数字金融有助于提升企业价值吗？——基于中国A股上市企业的实证研究

苑春荟，陈萌

(北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876)

一、引 言

当前，随着互联网技术的发展，基础设施日渐完善，数字化技术与传统金融行业相融合，产生了新的金融业态—数字金融。数字金融是一种以数字技术为基础的新兴金融，对传统金融进行创新，有助于提高金融服务的质量和效率[1]。相对于传统金融，数字金融具有更高的可获得性，拥有更广泛的产品和服务，有助于实现区域间的公平使用，从而推动经济发展[2]。发展数字金融是我国金融供给侧体制结构性改革取得的一项重大成就，也是促进国民经济持续、平稳、健康发展的关键因素。

近年来，众多学者开展了关于数字金融的研究，并取得了一定成果。宏观层面研究表明，数字金融打破了传统金融的“二八定律”，有助于缩小收入差距、促进消费、促进就业、减缓相对贫困、推动经济高质量发展[3-5]。在微观研究层面，数字金融的需求主体为企业，学者将关注的重点放在了数字金融对企业金融化、企业融资、创新能力、投资效率、全要素生产率等方面的影响。

企业生产经营活动的目标函数之一是追求价值最大化。Modigliani等[6]首先提出了企业价值的概念，他们从企业财务角度出发，提出企业价值为市场价值，包含企业权益和债务。随着时间进展，Myers[7]基于折现观点，将资金蕴含的时间价值考虑在内，提出企业价值除了现有资金价值以外，还包括企业未来生产经营获得的收益的折现价值。企业价值为企业本身的价值，是一个完整的整体概念，并不是简单地对企业的现有资产相加。关于企业价值的定义，笔者与学者普遍认同的观点一致，即企业价值为企业自身的价值，是对企业有形资产和无形资产进行的市场评价。企业价值与企业使用的财务政策息息相关，其反映了企业资金所蕴含的时间价值、应对风险以及未来进行可持续发展的能力[8]。

数字金融指数在2011—2020年实现了飞速增长，省份年度均值从40提高至341.22；而企业价值(1)由国泰安数据库Tobin Q值计算得出。年度均值从2011年的2.13提高至2020年的2.61，这些数字的背后可能是数字金融在发挥助力作用。学者逐渐将重点放在数字金融与企业价值的关系方面，主要从缓解企业面临的外部融资困境和促进内部创新两方面开展研究。从企业面临的外部金融市场角度来看，金融业的发展可以直接引导资本流动，有助于公司获得外部融资，实现公司价值增值[9]。同时，一个好的金融环境有利于公司以合适的成本获得外部贷款，提升其成长性和竞争力，从而提升其盈利能力[10]。数字金融有助于改善金融结构渠道来提升企业价值[11]。从投资角度来看，环境不确定性会提高决策难度，进而导致企业价值降低[12]。环境的不确定性会加剧企业的融资约束，降低企业的经营活力[13]。而数字金融可以通过缓解融资约束、促进创新来促进企业价值[14]。亦有研究证明，在普惠金融较完善的区域，经济活动更积极，企业面临严重融资约束的可能性更小。从企业内部角度来看，数字金融能通过提升信息披露质量的方式来强化企业价值[11]83，并且数字金融可以推动企业进行人力资本投资提高企业业绩，提升企业价值[15]。

基于以上研究可以看出，现有文献多基于数字金融可以扩大融资渠道、缓解外部面临的融资约束以及促进企业内部创新角度来分析数字金融与企业价值的关系，忽略了企业内部财务视角以及外部融资时融资成本角度，未考虑企业杠杆率和融资成本在数字金融与企业价值关系中发挥的作用。

因此，笔者选取2011—2020年的沪深A股上市公司作为研究对象，在探究数字金融与企业价值关系的基础上，拟探讨数字金融对企业价值的动态提升效应。同时，借鉴温忠麟等[16]的中介效应模型，从企业内部财务和外部融资视角，拟研究数字金融对企业价值的影响机制，从而证明数字金融可以通过降低企业杠杆率和融资成本来提升企业价值。考虑到企业所处地区以及金融监管程度对数字金融提升作用的影响，拟研究企业外部环境对数字金融与企业价值之间关系的影响。

