银行业空间演化与企业数字化转型——基于集聚经济与金融供给地理结构的微观证据

申明浩 谭伟杰

一、引言与文献综述

加快数字化转型在经济社会各领域的纵深拓展，是实现经济高质量发展的重要战略举措。习近平总书记在中共二十大报告中强调，“发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择”。2023年《政府工作报告》也指出，“要大力发展数字经济，加快传统产业和中小企业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平”。可见，加速推进数字化转型已然成为提升国民经济发展韧性、加快产业结构转型升级、激活企业创新发展潜能的重要内生动力。企业数字化转型作为数字经济深度“赋能”实体经济的微观映射，其本质上是借助数字技术对商业模式、业务流程和管理方式进行根本性的升级转变，从而实现生产效率的提升以及价值增长方式的创新。据《2022年埃森哲中国企业数字化转型指数研究》显示，虽然近60%中国企业具有提升数字化投资的意向，但仍然存在部分制约因素：第一，数字化的转型战略缺位，导致转型方向模糊；第二，资源约束导致企业无法承载购买新设备、新技术的成本负荷，加之数字投入见效周期较长，短期内的“成本—收益”配比失衡问题较为突出，由此导致了企业数字化部署“失灵”的普遍状态；第三，数字化能力（技术与人才资源）不匹配，难以深入推进数字化转型。鉴于此，立足数字经济发展战略目标，探索中国企业如何明确转型方向，展现数字化转型价值生命力，协同推进经济高质量是当前亟需深入探讨的重要现实问题。

近年来，随着中国政府加快金融供给侧结构性改革进程，国有银行改革、利率市场化与银行市场准入调整等政策相继出台，中国逐渐建立起以银行业为主导、风险可控、综合竞争力持续提升的现代金融体系，股份制和商业银行扩张引发的银行业竞争正在重构中国银行市场。这种转变在很大程度上提升了金融资源的供给质量，对于企业的战略选择与技术性变革具有重要作用。数字化转型作为上市公司创新战略决策的重要选择，也离不开银行信贷资源的有效配置（蔡庆丰等，2020；张伟俊等，2021）。然而，“本地偏好”是银行等传统金融机构在信贷决策过程中的显著特征（PresbiteroandRabellotti，2014），导致目前实体经济数字化转型实践中的融资难和融资贵问题难以得到有效解决，企业融资需求与银行业机构的金融供给不相匹配，信贷供给的地理结构仍有待进一步优化，地方金融服务的覆盖率与渗透率也有待提高。根据集聚经济理论的观点，以银行部门为代表的间接金融地理集聚，有助于发挥金融业集群效应的优势以提高信息传播效率，从而加快创新成果的产出。具体而言，在数字经济时代，银行空间集聚有助于推动银行机构的产品与服务主动深度嵌入数字技术，从信贷供给端赋能企业创新转型链条（刘长庚等，2022），并且通过利率政策和降低抵押物门槛等方式对企业创新转型提供贷款支持，从而提高企业数字化转型意愿（李华民等，2022）。那么，在深化金融体制机制改革的背景下，企业周边银行分支机构的地理布局能够对区域信贷资金的供给结构产生影响，随着企业周边银行数量的增多引发的银行竞争，是否能将信贷资源更好地“赋能”企业数字化转型？如果答案是肯定的，其背后的内在机制又是什么？总体而言，现有研究尚未很好地回答上述问题。

现有理论研究重点从金融地理结构的视角，对金融发展与经济发展之间的多维复合影响进行了细致探讨。在宏观层面，由于金融资源在区域间有限的替代性和流动性，导致不同地区间的信贷配置效率具有显著的地理性差异（戴美虹，2022）。金融扩张可以通过有效提高区域间金融资源的配置效率，加快生产要素向高效率产业转移，从而引发范围经济与规模经济效应以优化产业结构，由此带来的“结构红利”与空间溢出效应能够促进宏观经济的持续增长（于斌斌，2017）。然而，张伟俊等（2021）认为利用宏观层面数据对金融扩张与经济发展之间的关系进行探讨，存在两方面不足：其一，由反向因果关系导致的内生性问题比较突出，难以准确识别两者之间的因果影响；其二，既有研究大多囿于国际样本数据或区域样本数据规模较小、数据度量不精确等限制，对两者之间互动影响和内生性的深入考察较为欠缺。顺延上述逻辑，学者们将研究视角转向微观市场主体的异质性影响（陶锋等，2017），进一步探讨金融扩张与企业高质量发展的关系。在企业融资成本方面，金融扩张有助于降低企业在寻求外部融资填补资金缺口时所引发的交易成本，比如银企之间的信息沟通协商的时间和费用成本等（AgarwalandHauswald，2010；姜付秀等，2019）。国内外部分学者也从金融供给结构的视角探讨了银行分支扩张对地区创业行为（张光利等，2022）、企业创新（HombertandMatray，2017；蔡庆丰等，2020；张伟俊等，2021）、营商环境优化（戴美虹，2022）以及企业进出口行为（盛斌和王浩，2022；毛其淋和陈乐远，2022）等方面的影响。此外，也有部分学者初步探讨了金融发展对企业数字化转型之间的关系，如唐松等（2022）发现金融科技发展能够有效推动企业数字化转型。

