今天是2024年7月25日，星期四，农历六月二十，美好的一天从阅读《现代财经-早读早分享》开始
每日晨语
凡事无愧于心，尽力便好。很多时候，当你屏蔽了外界的纷扰，诸多烦恼也会逐渐远去。不争一时之气、琐碎之事，把时间、精力专注于提升自己，才能活出想要的生活。美好一天从“提升自己”开始！周四，早安
！
以下内容是由《现代财经》编辑部根据国内外财经类门户网站相关资讯编辑整理而成（总第3072期）。原创不易，敬请尊重。谢谢鼓励。
一、早读分享
1、
四部门联合印发计划：推动数据中心绿色低碳发展。
国家发展改革委23日发布消息，国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局、国家数据局联合印发《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，明确到2025年底，全国数据中心整体上架率不低于60%，平均电能利用效率降至1.5以下，可再生能源利用率年均增长10%等一系列目标。
（新华网）
蔡子微评：
随着数据经济快速发展，作为支撑数字经济的关键算力基础设施，中国数据中心的规模得以迅速发展，同时数据中心的能耗和碳排放量也增长迅速。呈现出能耗增长快、余热欠利用及碳排放高等问题。对此， 一方面要结合当地算力需求类型和能源禀赋，合理利用我国能源时空分布特性，充分使用西部零碳、低成本的可再生能源；另一方面要改进数据中心设计，优化冷却系统，设立余热回收设备，切实提高数据中心能效水平，降低能源浪费。
话题关注：东数西算背景下数据中心能源技术创新与低碳转型的协同发展
2、国资委：全面实施“AI+”专项行动，布局新赛道、培育新动能。
7月23日，据国资委网站，7月22日至2
3日，国务院国资委举办中央企业负责人研讨班。
会议强调，持续推动产业高端化、智能化、绿色化发展，全面实施“AI+”专项行动，进一步优化人才发展支持政策。
要以发展新质生产力为重要着力点，加快推动中央企业高质量发展。突出抓好高质量的稳增长，持续深化提质增效，紧盯“一利稳定增长，五利持续优化”目标，更加注重经营业绩的含金量，加强现金流管理，强化精益管控，积极扩大有效投资，做好重要基础产品保供稳价，从严抓好中小企业账款
清欠，推动经济持续回升向好。（第一财经）
蔡子微评：
随着数字经济的发展，各行各业均开始积极融入数字技术到自身的经营活动中。而政策对数字方向的支持，不仅为数字技术的研发和创新提供了保障和支持，还促进了数字基础设施的完善和数字经济的规范发展，从而有助于加强对数字经济的监管和引导，保障数字经济的健康有序发展。
3、我国已建立国家、省、市、县四级中小企业公共服务机构1780余家。
记者近日从工业和信息化部获悉，目前，全国已建立国家、省、市、县四级中小企业公共服务机构1780余家，地市级以上行政区域机构覆盖率达到84%。中小企业是推动创新、促进就业、改善民生的重要力量，为中小企业发展营造良好环境，加大对中小企业支持力度很重要。工业和信息化部有关负责人表示，接下来将加大对专精特新中小企业培育支持力度，加快中小企业“上云用数赋智”，培育中小企业特色产业集群，构建优质高效的中小企业服务体系。（新华网）
蔡子微评：
我国已构建覆盖国家、省、市、县四级的中小企业公共服务机构体系，总数超过1780家，这一举措彰显了政府对中小企业发展的高度重视与坚定支持。这一庞大的服务网络不仅为中小企业提供了全方位、多层次的服务，还促进了资源的有效整合与共享，为中小企业的快速成长和高质量发展奠定了坚实基础。此举不仅有助于激发市场活力，推动经济持续健康发展，更体现了我国优化营商环境、促进中小企业繁荣发展的坚定决心和实际行动。
话题关注：公共服务供给对中小企业创新绩效的影响研究
4、提升数实融合质与效。
工业和信息化部数据显示，今年1月份至5月份，规模以上电子信息制造业增加值同比增长13.8％，增速分别比同期工业、高技术制造业高7.6个和5.1个百分点；软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入和利润均保持两位数增长，工业软件、基础软件等重点软件产品增速提升，云计算、大数据、集成电路设计等信息技术服务领域增长较快。这表明，我国数字技术赋能实体经济水平有明显提升，工业特别是制造业数智化转型明显提速。（经济日报）
蔡子微评：
近年来，我国数字技术赋能实体经济的水平显著提升，制造业数智化转型明显提速。
因此，数据成为关键竞争因素，数字化转型通过人工智能、大数据等新一代信息技术与制造业深度融合，推动生产力大幅跃升。这不仅提高了生产效率，也催生了诸多新模式和新业态。未来，随着数字化技术的进一步发展和应用，将不断推动制造业实现更高质量的发展。
话题关注：数字经济赋能制造业转型对实体经济增长的影响研究
5、湖南出台举措加快高等院校科技成果转化。
湖南省人民政府办公厅最新印发《湖南省加快高等院校科技成果转化的若干措施》，旨在加快高等院校科技成果转化，进一步激发高校及科研人员推动成果转化的内生动力。23日召开的湖南省政府新闻发布会上，湖南省科技厅对《措施》进行了解读。据悉，高校作为科技成果转化的重要阵地，近年来在湘转化占比由42%上升到51%，对湖南经济发展的贡献稳步提升。但省内转化率较低、“不愿转”“不敢转”“不会转”“不会接”等现象仍旧突出。（中国新闻网）
蔡子微评：
产学研合作一体化模式为高校科技成果转化与产业创新升级提供了强大动力。通过紧密的合作，高校的研究成果能够更快捷地转化为实际生产力，推动产业技术进步和产品创新。这种模式不仅促进了知识的流动和人才的培养，还加强了企业与学术界的互动，加速了科技成果的商业化进程。政策的支持和机制的完善将进一步激发产学研合作的潜力，为经济发展注入新的活力。
话题关注：产学研合作一体化下高校科技成果转化与产业创新升级路径研究
6、海南以数据要素赋能自贸港产业发展。
记者近日从海南省新闻办公室举办的新闻发布会上获悉，海南积极以数据要素赋能传统产业升级转型与数字经济产业发展，以数据要素安全有序流动支撑海南自贸港建设。海南省大数据管理局副局长孙建明介绍，2020年，海南省被国务院确定为首批公共数据资源开发利用试点省，积极探索创新公共数据的开发利用工作。通过近3年的探索，海南在支撑产业各类要素获取上，汇聚公共数据和产业社会数据；在支撑农业、种业、海洋、航天等重点产业发展上，利用数据实现了多产业协同。（中国新闻网）
