數(shù)字化運營水平與真實盈余管理

羅進輝，巫奕龍

廈門大學 管理學院，福建 廈門 361005

引言

現(xiàn)代股份制公司通過資本社會化和經(jīng)理人職業(yè)化，實現(xiàn)股東與經(jīng)理人的分工合作，迅速積累財富，推動社會創(chuàng)新，但是由于外部股東與內(nèi)部經(jīng)理人之間存在天然的利益沖突，在信息不對稱下誘發(fā)一系列代理問題[1]，其中，盈余管理是管理者實現(xiàn)私人利益的常用財務手段。近年來，隨著制度的完善和監(jiān)管的加強，大量研究表明，公司管理者逐漸放棄隱蔽性較弱的應計盈余管理而轉(zhuǎn)向隱蔽性較強的真實盈余管理[2]。然而，通過真實活動操控盈余對公司長期價值產(chǎn)生更為深遠的影響[3]，猶如“魔障”般阻礙著公司的長期發(fā)展。與此同時，數(shù)字技術的興起和應用推動傳統(tǒng)公司進行管理組織變革和商業(yè)模式創(chuàng)新，猶如明燈般指引公司創(chuàng)造更多商業(yè)價值。因此，一個有趣且有現(xiàn)實意義的研究問題是：真實盈余管理和數(shù)字化運營，到底是“魔高一尺”還是“道高一丈”，即數(shù)字化運營能否抑制真實盈余管理值得深入探究。

已有影響真實盈余管理的因素主要包括私利動機、融資動機、滿足資本市場需求和預期動機[4-6]，同時管理者操控真實活動的空間取決于其對經(jīng)營活動安排的自由裁量的程度[7]。學者們發(fā)現(xiàn)完善的法律制度[8]、趨同的國際會計準則[9]、高強度的媒體監(jiān)督[10]、高質(zhì)量的審計[11]和反腐治理[12]等治理機制促使管理者由應計盈余管理轉(zhuǎn)向真實盈余管理。然而，如何抑制真實盈余管理的研究相對較少[13-14]，至于數(shù)字化運營能否抑制公司的真實盈余管理尚未有研究涉及。近年來學術界針對數(shù)字化運營對公司行為的影響給予積極關注，但是相關研究主要集中在理論層面[15-16]，數(shù)字化運營的積極效應亟須經(jīng)驗證據(jù)的支持。因此，本研究試圖從真實盈余管理視角探究數(shù)字化運營對公司治理的積極效應。

1 相關研究評述

1.1 真實盈余管理

盈余管理是公司管理者運用會計準則判斷或者經(jīng)營活動安排實現(xiàn)盈余目標的行為，是管理者獲得私人利益的途徑之一[17]。公司凈利潤由應計利潤和經(jīng)營現(xiàn)金流兩部分構(gòu)成，應計盈余管理是指運用會計準則判斷調(diào)節(jié)應計利潤的行為，真實盈余管理是指運用經(jīng)營活動安排調(diào)節(jié)經(jīng)營現(xiàn)金流的行為[18]。會計準則運用的靈活性以及經(jīng)營活動安排的自由性為管理者提供實施盈余管理的機會[7]。目前相關研究主要圍繞盈余管理的動機、方式選擇和經(jīng)濟后果展開論述。針對盈余管理動機的研究，學術界主要提出了3種動機：①私利動機。由于存在代理成本，管理層或者大股東可能會為了實現(xiàn)私利目的進行盈余管理，如管理層為了獲取與績效掛鉤的薪酬、獎金、股票期權等[4]，大股東為了攫取控制權私利[19]。②融資動機。信息不對稱導致資金供給方識別公司盈余管理的難度和成本增加，公司有動機為滿足融資利潤指標的要求，通過盈余管理調(diào)高利潤，以更低的成本獲得更多外部資金[5]。③滿足資本市場需求和預期的動機。為了滿足資本市場的需求和預期，公司會進行利潤平滑，避免財務報告中的利潤虧損，或者爭取扭虧為盈，或者保持利潤穩(wěn)定增長[6]。

