2024年11月15日下午，来自中央财经大学、广东财经大学和浙江工商大学等高校的四名论文入选者参加了线上分论坛五“数字化对企业和居民的影响”。《中国农村经济》编辑部主任陈秋红研究员、《金融监管研究》编辑部刘飞编辑担任本论坛点评专家，中国社会科学院金融研究所副研究员张珩担任召集人。
广东财经大学硕士研究生吕玲玉汇报了《数字普惠金融“双城记”：上市公司、小微企业与技术创新》。她基于中国数据研究平台（CNRDS）、北京大学“数字普惠金融指数”和Wind数据库数据检验数字普惠金融对企业创新的影响后，得到了三个重要结论：一是数字普惠金融对上市公司技术创新并不具有统计意义上显著的影响；二是从债务融资视角对数字普惠金融影响机制进行的再讨论发现，数字普惠金融不仅不会带来上市公司信贷类资金的增加，反而存在着“挤出效应”；三是数字普惠金融对注册资本在300万及以下的小微企业样本具有显著的促进作用，但是数字普惠金融对于大中企业创新并不存在促进作用。
《中国农村经济》《中国农村观察》编辑部主任陈秋红研究员从编辑视角对文章提出了四个方面的改进意见。一是数字普惠金融对A股没有影响的观点缺乏理论支撑，作者应当在基础理论部分增加现有文献的对话，概念术语界定以及概念、含义范畴和机制方面的比较，充实的理论基础加上后续实证分析，才能充分支撑本文驳斥的观点。二是在知识增量方面存在不足，尽管论文在计量模型等技术性方面有所涉及，但在学术理论和实际应用路径方面的创新并不显著，缺乏新的见解和突破，建议做进一步挖掘本文的研究价值，以此丰富文章的理论意义和实践价值。三是从论文题目来看，“双城记”并不能突出研究的主体，从研究内容来看，作者也没有明确说明为什么要从“双城记”视角选择上市公司和小微企业作为研究对象进行研究，这些信息的缺失使得文章的论证过程不够严谨。四是文章在重点把握上有所偏差。论文对上市公司的分析占据了较大篇幅，但在小微企业方面的探讨却比较薄弱。考虑到小微企业在中国农村经济中的重要地位，文章应当更加突出对小微企业的研究和分析。
浙江工商大学博士研究生余梦莹提出了六点中肯建议：第一，文章在样本选择和变量选取上和其他文章有差异，导致研究结论说服力不强。建议完全复刻某一篇权威论文，在加入企业固定效应和考虑内生性问题后，再考察数字普惠金融对上市公司创新的影响是否显著。第二，文章将注册资本300万人民币及以下工商主体界定为小微企业与目前工信部等界定不一致，需要补充合理性说明。第三，本文研究仅限于制造业企业，与前文理论分析存在较大差异，建议说明选择制造业企业的理由及其对研究结果的具体影响。第四，需要增加平行趋势检验结果，保证研究结论的稳健性。第五，文章的前两个部分与第三部分相对独立，建议将第三部分作为核心内容并展开论述。第六，补充政策建议内容，同时应注意避免一些口语化的表达。
浙江工商大学的余梦莹博士研究生汇报了《信息消费能否激发数字创业热情——来自国家信息消费试点政策的证据》一文。她基于中国城市层面数据，利用国家信息消费试点政策作为准自然实验，采用多时点双重差分模型研究信息消费城市建设对数字创业的影响效应和作用机制后，发现了四个重要性结论：一是信息消费城市建设会显著提高城市数字创业活跃度，同时信息消费对数字创业的正向影响呈现动态递增趋势；二是信息消费对数字产业化创业、制造业数字化创业和非制造业数字化创业有显著激发作用，三是信息消费城市建设可以通过加强信息基础设施建设、优化信息消费环境、提高信息消费能力以及强化创新激励等机制驱动数字创业；四是信息消费对居民数字创业的激发作用在东部地区、城市群地区、高政府数字关注度地区、高市场化程度地区和高城镇化率地区更为强烈。
陈秋红研究员认为，该文章有四个需要改进和思考的地方：首先，文章关于术语概念的定义存在不一致和不清晰的问题。例如，“信息消费”的定义较为模糊，理论梳理不清晰，“数字创业热情”缺乏明确的界定。为确保研究的准确性和严谨性，建议对关键术语进行明确、一贯的定义，并加强理论的梳理。其次，理论分析存在不足。对数字产业与传统产业的数字化等机制没有进行充分论述，机制方面的差异也未被点出。建议加强理论对话，对原有理论进行修正，以体现研究的贡献和知识性增量，同时明确阐述理论机理，使读者能理解论文的核心内容和创新之处。再次，在实证方面，需要进一步说明样本时间选择的原因、变量选择的理由，特别是核心解释变量仅选择了城市是否为消费示范城市，这是否满足准自然实验和研究数据的要求，值得商榷。另外，被解释变量的选择也不够严谨，机制变量过于片面。建议明确说明时间选择的原因，更新时间维度，并优化实证研究变量的选择，以确保研究结果的稳健性和有效性。最后，国家信息消费试点的不同城市存在差异，在异质性检验部分，应考虑增加不同领域的异质性检验，以此增强研究结论的普适性。在理论分析方面需要区分不同类型试点城市进行理论机制分析。
