文摘
随着经济的迅速发展,数字,数字金融作为金融创新结合网络信息技术与传统金融中扮演着重要的角色在微型企业的金融风险和宏观经济业务。摘要数字省级金融包容指数与微数据在上海和深圳股票市场的上市公司。从2011年到2020年的面板数据建立数字金融的理论和实证分析对企业财务风险的影响及其机制。首先,数字金融在中国的发展显著降低企业财务风险。为了控制内生性,鲍尔工具变量是用来选择辅助变量。其次,融资约束的作用机理是数字金融降低企业财务风险。第三,企业债务水平较低,企业位于东部地区,数字金融扮演更重要角色在降低财务风险。
1。介绍
安全与稳定是维持经济持续高速发展的关键因素。前所未有的上下文中的一个世纪的变化,保持稳定productivity-induced经济增长和减少不确定性风险为高质量的经济发展具有重要意义。企业骨干,促进实体经济的发展,和金融活动提供了不可磨灭的推动企业的发展(1]。在现实中,不合理的融资模式和金融供给和需求之间的不匹配受阻的质量和效率的提高中国金融行业在服务实体经济2]。传统的金融业是面对一些结构性问题由于缺乏自己的条件和技术。因此,当企业融资,金融资源的所谓的“流动性分层”出现,这主要包括三个不匹配,即域、属性,和舞台。
在新时代,传统的财务可以解决所面临的金融风险和融资约束企业通过创新与新技术的集成和其他新事物。中国Fintech和数字金融包容性发展报告(2020)指出Fintech行业的水平在中国已经在中国排名在世界的前沿,Fintech融资在中国占全球份额的52.7%。自启动的Fintech发展规划(2019 - 2021),毕业Fintech公司已经开始蓬勃发展,和Fintech监督沙箱迅速启动。中国受益于一个巨大的市场,新的基础设施,和金融行业加快了数字化的过程。与此同时,数字金融蓬勃发展的行业,吸引了国内外学者的关注3,4]。目前,大量的相关文献的研究,但大多数集中在数字金融与全要素生产率之间的关系和机制,影响家庭金融市场的参与,和银行业绩5- - - - - -7]。他们中的一些人发现数字融资可以降低股票价格崩溃的风险和企业风险(8,9]。上述研究为本文提供一些理论依据和技术探索数字金融和企业金融风险之间的关系。然而,目前仍缺乏研究的实际数字金融企业财务风险的影响。在这个问题上进一步研究具有重要的理论意义和实用价值随着中国经济进入一个新的正常。
本文主要目的是检查数字金融企业财务风险的影响及其机制。此外,它试图分析是否数字金融纠正传统金融元素的失真和是否能有效改善企业财务风险,进一步验证数字金融的包容和传导机制。一方面,深入探索这些问题有助于从理论上证明数字金融可以减少企业财务风险;另一方面,它还提供了实证支持中国金融监管的决策。
2。文献综述与研究假设
的扩展定义企业财务风险是企业财务困境的概率的过程是不断扩大。其中,金融危机通常被描绘成这种情况当企业不能偿还债务。财务风险来源主要来自两个内部因素的变化,也就是说,企业的资本结构和价值创造能力。竞争环境和监管环境是企业价值创造的外部因素,自然约束或改善其财务风险的变化。此外,交易约束、信息约束和政治或行政约束也会引起企业管理者实现他们的首选政策时遇到障碍。根据经典的自由现金流理论,债务融资的优点当然有减少自由现金流约束和控制机构(10]。在这方面,企业管理者将释放的信号“干净的手想要没有洗”外,造福企业的发展。这将是更倾向于做决定使用融资。没有金融市场和其他系统的支持,企业的生产经营会进退两难,企业的财务风险就会更有可能落入高层破产风险。
金融包容性的政策旨在提供更公平的和方便的金融服务为低收入和弱势群体。数字包容性金融促进包容性金融通过数字金融服务,可以充分利用现代数字信息技术,扩大了金融服务的范围,降低金融服务的成本,提高金融服务的便利和渗透,提高效率和金融服务水平。从microperspective数字包容性金融的发展可以使小,中型和微型企业,最初位于经济金字塔底部的享受更多金融服务以较低的成本。macroperspective,数字包容性金融的发展可以缓解金融与经济之间的矛盾结构,创造有利条件,建立一个新的发展模式,国内和国际双重循环相互促进。
