郝麗花 方觀富 黃 瑜

一、引言

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速趨緩，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型仍需深化。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，2019年，我國經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)放緩，國內(nèi)整體投資和消費(fèi)動力不足。2020年以來，新冠肺炎疫情更是對我國經(jīng)濟(jì)造成了巨大沖擊，全國普遍掀起裁員潮，就業(yè)形勢嚴(yán)峻。許多中小企業(yè)也因流動資金不足而瀕臨破產(chǎn)。面對這樣的現(xiàn)狀，中央政府指出，要完善和強(qiáng)化“六穩(wěn)”舉措，并將其中的“穩(wěn)就業(yè)”置于首位，健全財政、貨幣、就業(yè)等政策協(xié)同和傳導(dǎo)落實(shí)機(jī)制，進(jìn)一步緩解企業(yè)融資難、融資貴的問題，保持就業(yè)形勢穩(wěn)定。

數(shù)字金融，亦稱為互聯(lián)網(wǎng)金融，是指以智能手機(jī)和個人電腦為載體，將互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用于銀行、投融資服務(wù)和電子貨幣的新一代金融服務(wù)，包括移動支付、網(wǎng)絡(luò)借貸和眾籌融資等。近年來，數(shù)字金融在我國發(fā)展迅速。數(shù)字金融使普通居民能更便利地享受到金融服務(wù)，同時也為企業(yè)提供了更多有效的融資途徑；移動支付、電子支票等數(shù)字金融技術(shù)也提高了企業(yè)的日常運(yùn)營效率。但是，數(shù)字金融可能對傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)生顛覆性的影響，部分傳統(tǒng)行業(yè)的市場可能被擠占。目前學(xué)界對數(shù)字金融對企業(yè)增長的總體影響研究有限，本文試圖利用微觀數(shù)據(jù)來探討數(shù)字金融對企業(yè)增長的影響。

在識別數(shù)字金融對企業(yè)增長的因果效應(yīng)時，本文主要面臨三個實(shí)證挑戰(zhàn)。一是遺漏變量的問題。企業(yè)的增長會受到當(dāng)?shù)貍鹘y(tǒng)金融發(fā)展、居民人力資本存量、宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性以及制度質(zhì)量等一系列經(jīng)濟(jì)因素的影響，而這些因素可能和當(dāng)?shù)財?shù)字金融的發(fā)展水平相關(guān)。二是實(shí)證中還存在反向因果的問題。人們對未來經(jīng)濟(jì)的預(yù)期能夠影響金融的發(fā)展。如果當(dāng)?shù)仄髽I(yè)績效表現(xiàn)好，人們就會對未來經(jīng)濟(jì)抱有正向預(yù)期，從而加大數(shù)字金融服務(wù)的投資力度。三是數(shù)字金融的度量問題。數(shù)字金融的發(fā)展包含多個維度，各個地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展的側(cè)重點(diǎn)也可能不同，本文需要選取一個能夠全面衡量各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展差異的指標(biāo)。

在過去的十年中，中國數(shù)字金融的發(fā)展在時間和空間維度上都有很大差異。本文利用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，來研究數(shù)字金融對企業(yè)績效的影響。同時，本文引入行業(yè)外部融資依賴度和數(shù)字普惠金融指數(shù)的交乘項(xiàng)來解決遺漏變量和反向因果引起的內(nèi)生性問題(Rajan & Zingales，1998；Claessens & Laeven，2003；黃玖立和冼國明，2010；方顯倉和曹政，2018)。該識別策略的主要理論依據(jù)是：金融市場中存在的交易成本和信息不對稱等摩擦，使得企業(yè)的外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，并且可能無法實(shí)現(xiàn)最有效率的借貸規(guī)模；數(shù)字金融服務(wù)的發(fā)展可能會緩解金融市場摩擦，那些更加依賴外部融資的行業(yè)相對于那些不太依賴外部融資的行業(yè)從金融發(fā)展中獲得的收益可能更多。

本文利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫來實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融對企業(yè)增長的影響?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融能夠促進(jìn)企業(yè)資產(chǎn)增長，即數(shù)字金融對那些行業(yè)外部融資依賴度更高的企業(yè)資產(chǎn)增長的正向影響更大。這種數(shù)字金融的異質(zhì)性影響不會受到傳統(tǒng)金融發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)普及度、產(chǎn)權(quán)保護(hù)及政府支出的影響。進(jìn)一步的影響機(jī)制分析結(jié)果表明，數(shù)字金融可以通過降低企業(yè)的外部融資成本，促使企業(yè)增加融資活動，進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)張；數(shù)字金融也可以通過提高企業(yè)的營業(yè)收入增加其內(nèi)部資本，從而降低企業(yè)的外部融資依賴度。本文還考察了數(shù)字金融對不同類型和不同地區(qū)企業(yè)增長的影響。結(jié)果表明，數(shù)字金融對民營企業(yè)和非出口企業(yè)增長的影響更大。