本文的创新之处主要包括：其一，本文探究了一个富有理论与现实意义却易被忽视的议题，即从金融地理结构视角系统考察银行业空间集聚演化对企业数字化转型的影响，是对金融经济学、区域经济学与数字经济相关研究的重要补充。其二，与现有文献利用银行管制放松政策等衡量金融扩张不同的是，本文基于银行分支机构地址信息和上市企业详细地址信息，利用Python软件和百度地图API定位获取经纬度信息，以企业周边银行分支机构数量代表银行空间集聚程度来规避内生性干扰；此外，利用Python软件爬取上市企业年报中数字化转型相关词汇信息，使用词频—逆文本频率和经行业调整后的多个数据集对企业数字化指标进行测度，较好地保证了数据质量的可靠性。其三，区别于既有侧重经验分析的研究，本文从数字信贷配置效率、数字投资与数字技术创新的角度，从微观侧面打开了银行业空间集聚演化影响企业数字化转型的机制“黑箱”，在探讨银行空间集聚影响不同类型、行业与地区企业数字化转型的同时，进一步揭示了银行“进入—退出”现象对企业数字技术应用的差异化效应，拓展了银行业空间演化经济效应的研究广度与深度。

二、理论分析与研究假说

金融供给地理结构基本上取决于商业银行的具体网点布局，以企业周边银行分支机构数量能够较为直接地刻画金融信贷资源在不同地区之间的供给分布结构（蔡庆丰等，2020）。而企业数字化转型则是指企业利用新数字技术实现商业模式和重大业务变革、优化协作方式与投资策略，进而参与到更为广泛的生态系统中，最终实现运营成本降低和经济效率提高，这不仅仅是企业对内部技术的创新与颠覆，更是对企业内部人员结构和组织架构重塑的过程。在数字经济范式中，企业引领的数字技术创新应用推动着中国经济发展的质变和量变，而在此过程的实践层面，以银行业主导的金融供给地理结构在助力实体经济转型升级中扮演着重要角色（钱晶晶等，2022；戴美虹等，2022；李华民等，2022）①中国政府近年来多次强调切实加强促进实体经济转型发展的金融支持和服务，如2019年中共中央办公厅和国务院办公厅印发的《关于加强金融服务民营企业的若干意见》、2022年银保监会印发的《关于2022年进一步强化金融支持小微企业发展工作的通知》等。。基于此，本文将从数字信贷配给和数字化“投入—产出”两个角度的作用机制细致剖析银行业空间集聚演化对企业数字化转型的影响。

（一）银行业空间集聚、数字信贷配给与企业数字化转型

StiglitzandWeiss（1981）的研究认为，银行分支机构为了应对逆向选择与道德风险问题，采用信贷配给策略是其理性选择的结果。银企之间在贷前的信息不对称可能使一些优质数字化企业难以获得有效金融支持，而贷后的信息不对称则会引起银行信贷资源配置扭曲，更无助于企业在数字经济时代下进行转型升级。具体而言，银行业空间集聚演化主要通过两个方面影响数字信贷配给，从而“赋能”企业数字化转型。在银行竞争渠道上，一方面，企业周边银行分支机构集聚加剧了银行竞争，在降低银企信息不对称、改善成本的同时（AgarwalandHauswald，2010），也倒逼银行优化服务质量与信贷审批流程，借助前沿数字技术将海量客户的“硬信息”软化（盛斌和王浩，2022），并提高“软信息”传递质量，从而有助于银行部门精准识别企业数字化项目投资情况。另一方面，银行机构的高度集聚加剧了行业竞争，能够促使银行部门主动创新金融产品与提升服务效率（毛其淋和陈乐远，2022），将更多信贷资源配置到具有数字创新能力的企业中（周鸿卫和刘子龙，2020）。因此，银行部门集聚发挥的“信息成本效应”和“效率效应”强化了银行机构对企业数字化项目的评估、筛选与监督，从而增加了银行为企业转型提供数字信贷支持的意愿。在银企距离渠道上，一般而言，数字化企业由于有形抵押品不足、固定资产规模较小而难以直接传递“硬信息”，而“软信息”则带有明显的本地化色彩（Chongetal．，2013）。企业周边银行分支机构集聚拉近了银企间的距离，有助于银行部门充分了解企业治理结构、经营情况、企业家才能品质等信息。这能够显著降低银行的贷前审查与贷后管理的费用，提升银行机构甄别真正具有数字化转型意愿企业的能力，对企业数字化项目前景与数字化发展潜力开展多维度的等级评价，引导数字信贷资源的精准流向，缓解企业数字化转型过程中的融资约束问题。此外，银行业机构在区域中的地理集聚能够丰富企业数字化转型过程中的个性化融资解决方案，根据企业现状量身打造符合其数字化转型特点的金融产品与服务，从而实现银行信贷资金的数字化配置，助力企业数字化转型（李华民等，2022）。

