數字金融對企業績效影響的實證研究

摘" "要：數字金融作為金融與科技創新不斷融合發展的產物，在推動企業績效增長方面發揮著舉足輕重的作用。基于2018—2022年數字金融數據與同期A股上市公司數據，實證分析數字金融對企業績效的影響與作用機制。研究發現，數字金融能顯著提高企業績效水平，并且在進行一系列穩健性檢驗和內生性處理之后的估計結果仍是穩健的。從作用機制來看，數字金融能通過促進供應鏈金融發展和企業研發創新來提高企業績效。通過異質性分析發現，數字金融對提高東部地區企業、小規模企業、非國有企業績效水平的作用更顯著。研究結果深入揭示了數字金融如何影響企業績效的內在邏輯，為提高企業績效提供了有益的參考。

關鍵詞：數字金融；企業績效；實證研究；對策建議

中圖分類號：F272.5" " " "文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2025）01-0070-07

黨中央不僅鼓勵金融業加強科技創新來推動數字金融的發展，還致力于為企業提供更加便捷、高效、普惠的金融政策。黨的二十大報告強調：“加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局。”而雙循環新發展格局與傳統格局的碰撞必然會產生戰略轉換成本，使得部分企業短板效應凸顯、局部風險增加，企業將面臨新選擇。與此同時，我國經濟社會進入數字化時代，傳統金融和數字技術的深入發展融合催生了數字金融新業態[1]。數字金融憑借其科技性、普惠性、政策性和靶向性等獨特優勢，能夠提升企業的科技創新能力和資金配置效率，從而為企業的高質量發展增加動力。2022年中國人民銀行頒布《金融科技發展規劃（2022—2025年）》，提出要堅持“數字驅動、智慧為民、綠色低碳、公平普惠”的發展原則，為新時期金融數字化轉型確定了發展方向，旨在構建以用戶、場景為中心的金融服務體系，全面提升數字時代企業核心競爭力。數字金融借助科技手段賦能金融產品和業務流程、改造經營場景，促進了金融主體間的聯結，緩解了金融市場中的信息不對稱等問題，拓寬了金融服務的內容和邊界，打破了傳統金融環境下的“二八定律”，成為實現企業績效增長的重要途徑和技術手段[2]。

鑒于此，本研究選取2018—2022年我國A股上市企業為研究對象，實證分析數字金融對企業績效的影響，考察企業供應鏈金融的應用和研發創新水平對數字金融與企業績效關系的作用機制，并提出相關建議，旨在為企業提供切實可行的經營發展策略，助力企業提高績效水平與可持續發展。

一、理論分析與研究假設

數字金融通過優化資源配置和緩解融資約束提升企業績效。首先，數字金融提高了資源配置效率，助力了中小企業融資與發展。其次，憑借多元化金融產品，數字金融降低了融資門檻，緩解了信息不對稱，進而提升了企業績效。此外，數字金融推動供應鏈金融，利用大數據和云計算優化信貸支持，促進企業績效增長。最后，通過優化信用審核流程和降低融資成本，進一步提升績效。基于此，提出以下假設。

（一）數字金融對企業績效的影響

一是數字金融通過優化資源配置提高企業績效水平。在我國，金融資源在大型企業和中小企業之間存在錯配現象。金融機構通常基于盈利性和安全性原則，提高企業融資門檻[3]，這導致部分大型“僵尸企業”能夠長期獲得低息貸款，而一些具有成長潛力的中小企業卻難以獲得低成本的貸款資源。這些中小企業由于缺乏貸款資源，難以擴展業務規模，從而導致企業競爭力下降、盈利水平降低，最終影響其整體績效。數字金融能夠有效提高金融資源的配置效率，減少金融資源錯配的程度并助力中小企業發展。借助數字化技術和互聯網通訊技術，數字金融通過服務器和網絡應用軟件為客戶提供創新金融服務，提升了金融資源配置效率和金融服務水平[4]，為中小企業開辟了有效的融資渠道，有力推動了企業發展，提高了其績效水平。

