數(shù)字金融賦能是否促進了企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿？
——基于金融錯配視角的微觀證據(jù)

□ 上官緒明 徐秋實

一、引言

過高的杠桿率增加了企業(yè)債務(wù)負擔(dān)、阻礙經(jīng)濟增長，同時加劇市場動蕩、提高金融風(fēng)險發(fā)生的概率（上官緒明等，2022）。2020年我國企業(yè)部門的杠桿率為162.3%，同比提高了10.4個百分點①數(shù)據(jù)來源于《2020 年度中國杠桿率報告》。，非金融企業(yè)部門杠桿問題最為突出，尤其是金融危機之后（譚小芬，2020）。去杠桿已經(jīng)成為我國政府和學(xué)者關(guān)注的焦點問題，2015年中央經(jīng)濟工作會議提出“三去一降一補”的重大經(jīng)濟任務(wù)，標(biāo)志著“去杠桿”已成為中國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要任務(wù)之一。不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)杠桿率不僅在宏觀層面表現(xiàn)出上升趨勢，而且在微觀層面表現(xiàn)出明顯的結(jié)構(gòu)性特征，即杠桿率在不同部門之間以及各部門內(nèi)部有明顯的結(jié)構(gòu)性特點（楊戈，2018）。故此，2018年4月，中央財經(jīng)委員會提出結(jié)構(gòu)性去杠桿的新思路。學(xué)者認為，我國銀行主導(dǎo)的融資結(jié)構(gòu)、高儲蓄率投資導(dǎo)向的經(jīng)濟發(fā)展模式及國有企業(yè)承擔(dān)大量非市場化公共職能和預(yù)算軟約束是造成我國企業(yè)杠桿走高的主要原因（史貞等，2022）。近年來，我國數(shù)字金融呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢（上官緒明和李劍嵐，2022），憑借其在信貸、支付、投資等方面的優(yōu)勢為企業(yè)去杠桿提供了契機（趙芮，2022）。學(xué)者也證實了數(shù)字金融與企業(yè)杠桿率具有負相關(guān)關(guān)系（周謝亮，2021；馬文婷，2021）。但既有研究鮮有關(guān)注杠桿率結(jié)構(gòu)性失衡這一現(xiàn)象，在實證過程中只是簡單地使用企業(yè)杠桿率代替企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿，在實踐中未能體現(xiàn)國家結(jié)構(gòu)性調(diào)整企業(yè)杠桿率的意愿，在理論中缺乏對數(shù)字金融助推企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的內(nèi)在機制進行深入探索。

鑒于此，本文以2011-2020年中國滬深A(yù)股非金融上市企業(yè)為樣本，深入探究數(shù)字金融賦能對企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的助推效應(yīng)。相較于已有文獻，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在：首先，從企業(yè)內(nèi)部債務(wù)期限的不同，實證檢驗了數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率的結(jié)構(gòu)性影響，為企業(yè)主動調(diào)整杠桿結(jié)構(gòu)提供微觀思路；其次，進一步從企業(yè)間的異質(zhì)性，實證檢驗數(shù)字金融對不同企業(yè)去杠桿的影響，彌補了從宏觀層面研究結(jié)構(gòu)性去杠桿的不足；最后，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融是通過校正傳統(tǒng)金融錯配進而促進企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿，揭示了數(shù)字金融賦能實體經(jīng)濟的微觀作用機制。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率調(diào)整的影響效應(yīng)

數(shù)字金融有多種類型的業(yè)務(wù)和功能，其中支付和信貸融資功能最為重要，但其影響企業(yè)杠桿的機制不同（萬佳彧等，2020）。數(shù)字金融支付方式，如第三方支付，高效、安全、易用且交易成本低，可最大限度地提高銷售方利潤，使企業(yè)能夠獲得穩(wěn)定充足的現(xiàn)金流，增加企業(yè)內(nèi)部的盈余積累，減少對外部資金的需求和依賴，以及主動加杠桿的融資需求（梁琦等，2020）。根據(jù)融資約束理論，若企業(yè)可以及時取得在生產(chǎn)經(jīng)營和投資等方面的資金，則有助于企業(yè)盈利能力的提升，充足企業(yè)內(nèi)部的現(xiàn)金流以實現(xiàn)債務(wù)償還，從而實現(xiàn)企業(yè)杠桿率下降。

