□ 杨雨婷 杨霞
2020年以来新冠疫情反复，导致我国经济不确定性程度加剧，给全球经济复苏蒙上了阴影。2021年底召开的中央经济工作会议指明了次年国家经济工作的主基调——“稳”。同时据国家统计局数据显示，2022年年初全国固定资产投资同比增长12.2%，比上年同期增长7.3%。我国的整体投资水平实现了快速增长，同时还需要注意投资效率的同步提升。新增投资不仅要有利于当前经济的稳定增长，更要有利于经济的长期可持续增长，避免低效投资。改善非效率投资问题引起了学术界的关注。现有的文献从外部监督、内部控制、宏观环境等角度进行了广泛的研究，但还未达成统一的意见。因此有必要结合目前的新形势进一步研究，寻找合适的解决方案。
随着区块链、云计算等新型科技在金融行业的各场景得到广泛运用，数字金融为市场微观主体提供了有利的发展契机。随着支付宝上线，手机随身支付功能的兴起，以及微信转账功能的开发，数字金融迎来了迅速发展的契机，现已逐渐对经济发展发挥重要的支撑作用。目前，对数字金融的发展规划已经提高到国家政策的高度，“十四五规划”明确提出要推动数字技术和实体经济深度融合，中国的数字金融发展进入了新时代。2022年伊始，央行发布了《金融科技发展规划（2022-2025）》，提出金融机构数字化转型的总体规划，并对未来转型方向提出了指导意见。数字金融在传统金融体系的基础上实现了重大突破，有效解决了传统金融服务中一直被诟病的问题。一方面能够有效校正传统金融中存在的错配问题（唐松，伍旭川，祝佳，2020），另一方面能有效减少信息不对称和信息操纵行为帮助企业提升公司治理水平并优化战略决策（吴非，向海凌等，2020），实现对企业的事前、事中、事后监控，抑制企业基于盈利目的在非经营领域的其他投资，降低企业非效率投资事件发生的概率（郭静怡，谢瑞峰，2021）。现有的文献对数字金融与企业投资效率之间的内在机制的研究尚处于较为单一的阶段，这为本文提供了研究思路。本文选用2012-2020年沪深A股上市公司的数据，分析数字金融的发展与企业投资效率之间的逻辑关系，并进一步探讨其内在机制。
本文可能的创新点在于：第一，从股权融资的角度研究了数字金融影响投资效率的内在机制，从微观企业层面丰富数字金融的相关研究。第二，根据生命周期以及区域对样本进行划分，考察数字金融对投资效率的差异化影响，这有助于其更好地理解数字金融发展对实体经济的作用，为差异化的政策实施提供经验证据。
李维安，马超（2014）指出由于信息不对称以及委托代理问题导致企业面临外部融资困境以及内部资金滥用，导致企业投资效率低下。近几年来兴起的数字金融对企业的内外部环境产生了深刻的影响（陈银飞，邓雅慧，2021）。在融资方面，黄锐，赖晓冰等（2021）从宏观层面和微观视角分别探究了数字金融对融资约束的影响，并指出当监管环境较严时，数字金融能发挥更强的缓解作用。阮坚，申么等（2020）研究发现数字金融能促进债务融资成本的降低，该抑制作用具有显著的动态叠加效果。余珍，周磊（2022）研究发现数字金融对企业的股权融资成本也具有降低作用。谢旭升，严思屏（2022）指出数字金融在融资效率方面也具有提升作用。在管理层约束方面，Demertzis等（2018）指出数字金融通过信息技术手段，挖掘和分析企业更全面的内部信息，时刻检测贷款资金流向。能够实现对企业的监督，减少高管粉饰报表进行牟利的可能性（Brammertz，2018），有效改善了委托代理问题。陈银飞，邓雅慧（2021）指出数字金融能识别非正常的交易记录，对管理者产生约束，降低管理者构建“个人帝国”的可能性。
