數字經濟、地方政府行為與實體企業金融化

馬紅 侯貴生

摘?要：實體企業的金融投資方向決策與其所處外部經濟環境密不可分，數字經濟發展將對實體企業的金融化產生重要影響。本文實證考察了數字經濟發展對實體企業金融化的實際影響與內在機理，并進一步考查了地方政府行為的調節效應。研究發現：數字經濟發展能顯著抑制實體企業的金融化；企業成長性的提升與代理成本的下降都是數字經濟發展作用于實體企業金融化的可能渠道，但融資約束緩解與風險承擔能力增強影響機制并沒有得到實證數據的支持，這也進一步證明了中國實體企業金融資產配置的主要目的傾向于市場套利，而非預防性資金儲備；基于一致性維度和偏好性維度的地方政府行為都能顯著調節數字經濟與實體企業金融化之間的關系。

關鍵詞：數字經濟；企業金融化；地方政府行為

中圖分類號：F49;F275;F832??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2023）04-0115-08

收稿日期：2022-09-19

作者簡介：馬紅（1985-），女，山東濟南人，副教授，研究方向：綠色創新與公司財務；侯貴生（1965-），男，山東文登人，教授，博士生導師，研究方向：企業戰略管理。

基金項目：全國統計科學研究項目，項目編號：2022LY052；山東省社會科學規劃研究項目，項目編號：22CGLJ30；山東省省自然科學基金項目，項目編號：ZR2022MG013；青島市哲學社會科學規劃項目，項目編號：QDSKL2201113。

黨的二十大明確指出，要促進數字經濟和實體經濟深度融合。數字經濟時代數據成為新的核心生產要素，數據要素的廣泛應用必然為實體企業帶來根本性變革，進而從融資環境、要素配置、組織管理、技術創新等多個方面驅動實體企業投資收益率的提升。而投資收益率是影響企業投資方向決策的重要因素之一，特別是與近年來中國實體企業中普遍存在的“脫實向虛”金融資產投資偏好密切相關。由此產生了本文要研究的主要問題：數字經濟發展會影響中國實體企業的金融化嗎？研究該問題不僅有助于為數字經濟的高質量發展驅動效應提供微觀經驗基礎，也能為治理當前實體經濟與虛擬經濟之間的發展失衡問題提供一定的經驗支持。同時考慮中國的特殊國情，政府仍在資源配置中起著重要作用，本文將地方政府行為納入到統一的分析框架，并嘗試回答數字經濟發展對實體企業金融化的影響是否會因地方政府行為的差異而有所不同？

一、文獻綜述

伴隨各國經濟發展的“脫實向虛”趨勢，企業金融化一度成為學者們關注的焦點。早期研究多從宏觀層面入手，探討企業金融化經濟行為的影響與后果。大多研究都認為實體企業對金融投資或金融投機的過度依賴，導致大量實業資本涌入虛擬經濟部門，形成產業的空心化現象［1］。也有學者進一步指出，企業金融化會抑制實體經濟的增長速度、加劇經濟發展的不穩定性［2］。近年來金融化微觀領域的研究日益豐富，從內部影響因素研究看，部分學者聚焦于公司治理因素在企業目標從長期增長向短期增值傾斜過程中的影響，進而闡釋企業金融化的內在機制［3-4］。還有學者通過實證研究證明了盈利能力［5］、全要素生產率［6］對企業金融化的實際影響。從外部影響因素研究看，現有相關研究仍處于探索階段，部分學者論述了經濟發展不確定性、貨幣政策、自由貿易試驗區設立對企業金融化的影響。

在數字經濟發展經濟后果研究的宏觀層面，多數研究集中于數字經濟對經濟發展［7］、生產力提升［8］的積極影響。在中觀視角，學者主要關注數字技術對產業結構優化、制造業轉型升級的推動效應［9-10］。也有學者從“數字鴻溝”問題出發，指出數字經濟發展會加劇地區間和產業間的發展不平等問題，得出了與多數正面影響不同的結論［11-12］。在與本文聯系最為緊密的微觀層面，隨著數字經濟發展指數量化研究的推進，學者們從不同視角測度數字經濟發展的綜合水平，驗證數字經濟發展對企業生產率與產值的影響［13-14］。