與應計盈余管理相比，真實盈余管理具有更強的隱蔽性，更難被監(jiān)管層發(fā)現(xiàn)[20]。此外，應計盈余管理受會計計量時點限制，管理層在選擇會計準則判斷時往往面臨不確定性，而真實盈余管理活動則在管理層的控制之下，具有較強的時間和空間的靈活性[21]。但是，真實盈余管理活動需要公司內(nèi)外部相關者的協(xié)同配合，并且會對公司長期經(jīng)營現(xiàn)金流產(chǎn)生更明顯的影響[18]，導致實施成本和事后成本更高。因此，公司管理層會權衡應計盈余管理與真實盈余管理的成本和收益，選擇盈余管理方式。正常情況下，管理層會綜合運用應計盈余管理和真實盈余管理調(diào)節(jié)會計利潤。然而，近年來大量研究表明，隨著資本市場制度的完善和監(jiān)管的加強，管理層正在從運用應計盈余管理轉(zhuǎn)向真實盈余管理來操控盈余。COHEN et al.[2]發(fā)現(xiàn)，在美國薩班斯法案通過之后，公司應計盈余管理強度陡然下降，而真實盈余管理強度逐年增加；HO et al.[9]發(fā)現(xiàn)中國上市公司在與國際趨同的新會計準則實施后應計盈余管理強度降低，真實盈余管理強度上升；雷新途等[12]發(fā)現(xiàn)反腐治理明確并加強了各級監(jiān)管部門的監(jiān)督職責，迫使公司降低應計盈余管理，轉(zhuǎn)而采用真實盈余管理。

日趨完善的制度約束導致上市公司操控應計項目進行盈余管理的空間明顯減少，日趨嚴格的監(jiān)管和審查也使應計項目操控被發(fā)現(xiàn)的概率顯著增加，公司管理層不得不轉(zhuǎn)向真實活動操控利潤。然而，真實盈余管理通過扭曲公司的正常經(jīng)營活動實現(xiàn)盈余操控，導致的經(jīng)濟后果也更為復雜和深遠。GRAHAM et al.[22]調(diào)查研究表明，80%的調(diào)查參與者為了實現(xiàn)盈余目標會削減研發(fā)、廣告和維護費用等酌量性費用，55.3%的調(diào)查參與者甚至不惜犧牲公司價值推遲啟動新的項目以達到財務目標；BERESKIN et al.[3]發(fā)現(xiàn)，相對于其他原因的研發(fā)費用減少，公司基于盈余管理意圖削減研發(fā)費用會導致專利申請和引用量大幅下降，降低公司的長期研發(fā)效率，進而削弱公司的市場競爭力。由此可見，真實盈余管理猶如公司發(fā)展道路上的“魔障”，阻礙公司的長期持續(xù)發(fā)展。

1.2 數(shù)字化運營

隨著數(shù)字技術的迅猛發(fā)展，學術界掀起數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司管理變革和商業(yè)模式創(chuàng)新的研究熱潮。公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代底層數(shù)字技術的廣泛融合應用，實現(xiàn)業(yè)務改進、效率提升和價值創(chuàng)造方式重塑的過程[23-24]。數(shù)字化運營水平描述的是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段的狀態(tài)。VERHOEF et al.[16]將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為辦公數(shù)字化、流程數(shù)字化和公司數(shù)字化3個階段。辦公數(shù)字化是指利用數(shù)字技術將公司現(xiàn)有工作任務轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，以實現(xiàn)具有成本效益的資源配置，如訂購過程使用數(shù)字表格，內(nèi)部財務申報使用數(shù)字申請。流程數(shù)字化是指利用數(shù)字技術改變現(xiàn)有業(yè)務流程，如通過構(gòu)建線上網(wǎng)絡平臺降低客戶溝通成本，通過工業(yè)機器人等設備采集數(shù)據(jù)提升成品率等。公司數(shù)字化是指利用數(shù)字技術在公司范圍內(nèi)改變公司的核心商業(yè)模式，以引入新的價值創(chuàng)造過程。已有對數(shù)字化運營的研究主要基于后兩個階段。

