金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響檢驗(yàn)
——中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的證據(jù)

宋海濤（教授），楊忠海（博士生導(dǎo)師），陸 陽(yáng)

一、引言

持續(xù)提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息是上市公司的責(zé)任與義務(wù)（唐松等，2020），高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息可以為利益相關(guān)者提供決策信息支持、有利于社會(huì)資源合理配置（Dechow和Dichev，2002）以及推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（王福勝等，2021）。但出于管理層私人利益最大化以及實(shí)現(xiàn)公司股票價(jià)格最大化需求（DeFond和Zhang，2014），管理層偏好對(duì)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則靈活運(yùn)用，并借助會(huì)計(jì)信息不對(duì)稱的窗口期，實(shí)現(xiàn)對(duì)公司財(cái)務(wù)報(bào)告的修飾（Kothari 和Mizik，2016）。由此看來(lái)，以盈余管理為手段而披露的會(huì)計(jì)信息，深深地刻上了公司私利的烙印，再通過(guò)資本市場(chǎng)的信息傳遞功能，使裹挾著各種利益訴求的不真實(shí)信息相互滲透、擴(kuò)散演變，誘導(dǎo)利益相關(guān)者做出預(yù)期可能傷及自身的錯(cuò)誤判斷，進(jìn)而影響資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。因此，探討如何降低企業(yè)盈余管理水平，便成為研究公司財(cái)務(wù)的經(jīng)典主題之一。智能化時(shí)代下，科技創(chuàng)新成果第一時(shí)間遷移到金融領(lǐng)域，金融與科技的完美結(jié)合，可以發(fā)揮金融穿透式監(jiān)管效能，迫使企業(yè)提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息，從而有效降低資本市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱程度（Murinde等，2022）。

近年來(lái)，數(shù)字技術(shù)的迭代更新賦能金融服務(wù)業(yè)的迅猛發(fā)展，金融科技運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)等現(xiàn)代創(chuàng)新科技（Lim 等，2010），驅(qū)動(dòng)金融普惠至廣大而精深。信貸與支付是金融科技服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)最多的兩個(gè)領(lǐng)域，信貸領(lǐng)域主要通過(guò)金融科技對(duì)客戶資金流向、信用狀況、還款能力、產(chǎn)品市場(chǎng)信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行追蹤與分析，不僅在一定程度上緩解了資本市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱（方一卓等，2022），而且在降低企業(yè)融資費(fèi)用、緩解企業(yè)融資約束等方面發(fā)揮出重要功能；支付領(lǐng)域里廣泛運(yùn)用到金融科技進(jìn)行便捷的消費(fèi)支付，在大幅度提升金融服務(wù)效率的同時(shí)，能迅速吸納長(zhǎng)尾客戶資金（Nelaturu 等，2022），進(jìn)一步拓寬了實(shí)體企業(yè)的融資渠道。那么，金融科技推動(dòng)信息傳遞渠道的暢通，能否有效規(guī)避管理層私利行為實(shí)施，進(jìn)而降低企業(yè)的盈余管理水平？金融科技作用于企業(yè)盈余管理的渠道機(jī)制又是什么？鮮有學(xué)者對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行深入探究。面對(duì)國(guó)際國(guó)內(nèi)不確定因素的雙重疊加影響，厘清二者之間的關(guān)系，對(duì)于科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高企業(yè)信息披露質(zhì)量、降低企業(yè)盈余管理水平等方面具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

金融科技主要通過(guò)“技術(shù)溢出效應(yīng)”對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的科技進(jìn)行賦能，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體企業(yè)的影響（宋敏等，2021）。首先，金融科技通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能，進(jìn)行滴管式精準(zhǔn)放貸，將社會(huì)資本合理化配置給短期利潤(rùn)低、發(fā)展?jié)摿Υ蟆㈤L(zhǎng)期效益好的創(chuàng)新型企業(yè)；其次，金融科技拓寬金融服務(wù)渠道，加快企業(yè)信貸審批流程，提高企業(yè)貸款發(fā)放效率，紓解企業(yè)融資難、融資貴的困局；最后，金融科技面向業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自我賦能，實(shí)現(xiàn)與企業(yè)的實(shí)時(shí)交互，預(yù)防資金流入投資風(fēng)險(xiǎn)大、獲利能力低的項(xiàng)目，從而幫助企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值。綜上分析，通過(guò)金融科技構(gòu)建起合作共贏的數(shù)字化金融新生態(tài)（Morgan，2022），能有效提高企業(yè)信息透明度，在一定程度上可以發(fā)揮出抑制企業(yè)盈余管理的作用。

創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上以信息、生物和新材料技術(shù)為代表的高新技術(shù)企業(yè)，上市企業(yè)成立時(shí)間短、市場(chǎng)潛力大、發(fā)展前景好，金融科技對(duì)企業(yè)賦能效果更加明顯。有鑒于此，本文以2011 ～2020 年創(chuàng)業(yè)板上市公司為樣本數(shù)據(jù)，研究金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響，依據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020）》，參考Dechow和Dichev（2002）、王福勝等（2021）的研究方法，重新計(jì)算合成代表企業(yè)盈余管理的指標(biāo)。實(shí)證研究結(jié)果表明，金融科技發(fā)展能有效抑制企業(yè)盈余管理，在緩解內(nèi)生性問(wèn)題和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，主假設(shè)依然成立。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融科技通過(guò)公司治理、融資約束和分析師關(guān)注三個(gè)中介渠道對(duì)企業(yè)盈余管理產(chǎn)生作用。此外，金融科技對(duì)內(nèi)部控制水平高、管理費(fèi)用率低的企業(yè)以及非國(guó)有企業(yè)和東部地區(qū)企業(yè)的盈余管理抑制效果更加明顯。

