數字流量模式與企業融資約束

彭俞超 孫銘鴻 王舒奇

摘 要：數字經濟已經成為中國經濟高質量發展和建設現代化經濟體系的重要引擎。在數字經濟時代，越來越多的企業開始采用數字流量模式，加強企業資金利用進而獲得發展紅利。本文以2007—2022年中國滬深A股上市公司為研究樣本，運用雙向固定效應模型探究數字流量模式對企業融資約束的影響。基準回歸結果表明，數字流量模式能夠顯著緩解企業融資約束。機制分析顯示，數字流量模式對銀行貸款這一傳統融資渠道具有替代效應，并通過改善盈利能力緩解企業融資約束。異質性分析表明，數字流量模式緩解企業融資約束的效應在企業為高成長性、內部控制質量高和媒體關注度高的情況下顯著增加。同時，當融資約束得到緩解后，企業更愿意加大生產經營力度，提高投資效率，增強資本密集度。但是，數字流量模式會導致企業面臨短期資金償還壓力，降低總資產周轉率和流動資產周轉率，增加企業的流動性風險。本文從微觀視角出發探索數字流量模式對企業融資約束的影響，為上市公司經營戰略選擇和政府監管政策制定提供有益借鑒。

關鍵詞：數字經濟；數字流量模式；企業融資約束；商業信用融資

中圖分類號：F830.6 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2023）12-0064-11

基金項目：國家自然科學基金項目“資本監管、銀行決策與貨幣政策信貸傳導效果研究”（72273160）

一、引 言

近年來，隨著互聯網、大數據、云計算、人工智能和區塊鏈等新技術的深刻演變，數字經濟得到突飛猛進的發展。黨的二十大報告指出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。數字經濟具有高創新性、強滲透性、廣覆蓋性，不僅是新的經濟增長點，而且是改造提升傳統產業的支點，可以成為建設現代化經濟體系的重要引擎。《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年我國數字經濟規模達50. 2萬億元，總量穩居世界第二，占GDP的比重提升至41. 5%。在數字經濟迅速發展的浪潮下，越來越多的企業開始轉變思路，依托數字流量模式推動自身經營和業務發展。發展數字經濟意義重大，一方面，數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇；另一方面，數字經濟有利于推動構建新發展格局，有利于推動建設現代化產業體系，有利于推動構筑國家競爭新優勢。

融資約束指的是在不完全資本市場下，企業存在信息不對稱和代理問題，當外部融資成本高于內部融資成本時，企業難以從外部籌集資金，容易出現財務危機或經營不善等情況[1]。對融資約束的研究，學術界主要從以下三個方面展開：第一，融資約束產生的原因。許多學者發現，信息不對稱是融資約束產生的重要原因，信息披露[2]、政治關聯[3]和金融發展[4]都可以通過降低信息不對稱程度進而緩解企業融資約束。姜付秀等[5]與劉浩等[6]則從代理問題的角度發現，股東之間的相互監督、外部董事和企業治理結構對融資約束具有緩解作用。第二，融資約束的經濟后果。如楊玲和朱宏泉[7]、劉礫丹和劉力臻[8]與鞠曉生等[9]從金融資產持有、資本結構和企業創新等方面探討融資約束的經濟后果。第三，數字經濟對融資約束的影響。萬佳彧等[10]認為，數字經濟發展對融資約束產生巨大影響。在數字經濟時代背景下，企業采用數字流量模式能否減少可能存在的信息不對稱或者代理問題，提高企業的融資能力以緩解融資約束，較少有學者從企業數字流量模式的微觀視角進行分析。

