實(shí)體企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能

章永奎 宋寅寅 翁健英 杜興強(qiáng)

【摘要】當(dāng)前， 我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出“脫實(shí)向虛”的金融化傾向， 實(shí)體企業(yè)金融化將對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生何種影響， 這是本文的研究主題?；?012 ～ 2021年我國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)， 研究發(fā)現(xiàn)： 實(shí)體企業(yè)金融化會(huì)顯著抑制數(shù)字技術(shù)賦能； 在調(diào)節(jié)效應(yīng)方面， 現(xiàn)金持有弱化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)向關(guān)系， 融資約束強(qiáng)化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)向關(guān)系。本文豐富了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的相關(guān)文獻(xiàn)， 改善了數(shù)字技術(shù)賦能的量化方法， 也為我國(guó)數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)、 助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一定的政策啟示。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字技術(shù)；賦能；企業(yè)金融化；文本分析；現(xiàn)金持有；融資約束

【中圖分類號(hào)】F276? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2023）11-0031-8

一、 引言

在新經(jīng)濟(jì)時(shí)代， 以人工智能、 區(qū)塊鏈、 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)為首的數(shù)字技術(shù)正在轉(zhuǎn)變生產(chǎn)和生活方式， 從而賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)， 實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)， 2015 ～ 2021年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占整體經(jīng)濟(jì)的比重從27.5%增長(zhǎng)至39.80%， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模總量從18.6萬(wàn)億元提升至45.5萬(wàn)億元， 增長(zhǎng)約1.45倍， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯然已經(jīng)成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力①。

數(shù)字技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響， 已逐漸成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要源泉。全球數(shù)字化發(fā)展勢(shì)不可擋， 數(shù)字技術(shù)賦能的概念逐漸風(fēng)靡。Follett（1923）最早提出賦能（Empowerment）的概念。伴隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展， “賦能”概念逐漸延伸至“數(shù)字技術(shù)賦能”。M?kinen（2006）首次對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的含義進(jìn)行總結(jié)， 認(rèn)為數(shù)字技術(shù)賦能是指被賦能者通過(guò)數(shù)字技術(shù)獲得技術(shù)能力， 并獲得更加自由、 獨(dú)立和自主的發(fā)展與交流空間， 以幫助個(gè)體接觸更加廣泛的信息， 實(shí)現(xiàn)個(gè)體認(rèn)知的提升和事業(yè)的發(fā)展。余江等（2017）認(rèn)為， 數(shù)字技術(shù)通過(guò)將各項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)與技術(shù)融合， 覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)， 在提升企業(yè)各部門之間的協(xié)同能力、 促進(jìn)生產(chǎn)效率提升和技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而加快組織目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)等方面發(fā)揮重要作用， 此過(guò)程即為數(shù)字技術(shù)賦能。陳曉紅（2018）提出， 數(shù)字技術(shù)賦能是指隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步， 數(shù)字技術(shù)成為重要經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)源， 其有效嵌入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中， 推動(dòng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新、 管理創(chuàng)新和應(yīng)用創(chuàng)新。田秀娟和李睿（2022）則提出， 所謂數(shù)字技術(shù)賦能即數(shù)字技術(shù)與實(shí)體部門融合共建， 實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型發(fā)展， 創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能。

根據(jù)金融發(fā)展適度性理論， 金融業(yè)的發(fā)展具有最優(yōu)規(guī)模， 最優(yōu)的金融發(fā)展程度應(yīng)該是伴隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷變化的， 金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)不能夠被忽視（林毅夫和李永軍，2001）。然而， 囿于實(shí)體經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目投資周期長(zhǎng)、 收益低的局限， 同時(shí)在國(guó)際局勢(shì)動(dòng)蕩的影響下， 當(dāng)前我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)疲軟與金融行業(yè)膨脹的并行日益加劇， 經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)“脫實(shí)向虛”傾向， 微觀層面企業(yè)表現(xiàn)出明顯的金融化。Baran和Sweezy（1996）最早提出經(jīng)濟(jì)金融化的概念， 他們通過(guò)研究壟斷資本主義時(shí)期的經(jīng)濟(jì)行為， 發(fā)現(xiàn)在生產(chǎn)活動(dòng)的中后期出現(xiàn)了無(wú)法再進(jìn)入資本循環(huán)的剩余資本， 并且呈現(xiàn)出“剩余資本上升規(guī)律”， 這些無(wú)法進(jìn)入循環(huán)的資本通過(guò)投入金融部門進(jìn)行消耗， 造成了金融投機(jī)活動(dòng)增加及金融化的現(xiàn)象。企業(yè)微觀層面的金融化主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面： 一是企業(yè)金融資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的比重提升（王紅建等，2017；史學(xué)智和陽(yáng)鎮(zhèn)，2021）， 二是企業(yè)源于金融部門的利潤(rùn)比重提升（Krippner，2005；Orhangazi，2008；戴賾等，2018）。

在經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”的背景下， 金融化如何影響數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體企業(yè)的發(fā)展是本文研究的主要問(wèn)題。同時(shí)， 本文也檢驗(yàn)了現(xiàn)金持有及融資約束在金融化影響數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)： 實(shí)體企業(yè)金融化會(huì)顯著抑制數(shù)字技術(shù)賦能； 現(xiàn)金持有弱化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能之間的負(fù)向關(guān)系， 融資約束強(qiáng)化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能之間的負(fù)向關(guān)系； 在異質(zhì)性方面， 規(guī)模較小、 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為非國(guó)有、 處于高新技術(shù)行業(yè)的企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的抑制作用更明顯。

