数字金融发展与企业财务风险——基于融资约束和信息不对称视角

许 芳，何 剑

（1.新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐 830012；2.新疆财经大学 丝路经济与管理研究院，新疆 乌鲁木齐 830012）

一、引言

近年来，随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新型数字技术与传统金融服务的有机融合，利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融的业务模式——数字金融（黄益平、黄卓，2018）[1]，应运而生。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》 （简称“十四五”规划） 明确指出，要构建金融有效支持实体经济的体制机制，提升金融科技水平，增强金融普惠性。数字金融作为金融创新的新模式，兼具普惠和精准的双重属性，弥补了传统金融的不足，与实体经济形成良性互动，提振实体经济（汪亚楠等，2020）[2]。数字金融服务以促进实体经济发展为目标，实体企业作为实体经济的重要代表，数字金融的发展对实现实体企业健康成长和长足发展意义重大。

金融创新是一把“双刃剑”，面对新一轮的技术革命冲击，数字金融促进企业向好发展的同时，也会引发一系列风险问题。如果风险未得到及时、有效重视，造成财务流动性短缺困境，则会产生财务风险。就中国微观企业而言，一方面，数字金融是金融创新的产物，由于中国金融市场较不健全，存在一定的金融市场的不确定性，可能造成企业资金的损失，增加企业财务成果的不确定性（杨有红、赵晓梅，2021）[3]，加剧了企业财务风险。另一方面，数字金融的支付特点帮助企业以高效、低成本、便捷的方式融取充裕资金，减少企业主动融取“高杠杆”资金，驱动企业去杠杆（唐松等，2020）[4]，提升企业内部的财务风险稳定性（张斌彬等，2020）[5]，从而降低了企业财务风险。那么，数字金融发展对企业财务风险究竟会产生怎样的影响呢？是正向影响还是负向影响？目前尚未有定论。因此，厘清数字金融发展对企业财务风险的影响及其内在机理，对促进数字金融服务实体经济、企业健康成长、企业和社会的可持续性发展具有重要的理论和现实意义。

与已有研究相比，文章可能的边际贡献有：一是检验数字金融发展与企业财务风险之间的关系，并基于融资约束和信息不对称两条路径检验数字金融发展影响企业财务风险的作用机制；二是探究公司治理水平在数字金融发展与企业财务风险之间的调节作用；三是从企业规模、产权属性两方面考察数字金融发展对企业财务风险影响的异质性。

二、理论分析与研究假设

数字金融作为金融创新的产物，对企业财务风险存在积极和消极两方面影响。一方面，数字金融能提升中国经济韧性，提升高质量发展能力（崔耕瑞，2021）[6]，推动金融包容水平在全球范围内提升（付争、周帅，2021）[7]，为企业财务稳定营造良好的外部环境。但数字金融发展尚不成熟，金融监管的局限性，会加剧金融体系安全风险和信用风险，风险管控难度提升，企业经营风险增加的同时财务风险也随之产生。此外，数字金融产品自身存在风险，产品本身不确定性增加了财务成果不确定性，风险造成资金损失，影响企业的财务状况（杨有红、赵晓梅，2021）[3]，进而增加企业财务风险。因此，数字金融的发展面临的各种问题和挑战，会加剧企业财务风险。但另一方面，数字金融依托互联网、大数据、云计算、区块链等先进技术，将新型数字技术与传统金融服务融合发展，不断完善金融体系，改进金融监管措施，提高了金融体系的风险识别和风险抵御能力。从金融中介理论、金融创新理论和金融结构理论三大理论来看，金融中介可以降低交易成本，甄别贷款者的偿付能力，降低借款者的风险；金融创新同样可以降低交易成本，提高金融机构的盈利能力；金融结构的变化可以通过推动在区域、部门之间的资本转移来降低风险，提高风险抵抗能力。以上理论均能说明数字金融发展对降低风险是有益的。

