数字金融、政府补助与企业社会责任

刘艳霞，黄雨彬，陈 乐

(北京化工大学 经济管理学院，北京 100029)

《中国数字经济发展白皮书(2021)》显示，2020年中国数字经济规模达39.2万亿，占GDP比重为38.6%，已成为国民经济的重要组成部分。而数字金融作为数字技术与金融结合的产物，是数字经济的重要组成部分。数字金融发展在推动技术创新、经济增长、促进就业、振兴我国制造业服务等方面都具有重要作用[1-3]，因此数字金融受到了理论界和实务界的高度关注。

目前学者普遍认为数字金融能够缓解企业融资约束。袁鲲和曾德涛(2020)[4]研究发现，数字金融能够缓解企业特别是经济落后地区民营企业的融资约束；
任晓怡(2020)[5]认为数字金融对高科技小规模企业融资约束的缓解作用更为显著。根据资金提供假说，企业资源充裕与否一定程度上决定了企业是否履行相应的社会责任[6]。那么，数字金融是否会通过缓解融资约束促进企业履行社会责任呢？遗憾的是，纵观目前已有研究，很少有学者直接关注数字金融对企业社会责任行为的影响，少数学者关注到资本成本与企业社会责任之间的互动关系，但仍然存在较大分歧。部分学者如孟晓俊等(2010)[7]认为在较高的资本成本约束下，企业履行社会责任的动机、水平和质量会显著提升。因为企业希望通过履行社会责任并积极披露进行印象管理，从而降低资本成本、提高财务状况。从这个角度来看，数字金融可能会通过缓解企业融资约束，降低企业的印象管理动机，从而降低企业社会责任水平。然而，程瑶(2015)[8]认为企业所拥有资金的多少决定企业履行社会责任行为的情况。只有财务杠杆低、资金受约束少的企业才有能力履行更多的社会责任。从这个角度看，数字金融可能通过降低企业融资约束、增加企业资金从而促进企业履行社会责任。鉴于此，数字金融对企业社会责任行为的影响究竟是促进还是抑制还有待进一步研究。

基于此，本文以2011—2020 年沪深 A 股上市公司数据为样本，考察数字金融对企业社会责任行为的影响及其机制。

本文与以往研究的主要区别：第一，基于资金提供假说，将数字金融与企业社会责任行为联系起来，拓展了影响企业履行社会责任的宏观因素，这不仅丰富了企业社会责任的相关文献，而且为企业更好地履行社会责任提供了可行路径。第二，基于企业融资约束视角，研究数字金融在微观层面发挥的作用，提供了数字金融对企业社会责任行为影响机制的解释，这不仅拓展了有关数字金融经济后果的文献，而且为我国大力推进数字金融发展提供了新的经验证据。

本文主要从数字金融对企业产生的影响和企业社会责任行为影响因素两个方面进行综述。

(一)数字金融对企业的影响

目前有关数字金融对企业的影响主要聚焦于以下两方面：一方面，目前研究普遍肯定数字金融在缓解企业融资约束方面的作用。部分学者从宏观角度分析，黄锐等(2021)[9]发现数字金融通过改善市场化水平解决企业融资困难问题。也有学者从微观角度分析，Zhou和Liu(2021)[10]认为数字金融通过降低信贷风险缓解企业融资约束。在此基础上，还有学者进一步研究发现，数字金融通过缓解融资约束降低企业退出的概率(Ma等，2021)[11]和降低企业杠杆率(赵芮和曹廷贵，2022)[12]。另一方面，有的学者则聚焦于数字金融能否促进企业研发投资与创新(万佳彧等，2020)[13]。侯世英和宋良荣(2022)[14]发现数字金融通过促进企业研发投资，减轻了现金持有改变的研发平滑效应；
唐松等(2020)[15]发现数字金融通过降低企业财务杠杆实现企业技术创新产出的增加。同时，李晓龙和冉光和(2021)[16]发现数字金融还可以通过扩大市场潜能与推动产业结构升级来提升技术创新质量，并且数字金融还弱化了政府补助对企业创新的贡献(陈利等，2022)[17]。除此之外，江红莉和蒋鹏程(2021)[18]在企业技术创新的基础上认为数字金融能够通过促进企业技术创新从而提升企业全要素生产率；
Naeem和Li(2019)[19]发现数字金融遏制了企业的金融化趋势，通过降低企业杠杆影响企业投资效率(徐伟呈和范爱军，2022)[20]。

