王竹泉 高雅 于蘇

(中國海洋大學(xué) 管理學(xué)院，山東 青島 266100)

一、引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)步入高質(zhì)量發(fā)展階段，引導(dǎo)金融供給側(cè)改革、助力金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)成為促進(jìn)和諧發(fā)展的主線任務(wù)。作為金融供給側(cè)改革的重要組成部分，數(shù)字金融近年來發(fā)展迅猛。2018年畢馬威研究報(bào)告中指出中國數(shù)字金融滲透率占92%，遙遙領(lǐng)先于其他國家(1)https://home.kpmg/cn/zh/home/campaigns/2018/12/china-fintech-50.html。以金融科技為基礎(chǔ)的數(shù)字金融有效實(shí)現(xiàn)了以技術(shù)為橋梁，構(gòu)建新金融產(chǎn)品、金融業(yè)務(wù)及用戶交流互動(dòng)新形式的交易平臺(tái)，提高了金融資源供給[1]。作為新興的金融服務(wù)業(yè)務(wù)，數(shù)字金融依托底層信息科技進(jìn)行多元化場景構(gòu)建，通過突破傳統(tǒng)金融服務(wù)高成本和低效率窘境，與傳統(tǒng)金融競合，推動(dòng)金融需求對(duì)接，已然成為增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)效的重要突破口之一。

然而，一個(gè)懸而未決的問題是數(shù)字金融是否影響資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整？資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整是指以追求價(jià)值最大化為目的的企業(yè)，在資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)水平時(shí)有動(dòng)機(jī)進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整[2]。由于資本市場交易雙方存在交易費(fèi)用、信息不對(duì)稱等問題，公司調(diào)整資本結(jié)構(gòu)時(shí)勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致其在調(diào)整成本與調(diào)整收益間進(jìn)行權(quán)衡[3]，調(diào)整速度取決于調(diào)整成本、調(diào)整收益的大小[4-7]。但囿于我國金融抑制的現(xiàn)狀，資金供需雙方信息不對(duì)稱程度較高，企業(yè)面臨嚴(yán)重的融資約束問題。這加劇了企業(yè)進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的難度。而數(shù)字金融作為推動(dòng)金融供給側(cè)的創(chuàng)新型金融模式，可能產(chǎn)生融資約束緩解效應(yīng)[8]和信息環(huán)境優(yōu)化效應(yīng)[9]，進(jìn)而通過降低企業(yè)調(diào)整成本和增加企業(yè)調(diào)整收益加快調(diào)整速度。具體來說，對(duì)于負(fù)債不足的企業(yè)而言，數(shù)字金融通過拓寬企業(yè)融資渠道、增強(qiáng)信貸可得性以及減少企業(yè)融資成本緩解企業(yè)融資約束，從而降低向上調(diào)整的成本，增加企業(yè)向上調(diào)整速度。對(duì)于過度負(fù)債的企業(yè)而言，信息技術(shù)賦能的數(shù)字金融促使銀行準(zhǔn)確識(shí)別企業(yè)信用等級(jí)、及時(shí)變更貸款契約的同時(shí)，加大企業(yè)違約成本，理性的管理層為了規(guī)避損失傾向于縮減企業(yè)債務(wù)。因此，數(shù)字金融提升了過度負(fù)債企業(yè)縮減債務(wù)所帶來的收益，進(jìn)而可能加快向下調(diào)整的速度。

基于此，本文利用2011-2020年A股上市公司為研究樣本，探究數(shù)字金融對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響及其作用渠道。本文主要貢獻(xiàn)如下：第一，首次考察了數(shù)字金融對(duì)公司資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整行為的影響，揭示了數(shù)字金融對(duì)公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用，既豐富了數(shù)字金融經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究，也拓展了資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整理論的相關(guān)文獻(xiàn)。第二，推動(dòng)了金融服務(wù)實(shí)體企業(yè)的研究。本文將研究視角延伸至企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整，有利于更加完善地揭示數(shù)字金融助力實(shí)體企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的邏輯推演，從而反映了金融抑制背景下金融供給側(cè)改革對(duì)實(shí)體企業(yè)融資行為的影響。第三，從債務(wù)融資角度揭示數(shù)字金融與企業(yè)杠桿率變動(dòng)之間的關(guān)系，為“降杠桿、穩(wěn)杠桿”政策、緩解企業(yè)融資難融資貴的困境提供微觀層面的具體實(shí)施方式，也為創(chuàng)新型金融模式有效降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供理論借鑒。

二、 文獻(xiàn)綜述

(一) 數(shù)字金融相關(guān)研究

以金融科技為基礎(chǔ)的數(shù)字金融迅速崛起，并且利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)促進(jìn)了金融主體間的聯(lián)結(jié)，打破固有金融模式，拓寬了金融服務(wù)的內(nèi)容和邊界，有效提高企業(yè)資源配置效率[1]，成為我國金融服務(wù)實(shí)體企業(yè)發(fā)展的重要引擎[10]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字金融通過帶來緩解融資約束[11]、優(yōu)化信息環(huán)境[12]的微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，對(duì)實(shí)體企業(yè)決策產(chǎn)生影響。從融資約束角度，數(shù)字金融的創(chuàng)新發(fā)展沖擊了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的負(fù)債端、資產(chǎn)端和中間端業(yè)務(wù)，加劇金融機(jī)構(gòu)間競爭，增強(qiáng)企業(yè)的信貸可得性[13]，助力于企業(yè)緩解融資約束[14]，從而提高全要素生產(chǎn)率[15]、減緩企業(yè)投融資期限錯(cuò)配[16]等。從信息環(huán)境角度，數(shù)字金融可以利用人工智能等技術(shù)實(shí)時(shí)獲取信息，分析企業(yè)決策等方式優(yōu)化信息環(huán)境[12]，并且良好的信息環(huán)境可以通過影響銀行監(jiān)管力度增加企業(yè)違規(guī)成本，縮短違規(guī)收益時(shí)間，從而抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”[17]、提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[17]、增加企業(yè)價(jià)值[18]以及降低債務(wù)融資成本[19]等。雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)從投融資期限錯(cuò)配[16]以及債務(wù)融資成本[19]等角度探究了數(shù)字金融對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)決策的影響，但資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整作為企業(yè)財(cái)務(wù)決策的重要內(nèi)容，鮮有人探討數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的關(guān)系。

