數(shù)字普惠金融、銀企距離與實體企業(yè)“脫實向虛”

[摘要]數(shù)字金融是數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融深度融合的產(chǎn)物，能夠有效地提升普惠金融支持實體企業(yè)的效率。基于2011—2022年中國A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，以銀企距離為傳統(tǒng)金融普惠性的代理變量，分析數(shù)字金融發(fā)展是否能有效解決傳統(tǒng)普惠金融可能造成的“脫實向虛”問題。研究結(jié)果表明：銀企距離縮短顯著提升了企業(yè)金融化資產(chǎn)比例，而數(shù)字金融發(fā)展能夠有效緩解上述問題，緩解作用主要通過企業(yè)信息透明度提升和銀行網(wǎng)點布局優(yōu)化兩個途徑實現(xiàn)。研究結(jié)論對于普惠金融體系優(yōu)化，通過數(shù)字化過程提升自身對實體企業(yè)支持效率，具有重要的意義。

[關(guān)鍵詞]銀企距離；數(shù)字普惠金融；企業(yè)金融化；銀行網(wǎng)點結(jié)構(gòu)

一、 引言

2015年國務(wù)院發(fā)布的《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃》給出了普惠金融的明確定義：立足機會平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，通過加大政策引導(dǎo)扶持、加強金融體系建設(shè)、健全金融基礎(chǔ)設(shè)施，以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供適當(dāng)?shù)摹⒂行У慕鹑诜?wù)1。2023年中央金融工作會議明確提出，“堅持把金融服務(wù)實體經(jīng)濟作為根本宗旨”2。近年來，我國金融市場規(guī)模不斷擴張，為實體經(jīng)濟的發(fā)展輸送了更多的血液，其中銀行機構(gòu)通過自身網(wǎng)點擴張促進金融普惠性的發(fā)揮，解決了信貸資金“最后一公里”問題，降低了金融服務(wù)門檻，提升了金融服務(wù)的覆蓋面、可得性。與此同時，實體企業(yè)“脫實向虛”的趨勢引發(fā)了各方廣泛關(guān)注。普惠金融覆蓋范圍不斷擴大的同時，信貸不合理投放導(dǎo)致了企業(yè)杠桿率上升、金融資源錯配等問題。同時，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張伴隨著“攬存”動機下理財產(chǎn)品承銷行為，以及“以存定貸”等行為，使得獲得信貸資金支持的企業(yè)進行理財產(chǎn)品的投資和委托貸款，加劇了資金“脫實向虛”的程度。除了信貸低效擴張，傳統(tǒng)普惠金融對實體經(jīng)濟的支持仍存在較為明顯的信息不對稱問題，更多銀行網(wǎng)點傾向于對存在銀企關(guān)聯(lián)的企業(yè)發(fā)放信貸，實際資金需求方無法獲得低息信貸支持。普惠金融發(fā)展如何在解決銀企地理距離縮短問題的同時，實現(xiàn)信息距離的同步縮短、提升信貸支持實體企業(yè)的效率，是各方關(guān)注的重點。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和金融科技的普及，數(shù)字金融應(yīng)運而生。與傳統(tǒng)普惠金融相比，數(shù)字普惠金融增加了金融產(chǎn)品和服務(wù)供給，能夠有效擴大金融服務(wù)的覆蓋范圍[1]，增強以往難以獲得金融服務(wù)的中小企業(yè)和弱勢群體的金融便利性[2]。如何充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的賦能作用，彌補傳統(tǒng)金融網(wǎng)點擴張存在的信貸投放問題，避免信貸資本回流金融體系造成的“脫實向虛”，是數(shù)字金融發(fā)展應(yīng)著眼的主要問題，也是本文研究的重點。為研究上述問題，本文首先構(gòu)造銀企地理距離變量作為普惠金融影響的代理指標(biāo)，分析銀企距離縮短對企業(yè)金融化行為可能造成的加劇問題；之后通過調(diào)節(jié)效應(yīng)模型分析數(shù)字普惠金融發(fā)展是否能夠緩解上述負(fù)面影響，并從企業(yè)信息透明度水平提升和網(wǎng)點數(shù)量撤并、競爭度提升兩方面機制入手，分析數(shù)字普惠金融發(fā)展如何緩解企業(yè)“脫實向虛”。本文分析結(jié)論有助于通過促進普惠金融數(shù)字化發(fā)展，提升普惠金融支持實體的效率。

