王宏鳴，孫鵬博，郭慧芳

(南開大學經(jīng)濟學院，天津 300071)

一、引 言

隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術與我國新發(fā)展格局下轉變經(jīng)濟發(fā)展方式形成歷史性交匯，數(shù)字化轉型已成為實現(xiàn)經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要抓手。十九屆五中全會更是明確指出，要加快數(shù)字化發(fā)展，全面建設“數(shù)字中國”。這一戰(zhàn)略的推進亟需數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化“雙輪驅動”。因此，在數(shù)字技術催生更多新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式的同時，如何有效實現(xiàn)微觀企業(yè)數(shù)字化轉型并協(xié)同推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化成為各界共同關注的現(xiàn)實議題。

根據(jù)埃森哲的《2021年中國企業(yè)數(shù)字轉型指數(shù)研究》顯示，中國的大多數(shù)企業(yè)仍處在數(shù)字化轉型的探索期，僅有16%的企業(yè)轉型成效卓著。面對數(shù)字化轉型所需的大量資金投入與企業(yè)績效之間的微妙關系，企業(yè)踟躕不前甚至出現(xiàn)“不會轉”“沒錢轉”“不敢轉”等現(xiàn)象。一些已進行數(shù)字化投資的企業(yè)由于難以逾越“陣痛期”而對繼續(xù)轉型產(chǎn)生疑慮，部分企業(yè)甚至因數(shù)字化轉型陷入“不轉型等死、轉型找死”的困局。面對偏高的轉型成本，傳統(tǒng)金融在一定程度上為企業(yè)數(shù)字化轉型給予資金支持，但也暴露出“屬性錯配”“領域錯配”“階段錯配”等結構性問題，極大地制約了企業(yè)創(chuàng)新活動的開展。隨著金融市場日益受到數(shù)字變革的沖擊，科技與金融服務實現(xiàn)有機結合，數(shù)字金融應運而生。數(shù)字金融的興起彌補了傳統(tǒng)金融體系的缺陷，減少金融市場中存在的信息不對稱和資源錯配行為，為企業(yè)數(shù)字化轉型遭遇的高風險、高成本的“雙高”問題提供有效的解決方案。因此，本文探討數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型帶來的影響及其內(nèi)在機理，為加速形成數(shù)字化轉型的新發(fā)展格局尋找有效的實現(xiàn)路徑。

企業(yè)數(shù)字化轉型本質上是管理模式從“工業(yè)化”到“數(shù)字化”的重要變革，通過引入數(shù)字技術重塑企業(yè)的生產(chǎn)流程、組織架構和商業(yè)模式，改變固有的管理思維邏輯，進而驅動企業(yè)展開全方位的顛覆式創(chuàng)新。從現(xiàn)有的研究來看，諸多學者已意識到企業(yè)數(shù)字化轉型是數(shù)字化浪潮下的重要理論前沿問題，并從企業(yè)轉型戰(zhàn)略、市場競爭格局、消費者需求變化、追求經(jīng)濟效益和提高生產(chǎn)效率、企業(yè)的同群效應及地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的正外部性等多個角度深入分析企業(yè)數(shù)字化轉型的路徑和動力。此外，還有不少學者重點關注數(shù)字化轉型對企業(yè)發(fā)展的影響。祝合良和王春娟(2021)認為外源性信息和數(shù)據(jù)流的進入使企業(yè)內(nèi)部或企業(yè)間的交流互動逐漸向平臺化、產(chǎn)業(yè)化的場景系統(tǒng)轉變，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的連接互通。“數(shù)據(jù)孤島”的打破有助于企業(yè)資源配置、成本管理及環(huán)境響應的效率大幅提高，從而驅動其創(chuàng)新能力、專業(yè)化分工水平、產(chǎn)出效率、企業(yè)業(yè)績等顯著提升。

通過梳理既有文獻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究普遍忽視企業(yè)數(shù)字化進程中存在的諸多“轉型中問題”。一是受利潤低迷和融資約束的影響，半數(shù)以上企業(yè)的數(shù)字化轉型仍徘徊于基礎的設備數(shù)字化改造和技術應用配套階段(國家信息中心，2020)；二是匹配先進數(shù)字化技術的組織變革通常耗時較久且設備更新迭代衍生出的成本高昂。針對上述問題，吳非等(2021)基于政府驅動的視角，認為企業(yè)數(shù)字化轉型離不開財政科技支出的支持。然而，不可忽視的是，政策手段往往具有滯后性，落后于金融市場的自發(fā)調節(jié)。因此，除發(fā)揮有為政府的作用外，企業(yè)的數(shù)字化轉型也需市場化金融手段的有力支持。但遺憾的是，目前鮮有研究探討數(shù)字金融對微觀企業(yè)數(shù)字化轉型的影響。鑒于此，本文擬將數(shù)字金融和企業(yè)數(shù)字化轉型納入統(tǒng)一的分析框架，深挖其內(nèi)在機制和實現(xiàn)路徑，為探索和識別促進企業(yè)數(shù)字化轉型的外部條件提供有益借鑒。

