融資方式對企業數字化轉型類型的影響

張建偉

【摘要】融資方式是影響企業數字化轉型的重要因素。 以2007 ～ 2020年上市企業數據為樣本， 實證檢驗不同融資方式對不同類型數字化轉型產生的影響， 以及這種影響在不同類型企業之間的差異。 實證發現： 總體上來看內源融資與股權融資對企業數字化轉型產生了促進作用， 而且內源融資的促進作用更顯著。 區分企業數字化轉型類型后發現： 內源融資對企業“應用型”數字化轉型的促進作用要大于股權融資； 股權融資對企業“技術型”數字化轉型產生了顯著促進作用， 而內源融資對其影響不顯著。 此外， 不同融資方式對不同類型數字化轉型產生的影響隨著企業融資約束、企業規模、生命周期和企業所處地區的不同而呈現出顯著的差異。 基于該研究結論， 本文提出了暢通內源融資渠道、發展股權融資市場提高企業股權融資占比、完善風險分擔機制， 從而推動企業數字化轉型的政策建議。

【關鍵詞】融資方式；數字化轉型；異質性；融資約束

【中圖分類號】F272 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2022）22-0048-8

《中國數字經濟發展白皮書（2021）》報告顯示， 截止到2020年年底， 中國數字經濟規模已經達到39.2萬億元， 數字經濟已經成為支撐我國經濟可持續、高質量發展的重要力量。 然而， 數字化轉型企業面臨著資金投入大、周期長和外部性導致的收益不確定性問題， 這就需要金融機構為數字化轉型企業提供與其數字化轉型技術開發相匹配的金融資金。 然而， 當前我國金融市場發展還不成熟， 數字化轉型企業難以順利獲得資金， 從而導致企業不敢進行數字化轉型[1] 。 據統計， 2020年年末社會融資規模存量達到284.83萬億元。 對實體經濟發放的貸款余額為171.6萬億元， 占比60%； 企業債券余額為27.62萬億元， 占比9.7%； 非金融企業境內股票余額為8.25萬億元， 占比3%。 可見， 不同融資方式的供給差別比較大。 那么， 在這些融資方式中， 哪一種融資方式最有利于企業數字化轉型呢？ 從微觀企業視角考察融資方式對企業數字化轉型的影響， 不僅能夠引導數字化轉型企業選擇最合適的融資方式， 而且能夠為國家完善金融市場體系建設提供有益的經驗證據支持。

一、文獻綜述

目前與本文研究相關的文獻主要集中在兩個方面： 一是關于企業數字化轉型的影響因素分析； 二是關于融資方式的選擇。

（一）數字化轉型影響因素相關研究

由于數字化轉型能夠給企業帶來生產效率的提升和盈利能力的增強[2] ， 因而大量學者就推動數字化轉型的相關因素展開了豐富的討論。 學者們已經從企業所面臨的消費者需求、同行之間的競爭和企業本身的創新優勢角度探討了推動企業數字化轉型的因素。 陳慶江等[3] 發現企業可能會通過主動模仿和學習加速自身的數字化轉型， 即數字化轉型存在同群效應。 王冠男等[4] 發現企業技術創新能力越強， 越容易推動企業數字化轉型。

然而， 企業數字化轉型過程中往往也存在著制約因素。 由于受到低盈利能力和高融資約束的制約， 部分企業的數字化轉型仍主要停留在低端的數字化設備改造和技術應用配套階段。 因而， 部分學者提出， 通過發展金融市場緩解數字化轉型企業面臨的融資約束。 唐松等[5] 認為， 發展金融科技能夠通過緩解融資約束與降低融資成本、加大研發投入與提高創新產出兩個機制助推企業數字化轉型。 王宏鳴等[6] 認為， 數字金融能夠通過緩解融資約束、優化營商環境、提高風險承擔水平、增加研發支出四個渠道促進企業數字化轉型。

（二）融資方式選擇相關研究

由于技術創新具有周期長、資金投入大和風險高的特點， 因而需要選擇一種最合適的融資方式。 學術界對于選擇何種融資方式更有利于促進企業技術創新的研究結論不一。

對于內源融資， 部分學者發現其具有獲取便利、融資成本低和資金使用限制少的優勢， 因而能夠促進企業創新。 雷輝和李智欣[7] 認為， 內源融資因為其低成本優勢， 更容易成為企業優先選擇的融資方式。 Brown等[8] 研究發現， 美國科技型企業開展創新活動的資金主要源自內源融資， 并且證實了內源融資能夠有效提高企業創新水平。

