李 為，譚素瑤，吳 非

（1.香港大學(xué)工程學(xué)院，香港 999077；2.廣東金融學(xué)院區(qū)域金融政策研究中心，廣東廣州 510521）

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確指出，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)向深化應(yīng)用、規(guī)范發(fā)展、普惠共享的新階段?！吨袊鴶?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2021）》顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位越來越突出，2002—2020 年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比重由10.0%提升至38.6%，其中核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重達(dá)到了7.8%［1］，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為經(jīng)濟(jì)社會持續(xù)健康發(fā)展提供了強(qiáng)大動力。截至2020 年年底，中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的產(chǎn)業(yè)滲透率在農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)中分別達(dá)到了8.9%、21.0%和40.7%，有42%的企業(yè)將數(shù)字化戰(zhàn)略作為核心業(yè)務(wù)支撐［2］，體現(xiàn)了企業(yè)將數(shù)字化進(jìn)程與核心業(yè)務(wù)進(jìn)行緊密結(jié)合，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能提供了廣闊空間。根據(jù)《中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究報告（2021 年）》，中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)在從2018 年到2021 年的4年間從37 分提升到了54 分［3］，各行業(yè)企業(yè)整體數(shù)字化水平穩(wěn)步提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正成為中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的重要驅(qū)動力。然而，中國境內(nèi)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與部分發(fā)達(dá)國家差距明顯，截至2020 年年底，依然有40%的企業(yè)尚未制定明確的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，有過半企業(yè)未明確是否以數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動其組織變革，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的企業(yè)滲透力低［1］。為此，本研究從金融科技角度出發(fā)，旨在闡明金融科技對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制。

1 文獻(xiàn)梳理與問題提出

是哪些因素推動或者阻礙了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？從已有相關(guān)研究來看,本身是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提條件外，政府驅(qū)動，比如數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化政策等，都在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策行為選擇節(jié)點按下了“啟動鍵”［4］。無論企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型選擇行為是“隨行就市”還是“入鄉(xiāng)隨俗”［5］，都是如此。包括知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)在內(nèi)的營商環(huán)境、政治關(guān)聯(lián)以及企業(yè)治理模式、研發(fā)投入、企業(yè)管理層對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知乃至投資者特質(zhì)等，都是被用來檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因果變量［6］；而國際貿(mào)易緊張局勢和新冠肺炎疫情反向激發(fā)了中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為取向［7］。張黎娜等［8］則考察了貨幣政策調(diào)整和利率市場化對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促動作用。

從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型被界定為利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字化技術(shù)來推動企業(yè)組織轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)模式、組織架構(gòu)、企業(yè)文化等數(shù)字化管理變革來看，創(chuàng)新與研發(fā)帶來的新興數(shù)字技術(shù)革命是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要義和基本要素。而創(chuàng)新與研發(fā)具備投入大、周期長和風(fēng)險高等顯著特征，需要持久充分的現(xiàn)金流支撐，因此資金困境成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵挑戰(zhàn)［9］?！吨袊a(chǎn)業(yè)數(shù)字化報告（2020）》認(rèn)為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的阻力在于眾多企業(yè)或因自身能力不足導(dǎo)致“不會轉(zhuǎn)”，或因資金儲備不足以覆蓋偏高轉(zhuǎn)型成本導(dǎo)致“不能轉(zhuǎn)”等［10］。因此，融資約束紓解、企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定以及研發(fā)投入持續(xù)補(bǔ)充應(yīng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向推力。

金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，目前已經(jīng)開始邁向科技驅(qū)動的智能化進(jìn)階時期，即金融數(shù)字化階段。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、互聯(lián)物聯(lián)以及安全技術(shù)等新興科技向金融業(yè)逐步滲透，自20 世紀(jì)80 年代興起的金融科技越來越把中國金融業(yè)推向金融與科技深度融合的進(jìn)程，金融創(chuàng)新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)、金融創(chuàng)新領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，場景和賽道眾多，特別是銀行業(yè)和保險業(yè)在信貸和保險產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計越來越成熟，金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力明顯增強(qiáng)。從理論角度而言，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展新動能轉(zhuǎn)換的核心要素就是技術(shù)進(jìn)步［11］，而金融科技發(fā)展正以積極態(tài)勢影響銀行機(jī)構(gòu)以及傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的演化格局、重塑傳統(tǒng)行業(yè)［12］，并由此改善傳統(tǒng)金融系統(tǒng)的資源配置功能［13］，以最終改變企業(yè)融資約束和創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)［14］。金融科技在紓解高科技企業(yè)融資約束、改善企業(yè)財務(wù)狀況以及驅(qū)動企業(yè)研發(fā)投入及技術(shù)創(chuàng)新等方面的服務(wù)水平顯著提高［15］。一方面，企業(yè)研發(fā)投入以及科技創(chuàng)新是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力源，而企業(yè)研發(fā)投入與外源性融資關(guān)系密切，受制于融資約束；另一方面，金融科技發(fā)展通過改善金融基礎(chǔ)設(shè)施，改造或者創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式和業(yè)務(wù)流程，由此識別優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新型企業(yè)、提升企業(yè)商業(yè)信用價值以及改善流動性境況等，切實紓解融資約束，改善企業(yè)科技創(chuàng)新的環(huán)境條件?；诖耍枰獙嵶C檢驗判斷金融科技發(fā)展在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中能夠扮演或?qū)嶋H扮演的角色，探究金融科技推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的功能發(fā)揮經(jīng)由哪些元素傳遞得以實現(xiàn)。