因此，本文從金融資產持有水平和商業信用占用兩個維度構建數字流量模式指標，實證檢驗數字流量模式對企業融資約束的影響，并進一步探索數字流量模式影響企業融資約束的機制路徑和經濟后果。本文可能的邊際貢獻在于：第一，拓展融資約束的研究范圍。現有研究更多地從宏觀經濟政策、治理結構和信息披露角度分析融資約束的影響因素，本文從數字經濟時代背景下的經營模式和治理選擇方面進行討論，是對現有研究的拓展。第二，擴大融資約束的研究視角。本文從微觀視角探索數字流量模式的價值，發現在數字經濟時代背景下，企業采用數字流量模式有助于緩解自身的融資約束，提高融資能力，這為上市公司順應數字經濟發展趨勢，推動經營模式和治理結構轉變，增強管理能力提供了有益啟示。

二、理論分析與研究假設

在大數據、人工智能等信息技術不斷發展的背景下，數字經濟形態日益呈現，新興技術逐漸應用到金融領域。宏觀經濟金融環境變化尤其是金融環境變化將影響民營企業的信貸約束，金融發展可以更加有效地配置資源[11]，良好的金融生態環境有助于緩解融資約束[12]。沈紅波等[13]發現，金融發展程度較高地區上市公司的融資約束顯著小于金融發展程度較低地區上市公司的融資約束。數字金融能夠有效緩解民營企業長期面臨的融資問題，并能夠降低民營企業的杠桿水平，進而促進民營企業成長[14]。在數字經濟時代背景下，越來越多的企業適應自身業務發展的需要，推進數字化轉型。數字化轉型有助于提高生產效率，推動專業化分工和資本升級[15]，提高企業經營效率[16]以及提升勞動收入份額[17]，這有助于降低企業的勞動力成本。數字化轉型能夠增強企業的數據分析能力和信息挖掘能力，提高企業的信息透明度，減少代理沖突問題[18]，從而降低企業融資成本，最終緩解企業融資約束。同時，數字化轉型有助于企業拓寬融資渠道，優化資源配置，企業數字化轉型能夠顯著提升企業的商業信用融資水平[19]，并且通過提高研發投入和研發效率促進企業創新[20]，推動企業實現高質量發展。彭俞超等[21]根據企業的金融資產持有水平和商業信用占用的增加情況對與企業數字化轉型緊密相關的數字流量模式進行了綜合判斷和分析。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設1：數字流量模式有助于緩解企業融資約束。

一方面，企業由于無法通過銀行渠道獲取融資，往往會面臨融資約束問題，融資渠道擴展有助于緩解企業融資約束。石曉軍和張順明[22]研究發現，商業信用融資成為解決融資需求的重要途徑，這有助于緩解企業融資約束。陳垠帆等[23]研究發現，票據作為融資工具，通過降低信息不對稱程度緩解融資約束。Cook[24]發現，商業信用融資與銀行短期借款之間存在替代關系。數字金融賦能促使供應鏈融資模式進一步變革，通過為產業鏈尾端企業提供更加豐富優質的融資組合方案促進產業協同發展[25]。企業數字化轉型能夠提高供應鏈質量，使企業有更強的動機為客戶提供商業信用，呈現出資金溢出效應[26]。另一方面，盈利能力提升是緩解企業融資約束的關鍵因素，經營狀況越好的企業所面臨的融資約束越小。大數據、云計算等數字技術有助于改善企業融資生態，數字金融體系能夠有效促進企業價值增長，這種促進效應存在長期性和延伸性[27]。同時，姜奇平等[28]研究發現，數字化轉型能夠提升企業多元化經營的預期收益，從而提高企業的盈利能力。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設2a：數字流量模式能夠替代銀行貸款緩解企業融資約束。

