企业数字化如何影响企业杠杆率？

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.0936

摘要/Abstract

摘要：

本文在理论分析基础上提出研究假说，然后基于2008—2019年数据进行实证检验，以研究企业数字化对其杠杆率的影响及其机理。研究结果表明：企业数字化水平与企业杠杆率之间为“正U型”非线性关系，企业数字化水平存在拐点，拐点两侧，企业数字化水平分别降低和提高企业杠杆率。其机理在于企业数字化具有盈利抑制效应和抵押增强效应。企业数字化提高了企业盈利能力，强化了企业内源融资，进而降低企业杠杆率；相反，通过增强企业的抵押能力，提升了企业外部融资可获得性，进而提升了企业杠杆率。

关键词: 数字经济, 企业数字化水平, 盈利抑制效应, 抵押增强效应

Abstract:

In 2021， the development of the digital economy was incorporated into the outline of the 14th five-year plan. The digital economy includes digital industrialization and industrial digitization. Industrial digitization refers to the digital transformation of enterprises based on digital technology. The digital economy is becoming an important engine of China's economic growth， and consequently， the enterprise digitization level has become a micro variable that drives China's economic growth. Enterprise digitalization is inseparable from financial support. External financing is an essential choice for enterprises to obtain financial aid. Therefore， the enterprise digitization level may also affect enterprise leverage.How will the enterprise digitization level affect enterprise leverage？ This level is introduced into the production function of the representative enterprise， and the functional relationship between the enterprise digitalization level and enterprise leverage is obtained. Based on the theoretical derivation， the research hypothesis is presented. The National Bureau of statistics， as well as the CSMAR and Wind databases are utilized to conduct an empirical test. The impact of the enterprise digitization level on enterprise leverage and its mechanism can be examined. The results show that， first， there is a positive U-shaped nonlinear relationship between the enterprise digital level and the enterprise leverage： there is an inflection point at the enterprise digital level， and when it is lower than the inflection point， the improvement of the digital enterprise level will reduce the enterprise leverage. Beyond the inflection point， the improvement of enterprise digitization level will improve enterprise leverage. Second， there is a "positive U" nonlinear relationship between the enterprise digitization level and enterprise leverage because the former has profit inhibition and mortgage enhancement effects.On the one hand， enterprise digitalization improves labor productivity and enterprise profitability. According to the priority financing theory， the stronger the profitability， the more endogenous the financing available to the enterprise， the smaller the demand for debt financing， and the lower the enterprise leverage. This is the profit inhibition effect. On the other hand， enterprise digitalization has increased the proportion of fixed assets. Compared with intangible assets， the value of fixed assets is easier to measure and realize. This means that the higher the proportion of fixed assets， the better the collateral quality of the enterprise， and the smaller the degree of information asymmetry with banks. Moreover， it is easier for enterprise to obtain the debt funds of financial institutions such as banks， and thus the enterprise leverage is greater. This is called the mortgage enhancement effect.The findings of this article has reference significance for studying the economic impact of industrial digitization from the micro level， and also has certain reference value for studying the impact of enterprise digitization on the enterprise risk-taking.

Key words: digital economy, enterprise digitalization level, profit inhibition effect, mortgage enhancement effect

中图分类号:

陈小辉,张红伟,陈文. 企业数字化如何影响企业杠杆率？[J]. 中国管理科学, 2024, 32(7): 19-27.

Xiaohui Chen,Hongwei Zhang,Wen Chen. How does Enterprise Digitalization Affect Enterprise Leverage?[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(7): 19-27.