（二）银行业空间集聚、数字化“投入—产出”与企业数字化转型

企业数字化转型需要持续地引进新设备、技术与研发人才，因此在数字化项目的孕育周期中，企业需要投入足够的数字化资金来提高数字化产出成果，从而实现自身全流程数字化转型，在这个过程中资金链的断裂和再延续会对企业转型发展产生重大影响。对于大部分企业而言，企业研发创新与数字化投入完全依靠企业内源融资往往难以实现，其资金渠道主要是外源融资。顺延上述逻辑，随着银行业空间集聚演化使得更多数字信贷资源流向企业产品或者过程数字化转型项目，这能够显著提高企业数字化转型的“投入—产出”配比。首先，从直接效应来看，银行空间集聚有助于提高企业外源融资能力，降低企业资金链断裂的风险（LevineandWarusawitharana，2021）与因资金缺口而减少数字化投资的概率，企业将有更加充足的资金投入到数字技术研发项目中，从而提高了企业进行数字化转型的实力。同时，银行空间集聚推动了优势金融资源进一步加速流向生产率更高或采用先进生产技术的企业，通过凸显企业头部效应倒逼当地企业加快转型升级与技术更新的进程（余泳泽等，2013），即增加企业数字创新投入与创新产出，推动企业数字化转型。其次，从间接效应来看，银行部门的地理集聚效应能够在一定程度引发资金、人才、技术以及信息等要素在当地加快集聚（李华民等，2022），这些数字创新要素的相互融合所产生的知识溢出与辐射效应，有助于显著加速企业数字技术创新能力的跃升，提高数字创新的研发投入与成果产出，为企业数字化转型提供技术支撑。此外，在数字经济高质量发展的背景下，经营实力较强的企业向市场传递“硬”信息的过程更加顺畅，往往更容易得到银行等金融机构和外部投资者的青睐，市场导向和外部投资者的监督信号也会驱使企业在数字创新研发领域持续加大投资。进一步地，当企业数字项目投入和数字技术创新进程持续推进后，良好的数字化“投入—产出”绩效能够极大提升企业对原有生产流程与管理模式的数字化颠覆变革实力，故本文提出如下研究假说：

研究假说：在其他情况不变的情况下，银行业空间集聚可以提高数字信贷配置效率，缓解融资约束，提高企业数字化“投入—产出”绩效，进而促进数字化转型。

三、研究设计

（一）研究模型构建

为了考察银行空间集聚演化对企业数字化转型的影响，建立如下模型：

其中，digi，t＋1是企业数字化转型程度，banki，t是基于企业层面度量的银行空间集聚情况。X表示一系列城市和企业层面的控制变量集合，γi、θt、δj和φp则分别表示控制企业、年份、行业和省份固定效应；ui，t为随机误差项。

（二）研究变量的选择

1．企业数字化转型程度（dig）。本文借鉴袁淳等（2021）和吴非等（2021）的研究，将国家政策语义数字化词典与企业年报相结合以刻画实体经济数字化转型程度。具体而言，借助数字经济发展相关的官方文件报告，利用Python技术构建一个较为完整的数字化特征关键词词典（备索）。进一步地，本文借鉴杜明威等（2022）的研究方法，构建企业数字化转型的词频—逆文本频率指标：

其中，g（x）是指企业年报中数字化关键词x出现的次数，ct是指第t年本文所爬取的上市公司年报总数，nt（x）是指第t年披露数字化关键词x的年报数量。该变换的特点在于以逆文本频率作为数字化关键词x的权重，即如果关键词x具有较高的类别区分能力，则x只在少量企业年报中被披露（LoughranandMcDonald，2014）。

2．银行空间集聚程度（bank）。商业银行网点的布局与数量反映了银行业空间演化的情况，也基本上决定了中国金融地理结构。基于此，本文借鉴李志生等（2020）、盛斌和王浩（2022）的研究方法，以上市企业周边银行分支机构的数量来衡量银行业空间演化的情况，特点是以企业层面地理位置作为统计基础，具有较强的外生性，能够较好地缓解内生性的问题（李志生等，2020）。具体而言，首先，本文分别从银保监会官方网站的金融许可证信息数据库和Wind数据库获取银行分支机构地址信息和企业办公地址信息；其次，通过Python技术和百度地图API定位获取上市企业和银行分支机构的经纬度坐标，同时结合CSMAR数据库中上市企业经纬度坐标进行补充比对；最后，以上市企业为圆心，再分别以5km、10km、20km的距离作为半径圈定区域范围，并加总统计其内的银行分支机构数量（并加1取对数处理），从而得到本文的解释变量—基于“企业—时间”层面刻画的银行空间集聚指标（bank＿5、bank＿10、bank＿20）①因为在企业向外界寻求信贷资源支持的时候，16－20公里的地理“阈值半径”可能是地理距离上的边界约束（Bergeretal．，2017）。。