本文可能的邊際貢獻在于：第一，采用Python爬取和整理滬深A股上市公司年報并結合文本挖掘技術，基于數(shù)字技術的特征差異，我們將其分為底層技術(共四種)及實踐應用兩個維度，更為細致地刻畫數(shù)字化轉型深度；第二，在研究視角上，以數(shù)字金融這一新興金融業(yè)態(tài)為切入點，從融資約束、營商環(huán)境、風險承擔水平、研發(fā)支出四條路徑打開實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型的“黑箱”；第三，基于所有制屬性、生產(chǎn)要素屬性和生命周期屬性等企業(yè)微觀特征異質性及地區(qū)異質性等多個角度，討論數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的差異化影響。

二、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的直接影響

作為一種重要的金融基礎設施，數(shù)字金融為企業(yè)技術創(chuàng)新的開展創(chuàng)造機遇和條件。從供給側看，在新一代信息技術的有力支撐下，數(shù)字金融可在低成本、低風險的基礎上搜集和處理海量信息，有助于改善信貸資源錯配，打破傳統(tǒng)金融服務中普遍存在的“卷簾門”“玻璃門”“旋轉門”，從而增加對長尾群體數(shù)字化項目的直接投資。不僅如此，相比于傳統(tǒng)金融，數(shù)字金融還拓寬企業(yè)的創(chuàng)新融資渠道、催生多元化融資方式(如智能投顧、供應鏈金融、消費金融等)，為企業(yè)數(shù)字化轉型奠定扎實的資金基礎。更為重要的是，數(shù)字金融的發(fā)展提供一系列優(yōu)質技術工具，助力企業(yè)進行信息技術分析，使其實現(xiàn)數(shù)字化項目風險特征與可用資源的精準匹配，以做出合理有效的技術創(chuàng)新決策，提升甄別數(shù)字化轉型最優(yōu)路徑的能力。

從需求側看，數(shù)字金融移動支付業(yè)務的廣泛使用重構了商業(yè)模式(如支付寶、微信、云閃付等APP)，依托數(shù)字支付平臺打造一個涵蓋交通、教育、醫(yī)療等生活消費各個領域的商業(yè)生態(tài)圈，塑造出共享出行、數(shù)字教育、數(shù)字醫(yī)療等新興商業(yè)模式，為企業(yè)數(shù)字技術的開發(fā)應用帶來新機遇。同時，移動支付構建的商業(yè)生態(tài)圈通過大數(shù)據(jù)和云計算描繪了消費者的消費傾向和消費能力畫像，在精準定位和捕捉新的市場需求方面優(yōu)勢凸顯，因而進行數(shù)字化轉型以實現(xiàn)技術的可用性和適用性日益成為企業(yè)的必然選擇。由此，本文提出研究假設H：

H：數(shù)字金融發(fā)展有助于推進企業(yè)數(shù)字化轉型進程。

(二)數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的間接影響

通常情況下，企業(yè)的自有資金很難滿足其數(shù)字化轉型所需的資金要求，這就迫使企業(yè)通過外部融資獲取充裕的資金。然而，在融資過程中，商業(yè)銀行等一些傳統(tǒng)金融機構往往偏好于大型企業(yè)和國有企業(yè)，對一些新興企業(yè)及技術研發(fā)型企業(yè)避而遠之，致使企業(yè)“融資難”“融資貴”的現(xiàn)象普遍存在。數(shù)字金融的發(fā)展實現(xiàn)了企業(yè)信用的透明化和信息化，給傳統(tǒng)的信用定價模式帶來巨大沖擊，促使企業(yè)加快構建硬化軟信息的算法和大數(shù)據(jù)庫的進程，進而降低金融部門與企業(yè)主體之間的信息不對稱程度，緩解企業(yè)的外源融資約束難題。此外，數(shù)字金融借助信息技術連接性和融合性優(yōu)化企業(yè)轉型過程中面臨的政務環(huán)境、市場環(huán)境、法治環(huán)境及人文環(huán)境，進而有效改善企業(yè)的營商環(huán)境。根據(jù)波特的鉆石理論模型，激勵相容的營商環(huán)境是促進企業(yè)自主研發(fā)創(chuàng)新的重要動力和保障，減少企業(yè)數(shù)字化轉型面臨的外部干擾，進而加快轉型進程。由此，本文提出研究假設H、H：