此外，從數(shù)字金融的信貸功能看，數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等現(xiàn)代化信息技術(shù)，能有效減少貸款人與企業(yè)之間的信息不對稱，提高信貸服務(wù)效率（姚凱辛，2022）。同時，數(shù)字金融憑借其優(yōu)越的信息甄別能力可以減少資金出現(xiàn)錯配的概率，使得優(yōu)質(zhì)企業(yè)能夠獲得貸款，而劣質(zhì)企業(yè)則被排斥在授信之外。在信貸市場中，企業(yè)主要通過債務(wù)融資或者股權(quán)融資兩個渠道獲得外部資金（李佳，2022）。企業(yè)通過網(wǎng)上貸款獲得的外部資金是債務(wù)融資，若企業(yè)高效運用資金，形成有效資產(chǎn)，將進一步增強其盈利能力，使利潤和總資產(chǎn)增加，表現(xiàn)為企業(yè)杠桿率降低。

綜上，結(jié)合融資約束理論以及信息不對稱理論，數(shù)字普惠金融可以立足于支付、信貸融資兩大功能助力非金融企業(yè)部門杠桿率下降。基于以上分析，提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字金融與企業(yè)杠桿率具有負相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字金融賦能可促進企業(yè)杠桿率下降。

（二）數(shù)字金融賦能企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的異質(zhì)性

1.債務(wù)期限結(jié)構(gòu)

白云霞等（2016）指出，長期以來，中國金融市場處于金融抑制的狀態(tài)，賣方主導(dǎo)信貸市場已是不容置疑的客觀現(xiàn)實。由于信息不對稱、金融管制等一些原因，銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)更傾向于為企業(yè)提供短期貸款來規(guī)避風(fēng)險（鐘凱，2016）。因此，這迫使企業(yè)不得不以短期信貸支持長期投資，進而將導(dǎo)致企業(yè)的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)趨于短化，出現(xiàn)“短貸長投”的現(xiàn)象（Bharath Setal.,2011）。由此可見，在研究企業(yè)債務(wù)總體水平的同時，也要關(guān)注企業(yè)的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。

已有研究表明（葉永衛(wèi)等，2022），信貸期限結(jié)構(gòu)對企業(yè)經(jīng)營有重要影響，短期貸款主要用于滿足當(dāng)前生產(chǎn)經(jīng)營需要，中長期貸款主要用于技術(shù)改造、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和固定資產(chǎn)項目。可以看出，如果企業(yè)主動提高杠桿率，表明其具有很高的盈利能力和投資意向，增強對這些企業(yè)的信貸以幫助他們開展投資活動，則有利于增強企業(yè)經(jīng)濟實力。即杠桿率的分母端擴大，表現(xiàn)為企業(yè)杠桿率下降。此外，數(shù)字金融在線渠道融資一般是一年期的短期貸款，能及時滿足企業(yè)的短期融資需求，而無需提前募集，能有效降低企業(yè)的短期杠桿率。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H2a：數(shù)字金融賦能企業(yè)杠桿率調(diào)整因為債務(wù)期限結(jié)構(gòu)不同存在異質(zhì)性，即相較于長期杠桿率，數(shù)字金融對短期杠桿率下降的助推效應(yīng)更顯著。

2.所有權(quán)性質(zhì)

中國是銀行主導(dǎo)型的金融體系,信貸市場存在嚴(yán)重的所有制歧視（Songetal.,2018）。銀行更傾向于向國有企業(yè)提供資金，同時又抑制對私營企業(yè)的信貸，這使得銀行的行為決定了企業(yè)所面臨的融資難度有所不同。與此同時，在不同經(jīng)濟實體之間，金融資源的低效分配意味著國有和私營企業(yè)將獲得與其自身生產(chǎn)效率不匹配的杠桿水平（周煜皓等，2014）（邵挺，2010），其原因主要體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，政企關(guān)聯(lián)。國有股權(quán)作為企業(yè)與政府之間的關(guān)系紐帶，有利于企業(yè)獲得各種政策優(yōu)惠，并可以向銀行等金融機構(gòu)傳遞出政府認可與支持的信號，能有效解決銀行所面臨的信息不對稱問題（徐慧倫，2021）。第二，預(yù)算軟約束。由于國有企業(yè)的特殊屬性，若經(jīng)營出現(xiàn)問題，政府更可能出面幫助解決資源上的困境（江偉和李斌，2006）。因此，銀行出于自身利益的考慮會選擇把貸款提供給國有企業(yè)，由此導(dǎo)致國有企業(yè)的杠桿率越來越高，但這種融資占用了銀行資金，卻減少了銀行的收益。

鑒于銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)不能有效地進行信息的收集與處理。因此，數(shù)字金融發(fā)展則對金融交易面臨信息不對稱的困境做出了巨大貢獻，改變了銀行的資產(chǎn)選擇行為，特別是對傳統(tǒng)金融機構(gòu)由于信息不對稱難以接觸和服務(wù)的企業(yè)很有幫助。基于以上分析，提出如下假設(shè)：

