劉婷婷,溫 雪,鄧亞玲

(1.成都大學(xué) 商學(xué)院，四川 成都 610106； 2.廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣西 南寧 530003；3. 四川省社會(huì)科學(xué)院 農(nóng)村發(fā)展研究所，四川 成都 610031)

一、引 言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的重要引擎。企業(yè)是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體，數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，企業(yè)積極利用數(shù)字技術(shù)對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行改造，探尋實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑，以提升競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)投資，數(shù)字技術(shù)同企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的融合需要依賴于能夠承載互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等的固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)等。然而，企業(yè)的投資需要資金的支持，不同企業(yè)的投資現(xiàn)狀和資金實(shí)力等存在一定的差異，會(huì)影響企業(yè)的投資效率。金融的本質(zhì)就是服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)金融的限制，提高了金融服務(wù)的效率，形成了一種新型的金融服務(wù)模式——數(shù)字金融。

前期，學(xué)者圍繞數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響開(kāi)展了一定的研究。劉園等(2018)指出，數(shù)字金融在企業(yè)發(fā)展初期會(huì)削弱企業(yè)投資效率，輔以金融監(jiān)管后，能夠改善投資效率。魏成龍和郭琲楠(2020)、張友棠和常瑜洺(2020)分別以A股上市公司、創(chuàng)業(yè)板上市公司中投資不足的公司為樣本進(jìn)行研究，結(jié)果顯示，數(shù)字金融能夠提高企業(yè)的投資效率。王娟和朱衛(wèi)未(2020)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠提高投資不足企業(yè)的投資效率，但對(duì)投資過(guò)度企業(yè)沒(méi)有影響；并就不同企業(yè)規(guī)模、是否為高科技企業(yè)進(jìn)行分組分析。趙瑞瑞等(2021)對(duì)A股上市公司的研究結(jié)果顯示，數(shù)字金融能夠緩解投資不足，但會(huì)加劇投資過(guò)度。

本文將在前期研究的基礎(chǔ)上，以2011—2021年A股上市公司和中小板上市公司為樣本，分析數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響，厘清數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響機(jī)制，構(gòu)建實(shí)證模型測(cè)度影響效果，并提出政策建議。與前期文獻(xiàn)不同的是，本文將以A股上市公司和中小板上市公司分別作為成熟企業(yè)和成長(zhǎng)型企業(yè)的樣本，考察數(shù)字金融對(duì)不同發(fā)展階段企業(yè)投資效率的影響；同時(shí)考察數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響在不同內(nèi)控有效性情況下的差異。

二、理論基礎(chǔ)與影響機(jī)制

(一)企業(yè)投資效率損失產(chǎn)生的原因分析

受諸多因素的影響，企業(yè)的實(shí)際投資水平可能會(huì)偏離最優(yōu)投資規(guī)模，引致投資效率損失。當(dāng)實(shí)際投資高于最優(yōu)投資規(guī)模時(shí)表現(xiàn)為投資過(guò)度，當(dāng)實(shí)際投資低于最優(yōu)投資規(guī)模時(shí)表現(xiàn)為投資不足。投資不足和投資過(guò)度主要是委托代理和信息不對(duì)稱造成的。

