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      企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、社會(huì)責(zé)任與非效率投資

      2023-09-18 07:51:02洪瑞席愛(ài)華
      武漢金融 2023年7期
      關(guān)鍵詞:過(guò)度轉(zhuǎn)型責(zé)任

      ■洪瑞 席愛(ài)華

      一、引言

      近年來(lái),隨著數(shù)字信息技術(shù)的發(fā)展,更多公司意識(shí)到數(shù)字化正成為推動(dòng)企業(yè)變革的重要因素,因此越來(lái)越多的公司將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為其戰(zhàn)略目標(biāo)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場(chǎng)預(yù)測(cè),2021—2026:通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景踐行數(shù)字化優(yōu)先策略》指出,政府將在“十四五”期間推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展并為其提供良好的資金政策保障。因此,未來(lái)幾年是數(shù)字化發(fā)展的黃金時(shí)期?!犊萍既?qǐng)?bào)》數(shù)據(jù)顯示,2021 年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)到45.5 萬(wàn)億元,占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重高達(dá)39.8%,而且還保持著16.2%的高增速,這預(yù)示著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在未來(lái)仍有巨大上升空間①。與此同時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也給我國(guó)乃至全球產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新一輪的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。從宏觀層面上看,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化和實(shí)體化“數(shù)實(shí)融合”,拉動(dòng)了我國(guó)各行各業(yè)新一輪的投資增長(zhǎng),改善了企業(yè)的生產(chǎn)效率,實(shí)現(xiàn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[1]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低各行業(yè)之間的產(chǎn)業(yè)邊界,實(shí)現(xiàn)對(duì)各行業(yè)的重新組合,促進(jìn)了跨界競(jìng)爭(zhēng),最終形成綜合性智能企業(yè)。例如,京東通過(guò)整合旗下的購(gòu)物平臺(tái)、商品倉(cāng)庫(kù)和京東物流,形成完整的購(gòu)物供應(yīng)鏈,通過(guò)一體化的B2C 運(yùn)作模式成功打通了產(chǎn)業(yè)間融合壁壘。從微觀層面上看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)融合大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和金融科技等數(shù)字信息技術(shù),有效優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)、運(yùn)作、營(yíng)銷等各個(gè)環(huán)節(jié),從而提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,降低了企業(yè)的成本費(fèi)用率。目前,數(shù)字信息技術(shù)已經(jīng)展現(xiàn)出區(qū)別于其他技術(shù)的重要特征——自我學(xué)習(xí)性。如,人工智能會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的規(guī)律,得到一系列最佳參數(shù),然后用函數(shù)擬合出最優(yōu)解,并且會(huì)隨著數(shù)據(jù)的更新迭代而變化。這也驅(qū)使更多的企業(yè)將數(shù)字技術(shù)引入到現(xiàn)有的管理架構(gòu)中,從傳統(tǒng)的工業(yè)化管理轉(zhuǎn)型到數(shù)字化管理模式,使企業(yè)的生產(chǎn)管理更加智能,以此來(lái)增強(qiáng)自身的持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力。

      對(duì)于企業(yè)自身而言,企業(yè)的合理投資能夠?yàn)樽陨韼?lái)利潤(rùn)和未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Γ瞧髽I(yè)打造核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要一環(huán)。但并不是所有的投資都是有效的,由于管理者分析市場(chǎng)前景出現(xiàn)偏差,又或是內(nèi)部存在嚴(yán)重的代理問(wèn)題,許多企業(yè)都會(huì)出現(xiàn)非效率投資的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。我國(guó)資本市場(chǎng)“重融資、輕分紅”的特征可能使有些企業(yè)內(nèi)部自由現(xiàn)金流過(guò)多,從而導(dǎo)致企業(yè)存在過(guò)度投資問(wèn)題。也有些企業(yè)受制于資金短缺、融資困難,無(wú)法判斷是否屬于優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目而導(dǎo)致投資不足,這類投資效率低下的問(wèn)題最終會(huì)影響到企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型,企業(yè)能夠利用數(shù)字信息技術(shù)的高效以及客觀理性來(lái)提高資源的配置效率,這是否會(huì)使企業(yè)的投資更加合理有效?為了回答上述問(wèn)題,本文選取了2016—2020年A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系及其作用機(jī)制。

