数字化转型能破解企业融资约束吗?——商业信用融资视角

李健 李俊豪 李晏墅

(南京师范大学 商学院,江苏 南京 210023)

一、引言

在国家加快推进产业转型升级和深化供给侧结构性改革的新形势下,融资约束已成为妨碍企业发展的重要瓶颈之一。已有研究发现,较高的融资约束不仅可能会导致企业经营项目失败,还会影响关联企业的经济行为[1]。因此,及时获得生产经营所需的资金对企业甚至是整条供应链的稳定运行都有至关重要的作用。但我国长期以银行为主导的金融体系往往存在“规模歧视”和“所有权偏好”,导致信贷资源错配的现象层出不穷,使得真正需要资金的企业难以获得支持。为了应对此困境,商业信用等经营性负债常常被作为缓解融资约束的重要手段[2]。并且商业信用融资融入的往往是存货等有形资产,也有助于抑制大量现金流引发的投资过度问题,提高了企业资源配置效率[3]。2020年我国国家发改委、科技部等部门印发了《关于支持民营企业加快改革发展与转型升级的实施意见》,《意见》指出支持开展信用融资,加大以信用信息为核心内容的企业融资模式推广力度。在此背景下,研究商业信用融资的影响因素对优化供应链关系,实现企业高质量发展具有重要的理论及现实意义。

在当前数字经济的浪潮下,数字化转型已经逐渐成为企业技术变革的核心战略方向,有助于企业赢得未来发展的主动权。2022年国务院政府工作报告也明确指出要“促进数字经济发展,加强数字中国建设整体布局”。在这种政策导向的驱动下,数字化转型已经成为企业实现高质量发展的必由之路[4]。既往研究表明,数字化转型具有缓解企业融资约束的作用[5],具体表现在:数字技术在金融领域的创新应用能够有效改善企业信息不对称状况,降低信贷风险[6],解决了企业融资成本高的难题。然而,目前鲜有文献探讨数字化转型对商业信用融资这种外部融资渠道的影响。商业信用产生于企业的供应链环节上,当下游企业面临资金断裂的风险时,位于上游的供应商提供的商业信用融资往往能够有效缓解企业现金流压力。已有文献开始探讨数字化转型对供应链上企业行为的影响,认为数字化转型有助于加深供应链集成程度,使得企业与供应链上的利益主体联系更加紧密[7],从而有效降低上下游企业之间信息不对称程度,促进企业之间实现资源互补和信息共享。在供应链上下游企业的合作关系中,信息对称是产生商业信用契约关系的关键之处[8]。根据上述逻辑,由此提出本文的研究问题:上游供应商能否将数字化转型战略视为下游企业具有较低信息风险的信号,进而调整自己的商业信用政策?数字化转型又是通过何种路径、在何种情境下发挥“补血”效果?

本文的边际贡献在于:首先,以往关于数字化转型价值效应的研究主要集中在企业自身层面,如促进企业社会责任履行[9]、提升企业创新效率[10]、改善企业主业绩效[11]等,而尚未关注数字化转型对企业供应链上的利益相关者-供应商的授信决策影响。因此,本文的理论探索是对数字化转型文献的有益补充。其次,已有文献多是从企业治理环境等因素探究对商业信用融资的影响,而较少从企业战略视角出发考虑对商业信用融资的影响。区别于已有研究[12-13],本文从数字化转型这一公司内部战略视角出发,考察了数字化转型对企业商业信用融资获取的影响,丰富了商业信用融资影响因素研究。最后,本文进一步细化研究,揭示了数字化转型对商业信用融资的作用路径,并在异质性分析和进一步分析方面做出了探索,形成一个较为完整的研究框架。本文的研究结论不仅为破解企业融资困境提供了新思路,也对推动经济高质量发展具有一定的参考价值。

