企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何賦能商業(yè)信用融資
2024-04-29 00:00:00張記元趙博思
貴州財經(jīng)大學學報 2024年2期
摘 要：數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)已成為驅(qū)動我國經(jīng)濟發(fā)展新引擎，企業(yè)作為推行數(shù)字化的重要微觀載體，在此背景下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)融資行為亦產(chǎn)生了重要影響。近年來經(jīng)濟持續(xù)下行，企業(yè)面臨融資困境，商業(yè)信用融資作為銀行信貸的重要替代性渠道，具有便捷、低價等明顯優(yōu)勢，是企業(yè)緩解融資約束的重要融資方式，在企業(yè)債務結構中扮演了關鍵角色。現(xiàn)有關于商業(yè)信用融資的研究大多關注數(shù)字普惠金融，鮮有涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關探討，因此本文試圖填補該不足，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度出發(fā)，以2007～2022年滬深兩市A股企業(yè)為研究樣本，深入探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資的影響、作用機理、異質(zhì)性表現(xiàn)及二者對企業(yè)代理問題、投資效率和企業(yè)績效的影響，以期為企業(yè)結合自身資源稟賦制定科學的融資策略，亦為政府積極有效引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、結合企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境做好頂層設計，引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級、加快數(shù)字經(jīng)濟建設提供借鑒。
關鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；商業(yè)信用融資；投資效率
文章編號：2095-5960（2024）02-0071-10；中圖分類號：F275；文獻標識碼：A
一、引言
隨著互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、移動支付、區(qū)塊鏈等技術的迅猛發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)逐漸發(fā)展成為一種全新的經(jīng)濟形態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟以數(shù)據(jù)資源為關鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為核心載體，以信息通信技術的融合應用為重要推動力，正在深刻地影響著現(xiàn)代社會的生產(chǎn)方式。2012年黨的十八大報告提出“要大力推動信息化與工業(yè)化的融合發(fā)展”，我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路由此拉開序幕。2022年黨的二十大報告指出要大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，并強調(diào)數(shù)字化是我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。十年來，我國數(shù)字經(jīng)濟逐漸演變?yōu)橐环N綠色、創(chuàng)新、可持續(xù)的高質(zhì)量經(jīng)濟發(fā)展范式。伴隨中國全球影響力的增強，中國經(jīng)濟發(fā)展面臨戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型節(jié)點，企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)管理轉(zhuǎn)型實踐已經(jīng)成為推動中國新一輪產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟技術轉(zhuǎn)型的重要抓手。近年來有關數(shù)字經(jīng)濟價值效應的研究成果頗為豐碩。從宏觀層面來看，一方面數(shù)字經(jīng)濟通過擴大企業(yè)規(guī)模及經(jīng)營效率以顯著擴大內(nèi)需和拉動就業(yè)［1，2］，另一方面數(shù)字經(jīng)濟依托強大的效率和信息優(yōu)勢助推了城市與經(jīng)濟的高質(zhì)量、創(chuàng)新和綠色發(fā)展［3］。從微觀層面來看，數(shù)字經(jīng)濟能夠通過資源效應、治理效應、信息效應促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率 ［4］，但是隨著數(shù)字化的推進，企業(yè)經(jīng)營業(yè)務復雜度和組織邊界大幅度改變，顛覆和沖擊了現(xiàn)有的治理模式，增加了監(jiān)管難度［5］，并且當企業(yè)管理層能力和組織架構無法適應數(shù)字經(jīng)濟模式時可能導致轉(zhuǎn)型失敗和價值減損［6］，會對企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生負面影響。企業(yè)的融資難、融資貴等問題一直是影響我國企業(yè)發(fā)展的“攔路虎”。 ［7］近年來，世界經(jīng)濟的持續(xù)下行，使得企業(yè)融資約束這一世界性難題再次進入大眾視野。如何紓解企業(yè)融資困境，提振發(fā)展信心已成為學術界和實務界關注的焦點。由于銀行貸款融資容易受到銀行信貸政策的制約，企業(yè)面臨融資困境，因此企業(yè)不得不尋求其他替代性融資方式。商業(yè)信用融資作為銀行信貸的重要替代性渠道，具有便捷、低價等明顯優(yōu)勢，是企業(yè)緩解融資約束的重要融資方式，在企業(yè)債務結構中扮演了關鍵角色。［8］據(jù)本文對CSMAR數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2022年底，企業(yè)商業(yè)信用融資在負債結構中占比超過35%，其重要性可見一斑。