      本文可能的邊際貢獻(xiàn)有:第一,構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo),分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系,并探析了企業(yè)社會(huì)責(zé)任的中介作用,揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資影響的作用路徑。第二,研究了不同區(qū)域中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的異質(zhì)性影響,豐富了企業(yè)外部環(huán)境因素對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果影響的研究??紤]到不同省份的整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有所不同,會(huì)形成區(qū)域差異的同群效應(yīng),因此本文考察了不同區(qū)域中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的異質(zhì)性影響,豐富了相關(guān)研究。第三,由于我國(guó)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)存在較大差異,本文考察了國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的差異及影響,為后續(xù)研究提供借鑒。

      二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

      (一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

      非效率投資問(wèn)題一直是困擾企業(yè)的重點(diǎn)。企業(yè)的非效率投資問(wèn)題可劃分為過(guò)度投資和投資不足,這兩類問(wèn)題主要是由代理問(wèn)題和內(nèi)外信息不對(duì)稱造成的。就代理問(wèn)題而言,當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的第一類代理問(wèn)題嚴(yán)重時(shí),即股東和管理者產(chǎn)生沖突時(shí),可能會(huì)產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)管理者為了施展自身的宏圖抱負(fù)或是謀取私利,可能會(huì)投資一些凈現(xiàn)值小于零的項(xiàng)目,而這些項(xiàng)目并不能給企業(yè)自身帶來(lái)利益,便會(huì)造成過(guò)度投資。當(dāng)企業(yè)的第二類代理問(wèn)題嚴(yán)重時(shí),即大股東和小股東利益產(chǎn)生沖突時(shí),大股東可能會(huì)忽視項(xiàng)目的投資價(jià)值,操控公司投資一些使其享受協(xié)同收益的項(xiàng)目,導(dǎo)致過(guò)度投資。就信息不對(duì)稱問(wèn)題而言,由于企業(yè)內(nèi)外的信息不對(duì)稱程度較大,外部投資者無(wú)法了解企業(yè)內(nèi)部的真實(shí)情況,故會(huì)要求更多的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬。這會(huì)使企業(yè)的外部融資成本加大,導(dǎo)致投資資金短缺,進(jìn)而投資不足。

      關(guān)于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的影響,大部分的文獻(xiàn)研究認(rèn)為是積極的。趙宸宇等[2]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高自身創(chuàng)新能力,優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu),提高運(yùn)營(yíng)能力水平,進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極作用。胡青[3]通過(guò)對(duì)浙江民營(yíng)企業(yè)的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)自身經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生正向影響。聶興凱等[4]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過(guò)提高內(nèi)部控制質(zhì)量和降低真實(shí)盈余管理程度來(lái)提升會(huì)計(jì)信息可比性。也有部分人認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型類似于“索洛悖論”[5,6],雖然企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面投入了大量資源,但是對(duì)提高生產(chǎn)率的作用微乎其微。

      企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過(guò)緩解代理問(wèn)題和減少信息不對(duì)稱兩條途徑來(lái)影響企業(yè)的投資行為。一方面,在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,企業(yè)會(huì)將數(shù)字信息技術(shù)運(yùn)用到各個(gè)部門(mén),推動(dòng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全方位轉(zhuǎn)向數(shù)字化運(yùn)作,提高整體的運(yùn)營(yíng)效率。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)的信息傳遞效率得到大幅改善,內(nèi)部信息更加透明,從而減少代理成本。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,股東相對(duì)更容易了解企業(yè)的真實(shí)情況,從而減少管理者因自身私利而進(jìn)行不符合公司利益的行為。并且,數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,外部小股東對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)能夠起到監(jiān)督作用,抑制大股東出于掏空動(dòng)機(jī)而使企業(yè)投資一些無(wú)效項(xiàng)目,這些都會(huì)減少企業(yè)的過(guò)度投資行為。另一方面,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,會(huì)向外界披露更多的內(nèi)部信息,拉近企業(yè)與利益相關(guān)者的距離,使外部投資者能夠了解企業(yè)更多的真實(shí)情況,降低了企業(yè)內(nèi)外的信息不對(duì)稱程度,因此降低了企業(yè)融資成本。而企業(yè)的資金相對(duì)寬裕后會(huì)對(duì)優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目進(jìn)行投資,從而減少了可能出現(xiàn)的投資不足的情況?;诖耍疚恼J(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少內(nèi)部代理問(wèn)題,抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為,進(jìn)而減少過(guò)度投資行為;數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度,降低外部融資成本,進(jìn)而緩解投資不足。