綜上所述，一方面，有關企業金融化影響因素的現有研究，具體到數字經濟這一嶄新外部情景因素對企業金融化的研究仍十分鮮見。另一方面，現有關于數字經濟發展經濟后果的研究，在微觀領域仍處在探索階段，具體到數字經濟對企業金融化的影響研究，則幾近空白。因此，本文將企業金融化作為研究對象，探討中國制度背景下數字經濟發展對實體企業金融化的實際影響。

本文可能的邊際貢獻：第一，以數字經濟發展的嶄新情景為切入點，拓展實體企業金融化的研究視角。有別于現有企業金融化研究較多集中于投資動機與后果研究領域，本文重點關注數字經濟發展對實體企業金融資產配置的影響，以期進一步豐富實體企業金融化的外部影響因素研究領域。第二，揭示數字經濟影響實體企業金融化的傳導機制，深化實體企業金融化外部影響因素的現有文獻。通過中介效應揭示數字經濟影響企業金融化的內在機理，拓展現有相關研究的理論分析深度，同時進一步確認中國實體企業金融化的主要動機。第三，立足于中國特殊的制度背景，將地方政府行為納入到數字經濟對企業金融化影響的分析框架中。考慮地方政府干預仍然是中國經濟發展不可忽視的制度背景因素，本文從理論層面拓展分析地方政府行為對數字經濟與實體企業金融化之間關系可能存在的調節機制，并在實證分析中進行檢驗，進而為提升地方政府行為在實體企業金融化中的治理效應提供一定的理論依據。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟發展與實體企業金融化

基于近年來中國實體經濟收益率持續下行與金融業超額回報率并存的事實，中國實體企業配置金融資產的目的大致分為市場套利的逐利動機與資金儲備的避險動機［15］。其中，市場套利是指實體企業以逐利為目的，憑借金融投資與實體投資之間回報率的巨大差異，通過配置金融資產獲得超額回報率的投資行為?；而資金儲備是指實體企業以避險為目的，把閑置資金投資至金融資產上進行預防性資金儲備，以應對突發狀況可能存在的融資困境。

外部經濟環境的改變不僅對宏觀經濟發展具有強大的作用與影響，而且能通過基礎設施建設、市場環境調整等多種渠道影響微觀企業的投資行為決策［16］。因此，數字經濟的發展能通過對市場信息不對稱問題的有效緩解，促進要素“正配”機制的構建，進而有利于形成良性的融資市場環境與市場競爭環境。具體而言：一方面，實體企業在良好的融資市場環境中，能規避因資本錯配導致的融資困境，進而減少基于預防性儲備為目的的金融資產配置。另一方面，實體企業在良好的市場競爭環境中，行業競爭的加劇能對實體企業的研發創新形成倒逼效應，進而提升主營業務的盈利水平、降低金融化的市場套利動機。基于以上分析，本文提出以下研究假設：

H1：在其他條件一定的情況下，數字經濟的發展顯著降低了實體企業金融化。

（二）區分不同動機金融化的影響機制分析

長久以來，融資約束作為實體企業發展的主要阻礙在中國企業中普遍存在。合理配置金融資產有助于實體企業突破有限的外部融資途徑與昂貴的外部融資成本，進而獲取企業發展的充足資金，避免因非預見風險導致可能出現的資金困境。而數字經濟的發展，能通過降低外部融資機構與實體企業間的信息不對稱，有效緩解實體資本配置的“領域錯配”“屬性錯配”和“階段錯配”問題，促進資金流入具有高效生產率與發展潛力的實體行業。因此，數字經濟發展能緩解實體企業的融資約束，促進其將原本準備用于預防性儲備的富余資金投入到實體生產領域，進而減少其持有的金融資產規模。

考慮風險承擔水平是代表企業投資決策時風險偏好的重要變量，因此一般而言，企業風險承擔水平越高，則代表其偏好于風險性高的長期創新投資項目，并愿意承擔可能存在的財務困境。也就是說，隨著企業風險承擔水平的提升，企業的創新能力會逐步提升，從而推動其實體投資回報率的提升并增強其主營業務的盈利能力，進而有利于實體企業應對可能出現的融資困境。而數字經濟的發展，能通過便捷、高效、安全的普惠金融體系，迅速的供需信息匹配及強大的市場信息整合系統，提升企業在進行創新類高風險實體投資時應對較高流動性風險的承擔能力，進而弱化實體企業配置金融資產的避險動機。基于以上分析，本文提出以下研究假設：

