債務期限結構、數字經濟與股票流動性

裘益政 胡靖雪

【摘 要】 債務期限結構是影響債務融資成本和風險的重要因素，對微觀企業生產經營和宏觀經濟整體發展都有重大影響。文章基于我國上市企業2011—2020年數據，檢驗了債務期限結構對股票流動性的影響及數字經濟的調節效應。研究發現，企業長期債務占比與股票流動性間呈顯著正相關關系，經過內生性和穩健性檢驗后該結論仍成立。同時，債務期限結構作用的有效發揮需要外部宏觀條件的支持，地區數字經濟發展水平越高，企業長期債務占比提高對股票流動性的提升作用越明顯；數字經濟的調節作用存在顯著的區域差異性，東部地區調節效應更顯著。機制分析表明企業長期債務占比提高可以提高研發投入、降低債務違約風險，從而提升股票流動性。研究為企業優化債務期限結構、提升股票流動性提供了經驗證據，也對數字經濟驅動實體經濟高質量發展起到一定的啟示作用。

【關鍵詞】 債務期限結構； 股票流動性； 數字經濟

【中圖分類號】 F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2024）14-0008-09

一、引言

黨的二十大報告提出，要以中國式現代化全面推進中華民族偉大復興。資本市場的高質量發展是中國式現代化進程的重要保障，二十大明確要求“健全資本市場功能，提高直接融資比重”。2023年7月24日中央政治局會議對資本市場工作作出重要部署，明確提出“要活躍資本市場，提振投資者信心”。作為中國多層次資本市場的關鍵組成部分，股票市場在金融體系內舉足輕重。股票市場的核心功能是提供流動性。從金融市場服務實體經濟視角而言，充足的股票流動性可通過治理效應提高投資效率和研發創新能力，改善國企績效[ 1 ]。自2015年以來，我國A股市場遭受多次流動性沖擊，頻頻經歷震蕩。股票流動性是資本市場發揮各項功能的基礎，是支撐金融穩定的關鍵[ 2 ]。在堅決守住不發生系統性金融風險的底線要求下，探究影響股票流動性的因素，具有深遠意義。

在理論層面，現有研究文獻關注到經濟政策[ 3 ]、交易機制[ 4 ]和股權結構[ 5 ]等因素對股票流動性的影響，但未從公司財務角度分析股票流動性的驅動因素。企業內部財務表現與外部資本市場表現高度相關，客觀而言，債務期限結構作為重要財務信息，是股票投資者制定投資決策的依據之一，其影響會一定程度上反映在企業股票市場表現中。央行貨幣政策委員會2023年一季度會議強調“引導金融機構增加制造業中長期貸款”，表明債務期限結構已成為深化金融改革的重點。相較于發達國家，我國企業債務期限結構偏短期。現有研究發現，無論在企業生命周期的哪一階段，短期借款對企業績效的負向影響均強于長期負債[ 6 ]。究其原因，長期債務占比提高有助于提升企業創新水平[ 7 ]，緩解財務脆弱性[ 8 ]，降低債務違約風險[ 9 ]，維護金融穩定性。剖析企業債務期限結構與股票流動性的關系，有助于企業改善債務期限結構，防范股票流動性風險，從而實現金融市場穩定發展。

值得注意的是，微觀經濟主體企業的經營策略制定和股票市場表現在一定程度上受到宏觀經濟變化的影響。當前正處于第四次工業革命的歷史節點上，數字經濟實現了飛躍式發展，蓬勃發展的數字經濟必將“由外及里”地影響微觀經濟主體的高質量發展。外部環境視角下，數字經濟通過釋放創新創業活力、提高經濟效率、促進數字金融發展和優化營商環境，提升了企業發展潛力；內部轉型視角下，數據信息賦能企業數字化轉型，轉變了傳統企業治理及發展目標[ 10 ]，企業能夠更快速地分析數據、優化供應鏈管理，降低成本和資源消耗、提高運營和生產效率，進而使投資者形成正向預期、增加交易頻次，提升股票流動性[ 11 ]。

基于上述背景，本文將2011—2020年我國滬深A股上市公司財務、流動性指標與地區數字經濟發展指數相匹配，旨在探析企業債務期限結構對股票流動性的影響和機制，并考察數字經濟的調節作用。本文可能的貢獻在于：第一，拓寬了股票流動性驅動因素的研究范式。本文深化了微觀經濟主體對股票市場流動性的理解，豐富了企業債務期限結構和股票流動性的相關文獻。第二，深入了數字經濟的情景考察。本文驗證了數字經濟是企業債務期限延長提升股票流動性的重要外部支持因素，且東部地區數字經濟的調節效應更為顯著。第三，提供了相關實踐啟示。基于實證分析結果，本文為我國數字經濟發展、股票市場流動性和債務期限結構相關問題提供了一些政策啟示。

