■蘇武俊,高弋卜
改革開放以來,我國經(jīng)濟(jì)取得了飛速增長,但國內(nèi)外一系列因素的影響,使中國經(jīng)濟(jì)仍舊面臨內(nèi)憂外患的困境。國外,世界正在經(jīng)歷新冠疫情這個黑天鵝事件的強(qiáng)烈沖擊。2021年1月26日,國際貨幣基金組織預(yù)測,新冠肺炎疫情導(dǎo)致2020年全球經(jīng)濟(jì)萎縮3.5%,而病毒變異和新一輪疫情蔓延也使得未來全球經(jīng)濟(jì)仍將面臨高度不確定性。國內(nèi),中國正處于“新興加轉(zhuǎn)軌”的制度背景下,正在經(jīng)歷持久的范式轉(zhuǎn)移?!吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二○三五遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中提出“經(jīng)濟(jì)發(fā)展、創(chuàng)新驅(qū)動、民生福祉、綠色生態(tài)和安全保障”五類經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展指標(biāo),其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為總指標(biāo),預(yù)計在“十四五”規(guī)劃期間經(jīng)濟(jì)增長5%左右,2035年GDP再翻一番。經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一目標(biāo)離不開企業(yè)的發(fā)展,而企業(yè)的發(fā)展離不開資金的支持。因此,緩解企業(yè)融資約束成為刺激中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要機(jī)制之一(張勛等,2019)。
證券分析師(以下簡稱分析師)作為信息中介,相對于普通的投資者來說,掌握更全面的財務(wù)專業(yè)知識并具有更強(qiáng)的財務(wù)分析能力,因此能比投資者更好地解讀上市公司的財務(wù)報告,進(jìn)而提供更準(zhǔn)確的盈利預(yù)測。而且,分析師還可以利用自身優(yōu)勢了解企業(yè)的一些內(nèi)部信息并傳遞給信息使用者,有助于投資者發(fā)現(xiàn)管理層的不當(dāng)行為。這些對于緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對稱從而緩解融資約束具有重要的意義。數(shù)字金融可以利用平臺優(yōu)勢獲取海量數(shù)據(jù)緩解信息不對稱,在資本市場信息環(huán)境不斷優(yōu)化的情況下,分析師作為減緩信息不對稱的傳統(tǒng)工具,對于融資約束的緩解作用到底是會加強(qiáng)還是分散呢?分析師是否會因?yàn)閿?shù)字金融的不斷深化而產(chǎn)生不同的融資約束緩解效果?為解決上述疑問,本文展開了相關(guān)分析。
根據(jù)投資者認(rèn)知理論,由于投資者對不同證券的熟悉程度存在差異,他們通常會青睞自己掌握更多信息的證券,分析師作為資本市場中重要的信息中介,可以幫助投資者在投資決策前進(jìn)行多方面分析,提高他們的認(rèn)知水平,降低信息不對稱(李馨子和肖土盛,2015)。分析師的信息中介作用主要體現(xiàn)在以下三個方面:第一,信息收集作用。分析師相比普通投資者有更多途徑獲取信息,比如可以通過實(shí)地調(diào)研、與企業(yè)管理層面對面溝通等,獲得關(guān)于管理者風(fēng)格、企業(yè)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)和未來發(fā)展規(guī)劃等非公開信息(譚松濤和崔小勇,2015),加深外部投資者對企業(yè)的了解程度。第二,信息解讀作用。分析師可以利用自己的專業(yè)技能對企業(yè)公開發(fā)布的信息如財務(wù)報告、招股說明書等進(jìn)行深入分析和鑒別,挖掘隱藏信息(劉星和陳西嬋,2018)。第三,信息傳遞作用。分析師通過向市場傳遞經(jīng)過收集和分析的公司特質(zhì)信息,建立起企業(yè)與投資者信息溝通的渠道(張純和呂偉,2007),提高投資者信心。因此,根據(jù)信號傳遞理論,分析師關(guān)注度的提高可以促進(jìn)企業(yè)信息流向處于信息劣勢的大量外部投資者,降低投資者要求的投資回報率,緩解融資約束。相反,如果分析師對某公司的關(guān)注度下降,投資者對該公司的交易意愿也會隨之下降,即使企業(yè)存在良好的投資機(jī)會也會因?yàn)樾畔⒉粚ΨQ而被投資者拒絕或需要提供額外的風(fēng)險補(bǔ)償,加劇企業(yè)融資約束。
