數(shù)字金融削弱了貨幣政策有效性嗎？
——來自上市公司投資行為的證據(jù)

何 劍 魏 濤

(1.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆 烏魯木齊 830000；2.石河子大學(xué)，新疆 石河子 832000；3.北京師范大學(xué)，北京 100095)

一、引言及相關(guān)文獻(xiàn)評述

以信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)為依托，數(shù)字金融已然成為轉(zhuǎn)軌時(shí)期推動(dòng)中國金融體系結(jié)構(gòu)變革的重要力量。數(shù)字金融的快速發(fā)展在相當(dāng)程度上改善、甚至重塑傳統(tǒng)金融體系和業(yè)務(wù)模式，進(jìn)而加大了貨幣政策操作與執(zhí)行困難，導(dǎo)致中央銀行在確定貨幣政策取向時(shí)，不得不重視數(shù)字金融產(chǎn)生的系統(tǒng)性影響，尤其是其特有的信用創(chuàng)造功能。在此情景下，貨幣政策能否有效履行其應(yīng)有的宏觀調(diào)控職能就成為一個(gè)亟待檢驗(yàn)的現(xiàn)實(shí)問題。

目前，學(xué)術(shù)界有關(guān)數(shù)字金融發(fā)展與貨幣政策有效性的探討有以下特點(diǎn)：第一，數(shù)字金融發(fā)展對中國傳統(tǒng)商業(yè)銀行經(jīng)營效率和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究居于核心位置 (沈悅 等，2015；劉忠璐，2016；鄒靜 等，2017；楊望 等，2020；劉孟飛 等，2021)。區(qū)別于發(fā)達(dá)國家相對成熟的金融體系，中國金融市場尚處于轉(zhuǎn)軌時(shí)期，以國有商業(yè)銀行占主導(dǎo)地位的間接融資方式仍是實(shí)體經(jīng)濟(jì)獲取信貸支持最重要的來源。此類研究為數(shù)字金融通過技術(shù)溢出、競爭驅(qū)動(dòng)和金融創(chuàng)新促進(jìn)中國金融市場的發(fā)展與完善提供了經(jīng)驗(yàn)上的證據(jù)，但并未對貨幣政策效果受影響的方向與程度作出直接判斷。第二，基于利率渠道和信貸渠道視角的研究先后探討數(shù)字金融之于中國貨幣政策主要傳導(dǎo)渠道影響的差異化特征，并基本達(dá)成了較為統(tǒng)一的認(rèn)知，即金融體系的數(shù)字化發(fā)展顯著降低了金融交易成本，弱化了由信息不對稱導(dǎo)致的“金融加速器”效應(yīng)(Shen et al.，2016)，進(jìn)而增強(qiáng)銀行存貸款規(guī)模及利率對銀行同業(yè)市場利率的敏感性，提高了價(jià)格型貨幣政策的有效性，但降低了數(shù)量型貨幣政策有效性(劉瀾飚 等，2016)。第三，還有一些研究從第三方互聯(lián)網(wǎng)支付作用于貨幣流通速度、央行貨幣發(fā)行以及居民現(xiàn)金持有需求等視角來揭示其對貨幣政策有效性的影響機(jī)理。具體而言，第三方支付的興起與發(fā)展對貨幣流通速度具有顯著的正向推動(dòng)作用(劉達(dá)，2017)，從產(chǎn)出渠道來說增強(qiáng)了貨幣政策有效性，而在價(jià)格渠道則削弱了貨幣政策有效性(方興 等，2017)。由于移動(dòng)支付及電子貨幣的使用存在網(wǎng)絡(luò)外部性和降低交易成本等特性，公眾會(huì)選擇互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)，進(jìn)而降低對中央銀行發(fā)行的現(xiàn)金需求，對原有貨幣政策框架造成沖擊(Fung et al.，2014)。而且，在互聯(lián)網(wǎng)金融缺少有效監(jiān)管的情況下，移動(dòng)支付及電子貨幣的應(yīng)用與發(fā)展還將增加貨幣政策實(shí)施中的不確定性(Wong et al.，2020；Ali et al.，2014)。

綜上，可以發(fā)現(xiàn)，已有文獻(xiàn)大多是基于宏觀層面貨幣政策傳導(dǎo)的中介目標(biāo)加以區(qū)分界定，其隱含的一個(gè)基本假定是公司作為微觀執(zhí)行主體是同質(zhì)化的，忽視了不同特征企業(yè)的行為偏好與貨幣需求，難以揭示企業(yè)投資決策與貨幣政策松緊變化之間在經(jīng)濟(jì)上的顯著聯(lián)系。貨幣政策實(shí)施有效與否的關(guān)鍵還取決于微觀企業(yè)的順應(yīng)意愿和反應(yīng)能力，進(jìn)而能夠更為直接和有效地識別并評價(jià)貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)。本研究的可能貢獻(xiàn)在于：(1)為加深理解數(shù)字金融這一新型金融服務(wù)模式與傳統(tǒng)金融體系之間的微妙聯(lián)系提供了微觀層面的觀察視角。這既是對已有研究在內(nèi)容上的延伸和拓展，也為豐富貨幣政策對公司投資傳導(dǎo)效應(yīng)的研究融入了新興金融元素。(2)宏觀經(jīng)濟(jì)政策是否有效既應(yīng)考慮不同微觀主體本身的內(nèi)在特征，也應(yīng)考慮企業(yè)面臨的外部市場環(huán)境。為此，本文從上述兩個(gè)維度詳細(xì)闡釋貨幣政策執(zhí)行時(shí)期微觀企業(yè)受數(shù)字金融發(fā)展影響的異質(zhì)性效應(yīng)，為全面理解貨幣政策執(zhí)行效果差異及探究背后的深層次原因提供了現(xiàn)實(shí)反饋機(jī)制。(3)從數(shù)字金融弱化對銀行信貸的依賴和降低債務(wù)融資成本兩個(gè)角度揭示貨幣政策有效性受影響的內(nèi)在機(jī)理，其現(xiàn)實(shí)意義在于后續(xù)貨幣當(dāng)局制定數(shù)字金融監(jiān)管政策時(shí)既要重視互聯(lián)網(wǎng)融資對于銀行信貸渠道的沖擊，也應(yīng)關(guān)注數(shù)字技術(shù)在緩解信息不對稱和降低交易成本層面帶來的便利，避免在政策出臺(tái)時(shí)“一刀切”。