蔡子微评：
数据要素正成为传统产业转型升级和数字经济产业发展的关键驱动力。通过数据的深度挖掘和智能分析，产业能够实现更精准的市场定位和更高效的资源配置。数据赋能促进了商业模式的创新，提高了产品和服务的个性化水平，同时加强了客户体验和满意度。随着数据技术的不断进步和政策环境的优化，数据要素将在推动经济高质量发展中发挥更加重要的作用。
话题关注：数据要素赋能产业升级的作用机理研究——基于海南省自贸港产业的实证检验
7、竞速低空商业闭环，苏州再出新招建生态。
苏州作为低空之城的有力竞逐者，在出台首部“低空交规”后，再度发力低空用户场景。低空物流配送、低空餐咖配送以及产业园无人车机巡检等多个应用场景纷纷在苏州工业园区低空经济产业发展暨无人驾驶航空器标准与技术创新应用大会亮相，展现了低空经济产业的巨大潜力。其中，低空物流配送应用场景是由苏州工业园区低空经济产业发展有限公司联合苏州港航集团与航天时代飞鹏共同打造，由“空中飞的”配送检测试剂，并成功降落在园内企业中检华通威的屋顶起降平台，这一创新模式极大地提升了园区内的物流效率和便捷性。（21世纪经济报道）
蔡子微评：
苏州不仅敏锐捕捉到了低空经济这一新兴产业的发展机遇，更通过一系列创新举措加速构建低空商业闭环，展现了其作为区域经济高地的强大动力和前瞻视野。从低空产业园区建设到创新资源集聚，从无人机技术研发到多元化应用场景拓展，苏州正逐步形成低空经济的完整生态链。这一举措不仅有助于推动区域经济的转型升级，更为全国低空经济的发展树立了标杆。
话题关注：产业政策对低空经济商业模式创新的影响及作用机制研究
8、从“制造”到“智造” ，贵州制造业迎来产业发展新篇章。
一秒钟生产一个电芯！走进宁德时代贵州工厂生产车间，蓝色电芯从生产线上鱼贯而出，这是世界灯塔工厂的极限智造的速度和能力。然而，世界灯塔工厂不仅仅是快速生产的地方，它是高端化、智能化和绿色化的综合工厂，因此被冠以“世界灯塔”的称号。这样顶尖的工厂在全球锂电行业中仅有三座，宁德时代贵州工厂正是其中的一员。（环球网）
蔡子微评：
近年来，制造业实现了数字化转型升级，在数字技术的支持下，制造工厂实现了数字化运营。各地政府积极通过数智化相关政策促进数字经济与实体经济的深度融合，实现数据的高效利用，充分释放数据价值。另外，数智化的投入应用，也赋能了产业的生态开发，提升了用户体验。
话题关注：制造业数字信息化转型升级与智能化生产研究——以汽车产业为例
9、更多“Z世代”愿为绿色生活买单。
保温杯代替一次性塑料杯，手帕成为时尚配饰，清洁皂逐渐取代瓶装沐浴露……越来越多“Z世代”的年轻人为“绿色”买单。在北京市海淀区工作的苏中浩说：“我从去年开始自带餐具外出就餐，不再使用餐厅提供的一次性餐具。上班也会用饭盒从家带饭，相比点外卖，这样既环保又健康。”在重庆读大学的周晴说，上大学后她更愿意购买有替换装的美妆产品，如气垫粉饼等，省钱的同时也避免了外壳的浪费。（人民日报海外版）
蔡子微评：
在“双碳”目标下，绿色发展理念日渐深入人心，Z世代消费群体正在引领一股绿色消费的新风尚。具体而言，Z世代消费群体开始倾向于购买绿色商品、二手商品，选择更加“绿色”的出行方式等，针对其消费特征，企业开展个性化产品设计、多元化环保活动，为Z世代年轻人提供全新的购物体验，满足其多元化的绿色需求。
话题关注：Z世代消费群体绿色消费的驱动因素与购买意愿研究
10、数智化赋能中医药传承创新发展。
“十四五”时期是信息化创新引领中医药高质量发展的重要机遇期。新一代信息技术的迅速发展应用，为中医药数智化高质量发展营造了强大势能。从名老中医传承数智化示范服务平台，到中医药大数据平台和中西医结合精准医学模式探索，再到“中医降压ABC疗法”在健康管理中的应用，西苑医院正聚力构建互联互通、智能高效的智慧医疗生态，为中医药现代化建设进行有益的探索。（中经网）
蔡子微评：
中医药数智化发展在“十四五”时期迎来了新的契机。通过信息技术的应用，中医药传承和创新取得了显著进展。西苑医院在中医药大数据平台建设、智能医疗生态系统构建等方面的探索，不仅推动了中医药的现代化进程，也为中西医结合精准医学模式的实现提供了有力支持。
话题关注：智慧医疗生态系统对中医药现代化发展的影响分析
11、知识产权金融服务体系加速构建，多元化金融产品助力“知产”落地生金。
推进知识产权金融服务，正在成为助推新质生产力的重要引擎。记者近日从银行、保险、信托等金融机构了解到，知识产权正在与金融不断创新融合，通过知识产权质押贷款、知识产权ABS（资产证券化）、知识产权保险等多元化方式，变“知产”为“资产”，助力创新“落地生金”。
（经济参考报）
蔡子微评：
知识产权金融服务体系的构建，一方面有助于实现知识产权的价值发现、价值评估和价值实现，从而推动知识产权的商业化应用；另一方面为企业提供了多元化的融资渠道，减少企业的融资压力，从而促进创新生态的良性循环，实现产业结构的优化升级。
话题关注：知识产权金融服务体系下融资压力对企业创新发展的影响机制研究
12、抓住县域消费升级新机遇。
眼下，从“城尾乡头”的县城到广大农村地区，县域市场释放出多层次的消费需求，成为我国消费扩容提质的新支点。县域消费市场崛起是县城及乡村居民生活水平提升的反映，也是我国经济潜力足、韧性大、活力强的重要体现。持续挖掘县域消费潜力，可以为我国经济稳步复苏提供强有力支撑。（经济日报）
蔡子微评：
近年来，我国县域消费市场快速崛起，成为消费扩容提质的新支点。数据显示，2023年“千亿县”达59个，显示出县域经济的跨越式发展。新业态、新模式如直播电商、即时零售等为县域消费注入新动能。然而，县域市场仍面临诸多挑战，如需求不稳定、供给不足、流通设施不完善等。未来需多措并举，挖掘县域消费潜力，提升消费能力、规模和品质。通过产业带动就业、拓展消费新场景、加强数字基础设施建设等举措，将进一步推动县域消费市场全面升级。
话题关注：消费新业态新模式赋能县域经济高质量发展的影响机制研究
银行金融科技发展能够降低企业债务违约风险吗?