本文可能的貢獻(xiàn)是： 第一， 前期文獻(xiàn)中， 學(xué)者多關(guān)注企業(yè)金融化對(duì)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的“擠出效應(yīng)”或“蓄水池效應(yīng)”， 鮮有文獻(xiàn)關(guān)注企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字化的影響。個(gè)別文章關(guān)注到企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（任曉怡等，2022）或數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（黎偉等，2021）的影響， 但尚無(wú)文章探討企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的關(guān)系。實(shí)際上， 數(shù)字技術(shù)賦能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型或數(shù)字技術(shù)應(yīng)用兩個(gè)概念并不一致， 數(shù)字技術(shù)賦能強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)在給企業(yè)帶來(lái)結(jié)構(gòu)重塑的基礎(chǔ)上所實(shí)現(xiàn)的賦能問(wèn)題， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代轉(zhuǎn)型的適應(yīng)過(guò)程， 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用則只強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用， 實(shí)則為有無(wú)數(shù)字技術(shù)的問(wèn)題。因此， 相對(duì)于其他兩個(gè)概念， 數(shù)字技術(shù)賦能在刻畫數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)的影響方面更加深刻和廣泛。基于此， 本文嘗試探討企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能之間的關(guān)系。第二， 目前有關(guān)數(shù)字技術(shù)賦能的文獻(xiàn)多以案例分析和理論研究為主， 尚無(wú)人對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能進(jìn)行量化， 本文借鑒已有文獻(xiàn)（吳非等，2021）， 利用文本分析方法對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能進(jìn)行量化， 這在一定程度上有利于拓展有關(guān)數(shù)字技術(shù)賦能的實(shí)證研究。

二、 文獻(xiàn)綜述

（一）企業(yè)金融化的經(jīng)濟(jì)后果

前期文獻(xiàn)基于不同國(guó)家、 不同時(shí)期的樣本對(duì)企業(yè)金融化的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了大量研究。大部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)金融化將對(duì)企業(yè)實(shí)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”； 但也有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)金融化能夠起到積極作用， 還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)金融化帶來(lái)的影響是復(fù)雜的、 非線性的。

大部分學(xué)者認(rèn)為， 企業(yè)金融化會(huì)對(duì)企業(yè)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)消極影響。Orhangazi（2008）和Demir（2011）發(fā)現(xiàn)， 管理層在投資時(shí)偏好配置金融資產(chǎn)， 這會(huì)使企業(yè)的實(shí)體投資被擠出， 造成企業(yè)實(shí)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展資源的短缺， 即所謂的“擠出效應(yīng)”。在國(guó)內(nèi)研究方面， 學(xué)者在對(duì)A股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)， 我國(guó)企業(yè)金融化也存在顯著的“擠出效應(yīng)”。比如， 企業(yè)過(guò)度持有或投資金融資產(chǎn)將導(dǎo)致參與實(shí)體產(chǎn)業(yè)循環(huán)的資金不足、 企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)受阻（戴賾等，2018）、 全要素生產(chǎn)率降低（盛明泉等，2018）、 資金在實(shí)體產(chǎn)業(yè)之外積累（張成思和張步曇，2016）， 以及加大房地產(chǎn)行業(yè)泡沫（杜勇等，2017）等。另外， 劉冬冬（2022）對(duì)我國(guó)制造業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)， 實(shí)體企業(yè)金融化的“擠出效應(yīng)”超過(guò)了“蓄水池效應(yīng)”， 不利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

然而， 部分研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)持有金融資產(chǎn)有利于其發(fā)展， 如促進(jìn)資源的跨期流動(dòng)（Tornell等，1990）、 降低企業(yè)流動(dòng)性危機(jī)帶來(lái)的不利影響（Demir，2011）、 發(fā)揮金融資產(chǎn)的“蓄水池效應(yīng)”（Theurillat等，2010）、 提高企業(yè)融資能力（杜勇等，2017）、 降低融資成本（張明和羅靈，2017）。

此外， 也有學(xué)者提出， 金融化帶來(lái)的影響并不是線性的。如宋軍和陸旸（2015）發(fā)現(xiàn)， 業(yè)績(jī)表現(xiàn)良好的企業(yè)金融化能夠表現(xiàn)出一定的“蓄水池效應(yīng)”， 而業(yè)績(jī)表現(xiàn)不佳的企業(yè)金融化則表現(xiàn)為對(duì)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的“擠出效應(yīng)”。王紅建等（2017）發(fā)現(xiàn)， 當(dāng)金融化程度達(dá)到23%時(shí)， “擠出效應(yīng)”被“蓄水池效應(yīng)”所取代， 企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新研發(fā)的抑制作用變?yōu)榇龠M(jìn)作用。陳洋林等（2023）發(fā)現(xiàn)， 實(shí)體企業(yè)金融化與其創(chuàng)新投入之間存在倒U型關(guān)系。胡海峰等（2020）也發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)金融化與生產(chǎn)效率之間存在倒U型關(guān)系。

（二）數(shù)字技術(shù)賦能的影響因素

對(duì)于數(shù)字技術(shù)賦能影響因素的研究， 相關(guān)文獻(xiàn)相對(duì)較少， 前期文獻(xiàn)主要從資源投入、 動(dòng)態(tài)能力兩個(gè)方面分析影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能的關(guān)鍵因素。

在資源投入方面， 根據(jù)數(shù)字創(chuàng)新理論， 企業(yè)的數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程是漫長(zhǎng)、 艱難的， 需要持續(xù)、 穩(wěn)定的資源投入以保障企業(yè)順利完成數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程， 具體投入包括資金支持和人力資源兩大部分。在資金支持方面， 金珺等（2020）通過(guò)對(duì)萬(wàn)事利集團(tuán)、 娃哈哈集團(tuán)的案例分析提出， 數(shù)字技術(shù)賦能需要企業(yè)投入大量資源完成技術(shù)維度和組織維度的轉(zhuǎn)變， 支持企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)技術(shù)能力的提升與信息系統(tǒng)的建設(shè)。在人力資源方面， 李進(jìn)生和李茹月（2021）認(rèn)為， 在企業(yè)順應(yīng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展的過(guò)程中需要具備先進(jìn)的觀念和擁有專業(yè)知識(shí)的高素質(zhì)人才。Charlwood等（2016）認(rèn)為， 面對(duì)數(shù)字技術(shù)的挑戰(zhàn)， 企業(yè)需要在人力資源方面做出努力和貢獻(xiàn)， 否則將會(huì)因?qū)I(yè)技術(shù)人員、 高級(jí)管理人員配置不齊而影響數(shù)字技術(shù)賦能的過(guò)程。