二、理論分析與假說提出

(一)貨幣政策與企業(yè)投資

從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看，以信貸渠道為主的數(shù)量型和利率渠道為主的價(jià)格型中介目標(biāo)是中國能夠?qū)嶋H運(yùn)用的貨幣政策工具，并通過資本成本的變動(dòng)對微觀企業(yè)投資進(jìn)行傳導(dǎo)。據(jù)此，本文凝練出如下更為精煉的理論邏輯：中國銀行執(zhí)行緊縮(寬松)貨幣政策—貨幣供應(yīng)量下降(上升)、實(shí)際利率上升(下降)—資本成本上升(下降)—企業(yè)投資減少(增加)。以企業(yè)投資對資本成本的反應(yīng)彈性為切入點(diǎn)，借鑒Hubbard(1998)新古典投資理論的分析框架，貨幣政策與企業(yè)投資之間的影響機(jī)理可總結(jié)為：當(dāng)中央銀行執(zhí)行緊縮(或?qū)捤?性貨幣政策引發(fā)資本成本提高(或降低)時(shí)，期望資本存量(企業(yè)投資)迎來收縮或擴(kuò)張。貨幣政策的松緊變化是通過企業(yè)投資支出對資本成本的敏感性進(jìn)而影響企業(yè)投資活動(dòng)，資本成本的提升(降低)將導(dǎo)致企業(yè)放棄(增加)增量投資項(xiàng)目，由此影響資本存量。

(二)數(shù)字金融、貨幣政策與企業(yè)投資

無論是價(jià)格型渠道還是數(shù)量型渠道，中央銀行通過調(diào)整貨幣供應(yīng)量、法定存款準(zhǔn)備金率、存貸款利率等中介目標(biāo)，都依賴金融體系尤其是銀行體系作為主要媒介，然而數(shù)字金融憑借其客戶優(yōu)勢、資金優(yōu)勢、信息優(yōu)勢和渠道優(yōu)勢分流了商業(yè)銀行的核心業(yè)務(wù)，倒逼銀行通過技術(shù)與服務(wù)升級改變傳統(tǒng)金融業(yè)的競爭格局(孫杰 等，2015)，并影響貨幣政策有效性。

一方面，數(shù)字金融發(fā)展有助于降低金融摩擦程度，弱化由信息不對稱導(dǎo)致的金融加速器效應(yīng)，進(jìn)而強(qiáng)化貨幣政策在價(jià)格渠道的原始沖擊，讓微觀企業(yè)投資對利率變化的反應(yīng)彈性增強(qiáng)。具體而言，數(shù)字金融不僅通過完善短期和長期金融市場直接強(qiáng)化利率對投資的影響，還使得短期利率與長期利率間的傳導(dǎo)更符合利率期限結(jié)構(gòu)的理論預(yù)期，進(jìn)一步間接放大了貨幣政策利率傳導(dǎo)渠道的效果(戰(zhàn)明華 等，2020)。在此基礎(chǔ)上，信息不完全、銀行資本供方壟斷等市場失靈現(xiàn)象趨于改善，市場實(shí)際利率在金融產(chǎn)品同質(zhì)化競爭程度明顯加強(qiáng)的趨勢下更加接近于真實(shí)水平， 實(shí)體企業(yè)相比以往可以尤為方便快捷地依據(jù)資本價(jià)格的變化對公司投資活動(dòng)迅速作出決策。信息透明度提升環(huán)境下的價(jià)格競爭機(jī)制，抬高了傳統(tǒng)銀行業(yè)的獲客成本，縮小其存貸利差空間，利率市場化進(jìn)程被變相推進(jìn)(封思賢 等，2019)，這有利于強(qiáng)化貨幣政策價(jià)格渠道對企業(yè)投資活動(dòng)的傳導(dǎo)效應(yīng)。

另一方面，以P2P平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)眾籌、電子貨幣等多種新型金融模式為代表的網(wǎng)絡(luò)借貸服務(wù)不僅使得銀行貸款供給渠道的不可替代性受到?jīng)_擊，也使得企業(yè)憑借其他融資渠道可以直接獲取資金來源，進(jìn)而使得銀行信貸渠道調(diào)控實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的能力受到削弱。首先，從銀行資產(chǎn)負(fù)債端看，盛行于當(dāng)今市場中的各類互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品以及有價(jià)證券等金融創(chuàng)新產(chǎn)品分流了銀行資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)，即使在實(shí)體企業(yè)投資過熱時(shí)期，中央銀行收緊銀根并壓縮銀行貸款規(guī)模，銀行主體也能以大規(guī)模發(fā)放互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品或拋售有價(jià)證券的方式調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，間接為信貸再次投放爭取必要的資金來源，使貨幣政策的有效性大打折扣。許月麗等(2020)的研究顯示，數(shù)字金融促使銀行開展理財(cái)產(chǎn)品、影子銀行等表外業(yè)務(wù)增加利潤，并在總量層面限制了銀行放貸行為。這印證了上述觀點(diǎn)。其次，從企業(yè)外部融資環(huán)境看，在傳統(tǒng)借貸市場中，企業(yè)與申請貸款銀行之間的地理距離，企業(yè)信用評級和資產(chǎn)抵押品，以及銀企信息不對稱程度等因素往往導(dǎo)致微觀企業(yè)難以獲得信貸支持(Han et al.，2007；Agarwal et al.，2010)。相比之下，數(shù)字金融更偏好以大數(shù)據(jù)分析手段，利用資金需求者在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)積累和沉淀的經(jīng)營記錄、交易行為，建立企業(yè)的信用評估模型，這種基于數(shù)字技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評估模式為提高企業(yè)外源融資可得性有顯著促進(jìn)作用。在此情況下，盡管中央銀行收縮銀根，實(shí)體企業(yè)也能繞過銀行貸款通過其他替代性渠道來獲取融資以維持投資活動(dòng)，貨幣政策有效性因此將受到負(fù)面沖擊。

然而，必須意識到，上述數(shù)字金融從價(jià)格渠道強(qiáng)化貨幣政策有效性的理論分析存在一個(gè)基本前提，即貨幣政策利率價(jià)格機(jī)制完全暢通，企業(yè)投資決策對資本成本(價(jià)格)的變化保持高度敏感性。現(xiàn)實(shí)中，中國貨幣政策正逐步由數(shù)量為主向價(jià)格為主的調(diào)控方式轉(zhuǎn)型已成為典型事實(shí)。盡管中央銀行在注重使用數(shù)量工具的同時(shí)，也圍繞市場利率有效引導(dǎo)、利率走廊構(gòu)建等利率工具創(chuàng)新方面開展了大量工作，但由于中國金融市場深度相對有限且存在很多不合理的管制，制約了利率政策的調(diào)控效果(徐忠 等，2019)。理論和實(shí)踐也表明，在長期金融壓抑和利率并軌制下，中國的市場利率和存貸款利率持續(xù)低于均衡利率(李宏瑾 等，2020；Li et al.，2020)。尤其是，近年來，中國雖然有效化解了以監(jiān)管套利為主的影子銀行風(fēng)險(xiǎn)體系，但某種程度上也抑制了以價(jià)格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)管理為目的的金融創(chuàng)新活動(dòng)，致使貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制備受阻礙(姚洋，2019)。由此一來，在當(dāng)前深化利率市場化改革和利率并軌的推進(jìn)時(shí)期，貨幣政策利率價(jià)格機(jī)制仍需進(jìn)行更多技術(shù)性準(zhǔn)備工作。也就意味著，至少就目前貨幣政策由數(shù)量型向價(jià)格型調(diào)控轉(zhuǎn)型階段而言，數(shù)字金融從價(jià)格渠道強(qiáng)化貨幣政策有效性尚不明顯，而從銀行信貸渠道弱化貨幣政策之于企業(yè)投資的有效性仍占據(jù)主要方面。

