金融科技對企業數字化轉型的影響與機制研究

關鍵詞：金融科技企業數字化轉型結構匹配

一、引言

近年來，中國經濟發展面臨著較大的下行壓力，傳統要素驅動經濟發展的模式陷入了邊際收益遞減區間。黨的二十大報告指出，要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。①這意味著企業借助科技創新、“互聯網+”的科技機遇進行的數字化轉型，不單是自身優化發展的需要，也同樣深刻回應了社會轉型現實需求。盡管中國企業的數字化轉型平均水平近年來穩步提升（從2018年的37分提升至2022年的52分），然而遺憾的是，取得轉型成效的企業占比仍然較低，僅為17%，絕大部分企業依然處于數字化轉型發展初期的困頓之中。②如何有效服務企業數字化轉型進程？縱觀全球科技發展史，任何技術領先的經濟體的發展都離不開金融的強大賦能。③然而，中國當前的金融供給還存在諸多“發展中的問題”。一方面，中國的銀行部門存在較強風控意識，④致使其資金供給無法與數字化轉型企業高風險、長周期的資金需求相適配；另一方面，中國資本市場一直以來發展并不充分，還存在著較為突出的規模不足、結構扭曲和覆蓋面有限等問題，同樣無法有效滿足海量企業的（數字化）轉型需求。新時代數字經濟發展背景下的傳統金融供給不足，需要依靠新金融加以解決。①沿著上述邏輯，以高質量的金融供給推動實體經濟的數字化轉型，正是新時代新階段破解企業數字化難題的必由之路。金融體系的創新和完善不僅能夠為企業提供充足的資金支持，②還能通過智能化、數據化的金融服務提升企業的運營效率和競爭力，進而賦能數字經濟高質量發展。

在金融科技領域的研究文獻中，有研究強調金融科技借助大數據和人工智能技術，能夠最大限度增強對“結構化一非結構化”信息的處理能力，從而有助于完善企業畫像，③由此打通了“金融市場一企業”之間的融資阻隔。特別地，金融科技還帶動了諸如智能投顧、區塊鏈支付等多種金融產品和服務創新，④提升了金融市場的活力。然而，盡管金融科技帶來了諸多積極影響，但也伴隨著一些挑戰和風險。⑤金融科技的發展需要在創新與風險控制之間找到平衡點，確保其可持續發展。從這個角度來看，現有研究文獻對金融科技影響效應的判定還存在較大爭議。從另一個研究側面來看，企業數字化轉型受到多種因素的影響。首先，企業的內部因素是關鍵。企業的資源能力（包括技術資源、資金資源和人力資源等）是企業數字化轉型的關鍵要素。⑥企業在數字化轉型過程中需要大量的資金投入和技術支持，充足的資源保障是數字化轉型順利進行的前提。其次，企業外部因素對于數字化轉型進程而言同樣具有重要作用。有研究指出，政府政策支持和市場的競爭壓力能夠促進企業加快數字化轉型步伐。⑦前述研究存在的不足在于：一方面，企業數字化轉型作為新時代企業發展的新路徑，其面臨的風險和技術需求同以往一般轉型存在明顯不同，現有研究尚未建構起有效的機制分析框架；另一方面，以往的金融科技研究多為“點對點”式的單要素分析，大多缺乏從“根植于實體經濟需求”的視角出發，深度捕捉金融科技在現實層面是否與實體經濟相適配，由此形成的政策優化思路可能會面臨一定局限。

本文可能的創新之處在于：第一，基于2011-2021年中國滬深兩市A股上市企業數據，確證了金融科技對企業數字化轉型的驅動作用，并構建了“財務一風險一創新”的系統性分析框架，為豐富企業數字化轉型驅動力研究提供了新的理論觀點和證據支持。第二，借鑒已有研究，將勞動經濟學和社會學中婚姻匹配研究的排序匹配方法應用到金融學領域中，刻畫出金融科技與實體經濟的適配程度，并檢驗這種適配程度對企業數字化轉型的影響，為理解新金融業態與實體經濟深度融合提供了新思路。