3．控制变量。参考盛斌和王浩（2022），选取以下控制变量。企业层面控制变量包括企业规模（size，总资产的自然对数）；现金流水平（cash，经营活动现金流量净额／负债总额）；领导权结构（dual，若董事长与总经理两职合一则赋值为1，否则为0）；产权性质（soe，国有企业赋值为1，否则为0）；员工规模（employee，员工人数的自然对数）；企业价值（tq；托宾Q值）；企业成长性（fix，固定资产增长率）；财务杠杆（lev，资产负债率）；盈利能力（roa，总资产回报率）；董事会规模（bsize，董事会人数加1取自然对数）；委员会个数（indep）。城市层面控制变量包括产业结构（industry，城市第二产业产值／GDP）；经济发展水平（rgdp，城市人均GDP的自然对数）。

（三）数据来源

本文的研究样本为2007—2020年中国沪深两市A股上市公司，同时对研究数据进行如下处理：第一，对基准模型中所涉及到的连续型变量进行双侧1%水平的缩尾处理；第二，剔除数据缺失严重、上市时间不足三年、ST等异常企业以及金融保险等行业的研究样本；第三，根据银行分支机构的成立日期与退出日期，仅保留当年存续的银行分支机构样本。最终得到24755个企业—年度观测值。本文的原始财务数据均来自国泰安（CSMAR）数据库和Wind数据库，企业年报文件信息来源于巨潮网，而地区层面数据来源于国家统计局，商业银行分支机构信息数据来源于银保监会官方网站的金融许可证信息数据库。

表1是本文主要变量的描述性统计结果。其中PanelA是基于全样本的描述性统计，被解释变量企业数字化转型指数（EDT）最大值和最小值分别为61．1368和0，均值为9．7192，意味着整体企业数字化发展水平较低，且企业间发展差距较大。解释变量银行空间集聚（bank＿5、bank＿10、bank＿20）的均值依次为4．2933、5．3920、6．2720，说明随着既定半径范围往外不断延伸，上市公司周边银行分支机构的数量也在不断增多。此外，为了初步揭示银行空间集聚演化与企业数字化转型之间的关系，本文根据企业是否进行数字化转型将样本企业划分为两组（PanelB）。不难发现，在三种考察半径范围内，与未进行数字化转型的样本组相比，进行数字化转型样本组的周边银行数量均值更大，这说明银行空间集聚与企业数字化转型呈现正向线性相关关系。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归结果分析

表2报告了银行空间集聚演化影响企业数字化转型的实证结果。在第（1）列中，核心解释变量（bank＿5）的估计系数显著为正，说明银行空间集聚演化促进了企业数字化转型发展。第（2）列是在加入了一系列控制变量后的回归结果，bank＿5的系数仍高度显著为正。第（3）列则是在此基础上进一步控制时间、企业、行业和省份固定效应的估计结果，结果显示银行业空间演化（bank＿5）的估计系数在1%水平下显著为正，意味着企业周边5km半径范围内银行集聚度的提高，有助于促进企业数字化转型。此外，第（4）和（5）列的结果考察了企业周边10公里和20公里半径范围内银行空间集聚演化情况对企业数字化转型的影响，可以发现bank＿10和bank＿20的估计系数均在1%的水平下同样显著为正。

表2 基准回归结果

（二）内生性问题

1．考虑时间因素与部分重要宏观变量的干扰。首先，为了探讨银行空间集聚演化能否在较长时间内对企业数字化转型带来改善效应，本文将企业数字化转型指标（dig）进行了滞后2－3期处理，根据表3第（1）至（2）列的回归结果从侧面印证了本文的基准结果。其次，为了克服遗漏变量干扰导致的内生性问题，本文进一步考虑不同维度先决因素的影响，主要包括“经济、技术支持、金融基础”与“地理特征、互联网＋、创新城市试点政策”等①具体包括：夜间灯光指数（e＿light）、教育水平（edu；用教育支出与财政总支出的比值表示）、金融发展水平（finance；用金融机构存贷款余额与GDP比值表示）、政府财政分权度（gov；用财政预算内收入与支出之比来衡量）、企业所在行业集中度（HHI；用赫芬达尔指数表示）、企业所在地的地形起伏度（rdls）、是否属于“宽带中国”城市（bic；是则取值为1，否则为0）、国家级创新型试点城市（reform；是则取值为1，否则为0）、国家大数据综合试验区试点城市（bigdata；是则取值为1，否则为0）。。根据表3第（4）至（6）列的估计结果显示，在考虑了上述先决因素的影响下，银行空间集聚仍显著促进了企业数字化转型。这表明，在适度缓解由于遗漏变量引起的内生性干扰后，本文的基本结论仍是稳健可靠的。