假設2b：數字流量模式能夠通過提高盈利能力緩解企業融資約束。

企業融資約束緩解對投資行為[29]、現金持有[30]、經營績效[31]和企業創新[32]等方面產生一定的影響。從投資行為來看，企業融資能力越強，越傾向于開展對外直接投資。與國有工業企業相比，民營工業企業的對外直接投資意愿更強。從現金持有來看，王彥超[33]研究發現，融資約束對現金持有的影響顯著為正，具有融資約束企業的資金來源系統地依靠內部現金流。出于預防性或投機性動機，企業將更多的現金流以現金或現金等價物的方式留存于內部[34]。從經營績效來看，融資約束對經營績效的影響顯著為負。在內部控制質量較高的企業，融資約束對企業績效的抑制作用會有所減弱。從企業創新來看，融資約束對R&D投資的影響顯著為負[35]，企業受到的融資約束越嚴重，營運資本對創新的平滑作用越突出[36]。由于存在較為嚴重的融資約束，企業將依靠內部資金支持自身的創新活動，這種效應在政府干預程度較低的地區或在民營企業組中更加顯著[37]。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設3：企業采用數字流量模式緩解融資約束后，企業的生產經營與投資活動將更加活躍，投資效率得以提高，但是企業容易面臨短期資金償還壓力，可能存在流動性風險。

三、研究設計

（一）變量選取

⒈被解釋變量：企業融資約束

其中，KZ為企業融資約束，Asset為資產總計，OCF為經營性凈現金流，Lev為資產負債率，Dividends為現金股利，Cash為現金持有，TobinQ為托賓Q值，i為企業，t為年份。KZ值越大，表明企業融資約束程度越高。

⒉解釋變量：數字流量模式

本文解釋變量為數字流量模式（F）。參考彭俞超等[21]的做法，根據企業的金融資產持有水平和商業信用占用的增加情況判斷，當且僅當企業同時增加金融資產和商業信用時，企業采用數字流量模式，F取值為1，否則取值為0。當金融資產持有水平和商業信用的主動調整部分均小于0時，較難判斷企業所處的真實狀態，基于數據可比性，未將這部分納入處理組或對照組。對金融資產持有水平和商業信用占用的界定分別參考彭俞超等[38]與胡悅和吳文鋒[39]的方法。其中，考慮到《企業會計準則：2018年版》對金融資產的會計處理有所變動，針對2018年以后金融資產持有水平的計算，本文參考李萬利等[40]的做法，使用債權投資、其他債權投資、其他權益工具投資和其他非流動性金融資產四個科目替換持有至到期投資、可供出售金融資產兩個科目。

⒊機制變量：銀行貸款和盈利能力

本文機制變量為銀行貸款和盈利能力。銀行貸款（BL）用短期借款與長期借款的總和占總資產的比重衡量。盈利能力用息稅前利潤（EBIT）和現金利潤比（CE）衡量，息稅前利潤（EBIT）用凈利潤、所得稅費用與財務費用之和衡量。現金利潤比（CE）用經營活動產生的現金流量凈額與利潤總額之比衡量。

⒋控制變量

為了控制其他因素對融資約束的影響，本文參考彭俞超等[21]研究，選取控制變量如下：企業規模（Size），用資產總計的自然對數值衡量；企業年齡（Age），用企業上市年數的自然對數值衡量；財務杠桿率（Lev），用負債總計/資產總計衡量；企業性質（Soe），國有企業取值為1，否則為0；董事會規模（Board），用董事會人數的自然對數值衡量；股權集中度（Top），用第一大股東持股比例衡量；獨立董事占比（Indep），用獨立董事人數/董事會總人數衡量；兩職合一（Dual），董事長兼任總經理取值為1，否則為0。

⒌其他變量

為了檢驗數字流量模式的經濟后果，本文采用維持性投資（MI）、非效率投資（IE）、資本密集度（CI）、總資產周轉率（TR）和流動資產周轉率（CR）開展經濟后果分析。其中，維持性投資（MI）用固定資產折舊、無形資產攤銷以及長期待攤費用攤銷之和衡量。非效率投資（IE）用徐倩[41]的衡量方式，用殘差絕對值的自然對數值衡量非效率投資程度，該數值越大，非效率投資程度越高。資本密集度（CI）用總資產與營業收入之比衡量，資本密集度越高，風險與資本成本越高。總資產周轉率（TR）用營業收入與平均資產總額之比衡量。流動資產周轉率（CR）用營業收入與流動資產平均占用額之比衡量。

