其余變量為控制變量。本文在考察數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化關(guān)系時，主要關(guān)注α1的回歸系數(shù)及其符號。若α1顯著為正，意味著數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化，反之則抑制了非金融企業(yè)影子銀行化。

（四）描述性統(tǒng)計

從表2可看出，非金融企業(yè)普遍涉足于影子銀行業(yè)務(wù)，但參與影子銀行業(yè)務(wù)的程度存在較大差異，這也為本文研究非金融企業(yè)影子銀行化的影響因素提供了條件。值得說明的是，委托貸款、委托理財?shù)软椖繉儆诒硗忭椖浚柰ㄟ^相關(guān)公告或報表附注獲取，這使得影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模會出現(xiàn)比當(dāng)期資產(chǎn)總額還高的現(xiàn)象。從數(shù)字金融發(fā)展的總指標(biāo)來看，Index最大值為4.319，最小值為0.162，均值為2.496，這表明我國分省份數(shù)字金融發(fā)展存在較大差異。數(shù)字金融的三個子維度，數(shù)字金融覆蓋廣度（Coverage）、使用深度（Depth）和數(shù)字化程度（Digitized）也存在較大的差異。因篇幅限制，其余變量描述性統(tǒng)計結(jié)果不一一贅述限于篇幅，其余變量描述性統(tǒng)計結(jié)果未做報告，如有需要可向作者索取。

五、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

如表3所示，列（1）為僅控制年度和行業(yè)的回歸結(jié)果，數(shù)字金融發(fā)展水平Index與非金融企業(yè)影子銀行化的回歸系數(shù)為0.082，在1%的水平上顯著。這初步表明，數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化行為。列（4）為加入控制變量后的回歸結(jié)果，此時Index與非金融企業(yè)影子銀行化的回歸系數(shù)為0.024，在5%的水平上顯著。這表明在控制了樣本企業(yè)財務(wù)特征、公司治理特征以及外部宏觀環(huán)境特征等因素的影響下，數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化，假設(shè)H1b得到驗證。在我國大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的過程中，數(shù)字金融作為數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分，不可否認(rèn)數(shù)字金融在一定程度上緩解了中小微企業(yè)和農(nóng)戶的信貸約束；然而，銀行金融機構(gòu)作為理性的市場主體，利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字技術(shù)提升鑒別客戶質(zhì)量的能力，能夠有效評估客戶信用并分離出優(yōu)質(zhì)客戶與質(zhì)差客戶。這就使得優(yōu)質(zhì)客戶能夠較好地獲取數(shù)字金融帶來的高效金融服務(wù)，而質(zhì)差客戶的不良信息被一覽無遺地暴露在金融機構(gòu)面前，使其面臨更加嚴(yán)苛的融資環(huán)境，難以獲取所需融資，轉(zhuǎn)而尋求影子銀行的資金支持。此時，在數(shù)字金融環(huán)境下，很有可能出現(xiàn)“貧者越貧、富者越富”，“貧者”融資難現(xiàn)象以及市場主體逐利動機的存在，自然會催生具有較好融資來源的上市公司積極參與到影子銀行業(yè)務(wù)中，以獲取比主業(yè)更高的利潤，進而助推非金融企業(yè)影子銀行化。因此，數(shù)字金融發(fā)展助推非金融企業(yè)影子銀行化的行為趨勢，表明數(shù)字金融呈現(xiàn)出一定的“馬太效應(yīng)”。以上研究結(jié)論與Gomber等［8］、朱家祥等［21］的研究結(jié)論遙相呼應(yīng)。此外，樣本企業(yè)規(guī)模越大、成長能力越強、財務(wù)杠桿越高、獨董比例越高，越是較少參與影子銀行業(yè)務(wù)；而現(xiàn)金流越充裕、盈利能力越強、二職合一、非東部地區(qū)樣本企業(yè)，越傾向參與影子銀行業(yè)務(wù)。

（二）穩(wěn)健性檢驗限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未做報告，如有需要可向作者索取。

