刘军航 刘书畅
（合肥工业大学管理学院，合肥 230009）
2008年的金融危机事件深刻揭示了实体经济才能推动国家富强的道理，企业不能走 “脱实向虚”的错误路线。第十九次全国代表大会和第二十次全国代表大会报告中均强调应坚持把发展经济的着力点放在实体经济上。在新兴技术快速发展的数字化时代，传统金融要达到更好服务于实体经济的目标，为更多实体企业提供低门槛、高质量的服务，就应当把握数字技术带来的机遇，将新兴技术与传统业务高度融合，切实提升金融服务实体经济的效能。
2016年 《G20数字普惠金融高级原则》的制定和2019年央行 《金融科技发展规划（2019～2021年）》的发布都反映了我国对数字金融的高度重视。数字金融是大数据时代金融创新的产物，也是近几年的研究热点，众多学者都相继开展关于数字金融的研究，并取得了一定成果。而目前大多数研究主要集中在数字金融对宏观层面的国民经济、地区创新和资源配置等研究，从微观企业视角出发的定量研究还比较少。微观层面的企业价值是企业尤为关注和侧重的，企业的经营活动和未来发展本质上都需要以企业价值的提升作为保障。并且，影子银行作为近年来较多企业广泛开展的金融活动，各学者对其评价褒贬不一，在数字金融不断发展的背景下，有必要对影子银行在企业价值提升过程中产生的结果进行量化系统分析。
基于以上背景，本文选取2017～2021年非金融类A股上市公司，实证研究了数字金融对企业价值的影响以及影子银行化在其中产生的调节作用，研究结果表明数字金融能显著提高企业价值，而影子银行会抑制数字金融对企业价值的提升作用。并进一步探究了在产权性质和区域位置的异质性情况下两者之间的关系。本文将数字金融置于企业层面，提供了一种会引起企业价值变动的宏观因素，丰富了数字金融的微观定量研究；
并通过辨析与实证得出了影子银行所产生的抑制效用，为助力企业在数字化改革浪潮中如何高质量发展实体经济而避免 “脱实向虚”提供了思路。
1.1 数字金融与企业价值
作为数字化改革的新兴产物，数字金融源于传统金融又对其进行了颠覆，使企业能够便捷迅速地获得更加优质的金融服务。在宏观层面，数字金融可以通过缩小城乡收入差距［1］、提高区域创新能力［2］、 促进产业转型［3］和推动产业结构升级［4］的方式来促进实体经济增长；
也可以提升金融市场的资金供给规模与效率［5］。此外，国外学者Choi和 Yi （2009）［6］以及国内学者谢绚丽等 （2018）［7］认为数字金融能够减少经济市场中的信息不对称和交易成本，为信贷渠道不通畅的企业提升价值。以上研究成果表明：数字金融已经成为提升金融服务实体经济效率的重要把手。
在微观层面，已有研究表明：数字金融提高了企业的现金持有水平，使企业的非效率投资比例降低［8］；
还可以提供给企业调整和优化债务结构的契机，有效降低杠杆，提升投资效率［9］，从而促进企业价值的增长。此外，数字金融能够有效降低信息获取成本，使金融服务过程更加透明化，优化企业所披露的信息质量，对于企业价值的良性增长有所帮助［10］，并且这种价值增长作用具有长期性［11］。
因此，基于上述分析，本文提出假设1：
H1：数字金融的发展可以促进企业价值的提升。
1.2 影子银行的调节作用
2008年爆发次贷危机后，我国所实施的经济刺激政策在助力经济恢复的同时，也使得经济环境表现出更多的不稳定性，影子银行开始迅速发展［12］，而目前各研究关于影子银行对实体经济和企业的影响看法不一。有研究表明，影子银行信息透明度低，其业务本身就蕴藏着巨大风险［13］，不利于实体经济的可持续发展［14］。而另有研究表明，影子银行是 “体制外创新”的重要表现［15］，它能够促进金融创新、缓解融资约束，从而对企业价值提升起到积极效用。因此，影子银行对企业价值的影响可能存在两种不同的结果。
