數字金融與企業跨國并購：事實考察與機理分析*

金祥義 張文菲

（蘭州大學經濟學院 甘肅蘭州 730000）

一、引 言

隨著全球化生產分工模式的碎片化，國際資本流動越發頻繁，對外直接投資逐漸成為影響各國經濟增長、資本流動和產業轉型的重要因素（Jiang 等，2020）。其中，企業跨國并購作為對外直接投資的組成部分，是國際資本流動的一種重要形式，在全球對外投資規模高速增長時期占據著重要的地位（劉青等，2017），尤其是中國企業跨國并購規模近數十年的飛速增長，成為中國對外直接投資攀升的主要推力。根據商務部公布的《中國對外直接投資統計公報》 數據（見圖1），企業跨國并購是中國實施“走出去” 戰略的核心要點。從2004 年起，中國對外直接投資規模呈現較快的發展速度，在2016 年達到峰值1 961.5 億美元，大致是2004 年同期規模的36 倍，同時企業跨國并購金額在2016 年占比接近70%，在2017 年進一步增長至76%，由此顯現了企業跨國并購的重要地位。但隨著近幾年全球經濟增長疲軟和貿易保護主義升級，加之美國外國投資委員會（The Committee on Foreign Investment in the United States）對中國企業在關鍵領域進行資本投資的審查趨緊，中國企業跨國并購和對外直接投資力度均開始出現下降趨勢，這對中國構建新時期對外開放經濟新格局產生了不利的影響，尤其阻礙了以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局的暢通發展，因此探尋中國企業跨國并購的新增長點和時代契機，挖掘企業對外并購的競爭優勢和潛在動力，有助于推動中國新時期對外開放經濟的宏大布局，也是中國對外開放經濟理論構建的一個重大關切（裴長洪和劉斌，2020）。

圖1 中國對外直接投資和跨國并購增長趨勢

就經典理論而言，國際生產折衷理論給出了影響企業進行對外直接投資的幾個因素，即所有權優勢、內部化優勢和區位優勢，企業只有同時具備上述三個優勢才能進行對外直接投資（Dunning，1977）。其中，所有權優勢是指本土企業擁有國外企業所不具備的優勢特征，包括技術優勢和外源資金獲取渠道優勢等。由此可以推測，在保持內部化優勢和區位優勢不變的情況下，若企業在新技術或金融便利性上具有特定優勢，則企業對外直接投資或進行跨國并購的可能性更大。結合這一理論并轉至中國經濟發展的現實層面，一方面，近年來中國數字經濟發展規模擴張迅速，以人工智能、大數據、區塊鏈等數字技術為代表的新一輪技術革命已然顯現。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書》（2020 年）顯示，中國2019 年數字經濟增長規模為35.8 萬億元，占GDP 比重高達36.2%。這使得中國成為與美國并跑的兩大數字經濟大國。另一方面，以數字技術為轉型核心的數字金融新業態已經誕生，并迎來了蓬勃發展的黃金時期。數字金融借助大數據分析和云計算等數字技術高效率、低成本的優勢，有效緩解了傳統金融服務對長尾客戶覆蓋不足的問題，延伸了金融服務實體的有效區間，成為許多中國企業解決融資約束難題、獲取足額資金融通的重要途徑（唐松等，2020；黃益平和黃卓，2018）。

基于國際生產折衷理論可知，上述現象表明在數字經濟大背景下，中國數字金融發展能夠對企業所有權優勢進行賦能，使企業在進行跨國并購時具有競爭優勢，并且數字金融這類數字化的業務形態能夠為世界各國在后疫情時代進行國際生產布局和對外直接投資提供重要契機（UNCTAD，2020），是跨國并購增長的新動力源泉。另外，經典文獻在理論和經驗層面均強調了金融發展是影響對外直接投資的要義所在（Erel 等，2012；Klein 等，2002）。由此可以引出一個重要的研究問題，中國數字金融發展是否以及如何促進企業的跨國并購行為? 對于該問題的回答不僅能夠幫助我們進一步厘清兩者在理論上的關系，進而探尋企業跨國并購的競爭優勢所在，而且還能推動“雙循環” 格局戰略的實施，為中國企業在進行對外并購時提供參考，具有學術和現實層面的雙重意義。

