數字化轉型如何影響企業的融資約束

苑澤明 于 翔 李 萌 劉冠辰

1.天津財經大學會計學院 2.天津財經大學無形資產評價協同創新中心

一、引言

隨著人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等數字技術快速發展，我國工業、電信、交通以及農業等諸多行業企業將生產發展與數字技術深度融合，以全力實現數字化轉型，整個社會形成了“數字引領、攜手創新、普惠共贏”的生態共同體。根據埃森哲發布的《2021年中國企業數字轉型指數研究》，2021年我國企業數字化轉型的平均得分為54分，相比2020年提高了4分，標志著我國各行業企業正穩步推進數字化轉型，并取得了積極成效。而融資約束一直以來都是制約實體企業生產最優和規模發展的關鍵原因，2019年的中央經濟工作會議指出為了降低社會融資約束問題，必須將貨幣信貸、社會融資規模增長與經濟發展相適應。可見有效緩解融資約束這一問題是實現我國經濟健康發展的關鍵一步。

目前，學術界尚缺乏數字化轉型對融資約束的影響以及數字化轉型是通過何種途徑影響融資約束的實證研究。客觀來看，企業數字化轉型可以通過外部利益相關者影響企業融資約束。一方面，數字化轉型幫助企業與眾多的外部利益相關者連接起來形成一個共生、共建和共享的動態生態網絡，網絡中的成員遵循共同的合作機制，利用互補的資源與能力共創價值；另一方面，企業通過數據技術的組合利用，促進企業研發、生產、運營與管理等各環節的優化，幫助企業利用現有的核心能力或開發新的能力來獲得持續的競爭優勢，獲取外部各方利益相關者的積極評價、信任與支持。因此，數字化轉型拉近了企業與外部利益相關者之間的關系，同時會改變外部利益相關者的資金決策，最終影響企業融資約束。鑒于此，本文擬基于外部利益相關者視角，對企業數字化轉型與融資約束之間的關系、渠道機制和異質性分析進行識別檢驗。

本文的研究在以下方面做出了有益的貢獻：第一，在研究視角上，本文基于融資約束視角對企業數字化轉型的經濟后果進行研究，同時為企業緩解融資約束拓展了新視角；第二，在變量測度上，本文借助文本分析法，通過計算“數字化轉型”文本詞典中詞匯出現的總詞頻占上市企業年報的總詞頻的比重來測度企業數字化轉型程度，以避免年報的總詞頻差異帶來的數字化轉型程度指標測度偏誤；第三，在研究結論上，筆者發現企業數字化轉型是通過提高股權融資、商業信用和政府補助來緩解融資約束的，且對于東部地區以及行業競爭程度低的企業而言，數字化轉型對融資約束的緩解作用更為顯著。該結論為企業利用數字化轉型緩解融資約束、出臺數字化轉型相關政策提供了證據。

二、理論分析與研究假設

（一）理論分析

1.數字化轉型經濟后果的相關研究

根據已有研究，數字化轉型對微觀企業的影響主要體現在企業管理、企業經營效率和企業績效三個方面。從企業管理視角來看，數字化轉型不僅使企業擁有強大的信息處理能力，促進數據和知識要素在企業內外部流動和共享，而且有助于企業組織結構和組織行為等全方面的改革，幫助企業做出更準確的決策。此外，數字化轉型可以幫助企業的供應鏈更快地應對不斷變化的環境，提高供應鏈敏捷性。從經營效率視角來看，數字化轉型企業實現了與消費者之間的實時互動，動態調整商業模式來匹配價值主張的實現，提高了資源配置效率，而且數字化轉型企業在原料采購、庫存監管和物流配送等環節均保證了實時化與數據化，企業運營效率得到大幅度提升。從企業績效視角來看，有學者認為數字化轉型企業通過降低成本、提高效率以及加強創新等渠道來改善企業績效。但也有學者指出由于企業的管理組織能力與先進的數字技術存在一定的滯后匹配，數字化轉型帶來的收益被其衍生管理成本所抵減，大部分企業并未在數字化轉型過程中受益。