在動(dòng)態(tài)能力方面， 部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力會(huì)對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生一定影響。企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的概念來(lái)自資源基礎(chǔ)理論， 是指企業(yè)在快速變化的外部環(huán)境中捕捉機(jī)會(huì)、 調(diào)整自身、 創(chuàng)新產(chǎn)品的能力。Karimi和Walter（2015）發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)動(dòng)態(tài)能力能夠提升核心產(chǎn)品數(shù)量、 增強(qiáng)核心產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力， 幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)數(shù)字技術(shù)所帶來(lái)的顛覆過(guò)程。Mishra等（2019）發(fā)現(xiàn)， 動(dòng)態(tài)能力能夠幫助企業(yè)完成數(shù)字技術(shù)與企業(yè)資源的整合過(guò)程， 促進(jìn)企業(yè)快速適應(yīng)數(shù)字化環(huán)境變化， 完成數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程。焦豪等（2021）通過(guò)京東集團(tuán)的案例分析， 提出動(dòng)態(tài)能力能夠激發(fā)數(shù)據(jù)效應(yīng)， 推動(dòng)數(shù)字技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用和轉(zhuǎn)化。赫連志?。?023）研究發(fā)現(xiàn)， 動(dòng)態(tài)能力能夠提高企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的理解能力和利用效率， 激發(fā)員工創(chuàng)新行為， 從而提升數(shù)字技術(shù)賦能水平。馬鴻佳和王亞婧（2023）認(rèn)為， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的動(dòng)態(tài)能力是數(shù)字動(dòng)態(tài)能力， 包括數(shù)字感知能力、 數(shù)字利用能力和數(shù)字重構(gòu)能力， 并通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型證明了數(shù)字動(dòng)態(tài)能力在數(shù)字資源與企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能中發(fā)揮中介效應(yīng)。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理可以發(fā)現(xiàn)， 前期文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)金融化經(jīng)濟(jì)后果的探討主要集中在對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和創(chuàng)新的影響上， 鮮有文章研究企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的影響。此外， 現(xiàn)有數(shù)字技術(shù)賦能的研究主要集中于案例和理論領(lǐng)域， 暫無(wú)相關(guān)量化方法?；诖耍?本文在借鑒前期文獻(xiàn)（吳非等， 2021）的基礎(chǔ)上提出數(shù)字技術(shù)賦能的量化方法， 并通過(guò)我國(guó)上市公司經(jīng)驗(yàn)證據(jù)探討企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的影響。

三、 研究假設(shè)

（一）實(shí)體企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的影響

已有研究認(rèn)為， 金融化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有“蓄水池效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”兩種直接影響， 兩種效應(yīng)同時(shí)存在、 相互抗衡， 在不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和企業(yè)形態(tài)下表現(xiàn)出不同的動(dòng)態(tài)平衡。數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)際上是企業(yè)在數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展的環(huán)境下， 運(yùn)用數(shù)字技術(shù)重塑企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)流程的過(guò)程， 是數(shù)字時(shí)代實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力， 同樣屬于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的范疇。因此， 本文也從以上兩種效應(yīng)展開(kāi)， 探討企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的影響。

“蓄水池效應(yīng)”認(rèn)為： 第一， 企業(yè)通過(guò)持有金融資產(chǎn)形成資金儲(chǔ)備、 獲取投資收益， 進(jìn)而為數(shù)字技術(shù)賦能提供良好的財(cái)務(wù)基礎(chǔ)。具體來(lái)說(shuō)， 金融資產(chǎn)由于具有較強(qiáng)的可變現(xiàn)性常被認(rèn)為是廣義領(lǐng)域的企業(yè)資金儲(chǔ)備， 實(shí)體企業(yè)可以通過(guò)配置金融資產(chǎn)獲得資金儲(chǔ)備來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)不確定性的沖擊， 從而減少環(huán)境變化帶來(lái)的不利影響， 為企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能活動(dòng)提供儲(chǔ)備資金（Theurillat等，2010）。同時(shí)， 實(shí)體企業(yè)也有機(jī)會(huì)通過(guò)持有金融資產(chǎn)獲得投資收益， 提高資金的利用效率（Duchin等，2017）， 從而為數(shù)字技術(shù)賦能提供寬松的資金環(huán)境。第二， 企業(yè)能夠通過(guò)持有金融資產(chǎn)對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)， 實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的套期保值， 防止由于原材料價(jià)格變動(dòng)而對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)造成沖擊， 保持企業(yè)經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性， 從而提高企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能要求的能力。