(二)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整相關(guān)研究

自MM理論提出以來，資本結(jié)構(gòu)就成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)話題，資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整作為其重要分支受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。動(dòng)態(tài)權(quán)衡理論認(rèn)為，企業(yè)發(fā)展過程中存在一個(gè)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)能夠促使其價(jià)值最大化[2]。為此，企業(yè)在價(jià)值驅(qū)動(dòng)下有動(dòng)機(jī)調(diào)整實(shí)際資本結(jié)構(gòu)與目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的偏差。但是由于資本市場摩擦等因素產(chǎn)生了較高的調(diào)整成本，所以企業(yè)進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整行為時(shí)需要在調(diào)整成本與調(diào)整收益之間權(quán)衡；而調(diào)整成本、調(diào)整收益的大小決定了企業(yè)的調(diào)整速度[6]?，F(xiàn)有研究多以調(diào)整成本與調(diào)整收益為切入點(diǎn)探究資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響因素，大致可以分為兩類：一類圍繞企業(yè)內(nèi)部環(huán)境因素，另一類圍繞宏觀經(jīng)濟(jì)政策展開。

基于企業(yè)內(nèi)部環(huán)境因素而言，融資約束、公司治理以及投資決策等會(huì)對(duì)調(diào)整速度產(chǎn)生影響。首先，融資約束的強(qiáng)弱能夠影響調(diào)整速度。Korajczyk和Levy(2003)[20]的研究表明，融資約束一定程度上反映了企業(yè)的調(diào)整成本，因此，融資約束程度越嚴(yán)重，調(diào)整成本越大，反映為企業(yè)融資約束與調(diào)整速度快慢呈反比。其次，公司治理是影響調(diào)整速度的重要因素[9]。黃繼承等(2016)[21]認(rèn)為當(dāng)企業(yè)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)時(shí)，代理問題越嚴(yán)重，過度負(fù)債所帶來的監(jiān)督與破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)給經(jīng)理人帶來更大壓力，相對(duì)來說企業(yè)向下調(diào)整收益增加，具體表現(xiàn)為過度負(fù)債的企業(yè)向下調(diào)整速度更快。陳志紅和李宏偉(2019)[22]從兩職合一角度驗(yàn)證了企業(yè)CEO自主權(quán)越高，其更傾向于追逐高風(fēng)險(xiǎn)，過度負(fù)債企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的收益降低。最后，不同的投資決策會(huì)對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度產(chǎn)生不同的影響。夏子航和辛宇(2020)[5]認(rèn)為企業(yè)持股金融機(jī)構(gòu)的策略選擇將導(dǎo)致尋租的可能性上升，提高企業(yè)調(diào)整成本，進(jìn)而減緩調(diào)整速度。安素霞和劉來會(huì)(2020)[23]的研究表明，企業(yè)金融化導(dǎo)致目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)下降的同時(shí)，金融資產(chǎn)期限規(guī)定限制了企業(yè)變現(xiàn)能力，致使調(diào)整成本增加，調(diào)整速度降低。

同時(shí)，資本結(jié)構(gòu)的選擇理應(yīng)是一個(gè)綜合各種因素的動(dòng)態(tài)決策過程，需要考慮外界經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境對(duì)資本結(jié)構(gòu)的影響。已有研究分別從媒體報(bào)道[24]、融資融券[25]以及高鐵開通[26]等視角驗(yàn)證信息環(huán)境如何影響企業(yè)調(diào)整成本，進(jìn)而作用于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整。此外，法律環(huán)境也會(huì)對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)生影響。例如，黃繼承等(2014)[7]認(rèn)為良好的法律環(huán)境通過影響企業(yè)向上調(diào)整成本、向下調(diào)整收益，加快企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。

綜上，已有文獻(xiàn)從融資來源、融資環(huán)境等視角探究融資方式與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的因果關(guān)系，認(rèn)為調(diào)整成本和調(diào)整收益的大小可以影響調(diào)整速度，但尚未有研究關(guān)注到數(shù)字金融對(duì)調(diào)整速度的影響。數(shù)字金融作為中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展背景下的一項(xiàng)金融科技創(chuàng)新，對(duì)微觀企業(yè)可以帶來緩解融資約束和優(yōu)化信息環(huán)境的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)?；诖?，本文在已有研究從全要素生產(chǎn)率[15]、投融資期限錯(cuò)配[16]、金融化[17]、債務(wù)融資成本[19]、企業(yè)創(chuàng)新[27]等角度探究數(shù)字金融微觀經(jīng)濟(jì)后果的基礎(chǔ)上，將資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整納入數(shù)字金融的研究范圍，深入探討數(shù)字金融是否會(huì)通過影響調(diào)整成本、調(diào)整收益的方式作用于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度？本文將針對(duì)上述問題進(jìn)行分析與討論。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一) 數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

