肖忠意（博士生導師），陳海濤，李潤琪

一、引言

習近平總書記在中央政治局集體學習中指出，深化金融供給側結構性改革必須強化金融服務功能，優(yōu)化融資結構和金融機構體系、市場體系、產品體系，為實體經濟發(fā)展提供更高質量、更有效率的金融服務。隨著我國新基礎設施建設的全面推進和金融供給側結構性改革的深入，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對我國的金融結構和金融效率產生了廣泛且深刻的影響。一方面，我國的金融體系以銀行為主導，并在發(fā)展中逐漸形成四大國有銀行在整個銀行體系中長期居于主導地位的格局[1]；數(shù)字普惠金融將更多的金融主體納入市場中，加劇了金融市場的競爭，促進了金融供給多元化，給我國的金融格局帶來了結構性的變化。另一方面，借助于大數(shù)據和云計算的科技手段，數(shù)字金融增強了金融機構的識別能力，促進了信息的傳遞，更高效地連接了金融主體，在一定程度上緩解了主體間的信息不對稱問題[2]，從而降低了金融市場交易成本，提高了金融效率。

資金是企業(yè)的血液，融資問題是關乎企業(yè)生存和發(fā)展的重大問題，也是學術界關注的焦點。自我國經濟進入新常態(tài)發(fā)展階段以來，經濟發(fā)展方式由高速發(fā)展向高質量發(fā)展轉變，經濟環(huán)境的轉變給企業(yè)帶來了更大的融資壓力，發(fā)揮金融工具服務實體經濟的功能，降低融資成本、增強資金的可得性已成為企業(yè)發(fā)展的迫切需求。從新結構經濟學的角度看，在每一個特定的經濟發(fā)展水平上單個經濟體的稟賦及其結構是給定的，并隨經濟發(fā)展水平的不同而不同，因而經濟體的最優(yōu)產業(yè)結構也會隨經濟發(fā)展水平不同而不同[3]。那么，數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來金融產業(yè)的結構性變化，新的金融結構是否優(yōu)于以往的金融結構，是否能在經濟新常態(tài)的背景下為企業(yè)賦能，降低其融資成本呢？為回答上述問題，本文選取2011～2018年A股上市公司數(shù)據進行實證研究，并進一步探討該問題背后的作用機制。

本文可能的貢獻在于：首先，基于新結構經濟學的角度拓展了數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)債務融資成本影響的相關研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展能顯著降低企業(yè)的債務融資成本，且上述效應存在一定的組間差異性。其次，利用Sobel的中介因子效應模型，對數(shù)字普惠金融發(fā)展降低企業(yè)債務融資成本的機制進行探索，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展通過提高城市的銀行業(yè)多樣性和優(yōu)化企業(yè)投融資結構，顯著降低企業(yè)的債務融資成本。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

早在2005年，聯(lián)合國就在“世界小貸年”的會議上以及次年發(fā)布的藍皮書文件中提出了“普惠金融”這一概念。普惠金融強調金融的普遍性與優(yōu)惠性，希望通過對金融格局和金融資源分配的調整，校正金融資源對優(yōu)勢群體的過度傾斜，從而使金融工具真正做到為大眾服務。自2013年黨的第十八屆三中全會提出發(fā)展普惠金融這一戰(zhàn)略以來，憑借著全面鋪開的新基礎設施和互聯(lián)網設施建設的優(yōu)勢，普惠金融依托數(shù)字平臺和數(shù)字技術新載體，將其影響拓展到金融領域的各個方面，廣泛而又深刻地促成了我國金融生態(tài)和金融結構的變化，對金融要素稟賦進行了新的配置，也成為眾多學者的關注焦點。

已有文獻對于數(shù)字普惠金融發(fā)展對我國企業(yè)融資的影響進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠從推動金融中介發(fā)展、降低金融市場信息不對稱性等渠道緩解企業(yè)融資約束[2]。進一步地，梁榜、張建華[4]以融資約束和企業(yè)債務融資成本為中介因子，檢驗了數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用，但其作用機理以及機制路徑尚不明確。