      基于上述分析,本文提出如下研究假說(shuō):

      H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少企業(yè)過(guò)度投資行為,緩解投資不足。

      (二)企業(yè)社會(huì)責(zé)任的中介作用

      利益相關(guān)者理論認(rèn)為,企業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)每個(gè)利益相關(guān)者的參與,包括股東、員工、消費(fèi)者、政府、社會(huì)等,所以不應(yīng)該只追求股東利益最大化,還要關(guān)注本身的社會(huì)效益。因此,企業(yè)社會(huì)責(zé)任要求企業(yè)在謀求所有者權(quán)益最大化的同時(shí),還要承擔(dān)對(duì)消費(fèi)者、環(huán)境和社會(huì)的責(zé)任。已有研究表明,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后所掌握的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)能夠使其更好地履行社會(huì)責(zé)任。申明浩等[7]研究認(rèn)為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增強(qiáng)企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的意愿和能力。趙宸宇[8]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高自身的創(chuàng)新能力,從而提高社會(huì)責(zé)任的履行水平。肖紅軍等[9]研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化能夠明顯促進(jìn)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任,并且企業(yè)數(shù)字化會(huì)通過(guò)提高內(nèi)部控制信息披露透明度和降低盈余管理程度來(lái)改善企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平。

      從消費(fèi)者角度而言,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,能夠?qū)ιa(chǎn)流程進(jìn)行嚴(yán)格控制,更好地保障產(chǎn)品品質(zhì)。并且,企業(yè)會(huì)通過(guò)開(kāi)拓網(wǎng)上通道,使消費(fèi)者能夠隨時(shí)與企業(yè)進(jìn)行溝通,幫助企業(yè)更好地了解消費(fèi)者的真實(shí)需求,這種高效的參與方式使企業(yè)與消費(fèi)者之間的聯(lián)系更加緊密[10],以促進(jìn)企業(yè)更好地履行社會(huì)責(zé)任。從環(huán)境角度而言,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,能夠?qū)?jīng)營(yíng)中的違規(guī)情況進(jìn)行數(shù)字化監(jiān)控,提升了內(nèi)部控制質(zhì)量,減少因不當(dāng)操作而導(dǎo)致的資源浪費(fèi),更好的體現(xiàn)綠色發(fā)展,促進(jìn)社會(huì)責(zé)任的履行。從社會(huì)角度而言,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,可以利用數(shù)字信息技術(shù)更迅速地察覺(jué)社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題,聚焦百姓的重點(diǎn)關(guān)注,積極投身社會(huì)公益事業(yè),更好地為民服務(wù)、回饋社會(huì),承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任。

      而關(guān)于企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)非效率投資的影響,多數(shù)研究表明是積極的。曹海敏等[11]研究認(rèn)為,企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能夠抑制管理層的自利動(dòng)機(jī),有效緩解非效率投資問(wèn)題。冉杰[12]研究認(rèn)為,企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任能夠維護(hù)中小股東的合法權(quán)益,抑制大股東的掏空動(dòng)機(jī),既減少了過(guò)度投資行為,也緩解了投資不足,從而改善企業(yè)的投資效率。劉嵐等[13]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任對(duì)公司帶來(lái)的影響有滯后性,因此滯后期的社會(huì)責(zé)任履行水平能夠顯著減少過(guò)度投資行為,緩解投資不足。

      一方面,媒體會(huì)報(bào)道民眾所關(guān)心的信息需求,而社會(huì)責(zé)任履行越好的企業(yè)則會(huì)吸引更多的媒體關(guān)注度[14],同時(shí)也會(huì)有更多分析師進(jìn)行跟蹤分析[15]。這會(huì)使企業(yè)面臨更嚴(yán)格的外部監(jiān)督,進(jìn)而迫使管理層或大股東減少投機(jī)行為,緩解了代理問(wèn)題[16],減少了過(guò)度投資行為。并且,企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平的提升也會(huì)使大股東和管理層以更高的道德標(biāo)準(zhǔn)來(lái)規(guī)范自己,以企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)利益為重,減少過(guò)度投資行為。另一方面,良好的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)會(huì)幫助企業(yè)樹(shù)立良好的形象,投資者更愿意與社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)良好的企業(yè)進(jìn)行合作[17],這減少了企業(yè)外部融資成本。而且良好的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)能夠緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱程度,降低金融機(jī)構(gòu)的貸款風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)其提供貸款的意愿[18],這也能夠減輕企業(yè)的投資資金壓力,進(jìn)而減少了投資不足的情況。