然而，縱觀現(xiàn)有研究，有關商業(yè)信用融資的研究除少量文獻關注數(shù)字普惠金融外［9］，鮮有涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關探討，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為時下國家政策導向，不僅改變了企業(yè)的業(yè)務流程和經(jīng)營模式，其帶來的數(shù)字化信息優(yōu)勢亦會對商業(yè)信用融資水平產(chǎn)生影響。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提升信息質(zhì)量和時效性，產(chǎn)生“信息效率”效應，從而緩解企業(yè)信息不對稱以促進其商業(yè)信用融資。數(shù)字化技術不僅能夠優(yōu)化業(yè)務流程，降低成本，提高生產(chǎn)力，還可通過區(qū)塊鏈技術等對內(nèi)外部巨量信息充分吸收整合，提升其信息質(zhì)量和社會公信力，進而提高商業(yè)信用融資的可及性。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過優(yōu)化內(nèi)部控制、強化外部治理等發(fā)揮“信息治理”效應。數(shù)字背景下，工作場景和業(yè)務流程逐漸制度化和透明化，股東、管理層與基層之間溝通趨于扁平化和去中心化，不僅強化了外部投資者和股東對管理層行為的監(jiān)督，亦利于建立內(nèi)部科學規(guī)范的決策機制，進而緩解企業(yè)代理沖突，提高企業(yè)債務償還能力。
基于以上分析，本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度出發(fā)，以2007～2022年滬深兩市A股企業(yè)為研究樣本，深入探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資的影響、作用機理、異質(zhì)性表現(xiàn)及二者對企業(yè)代理問題、投資效率和企業(yè)績效的影響，以期為企業(yè)結合自身資源稟賦制定科學的融資策略，亦為政府積極有效引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、結合企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境做好頂層設計，引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級、加快數(shù)字經(jīng)濟建設提供借鑒。本文可能的研究貢獻在于：第一，本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度出發(fā)，深入探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資的影響，從微觀經(jīng)濟主體角度豐富了數(shù)字經(jīng)濟作用于企業(yè)的實施效果，進一步證實數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)商業(yè)信用融資的有效性，為數(shù)字經(jīng)濟服務微觀主體企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供新的經(jīng)驗證據(jù)。第二，本文結合企業(yè)所處的組織情境與外部環(huán)境，考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資的差異性，有利于企業(yè)考量自身資源稟賦制定科學的融資策略，亦可為政府積極有效引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提供借鑒。第三，本文對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)信用融資的作用機理進行深入剖析，不僅考慮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息效率提升，同時也關注信息質(zhì)量的提升對企業(yè)的治理作用，從信息角度證實了數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的資源和治理效應，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用于企業(yè)商業(yè)融資的激勵更加清晰可靠。第四，為更好地厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何服務實體、助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，本文從治理效用、投資效率和企業(yè)績效三方面做了更為細致和深入的探討，延伸了數(shù)字化轉(zhuǎn)型關于商業(yè)信用融資的經(jīng)濟后果，為政府全面評價數(shù)字化轉(zhuǎn)型價值提供經(jīng)驗借鑒。
二、理論分析與待檢命題
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指利用信息技術，通過數(shù)字的模式提供信息，展示業(yè)務流程和產(chǎn)品的過程。基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)能快速有效地處理和整合相關信息，打破信息壁壘。除此之外，還滿足了企業(yè)對上下游和內(nèi)部信息獲取的及時性和準確性需求，增強了信息透明度，提升企業(yè)內(nèi)部控制能力，緩解代理問題。商業(yè)信用融資是指企業(yè)在日常的經(jīng)營活動中因延期支付或預收款項而形成的一種信貸關系。商業(yè)信用融資作為銀行信用的有效短期融資替代工具，尤其在發(fā)展中的新興市場國家，對緩解企業(yè)融資約束難題具有重要作用。本文試圖從信息效率和信息治理角度，洞悉數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)商業(yè)信用融資這一重要非正式融資手段的影響和具體機制。