二、文献回顾

商业信用融资是指供应链上下游企业在商品交易中基于双方的信任程度,以赊销或预付等形式而形成的借贷关系。现有文献对商业信用融资影响因素的探析包括宏观和微观两个方面。在宏观层面,大多数关注的是制度环境、经济政策等方面对商业信用融资的影响。如McGuinness和Hogan(2016)[14]研究发现,金融危机后,商业信用融资在中小企业中一定程度上成为银行融资的替代方式;Li等(2021)[15]发现采用IFRS的国家会帮助企业获得更多的商业信用融资;潘越等(2022)[2]发现法治化营商环境有助于企业获得更多的商业信用融资。微观层面的影响因素主要聚焦于企业自身特征、管理层个人特质等。在企业自身方面,Lee等(2018)[16]发现企业占有的市场份额越大,获得的商业信用融资会更多。宋小保和郭春(2022)[17]研究发现关联供应商占比越高,企业的商业信用融资越多。此外,还有少量文献探讨了公司战略对商业信用融资的影响,如一些学者从财务战略[12]和企业资源配置战略[13]等角度考察了对商业信用融资的影响。管理者个人特质也同样会影响企业商业信用融资的获取。如许晓芳等(2018)[18]发现当企业CEO为女性时,公司会具有更高的商业信用融资水平;Kong等(2020)[19]发现当CEO在家乡与供应商联系时,有助于获得更多的商业信用融资。

数字化转型是一种由信息系统促成的整体业务转型,伴随着组织和行业层面的经济和技术变革[20]。目前关于数字化转型经济后果的研究主要集中探讨对企业这一微观主体的影响。一些学者从企业经营价值的角度来考察数字化转型的影响,如Ferreira等(2019)[21]研究发现采用新的数字流程有助于公司提升企业竞争力、创新力和对市场感知能力;杨水利等(2022)[10]发现数字化转型对制造业企业的创新效率有显著的提升作用;易露霞等(2021)[11]研究发现企业数字化转型强度越高,则主业绩效越好。还有一些学者关注数字化转型对公司治理的影响,如Ilya和Irina(2022)[22]发现数字化本身对企业的代理冲突具有缓解作用;马慧和陈胜蓝(2022)[23]发现数字化转型通过缓解企业内部人的坏消息隐藏进而降低了股价崩盘风险;徐朝辉和王满四(2022)[24]研究发现数字化转型能够有效抑制实体企业过度金融化。但数字化转型在企业之外产生影响的研究还比较少,仅有少数文献探讨了数字化转型会对供应商创新[25]、供应链集成[7]等产生影响。

综上所述,虽然学术界对数字化转型的经济后果以及商业信用融资的影响因素已有大量研究,但是仍然存在一些可以完善之处。首先,目前大多数研究都证实了数字化转型对企业自身决策的治理效应,而忽视了对企业外部利益相关者行为决策的影响。其次,现有文献聚焦于企业内外部环境对商业信用融资的影响,而从公司战略视角探讨对商业信用融资影响的研究略有不足。最后,尚未有研究直接涉及数字化转型是否会影响商业信用融资,也未能深入考察数字化转型影响商业信用融资的作用机制、外部条件和经济后果。基于以上分析,本文试图建立数字化转型与商业信用融资之间的逻辑关系,以补充现有研究的不足。

三、理论分析与研究假设

(一)数字化转型对商业信用融资的影响

研究表明,数字化转型有助于提高企业与外部利益相关方的沟通效率,强化了双方的信息透明空间[9]。而供应商作为企业重要的外部利益相关方,两者之间的信息不对称将会成为阻碍企业商业信用融资能力的重要因素之一[26]。本研究认为数字化转型能够提高企业的信息透明度,进而获得更多的商业信用融资。

首先,数字化转型有利于提高企业与供应商之间的信息传递效率。与传统工业经济环境相比,数字化情境具有开放性、无边界性、强互动性、不确定性等典型特征[27],在生产有效信息的情况下,供应商能够及时获得企业生产、经营方面信息。比如,工业互联网平台等数字技术的广泛使用,有助于供应链合作伙伴之间达成信息共享和生产协同,使得上游供应商实现对交易产品实时追踪,进而以较低的成本对下游企业交易流程的规范性进行监督。可见,数字化转型有助于打造透明的交易流程,降低企业与供应商之间的信息不对称,减少交易双方事后的监督成本,从而获得供应商更多的商业信用支持。