二、文献回顾与假设提出

(一)数字金融与企业价值

近几年，随着人工智能，大数据，云计算等技术的普及，新兴技术在金融行业得到了广泛的应用，金融技术也随之产生并得到了迅速发展。金融技术有助于降低信息不对称性，提高金融服务效率，降低企业的交易成本，充分利用其普惠功能促进中小企业价值提升等。发展金融市场有助于公司实现股权的合理配置，增强公司的内在创新和管理水平，进而提升公司的价值[17]。与此同时，随着科技的不断进步，新型信息基础设施不断完善，传统的基础建设也在向智能化转型，数字化技术逐渐融入传统的金融业，从而推动了数字金融的发展[18]。数字金融与互联网、区块链等技术的深入融合能够有效地提升企业的资源使用效率，提升企业的生产效率，扩大企业的运营服务领域，扩大公司的销售额和利润[19]，从而增加公司自有资金，促进公司价值增值。

从企业面临的外部融资环境来看，数字金融为企业创造良好的外部融资条件，拓宽资金来源，降低融资成本，对公司提高科技研发、人才投资以及促进技术创新具有重要意义[20]，同时，融资成本和融资约束也是衡量公司现金持有价值的重要指标：融资成本越低，融资约束就越小，对公司价值增值越有利[21]。

从公司内部财务角度分析，发展数字金融可以提高企业现金持有水平，降低企业的非效率投资[22]。自身投资效率的提升可以促进企业价值的上升，因为企业融资效率与企业投资效率、企业营运效率等综合决定了企业整体效率的高低、企业业绩的好坏和企业价值的大小[23]。数字金融不仅对企业技术创新具有“结构性”的推动作用，通过改善金融结构及提高公司的信息披露质量提高公司价值[11]83，还可以加强公司的内部管理和内部监督，避免高管利己行为的发生，从而促进企业长期价值增长[24]。 据此提出如下假设：

H1：数字金融可以提升企业价值。

(二)数字金融、企业杠杆率与企业价值

企业杠杆率是公司发展的一个关键因素，它与金融体系的风险具有紧密的联系。适中的杠杆率有助于公司的稳定发展[25]。如何合理地分配公司负债和股权资本的比率，使公司的杠杆率保持在一个合理的、有效的范围内，从而使公司的内部价值得到明显的提高，这是一个重要议题。2018年中央经济工作会议明确提出将“坚持结构性去杠杆的基本思路，防范金融市场异常波动和共振”作为今后工作的重点。

公司债务负担过重对公司的未来增长不利，这种效应在低成长性的企业中更为显著[26]。通过发展中国家的数据可以发现，公司的杠杆率与公司的经营绩效成反比，即公司的杠杆率越高，公司的经营绩效就会越差[27]。高杠杆会使公司的整体资产收益率下降，短期负债长期使用是导致负债风险加大、公司业绩下降的主要因素[28]。如果公司的负债水平太高，轻微的内源性或外在性影响都会造成公司的运营困境，甚至还会迫使公司为了还债而低价卖掉自己的财产[29]。负债比率过高会加重公司的利息负担，公司的利润受到压缩，投资和创新的动力减弱，不利于提高全要素生产率[30]。大部分行业的资产负债率与企业价值之间呈现负相关关系[31]，在成长机会较少的情况下，企业杠杆率与企业价值呈现负相关关系[32]。适度运用杠杆，可以对经理进行有效的约束和激励，减少代理人成本[33]，从而遏制了管理者浪费资源和过度投资行为[34]，达到提高效益的目的。

