金融科技對企業成長的影響研究

常瑩瑩

(蘭州大學經濟學院，甘肅 蘭州 730000)

一、 引言與文獻綜述

近年來，金融科技以技術及數據為核心，正不斷助推經濟結構的調整與經濟體系的轉型升級。 企業作為創新最活躍的群體，在促進經濟高質量發展方面發揮著關鍵作用。 但是，在新一輪科技革命、疫情、自然災害以及經貿摩擦的多重影響下，企業正面臨著較大的市場風險。 一些小規模企業在發展過程中存在嚴重的融資困難問題，導致企業成長進程中受到阻礙、生命周期縮短，制約了企業的發展。 另外，傳統的金融部門結構性失衡，導致金融資源分配不均、直接融資供給不足，使得一些企業在成長初期并不能得到有效支持，這就是傳統金融在服務實體經濟中的弊端。 金融科技的發展為企業的創新融資提供了新渠道，在促進資源分配、推動企業多元化發展方面獲得了國內外的一致認可。 同時，金融科技可以提高企業發展的包容性，依靠金融科技創新型的服務能力，企業可以更好地解決運營成本和效率的問題，獲得良性發展。

基于企業發展對經濟改革創新的重要作用，越來越多的學者開始關注企業成長。 關于企業成長性的影響因素問題，學者們從企業資本結構、研發投入等方面進行了廣泛研究，但是這些影響因素大多為企業內部因素。 隨著金融科技指標的出現，學者們開始關注外部金融環境對企業成長的影響。 大多學者認為金融科技的發展可以有效促進企業成長。 姜犇和侯玉巧運用VAR 模型分析了科技創新對企業成長具有顯著的正向沖擊作用。 戴浩和柳劍平、陸平和何維達、汪洋等的研究結果也都表明金融科技對企業成長的顯著推動作用。 同時也有少部分文獻認為科技創新與企業成長之間存在負相關或非線性關系。 徐維爽等利用創業板上市公司數據發現科技創新對企業成長并沒有發揮應有的貢獻，甚至導致企業成長性水平下降。 李顯君等利用中國企業數據發現了兩者之間的非線性關系，其中企業股份比例的變化是導致非線性關系的主要原因。

隨著科學技術不斷助力金融市場發展，金融科技的出現弱化了市場上的信息不對稱問題，提高了金融的包容性。 2016 年，可以用來衡量金融科技指標的數字普惠金融指數被公布，為研究金融科技發展對經濟行為及企業行為的影響提供了條件。 目前，很多學者運用其進行了宏觀層面的研究，比如在城鄉收入差距、供應鏈金融、經濟增長、經濟高質量發展等方面。 但在微觀層面，金融科技發展對企業成長的相關研究較少。 金融科技發展是否能夠直接促進企業成長，本文在前人研究的基礎上，利用各省市數字普惠金融指數，與A 股上市企業數據相匹配，研究金融科技發展對企業成長的影響。

二、 理論分析與研究假設

(一)金融科技與企業成長的關系

企業能否持續經營與成長主要取決于其自身融資能力以及外部金融環境因素。 目前，中國傳統金融體系伴隨著效率低、資金配置不均、信息不對稱等問題，導致企業資金供給不足，無法緊跟經濟改革創新的腳步，阻礙了企業的可持續發展。 而金融科技的創新體系解鎖了銀行的成本結構限制，迅速適應了市場需求，極大地改變了傳統范式。

首先，金融科技為企業成長提供了有利的外部金融環境。 比如金融科技優化了金融服務，提高了企業金融服務的針對性和普惠性，使企業獲得的金融服務更加便捷和精準。 同時，金融科技產生了一個新的生態維度，即人機合作，使得大多服務流程縮減、簡化，降低了金融服務與交易成本。

其次，金融科技的創新有助于企業的多元化發展，通過開發新資源、拓寬新渠道、研發新產品來提升企業核心競爭力，推動企業持續穩定發展。 金融科技的技術優勢也可以增強資金流動性，引領資金資源與企業發展相匹配，促進企業的轉型升級。 基于此，提出以下假設:

假設1:金融科技的發展有助于推動企業成長。

(二)金融科技促進企業成長的異質性

近年來，我國經濟發展依然存在不平衡、不充分問題，東西部差異現象突出。 東部地區經濟發展水平較高、金融資源豐富，具有大量資本、人才流入市場，所以企業發展具有先天性優勢，對一些政策支持以及科技創新發展的影響比較敏感。 相比于東部地區，中西部地區基礎設施建設不完善、融資方式單一，大部分企業規模較小、創新能力較差。 因此，金融科技發展帶來的創新效應在東部地區效果明顯，豐富的市場資源、健全的配套設施以及高質量的人才為企業的創新發展創造了完善的基礎條件。 基于此，提出以下假設:

假設2:金融科技對企業成長性的促進作用在東部地區比較明顯。

三、 研究設計

(一)數據來源與處理

本文實證分析利用中國A 股上市企業財務數據衡量其發展和成長情況，并用北京大學數字研究中心發布的中國各省市數字普惠金融指數衡量金融科技的發展程度。 其中上市企業相關數據來自國泰安(CSMAR)數據庫。 本文以2012 ～2020 年A 股上市企業為樣本，同時為避免無意義數據的干擾，剔除ST 類上市企業、金融上市企業、相關財務數據缺失的企業。 此外，對樣本主要連續變量1% 以下和99%以上的數據進行了縮尾處理，以便消除極端值對本文結果的影響。 經過處理，最終得到14403 個觀測樣本。

(二)模型構建

本文參考Nanda ＆ Rhodes - Kropf、汪洋等、吳傳琦和張志強的研究，構建如下雙向固定效應模型來分析金融科技發展對企業成長的影響:

Growth=

α

+

α

Fintech+

α

Controls+

θ

+

β

+

ε

其中

i

、

j

、

t

分 別 代 表 企 業、 地 區 和 年 份。Growth為被解釋變量，測度企業的成長程度，由企業總資產凈利潤率及營業收入增長率度量；解釋變量Fintech表示金融科技發展水平，由數字普惠金融指數衡量，Controls表示可能對企業成長水平產生影響的控制變量，主要包括企業年齡(Age)、獨立董事占比(Ind)、企業規模(Size)、固定資產占比(PPE)、企業杠桿率(Lev)、資產負債率(Loar)、年末總資產增長率(TAGR)、托賓Q(TQ)。

θ

控制了年份固定效應，

β

控制了地區固定效應，

ε

為隨機擾動項。

α

為常數項，

α

、

α

分別表示解釋變量及控制變量的系數，根據本文的研究假設，預期系數

α

應顯著為正。

(三)變量設定

1.被解釋變量:企業成長(Growth)。 以往研究對企業成長性的測度主要包括營運能力、增長速度、營業收入等指標，考慮到數據的可得性，本文選用總資產凈利潤率作為衡量企業成長的指標，另外，在穩健性檢驗部分選用使用比較廣泛的營業收入增長率進一步對結果進行檢驗。

2.解釋變量:金融科技(Fintech)。 參考萬佳彧等的研究，用經過對數化的省級層面的數字普惠金融指數衡量金融科技的發展程度，該指標體系使用了24 個指標，涵蓋了全國31 個省、337 個地級以上城市，可以較全面地反映中國金融科技的發展水平。

3.其他控制變量及說明。 如表1 所示，控制變量的選取參考前人論文。

表1 變量說明

續表

(四)變量描述性統計

企業主要變量的描述性統計如表2 所示。 通過表2 可以看出企業成長性指標無論用總資產凈利潤率還是營業收入增長率衡量，樣本數據最大值和最小值之間都有較大差異。 由于經濟發展水平不同，金融科技指數(Fintech)在不同省份之間也存在較大差異。

表2 變量描述性統計

四、 實證分析

(一)基準回歸結果

本文采用的基準回歸模型為雙向固定效應模型，為減輕企業所處地區其他因素對企業成長產生的影響，固定了年份效應和城市效應。 表3 的第(1)列為金融科技(Fintech)對企業成長(Growth)影響的回歸結果。 結果顯示，金融科技發展程度的系數為0.025，且在5%的水平上顯著為正，表明金融科技的發展與企業成長性之間存在顯著的正相關關系。