随着数字金融在传统金融领域的横向及纵向的深入发展，极大地改善了金融业的运行效率，对微观企业生产经营活动提供了有力支撑。学者们进一步研究了数字金融对企业带来的经济后果，其中一部分研究探讨了数字金融对投资效率的影响及作用机制。郭静怡等（2021）以绿色企业和重污染企业为研究样本，发现数字金融促进企业政府金融机构等实现信息共享，缓解了外部金融排斥现象以及内部代理冲突，并同时通过缓解融资约束改善信贷壁垒促进企业投资效率提升。张友棠等（2020）指出数字金融能够能够通过影响企业现金持有水平以及债务融资成本，从而提升企业投资效率。邵学峰等（2022）指出数字金融除了在融资方面有提升作用，还具有治理效应，其推动企业信息化进程，有助于企业约束内部资源和有效管理，提高资产运营管理效率，降低了杠杆率和财务，从而促进企业投资效率提升。而与前述学者做法不同的是，刘园等（2018）的研究结论与上述学者有所差异，其指出两者之间并呈线性关系。在数字金融的发展初期，其会导致企业非效率投资，而当数字金融发展到一定程度时才会产生促进作用，两者之间表现为先抑制后促进的“U”关系，当金融监管充分配合后，数字金融发展将有效促进企业投资效率的提升。
通过对既有研究的梳理，发现关于数字金融与投资效率之间关系仅有个别学者研究，其传导机制还有待进一步分析。目前很少有学者从融资成本的角度研究数字金融对投资效率影响机制。基于此，本文将深入分析数字金融对企业投资效率的影响及潜在异质性，并从股权融资成本的视角研究数字金融对企业投资效率的内在作用机制。
（一）数字金融与投资效率
数字金融是基于传统金融的重大创新，在补充优化传统金融服务体系的同时，也对微观企业产生了重大影响。具体表现在以下几个方面：
一方面数字金融优化了传统金融体系。第一，依托于互联网平台，数字金融突破了时间、空间的局限，帮助长尾群体突破金融服务各种束缚，延伸金融服务边界，有效提高企业资金的可获得性（Cole，2019），一定程度上破除了弱势群体金融服务不足的问题，从而促进投资。第二，基于人工智能、大数据等技术的支持，数字金融能有效降低信息搜寻成本，并提高市场的透明度水平（李小玲，崔淑琳等，2020），优化了传统金融机构的信用定价模式，改善了金融服务供需的匹配效率。同时吸纳市场上存在的大量闲散资金并转化为供给，扩大了现有金融资源的供给总量，导致融资成本降低，帮助企业跨越资金约束的投资门槛。第三，在数字化浪潮下，数字金融的发展推动了金融行业间竞争，促进金融产品的创新和金融服务的提质增效，为用户带来了丰富的融资渠道和方式，极大程度改善了企业融资问题，为企业投资活动嵌入核心动力。
另一方面数字金融能推动公司治理水平提升。由于我国的市场信息不对称问题和委托代理问题普遍存在，出于个人利益的优先考量，管理层可能会实施损害股东利益的投资策略。数字金融借助前沿技术手段，扩大了信息吸纳维度，促进信息的转递效率和真实性，优化了外部信息环境。从而能有效约束管理层的机会主义行为，并提高内部控制质量（吴非，向海凌等，2020）。同时能够实时监控企业后续资金使用情况及风险水平，并形成科学评估提前收回低效项目的资金，从而规避道德风险问题，使企业谨慎使用资金，提高企业的资金利用效率和投资效率。另外投资效率低下也与管理层掌握的信息不足有关，数字金融可实现多维度信息的综合分析，并将与投资机会相关的关键信息传递给管理层（马连福，杜善重，2021），有助于管理层精准研判投资机会的风险水平，从而做出有效的投资决策。
鉴于此，本文提出以下假设：
H1：数字金融的发展能够提高企业的投资效率。
（二）股权融资成本的中介作用
王小君（2018)指出中国市场上，大多数公司更加热衷于在资本市场上进行股权融资，负债融资比重较低。降低股权融资成本成为缓解企业融资难融资贵的重要突破点。我国的资本市场充斥着大量的信息，投资者往往很难对市场上的噪音做到去伪存真。面临着较高的不确定性，外部投资者通常会索要较高的投资回报率以弥补可能遭遇的损失。对企业而言需要付出的代价也变高。加之企业的投资项目的非公开性的特征加剧了资金供求双方的信息不对称，进一步导致股权融资成本增加。数字金融的出现有效改善了这一情况，具体表现在以下几个方面。