（二）數據來源和處理

本文選取2007—2022年中國滬深A股上市公司作為研究樣本，上市公司財務數據主要來自國泰安（CSMAR）數據庫。本文對樣本數據進行如下處理：剔除ST、PT的樣本；參考中國證券業監督管理委員會2012版行業分類標準，剔除金融行業的樣本；剔除不滿3個連續觀測期的企業；剔除有明顯信息錯誤的樣本，如資產總計、營業收入、營業成本為0或者為負等；剔除資不抵債即資產負債率大于1的樣本；剔除關鍵變量數據缺失的樣本。為了消除極端值的影響，對連續變量進行1%的雙側縮尾處理，并使用Stata對數據進行實證分析。

（三）模型構建

⒈基準回歸模型

四、實證分析

（一）描述性統計

表1報告了主要變量的描述性統計結果。從表1可以看出，企業融資約束（FC）的均值和標準差分別為1. 437和2. 190，數字流量模式（F）的均值和標準差分別為0. 277和0. 447，這表明大約有27. 7%的上市公司已經采用數字流量模式。

（二）基準回歸分析

數字流量模式對企業融資約束影響的基準回歸結果如表2所示。其中，列（1）不加入控制變量，列（2）加入相關控制變量。由表2可知，數字流量模式（F）的回歸系數均在1%水平下顯著為負，這表明數字流量模式有助于緩解企業融資約束。綜合來看，企業利用商業信用支撐金融投資有助于增加資金可得性，從而有助于提高企業的融資能力。因此，假設1得到驗證，即數字流量模式能夠緩解企業融資約束。

（三）穩健性檢驗①

第一，替代變量。由于商業信用占用和金融資產同時減少的情形不能簡單歸為處理組或者對照組，在穩健性檢驗中將這部分樣本狀態值識別為模式1或模式2，通過全樣本構建數字流量模式的替代變量。第二，縮短時間區間。為了避免經濟危機等極端事件的影響，將時間區間縮短至2011—2022年。綜合來看，實證結果具有穩健性。

五、進一步分析

（一）機制分析

數字流量模式緩解融資約束的機制檢驗結果如表3所示。列（1）中，數字流量模式的回歸系數在1%水平下顯著為負，這說明數字流量模式能夠顯著減少銀行貸款，驗證了企業通過數字流量模式拓寬供應商融資渠道后會減少銀行貸款。究其原因是，企業采用數字化模式，促使其具有更加多元化的資金渠道，可以通過商業信用等渠道獲得新的融資，對于銀行貸款等傳統融資渠道的依賴度會有所下降，進而降低銀行貸款的存量或者使用額度，假設2a得到驗證。列（2）和列（3）中，數字流量模式的回歸系數分別在5%和1%水平下顯著為正，這說明數字流量模式能夠顯著提高企業的盈利能力，驗證了企業采用數字流量模式有助于提高企業盈利能力。采用數字流量模式后，企業可以獲得更多資金，這有助于改善企業的現金流和利潤情況，提高企業的盈利能力。資金提供者對于企業未來現金流與盈利能力的預測更加樂觀，有意愿提供更多資金支持，從而有助于緩解企業融資約束，假設2b得到驗證。綜上所述，本文論證了采用數字流量模式的企業能夠有效地拓寬融資渠道，減少對銀行貸款等傳統融資渠道的依賴。