从数字金融的特点来看，金融科技的发展对企业的去杠杆作用具有长期效果[35]，并且其支付方式与传统的现金、汇款等支付方式相比，数字金融具有更加安全、高效和便捷的特点，突破了支付受时间和空间的限制，加快了公司的资本流动，提高了资金使用的效率，对提高公司的经营绩效和降低公司的杠杆水平具有重要意义[36]。数字金融的支付优势能最大限度地保障产品销售者的权益，使公司获得持续、充足的现金流，提高了公司的内部盈余，降低了对外界资本的依赖性，从而降低公司通过增加杠杆获得外部资金的需求，降低企业杠杆率。

代理理论指出，由信息不对称引起的委托代理问题会使管理者出现“短视行为”，进而产生利用管理权进行投机活动的动机，不利于企业经营发展，增加企业运营风险。而数字金融通过利用大数据、云计算等技术，获得企业各个环节的实时数据[37]，增强公司股东与管理层的信息交流，实现股东对管理层的监督，减弱管理层投机心理，降低经营风险。此外，发展数字金融可以提高公司在风险管理中的应变能力，有助于企业建立完善的风险预警机制和控制机制[38]。经营风险的降低和风险承担能力的提高有助于降低企业杠杆率[18]73。

数字金融降低企业杠杆率还可以通过缓解企业财务困境、提高金融可得性和降低资源错配程度实现。数字金融的普惠特征可以降低中小企业融资门槛、简化借贷款审批程序，从而提高资金的回报率。企业获得外部融资，有利于企业提高经营效率，增加公司总资产，进而降低企业杠杆率[39]。传统金融机构通过资产规模、抵押品、信用等指标来确定信贷资源的配置，一些小微企业会由此面临金融排斥等问题。在这样的背景下，有些企业会选择加杠杆的方式获取资金，导致企业财务风险加大，不利于企业发展。数字金融可以将金融资源进行统一整合，增加金融供给。企业通过加杠杆获得资金的动机缓解，内部财务状况趋于稳定，有利于提升企业价值[8]3。

企业杠杆率下降有助于提升企业价值，主要通过以下两个方面实现：一是当企业杠杆率下降时，财务风险下降，企业债务融资成本降低。当企业债务融资总额减少时，债务利息率下降。随着债务融资总额的减少，企业扩大投资的动机下降，有助于降低企业的非效率投资，从而提高投资收益率，增加企业价值[40]。二是企业去杠杆可以预防财务危机和金融风险的产生，降低企业财务冲突代理成本、破产成本及社会成本，实现去杠杆后的财务价值创造[41]。如果一个企业有良好的杠杆，不仅能优化企业的财务结构，还能提高企业综合价值[42]。据此提出如下假设：

H2：数字金融可以通过降低企业杠杆率来提升企业价值。

(三)数字金融、融资成本与企业价值

长期以来，融资成本被视为影响企业生存和发展的重要因素(2)参考中国财政科学研究院 “降成本”融资成本调研组，2019。。从微观角度来看，如何降低融资成本是企业为了发展一直追求的目标。从宏观角度来看，降低融资成本是《国务院关于印发降低实体经济企业成本工作方案的通知》(国发〔2016〕48号)的重点内容之一。在传统金融系统中，按照经济学思路，从供需双方分析所涉及的主体，供给方为银行和民间信贷组织(尤其在以银行体系为主导的中国)，需求方为政府、金融机构和企业。但从当前的情况来看，我国的融资渠道单一、融资渠道狭窄、资金配置效率低下[38]94。以上问题会导致金融体系效率下降、融资成本增加、资源配置不合理，企业面临的融资成本更加沉重[43]。

随着数字金融的兴起与发展，传统商业银行的垄断地位逐渐下降，利益格局发生变化，金融业竞争日益激烈。受“经济压力”“社会压力”等因素的影响，面对数字金融的跨业竞合和同业间的激烈角逐，传统的商业银行纷纷进行数字化变革[44]。它们逐步突破原有业务边界，收集、发掘企业信息的能力和效率都得到了提升，信贷资源得以合理分配，企业可以在较公平的成本范围内获得融资[45]。以上亦体现了长尾理论在金融市场的应用：在传统金融市场中，由于规模、所有制等因素，一些尾部企业无法获得融资。但数字金融的诞生不仅促进了传统金融改革，也拓宽了金融服务范围，有助于尾部企业获得融资，降低了企业融资成本。