二、文獻綜述

金融發展產生的對外直接投資效應是與本文研究相關的第一類文獻。金融發展一直是影響對外直接投資變化的重要因素，其核心邏輯在于對外直接投資需要大量資金作為支撐，企業對外進行跨國并購交易時可能會面臨大額的交易費用，此時良好的金融發展水平可以為企業提供充足的外部資金，進而推進對外直接投資和跨國并購的行為。Klein等（2002）較早在理論層面證明了金融發展缺陷可以遏制企業的對外直接投資，提出了頗具影響的“相對信貸便利” 假說（Relative Access to Credit），并通過數據探討了日本企業20 世紀90 年代對美國資本投資銳減的原因，發現金融危機導致的信貸便利不足是日本企業對外直接投資下降的主要動因。這一理論的提出奠定了金融發展對企業跨國并購和對外直接投資行為的影響，并得到了后續學者大量的證實。例如，Erel 等（2012）發現一國金融發展程度越高，企業越可能進行跨國并購，而金融發展水平越低的國家，該國企業越可能成為被并購的目標。現有研究除了在發達國家中檢驗金融與企業跨國并購的關系，類似的結論還在亞洲和非洲等新興經濟體中被證實（Jongwanich 等，2013；Agbloyor 等，2012），這意味著金融發展對企業跨國并購行為的影響是顯著的。蔣冠宏和張馨月（2016）依據161 個國家的跨國并購樣本，研究了金融發展與對外直接投資之間的關系，也證明了金融發展深化能夠帶來對外直接投資的增長。Kandilov 等（2017）針對美國本土大量被并購企業展開分析，發現美國州際銀行管制的放松提高了本地金融業的競爭水平，降低了企業融資的困難程度，提高了外來企業對美國企業的并購行為。Hu等（2020）以中國企業跨國并購為研究樣本，發現母國和東道國金融發展程度的提高均能帶來企業跨國并購規模的提升。上述文獻雖然從宏觀國家層面和微觀企業層面研究了金融發展與對外投資或跨國并購的關系，但對金融發展的研究內涵均局限于傳統金融結構，即資本市場和銀行信貸市場的發展作用，并未考慮數字金融這一數字化新業態產生的積極效應。

數字金融發展帶來的經濟效益是與本文研究相關的第二類文獻。數字金融發展能夠產生廣泛的經濟效益，其涵蓋范圍包括經濟增長、消費、創業、社會保障、技術創新等多個領域，顯現了在萬物數字聯通的時代下，數字金融對社會經濟發展各方面的積極作用。例如，張勛等（2019）關注了數字金融發展對經濟包容性增長的作用，發現數字金融發展能夠有效降低不同地區收入水平的差異、緩解地區發展不平衡的難題，以實現經濟的包容性增長。易行健和周利（2018）、Li 等（2020）將視角集中在居民消費上，探討了數字金融發展對居民消費的潛在作用，發現數字金融發展能夠帶來顯著的消費促進作用，且這一結論具有較強的穩健性。汪亞楠等（2020）強調了數字金融發展對社會保障的影響，發現數字金融發展能夠提高各地區的收入水平和就業規模，進而提高各地區社會保障的發展程度。此外，數字金融發展還具有優化企業的技術創新水平（唐松等，2020）、激發企業的創業熱情（謝絢麗等，2018）等作用。數字金融借助于新一輪數字技術，能夠有效解決傳統金融服務中不同個體之間信貸資源錯配問題，緩解個體面臨的融資約束（Gomber 等，2017），進而派生出積極的經濟效應。

由此可知，現有文獻證實了數字金融對經濟發展各方面的影響，但研究焦點仍集中在內部的經濟效益，對數字金融產生的開放經濟作用缺少關注，更未涉及企業對外跨國并購領域的研究。實際上，在中國雙循環新格局發展的引領下，研究數字金融發展帶來的開放經濟效應具有重大的現實意義，而本文研究數字金融與企業對外跨國并購的因果關系正屬于這一范疇，因此本文研究結論具有一定的政策啟發性，并能夠有效拓寬現有相關領域的外延，豐富數字金融對開放經濟發展的研究內涵。另外，在研究角度選取上，本文從中國數字經濟規模越發壯大、數字經濟效應逐漸明朗的背景出發，結合中國雙循環戰略新格局的發展訴求，探究了數字金融這一新數字化業態形式對中國企業跨國并購的影響，以期在外部環境沖擊越發明顯、內部數字化優勢開始顯現的條件下，尋求中國企業跨國并購提效的新競爭優勢。

三、理論分析和研究假設

（一）數字金融發展的融資約束渠道

數字金融發展利于企業跨國并購的一個重要渠道是能夠緩解企業面臨的融資約束。企業進行跨國并購進入海外目標市場，這需要在前期支付大量的進入成本，對于內源資金不足的企業而言，能否獲取足額的外源融資、是否具有信貸便利的優勢，是企業能否進入海外市場并實施跨國并購的一個關鍵因素，因此企業融資可得性對其跨國并購行為具有顯著影響（Kandilov 等，2017；Klein 等，2002）。事實上，企業跨國經營活動比內銷企業的成本支出更大，一方面，企業在跨國并購前需要對目標市場上的企業進行盡職調研，詳細分析標的企業經營現狀、盈利預期和當地市場反饋情況，還需要為并購后在當地市場布局銷售網絡支付一筆前期費用，這使得企業需要投入較高的前期成本；另一方面，企業跨國并購還面臨較高的政治風險成本，例如并購后合約難以執行、被并購企業所在地法律規制和政治變革等引發的并購失敗等，均將提高企業進行跨國并購時需支付的成本（Foley 和Manova，2015），進而導致企業面臨更高的融資約束。數字金融的出現有力地緩解了企業面臨的融資約束，通過新一代的數字技術，數字金融能夠以低成本、高效率、云共享的方式評估企業歷史的資產積累、經營成效和未來的預期發展狀況，從而全面構建傳統金融服務難以實現的多維度信用評估體系，提高信貸雙方的信息透明度，降低傳統信貸資源向大企業、老客戶的偏倚程度，改善信貸資源的配置效率，進一步避免信貸結構的錯配問題，進而重塑現有金融部門對實體經濟的市場定位和服務形式（Gomber 等，2017；Lee 和Shin，2018），使信貸便利更廣泛地覆蓋傳統金融服務難以充分考慮的長尾客戶，因此降低企業進行跨國并購時面臨的融資約束程度，最終提高企業跨國并購的可能性。

