何以驱动企业债务融资降成本——基于数字金融的效用识别、异质性特征与机制检验

阮 坚 申 么 范忠宝

广东金融学院 金融与投资学院，广东 广州 510521 广东金融学院 金融科技工程技术开发中心，广东 广州 510521 广东金融学院 数字金融实验教学创新研究中心，广东 广州 510521

一、引言

中共十九大报告指出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期”。作为推动经济发展的重要主体，企业的发展一直以来受到了广泛的关注。其中，融资问题是企业实现长足发展不可回避的难点，也是推动经济向高质量发展转变的重大障碍。传统金融机构具有显著的“嫌贫爱富”倾向，更偏爱那些规模大、资质优的企业，处于弱势的中小企业往往面临着较强的金融排斥。即使获得融资机会，企业也面临着更高利率以补偿风险，还可能负担繁重的资格审查费用，显著地提高了融资成本(广金·广东金融高新区发展战略研究课题组，2019[1])。企业融资成本的高低关乎各项经营决策的可行性和有效性，较低的融资成本意味着更大的竞争优势和利润空间。如何降低实体经济融资成本，尤其是小微企业和民营企业融资成本，一直都是中央和地方政府部门激活实体经济活力的重要政策着力点。

就目前经济实践状况来看，尽管企业融资成本呈现出一定的下降趋势，但与国家层面“降成本”的目标指向相比仍有一定距离(中国财政科学研究院“降成本”融资成本调研组，2019[2])。这也从侧面说明，传统融资方式在全面覆盖企业融资需求时存在较大漏损，需要新的金融模式加以解决。数字金融依靠低成本、高覆盖、方便快捷的天然优势，通过大数据、云计算及移动互联等数字技术与实体经济的深度融合，有效地拓展了金融服务的广度和深度，这恰恰可以弥补传统金融的不足。理论上看来，数字金融与企业融资结合能够拓宽融资渠道，优化融资模式，进而降低企业融资成本，助推中国经济高质量发展。但经验上，有关数字金融的研究主要关注其对建设普惠金融体系的贡献，尚未有研究关注数字金融对企业债务融资成本的影响。本文认为，数字金融发展的最终成果必然会反映到企业融资“降成本”中来，二者之间理应存在较强的联系。正如国家发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》所指出的，“促进互联网金融健康发展，有利于提升金融服务质量和效率，深化金融改革，促进金融创新发展，扩大金融业对内对外开放，构建多层次金融体系”。因此，探讨“数字金融—企业债务融资成本”范式具有高度理论价值和实践意义。

二、文献梳理与述评

长期以来，融资成本被认为是影响企业生存和发展的重要因素(中国财政科学研究院“降成本”融资成本调研组，2019)。降低融资成本是企业追求的目标，也是国务院《降低实体经济企业成本工作方案》的六大重点项目之一。在传统金融体系中，资金供给方主要是银行部门和民间信贷组织(在中国这样一个以银行体系为主导的国家里更是如此)，需求方则是政府、金融机构和企业。但目前看来，中国金融体系还存在着融资方式单一、渠道狭窄、资金配置过程中银行低效等缺陷(郭品和沈悦，2015[3])。金融体系效率的降低会直接提高系统本身的融资成本并造成资源错配，最终结果将进一步加重企业融资成本负担(田国强和赵旭霞，2019[4])。

在具体的经济实践中，资金供给方受制于信息不对称，为避免逆向选择和道德风险等问题，只能将承担风险的成本加诸于企业，显著地提高了融资成本水平(刘惠好和冯永佳，2019[5])。近年来，有关数字金融的讨论如火如荼。数字金融被部分学者定义为将互联网、大数据、云计算、区块链等数字技术与传统金融服务业深度融合发展的一种新型金融服务(封思贤和郭仁静，2019[6])，其特征决定了在信息整合方面具有天然优势，通过互联网强大的粘合作用创造了充裕的信息流(吴晓求，2014[7])，它将推动传统金融体系向信息化、网络化和智能化转型，这或许能成为降低企业融资成本的重大突破口。

