數(shù)字金融如何服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)

摘要：如何推動數(shù)字金融發(fā)展，挖掘數(shù)字金融價值，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新動能，是學(xué)界廣泛關(guān)注的問題。本文選取2011—2020年滬深A(yù)股非金融上市公司樣本，探究了數(shù)字金融對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的影響。研究表明，數(shù)字金融有助于提升公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，該結(jié)論經(jīng)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍成立，且數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)不同方向調(diào)整速度的影響具有異質(zhì)性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，在非國有、規(guī)模較小及金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)中，數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的促進(jìn)作用更明顯。機(jī)制分析結(jié)果表明，數(shù)字金融能夠通過降低信息不對稱與紓解企業(yè)融資約束進(jìn)而對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度產(chǎn)生影響。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；實(shí)體經(jīng)濟(jì)；資本結(jié)構(gòu)；機(jī)制

中圖分類號：F831.5" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " " 文章編號：1007-0753（2023）02-0003-12

一、引言

黨的十八大以來，習(xí)近平總書記多次指出“實(shí)體經(jīng)濟(jì)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、在國際經(jīng)濟(jì)競爭中贏得主動的根基，要高度重視實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)盈利能力”，二十大報告指出，堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上。促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展對穩(wěn)定我國經(jīng)濟(jì)起著重要作用。從微觀角度看，企業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其可以通過調(diào)整杠桿率加速物質(zhì)資本積累，對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生積極影響。實(shí)際上，無論去杠桿、降杠桿還是穩(wěn)杠桿，都是為了達(dá)到企業(yè)的最優(yōu)杠桿率，其實(shí)質(zhì)是資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整（王朝陽等，2018）。相對于絕對杠桿率水平，杠桿的資金流向和利用效率才是問題的關(guān)鍵（劉曉光等，2018）。動態(tài)權(quán)衡理論提出，公司本身具備最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)，當(dāng)資本結(jié)構(gòu)偏畸目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)時，通過提高或降低負(fù)債率使資本結(jié)構(gòu)達(dá)到最優(yōu)，可以有效改善公司的經(jīng)營狀況和價值（Fischer等，1989；姜付秀等，2008）。在公司實(shí)際運(yùn)營中，受到內(nèi)外部因素的影響，公司的實(shí)際資本結(jié)構(gòu)與目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)是一種動態(tài)循環(huán)過程（Flannery和Rangan，2006）。現(xiàn)代公司金融理論認(rèn)為，公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的快慢同調(diào)整成本與收益相關(guān)。由于傳統(tǒng)金融在服務(wù)企業(yè)發(fā)展過程中存在錯配問題（唐松等，2020），融資約束問題依然存在，“融資難、融資貴”已然成為影響資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的“阿喀琉斯之踵”。那么，如何才能提升企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，實(shí)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)最優(yōu)，使金融真正服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，已成為新發(fā)展格局下促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)問題。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)，衍生出了一種以第三方支付、移動支付等為代表的新型金融模式（黃益平和黃卓，2018）。數(shù)字金融作為一種新業(yè)態(tài)，能夠?yàn)楸慌懦谡?guī)金融之外的企業(yè)提供新的融資渠道和金融服務(wù)（梁琦和林愛杰，2020），其既能有效緩解借貸雙方的信息不對稱，控制信貸風(fēng)險，提高企業(yè)的融資可得性（林愛杰等，2021），也可以促進(jìn)金融業(yè)的競爭，提高金融機(jī)構(gòu)運(yùn)行效率，緩解企業(yè)融資約束。那么，數(shù)字金融作為緩解企業(yè)融資約束的新模式（萬佳彧等，2020），是否能夠降低資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本從而提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度？企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境對數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系是否存在異質(zhì)性影響？這些問題的探究，對完善我國數(shù)字金融發(fā)展、支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