1．?dāng)?shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度

根據(jù)動(dòng)態(tài)權(quán)衡理論，企業(yè)存在一個(gè)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)會(huì)使得企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化，但囿于市場摩擦，企業(yè)存在調(diào)整成本，只有當(dāng)調(diào)整收益超過調(diào)整成本時(shí)，企業(yè)才會(huì)改變資本結(jié)構(gòu)，并且調(diào)整成本和調(diào)整收益的大小影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度[3]。而數(shù)字金融通過降低負(fù)債不足企業(yè)的調(diào)整成本、提升過度負(fù)債企業(yè)的調(diào)整收益，縮減企業(yè)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)與目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)之間的偏差，增加企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。

(1)數(shù)字金融通過降低負(fù)債不足企業(yè)的調(diào)整成本，增加資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度。負(fù)債不足企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整成本主要受到融資渠道、信貸可得性、融資成本的限制[28]。而數(shù)字金融通過三個(gè)方面降低調(diào)整成本進(jìn)而提高企業(yè)資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度。首先，數(shù)字金融通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)突破物理網(wǎng)點(diǎn)的局限，加速了互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品的普及速度[29]，截流了商業(yè)銀行現(xiàn)有以及潛在借款客戶[30]，重塑了金融機(jī)構(gòu)信貸市場的觸及范圍，拓寬了企業(yè)融資渠道，使得有競爭力的企業(yè)客戶能夠獲得更多的金融服務(wù)及更低成本的資金供給，降低企業(yè)向上調(diào)整成本。其次，數(shù)字金融可能憑借其廣覆蓋、低成本和高效率的潛在優(yōu)勢(shì)占據(jù)商業(yè)銀行的貸款份額，加劇商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)競爭[8]，提升企業(yè)信貸可得性[31]，導(dǎo)致企業(yè)向上調(diào)整成本下降。最后，具有金融科技賦能的數(shù)字金融擁有技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以通過技術(shù)溢出的方式，倒逼傳統(tǒng)銀行優(yōu)化業(yè)務(wù)流程與服務(wù)水平[26]，創(chuàng)新信息獲取渠道，銀行經(jīng)營成本下降的同時(shí)推動(dòng)企業(yè)債務(wù)融資成本縮減，進(jìn)而削減企業(yè)向上調(diào)整成本。故而，數(shù)字金融將加快資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度，降低資本結(jié)構(gòu)偏離度。

(2)數(shù)字金融通過提高過度負(fù)債企業(yè)的調(diào)整收益，增加資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整的速度。過度負(fù)債的企業(yè)普遍存在無力償債的風(fēng)險(xiǎn)以及再籌資風(fēng)險(xiǎn)等特征[31]，而數(shù)字金融本質(zhì)上沖擊了傳統(tǒng)銀行的信息匹配方式，使銀行可以更準(zhǔn)確地獲知參與主體的交易習(xí)慣、風(fēng)險(xiǎn)偏好等各種行為特點(diǎn)，真正意義上做到了基于前端信息識(shí)別企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。具體而言，傳統(tǒng)銀行判斷企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的方式主要基于企業(yè)線下資產(chǎn)交易信息[32]，但隨著互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的高速發(fā)展，線上貿(mào)易往來逐漸成為主流的交易方式，數(shù)字金融不僅可以刻畫線上交易頻率還可以準(zhǔn)確記錄同行業(yè)以及不同行業(yè)企業(yè)交易行為數(shù)據(jù)。就前者來說，交易頻率可以側(cè)面體現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況；而后者展示了同行業(yè)或關(guān)聯(lián)程度高的行業(yè)在經(jīng)營決策、產(chǎn)品定位以及技術(shù)創(chuàng)新等資源上的相似性，大量相似信息整合將降低信息獲取成本，進(jìn)一步產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[33]?；诖?，數(shù)字金融賦能下資金供給端可以全面獲得企業(yè)財(cái)務(wù)、經(jīng)營等信息，更為精準(zhǔn)地判斷企業(yè)信用評(píng)級(jí)，甚至可以根據(jù)企業(yè)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)狀況變更貸款契約，增加了過度負(fù)債企業(yè)的違約成本。過度負(fù)債企業(yè)為降低預(yù)期可能發(fā)生的違約成本，將增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避意識(shí)，通過減少債務(wù)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)。因此，數(shù)字金融發(fā)展水平越高，企業(yè)向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)所帶來的收益越大，即數(shù)字金融將加快企業(yè)資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整的速度，降低資本結(jié)構(gòu)偏離度。

綜上所述，數(shù)字金融能夠通過影響企業(yè)向上調(diào)整成本與向下調(diào)整收益，影響資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度，其作用效果為促進(jìn)效應(yīng)。

H1數(shù)字金融的發(fā)展加快了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的速度。

2．?dāng)?shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)非對(duì)稱性調(diào)整速度

由前文分析可知，數(shù)字金融通過降低企業(yè)調(diào)整成本、增加企業(yè)調(diào)整收益的方式提升調(diào)整速度。調(diào)整動(dòng)機(jī)差異和損失厭惡心理可能使得數(shù)字金融對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響呈現(xiàn)非對(duì)稱性。從調(diào)整動(dòng)機(jī)差異角度，企業(yè)調(diào)整成本的降低、調(diào)整收益的增加是企業(yè)向上、向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的動(dòng)機(jī)。經(jīng)濟(jì)人假設(shè)認(rèn)為，人的行為動(dòng)機(jī)源自經(jīng)濟(jì)誘因，人都要爭取最大的經(jīng)濟(jì)收益[7]。與降低向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的成本相比，理性的管理層更追逐向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)所帶來的收益。因此，數(shù)字金融對(duì)調(diào)整速度的促進(jìn)作用受到上述非對(duì)稱性的影響，表現(xiàn)為向下調(diào)整速度要快于向上調(diào)整速度。從損失厭惡心理角度，人對(duì)于潛在損失和潛在利益的感受存在差異，并且規(guī)避損失的意愿更加強(qiáng)烈。因此，數(shù)字金融通過優(yōu)化信息環(huán)境，使得銀行更容易了解企業(yè)的真實(shí)信息，從而導(dǎo)致企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)上升，企業(yè)潛在損失規(guī)模增加，管理層為了規(guī)避潛在損失，更傾向于向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，即企業(yè)向下調(diào)整比向上調(diào)整更加敏感。

