數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力嗎？

李碩 李澍 靳清

〔內(nèi)容提要〕隨著數(shù)字中國建設(shè)進(jìn)程的加快，數(shù)字技術(shù)與企業(yè)發(fā)展相互滲透，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效問題備受關(guān)注。以我國2015—2021年A股上市公司為研究樣本，研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的影響及內(nèi)在機(jī)制作用。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力。機(jī)制檢驗(yàn)的結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高，提升了企業(yè)內(nèi)部控制的質(zhì)量，提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而提升了可持續(xù)發(fā)展能力。進(jìn)一步的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型僅對(duì)非國有企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力具有明顯的提升效應(yīng)；相比非高新技術(shù)企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用更強(qiáng)；相較于市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用在市場(chǎng)化程度高的地區(qū)更加顯著。本研究為評(píng)價(jià)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效和推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展提供了重要的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，也為相關(guān)政策的制訂提供了理論依據(jù)。

〔關(guān)鍵詞〕數(shù)字化轉(zhuǎn)型；可持續(xù)發(fā)展能力；內(nèi)部控制；全要素生產(chǎn)率

注：本文受山東省金融應(yīng)用重點(diǎn)研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2020—JRZZ—19）資助。

一、引言

黨的二十大報(bào)告指出，要加快建設(shè)數(shù)字中國。踐行數(shù)字中國戰(zhàn)略，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，就要建設(shè)技術(shù)領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，加快釋放數(shù)據(jù)資源價(jià)值，提升數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力等。作為經(jīng)濟(jì)主體，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅必要而且必需。技術(shù)的升級(jí)換代常表現(xiàn)為企業(yè)的興衰迭代，就此而言，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也就關(guān)系到企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力。可持續(xù)發(fā)展能力受制于企業(yè)的生命周期，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一種打破生命周期、增強(qiáng)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的可能。但就研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)有文獻(xiàn)而言，大致是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制、過程和結(jié)果三方面的研究。一些學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)嵌于數(shù)據(jù)要素引入生產(chǎn)體系后傳統(tǒng)生產(chǎn)體系向數(shù)字化生產(chǎn)體系轉(zhuǎn)型的微觀過程中。在這個(gè)過程中，數(shù)字技術(shù)“紅利”改善了企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)因素，提高了企業(yè)創(chuàng)新水平，或者通過人力資源配置結(jié)構(gòu)的改善、兩業(yè)融合或削減成本提高了生產(chǎn)效率；信息傳播帶來企業(yè)之間的知識(shí)溢出效應(yīng)是作用于全要素生產(chǎn)效率的路徑之一。另一些學(xué)者則認(rèn)為技術(shù)的更新和生產(chǎn)要素的變革帶來了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮，也賦予了企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新的效率和動(dòng)力源泉。但上述文獻(xiàn)只是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題上打開了一個(gè)認(rèn)識(shí)窗口，并未回答企業(yè)的現(xiàn)實(shí)關(guān)切，即通過對(duì)數(shù)字化技術(shù)的戰(zhàn)略投資，是否能夠換來企業(yè)未來的可持續(xù)發(fā)展能力提升。為了回答上述問題，本文利用我國上市公司的數(shù)據(jù)，著重考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的影響及其內(nèi)在機(jī)制。研究結(jié)論支持了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的正向促進(jìn)作用，其內(nèi)在影響機(jī)制是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和全要素生產(chǎn)率的提升。同時(shí)，研究還發(fā)現(xiàn)，兩者之間的正相關(guān)關(guān)系還受到企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、產(chǎn)業(yè)特征以及地區(qū)市場(chǎng)化水平的異質(zhì)性影響。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，在探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因果性方面，將企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力確定為果變量，在一定程度上證實(shí)了數(shù)字技術(shù)獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)邏輯：在綜合技術(shù)水平和生產(chǎn)要素兩方面廣泛而深刻地改造了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)，改變了企業(yè)的增長方式與可持續(xù)發(fā)展能力，豐富了有關(guān)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的文獻(xiàn)。第二，在機(jī)理研究上，一個(gè)合理的邏輯過程就是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著地改善了企業(yè)的內(nèi)部控制和提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。本文選用內(nèi)部控制和全要素生產(chǎn)率作為中介變量，解釋了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展能力的關(guān)系背后的作用機(jī)理，有利于整合已有的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究和理論。

二、理論機(jī)制與研究假設(shè)

