金融科技、市場化程度與企業數字化轉型

吳非 丁子家 車德欣

(1.廣東金融學院金融科技工程技術開發中心，廣東 廣州 510521；2.廣東金融學院行為金融與區域實驗室，廣東 廣州 510521；3.廣東金融學院國家金融學學院，廣東 廣州 510521)

一、引言

隨著以人工智能、區塊鏈、云計算、大數據為代表的前沿數字技術不斷向縱深發展，數字經濟不僅成為全球經濟發展新引擎，而且重構著全球競爭以及世界經濟發展新格局。根據《中國數字經濟發展報告(2022年)》顯示，2021年中國數字經濟規模達到45.5萬億元，占GDP比重達到39.8%，數字經濟在國民經濟中的地位更加穩固、支撐作用更加明顯。新時代新階段下，“數字產業化＋產業數字化”正在成為經濟發展新的增長點(趙濤等，2020)，數字技術發展正不斷改變著企業的生產經營模式和戰略創新方式(閆云鳳和趙曉靜，2020)。2020年以來，新冠肺炎疫情對中國產業發展以及整體經濟形勢造成了重大沖擊，但數字化轉型較好的企業在面對新冠肺炎疫情沖擊時表現出更強大的韌性，在營造良好外部發展環境、創新融資模式、抵御外部風險以及提升經濟效益方面都具有上佳表現(馬曄風等，2020)。黨的二十大報告指出，要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。由此看來，在實踐需求導向與政策驅動的雙重背景下，數字化轉型不僅是企業在當前不確定性陡增環境下“轉危為機”的關鍵，也是實現經濟高質量發展的必然要求。

如何驅動企業數字化轉型？基于金融大歷史觀來看，任何形式的技術進步和創新活動都離不開金融的強力支持(Hicks，1969)，企業數字化轉型作為經濟發展過程中更高層次的創新活動，無疑需要更高質量的金融供給來支持。但目前中國作為典型的“新興+轉軌”國家，金融制度、金融供給都存在諸多“發展中的問題”，“金融-實體經濟”匹配上的結構性錯配問題尤為突出，主要體現在傳統間接金融的“嫌貧愛富”和“風險厭惡”難以扭轉，對實體經濟“長周期、高風險、高投入”的創新、轉型活動形成天然排斥(汪昌云等，2014)；而直接金融在中國發展相對有限，尚無法在短期內形成覆蓋實體企業創新、轉型需求的優質金融供給(唐松等，2020)。這不僅降低了金融服務實體經濟的質效，而且嚴重阻礙數字經濟發展的微觀動力塑成。與之相對比，數字經濟時代下金融與前沿數字技術融合形成的典型的金融科技業態，在緩解結構錯配、資金錯配上的優勢十分突出，成為解決新階段優質金融供給不足的重要路徑。金融科技的出現通過構建更加便利的金融服務基礎設施，優化市場資源配置效率(程毅然和李永建，2021)，能夠為企業提供更加良好的外部生態環境(唐松等，2022)，是加快企業實現創新變革的重要金融力量。

然而，國內外關于“金融科技-企業數字化轉型”的直接研究較少。一方面，金融科技持續為企業發展提效賦能。從金融結構優化的視角出發，金融科技可以為微觀主體提供高質量的金融供給，從而解決傳統金融市場的結構性問題(Qzili，2018)。同時，金融科技衍生出的創新型金融基礎設施、金融新業態和金融新業務模式有效解決了企業融資難、融資貴的問題(馬衛民和張冉冉，2019)，進而提升企業全要素生產率(唐松等，2019)，從而支持企業轉變發展方式。從信息不對稱視角來看，企業自身規模小、內部制度不健全、信息內部化等問題極易造成企業信息不對稱(Agarwal and Hauswald，2010)；而金融科技能夠通過大數據等技術深度挖掘企業所需的內外部信息，減少信息不對稱等問題(李春濤等，2020)，從而克服融資道路上的信息阻隔。另一方面，從金融科技發展程度來看，金融科技本身發展存在著不完善、不充分的問題，而且在服務實體經濟過程中容易引發風險、市場壟斷等問題，發展程度較低以及發展過程中的種種問題使金融科技產品難以與創新活動有效結合(Gomber et al.，2018)，從而無法為企業數字化轉型提供產能支持。從創新環境來看，目前的創新生態軟環境在支持金融科技發展上可能存在不足，支撐金融科技發展的法律缺位、高端技術人才無法滿足市場需求、金融科技服務體系還不完善(羅福周等，2018)，使企業外部發展環境受限，從而無法為企業數字化轉型提供動能。從金融科技自身存在的風險來看，金融科技發展時間短、不穩定，存在的數據流失、金融欺詐等風險對金融監管造成了嚴重沖擊，極易使企業在使用過程中出現風險套利和風險衍生行為(唐松等，2020)。金融科技自身風險較大，給服務企業創新轉型增加了更多不確定性。

不難發現，針對“金融科技-企業數字化轉型”的范式分析，不同研究之間結論導向仍存在較大差異。本文認為，無論是金融科技業態發展抑或是企業數字化轉型活動的開展，都離不開所處的市場化環境，而當前的研究大多忽略了這一點。一方面，良好的市場化環境可以提高資源配置效率，從而推動企業實現創新發展與體制變革(文豪，2009；魯桐和黨印，2014)。另一方面，完善的市場體系同樣有助于營造良好的生態環境，為金融科技發展添薪續力(喬海曙和黃薦軒，2019)。從這個角度來看，良好的市場化環境可能有助于強化“金融科技”與“企業數字化轉型”之間的雙重擬合。黨的二十大報告指出，要“充分發揮市場在資源配置中的決定性作用”“深化要素市場化改革”“建設高標準市場體系”，這也凸顯了市場化建設在金融服務實體經濟中的重要作用。考慮到上述理論研究不足和實踐政策的導向性變化，本文著重將“市場化程度”嵌入“金融科技-企業數字化轉型”關系中，解讀其中可能存在的結構化影響，為政府部門制定針對性政策提供經驗參考。

本文潛在的邊際貢獻在于：第一，在技術層面的設定加強上，采用了更為嚴謹的手段來提升實證分析的可靠性和穩健性，在回歸模型的固定效應控制中，基于更為嚴格的“個體-時間”固定效應來吸收不可觀測因素的影響，較現有文獻相對柔和的固定效應處理方法有顯著增強(向海凌等，2023；李為等，2023；唐松等，2022)，并考慮了更多宏觀層面(尤其是數字經濟)的因素，以契合“宏觀因素(金融科技)-微觀影響(企業數字化轉型)”分析框架在控制變量層面建構的完整需求，以最大限度降低內生性干擾。