二、文獻回顧與假設提出

（一）文獻回顧

1.企業股票流動性的影響因素

縱觀現有文獻，影響企業股票流動性的因素可以劃分為宏微觀兩個視角。宏觀視角下，已有研究分析了市場不確定性、經濟政策和貨幣政策[ 3 ]等宏觀因素對股票流動性的影響，發現市場和經濟政策的不確定性越高，股票市場流動性越差，而擴張性貨幣政策有助于改善股票市場流動性。微觀視角下，現有研究發現企業提高公司治理水平和年報可讀性[ 12 ]、降低境外股東持股水平[ 5 ]均會提升股票流動性。除此以外，個股交易量、股價和收益率波動也會對流動性產生顯著影響[ 4 ]。

2.企業債務期限結構的經濟后果

已有學者發現債務期限結構具有信號傳遞效應，高質量的公司會將債務期限結構信息作為高質量信號傳遞至市場[ 13 ]。短期債務可以約束管理層，但監督成本高，治理效應未能得到充分體現[ 14 ]；長期債務金額大且期限長，債權人監督動機更強，對管理者自由度的治理效果更佳[ 15 ]。長期債務還能為企業研發創新提供長期、穩定的資金，有助于公司持續成長[ 16 ]。此外，短期借款占比提高將導致企業流動性風險增大，管理層更可能粉飾報表，企業的股價崩盤風險提高[ 17 ]。

3.文獻述評

通過梳理相關文獻可以發現，股票流動性會受到宏微觀兩方面因素的影響，長期債務占比提高有益于企業發展。這些文獻為本研究提供了充足的經驗與啟發，奠定了理論基礎，但尚存一定局限：盡管證明了短期債務占比增加會導致股價崩盤風險提升，但基于我國背景探討債務期限結構影響效應的文獻整體而言較少，且結論尚未達成一致。本文不僅研究了債務期限結構對股票流動性的影響及機制，而且突出研究了數字經濟對債務期限結構影響作用的調節效應，為理解數字時代背景下我國上市企業債務期限結構選擇和資本市場表現提供了新的證據。

（二）假設提出

1.企業債務期限結構對股票流動性的影響

根據信號傳遞理論，上市公司披露的財務信息是投資者預測企業質量并做出投資決策的依據，股票流動性會在很大程度上映射出企業的經營質效[ 1 ]。長期債務占比提高會賦予企業更大的經營活力，其影響將體現在企業股票流動性中。

一方面，長期債務占比提高可以為企業創新活動提供連續穩定的資金，增強創新動能，從而提升股票流動性。相較于常規投資，研發創新活動的投資周期更長，調整成本更高且回報率較不穩定。倘若投資期內資金供給短缺，很可能造成項目中斷，甚至導致財務風險。短期債務再融資風險和利率風險較強，不利于創新項目的穩定存續；而中長期債務可以為企業提供連續、穩定的資金，更有利于支持企業長期創新活動，對企業把握成長機會和長期發展具有重要意義。在數字中國建設推動經濟高質量發展的時代背景下，企業開展研發創新活動有利于在后續市場競爭中占據優勢地位，獲得市場投資者青睞，增加股票交易概率，從而提升股票流動性。

另一方面，企業長期債務占比提高可以有效降低企業債務違約風險，從而提升股票流動性。已有研究表明，短期債務比例與違約風險呈類U型關系[ 9 ]，但目前我國上市公司短期債務比例普遍偏高，債務期限延長有助于降低違約風險，進而促進股票流動性提升。具體而言，短期債務的再融資和利率風險較長期負債高。當短期債務比例過高時，若企業傳出負面消息，再融資狀況將會受到嚴重損害，債務違約風險增大。中長期債務期限長、金額大的特點意味著更高的外部監督要求。所以，長期債務占比高在很大程度上反映了企業信用和經營資質較好、違約風險較低，且能夠與利益相關者形成良好契約關系的“軟信息”。基于此，投資者會對該企業產生正向預期，擴大股票交易規模，由此，股票流動性提升。