基于此，本文在“數(shù)字金融—公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整”的框架下，以2011—2020年滬深A(yù)股非金融上市企業(yè)為樣本，研究數(shù)字金融對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的內(nèi)在作用機(jī)制與影響。本文可能的貢獻(xiàn)為：第一，從資本結(jié)構(gòu)調(diào)整視角分析了數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效性，豐富了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整驅(qū)動因素的研究。不同于已有文獻(xiàn)從貿(mào)易政策不確定性、法律環(huán)境、市場化進(jìn)程等維度研究公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，本文從數(shù)字金融這一新金融業(yè)態(tài)的視角研究企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，為數(shù)字金融有效服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供來自微觀企業(yè)層面的理論支撐和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，從而延展了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整影響因素的研究邊界。第二，不同于已有文獻(xiàn)探究數(shù)字金融對企業(yè)去杠桿的影響，本文從企業(yè)杠桿率優(yōu)化角度為數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供了直接證據(jù)，尤其在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下行壓力加大的背景下，數(shù)字金融為實(shí)現(xiàn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整提供了可選路徑。第三，本文從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模及金融發(fā)展水平等層面，深入探究了數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的異質(zhì)性影響。本文進(jìn)一步揭示了數(shù)字金融如何影響公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的“黑箱”，豐富了既有研究。

二、文獻(xiàn)回顧、理論分析與假說提出

（一）關(guān)于資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的研究

自MM定理問世以來，資本結(jié)構(gòu)問題被學(xué)界廣泛關(guān)注。MM定理認(rèn)為資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值無關(guān)。后來學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，由于上市公司存在著信息不對稱、代理成本及破產(chǎn)成本等問題，資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值存在密切關(guān)系，這表明存在使得上市公司價值最大化的最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)，即最優(yōu)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)（Titman，1988；Rajan，1995），但由于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境及自身經(jīng)營狀況的改變，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)會偏畸目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)。在資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整過程中，因資本結(jié)構(gòu)調(diào)整需要成本，唯有資本結(jié)構(gòu)調(diào)整收益超過調(diào)整成本時，公司才會向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整（Fischer 等，1989）。從已有文獻(xiàn)可以看出，學(xué)術(shù)界主要從宏觀層面和企業(yè)內(nèi)部特征兩個方向開展對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整因素的研究。

企業(yè)面臨的外部宏觀環(huán)境是影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的重要因素，已有研究發(fā)現(xiàn)，一國的金融結(jié)構(gòu)規(guī)模、資本市場發(fā)展態(tài)勢及稅收體系會對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整形成一定影響（L??f，2004）。此外，制度環(huán)境、經(jīng)濟(jì)不確定性及貿(mào)易不確定性等也會對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整造成一定影響。具體地，?ztekin 和 Flannery于（2012）認(rèn)為良好的法治環(huán)境和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度能夠降低企業(yè)交易成本從而提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。黃繼承等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，法律環(huán)境對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度存在顯著正向影響。王朝陽等（2018）探究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響。研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。彭俊超（2021）探究了貿(mào)易不確定性與公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易不確定性上升不利于提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)貨幣政策變化、市場化進(jìn)程、融資融券制度及資本市場摩擦等對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整也會產(chǎn)生一定影響（袁春生和郭晉汝，2018；姜付秀和黃繼承，2011；黃俊威和龔光明，2019；王正位等，2007）。

資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度與企業(yè)特征也息息相關(guān)。從已有研究來看，公司的財務(wù)特征和公司治理是影響其資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的主要因素。在財務(wù)方面，Korajczyk和Levy（2003）認(rèn)為企業(yè)的融資約束是決定公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素。Faulkender 等（2012）研究發(fā)現(xiàn)公司現(xiàn)金流會對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度造成影響。此外，學(xué)者還從公司賬面?zhèn)鶆?wù)比率、公司成長性及財務(wù)預(yù)算赤字等方面對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整進(jìn)行了探究（Liu，2009；連玉君和鐘經(jīng)樊，2007；Byoun，2008）。在公司治理方面，盛明泉等（2016）認(rèn)為高管股權(quán)激勵強(qiáng)度對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度有正向影響。公司向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度與經(jīng)理薪酬正相關(guān)，公司向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度與經(jīng)理薪酬負(fù)相關(guān)（黃繼承等，2016）。周業(yè)安等（2012）探究了高管背景特征對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響。此外，還有部分學(xué)者研究了數(shù)字金融對企業(yè)去杠桿的影響（林愛杰等，2021）。