第二，在內容分析的創新改進上，一方面，在金融科技的特色優勢刻畫中，本文吸收了有關金融科技在地域上的擴散和溢出影響的分析范式(向海凌等，2023)，并進一步考察“本地-外地”金融科技的協同擬合功效；另一方面，在金融科技作用企業數字化轉型的機制分析上，進行了三方面的創新。一是突破了傳統金融科技研究拘泥在改善融資約束(融資成本)的一般范式(李為等，2023)，著重強調金融科技能夠幫助企業運營提質增效進而賦能數字化轉型的路徑。二是在金融科技賦能創新的機制捕捉上，也超越了原有研究文獻關注一般性質的研發投入和專利創新影響(唐松等，2022)，更加聚焦于具有“數字化”特征的專利創新和資產積累，從而使得機制分析更加貼合主題且提升了分析精準度。三是專注刻畫金融科技在風險管理平滑上的作用機制，從財務風險抵御和風險承擔兩個視角架構起了金融科技在“被動-主動”層面上的風險管理優化路徑，較以往文獻關注金融科技增強企業單一財務穩定的機制(向海凌等，2023)有所優化，從而更加全面地改進了金融科技影響機制的研究范式。

第三，在金融科技優化路徑的視角捕捉上，同已有文獻重視政府監管和政策力量(唐松等，2020；向海凌等，2023)有顯著差異，本文更加關注金融科技發揮效用的市場化基礎條件，考察具有差異的市場化程度條件下金融科技效能的發揮以及可能存在的結構性特征(從異質性和空間溢出層面進行切入，確保研究結構的前后邏輯一致)。對這類問題的研究，不僅有助于激發微觀結構主體的轉型潛在驅動力，同時也能為金融供給側結構性改革服務新舊動能轉換提供新的經驗支持。

二、理論機制與研究假說

企業數字化轉型成為企業應對外部沖擊、實現自身可持續發展的戰略選擇。一方面，企業數字化轉型是政策引領和新基礎設施發展的必然結果；另一方面，企業數字化轉型是企業實現自身轉型升級、提升生產效率的必然要求。但現實情況是，企業在數字化轉型過程中難以深度融合前沿數字技術與自身產業發展，解決上述問題的關鍵在于如何將金融供給高質有效地嵌入企業數字化轉型過程中。金融科技作為金融新業態下的一個“技術驅動型”金融創新，對于調整金融結構、促進企業轉型升級(侯世英和宋良榮，2020)具有重要意義。本文從“金融科技-企業數字化轉型”的綜合視角出發，通過以下三種機制論述金融科技對企業數字化轉型的推進作用。

(一)金融科技影響企業數字化轉型的機理分析

金融科技能夠提高資產周轉效率并降低期間費用，從而為企業數字化轉型提供財務動力。財務約束一直是企業創新與轉型升級的桎梏和枷鎖，而金融科技依托前沿數字技術可以有效處理海量非結構化、非標準化信息，以優質信息處理能力增強金融資源配置質效，為企業提供更多融資渠道，緩解其財務困境，從而為其轉型升級提供支持。對于提高企業資產周轉效率而言，一方面，金融科技可以增強企業的信息整合與輸出能力，助力企業以用戶價值為導向建立“信息化＋系統化”的運營模式；另一方面，金融科技運用其先進的數字管理技術能夠打破各部門之間的信息及業務壁壘，增強信息傳遞的時效性，提高企業整體的運營效率及資產使用效率。此外，金融科技能夠利用其數字傳感技術實時把控各生產要素的空間信息軌跡，能夠使企業更加合理地配置資源、計劃生產，從而有效釋放產能，拓展企業營銷渠道以不斷為企業創新轉型創造新的競爭優勢和利潤增長空間，從而為企業數字化轉型提質增效(李萬利等，2022)。對于降低企業期間費用而言，金融科技能夠運用自身的大數據處理等技術改善企業之間的信息不對稱，減少企業在生產經營以及銷售過程中由于信息錯位風險而帶來的各項成本與費用(王小燕等，2019)。特別地，金融科技中內嵌的信息加密和交叉驗證技術(如區塊鏈技術)能夠解決傳統金融融資過程中的“信任技術痛點”(Gomber et al.，2018)，提供更全面的融資授信評估方案，提升企業整體經營管理水平，降低信貸支持過程中的各項評估成本。此外，金融科技依托“ABCD技術”能夠提高企業生產經營效率，引導生產銷售全流程數字化科技化，同時能夠輔助企業準確根據市場變化及時調整財務策略，有利于降低企業自身各項費用成本(邵學峰和胡明，2022)。由此可見，金融科技的運用可以為企業提供較好的資金配置，并在企業生產、經營、銷售以及財務方面形成全方位的降本提效作用，從而為企業的數字化轉型提供有力的財務支持。

金融科技能夠強化企業數字技術創新專利產出水平并激發數字化創新積累動能，從而為企業數字化轉型提供技術基礎。數字技術創新能力是企業數字化轉型的基本技術支撐，而金融科技作為金融發展新業態下的有效工具，可以深度匹配企業轉型過程中的數字化創新需求，通過資源配置的方式來倒逼企業提升發展潛能，為企業轉型升級賦能。對于強化企業數字技術創新專利產出水平而言，金融科技的發展能夠較大限度地拓展企業面臨的可用資源邊界，企業在具體實踐中能夠調配更充沛的資源專注數字化研發創新活動。特別地，金融科技具有極強的數字技術導向性，可以運用區塊鏈、5G、人工智能等技術手段及時捕獲市場前沿信息、實時跟蹤前沿數字技術演進進程以及精準把控現階段主流數字技術發展趨勢，從而幫助企業找準創新定位，實現精準數字化投產，提升創新效率，從而助推企業的技術進步與數字化創新產出(薛瑩和胡堅，2020)。對于強化數字創新積累動能而言，金融科技的發展能夠為企業創新活動解決融資難題。在此基礎上，金融科技利用其數字化技術手段能夠有效挖掘企業潛在的創新需求(王小燕等，2019)，使得資金能夠準確充分地運用到企業數字化創新活動中，對優質數字化項目進行更高質量的資金配給，平滑企業創新風險，強化創新活力；同時，金融科技的資金導向性具有優勝劣汰的效果，能夠倒逼企業將手中的資金用在邊際效用最大化的數字化創新項目上，進一步激發企業的創新活力(吳非等，2021)，從而為企業創新累積動能。因此，金融科技為企業數字化轉型提供了良好的研發創新技術支持。

金融科技能夠強化企業財務穩定并增加主動性風險承擔，從而為企業數字化轉型提供風險保障。穩定的財務狀況有助于企業創新環境的改善，面對不確定性數字化轉型項目時的企業主觀能動性(即企業的主動性風險承擔)也是企業推動數字化轉型的重要基礎。對于強化企業財務穩定而言，企業可以借助金融科技的數字技術優化自身內部流程、提升企業管理效率(唐松等，2022)。同時，金融科技的運用可以更好實現企業對信息的收集管理以及對財務制度的制定，從而降低自身財務風險程度，為企業數字化轉型提供穩定的財務環境基礎。此外，運用金融科技可以緩解企業融資約束，降低企業在極端財務情境下的異常投融資行為(辛大楞，2021)，從而增強財務穩定性。對于風險主動性承擔而言，一方面，金融科技在激活金融服務質效上的突出表現會在很大程度上緩解企業的資源邊界約束，企業在相對寬松的情景下會降低自身對風險的厭惡(或說提升對不確定性的容忍水平)，由此能夠對具有較大經濟增長潛力的數字化轉型項目形成更為主動的態度；另一方面，金融科技在信息處理能力上的巨大優勢使得企業能從海量信息中迅速捕捉有效的前沿數字技術應用創新點，并提升對新技術新應用的風險評估能力，企業自然會有更大的積極性對前沿數字技術進行更為深度的融合創新。

