表4.2所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)（index）與企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險（edf）之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即一次項系數(shù)為負(fù)（-0.01）。這一結(jié)果表明，隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，企業(yè)的違約風(fēng)險呈現(xiàn)下降趨勢，這與假設(shè)H1相符。此外，時間效應(yīng)的分析表明，不同年份可能對這一關(guān)系產(chǎn)生影響，這可能與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策變動以及其他時間相關(guān)的因素有關(guān)。在模型中逐步加入企業(yè)特征、財務(wù)指標(biāo)和公司治理變量后，我們發(fā)現(xiàn)這一結(jié)論的方向保持一致性，盡管核心解釋變量的顯著性有所變化。這表明數(shù)字普惠金融不僅直接影響違約風(fēng)險，還可能通過改善企業(yè)財務(wù)狀況（如降低負(fù)債率、提升資產(chǎn)回報率）產(chǎn)生間接作用。研究揭示了數(shù)字普惠金融在企業(yè)發(fā)展過程中“先風(fēng)險釋放、后風(fēng)險管控”的動態(tài)影響機(jī)制，為平衡金融創(chuàng)新與風(fēng)險防控提供了重要依據(jù)。表4.2基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)(3)(4)基礎(chǔ)模型+企業(yè)特征+財務(wù)特征+公司治理index-0.010-0.017**-0.021***-0.021***(0.206)(0.038)(0.009)(0.008)2011.year0.0000.0000.0000.000(.)(.)(.)(.)2012.year0.021***0.024***0.025***0.025***(0.004)(0.004)(0.004)(0.004)2013.year0.0040.0080.0120.012(0.007)(0.008)(0.007)(0.007)2014.year0.0030.0080.0130.014(0.008)(0.009)(0.009)(0.009)2015.year0.0020.0090.0170.017(0.011)(0.012)(0.012)(0.012)2016.year0.0070.0140.0230.023(0.012)(0.014)(0.014)(0.014)續(xù)表4.2基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)(3)(4)基礎(chǔ)模型+企業(yè)特征+財務(wù)特征+公司治理2017.year0.0180.0260.035**0.036**(0.015)(0.017)(0.017)(0.017)2018.year0.0260.035*0.042**0.042**(0.016)(0.019)(0.019)(0.019)2019.year0.049***0.059***0.067***0.068***(0.017)(0.021)(0.021)(0.021)2020.year0.0190.0310.039*0.040*(0.018)(0.023)(0.023)(0.023)2021.year0.0260.0390.050*0.050**(0.020)(0.026)(0.026)(0.026)2022.year0.0250.0380.047*0.047*(0.020)(0.027)(0.027)(0.027)2023.year0.0320.0460.055*0.056*(0.022)(0.029)(0.029)(0.029)size0.013***0.010***0.010***(0.001)(0.001)(0.001)age-0.001-0.001-0.001(0.002)(0.002)(0.002)lev0.033***0.033***(0.004)(0.004)roa-0.031***-0.028***(0.009)(0.010)npr-0.000-0.000(0.000)(0.000)growth-0.003***-0.002**(0.001)(0.001)續(xù)表4.2基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)(3)(4)基礎(chǔ)模型+企業(yè)特征+財務(wù)特征+公司治理bm0.016***0.016***(0.002)(0.003)turnover-0.004(0.003)boardsize0.000(0.004)share-0.000(0.000)se0.000(0.002)dual0.000(0.001)_cons0.016**-0.250***-0.201***-0.194***(0.007)(0.037)(0.036)(0.038)N35858358583585835858注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著；括號內(nèi)的數(shù)值為p值4.3穩(wěn)健性檢驗4.3.1動態(tài)效應(yīng)檢驗為考察數(shù)字普惠金融對企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險的動態(tài)持續(xù)性，本文在基準(zhǔn)模型中引入了滯后一期（L1.index）和滯后二期（L2.index）的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為解釋變量。回歸結(jié)果所示（見表4.3），滯后一期的系數(shù)顯著（β=-0.024,p>0.05），意味著數(shù)字普惠金融對企業(yè)違約風(fēng)險的負(fù)向影響具有一定的持續(xù)性，即在一期之后仍然對降低違約風(fēng)險有顯著效果。而滯后二期的系數(shù)同樣顯著（β=-0.021,p>0.05），這說明數(shù)字普惠金融對企業(yè)違約風(fēng)險的長期負(fù)向影響。