依據(jù)上述理論分析，本文提出：

假說

1

：

數(shù)字金融更多弱化了貨幣政策對企業(yè)投資傳導(dǎo)的有效性。

(三)數(shù)字金融、貨幣政策與企業(yè)投資：企業(yè)內(nèi)在特征視角

以往有關(guān)貨幣政策有效性的研究大多假定企業(yè)作為微觀執(zhí)行主體是同質(zhì)化的，忽視了不同特征企業(yè)在面臨相同宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響時(shí)可能產(chǎn)生行為決策的差異，進(jìn)而無法為探究貨幣政策的異質(zhì)性調(diào)控效應(yīng)及背后成因提供更為細(xì)致化的證據(jù)，這正是本文所重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。

1.企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異

新古典投資理論強(qiáng)調(diào)貨幣政策不僅通過資本使用成本的變化對企業(yè)投資項(xiàng)目進(jìn)行傳導(dǎo)，還通過惡化融資約束進(jìn)一步放大傳導(dǎo)效果(Bernanke et al.，1995)。例如，銀根緊縮時(shí)期，資本價(jià)格的提高增加了企業(yè)償債負(fù)擔(dān)并壓縮了可供抵押資本的現(xiàn)值，引發(fā)外部融資邊際成本上升，當(dāng)內(nèi)部資金與外部資金不能完美替代，企業(yè)為潛在項(xiàng)目融資的能力便會(huì)受到制約，且面臨融資約束的企業(yè)將被迫降低投資支出甚至放棄一些正NPV投資項(xiàng)目(羅正英 等，2015)。長期以來，中國以大型國有商業(yè)銀行為主導(dǎo)的間接融資體系將大部分信貸資源優(yōu)先分配給效率低下的國有企業(yè)已成為不爭事實(shí)，效率較高的民營企業(yè)卻難以獲得信貸支持，即銀行對不同性質(zhì)企業(yè)具有典型的“信貸歧視”，由此構(gòu)成了民營企業(yè)融資約束的直接原因。陸正飛等(2011)的研究表明，貨幣緊縮會(huì)進(jìn)一步加劇民營企業(yè)“融資饑渴”，而同期國有上市公司的銀行借款仍舊保持較快增長。這意味著，相比信貸資源相對充裕的國有企業(yè)，貨幣政策收緊將導(dǎo)致民營企業(yè)獲得外部資金更加困難，其投資水平也將出現(xiàn)更大幅度的下降。而數(shù)字金融以其特有的普惠性質(zhì)和長尾效應(yīng)，提升了金融供給向借貸市場中處于弱勢地位群體(尤其是民營企業(yè)和中小微企業(yè))的觸達(dá)能力，相比傳統(tǒng)金融模式，其較低的金融服務(wù)門檻大大提升了信貸可得性(Li et al.，2020)，并逐漸演變成民營企業(yè)獲取外部資金的重要來源。盡管貨幣緊縮也會(huì)帶來國企信貸縮減進(jìn)而抑制其投資支出，但數(shù)字金融作為一種替代性融資顯然會(huì)在融資約束更為緊迫的民營企業(yè)中更大幅度削弱貨幣政策有效性。

2.企業(yè)成長特征差異

囿于內(nèi)部經(jīng)營凈現(xiàn)金流并不十分充裕,企業(yè)內(nèi)源融資較為困難，就大多數(shù)高成長性企業(yè)而言，較多的投資機(jī)會(huì)需要大量的資金支撐，因此,迫切需要調(diào)整速度較快的外源融資來彌補(bǔ)資金缺口。成長性較高的企業(yè)可以通過尋求其他融資渠道或改善融資結(jié)構(gòu)來調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，而非成長性企業(yè)只能通過發(fā)行新股來償還債務(wù)或者采取相反的操作(如發(fā)行可轉(zhuǎn)換債券)來實(shí)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)的最優(yōu)調(diào)整(宋獻(xiàn)中 等，2014)。信貸資源配置失衡現(xiàn)象在中國長期存在，尤其是貨幣緊縮時(shí)期，為了穩(wěn)定和吸納就業(yè)、維持國企正常經(jīng)營目標(biāo)，信貸資源更多流向勞動(dòng)密集型企業(yè)和國有企業(yè)，其他企業(yè)可能獲得的信貸融資則大幅減少,其中高成長性企業(yè)尤為明顯(葉康濤 等，2009)。在此情況下，相比低成長性企業(yè)，成長性較高的企業(yè)具有迅速調(diào)整其資本結(jié)構(gòu)并竭力捕獲替代性融資的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)，從而維持其對高投資機(jī)會(huì)項(xiàng)目的支出水平。數(shù)字金融的快速發(fā)展正成為破解銀根緊縮時(shí)期高成長企業(yè)應(yīng)對信貸供給不足的有力突破口，讓資金供求雙方即使處在不同的地域也可進(jìn)行在線匹配。不同于銀行借款途徑引致的貨幣緊縮效應(yīng)，互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)由于其現(xiàn)階段的不可觀測性和不可控性，有條件成為微觀企業(yè)反向應(yīng)對宏觀政策沖擊的重要手段，大大削弱了貨幣政策有效性，且這一效應(yīng)在高成長性企業(yè)中更為突出。

依據(jù)上述企業(yè)內(nèi)在特征視角的理論分析，本文提出：

假說

2

：

相比國有企業(yè)、低成長性企業(yè)，數(shù)字金融在民營企業(yè)、高成長企業(yè)群體中對貨幣政策有效性的削弱力度更大。

(四)數(shù)字金融、貨幣政策與企業(yè)投資：企業(yè)外部環(huán)境視角

宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)控效果不僅與政策實(shí)施對象的內(nèi)在特征有關(guān)，還與企業(yè)外部環(huán)境有關(guān)。自20世紀(jì)90 年代中期以來，隨著中國國有企業(yè)、金融業(yè)以及宏觀調(diào)控體系的市場化改革，企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)的激勵(lì)約束機(jī)制正發(fā)生著改變，貨幣政策調(diào)控的微觀基礎(chǔ)和市場環(huán)境發(fā)生了很大的變化(徐明東 等，2012)。尤其是市場化進(jìn)程和金融發(fā)展水平的區(qū)域差異已成為影響企業(yè)成長的重要外部環(huán)境特征，貨幣政策有效性也有可能由此引發(fā)分異。