本文主要的邊際貢獻包括：（1）現(xiàn)有文獻雖關(guān)注了普惠金融發(fā)展如何通過金融可得性增加緩解企業(yè)面臨的融資約束問題，然而鮮有文獻從企業(yè)“脫實向虛”視角，分析金融普惠性與“脫實向虛”之間的關(guān)聯(lián)。本文分別從傳統(tǒng)銀企地理距離視角，以及數(shù)字金融普惠性視角兩方面入手，分析傳統(tǒng)普惠金融與企業(yè)“脫實向虛”的關(guān)聯(lián)，以及普惠金融數(shù)字化過程對企業(yè)“脫實向虛”影響，豐富“脫實向虛”動因的相關(guān)理論；（2）現(xiàn)有文獻多關(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展如何通過融資約束緩解、治理機制完善等機制，對企業(yè)金融化行為產(chǎn)生影響，卻鮮有文獻從數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融兩者關(guān)聯(lián)的視角，分析數(shù)字普惠金融的積極影響。本文從數(shù)字金融供給側(cè)作用入手，研究數(shù)字普惠金融如何通過信息甄別機制以及銀行網(wǎng)點布局的優(yōu)化，解決傳統(tǒng)銀行信貸普惠性可能造成的企業(yè)“脫實向虛”問題，具有重要的現(xiàn)實意義。

二、 研究假設(shè)

1. 銀企地理鄰近性與實體企業(yè)金融化行為

現(xiàn)有研究認(rèn)為，傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展對實體企業(yè)存在雙刃效應(yīng)。傳統(tǒng)金融普惠性的相關(guān)研究主要包括普惠金融能夠緩解中小企業(yè)融資約束[3]，普惠金融的發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響[4]以及普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距、貧困減緩的影響[5]等。鄒偉等發(fā)現(xiàn)普惠金融能夠緩解中小微企業(yè)面臨的的金融排斥，增加企業(yè)融資可得性[3]。金融機構(gòu)擴張能夠通過融資約束的緩解，促進企業(yè)投資活動的開展[6]。張偉俊等認(rèn)為，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張促進了企業(yè)創(chuàng)新水平[7]。與此同時，傳統(tǒng)普惠金融同樣對企業(yè)發(fā)展存在負(fù)面影響。銀行網(wǎng)點的盲目擴張，使金融供給的地理結(jié)構(gòu)和信貸資源配給不均衡，導(dǎo)致金融資源局部的“過剩”和整體的“稀缺”[8]。同時，金融普惠性增加在發(fā)揮銀行信息優(yōu)勢的同時，又會造成企業(yè)管理層代理問題的加劇，產(chǎn)生短視決策以及對未來項目的高估[9]。

企業(yè)金融化行為同樣與信貸投放密切相關(guān)。譚德凱等認(rèn)為，民間金融發(fā)展水平的提升會顯著促進企業(yè)金融化行為，民間金融提供投資渠道，并且利用其資金優(yōu)勢和高回報吸引企業(yè)參與該類投資活動[10]。杜勇等則認(rèn)為，銀行業(yè)競爭加劇顯著抑制了企業(yè)金融化行為，此時企業(yè)資金可獲得性增加，同時銀行作為“大債權(quán)人”對企業(yè)金融化行為起到外部監(jiān)督作用[11]。銀企地理距離的縮短，一方面會導(dǎo)致企業(yè)獲得更多的信貸資金支持，另一方面又會導(dǎo)致銀行等金融機構(gòu)開設(shè)初期為實現(xiàn)自身“攬存”目的，實行“以存定貸”、優(yōu)惠利率或者理財產(chǎn)品承銷等行為[12-13]，進而導(dǎo)致信貸資本通過企業(yè)投資行為“回流”金融體系，加劇了系統(tǒng)性金融風(fēng)險，同時也造成企業(yè)在高息攬儲誘惑下的“脫實向虛”行為。普惠金融的過度競爭和泛化發(fā)展可能使金融資源流入虛擬經(jīng)濟，擠出實體投資，導(dǎo)致“脫實向虛”現(xiàn)象嚴(yán)重[14]。此外，地理鄰近性可能加劇資源錯配。銀行新設(shè)網(wǎng)點后，可能會在地方政府隱性擔(dān)保等背景下，加深與當(dāng)?shù)佚堫^企業(yè)、政府支持企業(yè)的銀企關(guān)聯(lián)，對上述企業(yè)發(fā)放更多的信貸支持，進而造成信貸投放的錯配加劇，使得能夠獲得更多信貸支持的信貸優(yōu)勢企業(yè)，獲得信貸資金支持后進行委托貸款或者金融資產(chǎn)配置行為，加劇企業(yè)投資行為的“脫實向虛”。