由于信息的不對稱和金融資源的稀缺，銀行和金融機構在面對企業(yè)資金需求時，會將資源向規(guī)模大、效率高、聲譽好、具有政府背景的企業(yè)傾斜[5-9]，從而增加民營企業(yè)、中小企業(yè)和經營上升期企業(yè)的融資難度和成本；這反映了企業(yè)層面的金融資源結構性錯配。從新結構經濟學的視角來看，不合理的銀行業(yè)結構和金融結構，可能在一定程度上造成企業(yè)融資困難。金融結構、銀行業(yè)結構與經濟結構相匹配有利于經濟增長，而在我國銀行占主導地位的金融結構中，大型銀行的壟斷對企業(yè)的發(fā)展構成了不利的影響[10]。姚耀軍、董鋼鋒[11]發(fā)現(xiàn)中小銀行的發(fā)展有利于降低企業(yè)的現(xiàn)金敏感性；劉曉光、茍琴[12]發(fā)現(xiàn)存在最佳的銀行業(yè)結構使企業(yè)受到融資約束的概率最低，且我國銀行業(yè)集中度普遍高于該最優(yōu)水平。有理由認為，數(shù)字普惠金融的發(fā)展會通過改變銀行業(yè)結構以及提升金融機構識別能力，緩解企業(yè)的資金壓力，并且這種緩解作用能夠體現(xiàn)在降低企業(yè)債務融資成本上。由此，本文提出數(shù)字普惠金融發(fā)展影響企業(yè)融資的可能的新結構經濟學理論路徑，即數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠調整銀行業(yè)結構和金融結構，增強銀行間的競爭和金融市場的識別能力，使資金供給更符合企業(yè)的發(fā)展需求，進而降低企業(yè)融資難度和融資成本。

從對已有研究文獻的總結來看，學界對于數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)融資影響的研究成果頗豐，且學者們對于數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)融資具有促進作用這一命題有一定的共識，但是學界對于數(shù)字普惠金融發(fā)展對債務融資成本的影響及其中介機制的研究尚存在空白，尤其缺乏從新結構經濟學視角來解釋銀行業(yè)結構、金融結構變遷對企業(yè)債務融資成本影響的相關研究，故本文將從這個方面入手進行研究。

（二）研究假設

1.數(shù)字普惠金融發(fā)展與企業(yè)債務融資成本。已有文獻表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠有效緩解企業(yè)的融資約束，這些研究探討了數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)融資邊界的拓展作用，并且提出其能夠依靠網絡和大數(shù)據技術，有效降低企業(yè)與金融投資者之間的信息不對稱性，提高資金需求方和資金供給方的匹配性[2]。在以往的金融結構中，國有大型銀行占據著市場的主導地位，壟斷造成的金融供給短缺以及金融信息的不對稱將顯著提升資金的競用性，從而抬高債務融資成本，特別是對中小型企業(yè)來講，信貸歧視和資金供求的不平衡將使資金的獲取成本更加高昂。隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，新機構、新平臺、新技術、新的信息識別方式能夠為金融市場注入更多的活力，改變金融市場結構，使資金更充沛、信息更充分，銀行、金融機構競爭更激烈，從而可能有效地緩解企業(yè)債務融資成本高昂這一問題。鑒于此，本文提出如下假設：

H1：數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低企業(yè)的債務融資成本。

2.數(shù)字普惠金融發(fā)展與銀行業(yè)競爭。迅猛發(fā)展的數(shù)字普惠金融沖擊著銀行現(xiàn)有競爭格局，并對銀行傳統(tǒng)經營模式形成巨大挑戰(zhàn)。在業(yè)務競爭方面，數(shù)字普惠金融通過網絡平臺上的借貸、理財、眾籌、移動支付等業(yè)務，極大地加大了銀行業(yè)的業(yè)務競爭；在銀行業(yè)生態(tài)結構方面，隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，一大批新興的商業(yè)銀行和中小銀行進入金融市場，提升了城市的銀行網點數(shù)量，打破了傳統(tǒng)的四大銀行壟斷競爭的銀行業(yè)生態(tài)。在更充分的競爭中，利率的市場化進程被進一步推動，銀企之間的信息不對稱被進一步打破[13]，資金需求端的議價能力獲得了提升，而更多中小型銀行的參與，進一步提升了銀企間的匹配性，使資金的供給得到了更多的保證。鑒于此，本文提出假設：