作者：
马文婷,俞毛毛,范瑞
.
来源：《现代财经》2024年第6期
导读
摘要：
金融科技如何更好地提升传统金融服务实体企业的效率，降低系统性金融风险，是各方关注的焦点。文章使用2010—2021年中国商业银行实用新型与发明专利申请数据，并与上市公司财务与银行贷款明细数据进行匹配，构造出银行金融科技指标，分析其对企业债务违约风险的影响。研究结论表明：首先，银行金融科技发展水平的提升能够显著降低企业债务违约风险；其次，从影响机制上看，在资金需求侧，银行金融科技发展能够提升企业财务质量；在资金供给侧，会通过信息共享机制增强银行信息甄别能力。异质性分析显示：对于规模较小的银行以及非国有六大银行，金融科技对企业债务违约的降低效应更为显著；对于成长型企业，上述效应相对较弱。进一步分析表明：银行金融科技发展能够显著改善企业营业利润率，降低经营风险，提升企业投融资效率，有效解决银行无序竞争产生的负面影响。文章研究结论拓展了信息不对称、金融错配以及企业债务违约相关理论的经验证据，对促进新业态下金融更好地服务实体企业、降低信贷违约风险具有重要的现实意义。
关键词：
银行金融科技;债务违约风险;财务质量;信息共享;
引用格式：
马文婷,俞毛毛,范瑞.银行金融科技发展能够降低企业债务违约风险吗?[J].现代财经(天津财经大学学报),2024,44(06):73-92.DOI:10.19559/j.cnki.12-1387.2024.06.005.
一、引言
2023年中央金融工作会议指出,要坚持把金融服务实体经济作为根本宗旨,坚持把防控风险作为金融工作的永恒主题。金融科技是金融新业态发展的重中之重,当前各金融机构正在加速布局金融科技,加强业务经营,提升资产质量,努力解决信贷发放过程中面临的信息甄别问题,以降低不良贷款率,更好地发挥金融支持实体经济的作用。根据金融稳定理事会(FSB)的定义,金融科技基于大数据、云计算、人工智能、区块链等一系列技术创新,全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等六大金融领域,是金融业未来的主流趋势。根据金融科技创新主体的不同,分为银行金融科技和非银行金融科技。前者主要是将上述技术运用于传统银行信贷发放流程中,提升传统银行机构信息甄别能力。近年来,我国商业银行不良贷款余额呈现上升态势,地区间、银行间资产质量和不良率存在较大差异,信用风险有可能进一步暴露。疫情期间,原银保监会多次提出“应适度提升不良贷款容忍度”,拓宽不良资产的处置渠道,然而不良贷款率的提升可能会造成系统性金融风险的扩散以及银行坏账激增等问题。如何通过大数据等新技术手段化解金融风险的同时,保证实体企业可贷资金充裕,更好地促进金融服务实体企业,是值得重点探讨的问题。大力布局金融科技便是发挥数据信息资源优势的第一步。2023年,国有六大银行的金融科技投资总额达到1 288.22亿元,股份制商业银行向金融科技细分领域发展,地方性中小银行则结合地方优势发展金融科技。金融科技员工占比数量逐年提升,金融科技占营业收入的比例达到3.23%-4.67%
(1)
数据来源：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行和中国邮政储蓄银行2023年年报。
。
金融发展水平的提升会促进企业生产经营活动,但传统金融支持存在缺位和效率低下等问题,其顺周期性又会加剧企业面临的各类问题,违约风险便是其中之一。2014年3月,“超日债”事件发生后,债券违约事件不断发生,2018年后债券违约规模大幅增加,截至2022年末,我国债券市场累计251家发行人发生违约,共涉及到期违约债券743期,到期违约金额合计约6 670.12亿元
(2)
数据来源：联合资信评估股份有限公司《2022年中国债券市场违约回顾与展望》。
。近年来,我国金融发展对实体经济支持力度不断增加,2023年全年人民币贷款新增22.75万亿元,然而银行不良贷款率却从2012年的0.95%上升至2023年末的1.62%
(3)
数据来源：国家金融监督管理总局。
。金融科技发展水平的提升一方面能够通过传统银行信息甄别机制的完善优化,为实体企业持续输送更多信贷支持,另一方面又会通过竞争机制的引入,促进实体网点撤并优化,提升信贷支持效率,降低不良贷款率。在当前经济增速下滑、有效需求不足的情况下,业界和监管部门开始关注如何通过不良贷款容忍度的提升促进金融更大程度地为实体经济输送血液。基于以上分析思路,本文主要研究问题包括：(1)银行金融科技发展是否能够降低企业债务违约风险?(2)银行金融科技发展通过何种方式解决上述问题?(3)现有研究认为,银行金融科技发展可能会对传统银行网点产生替代作用,加剧银行业竞争,同时对传统银行地理距离缩短产生“互补作用”,上述机制下又会对文章结论产生怎样的影响?(4)企业债务违约风险降低的同时,银行金融科技对企业实体经营会产生怎样的影响?是否以牺牲企业业绩水平为代价?上述问题的探讨有助于深入理解银行金融科技对实体企业的影响,不仅为降低企业债务违约风险提供了新的方向,还为国家大力发展金融科技的战略提供了理论依据和政策启示。
为研究上述问题,本文首先参照李真等(2023)
