馮素玲 趙書 吳昊悅

摘? ?要：基于2011—2018年滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)，探討金融科技對企業(yè)財務風險的影響及其內在機理。研究發(fā)現(xiàn)，金融科技發(fā)展對降低企業(yè)財務風險存在驅動效應，且二者的關系是非線性的。特別地，金融科技對企業(yè)財務風險抑制作用的發(fā)揮離不開有效的金融監(jiān)管。在較強的金融監(jiān)管約束下，金融科技發(fā)展對企業(yè)財務風險的抑制作用更加明顯。進一步來看，在金融市場發(fā)達地區(qū)和科技型企業(yè)中，金融科技對企業(yè)財務風險呈現(xiàn)更強的抑制效果;金融監(jiān)管強化了金融市場欠發(fā)達地區(qū)和科技型企業(yè)中金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用。機制分析表明，金融科技發(fā)展能夠有效緩解企業(yè)融資約束問題，并能夠提高企業(yè)投資效率，這些都有助于降低企業(yè)財務風險水平。

關鍵詞：金融科技;企業(yè)財務風險;金融監(jiān)管

中圖分類號：F832? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2021）10-0084-17

在貿易保護主義和新一輪科技革命興起的背景下，企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力受到廣泛關注，減少企業(yè)財務風險對企業(yè)自身乃至整個社會的可持續(xù)發(fā)展至關重要。企業(yè)財務風險是指企業(yè)財務成果與預期經(jīng)營目標出現(xiàn)偏差，導致企業(yè)蒙受經(jīng)濟損失的可能性，資本結構失衡和投資決策非理性是引發(fā)企業(yè)財務風險的重要因素。市場中存在信息不對稱和委托代理問題，容易造成企業(yè)資源錯配和融資困境，降低企業(yè)財務穩(wěn)定性，威脅企業(yè)的生存和發(fā)展。

近年來，隨著數(shù)字技術與金融創(chuàng)新不斷融合，金融科技取得了日新月異的發(fā)展。據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國金融科技生態(tài)白皮書（2020年）》統(tǒng)計，2019年全球金融科技投融資總額達到374億美元。金融穩(wěn)定理事會（Financial Stability Board）將金融科技界定為“技術帶來的金融創(chuàng)新，它能創(chuàng)造新的業(yè)務模式、應用、流程或產(chǎn)品，從而對金融市場、金融機構或金融服務的提供方式造成重大影響”。金融科技運用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術提供普惠且精準的金融服務，有助于降低信息成本，拓寬企業(yè)融資渠道，提高資源配置效率，為實體經(jīng)濟發(fā)展注入新的活力。

金融科技在促進實體經(jīng)濟發(fā)展的同時，也會產(chǎn)生新的金融風險。加之金融科技發(fā)展日趨成熟，對其進行有效約束與適當監(jiān)管是引導金融科技更好服務實體經(jīng)濟的必然選擇。因此，厘清金融科技對微觀企業(yè)財務風險的影響及其內在機理，對促進金融服務實體經(jīng)濟、提升微觀主體活力具有重要的現(xiàn)實意義。

本文可能的邊際貢獻在于：其一，檢驗金融科技與企業(yè)財務風險之間的關系，分析金融科技發(fā)展是否有助于降低企業(yè)財務風險，并將金融監(jiān)管引入“金融科技—企業(yè)財務風險”的分析范式，考察在不同金融監(jiān)管強度下，金融科技對企業(yè)財務風險抑制效應的差異;其二，從市場發(fā)展程度、企業(yè)類型兩個維度考察金融科技對企業(yè)財務風險影響的異質性;其三，采用中介效應模型，基于融資約束和投資效率兩條路徑檢驗金融科技影響企業(yè)財務風險的具體機制。

一、相關文獻綜述

金融科技基于提高價值、降低風險等邏輯，以新興科技為后端支撐，通過增加支付手段、改進投融資機制及提升金融效率等途徑[1]，著力解決傳統(tǒng)金融中由于風險甄別能力不足而導致的高風險溢價，以及由于成本控制能力不足而導致的高交易成本等問題[2]。從宏觀層面來看，金融科技具有顯著的技術溢出特征，能夠擴大金融服務的包容性[3]，降低金融犯罪率[4]，提升區(qū)域全要素生產(chǎn)率[5]，從而促進經(jīng)濟增長[6]，為企業(yè)財務穩(wěn)定創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。從行業(yè)層面來看，金融科技對銀行業(yè)的影響尤其顯著。金融科技加劇了銀行間競爭[7]，變革了傳統(tǒng)貸款技術，增強了銀行對企業(yè)的信貸供給能力[8]。從企業(yè)層面來看，金融科技改變了融資[9]和支付方式[10]，不僅有助于解決交易雙方的信任不足問題[11]，將金融服務邊界拓展至被“大數(shù)定律”所忽略的“長尾”企業(yè)，降低企業(yè)的融資成本，而且有助于促進企業(yè)有效去杠桿[12]，避免企業(yè)陷入財務困境。