许et al。11)认为金融元素是一个主要的元素microentities开展他们的业务活动和金融供给的匹配程度会严重影响企业活动的进展。然而,中国现有的金融体系仍有一些结构性问题。高质量发展传统以来被严重限制财政并没有发挥它应有的作用。然而,数字金融有巨大的影响对传统金融和真实的生活。贡贝et al。12)认为数字金融可以处理大数据的支持下以低成本和低风险的技术工具,如互联网,大数据,和人工智能,从而降低阈值为长尾组获得金融服务。同时,数字高质量发展的财政也有授权的功能及其技术手段可以使企业的发展,使他们能够做出最佳决定,加速发展,帮助他们优化发展高质量发展之路13]。
首先,理论上讲,数字融资是一种新型的金融创新会对现实生活产生广泛的影响,在一定程度上颠覆了传统的金融体系。数字金融利用人工智能技术,如建立一个数据仓库通过改进算法和评价机制(14),建立一个透明和信息化信用体系(15,16),引入创新模型或工具来提高资本配置的效率在金融部门(13,17),加强风险预警和管理能力。然而,数字可以减少空间和时间约束,融资服务领域难以覆盖的传统金融(18),缓解信贷资源的不匹配(19),从而为企业提供支持,以减少财务风险。此外,作为一个关键因素影响企业的投资和现金流,融资约束企业财务风险中起着重要的作用。现有的文献认为,融资约束可以降低企业财务风险20.,21)和数字金融可以减少信息不对称,从而缓解融资约束。然后,融资约束的机制可能是数字金融影响金融风险。最后,数字金融自身金融加速器的作用[22),还提高效率和增加风险概率的特点。因为行业、地区和其他个人性质的企业明显不同,数字金融的影响也可能明显不同,所以也应该努力探索数字金融政策性能和分化的影响。因此,它是更现实的考虑异质性学习时数字金融企业财务风险的作用。在此基础上,提出了以下假设:H1:数字金融可以降低企业财务风险H2:数字金融的影响在减少企业财务风险是由于企业的异质性明显不同H3:数字融资降低了企业的财务风险缓解融资约束
3所示。研究设计
3.1。数据源
本文以a股上市公司在上海和深圳股票市场从2011年到2020年为研究对象与数字金融指数和匹配他们的数据形成一个面板数据集。他指的是现有文献后,本文清理数据。首先,本文排除了ST上市和退市的企业。其次,金融企业被排除在外,因为本文研究数字金融的影响。第三,参与IPO以来对企业的融资和发展产生重大影响,企业经历IPO样本期间被排除在外。第四,考虑异常值的影响的回归结果,本文使用双面1% winsorization连续变量。其中,上市公司相关数据都来自CSMAR数据库,和数字金融指数来自数字金融包容指数,这是由北京大学公布的数据。
3.2。规范的变量
3.2.1之上。解释变量
企业财务风险:在这篇文章中,修改后的奥特曼Z值是用来衡量企业财务风险。这个指数的比较优势是更少的干扰,消除了干扰股票市场指数的金融风险测量和更适合评价企业财务风险在新的金融规范。具体计算公式如下:企业财务风险= (3.3息税前利润+ 1.0销售收入+ 1.4留存收益+ 1.2营运资金)/总资产。格雷厄姆(2000)和Byoun(2008)认为,较大的修改后的奥特曼Z相应的价值,财务风险越小(23,24]。
3.2.2。核心解释变量
数字金融:数字金融的测量指的是郭et al。25]。本文采用数字金融包容指数编制的中国各省和衡量数字金融研究所、北京大学。在核心本文的实证部分,数字采用省级金融包容指数和对数处理。
3.2.3。机制变量
融资约束:指Hadlock和皮尔斯(26),本文采用SA指数来衡量企业的融资约束。具体计算公式如下:合作融资约束= (−0.737大小+ 0.043大小2 - 0.04年龄)。股价指数越小,对企业融资约束越大。
3.2.4。控制变量
避免丢失的影响变量尽可能多的回归结果,本文介绍了一系列microvariables从企业的角度来看。水平是负债总额与总资产的比例。大小是企业资产的自然对数。率是主要业务的利润率。现金现金占总资产的比例。资本是主要业务总资产的比例。股本的浓度最大股东。从结果表VIF扩张的因素1,可以看出VIF小于10,因此不存在严重的多重共线性在本实证研究。变量的描述性统计中演示了表2。
3.3。模型建立和实证的策略
以下基本模型:
在模型(1),解释变量是企业财务风险,这是衡量修改后的奥特曼Z价值;核心的解释变量是省级数字金融指数;控制变量包括前面描述的设置控制变量;和是模型的随机干扰项。
在实证研究中,本文还进行以下操作。首先,考虑到企业在同一个省有一些共同特征,不能观察到,省的健壮的集群的标准误差是采用的回归测试来消除干扰因素。其次,本文采用实证研究的三重固定效应模型,以吸收相关的固定效果,获得可靠的结果。
