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數字金融對企業對外直接投資的影響研究

2024-02-26 15:11李洪亞
生產力研究 2024年2期
關鍵詞:融資金融數字

楊 軒,李洪亞

(寧波大學 商學院,浙江 寧波 315211)

一、引言

近年來,國內有效需求不足的同時國際經濟形勢波譎云詭,面對復雜嚴峻的經濟形勢,2020 年10月29 日第十九屆中央委員會第五次全體會議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》提出,“加快形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局”。這是解決我國經濟長期發展問題的戰略性舉措。對外直接投資(OFDI)是推動我國參與國際大循環的重要途徑。2022 年10 月16 日,習近平總書記在黨的二十大報告中提出,“要推進高水平對外開放,依托我國超大規模市場優勢,以國內大循環吸引全球資源要素,增強國內國際兩個市場兩種資源聯動效應,提升貿易投資合作質量和水平?!比欢?,我國對外直接投資仍存在阻礙因素,其中融資約束問題在很大程度上限制了企業對外直接投資規模的持續增長。近年來,互聯網、大數據、人工智能、區塊鏈以及云計算等新興數字技術方興未艾,我國的數字經濟發展突飛猛進,數字經濟背景下的數字金融迅速崛起。數字金融在我國的迅速發展和普及,逐漸改變著人們的生產、生活與消費方式,在社會經濟中的作用日益重要?;诖?,本文研究數字金融在微觀層面如何影響企業對外直接投資的規模,對相關領域進行補充。

二、文獻綜述

(一)數字金融

關于數字金融的研究主要從宏觀和微觀層面展開。

在宏觀層面,數字金融通過大數據、移動互聯網等信息技術,使得金融服務的范圍打破了地理空間的限制,大大提高了數字金融的普惠性,最終促進了地區經濟的增長(錢海章等,2020)[1],而且由于數字金融的發展具有明顯的空間溢出效應(郭峰和王瑤佩,2020)[2],進一步擴大了社會群體的收益范圍;數字金融借助技術優勢緩解信息不對稱,將資源進行整合,實現了規模經濟的作用,有助于提高經濟發展質量(唐松等,2020)[3];數字金融降低了傳統金融服務的準入門檻,為更多社會人群提供有效服務,通過緩解融資約束、優化產業結構,顯著提高了區域技術創新水平,促進區域經濟高質量發展(聶秀華等,2021)[4];數字金融具備的一個重要特點就是進行有效的資源配置,數字金融對資源錯配和勞動力錯配存在顯著的改善效應,提高了整體資源配置效率(封思賢和徐卓,2021)[5];資源配置效率的提高,也對地區產業結構的升級起到了重要的推動作用(李曉龍和冉光和,2021)[6]。

在微觀層面,數字金融的發展不僅在消費、支付方式上影響著居民的經濟活動,而且也為家庭經濟活動提供了更多的選擇。數字金融對居民消費的影響主要表現在消費總量的增加和消費質量的提升。數字金融發展為消費者提供了更加多樣的理財產品和服務,也能為廣大用戶財產安全提供重要的保障(江紅莉和蔣鵬程,2020)[7];數字技術使得網絡購物等新型商業模式變成可能,買家和賣家可以直接在線上完成交易,大大減少了消費成本(易行健和周利,2018)[8];除此之外,通過給消費者提供網絡借貸實現平滑消費,同時也拓展了投資渠道,有助于提高居民的消費質量(封思賢和宋秋韻,2021)[9];張勛等(2019)[10]研究發現,數字金融的發展使得農村居民的借貸更加方便,大大降低了個體小商戶創業者的融資約束,提高了家庭創業活動成功的概率。在高質量經濟發展的背景下,融資約束一直是中小微企業前進路上的絆腳石,數字金融為中小企業融資開辟了一條全新的道路,與此同時也激勵著企業進行技術創新(謝絢麗等,2018)[11]。

(二)OFDI

現有文獻主要從以下兩個方面探究影響對外直接投資的因素。

東道國因素。目前,大部分學者都是基于某個具體因素來研究對OFDI產生的影響。東道國的制度環境和政治風險一直是影響OFDI的重要因素,研究發現,東道國的高政治風險不但沒有阻礙我國OFDI反而產生了促進作用(Quer 等,1994)[12];相反,東道國的政治法律制度質量對我國向發達國家開展資源和市場尋求型對外直接投資具有顯著的正向促進作用(池建宇和方英,2014)[13];中國對外直接投資存在明顯的資源尋求動機,東道國豐富的自然資源對中國企業有著很強的吸引力(Buckley 等,2007)[14];東道國的經濟發展水平、市場規模、貿易自由度也是我國對外直接投資的重要影響因素(閻大穎,2013)[15];勞動力作為社會生產的重要要素,東道國的勞動力成本與中國對外直接投資成正相關關系,高新技術人才所產生的知識溢出,也會吸引我國的OFDI。