企業(yè)只有基于可持續(xù)發(fā)展視角，才能制定具體戰(zhàn)略以不斷提高競(jìng)爭(zhēng)能力，從而實(shí)現(xiàn)永續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要前提是保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，企業(yè)要獲得經(jīng)營成功和未來發(fā)展，關(guān)鍵是要取得獨(dú)特的資源，這些資源的特點(diǎn)是稀缺、難以模仿和有價(jià)值。企業(yè)所采用的技術(shù)體系通常被視為這樣一種資源，但傳統(tǒng)的工業(yè)技術(shù)體系無法使企業(yè)脫離生命周期的限制，而數(shù)字技術(shù)體系可以打破工業(yè)技術(shù)體系下的邊際遞減規(guī)律，甚至實(shí)現(xiàn)邊際遞增，有望使企業(yè)脫離生命周期的限制，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。數(shù)字技術(shù)通過“比特”代表信息，可以降低信息的存儲(chǔ)、計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?，?duì)企業(yè)而言，通過數(shù)字化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更低的搜尋、復(fù)制、傳輸、追蹤和驗(yàn)證成本。傳統(tǒng)的數(shù)字化技術(shù)主要表現(xiàn)為信息化，通過IT技術(shù)，例如ERP系統(tǒng)，將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)。已有研究表明，企業(yè)在ERP上的投資能夠顯著增加企業(yè)績(jī)效，IT能力有助于提升企業(yè)可持續(xù)發(fā)展績(jī)效。而近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和第五代移動(dòng)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)商用，以人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等為代表的底層技術(shù)的應(yīng)用推動(dòng)了新一輪的數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，基于上述新技術(shù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可穿透信息孤島，打破企業(yè)邊界，建立互聯(lián)互通的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)企業(yè)治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)部管理模式的創(chuàng)新和變革，給企業(yè)提供了一種新的數(shù)字資源，有利于進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而提升可持續(xù)發(fā)展能力。綜上，提出本文的研究假設(shè)1。

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力正相關(guān)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力越強(qiáng)。

進(jìn)一步從影響機(jī)制上看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過改善企業(yè)內(nèi)部控制的質(zhì)量以及提高企業(yè)的生產(chǎn)效率來提升企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力。

內(nèi)部控制是實(shí)現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)部制度保障，但隨著新的商業(yè)模式所帶來的企業(yè)內(nèi)部管理模式變革，信息不對(duì)稱背景下的多重委托代理關(guān)系日益復(fù)雜，企業(yè)內(nèi)部控制建設(shè)成效受到挑戰(zhàn)。通過人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦予了企業(yè)內(nèi)部控制更為高效、安全、可靠的特性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要成效是推動(dòng)了內(nèi)部基于自動(dòng)化和智能化業(yè)務(wù)流程再造，自動(dòng)化和智能化的業(yè)務(wù)流程一方面改善了內(nèi)部控制系統(tǒng)的效率，提高了企業(yè)處理非標(biāo)準(zhǔn)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的頻度、廣度與深度，另一方面能夠減少管理層對(duì)內(nèi)部控制的人為干預(yù)，抑制其自利動(dòng)機(jī)，降低代理成本。區(qū)塊鏈和“云”技術(shù)的使用，簡(jiǎn)化內(nèi)部控制程序，并在算力支持下不可篡改，增加了相關(guān)控制活動(dòng)的安全和可靠性，同時(shí)，可視化技術(shù)、決策的使用，可以提高企業(yè)的經(jīng)營決策效率，降低潛在的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)代企業(yè)的內(nèi)部控制強(qiáng)調(diào)“利益相關(guān)者導(dǎo)向”，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過強(qiáng)化信息披露和抑制盈余管理、提高會(huì)計(jì)信息可比性等方式，改善與利益相關(guān)方的關(guān)系，建立利益相關(guān)方參與的內(nèi)部治理模式。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)內(nèi)部控制的質(zhì)量。同時(shí)，現(xiàn)有的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力正相關(guān)。據(jù)此，提出本文的假設(shè)2a。

假設(shè)2a：內(nèi)部控制在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力之間起到中介效應(yīng)。