H2：城市銀行業(yè)的競爭在數(shù)字普惠金融發(fā)展降低企業(yè)債務融資成本的過程中起到中介作用。

3.數(shù)字普惠金融發(fā)展與企業(yè)投融資期限錯配。對于企業(yè)投融資期限錯配對企業(yè)債務融資成本的影響這一問題，學術界尚未有定論。一方面，融資優(yōu)序理論指出，具有優(yōu)質資產和更高資金流動性的企業(yè)傾向于使用成本更低的短期債務資金進行長期投資，從而提高長期借款的比例[14]；另一方面，鐘凱等[15]的研究指出，企業(yè)投融資期限錯配其實是資金供給不足的一種表現(xiàn)，即企業(yè)缺乏獲取長期資金的能力，被迫利用不穩(wěn)定的短期資金來進行長期投資，結果導致投融資期限錯配。隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，當金融市場的結構更加優(yōu)化，金融要素稟賦分配更符合企業(yè)發(fā)展的需要時，更充分的金融信息、更強大的識別機制會使企業(yè)獲取長期資金的能力得到提升，進而減少企業(yè)使用短期資金來填補長期投資缺口的行為，從而降低債務融資成本。因此，本文提出假設：

H3：投融資期限錯配在數(shù)字普惠金融發(fā)展降低企業(yè)債務融資成本的過程中起到中介作用。

三、研究設計

（一）數(shù)據選取

本文選取2011～2018年滬深兩市的A股上市公司為研究對象，再依據北京大學的數(shù)字金融普惠金融指數(shù)和上市公司的地理信息，構建年、城市、企業(yè)相匹配的面板數(shù)據集，在此過程中剔除金融類上市公司、ST和*ST類上市公司、相關數(shù)據缺失的上市公司，最終得到13326個企業(yè)—年份觀測樣本。企業(yè)的財務數(shù)據和地理位置信息來自國泰安和銳思數(shù)據庫，銀行業(yè)競爭數(shù)據根據中國銀行保險監(jiān)督管理委員會網站提供的金融許可證信息手工整理計算所得。主要的連續(xù)變量都使用Stata 15進行1%水平上的縮尾處理，以排除極端值的影響。

（二）變量設定

1.被解釋變量：企業(yè)債務融資成本。借鑒李廣子、劉力[5]的研究，本文使用COD1和COD2這兩個指標來衡量企業(yè)債務融資成本。其中COD1由利息支出、手續(xù)費和其他財務費用之和除以財務費用、管理費用和銷售費用之和計算得到，COD2為財務費用占財務費用、管理費用和銷售費用之和的比例，這兩個指標都通過計算財務相關費用支出占整體費用類支出的比例來衡量企業(yè)的債務融資成本。

2.解釋變量：數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)。北京大學互聯(lián)網金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服，利用其收集的大量數(shù)字金融數(shù)據，從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三個維度選取了33個指標，構建了一份覆蓋我國31個省、337個地級市，時間跨度為九年（2011～2018年）的中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，為我國普惠金融領域的相關研究提供了寶貴的參考數(shù)據。參考郭峰等[16]的研究，本文選擇其中259個與A股上市公司地理位置相匹配的地級市的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的自然對數(shù)作為核心解釋變量DFI，這一總體指數(shù)涵蓋了上述三個維度，能夠更好地衡量數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度。