除了信息中介的作用外,分析師還具有監(jiān)督職能(Healy&Palepu,2001)。其監(jiān)督作用主要通過以下兩方面來實(shí)現(xiàn)。一是直接監(jiān)督。分析師在發(fā)布研究報告前往往會對其關(guān)注的上市公司進(jìn)行充分調(diào)查,以免代理人為了個人私利,損害所有者及其他利益相關(guān)者的利益(范云蕊和李辰穎,2019)。二是間接監(jiān)督。分析師通過自身影響力及對公司關(guān)注人數(shù)的增加引起投資者、媒體甚至監(jiān)督機(jī)構(gòu)的關(guān)注,推動市場其他參與者的治理效應(yīng)(游家興和張哲遠(yuǎn),2016),強(qiáng)化輿論對管理層或大股東的約束作用,從而降低企業(yè)代理成本,緩解融資約束。
分析師通過研究報告可以向市場輸送大量信息,這些信息可以分為財務(wù)信息和非財務(wù)信息。相較于非財務(wù)信息,財務(wù)信息更吸引投資者的關(guān)注并顯著影響公司股票價格(Cheng et al.,2018)。這是因?yàn)槲覈Y本市場集聚大量個人投資者,這些中小投資者的信息理解和分析能力往往十分有限(陳煒等,2013),想要了解一家公司是否有投資價值,通常更為關(guān)注表現(xiàn)形式更直觀、與自身利益更密切的財務(wù)信息。而且,業(yè)績越優(yōu)秀的企業(yè)越愿意披露更多的財務(wù)信息,分析師因此也會向市場傳遞良好的信號,吸引更多投資者的投資。據(jù)此,提出假設(shè)1:
H1a:分析師關(guān)注度與融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
H1b:研報財務(wù)信息與融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
融資約束影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,而金融系統(tǒng)的發(fā)達(dá)程度影響企業(yè)的融資約束程度(Levine,2005)。金融的主要功能是資金融通,在交易過程中最大的困難是信息不對稱,信息不對稱容易導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險,甚至引發(fā)金融危機(jī)。因此,解決信息不對稱問題是金融系統(tǒng)緩解融資約束的重要機(jī)制之一。數(shù)字金融泛指傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)模式(黃益平和黃卓,2018)。數(shù)字金融是實(shí)現(xiàn)低成本、廣覆蓋和可持續(xù)的包容性金融的重要模式(郭峰等,2019),可能通過如下幾個方面緩解融資約束:
第一,降低融資成本。根據(jù)帕累托法則,金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入市場,一般關(guān)注盈利狀況前20%的客戶,如果服務(wù)好這些頭部客戶則可以把握80%左右的市場份額,而當(dāng)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)范圍時,所帶來的邊際收益可能越來越小,這是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無法避免的商業(yè)可持續(xù)性問題(黃益平和黃卓,2018)。因此,盡管國際上早在2005年由聯(lián)合國率先提出普惠金融的概念,中國也響應(yīng)號召相繼出臺一系列政策推動普惠金融發(fā)展,但效果都十分有限。而對于這個問題,數(shù)字技術(shù)可以為普惠金融提供可能的解決方案。我國金融市場中存在顯著長尾效應(yīng),即市場中存在大量分散的小規(guī)模投資者,他們自有資金較少、抗風(fēng)險能力較差且地理位置分布分散(萬家彧等,2020),數(shù)字金融可以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺連接數(shù)以億計的用戶并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)收集信息,而不必像傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)那樣依賴服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)和大量人工來提供金融服務(wù),減少信息收集過程中資源的消耗(唐松等,2020),大大降低獲客成本和服務(wù)成本,而這些成本往往都會通過信貸利率轉(zhuǎn)嫁給企業(yè)。交易成本的減少有助于企業(yè)減少融資成本,從而緩解融資約束。