母國因素。大部分學者依舊是從母國的經濟發展水平、市場規模、人民幣匯率等具體變量展開研究。張為付(2008)[16]用GDP 衡量國內市場規模,指出龐大的市場規??梢灾纹髽I開展對外直接投資;Gondim 等(2017)[17]通過研究,認為母國GDP、通貨膨脹、經濟開放度和股價波動等宏觀經濟因素對OFDI具有顯著影響;人民幣匯率的貶值會推動對外直接投資,同時能夠帶動出口的增加(田巍和余淼杰,2019)[18];制度環境和風險等因素也會影響對外直接投資。母國制度發展的速度、同步性是企業OFDI的主要影響(楊柳和潘鎮,2020)[19];雙邊友好的政治關系以及短期高層互訪也會有利于擴大投資規模(楊連星等,2016)[20]。

(三)數字金融與OFDI

目前有不少文獻研究金融發展如何影響對外直接投資,文獻主要從以下兩個視角展開研究。

母國的金融發展影響本國的對外直接投資。Manova(2013)[21]對金融發展程度不同的國家進行分析,發現金融發展能夠在很大程度上促進出口和對外直接投資;徐清(2014)[22]從金融發展的三個維度且通過生產率這個中間介質進行金融發展對OFDI影響的研究,但是產權性質的不同會使二者關系出現顯著差異;陳琳和朱一帆(2017)[23]構建了反映間接融資、直接融資與效率的四個金融發展指標,發現間接融資顯著促進了我國對外直接投資;劉娜燕(2020)[24]的研究結果得出金融發展對OFDI的影響存在明顯的門檻效應。

東道國的金融發展影響母國在該國的直接投資。Buch 等(2009)[25]研究得出融資約束對企業出口以及對外投資具有顯著影響;Dutta 和Roy(2011)[26]的研究證實了金融發展與對外直接投資之間的非線性關系;Soumar 和Tchana(2015)[27]發現股票市場發展與對外直接投資具有雙向因果關系;蔣冠宏和張馨月(2016)[28]研究發現,金融發展可以有效促進OFDI存量和流量的增加;張友棠和楊柳(2020)[29]將金融發展分解為五個維度,證實東道國金融發展能夠促進中國OFDI效率的提升。

三、研究假設

金融是經濟的命脈,對外直接投資是國家實施“走出去”戰略和順應世界經濟發展趨勢的重要經濟活動之一,對外直接投資不可避免地會受到金融因素的影響。

首先,對外投資行為是放棄當前消費通過增值使得未來獲得更大的收益,該行為本身便存在著肉眼可見的不確定性,具有很高的風險。金融市場的一個重要功能就是管理、防范和化解實體經濟或金融行為中蘊含的風險。隨著我國數字金融的迅速發展,對于防范風險的系統機制也在逐步建立起來,通過大數據、區塊鏈等新興數字技術為企業的對外直接投資提供技術支撐,從而能夠降低企業在國際貿易中不確定風險,促進企業的對外直接投資。

其次,企業在實施對外直接投資的過程中,區位選擇等都需要耗費大量成本。同時投資行為都要求企業有很強的融資能力。我國對外直接投資的企業中,占多數的還是有國家出資支持的大型國有企業。盡管我國近年來資本市場不斷趨于成熟,但仍然沒有改變大型銀行主導的金融體系。國內較差的融資環境已經成為我國企業實施對外投資的重要障礙因素(韓立巖和顧雪松,2013)[30]。數字金融的出現,憑借其高新數字技術大大緩解了客戶與銀行之間的信息不對稱,減少了交易成本,也為非國有、中小微企業籌資開辟了新的渠道,這對企業OFDI以及對我國更大程度的深化開放格局有著重要的戰略意義?;谏鲜龇治?,提出以下假設:

H1:數字金融對企業OFDI具有正向促進作用。

數字金融在互聯網平臺運行,依靠的是大數據和數字技術,不需要大量的人力物力,簡化了中間環節,就能直接將交易雙方聯系起來。過程的高效快捷基本不會消耗多余的資源,從而能從源頭上降低融資成本。在我國,無論是股權融資環境還是債務融資環境,投資者與籌資者之間并不是直接進行溝通,而是籌資者在金融市場上提供融資信息,被投資者或者放貸機構選擇,企業信息只提供利好信息,信息的不透明導致企業不被信任,普惠金融的數字化程度具有高效性和可獲得性。依托于信息技術和海量的數據信息,可在融資效率、搜尋信息和信用體系的建立方面緩解宏觀環境里信息不透明所導致的融資約束?;谏鲜龇治?,提出以下假設:

H2:數字金融將緩解企業融資約束程度,進而促進企業OFDI的提升。

四、計量模型、變量與數據

(一)模型與變量

為實證探究數字金融對OFDI的影響,本文基準模型設立為:

為實證研究數字金融影響OFDI的傳導機制,本文設立如下中介效應模型:

其中:lnOFDI為企業對外直接投資,DIF為數字金融指數,Controls為控制變量,SA為中介變量融資約束,Industry、Year分別表示行業和年份固定效應。

(二)指標說明

被解釋變量:企業對外直接投資額。對外直接投資的規模通過世界銀行數據庫提供的各國貨幣年度官方平均匯率折算出關聯方注冊資本的人民幣金額,與上市公司控制權益比例相乘得到上市公司對關聯方的投資規模,再按年份計算出上市公司對不同關聯公司的投資規模之和得出。

核心解釋變量:數字金融指數。數字金融數據來自北京大學數字金融研究中心編制的《數字普惠金融指數》(2011—2021 年)中地級市層面數指標進行測度,本文對原指標值除以100 降低回歸標準差。在穩健性檢驗方面,采用數字金融三個維度的指數,即數字金融的覆蓋廣度(Breadth)、使用深度(Depth)以及數字支持服務程度(Digital)指數進行估計。

控制變量:參考已有文獻設置人均GDP(PGDP)、企業營業總收入(BC)、股權制衡度(BI)、企業年齡(AGE)、資產負債率(ALR)、總資產凈利潤率(ROA)、凈資產收益率(ROE)、行業營業利潤率(OPR)。

中介變量:融資約束。本文采取SA指數衡量上市企業所面臨的融資約束程度,計算公式為-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×age,取值一般為負,且取值的絕對值越大意味著企業面臨的融資約束程度越高,其中Size為企業總資產的自然對數值,age為企業年齡(見表1)。

表1 變量說明

(三)數據說明

本文選取2011—2021 年滬深兩市非金融類A股上市公司作為樣本,樣本數據來自國泰安數據庫。本文按照以下標準對初始數據進行篩選:(1)鑒于金融行業的財務數據與一般經營性上市公司差異明顯,因此,剔除金融行業類別的上市公司樣本;(2)考慮虧損類上市公司數據異常,剔除在數據提取期間被ST、*ST 的上市公司樣本;(3)為控制資不抵債的不良影響,剔除負債大于資產的上市公司樣本;(4)由于避稅地區很可能只是中國企業的投資跳板,剔除英屬維爾京群島、開曼群島等避稅天堂的樣本。最終,整理得到可用于實證研究的8 606 個樣本,涉及1 898 家上市公司。如表2 所示。

表2 各主要變量的描述性統計

五、實證結果及分析

(一)基準回歸結果

在本文的樣本數據中,由于國泰安海外直接投資數據庫缺乏較多上市公司海外子公司信息數據,且多數企業僅存在一年樣本,因此無法采用面板數據進行回歸?;诖?,本文將不同企業不同年份樣本進行混合回歸,得到表3 的基準回歸結果。表3 中列(1)為數字金融發展綜合指標回歸結果,列(2)~列(4)分別為數字金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度維度指標回歸結果。從表2 中可以發現DIF的系數在列(1)中顯著為正,說明數字金融發展總體上能推動企業對外直接投資規模增長,有效驗證了本文基準理論假說1。在列(2)~列(4)中,DIF的系數顯著為正,說明數字金融發展可以從覆蓋廣度、使用深度和數字化程度推動企業對外直接投資。在控制變量中,lnBC的系數均顯著為正,說明營業規模越大的跨國企業對外直接投資規模越大。lnAGE的系數均顯著為負,反映出年限越長的企業對外直接投資規模越小。lnPGDP 的系數不顯著,說明所在地級市綜合經濟發展水平有助于企業對外直接投資規模增長但不穩健。ROA的系數顯著為負,說明總資產凈利潤率提升會減少企業對外直接投資規模。ALR的系數顯著為負,說明負債程度越高的企業對外直接投資規模越小。BI的系數顯著為正,說明股權制衡度的提高會促進企業對外直接投資規模增長。