根據(jù)上述分析，本文提出假設(shè)1：

H1：銀企距離縮短會增強企業(yè)金融資產(chǎn)配置動機，加劇“脫實向虛”。

2. 數(shù)字普惠金融與實體企業(yè)金融化行為

現(xiàn)有研究認(rèn)為，數(shù)字金融是對傳統(tǒng)金融的補充。數(shù)字普惠金融突破了金融服務(wù)的地域限制，緩解了受傳統(tǒng)普惠金融信息不對稱、金融服務(wù)空間限制的弱勢群體所面臨的金融排斥等問題[2]。數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于普惠金融服務(wù)的深化，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，提高了金融服務(wù)效率，在解決信息不對稱[15]、風(fēng)險識別等方面為普惠金融的開展提供了幫助。數(shù)字金融同時又會對傳統(tǒng)金融網(wǎng)點產(chǎn)生替代。銀行網(wǎng)點的盲目擴張，使金融供給的地理結(jié)構(gòu)和信貸資源配給不均衡，導(dǎo)致金融資源局部的“過剩”和整體的“稀缺”[8]。數(shù)字金融發(fā)展顯著減緩了傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點擴張的勢頭，打破金融供給的地理結(jié)構(gòu)和信貸資源配給的不均衡，為緩解傳統(tǒng)金融服務(wù)與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展之間的矛盾提供了支撐力量。

數(shù)字金融發(fā)展水平的提升，能夠有效解決傳統(tǒng)信貸投放造成的“脫實向虛”問題。金融機構(gòu)通過對信貸用途、貸款人自身資信狀況的判斷和項目用途與風(fēng)險的判斷，實行差異化信貸定價機制，通過外部監(jiān)督機制提升信貸效率[16]，避免企業(yè)“脫實向虛”。與此同時，數(shù)字普惠金融的發(fā)展，又會加劇銀行競爭程度，企業(yè)對傳統(tǒng)信貸的依賴度有所下降[17]，此時金融普惠性能夠得到進一步提升，同時也可以促進信貸質(zhì)量的提升，更多信貸流入真正有資金需要的企業(yè)，緩解真正存在信貸需求的企業(yè)的融資約束。上述機制同樣會降低企業(yè)“脫實向虛”的動機。

根據(jù)上述分析，本文提出假設(shè)2：

H2：數(shù)字普惠金融能夠彌補傳統(tǒng)金融普惠性存在的不足，降低企業(yè)金融化比例。

3. 數(shù)字普惠金融影響實體企業(yè)金融化的渠道

數(shù)字金融的發(fā)展，通過“互補”特征解決傳統(tǒng)普惠金融存在的信息不對稱和銀企互動問題，提升信貸質(zhì)量并避免信貸資金“脫實向虛”。數(shù)字金融將大數(shù)據(jù)、人工智能等先進信息技術(shù)深度融入金融產(chǎn)品設(shè)計過程，擴大金融市場的信息吸收廣度和深度，及時向市場投資者傳遞企業(yè)相關(guān)信息。數(shù)字金融通過對數(shù)據(jù)的挖掘、分析和應(yīng)用，能夠更準(zhǔn)確地評估企業(yè)的信用風(fēng)險，為金融機構(gòu)提供更精準(zhǔn)的信貸決策依據(jù)。通過互聯(lián)網(wǎng)和移動支付技術(shù)，數(shù)字金融可以實現(xiàn)線上快速便捷的交易，減少傳統(tǒng)金融交易所需的時間和成本，并提升交易的安全性[18]。對于企業(yè)金融化行為來說，信息甄別機制的完善能夠起到外部監(jiān)督作用，避免企業(yè)將信貸資金用于投機套利或者投資于理財產(chǎn)品，掩蓋實體投資獲利能力。同時，金融化行為也是企業(yè)盈余管理的方式之一。數(shù)字金融具有的信息搜集、數(shù)據(jù)分析等強大功能，可以有效捕捉和分析管理層隱匿的私有信息，抑制企業(yè)盈余管理動機下的金融化行為[19]，通過信息甄別機制的不斷完善，提升信貸支持實體企業(yè)的效率。