投資不足主要是由于債權(quán)人和企業(yè)間的信息不對(duì)稱引致的融資約束。信息不對(duì)稱主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是融資前的信息不對(duì)稱，由于部分企業(yè)缺乏經(jīng)營(yíng)記錄或信貸記錄，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況或信用狀況不了解，企業(yè)未來(lái)的還款意愿和還款能力存在不確定性；二是融資后的信息不對(duì)稱，主要表現(xiàn)為債權(quán)人與企業(yè)間的代理沖突，即為了追求高收益，企業(yè)可能會(huì)將籌集的資金用于高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的項(xiàng)目，這可能會(huì)損害債權(quán)人的權(quán)益。債權(quán)人會(huì)通過(guò)信貸配給或提高利率等方式保障自身權(quán)益免受損失或彌補(bǔ)高風(fēng)險(xiǎn)，使得企業(yè)無(wú)法獲得足量的融資額甚至無(wú)法獲得信貸融資，或者承擔(dān)較高的融資成本，導(dǎo)致企業(yè)面臨外部融資約束。資金緊缺抑或是融資成本過(guò)高均會(huì)使得企業(yè)降低投資意愿，導(dǎo)致實(shí)際投資明顯低于最優(yōu)投資規(guī)模，引致投資不足。信息不對(duì)稱程度越嚴(yán)重，企業(yè)面臨的融資約束越強(qiáng)，投資不足現(xiàn)象越明顯。

投資過(guò)度是由于企業(yè)代理沖突等造成管理者對(duì)資金的濫用。企業(yè)內(nèi)部的委托代理沖突，導(dǎo)致企業(yè)大規(guī)模投資，從而引起投資過(guò)度。企業(yè)內(nèi)部的代理沖突越嚴(yán)重或可自由支配的現(xiàn)金越多，過(guò)度投資問(wèn)題越突出。

(二)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響機(jī)制

1.數(shù)字金融對(duì)企業(yè)融資約束的影響分析。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等新興數(shù)字技術(shù)與金融的不斷融合，數(shù)字金融滲透到金融行業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)開(kāi)展的各環(huán)節(jié)，能夠降低金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間以及企業(yè)內(nèi)部的信息不對(duì)稱，緩解融資約束。一是降低融資前的信息不對(duì)稱。依托大數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)能夠便捷地獲取企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、信用記錄，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)與各層次用戶之間的匹配，提升風(fēng)險(xiǎn)甄別能力；借助人工智能等手段，商業(yè)銀行等能夠構(gòu)建第三方征信體系，及時(shí)生成信用報(bào)告，評(píng)估客戶授信額度，從而緩解貸款前的信息不對(duì)稱。二是降低融資后的信息不對(duì)稱?；跀?shù)字技術(shù)，商業(yè)銀行能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控企業(yè)融資資金的流向，避免其流入高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，抑制企業(yè)的投機(jī)行為，強(qiáng)化貸后資金的風(fēng)險(xiǎn)管理；另外，數(shù)字金融的發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)項(xiàng)目評(píng)估體系的升級(jí)，緩解企業(yè)內(nèi)部的信息不對(duì)稱。

2.融資約束視角下數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響分析。融資約束視角下，數(shù)字金融影響投資效率的表現(xiàn)形式有兩方面：一方面，數(shù)字金融能夠擴(kuò)大金融服務(wù)的覆蓋面，為傳統(tǒng)金融未能充分觸及的行業(yè)或企業(yè)等提供金融服務(wù)，拓寬其融資渠道，提高信貸可得性，從而為企業(yè)投資提供資金支持；另一方面，數(shù)字金融憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)，能夠降低商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)成本，加快審批速度，降低融資成本。

綜上可知，數(shù)字金融推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)不斷提高服務(wù)質(zhì)量，提升存貸款業(yè)務(wù)效率，為企業(yè)投資提供資金支持，從而緩解企業(yè)的投資不足，提升投資效率。然而，數(shù)字金融水平提升可能誘使企業(yè)過(guò)度投資。這主要是由于數(shù)字金融支持下，信貸可得性的提高和融資成本的降低，會(huì)刺激企業(yè)的融資需求，導(dǎo)致閑置資金濫用的可能性增加，加劇投資過(guò)度，降低投資效率。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011—2021年滬深A(yù)股上市公司和中小板上市公司為樣本，剔除金融行業(yè)的企業(yè)樣本、ST或ST樣本和主要變量存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；連續(xù)型變量進(jìn)行雙側(cè)1%的縮尾處理；比率類變量外的其他連續(xù)性變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。經(jīng)過(guò)上述處理，共獲得15731個(gè)樣本，其中A股上市公司樣本10505個(gè)，中小板上市公司樣本5226個(gè)。企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)字金融數(shù)據(jù)來(lái)自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》。