H2b：數(shù)字金融賦能企業(yè)杠桿率調(diào)整因為所有權(quán)性質(zhì)不同存在異質(zhì)性，即相較于民營企業(yè)，數(shù)字金融對國有企業(yè)杠桿率下降的助推效應(yīng)更顯著。

3.企業(yè)規(guī)模

企業(yè)規(guī)模也影響企業(yè)融資的難易程度，企業(yè)規(guī)模大意味著企業(yè)的整體實力更強、聲譽也更好，具有在資源獲取上的優(yōu)勢（羅能生等，2018）。一般來說，大規(guī)模企業(yè)較高的信息透明度，能有效緩解信息不對稱，而小企業(yè)的信息透明度很難得到保證。兩類企業(yè)的異質(zhì)性特征決定了不同的融資難度，也說明銀行在發(fā)放企業(yè)貸款時限制企業(yè)規(guī)模是合理的決定。因此，權(quán)衡理論認為，大規(guī)模企業(yè)的分散程度大，財務(wù)成本低，由此導(dǎo)致杠桿率較高。而小規(guī)模企業(yè)在進行財務(wù)管理時受制于生命周期短、抗風(fēng)險能力弱、抵押擔(dān)保能力不足等各方面的問題（陳曉明，2016），導(dǎo)致小型企業(yè)從銀行獲得的信貸資金不足以支持其長期發(fā)展，存在相當(dāng)大的資本金缺口和信貸資本缺口，更多的是依靠自籌資金來謀求發(fā)展，企業(yè)杠桿率相對較低。

與傳統(tǒng)金融機構(gòu)不同，數(shù)字金融不要求抵押品，使得一些缺少抵押品的小型企業(yè)更容易獲得融資。因此，數(shù)字金融發(fā)展既能緩解融資歧視程度，豐富小規(guī)模企業(yè)的資金來源，也能夠抑制大規(guī)模企業(yè)的中介收益，降低企業(yè)杠桿率水平。然而，相較于杠桿率水平較低的小型企業(yè)，數(shù)字普惠金融可能對高杠桿的大型企業(yè)作用更大。基于以上分析，提出如下假設(shè)：

H2c：數(shù)字金融賦能企業(yè)杠桿率調(diào)整因為規(guī)模不同存在異質(zhì)性，即相較于小規(guī)模企業(yè)，數(shù)字金融對大規(guī)模企業(yè)杠桿率下降的助推效應(yīng)更顯著。

4.盈利能力

在分析企業(yè)杠桿率水平時，不可能僅僅以其水平的高低來衡量債務(wù)負擔(dān)和償付能力，有必要進一步探討企業(yè)的盈利能力，企業(yè)利潤的增加意味著其未來現(xiàn)金流可以償還更多債務(wù)（鐘寧樺，2021）。根據(jù)啄食理論的推斷，盈利能力與企業(yè)杠桿有著明顯的負相關(guān)關(guān)系，因為高收益企業(yè)的融資需求可以通過自身留存收益來滿足，因而這些企業(yè)的杠桿水平較低。這是因為當(dāng)企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流充足時，它們往往較少依賴外部資金（譚小芬，2018）。反觀一些國有僵尸企業(yè)，它們的盈利水平很低甚至為負，仍可以繼續(xù)從銀行系統(tǒng)獲得貸款，這與政府“背書”和“擔(dān)保”等原因是不可分割的（劉鵬和何冬梅，2021）。然而，由于信貸資源供應(yīng)不足，大量盈利水平高的私營企業(yè)、成長性企業(yè)無法進一步發(fā)展，最終導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況惡化，退出市場，產(chǎn)生“劣幣驅(qū)逐良幣”效應(yīng)。

數(shù)字金融的發(fā)展為提高信息甄別能力做出了巨大貢獻，通過有效分析企業(yè)經(jīng)營狀況，判斷其盈利能力的高低，使有限的信貸資源從劣質(zhì)企業(yè)中釋放出來，實現(xiàn)信貸資源的合理配置（郭峰，2020）。基于以上分析，提出如下假設(shè)：

H2d：數(shù)字金融賦能企業(yè)杠桿率調(diào)整因為盈利能力不同存在異質(zhì)性，即相較于高盈利能力企業(yè)，數(shù)字金融對低盈利能力企業(yè)杠桿率下降的助推效應(yīng)更顯著。