數(shù)字普惠金融不僅在短期內(nèi)能夠降低企業(yè)違約風(fēng)險，其效應(yīng)還能持續(xù)到未來至少二期。4.3.2子維度檢驗為了驗證模型結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用了數(shù)字普惠金融指數(shù)的二級指標(biāo)覆蓋廣度（coverage）作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的替代指標(biāo)進(jìn)行子維度檢驗。覆蓋廣度指標(biāo)是指數(shù)字普惠金融服務(wù)的地理與人群覆蓋范圍（如賬戶擁有率、支付工具使用率），與綜合指數(shù)在理論內(nèi)涵上具有一致性，但排除了使用深度等潛在內(nèi)生性因素的干擾。通過將覆蓋廣度（coverage）替代原核心變量（index）重新估計基準(zhǔn)模型?；貧w結(jié)果結(jié)果顯示（見表4.3），覆蓋廣度的系數(shù)顯著（β=-0.016,p<0.01），這支持本文結(jié)論，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展確實能夠降低企業(yè)違約風(fēng)險，且這一結(jié)論對于解釋變量的不同度量方式具有穩(wěn)健性。通過上述以數(shù)字普惠金融覆蓋廣度（coverage）為替代變量的穩(wěn)健性檢驗，本文關(guān)于數(shù)字普惠金融風(fēng)險緩釋效應(yīng)的研究結(jié)論獲得更強(qiáng)的經(jīng)驗支持。這些檢驗結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險的影響是穩(wěn)健的，且具有統(tǒng)計顯著性，為我們提供了更為堅實的理論和實踐依據(jù)。表4.3穩(wěn)健性檢驗(1)(2)動態(tài)效應(yīng)子維度檢驗L1_index-0.024**(0.030)L2_index-0.021**(0.014)sa0.114***0.083***(0.016)(0.014)size-0.127***-0.087***(0.019)(0.016)age-0.004-0.001(0.003)(0.002)lev0.033***0.041***(0.005)(0.004)roa-0.030***(0.011)npr0.000續(xù)表4.3穩(wěn)健性檢驗(1)(2)動態(tài)效應(yīng)子維度檢驗(0.000)growth-0.002**(0.001)bm0.017***(0.003)2013.year0.0000.011*(.)(0.005)2014.year0.0070.016**(0.005)(0.008)2015.year0.0060.018*(0.009)(0.010)2016.year0.0190.024**(0.012)(0.012)2017.year0.032**0.037***(0.016)(0.014)2018.year0.047**0.049***(0.020)(0.016)2019.year0.072***0.076***(0.024)(0.018)2020.year0.049*0.050**(0.026)(0.020)2021.year0.061**0.062***(0.029)(0.023)2022.year0.069**0.066***(0.033)(0.025)2023.year0.078**0.077***續(xù)表4.3穩(wěn)健性檢驗(1)(2)動態(tài)效應(yīng)子維度檢驗(0.036)(0.027)coverage-0.016***(0.008)2011.year0.000(.)2012.year0.026***(0.004)_cons2.384***1.586***(0.356)(0.287)N2493935858注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著；括號內(nèi)的數(shù)值為p值4.4異質(zhì)性分析4.4.1企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗分組回歸結(jié)果表明（見表4.4），數(shù)字普惠金融對企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險的影響存在顯著規(guī)模差異：其對所有企業(yè)的違約風(fēng)險均具有顯著抑制作用（β=-0.021,p<0.01），但中小企業(yè)樣本中系數(shù)絕對值提升至-0.042（p<0.01），且顯著高于大型企業(yè)（β=-0.017,p<0.05）。這些結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對不同規(guī)模的企業(yè)均能降低債務(wù)違約風(fēng)險，尤其是對中小企業(yè)的效果更為顯著。這可能是因為中小企業(yè)所承受的融資壓力更加緊張，而數(shù)字普惠金融可以有效緩解這些企業(yè)的融資壓力，從而降低違約風(fēng)險。進(jìn)一步分析表明，中小企業(yè)的高敏感性源于其對數(shù)字金融服務(wù)的依賴度更高，數(shù)字普惠金融通過緩解融資約束、降低信息不對稱顯著優(yōu)化其風(fēng)險定價；而大型企業(yè)因自身信用評級與融資渠道優(yōu)勢，數(shù)字金融的邊際效應(yīng)相對較弱，但仍通過供應(yīng)鏈金融優(yōu)化發(fā)揮一定風(fēng)險緩釋作用。這一結(jié)果與假設(shè)H3a相符，即數(shù)字普惠金融能更顯著抑制中小企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險。4.4.2產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性檢驗分組回歸結(jié)果表明（見表4.4），數(shù)字普惠金融對企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險的影響存在顯著產(chǎn)權(quán)差異：其對非國有企業(yè)具有顯著負(fù)向影響（β=-0.022,p<0.05），而對國有企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險的抑制作用不顯著（β=-0.016,p>0.1）。