企业开展影子银行业务很可能不利于自身价值的提升。方先明等 （2017）［16］认为影子银行会对金融稳定产生威胁，导致宏观经济波动。此外，非金融企业出于套利动机将实业资金转用于影子银行业务，对主业投资产生 “挤出”效应［17］。一旦经济周期下行或企业经营出现问题，影子银行会导致未来现金流出现缺口，极大影响企业长期价值［18］。
另外，影子银行可能对企业增值有正向作用。已有研究表明，影子银行可以使企业的融资环境得到优化［19］，并且我国的影子银行具有金融创新的本质内核和提供直接融资、服务实体经济的功能［20］。此外，开展影子银行业务可以使非金融企业的收益来源更加广泛，从而有利于开发企业盈利潜能，使企业有更多资金投向实业，提升未来业绩［21］。
根据以上分析，本文提出竞争性假设：
H2a：影子银行具有负向调节作用，会抑制数字金融对企业价值的提升效应。
H2b：影子银行具有正向调节作用，能促进数字金融对企业价值的提升效应。
2.1 样本及数据来源
2017年是我国数字金融发展踏入新时代的元年。经过2016年国家对数字金融的有关整顿，2017年各项监管政策已经相继落地。本文以2017～2021年沪深A股上市公司为研究对象，并对数据进行如下处理：（1）剔除金融类、PT、ST或*ST的企业；
（2）剔除财务数据缺失的企业。筛选后最终得到4580个样本观测值，其中数字金融指数来源于北京大学数字金融研究中心编制的 《北京大学数字普惠金融指数》，其余相关财务数据来源于CSMAR数据库。为避免极端值影响，本文对连续型随机变量执行上下1%的Winsorize处理，相关数据均在Stata软件中进行统计分析。
2.2 主要变量的定义
解释变量：数字金融（DF）。选取北京大学数字金融研究中心与蚂蚁金服联合编制的中国数字普惠金融发展指数来衡量，该指数涵盖数字金融的覆盖广度（Coverage）、使用深度（Usage）以及数字化程度（Digitization）3个一级维度指标。本文将省级层面的数字普惠金融指数经过对数化处理后的数据作为数字金融的代理变量。
被解释变量：企业价值（TQ）。目前的研究多采用托宾Q值和净资产收益率等指标来衡量企业价值。本文主要参考李小玲等 （2020）［11］的做法，选取托宾Q值对企业价值进行测度。
调节变量：影子银行（Shadow）。非金融企业开展影子银行业务活动的规模计算主要参考李建军和韩珣 （2019）［22］的做法，采用委托贷款、委托理财和民间借贷三者之和与总资产的比值衡量。“其他流动资产”、“1年内到期的非流动资产”以及 “其他非流动资产”作为委托贷款金额，采用Jiang等 （2010）［23］的做法， 将 “其他应收款” 作为民间借贷的代理变量。相关数据源于CSMAR数据库。
控制变量：参考已有文献，本文选取以下指标作为控制变量：企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、企业成长性（Grouth）、 独立董事比例（In-dep）、 股权集中度（Top1）、 企业年龄（Age）， 以公司成立年数加1后取对数反映、企业性质（Soe）、两职合一（Dual）等。同时本文还控制了行业固定效应和年份固定效应。相关变量说明见表1。
表1 变量说明
2.3 模型构建
本文主要研究数字金融对企业价值的影响，为了检验两者之间的关系，本文设定以下基准回归模型：
此外，为了验证假设H2，在模型 （1）的基础上引入数字金融与影子银行的交互项（DFit×Shadowit）构建模型 （2），用于检验影子银行在数字金融和企业价值关系中的调节作用：