本文的可能貢獻(xiàn)主要有以下兩點(diǎn)。首先，豐富了現(xiàn)有討論金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長影響的文獻(xiàn)。國內(nèi)外絕大部分研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長有正面影響(Levine，1997；Benhabib & Spiegel，2000；周立和王子明，2002；武志，2010)，但是，金融行業(yè)的過度膨脹也會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生不利影響(胡靜波和劉雅嬌，2019)，本文從數(shù)字金融的角度檢驗(yàn)了創(chuàng)新型的金融發(fā)展模式對經(jīng)濟(jì)增長的影響。其次，為數(shù)字金融對企業(yè)增長影響的討論提供了新的證據(jù)。關(guān)于數(shù)字金融的研究主要是從消費(fèi)、創(chuàng)業(yè)、農(nóng)村金融等角度進(jìn)行討論，關(guān)于數(shù)字金融對企業(yè)增長影響的討論仍然有限，而本文聚焦于企業(yè)增長，并使用跨行業(yè)的方法解決實(shí)證中的內(nèi)生性問題，得出了數(shù)字金融發(fā)展可通過降低企業(yè)外部融資成本促進(jìn)企業(yè)資產(chǎn)增長的結(jié)論。

二、相關(guān)文獻(xiàn)和理論框架

傳統(tǒng)金融是影響企業(yè)發(fā)展的重要因素之一。Rajan 和 Zingales(1998)研究發(fā)現(xiàn)，一國的金融發(fā)展會給依賴外部融資的企業(yè)帶來融資便利，推動行業(yè)融資依賴度高的企業(yè)的發(fā)展。國內(nèi)的研究也發(fā)現(xiàn)，金融的發(fā)展會降低企業(yè)的融資約束，進(jìn)而影響企業(yè)的勞動雇用規(guī)模(張三峰和張偉，2016；羅長遠(yuǎn)和陳琳，2012；邵敏等，2013)，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投資(沈江波等，2010；解維敏和方紅星，2011)。

由于我國傳統(tǒng)金融體系不發(fā)達(dá)，金融市場由國有企業(yè)占主導(dǎo)以及傳統(tǒng)金融自主創(chuàng)新動力不足，在不同所有制和不同地區(qū)的企業(yè)的金融資源配置不平衡(Brandt & Li，2003；Bai et al.，2006)，部分企業(yè)面臨嚴(yán)重的融資約束(姚耀軍和董鋼鋒，2014；Ding et al.，2013)。傳統(tǒng)金融市場的不完善和數(shù)字金融發(fā)展初期相對寬容的政府管制政策，使得數(shù)字金融在我國快速發(fā)展。我國正成為全球金融科技市場的領(lǐng)導(dǎo)者(Gomber et al.，2017)。移動支付正在迅速取代現(xiàn)金，按市場價值計(jì)算，中國在線支付服務(wù)的巨頭——螞蟻金服，已發(fā)展成為全球重要的金融科技公司。

近年來，我國發(fā)展出了許多數(shù)字金融服務(wù)形式，它們可以減少信息不對稱，降低交易成本并優(yōu)化資源分配。例如，點(diǎn)對點(diǎn)借貸通過互聯(lián)網(wǎng)將借貸雙方連接起來，從而降低了搜索和匹配成本；眾籌模式使企業(yè)家能夠通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布項(xiàng)目并籌集資金；電子商務(wù)供應(yīng)鏈可以為貸方提供有關(guān)業(yè)務(wù)運(yùn)作的詳細(xì)信息，從而緩解中小企業(yè)信用信息不足的問題。

數(shù)字金融可以通過多種方式促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。首先，偏遠(yuǎn)地區(qū)的傳統(tǒng)金融服務(wù)有限，數(shù)字金融提高了這些地區(qū)金融服務(wù)的可獲得性。機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)的高昂成本使傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)難以滲透到經(jīng)濟(jì)相對落后的地區(qū)，而數(shù)字金融可以依靠信息技術(shù)、移動互聯(lián)技術(shù)等打破傳統(tǒng)金融所面臨的地理限制，不僅極大提高了金融服務(wù)的普及范圍，還大大降低了金融交易成本(郭峰等，2020；黃益平和黃卓，2018)。同時，數(shù)字金融催生出的網(wǎng)絡(luò)借貸、眾籌等線上融資渠道，更為農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)的小微企業(yè)提供了融資便利，從而促進(jìn)了小微企業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)(謝絢麗等，2018；王博，2017)。