造成“融资难、融资贵”的一个重要因素是信息不对称。从技术角度来讲，基于大数据、云技术和网络技术的发展而诞生的数字金融具有地域上的渗透力和低成本优势[25]24，实现了金融机构与企业之间的数字化信息流动，促进双方信息共享，减少信息不对称。就其信用评价的角度而言，与以往仅关注借款人的收入、信用记录、财产等财务数据的信用评价模式相比，数字金融可以利用新一代信息技术，通过对借款人在网络上留存的大量行为数据等软信息，对借款人进行信用评估。这种方式可以有效地减少在金融需求市场尾部的中小企业和资金供给方的信息不对称程度，有助于发挥互联网金融的外部经济、规模经济和范围经济效应，进而减少信贷交易的费用[46]。

数字金融可以缓解金融机构与企业的信息不对称，提高信息透明度，促进信息流通，提高资本供求的协调程度，减少企业在融资过程中的成本[25]24。数字金融还有助于降低金融机构对企业的评估、审核等成本，进而提高金融机构的融资效率，使资源得到有效配置。此外，金融机构在放款后可以利用互联网等技术及时掌握企业情况，对其放款进行有效监督，保证资本安全，降低不良贷款的亏损。数字金融还能运用大数据技术对客户进行准确的风险评价，对客户进行实时监控，从而降低贷款过程中产生的风险控制成本[47]。由成本收益理论可知，减少财务费用会降低公司的生产和运营费用，从而增加公司的投资和管理利润。

当面临的融资困境得到有效缓解后，企业可以通过最优的资金结构来作出最佳的经营决策，使资金的分配与运作更加合理，从而加大创新性的投入，以便提高企业的整体生产力[48]。特别是在高融资费用和高融资约束限制的情况下，企业往往不会把钱投入到高收益但回报周期较长的投资计划中。减少融资费用、放宽资金限制可以使企业的投资项目风险得到有效分散，从而降低投资项目的流动性。公司的资产结构由此发生变化：从低回报的项目到高回报的项目，提高企业的全要素生产率[49]。据此提出如下假设：

H3：数字金融可以通过降低融资成本提升企业价值。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

考虑到数据的可获得性，鉴于上市企业的管理制度较为规范，财务状况更加透明，故选取上市公司作为研究样本。选择2011—2020年沪深A股上市企业，根据企业注册地省份信息，将沪深A股上市公司数据与省级数字金融指数进行一对一匹配，得到2011—2020年的面板数据。公司财务数据来自国泰安CSMAR数据库，数字金融指数采用北京大学发布的《数字金融普惠金融指数》。为了数据的稳定性，按照以下步骤对数据进行处理：删除金融行业样本；剔除样本期间连续ST、PT上市公司；剔除样本缺失值；对连续变量进行1%和99%的缩尾处理(WINSOR)，最终得到20 506个样本。

(二)变量说明

1.核心解释变量

本文的核心解释变量为数字金融。与主流文献相同，使用北京大学数字金融研究中心课题组编制的《数字普惠金融指数》衡量数字金融的发展程度。这一指数是蚂蚁金服以多层次指标，基于微观用户主体的大数据指数[2]54综合而成。作为省级层面的面板数据，《数字金融普惠金融指数》能够较好地体现区域普惠金融发展的程度。与主流文献保持一致，对数字金融指数除以100处理，作为数字金融发展程度的代理变量。

2.被解释变量

本文的被解释变量为企业价值(TobinQ)。与主流文献相同，本文以TobinQ为企业价值的衡量指标。企业价值的衡量方式主要有两种：市场指标(TobinQ)和财务指标(净资产收益率、总资产收益率等)。与财务指标相比，市场指标具有一定优势。财务指标反映企业的短期价值，并且易被操作，在一定程度上会影响数据的可信度，很难准确地反映公司的财务状况。而市场指标(TobinQ)不仅可以反映公司的未来发展，还能反映公司的实际价值[50]。