1.考慮內(nèi)生性問題的影響

考慮到OLS回歸可能存在非觀測異質(zhì)性問題，本文參考陳春華等［7］的研究，采用差分后的自變量Dindex對因變量Sb進行回歸，以緩解以上異質(zhì)性帶來的內(nèi)生性問題。在經(jīng)過對自變量數(shù)字金融發(fā)展水平Index進行差分后，Dindex與非金融企業(yè)影子銀行化的回歸系數(shù)都在5%以上顯著為正，這表明數(shù)字金融發(fā)展的確助推了非金融企業(yè)影子銀行化行為和趨勢，得到了與主檢驗一致的結(jié)論。

另一方面，本文在樣本選擇與數(shù)據(jù)處理過程中，人為地刪除數(shù)據(jù)缺失、資產(chǎn)負(fù)債率大于1、金融行業(yè)等樣本數(shù)據(jù)，存在非隨機因素對研究結(jié)論的影響。為了較好地緩解樣本自選擇帶來的內(nèi)生性問題，本部分采用Heckman兩階段回歸進行穩(wěn)健性檢驗。具體操作如下：首先，考慮到數(shù)字金融是數(shù)字技術(shù)與金融機構(gòu)的有機結(jié)合，地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展程度能否高于平均水平，表現(xiàn)出先進性，依賴于地區(qū)信息技術(shù)的發(fā)展水平，因此從國家統(tǒng)計局獲取移動電話普及率（部/百人）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（萬戶）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口（萬個）等指標(biāo)的數(shù)據(jù)，并都除以100，分別以Mppr、Interan、Interdk表示；其次，分年度生成數(shù)字金融Index的均值Mindex變量，同時生成變量Findex，若Index大于Mindex，則Findex取值為1，否則Findex取值為0；再次，選取Mppr、Interan、Interdk、Gdp、M2、Region等變量對Findex進行第一階段回歸，并求得逆米爾斯比Mills；最后，將逆米爾斯比Mills代入基準(zhǔn)回歸模型進行檢驗。值得說明的是，由于移動電話普及率（部/百人）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（萬戶）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口（萬個）等指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性，本部分僅取得了2011—2019年的數(shù)據(jù)進行研究。回歸結(jié)果顯示，Mills的回歸系數(shù)為0.026，在1%的水平上顯著，而Index的回歸系數(shù)為0.039，在1%的水平上顯著。這表明通過Heckman兩階段回歸在一定程度上緩解由于樣本自選擇帶來的內(nèi)生性問題之后，依然得到了與主檢驗一致的研究結(jié)論。

2.替換非金融企業(yè)影子銀行化的測度方式

主檢驗部分，采用影子銀行業(yè)務(wù)占資產(chǎn)總額的比重反映非金融企業(yè)影子銀行化的程度，本部分借鑒黃賢環(huán)和王翠［10］的研究，為了緩解變量測度誤差帶來的研究偏誤，以影子銀行業(yè)務(wù)的自然對數(shù)表示非金融企業(yè)影子銀行化的程度。實證結(jié)果表明，即便按照以上對因變量進行處理，雖然數(shù)字金融發(fā)展程度Index與非金融企業(yè)影子銀行化回歸系數(shù)的顯著性水平有所差異，但依然得到與主檢驗一致的結(jié)論。

3.采用隨機效應(yīng)模型

主檢驗部分采用OLS回歸檢驗數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化之間的關(guān)系?？紤]到考察數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化時需要控制Gdp增長率、M2增長率以及所在地區(qū)等因素的影響，因此本部分改變回歸模型，采用隨機效應(yīng)模型重新檢驗數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化之間的關(guān)系。即便改變了回歸模型，依然發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化，再次驗證了主檢驗的研究結(jié)論。

4.考慮新冠疫情的影響

新冠肺炎疫情的爆發(fā)對實體企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生了直接影響，也直接影響了企業(yè)的投資行為。因此，為了排除新冠肺炎疫情對本文研究結(jié)論的影響，本部分剔除2020年的樣本數(shù)據(jù)，僅選擇2011—2019年的數(shù)據(jù)進行研究。經(jīng)過以上處理，依然驗證了主檢驗所得到的研究結(jié)論，再次表明數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化。