本文在理論研究上的邊際貢獻(xiàn)可能有：①將金融科技的飛速發(fā)展與微觀企業(yè)盈余管理聯(lián)系起來(lái)，剖析二者之間的關(guān)系，從金融與科技融合發(fā)展視角拓展對(duì)企業(yè)盈余管理的認(rèn)知，豐富了因金融科技進(jìn)步對(duì)微觀企業(yè)財(cái)務(wù)信息披露“真實(shí)性”要求的影響因素。②智能化時(shí)代背景下，探索金融科技發(fā)展傳遞至企業(yè)內(nèi)部盈余管理的必然路徑，剖析金融科技抑制企業(yè)盈余管理的內(nèi)外部因素，并通過(guò)有效的實(shí)證手段進(jìn)行檢驗(yàn)。③基于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，及考慮微觀企業(yè)異質(zhì)性，在促進(jìn)科技賦能金融發(fā)展、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量等方面提出建設(shè)性的意見(jiàn)。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）金融科技與盈余管理

金融科技（FinTech）一詞最早出現(xiàn)于20 世紀(jì)70 年代，代表金融（Financial）與技術(shù)（Technology）的協(xié)同融合，原表示銀行業(yè)務(wù)與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及科學(xué)管理的結(jié)合。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、智能投顧及物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)的普及，智能技術(shù)內(nèi)嵌于金融活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)，擴(kuò)充了金融服務(wù)崗位、延展了金融內(nèi)涵邊界、減小了傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)（Gomber 等，2018）。2016 年，金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）指出“金融科技是由科學(xué)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新，旨在運(yùn)用最新科技前沿創(chuàng)新金融產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程、運(yùn)營(yíng)模式等，以實(shí)現(xiàn)通過(guò)金融創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提質(zhì)增效的目的。”

盈余管理是在會(huì)計(jì)準(zhǔn)則框架下，管理者依據(jù)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷或者安排經(jīng)營(yíng)及財(cái)務(wù)活動(dòng)以實(shí)現(xiàn)其盈余目標(biāo)的一種經(jīng)濟(jì)行為（Dechow 等，2010），具體表現(xiàn)為應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理兩種形式。對(duì)已有盈余管理影響因素的研究成果總結(jié)歸納，從三個(gè)方面進(jìn)行論述：①環(huán)境因素。從宏觀環(huán)境來(lái)看，企業(yè)外部環(huán)境不確定性的增加導(dǎo)致了上市公司盈余管理程度的增加（黃孝武等，2021），但隨著銀行業(yè)數(shù)字化程度的持續(xù)提升，又迫使上市公司不斷提高會(huì)計(jì)信息的披露質(zhì)量，從而能有效降低企業(yè)的盈余管理（孟慶斌和劉嵐溪，2021）。②資本市場(chǎng)因素。對(duì)上市公司信息披露產(chǎn)生重要影響的薩班斯—奧克斯利（SOX）法案實(shí)施后，公司盈余管理水平顯著下降，具體表現(xiàn)為應(yīng)計(jì)盈余管理減少和真實(shí)盈余管理增加（Cohen等，2008），但隨著資本市場(chǎng)數(shù)字化信息環(huán)境不斷改善，又可以有效抑制企業(yè)真實(shí)盈余管理行為（彭雅哲和汪昌云，2022）。③技術(shù)因素。移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，因網(wǎng)絡(luò)媒體報(bào)道而誘發(fā)的投資者異常關(guān)注，對(duì)上市公司造成了較大的外部壓力，迫使管理層采取更多的盈余管理行為（王福勝等，2021）。此外，金融關(guān)聯(lián)（孟巖和周航，2018）、科技創(chuàng)新（宋巖等，2017）、公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平（羅進(jìn)輝和巫奕龍，2021）等技術(shù)創(chuàng)新均能顯著抑制企業(yè)的盈余管理行為。

綜上所述，依據(jù)道德風(fēng)險(xiǎn)理論，用戶在第三方科技平臺(tái)上的活動(dòng)軌跡均以數(shù)據(jù)形式存儲(chǔ)，第三方科技平臺(tái)再嵌入金融互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，并對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，篩選出所有的結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)，據(jù)此進(jìn)行用戶畫像，從而約束企業(yè)管理層道德風(fēng)險(xiǎn)，有效抑制因管理者為實(shí)現(xiàn)個(gè)人私利而進(jìn)行的盈余管理行為；基于委托代理理論，金融科技能降低委托人、債權(quán)人和代理人之間的信息不對(duì)稱，提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量，緩解企業(yè)融資約束，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降低企業(yè)盈余管理的目的。綜合以上分析，本文提出：

H1：金融科技的縱深發(fā)展能抑制企業(yè)盈余管理。

（二）金融科技影響盈余管理渠道機(jī)制分析

金融科技的本源是金融，科技創(chuàng)新使金融服務(wù)更加便捷和流暢，金融科技的迅速崛起有其自身的邏輯機(jī)制和影響渠道。本文以金融功能理論、金融中介理論和金融創(chuàng)新理論為邏輯起點(diǎn)，通過(guò)科技創(chuàng)新嵌入金融業(yè)全流程視角，研究金融科技影響企業(yè)盈余管理的渠道機(jī)制。