（三）數(shù)字金融賦能企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的作用機制

金融錯配意味著金融資源的配置出現(xiàn)偏差，即沒有分配到效率最高的部門。從長期看，金融資源的錯配是導(dǎo)致非金融企業(yè)部門杠桿率結(jié)構(gòu)性失衡的一個重要因素。由于政府的隱性背書、預(yù)算軟約束，國有企業(yè)和大型企業(yè)憑借其自身的“所有制優(yōu)勢”和“規(guī)模優(yōu)勢”，在資金獲取上更加便利（董驥等，2020）。但是，由于財務(wù)信息不透明和缺乏擔(dān)保，民營企業(yè)和中小企業(yè)面臨著融資約束（羅來軍等，2016）。因此，數(shù)字金融的快速發(fā)展可以為民營企業(yè)和中小企業(yè)提供一種解決路徑。那么，在我國非金融企業(yè)部門杠桿率結(jié)構(gòu)性失衡的背景下，數(shù)字金融發(fā)展是如何影響金融錯配，進而助推企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿呢？本文將從降低信息不對稱、提高金融可得性兩個方面來展開論述。

首先，數(shù)字金融依托大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈以及互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代化信息技術(shù)能夠以數(shù)字化信息為牽引，提高信息共享程度、減少信息不對稱（譚小芬和尹碧嬌，2018）。有效挖掘企業(yè)“軟信息”，并確保其現(xiàn)金流、銷售額等經(jīng)營信息的真實性（Chod et al.，2020）。進而幫助優(yōu)質(zhì)的民營企業(yè)、中小企業(yè)能夠以合理的風(fēng)險定價利率獲得貸款資源（Philippon,2016）。其次，數(shù)字金融具有多元化的業(yè)態(tài)和功能，通過有效提高金融可得性進而影響企業(yè)杠桿率（梁琦，2020）。其原因在于：第一，數(shù)字金融在某種程度上可以突破傳統(tǒng)金融機構(gòu)實體網(wǎng)點的界限，提高了企業(yè)獲取更多融資的可能性（滕磊，2020）。第二，數(shù)字金融還產(chǎn)生了一定的鯰魚效應(yīng)和示范效應(yīng)（李展和葉蜀君，2019），使傳統(tǒng)金融機構(gòu)利用基礎(chǔ)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。使其更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟，拓寬企業(yè)的融資渠道和方式（唐松等，2020），進而助推企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿。基于以上分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字金融通過校正金融錯配，賦能企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

文章以2011-2020年中國滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究對象，企業(yè)層面的數(shù)據(jù)均來自CSMARS數(shù)據(jù)庫，數(shù)字金融層面的數(shù)據(jù)均來自北京大學(xué)所編制的2011-2020年地級市層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)。對數(shù)據(jù)做如下處理：（1）將金融類的企業(yè)樣本從數(shù)據(jù)中予以剔除；（2）剔除ST、ST*類企業(yè)樣本，以保證數(shù)據(jù)的完整性；（3）剔除含有缺失值、財務(wù)數(shù)據(jù)存在異常的樣本。此外，為了消除離散群值的影響，本文對企業(yè)層面的連續(xù)變量，采用了1%和99%的雙邊縮尾（winsorize2處理），最終得到4399家，共計14070個觀測值。

（二）模型設(shè)定

1.雙向固定效應(yīng)模型

為了避免觀察期內(nèi)其他宏觀因素導(dǎo)致企業(yè)杠桿率發(fā)生變化，在雙向固定效應(yīng)模型中控制了“年份（year）-行業(yè)（industry）”。如式（1）所示：

（1）式中：Levit被解釋變量是企業(yè)杠桿率；解釋變量indexit是數(shù)字金融指數(shù)；controlit為可能對企業(yè)杠桿率產(chǎn)生影響的控制變量；year和industry分別為時間和行業(yè)固定效應(yīng)；ε為隨機項。利用模型（1）檢驗假設(shè)1，尤其關(guān)注數(shù)字金融指數(shù)（index）的回歸系數(shù)λ1，若λ1為負且顯著，則表明假設(shè)1正確。

2.中介效應(yīng)模型

為進一步考察數(shù)字金融是否通過校正金融資源錯配進一步對企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿起到助推效應(yīng)，參考溫忠麟和葉寶娟（2014）提出的中介效應(yīng)檢驗方法。其中，中介變量是金融錯配FM指標(biāo)，其他變量的定義及測量方法均與上文一致：

（三）變量定義

1.被解釋變量

從微觀企業(yè)的角度看，企業(yè)杠桿率是所有者權(quán)益與資產(chǎn)的比率。為了與宏觀杠桿率保持一致，資產(chǎn)負債率通常作為微觀企業(yè)杠桿率的替代性指標(biāo)（盧莎莎，2019；吳立力，2021）。

