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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱

    2023-06-20 19:32:21李黎魏文君
    財(cái)會(huì)月刊·下半月 2023年4期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)部治理融資困境信息不對(duì)稱

    李黎 魏文君

    【摘要】企業(yè)杠桿操縱會(huì)影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及宏觀金融系統(tǒng)穩(wěn)定, 如何治理杠桿操縱受到廣泛關(guān)注。本文以2012 ~ 2021年A股非金融企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本, 探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響, 并進(jìn)一步分析其作用路徑、 異質(zhì)性特征以及經(jīng)濟(jì)后果。研究發(fā)現(xiàn), 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效抑制企業(yè)杠桿操縱, 在替換變量、 控制內(nèi)生性后這一結(jié)論依然成立; 機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過降低信息不對(duì)稱程度、 優(yōu)化內(nèi)部治理環(huán)境以及緩解融資困境的方式抑制企業(yè)杠桿操縱; 異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn), 在通過表外負(fù)債操縱杠桿、 資金技術(shù)密集型、 低市場(chǎng)化進(jìn)程以及高經(jīng)濟(jì)政策不確定性的樣本組中, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用更加明顯; 經(jīng)濟(jì)后果分析表明, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響具有穿透性, 其對(duì)杠桿操縱的抑制作用有助于降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)并提高未來市場(chǎng)價(jià)值。相關(guān)結(jié)論為抑制企業(yè)杠桿操縱、 促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了決策參考。

    【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型;杠桿操縱;信息不對(duì)稱;內(nèi)部治理;融資困境

    【中圖分類號(hào)】 F275.5? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994(2023)08-0035-10

    一、 引言

    近年來, 伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展, 企業(yè)杠桿率也處于不斷上升之中, 而微觀杠桿率的升高會(huì)進(jìn)一步推高宏觀杠桿率, 從而增加流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)(Reinhart和Rogoff, 2011)。快速上升的杠桿率一方面會(huì)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)造成沖擊, 干擾其投融資決策; 另一方面會(huì)影響金融市場(chǎng)的發(fā)展與穩(wěn)定, 增加風(fēng)險(xiǎn)隱患。自2015年起我國(guó)開始進(jìn)入強(qiáng)制去杠桿時(shí)期, 為防范化解重大系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn), 政府出臺(tái)了一系列政策推動(dòng)企業(yè)去杠桿。2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出要“繼續(xù)按照穩(wěn)定大局、 統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、 分類施策、 精準(zhǔn)拆彈的方針, 抓好風(fēng)險(xiǎn)處置工作”, 體現(xiàn)出政府對(duì)“正確認(rèn)識(shí)和把握防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)”的高度重視。企業(yè)杠桿率的降低雖然能夠帶來諸如緩解金融錯(cuò)配、 提高市場(chǎng)資源利用率、 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展等好處, 但也會(huì)增大企業(yè)財(cái)務(wù)壓力, 引發(fā)資本支出的下降, 進(jìn)一步降低發(fā)展速率。已有研究發(fā)現(xiàn), 在政策要求以及市場(chǎng)各部門的監(jiān)管壓力下, 企業(yè)為了從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲取發(fā)展資金, 通常會(huì)采用諸如設(shè)計(jì)表外負(fù)債、 將債務(wù)裝飾成股權(quán)以及盈余管理等手段進(jìn)行杠桿操縱(Kraft,2015;Scott等,2011;許曉芳和陸正飛,2020), 從而扭曲企業(yè)真實(shí)賬面杠桿率。然而, 企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱并未緩解高杠桿率帶來的風(fēng)險(xiǎn), 反而會(huì)向市場(chǎng)釋放錯(cuò)誤信息, 誤導(dǎo)利益相關(guān)方及其他信息使用者, 進(jìn)而阻礙資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。因此, 探究如何治理企業(yè)杠桿操縱, 對(duì)保證國(guó)家“去杠桿”政策的切實(shí)有效實(shí)施及防范重大系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

    21世紀(jì)以來, 大數(shù)據(jù)、 區(qū)塊鏈、 人工智能等新興技術(shù)的快速涌現(xiàn)與不斷升級(jí), 驅(qū)動(dòng)著數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展?!笆奈濉币?guī)劃綱要提出, 要“迎接數(shù)字時(shí)代, 激活數(shù)據(jù)要素潛能, 推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè), 加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 數(shù)字社會(huì)、 數(shù)字政府”。黨的十九屆五中全會(huì)提出, 要“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì), 推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化, 推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”, 突顯出數(shù)字化在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要地位。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)在微觀層面的延伸, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型正逐步成為推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、 商業(yè)模式變革、 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力提升的核心戰(zhàn)略。從企業(yè)內(nèi)部視角來看, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)獲取信息的能力, 推動(dòng)了信息在企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)中的流轉(zhuǎn), 有助于內(nèi)部組織變革, 進(jìn)而提高公司治理水平; 從企業(yè)外部視角來看, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)與投資者之間的信息交流與溝通。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深化, 企業(yè)解析復(fù)雜多樣的信息的能力逐漸增強(qiáng), 進(jìn)而提升了信息披露質(zhì)量, 有效緩解了信息不對(duì)稱。可以看出, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過數(shù)據(jù)與企業(yè)生產(chǎn)要素的融合, 優(yōu)化內(nèi)外部信息傳遞機(jī)制, 賦予企業(yè)更加強(qiáng)大的活力, 進(jìn)而為治理企業(yè)杠桿操縱提供契機(jī)。那么, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否識(shí)別并抑制企業(yè)杠桿操縱行為?較為遺憾的是, 目前還未有文獻(xiàn)討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響, 其影響機(jī)理也處于尚未探索的“黑箱”之中。

    鑒于此, 本文以2012 ~ 2021年A股非金融企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本, 實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響, 并進(jìn)一步檢驗(yàn)其作用機(jī)制、 不同環(huán)境下的異質(zhì)性表征及經(jīng)濟(jì)后果。本文可能的貢獻(xiàn)在于: 第一, 一方面, 現(xiàn)階段對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要集中于企業(yè)管理變革與組織績(jī)效的提升, 本文的結(jié)論有助于豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果方面的研究; 另一方面, 從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角探究企業(yè)杠桿操縱的影響因素, 可以為數(shù)字時(shí)代背景下治理杠桿操縱提供新的視角。第二, 對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)杠桿操縱的影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn), 有助于厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的作用渠道。第三, 從企業(yè)內(nèi)部因素與外部環(huán)境異質(zhì)性的視角探討不同環(huán)境中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響差異, 有助于進(jìn)一步識(shí)別在多樣化情境作用下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的影響, 豐富相關(guān)研究。同時(shí), 對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)杠桿操縱經(jīng)濟(jì)后果的考察, 有助于拓展數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱抑制效應(yīng)的研究邊界, 進(jìn)而為治理企業(yè)杠桿操縱、 防范重大風(fēng)險(xiǎn)提供決策參考。

