《Finance Research Letters》：Digital Technology Innovation and Corporate Bond Credit Spreads
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摘要本研究探讨了数字技术创新对企业债券信用利差的影响。利用2016年至2023年中国A股上市公司的企业债券数据，我们发现数字技术创新显著降低了债券信用利差。机制分析表明，数字技术创新能够吸引分析师的关注，提高企业的资源配置效率并提升企业估值，从而降低投资者的风险补偿需求。横截面分
摘要
本研究探讨了数字技术创新对企业债券信用利差的影响。利用2016年至2023年中国A股上市公司的企业债券数据，我们发现数字技术创新显著降低了债券信用利差。机制分析表明，数字技术创新能够吸引分析师的关注，提高企业的资源配置效率并提升企业估值，从而降低投资者的风险补偿需求。横截面分析显示，这一效应在非国有企业、高科技行业企业以及位于中国中西部地区的企业中更为明显。这些研究结果为优化中国的数字技术创新政策提供了参考，同时也为企业制定数字创新战略提供了指导。
引言
随着数字经济的发展，“大数据、人工智能、移动互联网、云计算和区块链”等数字技术已成为推动中国高质量发展的重要力量。数字技术创新在企业层面改变了产品形态、生产流程、组织结构以及商业模式（Nambisan等人，2017），并对宏观层面的经济、社会和产业发展产生了深远影响。数字技术创新被定义为通过数字技术创造新的产品、业务流程或商业模式（Nambisan等人，2017）。作为数字化转型的关键驱动力（Corvello等人，2023；Wang等人，2025），数字技术创新已被证明会影响企业的韧性（Zhang等人，2024）、绩效（Liu等人，2023；Ma等人，2026）以及投资效率（Lai等人，2025）。
然而，关于数字技术创新是否已在企业债券市场中得到体现的研究还比较有限。数字技术创新可以通过改善企业的信息环境、运营效率以及增长前景，降低债券投资者所感知的违约风险。由于债券信用利差主要源于信息不对称导致的投资者对企业价值及违约概率的不确定性，因此这类利差必然会受到企业数字技术进展的影响。尽管债券融资已成为中国企业重要的资金来源，但价格发现和信息效率仍存在不足。了解债券投资者如何对数字创新进行定价，有助于明确企业数字战略所带来的经济效应。因此，本文旨在回答两个核心研究问题：（一）数字技术创新与企业债券信用利差之间存在何种关系？（二）这些效应是通过哪些渠道传递的？
通过分析2016年至2023年的企业债券数据，我们发现数字技术创新与企业债券信用利差之间存在显著的负向关系。机制检验表明，数字技术创新能够吸引分析师的关注，提高企业的资源配置效率及企业估值，进而降低债券信用利差。横截面分析显示，这一效应在非国有企业、高科技企业以及位于中国中西部地区的企业中更为显著。
本研究具有以下贡献。首先，它分析了数字技术创新对债券市场的溢出效应。现有文献主要关注数字技术创新对企业特征的影响，如企业绩效（Liu等人，2023；Zhang等人，2024；Ma等人，2026）、就业情况（Acemoglu和Restrepo，2018）以及管理行为（Svahn等人，2017）。通过揭示数字技术创新与企业债券信用利差之间的关系，为我们理解数字技术创新对债券市场的影响提供了新的视角。
其次，本研究丰富了关于微观层面数字经济经济效应的文献。现有文献大多关注数字化转型的影响，而对数字技术创新的作用关注不足。数字技术创新是数字化转型的基础和驱动力（Berghaus和Back，2016；Wang等人，2025；Corvello等人，2023），在塑造企业的数字相关行为和战略方面起着主导性作用。本研究聚焦于数字技术创新，进一步丰富了有关经济学的文献。
第三，本研究采用了国家统计局发布的《核心数字经济产业分类与国际专利分类代码参考表》（2023年，以下简称“2023年参考表”），通过直接匹配的方法来衡量企业的数字技术创新水平。与以往依赖基于文本的词典方法（Liu等人，2023；Yang，2022）或间接分类标准（Lai等人，2025；Zhang等人，2024）的研究相比，我们的识别方法更为直接，且采用了最新的官方行业定义，减少了遗漏错误。
章节节选
假设构建
债券信用利差指的是具有信用风险的债券与无风险基准债券之间的到期收益率差异。它代表了投资者为弥补发行人的违约风险、流动性风险以及其他与信用相关的不确定性而要求的额外收益溢价。数字技术创新可能通过三种途径降低信用利差。
首先，数字技术创新可以通过吸引分析师的关注，缓解债券投资者面临的信息不对称问题
样本选择与数据来源
我们的样本包括2016年至2023年间中国A股上市公司发行的企业债券1。我们排除了ST/*ST类企业、金融行业企业以及存在缺失值的观测值。最终样本包含6,323个债券年度观测值。为了减少
基线回归分析
表2展示了基线回归的结果。在不同模型设定下，数字技术创新指标（Dig）的系数始终为负，且在1%或5%的水平上具有统计显著性，这支持了我们的主要假设H1a。此外，以第4列作为基准时，数字技术创新的系数为-0.093，这意味着数字技术创新水平每提高一个标准差，企业债券信用利差平均会下降
机制分析
我们认为，数字技术创新可以通过缓解信息不对称、提高企业的资源配置效率以及提升企业估值来降低企业债券信用利差。这三个传导机制分别通过分析师覆盖度（Analyst）、全要素生产率（TFP）以及指标来体现。表4显示，Dig的系数在5%的水平上具有显著的正向意义，这说明数字技术创新能够增加分析师的覆盖度，提升
结论
本研究探讨了数字技术创新与企业债券信用利差之间的关系。研究结果表明，数字技术创新确实能够显著降低企业债券信用利差。这一结论在处理内生性问题、采用PSM估计方法、更换变量定义、使用滞后解释变量、排除信息技术行业企业以及采用不同的固定效应模型后依然保持稳健。机制分析进一步表明，数字技术创新
资金支持
本研究得到了国家自然科学基金委员会（项目编号：72302009）以及北京市教育委员会一般研究项目（项目编号：SM202310011003）的支持。
作者贡献
我们确认，所有署名作者均已阅读并批准了这份手稿，且没有其他符合作者资格但未列入名单的人士。我们还确认，手稿中作者的排序已得到所有人的认可。下面我们将说明并确认每位作者的贡献。
段梦然（第一作者）：概念构建、实证分析、方法设计、数据收集、形式化分析、初稿撰写；
李晓成（第二
CRediT作者贡献说明
段梦然：初稿撰写、方法设计、数据收集、形式化分析、概念构建。李晓成：初稿撰写、方法设计、概念构建。卢崇兰：文稿审阅与编辑、研究指导、概念构建。
Mengran Duan|Xiaocheng Li|Chongluan Lu
北京科技大学商学院，中国北京市海淀区富城路33号，邮编100048