H2a：在避險動機下，企業融資約束的緩解與風險承擔能力的增強，是數字經濟發展抑制實體企業金融化的可能渠道。

中國經濟發展步入新常態后，多數實體企業面臨主營業務生產效率低、盈利能力差的困境，此時實體企業管理者往往出于套利動機，將原本用于實業投資的資本轉投在金融資產上，以期通過分享金融行業的超額收益率，達到維持企業價值的目的。而數字經濟的發展，不僅能通過提高生產者之間的協同效率，搭建數字化協同研發平臺，提高供應鏈不同環節上的企業合作效率，還能將繁瑣的市場數據轉化成有用的生產、交易信息，降低企業運營管理成本和銷售成本，緩解供需兩端匹配缺口，進而從多重渠道促進實體企業的盈利效率提升。因此，數字經濟發展能通過增強實體企業的成長能力，促進主營業務盈利和金融資產盈利差距的不斷縮小，最終有利于不斷減少其對金融資產的持有份額。

在現代企業的兩權分離經營模式中，由于代理問題的存在，高管和控股股東出于個人私利，具有投資于投機套利項目的傾向，而具有高額回報、流動性強特性的金融資產則往往淪為企業高管和控股股東進行套利的絕佳工具。考慮有效的內部監督機制能夠通過改善信息環境，進而提高企業的信息透明度。同時隨著信息不對稱程度問題的緩解，高管和控股股東增加金融資產配置的投機行為也更容易被監督與識別。因此，數字經濟的發展，能夠利用數字技術快捷、便利的獲取所需真實信息，有效降低由信息不對稱問題所導致的高額代理成本，進而有效抑制高管和控股股東增持金融資產的機會主義行為。基于以上分析，本文提出以下研究假設：

H2b：在逐利動機下，企業成長性的提升與代理成本的下降，是數字經濟發展抑制實體企業金融化的可能渠道。

三、研究設計

（一）研究樣本選取

本文選取的樣本為滬深兩市A股上市公司2011-2020年共計10年的數據。特別說明的是，之所以選取2011年為樣本考察期的起始點，主要由于本文核心解釋變量數字經濟的衡量中所涉及的數字金融指數是從2011年開始發布。刪除異常值后，本文最終選取的樣本數為1262家企業。

（二）基準模型構建

為研究數字經濟發展對實體企業金融化的影響，本文構建了模型（1），具體形式如下：

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1（1）

模型（1）中的被解釋變量企業金融化（FIN），借鑒Demir（2009）［17］、宋軍和陸旸（2015）［18］對金融資產的歸類，將其定義為5類核心資產5類核心金融資產包括：交易類金融資產、發放貸款及墊款、可供出售金融資產、持有至到期投資和投資性房地產。，并用總資產對其進行標準化處理。

模型（1）中的解釋變量數字經濟（DE），本文借鑒參考劉軍等（2020）［19］的研究，從互聯網發展和數字金融發展兩個方面對數字經濟發展水平進行綜合評價。本文結合城市層面數據的可獲得性，主要測度指標為互聯網普及率、相關從業人員情況、相關產業產出情況和移動電話普及率與數字金融指標。將上述5個指標數據進行標準化處理后，通過主成分分析法得到測度數字經濟的綜合發展指數。

對于模型（1）中的控制變量（Control），本文借鑒前人的研究經驗，從企業層面和城市層面兩方面選取。企業層面主要包括，總資產（Size）、企業年齡（Age）、資產收益率（ROA）、資產負債率（Lev）的特征變量，以及股權集中度（Top1）、董事會規模（Board）、董事會獨立性（Indsize）、兩權分離（Dual）的公司治理變量。城市層面包括經濟發展水平（Pgdp）、工業化水平（Ind）與對外開放水平（Open）。另外，本文還設置了表示實體企業個體差異的虛擬變量（Individual）、表示行業差異的虛擬變量（Industry）和表示年度差異的虛擬變量（Year）。另外在模型（1）中，j、t分別表示企業與年代，εj，t為隨機擾動項。最后，本文的所有回歸模型都經過了針對企業層面的聚類穩健標準誤調整。