(二)企业社会责任的影响因素

企业社会责任最早由英国学者Oliver Sheldon提出，在20世纪90年代引起大量关注，目前已成为企业核心竞争力的重要组成部分。企业社会责任要求除了以实现股东利益最大化为目标外，企业在生产经营过程中还需要主动维护员工、消费者、社区、环境、政府等的权益，遵守道德规范、自觉保护自然环境、维护员工合法权益、发展慈善事业等(张雪和韦鸿，2021)[21]。

目前国内外学者主要从两方面研究企业社会责任行为：一方面探究企业社会责任行为产生的影响，另一方面研究影响企业履行社会责任的因素。其中，国内学者认为影响企业履行社会责任的因素主要包括：地理位置(颜琪和赵自强，2021)[22]、制度环境(周中胜等，2012)[23]等外部环境以及高管学术经历(郭玉冰等，2021)[24]、盈利能力、负债率(沈洪涛，2007)[25]、企业创新质量(潘家栋等，2021)[26]等内部因素。而国外学者认为，管理者自信(Zribi和Boufateh，2020)[27]、所有权结构和企业年龄(Madden等，2021)[28]、公司治理机制(Ramón-Llorens等，2019)[29]是影响企业履行社会责任行为的主要内部因素；
从外部环境来看，腐败(Hossain和Kryzanowski，2021)[30]、文化和基础设施(White和Alkandari，2019)[31]、制度(Khan等，2020)[32]、宗教、家庭(Khan等，2020)[33]则是影响企业履行社会责任行为的主要因素。

从上述文献可以看出，目前学术界针对企业社会责任行为的影响因素进行了较为充分的研究，但很少有研究直接关注数字金融对企业社会责任行为的影响。事实上，无论企业履行社会责任的动机是什么，很大程度上都会受资金约束的影响。数字金融作为互联网、大数据、云计算等数字技术与金融相结合的新生产物，必将影响企业的资金约束情况。反观有关数字金融的研究，目前尚未有研究从企业社会责任的角度考察数字金融的经济后果。因此，本文研究数字金融对企业社会责任的影响，这不仅有助于识别数字金融在微观企业层面的效果，更重要的是可以为促进企业履行社会责任提供可行路径与经验证据。

资金提供假说认为公司的资金约束会影响企业是否履行社会责任以及履行强度[6]，而数字金融给企业带来的首要影响是缓解了企业融资约束。因此，本文从资金约束角度分析数字金融如何影响企业社会责任行为。

首先，数字金融缓解了企业的外部融资约束，降低财务杠杆，进而促进企业履行社会责任。数字金融通过缓解企业外部融资约束，降低企业特别是中小企业的外部资金获取难度(滕磊和马德功，2020)[34]，同时有效地降低企业的融资成本(汪亚楠等，2020)[35]，提高企业融资效率和降低企业财务杠杆。同时黄锐等(2021)[8]通过分析518家沪深上市公司的社会责任行为发现,上市公司负债率越低，社会责任表现越好。这是因为负债率越高的企业往往意味着越高的财务风险，进而导致越强的外部融资约束，因此企业不得不将精力和重心用于寻找企业运营资金的来源，而忽略社会责任的履行；
反之，负债率越低的企业能够更加容易地从外部债权人手中获取资金，将资金用于社会责任履行。因此，数字金融能够通过缓解企业外部融资约束，降低企业财务杠杆和企业资金获取的难度，从而将企业战略重点从资金获取转移到履行社会责任。