2.核心解釋變量

本文將采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020年）提供的地級市層級“數(shù)字普惠金融指數(shù)”。該指數(shù)自發(fā)布以來，已經(jīng)有較多學(xué)者使用其作為數(shù)字金融的衡量指標(biāo)，進行研究并在主流期刊上發(fā)表了代表性文章。它已被相關(guān)研究證明，能較好地刻畫中國數(shù)字金融的發(fā)展水平。

3.中介變量

對于金融錯配（FM）的度量，本文參照邵挺（2010）和周煜皓等（2014）的研究，將企業(yè)資本成本偏離行業(yè)平均資本成本的程度，作為企業(yè)金融錯配的代理變量。其中企業(yè)的資本成本，是用財務(wù)費用中的利息支出與扣除了應(yīng)付賬款后負債總額的比值來計算的。

4.控制變量

各變量的具體定義如下表1所示。

表1 變量定義及其說明表

企業(yè)規(guī)模 size 對企業(yè)總資產(chǎn)取對數(shù)營業(yè)收入增長率 gro （當(dāng)期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入）/上期營業(yè)收入銷售收入增長率 incgrowth（當(dāng)期銷售收入-上期銷售收入）/上期銷售收入成長性 growth 年末總資產(chǎn)增長率控制變量托賓Q值 q 市值/總資產(chǎn)企業(yè)年齡 age （當(dāng)年-上市年份）的自然對數(shù)經(jīng)營性現(xiàn)金流 cfo 經(jīng)營性現(xiàn)金流/總資產(chǎn)兩職分離率 dual 若董事長與總經(jīng)理為一人則取值為1，否則取值為0地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平 pgdp 地區(qū)人均GDP的自然對數(shù)經(jīng)濟增長率 m2 經(jīng)濟增長速度

（四）描述性統(tǒng)計

表2報告了描述性統(tǒng)計特征，如下表所示，企業(yè)杠桿率（lev）平均值為0.422,最小值為0.052，最大值為0.873，標(biāo)準(zhǔn)差是0.202。這表明樣本的杠桿率之間有較為明顯的差異。區(qū)分杠桿率的債務(wù)期限后，觀察長期杠桿率（llev）和短期杠桿率（slev），可以得出長期杠桿率的平均值為0.082，低于短期杠桿率0.340的平均值，即每個樣本企業(yè)的長期杠桿率和短期杠桿率存在一定差異。

表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實證結(jié)果分析

（一）數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率影響分析

表3報告了數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。第（1）列是在控制時間和行業(yè)固定效應(yīng)對單變量進行回歸得到的結(jié)果。實證結(jié)果顯示，數(shù)字金融賦能與企業(yè)杠桿率的回歸系數(shù)為-0.378；第（3）列則是在第（1）列回歸的基礎(chǔ)上加入控制變量，結(jié)果表明，數(shù)字金融與企業(yè)杠桿率的回歸系數(shù)為-0.216，上述系數(shù)均通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，表明數(shù)字金融能促使企業(yè)杠桿率下降。與此同時，考慮到數(shù)字金融賦能對企業(yè)杠桿率的影響需要時間，本文對數(shù)字金融發(fā)展（lnindex）進行了滯后處理，這也能適度緩解反向因果問題。檢驗結(jié)果如表3列（2）（4）所示，變量的顯著性和系數(shù)都沒有發(fā)生較大的變化，這表明在消除內(nèi)生性干擾后，研究結(jié)論可靠。具體而言，數(shù)字金融賦能與企業(yè)杠桿率有顯著的負相關(guān)關(guān)系，數(shù)字金融發(fā)展水平越高，地方企業(yè)杠桿率越低，假說1得證。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基于唐松等（2020）的研究，本文將數(shù)字金融進一步分為覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度三個不同維度的指標(biāo)納入到回歸分析中，以考察數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率影響的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，回歸結(jié)果報告于表4。列（2）（3）的結(jié)果表明數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度均有助于企業(yè)杠桿率下降。而由（4）列知，數(shù)字金融的數(shù)字化程度系數(shù)不顯著，說明其沒有產(chǎn)生降低效果。因此，從對總指標(biāo)分解得到的影響效應(yīng)來看，覆蓋廣度和使用深度的作用效果與整體效應(yīng)一致，再次有力地論證了數(shù)字金融在整體上能較好地達到降低企業(yè)杠桿率水平的效果。