1.市場化進(jìn)程差異

理論上，市場化進(jìn)程的深度推進(jìn)不僅可以提高金融資源服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率，也可以幫助企業(yè)分散投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而強(qiáng)化投資意愿，且由于企業(yè)所在區(qū)域信息的高度流通和金融機(jī)構(gòu)的激烈競爭，貨幣政策價(jià)格機(jī)制更能靈敏地發(fā)揮其調(diào)控作用。在區(qū)域市場化水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融的形成與發(fā)展既可能被留有包容性較強(qiáng)的生存空間，亦有可能構(gòu)成信貸供給體系的重要一環(huán)，在融資方式多元化環(huán)境下，更有利于企業(yè)享受完善的金融創(chuàng)新產(chǎn)品和金融創(chuàng)新環(huán)境。這不僅解決了貨幣政策松緊變化導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和融資成本上升難題，還有助于企業(yè)在固定資產(chǎn)等不可逆項(xiàng)目投資中，提高持續(xù)獲取資金的可能性，從而保障投資的安全性(徐光偉 等，2019)。如此一來，貨幣政策有效性將大打折扣。相反，在市場化進(jìn)程發(fā)育較慢的地區(qū)，市場對資源配置的決定性作用并未充分發(fā)揮，政府更多地參與到經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)中，包括對金融業(yè)競爭干預(yù)和信貸資源分配等，使得資本使用成本對貨幣政策反應(yīng)的靈敏度較弱，即使作為一種替代性融資渠道，數(shù)字金融也未必能在信貸緊縮時(shí)期很好地保障企業(yè)投資支出，進(jìn)而對貨幣政策有效性的削弱力度相對較小。

2.金融發(fā)展水平差異

高金融發(fā)展水平意味著金融資源與要素通過時(shí)空躍遷向某一區(qū)域高度集聚，并從規(guī)模經(jīng)濟(jì)、資源配置、信息擴(kuò)散、自我累積循環(huán)等維度強(qiáng)化金融市場機(jī)制。金融市場的儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化和風(fēng)險(xiǎn)分散功能在提高金融集聚區(qū)內(nèi)金融資源使用效率的同時(shí)，也降低了金融集聚區(qū)內(nèi)的投資風(fēng)險(xiǎn)，這不僅有利于降低企業(yè)實(shí)業(yè)投資中的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，也有利于緩解企業(yè)實(shí)業(yè)投資中創(chuàng)新投資等高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的融資約束(Belloc，2012)。眾多金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和質(zhì)量的提升還會(huì)進(jìn)一步完善資本市場競爭機(jī)制，使得微觀企業(yè)投資決策對價(jià)格信號富有反應(yīng)彈性，貨幣政策有效性也更加明顯。然而，傳統(tǒng)金融服務(wù)的典型特征是以建立機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)來提高覆蓋廣度，而當(dāng)利潤空間無法彌補(bǔ)高成本的物理布局時(shí)，就不能實(shí)現(xiàn)金融資源向欠發(fā)達(dá)地區(qū)的強(qiáng)有力滲透，直接導(dǎo)致低金融發(fā)展水平地區(qū)的企業(yè)外源融資不足。數(shù)字技術(shù)則填補(bǔ)了這一缺陷，讓一些金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)即使沒有銀行網(wǎng)點(diǎn)、ATM硬件設(shè)施，也能借助電腦客戶端、手機(jī)終端享受互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)(北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組，2019)。數(shù)字金融的覆蓋廣度和服務(wù)深度打破了時(shí)空限制，增強(qiáng)了金融資源向金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)的地理穿透性，特別有助于解決這些地區(qū)長期金融供給不足的難題。由此，在銀根緊縮時(shí)期，相較于高金融發(fā)展水平地區(qū)充裕的資金支持和靈敏的價(jià)格彈性，金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)具有更強(qiáng)烈尋求傳統(tǒng)金融服務(wù)以外融資渠道的動(dòng)機(jī)，以幫助其維持對高收益項(xiàng)目的投資，則貨幣政策有效性被削弱的力度在金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)可能表現(xiàn)得更大。

依據(jù)上述企業(yè)外部市場環(huán)境視角的理論分析，本文提出：

假說

3

：

相比市場化程度較低的地區(qū)、金融發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字金融在市場化程度較高地區(qū)、金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)對貨幣政策有效性的削弱力度更大。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建

在新古典投資理論框架下，假定貨幣政策通過改變資本成本進(jìn)而影響微觀主體投資活動(dòng)。Gulen et al.(2016)、劉海明等(2016)、鐘凱等(2017)和戰(zhàn)明華等(2020)等在模型中增加內(nèi)生變量與影響政策機(jī)制變量(數(shù)字金融)的交互項(xiàng)，以評估機(jī)制變量對貨幣政策的影響效果。據(jù)此，本文設(shè)定如下計(jì)量模型對理論假說加以驗(yàn)證：

Invest=β+βMP+βDifi×MP+βDifi+βInvest+βSize+βAge+

βRoe+βCashflow+βCev+βPpe+βTopten+βGdp+ε

(1)

其中：被解釋變量Invest為i企業(yè)第t年的新增投資，借鑒劉海明等(2016)的做法，將其定義為固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期投資三者之和的增加值，并用總資產(chǎn)予以標(biāo)準(zhǔn)化。主要解釋變量包括貨幣政策代理變量MP、數(shù)字金融Difi以及兩者的交互項(xiàng)Difi×MP，其中，貨幣政策代理變量本文使用緊縮性貨幣政策的虛擬變量，將貨幣政策緊縮年份定義為1，寬松年份定義為0，則β預(yù)期應(yīng)為負(fù)值，即緊縮性貨幣政策抑制了企業(yè)投資活動(dòng)。

本文重點(diǎn)關(guān)注交互項(xiàng)系數(shù)β，如果該系數(shù)顯著為正值，則表明數(shù)字金融發(fā)展削弱了貨幣政策有效性。

(二)主要變量定義

1.數(shù)字金融(Difi)

目前學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字金融(Difi)發(fā)展水平的衡量主要采用由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組聯(lián)合螞蟻金服集團(tuán)基于線上交易的海量數(shù)據(jù)所編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”，該指數(shù)從覆蓋廣度Coverage(賬戶覆蓋率)、使用深度Usage(支付業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、投資業(yè)務(wù)、征信業(yè)務(wù))和數(shù)字化程度Digition(便利性、金融服務(wù)成本)三個(gè)一級維度，構(gòu)建了包含24個(gè)細(xì)化指標(biāo)的數(shù)字金融評價(jià)體系。本文借鑒這一研究成果，選取2011—2018年省際數(shù)字普惠金融總指數(shù)(Difi)作為解釋變量。為進(jìn)一步探究數(shù)字金融對貨幣政策有效性的影響，本文還選用數(shù)字金融的三個(gè)細(xì)分指標(biāo)，即覆蓋廣度指數(shù)Coverage、使用深度指數(shù)Usage和數(shù)字化程度指數(shù)Digition。考慮到該指標(biāo)數(shù)值較本文其余變量的數(shù)值過大，為了保證變量在同一量綱，使用該指數(shù)的自然對數(shù)作為原始數(shù)據(jù)。

2.貨幣政策(MP)