其次，數(shù)字金融可以建立新的社會信用體系。大型互聯(lián)網(wǎng)公司(如阿里、京東和騰訊)可以創(chuàng)建新的信用系統(tǒng)。例如，通過阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等平臺，阿里金融可以連續(xù)獲得賣方的商品交易量、真實(shí)性、零售活動、用戶滿意度、庫存、現(xiàn)金流量，甚至水電支付的信用數(shù)據(jù)，這等同于擁有一套自己的信用信息系統(tǒng)，通過分析這些信息，決策者可以確定貸款申請人的資格和信貸水平，據(jù)以進(jìn)行可靠的貸款決策。

此外，數(shù)字金融還可以創(chuàng)造新的商業(yè)模式(Gomber et al.，2017)。即時交易(如電子發(fā)票)可以大大節(jié)省公司的交易時間。眾籌使創(chuàng)業(yè)者可以從世界上任何地方，快速、輕松地從陌生人那里獲得資金。企業(yè)家無須花數(shù)月的時間進(jìn)行演講，而是可以借助互聯(lián)網(wǎng)商店櫥窗直接向全世界展示其產(chǎn)品。投資者只要點(diǎn)擊屏幕，企業(yè)家就可以在幾周內(nèi)得到資金，而非像以前那樣等上數(shù)月。同時，移動互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展本身就是推動商業(yè)變革的重要動力，如電子商務(wù)的快速崛起以及線上、線下結(jié)合的商業(yè)模式已經(jīng)成為現(xiàn)在企業(yè)與消費(fèi)者互動的主流發(fā)展方向(李繼尊，2015；廉薇等，2017)。

三、數(shù)據(jù)

(一)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)

本文用于衡量各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011～2015年)。該指數(shù)測算了各地區(qū)數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持程度，并將這三個基本維度加權(quán)得到數(shù)字金融總指數(shù)，全面系統(tǒng)地刻畫了2011～2014年中國數(shù)字金融發(fā)展水平，共覆蓋了31個省(區(qū)、市)、337個地級以上城市和1754個縣。本文選取了2011～2014年的縣級數(shù)據(jù)作為地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。

數(shù)字普惠金融指數(shù)的具體指標(biāo)說明如表1所示。其中，第一個維度是覆蓋廣度，是用每萬人擁有支付寶賬戶數(shù)量、支付寶綁卡用戶比例以及平均每個支付寶賬號綁定銀行卡數(shù)衡量，體現(xiàn)了數(shù)字金融的普惠性。但由于有些人可能擁有一個以上的支付寶賬戶，因此，人均賬戶數(shù)量可能高估了實(shí)際受數(shù)字金融影響的人口比例。

表1 數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系

第二個維度是使用深度，衡量了地區(qū)人群實(shí)際使用數(shù)字金融服務(wù)的頻率。有些人雖然擁有數(shù)字金融賬戶，但可能很少使用其所提供的服務(wù)，這些人受數(shù)字金融的影響其實(shí)很小。因此，僅僅使用數(shù)字金融覆蓋廣度來衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平是不夠的，還必須確保賬戶擁有者能夠充分使用數(shù)字金融服務(wù)。使用深度指標(biāo)合并了支付寶中數(shù)字支付業(yè)務(wù)、貨幣基金、信貸業(yè)務(wù)、保險業(yè)務(wù)、投資業(yè)務(wù)及征信業(yè)務(wù)的使用程度，彌補(bǔ)了覆蓋廣度的缺陷。

第三個維度是數(shù)字支持服務(wù)程度，即金融服務(wù)的數(shù)字化水平，主要是用金融服務(wù)的移動支付占比和貸款利率衡量的。這是因?yàn)閿?shù)字化水平主要取決于金融服務(wù)的便利性和成本，數(shù)字金融服務(wù)的便利性越高(移動支付占比高)、成本越低(貸款利率低)，人群對該項(xiàng)服務(wù)的需求就越高。

數(shù)字普惠金融指數(shù)的構(gòu)建過程將其與支付寶相關(guān)的指標(biāo)聯(lián)系起來(郭峰等，2020)。首先，對支付寶指標(biāo)進(jìn)行無量綱化。其次，利用層次分析法賦予它們不同的權(quán)重。再次，利用這些權(quán)重進(jìn)行指數(shù)合成，形成覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度的發(fā)展指數(shù)。最后，再一次通過指標(biāo)無量綱化方法，獲得最后的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)。