當(dāng)前已有相關(guān)研究尚遠(yuǎn)不足以確定金融科技發(fā)展與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展之關(guān)系，特別是傳遞機(jī)制與渠道的細(xì)節(jié)判斷尚待從眾多領(lǐng)域和視角擴(kuò)展研究。基于此，本研究通過分析金融科技作用于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)制，力圖解釋在中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略推進(jìn)過程中如何通過金融科技手段提增企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度。

2 理論分析與假設(shè)提出

2.1 金融科技發(fā)展與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)邏輯

借Hicks［16］論斷英國的工業(yè)革命歸根到底是金融革命來類推，企業(yè)對于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用問題，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型歸根到底也應(yīng)該是金融問題。間接金融主導(dǎo)的中國金融結(jié)構(gòu)正在發(fā)生改變，信息不對稱環(huán)境中的銀行機(jī)構(gòu)更愿意為風(fēng)險暴露程度低的企業(yè)融資，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著可能因為創(chuàng)新項目風(fēng)險大而遭到銀行機(jī)構(gòu)的信貸歧視［17］，但金融科技的信息采集和數(shù)據(jù)運算技術(shù)能夠相對有效地緩解信息不對稱問題，從而放大間接金融嵌入企業(yè)高風(fēng)險項目的機(jī)會和空間。對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言也應(yīng)如此。相對而言，作為直接金融系統(tǒng)的資本市場更加具備風(fēng)險再配置和價格發(fā)現(xiàn)能力，有利于引導(dǎo)金融資源向相對高風(fēng)險項目配置，并支持企業(yè)的創(chuàng)新活動［18］。但中國資本市場相關(guān)制度還有待進(jìn)一步完善，直接金融促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新并進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度供給尚顯不足［19］。

從當(dāng)下研究動態(tài)判斷，金融科技發(fā)展對于企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的影響體現(xiàn)在以下兩個方面：其一，改變傳統(tǒng)金融系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性問題，助力企業(yè)改善內(nèi)容信息不全以及披露缺失問題，糾偏資源供需錯配問題［20］；其二，金融科技發(fā)展以人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)（以下簡稱“ABCD”）等數(shù)字底層技術(shù)為支撐，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融科技具備在技術(shù)層面的同構(gòu)特征，因此相對于傳統(tǒng)金融系統(tǒng)而言，金融科技發(fā)展能夠在技術(shù)層面為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供適配性金融服務(wù)，可以通過提高金融機(jī)構(gòu)與貸款企業(yè)之間的信息透明程度拓寬企業(yè)外部融資渠道和空間，從而降低企業(yè)融資約束［21］。

基于上述分析，提出假設(shè)1：

假設(shè)1：金融科技發(fā)展有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.2 金融科技發(fā)展與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性分化

不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)對于外部資源的敏感度不同。在傳統(tǒng)金融系統(tǒng)中，相對而言，國企擁有更寬的融資渠道和相對豐富的信貸資源，但非國企更善于利用信貸資源來提升企業(yè)存活能力［22］。這是由傳統(tǒng)金融系統(tǒng)的信息處理能力所決定的［23］。金融科技賦能緩釋金融機(jī)構(gòu)與融資企業(yè)之間的信息不對稱，拓展金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)邊際和增強(qiáng)風(fēng)險應(yīng)對能力，在量上紓解企業(yè)融資約束，在質(zhì)上提增信貸資源配置效率［24］，特別是對于紓解民營、小型等類型企業(yè)的融資約束效果更加明顯。由此，金融科技賦能可以增加非國企的信貸可獲得性，資金面寬松的企業(yè)可能追加研發(fā)投入和創(chuàng)新支出，由此促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