“擠出效應(yīng)”認(rèn)為， 在企業(yè)內(nèi)部可利用資源有限且資源大量投入金融部門的前提下， 必然會(huì)造成投資實(shí)體產(chǎn)業(yè)的資源被擠出?！皵D出效應(yīng)”強(qiáng)調(diào)的是企業(yè)在資源分配過(guò)程中過(guò)分偏斜于金融部門， 產(chǎn)業(yè)空心化現(xiàn)象日益明顯， 從而不利于數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體產(chǎn)業(yè)。從“擠出效應(yīng)”的具體影響來(lái)看， 金融化會(huì)造成企業(yè)的生產(chǎn)效率和資源利用率下降（盛明泉等，2018）， 不利于實(shí)體產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)率的提升（雷新途等，2020）， 同時(shí)還可能造成企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)大量受到金融部門市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響， 從而提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)合當(dāng)前我國(guó)的金融化現(xiàn)實(shí)情況與國(guó)內(nèi)學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)研究， 本文認(rèn)為， 我國(guó)企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的“擠出效應(yīng)”大于“蓄水池效應(yīng)”， 消極影響更為明顯。當(dāng)前我國(guó)金融行業(yè)利潤(rùn)高于實(shí)體行業(yè)， 經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”趨勢(shì)明顯， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)疲軟在微觀層面的表現(xiàn)是企業(yè)金融化程度不斷提升。根據(jù)金融發(fā)展適宜性理論， 金融部門的過(guò)度繁榮導(dǎo)致其積聚了大量本該參與實(shí)體產(chǎn)業(yè)循環(huán)的資金， 造成我國(guó)實(shí)體產(chǎn)業(yè)逐漸“空心化”， 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高、 投入較大的數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程擠出更為明顯， 并因此對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體產(chǎn)業(yè)帶來(lái)不利影響。此外， 從國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)企業(yè)金融化研究的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)來(lái)看， 有學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)配置金融資產(chǎn)是投機(jī)行為， 而非“蓄水池效應(yīng)”中表述的資金儲(chǔ)備行為（楊箏等，2017；史學(xué)智和陽(yáng)鎮(zhèn)，2021）。并且， 在我國(guó)金融投資超額回報(bào)率高的背景下， 金融化對(duì)我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新的“擠出效應(yīng)”明顯， 企業(yè)投資金融產(chǎn)品的套利動(dòng)機(jī)顯著抑制了其技術(shù)創(chuàng)新（王紅建等，2017；杜勇等，2017）。

數(shù)字技術(shù)作為當(dāng)前階段企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力來(lái)源， 需要企業(yè)積極應(yīng)對(duì)、 大力發(fā)展， 但現(xiàn)實(shí)背景和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)都表明， 我國(guó)企業(yè)當(dāng)前配置金融資產(chǎn)普遍是出于投機(jī)考慮， 而非“蓄水池效應(yīng)”提及的資金儲(chǔ)備動(dòng)機(jī)， 企業(yè)金融化會(huì)對(duì)需要企業(yè)資源持續(xù)穩(wěn)定投入的數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生不利影響?；谏鲜龇治?， 本文提出假設(shè)1：

假設(shè)1： 限定其他條件， 實(shí)體企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能負(fù)相關(guān)。

（二）現(xiàn)金持有的調(diào)節(jié)效應(yīng)

企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的“擠出效應(yīng)”是資源有限情況下企業(yè)偏離主業(yè)發(fā)展的表現(xiàn)。舒鑫和于博（2020）通過(guò)內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型對(duì)我國(guó)上市公司進(jìn)行檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)企業(yè)金融化對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“擠出效應(yīng)”是現(xiàn)金流競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)而非產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。因此， 現(xiàn)金資源作為企業(yè)重要的即時(shí)資源， 在企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的影響中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。

一方面， 企業(yè)現(xiàn)金持有水平較低會(huì)導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)者對(duì)資源的利用更加謹(jǐn)慎， 并希望通過(guò)決策快速改善企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況， 緩解流動(dòng)性壓力。在實(shí)業(yè)投資與金融投資收益率差距日益加大和企業(yè)現(xiàn)金持有水平較低的背景下， 相比于不確定性高、 投資周期長(zhǎng)的數(shù)字技術(shù)賦能項(xiàng)目， 管理層會(huì)更加傾向于投資流動(dòng)性更強(qiáng)、 回報(bào)更快的金融資產(chǎn)。另一方面， 充足的現(xiàn)金持有是企業(yè)經(jīng)營(yíng)穩(wěn)妥的表現(xiàn)（王紅建等，2014）， 尤其是在應(yīng)對(duì)像數(shù)字技術(shù)這種新興技術(shù)方面， 若企業(yè)持有充足的現(xiàn)金， 則能顯著增強(qiáng)抵抗新技術(shù)融合失敗風(fēng)險(xiǎn)的能力， 彌補(bǔ)在新技術(shù)落地過(guò)程中的資金缺口。那么， 在企業(yè)將一定資源投入金融部門時(shí)， 盡管可利用的資源被分流， 但仍能基本滿足數(shù)字技術(shù)賦能的資源要求， 對(duì)實(shí)體產(chǎn)業(yè)“擠出效應(yīng)”帶來(lái)的消極影響會(huì)顯著降低。同時(shí)， 若企業(yè)現(xiàn)金持有狀況良好， 則管理者對(duì)企業(yè)的發(fā)展前景會(huì)更加樂(lè)觀， 對(duì)于數(shù)字技術(shù)賦能這種高風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的接受度也會(huì)更高， 在企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策時(shí)會(huì)以更加積極的態(tài)度應(yīng)對(duì)， 以減輕金融化造成的“擠出效應(yīng)”。綜上， 本文提出假設(shè)2：

假設(shè)2： 限定其他條件， 現(xiàn)金持有弱化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)向關(guān)系。

（三）融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)資源基礎(chǔ)理論， 在企業(yè)資源具有明顯約束的情況下， 資源之間呈現(xiàn)明顯的替代效應(yīng)， 由于金融化和數(shù)字技術(shù)賦能對(duì)于企業(yè)的資源都有需求， 故兩者之間表現(xiàn)出“非此即彼”的狀態(tài)。因此， 融資約束對(duì)于金融化造成的“擠出效應(yīng)”存在調(diào)節(jié)作用。一方面， 較強(qiáng)的融資約束會(huì)導(dǎo)致管理層對(duì)于資源的分配以及投資決策更為謹(jǐn)慎， 增加管理層對(duì)于高流動(dòng)性金融產(chǎn)品的偏好， 強(qiáng)化金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的“擠出效應(yīng)”。另一方面， 較強(qiáng)的融資約束也會(huì)導(dǎo)致管理層更加關(guān)注金融市場(chǎng)動(dòng)態(tài)， 使企業(yè)運(yùn)營(yíng)的重點(diǎn)發(fā)生偏離， 將原本對(duì)于實(shí)體產(chǎn)業(yè)的注意力逐步轉(zhuǎn)移至金融部門， 一定程度上忽視了數(shù)字技術(shù)等新興技術(shù)可能對(duì)企業(yè)的幫助， 降低了企業(yè)的外部環(huán)境感知能力， 進(jìn)而強(qiáng)化金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的“擠出效應(yīng)”。綜上， 本文認(rèn)為， 較強(qiáng)的融資約束會(huì)放大企業(yè)金融化帶來(lái)的消極影響， 使得數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程中可獲得的資源進(jìn)一步減少。因此， 提出假設(shè)3：

