嚴復雷 崔鐘月 張語桐

（西南科技大學，四川 綿陽 621010）

一、引言

企業(yè)在面臨未來不確定性時進行決策的風險傾向表現為企業(yè)風險承擔。有較高風險承擔意愿的企業(yè)能克服短視，在投資時選擇與高收益相伴的高風險項目，往往伴隨高資本性支出、高創(chuàng)新積極性和更多的研發(fā)投入（Bargeron et al.，2010）。風險承擔被視為實現企業(yè)價值和資源配置優(yōu)化的“利器”，也是一國經濟長期持續(xù)增長的根本動力（John et al.，2008）。一般來講，企業(yè)高管出于個人財富保值和職位關注的需要有降低風險承擔的傾向，基于高層梯隊理論，部分學者研究高管個人特征對企業(yè)風險承擔水平造成的差異。此外，企業(yè)層面特征同樣會影響公司決策，進而影響企業(yè)風險承擔水平。然而，企業(yè)的風險承擔水平不僅取決于管理層和企業(yè)特質，作為一項資源消耗性活動，風險承擔行為受制于企業(yè)的資源基礎。資金持有量無疑是影響企業(yè)風險承擔水平的重要一環(huán)。融資約束緩解時，企業(yè)才更有可能擴大經營、將內源性資金更多地配置到投機性功能、增加高風險項目的投資（胡育蓉等，2014）。在轉型經濟背景下，信息不對稱程度和結構性矛盾凸顯，嚴重影響資金的利用效率，廣大企業(yè)的融資困境難以得到紓解，這明顯對企業(yè)風險承擔水平形成制約，削弱其經濟效能的發(fā)揮。

近年來，隨著信息技術快速發(fā)展，傳統(tǒng)金融機構與金融科技公司紛紛利用云計算、人工智能等手段進行服務創(chuàng)新，誕生了以第三方支付、移動支付為代表的數字金融新業(yè)態(tài)。數字金融的出現為企業(yè)風險承擔水平的提高創(chuàng)造條件,因此，探討數字金融發(fā)展對企業(yè)風險承擔水平的影響對促進我國數字金融發(fā)展和提升企業(yè)家創(chuàng)新意愿，進而推動金融供給側結構性改革和企業(yè)創(chuàng)新具有一定的現實價值和理論意義。不少學者關注到數字金融在宏觀層面上拉動經濟增長、減輕貧困、縮小城鄉(xiāng)收入差距等效用和其微觀層面對家庭金融的資產配置優(yōu)化、合理化消費結構、促進創(chuàng)業(yè)等效用。但目前聚焦數字金融與風險承擔的研究不多且局限于銀行等金融機構，對非金融類企業(yè)風險承擔的定量分析更少。

本文以2011～2018年中小板、創(chuàng)業(yè)板非金融類上市公司為樣本，從理論和實證層面探究數字金融與非金融類企業(yè)風險承擔水平之間的關系，求證企業(yè)信息透明度和銀行競爭在“數字金融—企業(yè)風險承擔”中扮演的角色，把企業(yè)樣本按照“產權”和“階段”分組，驗證數字金融的普惠特性，為運用數字金融提升非金融類企業(yè)風險承擔水平提出合理建議。本文可能存在的邊際貢獻在于：第一，從數字金融這一新金融業(yè)態(tài)視角研究企業(yè)風險承擔水平，拓寬企業(yè)風險承擔水平驅動因素的研究邊界，為數字金融服務實體經濟提供微觀企業(yè)層面的理論依據和實證結果；第二，采用中介效應模型和調節(jié)效應模型，基于銀行業(yè)競爭機制路徑和企業(yè)信息披露行為，揭示數字金融影響企業(yè)風險承擔水平的基本邏輯；第三，以企業(yè)的產權性質和生命周期為區(qū)分依據，探討數字金融發(fā)展對不同性質企業(yè)和處于不同周期的企業(yè)的異質性特征。