根據(jù)上述分析，本文提出假設(shè)3a：

H3a：數(shù)字普惠金融能夠通過提升企業(yè)信息透明度，抑制企業(yè)金融化行為。

數(shù)字金融的快速發(fā)展會使傳統(tǒng)銀行之間產(chǎn)生客戶和利潤的爭奪，對傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點的信貸業(yè)務(wù)形成競爭，導(dǎo)致傳統(tǒng)網(wǎng)點的業(yè)務(wù)萎縮[20]。從數(shù)字金融發(fā)展對傳統(tǒng)金融的賦能作用來看，數(shù)字金融能夠為企業(yè)提供更加便捷、安全的金融服務(wù)[21]，借助大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和云計算分析技術(shù)，推動傳統(tǒng)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，傳統(tǒng)的網(wǎng)點布置和設(shè)備投放需要耗費大量的人力物力成本，難以通過規(guī)模經(jīng)濟降低經(jīng)營成本，實現(xiàn)可持續(xù)經(jīng)營，而借助數(shù)字金融，銀行可以將更多的資源和精力聚焦在線上渠道的建設(shè)和創(chuàng)新上，可以降低運營成本并提高效率[22]。上述背景下，傳統(tǒng)銀行運營成本壓力降低，網(wǎng)點“攬存”動機相應(yīng)降低，進而自身“以存定貸”及理財承銷動機有所減弱。在此背景下，銀行網(wǎng)點會更多依靠自身核心業(yè)務(wù)的開展和信貸質(zhì)量的提升獲得更大的市場競爭力，同時又會加強企業(yè)信貸資金運用的貸后監(jiān)管，降低不良貸款率水平。通過上述方式，數(shù)字金融發(fā)展水平提升，能夠有效抑制企業(yè)金融化行為[23]。

根據(jù)上述分析，本文提出假設(shè)H3b：

H3b：數(shù)字普惠金融能夠通過優(yōu)化銀行網(wǎng)點布局來抑制降低企業(yè)金融化。

三、 研究設(shè)計

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文采用2011—2022年中國A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，并對初始數(shù)據(jù)做了如下處理：（1）剔除金融行業(yè)樣本數(shù)據(jù)；（2）剔除ST、*ST等特殊公司樣本；（3）剔除存在缺失值的樣本數(shù)據(jù)。此外，為排除樣本異常值的干擾，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理，最終得到25622個樣本。本文所使用的上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心。同時通過銀監(jiān)會網(wǎng)站披露的商業(yè)銀行分支機構(gòu)成立時間、許可證信息、發(fā)證日期等信息進行整理，得到2011年至2022年的各地存續(xù)商業(yè)銀行信息，并通過銀行所在城市與上市公司數(shù)據(jù)進行匹配，對銀行網(wǎng)點與企業(yè)坐標(biāo)提取計算后，得出銀企距離數(shù)據(jù)。

2. 變量定義

（1）企業(yè)金融化資產(chǎn)占比

本文參考張成思等[24]的方法，從狹義和廣義兩個角度進行計算企業(yè)金融資產(chǎn)占比。狹義口徑下的企業(yè)金融化資產(chǎn)包括交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有到期投資、投資性房地產(chǎn)等，通過計算未來一期狹義金融化資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例，得到狹義金融化程度（Ffinpro1）。廣義口徑下的企業(yè)金融化資產(chǎn)在狹義金融化資產(chǎn)基礎(chǔ)上，增加其他應(yīng)收款、發(fā)放貸款及墊款、其他非流動資產(chǎn)、買入返售資產(chǎn)等科目類別，通過計算未來一期廣義金融化資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例，得到廣義金融化程度（Ffinpro2）1。