(二)企業(yè)績效

本文的企業(yè)變量來自中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，所使用的數(shù)據(jù)樣本期間為2011～2014年，并使用了2010年的調(diào)查數(shù)據(jù)來計(jì)算2011年企業(yè)績效變量的增長率。刪除了樣本期間僅有1個觀測值的企業(yè)樣本，并且刪除了那些關(guān)鍵變量缺失或者財務(wù)數(shù)據(jù)不符合會計(jì)準(zhǔn)則的樣本企業(yè)。(1)本文定義企業(yè)出現(xiàn)如下任何一種情況便不符合會計(jì)準(zhǔn)則：銷售額為負(fù)、總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)、總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)或累計(jì)折舊小于當(dāng)期折舊。為了減小異常值的影響，對每個回歸變量的觀測值都進(jìn)行了1%的縮尾處理。最終，本文的面板數(shù)據(jù)包含了257352家非上市公司，對應(yīng)823379個企業(yè)乘以年份層面的觀測值。

(三)外部融資依賴度

本文利用企業(yè)的外部融資依賴度來衡量企業(yè)對外部資本可得性的敏感度。行業(yè)之間對于外部融資的依賴程度是不同的，這是因?yàn)椴煌袠I(yè)擁有不同的技術(shù)特性，其前期成本和投資回報周期存在巨大差異。例如，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)往往需要投入大量的前期資本，因此，這些行業(yè)中的企業(yè)會比其他企業(yè)更加依賴外部融資。本文使用行業(yè)的外部融資依賴度來衡量這些差異，并將其定義為非來自經(jīng)營現(xiàn)金流的融資占資本支出的份額。

本文所使用的外部融資依賴度指標(biāo)取自Kroszner 等(2007)得出的美國行業(yè)外部融資依賴度指數(shù)，該指數(shù)是基于美國所有上市公司數(shù)據(jù)庫，使用Rajan和Zingales(1998)以及Claessens 和 Laeven(2003)研究中的方法計(jì)算得到的，指標(biāo)數(shù)值越大，則外部融資依賴度越高。選擇這一指標(biāo)的原因主要有以下三點(diǎn)。(1)美國擁有較為先進(jìn)、完善的金融體系，因此，美國企業(yè)在面對融資約束下的行為應(yīng)更符合最優(yōu)資產(chǎn)配置原理以及外部融資量的最佳選擇。(2)選擇其他國家的指數(shù)可以加強(qiáng)行業(yè)外部融資依賴度這一指標(biāo)的外生性，確保該指標(biāo)不會受到中國金融發(fā)展水平的影響。(3)理論上外部融資依賴度這一行業(yè)特性的線性排序在各個國家/地區(qū)間是無差異的，即各行業(yè)在各個國家/地區(qū)之間的排名會保持相對穩(wěn)定。由于行業(yè)外部融資依賴度很大程度上取決于一個行業(yè)所固有的技術(shù)特性，因此，美國的這一指標(biāo)可以很好地替代其他國家的行業(yè)排名(Rajan & Zingales，1998；Manova et al.，2011)。

各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、識別策略

本文聚焦于數(shù)字金融發(fā)展情況對企業(yè)增長的影響，主回歸模型如下：

logYijpt=β0+β1×DFDIpt+β2×DFDIpt×FinVulnj+Xijpt+θj+δp+αi+εijpt

(1)

其中，Yijpt代表被解釋變量，即區(qū)縣p行業(yè)j中的企業(yè)i在第t年的績效變量(總資產(chǎn)增長率和固定資產(chǎn)增長率)。DFDIpt為區(qū)縣p第t年時的數(shù)字普惠金融指數(shù)，F(xiàn)inVulnj代表行業(yè)j的外部融資依賴度。β2是本文核心關(guān)注的系數(shù)，若該系數(shù)顯著為正，則說明相較于行業(yè)外部融資依賴度低的企業(yè)，行業(yè)外部融資依賴度高的企業(yè)資產(chǎn)增長受到數(shù)字金融發(fā)展的正向影響大。Xijpt是一組可觀察到的隨時間變化的企業(yè)特征變量，包括利用滯后一年的總資產(chǎn)對數(shù)值所衡量的企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡以及滯后的利潤和杠桿率。εijpt為隨機(jī)擾動項(xiàng)。為控制同一區(qū)縣內(nèi)企業(yè)績效的相關(guān)性，本文將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類至區(qū)縣層面。