吕玲玉同学代表蔡卫星老师对该文章提出了一些修改性建议：一是在稳健性检验中，应剔除数字创业活跃度和数字创业企业数量排名前十的城市以及使用PSM-DID方法进行检验；二是可以从城市规模、高中低技术制造业和生产性、生活性服务业等视角做一些异质性的分析和讨论；三是建议使用工具变量法来讨论文中存在的内生性问题；四是由于使用信息消费示范城市作为新的政策冲击可能是一种高估，因此可考虑在在基准回归中剔除这些城市。
中央财经大学赵宣凯副教授汇报了研究成果《大数据技术、信息可得性与企业投资效率——来自大语言模型的证据》。他基于中文大语言模型ERNIE准确识别上市公司的大数据技术使用状况，通过实证判别大数据技术是否以及怎样提高企业投资后得到了四个重要发现：一是在确保实证结果内生性和稳健性的条件下，大数据技术的使用显著提高了企业的投资效率；二是根据机制分析得出结论，大数据技术的应用可以提高内外部信息可得性；三是分析异质性分析发现，大数据技术应用对过度投资企业、处于成长期的企业、规模较小的企业、非国有企业、信息技术类企业以及处于经济发展水平较高、信息基础设施更加完善、制度环境更优地区的企业影响更加显著；四是分析经济后果发现，数据要素在行业和区域间具有显著的溢出效应，且由大数据驱动赋能的投资决策可以推动企业的高质量发展。
《金融监管研究》编辑部的刘飞编辑认为，该研究有四个建设性意见和需要思考的问题：一是投资效率测算没有考虑到利润率因素和宏观经济因素；二是模型控制变量中不能只考虑影响企业投资的宏观因素，也需要增加货币政策等因素，同时也应考虑大数据对企业的信息可获得性是否适用所有行业；三是，对于影响机制的理论分析最好可以通过举例来进行阐述；四是需要明确大数据技术概念和数字化转型之间的区别。
李景田博士生针对文章提出了六点修改意见，一是建议增加变量间直接关系讨论的文献梳理；二是在实证方面，利用OLS方法做主回归分析检验是否应用大数据技术对企业投资效率的影响可能不太合适，需要将逻辑回归也放到主回归结果中，避免被质疑；三是对于文章数据区间的选取以及利用其他方法计算企业投资效率与主回归的企业投资效率之间的差异需要做进一步补充说明；四是注意学术规范，比如机制分析部分出现的专有名词“MD&A”在第一次出现处进行说明即可，后续不需要再说明；五是稳健性检验部分新增的检验指标需要补充说明构造方法；六是由于表格很多，建议合并或放附录。
中央财经大学的李景田博士生报告了研究成果《企业数字化的定价效力》。她基于2002-2023年A股市场数据，结合Sentence-BERT语意分类与无监督数字化主题识别LDA模型构造数字化指标，探讨资本市场对企业数字化的定价反馈和价值预期，并得到出两个重要发现：一是高数字化程度的企业在资本市场上获得显著更高的股票收益，而且不同维度刻画的数字化转型或是降维得到的总数字化总指标都获得普遍的资本市场正反馈；二是数字化溢价可以通过资本市场的风险补偿机制解释，投资者对数字化转型企业的潜在增长和创新能力给予更高的溢价。
刘飞编辑对该文章提出了七点质疑：第一，文章的表述、结构需要调整，内容需要校对，错别字需要纠正。第二，第三节数据测算的变量定义和测算方法，可以在实证部分阐述说明。第三，章节调整。第四章的一般性介绍部分建议调整至引言部分。第五节的第二小节，最后讨论和前面内容的关系不大，建议放到最后。第四，实证分析的小节的标题要明确，为表述明确，建议写出检验的内容。第五，细节需要明确。第十九页的模型没有完全指明变量的含义，正文和回归模型中的变量形式不一致。第六点是第五部分建议简要介绍本文的模型和理论假设。第七是文章的实证细化。实证两个方面的内容，数字化对企业价值的影响和数字化议价建议可以分别详细的进行讨论。
中央财经大学的赵晟坤博士生针对文章提出了五条建设性意见：一是需要从理论层面梳理清楚，数字化转型带来的风险本应使资本市场表现不佳，但高数字化程度企业的股票收益越高的背后逻辑；二是需要对数据、算力、算法等微观概念以及两化等宏观概念之间的关系梳理清楚；三是建议作者从不同时间段来进行考虑，比如缩短观测期或对不同时间段的子样本进行分析；四是由于使用从政策文件中提取的关键词或主题对上市公司年报文本来刻画数字化转型程度可能存在一定的测量误差，因此该需要慎重考虑关键词选取的问题；五是在解读回归结果时，建议对系数值的解释增加一些经济学的表述，如溢价的程度是多少、投资组合的收益的影响程度等。
召集人张珩最后对分论坛进行了总结，并感谢各位汇报人对研究成果的充分分享以及各位点评专家的精彩点评。
（供稿人：中国社会科学院金融研究所 张珩）
中国社会科学院国家金融与发展实验室设立于2005年，原名“中国社会科学院金融实验室”。这是中国第一个兼跨社会科学和自然科学的国家级金融智库。2015年6月，在吸收社科院若干其他新型智库型研究机构的基础上，更名为“国家金融与发展实验室”。2015年11月，被中国政府批准为首批25家国家高端智库之一。
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