对于微观企业而言，数字金融发展通过缓解融资约束和改善信息不对称问题对企业财务风险产生影响。具体而言，一是数字金融发展缓解了融资约束，拓宽了企业融资渠道与方式，从而降低了企业财务风险。数字金融通过数字技术与传统金融有机结合，将传统金融无法触及的长尾客户纳入业务范围，提高了资本市场对企业的资金供给，缓解了融资约束。此外，数字金融通过网络技术突破物理网点的局限，打破了支付的时间和空间限制，提高了资金周转速度和资金利用率，拓宽了企业融资渠道与方式（唐松等，2020）[4]，有效解决了金融资源与企业需求之间流通渠道不畅、金融资源错配的问题（吴非等，2020）[8]。同时，改善企业融资环境，有利于资本结构优化，增强财务稳健性。因此，数字金融发展通过缓解融资约束，拓宽了企业的融资渠道与方式，进而通过提升企业内部控制质量和风险稳定程度来降低企业杠杆率（林爱杰等，2021）[9]，避免企业陷入财务困境，从而降低企业财务风险。二是数字金融的发展改善了信息不对称问题，通过减少非效率投资，从而降低企业财务风险。数字金融在人工智能、大数据、互联网以及区块链等多种技术模式的共同支持下，以低成本、低风险处理海量数据（Gomber 等，2018）[10]，挖掘更全面的企业信用信息，并提高信息的真实性、准确性以及流转速度，从而改善金融市场信息不透明和信息不对称（吴晓求，2014）[11]。此外，决策者的非理性行为容易加剧企业非效率投资，降低金融资源配置效率，使企业更容易陷入财务危机甚至面临破产（江轩宇、许年行，2015）[12]，造成财务流动性短缺困境。而数字金融能够发挥信息治理优势，优化信息环境，降低决策者偏离最优目标的非理性决策行为（冯素玲等，2021）[13]，约束管理层投机行为，减少非效率投资，从而降低企业财务风险。

综上所述，随着数字金融不断的发展，对于微观企业财务风险而言，表现出抑制作用，故文章提出如下假设：

假设H1a：数字金融发展降低了企业财务风险；

假设H1b：数字金融发展缓解了融资约束，从而降低企业财务风险；

假设H1c：数字金融发展改善了信息不对称问题，从而降低企业财务风险。

图1 研究框架图

三、研究设计

1.样本选择与数据来源

文章以2011—2020 年中国A 股上市公司为研究对象，分别剔除金融类、ST、*ST 类上市公司以及数据缺失、资不抵债的样本，最终得到26722 个观测值。数字金融数据来自于北京大学的《数字金融普惠金融指数》，其他数据均来自于CSMAR数据库。

2.变量定义

第一，被解释变量：企业财务风险(ZScore)。文章借鉴Altman(1968)[14]提出的风险Z 值法进行测算。具体计算方法如下：ZScore=(1.2×营运资金+1.4×留存收益+3.3×息税前利润+0.6×股票总市值+0.999×销售收入)/资产总额，Z 指数越小，表明企业财务风险越高。对该指数取相反数，如若出现数字金融发展与企业财务风险系数为负，表明数字金融发展降低了企业财务风险，反之亦然。

第二，解释变量：数字金融发展(index)。文章采用北京大学开发的《数字普惠金融指数》作为衡量数字金融发展的代理变量，采用省级层面数据，进行100 倍缩放处理。

第三，控制变量：参考相关文献，选取企业年龄(age)、公司规模(size)、股权集中度(top1)、独立董事比例(indep)、杠杆率(lev)、企业现金流(cfo)、资本性支出(exp)、盈利能力(roa)、成长性(growth)以及产权属性(SOE)作为控制变量；同时控制年度和行业效应。具体变量定义如表1 所示。

表1 变量定义

3.模型设定

为验证文章的假设，建立数字金融发展与企业财务风险的回归模型：

其中，ZScore 表示企业财务风险，index 表示数字金融发展指数，control 表示除年份与行业外的控制变量，year、industry分别表示年度、行业哑变量，ε 为随机干扰项。

四、实证结果分析

1.描述性统计

表2 为变量描述性统计结果。结果显示，企业财务风险(ZScore)最大值为-0.578，最小值为-4.348，说明各企业面临的财务风险存在较大差异。数字金融发展(index)标准差为1.002，最大值为4.319，最小值为0.162，说明不同地区数字金融发展差异较大。

表2 描述性统计

2.实证回归结果

表3 报告了数字金融发展对企业财务风险影响的回归结果。结果显示，index 的系数为-0.2104，且在1%水平上显著，表明数字金融发展能降低企业财务风险，假设H1a 得到验证。原因是数字金融发展缓解了融资约束，拓宽了企业的融资渠道与方式，进而提升了企业内部控制质量和风险稳定程度，避免企业陷入财务困境，从而降低企业财务风险。此外，数字金融能够发挥信息治理优势，优化信息环境，降低决策者偏离最优目标的非理性决策行为，约束管理层投机行为，减少非效率投资，从而降低企业财务风险。