這些結(jié)果表明，在降低非國有企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險方面，數(shù)字普惠金融正發(fā)揮著重要作用，而對國有企業(yè)的影響相對較小。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這一差異主要源于兩類企業(yè)融資渠道與風(fēng)險特征的分化——國有企業(yè)因具備政府隱性擔(dān)保與信貸資源優(yōu)先獲取權(quán)，對數(shù)字普惠金融的依賴度較低；而非國有企業(yè)長期面臨融資約束與信息不對稱，數(shù)字普惠金融通過拓寬融資渠道、優(yōu)化信用評估機(jī)制，顯著降低了其違約風(fēng)險。這一結(jié)果與假設(shè)H3b相符，即數(shù)字普惠金融對非國有企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險抑制效果更為顯著。表4.4企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(1)(2)(3)(4)(5)所有企業(yè)中小企業(yè)大型企業(yè)國有企業(yè)非國有企業(yè)index-0.021***-0.042**-0.017*-0.016-0.022***(0.008)(0.017)(0.073)(0.016)(0.006)size0.010***0.011***0.010***0.018***0.005***(0.001)(0.003)(0.002)(0.003)(0.001)age-0.0010.001-0.001-0.002-0.001(0.002)(0.004)(0.002)(0.003)(0.001)lev0.033***0.0100.039***0.055***0.022***(0.004)(0.006)(0.005)(0.010)(0.004)roa-0.028***-0.029-0.028**-0.065***-0.027***(0.010)(0.027)(0.011)(0.024)(0.011)npr-0.000-0.000-0.000-0.0000.000(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)growth-0.002**-0.001-0.002**-0.003-0.003***(0.001)(0.002)(0.001)(0.002)(0.001)bm0.016***0.009*0.016***0.020***0.013***(0.003)(0.005)(0.003)(0.006)(0.002)turnover-0.0040.002-0.004-0.009*0.001(0.003)(0.006)(0.003)(0.005)(0.003)boardsize0.0000.009-0.004-0.0010.001續(xù)表4.4企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(1)(2)(3)(4)(5)所有企業(yè)中小企業(yè)大型企業(yè)國有企業(yè)非國有企業(yè)(0.004)(0.008)(0.005)(0.010)(0.003)share-0.000-0.000-0.000-0.000-0.000(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)se0.0000.005-0.0010.0000.000(0.002)(0.007)(0.003)(.)(.)dual0.000-0.0030.0010.002-0.001(0.001)(0.004)(0.001)(0.004)(0.001)2011.year0.0000.0000.0000.0000.000(.)(.)(.)(.)(.)2012.year0.025***0.029***0.024***0.036***0.014***(0.004)(0.011)(0.005)(0.009)(0.004)2013.year0.0120.028*0.008-0.0000.018**(0.007)(0.016)(0.009)(0.014)(0.007)2014.year0.0140.0290.009-0.0010.021**(0.009)(0.019)(0.011)(0.017)(0.008)2015.year0.0170.0370.012-0.0060.028**(0.012)(0.026)(0.015)(0.023)(0.011)2016.year0.0230.0460.0170.0020.032**(0.014)(0.032)(0.017)(0.027)(0.013)2017.year0.036**0.0630.0290.0220.039**(0.017)(0.039)(0.021)(0.032)(0.015)2018.year0.042**0.0660.0360.0330.044***(0.019)(0.043)(0.023)(0.035)(0.017)2019.year0.068***0.092*0.062**0.080**0.058***(0.021)(0.049)(0.026)(0.039)(0.019)2020.year0.040*0.0700.0310.0160.047**續(xù)表4.4企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(1)(2)(3)(4)(5)所有企業(yè)中小企業(yè)大型企業(yè)國有企業(yè)非國有企業(yè)(0.023)(0.052)(0.028)(0.041)(0.020)2021.year0.050**0.0850.0410.0300.056**(0.026)(0.058)(0.032)(0.047)(0.022)2022.year0.047*0.0800.0380.0230.055**(0.027)(0.062)(0.033)(0.048)(0.023)2023.year0.056*0.0870.0470.0410.060**(0.029)(0.066)(0.036)(0.051)(0.024)_cons-0.194***-0.234***-0.190***-0.367***-0.089***(0.038)(0.084)(0.048)(0.082)(0.031)N358585283281281234123517注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著；括號內(nèi)的數(shù)值為p值4.5作用機(jī)制模型結(jié)果及分析實證結(jié)果如表4.5表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅直接降低了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險（系數(shù)為-0.0104），還通過緩解融資約束這一重要渠道產(chǎn)生間接影響。