對于股權融資水平， 學者們普遍認為， 股權融資的低成本和低風險優勢使得選擇該種融資方式的企業更容易實現技術創新。 鐘騰和汪昌云[9] 認為， 股票市場的發展能夠讓更多高科技企業通過股權融資獲取資金， 緩解企業融資約束， 從而促進企業創新。

對于債務融資， 學者們認為， 在債務融資過程中， 債權人只能獲得穩定的現金流， 而創新收益具有較高的不確定性， 因而風險與收益的不匹配容易使得債務融資抑制企業創新。 孫早和肖利平[10] 認為， 債權人在對企業債務融資資金用途進行監督的過程中， 容易出現信息泄露問題， 從而抑制企業創新。 葉松勤等[11] 發現， 當企業信息透明度較低時， 債權人無法及時識別企業違反債務契約的行為， 從而企業利用債務融資的效率相對較低。

綜觀現有文獻， 可以發現目前還未有學者從實證角度探討融資方式對企業數字化轉型產生的影響。 有鑒于此， 本文基于2007 ～ 2020年上市企業微觀數據， 實證分析不同的融資方式對企業不同類型數字化轉型的影響。 本文的研究貢獻主要體現在以下幾個方面： 第一， 從融資方式的角度探討了企業數字化轉型的動力， 豐富了企業數字化轉型的相關研究文獻。 第二， 將數字化轉型區分為“應用型”數字化轉型與“技術型”數字化轉型， 發現內源融資對企業“應用型”數字化轉型的促進作用要大于股權融資， 股權融資對企業“技術型”數字化轉型產生了顯著促進作用， 而內源融資對其影響不顯著。 第三， 基于異質性的視角分析了不同融資方式對不同類型企業數字化轉型產生的差異化影響。 本文主要從企業融資約束、企業規模、生命周期和企業所處地區差異角度出發， 探討異質性影響。 本文的研究有助于深入理解融資方式與企業數字化轉型的關系， 也為決策者制定宏觀金融結構優化政策提供了來自微觀企業層面的證據。

二、理論分析與假說提出

企業獲取資金的渠道可以分為內源融資和外部融資兩種。 內源融資以企業自身留存收益為主要資金來源。 但是， 數字化轉型企業需要大量的資金， 僅僅借助內源資金無法滿足企業數字化技術開發和數字化技術應用的需要， 因而需要借助外部渠道獲取資金。 外部融資又可以分為債務融資和股權融資。 不同融資渠道資金的獲取成本和資金使用限制存在較大的差別， 進而對企業數字化轉型的影響也存在差異。 本文理論分析部分將結合數字化轉型的特點， 分別從內源融資、股權融資和債務融資三個角度探討融資方式對企業數字化轉型的影響。

數字化轉型具有風險大、周期長的特點。 在金融市場發展尚不健全， 無法通過金融安排來有效分散風險的情況下， 部分企業無法通過股權融資和債務融資獲取數字化轉型所需要的資金， 此時企業主要通過內源融資方式來獲取資金。 數字化轉型企業為了避免自身數字化技術開發與應用信息的泄露， 在融資過程中會盡量隱藏數字化技術開發與應用的相關信息， 這使得外部資金供給者無法有效甄別數字化轉型企業的風險， 從而減少對該類企業的資金供給。 即使部分企業能夠通過披露自身數字化轉型的相關信息來獲取外部資金， 由于投資者的風險厭惡， 外部資金供給者對數字化轉型企業所索取的風險溢價相對較高， 從而外源融資的成本要高于內源融資。 企業內源融資則無需資產抵押和對外信息披露， 不僅資金獲取便利， 而且數字化技術信息泄露的風險小。 此外， 內源融資的資金使用限制較少， 企業能夠根據自身實際狀況和市場變化， 合理安排資金用途， 從而更順利地實現企業數字化轉型。

基于上述討論， 本文提出如下假設：

H1： 內源融資對企業數字化轉型有顯著的促進作用， 而且這一促進作用比外源融資更大。

企業數字化轉型需要大量資金， 而內源融資的規模相對有限。 此外， 數字化轉型的周期長， 企業在數字化轉型過程中盈利很不穩定， 容易受到市場需求和新數字化技術的外部沖擊， 特別是在整體經濟蕭條的情況下， 企業的利潤空間大幅縮小， 僅僅依靠留存收益等內源融資極易導致企業數字化技術開發與應用資金的斷裂， 從而中斷數字化轉型。