H：數(shù)字金融緩解融資約束，進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

H：數(shù)字金融優(yōu)化營商環(huán)境，進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

除通過融資、營商環(huán)境等外部渠道間接作用于企業(yè)數(shù)字化轉型外，數(shù)字金融帶來的信息效應也影響企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營和決策，令其有效規(guī)避逆向選擇和道德風險問題，并顯著降低管理層對關鍵決策信息的處理及獲取成本，從而抑制管理者投資決策的機會主義和短視主義行為，調動其在投資活動中承擔風險的積極性，使企業(yè)風險承擔能力得到提升。風險承擔作為企業(yè)戰(zhàn)略決策的重要一環(huán)，具體表現(xiàn)為企業(yè)在投資決策時對風險項目的偏好，企業(yè)的風險承擔水平越高，越傾向于選擇數(shù)字化轉型這類高風險項目。不僅如此，通過糾正短視主義行為，管理者更加關注企業(yè)未來發(fā)展，對科技前沿的敏感度也隨之上升，于是將更多的資金投入到長期的創(chuàng)新研發(fā)活動中，從而增強資金的靶向性、提升企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新實力，為數(shù)字化深度轉型提供技術支撐和必要的硬件配置。由此，本文提出研究假設H、H：

H：數(shù)字金融提升風險承擔水平，進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

H：數(shù)字金融激勵管理者增加研發(fā)支出，進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

三、研究設計

(一)模型設定

為探究數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響，本文建立如下的面板模型：

=+++++

(1)

其中，表示企業(yè)，表示時間，為被解釋變量(即企業(yè)數(shù)字化轉型程度)，為核心解釋變量(即地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展水平)，為一系列控制變量，表示企業(yè)效應，表示年份效應，為隨機誤差項。

(二)變量測度與說明

1被解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉型()。借鑒已有研究，企業(yè)對某一特定戰(zhàn)略導向的重視程度往往可通過該戰(zhàn)略涉及的關鍵詞在年報中出現(xiàn)的頻率反映出來。對此，本文采用Python爬取和整理滬深A股上市公司的年報文本，并通過Jieba功能提取數(shù)字化轉型的關鍵詞。在關鍵詞的選擇上，借鑒吳非等(2021)的研究，本文將企業(yè)數(shù)字化轉型細分為底層技術和實踐應用兩個維度(見表1所示)。在此基礎上，進一步提取相應關鍵詞前后的30個字，剔除關鍵詞前“沒”“無”“不”等否定詞語的表述，最后將兩類詞頻加總得到總詞頻。考慮到這類數(shù)據(jù)“右偏性”的特征明顯，本文將其進行對數(shù)化處理。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵詞提取

圖1刻畫了不同行業(yè)的數(shù)字化轉型指數(shù)的變化趨勢，發(fā)現(xiàn)所有行業(yè)的數(shù)字化轉型進程都在加快。從均值看，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)，租賃和商務服務業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)等大多數(shù)現(xiàn)代服務業(yè)及制造業(yè)的數(shù)字化轉型程度較高，而采礦業(yè)，電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)等一些傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉型程度相對較低。

圖1 不同行業(yè)的數(shù)字化轉型指數(shù)的變化趨勢

2核心解釋變量：數(shù)字金融發(fā)展水平()。參照國內(nèi)多數(shù)學者的做法，本文采用北京大學數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融發(fā)展水平。在結構上，該指數(shù)涵蓋省級、地市級和部分縣級，本文的主體回歸將基于地市級層面的指數(shù)，穩(wěn)健性檢驗則采用省級層面的指數(shù)。