    二、 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

    (一)文獻(xiàn)回顧

    作為數(shù)字技術(shù)與運(yùn)營(yíng)管理流程高度嵌合的企業(yè)發(fā)展新動(dòng)力, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素革新企業(yè)價(jià)值再造過程, 在重塑組織管理模式的同時(shí)進(jìn)一步拓展要素協(xié)同邊界, 逐漸成為企業(yè)尋求轉(zhuǎn)型升級(jí)、 贏得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的核心戰(zhàn)略(聶興凱等,2022)。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的影響, 多數(shù)研究認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會(huì)帶來積極的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。學(xué)者們認(rèn)為, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型所構(gòu)建的數(shù)字信息管理系統(tǒng)有助于企業(yè)提高生產(chǎn)效率(Mikalef和Pateli,2017)、 降低融資成本(車德欣等,2021)、 提高會(huì)計(jì)信息可比性(聶興凱等,2022)、 增加現(xiàn)金持有量(譚志東等,2022)等, 進(jìn)而具有提升企業(yè)主營(yíng)業(yè)績(jī)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。同時(shí),數(shù)據(jù)與生產(chǎn)要素相融合的溢出效應(yīng)能夠改善資本市場(chǎng)信息環(huán)境, 提高企業(yè)股票信息流動(dòng)性(吳非等,2021)。然而, 也有一些學(xué)者認(rèn)為, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜且持續(xù)的過程, 企業(yè)組織管理架構(gòu)若無法與數(shù)字技術(shù)相匹配則可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)型失?。‵rynas等,2018)。Ekata(2012)以尼日利亞銀行數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行研究, 發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的支出并未帶來銀行績(jī)效的提升。Hajli等(2015)研究發(fā)現(xiàn), 數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不適用于所有企業(yè), 僅有部分企業(yè)在數(shù)字化的進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量發(fā)展。戚聿東和蔡呈偉(2020)則進(jìn)一步發(fā)現(xiàn), 企業(yè)管理水平與數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的錯(cuò)配會(huì)導(dǎo)致代理成本增加, 進(jìn)而抵消數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。

    現(xiàn)有關(guān)于杠桿操縱影響因素的研究主要從企業(yè)內(nèi)部因素與外部因素兩個(gè)視角展開。在內(nèi)部因素方面, 馬新嘯和竇笑晨(2022)研究發(fā)現(xiàn), 通過積極參與企業(yè)治理, 非國(guó)有股東能夠顯著抑制國(guó)有企業(yè)杠桿操縱的動(dòng)機(jī), 降低杠桿操縱水平。翟淑萍等(2021)從黨組織視角探究杠桿操縱的治理路徑, 研究發(fā)現(xiàn)黨組織能夠緩解信息不對(duì)稱、 約束管理者短視行為, 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱。在外部環(huán)境方面, 徐亞琴和宋思淼(2021)的研究表明, 審計(jì)師能夠?qū)ζ髽I(yè)杠桿操縱行為加以識(shí)別, 并且起到一定抑制作用, 這種影響隨著審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與訴訟風(fēng)險(xiǎn)的提高而得到加強(qiáng)。吳曉暉等(2022)則從機(jī)構(gòu)投資者的角度出發(fā), 發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者“分心”會(huì)弱化對(duì)企業(yè)的監(jiān)督作用, 進(jìn)而加劇企業(yè)杠桿操縱。此外, 地方債務(wù)擴(kuò)張會(huì)對(duì)企業(yè)信貸資源造成擠出效應(yīng), 進(jìn)而加劇企業(yè)杠桿操縱的傾向(饒品貴等,2022)。

    通過文獻(xiàn)梳理可以看出: 一方面, 現(xiàn)有研究對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的討論雖然較為廣泛, 但觀點(diǎn)還存在分歧; 另一方面, 鮮有文獻(xiàn)探討數(shù)字時(shí)代背景下數(shù)字信息技術(shù)嵌入對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響。理論上來說, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ζ髽I(yè)內(nèi)部管理機(jī)制、 資源配置效率以及外部市場(chǎng)信息環(huán)境造成影響, 進(jìn)而可能對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為產(chǎn)生一定效用。然而, 目前還缺少?gòu)臄?shù)字化轉(zhuǎn)型視角探究如何治理企業(yè)杠桿操縱的文獻(xiàn)。本文的研究將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱納入同一分析框架, 有助于進(jìn)一步豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果及企業(yè)杠桿操縱治理方面的研究。

    (二)理論分析與研究假設(shè)

    在信息不對(duì)稱的情況下, 管理層或者股東出于自利或獲取貸款的目的, 會(huì)有意識(shí)地利用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和監(jiān)管漏洞將企業(yè)賬面杠桿向下調(diào)整。由于杠桿操縱具有手段復(fù)雜且難以被發(fā)現(xiàn)的特征, 其不僅增大了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn), 而且削弱了企業(yè)未來發(fā)展的潛力。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)這一要素為核心驅(qū)動(dòng)力, 借助人工智能、 區(qū)塊鏈、 大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù), 加速了信息在各環(huán)節(jié)與流程中的融合、 貫通, 實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)管理架構(gòu)、 組織戰(zhàn)略、 商業(yè)模式以及價(jià)值再造過程(Nambisan等,2017)的重塑, 進(jìn)而可能對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為產(chǎn)生“排斥效應(yīng)”。首先, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)⒁酝槠臄?shù)據(jù)進(jìn)行整合利用并輸出為結(jié)構(gòu)化、 標(biāo)準(zhǔn)化的信息, 提高企業(yè)對(duì)外信息披露的深度與廣度, 進(jìn)而強(qiáng)化市場(chǎng)參與者對(duì)企業(yè)的監(jiān)督效用; 其次, 即時(shí)、 高效的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)大大加強(qiáng)了企業(yè)內(nèi)部的交流與溝通, 打破了部門之間的信息傳遞壁壘, 有助于約束管理層行為、 提升內(nèi)部控制水平, 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展; 最后, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來的變革與活力在增加企業(yè)收入的同時(shí)向市場(chǎng)釋放積極信號(hào), 進(jìn)而降低了企業(yè)與市場(chǎng)間的金融摩擦, 大大緩解了企業(yè)融資壓力。因此本文認(rèn)為, 作為外部市場(chǎng)信息不對(duì)稱、 內(nèi)部管理者自利與市場(chǎng)資源配置扭曲等因素作用下的短視行為, 杠桿操縱也將在企業(yè)不斷推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 深化數(shù)字技術(shù)變革的過程中受到有效監(jiān)督和制約, 具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