3.中介變量。首先，參考姜付秀等[13]的做法，本文采用銀保監(jiān)會提供的金融許可證數(shù)據，計算出每年每個城市的銀行的支行數(shù)量，并根據城市內銀行的市場份額占比，計算出當年該城市的銀行業(yè)赫芬達爾系數(shù)。由于赫芬達爾系數(shù)是一個負向衡量金融多樣性的指標，本文取其倒數(shù)并除以100作為城市級別的金融多樣性（Diversity）指標。其次，參考鐘凱等[15]的做法，將投融資期限錯配（SLFI）界定為：購建固定資產等投資活動現(xiàn)金支出-（長期借款本期增加額+本期權益增加額+經營活動現(xiàn)金凈流量+出售固定資產現(xiàn)金流入）。其中，長期借款的本期增加額為：本期長期借款+一年內到期非流動負債-前期長期貸款。計算的結果再除以期初的企業(yè)資產總額以去除規(guī)模效應，得到投融資期限錯配（SLFI）指標。

4.控制變量。為了盡可能地避免變量遺漏的問題，參考已有研究[17，18]，本文從多角度選取了多個微觀企業(yè)層面的控制變量，這些控制變量都被證實能夠在一定程度上影響企業(yè)的融資情況，包括固定資產比率（PPE）、資產負債率（Lev）、經營現(xiàn)金流比例（CFO）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資產回報率（ROA）、凈資產收益率（ROE）、流動比率（Liquidity）、托賓Q（Q）、股權集中度（Top）、兩職合一（Dual）、所有權屬性（SOE）。具體變量定義如表1所示。

表1 主要變量定義及描述性統(tǒng)計

5.描述性統(tǒng)計。表1第五列和第六列報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結果，其中，債務成本指標COD1和COD2的均值分別為0.109和0.112，說明對于大多數(shù)企業(yè)而言，其債務融資成本占到了總體費用的10%左右，而其標準差分別為0.197和0.194，說明不同企業(yè)的債務融資成本之間存在一定的差異。數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DFI）的均值為5.27，標準差為0.289，表明我國不同省份之間的數(shù)字金融發(fā)展水平差距較大，不同企業(yè)所處的數(shù)字金融環(huán)境不同。而在中介變量和控制變量方面，投融資期限錯配（SLFI）、金融多樣性（Diversity）、企業(yè)規(guī)模（Size）等均存在較大差異，表明控制變量對被解釋變量均存在較為顯著的影響，且基本符合正態(tài)分布特征。

（三）模型設定

1.主效應回歸模型。本文采用如下基本回歸模型檢驗H1：

其中：下標i、j、t表示公司i、城市j與年度t；ε表示隨機擾動項；被解釋變量COD表示上市公司債務融資成本情況，本文分別對被解釋變量組中的COD1、COD2這兩個指標進行回歸；解釋變量DFI為數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)。根據H1，本文預期主效應回歸的系數(shù)β1顯著為負，即數(shù)字普惠金融發(fā)展顯著降低企業(yè)債務融資成本。

2.中介效應模型。為了檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對上市公司債務融資成本產生影響的可能的路徑機制，本文引入Sobel中介效應檢驗方法，使用三步法設定中介效應的檢驗模型：首先，構建路徑A，即基于式（1），在不添加中介變量的情況下，觀察系數(shù)β1，檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)對上市公司債務融資成本的影響情況；其次，構建路徑B，即觀察數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)對中介變量的回歸估計系數(shù)λ1；最后，構建路徑C，即在加入中介變量的回歸中，同時考察數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)和中介變量對上市公司債務融資成本的影響，即觀察系數(shù)δ1和δ2。本文設計的中介效應的檢驗模型路徑B和路徑C分別如下：

其中，本文的中介變量（Mediator）包括城市銀行業(yè)結構和企業(yè)債務結構兩個維度，前者由城市級別的金融多樣性（Diversity）來衡量，后者由企業(yè)投融資期限錯配（SLFI）來衡量。

基于式（2）和式（3）的回歸結果，當路徑A中的回歸系數(shù)β1顯著，路徑B中的回歸系數(shù)λ1顯著，路徑C中的回歸系數(shù)δ1顯著、δ2不再顯著，且Sobel檢驗的Z值統(tǒng)計上具有顯著性時，中介變量具有完全中介效應；當路徑C中的回歸系數(shù)δ1明顯小于路徑A中的系數(shù)β1，且Sobel檢驗的Z值在統(tǒng)計上顯著時，中介變量具有部分中介效應。