二、理論分析與假說提出

1．金融科技、財務改善與企業數字化轉型

金融科技發展能夠顯著改善企業的財務狀況，解決企業在數字化轉型實踐中的“不能轉型”問題。首先，金融科技通過提升企業信貸可得性來改善企業財務狀況。金融科技能夠從多維度、實時地評估企業的信用狀況，涵蓋企業的運營數據、市場表現和社交行為等，這大大提高了信用評估的全面性和準確性，從而使更多企業能夠獲得信貸，提高了信貸市場的效率。①此外，金融科技通過在線平臺和智能化流程，簡化了信貸申請和審批程序，提升了信貸獲取的便捷性和效率。特別地，金融科技還可以提供個性化的信貸產品，根據企業的具體需求和風險特征，滿足不同企業的多樣化融資需求。其次，金融科技通過降低融資約束來改善企業財務狀況。金融科技利用大數據分析和人工智能技術，能夠更準確地評估企業的信用風險。這種精準的風險評估降低了信息不對稱，②有利于金融機構更快地做出信貸決策。這種高效的評估機制不僅減少了企業獲取資金的時間成本，還擴大了企業的融資渠道。由此，金融科技發展使得企業能夠更容易獲得資金支持，為其數字化轉型提供了充足資本保障。

進一步來看，企業信貸可得性提升和融資約束的緩解對加快企業數字化轉型進程具有重要作用。首先，信貸可得性水平的提升為企業提供了充足的資金支持，使其能夠投入更多資源進行數字化技術的研發和應用，從而加速數字化轉型進程。其次，數字化轉型往往需要大規模的初期投入，包括購買先進的硬件設備、引入高端軟件系統、進行員工培訓以及開展新技術研發等，減少融資約束意味著企業能夠更加便捷地獲取所需資金，從而迅速啟動和推進數字化轉型項目。綜上所述，金融科技通過降低融資約束和融資成本，為企業數字化轉型提供了強有力的財務支持。

2．金融科技、風險平滑與企業數字化轉型

金融科技發展能夠顯著提升企業的風險平滑能力，解決企業在數字化轉型實踐中的“不敢轉型”問題。首先，金融科技通過提升企業的主動性風險承擔意愿來增強風險平滑能力。金融科技通過大數據分析、人工智能等技術手段，能夠提供更加精準的風險評估和預測，使企業對市場環境和自身能力有更清晰的認識。③這種精準的風險評估不僅降低了企業對不確定性的規避心態，還能幫助企業制定更加科學的風險管理策略，④從而增強其對高風險、高收益項目的信心。其次，金融科技通過提升企業的財務穩定性來增強風險平滑能力。財務穩定性是企業抵御風險的基礎，金融科技通過提供多元化的金融服務和產品，幫助企業優化資產配置，提高資金使用效率，實時監控企業的財務狀況，⑤提供精準的財務分析報告，幫助企業及時發現和解決潛在財務問題。最后，金融科技還能增強企業交易的透明度和安全性，減少財務欺詐和信息泄露的風險。⑥通過這些技術手段，金融科技有效提升了企業的財務穩定性，使其能夠在復雜的市場環境中保持穩定的運營和發展。

進一步來看，主動性風險承擔意愿和財務穩定性提升對企業數字化轉型具有顯著的促進作用。首先，企業主動性風險承擔意愿的提升，使其在面對數字化轉型中的各種不確定性時，能夠更加積極主動地進行技術創新和業務模式變革。如果企業具備較高的主動性風險承擔意愿，就會更愿意投入資源進行技術研發和應用測試，探索新的市場機會和商業模式，從而加速數字化轉型的步伐。其次，企業財務穩定性的提升，為數字化轉型提供了堅實的資金保障和抗風險能力。同時，財務穩定性高的企業在面對市場波動和外部沖擊時，能夠更加從容地調整策略，保持運營的連續性和穩定性，避免因財務困境導致的轉型中斷或失敗。金融科技通過提升企業的財務穩定性，從而增強了其轉型成功的可能性。