具體來看，數(shù)字普惠金融顯著改善了企業(yè)的融資約束狀況（系數(shù)為0.557），而融資約束的緩解又進(jìn)一步帶來了違約風(fēng)險的下降（系數(shù)為-0.0172）。這一發(fā)現(xiàn)為數(shù)字普惠金融的風(fēng)險管控功能提供了實證支撐：其通過“拓寬融資渠道→優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)→增強(qiáng)償債能力”的傳導(dǎo)路徑，顯著降低了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險，驗證了假設(shè)H2的成立。表4.5中介效應(yīng)(1)(2)(3)edfsaedfindex-0.01040.557***-0.0172*(-1.27)(4.49)(-2.13)2011.year000(.)(.)(.)2012.year0.0214***-0.171**0.0235***(5.04)(-3.05)(5.58)續(xù)表4.5中介效應(yīng)(1)(2)(3)edfsaedf2013.year0.00367-0.290**0.00722(0.52)(-2.74)(1.05)2014.year0.00322-0.244*0.00621(0.40)(-1.99)(0.79)2015.year0.00228-0.2840.00575(0.22)(-1.77)(0.56)2016.year0.00697-0.2390.00989(0.57)(-1.28)(0.84)2017.year0.0177-0.3190.0216(1.21)(-1.43)(1.52)2018.year0.0259-0.3430.0301(1.64)(-1.42)(1.95)2019.year0.0487**-0.3860.0534**(2.83)(-1.48)(3.18)2020.year0.0193-0.3790.0240(1.08)(-1.38)(1.38)2021.year0.0263-0.4400.0317(1.30)(-1.42)(1.61)2022.year0.0248-0.3950.0297(1.21)(-1.26)(1.49)2023.year0.0319-0.4240.0371(1.48)(-1.29)(1.77)sa0.0123***(10.08)_cons0.0158*3.006***-0.0210**(2.42)(31.83)(-2.89)N358583585835858注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著；括號內(nèi)的數(shù)值為t值

5研究結(jié)論和建議5.1研究結(jié)論本研究基于2011-2023年滬深A(yù)股非金融類上市企業(yè)數(shù)據(jù)，得出以下結(jié)論：第一，數(shù)字普惠金融顯著降低企業(yè)違約風(fēng)險，通過緩解融資約束等途徑，系統(tǒng)性改善企業(yè)財務(wù)韌性，最終抑制違約概率。第二，異質(zhì)性分析進(jìn)一步揭示，數(shù)字普惠金融對中小企業(yè)和非國有企業(yè)的風(fēng)險抑制效果強(qiáng)于大型企業(yè)和國有企業(yè)。中小企業(yè)通常面臨更嚴(yán)峻的融資約束，而數(shù)字普惠金融通過提供更便捷的融資渠道和信貸支持，從而降低了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險。非國有企業(yè)則由于缺乏傳統(tǒng)金融體系的支持，更依賴數(shù)字普惠金融。第三，通過中介效應(yīng)檢驗，在數(shù)字普惠金融與企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險間發(fā)揮顯著中介作用的是融資約束緩解。這驗證了數(shù)字普惠金融通過“改善融資渠道-優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)-增強(qiáng)償債能力”的作用路徑，支持了其具有風(fēng)險管控功能的假設(shè)。5.2研究建議基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：第一，完善數(shù)字普惠金融政策，充分發(fā)揮其風(fēng)險管控功能。為促進(jìn)數(shù)字普惠金融良性發(fā)展，政府和監(jiān)管者應(yīng)對數(shù)字普惠金融的政策框架應(yīng)進(jìn)行進(jìn)一步完善。第二，優(yōu)化數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施，包括征信體系建設(shè)、數(shù)據(jù)共享平臺等，以加速風(fēng)險拐點(diǎn)的到來。特別是對中小企業(yè)，應(yīng)配套提供數(shù)字化管理培訓(xùn)和技術(shù)支持，幫助其更好地利用數(shù)字金融工具。第三，制定針對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)制定差異化政策。對于國有企業(yè)來說，應(yīng)強(qiáng)化數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的協(xié)同；對于非國有企業(yè)來說，則需重點(diǎn)解決信息不對稱問題，提高數(shù)字金融服務(wù)的可獲得性。最后，建立數(shù)字普惠金融發(fā)展的動態(tài)監(jiān)測和評估體系，定期評估其對各類企業(yè)債務(wù)風(fēng)險的影響，及時調(diào)整政策方向。

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