1.微觀層面?；诮鹑诠δ芾碚摰倪壿嬈瘘c(diǎn)，金融科技促進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化，降低企業(yè)盈余管理水平。一方面，有效管控金融風(fēng)險(xiǎn)倒逼公司治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化?？萍嫉牡?jí)推動(dòng)金融領(lǐng)域爆發(fā)式變革，衍生出新的金融業(yè)態(tài)和金融風(fēng)險(xiǎn)（唐松等，2020），倒逼上市公司治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化；另一方面，要素最優(yōu)配置要求從供給側(cè)調(diào)整公司治理結(jié)構(gòu)。物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)主導(dǎo)的萬(wàn)物互聯(lián)技術(shù)助力金融市場(chǎng)擴(kuò)充服務(wù)邊界（李春濤等，2020）、激發(fā)經(jīng)濟(jì)主體潛在投融資需求、從供給側(cè)調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)資源要素的最優(yōu)配置。公司治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠抑制企業(yè)進(jìn)行盈余管理的行為，Klein（2002）研究發(fā)現(xiàn)，董事會(huì)和審計(jì)委員會(huì)的獨(dú)立性與盈余管理之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，特別是董事會(huì)和審計(jì)委員會(huì)由少數(shù)外部董事組成時(shí)，效果更明顯?？梢?jiàn)，金融科技通過(guò)公司治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化降低了企業(yè)盈余管理水平。綜合以上分析，本文提出：

H2：金融科技可以通過(guò)公司治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化，抑制企業(yè)盈余管理。

2.中觀層面。基于金融中介理論的邏輯起點(diǎn)，金融科技可以緩解企業(yè)融資約束，減少企業(yè)盈余管理動(dòng)機(jī)。建立在現(xiàn)代信息技術(shù)基礎(chǔ)上的金融科技可以為企業(yè)提供普惠精準(zhǔn)的金融服務(wù)，減少資本市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱和企業(yè)交易成本，拓寬企業(yè)融資渠道，進(jìn)而降低企業(yè)盈余管理。第一，金融科技降低了信息不對(duì)稱程度。區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，使區(qū)塊鏈上的每一筆數(shù)據(jù)均貼上不可偽造、不可篡改的標(biāo)簽，并具有可追溯和保護(hù)隱私的功能（Nelaturu 等，2022），金融系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以全面捕捉企業(yè)的信用數(shù)據(jù)，因此，金融科技在一定程度上提高了資本市場(chǎng)信息披露的透明度。第二，金融科技降低了企業(yè)融資成本。機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合使得金融機(jī)構(gòu)可以自動(dòng)評(píng)估企業(yè)信用等級(jí)，大幅度降低供需兩側(cè)的金融信貸風(fēng)險(xiǎn)和邊際成本。此外，金融科技從資金供給側(cè)技術(shù)創(chuàng)新出發(fā)，精準(zhǔn)衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平，深度挖掘企業(yè)融資需求，結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況提供金融服務(wù)，金融系統(tǒng)靈活多樣的服務(wù)方式降低了企業(yè)融資成本（胡濱和任喜萍，2021）。第三，金融科技拓寬了企業(yè)融資渠道?？萍忌?jí)與普及降低了進(jìn)入金融領(lǐng)域的門檻，金融服務(wù)擺脫了傳統(tǒng)物理網(wǎng)點(diǎn)的桎梏，金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員縮減、固定資產(chǎn)投資與邊際成本減少，用戶終端可以實(shí)時(shí)進(jìn)行金融交易。由此可見(jiàn)，金融科技擴(kuò)展了金融服務(wù)的組織邊界、改變了金融運(yùn)行模式，連接起資金供給者和需求者。綜合以上分析，本文提出：

H3：金融科技通過(guò)緩解融資約束抑制企業(yè)盈余管理。

基于金融創(chuàng)新理論的邏輯起點(diǎn)，金融科技為分析師提供盈余數(shù)據(jù)，降低企業(yè)盈余管理程度。金融科技是集大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等底層技術(shù)，金融公司、銀行系統(tǒng)、科技公司等實(shí)體服務(wù)公司，以及軟件、應(yīng)用程序、手機(jī)等終端消費(fèi)環(huán)節(jié)組成的以技術(shù)創(chuàng)新為前提、具有普惠金融特性的金融生態(tài)系統(tǒng)（Morgan，2022）。分析師作為資本市場(chǎng)中的信息中轉(zhuǎn)站，已成為連接企業(yè)和投資者的信息蓄水池。對(duì)于金融科技和數(shù)字化發(fā)展對(duì)分析師市場(chǎng)的影響，學(xué)者們從不同角度進(jìn)行了研究，得出了不同的結(jié)論：第一，從信息市場(chǎng)供應(yīng)角度看，以中國(guó)金融科技企業(yè)和上市公司數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)金融科技平臺(tái)的建立，降低了分析師報(bào)道的市場(chǎng)份額，即金融科技與分析師盈余預(yù)測(cè)之間產(chǎn)生替代效應(yīng)（丁娜等，2020）。第二，從市場(chǎng)效率角度看，金融科技的發(fā)展為分析師提供了更加客觀、準(zhǔn)確、透明的交易數(shù)據(jù)，再通過(guò)算法、模型及云計(jì)算等技術(shù)預(yù)測(cè)出企業(yè)未來(lái)的盈余狀況，輔助分析師做出更精準(zhǔn)的盈余預(yù)測(cè)（Allen等，2022）。此外，分析師為了盡可能全面地掌握上市公司動(dòng)態(tài)，還會(huì)利用自身社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資源（劉亞輝等，2022）、捕捉網(wǎng)絡(luò)媒體信息（楊凡和張玉明，2020）等各種途徑搜集信息，以此來(lái)提高分析師對(duì)企業(yè)盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。由此推測(cè)，金融科技可以為分析師提供更加全面、可靠的盈余數(shù)據(jù)，有效降低企業(yè)盈余管理程度。綜合以上分析，本文提出：

H4：金融科技通過(guò)分析師提供更精準(zhǔn)的盈余信息抑制企業(yè)盈余管理。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