其次，数字金融通过缓解融资约束，提高资金使用效率，从而促使企业履行社会责任。第一，由于受融资约束的企业出于投机性动机、交易性动机、预防性动机保留高额现金(张莉芳，2013)[36]，导致企业出现投资不足、资源配置低下、资金无法得到充分利用的情况。而数字金融通过缓解外部融资约束，适当减少现金持有，降低企业的投资不足(王娟和朱卫未，2020)[37]，提高生产效率(张俊瑞等，2012)[38]，从而增强企业资金使用效率。第二，融资约束强的企业出于流动性风险，不愿意将资金投资于高风险高收益的项目。而融资约束的缓解将促进企业资金从低风险低收益的项目部分流向高风险高收益的项目，改善企业的投资组合[18]，进行资金有效配置，从而提高企业资金使用效率。因此，数字金融通过缓解融资约束，提高了资金使用效率，即用更少的资金达到相同的经营效果，这意味着企业有更多的资金能够用于社会责任的履行。综上所述，数字金融通过缓解融资约束促进企业履行社会责任。鉴于此，本文提出如下假设：

H1：数字金融通过缓解融资约束促进企业履行社会责任

从企业通过履行社会责任进行印象管理的视角来看，数字金融会通过缓解融资约束抑制企业履行社会责任。首先，数字金融增加企业投资于技术升级的份额，促进企业技术创新产出的增加[15]，从而提升企业的产品竞争力，实现企业销售量的提升。其次，数字金融可以通过缓解外部融资约束，增大企业规模，实现规模效应(Andersen，2016)[39]，降低企业成本。提升销售量和降低成本均为企业带来了更多的利润和留存收益，因此极大地提高了企业内部融资的能力。但是企业履行社会责任的重要动机之一是希望通过履行社会责任进行印象管理，获取公众好感，从而获取外部融资并降低资本成本、提高财务状况[30]。因此，如果企业具有较强的内部融资能力，就不需要通过履行社会责任进行印象管理，获取外部资金。因此，从印象管理的角度看，本文认为数字金融通过缓解融资约束，间接提高企业内部融资能力从而抑制企业履行社会责任。基于此，本文提出如下假设：

H2：数字金融通过缓解企业融资约束抑制企业履行社会责任

已有研究发现，政府可以通过补助的方式帮助企业获取经营所需资金的同时，促进企业履行相应的社会责任(盛丽颖和冯艳茹，2022)[40]。一方面，由于政府在进行政府补助时往往会倾向于选择政府关联性强的企业，而履行社会责任是企业维护政治关联的主要工具。因此，企业会通过履行相应的社会责任维护政治关联以获得政府补助(万长松，2022)[41]；
另一方面，从政府补助的动机考虑，政府发放政府补助是希望通过促进企业和相关产业发展实现经济发展和满足社会需要的目的。因此，企业会通过履行相应的社会责任向政府发送积极信号以获得政府补助。除此之外，政府为了确保企业将政府补助用于政府限制的范围会对企业进行积极监督(赵玉洁和刘敏丽，2018)[42]，从而促进企业履行社会责任；
而企业为了在未来获得更多的政府补助，也会积极地履行社会责任，政府补助在一定程度上也可以促进企业履行社会责任。而根据以上论述，数字金融也可以通过缓解融资约束影响企业履行社会责任。在数字金融和政府补助均可以影响企业履行社会责任的情况下，本文认为政府补助和数字金融之间应当存在一定的替代效应。当企业获取较高的政府补助时，企业资金较为充足而受融资约束较小，数字金融通过缓解企业融资约束作用于企业社会责任行为的效果就相对较小，即政府补助会削弱数字金融对企业社会责任行为的影响。基于此，本文提出如下假设：

