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        數(shù)字金融如何服務(wù)實體經(jīng)濟

        2023-12-29 00:00:00葛春瑞
        金融經(jīng)濟 2023年2期

        摘要:如何推動數(shù)字金融發(fā)展,挖掘數(shù)字金融價值,為實體經(jīng)濟發(fā)展提供新動能,是學界廣泛關(guān)注的問題。本文選取2011—2020年滬深A股非金融上市公司樣本,探究了數(shù)字金融對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的影響。研究表明,數(shù)字金融有助于提升公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度,該結(jié)論經(jīng)一系列穩(wěn)健性檢驗后仍成立,且數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)不同方向調(diào)整速度的影響具有異質(zhì)性。進一步研究發(fā)現(xiàn),在非國有、規(guī)模較小及金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)中,數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的促進作用更明顯。機制分析結(jié)果表明,數(shù)字金融能夠通過降低信息不對稱與紓解企業(yè)融資約束進而對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度產(chǎn)生影響。

        關(guān)鍵詞:數(shù)字金融;實體經(jīng)濟;資本結(jié)構(gòu);機制

        中圖分類號:F831.5" " " " 文獻標識碼:A" " " " 文章編號:1007-0753(2023)02-0003-12

        一、引言

        黨的十八大以來,習近平總書記多次指出“實體經(jīng)濟是我國經(jīng)濟發(fā)展、在國際經(jīng)濟競爭中贏得主動的根基,要高度重視實體經(jīng)濟健康發(fā)展,增強實體經(jīng)濟盈利能力”,二十大報告指出,堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上。促進實體經(jīng)濟發(fā)展對穩(wěn)定我國經(jīng)濟起著重要作用。從微觀角度看,企業(yè)作為實體經(jīng)濟的重要組成部分,其可以通過調(diào)整杠桿率加速物質(zhì)資本積累,對經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極影響。實際上,無論去杠桿、降杠桿還是穩(wěn)杠桿,都是為了達到企業(yè)的最優(yōu)杠桿率,其實質(zhì)是資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整(王朝陽等,2018)。相對于絕對杠桿率水平,杠桿的資金流向和利用效率才是問題的關(guān)鍵(劉曉光等,2018)。動態(tài)權(quán)衡理論提出,公司本身具備最優(yōu)資本結(jié)構(gòu),當資本結(jié)構(gòu)偏畸目標資本結(jié)構(gòu)時,通過提高或降低負債率使資本結(jié)構(gòu)達到最優(yōu),可以有效改善公司的經(jīng)營狀況和價值(Fischer等,1989;姜付秀等,2008)。在公司實際運營中,受到內(nèi)外部因素的影響,公司的實際資本結(jié)構(gòu)與目標資本結(jié)構(gòu)是一種動態(tài)循環(huán)過程(Flannery和Rangan,2006)。現(xiàn)代公司金融理論認為,公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的快慢同調(diào)整成本與收益相關(guān)。由于傳統(tǒng)金融在服務(wù)企業(yè)發(fā)展過程中存在錯配問題(唐松等,2020),融資約束問題依然存在,“融資難、融資貴”已然成為影響資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的“阿喀琉斯之踵”。那么,如何才能提升企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度,實現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)最優(yōu),使金融真正服務(wù)實體經(jīng)濟,已成為新發(fā)展格局下促進實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實問題。

        近年來,隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù),衍生出了一種以第三方支付、移動支付等為代表的新型金融模式(黃益平和黃卓,2018)。數(shù)字金融作為一種新業(yè)態(tài),能夠為被排除在正規(guī)金融之外的企業(yè)提供新的融資渠道和金融服務(wù)(梁琦和林愛杰,2020),其既能有效緩解借貸雙方的信息不對稱,控制信貸風險,提高企業(yè)的融資可得性(林愛杰等,2021),也可以促進金融業(yè)的競爭,提高金融機構(gòu)運行效率,緩解企業(yè)融資約束。那么,數(shù)字金融作為緩解企業(yè)融資約束的新模式(萬佳彧等,2020),是否能夠降低資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本從而提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度?企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境對數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系是否存在異質(zhì)性影響?這些問題的探究,對完善我國數(shù)字金融發(fā)展、支持實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