具体来看，数字金融发展诱发鲶鱼效应和示范效应(李展和叶蜀君，2019[8])，将会对传统金融机构造成冲击；同时，这将吸引互联网公司和信息技术企业进入，革新金融行业的各个方面(Goldstein et al.，2019[9])，各方主体原有的利益格局被打破，带来了显著的行业竞争效应(Lee and Shin，2018[10])。伴随着数字化进程加快，融资工具的多样化选择削弱了信贷歧视，倒逼银行在内的各金融机构缩小其利益空间，提供更高质量、低成本的金融服务(Omarini，2018[11])。据此，未来的金融体系将会是多方利益主体博弈的结果，避免了几方独大的境况。因此，企业能够在相对公平的成本区间内融获资金，其融资成本也得到明显降低。数字金融为企业提供负担得起的金融产品，很大程度上提高了金融包容性，增强实体经济活力，这与金融体系服务实体经济的政策目标不谋而合(徐盈之和童皓月，2019[12])。

就需求侧而言，政府融资对企业存在“挤出效应”，政府过度的融资需求会挤占企业信贷资源，间接地提高企业获得资金支持的成本(范小云等，2017[13])。而企业为满足监管或信用要求，导致融资业务通道多层嵌套，信贷中介链条被拉长，造成融资成本过高(郭强等，2019[14])。数字金融发展能够创新融资方式，衍生出多样的借贷中介，为被正规金融体系排斥在外的企业提供融资机会，且获得资金成本更低(刘澜飚等，2013[15])。同时，金融行业中“数据”是其发展的核心，数字金融通过对数据抓取，构建可靠的第三方征信体系，供给、需求和政府三方将减少信用评估和中介介入的支出，避免由于金融行业压力达到上限所导致的融资成本上升和实体经济下滑(戴步斌和何文举，2018[16])。

值得注意的是，虽然大多学者认同数字金融发展会推动金融体系变革，缓解企业融资成本过高的困境，但也有一些学者保持质疑态度。其一，部分学者认为数字金融只是互联网金融的延续，其发展仅拓宽了融资渠道，并没有改变金融实质，发展热潮很快就会冷却。对于银行而言，数字金融仅能对资产业务发挥补充作用，其核心的贷款业务尚未涉及，更别说能对传统金融机构转型升级产生影响(Jagtiani and Lemieux，2018[17])，数字金融发展能否如预料般支持实体经济发展也很难确定。其二，数字金融兴起于金融机构供给不足和监管宽松，监管力度和方向会直接影响金融行业的生死存亡，这无疑增加了数字金融发展的风险弹性(Arner et al.，2017[18])。再加上多方利益主体进入金融体系，监管部门平衡多方利益诉求也成为很大难题。其三，目前数字金融发展的技术水平不够完善，无法保证搜集数据的完整性，噪音也难以消除，其所蕴含的风险不容忽视，尤其需要严防互联网和金融两类高风险行业关联所衍生的新风险。特别地，金融行业如果出现危机，必然会通过各种渠道向实体经济扩散，金融风险的溢出容易引发系统性风险(何红霞等，2019[19])。尤其是在相应监管措施和配套法律尚未落实的情况下，对企业造成的打击可能是致命的。有鉴于此，本文在后续的实证检验中，着重对数字金融与企业债务融资成本的关系进行研究。

三、研究设计

(一)数据来源

鉴于数字金融相关数据的搜集和整理工作启动较晚，本文基于数字金融数据的最早可获年限作为本项研究的起始年限(2011年)，数据的时间跨度为2011～2017年。本文选取沪深两市A股上市公司为研究载体，相关的企业财务等数据均来自于Wind数据库。在此基础之上，本文对原始数据进行了清洗整理：首先，剔除所有金融类、ST和期间退市的企业；其次，对数据集中的连续变量，均进行1%和99%分位数的缩尾处理；最后，为了提高数据质量，依循“五年连贯”原则，对于那些不满足五年数据连贯的样本均给予剔除。