3控制變量。在參照既有研究的基礎上，本文選取以下的控制變量：企業(yè)規(guī)模()，以企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)值衡量；企業(yè)營業(yè)收入()，以企業(yè)總收入的自然對數(shù)值反映；企業(yè)年齡及其平方(、)，用樣本年份與企業(yè)成立年份差值的自然對數(shù)值來刻畫；資本密集度()，以企業(yè)總資產(chǎn)與營業(yè)收入之比表示；總資產(chǎn)收益率()，采用凈利潤占資產(chǎn)總額的比重；凈資產(chǎn)收益率()，采用凈利潤占凈資產(chǎn)的比重；財務杠桿()，以資產(chǎn)負債率來表征，即總負債與總資產(chǎn)之比；審計意見()，審計意見為標準無保留意見時取值為1，否則為0；兩職合一()，董事長和總經(jīng)理兩職合一時取值為1，否則為0；股權集中度()，以第一大股東持股比例衡量。在宏觀變量上，本文還進一步控制地級市層面的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值()并予以對數(shù)處理。

(三)數(shù)據(jù)來源與樣本處理

本文選取2011—2019年滬深A股上市公司作為研究樣本，原始數(shù)據(jù)均來自國泰安(CSMAR)和Wind數(shù)據(jù)庫，上市公司年度財務報告來自巨潮資訊網(wǎng)。為準確分析數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響，本文對上述數(shù)據(jù)做如下處理：第一，剔除金融類企業(yè)；第二，剔除ST類和樣本期退市的企業(yè)；第三，剔除相關財務數(shù)據(jù)嚴重缺失的企業(yè)；第四，為降低異常值干擾，對所有企業(yè)層面的連續(xù)變量進行雙邊1%的縮尾處理。

四、實證檢驗

(一)基準回歸結果

表2匯報了數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型影響的總體檢驗結果。其中，列(1)未控制其他變量和固定效應，發(fā)現(xiàn)核心解釋變量數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)為0.633且通過1%水平的顯著性檢驗，列(2)和(3)進一步納入控制變量集并分別控制年份固定效應和企業(yè)固定效應。結果顯示，由于企業(yè)數(shù)字化轉型的相關不可觀測影響被其他控制變量吸收，數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)有所減小，但依然在1%的水平上顯著為正。列(4)同時控制年份固定效應和企業(yè)固定效應，結果仍未發(fā)生改變。從數(shù)值上看，在保持其他因素不變的情況下，地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平每提高1%，企業(yè)數(shù)字化轉型程度將上升0.235%，表明數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型進程具有顯著的驅動作用，故假設H成立。

表2 數(shù)字金融影響企業(yè)數(shù)字化轉型的基準回歸結果

(二)異質性分析

1.企業(yè)異質性。首先，根據(jù)企業(yè)的所有制屬性將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)；其次，借鑒肖曙光和楊潔(2018)的研究，根據(jù)生產(chǎn)要素密集度將樣本分為資本密集型企業(yè)、技術密集型企業(yè)和勞動密集型企業(yè)；最后，基于Dickinson(2011)提出的現(xiàn)金流的生命周期度量方法將樣本分為初創(chuàng)期企業(yè)、成熟期企業(yè)和衰退期企業(yè)。分組的回歸結果見表3所示。

從表3的列(1)和(2)可以看出，無論國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，數(shù)字金融均顯著推動企業(yè)數(shù)字化轉型，但對國有企業(yè)的推動作用更強。其原因可能是企業(yè)數(shù)字化轉型需大范圍應用數(shù)字技術、大規(guī)模投資智能制造及搭建現(xiàn)代化信息系統(tǒng)，雖然數(shù)字金融可為非國有企業(yè)補充資金和降低創(chuàng)新成本，但在規(guī)模、科研及政策上相較于國有企業(yè)仍存在劣勢。列(3)—(5)的結果顯示，數(shù)字金融對資本、技術、勞動三種密集型企業(yè)的數(shù)字化轉型均存在顯著的正向作用，其中對技術密集型企業(yè)的作用最強、對資本密集型企業(yè)的作用最弱。造成這一結果可能的原因是：技術密集型企業(yè)的人力資本、科技研發(fā)和技術積累優(yōu)勢與數(shù)字金融提供的資金支持協(xié)同耦合，加快了數(shù)字化轉型進程；資本密集型企業(yè)的傳統(tǒng)有形資產(chǎn)在數(shù)字化轉型過程中發(fā)揮的作用較小，在一定程度上削弱了數(shù)字金融帶來的賦能效果。列(6)—(8)的結果顯示，數(shù)字金融顯著促進成熟期和衰退期企業(yè)的數(shù)字化轉型，對初創(chuàng)期企業(yè)的影響則不明顯。其原因在于：初創(chuàng)期企業(yè)的技術水平較低和研發(fā)實力較弱，大多數(shù)企業(yè)都不愿意在這一時期進行數(shù)字化轉型；而對于衰退期的企業(yè)，市場份額因新產(chǎn)品和大量替代品的出現(xiàn)而逐漸萎縮，此時數(shù)字金融的介入打破了企業(yè)“不轉型等死”的僵局，進而驅動企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新。

