葉 顯 石 靜 車德欣 鐘 夏

一 引 言

新時代下，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的前沿數(shù)字技術(shù)深刻地改變著原有的技術(shù)形態(tài)，成為驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的全新動力(向海凌等，2023)［1］。習近平總書記多次強調(diào)，“要推進互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能同實體經(jīng)濟深度融合，做大做強數(shù)字經(jīng)濟”。黨的二十大報告強調(diào)“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。與此同時，黨和政府適時制定并實施了一系列政策與舉措推動數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展(1)自黨的十八大以來，先后出臺了《國家數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略綱要》《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》等政策。，在深厚的政策基礎上，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也交出了亮眼的答卷。數(shù)據(jù)顯示，即使經(jīng)濟增速步入下滑區(qū)間，2022年中國數(shù)字經(jīng)濟仍以10.3%的增速創(chuàng)造了高達50.2萬億元的絕對產(chǎn)值，還以遠高于同期名義GDP增速(3.3倍)實現(xiàn)了GDP占比41.5%的相對跨越，成為中國經(jīng)濟提質(zhì)增量的關(guān)鍵一環(huán)。于其中，政企研三界與公眾合力共建了在卷入度、沉浸度上都遠超以往的數(shù)字化生態(tài)(郭炳南等，2022)［2］，推進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深入融合，2022年工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率急速增長77.0%便是典型例證。應當說，微觀企業(yè)應用數(shù)字技術(shù)及由此引發(fā)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型取得了舉世矚目的成效(何帆和劉紅霞，2019)［3］，構(gòu)成帶動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的強有力支撐(李君等，2019)［4］。

驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要義在于對組織、技術(shù)、制度、人才和戰(zhàn)略進行深度變革來予以適配，然而對于眾多企業(yè)而言上述投入是“不可承受之重”，引致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)常面臨諸多“發(fā)展中的問題”(王永貴和汪淋淋，2021)［5］。埃森哲2021年調(diào)查結(jié)果顯示，抽樣企業(yè)中僅有16%的樣本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上取得跨越式發(fā)展。究其原因，一是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要前沿的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新支撐，但目前的數(shù)字設施配置仍不完善；二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎投入過于高昂，所需資源往往超出了企業(yè)已有的資源邊界；三是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動具有較高不確定性，需要大量的資金來覆蓋其中的轉(zhuǎn)型風險。不難發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐中的“不會轉(zhuǎn)”“不能轉(zhuǎn)”和“不敢轉(zhuǎn)”，本質(zhì)上是資源要素配置不足引發(fā)的困境(裴璇等，2023)［6］。從這個角度來看，金融資源約束是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進程中的重大難題。易言之，數(shù)字經(jīng)濟時代下的微觀經(jīng)濟主體創(chuàng)新轉(zhuǎn)型對金融資源有著更大的敏感反應彈性。探討企業(yè)金融資源配置行為對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，有著重要理論意義和實踐需求。

從金融供給端來看，中國資本市場發(fā)育不完善，無法提供多樣化的融資渠道與充足的金融資源，以至于銀行信貸融資一直占據(jù)主導地位。進一步來看，銀行機構(gòu)愿意提供長期信貸的前提是長期信貸利差足以補償其中的風險，而出于流動性管理的需要(白云霞等，2016)［7］，銀行更傾向于提供短期借款。從金融需求端來看，短期貸款具有利率低、容易獲得審批的特點，能夠為企業(yè)節(jié)省財務費用，相對快速獲得資金，以短期信貸來支撐長期投資活動這一激進的策略成為多數(shù)企業(yè)的“理性”之選。不難發(fā)現(xiàn)，這種投融資的期限結(jié)構(gòu)錯配往往是企業(yè)應對金融資源邊界約束的重要替代機制。現(xiàn)有研究(鐘凱等，2016)［8］將這種典型特征事實具象化為“短貸長投”，并發(fā)現(xiàn)中國上市企業(yè)中存在著較為普遍的短貸長投問題，2000—2019年期間中國上市企業(yè)的短貸長投強度均維持在23%以上的高位運行。特別是在中國這樣一個以銀行機構(gòu)為主體的金融體系下，研究企業(yè)短貸長投現(xiàn)象更具實踐典型性和理論代表性。于此，一個值得追索的問題是，短貸長投在數(shù)字經(jīng)濟時代下，將會對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生怎樣的影響？

目前，國內(nèi)外學者對企業(yè)短貸長投產(chǎn)生的影響沒有形成統(tǒng)一的觀點，基于“短貸長投—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”范式而展開的研究也相對缺乏。對短貸長投持負面觀點的文獻強調(diào)，大多數(shù)企業(yè)的投資無法在短期內(nèi)收回成本，甚至不能支付利息，因此，短貸長投會導致企業(yè)債務壓力陡增(盛明泉等，2020)［9］。還本付息壓力一方面使企業(yè)長期受到資金流動性的困擾，壓縮了投資效率的提升上限(馬紅等，2018)［10］；另一方面，短貸長投會引發(fā)企業(yè)實際貸款利率不間斷浮動(孫鳳娥，2019)［11］，抬升企業(yè)融資成本的同時也擴張了銀行風險敞口(楊風和李卿云，2016)［12］，給銀行壞賬的發(fā)生埋下了導火索，這些都會增加企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的額外成本。與之相反觀點的文獻主要提出兩個正面影響：一是監(jiān)督效應假說。短貸長投是銀行機構(gòu)多頻次同企業(yè)進行信貸合約簽訂的結(jié)果，銀行機構(gòu)能夠根據(jù)多時點的信息掌握來更好地發(fā)揮債權(quán)人的治理作用(Jensen和Meckling，1976)［13］，進而為數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動提供助益；二是積極信號假說。短貸長投意味著企業(yè)能不斷從銀行獲得貸款，讓外界對企業(yè)產(chǎn)生良好預期，吸引更多投資(Flannery，1986)［14］，激勵企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿和動力。不難發(fā)現(xiàn)，短貸長投作為中國企業(yè)的普遍融資方式，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響目前尚未形成定論。本文的研究正是對上述問題的回應，具有明晰的學理價值，同時對中國微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型乃至宏觀層面數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要借鑒意義。