（2）銀企最短距離

本文參照許和連等[25]的分析方法，首先使用企業(yè)名稱及地址信息建立一個數(shù)據(jù)集，并剔除地址信息缺失的數(shù)據(jù)。其次利用高德地圖和Xgeocoding軟件，將企業(yè)的詳細(xì)地址轉(zhuǎn)化為經(jīng)緯度信息，獲取銀監(jiān)會披露的銀行網(wǎng)點設(shè)立地址，并同樣將其轉(zhuǎn)化為經(jīng)緯度信息。接著將樣本所在城市與銀行網(wǎng)點所在城市進行精確匹配，計算每個企業(yè)與所在城市中每一個銀行網(wǎng)點的距離，得到銀企距離的最小值，對其加1后取對數(shù)形成銀企最短距離（lnmindist）。

（3）城市數(shù)字金融指數(shù)

本文根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)，采用城市層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)（lndig1）以及數(shù)字普惠金融指數(shù)的覆蓋廣度（lndigb）、使用深度（lndigd）這兩個二級維度進行考察，由于數(shù)字普惠金融指數(shù)偏大，對該指數(shù)進行對數(shù)化處理。

3. 主要控制變量與機制變量

本文控制變量主要參照李真等[26]的方法進行選擇。控制變量分為兩類：一類為企業(yè)層面財務(wù)特征，包括企業(yè)貨幣資金對數(shù)值、企業(yè)規(guī)模、總資產(chǎn)收益率、杠桿率、托賓Q值、年度營業(yè)收入增長率、流動比率、“資本-勞動”比、員工人數(shù)等指標(biāo)；另一類為區(qū)域控制變量，包括企業(yè)所在省份人均GDP對數(shù)值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展水平等。本文機制變量參照Hutton等[27]的方法進行信息透明度指標(biāo)構(gòu)造，并參照張偉俊[7]等的方法進行距離企業(yè)一定半徑范圍內(nèi)的銀行網(wǎng)點數(shù)據(jù)構(gòu)造。通過上述控制變量解決不同省份經(jīng)濟發(fā)展水平差異對企業(yè)投資行為可能產(chǎn)生的影響。

同時，由于數(shù)字普惠金融運用城市層面指標(biāo)，回歸模型中控制了年度、一位行業(yè)以及城市固定效應(yīng)，并對標(biāo)準(zhǔn)誤在行業(yè)層面上進行聚類處理。

4. 模型設(shè)計

（1）傳統(tǒng)銀企距離對企業(yè)金融化的影響

首先，為驗證假設(shè)1本文以銀企距離作為傳統(tǒng)金融普惠性代理指標(biāo)，分析傳統(tǒng)銀企距離縮短對企業(yè)金融化行為的影響，回歸方程為：

[finpro1i，t+1=α0+α1lnmindistit+Control+year+industry+city+εit] （1）

回歸結(jié)果中，若α1顯著小于0，則說明銀企距離的縮短能夠顯著提升企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例。

（2）數(shù)字普惠金融對企業(yè)金融化行為影響

其次，為驗證假設(shè)2本文引入數(shù)字金融發(fā)展指標(biāo)，分析數(shù)字金融發(fā)展是否能夠緩解傳統(tǒng)銀企距離縮短帶來的“脫實向虛”問題。本文分別通過直接將企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例對樣本所在城市數(shù)字金融發(fā)展程度進行回歸，并將數(shù)字金融發(fā)展水平（lndig）（包括數(shù)字金融總指數(shù)、廣度指數(shù)和寬度指數(shù)）作為調(diào)節(jié)變量進行回歸分析，回歸方程為：

[finpro1i，t+1=γ0+γ1lnmindistit+γ2lndigct+γ3lndigct×lnmindistit+Control+year+industry]

[+city+μit] （2）

回歸結(jié)果中，若式（2）中系數(shù)γ1顯著小于0，同時系數(shù)γ3顯著大于0，則說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠緩解銀企距離縮短造成的企業(yè)金融化問題。