(二)變量設(shè)定

1.被解釋變量。被解釋變量為投資效率。借鑒Richardson(2006)、楊箏等(2017)的做法測(cè)度投資效率。首先，利用式(1)計(jì)算企業(yè)新增投資；接著，基于式(2)采用動(dòng)態(tài)面板差分GMM進(jìn)行回歸估計(jì)，求得模型的殘差。殘差為正則投資過(guò)度，殘差為負(fù)則投資不足；企業(yè)的投資效率通過(guò)殘差的絕對(duì)值進(jìn)行度量，絕對(duì)值越大則投資效率損失越大，投資效率越低。

=[購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金+取得子公司及其他營(yíng)業(yè)單位支付的現(xiàn)金凈額-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額-處置子公司及其他營(yíng)業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額-(固定資產(chǎn)折舊+無(wú)形資產(chǎn)攤銷+長(zhǎng)期待攤費(fèi)用攤銷)]/年初總資產(chǎn)

(1)

,=+×,-1+,-1+,

(2)

其中，為企業(yè)新增投資；表示企業(yè)特征、行業(yè)特征和年度特征等控制變量；為模型估計(jì)的殘差。控制變量包括托賓Q值、企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金流狀況(經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~除以總資產(chǎn))、總資產(chǎn)、考慮現(xiàn)金紅利再投資的股票收益率、行業(yè)虛擬變量、年度虛擬變量。

2.解釋變量。解釋變量為數(shù)字金融，通過(guò)數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)度量。該指數(shù)衡量了我國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)、337個(gè)地級(jí)市以及近2800個(gè)縣域(未核算中國(guó)的港澳臺(tái)地區(qū))的數(shù)字金融發(fā)展程度。采用省份層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)，并借鑒李春濤等(2020)、楊亞平和趙昊華(2021)的做法對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，作為數(shù)字金融代理變量。

3.工具變量。工具變量為互聯(lián)網(wǎng)普及度?？紤]到可能存在著同時(shí)影響數(shù)字金融與企業(yè)投資效率的因素引致內(nèi)生性，將通過(guò)各省單位土地面積的互聯(lián)網(wǎng)端口數(shù)衡量互聯(lián)網(wǎng)普及度，并作為數(shù)字金融的工具變量?；ヂ?lián)網(wǎng)端口數(shù)越多，表明該地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施條件越好，互聯(lián)網(wǎng)普及度越高。數(shù)字金融服務(wù)的獲得依賴于互聯(lián)網(wǎng)，因此，互聯(lián)網(wǎng)普及度越高，數(shù)字金融的普惠度越高，互聯(lián)網(wǎng)普及度同數(shù)字金融密切相關(guān)。然而，企業(yè)的投資效率取決于實(shí)際投資與最優(yōu)投資的差異，主要受企業(yè)財(cái)務(wù)決策和資金狀況的影響，同互聯(lián)網(wǎng)普及度沒(méi)有直接聯(lián)系。因此，互聯(lián)網(wǎng)普及度可以作為數(shù)字金融的工具變量。

4.中介變量。

(1)融資約束。借鑒趙瑞瑞等(2021)的做法，利用SA指數(shù)度量融資約束，計(jì)算公式如下：

=-0737×+0043×

-0040×

(3)

其中，為總資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限。

(2)信貸可得性。信貸可得性用來(lái)反映企業(yè)通過(guò)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得融資的規(guī)模，主要通過(guò)長(zhǎng)期借款額和銀行借款額度量。銀行借款為短期借款、一年內(nèi)到期的非流動(dòng)負(fù)債和長(zhǎng)期借款之和。