1.信息效率
數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提升信息質(zhì)量和效率，緩解信息不對稱以促進企業(yè)商業(yè)信用融資。
業(yè)務層面：傳統(tǒng)工業(yè)的物料流轉(zhuǎn)、加工、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)易形成“信息孤島”進而引致信息傳遞低效，借助數(shù)字化技術工具優(yōu)化或重塑了企業(yè)的業(yè)務流程，推動了各環(huán)節(jié)間的高效協(xié)同，大幅度降低了生產(chǎn)成本和資產(chǎn)專用性［10］，提升了生產(chǎn)力和產(chǎn)品質(zhì)量［11］，而良好的產(chǎn)品制造能力和形象是商業(yè)信用融資的信賴基礎。此外，數(shù)字技術迭代促進了企業(yè)融合創(chuàng)新發(fā)展進而突破傳統(tǒng)組織邊界以及業(yè)務涉及面，新業(yè)態(tài)的拓展必然引發(fā)經(jīng)營不確定性和外部多樣性融資需求的提升。
財務層面：一是通過區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術對內(nèi)外部巨量信息充分吸收整合，針對性地貼合消費需求，提升企業(yè)產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新水平進而提升了企業(yè)整體績效，亦增強了授信企業(yè)對其可持續(xù)盈利能力的認可度。［12］二是加密屬性提升了企業(yè)收付款的安全性和財務信息的真實完整度，優(yōu)化了報表信息質(zhì)量和審計效率，提高了企業(yè)財務信息的社會公信力。
市場層面：一是，數(shù)字經(jīng)濟時代，隨著技術和產(chǎn)品的持續(xù)更新迭代，企業(yè)所面臨的市場競爭更為嚴峻，創(chuàng)新活動的高風險疊加強流動性需求導致企業(yè)有更大的商業(yè)信用融資動機。［13］二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的內(nèi)部效率和價值等有效信息轉(zhuǎn)化為較高的股票流動性［14］，優(yōu)異的外部資本市場映射出企業(yè)的財務健康和價值創(chuàng)造活力，亦為授信方提供更多的有效識別路徑。
2.信息治理
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅有數(shù)字的效率優(yōu)勢，更具備“數(shù)治”功能。信任是企業(yè)進行商業(yè)信用融資的先決條件，企業(yè)在收獲流動性的同時亦將風險轉(zhuǎn)移至上游供應商，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過內(nèi)外雙重治理優(yōu)勢增進組織間信任。
內(nèi)部治理層面：首先，數(shù)字背景下，工作場景和業(yè)務流程逐漸制度化和透明化，股東、管理層與基層之間溝通趨于扁平化和去中心化［4］，不僅強化了對管理層行為的監(jiān)督，亦利于科學規(guī)范的決策機制的建立。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了企業(yè)的內(nèi)部控制。［15］良好的內(nèi)部控制不僅是內(nèi)部信任“配方” ［16］，更是強化外部信任的一劑“良藥” ［17］。一是，數(shù)字化通過學習導向和組織變革優(yōu)化內(nèi)部控制體系降低了管理層應計盈余的操作空間，進一步提升了會計信息和審計質(zhì)量，這在一定程度上增強了合作方的信任感，亦降低了信用審查成本。二是，良好的內(nèi)部控制緩解了企業(yè)的代理沖突，抑制管理層營造內(nèi)部帝國的動機，激發(fā)管理層的工作熱情，進而賦能企業(yè)的償債能力和抗風險能力，這些都是授信方最關注的企業(yè)特質(zhì)。
外部治理層面：數(shù)字化建設順應國家政策導向和主流趨勢，更易博得分析師的眼球。分析師通過對企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)的挖掘和實地走訪而發(fā)布的預測報告融合了更多的企業(yè)特質(zhì)，打破了內(nèi)外部信息屏障，這對于進一步規(guī)范企業(yè)內(nèi)部治理大有裨益。分析師對于特質(zhì)信息的解讀促進了交易雙方信任體系的建立，降低了債務人違約風險，更易獲得授信方的青睞。［18］此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型亦引發(fā)了境外合格投資者的關注，從而為資源獲取、內(nèi)部治理和業(yè)績提升形成外部驅(qū)動力量，進一步改善信息需求方的信用評價。［19］
綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升信息效率和信息治理改善了供應商的信用評價，有助于授信方提供更多的商業(yè)信用融資，相應邏輯框架見圖1。基于此，本文提出如下假設：
H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)商業(yè)信用融資水平。
三、研究設計
（一）數(shù)據(jù)篩選與處理
本文以2007～2022年滬深兩市公司為研究樣本，之所以選擇以2007年為起點，緣于2006年底我國基本完成股權分置改革，為深入研究公司治理提供條件。借鑒常規(guī)研究數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，剔除被退市風險警示、金融保險類、重要財報數(shù)據(jù)缺失的樣本，為避免異常值對研究結果的噪音影響，對連續(xù)性變量進行上下1%水平的縮尾處理。本文數(shù)據(jù)均來自Wind、CSMAR數(shù)據(jù)庫以及年報文本分析，為進一步提高結論的準確性，本文對所有的模型回歸均使用個體層面的聚類穩(wěn)健標準誤。
（二）模型設立與變量定義
為驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響，借鑒已有研究做法［20］構建以下模型。