表3 数字金融发展与企业财务风险

3.内生性检验

（1） 变量滞后

考虑数字金融发展对企业财务风险的影响不是立竿见影的，故采用变量滞后的方法对数字金融发展指数滞后一期进行回归。表4 列(2)所示，L.index 的系数显著为负，与基准回归结果保持一致，说明研究结论依旧稳健。

（1） 工具变量法

借鉴张勋等(2020)[15]以家庭所在地区与杭州的球面距离作为数字金融发展的工具变量。表4 列(3)所示，index_m_ds 的系数显著为负，说明距离杭州越近，企业财务风险越低。上述结果表明，文章的研究结论依旧稳健。

表4 内生性检验

4.其他稳健性检验

（1） 更换变量

一是改变企业财务风险的衡量指标。采用Altman(2013)[16]提出的修正Z 值(Ad_ZScore)进行稳健性检验；二是改变数字金融发展的衡量指标，采用地级市数据进行稳健性检验。检验结果如表5 列(2)、(3)所示，index 的系数均显著为负，与基准回归结果保持一致，说明研究结论依旧稳健。

（2） 平衡面板

将前文非平衡面板数据转换成平衡面板数据进行稳健性检验，检验结果如表5 列(4)所示，index 的系数显著为负，上述结果表明，文章的研究结论依旧稳健。

表5 其他稳健性检验

五、机制分析与拓展性检验

1.机制分析

前文分析了数字金融发展对企业财务风险的影响，尚未证实数字金融发展降低企业财务风险的作用机制，故文章分别借鉴刘莉亚等(2015)[17]构建的SA 指数(SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age)，作为融资约束的衡量指标FC，探究“数字金融—融资约束—企业财务风险”这一作用渠道；借鉴陈冬华等(2018)[18]衡量股票价格同步性ASY 的方法（模型Rit=α+β×Rmt+ε，R2的对数转换），探究“数字金融—信息不对称—企业财务风险”另一作用渠道。构建以下中介效应模型：

其中，channel 表示中介变量，包括融资约束(FC)和股价同步性(ASY)。

表6 是对融资约束、信息不对称进行中介效应检验的回归结果，第(2)、(3)列结果显示，index 的系数显著为负，表明数字金融缓解了融资约束；SA 的系数显著为正，表明企业受到融资约束越高，财务风险越大。第(4)、(5)列结果显示，index 的系数显著为负，表明数字金融降低了股价同步性；ASY 的系数显著为正，表明股价同步性增加了企业财务风险。第(3)、(5)列index的系数较表2 系数有所下降，表明缓解融资约束、改善信息不对称是数字金融发展降低企业财务风险的部分中介因子。因此，数字金融发展通过缓解融资约束、改善信息不对称，从而降低了企业财务风险。假设H1b 和H1c 得到验证。

表6 机制分析回归结果

2.拓展性检验

（1） 调节效应

随着数字金融的不断发展，良好的公司治理结构与治理机制，不断提升了公司治理水平，拓宽了融资渠道和方式，缓解了融资约束，使企业更容易获得充裕现金流，并且，数字金融使金融市场环境更加透明，缓解了信息不对称，减少了企业非效率投资，从而抑制管理层追求个人私利和风险厌恶倾向，降低了企业财务风险。故文章借鉴顾乃康、周艳利(2017)[19]的研究，运用主成分分析法衡量公司治理水平(governance)的综合性指标，探究公司治理水平在数字金融发展与企业财务风险之间的调节作用，构建如下调节效应模型：

其中，调节变量为公司治理水平governance，index_governance 为数字金融发展与公司治理水平的交互项。

回归结果如表7 所示，数字金融发展与公司治理水平的交互项(index_governance)系数为0.0412，且在5%的显著性水平上正相关，表明公司治理水平在数字金融发展对企业财务风险的影响中发挥正向调节作用，即公司治理水平能够强化数字金融发展与企业财务风险的负相关关系。