(3)融資成本。融資成本通過(guò)兩個(gè)變量測(cè)度：一是債務(wù)融資成本，是財(cái)務(wù)費(fèi)用與負(fù)債總額的比值；二是借款融資成本，是應(yīng)付利息與負(fù)債總額的比值?？紤]到期限結(jié)構(gòu)會(huì)影響融資成本，本文還將測(cè)度長(zhǎng)期借款占比，即長(zhǎng)期借款與銀行借款的比值。

5.其他控制變量。為了控制其他因素對(duì)投資效率的影響，本文還將納入如下控制變量：一是企業(yè)基本情況，包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限、企業(yè)所在地(注冊(cè)地所屬省份)、行業(yè)虛擬變量；二是公司治理水平，兩職合一(董事長(zhǎng)與總經(jīng)理是同一人為1，否則為0)、獨(dú)立董事占比(獨(dú)立董事人數(shù)除以董事會(huì)總?cè)藬?shù))、股權(quán)制衡度(第二至五大股東同第一大股東持股比例的比值)；三是財(cái)務(wù)狀況，包括總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、托賓Q值、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率等。

(三)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.投資效率的描述性統(tǒng)計(jì)分析。分別考察投資不足和投資過(guò)度企業(yè)的投資效率情況，并對(duì)比其在A股上市公司和中小板上市公司的差異。

如表1所示，與A股上市公司相比，無(wú)論是投資不足還是投資過(guò)度，中小板上市公司的投資效率損失都更加突出。就投資不足和投資過(guò)度的分布情況來(lái)看，投資不足的企業(yè)相對(duì)較多，A股上市公司和中小板上市公司中分別有56.32%和63.41%的樣本面臨投資不足，中小板上市公司的投資不足現(xiàn)象更加普遍。就投資效率損失程度而言，同投資不足企業(yè)相比，投資過(guò)度企業(yè)的均值水平較高，表明其投資過(guò)度問(wèn)題更加嚴(yán)重。

表1 投資效率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析。表2的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，長(zhǎng)期借款和銀行借款的均值均小于中位數(shù)，過(guò)半數(shù)的企業(yè)信貸可得性相對(duì)較低；僅有35%的企業(yè)內(nèi)控有效，僅有22%的企業(yè)總經(jīng)理和董事長(zhǎng)為同一人；資產(chǎn)負(fù)債率為46%，企業(yè)杠桿率相對(duì)較高。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果與分析

為了克服內(nèi)生性，本文將引入互聯(lián)網(wǎng)普及度作為數(shù)字金融的工具變量，進(jìn)行兩階段最小二乘回歸；同時(shí)，參與回歸的解釋變量和控制變量均滯后一期?？紤]到數(shù)字金融對(duì)投資不足和投資過(guò)度兩類企業(yè)的投資效率影響機(jī)制存在差異，將對(duì)兩類企業(yè)分別進(jìn)行回歸分析。首先，測(cè)度數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響效果；其次，檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響機(jī)制；最后，考察數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響在不同行業(yè)、不同內(nèi)控有效性的差異。

(一)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率影響的回歸結(jié)果與分析

表3中數(shù)字金融對(duì)投資不足和投資過(guò)度企業(yè)投資效率的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)兩類企業(yè)的影響存在顯著差異，數(shù)字金融水平提高能夠緩解企業(yè)因投資不足導(dǎo)致的效率損失，但會(huì)惡化投資過(guò)度引致的效率損失。