綜上所述，本文提出如下假設：

H1：其他條件不變情況下，企業長期債務占比會顯著提升股票流動性。

2.數字經濟發展的調節效應

在全面推進數字中國建設的時代背景下，實體經濟與數字經濟相結合、實現“數字強企”是當下核心戰略路徑[ 11 ]。數字經濟包含數字基礎設施和數字金融等內容，能夠為企業高質量發展提供技術和金融支持。可以推斷，數字經濟不僅可以提升其信息流通效率和企業信息處理能力，進而提高企業長期債務占比和股票流動性，而且能激發創新潛能，拓展企業成長機會，帶來股票流動性的進一步提升。

一方面，數字經濟發展可以降低債權人和債務人、企業和投資者間的信息不對稱程度，從而有利于提升企業長期債務占比和股票流動性。首先，數字經濟發展會提升企業的信息披露能力和信貸供給者的甄別、監督能力，緩解信貸雙方信息不對稱，提升企業長期融資可得性。其次，作為與數字經濟相匹配的金融形態，數字金融與數字經濟發展水平息息相關，其發展也拓寬了企業融資渠道，有利于企業獲得更多的長期債務融資。最后，所在地數字經濟發展較好的企業能更好地接收和輸出有效信息，投資者可以掌握更為全面的信息，信息不對稱程度降低，奠定了企業股票流通交易的良好基礎，有利于提升股票流動性。

另一方面，數字經濟發展還會激發企業創新潛能，增強市場投資者積極預期，進一步提升股票流動性。這是因為，位于數字經濟發展較好地區的企業通常具有更強的動機在研發領域增加投入，從而充分激發自身的創新潛能，并開展數字化轉型活動，以迎合市場導向。更為重要的是，在建設“數字中國”的新時代大政方針下，企業往往會借由信息披露和生產技術創新投資等方式釋放積極信號，這有助于吸引投資者有限的注意力[ 18 ]，股票交易的概率由此增加。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：企業所處地區的數字經濟發展程度會對長期債務占比和股票流動性之間的關系產生顯著調節作用。

三、研究設計

（一）樣本選取及數據來源

本文的樣本取自2011—2020年我國滬深A股上市企業，并對數據進行了如下處理：（1）剔除金融類企業；（2）剔除ST和期間退市的企業樣本；（3）剔除在考察年限中IPO的企業；（4）剔除指標嚴重缺失、數據異常、關鍵變量數據缺失的企業樣本；（5）為減少離群值影響，本文對所有連續變量進行1%和99%的Winsorize縮尾處理。最終確定16 903個企業觀測值的非平衡面板數據。本文企業層面原始數據均來源于CSMAR和同花順iFinD數據庫，采用Stata17.0進行數據分析。

（二）變量設定

1.被解釋變量：股票流動性（Liquidity）

已有學者對比多種企業流動性的測度指標，發現非流動性指標（ILLIQ）表征了股票交易成本和價格沖擊的疊加影響，較為適合衡量我國資本市場的企業股票流動性。本文借鑒吳非等[ 11 ]的度量方法，按照下式核算股票非流動性指標（ILLIQ）。

ILLIQi，t=■■■

上式中，ri，t，d表示企業i在t年第d個交易日考慮現金紅利再投資的回報率，Vi，t，d表示企業i在t年第d個交易日的成交金額（單位為百萬元人民幣），Di，t為企業i在t年的交易日天數。因此，直觀地看，ri，t，dVi，t，d即為股票i在t年第d個交易日每單位成交金額所引起的收益率變化，對其加總取均值后即為非流動性指標。ILLIQ數值越大，說明單位交易金額對股票價格的沖擊越大，投資者的交易成本越高，股票流動性越低，反之亦然。

為使實證結果簡單易懂，本文的股票流動性指標Liquidity采用非流動性指標的相反數來測度，Liquidity數值越大，意味著企業股票流動性越高。計算方式如下：

Liquidityi，t=-ILLIQi，t

2.核心解釋變量：債務期限結構（DM）

債務期限結構的度量一般分為“增量法”和“平衡表法”兩種，其中“增量法”僅包含企業最新發行的債務。考慮到數據可得性，本文采取肖作平[ 19 ]使用的“平衡表法”，以長期債務占總債務的比重度量債務期限結構，長期債務包含企業長期借款、應付債券和長期應付款。長期債務占總債務的比值越高，即債務期限結構越偏向長期化，對企業長期穩定經營越有益。