四、實證結果與分析

（一）基準模型計量結果與分析

本文采用式（1）研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)債務融資成本的影響，被解釋變量為用兩種方法計算的企業(yè)債務融資成本COD1和COD2，核心解釋變量為城市級別的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，本文控制了企業(yè)規(guī)模、成長性、收益和負債情況、治理情況等變量，且為了在一定程度上消除內生性影響，對所有控制變量做滯后一期處理，并在所有回歸中控制了年度和行業(yè)固定效應以增強結果的穩(wěn)健性。表2第（1）和（2）列報告了基準模型回歸結果，其中數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)對債務融資成本COD1和COD2的估計系數(shù)為-0.090和-0.092，且均在1%的水平上顯著，這表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著降低企業(yè)債務融資成本，且在一定程度上緩解了企業(yè)融資貴的問題，與預期結果相一致。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量回歸。在檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)債務融資成本的影響時，考慮到可能存在逆向因果內生性問題，本文采用工具變量法進行估計。參照謝絢麗等[19]的工具變量構造法，以互聯(lián)網普及率作為工具變量，削弱雙向因果問題帶來的影響。工具變量回歸檢驗的結果如表2第（3）、（4）列所示。在對工具變量的檢驗中，Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量和Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量在1%和5%的水平上分別顯著拒絕弱工具變量和工具變量識別不足的假設，工具變量構建有效。在IV-OLS估計中，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)對企業(yè)債務融資成本的回歸估計系數(shù)仍小于0，且在1%的水平上顯著，說明在使用工具變量后基準回歸的結論依然十分穩(wěn)健，表明隨著數(shù)字金融服務促進普惠金融的發(fā)展，企業(yè)可以獲得更低成本的債務融資，H1成立。

表2 基準模型與工具變量回歸結果

2.剔除中心城市。本文樣本中包括了普通地級市、副省級城市和直轄市，不同層級城市經濟發(fā)展速度差距較大，未排除副省級和直轄市超前發(fā)展可能帶來的內生影響。本文剔除了所有直轄市和副省級城市的企業(yè)樣本，僅保留企業(yè)所在地為普通地級市的樣本重新進行回歸，結果表明數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)仍然顯著降低企業(yè)債務融資成本。這在證明本文結論穩(wěn)健的同時，也在一定程度上反映了數(shù)字普惠金融的普惠性。

五、中介機制分析

（一）金融多樣性

已有文獻表明，銀行業(yè)的競爭程度提高會顯著緩解工業(yè)企業(yè)的融資約束[20]，而在數(shù)字普惠金融的推動下，銀行機構網點的數(shù)量提升，業(yè)務的輻射范圍擴大，彼此間的競爭加劇，所以可能存在數(shù)字普惠金融的發(fā)展導致銀行間競爭加劇進而使得企業(yè)融資成本下降的中介機制。本文用銀行業(yè)赫芬達爾系數(shù)的倒數(shù)構建金融多樣性指標以衡量銀行業(yè)的競爭程度，檢驗金融多樣性對數(shù)字普惠金融發(fā)展影響企業(yè)債務融資成本是否具有中介效應。式（2）和式（3）構建了數(shù)字普惠金融發(fā)展影響企業(yè)債務融資成本的完整機制鏈條，對兩種債務融資成本的估計結果見表3。第（1）、（3）列驗證了數(shù)字普惠金融發(fā)展對金融多樣性的影響，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)對金融多樣性的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，各城市銀行支行數(shù)量增多，競爭加劇。第（2）、（4）列中數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)和金融多樣性對債務融資成本指標1、2的估計系數(shù)均顯著為負，Sobel檢驗Z值至少在10%的水平上顯著，說明銀行業(yè)競爭的中介機制確實存在，數(shù)字普惠金融的發(fā)展改變了銀行業(yè)競爭結構，促使其在爭取優(yōu)質貸款用戶時的競爭加劇，降低了企業(yè)債務融資成本。但由于數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的系數(shù)仍在1%的水平上顯著，此中介機制檢驗僅解釋了部分作用，說明還存在其他影響渠道。