基于上述論證，本文提出研究假說：

H1：金融科技能夠顯著促進企業數字化轉型。

(二)市場化環境下金融科技對企業數字化轉型的影響

在市場決定資源配置的基礎上，良好的外部發展環境能夠激發微觀主體創新動能，從而支持企業數字化轉型。市場化程度能夠從改善企業財務狀況、優化企業創新環境、包容化解企業風險三方面為金融科技發揮服務實體經濟效能提供支撐，從而對企業數字化轉型產生深刻影響。第一，從企業財務狀況角度來看，市場化程度的提高能夠顯著提升信息流通速度，降低信息不對稱(Love，2003)，在此環境下，金融科技可以快速捕捉市場信號，幫助企業深挖市場各主體需求，幫助企業以更低的成本配置和使用資源，從而為企業數字化轉型提供更多支持。第二，從創新環境的視角展開，市場化程度越高，市場中各主體的競爭就會更加充分，在優勝劣汰的導向下，金融科技的資源配置更加傾向于提升企業的技術創新能力，幫助企業實現由傳統產業向創新產業轉型升級(李海艦等，2014)，為企業數字化轉型提供良好的創新環境，從而進一步促進企業數字化轉型(Zhao et al.，2019)。第三，從包容化解風險角度出發，市場化程度的提高能夠減輕企業融資負擔從而增強企業應對不確定性的能力、提高企業的風險容忍度水平(Deshmukh and Vogt，2005)，這時企業對于金融科技這一新型技術手段的風險敏感度會進一步下降，從而更傾向于使用金融科技來開展創新研發活動。同時，企業創新活動具有周期長、風險高的特征，金融科技是支撐其運作的重要工具。在高水平的市場化程度中，金融科技在企業創新過程中可以更好地發揮風險分散、優化篩選、價值評定等功能，從而幫助企業減輕風險，增加創新活力，進而促進企業數字化轉型(白俊紅和劉宇英，2021)。基于此，本文提出研究假說：

H2：在市場化程度更好的情形下，金融科技對企業數字化轉型的驅動力更為明顯。

三、研究設計

(一)數據來源

本文選取2011―2020年滬深A股上市公司的數據為樣本展開研究，探討金融科技對企業數字化轉型的影響。其中，企業財務數據來源于Wind數據庫，原始數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)，金融科技數據來自“天眼查”網站經Python爬蟲的金融科技公司數據。本文對原始數據進行了以下處理：第一，剔除銀行、證券、保險等金融類企業；第二，剔除ST及樣本期內退市的企業；第三，剔除所有期間進行IPO的企業，并對樣本相關變量進行1%和99%分位的縮尾處理。

(二)變量設定

1.被解釋變量：企業數字化轉型(DCG)

本文借鑒吳非等(2021)的研究，分步對指標進行構建。第一步：以巨潮資訊網為對象，采用Python爬取所有上市企業年度報告并提取所有文本內容，得到初步的文本分析數據池。第二步：通過三個維度的特征標簽來源構建數字化轉型關鍵詞詞譜。首先是基于權威文獻(陳劍等，2020；吳非等，2021)，其次是借鑒政府部門工作報告(如《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》等)，最后參考業界系列行業報告(如《中國企業數字化轉型研究報告》等)，通過提煉、匯總政學業三方有關數字化轉型的關鍵詞，最終完成詞譜構建。進一步，考慮到底層技術特征的差異，又將其界分出了人工智能(AI)、區塊鏈(BD)、云計算(CC)和大數據(DT)四個子指標(詳細的詞頻圖譜及其結構組成參見圖1)。第三步：將詞譜關鍵詞同上市企業年報文本進行比對、篩選(剔除關鍵詞前存在否定詞語表述的情形，以及非本公司描述的情形)，然后按照“企業-年度”的結構進行數據匹配，形成初步的詞頻統計數值；對樣板加總配對出關鍵詞，形成詞頻的初始指標。第四步：考慮到上市企業特定年度的年報文本往往是在下一個年度的年中前進行寫作和申報，這使得年報文本可能會穿插第二個年度的發展技術和轉型特征，因此需要針對這類問題進行新的調整。對此，本文采用滾動計數的方式，鎖定企業特定年度及其前后一個年度的年度報告中有關“企業數字化轉型”的關鍵詞詞頻，并進行算數平均處理，從而針對數據可能出現的變異進行有效平滑。

圖1 企業數字化轉型關鍵詞詞譜

2.核心解釋變量：金融科技(FinTech)

本文借鑒宋敏等(2021)的做法，用在區域范圍內注冊且經營范圍包含金融科技業務的公司數目作為金融科技的代理變量。具體來看，本文通過“天眼查”網站對企業經營范圍進行文本字段篩查，摸排出省域(直轄市、自治區)的金融科技公司數量。在篩查中，本文遵循“金融+科技”的邏輯進行識別：第一步，將企業經營范圍的文本信息同“金融科技”“人工智能”“云計算”“大數據”等關鍵詞進行配對，形成初步具有科技元素的企業名單池。第二步，針對金融科技中的金融元素進行篩查識別、選定，基于正則表達式對企業經營范圍信息文本同“金融”“保險”“信貸”“清算”“支付”等與金融元素有關的關鍵詞進行匹配，在上一輪形成的數字科技元素企業池中，保留那些具有金融性質的企業，由此形成的企業名單基本上鎖定在“金融+科技”的范疇中。第三步，為防止空殼公司和非正常經營的公司對指標產生干擾，本文剔除了經營時間少于1年以及公司狀態顯示為停業、解散、吊銷等非正常的樣本。特別是針對當前的“P2P”清零政策，本文剔除了這類處于灰色地帶業務的互聯網金融企業，以最大限度保證指標的有效性。此外，考慮到文本中可能存在的反向描述問題，本文對相應字段也進行了篩選和剔除(如“不得從事……業務”“嚴禁涉及……業務”“以上除……業務”等字段)。在經過“科技”+“金融”的兩輪篩選(如圖2所示)后，得到了“省份-年度”的金融科技公司數量(FinTech)。這類公司數量既包括了傳統的金融機構(及其子公司)的金融科技應用的機構數，也涵蓋了“新生代”的金融科技公司數量，基本能夠刻畫區域內整體金融科技業態的發展輪廓。