假設(shè)3： 限定其他條件， 融資約束強(qiáng)化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)向關(guān)系。

四、 研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2012 ～ 2021年A股上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本， 在此基礎(chǔ)上， 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選： （1）剔除內(nèi)生金融化程度較高的金融企業(yè)和房地產(chǎn)企業(yè)； （2）剔除ST和

?ST企業(yè)； （3）剔除當(dāng)期相關(guān)指標(biāo)缺失的上市公司數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)以上篩選， 最終獲得2674家公司的22102個(gè)觀測(cè)值作為研究樣本。此外， 為降低異常值的干擾， 本文對(duì)所有連續(xù)變量在1%與99%分位上進(jìn)行了縮尾處理。在數(shù)據(jù)來(lái)源方面， 數(shù)字技術(shù)賦能的量化指標(biāo)所使用的年報(bào)材料均源于巨潮資訊網(wǎng)、 證券交易所官方網(wǎng)站， 本文使用爬蟲工具下載。其他相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。

（二）變量定義

1. 被解釋變量： 數(shù)字技術(shù)賦能。目前與數(shù)字技術(shù)/數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的衡量指標(biāo)或方法有數(shù)字無(wú)形資產(chǎn)（何帆和劉紅霞，2019；祁懷錦等，2020；張永坤等，2021；任曉怡等，2022）、 數(shù)字化成熟度評(píng)估模型（萬(wàn)方和周西平，2021；金旭君等，2022）及詞典關(guān)鍵詞年報(bào)詞頻（吳非等，2021；羅進(jìn)輝和巫奕龍，2021）三種， 但就筆者掌握的文獻(xiàn)看， 尚未有人對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能進(jìn)行量化?？紤]到數(shù)字技術(shù)賦能的概念與數(shù)字技術(shù)/數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定程度上具有相似性， 并且此類信息會(huì)在年報(bào)中有關(guān)企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、 生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成果、 未來(lái)發(fā)展等部分涉及， 本文參考吳非等（2021）的研究方法， 利用年報(bào)詞頻的辦法對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能進(jìn)行量化。但不同于吳非等（2021）全部依賴人為判斷篩選關(guān)鍵詞， 本文創(chuàng)新性地利用自然語(yǔ)言處理的文本挖掘方法， 使用TF-IDF算法結(jié)合人工篩選實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)技術(shù)賦能特征詞的提取， 主要方法包括基于TF-IDF算法的詞典提取及年報(bào)文本分析兩部分。

（1）基于TF-IDF算法的詞典提取。TF-IDF算法是用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)， 能夠用于對(duì)語(yǔ)料文件關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)分析， 進(jìn)而評(píng)估一個(gè)詞對(duì)語(yǔ)料文件或語(yǔ)料庫(kù)的重要程度。其被廣泛應(yīng)用于關(guān)鍵詞提取的學(xué)術(shù)研究中。TF-IDF值越大， 則表明該詞對(duì)文檔的貢獻(xiàn)越大， 對(duì)于文章也越重要。其具體做法是： 首先， 從學(xué)術(shù)領(lǐng)域和實(shí)務(wù)領(lǐng)域兩個(gè)方面收集有關(guān)數(shù)字技術(shù)賦能的學(xué)術(shù)論文、 重要政策文件、 新聞報(bào)紙文章、 深度研究報(bào)告等， 并利用PDF Miner模塊②將其轉(zhuǎn)化為TXT格式， 通過(guò)自然語(yǔ)言處理工具Jieba中文分詞庫(kù)③對(duì)文本進(jìn)行分詞處理； 其次， 使用TF-IDF算法構(gòu)建文本的詞頻統(tǒng)計(jì)表， 計(jì)算每個(gè)詞語(yǔ)的TF-IDF值； 最后， 將所有詞語(yǔ)的TF-IDF值按照降序排列并通過(guò)進(jìn)一步的人工篩選， 鎖定描述數(shù)字技術(shù)賦能的核心詞典。

本文最終獲得的數(shù)字技術(shù)賦能詞典如表1所示， 該詞典主要包括技術(shù)、 過(guò)程及目標(biāo)三個(gè)維度。具體來(lái)說(shuō)： 技術(shù)維度主要包括七大底層基礎(chǔ)技術(shù)和衍生的相關(guān)迭代進(jìn)階技術(shù)， 其為數(shù)字技術(shù)賦能提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)， 是數(shù)字技術(shù)賦能的前提和必要條件； 過(guò)程維度主要包括生產(chǎn)、 產(chǎn)品、 客戶、 管理、 數(shù)字及創(chuàng)新六個(gè)方面， 主要刻畫了數(shù)字技術(shù)如何影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和銷售管理等， 比如更加精準(zhǔn)地識(shí)別客戶需求、 科學(xué)安排生產(chǎn)、 創(chuàng)新產(chǎn)品研發(fā)、 管理企業(yè)及數(shù)字資產(chǎn)等； 目標(biāo)維度主要包括應(yīng)用和戰(zhàn)略兩個(gè)層面， 應(yīng)用層面強(qiáng)調(diào)企業(yè)通過(guò)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用賦能實(shí)體生產(chǎn)后所實(shí)現(xiàn)的具體目標(biāo)， 如構(gòu)建智能電網(wǎng)、 實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)等， 戰(zhàn)略層面主要描述企業(yè)希望通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能所實(shí)現(xiàn)的戰(zhàn)略目標(biāo)， 如掌握數(shù)字核心技術(shù)、 實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展等。