企業(yè)獲得可持續(xù)發(fā)展能力的重要前提是具有超過競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的綜合生產(chǎn)效率，數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型可幫助企業(yè)提高全要素的生產(chǎn)率，具體體現(xiàn)為：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是將數(shù)據(jù)作為一種新的要素，將數(shù)據(jù)要素納入企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)后，隨著數(shù)字化的發(fā)展和普及，數(shù)據(jù)要素的價(jià)格下降，能夠產(chǎn)生替代效應(yīng)，可減少其企業(yè)其他生產(chǎn)要素的投入，降低生產(chǎn)成本。第二，數(shù)據(jù)要素的非競(jìng)爭(zhēng)性和低成本復(fù)制等技術(shù)—經(jīng)濟(jì)特征使得微觀效率提升機(jī)制在更大范圍內(nèi)和更多場(chǎng)景下同時(shí)生效，其更容易與傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素相結(jié)合，形成新的商業(yè)模式。要素組合不合理是我國企業(yè)全要素生產(chǎn)率相對(duì)印度較低的主要原因，而在人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的加持下，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)相關(guān)要素的重新優(yōu)化組合，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)的價(jià)值創(chuàng)造體系，實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式轉(zhuǎn)型。第三，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用可以減少內(nèi)外部的溝通成本，緩解產(chǎn)能過剩，同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能促進(jìn)信息在企業(yè)內(nèi)、外部的共享，能夠使得企業(yè)及時(shí)把握市場(chǎng)環(huán)境的變化，掌握市場(chǎng)需求，改善供求雙方之間的信息不對(duì)稱，提高銷售，緩解過剩產(chǎn)能。另外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠緩解融資約束，優(yōu)化資源配置效率，提高生產(chǎn)效率。已有的實(shí)證研究表明，ICT投資能夠提高企業(yè)生產(chǎn)效率，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)的全要素生產(chǎn)率正相關(guān)。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。而全要素生產(chǎn)率的提高則是提高企業(yè)可持續(xù)增長能力的重要保證。據(jù)此，提出本文的假設(shè)2b。

假設(shè)2b：全要素生產(chǎn)率在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力之間起到中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)選取

《2015年國務(wù)院政府工作報(bào)告》首次提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”的概念，以此為標(biāo)志，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型開始進(jìn)入快車道，因此本文以2015年為起點(diǎn)，選取了2015—2021年A股的上市公司作為研究樣本。為了避免異常值和特殊行業(yè)對(duì)研究結(jié)果的影響，參照已有文獻(xiàn)，進(jìn)一步在樣本中剔除了ST、PT類上市公司以及金融保險(xiǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)上市公司，同時(shí)，也剔除了部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的樣本，最終得到11158個(gè)公司—年度樣本觀測(cè)值。

（二）變量定義

1.被解釋變量

2.解釋變量

現(xiàn)有的計(jì)量研究對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量主要有三種方法，第一種是利用“0—1”虛擬變量表示企業(yè)當(dāng)年是否存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但這種方法的缺點(diǎn)是不精確，不能度量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)度。第二種方法是利用無形資產(chǎn)的明細(xì)信息，當(dāng)無形資產(chǎn)明細(xì)信息中包含“軟件”“智能平臺(tái)”等時(shí)，將其認(rèn)定為數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)，將數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)占總無形資產(chǎn)的比例作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量，但是企業(yè)對(duì)數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用并不僅僅體現(xiàn)在無形資產(chǎn)中，用此種方法度量可能造成遺漏。第三種方法是利用數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，選取特定與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)的關(guān)鍵詞，對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行文本提取、篩選和分析，將最后篩選出的關(guān)鍵詞詞頻作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度的衡量，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于，年報(bào)信息可較為全面地反映企業(yè)的戰(zhàn)略和經(jīng)營理念，且詞頻統(tǒng)計(jì)可用來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)度。因此，本文選用第三種方法作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量，從“底層技術(shù)運(yùn)用”和“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”兩個(gè)層面設(shè)計(jì)特征詞庫，并將詞頻加總后取對(duì)數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)。

3.控制變量

參照已有研究，本文設(shè)置了如下控制變量：企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、第一大股東持股比率、董事會(huì)規(guī)模、監(jiān)事會(huì)規(guī)模、現(xiàn)金比率、綜合杠桿、資產(chǎn)報(bào)酬率、企業(yè)成長性、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。同時(shí)控制了年度和行業(yè)的虛擬變量。

4.中介變量

本文利用迪博中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)除以1000作為公司內(nèi)部控制的代理變量；利用半?yún)?shù)的LP法，構(gòu)建全要素生產(chǎn)率指標(biāo)。

各變量的具體定義如表1所示。

（三）模型設(shè)定

四、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2列示了描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