二、理論分析與研究假設

（一）數字金融與企業(yè)風險承擔

數字技術的應用能夠有效緩解傳統(tǒng)金融機構逐利性、市場信息不對稱等問題，發(fā)揮資源支持和信息治理作用，促進企業(yè)提升風險承擔水平。具體來看，資源支持作用可以分為規(guī)模擴大和可得性提升兩個層面。一方面，數字金融具有資金“放大器”功能，為企業(yè)風險承擔注入多元化且充裕的資金。憑借互聯(lián)網等平臺，數字金融能夠突破時空局限聚合閑置資金，基于場景、技術、服務優(yōu)勢精準匹配長尾群體進行放貸（江紅莉和蔣鵬程，2021）。另一方面，數字金融增強了企業(yè)獲得資源的有效性。首先，線上審批、線上放貸的形式簡化了信貸審查程序，大大縮短信貸審核時間，減少交易費用。其次，借助數據追蹤、挖掘等智能化技術，數字金融能夠從大量結構數據和非結構數據中提取企業(yè)的還款意愿和還款能力，構造綜合信用評分指數，改善企業(yè)面臨的抵質押困境。最后，數字金融能運用機器學習實現智能化風控，將數字化反欺詐技術覆蓋貸款全流程，降低信用風險溢價及企業(yè)融資成本。融資成本的降低意味著項目投資收益的相對擴大和企業(yè)陷入流動性危機的概率減小，助力企業(yè)更為平穩(wěn)地經營，從而削弱管理層風險規(guī)避的傾向，提高企業(yè)風險承擔水平（陳小輝和張紅偉，2021）。同時，數字金融幫助外部投資者與企業(yè)管理者掌握企業(yè)相關信息，優(yōu)化風險投資決策。這不僅體現在電商平臺等交互網絡的搭建促進了信息的即時共享和跨平臺交流，以較低的信息成本幫助企業(yè)管理者捕獲投資機遇，減少短視行為，改善風險厭惡態(tài)度（王劍程等，2020）。數字金融強大的信息采集、處理和監(jiān)測功能緩解外部投資者與企業(yè)間的信息不對稱程度，增強社會信任，抑制管理層的機會主義行為進而提升風險承擔水平（馬連福和杜善重，2021）。因此，本文提出假設H1。

H1：數字金融能夠提升非金融類企業(yè)風險承擔水平。

（二）數字金融、銀行競爭、企業(yè)風險承擔

銀行作為傳統(tǒng)金融機構的重要組成部分，是企業(yè)債務融資的主要來源，對企業(yè)的貸款活動和貸款成本產生重要影響。數字金融發(fā)展引發(fā)越來越多的科技公司涉足金融領域，花唄等個人消費信貸、余額寶等貨幣基金型產品、微信支付等第三方支付在資產、負債和中間業(yè)務上對傳統(tǒng)銀行構成競爭，成為銀行間競爭加劇的主要原因（袁鯤和曾德濤，2021）。除此以外，數字金融的技術溢出效應間接促進商業(yè)銀行的競爭態(tài)勢由物理網點的爭奪向技術手段的較量轉變，使原本物理網點較為薄弱的銀行實現彎道超車成為可能，強化金融的普惠性（吳曉求，2015）。根據市場勢力假說，在銀行結構性競爭程度較高的地區(qū)，多層次的銀行競爭體系不僅使得企業(yè)多方借貸成為可能，增加企業(yè)的貸款議價權，并且沖擊傳統(tǒng)金融倚靠存貸款利差的經營模式。銀行在利潤目標驅使下提高規(guī)模偏好與風險偏好，放寬對企業(yè)抵押品的要求，促進信貸結構和信貸配置效率優(yōu)化（孫旭然等，2020）。而融資環(huán)境的改善有助于企業(yè)把握高風險的投資項目。綜上，數字金融可能通過加強銀行競爭程度這一作用機制便于資金供需雙方實現金額、期限和風險收益上的高效匹配，緩解企業(yè)面臨的融資約束進而提升風險承擔水平。因此，本文提出假設H2。