以上詞典與吳非等（2021）的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)化特征詞譜的重合度為31.25%， 差異主要在于： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)化特征詞譜更加注重技術(shù)層面的刻畫； 而本文的數(shù)字技術(shù)賦能特征詞典不僅包含技術(shù)層面的詞匯， 還包含數(shù)字技術(shù)賦能過(guò)程及戰(zhàn)略目標(biāo)的詞匯， 更加注重?cái)?shù)字技術(shù)賦能的過(guò)程及結(jié)果描述。

（2）年報(bào)文本分析。本文借鑒吳非等（2021）的研究， 運(yùn)用自然語(yǔ)言處理工具Jieba中文分詞庫(kù)進(jìn)行文本處理， 在年報(bào)中對(duì)表1的詞典關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索、 匹配和詞頻統(tǒng)計(jì)。在獲取相關(guān)詞頻后， 考慮到數(shù)據(jù)的右偏特性， 本文借鑒學(xué)者們的普遍做法， 設(shè)置企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能變量： 企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能程度（Digital）=Ln（1+年度報(bào)告匹配詞典總詞頻）。

2. 解釋變量： 企業(yè)金融化。在前期文獻(xiàn)中， 對(duì)企業(yè)金融化的衡量有以下幾種指標(biāo)： 企業(yè)是否參股金融機(jī)構(gòu)啞變量、 金融資產(chǎn)收益占比、 金融資產(chǎn)占比、 金融資產(chǎn)對(duì)金融負(fù)債比率?？紤]到啞變量不能夠準(zhǔn)確衡量企業(yè)金融化程度， 本文采用金融資產(chǎn)占比作為解釋變量， 并以金融資產(chǎn)收益占比作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)中解釋變量的替換變量。

金融資產(chǎn)占比具體衡量如下： 企業(yè)金融化（Fin）=金融資產(chǎn)總額/總資產(chǎn)。其中， 2012 ～ 2017年財(cái)務(wù)報(bào)表中的金融資產(chǎn)包括： 交易性金融資產(chǎn)、 衍生金融資產(chǎn)、 發(fā)放貸款及墊款凈額、 可供出售金融資產(chǎn)、 持有至到期投資凈額和投資性房地產(chǎn)?？紤]到2018年我國(guó)新金融工具會(huì)計(jì)準(zhǔn)則頒布后， 金融資產(chǎn)由原來(lái)的四分類改成三分類，? 2018 ～ 2021年的金融資產(chǎn)補(bǔ)充債權(quán)投資、 其他債權(quán)投資和其他權(quán)益工具投資， 刪掉可供出售金融資產(chǎn)和持有至到期投資凈額。

3. 調(diào)節(jié)變量。根據(jù)假設(shè)2、 假設(shè)3， 本文設(shè)置了以下兩個(gè)調(diào)節(jié)變量：

（1）現(xiàn)金持有（CF）。借鑒王紅建等（2014）、 張成思和劉貫春（2018）的研究， 使用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~除總資產(chǎn)衡量企業(yè)的現(xiàn)金持有情況， 該指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)的現(xiàn)金持有及流動(dòng)性水平。

（2）融資約束（FR）。借鑒Hadlock 和Pierce（2010）、 鞠曉生等（2013）的研究， 選用SA指數(shù)衡量融資約束， 相較于其他指標(biāo)（如KZ指數(shù)和WW指數(shù)）， SA指數(shù)具有較強(qiáng)的外生性， 具體量化如下：

SA=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age

其中： Size是企業(yè)資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)， Age是企業(yè)年限。SA指數(shù)為負(fù)值且其絕對(duì)值越大表明企業(yè)受到的融資約束越嚴(yán)重。為了更加直觀地衡量企業(yè)融資約束程度， 本文采用SA的絕對(duì)值作為衡量企業(yè)融資約束的指標(biāo)， 即： FR=|SA|， FR的取值越大， 企業(yè)面臨的融資約束程度越高。

4. 控制變量。借鑒前期文獻(xiàn)（如黎偉等， 2021； 黃大禹等， 2022； 任曉怡等， 2022）， 本文選取總資產(chǎn)利潤(rùn)率、 凈資產(chǎn)收益率、 營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、 股權(quán)集中度、 管理費(fèi)用率、 審計(jì)意見(jiàn)、 兩職合一作為控制變量。此外， 本文還控制了年度、 行業(yè)及省份固定效應(yīng)。本文具體變量定義見(jiàn)表2。

（三）模型構(gòu)建

首先， 本文采用模型（1）檢驗(yàn)假設(shè)1：

若模型（2）中企業(yè)金融化與現(xiàn)金持有的交乘項(xiàng)Fini，t×CFi，t的系數(shù)β3顯著為正， 則假設(shè)2為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支持； 若模型（3）中企業(yè)金融化與融資約束的交乘項(xiàng)Fini，t×FRi，t的系數(shù)θ3顯著為負(fù)， 則假設(shè)3為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支持。

五、 實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3列示了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。數(shù)字技術(shù)賦能（Digital）的均值和中位數(shù)分別是2.946和2.890， 標(biāo)準(zhǔn)差為1.129， 表明在我國(guó)上市企業(yè)年報(bào)中數(shù)字技術(shù)賦能的表述強(qiáng)度方面， 不同公司之間差異較大。企業(yè)金融化（Fin）的最小值和最大值分別為0和0.884， 表明我國(guó)不同公司的金融化程度差異較大， 并且在實(shí)體企業(yè)中金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例最高可達(dá)88.4%， 說(shuō)明個(gè)別實(shí)體企業(yè)過(guò)度金融化趨勢(shì)嚴(yán)重。本文企業(yè)金融化（Fin）變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與郝晶等（2023）、 吳非等（2021）的研究結(jié)果相近。

