数字金融发展对企业过度负债的影响——基于金融错配的机制分析.pdf
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1、 年 月第 卷第 期太原理工大学学报(社会科学版)()数字金融发展对企业过度负债的影响 基于金融错配的机制分析吴成颂,杨帆(安徽大学 商学院,安徽 合肥 )摘要:企业过度负债制约着企业活力的发挥与我国经济的高质量发展,而数字金融为缓解该问题提供了一个崭新的视角。基于 年中国 股上市公司数据,与北京大学数字普惠金融指数进行匹配,探究数字金融发展对企业过度负债的影响作用及内在机制。研究发现,数字金融发展显著抑制企业过度负债,且该效应是通过缓解金融资源的错配程度来实现的;在东部地区和国有企业中,数字金融对企业过度负债的抑制作用更加明显;此外,适当加大金融监管力度能够有效强化数字金融发展对企业过度负债
2、的抑制作用。关键词:数字金融;金融错配;过度负债;金融监管中图分类号:;文献标识码:文章编号:()引文格式:吴成颂,杨帆 数字金融发展对企业过度负债的影响:基于金融错配的机制分析 太原理工大学学报(社会科学版),():一、引言我国长期以来存在实体企业负债规模过大、债务水平过高的问题,制约了企业的健康成长,也阻碍了我国经济的高质量发展。为防范化解不合理的债务水平给企业和国家带来的风险隐患,年 月中央财经委员会第一次会议提出了“结构性去杠杆”的基本思路,要求分部门、分行业,采取差异化、有针对性的去杠杆策略。这意味着去杠杆并非“一刀切”地要求所有企业杠杆率的下降,而是关注企业实际资产负债率与目标资产
3、负债率的偏离程度 ,即追求企业过度负债率的降低,使债务水平达到合理状态。我国传统银行信贷存在的预算软约束、短债长投等问题制约着资金使用效率的提高 ,使金融资源配置呈现低效率、非均衡的特点,造成金融资源配置结构与效率错位的金融错配现象,加剧了企业债务水平的不合理。近年来,综合大数据算法和金融科技运用的数字金融正稳步发展。数字金融将传统金融与互联网高效结合,实现融资、支付、投资等多种金融服务模式的创新,加强了金融产品的分配效率,提高了金融服务的触达能力 。有关数字金融对微观企业影响作用的研究内容正逐步丰富,现有研究证实数字金融发展能促进企业创新 、缓解融资约束问题 、抑制金融化程度 、提升企业风险
4、承担水平 和全要素生产率 等。此外,也有少数学者关注到数字金融发展降低企业杠杆率的积极作用 ,但如前文所述,仅关注企业实际资产负债率这一静态指标具有一定局限性,而目前尚无学者以动态视角探究数字金融发展对企业过度负债的影响及内在机制。基于此,本文以 年中国 股上市公司数据为样本,探索数字金融发展对企业过度负债的影响及作用机制。与现有研究相比,本文的研究弥补了停留于关注数字金融对企业杠杆率这一静态视角的局限性,建立了“数字金融发展 缓解金收稿日期:基金项目:国家社会科学基金一般项目“利率市场化背景下银行业系统性风险诱发及传染机制研究”();研究生高校科学研究项目“碳中和背景下企业经营风险的防控对策
5、研究”()作者简介:吴成颂(),男,安徽怀宁人,博士,安徽大学商学院常务副院长、教授、博士生导师,主要从事金融、企业财务等研究;杨帆(),女,安徽蚌埠人,安徽大学硕士生,主要从事金融、企业财务等研究。融错配 抑制企业过度负债”的逻辑链条,并考虑了不同地区、企业及金融监管强度下影响作用的差异性,对推动数字金融发展、抑制企业过度负债具有一定的理论价值与实践意义。二、文献回顾与研究假设(一)数字金融发展与企业过度负债传统金融中,以银行为主导的间接融资体系广泛存在信息不对称、资源配置扭曲等问题,在一定程度上加剧了企业资本结构错位、负债水平居高不下的现象 。而数字金融的深入发展完善了金融体系中存在的弊端