        基于此,本文在“數(shù)字金融—公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整”的框架下,以2011—2020年滬深A股非金融上市企業(yè)為樣本,研究數(shù)字金融對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的內(nèi)在作用機制與影響。本文可能的貢獻為:第一,從資本結(jié)構(gòu)調(diào)整視角分析了數(shù)字金融服務(wù)實體經(jīng)濟的有效性,豐富了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整驅(qū)動因素的研究。不同于已有文獻從貿(mào)易政策不確定性、法律環(huán)境、市場化進程等維度研究公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度,本文從數(shù)字金融這一新金融業(yè)態(tài)的視角研究企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度,為數(shù)字金融有效服務(wù)實體經(jīng)濟發(fā)展提供來自微觀企業(yè)層面的理論支撐和經(jīng)驗證據(jù),從而延展了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整影響因素的研究邊界。第二,不同于已有文獻探究數(shù)字金融對企業(yè)去杠桿的影響,本文從企業(yè)杠桿率優(yōu)化角度為數(shù)字金融服務(wù)實體經(jīng)濟提供了直接證據(jù),尤其在當前經(jīng)濟下行壓力加大的背景下,數(shù)字金融為實現(xiàn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整提供了可選路徑。第三,本文從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模及金融發(fā)展水平等層面,深入探究了數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的異質(zhì)性影響。本文進一步揭示了數(shù)字金融如何影響公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的“黑箱”,豐富了既有研究。

        二、文獻回顧、理論分析與假說提出

        (一)關(guān)于資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的研究

        自MM定理問世以來,資本結(jié)構(gòu)問題被學界廣泛關(guān)注。MM定理認為資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值無關(guān)。后來學者們研究發(fā)現(xiàn),由于上市公司存在著信息不對稱、代理成本及破產(chǎn)成本等問題,資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值存在密切關(guān)系,這表明存在使得上市公司價值最大化的最優(yōu)資本結(jié)構(gòu),即最優(yōu)目標資本結(jié)構(gòu)(Titman,1988;Rajan,1995),但由于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境及自身經(jīng)營狀況的改變,企業(yè)資本結(jié)構(gòu)會偏畸目標資本結(jié)構(gòu)。在資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整過程中,因資本結(jié)構(gòu)調(diào)整需要成本,唯有資本結(jié)構(gòu)調(diào)整收益超過調(diào)整成本時,公司才會向目標資本結(jié)構(gòu)調(diào)整(Fischer 等,1989)。從已有文獻可以看出,學術(shù)界主要從宏觀層面和企業(yè)內(nèi)部特征兩個方向開展對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整因素的研究。

        企業(yè)面臨的外部宏觀環(huán)境是影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的重要因素,已有研究發(fā)現(xiàn),一國的金融結(jié)構(gòu)規(guī)模、資本市場發(fā)展態(tài)勢及稅收體系會對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整形成一定影響(L??f,2004)。此外,制度環(huán)境、經(jīng)濟不確定性及貿(mào)易不確定性等也會對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整造成一定影響。具體地,?ztekin 和 Flannery于(2012)認為良好的法治環(huán)境和知識產(chǎn)權(quán)保護制度能夠降低企業(yè)交易成本從而提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。黃繼承等(2014)研究發(fā)現(xiàn),法律環(huán)境對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度存在顯著正向影響。王朝陽等(2018)探究了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響。研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟政策不確定性會降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。彭俊超(2021)探究了貿(mào)易不確定性與公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn),貿(mào)易不確定性上升不利于提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。也有學者發(fā)現(xiàn)貨幣政策變化、市場化進程、融資融券制度及資本市場摩擦等對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整也會產(chǎn)生一定影響(袁春生和郭晉汝,2018;姜付秀和黃繼承,2011;黃俊威和龔光明,2019;王正位等,2007)。