本文加入行業(yè)固定效應(yīng)θj來控制不同行業(yè)之間不依賴于企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的企業(yè)績效的系統(tǒng)差異。θj包含了影響中國企業(yè)增長的各種決定性因素，以及能對行業(yè)中的所有企業(yè)產(chǎn)生影響的行業(yè)特定需求或成本沖擊。同時，它還包含了各行業(yè)金融脆弱性對企業(yè)資產(chǎn)增長影響的水平效應(yīng)。

本文使用區(qū)縣的固定效應(yīng)δp來代表同一區(qū)縣的所有企業(yè)資產(chǎn)增長的固定特征。這一固定效應(yīng)控制了所有能夠影響企業(yè)績效的不隨時間變化的或者在短期內(nèi)基本不變的區(qū)縣特征，包括地方地理位置、商業(yè)文化、財稅制度、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平和人才計(jì)劃等。

本文還在回歸模型中加入了企業(yè)固定效應(yīng)αi，它控制了所有的企業(yè)特征，這些企業(yè)特征包括企業(yè)的生產(chǎn)力、管理能力、人力資本構(gòu)成及國外分銷網(wǎng)絡(luò)的可得性等，這些企業(yè)特征會在樣本期間內(nèi)對企業(yè)績效產(chǎn)生不隨時間變化的影響。此外，由于αi包含了企業(yè)的所有權(quán)類型，因此，它還控制了不同所有權(quán)企業(yè)之間績效的平均差距。

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

本文采用計(jì)量模型檢驗(yàn)了數(shù)字金融對企業(yè)資產(chǎn)增長的影響。表3的第(1)列、第(2)列分別是企業(yè)的總資產(chǎn)增長率、固定資產(chǎn)增長率對當(dāng)?shù)氐臄?shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的OLS回歸結(jié)果，控制變量包括企業(yè)和年份的固定效應(yīng)?；貧w結(jié)果表明，企業(yè)的總資產(chǎn)增長率與當(dāng)?shù)財?shù)字普惠金融發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系，而固定資產(chǎn)增長率的系數(shù)并不顯著。OLS回歸可能存在遺漏變量的內(nèi)生性問題，這種簡單的正相關(guān)關(guān)系可能是由其他宏觀經(jīng)濟(jì)因素導(dǎo)致的。第(3)列、第(4)列通過引入數(shù)字普惠金融指數(shù)與外部融資依賴度的交乘項(xiàng)來研究數(shù)字金融發(fā)展與企業(yè)資產(chǎn)增長之間的因果關(guān)系。

表3 基準(zhǔn)回歸：數(shù)字金融與企業(yè)資產(chǎn)增長

續(xù)表

表3第(3)列為企業(yè)總資產(chǎn)增長率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。數(shù)字普惠金融指數(shù)和行業(yè)外部融資依賴度交互項(xiàng)的系數(shù)為正，并且在1%的水平上顯著。這說明數(shù)字金融發(fā)展對外部融資依賴度更高的企業(yè)產(chǎn)生了更大的正面影響。在樣本中，外部融資依賴度在75分位數(shù)的行業(yè)是鋼鐵業(yè)，排在25分位數(shù)的行業(yè)是服裝業(yè)。數(shù)字普惠金融指數(shù)的75分位數(shù)為133.35，數(shù)字普惠金融指數(shù)的25分位數(shù)為70.31。根據(jù)回歸結(jié)果，我們可以預(yù)測，當(dāng)數(shù)字普惠金融指數(shù)從25分位數(shù)上升到75分位數(shù)時，鋼鐵業(yè)每年的總資產(chǎn)增長率應(yīng)該比服裝業(yè)多增長0.56%，而樣本中企業(yè)每年的實(shí)際平均總資產(chǎn)增長率為25.9%，這說明數(shù)字金融對企業(yè)增長的影響在經(jīng)濟(jì)上也是顯著的。第(4)列給出了數(shù)字金融對企業(yè)固定資產(chǎn)增長率影響的估計(jì)結(jié)果?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融的發(fā)展對行業(yè)外部融資依賴度高的企業(yè)固定資產(chǎn)增長率有更加正面的影響。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果主要反映的是數(shù)字金融發(fā)展的影響，而不是其他與數(shù)字金融發(fā)展正相關(guān)的社會經(jīng)濟(jì)特征的影響，本文在基準(zhǔn)回歸方程中額外控制了一系列其他可能的社會經(jīng)濟(jì)干擾因素。