此外， 本文還進(jìn)行了各變量的Pearson相關(guān)系數(shù)分析（表格從略，資料備索）。其中， 數(shù)字技術(shù)賦能（Digital）與企業(yè)金融化（Fin）之間的相關(guān)系數(shù)為-0.072， 且在1%的水平上顯著， 初步支持了假設(shè)1。

（二）回歸分析

表4為假設(shè)1 ～ 3的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。在表4的列（1）中， 企業(yè)金融化（Fin）的回歸系數(shù)為-0.393， 且在1%的水平上顯著， 說(shuō)明實(shí)體企業(yè)金融化確實(shí)對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生了負(fù)面影響， 假設(shè)1為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支持。在表4列（2）中， 企業(yè)金融化與現(xiàn)金持有的交乘項(xiàng)Fin×CF的系數(shù)為2.440， 且在5%的水平上顯著， 說(shuō)明現(xiàn)金持有確實(shí)削弱了實(shí)體企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)面影響， 假設(shè)2為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支持。在表4的列（3）中， 企業(yè)金融化與融資約束的交乘項(xiàng)Fin×FR的系數(shù)為-0.682， 且在5%的水平上顯著， 說(shuō)明融資約束確實(shí)增強(qiáng)了實(shí)體企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)面影響， 假設(shè)3為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支持。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 替換被解釋變量與解釋變量。為進(jìn)一步確保本文結(jié)果的穩(wěn)健性， 采用如下兩種方法重新進(jìn)行回歸： （1）替換被解釋變量。本文借鑒周闊等（2022）的做法， 利用扣除行業(yè)、 年度中位數(shù)后的數(shù)字技術(shù)賦能詞數(shù)重新衡量數(shù)字技術(shù)賦能， 構(gòu)建變量Dig。（2）替換解釋變量。本文借鑒張成思和張步曇（2016）、 杜勇等（2019）的研究， 將企業(yè)金融化的量化方法替換成企業(yè)來(lái)自金融部門的收益占總收益的比例（FinInc）， 具體計(jì)算方法為： FinInc=（投資收益+公允價(jià)值變動(dòng)損益+其他綜合收益）/營(yíng)業(yè)利潤(rùn)。

表5第（1）列中企業(yè)金融化（Fin）的系數(shù)顯著為負(fù)， 第（2）列交乘項(xiàng)Fin × CF的系數(shù)顯著為正， 第（3）列交乘項(xiàng)Fin ×FR的系數(shù)顯著為負(fù)， 分別再次支持假設(shè)1 ～ 3。表5第（4） ～ （6）列報(bào)告了將解釋變量替換為FinInc后的回歸結(jié)果， 同樣支持假設(shè)1 ～ 3。

2. 子樣本回歸檢驗(yàn)。為了保證結(jié)果的穩(wěn)定性， 本文借鑒杜勇等（2017）、 段軍山和莊旭東（2021）、 任曉怡等（2022）的研究， 分別選用剔除2015年數(shù)據(jù)、 剔除東部地區(qū)樣本公司后的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。剔除2015年數(shù)據(jù)主要是由于2015年我國(guó)發(fā)生股災(zāi)， 對(duì)企業(yè)配置金融資產(chǎn)的行為以及所持有金融資產(chǎn)的價(jià)值產(chǎn)生不可預(yù)知的影響。剔除東部地區(qū)主要是因?yàn)闁|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)更加發(fā)達(dá)， 金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的關(guān)系可能表現(xiàn)得更加明顯， 所以有必要將其剔除后再進(jìn)行回歸， 從而以更為普遍的樣本說(shuō)明本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6第（1） ～ （3）列匯報(bào)了剔除2015年樣本后的回歸結(jié)果， 第（4） ～ （6）列匯報(bào)了剔除東部地區(qū)樣本后的回歸結(jié)果。由第（1）及（4）列結(jié)果可知， Fin的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上為負(fù)， 企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生消極影響的結(jié)論不變。第（2）及（5）列、 第（3）及（6）列分別展示了現(xiàn)金持有、 融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果， 以上結(jié)果均與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致， 表明縮小樣本范圍后研究結(jié)論保持不變， 本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

1. 傾向得分匹配法。企業(yè)的數(shù)字技術(shù)賦能會(huì)受到內(nèi)外部多種關(guān)鍵因素的影響， 盡管本文使用多元回歸模型且對(duì)相關(guān)控制變量進(jìn)行設(shè)置， 但仍可能存在遺漏和偏差。為此， 本文通過(guò)傾向得分匹配法（PSM）控制內(nèi)生性。

首先， 判斷企業(yè)是否存在過(guò)度金融化并以此將樣本公司分為兩組。借鑒Richardson（2006）對(duì)非效率投資的殘差衡量方法， 采用實(shí)際金融化程度與內(nèi)部指標(biāo)擬合結(jié)果的殘差表征企業(yè)是否存在過(guò)度金融化傾向。同時(shí)根據(jù)黃賢環(huán)等（2019）、 Xie等（2022）的研究， 構(gòu)建以下模型擬合出實(shí)體企業(yè)最優(yōu)金融化水平。

其中： Levi，t-1表示公司上一期資產(chǎn)負(fù)債率； ListAgei，t-1表示公司上一期時(shí)的上市年限， 使用Ln（上期年份-上市年份+1）取得； Scode、 Year分別為公司、 年份的虛擬變量； εi，t為殘差； 其他變量的設(shè)置與前文保持一致。若模型（4）中εi，t大于0， 則說(shuō)明企業(yè)具有過(guò)度金融化傾向， 令ExFin為1并作為處理組； 若εi，t小于等于0， 則說(shuō)明企業(yè)不存在過(guò)度金融化傾向， 令ExFin為0并作為控制組。