金融創(chuàng)新的負面影響體現(xiàn)在過度的金融創(chuàng)新會造成金融市場的無序和混亂，嚴重時還會威脅金融安全。金融創(chuàng)新的錯誤使用或金融部門的違規(guī)創(chuàng)新會導致金融風險產(chǎn)生[13]。金融科技并未脫離金融屬性，必然會產(chǎn)生新的風險。首先，金融科技創(chuàng)新本身具有脆弱性，對技術的過度依賴不僅會強化金融固有風險，而且會產(chǎn)生新的操作風險。其次，金融科技鞏固了大企業(yè)的市場競爭優(yōu)勢，平臺壟斷風險未來可能更加突出，金融機構“大而不倒”現(xiàn)象會提高系統(tǒng)性風險發(fā)生概率，且金融科技突破地域和行業(yè)限制，弱化了屬地監(jiān)管和行業(yè)監(jiān)管的作用[14]。最后，金融科技產(chǎn)生了新的長尾風險[15]，長尾客戶的專業(yè)背景知識和決策能力相對欠缺，可能會產(chǎn)生非理性行為。當整體經(jīng)濟形勢下行壓力較大時，金融風險在多部門交叉?zhèn)魅镜母怕蕰兴仙?，?jīng)濟波動幅度擴大，增加了企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的不確定性。企業(yè)所處經(jīng)營環(huán)境勢必對企業(yè)投融資決策產(chǎn)生影響，使決策者和管理者權衡利潤最大化和風險最小化兩個決策目標。但金融科技對非金融企業(yè)風險的影響究竟是正向的還是負向的，目前還鮮有相關研究結論。此外，就目前金融科技在我國的發(fā)展狀況而言，金融市場中數(shù)字化基礎設施的分布并不均勻，導致不同地區(qū)金融科技應用和發(fā)展不均衡。加之金融市場中不乏“長尾”群體，往往相對缺乏金融素養(yǎng)，風險意識較弱，長期面臨傳統(tǒng)金融市場的排斥。面對當前新一輪科技變革及經(jīng)濟不確定性的沖擊，企業(yè)在追求高利潤率、高增長率的發(fā)展模式的同時，隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴大，其蘊含的風險卻未得到應有的重視。監(jiān)管的錯位和疏漏會產(chǎn)生嚴重后果，給金融市場中的投融資雙方帶來毀滅性打擊，致使企業(yè)陷入財務困境，進而有可能產(chǎn)生金融風險。

因此，探討金融科技創(chuàng)新與企業(yè)財務風險的關系，無法回避金融監(jiān)管這一重要因素。金融科技的迅速發(fā)展對于傳統(tǒng)金融的監(jiān)管模式提出了前所未有的挑戰(zhàn)：在技術創(chuàng)新推動下，金融科技在提升金融效率的同時也加速了風險外溢[16]，沖擊實體企業(yè)穩(wěn)定性以及可持續(xù)性;由于監(jiān)管滯后性與金融科技產(chǎn)品迭代快速性的矛盾不可調和，金融科技發(fā)展容易突破現(xiàn)行監(jiān)管框架，導致風險頭寸不斷積累和蔓延[17]。金融監(jiān)管應使金融創(chuàng)新有序和適度地發(fā)展，保持創(chuàng)新和安全的協(xié)調與平衡，鼓勵創(chuàng)新的積極因素，消除不利影響。但監(jiān)管的加強勢必影響金融科技發(fā)展：一方面，加強監(jiān)管無疑有助于防范金融風險發(fā)生。政府部門所構建的金融監(jiān)管機制可以促使金融科技朝著有利于實體經(jīng)濟的方向發(fā)展，規(guī)避風險。另一方面，金融科技創(chuàng)新具有復雜性和易變性特征，與金融監(jiān)管滯后性形成鮮明對比，不恰當?shù)慕鹑诒O(jiān)管也可能束縛金融科技效能的釋放。金融監(jiān)管對企業(yè)財務風險的影響同樣具有兩面性：監(jiān)管規(guī)制不僅有助于事前預防企業(yè)進行盈余管理[18]和非理性投資的機會主義行為，而且能夠通過加強負債約束糾正企業(yè)資本結構的偏誤[19]，從而改善企業(yè)財務風險。但是，強化金融監(jiān)管會損害金融效率，過度監(jiān)管會增加企業(yè)的合規(guī)成本壓力，對創(chuàng)新產(chǎn)生擠出效應，會使一些企業(yè)放棄應用金融科技的機會[20]，阻礙金融科技發(fā)揮抑制財務風險的優(yōu)勢。因此，在監(jiān)管加強之下，金融科技能否有效降低企業(yè)財務風險，還有待進一步探討。

總體來看，現(xiàn)有研究主要集中在金融科技對宏觀經(jīng)濟增長、銀行信貸供給及企業(yè)融資等的影響，少有研究探討金融科技對企業(yè)財務風險的影響與作用機制。此外，金融科技兼具提高效率與傳播風險的兩面性，也無法回避金融風險與金融監(jiān)管的邏輯關聯(lián)，對金融科技進行有效監(jiān)管、確定合理的監(jiān)管強度區(qū)間，是金融科技功能發(fā)揮、金融市場安全、微觀主體穩(wěn)定發(fā)展的重要前提。因此，在探究金融科技與企業(yè)財務風險的影響范式中納入金融監(jiān)管因素，對于有效把握穩(wěn)增長和防風險之間的平衡具有重要的理論意義與實踐價值。

二、理論分析及研究假設

（一）金融科技與企業(yè)財務風險的關系

金融科技借助大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能技術，構建風險分析和管理框架，進行反欺詐識別，監(jiān)控違規(guī)交易，直接提高了風險識別和處置效率。除此之外，金融科技有助于擴大企業(yè)資金來源，提高資金使用效率，進而降低企業(yè)財務風險。

