摘? ?要：文章以滬深上市的金融科技企業(yè)為樣本，基于組態(tài)視角和模糊集定性比較分析方法，對金融科技企業(yè)價值影響因素進行了研究，報告了產生高金融科技企業(yè)價值的6種組態(tài)。金融科技企業(yè)可根據自身情況，通過多種途徑提升企業(yè)價值，可以在政府的大力支持下通過利用資產與創(chuàng)新驅動企業(yè)價值提升，可以在大股東有力主導下通過資產增值驅動企業(yè)價值提升，還可以在具有較強盈利能力的情況下通過創(chuàng)新驅動企業(yè)價值提升。

關鍵詞：金融科技;企業(yè)價值;組態(tài);高質量發(fā)展

中圖分類號：F832.39? 文獻標識碼：B? 文章編號：1674-2265（2022）05-0059-05

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.05.008

一、引言

金融科技在世界范圍內蓬勃發(fā)展，正在改變和重塑金融業(yè)態(tài)以及人們的生活方式，金融科技以及有關領域企業(yè)也成為學界和業(yè)界關注的焦點。與傳統(tǒng)企業(yè)相比，金融科技企業(yè)在發(fā)展歷程、商業(yè)模式、價值來源等方面有明顯不同，具有低利潤率、輕資產、高創(chuàng)新、高風險、上規(guī)模的特點，與傳統(tǒng)企業(yè)相比有較大的差異，其企業(yè)價值影響因素與傳統(tǒng)企業(yè)相比也有所不同（徐雅倩，2020）[1]。企業(yè)價值對于金融科技企業(yè)的發(fā)展乃至資本市場的發(fā)展都具有重要影響，理清金融科技企業(yè)價值的影響因素，對于金融科技企業(yè)控股股東、非控股股東、潛在投資者以及監(jiān)管機構都具有一定參考價值，也是在理論和實踐的雙重探索中呈現的一個重要時代課題。

Davenport（1907）[2]首先提出了企業(yè)價值的概念，并對企業(yè)的資本結構與盈利能力的二元關系進行研究，是企業(yè)價值研究的濫觴。目前學界對于企業(yè)價值的概念尚未形成共識性表述，但總體的認識和判斷基本一致，即企業(yè)價值是以企業(yè)整體作為對象的財務估價，衡量企業(yè)整體的公平市場價值，是企業(yè)獲利能力的貨幣化體現，可以用企業(yè)總資產價值減去企業(yè)負債中非付利息債務價值后的余值或企業(yè)所有者權益價值加上企業(yè)的全部付息債務價值表示?，F有文獻針對金融科技企業(yè)價值影響因素的研究并不多，主要采用傳統(tǒng)的因子分析法和面板數據回歸模型等開展研究。由于回歸模型基于演繹邏輯和假設檢驗，對于樣本數量有較高要求，而目前金融科技企業(yè)尤其是數據獲取可行性較強的上市公司數量并不多，因此，采用回歸模型分析具有一定局限性。本研究采用組態(tài)分析視角，使用模糊集定性比較分析（Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）方法，基于溯因邏輯分析特定的必要和充分兩類結果產生的組態(tài)原因，更契合企業(yè)價值影響因素這種復雜關系分析。

二、理論背景與文獻述評

部分學者針對互聯網領域的企業(yè)價值影響因素開展了研究。趙子榮（2019）[3]運用面板數據回歸模型對互聯網金融信息企業(yè)價值影響因素進行研究，認為互聯網金融信息企業(yè)價值與風險和社會影響力因子、盈利水平因子、股權集中度因子、發(fā)展水平因子以及研發(fā)投入與用戶價值因子都存在著顯著的相關關系，與營運水平因子的關系不顯著。王健（2021）[4]以滬深兩市的互聯網零售企業(yè)為例，對“互聯網+”商業(yè)模式下零售企業(yè)價值創(chuàng)造的影響因素進行實證分析，結果表明零售企業(yè)的價值創(chuàng)造離不開社會化、定制、鎖定以及專注四個因素的推動。