其中，Controls代表各控制变量；
α1、α2表示截距项，β表示待估参数项，ε代表误差扰动项，i代表企业，t表示年份。
3.1 描述性统计
由表2所示，数字金融指数均值为5.87，最大值为6.129，表明从整体来看，我国的数字金融发展水平较高，但不同企业所在区域的数字金融发展仍有一定差距。影子银行最大值为3.563，最小值为0.005，标准差为0.496，说明样本企业普遍涉及影子银行业务，但规模差异较大。从企业价值的代理指标托宾Q值来看，最小值为0.84，最大值为8.136，标准差为1.234，说明企业的价值分布离散程度较高。
表2 描述性统计
3.2 相关性分析
对各变量进行的Pearson检验如表3所示，企业价值与数字金融的相关系数为0.114，达到了1%的显著水平，这表明在未控制其他变量时，数字金融的发展可以促进企业价值的增长，初步验证了假设H1。VIF的平均值和最大值均远小于10，不存在严重的多重共线性问题。
表3 相关性分析
3.3 回归分析与结果检验
3.3.1 回归结果分析
为了检验数字金融的发展对企业价值的影响，本文对构建的模型 （1）进行了回归分析。表4反映的回归结果显示，在列 （1）中没有加入控制变量时，DF的系数为0.8211，且通过了1%的显著性检验；
在列 （2）中加入所有的控制变量后，DF的系数为0.6264，仍在1%的显著水平下为正数，这说明数字金融的发展可以有效提升当地公司的企业价值，使本文的假设H1得到了验证。
3.3.2 调节效应分析
为了检验影子银行在数字金融对企业价值的影响过程中所产生的调节作用，本文在所构建的模型 （1）基础上，添加了数字金融与影子银行的交互项，构建了影子银行的调节效应模型 （2）。表4中列 （3）所展示的检验结果显示，交互项系数为负，并在1%的水平上显著，说明影子银行在数字金融和企业价值的关系中产生了负向的调节作用，即影子银行会抑制数字金融对企业增值的促进效应，假设H2a成立。
表4 回归分析
3.3.3 稳健性检验
（1）内生性问题处理
①考虑遗漏变量。已有的研究表明企业管理费用率（Mfee）、净资产收益率（ROE）、审计机构是否为四大（Big4）等变量也会对企业价值产生影响，因此本文在控制了这些变量后再次进行回归分析，如表5中列 （1）所示，DF的系数在1%的水平上显著为正，以上结论依然成立。此外，为了更加全面地考虑遗漏变量的影响，本文进一步控制了城市总人口（Popu）和政府支出（Gov）两个宏观变量，如表5中列 （2）所示，DF的系数仍在5%的水平下显著为正，结论保持不变。
表5 内生性处理
②变量滞后法。为了减少数字金融与企业价值之间内生性的干扰，本文采用唐松等 （2020）［24］的做法，将核心解释变量滞后1期处理。由表5中列 （3）可知，解释变量的系数为0.6719，在1%的水平上显著为正，且经过滞后1期处理后的回归系数大于基准回归系数，表明数字金融的发展对企业价值的提升作用存在滞后性。
③工具变量法。为更好地避免内生性问题，本文根据已有研究的结论，采用移动电话普及率作为数字金融的工具变量重新进行稳健性检验。回归结果由表5中列 （4）所示，解释变量系数在1%的水平上显著为正，通过了稳健性检验。
（2）其他稳健性检验
为了验证结论的稳健性，本文还进行了以下检验。①在2017～2021年期间，国际形势发生变化，新冠肺炎疫情爆发，金融市场受到一定冲击，导致上市公司股价产生异常波动。为排除外界因素影响，本文考虑对股价波动率进行控制。其衡量方法参考辛清泉等 （2014）［25］的研究，采用以股票回报原始方差为依据计算的VAR_RAW和以市场调整后的股票回报方差为依据计算的VAR_ADJ作为股票波动率的代理指标，在基准回归的基础上控制VAR_RAW和VAR_ADJ两个变量进行稳健性检验；