一方面，数字金融降低了市场信息不对称程度，减少了投资者的对风险的预估水平。数字金融利用大数据、人工智能等技术实时获取企业信息并实现风险甄别，一定程度上突破了企业信息披露痛点，增强企业信息透明度，降低投资者的决策成本和投资风险。同时数字金融基于强大的数据搜集功能，将各种维度的信息有效粘合，为分析师、机构投资者等信息中介主体提供增量信息，有助于提高其投资分析的准确性，减少市场上的噪音。投资者能了解更多的企业信息，降低对未来投资的不确定性，从而索要更低的投资回报，促使企业的股权融资成本降低（柳学信，杜肖璇等，2021）。
另一方面，数字金融激发了市场活跃度，促进了股票交易。随着互联网普及率提高以及大数据等技术的广泛应用，数字金融降低了投资者参与金融服务的门槛，多元便捷的金融投资形式提高了投资者的市场参与度。数字金融在客户画像、智能营销等领域深入发展，使大量的投资信息精准推送给投资者，刺激投资者进行交易，提高了股票的流动性，降低股权融资成本。避免了因资金不足被迫放弃优质投资项目的可能性，促进企业投资效率提高。
基于此本文提出以下假设：
H2：数字金融通过降低股权融资成本来提高企业投资效率。
（一）数据来源
（二）变量设定
1.被解释变量：投资效率（Inv）
本文参考Richardson（2006）的研究建立企业投资效率测度模型：
其中，Investment表示企业的新增投资额，该模型认为新增投资个包含可预期的投资和未预期的投资两部分，未预期的新增投资即是非效率投资（Inv）；
Growth表示企业的成长能力；
Size表示企业规模；
Lev表示企业的资产负债率；
Cash表示企业的现金流状况；
Age表示为企业年龄；
R表示为股票收益率。
本文以上述模型回归得到的残差取绝对值来衡量企业的投资效率（Inv），Inv的值越大表明企业的投资效率越低。
2.解释变量：数字金融（Difi）
本文采用北京大学数字金融研究中心发布的中国数字普惠金融指数来衡量数字金融。该指数基于创新性数字金融的视角从数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度反映了数字金融发展水平（郭峰，王靖一等，2020）。现在已有多篇论文基于该指数进行了深入研究，例如研究数字金融与企业技术创新的关系（唐松等，2020），对创新创业的影响（谢绚丽等，2018），对经济增长的影响（王永仓，温涛，2020）等。
3.中介变量：股权融资成本（RE）
黑龙江农业机械化正朝着集约化、现代化的方向发展，且有了较为突出的成绩。目前，垦区农机总资产已经超过百亿元，年购买农机产品费用超过十亿元。现有谷物联合收获机械万余台，拖拉机六万余台，插秧机十万余台，农用飞机近百架，农业机械总动力高达500多万千瓦。
目前股权融资成本测度的方法大致分为两个流派。一类是事前估算模型，包括GLS模型、OJN模型、PEG模型等，该类模型以收益为估计基础；
另一类是事后估算模型，包括CAPM模型、APT模型等，这类模型以风险为估算基础。李超（2011）、毛新述等（2012）等学者通过对上述模型检验发现，PEG模型预测的股权融资成本与实际情况更符合，是最适合我国资本市场情况的估计方法。同时该模型估计结果的可靠性在实际投资过程得到了较好的检验。故本文采用PEG模型测量本文的中介变量。
其中REi,t表示公司i在本年的股权融资成本epsi,t+2表示为分析师对公司t+2期末的每股收益预测，epsi,t+1表示对t+1期末的每股收益的预测，pi,t表示公司i在当期末的股票价格。其中本文依据汪平（2014）的做法，以同一公司多份预测数据的均值表示epsi,t+2、epsi,t+1。
4.控制变量
本文从公司特征和内部治理两方面选取相关控制变量。内部治理方面的相关变量包括：股权集中度（Concern）、独董比例（Ratio）、大股东占款（Orecta）；