本文以我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象，選取2011 ～2020 年的面板數(shù)據(jù)，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：①剔除創(chuàng)業(yè)板上市公司中金融類、房地產(chǎn)類企業(yè)；②剔除ST、PT 類企業(yè)，和資不抵債、股票受中國(guó)證監(jiān)會(huì)特別公告處理及主要變量缺失較多的公司樣本數(shù)據(jù)；③為防止離群值對(duì)實(shí)證結(jié)果的干擾，對(duì)選取的全部連續(xù)變量進(jìn)行雙側(cè)1%的縮尾處理。最終，得到5393個(gè)公司—年度觀測(cè)數(shù)據(jù)。上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，區(qū)域發(fā)展指標(biāo)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，金融科技計(jì)量選自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020）》中的省級(jí)及直轄市層面數(shù)據(jù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量為盈余管理（EM）。借鑒Dechow 和Dichev（2002）對(duì)傳統(tǒng)的Jones 模型進(jìn)行修正的處理方法，考慮針對(duì)收入確認(rèn)的盈余管理模型作為測(cè)度上市公司盈余管理水平（EMi，t）的代理變量，具體算法見(jiàn)式（1）～（3）。

首先，按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引》（2012 年修訂），對(duì)全樣本按行業(yè)進(jìn)行分組，依每一行業(yè)和會(huì)計(jì)年度，運(yùn)用回歸模型（1）進(jìn)行多元線性回歸并得到對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)。

式中：TMi，t=NIi，t-CFOi，t，表示總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（指經(jīng)營(yíng)性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)）；NIi，t表示凈利潤(rùn)；CFOi，t表示經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量；Ai，t-1表示公司i在t-1年年末的總資產(chǎn)；Δ REVi，t表示第t年?duì)I業(yè)收入與第t-1年?duì)I業(yè)收入之差；Δ ARi，t表示第t年應(yīng)收賬款與第t-1年應(yīng)收賬款之差；PPEi，t表示固定資產(chǎn)。

其次，將模型（1）的回歸系數(shù)代入模型（2），得到各公司i在每一年及其所屬行業(yè)的非操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)NEAi，t。

最后，參考王福勝等（2021）計(jì)算盈余管理的方法，運(yùn)用模型（3）計(jì)算操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，并對(duì)結(jié)果取絕對(duì)值，絕對(duì)值越大表示公司的盈余管理程度越高，反之亦然。

2.解釋變量為金融科技（Fintech）。依據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020）》，該指標(biāo)體系可以綜合衡量一個(gè)地區(qū)金融科技總體發(fā)展水平（郭峰等，2020）。從時(shí)間序列上看，指標(biāo)體系中的數(shù)字化程度離散性較大，且從數(shù)字化程度的省級(jí)橫截面數(shù)據(jù)看，構(gòu)成該維度的二級(jí)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果，會(huì)因區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡而產(chǎn)生較大差異，故本文選取金融科技總指數(shù)（Aggregate）、金融科技覆蓋廣度（Breadth）和金融科技使用深度（Depth）三個(gè)指標(biāo)分別計(jì)量金融科技變量。

3.中介變量。

（1）公司治理。借鑒吳永鋼和蔣銘磊（2021）采用主成分分析法合成公司治理綜合指數(shù)的方法，選取高管持股比例、兩職合一、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例及股權(quán)集中度五個(gè)公司治理相關(guān)指標(biāo)，計(jì)算五個(gè)指標(biāo)的主成分得分，其中高管持股比例和股權(quán)集中度的載荷系數(shù)居前兩位，再分別用其比重作為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，并同新合成的公司治理最小值的絕對(duì)值相加，最終計(jì)算出用以反映公司治理水平的綜合指數(shù)（GCI）。

（2）融資約束。綜合利用公司各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)測(cè)度企業(yè)融資約束的指數(shù)主要有三種：SA 指數(shù)、KZ 指數(shù)和WW指數(shù)，其中，KZ指數(shù)和WW指數(shù)的計(jì)算選取了個(gè)別內(nèi)生變量，有可能造成結(jié)果偏誤，因此本文借鑒Hadlock和Pierce（2010）得到的計(jì)算公式SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age測(cè)度企業(yè)融資約束，式中：Size表示企業(yè)某年總資產(chǎn)，Age表示企業(yè)從成立時(shí)起至觀察年份的年齡。

（3）分析師關(guān)注。用某年度內(nèi)某公司被分析師跟蹤分析的數(shù)量衡量分析師關(guān)注（Analyst），該數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.控制變量。結(jié)合已有研究成果及本文研究對(duì)象的相關(guān)性，具體控制變量選取如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)定

參考Chen 等（2022）、李春濤等（2020）的研究模型，本文構(gòu)建主回歸模型來(lái)反映金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響，見(jiàn)模型（4）：

其中：EMi，t表示公司i第t年的盈余管理；Fintechm，t表示m 省第t 年的金融科技發(fā)展水平；∑Controls 表示所有控制變量；δi表示個(gè)體固定效應(yīng)；∑Ind和∑Year分別表示行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；εi，t表示隨機(jī)誤差。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)金融科技是否通過(guò)公司治理、融資約束和分析師關(guān)注度三個(gè)不同層次對(duì)企業(yè)盈余管理產(chǎn)生影響，本文借鑒唐松等（2020）、溫忠麟和葉寶娟（2014）的研究成果，構(gòu)建本文的渠道機(jī)制檢驗(yàn)，如模型（5）～（7）：

其中：Mediatori，t代表本文選取的三個(gè)中介變量；μi，t、τi，t、γi，t分別表示隨機(jī)誤差；其余項(xiàng)目同上說(shuō)明。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)表2 的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，盈余管理（EM）的均值為0.049，中位數(shù)為0.032，略低于A股主板上市企業(yè)的盈余管理平均水平，標(biāo)準(zhǔn)差為0.056，說(shuō)明創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)之間的盈余管理差別較大。反映省級(jí)金融科技水平的三個(gè)變量，最大值和最小值之間的差距較大，反映出各地區(qū)金融科技水平參差不齊。中介變量中，公司治理最小值為0.617，最大值為3.573，由此可知，不同公司之間的治理水平差距較大；分析師關(guān)注的標(biāo)準(zhǔn)差為9.075，說(shuō)明不同公司被分析師關(guān)注的次數(shù)存在較大差異，有些公司甚至在一段時(shí)期內(nèi)從未被分析師關(guān)注過(guò)。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（二）實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