2.外部利益相關者與融資約束之間關系的相關研究

現有文獻主要從外部投資者、債權人、供應商、客戶和政府視角探究了外部利益相關者與企業融資約束之間的關系。從外部投資者與債權人視角來看，當外部投資者與債權人可以清晰洞悉企業經營發展時，他們的決策失誤風險會降低，企業隨之可以獲得股權與信貸融資的便利，進而降低企業的融資約束程度，并且與銀行主導的傳統信貸融資模式相比，市場主導的股權融資更能有效減弱企業的融資約束程度。從供應商與客戶視角來看，首先，供應鏈中的企業通過契約和利益形成密切合作關系，以供應鏈的整體授信提高供應鏈中企業的信用，從而改善企業融資困境；其次，供應鏈中的企業合作能夠提高企業之間的信息透明度，保障交易的穩定發展，企業獲得的商業信用增多，對融資約束具有緩解作用。從政府視角來看，一方面，政府補助可以提升企業的償債能力，抑制融資約束的負面影響；另一方面，政府補助會產生一種認證效應，釋放積極信號，使企業獲得更多的外部融資，從而化解企業的融資約束困境。

綜合上述文獻：第一，數字化轉型經濟后果的相關文獻，集中在分析企業數字化轉型對企業管理、企業經營效率和企業績效的影響，缺乏數字化轉型對融資約束影響的實證研究和與之相關的異質性研究；第二，在外部利益相關者與融資約束之間關系的相關文獻中，筆者發現企業可以依靠外部投資者、債權人、供應商、客戶和政府緩解融資約束程度，而數字化轉型帶來的信息處理能力提高、供應鏈中企業合作共贏以及創新水平提升，可能會影響外部利益相關者的資金決策行為，進而影響企業的融資約束。因此，將外部利益相關者因素納入數字化轉型與融資約束關系研究，對深入探索數字化轉型與融資約束之間的具體作用路徑具有重要價值。

（二）研究假設

1.數字化轉型與融資約束

企業數字化轉型對融資約束的影響主要有三個方面：第一，從信息的角度分析。融資約束的核心在于信息不對稱導致外部資金提供者無法合理判斷出企業價值。企業進行數字化轉型意味著企業可以充分利用人工智能、大數據以及互聯網等技術獲取、處理和傳遞有效信息。因此，相比傳統企業，數字化轉型企業可以處理和輸出結構化、標準化的有效信息，提升信息利用度，這些高質量的信息降低了企業與外部資金提供者之間的信息不對稱程度，從而緩解了企業的融資約束。第二，從監督的角度分析。產生融資約束的重要原因是過高的代理成本。數字化轉型企業能夠將所有經營活動的數據保存起來，有助于降低股東管控管理層以及管理層管控普通員工的監督成本，并且有效降低外部監督成本和審查成本。因此，數字化轉型企業通過業務數據化形成實時內外部監控機制，能夠有效約束各方的機會主義行為，從而降低代理成本，最終緩解企業融資約束。第三，從聲譽的角度分析。數字化轉型情景下，企業的商業模式、平臺戰略和運營模式等的改善使得企業的盈利能力、資源配置效率以及管理效率大幅度提升，企業可以憑借強有力的競爭優勢獲得良好的企業聲譽。根據聲譽信息理論，聲譽作為一種積極信號在資金的供求之間建立信任，幫助企業獲得資金供給方的認可與支持，進而緩解融資約束。基于以上分析，本文提出假設1：

H1：企業的數字化轉型程度越大，企業面臨的融資約束程度越低。

2.外部利益相關者視角下數字化轉型影響融資約束的機制路徑

數字化轉型幫助企業降低信息不對稱、提高供應鏈運行效率、賦能企業的創新活動，進一步使企業贏得外部投資者與債權人的支持，實現供應鏈層面合作共贏并獲得高度政府的關注，這無疑對緩解融資約束大有裨益。基于此，本文將探討在外部利益相關者視角下，數字化轉型影響融資約束的機制路徑。