（二）數字金融發展的技術創新渠道

數字金融發展提升企業技術創新水平是推動企業跨國并購的另一個重要渠道。一方面，企業技術創新投入是一個長期過程，技術創新具有較高程度的投入沉默性、長期不確定性和不可逆轉性，這一過程本身具有高成本、高風險的特征，需要高效率的外部金融體系的支撐，而數字金融符合這一要求（唐松等，2020），能夠為企業帶來新的外部融資途徑；另一方面，數字金融發展能夠從“增量補充” 上為企業提供資金支持，進而推動企業技術的創新。增量補充表現為數字金融可以有效服務傳統商業銀行難以觸及的龐大散戶，利用便捷的數字資金存儲模式和新型的互聯網投資模式，有效吸收散戶群體手中的閑置資金，并將其轉換為企業技術創新所需的資金供給（黃益平和黃卓，2018；Lee和Shin，2018）。進一步地，企業技術創新水平的提高可以左右企業對外直接投資和跨國并購的決策，這一作用邏輯是與新新貿易理論相符合的（Foley 和Manova，2015；Help_man 等，2004）。因此，企業在具有技術創新優勢時能夠選擇更多進入海外市場的模式，這為企業克服并購成本進行跨國并購提供了技術前提。這意味著數字金融的普及能夠帶動企業技術創新的發展，進而為企業進行跨國并購決策提供支持服務，最終推動企業跨國并購的行為。

（三）數字金融對企業跨國并購的作用

企業進行跨國并購符合跨國企業經營發展的內在要求，并購行為能夠加強企業跨國資源的整合，提高企業國際生產組織的協調能力并推動企業獲取戰略聯盟資源，進而培養企業可持續的競爭優勢。國際生產折衷理論認為，企業所有權優勢是產生跨國投資的主要原因，所有權優勢賦予企業在特定資源上的壟斷特征，使得企業在保持內部化優勢和區位優勢不變的情況下，具有更強的海外并購能力（Dunning，1977）。企業所有權優勢的內涵涉及企業擁有的獨特技術手段和優勢的外部融資渠道，從這一點上來看，數字金融發展能夠為企業所有權優勢進行賦能。一方面，數字金融是以人工智能、大數據、互聯網技術、區塊鏈等新一輪數字技術為底層發展邏輯，具有金融科技類似的范疇（黃益平和黃卓，2018），能夠給予企業獨特的技術手段；另一方面，數字金融的一個重要作用是改善傳統金融服務難以解決的大量中小企業融資難、融資貴問題，通過大數據分析和云計算手段來構建企業的信用體系，降低信貸提供方與企業之間的信息不對稱，從而提高信貸資源的配給效率，改善信貸資源在結構上的錯配程度，為企業提供暢通的外部融資渠道（張勛等，2019；Lee 和Shin，2018）。因此，理論上數字金融發展能夠提高企業進行跨國并購的優勢，為企業提供并購契機，進而推動企業開展更廣泛的跨國并購活動。

綜合上述三部分的理論分析，本文提出以下相關的研究假設：

研究假設1：數字金融發展能夠促進企業跨國并購。

而語內錯誤中的語篇錯誤，即口譯譯文與原文語篇信息不對等，不完整，邏輯不一致，則主要受口譯過程中技能能力與心理能力的影響。當口譯過程中，當學生短期記憶出現偏差，在記筆記過程中出現信息遺漏、邏輯錯誤、口譯原文本歸納與轉換不足等情況，或是臨場發揮受到緊張等心理因素影響時，學生的口譯譯文就會出現語篇錯誤，即譯文與原文信息邏輯不一致，內容不對應等情況。