(二)变量设定

1. 被解释变量。债务融资成本(Debtcost)。企业的融资成本借鉴了张伟华等(2018)[20]的研究，采用利息支出与公司总负债的比值作为企业债务融资成本的代理指标。

2. 核心解释变量。数字金融(Digital)。借助北京大学《数字金融普惠金融指数》进行研究，该指数由北京大学互联网金融研究中心以蚂蚁金服提供的数据为基础，结合数字金融发展的特征事实，从数字金融的覆盖广度、使用深度和数字支持服务三个层面建构了数字普惠金融体系。本文以该指数(省级层面数据)作为数字金融发展的代理变量，并对该指数进行了归一化处理。

3. 控制变量。为了进一步提高研究的回归精度，并尽可能地降低遗漏变量所带来的内生性偏误，本文尽可能地纳入了相关的控制变量集，包括企业年龄(Age)、企业总资产规模(Total-Asset)、企业营业收入规模(Income)、资本密集度(Density)、净资产收益率(ROE)、股权集中度(Equity，第一大股东集中度)、两职合一(Mega，董事长和总经理两职合一，是取1否为0)和审计意见(Audit，出具非标意见取1否为0)等变量(表1)。

表1 描述性统计

(三)模型设定

为验证数字金融对企业债务融资成本的影响，本文设定了如下回归方程加以验证：

Debtcostit=α+β1Digitalit-1+∑CVs+εit

(1)

其中，被解释变量为企业债务融资成本(Debtcost)，核心解释变量为数字金融指数(Digital)，控制变量则包含了前述内容。在进行回归检验时，本文还进行了如下处理：第一，为了消除反向因果的干扰，对数字金融指数进行了滞后1期处理(这在一定程度上也考虑到了变量之间效应传递所需要的时滞)；第二，为尽可能消除异方差的影响，对所有连续性变量都进行了对数化处理，并采用聚类稳健标准误进行调整；第三，控制了时间和行业固定效应。

四、实证结果及经济解释

(一)基准回归结果

在研究“数字金融—企业债务融资成本”中，本文采用递进式实证方法(表2)。首先，本文仅控制企业时间和行业固定效应，在模型M(1)中数字金融(L.Digital)的回归系数为-0.020，且通过了1%的统计显著性检验；在模型M(2)中，进一步纳入控制变量集，L.Digital的系数为-0.018且高度显著(t值为-10.84)。上述实证结果表明，数字金融发展越完善，则越能降低企业债务融资成本。即使在纳入更多控制变量后，L.Digital的回归系数基本没有发生变异，说明本文的实证结果具有高度稳健性。

表2 基准回归：数字金融与企业债务融资成本

注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%的显著性水平；括号中是经过稳健标准误调整的t值。表3、表4、表5、表6同

由上述分析来看，数字金融发展对企业债务融资成本具有明显的降低作用。对此，本文认为可能存在的原因有：第一，区别于传统金融，数字金融基于大数据、云计算、区块链等技术，能够高效地整合和处理信息，解决企业融资过程中信息不对称的难题，实现供给和需求两端的有效匹配，一方面帮助资金供给方判断企业财务状况和信用风险，提供更多融资机会，也能降低企业融取资金所需要支付的风险对价，另一方面帮助企业掌握市场信息，减少融资中介嵌套，降低融资成本；第二，数字金融发展为资金供求双方提供更加广阔的交易平台和多样化的融资工具选择，为正规金融体系和游离在外的资金资源提供更加广阔的发展空间，提高社会资金的运行效率，缓解企业融资成本过高的现状；第三，数字金融发展推动传统金融体系的变革，促进传统金融机构转型升级，将会提供更加丰富的金融产品和金融服务，促使中国金融体系更好地服务于实体经济，从而助推企业融资成本的降低。