其次,数字化转型有利于提升供应商获取和整合企业信息的质量,增进交易双方的信任程度。具体来讲,数字技术促使数据要素有更强的即时性、透明性和可验证性[23],导致信息不易扭曲且难以丢失。比如,区块链技术的运用会使得交易链条上全部的交易信息得到固定存储,一旦发生修改或调整,利益相关者很容易发现,这能有效保证数据信息的可靠性和稳定性;同时,数字化转型有助于企业实现内部管理流程实时化和公开化,提高会计信息质量,降低企业进行盈余管理、内部交易等违规操作的动机,便于供应商准确评估企业状况。此外,实施数字化转型的企业更容易获得分析师跟踪与关注[28],而分析师作为专业的信息中介,会对企业信息进行深度挖掘与解读并传递给资本市场上的利益相关者,这将间接地对企业内部的信息舞弊行为施加压力,从而提升了企业信息披露质量。Chen等(2022)[29]的研究也发现企业数字化转型显著提高了分析师追踪的数量和公共信息预测的准确性,优化了资本市场信息环境。上述过程均表明数字化转型有利于供应商获得高质量信息,促使供应商与企业建立良好的合作关系,从而避免双方因信息不对称而使得商业信用配给减少。

最后,基于信号传递理论,数字化转型能够发挥向外界传递积极信号的作用。数字化转型是当前经济社会发展建设的热点,实施数字化转型的企业往往会借助年报信息披露向外界释放公司未来价值的积极信号,进而受到政府部门及投资者更多的关注[4]。对供应商而言,这种正向信号缓解了供企之间的信息不对称,加快了供应商对企业未来发展前景的识别过程,使其更愿意为企业提供商业信用融资。

综上,数字化转型有助于降低企业与供应商之间的信息不对称,提高信息透明度水平,进而促使企业获得更多商业信用融资。据此,本文提出如下假设。

H1数字化转型有助于企业获得更多的商业信用融资。

H2数字化转型可以通过提高信息透明度进而促进企业商业信用融资获取。

(二)数字化转型影响商业信用融资的异质性分析

数字化转型对商业信用融资的影响可能因企业自身微观特征因素的不同而产生异质性。基于此,本文选取企业所处行业类型、战略差异度、企业生命周期和管理层持股比例四个调节变量进行探讨,以期深入了解数字化转型的经济效果。

1.企业所处行业类型

对不同类型的企业而言,数字化转型的进度及业务类型也存在明显差异。因此,本文将企业所处的行业类型分为高科技行业和非高科技行业,以检验数字化转型对商业信用融资的差异性影响。一方面,良好的技术禀赋是企业数字化转型的基础[30],相比非高科技行业企业,处于高科技行业企业往往掌握着行业的前沿技术,对研发创新有较高的敏感性,因此这类企业能够更好地把握数字化转型带来的契机。另一方面,研究表明,当企业难以获得银行贷款时,商业信用就会成为银行贷款的一种重要的替代性融资方式[31]。而处于高科技行业的企业经营风险较高,信息透明度较低,且有时由于固定资产占比低的原因往往得不到银行贷款,面临着更严重的融资约束。此时数字化转型能够作为“信任机制”,通过信号传递效应增强了供应商对企业未来还款能力的信心,降低双方的信息不对称程度,提升了企业的商业信用融资状况。综上所述,本文提出如下假设。

H3相比于非高科技行业企业,在高科技行业企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更加明显。

2.战略差异度

战略差异度是指企业战略偏离行业集中趋势的程度[32]。现有研究表明,企业采用差异化战略会带来更高的信息不对称,使得供应商面临的不确定性增加[33]。因此,本文认为战略差异度会影响数字化转型与商业信用融资之间的关系。一方面,企业战略差异度较高会使企业的信息质量下降[33],增加供应商因提供商业信用而需要承担的风险。此时,企业更愿意主动借助大数据技术构建数据共享中心让供应商实时监控和分析公司的业务流程,以提高公司信息透明度,使供应商了解企业真实的经营情况,进而提供更多的商业信用融资。另一方面,战略差异度提高了企业的风险承担水平[32],其进行不确定性较高的创新活动以提高自身竞争力的倾向较强。而数字化创新变革赋予企业高质量发展的新动能,成为企业提升竞争力的有效手段。因此,高战略差异度会使企业更有动机借助数字化转型带来的信息优势加强与外界的互动频率,及时吸收技术、知识等高端创新要素,以此来提高自身的竞争壁垒[10]。与此同时,供应商也更有理由相信企业未来有较好的成长性,从而降低提供商业信用融资的顾虑。综上所述,本文提出如下假设。