（3）機制檢驗部分

進一步地，為驗證數(shù)字金融與傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點信息互補機制和網(wǎng)點優(yōu)化替代機制，本文將公式（2）中的因變量分別替換為未來一期的信息透明度水平（F.opa）和未來一期企業(yè)20km半徑范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量對數(shù)值（F.lnb20）、銀行種類數(shù)量對數(shù)值（F.lnbk20）、同一城市銀行競爭度赫芬達(dá)爾系數(shù)（F.hhi_b）作為機制變量，同時運用數(shù)字普惠金融深度指標(biāo)（lndigd）作為解釋變量，更針對性地分析數(shù)字金融實際受益賬戶數(shù)量的增加對傳統(tǒng)網(wǎng)點布局可能產(chǎn)生的影響。

四、 實證結(jié)果分析

1. 主要變量描述性統(tǒng)計

本文主回歸中變量描述性統(tǒng)計如表2所示。可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例最小值為0，最大值為36.286%，均值為3.446%，不同企業(yè)在金融化程度上存在較大差異。企業(yè)與銀行網(wǎng)點最短距離對數(shù)值的均值為0.530，最小值為0.036，最大值為2.336。數(shù)字普惠金融指數(shù)是作對數(shù)化處理后的結(jié)果，最小值為3.103，最大值為5.888。數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度的最大值為5.921，最小值為0.408。數(shù)字普惠金融的使用深度的最大值為5.873，最小值為0.424。

2.主回歸結(jié)果

（1）傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展對企業(yè)金融化的影響

為驗證假設(shè)1，本文首先對銀企距離與企業(yè)金融化之間的關(guān)系進行檢驗。為了減弱遺漏變量偏差造成的影響，在表3中（1）至（3）列逐步加入控制變量進行回歸。表3回歸結(jié)果能夠看出，銀企距離對企業(yè)金融化的回歸系數(shù)分別為-0.257、-0.252、-0.251，且均在5%的統(tǒng)計水平上顯著，即銀企距離越小，企業(yè)的金融化水平越高。說明銀行與企業(yè)之間的距離越近，企業(yè)越傾向于使用金融工具來滿足其資金需求，驗證了本文的假設(shè)1。

（2）數(shù)字普惠金融發(fā)展調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

為驗證假設(shè)2，即驗證數(shù)字金融發(fā)展是否會影響銀企距離對企業(yè)金融化的促進作用，本文分別將數(shù)字普惠金融總指數(shù)（lndig1）、廣度（lndigb）、深度（lndigd）三個指標(biāo)作為調(diào)節(jié)變量，分析普惠金融數(shù)字化發(fā)展對企業(yè)金融化行為影響，回歸結(jié)果如表4所示。列（1）為數(shù)字金融對銀企距離提高企業(yè)金融化的調(diào)節(jié)作用，其中數(shù)字普惠金融與銀企距離的交乘項回歸系數(shù)為0.514，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明數(shù)字普惠金融對銀企距離的縮短與企業(yè)金融化水平之間的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)。作為上述調(diào)節(jié)效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗，列（2）、列（3）中，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度與銀企距離交互項的回歸系數(shù)分別為0.606和0.374，且分別在1%和10%的統(tǒng)計水平上顯著，意味著數(shù)字普惠金融可以從覆蓋廣度和使用深度兩個維度減弱銀企距離的縮短對企業(yè)金融化的不利影響。上述分析證明假設(shè)2成立，即數(shù)字金融發(fā)展能夠促進普惠金融數(shù)字化，抑制企業(yè)金融化行為。

3. 數(shù)字金融發(fā)展影響企業(yè)金融化行為的機制檢驗

（1）信息透明度機制檢驗

為對假設(shè)3a進行驗證，即數(shù)字金融可以通過提升企業(yè)信息透明度影響企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例，本文借鑒李真等[26]的分析方法，運用修正的Jone’s模型計算得出應(yīng)計盈余管理并取絕對值，然后以過去三年盈余質(zhì)量指標(biāo)平均值計算得出未來一期的財務(wù)透明度指標(biāo)（F.opa），將其作為機制變量。該指標(biāo)越大說明企業(yè)信息透明度越低。通過調(diào)節(jié)效應(yīng)模型分析數(shù)字金融發(fā)展水平的提升，能否通過提升企業(yè)透明度降低企業(yè)金融化比例。回歸結(jié)果如表5所示。