H2：數字金融能夠通過增強銀行競爭程度來提升非金融類企業(yè)風險承擔水平。

（三）數字金融、信息透明度、企業(yè)風險承擔

企業(yè)家進行風險投資的意愿和行動除了受外界制度環(huán)境影響外，有效的內部治理手段同樣重要。在信貸市場信息不透明的情況下，有過度自利傾向的管理者難以被有效監(jiān)督，容易滋生道德風險和逆向選擇問題（吳良海等，2016）。需要指出的是，數字金融所展示的最大優(yōu)勢是支持普惠金融的發(fā)展，緩解弱勢群體無法獲得趨利性資金的信任問題。信息透明度的提升會增進微觀個體間信任，這有助于數字金融效能的發(fā)揮（陳頤，2017）。借助云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術，數字金融便捷、快速地挖掘、收集、整合企業(yè)留存于各個平臺的數據并進行實時監(jiān)測，規(guī)模效應的成本優(yōu)勢顯著。企業(yè)公開的相關信息可以與數字金融挖掘的多維軟信息相互補充，進一步減輕投資者與企業(yè)間的信息不對稱程度，以此降低投資者對逆向選擇與道德風險問題的擔憂，增強金融機構對企業(yè)的放款意愿，從而促進企業(yè)風險承擔水平的提升。與此同時，在外界融資環(huán)境改善時，企業(yè)信息透明度的提高發(fā)揮“治理作用”，減少管理者由于激勵不相容及責任不對等所采取的自利行為，資金的配置效率得到優(yōu)化，增進企業(yè)對風險投資的敏感性（雷新途和溫卿云，2021）。因此，本文提出假設H3。

H3：隨著企業(yè)信息透明度的提高，數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平的促進作用越強。

（四）企業(yè)產權性質、生命周期的異質性作用

從企業(yè)的產權性質來看，國有企業(yè)通常更易獲得政府補貼和政策優(yōu)惠，由于其以政府信用作為背書，使得國有企業(yè)更容易獲得銀行的信貸支持。但這類企業(yè)出于政策性經營目標和代理問題，在外部融資環(huán)境更優(yōu)時做出的投資策略調整幅度通常較小。由于融資約束會抑制風險承擔，非國有企業(yè)受制于“信貸歧視”，其風險承擔往往處于較低的水平。對于非國有企業(yè)而言，其激勵和監(jiān)督模式更為多元（白重恩等，2006），公共責任承擔程度低，在面臨金融環(huán)境的進一步改善時更看重公司未來發(fā)展，傾向于高風險但預期凈現值為正的投資機會。在數字金融的資源支撐作用下，非國有企業(yè)的融資約束得到有效緩解，面對遠期投資機會時的風險規(guī)避行為顯著下降，取而代之的是承擔更多的風險性投資項目以占據市場先發(fā)優(yōu)勢。

當企業(yè)處于不同的生命階段，其財務狀況、市場前景等明顯不同，資金訴求和投資機會存在差異。受此影響，在外部環(huán)境改善時企業(yè)風險承擔邊際變化幅度不盡相同（吳倩等，2019）。成熟期企業(yè)已經邁過成長期，市場占有率、品牌知名度較高，具有持續(xù)經營的能力，現金持有水平處于整個生命周期的峰值，管理者追加投資的動力不足。當企業(yè)進入衰退期，表現為創(chuàng)新能力不足、財務狀況惡化、市場占有率和毛利潤急劇下滑，管理者在對企業(yè)未來發(fā)展進行研判后，通常采取及時止損的退出策略（馬寧和王雷，2018）。而相對于成熟期和衰退期，成長期企業(yè)最具發(fā)展機會和投資價值。正值規(guī)模擴張、研發(fā)創(chuàng)新的黃金時期，為了在市場競爭中占據有利地位，企業(yè)往往具有較高的風險承擔意愿。但因傳統(tǒng)金融的“后向型”偏好遭受金融排斥，資金可得性低導致其風險承擔能力受限。數字金融的出現為成長期企業(yè)提供資源支撐，有助于提升企業(yè)風險承擔水平。因此，本文提出假設H4。

