數字金融對企業盈余管理的影響機制研究

□ 曾芝紅 張友棠 韓子超

（武漢理工大學 管理學院，湖北 武漢 430070）

一、引 言

普惠金融最早在2005 年由聯合國提出，旨在為社會各個階層以更低成本提供金融服務。2019 年中國人民銀行發布《金融科技（FinTech 發展規劃2019—2021）》，明確提出將金融科技和普惠金融相結合，以數字化技術推動普惠金融轉型，這意味著數字金融已經成為了國家戰略。數字金融以大數據、云計算、移動互聯網等技術為支撐，具有“低成本、高覆蓋、高效快捷”的優勢，為實體經濟注入了強大的動力，實現了商業的可持續性發展。不同于互聯網金融，數字金融是金融服務的一種新型業態，更強調其包容性和普惠性[1]。數字金融以科技作為“底盤”，能夠全方位地給社會帶來數字技術紅利，對于解決金融服務與實體經濟之間結構錯配的問題具有重大意義。北京大學數字金融研究中心利用螞蟻金融的數據，構建了集信貸、投資、支付等業態為一體的數字金融指數，來反映和衡量中國數字金融的實際發展情況[2]。

數字金融在宏觀和中觀上的熱點問題包括農業與農村的發展[3]、 創業[4]、居民消費[5]、經濟增長[6]、資本市場穩定等[7]。在微觀上，熱點問題集中于數字金融對中小企業的影響，如企業創新[8]、企業價值[9]、緩解融資約束等[10，11]，但較少文獻研究其對企業信息披露質量的影響。在中國資本市場發展較為滯后的情況下，融資難、融資貴的問題嚴重制約著企業的良性發展。受到外部融資壓力的影響，企業為獲取自身發展所需資金會進行應計盈余管理或真實盈余管理，以向外界傳遞企業的正面信號，從而造成資源配置的扭曲，降低市場效率。而數字金融的發展能夠從提高金融服務的可得性、改善金融服務覆蓋率、提升金融服務效率和緩解信息不對稱四個方面緩解企業的外部融資壓力[12]，并同時形成對企業內部管理層機會主義行為的監督，從而抑制盈余管理行為。

本文為檢驗數字金融的發展是否會抑制企業的盈余管理以及影響路徑，利用2011—2018 年的中國滬深A 股上市公司的數據，實證檢驗了數字金融對企業盈余管理的影響，發現：（1）數字金融能夠顯著抑制企業的應計盈余管理和真實盈余管理；（2）進一步發現，融資約束的緩解和代理成本的降低是數字金融抑制盈余管理行為的重要路徑，且在融資約束渠道中，數字金融主要通過降低融資成本即緩解融資貴問題而非融資難問題來降低企業的盈余管理水平；（3）同時，異質性檢驗表明，當企業位于東部經濟發達地區和企業為非國企時，此種抑制作用更加顯著；（4）分維度來看，相比數字金融的覆蓋廣度和數字化水平來說，使用深度對企業的盈余管理行為的抑制作用更加明顯。

本文的貢獻可能有以下幾點，一是本文檢驗了數字金融對企業信息披露質量的影響，拓展了以往數字金融對企業微觀影響的研究，豐富了宏觀經濟和微觀經濟相互作用的文獻；二是廓清了數字金融影響企業盈余管理行為的路徑，發現其主要是通過緩解融資約束和降低代理成本兩個渠道抑制企業的盈余管理，且數字金融的使用深度地發揮了作用，為數字金融的進一步重點發展以及緩解企業融資問題指明了方向。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

國內外學者針對企業進行盈余管理的影響因素開展了大量研究，其中融資需求是企業進行財務信息操縱即盈余管理的主要誘因之一。由于我國的金融市場發展不完善，仍在建設之中，且信貸資源受到政府的嚴格管控，企業融資難、融資貴的問題突出。而民營企業由于“信貸歧視”，融資問題尤為突出[13]。李勝男等（2016）研究發現，正向盈余管理活動能夠向利益相關者傳遞關于企業的利好信息，從而提高企業的融資可得性，擺脫企業融資約束的困境[14]。從成本效益角度分析，關于融資需求驅動企業進行盈余管理的研究尚未得出一致結論。一方面，企業為了獲取滿足企業發展所需的資金、提高獲取融資的可能性、獲得較高的議價能力、降低債務成本，會冒著被識別的風險而進行盈余管理[15，16]。此時，融資需求越大，盈余管理程度越高[17]。Liu 等（2010）的研究也發現，企業為了獲得較低的債券融資成本，會在債券發行前進行應計盈余管理活動[18]。但另一方面，若企業進行盈余管理的成本大于收益，則企業會由于更高的盈余管理識別后的風險成本而抑制盈余管理[19]。