[1]
通过CSMAR数据库和中国知识产权局专利申请库分别提取上市公司银行信贷明细数据以及银行申请专利数据并进行匹配,再加权汇总得到企业对应银行金融科技专利申请量;接着使用KMV模型构造企业债务违约风险指标,并分析银行金融科技发展对企业债务违约风险的影响,从企业财务信息质量和银行间市场信息共享两个视角进行机制分析,更好地诠释了金融科技信息甄别机制、金融科技治理理论的相关内容;最后通过扩展分析得出了金融科技发展对企业经营绩效、经营风险、投资效率的影响,更进一步回应了学术界对于金融科技“双刃”效应的关切,即金融科技在降低债务违约风险的同时,是否会对企业经营绩效及经营风险产生负面冲击。本文从银行信贷质量视角厘清银行金融科技支持实体企业的影响及作用渠道,有利于经济增速下滑背景下通过金融科技发展更好地对“稳增长”和“控风险”二者进行权衡,避免系统性金融风险,促进金融体系高质量发展和供给侧结构性改革。
本文的边际贡献在于：第一,补充了银行金融科技发展对企业债务违约风险影响的实证研究。现有文献关于金融科技对企业债务违约风险的影响存在分歧
[2-3]
,本文从企业受到银行金融科技的影响程度视角对当前的研究进行了扩展。第二,明确了银行金融科技降低企业债务违约风险的实现机制,即企业财务质量提升和银行信息甄别能力提升效应,扩充了现有研究对于需求侧投融资机制的研究。第三,进一步指出了银行金融科技发展在降低企业债务违约风险的同时,对企业实体经营会产生积极影响,说明违约风险的降低并不会以牺牲企业实体业绩为代价,相关结论也为银行金融科技更好地服务实体企业提供了经验证据。
二、文献综述与研究假设
(一)文献综述
与本文研究内容相关联的一部分文献,主要关注了银行金融科技发展存在的正面及负面影响。正面影响方面,张金清等(2022)
[4]
发现银行金融科技发展可以通过提升信息甄别能力和优化风险控制模式显著促进企业结构性去杠杆;银行金融科技发展还能够显著缓解企业短债长用
[5]
,降低金融化水平
[1]
。同时,城市金融科技发展能够缓解银企信息不对称,从而降低中小企业融资的地理排斥
[6]
,降低企业借贷成本
[7]
。负面影响方面,金融科技发展可能会造成金融机构冒险动机加剧,更多向高风险企业发放贷款
[3]
,虽然短期内能够降低企业借贷成本,但长期内会使企业陷入债务危机,进而增加债务违约风险
[8]
。由于金融科技自身存在声誉和流动性风险,还可能会诱发系统性金融风险
[9]
。此外,金融科技发展可能造成银行机构整体业绩下滑和成长停滞问题
[10]
。
与本文研究内容相关的另一部分文献,关注了企业债务违约发生动因及政策治理方法。企业内部控制的完善和投资策略优化
[11]
、融资约束的有效缓解
[12]
有利于降低企业面临的债务违约风险;孟庆斌等(2019)
[13]
研究发现：企业创新投入与违约风险之间呈U型关系,在临界值之前,企业创新投入的增加能够降低债务违约风险,但在超过临界值后,违约风险会随企业创新投入的增加而升高。企业可以通过加快数字化转型
[14]
、提高会计信息可比性
[15]
和资产流动性
[16]
来降低债务违约风险。此外,数字金融发展能够通过治理效应发挥与风控能力提升来降低企业债务违约风险
[17]
,同时资本市场开放
[18]
、区域协作能力提升
[19]
同样能实现上述积极效果。
从以上文献梳理可以看出,现有研究在金融科技发展的经济效应和企业债务违约风险方面展开了丰富的讨论,但仍存在以下两方面拓展的空间：第一,银行金融科技发展对实体企业经营影响存在正反两方面的观点,尚未达成一致;第二,国内鲜有文献关注到银行金融科技发展对企业债务违约风险的影响,丁志国等(2023)
[20]
使用北京大学数字普惠金融指数作为地区金融科技发展水平的代理变量,发现金融科技发展对企业债务违约风险存在显著抑制作用,但数字金融指数无法反映出信贷银行金融科技发展水平对企业的影响。本文从企业受到银行金融科技的影响程度视角分析其对企业债务违约风险的影响及作用机制,对现有研究形成了有益的补充。
(二)研究假设
1.银行金融科技发展与企业债务违约风险
代理理论认为,企业财务质量和或有事项披露状况不完善会导致自身信息不对称的增加,进而造成未来经营不确定性增加和融资能力下降、企业管理层和投资者沟通不足,这些因素均会导致企业债务违约风险累积。在我国传统的以银行为主导的间接融资体系中,长期面临着信贷资金使用效率低下、期限和用途错配等问题,导致企业债务违约风险偏高。金融科技发展水平的提升能够有效解决企业投融资行为中的代理问题,并通过信息甄别能力的优化显著提升银行信贷发放效率。从代理特征的解决来看,金融科技增加了合谋主体的对抗成本,降低了合谋的效用水平,从而显著抑制了企业的合谋倾向,对企业集体出现的债务违约合谋行为治理具有长期效能
[21]
;从信贷资金使用效率来看,银行金融科技发展能够提升信贷资金发放效率和投放质量,降低由于信贷投放不合理、期限错配与领域错配等因素造成的违约风险提升问题。金融科技能够综合运用大数据、云计算等技术,提高信息共享水平和信息甄别能力,使银行更透明地跟踪企业的还款记录和资金流动方向,减少欺诈行为和违约风险,从信贷资金发放的源头上精准把关,把企业债务违约风险降到最低。同时,银行金融科技可以提升银行风险容忍度水平