进一步地，本文着手于从“动态效应”和“边际效应”两个角度考察数字金融对企业债务融资成本的影响(表3)。在模型M(1)～M(4)中，本文侧重检验数字金融的长期影响。从结果来看，数字金融变量的滞后2期(L2.Digital)到滞后5期(L5.Digital)系数均为负值且在1%的水平上高度显著。这说明，数字金融能够在较长时期内发挥降低企业债务融资成本的作用。随着数字化纵深发展，数字金融对降低企业债务融资成本将会发挥出更大的效用。然而，这种作用对所有规模的融资成本是否“一视同仁”，则需要边际效应的佐证。

表3 数字金融与企业债务融资成本：动态效应检验

因此，本文基于被解释变量(企业债务融资成本)的条件分布，选取了10%、25%、50%、75%、90%分位数点，分别考察在不同规模的融资成本条件下，数字金融发展对企业债务融资成本的影响。从分位数实证结果来看(表4)，数字金融发展在条件分布的不同位置，对企业债务融资成本展现出不同的作用强度。总体而言，无论在任何分位数位置，数字金融都对企业债务融资成本具有明显的降低作用。从变化趋势来看，数字金融对企业债务融资成本的影响随着融资成本提高呈现出先上升后下降的变化趋势，在跨过75%分位点后，数字金融对企业债务融资成本的降低作用逐渐减弱(图1)。由此观之，数字金融对于不同规模的融资成本所发挥的作用存在差异。对于融资成本相对较低的企业，其杠杆水平较低，债务融资结构合理，数字金融发挥作用的空间较大，在信用评估方面能够帮助企业整合信息，筛选优质融资工具，提供适配度最佳的融资方案。这种作用随着企业融资成本的提高也逐渐增强(在分位数10%～75%之间)。而在跨过75%的分位数后，数字金融降低企业债务融资成本的功效开始减弱。这是因为，当企业的负债成本处在较高水平时(如处在90%分位点)，企业的经营状况很可能出现现金流萎缩和经营管理不善等危机，迫使企业选择那些具有高昂成本的融资工具。在这种情境下，简单依靠数字金融发展来改善企业融资成本高的境遇可能会面临一定的边界约束。

表4 数字金融与企业债务融资成本：基于核心变量的条件分布差异

客观而言，前述数字金融对企业债务融资成本影响的研究具有总括趋向，忽略了数字金融发展差异所带来的影响差异。有鉴于此，本文根据数字金融指数大小将其分为两类，考察数字金融发展的不同状况(以25%和75%分位数为界)对企业融资降成本作用的差异。结果显示，数字金融的回归系数均为负值，表明不论指数大小，数字金融发展都能降低企业债务融资成本。不同的是，数字金融发展完善与否对企业债务融资成本的作用强度不同。模型M(6)系数为-0.016且通过了1%的统计显著性检验，M(7)系数为-0.011但结果并不显著，说明数字金融发展越完善，降低企业债务融资成本的作用越显著。其原因在于，数字金融作为新兴产物在发展前期阶段尚有欠缺，与企业发展仍需进一步融合。随着数字化程度提高，数字金融的广度和深度逐渐拓展，在其冲击下传统金融体系具有较强的优化趋向，数字技术和创新的融资工具渗透于企业融资和发展过程，二者达到有效的啮合。无论是融资信息处理还是融资工具选择，数字金融都能提供给企业更加高效低成本的融资方式。综上所述，无论是基准回归亦或是分位数回归，数字金融对企业债务融资成本的影响是基本一致的，但在不同分位点上的变化趋势，为理解“数字金融—企业债务融资成本”提供了更丰富的信息。

(二)异质性检验

上述实证研究结果表明，数字金融对企业表现出一致地降低债务融资成本的作用。而在有关企业融资成本的研究中，众多学者检验发现具有不同属性的企业对影响融资成本因素的反应程度不同。由此逻辑类推，数字金融可能对不同属性企业产生的影响存在差异。有鉴于此，本文将企业从产权性质、规模大小、高科技行业与否分为三类进行实证检验(表5)。