（二）異質性分析

⒈企業特征異質性

本文從企業成長性和內部控制兩個方面探討數字流量模式對緩解企業融資約束的差異性影響。關于企業成長性，本文參考袁淳等[42]的研究，以營業收入增長率衡量企業成長性。關于內部控制，當內部控制不存在缺陷即為內部控制質量高，反之，則為內部控制質量低。表4列（1）和列（2）為利用企業成長性中位數將樣本分成低成長性組和高成長性組的回歸結果，表4列（3）和列（4）為按照內部控制質量高低分組的回歸結果。研究結果顯示，在高成長性和內部控制質量高的企業中，數字流量模式對緩解企業融資約束的效應顯著增加。這一現象的原因在于，高成長性企業能夠充分發揮資源和競爭優勢，而完善的內部控制體系能夠提升決策過程的科學性和合理性，從而促進企業的長期穩定發展。這使得投資者更愿意為此類企業提供資金支持。

⒉媒體關注異質性

張純和呂偉[43]發現，以分析師為代表的市場信息中介機構改善了信息環境，降低了企業的信息不對稱程度，從而有效緩解了企業的外部融資約束。分析師是挖掘企業價值的重要參與者，分析師研報是反映投資機構對上市公司關注度的重要指標，對于企業在資本市場上展現價值尤為關鍵。因此，本文采用了分析師關注度和研報關注度作為媒體關注度的分析維度，其中，分析師關注度用本年度內進行了跟蹤分析的分析師數量加1的自然對數衡量，研究報告關注度則用本年度內進行了跟蹤分析的研究報告數量加1的自然對數衡量，媒體關注異質性檢驗結果如表5所示。由表5可知，在分析師關注度高和研報關注度高的企業中，數字流量模式緩解企業融資約束的效應顯著增加，即媒體關注度越高，數字流量模式越能緩解融資約束。

六、經濟后果分析

企業采用數字流量模式有助于緩解融資約束，提高融資能力和資金可得性。當融資約束得到緩解后，企業會加大生產經營活動，通過增加現金支出加大投資，提高實際投資效率，經營水平也會有所提升。基于此，本文進一步探討數字流量模式緩解上市公司融資約束后的經濟后果，回歸結果如表6所示。由表6可知，列（1）中，數字流量模式的回歸系數顯著為正，這表明，企業采用數字流量模式緩解融資約束后，會增加維持性投資的規模。由于融資壓力相對降低，企業更愿意參與生產經營與投資活動。列（2）中，數字流量模式的回歸系數顯著為負，這表明，采用數字流量模式的企業會降低非效率投資程度，促進企業進行高質量的投資活動，提高企業實際的投資效率。列（3）中，數字流量模式的回歸系數顯著為正，這表明，采用數字流量模式的企業會提高資本密集度，進行生產設備配置，這在一定程度上提高企業的勞動生產率，但是也導致企業面臨的風險增加，資本成本有所提高。列（4）和列（5）中，數字流量模式的回歸系數均顯著為負，這表明，采用數字流量模式可以增強供應鏈的資金占用程度，但是會降低資金周轉水平，導致企業面臨短期性資金償還壓力。綜合來看，假設3得到驗證。采用數字流量模式有助于加大生產經營和投資，提高企業整體的投資效率，并且有助于加強資本密集度，從而提高勞動生產效率。但是，由于商業信用融資的期限較短，采用數字流量模式也會導致企業面臨短期資金償還壓力，降低總資產周轉率和流動資產周轉率，增加企業的流動性風險。

七、研究結論與政策建議

（一）研究結論

隨著數字經濟的不斷發展，數字流量模式得到更大程度的推廣，企業通過占用供應鏈中的資金以及投資金融活動實現獲利，優化資源配置，這將有助于拓展企業的融資能力與融資渠道。在此背景下，本文選取2007—2022年中國滬深A股上市公司數據，研究數字流量模式對企業融資約束的影響，得出以下研究結論：第一，基準回歸結果表明，數字流量模式能夠顯著緩解企業融資約束。第二，機制分析發現，企業采用數字流量模式可以通過替代銀行貸款這一傳統融資渠道緩解融資約束，同時，能夠通過改善盈利能力緩解融資約束。第三，異質性檢驗發現，在企業為高成長性、內部控制質量高以及媒體關注度高的情況下，數字流量模式對企業融資約束的緩解作用更加明顯。第四，當企業融資約束得到充分緩解后，企業更愿意加大生產經營活動和投資活動，提高實際投資效率，增強資本密集度。但是，采用數字流量模式也會導致企業面臨短期資金償還壓力，降低資產周轉率，容易增加企業的流動性風險。