本文可能的邊際貢獻為：第一，研究視角上，一方面關(guān)于短貸長投的經(jīng)濟效應研究主要落腳于債務違約(劉海明和步曉寧，2022)［15］、資源配置(姜紹靜等，2021)［16］和企業(yè)表現(xiàn)(劉曉光和劉元春，2019)［17］等方面，與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系鮮有討論；另一方面探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素的文獻更多關(guān)注管理層特征、金融創(chuàng)新與市場化等因素的影響(郭炳南等，2022)［2］，短貸長投扮演何種角色并未受到重視。本文從短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系視角進行研究拓展。第二，研究內(nèi)容上，本文不僅揭示短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的一般規(guī)律和可能存在的結(jié)構(gòu)性特征，還以財務狀況(融資約束與融資成本)和投融資行為(金融杠桿與研發(fā)投入)為關(guān)鍵機制變量，關(guān)注兩者關(guān)系的內(nèi)在機理；此外，在“短貸長投—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的基本范式下，嵌入金融監(jiān)管元素以考察治理短貸長投現(xiàn)象的可能路徑，提供矯正短貸長投不利效應以推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策工具箱。

二 理論分析與假說提出

短貸長投這一投融資期限錯配現(xiàn)象在中國企業(yè)中比較常見(白云霞等，2016)［7］，其對企業(yè)的影響主要可從宏觀和微觀兩大方面展開論述。在經(jīng)濟比較景氣、社會融資環(huán)境比較寬松等前提條件下，投融資期限錯配的風險可能會被掩蓋，企業(yè)也有可能獲得長短期貸款利差的收益，降低財務成本和緩沖融資壓力(Kahl et al.，2015)［18］。然而，當經(jīng)濟增長放緩或銀根突然緊縮時，流動性風險就會暴露出來(孫鳳娥等，2017)［19］。特別是在經(jīng)濟與金融螺旋式趨緊的雙重沖擊下，企業(yè)抵質(zhì)押資產(chǎn)大幅貶值造成資產(chǎn)負債表惡化，進行短貸長投的企業(yè)的續(xù)貸成本和難度都有所增長，導致企業(yè)難以維系資金鏈順利運轉(zhuǎn)，甚至引發(fā)破產(chǎn)清算(Gopalan et al.，2014)［20］。從這個角度來看，盡管短貸長投可以滿足暫時的資金需求，但由此引發(fā)的債務期限結(jié)構(gòu)失衡容易加大流動性約束，導致非效率投資(白云霞等，2016)［7］，降低創(chuàng)新要素積累(鐘凱等，2016)［8］。上述研究從多個維度論證了微觀經(jīng)濟主體短貸長投可能存在的負面效應，但缺乏直接對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的考察。本文認為，當前上市企業(yè)普遍采用的短貸長投策略與數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在較大的不匹配特征，短貸長投下的企業(yè)可能會面臨更加不利的財務狀況，自身的投融資活動也會受到一定沖擊，從而對數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動帶來負面效應。

從企業(yè)財務狀況視角來看，短貸長投會加劇企業(yè)融資困境、提升融資成本，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成顯著不利影響。短貸長投是融資期限與投資使用結(jié)構(gòu)之間的錯配問題，這顯然會對企業(yè)財務形成沖擊，進而對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目產(chǎn)生抑制效果?；谄髽I(yè)融資約束的角度，企業(yè)短貸長投的主要特點為長期投資需要依賴多個短期信貸資金的“拼接”(李增福等，2022)［21］，短期信貸(分批)到期后的續(xù)期乃至新增信貸能否有效覆蓋長期投資所需資金，是企業(yè)資金管理過程中的重大難題。在經(jīng)濟實踐中，短貸長投程度越高，企業(yè)資金鏈斷裂的風險將大幅上升，從而加劇企業(yè)的融資約束(白云霞等，2016)［7］。不難理解，即便企業(yè)自身具有強烈的轉(zhuǎn)型意愿，但囿于資金短絀，轉(zhuǎn)型項目難以展開，從而不利于提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平?；谄髽I(yè)融資成本的角度，高強度的短貸長投要求企業(yè)經(jīng)常與銀行進行信貸溝通，以根據(jù)當前的市場利率重新簽訂貸款合約，這種與銀行頻繁的貸款談判為企業(yè)帶來了額外財務(摩擦)成本。一旦宏觀經(jīng)濟環(huán)境惡化，企業(yè)可抵押物價值陡降，銀行基于審慎原則將會大幅提升續(xù)貸的門檻，企業(yè)勢必要承擔更為高昂的融資成本(楚有為，2020)［22］。其結(jié)果是，對于等待周期較長、投資規(guī)模較大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，企業(yè)不得不望而生怯，無法投入過多精力，限制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的順利推進。