表3 内生性考量：延长观测窗口与考虑宏观变量

2．工具变量法。在工具变量的选取上，首先选取1984年各城市银行分支机构密度（银行数量与城市地理面积的比值）与时间线性趋势组成的交互项（许和连等，2020）作为银行空间集聚程度的工具变量（IV1）。原因在于，一是历史银行分支机构分布状况会对当地民众的金融意识以及生活消费习惯偏好产生深刻影响，并且随着金融业发展会影响到后续阶段金融机构的扩张，满足相关性；二是1984年中国银行体系具有十分明显的计划经济色彩，其后商业性业务才开始逐渐剥离出来，因此当时银行分支机构的选址与当前企业的融资需求和数字化转型意愿关联性不大，满足外生性。

其次，本文选取清朝城墙面积与时间线性趋势组成的交互项作为工具变量（IV2）②具体而言，本文利用Skinner（1977）手动搜集的清朝城墙数据库统计1644—1911年所有州、府、县等对应的城门数量，最后加总至现代的地级市层面并与企业注册地进行匹配，得到各城市城门数量。。现有研究发现清朝城墙城门数量与现代城市规模（王峤等，2021）均具有较强相关性，而城市规模与金融发展之间也存在显著正向影响关系（李力行和申广军，2019）。一方面，城市人口规模的扩大往往伴随着当地经济活动主体对金融资源的需求也不断增加。清朝城墙数量一定程度上反映了近代城市规模以及人口变迁，而这会持续影响当地的金融发展水平，清朝城墙数量越多，城市规模也越大，当地信贷资源的流动也更加活跃，就意味着金融发展水平也更高，金融资源禀赋的积累能够更好地发挥现代银行业空间演化的集聚经济效应。另一方面，历史上清朝城墙数量与当代企业数字化转型之间的联系十分微弱。

根据表4第（1）和（3）列的估计结果可以发现，弱工具变量检验中K－PrkLM检验和C－DWald检验的结果均表明本文选取的两个工具变量满足相关性。此外，根据第（2）和（4）列的结果可知，bank＿5的估计系数在1%水平下显著为正，说明在缓解反向因果的内生性问题后，银行空间集聚仍有利于促进企业数字化转型，前文的基本结论仍然稳健。

表4 工具变量法的回归结果

（三）稳健性检验

1．更替核心变量的度量方法。（1）替换被解释变量。本文分别采用三种替代测量：①数字化转型词频总数与年报MD＆A语段长度的比值（并乘以100）（digit＿1）。②参考LoughranandMcDonald（2014）以剔除时间维度后计算的新权重，重新测度数字化转型指标（digit＿2）。③经行业动态调整的企业数字化转型指标（adj＿dig）。根据表5第（1）至（3）列列示的结果可知，本文核心结论是稳健可靠的。（2）替换解释变量。对企业周边银行空间集聚程度采用三种替代测量：①地级市银行分支机构数量与行政面积之比（density）。②考虑到金融供给在不同区域之间也会呈现出空间分布的非均衡性，参照陶锋等（2017）以金融机构存贷款余额与城市行政地理面积之比（fin＿1）与人均金融机构存贷款余额（fin＿2）构建金融集聚度指标。根据表5第（4）至（6）列列示的结果可知，本文核心结论是稳健可靠的。

表5 稳健性检验一：更替核心变量

2．更替估计方法。在前文的基准分析中，本文基于采用线性回归对主要结论进行验证，为了更加稳健地检验银行空间集聚演化与企业数字化转型之间的关系。考虑到被解释变量是企业数字化转型的词频数量，故采用泊松模型对核心结论进行验证。表6第（1）列的结果表明银行业空间集聚有助于促进企业数字化转型。

表6 稳健性检验二：更替模型、考虑策略性行为与金融中心

3．考虑企业策略性行为。（1）剔除创业板上市企业样本。（2）剔除样本期内被证监会或证交所处罚的企业样本。（3）剔除在样本期间数字化转型程度为0的样本。（4）为了缓解企业对数字化信息的夸大行为所导致的偏误，借鉴赵璨等（2020）构建如下模型：

在上式中，IV1和IV2分别为前文工具变量法回归中的两个工具变量，其他变量定义均与基准回归保持一致。根据上式得到残差项vi，t后，参照袁淳等（2021）剔除残差项前10%的样本重新进行检验。表6第（2）至（5）列分别列示了上述稳健性检验的估计结果，表明在考虑了部分影响因素与企业策略性信息披露行为后，银行业空间集聚演化对企业数字化转型的促进作用仍然显著，支持了本文基本结论是稳健的。

4．剔除省会城市与直辖市样本。在金融科技高速发展的背景下，“金融中心”建设进程在不断加快，使得金融资源供给的地理集聚效应更加突出①根据中国（深圳）综合开发研究院发布的第十三期“中国金融中心”指数显示，以省会城市与直辖市为主体的31个金融中心的2020年金融业增加值占全国达到60．2%。同样地，以本文中企业周边5公里半径范围内银行分支机构数据的均值为例，直辖市与省会城市的样本均值为4．4189，而其他城市均值则为3．2627，这进一步为金融中心的资源集聚效应更加突出提供了事实证据。。基于此，本文剔除省会城市与直辖市样本以排除“金融中心”异常样本而形成的驱动作用。表6第（6）列的估计结果说明金融中心样本并未影响本文核心结论的可靠性。