H3：政府补助会削弱数字金融对企业社会责任行为的影响

(一)模型设定

基于上述理论分析，为了检验数字金融对企业社会责任行为的影响，本文建立如下回归模型：

CSRi,t=α0+β0FTi,t+γ0CVi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(1)

其中，被解释变量CSRi,t为企业社会责任；
核心解释变量FTi,t为数字金融发展水平；
CVi,t为控制变量，Year和Ind代表时间固定效应与行业固定效应；
εi,t为随机误差项。

同时，为检验政府补助对数字金融和企业社会责任之间关系的影响，本文建立如下回归模型：

CSRi,t=α1+β1FTi,t+φ1Subi,t+λ1FTi,t×Subi,t+γ1CVi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(2)

其中，Subi,t为政府补助，本文在模型(1)的基础上引入Subi,t与FTi,t的交互项来研究政府补助对数字金融和企业社会责任之间关系的影响。若λ1符号为负且显著，说明政府补助弱化了数字金融对企业社会责任的作用。

(二)变量定义

1.解释变量

目前学者大多使用北大数字金融指数衡量数字金融发展程度。该指数涵盖使用深度、覆盖广度和数字化程度三个维度，具有广泛认可度。已有研究运用该指标验证了数字金融对高质量发展的影响(梁榜和张建华，2018)[43]以及使用该指数探究数字金融和实体经济的关系(梁琦和林爱杰，2020)[44]。因此本文使用2011—2020年北大数字普惠金融指数作为数字金融发展水平的代理变量。

2.被解释变量

本文运用和讯网A 股上市公司社会责任测评衡量企业社会责任。该指标分别从员工责任、股东责任、供应商等五个方面进行综合评价。已有研究用该指标研究高管学术经历对企业社会责任的影响[24]以及企业社会责任对高财务杠杆成本的影响(白俊等，2021)[45]。该指标还被用于研究媒体关注与企业社会责任之间的关系(张可云和刘敏，2021)[46]。

3.控制变量

为尽量避免其他因素对企业社会责任行为的干扰，本文借鉴相关文献[21-24,27]，从宏观和微观两个层面加入一系列控制变量。其中，宏观层面变量包括政府干预(Gov)和法律环境(Leg)；
微观层面变量包括企业规模(Size)、企业年龄(Age)、财务状况(Lev)、盈利能力(ROA)、成长性(Growth)和股权集中度(Stake)，另外控制了时间固定效应(Year)和行业固定效应(Ind)。具体变量定义参见表 1。

表1 主要变量定义

(三)数据来源

本文选取 2011—2020 年沪深 A 股上市公司数据作为研究样本。数字金融数据来自北京大学数字金融研究中心；
企业社会责任数据来自和讯网企业社会责任评级报告；
微观企业数据来自国泰安数据库；
宏观法律环境和政府干预数据来自樊纲等编制的《中国市场化指数》。为排除异常值干扰，对连续变量进行上下1%分位缩尾处理，剔除金融行业、缺失值和ST类样本之后最终获得27 815个有效样本。

(四)描述性统计及相关性分析

表 2是变量描述性统计结果。企业社会责任平均数为23.036，标准差为15.336，表明在履行社会责任方面各公司存在明显差异；
数字金融平均数为255.140，标准差为99.808，表明在数字金融发展方面各地区存在明显差异；
企业规模的平均数为22.135，标准差为1.309，表明在企业规模方面各公司差异较大；
企业年龄的平均数为23.235，标准差为5.344，表明在企业年龄方面各公司差异较大；
资产负债率的平均数为0.411，表明负债占资产比例为41.1%；
资产收益率的平均数为0.032，表明净利润占公司总资产的3.2%；
公司成长性平均数为0.437，表明样本营业收入增长率的平均数为43.7%；
股权集中度的平均数为0.161，标准差为0.113，表明在前十大股东持股比例方面各公司存在较大差异；
政府干预的平均数为7.003，标准差为1.341，表明各地区政府干预差异大；
宏观法律环境平均数为9.751，标准差为4.534，表明各地区法律制度差异大。