表4 數(shù)字金融子維度與企業(yè)杠桿率

（二）內(nèi)生性處理

1.兩階段最小二乘法（IV-2SLS）

借鑒（張勛，2020）和（林木西，2022）的思想，本文通過選用“杭州到地級市的球面距離”作為分析的工具變量（IV）。①相關(guān)性。首先，以支付寶為代表的數(shù)字金融，其發(fā)展起源于杭州，所以杭州數(shù)字金融的發(fā)展處于兩線位置，可以預(yù)期越接近杭州，數(shù)字金融的發(fā)展就越好；其次，互聯(lián)網(wǎng)、固定電話是數(shù)字金融發(fā)展密切相關(guān)，是數(shù)字金融發(fā)展的必要基礎(chǔ)設(shè)施。因此，“杭州到地級市的球面距離”、移動電話普及率與城市數(shù)字金融的發(fā)展高度相關(guān)。②外生性。“杭州到地級市的球面距離”與移動電話普及率很難直接影響企業(yè)杠桿率水平。因此，本文選取的IV滿足工具變量的相關(guān)性和外生性假定。表5報告了兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果，從列（2）可以看出，數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為負，表明數(shù)字金融的發(fā)展能顯著推動企業(yè)杠桿率下降。

2.系統(tǒng)GMM估計

由于企業(yè)的杠桿率水平往往具有持續(xù)性，因此時間維度中可能存在序列相關(guān)。為解決這一問題，參考肖文和薛天航（2019），將杠桿率滯后一期引入回歸模型，以此來驗證前文結(jié)論的穩(wěn)健性。通過使用兩步系統(tǒng)GMM方法對系數(shù)進行了估計，結(jié)果見表5第（3）列。lnindex的系數(shù)在5%的顯著性水平上為負，表明數(shù)字金融對企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的助推作用在考慮了企業(yè)杠桿率序列相關(guān)這一特征后依然存在，前文結(jié)論穩(wěn)健。

表5 兩階段最小二乘法及系統(tǒng)GMM檢驗結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.分位數(shù)回歸

因此，本文參考Koenker和Bassett（1978）采用分位數(shù)回歸模型來檢驗不同分位點上，解釋變量（lnindex）對被解釋變量（lnlev）的影響是否出現(xiàn)偏差。因此，本文利用分位數(shù)回歸方法分析了數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率的影響，表6給出了企業(yè)杠桿率在25%、50%、75%、90%、95%分位點處的回歸結(jié)果，可以得出數(shù)字金融系數(shù)的絕對值隨著企業(yè)杠桿率水平的增大而提高，即數(shù)字金融可以降低企業(yè)杠桿率，尤其是對于較高的杠桿率水平，這種負向影響會更加明顯。由此可見，其內(nèi)生性檢驗結(jié)果與本文實證結(jié)果相一致，故本文的研究結(jié)論較為可靠。

表6 分位數(shù)回歸結(jié)果

2.子樣本檢驗

考慮到2015年國內(nèi)“股災(zāi)”金融事件的影響，參考趙芮（2022）和馬文婷（2022）在穩(wěn)健性檢驗中剔除2015年的數(shù)據(jù)，并利用模型（1）對2011-2014年的子樣本進行重新估計，以便盡可能排除“股災(zāi)”金融事件對企業(yè)杠桿率的沖擊。表7列（1）結(jié)果顯示，數(shù)字金融的估計系數(shù)為-0.260，且通過1%的顯著性檢驗。由此可見，金融環(huán)境的變化未對基準(zhǔn)回歸結(jié)果造成影響。

3.更換被解釋變量

前文從資產(chǎn)負債率的角度來衡量企業(yè)杠桿率，采用總負債/總資產(chǎn)來表示。為了驗證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文參考王竹泉（2019），將資本負債率用作被解釋變量。表7第（2）列為檢驗結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能顯著降低企業(yè)杠桿率,與之前的研究結(jié)論一致。上述穩(wěn)健性檢驗進一步驗證了本文研究的核心結(jié)論。

表7 子樣本與更換被解釋變量回歸結(jié)果

（四））異質(zhì)性分析

1.債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性分析

表8匯報了考慮企業(yè)杠桿率債務(wù)期限的回歸結(jié)果。第（1）列顯示的是數(shù)字金融指數(shù)作用于企業(yè)長期杠桿率的回歸結(jié)果，第（2）列顯示的是數(shù)字金融指數(shù)對企業(yè)短期杠桿率影響的回歸結(jié)果。通過分析相關(guān)系數(shù)，第（1）列長期杠桿率系數(shù)為-0.038，第（2）列短期杠桿率系數(shù)為-0.050，均通過了1%的顯著性檢驗。觀察各控制變量與企業(yè)杠桿率大部分呈顯著相關(guān)關(guān)系，且參數(shù)估計的結(jié)果符合理論預(yù)期。綜合上述實證結(jié)果，相比長期杠桿率，短期杠桿率下降幅度較大，表明數(shù)字金融發(fā)展在降低短期杠桿率方面要比長期杠桿率更有效，驗證了H2a。