表5展示了機制檢驗的基本結(jié)果。回歸結(jié)果顯示，列（1）銀企距離縮短本身會造成企業(yè)信息透明度下降，而數(shù)字普惠金融與銀企距離的交互項回歸系數(shù)為0.005，且在5%水平上通過了顯著性檢驗，表明數(shù)字金融可以顯著提升企業(yè)信息透明度，解決傳統(tǒng)普惠金融信息甄別能力不足的問題，進而降低企業(yè)金融化，列（2）、列（3）的回歸結(jié)果證明了數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度同樣可以通過提升企業(yè)信息透明度來抑制企業(yè)金融化。上述分析證明假設(shè)3a成立，即普惠金融數(shù)字化過程能夠顯著提升企業(yè)信息透明度水平，降低金融資產(chǎn)配置比例。

（2）銀行網(wǎng)點優(yōu)化機制檢驗

進一步地，本人參照桂燕等[28]的機制檢驗方法，直接用機制變量替換主回歸的被解釋變量進行回歸分析。具體來看，本文引入企業(yè)20km范圍內(nèi)的銀行網(wǎng)點數(shù)量（lnb20）和銀行種類數(shù)量（lnbk20）識別數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融網(wǎng)點替代作用，并引入同一城市銀行網(wǎng)點赫芬達(dá)爾系數(shù)（b_hhi）作為銀行競爭度狀況的識別變量，分析樣本所在城市數(shù)字金融發(fā)展深度提升對銀行網(wǎng)點布局的影響。回歸結(jié)果如表6所示。

回歸結(jié)果能夠看出，首先，列（1）中數(shù)字金融發(fā)展深度的增加，能夠顯著降低企業(yè)周邊的銀行網(wǎng)點數(shù)量；其次，列（2）中數(shù)字金融發(fā)展深度的增加，對于企業(yè)周邊銀行種類的數(shù)量影響并不顯著，說明數(shù)字金融的發(fā)展能夠降低同類銀行冗余網(wǎng)點，而對于不同銀行的種類數(shù)量不會產(chǎn)生顯著影響；最后，列（3）中數(shù)字金融發(fā)展會顯著提升同城銀行競爭程度。上述分析說明，數(shù)字金融能夠通過替代作用優(yōu)化銀行冗余網(wǎng)點數(shù)量，提升銀行競爭度水平，進而對企業(yè)金融化行為產(chǎn)生抑制作用，假設(shè)3b成立。

4. 異質(zhì)性分析1

（1）銀行網(wǎng)點異質(zhì)性特征

本文根據(jù)銀行業(yè)的不同類型，分為國有及政策性銀行、其他股份制銀行、外資銀行和其他銀行四類，分別計算企業(yè)與四類銀行網(wǎng)點的銀企最短距離，并分析數(shù)字金融在不同銀行類型的銀企距離下對企業(yè)金融化的影響，回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字金融對企業(yè)金融化的降低作用在國有及政策性銀行中更顯著。

（2）企業(yè)異質(zhì)性特征

根據(jù)企業(yè)異質(zhì)性特征，本文將企業(yè)分為制造業(yè)和非制造業(yè)、增長企業(yè)和非增長企業(yè)，并根據(jù)企業(yè)生命周期將企業(yè)分為成長期、成熟期和衰退期，根據(jù)企業(yè)是否持股銀行、銀行是否持股企業(yè)、企業(yè)高管是否具有銀行背景設(shè)置虛擬變量，若符合任何一項則銀企關(guān)聯(lián)指標(biāo)取值為1，否則取0。通過分組回歸，分析數(shù)字金融的影響在不同類型企業(yè)下是否存在差異。異質(zhì)性分析能夠看出，傳統(tǒng)普惠金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠更為顯著地抑制制造業(yè)企業(yè)、增長型企業(yè)、成長及成熟期企業(yè)以及存在銀企關(guān)聯(lián)的企業(yè)的金融資產(chǎn)配置比例。