企業通過股權融資方式獲取資金時， 股權投資者雖然會分享企業數字化轉型成功所帶來的紅利， 但是股權融資并不要求企業在某一個確定的日期支付固定的利息， 降低了數字化轉型企業陷入財務困境的概率。 在寬松的財務環境下， 企業在數字化技術創新和應用資金的投入方面能夠保持持續性和穩定性， 有利于數字化轉型的成功。

數字化轉型過程中產生的數字化技術通常是無形的， 而且主要以人力資本的形式存在于企業內部， 無法以固定資產的形式抵押出去， 限制了債務資金的獲取。 數字化轉型為企業未來創造的現金流極其不穩定， 降低了企業的債務償還能力。 此時， 企業如果以較高的成本借入資金， 會導致企業杠桿率的提升， 對企業市場價值會產生影響， 從而限制企業股權融資獲取能力。 而且， 由于數字化轉型存在較高風險， 債權人為了降低自身風險會對借貸資金施加較多的限制條件， 諸如資金額度和具體用途的限制， 從而確保能夠獲取穩定的收益， 這就導致債務融資難以滿足數字化轉型的資金需求。

基于上述討論， 本文提出如下假設：

H2： 總體上來看， 股權融資對企業數字化轉型產生了促進作用， 而債務融資對企業數字化轉型的影響不顯著。

數字化轉型按照技術含量的不同又可以分為“應用型”數字化轉型和“技術型”數字化轉型。 其中： “技術型”數字化轉型側重于底層數字化技術的開發； 而“應用型”數字化轉型則側重于將現有的數字化技術應用到企業的實際生產與經營管理過程中。 “技術型”數字化轉型雖然期望回報較大， 但由于涉及大量新技術的開發， 與“應用型”數字化轉型相比具有更高的不確定性， 蘊含的風險更大。

相比“應用型”數字化轉型， “技術型”數字化轉型需要大量、長期且穩定的資金投入。 “技術型”數字化轉型為企業帶來市場收益所需要的時間更長， 使企業面臨更高的經營風險， 企業難以確保擁有足夠規模的穩定留存收益現金流以支持“技術型”數字化轉型。 “應用型”數字化轉型的實現難度相對較小， 資金需求規模相對較小， 能夠在較短時間內就為企業創造收益。 因而， 留存收益的內部融資方式對企業“應用型”數字化轉型的支持作用更大， 而對高風險的“技術型”數字化轉型的促進作用不大。

股權融資中， 資金所有者雖然希望短期內就能獲得收益， 但其更加追求數字化轉型能夠為企業帶來長期價值的增值， 從而能夠相應獲得豐厚的回報。 因此， 出于分散風險的目的， 股權投資者會將部分資金投入短期內就能夠帶來收益的“應用型”數字化轉型， 而另外一部分資金則投資于那些高風險、高收益的“技術型”數字化轉型項目。 隨著新技術的快速應用， 基于互聯網平臺的新型股權融資模式的出現， 能夠通過緩解信息不對稱而降低投資者的風險， 從而推動更多的投資資金流向“技術型”數字化轉型。

基于上述討論， 本文提出如下假設：

H3： 內源融資對企業“應用型”數字化轉型的促進作用要大于股權融資； 股權融資對企業“技術型”數字化轉型產生了顯著的促進作用， 而內源融資對其影響并不顯著。

三、實證模型構建及描述性統計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2007 ～ 2020年我國滬深A股上市公司為樣本， 研究不同融資方式對企業不同類型數字化轉型產生的影響。 為剔除異常值對回歸結果造成的影響， 遵循已有學者的處理方式， 本文首先刪除ST、金融類和資產總規模小于0的上市公司數據， 其次對連續變量進行上下1%的winsorize處理。 本文所使用上市公司的財務數據均來源于CSMAR數據庫。

（二）變量選取

1. 融資方式。 融資方式分為內源融資與外部融資， 其中外部融資又進一步分為股權融資與債務融資。 內源融資主要來源于企業的留存收益以及提取的折舊； 股權融資指企業通過出讓部分所有權引進新股東獲得資金； 債務融資指企業通過借貸的方式獲得資金。 參照雷輝和李智欣[7] 、孫早和肖利平[10] 、陳娟娟等[12] 的方法， 將內源融資（indo）定義為留存收益與折舊攤銷之和與企業總資產的比值， 將股權融資（equi）定義為股本與資本公積之和與企業總資產的比值， 將債務融資（debt）定義為短期借款與長期借款之和與企業總資產的比值。