图/表 6

图1

图2

表1

表2

表3

表4

参考文献 37

1	Ma S， Guo J， Zhang H. Policy analysis and development evaluation of digital trade： An international comparison［J］.China & World Economy， 2019，27（3）：49-75.
2	丛屹，俞伯阳.数字经济对中国劳动力资源配置效率的影响［J］.财经理论与实践，2020，41（2）：108-114.
	Cong Y， Yu B Y.The impact of digital economy on the allocation efficiency of labor resources in China ［J］.The Theory and Practice of Finance and Economics， 2020，41（2）： 108-114.
3	Chen X， Yan D， Chen W. Can the digital economy promote FinTech development？［J］. Growth and Change， 2022， 53（1）： 221-247.
4	陈小辉，张红伟，冉芳.地区碳排放如何影响企业杠杆率？［J］.证券市场导报，2021（12）：2-13.
	Chen X H， Zhang H W， Ran F. How does regional carbon emissions affect corporate leverage？［J］. Securities Market Herald， 2021（12）： 2-13.
5	胡悦，吴文锋.逆转的杠杆率剪刀差——国企加杠杆还是私企去杠杆［J］.财经研究，2019，45（5）：44-57.
	Hu Y， Wu W F. The reversal of leverage scissors： State-owned enterprises’ leveraging or private-owned enterprises’ deleveraging ［J］.Journal of Finance and Economics， 2019，45（5）： 44-57.
6	姜付秀，王运通，田园，等.多个大股东与企业融资约束——基于文本分析的经验证据［J］.管理世界，2017（12）：61-74.
	Jiang F X， Wang Y T， Tian Y， et al. Multiple major shareholders and corporate financing constraints： Empirical evidence based on text analysis ［J］.Journal of Management World， 2017 （12）： 61-74.
7	Simintzi E， Vig V， Volpin P. Labor protection and leverage［J］. Review of Financial Studies， 2015， 28（2）：561-591.
8	李建伟，王振山.物权制度改革有助于企业去杠杆吗［J］.当代财经，2018（10）：45-57.
	Li J W， Wang Z S. Can the reform of real right system help enterprises de-leverage［J］.Journal of Contemporary Finance & economics， 2018（10）： 45-57.
9	Frank M Z， Goyal V K. Capital structure decisions：Which factors are reliably important？［J］. Financial Management， 2009，38（1）：1-37.
10	Myers S C， Majluf N S. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have［J］. Journal of Financial Economics，1984，13（2）：187-221.
11	Kayhan A， Titman S. Firms’ histories and their capital structures［J］. Journal of Financial Economics，2007，83（1）： 1-32.
12	Harris M， Raviv A. Capital structure and the informational role of debt［J］. Journal of Finance， 1990， 45（2）：321-349.
13	陈小辉，张红伟.数字经济如何影响企业风险承担水平［J］.经济管理，2021，43（5）：93-108.
	Chen X H， Zhang H W. How does the digital economy affect the level of enterprise risk-taking？［J］. Business Management Journal， 2021，43（5）： 93-108.
14	王春云，王亚菲.数字化资本回报率的测度方法及应用［J］.数量经济技术经济研究，2019，36（12）：123-144.
	Wang C Y， Wang Y F.Measurement method and application of China’s rate of return to digital capital［J］. The Journal of Quantitative & Technical Economics， 2019，36（12）： 123-144.
15	刘飞.数字化转型如何提升制造业生产率——基于数字化转型的三重影响机制［J］.财经科学，2020（10）：93-107.
	Liu F. How digital transformation improve manufacturing’s productivity： Based on three influencing mechanisms of digital transformation［J］.Finance & Economics， 2020（10）： 93-107.
16	李翠妮，葛晶，赵沙俊一.人工智能、老龄化与经济高质量发展［J］.当代经济科学，2022，44（1）：77-91.
	Li C N， Ge J， Zhao S J Y.Artificial intelligence， population aging and high-quality economic development ［J］. Modern Economic Science， 2022，44（1）： 77-91.
17	孙彦红，吕成达.试析欧盟数字战略及其落实前景——一个技术进步驱动劳动生产率变化的视角［J］.欧洲研究，2021，39（1）：28-48+5-6.
	Sun Y H， Lv C D. An analysis of the EU’s digital strategy and the prospects of its implementation： A perspective of the labor productivity changes driven by technology progress ［J］. Chinese Journal of European Studies， 2021，39（1）： 28-48+5-6.
18	刘贯春，张军，刘媛媛.金融资产配置、宏观经济环境与企业杠杆率［J］.世界经济，2018，41（1）：148-173.
	Liu G C， Zhang J， Liu Y Y. Financial asset allocation，macroeconomic conditions and firm's leverage［J］. The Journal of World Economy， 2018，41（1）： 148-173.
19	吕承超，王志阁.要素资源错配对企业创新的作用机制及实证检验——基于制造业上市公司的经验分析［J］.系统工程理论与实践，2019，39（5）：1137-1153.
	Lv C C， Wang Z G.The mechanism and empirical test of factor resources mismatching to enterprise innovation：Empirical analysis based on the listed companies in manufacturing industry ［J］. Systems Engineering-Theory & Practice， 2019，39（5）： 1137-1153.
20	戴觅，张轶凡，黄炜.贸易自由化如何影响中国区域劳动力市场？［J］.管理世界，2019，35（6）：56-69.
	Dai M， Zhang Y F， Huang W.How does trade liberalization affect China's regional labor market？［J］. Journal of Management World， 2019，35（6）： 56-69.
21	陈小辉，张红伟，吴永超.大气污染与贷款质量——理论解读与实证检验［J］.金融论坛，2021，26（7）：27-38.
