數字金融與企業融資效率研究
——基于A 股上市公司的實證分析與機制檢驗

余斯湉

(中南財經政法大學金融學院 湖北武漢 430073)

1 引言

融資是企業持續經營并發展的重要支柱，近年來企業融資環境不斷改善，但普惠金融覆蓋面有限且不均、金融創新產品高門檻等問題仍然存在(白景明等，2019)。隨著信息技術的不斷迭代發展，傳統金融面臨的困境有了更優解——數字金融應運而生。數字金融泛指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現融資、支付、投資等傳統和創新金融業務(黃益平、黃卓，2018)。基于其技術優勢，數字金融能夠以更低的成本獲得信息，進而通過算法測度企業行為特征、打破信息不對稱的瓶頸問題(封思賢、郭仁靜，2019)，提高企業融資效率。另外，數字金融的發展讓金融機構原有的融資門檻得到降低，企業融資費用也獲得一定程度的下降，對企業融資效率的提高起到推動作用。

鑒于此，本文從企業角度入手，采用省級口徑的北京大學數字普惠金融指數和來自國泰安數據庫中A股上市企業的數據分析數字金融發展水平與企業融資效率之間的關系。采取OLS固定效應模型進行基準回歸后，本文繼續使用互聯網普及率作為工具變量進行內生性檢驗，以增加結論的穩健性，隨后進一步進行影響機制的檢驗——財務費用和信息透明度。本文可能的貢獻如下：(1)將數字金融與企業融資效率聯系起來，豐富了企業融資相關的理論研究。(2)參考溫忠麟等(2004)的中介效應模型和董維維等(2012)的調節效應模型，通過分析改善“財務費用”和提高“信息透明度”兩個影響機制，為促進數字金融發展、企業融資效率的提高提供更多的思路。本文對數字金融與企業融資效率問題的探討，有助于傳統金融更有效地完成轉型，促進金融市場發展。

2 文獻綜述和理論假設

數字金融屬于金融發展中的重要里程碑(寇宏等，2010)，其依托互聯網、大數據等先進技術，拓展金融服務覆蓋范圍、降低交易等方面的成本，高效促成融資交易，提高企業融資效率。同時，數字金融的發展有效提高了企業的信息透明度，從而為金融機構進行融資決策提供更多扎實的依據(李沁洋等，2021)，為企業融資效率的提高貢獻更大的力量。數字金融的發展使企業獲取信息更加高效和全面，信息不對稱難題獲得更為有效的解決方案，企業融資效率得以不斷朝著有利方向轉變。

綜上，本文提出假說H1：與傳統金融相比，數字金融的發展能夠提高企業融資效率。

無論是數字金融內嵌的前沿信息技術能夠更精準地分析企業的財務狀況與發展前景，還是數字金融本身的發展為傳統金融機構的授信流程進行了一定程度的優化，都為企業的融資提供了更多的便利和優惠——改善企業的融資約束、降低企業的融資費用，從而對企業融資效率的提高起到正向作用。

綜上，本文提出假說H2：數字金融在一定程度上顯著降低了企業的財務費用，有利于企業融資效率的提高。

數字金融借助其內嵌的強大信息技術和龐大的信息數據庫，有助于建立更加完善的征信機制，有效提高了公司透明度，有利于解決融資約束問題(李沁洋等，2021)，在一定意義上提高了企業融資效率。

綜上，本文提出假說H3：數字金融發展對企業融資效率的正向促進作用會通過公司透明度得到進一步加強。

3 研究設計

3.1 數據來源

本文實證分析使用的數據均為年度數據，數字金融部分所涉及的數據來自北京大學數字金融研究中心聯合課題組編制的北京大學數字普惠金融指數；企業主體所涉及的數據主要包括2011—2019年中國A股上市企業有關融資效率及控制變量的相關信息，該部分數據來自國泰安數據庫，有效樣本數量為17153。數據處理包括剔除金融類企業和ST企業、進行縮尾處理和對數處理。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

企業融資效率。借鑒吳慶田和王倩(2020)的研究，本文將企業融資效率定義為資金的投入產出比，用凈資產收益率(ROE)來衡量，即凈利潤/凈資產。

3.2.2 核心解釋變量

本文選取2011—2019年省級數字普惠金融指數(北京大學數字金融研究中心)作為實證模型中的主要解釋變量。該指數是以地方數字普惠金融的各項特征為基礎編制(郭峰等，2020)。為了進一步研究數字金融的哪一維度對企業融資效率造成影響，本文還采用覆蓋廣度、使用深度及數字支持服務程度三個細分維度進行分析。