從企業(yè)資金來源來看，金融科技有助于拓寬直接和間接融資渠道，緩解融資約束，從而降低企業(yè)財務風險。就直接融資渠道而言，金融科技將金融服務范圍拓展至長尾群體，刺激了金融消費者對股票和債券市場的投資需求，提高了資本市場對企業(yè)的資金供給[21]。就間接融資渠道而言，金融科技不僅使銀行等傳統(tǒng)金融機構加大對企業(yè)的流動性支持，而且可為企業(yè)提供其他替代性融資方案。一方面，金融科技加劇了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的競爭性水平，提高了銀行流動性創(chuàng)造效率[22]，將更多金融弱勢群體納入業(yè)務范圍，擴大信貸規(guī)模，變革了基于硬信息的傳統(tǒng)交易型貸款技術，通過匯集、整合數(shù)據(jù)資源構建貸款信用審批模型，使企業(yè)不再依賴固定資產(chǎn)抵押方式獲取傳統(tǒng)金融機構貸款。另一方面，金融科技利用數(shù)據(jù)挖掘技術，全面捕捉企業(yè)信用數(shù)據(jù)，降低企業(yè)與市場之間的信息不對稱程度，減少債務跨期錯配風險帶來的成本損失，繼而降低企業(yè)融資成本，緩解融資約束問題。融資約束水平與現(xiàn)金流敏感性正相關，融資約束水平降低會減小企業(yè)陷入財務風險的可能性[23]。

在企業(yè)資金使用方面，金融科技有助于提高企業(yè)投資效率，進而抑制財務風險。金融市場中存在信息不對稱和委托代理成本問題，導致實際控制人決策偏離企業(yè)最優(yōu)目標，是產(chǎn)生非效率投資的主要因素。非效率投資，包括投資不足和過度投資兩種情形，均可能導致企業(yè)風險上升[24]。數(shù)字技術有利于改善信息不對稱和降低委托代理成本，減少企業(yè)非效率投資[25]。一是有助于提高實體經(jīng)濟資源配置效率，降低債務融資成本，增加現(xiàn)金持有水平，改善投資不足;二是能夠發(fā)揮信息治理優(yōu)勢，降低決策者的非理性程度，緩解過度投資。無論是管理者投資上的“不作為”，放棄對收益率高于資本成本或成長性項目的投資，還是將企業(yè)有限的資金投資于凈現(xiàn)值小于零或收益率低于資本成本的項目，都會削弱企業(yè)的市場競爭優(yōu)勢和運行效率，造成財務流動性短缺困境?；诖耍岢鋈缦录僭O：

H1：金融科技對企業(yè)財務風險具有抑制作用。

（二）金融監(jiān)管、金融科技與企業(yè)財務風險的關系

雖然金融科技在緩解信息不對稱、拓寬融資渠道和提高風險管理方面存在諸多優(yōu)勢，但是在實踐過程中也暴露出諸多短板。第一，金融科技作為新興業(yè)態(tài)，創(chuàng)造出了新的業(yè)務模式、產(chǎn)品和服務，但難以在現(xiàn)有法律框架下進行有效約束和規(guī)制，具有合規(guī)風險。第二，金融科技雖然能夠借助數(shù)據(jù)挖掘技術降低企業(yè)與市場間的信息不對稱程度，但由于數(shù)據(jù)在格式、統(tǒng)計口徑方面存在差異，難以保障信息的準確度和完整度，會產(chǎn)生信用風險。第三，金融科技的技術依賴特征加劇了自身脆弱性，強化了金融風險的負外部性，技術的使用不當不僅會威脅用戶隱私安全，而且容易產(chǎn)生操作風險。因此，加強對金融科技的監(jiān)管和規(guī)制，降低金融科技應用過程中產(chǎn)生的負面影響尤為重要。

金融與科技的深度融合，使金融業(yè)與其他行業(yè)間的邊界不再清晰，金融科技發(fā)展不僅影響了銀行等傳統(tǒng)金融機構的業(yè)務模式，而且推動了金融科技公司進行“金融+非金融”跨界經(jīng)營。金融科技公司創(chuàng)新意識較強，但風險管理理念薄弱，針對此類企業(yè)的金融科技監(jiān)管問題往往不被重視。因此，諸如金融科技公司等采用信息技術提供金融服務的非金融機構也應納入金融監(jiān)管范疇之內。金融監(jiān)管的作用體現(xiàn)在兩個方面：一方面，金融監(jiān)管約束過度創(chuàng)新行為并抑制衍生風險。過度的金融創(chuàng)新會加劇金融體系脆弱性，而強化金融監(jiān)管能夠降低風險[26]。金融監(jiān)管能夠抑制非金融企業(yè)“脫實向虛”[27]。監(jiān)管部門通過優(yōu)化監(jiān)管成本、鼓勵金融創(chuàng)新、打擊懲處違法行為等手段，減少金融科技應用過程中的套利和風險衍生行為，規(guī)范金融科技發(fā)展，使其更好地服務于實體經(jīng)濟[28]。另一方面，金融監(jiān)管具有保護和激勵作用，有助于強化金融科技的“靶向性”和“安全性”。金融監(jiān)管有助于促進企業(yè)去杠桿并進行多元化投資，減輕盈余管理行為，提高財務穩(wěn)定性[29]。金融監(jiān)管通過設計合理的機制，如完善處罰機制和輿論監(jiān)督機制，建立對合規(guī)創(chuàng)新的激勵機制[30]，引導金融科技向合規(guī)創(chuàng)新方向發(fā)展，最大限度地利用金融科技創(chuàng)新服務實體企業(yè)部門?；诖?，提出如下假設：