研究假設2：數字金融發展通過降低企業的融資約束水平來促進企業跨國并購。

研究假設3：數字金融發展通過提高企業的技術創新能力來促進企業跨國并購。

四、研究方法設計

（一）數據說明和處理

本文數據主要來源于Zephyr 全球并購交易數據庫、國泰安上市公司財務數據庫和中國數字普惠金融指數。Zephyr 全球并購交易數據庫是該領域知名的跨國并購數據分析庫，包含中國和亞太地區的詳細并購內容，本文中國企業層面跨國并購數據取自該數據庫。國泰安上市公司財務數據庫主要包括上市公司各類財務指標、企業自身的信息以及上市公司內部的治理結構狀況，本文相關財務數據指標來自于此。本文數字金融指標來自北京大學數字金融研究中心對外公布的“數字普惠金融指數”（郭峰等，2020），該課題組根據螞蟻金融服務集團提供的數字消費數據，結合傳統普惠金融指標的編制方法，從數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度、數字金融數字化程度三個主維度來構建數字普惠金融指標，是衡量我國數字金融發展情況的重要標尺。另外，該數據已被大量研究數字金融相關問題的文獻所引用（唐松等，2020；張勛等，2019；謝絢麗等，2018；易行健和周利，2018），是研究中國數字金融相關課題的主要數據。在數據處理上，首先本文根據Zephyr 數據庫提供的中國并購方名稱，將其與國泰安數據庫進行合并，得到并購方企業、未進行并購企業的詳細財務數據和相關并購事件的具體內容。然后，本文根據企業經營所在城市的信息，將上述合并數據庫與城市層面的數字金融指標進行合并，得到本文用于回歸分析的樣本集。在此基礎上本文根據后續計量模型中控制變量的設定，對缺失變量進行刪除，為了進一步降低極端值對回歸的影響，本文對上述合并數據集合進行上1%和下99%分位上的縮尾處理。最終，本文樣本涵蓋范圍是2011—2018 年，包括中國企業層面跨國并購的一萬多個數據觀測值，為本文后續的實證結論提供了有效的數據支撐。

（二）計量模型設計和指標構建

本文主要關注數字金融發展是否會影響中國企業跨國并購的行為以及相應的驅動效果，被解釋變量為二元虛擬變量，故本文采用二元選擇Probit 模型作為基準模型，構建如下的計量回歸模型：

其中，i、j、c、t分別表示企業、行業、城市和年份。ofidijct為本文的被解釋變量，表示c市j行業的i企業在t年是否進行跨國并購。indexct為本文的核心解釋變量，表示c市t年數字金融的發展水平。Ctrl為計量模型中的主要控制變量向量，包含企業層面的相關解釋變量：（1）企業生產率水平tfp，采用OP 的方法對該指標進行核算，新新貿易理論認為生產率是影響企業對外直接投資的重要因素（Helpman 等，2004），生產率高的企業才能選擇對外直接投資，因此預期該變量的符號為正；（2）企業規模size，以企業從業人員的對數來表示，企業規模越大，資金實力越雄厚，越利于海外市場擴張和海外并購，因此預期其系數符號為正；（3）企業年齡age，以企業當年年份減去成立年份的差值表示，生命周期理論表明企業不同生命階段具有不同生產能力，給并購行為也帶來不確定性；（4）企業資本密集度klr，以企業固定資產凈值與從業人數的比值取對數來表示，資本密集型企業更傾向于跨國并購，因此預期符號為正；（5）企業資產負債率lev，以企業總負債與總資產的比值表示，企業資產負債率越大，表示企業潛在的債務負擔越重，越不利于企業對外并購，因此預期該變量符號為負；（6）企業資產收益率roa，以稅后凈利潤與總資產的比值來衡量，表示企業單位資產所創造的利潤價值，用于衡量企業的盈利能力，因此預期符號為正；（7）企業前十大股東持股比例sh10，公司治理理論認為股權越集中，公司股東對管理層的威懾和控制能力越強，越能改善兩者之間的委托代理問題（Jensen 和Meckling，1976），因此利于企業發展和未來的跨國并購行為，因此預期符號為正；（8）企業實際控制人是否擔任董事長和總經理both，實際控制人兼任管理層重職可以更為有效地處理公司關鍵的并購決策，因此預期符號為正；（9）市場壟斷程度HHI，以赫芬達爾指數進行指代，該指標數值越大表示市場壟斷程度越高、市場競爭活力越低，越不利于企業良性發展，企業培養跨國并購競爭實力受到阻礙，因此預期該變量的符號為負。此外，本文還控制了行業固定效應δj、地區固定效應δc和年份固定效應δt，以控制不同層面非觀測因素對回歸結論的可能干擾。εijct表示多維度的隨機誤差項。

五、基本實證結果與分析

（一）基準回歸

根據本文模型設定，我們對數字金融與企業跨國并購之間的潛在關系進行檢驗，具體結果如表1 所示。其中，第（1）—（6）列是逐漸加入控制變量的回歸結果。第（1）列僅考慮數字金融發展對企業跨國并購的作用，且未加入其他控制變量，結果顯示，數字金融發展的系數顯著為正，表明數字金融與企業跨國并購之間存在正相關的關系，初步證明了本文的研究假設1。第（2）列在此基礎上加入了企業生產率和企業規模這兩個變量，數字金融的系數依然保持正顯著，同時企業生產率和企業規模這兩個變量也對企業跨國并購有著積極的作用，這與前文變量符號預測的方向一致，尤其是企業生產率對企業跨國并購的作用通過了1%水平上的顯著性檢驗，這較好地反映了新新貿易理論中關于生產率水平對企業對外直接投資的理論機制（Helpman 等，2004）。第（3）—（6）列逐漸加入相關控制變量，分析控制變量最全的第（6）列結果可以發現，在控制了行業固定效應、地區固定效應、年份固定效應和其他對企業跨國并購可能產生影響的因素后，數字金融對企業跨國并購的作用在5%的檢驗水平上保持正顯著，表明隨著數字金融發展水平的提高，企業對外進行跨國并購的可能性增強，從而較好證明了本文的研究假設1。此外，觀察該列其他控制變量可知，相關控制變量的系數方向與前文預測相一致，這也表明本文回歸結果與理論基礎較為契合。