H4：數字金融具有糾正“屬性錯配”和“階段錯配”功能，即促進非金融類企業(yè)風險承擔水平的作用在非國有企業(yè)和成長期企業(yè)中更明顯。

三、數據與研究設計

（一）數據來源

北京大學數字普惠金融指數自2011年始更新至2020年，可獲取的中小板、創(chuàng)業(yè)板上市公司數據同樣截至2020年，但企業(yè)風險承擔水平需要以3年為窗口期經滾動預測可得，本文對解釋變量和被解釋變量的時間維度取交集后，構建2011～2018年全國地級市層面的面板數據集。為提高實證結果的真實性，對數據進行以下處理：剔除樣本中的金融類和保險類企業(yè)；剔除在樣本期間存在退市風險的（ST、＊ST、PT）企業(yè)；剔除在樣本期間首次公開募股（IPO）的企業(yè)；以三年連續(xù)為原則，保留至少三年數據連續(xù)的樣本。企業(yè)層面數據按照企業(yè)辦公地址所在城市與宏觀數據匹配，并對數據進行1%和99%的Winsorize 縮尾處理以降低異常值的影響。企業(yè)數據均來自CSMAR 數據庫、Wind數據庫，數字普惠金融指數來自北京大學《數字普惠金融指數》，宏觀層面變量中的區(qū)域經濟發(fā)展水平（PGDP）來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》，市場化指數（Market）來自《中國分省份市場化指數報告》。為了使量綱級統(tǒng)一，本文對數字普惠金融指數除以100，對企業(yè)規(guī)模、經濟發(fā)展水平作對數化處理。

（二）變量設計

1.被解釋變量。企業(yè)風險承擔水平（Risk）：常見的企業(yè)風險承擔水平的衡量方法包括企業(yè)盈利波動、政策行為、生存狀態(tài)和態(tài)度指標?？紤]到風險承擔行為導致的最直接后果是造成企業(yè)盈利波動，具有科學性，參考何瑛等（2019）的做法采用盈余波動（Roa）程度指代企業(yè)盈利的波動性，用來衡量風險承擔水平。具體計算如公式（1）?（3）所示，Roa經企業(yè)相應年度的息稅前利潤（EBIT）除以當年末資產總額得到。然后對企業(yè)每一年的Roa采用行業(yè)年度平均值進行調整，以每三年為一個觀測時段，將計算得到企業(yè)經行業(yè)調整的Roa標準差命名為Risk1，極差命名為Risk2。

2.解釋變量。數字普惠金融發(fā)展指數（DIF）：選取北京大學數字普惠金融研究中心開發(fā)的“北京大學數字普惠金融指數”作為數字金融的代理變量。北京大學數字普惠金融指數包括數字金融的覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度三個維度，時間跨度為2011～2018年，覆蓋中國省、市、縣三級行政區(qū)。

3.控制變量。從企業(yè)特征出發(fā)，選取企業(yè)風險承擔的控制變量主要包括：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產負債率（Lev）、企業(yè)盈利能力（Roe）、企業(yè)成長性（Growth）、董事會規(guī)模（Board）、股權集中度（TOP1）、兩職合一（Dual）。出于嚴謹性考慮，同時納入經濟發(fā)展水平（GDP）、市場化程度（Market）用于控制地區(qū)和行業(yè)差異，具體變量說明和計算方法如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型構建

為了研究數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平的影響，選用滾動3 期并經行業(yè)調整的Roa標準差（Risk1）和極差（Risk2）作為被解釋變量，使用固定效應模型加入年份和行業(yè)虛擬變量，以控制時間和行業(yè)效應。此外，在回歸檢驗中默認使用聚類到公司層面的穩(wěn)健標準誤，解決可能存在的異方差問題?；鶞驶貧w模型如公式（4）所示