傳統(tǒng)金融系統(tǒng)中的借貸及投融機(jī)構(gòu)對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目的投融積極性不高，緣由是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大規(guī)模創(chuàng)新投入，而創(chuàng)新項目屬于典型的高投入、長周期、高風(fēng)險項目。高科技企業(yè)多屬于中小型企業(yè)，本身經(jīng)營風(fēng)險大、融資的資產(chǎn)保證能力差，相對于大型企業(yè)而言，其在傳統(tǒng)金融系統(tǒng)中所面臨的融資約束更加緊張。因此，相對于非高科技企業(yè)而言，高科技企業(yè)對研發(fā)資金的穩(wěn)定性和可持續(xù)性更加敏感，更容易受制于融資約束，也更容易受益于金融科技發(fā)展［25］?，F(xiàn)有相關(guān)研究，如鐘成林等［26］論證了金融科技在紓解中小企業(yè)特別是科技型中小企業(yè)的融資約束方面具有技術(shù)優(yōu)勢和現(xiàn)實性。無論理論邏輯還是實踐效果，都是如此。金融科技發(fā)展通過緩解融資約束、降低財務(wù)費用和改善資產(chǎn)負(fù)債表（表現(xiàn)為降低杠桿率水平）提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出［27］，但對于不同類型科技企業(yè)存在異質(zhì)性效應(yīng)。

受區(qū)域資源稟賦、政策驅(qū)動力、營商環(huán)境比如知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等以及市場化程度差異所影響［28］，企業(yè)的創(chuàng)新活動行為選擇存在區(qū)域差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)總是擁有更多優(yōu)勢資源有利于企業(yè)開展創(chuàng)新活動，其營商環(huán)境也更加有利于企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基于企業(yè)創(chuàng)新，而經(jīng)過多層級傳遞的企業(yè)創(chuàng)新對于金融科技的敏感系數(shù)存在區(qū)域差異［29］?；诖耍狙芯颗袛?，金融科技發(fā)展對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用效應(yīng)同樣會存在區(qū)域差異。畢竟，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平觀察，國內(nèi)中西部地區(qū)與東部地區(qū)相比也存在明顯差距［30］。

基于以上分析，通過比較企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性、企業(yè)科技特質(zhì)和所在區(qū)域1）屬性，提出如下假設(shè)：

假設(shè)2a：相對于國有企業(yè)，金融科技發(fā)展驅(qū)動非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效能會更加顯著；

假設(shè)2b：相對于非高科技企業(yè)，金融科技發(fā)展驅(qū)動高科技企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果會更加顯著；

假設(shè)2c：相對于中西部地區(qū)企業(yè)，金融科技發(fā)展對于企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力在東部地區(qū)更加顯著。

2.3 金融科技發(fā)展影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制邏輯

金融科技對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動機(jī)制可以經(jīng)由兩個方面予以邏輯演繹。其一，金融科技緩解融資約束，由此提高財務(wù)穩(wěn)定水平，從而改善適配企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)治環(huán)境。穩(wěn)定充足的資金供給可提高企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性，進(jìn)而降低企業(yè)財務(wù)風(fēng)險，是企業(yè)創(chuàng)新項目和研發(fā)投入可持續(xù)的基本條件［31］。常態(tài)經(jīng)營狀況下，創(chuàng)新項目資金總是會排在企業(yè)生存常態(tài)項目滿足之末，當(dāng)財務(wù)境況變差時，企業(yè)會最先選擇收縮研發(fā)投入和創(chuàng)新資金投入［32］。因此，當(dāng)內(nèi)源性融資不能滿足創(chuàng)新投資需求時，外源性融資對企業(yè)創(chuàng)新投入的重要性不言而喻。但是，企業(yè)創(chuàng)新活動不容易通過自由競爭的金融市場獲得創(chuàng)新項目融資。金融發(fā)展史上，金融配給和融資約束常在，融資約束抑制企業(yè)創(chuàng)新，有大量案例佐證企業(yè)創(chuàng)新項目由于無法承擔(dān)創(chuàng)新進(jìn)程中的過高成本而被迫中止［33］。金融科技發(fā)展可以有效紓解企業(yè)融資約束［34］。紓解融資約束一方面可直接增加企業(yè)創(chuàng)新活動資金外源融資規(guī)模，另一方面有利于企業(yè)穩(wěn)定現(xiàn)金流和財務(wù)穩(wěn)定性、降低企業(yè)財務(wù)風(fēng)險［35］，保證企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新項目的可持續(xù)性。