五、进一步分析

（一）影响机制检验

1．融资约束与数字信贷配置效率机制。一方面，由于数字化转型在技术研发与应用领域的基础性投入较高，企业面临的融资约束问题往往会挤出相应的数字化投资（唐松等，2022）。基于此，本文参照HadlockandPierce（2010）的研究方法，使用SA指数的绝对值来反映企业融资能力①SA指数的计算公式：｜SA＝－0．737×Size＋0．443×Size2－0．04×Age｜。其中，Size和Age分别表示企业资产规模与企业年龄。SA指数为负，且绝对值取值越大说明企业面临的融资约束程度越高。。根据表7第（1）列的结果，bank＿5的系数在1%水平下显著为负，表明企业周边银行空间集聚演化有助于缓解企业融资约束，从而使得企业将更多的资源投向数字化投资项目，有效支持企业数字化转型。另一方面，银行空间集聚有助于银行更加积极地挖掘与整合企业多方位的信息，从而优化信贷资源在部门间的配置效率，引导信贷资源流向并惠及更加优质的中小企业。基于此，本文借鉴宋敏等（2021）的研究，构建如下模型探讨银行空间集聚演化对数字信贷配置效率的影响：

表7 机制分析：融资约束、数字信贷配置与数字化创新

其中，delti，t是指企业i在t年银行贷款的净变化额，dig包括企业当年的数字化转型程度digi，t与未来数字化转型程度digi，t＋1，其他变量均与上文基准回归定义保持一致。根据表7第（2）和（3）列的估计结果可以发现，bank＿5×dig和bank＿5×digt＋1的估计系数均在5%水平下显著为正，说明银行空间集聚演化增加了企业当期和未来新增贷款对数字化转型水平的敏感程度，即银行空间集聚演化能够促使企业在未来获取更多数字信贷资源。根据信号理论，银行空间集聚所引发的银行竞争有助于提高银行在向外贷款时的信息甄别能力，识别未来数字化转型能力较好的潜在（digt＋1较高）优质客户，企业释放的数字化转型信号会反馈给信贷部门，从而显著优化银企间的数字信贷资源配置效率，进而“赋能”企业数字化转型水平的提升。

2．数字化“投入—产出”机制。企业在研发创新领域下增加研发投入与数字化资产的投资，有助于企业在原有资源边界下提高创新活动运作效率，实现更高的数字化转型绩效（吴非等，2021）。本文参考祁怀锦等（2020）的研究方法，通过爬取上市企业年报中有关数字化投资的固定资产投资和无形资产，并以其在总投资中所占比重作为企业数字化投资水平的衡量指标（digit＿invest）。根据表7第（4）列列示的结果，bank＿5的估计系数在1%显著性水平上保持正值，说明银行业空间集聚演化显著增加了企业在数字化资产上的投资。此外，为进一步分析银行空间集聚下企业数字化转型能否转换为切实的技术创新绩效，本文参考Yang（2022）的研究思路，根据部分官方文件提取出关键词①包括《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》和《浙江省数字经济核心产业统计分类目录》等。，然后与IPC分类号进行识别，最后与上市公司申请专利的IPC分类号进行匹配，得到企业当年的数字创新总产出（digit＿innov；加1取对数处理）。根据表7第（5）列的估计结果，可以看出银行业空间集聚能够显著促进企业数字化创新产出水平的提升，为自身全流程数字化转型提供坚实的技术支撑。

（二）异质性分析

1．企业异质性检验。（1）企业生命周期。生命周期理论的观点认为，处于成长阶段的企业内源资金相对匮乏，企业投资扩张需求与金融资源配给更容易出现错配的现象，短期内难以支撑其进行研发创新项目。相反，处于成熟或衰退阶段的企业，盈利能力逐渐增强，外源性资金约束能够得到一定程度的缓解。基于此，本文借鉴Dickinson（2011）的研究方法，将企业划分为成长期、成熟期与衰退期三个生命周期阶段，以期进一步探讨银行业空间集聚对不同生命周期企业的异质性影响。根据表8第（1）至（3）列的结果，可以发现银行业空间集聚对数字化转型激励效应主要表现在成长期和成熟期企业中。其中的原因可能是，成长期企业由于存在融资性配给不足、资金投资分配追求“功利性”、数字化技术研发方向模糊等特点（唐松等，2022），而银行空间集聚有助于银行甄别成长期企业富有潜力的数字化转型项目的相关信息，从而更加有效填补其在发展资金上的缺口，因此对该类型企业的促进作用也更大。相反，成长期企业内源性融资约束得到缓解，但是市场竞争较为激烈，银行集聚所改善的金融资源供给状况对其数字化转型所产生的的正向边际效益可能会逐步降低。衰退期企业由于组织结构僵化以及竞争力下降，通常不符合银行信贷资源的配置导向，导致银行集聚对其转型作用效果不佳。