表2 描述性统计

表3是变量相关系数矩阵。该结果表明各变量之间的相关性系数基本上均小于0.5，说明各变量不存在多重共线性问题。

表3 相关系数矩阵

(一)基准回归与分维度检验

表 4 M(1)和M(2)报告了“数字金融—企业社会责任”关系的检验结果。在基准回归M(1)中，本文仅控制了时间效应和行业效应，结果发现数字金融(FT)的回归系数为0.049，且通过了1%的显著性检验(t值为15.66)。M(2)在M(1)的基础上进一步加入了控制变量，结果显示数字金融的回归系数为0.033，且该结果也在1%水平上显著(t值为6.68)。该结果初步表明数字金融发展对企业履行社会责任具有促进作用。之所以数字金融对企业履行社会责任具有促进作用(假设H1)而非抑制作用(假设H2)的主要原因可能是：虽然数字金融能够通过增加企业留存收益促进企业内部融资能力的增强，从而避免企业通过履行社会责任进行印象管理的方式获取外部资金。但是企业本身进行印象管理的原因有很多，不仅是为了获取外部资金。比如有学者研究发现，企业形象能够影响企业人才引进和销售(Furman，2010)[47]；
还有学者认为企业形象能够促进企业形成竞争优势(温玲玉等，2012)[48]。因此，企业通过履行社会责任进行印象管理的目的不只是为了获取外部资金，从而导致本文未能发现数字金融通过缓解融资约束对企业履行社会责任发挥抑制作用。

表4 数字金融与企业社会责任：基准模型与分维度检验

同时由于北大数字金融普惠指数由覆盖广度(cover)、使用深度(using)、数字化程度(digital)三个维度构成。为了进一步识别数字金融三个维度中哪些维度对企业社会责任行为发挥促进作用，本文分别对三个维度进行回归分析，回归结果如表 4所示。

由表4中M(3)-(5)可知，数字金融三个维度中主要是覆盖广度和使用深度对企业社会责任行为产生促进作用，结果均通过1%的显著性检验。该结果产生的原因可能是数字金融覆盖面越广，使用程度越深，意味着该地区提供的数字金融服务越多，该地区对数字金融的有效需求越大；
同时表明地区内的企业充分享受数字金融带来的好处，并利用数字金融弥补企业资金短板，从而实现企业资源的增加，极大地缓解了企业的融资约束。因此，根据资金提供假设，企业受公司资金约束减少并愿意履行应承担的社会责任。而数字化程度不显著的原因可能是，数字化程度主要是刻画金融服务的便利性、低成本和信用化，它要求有相应的数字基础设施与之匹配[30]。因此，在数字基础设施没有跟上数字化程度发展的情况下，可能无法起到缓解企业融资约束的作用，从而无法促进企业履行社会责任。

(二)政府补助、数字金融和企业社会责任行为

表 5M(1)和M(2)报告了政府补助(Sub)对数字金融与企业社会责任之间关系的影响。在M(1)中，本文仅考虑政府补助对企业社会责任的影响，结果显示政府补助(Sub)的回归系数为0.001，且通过了1%的显著性检验(t值为8.05)，意味着政府补助能够促进企业履行社会责任。M(2)则验证了政府补助和数字金融之间的替代作用，研究结果显示数字金融和政府补助交互项的回归系数为-0.001，且该结果也在1%水平上显著(t值为-16.62)。该结果表明政府补助会抑制数字金融对企业社会责任履行的促进作用，假设H3得以验证。该实证结果意味着数字金融的发展对于高度依赖政府补助的企业而言，对企业的经营影响特别是资金影响不大，对于这类企业而言，数字金融通过缓解融资约束所发挥的企业社会责任效应较弱。