參考饒品貴等(2013)、黃興孿等(2016)的做法，通過設(shè)置貨幣政策(MP)緊縮區(qū)間虛擬變量的方法進(jìn)行分析。具體而言，根據(jù)中國人民銀行公布的M2增速等信息，使用年度(M2增長率-GDP增長率-CPI增長率)的差值作為衡量當(dāng)年貨幣政策的代理指標(biāo)，將差值較小的年份定義為貨幣政策緊縮時(shí)期(MP=1)，差值較大的年份定義為貨幣政策寬松時(shí)期(MP=0)。基于以上方法，將2011、2017和2018年定義為貨幣政策緊縮時(shí)期，2012、2013、2014、2015、2016年定義為貨幣政策寬松時(shí)期。從現(xiàn)實(shí)來看，2010年1月12日—2011年6月14日，為了抑制貨幣過度投放引發(fā)的通脹風(fēng)險(xiǎn)，中國人民銀行分12次將法定存款準(zhǔn)備金率由15.5%上調(diào)至21.5%；2011年2月8日及4月5日，中國人民銀行又將一年期存貸款基準(zhǔn)利率分別上調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)，全年貨幣政策趨于緊縮。2012—2016年，為支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，中國人民銀行漸進(jìn)采取了較為穩(wěn)健的寬松貨幣政策。然而，由于中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性矛盾突出，過度擴(kuò)張總需求可能進(jìn)一步固化結(jié)構(gòu)扭曲和失衡，加之通脹預(yù)期抬頭，部分資產(chǎn)價(jià)格泡沫問題較為嚴(yán)重，在這樣的大背景下，到了2017和2018年，貨幣政策再次緊縮。綜上，貨幣政策松緊度的分類結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況是基本一致的，具有較高的可靠性。

3.控制變量

參考Gulen et al.(2016)、鐘凱等(2017)和戰(zhàn)明華等(2020)的做法，模型中還控制了以下變量：企業(yè)上一期投資Invest、企業(yè)規(guī)模Size(總資產(chǎn)的自然對數(shù))、企業(yè)年齡Age(企業(yè)成立時(shí)間的自然對數(shù))、凈資產(chǎn)收益率Roe(凈利潤/總資產(chǎn))、企業(yè)經(jīng)營性現(xiàn)金流Cashflow(經(jīng)營性現(xiàn)金流量凈額/總資產(chǎn))、資產(chǎn)負(fù)債率Cev(總負(fù)債/總資產(chǎn))、資產(chǎn)有形性Ppe(固定資產(chǎn)/總資產(chǎn))、企業(yè)股權(quán)集中度Topten(公司前十大股東持股比例)以及宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Rgdp(國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率)。此外，為了避免潛在的內(nèi)生性問題，所用控制變量均做滯后一期處理，并在公司層面進(jìn)行聚類，同時(shí)采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸估計(jì)。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文使用的數(shù)字金融數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2018)”，并通過國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫和WIND數(shù)據(jù)庫，將其與滬深兩市A股上市公司的投資數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合來構(gòu)造實(shí)證檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)集。衡量貨幣政策的指標(biāo)來自中國人民銀行、中國金融年鑒和國家統(tǒng)計(jì)局公布的相關(guān)數(shù)據(jù)，為了保證樣本數(shù)據(jù)的可比性和準(zhǔn)確性，對企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)做如下處理：(1)剔除銀行、證券、保險(xiǎn)等金融類上市公司的樣本；(2)剔除主要變量存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；(3)對公司層面的連續(xù)變量進(jìn)行1%～99%的縮尾處理，以消除極端異常值的干擾。由此得到2011—2018年17783個(gè)公司-年度觀測值。

表1給出了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況。由表1可知，企業(yè)投資水平(Invest)存在較大個(gè)體差異，公司當(dāng)年投資支出占總資產(chǎn)比重最高的個(gè)體達(dá)22.8%，而最低僅占0.2%；每年新增投資占總資產(chǎn)比重的平均值為5.1%，中位數(shù)為3.7%，投資水平整體未出現(xiàn)較大波動(dòng)。數(shù)字金融總指數(shù)(Difi)及其三個(gè)分維度指數(shù)(覆蓋廣度Coverage、使用深度Usage和數(shù)字化程度Digition)的均值和中位數(shù)近乎一致，意味著變量數(shù)據(jù)并無明顯的左偏或右偏現(xiàn)象，表明本文對原始數(shù)據(jù)的對數(shù)化處理是合理的。然而，其較高的標(biāo)準(zhǔn)差(均大于0.8)也反映出數(shù)字金融發(fā)展水平在中國具有空間上的非均衡性。衡量貨幣政策松緊的虛擬變量(MP)均值為0.462，說明考察期內(nèi)有超過一半的年份處于貨幣寬松時(shí)期，這與前文變量定義時(shí)的實(shí)際情況是吻合的。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表2報(bào)告了數(shù)字金融、貨幣政策與公司投資的回歸結(jié)果。由于模型含有被解釋變量和解釋變量的滯后期，屬于典型的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，為了盡可能減少模型回歸誤差，提高參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，本文使用系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行估計(jì)。表2列(1)未加入任何控制變量時(shí)，MP系數(shù)為-0.020，本文重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)字金融與貨幣政策交互項(xiàng)Difi×MP系數(shù)為0.008；列(2)加入控制變量后，MP系數(shù)在1%顯著性水平下為-0.016，Difi×MP交互項(xiàng)系數(shù)在1%顯著性水平下為0.006。AR(1)檢驗(yàn)的P值為0.000，AR(2)的P值大于0.1，由此接受“擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)”的原假設(shè)；根據(jù)Sargan檢驗(yàn)的P值發(fā)現(xiàn)，工具變量可以在5%顯著性水平下通過過度識別檢驗(yàn)，說明工具變量的選擇具有合理性，系統(tǒng)GMM估計(jì)有效。以上結(jié)果表明，一方面，緊縮性貨幣政策抬升資本成本，負(fù)向影響了企業(yè)投資活動(dòng)，顯示了中國貨幣政策之于微觀企業(yè)的直接調(diào)控效應(yīng)顯著存在；另一方面，就目前而言，數(shù)字金融并非強(qiáng)化而是更多地弱化了貨幣政策對企業(yè)投資傳導(dǎo)的有效性。原因可能在于，盡管數(shù)字金融有助于弱化由信息不對稱導(dǎo)致的金融加速器效應(yīng)，進(jìn)而強(qiáng)化貨幣政策在價(jià)格渠道的原始沖擊，但由于中國利率市場化改革并未完全推進(jìn)，價(jià)格傳導(dǎo)渠道上仍舊存在阻礙，總體上貨幣政策有效性受數(shù)字金融的削弱力度更大。此外，在列(3)～(5)數(shù)字金融三個(gè)分維度的回歸結(jié)果中，MP系數(shù)依然顯著為負(fù)，與理論預(yù)期一致；本文重點(diǎn)關(guān)注的交互項(xiàng)系數(shù)也全部為正值，說明數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均不同程度削弱了貨幣政策有效性。由此，本文假說1得到驗(yàn)證。