根據(jù)上表可見，所選上市公司樣本中，企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力指標(biāo)的最小值為-0.025，最大值為0.41，均值為0.08，中位數(shù)為0.06。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)中，最小值為0，最大值為6.25，均值為1.97，標(biāo)準(zhǔn)差為1.39，樣本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度相差較大。除此之外，從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)看，樣本中，國有企業(yè)占比為31%，非國有企業(yè)占比為69%。

（二）基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果

1.回歸結(jié)果

表3列示了回歸分析的結(jié)果。

表3中，（1）列示了不含控制變量的回歸結(jié)果，此時(shí)回歸系數(shù)為0.0026，且在1%的水平上顯著，（2）列示了包含控制變量的回歸結(jié)果，此時(shí)回歸系數(shù)為0.0021，仍在1%的水平上顯著，上述結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度越大，企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的能力越強(qiáng)，實(shí)證結(jié)果支持了研究假設(shè)1。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）關(guān)鍵變量替換

被解釋變量方面，使用綜合考慮股東和債權(quán)人的權(quán)益的可持續(xù)發(fā)展率作為企業(yè)可持續(xù)能力的替代，替換被解釋變量后，研究結(jié)論仍然穩(wěn)健。

本文對(duì)解釋變量進(jìn)行了兩個(gè)方面的替代，一是由于本文考慮的主要是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)度，因此在前述檢驗(yàn)中未將數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞詞頻為0的企業(yè)納入樣本，為了使得研究更加穩(wěn)健，將沒有數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞的企業(yè)賦值為0，納入樣本重新進(jìn)行了回歸；二是從“底層技術(shù)運(yùn)用”和“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”兩個(gè)層面，分別設(shè)置了底層技術(shù)運(yùn)用層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)和技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，對(duì)原數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行了替換。結(jié)果顯示，無論在底層技術(shù)運(yùn)用還是技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，均與企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（2）改變研究區(qū)間

新冠病毒的感染可能會(huì)廣泛地影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力，為避免其可能對(duì)本文結(jié)論產(chǎn)生的影響，在樣本中剔除了2020以及2021年的樣本，使用2015—2019年間的樣本重新進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果顯示，本文的基本研究結(jié)論仍穩(wěn)健。

3.內(nèi)生性問題

（1）滯后期與工具變量法

可持續(xù)發(fā)展能力強(qiáng)的企業(yè)通常會(huì)有更多的資源投入數(shù)字化轉(zhuǎn)型，上述結(jié)論可能面臨互為因果的內(nèi)生性問題。為了降低其影響，本文使用了滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為解釋變量，重新進(jìn)行了回歸，結(jié)果仍穩(wěn)健。同時(shí)，選取了樣本企業(yè)所在省的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口（NET）作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，使用工具變量后，本文的核心研究結(jié)論仍然成立。

（2）Heckman兩階段模型

本文在前述主檢驗(yàn)中未將數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞詞頻為0的企業(yè)納入樣本，沒有考慮未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)樣本的影響，這將導(dǎo)致樣本的非隨機(jī)選擇，而使得上述研究結(jié)論受到樣本選擇偏誤的影響，為克服上述問題，本文使用了Heckman兩階段模型重新進(jìn)行了回歸分析，將上期數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)以及相關(guān)控制變量作為企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解釋變量，并進(jìn)行第一階段回歸，得出逆米爾比率，此基礎(chǔ)上進(jìn)行第二階段回歸估計(jì)，在利用Heckman兩階段模型進(jìn)行控制后，本文的主要回歸結(jié)果穩(wěn)健。

（3）傾向匹配得分法

除上述之外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)提高企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力還可能會(huì)受到自選擇偏誤的影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目的是獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而可獲取企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力，但不參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可能本身就具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)能力，不需要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來實(shí)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量可能并不嚴(yán)格外生。為了克服上述問題，本文使用了傾向得分匹配法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體做法為選擇企業(yè)規(guī)模、綜合杠桿、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)報(bào)酬率等控制變量作為協(xié)變量，將進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣本按照1：1進(jìn)行近鄰匹配，考察其處理效應(yīng)。匹配后，平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果表明，各協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差絕對(duì)值均小于5%，且較匹配前明顯縮小，匹配效果良好。匹配后的處理效應(yīng)為0.0037，T值為2.14，在5%的水平上顯著，表明進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力。更進(jìn)一步，本文使用匹配后的樣本對(duì)主模型進(jìn)行了重新檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的回歸系數(shù)為0.002，且在1%的水平上顯著，研究結(jié)果穩(wěn)健。