H4相比于低战略差异度的企业,在高战略差异度的企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更加明显。

3.企业生命周期

处于不同生命周期阶段,企业的资源基础、融资能力等方面都有着较为明显的区别,可能会导致数字化转型对商业信用融资的影响存在差异性。一方面,成熟期作为企业实力最雄厚的时期,有充裕的资金引进先进的数字化技术和管理理念,能够更好享受到数字化转型带来的溢出效应。另一方面,相比非成熟期企业,成熟期企业组织结构复杂,官僚层级现象严重,代理问题更加突出[34],这可能会影响企业未来的融资和经营活动。此时数字技术的引进能够帮助成熟期企业完善内部治理体系,提高企业的会计信息质量,缓解企业与供应商之间的信息不对称,从而继续获取稳定的商业信用融资。综上所述,本文提出如下假设。

4.管理层持股比例

作为公司治理的重要手段之一,管理层持股促进管理者与股东利益趋同,有效缓解因信息不对称带来的代理成本问题[35]。因此,本文认为在管理层持股比例不同的情况下,数字化转型对商业信用融资的影响将产生差异。一方面,商业信用作为企业间的不完全契约关系,供应商更依赖契约的自我实施机制而非第三方机制和一体化机制来确保契约实施的有效性[36]。管理层持股比例较低时,管理层与股东之间的代理问题较严重,可能会出现管理层出于个人私利而损害包括供应商在内的利益伙伴行为,导致双方的信任关系破裂,影响商业信用契约的履行。此时,将数字技术蕴含的管理思想和内部控制方法应用到日常业务运营中,使企业财务和内部控制等管理活动更加透明[37],缩减管理层任意行使自由裁量权的空间,缓解供应商对资金安全性的担心,从而继续为企业提供更多的商业信用融资。另一方面,数字化技术能够提高企业对信息的收集和传递效率,使得公司信息在企业内外部高效流动。比如,通过大数据分析技术,可以迅速将企业各项经营指标展现给供应商,进而降低管理层藏匿坏信息的动机,主动维护商业信用契约的有效性。综上所述,本文提出如下假设。

H6相比于高管理层持股比例的企业,在低管理层持股比例的企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更加明显。

四、研究设计

(一)模型设定与变量测量

本文使用如下模型以考察数字化转型对商业信用融资的影响。

TCi,t=β0+β1DCGi,t+β2∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(1)

其中,下标i代表企业,t代表年份,TC为被解释变量商业信用融资,DCG为解释变量数字化转型,Controls为控制变量,Year和Industry分别表示年份虚拟变量和行业虚拟变量,ε表示随机误差项。

被解释变量:商业信用融资(TC),参考陆正飞和杨德明(2011)[31]的研究,本文以(应付账款+应付票据+预收账款)/总资产来衡量。

(1) {{1,2,5},{1,2,6}}中一个子集,{{1,3,5},{1,3,6}}中一个子集和{{2,3,5},{2,3,6}}中一个子集都是Y中顶点的色集合,可得1,2,C(ui), i=1,2,…,10,从而每个C(ui)只能是以下集合之一:{1,2,3,4,5},{1,2,3,4,6},{1,2,3,4,5,6},得出矛盾。

解释变量:数字化转型(DCG),参考吴非等(2021)[4],通过统计年报中关于数字化转型的关键词词频数来刻画企业数字化转型程度。具体而言,吴非等(2021)[4]基于“人工智能技术”“大数据技术”“云计算技术”“区块链技术”和“数字技术运用”这五类特征词的词频构建数字化转型指标的做法得到了学术界和企业界(深圳希施玛数据科技有限公司的CSMAR数据库)的广泛认可,为保持研究的复验性,本文也保持一致,选择基于这五类关键词构建数字化转型指标的做法。同时考虑到这类数据具有明显的“右偏性”属性,本文对加总后的词频数进行对数化处理,最终得到企业数字化转型的衡量指标。

