數字化轉型對企業融資成本的影響研究

摘要：在全球化與信息化背景下，數字化轉型已成為企業增強競爭力的核心要素，它不僅重塑了企業的運營模式與產品形態，而且對企業的融資環境產生了深遠的影響。傳統融資模式存在信息不對稱、信用體系不完善等問題，導致部分企業融資難、融資貴。數字化轉型通過提升信息透明度和信用評級能力，拓寬融資渠道，降低融資難度和成本。文章將以中國滬深A股上市公司為樣本，實證分析數字化轉型對企業融資成本的影響，旨在為相關領域的研究和實踐提供有益參考，幫助企業制定科學的融資策略。

關鍵詞：數字化轉型；融資成本；財務決策

一、引言

在全球化和信息化進程不斷深入的背景下，企業數字化轉型已成為推動其轉型升級并增強綜合競爭力的核心策略。伴隨大數據技術、云計算服務及人工智能技術等先進信息技術的廣泛滲透與應用，企業的運營模式、管理體系及市場營銷策略均經歷了前所未有的深刻變遷。此轉型歷程不僅重塑了企業的生產流程與產品形態，而且對企業融資環境產生了廣泛而深遠的影響。

融資作為企業獲取發展資金的重要手段，其成本高低直接關系到企業的財務健康狀況和可持續發展能力。在傳統融資模式下，企業往往需要依賴金融機構的信貸評估，在評估中，信息不對稱、信用體系不完善等因素增加了融資難度，導致部分企業出現融資難度增加、融資成本增大等問題。數字化轉型的推進，為企業解決這一難題提供了新的可能。

數字化轉型能有效地提升企業信息透明度和信用評級，并開發了新的融資渠道。通過構建數字化管理系統，企業能夠更準確地記錄和分析經營數據，提供全面真實的財務信息，減少信息不對稱，降低融資難度。此外，借助大數據和人工智能，企業可以建立科學的信用評估模型，提高信用評級，吸引金融機構的關注，降低融資成本。數字化平臺還使企業能夠便捷地接觸各類投資者，實施多元化的融資策略，從而增強融資的靈活性和穩定性，降低對單一融資渠道的依賴。

因此，研究數字化轉型對企業融資成本的影響，不僅有助于揭示數字化轉型的微觀經濟效應，還能為企業制定科學的融資策略、優化融資結構提供理論支持和實踐指導。

二、研究現狀

（一）數字化轉型與融資成本的直接關系

數字化轉型顯著降低了企業的融資成本。陳瑾瑜和王淑嵐（2024）指出，數字化轉型通過提升企業的透明度和信用評級，使得企業能夠以更低的利率獲得融資。這一觀點得到了仝佳琪（2024）的支持，他強調信息不對稱的減少是降低融資成本的重要機制。數字化轉型使得企業在融資過程中能夠提供更為詳盡和準確的信息，從而增強了投資者和金融機構的信任，降低了融資風險。此外，許云霄等（2023）和劉夢莎等（2023）的研究進一步表明，數字化轉型不僅降低了融資成本，還提升了企業的融資能力，使其在競爭激烈的市場中更具優勢。

（二）信息技術的應用與融資效率

大數據和其他信息技術的應用被廣泛認為是提升融資效率的重要因素。林奕佳（2024）和車德欣等（2023）探討了大數據如何優化企業的融資決策，強調通過數據分析，企業能夠更好地評估風險和機會，從而降低融資成本。這些研究表明，信息技術的有效應用不僅提高了企業的風險管理能力，還促進了融資過程的透明化，減少了信息不對稱。此外，仝佳琪（2024）指出，數字化轉型使得企業能夠更精準地進行市場分析和投資決策，從而減少非效率投資，進一步提升了融資效率。

（三）行業特性與市場環境的影響

盡管已有研究表明數字化轉型對融資成本的積極影響，但不同類型企業在這一過程中面臨的挑戰和機遇各不相同。陳中飛等（2022）指出，數字化轉型的效果在不同經濟環境和行業背景下可能存在顯著差異。例如，傳統行業可能在數字化轉型過程中面臨更大的技術和資金壓力，而新興行業則可能更容易利用數字化工具提升融資能力。因此，未來的研究需要更深入地探討行業特性、市場環境及企業規模等因素對數字化轉型與融資成本關系的調節作用，以便為企業在數字化轉型過程中提供更具針對性的指導和建議。