6、,不仅能够修正因信息不对称而导致的成本和风险过高问题 ,而且提高了资金利用效率,加强了金融产品的有效分配 。具体来看,数字金融发展可以通过以下两个方面对企业过度负债产生抑制作用。其一,数字金融发展能够改善银企间的信息不对称。传统信贷模式下,以银行为主的金融机构通常以企业报表信息、抵押担保等“硬性”指标作为衡量其贷款资质的标准,表现出严重的“规模歧视”和“所有制歧视”,降低了金融资源的配置效率。而数字金融能够利用大数据算法挖掘和甄别借款企业留存于互联网上的交易信息、信用记录等,高效利用用户“软信息”,推动风险控制模式由传统的担保驱动转为信用驱动 ,为信贷资源的高效配置提供合理依据。一方面将劣质企
7、业淘汰在外,倒逼企业优化自身资本结构,减少过度负债;另一方面为“硬信息”不佳而经营效率良好的企业提供更多融资机会、脱离财务困境,而对债务资金的高效利用能有效增加企业内部盈余积累,降低对外源资金的依赖,进而降低企业过度负债的需求。其二,数字金融发展能够提高资金周转与利用效率。企业资金来源大多依赖于以银行为主的间接融资渠道,而传统金融体系中,银行融资的申请流程繁琐、融资门槛与成本较高,企业难以及时获得资金以提升其经营效率或摆脱经营困境。而具有低成本、广覆盖、高效率特点的数字金融重塑了银行业的经营形态,加大了银行的竞争程度 ,推动其不断进行技术和产品创新,向企业提供更广泛的融资渠道和更多样的融资方式
8、,提升资金周转与利用效率,从而强化企业经营实力 ,推动资金回报率上升,降低企业基于防御等动机的过度负债需求,促进企业主动优化其债务结构。基于上述分析,提出假设 :数字金融发展能够抑制企业过度负债。(二)金融错配的中介作用根据资源配置效率理论,实现资源配置帕累托最优的必要条件是使资源流向效率最佳的部门或企业 。然而我国传统金融体系是由银行等中介机构所主导,企业融资渠道受限,且普遍存在的银企间信息不对称、预算软约束、政府干预等问题使得国有、大规模等“硬性”指标较好而经营效率欠佳的企业更容易获得贷款,加剧了金融资源的错配程度 ,即出现金融资源配置结构与效率错位的非效率现象。现有研究指出金融错配所表现
9、出的不合理的资源流向是造成我国企业部门结构性高杠杆的主要原因 。具体地说,金融错配现象的存在一方面表现为大量的金融资源流向资产周转率和增值率较低的企业,而资金的低效使用在整体上阻碍了微观经济主体获得应有的投入产出,导致这类企业债务积压及杠杆率水平攀升 ,并最终使得企业杠杆风险主要体现在结构性层面 ;另一方面表现为硬性指标不佳但具有成长潜力的企业难以快速获得足够的金融支持,融资难、融资贵等问题抑制了这部分企业全要素生产率的提升 ,在一定程度上加剧了债务偿还风险和资本结构的扭曲,表现为债务水平的不合理。而数字金融能有效改善信息不对称,提高金融资源的配置能力和使用效率,缓解金融错配问题 。一方面,数
10、字金融的发展为银行等金融机构主动挖掘更多有价值的信息提供了条件。以大数据算法和金融科技为支撑的数字金融能够有效提高金融作为中介的信息搜集及整合能力 ,使之高效获取企业多方面、深层次的“软信息”,为信贷资源的合理配置提供更为科学的依据 ,进而削弱金融资源向具有规模和所有制优势企业的过分倾斜 ,增加对高效率企业的金融支持,降低信贷结构的扭曲和金融资源的错配。另一方面,数字金融的迅速发展提高了传统金融中介的竞争程度,倒逼金融机构挖掘更多有价值的潜在信息。将互联网与金融服务高效结合的数字金融提高了信息的透明度与可获取性,削弱了银行等中介机构间的信息垄断 ,竞争的加剧促使其不断提升资金配置效率和风险管理
11、能力,纠正“金融歧视”问题,最终缓解金融错配现象。基于上述分析,提出假设 :数字金融发展通过缓解金融错配进而抑制企业过度负债。太原理工大学学报(社会科学版)第 卷三、研究设计(一)样本选择与数据来源数字金融发展指标以北京大学数字金融研究中心发布的省级数字普惠金融指数为代理变量 ,并与 股上市公司数据按“年度省份”匹配,形成 年面板数据集。对数据进行如下处理:()剔除 类股;()剔除数据缺失的样本;()剔除资产负债率大于 的样本;()剔除金融、房地产类企业样本,以排除该类企业因商业模式与财务数据的特殊性所造成的干扰。此外,对所有连续变量在上下 水平进行了缩尾处理,最终得到 个企业年度观测值。地区