表3 異質性分析：基于企業(yè)微觀特征的討論

表4的列(1)—(3)的結果顯示，數(shù)字金融顯著促進東部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉型，但對中部、西部地區(qū)企業(yè)的影響并不明顯。一方面，東部地區(qū)的數(shù)字基礎設施和金融資源稟賦領先于中部、西部地區(qū)，數(shù)字金融的服務能力相對較強。另一方面，東部地區(qū)由于市場化進程較早，具備相對完善的要素市場和良好的競爭環(huán)境，有利于減少企業(yè)數(shù)字化轉型進程中受到的約束，而中部、西部地區(qū)因市場機制不完善及要素流動障礙等一系列制約使數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用尚未得到發(fā)揮?；谀戏?、北方兩個子樣本的分組回歸也得到類似的結果，即數(shù)字金融僅顯著驅動南方地區(qū)的企業(yè)數(shù)字化轉型。上述結論表明，數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用在經(jīng)濟、金融發(fā)達地區(qū)更為明顯，目前更多扮演了“錦上添花”而非“雪中送炭”的角色。因此，在現(xiàn)階段供給側結構性改革中，應統(tǒng)籌推進欠發(fā)達地區(qū)的數(shù)字基礎設施建設(如數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等)并完善相關的市場競爭機制，從而縮小“數(shù)字鴻溝”，實現(xiàn)地區(qū)的均衡發(fā)展。

表4 異質性分析：基于地區(qū)分布的討論

(三)穩(wěn)健性檢驗

1內(nèi)生性問題?？紤]到本文使用的數(shù)字金融發(fā)展水平以阿里巴巴集團的海量數(shù)據(jù)為基礎，故不同城市的數(shù)字金融發(fā)展水平與該城市到杭州的地理距離密切相關。為此，本文借鑒張勛等(2019)的研究，構造各地級市到杭州的球面距離與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)普及率的乘積作為數(shù)字金融發(fā)展水平的工具變量，回歸結果見表5的列(1)和(2)。為避免選取地理因素的工具變量時存在偏誤而導致結果的偶然性，本文參考易行健和周利(2018)的做法，使用數(shù)字金融發(fā)展水平滯后一期與數(shù)字金融發(fā)展水平在時間上的一階差分的乘積作為工具變量進行估計，回歸結果見表5的列(3)和(4)。

根據(jù)弱工具變量檢驗，列(1)和(3)顯示的第一階段回歸結果中的F值大于10水平上的臨界值，工具變量對數(shù)字金融的回歸系數(shù)均在1的水平上顯著，較好地證明不存在弱工具變量問題。另外，識別不足檢驗統(tǒng)計量Kleibergen-Paaprk LM的p值為0，拒絕原假設，即通過“工具變量識別不足”檢驗。列(2)和(4)是第二階段的回歸結果，在考慮內(nèi)生性問題后，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展水平對企業(yè)數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)仍顯著為正，與表2的基準回歸結果一致，表明本文的結論具有穩(wěn)健性。

表5 工具變量的回歸結果

五、機制路徑檢驗

進一步地，為打開數(shù)字金融影響企業(yè)數(shù)字化轉型的“黑箱”，檢驗假設H—H的機制路徑是否存在，本文構建如下的中介效應模型：

=+++++

(2)

=++++++

(3)

(4)

(5)

其中，為企業(yè)經(jīng)行業(yè)均值調整后的總資產(chǎn)收益率，為息稅前利潤，為企業(yè)的平均資產(chǎn)，表示企業(yè)所在的行業(yè)，為行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量。(4)研發(fā)支出()。本文采用企業(yè)當年研發(fā)支出與營業(yè)收入之比來衡量。