表3 基準回歸結果

(二)穩健性檢驗

1.考慮內生性采用工具變量估計。通過參考文獻將歷史郵電業務總量以及1984 年末電話機部數作為數字金融的工具變量,使用兩階段最小二乘法(2SLS)考慮變量內生性問題的檢驗,結果如表4 所示。在列(1)和列(2)中,數字金融的系數以及系數符號均未發生實質性改變,不存在弱工具變量問題,實證結果依然穩健。

表4 穩健性性檢驗

2.替換變量。將數字金融指數取對數(lnDIF)作為DIF的替代變量做回歸檢驗。在列(3)中,關鍵變量的顯著性水平以及系數符號均未發生改變,基準回歸結果依然穩健。

(三)影響機制檢驗

為驗證企業融資約束的機制作用,對SA取絕對值之后,本文利用中介效應模型進行實證檢驗。表5 列(1)為數字金融對企業對外直接投資的影響檢驗,表5 列(2)為數字金融對融資約束影響顯著為負,加入中介變量后的回歸結果如表5 列(3)所示數字金融對企業對外直接投資依然顯著為正,且擬合度得到提高,融資約束在數字金融促進企業對外直接投資增加過程中起中介作用,說明數字金融的發展一定程度上能緩解融資約束,進而促進企業OFDI的增加,假設2 得以驗證。

表5 中介效應檢驗

(四)異質性回歸結果

本文分別將樣本按企業所有制性質分為國有企業和非國有企業分樣本,以及按地級市所在區域分為東部地區和中西部地區分樣本再次進行回歸,得到表6 的結果。列(1)和列(2)分別為東部地區及中西部地區分樣本回歸,結果顯示DIF的系數在列(1)中顯著,在列(2)中不顯著。這是因為東部地區數字金融發展程度較高,能為企業帶來相應的融資支持,而中西部地區數字金融發展則較為落后,暫不能發揮作用。因此,東部地區數字金融發展能推動企業對外直接投資規模增長,而中西部地區數字金融發展對企業對外直接投資規模的影響不顯著。列(3)和列(4)分別為國有企業和非國有企業分樣本回歸,結果顯示的DIF系數在列(3)和列(4)中均顯著為正,但是非國有企業樣本結果更為顯著。這是因為非國有企業從傳統金融中獲得信貸支持相對不足,數字金融能起到緩解融資約束的作用。因此,數字金融發展對國有企業對外直接投資規模的影響不顯著,但能顯著推動非國有企業對外直接投資規模增長。

表6 異質性檢驗結果

六、結論及其建議

本文運用2011—2021 年滬深A 股上市公司數據,研究了數字金融對企業對外直接投資的影響。研究主要得出以下結論:

第一,數字金融顯著促進了我國企業對外直接投資。數字金融的三個維度:覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度均能顯著促進中國OFDI,此外,相關變量經過替換后,依舊通過穩健性檢驗;第二,數字金融能夠通過緩解企業融資約束影響企業對外直接投資的增長;第三,在異質性分析中,相較于國有企業、中西部地區的企業而言,數字金融更能促進非國有企業與東部地區企業OFDI的增長。

根據研究結論,本文提出以下政策建議:

第一,應當穩步推進金融的數字化,優化金融資源配置,為企業高質量發展提供驅動力。加快數字金融這一新型金融服務在我國的布局,加強對數字金融政策的引導和支持力度,助力數字金融服務能力拓展,提升數字化金融服務質量,著力打造數字化新投資、拓寬中小外貿企業的融資渠道、助力國際化企業海外擴張。

第二,應加大政策支持,強化金融監管。應針對不同類型的企業,不同地區的企業,因地制宜地進行指導和支持,引導更多的企業數字化轉型,逐步推廣基于大數據、云計算、物聯網等的新模式和新業態。降低企業融資成本,為中國企業解決從融資到投資過程中的難題。在推動企業走出國門的同時,數字金融也衍生出傳導更快、波及更廣、隱蔽性更強的新風險,相關部門必須借鑒先進的管理經驗,加緊制定符合中國國情的數字信貸監管法規,避免企業因融資風險而導致經營失敗。

第三,要加快推動我國各地區基礎網絡設施建設以及貫徹落實各地區協調發展戰略。我國各地區經濟發展不平衡,加強在中西部地區基建設施力度,擴大數字金融的覆蓋廣度,提升數字金融的使用深度,逐步實現移動化、數字化,不斷縮小地區差距,減小數字鴻溝。同時,落后地區企業應積極挖掘后發優勢,充分利用數字金融工具和服務,減小自身信用風險、流動性風險和籌投資風險,進而提升企業對外投資的競爭力。

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