基于此，本文認(rèn)為數(shù)字金融影響下資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整速度快于向上調(diào)整速度。

H2數(shù)字金融影響下資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整速度快于向上調(diào)整速度。

(二) 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

作為轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)時(shí)期的重要制度背景，所有制差異是研究金融服務(wù)與企業(yè)問題的重要情境[34]。我國信貸資源配置具有“國民”差異，非國有企業(yè)面臨著嚴(yán)重的信貸歧視，且政府在行業(yè)準(zhǔn)入和項(xiàng)目審批方面也歧視民企。相較之下，國有企業(yè)在資源稟賦方面具有顯著優(yōu)勢(shì)[35]。基于此，本文嘗試探討數(shù)字金融對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)公司中存在何種差異？

數(shù)字金融會(huì)通過緩解融資約束的方式加快非國有企業(yè)向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度。具體來說，非國有企業(yè)由于缺少政府“背書”，往往面臨著融資難融資貴的困境。這使得其在貸款時(shí)，銀行過多地考慮企業(yè)還款能力，本著控制信貸風(fēng)險(xiǎn)的謹(jǐn)慎性原則會(huì)減少對(duì)非國有企業(yè)的貸款[36]。數(shù)字金融的發(fā)展可以通過增加融資渠道、提高銀行競爭的方式降低融資成本[8]，為受到信貸歧視的非國有企業(yè)提供貸款，進(jìn)而增加向上調(diào)整速度，使得非國有企業(yè)可以根據(jù)自身發(fā)展需求獲得貸款。

數(shù)字金融會(huì)通過優(yōu)化信息環(huán)境的方式加快國有企業(yè)向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)速度。對(duì)于國有企業(yè)而言，與政府具有天然關(guān)聯(lián)，便于獲取各級(jí)政府給予的政策優(yōu)惠、資源等。因此，商業(yè)銀行更傾向于為國有企業(yè)貸款，導(dǎo)致大多數(shù)國有企業(yè)存在過度負(fù)債問題[37]。但由于產(chǎn)權(quán)不明晰，存在多重代理鏈條的國有企業(yè)具有資金使用效率偏低[38]、公司治理質(zhì)量較差以及經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)高等特征。然而，技術(shù)進(jìn)步賦予了數(shù)字金融及時(shí)、準(zhǔn)確捕捉企業(yè)信息的功能，優(yōu)化了銀企所處的信息環(huán)境。這不僅使得銀行能夠及時(shí)針對(duì)國有企業(yè)真實(shí)經(jīng)營情況、風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行監(jiān)督以及提高風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金額，同時(shí)也使得國有企業(yè)的債務(wù)融資成本提高。因此，數(shù)字金融將助力企業(yè)資本結(jié)構(gòu)加速向下調(diào)整。

H3a與非國有企業(yè)相比，數(shù)字金融對(duì)國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)向下調(diào)整速度的影響更加顯著。

H3b與國有企業(yè)相比，數(shù)字金融對(duì)非國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)向上調(diào)整速度的影響更加顯著。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2020年A股上市公司為研究樣本，同時(shí)借鑒姜付秀等(2008)[6]的研究方法，對(duì)樣本進(jìn)行了篩選：(1)剔除了金融類上市公司樣本；(2)剔除了資產(chǎn)負(fù)債率大于1或者小于0的樣本；(3)剔除了少于連續(xù)兩年的觀測(cè)樣本；(4)剔除了數(shù)據(jù)存在缺失的樣本。并且本文為避免異常值的影響對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%分位數(shù)的縮尾處理，最終得到19 017個(gè)樣本觀測(cè)值。其中，數(shù)字金融數(shù)據(jù)來源于中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)；其他變量的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)模型設(shè)定與變量定義

首先，本文借鑒已有文獻(xiàn)[39]的做法，利用企業(yè)總資產(chǎn)(A)、企業(yè)有息負(fù)債(D)以及目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)(Lev*)等指標(biāo)來估計(jì)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度(v)，即實(shí)際資本結(jié)構(gòu)趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度。模型設(shè)定如下

(1)

(2)

其中，控制變量(Control)參考已有研究[40]，并結(jié)合我國的實(shí)際情況，選取了諸多決定資本結(jié)構(gòu)的公司特征變量，具體如表1所示。

參考黃繼承等(2016)[21]的做法將模型(2)代入模型(1)，得到

Levi,t=(1-v)Levi,t-1+vβControli,t-1+εi,t

(3)

(4)

本文為了探究數(shù)字金融(Index)對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度(v)的影響，參考姜付秀等(2008)[6]、Faulkender等(2012)[4]的做法，對(duì)模型(1)進(jìn)一步拓展，并且將模型(4)代入模型(1)，通過模型(5)來檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。

Levi,t-Levi,t-1=(c0+c1Indexi,t)×Devi,t-1+εi,t

(5)

其中，Index為數(shù)字金融指數(shù)。Indexi,t與Devi,t-1的交乘項(xiàng)系數(shù)(c1)，表示數(shù)字金融對(duì)調(diào)整速度的影響，c1大于0，表示調(diào)整速度增加；反之，調(diào)整速度降低。進(jìn)一步本文還針對(duì)不同調(diào)整方向探究數(shù)字金融對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響，即在除主回歸以外，對(duì)模型(5)分向上和向下調(diào)整進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。