5.剔除2015年金融事件的影響

2015年1月末，銀監(jiān)會對其組織架構(gòu)進行了成立以來的第一次改革，新成立了普惠金融事業(yè)部，并首次明確了P2P行業(yè)監(jiān)管的工作由該部門負(fù)責(zé)。此外，2015年中國人民銀行發(fā)布《關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》標(biāo)志著“互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管元年”的到來。另一方面，2015年我國股市出現(xiàn)了大崩盤，股票市場崩盤現(xiàn)象直接影響企業(yè)從股票市場直接融資的行為，而影子銀行業(yè)務(wù)是基于金融強監(jiān)管和信貸歧視下對正規(guī)金融服務(wù)的補充。因此，2015年發(fā)生的金融事件很有可能影響到非金融企業(yè)影子銀行化。鑒于此，借鑒陳春華等［7］的研究，本部分剔除2015年的數(shù)據(jù)，以緩解2015年金融事件對研究結(jié)論產(chǎn)生的影響。回歸結(jié)果顯示，即便剔除了2015年金融事件的影響，依然可發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化。

6.考慮2015年和2016年“千股跌?！钡挠绊?/p>

考慮到2015年和2016年我國股市大幅下跌，出現(xiàn)“千股跌停”的現(xiàn)象，同時證監(jiān)會出臺“熔斷制度”。這一時期，我國上市公司面臨的資本市場環(huán)境不樂觀，這直接影響到上市公司從資本市場融資的規(guī)模和可能性。為排除以上因素對研究結(jié)論的影響，本文刪除了2015年和2016年的數(shù)據(jù)重新進行回歸。即便考慮2015年和2016年資本市場環(huán)境的影響，本文依然得到數(shù)字金融發(fā)展助推了非金融企業(yè)影子銀行化的結(jié)論。

六、拓展性分析

（一）數(shù)字金融真的能夠提升金融機構(gòu)篩選客戶的能力嗎？

前文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展顯著促進了非金融企業(yè)影子銀行化行為。那么是否是因為數(shù)字金融發(fā)展提升了金融機構(gòu)識別優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶能力所致呢？金融抑制、信貸歧視和信貸約束是非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務(wù)的重要前提，而這又可在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和不同規(guī)模企業(yè)中得到充分體現(xiàn)。一方面，國有企業(yè)與非國有企業(yè)的融資渠道和融資成本存在較大的差異，充分體現(xiàn)出信貸歧視的存在。在我國，國有控股企業(yè)有其特殊的市場地位，承擔(dān)著眾多社會責(zé)任，例如，解決社會就業(yè)、穩(wěn)定市場、實現(xiàn)國家發(fā)展戰(zhàn)略等。同時，國有企業(yè)一般資產(chǎn)體量大、市場份額高、市場信譽較好并且存在政治關(guān)聯(lián)，能夠獲得政府的扶持，從而能夠以較低的成本和更加廣闊的渠道獲得正規(guī)融資。相反，非國有企業(yè)由于自身資產(chǎn)體量一般較小，市場占有率不足、商業(yè)信譽不高以及缺少足夠的政府扶持，這就使其在金融市場和資本市場中難以從正規(guī)渠道獲得融資，進而驅(qū)使其需要借助于影子銀行業(yè)務(wù)獲取生產(chǎn)經(jīng)營所需資金。若數(shù)字金融發(fā)展能夠提升金融機構(gòu)識別質(zhì)差客戶和優(yōu)質(zhì)客戶的能力，那么數(shù)字金融發(fā)展就很可能使得非國有企業(yè)更難從正規(guī)渠道獲取信貸資金，出現(xiàn)“貧者越貧”現(xiàn)象，進而使其更加依賴于影子銀行業(yè)務(wù)帶來的資金支持，從而提升非國有企業(yè)影子銀行化水平。

另一方面，在我國，由于金融抑制、信貸歧視和信貸約束的存在，不同規(guī)模的企業(yè)也面臨不同的融資環(huán)境，其融資渠道和融資成本也有所不同。規(guī)模較大企業(yè)由于自身資產(chǎn)規(guī)模較大、抵押物較多、市場占有率相對較高，使其在金融市場上融資更加便利且成本較低，那么其從事影子銀行業(yè)務(wù)的可能性更小；相反，規(guī)模較小的企業(yè)，由于其自身資產(chǎn)體量較小、抵押品不足以及市場占有率較小，導(dǎo)致其在正規(guī)金融市場中獲取資金更加困難且成本較高，因此有更高的動機參與到影子銀行業(yè)務(wù)中。而數(shù)字金融發(fā)展使得傳統(tǒng)金融機構(gòu)能夠借助于大數(shù)據(jù)、云計算以及人工智能等對客戶資質(zhì)進行識別，從而更好地分離質(zhì)差客戶和質(zhì)優(yōu)客戶。此時，數(shù)字金融發(fā)展就會使得規(guī)模較小的企業(yè)更難以從金融市場獲取正規(guī)渠道的融資，出現(xiàn)“貧者越貧”的現(xiàn)象，進而使其更傾向于參與影子銀行業(yè)務(wù)。基于以上分析，若數(shù)字金融發(fā)展能夠提升金融機構(gòu)識別優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶的能力，那么數(shù)字金融發(fā)展更有可能助推非國有企業(yè)和規(guī)模較小企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)，導(dǎo)致非國有企業(yè)和規(guī)模較小企業(yè)出現(xiàn)影子銀行化現(xiàn)象。