因此，緩解融資約束是有效抑制企業進行盈余管理的途徑。近年來，依賴于大數據、云計算、移動互聯網等技術的數字金融的發展，為拓寬金融服務邊界、降低金融服務成本提供了廣闊的空間[20，21]。信用貸款作為企業資金的主要來源之一，存在信用數據收集困難、風險高等問題，加劇了企業尤其是小微企業的融資難、融資貴等問題[22]。而數字金融的發展能夠降低金融市場中的信息搜集成本和交易成本[23]，并促使銀行優化信貸技術、調整信貸結構、擴大信貸供給量[24，25]、提高企業融資可得性，進而緩解企業的融資約束。葉勇等（2021）研究發現，數字金融能夠緩解信息不對稱的問題，從而緩解企業融資約束[26]。謝絢麗等（2018）的研究也發現數字金融的覆蓋廣度、使用深度以及數字化水平能夠有效緩解企業的融資約束[27]。阮堅等（2020）則發現數字金融能夠有效抑制企業的盈余管理活動，但并未探究數字金融是通過何種渠道影響企業的盈余管理[28]。

（二）研究假設

普惠金融從2005 年發展至今，已有超過70 個國家和地區的企業在開展普惠金融項目。數字金融強調數字金融服務的可得性，近年來數字技術的發展為普惠金融發揮“長尾效應”提供了堅實的基礎，并且降低了市場的交易成本[6]。數字金融從以下兩個方面對企業的盈余管理行為產生抑制作用。

第一，數字金融可以改善金融結構，從而抑制企業的盈余管理。一方面，受到金融抑制政策的影響，市場金融資源與企業需求間的信息流通不暢，企業“投資- 融資”和“供給-需求”之間錯配明顯[8]。數字金融能夠衍生多種融資方式，推動金融體系的變革，倒逼傳統金融機構進行改革，降低傳統金融機構的服務成本，提高融資規模，抑制企業的盈余管理。另一方面，數字金融豐富了市場的金融產品。金融市場從單一的銀行資金供給逐漸轉變為多元的資金供給，改善了宏觀金融環境，有助于金融市場的穩定。特別是對于中小企業來說，數字金融的發展大幅降低了企業吸收資本的成本。數字金融的發展拓寬了企業金融資源配置的廣度，減輕了信貸扭曲的程度，降低了企業進行盈余管理的可能性。

第二，數字金融可以通過改善信息環境從而抑制企業的盈余管理。一方面，互聯網的發展使得數據和信息的公開和傳遞速度更快，數字金融以多種技術為支撐，以更低的成本處理海量的數據，降低了信息搜集成本。同時，數字金融對信息的耦合作用可以減少搜集過程中的信息損失，從而增強市場信息的透明化和可得性。充裕的信息流可以推動建立更加完善的征信制度，提升信息效率，降低企業借貸的門檻，弱化企業管理層的機會主義行為，減小操縱盈余的可能性。另一方面，數字技術與普惠金融的結合能有效減少因信息不對稱產生的信息操縱問題，并且由于信息不對稱而產生的不必要的代理成本也會減少，從而達到改善企業信息環境[10]的效果。目前市場上沒有行之有效的手段可以準確識別企業的盈余管理行為，因此通過對信息環境的改善來減少機會主義，提高企業內部的控制質量，對公司高層的盈余管理行為會產生抑制作用?；诖?，本文提出如下研究假設。

H1：數字金融的發展能夠抑制企業盈余管理。

數字金融對金融結構的改善主要體現在通過“融資機制”發揮作用，即數字金融通過緩解融資約束來增強對企業盈余管理的抑制作用。企業面臨的主要難題是由于金融資源和企業需求的錯配而產生的“麥克米倫缺口”。如果融資受限可能導致資金鏈斷裂，企業會因此破產清算，在中小企業中，這個問題格外突出。