3.中介变量

本文的中介变量为企业杠杆率和融资成本。企业杠杆率(Lev)由资产负债率进行衡量，反映企业的还款能力。融资成本(Fr)通过财务费用率衡量，计算方式为公司财务费用占营业收入的比例。该指标从侧面反映了企业获得融资所产生的各项费用。

4.控制变量

参考以往学者的研究，其他因素亦会对企业价值产生影响，因此本文加入以下控制变量：企业规模(Size)，用对数化处理后的年末总资产来衡量；股权集中度(Top1)，用第一大股东持股比例来衡量；管理费用率(Mexp)体现了企业管理水平，较低的管理费用往往代表企业内部制度规范，管理流程完善，对企业价值有一定影响；企业成长性(Growth)，高成长性企业致力于提升本企业在市场上的占有率以及发展本企业具有竞争力的核心技术，有利于提升企业价值，企业成长性用总资产增长率衡量；固定资产比率(Fa)体现了企业的营运能力，固定资产比率越低，企业资产流动性就越高，企业的运营能力越强；净利润增长率(Npr)体现了企业的盈利能力。

(三)模型设定

本文采用最典型的双向固定效应模型(控制“时间-行业”虚拟变量)研究数字金融对企业价值的影响。选择双向固定效应模型的原因在于行业固定效应只能控制不随时间变化的行业效应，在控制行业效应的基础上控制时间固定效应是为了控制某些随着时间变化的不可观测的变量，从而消除这些变量的影响。据此构建如下模型

(1)

为了深入研究数字金融影响企业价值的内在作用机理，采用温忠麟等[16]615的中介效应模型进行分析，构建如下回归模型

(2)

(3)

(4)

其中：ρ0代表常数项；ρ1代表数字金融的回归系数；M代表中介变量即企业融资成本和企业杠杆率；γ0为常数项；γ1代表数字金融的回归系数；μ0代表常数项；μ1为数字金融的回归系数；μ2代表中介变量的回归系数。

四、实证检验与分析

(一)描述性统计

相关变量的描述性统计结果如表1所示。其中：企业价值TobinQ的均值为2.355，最小值为0.848，最大值为12.19，标准差为1.737，说明不同企业的发展存在一定差异；数字金融指数均值为2.581，最小值为0.324，最大值为4.319，标准差为0.994，说明数字金融发展较好，但是不同地区间的发展状况存在差异。

表1 描述性统计结果

(二)回归分析

为了验证数字金融对企业价值的影响，对假设模型进行回归，基准回归结果如表2所示。由表2可见：列(1)是未加入控制变量时模型(1)的回归结果，回归系数在5%的置信水平下显著为正；列(2)是加入控制变量后模型(1)的回归结果，显著水平从5%增加到1%，结果表明数字金融能显著提升企业价值，验证了本文的研究H1。

表2 数字金融对企业价值的回归结果

从表2中列(2)的结果可知，数字金融对企业价值具有提升作用。为了验证数字金融对企业价值是否具有长期提升效应，参考李小玲等[11]87和王平等[24]167的动态效应检验方法，分析数字金融对企业价值的长期效应。本文将数字金融分别滞后1—5期代入模型重新检验，结果如表2的列(3)至列(7)所示。列(3)至列(5)分别为滞后1—3期的数字金融对企业价值的回归结果，回归系数均在5%的水平上显著为正。滞后4期的数字金融回归系数在10%的显著水平上为正，滞后5期的数字金融回归系数不显著，说明数字金融对企业价值具有长期促进作用。

(三)中介效应检验

前文证实了数字金融对企业价值的提升作用，下面进一步探讨数字金融提高企业价值的传导路径。本文借鉴温忠麟等[16]614的中介效应模型，阐述数字金融与企业价值之间的机制路径，结果如表3所示。