二是數字金融通過緩解融資約束提高企業績效水平。一方面，數字金融憑借其豐富的金融產品組合、廣泛的服務范圍以及由此產生的規模效應優勢，極大地增強了金融服務的可觸達性，成功將金融服務延伸至傳統金融難以觸及的地域與群體，降低了獲取金融服務的門檻，為企業開辟了更多元化的融資渠道。另一方面，金融機構能夠借助數字金融顯著提高企業的信息披露質量，進而有效減少企業與金融機構之間存在的信息不對稱。在良好的法律環境和制度環境下，金融行業的監管可以得到有效保障，從而促進企業獲得信貸支持，解決融資約束問題[5]。同時，緩解融資約束和降低融資成本有助于企業績效的提高。基于此，提出研究假設1：數字金融可以提高企業績效。

（二）數字金融、供應鏈金融與企業績效

供應鏈金融是一種金融服務模式，基于產品供應鏈及其管理服務為參與供應鏈的各個環節提供融資和金融支持，是一整套金融服務的總稱[6]。數字金融的普及激活了供應鏈金融發展的活力，推動了供應鏈金融發展水平的提升。在數字金融背景下，數字金融依靠大數據、云計算等前沿技術實現了對供應鏈金融信息的便捷獲取。與傳統金融模式相比，數字金融能夠降低成本，便捷高效地進行信用評級，從而拓展服務到過去銀行難以覆蓋的客戶群體[7]。這推動了供應鏈金融的發展，進一步加快了企業高質量發展和提高績效的進程。一方面，供應鏈金融能夠對供應鏈上申請融資的企業提供信貸支持，成為傳統融資模式的有力補充，從而助力企業提高績效和實現高質量發展。另一方面，供應鏈金融通過統一物流、商流和資金流的方式促進了企業績效的提高。這些業務的發生與有效結合，加強了企業間的交易，進而推動了企業績效的提高。基于此，提出研究假設2：數字金融能夠通過促進供應鏈金融發展來提高企業績效水平。

（三）數字金融、研發創新與企業績效

數字金融的發展能增加企業的金融資源并優化審核流程，進而提高企業在研發創新方面的投入，促進企業績效的提高。一方面，在傳統金融市場上，由于金融產品和服務等供給不足，在對企業創新支持力度不足的情況下，數字技術在普惠金融領域的應用有效提升了金融服務效率，并將金融資源引導到傳統金融難以全面覆蓋的企業群體[8]，為企業開展創新活動提供了多樣化的金融支持，進而推動金融產品和服務的創新，促進技術和設備的革新。另一方面，在數字化技術的支持下，數字金融可以實現對信用審核流程的優化調整，大幅降低信用審核過程中的各種成本，從而有效地降低企業的資金使用成本，使更多穩定的現金流能夠用于研發投入，研發創新水平和企業績效因此得到提高。因此，產品創新使企業能夠推出更具有競爭力的產品，增加銷量并提高企業績效。同時，流程創新能夠優化企業的生產加工流程，降低成本并增加企業績效。基于此，提出研究假設3：數字金融能通過促進企業研發創新來提高績效水平。

二、研究設計

本章節主要介紹研究所使用的樣本數據來源、變量設定、模型構建及相關統計分析方法，以期為驗證數字金融對企業績效的影響以及作用機制提供了實證基礎。

（一）樣本選取與數據來源

本文采用以下數據作為分析基礎：一是數字金融指數，來自《北京大學數字普惠金融指數》報告；二是2018—2022年中國A股上市企業有關數據，來源于國泰安數據庫（CSMAR）。本文對相關數據進行了處理：剔除金融類企業；剔除ST企業；剔除數據嚴重缺失的企業；最后為了消除極端值對結果產生的不利影響，在1%和99%上對數據進行縮尾處理。經過以上處理，得到了3 119個樣本、15 595個觀察值。

（二）變量設定

被解釋變量：被解釋變量為企業績效。參照林心怡等[9]的做法，選取托賓Q值作為企業績效的衡量指標，能夠更好地顯示企業未來的價值和成長性，以及從投資者的角度度量企業的發展潛力和投資效益。托賓Q值=企業市價/企業的重置成本。