綜上所述，數字化轉型對企業融資成本的影響已成為學術界關注的熱點，研究涵蓋了直接關系、信息技術應用及行業特性等多個方面，為企業在數字化轉型過程中提供了重要的理論支持和實踐指導。

三、研究假設

信息透明度的提升不僅有助于緩解企業與金融機構之間的信息不對稱問題，還能夠幫助企業建立更加科學的信用評估模型。借助大數據、人工智能等先進技術，企業能夠深入挖掘和分析各類信用數據，構建出更加精準、全面的信用評估體系。數字化工具的應用使企業能夠實時監控和分析財務數據，幫助管理層做出更為精準的決策。這種數據驅動的決策能力不僅能夠準確反映企業的信用狀況，還能夠為金融機構提供更加可靠的信用參考，從而提升了企業的信用評級水平。信用評級的提升進一步增強了金融機構對企業的信心，使得企業在融資過程中更容易獲得金融機構的青睞，降低了融資成本。基于上述內容，提出假設。

假設1：數字化轉型與企業融資成本負相關。即企業數字化轉型的程度越高，其融資成本越低。

采用實時監控和分析財務數據，幫助管理層做出更為精準的決策。這種數據驅動的決策能力使得企業能夠更有效地規劃資金使用，優化資本結構，進而降低融資成本。通過數字平臺，企業能夠更便捷地與潛在投資者溝通，展示其業務模式和發展前景。這種互動不僅提高了融資的效率，還擴大了融資渠道，使企業能夠接觸到更多的投資者和融資方式。

假設2：數字化轉型通過緩解了企業的融資約束，從而降低企業的融資成本。

不同規模、年齡和行業的企業在資源稟賦、技術實力、市場地位等方面存在差異，這些差異影響了企業數字化轉型的難易程度和效果。因此，數字化轉型對融資成本的影響也會因企業特征的不同而表現出異質性。

假設3：數字化轉型對企業融資成本的負向影響在不同企業特征（如企業規模、年齡、行業）中存在異質性。

四、研究設計

（一）數據來源

為研究企業數字化轉型對融資成本的影響，本文以2010-2023年間中國滬深A股上市公司的數據為樣本進行了實證分析。為確保研究結果的準確性，本文對樣本數據進行了以下處理：第一，排除了金融行業的企業；第二，剔除了ST企業及在研究期間退市的公司；第三，去除了首次公開發行（IPO）時的觀測值；第四，保留了連續五年的數據樣本，以提升數據回歸的質量；第五，為減少異常值的影響，對所有微觀數據進行了1%和99%的縮尾處理。本文所用數據來源于國泰安數據庫（CSMAR），企業年報的文本信息則來自巨潮資訊網。

（二）變量設定和說明

1. 被解釋變量

融資成本：企業的融資方式主要來源于債務融資與股權融資，使用加權平均資本成本（Weighted Average Cost of Capital，WACC）來衡量企業的融資成本，是一種廣泛接受且合理的方法。WACC綜合考慮了企業所有資金來源的成本，包括債務融資成本和股權融資成本，并按照各自在資本結構中的比例進行加權平均，從而提供了一個全面的視角來評估企業整體融資成本。

2. 解釋變量

數字化轉型指數：參照吳非等（2021）的觀點，遵循現有文獻采用文本分析法構建企業數字化轉型指標的做法，本文以人工智能技術、區塊鏈、云計算、大數據和數字技術應用等數字化關鍵詞在年報中出現的總頻次加1的自然對數（DT）來測度企業數字化轉型程度。該數值越大，代表企業數字化轉型程度越高。

3. 中介變量

本研究采用常見的SA指數作為融資約束的評估指標，該指數依據企業規模與企業年齡兩個關鍵要素構建而成，充當了融資約束的代理變量。具體而言，SA指數數值的增大，預示著企業所面臨的融資約束程度趨于嚴峻。具體公式：