從企業(yè)投融資視角來看，短貸長投會刺激企業(yè)依賴金融杠桿并降低研發(fā)投入，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成顯著擠出效應。依循前述理論邏輯，短貸長投使企業(yè)難以回避還本付息和續(xù)貸過程中的財務風險，進而提升企業(yè)財務壓力(Hall，2002)［23］，由此會對企業(yè)正常的投融資行為產(chǎn)生沖擊，進而不利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?；谄髽I(yè)金融杠桿的角度，隨著短貸長投強度的提升，企業(yè)為了維系財務平衡，只能將更多的精力集中于財務、金融領(lǐng)域。其中，以杠桿方式在金融領(lǐng)域撬動更多的資源，成為企業(yè)維系財務穩(wěn)定乃至基本生存的“理性選擇”。顯然，這種脫實向虛的行為會在很大程度上對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成擠出效應(黎偉等，2021)［24］，降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)生動力?；谄髽I(yè)研發(fā)投入的角度，短貸長投強度的上升會迫使企業(yè)在日常運營中優(yōu)先處理短期債務問題(鐘凱等，2016)［8］，由此不得不削減對長期項目(如數(shù)字化)的關(guān)注和投資。更進一步來看，在以維系財務可持續(xù)性為前提的生產(chǎn)模式下，具有長期性、高風險、高投入的研發(fā)投資往往不得不讓位于短期的信貸配置，而為了保證財務可持續(xù)性的投融資行為也會在一定程度上擠占本屬于研發(fā)投入的資源。應當說，專項數(shù)字化投入是保障企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根基，當這類投入力度減弱時，開展技術(shù)含量高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目便會面臨較大困境?；谏鲜鲇懻摚疚奶岢黾僬f1。

假說1：在其他條件不變的前提下，短貸長投強度增加會抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

承接前文的理論分析邏輯，短貸長投會對企業(yè)財務狀況和投融資產(chǎn)生顯著的負面沖擊，進而可能會挫傷企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)生驅(qū)動力。在充分理解短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響和作用機制后，一個合理的邏輯是，如何在當前的經(jīng)濟生態(tài)下構(gòu)建一個關(guān)于短貸長投的有效治理框架，以引導企業(yè)投融資行為回歸本源？這對于促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和經(jīng)濟業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型而言尤為重要。黨的十九大報告提出，要“健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線”，并推動“創(chuàng)新監(jiān)管方式”。這是針對當前企業(yè)不合理金融行為而提出的重要戰(zhàn)略治理導向。從金融供給層面來看，金融監(jiān)管能對金融資源的流向、結(jié)構(gòu)和有序化進行適度的規(guī)范調(diào)整，強化實體經(jīng)濟應用金融資源的靶向性和有效性(如提升實體企業(yè)信貸比重和中長期信用貸款等)，減弱錯配可能，從而更好地服務企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。從金融需求層面來看，金融監(jiān)管對企業(yè)短貸長投設定了一定的合規(guī)成本，能夠降低企業(yè)短貸長投套利、空轉(zhuǎn)的動機，為企業(yè)投融資活動中的風險衍生提供有效的防火墻，推動企業(yè)投融資健康發(fā)展，進一步中和短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動的不利影響，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供穩(wěn)定有序的金融生態(tài)。因此，本文提出假說2。

假說2：有效的金融監(jiān)管是降低短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不利沖擊的重要因素。

三 研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文實證研究的樣本集為2007—2020年中國A股上市企業(yè)，數(shù)據(jù)源自CSMAR數(shù)據(jù)庫。對數(shù)據(jù)進行如下預處理：一是剔除特殊樣本，包括金融類企業(yè)、ST和退市企業(yè)以及IPO當年企業(yè)；二是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，僅保留連續(xù)五年無缺失數(shù)據(jù)的樣本；三是降低異常值擾動，對樣本數(shù)據(jù)進行上下1%的縮尾處理。

(二)變量設定

1.被解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟時代下微觀經(jīng)濟主體轉(zhuǎn)型發(fā)展的重大戰(zhàn)略，對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動有著深刻影響，這種變化會映射在企業(yè)具有戰(zhàn)略指導意義的年報文本中(吳非等，2021a)［25］。基于企業(yè)年報文本的表述來識別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略具有一定的可操作性和代表性。有鑒于此，首先，運用Python工具對巨潮資訊網(wǎng)中所有上市企業(yè)年報進行下載錄入，并提取年報中的所有文本信息形成初步數(shù)據(jù)池。其次，以吳非等(2021b)［26］的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞譜(圖1)為參考系，基于前述年報文本信息進行搜索、匹配(在特定關(guān)鍵詞前后10個字符內(nèi)鎖定“沒”“無”“不”等否定詞表述，若存在否定表述，則該關(guān)鍵詞不計入頻數(shù)之中)和加總，由此構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎數(shù)據(jù)。第三，考慮到詞頻指標分布呈現(xiàn)的右偏性特點，進一步對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標進行對數(shù)化處理。特別地，根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)層次差異，進一步界分為底層技術(shù)(ABCD)和技術(shù)應用(ADT)等二級指標，供后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗使用。

圖1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞譜

2.核心解釋變量

短貸長投(SFLI)。本文將企業(yè)的短貸長投定義為從外部金融機構(gòu)獲取短期借款用于長期生產(chǎn)、經(jīng)營項目的行為。因此，借鑒裴璇等(2023)［6］的研究，計算企業(yè)的長期借款本期增加額與當期短期信貸增量(詳見式(1)、 式(2))，并核算其與購建固定資產(chǎn)等長期活動的現(xiàn)金支出的差額，該差額即是企業(yè)當年度的短貸長投額度(徐亞琴和陳嬌嬌，2020)［27］。在此基礎上，本文對其進行了標準化處理，見式(3)。

長期借款本期增加額=本期長期借款+一年內(nèi)到期非流動負債-前期長期借款

(1)

當期短期信貸增量=取得借款收到的現(xiàn)金-長期借款本期增加額

(2)