（三）中介效應模型構建

與上文中不同動機下的影響機制論述一致，在避險動機下以融資約束、風險承擔為中介變量。其中中介變量融資約束（CFS），借鑒張杰等（2012）［20］的兩階段方法，以企業資產增長率對現金流的敏感性指標衡量。中介變量企業風險（RRiskT），則借鑒孫艷梅等（2019）［21］等國內學者的相關研究，選用常見指標企業盈利的波動性指標衡量，并將考察期的時限設定為3。而在逐利動機下則以企業成長性、代理成本為中介變量，其中中介變量企業成長性（Tobins?Q），考慮托賓Q值相較于銷售收入增長率、利潤增長率等其他常見測算指標更能反映企業的核心發展能力。因此，本文選擇托賓Q值衡量企業的成長性。中介變量代理成本（AC），考慮管理費用率可以揭示包括在職消費在內的經營費用控制效率，因此本文借鑒魏志華等（2012）［22］的研究，采用管理費用率衡量第一類代理問題的嚴重程度。

以融資約束為中介變量的中介效應模型具體如下：

CFSj，t=α0+α1DEj，t－1+α2Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（2）

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2CFS+α3Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（3）

以風險承擔為中介變量的中介效應模型具體如下：

RRiskTj，t=α0+α1DEj，t－1+α2Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（4）

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2RRiskT+α3Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（5）

以企業成長性為中介變量的中介效應模型具體如下：

Tobin′s?Qj，t=α0+α1DEj，t－1+α2Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（6）

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2Tobin′s?Q+α3Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（7）

以代理成本為中介變量的中介效應模型具體如下：

ACj，t=α0+α1DEj，t－1+α2Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（8）

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2AC+α3Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1?（9）

由于上文模型（1）為上述中介效應的基準模型，此處不再重復列示。

四、實證檢驗

（一）描述性統計與多重共線性檢驗

從表1可知，本文主要被解釋變量企業金融化的最小值與最大值之間存在較大差異，這就為本文研究的開展提供了良好的現實基礎。

（二）主體回歸結果與分析

表2中報告的是模型1的基準回歸估計結果。具體而言，表2中?第（1）列沒有添加控制變量，解釋變量數字經濟（DE）在1%?的水平上顯著為負。第（2）列又添加了企業層面與城市層面的控制變量，解釋變量數字經濟（DE）仍在5%?的水平上顯著為負。第（3）列又控制了個體、年度和行業的固定效應，解釋變量數字經濟（DE）依然在5%?的水平上顯著為負。從數值上看，地方的數字經濟發展指數每增長10%，會導致區域內實體企業金融化程度下降約1643個百分點。因此從以上回歸結果看，地方數字經濟的發展抑制了區域內實體企業的金融化，假設H1得到有效支持。

（三）內生性與穩定性檢驗

1.內生性檢驗

由于宏觀經濟環境復雜多變，“宏觀經濟變量＋一年期效應”的模型設定形式通常存在遺漏重要變量的問題，進而導致可能的內生性問題。因此本文借鑒韓璐等（2021）［23］的研究，采用全國各城市郵局數（1984年）與上一年互聯網寬帶接入用戶數的交互項，作為數字經濟發展指數（ED）的工具變量。

2.穩健性檢驗

首先，考慮企業的金融資產投資決策具有一定的時間累積性與延續性，因此靜態投資模型可能存在設定形式不當的問題，本文利用動態面板的估計方法重做上述檢驗。其次，參考借鑒顧雷雷等（2020）［24］的研究中對于企業持有金融資產的定義，在前文5類核心金融資產的基礎上，依據企業資產負債表的科目，拓展衡量口徑，添加非核心金融資產至12類12類拓展金融資產具體為：交易類金融資產、發放貸款及墊款、可供出售金融資產、持有至到期投資、投資性房地產、衍生金融資產、其他應收款、買入返售金融資產、一年內到期的非流動資產、其他流動資產、長期股權投資、其他非流動資產。。將12類金融資產的總和進行標準化，重新測算企業的金融化程度。再次，由于四個直轄市的行政級別和經濟發展水平與中國其他省份相比，具有存在顯著的差異，因此本文剔除處于這四個直轄市范圍內的企業樣本，重新檢測。