（二）政策建議

數字經濟作為中國經濟高質量發展和建設現代化經濟體系的重要引擎，在提高企業間信息透明度、降低信息溝通成本、加強資金供需雙方信任度以及優化資源配置等方面發揮積極作用。然而，企業在采用數字流量模式時仍需關注一些相關問題。基于上述研究結論，筆者提出以下政策建議：

首先，加大企業數字化投入與信息技術研發力度，鼓勵企業采用符合數字經濟時代的數字流量模式。在數字經濟發展過程中，企業應在自身能力范圍內提升科技含量，積極推動大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等信息技術的發展，緊跟大語言模型和生成式AI的發展潮流，提升企業的實際生產力和信息透明度。企業應利用數字流量模式提升盈利能力，提高企業應用數字流量模式的能力，從而緩解企業融資約束。

其次，優化傳統融資渠道并拓展替代渠道，關注企業供應鏈資金占用程度與金融投資水平。適度的供應鏈資金占用有助于企業更有效地利用資金，拓寬融資渠道，提高資源配置效率。應鼓勵并支持企業發展其他替代融資方式，如債券市場、股權融資和科技創新基金等，以降低企業融資約束的程度。同時，需要避免過度占用供應鏈資金，重點關注企業的金融投資情況，深刻了解企業的資金用途和流向，確保發揮金融對實體經濟的支持作用。

最后，應制定有針對性的政策措施，對不同類型企業提供差異化支持。通過稅收優惠、財政補貼等多種方式，為高成長性企業以及中小企業提供更加靈活的融資條件或更多的政策支持，幫助企業適應數字經濟的發展趨勢，及時轉變發展模式。這將有助于推動中國經濟結構轉型升級和高質量發展，最終助力實現中國式現代化。

參考文獻：

[1] FERREIRA J J M， FERNANDES C I ， FERREIRA F A F. To be or not to be digital， that is the question： firm innovation and performance[J]. Journal of business research，2019，101（C）：583-590.

[2] 張純，呂偉.信息披露、市場關注與融資約束[J].會計研究，2007（11）：32-38+95.

[3] 于蔚，汪淼軍，金祥榮.政治關聯和融資約束：信息效應與資源效應[J].經濟研究，2012，47（9）：125-139.

[4] 李紅，謝娟娟.金融發展、企業融資約束與投資效率——基于2002—2013年上市企業面板數據的經驗研究[J].南開經濟研究，2018（4）：36-52.

[5] 姜付秀，王運通，田園，等.多個大股東與企業融資約束——基于文本分析的經驗證據[J].管理世界，2017（12）：61-74.

[6] 劉浩，唐松，樓俊.獨立董事：監督還是咨詢？——銀行背景獨立董事對企業信貸融資影響研究[J].管理世界，2012（1）：141-156+169.

[7] 楊玲，朱宏泉.融資約束、金融資產持有與銀行貸款[J].統計研究，2022，39（9）：74-87.

[8] 劉礫丹，劉力臻.融資約束、成長性與資本結構非對稱調整——基于高新技術上市公司的實證分析[J].中南財經政法大學學報，2021（3）：36-47.

[9] 鞠曉生，盧荻，虞義華.融資約束、營運資本管理與企業創新可持續性[J].經濟研究，2013，48（1）：4-16.

[10] 萬佳彧，周勤，肖義.數字金融、融資約束與企業創新[J].經濟評論，2020（1）：71-83.

[11] 李科，徐龍炳.融資約束、債務能力與公司業績[J].經濟研究，2011，46（5）：61-73.