[22]
。对于风险容忍度较大的银行,其资本储备更高,能够承受更大的债务违约风险,从而向企业提供更多信贷支持。
进一步地,银行金融科技发展还可以严格控制企业融资成本,实行融资机构利率比选制度,帮助企业置换较高成本存量债务,减轻企业利息负担,优化企业债务结构,这有利于提高企业经营绩效,降低经营风险,提高投融资效率。与此同时,金融科技的应用使得银行在风险评估、风险预警与风险控制方面更加精准,能够作为传统银行网点扩张的替代方式,在银行竞争不足时优化信贷资源配置效率。根据上述分析,文章提出假设H1。
H1
银行金融科技发展能够显著降低企业债务违约风险。
2.企业财务质量改善机制
外部监督理论认为,金融科技能够更好地促进银行承担“债权治理人”的角色,督促企业在信息披露、财务质量、社会责任履行等方面形成更好的约束和监督作用。区块链、大数据等技术能够及时地对资金用途进行监督,促进企业在发展过程中更好地平衡各方利益
[23]
,增强金融可得性
[24]
,从而降低企业债务违约风险。金融科技具有治理作用,能够通过自身信息搜寻机制抑制企业盈余管理和利润操纵行为。从监管的角度来看,监管部门依托金融科技和风险管理手段,可以更高效地跟踪企业的还款记录和资金流向
[25]
,减少欺诈行为和违约风险。
从信贷资金的需求侧来看,银行金融科技发展能够缓解企业的委托代理问题,优化公司治理,提升财务质量,从而降低债务违约风险。所有权和控制权的分离使得企业管理层有动机在市场竞争加剧的环境下增大杠杆进行债务融资,而不考虑任期后是否能够如期偿还的问题,增大了债务违约风险。而银行金融科技不仅可以在贷款发放前以较低的信息成本对企业经营和财务状况充分了解和评估,利用大数据、人工智能等技术大幅改善传统银行信贷审核效率,并且在贷中实时有效监督资金去向和使用效率,减少对管理层提供信息的依赖度,降低信息不对称的程度,避免管理层短视行为给企业经营带来的问题。在银行金融科技的发展过程中,企业的财务质量不断提升,公司治理不断优化,企业试图通过盈余管理等方式粉饰利润并隐匿内部信息的可能性大幅降低,银行能够第一时间了解到信贷申请企业真实的经营情况和未来还款保障,降低向债务违约风险较大企业发放贷款的可能性。根据上述分析,本文提出假设H2。
H2
在信贷资金的需求侧,银行金融科技发展能够促进企业财务质量提升,进而降低其债务违约风险。
3.银行信息共享优化机制
信息甄别理论认为,金融科技能够利用大数据更好地获得企业“软信息”,有效补充传统金融只能依靠企业公开信息做出信贷决策的缺陷,并且能够有效降低信息搜索成本和金融机构的风险评估成本,通过上述方式更好地实现企业信息获取和评估
[26]
,减少信息不对称,优化传统金融运行模式
[27]
。同时,金融科技发展具有网络外部性特征,市场参与者的增加会显著降低信息搜集成本,促进信息外溢效应的发挥,降低信贷客户筛选中存在的逆向选择问题。
从信贷资金的供给侧来看,金融科技能够促进商业银行贷款的发放,并使其增持交易性金融资产
[28]
。通过布局金融科技,商业银行提高了自身的创新能力与竞争力,提高了经营绩效
[29]
。与传统的银行客户经理实地调研方式相比,线上的数据分析和信息审核更容易形成标准化、流程化的业务模式,通过设定核心的参数值和预警值动态监测企业经营数据,避免财务数据造假、人为操作风险和道德风险等问题,从而提高信息质量和信息甄别能力,在贷前和贷中环节有效监督信贷资金使用。同时,金融科技还能够显著提升企业信息披露质量,通过信息平衡性、信息披露性、信息传递性和信息获取性的提升发挥作用
[30]
。在信息透明度较高的市场环境中,金融资源配置的效率将有所提升,譬如通过项目库建设和大数据技术的应用,促进信贷资金审批和发放过程中的信息共享,金融机构能够利用相关信息进行风险识别、信贷审批和产品承销,更好地提升金融机构的信息甄别能力,方便贷后管理,降低企业信贷违约风险。根据上述分析,本文提出假设H3。
H3
在信贷资金的供给侧,银行金融科技发展能够促进银行间信息共享,进而降低企业债务违约风险。
三、研究设计
(一)数据来源及处理
本文的数据来源主要是CSMAR数据库、国家知识产权局专利申请数据。参照李逸飞等(2022)
[5]
对于金融科技的分析方法,首先整理银行各年度申请发明专利及实用新型专利的数量,之后与“企业-年度-贷款银行”数据进行匹配,得出各样本每家贷款银行规模占企业全部贷款银行规模的比例,以及每家贷款银行申请的专利数量占所有银行专利申请数量的比例,二者相乘后累加得出企业受到银行金融科技的影响程度。该指标一方面受到贷款银行规模的影响,另一方面又受到贷款银行自身创新能力建设的影响。之后,对企业数据做如下处理：(1)剔除ST、*ST和PT企业;(2)剔除金融业企业;(3)剔除总资产为负或资产负债率大于1的异常企业;(4)对连续性变量进行1%的双侧缩尾处理,以减少极端值的影响。
(二)变量定义与度量
1.被解释变量
本文的被解释变量是企业债务违约风险,参照文献中普遍使用的Bharath和Shumway(2008)
[31]
对企业违约概率的度量方式,计算过程如下
σ
D
=0
.
05+0
.