圖2 金融科技指標的構建過程

3.控制變量

為最大限度減少遺漏變量造成的內生性偏誤，本文從“微觀-宏觀”角度選取以下變量構成控制變量組。在微觀層面，本文選取了企業規模(Asset，企業總資產規模對數值)、杠桿率(Lev，企業負債與總資產之比)、股權集中度(Ln-con，第一大股東占比)、企業年齡(Age，對數化處理)、日均換手率(Turnover，日均股票成交股數/發行總股數)、兩職合一(Dual，董事長和總經理是同一人為1，反之為0)、審計意見(Audit，標準無保留意見賦值為1，其余為0)、實體資產配置(Allocation，實物資本投資占總資產的比例)、凈資產收益率(Roe)、外商投資(QFII，合格境外機構投資者持股比例)。在宏觀層面，本文選取了地區經濟發展(GDP，對數化處理)、產業結構(TSI，第二產業產值與GDP之比)，并借鑒了趙濤等(2020)的研究納入宏觀數字經濟發展指標(DE)。

變量的描述性統計結果如表1所示。

(三)模型設定

本文構造了模型(1)用以檢驗金融科技對企業數字化轉型的影響：

其中，被解釋變量為企業數字化轉型(DCG)，核心解釋變量為金融科技(FinTech)，CVs為控制變量，ε為模型誤差項。Year和Firm分別代表控制時間和個體層面的固定效應，以吸收不可觀測因素對回歸模型的干擾。考慮到金融科技對企業數字化轉型的影響可能存在一定的時滯，故對核心解釋變量FinTech采取滯后1期處理。

四、實證結果與分析

(一)基準回歸：金融科技與企業數字化轉型

表2展示了“金融科技-企業數字化轉型”這一核心關系的回歸結果。本文采用遞進式的實證分析邏輯，在列(1)中僅控制了“時間-企業”層面固定效應，列(2)進一步從“微觀-宏觀”層面加入控制變量。實證結果顯示，無論是否加入控制變量，金融科技(L.FinTech)的影響都顯著為正(回歸系數分別為0.104和0.112，且均在1%水平下顯著)。從經濟顯著性看，金融科技每增加1%，企業數字化轉型相應增加10.4%和11.2%。上述實證結果均表明，金融科技發展能夠顯著促進企業數字化轉型，從而證明了本文的假說H1。

表2 基準回歸：金融科技與企業數字化轉型

值得注意的是，金融科技作為數字經濟時代下金融與前沿數字技術融合的新產物，相對于傳統而言，能夠更有效地擴展地域觸達范圍，更有效地服務于包括但不限于本地區實體企業的轉型需求。為了從實證上對上述問題進行確認，本文構造了兩個口徑的金融科技溢出變量：一是計算地區金融科技強度均值(FinTech_S)，即東中西部地區板塊金融科技除去本省之后的強度均值；二是計算全國金融科技強度均值(FinTech_O)，即全國金融科技除去本省之后的強度均值。由此，從“地區-全國”板塊視角刻畫了兩類金融科技溢出變量。實證結果(見表3)顯示，一方面，從單一視角的金融科技溢出視角來看，兩種口徑的外地區金融科技發展也能對本地區企業數字化轉型產生正向顯著影響(L.FinTech_S和L.FinTech_O的回歸系數均為正且高度顯著)，由此在地域上形成了顯著的地域溢出效應。從這個角度來看，不僅本地區金融科技發展能夠促進本地企業數字化轉型，周邊地區金融科技發展也能對本地區企業數字化轉型產生正向促進作用。另一方面，在考慮了“本地區-周邊地區”金融科技發展的交互項時發現，兩種口徑的交互項回歸系數均為正且高度顯著，表明不同地區之間的金融科技形成了有效的“雙向擬合”，能夠更有效賦能當地企業數字化轉、型發展，這也從側面進一步支持了本文核心假說H1。

表3 基于金融科技溢出和協同效應的識別

(二)穩健性檢驗與內生性處理

本文對基準關系進行了以下檢驗以強化核心結論穩健性。第一，延長時間口徑，考察在一個較長的時間維度內核心關系的穩健性。第二，調整變量計算口徑，從多個角度針對核心變量計算方法進行變更處理。第三，排除其他競爭性解釋，在核心關系“金融科技-企業數字化轉型”的基礎上不斷加入其他競爭性解釋變量，以精準識別在排除其他因素影響后原有核心關系的穩健性。第四，內生性處理，采用工具變量法和安慰劑檢驗以降低內生性問題的擾動。

1.穩健性檢驗：延長時間窗口

本部分采用延長時間窗口的辦法來檢驗“金融科技-企業數字化轉型”關系的長期持續性。本文從“核心解釋變量-被解釋變量”兩個維度進行變量的時間結構調整：首先，對核心解釋變量金融科技(FinTech)進行了滯后1～3期處理；其次，對被解釋變量企業數字化轉型(DCG)進行了前置1～3期處理，經由上述變量調整后重新進行回歸檢驗，結果如表4所示。在列(1)～(3)金融科技(FinTech)的滯后組別中，金融科技變量的回歸系數分別為0.160、0.172和0.159，且均在1%水平下顯著；在列(4)～(6)的企業數字化轉型(DCG)的前置組別內，金融科技變量的回歸系數分別為0.090、0.130和0.103，均為正且至少在5%水平下顯著。這說明金融科技對企業數字化轉型的促進效果在長期內依舊保持穩健有效，與前文的分析結果保持一致，并進一步為本文的基準回歸結果提供了證據支撐。

表4 穩健性檢驗：延長回歸時間窗口

2.穩健性檢驗：調整變量計算口徑

本部分通過調整變量計算口徑對核心關系“金融科技-企業數字化轉型”進行穩健性檢驗。本文從“核心解釋變量-被解釋變量”兩個維度進行變量的計算方法調整：從被解釋變量計算口徑變更的角度，第一，將原有企業數字化轉型指標簡化為虛擬變量(DCG_Dum，有數字化轉型取值為1，否則為0)；第二，考察企業數字化轉型詞頻在整個企業年報詞匯數、句子數中的占比(分別形成DCG-W和DCG-S)。從解釋變量計算口徑變更的角度，第一，分別借鑒沈悅和郭品(2015)、李春濤等(2020)的研究，將省域金融科技公司數量轉變為區域內金融科技新聞數量的全國占比(FinTech1和FinTech2)；第二，將金融科技指標替換為郭峰等(2020)的數字普惠金融指數(FinTech3)。可以看出，在進行相關處理后，結果(見表5)依然顯著，原有核心結論保持不變。