由表3的列(2)可见，数字金融对企业杆杆率的回归系数在1%的水平下显著为负，表明数字金融能显著降低企业杠杆率。在列(3)中，企业杠杆率对企业价值的回归系数在1%的水平下显著为负，且列(3)的数字金融系数低于列(1)的数字金融系数。根据中介效应的检验程序，这表明企业杠杆率存在部分中介效应，数字金融可以通过降低企业杠杆率进而提升企业价值，验证了本文的研究H2。

数字金融的发展改善了金融环境，企业面临的融资难度降低。企业不需要通过提高杠杆的方式筹集资金，从而降低了企业杠杆率[20]62，负债压力减轻，偿债能力提高，整体财务风险随之降低，有利于企业增加投资，提升企业价值。

表3 中介效应检验

为了检验H3，对前文假设的中介模型进行回归，回归结果如表3所示。从表3的列(5)可以看出，数字金融对融资成本的回归系数在1%的水平下显著为负，表明数字金融有利于降低融资成本。列(6)中融资成本对企业价值的系数在1%的水平上显著为负。由表3可知，融资成本在数字金融对企业价值的正向影响中发挥了部分中介作用，H3得以验证。

相对于传统的借贷款方式，以互联网技术为基础的金融服务机构对公司的信用等级没有苛刻要求，由此可以降低公司获得外部融资的难度。数字金融可以利用大数据等技术挖掘企业数据与信息，有效缓解信息不对称问题，有助于企业获得资金，降低融资成本。

(四)稳健性检验

1.内生性处理

为了消除反向因果带来的内生性问题，借鉴唐松等[20]58和乔彬等[51]的研究，采用工具变量法进行研究，选择中国互联网络信息中心每年发布的《中国互联网络发展状况统计报告》中各省份互联网络普及率作为工具变量。需要对工具变量进行不可认别检验、弱工具检验及过度识别检验。通过两阶段最小二乘估计进行内生性处理，第二阶段回归结果如表4的列(1)所示。其中：Kleibergen-Paap rk LM 统计量的p值为0.000，强烈拒绝不可识别的原假设；Kleibergen-Paap rk Wald F统计量的值大于Stock-Yogo weak ID test critical values中10%偏误的临界值时，拒绝原假设：工具变量是弱工具变量，认为不存在弱工具变量问题，说明所选工具变量有效；在模型设定中，内生变量数目等于工具变量个数，无需进行过度识别检验。在工具变量通过了不可识别检验和弱工具检验的基础上，可以看出列(1)中数字金融对企业价值的回归系数在1%的水平上显著，并且比原有基准回归有一定幅度的提高，说明上文结论是稳健的。

2.分样本检验

金融环境的变化对数字金融产生一定的影响。一个典型的金融事件是我国2015年的股灾，很难对这个事件进行测度。参考唐松等[20]58、赵芮等[18]77和乔彬等[51]20的做法，为了防止2015年股市波动对结果产生影响，剔除2015—2020年数据，保留2011—2014年数据子样本做回归分析，回归结果如表4的列(2)所示。结果证明前文结论稳健。

表4 稳健性检验

3.替换模型

在经典回归模型中固定行业和时间是一种常规做法，但这种做法对内生性控制得不够严格[20]58。面板交互固定效应模型在回归中进一步控制时间效应和行业效应的交互项能更有效地反映共同因素对不同个体的效应差异。因此，借鉴唐松等[20]58和乔彬等[51]21的关于控制“时间×行业”的高阶联合固定效应模型对样本进行回归，回归结果如表4的列(3)所示。从表4可看出，数字金融能显著提升企业价值，本文结论是稳健的。

4.替换被解释变量

为了检验结论的稳健性，本文采用资产净利润率(ROA)来替换被解释变量。ROA是衡量企业盈利能力的财务指标之一，可以用来分析企业盈利情况。回归结果如表4的列(4)所示。由表4可见，回归系数在1%的水平上显著，表明数字金融能显著提升企业价值，本文结论是稳健的。