1.基準(zhǔn)回歸。表2報(bào)告了金融科技總指數(shù)、金融科技覆蓋廣度和金融科技使用深度對(duì)企業(yè)盈余管理的固定效應(yīng)模型（4）的回歸結(jié)果，并且每一列均控制了行業(yè)和年份固定效應(yīng)，其中第（1）、（3）、（5）列僅以數(shù)字化程度作為控制變量，第（2）、（4）、（6）列為本文選取的全部控制變量的回歸結(jié)果。由表3可見(jiàn)，在僅以數(shù)字化程度（Digital）作為控制變量的情況下，金融科技總指數(shù)和金融科技覆蓋廣度的系數(shù)回歸結(jié)果在5%的水平上顯著為負(fù)，金融科技使用深度的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)；在考慮全部控制變量的情況下，金融科技的縱深發(fā)展對(duì)企業(yè)盈余管理均在5%的水平上顯著為負(fù)，這說(shuō)明金融科技發(fā)展對(duì)企業(yè)盈余管理發(fā)揮了顯著的抑制效應(yīng)，H1得證。

表3 金融科技與企業(yè)盈余管理的回歸分析結(jié)果

2.內(nèi)生性問(wèn)題。

（1）工具變量（IV）法。為了克服因遺漏變量而導(dǎo)致的金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理回歸結(jié)果的測(cè)量誤差問(wèn)題，借鑒金燦陽(yáng)等（2022）的研究方法，構(gòu)建我國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（Dige），并作為本文解釋變量金融科技的工具變量（IV）。中國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系包括數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字創(chuàng)新、政府?dāng)?shù)字治理、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化等5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，以及移動(dòng)電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率、R&D 經(jīng)費(fèi)、政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)等20 個(gè)二級(jí)指標(biāo)，可以有效避免遺漏變量問(wèn)題。具體分析如下：①相關(guān)性。通過(guò)文獻(xiàn)歸納定性分析得出（Gomber 等，2018；郭峰等，2020），金融科技推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)奠定了金融科技持續(xù)迭代創(chuàng)新的技術(shù)基礎(chǔ)，因此，二者之間具有顯著的相關(guān)性。②外生性。區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依托于數(shù)字設(shè)施投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，影響區(qū)域內(nèi)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（唐松等，2020）和生產(chǎn)要素配置（宋敏等，2021），進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)盈余管理行為影響不顯著。因此，以省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)作為工具變量滿足相關(guān)性和外生性假設(shè)。工具變量法采用2SLS，回歸結(jié)果如表4所示。

表4 工具變量回歸結(jié)果

表4第（1）～（3）列為第一階段回歸結(jié)果，IV對(duì)三個(gè)金融科技變量的影響均在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與金融科技高度相關(guān)。第（4）～（6）列的第二階段回歸結(jié)果顯示，金融科技的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明緩解潛在內(nèi)生性后，H1依然成立。

其中：Treati為實(shí)驗(yàn)組指示變量；Postt為時(shí)點(diǎn)指示變量，樣本觀測(cè)值在2016 年及以后取值為1，否則取值為0；?i，t表示隨機(jī)誤差；Treati×Postt的系數(shù)ω2記錄跟蹤政策變更的影響程度，即DID效應(yīng)；其余項(xiàng)目同上說(shuō)明。

表5第（1）列為僅控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，Treat×Post的系數(shù)估計(jì)值在5%的水平上顯著為負(fù)；第（2）列為引入主回歸中宏觀、微觀特征控制變量的實(shí)證檢驗(yàn)，Treat×Post 的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。綜合實(shí)證分析可知，《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》政策發(fā)布后，隨著金融科技的快速發(fā)展，相比較于控制組樣本，創(chuàng)業(yè)板上市公司中固定資產(chǎn)占比較大企業(yè)的盈余管理行為受到顯著抑制。

表5 雙重差分（DID）回歸結(jié)果

參考錢雪松和方勝（2021）的研究方法，表5 第（3）列為DID無(wú)偏估計(jì)假定的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，Treat與事前年份虛擬變量（Year2011 ～Year2015）交乘項(xiàng)的系數(shù)均不顯著，表明在政策實(shí)施前，實(shí)驗(yàn)組和控制組公司的盈余管理差異不顯著，符合DID 平行趨勢(shì)假定；Treat 與事后年份虛擬變量（Year2016 ～Year2020）的交乘項(xiàng)除2019 年在1%的水平上顯著為負(fù)外，其余系數(shù)為負(fù)但均不顯著，這說(shuō)明金融科技發(fā)展可以抑制企業(yè)盈余管理但具有一定的滯后性。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變回歸模型。本文計(jì)算的盈余管理數(shù)據(jù)在0 處存在左歸并，且為正值連續(xù)分布變量，借鑒唐松等（2020）的檢驗(yàn)策略，本文采用Tobit 模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，并使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸，如表6 第（1）～（3）列所示，金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響均在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。同時(shí)，控制變量中引入“行業(yè)×?xí)r間”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)，回歸結(jié)果如表6第（4）～（6）列所示，金融科技依然與企業(yè)盈余管理顯著負(fù)相關(guān)，H1得證。

表6 Tobit模型與“行業(yè)×?xí)r間”聯(lián)合固定效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.替換變量。