表1 變量定義

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。Panel A結(jié)果發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)(Lev*)的均值(中位數(shù))為0.449(0.435)，最小值為0.178，最大值為0.792，表明企業(yè)間最優(yōu)資金需求存在較大差異；目標(biāo)調(diào)整偏差(Dev)的均值(中位數(shù))為0.016(0.015)，資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)的均值(中位數(shù))為0.441(0.437)，兩個(gè)變量的正態(tài)分布呈現(xiàn)右偏狀態(tài)，表明部分企業(yè)存在高杠桿現(xiàn)狀，這與我國國情相符。同時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)的樣本分布與黃俊威和龔光明(2019)[21]研究得到的結(jié)果較為一致。數(shù)字金融指數(shù)(Index)標(biāo)準(zhǔn)化后的均值(中位數(shù))為-0.028(0.143)，上四位數(shù)為-0.670，表明數(shù)字金融數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在較多極小值，發(fā)展程度參差不齊。

Panel B報(bào)告了用來估計(jì)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的公司特征變量。其中，公司規(guī)模(Size)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.298，成長機(jī)會(huì)(TobinQ)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.211，說明我國上市公司在規(guī)模和成長性方面存在較大差異。本文使用全樣本來估計(jì)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，不再闡述過度負(fù)債、負(fù)債不足時(shí)公司特征變量的均值及中位數(shù)。

Panel C報(bào)告了不同負(fù)債水平的描述性統(tǒng)計(jì)。過度負(fù)債樣本(向下調(diào)整)中t-1期的實(shí)際負(fù)債率變動(dòng)幅度明顯小于負(fù)債不足樣本(向上調(diào)整)的樣本，初步說明在不同負(fù)債水平下，實(shí)際資本結(jié)構(gòu)趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)因素存在差異，表明本文區(qū)分不同負(fù)債水平進(jìn)行研究是有必要的。此外，2016年前后由于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)變動(dòng)幅度較大以及過度負(fù)債樣本中實(shí)際負(fù)債率下降幅度較大，導(dǎo)致負(fù)債不足樣本和過度負(fù)債樣本的目標(biāo)調(diào)整偏差(Dev)出現(xiàn)不規(guī)律波動(dòng)，本文考慮此情況可能是2016年動(dòng)蕩的資本市場環(huán)境制約了企業(yè)發(fā)展，導(dǎo)致企業(yè)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)下滑；同年“去杠桿”政策實(shí)施，重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)過度負(fù)債問題，政策推導(dǎo)下過度負(fù)債企業(yè)開始“負(fù)債減負(fù)”。其余變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見表2，不再贅述。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

為研究數(shù)字金融對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的總效應(yīng)，本文對(duì)模型(5)采用固定效應(yīng)加異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行處理。表3列(1)(2)的結(jié)果顯示，數(shù)字金融(Index)與企業(yè)目標(biāo)調(diào)整偏差(Dev)的交乘項(xiàng)(Index×Dev)的回歸系數(shù)為0.028，且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字金融發(fā)展程度越高，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度越快，從而支持了假設(shè)1。換言之，數(shù)字金融的發(fā)展可以優(yōu)化信息環(huán)境，改善企業(yè)融資約束進(jìn)而提高資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。表(3)列(3)(4)分別匯報(bào)了負(fù)債不足(向上調(diào)整)、過度負(fù)債(向下調(diào)整)的回歸結(jié)果。在向上調(diào)整的樣本中，Index每增加1%，向上調(diào)整速度提高7.985%(0.021/0.263)；在向下調(diào)整的樣本中，Index每增加1%，向下調(diào)整速度增加10.538%(0.047/0.446)。這表明相對(duì)于向上調(diào)整的情況，當(dāng)資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進(jìn)作用更加明顯，且Bootstrap_Dbiff檢驗(yàn)顯示兩組之間Index×Dev的回歸系數(shù)差異顯著。進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)2。這說明在數(shù)字金融的作用下，銀行更易于獲得企業(yè)穩(wěn)定、透明、可預(yù)期的信息，針對(duì)負(fù)債過度并且盈利欠佳的企業(yè)縮減信貸規(guī)模，同時(shí)提高還款條款以及再貸款要求，因此基于這種外部融資資源擠壓的現(xiàn)狀，過度負(fù)債企業(yè)的實(shí)際資本結(jié)構(gòu)可能加速回落到目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)。

表3 數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度

(二)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

本文參考李延喜等(2015)[34]的做法，國有企業(yè)賦值為1，否則為0，利用產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)樣本進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表4列(1)(4)分別為國有企業(yè)和非國有企業(yè)全樣本的回歸結(jié)果，數(shù)字金融均加快了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。但鑒于在過度負(fù)債或負(fù)債不足時(shí)，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下對(duì)應(yīng)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整影響路徑不同，對(duì)于總體樣本來說，調(diào)整方式可能存在抵消作用。所以在本部分，本文區(qū)分過度負(fù)債和負(fù)債不足兩種情況分別進(jìn)行檢驗(yàn)。列(2)(3)檢驗(yàn)了國有企業(yè)分組中數(shù)字金融對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的影響，結(jié)果表明向下調(diào)整的樣本中Index×Dev系數(shù)顯著為正，這說明數(shù)字金融帶來的信息環(huán)境優(yōu)化導(dǎo)致了國有企業(yè)融資成本的提高，使得國有企業(yè)相對(duì)于保持現(xiàn)有負(fù)債水平，更傾向于減少負(fù)債，進(jìn)而在“去杠桿”的同時(shí)，趨于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)。列(5)(6)檢驗(yàn)了非國有企業(yè)分組中數(shù)字金融對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的影響，在向上調(diào)整的樣本中Index×Dev系數(shù)顯著為正，且在1%水平下顯著。研究結(jié)果表明，非國有企業(yè)多表現(xiàn)為負(fù)債不足，在數(shù)字金融的影響下企業(yè)融資約束得以緩解使得非國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度提高，并且相較于非國有企業(yè)中向下調(diào)整的樣本，數(shù)字金融對(duì)于向上調(diào)整速度作用更加明顯。