解釋變量：解釋變量為數字金融。本文采用北京大學數字金融研究中心的地市級層面數字普惠金融總指數[10]進行衡量，該指標包括覆蓋廣度、使用深度、數字化程度3個維度。本文將數字普惠金融指數除以100來解決該指標數值較其他指標數值過大的問題。

中介變量：一是供應鏈金融。為了直觀地反映供應鏈金融對數字金融與企業績效之間的作用機制，本文以應付票據、應付賬款、預收賬款的總和與年末總資產的比值度量供應鏈金融發展水平。二是研發創新。采用企業創新投入水平來衡量企業研發創新能力，能夠比較準確地顯示企業研發創新情況，研發創新=企業研發投入/營業收入。

控制變量：為了更為準確地分析供應鏈金融對數字金融與企業績效關系的影響，本研究引入企業性質、股權集中度、資產負債率、產權比率、企業年齡、總資產周轉率、現金持有來控制其他可能對企業績效產生影響的因素。

上述變量詳見表1。

（三）模型設定

本文用以下基準模型驗證數字金融對企業績效的影響。

Tobinqit=α0+α1DIFit+a∑Controlsit+∑Yeart+∑INDi+εit

（1）

其中，Tobinqit為企業績效變量，DIFit為數字金融變量，Controlsit為控制變量，Yeart和INDi分別表示年度和行業固定，εit為隨機擾動項。α1為回歸系數，當α1顯著為正時，表示數字金融能顯著提高企業績效，驗證假設1。

在此基礎上，驗證供應鏈金融和企業研發創新是否在數字金融和企業績效水平提高之間存在中介效應，建立以下模型：

SCFit=β0+β1DIFit+β∑Controlsit+∑Yeart+∑INDi+εit（2）

Tobinqit=γ0+γ1DIFit+γ2SCFit+γ∑Controlsit+∑Yeart+∑INDi+εit（3）

YFit=χ0+χ1DIFit+χ∑Controlsit+∑Yeart+∑INDi+εit（4）

Tobinqit=δ0+δ1DIFit+δ2YFit+δ∑Controlsit+∑Yeart+∑INDi+εit（5）

其中，SCFit是供應鏈金融，YFit是企業研發創新，若α1、β1、γ2、 χ1和δ2都顯著，則說明存在中介效應，表明數字金融能夠通過促進企業供應鏈金融發展和企業研發創新來提高企業績效水平，驗證假設2和假設3。

（四）描述性統計

變量的描述性統計結果如表2所示。根據以下數據可以看出，企業績效的均值為1.937，最大值為8.758，最小值為0.811，說明企業績效在樣本期間存在明顯差異；數字金融的均值為2.795，最大值為3.597，最小值為1.094，說明不同樣本企業數字金融差異較小；供應鏈金融指標的均值為0.149，最大值為0.481，最小值為0.005 76，說明不同樣本企業之間供應鏈金融水平存在明顯差異；研發創新的均值為4.460，最大值為26.38，最小值為0，說明企業研發創新水平在樣本期間存在明顯差異。

三、實證結果與分析

本章節對數字金融對企業績效的影響進行實證分析，并探討其作用機制。通過回歸模型和穩健性檢驗，進一步驗證數字金融在提升企業績效方面的顯著作用。

（一）數字金融對企業績效的影響

為驗證數字金融對企業績效水平的影響，本文構建固定效應模型進行實證分析，并逐步加入控制變量，回歸結果如表3所示。

其中，列（1）是不含控制變量和固定效應的估計結果；列（2）是對行業以及時間進行固定的估計結果，表明估計系數在1%上正向顯著；列（3）是加入控制變量不含固定效應的估計結果；列（4）是加入控制變量和固定效應的估計結果，表明估計系數在1%上正向顯著。以上的回歸結果顯示，無論是否考慮行業固定效應和時間固定效應，數字金融與企業績效均正相關，說明數字金融能夠顯著提高企業績效，驗證假設1。