表8 企业异质性分析：企业生命周期、产权属性与融资结构

（2）企业产权性质。在中国信贷市场中，国有企业的融资门槛和各类交易成本都会降低，企业无论是进行数字化转型还是获取相应发展资源的难度也会下降。由于“所有制歧视”，民营企业在寻求金融支持的过程中可能会显得“举步维艰”（罗来军等，2016）。因此，本文进一步探讨银行业空间集聚对不同产权性质企业数字化转型的异质性影响。根据表8的第（4）和（5）列列示的估计结果显示，与国有企业相比，银行业空间集聚演化对民营企业数字化转型的促进作用效果更为明显。这可能是因为企业周边银行分支机构数量增加所引发的行业竞争有助于银行主动迎合金融科技的转型，发挥长尾效应，触达更多潜在的优质客户，为银企的信贷配置提供更为直接的指导决策信息，化解民营企业面临的信贷难题，从而提高企业进行研发创新活动的意愿，驱动数字化转型水平的提高。

（3）企业融资结构。从资金来源来看，企业数字化转型的资金来源主要政府补贴、股权融资、以银行为代表的债权融资和内源性融资。上市公司多样化的融资结构可能会对本文的基本结论产生影响，因此，以企业股本和资本公积在总资产中所占的比重来衡量企业股权融资情况，并基于其中位数将样本划分为高股权融资企业和低股权融资企业。根据表8的第（6）和（7）列的估计结果，银行业空间集聚对股权融资较低企业数字化转型的促进作用效果更为明显，表明银行集聚提高了企业的债权融资可得性，能够与企业股权融资不足形成互补效应，为企业数字化转型提供稳定的资金来源。

2．行业异质性检验。（1）行业技术密集度。企业数字化转型对提升自身核心竞争力具有重要作用，在行业间呈现出明显的“同群效应”以及竞争压力（唐松等，2022）。因此，本文将全样本划分为技术密集型行业与非技术密集型行业并重新进行回归检验。根据表9第（4）和（5）列的结果，银行业空间集聚对企业数字化转型激励效应主要表现在技术密集型行业中。可能是因为在技术要求较高的行业中，信息不对称与信贷资源配置扭曲的问题较为突出，而这类行业对金融资源的需求往往更高，企业周边银行机构的扩张能够较好地满足技术密集型行业企业在研发创新与生产活动中的融资需求，从而驱动数字化转型的发展。

表9 行业与地区异质性

（2）产业链位置。处于产业链上下游的不同位置也会对企业数字化转型战略产生重要影响。基于此，本文参考余典范等（2022）的研究，测度各企业在产业链的位置，考察产业链位置对银行集聚促进企业数字化转型的差异化影响。根据表9第（3）和（4）列的结果，银行业空间集聚显著促进了下游企业的数字化转型，但对上游企业数字化转型的影响并不显著。可能的原因在于，一方面，靠近产业链上游的企业主要是垄断性行业，信贷资源可获得性提高对企业市场竞争力的提升效果有限，难以刺激其数字化转型的意愿；另一方面，产业链下游企业大多靠近终端消费者，市场驱动的数字化竞争也更为充分，银行业集聚的资源介入效应可能更加容易显现。

3．地区知识产权保护重视强度。企业在数字化转型过程中，较强公共属性和可复制性使得企业面临着知识产权流失的困境，因此需要其通过专利申请的形式来保障自身数字创新专利的合法权益（吴非等，2021）。因此，知识产权保护是在推动企业数字化转型过程中需要重点考虑的。鉴于此，本文借鉴Shen（2010）的研究思路①采用各地区专利侵权纠纷结案数与专利侵权纠纷立案数的比值来衡量地区知识产权保护水平，并以其中位数作为样本划分依据。，将样本数据划分为知识产权保护重视度较低地区与知识产权保护重视度较高地区，以进一步考察知识产权保护在银行空间集聚演化与企业数字化转型绩效之间的影响。根据表9第（5）和第（6）列的回归结果，在重视知识产权保护制度的地区，银行空间集聚演化促进企业数字化转型的积极效应更为显著。原因可能是对知识产权保护重视度的高低在很大程度上会影响当地垄断者的直接收益，其对银行金融科技发展以及企业数字化转型红利的释放等方面具有保障作用，因此更能体现银行空间集聚演化对企业数字化转型的赋能效应。

（三）拓展性分析

1．银行“进入—退出”行为。随着金融供给地理结构改革的持续深化，银行部门将不断提高其服务质量，优化网点分支机构的空间地理布局，这就会对银行内与银行间的资源配置造成影响，从而促进银行业的空间合理集聚。从银行内视角来看，部分资源闲置的银行退出所释放的资源会被地区银行业重新优化配置，并部分用于提高银行的数字化水平。银行业通过退出部分效率较低的网点以及提升数字化服务，在合理区域进驻高效率的银行网点，从而出现银行业内的网点进入退出转换，进而实现整体的金融服务质量升级，为企业数字化转型提供更加高效的金融资源。那么，企业周边银行网点的“进入—退出”行为所引致的金融服务提升，是否能促进企业数字化转型？为了探究这个问题，本文借鉴Bernardet al．（2010）的研究方法，根据企业周边新增银行与退出银行来计算银行“进入—退出”行为率：