(3)

3. 控制變量

為提高研究精度和準確度，在模型中加入一系列控制變量。主要包括：年初總資產(chǎn)(Asset，對數(shù)化處理)、營業(yè)總收入(Gi，對數(shù)化處理)、企業(yè)成立年齡(Age)、年報審計是否出自“四大會計師事務所”(Big4，是取值為1，否則為0)、董事長與總經(jīng)理是否兼任(Dual，董事長與總經(jīng)理兼任時取1，否則取0)、第一大股東持股比例(Cocon)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、合格境外投資者持股占總股本比例(QFII)。

(三)模型設定與實證策略

為研究短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，本文設定實證模型如下：

DCGi，t=α+β1SFLIi，t-1+∑φCV+∑γIndustry+∑ηYear+∑μCity+ε

(4)

其中，被解釋變量是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)；核心解釋變量為短貸長投(SFLI)；CVs表征控制變量；Industry、Year和City表示該樣本企業(yè)所屬的行業(yè)、年度和城市固定效應，以最大限度降低遺漏偏誤造成的內(nèi)生性擾動；ε為隨機誤差項。考慮到短貸長投的影響可能存在時滯，本文采用短貸長投(SFLI)滯后一期數(shù)據(jù)進行匹配，這能顯著削弱模型可能存在的內(nèi)生性。

四 實證結(jié)果及經(jīng)濟解釋

(一)基準回歸

表1為短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的基準回歸結(jié)果。結(jié)果表明，短貸長投程度(L.SFLI)越高，會顯著抑制企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型(回歸系數(shù)為-0.194且通過了1%的顯著性檢驗)。為進一步驗證短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能存在的非線性效應，本文還納入了短貸長投的二次項(L.SFLI×L.SFLI)進行檢驗，但二次項系數(shù)不顯著。這表明，目前并不存在證據(jù)支持短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的非線性關(guān)系。究其經(jīng)驗證據(jù)的背后邏輯可能是，短貸長投為企業(yè)提供高成本、短期限的資金，壓力之下企業(yè)更聚焦于短期利益，擠占對長期價值追求項目的資源投入，由此對數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成負面影響。進一步地，為了更好地考察短貸長投影響的邊際效果，本文對企業(yè)短貸長投程度進行了強弱組別的分類(以中位數(shù)為界)。實證結(jié)果表明，在短貸長投較強組別中，短貸長投顯著阻滯了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程(回歸系數(shù)為-0.251且通過了1%的顯著性檢驗)；而在較弱組別中，短貸長投的回歸系數(shù)盡管為負值，但并不顯著。這說明，只有在較強的短貸長投程度下，短貸長投才會對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成阻礙。因為當企業(yè)對短貸長投產(chǎn)生嚴重路徑依賴時，會采取疊加的短期借款以展期貸款期限，這種飲鴆止渴的方式會推高企業(yè)經(jīng)營風險，而資產(chǎn)負債表的惡化壓縮了企業(yè)成長空間，這對需要強力支撐的數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言更是不利。邊際效應的檢驗也從側(cè)面佐證了“越強程度的短貸長投越不利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的核心結(jié)論。

表1 短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基準回歸

(二)穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性處理

為了提升核心結(jié)論的確當性，本文開展了多項檢驗。第一，剔除部分可能具有特殊性的樣本，以得到更具普適性規(guī)律的經(jīng)驗證據(jù)；第二，延長時間窗口，考察短貸長投在遠期對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響變化；第三，更替回歸模型，基于已有數(shù)據(jù)的特征結(jié)構(gòu)選取新回歸模型開展檢驗；第四，變更企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量口徑，采用更加細化的二級指標進行檢驗；第五，變更固定效應，通過控制交乘式的高階固定效應來吸收不可觀測因素的影響；第六，內(nèi)生性處理，采用工具變量法來進一步減弱內(nèi)生性干擾。

1.剔除部分樣本

表2的實證回歸對整體樣本中部分特殊樣本進行剔除。第一，短貸長投作為企業(yè)典型的金融行為，會受到金融沖擊的影響。在本文考察的樣本期內(nèi)，2008年國際金融危機的波及就是例證。為了排除這類因素的影響，本文將回歸的時間周期框定在2011—2019年(列(1))。第二，考慮到直轄市在經(jīng)濟、政治上的特殊性，該地區(qū)的樣本可能會存在部分難以觀測的因素導致回歸偏差；類似地，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展成熟度相對較高，也存在其他因素的影響。為了排除這類因素，本文剔除了直轄市樣本(列(2))和東部地區(qū)企業(yè)樣本(列(3))。第三，考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是經(jīng)由年報文本識別而來，而部分質(zhì)量不高的年報可能存在“名不副實”或“言過其實”的表述內(nèi)容，降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的刻畫質(zhì)量。對此，本文基于內(nèi)部控制信息披露指數(shù)，剔除了中位數(shù)以下的樣本(列(4))，以及年報評級在A、B級以下的樣本(列(5))。實證結(jié)果表明，從上述幾個維度剔除了部分樣本后，短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊呈現(xiàn)出顯著的抑制作用。

表2 穩(wěn)健性檢驗I：剔除部分樣本

2.延長回歸預測窗口

表3的實證回歸運用時間序列上的動態(tài)效應對原有范式進行了檢驗。本部分主要開展兩類檢驗：一是對短貸長投變量進行滯后處理；二是對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量進行前置處理。結(jié)果表明，在基于短貸長投滯后項的回歸中，短貸長投的回歸系數(shù)均顯著為負；在基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型前置項的回歸中，短貸長投的回歸系數(shù)同樣顯著為負。這說明，即便將原有的基本關(guān)系放置在一個較長的時間視野中，也并未改變短貸長投抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心結(jié)論，并且這種負面沖擊能在較長時間區(qū)間內(nèi)形成動態(tài)疊加效果，從而進一步放大負面效應。