H2：當金融監(jiān)管處于較高水平時，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用更強。

三、研究設計和數(shù)據(jù)說明

（一）模型構建

鑒于金融科技與企業(yè)財務風險關系的非線性和監(jiān)管的滯后性，本文采用Hansen[31]提出的面板門檻回歸模型，并將解釋變量和門檻變量滯后一期，分析當金融科技和金融監(jiān)管分別作為門檻變量時金融科技與企業(yè)財務風險的關系?；诒疚牡难芯磕康暮屠碚摲治?，建立以下模型：

Zscoreit=α+β1I（L.Fintechnt-1≤γ）L.Fintechnt-1+β2I（γ

Zscoreit=α+β1I（L.Regulationnt-1≤γ）L.Fintechnt-1+β2I（γ

其中，被解釋變量Zscoreit為企業(yè)i在第t年的財務風險水平;解釋變量Fintechnt表示地區(qū)n在第t年的金融科技發(fā)展水平，考慮到金融科技對于企業(yè)財務風險產(chǎn)生影響需要一定時間，本文對金融科技發(fā)展水平進行滯后處理;門檻變量分別為滯后一期的金融科技發(fā)展水平L.Fintechnt-1和滯后一期的區(qū)域金融監(jiān)管強度L.Regulationnt-1;Controls是表示企業(yè)個體特征和區(qū)域特征的其他控制變量。

模型（1）和模型（2）為單門檻模型，γ為未知門檻值，I（·）為示性函數(shù)，當相應條件成立時取值為1，不成立時取值為0。從計量角度看，可能會存在多個門檻，可在模型（1）和模型（2）的基礎上通過擴展單一門檻模型得到雙重門檻模型，如模型（3）和模型（4）所示。

Zscoreit=α+β1I（L.Fintechnt-1≤γ1）L.Fintechnt-1+β2I（γ1

Zscoreit=α+β1I（L.Regulationnt-1≤γ1）L.Fintechnt-1+β2I（γ1

（二）變量設定

1.被解釋變量

企業(yè)財務風險（Zscore）。本文借鑒Altman[32]提出的風險Z值法進行測算。該數(shù)值越小，表明企業(yè)陷入財務困境的概率越高。

2.核心解釋變量

金融科技（Fintech）。本文借鑒李春濤等[33]提取的48個金融科技關鍵詞，將這些關鍵詞與我國31個?。▍^(qū)、市）進行匹配，百度搜索“省（區(qū)、市）+關鍵詞”，爬取百度檢索頁面源代碼并提取出搜索的結果數(shù)量，將同一?。▍^(qū)、市）的所有關鍵詞加總，得到總搜索量，并進行歸一化處理，作為衡量區(qū)域金融科技發(fā)展水平的指標。該數(shù)值越大，表明該地區(qū)金融科技發(fā)展水平越高。

金融監(jiān)管（Regulation）。本文借鑒唐松等[28]的計算方法，采用“區(qū)域金融監(jiān)管支出”作為金融監(jiān)管的基礎代理變量，并采用區(qū)域金融業(yè)增加值消除規(guī)模的影響。該數(shù)值越大，說明該地區(qū)金融監(jiān)管強度越大。

3.控制變量

為盡可能克服遺漏變量的影響，本文納入企業(yè)、行業(yè)和地區(qū)層面多個變量進行回歸，包括企業(yè)年齡（Age）、審計意見（Audit）、股權集中度（Con）、兼任情況（Dual）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、獨立董事占比（Indep）、行業(yè)競爭程度（HHI）和區(qū)域發(fā)展水平（LnGDP）。變量定義及說明如表1所示。

（三）數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

本文所使用的滬深A股上市企業(yè)財務數(shù)據(jù)來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，省級層面金融科技發(fā)展水平來自百度搜索相關關鍵詞的結果數(shù)量，區(qū)域金融監(jiān)管支出和金融業(yè)增加值的數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。為了使樣本數(shù)據(jù)更具代表性，本文對樣本數(shù)據(jù)進行如下處理：剔除銀行、證券、保險等金融類上市公司的樣本和ST公司樣本;剔除主要變量存在數(shù)據(jù)缺失的樣本;對連續(xù)變量進行雙側1%的縮尾處理，以消除離群值對回歸結果的干擾。經(jīng)過以上處理，最終得到2011—2018年1488家企業(yè)的年度觀測值。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結果如表2所示。

四、實證結果分析

（一）多重共線性檢驗

為防止變量間存在多重共線性問題，在回歸分析前進行方差膨脹因子（VIF）檢驗。由表3可知，變量中最大VIF為1.57，遠小于10，表明變量之間不存在多重共線性。

（二）基準回歸

先對兩個模型進行門檻效應檢驗，從而確定門檻的個數(shù)。分別以滯后一期的金融科技和金融監(jiān)管為門檻變量，依次在不存在門檻、存在單一、雙重、三重門檻的假設下進行估計。表4（下頁）展示了檢驗結果。

由表4可知，當金融科技作為門檻變量時，模型分別在5%和1%的顯著性水平下通過了單一門檻和雙重門檻的檢驗，但未能通過三重門檻檢驗，因此將該模型設定為雙重門檻模型。當金融監(jiān)管作為門檻變量時，模型在1%的顯著性水平下通過了單一門檻檢驗，但未能通過雙重門檻檢驗，因此將該模型設定為單一門檻模型。表5（下頁）展示了門檻模型估計結果。