3．金融科技、創新活力與企業數字化轉型

金融科技發展能夠顯著提升企業創新活力，解決企業在數字化轉型實踐中的“不會轉型”問題。首先，金融科技通過提升企業的研發投入強度來增強創新激勵水平。金融科技通過大數據分析和智能信貸評估，能夠為企業提供更加精準的融資解決方案，降低融資成本，增加融資渠道，從而使企業能夠將更多的資金投入到研發活動中。通過提供靈活的金融服務，金融科技使企業能夠在市場環境不確定性增加的情況下，仍然保持對創新的高投入力度。①增強研發投入強度不僅可以提高企業的技術創新能力，還能夠為企業帶來新的市場機會和競爭優勢，進一步激發企業的創新動力。其次，金融科技通過增加企業的數字技術創新來增強創新激勵水平。金融科技通過優化金融資源配置和提升金融服務效率，能夠為企業創造更有利的創新環境。金融科技利用大數據和人工智能等技術手段，提升了金融市場的信息透明度和資源配置效率，使企業能夠更精準地獲取市場信息和發展趨勢。這種信息獲取和分析能力的提升，使企業能夠更好地制定創新策略和技術研發計劃，從而推動數字技術的創新和應用。

進一步來看，研發投入強度提升和數字技術創新水平增加，對企業數字化轉型具有顯著的促進作用。首先，研發投入強度提升意味著企業在技術創新和新產品開發方面的投入增加，這為數字化轉型提供了堅實的技術基礎。②高強度的研發投入能夠加速新技術的研發和應用，提高企業在數字化轉型過程中的技術自主性和競爭力。其次，數字技術創新水平增加對企業數字化轉型具有重要支撐作用。數字技術創新為企業提供了新的工具和解決方案，優化了企業業務流程和管理模式，企業能夠實現自動化生產、精準營銷和智能決策，從而提高運營效率和市場競爭力。這些創新技術不僅改善了企業的內部管理和運營，還為其在市場中的靈活應變和快速響應提供了有力支持，加速了數字化轉型的步伐。

基于上述分析，本文提出如下待檢驗的核心假說：

假說：金融科技發展對于企業數字化轉型具有顯著促進作用。

三、研究設計

1．數據來源

本文以2011-2021年中國滬深兩市A股上市企業為研究對象，分別使用如下方法對初始數據進行清洗：第一，僅保留實體企業，從中剔除金融類、房地產類企業；第二，剔除股票市場中被判定為異常經營狀態的企業，具體包括ST、*ST、PT及研究期內已退市等類別；第三，剔除重要財務指標存在多期缺失的樣本觀測值；第四，對企業層面的連續指標進行Winsor縮尾處理。

2．變量設定

（1）被解釋變量：企業數字化轉型（DCG）。首先，本文在已有的數字化轉型語句庫基礎上進行測度，③為進一步豐富研究層次，按照數字化轉型中企業的行為特征差異，將詞庫中的關鍵詞界分為“底層核心技術”與“技術實踐應用”兩個層次。其中前者指的是人工智能、區塊鏈、云計算、大數據四項常見于數字化轉型中的典型技術（即“ABCD”），④而后者則包含了上述四項技術在企業轉型行為中的具體運用領域。其次，本文運用Python爬蟲工具在巨潮資訊網上批量獲取A股上市企業年報，進而使用JavaPDFbox庫提取全部文本與上述檢索詞庫相匹配。再次，對文本進行數據清洗，主要工作是機器搜索閱讀年報文本中匹配出的包含“數字化轉型”關鍵詞的語句，基于關鍵詞前存在否定詞或關鍵詞描述對象非本企業而造成的詞頻統計偏誤進行剔除。最后，分類歸集這些關鍵詞詞頻并形成最終加總詞頻。特別地，本文采用滾動計算方式統計出特定年份與其年后各1年的年報特定文本關鍵詞詞頻，在算數平均數處理后進行對數化，從而得到了企業數字化轉型的強度指標（DCG）。

（2）核心解釋變量：金融科技（FINTECH）。本文采用統計特定轄域內所有金融科技企業數量規模的手段來刻畫地區金融科技發展水平。①第一步，提取企業在“天眼查”網站中注冊錄入的經營范圍文本信息作為初步篩選文本池。第二步，以金融科技中的“科技”要素作為篩選標準，將企業經營范圍信息同“科技”相關的文本進行匹配識別，從而得到具有“科技”特征的企業名單。第三步，以金融科技中的“金融”要素作為篩選標準，利用正則表達式匹配與“金融”相關的企業文本信息，可以精準識別文本中涉及金融業務的內容，如銀行、證券、保險、支付等關鍵詞，從而篩選出真正具備“金融+科技”雙重特征的企業。第四步，在樣本期中存在部分空殼企業和經營異常企業，本文對經營時間少于1年以及公司狀態顯示為停業、解散、吊銷等異常情況的樣本進行了剔除。特別是針對2020年的“P2P”清零政策，本文剔除了處于“灰色地帶”的互聯網金融企業。經過上述過程，本文得到了按“省份一年度”統計的金融科技公司數量（FINTECH，對數化處理）。這些公司數量不僅包括了傳統金融機構及其子公司的金融科技應用機構數，還涵蓋了新興金融科技公司數量（詳細過程見圖1）。