為驗證以上邏輯，一方面本文按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本劃分為國有控股組和非國有控股組進行檢驗；另一方面按照分行業(yè)分年度企業(yè)規(guī)模的均值作為分界點，大于或等于該均值的劃分為規(guī)模較大組，否則為較小組。如表4列（1）和列（2）可以看出，相對于國有控股組，數(shù)字金融發(fā)展的確在5%的水平上顯著助推了非國有控股組樣本的影子銀行化行為；而數(shù)字金融發(fā)展對國有控股組樣本的影響不顯著。進一步地，如表4列（3）和列（4）所示，從回歸結(jié)果可看出，相對于企業(yè)規(guī)模較大組，在規(guī)模較小組中，數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的促進作用更加顯著。以上實證結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展的確增強了金融機構(gòu)對客戶的識別能力。數(shù)字金融發(fā)展使得本身資質(zhì)較差的非國有企業(yè)和規(guī)模較小企業(yè)的正規(guī)融資更加困難，需要通過非正規(guī)的影子銀行業(yè)務(wù)獲取所需資金。這也反映出，在存在金融抑制、信貸歧視和信貸約束的環(huán)境下，數(shù)字金融發(fā)展的確使得金融機構(gòu)能夠更好地、更加精準(zhǔn)地借助于數(shù)字技術(shù)識別優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶，從而出現(xiàn)“貧者越貧，富者越富”的現(xiàn)象。這也就能夠解釋為何數(shù)字金融發(fā)展促進了非金融企業(yè)影子銀行化現(xiàn)象。

（二）考慮市場化程度的影響

在我國，由于自然地理和資源稟賦等的差異，使得東中西部地區(qū)在發(fā)展過程中存在不同的現(xiàn)狀。具體地，東部地區(qū)資源稟賦較好、交通信息技術(shù)發(fā)達、各項政策制度相對較完善，市場化程度較高；而中西部地區(qū)受制于地理約束，資源稟賦相對較差，信息技術(shù)相對較差，且相關(guān)制度體系不夠完善，這就使得市場化程度相對較低。市場化程度的高低意味著市場在資源配置中能否發(fā)揮基礎(chǔ)性的作用。市場化程度越高，市場配置資源的作用發(fā)揮的越好，金融資源錯配的現(xiàn)象越少；反之資源配置更多地受到行政干預(yù)，很可能出現(xiàn)金融資源錯配，而金融錯配對非金融企業(yè)影子銀行化具有直接促進作用［13］。按照我國行政區(qū)劃，將所在地區(qū)為東部的樣本企業(yè)劃分為市場化程度較高組，而非東部地區(qū)的劃分為市場化程度較低組。如表4中列（5）和列（6）所示，在市場化程度較高組中，數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的影響并不顯著，而在市場化程度較低組中，數(shù)字金融發(fā)展在5%的水平上顯著助推了非金融企業(yè)影子銀行化行為。這就表明，市場化程度較低的環(huán)境下，金融資源存在錯配現(xiàn)象，資源配置行政化干預(yù)程度較強，使得受到信貸歧視和信貸約束的企業(yè)難以獲取金融資源，而轉(zhuǎn)向非正規(guī)金融尋求金融支持。數(shù)字金融借助大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)進一步提升了銀行等正規(guī)金融機構(gòu)對優(yōu)質(zhì)客戶與質(zhì)差客戶的區(qū)分能力，導(dǎo)致“貧者越貧、富者越富”，處于市場化程度較低地區(qū)的質(zhì)差客戶更是需要尋求影子銀行的資金支持，這就使得市場化程度較低的環(huán)境下，數(shù)字金融發(fā)展越是助推了非金融企業(yè)影子銀行化行為。