25
σ
E
(1)
其中
σ
D
是企业债务的波动率,
σ
E
是企业股权波动率。再根据各自市值加权平均,得到整体的风险水平
σ
V
。
(2)
再根据Merton DD模型计算简化违约概率
(3)
其中
T
=1,
r
是无风险利率,取一年期国债利率通过标准累计正态分布函数转化为企业违约概率
edf
,介于0到1之间,数值越大则代表企业违约风险概率越高。违约风险计算公式为
edf
=
N
(-
DD
)
(4)
2.解释变量
本文的解释变量是银行金融科技发展水平,参照李逸飞等(2022)
[5]
,将企业对应贷款银行该年申请专利总量占该年中所有银行金融科技专利申请总量的比例,与对应贷款银行规模和所有企业贷款银行的总规模比例二者相乘,得出金融科技发展指标,具体计算公式为
(5)
其中,
patent
i
,
k
,
t
是企业
i
在第
t
年对应的贷款银行
k
金融科技专利累计数量,∑
patent
t
是第
t
年所有银行的金融科技专利之和,
bsize
i
,
k
,
t
是企业
i
在第
t
年对应的贷款银行
k
的规模,∑
bsize
i
,
t
是企业
i
在第
t
年所有获得贷款银行的规模总和,银行规模通过贷款银行总资产取自然对数获得。
bankfin
i
,
t
的数值越大,说明企业对应的银行金融科技发展水平越高。
3.控制变量
参考李真等(2023)
[1]
、彭俞超和马思超(2022)
[7]
的做法,本文的控制变量包括两个方面：一方面是企业层面的财务特征及公司治理特征,具体包括：公司年末货币资金对数值(
lncash
)、资产规模(
size
)、总资产收益率(
roa
)、资产负债率(
lev
)、营业收入增长率(
incgrowth
)、董事长和总经理二职合一变量(
dual
)、董事会人数对数值(
lnboardnum
)、前十大股东持股比例(
top
10);另一方面是企业所在省份的宏观经济特征指标,包括：企业所在城市人均GDP的对数值(
lnpgdp
);企业所在城市信贷余额占GDP的比例(
finlp
);第三产业增加值占GDP的比例(
thrpro
)。
(三)描述性统计
表1汇报了主要变量的描述性统计结果。其中,被解释变量企业未来一期债务违约风险(
F.edf
)的均值是8.98%,标准差是3.39%;解释变量银行金融科技发展水平(
bankfin
)的均值是0.05,最小值是0,最大值是0.39,不同企业获得信贷银行的金融科技水平差异较大。从控制变量来看,企业资产规模均值为22.28,资产负债率均值为42.23%,营业收入增长率均值为17.04%,总资产收益率均值为3.70%,28.21%的企业存在董事长和总经理二职合一现象。变量描述性统计取值范围与现有文献基本一致。
表1 描述性统计结果
(四)实证模型设计
本文使用面板双向固定效应模型估计银行金融科技发展对企业债务违约风险的影响。
edf
i
,
t
+1
=
β
0
+
β
1
×
bankfin
i
,
t
+
β
2
×
control
i
,
t
+
γ
j
+
δ
t
+
ε
i
,
t
(6)
为减少反向因果和样本选择偏误导致的内生性,使用未来一期的企业债务违约风险作为被解释变量。核心解释变量
bankfin
i
,
t
表示企业
i
在第
t
年对应的银行金融科技发展水平,
control
i
,
t
是控制变量,
γ
j
是行业固定效应,
δ
t
是时间固定效应,
ε
i
,
t
是随机扰动项。如果回归系数
β
1
显著为负,则说明银行金融科技发展能够显著降低企业债务违约风险。
四、实证结果分析
(一)基准回归结果
表2展示了银行金融科技发展对企业债务违约风险的影响,其中
bankfin
是指企业贷款金额最大的银行金融科技发展水平。列(1)-(4)依次加入企业层面控制变量和企业所在城市控制变量,
bankfin
的估计系数在1%的水平上均显著为负,说明银行金融科技发展能够显著降低企业债务违约风险。其中列(4)结果显示,企业最大贷款银行的金融科技水平提升1个单位,会使得未来一期企业债务违约风险下降1.54%。上述分析证明,若企业最大贷款银行的金融科技发展水平提升,会显著降低企业自身债务违约风险,假设H1成立。从具体原因来看,银行金融科技发展能够更好地促进银行信贷发放效率提升,缓解企业融资约束,更好地促进企业财务信息披露,监督企业信贷资金使用情况,避免代理动机下企业信贷资金利用效率低下等问题。
表2 银行金融科技发展对企业债务违约风险的影响
注：括号内是t统计量;*、**、***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。下同。
(二)稳健性检验
1.遗漏变量偏误解决
参照Cinelli等(2020)
[32]
和李逸飞等(2022)
[5]
的敏感性分析方法,使用潜在遗漏变量、核心解释变量和被解释变量之间的方差关系估计遗漏变量强度。如图1所示,将固定资产比例(
fxpro
)作为遗漏变量的对比变量,横轴是控制了所有控制变量时遗漏变量对核心解释变量的偏R
2
,纵轴是控制了
bankfin
和控制变量时遗漏变量对被解释变量的偏R
2
。左图是核心解释变量估计系数的等值图,右图是估计系数对应的t值。可以看出,在3倍固定资产比例(
fxpro
)的情况下,
bankfin
的估计系数依然为负,因此潜在的遗漏变量并不会改变基准回归中
bankfin
的估计系数,结论保持稳健。并且在统计显著性方面,对应的t值(-5.88)在5%的水平上依然显著。
图1 敏感性分析：bankfin的估计系数及其t值
2.PSM解决样本选择偏误
按照企业是否受到银行金融科技影响(金融科技影响变量是否为0),将样本划分为处理组和对照组样本,通过近邻1∶1匹配方式进行倾向得分匹配(PSM),并保留成功匹配样本后进行回归分析。从匹配前后处理组与对照组样本来看,如果存在样本选择性偏误,处理组和对照组企业匹配变量会存在明显差异。从表3协变量匹配前后差异可以看出,多数协变量在倾向得分匹配之前处理组和对照组之间存在显著差异,而在经过倾向得分匹配后,保留样本个数缩减到10 841个,处理组与对照组匹配变量的偏差缩减到5%以内。表4的PSM回归结果显示,银行金融科技发展对企业债务违约风险有显著的降低作用,这一结果与基准回归保持一致。