部分學者針對相關領域上市公司價值進行了研究。徐翔等（2021）[5]選擇近年上市公司A股案例，對集中式光伏發(fā)電企業(yè)價值以及關鍵影響因素進行研究，認為收益法評估應當充分考慮政策變動、電價交易機制、棄光限電狀況等企業(yè)獲利能力關鍵影響因素。張哲敏（2019）[6]對我國建筑業(yè)上市公司價值影響因素進行研究，認為建筑企業(yè)價值影響程度的指標由強到弱依次為盈利能力指標、發(fā)展能力指標、營運能力指標、償債能力指標、城鎮(zhèn)化率指標。羅雨楠（2020）[7]對創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)價值影響因素進行研究，認為企業(yè)規(guī)模、盈利能力、成長能力、營運能力、高管特征、償債能力與企業(yè)價值具有較為顯著的正相關關系，且影響程度由強至弱;創(chuàng)新能力、股權結構、資產結構對企業(yè)價值的影響不顯著。周燕（2020）[8]對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)價值影響因素進行研究，認為資產負債率與企業(yè)價值呈負相關關系;無形資產在企業(yè)資產中占比越多，企業(yè)價值越高;企業(yè)研發(fā)支出比例越高，企業(yè)價值越高，因此，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)應該重點關注企業(yè)的創(chuàng)新能力。

國外學者通過實證方法對企業(yè)價值的影響因素進行研究，通常以研發(fā)支出、企業(yè)積累的無形資產以及企業(yè)擁有的專利作為企業(yè)價值的因變量。Ballester等（2003）[9]運用剩余收益估價模型研究認為，研發(fā)支出與企業(yè)市場價值顯著正相關。Mark等（2001）[10]對256家美國和184家日本上市高科技企業(yè)分別進行研究，結果表明，對日本企業(yè)而言，企業(yè)擁有專利數量對企業(yè)價值影響不顯著，而對美國企業(yè)而言則具有顯著影響。Durnev和Kim（2005）[11]認為，公司治理和信息披露行為對企業(yè)價值具有正向影響。Hasan等（2021）[12]認為，企業(yè)組織資本規(guī)模和合法避稅程度與企業(yè)價值呈現正相關，具有較大組織資本規(guī)模的企業(yè)的合理避稅行為能夠為企業(yè)增加未來的現金流。Salerno等（2021）[13]認為，與類似的非科技金融企業(yè)相比，金融科技企業(yè)首次公開募股定價較低，證實了金融科技企業(yè)首次公開募股與更高水平的抑價之間存在正相關關系，闡明了金融科技行業(yè)對股票抑價的影響。

通過對金融科技企業(yè)價值影響因素相關文獻的回顧，可以得出以下結論：一是現有針對金融科技企業(yè)的文獻主要從宏觀層面進行分析，包括行業(yè)發(fā)展現狀與未來趨勢、金融科技的定義與內涵等，對于金融科技企業(yè)價值影響因素的研究很少;二是針對企業(yè)價值影響因素的研究很豐富，但是對于特定行業(yè)的研究較少，沒有將行業(yè)特征作為重要因素予以考慮;三是尚未有文獻將fsQCA方法引入企業(yè)價值影響因素研究中。因此，本研究主要有以下幾個方面的創(chuàng)新，一是研究主題聚焦金融科技企業(yè)價值影響因素，深入開展相關研究;二是引入fsQCA方法分析金融科技企業(yè)價值影響因素的組態(tài)原因。