表1 基準回歸結果

（續表）

（二）樣本異質性分析

為了驗證數字金融發展對企業融資約束的緩解作用，我們根據不同樣本融資約束的差異性進行如下分類，并對數字金融緩解企業融資約束，進而促進企業跨國并購的作用進行異質性討論。

（1）企業所有制屬性。本文根據企業所有制屬性的不同，將樣本分為國有企業和非國有企業，當樣本企業屬于國有企業時，變量Var賦值為1，否則賦值為0，具體回歸結果報告于表2 第（1）列。觀察第（1）列的回歸結果容易發現，數字金融與分類變量Var的交互項系數顯著為負，這表明相對于非國有企業而言，數字金融發展對國有企業跨國并購的促進作用更弱，反言之，數字金融發展更能促進非國有企業開展跨國并購的活動，這一結果與經濟學直覺相符。國有企業具有特殊的企業性質，因此銀行在信貸過程中更加傾向于向國有企業提供資金，導致非國有企業在信貸融資過程中存在較大阻礙，面臨更高的融資約束和融資成本（申廣軍等，2020）。隨著數字金融發展水平的提高，原來處于融資弱勢群體的非國有企業可以更好地獲取外部融資，在更大程度上降低非國有企業面臨的融資約束，因此對非國有企業跨國并購的促進作用更為明顯。

（3）企業上市板塊。本文根據企業上市板塊的不同，將企業樣本分為主板上市企業和非主板上市企業（包括中小板和創業板）。當樣本企業在主板上市時，變量Var賦值為1，否則賦值為0，回歸結果報告于表2 第（3）列。結果顯示，交互項的系數為負，且通過了5%水平上的顯著性檢驗，意味著相較于非主板上市企業而言，數字金融發展產生的企業跨國并購促進作用對主板企業更微弱。這背后的經濟學原理在于，非主板企業比主板企業進行上市的門檻更低，一般企業具有較好經營績效才能在主板上市，而主板上市企業往往具有明顯的市場資金的“虹吸效應”，使得主板企業相比于非主板企業具有更充足的融資來源，面臨更寬松的融資約束。相對地，非主板企業面臨更高程度的融資約束水平，因此數字金融發展帶來的外部融資便利對非主板企業融資約束的緩解作用更大，更能促進該類企業進行跨國并購。

（4）內部控制信息披露程度。本文根據企業內部控制評價報告是否對外進行披露，將樣本分為內控信息披露企業和內控信息未披露企業，若企業對外披露了內控信息評價報告，則變量Var賦值為1，否則賦值為0，具體回歸結果報告于表2 第（4）列。分析第（4）列結果可以發現，交互項的系數顯著為負，表明與未披露內控信息的企業相比，披露內控信息企業受到數字金融發展帶來的跨國并購促進作用更弱，即數字金融發展更利于未披露內控信息企業的跨國并購行為。仔細分析不難得知這背后經濟學原理，內控信息披露作為企業對外展示內部控制完善、內部重大風險防范高效的一種途徑，能夠有效降低企業與投資者之間的信息不對稱程度，提高投資者對企業的投資力度，因此對外已進行內控信息披露的企業更容易獲取外源資金，面臨較寬松的融資約束，信息披露對企業融資能力具有促進作用（金祥義和戴金平，2019）。與此相反，未進行內控信息披露的企業與外部存在著較高水平的信息不對稱，嚴重制約了企業可能的外源融資，但是數字金融發展可以有效改善這一困境。由于數字金融通過大數據分析等途徑以較低成本獲取企業信息，能夠有效降低信貸方與非披露企業之間的信息不對稱程度，進而提高該類企業獲取信貸資源的可能性，在更大程度上緩解非披露企業面臨的融資約束水平，更能促進非披露企業的跨國并購行為。

（5）企業勞動成本。本文首先計算企業勞動成本指標（以應付職工薪酬占營業收入的比值表示），然后根據企業經營過程中支付勞動成本的差異，以樣本范圍內企業勞動成本的中位數為分界線，將樣本分為高勞動成本企業和低勞動成本企業。當企業勞動支出成本高于樣本中位數時，變量Var賦值為1，否則賦值為0，具體回歸結果如表2 第（5）列所示。觀察第（5）列的結果可知，回歸結果中交互項的系數顯著為正，表明相對于低勞動成本企業而言，數字金融發展更能促進高勞動成本企業的跨國并購活動。究其原因在于，勞動成本較高的企業為了長遠經營發展，本身具有較強的勞動成本轉嫁需求，更傾向于選擇具有勞動成本比較優勢的外部企業進行并購。但受限于對外并購的前期大額資金支出，該類企業面臨更高的融資約束，因此有效發展數字金融能夠在更大程度上降低高勞動成本企業面臨的融資約束水平，進而對該類企業跨國并購的推動作用更為明顯。