其中，下標i表示企業(yè)i，t為第t年；Riski,t表示企業(yè)i在t年的風險承擔水平；DIFi,t為企業(yè)i第t年所在地級市的數字普惠金融指數；Control表示控制變量；γj為行業(yè)固定效應；λt為年度固定效應；εi,t為隨機擾動項。

從銀行競爭的角度，本文運用中介效應檢驗程序，研究數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平的影響路徑，并運用逐步回歸法設置遞歸方程進行識別檢驗。

其中，式（5）為數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平的總效應檢驗，φ1為總效應系數，式（6）考察數字金融對銀行競爭程度的影響，θ1為相關系數。式（7）為控制數字金融的情況下，銀行競爭程度對非金融類企業(yè)風險承擔水平的影響，τ1為相應系數。根據中介效應檢驗機制，當φ1、θ1和τ1都顯著時，表明銀行競爭程度在數字金融與非金融類企業(yè)風險承擔水平之間存在顯著的中介效應。

除了上述探討外，本文遵循調節(jié)效應檢驗程序分析信息透明度的調節(jié)作用及影響方向。調節(jié)效應檢驗模型如公式（8）所示。

在模型（8）中將地級市數字普惠金融發(fā)展指數（DIF）和信息透明度作交互項處理，重點關注β3系數，若交互項DIF×TRS的系數顯著為正，說明企業(yè)信息披露越透明，數字金融對企業(yè)風險承擔發(fā)揮出越強的作用。

四、實證過程及分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2給出了變量描述性統(tǒng)計結果。從表2可以看出，樣本非金融企業(yè)的風險承擔水平Risk1的最小值、均值、最大值分別為0.001、0.025、0.160，說明非金融企業(yè)風險承擔水平整體不高且在企業(yè)間存在較大差距，非金融類企業(yè)風險承擔水平存在較大的提升空間。數字普惠金融發(fā)展指數（DIF）的均值為1.839，最小值和最大值分別為0.373和2.914，數字金融發(fā)展水平可能存在區(qū)域發(fā)展不均衡問題。

表2 變量描述性統(tǒng)計

（二）基礎回歸結果

Hausman 檢驗顯示模型（4）的檢驗結果為Prob＞chi2=0.0000，故采用固定效應進行回歸?；貧w結果支持了H1，即數字金融能夠有效提升非金融類企業(yè)風險承擔水平。表3 中（1）至（2）列顯示數字普惠金融指數（DIF）每提升1%，非金融類企業(yè)風險承擔水平分別提升2.63%、4.94%，且均在1%的統(tǒng)計水平下顯著，其余幾項控制變量的回歸結果也基本符合預期。

表3 數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔的總體影響

需要指出的是，數字金融可能對科技型中小企業(yè)融資約束的緩解程度存在結構性特征。具體來看，數字金融由三個子維度構成。其中覆蓋廣度由地區(qū)支付寶賬戶覆蓋率和綁卡數表示，體現地區(qū)數字金融的觸達情況；使用深度用于衡量數字金融所提供服務（如支付業(yè)務、信貸業(yè)務等）的獲得狀況及頻率，表示數字金融對傳統(tǒng)金融模式的創(chuàng)新和深化發(fā)展；數字支持服務程度反映移動支付便利性和市場主體獲取貸款的實惠性。由于不同維度反映的數字金融發(fā)展的側重點不同，為更精確地檢驗數字金融不同維度影響非金融類企業(yè)風險承擔水平的程度，將數字金融降維到三個子維度（Coverage、Usage、Digital）進行研究，回歸結果如表4 所示。列（1）和列（2）呈現了數字金融覆蓋廣度（Coverage）對企業(yè)風險承擔水平的影響，均在1%的統(tǒng)計水平下顯著為正，這說明數字金融的出現突破了時空限制，使得廣大地區(qū)的居民足不出戶即可借助互聯(lián)網平臺實現及時交互，獲取便捷的金融服務，為企業(yè)家發(fā)現投資機會、進行遠期風險投資提供更為完善的金融環(huán)境。列（3）和列（4）可見，相比覆蓋廣度（Coverage），數字金融使用深度（Usage）更為顯著地提升了非金融類企業(yè)風險承擔水平，在5%的統(tǒng)計水平下顯著為正。這可能是由于不同性質的企業(yè)具有異質化的融資需求，數字金融運用數字技術精確識別“潛力”企業(yè)并提供多樣化金融服務，使得資金的配置有效地流向有風險意愿但受限于融資約束的企業(yè)。對于數字化程度（Digital），（5）和（6）列表明其對非金融類企業(yè)風險承擔水平的作用并不顯著，這或許與我國現階段金融系統(tǒng)整體數字化程度不高、數字金融基礎建設并不完善有關。