调节变量:行业类型(HIGH-Tec),当企业属于高科技行业企业,取值为1,否则为0(1)参考徐朝辉和王满四(2022)[24],根据中国证监会《上市公司行业分类指引》(2012年修订),将医药制造行业,航空、航天器及设备制造行业,电子及通信设备制造行业,计算机及办公设备制造行业,医疗仪器设备及仪器仪表制造行业定义为高科技行业企业。;战略差异度(DS),参考叶康涛等(2014)[38],计算企业在广告和宣传投入、研发投入、资本密集度、固定资产更新程度、管理费用投入和企业财务杠杆这六个关键领域的资源分配情况。然后分别减去同行业当年该指标的平均值,再除以该指标的标准差予以标准化,并取绝对值。最后,对每个公司标准化后的六个战略指标取平均值,得到战略差异度指标;企业生命周期(Stage),参考梁上坤等(2019)[39],采用企业销售收入增长率、存留收益率、资本支出率、公司年龄四个变量的得分情况来衡量生命周期,然后得分处于中间1/2的为成熟期企业,并取值为1,否则为0;管理层持股比例(Mshare),参考陈习定等(2018)[35],本文以管理层持股数量与总股数的比值来衡量。

控制变量:参考彭爱武和张新民(2022)[13]、潘越等(2022)[2],控制如下变量,固定资产占比(FIX_asset)、企业规模(Size)、两职合一(Dual)、审计师类型(Big4)、总资产净利润率(ROA)、董事人数(Board)、营业收入增长率(Growth)、资产负债率(Lev)和股权集中度(Top1),并控制了行业和年度效应。具体定义见表1。

表1 研究变量定义

(二)样本选择和数据来源

本研究以2011-2020年中国A股上市企业作为研究样本,并按照以下原则对数据进行筛选和处理:(1)剔除被ST和PT的企业;(2)剔除金融类上市企业;(3)剔除关键变量具有缺失值的企业;(4)剔除资不抵债的企业。最终得到16 448个样本观测值。此外,为了减少极端值的影响,本文对所有连续变量进行了1%和99%的缩尾处理(Winsorize)。在数据来源方面,本文的样本数据均来自于CSMAR数据库。

五、实证结果分析

(一)描述性统计

表2为本文的描述性统计。结果显示,商业信用融资(TC)的最小值为0.01,最大值为0.52,这表明不同企业所获得的商业信用融资水平有所差异。数字化转型(DCG)的均值0.80,最小值是0.00,最大值是2.25,这表明不同企业之间数字化转型程度差距较大。

表2 变量描述性统计

(二)相关性分析

表3报告了Pearson相关系数矩阵。结果显示,数字化转型与商业信用融资在1%的水平上显著正相关,这在一定程度上支持了本文的研究假设。此外,从整体上看,变量间相关系数都低于0.60,这说明本文变量间不存在严重的多重共线性问题。

表3 相关系数矩阵

(三)基准回归结果

表4是数字化转型(DCG)与商业信用融资(TC)关系的实证检验结果。表4的列(1)仅控制了行业和年份固定效应,数字化转型的回归系数在1%的水平上显著为正;列(2)中,在原有基础上加入了相应的控制变量,数字化转型的回归系数依然在1%的水平上显著为正。这表明,数字化转型对商业信用融资有显著的正向影响。并且从经济显著性来看,数字化转型每上升一个标准差,商业信用融资将提高3.83%。这说明,数字化转型对商业信用融资的促进作用同时具有统计和经济显著性,由此验证了本文H1。

表4 基准回归结果

(四)稳健性检验

1.延长观测窗口的稳健性检验

鉴于数字化转型对商业信用融资的影响可能有一定的时间滞后性,本文延长了样本的观测窗口,分别将自变量(DCG)滞后1-2期、因变量(TC)前置1-2期,从而进行交叉对比。回归结果如表5所示。表5的列(1)(2)是将自变量(DCG)滞后1-2期的回归结果,列(3)(4)则是将因变量(TC)前置1-2期的回归结果。表5显示,研究结论依然成立。

表5 稳健性检验:延长观测窗口

2.内生性问题处理

(1)工具变量法(2SLS)。考虑到数字化转型与商业信用融资之间可能存在双向因果效应,即获得更多商业信用融资的企业可能会提高对数字技术的需求。因此还使用了工具变量法(2SLS)来缓解双向因果导致的内生性问题。参考肖红军等(2021)[9]的方法,将同地区同行业数字化转型的平均值作为工具变量。表6的列(1)(2)是使用2SLS工具变量法的回归结果。其中,在第一阶段回归中工具变量(IV)的回归系数在1%的水平上显著为正,表明工具变量与数字化转型之间存在较强相关性(2)工具变量检验的Kleibergen-Paap rk LM统计量为2 789.34(p值为0.00),说明不存在识别不足问题;Cragg-Donald Wald F统计量为6 505.11远大于10%的Stock-Yogo标准(16.38),说明不存在弱工具变量威胁,因此本文选取的工具变量是合理的。;在第二阶段的回归中,数字化转型(DCG)的回归系数在1%的水平上显著为正,表明本文的研究结论依然成立。