通過梳理國內(nèi)外文獻(xiàn)可知，已有學(xué)者對公司資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整及其影響因素展開了廣泛討論，成果豐碩。但是，目前學(xué)者尚未將數(shù)字金融與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整結(jié)合起來研究，僅僅側(cè)重數(shù)字金融降低企業(yè)杠桿率的單一性作用，未考慮數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的動態(tài)性影響。本文試圖在這方面進(jìn)行嘗試，探究數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響，更具啟示意義。

（二）數(shù)字金融與公司資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整

資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度主要有兩個制約因素：調(diào)整成本與收益。由于我國資本市場尚不完善，銀企之間存在信息不對稱等問題，造成企業(yè)融資渠道受阻，加大了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的成本。而數(shù)字金融作為普惠金融與大數(shù)據(jù)、云計算及區(qū)塊鏈等新技術(shù)融合的新時代產(chǎn)物，能夠提升金融的觸達(dá)能力，實(shí)現(xiàn)普惠性與降成本的雙目標(biāo)（易行健和周利，2018）。數(shù)字金融對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本的影響體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是數(shù)字金融有助于降低信息不對稱，進(jìn)而降低企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。信息不對稱帶來的信息和交易成本會對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本造成一定的影響，是制約資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)鍵因素（Byoun， 2008）。數(shù)字金融基于大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)手段進(jìn)行信息挖掘，幫助金融機(jī)構(gòu)全方位評估目標(biāo)客戶，緩解借貸雙方的信息不對稱，降低客戶的借款難度。此外，數(shù)字金融在時空上的全覆蓋也有助于降低壞賬等道德風(fēng)險。同樣，數(shù)字金融也有助于減少因信息不對稱而產(chǎn)生的股市信息操縱行為，從而避免管理層出于自利動機(jī)掩蓋內(nèi)部負(fù)面信息或夸大正面消息（吳非等，2020），保護(hù)投資者利益，提升投資意愿。這有利于降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本，提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

二是數(shù)字金融有助于緩解企業(yè)融資困境，進(jìn)而降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。一方面，數(shù)字金融有助于拓寬企業(yè)融資渠道，數(shù)字金融基于數(shù)字化平臺，能夠?qū)⑿∫?guī)模投資者資金集聚成大規(guī)模資金，再利用場景、服務(wù)等優(yōu)勢為企業(yè)提供外部融資，降低了金融服務(wù)門檻和成本，減輕了信貸扭曲程度，從而緩解企業(yè)的融資約束，降低資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。另一方面，數(shù)字金融打破了原有的商業(yè)銀行壟斷格局，促進(jìn)了金融行業(yè)競爭。在同業(yè)競爭中，傳統(tǒng)商業(yè)銀行迫于“經(jīng)濟(jì)壓力”和“社會壓力”逐漸進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型（王詩卉和謝絢麗，2021），倒逼其更多地挖掘和搜集企業(yè)信息，為企業(yè)提供更高質(zhì)量、更低成本的金融服務(wù)（Omarini，2018），使信貸資源錯配得以矯正，降低企業(yè)融資成本，提高企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。基于以上分析，本文提出第一個研究假說：