    首先, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠發(fā)揮信息效應(yīng), 緩解企業(yè)與市場(chǎng)參與者之間的信息摩擦, 強(qiáng)化外部監(jiān)管, 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱。根據(jù)信息不對(duì)稱理論, 信息不對(duì)稱的降低便于市場(chǎng)從外部對(duì)企業(yè)行為進(jìn)行監(jiān)督, 有助于提高企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的規(guī)范性。當(dāng)信息不對(duì)稱水平較高時(shí), 企業(yè)為了短期利益而進(jìn)行杠桿操縱的傾向增加。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進(jìn), 企業(yè)與市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱問題將得到有效緩解, 進(jìn)而提高企業(yè)透明度, 抑制杠桿操縱。從企業(yè)的視角來看, 一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)化了企業(yè)信息收集處理能力。企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)會(huì)產(chǎn)生大量沉淀性信息, 而區(qū)塊鏈、 云計(jì)算、 大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的應(yīng)用使得企業(yè)具備深度挖掘分析冗余數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為流動(dòng)性、 可視化信息的能力(吳武清和田雅婧, 2022), 提高了企業(yè)信息收集的廣度與深度, 進(jìn)而增強(qiáng)了其信息披露范圍, 有助于提高信息透明度、 降低信息不對(duì)稱程度。另一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)信息整合能力。企業(yè)以往的管理體系對(duì)繁雜、 多樣化數(shù)據(jù)的處理能力較弱, 而數(shù)字信息技術(shù)的應(yīng)用有效化解了異質(zhì)性信息協(xié)同整合的難題(Ortiz等,2019), 增加了企業(yè)年報(bào)中的信息含量與信息披露質(zhì)量, 提高了信息透明度。從外部市場(chǎng)的視角來看:一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型符合數(shù)字時(shí)代的發(fā)展潮流, 進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)更能引起分析師的注意, 分析師基于其自身的專業(yè)知識(shí)與數(shù)據(jù)分析技能能夠提高企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告的可讀性, 從而緩解企業(yè)與外部信息使用者之間的信息不對(duì)稱(雷光勇等,2022); 另一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)信息披露的及時(shí)性與準(zhǔn)確性, 減少信息在傳輸過程中的曲解與損耗, 提高市場(chǎng)參與者與企業(yè)之間的信息傳遞效率, 從而提升投資者的監(jiān)督便利性與積極性, 有助于其對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為進(jìn)行監(jiān)督。因此, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)信息透明度, 加強(qiáng)外部監(jiān)督, 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱。

    其次, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠發(fā)揮治理效應(yīng), 優(yōu)化內(nèi)部治理環(huán)境, 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱。根據(jù)代理理論, 兩權(quán)分離導(dǎo)致的代理沖突增加了管理者為滿足自身利益或者打造“商業(yè)帝國(guó)”而發(fā)生短視行為的傾向, 進(jìn)而加劇了企業(yè)杠桿操縱程度。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)組織管理的不斷優(yōu)化, 企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境與控制體系得到大幅改善(肖紅軍等,2021;易露霞等,2021), 而治理能力的提升有助于緩解代理沖突, 對(duì)管理者行為實(shí)施有效的監(jiān)督與約束, 提高管理者決策的科學(xué)性, 進(jìn)而有助于降低企業(yè)杠桿操縱水平(翟淑萍等,2021)。從組織結(jié)構(gòu)來看, 得益于數(shù)字技術(shù)的嵌入, 企業(yè)內(nèi)部組織管理的邊界得到進(jìn)一步拓展, 傳統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)逐漸向扁平化、 網(wǎng)絡(luò)化演進(jìn), 進(jìn)而催生出新的組織架構(gòu)(Murray等,2021), 這有助于緩解組織層級(jí)約束, 進(jìn)而形成良好的組織環(huán)境, 提升監(jiān)督與治理效率; 從內(nèi)部信息傳遞來看, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)內(nèi)部各部門及運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)的聯(lián)結(jié)互通, 打破了部門之間的信息壁壘, 這種準(zhǔn)確、 便捷的信息流通有助于及時(shí)識(shí)別管理層的短視傾向, 加大其盈余管理的壓力(冼依婷和何威風(fēng),2022), 進(jìn)而有效抑制企業(yè)杠桿操縱; 從管理決策來看, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)建立起基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)督機(jī)制, 在此基礎(chǔ)上, 依托于數(shù)字技術(shù)強(qiáng)大的信息分析與處理能力, 使得管理者在進(jìn)行財(cái)務(wù)決策時(shí)更多地依據(jù)客觀數(shù)據(jù)分析的結(jié)果而不是主觀傾向, 從而約束管理者的自由裁量權(quán), 緩解代理沖突, 最終實(shí)現(xiàn)對(duì)杠桿操縱行為的抑制。因此, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠變革組織管理模式、 加速內(nèi)部信息流轉(zhuǎn)、 約束管理層行為, 進(jìn)而優(yōu)化內(nèi)部治理環(huán)境, 降低企業(yè)杠桿操縱水平。

    最后, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠發(fā)揮資源效應(yīng), 化解企業(yè)融資困境, 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱。根據(jù)資源基礎(chǔ)理論, 企業(yè)要想擴(kuò)大市場(chǎng)份額、 加快自身發(fā)展, 就必須從市場(chǎng)中獲取資源。銀行等金融機(jī)構(gòu)出于政策監(jiān)管及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的目的, 對(duì)杠桿率較高的企業(yè)發(fā)放貸款的意愿不強(qiáng), 又或者是要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià), 進(jìn)而提高了企業(yè)融資成本。為了獲得投資及貸款, 企業(yè)往往選擇粉飾自身杠桿率以向市場(chǎng)釋放積極信號(hào)。由此, 融資困難、 資金短缺等問題加劇了企業(yè)杠桿操縱的傾向(許曉芳和陸正飛,2020)。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字時(shí)代下企業(yè)發(fā)展的不竭動(dòng)力, 能夠有效緩解企業(yè)資金短缺的窘境, 進(jìn)而抑制杠桿操縱。一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠向市場(chǎng)釋放積極信號(hào), 吸引投資者。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的戰(zhàn)略選擇, 不但有助于企業(yè)獲得社會(huì)各界的關(guān)注, 而且能夠提升金融機(jī)構(gòu)等市場(chǎng)投資者的心理預(yù)期與投資意愿, 拓展企業(yè)融資渠道并緩解其融資壓力(Wilson和Daugherty,2018), 進(jìn)而有助于抑制杠桿操縱。另一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)動(dòng)企業(yè)主營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)(易露霞等,2021), 增加財(cái)務(wù)盈余。隨著數(shù)字化在企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理中的不斷下沉, 企業(yè)能夠基于數(shù)字信息技術(shù)平臺(tái)對(duì)市場(chǎng)信息進(jìn)行收集整理, 提高產(chǎn)品策略市場(chǎng)導(dǎo)向與追蹤的精準(zhǔn)性。與此同時(shí), 企業(yè)的生產(chǎn)與銷售模式也將分別向著滿足顧客需求的定制化、 精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變, 這有助于增強(qiáng)企業(yè)價(jià)值再造過程中的柔性, 提升企業(yè)營(yíng)業(yè)收入與現(xiàn)金持有水平(譚志東等,2022), 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱的傾向。由此可見, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解市場(chǎng)資源配置扭曲與內(nèi)部資金短缺所造成的融資困境, 進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱。