（3）控制變量。參考既有文獻，本文納入了相關控制變量，包括公司與區域兩個層面的特征變量。具體有：總資產（LnAsset，對數化處理）、主營業務收入（LnSale，對數化處理）、股權集中度（Cocen，第一大股東持股占比）、企業上市年齡（Age）、凈資產收益率（Roe）、股票換手率（Tunrover）、兩職合一（Merge，董事長與總經理兼任時取1，否則為0）、審計意見（Audit，審計單位出具標準無保留意見取0，否則為1）、地區產業結構（Struc，第二產業與第三產業增加值之比）、地區經濟發展（gdp，地區生產總值增長率）等變量。

3．模型設定與實證策略

為實證分析核心變量間的相關性與因果性，本文設定了如下模型進行檢驗。

上式中DCG、FINTECH分別表征企業數字化轉型和金融科技，CVs代表各項控制變量，而隨機擾動項則聚類至企業層面。鑒于核心變量間影響效應的傳導可能存在一定時滯，本文采用滯后1期的金融科技變量進行回歸，這一處理方法同時也能一定程度緩解反向因果引起的內生性問題。此外，本文控制了企業個體（Firm）、行業（Ind）以及年份（Year）層面的固定效應，以最大限度吸收不可觀測因素的影響。

四、實證結果與經濟解釋

1．基準回歸

表1中采用了遞進式的回歸策略，對金融科技與企業數字化轉型間的相關影響做了基準分析。其中列（1）中僅包含核心解釋變量（金融科技），其（L．FINTECH）回歸系數為0.112且高度顯著；而列（2）則納入了設定的控制變量集，金融科技變量的回歸系數依舊為正且保持高度顯著。進一步地，本文以中位數為分界線，針對金融科技發展水平進行了分組檢驗。結果發現，在金融科技發展較好的組別中，金融科技變量的回歸系數為0.140且t值達到6.26，而在金融科技發展相對較差的組別中，金融科技的回歸系數數值大幅收縮。這意味著，在較好的發展水平下，金融科技方能夠對企業數字化轉型提供更有效的動力，這也為本文的核心假說提供了經驗證據支持。

2．穩健性檢驗與內生性處理

（1）剔除部分樣本。表2的PanelA中，穩健性檢驗主要集中在“時間一空間一企業”三個維度上對特殊樣本進行剔除處理。在時間層面，無論是金融科技的發展抑或是企業的數字化轉型，均與國內的金融發展態勢關系緊密。在本文的樣本周期中，其中較為典型的是我國2015年的“股災”，該事件影響力突出卻又難以測度，因此合理的辦法是將這期間的樣本剔除。考慮到股災事件可能具有的時間后效問題，本文僅保留了2015年之前的數據（即將樣本時間限定在2011-2014年）。在空間層面，考慮到中國直轄市地區的經濟、政治特殊性，這類地區的金融科技發展乃至企業優化路徑可能會存在差異。對此，本文對直轄市樣本進行了剔除。在企業層面，考慮到本文的企業數字化轉型為大數據文本識別下的詞頻匯總，在企業年報信息披露質量較低時，文本信息可能會出現一定的偏差，因此本文針對企業年報樣本披露考核評級（共有A、B、C、D4個級別）中的最后兩檔（C、D級）樣本進行了剔除處理。回歸結果顯示，在進行上述三種口徑的樣本刪節后，原有的核心結論依然成立。

（2）更換數字化轉型口徑。在表2的PanelB中，穩健性檢驗主要基于數字化轉型指標體系分技術維度展開。數字化轉型底層技術包括了人工智能技術（DCG-A）、區塊鏈技術（DCG-B）、云計算技術（DCG-C）和大數據技術（DCG-D）四種，將這四種底層技術進行加總得到DCG-ABCD技術，并進一步區分出數字化的具體應用層面轉型（DCG-Apply）。從回歸結果來看，金融科技的發展無論是對底層技術，還是對數字化的具體實踐應用都大有裨益，從側面進一步佐證了本文核心結論的穩健性和確當性。