        資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度與企業(yè)特征也息息相關(guān)。從已有研究來看,公司的財務(wù)特征和公司治理是影響其資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的主要因素。在財務(wù)方面,Korajczyk和Levy(2003)認為企業(yè)的融資約束是決定公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素。Faulkender 等(2012)研究發(fā)現(xiàn)公司現(xiàn)金流會對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度造成影響。此外,學者還從公司賬面?zhèn)鶆?wù)比率、公司成長性及財務(wù)預算赤字等方面對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整進行了探究(Liu,2009;連玉君和鐘經(jīng)樊,2007;Byoun,2008)。在公司治理方面,盛明泉等(2016)認為高管股權(quán)激勵強度對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度有正向影響。公司向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度與經(jīng)理薪酬正相關(guān),公司向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度與經(jīng)理薪酬負相關(guān)(黃繼承等,2016)。周業(yè)安等(2012)探究了高管背景特征對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響。此外,還有部分學者研究了數(shù)字金融對企業(yè)去杠桿的影響(林愛杰等,2021)。

        通過梳理國內(nèi)外文獻可知,已有學者對公司資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整及其影響因素展開了廣泛討論,成果豐碩。但是,目前學者尚未將數(shù)字金融與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整結(jié)合起來研究,僅僅側(cè)重數(shù)字金融降低企業(yè)杠桿率的單一性作用,未考慮數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的動態(tài)性影響。本文試圖在這方面進行嘗試,探究數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響,更具啟示意義。

        (二)數(shù)字金融與公司資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整

        資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度主要有兩個制約因素:調(diào)整成本與收益。由于我國資本市場尚不完善,銀企之間存在信息不對稱等問題,造成企業(yè)融資渠道受阻,加大了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的成本。而數(shù)字金融作為普惠金融與大數(shù)據(jù)、云計算及區(qū)塊鏈等新技術(shù)融合的新時代產(chǎn)物,能夠提升金融的觸達能力,實現(xiàn)普惠性與降成本的雙目標(易行健和周利,2018)。數(shù)字金融對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本的影響體現(xiàn)在以下幾個方面:

        一是數(shù)字金融有助于降低信息不對稱,進而降低企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。信息不對稱帶來的信息和交易成本會對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本造成一定的影響,是制約資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)鍵因素(Byoun, 2008)。數(shù)字金融基于大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)手段進行信息挖掘,幫助金融機構(gòu)全方位評估目標客戶,緩解借貸雙方的信息不對稱,降低客戶的借款難度。此外,數(shù)字金融在時空上的全覆蓋也有助于降低壞賬等道德風險。同樣,數(shù)字金融也有助于減少因信息不對稱而產(chǎn)生的股市信息操縱行為,從而避免管理層出于自利動機掩蓋內(nèi)部負面信息或夸大正面消息(吳非等,2020),保護投資者利益,提升投資意愿。這有利于降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本,提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

        二是數(shù)字金融有助于緩解企業(yè)融資困境,進而降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。一方面,數(shù)字金融有助于拓寬企業(yè)融資渠道,數(shù)字金融基于數(shù)字化平臺,能夠?qū)⑿∫?guī)模投資者資金集聚成大規(guī)模資金,再利用場景、服務(wù)等優(yōu)勢為企業(yè)提供外部融資,降低了金融服務(wù)門檻和成本,減輕了信貸扭曲程度,從而緩解企業(yè)的融資約束,降低資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。另一方面,數(shù)字金融打破了原有的商業(yè)銀行壟斷格局,促進了金融行業(yè)競爭。在同業(yè)競爭中,傳統(tǒng)商業(yè)銀行迫于“經(jīng)濟壓力”和“社會壓力”逐漸進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型(王詩卉和謝絢麗,2021),倒逼其更多地挖掘和搜集企業(yè)信息,為企業(yè)提供更高質(zhì)量、更低成本的金融服務(wù)(Omarini,2018),使信貸資源錯配得以矯正,降低企業(yè)融資成本,提高企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度?;谝陨戏治?,本文提出第一個研究假說:

        假說1:數(shù)字金融有助于提升公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

        企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整具有方向性,當企業(yè)實際負債率低于目標資本結(jié)構(gòu)時,企業(yè)會通過增加債務(wù)或者減少權(quán)益的方式提高實際負債率;反之,企業(yè)會通過減少債務(wù)或者增加權(quán)益的方式降低實際負債率。數(shù)字金融會對企業(yè)向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的成本產(chǎn)生一定影響,這是因為其通過幫助企業(yè)增加債務(wù)來獲得更多的外部資金,能夠加快企業(yè)向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度。但數(shù)字金融并不會影響企業(yè)向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu),即歸還貸款的調(diào)整成本。當實際負債率高于目標負債率時,一方面,企業(yè)仍需維持較高的負債才能維持正常的生產(chǎn)秩序;另一方面,數(shù)字金融給企業(yè)融資帶來更大的便利,使得企業(yè)可能出于投機等動機愿意承擔高負債的風險,從而使企業(yè)通過減少債務(wù)來向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的可能性較小。因此,數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響存在非對稱性?;谝陨戏治觯疚奶岢龅诙€研究假說:

        假說2:相較于資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整的情況,數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度的影響更大。

        三、研究設(shè)計

        (一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

        本文選取2011—2020年滬深A股上市企業(yè)數(shù)據(jù),對初始樣本做了如下處理:(1)剔除金融類上市公司;(2)剔除ST、PT企業(yè)樣本;(3)剔除經(jīng)營期不滿三年的企業(yè)樣本;(4)剔除資產(chǎn)負債率大于1的企業(yè)樣本;(5)剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本,最終獲得21 725個公司—年份非平衡面板數(shù)據(jù),并對所有連續(xù)變量在上下1%分位數(shù)上進行了縮尾處理。數(shù)字金融指數(shù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”,企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)均來自于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)和WIND數(shù)據(jù)庫。

        (二)模型設(shè)計

        本文借鑒Byoun(2008)的研究,運用標準部分調(diào)整模型估計資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度,模型設(shè)定見下式:

        Levit - Levi,t-1 = γ(Lev*it - Levi,t-1) + εit" " " " " " " " " " " "(1)

        模型(1)中,Levit和Levi,t-1分別為公司在當期和上一期的實際資產(chǎn)負債率,Lev*it為公司當期目標資產(chǎn)負債率,γ為公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

        鑒于模型(1)中的目標資產(chǎn)負債率Lev*it需要測算,本文借鑒(Faulkender 等 ,2012)的做法,選取一系列與公司資本結(jié)構(gòu)相關(guān)的特征變量來對目標資產(chǎn)負債率進行擬合,模型設(shè)定見下式:

        Lev*it = β1EBITi,t-1 + β2TobinQi,t-1 + β3DEPi,t-1 +

        β4Sizei,t-1 + β5FAi,t-1 + β6ind_Levi,t-1" " " " " " "(2)

        模型(2)中,選取的公司特征變量分別為:盈利能力(EBIT)、成長機會(TobinQ)、非債務(wù)稅盾(DEP)、企業(yè)規(guī)模(Size)、抵押能力(FA)及公司所在行業(yè)的負債率中位數(shù)(ind_Lev)。接著將模型(2)代入模型(1),如下所示:

        Levit = (1-γ) Levi,t-1 + γβ1EBITi,t-1 +

        γβ2TobinQi,t-1 + γβ3DEPi,t-1 + γβ4Sizei,t-1 +

        γβ5FAi,t-1 + γβ6ind_Levi,t-1 + εit" " " " " " " " " " " " " " "(3)

        借鑒已有學者的做法,對模型(3)進行回歸,得到β1 ~ β6的值。接著將β1 ~ β6代入模型(2),從而得到目標資本結(jié)構(gòu)Lev*it的值。

        最后,把計算所得的目標資本結(jié)構(gòu)Lev*it的值代入模型(1),并在模型(1)中增添數(shù)字金融與資本結(jié)構(gòu)偏離程度的交互項便可探究數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響,模型設(shè)定見下式:

        Dis = (γ0 + γ1indexit)× Dev + ηcontrolit + μi +

        φi + εit" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "(4)

        其中,Dis為實際資本結(jié)構(gòu)變動額,Dis = Levit - Levi,t-1,Dev為資本結(jié)構(gòu)偏離目標資本結(jié)構(gòu)水平,Dev = Lev*it - Levi,t-1。數(shù)字金融(index)以北京大學數(shù)字金融研究中心的數(shù)字金融指數(shù)來衡量,具體采用地級市數(shù)據(jù),并選取數(shù)字覆蓋廣度(breadth)、使用深度(depth)和數(shù)字化程度(level)三個子指數(shù)。借鑒已有學者的做法,對數(shù)字金融指數(shù)及其子指數(shù)除以100。γ1為交互項系數(shù),用來衡量數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響,若γ1顯著為正,則說明數(shù)字金融有助于加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。control為一系列控制變量。具體變量說明見表1。