表2 系統(tǒng)GMM模型估計(jì)的基準(zhǔn)結(jié)果

(二)異質(zhì)性討論

1.基于企業(yè)內(nèi)在特征差異

表3報(bào)告了基于企業(yè)內(nèi)在特征視角數(shù)字金融影響貨幣政策有效性的差異。從企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的差異看，相對于國有企業(yè)，數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性在民營企業(yè)層面表現(xiàn)得更為突出。緊縮性貨幣政策M(jìn)P對民營企業(yè)投資活動(dòng)的抑制作用在5%顯著性水平下為負(fù)(-0.015)，而對國有企業(yè)的調(diào)控效應(yīng)為負(fù)(-0.012)，小于民營企業(yè)。本文重點(diǎn)關(guān)注的交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)從程度大小上說在民營企業(yè)中更為突出?？梢?，相較于信貸資源較為充裕的國有企業(yè)而言，銀根緊縮對民營企業(yè)投資的抑制作用更大，而數(shù)字金融作為一種替代性融資渠道，以其特有的普惠性質(zhì)和長尾效應(yīng)發(fā)揮了對民營企業(yè)的融資約束緩解作用，使得數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性在民營企業(yè)群體中更強(qiáng)。此外，依據(jù)KZ指數(shù)計(jì)算結(jié)果，列(3)和列(4)還在民營企業(yè)個(gè)體中進(jìn)一步細(xì)分了融資約束程度的高低，發(fā)現(xiàn)無論是貨幣政策緊縮效應(yīng)(MP)還是數(shù)字金融對貨幣政策的弱化效應(yīng)(Difi×MP)均在融資約束程度較高的樣本中表現(xiàn)得更為強(qiáng)烈，外源融資可得性已成為數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性的重要力量。從企業(yè)成長性的差異看，相比低成長企業(yè)，數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性在高成長企業(yè)投資活動(dòng)中表現(xiàn)得更顯著。如列(5)和列(6)所示，交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)均顯著為正值，但顯然對高成長企業(yè)的影響更強(qiáng)。這是因?yàn)?，面臨銀根緊縮時(shí)，相較于低成長企業(yè)，高成長企業(yè)具有迅速調(diào)整其資本結(jié)構(gòu)并竭力捕獲替代性融資的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)，以維持其正常投資活動(dòng)，而數(shù)字金融一定程度上矯正了長期存在的信貸資源配置扭曲現(xiàn)象，為高成長企業(yè)帶來了實(shí)實(shí)在在的融資便利，故對貨幣政策有效性的削弱程度也更加突出。依據(jù)上述結(jié)論，本文假說2得到驗(yàn)證。

表3 數(shù)字金融、貨幣政策與公司投資：基于企業(yè)內(nèi)在特征差異

2.基于企業(yè)外部市場環(huán)境差異

表4報(bào)告了基于企業(yè)外部市場環(huán)境視角數(shù)字金融影響貨幣政策有效性的差異。從市場化程度的高低來看，緊縮貨幣政策對微觀企業(yè)的調(diào)控效應(yīng)在不同市場化程度地區(qū)都有所體現(xiàn)。本文重點(diǎn)關(guān)注的交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)無論是程度大小還是顯著性水平都在市場化程度較高的地區(qū)表現(xiàn)得更為突出，可見政府減少對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)，并為金融業(yè)競爭和多元化融資營造良好的市場條件，有助于增強(qiáng)微觀企業(yè)投資對資本價(jià)格信號的反應(yīng)彈性，也有助于數(shù)字金融解決企業(yè)為應(yīng)對貨幣政策松緊變化導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和融資成本上升難題，進(jìn)而提高其持續(xù)獲取資金的可能性，保障投資的安全性，則貨幣政策有效性勢必受到削弱。從金融發(fā)展水平的差異來看，MP的系數(shù)和交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)均表明無論是在顯著性水平高低還是在程度大小上金融發(fā)展水平較低地區(qū)的樣本更加突出。原因是金融資源的稀缺會(huì)放大緊縮性貨幣政策對企業(yè)投資的抑制作用，而數(shù)字金融突破了傳統(tǒng)金融物理網(wǎng)點(diǎn)布局的局限，增強(qiáng)了金融資源的地理穿透性，有效彌補(bǔ)了銀根緊縮時(shí)期企業(yè)面臨的資金缺口，進(jìn)而對貨幣政策有效性產(chǎn)生了更強(qiáng)的削弱力度。本文假說3也獲得證據(jù)支持。

表4 數(shù)字金融、貨幣政策與公司投資：基于企業(yè)外部市場環(huán)境差異

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性問題

數(shù)字金融是衡量金融科技發(fā)展水平的一個(gè)宏觀變量，盡管受單個(gè)銀行貸款規(guī)模的影響較小，但在本文中作為核心解釋變量，可能存在由遺漏變量等偏誤引發(fā)的內(nèi)生性問題。眾多文獻(xiàn)表明，以互聯(lián)網(wǎng)普及率或移動(dòng)電話擁有量作為數(shù)字金融的工具變量是一種較為適宜的做法(邱晗 等，2018；謝絢麗 等，2018；唐松 等，2020)。一方面，移動(dòng)電話和互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用讓金融參與者即便不能擺脫傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點(diǎn)的物理布局，也可通過智能終端享受高效的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)，而數(shù)字金融發(fā)展水平與此密切關(guān)聯(lián)，滿足工具變量的相關(guān)性原則；另一方面，包含在隨機(jī)誤差項(xiàng)中不可觀測且難以量化的因素(如投資風(fēng)險(xiǎn))不僅影響企業(yè)投資活動(dòng)，還可能與數(shù)字金融產(chǎn)生較高相關(guān)性，而以互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)電話為代表的技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)并無本質(zhì)聯(lián)系，滿足工具變量的外生性原則。據(jù)此，本文參考上述文獻(xiàn)做法，以互聯(lián)網(wǎng)普及率和移動(dòng)電話擁有量作為工具變量。表5列(1)的回歸結(jié)果顯示，MP的系數(shù)顯著為負(fù)(-0.027)(1%顯著性水平)，本文重點(diǎn)關(guān)注的交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)為0.011(1%顯著性水平)。這與前文結(jié)果完全一致。

2.模型的其他設(shè)定偏誤

為了確保參數(shù)估計(jì)不受模型估計(jì)方法的影響，本文還使用差分GMM模型重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。差分GMM通過有效地使用與內(nèi)生變量高度相關(guān)，且與擾動(dòng)項(xiàng)無關(guān)的工具變量替代內(nèi)生變量，很好地解決了模型存在的內(nèi)生性問題。如表5列(2)所示， Sargan檢驗(yàn)的P值大于0.1，表明模型通過了過度識別檢驗(yàn)，工具變量的選擇具有合理性；此外，AR (2)的P值大于0.1，表明模型的擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階和更高階的序列自相關(guān)。模型通過了過度識別檢驗(yàn)和序列相關(guān)性檢驗(yàn)，差分GMM的估計(jì)結(jié)果是有效的，在此情況下，本文重點(diǎn)關(guān)注的交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)依然為正值。這與前文結(jié)果完全一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

3.變量測度誤差

以支付寶、財(cái)付通兩大巨頭壟斷為特征的第三方支付交易行業(yè)是中國傳統(tǒng)金融服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的重要標(biāo)志，也是推動(dòng)中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的重要力量，第三方支付規(guī)模也通常被用作衡量數(shù)字金融發(fā)展的另一種方式。為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果不受指標(biāo)選取的影響，本文使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊平臺(tái)“艾瑞網(wǎng)”公開披露的第三方支付規(guī)模替代數(shù)字金融指數(shù)再次進(jìn)行穩(wěn)健性估計(jì)。如表5列(3)所示，數(shù)字金融與貨幣政策的交互項(xiàng)的系數(shù)在1%顯著性水平下依然為正，進(jìn)一步印證了數(shù)字金融發(fā)展削弱了貨幣政策有效性這一結(jié)論。