同时为了进一步识别政府补助与数字金融三个维度中的哪些维度的替代效应最强，本文对数字金融的三个维度分别进行交互项检验，回归结果如表 5的M(3)-(4)所示。

表5 政府补助对数字金融与企业社会责任关系的影响

M(3)验证了政府补助和数字金融中覆盖程度之间的替代作用，研究结果显示覆盖程度和政府补助交互项的回归系数为-0.000，且该结果在1%水平上显著(t值为-17.55)。该结果表明政府补助会抑制覆盖程度对企业社会责任履行的促进作用；
M(4)则验证了政府补助和数字金融中使用程度之间的替代作用，研究结果显示使用程度和政府补助交互项的回归系数为-0.000，且该结果在1%水平上显著(t值为-14.23)。该结果表明政府补助会抑制使用程度对企业社会责任履行的促进作用。因此通过检验可以发现，政府补助主要是和数字金融中的覆盖广度和使用深度存在明显的替代效应。

(三)稳健性检验

1.更换计量方法

首先，替换企业社会责任计量方法。润灵环球发布的中国 A 股上市公司社会责任数据被广泛用于衡量企业社会责任。已有研究运用该指标研究了企业创新质量对企业社会责任的影响[24]。该指标从经济绩效、公平运营、社区参与发展和环境等六个方面对企业社会责任进行综合评价。因此本文运用润灵环球的社会责任评分(CSR2)代替CSR再次进行回归分析，回归结果如表 6M(1)所示。研究结果表明，数字金融促进企业履行社会责任的研究结论没有发生改变。其次，替换数字金融的计量方法。数字金融与信贷业务的发展密不可分，本文借鉴已有研究，选取贷款总额与GDP的比值代替北大数字金融指数衡量地区数字金融的发展水平[37]，回归结果如表 6M(2)所示，研究结果同样表明数字金融对企业履行社会责任具有促进作用的结论并没有发生任何改变。

2.延长观测窗口

为了缓解内生性问题并且判断数字金融对企业社会责任影响的时间跨度，本文借鉴已有研究延长了数字金融影响企业社会责任的时间考察窗口[49]，在表 6的M(3)-(5)中分别对数字金融指标递延1-3期。研究结果表明在递延1-3期时，数字金融发展对企业社会责任行为都呈现显著的促进作用，该促进作用并没有随着时间窗口的延长而呈现出显著衰减。因此，该结果表明数字金融对企业社会责任的促进作用具有一定的持续性，从而验证了本文的假设H1。

表6 稳健性检验

3.剔除2015年股灾影响

由于2015年股灾对金融行业和整个社会经济造成严重损害，从而对数字金融的发展和企业行为产生影响，导致回归结果具有一定误差。鉴于此，本文借鉴学者研究将股灾影响予以剔除，重新进行回归[49]。表6 M(6)的结果表明数字金融对企业履行社会责任具有促进作用的结论并没有发生任何改变。

4.延长政府补助的观测窗口

由于政府补助存在滞后性的特点，因此政府补助对企业社会责任的促进作用应当也存在一定的滞后性。借鉴马红和王元月(2015)的做法[50]，本文将政府补助及其交互项滞后一期，重新进行回归。表 6M(7)的结果表明政府补助弱化了数字金融对企业社会责任促进作用的结论并没有发生任何改变。

(四)异质性检验

在上述检验中，本文运用全样本验证了数字金融对企业社会责任的影响，并通过稳健性检验，证实了二者间的影响效应。但是在企业性质以及企业特征不同的样本中，该影响效应可能存在差别，对其探讨有助于建立差异性的相关政策。本文从两方面入手对样本进行分组检验。