（三）穩(wěn)健性檢驗和內生性討論

1.工具變量法。參考傅秋子和黃益平（2018）的做法使用各城市到杭州的球面距離（Dista_sphere）取對數作為數字金融的工具變量。首先，作為數字金融的代表，支付寶在杭州起源，數字金融呈現出與杭州相距越遠則推廣難度越大的特點（郭峰等，2017），故企業(yè)所在地的數字金融發(fā)展程度與其到杭州的球面距離相關。其次，選擇各城市到杭州的球面距離作為數字金融的工具變量符合外生性的要求，避免遺漏宏觀層面的市場化程度或者企業(yè)特征等變量對企業(yè)風險承擔產生作用。由于距離并不隨時間變化，可能導致第二階段估計失效。因此，本文將各城市到杭州的球面距離與全國層面（除本市外）的數字金融發(fā)展指數的均值進行交互，生成具有時間變化效應的工具變量。表5 中列（1）的回歸結果顯示工具變量（Dista_sphere）與數字金融總指數顯著負相關，說明城市離數字金融發(fā)展中心越遠，數字金融的發(fā)展水平越低，與現實情況相符，且F統(tǒng)計值=67.58＞＞10，滿足對工具變量的要求。基于（2）和（3）列可以看出，數字金融總指數對非金融類企業(yè)風險承擔水平系數依然顯著為正，這說明數字金融發(fā)展對提高非金融類企業(yè)風險承擔水平作用顯著且穩(wěn)健，這一結果也與表3、表4的結論保持一致。

表4 數字普惠金融三個子維度對企業(yè)風險承擔水平的影響

表5 工具變量法

2.替換變量。首先，以每五年作為一個觀測時段，分別滾動計算經行業(yè)調整后的Roa的標準差和極差后生成的risk1、risk2作為企業(yè)風險承擔水平的替代衡量指標。需要說明的是，采用5年滾動預測后企業(yè)樣本年限將變?yōu)?011～2016年。表6中（1）列和（2）列的結果不受觀測時間長度影響，顯示數字金融能夠顯著提升企業(yè)風險承擔水平。其次，選取研發(fā)支出在取對數后作為替代指標，對企業(yè)而言，研發(fā)投資具有周期長、風險高、未來資產價值高度不確定的特點，研發(fā)支出越大代表企業(yè)投資回報的不確定性越高，與企業(yè)風險承擔水平呈現同向變動。經行業(yè)調整滾動三期后用RISK1、RISK2表示企業(yè)風險承擔水平。（3）和（4）列結果顯示，更換企業(yè)風險承擔水平指標后，結果仍支持數字金融能夠顯著提升企業(yè)風險承擔水平這一假設。最后，使用2011～2018年省際層面數字金融指數與企業(yè)數據相匹配。（5）和（6）列展示省際層面的數字普惠金融指數（index）對非金融類企業(yè)風險承擔水平（Risk1，Risk2）的回歸結果，index的系數依然顯著為正，與基準回歸結果保持一致。