(五)进一步分析

1.地区异质性

企业所在地区的政策环境和经济发展程度的不同不仅会对企业发展产生影响，也会影响数字金融对企业价值的提升作用。按照企业注册所在地将其分为东中西地区，进行分组回归，结果如表5所示。由表5可见，与列(1)东部地区相比，在列(2)和列(3)中数字金融对中西部地区企业价值的提升作用更明显。其中，中部地区的系数为1.061，通过了5%的显著性检验，西部地区的系数为0.965，通过了10%的显著性检验。

结果不同的原因在于，由于东部地区的金融环境比较好，数字金融的发展水平优于中西部，数字基础设施也比中西部更完善，数字金融对企业价值的提升作用就不太明显。而中西部地区的基础设施水平低于东部地区，数字金融对企业价值的提升效应要大于东部地区。

表5 地区异质性分析

2.金融监管程度

为了检验金融监管程度对数字金融与企业价值关系的影响，借鉴赵芮等[18]81和唐松[20]63的做法，使用地区金融监管费用支出作为企业所处地区金融监管程度的分组依据。基于金融监管强度进行分组处理(以 50%分位数为界)，高出中位数以上的为金融监管程度较强的地区，低于中位数的为金融监管程度较弱的地区。由表5结果可知，在金融监管较强的情况下，数字金融对企业价值的回归系数通过了1%的显著检验，而在金融监管较弱的情况下，数字金融对企业价值的回归系数通过了5%的显著检验。具体来说，数字金融对于金融监管程度较强地区的企业价值提升作用更显著，并且组间系数差异检验表明两组间系数在5%的水平上存在显著差异，这可能是因为加强监管有利于维护金融风险底线，提高运行效率，进而实现企业的高质量发展[20]63。以上结果说明适当加强数字金融的监管有助于提升其对企业价值的促进作用。

五、结论与政策建议

本文以2011—2020年沪深A股上市企业为样本，围绕数字金融与企业价值的关系以及影响机制展开研究，得出以下结论：数字金融对企业价值的提升效果明显，并且这种提升作用具有长期效果；从影响机制来看，企业杠杆率和融资成本在数字金融与企业价值的作用中发挥中介作用，数字金融可以通过降低企业杠杆率和降低融资成本促进企业价值的提高。此外，数字金融对企业价值的影响程度因企业所处地区和金融监管强度的不同而不同。中西部地区与东部地区相比，数字金融对中西部地区企业价值提升效应更为显著。金融强监管与金融弱监管相比，适当加强金融监管更有助于发挥数字金融的促进作用，

根据以上研究结论，得出以下政策建议：

第一，政府相关部门应积极推动数字金融发展，服务实体经济。企业是国民经济细胞和经济增长主体，政府部门应积极推进数字金融发展，以便发挥其普惠性服务实体经济，从而促进企业价值长期增长。数字金融有助于企业去杠杆，提高企业财务稳定性，降低企业获得外部融资时的融资成本，有利于企业长期稳定的高质量发展。此外，数字金融对企业价值的提升作用在中西地区更明显，说明未来可以发挥数字金融的普惠特征，助力经济不发达地区，使其享受数字金融的便利性，从而促进经济发展，缩小各地区间发展差异。

第二，政府相关部门应积极构建数字金融监管体制，筑牢数字金融发展“城墙”。随着数字金融的发展，服务主体多样化以及服务覆盖面逐渐扩大成为主流趋势。然而，数字金融作为新兴金融模式，监管体系尚不完善、缺乏配套的政策法规等问题日益凸显。同时，数字金融依赖的数字技术可能出现数据泄露等问题，所以政府相关部门应加强金融监管，建立一套灵活的数字金融监管体系。除了建立相配套的监管体系以外，政府部门应加大培育和引进相关管理人才的力度，以保证监管体制顺利运行、监管政策顺利实施，为数字金融更好更快发展筑起一道“防护墙”，同时也为数字金融服务实体经济打好坚实基础。