    基于以上分析, 提出下列假設(shè):

    假設(shè): 限定其他條件不變, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)杠桿操縱。

    三、 研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    為了驗(yàn)證上述假設(shè), 本文選取A股非金融上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本, 窗口期為2012 ~ 2021年。在剔除ST、 PT等異常企業(yè)數(shù)據(jù)后, 進(jìn)一步將變量數(shù)據(jù)存在缺失及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常的數(shù)據(jù)剔除, 最終獲得樣本數(shù)據(jù)20688條。為消除離群值的影響, 對(duì)連續(xù)型變量按首尾1%的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行Winsorize調(diào)整。文中數(shù)據(jù)主要來自CSMAR、 CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)并通過手工整理, 其中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)通過Python文本分析獲得。

    (二)變量定義

    1. 被解釋變量: 企業(yè)杠桿操縱(LEVM)。本文借鑒許曉芳等(2020)的研究, 認(rèn)為企業(yè)主要通過表外負(fù)債及名股實(shí)債的方式進(jìn)行杠桿操縱。其他手段多以表外協(xié)議的形式實(shí)現(xiàn), 難以獲取準(zhǔn)確數(shù)據(jù)(翟淑萍等,2021)。因此, 在主回歸中采用基本的XLT-LEVM法來估計(jì)企業(yè)杠桿操縱, 而在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中以額外包括采用會(huì)計(jì)手段操縱杠桿在內(nèi)的擴(kuò)展的XLT-LEVM法衡量企業(yè)杠桿操縱。基本的XLT-LEVM模型計(jì)算公式如下所示:

    LEVMi,t=(DEBTB_TOTALi,t+DEBT_OBi,t+DEBT_NSRDi,t)÷(ASSETB_TOTALi,t+DEBT_OBi,t)-LEVBi,t (1)

    其中: LEVM為企業(yè)杠桿操縱, 由真實(shí)杠桿率減去賬面杠桿率得到; DEBTB_TOTAL、 DEBT_OB、 DEBT_NSRD分別為企業(yè)賬面負(fù)債、 表外負(fù)債以及名股實(shí)債總額; ASSETB_TOTAL為企業(yè)賬面資產(chǎn)總額;LEVB為企業(yè)賬面資產(chǎn)負(fù)債率。

    2. 解釋變量: 數(shù)字化轉(zhuǎn)型(lnDIG)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略受到了學(xué)者們的高度關(guān)注, 而由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是嵌入到企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等各個(gè)環(huán)節(jié)中的變革, 因此很難將其剝離并通過財(cái)務(wù)指標(biāo)具象化??紤]到企業(yè)年報(bào)是對(duì)企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息、 戰(zhàn)略執(zhí)行及未來規(guī)劃的總結(jié)性、 指導(dǎo)性報(bào)告, 本文參考吳非等(2021)的做法, 通過文本分析選取年報(bào)中人工智能、 大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算、 區(qū)塊鏈等技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)詞頻, 考慮到該數(shù)據(jù)的偏態(tài)特征, 以詞頻總數(shù)加1取自然對(duì)數(shù)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    3. 控制變量。參考現(xiàn)有研究, 本文選取公司規(guī)模(Size)、 財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、 成長(zhǎng)性(Growth)、 公司年齡(Age)、 債務(wù)融資結(jié)構(gòu)(Ldebt)、 存貨占比(Inv)、 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Ato)以及股權(quán)集中度(Top10)作為控制變量。為控制行業(yè)及年份差異, 進(jìn)一步加入行業(yè)虛擬變量(Ind)與年份虛擬變量(Year)。

    具體變量定義見表1。

    (三)模型構(gòu)建

    為了考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響, 本文構(gòu)建以下模型:

    LEVMi,t=α0+α1lnDIGi,t+α2Sizei,t+α3Levi,t+α4Growthi,t+α5Agei,t+α6Ldebti,t+α7Invi,t+α8Atoi,t+α9Top10i,t+∑Ind+∑Year+ε? ?(2)

    模型(2)中, α0為常數(shù)項(xiàng), ε為殘差項(xiàng), 其他變量定義見表1。若lnDIG的系數(shù)顯著為負(fù), 則說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效抑制企業(yè)杠桿操縱, 進(jìn)而驗(yàn)證前文假設(shè)。

    四、 實(shí)證分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    表2列示了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。根據(jù)表中數(shù)據(jù)可知, 企業(yè)杠桿操縱的最小值為0, 最大值為1.251, 均值為0.11, 說明我國(guó)上市企業(yè)的杠桿操縱現(xiàn)象較為普遍, 企業(yè)中存在不同程度的杠桿操縱問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最小值為0, 最大值為5.209, 說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同企業(yè)中表現(xiàn)出較大的差異, 同聶興凱等(2022)的研究結(jié)果相近。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為1.483, 說明整體上企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于初始時(shí)期, 數(shù)字化進(jìn)程還需進(jìn)一步推進(jìn)。其他控制變量的均值與中位數(shù)較為接近, 數(shù)據(jù)整體上表現(xiàn)出正態(tài)分布的特征, 而最小值與最大值存在較大差異, 表明數(shù)據(jù)選取較為合理。此外, 計(jì)算各變量的VIF值發(fā)現(xiàn), 最大值為1.68, 均值為1.27, 說明不存在多重共線性問題。