表8 債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性回歸結(jié)果

t statistics in parentheses，★p＜0.1, ★★p＜0.05, ★★★p＜0.01

2.所有權(quán)屬性的異質(zhì)性分析

企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)會影響非金融企業(yè)部門的杠桿率水平。長期以來，國有企業(yè)的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)不完善、外部融資約束較少，過度融資、影子銀行等問題突出，由此導(dǎo)致國有企業(yè)杠桿率與非國有企業(yè)的杠桿率之間存在著顯著差異。因此，國有企業(yè)降杠桿是結(jié)構(gòu)性去杠桿工作的重中之重。本文按照國有企業(yè)和私營企業(yè)進行分組回歸。其中，國有企業(yè)取值1，非國有企業(yè)取值0。如表9列（1）和列（2）所示，數(shù)字金融發(fā)展與國有企業(yè)杠桿率之間的回歸系數(shù)為-0.168，且通過了5%的顯著性檢驗，而數(shù)字金融發(fā)展與非國有企業(yè)杠桿率之間不存在顯著性關(guān)系。由此驗證前文的假設(shè)H2b，即數(shù)字金融發(fā)展對國有企業(yè)的負向作用更大。

3.企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

通過設(shè)置規(guī)模虛擬變量來探究數(shù)字金融發(fā)展對非金融企業(yè)杠桿率的影響，高于所有企業(yè)規(guī)模均值的企業(yè)是大型企業(yè)，取值為1；反之則為小規(guī)模企業(yè)，取值0。表9第（3）（4）列是按照企業(yè)規(guī)模回歸得到的結(jié)果，數(shù)字金融發(fā)展與大規(guī)模企業(yè)杠桿率的回歸系數(shù)為-0.276，且通過1%的顯著性水平檢驗，這在一定程度上表明數(shù)字金融發(fā)展對大規(guī)模企業(yè)杠桿率的影響高于小規(guī)模企業(yè)。由此可以驗證前文的假設(shè)H2c；即數(shù)字金融對企業(yè)杠桿率的影響以企業(yè)規(guī)模的大小出現(xiàn)差異性，相較于小規(guī)模企業(yè)，數(shù)字金融發(fā)展能降低大規(guī)模企業(yè)的杠桿率。

4.企業(yè)盈利能力的異質(zhì)性分析

企業(yè)過高的杠桿率水平往往反映了債務(wù)負擔(dān)和盈利能力之間的結(jié)構(gòu)性矛盾。為進一步檢驗數(shù)字金融賦能能否助推企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿，通過設(shè)置虛擬變量，將盈利能力的中位值作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，小于所有企業(yè)盈利能力均值的為低盈利企業(yè)，取值1；反之為高盈利企業(yè)，取值0。進行分樣本回歸，回歸結(jié)果見表9列（5）和列（6），數(shù)字金融指數(shù)系數(shù)為-0.235，在1%的顯著性水平上為負，表明相比較高盈利能力企業(yè)，數(shù)字金融對低盈利能力企業(yè)的負向影響更大。綜合來看，數(shù)字金融能有效降低低盈利企業(yè)的杠桿率水平，進而助推企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿，假設(shè)H2d得到驗證。

表9 所有權(quán)屬性、企業(yè)規(guī)模、盈利能力異質(zhì)性回歸結(jié)果

（五）數(shù)字金融賦能企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的作用機制分析

根據(jù)中介效應(yīng)檢驗步驟，第一步是考察數(shù)字金融賦能與企業(yè)杠桿率的關(guān)系。表10第（1）列的結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平上，數(shù)字金融賦能企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿。第二步，將金融錯配加入模型（2）中進行回歸。回歸結(jié)果見表10第（2）列，數(shù)字金融指數(shù)的估計系數(shù)為-0.552，且通過了1%的顯著性檢驗。第三步，考察數(shù)字金融是否能通過緩解金融錯配來賦能企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿。表10第（3）列是同時對數(shù)字金融發(fā)展、金融錯配和企業(yè)杠桿率三者進行回歸，結(jié)果表明當(dāng)其他因素保持不變時，數(shù)字金融賦能與企業(yè)杠桿率在5%的水平上顯著負相關(guān)，金融錯配與企業(yè)杠桿率在1%的水平上正相關(guān)，這說明金融錯配的程度越高，企業(yè)杠桿率越高。綜上，中介效應(yīng)檢驗結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展可以通過減緩金融錯配來助推企業(yè)的結(jié)構(gòu)性去杠桿，H3得到驗證。同時，Bootstrap檢驗表明該中介效應(yīng)在1%的水平上顯著。