首先，根据企业性质将样本分为制造业企业和服务业企业，分别对子样本进行回归分析，回归结果如表7的M(1)和M(2)所示。结果显示，在制造业样本中数字金融与企业社会责任行为之间的回归系数为0.050，且在1%水平下显著；
在服务业样本中数字金融与企业社会责任行为之间的回归系数为0.028，且在5%水平下显著，且这两组的回归系数存在显著差异，意味着与服务业相比，数字金融对制造业企业履行社会责任行为的促进作用更为显著。可能是由于服务业企业产品的不可储存性使得服务业企业现金周转速度快，因此资金利用率更高，导致数字金融对其社会责任行为的促进作用更为不显著。

其次，根据企业特征不同，本文将负债率在前50%和后50%的企业数据作为两个子样本分别进行回归。回归结果如表 7的M(3)和M(4)所示。结果显示，在高负债率样本中，数字金融与企业社会责任行为之间的回归系数为0.045，且在1%水平下显著；
在低负债率样本中，数字金融与企业社会责任行为之间的回归系数为0.032，且在1%水平下显著。这两组的回归系数存在显著差异，意味着与低负债率样本相比，数字金融在高负债率样本中对企业社会责任行为的促进作用更为显著。可能是因为与低负债企业相比，高负债企业的财务风险和违约风险更高，因此企业融资难度更高，融资成本更大，从而导致企业受融资约束更大，数字金融对其社会责任行为的促进作用更为显著。

表7 数字金融对企业社会责任行为影响的异质性检验

综上所述，相比低负债率、服务业企业，数字金融对企业社会责任的促进作用在高负债率、制造业企业样本中更为显著。

上述实证分析结果验证了数字金融对企业社会责任行为具有明显的促进作用，同时数字金融不同维度对企业社会责任行为的促进效果存在差异，主要是覆盖广度和使用深度发挥社会责任效应，并且政府补助会弱化数字金融的这种效应。进一步进行异质性检验发现，相比低负债率、服务业企业，数字金融对企业社会责任的促进作用在高负债率、制造业企业样本中更为显著。虽然上述研究从基准回归、分维度回归、异质性分析等角度论证了数字金融对企业社会责任行为的促进作用，但并未对其中的渠道机制进行研究。因此接下来将对二者之间影响的渠道机制进行识别检验，借鉴已有研究的递归方程(温忠麟和叶宝娟，2014)[51]，在前文模型(1)的基础上建立模型(3)和(4)进行研究。

Mediatori,t=α2+β2FTi,t+γ2CVi,t+∑Year+∑Ind+τ

(3)

CSRi,t=α2+λ2Mediator+β2FTi,t+γ2CVi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(4)

模型(3)的被解释变量为Mediatori,t，核心解释变量为数字金融(FTi,t)，CV为所有控制变量，Year和Ind表示时间效应和行业效应。模型(4)是在模型(1)的基础上加入了中介变量(Mediatori,t)。由于需要对企业融资约束这一渠道机制进行检验，本文从融资便捷度和融资成本两个方面对中介变量进行度量。目前衡量融资约束的主流方法是采用单指标衡量企业融资约束，如使用KZ指数(Kaplan和Zingales，1997)[52]、SA指数(Hadlock和Pierce，2010)[53]、WW指数(Whited和Wu，2006)[54]指数来衡量企业融资约束，除此之外，还有研究通过使用ALMEIDA的CCF模型衡量融资约束(Almeida等，2004)[55-56]。本文借鉴已有研究选用较为广泛运用的KZ指数(KZ)衡量企业融资约束(Lamont等，2001)[57-58]。此外，还借鉴已有研究使用财务费用率(FR)，即财务费用占营业收入的比重来衡量融资成本(郎香香等，2021)[59]。

表8M(1)-(3)报告了以KZ指数作为融资约束代理变量的中介机制的实证结果。研究结果表明在“数字金融—融资约束—企业社会责任”这一路径中，数字金融对企业融资约束的回归系数为-0.003，且在1%的水平下显著；
同时企业融资约束对企业社会责任的回归系数为-0.424，且在1%的水平下显著。除此之外，Sobel检验表明Z统计量为2.445(在5%水平下显著)，表明数字金融可以通过缓解企业融资约束促进企业履行社会责任。

