数字化转型视角下数字金融对企业投资效率的影响效应分析
作者：刘婷婷 温雪 邓亚玲
来源：《财经理论与实践》2022年第04期
        关键词：数字金融;投资效率;融资约束;数字化转型
        一、引言
        数字经济是推动我国经济结构优化升级的重要引擎。企业是经济活动的主体，数字经济浪潮下，企业积极利用数字技术对产品和服务进行改造，探寻实现数字化转型的路径，以提升竞争力。企业的数字化转型离不开投资，数字技术同企业生产经营业务的融合需要依赖于能够承载互联网、大数据等的固定资产和无形资产等。然而，企业的投资需要资金的支持，不同企业的投资现状和资金实力等存在一定的差异，会影响企业的投资效率。金融的本质就是服务实体经济。数字技术在金融领域的应用，突破了传统金融的限制，提高了金融服务的效率，形成了一种新型的金融服务模式——数字金融。
        前期，学者围绕数字金融对企业投资效率的影响开展了一定的研究。刘园等（2018）指出，数字金融在企业发展初期会削弱企业投资效率，辅以金融监管后，能够改善投资效率。魏成龙和郭誹楠（2020）、张友棠和常瑜沼（2020）分别以A股上市公司、创业板上市公司中投资不足的公司为样本进行研究，结果显示，数字金融能够提高企业的投资效率。王娟和朱卫未（2020）研究发现，数字金融能够提高投资不足企业的投资效率，但对投资过度企业没有影响;并就不同企业规模、是否为高科技企业进行分组分析。赵瑞瑞等（2021）对A股上市公司的研究结果显示，数字金融能够缓解投资不足，但会加剧投资过度。
        本文将在前期研究的基础上，以2011-2021年A股上市公司和中小板上市公司为样本，分析数字金融对
企业投资效率的影响，厘清数字金融对企业投资效率的影响机制，构建实证模型测度影响效果，并提出政策建议。与前期文献不同的是，本文将以A股上市公司和中小板上市公司分别作为成熟企业和成长型企业的样本，考察数字金融对不同发展阶段企业投资效率的影响;同时考察数字金融对企业投资效率的影响在不同内控有效性情况下的差异。
        二、理论基础与影响机制
        （一）企业投资效率损失产生的原因分析
        受诸多因素的影响，企业的实际投资水平可能会偏离最优投资规模，引致投资效率损失。当实际投资高于最优投资规模时表现为投资过度，当实际投资低于最优投资规模时表现为投资不足。投资不足和投资过度主要是委托代理和信息不对称造成的。
        投资不足主要是由于债权人和企业间的信息不对称引致的融资约束。信息不对称主要表现在两个方面：一是融资前的信息不对称，由于部分企业缺乏经营记录或信贷记录，商业银行等金融机构对企业的经营状况或信用状况不了解，企业未来的还款意愿和还款能力存在不确定性;二是融资后的信息不对称，主要表现为债权人与企业间的代理冲突，即为了追求高收益，企业可能会将筹集的资金用于高风险、高收益的项目，
这可能会损害债权人的权益。债权人会通过信贷配给或提高利率等方式保障自身权益免受损失或弥补高风险，使得企业无法获得足量的融资额甚至无法获得信贷融资，或者承担较高的融资成本，导致企业面临外部融资约束。资金紧缺抑或是融资成本过高均会使得企业降低投资意愿，导致实际投资明显低于最优投资规模，引致投资不足。信息不对称程度越严重，企业面临的融资约束越强，投资不足现象越明显。
        投资过度是由于企业代理冲突等造成管理者对资金的滥用。企业内部的委托代理冲突，导致企业大规模投资，从而引起投资过度。企业内部的代理冲突越严重或可自由支配的现金越多，过度投资问题越突出。
        （二）数字金融对企业投资效率的影响机制
        1.数字金融对企业融资约束的影响分析。随着云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴数字技术与金融的不断融合，数字金融渗透到金融行业的产品开发和业务开展的各环节，能够降低金融机构与企业之间以及企业内部的信息不对称，缓解融资约束。一是降低融资前的信息不对称。依托大数据，商业银行等金融机构能够便捷地获取企业的财务数据、信用记录，实现金融服务与各层次用户之间的匹配，提升风险甄别能力;借助人工智能等手段，商业银行等能够构建第三方征信体系，及时生成信用报告，评估客户授信额度，从而缓解贷款前的信息不对称。二是降低融资后的信息不对称。基于数字技术，商业银行能够实时监控企业融资资金的流向，避免其流人高风险领域，抑制企业的投机行为，强化贷后资金的风险管理;另外，数字金