假說1：數(shù)字金融有助于提升公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整具有方向性，當(dāng)企業(yè)實(shí)際負(fù)債率低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)時，企業(yè)會通過增加債務(wù)或者減少權(quán)益的方式提高實(shí)際負(fù)債率；反之，企業(yè)會通過減少債務(wù)或者增加權(quán)益的方式降低實(shí)際負(fù)債率。數(shù)字金融會對企業(yè)向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的成本產(chǎn)生一定影響，這是因?yàn)槠渫ㄟ^幫助企業(yè)增加債務(wù)來獲得更多的外部資金，能夠加快企業(yè)向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度。但數(shù)字金融并不會影響企業(yè)向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，即歸還貸款的調(diào)整成本。當(dāng)實(shí)際負(fù)債率高于目標(biāo)負(fù)債率時，一方面，企業(yè)仍需維持較高的負(fù)債才能維持正常的生產(chǎn)秩序；另一方面，數(shù)字金融給企業(yè)融資帶來更大的便利，使得企業(yè)可能出于投機(jī)等動機(jī)愿意承擔(dān)高負(fù)債的風(fēng)險，從而使企業(yè)通過減少債務(wù)來向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的可能性較小。因此，數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響存在非對稱性。基于以上分析，本文提出第二個研究假說：

假說2：相較于資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整的情況，數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度的影響更大。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選取2011—2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，對初始樣本做了如下處理：（1）剔除金融類上市公司；（2）剔除ST、PT企業(yè)樣本；（3）剔除經(jīng)營期不滿三年的企業(yè)樣本；（4）剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1的企業(yè)樣本；（5）剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本，最終獲得21 725個公司—年份非平衡面板數(shù)據(jù)，并對所有連續(xù)變量在上下1%分位數(shù)上進(jìn)行了縮尾處理。數(shù)字金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”，企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)均來自于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和WIND數(shù)據(jù)庫。

（二）模型設(shè)計

本文借鑒Byoun（2008）的研究，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)部分調(diào)整模型估計資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，模型設(shè)定見下式：

Levit - Levi，t-1 = γ（Lev*it - Levi，t-1） + εit" " " " " " " " " " " "（1）

模型（1）中，Levit和Levi，t-1分別為公司在當(dāng)期和上一期的實(shí)際資產(chǎn)負(fù)債率，Lev*it為公司當(dāng)期目標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率，γ為公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

鑒于模型（1）中的目標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率Lev*it需要測算，本文借鑒（Faulkender 等 ，2012）的做法，選取一系列與公司資本結(jié)構(gòu)相關(guān)的特征變量來對目標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率進(jìn)行擬合，模型設(shè)定見下式：

Lev*it = β1EBITi，t-1 + β2TobinQi，t-1 + β3DEPi，t-1 +

β4Sizei，t-1 + β5FAi，t-1 + β6ind_Levi，t-1" " " " " " "（2）

模型（2）中，選取的公司特征變量分別為：盈利能力（EBIT）、成長機(jī)會（TobinQ）、非債務(wù)稅盾（DEP）、企業(yè)規(guī)模（Size）、抵押能力（FA）及公司所在行業(yè)的負(fù)債率中位數(shù)（ind_Lev）。接著將模型（2）代入模型（1），如下所示：

Levit = （1-γ） Levi，t-1 + γβ1EBITi，t-1 +

γβ2TobinQi，t-1 + γβ3DEPi，t-1 + γβ4Sizei，t-1 +

γβ5FAi，t-1 + γβ6ind_Levi，t-1 + εit" " " " " " " " " " " " " " "（3）

借鑒已有學(xué)者的做法，對模型（3）進(jìn)行回歸，得到β1 ～ β6的值。接著將β1 ～ β6代入模型（2），從而得到目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)Lev*it的值。

最后，把計算所得的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)Lev*it的值代入模型（1），并在模型（1）中增添數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)偏離程度的交互項(xiàng)便可探究數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，模型設(shè)定見下式：