TCi，t=b0+b1DTi，t+b2Sizei，t++b3Levi，t+b4Agei，t+b5Growi，t+b6Cashi，t+b7Inventoryi，t+b8FAi，t+b9Turnoveri，t+b10Statei，t+∑Year+∑Industry+ei，t （1）
1.被解釋變量（TC）：借鑒已有研究［20］構建企業(yè)商業(yè)信用融資指標（TC），具體為企業(yè)應付賬款、應付票據(jù)、預收賬款科目期末余額之和除以資產(chǎn)總額進行標準化處理。
2.解釋變量（DT）：時下相關文獻的主流測度方法為文本分析法。財務報表是企業(yè)財務狀況的具體反映，因此以上市公司年報為統(tǒng)計依據(jù)，借鑒已有研究方法［14］，通過對上市公司年報進行文本分析和詞頻統(tǒng)計，將與數(shù)字經(jīng)濟相關的關鍵詞頻作為數(shù)據(jù)要素轉(zhuǎn)型程度的一個直觀反映。由于詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)的非正態(tài)分布特征，本文將個體公司的統(tǒng)計值再加1取自然對數(shù)，以糾正樣本偏差，進而得出本文被解釋變量（DT1），為更精確地對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行分類，本研究還設置了數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量（DT2）。
3.控制變量（Control）：模型（1）中還控制了企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)營業(yè)收入增長率（Grow）、現(xiàn)金水平（Cash）、存貨比例（Inventory）、固定資產(chǎn)比例（FA）、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turnover）、產(chǎn)權屬性（State），由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同行業(yè)和年度內(nèi)具有較大差別，因此本文還控制了年度和行業(yè)的影響。
四、實證檢驗結果與分析
（一）描述性統(tǒng)計
從表1的描述性統(tǒng)計易得，我國的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高（DT2的均值為0.663），且不同企業(yè)間的轉(zhuǎn)型程度差異較大（DT1標準差為1.42，最小值0，最大值5.13），同時表明商業(yè)信用融資水平在企業(yè)的資產(chǎn)結構中占據(jù)重要地位（TC均值為0.155）。從圖1可以發(fā)現(xiàn)，參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)樣本數(shù)量、占比以及轉(zhuǎn)型程度在統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)持續(xù)增加，尤其是2012年以后增加幅度更大，這與我國的數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略時點是吻合的。
（二）均值、中位數(shù)檢驗
表2為單變量檢驗結果，從結果可以發(fā)現(xiàn)，存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)（DT2=1），商業(yè)信用融資水平（TC）無論均值還是中位數(shù)都顯著高于非數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)（DT2=0），表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進了商業(yè)信用融資，初步支持了本文的H1。
（三）基本回歸分析
表3報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響。列（1）（2）為不包含控制變量的回歸，系數(shù)分別為0.004和0.01且均在1%的水平上顯著為正，表明無論是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度還是虛擬變量均可以顯著提高企業(yè)商業(yè)融資水平，列（3）（4）為包含控制變量的回歸結果，結論依然成立，支持了H1。
四、穩(wěn)健性檢驗
1.工具變量法（IV）。前述基本檢驗表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)商業(yè)信用融資水平，但亦存在商業(yè)信用融資較多的企業(yè)試圖通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型以緩解融資約束問題，為緩解反向因果及其他遺漏變量的干擾，本文選取了城市移動電話數(shù)量、城市郵政業(yè)務總量和城市互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)之和（YD）作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量進行內(nèi)生性檢驗。［27］回歸結果如表4所示，列（1）（2）為第一階段的回歸結果，工具變量YD的回歸系數(shù)為0.011和0.004且均在1%的水平上與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量DT1、DT2正相關，表明選取的工具變量是恰當?shù)摹５诙A段的回歸中，列（3）（4）的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DT1）、虛擬變量（DT2）的回歸系數(shù)為0.013和0.033，亦在1%的水平上與商業(yè)信用融資顯著正相關，與基本檢驗結果一致。
2.多期雙重差分檢驗（DID）。為進一步緩解內(nèi)生性問題以洞悉數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后企業(yè)商業(yè)信用融資水平的差異，本文還建立如下多期雙重差分模型加以闡釋：
TCi，t=β0+β1treati×postt+βjCotnrol+∑Year+∑Industry+εi，t （2）