（3）內生性檢驗：工具變量法。表3主要針對模型中存在的內生性問題采用工具變量法進行回歸，具體采用了兩類工具變量，一是采用省份區域內的上市企業數量作為工具變量。該工具變量的優勢主要包括：其一，特定區域內的企業集聚發展，往往離不開強有力的金融支持，此時區域內的企業集聚規模數量往往同金融科技發展存在較為密切的關聯，以此角度觀之，工具變量的相關性要求可以滿足；其二，轄域內微觀經濟主體的規模數量，同特定企業的生產創新轉型決策之間并不存在顯著關聯，該工具變量理應滿足排他性的需求。二是借鑒Goldsmith-Pinkham等的處理方法，①構造上市公司所在地金融科技發展水平的“Bartik工具變量”，該工具變量構建的核心思路在于通過原始的真實狀態與外生的全國增速交乘得到，具體計算方法為滯后1期的上市公司所在省級行政區域的金融科技企業數量乘以（1+當期全國金融科技企業數量增速），并對其進行加1取對數處理。當納入控制變量并引入年份、行業以及個體固定效應之后，該工具變量不但能夠與上市公司所在地的金融科技發展水平呈現高度關聯性，而且不會與其他影響企業數字化轉型的潛在因素（殘差項）相關，較好地滿足了工具變量的相關性和外生性假定。回歸結果顯示，在兩種口徑的工具變量調整下，金融科技指標對企業數字化轉型的回歸系數均為正值且呈現出高度顯著的狀態。這表明經過工具變量的調整，原有的核心結論依然是可靠確當的。

3．異質性檢驗

表4的異質性檢驗主要從企業屬性特征差異角度展開。列（1）和列（2）基于企業的國有產權性質差異展開檢驗，研究發現，金融科技指標在國有企業組別中的回歸系數并不具備統計顯著意義，而在非國有企業組別中，金融科技指標的回歸系數顯著為正。這是因為，由于國家信譽的嵌入，國有企業在融資市場上往往占據著優先地位，這類企業的金融資源往往較為充足，因此金融科技對其所產生的邊際影響可能相對較弱，特別是在較為寬裕的資源支撐下，國有企業持續性推動數字化變革的主觀意愿也可能存在不足。與之成鮮明對比的是，非國有企業面臨的融資所有制歧視現象并未有根本改變，①金融科技對非國有企業的驅動容易展現出更大的邊際彈性，更不用說，非國有企業在面臨激烈市場競爭時有更強的轉型意愿，能夠將金融科技支持轉換為有效的變革動力。

進一步地，本文基于創新屬性的差異進行檢驗。列（3）和列（4）的回歸結果顯示，高科技企業組別中金融科技對企業數字化轉型的驅動效果顯著好于非高科技企業組別。本文認為，高科技企業相對于非高科技企業而言，在日常經營行為中更為關注技術創新與變革，尤其是當前數字技術跨越式發展的背景下，其更加聚焦數字化創新，以作為其提升核心競爭力的重要抓手。在這種條件下，高科技企業往往面臨著更大的數字化投入需求和高企的轉型風險，此時金融科技能夠通過其內生的信息化基因幫助企業捕捉信息并降低風險，從而釋緩“風險一收益”矛盾，為企業數字化轉型提供充足保障。相比之下，非高科技企業本身的立身之本即不在于創新變革，這類企業缺乏通過數字化轉型實現經營模式創新變革的動力，由此金融科技無法對這類企業形成顯著的驅動效果。