以上內生性檢驗和穩健性檢驗的結果，進一步說明了上文實證結果的穩健性限于篇幅，內生性檢驗和穩健性檢驗結果未列示，如有需要請向作者索取。。

（四）影響機制中介模型回歸結果與分析

表3中第（1）列與第（2）列報告的是避險動機下融資約束影響機制的回歸結果。第（1）列的被解釋變量為中介變量融資約束（CFS），本文重點關注的解釋變量數字經濟發展（DE）顯著為負，即數字經濟發展能有效緩解企業的融資約束，與預期一致。第（2）列的被解釋變量為企業金融化（FIN）。與基準方程模型1的回歸結果相比，在加入中介變量融資約束（CFS）之后，數字經濟（DE）依然在5%的水平上顯著為負，但中介變量融資約束（CFS）并不顯著，即融資約束中介效應影響機制沒有得到回歸結果的支持。表3中第（3）列與第（4）列報告的是避險動機下企業風險承擔影響機制的回歸結果。第（3）列的被解釋變量為中介變量企業風險承擔（RRrisk），本文重點關注的解釋變量數字經濟（DE）顯著為正，即數字經濟發展有利于促進企業的風險承擔，與預期一致。第（4）列的被解釋變量為企業金融化（FIN）。與基準方程模型1的回歸結果相比，在加入中介變量企業風險承擔（RRrisk）之后，數字經濟發展（DE）依然在5%的水平上顯著為負，但中介變量企業風險承擔（RRrisk）也并不顯著，即風險承擔中介效應影響機制沒有得到回歸結果的支持。

表3中第（5）列與第（6）列報告的是逐利動機下企業成長性影響機制的回歸結果。第（5）列的被解釋變量為中介變量企業成長性（Tobins?Q），本文重點關注的解釋變量數字經濟（DE）顯著為正，即數字經濟發展能促進企業成長性的提升，與預期一致。第（6）列的被解釋變量為企業金融化（FIN）。與基準方程模型1的回歸結果相比，在加入中介變量企業成長性（Tobins?Q）之后，中介變量企業成長性（Tobins?Q）顯著為負，同時數字經濟（DE）在5%的水平上顯著為負且系數絕對值更小，即企業成長性中介效應影響機制得到了回歸結果的支持。表3中第（7）列與第（8）列報告的是逐利動機代理成本影響機制的回歸結果。第（7）列的被解釋變量為中介變量代理成本（AC），本文重點關注的解釋變量數字經濟（DE）顯著為負，即數字經濟發展能有效降低企業的代理成本，與預期一致。第（8）列的被解釋變量為企業金融化（FIN）。與基準方程模型1的回歸結果相比，在加入中介變量代理成本（AC）之后，中介變量代理成本（AC）為正，同時數字經濟（DE）在5%的水平上顯著為負且系數絕對值更小，即代理成本中介效應影響機制得到了回歸結果的支持。

根據前文的影響機制分析，如果企業基于避險動機而增持金融資產，那么企業融資約束的緩解與風險承擔能力的增強都是數字經濟作用于企業金融化的內部影響渠道，但實證結果并未支持這一判斷，即?H2a?沒有得到驗證。同時，如果企業基于逐利動機而增持金融資產，那么企業成長性的提升與代理問題的緩解都是數字經濟作用于企業金融化的內部影響渠道，同時實證結果支持了這一判斷，即?H2b得到了驗證。綜上所述，從影響機制的分析看，投機逐利仍然是中國企業金融化的主要動機，而預防避險動機得不到任何實證結果的支持。

五、地方政府行為的調節效應研究

在中國財政分權的制度背景下，地方政府擁有巨大的資源配置權力。因此，本文進一步探討在不同的地方政府行為下，會加劇還是弱化數字經濟發展對實體企業金融化的抑制效應。具體而言，本文選取地方政府政策行為的一致性維度和偏好性維度，從政策不確定性和財政科技支出兩方面刻畫地方政府的行為。