3.控制變量

本文借鑒吳非等[ 11 ]和李棟棟[ 17 ]的研究，控制了一系列可能影響股票流動性的變量以提升研究精度，包括企業營收規模（Sale）、賬面市值比（BM）、資產負債率（Lev）、兩職合一（Dual）、股票收益波動性（Stdret）、上市年限（Age）、審計意見（Audit）和機構投資者持股比例（INST）。相關變量匯總見表1。

表2顯示了2011—2020年間相關變量的描述性統計報告。可以發現，企業股票流動性（Liquidity）的平均值為-0.169，中位數為-0.154，說明部分企業的股票流動性偏低，拉低了整體的流動性水平。以企業長期債務占比度量的債務期限結構（DM）平均值為0.140，中位數為0.073，說明樣本期內企業的債務期限整體偏短，與我國企業債務期限結構現狀相符合。

（三）模型設定與實證策略

為檢驗H1債務期限與企業股票流動性之間的關系，本文設計如下基準回歸模型：

Liquidityi，t=？琢0 + ？琢1DMi，t + ？琢2Xi，t+？茲t +

？棕i+？著i，t? （1）

其中，i代表行業，t代表年份，被解釋變量Liquidityi，t為股票流動性，解釋變量DMi，t為企業債務期限結構，Xi，t為前述控制變量，？著i，t為模型隨機誤差項。為提升穩健性，本文還進行了如下處理：首先，同時控制了時間（？茲t）和行業（？棕i）的虛擬變量，以盡可能吸收固定效應；其次，參考吳非等[ 11 ]的方法，對所有回歸方程采用Cluster聚類穩健標準誤調整后的t統計量和顯著性水平。

四、實證結果及分析

（一）基準回歸

表3為企業債務期限結構對股票流動性影響的基準回歸檢驗結果。采用遞進式的回歸策略，列（1）為未加入控制變量僅控制時間和行業固定效應的回歸結果，列（2）為加入控制變量集的回歸結果。可以發現，無論是否加入控制變量，均通過了1%統計水平上的顯著性檢驗，表明企業長期債務占比提高對企業股票流動性有顯著正向影響，因此，H1得以驗證。

（二）內生性檢驗

本文可能存在由于反向因果和樣本自選擇偏差等因素造成的內生性問題，為保證實證結果穩健性，采用工具變量法和Heckman兩階段回歸法進行內生性檢驗。

1.工具變量法

為緩解雙向因果對結論的干擾，本文參考江軒宇等[ 16 ]的研究，選取企業注冊地（省、自治區、直轄市）在樣本初期信用債發行規模（地區信用債發行金額與GDP的比值）與當地金融機構法人數量變化的乘積作為工具變量IV，進行2SLS回歸。表4列（1）報告了第一階段的回歸結果，表明工具變量與債務期限結構在1%的顯著性水平正相關，且F值大于10，說明不存在弱工具變量問題。第二階段回歸結果見列（2），從Cragg-Donald Wald F值和Kleibergen-Paap rk LM值的回歸結果可以發現，拒絕了弱工具變量和工具變量識別不足的原假設，表明企業長期債務占比提高將提升企業股票流動性。

2.Heckman兩階段回歸

為緩解樣本自選擇問題，參考曾敏等[ 20 ]的做法，基于既有控制變量，另加入所在地區市場化發展指數（Market）作為工具變量。表4列（3）報告了Heckman兩階段回歸的第一階段檢驗結果，由Probit回歸計算出逆米爾斯比率（IMR）。列（4）報告了第二階段檢驗結果，就IMR系數顯著性而言，本文不存在明顯樣本自選擇偏誤，研究結論依然成立。

（三）穩健性檢驗

1.替換變量

第一，替換解釋變量。企業無息債務沒有固定成本，對企業穩健經營影響較小，而長期有息債務成本隨時間延長逐漸遞增，會較大程度地影響企業財務狀況與日常經營運作。在企業的長期債務中，長期借款占有最大比例。所以，本文以長期借款與應付債券之和占總負債的比例（DM1）作為債務期限結構的替代變量，回歸結果見表5列（1）。

第二，替換被解釋變量。換手率（Turnover）是一定期間內成交量與流通股本的比值，其值越大說明股票流動性越強。本文以換手率（Turnover）作為股票流動性的替代變量，回歸結果見表5列（2）。可以發現，無論替換解釋變量還是被解釋變量，基準回歸均保持正向顯著，穩健性檢驗通過。