表3 數(shù)字金融對(duì)投資效率的IV回歸結(jié)果

考慮到A股上市公司為較成熟的企業(yè)；中小板上市公司一般為未達(dá)到主板上市條件，處于成長(zhǎng)期的企業(yè)。因此，將分別以兩類公司為子樣本進(jìn)行回歸分析，一方面考察數(shù)字金融對(duì)不同發(fā)展階段企業(yè)的投資效率的影響差異；另一方面，作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的樣本。就數(shù)字金融對(duì)A股上市公司和中小板上市公司的影響差異來(lái)看，主要表現(xiàn)出如下特征：與A股上市公司相比，數(shù)字金融對(duì)中小板上市的成長(zhǎng)型公司投資效率的影響更加明顯。這可能是由于同A股上市公司相比，中小板上市公司在傳統(tǒng)金融中面臨的融資約束更加嚴(yán)重，投資對(duì)外部融資約束更加敏感；數(shù)字金融突破了傳統(tǒng)金融的限制，能夠提高信貸可得性、降低融資成本，對(duì)中小板上市公司投資效率的影響也更大，這在一定程度上體現(xiàn)出數(shù)字金融的“普惠性”。

其他變量的影響主要表現(xiàn)為：企業(yè)的經(jīng)營(yíng)年限增長(zhǎng)會(huì)加劇投資不足，但能抑制過(guò)度投資，這可能是由于經(jīng)營(yíng)年限越長(zhǎng)，隨著融資約束等引起的投資不足問(wèn)題的積累也日漸凸顯，導(dǎo)致投資不足越嚴(yán)重；隨著經(jīng)營(yíng)年限的增長(zhǎng)，投資過(guò)度企業(yè)不斷地調(diào)整投資規(guī)模，使得投資效率損失逐漸下降。資產(chǎn)規(guī)模較高的大型企業(yè)的內(nèi)部控制和外部監(jiān)督更加嚴(yán)格和規(guī)范，有助于抑制企業(yè)的過(guò)度投資問(wèn)題，改善投資效率。托賓Q值和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率可以衡量企業(yè)的成長(zhǎng)性，企業(yè)成長(zhǎng)得過(guò)快，會(huì)導(dǎo)致其難以及時(shí)將投資規(guī)模調(diào)整到最優(yōu)水平，導(dǎo)致投資效率損失較高，非效率投資問(wèn)題凸顯。資產(chǎn)負(fù)債率過(guò)高企業(yè)的償債能力較弱，嚴(yán)重的外部融資約束會(huì)抑制企業(yè)投資，加劇過(guò)度投資；凈資產(chǎn)收益率較高，表明企業(yè)的盈利能力較強(qiáng)，這能夠增加企業(yè)內(nèi)源資金的積累，從而緩解投資對(duì)外部融資的依賴性，緩解投資不足。獨(dú)立董事占比、兩職合一和第一大股東持股比例等對(duì)企業(yè)的投資效率沒(méi)有顯著影響，這在一定程度上說(shuō)明，資金和財(cái)務(wù)狀況是制約企業(yè)投資效率的主要因素。

(二)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率影響的機(jī)制檢驗(yàn)

將數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)：一方面，檢驗(yàn)數(shù)字金融是否能夠緩解企業(yè)的融資約束，即數(shù)字金融對(duì)融資約束的影響是否顯著；另一方面，考察數(shù)字金融緩解融資約束的具體表現(xiàn)形式，即數(shù)字金融對(duì)企業(yè)信貸可得性和融資成本的影響。

1.數(shù)字金融對(duì)融資約束的影響分析。表4的條塊A是數(shù)字金融對(duì)企業(yè)融資約束影響的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)投資效率的影響顯著為負(fù)，表明數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)的融資約束；同時(shí)，數(shù)字金融對(duì)投資過(guò)度企業(yè)融資約束的影響更大，這在一定程度上能夠反映出融資約束緩解是數(shù)字金融加劇企業(yè)過(guò)度投資的重要原因。