表3 穩(wěn)健性檢驗II：延長觀測窗口

3.變更回歸模型

表4的實證回歸主要基于回歸模型的變換來檢驗核心結(jié)論的確當性。針對不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)采用不同模型進行回歸可提高估計效率。具體來看，本文被解釋變量來自年報文本識別的詞頻，該數(shù)據(jù)是一個正整數(shù)數(shù)據(jù)集(0、1、2……)，因此，對對數(shù)化前的原始計數(shù)值(DCG-1)采用負二項回歸的估計方法一般能有效提高模型效率。進一步地，本文重新構(gòu)造了數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量，只要捕捉到企業(yè)年報中出現(xiàn)過數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，即取值為1，否則為0。針對這種二值虛擬變量(DCG-2)，本文采用Logit回歸開展檢驗。最后，原有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量(DCG)作為典型的截斷數(shù)據(jù)(y≥0)，基于Tobit回歸進行識別檢驗往往有著更高的估計效率。綜合上述討論，本部分在調(diào)整被解釋變量的數(shù)據(jù)口徑后，采用針對性的模型進行識別檢驗，前文核心結(jié)論并沒有發(fā)生改變。

表4 穩(wěn)健性檢驗III：更替回歸模型

4.變更被解釋變量口徑

表5的實證回歸主要基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的細分口徑開展穩(wěn)健性檢驗。根據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞譜構(gòu)成，本文得到人工智能(AI)、區(qū)塊鏈(BC)、云計算(CC)、大數(shù)據(jù)技術(shù)(DT)四大技術(shù)的加總(ABCD)變量和數(shù)字技術(shù)應用(ADT)變量。結(jié)果顯示，短貸長投顯著沖擊了人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)指標，其中，對云計算的阻滯作用更明顯(-0.122)，對區(qū)塊鏈的抑制作用相對較弱(-0.01)，這可能是由于目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展較為滯后，還未被大規(guī)模應用，而云計算需要規(guī)模化的資源予以支撐，短貸長投擠占資源的負面效應就更為突出。同時，短貸長投對企業(yè)的數(shù)字技術(shù)發(fā)展和數(shù)字化應用也有顯著負面作用。不難看出，在對數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量口徑進行降維處理后，前文核心結(jié)論依然成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗IV：基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型口徑的分解

5.變更固定效應形式

本部分采用多重固定效應的形式最大限度降低不可觀測因素對實證結(jié)果的干擾。具體來看，在原有的“時間-行業(yè)-城市”固定效應基礎上，進一步控制“城市×時間”“省份×時間”“行業(yè)×時間”的高階固定效應展開穩(wěn)健性檢驗，并考慮了個體固定效應。結(jié)果如表6所示，無論經(jīng)過何種固定效應的調(diào)整，短貸長投的回歸系數(shù)均顯著為負，表明本文核心結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗V：變更固定效應形式

6.內(nèi)生性處理：工具變量法

盡管前文采用多重穩(wěn)健性檢驗手段論證了核心結(jié)論的確當性，但本文仍不可避免地存在遺漏變量、互為因果等內(nèi)生性問題。為了進一步緩解上述問題對回歸帶來的擾動，本部分采用工具變量法來減弱內(nèi)生性的干擾。在工具變量的選擇上，借鑒田鴿和張勛(2022)［28］的研究，本文構(gòu)建“地形起伏度”工具變量，即企業(yè)所在城市的海拔標準差。從相關(guān)性角度來看，地形起伏度往往與經(jīng)濟發(fā)展有密切的關(guān)聯(lián)，地形起伏度平緩更有利于經(jīng)濟的發(fā)展，轄域內(nèi)企業(yè)資源可獲性更高，會影響企業(yè)短貸長投的決策行為，反之則反是。從排他性角度來看，地形起伏度作為客觀“固定”的地理因素，往往與經(jīng)濟社會因素(如企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型)之間不存在關(guān)聯(lián)。表7結(jié)果顯示，Kleibergen-Paaprk LM統(tǒng)計檢驗結(jié)果表明不存在識別不足的問題，Hansen J統(tǒng)計量未通過顯著性檢驗，表明工具變量是有效的。與原有的基準回歸結(jié)果相比，短貸長投的回歸系數(shù)明顯增大，表明在減弱了內(nèi)生性問題后，短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響依舊為負且影響程度顯著提升。本文核心結(jié)論是確當有效的。

表7 內(nèi)生性檢驗：工具變量法

(三)異質(zhì)性檢驗

前文對短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本關(guān)系和穩(wěn)健性進行了充分檢驗，為理解企業(yè)投融資期限錯配行為的經(jīng)濟影響提供了直接經(jīng)驗證據(jù)。但需要注意的是，中國作為一個典型的經(jīng)濟大國，轄域內(nèi)存在多元化的經(jīng)濟主體，忽略這些屬性特征差異得到的研究結(jié)論會有“鈍化”的可能。因此，本文從企業(yè)屬性和生命周期特征差異視角展開異質(zhì)性檢驗，識別短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能存在的非對稱性影響。