融的发展能够促进企业项目评估体系的升级，缓解企业内部的信息不对称。
        2.融资约束视角下数字金融对企业投资效率的影响分析。融资约束视角下，数字金融影响投资效率的表现形式有两方面：一方面，数字金融能够扩大金融服务的覆盖面，为传统金融未能充分触及的行业或企业等提供金融服务，拓宽其融资渠道，提高信贷可得性，从而为企业投资提供资金支持;另一方面，数字金融凭借技术优势，能够降低商业银行的运营成本，加快审批速度，降低融资成本。
        综上可知，数字金融推动金融机构不断提高服务质量，提升存贷款业务效率，为企业投资提供资金支持，从而缓解企业的投资不足，提升投资效率。然而，数字金融水平提升可能诱使企业过度投资。这主要是由于数字金融支持下，信贷可得性的提高和融资成本的降低，会刺激企业的融资需求，导致闲置资金滥用的可能性增加，加剧投资过度，降低投资效率。
        三、数据来源与变量设定
        （一）数据来源
        本文以2011-2021年沪深A股上市公司和中小板上市公司为样本，剔除金融行业的企业样本、ST或+ST样本和主要变量存在数据缺失的样本;连续型变量进行双侧1%的缩尾处理;比率类变量外的其他连续性变量进
行对数化处理。经过上述处理，共获得15731个样本，其中A股上市公司樣本10505个，中小板上市公司样本5226个。企业的财务数据来自国泰安数据库;数字金融数据来自《北京大学数字普惠金融指数》。
        （二）变量设定
        1.被解释变量。被解释变量为投资效率。借鉴Richardson（2006）、杨筝等（2017）的做法测度投资效率。首先，利用式（1）计算企业新增投资;接着，基于式（2）采用动态面板差分GMM进行回归估计，求得模型的残差。残差为正则投资过度，残差为负则投资不足;企业的投资效率通过残差的绝对值进行度量，绝对值越大则投资效率损失越大，投资效率越低。
        in-ot=[购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金十取得子公司及其他营业单位支付的现金净额一处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额一处置子公司及其他营业单位收到的现金净额一（固定资产折旧十无形资产摊销十长期待摊费用摊销）]/年初总资产（1）
        其中，invt为企业新增投资;X表示企业特征、行业特征和年度特征等控制变量;s为模型估计的残差。控制变量包括托宾Q值、企业经营年限、资产负债率、现金流状况（经营活动产生的现金流量净额除以总资产）、总资产、考虑现金红利再投资的股票收益率、行业虚拟变量、年度虚拟变量。
        2.解释变量。解释变量为数字金融，通过数字普惠金融指数来度量。该指数衡量了我国31个省（自治区、直辖市）、337个地级市以及近2800个县域（未核算中国的港澳台地区）的数字金融发展程度。采用省份层面的数字普惠金融指数，并借鉴李春涛等（2020）、杨亚平和赵吴华（2021）的做法对其进行对数化处理，作为数字金融代理变量。
        3.工具变量。工具变量为互联网普及度。考虑到可能存在着同时影响数字金融与企业投资效率的因素引致内生性，将通过各省单位土地面积的互联网端口数衡量互联网普及度，并作为数字金融的工具变量。互联网端口数越多，表明该地区的互联网基础设施条件越好，互联网普及度越高。数字金融服务的获得依赖于互联网，因此，互联网普及度越高，数字金融的普惠度越高，互联网普及度同数字金融密切相关。然而，企业的投资效率取决于实际投资与最优投资的差异，主要受企业财务决策和资金状况的影响，同互联网普及度没有直接联系。因此，互联网普及度可以作为数字金融的工具变量。
        4.中介变量。
        （1）融资约束。借鉴赵瑞瑞等（2021）的做法，利用SA指数度量融资约束，计算公式如下：
        （2）信贷可得性。信贷可得性用来反映企业通过商业银行等金融机构获得融资的规模，主要通过长期借款额和银行借款额度量。银行借款为短期借款、一年内到期的非流动负债和长期借款之和。
        （3）融资成本。融资成本通过两个变量测度：一是债务融资成本，是财务费用与负债总额的比值;二是借款融资成本，是应付利息与负债总额的比值。考虑到期限结构会影响融资成本，本文还将测度长期借款占比，即长期借款与银行借款的比值。

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