其二，金融科技能有效降低企業(yè)杠桿率水平，并由此增加企業(yè)研發(fā)投入。中國金融結(jié)構(gòu)以間接金融主導(dǎo)，這是中國宏觀經(jīng)濟(jì)杠桿率高企的金融結(jié)構(gòu)本源特征，銀行貸款等債券性融資在企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表上呈現(xiàn)為企業(yè)杠桿率的提升［36］。主流觀點如羅能生等［37］認(rèn)為，企業(yè)杠桿率與創(chuàng)新投入之間呈倒“U”型關(guān)系；周俊卿等［38］提出，企業(yè)杠桿率達(dá)到43%的門檻之前企業(yè)負(fù)債有利于研發(fā)投入，并有助于控制創(chuàng)新風(fēng)險，但當(dāng)企業(yè)負(fù)債超過該門閥之后，則會抑制研發(fā)投入。當(dāng)下中國的實體企業(yè)部門的杠桿率依然處于相對高位，閾值下的規(guī)模以上企業(yè)數(shù)量接近于零。林愛杰等［39］認(rèn)為，金融科技發(fā)展能夠通過降低融資約束和財務(wù)費用、提升企業(yè)內(nèi)部控制和風(fēng)險穩(wěn)定程度等渠道來實現(xiàn)杠桿率水平的降低，優(yōu)化其債務(wù)結(jié)構(gòu)。由此，在相對高企的杠桿率的境況下，金融科技發(fā)展能夠降低實體企業(yè)杠桿率水平，從而反向有利于企業(yè)增加創(chuàng)新投入；同時，金融科技有助于改善企業(yè)現(xiàn)金流，強(qiáng)化其風(fēng)險承受力，企業(yè)有能力把更多的資金投入到相對高風(fēng)險、長周期的研發(fā)項目中去。

基于以上分析，提出假設(shè)3：

假設(shè)3：金融科技發(fā)展通過紓解融資約束實現(xiàn)財務(wù)穩(wěn)定、降低杠桿水平提增研發(fā)投入持續(xù)性兩條途徑影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3 研究設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)來源

采用滬深A(yù) 股上市公司的2007—2019 年數(shù)據(jù)，剔除金融類企業(yè)、ST、*ST、PT 處理及終止上市企業(yè)，剔除首次公開募股的觀測值、關(guān)鍵財務(wù)變量缺失的觀測值，僅保留連續(xù)5 年數(shù)據(jù)都齊全的樣本，最終得到1 971 家上市企業(yè)的“企業(yè)-年度”樣本。另外，對微觀層面的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理，以減少異常值影響。樣本企業(yè)數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），企業(yè)數(shù)字運用和金融科技發(fā)展指標(biāo)經(jīng)文本挖掘核算得來，其余宏觀數(shù)據(jù)源自樣本企業(yè)所屬省份歷年統(tǒng)計年鑒。

3.2 變量及其界定

（1）被解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（ADT）。首先，參考龔雅嫻［40］的研究，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為劃分為底層技術(shù)運用與技術(shù)實踐運用，底層技術(shù)運用指數(shù)字化轉(zhuǎn)型的4 種典型底層技術(shù)——ABCD技術(shù)，技術(shù)實踐運用是指底層技術(shù)運用后產(chǎn)生的成果；其次，運用Python 爬蟲功能整理上海證券交易所、深圳證券交易所全部A 股上市企業(yè)的年度報告，通過Java PDFbox 庫提取所有文本內(nèi)容，匹配與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)的關(guān)鍵詞并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；最后，把所有關(guān)鍵詞進(jìn)行分類歸集并最終加總詞頻，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初始指標(biāo)體系。關(guān)鍵詞庫見表1。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量關(guān)鍵詞庫

（2）核心解釋變量：金融科技發(fā)展（Fintech）。借鑒郭品等［41］及楊文捷等［42］的研究方法，利用文本挖掘法建立金融科技指數(shù)。首先，從金融功能觀和科技融合與支撐金融發(fā)展的視角出發(fā)，構(gòu)建如表2 所示的金融科技發(fā)展原始詞庫；其次，采用百度搜索指數(shù)將原始詞庫中非結(jié)構(gòu)化的關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化詞頻。選取2011—2019 年中國30 個省份（不包含西藏和港澳臺地區(qū)）有關(guān)金融四大核心功能的20 個關(guān)鍵詞（見表2）在各年的搜索頻率均值，采用SPSS 軟件進(jìn)行因子分析并合成金融科技指數(shù)，以作為金融科技的代理變量。