數字化轉型企業可以贏得外部投資者與債權人支持，股權與信貸融資增加，從而緩解融資約束。首先，相比傳統企業，數字化轉型企業可以處理和輸出更多的有效信息，進一步通過信息披露向外部推送價值相關性信息，這樣外部投資者與債權人無疑能夠掌握更充分的企業經營和生產狀況信息，其信息成本、決策成本以及面臨的估值風險下降，由此企業可以更容易得到股東與債權人提供的資金支持，股權融資與信貸融資隨之提升，緩解融資約束。其次，數字化轉型能夠大大提升企業的發展質量與競爭力，數字化轉型企業會借助信息披露或生產技術轉型投資等方式向外界傳遞自身良好發展的積極信號，對企業產生了信譽“背書”效果，這樣外部投資者與債權人往往對數字化轉型企業更加青睞，且具有較高預期水平，進一步為企業提供更多的股權與信貸融資，為緩解企業融資約束提供了良好基礎。

數字化轉型企業可以實現供應鏈層面合作共贏，商業信用增加，從而緩解融資約束。首先，數字化轉型有助于供應鏈整體對消費者需求進行數據捕獲、存儲、傳輸和共享（系統架構）以及數據搜索、分析和可視化（數據分析），并且根據需求主張的變化對價值創造模式進行及時調整。比如，剔除供應鏈成員和架構不符合價值創造的部分，加強弱勢部分，開發潛在發展部分。這樣使供應鏈能夠更快響應不斷變化的環境，供應鏈運行效率提高，最終客戶、供應商、平臺等多方供應鏈成員的合作伙伴關系得到加強。其次，數字化轉型對供應鏈網絡中的合作形式進行了創新。數字化轉型有效突破了傳統的供應鏈成員線下實體合作形式的限制，創造性地形成了跨空間虛擬合作方式。因此，數字化轉型在實現供應鏈層面合作共贏方面發揮著積極作用。在這一合作過程中企業更容易獲得供應商與客戶的支持，商業信用隨之增加，從而緩解企業的融資約束問題。

數字化轉型企業可以獲得政府的高度關注，政府補助增加，從而緩解融資約束。首先，近年來，各地政府為鼓勵企業數字化轉型以幫助企業降低成本、增效提質，往往會對進行數字化轉型的企業直接給予一定政府補助。其次，數字化轉型企業可以通過企業創新間接獲得政府補助。目前，數字化轉型企業通過分析消費者的偏好信息，可以直接獲得消費者關于改進產品的想法與創意，從而進行有方向性的研發支出，賦能企業的創新活動，這有利于企業把握創新方向并提高創新效率，而政府為了主導我國創新體系，鼓勵企業技術創新與科技進步，會更傾向于對創新能力強的企業進行政府補助，設立發展專項資金。由此可見，企業數字化轉型程度越高，獲取的政府補助越多，一方面直接緩解企業融資約束，另一方面企業借助政府補助的認證效應，向外界傳遞積極信號，得到社會資金支持，從而化解企業的融資約束困境。基于以上分析，本文提出假設2：

H2a：數字化轉型企業可以通過提升股權融資緩解企業面臨的融資約束。

H2b：數字化轉型企業可以通過提升信貸融資緩解企業面臨的融資約束。

H2c：數字化轉型企業可以通過提升商業信用緩解企業面臨的融資約束。

H2d：數字化轉型企業可以通過提升政府補助緩解企業面臨的融資約束。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

考慮到目前企業數字化轉型幾乎波及整個股票市場，本研究的樣本企業從2007—2020年的A股上市公司中選取，選取標準為企業年報中進行數字化轉型相關信息披露的企業，并且剔除了金融、保險類公司，處于ST和ST狀態的上市公司以及關鍵指標缺失的公司，最終得到10461個樣本觀測值。實證分析中數字化轉型文本詞典中各詞匯出現的頻數來源于CSMAR數據庫，其他數據均來自WIND數據庫與CSMAR數據庫，利用Stata15.0進行計量分析。為了保證結果的準確性，對連續型變量進行了1%和99%的縮尾處理。