2. 數字化轉型。 目前關于數字化轉型的研究主要包括定性研究和定量研究兩類， 而實證研究則需要采用定量方法準確測度企業數字化轉型程度。 具體測度企業數字化轉型程度的方式又包括文本分析法和定量描述法。 文本分析法主要借助Python軟件對企業發布的相關文件中與數字化轉型相關文字出現的頻率的分析， 來獲取企業數字化轉型程度數值[1] ， 而定量描述法則主要通過企業數字化轉型過程中的資金投入和數字化轉型形成的具體成果， 間接衡量企業數字化轉型程度。 本文主要參考吳非等[1] 的文本分析法， 通過Python軟件對上市企業年報中關于企業數字化轉型的特征詞進行搜索、匹配和詞頻計數， 在排除特征詞前含有否定前綴的詞后， 加總得到總詞頻數， 并最終以總詞頻數加1取對數值作為數字化轉型的衡量指標（lndltn）。

企業數字化轉型包括兩個層面， 一個是底層技術層面的數字化技術開發， 即“技術型”數字化轉型， 另一個是數字化技術在企業管理、生產和產品銷售方面的實際應用， 即“應用型”數字化轉型， 而融資方式對二者產生的影響存在一定程度的差異性。 因此， 參考吳非等[13] 的方法， 將人工智能、區塊鏈、云計算和大數據四個類別歸類為“技術型”數字化轉型（lndma）， 其余的數字化轉型歸類為“應用型”數字化轉型（lndta）。

3. 控制變量。 為了避免因遺漏變量而造成實證精度降低， 本文進一步選取可能影響企業數字化轉型的企業層面的相關特征變量。 這些變量包括企業規模（size）、企業流動性（cf）、盈利能力（roa）、發展速度（dev）、上市年限（age）、第一大股東持股比例（big）、有形資產比率（tar）和管理層持股比例（mnghld）。 其中： 企業規模使用總資產的對數值衡量； 企業流動性采用現金流資產占總資產的比重衡量； 盈利能力使用總資產收益率衡量； 發展速度采用營業收入增長率衡量； 上市年限使用經營年限的對數值衡量； 第一大股東持股比例為第一大股東持股占總股數的比例； 有形資產比率=（資產總計-無形資產凈額-商譽凈額）/資產總計； 管理層持股比例采用管理人員持股數量占總股數的比重來衡量。

（三）實證模型構建及描述性統計結果

為檢驗融資方式對企業數字化轉型產生的影響， 本文構建了如下三個實證模型：

lndltnit=α0+α1indoit+α2equiit+α3debtit+γXit+

yeart+indk+εit ?（1）

lndtait=α0+α1indoit+α2equiit+α3debtit+γXit+yeart+indk+εit ?（2）

lndmait=α0+α1indoit+α2equiit+α3debtit+γXit+yeart+indk+εit ?（3）

模型（1）檢驗融資方式對數字化轉型的綜合影響， 模型（2）檢驗融資方式對“應用型”數字化轉型（lndta）的影響， 模型（3）檢驗融資方式對“技術型”數字化轉型（lndma）的影響。 X為前述控制變量， ε為隨機誤差項。 為了控制不可觀測的年份與行業因素對企業數字化轉型的影響， 本文在模型中加入了年份效應（year）與行業效應（ind）。 主要變量的描述性統計結果見表1。

四、實證分析

（一）基準回歸分析

本文首先對模型（1）、模型（2）、模型（3）進行實證估計， 結果如表2所示。 由表2第（1） ～ （3）列發現， 總體上來看內源融資與股權融資對企業數字化轉型產生了促進作用， 而且內源融資的促進作用更顯著。 區分企業數字化轉型類型后發現： 內源融資對企業“應用型”數字化轉型的促進作用要大于股權融資； 股權融資對企業“技術型”數字化轉型產生了顯著的促進作用， 而內源融資對其影響不顯著。 這與本文H1相一致。

（二）不同融資方式對不同類型數字化轉型產生的異質性影響分析

前文的基準回歸結果已經證明了內源融資與股權融資對企業數字化轉型產生了促進作用， 但是這些經驗證據可能忽略了某些異質性信息， 使得研究精度降低， 也無法給出具有針對性的政策建議。 為此， 本文進一步從融資約束、企業規模、生命周期和企業所處地區分樣本進行回歸分析， 回歸結果分別列示在表3 ～ 表6中。