表2 金融科技變量原始詞庫

（3）中介傳導(dǎo)變量。融資約束（KZ）：借鑒Kaplan 等［43］的研究方法，計算出相應(yīng)的KZ 指數(shù)作為樣本企業(yè)融資約束的代理變量，指數(shù)值越大意味著企業(yè)面臨的融資約束越緊張；企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定水平（Z-Score）：借鑒Altman［44］的風(fēng)險Z 值法進(jìn)行測算，Z值越大表示企業(yè)財務(wù)風(fēng)險越小，即財務(wù)狀況更穩(wěn)定；杠桿水平（Lev）：即資產(chǎn)負(fù)債率，用來衡量企業(yè)面臨的債務(wù)約束，可以從側(cè)面反映企業(yè)的還款能力；研發(fā)投入（R&D）：代表企業(yè)的研發(fā)投入水平，指數(shù)值越大說明企業(yè)在研發(fā)和創(chuàng)新項目上投入越大。

（4）控制變量。借鑒和綜合現(xiàn)有相關(guān)研究，為提高研究模型的擬合程度，納入一系列控制變量，涵蓋了企業(yè)年初總資產(chǎn)（Asset）、營業(yè)總收入（Sale）、企業(yè)股權(quán)集中程度（Equity）、成立年齡（Age）、QFII 持股占流通A 股比例（QFII）、凈資產(chǎn)收益率（Roe=凈利潤/凈資產(chǎn)）、托賓Q 值、兩職合一（Mega，董事長和總經(jīng)理兼任時取1；否則為0）與審計意見（Opin，審計單位出具標(biāo)準(zhǔn)無保留意見時取0；否則為1）等。

3.3 模型建構(gòu)

為驗證金融科技進(jìn)步對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用效應(yīng)，構(gòu)造基準(zhǔn)回歸模型如下：

式（1）中：CV 包含各控制變量；ε為隨機(jī)誤差項。

此外，由于金融科技對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響具有一定的時滯，為削弱內(nèi)生性問題，對核心變量進(jìn)行滯后1 期處理。進(jìn)一步，參考溫忠麟等［45］的中介效應(yīng)模型，建構(gòu)如下傳遞邏輯模型來驗證金融科技發(fā)展與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間作用機(jī)制路徑。

式（3）（4）中的Mediator 代表中介機(jī)制變量組，該組別的變量界分為兩類，一為財務(wù)機(jī)制變量，包括企業(yè)融資約束（KZ）和財務(wù)穩(wěn)定水平（Z-Score）；二為投融資機(jī)制變量，包括企業(yè)杠桿水平（Lev）和研發(fā)投入水平（R&D）。

4 實證結(jié)果及分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

基于基準(zhǔn)回歸模型的實證結(jié)果如表3 所示。其中，模型（1）為控制了時間和行業(yè)的雙向固定效應(yīng)模型；模型（2）則在模型（1）的基礎(chǔ)上加入了控制變量。從回歸結(jié)果來看，金融科技發(fā)展對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)顯著為正，表明金融科技發(fā)展可以顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；模型（2）中金融科技發(fā)展的回歸系數(shù)降低為0.293，對應(yīng)的t值為4.92，但依然顯著，意味著加入了相關(guān)控制變量后，金融科技發(fā)展的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效應(yīng)盡管有所收斂，但正向促進(jìn)效果依然明顯。假設(shè)1 得以驗證。

表3 金融科技與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

對于以上實證結(jié)果，可能的解釋是：一方面，金融科技是基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)采集、存儲、分析和計算的新興技術(shù)，金融科技通過ABCD 技術(shù)降低勞動力成本［46］，同時提升企業(yè)管理效率以及供應(yīng)鏈的服務(wù)效率［47］，金融科技發(fā)展程度越高則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策越發(fā)堅定；另一方面，金融科技本身具有高科技特質(zhì)、存在技術(shù)溢出效應(yīng)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策及行為可以借鑒金融科技領(lǐng)域的研究成果。更為重要的是，金融科技可以緩解信息不對稱，金融機(jī)構(gòu)得以更加全面地評估企業(yè)融資風(fēng)險［48］，從而有效緩解企業(yè)融資難融資貴難題，紓解企業(yè)因資金不足導(dǎo)致無法進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難題。