      基于此,本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后能夠改善其在消費(fèi)者、環(huán)境和社會(huì)三個(gè)層面的表現(xiàn),提高了其社會(huì)責(zé)任的履行水平。而企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平的提升,一方面會(huì)吸引更多的外界目光,強(qiáng)化外部監(jiān)督,抑制大股東的掏空動(dòng)機(jī)和管理層的道德風(fēng)險(xiǎn),緩解企業(yè)的代理問(wèn)題,減少過(guò)度投資行為;另一方面也會(huì)降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度,使企業(yè)獲得更多投資者的青睞,緩解自身所面臨的融資約束問(wèn)題,減少投資不足的情況。

      基于上述分析,本文提出如下研究假說(shuō):

      H2:企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間發(fā)揮中介作用,即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)其履行社會(huì)責(zé)任,進(jìn)而減少過(guò)度投資和投資不足的非效率投資問(wèn)題。

      三、研究設(shè)計(jì)

      (一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文選取2016—2020 年為研究區(qū)間,以滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象,并對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理:①剔除金融保險(xiǎn)類上市公司;②剔除數(shù)據(jù)異常的ST、*ST類樣本和數(shù)據(jù)存在缺失的樣本。本文的上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)源于WinGO財(cái)經(jīng)文本數(shù)據(jù)平臺(tái),其他數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。本文運(yùn)用Python爬取上市公司的年報(bào)并進(jìn)行文本分析提取關(guān)鍵詞,借助Stata 15.1 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行實(shí)證分析。此外,對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%水平的雙邊縮尾處理。最終,得到了10568個(gè)公司年度觀測(cè)值。

      (二)模型設(shè)定與變量定義

      為了檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和非效率投資的關(guān)系,本文構(gòu)建模型(1)如下:

      為了檢驗(yàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的作用,本文構(gòu)建模型(2)、(3)如下:

      1.被解釋變量:非效率投資(Inv)

      借鑒Richardson[19]的研究,將微觀企業(yè)的異質(zhì)性因素納入基礎(chǔ)回歸模型(4)中,估計(jì)公司的預(yù)期投資額和未預(yù)期投資額(模型殘差εi,t)。其中,模型殘差取絕對(duì)值后衡量非效率投資(Inv)程度,并根據(jù)模型殘差是否大于0,分為過(guò)度投資(OverInv)和投資不足(UnderInv)。正殘差大小衡量了過(guò)度投資程度,負(fù)殘差取絕對(duì)值后的大小衡量投資不足程度。

      其中,INVt=(購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金+取得子公司及其他營(yíng)業(yè)單位支付的現(xiàn)金+投資支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額-處置子公司及其他營(yíng)業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額-當(dāng)期折舊額)/期初總資產(chǎn),表示t年的新增投資;INVt-1表示t-1年的新增投資;TobinQt-1為公司t-1年末的托賓Q值,Q=(股權(quán)市值+債券賬面價(jià)值)/總資產(chǎn)價(jià)值,非流通股的市場(chǎng)價(jià)值用每股凈資產(chǎn)替代,Q 值越大表示投資機(jī)會(huì)越多;Sizet-1為t-1年末公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù);Casht-1為t-1年末現(xiàn)金資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值;Levt-1為t-1年末資產(chǎn)負(fù)債率;Aget-1為t-1 年公司上市年數(shù)的自然對(duì)數(shù);Rett-1為t-1 年的考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率;Year和Ind分別為年度及行業(yè)啞變量。

      2.解釋變量:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)

      關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量,本文首先利用Python 爬取上市公司2016—2020 年的年度財(cái)務(wù)報(bào)告;其次參考了吳非等[20]的做法,將數(shù)字化轉(zhuǎn)型劃分為人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)字技術(shù)運(yùn)用五個(gè)維度進(jìn)行關(guān)鍵詞提取,并剔除否定詞匯的影響;最后對(duì)提取出的76個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞進(jìn)行詞頻計(jì)數(shù),并將76個(gè)相關(guān)詞出現(xiàn)頻率進(jìn)行加總統(tǒng)計(jì),用來(lái)表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。相關(guān)詞出現(xiàn)頻率越高,表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越好。