從政策不確定性看，地方政府官員變更往往會影響區域經濟政策的連貫性，主要原因在于不同官員在制定區域經濟發展政策上存在差異化傾向，同時新上任官員為樹立個人威信也有強烈動機制定與前任官員有差異的經濟政策。首先，地方經濟政策不確定性往往給實體企業帶來系統性風險，導致主營業務營業收入的波動和現金流動性的明顯變化。因此，為應對政策不確定性可能產生的經營風險，實體企業傾向于選擇持有金融資產以對沖風險，同時謹慎進行實業投資以控制風險。其次，地方經濟政策不確定性往往還伴隨著政策性信貸資源配置的重建與市場性信貸資源的收緊，導致實體企業的融資約束情況進一步惡化。因此，為應對政策不確定性可能產生的融資困境，實體企業傾向于理智選擇短期見效的項目，也就強化了其進行金融投資的動機。再次，地方政策不確定性往往會加劇實體企業經營過程中的委托代理問題與信息不對稱，也就更有利于管理層和控股股東出于個人私利增加具有風險溢價的金融資產配置。綜上，地方政府行為的政策不確定性強化了實體企業的金融資產配置動機，也就弱化了數字經濟發展對實體企業金融化的抑制效應。

從財政科技支出看，財政分權為地方官員的偏向性財政支出行為提供了制度條件，而在財政分權體制下，地方政府官員可以通過偏向性財政支出進行偏向性投資以發展地區經濟。由于不同類別的地方政府財政支出傾向對轄區經濟發展的驅動力度具有顯著差異，因此地方政府的財政科技支出傾向代表其對轄區內的研發創新活動具有足夠重視，間接對實體企業的實業投資活動產生了一定的支持效應。首先，地方政府的財政科技支出傾向能通過財政支持手段，直接緩解實體企業中融資約束問題最為突出的創新融資約束。而創新研發融資難問題的緩解，能有效促進實體企業創新投資超額回報率的實現，進而通過盈利能力的提升，激勵其在加大實業投資力度的同時減少所持有的金融資產規模。其次，地方政府的財政科技支出傾向能通過推動產學研合作、搭建創新服務平臺以及布局創新基地等途徑，有效促進轄區內良性創新生態體系的形成，進而為地區實體企業的技術創新“提速增效”。而實體企業創新能力的增強無疑會為其帶來超額收益，因此在逐利動機驅使下，實體企業會調整企業的投資方向，將有限資金更多投入到實體經濟中。綜上本文認為，地方政府行為的財政科技支出傾向減弱了實體企業的金融資產配置動機，也就促進了數字經濟發展對實體企業金融化的抑制效應。

為研究地方政府行為的調節效應，本文分別選取地方政策不確定性和地方財政科技支出為調節變量，構建了模型（10）和模型（11）。具體形式如下：

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2TEGj，t－1+α3R&Dj，t－1×TEGj，t－1+α4Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1（10）

FINj，t=α0+α1DEj，t－1+α2RSTEj，t－1+α3R&Dj，t－1×RSTEj，t－1+α4Controlj，t－1+Individual+Industry+Year+εj，t－1??（11）

模型（10）中的調節變量地方政策不確定性（TEG），參考徐業坤等（2013）［25］的研究，選用地級市主要官員?（市委書記和市長）的更替為地方政策不確定性的代理變量。該代理變量為虛擬變量，若本年度主要官員更替則賦值為1，反之則賦值為0。模型（11）中的調節變量地方財政科技支出（RSTE），參考辛沖沖和陳志勇（2018）［26］的研究，采用地方政府的財政支出方向性比例指標，即地方預算內科學技術支出占財政支出總額的比重。

表4報告了調節效應的回歸估計結果。第（1）列在基礎模型（1）中引入了調節變量地方政策不確定性（TEG）。第（2）列中又引入了數字經濟與地方政策不確定性的交叉項（DE×TEG），其在5%?的水平上顯著為正。由此說明地方政策不確定性的提升，會弱化數字經濟發展對企業金融化的抑制效應。?第（3）列中，本文在基礎模型（1）中引入了調節變量地方財政科技支出（RSTE）。第（4）列中又引入了數字經濟與地方財政科技支出的交叉項（DE×RSTE），其在1%?的水平上顯著為負。由此說明地方財政科技支出的提升，會促進數字經濟發展對企業金融化的抑制效應。上述兩個交叉項的回歸結果都與本文有關地方政府行為調節效應的理論分析一致，即上文分析得到了回歸結果的支持。