其中，bank＿entryi，t表示企业i周边5公里在t年相对于t－1年新增的银行数量，bank＿existi，t表示企业i周边5公里在t年相对于t＋1年退出的银行数量，bank＿totali，t是指企业i周边5公里在t年的银行种类总数。首先，将企业数字化转型对银行“进入—退出”比率回归，根据表10第（1）列的估计结果，可以发现bank＿tran的系数显著为正，表明银行“进入—退出”有利于为提高银行部门的服务质量与优化金融资源配置，促进企业数字化转型。接下来，本文重新考虑企业产权性质以探讨银行“进入—退出”行为对两者数字化转型的具体效应。根据第（2）和第（3）列的回归结果，bank＿entry的系数均显著为正，说明银行进入所引致的金融资源集聚，有利于提高银行间的市场竞争，降低银企信息不对称，为企业数字化转型带来多元化信贷资源。bank＿exist的系数对民营企业数字化显著为负，但对国有企业不显著，原因可能是国有企业往往与周边银行的信贷关系更为密切，部分银行的退出对国有企业的融资来源冲击较小；相反原先建立较为稳定的银企关系由于银行退出而断裂，可能会对民营企业数字化转型产生挤出效应。

表10 拓展性分析：银行进入退出与信贷偏好

2．银行所有权与信贷配置偏好。金融结构理论指出，与国有大型银行相比，区域性股份银行的特点在于较低的“关系融资”成本，有助于其及时了解企业的经营状况和“意会知识”，从而提高了企业的信贷资源可得性。对于企业数字化转型而言，到底什么类型的银行信贷资源集聚能够发挥积极效应，并且其信贷配置偏好又是什么？本文进一步将企业周边银行分支机构数量划分为国有银行、股份制银行和地方性银行，并分别探讨其对企业数字化转型方向的信贷配置偏好。研究发现，股份制银行集聚对企业数字化转型的促进作用更为显著，国有银行的作用不显著，而地方性银行集聚反而不利于企业数字化转型。此外，股份制银行集聚对企业底层技术搭建以及数字技术应用均呈显著的正向影响，而地方性银行则更加关注数字技术应用。其原因可能在于，股份制银行的“关系融资”能够更加有效降低由于隐性信息较多而增加的交易成本，国有银行则积极顺应国家政策导向，在融资时也更加重视搭建底层技术平台的投资项目，而地方性银行可能更加注重短期的利润回报，信贷配置也更倾向于数字技术的应用项目。

六、研究结论与政策启示

（一）研究结论

本文从集聚经济与金融地理结构视角出发，基于2007—2020年沪深两市A股上市公司的样本数据，利用Python软件测度企业周边银行分支机构数量指标与企业数字化转型指标，实证探讨银行空间集聚演化与企业数字化转型的关系。研究结果表明，企业周边银行分支机构的集聚能够显著促进企业数字化转型，银行集聚提高了银企间的数字信贷配置效率与企业融资能力，增加数字化投资和数字创新产出，进而“赋能”企业数字化转型。异质性分析发现，成长型和成熟型企业、低股权融资企业、民营企业、技术密集型行业和产业链上游企业的数字化转型更加受益于银行空间集聚演化，而区域知识产权保护的强化则为该过程的实现提供了制度保障。此外，银行“进入—退出”活动促进了资源的有效配置，有助于推动企业数字化转型，并且这一效应在国有银行和股份制银行中更为明显。

（二）政策启示

第一，在数字经济发展背景下，积极推动银行业市场化改革，建立健全多层次、覆盖面广的现代化银行体系，畅通金融要素流通障碍，提高企业信贷资源可得性，协同推进企业数字化转型。然而，在提高银行机构空间分布的覆盖率与渗透率的同时，政府也需要有针对性、前瞻性地出台并完善金融市场监管政策，合理规划银行业扩张的空间布局以规避网点无序扩张和扎堆设立现象的发生，努力化解银行业恶性竞争诱发“赢者诅咒”的潜在风险和负面效应，充分释放高质量的金融供给对企业数字化转型的正外部性优势。第二，要积极推动银行业提高服务实体经济的效率，引导商业银行结合自身特征、金融科技、信贷服务综合化等方面的优势，在信贷需求端市场形成良性竞争，强化对企业的融资服务意识，更好地支撑实体经济数字化转型。第三，在风险可控的前提下加快完善中小银行的合理市场布局，发挥中小银行的能动性，为实体企业融资“排忧解难”，同时企业也应当适应数字化治理新模式，积极开展数字创新活动。第四，政府应该根据不同企业的禀赋基础、不同产业技术特点以及银企关系等，制定个性化、差异化和动态化的金融扩张扶持战略政策，以更好地扩大金融开放的惠及范围。同时，要充分发挥知识产权保护和产业链协同对银行空间集聚演化的互补效应，为企业数字化转型提供多方保障。