（二）變量定義與解釋

1.數字化轉型程度的測度

企業數字化發展是新時代下企業高質量發展的重大戰略，這類特征信息更容易體現在企業具有總結和指導性質的年報中。企業年報中的詞匯、語句用法不僅在很大程度上可以體現企業推行的經營理念以及在這種理念指導下的發展路徑，還能夠反映出企業的戰略選擇與未來展望。因此，可以對上市公司年度財務報告中的數字化轉型信息進行挖掘從而評估其數字化轉型程度。本文借鑒吳非等的做法，即構建“數字化轉型”文本詞典，并且從“底層技術運用”與“技術實踐應用”兩個層面來測度企業數字化轉型程度。其中，“底層技術運用”包括人工智能、區塊鏈、云計算和大數據四個“ABCD”技術。具體測度步驟如下：第一，計算“數字化轉型”文本詞典中詞匯出現的總詞頻。第二，為了減弱年報的總字數差異對總詞頻的影響，本文的企業數字化轉型程度指標（dcg）計算模型如下：

其中，dcg為數字化轉型程度變量，dictionary words為“數字化轉型”文本詞典中第n個詞匯在個股i第t年的年度報告中的詞頻，total words為個股i在第t年的年度報告的總詞頻（排除英文和數字）。

2.融資約束的測度

參考顧雷雷等衡量企業融資約束程度（fc）的做法，具體計算公式如下：

size表示企業規模，即總資產的自然對數；lev表示企業資產負債率=總負債/總資產；cashdiv是公司當年發放的現金股利；mb表示企業市賬比=市場價值/賬面價值；nwc代表凈營運資本=營運資本-貨幣資金-短期投資；ebit是息稅前利潤；ta是總資產。

計算步驟如下：第一，按照年度對公司規模、公司年齡、現金股利支付率三個變量進行標準化處理，并根據標準化后的變量均值對上市公司進行升序排序，分別以上下三分位點作為融資約束的分界點，可以得到融資約束虛擬變量QUFC。其中，低融資約束組為大于66%分位的上市公司，此時QUFC取值為0；高融資約束組為小于33%分位的上市公司，此時QUFC取值1。第二，對模型（2）進行logit回歸，擬合企業每一年度的融資約束發生概率P，并將其定義為融資約束指數fc（取值在0到1之間）。fc越大，企業的融資約束問題越嚴重。

3.控制變量

為了控制可能影響融資約束程度的公司特征與治理等因素，本文選取了公司規模（size）、上市年限（listage）、凈資產收益率（roe）、總資產周轉率（ato）、營業收入增長率（growth）、資產負債率（lev）、現金流比率（cashflow）、董事人數（board）、獨立董事比例（indep）、大股東資金占用（occupy）、管理費用率（mfee）、管理層持股比例（mshare）、是否國有企業（soe）以及股權制衡度（balance）作為控制變量。

（三）模型構建

為了檢驗企業數字化轉型對融資約束的影響，本文構建了模型（4）：

其中，融資約束（fc）為被解釋變量，數字化轉型程度（dcg）為核心解釋變量，為了避免時間和行業層面不可觀測因素的影響，引入了時間（year）和行業（ind）啞變量，ε為隨機誤差項，其余為前文所述的控制變量。本文使用混合最小二乘法進行回歸估計，且實證分析均采用異方差穩健標準誤以消除異方差的影響。

四、實證結果及經濟解釋

（一）描述性統計

表1為各變量的描述性統計結果。樣本企業融資約束的平均值為0.454，中位數為0.442，標準差為0.327，表明融資約束變量基本符合正態分布，且公司之間融資約束程度有明顯不同，為本文研究提供了有利條件。企業數字化轉型程度的平均值為0.026，中位數為0.010，說明我國大部分A股上市公司的數字化轉型程度較低，尚處于數字化發展初期階段，而且最小值為0.001，最大值為0.216，說明不同公司之間的數字化轉型程度差距較大。其余指標的描述性統計結果與既有研究無顯著差異。