六、結論與啟示

針對中國數字經濟快速發展及其與實體經濟廣泛融合的現實背景，本文就數字經濟發展是否能影響實體企業的金融投資方向決策這一問題進行實證研究。研究發現：（1）數字經濟發展對實體企業金融化具有顯著抑制效應；（2）區分企業金融投資目的的中介效應研究結果發現，企業成長性提升和代理問題改善都是數字經濟作用于實體企業金融化的影響渠道，但融資約束緩解與風險承擔提升的影響機制渠道沒有被支持，而這也進一步明確了中國實體企業金融資產配置的主要目的傾向于“套利”，而非“避險”；（3）地方政策不確定性與財政科技支出都能顯著調節數字經濟與實體企業金融化之間的關系。根據本文的研究結論，我們提出如下政策建議：第一，實體企業應積極擁抱數字化轉型趨勢，促進企業核心優勢的長遠發展，合理抑制金融化趨勢。一方面，實體企業應結合自身特點尋求適宜的數字化轉型路徑，通過不斷提升自身的數字化能力與數字化素養，充分釋放數字化轉型的紅利效應。另一方面，實體企業應緊抓數字經濟與實體經濟深度融化所帶來的投資機會，依托數字化變革，推進其長足發展，進而筑牢實體企業的核心根基并抑制以“套利”為目的的過度金融化。第二，政府應積極營造數字經濟發展的外部環境，促進實體經濟“脫虛返實”。首先，基礎設施是數字經濟發展的根基，政府應大力推動數字基礎設施建設，夯實數字經濟發展環境中的外部技術設施支持。其次，數字經濟發展離不開外部制度環境的不斷完善，政府應推進數字經濟發展相關法律法規的健全，保護數字知識產權和個人數據安全，監管數字經濟的有序發展，不斷提升數字經濟發展的外部制度環境質量。

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Digital?Economy，?Local?Government?Behavior?and?Financialization?of?Real?Enterprises

MA?Hong，HOU?Gui-sheng

（School?of?Economics?and?Business，Shandong?University?of?Science?and?Technology，

Qingdao?266590，China）

Abstract：?The?financialization?of?real?enterprises?is?closely?related?to?the?external?economic?environment，?so?this?paper?believes?that?the?new?situation?of?digital?economy?will?have?a?profound?impact?on?the?financialization?of?real?enterprises?in?China.?This?paper?empirically?investigates?the?actual?impact?and?internal?mechanism?of?digital?economy?development?on?enterprise?financialization，?and?further?considers?the?moderating?effect?of?local?government?behavior?on?the?relationship?between?the?two.?The?main?conclusions?are?as?follows：?first，?the?development?of?digital?economy?can?significantly?restrain?the?financialization?of?real?enterprises.?Secondly，?both?the?improvement?of?enterprise?growth?and?the?alleviation?of?agency?problems?are?possible?channels?through?which?the?digital?economy?acts?on?the?financialization?of?real?enterprises.?However，?the?impact?mechanism?of?the?alleviation?of?financing?constraints?and?the?enhancement?of?risk?bearing?capacity?is?not?supported?by?empirical?data.?At?the?same?time，?it?is?further?clarified?that?the?main?purpose?of?financial?asset?allocation?of?Chinese?real?enterprises?tends?to?be?speculative?arbitrage?rather?than?precautionary?savings.?Thirdly，?Science?and?technology?fiscal?expenditure?of?local?government?and?uncertainty?of?local?economic?policy?can?significantly?adjust?the?relationship?between?digital?economy?and?financialization?of?real?enterprises.?The?research?of?this?paper?is?not?only?conducive?to?expanding?the?research?scope?of?the?influence?factors?of?the?financialization?of?real?enterprises?in?the?field?of?external?environment，?but?also?has?important?research?significance?for?cracking?the?trend?of?the?financialization?of?real?enterprises?in?China?and?promoting?the?micro?driving?effect?of?digital?economy.

Key?words：land?finance;?financialization?of?enterprises;?local?government?behavior

（責任編輯：趙春江）