1. 融資約束異質性。 參考劉莉亞等[14] 的方法， 使用WW指數來衡量企業的融資約束情況， 并將企業劃分為低融資約束企業組與高融資約束企業組， 回歸結果見表3。 由表3的第（1） ～ （3）列可知， 股權融資的回歸系數都為正， 且在1%的水平上顯著， 這表明低融資約束企業主要依靠股權融資促進企業的數字化轉型。 由表3的第（4） ～ （6）列可知， 內源融資的回歸系數都為正， 且在1%的水平上顯著， 股權融資的回歸系數只在第（4）列中顯著， 這表明高融資約束企業主要依靠內源融資促進企業的數字化轉型。 上述結果表明當面臨較高的融資約束時， 企業無法通過外部融資獲取數字化轉型所需要的資金， 此時企業只能利用內部資金來進行數字項目投資。

2. 企業規模異質性。 不同規模企業的商業信譽、可供抵押資產和競爭優勢都存在較大差異， 融資方式也相應存在較大差異， 進而對企業不同類型的數字化轉型也會產生差異性影響。 由表4可以看出， 對于大型企業而言， 內源融資和股權融資對不同類型數字化轉型均產生了顯著的促進作用。 對于小型企業而言， 僅有股權融資對不同類型數字化轉型產生了促進作用， 并且這種促進作用要小于對大型企業的促進作用。 這可能是因為小規模企業在商業信譽、可供抵押資產和競爭優勢方面往往弱于大型企業， 因而獲取股權融資的難度更大。 此外， 小型企業往往經營時間相對較短， 市場獲利較少， 因而企業所擁有的留存收益較少， 故內源融資難以對其數字化轉型產生有效影響。

3. 企業生命周期異質性。 表5的第（1） ～ （6）列反映了不同融資方式對處于不同生命周期企業不同類型數字化轉型產生的差異性影響。 參考Dickison[15] 的研究， 采用現金流模式法根據經營、投資、籌資凈額正負組合對上市公司進行區分， 將其劃分為發展期和成熟期兩組。 由表5的第（1） ～ （6）列可知： 對于成熟期企業而言， 股權融資顯著促進了企業數字化轉型， 而內源融資的影響較??； 但是對于發展期企業， 內源融資顯著促進了企業數字化轉型， 股權融資對其影響不顯著。 這可能是因為： 當企業處于發展期時， 市場占有率低、盈利能力弱， 此時企業的相關信用評價較低， 投資者對企業未來發展無法做出準確評價， 對企業的投資意愿低， 因而企業難以通過股權融資獲取數字化轉型所需要的資金； 當企業步入成熟期后， 市場占有率提升、盈利能力增強， 企業的信用評級提高， 此時企業能夠通過股權融資獲取大量數字化轉型發展所需要的資金， 從而促進企業數字化轉型。

4. 企業所處地區異質性。 表6聚焦于融資方式對不同地區企業不同類型數字化轉型產生的差異性影響。 由表6的第（1） ～ （3）列發現， 內源融資與股權融資對東部地區企業不同類型的數字化轉型均產生了顯著的促進作用。 由表6的第（4） ～ （6）列發現， 內源融資對中西部地區企業“應用型”數字化轉型產生了顯著的促進作用， 而內源融資與負債融資對企業“技術型”數字化轉型產生了顯著的抑制作用， 此外股權融資對中西部地區企業“應用型”數字化轉型產生顯著促進作用而對“技術型”數字化轉型影響不顯著。 這可能是因為， 東部地區市場發展完善， 以“互聯網+”為代表的數字經濟已經得到了快速的發展， 數字經濟發展水平在全國處于領先地位， 企業對利用內源融資開展數字化轉型的積極性比較高。 此外， 東部地區完善的股權融資市場能夠讓更多的企業通過股權融資獲取數字化轉型所需要的資金。 雖然中西部地區數字經濟有一定程度的發展， 但是發展水平相對較低， 而且主要集中在“應用型”數字經濟的發展， “技術型”數字經濟發展水平相對較低。 “技術型”數字經濟的發展需要有高水平的技術支撐， 中西部地區在相關技術條件不滿足的情況下， “技術型”數字經濟無法通過融資方式的改變而得到發展。