4.控制金融發(fā)展水平

地區(qū)金融發(fā)展水平往往會(huì)影響企業(yè)獲取外源融資，尤其是在金融發(fā)展水平較為完善的地區(qū)，以銀行業(yè)為主導(dǎo)的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有助于降低企業(yè)獲得融資的交易成本和監(jiān)督成本，進(jìn)而幫助企業(yè)完成正常投資活動(dòng)。因此，樣本期內(nèi)貨幣政策被削弱還有可能是地區(qū)完善的金融發(fā)展水平所致，而與數(shù)字金融無關(guān)。基于此，本文在控制變量中加入地區(qū)金融發(fā)展水平以消除傳統(tǒng)金融的干擾。表5列(4)重新回歸后的結(jié)果顯示，數(shù)字金融仍然對貨幣政策有效性具有削弱作用，交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)在1%顯著性水平下為0.007，證明了前文回歸結(jié)果的可靠性。

5.排除外生事件的可能沖擊

2015年7月，中國人民銀行等十部委聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，集中力量對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、股權(quán)眾籌、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、第三方支付、通過互聯(lián)網(wǎng)開展資產(chǎn)管理及跨界從事金融業(yè)務(wù)等領(lǐng)域的“野蠻生長”現(xiàn)象進(jìn)行整治，以規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)，由此迎來了中國“數(shù)字金融監(jiān)管的元年”。那么在樣本期內(nèi)，貨幣政策有效性受到削弱很有可能是在監(jiān)管元年之前，由數(shù)字金融的野蠻生長和寬松監(jiān)管所致。為了排除這一外生事件的可能沖擊，定義變量Event，令樣本區(qū)間處在2011—2015年的定義為1，其余年份定義為0，重新進(jìn)行回歸。表5列(5)所示，在消除監(jiān)管事件的外生沖擊后，交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)仍舊顯著為正，前文結(jié)論沒有改變。

五、作用機(jī)制分析

前文研究結(jié)果表明，數(shù)字金融并非強(qiáng)化而是削弱了貨幣政策有效性，且隨著企業(yè)內(nèi)在特征和企業(yè)外部市場環(huán)境的不同，貨幣政策有效性被削弱的力度也不盡相同。為了進(jìn)一步研究數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性的作用機(jī)制，本文主要從企業(yè)弱化對銀行貸款的依賴和降低外源融資成本兩個(gè)角度切入。

(一)基于弱化企業(yè)對銀行貸款的依賴

就處在信貸市場弱勢地位的企業(yè)而言，受資源稟賦不足、信用評定等級差和擔(dān)保體系不健全等因素制約，其從銀行貸款渠道所能獲取的資金支持極為有限。當(dāng)企業(yè)面臨不穩(wěn)定的融資來源或融資結(jié)構(gòu)調(diào)整能力有限時(shí)，往往傾向于削減新產(chǎn)品、新項(xiàng)目和新技術(shù)的投入，進(jìn)而制約投資支出(李春濤 等，2020)。尤其是銀根緊縮時(shí)期，銀行放貸規(guī)模的收縮只會(huì)進(jìn)一步放大貨幣政策對企業(yè)投資的抑制效果。Bernanke et al.(1988)的信貸理論強(qiáng)調(diào)，在一個(gè)存在銀行依賴性的借款市場中，貨幣當(dāng)局通過調(diào)控銀行資產(chǎn)組合直接影響商業(yè)貸款供應(yīng)量，進(jìn)而對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資和生產(chǎn)活動(dòng)施加影響，但這必須建立在企業(yè)從銀行獲取貸款和其他融資渠道具有不可替代性的前提下。然而，現(xiàn)實(shí)中，數(shù)字金融利用金融科技手段大大提升了金融產(chǎn)品供給的廣度和深度，為企業(yè)提供了一個(gè)多元化融資平臺(tái)，使得銀行貸款渠道的不可替代性受到嚴(yán)重沖擊，則貨幣政策有效性勢必受到削弱。

為了實(shí)證考察數(shù)字金融是否顯著弱化了企業(yè)對銀行貸款渠道的依賴性，進(jìn)而削弱了貨幣政策有效性，參考楊繼生等(2020)的做法，本文用公司長期借款與短期借款之和占總資產(chǎn)的比重衡量企業(yè)的銀行信貸可得性，在控制其他變量不變情況下，使用中介效應(yīng)模型將其與數(shù)字金融納入同一回歸模型進(jìn)行估計(jì)。表6列(1)為數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性總效應(yīng)的回歸結(jié)果，交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)顯著為正。列(2)貨幣政策M(jìn)P的系數(shù)在5%顯著性水平下為負(fù)，即緊縮性貨幣政策抑制了企業(yè)的銀行信貸可得性；交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)在1%顯著性水平下為正，表明數(shù)字金融發(fā)展弱化了企業(yè)對銀行貸款渠道的依賴性，形成了顯著的融資替代效應(yīng)。列(3)為數(shù)字金融、貨幣政策和銀行信貸共同對企業(yè)投資回歸的結(jié)果，銀行信貸(Bank_credit)的系數(shù)顯著為正，表明銀行信貸可得性與企業(yè)投資呈同向變動(dòng)，企業(yè)投資規(guī)模會(huì)隨銀行貸款數(shù)量的下降而減少；交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)依然在1%顯著性水平下為正，表明銀行貸款依賴在數(shù)字金融削弱貨幣政策有效性之間的中介效應(yīng)顯著存在。這一結(jié)果表明，數(shù)字金融的發(fā)展通過減弱企業(yè)對銀行貸款的依賴，削弱了貨幣政策有效性。

表6 機(jī)制分析結(jié)果

(二)基于企業(yè)債務(wù)融資成本的降低

新古典價(jià)格傳導(dǎo)渠道指出，貨幣政策緊縮性變化的直接效應(yīng)是以利率為樞紐來增加資本成本，并進(jìn)一步惡化企業(yè)融資約束。當(dāng)內(nèi)部資金與外部資金不能完美替代，則緊縮貨幣政策更大程度上提高了融資約束企業(yè)的外源融資成本(Hubbard，1998)，企業(yè)投資下降程度將被放大。據(jù)此，本文凝練出如下一條基本理論邏輯：如果數(shù)字金融可以幫助企業(yè)應(yīng)對貨幣政策松緊變化導(dǎo)致的債務(wù)融資成本上升問題，則企業(yè)勢必會(huì)繼續(xù)維持投資，由此貨幣政策有效性受到弱化。現(xiàn)實(shí)中，金融市場中廣泛存在的信息不對稱問題抬升了企業(yè)債務(wù)融資成本，尤其是“硬信息”不完備讓借貸過程中的搜尋成本、議價(jià)成本、合同成本、監(jiān)督成本變得十分復(fù)雜。而在數(shù)字金融力量的驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)只需借助網(wǎng)絡(luò)交易流水、信用記錄以及交易主體間的資金關(guān)系便能為申請貸款的信用背書，無需進(jìn)行不動(dòng)產(chǎn)或股權(quán)質(zhì)押。這種基于數(shù)字技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評估模型為降低債務(wù)融資成本起到良好促進(jìn)作用，讓實(shí)體企業(yè)即使面臨銀根緊縮也可以大大節(jié)省資本成本用以開展項(xiàng)目投資，則貨幣政策有效性勢必受到削弱。