(2)处理效应模型。针对可能存在的样本自选择偏差导致的内生性问题,进一步使用基于极大似然估计的处理效应模型进行检验。生成了数字化转型的虚拟变量(DCGdummy),即通过中位数将其分为高数字化转型组(赋值为1)和低数字化转型组(赋值为0),并加入同地区同行业企业数字化转型平均水平作为外生工具变量。表7报告了基于极大似然估计的处理效应模型结果。Wald检验(Wald test)结果在1%水平上显著,表明模型中存在内生性问题,需要纠正自选择偏差。在列(2)中,数字化转型(DCGdummy)的回归系数依然在1%水平下显著为正。这表明在考虑了可能存在样本自选择偏差问题后,本文的研究结论依然稳健。

表6 内生性检验:2SLS工具变量法

(3)倾向得分匹配法。对于可能由于遗漏变量所引起的内生性问题,还采用了倾向得分匹配法(PSM)进行稳健性检验。首先,将前述数字化转型虚拟变量(DCGdummy)的样本分为处理组和控制组;其次,把基准回归中所有的控制变量、年份虚拟变量和行业虚拟变量作为协变量,使用Logit模型进行回归估计出全样本的倾向得分,并使用1∶1近邻匹配法得到匹配样本。绘制了样本匹配前后的核密度函数图,如图1和图2所示。通过对比可以发现,在完成匹配后,处理组和控制组的核密度曲线更为接近,这表明样本匹配效果良好。表8是利用匹配后的样本重新回归的估计结果。结果显示,本文的研究结论依然成立。

表7 内生性检验:基于MLE估计的处理效应模型

图1 匹配前 图2 匹配后

(五)影响机制检验

根据上文理论分析,数字化转型与商业信用融资关系的理论阐述主要是基于供企双方的信息不对称程度,而信息的作用是否能发挥取决于企业的信息透明度。因此,本文进一步以信息透明度为中介变量进行作用机制的实证检验,由此验证本文H2。关于信息透明度的测量参考辛清泉等(2014)[40],从盈余质量、信息披露评级、分析师覆盖及预测误差和审计师是否来自四大这四个角度出发来衡量。

表8 内生性检验:倾向得分匹配法

表9 信息透明度的机制检验结果

为了验证上述假设,在模型(1)的基础上,继续构建了模型(2)(3)。然而,近期一些研究指出中介效应按照传统的三步法检验可能会导致中介变量存在内生性问题[41]。因此,为了缓解潜在内生性问题,选择将中介变量滞后一期、自变量滞后两期进行纠正。回归结果如表9所示。列(1)与前文一致,验证了数字化转型有利于企业获取商业信用融资。列(2)中数字化转型的回归系数在1%的水平上显著为正,说明了数字化转型有助于提高信息透明度。列(3)中加入中介变量信息透明度后,数字化转型的回归系数依然在1%的水平上显著为正,这说明在分析数字化转型与商业信用融资的关系中,信息透明度起着部分中介作用。此外,本文也遵循了江艇(2022)[41]的建议(3)中介效应分析应把研究重心聚焦于自变量对因变量的因果关系的识别可信度以及自变量对中介变量的因果关系上。,通过观察解释变量对中介变量的影响进行机制分析。信息透明度对商业信用融资的影响已经在上文的理论阐述中进行了说明。在列(2)中可以看出数字化转型的系数在1%的水平上显著为正,这表明数字化转型确实会通过信息透明度这一中介变量来促进企业商业信用融资获取。同时,Sobel检验Z值在1%的水平上显著;Bootstrap抽样检验结果发现偏差校正的95%的置信区间不包含0,从而验证了信息透明度机制的稳健性。至此,H2得以证明,即数字化转型提高了企业的信息透明度,进而有助于企业获得商业信用融资。