        四、實證結(jié)果分析

        (一)描述性統(tǒng)計

        本文主要變量的描述統(tǒng)計如表2所示,從表中可得實際資本結(jié)構(gòu)的均值和中位數(shù)分別為0.430和0.424,其標準差為0.206,表明我國的上市公司平均資產(chǎn)負債率為中等水平,這與現(xiàn)有文獻的研究結(jié)果基本一致(盛明泉等,2016;黃俊威和龔光明,2019)。目標資本結(jié)構(gòu)的均值和中位數(shù)分別為0.514和0.507,這表明我國上市公司的實際資產(chǎn)負債率與目標資產(chǎn)負債率存在一定偏差。資本結(jié)構(gòu)實際調(diào)整偏差Dis的均值和中位數(shù)分別為0.010和0.007,標準差為0.072,資本結(jié)構(gòu)目標調(diào)整偏差Dev的均值和中位數(shù)分別為0.094和0.094,標準差為0.176,均呈現(xiàn)向上調(diào)整的態(tài)勢。

        (二)基準回歸結(jié)果

        在面板模型選擇上,本文首先進行了Hausman檢驗來確定最優(yōu)模型。Hausman檢驗的p值為0.000,因而選擇固定效應模型較為合理?;鶞驶貧w結(jié)果見表3,列(1)為未加入數(shù)字金融時的結(jié)果,Dev的系數(shù)為0.326,表明我國上市公司調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的平均速度為32.6%。列(2)中,Dev × index的系數(shù)為0.073,在1%的水平下顯著,表明數(shù)字金融發(fā)展水平越高,公司趨向目標資本結(jié)構(gòu)的速度越快,即數(shù)字金融指數(shù)每增加一個標準差,資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度將提高41.71%(0.073/0.175),驗證了假說1。

        為了探究數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)在不同方向上調(diào)整速度的差異,本文將研究樣本分為兩組,列(3)、(4)分別為向上調(diào)整組和向下調(diào)整組。在向上調(diào)整組,即低于目標資本結(jié)構(gòu)樣本中,交互項Dev × index的系數(shù)為0.090,在1%的水平下顯著,這表明數(shù)字金融水平越高,公司向上調(diào)整至目標資本結(jié)構(gòu)的速度更快,表現(xiàn)為每增加一個標準差單位的數(shù)字金融,資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度將提高66.67%(0.090/0.135)。在向下調(diào)整組,即高于目標資本結(jié)構(gòu)樣本中,交互項Dev × index的系數(shù)為0.111,在1%的水平下顯著,這表明數(shù)字金融水平越高,公司向下調(diào)整至目標資本結(jié)構(gòu)的速度越快,即數(shù)字金融每增加一個標準差,資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整速度將提高38.68%(0.111/0.287)。通過比較兩組數(shù)據(jù)可知,數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整和向下調(diào)整的速度均具有顯著的提升作用,但對向上調(diào)整的影響更大,假說2得證。這主要可解釋為數(shù)字金融能夠有效緩解信息不對稱,降低企業(yè)融資門檻,迅速幫助企業(yè)通過有息負債的方式向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)。而對于過度負債的公司來說,企業(yè)可能出于投機等動機愿意承擔高負債的風險,因此向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度較慢。

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        1.重新擬合目標資本結(jié)構(gòu)

        考慮到目標資本結(jié)構(gòu)擬合差異帶來的偏誤,本文借鑒廉永輝和黎夢瑤(2020)的做法,采用固定效應模型估計模型(3),再將估計得到的系數(shù)代入模型(2)重新擬合目標資本結(jié)構(gòu),進而計算出固定效應模型下資本結(jié)構(gòu)目標調(diào)整偏差(Dev1),更換目標資本結(jié)構(gòu)后的回歸結(jié)果如表4列(1)所示,Dev1×index的系數(shù)為0.066,在1%的水平下顯著,表明數(shù)字金融水平越高,公司趨向目標資本結(jié)構(gòu)的速度越快,與上文所估結(jié)果相近,表明前文結(jié)論具有較強的可靠性。