4.2 多重穩(wěn)健性檢驗

為確保上述實證結(jié)果的可靠性和有效性，進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗：第一，延長變量間的觀測窗口，用以考察在更長周期內(nèi)的金融科技發(fā)展對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效果；第二，剔除部分可能會干擾實證結(jié)果的樣本，使得結(jié)果更加準(zhǔn)確地反映兩者間的關(guān)系；第三，為防止單一指標(biāo)全面代表金融科技發(fā)展水平致使實證結(jié)果不可靠，更換金融科技指標(biāo)，將各省份金融科技公司數(shù)量作為輔助代理變量對模型重新進(jìn)行回歸分析。

4.2.1 延長預(yù)測窗口

表4展現(xiàn)了延長觀測窗口后的實證結(jié)果。表4中，模型（1）～（3）分別為金融科技發(fā)展滯后2 期、3期和4 期的回歸檢驗?zāi)Ｐ?，結(jié)果顯示金融科技發(fā)展各滯后期的回歸系數(shù)均顯著為正，且隨著時間推移逐漸增大，表明將時間窗口延期后沒有改變金融科技發(fā)展對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向促進(jìn)作用，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，并意味著金融科技的驅(qū)動力具有后效特征，實證結(jié)果得以佐證；模型（4）～（6）分別對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型予以前置2 期、3 期和4 期進(jìn)行回歸，結(jié)果表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型各前置期的回歸系數(shù)均顯著為正，表明將被解釋變量前置沒有改變金融科技發(fā)展對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向促進(jìn)作用。

表4 延長預(yù)測窗口的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

4.2.2 剔除部分樣本

剔除部分樣本后的回歸檢驗結(jié)果見表5。剔除的樣本包括兩類：一類是突變性的外部因素，可能會干擾實證結(jié)果，比如2008 年的全球金融危機(jī)以及2015 年的中國股災(zāi)，因此剔除2010 年前和2015 年后的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗；二是考慮到相比省和自治區(qū)而言，直轄市的金融科技發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制路徑可能會存在差異，所以也剔除了直轄市的樣本數(shù)據(jù)。其中，模型（1）是僅保留了2010年后的數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果，金融科技發(fā)展的系數(shù)顯著為正；模型（2）是僅保留2011—2014 年的數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果，金融科技發(fā)展的系數(shù)顯著為正；模型（3）是除直轄市之外的省份樣本數(shù)據(jù)，金融科技發(fā)展的系數(shù)顯著為正。以上結(jié)果表明，即使在剔除了部分樣本后，實證結(jié)果仍然能支撐金融科技發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一結(jié)論。

表5 剔除部分樣本的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表5 （續(xù)）

4.2.3 更換金融科技指標(biāo)

將金融科技指數(shù)更換成其他金融科技指標(biāo)作為自變量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表6。其中，模型（1）以省域金融科技公司數(shù)量（Province）為金融科技指標(biāo)，回歸系數(shù)顯著為正；模型（2）以城市金融科技公司數(shù)量（City）為金融科技指標(biāo)，回歸系數(shù)顯著為正；模型（3）以金融科技新聞頻次（News）為金融科技指標(biāo)，回歸系數(shù)顯著為正；模型（4）以區(qū)域金融科技新聞全國（未含港澳臺地區(qū)）占比（Share）為金融科技指標(biāo)，回歸系數(shù)顯著為正。以上結(jié)果顯示，即使改變了金融科技指標(biāo)，研究結(jié)論依然成立，再次驗證了本研究實證結(jié)果的可靠性和有效性。

表6 更換金融科技指標(biāo)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

4.3 異質(zhì)性檢驗

理論上，不同屬性的企業(yè)在金融科技條件相同的情況下開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型所受到的促進(jìn)作用應(yīng)各有差異，有鑒于此，基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)屬性以及區(qū)域?qū)傩詫颖酒髽I(yè)分為3 組進(jìn)行異質(zhì)性驗證。

4.3.1 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性檢驗

按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)把樣本企業(yè)分為國企和非國企兩類，考察不同產(chǎn)權(quán)屬性的企業(yè)對金融科技進(jìn)步驅(qū)動力的吸收程度。表7 的實證結(jié)果顯示，國企組的回歸系數(shù)為負(fù)不顯著，說明國企運用金融科技對自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用不明顯；而非國企組的回歸系數(shù)顯著為正，表明相較于國企，金融科技進(jìn)步對于非國企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動效應(yīng)更加明顯。可能的解釋是，一方面，國有企業(yè)有政府信用背書，同時一般實力雄厚，更容易獲得金融市場的資金支持［49］，憑借本身的信貸資源就能獲得相對富裕的資金投入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型上，此時金融科技發(fā)展給國企帶來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效應(yīng)不明顯；另一方面，金融之外的其他因素在國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用更加明顯，比如政策驅(qū)動力。相比較而言，非國企融資能力相對較差，面臨的競爭環(huán)境更加激烈，對外部環(huán)境變化的敏感度更高［50］，所以非國企有意愿借助金融科技來降低信息不對稱、豐富融資渠道，并因此吸收金融科技發(fā)展對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力。