    (二)主回歸分析

    表3列報(bào)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱的回歸結(jié)果。其中: 列(1)為未控制行業(yè)與年份差異的結(jié)果, 可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù), 初步說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)杠桿操縱; 列(2)與列(3)分別為僅控制行業(yè)、 年份差異的結(jié)果, 可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)分別為-0.0024、 -0.0034, 同樣顯著為負(fù); 列(4)為同時(shí)控制行業(yè)與年份的結(jié)果, 可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.0043, 且在1%的水平上顯著。以上回歸結(jié)果表明, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型在抑制企業(yè)杠桿操縱方面具有顯著作用, 驗(yàn)證了前文假設(shè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字時(shí)代企業(yè)發(fā)展的重要推動(dòng)力。一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要長(zhǎng)期且持續(xù)的資源投入, 會(huì)促使企業(yè)更多地從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度進(jìn)行決策, 進(jìn)而對(duì)杠桿操縱這種短視行為具有顯著的“擠出效應(yīng)”; 另一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)力, 會(huì)引發(fā)企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的一系列變革, 進(jìn)而塑造高效、 透明的發(fā)展環(huán)境, 抑制管理者自利傾向, 實(shí)現(xiàn)對(duì)杠桿操縱的抑制作用。另外, 在控制變量方面, 表3中結(jié)果顯示: 公司規(guī)模、 成長(zhǎng)性、 公司年齡以及股權(quán)集中度的系數(shù)顯著為負(fù), 對(duì)抑制企業(yè)杠桿操縱具有重要作用; 而財(cái)務(wù)杠桿、 債務(wù)融資結(jié)構(gòu)、 存貨占比、 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的系數(shù)顯著為正, 表明這些指標(biāo)的增長(zhǎng)會(huì)加劇企業(yè)杠桿操縱。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了保證前文結(jié)論的穩(wěn)健性, 本文進(jìn)行了如下 穩(wěn)健性檢驗(yàn)(限于篇幅,相關(guān)結(jié)果未予列示):

    1. 替換被解釋變量。上文中基于基本的XLT-LEVM法測(cè)算的企業(yè)杠桿操縱僅是從債務(wù)粉飾的角度進(jìn)行估計(jì)的, 而現(xiàn)實(shí)生活中企業(yè)也常常通過向上調(diào)整利潤(rùn)來降低賬面杠桿率。因此參考許曉芳等(2020)的做法, 為了盡可能全面地覆蓋企業(yè)杠桿操縱的手段, 以擴(kuò)展的XLT-LEVM法衡量企業(yè)杠桿操縱, 具體分為直接法(ExpLEVM)和間接法(ExpLEVMI)。替換變量后的回歸結(jié)果顯示: 當(dāng)采用擴(kuò)展的XLT-LEVM直接法衡量企業(yè)杠桿操縱時(shí), 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為負(fù), 說明其能夠有效抑制企業(yè)杠桿操縱; 而采用擴(kuò)展的XLT-LEVM間接法衡量企業(yè)杠桿操縱時(shí), 同樣得到了與前文相同的結(jié)論。

    2. 替換解釋變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響可能會(huì)受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量方式的影響。一方面, 通過統(tǒng)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻數(shù)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)存在噪聲干擾; 另一方面, 企業(yè)年報(bào)篇幅越長(zhǎng), 其含有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)可能會(huì)越多, 造成詞頻統(tǒng)計(jì)總數(shù)偏離真實(shí)水平。因此, 本文參考聶興凱等(2022)、 吳武清和田雅婧(2022)的做法, 對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重新進(jìn)行衡量: ①是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型(iflnDIG)。根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)是否為0構(gòu)建虛擬變量, 若數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)大于0, 則賦值1, 否則賦值0。②數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻占比(Wordper)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型句頻占比(Centper)。具體來說, 分別用數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)除以企業(yè)年報(bào)詞頻總數(shù)、 包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻的句子數(shù)除以企業(yè)年報(bào)句子總數(shù)得到。結(jié)果顯示, 在替換衡量方式后數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊在1%的水平上顯著抑制企業(yè)杠桿操縱, 與前文結(jié)論相同。

    3. 內(nèi)生性處理。為了控制模型設(shè)定時(shí)的內(nèi)生性問題, 進(jìn)一步提高結(jié)論的穩(wěn)健性, 本文采用以下兩種方法進(jìn)行內(nèi)生性處理: ①IV-2SLS法。以數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)、 年度均值為標(biāo)準(zhǔn)生成工具變量(IV), 具體來說, 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型超出均值時(shí)該工具變量取1, 否則取0。同一年度行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平, 但不會(huì)直接影響企業(yè)杠桿操縱。根據(jù)回歸結(jié)果, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為負(fù), 說明其能夠抑制企業(yè)杠桿操縱, 與前文結(jié)論一致。②傾向性得分匹配(PSM)法??紤]到數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)受企業(yè)特征變量的影響, 進(jìn)而對(duì)研究結(jié)論造成干擾, 本文根據(jù)企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分組以緩解樣本偏差帶來的影響, 卡尺設(shè)定為0.05, 采用最近鄰1∶1有放回的匹配方式對(duì)匹配后的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行回歸。根據(jù)回歸結(jié)果, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù), 同樣驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用。

    五、 進(jìn)一步研究

    (一)影響機(jī)制檢驗(yàn)

    前文的研究結(jié)論表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制企業(yè)杠桿操縱, 但對(duì)其影響機(jī)制的研究還停留在理論分析的層面, 缺乏數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)。為厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)杠桿操縱的作用路徑, 且避免將中介變量作為控制變量時(shí)導(dǎo)致的內(nèi)生性, 參考江艇(2022)的研究, 在前文模型(2)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型:

    mi,t=β0+β1lnDIGi,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4Growthi,t+β5Agei,t+β6Ldebti,t+β7Invi,t+β8Atoi,t+β9Top10i,t+∑Ind+∑Year+δ? ?(3)

    在模型(3)中, m為中介變量, β0為常數(shù)項(xiàng), δ為殘差項(xiàng), 其他變量說明見表1。若模型(3)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著, 則說明中介效應(yīng)存在且顯著。