其中，treat為組間虛擬變量，post為時間虛擬變量，存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前的年度為0，否則為1，考慮個體因素，模型（2）還使用了個體年度雙向固定效應。結果如表4的列（5）所示，post×treat交乘項在10%的水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后對商業(yè)信用融資產(chǎn)生了促進作用。
3.Heckman檢驗。為排除樣本選擇性偏誤，本文采用Heckman檢驗加以解決。第一階段回歸中，構建Probit回歸模型以考察公司治理變量（公司規(guī)模、負債水平、企業(yè)年齡、成長性）與是否存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT2）之間的相關性，并在此基礎上構建逆米爾斯比率（IMR）。在第二階段回歸中將IMR作為控制變量加入基本回歸中，以糾正潛在的選擇性偏差對本文研究結論的干擾。回歸結果如表4的（6）（7）所示，逆米爾斯比率（IMR）與商業(yè)信用融資（DT1、DT2）存在顯著關系，表明本文存在樣本自選擇問題。在排除樣本自選擇問題干擾后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量在1%的水平上顯著為正，依然與基本回歸結果保持一致。
五、機制分析與擴展性檢驗
前文研究結論表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了商業(yè)信用融資水平，本部分將對其影響機制進行縱深剖析，以期闡明數(shù)字化影響商業(yè)信用融資的具體機理，并且考察該促進作用是否因組織情境和外部環(huán)境的不同而產(chǎn)生差異。此外，本文還嘗試驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否通過強化商業(yè)信用融資提升投資效率和企業(yè)績效。
（一）影響機制分析
通過前文的理論分析和命題檢驗，本文認為信息效率和信息治理是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)信用融資的具體作用渠道。因此，參考已有研究中介效應模型（三步法）①【①首先對模型（1）進行回歸，在β1顯著的前提下，再對模型（3）和模型（4）進行檢驗（第一步在表4中已進行列示）。若α1和γ2均顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實可以通過該中介機制影響企業(yè)商業(yè)信用融資。此時，若γ1顯著（不顯著），表明該影響機制發(fā)揮了部分（完全）中介效應。】［28］，以會計信息透明度（TA）、內(nèi)部控制（IC）和外部監(jiān)督（AN）為中介變量（Med），構建中介效應模型來驗證機理猜想。具體中介效應模型如下：
Medi，t=α0+α1Digei，t+αjCotnrol+∑Year+∑ind+εi，t （3）
TCi，t=γ0+γ1DTi，t+γ2Med+γjCotnrol+∑Year+∑ind+εi，t （4）
1.會計信息透明度機制（TA）。借鑒已有設計［21］用滬深交易所依據(jù)《上市公司信息披露工作考核辦法》公布的信息披露質(zhì)量，并將評估結果A-D分別賦值4-1來構建會計信息透明度機制指標（TA）。從表5中第（1）列可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT1）②【②為行文的簡潔性，在中介機制和異質(zhì)性檢驗部分，未列示數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量（DT2）的回歸結果。】的系數(shù)α1在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)會計信息透明度；列（2）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT1）和會計信息透明度（TA）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明信息優(yōu)勢是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)商業(yè)信用的部分中介因子，為進一步確定中介機制的成立，本文還使用sobel檢驗法以求驗證，如表7所示，sobel檢驗通過顯著性檢驗，同時表明信息效率的中介效應所占比例為1.3%。
2.內(nèi)部控制機制（IC）。用迪博公司開發(fā)的內(nèi)部控制指數(shù)除以100進行標準化處理，來檢驗內(nèi)部控制是否是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)信用融資的有效路徑。從表5中列（3）可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT1）的系數(shù)α1在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著改善了企業(yè)的內(nèi)部治理環(huán)境；列（4）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT1）和內(nèi)部控制（IC）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明優(yōu)化內(nèi)部治理是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)商業(yè)信用的部分中介因子。為進一步確定中介機制的成立，本文還使用sobel檢驗法以求驗證，如表7所示，sobel檢驗通過顯著性檢驗，且內(nèi)部控制機制的中介效應為1.4%。
3.外部監(jiān)督機制（AN）。本文以企業(yè)被分析師的關注度作為外部監(jiān)督強弱的測度標準［29］，當指標高于行業(yè)年度中位數(shù)時，代表企業(yè)外部監(jiān)督水平較高，否則為較低水平。從表5中列（5）可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT1）的系數(shù)α1在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效提升了外部監(jiān)督水平；列（6）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT1）和外部監(jiān)督（AN）的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升了外部監(jiān)督水平強化了商業(yè)信用融資水平，且同時外部監(jiān)督機制是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)信用融資的部分中介因子，同理亦表明外部監(jiān)督機制的中介效應為7.3%。