在列（5）和列（6）中，本文從企業的外部特征屬性（地域差異）角度出發，將樣本界分為“東部一中西部”兩個組別，重新進行回歸檢驗。實證結果顯示，金融科技的驅動作用在東部地區較之在中西部地區更為強勁。呈現出上述分化效果的原因在于，金融科技和數字經濟發展大多集中在東部地區，一方面，東部地區金融科技發展更為完善，當地也有足夠的金融資源供給來服務實體經濟，在金融科技的引導下，金融資源能夠以更高效的方式注入到企業中，從而為企業數字化轉型提供資源驅動力；另一方面，更激烈的市場競爭促使東部地區企業更有意愿通過數字化轉型獲取競爭優勢，在此情境下，金融科技對企業數字化轉型的驅動作用得以彰顯。與之成鮮明對比的是，中西部地區的市場發展并不完善，企業對數字經濟發展前沿的洞察力不足，數字化轉型升級的動力相對較弱。在這類地區中，企業往往更加關注如何做大經濟總量以維系生存，對于具有高風險、高投入、長周期特點的數字化轉型而言，可能本身就有一定的排斥態度，由此金融科技無法形成有效的數字化轉型效果。

4．機制識別檢驗

（1）財務改善機制。本文選取企業獲得的銀行授信額度（Loan，銀行授信在總負債中所占比重）來測度企業融資可得性；進一步地，在企業融資約束方面，采用了SA指數（SA）進行測度。②表5的PanelA顯示，金融科技對企業融資可得性的影響系數為0.007且通過了5%水平的顯著性檢驗。進一步研究表明，企業融資可得性的增加將顯著促進企業的數字化轉型（Loan的回歸系數為0.193且在5%的水平下顯著）。于此，金融科技的發展能夠顯著改善企業在融資市場上的境遇，增加了企業的融資便利和可得性，這有助于為企業數字化轉型提供充足資源。順延前述分析邏輯，金融科技能夠有效打通企業信貸渠道，改善企業融資約束問題。研究發現，金融科技對融資約束（SA）的回歸系數為-0.005且通過了1%水平的顯著性檢驗，而融資約束增加會顯著抑制企業數字化轉型（SA的回歸系數為-0.181且通過了1%的統計顯著性檢驗），由此金融科技帶來的融資約束改善能夠賦能于企業數字化轉型。

（2）風險平滑機制。本文選取主動性風險承擔（Risktaking）和財務穩定（Z-score）來表征企業風險平滑能力。主動性風險承擔方面，借鑒余明桂等的研究，以盈利波動性來估計企業為追求利潤而主動承擔風險的意愿；①財務穩定方面，采用Altman等提出的風險Z值作為代理指標，②風險Z值越大表明企業具有越優良的財務狀況。表5的PanelB顯示，金融科技對主動性風險承擔的影響系數為0.003且在5%的水平下顯著。進一步研究發現，主動性風險承擔的提高對企業的數字化轉型會形成顯著的促進效果（Risktaking的回歸系數為0.182且通過了5%水平的顯著性檢驗）。上述結果表明，金融科技強化了企業的主動性風險承擔意愿，企業會更加偏好于將具有高風險特征的創新機遇轉換成為現實的數字生產力。沿著前述邏輯，金融科技能夠有效增強企業內部資源配置和決策效率，并能夠為企業的生產提供更加有效的資源支撐，這使得企業內部的財務狀況更加穩定。研究發現，金融科技對企業財務穩定（Z-score）的影響顯著為正，而財務穩定勢必有助于為企業數字化轉型提供保障，企業則無需為一般性生產活動注入更多的精力和財務資源，從而可將更多精力集中在轉型升級上。

（3）創新活力機制。本文選取了研發投入強度（Ramp;D）和數字技術創新（LnDpat）作為創新活力的代理變量。企業研發投入強度采用研發投入占主營業務收入的比重作為衡量指標；在企業數字技術創新方面，則基于陶鋒等的研究，以數字技術專利創新數量（對數值）來衡量。①表5的PanelC顯示，金融科技對企業研發投入和數字技術創新的回歸系數分別為0.002和0.024，且均至少通過了5%的統計顯著性檢驗。這說明金融科技的發展全面地促進了創新的“投入一產出”體系。從另一個角度來看，企業數字化轉型作為數字經濟時代下企業發展的重要方向，本身這種變革就具有著更高階的“創新屬性”，不單需要將“數字化技術一傳統業務”進行深度融合，還需要對已有的技術應用和舊的技術基礎設施等進行更替。顯然，這離不開企業專項性研發投入的重點支撐。特別地，企業數字化轉型所依托的底層技術應用具有較強的外部性特征，企業往往需要借助于專利產出的方式將自身數字化技術應用進行“鎖定”和保護。于此，企業在創新層面上的“投入一產出”體系優化，能夠為企業數字化轉型提供堅實的基礎支撐。