（二）中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

1.內(nèi)部控制的中介效應(yīng)

內(nèi)部控制的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，列（1）（2）可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制有顯著的正向影響（回歸系數(shù)為0.004，且在1%的水平上顯著），并且企業(yè)內(nèi)部控制對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力也有顯著的正向影響（回歸系數(shù)為0.0035，且在1%的水平上顯著），同時(shí)，列（2）可見，當(dāng)將內(nèi)部控制作為控制變量加入主模型后，內(nèi)部控制仍對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力有顯著的正向影響（回歸系數(shù)為0.014，且在1%的水平上顯著）。上述結(jié)果表明，內(nèi)部控制在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的過程中起到了部分中介作用。Sobel的檢驗(yàn)結(jié)果表明該中介效應(yīng)在1%的水平上顯著。研究結(jié)論支持了假設(shè)2a。

2.全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)

全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示：

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果中列（1）（2）可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響（回歸系數(shù)為0.07，且在1%的水平上顯著），企業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力也有顯著的正向影響（回歸系數(shù)為0.0033，且在1%的水平上顯著），同時(shí)，從列（2）可見，當(dāng)將全要素生產(chǎn)率作為控制變量加入主模型后，全要素生產(chǎn)率仍對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力有顯著的正向影響（回歸系數(shù)為0.002，且在5%的水平上顯著）。上述結(jié)果表明，全要素生產(chǎn)率在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的過程中起到了部分中介作用。Sobel的檢驗(yàn)結(jié)果表明該中介效應(yīng)在5%的水平上顯著。研究結(jié)論支持了假設(shè)2b。

五、異質(zhì)性分析

（一）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性主要體現(xiàn)為國有產(chǎn)權(quán)和非國有產(chǎn)權(quán)之間的差異，一方面，由于國有企業(yè)與政府之間的天然聯(lián)系，國有企業(yè)可以通過其國有性質(zhì)獲取額外的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和可持續(xù)發(fā)展能力，例如與聲譽(yù)相關(guān)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)等，在此前提下，國有企業(yè)繼續(xù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其所帶來的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和可持續(xù)發(fā)展能力上的邊際效用可能較低。另一方面，國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也受制于創(chuàng)新性不足、所有者虛位、多重代理問題以及較低的經(jīng)營效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程涉及經(jīng)營流程再造，相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)可能面臨更高的經(jīng)營慣性與再造成本，這會(huì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果產(chǎn)生不利的影響，相反，對(duì)于非國有企業(yè)，激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)促使其更易采用新技術(shù)，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一種高效、便捷、共享的數(shù)字信息技術(shù)，能夠通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)以及管理效率效應(yīng)降低成本、提高生產(chǎn)效率，進(jìn)而提升企業(yè)可持續(xù)增長能力。綜上，非國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用可能更加明顯。為此，本文按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)樣本進(jìn)行了分組檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示：

根據(jù)上表結(jié)果，國有企業(yè)組與非國有企業(yè)組存在顯著的組間差異（卡方值為31.25，且在1%的水平上顯著），在國有企業(yè)組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用不顯著，而在非國有企業(yè)組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的回歸系數(shù)為0.0022，在1%的水平上顯著。上述結(jié)果表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用僅體現(xiàn)在非國有企業(yè)樣本中。

（二）產(chǎn)業(yè)的異質(zhì)性

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)通常具有良好的技術(shù)基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境，更容易與數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，甚至部分高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)本身就是以信息技術(shù)為載體。同時(shí)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有重資金、重人力資本、輕資產(chǎn)的特點(diǎn)，這為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及的流程再造減少了障礙，更加有利于數(shù)字化技術(shù)發(fā)揮作用，提高企業(yè)可持續(xù)增長能力。綜上，相比非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用可能更加明顯。為此，按照證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，本文定義“航空運(yùn)輸業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、研究和試驗(yàn)發(fā)展、醫(yī)藥制造業(yè)以及儀器儀表制造業(yè)”為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，其他行業(yè)定義為非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，并據(jù)此對(duì)樣本進(jìn)行分組檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

上表可見，無論在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)組還是非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)都顯著為正，且都在1%的水平上顯著，但高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)組的回歸系數(shù)（0.0039）要大于非高新技術(shù)組（0.0025），且組間差異檢驗(yàn)顯著（卡方值120.65，且在1%水平上顯著）。上述結(jié)果表明：相較于非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)組的作用更加顯著。