表5 数字金融与企业债务融资成本：异质性检验

由表5可知，从整体来看，数字金融对所有类型企业而言都能较为显著地降低其债务融资成本。具体来看，与国有企业相比，数字金融降低非国有企业债务融资成本的作用表现更为突出(|-0.022|>|-0.014|)。其原因在于，在中国金融体系中，国家信誉嵌入了国有企业背景，具有良好的企业形象和诚信状况，这类企业在融资上具有先天优势，有着更为宽松的融资境遇和多元化的融资渠道，这使得数字金融的支持作用相对有限。相比之下，非国有企业在融资市场中往往面临着较大的挤出，有着较为明显的融资劣势和更高的融资成本。这类企业对数字金融反应更为敏感，数字金融便利资信审查、扩大获取资金渠道和加速信息准确沟通，这些改变很大程度上降低了非国有企业的融资成本。在企业规模大小方面，也有着类似的特征事实(模型M(3)～M(4))：在规模较小的企业，数字金融对企业债务融资成本的降低产生了明显裨益(系数为-0.026且通过了1%的统计显著性检验)。而与之相比，在规模较大的企业中，数字金融对企业债务融资成本影响的弹性系数相对较小(仅为-0.009)。这是因为大企业本身就具有较为多元的融资渠道，且在融资市场中具备一定的议价能力，其融资费用和成本接近下限，此时数字金融的降成本效用相对较小；与大企业相比，小企业面临着更为严峻的融资形势。数字金融发展倒逼金融机构改革，强化金融机构之间的竞争态势，这种金融供给的增加，将在更大程度上满足小企业的融资需求，小企业不必再为了通过狭窄渠道融取资金而支出繁重的费用，大大减少了融资成本。从另一个角度来看，小企业融资规模相对较小，意味着单位融资成本的上升，此时数字金融的发展能够带来更大的边际效用。在模型M(5)～M(6)中，本文分析了数字金融对科技型企业的“降成本”效用。研究发现，在高科技行业与非高科技行业相比时，数字金融在支持高科技行业降低债务融资成本中具有独特优势。这是因为数字金融作为新型科技产物，兴起和发展都基于一系列互联网和数字技术的发展，无论是现在还是未来数字金融发展与高科技行业的融合度都会高于其他行业，二者更具有适配性。更为重要的是，高科技型企业在融资市场上往往要支付更高的风险溢价，数字金融能够更好地利用大数据信息处理能力来识别科技型企业的风险和经济潜能，帮助这类企业向外界传递良好信号。据此减少了金融部门对风险溢价的索取，从而在更大程度上降低了金融供需两侧拟合的成本。

五、拓展性研究：数字金融影响企业债务融资成本的传导机制研究

在上述实证检验中，本文分析并检验了数字金融对企业债务融资成本的总体影响，并引入企业属性进行细致检验，但对于二者之间的影响传导机制却尚未详述。对此，本文参考温忠麟等(2004)[21]的递归方程进行了影响机制识别与检验。

Debtcostit+1=φ0+φ1Digitalit-1+∑CVs+ω

(2)

Mediatorit=θ0+θ1Digitalit-1+∑CVs+τ

(3)

(4)

其中，Mediator作为中介变量，其余设定同上所述。在变量选取上，本文从三条路径进行研究，一是“内部控制(ICI)”，以迪博内部控制指数作为代理变量；二是“企业杠杆率(Lev)”，以资产负债率与总资产的比值来测度；三是“真实项目盈余管理(REM)”程度，则借鉴了李增福和曾慜(2017)[22]的算法来估计。之所以选取上述三个变量，是因为三个原因：第一，数字金融的发展提升了信息的流转度和有效度，能够帮助企业做出合理的经营决策，进而存在提升内部控制水平的可能；第二，数字金融的发展能够带来更多元化和便利化的金融供给，企业可以减少对杠杆撬动融资的需求；第三，综合上述，数字金融发展会对企业的经营管理行为形成较为显著的影响，在数字金融发展的背景下，企业通过盈余项目管理来释放财务信息、调整企业现金流的需求可能会降低。上述改变都有可能在一定程度上影响企业的债务融资成本水平。这需要后续的实证分析加以确证。