3.2.3 控制變量

為了盡可能減少遺漏變量的影響，本文參考包括吳婧(2007)等的研究，選擇股權集中度、流動比率、營業收入增長率、凈利潤增長率、存貨周轉率、應收賬款周轉率、營業周期、資產負債率、總資產和國內生產總值作為模型控制變量。

3.2.4 中介變量和調節變量

(1)財務費用(Cost)。該指標反映的是企業為籌集生產經營所需資金等而發生的費用。根據劉立霞等(2019)的研究可知，財務費用與企業融資效率之間存在顯著的負相關關系。

(2)上市公司透明度(Tra)。該指標表示公司信息的透明程度。參考周率等(2021)的研究，公司信息透明度的提高有利于提高企業的融資效率(見表1)。

表1 主要變量說明及描述性分析

3.3 模型構建

為探討數字金融及其二級指標對企業融資效率的影響，本文設定以下基準模型：

其中，ROE為企業融資效率；DFI為數字金融；Control為控制變量；ε表示隨機誤差項；t代表時間。

4 實證結果與分析

表2的模型(1)展示了固定效應基準回歸的結果，其DFI的系數為0.117，且在1%的水平上顯著。根據上述回歸結果可以看出，數字金融發展對企業融資效率具有積極的促進作用，假說H1得到證實。模型(2)～(4)將自變量替換成數字金融普惠指數的三個細分維度。結果顯示，覆蓋廣度的系數為0.102，通過了1%的顯著性檢驗；使用深度的系數為0.038，通過了10%的顯著性檢驗；但是數字化程度未通過顯著性檢驗。本文認為出現以上回歸結果的原因可以歸結為：第一，覆蓋廣度的提高，說明數字金融的使用人群在不斷擴大，不斷優化整體金融環境；第二，使用深度的增加，金融機構更能針對各類企業的個體需求提供精準服務，從而提高企業融資效率。

表2 基準回歸結果

參考謝絢麗等(2018)的方法，本文選擇使用互聯網普及率作為數字金融發展的工具變量，從而解決內生性問題。第一，互聯網被認為是數字金融普及的重要基礎設施，因而互聯網普及率會對數字金融發展水平產生較大影響；第二，互聯網普及率與企業融資之間無明顯的直接關聯，幾乎對現代企業融資效率不存在任何影響，所以互聯網普及率可能成為一個有效工具變量。據表3列(5)所示，互聯網普及率通過1%的顯著性檢驗。同時，表3列(6)中DFI的系數為0.207，通過1%的顯著性檢驗。據此，通過了內生性檢驗。

表3 內生性檢驗

5 影響機制

綜上，數字金融發展水平的提升能夠顯著提高企業融資效率。另外，進一步對數字金融發展驅動企業融資效率提高的具體機制進行研究。

5.1 數字金融影響企業融資效率的渠道檢驗：財務費用

為檢驗以財務費用為中介變量的影響機制，本文借鑒溫忠麟等(2004)的思路和方法，進行中介效應檢驗，結果如表4所示。模型(2)中，DFI的系數為0.965，且在5%的水平上顯著，說明數字金融發展水平對中介變量財務費用有顯著性影響。模型(3)中，Cost的系數為-0.012，并通過了1%的顯著性檢驗，說明財務費用對企業融資效率影響顯著。綜上，數字金融的發展會減少財務費用，從而提高企業融資效率。

表4 數字金融影響企業融資效率的渠道檢驗：財務費用

5.2 數字金融、信息透明度與企業融資效率

本文引入數字金融和信息透明度的交互項，若交互項系數顯著，則表明調節效應成立。由表5可知，交互項系數為-0.175，并在1%的水平上顯著。由于公司透明度的數值是負向對應關系，所以其在數字金融和企業融資效率之間起正向調節作用。本文認為主要原因包括：數字金融通過數字技術的廣泛大面積應用，有效改善借貸雙方獲取信息的方式，降低信息不對稱的程度，即提高企業信息透明度，弱化企業融資約束，提高企業融資效率。

表5 數字金融、信息透明度與企業融資效率

6 結語

本文得出以下結論：

第一，數字金融的發展能夠有效提高企業的融資效率。其中，覆蓋廣度和使用深度起到顯著效果。第二，從影響機制來看，一方面，數字金融通過對財務費用的反向影響，間接提高了企業融資效率；另一方面，數字金融的發展在信息透明度高時會對企業融資效率產生更加顯著的正向作用，本研究結論對我國企業和實體經濟發展有一定的借鑒意義。