（三）穩健性檢驗

1. 內生性檢驗。 不同的融資方式會影響企業數字化轉型， 但是數字化轉型給企業帶來的市場競爭優勢又會進一步影響企業的融資方式。 融資方式與企業數字化轉型之間存在互為因果關系， 因而有必要選擇恰當的工具變量， 以消除內生性問題對回歸結果的影響。 本文使用融資方式相關變量的滯后一期變量作為工具變量， 并重新進行回歸， 結果顯示在表7中。 由表7可知， 在使用兩階段最小二乘法后， 結果與前文一致。 因而， 本文的實證回歸比較穩健。

2. 調整核心解釋變量。 考慮到折舊并不構成企業直接現金資源的流入， 本文將內源融資由原來的“（留存收益+折舊攤銷）/總資產”調整為“留存收益/總資產”， 用indo2表示。 此外， 考慮到當前國內企業主要通過銀行借款渠道獲取債務資金， 本文將債務融資由原來的“（長期借款+短期借款）/總資產”調整為“銀行借款資金/總資產”， 用debt2表示， 調整后的回歸結果顯示在表8中。 由表8可知， 在替換相關變量后， 回歸結果未發生顯著性改變， 說明本文的回歸結果比較穩健。

五、結論與啟示

（一）結論

本文以2007 ～ 2020年上市企業數據為樣本， 實證檢驗了不同融資方式對企業不同類型數字化轉型產生的影響， 以及這種影響在不同類型企業之間的差異。 實證發現： 總體上來看， 內源融資與股權融資對企業數字化轉型產生了促進作用， 內源融資的促進作用更顯著。 區分企業數字化轉型類型后發現： 內源融資對企業“應用型”數字化轉型的促進作用要大于股權融資； 股權融資對企業“技術型”數字化轉型產生了顯著促進作用， 而內源融資對其影響不顯著。 此外， 不同融資方式對不同類型數字化轉型產生的影響隨著企業融資約束、企業規模、生命周期和企業所處地區的不同而呈現顯著的差異。 與低融資約束企業相比， 高融資約束企業主要依靠內源融資促進企業的數字化轉型。 對于大型企業而言， 內部融資和股權融資對不同類型數字化轉型均產生了顯著促進作用； 對于小型企業而言， 僅有股權融資對不同類型數字化轉型產生了促進作用， 此外這種促進作用要小于大型企業。 對于成熟期企業而言， 股權融資顯著促進了企業數字化轉型， 而內源融資的影響較??； 但是對于發展期企業， 內源融資顯著促進了企業數字化轉型， 股權融資對其影響不顯著。 內源融資與股權融資對東部地區企業不同類型的數字化轉型均產生了顯著的促進作用。 內源融資僅對中部地區企業的“應用型”數字化轉型產生了顯著的促進作用， 而內源融資與債務融資對“技術型”數字化轉型產生了顯著的抑制作用。

（二）啟示

通過本文的研究得到如下啟示：

第一， 在宏觀政策層面應當創造一個良好的市場經營環境， 努力為企業創造更大的市場獲利空間， 從而讓進行數字化轉型的企業能夠有較高的盈利水平， 這樣企業才能順利通過內源融資渠道獲取數字化轉型發展所需要的資金。

第二， 努力發展金融市場， 為企業創造一個能夠順利從資本市場獲得股權融資的良好融資環境。 應當深化金融市場改革， 大力發展股票市場， 從而建立以股權融資為主體的資本市場。 通過支持金融創新建立更加開放的資本市場融資體系， 比如支持依托互聯網技術而新涌現出來的新型股權融資方式。

第三， 繼續優化銀行信貸體系， 積極引導金融資金流向那些數字化轉型程度高的企業。 本文的回歸結果顯示， 企業較難通過銀行等信貸體系獲取債務資金來推動數字化轉型。 因此， 應當加大對數字化轉型企業的信貸支持力度。

第四， 企業應當根據自身的實際特點， 選擇差異化的融資方式。 企業應根據自身所處的生命周期階段、所面臨的融資約束、企業規模和所處地區等選擇最合適的融資方式。

第五， 應當通過完善風險分擔機制， 鼓勵企業更積極地投身于“技術型”數字化轉型業務中。 為了激勵企業將更多的留存收益投入“技術型”數字化轉型業務中， 政府應當積極通過財稅安排， 降低開展“技術型”數字化轉型業務企業的經營成本， 從而降低企業的轉型風險。

【 主 要 參 考 文 獻 】

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