②替换解释变量，将数字金融的代理变量由总指数替换为数字金融覆盖广度和数字金融使用深度两个一级指标；
③将样本企业所在城市是直辖市的样本数据剔除；
④只考虑所属行业为制造业的企业样本。以上几种稳健性检验所得到的回归结果依然与基准回归结果一致，表明数字金融的发展对企业增值有显著的正向促进作用，核心结论不变。
4.1 区域异质性
从企业外部视角来看，我国各个区域的地理位置、经济发展状况以及环境制度等特征都存在着程度不等的差异。因此，有必要从空间层面考察数字金融对企业价值影响的异质性问题，本文将所有企业样本分为沿海地区和内陆地区两组进行回归检验（回归结果见表6）。
从表6可以看出，列 （1）沿海地区数字金融的回归系数为0.4532，但统计上不显著。表明沿海地区数字金融对企业价值增长具有促进作用，但这种促进作用并不显著；
列 （2）内陆地区数字金融的回归系数为1.0546，且在1%的水平下通过了显著性检验，表明在内陆区域，数字金融对企业价值增长产生了比较显著的促进作用。内陆地区的数字金融估计值较大，说明内陆地区数字金融对企业价值增长的影响程度要高于沿海地区。究其原因，可能是沿海地区的整体经济水平较高，对数字金融产生挤出效应，而数字金融在内陆地区发挥普惠效应的提升空间更大。综合而言，数字金融对企业价值的影响存在显著的区域异质性，其助力内陆地区企业价值的提升作用更加明显，有利于经济均衡发展，促进共同富裕。
表6 分组回归结果
4.2 所有权异质性
由于企业的产权性质不同，其治理结构等方面也存在较大的差异。数字金融对企业价值的提升作用在国有企业和非国有企业中的体现程度也可能存在差异。基于此，本文将研究样本划分为国有企业和非国有企业，根据模型 （1）进行分组回归检验。表6列 （3）、 （4）展示了回归结果，国有企业和非国有企业的数字金融回归系数均在1%水平下显著为正。国有企业的数字金融估计值略大，说明数字金融在国有企业中对企业价值增长发挥的影响程度稍高于非国有企业。
本文基于我国2017～2021年沪深A股上市公司的样本数据，实证研究了数字金融对企业价值的影响以及影子银行在其中产生的调节作用，并进一步分析了在产权性质和区域位置方面的异质性情况下两者之间的关系。研究结果表明：（1）数字金融能显著提高企业价值，并且这种提升作用具有滞后性和普惠性；
（2）影子银行在数字金融与企业价值的关系中产生了负向调节效应。即企业开展影子银行业务会抑制数字金融对企业价值的提升作用；
（3）从企业自身属性来看，数字金融体现了对不同产权性质的企业都能起到价值增值的普惠作用；
同时，从企业所处空间区域来看，数字金融发展的促进增值效应在内陆地区中更为显著。
基于此，本文得出以下启示：（1）数字金融通过数字化技术赋力金融对实体经济的支持，使我国经济在数字化时代实现高质量发展。政府可以完善数字基础设施建设，利用先进技术革新传统金融体制，优化金融服务于实体经济的效能；
（2）数字金融发展在我国仍存在着较大的地区差异，不同区域应因地制宜、有的放矢，根据实际条件推行差异化数字金融发展政策，并鼓励地区之间交流分享发展经验。数字金融给非国有企业和内陆地区的总体价值提升带来了全新的机遇，通过积极发挥其普惠性的特征，可以带动各地区经济均衡发展，加快我国共同富裕的步伐；
（3）企业应不急不躁、稳扎稳打地追赶数字化改革的发展浪潮，根据所处行业和自身条件合理利用已掌握的数字金融资源，积极与金融机构对接并共享信息，制定个性化数字发展战略。企业应慎重看待影子银行业务，协调主要经营业务和其他金融业务健康发展，以此达到企业价值最大化的经营目标。