表5 穩健性檢驗：替換核心變量測度

3.穩健性檢驗：排除其他競爭性解釋

本部分基于納入其他重要變量因素的方式來排除核心關系“金融科技-企業數字化轉型”中的其他競爭性解釋。本文分別從“宏觀-微觀”視角依次納入重要變量因素影響。在宏觀層面上，區域開放政策、金融發展聚集水平以及產業結構特征是實現企業數字化轉型的重要外部基礎，因此，參考楊廣青和杜海鵬(2015)的研究，本文將是否為自貿區(FTA)、一帶一路政策(BRI)納入區域政策中；參考李林等(2011)的研究，將省域銀行聚集水平(Agg-B)、省域證券聚集水平(Agg-S)、省域保險聚集水平(Agg-I)納入金融要素中；參考王定祥等(2013)的研究，將城市產業結構高度化(ISS)、城市產業結構合理化(ISR)納入產業結構要素中。在微觀層面上，企業是否受到政府的財稅優惠政策支持，以及企業內部供應鏈金融體系的發展，也會顯著影響自身數字化和轉型發展，參考余明桂等(2010)的研究，重點納入政府補貼(SUB)、稅收(Tax)以及供應鏈金融(SCF)(潘愛玲等，2021)的影響。結果(見表6)顯示，在逐步納入了全新的重要變量集合后，金融科技對企業數字化轉型的影響效果仍然顯著，在排除了這類重要因素的競爭性解釋后，原有核心結論依舊保持不變。

4.內生性處理：工具變量法

前述穩健性檢驗對本文的核心結論進行了驗證。但為了緩解遺漏變量導致的內生性問題帶來的結果偏差，需要通過工具變量法來進一步進行驗證。具體來看，本文分別選取以下工具變量：

第一，金融科技發展的B a r t i k 工具變量。參照Goldsmith-Pinkham et al.(2020)的研究，用省級層面金融科技公司數目滯后項與當期全國層面金融科技公司數目增長率相乘后做對數化處理后得到，即是：

其中，FinTech表示省級層面金融科技公司數目，TFinTech表示全國層面金融科技公司數目。該變量的構造思想在于通過在省域金融科技公司數目滯后變量上納入外生的全國金融科技公司增速來實現相關性與排他性。一方面，該變量包含了省域金融科技公司數目的滯后一期變量，也即是原模型中的核心解釋變量，即使外生的全國金融科技公司數目也與省域金融科技公司數目之間有著極強的關聯，相關性成立。另一方面，全國金融科技公司的增長速度與其他影響地方企業數字化轉型的潛在因素，也即是殘差項，不存在相關關系，因此外生性條件也得以成立。

第二，地理要素工具變量組。本文選取企業所在地到杭州的球面距離(Distance_Sphere)作為工具變量，這主要是因為杭州的數字金融、金融科技發展長期位于全國之首，不同省域金融科技發展也與該省到杭州的球面距離密切相關(從現實特征看，地理上距離杭州越近，則金融科技發展程度越好)，但這種距離因素往往與企業生產決策之間缺乏關聯，因此該變量在金融科技領域中被廣泛使用。此外必須指出的是，地理距離并不隨著時間的變化而變化，這有較大概率使得2SLS的第二階段估計失效。因此，本文借鑒Nunn and Qian(2014)的設置方法，采用球面距離(Distance_Sphere)與互聯網寬帶接入用戶數(Internet)進行交互，作為新的具有時間變動特征的工具變量來進行識別檢驗。考慮到本文核心解釋變量為滯后1期(為減弱互為因果的內生性干擾)，則工具變量選取滯后2～3期，最大限度匹配變量時間結構。實證結果(見表7)顯示，工具變量通過了工具變量識別不足和工具變量弱識別檢驗。這說明無論工具變量的口徑如何變化，金融科技發展促進數字化轉型的核心結論都是確當的。

表7 內生性處理：工具變量法

5.內生性處理：安慰劑檢驗

本文認為可能存在這樣一種干擾，即某些不可觀測的隨機因素可能影響金融科技的發展與變動。鑒于此，本文采用非參數隨機模擬進行安慰劑檢驗，通過隨機抽樣來識別是否有其他隨機性因素引發金融科技對企業數字化轉型的影響。依照金融科技指標的構建，本文借鑒劉瑞明等(2020)的研究，基于在全樣本中對所有核心解釋變量(FinTech)的提取和隨機分配，開展了1000次回歸檢驗，在此基礎上將所有回歸中的t統計量狀況統計出來，由此構造出金融科技變量t統計量的核密度圖，并與基準回歸中金融科技變量的t統計量進行比較。實證結果(見圖3)顯示，金融科技變量的t統計量在0附近高度集中，且基本沒有觀測到大于基準回歸中的t值(4.19)的t值，這說明并非隨機性事件引發金融科技對企業數字化轉型的促進作用，再一次印證了本文的核心結論。

圖3 內生性處理：非參數隨機模擬(1000次)結果分布

(三)異質性檢驗

中國作為典型的“新興+轉軌”國家，金融體系的結構長期定格在以間接金融(銀行體系)為核心的構成上，這類金融體系在經濟實踐中往往展現出了較強的風險厭惡和風險審慎的偏好特征，由此導致了傳統金融在服務實體經濟上存在顯著的錯配問題：第一，“屬性錯配”，中國金融體系內嵌的政府意志往往會引導金融資源流向同樣具有政府色彩的國有企業，這使得非國有企業在金融市場上面臨較大的融資困境；第二，“領域錯配”，銀行業體系的風險厭惡和短期利潤最大化導向與創新轉型升級的不確定性存在錯配，使得具有高風險的創新項目無法得到足夠的金融支持。這種金融資源的“流動性分層”會顯著降低金融服務實體經濟的質效，同樣也會對數字經濟時代下的企業轉型活動產生顯著沖擊。前文分析表明，金融科技作為與傳統金融具有典型差異的新業態，能夠借助前沿數字技術對金融進行重大創新變革。于此一個自然的問題是，金融科技能否糾正傳統金融的“流動性錯配”問題，從而有效服務實體經濟的數字化轉型需求？為深度解讀上述問題，本文將企業劃分為“國有企業-非國有企業”“高科技企業-非高科技企業”兩大組別進行檢驗論證。為更直觀展現其中的異質性差異，本部分除了采用傳統實證回歸方法之外，還采用了預測邊際效應的分析方法展開詳細檢驗。

1.異質性檢驗：產權屬性差異

基于產權屬性差異展開識別的實證檢驗結果如表8所示。在企業產權屬性的界分中，企業的實際控制人為國有制主體(如政府部門、事業機關、國有企業、地方國資委、政府科研院所等)，即判定為國有企業，State取1，反之為非國有企業，State取0。在國有企業組別中，金融科技發展并不具有足夠有效的數字化轉型驅動力(回歸系數為-0.013但不顯著)；而在非國有企業組別中，金融科技對企業數字轉型具有突出的促進作用(回歸系數為0.181且在1%水平下顯著)。為確保研究結論的穩健，本文還采用了交互項的方式展開檢驗。結果顯示，交互項(L.FinTech×L.State)的回歸系數為-0.058且在1%水平下顯著，這表明相較于非國有企業，金融科技對國有企業數字化轉型促進效果顯著更小，這也與前文的實證邏輯保持一致。