表2 異質性回歸結果

（續表）

（三）數字金融的渠道檢驗

我們尚未對數字金融作用于企業跨國并購的具體渠道進行系統剖析。根據前文理論假設部分，緩解融資約束和提升技術創新可能是數字金融影響企業跨國并購的兩個潛在渠道。為了進一步檢驗數字金融發展是否的確通過上述途徑來影響企業跨國并購的決策，我們將對數字金融的作用渠道進行完整識別，進而驗證本文研究假設2 和研究假設3 的有效性。具體地，一方面，本文參考孫靈燕和李榮林（2012）對指標的構建方法，將企業利息支出占固定資產凈值的比重（fr）作為企業融資約束水平的衡量指標，該指標數值越大，表示企業面臨的融資約束水平越低；另一方面，本文依據唐松等（2020）的方式，將企業專利申請總數的對數值作為企業技術創新能力的替代指標（innovation），該指標數值越大，表示企業技術創新能力越高。

在機制檢驗方式上，本文將機制變量直接作為被解釋變量進行回歸，具體結果如表3 所示。其中，第（1）列和第（2）列是融資約束渠道的回歸結果；第（3）列和第（4）列是技術創新渠道的回歸結果。對于融資約束渠道的結果而言，第（1）列僅考慮了數字金融對企業融資約束的作用，結果顯示，數字金融的系數在5%檢驗水平上顯著為正，初步表明數字金融發展顯著降低了企業面臨的融資約束水平。第（2）列在此基礎上加入了其他控制變量，由結果可知，在完整控制其他影響因素后，數字金融的系數和顯著性并未發生明顯變化，由此證明融資約束渠道的存在，即本文研究假設2 成立。對于技術創新渠道的結果而言，第（3）列僅分析了數字金融對企業技術創新的作用，觀察結果可知，數字金融的系數顯著為正，初步表明隨著數字金融的發展企業技術創新水平呈現出遞增的趨勢。第（4）列進一步加入了其他控制變量，結果表明數字金融對促進企業技術創新的積極作用依然存在，較好證明了數字金融發展能夠為企業技術創新提供有力支持，驗證了本文研究假設3 的真實性。

表3 數字金融對企業跨國并購的渠道檢驗

六、進一步穩健性分析

（一）跨國并購樣本的穩健性考慮

由于企業在進行跨國并購時可能存在對同一標的實施多次并購的情況，企業的并購行為可能受到以前并購決策的影響，這將進一步模糊本文數字金融發展對企業跨國并購的真實作用。對此，本文采取以下穩健性做法，對樣本進行適當處理：第一，在同一標的多次并購過程中，僅考慮企業首次并購的樣本。第二，企業并購之前若持有被并購方的股權超過50%，則該并購可能為內部關聯交易，因此本文僅考慮企業并購前持有標的企業股權未超過50%的樣本。第三，同時考慮上述兩個方面因素的并購樣本，作為回歸結論進一步的穩健性檢驗。相關結果分別匯報在表4 第（1）—（3）列。分析第（1）列的回歸結果可以發現，在考慮企業首次并購樣本時，數字金融變量的顯著性雖有所下降，但仍能通過10%水平上的顯著性檢驗，說明在控制其他各類非觀測的固定效應和影響因素后，數字金融對企業跨國并購的促進作用保持不變。第（2）列針對企業并購前股權未超過50%的樣本進行分析，結果顯示，考慮企業跨國并購前的股權問題后，數字金融發展對企業跨國并購的促進作用依然穩健，支持了本文的研究假設1。第（3）列在此基礎上對上述兩個方面的問題進行綜合考慮，觀察該列結果可以發現，數字金融對企業跨國并購的積極作用并未發生明顯變化，證明了數字金融發展對企業跨國并購的積極影響，不隨潛在樣本分類的問題而發生改變。

此外，企業對外跨國并購過程中可能涉及敏感性資產的并購，這類資產由于關系被并購方經濟要害、安全體系或軍事敏感信息等，往往容易被被并購方所在政府駁回，而通過并購協議的該類資產也因為與一般并購資產存在差異，不具備一般并購資產的普遍特征且不能進行正常的并購流程，這可能干擾數字金融發展對企業跨國并購的具體作用。為了排除中國企業海外敏感性資產并購對回歸結果的可能影響，本文參考李詩等（2017）的分類，將以下被并購方所處的行業視為對敏感性資產的并購行為：戰略性自然資源，國防相關行業，金融、銀行證券等影響國家經濟體系發展的關鍵金融行業，關乎國家信息通信安全的電信行業。在此分類基礎上，本文排除了企業跨國并購樣本中屬于敏感性資產并購的子樣本，然后對剩余樣本重新進行基本回歸分析，具體結果如表4 第（4）列所示。根據第（4）列的結果，在排除了敏感性資產并購對數字金融發展帶來作用的潛在影響后，回歸結論依然支持了本文研究假設1，即隨著數字金融發展水平的提高，企業將進行更為廣泛的跨國并購行為。