數字金融對企業融資約束的緩解主要體現在對金融環境的優化和對金融服務需求的滿足上。具體而言，數字金融能夠優化金融環境，從而降低企業的融資難度，尤其是對于外源融資環境的優化，這對于緩解企業融資約束有著重要意義。數字金融突破了物理距離的限制、減少了金融摩擦、降低了交易成本，進而降低了企業獲得借貸資金的難度。數字金融以技術為驅動，提供多元化的金融服務，可以覆蓋更多的企業，尤其是“長尾群體”，促使金融服務均衡化，從而滿足企業的金融服務需求，從而緩解企業的融資約束[23]。

目前，管理者為了提高報告期的盈余，會通過盈余管理來向市場傳遞利好的信號，緩解融資約束，提高融資效率。高管通過對盈余的操縱來粉飾財務報表，向外界傳遞企業經營狀況良好的消息，這種操縱會導致企業面臨更為嚴重的融資約束。因此，融資需求是進行盈余管理的重要動機。數字金融可以優化外部融資的環境、突破地域限制，從而減輕企業的融資約束。當企業受到的融資約束得到緩解時，進行盈余管理的動機也會下降。因此，當數字金融的發展緩解了企業的融資約束時，會加強其的內部控制和內部治理，從而增加盈余管理的成本，抑制企業的盈余管理。

基于此，本文提出了如下的研究假設。

H2：數字金融可以通過緩解融資約束加強對企業盈余管理的抑制作用。

數字金融對信息環境的改善主要體現在通過“監督機制”發揮作用，即數字金融可以通過緩解代理成本來增強對企業盈余管理的抑制作用。當企業與金融機構間存在嚴重的信息不對稱時，會導致外部機構無法獲得充分的會計信息對企業進行評估。在理性經濟人的假設下，高管為了維持職業的穩定并獲取私有收益，有動機和空間進行盈余操縱。數字金融可以通過改善信息環境來降低信息不對稱，緩解了代理沖突，從而抑制了代理成本。此時，代理成本會直接影響企業的盈余管理。因此，數字金融可以通過降低代理成本來抑制企業的盈余管理。

基于此，本文提出如下研究假設。

H3：數字金融可以通過降低代理成本來加強對企業盈余管理的抑制作用。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文研究數字金融對企業盈余管理的影響，采用2011 年—2018 年A 股上市公司樣本，并選用北京大學數字金融研究中心發布的數字金融指數。同時，本文從CSMAR 數據庫中獲得了上市公司盈余管理、融資約束以及其他財務信息數據，然后參照唐松等人（2020）的做法[29]，根據上市公司注冊地所在省份和省級層面的數字金融指數數據進行合并，構建面板數據集。在此基礎上，本文對數據進行了如下處理：（1）為消除特殊值和極端值的影響，剔除ST 公司樣本、金融行業樣本和數據缺失的樣本；（2）剔除變量有異于統計邏輯的樣本；（3）對所有的連續變量在1%和99%的分位數上進行Winsorize處理。經過篩選后，最終得到 18080 個公司-年度觀測。

1.被解釋變量

本文選擇應計盈余管理作為主回歸分析的因變量。應計盈余管理采用修正后的Jones 模型，用可操縱性應計利潤的絕對值來表示應計盈余管理：

其中，TAt表示上市公司第t 年的總應計盈余；At-1表示上市公司第t-1 年的期末總資產；ΔREVt表示上市公司第t 年與第t-1 年的營業收入的變化額；ΔRECt表示上市公司第t 年與第t-1 年應收賬款的變化額；PPEt表示上市公司第t 年期末總固定資產原值。

2.解釋變量

主要解釋變量數字金融指數，參照北京大學數字金融研究中心的省級數字金融指數（DIFI）。為進一步探究數字金融從哪個層面對企業盈余管理產生了影響，本文還選用了覆蓋廣度（COVERAGE）、使用深度（USAGE）、數字化水平（AGGREGRATE）三個數字金融指數的細分指標。其中，用賬戶覆蓋率來衡量覆蓋廣度，考察數字金融的“長尾”客戶服務廣度；通過支付業務、貨幣基金業務、信貸業務、保險業務投資業務和信用業務來衡量使用深度，考察數字金融的實際使用情況及頻率；通過移動化、實惠化、信用化和便利化來衡量數字化水平，考察各地區數字金融的便利性和效率。通過對33 個指標進行無量綱化處理，從而得到數字金融指數。該指數近年來已被廣泛應用于中國數字金融的研究[30]。本文將數字金融指數除以100[6]，以避免指數過大的問題。