	Chen X H， Zhang H W， Wu Y C. Air pollution and loan quality： Theoretical interpretation and empirical test［J］. Finance Forum， 2021， 26（7）： 27-38.
22	Kopecky K J， Vanhoose D. A model of the monetary sector with and without binding capital requirements［J］. Journal of Banking & Finance， 2004， 28（3）：633-646.
23	齐鹰飞， Li Yuanfei.财政支出的部门配置与中国产业结构升级——基于生产网络模型的分析［J］.经济研究，2020，55（4）：86-100.
	Qi Y F， Li Y F. Intersectoral allocation of public expenditure and the upgrading of China's industrial structure：A production network model［J］. Economic Research Journal， 2020，55（4）： 86-100.
24	郭品，沈悦.互联网金融对商业银行风险承担的影响：理论解读与实证检验［J］.财贸经济，2015（10）：102-116.
	Guo P， Shen Y.The impact of internet finance on commercial banks' risk-taking： Theoretical interpretation and empirical test ［J］.Finance & Rrade Economics， 2015（10）：102-116.
25	谢富胜，匡晓璐.制造业企业扩大金融活动能够提升利润率吗？——以中国A股上市制造业企业为例［J］.管理世界，2020，36（12）：13-28.
	Xie F S， Kuang X L. Can manufacturing corporations increase profit rates by expanding financial activities？ An example of Chinese A-share listed manufacturing corporations ［J］.Journal of Managing World， 2020，36 （12）： 13-28.
26	Fazzari S M， Hubbard R G， Petersen B C.Financing constraints and corporate investment［J］. Brooking Papers on Economic Activity， 1988，19（1）：141-195.
27	林宏伟，邵培基.区块链对数字经济高质量发展的影响因素研究［J］.贵州社会科学，2019（12）：112-121.
	Lin H W， Shao P J.Research on the influencing factors of blockchain on the high-quality development of digital economy［J］.Guizhou Social Sciences， 2019（12）： 112-121.
28	宋增基，冯莉茗，谭兴民.国有股权、民营企业家参政与企业融资便利性——来自中国民营控股上市公司的经验证据［J］.金融研究，2014（12）：133-147.
	Song Z J， Feng L M， Tan X M.State-ownership，political participation of private entrepreneurs and the convenience of enterprise financing： An empirical research on China’s private-controlled listed companies［J］. Journal of Financial Research， 2014（12）： 133-147.
29	刘飞，田高良.信息技术是否替代了就业——基于中国上市公司的证据［J］.财经科学，2019（7）：95-107.
	Liu F， Tian G L.Does information technology replace employment？ Evidence based on China's listed companies［J］.Finance & Economics， 2019（7）： 95-107.
30	Campello M， Giambona E. Real assets and capital structure［J］. Journal of Financial & Quantitative Analysis， 2013， 48（5）：1333-1370.
31	马越越，王维国.环境分权、地方政府竞争对绿色技术创新影响的“本地—邻地”效应［J］.中国管理科学，2021，29（12）：68-80.
	Ma Y Y， Wang W G.The “local adjacent” effect of environmental decentralization and local government competition on green technology innovation［J］.Chinese Journal of Management Science， 2021，29（12）： 68-80.
32	顾琴轩，胡冬青，许彦妮.市场导向对组织创造力的非线性作用机理——组织二元结构文化与创业导向的影响研究［J］.中国管理科学，2021，29（4）：237-248.
	Gu Q X， Hu D Q， Xu Y N.The nonlinear mechanism of market orientation on organizational creativity：The effects of ambidextrous organizational culture and entrepreneurial orientation［J］. Chinese Journal of Management Science， 2021，29（4）： 237-248.
33	陈小辉，张红伟，文佳，等.FinTech信贷规模能刺激金融机构提升涉农贷款占比吗？［J］.中国管理科学，2022，30（5）：76-85.
	Chen X H， Zhang H W， Wen J， et al. Can fintech credit scale stimulate financial institutions to increase the proportion of agricultural-related loans？［J］.Chinese Journal of Management Science， 2022，30（5）：76-85.
34	马海燕，于孟雨，王天宇.产品多元化对企业绩效的影响——资源异质性与国际化的调节效应检验［J］.中国管理科学，2016，24（S1）：740-750.
	Ma H Y， Yu M Y， Wang T Y.Product diversification and firm performance： The moderating role of resource heterogeneity and internationalization［J］.Chinese Journal of Management Science， 2016，24（S1）： 740-750.
35	Boubakri N， Cosset J C， Saffar W. The role of state and foreign owners in corporate risk-taking： Evidence from privatization［J］. Journal of Financial Economics， 2013（108）：641-658.
36	马红，王元月，刘丹丹.虚拟经济发展、虚拟经济与实体经济的协调发展对企业投资行为的影响研究［J］.中国管理科学，2016，24（S1）：431-438.
	Ma H， Wang Y Y， Liu D D. The effects of the development of vfictitious economy and the coordinated development of vfictitious economy and real economy on investment behaviors of firms［J］. Chinese Journal of Management Science， 2016，24（S1）： 431-438.
37	陈林，夏俊.财政扩张对服务业规模报酬的“挤出”效应［J］.财贸经济，2016（7）：50-63.
	Chen L， Xia J.The “crowding-out” effect of fiscal expansion on the scale returns of service industry［J］. Finance & Rrade Economics， 2016（7）： 50-63.