（二）異質(zhì)性分析
1.組織情境的異質(zhì)性影響
（1）產(chǎn)權屬性。我國作為重要的新興市場國家，國有企業(yè)在資源獲取、市場競爭等方面占據(jù)絕對優(yōu)勢，亦是響應和推行新政策的橋頭堡和排頭兵。雖然國有企業(yè)有較高的數(shù)字化程度，但緣其較強的資金吸附能力［22］，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型與商業(yè)信用融資依賴關系變得不敏感。民營企業(yè)緣于較少的政治關聯(lián)和資源扶持，則更依賴于通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來緩解授信人的“信貸歧視”。因此本文進一步將樣本分為國有企業(yè)和民營企業(yè)兩組樣本，如表6列（1）（2）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在國有企業(yè)樣本中回歸系數(shù)為正但不顯著，在民營樣本中在1%的水平上顯著為正，這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型在民營企業(yè)中對商業(yè)信用融資的促進作用更明顯，亦表明商業(yè)信用是民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后進行融資替代的有效工具。本文還利用組間系數(shù)差異檢驗（SUEST），得到P值在5%水平上顯著，同樣支持了以上分析①【①為行文的簡潔性，以下的分組不再贅述組間差異分析，只列示結果。】。
（2）融資約束。融資約束作為一項世界性難題一直是掣肘企業(yè)持續(xù)發(fā)展的最大阻礙，而發(fā)展?jié)摿Σ蛔愫托畔⒉粚ΨQ是企業(yè)融資難題的癥結所在，相較于資金充裕的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的良好績效表現(xiàn)和高效透明的信息更能使授信方提供更高的信用額度。本文用財務費用與總資產(chǎn)之比來衡量融資約束程度［23］，指標越大，融資約束越嚴重。如表6列（3）（4）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在融資約束較嚴重的樣本中回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，融資約束較輕樣本則不具備敏感性。表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善企業(yè)財務狀況和信息質(zhì)量有助于提高商業(yè)信用融資水平。
（3）企業(yè)成長性。企業(yè)不同成長階段的資源配置和經(jīng)營方略亦有較大差異。高成長性企業(yè)具備較強的資源投放和競爭優(yōu)勢，此階段的資本市場融資規(guī)模較大，因而對商業(yè)信用融資需求相對較少。低成長性的企業(yè)因為面臨較大的市場競爭和投資瓶頸而有較高的融資替代需求，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠明顯優(yōu)化成本與效率進而提升企業(yè)競爭優(yōu)勢與商業(yè)信用融資水平。本文使用主營業(yè)務增長率作為企業(yè)成長性的代理指標，通過年度行業(yè)中位數(shù)作為區(qū)分企業(yè)成長性的依據(jù)。結果如表6列（5）（6）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在成長性較低的樣本中回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，高成長性樣本則不具備顯著性，表明低成長性企業(yè)通過發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢促進商業(yè)信用融資的作用更大。
2.外部環(huán)境的異質(zhì)性影響
（1）經(jīng)濟周期。企業(yè)融資約束受宏觀環(huán)境影響非常大，在經(jīng)濟低迷期市場需求銳減疊加融資受限引致企業(yè)投資效率和績效下降，數(shù)字化運用在經(jīng)濟衰退期能夠有效增加企業(yè)和客戶互動和層級部門聯(lián)動協(xié)同，促進企業(yè)“降本增效”和加強危機時期企業(yè)韌性。［24］再者，經(jīng)濟衰退期企業(yè)本身具有較高的融資信貸需求，因此企業(yè)在此階段通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型易獲得更多的商業(yè)信用融資用以緩解融資難、融資貴的現(xiàn)狀。結果如表7列（1）（2）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在經(jīng)濟衰退期的樣本中回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正，經(jīng)濟繁榮期樣本則不具備顯著性，同時表明經(jīng)濟衰退期數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息效用使得商業(yè)信用融資替代作用更為敏感。
（2）城市區(qū)位。我國上市公司分布廣泛，且注冊城市經(jīng)濟水平與數(shù)字化程度存在較大差異。外圍城市在資源配給、營商環(huán)境等方面均落后于中心城市，亦面臨著更多的融資約束和治理難題，因此有必要區(qū)分城市區(qū)位的異質(zhì)性來探討對商業(yè)信用融資的影響。本文將樣本企業(yè)注冊城市分為中心城市（省會城市、直轄市、副省級城市）和外圍城市（中心城市以外的其他城市）。［5］結果如表7列（3）（4）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在外圍城市的樣本中回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正，中心城市則不具備顯著性，同時表明外圍城市更易借數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機的信息和治理作用提升商業(yè)信用水平。