表4 數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度—基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)機(jī)制

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)變換樣本區(qū)間

我國2016年企業(yè)“去杠桿”政策實(shí)施，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)容易受到此政策的影響。因此，本文將“去杠桿”政策實(shí)施開始年份2016年剔除，以盡可能排除當(dāng)年政策沖擊?；貧w結(jié)構(gòu)如表5列(1)—(3)所示，結(jié)果依舊顯著。

(二)自變量滯后一期(L.Index)

為了避免內(nèi)生性問題，本文對(duì)數(shù)字金融進(jìn)行滯后一期處理，即L.Index?；貧w結(jié)構(gòu)如表5列(4)-(6)所示，結(jié)果依舊顯著。

表5 變換樣本區(qū)間和自變量滯后一期

(三)變換解釋變量

為了避免指標(biāo)衡量偏誤對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，本文利用省級(jí)數(shù)字金融指標(biāo)對(duì)數(shù)字金融發(fā)展水平重新進(jìn)行衡量(S_Index)，結(jié)果如表6所示，結(jié)果依舊顯著。

表6 變換解釋變量

(四)更換模型設(shè)定

本文關(guān)鍵問題是探究數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整之間的因果關(guān)系，但是關(guān)于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的計(jì)算方法多種多樣，在此利用LSDVC、系統(tǒng)GMM方法對(duì)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)重新估算，結(jié)果如表7、表8所示，結(jié)果依舊顯著。

表7 更換模型設(shè)定—LSDVC

表8 更換模型設(shè)定—系統(tǒng)GMM

(五)安慰劑檢驗(yàn)

盡管上文驗(yàn)證了數(shù)字金融與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整間存在因果關(guān)系，然而在理論上，基準(zhǔn)回歸呈現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系可能只是一種安慰劑效應(yīng)。即在研究設(shè)計(jì)過程中存在未被覺察到的其他因素，導(dǎo)致本文數(shù)據(jù)出現(xiàn)數(shù)字金融與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的相關(guān)關(guān)系。而事實(shí)上這與數(shù)字金融發(fā)展觸發(fā)的微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)并沒有聯(lián)系。為了排除這種擔(dān)憂，本文利用如下的安慰劑檢驗(yàn)進(jìn)行測(cè)度。參考潘越等(2020)[42]的做法，將樣本數(shù)據(jù)集的所有“公司-年度”觀測(cè)值中Index×Dev變量的取值全部提取，重命名為Cross，再將這些數(shù)值逐個(gè)隨機(jī)地分配到每一個(gè)“公司-年度”觀測(cè)值中，最后重新對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸。如果安慰劑效應(yīng)確實(shí)存在，那么受未被覺察到的研究設(shè)計(jì)局限性的驅(qū)動(dòng)，處理后的Cross依然會(huì)與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整呈現(xiàn)正相關(guān)。表9報(bào)告了數(shù)字金融與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整安慰劑檢驗(yàn)的結(jié)果，Cross的系數(shù)不顯著，與主回歸結(jié)果存在明顯的差異，意味著安慰劑效應(yīng)不存在，進(jìn)而確保了研究結(jié)論的穩(wěn)健。

表9 安慰劑檢驗(yàn)

七、進(jìn)一步分析

(一)數(shù)字金融指數(shù)降維

本文進(jìn)一步將數(shù)字金融指數(shù)分解降維至三個(gè)層面，分別從數(shù)字金融覆蓋率(主要通過電子賬戶數(shù)等體現(xiàn))、數(shù)字金融使用率(包括但不限于支付業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)等，考察實(shí)際人均交易額)以及數(shù)字金融數(shù)字化程度來衡量數(shù)字金融，指標(biāo)數(shù)值越大，該城市數(shù)字金融發(fā)展程度越高。

從表10、表11以及表12的回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字金融覆蓋度(Coverage)、數(shù)字金融使用率(Usage)和數(shù)字化(Digit)對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的邊際影響為0.023、0.031與0.029，并且都在1%水平上顯著，即數(shù)字金融覆蓋度(Coverage)、數(shù)字金融使用率(Usage)或數(shù)字化(Digit)每提高1%，資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度會(huì)提升9.957%(0.023/0.231)、12.500%(0.031/0.248)與11.885%(0.029/0.244)。根據(jù)調(diào)整方向進(jìn)行分組回歸后，其結(jié)果依舊在1%水平上顯著；隨后本文進(jìn)行了組間差異性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果證明覆蓋度(Coverage)、使用率(Usage)與數(shù)字化(Digit)對(duì)資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整速度效果更加明顯。此結(jié)果也說明數(shù)字金融通過擴(kuò)大覆蓋率、提高客戶使用頻率、增加數(shù)字科技服務(wù)的方式增強(qiáng)企業(yè)信息透明度，實(shí)現(xiàn)資金流向收益更高的企業(yè)，進(jìn)一步促使過度負(fù)債的企業(yè)降杠桿。