表6 数字金融影响企业债务融资成本的机制检验：内部控制、杠杆率和真实项目盈余管理程度

在“数字金融—企业债务融资成本”机制研究中，本文首先嵌入内部控制作为中介变量进行机制检验(表6)。理论上，数字金融依靠大数据、云计算等技术，对于信息处理具有便捷高效、成本低廉的优势特征，能有效提升企业财务信息的准确性和真实性，从而为降低企业的财务费用提供了良好条件，也有助于企业外部进行有效的信息沟通。由此，数字金融有效提升了企业的经营管理和风险防控水平，对于企业资源利用效率提升大有裨益。由表6的模型M(1)～M(3)可知，数字金融有助于提高企业内部控制水平(模型M(2)中L.Digital系数为0.086，且通过了1%的统计显著性检验便是明证)。进一步地，在表6模型M(3)中，ICI的回归系数为负且高度显著，说明企业内部控制水平越高，所负担的债务融资成本越低。确实，在企业内部控制水平提升的情况下，一方面，企业能够向外部释放更充分的信息(如出具高质量的财务报告等)，进而降低外部金融机构对企业所要求的风险溢价补偿；另一方面，内部控制较高的企业也能够做出更加有效的财务决策，从而降低融资的成本。由此，数字金融提升企业内部控制水平的效用将会传导到企业债务融资成本中，形成“数字金融→(提升)内部控制水平→(降低)企业债务融资成本”的负向机制。

在表6模型M(4)～M(5)中，本文着重以企业杠杆率水平作为机制渠道的中介变量进行检验，结果表明，在模型M(4)中，数字金融能明显地降低企业杠杆率水平(系数为-0.221且通过了1%的统计显著性检验)，而杠杆率水平往往与企业债务融资成本呈现正相关关系(模型M(5)系数为0.030且通过了1%的统计显著性检验)。其原因在于，数字金融的发展将减少信贷歧视，优化融资结构；而对于非正规的融资渠道将会随着数字金融的发展逐渐透明化、规范化，数字金融将盘活游离在正规金融体系之外的资金资源，提高资金的流动效率，在企业具有更多融资选择的情况下，会逐步降低对杠杆融资的依赖。由此，企业的融资成本将会间接性地降低。因此，经检验得到“数字金融→(降低)杠杆率水平→(降低)企业债务融资成本”的负向传导机制。

依照上述逻辑，数字金融在一定程度上改变了企业的经营财务行为，但对其真实项目盈余管理是否会产生类似影响？对此，本文进行了进一步检验。在表6模型M(6)中，数字金融的系数为-0.066且通过了1%的统计显著性检验，说明数字金融会改善企业真实项目盈余管理状况。数字金融发展拓宽了个人或是机构投资者获取信息的渠道，企业会计信息和收益信息造假的成本和难度增加，直接有效地减少了企业高管有目的地控制财务报告实现某些私人利益的现状。企业真实项目盈余管理程度得到控制后，间接地优化企业的融资决策，由此实现了融资成本的降低，这与检验结果(表6模型M(7)中系数为0.005且通过了1%的统计显著性检验)一致。由此，“数字金融→(降低)真实项目盈余管理程度→(降低)企业债务融资成本”的传导路径通过检验。

六、稳健性检验

为了确保本文研究结论的可靠性，本文进行了以下的稳健性检验(1)限于篇幅，回归结果留存备索。。

1. 基于更换关键变量测度方式的重新检验。本文首先对原有核心被解释变量进行降维，细分数字金融的覆盖广度(Digital-Width)和使用深度(Digital-Depth)数据；此外，考虑到企业融资不仅有利息支出，还有相关的手续费等其他财务费用，故而采用利息支出、手续费支出和其他财务费用的总和与企业负债的比值作为债务融资成本的另一代理变量(Net-Debtcost)。本文的研究结论依然成立。