（3）市場化進程。經(jīng)過多年的經(jīng)濟持續(xù)積累，我國市場化水平日漸走高，但由于我國地域廣闊、經(jīng)濟發(fā)展存在區(qū)域性差異，因此市場化水平亦有所不同，而企業(yè)的生存與運轉(zhuǎn)都必須要在相關區(qū)域內(nèi)完成。市場化水平較低的區(qū)域其要素流動不充分，地區(qū)的法治建設相對滯后，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型在該區(qū)域發(fā)揮的信息優(yōu)勢更為顯著。本文借鑒樊綱《中國市場化指數(shù)－各地區(qū)市場化相對進程報告》中市場化進程總指數(shù)，將其分為高市場化進程和低市場化進程兩組。結果如表7列（5）（6）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在低市場化進程的樣本中回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效彌補市場化進程較低區(qū)域的資源不足及緩解治理薄弱現(xiàn)狀進而作用于商業(yè)信用融資。
（三）信息效率與治理效應進一步考察
投資作為驅(qū)動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”之一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解商業(yè)信用融資是否會優(yōu)化企業(yè)的投資效率？商業(yè)信用融資具有一定的信息和監(jiān)督優(yōu)勢［25］，可以約束管理層的自利行為，緩解企業(yè)信息不對稱。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對外部市場信息的搜集和分析，可利用商業(yè)融資信用獲得的流動性來把握市場中的優(yōu)質(zhì)投資機會進而提升投資效率。前文檢驗表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)的商業(yè)信用融資水平，從而抑制了企業(yè)的代理問題，綜合以上優(yōu)勢數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能進一步地影響企業(yè)績效？本文借鑒已有研究［26］設計建立模型（5）以測度企業(yè)的投資效率。
Invi，t=β0+β1Cashi，t－1×β2Levi，t－1+β3Agei，t－1+β4Roai，t－1+β5Sizei，t－1+β6Invi，t－1+β7Reti，t－1+β8Tobin'sQi，t－1+∑Year+∑Industry+εi，t （5）
其中，被解釋變量資本投資量（Inv）等于企業(yè)購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)與其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金扣除處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額之后除以總資產(chǎn)。解釋變量為滯后一期的現(xiàn)金持有量（Cash）、資產(chǎn)負債率（Lev）、企業(yè)年齡（Age）、資產(chǎn)收益率（Roa）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資本投資量（Inv）、股票回報率（Ret）、Tobin’Q值。在模型（5）的基礎上求得殘差取絕對值作為企業(yè)投資效率（Abs_Inv）的代理變量。將企業(yè)投資效率（Abs_Inv）和企業(yè)績效（ROA，凈利潤/期末資產(chǎn)總額）作為被解釋變量分別代入模型（5）重新進行檢驗，結果如表8的列（1）～（4）所示，交乘項（DT×TC）的系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升商業(yè)信用水平有效提升了企業(yè)的投資效率和績效。
六、結論與啟示
數(shù)字經(jīng)濟已成為驅(qū)動我國經(jīng)濟發(fā)展的新引擎，在此背景下企業(yè)作為推行數(shù)字化的重要微觀載體，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)融資行為亦產(chǎn)生了重要影響。為厘清商業(yè)信用融資的影響因素，本文以2007～2022年滬深兩市企業(yè)為樣本研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資的影響，并試圖進一步明晰具體影響渠道和更深層次的經(jīng)濟后果。研究結論如下：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資水平具有提升作用，且這一結論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立；（2）機制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)信用融資渠道為提升信息效率（會計信息透明度）和信息治理（內(nèi)部控制和外部監(jiān)督）兩種路徑，且外部監(jiān)督占據(jù)主導地位；（3）進一步地，數(shù)字化對商業(yè)信用融資的影響在組織情境（民營企業(yè)、低成長性、高融資約束）劣勢的樣本中和外部環(huán)境（經(jīng)濟衰退期、外圍城市、低市場化進程）較差的子樣本中更為顯著；（4）擴展性檢驗通過對信息與治理效應深層次考察發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過賦能企業(yè)商業(yè)信用進而提升了投資效率和績效水平。