中介變量為融資約束和代理成本。其中，對于融資約束的度量，學術界常用的測度方法有KZ 指數、WW 指數和SA 指數，本文使用KZ 指數。因為KZ 指數從多維度考慮了企業受到融資約束的情況，考慮了不同行業可能存在的影響，因此相對較為均衡。本文借鑒了Baker 等多位學者的研究方法，構建了包含五因素的KZ 指數，即企業現金水平（現金持有/ 上期總資產）、經營現金流（經營性凈現金流/ 上期總資產）、資產負債率、股利（現金股利/ 上期總資產）與托賓Q 值。KZ 指數越大，就意味著企業受到的融資約束越大。對于代理成本的度量，本文通過使用其他應收款占總資產的比例來衡量代理成本。

3.控制變量

本文引入了一系列的控制變量，包括公司規模（SIZE）、公司發展能力（DEVE）、盈余管理柔性（INVRE）[9]、股權集中度（SHRCR1）、盈利能力（ROA）、財務杠桿（LEV）、現金持有水平（OPER）等。同時，本文控制了年份效應和行業效應，所有變量的設計及定義如表1 所示。

2014年，水規總院將在部黨組的領導下，立足水利發展全局，深入學習貫徹落實黨的十八大和十八屆三中全會精神，全力做好水利規劃編制和戰略研究，統籌做好規劃設計審查工作，以標準化建設、勘測設計質量管理、市場準入為重點，加強行業管理，為水利事業發展提供有力的技術支撐和保障。

表1 變量設計

（二）模型設計

為了檢驗數字金融對盈余管理的影響，構建以下模型：

在上述模型中，i表示企業，t表示年份，εit表示隨機干擾項。為了檢驗假設1，在模型（2）中，DIFI 是重要自變量，若系數β1小于0，則說明數字金融的發展能夠抑制企業的盈余管理；為了驗證假設2，在模型（3）中，KZ 為因變量，DIFI 是自變量，若系數μ1為負數，表明數字金融的發展能夠緩解企業的融資約束；在模型（4）中，DIFI 仍為自變量，KZ 是中介變量，λ2是關鍵的系數，若λ2為正數，則說明數字金融可以通過緩解融資約束來增強對企業盈余管理的抑制作用；為了檢驗假設3，在模型（5）中，DIFI為自變量，Agcost 是因變量，γ是關鍵系數，若γ1為負數，則說明數字金融的發展可以降低代理成本；在模型（6）中，DIFI 為自變量，Agcost 是中介變量，φ2是關鍵系數，若φ2為正數，則說明數字金融可以通過降低代理成本來增強對企業盈余管理的抑制作用。

四、實證分析

（一）描述性統計

對各變量的描述性進行統計，如表2 所示。企業盈余管理數值處在-0.263—0.28 之間，平均值為0.007，接近標準的正態分布，說明企業間既存在正向盈余管理，也存在負向盈余管理，但是總體上正向盈余管理的情況偏多。融資約束（KZ）最大值為4.3，而最小值為-4.7，標準差為1.6，這表明企業基本都存在融資約束的限制，不同企業間受到融資約束限制的差異很大。代理成本（Agcost）的最小值與最大值之差為0.998，表明企業間的代理問題存在顯著差異。企業財務杠桿（LEV）通過資產負債率衡量，均值為0.42，且最大值與最小值差距過大，說明較多企業均存在融資約束，企業負債偏高。

表2 描述性統計

（二）回歸分析

基本回歸結果如表3 所示。對于假設1，用模型（1）進行驗證，在不控制其他變量、未控制年份和行業固定效應，以及同時控制其他變量和年份、行業固定效應三種情況下，數字金融（DIFI）的系數分別為-0.004、-0.003和-0.004，均在1%水平上顯著，表明數字金融發展能夠抑制企業盈余管理，假設1 得到驗證?？赡艿脑蚴菙底纸鹑趶膬炔扛纳屏私鹑诮Y構，從外部優化了信息環境。當企業能夠得到充裕的現金流和信息流時，其進行盈余管理的可能性就會降低。