表5列（1）表明，金融科技發(fā)展顯著降低了企業(yè)財務風險，H1成立。回歸結果證明，在不同金融科技發(fā)展水平下，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用具有顯著差異。在金融科技發(fā)展初期，基礎設施建設有待完善，金融科技覆蓋率位于較低水平，相關部門之間協(xié)調配合能力較差，金融科技使用成本較高，無法有效發(fā)揮金融科技的資源配置效應，對企業(yè)財務風險的抑制作用有限。隨著數(shù)字技術與金融領域不斷融合，數(shù)字化基礎設施建設日趨完善，有助于擴大知識溢出效應，促進經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展[34]，解決企業(yè)流動性約束問題，大幅度降低企業(yè)發(fā)生財務風險的可能性。當金融科技進入成熟期，金融科技在提高信息流動效率的同時也導致金融風險傳播和蔓延更為隱蔽。加之金融科技監(jiān)管存在滯后性，在此階段金融科技仍舊會抑制企業(yè)財務風險發(fā)生，但其抑制作用相對減弱。

從表5列（2）可以看出，當金融監(jiān)管強度位于不同區(qū)間時，金融科技對企業(yè)財務風險的影響具有差異性。當金融監(jiān)管強度較低時，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用較小;當金融監(jiān)管強度跨越門檻值后，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用顯著增強，H2成立。這是因為，一方面，加強金融監(jiān)管提高了套利的機會成本，減少了“過度”創(chuàng)新的機會主義行為對企業(yè)有限資金的擠占效應;另一方面，強化金融監(jiān)管對創(chuàng)新具有激勵作用，有助于引導金融科技規(guī)范有序發(fā)展，提升金融科技服務于實體經(jīng)濟的精準程度，從而預防企業(yè)發(fā)生財務風險。

（三）異質性分析

前述研究結果表明，金融科技能夠抑制企業(yè)財務風險，且在較強金融監(jiān)管的約束下，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用得到加強，但這一研究結果具有總括性質，忽略了企業(yè)個體間的差異。企業(yè)所處的金融市場環(huán)境影響著金融科技的發(fā)展，加之不同屬性企業(yè)的目標函數(shù)并不一致，在面對同等條件的金融科技作用時，企業(yè)行為偏好及其財務風險可能存在差異。鑒于此，本文考慮了市場和企業(yè)特征，按企業(yè)所在地金融市場發(fā)展程度高低將企業(yè)分成兩類，考察金融市場發(fā)展程度對金融科技作用的影響;并將企業(yè)劃分為科技型企業(yè)和非科技型企業(yè)兩種類型，以識別金融科技對企業(yè)財務風險的差異化影響。

1.不同金融市場發(fā)展程度分析

企業(yè)所處的宏觀環(huán)境會影響金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用。根據(jù)表6、表7（下頁）回歸結果，在金融市場發(fā)達地區(qū)，金融科技能夠有效降低企業(yè)財務風險;而在金融市場欠發(fā)達地區(qū)，金融科技應用會加劇企業(yè)陷入財務風險的可能性。一般而言，金融發(fā)展程度高的地區(qū)在創(chuàng)新活動上具有比較優(yōu)勢，金融發(fā)展有助于緩解外部資源依賴型行業(yè)的融資約束，并分散高科技密集型行業(yè)的風險[35]。而區(qū)域創(chuàng)新進一步推動金融科技構建智能風控預警及信任機制，減少信息摩擦，降低企業(yè)管理成本，弱化地方保護主義對企業(yè)發(fā)展的制約。另外，金融市場發(fā)達地區(qū)治理環(huán)境較好，資本市場運行有效性更強，在收集、處理和傳播信息方面更加高效便捷，金融機構具有較高獨立性，能夠根據(jù)市場信息調整對企業(yè)的信貸支持策略，從而降低企業(yè)財務風險。反之，在金融市場欠發(fā)達地區(qū)，數(shù)字技術普及度不高、通用性不強等因素，使得金融科技與傳統(tǒng)經(jīng)濟的協(xié)調性較差，加大了企業(yè)與市場間的信息不對稱，代理人有動機將經(jīng)營目標從股東利益最大化調整為代理人利益最大化，使企業(yè)陷入財務困境的可能性上升。

當考慮監(jiān)管因素時，在金融市場欠發(fā)達地區(qū)，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用要高于金融市場發(fā)達地區(qū)。在穿透式監(jiān)管措施的配合下，遵循“實質重于形式”的原則對金融科技應用進行監(jiān)管，能夠在一定程度上防范信用風險、流動性風險和操作風險發(fā)生，進而降低財務風險，支持實體經(jīng)濟的發(fā)展。