Dis = （γ0 + γ1indexit）× Dev + ηcontrolit + μi +

φi + εit" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（4）

其中，Dis為實(shí)際資本結(jié)構(gòu)變動額，Dis = Levit - Levi，t-1，Dev為資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平，Dev = Lev*it - Levi，t-1。數(shù)字金融（index）以北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的數(shù)字金融指數(shù)來衡量，具體采用地級市數(shù)據(jù)，并選取數(shù)字覆蓋廣度（breadth）、使用深度（depth）和數(shù)字化程度（level）三個子指數(shù)。借鑒已有學(xué)者的做法，對數(shù)字金融指數(shù)及其子指數(shù)除以100。γ1為交互項(xiàng)系數(shù)，用來衡量數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，若γ1顯著為正，則說明數(shù)字金融有助于加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。control為一系列控制變量。具體變量說明見表1。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述統(tǒng)計如表2所示，從表中可得實(shí)際資本結(jié)構(gòu)的均值和中位數(shù)分別為0.430和0.424，其標(biāo)準(zhǔn)差為0.206，表明我國的上市公司平均資產(chǎn)負(fù)債率為中等水平，這與現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)果基本一致（盛明泉等，2016；黃俊威和龔光明，2019）。目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的均值和中位數(shù)分別為0.514和0.507，這表明我國上市公司的實(shí)際資產(chǎn)負(fù)債率與目標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率存在一定偏差。資本結(jié)構(gòu)實(shí)際調(diào)整偏差Dis的均值和中位數(shù)分別為0.010和0.007，標(biāo)準(zhǔn)差為0.072，資本結(jié)構(gòu)目標(biāo)調(diào)整偏差Dev的均值和中位數(shù)分別為0.094和0.094，標(biāo)準(zhǔn)差為0.176，均呈現(xiàn)向上調(diào)整的態(tài)勢。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在面板模型選擇上，本文首先進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)來確定最優(yōu)模型。Hausman檢驗(yàn)的p值為0.000，因而選擇固定效應(yīng)模型較為合理。基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3，列（1）為未加入數(shù)字金融時的結(jié)果，Dev的系數(shù)為0.326，表明我國上市公司調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的平均速度為32.6%。列（2）中，Dev × index的系數(shù)為0.073，在1%的水平下顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展水平越高，公司趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度越快，即數(shù)字金融指數(shù)每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度將提高41.71%（0.073/0.175），驗(yàn)證了假說1。

為了探究數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)在不同方向上調(diào)整速度的差異，本文將研究樣本分為兩組，列（3）、（4）分別為向上調(diào)整組和向下調(diào)整組。在向上調(diào)整組，即低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)樣本中，交互項(xiàng)Dev × index的系數(shù)為0.090，在1%的水平下顯著，這表明數(shù)字金融水平越高，公司向上調(diào)整至目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度更快，表現(xiàn)為每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差單位的數(shù)字金融，資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度將提高66.67%（0.090/0.135）。在向下調(diào)整組，即高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)樣本中，交互項(xiàng)Dev × index的系數(shù)為0.111，在1%的水平下顯著，這表明數(shù)字金融水平越高，公司向下調(diào)整至目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度越快，即數(shù)字金融每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整速度將提高38.68%（0.111/0.287）。通過比較兩組數(shù)據(jù)可知，數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整和向下調(diào)整的速度均具有顯著的提升作用，但對向上調(diào)整的影響更大，假說2得證。這主要可解釋為數(shù)字金融能夠有效緩解信息不對稱，降低企業(yè)融資門檻，迅速幫助企業(yè)通過有息負(fù)債的方式向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)。而對于過度負(fù)債的公司來說，企業(yè)可能出于投機(jī)等動機(jī)愿意承擔(dān)高負(fù)債的風(fēng)險，因此向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度較慢。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.重新擬合目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)

考慮到目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)擬合差異帶來的偏誤，本文借鑒廉永輝和黎夢瑤（2020）的做法，采用固定效應(yīng)模型估計模型（3），再將估計得到的系數(shù)代入模型（2）重新擬合目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，進(jìn)而計算出固定效應(yīng)模型下資本結(jié)構(gòu)目標(biāo)調(diào)整偏差（Dev1），更換目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)后的回歸結(jié)果如表4列（1）所示，Dev1×index的系數(shù)為0.066，在1%的水平下顯著，表明數(shù)字金融水平越高，公司趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度越快，與上文所估結(jié)果相近，表明前文結(jié)論具有較強(qiáng)的可靠性。

2.替換數(shù)字金融指數(shù)