      3.中介變量:企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)

      本文借鑒莫言等[21]的研究,采用和訊網(wǎng)對(duì)上市公司社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)的總評(píng)分來(lái)衡量企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平(CSR)??傇u(píng)分越高,則企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行的越優(yōu)秀。

      4.控制變量(Control)

      參考胡秀群等[22]的研究,本文選擇資產(chǎn)收益率(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GROW)、上市年齡(Age)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(ART)、存貨周轉(zhuǎn)率(IT)、現(xiàn)金持有量(Cash)、第一大股東持股(Top1)、個(gè)股年回報(bào)率(Ret)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)作為控制變量。此外,本文控制了年度效應(yīng)(Year)和行業(yè)效應(yīng)(Ind)。各變量的具體定義如表1所示。

      表1 變量定義

      四、實(shí)證結(jié)果與分析

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      表2 是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。結(jié)果顯示,上市公司的非效率投資中更多呈現(xiàn)的是投資不足(UnderInv),大約占到了60%,但過(guò)度投資(OverInv)的最大值和均值高于投資不足,說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行過(guò)度投資的程度更大。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的程度差異較大,最小值為0,最大值達(dá)到了181;中位數(shù)為3,表明有一半的上市公司仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期;均值為14.44,表明有較多的公司進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外,企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)的最小值為3.5,最大值為67.11,標(biāo)準(zhǔn)差為10.09,說(shuō)明各個(gè)公司的社會(huì)責(zé)任履行情況也差異較大。

      表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

      (二)實(shí)證結(jié)果與分析

      1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

      在多元回歸前,本文對(duì)主要變量進(jìn)行了pearson和spearman 相關(guān)分析,初步排除了多重共線性問(wèn)題。表3是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的回歸結(jié)果。根據(jù)(1)列可知,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與非效率投資(Inv)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān);(2)列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與過(guò)度投資(OverInv)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān);(3)列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與投資不足(UnderInv)在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。上述回歸結(jié)果與預(yù)期一致,假設(shè)1 得到驗(yàn)證。這說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,會(huì)緩解企業(yè)的委托代理問(wèn)題,抑制機(jī)會(huì)主義行為,從而減少了過(guò)度投資行為,也會(huì)降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度,緩解融資約束,從而減少了投資不足的情況。

      表3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

      2.企業(yè)社會(huì)責(zé)任的中介作用

      表4 是檢驗(yàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任中介作用的回歸結(jié)果。根據(jù)表4(1)列可知,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)在1%的水平上顯著正相關(guān);(2)列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與非效率投資(Inv)的直接效應(yīng)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),且企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)與非效率投資(Inv)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合(1)和(2)列說(shuō)明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的中介效應(yīng)顯著。根據(jù)(3)列可知,在過(guò)度投資的公司中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)在1%的水平上顯著正相關(guān);(4)列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digi-tal)與過(guò)度投資(OverInv)的直接效應(yīng)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),且企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)與過(guò)度投資(OverInv)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合(3)和(4)列則說(shuō)明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過(guò)度投資之間的中介效應(yīng)顯著。根據(jù)(5)列可知,在投資不足的公司中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)在10%的水平上顯著正相關(guān);(6)列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與投資不足(Under-Inv)的直接效應(yīng)在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān),且企業(yè)社會(huì)責(zé)任(CSR)與投資不足(UnderInv)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合(5)和(6)列則說(shuō)明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資不足之間的中介效應(yīng)顯著。綜上,可以證明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的中介作用成立,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后能夠在消費(fèi)者、環(huán)境和社會(huì)方面做得更優(yōu)異,改善了自身的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn),而社會(huì)責(zé)任履行水平的提升會(huì)使企業(yè)受到更多的外部監(jiān)督,從而抑制了大股東和管理層的自利行為,也會(huì)使企業(yè)贏得更多投資者的青睞,從而緩解企業(yè)融資約束,這都會(huì)減少非效率投資問(wèn)題。因此,本文的假設(shè)2成立。

      表4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、社會(huì)責(zé)任與非效率投資

      (三)穩(wěn)定性檢驗(yàn)