1.企業(yè)屬性異質(zhì)性檢驗

表8列(1)和列(2)對所有制屬性差異進行了檢驗，發(fā)現(xiàn)短貸長投對非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著明顯的負面沖擊(L.SFLI的回歸系數(shù)為-0.212且通過了1%的顯著性檢驗)，而對國有企業(yè)的影響并不明顯?？赡艿脑驗椋旱谝?，國有企業(yè)大多數(shù)為壟斷型企業(yè)，其憑借行業(yè)壁壘、產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)位等競爭優(yōu)勢在攫取超額利潤的同時，自然難以引發(fā)變革的內(nèi)生動力，相比之下，非國有企業(yè)面臨更為激烈的市場競爭，自身的變革需求更為明顯。由此，同樣規(guī)模的負面沖擊對非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有更大的負向邊際彈性。第二，由于存在政府隱性“兜底”，國有企業(yè)資源約束邊界相對寬松，即便存在短貸長投等投融資期限錯配行為，但由于自身金融資源有較強外部支持，能夠有效平滑短貸長投所帶來的不利影響，這類行為對企業(yè)的沖擊并不足夠明顯。特別地，《中國民企融資環(huán)境報告(2020)》顯示，囿于自身融資約束較強，非國有企業(yè)對短期貸款依賴度高，占比達72.8%。這意味著，非國有企業(yè)往往更多地使用短貸的方式來開展項目建設，這種行為的扭曲會對本就高風險、高投入的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目產(chǎn)生更大沖擊。

表8 短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：企業(yè)屬性異質(zhì)性

表8列(3)和列(4)基于制造業(yè)屬性差異進行了檢驗，發(fā)現(xiàn)短貸長投對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在顯著負面作用(L.SFLI的回歸系數(shù)為-0.188且通過了1%的顯著性檢驗)，而這一結(jié)果在非制造業(yè)企業(yè)中并不明顯。制造業(yè)企業(yè)作為中國企業(yè)的支柱性組成部分，本身就具有投資規(guī)模大、利潤低迷的特征，在數(shù)字經(jīng)濟時代下，制造業(yè)更是承擔著技術(shù)轉(zhuǎn)型升級的重任，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著更高的需求。然而，在當前經(jīng)濟下行壓力下，制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的脆弱性顯著增加，企業(yè)不得不“另辟蹊徑”，借助短貸長投來融取資金，這使得制造業(yè)企業(yè)只能更加關(guān)注短期、低端的生產(chǎn)(技術(shù))項目，從而對數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目形成嚴重的擠出效應。此外，不同于非制造業(yè)企業(yè)，制造業(yè)企業(yè)偏重于數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)、管理等全方位的重塑，導致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對短貸長投策略的敏感程度更為突出。而非制造業(yè)企業(yè)有一部分屬于互聯(lián)網(wǎng)信息服務行業(yè)，天然具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢，對短貸長投策略的敏感程度低，因此，短貸長投對其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并不明顯。

2.企業(yè)生命周期異質(zhì)性檢驗

表9從企業(yè)生命周期視角展開了異質(zhì)性檢驗。結(jié)果表明，短貸長投顯著降低成長期、成熟期企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而未對衰退期企業(yè)產(chǎn)生實質(zhì)性影響。這是因為，無論是成長期抑或是成熟期企業(yè)，想要在市場競爭中獲取有利地位，都必須要大力推動自身建設。這就使企業(yè)不得不在金融抑制大環(huán)境下借助多種渠道(如短貸長投)融取資金開展項目建設，這種扭曲的期限結(jié)構(gòu)錯配行為，對企業(yè)長期性、創(chuàng)新性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著嚴重的負面影響。相比之下，處于衰退期的企業(yè)，自身內(nèi)部治理僵化，缺乏足夠的能動性開展數(shù)字化項目，盡管該時期企業(yè)財務狀況不佳，但也無法傳遞至企業(yè)本就缺乏關(guān)注度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中來。

表9 短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：企業(yè)生命周期異質(zhì)性

五 短貸長投影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑識別

前文對短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本關(guān)系和異質(zhì)性特征展開了詳細的檢驗，為理解短貸長投的數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制效果提供了經(jīng)驗證據(jù)。本部分將進一步考察短貸長投影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體機制路徑。

本文從兩個方面選取機制變量：一是企業(yè)的財務狀況，分別以融資約束和融資成本作為機制變量。其中，融資約束參考Kaplan和Zingales(1997)［29］的做法，構(gòu)建模型并計算指標(KZ)；融資成本則用財務費用占總負債的比例(COST)衡量。二是企業(yè)的投融資行為，從企業(yè)的金融性負債杠桿和研發(fā)投入展開測度。其中，金融性負債杠桿(F-LEV)借鑒王玉澤等(2019)［30］的做法，用短期借款、長期借款、應付債券及應付利息四項之和占總資產(chǎn)的比例衡量；研發(fā)投入則用研發(fā)支出占比主營業(yè)務收入的比值(R&D)衡量。其余的變量設定和處理邏輯皆同前文。

表10列(1)和列(2)為基于企業(yè)財務狀況的機制識別檢驗結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，短貸長投不僅嚴重加劇了企業(yè)的融資約束問題(L.SFLI的回歸系數(shù)為0.797且通過了1%的顯著性檢驗)，還引致融資成本的抬升(L.SFLI的回歸系數(shù)為0.545且通過了1%的顯著性檢驗)。確實，當短貸長投強度較高時，企業(yè)在特定時期內(nèi)續(xù)存的多筆短期貸款被長期生產(chǎn)項目所占據(jù)，自身可動用的資源其實十分有限，且疊加的短期貸款需要企業(yè)支付較高的融資成本，從而在較大程度上惡化了企業(yè)的融資境遇。進一步來看，企業(yè)處于債務困境與再融資成本陡升雙重泥沼下，一方面可利用資源邊界收窄，難以支撐那些長周期、高風險、高投入的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，此時企業(yè)會趨向于把短期的財務可持續(xù)性擺在經(jīng)營策略的第一位，而減少對數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目的關(guān)注；另一方面不適配數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高融資約束(高融資成本)的介入，推動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型僅是“畸形”的短平快項目，難以形成高質(zhì)量可持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效，由此對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生抑制作用。