數(shù)字金融指數(shù)包含了覆蓋廣度（breadth）、使用深度（depth）和數(shù)字化程度（level）三個子指數(shù)，本文將數(shù)字金融總指數(shù)替換為子指數(shù)，分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表4列（2）—（4）所示，數(shù)字金融的各子指標(biāo)與Dev的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，再次驗(yàn)證了前文的結(jié)論。

3.控制其他因素對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響

考慮到遺漏變量會對估計結(jié)果造成偏差，本文還對城市層面的人均生產(chǎn)總值、人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及對外開放水平等因素進(jìn)行了控制，回歸結(jié)果如表4列（5）所示，Dev × index的系數(shù)仍顯著為正，表明上文結(jié)論依舊穩(wěn)健。此外，考慮到各省數(shù)字金融程度不一，并在不同時間段對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響也存在差異，為測定地區(qū)隨時間而發(fā)生的變化，本文對省份—年份聯(lián)合固定效應(yīng)進(jìn)行了控制，增加了估計結(jié)果的準(zhǔn)確性。回歸結(jié)果如表4列（6）所示，Dev × index的系數(shù)顯著為正，進(jìn)一步加強(qiáng)了本文結(jié)論的可靠性。

4.改變資本結(jié)構(gòu)調(diào)整模型

有學(xué)者認(rèn)為，采用兩步法估計目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)會引起調(diào)整速度的偏誤，忽視了資本結(jié)構(gòu)決定因素與調(diào)整因素之間的作用。本文借鑒姜付秀等（2008）的方法，構(gòu)建如下模型進(jìn)行估計：

Levit = （1-γ0） Levi，t-1 - γ1indexit × Levi，t-1 +

γ2 βXi，t-1 + γ3 βindexit × Xi，t-1 + μi + φi + εit

（5）

模型（5）為資本結(jié)構(gòu)調(diào)整模型的復(fù)合一步式回歸方程，若γ1小于0，則表示數(shù)字金融能提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，反之亦然。回歸結(jié)果如表4列（7）所示，Index×l_Lev的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這與原結(jié)論保持一致。

5.工具變量法

考慮到內(nèi)生性問題帶來的估計偏誤，本文進(jìn)一步采用工具變量法來弱化內(nèi)生性問題。本文借鑒翟淑萍等（2021）的做法，選取各省互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量。工具變量的選取應(yīng)滿足相關(guān)性和外生性兩個條件：城市數(shù)字金融的發(fā)展離不開互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐，滿足相關(guān)性；互聯(lián)網(wǎng)普及率對企業(yè)融資無直接的影響，滿足外生性假設(shè)。此外，工具變量的LM統(tǒng)計量均在1%水平下顯著，拒絕了識別不足的假設(shè)；Wald F 統(tǒng)計量均遠(yuǎn)大于10的臨界值，顯著拒絕了弱工具變量的原假設(shè)。估計結(jié)果如表4列（8）所示，被工具變量化的核心解釋變量（Dev × index）的系數(shù)仍在1%的水平下顯著為正，表明在考慮內(nèi)生性問題后前文的結(jié)論仍穩(wěn)健。

五、進(jìn)一步研究

（一）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性影響

不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)所面臨的外部融資約束具有一定差異。對于國有企業(yè)而言，其往往承擔(dān)著較大的政策性責(zé)任，與政府存在較為密切的聯(lián)系（廉永輝和黎夢瑤，2020），這使得國有企業(yè)在應(yīng)對風(fēng)險和融資約束上都有特殊優(yōu)勢，存在預(yù)算軟約束，更容易獲得銀行信貸資金（程利敏等，2019）。對于非國有企業(yè)來說，其往往面臨著較大的融資約束，融資便利度較低，不利于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)速度調(diào)整。而數(shù)字金融有助于緩解信息不對稱，降低企業(yè)融資門檻，對非國有企業(yè)融資約束的緩解作用更明顯。因此，本文預(yù)計，數(shù)字金融對非國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更為顯著。

本文依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將全樣本劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組，回歸結(jié)果見表5列（1）、（2）。在1%的顯著性水平下，兩組樣本中Dev × index的系數(shù)均為正，而非國有企業(yè)樣本的數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響程度為51.18%（0.087/0.170），高于國有企業(yè)組的21.53%（0.045/0.209），這表明數(shù)字金融對非國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更大。