SA=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age" " " " " " " "（1）

其中，Size為企業資產總額的對數，Age 為企業上市年限。

4. 控制變量

控制變量的選取，在參考相關文獻的研究之后，從微觀企業層面和宏觀政策層面選取了其他對企業融資行為可能產生影響的因素作為控制變量，本文涉及的控制變量主要有速動比率（Qr）、資產負債率（Dtar）、總資產周轉率（Tat）、資產報酬率（Roa）、營業收入增長率（Salesg）、托賓Q值（TobinQ）、總資產凈利潤率（Rona）、凈資產收益率（Roe）、第一大股東持股比例（Top1）、消費者物價指數增長率（CPIgr）、貨幣政策MP指標。

（三）模型設計

本文旨在探究企業數字化轉型與融資行為之間的關系，其中融資行為用融資結構、融資成本及融資效率進行多維度刻畫，以驗證假設1、假設2及假設3。為此，使用了雙向固定效應模型，控制時間和行業，進行回歸分析。具體的模型如下：

WACCi，t=α+β1Dti，t+β2Controlsi，t+Year+Ind+ε （2）

據前文分析所述，本文將研究企業數字化轉型影響信息披露質量及影響融資約束進而影響股價崩盤風險的兩條途徑，對于這兩條影響路徑的檢驗，本文采用中介效應模型，構建模型具體如下：

SAi，t=α0+α1Dti，t+αiControli，t+Year+Ind+C+εi，t （3）

WACCi，t=β0+β1Dti，t+β2SAi，t+βiControli，t+Year+Ind+C+εi，t" " " "（4）

1. 基準回歸結果

根據雙向固定效應模型的回歸結果，得出如下結論：在解釋變量方面，數字化轉型程度（Dt）的回歸系數呈現正值，且在1%的置信度水平上顯著，這一發現與假設1的預測相吻合，有力地證明了數字化轉型能夠有效降低企業的融資成本。具體而言，數字化轉型通過提升信息透明度、優化信用評估體系及推動融資模式創新，多維度地降低了企業的融資成本。信息透明度的提升是數字化轉型降低融資成本的關鍵一環。在傳統融資模式下，金融機構對企業進行風險評估時，常因信息不全面或存在誤導性信息而面臨挑戰，這導致評估過程復雜。數字化轉型讓企業能夠實時、準確地披露其財務狀況、運營數據及市場前景等關鍵信息。這些信息的高透明度不僅降低了金融機構獲取信息的難度，還減少了因信息不對稱引發的誤判風險，進而簡化了審批流程，縮短了融資周期，最終降低了企業的融資成本。

2. 穩健性檢驗

為確保實證方法的合理性及指標解釋的有效性，需對基準模型實施穩健性檢驗。為保證上述結果的可靠性與有效性，本文替換解釋變量，以國家政策語義體系為基礎構建企業數字化術語詞典，采用企業數字化相關詞匯頻數總和除以年報 MDamp;A 語段長度衡量微觀企業數字化程度，定義為Dt2。穩健性檢驗結果如表2所示。根據表2結果可知，替換解釋變量后的模型估計結果顯著為負，表明數字化轉型與企業融資成本負相關，隨著數字化轉型程度的提升，這進一步證實了研究結論的穩健性。

3. 中介效應檢驗

本文通過實施具體檢驗步驟得到中介效應模型回歸結果，中介效應模型回歸結果如表3所示。根據表3所呈現的回歸分析結果，于（1）列中觀察到，數字化轉型與融資約束程度之間的回歸系數在1%的顯著性水平下呈現顯著的負向關聯。（2）列的結果顯示，在將融資約束變量納入基準模型后，數字化轉型對于融資成本的回歸系數依舊在1%的顯著性水平上保持負向顯著。這表明，數字化轉型通過增強信息的透明度、優化決策制定流程、促進與投資者的有效互動及加強風險管理能力等多維度機制，有效地緩解了企業所面臨的融資約束問題，從而積極影響企業的融資行為，降低企業融資成本。企業應重視數字化轉型，以提升其融資能力和市場競爭力，驗證了假設2。