本文通過探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)信用融資的影響及具體機制，對推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和全面評價轉(zhuǎn)型價值提供了一定的理論和實踐參考。第一，企業(yè)應重視商業(yè)信用的融資替代作用，尤其是面臨融資約束程度較高的企業(yè)，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型強化外部治理和內(nèi)部治理，獲取商業(yè)融資機會；第二，企業(yè)應積極發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的效率提升和治理功效，實現(xiàn)從“數(shù)字”到“數(shù)治”的轉(zhuǎn)變，增加信息透明度，緩解信息不對稱，減輕代理沖突，提高運營效率，增加組織間信任；第三，政府應繼續(xù)積極引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是在外圍城市的民營企業(yè)，以及成長性和市場發(fā)育不完善的企業(yè)和地區(qū)，更應加大對其扶持力度，實行一些有針對性的扶持政策，促進其數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程；第四，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，企業(yè)仍面臨著更加激烈的競爭與復雜多變的數(shù)字環(huán)境，政府應不斷健全相關的法律政策，保護企業(yè)信息安全。
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How does Enterprise Digital Transformation Empower Trade Credit Financing：
From the Perspective of Information Efficiency and Information Governance
ZHANG Jiyuan1， ZHAO Bosi2
（1.School of Economics and Management， Shihezi University， Shihezi， Xinjiang 832000， China;
2.Faculty of Economic and Management， National University of Malaysia， Bangi 43000， Malaysia）
Abstract：The digital economy has become a new engine driving China’s economic development. As an important micro carrier for promoting digitalization， enterprises have also had a significant impact on their financing behavior through digital transformation in this context. In recent years， the economy has been continuously declining， and enterprises are facing financing difficulties. Commercial credit financing， as an important alternative channel for bank credit， has obvious advantages such as convenience and low price. It is an important financing method for enterprises to alleviate financing constraints， and plays a key role in their debt structure. Most of the existing research on commercial credit financing focuses on digital inclusive finance， with little discussion on digital transformation. Therefore， this article attempts to fill this gap. From the perspective of digital transformation， using A-share enterprises in the Shanghai and Shenzhen stock markets from 2007 to 2022 as research samples， this article delves into the impact， mechanism， heterogeneity， and agency issues of digital transformation on commercial credit financing. The impact of investment efficiency and corporate performance is aimed at formulating scientific financing strategies for enterprises based on their own resource endowments. It also providing reference for the government to actively and effectively guide the digital transformation of enterprises， combining the internal and external environment of enterprises to do top-level design， guiding the digital transformation and upgrading of enterprises， and accelerating construction of digital economy.
Key words：digital transformation; trade credit financing; efficiency of investment
責任編輯：蕭敏娜
