중국 상장기업의 디지털 전환과 ESG성과가 자금조달 제약에 미치는 영향

The Effects of Enterprise Digital Transformation and ESG Performance on Financing Constraints in China

[연구목적] 본 연구는 2009년부터 2023년까지 중국 상해 및 심천 A주 상장기업을 대상으로, 디지털 전환이 기업의 자금조달 제약(financing constraints)에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 이 과정에서 ESG 성과의 매개효과를 검증하였다. [연구방법] 디지털 전환은 연차보고서 텍스트 마이닝 기반 키워드 빈도로 측정하였으며, ESG 성과는 WIND 데이터베이스의 华证(Huazheng) 등급을 1~9점으로 환산하여 활용하였다. 자금조달 제약은 KZ 지수(Kaplan and Zingales, 1997)와 WW 지수(Whited and Wu, 2006)를병행하여 측정하였다. [연구결과] 실증분석 결과, 첫째, 디지털 전환 수준이 높을수록 자금조달 제약은 완화되었으며, KZ와 WW 모형 모두에서 일관되게 확인되었다. 둘째, 디지털 전환은 ESG 성과를 유의하게개선하는 것으로 나타났다. 셋째, ESG 성과는 자금조달 제약을 완화하는 독립적 요인으로 작용하였으며, 동시에 디지털 전환과 자금조달 제약의 관계에서 부분적 매개효과를 나타냈다. 구체적으로, KZ 모형에서는 간접효과가 총효과의 12.58%를 차지하였고, WW 모형에서는 5.53%를차지하였다. [연구의 시사점] 본 연구는 디지털 전환－ESG－자금조달 제약의 매개구조를 통합적으로 검증함으로써 기존 문헌을 확장하였다. 또한 KZ와 WW 지수를 병행하여 분석 결과의 강건성을 확보하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 디지털 전환 측정방식을 적용하여 방법론적 기여를하였다.

[Purpose] This study empirically investigates the impact of digital transformation on corporate financing constraints using data from A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen, China, during the period 2009－2023. It further examines the mediating role of ESG performance in the relationship between digital transformation and financing constraints. [Methodology] Digital transformation is measured by keyword frequencies in annual reports using a text-mining approach. ESG performance is proxied by Huazheng ratings from the WIND database, converted into numerical scores ranging from 1 (C) to 9 (AAA). Financing constraints are measured by employing both the KZ index (Kaplan and Zingales, 1997) and the WW index (Whited and Wu, 2006) to ensure robustness. [Findings] The empirical results show that, first, higher levels of digital transformation significantly reduce financing constraints, consistently across both KZ and WW models. Second, digital transformation has a significantly positive effect on ESG performance. Third, ESG performance not only independently alleviates financing constraints but also partially mediates the relationship between digital transformation and financing constraints. Specifically, the mediating effect of ESG accounts for 13.04% of the total effect in the KZmodel and 4.85% in the WW model. [Implications] This study expands the existing literature by integrating digital transformation, ESG performance, and financing constraints into a unified framework. By applying both KZ and WW indices, the robustness of the findings is reinforced. Moreover, the application of a text-mining-based measure of digital transformation provides methodological contributions.