回歸結果中控制變量對企業成長的影響也基本與理論預期相符:企業年齡(Age)、企業規模(Size)的系數都在1%的水平下顯著為正，說明一些歷史悠久的大規模企業的成長能力更強。 企業杠桿率(Lev)、資產負債率(Loar)與企業成長存在顯著負相關關系，說明企業負債情況不利于企業成長。 托賓Q(TQ)的系數也顯著為正，說明企業未來投資能力越強，企業成長能力越強。

(二)內生性問題

本文內生性問題主要由遺漏變量或指標測量誤差等導致，為解決此問題的干擾，本文借鑒謝絢麗等的研究，選擇應用比較廣泛的省級互聯網普及率(Internet)作為金融科技的工具變量。 其中數據源于2012～2018 年《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。 由于互聯網普及率與各地區金融科技發展程度相關性較強，而在控制相關變量后，互聯網普及率與企業成長之間并不存在直接關聯，相關性較弱，所以選取互聯網普及率作為工具變量比較合理。 本文采用兩階段最小二乘法重新進行估計。 表3 中第(2)列顯示兩階段最小二乘法中的第一階段主要變量在1%的水平正顯著，并且聯合

F

值為5817.88，表明不存在弱工具變量問題。 第(3)列顯示回歸的第二階段，金融科技的系數依然顯著為正，這說明在考慮可能存在的內生性問題時，金融科技可以促進企業成長的結論穩健存在。

表3 回歸結果

(三)穩健性檢驗

1.使用營業收入增長率(Growth)作為被解釋變量。 表4 的(1)中顯示金融科技與企業成長之間依然呈現顯著的正相關關系，即金融科技的發展可以提高企業營業收入，進而促進企業成長，這與前文的結論一致。

2.更換不同的回歸模型。 使用系統GMM 檢驗金融科技發展對企業成長的影響，表4 的(2)中顯示金融科技的系數依然顯著為正，結論成立。

表4 穩健性檢驗

五、 異質性分析

當前，中國東部和中西部地區發展水平、發展階段的差距依然存在。 中西部地區區位優勢不突出，產業基礎相對薄弱，發展內生動力不足，科技創新能力較差，導致企業發展空間有限。 因此，為考察不同區域下的金融科技對企業成長的影響情況，本文根據企業所處的不同省市，將其劃分為東部地區和中西部地區，分別研究金融科技對企業成長的作用情況。 其中東部地區包括:北京、天津、浙江、河北、廣東、上海、山東、江蘇、福建和海南10 個省(直轄市)。

表5 的結果顯示，金融科技的發展對企業成長的影響在東部地區顯著存在，而中西部地區并不存在顯著的相關關系。 這可能是由于中西部地區經濟發展水平有限，而東部地區經濟發展水平較高，市場和人才資源豐富，基礎設施建設較完善，金融科技的發展對企業成長的促進作用相對明顯。

表5 異質性分析結果

六、 結論及啟示

本文利用A 股上市企業2012 ～2020 年非平衡面板數據，通過雙向固定效應模型來檢驗金融科技發展對企業成長的影響，并進一步分析了異質性情況，采用工具變量、替換變量、更換模型等方法對上述機制進行了穩健性檢驗。 結果表明，金融科技對企業成長確實具有穩定且顯著的正向作用，即金融科技發展程度越高，企業的成長速度越快。 同時，異質性分析表明，在東部地區，金融科技可以發揮顯著的促進作用，激勵企業成長，而中西部地區的企業由于地區發展的限制并不能得到金融科技的較多支持。

本文從宏觀層面出發，探究了金融科技這一外部因素對微觀企業成長的影響，完善了科技創新推動經濟發展及促進企業成長這一方面的研究。 研究這一科技創新對微觀企業的作用情況，無論在學術上還是監管部門政策制定上均具有重要啟示。 第一，金融科技發展對企業成長具有一定促進作用。因此要穩步推動大數據與金融科技發展，加大科技創新投入，擴大金融科技的覆蓋范圍，優化金融科技服務體系，創新開發特色產品，充分發揮金融科技的普惠性，使企業在科技創新帶來便利的同時降低成本，進而持續穩定發展。 第二，要挖掘企業的綜合化需求和差異性偏好，以主動提供更有針對性的金融服務。 并且不同地區要因地制宜、因時制宜，提升各類服務的精準性、充分性和均衡性，促進企業的多層次發展。