2.不同企業(yè)類型分析

基于企業(yè)類型將樣本分為科技型企業(yè)、非科技型企業(yè)兩類，探討不同企業(yè)類型中金融科技對企業(yè)財務風險的影響差異性。表8、表9（下頁）的回歸結果顯示，與非科技型企業(yè)相比，科技型企業(yè)的財務風險水平更易受到金融科技的影響。金融科技作為金融與科技相融合的產(chǎn)物，興起和發(fā)展都基于一系列互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術的發(fā)展，而科技型企業(yè)將技術創(chuàng)新作為企業(yè)發(fā)展的核心動力，與金融科技的融合度必然高于其他非科技型企業(yè)。除此之外，低實物資產(chǎn)、高無形資產(chǎn)、高研發(fā)風險作為科技型企業(yè)的重要特質，與銀行主導型金融體系重實物資產(chǎn)、輕無形資產(chǎn)、風險偏好低的信貸理念相悖，客觀上容易造成科技型企業(yè)難以獲取傳統(tǒng)金融服務的融資困境。金融科技對于解決這一問題具有技術優(yōu)勢：金融科技借助大數(shù)據(jù)技術，深度挖掘科技型企業(yè)無形資產(chǎn)的內在價值，通過人工智能技術對企業(yè)創(chuàng)新項目實施智能、實時的風險評估，在此基礎上形成合乎科技型企業(yè)發(fā)展基本事實的信用數(shù)據(jù)，彌補科技型企業(yè)在金融市場的信息斷層，最終達成緩解科技型企業(yè)融資約束并降低財務風險的目的。

（四）影響機制分析

前述實證分析就金融科技與企業(yè)財務風險的關系進行了解讀。但必須承認的是，前文研究尚不能打開二者之間的傳導機制“黑箱”，即不能回答金融科技如何降低企業(yè)財務風險這一問題。鑒于此，本文擬選用企業(yè)的融資約束程度與投資效率作為中介變量，通過中介效應模型，識別出金融科技降低企業(yè)財務風險的具體路徑。本文使用Hadlock & Pierce[36]構建的SA指數(shù)來衡量企業(yè)融資約束水平，該指數(shù)值均為負數(shù)，其絕對值越大，表明企業(yè)所面臨的融資約束程度越大。參考王堅強、陽建軍[37]的研究，使用DEA模型測算企業(yè)投資效率，測算結果分布在0至1區(qū)間內，且數(shù)值越高說明企業(yè)的投資效率越高。

表10的實證結果發(fā)現(xiàn)，金融科技通過緩解企業(yè)融資約束、提高投資效率兩種機制，實現(xiàn)對財務風險的抑制作用。這一結果也與具體實踐相符合：金融科技有助于改善企業(yè)信息不對稱和降低委托代理成本，不僅提高了信息和金融資源的流動效率，使企業(yè)能夠以更低成本獲取資金，緩解融資約束，而且促進了資金供給側與需求側的高效結合，提高了投資效率，使企業(yè)能夠以更高效率利用資金。如此一來，企業(yè)避免了資金來源不足造成的流動性短缺問題和投資于高風險、低收益項目造成的資源浪費問題，陷入財務困境的可能性大幅降低。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為驗證實證結果的可靠性，這里采取如下穩(wěn)健性檢驗：使用數(shù)字普惠金融指數(shù)（Digital）作為金融科技的代理變量進行替換。根據(jù)表11和表12的檢驗結果，在更換核心變量后，金融科技對企業(yè)財務風險仍具有顯著的抑制作用，且在金融監(jiān)管達到較高水平時，該抑制作用明顯增強，證明了前文基準回歸結果的可靠性。

（六）內生性檢驗

本文可能存在遺漏變量或金融科技測量誤差而導致結果出現(xiàn)偏誤從而產(chǎn)生內生性問題，因此，進一步使用工具變量方法來弱化這一內生性問題。使用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平（Internet）作為工具變量，該變量用區(qū)域網(wǎng)民數(shù)量占總人口數(shù)量的比例來衡量。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平數(shù)據(jù)可得性，本文選用2011—2017年數(shù)據(jù)進行分析。由于在加入監(jiān)管因素時，金融科技與企業(yè)財務風險二者的關系是非線性的，因此，這里按金融監(jiān)管強度高低分成兩組，借助2SLS方法分別進行檢驗。表13顯示了工具變量的回歸結果，在考慮金融科技與企業(yè)財務風險之間可能存在的內生性問題后，金融科技變量的系數(shù)依然顯著為正，表明金融科技發(fā)展能夠降低企業(yè)財務風險，這與前文結果完全一致。

五、結論與政策建議

本文采用2011—2018年1488家滬深A股上市公司為樣本，并結合區(qū)域金融科技和金融監(jiān)管數(shù)據(jù)，運用門檻回歸模型，分析金融科技對企業(yè)財務風險的影響，并進一步將監(jiān)管因素納入分析框架，考察金融監(jiān)管的門檻效應。通過分析，得到以下結論：第一，金融科技能夠有效降低企業(yè)財務風險，但二者的關系是非線性的，在金融科技發(fā)展水平處于中低階段時，金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用較強，而當金融科技發(fā)展處于較高階段時，其對企業(yè)財務風險的抑制作用較弱。第二，金融監(jiān)管能夠影響金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用，加強監(jiān)管更有利于金融科技降低企業(yè)財務風險。第三，區(qū)域金融市場發(fā)展程度的不同以及是否為科技型企業(yè)，對金融科技與企業(yè)財務風險的關系具有顯著的異質性影響，金融科技通過緩解企業(yè)融資約束和提高投資效率，降低了企業(yè)財務風險。