12、层面的数据,除数字金融指数外,均来源于 数据库,企业层面的数据中,金融错配数据来源于 数据库,其余均来源于 数据库。(二)模型设计与变量说明为检验假设 ,本文构建基准计量模型如下。,()其中,、分别表示企业和年份;被解释变量 为企业过度负债;解释变量 为地区数字金融发展情况。此外,本文采用双向固定效应模型进行估计,并以企业层面的聚类稳健标准误对 值进行调整。在假设 得到验证的基础上,以温忠麟和叶宝娟 提出的中介效应模型和 检验法进行中介效应检验,即验证数字金融发展是否能够通过缓解金融错配来抑制企业过度负债,具体模型设定如下。,(),()表 为主要变量的定义及说明。表 主要变量的定义及说明变量类
13、型名称符号说明被解释变量过度负债 企业实际负债率减去由模型()回归得到的目标负债率解释变量数字金融发展总指数 数字普惠金融总指数 覆盖广度 覆盖广度指数 使用深度 使用深度指数 数字化程度 数字化程度指数 中介变量金融错配(企业资金使用成本 行业平均资金使用成本)行业平均资金使用成本控制变量盈利能力 营业利润 总资产企业规模 (总资产)产权性质 国有企业为 ,否则为 企业成长性 总资产增长率固定资产占比 固定资产 总资产第一大股东持股 第一大股东持股比例所得税率 所得税 利润总额账面市值比 总资产 总市值管理费用率 管理费用 总资产管理层持股 管理层持股比例非债务税盾 折旧费用 总资产盈利波动
14、性 的三年波动率现金流波动性 现金流 总资产的三年波动率行业负债率 行业负债率的中位数年度 年度效应行业 行业效应 被解释变量:过度负债()。参考陆正飞等及 的研究设计 ,使用模型()对样本分年度进行 回归,预测企业的目标负债率。,()其中,为影响企业目标负债率的系列控制变量,包括盈利能力()、企业规模()、产权性质()、总资产增长率()、固定资产占比()、第一大股东持股()和行业负债率的中位数()。企业实际负债率减去由模型()预测的目标负债率即为过度负债率(),该指标越大,表示企业过度负债程度越高。解释变量:数字金融发展()。参考多数第 期吴成颂等:数字金融发展对企业过度负债的影响学者的研究
15、设计 ,以北京大学数字金融研究中心发布的“数字普惠金融指数”为数字金融发展的代理变量,并采用覆盖广度()、使用深度()及数字支持服务程度()三个子指标来进一步探讨数字化程度对企业过度负债的影响。此外,为保证数据的回归效果,将有关数字金融发展的指标进行缩小 倍处理。中介变量:金融错配()。参考邵挺的研究 ,以企业资金使用成本偏离行业平均资金使用成本的程度为金融错配的代理变量。其中,企业资金使用成本以财务费用中的利息支出与扣除了应付账款后的总负债的比值来衡量。控制变量。参考陆正飞等的研究设计 ,控制如下可能对企业过度负债产生影响的变量:盈利能力()、企业规模()、产权性质()、企业成长性()、固定
16、资产占比()、第一大股东持股()、所得税率()、账面市值比()、管理费用率()、管理层持股()、非债务税盾()、盈利波动性()、现金流波动性()、行业负债率()及年度()和行业()虚拟变量。四、实证结果与分析(一)描述性统计表 汇报了主要变量的描述性统计结果。表 描述性统计变量样本数均值标准差最小值最大值 由表 可知,企业过度负债()的均值为 ,最小值为 ,最大值为 ,表明企业间总体债务水平不算太高,但不同企业间过度负债水平相差较大。数字金融发展总指数()均值为 ,最小值为 ,最大值为 ;覆盖广度指数()、使用深度指数()和数字化程度指数()的极差分别为 ,和 ,表明不同省份之间的数字金融发展
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