五、進一步研究：基于“金融科技一實體經濟”結構匹配視角的再驗證

對于中國這樣一個“新興+轉軌”的國家而言，經濟發展還存在諸多“結構性扭曲”問題，習近平總書記曾針對中國經濟下行壓力做出精辟論斷，指出“根源是重大結構性失衡”，其中第二大結構失衡就是“金融和實體經濟失衡”，②這嚴重制約了金融服務實體經濟的質效。從現實層面的事實來看，當前金融科技與實體經濟二者的發展步伐可能存在一定的錯位，這種不匹配會影響金融科技服務實體經濟效力的發揮。一方面，當金融科技發展超越轄域內實體經濟發展時，金融科技容易在實踐中扮演金融資源“抽水機”或過度創新的風險驅動器。在這種情況下，金融科技的發展可能會吸引過多的金融資源進入虛擬經濟領域，導致實體經濟領域的資金供應不足。另一方面，如若金融科技發展落后于轄域內實體經濟發展，則金融科技無法有效助力實體經濟高質量發展的多元化金融需求。在這種情況下，實體經濟的快速發展和轉型升級需要金融科技提供更多的支持和服務，但金融科技的發展滯后會導致這些需求無法得到滿足。因此，實現金融科技與實體經濟的協調發展，需要政策制定者、金融機構和企業共同努力，捕捉“金融科技一實體經濟”的平衡點，只有相互適宜匹配的“金融科技一實體經濟”狀態，才能發揮出最大的促進企業數字化轉型的效力。

鑒于此，本文借鑒葉德珠等的研究，運用標準排序匹配方法建構金融科技與實體經濟的結構匹配度。③具體來看，首先將金融科技發展指標與實體經濟指標（GDP，采用地區生產總值衡量并進行取對數處理）進行Z-Score標準化處理，之后將其按照從小到大的順序結構進行排位，并計算金融科技與實體經濟的排序差異，最終用排序差異的絕對值的相反數作為結構匹配度（Match），具體計算公式如式（2）所示。Match的數值越大，表示金融科技與實體經濟的匹配差距越小，反之則反是。

表6的實證結果顯示，無論是否納入控制變量，金融科技與實體經濟的結構匹配變量（Match）的回歸系數均為正值且呈現出高度顯著狀態。這意味著，金融科技與實體經濟之間的差距越小，即匹配度越高，則能夠展現出強勁的數字化轉型創新動力。本部分實證結果表明，一個有效率的金融科技系統安排，必然需要根植于轄域內特定經濟稟賦的發展成熟度，在最優匹配的節點（區間）中，金融科技體系內部的制度安排的結構比例能夠滿足實體經濟不同層次結構的金融需求，從而能夠形成最優配置的金融科技供需均衡，才能增強金融服務實體經濟的質效。

表6的檢驗發現了金融科技與實體經濟的結構匹配同樣能夠展現出對企業數字化轉型的促進作用。進一步需追問的問題是：這種金融與實體經濟的結構匹配能否展現出更好的優化動力？對于該問題的解答有助于厘清與實體經濟優化匹配下的金融科技是否具有更強優越性。有鑒于此，本文基于前文的異質性檢驗思路重新展開了識別分析，回歸結果見表7。

表7結果顯示．金融科技與實體經濟的結構匹配展現出了顯著的結構優化動力。具體地，從企業屬性差異層面來看，原有金融科技發展對國有企業、非高科技企業的促進作用并不明顯（見表4），但在考慮了金融科技與實體經濟的匹配效應后，原有無法得到金融支持的企業也得到了顯著的改善：結構匹配變量（Match）對于列（1）-列（4）中所有組別的企業都產生了顯著的數字化轉型驅動效果。上述結果表明，基于最優結構匹配下的金融科技發展能夠展現出更有效的作用覆蓋面。進一步地，在表7后兩列的檢驗中，對于東部地區企業而言，金融科技與實體經濟的結構匹配對區域內企業數字化轉型具有高度顯著的促進作用，而在中西部地區，這種結構匹配效應的影響并不顯著。這表明，就當前的發展階段來看，金融科技與實體經濟的結構匹配在東部地區而言相對質量較好，對于中西部地區而言，這種結構匹配效應還并未達成比較優勢狀態，仍有一定的改善空間。