2. 基于更换回归方式的重新检验。本文首先鉴于企业债务融资成本的数据分布具有左侧截断的特征(Y≥0)，故而采用Tobit模型重新进行回归，另外也采用更为严格的个体固定效应“时间—行业”联合固定效应重新估计。本文的研究结论依然成立。

3. 基于控制遗漏因素的重新检验。鉴于企业债务融资成本可能还会受到宏观经济因素的影响，本文在此通过分别纳入和综合考虑政策不确定性(Epu)、货币供应情况(M2)、银行业规模(Bank)、资本市场规模(Capital)、区域经济实力(LnGDP)等相关遗漏因素来缓解潜在的内生性干扰。本文的研究结论依然成立。

七、研究结论及政策建议

本文以上市企业数据为研究基础，结合北京大学数字金融指数，对“数字金融—企业债务融资成本”的关系和传导机制进行了细致研究，并纳入企业性质、数字金融发展状况等多方面因素全方位地考察了数字金融对企业债务融资成本的影响，得到三点结论。

第一，数字金融发展能够降低企业债务融资成本。上述结论在一个较长时期内依然成立，且在一定的融资成本区间内，数字金融发挥的负向降低作用随成本增加而显著增强。特别地，本文发现数字金融发展越完善，其降低企业债务融资成本的效用越强。

第二，从数字金融发展对不同性质企业债务融资成本的影响差异来看，在非国有企业、小规模企业和高科技行业中，数字金融能够发挥出更好的作用，能够针对性地解决中小企业在传统金融体系中劣势地位的问题。与此相比，在国有企业、大规模企业和非高科技行业中，数字金融的作用有所减弱。

第三，从数字金融影响企业债务融资成本的作用机制来看，首先，数字金融的发展能够提升企业内部控制水平，为企业释放良好形象的信号，为降低企业债务融资成本提供了良好的信息反馈和稳定的企业环境；其次，数字金融的发展提高了企业资金的运行效率和使用合理性，有助于控制企业杠杆率水平，为企业提供稳定的财务环境和充裕的现金流，进而影响企业债务融资成本；最后，数字金融发展使企业内外部信息趋于规范化和透明化，在控制真实项目盈余管理水平的基础上避免了为获得某些私利而增加企业债务融资成本。

本文的研究结论蕴含着三点重要政策启示。

第一，全力支持数字金融的发展。积极开展金融供给侧改革，利用好数字化工具从供给侧给力解决企业融资贵的问题；推动数字金融向深度和广度的饱和化发展，引导数字金融向好的发展状态驱动，使其降低企业债务融资成本的效用发挥到最大化；同时，从数字金融影响的传导机制入手，确保其效用落实到企业发展的实处，利用好数字金融对非国有企业和小型企业更高效能的特点，针对性地解决处于劣势地位企业更高融资成本的现状，降低企业的债务融资成本，以期实现企业的长久发展。

第二，兼顾需求侧解决企业融资贵问题。企业应顺应数字金融发展的趋势，积极融入数字金融的浪潮中。在信息管理方面，通过数字金融构建信息管理体系，维护企业内外部的信息沟通，提升企业的内部控制水平，为企业的发展提供稳定的平台和良好信誉的形象；在风险防控方面，发挥数字技术评估和预警风险的便利性，降低企业融资中风险评测的难度，减少信用评估费用的支出，控制其杠杆水平，为企业的发展提供稳定的财务环境和充裕资金。

第三，政府应鼓励数字金融的发展，支持金融机构和企业多方与数字金融的融合，搭建二者融合的平台。引导企业根据融资成本规模差异匹配差异化的数字金融工具，有针对性地将数字金融工具融入企业，切实服务于实体经济的发展；为解决企业融资贵问题提供政府帮助，更好地推动企业高质量发展和激发数字金融的优势，这样才能构建良好的金融生态。