表10 短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機制識別：財務狀況和投融資機制

表10列(3)和列(4)為基于企業(yè)投融資行為的機制識別檢驗結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，短貸長投程度越強，越能夠顯著提高企業(yè)杠桿率(L.SFLI的回歸系數(shù)為0.072且通過了1%的顯著性檢驗)。短貸長投強度越大意味著企業(yè)基于短期信貸融取資金的空間就越小，自身的財務穩(wěn)定性也可能會降低。此時，企業(yè)為了維系自身正常運營，只能通過金融領(lǐng)域的杠桿進一步匯聚資源，呈現(xiàn)較強的脫實向虛傾向，對實業(yè)生產(chǎn)項目(特別是數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目)形成資源“抽水”效果，不利于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開展，同時資金長期在金融系統(tǒng)里空轉(zhuǎn)會誘使企業(yè)走向短期盈利的經(jīng)營之路，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一長遠活動缺乏重視。依循上述邏輯，企業(yè)短貸長投強度越大，抽取了大量可用資源后，自身可用于研發(fā)的資金規(guī)模會顯著減少(L.SFLI的回歸系數(shù)為-0.003且通過了1%的顯著性檢驗)。而且銀行信貸部門審批企業(yè)短期借款時，更偏重于固定資產(chǎn)等硬信息，研發(fā)此類沉沒成本較大的項目較難獲得信貸支持。這意味著企業(yè)為獲得更多短期信貸，也會縮減研發(fā)活動投入。毋庸置疑，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要以技術(shù)創(chuàng)新為基礎，而技術(shù)創(chuàng)新主要通過專項性研發(fā)來實現(xiàn)。由此，短貸長投對研發(fā)投入的抑制作用最終傳遞至數(shù)字化生產(chǎn)項目中，形成了顯著的減益效果。

六 進一步研究：基于金融監(jiān)管視角下的經(jīng)驗證據(jù)

順延前文邏輯，企業(yè)短貸長投存在著種種弊端，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了持續(xù)性的不利影響。如何化解這類不利因素，成為本部分研究的重點問題。就本質(zhì)而言，短貸長投是一種典型的金融投融資期限錯配行為，這種錯配是企業(yè)內(nèi)部自發(fā)形成的，依靠企業(yè)自身的調(diào)整優(yōu)化來改善短貸長投可能會出現(xiàn)事倍功半的困局。因此，通過外部制度環(huán)境的優(yōu)化和校正來降低短貸長投的負面影響，成為破解上述困局的可行路徑。本文認為，金融監(jiān)管是規(guī)范企業(yè)投融資行為的重要外部元素。黨的十九大報告提出，要“健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線”，并推動“創(chuàng)新監(jiān)管方式”?？梢酝茰y，金融監(jiān)管能夠有效優(yōu)化企業(yè)的投融資期限錯配行為，促進企業(yè)投融資行為規(guī)范化發(fā)展(黃海濤等，2020)［31］。于此一個值得追問的問題是，在有效的金融監(jiān)管約束下，短貸長投是否會對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成影響？外部金融監(jiān)管能否促進微觀主體創(chuàng)新增效？

(一)短貸長投、金融監(jiān)管與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

為了回答上述問題，本文在基準模型中加入金融監(jiān)管變量，以地區(qū)金融監(jiān)管支出相對金融業(yè)增加值的相對指標表征金融監(jiān)管強度(唐松等，2020)［32］。進一步地，以金融監(jiān)管強度中位數(shù)為標準，將樣本界分為金融監(jiān)管較強和金融監(jiān)管較弱兩個組別的樣本展開回歸檢驗。

表11結(jié)果顯示，在金融監(jiān)管較強組別中，短貸長投的回歸系數(shù)盡管為負，但不顯著，而在金融監(jiān)管較弱組別中，短貸長投的回歸系數(shù)為-0.197且通過了1%的顯著性檢驗。這意味著，在較強的金融監(jiān)管約束下，短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的負面效應得到明顯緩解乃至中和，假說2得到了經(jīng)驗證據(jù)的支持。

表11 短貸長投與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基于金融監(jiān)管視角下的經(jīng)驗證據(jù)

(二)基于企業(yè)異質(zhì)性特征的再檢驗

前述實證分析表明，較強的金融監(jiān)管能夠有效中和短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不利影響，加強金融服務實體經(jīng)濟的質(zhì)效。但考慮到樣本中存在多重屬性的企業(yè)，金融監(jiān)管是否會改善短貸長投對所有類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的負面作用？基于此，重新按企業(yè)異質(zhì)性檢驗的思路開展研究。

首先，基于企業(yè)屬性特征(所有制、制造業(yè))異質(zhì)性的范式嵌入金融監(jiān)管元素，結(jié)果如表12所示。具體來看，在國有企業(yè)組別中，無論金融監(jiān)管是否增強，短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的負面影響都無法通過顯著性檢驗；而在非國有企業(yè)組別中，在較強金融監(jiān)管約束下，短貸長投的負面效應被中和，而在較弱金融監(jiān)管約束下，短貸長投有著較強的數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制效果。國有企業(yè)本身能夠獲取更多的融資和多維度的支持，短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并不顯著。因此，金融監(jiān)管的影響效力釋放得并不明顯。而對于非國有企業(yè)而言，資源邊界存在較強的約束，短貸長投造成的不利影響明顯，此時，金融監(jiān)管能夠較好地扮演緩沖的角色。進一步地，無論是否是制造業(yè)企業(yè)，較強的金融監(jiān)管都是化解短貸長投負面影響的重要方式，而在較弱的金融監(jiān)管約束下，短貸長投對制造業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型都展現(xiàn)出顯著的抑制效果。這表明，即便在原有的實證檢驗中(表8)，并沒有堅實的證據(jù)證明非制造業(yè)企業(yè)短貸長投的負面效應，但在缺乏監(jiān)管約束的情況下，非制造業(yè)企業(yè)短貸長投同樣會衍生對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制效果。