表3 协变量匹配前后差异
表4 PSM保留匹配样本后等权重回归分析结果
3.工具变量及动态面板回归
企业债务违约风险与企业自身的财力状况、资质状况紧密相关,会显著影响银行信贷发放规模,而银行信贷状况会对金融科技产生较大影响,进而造成内生性问题。本文通过工具变量IV-2SLS方法与系统GMM动态面板的实证方法进行分析。首先,本文借鉴许和连等(2020)
[33]
的分析方法,使用1990年和2003年的网点密度和所在年份的乘积(
bankdens
901与
bankdens
031)作为银行金融科技发展的工具变量,进行两阶段最小二乘回归;其次,工具变量需要满足相关性和排他性条件,其中工具变量与核心解释变量(内生变量)的相关性在于1990年与2003年银行网点密度水平能够决定城市金融发展的基础,历史上城市金融发展较为发达,会显著提升现代金融发达程度,而工具变量的排他性在于1990年与2003年的银行网点密度对现代企业债务违约风险影响较小,只能通过影响现代银行网点布局作为唯一途径,进而对现代企业的债务违约风险产生影响。选择1990年和2003年银行网点密度是因为1990年处于改革开放初期,金融指令式信贷为主,2003年银行网点密度又处于银行网点扩张初期,对样本期企业债务违约风险影响较小,符合工具变量排他性与相关性要求。
工具变量回归结果如表5所示,LM检验系数显著,而Sargan检验系数不显著,通过了弱工具变量检验和过度识别检验,
bankfin
的系数为负且显著,与前文保持一致。列(1)、列(2)中,IV-2SLS一阶段回归结果显示,1990年与2003年样本所在城市的银行网点密度与年度乘积会显著正向影响样本年度的金融科技发展水平,工具变量满足相关性条件;列(3)中,IV-2SLS二阶段回归结果显示,银行金融科技发展水平提升同样能够显著降低企业债务违约风险;列(4)中,通过简约式回归直接将工具变量对企业未来一期债务违约风险回归,发现1990年与2003年样本所在城市金融机构密度提升并不会对企业债务违约风险产生直接影响,说明工具变量是通过影响核心解释变量对企业债务违约风险产生影响,且为唯一影响路径;列(5)中,运用系统GMM进行动态面板分析能够看出,AR(1)指标显著而AR(2)指标不显著,动态面板模型选择合理,同时银行金融科技发展水平的提升同样能够显著降低企业未来一期的债务违约风险,考虑违约风险可能存在的序列相关特征后,结论同样成立。
表5 工具变量IV-2SLS及系统GMM回归结果
注：[]内为p值。
4.替换因变量为其他债务违约风险指标
将被解释变量替换为其他企业债务违约风险指标后,回归结果如表6所示。首先,本文借鉴陈延林和吴晓(2014)
[34]
的研究运用两种不同的方法进行违约距离计算,一种为DD方法,另一种为KMV方法,通过上述两种方法重新构造出债务违约风险指标
edf
2和
edf
3。列(1)、列(2)结果显示,银行金融科技发展能够显著降低企业债务违约风险,与基准回归结果保持一致;其次,本文进行企业实质违约虚拟变量的构造,若企业上年度短期借款与当期还款额度的差额大于零,则认为企业存在实质违约(
violate
=1)。列(3)logit回归结果显示,银行金融科技发展水平的提升能够显著降低企业实质违约发生的几率。
表6 替换被解释变量为其他企业债务违约风险指标
(三)异质性分析
1.企业所处生命周期异质性
对于不同类别的企业,自身生命周期决定了信贷可得性水平,其中成熟期企业具有更稳定的现金流,银行信贷面临违约风险较小;而成长期企业由于固定资产及抵押物较少,传统信贷无法有效惠及,自身经营也面临着更大的不确定性,债务违约风险更高。银行金融科技发展能够增加成长期企业的信贷可得性,通过风险容忍度的提升降低其债务违约风险,但新兴项目的不确定性会抵消上述积极影响。对于成熟期和衰退期企业,由于已经具备较充裕的现金流,银行金融科技无法有效改善企业前端市场状况,对其债务违约风险的影响不大。
本文参照Dickinson(2011)
[35]
、黄宏斌等(2016)
[36]
的研究引入企业生命周期虚拟变量。企业生命周期主要将现金流量表中三类现金流量的正负作为界定依据;若企业经营现金流净额、投资现金流净额为负但筹资现金流为正,或者经营现金流、筹资现金流为负但投资现金流为正,则界定为企业处于成长期(
growsign
=1);若经营现金流为正,但投资与筹资现金流为负,或者三者均为负,则界定为企业处于成熟期(
matsign
=1);若不属于上述四种情况,则界定为企业处于衰退期(
decsign
=1),调节效应回归结果如表7所示。
表7 企业所处生命周期异质性分析结果
注：
growsign
=1表示企业属于成长期行业,否则为成熟期或衰退期行业;
matsign
=1表示企业属于成熟期行业,否则为成长期、衰退期行业;
decsign
=1表示企业属于衰退期行业,否则为成长期、成熟期行业。
由表7的结果可见,银行金融科技发展对成长期企业债务违约风险的降低作用显著减弱,原因主要在于成长期企业自身面临更大的项目不确定性和资金压力,信贷风险较大,银行金融科技发展无法抵消企业自身生命周期特征造成的违约风险问题。对于成熟期和衰退期企业,因其业务经营和信贷资金使用状况已经成熟,银行金融科技无法有效改善企业前端市场状况,银行金融科技发展对于两类企业影响与其他类企业相比,差异相对较小。
2.企业最大贷款银行特征异质性分析
对于不同类别的银行,其信贷资金投向、客户获取难度和风险监控等环节存在差异。如不良贷款率较高的银行会对信贷资金投放实行更为严格的审核,国有六大银行
(4)
国有六大银行包括：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行及中国邮政储蓄银行。
具有更强的风险控制能力和客户筛选优势,贷款要求较非国有银行更高,并且更偏好国有企业,因此企业发生债务违约的可能性较低;对于规模较大的银行,通常具有更高的资本充足率水平;对于规模较小以及非国有六大银行来说,由于面临着更激烈的市场竞争,普遍存在高息揽储以及优质信贷客户不足等问题,风险识别及防控能力存在一定缺陷。金融科技发展水平的提升能够显著改善上述问题,促进债务违约风险的有效化解。