表1 變量的描述性統計

（二）基準回歸

表2報告了“數字化轉型—融資約束”關系的核心檢驗結果。在基準回歸中，本文采用了遞進式回歸策略，并且用了兩種模型進行回歸。首先，利用混合OLS模型進行回歸，回歸結果如列（1）、列（2）所示。當僅控制時間和行業時，企業數字化轉型的回歸系數為-0.400，并且通過了1%的統計顯著性檢驗，在原有基礎上加入控制變量后，相關回歸系數的絕對值下降，即-0.254，這可能是因為在加入控制變量之后，部分影響融資約束的因素被吸收，但是依然通過了1%的統計顯著性檢驗。其次，為了避免遺漏變量帶來的內生性問題，本文又利用固定效應模型進行回歸，回歸結果如列（3）、列（4）所示。在未加入控制變量之前，數字化轉型的系數為-0.696，加入控制變量之后，系數變為-0.247，分別在1%與5%的水平下顯著為負，與利用OLS模型回歸得到的結果一致。綜上，企業數字化轉型與融資約束之間呈現顯著負相關關系。由此，本文的H1得到了統計證據支持。

表2 基準回歸結果

（三）內生性檢驗

1.傾向得分匹配法

考慮到企業層面的可觀測變量差異、多元回歸對函數形式設定的依賴以及樣本選擇偏誤問題，本文采用傾向得分匹配法進行檢驗。首先，本文將企業數字化轉型程度取平均數，若樣本大于平均數取值1，將其作為實驗組，否則為0，將其作為對照組。其次，將是否為國有企業、總資產周轉率、股權制衡度、營業收入增長率、資產負債率、現金流比率、公司規模、董事人數和凈資產收益率作為協變量進行logit回歸，同時進行1：1近鄰匹配。再次，平衡性檢驗結果顯示，匹配后所有變量的標準化偏差均小于5%，并且所有t檢驗都不拒絕處理組與控制組無系統差異的原假設，表明通過了平衡性檢驗。除此之外，ATT結果為-2.04，表明進行數字化轉型的企業面臨的融資約束程度會更小，與前文的結果完全一致。最后，刪除了沒有匹配上的樣本，再次進行回歸，回歸結果如表3列（1）所示，可以發現，企業數字化轉型的系數在1%的水平下顯著為負，與前文的結論一致。綜上，之前的發現保持穩定。

2.工具變量法

為了解決存在的互為因果內生性問題，又采用2SLS法進行工具變量檢驗。參考已有研究選取數字化轉型工具變量的思路，本文將某年度行業中其他企業的平均數字化轉型程度、城市郵政業務總量、城市移動電話數量以及城市互聯網寬帶接入用戶數作為工具變量進行檢驗，回歸結果如表3列（2）所示。首先，工具變量通過不可識別檢驗（Kleibergen-Paap rk LM統計量顯著）、弱工具檢驗（Kleibergen-Paap rk Wald F統計量顯著）和過度識別檢驗（Hansen J檢驗P值＞0.1）；其次，表3列（2）為第二階段回歸結果，本文發現數字化轉型對融資約束的系數在5%的水平下依然顯著為負，與基準回歸結果一致。

3.滯后自變量與前置因變量回歸

本文延長了企業數字化轉型對融資約束影響的時間考察窗口。表3中列（3）、列（4）是將數字化轉型變量（dcg）進行了滯后1～2期處理，列（5）、列（6）是將融資約束變量（fc）進行了前置1～2期處理做比較分析。結果顯示，數字化轉型對融資約束的緩解作用并沒有因為時間窗口的延長而減緩，與本文的基準回歸結果一致。

表3 內生性檢驗結果

（四）穩健性檢驗

首先，參考張永珅等度量企業數字化轉型的方法，當上市公司財務報告附注披露的無形資產明細項包含“軟件”“網絡”“客戶端”“管理系統”“智能平臺”等與數字化轉型技術相關的關鍵詞以及與此相關的專利時，將該明細項目界定為“數字化技術無形資產”，再計算出數字化技術無形資產之和與無形資產總額的比值，即為企業數字化轉型程度（dgt）的代理變量。回歸結果如表4列（1）所示，企業數字化轉型程度（dgt）的系數在5%的顯著性水平下顯著為負。