[12] 魏志華，曾愛民，李博.金融生態環境與企業融資約束——基于中國上市公司的實證研究[J].會計研究，2014（5）：73-80+95.

[13] 沈紅波，寇宏，張川.金融發展、融資約束與企業投資的實證研究[J].中國工業經濟，2010（6）：55-64.

[14] 湯萱，高星.數字金融如何促進民營企業成長——基于金融監管與管理者能力的調節效應[J].求是學刊，2022，49（5）：71-84.

[15] 劉淑春，閆津臣，張思雪，等.企業管理數字化變革能提升投入產出效率嗎[J].管理世界，2021，37（5）：170-190.

[16] 葉永衛，李鑫，劉貫春.數字化轉型與企業人力資本升級[J].金融研究，2022（12）：74-92.

[17] 肖土盛，孫瑞琦，袁淳，等.企業數字化轉型、人力資本結構調整與勞動收入份額[J].管理世界，2022，38（12）：220-237.

[18] ILYA I， IRINA I. Are blockchain？based digital transformation and ecosystem？based business models mutually reinforcing？ The principal？agent conflict perspective[J].Eurasian business review，2022，12（4）：643-670.

[19] 夏蕓，夏鵬佳，林子昂.數字化轉型與商業信用融資——以中國A股上市公司為例[J].工業技術經濟，2023，42（7）：30-39.

[20] 冀云陽，周鑫，張謙.數字化轉型與企業創新——基于研發投入和研發效率視角的分析[J].金融研究，2023（4）：111-129.

[21] 彭俞超，王南萱，鄧貴川，等.數字經濟時代的流量思維——基于供應鏈資金占用和金融獲利的視角[J].管理世界，2022，38（8）：170-187.

[22] 石曉軍，張順明.商業信用、融資約束及效率影響[J].經濟研究，2010，45（1）：102-114.

[23] 陳垠帆，黃葉苨，溫夢瑤.應收賬款票據化能緩解企業融資約束嗎[J].上海金融，2022（7）：41-56.

[24] COOK L D.Trade credit and bank finance：financing small firms in Russia[J]. Journal of business venturing，1999，14（5）：493-518.

[25] 王慧，鄭英紫，劉鴻浩，等.數字金融、供應鏈融資模式創新與中國式現代化產業高質量發展[J].科技管理研究，2023，43（16）：11-21.

[26] 祁懷錦，魏禹嘉，劉艷霞.企業數字化轉型與商業信用供給[J].經濟管理，2022，44（12）：158-184.

[27] 王平，王凱.數字金融、技術創新與企業價值[J].統計與決策，2022，38（15）：164-169.

[28] 姜奇平，劉宇洋，端利濤.數字化轉型、多元化經營與企業績效[J].技術經濟，2023，42（4）：82-96.

[29] 呂勁松.關于中小企業融資難、融資貴問題的思考[J].金融研究，2015（11）：115-123.

[30] 連玉君，彭方平，蘇治.融資約束與流動性管理行為[J].金融研究，2010（10）：158-171.

[31] 許敏，朱伶俐，方禎.融資約束、R&D投入與中小企業績效[J].財會月刊，2017（10）：37-43.

[32] 劉勝強，林志軍，孫芳城，等.融資約束、代理成本對企業R&D投資的影響——基于中國上市公司的經驗證據[J].會計研究，2015（11）：62-68+97.

[33] 王彥超.融資約束、現金持有與過度投資[J].金融研究，2009（7）：121-133.

[34] 連玉君，彭方平，蘇治.融資約束與流動性管理行為[J].金融研究，2010（10）：158-171.

[35] BROWN J R，FAZZARI S M， PETERSEN B C.Financing innovation and growth： cash flow， external equity and the 1990s R&D boom[J].The journal of finance，2009，64（1）：151-185.

[36] 鞠曉生.企業融資約束異質性、金融發展與中國經濟增長[J].當代經濟研究，2015（10）：82-90.