    1. 信息效應(yīng)的中介檢驗(yàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息效應(yīng)主要表現(xiàn)為其能夠通過提升信息收集處理能力與分析師關(guān)注度, 進(jìn)而緩解企業(yè)與市場(chǎng)之間的信息沖突, 強(qiáng)化市場(chǎng)參與者對(duì)企業(yè)的監(jiān)督效應(yīng), 實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制。本文借鑒辛清泉等(2014)與雷光勇等(2022)的做法, 分別選取分析師關(guān)注度(Analyst)與公司透明度(Trans)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息效應(yīng), 相關(guān)回歸結(jié)果見表4。由表4中列(1)的結(jié)果可知, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0691, 顯著為正, 說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠吸引更多的分析師對(duì)企業(yè)進(jìn)行跟蹤與分析, 從而降低了信息不對(duì)稱程度; 列(2)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0052, 通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)信息透明度。結(jié)合前文結(jié)論可知, 分析師關(guān)注度和公司透明度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱之間起到顯著的中介作用, 即“數(shù)字化轉(zhuǎn)型——信息效應(yīng)——杠桿操縱”的作用路徑有效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低信息不對(duì)稱程度, 強(qiáng)化外部市場(chǎng)監(jiān)督, 進(jìn)而降低企業(yè)杠桿操縱水平。在企業(yè)不斷推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中, 一方面企業(yè)生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)得到充分收集整理, 增加了企業(yè)信息披露的多樣性; 另一方面, 基于數(shù)字信息技術(shù)搭建起的信息處理與共享平臺(tái)降低了市場(chǎng)參與者的信息收集成本, 提高了分析師關(guān)注的便利性與預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。信息不對(duì)稱的緩解有助于外部投資者對(duì)企業(yè)進(jìn)行監(jiān)督, 從而抑制杠桿操縱。

    2. 治理效應(yīng)的中介檢驗(yàn)。參考聶興凱等(2022)、 車德欣等(2021)的做法, 分別選取企業(yè)真實(shí)盈余管理(Rem)以及內(nèi)部控制水平(Ic)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理效應(yīng), 并代入模型(3)。其中, 內(nèi)部控制數(shù)據(jù)來自迪博數(shù)據(jù)庫(kù), 同時(shí)為了平衡系數(shù)量級(jí)將其除以1000。由表4中列(3)的回歸結(jié)果可知, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為負(fù), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效降低真實(shí)盈余管理水平; 列(4)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0027, 且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高內(nèi)部控制水平, 優(yōu)化治理環(huán)境。結(jié)合前文結(jié)論可知, 真實(shí)盈余管理和內(nèi)部控制在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱之間起到顯著的中介作用, 即“數(shù)字化轉(zhuǎn)型——治理效應(yīng)——杠桿操縱”的作用路徑有效。以上結(jié)論表明: 一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦予了企業(yè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力, 企業(yè)基于大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)分析后做出的決策更具有科學(xué)性和客觀性, 由此削弱了管理層短視傾向, 加大了盈余管理的壓力, 進(jìn)而有效抑制杠桿操縱; 另一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)作為樞紐, 將企業(yè)各部門及生產(chǎn)環(huán)節(jié)貫通, 推動(dòng)組織管理架構(gòu)逐漸向扁平化、 網(wǎng)絡(luò)化演進(jìn), 進(jìn)而優(yōu)化內(nèi)部環(huán)境、 提高治理水平, 實(shí)現(xiàn)對(duì)杠桿操縱的抑制。

    3. 資源效應(yīng)的中介檢驗(yàn)。為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否發(fā)揮資源效應(yīng), 通過緩解企業(yè)資金短缺壓力, 進(jìn)而抑制杠桿操縱, 本文選取融資成本(Cost)與現(xiàn)金持有(Cash)(譚志東等,2022)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型資源效應(yīng)的代理變量進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。其中, 融資成本由“財(cái)務(wù)費(fèi)用/營(yíng)業(yè)收入”得到, 現(xiàn)金持有由“貨幣資金/總資產(chǎn)”得到。根據(jù)表4中列(5)的回歸結(jié)果可知, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.0006, 且在1%的水平上顯著, 說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低企業(yè)融資成本; 列(6)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0045, 且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng), 提高現(xiàn)金持有水平。結(jié)合前文結(jié)論可知, 融資成本與現(xiàn)金持有在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱之間起到顯著的中介作用, 即“數(shù)字化轉(zhuǎn)型——資源效應(yīng)——杠桿操縱”的作用路徑有效。在數(shù)字時(shí)代下, 一方面企業(yè)持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型符合政策指引及經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的需要, 有助于獲取相關(guān)政策及產(chǎn)業(yè)基金的支持, 進(jìn)而緩解企業(yè)融資約束(花俊國(guó)等, 2022); 另一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有“示范效應(yīng)”, 能夠吸引市場(chǎng)中的投資者入股, 這有助于企業(yè)吸納資金。此外, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力, 賦予其識(shí)別外界投資機(jī)會(huì)與市場(chǎng)產(chǎn)品需求的能力, 進(jìn)而推動(dòng)收入增長(zhǎng), 提高財(cái)務(wù)資金持有量。這些都有助于緩解企業(yè)資金壓力, 抑制其杠桿操縱的傾向。

    (二)異質(zhì)性分析

    1. 考慮杠桿操縱手段的影響?,F(xiàn)有研究表明, 表外負(fù)債與名股實(shí)債已經(jīng)成為企業(yè)杠桿操縱的主要手段(許曉芳和陸正飛,2020;許曉芳等,2020)。那么, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否精準(zhǔn)識(shí)別企業(yè)杠桿操縱的不同手段并產(chǎn)生差異化影響?數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會(huì)對(duì)何種杠桿操縱的手段表現(xiàn)出更優(yōu)的抑制效果?厘清這些問題有助于更加精細(xì)化地認(rèn)識(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用。鑒于此, 本文將前文中表外負(fù)債與名股實(shí)債總額分別除以企業(yè)總資產(chǎn), 得到表外負(fù)債水平(DEBT_OB1)與名股實(shí)債水平(DEBT_NSRD1), 并將其代入模型(2)進(jìn)行回歸, 相關(guān)結(jié)果見表5。根據(jù)表5中列(1)的結(jié)果可知, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.0081, 且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)表外負(fù)債的杠桿操縱手段具有顯著的抑制效應(yīng); 而列(2)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)僅在5%的水平上顯著為負(fù), 說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制通過名股實(shí)債手段進(jìn)行的杠桿操縱, 但相較于表外負(fù)債, 對(duì)名股實(shí)債的抑制效應(yīng)較弱??赡艿脑蚴牵?表外負(fù)債主要是通過經(jīng)營(yíng)租賃等方式實(shí)現(xiàn)的, 體現(xiàn)了企業(yè)融資需求的特征, 而數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于優(yōu)化企業(yè)價(jià)值再造流程, 為企業(yè)持續(xù)發(fā)展注入新的生命力, 進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng), 同時(shí)企業(yè)融資需求也得到一定緩解, 因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)表外負(fù)債表現(xiàn)出強(qiáng)力的抑制作用; 名股實(shí)債主要通過“抽屜協(xié)議”將企業(yè)債務(wù)偽裝成股份, 進(jìn)而降低自身賬面杠桿率, 更多的是基于市場(chǎng)監(jiān)管及會(huì)計(jì)政策的不完善達(dá)成杠桿操縱的目的, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往難以有效彌補(bǔ)監(jiān)管及政策上的缺陷, 進(jìn)而導(dǎo)致其對(duì)企業(yè)名股實(shí)債的抑制效應(yīng)較弱。