4. 異質性分析

（1）分地區。按地域將企業分為東部、中部和西部，異質性回歸結果如表4所示。從表4中可以看出在東部地區，數字化轉型對企業融資成本的降低作用尤為顯著，置信度水平為1%。主要原因在于東部地區金融基礎設施的健全和數字科技的領先發展，能夠更有效地提高生產效率、降低財務風險，從而顯著降低融資成本。在中部地區，數字化轉型對企業融資成本在5%的置信度水平上顯著為負，在中部地區，數字化轉型同樣能夠降低企業的融資成本，中部地區的企業通過數字化轉型，主要依賴降低融資成本來緩解融資約束，而信貸可獲性的提升在中部地區并不明顯。這可能是因為中部地區的金融基礎設施和數字化技術發展相對滯后，導致信貸市場的完善程度不如東部地區。在西部地區，數字化轉型對企業融資成本的降低作用相對有限。這主要歸因于西部地區數字產業整體發展相對落后，數字基礎設施建設有待完善，以及產業數字化發展基礎薄弱等因素。

（2）分企業性質。按企業性質將企業分為國有企業和非國有企業，異質性回歸結果如表4所示。如表4所示，在探究數字化轉型對企業融資成本降低的效應時，國有企業的回歸系數呈現負值，并且在1%的顯著性水平下具有統計意義，非國有企業的回歸系數雖然為負但并不顯著，主要原因是國有企業通常擁有較為雄厚的資金實力和政府支持，這為其數字化轉型提供了良好的基礎。數字化轉型有助于國有企業提高運營效率、優化資源配置，進而降低融資成本。且國有企業通過數字化轉型，可以更加透明地展示其財務狀況和運營數據，增強投資者信心，降低信息不對稱帶來的融資風險。由于非國有企業通常規模較小，可能缺乏足夠的資源和能力來全面推動數字化轉型，因此，盡管數字化轉型可以提高企業的信息透明度，降低信息不對稱程度，但在實際操作中，非國有企業可能仍面臨信息不對稱的問題。由于非國有企業的信息披露機制相對不完善，投資者對其信任度可能較低，導致融資約束仍然存在。此外，數字化轉型需要企業具備相應的技術和管理能力，而這些能力可能正是非國有企業所缺乏的。因此，數字化轉型的執行效果可能不如預期，導致融資成本降低的效果不顯著。

五、結論與啟示

（一）主要結論

本文運用雙向固定效應模型，以2010-2023年間中國滬深A股上市公司的數據為研究樣本，對數字化轉型如何影響企業融資成本進行了實證研究，得出以下三點主要結論：企業實施數字化轉型有助于減少其融資成本；數字化轉型通過有效減輕企業所面臨的融資約束狀況，進而實現了融資成本的降低；數字化轉型對企業融資成本的影響中存在異質性，對于東中部地區企業和國有企業而言，數字化轉型對企業融資成本的降低作用尤為顯著。

（二）啟示

數字化轉型已成為企業降低融資成本的有效途徑。通過緩解融資約束，數字化轉型顯著優化了企業的融資環境。然而，這種影響在不同類型的企業中存在顯著差異。對于東中部地區的企業和國有企業，數字化轉型的降本增效效果尤為明顯。相比之下，西部地區和非國有企業從數字化轉型中獲得的融資成本降低效益較為有限。因此，企業在實施數字化轉型進程中，應當全面考量其地域特性及所有制結構，精心設計具有針對性的戰略方案，旨在最優化地發揮數字化轉型對降低融資成本的積極作用。

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[8]陳中飛，江康奇，殷明美.數字化轉型能緩解企業“融資貴”嗎[J].經濟學動態，2022（08）：79-97.

＊本文受到新疆科技學院2024年度骨干研修項目“數字化轉型背景下新疆上市公司融資行為研究”（2024-GGYX04）資助；受中國高校產學研創新基金正保項目“地方應用型高校會計人才培養與‘1+X’制度融合發展的探索與實踐”（2021ZBA05002）資助。

（作者單位：新疆科技學院）