（1）替換被解釋變量?；贘ones（1991）的研究和Dechow 等（1995）設(shè)計(jì)得到的修正的Jones 模型，計(jì)算不可操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，作為企業(yè)應(yīng)計(jì)盈余管理程度的代理變量，回歸結(jié)果如表7第（1）列所示。金融科技在5%的水平上顯著抑制了企業(yè)盈余管理水平。參考已有研究成果（羅進(jìn)輝和巫奕龍，2021；莫冬燕等，2023），計(jì)算企業(yè)真實(shí)盈余管理指標(biāo)值，并作為被解釋變量，由表7 第（2）列可知，金融科技在1%的水平上顯著抑制了企業(yè)真實(shí)性盈余管理活動(dòng)；另外，金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響可能存在滯后性，表7 第（3）列為滯后一期的企業(yè)盈余管理指標(biāo)，可以看出，金融科技在1%的水平上顯著降低了企業(yè)盈余管理。

表7 替換變量穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（2）替換解釋變量。借鑒李春濤等（2020）的數(shù)據(jù)爬取技術(shù)，通過(guò)技術(shù)分析手段，選取48 個(gè)能代表金融科技的關(guān)鍵詞，構(gòu)建文本庫(kù)，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，爬取百度新聞高級(jí)檢索頁(yè)面的網(wǎng)頁(yè)源代碼并提取搜索結(jié)果數(shù)量。由于該指標(biāo)存在大量數(shù)據(jù)，且其分布存在右偏型，因此，對(duì)該指標(biāo)取自然對(duì)數(shù)，作為衡量金融科技發(fā)展水平的代理變量。由表7第（4）列所知，金融科技在1%的水平上顯著抑制了企業(yè)盈余管理水平。

記者從廣東海事局獲悉，隨著共建“平安西江”行動(dòng)的持續(xù)推進(jìn)，其先行先試示范作用意義越來(lái)越大，也形成了很好的海事監(jiān)管品牌效應(yīng)。下一步，廣東海事局將積極布局2019年的工作任務(wù)，力促“平安西江”行動(dòng)再上新臺(tái)階。

3.控制金融發(fā)展水平。省域金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，有利于緩解企業(yè)融資困境，降低企業(yè)融資成本，從而減少企業(yè)盈余管理動(dòng)機(jī)。因此，企業(yè)盈余管理行為的減少有可能是區(qū)域金融發(fā)展水平提升的結(jié)果，而不一定是金融科技發(fā)展抑制的。有鑒于此，本文以樊綱金融市場(chǎng)化程度指數(shù)（FinDev）和每年度省域內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)化后的各地區(qū)金融信息服務(wù)企業(yè)單位數(shù)量（Branch）作為測(cè)度金融發(fā)展水平的代理變量，分別加入原有控制變量中進(jìn)行回歸。表8 第（1）～（3）列為加入FinDev控制變量的回歸結(jié)果，同時(shí)考慮到2015年12月31日頒布的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》和2020 年突發(fā)公共事件，剔除相關(guān)影響因素后，選取2016～2019年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第（4）～（6）列為加入Branch 控制變量的回歸結(jié)果。由表8 控制金融發(fā)展水平的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果可知，無(wú)論是縮減樣本期限，還是控制不同金融發(fā)展水平的代理變量，金融科技發(fā)展對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的盈余管理均具有顯著的抑制性作用，說(shuō)明主回歸結(jié)果是可靠的。

表8 控制金融發(fā)展水平的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（四）渠道機(jī)制檢驗(yàn)

以上實(shí)證分析結(jié)果表明，隨著金融科技的發(fā)展，企業(yè)盈余管理行為受到顯著抑制，但金融科技影響企業(yè)盈余管理機(jī)制的“黑箱”依然未能破解，鑒于此，本文嘗試以微觀層面的金融功能觀、中觀層面的金融中介觀和金融創(chuàng)新觀作為理論檢驗(yàn)的邏輯起點(diǎn)，利用模型（5）～（7）深入探究金融科技影響企業(yè)盈余管理的渠道機(jī)制。

1.金融科技、公司治理與企業(yè)盈余管理。微觀層面的金融功能觀認(rèn)為，金融機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)變革和金融產(chǎn)品創(chuàng)新演化促使金融功能迭代升級(jí)（Gomber 等，2018），金融功能邊界的逐級(jí)擴(kuò)展，使得金融科技成為金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的新途徑。企業(yè)通過(guò)金融科技平臺(tái)實(shí)時(shí)捕捉市場(chǎng)需求變化，輔助企業(yè)快速精準(zhǔn)做出生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策并適時(shí)調(diào)整產(chǎn)品生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，公開(kāi)透明的信息流、物流和資本流以及供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，使得企業(yè)利益相關(guān)者獲取信息更加便捷，參與公司治理的機(jī)會(huì)更多。為了滿足利益相關(guān)方的訴求，企業(yè)需及時(shí)調(diào)整治理結(jié)構(gòu)，而完善的治理結(jié)構(gòu)將直接影響企業(yè)盈余管理水平（袁蓉麗等，2021）。本文檢驗(yàn)了公司治理在金融科技和企業(yè)盈余管理之間的中介效應(yīng)，回歸結(jié)果表明，金融科技顯著促進(jìn)了公司治理結(jié)構(gòu)的調(diào)整，并且公司治理均在5%的水平上顯著抑制了企業(yè)盈余管理，說(shuō)明微觀層面的公司治理在金融科技和企業(yè)盈余管理間發(fā)揮了中介效應(yīng)。