2.剔除部分因素影響

在重大金融事件沖擊后，企業股票流動性和債務融資可能受到嚴重影響。本文樣本數據的時間區間中，存在2015年的重大金融沖擊。基于此，本文借鑒唐松等[ 21 ]的研究，剔除2015年金融沖擊的影響，兼顧危機后效性，截取2011—2014年的樣本進行穩健性檢驗，回歸結果見表5列（3），檢驗結果同基準回歸結果無實質性差異。

五、企業債務期限結構效力發揮的外部條件：基于數字經濟的視角

雖然企業債務期限延長通過增加研發創新投入和降低債務違約風險提升了股票流動性，但債務期限結構效力的發揮不僅需要企業內在因素推動，而且需要外部經濟和技術基礎條件的支撐。當前數字經濟正處于高質量發展軌道，包括數字基礎設施和數字金融等要素，為企業發展提供了技術和金融支持。本文認為，數字經濟發展會增強企業債務期限結構對股票流動性的影響效應。因此，在“企業債務期限結構—股票流動性”的研究結構中，引入外部宏觀層面的數字經濟條件，旨在分析不同數字經濟發展情況下，企業債務期限結構對股票流動性的影響效應如何變化。

（一）數字經濟發展指標的構建

在地市級數字經濟發展水平的刻畫上，本文參考趙濤等[ 22 ]的研究，從互聯網發展與數字普惠金融兩方面測度各地市數字經濟發展水平。對互聯網發展水平，具體采用互聯網普及率、相關從業人員情況、相關產出情況與移動電話普及率四個指標進行衡量。本文將互聯網發展與數字普惠金融各指標通過熵值法和主成分分析法擬合成2011—2020年275個地級市的數字經濟發展指數DE（熵值法）和DE1（主成分分析法），其中DE1作為替換變量同步進行穩健性檢驗。

（二）數字經濟的調節效應檢驗

本文分析數字經濟發展對企業債務期限結構效力發揮的調節效應。為減輕多重共線性的影響、保證研究結論的穩健性，在多元回歸分析前，對解釋變量DM和調節變量DE、DE1進行中心化處理，并構建調節效應回歸模型：

Liquidityi，t=？籽0 + ？籽1DMi，t + ？籽2DMi，t×DE + ？籽3DE + ？籽4Xi，t+？茲t+

？棕i+？著i，t? （2）

回歸結果如表6所示，無論以熵值法還是主成分分析法測度，數字經濟與企業債務期限結構的交互項（DM×DE或DM×DE1）均顯著為正。實證結果意味著，在較好的數字經濟支撐條件下，企業債務期限延長能更好激發企業股票交易活力，即數字經濟發展能夠對債務期限結構與企業股票流動性的關系產生正向調節作用，H2得到了實證支持。

（三）數字經濟調節作用的區域異質性

由以上分析可知，數字經濟發展有助于強化債務期限結構對企業股票流動性的影響。但不同區域的經濟、社會發展程度不同，因此調節效應或存在區域異質性。本文認為：首先，各地區對基礎設施建設的重視程度存在差異。相較于中西部地區，東部地區數字化發展起步早、程度深，資金充足，對數字經濟發展相關政策解讀與落實到位，對數字基礎設施建設投入更多。其次，不同地區經濟發展水平不同。我國疆域遼闊，區域經濟發展呈現東部優于西部的特征，地區經濟發展水平越好，越能凸顯數字經濟對經濟高質量發展的貢獻。綜上，數字經濟的調節作用可能存在區域異質性——相較中、西部地區，東部地區數字經濟調節效應更為顯著。

因此，本文按企業所在地劃分為東部、中部和西部三組子樣本進行回歸，具體結果如表7所示。在三組子樣本中，只有東部地區數字經濟與債務期限結構的交互項在1%置信水平正相關，回歸結果與本文上述分析結論相符。

六、機制路徑檢驗

前述研究為理解債務期限結構的影響效應差異提供了支撐，但尚未對企業債務期限結構影響股票流動性的機制進行研究。為此，本部分選取企業創新和債務違約風險兩類渠道進行驗證。根據中介效應理論構建模型：