表7 调节效应回归结果

（2） 不同维度

文章从数字金融的三个维度使用深度指数(usage)、覆盖广度指数(cover)以及数字化程度指数(digital)分析对企业财务风险的影响。回归结果如表8 所示，usage 和cover 的系数均显著为负，表明使用深度、覆盖广度有助于降低企业财务风险，而digital 对企业财务风险的影响不显著。原因是覆盖广度为企业发展提供海量数据，使用深度加快信息传播速度，降低了企业财务风险；而中国正处于数字化转型时期，基础设施不健全，难以发挥数字化程度降低企业财务风险的作用。

表8 数字金融不同维度对企业财务风险的回归结果

（3） 异质性分析

第一，企业规模。相较于大规模企业，小规模企业由于规模小、缺乏可抵押物，难以从银行等金融机构获取资金。而数字金融通过数字技术与传统金融有机融合，服务传统金融无法触及的小规模企业，缓解了小规模企业融资约束，并且，数字金融能够发挥信息治理优势，减少非效率投资，增强财务稳健性，从而降低企业财务风险。因此，小规模企业对数字金融的依赖程度更高，有效降低企业财务风险。故文章将全样本划分为大规模和小规模两个样本组，分组回归检验不同规模数字金融发展对企业财务风险的影响。由表9(2)、(3)列所见，在小规模样本中index 与ZScore 的系数为-0.1620，大规模样本为-0.1482，均通过1%显著性水平检验，表明数字金融发展对小规模企业财务风险的抑制作用大于大规模企业。

第二，产权属性。根据中国现有国情，非国有企业在金融市场缺乏隐性担保，信用评级低，难以获得银行等金融机构的信贷资源，而面临更高的融资约束。此外，非国有企业存在更高的信息不对称，无形增加了企业获取外部融资的成本。而数字金融能够缓解融资约束，拓宽企业的融资渠道与方式，改善信息不对称问题，减少非效率投资，使非国有企业对数字金融的依赖程度更高，有效降低企业财务风险。故文章将全样本划分为国有和非国有两个样本组，分组回归检验不同产权属性数字金融发展对企业财务风险的影响。由表9(4)、(5)列所见，在非国有样本中index 与ZScore 的系数为-0.2655，国有样本为-0.1426，均通过1%显著性水平检验，表明数字金融发展对非国有企业财务风险的抑制作用大于国有企业。

表9 基于不同企业规模、产权属性的回归结果

六、研究结论与启示

文章以2011—2020 年沪深A 股上市公司为研究对象，实证检验数字金融发展对企业财务风险的影响及作用机制。研究发现，数字金融发展显著降低了企业财务风险，通过缓解企业融资约束、改善信息不对称问题两种机制，实现对财务风险的抑制作用；拓展性检验表明，公司治理水平在数字金融发展对企业财务风险的影响中发挥正向调节作用，即公司治理水平加剧了数字金融对企业财务风险的抑制作用；从数字金融的不同维度来看，覆盖广度与使用深度均降低了企业财务风险，但数字化程度弱化效果不明显，原因是中国正处于数字化转型阶段，基础设施建设不健全，作用效果不明显；数字金融发展对企业财务风险的抑制作用在小规模、非国有企业中更显著；在数字金融技术的支撑下，企业可以降低财务风险来促进企业健康成长。在充分考虑内生性、稳健性等一系列问题的影响后，文章结论依然稳健。

综上，文章提出如下政策启示：一是推进数字金融的拓展与应用。数字金融发展助力实体企业缓解融资约束、改善信息不对称，帮助企业进行智能化投资，从而提升企业财务稳定性。把握数字金融发展降低企业财务风险的积极作用，借助数字技术与传统金融的有机融合，驱动金融数字化和智能化转型，使金融创新更好地服务实体企业；二是完善企业自身风险管理体系。企业应完善自身治理结构与治理机制，提升公司治理水平，有效地监督和激励管理层，缓解代理问题，防范财务风险。与此同时，完善企业风险监管系统，降低过度负债风险，从根本上提升企业风险管理意识和风险抵御能力，从而降低企业财务风险；三是优化数字金融监管。政府顺应数字金融发展趋势，防范潜在风险的同时给予数字金融更多的政策支持，打好信息技术基础平台，为数字金融服务实体企业营造良好的信用环境。此外，创新数字金融监管模式，构建现代金融监管框架，在风险可控的前提下，保障数字金融良性发展。