表10 數(shù)字金融覆蓋度與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

表11 數(shù)字金融使用率與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

表12 數(shù)字化程度與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整

(二)數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的路徑分析

為檢驗(yàn)數(shù)字金融影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的具體作用路徑，參考黃繼承等(2014)[7]構(gòu)建如下實(shí)證模型

P(Adjusti,t=1)=φ(α0+α1Devli,t+α2FAi,t-1+α3Sizei,t+α4EBITi,t-1+α5DEPi,t+α6TobinQi,t+εi,t)

(6)

P(Adjusti,t=1)=φ(α0+α1Devli,t-1×Indexi,t+α2Indexi,t+α3Devli,t-1+α4FAi,t-1+α5Sizei,t-1+α6EBITi,t-1+α7DEPi,t-1+α8TobinQi,t-1+εi,t)

(7)

其中，Adjusti,t表示是否進(jìn)行債務(wù)調(diào)整，如果i公司在t年度進(jìn)行了債務(wù)調(diào)整則取值為1，否則為0。債務(wù)調(diào)整方式主要包括發(fā)行債務(wù)和償還債務(wù)[7]，增加(降低)凈債務(wù)融資(ID或DD)，衡量方式為t年新增(減少)的債務(wù)總額除以年總資產(chǎn)，當(dāng)ID(DD)值不小于5%時(shí)取1，否則取0。為了便于解釋回歸結(jié)果，對(duì)t-1期目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)偏離度(Dev)進(jìn)行絕對(duì)值處理，即為Dev1。

本文對(duì)模型(6)和(7)進(jìn)行了Logit回歸分析，檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)企業(yè)債務(wù)調(diào)整的影響，回歸結(jié)果如表13所示。從表13列(1)和列(3)中可以看出，當(dāng)負(fù)債不足或過度負(fù)債時(shí)，Dev1的回歸系數(shù)顯著為正。這說明實(shí)際資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)水平越遠(yuǎn)，企業(yè)增加(減少)債務(wù)融資的可能性越大，即企業(yè)有可能通過債務(wù)方式來縮減偏離度。在列(2)和列(4)中，當(dāng)負(fù)債不足或過度負(fù)債時(shí)，交互項(xiàng)Index×Dev1的回歸系數(shù)均顯著為正，這說明，數(shù)字金融發(fā)展程度越高，偏離程度與增加(降低)債務(wù)融資之間的關(guān)系越強(qiáng)。這也側(cè)面驗(yàn)證了假設(shè)1，即數(shù)字金融通過擴(kuò)寬融資渠道、降低融資成本的形式提高了負(fù)債不足企業(yè)獲得債務(wù)融資的可能性，向上調(diào)整成本降低，進(jìn)而加快向上調(diào)整速度；同時(shí)，數(shù)字金融還通過優(yōu)化信息環(huán)境增加了企業(yè)的債務(wù)違約成本和破產(chǎn)成本，從而提高了具有超額負(fù)債的企業(yè)縮減債務(wù)的傾向，企業(yè)向下調(diào)整收益增加，促進(jìn)向下調(diào)整速度。

基于前文的研究，數(shù)字金融可以通過增加(減少)債務(wù)融資的方式向上(向下)調(diào)整企業(yè)資本結(jié)構(gòu)。但是在債務(wù)融資增減過程中，數(shù)字金融影響下銀行為企業(yè)提供的債務(wù)期限可能存在差異。一方面，對(duì)于負(fù)債不足的企業(yè)來說，數(shù)字金融可能會(huì)促使其獲得長期債務(wù)融資。我國金融抑制背景下，部分企業(yè)長期處于信貸市場的弱勢(shì)地位，銀行為了控制信貸風(fēng)險(xiǎn)，更傾向于提供短期貸款，導(dǎo)致企業(yè)只能不斷續(xù)借短期貸款維持長期投資活動(dòng)[43]。在數(shù)字金融影響下銀行間競爭加劇，使得銀行的壟斷能力減弱、邊際利潤率降低[8]，負(fù)債不足企業(yè)在信貸市場的弱勢(shì)地位得以緩解，獲得長期貸款的可能性上升。另一方面，對(duì)于過度負(fù)債的企業(yè)來說，數(shù)字金融可能會(huì)降低銀行為企業(yè)提供長期貸款的可能性。數(shù)字金融發(fā)展程度越高，銀企間信息環(huán)境越好，銀行可以更加準(zhǔn)確地獲知過度負(fù)債企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與再融資風(fēng)險(xiǎn)，警惕企業(yè)潛在的違約行為，這導(dǎo)致銀行在縮減借貸規(guī)模的同時(shí)，出于降低企業(yè)違約行為觀測(cè)成本的考慮，縮減長期貸款金額。參考楊鑫等(2018)[44]的研究方法構(gòu)建模型(8)。

DMi,t=β0+β1Indexi,t×Dev1i,t-1+β2Indexi,t+β3Dev1i,t-1+β4Sizei,t+β5Levi,t+β6TobinQi,t+β7Tangi,t+β8CFOi,t+β9CRli,t+β10Quali,t+β11ETRi,t+εi,t

(8)

表13 數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的路徑分析(一)