变量	观察值	均值	标准差	最小值	最大值
clev	8,484	0.1180	0.1225	0.0000	0.5658
dgtize	8,484	0.0092	0.0165	0.0000	0.3040
tang	8,484	0.1899	0.1479	0.0005	0.8634
pro	8,484	0.0549	0.0686	-0.9787	0.5263

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
变量	clev	clev	clev	clev	clev
dgtize	-0.4328^***	-0.4111^***	-0.4105^***	-0.4191^***	-0.4684^***
dgtize	(0.1431)	(0.1370)	(0.1370)	(0.1367)	(0.1304)
dgtize2	1.4795^**	1.3650^**	1.3608^**	1.3891^**	1.5103^**
dgtize2	(0.6969)	(0.6951)	(0.6928)	(0.6929)	(0.7446)
观测值	8,484	8,484	8,484	8,484	8,484
N	1,629	1,629	1,629	1,629	1,629
R²	0.0265	0.0914	0.0917	0.0915	0.1782

变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
变量	clev	pro	clev	clev	pro	clev
dgtize	-1.9173^***	0.0923^*	-2.1299^***
dgtize	(0.6050)	(0.0546)	(0.6149)
dgtize2	7.8606^**		9.3585^**
dgtize2	(3.7948)		(3.8792)
pro			-0.4800^***			-0.4798^***
pro			(0.0217)			(0.0217)
rdgtize				-1.9917^***	0.0986^*	-2.2185^***
rdgtize				(0.6345)	(0.0583)	(0.6434)
rdgtize2				9.0143^**		10.8142^**
rdgtize2				(4.4754)		(4.5613)
观测值	8,484	8,484	8,484	8,484	8,484	8,484
N	1,629	1,629	1,629	1,629	1,629	1,629
R²	0.3268	0.1079	0.3843	0.3277	0.1079	0.3855

变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
变量	clev	tang	clev	clev	tang	clev
dgtize	-1.6888^***	1.6625^***	-2.1299^***
dgtize	(0.5469)	(0.2037)	(0.6149)
dgtize2	7.6988^**		9.3585**
dgtize2	(3.4817)		(3.8792)
tang			0.1300^***			0.1301^***
tang			(0.0103)			(0.0103)
rdgtize				-1.7616^***	1.7761^***	-2.2185^***
rdgtize				(0.5732)	(0.2143)	(0.6434)
rdgtize2				8.9299^**		10.8142^**
rdgtize2				(4.1037)		(4.5613)
观测值	8,484	8,484	8,484	8,484	8,484	8,484
N	1,629	1,629	1,629	1,629	1,629	1,629
R²	0.3742	0.3169	0.3843	0.3751	0.3172	0.3855

[1]	杜晓丽,李登峰. 基于大老板博弈的国际贸易物流区块链网络共识研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 120-129.
[2]	刘东霞,陈红. 产品服务供应链定价决策：数据资源挖掘与共享策略的影响分析[J]. 中国管理科学, 2024, 32(2): 129-140.