（三）市場(chǎng)化程度的異質(zhì)性

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果既取決于企業(yè)內(nèi)部的因素，也取決于外部的市場(chǎng)環(huán)境。數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的路徑之一是通過改善企業(yè)的內(nèi)部控制，而內(nèi)部控制除依賴于合理的設(shè)計(jì)和有效的運(yùn)行，還需要外部健全的法律環(huán)境，市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，相關(guān)法律法規(guī)健全，可以強(qiáng)化上述機(jī)制。數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的另一條路徑是提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，產(chǎn)品市場(chǎng)、要素市場(chǎng)完善，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中可以實(shí)現(xiàn)各種資源和要素的及時(shí)匹配，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果得到強(qiáng)化。為此，本文利用各年度地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)來衡量上市公司所在省份的市場(chǎng)化程度，并按照市場(chǎng)化指數(shù)的中位數(shù)進(jìn)行分組，將市場(chǎng)化指數(shù)高于中位數(shù)地區(qū)定義為高市場(chǎng)化程度組，反之，定義為低市場(chǎng)化程度組，并據(jù)此對(duì)樣本進(jìn)行分組檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

上表可見，無論在高市場(chǎng)化程度組還是低市場(chǎng)化程度組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)都顯著為正，且都在1%的水平上顯著，但高市場(chǎng)化程度組的回歸系數(shù)（0.0021）要大于低市場(chǎng)化程度組（0.0019），且組間差異檢驗(yàn)顯著（卡方值35.20，且在1%水平上顯著）。上述結(jié)果表明：相較于市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用在市場(chǎng)化程度高地區(qū)的作用更加顯著。

六、研究結(jié)論及對(duì)策建議

（一）研究結(jié)論

隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷進(jìn)步，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)升級(jí)，獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要手段。本文基于2015—2021年的上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證地檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的影響效應(yīng)、中介機(jī)制以及異質(zhì)性等問題。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力有顯著的促進(jìn)作用，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，其可持續(xù)發(fā)展能力越強(qiáng)。中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量、提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而提高了企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力。異質(zhì)性分析的結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用僅體現(xiàn)在非國有企業(yè)樣本中；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用更強(qiáng)；相較于市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的提升作用在市場(chǎng)化程度高的地區(qū)更加顯著。

（二）對(duì)策建議

1.積極推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，獲取“回報(bào)遞增”效用

國內(nèi)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是必要的，更是必需的。數(shù)字技術(shù)會(huì)鼓勵(lì)成功者獲得更大的成功，經(jīng)濟(jì)學(xué)家布萊恩·亞瑟把這種現(xiàn)象稱之為“回報(bào)遞增”。他認(rèn)為，“回報(bào)遞增是領(lǐng)先者會(huì)步步領(lǐng)先，而失掉先機(jī)者會(huì)失掉全局”。這是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)的最大不同，在工業(yè)經(jīng)濟(jì)中，企業(yè)遵循回報(bào)遞減的原理，企業(yè)的發(fā)展也就有了數(shù)學(xué)的上限。當(dāng)今數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)或即將成為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行。

2.充分利用數(shù)字技術(shù)改進(jìn)完善內(nèi)部控制，減低風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)控目標(biāo)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要積極利用數(shù)字技術(shù)完善內(nèi)部控制體系，建立健全內(nèi)部治理機(jī)制，這有利于防范管理層舞弊等內(nèi)控失效行為對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展造成的影響。例如，在內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可識(shí)別出更多的潛在風(fēng)險(xiǎn)；企業(yè)共享中心的應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)與內(nèi)部控制的深度融合，擴(kuò)展傳統(tǒng)以財(cái)務(wù)為主的內(nèi)部控制邊界；區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可使得關(guān)鍵內(nèi)部控制流程更加安全，可靠。

3.加速數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素的高質(zhì)量融合，提高全要素生產(chǎn)率

企業(yè)要加快數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，并極大地使用數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素，雙線提高全要素生產(chǎn)率，應(yīng)用數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)進(jìn)行線下、線上的雙線治理。充分搜集、使用大數(shù)據(jù)資源，提高生產(chǎn)經(jīng)營決策的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和科學(xué)性。從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。具體而言，企業(yè)須大力推進(jìn)云計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、智能制造等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)鏈條進(jìn)行升級(jí)改造。

（作者單位：1.山東廣播電視臺(tái)；2.山東青年政治學(xué)院）