基于上述結論，提出如下政策建議：

第一，不斷推進數(shù)字技術在金融領域的拓展和應用，通過金融創(chuàng)新推進新興業(yè)態(tài)發(fā)展。整體而言，金融科技發(fā)展有助于降低實體經(jīng)濟企業(yè)財務風險，因而應鼓勵金融機構和企業(yè)等應用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等前沿技術，致力于降低信息不對稱水平和企業(yè)融資成本，拓寬企業(yè)融資渠道，幫助企業(yè)進行智能化投資決策，從而提升企業(yè)財務穩(wěn)定性。政府部門要順應信息技術應用與金融創(chuàng)新發(fā)展趨勢，對金融科技企業(yè)給予政策支持，鼓勵金融科技在企業(yè)層面的應用，從而更好地發(fā)揮金融科技服務于實體經(jīng)濟的作用。

第二，在利用金融科技服務于實體經(jīng)濟的同時，也要重視對金融科技應用的監(jiān)管問題，平衡好金融科技與金融風險之間的關系。目前我國金融科技迅速發(fā)展，但配套的行業(yè)標準處于缺位狀態(tài)，容易發(fā)生道德風險。加之金融市場中信息不對稱、監(jiān)管方法缺乏技術性及監(jiān)管法律滯后性等問題存在，傳統(tǒng)監(jiān)管措施應對金融科技創(chuàng)新乏力。金融科技作為信息技術在金融領域創(chuàng)新應用的產(chǎn)物，如果采取過于嚴苛的監(jiān)管手段，會阻礙其對實體經(jīng)濟發(fā)展的促進作用;如果過度放寬對金融科技創(chuàng)新的規(guī)范和引導，則會加速金融風險的發(fā)生，不利于金融安全和穩(wěn)定。因此，對金融科技的監(jiān)管，應兼顧激勵金融科技創(chuàng)新與風險控制，在追求金融監(jiān)管效率目標與安全目標的同時，發(fā)揮監(jiān)管的激勵作用，引導企業(yè)合理利用金融科技創(chuàng)新，促進金融市場的公平競爭和健康發(fā)展。

第三，因地制宜、精準施策，企業(yè)進行數(shù)字化轉型時應制定適合自身發(fā)展的金融科技發(fā)展戰(zhàn)略。對于地處金融市場發(fā)達區(qū)域的企業(yè)，應充分借助數(shù)字化基礎設施完善、資本市場有效等區(qū)位優(yōu)勢，充分發(fā)揮金融科技對企業(yè)財務風險的抑制作用;而在金融市場欠發(fā)達區(qū)域，應重點推進金融市場基礎設施建設，加速金融市場與金融科技相融合，加大對創(chuàng)新活動的支持力度，并輔助以監(jiān)管手段引導金融科技更好地服務于實體經(jīng)濟。科技型企業(yè)應充分發(fā)揮技術優(yōu)勢，運用金融科技優(yōu)化研發(fā)投資效率，解決此類企業(yè)因實物資產(chǎn)少、研發(fā)創(chuàng)新費用高而導致的融資難問題;就非科技型企業(yè)而言，在鼓勵金融科技應用于企業(yè)投融資決策等方面的同時，監(jiān)管部門應加強針對非科技型企業(yè)的金融科技創(chuàng)新的監(jiān)管。 [Reform]

參考文獻

[1]皮天雷，劉垚森，吳鴻燕.金融科技：內涵、邏輯與風險監(jiān)管[J].財經(jīng)科學，2018（9）：16-25.

[2]黃浩.數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)的形成與挑戰(zhàn)——來自中國的經(jīng)驗[J].經(jīng)濟學家，2018（4）：80-85.

[3]李建軍，姜世超.銀行金融科技與普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性——財務增進效應的微觀證據(jù)[J].經(jīng)濟學（季刊），2021（3）：889-908.

[4]ACHIM M V， BORLEA S N， VIDEAN V L. Does technology matter for combating economic and financial crime？ a panel data study[J]. Technological and Economic Development of Economy， 2021， 27（1）： 1-39.

[5]唐松，賴曉冰，黃銳.金融科技創(chuàng)新如何影響全要素生產(chǎn)率：促進還是抑制？——理論分析框架與區(qū)域實踐[J].中國軟科學，2019（7）：134-144.

[6]錢海章，陶云清，曹松威，等.中國數(shù)字金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的理論與實證[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2020（6）：26-46.

[7]孫旭然，王康仕，王鳳榮.金融科技、競爭與銀行信貸結構——基于中小企業(yè)融資視角[J].山西財經(jīng)大學學報，2020（6）：59-72.

[8]盛天翔，朱政廷，李祎雯.金融科技與銀行小微企業(yè)信貸供給：基于貸款技術視角[J].管理科學，2020（6）：30-40.

[9]YIN Z， GONG X， GUO P， et al. What drives entrepreneurship in digital economy？ evidence from China[J]. Economic Modelling， 2019， 82： 66-73.

[10] SUNDERARAMAN P， HO S， CHAPMAN S， et al. Technology use in everyday financial activities： evidence from online and offline survey data[J]. Archives of Clinical Neuropsychology， 2020， 35（4）： 385-400.

[11] HEISKANEN A. The technology of trust： how the internet of things and blockchain could usher in a new era of construction productivity[J]. Construction Research and Innovation， 2017， 8（2）： 66-70.

[12] 張斌彬，何德旭，張曉燕.金融科技發(fā)展能否驅動企業(yè)去杠桿？[J].經(jīng)濟問題，2020（1）：1-10.

[13] PLOSSER C I. Financial econometrics， financial innovation， and financial stability[J]. Journal of Financial Econometrics， 2008， 7（1）： 3-11.