    2. 考慮要素類型的影響。企業(yè)所能提供的要素支撐影響著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果, 進(jìn)而在對(duì)杠桿操縱的抑制效應(yīng)上表現(xiàn)出差異化特征。對(duì)于資金技術(shù)密集型企業(yè)來說, 由于具有較大的資金或者信息技術(shù)優(yōu)勢(shì), 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效應(yīng)會(huì)得到加強(qiáng), 數(shù)字技術(shù)的嵌入與融合也更加深入, 這有助于更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用; 而對(duì)于勞動(dòng)密集型企業(yè)來說, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金及技術(shù)儲(chǔ)備都較為匱乏, 并且勞動(dòng)密集型企業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理模式與數(shù)字化管理模式的匹配度較低, 優(yōu)化適配成本較高, 削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用。為了檢驗(yàn)不同要素類型企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱抑制效應(yīng)的差異, 本文借鑒雷光勇等(2022)的做法, 以固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重以及研發(fā)費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入比重的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn), 將高于中位數(shù)的企業(yè)劃分為資金技術(shù)密集型, 其余則為勞動(dòng)密集型。由表5中列(3)的結(jié)果可知, 在資金技術(shù)密集型企業(yè)中, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.0058, 且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn); 而列(4)中的結(jié)果表明, 在勞動(dòng)密集型企業(yè)中, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)雖然為負(fù)但并不顯著。以上結(jié)果說明, 相較于勞動(dòng)密集型企業(yè), 資金技術(shù)密集型企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱表現(xiàn)出更強(qiáng)的抑制效應(yīng)。

    3. 考慮市場(chǎng)化進(jìn)程的影響。市場(chǎng)化進(jìn)程會(huì)影響要素市場(chǎng), 進(jìn)而通過改善制度環(huán)境影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用。對(duì)于市場(chǎng)化進(jìn)程較高的地區(qū)來說, 其生產(chǎn)要素市場(chǎng)與市場(chǎng)制度環(huán)境完善度較高, 能夠及時(shí)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金與技術(shù)支持。此外, 較為完善的市場(chǎng)制度能夠加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的外部監(jiān)督, 有效識(shí)別企業(yè)短視行為, 提高其運(yùn)營(yíng)管理的規(guī)范性, 企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱的動(dòng)機(jī)被極大地削弱, 因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱抑制效應(yīng)的增量效果較弱。而對(duì)于市場(chǎng)化進(jìn)程較低的地區(qū)來說, 由于市場(chǎng)中信息傳遞效率低下, 企業(yè)難以及時(shí)獲得生產(chǎn)發(fā)展所需的資金, 迫于融資壓力, 企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱的動(dòng)機(jī)增強(qiáng), 此時(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的抑制效應(yīng)較為明顯。為了檢驗(yàn)不同市場(chǎng)化進(jìn)程下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱抑制效應(yīng)的差異, 本文參考莊旭東和王仁曾(2022)的做法, 根據(jù)市場(chǎng)化指數(shù)的中位數(shù)進(jìn)行分組回歸。表6中列(1)的結(jié)果顯示: 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.0055, 且在1%的水平上顯著; 而列(2)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)僅在5%的水平上顯著為負(fù), 弱于低市場(chǎng)化進(jìn)程組。以上結(jié)果說明, 相較于低市場(chǎng)化進(jìn)程地區(qū), 高市場(chǎng)化進(jìn)程地區(qū)的企業(yè)由于要素市場(chǎng)及市場(chǎng)環(huán)境的支持與監(jiān)督, 杠桿操縱動(dòng)機(jī)較弱, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的抑制效應(yīng)也相對(duì)較弱。

    4. 考慮經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。企業(yè)的各種生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)處在復(fù)雜動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)環(huán)境中, 因此其財(cái)務(wù)決策將不可避免地受到外部不確定性的影響, 而經(jīng)濟(jì)政策不確定性是影響企業(yè)運(yùn)營(yíng)的重要環(huán)境因素。已有研究表明, 當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策處在不斷變化中時(shí), 企業(yè)現(xiàn)金流也將表現(xiàn)出較高的不確定性。因此, 金融機(jī)構(gòu)出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的目的, 會(huì)要求更高的資本回報(bào)率, 這會(huì)進(jìn)一步加劇企業(yè)融資約束。此外, 經(jīng)濟(jì)政策不確定性的升高也會(huì)導(dǎo)致銀行壞賬增加, 進(jìn)而減少貸款規(guī)模, 致使企業(yè)融資難度加大。這些都會(huì)進(jìn)一步加大企業(yè)融資壓力以及杠桿操縱的傾向, 進(jìn)而使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱抑制效應(yīng)的增量作用更加明顯。而當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策趨于穩(wěn)定時(shí), 不確定性對(duì)市場(chǎng)環(huán)境造成的沖擊被極大地削弱, 有助于降低企業(yè)融資費(fèi)用, 提升企業(yè)獲取貸款的及時(shí)性, 由此企業(yè)杠桿操縱的動(dòng)機(jī)不足, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的抑制效應(yīng)不明顯。為了檢驗(yàn)不同程度經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)杠桿操縱之間關(guān)系的影響, 本文以Baker等(2016)構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn) 進(jìn)行分組回歸。表6中列(3)的結(jié)果顯示, 在低經(jīng)濟(jì)政策不確定性組中, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.0023, 但并不顯著; 而列(4)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。以上結(jié)果說明, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)更加明顯。