模型(8)中，企業(yè)長期貸款規(guī)模(DM)參考杜春明(2021)[45]的衡量方式，利用長期借款占比進(jìn)行衡量，同時(shí)還控制了一系列企業(yè)層面的特征變量，包括企業(yè)規(guī)模(Size)、實(shí)際所得稅率(ETR)、自由現(xiàn)金流量(CFO)、資產(chǎn)有形性(Tang)等(2)以當(dāng)年所得稅費(fèi)用/當(dāng)年稅前會(huì)計(jì)利潤衡量企業(yè)實(shí)際所得稅率(ETR)；以當(dāng)年經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量凈額/當(dāng)年末總資產(chǎn)衡量自由現(xiàn)金流量(CFO)；(當(dāng)年末固定資產(chǎn)+當(dāng)年末存貨)/當(dāng)年末總資產(chǎn)衡量資產(chǎn)有形性(Tang)，其他變量衡量如上文所示。。表14列(1)-(3)是對(duì)長期貸款規(guī)模的檢驗(yàn)結(jié)果。其中，全樣本與向上調(diào)整的樣本中Index×Dev1系數(shù)顯著為正，而向下調(diào)整的樣本中Index×Dev1系數(shù)顯著為負(fù)。此結(jié)果可以說明在負(fù)債不足的樣本中，數(shù)字金融作用下由于資金供給上升，銀行通過增加向企業(yè)發(fā)放長期貸款的方式緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)調(diào)整成本，增加向上調(diào)整速度的同時(shí)，企業(yè)可以避免投融資期限錯(cuò)配問題，進(jìn)而降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在過度負(fù)債的樣本中，銀行由于數(shù)字金融優(yōu)化信息環(huán)境的作用，可以獲得更多企業(yè)信息，出于降低自身風(fēng)險(xiǎn)的考慮縮減向企業(yè)提供長期貸款規(guī)模，此時(shí)企業(yè)出于持續(xù)發(fā)展的目的，會(huì)選擇更為穩(wěn)健的資本結(jié)構(gòu)，故而向下調(diào)整收益增加，促進(jìn)向下調(diào)整速度。

表14 數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的路徑分析(二)

一個(gè)可能的解釋，數(shù)字金融或許通過影響短期貸款作用于資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整。為了驗(yàn)證此觀點(diǎn)，本文利用短期借款占比(SD)替換模型(8)中長期貸款規(guī)模(DM)，并重新回歸，結(jié)果如表14列(4)-(6)所示。結(jié)果表明數(shù)字金融對(duì)短期貸款的影響不顯著，說明數(shù)字金融不能以增加(減少)短期貸款的方式影響企業(yè)向上(向下)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)。這可能是因?yàn)殂y行業(yè)寡頭競爭格局下銀行在信貸博弈中具有較高的議價(jià)能力，考慮到銀企信息不對(duì)稱所帶來的信貸風(fēng)險(xiǎn)，更愿意向企業(yè)提供長期貸款而非短期貸款[43]。而數(shù)字金融加劇了銀行競爭，降低了銀行貸款議價(jià)能力，進(jìn)而提升了銀行向企業(yè)提供長期貸款的意愿；同時(shí)，數(shù)字金融也可以提高銀企間的信息透明度，增強(qiáng)各類信息在銀企之間的傳遞效率，使得企業(yè)提供長期貸款的可能性上升。這也間接證明數(shù)字金融通過影響長期貸款作用于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整。

八、結(jié)論與啟示

本文基于2011-2020年我國A股上市公司為研究樣本，檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。研究表明：(1)數(shù)字金融顯著增加了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，并且向下調(diào)整速度快于向上調(diào)整速度。在考慮經(jīng)濟(jì)不確定性、模型設(shè)定等問題后，上述結(jié)論依舊成立。(2)區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，國有企業(yè)向下調(diào)整速度以及非國有企業(yè)向上調(diào)整速度更加顯著。(3)數(shù)字金融主要通過影響銀行向企業(yè)提供長期債務(wù)融資規(guī)模進(jìn)而調(diào)整企業(yè)資本結(jié)構(gòu)，這一發(fā)現(xiàn)比較符合我國國情，即外部融資主要依賴銀行貸款的事實(shí)。本文在拓展數(shù)字金融研究領(lǐng)域的同時(shí)，也為我國數(shù)字金融建設(shè)的必要性提供了新的證據(jù)支持，并且對(duì)于投資者理解企業(yè)財(cái)務(wù)決策具有較強(qiáng)的啟示意義。

基于上述分析，本文獲得如下啟示：第一，持續(xù)深化數(shù)字金融改革，助力結(jié)構(gòu)性去杠桿。應(yīng)當(dāng)提升“大智移云物”等新興數(shù)字技術(shù)運(yùn)用水平，同時(shí)制定數(shù)字金融相關(guān)配套措施，積極推動(dòng)數(shù)字金融不斷向縱深發(fā)展，提高數(shù)字金融的覆蓋率與數(shù)字化程度，持續(xù)升級(jí)數(shù)字金融服務(wù)，促使銀企精準(zhǔn)對(duì)接金融需求，驅(qū)動(dòng)銀行間良性競爭，從資金供給角度落實(shí)“降杠桿、穩(wěn)杠桿”政策，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。第二，應(yīng)積極推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，拓展數(shù)字金融新技能。促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)要素積累，提升金融服務(wù)質(zhì)效、紓解企業(yè)融資困境的同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)數(shù)字金融的監(jiān)管，引導(dǎo)和規(guī)范數(shù)字金融利用新興技術(shù)優(yōu)化信息環(huán)境、精準(zhǔn)管控風(fēng)險(xiǎn)。第三，持續(xù)深化國有企業(yè)改革，建立國有資產(chǎn)監(jiān)督約束機(jī)制，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，激發(fā)數(shù)字金融在國企轉(zhuǎn)型升級(jí)中的促進(jìn)作用。另外，新冠肺炎疫情加劇了民營企業(yè)面臨的融資難、融資貴問題，應(yīng)當(dāng)推進(jìn)民營經(jīng)濟(jì)數(shù)字金融平臺(tái)建設(shè)，提升金融機(jī)構(gòu)服務(wù)民營企業(yè)的意愿，以科技優(yōu)勢(shì)營造良好民營企業(yè)融資環(huán)境。