表6 替換變量

（四）機制分析

1.銀行競爭的中介效應。數字金融的發(fā)展引發(fā)鯰魚效應，直接或間接促進銀行競爭，在削弱“信貸歧視”的同時倒逼金融創(chuàng)新，幫助企業(yè)獲取低成本、高效率、長時期、多元化的資金，從而助力企業(yè)風險投資。為了驗證上述理論分析，加入銀行結構性競爭這一中介變量，對企業(yè)風險承擔水平進行中介效應檢驗。參考嚴楷等（2019）的做法，利用銀保監(jiān)會公布的金融許可證信息獲知銀行網點數，計算出中國銀行、農業(yè)銀行、工商銀行、建設銀行、交通銀行五大銀行占該城市該年度所有商業(yè)銀行分支機構數量總和的比重（CR5）。Bank值的計算公式為Bank=1?CR5，Bank值越高說明銀行競爭程度越激烈。

銀行競爭的中介效應檢驗結果如表7所示，由列（1）的結果可知，銀行競爭（Bank）的估計系數為0.2115，且在1%水平下顯著，意味著數字金融加劇了銀行業(yè)的競爭。由列（2）和（4）可知，數字普惠金融發(fā)展指數（DIF）的估計系數為0.0263和0.0494，且在1%的水平下顯著為正，說明數字金融發(fā)展水平越高，越有利于中小企業(yè)的風險承擔水平提升。將被解釋企業(yè)風險承擔Risk、解釋變量數字普惠金融發(fā)展指數（DIF）與中介變量銀行競爭（Bank）一同回歸后，由（3）列和（5）列結果可知，銀行競爭（Bank）的估計系數為0.0192和0.0419，且在1%水平下顯著，意味著數字金融能夠促進銀行競爭便利企業(yè)融資，進一步提升風險承擔水平。由于列（1）數字普惠金融發(fā)展指數系數與列（3）和列（5）中銀行競爭的符號相同且顯著為正，相乘后與列（2）和列（4）中的數字普惠金融發(fā)展指數系數同號，表明強化銀行競爭的部分中介效應成立。假設H2得到證明。

表7 銀行競爭的中介效應檢驗

2.企業(yè)信息透明度的調節(jié)效應。為驗證企業(yè)透明度的變化是否會對數字金融與風險承擔的關系造

成影響，在模型（4）的基礎上引入信息透明度（TRS）、數字普惠金融發(fā)展指數（DIF）與信息透明度（TRS）的交叉項等變量，再次進行面板回歸分析?？紤]到會計盈余是企業(yè)最為重要的特質信息，故沿用目前主流做法從應計盈余管理角度衡量信息透明度。參考陳駿和徐捍軍（2019）的做法選取操縱性應計利潤的絕對值再取相反數代表信息透明度，該值是正向指標，當該值越大，利潤掩蓋程度越輕，說明信息透明度越高。

表8的（1）（4）列結果可知，企業(yè)信息透明度對企業(yè)風險承擔水平具有顯著促進作用，企業(yè)透明度每提升1%，企業(yè)風險承擔水平（Risk1、Risk2）分別提升7.85%、14.65%。（3）（6）列交互項DIF×TRS系數均在1%的統(tǒng)計水平下顯著，說明隨著企業(yè)信息透明度提升，數字金融發(fā)展對企業(yè)風險承擔意愿的提升作用越強烈，有力支持假設H3。財務信息的披露與良好的外部金融環(huán)境相輔相成，發(fā)揮監(jiān)督作用減少代理問題的同時優(yōu)化資金配置效率，提高企業(yè)風險承擔水平。

表8 信息透明度的調節(jié)作用檢驗

（五）異質性檢驗

即使不同企業(yè)處于相近地域，享受數字金融服務趨同，但由于各個企業(yè)目標函數和資源稟賦不一，企業(yè)風險承擔意愿和能力的變動存在較大差異。為探究數字金融發(fā)展對不同企業(yè)的作用程度，將企業(yè)按照產權性質（國有和非國有）、生命周期（成長期、成熟期、衰退期）劃分，分析數字金融對企業(yè)風險承擔水平影響的異質性。企業(yè)產權分組根據企業(yè)最終控制人的性質來確定，如果企業(yè)最終控制人為國有主體，則樣本企業(yè)定義為國有企業(yè)，否則為非國有企業(yè)。參考Dickinson（2011）的做法，根據企業(yè)的經營活動現金流量、投資活動現金流量和籌資活動現金流量的符號來劃分生命周期階段。由于選取的樣本為上市公司，基本已跨過初創(chuàng)期，故將初創(chuàng)期和成長期劃歸為成長期，將動蕩期中企業(yè)特征與成熟期接近的樣本劃歸為成熟期，其余為衰退期。