5. 穩(wěn)健性檢驗2

（1）替換被解釋變量的度量方式

本文將企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例替換為廣義指標(biāo)（Ffinpro2）對結(jié)論的穩(wěn)健性進行分析。結(jié)果表明，當(dāng)替換企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例為廣義指標(biāo)后，數(shù)字金融發(fā)展水平的提升可以緩解銀企距離的縮短對企業(yè)金融化的正向作用。同時，這一結(jié)果在覆蓋廣度中顯著，而在使用深度中不顯著。

（2）替換解釋變量的度量方式

本文將銀企距離替換為銀企平均距離再次進行檢驗，結(jié)果與上文一致，即銀企平均距離的縮短同樣會顯著提升企業(yè)金融資產(chǎn)占比，而數(shù)字金融發(fā)展水平會顯著抑制上述作用。上述分析證明了前文分析結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、 結(jié)論與政策建議

本文運用2011—2022年A股上市公司樣本數(shù)據(jù)，運用銀行網(wǎng)點及企業(yè)坐標(biāo)數(shù)據(jù)計算出銀企球面距離，分析了傳統(tǒng)普惠金融如何通過地理鄰近性影響企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例，并從傳統(tǒng)普惠金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角，分析了數(shù)字金融發(fā)展是否能夠提升普惠金融支持效率，避免企業(yè)“脫實向虛”的發(fā)生。研究發(fā)現(xiàn)：第一，銀企距離的縮短，能夠顯著提升企業(yè)金融化比例；第二，數(shù)字金融的發(fā)展，能夠顯著緩解銀企距離縮短帶來的企業(yè)“脫實向虛”問題，同時此種效應(yīng)對于數(shù)字金融覆蓋深度、廣度指標(biāo)均成立；第三，從機制分析來看，數(shù)字金融能夠通過提升企業(yè)信息透明度和優(yōu)化銀行網(wǎng)點布局兩種渠道，提升信息識別機制下的信貸發(fā)放效率，同時通過網(wǎng)點優(yōu)化布局和銀行業(yè)競爭程度提升的方式，抑制企業(yè)金融化行為。

根據(jù)上述分析，本文提出以下政策建議：（1）金融監(jiān)管方面，應(yīng)繼續(xù)對銀行新設(shè)網(wǎng)點存在的“攬存”行為、“以存定貸”以及關(guān)系信貸等行為進行嚴(yán)格監(jiān)管，避免市場無序競爭的發(fā)生和借貸成本的提升，同時大力推進利率市場化和銀行中間業(yè)務(wù)的開展，拓寬銀行資金來源渠道；（2）信息機制方面，通過數(shù)字技術(shù)和先進金融科技前沿技術(shù)與傳統(tǒng)普惠金融相結(jié)合，有效提升傳統(tǒng)普惠金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率，避免由于信息甄別機制的缺失造成信貸質(zhì)量低下、資金“脫實向虛”等問題；（3）銀行網(wǎng)點布局優(yōu)化方面，大力推進傳統(tǒng)銀行機構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在充分促進企業(yè)金融可獲得性提升的同時，更好地做好信貸貸前審核和貸后管理。同時，應(yīng)有效防止銀行網(wǎng)點的盲目擴張，優(yōu)化網(wǎng)點布局，通過銀行種類及金融服務(wù)主體的多元化，提升傳統(tǒng)銀行競爭程度，進而同步提升信貸覆蓋范圍和信貸質(zhì)量。

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基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“西部民族地區(qū)普惠金融影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)”（項目編號：21BJY045）；新疆自然科學(xué)基金項目一般項目“數(shù)字金融服務(wù)新疆實體企業(yè)‘脫虛向?qū)崱穆窂脚c對策研究”（項目編號：2022D01A39）；新疆財經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項目“數(shù)字金融與實體企業(yè)金融投資行為”（項目編號：XJUPE2021B005）。

作者簡介：俞毛毛，通訊作者，男，博士，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院助理研究員，研究方向為公司金融；成群蕊，女，新疆財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院博士研究生，研究方向為公司金融；李季剛，男，博士，新疆財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為區(qū)域金融。

（收稿日期：2023-10-30" 責(zé)任編輯：蘇子寵）