[37] 張嘉望，彭暉，李博陽.地方政府行為、融資約束與企業研發投入[J].財貿經濟，2019，40（7）：20-35.

[38] 彭俞超，韓珣，李建軍.經濟政策不確定性與企業金融化[J].中國工業經濟，2018（1）：137-155.

[39] 胡悅，吳文鋒.商業信用融資和中國企業債務的結構性問題[J].經濟學（季刊），2022，22（1）：257-280.

[40] 李萬利，潘文東，袁凱彬.企業數字化轉型與中國實體經濟發展[J].數量經濟技術經濟研究，2022，39（9）：5-25.

[41] 徐倩.不確定性、股權激勵與非效率投資[J].會計研究，2014（3）：41-48+95.

[42] 袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化[J].中國工業經濟，2021（9）：137-155.

[43] 張純，呂偉.信息環境、融資約束與現金股利[J].金融研究，2009（7）：81-94.

Digital Flow Mode With Financing Constraints of Enterprises

PENG Yu-chao， SUN Ming-hong， WANG Shu-qi

（School of Finance， Central University of Finance and Economics， Beijing 102206， China）

Summary：The world has entered the digital era， digital economy has become a new growth point of China？s economic development and a “commanding point” for seizing opportunities for future development. The strong growth trend of digital economy has become the support point of high？quality development of enterprises while improving the development level of various industries in China， which not only profoundly changes the production mode of enterprises， but also updates the financing method of enterprises. As for the impact of digital economy on corporate financing， most of studies focus on digital inclusive finance and digital transformation， and few studies discuss the operation and profit model of enterprises.

This paper constructs a digital flow mode index based on corporate financial asset holding level and the increase in commercial credit occupation， and takes Shanghai？Shenzhen A？share listed companies from 2007 to 2022 as research samples to explore the impact of digital flow on financing constraints adopted by listed companies in the era of digital economy. It is found that the profit model of digital flow mode can significantly alleviate the financing constraints of enterprises， and this result is still valid after the robustness test. In addition， this paper conducts sub？sample regression from perspectives of enterprise growth， internal control quality and media attention. The results show that in enterprises with high growth， better internal control quality and higher media attention， digital flow mode has a more significant easing effect on financing constraints. The reason is that high？growth enterprises and enterprises with relatively perfect internal control system have stronger competitive advantages and more scientific decision？making process， and higher media attention reduces the degree of information asymmetry. As bank credit is one of the important channels of corporate financing， this paper analyzes the substitution effect of digital flow modet from the traditional financing path of bank loan， and explores its impact on corporate profitability. Research results show that digital flow thought significantly reduces bank loans， improves corporate profitability and quality， and increases the proportion of commercial credit financing. Further analysis of the economic consequences of the digital flow mode shows that when financing constraints of enterprises are eased， enterprises are more willing to increase production， operation and investment activities， and improve investment efficiency and capital intensity. However， the adoption of digital flow thought will also cause enterprises to face short？term capital repayment pressure， reduce asset turnover efficiency， and increase the liquidity risk of enterprises.

Relevant research in this paper provides a new idea for the digital economy to optimize the efficiency of resource allocation among enterprises and promote the high？quality development of enterprises， and also provides new reference for the subsequent profit model of enterprises？ digital flow mode. Relevant policy recommendations are to increase enterprises？ digital investment and information technology research and development， maintain enterprises？ appropriate supply chain capital occupation and financial investment， and promote enterprises？ digital transformation through various ways， thus jointly promoting the realization of Chinese modernization.

Key words：digital economy； digital flow mode； financing constraints of enterprises； commercial credit financing

（責任編輯：巴紅靜）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2023.12.006

[引用格式]彭俞超，孫銘鴻，王舒奇.數字流量模式與企業融資約束[J].財經問題研究，2023（12）：64-74.

① 穩健性檢驗結果未在正文中列出，留存備索。