Liquidityi，t=？琢0+？琢1DMi，t+？琢2Xi，t+？茲t+？棕i+？著i，t? （3）

Medi，t=？茁0+？茁1DMi，t+？茁2Xi，t+？茲t+？棕i+？著i，t? （4）

Liquidityi，t=？酌0+？酌1DMi，t+？酌2Medi，t+？酌3Xi，t+？茲t+？棕i+？著i，t

（5）

其中，i代表行業，t代表年份，回歸中的被解釋變量Liquidityi，t為股票流動性，解釋變量DMi，t為企業債務期限結構，Medi，t為下文的中介變量，Xi，t為前述控制變量，？著i，t為模型隨機誤差項，？茲t和？棕i分別為時間和行業虛擬變量（用以控制固定效應）。

（一）基于企業創新的機制檢驗

本文選取研發投入（R&D，企業研發投入與營業收入的比值）來刻畫企業創新。選擇這類中介變量進行機制檢驗的原因是：長期債務可以很好地為企業創新提供長期、穩定的資金支持，有助于提升企業的研發投入。企業創新生態優化將會進一步活躍股票交易活動，提升企業股票流動性。回歸結果如表8列（1）—列（3）所示，可以看出，債務期限延長能夠有效提升企業研發投入，進而對股票流動性起到促進作用。

（二）基于企業債務違約風險的機制檢驗

本文參考翟淑萍等[ 23 ]對企業債務違約風險的測度，采用Naive模型估計違約概率（EDF）作為違約風險的代理變量，具體計算步驟如下：

DDi，t=■

DDi，t表示違約距離，Equityi，t表示企業總市值，Debti，t表示企業年末短期負債與長期負債各二分之一的總和，ri，t-1是由企業上一年度月度股票收益率求得的年度收益率，Ti，t在公式中被設置為1年，σVi，t表示企業資產波動率的估計量。σVi，t的計算公式如下，其中，σEi，t是基于企業上年度月度收益率標準差求得的股票年度收益率波動率：

σVi，t=■×σEi，t+■×（0.05+0.25

σEi，t）

計算出違約距離DDi，t后，再通過標準累積正態分布函數Normal求出企業違約概率EDF：

EDFi，t=Normal（DDi，t）

債務期限的延長，為企業提供了長期充裕的現金流，有助于緩解企業在短期內償還債務本金和支付利息的流動性壓力。由于企業不再面臨迅速還債的緊迫性，債務違約風險得以降低。債務違約風險將直接影響企業的信用狀況，債務違約風險的下降會提升企業聲譽，有助于吸引更多的股票市場投資者，使他們更愿意購買該企業的股票。因此，債務期限延長通過降低債務違約風險間接促進了股票流動性的提升。表8列（4）—列（6）展示了債務違約風險作為中介變量的回歸結果，可以看出，債務期限延長能夠有效降低企業債務違約風險，進而顯著提升股票流動性。

七、研究結論與政策啟示

本文以我國滬深A股上市企業2011—2020年的數據和275個地級市的數字經濟發展指數作為樣本，實證檢驗了企業債務期限結構對股票流動性的影響、機制和外部宏觀條件——數字經濟的調節作用。主要研究結論如下：（1）長期債務占比提高顯著提升了企業的股票流動性，經過一系列內生性和穩健性檢驗，該結論仍然成立。（2）有效的外部條件是企業債務期限結構發揮效用的重要基礎。數字經濟發展在企業債務期限結構影響股票流動性的作用中起到正向調節作用，且該調節作用在東部地區最為顯著。（3）企業債務期限延長能夠增加企業研發投入，降低企業債務違約風險，從而改善股票流動性。

基于主要研究結論，本文具有以下政策啟示：（1）促進數字經濟與實體經濟精準對接，以數字經濟發展推動企業高質量發展。不僅要發揮數字經濟對企業創新的驅動作用和對企業經營效率的提升作用，促進股票流動性提升，而且要以數字經濟和數字金融提升金融機構對優質企業的識別效率，從源頭增加企業長期資金供給。此外，在數字經濟發展中應兼顧效率與公平，以東部地區數字經濟發展經驗為中西部地區經濟高質量發展提供支持與指導。（2）進一步拓展企業獲得長期融資的途徑，可以通過加強債券市場建設促進債券融資發展。在保證債券發行質量的前提下，可以適度降低企業發行債券的門檻，提高企業長期債務的可獲得性。優化企業融資期限結構，構建有利于企業資本市場表現提升的債務期限結構體系。（3）不斷完善注冊制和定價機制改革，提升資本市場信息傳導效率。在注冊制全面推行的背景下，應重點關注上市公司股票流動性，保證資本市場健康運轉。同時，信息傳遞效率的提高可以使企業內部改善措施更及時地反映在資本市場中。

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