由此,本文引入企业年度获得最大贷款银行的异质性特征指标,从企业最大贷款银行规模(
b
_
size
)、不良贷款率(
b
_
npl
)以及银行所有制性质(
b
_
soe
)三个方面进行异质性分析,调节效应回归结果如表8所示。
表8 企业最大贷款银行异质性分析
注：
b
_
size
表示企业年度最大贷款银行的规模,通过该银行总资产加1后取对数得出,
b
_
npl
表示企业年度最大贷款银行的不良贷款率,
banksoe
=1表示企业年度最大贷款银行为六大国有银行虚拟变量。
表8汇报了企业最大贷款银行的不同特征对企业债务违约风险的影响。表8列(1)显示,银行规模越小,银行金融科技发展越能降低企业债务违约风险;列(2)显示,银行不良贷款率水平并不会显著影响金融科技作用效果;列(3)显示,银行金融科技发展对企业债务违约风险的降低作用在非国有六大银行中更为明显。从具体原因来看,金融科技能够更有效地解决规模较小银行面临的信贷风险识别不足问题。同时对于非国有六大银行来说,由于银行自身面临着更激烈的市场竞争,金融科技的发展使得银行能够更为有效地甄别企业资质,进而降低信贷违约风险。
五、影响机制分析
(一)企业财务质量提升效应
为了验证前文理论分析中银行金融科技降低企业债务违约风险的影响机制,本文进一步从信贷资金的需求侧——企业财务质量提升效应和信贷资金的供给侧——银行信息共享效应两方面展开分析。
资金需求侧机制方面,财务质量是金融科技对企业债务违约风险影响的主要方式,本文借鉴李荣等(2020)
[37]
的分析方法,通过修正的Jone’s模型进行盈余管理指标计算,作为企业财务质量
DA
指标,并取绝对值(
absDA
)反映企业盈余操纵程度。对于
DA
指标为正的样本,其取值越小,企业财务质量越高;对于
DA
指标为负的样本,其绝对值越接近0,企业财务质量越高。回归结果如表9所示。
表9 需求侧机制——企业财务质量提升效应
表9列(1)全样本回归结果显示,银行金融科技发展能够显著降低企业的盈余操纵程度,提高财务质量;列(2)
DA
指标为正的样本,结论依然成立,金融科技能够显著降低企业盈余管理程度;列(3)对于
DA
指标为负的样本来说,金融科技能够显著降低企业负向盈余管理程度。因此,银行金融科技发展能够通过企业财务质量提升机制降低债务违约风险,验证了前文的理论推理,假设H2成立。
(二)银行信息共享效应
供给侧机制方面,银行金融科技发展能够帮助银行迅速筛选出高增长潜力的企业,剔除经营状况不良的企业,从而提高银行的信息甄别能力,优化信贷资金投向,降低违约概率和不良贷款数量。本文参照魏成龙等(2023)
[30]
对于企业信息质量及共享机制的分析方法,选取企业的分析师关注人数和企业研报关注数量作为企业信息透明度的代理指标,反映企业信息在银行间的共享水平。其中
lnana
是分析师关注人数加1后的对数值,
lnrep
是企业研报关注数量加1后的对数值,两个指标的取值越大,说明关注分析师或者研报数量越多,信息共享水平越高。机制分析中,将两个指标代替主回归被解释变量,回归结果如表10所示。
表10 供给侧机制——银行信息共享效应
表10的回归结果显示：银行金融科技发展能够显著增加企业的分析师关注人数和企业研报关注数量,从而提升企业信息在市场机构间的共享水平,帮助银行增强信息甄别能力,减少信贷资源错配,从而降低企业债务违约风险。银行金融科技发展促进了企业数据要素的流动,降低了信息不对称程度,提升了信贷资金的使用效率。因此,前文理论分析中“银行金融科技发展—银行信息共享水平提升—企业债务违约风险降低”的机制得以验证,假设H3成立。
六、进一步分析
首先,金融科技与传统信贷相融合,在降低企业债务违约风险的同时,是否会对企业经营业绩造成负面影响?其次,银行金融科技发展与传统银行网点布局是否存在关联?由于银行金融科技发展会造成传统金融机构竞争性提升,在业务竞争增加的情况下是否会造成信贷发放质量的下降和企业债务违约风险提升?进一步分析中,本文对银行金融科技发展对企业营业利润、经营风险以及投融资效率的影响进行分析,并引入银企距离变量和银行竞争度指标,分析银行金融科技发展与传统银行机构网点布局以及竞争程度的关联。
(一)银行金融科技发展与企业经营绩效及风险
现有文献中关于银行金融科技发展对银行经营绩效的影响存在正反两种观点：正向观点认为银行金融科技发展能够降低银行信贷风险,提升银行的经营绩效
[29]
;反向观点认为金融科技发展会提高银行营业成本和管理费用,从而降低银行的盈利水平和成长性
[10]
。而对于企业经营绩效影响方面,有学者认为金融科技发展能够显著促进企业全要素生产率的提高
[38]
。进一步地,为分析银行金融科技发展的实体效应,本文引入企业营业利润率
oppr
(营业利润/营业收入)和每股收益(
eps
)衡量企业经营绩效;参照郑晓佳等(2023)
[39]
、孙光国和陈思阳(2022)
[40]
关于企业经营风险的度量方式,本文使用经营风险
risk
(当年以及前后一年中总资产收益率标准差)和主营业务亏损率
loss
(主营业务利润和主营业务收入比值取负值)衡量企业经营风险
(5)
需要说明的是,该比率通过主营业务利润占主营业务收入比例取负值反映经营风险。利润率越大,说明企业成本费用压力越小,风险越小。取负值后反映出企业经营风险指标,指标越小,经营风险越大。
。回归结果如表11所示。
表11 银行金融科技发展对企业经营绩效和经营风险的影响
由表11列(1)、列(2)可见：银行金融科技发展能够显著提升企业的营业利润率与每股收益;列(3)、列(4)结果显示：银行金融科技发展能够显著降低企业的经营风险,对主营业务亏损率有正向影响。上述分析说明,银行金融科技在降低企业债务违约风险的同时,并不会对企业经营绩效产生负面影响,而是会改善营业利润率水平、降低企业经营风险,对企业经营具有正向效应。
(二)银行金融科技与企业投融资效率
过度投资与过度负债是企业投融资效率的衡量指标,同样也是企业违约风险产生的重要原因。金融科技的发展是否会提升投融资效率,同样值得关注。首先,本文参照Harford等(2009)
[41]