（二）其他方面的穩健性考慮

首先，在城市發展前景和城市經濟體量方面，考慮到樣本中城市發展前景的差異可能會影響企業跨國并購的行為，例如我國直轄市和一線城市在政策支持、經濟體量、發展前景上具有更大的優勢，這本身可能就為企業跨國并購提供了有利的條件，進而干擾了數字金融發展對企業跨國并購的具體作用。對此，本文排除了樣本中屬于直轄市等一線城市的城市樣本，在此基礎上檢驗本文核心結論的穩健性，具體結果如表4 第（5）列所示。觀察該列結果可以發現，在控制了各類非觀測的固定效應和其他可能影響企業跨國并購的因素后，數字金融對企業跨國并購的促進作用并未發生明顯變化，從而較好證明了在排除城市層面發展前景、經濟體量等影響后，本文核心研究假設1 仍穩健成立。

其次，在其他企業信貸渠道獲取方面，由于我國是以銀行導向型為主的間接融資的金融體系（金祥義和張文菲，2019），企業外部信貸融資較大程度上受到傳統銀行部門的限制，因此在識別數字金融的具體作用時，需要排除傳統銀行信貸這類外部融資方式對企業跨國并購的潛在影響。本文手動收集了《金融統計年鑒》 中各地區銀行業金融機構各項貸款金額的數據，并計算了各地區銀行業貸款規模占GDP 的比重，以此作為銀行信貸規模的替代變量（banking），將其代入基準回歸方程中進行分析，具體結果如表4 第（6）列所示。根據第（6）列的結果，在常規控制其他影響因素后，銀行信貸規模對企業跨國并購的系數顯著為正，這表明傳統信貸服務能夠促進企業對外跨國并購的行為，但同時數字金融的系數依然保持正向顯著性，意味著在控制傳統銀行信貸這類主要外部融資方式對企業跨國并購的影響后，數字金融的發展仍然能夠提高企業跨國并購的可能性，因此較好支持了本文的核心論點。

最后，本文對模型設定方面內容進行了穩健性考慮。我們采用二元選擇Logit 模型對本文基準回歸進行估計，相應結果匯報在表4 第（7）列。回歸結果表明，數字金融對企業跨國并購的決策仍具有積極作用，有效證明了本文基本面的研究結論不隨模型設定的變化而產生改變。

表4 穩健性檢驗

（三）數字金融指標的穩健考慮

我們將用數字金融三個子維度的指標作為數字金融發展的替代變量來進行穩健性檢驗。同時，我們還用省級層面的數字金融發展水平指標作為本文城市層面指標的替代變量進行穩健性檢驗，具體結果如表5 所示。其中，第（1）—（3）列是城市層面數字金融三個子維度指標的回歸結果；第（4）列是省份層面數字金融指標的回歸結果。第（1）列結果表明，數字金融發展對企業跨國并購的促進作用通過了1%水平上的穩健性檢驗，初步證明了在替換數字金融指標衡量方式后，數字金融產生的跨國并購推動作用依然存在。第（2）列和第（3）列用其他方式衡量了數字金融的發展水平，觀察結果不難發現，數字金融的作用依然維持正向顯著性。第（4）列用省級層面的數字金融指標作為替代變量，相應回歸結果并未發生明顯的變化。

表5 數字金融指標再檢驗

（四）安慰劑檢驗

雖然我們采用了多種方式對數字金融作用的穩健性進行檢驗，但仍可能無法徹底排除其他非觀測的、隨時間變化的因素對企業跨國并購的影響。對此，本文采用安慰劑檢驗的方式，對數字金融發展與企業跨國并購之間的真實關系進行識別，其核心邏輯是：若企業跨國并購行為的增加的確是源于各地區數字金融發展水平的提高，而不是因為其他非觀測因素的干擾，那么只有在各地區數字金融水平得到真實發展后，企業跨國并購才能進一步提高。這給我們提供了一個數字金融安慰劑檢驗的思路：我們保持各地區數字金融發展數值的真實性不變，但隨意打亂數字金融發展數值與不同城市代碼之間的匹配關系，構造各地區偽數字金融的發展指標，然后針對該偽數字金融與企業跨國并購之間的關系進行檢驗。若安慰劑檢驗下的結果不顯著，則表明數字金融對企業跨國并購的促進作用不是非觀測的因素產生的，而是各地區數字金融真實發展水平帶來的。根據上述分析，本文根據基準模型進行了1 000 次數字金融指標隨機匹配的安慰劑檢驗，記錄下每次數字金融對企業跨國并購作用的系數大小，然后繪制估計系數的核密度圖，具體如圖2 所示。不難發現，與本文基準回歸結果中表1 第（6）列的系數β大?。?.0114）進行對比，1 000 次安慰劑檢驗的結果顯示參數β以0 為中心進行分布，且該回歸系數β的均值為-0.00005，十分接近于0，這明顯與真實的β回歸數值相差較遠。因此，隨機抽樣下的安慰劑檢驗表明數字金融對企業跨國并購的促進作用并不是源于其他非觀測的遺漏變量，而是源于各地區數字金融發展產生的積極作用，進而較好支持了本文所強調的基本觀點。