第二,拓寬資金來源。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)通常設(shè)定較高的服務(wù)門檻,對發(fā)展規(guī)模、信用記錄、資產(chǎn)擔(dān)保等都設(shè)置了嚴(yán)格的規(guī)定,許多企業(yè)往往因?yàn)闊o法達(dá)到門檻要求望而卻步甚至一蹶不振。數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)金融的諸多限制特別是空間限制,促進(jìn)資金供求雙方的信息交流,擴(kuò)大金融服務(wù)范圍,提高金融服務(wù)的可觸及性,并且通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新興科技創(chuàng)新傳統(tǒng)金融產(chǎn)品,帶動了諸如P2P網(wǎng)貸、第三方支付、眾籌融資等新型融資平臺及融資模式的產(chǎn)生(喻平和豆俊霞,2020),提高金融服務(wù)的可獲得性,為企業(yè)尋求融資機(jī)會擴(kuò)展了渠道,進(jìn)而緩解融資約束。
第三,提高金融資源配置效率。根據(jù)金融加速器理論,商業(yè)銀行依據(jù)抵押資產(chǎn)特別是房產(chǎn)的價值放寬或緊縮信貸供給的行為會加劇實(shí)體經(jīng)濟(jì)的波動。而數(shù)字金融憑借大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅可以獲取市場上公開的財務(wù)信息而且可以獲取連續(xù)的甚至是沒有邊界的數(shù)字足跡,這其中包括比財務(wù)數(shù)據(jù)更具穩(wěn)定性和真實(shí)性的行為特征和社會關(guān)系數(shù)據(jù)作為征信數(shù)據(jù)(黃益平和黃卓,2018),在緩解信貸過程中信息不對稱困境的同時,也減少金融機(jī)構(gòu)在信貸判斷時對抵押資產(chǎn)的依賴,信用貸款與房價的關(guān)系減弱了,意味著金融市場的穩(wěn)定性可能會增強(qiáng),資源配置效率提高。同時,征信體系的完善可以簡化信貸審查程序,縮短信貸審核時間,提高融資效率(梁榜和張建華,2018),從而緩解企業(yè)融資約束。據(jù)此,提出假設(shè)2:
H2:數(shù)字金融與融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
信息不對稱是造成融資約束的重要原因,分析師與數(shù)字金融本質(zhì)上都是通過降低信息不對稱來緩解融資約束。相較于數(shù)字金融,分析師更早出現(xiàn)在中國資本市場中,因此分析師可以稱之為降低資本市場信息不對稱的傳統(tǒng)工具,數(shù)字金融由于憑借新科技新技術(shù)可以稱為降低信息不對稱的新型工具。一方面,分析師通過對公開信息的分析預(yù)測以及對私人信息的收集整理,降低資本市場中的信息不對稱,這與數(shù)字金融的宗旨是契合的,數(shù)字金融發(fā)展的目的之一就是為補(bǔ)充目前尚未完善的征信體系從而緩解信息不對稱(廖婧琳等,2020)。數(shù)字金融利用其技術(shù)優(yōu)勢和信息優(yōu)勢帶來數(shù)量更多、更可靠的信息,也不斷促進(jìn)金融市場穩(wěn)定(鄭祖昀和黃瑞玲,2021)。在金融生態(tài)環(huán)境更加優(yōu)化的情況下,分析師關(guān)注所帶來的增量信息可能會減少,其作為信息中介的作用可能部分被數(shù)字金融吞噬,導(dǎo)致其對企業(yè)融資約束的緩解作用減弱。另一方面,分析師與數(shù)字金融雖然都具有減輕信息不對稱的作用,但兩者的側(cè)重點(diǎn)有所不同。在企業(yè)選擇上,分析師可能傾向于跟蹤規(guī)模較大、盈利狀況較好的成熟企業(yè)以吸引投資者的注意,而數(shù)字金融憑借數(shù)字科技大力支持普惠金融發(fā)展(黃益平和黃卓,2018),使外部融資趨于普惠化、多樣化和邊界化(李春濤等,2020),打破傳統(tǒng)金融業(yè)“嫌貧愛富”的借貸慣性從而更偏向中小企業(yè)(Ozili,2018),提高中小企業(yè)正規(guī)金融的可得性(Rosavina,2019),這與分析師形成良好的互補(bǔ),可能增強(qiáng)分析師對企業(yè)融資約束的緩解作用。據(jù)此,提出假設(shè)3:
H3a:數(shù)字金融加強(qiáng)分析師對企業(yè)融資約束的緩解作用。
H3b:數(shù)字金融替代分析師對企業(yè)融資約束的緩解作用。