表12 短貸長投、金融監(jiān)管與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基于企業(yè)屬性特征差異的檢驗

其次，基于企業(yè)生命周期異質(zhì)性的范式嵌入金融監(jiān)管元素，結(jié)果如表13所示。在較強的金融監(jiān)管下，短貸長投的回歸系數(shù)均不顯著；而在金融監(jiān)管較弱組別中，短貸長投則對成長期和成熟期企業(yè)展現(xiàn)出了明顯的數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制效果。特別地，對于衰退期企業(yè)而言，金融監(jiān)管水平強弱并未帶來差異化影響，這可能與該階段的企業(yè)不關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目有關(guān)，以至于短貸長投對其未產(chǎn)生統(tǒng)計上的顯著差異影響(見表9)，金融監(jiān)管也于此未產(chǎn)生顯著效果。有效的金融監(jiān)管是發(fā)揮金融支持實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用的重要條件，其能夠約束短貸長投對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不利影響。上述實證研究結(jié)論為當前中國金融監(jiān)管的有效性和必要性提供了經(jīng)驗支撐。良好的金融監(jiān)管不會妨礙實體經(jīng)濟利用金融資源開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，反而能夠為金融高質(zhì)量服務實體經(jīng)濟保駕護航。

表13 短貸長投、金融監(jiān)管與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基于企業(yè)生命周期特征差異的檢驗

七 結(jié)論與政策啟示

本文基于我國A股上市企業(yè)財務數(shù)據(jù)和年報統(tǒng)計詞頻，研究投融資期限錯配與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題，嘗試檢驗短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機制，并將金融監(jiān)管作為一個重要的治理元素納入上述分析框架。得到的主要結(jié)論為：(1)短貸長投顯著阻滯了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。即企業(yè)短貸長投程度越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型越滯后。(2)短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制作用因企業(yè)的特征差異而不同。對非國有企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)和成長期、成熟期企業(yè)而言，短貸長投的抑制效果較為突出。(3)從機制傳導路徑來看，短貸長投會加劇企業(yè)融資難、融資貴問題，使企業(yè)控制杠桿難度加大，減少創(chuàng)新研發(fā)投入，增加企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困難。(4)金融監(jiān)管是影響短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用的重要因素。強有力的金融監(jiān)管能夠削弱短貸長投對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的負面影響，有些情況下甚至能起到徹底矯正的效果。

根據(jù)研究結(jié)論可得政策啟示：(1)積極推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的深度融合，考慮到現(xiàn)實中企業(yè)受限于資金問題的常態(tài)，中國應繼續(xù)深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，發(fā)展多層次資本市場，拓寬企業(yè)融資渠道，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造良好的條件。(2)要積極貫徹“競爭中性”、破除所有制及階段歧視，引導資金流向更加具有變革需求的非國有企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)以及成長性高的企業(yè)，并為這些企業(yè)提供更多長期穩(wěn)定的資金，嚴控抽貸、壓貸及斷貸行為，從供給端穩(wěn)定市場預期，從而破解企業(yè)投融資期限錯配的頑疾。(3)拓寬融資渠道，增強中長期信貸配給。企業(yè)可利用數(shù)字金融等新金融方式拓寬自身融資渠道，發(fā)揮數(shù)字金融的風險控制、獲客匹配度高優(yōu)勢，在數(shù)字技術(shù)支撐下及時掌握企業(yè)經(jīng)營狀況，從而為金融機構(gòu)精準支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動并做到實時監(jiān)督提供契機。另外，可通過對數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的企業(yè)增加定向信貸供給、發(fā)行制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型債券等方式，增強中長期信貸配給，破解企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的資金掣肘。(4)加強金融監(jiān)管。金融監(jiān)管體系應當與金融市場齊頭并進，實時監(jiān)督金融市場中的“灰犀牛”，才能守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線。面對國際經(jīng)濟形勢復雜多變、國內(nèi)經(jīng)濟下行壓力加大等可能導致短貸長投風險暴露的情況，監(jiān)管部門應督促各金融機構(gòu)展開壓力測試，建立有針對性的預警機制，防范化解金融風險。同時進一步加強行為監(jiān)管，避免短貸長投的進一步擴散。在監(jiān)管手段上，借助數(shù)字技術(shù)、人工智能等前沿技術(shù)，構(gòu)建監(jiān)管科技體系，以便及時發(fā)現(xiàn)風險漏洞，支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)健康發(fā)展。

本文存在的不足之處是：(1)無法對所有與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的特征文本詞進行捕捉，以至于變量的衡量可能會存在一定偏差；(2)本文的結(jié)果表明，金融監(jiān)管對不同屬性企業(yè)短貸長投的治理有著差異化的“穿透力”，但鑒于影響機制的復雜性，未直接對企業(yè)屬性差異下的渠道機制展開檢驗。未來的研究可在數(shù)據(jù)豐富和邏輯完善的基礎上進一步修正，如采用神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型來自動捕捉企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞，降低人工誤差，也可以進一步分析異質(zhì)性特征視角下金融監(jiān)管在短貸長投行為治理上的具體渠道機制等議題。