表3 數字金融對企業盈余管理的影響

表4 穩健性檢驗

（三）穩健性檢驗

變量的不同衡量方法、模型的不同檢驗方法，都會對回歸結果產生影響。為了檢驗主回歸結果的穩健性，本文通過分別替換被解釋變量、替換回歸模型，以及增加控制變量的方式進行檢驗。

1.替換被解釋變量

在模型（1）中，將被解釋變量替換為真實盈余管理。隨著會計監管和法律的不斷完善，應計盈余管理也更易被監管機構和投資者識別，因此企業可能會轉向更加隱蔽的真實盈余管理。真實盈余管理會借鑒Roychowdhury（2006）的做法，采用經營活動的異?，F金凈流量（CFOEM）、異常生產成本（DISXEM）和異常酌量費用（PRODEM）三個指標合成而來。

其中，CFOi代表示當期經營活動現金凈流量；DISXt表示銷售費用與管理費用之和；PRODt表示營業成本與存貨變動額之和；At-1表示第t-1 期的期末總資產；SALESt表示當期營業收入；ΔSALESt表示當期營業收入變動額；經營活動異?，F金凈流量（CFOEM）為經營現金流量模型計算而得的殘差項；異常生產成本（DISXEM）為生產成本模型計算而得的殘差項；異常酌量費用（PRODEM）為酌量費用模型計算而得的殘差項。真實盈余管理由三個殘差項合成而得。

表5 融資機制與監督機制渠道檢驗

2.固定效應模型

為了保證研究結果的穩健性，在模型（1）中運用固定效應模型，進一步控制企業層面的個體因素。結果如表5的第（2）列所示，自變量的回歸系數在5%的水平上顯著，假設1 仍然成立。

3.新增控制變量

董事會作為公司治理的重要組成部分，其有效履職對保證會計信息質量具有重要作用。因此，在模型（1）中加入三個控制變量，分別是兩職合一（DUAL），指董事長與總經理由一人擔任時取值為1，否則為0；董事會規模（BOAR），指董事會人數的自然對數值；管理層持股（INSID），指管理層的持股比例。結果如表5 的第（3）列所示，在加入新的控制變量之后，DIFI 的系數仍然顯著，表明研究結果是穩健的。

4.工具變量法

為了避免由于數字金融測量誤差的內生性問題而導致估計結果出現偏誤，本文參考謝絢麗（2018）的研究，采用兩階段回歸，使用各省份網民比率（INTER）作為工具變量，其不影響數字金融的發展水平，滿足外生性要求。表8 列（4）和列（5）的結果顯示，中國各省份網民比率（INTER）的系數在1% 的水平上顯著，滿足工具變量的相關性基本要求。在第二階段，列（5）的回歸結果所示，數字金融（DIFI）的系數為-0.004，在5%的水平上顯著，表明數字金融會對企業盈余管理產生抑制作用，與文中的主假設結果一致。

五、進一步分析

（一）影響渠道分析

對于假設2，用模型（2）和模型（3）進行驗證，實證結果如表3 的第（1）和（2）列所示，第（1）列中的數字金融（DIFI）在1%的水平上顯著，說明數字金融的發展可以緩解企業融資約束。第（2）列中的數字金融發展（DIFI）的系數仍然在1%的水平上顯著，融資約束（KZ）的系數在1%水平上顯著，表明數字金融發展可以通過緩解融資約束來加強對企業盈余管理行為的抑制作用，假設2 得到驗證。

從融資機制的角度看，企業的融資困境具體包括成本上的“融資貴”問題和貸款可得性的“融資難”問題。為進一步探究數字金融是通過緩解何種融資約束問題進而抑制企業的盈余管理，本文構建了債務融資成本（COST），用以衡量企業的融資貴問題，構建信貸可得性（LOAN），用以衡量企業的融資難問題。結果如表5 所示，其中第（3）列報告了數字金融對企業債務融資成本的影響，結果顯示DIFI 的系數為-0.002，在10%的水平上顯著為負，表明數字金融能夠有效降低企業的債務融資成本。第（4）列報告了數字金融通過降低融資成本對企業進行盈余管理的影響，融資成本（COST）的系數為0.017，在10%的水平上顯著，表明融資成本的降低是數字金融通過緩解融資壓力進而抑制盈余管理的重要途徑。這是因為長期以來在銀行主導的傳統金融體系中，一直存在“所有制歧視”“規模歧視”等現象，造成眾多中小企業成為金融需求的長尾群體。因此，當數字金融打破了費用畸高的融資壁壘時，能夠顯著地抑制企業盈余管理。表5 的第（5）列報告了數字金融對“融資難”的影響，其系數為-0.005，但并不顯著，表明數字金融的發展難以緩解“融資難”的問題。