表7 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性回歸檢驗結(jié)果

4.3.2 行業(yè)異質(zhì)性檢驗

基于研發(fā)投入占比或者政府部門認(rèn)定，可將企業(yè)分為高科技企業(yè)與非高科技企業(yè)。從表8 的實證結(jié)果來看，金融科技發(fā)展對于高科技行業(yè)的回歸系數(shù)顯著為正，表明金融科技發(fā)展對高科技行業(yè)中企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型激勵效應(yīng)顯著；對于非高科技行業(yè)的回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著，表明金融科技發(fā)展對非高科技行業(yè)中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵效應(yīng)不顯著?？赡艿慕忉屖?，高科技行業(yè)本身就是知識密集、技術(shù)密集企業(yè)所在行業(yè)，需要不斷創(chuàng)新以在市場競爭中生存乃至脫穎而出［51］，經(jīng)營風(fēng)險大大高于非高科技行業(yè)，金融科技帶來顛覆性的信用識別、評估、風(fēng)險定價等方式能更好地服務(wù)于高科技行業(yè)，為高科技行業(yè)提供金融服務(wù)，進(jìn)而驅(qū)動高科技行業(yè)運用企業(yè)數(shù)字技術(shù)；相比較而言，非高科技行業(yè)本身創(chuàng)新需求并不強(qiáng)，也較為容易獲得金融資源，因此金融科技對非高科技行業(yè)中企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型激勵有限。

表8 行業(yè)異質(zhì)性回歸檢驗結(jié)果

4.3.3 區(qū)域異質(zhì)性檢驗

表9 結(jié)果顯示，金融科技發(fā)展對于東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)顯著為正，表明金融科技發(fā)展對東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動作用更強(qiáng)；而金融科技發(fā)展對于中西部地區(qū)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為正但不顯著。對此，我們的解釋是，一方面，從金融發(fā)展水平來講，東部地區(qū)的金融設(shè)施、金融機(jī)構(gòu)、金融配置等明顯優(yōu)于中西部地區(qū)，金融資源也自然向東部地區(qū)聚集，金融科技發(fā)展也是如此；另一方面，東部地區(qū)的市場程度和開放程度較高，技術(shù)密集型企業(yè)產(chǎn)業(yè)占比更大，自身創(chuàng)新需求較強(qiáng)［52］。另外，從基礎(chǔ)設(shè)施比較，無論是資源、設(shè)施、人力、技術(shù)，東部地區(qū)都明顯優(yōu)于中西部地區(qū)。

表9 區(qū)域異質(zhì)性回歸檢驗結(jié)果

4.4 機(jī)制識別檢驗

從金融因素與科技因素著手，具體選取企業(yè)融資約束、財務(wù)穩(wěn)定水平、杠桿水平、研發(fā)投入4 個指標(biāo)，通過財務(wù)機(jī)制和投融資機(jī)制兩條路徑進(jìn)行研究，以驗證假說3 是否成立。

4.4.1 財務(wù)機(jī)制：融資約束與財務(wù)穩(wěn)定

首先從融資約束與財務(wù)穩(wěn)定邏輯視角予以考察，如表10 所示，模型（1）尚未納入中介變量，結(jié)果顯示金融科技發(fā)展的回歸系數(shù)顯著為正，不改變基準(zhǔn)回歸的效應(yīng)方向；模型（2）為金融科技發(fā)展對企業(yè)融資約束的影響，回歸系數(shù)為負(fù)顯著，意味著金融科技發(fā)展有助于紓解企業(yè)融資約束程度；進(jìn)一步地，模型（3）為金融科技發(fā)展和企業(yè)融資約束對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)同影響，金融科技發(fā)展的回歸系數(shù)為正顯著，而企業(yè)融資約束的回歸系數(shù)為負(fù)顯著，說明金融科技發(fā)展一方面能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動，另一方面也會通過降低企業(yè)融資約束水平從而促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對此我們的解釋是，當(dāng)企業(yè)融資約束得到緩解，企業(yè)獲得金融支持后強(qiáng)化了投資于高風(fēng)險創(chuàng)新活動的意愿，包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型；模型（4）為金融科技發(fā)展對財務(wù)穩(wěn)定水平的影響，回歸系數(shù)為正顯著，表明金融科技發(fā)展有助于提升企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定水平；模型（5）為金融科技發(fā)展、財務(wù)穩(wěn)定水平對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)同影響，金融科技發(fā)展回歸系數(shù)為正顯著，財務(wù)穩(wěn)定的回歸系數(shù)也同樣為正顯著，表明金融科技發(fā)展可以通過提升企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定水平從而促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對此我們的解釋是，金融科技發(fā)展有利于實現(xiàn)財務(wù)穩(wěn)定，財務(wù)穩(wěn)定為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了保障，助力企業(yè)順利開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目。