的鲁棒性测试和内源性治疗,本文采取以下措施:(1)year-industry-region联合固定效果测试。年,行业和地区独立的固定后果,联合效应在实际情况更为常见。因此,行业和地区共同测试,固定效果。(2)直辖市人民政府被排除在外。由于中国地域辽阔和极度不平衡发展的数字技术在不同的地区,数字的增长影响金融发展可能会有很大不同。因此,数据的北京、天津、上海和重庆被进一步复审。(3)内生性的测试,本研究采用工具变量方法来测试,指·鲍尔的做法,使用现有的数据来构建一个工具变量(具体地说,使用产品的相乘的第一个区别Δ数字金融指数的最后时期,也就是,t - 1期,数字金融指数的时间),然后把它作为一个工具变量。
4所示。实证结果和经济解释
4.1。基线回归
首先,提出了基线回归的结果。数字金融的边际效应指数是0.256,它是重要的在1%的水平,这表明数字金融的发展明显增加了Z价值衡量企业财务风险。与此同时,越大Z价值,企业财务风险越低,表明数字金融的发展促进了降低企业财务风险。水平的系数是0.116,但它并不重要。大小是−0.378的系数,这是重要的在1%的水平,表明企业财务风险逐步扩大企业规模的增加。现金是重要的系数在1%的水平,也就是0.573,表明现金流的扩张会降低企业的财务风险,这是与陈等人的研究一致,伟峰他et al。27,28]。资本是重要的系数在1%的水平,边际效应是−0.402,表明企业资本分布越集中,企业财务风险就越大,这是符合钟和勇的研究(29日]。
4.2。分指数回归
更全面地识别数字金融企业财务风险的作用,本文分解数字金融指数的覆盖宽度数字金融和使用数字金融的深度。在此基础上,进一步分析这方面数字金融发展更有利于降低企业财务风险,即数字金融的作用在降低企业风险证明表3。是因为数字金融覆盖了一大群听众或数字金融是更复杂的服务吗?表4显示相应的评估结果。
发现宽指数(DIF-B)对降低企业财务风险有着积极的推动影响(系数是积极的,并将1%统计显著性检验)。同时,深度指数(DIF-D)也扮演一个重要角色在降低企业财务风险(系数是积极的,并将1%统计显著性检验)。比较DIF-B和DIF-D的系数,我们可以发现深度指标产生更为显著的影响在减少企业财务风险,这是符合的研究范吴et al . (2020)。实证测试表4说明了很多信息。数字金融需求发展的广度和深度,为中小企业提供更好的服务,实现高质量的经济发展。
4.3。机理分析
已经证明,数字融资可以降低企业财务风险,那么什么是数字金融影响企业财务风险的机制?选择揭示这种机制,融资约束机制变量进行测试根据前面的理论分析。
表5显示相应的结果。其中,结果列(1),(3),和(5)表明,数字金融本身及其广度和宽度可显著提高股价指数,是重要的在1%的水平。股价指数的系数都是负的,和股价指数的增加意味着降低融资约束。换句话说,数字融资可以降低企业的融资约束。列(2)、(4)和(6)存在添加的结果(1)股价指数模型。可以看出,SA的系数都是积极和显著的水平为5%,表明数字金融降低企业财务风险,减轻企业的融资约束。从这个意义上讲,数字金融的融资约束机制影响企业的财务风险。此外,在列(2),(4)和(6),数字金融的系数仍然显示积极意义,表明还有其他机制。
4.4。异质性分析
在基线回归,人们已经发现,水平并不重要,因为上市公司的性质各不相同,他们的债务水平可能显著不同,这将对企业财务风险有不同的影响,从而影响的回归结果。针对这一点,本文认为企业债务水平的异质性,分析他们的异质性。此外,由于中国地域辽阔,经济发展水平、政策条件下,和其他环境在不同的地方也不同,所以省上市公司所在地的异质性也被认为是。的养老资源因素和我国不同地区的经济发展程度不同,导致巨大的差距在金融发展水平的地区。在金融发展水平较低的地区,资本配置效率较低,传统的金融机构的发展不足,从而抑制了中小企业的发展。数字包容性金融可以弥补地区间金融发展水平的差异,有助于促进利率的自由化,并增加银行的风险偏好在资产方,这有利于形成一个良好的金融生态环境。
表6显示相应的结果。其中,数字金融的系数(DIF)列(1)为0.297,这是重要的在1%的水平。企业债务水平高的列(2),数字金融在金融风险的系数是0.188,但这仅仅是重要的在10%的水平,这表明数字金融对降低企业财务风险有更重要的影响,当企业的债务水平较低。至于异质性的位置,在第四列,数字金融的系数(DIF)东部地区明显积极的在1%的水平,尽管这noneastern地区重要的只有5%,系数越小,表明数字金融最强的影响降低企业财务风险,当企业位于东部地区。这也可能与数字金融本身的发展,所以数字金融在东部发达地区的最高水平。使研究结果更强劲,介绍了交互模型,尺寸是一个哑变量从0到1。当它是1,这意味着企业是在一个较高的债务水平。与此同时,东部是一个哑变量从0到1。当它是1,这意味着企业在东部地区。结果在表的列(3)和(6)6,DIF的系数大小的系数为负,DIF东是正的,验证前面的结论是健壮的。