其次， 本文使用Logistic回歸模型對(duì)ExFin進(jìn)行回歸， 以前文使用的所有控制變量為協(xié)變量。經(jīng)過(guò)對(duì)匹配結(jié)果的篩選和調(diào)整， 本文采用1∶4最近鄰匹配法和卡尺匹配法（卡尺半徑為0.001）進(jìn)行匹配。

最后， 本文分別使用兩種方法下匹配后的樣本進(jìn)行回歸， 以驗(yàn)證假設(shè)1 ～ 3。兩種匹配方法的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸一致， 三個(gè)假設(shè)在PSM控制內(nèi)生性后仍然成立（表格從略，資料備索）。

2. 工具變量法。本文還使用工具變量法控制可能由于反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。首先， 在工具變量的選擇方面， 本文借鑒相關(guān)學(xué)者的做法（杜勇等，2017；彭龍等，2022）， 使用被解釋變量企業(yè)金融化的滯后一期和二期數(shù)據(jù)（L.Fin、L2.Fin）作為工具變量。

具體結(jié)果如下（表格從略，資料備索）： 在第一階段回歸中， L.Fin、 L2.Fin作為工具變量與本文的解釋變量高度相關(guān)， 回歸系數(shù)分別是0.766、 0.080， 且均在1%的水平上顯著。在第二階段回歸中， Fin的回歸系數(shù)為-0.551， 且在1%的水平上顯著。這表明使用工具變量法控制內(nèi)生性后， 企業(yè)金融化仍對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響， 假設(shè)1仍然成立。關(guān)于調(diào)節(jié)效應(yīng)， 交乘項(xiàng)Fin×CF與Fin×FR的回歸系數(shù)為5.249、 -0.849， 分別在1%、 5%的水平上顯著， 說(shuō)明在使用工具變量法控制內(nèi)生性后， 本文的假設(shè)2和假設(shè)3依然成立。

此外， 本文還采用了Heckman兩階段模型控制內(nèi)生性。在第一階段中， 采用Probit回歸模型對(duì)企業(yè)是否配置金融資產(chǎn)的啞變量Fin_dum進(jìn)行回歸（若配置金融資產(chǎn)則Fin_dum為1， 否則為0）， 計(jì)算逆米爾斯比率（IMR）。在第二階段中， 將第一階段回歸得到的逆米爾斯比率（IMR）加入模型（1） ～ （3）的回歸中， 回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致， 本文的三個(gè)假設(shè)在采用Heckman兩階段模型控制內(nèi)生性后仍然成立（表格從略，資料備索）。

六、 結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文利用2012 ～ 2021年我國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)， 檢驗(yàn)了實(shí)體企業(yè)金融化對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能的影響， 得到如下結(jié)論： 實(shí)體企業(yè)金融化會(huì)對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)生顯著負(fù)向影響； 現(xiàn)金持有、 融資約束在企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能之間存在調(diào)節(jié)效應(yīng)， 現(xiàn)金持有弱化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)向關(guān)系， 融資約束強(qiáng)化了企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)賦能的負(fù)向關(guān)系。

（二）啟示

第一， 對(duì)于政策制定者而言， 要引導(dǎo)金融部門將更多的資金用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)， 幫助資金回歸本源。對(duì)非金融企業(yè)接觸金融產(chǎn)品應(yīng)做好控制和協(xié)調(diào)， 充分考慮實(shí)際情況并提供融資渠道， 對(duì)企業(yè)金融化的征兆和表現(xiàn)進(jìn)行有效監(jiān)控， 引導(dǎo)企業(yè)適度合理使用金融工具。從金融部門和實(shí)體企業(yè)兩頭抓好金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的工作， 堅(jiān)決遏制經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”。此外， 要制定鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)賦能的政策， 幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)賦能。盡管目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速， 但是在數(shù)字技術(shù)日新月異的環(huán)境下， 絕不能固步自封， 而是需要在制度制定層面加大力度鼓勵(lì)和支持?jǐn)?shù)字技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的落地， 促進(jìn)企業(yè)資金向數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體方向傾斜， 哺育企業(yè)完成數(shù)字技術(shù)的融合， 實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

第二， 對(duì)于公司而言， 要積極應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化， 在清楚認(rèn)識(shí)數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)上， 合理分配自身資源， 順應(yīng)并積極投入數(shù)字技術(shù)發(fā)展浪潮， 通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效， 實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。此外， 實(shí)體企業(yè)還要秉持長(zhǎng)期主義的企業(yè)戰(zhàn)略理念， 堅(jiān)持發(fā)展自身實(shí)體產(chǎn)業(yè)， 從而穩(wěn)定獲得核心競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)， 不斷提升自我管理水平， 對(duì)現(xiàn)金持有水平進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整， 提高資產(chǎn)利用效率， 有效把控企業(yè)流動(dòng)性。

第三， 對(duì)于金融部門而言， 應(yīng)樹(shù)立起服務(wù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的觀念， 設(shè)身處地了解不同層次、 不同產(chǎn)權(quán)實(shí)體企業(yè)的融資需求和融資困難， 設(shè)計(jì)切實(shí)可行且有針對(duì)性的融資方案， 幫助優(yōu)質(zhì)實(shí)體企業(yè)發(fā)展， 有效緩解實(shí)體企業(yè)的融資約束。

【 注 釋 】

① 數(shù)據(jù)源為中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》（2016年-2022年）。

② PDF Miner模塊是一種Python第三方工具模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)PDF文檔文本內(nèi)容的提取、將PDF文檔轉(zhuǎn)換為其他格式等功能。

③ Jieba中文分詞庫(kù)是常用的Python中文分詞組件，主要功能為對(duì)中文文本分詞、詞性標(biāo)注、獲取詞語(yǔ)位置等。

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