      1.工具變量法

      為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性,克服可能存在的誤差偏差,選擇用工具變量法來(lái)解決內(nèi)生性問(wèn)題。本文選擇年度-行業(yè)的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital_ind)作為工具變量。如表5所示,在弱工具變量檢驗(yàn)中,F(xiàn) 值均大于10,說(shuō)明并不存在弱工具變量問(wèn)題。根據(jù)表6(1)和(3)列可知,工具變量(Digital_ind)與內(nèi)生解釋變量(Digital)顯著正相關(guān),這符合工具變量相關(guān)性的要求。在使用工具變量對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行處理后,表6(2)和(4)列表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)對(duì)過(guò)度投資(OverInv)和投資不足(UnderInv)的緩解作用依舊顯著,本文結(jié)論穩(wěn)健。

      表5 弱工具變量檢驗(yàn)

      表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)

      2.傾向得分匹配(PSM)

      本文采用PSM 方法通過(guò)傾向得分給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)匹配樣本,對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)本文的分析以及參考文獻(xiàn),選擇資產(chǎn)收益率(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GROW)、上市年齡(Age)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(ART)、存貨周轉(zhuǎn)率(IT)、現(xiàn)金持有量(Cash)、第一大股東持股(Top1)、個(gè)股年回報(bào)率(Ret)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)作為控制變量,構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傾向性模型。根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的高低劃分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組,對(duì)照組表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型較低的企業(yè),實(shí)驗(yàn)組表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型較高的企業(yè),并進(jìn)行1∶1 的匹配來(lái)保證兩組數(shù)量平衡。根據(jù)配對(duì)后的子樣本帶入模型(1)中重新進(jìn)行回歸,如表6(5)和(6)列所示,匹配后的樣本中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)過(guò)度投資和投資不足仍顯著負(fù)相關(guān)。這與前文的回歸結(jié)果一致,說(shuō)明本文的研究結(jié)論基本穩(wěn)定。

      3.替換核心變量

      為了進(jìn)一步檢驗(yàn)本文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)定性,本文參照田昆儒等[23]對(duì)非效率投資的度量方法,將企業(yè)成長(zhǎng)性由原先的TobinQ 換為主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率來(lái)衡量,并將計(jì)算結(jié)果替換本文的被解釋變量。將替換后的被解釋變量帶入模型(1)至(3),回歸結(jié)果見(jiàn)表7。表7(1)至(3)列顯示,替換被解釋變量后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍和過(guò)度投資呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和過(guò)度投資之間的中介作用依舊顯著;表7(4)至(6)列顯示,替換被解釋變量后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍和投資不足呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和投資不足之間仍然存在中介效應(yīng)?;貧w結(jié)果與前文一致,驗(yàn)證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)定性。

      表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)社會(huì)責(zé)任與非效率投資的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      五、進(jìn)一步分析

      (一)區(qū)域差異

      由于我國(guó)各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,區(qū)域之間的競(jìng)爭(zhēng)程度也存在較大差異,因此本文按照省份進(jìn)行劃分,分析不同區(qū)域的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,結(jié)果如表8 所示。根據(jù)整體數(shù)據(jù)可以看出,東部沿海地區(qū)的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度更好,其次是中部地區(qū),西部地區(qū)的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對(duì)較低。具體來(lái)看,北京、深圳、福建、廣東、上海是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較好的地區(qū),這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都處于我國(guó)前列,而且這些省份的上市公司數(shù)量相對(duì)較多,進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)整體也較多。這可能是由于北京、深圳、福建、廣東、上海這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng),開(kāi)放水平較高,基礎(chǔ)設(shè)施也相對(duì)更先進(jìn),因此公司發(fā)展的外部環(huán)境較好,對(duì)于新模式的接受程度也更高,所以這些區(qū)域的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度更好。并且,經(jīng)濟(jì)較好的地區(qū)擁有的上市公司數(shù)量也較多,其競(jìng)爭(zhēng)程度更加激烈,為了能夠保持競(jìng)爭(zhēng)力,上市公司也會(huì)加快自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