三、研究方法

（一）研究方法選擇

定性比較分析方法（QCA）最早由著名社會學家Ragin（1987）[14]提出，并逐漸引起學界關注。定性比較分析將定性研究與定量研究的優(yōu)勢相結合，較好處理社會科學研究領域單案例或多案例研究中論證過程和論證結果的傳統(tǒng)缺陷，論證過程和論證結果更加嚴謹科學。定性比較分析基于布爾代數分析原理，利用條件與結論之間非對稱關系，解釋哪種條件（X）組合形態(tài)是結果（Y）發(fā)生或不發(fā)生的必要條件或充分條件（Alan等，1993）[15]。定性比較分析能夠處理多種條件之間的并發(fā)關系，能夠識別促進金融科技企業(yè)價值提升的不同因果路徑。定性比較分析方法中，條件（自變量）與結果（因變量）之間的關系用以下符號表示（見表1）。

模糊集定性比較分析是定性比較分析的一種，采用模糊集得分方式賦值變量，賦值根據變量標準在0到1之間取得。如上文所述，與傳統(tǒng)回歸研究方法不同，模糊集定性比較分析采用布爾代數，因此，不會遺漏變量偏差，也沒有控制變量的有關要求。模糊集定性比較分析有三個程序：一是樣本案例的選取及自變量和因變量的設定;二是運用有關軟件進行真值表建構、數據校準與數據分析;三是研究變量之間的條件組態(tài)和影響機制（Judge等，2020）[16]。

（二）樣本來源

根據模糊集定性比較分析與研究需要選擇對應的案例及數據?？紤]到研究主體是金融科技企業(yè)價值影響因素，樣本確定為滬深上市金融科技企業(yè)，參考萬得金融分類有神州信息、中嘉博創(chuàng)、南天信息等55家企業(yè)。為確保信息的時效性、準確性和權威性，從相關企業(yè)2020年年報中選取數據。

（三）變量測量

結果變量選取方面，為了便于數據獲取和與其他相關研究具有可比性，從萬得數據庫中直接讀取企業(yè)價值（剔除貨幣資金）。條件變量選取方面，一是從政府政策支持和創(chuàng)新能力角度考慮，王維等（2016）[17]認為政府補助和研發(fā)費用對當期及滯后一期企業(yè)價值都有顯著正向影響，研發(fā)費用在政府補助與企業(yè)價值關系中具有顯著中介效應，因此，可以將政府補助、研發(fā)費用分別作為條件變量。二是從運營能力角度考慮，營業(yè)總收入是企業(yè)各項經營收入之和能最直接反應企業(yè)收入水平與企業(yè)價值，因此，可以將營業(yè)總收入作為條件變量。三是從持股結構角度考慮，前十大股東持股比例合計是持股結構的重要衡量指標，因此，也可以作為條件變量。四是從企業(yè)規(guī)模角度考慮，企業(yè)總資產與企業(yè)價值密切相關，因此，也可以作為條件變量。五是成長能力和盈利能力，可以將營業(yè)總收入（同比增長率）和總資產報酬率作為條件變量，具體見表2。

（四）變量校準

采用直接法將變量校準為模糊集。由于金融科技企業(yè)價值影響因素缺乏外部和理論標準，參考先前研究及Ragin（1987）[14]的觀點，將1 個結果變量和 7個條件變量的完全隸屬、交叉點和完全不隸屬的 3 個校準點分別設定為案例樣本描述性統(tǒng)計的95%、59%、5%。反事實分析中的錨點設定原則亦然。為確保數據可運算，統(tǒng)一對大數值以常數e為底數取對數。各變量校準錨點及描述性統(tǒng)計如表3所示。

四、結果分析

（一）必要條件分析

模糊集定性比較分析方法不關注單個條件變量對結果變量的影響程度，目的在于找出導致結果變量的必要或充分條件組合（張馳等，2017）[18]。檢驗結果變量的必要條件變量需要采用必要性檢驗，旨在反映兩種變量的交集在結果模糊集合中所占比例（Ragin，2006）[19]。將校準后數值輸入fsQCA3.0軟件進行必要條件分析，結果如表4所示。充分條件存在一定會導致結果發(fā)生;必要條件是導致結果發(fā)生所必須存在的條件，但是僅有必要條件存在并不能保證結果一定發(fā)生?？梢钥闯?，條件變量的覆蓋率水平均低于0.8，條件變量營業(yè)總收入（同比增長率）的一致性超過0.9，其余條件變量對結果變量的獨立解釋能力較弱，因此，有必要對其進行構型分析，找出影響金融科技企業(yè)價值的多種路徑組合。