4.5。扩展分析和鲁棒性测试
4.5.1。u形关系
现有研究认为,数字金融可能具有非线性特征的作用,所以本文也试图探索数字金融具有非线性特征时,是否会影响企业的财务风险。(1)的表列7显示了回归模型的结果。DIF L(1)的系数为负,这是重要的在5%的水平,和DIF L(2)的系数是正的,这一点是重要的,在1%的水平。这表明数字金融的影响对减少企业财务风险降低,然后增加,并且维护一个“U”型关系。本文还展示了的二次曲线拟合图Z值的数字金融和财务风险。从图1金融业,可以看出数字非线性影响企业财务风险。
4.5.2。健壮性测试
首先,直辖市北京、天津、上海和重庆被排除在外。测试评估结果表的列(2)所示7。可以看出DIF的系数是0.263,没有重大改变与0.256基线回归相比,和其评估价值仍然是重要的在1%的水平。因此,它可以被认为是参数估计和意义没有明显改变,验证本文的结果是健壮的。其次,进行联合固定测试,评估结果表的列(3)所示5。可以看出,数字金融仍然发挥了积极作用在降低企业财务风险,这也表明,本文的结果是健壮的。最后,工具变量方法是用来测试内生性。的豪斯曼的测试表明,它是重要的在1%的水平,这表明该变量适合作为一个工具变量。弱者Kleibergen-Paap的工具变量值是478.790,远高于阈值的10%置信水平16.38,显示没有问题的弱的工具变量。从辅助变量的结果,不难发现数字金融的发展对降低企业财务风险仍有积极的影响如图1。
5。结论
随着经济的迅速发展,数字,数字金融所带来的变化产生了巨大的影响对传统金融的发展。与此同时,企业是中国经济的命脉,金融支持企业的发展是非常重要的维持经济运行平稳。基于数据的a股上市公司在上海和深圳股市从2011年到2020年,本文实证探索数字金融企业财务风险的影响。主要结论如下。首先,数字金融的发展可以大大降低企业财务风险。它具有显著特征的“层次”,数字金融的深度更重要的是有利于降低企业财务风险。其次,数字金融降低企业财务风险,缓解融资约束,这是一个关键数字金融机制降低企业财务风险。第三,企业债务水平较低,企业在东部地区,数字金融起着更重要和更强的作用在降低金融风险。第四,考虑到经济环境和其他城市的有利因素,北京,天津,上海,重庆被排除在外,结论仍然是强劲的。鉴于“灵活”的三重固定效应模型,在控制内生性不够结实,高级联合固定效应模型的采用“year-industry-region”,结论仍然是强劲的。 Furthermore, Bartik's concept of instrumental variables is adopted and set for regression, and the conclusion is still robust. The above-mentioned aspects all show that the research conclusion of this research is robust.
结论的政策含义是:一方面,数字金融的迅速发展为企业提供了稳定的金融支持,降低市场准入门槛,这是高质量发展的中小企业具有重要意义。因此,应加快数字金融的发展使它更好地服务实体经济。另一方面,透明的大型科技金融信贷机制的数字精确地确定贷款的来源和方向,从而促进监督建立风险预警机制。因此,有必要加强金融监管,提高风险识别系统来维护金融稳定。此外,它提高了数字经济发展政策和加强数字金融基础设施的建设。它促进数字包容性金融的发展在不同的地区,特别是在中西部地区,东北地区和地区与贫困数字金融包容。激活中小企业的经济发展潜力,促进高质量发展实体经济通过改善中小企业的财务可持续性。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从作者要求。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项研究是由中国国家社会科学基金资助,在批准号18 bjy249。