首先，基準(zhǔn)回歸的結(jié)果可能由于未考慮地方傳統(tǒng)金融發(fā)展的影響而產(chǎn)生偏差。依賴手機(jī)和智能手機(jī)終端的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)通常是在具有發(fā)達(dá)傳統(tǒng)金融系統(tǒng)的地區(qū)最早引入的。傳統(tǒng)金融發(fā)展水平更高的地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展水平也可能更高，上述觀察的數(shù)字普惠金融指數(shù)和外部融資依賴度的交互影響可能反映的是傳統(tǒng)金融和外部融資依賴度的交互影響。為了排除這種可能性，本文在回歸方程中加入了傳統(tǒng)金融發(fā)展指數(shù)與外部融資依賴度的交乘項(xiàng)。其中，傳統(tǒng)金融發(fā)展指數(shù)是用地區(qū)金融體系中的流動負(fù)債除以地區(qū)生產(chǎn)總值計(jì)算得到的。表4的第(1)列、第(5)列報告了相應(yīng)的回歸結(jié)果。在控制了地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平后，交互項(xiàng)系數(shù)依然在1%的水平上顯著，且與基準(zhǔn)回歸中的系數(shù)差異不大。這說明主回歸中數(shù)字金融發(fā)展對行業(yè)的不同影響并不是由傳統(tǒng)金融的發(fā)展導(dǎo)致的。

表4 考慮干擾因素對基準(zhǔn)回歸的影響

同樣，本文的研究結(jié)果可能會受到手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)普及數(shù)的影響。數(shù)字金融快速發(fā)展的背后往往伴隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展。如果數(shù)字金融發(fā)展與信息技術(shù)的發(fā)展高度相關(guān)，那么基準(zhǔn)回歸中數(shù)字普惠金融指數(shù)與外部融資依賴度的交乘可能只是外部融資依賴度與信息技術(shù)可得性交互的代理變量。為了檢驗(yàn)這種可能性，本文控制了外部融資依賴度和地區(qū)信息技術(shù)發(fā)展(地區(qū)每萬人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量和手機(jī)用戶數(shù)量)之間的交互項(xiàng)。表4中第(2)列、第(6)列的回歸結(jié)果證實(shí)，基準(zhǔn)回歸中數(shù)字金融對企業(yè)資產(chǎn)增長率的影響并不是由信息技術(shù)發(fā)展驅(qū)動的，并且回歸系數(shù)與基準(zhǔn)回歸中的系數(shù)差異不大。

另外，城市的金融發(fā)展通常與其法律產(chǎn)權(quán)制度特征有關(guān)。城市的產(chǎn)權(quán)保護(hù)越完善，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的金融發(fā)展水平也更高。本文在基準(zhǔn)回歸中觀察到的數(shù)字金融對不同行業(yè)的異質(zhì)性影響也可能是由省份間產(chǎn)權(quán)制度的差異所引起的。為了排除這種可能性，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上又控制了法律指數(shù)與外部融資依賴度的交互項(xiàng)。表4中第(3)列、第(7)列的回歸結(jié)果顯示，加入額外制度變量的控制后，基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果依然存在。

表4中第(4)列、第(8)列的結(jié)果則證實(shí)了基準(zhǔn)回歸中的行業(yè)差異效應(yīng)與政府支出無關(guān)?？紤]到政府支出可能同時影響數(shù)字金融的發(fā)展以及企業(yè)績效，因此，本文在基準(zhǔn)回歸中又控制了財政支出和外部融資依賴度之間的交互項(xiàng)?；貧w結(jié)果與表3中的基準(zhǔn)回歸結(jié)果大致相同，且仍在1%的水平上顯著。

其次，本文的結(jié)果也可能受到數(shù)字金融和其他行業(yè)特征相互作用的影響。因此，本文在基準(zhǔn)回歸方程的基礎(chǔ)上分別加入了數(shù)字普惠金融指數(shù)與行業(yè)實(shí)體資本密集度、人力資本密集度及人均資本占有率的交互項(xiàng)?；貧w結(jié)果如表5所示，從中可以看出，數(shù)字金融對企業(yè)增長的行業(yè)差異效應(yīng)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果幾乎一致，且仍在1%的水平上顯著。

表5 控制行業(yè)層面的干擾因素

最后，本文將基準(zhǔn)回歸中的數(shù)字普惠金融指數(shù)替換為三個一級維度指標(biāo)，考察數(shù)字金融的不同維度對企業(yè)資產(chǎn)增長率的影響(見表6)?；貧w結(jié)果表明，在外部融資依賴度較高的行業(yè)中，數(shù)字金融的所有維度，包括覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持均對企業(yè)的資產(chǎn)增長具有顯著的促進(jìn)作用。