        2.替換數(shù)字金融指數(shù)

        數(shù)字金融指數(shù)包含了覆蓋廣度(breadth)、使用深度(depth)和數(shù)字化程度(level)三個子指數(shù),本文將數(shù)字金融總指數(shù)替換為子指數(shù),分別進行回歸,回歸結(jié)果如表4列(2)—(4)所示,數(shù)字金融的各子指標與Dev的交互項系數(shù)均顯著為正,再次驗證了前文的結(jié)論。

        3.控制其他因素對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響

        考慮到遺漏變量會對估計結(jié)果造成偏差,本文還對城市層面的人均生產(chǎn)總值、人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及對外開放水平等因素進行了控制,回歸結(jié)果如表4列(5)所示,Dev × index的系數(shù)仍顯著為正,表明上文結(jié)論依舊穩(wěn)健。此外,考慮到各省數(shù)字金融程度不一,并在不同時間段對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響也存在差異,為測定地區(qū)隨時間而發(fā)生的變化,本文對省份—年份聯(lián)合固定效應進行了控制,增加了估計結(jié)果的準確性。回歸結(jié)果如表4列(6)所示,Dev × index的系數(shù)顯著為正,進一步加強了本文結(jié)論的可靠性。

        4.改變資本結(jié)構(gòu)調(diào)整模型

        有學者認為,采用兩步法估計目標資本結(jié)構(gòu)會引起調(diào)整速度的偏誤,忽視了資本結(jié)構(gòu)決定因素與調(diào)整因素之間的作用。本文借鑒姜付秀等(2008)的方法,構(gòu)建如下模型進行估計:

        Levit = (1-γ0) Levi,t-1 - γ1indexit × Levi,t-1 +

        γ2 βXi,t-1 + γ3 βindexit × Xi,t-1 + μi + φi + εit

        (5)

        模型(5)為資本結(jié)構(gòu)調(diào)整模型的復合一步式回歸方程,若γ1小于0,則表示數(shù)字金融能提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度,反之亦然。回歸結(jié)果如表4列(7)所示,Index×l_Lev的回歸系數(shù)顯著為負,這與原結(jié)論保持一致。

        5.工具變量法

        考慮到內(nèi)生性問題帶來的估計偏誤,本文進一步采用工具變量法來弱化內(nèi)生性問題。本文借鑒翟淑萍等(2021)的做法,選取各省互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量。工具變量的選取應滿足相關(guān)性和外生性兩個條件:城市數(shù)字金融的發(fā)展離不開互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐,滿足相關(guān)性;互聯(lián)網(wǎng)普及率對企業(yè)融資無直接的影響,滿足外生性假設(shè)。此外,工具變量的LM統(tǒng)計量均在1%水平下顯著,拒絕了識別不足的假設(shè);Wald F 統(tǒng)計量均遠大于10的臨界值,顯著拒絕了弱工具變量的原假設(shè)。估計結(jié)果如表4列(8)所示,被工具變量化的核心解釋變量(Dev × index)的系數(shù)仍在1%的水平下顯著為正,表明在考慮內(nèi)生性問題后前文的結(jié)論仍穩(wěn)健。

        五、進一步研究

        (一)異質(zhì)性檢驗

        1.公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性影響

        不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)所面臨的外部融資約束具有一定差異。對于國有企業(yè)而言,其往往承擔著較大的政策性責任,與政府存在較為密切的聯(lián)系(廉永輝和黎夢瑤,2020),這使得國有企業(yè)在應對風險和融資約束上都有特殊優(yōu)勢,存在預算軟約束,更容易獲得銀行信貸資金(程利敏等,2019)。對于非國有企業(yè)來說,其往往面臨著較大的融資約束,融資便利度較低,不利于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)速度調(diào)整。而數(shù)字金融有助于緩解信息不對稱,降低企業(yè)融資門檻,對非國有企業(yè)融資約束的緩解作用更明顯。因此,本文預計,數(shù)字金融對非國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進作用更為顯著。