表8 異質性檢驗：產權屬性差異

進一步地，邊際檢驗結果(見圖4)顯示，對于國有企業而言，隨著金融科技發展強度的提升，其對企業數字化轉型的預測邊際值影響的正斜率在逐步放緩，并且置信區間相對較寬；與之成對比的是，對于非國有企業而言，金融科技發展強度的增加將帶來企業數字化轉型的顯著強化：金融科技影響的擬合線斜率更陡、置信區間更窄，并且縱軸的刻度數值更大。上述實證結果表明，金融科技能夠有效糾正傳統金融的“屬性錯配”問題，對非國有企業數字化轉型形成有針對性的支持和促進作用。

圖4 企業產權屬性差異下金融科技對企業數字化轉型的異質性效果

本文認為，第一，從轉型所需資金來看，國有企業作為國家各項政策措施重點傾斜和扶持的對象，無論是在資金還是各項資源方面都具有明顯優勢，借助金融科技獲取資金的必要性和主觀動機不強，因此金融科技對其數字化轉型的驅動效果不明顯。而非國有企業由于缺少政策支持，融資約束問題嚴重，急需通過金融科技等前沿技術獲得資金支持，實現數字化轉型。第二，從轉型意愿來看，國有企業作為以國家政策方針為導向的企業，其經營的業務以及服務的對象具有明顯的專項性且不輕易進行業務變更或技術創新；并且國有企業憑借其自身的優越性就在市場上獲得競爭優勢，自身創新轉型需求較為薄弱，即便在得到金融科技有效支持后也很難將資源集中配置到企業數字化轉型的需求上來。相比之下，非國有企業由于缺乏創新轉型環境支持，更希望能夠通過運用金融科技改善自身創新環境，以創新技術提升自身競爭力水平。因此，金融科技對企業數字化轉型的促進作用在非國有企業中更顯著。

2.異質性檢驗：科技屬性差異

基于科技屬性差異展開識別的實證檢驗結果如表9所示。在企業科技屬性的界分中，將高科技企業分為3個門類和19個大類，HT取1。三個門類為制造業(C)，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(I)，科學研究和技術服務業(M)；19個大類包括C25、C26、 C27、C28、C29、C31、C32、C34、C35、C36、C37、C38、C39、C40、C41、I63、I64和M73；非高科技企業為上述屬性之外的企業，HT取0。在高科技企業組別中，金融科技發展對數字轉型具有顯著促進作用(回歸系數為0.114且在5%水平下顯著)；而在非高科技企業組別中，金融科技對企業數字轉型的影響并不顯著(回歸系數為0.047，t值僅為0.90)。為確保結論穩健，本文還采用了交互項的方式展開檢驗。結果發現交互項(L.FinTech×L.HT)的回歸系數為0.052且在1%水平下顯著。這表明，相較于非高科技企業，金融科技對高科技企業數字化轉型的促進效果顯著增強，這也與前文的實證邏輯保持一致。

表9 異質性檢驗：科技屬性差異

進一步地，邊際檢驗結果(見圖5)顯示，對于非高科技企業而言，隨著金融科技發展強度的提升，其對企業數字化轉型的預測邊際值影響的正斜率相對平緩，并且置信區間相對寬泛；與之成對比的是，對于高科技企業而言，金融科技發展強度的增加將帶來對企業數字化轉型的顯著促進：金融科技影響的擬合線斜率更陡、置信區間更窄，并且縱軸的刻度數值更大。上述實證結果表明，金融科技能夠有效糾正傳統金融的“領域錯配”問題，能夠對高科技企業數字化轉型形成針對性的驅動效果。

圖5 企業科技屬性差異下金融科技對企業數字化轉型的異質性效果

本文認為，高科技企業本身就以創新作為發展重點，而企業數字化轉型又是企業與前沿技術創新應用融合的最佳路徑，這類活動也衍生出了大量的金融需求。金融科技作為金融創新新業態下重要的工具手段，能夠更好地識別風險和潛在產能，對有較高潛力的數字化轉型活動提供更多的金融支持。而非高科技企業由于其經營的戰略目標并不在于創新，故企業數字化轉型不是其發展的重點，即便利用金融科技融得資金，也更多地將資金注入到一般性的生產和財務活動中，數字化轉型項目被“理性”忽略，因此金融科技對非高科技企業數字化轉型的驅動作用并不明顯。

五、機制識別檢驗

前文針對“金融科技-企業數字化轉型”的基準回歸和異質性進行分析，但并未對兩者間的作用機制進行識別，這使得金融科技影響微觀結構主體轉型的機制仍處于“黑箱”之中。本部分著重針對機制識別展開檢驗。依循前文敘述的理論邏輯，本文著重從“財務改善機制”“創新活躍機制”和“風險平滑機制”三個路徑展開研究，在表10～12中逐一進行機制識別檢驗。

基于前述理論機制分析，本文采用三組機制變量來進行檢驗：第一組為財務改善機制，機制變量為“資產周轉-期間費用”。第一個指標為總資產周轉率(ATO，本期銷售收入凈額與本期資產總額平均值之比)，借鑒李萬利等(2022)提出的ATO指數進行測度，該指標越大，表明企業總資產周轉速度越快，管理能力越強，資產利用效率越高；第二個指標為企業期間費用率(Pre-fees，期間費用與營業收入之比)，借鑒韓晴和王華(2014)的研究，該指標越小，表明企業各項財務成本控制得越好，財務水平越高。

第二組為創新活躍提升機制，機制變量為“研發投入-創新產出”。第一個指標為企業數字技術專利創新(DP)，借鑒陶鋒等(2023)的研究，借助國際專利分類(IPC)提供的專利技術信息，在IPC層面的文本信息中識別出同數字技術、數字化轉型有密切關聯的創新專利數據；第二個指標為數字化資產積累創新(DU)，借鑒張永珅等(2021)的研究，將數字化無形資產占比作為企業數字化創新積累程度的代理變量。

第三組為風險平滑機制，機制變量為“財務風險-風險承擔”。第一個指標為財務穩定(Z-Score)，借鑒Altman(1968)的做法，將風險Z值作為財務穩定的刻畫指標，該指標與企業財務風險呈反向關系，Z值越大，表明企業財務越穩定；第二個指標為主動性風險承擔(Risktaking)，借鑒余明桂等(2013)的研究，以盈利波動性來估計企業追求利潤而主動承擔風險的意愿。同時，在研究方法上，本文借鑒佟愛琴和馬惠嫻(2019)的研究，在充分驗證解釋變量對機制變量的影響基礎上，又采用分組檢驗的方式，以各機制變量的中位數為界，區分出機制變量的強弱組別后檢驗金融科技對企業數字化轉型的影響效力差異。