公司特征相关变量包括：企业年龄（Age）、企业规模（Size）、现金流状况（Cash）、成长能力（Growth）以及所有权性质（State）。
表1 变量名称及计算公式
（三）模型设定
1.主效应回归模型
本文采用如下基本回归模型检验H1：
其中i表示公司，t表示年份，ε表示随机扰动项，Inv为企业投资效率，Difi为数字金融。根据H1，本文预期基准回归模型的系数α1显著为负，即数字金融发展能显著提高企业的投资效率。
2.中介效应模型
为了检验数字金融对投资效率的影响机制，本文参考温忠麟和叶宝娟（2014）的方法进行中介效应检验，在第一步回归的基础上，加入中介指标进行回归，具体设计如下：
其中RE表示股权融资成本。针对中介效应检验，若b1与c2中至少有一个不显著，则说明股权融资成本在数字金融对投资效率的影响中的中介作用较弱，需要进行性Sobel检验进行进一步判断。当b1与c2都显著时，则说明股权融资成本在数字金融对企业投资效率的影响中存在中介作用，进一步分析c1的显著性。若c1显著则存在部分中介作用，c1不显著则存在完全中介作用。
（一）描述性统计
表2 主要变量描述性统计
由表2描述性统计结果可知，本文的样本总量为9109，其中投资效率（Inv）最小值接近于0，最大值为0.852，说明样本企业的投资效率存在较大的差异。股权融资成本（RE）平均值为0.105，最小值为0.0167，最大值为0.3，标准差为0.0412，说明不同公司的股权融资成本差异较大。数字金融（Difi）的均值为2.616，最小值为0.827，最大值为4.319，表明数字金融在不同地区之间存在较大的差异。
（二）基准回归分析
本文首先检验了数字金融对企业投资效率的影响。结果如表3列（1）所示，核心解释变量Difi的系数在1%的水平下显著为负。这表明，数字金融发展能显著提高企业投资效率。该结论验证了本文提出的假设1。
表3 基准回归与稳健性检验
（三）稳健性检验
本文从以下三个方面进行的稳健性检验：
第一，变量滞后。考虑到数字金融对企业投资产生影响需要一定的时间，因此本文采用变量滞后的方法来进行检验。由表3第(2)列可知，Difi的系数在1%的显著性水平下为负，该结果与基准回归结果保持一致，验证了本文基准回归结果的稳健性。
第二，重新计算投资效率。本文参考张友棠等（2011）的研究，以营业收入增长率衡量企业成长性水平，重新估算企业投资效率。如表3第（3）列可以看到数字金融和投资效率的相关系数为-0.0053，在5%的水平下显著为负，与本文的基准回归结果一致。
第三，扩大样本容量。本文选取的样本量为沪深A股上市公司，考虑到还有部分企业在创业板和科创板上市。为了以尽可能多的数据检验数字金融对微观企业主体的增益效果，本文加入创业板科创板的相关样本数据，并根据前文所述的步骤进行数据处理筛选，对扩大后的样本进行估计。结果如表3第（4）列所示，得到的结果与之前的结果基本符合，说明本文的结论较为可靠。
（四）影响机制检验
本文的中介效应检验结果示于表4，从第（2）列可以看到，Difi的回归系数在1%的水平下显著为负，说明数字金融发展水平越高，企业股权融资成本越低。从列（3）可以看到RE的系数在1%的水平下显著为正，Difi的系数在1%的水平下显著为负，根据中介效应的检验程序可以说明，股权融资成本在数字金融对企业投资效率的影响机制中承担部分中介作用。即数字金融可以通过降低企业面临的股权融资成本来提升企业的投资效率。假设2得到了验证。
表4 中介效应检验
（一）区域异质性分析
由于我国地区之间经济发展不平衡，数字金融的基础设施建设和发展水平也存在较大的差异，故而其服务实体企业的效率可能会有较大的差异。鉴于此，本文参照陆凤，芝王群勇（2022）的划分标准，依据企业注册是所在地将样本划分为东部地区和中西部地区两组进行回归，考察数字金融对企业投资效率的影响过程中存在的区域异质性。