        本文依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將全樣本劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組,回歸結(jié)果見表5列(1)、(2)。在1%的顯著性水平下,兩組樣本中Dev × index的系數(shù)均為正,而非國有企業(yè)樣本的數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響程度為51.18%(0.087/0.170),高于國有企業(yè)組的21.53%(0.045/0.209),這表明數(shù)字金融對非國有企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進作用更大。

        2.公司規(guī)模的異質(zhì)性影響

        不同規(guī)模公司面臨的融資需求和融資成本存在差異,因此公司規(guī)模也同樣影響著資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。對于規(guī)模較大的公司而言,其調(diào)整資本結(jié)構(gòu)所需的資金量龐大,同時因復雜的內(nèi)部治理機制需多角度考量公司決策,增加了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的機會成本(連玉君和鐘經(jīng)樊,2007)。此外,規(guī)模較大的公司發(fā)展狀況較好,一般較少面臨融資約束(潘愛玲等,2021),對利用數(shù)字金融緩解融資約束的需求不多,數(shù)字金融提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的局限性更強。對于規(guī)模較小的企業(yè)而言,其調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的資金需求量較少,公司決策較為靈活,調(diào)整的機會成本較低。此外,小規(guī)模公司的經(jīng)營風險更大、抵押物較少、信息透明度較低,面臨更強的外部融資約束,當數(shù)字金融產(chǎn)生融資便利后,小規(guī)模企業(yè)的融資約束程度得以緩解,便于小規(guī)模企業(yè)快速調(diào)整資本結(jié)構(gòu),數(shù)字金融促進資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的作用更易發(fā)揮。因此,本文預計,數(shù)字金融對規(guī)模較小公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進作用更大。

        本文依據(jù)分行業(yè)、分年度的總資產(chǎn)中位數(shù)將全樣本劃分為規(guī)模較大和規(guī)模較小兩組,回歸結(jié)果見表5列(3)、(4)。兩組樣本中Dev × index的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正,但在小規(guī)模企業(yè)樣本組中,數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響程度為49.41%(0.085/0.172),高于大規(guī)模企業(yè)組的20.96%(0.057/0.272),這表明數(shù)字金融對規(guī)模較小公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進作用更大。

        3.金融發(fā)展水平的異質(zhì)性影響

        數(shù)字金融的發(fā)展離不開傳統(tǒng)金融發(fā)展的支撐,數(shù)字金融初始發(fā)展較好的區(qū)域往往是傳統(tǒng)金融較為發(fā)達的區(qū)域(江紅莉和蔣鵬程,2021)。發(fā)達的金融市場能夠向市場提供充足的資金供給和優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù),且在專業(yè)人才、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及制度供給方面存在明顯優(yōu)勢。由于數(shù)字金融的發(fā)展主要是依托數(shù)字技術(shù)來發(fā)揮優(yōu)勢,對區(qū)域稟賦的依賴程度較大,數(shù)字金融降低企業(yè)融資約束、加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的作用在金融發(fā)展水平較高地區(qū)更易發(fā)揮。

        本文選擇城市信貸余額占GDP的比例作為地區(qū)金融發(fā)展水平的指標,依據(jù)金融發(fā)展水平年度中位數(shù)將全樣本劃分為金融發(fā)展水平較高和金融發(fā)展水平較低兩組,回歸結(jié)果見表5列(5)、(6)。在1%的顯著性水平下,兩組樣本的Dev×index系數(shù)均為正,而在金融發(fā)展水平較高樣本組中,數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響程度為55.70%(0.083/0.149),高于金融發(fā)展水平較低組的24.27%(0.058/0.239),這表明數(shù)字金融對金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進作用更大。這也說明數(shù)字金融目前發(fā)揮了“錦上添花”的作用,離不開傳統(tǒng)金融作為依托。

        (二)機制分析

        經(jīng)過基準回歸檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融顯著加快了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。那么,數(shù)字金融是通過何種途徑加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的?本文從信息效率和融資約束視角進行機制分析檢驗。