（二）穩健性檢驗

第一，更換核心解釋變量。通過替換數字金融指數對模型重新進行回歸。在基準回歸的基礎上，將數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數字化程度3個研究角度代替數字金融，研究數字金融對企業績效水平的影響。結果如下頁表4列（1）、列（2）、列（3）所示，數字金融在提高企業績效水平方面存在顯著影響，與基準回歸結果保持高度的一致性，原回歸模型較穩定。

第二，更換被解釋變量。通過替換企業績效變量對模型重新進行回歸。將總資產增長率作為企業績效的代理變量進行檢驗，數據如下頁表4列（4），回歸系數在1%上顯著為正，表明結果具有穩健性和可靠性。結果顯示，對被解釋變量所采用的測量方法并沒有影響到本研究的主要結論。

第三，排除干擾因素。在對2018—2022年上市企業進行研究時，為了確保結論具有穩健性，同時規避重大事件及其滯后效應的影響，特殊年份也應予以排除。本研究剔除樣本企業2020年數據后對其進行回歸，列（5）顯示數字金融回歸系數在1%上顯著為正，結論仍然具有穩健性。

（三）內生性問題

發展數字金融是推動經濟現代化的重要組成部分，容易受到其他經濟因素的影響，基準回歸結果可能會因數字金融與其他因素存在雙向因果關系而產生內生性問題，因此本研究采用兩階段最小二乘法分別將數字金融滯后一期和滯后二期作為工具變量進行回歸分析，從而解決雙向因果關系帶來的內生性問題。表5列（1）以及列（3）顯示，數字金融對其滯后一期和滯后二期系數顯著為正；列（2）及列（4）顯示，解釋變量的系數在1%水平上顯著為正。Kleibergen－Paap rk Wald F統計量分別為16 000、7 866.065，均遠遠超過16.38，表明工具變量都沒有出現弱工具變量問題；Kleibergen－Paap rk LM統計量均在1%水平上顯著，說明該方法沒有工具變量識別不足問題。研究結果顯示，在考慮內生性問題的基礎上，數字金融對企業績效水平的提高具有顯著正向影響，本文結論仍然成立。

（四）機制檢驗

一是基于供應鏈金融的機制檢驗。由理論分析部分可知，數字金融能夠促進供應鏈金融發展，供應鏈金融發展水平是企業績效水平的重要影響因素，前文對此結論進行了論述并且有關學者也對此進行了研究。基于此，對模型（2）和模型（3）進行回歸。下頁表6列（1）檢驗結果說明，數字金融對供應鏈金融發展的影響顯著為正，列（2）表明供應鏈金融的回歸系數為負，說明存在遮掩效應，遮掩效應是一種廣義的中介效應，并且數字金融的回歸系數顯著為正，因此可以說明數字金融能夠促進企業供應鏈金融發展，從而促進企業績效提高，驗證假設2。

二是基于研發創新的機制檢驗。數字金融的發展能增加企業的金融資源和優化審核流程，提高企業研發創新投入，從而促進企業績效提高。對模型（4）和模型（5）進行回歸，表6列（3）檢驗結果表明，數字金融回歸系數正向顯著，表明數字金融能夠推動企業研發創新。列（4）檢驗結果表明數字金融和研發創新對企業績效的影響均顯著為正，說明存在中介效應，因此，數字金融可以推動企業研發創新提高企業績效，驗證假設3。

（五）異質性分析

一是不同地區企業。我國幅員遼闊，各地區因不同的歷史、文化和地理環境，經濟發展水平存在較大差異。東部地區憑借顯著的區位優勢、雄厚的經濟實力、完善的基礎設施以及作為金融中心和眾多高科技產業集群的獨特優勢，在數字金融的發展上具有得天獨厚的優勢。為了檢驗數字金融對不同地區企業績效水平的影響，本文根據所在地將樣本企業劃分為東部地區和非東部地區進行實證檢驗。

檢驗結果如表7列（1）和列（2）所示，在東部地區企業中，數字金融的回歸系數為0.146，在1%的水平上顯著；在非東部地區企業中，數字金融的回歸系數為0.066，但并不顯著，兩者通過了組間系數檢驗，說明數字金融促進企業績效水平提高在東部地區企業中更為有效。