(一)財務配置效率提質機制

表10基于財務改善機制，通過“資產周轉率-期間費用率”檢驗金融科技影響企業數字化轉型的機制路徑。結果顯示，金融科技能夠實現提高資產周轉效率和降低期間費用率的雙重優化作用(以ATO和Pre-fees為被解釋變量，L.FinTech的回歸系數分別是0.038和-0.005且在1%水平下顯著)。這是因為，金融科技以其結構化數據和非結構化的信息，能夠有效盤活企業內部積存資產，使企業得以通過對比年度總資產的運營效率變化來識別自身與競爭對手的差距，從而促使企業深挖潛力、積極創收，不斷提高市場占有率和資源利用效率。特別地，金融科技在信息數據處理上的卓越能力，能夠降低企業與金融機構間的信息不對稱，同時金融科技能夠將數字技術貫穿企業生產經營銷售全過程，在降低企業風險損失的同時也降低了企業各項期間費用成本。進一步研究發現，當企業財務狀況處于較好水平時(即ATO高于中位數或Pre-fees低于中位數時)，金融科技對企業數字化轉型具有積極的促進作用；當企業財務狀況處于較差水平時(即ATO低于中位數或Pre-fees高于中位數時)，金融科技對企業數字化轉型不再具有積極效果。綜合上述分析，金融科技在改善企業財務狀況后，能夠最大限度地擴充企業的可用資源，企業在開展高風險、高投入的數字化轉型項目時則有了更多可支配的資源，提高運營效率并降低成本，從而加快了企業數字化轉型進程。

(二)數字技術創新活躍機制

表11基于創新活躍機制，通過“數字技術創新專利-數字化無形資產”檢驗金融科技影響企業數字化轉型的機制路徑。結果顯示，金融科技能夠實現增加研發投入和數字化創新積累的雙重作用(以DP和DU為被解釋變量，L.FinTech的回歸系數分別為0.066和0.013且至少在5%水平下顯著)。本文認為，金融科技具有極強的技術導向型，能夠基于前沿數字信息技術識別極具創新潛力的企業或項目，基于資源的最優導向配置來引導企業優勝劣汰，倒逼企業更加關注數字技術創新水平提升。更為重要的是，金融科技運用其前沿數字技術手段不僅有效解決了企業創新轉型過程中的資金困擾，還增強了企業自身的信息處理能力，從而能夠幫助企業在數字化轉型過程中更好地做出創新決策、提升創新效率、累積創新動能。進一步研究發現，當企業的創新活躍程度處于較高水平時(即DP或DU高于中位數時)，金融科技對企業數字化轉型具有積極的促進作用；當企業的數字創新活躍程度處于較低水平時(即DP或DU低于中位數時)，金融科技對企業數字化轉型不再具有積極效果。綜合上述分析，金融科技增強了企業前沿數字技術創新能力，能夠最大限度提升企業的數字化技術基礎支撐，是企業持續獲得創新轉型的動力基礎，從而對企業數字化轉型產生正向激勵作用。

表11 機制識別檢驗：數字技術創新活躍機制

(三)風險平滑機制

表12基于風險平滑機制，通過“財務穩定-風險承擔”檢驗金融科技影響企業數字化轉型的機制路徑。結果顯示，金融科技能夠增強財務穩定性和并提升主動性風險承擔水平(以Z-Score和Risktaking為被解釋變量，L.FinTech的回歸系數分別是0.754和0.008且均在1%水平下顯著)。本文認為，金融科技能夠強化金融資源的配置能力，對企業形成更加有利的金融支持效果，這能夠直接改善企業內部的財務境況。進一步地，金融科技還能借助自身前沿的風控和信息處理能力引導企業增強自身財務建制，降低財務風險。順延此邏輯，金融科技在有效強化自身財務穩定性的基礎上，能夠激勵和引導企業在面對不確定性時的主動性和積極性，增強其主動承擔創新屬性生產活動的意愿。進一步研究發現，當企業的風險平滑能力處于較低水平時(即Z-Score或Risktaking高于中位數時)，金融科技對企業數字化轉型具有積極的促進作用；當企業的風險平滑能力處于較低水平時(即Z-Score或Risktaking低于中位數時)，金融科技對企業數字化轉型不再具有積極效果。綜合上述分析，金融科技能夠有效改善企業內部財務境況，增強企業“為創新而競爭”的風險承擔意愿，引導企業在前沿數字技術創新實踐中更具積極性，從而對企業數字化轉型產生正向激勵作用。

表12 機制識別檢驗：風險平滑機制

六、金融科技賦能的外部條件：基于市場化程度的中國經驗

企業轉型活動具有周期長、風險高、投入大的特征，不僅需要穩定充足的資金支持，還需要一個穩定安全的發展環境，而這些條件的滿足離不開市場化程度的不斷提高。市場化程度的提高能夠從以下幾方面助力企業轉型：第一，市場化程度提高能夠緩解企業財務困境。一方面，市場化程度越高，政府對資源配置的直接干預就會減少，市場“看不見的手”在優化資源配置、改善金融扭曲上發揮的作用就會越大；另一方面，市場化程度越高，市場中各主體之間的信息不對稱程度就會越低、信息流動就會越充分，從而可以使資金流向越具創新潛力的項目。第二，市場化程度的提高能夠激勵企業關注研發創新。市場化水平的提高拓寬了企業融資邊界，使社會閑散資金充分流通，為企業研發創新提供了資金支持。第三，市場化程度的提高能夠為企業平滑各項風險。在一個市場化程度較高的環境中，市場主體之間的活動更加透明，為企業創新提供了良好的外部保障，有利于減少各項風險。同時，市場化水平越高，企業應對不確定性的能力越強，自身對風險的容忍度也更高，使企業更傾向于進行風險大收益高的創新項目。不難發現，市場化程度越高，則越有利于企業數字化轉型活動的開展；同時，金融科技在資源配置、創新激勵乃至風險管理上作用的發揮也往往更具效力。進一步地，2022年中國人民銀行印發的《金融科技發展規劃(2022―2025)》強調，要“更好發揮市場配置資源的決定性作用，推動技術、數據、勞動力等金融科技要素暢通流動，提高要素質量和資源配置效率，全面激活數字化轉型發展的內生動力”，這鮮明指出了金融科技想要有效服務實體經濟創新轉型，就離不開市場化改革發展的支持。有鑒于此，本文在原有的“金融科技-企業數字化轉型”的關系上加入市場化程度這一重要外部因素，考察在不同的市場化程度下金融科技對企業數字化轉型的影響，就具有更為鮮明的政策意義和實踐重要性。

(一)金融科技驅動企業數字化轉型的外部基礎條件：基于市場化程度的一個解釋

為檢驗市場化程度差異對“金融科技-企業數字化轉型”關系的影響，本文基于樊綱市場化指數衡量企業所處地區的市場化程度(Market)。在此基礎上，以市場化程度的中位數為界，區分出市場化程度的強弱組別后檢驗金融科技對企業數字化轉型的影響效力差異；進一步地，基于交互項驗證的方式展開重復性驗證。