（三）考慮企業(yè)主營業(yè)務(wù)盈利能力的影響

非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務(wù)是一種“脫實向虛”的表現(xiàn)，也是資本逐利動機下的投資行為。在主業(yè)利潤下滑、市場份額受到壓縮和投資回報周期較長的情形下，非金融企業(yè)傾向于將資金投資于實業(yè)以外的金融領(lǐng)域，以獲取更高的利潤。相反，當(dāng)主營業(yè)務(wù)盈利能力較強時，企業(yè)會更加專注于主業(yè)發(fā)展，將資金投入于主業(yè)以支持主業(yè)發(fā)展。此時，主營業(yè)務(wù)盈利能力對非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務(wù)產(chǎn)生重要影響?？梢灶A(yù)期，當(dāng)非金融企業(yè)主營業(yè)務(wù)盈利能力較強時，數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的助推作用很可能會被弱化。如表5列（1）所示，借鑒陳春華等［7］的研究，在基準(zhǔn)模型中加入了進行上下1%分位縮尾后的非金融企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤占比及其與數(shù)字金融發(fā)展的交乘項。從表中可知，主營業(yè)務(wù)盈利能力能夠顯著抑制數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)影子銀行化的助推作用。由此可見，主營業(yè)務(wù)盈利能力較差是非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務(wù)的重要原因，也是資本逐利性的表現(xiàn)。

（四）考慮數(shù)字金融不同維度的作用

根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)，該指數(shù)包含數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個二級指標(biāo)。其中，數(shù)字金融覆蓋廣度反映了地區(qū)電子賬戶開設(shè)的情況；數(shù)字金融使用深度主要包含支付業(yè)務(wù)、貨幣基金業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、保險業(yè)務(wù)、投資業(yè)務(wù)和信用業(yè)務(wù)；數(shù)字金融數(shù)字化程度則主要包含移動化、實惠化、信用化、便利化等。那么，數(shù)字金融發(fā)展是借助于以上三條渠道中的哪條或者哪些渠道實現(xiàn)對非金融企業(yè)影子銀行化的助推作用？為了揭示數(shù)字金融發(fā)展影響非金融企業(yè)影子銀行化的主要渠道，本部分分別考察數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和數(shù)字金融數(shù)字化程度三個維度對非金融企業(yè)影子銀行化的影響。如表5列（2）-（4）所示，作為數(shù)字金融發(fā)展前提的數(shù)字金融覆蓋廣度（Coverage）與非金融企業(yè)影子銀行化并不存在顯著的關(guān)系，而數(shù)字金融使用深度（Depth）在5%的水平上顯著助推了非金融企業(yè)影子銀行化，數(shù)字金融數(shù)字化程度（Digitized）則在1%的水平上顯著助推了非金融企業(yè)影子銀行化。這進一步表明，數(shù)字金融發(fā)展影響非金融企業(yè)影子銀行化主要是通過數(shù)字金融的使用深度和數(shù)字化程度實現(xiàn)的，也再一次表明，銀行等金融機構(gòu)運用數(shù)字技術(shù)能夠有效地分離出優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶，使得質(zhì)差客戶更難獲取信貸服務(wù)，從而更加依賴于影子銀行提供的資金支持，進而助推非金融企業(yè)影子銀行化。

七、結(jié)論與啟示

基于我國大力發(fā)展數(shù)字金融以及非金融企業(yè)普遍存在參與影子銀行業(yè)務(wù)對我國金融穩(wěn)定產(chǎn)生重要影響的背景，從非金融企業(yè)影子銀行化的視角考察了數(shù)字金融發(fā)展的經(jīng)濟效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字金融發(fā)展通過提升金融機構(gòu)識別客戶的能力，導(dǎo)致“貧者越貧”，進而助推了非金融企業(yè)影子銀行化行為；（2）進一步研究表明，數(shù)字金融發(fā)展主要通過使用深度、數(shù)字化程度實現(xiàn)對非金融企業(yè)影子銀行化的助推作用；（3）在市場化程度較低地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字金融發(fā)展對其影子銀行化行為的助推作用更加明顯，而非金融企業(yè)主營業(yè)務(wù)獲利能力越強，越能夠抑制數(shù)字金融發(fā)展對其影子銀行化的程度。