對于假設3，用模型（4）和模型（5）進行驗證，實證結果如表5 的第（6）和（7）列所示。第（6）列中數字金融（DIFI）在1%的水平上顯著，說明數字金融的發展可以降低代理成本；第（7）列中數字金融發展（DIFI）的系數仍然在1%的水平上顯著，代理成本（Agcost）在5%的水平上顯著，表明數字金融發展可以通過降低代理成本來加強對企業盈余管理行為的抑制作用，假設3 得到驗證。從監督機制的角度看，企業高管由于信息不對稱獲得信息優勢，有足夠的空間進行盈余操縱，實現獲取融資或自利等目的，這種代理成本的負面效應會因為數字金融的發展受到抑制。

（二）異質性分析

1.地區異質性檢驗

根據企業所處地區，將企業劃分為位于經濟發達地區的企業和經濟欠發達地區的企業。金融內生增長理論認為，在經濟欠發達的地區，金融服務成本占收入比重過高，普惠金融機構就不會內生形成。因此，根據內生式普惠金融發展路徑可知，在經濟不發達地區，金融資源的邊際收益和平均收益都較低，此時金融資源會向經濟發達地區靠攏[31]。這種現象被稱為金融排斥，在我國金融排斥的程度高、地區差異大，經濟發達地區的金融排斥程度低于經濟欠發達地區[32]。同時，經濟發達的地區法律制度也更加完善，良好的法律環境能促進地區數字金融的發展，更好地保護投資者的利益、增加金融信息透明度、提高企業外源融資比例[31]。數字金融發展水平在地區具有傳染性，當一個地區的金融水平高時，對周圍地區也有帶動作用。此時，經濟主體可以減少信息不對稱、降低金融服務成本、提高邊際收益，減弱地區間經濟發展的不平衡性。因此，在經濟發展水平更高的區域，數字金融發展對企業盈余管理的抑制作用更強。

利用模型（1）分別檢驗東部地區和非東部地區的數字金融發展對企業盈余管理的影響。第（1）列是東部地區的回歸結果，第（2）列是中西部地區回歸結果。結果顯示，在我國東部地區，經濟發展水平是明顯高于中西部地區的。在東部地區，數字金融（DIFI）的系數為-0.004，在1%水平上顯著；而在中西部地區，數字金融（DIFI）的系數為-0.002，但不顯著，說明在經濟發展水平更高的地區，數字金融發展對企業盈余管理的抑制作用更強。在經濟發達地區，實體金融服務的可得性更大，數字金融也因此能夠發揮更大的作用[12]。同時，不同地區的企業盈余管理受到的抑制程度不同，也反映了數字金融發展的不平衡性，因此要注重數字金融的橫向發展，擴大普惠范圍。

2.控股性質異質性檢驗

根據企業的實際控股性質，將企業分為國有企業和非國有企業。一般而言，在具有政府背景和集體聲譽的企業中，其信息不對稱程度較低，相對于沒有政府背景的民營企業，由于政府在企業的融資活動中充當的是隱性擔保者的角色，還款能力更有保障，具有融資優勢，容易以較低的成本取得融資，因此企業盈余管理的動機小。同樣，由于其政府背景，國企受到的監管更加嚴格，進行盈余管理的可能性也更小。而非國企為了“美化”財務報表、吸引投資等目的，進行盈余管理的可能性更大。隨著數字金融對金融結構的改善，融資渠道變廣，有更多的資金流向市場。同時，數字金融對信息環境的改善降低了融資門檻和融資成本，整個融資環境不斷優化。此時，沒有政府背景的企業有了更加豐富和充足的資金來源，其進行盈余操縱的可能性減小。因此，相比于國企這種有政府背景的企業，數字金融對非國企的盈余管理的抑制作用更加明顯。