其次，將企業的數字化轉型程度分解為“底層技術運用”（ut）與“技術實踐應用（pa）”兩個層面分別進行回歸，回歸結果如表4列（2）、列（3）所示，可以發現底層技術應用和技術實踐應用兩個數字化轉型子指標與融資約束的系數都在1%的水平下顯著為負，與前文的實證結果完全一致。

表4 穩健性檢驗結果

（五）機制路徑的識別檢驗

在前述實證分析中，本文針對“企業數字化轉型—融資約束”之間的核心關系進行了驗證。本部分將從外部利益相關者視角（外部投資者、債權人、供應商與客戶、政府）對二者之間存在的機制路徑進行識別檢驗。對此，本文采用溫忠麟等的中介效應模型進行識別檢驗，模型如下：

其中，meditor為中介變量組，包括股權融資（ef）、信貸融資（debt）、商業信用（tc）以及政府補助（sub）。參考已有研究，本文將股權融資（ef）定義為（股本+資本公積）/總資產，企業信貸融資（debt）由長期借款的自然對數衡量，商業信用（tc）為企業當年應付賬款、應付票據和預收賬款之和占營業收入的比重，用政府補助的對數值作為政府補助（sub）的刻畫指標。

首先，本文基于“數字化轉型→股權融資→融資約束”的路徑進行識別檢驗，回歸結果如表5列（1）—列（3）所示。列（2）中數字化轉型對股權融資的回歸系數為0.153，并且通過了1%的統計顯著性檢驗；列（3）中股權融資對融資約束的回歸系數為-0.197，并且通過了1%的統計顯著性檢驗，這說明數字化轉型通過提高企業股權融資緩解融資約束程度。其次，本文基于“數字化轉型→信貸融資→融資約束”的路徑進行識別檢驗，即重點考察銀行這一類債權方，回歸結果如表5列（4）—列（6）所示。列（5）中數字化轉型對信貸融資的回歸系數為-2.796，且列（6）中信貸融資對融資約束的影響不顯著，這說明數字化轉型不會通過提高信貸融資緩解融資約束，與前文理論分析不符。這可能是因為與外部投資者相比，銀行債權者的風險承受能力較低，他們為了降低自己的投資風險會更多地關注企業是否具有穩定的現金流，而目前我國數字經濟發展尚未達到成熟階段，企業進行過多的數字化轉型反而會增大提供資金的風險。因此，企業高程度的數字化轉型可能不會吸引較多的信貸融資以緩解融資約束。再次，基于“數字化轉型→商業信用→融資約束”的路徑進行識別檢驗，回歸結果如表6列（1）—列（3）所示。列（2）中數字化轉型對商業信用的回歸系數為0.105，并且通過了10%的統計顯著性檢驗；列（3）中商業信用對融資約束的回歸系數為-0.063，通過了1%的統計顯著性檢驗，這說明數字化轉型通過提高企業的商業信用，從而緩解融資約束。最后，本文從“數字化轉型→政府補助→融資約束”的路徑進行識別檢驗，回歸結果如表6列（4）—列（6）所示。列（5）中企業數字化轉型對政府補助的回歸系數為1.192且在5%的水平下高度顯著，列（6）中政府補助對融資約束的回歸系數為-0.004且通過了1%的統計顯著性檢驗，無疑證實了數字化轉型可以通過提高政府補助從而緩解融資約束。

表5 股權融資和信貸融資中介效應檢驗

表6 商業信用和政府補助中介效應檢驗

此外，為了進一步證實上述中介效應結果的穩健性，又進行了Sobel檢驗，檢驗結果發現除了信貸融資這一變量未通過外，其余三個變量均通過檢驗，再次證明了股權融資、商業信用以及政府補助的機制有效性。