選取我國2011—2020年深滬兩市A股上市公司為研究樣本,使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。其中,數(shù)字金融數(shù)據(jù)來自于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的第三期北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù),研報財務(wù)信息數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS),分析師關(guān)注度等其他財務(wù)數(shù)據(jù)均來自于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。對所選擇的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下篩選:剔除金融行業(yè)的上市公司樣本數(shù)據(jù);剔除ST類被特殊處理的上市公司樣本數(shù)據(jù);剔除當(dāng)年分析師關(guān)注人數(shù)為0的企業(yè);剔除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。此外,為避免極端值對研究結(jié)果的影響,對所有連續(xù)變量在總樣本1%和99%的水平上進(jìn)行了Winsor縮尾處理,相關(guān)的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析采用Excel和Stata15軟件。
1.被解釋變量
融資約束。借鑒Hadlock&Pierce(2010)的做法,使用sa指數(shù)衡量融資約束,具體計算方式如下:Sa=-0.737×Asset+0.043×Asset2-0.040×Age,其中Asset為企業(yè)總資產(chǎn)(以百萬元為單位)的自然對數(shù);Age為企業(yè)上市時間。sa指數(shù)值為負(fù),其數(shù)值越大說明企業(yè)受到的融資約束程度越嚴(yán)重。
2.解釋變量
分析師關(guān)注。借鑒范云蕊和李辰穎(2019)的做法,將分析師關(guān)注定義為當(dāng)年關(guān)注某家上市公司且發(fā)布分析報告的證劵分析師人數(shù),人數(shù)越多代表分析師關(guān)注度越高。為了使結(jié)果更穩(wěn)健,同時用每一年所有分析師對某上市公司發(fā)布的研究報告數(shù)量總數(shù)來重新度量分析師關(guān)注度。
研報財務(wù)信息。將研報財務(wù)信息定義為當(dāng)年關(guān)注該上市公司的所有分析師發(fā)布的研究報告中財務(wù)信息語句的數(shù)量,該數(shù)據(jù)越大代表分析師發(fā)布的與財務(wù)信息相關(guān)的語句越多。
3.調(diào)節(jié)變量
數(shù)字金融。借鑒郭峰等(2020)的做法,采用《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》第三期數(shù)據(jù)來衡量數(shù)字金融,其中包含“數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度”三大指標(biāo),但考慮到自2011年以來數(shù)字化程度指數(shù)波動幅度比較大,所以只采用總指標(biāo)數(shù)和前兩個一級維度指數(shù)(廖婧琳等,2020)。指數(shù)值越大,代表數(shù)字金融發(fā)展程度越高。
4.控制變量
控制變量的選取借鑒了梁榜和張建華(2018)的研究,選取公司規(guī)模(size)、資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、獨(dú)立董事規(guī)模(indep)、股權(quán)集中度(cr1)、稅負(fù)(tax)、短期債務(wù)變動(std)、凈營運(yùn)資本變動(nwc)和企業(yè)性質(zhì)(soe)作為控制變量,并控制了年度(year)和行業(yè)(incd)的影響。本文的相關(guān)變量具體見表1。
表1 變量定義
采用OLS線性回歸模型探討分析師、數(shù)字金融與融資約束之間的關(guān)系。為檢驗(yàn)假設(shè)1,構(gòu)建模型(1):
為檢驗(yàn)假設(shè)2,構(gòu)建模型(2):
為檢驗(yàn)假設(shè)3,構(gòu)建模型(3)。在此模型中,對analyst、finance、index、coverage、usage均進(jìn)行了中心化處理以消除交互項(xiàng)共線性的影響。