為了驗(yàn)證數(shù)字金融能否對降低企業(yè)債務(wù)融資成本起到正向促進(jìn)作用，基于利息支出、手續(xù)費(fèi)用及其他財(cái)務(wù)費(fèi)用在總財(cái)務(wù)費(fèi)用中占據(jù)著重要比率這一客觀現(xiàn)實(shí)，本文選用財(cái)務(wù)費(fèi)用占總負(fù)債的比重來近似反映企業(yè)當(dāng)期為籌集資金所付出的融資成本。如表6列(5)的回歸結(jié)果所示，數(shù)字金融Difi對企業(yè)融資成本(Fina_cost)的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，表明數(shù)字金融發(fā)展對于降低企業(yè)債務(wù)融資成本具有促進(jìn)作用，交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)在1%顯著性水平下為正，說明數(shù)字金融對降低企業(yè)融資成本的促進(jìn)作用在貨幣政策緊縮時(shí)期更加得到體現(xiàn)。列(6)回歸結(jié)果顯示，企業(yè)融資成本(Fina_cost)在5%顯著性水平下為-0.078，即企業(yè)融資成本抬升抑制了企業(yè)投資規(guī)模的擴(kuò)張。交互項(xiàng)Difi×MP的系數(shù)為0.006，在1%顯著性水平下通過檢驗(yàn)。因此，可以認(rèn)為，在貨幣緊縮時(shí)期，企業(yè)除了面臨外源融資邊際成本的上升，還存在增加外部與內(nèi)部資金成本的差價(jià)，而數(shù)字金融作為替代性融資，不僅可以有效節(jié)省借貸成本，還能及時(shí)彌補(bǔ)資金缺口，避免了外部融資成本的溢價(jià)問題，由此帶來了更多的成本節(jié)約，以維持企業(yè)投資活動(dòng)持續(xù)開展，進(jìn)而顯著削弱了貨幣政策有效性。

六、結(jié)論與啟示

基于中國A股上市公司投資行為的微觀面板數(shù)據(jù)，本文在數(shù)字金融與企業(yè)投資關(guān)系的探討中，考察其對貨幣政策有效性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)在當(dāng)前深化利率市場化改革和利率并軌的推進(jìn)時(shí)期，基于企業(yè)投資視角，數(shù)字金融并非強(qiáng)化而是更多地弱化了貨幣政策的有效性。(2)從企業(yè)內(nèi)在特征的差異看，相比國有企業(yè)和低成長性企業(yè)，數(shù)字金融在民營企業(yè)(尤其是融資約束較高企業(yè))和高成長性企業(yè)層面對貨幣政策有效性的削弱力度更大。從企業(yè)外部市場環(huán)境的差異看，相較于市場化程度較低和金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，數(shù)字金融在市場化程度較高和金融發(fā)展水平較低的地區(qū)對貨幣政有效性的削弱力度更大。(3)微觀機(jī)理上，數(shù)字金融是通過弱化企業(yè)對銀行貸款的依賴性和降低企業(yè)債務(wù)融資成本兩個(gè)渠道實(shí)現(xiàn)了對貨幣政策有效性的削弱。在充分考慮內(nèi)生性、忽略遺漏變量、變量測度誤差和排除重大事件的外生沖擊等一系列問題的影響后，基本結(jié)論依然穩(wěn)健。

本文研究結(jié)論在實(shí)踐層面具有一定的啟發(fā)意義。(1)宏觀層面上，現(xiàn)階段，盡管數(shù)字金融發(fā)展更多弱化了貨幣政策對微觀主體的傳導(dǎo)效果，但這種結(jié)果是建立在當(dāng)前中國利率走廊機(jī)制尚未完全疏通的情形下?？陀^上，中國貨幣政策實(shí)施框架仍處于數(shù)量型向價(jià)格型的轉(zhuǎn)型過渡階段，短期內(nèi)，中央銀行應(yīng)當(dāng)重視數(shù)字金融對銀行同業(yè)市場的影響機(jī)制和替代程度，將互聯(lián)網(wǎng)融資總量納入廣義貨幣供給M2的統(tǒng)計(jì)口徑，配合貨幣政策實(shí)施目標(biāo)合理引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)信貸資源的流向和配置，避免出現(xiàn)由“監(jiān)管真空”導(dǎo)致宏觀政策調(diào)控失靈的尷尬局面。長期而言，數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融之間必然出現(xiàn)有序競爭、互為替代的現(xiàn)象，隨著利率市場化的逐步推進(jìn)，微觀主體對價(jià)格信號的反應(yīng)彈性更趨靈敏，貨幣政策實(shí)施框架也更加靈活有效，因而辯證看待數(shù)字金融的短期弱化效應(yīng)和長期強(qiáng)化效應(yīng)十分必要。(2)微觀層面上，數(shù)字金融對貨幣政策有效性的削弱作用在不同特征企業(yè)以及不同外部市場環(huán)境下的差異化屬性，也折射出企業(yè)作為貨幣政策調(diào)控的微觀執(zhí)行主體并不是同質(zhì)化的(這正是本文重點(diǎn)關(guān)注和發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容)。其意義在于，貨幣政策效果的實(shí)現(xiàn)不僅取決于貨幣當(dāng)局的宏觀把控，也取決于企業(yè)自身的融資約束程度和成長性高低，還取決于不同市場化進(jìn)程和不同金融發(fā)展水平地區(qū)企業(yè)目標(biāo)函數(shù)的差異。因此，貨幣政策在出臺(tái)實(shí)施前，既應(yīng)考慮不同財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營目標(biāo)企業(yè)應(yīng)對宏觀政策調(diào)控的執(zhí)行意愿，也應(yīng)考慮企業(yè)外部制度環(huán)境差異和資源稟賦差異對政策實(shí)施的可能影響，進(jìn)而有利于形成宏觀政策的現(xiàn)實(shí)反饋機(jī)制，讓數(shù)字金融朝向不悖于貨幣政策制定初衷的方向演進(jìn)。(3)此外，數(shù)字金融對銀行貸款渠道不可替代性的負(fù)面沖擊，以及建立在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)上特有的降低企業(yè)債務(wù)融資成本之功能，既要求中央銀行在金融科技發(fā)展和金融多元化競爭格局體系下充分考慮如何重新調(diào)整并建構(gòu)一套適應(yīng)傳統(tǒng)金融與新興金融兼容并蓄的制度體系，以防范金融科技發(fā)展過程中可能引致的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)問題；也倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)充分考慮如何搶抓數(shù)字革命機(jī)遇，改造其業(yè)務(wù)體系和風(fēng)險(xiǎn)評估模式，促進(jìn)經(jīng)營轉(zhuǎn)型和效率提升。