表6的（1）、（2）列报告了东部地区和中西部地区数字金融对投资效率的影响结果。可以发现，在东部地区Difi的系数为-0.0087，在1%水平下通过了显著性检验。而在中西部地区Difi的系数不显著。结果表明数字金融能够显著促进东部地区企业投资效率提升，对中西部地区企业的投资效率提升作用较小。其可能的原因是，东部地区相较于中西部地区具有雄厚的经济实力，金融发展水平较高，人才聚集等优势为数字金融的发展和企业投资提供了便利。而中西部地区数字金融发展较为滞后，基础设施建设不健全，以至于不能有效发挥对投资效率的促进作用。
（二）企业生命周期异质性分析
企业在不同生命周期阶段所具备的治理能力、投资策略以及组织架构等有较大的差异，企业发展所面临的约束也有存在差异。当企业处于成长期阶段时，内源资金较少，经营风险较大，尚未在市场上建立良好的声誉，资金供给者通常持谨慎态度，企业具有较大的融资难度。此时企业研发、投资等一系列活动面临的资源缺口较大，数字金融能对企业产生较大的边际效用。在企业成熟期阶段，企业的治理体系、经营流程和财务管理等都趋于成熟，并在市场上具有一定的地位，也积累了相当的资源，其生产经营活动面临的约束相较于成长期有所减缓。此时数字金融对企业产生的作用将会减弱。而当企业进入到衰退期，其财务状况恶化，内部治理机制失效，市场反应迟钝，企业的发展前景不再被市场看好，数字金融基于强大的信息识别和传递能力，将逐渐减少市场上原本支持这类企业的金融资源。因此处于不同的生命周期阶段，数字金融对企业投资效率的影响可能存在差异。
参考现有研究的做法（解维敏，吴浩等，2021），根据企业现金流净额的特征，将企业生命周期划分为三个阶段：成长期、成熟期和衰退期。通过对生命周期设置虚拟变量，令成长期为1、成熟期为2、衰退期为3，对样本进行分组回归。
表5 不同生命周期阶段企业的现金流特征组合
回归结果如表6第（3）-（5）列所示，对于成长期成熟期的企业而言，Difi的系数显著为负，而在衰退期的样本中，系数不显著。这说明数字金融对投资效率的促进作用在成长期、成熟期企业中更明显，而对衰退期企业的支持作用较小。数字金融能够有效识别企业的发展潜力与资质，实现高效的资源配置从而促进投资效率的提高。
表6 数字金融与投资效率的异质性分析
本文借助2012—2020年沪深A股上市公司的数据，检验了数字金融与企业投资效率之间的逻辑关系。研究发现：（1）数字金融的发展有利于促进企业投资效率提高；
（2）其作用机制是数字金融可以通过降低企业的股权融资成本进而提高企业的投资效率；
（3）异质性分析表明数字金融的发展对东部地区的企业以及处于成长期和成熟期企业的投资效率具有更好的促进作用。
基于上述结论，本文提出以下几点政策建议：
一是企业当前市场上充斥着大量的噪音，严重影响了投资者的理性判断。政府应充分发挥互联网金融平台和大数据的优势，驱动监管模式创新，增强对虚假信息的管控，提高市场信心，打通企业在资本市场上融资渠道。对企业而言，应注重提升信息披露质量，打造良好的市场信息环境。
二是由本文的研究可知数字金融对不同类型和不同地区的企业的服务效用存在差异。在宏观层面，应当引导数字金融对成长期和成熟期企业投资项目的金融支持力度。加大创新力度，丰富证券品种，满足各行业的融资需求，提高我国企业整体信贷资源可得性。同时应该适当引导金融资源向中西部地区倾斜，完善中西部地区的数字金融基础设施建设，使数字金融在中西部地区充分发挥支持作用，弥补区域间金融发展差距。对于企业而言，一方面需要准确把握企业所处的生命周期阶段，及时调整投资策略以实现高效投资。另一方面，企业应该提升自身的管理能力，加强对数字金融及其应用领域的认识，时刻关注市场动态，充分利用数字金融的创新产品及平台制定专业化的投融资方案，保障资金来源，提升企业的投资效率水平。
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