表2是對全樣本關(guān)鍵變量的描述性統(tǒng)計。從表2可以看出,2011—2020年間總樣本數(shù)為13736。樣本中融資約束sa的最大值是4.114,最小值是2.877,初步說明我國上市企業(yè)普遍存在融資約束,緩解融資約束尤為重要;分析師關(guān)注(analsyt)的最大值為45,最小值為1,標(biāo)準(zhǔn)差為9.94,這說明我國上市公司被分析師關(guān)注的程度相差較大,中位數(shù)為7表明數(shù)據(jù)明顯左偏,更多的觀察值位于左側(cè),即分析師關(guān)注程度較弱;數(shù)字金融的總指數(shù)(index)的最大值為320.788,最小值為54.54,方差為69.644,表明我國各地數(shù)字金融差異明顯;控制變量中,除了公司規(guī)模(size)和股權(quán)集中度(cr1)這兩個變量的標(biāo)準(zhǔn)差大于1,其余控制變量的標(biāo)準(zhǔn)差都小于1,說明大部分控制變量較為穩(wěn)定,總體分布均衡。
表2 描述性統(tǒng)計表
為驗(yàn)證上述假設(shè),依據(jù)構(gòu)建的模型分別進(jìn)行多元回歸分析,結(jié)果如表3和表4所示。由表3列(1)、表4列(1)可知,分析師關(guān)注和研報財務(wù)信息的回歸系數(shù)分別為-0.00345、-0.0196,在1%的水平上顯著為負(fù),說明企業(yè)的分析師關(guān)注度及研報中財務(wù)信息程度越高,其融資約束越能得到緩解。而且當(dāng)某企業(yè)的分析師關(guān)注或研報中的財務(wù)信息提高1個單位時,該企業(yè)的融資約束會下降0.35%或1.96%,假設(shè)1得到驗(yàn)證。由表3列(2)(3)(4)可知,數(shù)字金融總指數(shù)(index)與融資約束的相關(guān)系數(shù)為-0.000284,其中覆蓋廣度(coverage)的系數(shù)為-0.000275,使用深度(usage)的系數(shù)為-0.000359,均在1%的水平下顯著為負(fù),說明數(shù)字金融發(fā)展有助于企業(yè)緩解融資約束,假設(shè)2得到驗(yàn)證。由表3列(5)(6)(7)可知,分析師關(guān)注(analyst)與數(shù)字金融(index)交乘項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)為-0.00000828,而其中分析師與覆蓋廣度的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.00000113,與使用深度的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.00000634,均在1%的水平下顯著為負(fù)。由表4列(2)(3)(4)可知,研報財務(wù)信息(finance)與數(shù)字金融三個指數(shù)交乘項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)也均在1%的水平下顯著為負(fù),這說明數(shù)字金融總體上加強(qiáng)了分析師對融資約束的緩解作用,假設(shè)3a得到驗(yàn)證。
表3 回歸分析1
表4 回歸分析2
為提升研究結(jié)果的可靠性,進(jìn)行了如下穩(wěn)健性測試:一是采用雙向固定模型對前文的模型重新估計;二是采用滯后一期的自變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行重新回歸以控制可能存在的內(nèi)生性問題;三是借鑒李春濤(2014)的做法,將樣本企業(yè)是否屬于滬深300指數(shù)成分股和機(jī)構(gòu)投資者持股比例作為分析師關(guān)注的工具變量,采用工具變量法對模型重新估計。以上檢驗(yàn)結(jié)果與前文基本一致,說明研究結(jié)論具有可靠性。
根據(jù)生命周期理論,不同生命周期階段的企業(yè),即使外部環(huán)境趨同,對于融資也有著不同需求從而導(dǎo)致融資約束的緩解程度也不同。因此,在考察分析師與數(shù)字金融對企業(yè)融資約束的影響時,有必要將總樣本根據(jù)企業(yè)生命周期進(jìn)行劃分后分別討論。借鑒李云鶴等(2011)的做法對企業(yè)生命周期進(jìn)行劃分,將樣本數(shù)據(jù)根據(jù)銷售收入增長率、留存收益率、資本支出率以及企業(yè)年齡進(jìn)行排名并賦分,總分前1/3的部分為成長期企業(yè),中間1/3為成熟期企業(yè),最后1/3為衰退期企業(yè)。由表5和表6可知,在企業(yè)各個生命周期內(nèi),分析師或數(shù)字金融對于企業(yè)融資約束緩解作用均顯著。
表5 企業(yè)生命周期下分析師對融資約束回歸結(jié)果
表6 企業(yè)生命周期下數(shù)字金融對融資約束回歸結(jié)果