本文的政策啟示在于：（1）數(shù)字金融是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分，也是時代發(fā)展的重要趨勢。從政府層面看，應(yīng)該進一步規(guī)范和支持?jǐn)?shù)字金融的發(fā)展，充分發(fā)揮數(shù)字金融在支撐國民經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和實現(xiàn)“共同富?！敝械姆e極作用。從金融機構(gòu)層面看，應(yīng)該不斷提升金融機構(gòu)的數(shù)智化程度，強化大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等相關(guān)技術(shù)在金融業(yè)務(wù)中的運用，不斷提升金融服務(wù)效率，促進“普惠金融”的實現(xiàn)。（2）數(shù)字金融發(fā)展助推非金融企業(yè)影子銀行化行為，在一定程度上表明數(shù)字金融篩選優(yōu)質(zhì)客戶和質(zhì)差客戶的能力得到提升。金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)提升了客戶篩選能力，能夠較好地識別信用條件、財務(wù)能力較差的企業(yè)，降低金融機構(gòu)信貸風(fēng)險。但另一方面也反映出質(zhì)差客戶自身存在的不足和缺陷。因此，質(zhì)差客戶應(yīng)積極改善自身財務(wù)狀況、信用狀況和公司治理水平，爭取獲得數(shù)字金融發(fā)展帶來的優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)。（3）非金融企業(yè)影子銀行化是金融抑制、信貸歧視和信貸約束下的產(chǎn)物，也是企業(yè)逐利動機的表現(xiàn)。一方面，政府部門應(yīng)該強化對影子銀行業(yè)務(wù)的監(jiān)管，嚴(yán)防影子銀行發(fā)展帶來的金融風(fēng)險；同時積極改善企業(yè)融資環(huán)境，提升信貸的可獲得性。另一方面，非金融企業(yè)自身需要積極回歸主業(yè)，專注于主業(yè)，提升主業(yè)發(fā)展能力。（4）針對產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、市場化程度以及主營業(yè)務(wù)盈利能力差異下，數(shù)字金融發(fā)展與非金融企業(yè)影子銀行化關(guān)系的異化，一方面應(yīng)該積極關(guān)注非國有企業(yè)的逐利行為可能助推企業(yè)影子銀行化；另一方面應(yīng)該積極優(yōu)化市場環(huán)境，提升市場化程度，使金融資源得到優(yōu)化配置。同時，大力改善非金融企業(yè)主業(yè)發(fā)展環(huán)境，提升主業(yè)盈利能力，擺脫對影子銀行獲利的依賴。

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Digital?Financial?Development?And?Non-financial?Enterprises?Shadow?Banking

WANG?Yao，HUANG?Xian-huan

（School?of?Accounting，?Shanxi?University?of?Finance?and?Economics，?Taiyuan?030006，China）

Abstract：?By?selecting?the?data?of?Shanghai?and?Shenzhen?listed?companies?in?China?from?2011?to?2020?and?the?figures?compiled?by?the?financial?research?center?of?Peking?University?pratt&whitney?financial?index，?this?paper?empirically?tests?the?impact?of?the?development?of?digital?finance?on?the?shadow?banking?of?non-financial?enterprises.?It?is?found?that?the?development?of?digital?finance?has?improved?the?ability?of?financial?institutions?to?identify?customers，?and?significantly?promoted?the?shadow?banking?of?non-financial?enterprises，?showing?the?"Matthew?effect".?Further?inspection?shows?that?the?impact?of?the?development?of?digital?finance?on?the?shadow?banking?of?non-financial?enterprises?is?mainly?achieved?through?the?depth?of?use?of?digital?finance?and?the?degree?of?digitalization.?At?the?same?time，?in?the?group?with?a?lower?degree?of?marketization，?the?development?of?digital?finance?has?promoted?the?shadow?banking?behavior?of?non-financial?enterprises.?However，?the?profitability?of?the?main?business?of?non-financial?enterprises?can?effectively?inhibit?the?boost?effect?of?the?development?of?digital?finance?on?its?shadow?banking.

Key?words：digital?finance；shadow?banking?of?non-financial?enterprices；pratt&whitney?finance；digital?economy；matthew?effect

（責(zé)任編輯：趙春江）