2.公司規(guī)模的異質(zhì)性影響

不同規(guī)模公司面臨的融資需求和融資成本存在差異，因此公司規(guī)模也同樣影響著資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。對于規(guī)模較大的公司而言，其調(diào)整資本結(jié)構(gòu)所需的資金量龐大，同時因復(fù)雜的內(nèi)部治理機(jī)制需多角度考量公司決策，增加了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的機(jī)會成本（連玉君和鐘經(jīng)樊，2007）。此外，規(guī)模較大的公司發(fā)展?fàn)顩r較好，一般較少面臨融資約束（潘愛玲等，2021），對利用數(shù)字金融緩解融資約束的需求不多，數(shù)字金融提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的局限性更強(qiáng)。對于規(guī)模較小的企業(yè)而言，其調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的資金需求量較少，公司決策較為靈活，調(diào)整的機(jī)會成本較低。此外，小規(guī)模公司的經(jīng)營風(fēng)險更大、抵押物較少、信息透明度較低，面臨更強(qiáng)的外部融資約束，當(dāng)數(shù)字金融產(chǎn)生融資便利后，小規(guī)模企業(yè)的融資約束程度得以緩解，便于小規(guī)模企業(yè)快速調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，數(shù)字金融促進(jìn)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的作用更易發(fā)揮。因此，本文預(yù)計，數(shù)字金融對規(guī)模較小公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更大。

本文依據(jù)分行業(yè)、分年度的總資產(chǎn)中位數(shù)將全樣本劃分為規(guī)模較大和規(guī)模較小兩組，回歸結(jié)果見表5列（3）、（4）。兩組樣本中Dev × index的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，但在小規(guī)模企業(yè)樣本組中，數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響程度為49.41%（0.085/0.172），高于大規(guī)模企業(yè)組的20.96%（0.057/0.272），這表明數(shù)字金融對規(guī)模較小公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更大。

3.金融發(fā)展水平的異質(zhì)性影響

數(shù)字金融的發(fā)展離不開傳統(tǒng)金融發(fā)展的支撐，數(shù)字金融初始發(fā)展較好的區(qū)域往往是傳統(tǒng)金融較為發(fā)達(dá)的區(qū)域（江紅莉和蔣鵬程，2021）。發(fā)達(dá)的金融市場能夠向市場提供充足的資金供給和優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)，且在專業(yè)人才、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及制度供給方面存在明顯優(yōu)勢。由于數(shù)字金融的發(fā)展主要是依托數(shù)字技術(shù)來發(fā)揮優(yōu)勢，對區(qū)域稟賦的依賴程度較大，數(shù)字金融降低企業(yè)融資約束、加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的作用在金融發(fā)展水平較高地區(qū)更易發(fā)揮。

本文選擇城市信貸余額占GDP的比例作為地區(qū)金融發(fā)展水平的指標(biāo)，依據(jù)金融發(fā)展水平年度中位數(shù)將全樣本劃分為金融發(fā)展水平較高和金融發(fā)展水平較低兩組，回歸結(jié)果見表5列（5）、（6）。在1%的顯著性水平下，兩組樣本的Dev×index系數(shù)均為正，而在金融發(fā)展水平較高樣本組中，數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響程度為55.70%（0.083/0.149），高于金融發(fā)展水平較低組的24.27%（0.058/0.239），這表明數(shù)字金融對金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更大。這也說明數(shù)字金融目前發(fā)揮了“錦上添花”的作用，離不開傳統(tǒng)金融作為依托。

（二）機(jī)制分析

經(jīng)過基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融顯著加快了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。那么，數(shù)字金融是通過何種途徑加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的？本文從信息效率和融資約束視角進(jìn)行機(jī)制分析檢驗(yàn)。