1.按企業(yè)的產權性質進行分組。表9 第（3）和（4）列的回歸結果顯示，按非金融類企業(yè)產權性質（國有企業(yè)和非國有企業(yè)）分組后，數字金融對非國有企業(yè)的風險承擔水平Risk1、Risk2 在1%的統(tǒng)計水平下具有顯著的促進作用，而國有企業(yè)樣本中數字金融對企業(yè)風險承擔水平Risk1、Risk2 的提振作用不顯著。這驗證了數字金融對企業(yè)的風險承擔水平影響在非國有企業(yè)中更明顯的假設。

表9 根據企業(yè)的產權性質分組后的回歸結果

2.按企業(yè)的生命周期分組。表10 的回歸結果（1）（2）列顯示，按非金融類企業(yè)生命周期分組后，數字金融對成長期企業(yè)的風險承擔水平Risk1、Risk2 在1%的統(tǒng)計水平下具有顯著的促進作用。印證數字金融發(fā)展為處于成長期的企業(yè)在融資約束上提供更及時的幫助，（5）（6）列的DIF系數顯示，數字金融對衰退期企業(yè)的風險承擔作用不顯著，與預期相符。數字金融公司可以憑借強大的信息挖掘和識別能力判斷此類企業(yè)融資風險高，故減少或削弱對其支持力度。而（3）（4）列的DIF系數顯示，數字金融對成熟期企業(yè)的風險承擔水平在5%的統(tǒng)計水平下具有顯著的促進作用。這可以解釋為數字技術的出現革新了信息的傳播方式，知識的流動和技術的溢出給予初創(chuàng)企業(yè)后來者居上的機會，新型商業(yè)模式不斷涌現，無疑加強了行業(yè)競爭程度。為保持競爭中的領先地位，成熟期企業(yè)傾向于風險承擔，由此證明假設H4。

表10 根據企業(yè)生命周期分組后的回歸結果

五、結論與啟示

本文基于2011～2018 年全國地級市層面數字金融指數和滬深A股非金融類上市公司數據，研究數字金融發(fā)展對非金融類上市公司風險承擔水平的影響，從銀行競爭和信息透明度視角，檢驗數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平的作用路徑，進一步討論數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平的異質化影響。研究結果表明，首先數字金融對非金融類企業(yè)風險承擔水平具有結構性影響特征，數字金融覆蓋廣度與使用深度能夠顯著提高非金融類企業(yè)風險承擔水平，而數字服務支持程度的作用效果不顯著；其次，數字金融能夠通過加強銀行競爭激烈程度提高非金融類企業(yè)風險投資水平；再次，信息透明度越高的非金融類企業(yè)在數字金融作用下，企業(yè)風險承擔水平越高；最后，從異質性來看，數字金融發(fā)展能夠有效改善“產權錯配”和“階段錯配”，使得非國有企業(yè)和處于成長期、成熟期的企業(yè)的風險承擔水平顯著提高。上述研究結果具有較強的政策含義：第一，應重視數字金融發(fā)展帶來的積極作用，繼續(xù)完善數字金融設施建設，擴大服務半徑，為數字化發(fā)展作用于企業(yè)風險承擔水平夯實基礎，提高數字金融在偏遠地區(qū)、長尾群體中的普及率；第二，企業(yè)作為進行遠期風險投資的行為主體，應該以更加開放、包容的態(tài)度對待數字金融新業(yè)態(tài)的發(fā)展，積極承擔社會責任，主動披露信息；第三，商業(yè)銀行和其他傳統(tǒng)金融機構積極與金融科技企業(yè)展開深度合作，抓住技術變革機遇，提升自身核心競爭力。