2.金融科技、融資約束與企業(yè)盈余管理。中觀層面的金融中介觀認(rèn)為，降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度、融資成本以及拓寬企業(yè)融資渠道并最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值增值，是金融中介觀核心理論（Gabor 和Brooks，2017）。金融科技減小了數(shù)字鴻溝，降低了金融機(jī)構(gòu)服務(wù)門檻和成本，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)式滴灌助企紓困，金融科技使金融真正做到普惠民生。金融科技有利于緩解企業(yè)融資約束，企業(yè)不用再為滿足資本市場(chǎng)預(yù)期而采取盈余管理活動(dòng)（Palumbo 和Rosati，2022）。據(jù)此推測(cè)，中觀層面的融資約束在金融科技和企業(yè)盈余管理間發(fā)揮中介效應(yīng)。融資約束作為中介變量的實(shí)證回歸結(jié)果顯示，金融科技顯著降低了企業(yè)外部融資約束，融資約束對(duì)企業(yè)盈余管理的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明金融科技通過(guò)緩釋融資約束有效抑制了企業(yè)盈余管理動(dòng)機(jī)，即融資約束在金融科技和企業(yè)盈余管理間發(fā)揮了中介效應(yīng)。

3.金融科技、分析師關(guān)注與企業(yè)盈余管理。中觀層面的金融創(chuàng)新觀認(rèn)為，依托技術(shù)創(chuàng)新的特色化金融產(chǎn)品和服務(wù)，能深度挖掘客戶需求缺口，并通過(guò)海量數(shù)據(jù)為客戶價(jià)值創(chuàng)造提供信息支持（Chen 等，2022）。金融科技匯集海量金融數(shù)據(jù)、構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)防范模型及運(yùn)用人工智能算法，為企業(yè)利益相關(guān)者正確決策及降低風(fēng)險(xiǎn)程度提供決策有用信息，同時(shí)金融還可以甄別高風(fēng)險(xiǎn)交易、智能測(cè)度金融異常活動(dòng)，發(fā)揮金融交易全流程監(jiān)管優(yōu)勢(shì)，從而有效提升金融監(jiān)管效率。分析師關(guān)注是企業(yè)外部治理機(jī)制之一，作為資本市場(chǎng)中重要的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管者和信息收集者，分析師在金融科技和企業(yè)盈余管理間發(fā)揮中介效應(yīng)。由分析師關(guān)注的渠道機(jī)制回歸結(jié)果可知，金融科技顯著提高了分析師關(guān)注質(zhì)量，分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)盈余管理的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明金融科技通過(guò)分析師關(guān)注降低了企業(yè)盈余管理程度。

（五）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)異質(zhì)性。一是內(nèi)部控制。高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠抑制企業(yè)應(yīng)計(jì)盈余管理（劉斌等，2021），這在理論界和實(shí)務(wù)界已得到公認(rèn)。研究金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響，可以按照企業(yè)內(nèi)部控制程度分組進(jìn)行檢驗(yàn)。本文依據(jù)迪博（DIB）內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布的內(nèi)部控制指數(shù)（ICE），以該指數(shù)的67%和33%分位數(shù)為門限，將樣本數(shù)據(jù)分為強(qiáng)內(nèi)部控制組和弱內(nèi)部控制組，并將內(nèi)部控制指數(shù)作為控制變量，重新分組進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表第9（1）～（2）列所示。由結(jié)果可知，在強(qiáng)內(nèi)部控制組中，金融科技在5%的水平上顯著抑制企業(yè)盈余管理，但對(duì)于弱內(nèi)部控制組而言，金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響不顯著。

二是管理費(fèi)用率。管理費(fèi)用是在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中發(fā)生的非生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)消耗，企業(yè)發(fā)生管理費(fèi)用金額的多少能夠反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平的高低。管理費(fèi)用率是一定期間的管理費(fèi)用和營(yíng)業(yè)收入的比率，說(shuō)明企業(yè)1元錢收入中管理費(fèi)用支出所占的比例。以管理費(fèi)用率的50%分位數(shù)作為分組依據(jù)，小于50%分位數(shù)的為低管理費(fèi)用率組，大于50%分位數(shù)的為高管理費(fèi)用率組，金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理影響的管理費(fèi)用率異質(zhì)性分組回歸結(jié)果如表9第（3）～（4）列所示。由此可見(jiàn)，低管理費(fèi)用率組的金融科技顯著抑制企業(yè)盈余管理，而在高管理費(fèi)用率組中該影響不顯著。

三是企業(yè)產(chǎn)權(quán)。我國(guó)國(guó)有企業(yè)憑借獨(dú)特的“自然稟賦”而擁有較強(qiáng)的融投資能力，而對(duì)于中小民營(yíng)企業(yè)特別是科技型民營(yíng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，卻因其承擔(dān)較高創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，時(shí)常面臨融資困境。如上文實(shí)證分析結(jié)果，金融科技通過(guò)緩解融資約束而抑制了企業(yè)盈余管理。那么，金融科技對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的盈余管理又能產(chǎn)生怎樣的抑制效果呢？由表9第（5）～（6）列可知，金融科技對(duì)非國(guó)有企業(yè)盈余管理的抑制效應(yīng)在5%的水平上顯著，而對(duì)國(guó)有企業(yè)盈余管理的影響不顯著。這表明，金融科技通過(guò)紓解非國(guó)有企業(yè)的融資約束降低了企業(yè)盈余管理動(dòng)機(jī)和行為。

2.區(qū)域異質(zhì)性。地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，一直是我國(guó)政府著力解決的經(jīng)濟(jì)發(fā)展問(wèn)題之一。不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融科技發(fā)展程度及智能科技基礎(chǔ)設(shè)施存在明顯差異，為進(jìn)一步考察區(qū)域金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理影響的異質(zhì)性，本文將全部樣本劃分為東部、中部和西部三個(gè)地區(qū)，并對(duì)子樣本進(jìn)行回歸。由實(shí)證回歸結(jié)果（見(jiàn)表10）可知，東部地區(qū)子樣本為4281 個(gè)，占全部樣本數(shù)的79.38%，說(shuō)明東部地區(qū)聚集了創(chuàng)業(yè)板大部分上市公司，從回歸結(jié)果來(lái)看，東部地區(qū)的金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明東部地區(qū)高水平的金融科技極大地抑制了企業(yè)盈余管理；中部地區(qū)和西部地區(qū)金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果并不顯著，說(shuō)明中西部地區(qū)受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平所限，金融科技程度較低，對(duì)企業(yè)盈余管理暫時(shí)沒(méi)有發(fā)揮出應(yīng)有的抑制性作用。