表7—8的回歸結(jié)果列(4)—(9)中,分析師和數(shù)字金融交乘項(xiàng)的系數(shù)均顯著為負(fù),表明在成熟期和衰退期時,數(shù)字金融可以加強(qiáng)分析師對融資約束的緩解作用。表7和表8中的列(1)(2)(3)中,分析師和數(shù)字金融交乘項(xiàng)的系數(shù)不顯著為正或?yàn)樨?fù),表明在企業(yè)成長期時,數(shù)字金融對分析師的緩解作用并不明顯。這可能是因?yàn)槌砷L期企業(yè)更傾向于采取擴(kuò)張戰(zhàn)略,不斷擴(kuò)大市場占有率,投資者在看到成長企業(yè)勢頭猛進(jìn)從而情緒高漲,產(chǎn)生過度樂觀和陪伴式成長心態(tài),導(dǎo)致忽略其風(fēng)險性而更關(guān)注其高收益,從而引導(dǎo)資本市場將關(guān)注度轉(zhuǎn)移到這些成長企業(yè)中來。而當(dāng)數(shù)字金融迅速發(fā)展,中小企業(yè)的融資需求得到滿足,對于尋求資本市場關(guān)注度以獲取融資的動機(jī)也不那么強(qiáng)烈。此時投資者也冷靜下來,分析師的“后向型”偏好也日益展露,即轉(zhuǎn)向關(guān)注發(fā)展更為穩(wěn)定的成熟期企業(yè)和衰退期企業(yè),導(dǎo)致成長期企業(yè)融資約束反而沒有得到有效的緩解。
表7 企業(yè)生命周期下交乘作用對融資約束回歸結(jié)果(1)
表8 企業(yè)生命周期下交乘作用對融資約束回歸結(jié)果(2)
基于滬深兩市2011—2020年A股上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù),通過理論和實(shí)證分析了分析師、數(shù)字金融與融資約束之間的關(guān)系,得出以下結(jié)論:首先,分析師有助于緩解融資約束。分析師經(jīng)過專業(yè)教育和培訓(xùn),對于信息獲取、處理、分析和傳遞的能力都強(qiáng)于普通投資者,能更好地發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng),防止企業(yè)高層通過信息壁壘誘導(dǎo)或欺騙外部利益相關(guān)者,緩解外部投資者與企業(yè)間的信息不對稱,增強(qiáng)投資者的信心,從而緩解企業(yè)的融資約束。其次,數(shù)字金融憑借其明顯的信息優(yōu)勢有助于緩解企業(yè)融資約束。數(shù)據(jù)金融可以借平臺便利連接金融市場中的長尾群體,拓寬資金來源,同時獲取連續(xù)的甚至是沒有邊界的數(shù)字足跡,這其中不僅包括財務(wù)數(shù)據(jù),還包括比財務(wù)數(shù)據(jù)更具穩(wěn)定性和真實(shí)性的行為特征和社會關(guān)系數(shù)據(jù),構(gòu)建第三方征信系統(tǒng),彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對于企業(yè)征信信息不足的缺陷,便于投資者進(jìn)行金融決策,提高金融市場整體效率,從而緩解企業(yè)融資約束。第三,數(shù)字金融會增強(qiáng)分析師關(guān)注對融資約束的效用。數(shù)字金融打破傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“嫌貧愛富”的特性,彌補(bǔ)分析師在緩解企業(yè)融資約束過程中對于中小企業(yè)關(guān)注不足的缺陷,加強(qiáng)了分析師對于企業(yè)融資約束的緩解作用。
本文的研究在對策建議上有一定的啟示:首先,為了充分發(fā)揮分析師的中介作用,應(yīng)基于我國資本市場的發(fā)展現(xiàn)狀正確規(guī)范分析師行業(yè)發(fā)展,避免過多分析師集中關(guān)注少數(shù)企業(yè)而忽略其他企業(yè),防止分析師羊群行為導(dǎo)致的單一化分析意見,懲治分析師為了謀取私利而發(fā)布虛假信息擾亂市場秩序的行為,嚴(yán)格要求分析師遵守職業(yè)道德和不斷提升自身專業(yè)技能,促進(jìn)企業(yè)信息的有效傳播。其次,中國正走在科技興國的道路上,未來科技對于中國發(fā)展的作用不可估量,而在金融市場中,數(shù)字金融的發(fā)展已經(jīng)成為企業(yè)追求競爭優(yōu)勢的新動力。但中國數(shù)字金融發(fā)展不平衡,中西部地區(qū)企業(yè)并未完全享受數(shù)字金融的紅利,因此相關(guān)部門應(yīng)盡快完善數(shù)字金融服務(wù)體系,擴(kuò)大輻射范圍。第三,監(jiān)管的相對寬松為中國數(shù)字金融提供了自由發(fā)展的環(huán)境,但同時也帶來了諸如網(wǎng)絡(luò)貸款無證上崗、龐氏騙局層出不窮等問題,如何設(shè)計并落實(shí)“監(jiān)管沙盒”,建立完善的監(jiān)管政策是未來需要深入研究的課題。