六、研究結論和政策建議

本文基于數字經濟發展的時代特征，研究金融科技能否更好賦能實體企業數字化轉型進程，并以2011-2021年滬深兩市A股上市企業數據為樣本展開效應識別。研究發現：（1）金融科技對企業數字化轉型具有明顯驅動作用，且這一結論在經多重穩健性與內生性處理后依舊保持不變；（2）金融科技對企業數字化轉型的影響有明顯異質性特征，金融科技對非國有企業、高科技企業、東部地區企業的數字化轉型具有顯著的驅動效應；（3）改善財務境遇、強化平滑風險能力、激發創新活躍度，是金融科技得以促進企業數字化轉型的有效機制；（4）金融科技發展不能脫離實體經濟要素稟賦，金融科技與實體經濟的結構匹配是在更大范圍上推動企業數字化轉型的重要路徑。

本文研究具有如下政策啟示：（1）政府應加強對金融科技基礎設施的投資和建設，提升金融科技發展的整體水平。這包括加大對大數據、人工智能、區塊鏈等技術的研發支持，建立完善的金融科技創新平臺和實驗室，推動技術在金融領域的廣泛應用等。政府應設立專門的金融科技發展基金，專項用于支持大數據、人工智能、區塊鏈等技術的研發，并通過公開招標和項目評審，確保資金能夠高效地分配給具有潛力的科研項目和企業。同時，政府可以與大型金融機構、科技公司及高等院校合作，設立聯合研發中心，集中優勢資源，攻克關鍵技術難題。此外，政府還應積極推動開展示范項目和試點應用，探索金融科技在支付、信貸、風控、財富管理等業務場景中的具體應用，積累實踐經驗，形成可復制、可推廣的應用模式。（2）實行差異化政策供給，以充分發揮金融科技對企業數字化轉型的驅動作用。政府應推動金融機構應用大數據和人工智能技術，對企業的信用狀況、經營情況、創新能力等進行精準評估。通過建立動態的企業信用評級體系，金融機構可以更準確地識別高成長性、高科技企業，提供定制化的金融服務，降低其融資成本和門檻。在此基礎上，一方面，金融科技應優化企業特征識別能力，加大對非國有、高科技企業的支持力度，避免其囿于融資約束而被“低端鎖定”，提升其財務穩健性，優化數字化創新和投入模式，從根本上提高企業數字化轉型的績效，全面發揮金融科技對企業數字化轉型的催化作用。另一方面，應注重區域層面差異，針對東部地區，政府應進一步加大金融科技的投入力度，支持區域內金融機構和科技企業的深度合作，打造金融科技示范區和創新試驗區。這些示范區可以集中展示和推廣金融科技在企業數字化轉型中的成功案例，通過政策引導和市場激勵，吸引更多企業參與數字化轉型。在中西部地區，政府需要著力解決金融科技發展滯后于實體經濟的難題。首先，應加大基礎設施建設力度，提升中西部地區的互聯網和信息化水平，為金融科技的發展提供良好的硬件支持。其次，政府應出臺專項政策，鼓勵金融科技企業在中西部地區布局和投資，通過稅收優惠、人才引進等措施，吸引高端金融科技人才和企業落戶中西部。同時，政府應推動地方金融機構與大型科技公司合作，共同開發適合當地經濟特點的金融科技產品和服務，提升金融服務的普惠性和覆蓋面。（3）政府應強化金融科技與實體經濟的結構匹配，促進兩者的深度融合。金融科技的發展不能脫離實體經濟的要素稟賦，政府應在制定金融科技發展政策時，充分考慮實體經濟的需求和特性。一方面，政府應鼓勵和推動金融科技在不同地區和不同行業的廣泛應用，特別是在東部地區和高科技產業，要注重發揮其顯著的驅動效應；另一方面，政府應推動跨區域的金融科技合作，促進相關資源在全國范圍內的流動和共享。另外，還應建立跨區域的金融科技合作機制，努力實現優勢互補，提升整體金融科技水平。東部地區的技術和管理優勢可以與中西部地區的市場需求和應用場景相結合，形成協同效應，提升全國金融科技應用的廣度和深度。