五、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

金融與科技的深度融合，構(gòu)建起能夠支撐實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大的金融生態(tài)系統(tǒng)，已成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。本文借助2011 ～2020 年創(chuàng)業(yè)板上市公司面板數(shù)據(jù)，就金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的影響效應(yīng)、渠道機(jī)制和異質(zhì)性展開(kāi)研究，主要得出如下結(jié)論：第一，金融科技的縱深發(fā)展顯著抑制了企業(yè)的盈余管理，在緩解內(nèi)生性問(wèn)題以及替換回歸模型、控制金融發(fā)展水平、縮減樣本期限等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，該結(jié)論依然成立。第二，渠道機(jī)制檢驗(yàn)表明，金融科技通過(guò)微觀促進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu)完善、中觀緩解融資約束、輔助分析師預(yù)測(cè)三個(gè)渠道抑制企業(yè)盈余管理。第三，異質(zhì)性分析結(jié)論得出，在內(nèi)部控制程度高、管理費(fèi)用率低的企業(yè)，以及非國(guó)有企業(yè)和處于我國(guó)東部地區(qū)的企業(yè)，金融科技對(duì)企業(yè)盈余管理的抑制效果更加顯著。

（二）啟示

本文研究結(jié)論對(duì)加快我國(guó)金融科技發(fā)展、降低企業(yè)盈余管理水平、提升會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量以及保護(hù)利益相關(guān)者權(quán)益、促進(jìn)區(qū)域均衡發(fā)展和推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等方面具有一定的啟示。

第一，加大科技賦能金融服務(wù)力度，提升金融穿透式監(jiān)管能力。從政策層面引導(dǎo)和支持先進(jìn)科技賦能金融服務(wù)體系，用科技推動(dòng)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，助力金融科技與資本市場(chǎng)深度融合，從技術(shù)發(fā)展層面創(chuàng)新和融合先進(jìn)技術(shù)以重構(gòu)移動(dòng)支付架構(gòu)體系，制定標(biāo)準(zhǔn)的條碼支付互聯(lián)互通，探索人臉識(shí)別支付技術(shù)的安全應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)支付工具安全與便捷的有效統(tǒng)一。加強(qiáng)人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算的技術(shù)在金融監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用，健全數(shù)字化規(guī)則庫(kù)，對(duì)資金流向進(jìn)行全流程監(jiān)管，通過(guò)系統(tǒng)接口精準(zhǔn)傳輸至金融監(jiān)管中心，滿足金融監(jiān)管要求。

第二，提升金融科技服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的力度，抑制企業(yè)盈余管理?？萍荚诮鹑陬I(lǐng)域的拓展與融合，最根本的目的在于服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。為防止企業(yè)出現(xiàn)脫實(shí)向虛、資金空轉(zhuǎn)等問(wèn)題提供決策支持，具體舉措如下：一是提升金融服務(wù)效率，助推企業(yè)治理結(jié)構(gòu)完善。構(gòu)建金融綜合服務(wù)平臺(tái)，縮減金融業(yè)務(wù)辦理時(shí)間，提升服務(wù)客戶識(shí)別效率，通過(guò)金融科技為企業(yè)提供更多的產(chǎn)品、市場(chǎng)、資本、人才等信息，積極參與企業(yè)治理結(jié)構(gòu)調(diào)整，為企業(yè)健康、平穩(wěn)、有序地開(kāi)展生產(chǎn)活動(dòng)提供信息支持。二是通過(guò)金融科技創(chuàng)新豐富企業(yè)融資渠道。創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)金融資源，增強(qiáng)線上金融服務(wù)能力，繼續(xù)發(fā)揮線下金融服務(wù)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建線上線下良性互補(bǔ)的投融資經(jīng)營(yíng)發(fā)展模式，給予金融科技企業(yè)政策優(yōu)惠，鼓勵(lì)金融科技企業(yè)參與企業(yè)層面的金融開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，以豐富非金融類企業(yè)的融資渠道。三是調(diào)整金融產(chǎn)品供給側(cè)，助力分析師精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)分析客戶特征，滿足不同客戶的個(gè)性化需求，通過(guò)提升金融科技數(shù)據(jù)處理、分析與預(yù)測(cè)能力，為客戶提供簡(jiǎn)單易懂的金融產(chǎn)品與服務(wù)，滿足不同用戶的差異化風(fēng)險(xiǎn)偏好，通過(guò)對(duì)金融產(chǎn)品供給側(cè)數(shù)據(jù)信息的抓取，輔助分析師對(duì)企業(yè)盈余進(jìn)行預(yù)測(cè)，以提高分析師預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性。

第三，提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，協(xié)同推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。金融科技抑制企業(yè)盈余管理的最終目的是提高企業(yè)披露會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量，高質(zhì)量的企業(yè)會(huì)計(jì)信息不僅能有效保護(hù)相關(guān)者利益，而且是企業(yè)優(yōu)化資源配置、提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力的成果展示。現(xiàn)階段，政府應(yīng)著力推進(jìn)中西部地區(qū)金融科技的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加強(qiáng)對(duì)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入、加大對(duì)內(nèi)部控制較弱企業(yè)和管理費(fèi)用較高企業(yè)的監(jiān)管力度，這些措施對(duì)于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展及推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等方面均具有十分重要的戰(zhàn)略意義。

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