        本文以分析師跟蹤數(shù)量來衡量信息效率(analyst),該值越大,表明企業(yè)信息效率越高,信息不對稱程度越低。利用Hadlock 和 Pierce(2010)的SA指數(shù)①衡量企業(yè)融資約束程度(SA),由于計算得到的SA指數(shù)為負值,故對該指數(shù)取絕對值,絕對值越大,表明企業(yè)的融資約束程度越嚴重(黃銳等,2020)。具體構(gòu)建模型如下:

        Mit = α0 + α1indexit + ηcontrolit + μi + φi + εit" "(6)

        其中,M代表analyst或 SA。根據(jù)表6所示的回歸結(jié)果,列(1)中,數(shù)字金融(index)的系數(shù)顯著為正,這表明數(shù)字普惠金融顯著提升了企業(yè)信息效率,緩解企業(yè)的信息不對稱。列(2)中,數(shù)字金融(index)的系數(shù)顯著為負,這表明數(shù)字金融有助于降低企業(yè)的融資約束程度。以上結(jié)果表明,數(shù)字金融可以提升商業(yè)銀行等金融機構(gòu)獲取、處理和整合信息的能力,增強信息的實用價值,緩解了信貸歧視?;趯?shù)字技術(shù)的運用,商業(yè)銀行等金融機構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)對目標客戶信息的全方位整合,構(gòu)建深度信用評價體系,降低信息不對稱。此外,數(shù)字金融具有資金放大器的功能,能夠利用數(shù)字化平臺吸納資本市場資金,從而有效拓寬企業(yè)資金來源,豐富企業(yè)的融資渠道,緩解企業(yè)融資約束,進而提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

        六、結(jié)論與啟示

        數(shù)字金融作為一種基于大數(shù)據(jù)、云計算及區(qū)塊鏈等新技術(shù)的新時代產(chǎn)物,已然成為促進金融服務(wù)實體經(jīng)濟的重要方式。本文選取2011—2020年A股非金融上市公司為樣本,探究了數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。主要結(jié)論如下:第一,數(shù)字金融對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的促進作用。在調(diào)整方向方面,數(shù)字金融對資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整速度的影響大于對向下調(diào)整速度的影響。第二,異質(zhì)性檢驗表明,數(shù)字金融對非國有、小規(guī)模以及處于金融發(fā)展水平較高地區(qū)的公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的促進作用更顯著。第三,機制檢驗結(jié)果表明,數(shù)字金融能夠通過降低信息不對稱和緩解企業(yè)融資約束進而影響公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

        基于以上結(jié)論,本文得到如下啟示:第一,要積極引導和充分發(fā)揮數(shù)字金融的獨特優(yōu)勢,強化數(shù)字金融賦能實體經(jīng)濟,著力解決數(shù)字金融發(fā)展過程中的各種機制“障礙”。要完善相應配套設(shè)施,整合傳統(tǒng)金融和新型金融基礎(chǔ)設(shè)施,培養(yǎng)復合型金融人才,為數(shù)字金融發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境,補齊傳統(tǒng)金融體系短板,提高金融服務(wù)質(zhì)量和效率。第二,要更加重視數(shù)字金融的“普惠性”和“高效性”,緩解企業(yè)在發(fā)展過程中的融資困境,增加企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的意愿。不斷擴大數(shù)字普惠金融覆蓋面,尤其是加大對中小企業(yè)的融資支持力度,積極搭建政府融資擔保平臺,為中小企業(yè)融資提供信用擔保。同時要推動金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)模式,拓展數(shù)字金融新技能,提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟效能。第三,要完善公司治理機制,加大對中小企業(yè)發(fā)展的引導,督促其完善內(nèi)部治理機制,健全公司法人制度,強化公司信息披露,緩解資金供需雙方的信息不對稱程度,從而提升企業(yè)融資可得性。第四,要完善金融監(jiān)管機制,既要保持適度寬松的監(jiān)管節(jié)奏,也要打擊數(shù)字金融領(lǐng)域亂象,維護數(shù)字金融發(fā)展環(huán)境,構(gòu)建數(shù)字金融生態(tài)體系,使數(shù)字金融真正發(fā)揮支持實體經(jīng)濟的作用。

        注釋:

        ① SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。

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        (責任編輯:唐詩柔/校對:張艷妮)

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