      表8 各省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度

      為了對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行異質(zhì)性分析,本文按照各省份的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度分為高數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域和低數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域,并分別研究不同區(qū)域的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的影響,回歸結(jié)果如表9 所示。(1)和(2)列顯示,在低數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)過(guò)度投資和投資不足帶來(lái)的影響并不顯著;(3)和(4)列顯示,在高數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效地抑制過(guò)度投資情況和緩解投資不足問(wèn)題。這主要是由于:在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的區(qū)域,會(huì)產(chǎn)生“同群效應(yīng)”,上市公司更加積極主動(dòng)的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體水平較高,而且?guī)?lái)的影響也更明顯;但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低的區(qū)域,由于所處區(qū)域中其他公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度也不高,同樣會(huì)產(chǎn)生“同群效應(yīng)”,導(dǎo)致該區(qū)域整體上企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿不高,大部分仍處于被動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的影響并不明顯,對(duì)非效率投資的影響也不顯著。

      表9 區(qū)域差異的異質(zhì)性分析

      (二)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

      在我國(guó),國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)在各方面有著較大差異。國(guó)有企業(yè)需要承擔(dān)更多責(zé)任,如增加就業(yè)崗位、維持社會(huì)穩(wěn)定等[24]。兩種性質(zhì)的企業(yè)對(duì)待數(shù)字化轉(zhuǎn)型的看法可能不盡相同。因此,本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)進(jìn)行分組,分別研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)帶來(lái)的影響。通過(guò)表10 可知,在民營(yíng)企業(yè)中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為16.268,遠(yuǎn)大于國(guó)有企業(yè)的均值9.468,說(shuō)明民營(yíng)企業(yè)相對(duì)更主動(dòng)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)表11可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)民營(yíng)企業(yè)過(guò)度投資和投資不足的抑制作用依舊顯著,但對(duì)國(guó)有企業(yè)的影響不顯著。

      表10 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型描述性統(tǒng)計(jì)

      表11 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

      對(duì)于這些差異,本文認(rèn)為:一方面,國(guó)有企業(yè)總規(guī)模較大,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要自上而下全方面更新?lián)Q代,這是一項(xiàng)長(zhǎng)期工程。國(guó)有企業(yè)的管理者實(shí)行任期制,一般不超過(guò)三年,故其更注重任期內(nèi)的業(yè)績(jī)考核[25],所以國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對(duì)較低,對(duì)非效率投資的影響也并不顯著。另一方面,國(guó)有企業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要支柱,需要承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任,考慮的因素也更多,因此國(guó)有企業(yè)管理者更重視的是戰(zhàn)略的穩(wěn)定性,而非單純的只追求利益[26],所以其不會(huì)像民營(yíng)企業(yè)一樣積極主動(dòng)的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      六、結(jié)論與建議

      企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,會(huì)影響到其生產(chǎn)、研發(fā)、銷售、運(yùn)營(yíng)等各個(gè)層面,也會(huì)對(duì)自身的投資效率產(chǎn)生影響。基于此,本文研究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系,以及企業(yè)社會(huì)責(zé)任在其中的作用。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)減少過(guò)度投資和緩解投資不足。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),企業(yè)社會(huì)責(zé)任在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間發(fā)揮中介效應(yīng),即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任,進(jìn)而緩解過(guò)度投資和投資不足問(wèn)題。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高區(qū)域以及民營(yíng)性質(zhì)的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的抑制作用更加顯著。

      基于上述結(jié)論,本文提出以下建議:第一,根據(jù)現(xiàn)有的研究以及本文的分析,數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的更多是積極影響,且已經(jīng)成為企業(yè)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。這要求企業(yè)加強(qiáng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入,將數(shù)字信息技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)層面,盡快實(shí)現(xiàn)“數(shù)實(shí)融合”。第二,企業(yè)應(yīng)該積極履行自身的社會(huì)責(zé)任,打造良好的品牌形象。第三,處于低數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域的企業(yè)應(yīng)該充分意識(shí)到數(shù)字化是必然的發(fā)展趨勢(shì),積極的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,而不是被動(dòng)等待。第四,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是當(dāng)今主流,國(guó)有企業(yè)也應(yīng)該更加主動(dòng)地投入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型中。

      注 釋

      ①數(shù)據(jù)來(lái)源于科技日?qǐng)?bào),http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2022-07/14/content_538446.htm?div=-1。

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      新民周刊(2020年5期)2020-02-20 14:29:44
      希望你沒(méi)在這里:對(duì)過(guò)度旅游的強(qiáng)烈抵制
      轉(zhuǎn)型
      童話世界(2018年13期)2018-05-10 10:29:31
      過(guò)度加班,咋就停不下來(lái)?
      灃芝轉(zhuǎn)型記
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