表13的實證結果顯示，在市場化程度較高時，金融科技對企業數字化轉型(DCG)具有積極的促進作用(L.FinTech的回歸系數為0.161且在1%水平下顯著)；而在市場化程度較低時，金融科技對企業數字化轉型(DCG)不具有積極作用(L.FinTech的回歸系數為正但不顯著)。進一步，本文采用交互項的方式進行驗證，交互項(L.Market×L.FinTech)回歸系數為0.012且在1%水平下顯著，這也表明市場化程度在“金融科技-企業數字化轉型”關系中起著正向調節作用，即在一個較好的市場化程度環境支撐下，金融科技能夠更為顯著地驅動企業數字化轉型。這是因為，在市場化水平高的環境下信息不對稱程度進一步下降，市場主體競爭更加充分，資金配置更加合理，企業的風險抵御能力更強。在這種環境下，金融科技發展質效會顯著提升，更容易捕捉市場信號，其資源導向性更加精準高效，金融科技能夠更好地幫助企業改善財務困境，增強應對風險的能力，從而為企業創新活動提供動力，促進企業數字化轉型。由此，本文的假說H2得到了經驗證據的支持。

(二)基于異質性特征的結構差異檢驗

前文的實證分析顯示，金融科技在服務實體經濟數字化轉型實踐中具有明顯的“結構靶向性”特征，針對實體經濟中的非國有企業和高科技企業數字化轉型具有顯著正向激勵作用，而對于國有企業和非高科技企業的促進作用并不明顯。本部分主要探究在較好的市場化程度環境支撐下，金融科技對企業數字化轉型的促進覆蓋面是否會有所變化？金融科技能否在更好的支撐條件下擴展覆蓋觸角？

表14的實證結果顯示，金融科技與市場化程度的交互項(L.Market×L.FinTech)在絕大多數組別中均呈現正向顯著的促進作用，僅僅在國有企業組別中未展現顯著影響(交互項回歸系數為0.003但不顯著)。上述結果表明，在較好的市場化程度支撐下，金融科技發展能夠進一步增大支持覆蓋面，將原有得不到金融科技有效支持的企業組別(非高科技企業)進行了有效“轉化”，推動了這類企業數字化轉型活動進一步開展(交互項回歸系數為0.008且在1%水平下顯著)。當然，必須要承認的是，國有企業可能由于自身創新轉型主觀能動性不足等原因，即便在較好的市場化條件支撐下，金融科技對企業數字化轉型的驅動作用也未得到充分釋放。想要通過金融支持來強化國有企業數字化轉型活動，僅依靠金融科技的力量或許相對有限，可能需要更多精細化的政策設計配套方能實現。

(三)基于金融科技空間溢出的差異檢驗

數字經濟時代下，金融科技借助前沿數字技術能夠極大擴展其在地理上的覆蓋觸角，前文的實證檢驗也發現了“本地區-外地區”金融科技均能顯著促進企業數字化轉型的經驗證據。順延前述邏輯，本地區的市場化建設能夠增強本地區金融科技賦能實體經濟數字化轉型的能力，但在實踐中存在著外地區金融科技影響本地區企業數字化轉型的事實。本地區的市場化建設能否更好地服務和引導外來者(外地區金融科技)，增強本地區企業數字化轉型內在驅動力？就當前金融科技跨地域服務實體經濟的普遍現象而言，研究上述問題就具有較高的現實價值。

表15的實證結果顯示，無論是地區還是全國口徑的溢出變量，其同市場化程度的交互項(L.Market×L.FinTech_S和L.Market×L.FinTech_O)的回歸系數均為正且顯著。這表明市場化程度的提升不僅能夠帶動本地區金融科技服務企業數字化轉型，也能夠拉動本地區之外的金融科技服務于本地區企業數字化轉型。從這個角度看，市場化程度作為生產要素發揮作用的重要基礎條件，能夠從多方面提升金融服務實體經濟的能力，從而實現數字經濟時代下的企業高質量發展。

七、結論與啟示

本文借助2011―2020年滬深A股上市公司數據對“金融科技-企業數字化轉型”這一核心關系展開研究，對兩者之間的作用效果展開實證檢驗，探討了不同屬性企業的異質性特點、實現機制以及市場化環境下的影響與作用效果，并得到以下結論：第一，金融科技能夠顯著促進企業數字化轉型，并在經過一系列穩健性和內生性檢驗之后，結論不變；第二，金融科技對非國有企業和高科技企業數字化轉型的影響效果更加顯著，而對國有企業和非高科技企業的影響效果較差；第三，金融科技能夠通過提高資產周轉效率并降低財務費用、增加數字技術創新并強化數字資產積累、強化財務穩定性并增強風險主動承擔三種機制來促進企業數字化轉型；第四，在市場化環境下，金融科技能夠進一步促進企業數字化轉型，一方面，金融科技對非國有企業、高科技企業數字化轉型的促進作用大于對國有企業、非高科技企業數字化轉型的促進作用；另一方面，外地的金融科技發展同樣能夠更好地服務本地區企業數字化轉型。

本文具有以下重要啟示：

第一，建設金融科技這一新興金融業態的培育土壤。數字經濟是產業創新和技術革新的關鍵所在，為適應數字經濟發展趨勢，一方面，政府應積極構建金融科技發展的生態環境，確保金融科技能在一個穩定的環境中持續為企業發展賦能；另一方面，企業應把握金融科技發展趨勢，增強金融科技與自身發展的匹配度，發揮金融科技在企業創新發展中的驅動作用，從而解決企業數字化轉型過程中資金、技術不足等問題，助力企業實現創新轉型升級。

第二，進一步提高市場化程度。在政策扶持和金融科技的助力下，不斷強化市場化程度在資源配置中的主體地位，加快信息在寬松市場環境中的流動，營造良好的市場競爭環境和市場創新環境，積極引導金融資源流向更具發展潛力和創新需求的企業。

第三，應該積極順應數字經濟發展新形態，促使企業實現數字技術與自身組織形式的深度融合。針對不同性質的企業制定差異化戰略，使金融科技手段的應用更具靶向性，多向非國有企業以及高科技企業提供金融科技支持，精準發揮金融科技對優質企業和有潛力項目的識別功能，利用金融科技激發實體經濟創新活力。

第四，保持金融科技對企業數字化轉型傳導機制的暢通性。企業的整體發展布局應將重點放在提高金融科技對資產周轉以及降低成本的作用方面。同時，企業應不斷積累數字化無形資產，構建數字化創新保障體系，不斷累積創新動能，為企業的創新研發活動提供一個良好的外部環境。此外，建立健全企業發展過程中的風險補償和退出機制，完善金融“監管沙盒”，不斷平滑金融科技服務企業數字化轉型中的各項風險，提升企業轉型安全性。

第五，不斷拓寬金融科技的空間溢出通道。應打破不同區域內的科技流通壁壘，引導金融科技人才、技術、資本在市場中充分流動，延長金融科技“觸手”，擴大金融科技覆蓋面，從而使區域內外金融科技充分助力企業數字化轉型。 ■

[基金項目：國家自然科學基金青年項目“金融科技對企業數字化轉型的效應評估、機制分析與策略優化研究”(72202046)、教育部人文社科基金青年項目“銀行數字化轉型績效評估與優化機制研究：基于大數據文本識別的微觀證據 ”(22YJC790009 )、廣東省哲學社會科學規劃青年項目“銀行金融科技發展的績效評估、機制路徑與優化對策研究”(GD23YYJ12)]