[14] 石光，宋芳秀.新一輪金融科技創(chuàng)新的主要特征、風險與發(fā)展對策[J].經(jīng)濟縱橫，2020（12）：100-108.

[15] 陳紅，郭亮.金融科技風險產(chǎn)生緣由、負面效應及其防范體系構建[J].改革，2020（3）：63-73.

[16] 曹齊芳，孔英.基于復雜網(wǎng)絡視角的金融科技風險傳染研究[J].金融監(jiān)管研究，2021（2）：37-53.

[17] 楊東.監(jiān)管科技：金融科技的監(jiān)管挑戰(zhàn)與維度建構[J].中國社會科學，2018（5）：69-91.

[18] 謝德仁.會計準則、資本市場監(jiān)管規(guī)則與盈余管理之遏制：來自上市公司債務重組的經(jīng)驗證據(jù)[J].會計研究，2011（3）：19-26.

[19] 呂雪晶，陳志斌，李東陽，等.政府規(guī)制與企業(yè)財務風險——來自中國A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].會計與經(jīng)濟研究，2020（5）：56-67.

[20] 王小燕，張俊英，王醒男.金融科技、企業(yè)生命周期與技術創(chuàng)新——異質性特征、機制檢驗與政府監(jiān)管績效評估[J].金融經(jīng)濟學研究，2019（5）：93-108.

[21] 黃銳，賴曉冰，唐松.金融科技如何影響企業(yè)融資約束？——動態(tài)效應、異質性特征與宏微觀機制檢驗[J].國際金融研究，2020（6）：25-33.

[22] 李學峰，楊盼盼.銀行金融科技與流動性創(chuàng)造效率的關系研究[J].國際金融研究，2021（6）：66-75.

[23] 王冀寧，陳之超.融資約束、財務風險與中小企業(yè)成長的實證研究——基于273家深市中小公司4年面板數(shù)據(jù)的檢驗[J].求索，2010（9）：15-18.

[24] 夏子航，馬忠，陳登彪.債務分布與企業(yè)風險承擔——基于投資效率的中介效應檢驗[J].南開管理評論，2015（6）：90-100.

[25] 王娟，朱衛(wèi)未.數(shù)字金融發(fā)展能否校正企業(yè)非效率投資[J].財經(jīng)科學，2020（3）：14-25.

[26] CHEN X， HIGGINS E J， XIA H， et al. Do financial regulations shape the functioning of financial institutions' risk management in ABS investment？[J]. Review of Financial Studies， 2020， 33（6）： 2506-2553.

[27] 馬思超，彭俞超.加強金融監(jiān)管能否促進企業(yè)“脫虛向實”？——來自2006—2015年上市公司的證據(jù)[J].中央財經(jīng)大學學報，2019（11）：28-39.

[28] 唐松，伍旭川，祝佳.數(shù)字金融與企業(yè)技術創(chuàng)新——結構特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應差異[J].管理世界，2020（5）：52-66.

[29] 李華民，鄧云峰，吳非.金融監(jiān)管如何影響企業(yè)技術創(chuàng)新[J].財經(jīng)科學，2021（2）：30-44.

[30] 彭紅楓，楊柳明，王黎雪.基于演化博弈的金融創(chuàng)新與激勵型監(jiān)管關系研究[J].中央財經(jīng)大學學報，2016（9）：92-100.

[31] HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels： estimation， testing， and inference[J]. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345-368.

[32] ALTMAN E I. Financial ratios， discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[J]. Journal of Finance， 1968， 23（4）： 589-609.

[33] 李春濤，閆續(xù)文，宋敏，等.金融科技與企業(yè)創(chuàng)新——新三板上市公司的證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2020（1）：81-98.

[34] 尹應凱，彭興越.數(shù)字化基礎、金融科技與經(jīng)濟發(fā)展[J].學術論壇，2020（2）：109-119.

[35] 王曼怡，甄晗蕾.金融發(fā)展與微觀企業(yè)技術創(chuàng)新關系研究——來自制造業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].山東社會科學，2019（9）：130-135.

[36] HADLOCK C， PIERCE J. New evidence on measuring financial constraints： moving beyond the KZ index[J]. Review of Financial Studies， 2010， 23（5）： 1909-1940.

[37] 王堅強，陽建軍.基于DEA模型的企業(yè)投資效率評價[J].科研管理，2010（4）：73-80.

The Impact of Fintech on Corporate Financial Risk and Its Internal Mechanism： On the Threshold Effect of Financial Regulation

FENG Su-ling? ZHAO Shu WU Hao-yue

Abstract： Based on the data of A-share listed companies in Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange from 2011 to 2018， this research explores the impact of Fintech on corporate financial risk and its internal mechanism. It is found that the development of Fintech has a driving effect on the reduction of corporate financial risks. The relationship between them is nonlinear. In particular， financial regulation has the inhibiting effect of Fintech on corporate financial risk. Under the stronger constraints of financial regulatory， the Fintech development has more obvious inhibitory effect on corporate financial risk. Further， in regions with developed financial markets and technology-based corporates， Fintech has a stronger restraining effect on corporate financial risk. Financial regulation has strengthened the restraining effect of Fintech on corporate financial risk in regions with lessdeveloped financial markets and technology-based corporates. The mechanism analysis shows that Fintech development is contributed to solving the problem of financing constraints and improving the efficiency of investment， which are conducive to reducing the level of corporate financial risk.

Key words： Fintech; corporate financial risk; financial regulation