二是不同規模企業。相較于大規模企業，小規模企業常常面臨信息披露不規范、缺乏風控管理制度等問題，導致小規模企業被金融機構拒之門外。然而，小規模企業在我國經濟中扮演著重要角色，是推動經濟發展的關鍵力量。數字金融通過對傳統金融產品創新，顯著增強了其“普惠性”特質，使得金融服務能夠更有效地服務于小規模企業。將企業規模按照四分位數進行劃分，檢驗規模在1/4分位數以下和3/4分位數以上的企業。

檢驗結果如表7列（3）和列（4）所示，在小規模企業中，數字金融的回歸系數為0.15，在1%的水平上顯著；在大規模企業中，數字金融的回歸系數為0.014，但并不顯著，兩者通過了組間系數檢驗，說明數字金融促進企業績效水平提高在小規模企業中更為有效。

三是不同所有權性質企業。相較于非國有企業，國有企業在政策和資金上具有顯著優勢。國有企業在基礎設施、民生保障等關鍵領域肩負著重要的經濟和社會責任，因而政府會給予其一系列政策支持。此外，國有企業擁有良好的信用背書，使其能夠獲得更充分的信貸資源。相比之下，非國有企業常常難以從金融機構獲得優惠的融資支持，從而導致其財務風險相對偏高。本文將樣本企業分為國有企業和非國有企業進行實證檢驗。

檢驗結果如表7列（5）和列（6）所示，在國有企業中，數字金融的回歸系數為-0.049，不具有顯著性；在非國有企業中，數字金融的回歸系數為0.181，在1%的水平上顯著，兩者通過了組間系數檢驗，說明數字金融促進企業績效水平提高在非國有企業中更為有效。

四、結論與政策建議

基于實證分析結果，本文系統總結了數字金融在提升企業績效方面的關鍵作用，并提出針對性的政策建議。通過優化數字金融生態體系、推動供應鏈金融發展、強化企業研發創新以及關注不同類型企業的特征差異，進一步促進企業績效的持續提升與經濟的高質量發展。

（一）研究結論

數字金融能夠提升企業的創新水平和資金配置效率，是推動企業績效增長的重要途徑和技術手段。本文在理論分析的基礎上，采用2018—2022年數字金融數據和同期A股上市公司數據，通過實證分析得出如下結論：數字金融顯著提高企業績效水平；數字金融通過促進供應鏈金融發展和企業研發創新提高企業績效；數字金融對東部地區企業、小規模企業和非國有企業的績效水平提高作用更顯著。此外，本文對基準回歸進行穩健性檢驗以及處理內生性問題后，結果仍然具有穩健性。

（二）政策建議

第一，構建并完善數字金融的生態體系，促進企業績效水平提高。政府應進一步制定和完善數字金融發展戰略；金融機構應積極與政府部門合作，建立透明高效的信用評價體系和信息披露機制，實現政府、金融機構與企業之間的信息共享。通過打造完善的數字金融生態體系，確保數字金融的益處能夠惠及更多企業，促進企業績效的逐步提高。

第二，大力發展供應鏈金融，推動企業降本增效。企業應主動開展供應鏈金融業務，積極加強與其他企業的合作交流，減少信息不對稱，從而獲得更多資源，并增強信息獲取能力。通過這種方式，企業能夠有效降低經營成本，實現企業績效的提高。

第三，加大企業的研發創新力度，增強創新發展意識。企業應廣泛了解和應用新產品、新技術和新流程，持續提升研發創新能力，以增強企業競爭力并更好地滿足用戶需求。

第四，關注不同企業的性質差異，因地制宜，制定符合當地實際發展情況的政策。政府應重點關注東部地區企業、小規模企業和非國有企業，這些企業通常具有強大的創新動力，通過提供特定的政策扶持，如稅收優惠和低息貸款等措施，可以有效促進這些企業的績效提高，推動其實現高質量的創新發展。

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[責任編輯" "張宇霞]