表4 數(shù)字金融對(duì)融資約束、信貸可得性及融資成本的回歸結(jié)果

2.數(shù)字金融對(duì)信貸可得性的影響分析。表4的條塊B和條塊C為數(shù)字金融對(duì)銀行借款和長(zhǎng)期借款的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字金融水平越高，企業(yè)的信貸可得性越強(qiáng)。就投資不足的企業(yè)而言，數(shù)字金融能夠提高企業(yè)長(zhǎng)期借款融資額，但不會(huì)改變企業(yè)銀行借款總額。這可能是由于，投資不足的企業(yè)進(jìn)行了借款結(jié)構(gòu)的調(diào)整，提高了長(zhǎng)期借款的融資額，削減了短期借款的融資額。對(duì)投資過(guò)度的企業(yè)而言，數(shù)字金融水平提升能夠提高企業(yè)長(zhǎng)期借款的融資額，同時(shí)增加銀行借款總額。

3.數(shù)字金融對(duì)融資成本的影響分析。表4的條塊D和條塊E為數(shù)字金融對(duì)債務(wù)融資成本和借款融資成本的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)融資成本的回歸系數(shù)不顯著?？紤]到融資成本會(huì)受到借款期限的影響，進(jìn)一步考察數(shù)字金融對(duì)借款期限結(jié)構(gòu)的影響。表4的條塊F的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融會(huì)改變企業(yè)借款期限結(jié)構(gòu)，提高長(zhǎng)期借款的占比。綜合來(lái)看，數(shù)字金融對(duì)融資成本沒(méi)有顯著影響的原因可能是，數(shù)字金融降低了商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)同企業(yè)間的信息不對(duì)稱程度，降低了未來(lái)本息償還的不確定性，在利率風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)理論下，企業(yè)的融資成本會(huì)下降。同時(shí)，數(shù)字金融使得投資過(guò)度企業(yè)的銀行借款規(guī)模增加，從而提高其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，在利率風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)理論下，會(huì)提高其融資成本；數(shù)字金融會(huì)提高投資不足企業(yè)的長(zhǎng)期借款規(guī)模，在利率期限結(jié)構(gòu)理論下，會(huì)導(dǎo)致融資成本增加。綜合來(lái)看，在利率的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)和期限結(jié)構(gòu)的共同作用下，數(shù)字金融對(duì)降低企業(yè)融資成本的效果沒(méi)有直接體現(xiàn)出來(lái)。

(三)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率影響的異質(zhì)性分析

1.不同行業(yè)的影響差異。根據(jù)公司所屬行業(yè)將樣本劃分為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)樣本，分別考察數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響；進(jìn)一步地，將第二產(chǎn)業(yè)細(xì)分為制造業(yè)和非制造業(yè)，以第三產(chǎn)業(yè)中的軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)和生活性服務(wù)業(yè)為子樣本進(jìn)行回歸。

表5為針對(duì)不同行業(yè)子樣本，就數(shù)字金融對(duì)投資效率的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的投資效率沒(méi)有顯著影響，這可能是由于數(shù)字金融在第一產(chǎn)業(yè)的滲透程度不充分；農(nóng)業(yè)主要依賴于政策性資金或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者的自有資金，對(duì)商業(yè)性貸款的依賴性相對(duì)較弱。數(shù)字金融對(duì)第二產(chǎn)業(yè)投資效率的影響非常突出，可以緩解投資不足、加重投資過(guò)度。就細(xì)分行業(yè)來(lái)看，數(shù)字金融對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的影響主要體現(xiàn)在制造業(yè)，這可能是由于近年來(lái)，制造業(yè)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)投資效率的影響也非常顯著。就第三產(chǎn)業(yè)而言，數(shù)字金融能夠顯著緩解軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的投資不足問(wèn)題，這可能是由于隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)在數(shù)字金融的支持下，不斷擴(kuò)大投資規(guī)模，減少了投資效率損失。