TRANSi,t=β0+β1DCGi,t+β2∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(2)

TCi,t=β0+β1DCGi,t-2+β2TRANSi,t-1+β3ΣControlsi,t+Year+Industry+εi,t

(3)

(六)异质性分析检验

如上文所述,为进一步分析数字化转型对商业信用融资的影响在何种情境下更为明显,本文选取行业类型、企业生命周期、战略差异度和管理层持股比例四个调节变量进行分组回归检验。按行业类型分为高科技行业企业和非高科技行业企业组别,按企业生命周期分为成熟期企业和非成熟期企业组别,并按中位数分组,将样本分为高/低战略差异度组和高/低管理层持股比例组,回归结果如表10所示。

表10 基于企业自身特征的异质性分析回归结果

列(1)(2)对比发现,高科技行业组别DCG的回归系数大于非高科技行业组别DCG的回归系数,并且通过了组间系数差异检验。本文的H3得到验证。即相比于非高科技行业企业,当处于高科技行业企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更加明显。

列(3)(4)对比发现,高战略差异度组别DCG的回归系数大于低战略差异度组别DCG的回归系数,并且通过了组间系数差异检验,H4得到验证。即相比于低战略差异度的企业,当处于高战略差异度的企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更加明显。

列(5)(6)对比发现,成熟期企业组别DCG的回归系数为大于非成熟期组别DCG的回归系数,并且通过了组间系数差异检验。本文的H5得到验证。即相比于非成熟期的企业,当处于成熟期企业中,数字化转型对商业信用融资获取的促进作用更加明显。

列(7)(8)对比发现,低管理层持股比例组别DCG的回归系数为大于高管理层持股比例组别DCG的回归系数,并且通过了组间系数差异检验,H6得到验证。即相比于高管理层持股比例的企业,当处于低管理层持股比例的企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更加明显。

六、进一步分析

(一)不同数字化转型口径对商业信用融资的影响

数字化转型是以加快人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术的开发以及数字技术的运用为基础实现公司运作流程的数字化,进而帮助企业实现高质量发展。不同层面的数字化转型可能会对企业的发展产生不同的影响。因此,本文将数字化转型细分为底层技术运用和技术实践应用两个层面以考虑对商业信用融资的差异性影响。表11报告了上述回归结果。由列(1)可知底层技术运用(BT)的回归系数在1%的水平上显著为正,而技术实践应用(DT)的回归系数不显著。这表明数字化转型对企业商业信用融资获取的提升作用主要是在底层技术运用层面。推测可能的原因是:相比于技术实践应用层面上的企业数字化转型,底层技术运用层面更加偏重于企业数字化技术(人工智能、区块链、云计算、大数据等)嵌入,主要集中在企业内部生产经营管理模式、支撑技术的数字化转换与升级[4],这会对企业的信息披露质量及信息透明度有着更为直接有效的影响,极大地缓解企业内外部的信息不对称,从而保证了商业信用契约的履行。

表11 不同数字化转型口径影响商业信用融资的回归结果

(二)数字化转型影响商业信用融资的经济后果分析

数字化转型能够帮助企业获得更多的商业信用融资。那么,经过数字化转型的企业在获得更多的商业信用融资后,会产生何种经济效果呢?当前中国的经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段,推动经济高质量发展需要企业发挥主体作用。在企业实现高质量发展的动态过程中,充足的资金保证不仅是企业进行技术创新的基础,也是企业提高生产效率和利润的必要条件[42]。而融资约束会影响企业高质量发展过程中资源配置效率,可能会增加企业现金流不足和资金链断裂的风险。研究表明,商业信用融资是以应付账款为主的债务融资,相较于股权融资等外部融资渠道支付的融资成本更低[43]。因此,商业信用融资能够发挥融资功效,有效缓解企业生产经营过程的融资约束,从而为企业创新和高质量发展提供稳定的现金流。基于此,构建如下模型,以探讨数字化转型影响商业信用融资的经济后果。

Consequencei,t=β0+β1DCGi,t+β2∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(4)

Consequencei,t=β0+β1DCGi,t+β2TCi,t+β3∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(5)