（二）組態(tài)分析

鑒于金融科技企業(yè)價值受到多重因素共同影響，單變量分析無法科學準確說明金融科技企業(yè)價值的影響因素，因此，應當開展條件組態(tài)分析。本文采用fsQCA3.0軟件運行金融科技企業(yè)價值真值表，分析金融科技企業(yè)價值的影響因素組態(tài)，這些不同的組態(tài)表示實現同一結果的不同因素。本文將原始一致性閾值設定為0.8，將PRI一致性閾值設置為0.70，案例頻數閾值設定為1，對真值表不符合頻率閾值的情況行進行刪除，將結果編碼為0或1，即可根據頻率將某些組合分類為相關組合，而其他組合則為不相關組合。

通過標準分析得到復雜解（Complex solution）、簡約解（Parsimonious solution）、中間解（Intermediate solution）等三個解，通過中間解與簡約解的嵌套關系對比，識別每個解的核心條件：既在中間解也在簡約解中出現的條件為該解的核心條件，只在中間解中出現的條件為邊緣條件。分析結果如表5列示。使用調整一致性水平和改變測量方法等兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗，并借助Schneider和Wagemann（2012）[20]提出的定性比較分析方法結果穩(wěn)健的兩個標準進行研判，研究結論依然穩(wěn)健。

由表5可以看出，影響金融科技企業(yè)價值組合路徑的一致性都在0.8以上，表明測量結果對案例的解釋程度比較高。從中間解的輸出結果中可以看到總體覆蓋率為0.78，總體一致率為0.83，說明這6個條件組合以及所選擇的樣本對金融科技企業(yè)價值具有較高的解釋力度。6個金融科技企業(yè)價值影響因素的組合路徑原始覆蓋度分別為0.53、0.58、0.29、0.27、0.27、0.26，這說明前兩個組合路徑對金融科技企業(yè)價值影響較大，后4個組合路徑的影響較小。下面詳細分析每一種影響金融科技企業(yè)價值的組合路徑。

一是政府支持下的資產與創(chuàng)新驅動型。該組合路徑中，高政府補助、高研發(fā)費用和高總資產為核心要素。H1中，高營業(yè)總收入、高前十大股東持股比例和高營業(yè)總收入（同比增長率）為輔助要素。H2中，高營業(yè)總收入、高營業(yè)總收入（同比增長率）和高總資產報酬率為輔助要素。H3中，非高營業(yè)總收入、非高前十大股東持股比例、高營業(yè)總收入（同比增長率）和非高總資產報酬率為輔助要素。這說明在政府支持下，企業(yè)資產和企業(yè)創(chuàng)新是驅動企業(yè)價值增長的重要因素。

二是大股東主導下的資產驅動型。H4中，高前十大股東持股比例、高總資產和非高營業(yè)總收入為核心要素，非高政府補助、非高研發(fā)費用、高營業(yè)總收入（同比增長率）和高總資產報酬率為輔助要素。當前十大股東持股比例較高時，利益協同效應開始凸顯，大股東自身利益逐漸與企業(yè)總體利益趨同，在此情況下如果企業(yè)具有高總資產，營業(yè)總收入不高但其同比增長率高、總資產報酬率高，即使政府補助和研發(fā)費用不高，也會有高企業(yè)價值。