利用模型（1）分別檢驗國企和非國企中數字金融發展對企業盈余管理的影響。第（3）列是國企的回歸結果，第（4）列是非國企回歸結果。對于國企，數字金融（DIFI）的回歸系數為-0.003，在10% 水平上顯著；而對于非國企來說，數字金融（DIFI）的系數為-0.005，在1%水平上顯著，說明相比于國企，數字金融的發展對非國企盈余管理的抑制作用更強。

3.數字金融細分檢驗

由于數字金融指數由覆蓋廣度、使用深度和數字化水平三個一級指標構成，因此為了進一步說明數字金融對企業盈余管理的抑制作用，分別檢驗數字金融三個維度對企業盈余管理的作用，即考察對盈余管理的抑制作用是由于數字金融服務的企業多、數字金融提供的服務更加多樣，還是由于數字金融效率的提高，抑或兼而有之。從回歸結果可以看出，數字金融的三個維度，即數字化程度、覆蓋廣度和使用深度對企業的盈余管理都起到了抑制作用。其中，數字化程度在5%的水平上顯著，數字化程度強調的是金融服務的低成本和可得性；覆蓋廣度在10%的水平上顯著，覆蓋廣度強調的是對地區提供足夠的數字金融服務，即服務的“普惠性”；使用深度在1%的水平上顯著，使用深度強調的是地區對數字金融服務的有效需求。通過對三個維度進行比較發現，數字金融的使用深度對企業的盈余管理的抑制效果更加突出，這說明在數字金融“普惠”發展之余，對數字金融服務的有效需求的滿足顯得尤為重要。

六、研究結論與啟示

數字金融作為金融服務的新型業態，如何實現“普惠”功能從而更好地服務于實體經濟顯得尤為重要。本文討論了數字金融對企業盈余管理的影響。采用北京大學數字金融研究中心發布的數字金融指數作為解釋變量，修正后的Jones 模型得到的應計盈余管理作為被解釋變量，實證檢驗了兩者之間的關系，以及“融資機制”和“監督機制”的中介作用。

研究結果發現：（1）數字金融的發展能抑制企業盈余管理，互聯網技術的發展加快了信息傳播，提高了信息資源的利用率，企業進行盈余管理的難度提高了。（2）融資難、融資貴是目前企業發展遇到主要的瓶頸之一，數字金融的發展能夠緩解企業的融資約束，從而加強對企業盈余管理行為的抑制作用，且主要通過降低融資成本而非提高融資可得性發揮抑制作用，而規模較大的企業由于有著更強的償債能力和抗風險能力，因而能夠獲得社會上大部分的融資，從而產生“擠出效應”，使得其他企業存在較為嚴重的融資約束。（3）數字金融的發展能夠降低企業與金融機構之間的信息不對稱，有效發揮“監督機制”的作用，進而通過降低企業的代理成本來抑制企業的盈余管理。（4）與經濟欠發達地區相比，數字金融的發展對盈余管理的抑制作用在經濟發達地區更加明顯，同時與國企相比，數字金融的發展對非國企盈余管理的抑制作用更強。從數字金融的三個維度來看，使用深度對企業盈余管理的抑制作用最強，數字化程度次之，表明數字金融使用深度對信息不對稱程度的降低能夠更好地抑制企業盈余管理。（5）本文使用真實盈余管理替換應計盈余管理，替換了回歸方法，增加了控制變量，并采用工具變量法，結果仍然穩健。

本文從“融資機制”和“監督機制”的視角研究了數字金融對企業盈余管理的抑制作用，為解決企業進行盈余管理，從而損害財務信息質量及相關者的利益等問題提供了理論參考。本文的啟示主要有以下幾點：第一，數字金融的發展會對企業的盈余管理產生抑制作用，因此要進一步推動數字技術與普惠金融的深度融合，注重質和量的發展，并且在橫向擴張時也要進行縱向深化。數字金融的發展會推動技術的迭代更新，當企業實現經營、投資和融資的良性循環時，企業的內部治理也會得到改善，從而遏制盈余管理的行為。第二，數字金融的普惠性和驅動性存在地理限制，因此加強落后地區的金融基礎設施、促進區域的平衡發展顯得尤為重要。第三，要注重民營企業的發展，促進金融市場中各類經濟主體的均衡發展，引導數字金融更好地服務于實體經濟。