表8 数字金融对企业社会责任的影响机制

表8M(4)-(5)报告了以财务费用率(FR)作为融资约束代理变量的中介机制的实证结果。研究结果表明在“数字金融—融资约束—企业社会责任”这一路径中，数字金融对企业融资约束的回归系数为-0.001，且在1%的水平下显著；
同时企业融资约束对企业社会责任的回归系数为-27.564，且在1%的水平下显著。除此之外，Sobel检验表明Z统计量为3.169(在1%水平下显著)。该结果同时表明，数字金融可以通过缓解企业融资约束促进企业履行社会责任。

本文以2011—2020年沪深A股上市企业数据作为研究样本，探讨数字金融对企业社会责任行为的影响。研究结果表明：第一，数字金融的发展特别是覆盖广度和使用深度的提升显著促进了企业履行社会责任，并且政府补助弱化了数字金融对企业社会责任的促进作用。第二，对于不同性质的企业，该促进作用也不同。数字金融对高负债率、制造业企业社会责任行为的促进作用明显高于低负债率、服务业企业。第三，数字金融主要通过缓解企业融资约束促进企业履行社会责任。

基于上述研究结论得出如下启示：

第一，除了关注数字金融的数字化程度外，政府应重点关注和提高数字金融的覆盖广度和使用深度，推动数字金融的发展。数字金融的发展有助于解决企业特别是中小企业的融资约束问题，加强中小企业的资金获取容易程度，促进中小企业履行社会责任。因此，政府应大力支持数字金融的发展，加快全面建设数字金融基础设施，推动大数据、人工智能等相关技术的发展，为数字金融的发展打下良好基础。具体来说，一方面，政府应进一步扩大数字金融的覆盖广度，主要通过加快少数边远地区数字金融相关基础设施建设和提供跨省数字金融服务，提高边远地区数字金融的发展速度，解决边远地区企业融资困难和资金获取困难的问题，促进边远地区企业的发展，实现边远地区企业履行社会责任。另一方面，政府应通过政策鼓励和媒介宣传，加深企业特别是中小企业对于数字金融的认识，提高中小企业对数字金融的认可度和接受度，鼓励中小企业广泛学习和深度使用数字金融，充分利用数字金融已有的功能，将数字金融的效用发挥到最大，从而促进数字金融使用深度的进一步提升。

第二，完善数字金融相关实施政策，避免“一刀切”。对于不同性质的企业，数字金融政策的侧重点应有所不同。在促进低负债率及服务业企业发展的同时，政府更应该将目光聚焦于大多数高负债率及制造业企业。制造业作为实体经济的重要基础，应该成为数字金融的主要服务对象，并为其制定专门的数字金融实施政策。同时数字金融支持政策应向高负债率以及制造业企业倾斜，如给予高负债率、制造业企业更低的贷款利率，为高负债率、制造业企业提供更多的数字金融服务，如专属贷款、优先贷款通道、快速贷款通道等，从而促进其履行相应的社会责任。

第三，由于数字金融主要是通过缓解融资约束促进企业履行社会责任，因此除了通过促进数字金融发展外，政府还可以通过其他政策解决高负债、制造业企业融资难、融资贵的问题，支持高负债率以及制造业企业发展，促进企业履行相应的社会责任。具体来说，政府可以通过进一步加大制造业企业税收优惠力度、提高资源向制造业企业的倾斜程度、帮助企业减缓成本上涨、帮助企业开拓市场等途径来降低企业成本，提高企业利润，促进企业实现内部资本积累，提高企业内部融资能力，从而缓解企业融资约束，降低企业资金获取难度。通过政策支持，不仅促进了制造业企业自身的发展，而且能驱动企业履行相应社会责任。

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