三是盈利能力支持下的創(chuàng)新驅動型。高研發(fā)費用和高總資產報酬率為核心要素。H5中，高政府補助、非高營業(yè)總收入、高前十大股東持股比例、非高總資產和高營業(yè)總收入（同比增長率）為輔助要素。H6中，非高政府補助、高營業(yè)總收入、高前十大股東持股比例、非高總資產和高營業(yè)總收入（同比增長率）為輔助要素。具有高總資產報酬率基礎上，投入高研發(fā)費用，在高政府補助、高前十大股東持股比例和高營業(yè)總收入（同比增長率）情況下，如果營業(yè)總收入和總資產不高，也會有高企業(yè)價值。具有高總資產報酬率基礎上，投入高研發(fā)費用，在高營業(yè)總收入、高前十大股東持股比例、高營業(yè)總收入（同比增長率）的情況下，如果政府補助和總資產不高，也會有高企業(yè)價值。

五、結論與啟示

（一）研究結論

本研究嘗試將多變量系統(tǒng)性關系分析為基礎的構型研究范式引入金融科技企業(yè)價值研究，以滬深上市的金融科技企業(yè)為樣本，通過組態(tài)視角和fsQCA方法，發(fā)現產生高金融科技企業(yè)價值的6種組態(tài)，呈現了高金融科技企業(yè)價值的多重實現方式。這說明金融科技企業(yè)可以根據自身情況，通過多種途徑提升企業(yè)價值，可以在政府的大力支持下通過資產與創(chuàng)新驅動企業(yè)價值提升，可以在大股東有力主導下通過資產增值驅動企業(yè)價值提升，還可以在盈利能力較強的情況下通過創(chuàng)新驅動企業(yè)價值提升。

（二）政策啟示

一是在政府的大力支持下，通過企業(yè)資產和企業(yè)創(chuàng)新驅動企業(yè)價值持續(xù)增長。加大金融科技企業(yè)扶持力度，對于金融科技重點項目、系統(tǒng)重要性機構、基礎設施和平臺給予政策支持，鼓勵優(yōu)質股權投資企業(yè)聚焦投資，發(fā)揮市場資源配置作用和財政資金引導放大作用，促進企業(yè)資產規(guī)模擴大和創(chuàng)新創(chuàng)造。

二是優(yōu)化股東結構和資本結構，在大股東主導下利用資產驅動企業(yè)價值持續(xù)增長。股東結構是金融科技企業(yè)治理制度的產權基礎，股東結構優(yōu)化是金融科技企業(yè)治理水平提高的基礎性工作，要充分發(fā)揮大股東的利益協同效應，促進大股東自身利益與企業(yè)總體利益趨同，推動企業(yè)價值良性增長。

三是在一定盈利能力支持下，加大金融科技企業(yè)研發(fā)力度。金融科技企業(yè)應提高研發(fā)費用和總資產報酬率，在一定盈利能力支持下，實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略，面向國家重大發(fā)展戰(zhàn)略和實體經濟有效需求，充分發(fā)揮新技術應用對金融業(yè)務的輔助、支持、豐富和優(yōu)化作用，提升企業(yè)價值，成為助推以國內大循環(huán)為主體、國內國際雙循環(huán)的重要力量。

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Research on Influencing Factors of Fintech Company's Value

——Qualitative Comparative Analysis of Fuzzy Sets Based on Listed Companies in Shanghai and Shenzhen

Wang Guangsheng

（Chinese Academy of Social Sciences，Beijing? ?100732，China）

Abstract：The article examines the factors influencing the value of fintech companies listed in Shanghai and Shenzhen based on a group perspective and a fuzzy set qualitative comparative analysis method. It also reflects the six groupings that generate high fintech firm value. The results of the study indicate that fintech companies can enhance their enterprise value in a variety of ways depending on their own circumstances， through leveraging assets and innovation with strong government support，through asset appreciation with strong leadership from major shareholders，or through innovation with strong profitability.

Key Words：fintech，enterprise value，configuration，high-quality development

（責任編輯? ? 王運璽;校對? ?YX，WY）

收稿日期：2022-02-13? ? ? 修回日期：2022-03-09

作者簡介：王廣生，男，河南太康人，博士，中國社會科學院副研究員，研究方向為技術經濟及管理。