模型中的因变量Consequence表示经济后果,分别从企业创新(Innovation)和企业高质量发展(TFP)两个方面来体现。其中,企业创新借鉴孔东民等(2017)[44],将企业每年三种类型的专利申请数量加总并加1之后取自然对数来衡量。企业高质量发展的测量则是参考李佳霖等(2021)[42],将全要素生产率作为高质量发展的代理变量。而关于全要素生产率的测量参照Giannetti等(2015)[45],采用OLS法进行测算。表12报告了上述回归结果。由列(1)可知,数字化转型的回归系数在1%水平上显著为正,说明数字化转型会促进企业创新;由列(2)可知,数字化转型的回归系数在1%水平上显著为正,商业信用融资的回归系数也在1%水平上显著为正,这表明商业信用融资在数字化转型与企业创新之间产生部分中介效应,即数字化转型能够通过获得更多的商业信用融资来促进企业创新。由列(3)可知,数字化转型的回归系数在1%的水平上显著为正,这表明数字化转型会促进企业高质量发展;列(4)可知,数字化转型的回归系数在1%水平上显著为正,商业信用融资的回归系数也在1%水平上显著为正,这表明商业信用融资在数字化转型与企业高质量发展之间产生部分中介效应,即数字化转型能够通过获得更多的商业信用融资来促进企业高质量发展。综上表明,数字化转型帮助企业获得更多的商业信用融资后,有助于企业创新和高质量发展。

表12 经济后果检验结果

七、研究结论与政策启示

(一)研究结论

近年来,随着我国数字经济规模不断增加,越来越多企业将数字化转型视为未来发展的核心战略,希望利用数字化技术为企业注入强劲新动能。在此背景下,本文利用了2011—2020年中国A股上市公司数据,研究了数字化转型对商业信用融资的影响,得到以下研究结论:第一,数字化转型有助于企业获得更多商业信用融资。第二,机制检验表明,数字化转型能够通过提高企业的信息透明度进而促进企业获得更多商业信用融资。第三,通过异质性分析表明,在处于高科技行业、高战略差异度、成熟期和低管理层持股比例的企业中,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用更为明显。第四,进一步分析检验发现,数字化转型对企业商业信用融资获取的提升作用主要是在底层技术运用层面;数字化转型所带来的商业信用融资效果有助于企业创新和高质量发展。

(二)政策启示

根据研究结论,本文对此提出以下政策启示。

第一,稳步推进数字化转型战略。研究发现,数字化转型有利于提高企业的商业信用融资能力。因此,企业应该高度重视数字化赋能的经济价值和治理效应,充分发挥数字技术在实现组织流程变革的优势,加强与外部利益相关主体的交流与合作,以便获取更多的资金注入,从而增强企业发展的活力。此外,通过检验表明,数字化转型所带来的商业信用融资有助于企业创新和高质量发展。据此建议,相关部门要建立健全企业信用评价体系,以加大对企业失信行为的处罚力度,积极引导企业探索商业信用的数字化模式,从而有效解决企业在创新和高质量发展过程中的融资难题。

第二,利用数字技术加强信息披露体系建设。数字化转型可以通过提高信息透明度,进而获取更多商业信用融资。在进一步研究发现,有关底层数字技术的运用对企业商业信用融资获取会产生更为明显的促进作用。因此,企业要加大底层关键技术的研发,推动大数据、互联网、人工智能、区块链等数字技术深度应用,依托新兴数字化技术与供应商携手构建有效的信息沟通机制,比如,建立双方的数据交换系统,实现信息传递的公开化和透明化,由此降低因信息不对称带来的融资成本。而对于供应商而言,应当重视数字化转型所带来的信息治理效应,全面评估企业的经营信息,在控制自身风险的同时作出合理的商业信用授予决策。

第三,因地制宜、因企制宜地进行差异化的数字化转型战略。由于不同企业在管理模式、基础条件等方面存在差异,所以实施数字化转型所产生的增量效果也会不尽相同。研究发现,数字化转型对企业商业信用融资获取的促进作用在高科技行业、高战略差异度、成熟期以及低管理层持股比例的企业中更为显著。因此,企业应该以精准数字化为导向,结合自身特征和优势合理配置数字化资源,最大限度发挥数字化转型的效用。同时政府也应进一步出台针对性的政策措施,比如通过税收优惠、提供资金支持等方式,以推动不同企业之间数字化转型的协调发展,让更多企业享受到数字化红利。