表5 數(shù)字金融對(duì)投資效率的分行業(yè)回歸結(jié)果

進(jìn)一步剔除第三產(chǎn)業(yè)中的公共事業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)后，考察數(shù)字金融對(duì)生產(chǎn)和生活性服務(wù)業(yè)投資效率的影響?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字金融能夠顯著緩解生產(chǎn)和生活性服務(wù)類企業(yè)的投資不足。這可能是由于，隨著制造業(yè)、信息技術(shù)等產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，零售、物流等服務(wù)業(yè)也在同步推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在數(shù)字金融緩解融資約束的影響機(jī)制下，企業(yè)不斷向最優(yōu)投資規(guī)模調(diào)整，從而緩解投資不足。

2.不同內(nèi)控情況下的影響差異。企業(yè)內(nèi)部控制能夠提升企業(yè)的信息質(zhì)量，緩解企業(yè)內(nèi)外部的信息不對(duì)稱，有助于管理者做出更合理的投資決策。因此，內(nèi)部控制會(huì)影響企業(yè)的投資效率。

首先，當(dāng)企業(yè)面臨的融資約束相同時(shí)，考察不同內(nèi)控情況下企業(yè)的投資效率均值的差異性。一方面，根據(jù)企業(yè)的內(nèi)部控制情況，將企業(yè)分為內(nèi)控有效和內(nèi)控?zé)o效兩類；另一方面，根據(jù)融資約束的33%和66%分位數(shù)，將樣本分為融資約束較低、融資約束中等和融資約束較高三類。對(duì)不同融資約束情況下，內(nèi)控有效和內(nèi)控?zé)o效兩類企業(yè)的投資效率進(jìn)行差異性檢驗(yàn)。表6的結(jié)果顯示，與內(nèi)控?zé)o效組相比，內(nèi)控有效組的投資效率損失相對(duì)較低，這表明融資約束相同的情況下，企業(yè)內(nèi)部控制能夠降低企業(yè)的投資效率損失程度。就投資過(guò)度和投資不足樣本而言，內(nèi)部控制有效性對(duì)投資效率損失的影響，在投資不足樣本中不存在顯著差異，在投資過(guò)度樣本中存在顯著差異。這表明融資約束是導(dǎo)致投資不足的關(guān)鍵因素，內(nèi)部控制對(duì)投資過(guò)度的作用更突出。

表6 不同內(nèi)控情況下的企業(yè)投資效率

其次，針對(duì)不同內(nèi)控子樣本，就數(shù)字金融對(duì)投資效率的影響進(jìn)行回歸分析。表7的回歸結(jié)果顯示，對(duì)投資不足的企業(yè)而言，數(shù)字金融對(duì)內(nèi)控有效企業(yè)的投資效率沒(méi)有顯著影響，但會(huì)削減內(nèi)控?zé)o效企業(yè)的投資效率。這可能是由于同內(nèi)控有效企業(yè)相比，內(nèi)控?zé)o效企業(yè)面臨的融資約束更加突出，數(shù)字金融能夠緩解債權(quán)人和企業(yè)間的信息不對(duì)稱的優(yōu)勢(shì)更凸顯，因此，數(shù)字金融對(duì)內(nèi)控?zé)o效企業(yè)的影響更加突出。對(duì)投資過(guò)度的企業(yè)而言，雖然數(shù)字金融會(huì)加劇企業(yè)的投資效率損失，然而，同內(nèi)控?zé)o效的企業(yè)相比，數(shù)字金融對(duì)內(nèi)控有效企業(yè)的投資效率損失的影響不顯著。這可能是由于企業(yè)的內(nèi)部控制有效時(shí)，能夠有效地緩解管理者與所有者、大股東與中小股東之間的利益沖突，使得企業(yè)的財(cái)務(wù)決策更加合理，從而緩解數(shù)字金融可能引致的投資效率損失。

表7 不同內(nèi)控下數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的回歸結(jié)果

五、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

數(shù)字金融突破了傳統(tǒng)金融的限制，提高了金融服務(wù)的質(zhì)量和效率，對(duì)保障企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和改善投資效率具有重要的影響。本文以滬深A(yù)股和中小板上市公司為樣本，就數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響展開(kāi)分析，得出以下主要結(jié)論：