圖2 安慰劑檢驗下估計系數的核密度分布圖

（五）內生性問題的討論

本文潛在的內生性主要來源于以下兩個方面：第一，數字金融與企業跨國并購之間由雙向因果導致的內生性問題；第二，由數字金融與潛在遺漏變量的關系所導致的內生性問題。事實上，由于本文所用數據的結構特征，回歸結論中第一方面的內生性問題應該并不明顯。本文解釋變量為城市層面較為宏觀的數據指標，而被解釋變量為企業層面的數據，微觀層面數據對宏觀層面數據的反向影響往往是較弱的。但是，第二方面的問題仍可能導致本文回歸結果存在內生性。因此，為了解決該問題，本文參考張勛等（2019）對工具變量的選取方法，將企業經營所在地距離杭州市的球面距離作為數字金融的工具變量①由于樣本期間內企業存在變更經營所在地的現象，因此本文選取的工具變量具有時變性。，并通過工具變量回歸的方式對上述內生性問題進行處理。

根據上述分析，本文采用樣本城市經緯度指標構建了企業經營所在地離杭州市的球面距離這一工具變量（IV），并結合二元選擇模型中Probit 工具變量回歸模型，對本文基準回歸進行再檢驗，具體結果匯報于表6。其中，第（1）—（4）列分別對應數字金融的綜合指標、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的工具變量回歸結果。由表6 第（1）列可知，第一階段回歸結果顯示工具變量（IV）的系數在1%水平上顯著為負，這表明與杭州市距離越近的城市其數字技術溢出效應越明顯，意味著離杭州市越近的城市數字金融發展水平整體上越高。工具變量外生性的Wald 檢驗結果數值為8.74，在1%顯著性水平上拒絕工具變量非外生的原假設，從而較好證明了本文工具變量的選取是有效的。進一步觀察基準回歸結果可知，在控制各類潛在影響因素后，數字金融對企業跨國并購的促進作用依然存在，表示隨著數字金融發展水平的提高，企業對外跨國并購的可能性也在提高，因此表示在排除內生性問題后證明了本文研究假設1 的穩健性。此外，分析第（2）—（4）列三個主維度指標下的回歸結果可以得到類似結論，本文對此不再贅述。

表6 工具變量回歸

七、結論與政策建議

中國數字經濟體量的快速增長為企業跨國并購發展提供了新的契機，基于數字技術底層邏輯的數字金融這一新業態成為推動企業跨國并購的新助力。本文就數字金融與中國企業跨國并購之間的關系展開研究，得到了以下重要結論：第一，數字金融是影響企業跨國并購的重要因素，能夠顯著提高企業對外跨國并購的可能性。第二，數字金融對企業跨國并購的作用就不同樣本分類存在異質性，具體地，相對于國有企業、東部地區企業、主板上市企業、內控信息披露企業和低勞動成本企業而言，數字金融發展更能促進非國有企業、中西部地區企業、非主板上市企業、內控信息未披露企業和高勞動成本企業的跨國并購行為。第三，數字金融能夠通過緩解企業融資約束和提高企業技術創新能力來推動企業對外進行跨國并購。第四，安慰劑檢驗結果顯示企業跨國并購的發展的確與數字金融發展水平相關。第五，在考慮跨國并購樣本有效性、核心變量指標穩健性、模型設定和估計偏差、內生性等問題后，數字金融對企業跨國并購的作用并未發生明顯變化。由此，本文驗證了數字金融是新時代提高中國企業跨國并購概率、提升中國對外直接投資規模的重要方式。

依據上述研究結論，本文就培養中國企業對外直接投資新競爭優勢提出以下幾點政策建議：首先，應重視數字經濟發展帶來的后發優勢。以數字革命為主的新一輪技術革命正在推進，只有利用好數字經濟發展帶來的后發優勢，才能構建中國對外直接投資的新增長點，進而培育中國企業跨國并購的新優勢。中國如今已成為世界第二大經濟體，但與西方發達國家之間仍存在較大的技術鴻溝，發展數字經濟、數字金融和數字技術有助于提高經濟發展的質量和效率，從而實現對發達國家的“彎道超車”。其次，應推動數字金融產業的有序發展。數字金融產業屬于新的金融業態，但其具有數字技術的底層邏輯，能夠在一定程度上解決傳統金融服務實體經濟時面臨的各類難題，因此積極推動數字金融產業的發展將有利于金融回歸實體服務、促進經濟內部條件的改善，進而提高中國企業對外投資的競爭能力。最后，“融資貴、融資難” 等問題是傳統金融部門對長尾客戶服務不足的體現，由于傳統金融在獲取零散客戶群體信息時會付出較高的成本，因此信貸資源主要集中于大企業、老客戶手中，真正面臨融資硬約束的企業難以獲得足額資金，阻礙了經濟實體的長遠發展。因此政府部門可以出臺與中小企業融資便利有關的服務政策，在引導傳統銀行向長尾客戶提供額外信貸便利的同時，鼓勵傳統銀行部門結合數字技術進行金融服務創新，實現金融科技引導下的銀行體系重塑，增強銀行金融部門對企業信貸需求和實體經濟的支持力度。