    (三)經(jīng)濟(jì)后果分析

    杠桿操縱掩飾了企業(yè)真實(shí)杠桿率, 雖然為企業(yè)帶來了短期收益, 但是并未降低其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn), 反而會(huì)誤導(dǎo)股東及其他利益相關(guān)者的投資決策。當(dāng)杠桿操縱程度加深時(shí), 從企業(yè)角度來看, 會(huì)導(dǎo)致其在未來需要償還的債務(wù)進(jìn)一步增加, 發(fā)展?jié)摿ψ內(nèi)酰?債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)加??; 從投資者角度來看, 出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的目的, 投資者往往缺少對(duì)杠桿操縱程度高的企業(yè)進(jìn)行投資的熱情, 市場(chǎng)期待較低, 進(jìn)而損害企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值。前文的研究表明, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)杠桿操縱, 那么這種影響是否具有穿透效應(yīng), 進(jìn)而降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)并提高市場(chǎng)價(jià)值呢?較為不足的是, 現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)杠桿操縱的研究主要集中在影響因素方面, 對(duì)經(jīng)濟(jì)后果的考察較少, 缺少對(duì)上述問題的探討。鑒于此, 本文參考陳克兢等(2021)對(duì)經(jīng)濟(jì)后果的考察方式, 構(gòu)建中介效應(yīng)模型(江艇,2022)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)杠桿操縱的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行檢驗(yàn)。同時(shí), 借鑒現(xiàn)有研究的做法(翟淑萍等,2022;Yildirim,2020), 用Zscore表示企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn), 用托賓Q表示企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值。其中, Zscore由“1.2×(營(yíng)運(yùn)資金÷總資產(chǎn))+1.4×(留存收益÷總資產(chǎn))+3.3×(息稅前利潤(rùn)÷總資產(chǎn))+0.6×(權(quán)益市值÷總負(fù)債)+營(yíng)業(yè)收入÷總資產(chǎn)”計(jì)算得到, 并且其數(shù)值越大, 說明企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越低。具體回歸模型如下:

    LEVMi,t=χ0+χ1lnDIGi,t+χ2Sizei,t+χ3Levi,t+χ4Growthi,t+χ5Agei,t+χ6Ldebti,t+χ7Invi,t+χ8Atoi,t+χ9Top10i,t+∑Ind+∑Year+η (4)

    Zscorei,t=χ0+χ1lnDIGi,t+χ2Sizei,t+χ3Levi,t+χ4Growthi,t+χ5Agei,t+χ6Ldebti,t+χ7Invi,t+χ8Atoi,t+χ9Top10i,t+∑Ind+∑Year+η (5)

    Qi,t=χ0+χ1lnDIGi,t+χ2Sizei,t+χ3Levi,t+χ4Growthi,t+χ5Agei,t+χ6Ldebti,t+χ7Invi,t+χ8Atoi,t+χ9Top10i,t+∑Ind+∑Year+η? (6)

    其中, Zscore為債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn), Q為企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值, η為殘差項(xiàng), 其他變量定義見表1。前文研究表明, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制企業(yè)杠桿操縱, 即模型(4)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為負(fù)。在此基礎(chǔ)上, 若模型(5)與模型(6)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為正, 則說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過抑制企業(yè)杠桿操縱進(jìn)而降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn), 提高市場(chǎng)價(jià)值。

    表7報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過抑制企業(yè)杠桿操縱對(duì)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)價(jià)值的影響。由表7中列(2)的結(jié)果可知, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0662, 通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制效應(yīng)能夠進(jìn)一步降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。列(3)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0342, 通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn), 表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用同樣有助于提高企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入, 數(shù)字信息技術(shù)與生產(chǎn)要素相結(jié)合帶來的變革在企業(yè)內(nèi)部逐漸下沉。一方面, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠使企業(yè)及時(shí)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素并做出應(yīng)對(duì)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)杠桿操縱的過程中, 債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并釋放, 有效保障了企業(yè)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展與價(jià)值提升。另一方面, 企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字變革增強(qiáng)了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)杠桿操縱得到抑制也意味著企業(yè)與市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱得到緩解、 內(nèi)部治理環(huán)境進(jìn)一步優(yōu)化、 融資能力與主營(yíng)業(yè)績(jī)得到進(jìn)一步提升, 最終表現(xiàn)為競(jìng)爭(zhēng)力的不斷提高, 這有利于提高投資者對(duì)企業(yè)未來的預(yù)期, 獲得市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的投資青睞, 進(jìn)而提高企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值。綜上所述, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響具有穿透性, 能夠通過抑制杠桿操縱的方式降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)并提升市場(chǎng)價(jià)值。

    六、 結(jié)論與啟示

    本文以2012 ~ 2021年A股非金融企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本, 實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響、 作用機(jī)制、 在不同環(huán)境下的異質(zhì)性表現(xiàn)以及經(jīng)濟(jì)后果。主要結(jié)論如下: 數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)杠桿操縱水平, 并且在替換變量及控制內(nèi)生性問題后結(jié)果依然顯著; 機(jī)制檢驗(yàn)表明, 降低信息不對(duì)稱程度、 優(yōu)化內(nèi)部治理環(huán)境以及緩解融資困境是數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)杠桿操縱的有效路徑; 異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn), 在以表外負(fù)債進(jìn)行杠桿操縱、 資金技術(shù)密集型、 市場(chǎng)化進(jìn)程較低以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的樣本中, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制效應(yīng)更明顯; 進(jìn)一步地, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱的影響具有穿透性, 能夠通過抑制杠桿操縱實(shí)現(xiàn)企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的下降與市場(chǎng)價(jià)值的提升。

    根據(jù)本文結(jié)論, 得出以下啟示: 第一, 企業(yè)應(yīng)大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型, 將數(shù)字技術(shù)與信息工具運(yùn)用到生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)與財(cái)務(wù)決策中, 充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的積極效果, 實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)短視行為的監(jiān)督與約束, 進(jìn)而規(guī)范企業(yè)行為, 發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“長(zhǎng)尾效應(yīng)”。第二, 企業(yè)要認(rèn)識(shí)到杠桿操縱的危害性, 杠桿操縱雖然能夠使企業(yè)在短期內(nèi)獲得資金、 提高融資能力, 但會(huì)增大潛在風(fēng)險(xiǎn), 損害企業(yè)未來市場(chǎng)價(jià)值, 降低金融市場(chǎng)資源配置效率, 增加金融系統(tǒng)的脆弱性。因此, 企業(yè)要努力規(guī)范自身行為, 對(duì)不合理以及過度承擔(dān)的部分債務(wù)及時(shí)進(jìn)行清理, 以緩解融資壓力與降低債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。第三, 政府一方面要對(duì)以表外負(fù)債為杠桿操縱主要手段的企業(yè)以及勞動(dòng)密集型企業(yè)給予更多關(guān)注, 積極發(fā)揮資金技術(shù)密集型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì), 形成示范帶頭效應(yīng); 另一方面要繼續(xù)推進(jìn)市場(chǎng)化建設(shè), 加快完善要素市場(chǎng)與信息環(huán)境制度, 努力提高經(jīng)濟(jì)政策的長(zhǎng)期穩(wěn)定性, 為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供良好的環(huán)境。第四, 企業(yè)要努力提高財(cái)務(wù)信息披露的完整性與可靠性, 進(jìn)一步完善內(nèi)部控制體系, 積極發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì), 以實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)。

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    (責(zé)任編輯·校對(duì): 陳晶? 喻晨)

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