中介效應模型的回歸結果如表6和7所示。表6的列(1)的結果表明數(shù)字金融對融資約束的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負，列(2)在加入中介變量融資約束后發(fā)現(xiàn)融資約束對企業(yè)數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)同樣在1%的水平上顯著為負，說明數(shù)字金融通過緩解融資約束促進了企業(yè)數(shù)字化轉型。事實上，當企業(yè)存在明顯的融資約束時，只能將有限的資源投入到那些“短平快”的項目中，對那些周期長、風險高的數(shù)字化項目的偏好明顯減弱，從而抑制數(shù)字化轉型進程。列(3)的估計結果表明數(shù)字金融顯著優(yōu)化了營商環(huán)境，列(4)顯示營商環(huán)境的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正且數(shù)字金融的系數(shù)仍保持正向顯著，說明營商環(huán)境也是數(shù)字金融影響企業(yè)數(shù)字化轉型的機制路徑。具體而言，數(shù)字金融提升了資本市場信息的透明度和金融的普惠性，減少傳統(tǒng)融資過程中存在的尋租行為，為企業(yè)創(chuàng)造公平的外部市場競爭環(huán)境，這成為企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新和轉型的重要保障。

表6 機制路徑：融資約束和營商環(huán)境

表7的列(1)和(2)匯報了企業(yè)風險承擔水平的中介效應檢驗結果，可看出數(shù)字金融和風險承擔水平的系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字金融通過提高風險承擔水平促進了企業(yè)數(shù)字化轉型。數(shù)字金融帶來的信息效應極大地降低了管理層對關鍵決策信息的處理和獲取成本，調動其在投資活動中承擔風險的積極性，使企業(yè)風險承擔能力得到提高。隨著企業(yè)的抗風險能力增強、財務狀況逐漸穩(wěn)定，為進一步提升盈利水平并保持長期優(yōu)勢，企業(yè)傾向于投資一些周期長、風險高的數(shù)字化項目并將數(shù)字化轉型作為數(shù)字時代的核心戰(zhàn)略。列(3)和(4)的估計結果顯示，數(shù)字金融和研發(fā)支出的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字金融通過增加研發(fā)支出促進了企業(yè)數(shù)字化轉型。一方面，數(shù)字金融通過糾正短視主義行為，使管理者更加關注企業(yè)未來發(fā)展，對科技前沿的敏感度也隨之上升，于是將更多的資金投入到長期的創(chuàng)新研發(fā)活動中，從而為數(shù)字化深度轉型提供技術支撐和必要的硬件配置。另一方面，數(shù)字金融的發(fā)展大大緩解了資本市場的信息不對稱，精確匹配資源與企業(yè)數(shù)字化項目的風險特征，通過增強研發(fā)資金的靶向性幫助企業(yè)更好地判斷和識別數(shù)字化轉型的最優(yōu)路徑。綜合表6和7的結果，驗證本文的假設H—H成立。

表7 機制路徑：風險承擔水平和研發(fā)支出

六、結論與啟示

本文以2011—2019年滬深A股非金融類上市公司為樣本，實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響及傳導路徑，得出如下的主要結論：(1)數(shù)字金融顯著驅動企業(yè)數(shù)字化轉型，在處理內(nèi)生性問題和其他一系列穩(wěn)健性檢驗后，這一結論仍然成立；(2)數(shù)字金融對國有企業(yè)、技術密集型企業(yè)及東部和南方地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用更大，對初創(chuàng)期企業(yè)、中西部和北方地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉型的賦能效果尚未顯現(xiàn)；(3)數(shù)字金融通過緩解融資約束、優(yōu)化營商環(huán)境、提高風險承擔水平及增加研發(fā)支出促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

以上研究結論為數(shù)字化背景下實現(xiàn)我國創(chuàng)新驅動轉型提供了幾點政策啟示。一是孕育形成以數(shù)字化為代表的新動能。各地政府應順數(shù)字化之勢而為，在培育壯大數(shù)字產(chǎn)業(yè)的同時，借助數(shù)字技術全領域、全方位、全鏈條賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，以硬件設施升級為重點、軟件服務優(yōu)化為抓手切實推動企業(yè)數(shù)字化轉型。二是重視數(shù)字金融的驅動效應。在防范系統(tǒng)性金融風險的前提下，應給予數(shù)字金融這一新興金融業(yè)態(tài)更多的政策支持(如制定科學的征信數(shù)據(jù)標準、健全數(shù)字金融征信體系和征信數(shù)據(jù)資源的共享機制)，為數(shù)字金融服務實體經(jīng)濟營造良好的信用環(huán)境。三是打造激勵相容的外部創(chuàng)新軟環(huán)境。成立一批具有高度專業(yè)化、服務化的國家技術轉移機構，加快研發(fā)資本、研發(fā)人員、數(shù)據(jù)等創(chuàng)新資源的技術轉移網(wǎng)絡建設，從而提高創(chuàng)新資源的開放性和流動性，克服企業(yè)數(shù)字化轉型過程中面臨的資源約束。