本文以分析師跟蹤數(shù)量來衡量信息效率（analyst），該值越大，表明企業(yè)信息效率越高，信息不對稱程度越低。利用Hadlock 和 Pierce（2010）的SA指數(shù)①衡量企業(yè)融資約束程度（SA），由于計算得到的SA指數(shù)為負(fù)值，故對該指數(shù)取絕對值，絕對值越大，表明企業(yè)的融資約束程度越嚴(yán)重（黃銳等，2020）。具體構(gòu)建模型如下：

Mit = α0 + α1indexit + ηcontrolit + μi + φi + εit" "（6）

其中，M代表analyst或 SA。根據(jù)表6所示的回歸結(jié)果，列（1）中，數(shù)字金融（index）的系數(shù)顯著為正，這表明數(shù)字普惠金融顯著提升了企業(yè)信息效率，緩解企業(yè)的信息不對稱。列（2）中，數(shù)字金融（index）的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明數(shù)字金融有助于降低企業(yè)的融資約束程度。以上結(jié)果表明，數(shù)字金融可以提升商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)獲取、處理和整合信息的能力，增強(qiáng)信息的實(shí)用價值，緩解了信貸歧視。基于對數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)客戶信息的全方位整合，構(gòu)建深度信用評價體系，降低信息不對稱。此外，數(shù)字金融具有資金放大器的功能，能夠利用數(shù)字化平臺吸納資本市場資金，從而有效拓寬企業(yè)資金來源，豐富企業(yè)的融資渠道，緩解企業(yè)融資約束，進(jìn)而提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

六、結(jié)論與啟示

數(shù)字金融作為一種基于大數(shù)據(jù)、云計算及區(qū)塊鏈等新技術(shù)的新時代產(chǎn)物，已然成為促進(jìn)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要方式。本文選取2011—2020年A股非金融上市公司為樣本，探究了數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。主要結(jié)論如下：第一，數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的促進(jìn)作用。在調(diào)整方向方面，數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度的影響大于對向下調(diào)整速度的影響。第二，異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，數(shù)字金融對非國有、小規(guī)模以及處于金融發(fā)展水平較高地區(qū)的公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更顯著。第三，機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字金融能夠通過降低信息不對稱和緩解企業(yè)融資約束進(jìn)而影響公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

基于以上結(jié)論，本文得到如下啟示：第一，要積極引導(dǎo)和充分發(fā)揮數(shù)字金融的獨(dú)特優(yōu)勢，強(qiáng)化數(shù)字金融賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，著力解決數(shù)字金融發(fā)展過程中的各種機(jī)制“障礙”。要完善相應(yīng)配套設(shè)施，整合傳統(tǒng)金融和新型金融基礎(chǔ)設(shè)施，培養(yǎng)復(fù)合型金融人才，為數(shù)字金融發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境，補(bǔ)齊傳統(tǒng)金融體系短板，提高金融服務(wù)質(zhì)量和效率。第二，要更加重視數(shù)字金融的“普惠性”和“高效性”，緩解企業(yè)在發(fā)展過程中的融資困境，增加企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的意愿。不斷擴(kuò)大數(shù)字普惠金融覆蓋面，尤其是加大對中小企業(yè)的融資支持力度，積極搭建政府融資擔(dān)保平臺，為中小企業(yè)融資提供信用擔(dān)保。同時要推動金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)模式，拓展數(shù)字金融新技能，提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效能。第三，要完善公司治理機(jī)制，加大對中小企業(yè)發(fā)展的引導(dǎo)，督促其完善內(nèi)部治理機(jī)制，健全公司法人制度，強(qiáng)化公司信息披露，緩解資金供需雙方的信息不對稱程度，從而提升企業(yè)融資可得性。第四，要完善金融監(jiān)管機(jī)制，既要保持適度寬松的監(jiān)管節(jié)奏，也要打擊數(shù)字金融領(lǐng)域亂象，維護(hù)數(shù)字金融發(fā)展環(huán)境，構(gòu)建數(shù)字金融生態(tài)體系，使數(shù)字金融真正發(fā)揮支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用。

注釋：

① SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。

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（責(zé)任編輯：唐詩柔/校對：張艷妮）