第一，就影響效果而言，數(shù)字金融能夠緩解投資不足，但會(huì)加劇投資過(guò)度；與A股上市公司相比，數(shù)字金融對(duì)中小板上市公司投資效率的影響相對(duì)較大，體現(xiàn)出數(shù)字金融的“普惠性”特征。第二，就影響機(jī)制而言，數(shù)字金融主要通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能改善信息不對(duì)稱，緩解企業(yè)面臨的融資約束，進(jìn)而影響企業(yè)的投資效率；具體而言，數(shù)字金融能夠提高信貸可得性，特別是長(zhǎng)期借款的融資額，由于利率的期限結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)的共同影響，數(shù)字金融對(duì)融資成本的影響不顯著。第三，數(shù)字金融對(duì)第一產(chǎn)業(yè)投資效率的影響不顯著，對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的影響主要體現(xiàn)在制造業(yè)，能夠減少第三產(chǎn)業(yè)中軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)和生活性服務(wù)業(yè)投資不足引致的效率損失；同內(nèi)控?zé)o效的企業(yè)相比，數(shù)字金融對(duì)內(nèi)控有效企業(yè)投資過(guò)度的影響不顯著。

(二)政策建議

第一，推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展，強(qiáng)化金融對(duì)實(shí)體企業(yè)的服務(wù)效果。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)體企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然路徑。數(shù)字金融彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的短板，提高了金融服務(wù)的質(zhì)量和效率。為了更好地發(fā)揮數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效果，一方面，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)不斷挖掘數(shù)字金融在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)開(kāi)展方面的應(yīng)用場(chǎng)景，提高風(fēng)險(xiǎn)管理能力，拓展金融服務(wù)范疇，提高信貸的可得性。另一方面，實(shí)體企業(yè)也應(yīng)當(dāng)及時(shí)了解和爭(zhēng)取企業(yè)可獲得的金融服務(wù)，改善企業(yè)資金狀況，保障投資項(xiàng)目的順利推進(jìn)。

第二，優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)數(shù)字金融環(huán)境，發(fā)揮數(shù)字金融對(duì)第一產(chǎn)業(yè)投資效率的作用。數(shù)字金融能夠提升金融服務(wù)質(zhì)量。然而，農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及度較低，加之農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者對(duì)金融知識(shí)或金融服務(wù)等了解不充分，導(dǎo)致數(shù)字金融在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的滲透性不足，制約了第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，一方面，應(yīng)當(dāng)改善農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高互聯(lián)網(wǎng)普及度；同時(shí)，對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者普及金融體系功能和金融機(jī)構(gòu)服務(wù)等知識(shí)，提高其對(duì)金融服務(wù)需求的主動(dòng)性。另一方面，依賴于數(shù)字技術(shù)的支持，金融機(jī)構(gòu)的信息獲取能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力都得到較大的提升，金融機(jī)構(gòu)可以適度提高對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的服務(wù)廣度和深度，改善其投資效率。

第三，強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部控制建設(shè)，緩解數(shù)字金融對(duì)過(guò)度投資引致的投資效率損失的負(fù)面影響，充分發(fā)揮數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用。數(shù)字金融能夠改善企業(yè)融資環(huán)境，提高信貸可得性。然而，提高投資效率也離不開(kāi)企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境的不斷優(yōu)化。一方面，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)內(nèi)部管理，提高信息披露質(zhì)量，能夠?yàn)橐源髷?shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)字金融信貸決策提供數(shù)據(jù)支持，使其更易于獲得信貸資金；另一方面，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)內(nèi)部控制，約束企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)與債權(quán)人之間的代理沖突，約束管理者的投機(jī)行為，緩解投資過(guò)度，使得數(shù)字金融更好地為企業(yè)提供服務(wù)，提高企業(yè)投資效率。