表10 數(shù)字金融、金融錯配與企業(yè)杠桿率

t statistics in parentheses，*p＜0.1, **p＜0.05, ***p＜0.01

五、主要結(jié)論及對策建議

本文探索數(shù)字金融賦能對企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿的助推效應(yīng)以及作用渠道，通過實證研究表明:（1）數(shù)字金融發(fā)展能有效抑制企業(yè)的杠桿率水平，而且在考慮了內(nèi)生性及被解釋變量置換等穩(wěn)健性檢驗后也成立。（2）就企業(yè)內(nèi)部杠桿率而言，相較于企業(yè)的長期杠桿率，數(shù)字金融對企業(yè)短期杠桿率的負向作用更大，在一定程度上能降低其杠桿率水平。就企業(yè)之間的杠桿率而言，數(shù)字金融對國有企業(yè)杠桿率的抑制作用更加明顯，可消減其無效杠桿。而對于企業(yè)規(guī)模所帶來的影響，相較于小規(guī)模企業(yè)，數(shù)字金融能顯著降低大規(guī)模企業(yè)的杠桿率。此外，實證結(jié)果表明，數(shù)字金融能有效降低低盈利能力企業(yè)的杠桿率水平，從而實現(xiàn)企業(yè)杠桿率的結(jié)構(gòu)性調(diào)整。（3）機制分析表明，地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展能校正金融錯配問題，進而在“質(zhì)”上優(yōu)化信貸資源配置，能夠更具靶向性地支持企業(yè)結(jié)構(gòu)性去杠桿。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下幾點建議：（1）持續(xù)推動數(shù)字普惠金融發(fā)展，深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。首先，政府部門要給予數(shù)字金融足夠的政策支持與發(fā)展空間，加強數(shù)字普惠金融配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進信息資源的有效流動和信貸資源的高效配置，助力非金融企業(yè)部門實現(xiàn)結(jié)構(gòu)性去杠桿；其次，要切實提高數(shù)字金融的可得性和普惠性，注重其在不同屬性企業(yè)間的均衡發(fā)展。這要求地方政府應(yīng)增強主動服務(wù)意識，為不同所有制、不同規(guī)模、不同盈利能力企業(yè)的資金需求提供保障。積極引導(dǎo)數(shù)字金融為實體經(jīng)濟提供服務(wù)，擴大惠及范圍，實現(xiàn)資源配置的均等化。（2）避免“一刀切”去杠桿政策，實現(xiàn)數(shù)字金融與企業(yè)精準(zhǔn)對接。一方面，要具體問題具體分析，正確認識我國非金融企業(yè)部門杠桿率水平的結(jié)構(gòu)特征。積極推進國有企業(yè)破產(chǎn)重組，通過逐步淘汰“僵尸企業(yè)”、市場化債轉(zhuǎn)股等模式，降低國有企業(yè)的債務(wù)存量。同時，對產(chǎn)能過剩、技術(shù)落后的低盈利企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)，要堅決關(guān)停，釋放其所占用的信貸資源。另一方面，應(yīng)積極引導(dǎo)數(shù)字金融的發(fā)展方向，實現(xiàn)將有限的金融資源精準(zhǔn)滴灌到有資金需求的私營、小規(guī)模，以及高盈利企業(yè)，為企業(yè)部門健康發(fā)展?fàn)I造良好的融資生態(tài)環(huán)境，進一步釋放企業(yè)活力。此外，充分發(fā)揮數(shù)字金融支付、信貸配置兩大功能，優(yōu)化企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，降低流動性風(fēng)險和期限錯配風(fēng)險，將數(shù)字金融賦能的“關(guān)鍵變量”轉(zhuǎn)化成企業(yè)發(fā)展的“最大增量”。（3）傳統(tǒng)金融機構(gòu)應(yīng)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高金融資源的配置效率。一是改善銀行的資源配置傾向，提高信貸資源配置市場化程度，以消除不同經(jīng)濟實體間信貸資源配置效率低下造成的杠桿分化問題。與此同時，對融資需求旺盛、有良好盈利能力的企業(yè)給予足夠的金融支持。二是傳統(tǒng)金融機構(gòu)應(yīng)依托科技“賦能”金融，利用大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術(shù)構(gòu)建多層次、差異化、廣覆蓋金融服務(wù)模式，迎合企業(yè)的多樣需求。與此同此，要充分發(fā)揮數(shù)字金融的規(guī)模化、普惠性優(yōu)勢，降低企業(yè)融資成本，幫助企業(yè)提高資源運作能力以及風(fēng)險承擔(dān)能力，降低其對無效杠桿的需求，激活企業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動力。