五、進一步分析

為了進一步提升研究精度，本文還需要將企業外部環境差異納入考慮范圍，以探究在不同條件下數字化轉型對融資約束的差異化影響。因此，本部分將從企業所屬地區和行業競爭程度兩個維度展開異質性分析。

（一）企業所屬地區

我國省份依據地域的不同可以劃分為東部地區與中西部地區，表7列（1）、列（2）展示了樣本企業分地區的回歸結果。可以發現，東部地區企業的數字化轉型對融資約束的系數在1%的水平下顯著為負，而在中西部地區的企業，這一緩解作用并不顯著。這可能是因為我國東部地區數字化發展水平高，數字化轉型對企業的影響程度更為深入與充分，外部利益相關者會更加重視企業數字化轉型的發展，以此來決定自己的決策。因此，東部地區的企業更容易借助企業數字化轉型獲得各利益相關者的資金投入，以緩解融資約束。而中西部地區的經濟發展落后，企業與外部利益相關者可能不會過多關注數字化轉型發展，導致數字化轉型對融資約束的緩解作用不顯著。

（二）行業競爭程度

為了考察數字化轉型緩解企業融資約束的行業競爭程度差異，本文采用所有者權益賬面價值計算的赫芬達爾—赫希曼指數度量行業競爭程度，并且以其中位數作為分組依據，高于中位數企業的所在行業競爭激烈，反之為行業競爭程度較低組，表7列（3）、列（4）展示了行業競爭程度的異質性檢驗結果。可以發現，競爭程度較低企業的數字化轉型對融資約束的系數在1%的水平下顯著為負，而競爭程度較高的企業，這一緩解作用并不顯著。這說明行業競爭程度過高會加大企業生存壓力，增強淘汰效應和掠奪效應，惡化企業融資境況。首先，在行業競爭激烈的環境中，企業可能在數字化轉型方面選擇激進型戰略，盲目投入大量資金，盈利空間減小，外部融資約束水平隨之變得更高；其次，在激烈競爭環境下，為了降低行業競爭對手帶來的掠奪風險，企業會適當減少有效信息披露，公司內外部會面臨更高的信息不對稱，因而融資約束程度增大。

表7 異質性檢驗結果

六、結論與建議

本文基于外部利益相關者視角，實證檢驗了數字化轉型對融資約束的影響以及背后成因。檢驗結果表明企業進行數字化轉型可以有效降低融資約束程度。渠道機制檢驗表明，企業數字化轉型可以通過提高股權融資、商業信用和政府補助緩解融資約束，但不能通過提高企業的信貸融資來緩解融資約束。異質性檢驗結果表明，數字化轉型對融資約束的緩解作用在東部地區以及行業競爭程度低的企業中更為顯著。

基于以上分析，本文提出以下建議。第一，企業應抓住數字化轉型機遇，與外部利益相關者加強聯系。企業在利用數字技術提高自身競爭力的同時，也要與外部利益相關者進行實時互動，滿足各方外部利益相關者訴求，以便整合各方優勢與稀缺資源，獲取外部投資者、供應商、客戶與政府提供的資金流入，從而減輕企業融資約束。第二，企業應結合自身實際規劃數字化轉型路線，并且實施差異化的數字化轉型戰略。數字化轉型對企業外部環境有著較高要求，對于中西部地區和行業競爭程度高的企業而言，不可盲目部署和實施數字化。企業在轉型前應做好企業數字化戰略規劃與頂層架構，確保外部環境與數字化轉型需求相匹配，最大限度降低數字化轉型風險。第三，政府應當實施數字化轉型激勵政策，優化數字化轉型供給側生態。當前我國企業的融資約束形勢仍然嚴峻，數字化轉型作為緩解企業融資約束的關鍵一環，政府相關部門應設立數字化轉型專項扶持資金，同時建立龍頭企業數字化轉型標桿項目和面向行業的數字化轉型服務示范平臺，以點帶面，鼓勵并引導企業數字化轉型升級，以降低整體融資約束程度。