表3 中介機制檢驗結果（1）

（二）投融資期限錯配

本文還對我國企業(yè)普遍存在的投融資期限錯配現(xiàn)象提出了另一機制假設，探討數(shù)字普惠金融發(fā)展是否會通過抑制企業(yè)投融資期限錯配降低企業(yè)債務融資成本?；貧w結果見表4，兩種債務融資成本的估計結果顯示，數(shù)字普惠金融對投融資期限錯配的回歸系數(shù)為-0.023且在10%的水平上顯著，而投融資期限錯配對債務融資成本的估計系數(shù)為0.085且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展確實會抑制企業(yè)投融資期限錯配的情況，提高企業(yè)資金使用效率，減少其對短期債務融資的依賴，進而降低債務融資成本。

表4 中介機制檢驗結果（2）

六、拓展性檢驗：異質性分析

（一）普惠金融的普惠性

近年來，我國在運用數(shù)字技術發(fā)展普惠金融方面走在世界前列，數(shù)字金融改變了傳統(tǒng)金融“不接地氣”的格局，無論身處何地，只要有移動網絡即可享受同樣的金融服務，可以說其最大的價值就是普惠性，但這種普惠性也平等地落實到企業(yè)上了嗎？本文從兩個方面對此問題進行進一步研究。

首先，依據樣本企業(yè)托賓Q的年度均值，將樣本企業(yè)分為高成長性組和低成長性組，并考察在分組回歸中數(shù)字普惠金融發(fā)展的系數(shù)，檢驗結果如表5所示?？梢?，數(shù)字普惠金融對高成長性和低成長性企業(yè)的兩種債務融資成本的估計系數(shù)均顯著為負，但對高成長性企業(yè)的估計系數(shù)明顯更小，說明數(shù)字普惠金融可普遍性地降低企業(yè)融資成本，但對低成長性企業(yè)效用更強，即更多地惠及了傳統(tǒng)金融服務中的長尾用戶。

表5 成長性異質性檢驗結果

其次，科技是社會發(fā)展的主要推動力，各國都以推動科學技術的發(fā)展為重點引領新一輪經濟增長。我國科技企業(yè)為提升我國的國際競爭力做出了巨大的貢獻，然而高科技企業(yè)因為資金投入時間長、產出風險大、資金需求大等特點一直面臨融資困境。鑒于此，本文依據《上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂）》的行業(yè)分類標準，將制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)三類行業(yè)企業(yè)納入高科技企業(yè)組，其他行業(yè)企業(yè)納入非高科技企業(yè)組，并分別使用基準回歸模型進行分組回歸，回歸結果如表6所示。

表6 科技屬性的異質性檢驗

結果表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展對高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)的兩種債務融資成本的回歸結果均顯著，但對高科技企業(yè)的估計系數(shù)明顯更大，說明隨著數(shù)字普惠金融拓寬了銀行獲取企業(yè)信息的渠道，高科技企業(yè)的優(yōu)質項目可以更好地被識別，從而債務融資成本下降。

（二）外部環(huán)境

如前文所述，企業(yè)層面的數(shù)字普惠金融實施依靠市場化的商業(yè)行為，由于我國地區(qū)金融發(fā)展水平有較大差異，且不同地區(qū)不同的金融發(fā)展水平將顯著影響企業(yè)的信貸利率[21]，所以數(shù)字普惠金融發(fā)展對企業(yè)債務融資成本的影響也可能存在地區(qū)異質性。本文根據王小魯?shù)萚22]編制的《中國分省份市場化指數(shù)報告（2018）》，以市場化進程總指數(shù)的年度中值為標準，將上市公司所在省市劃分為高市場化程度和低市場化程度兩組，分別使用基準模型進行回歸，結果如表7所示。

表7 市場化程度異質性檢驗結果

可見，數(shù)字普惠金融發(fā)展對高市場化程度樣本和低市場化程度樣本的債務融資成本的估計系數(shù)均顯著為負，且市場化程度較低地區(qū)的企業(yè)回歸估計系數(shù)更小，說明市場化水平也在一定程度上影響了數(shù)字普惠金融發(fā)展的效果。