表10 融資約束與財務(wù)穩(wěn)定的回歸檢驗結(jié)果

4.4.2 投融資機(jī)制：杠桿水平與研發(fā)投入

從科技發(fā)展對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)杠桿率水平和研發(fā)投入的機(jī)制邏輯回歸檢驗結(jié)果來看，如表11 所示，模型（1）與實證結(jié)果相同；模型（2）為金融科技發(fā)展對企業(yè)杠桿率水平的影響，回歸系數(shù)為負(fù)顯著，表明金融科技發(fā)展有助于企業(yè)收斂杠桿率水平；模型（3）為金融科技和企業(yè)杠桿水平對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)同影響，金融科技發(fā)展和企業(yè)杠桿水平的回歸系數(shù)均為負(fù)顯著，表明金融科技發(fā)展通過降低企業(yè)杠桿水平來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；模型（4）為金融科技發(fā)展對企業(yè)研發(fā)投入的影響，其回歸系數(shù)為正顯著，表明金融科技發(fā)展有助于提高企業(yè)研發(fā)投入；模型（5）為金融科技發(fā)展和企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，金融科技發(fā)展和企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)均為正顯著，表明金融科技發(fā)展通過提高企業(yè)研發(fā)投入來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對此，我們的解釋是，以上分析已表明金融科技能夠紓解企業(yè)融資約束、改善企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定狀況，當(dāng)企業(yè)獲得相對充足的資金后自然會降低對外源性融資的依賴，杠桿水平便會下降；同時相對充足的資金面可以滿足企業(yè)投入高風(fēng)險、期限長的研發(fā)項目，實現(xiàn)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步，這無疑是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐。

表11 杠桿水平與研發(fā)投入回歸檢驗結(jié)果

5 結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

第一，金融科技進(jìn)步有利于加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，金融科技發(fā)展已經(jīng)是新經(jīng)濟(jì)動能轉(zhuǎn)換的一大驅(qū)動力。第二，對于不同屬性不同類型的企業(yè)而言，金融科技發(fā)展的驅(qū)動程度有差異，具體而言，非國企、高科技企業(yè)、東部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能受益于金融科技發(fā)展。第三，金融科技發(fā)展通過緩解企業(yè)融資約束、穩(wěn)定財務(wù)水平、降低杠桿水平、提升研發(fā)投入等主體路徑來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

5.2 政策建議

基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，順應(yīng)區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算等科技發(fā)展潮流，鼓勵金融機(jī)構(gòu)把傳統(tǒng)金融與新興技術(shù)手段融合，確立新的金融監(jiān)管系統(tǒng)和現(xiàn)代金融監(jiān)管制度框架，以促進(jìn)金融科技發(fā)展。

第二，面向不同類型、不同技術(shù)特質(zhì)、不同區(qū)域的企業(yè)實行差異化政策。進(jìn)一步鼓勵金融科技資源向非國有、高科技企業(yè)傾斜，充分提高企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型質(zhì)量，增強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新能力?；诟鞯貐^(qū)發(fā)展不均衡現(xiàn)實，繼續(xù)鼓勵東部地區(qū)通過金融科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入和新經(jīng)濟(jì)制度設(shè)計加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)覆蓋范圍，鼓勵企業(yè)夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果，推動中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)向深化應(yīng)用、規(guī)范發(fā)展、普惠共享的新階段；同時為中西部地區(qū)提供金融科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入，促動西部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)通過金融科技發(fā)展提升實體企業(yè)數(shù)字化運用能力和水平，改善企業(yè)融資環(huán)境，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

注釋：

1）依據(jù)《國務(wù)院發(fā)布關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實施意見》，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)開放程度、經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展總體水平以及自然和社會經(jīng)濟(jì)條件等地域差異進(jìn)行戰(zhàn)略性、長遠(yuǎn)性概略劃分。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、遼寧、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括廣西、內(nèi)蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。