表6 數(shù)字金融一級維度對企業(yè)資產(chǎn)增長的作用

(二)機(jī)制分析

這一部分討論了數(shù)字金融影響企業(yè)資產(chǎn)增長的渠道。我們認(rèn)為，數(shù)字金融影響企業(yè)增長的第一個可能的渠道是：數(shù)字金融的發(fā)展可以通過降低企業(yè)的外部融資成本來促進(jìn)企業(yè)增長。具體來說，企業(yè)的融資渠道可分為內(nèi)部融資和外部融資，而由于交易成本的存在，外部融資的成本往往高于內(nèi)部融資成本，因此，外部融資是企業(yè)的邊際選擇。數(shù)字金融的發(fā)展為企業(yè)提供了更多的融資渠道，同時在一定程度上緩解了企業(yè)融資時的信息不對稱問題，從而降低了企業(yè)的外部融資成本。

表7報告了數(shù)字金融對企業(yè)負(fù)債增長率的影響?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融對企業(yè)的負(fù)債增長率有顯著正向作用。無論對總負(fù)債增長率還是流動負(fù)債增長率進(jìn)行回歸，數(shù)字普惠金融指數(shù)與外部融資依賴度的交互項(xiàng)系數(shù)都為正，且在1%的水平上顯著。這意味著，數(shù)字金融的發(fā)展使得行業(yè)融資依賴度更高的企業(yè)獲得了更多的負(fù)債，進(jìn)而使得行業(yè)融資依賴度更高的企業(yè)更容易擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模。

表7 數(shù)字金融對企業(yè)負(fù)債的影響

續(xù)表

數(shù)字金融對企業(yè)增長的影響還可能存在第二個渠道，即數(shù)字金融的發(fā)展可以通過降低企業(yè)的外部融資依賴度來促進(jìn)企業(yè)資產(chǎn)增長。具體地，數(shù)字金融的發(fā)展提高了金融市場的可及性和日常交易的便利性，促進(jìn)了企業(yè)銷售收入的增長，進(jìn)而增加了企業(yè)內(nèi)部資本，降低了企業(yè)的外部融資依賴度。為了驗(yàn)證這一假說，本文使用企業(yè)的營業(yè)收入增長率和利潤增長率對數(shù)字普惠金融指數(shù)與外部融資依賴度的交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸。表8報告了相應(yīng)的回歸結(jié)果。交乘項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著。結(jié)果表明，外部融資依賴度越高，數(shù)字金融對企業(yè)銷售收入增長率的促進(jìn)作用就越強(qiáng)。

表8 數(shù)字金融對企業(yè)增長影響的機(jī)制分析

(三)異質(zhì)性分析

我們根據(jù)所有權(quán)類型對企業(yè)進(jìn)行分組，觀察數(shù)字金融對企業(yè)增長的影響是否存在企業(yè)類型異質(zhì)性。具體地，將樣本企業(yè)分為民營企業(yè)和非民營企業(yè)(包括國有企業(yè)和外資企業(yè))。本文預(yù)期國有企業(yè)和外資企業(yè)的資產(chǎn)增長不會受到數(shù)字金融發(fā)展的顯著影響。對于國有企業(yè)來說，其通常受益于軟預(yù)算約束，因此不會遭受融資約束(Bai et al.，2006)。至于外資企業(yè)，其所受的融資約束也比其他類型的企業(yè)要少，因?yàn)樗鼈兛梢詮哪腹精@得資金支持(Poncet et al.，2010；Manova et al.，2011)。相比之下，民營企業(yè)的增長將受到數(shù)字金融發(fā)展的顯著影響，因?yàn)橹袊拿駹I企業(yè)實(shí)際上面臨著高度的融資約束(Poncet et al.，2010；Ding et al.，2013)。

具體來說，由于國有銀行傾向于對國有企業(yè)實(shí)行更優(yōu)惠的信貸政策，因此，本文預(yù)期，相對于民營企業(yè)，國有企業(yè)所受的融資約束更少。外資企業(yè)在融資方面不太受限制，因?yàn)樗鼈兛梢赃M(jìn)入國外資本市場進(jìn)行融資，并且由于擁有母公司的信譽(yù)保證，國內(nèi)的銀行也更愿意向它們發(fā)放貸款。而民營企業(yè)作為中國經(jīng)濟(jì)中最大的群體，常常在銀行外部融資方面受到歧視。

表9的第(1)列、第(2)列的結(jié)果說明了數(shù)字金融發(fā)展對不同類型企業(yè)資產(chǎn)增長率的異質(zhì)性影響。在回歸模型中，本文加入了數(shù)字普惠金融指數(shù)、外部融資依賴度與非民營企業(yè)虛擬變量的三交乘項(xiàng)，同時將所有控制變量都與非民營企業(yè)的虛擬變量進(jìn)行了交乘?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)與外部融資依賴度的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，而三交乘項(xiàng)的系數(shù)都為負(fù)，且固定資產(chǎn)增長率的系數(shù)在5%的水平上顯著，這表明非民營企業(yè)受到數(shù)字金融發(fā)展的影響顯著低于民營企業(yè)，與本文的預(yù)期相符。