（三）債務期限結構

企業(yè)的債務期限結構取決于資本市場資金供求雙方（投資者和企業(yè)）市場力量的博弈[23]，而企業(yè)債務期限結構的變化會影響企業(yè)投融資行為、財務風險等，因此債務期限結構是外部金融結構變化對企業(yè)產生影響的直接路徑。本文還從短期債務占長短期債務合計的比例區(qū)分依賴短期債務的企業(yè)和依賴長期債務的企業(yè)，分別使用基準模型進行回歸，回歸結果如表8所示。

表8 債務期限結構的異質性檢驗

結果表明，對依賴不同期限債務的企業(yè)而言，數(shù)字普惠金融發(fā)展都顯著降低其債務融資成本，但上述作用對于依賴長期借款的企業(yè)而言更小?？赡苡袃煞矫娼忉專菏紫龋梢垣@得較多長期貸款的企業(yè)本身在銀行授信度高，在長期借款方面成本已經較低，貸款成本下降空間不足；其次，出于風險控制考慮，銀行偏好于短期貸款，在普惠金融貸款供給增多的情況下，依賴短期貸款的企業(yè)可優(yōu)先獲得更低成本的貸款。

七、研究結論與政策啟示

本文利用2011～2018年A股資本市場上市公司以及北京大學數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的相關數(shù)據，實證檢驗了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于上市公司債務融資成本的影響，及其中可能存在的中介機制。相關實證研究發(fā)現(xiàn)：首先，數(shù)字普惠金融的發(fā)展與上市公司債務融資成本之間存在顯著的負相關關系，城市級別的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，該地區(qū)企業(yè)的債務融資成本越低，且在使用省級互聯(lián)網普及程度作為工具變量時該結果保持穩(wěn)健。該發(fā)現(xiàn)驗證了數(shù)字普惠金融發(fā)展對于金融工具賦能實體經濟、降低企業(yè)債務融資負擔的切實效果。其次，本文進一步通過中介效應檢驗，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對上市公司債務融資成本的負向影響是通過增強城市銀行業(yè)競爭和降低上市公司投融資期限錯配程度實現(xiàn)的。最后，數(shù)字普惠金融發(fā)展對上市公司債務融資成本具有顯著的異質性影響，且上述作用對于低成長性企業(yè)、高科技企業(yè)以及債務結構偏短期的企業(yè)而言更強，這與中介機制檢驗的結果共同表明：一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展使得長期資金的供給更加穩(wěn)定、價格更加合理，顯著緩解了企業(yè)長期資金缺乏、被迫使用短期資金進行長期投資的窘境，進而降低資金成本；另一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于金融結構和銀行業(yè)結構的優(yōu)化，使其與實體經濟發(fā)展結構更加匹配，從而充分釋放金融要素稟賦對經濟發(fā)展的促進作用。

立足于我國資本市場和數(shù)字普惠金融發(fā)展的實際情況，本文提出如下三點政策啟示：第一，繼續(xù)大力推進依托于數(shù)字基礎設施建設的數(shù)字普惠金融發(fā)展，增強我國資本市場的金融科技實力，增強資方的信息搜集、信息匹配能力，不斷優(yōu)化資本市場與企業(yè)間的信息配置，緩解由信息不對稱所帶來的企業(yè)債務融資成本高昂問題；第二，重視金融結構改變，包括銀行業(yè)結構和企業(yè)投融資結構改變對降低企業(yè)債務融資成本的作用，進一步加大金融市場的開放力度和競爭程度，尤其要在合理監(jiān)管的同時，發(fā)揮中小銀行和中介機構的作用，打破大型商業(yè)銀行的壟斷，充分釋放資本市場活力，讓金融要素稟賦的源泉充分涌流；第三，在推進數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時，需要重視其影響中存在的異質性，進一步支持數(shù)字普惠金融向中小企業(yè)、民營企業(yè)傾斜，校正現(xiàn)有金融體系的融資偏好，從而使融資的成本更加公平、合理，使數(shù)字普惠金融具備真正意義上的普惠性。