表9 企業(yè)類型的異質(zhì)性分析

然而，企業(yè)的出口行為也可能通過影響企業(yè)的財務(wù)健康間接地影響企業(yè)生產(chǎn)率。具體來說，研究者們發(fā)現(xiàn)，出口企業(yè)的財務(wù)狀況通常比非出口企業(yè)更健康。這是可以解釋的，因?yàn)槌隹谄髽I(yè)可以同時進(jìn)入國內(nèi)和國際金融市場，這使得它們能夠多樣化融資來源并分散相關(guān)風(fēng)險。此外，由于出口企業(yè)的績效同時依賴于國外的市場需求，因此它們受到國內(nèi)經(jīng)濟(jì)周期的影響較低，同時受到由國內(nèi)緊縮貨幣政策或經(jīng)濟(jì)衰退所導(dǎo)致的融資約束也較少?；谝陨显?，相較于非出口企業(yè)，出口企業(yè)擁有更穩(wěn)定的現(xiàn)金流，從而受到的流動性約束也更低。因此，本文預(yù)期出口企業(yè)受到數(shù)字金融的影響要小一些。

表9的第(3)列、第(4)列報告了數(shù)字金融發(fā)展對出口企業(yè)資產(chǎn)增長率的影響。本文在回歸模型中加入了出口企業(yè)虛擬變量的三交乘項(xiàng)，并將所有控制變量都與是否為出口企業(yè)的虛擬變量進(jìn)行了交乘?；貧w結(jié)果表明，出口企業(yè)受數(shù)字金融發(fā)展的影響確實(shí)較小。

表9的第(5)列、第(6)列則報告了數(shù)字金融發(fā)展對老企業(yè)資產(chǎn)增長率的影響。本文在回歸模型中加入了老企業(yè)虛擬變量的三交乘項(xiàng)，并將所有控制變量都與是否為老企業(yè)的虛擬變量進(jìn)行了交乘。研究結(jié)果表明，數(shù)字金融對企業(yè)資產(chǎn)增長的影響不存在企業(yè)年齡方面的異質(zhì)性。

六、結(jié)論

本文通過檢驗(yàn)一個特定的渠道，研究數(shù)字金融發(fā)展是否促進(jìn)了企業(yè)的成長，即數(shù)字金融發(fā)展通過降低企業(yè)外部融資成本或降低企業(yè)外部融資依賴度，從而促進(jìn)了企業(yè)成長。通過對中國工業(yè)企業(yè)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于數(shù)字金融的發(fā)展，所處行業(yè)擁有更高外部融資依賴度的企業(yè)會比其他企業(yè)經(jīng)歷更快速的資產(chǎn)增長，且民營企業(yè)和非出口企業(yè)的企業(yè)資產(chǎn)增長效應(yīng)更為顯著。因此，應(yīng)當(dāng)支持?jǐn)?shù)字金融系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展，以確保更多的資金流向那些資產(chǎn)增長高度依賴外部資金供應(yīng)的企業(yè)，進(jìn)而使這些企業(yè)能將資金更多地投入可以提高生產(chǎn)力的項(xiàng)目中，促進(jìn)社會的長期經(jīng)濟(jì)增長。

最后，本文針對如何推動數(shù)字金融的發(fā)展提出以下幾點(diǎn)政策建議。第一，繼續(xù)加強(qiáng)數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷開發(fā)符合社會需求的新型數(shù)字金融產(chǎn)品及服務(wù)，提高社會直接融資比例。第二，加強(qiáng)社會征信建設(shè)，建立系統(tǒng)全面的企業(yè)及個人數(shù)字化征信平臺，進(jìn)一步降低金融服務(wù)中的交易成本。第三，加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享建設(shè)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及統(tǒng)計(jì)口徑，鼓勵利益相關(guān)企業(yè)積極合作建立數(shù)據(jù)共享池。第四，加強(qiáng)對數(shù)字金融的監(jiān)管，完善數(shù)字金融交易安全、數(shù)據(jù)安全及隱私保護(hù)方面的法律法規(guī)，同時對數(shù)字金融準(zhǔn)入門檻及運(yùn)營過程進(jìn)行審慎監(jiān)管。第五，加強(qiáng)數(shù)字金融人才培養(yǎng)，鼓勵數(shù)字金融的基礎(chǔ)研究及技術(shù)創(chuàng)新。