數(shù)字化運營水平的提高使其能夠?qū)镜倪\營管理、組織管理、戰(zhàn)略管理、財務管理和營銷管理等各種活動產(chǎn)生深遠影響。運營管理領域，數(shù)字化賦能公司在運營管理的關鍵環(huán)節(jié)提升效率，進而使能公司創(chuàng)新商業(yè)模式，創(chuàng)造更高的商業(yè)價值[15]；組織管理領域，數(shù)字技術的嵌入使組織模式趨于網(wǎng)絡化、扁平化[25]，進而優(yōu)化模式識別、實時決策和協(xié)同探索，提升組織服務創(chuàng)新能力[26]，以及不確定環(huán)境下的組織韌性[27]；戰(zhàn)略管理領域，數(shù)字經(jīng)濟時代的價值創(chuàng)造和獲取發(fā)生了實質(zhì)變化，公司與行業(yè)的邊界模糊化，公司的核心商業(yè)模式必須圍繞如何為顧客創(chuàng)造新價值進行設計和實踐[28-29]；財務管理領域，傳統(tǒng)的財務會計將逐漸被財務智能機器人所取代，財務管理的價值創(chuàng)造會隨著公司大數(shù)據(jù)的閉環(huán)實現(xiàn)新的突破[30]；營銷管理領域，大數(shù)據(jù)精準式營銷為用戶提供個性化產(chǎn)品和服務，實現(xiàn)全渠道零售模型，降低物流和庫存成本[31]。綜上分析，目前學術界形成的一個基本共識是：數(shù)字化運營猶如公司發(fā)展道路上的明燈，指引公司創(chuàng)造更多商業(yè)價值。

綜觀已有研究發(fā)現(xiàn)，一方面，盡管學術界對盈余管理的動機、方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟后果進行了富有成效的研究，但是在日趨完善的制度環(huán)境和日趨嚴格的監(jiān)管環(huán)境下，公司運用真實活動操控利潤的行為仍屢禁不止。關于如何監(jiān)督和制約公司管理層進行真實盈余管理，避免公司發(fā)展受到“魔障”阻礙，是學術界和實務界長期關注且未能得到有效解決的問題。另一方面，數(shù)字技術的迅猛發(fā)展推動公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型，公司內(nèi)部管理和商業(yè)運作產(chǎn)生了一系列變革，但是已有研究主要集中在理論層面的論述，公司數(shù)字化運營的積極效應亟須經(jīng)驗證據(jù)的支撐。從實證視角出發(fā)，數(shù)字化運營能否抑制公司的真實盈余管理行為尚未有研究涉及，而這正是本研究將要分析和檢驗的問題，從而彌補已有研究的不足。

2 理論分析和研究假設

作為公司發(fā)展的明燈，數(shù)字化運營能否抑制新制度、新監(jiān)管環(huán)境下阻礙公司長期持續(xù)發(fā)展的真實盈余管理行為，本研究認為，數(shù)字化運營能夠提高公司的資源運營效率和信息透明度，從而有利于降低管理層實施真實盈余管理行為的動機和能力。

首先，數(shù)字化運營能夠提升公司的資源運營效率，降低管理層實施真實盈余管理的動機。①數(shù)字化運營有利于改進公司產(chǎn)品價值創(chuàng)造過程。一方面，公司可以運用海量數(shù)據(jù)精準刻畫消費者行為和價值取向，基于用戶需求提供差異化產(chǎn)品和服務，通過實時數(shù)據(jù)的分析對消費者需求變化作出即時響應，從而培養(yǎng)并獲取忠誠顧客[15]。例如，小米通過線上社區(qū)收集大量的用戶留言，圍繞用戶需求研發(fā)設計出定制化與人性化相結(jié)合的MIUI操作系統(tǒng)，收獲大批量“米粉”。另一方面，智能制造、智能生產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品加工流程的自主優(yōu)化，降低設備故障率，提升成品率[32]，進而提升產(chǎn)品價值剩余；對于生產(chǎn)流程長、工藝復雜的傳統(tǒng)行業(yè)，可以通過數(shù)字技術將生產(chǎn)過程可視化，實現(xiàn)精細化生產(chǎn)和設備的預測性維護，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。②數(shù)字化運營有利于改進公司成本控制過程。運用數(shù)字技術能夠降低重復性勞動崗位的需求，形成人與技術交互的數(shù)字工作方式，降低人工成本[30]。世界銀行的《2019年世界發(fā)展報告》指出，“數(shù)字時代，新增10 000名新顧客，只需要兩臺服務器?！痹趥鹘y(tǒng)行業(yè)，產(chǎn)品從出廠到消費終端，需要經(jīng)歷層層中間環(huán)節(jié)和渠道，成本費用不可避免地增加[33]。借助數(shù)字技術，公司可以構(gòu)建線上線下有機結(jié)合的全渠道零售模式，并且通過對用戶數(shù)據(jù)的分析進行市場需求預測，改善生產(chǎn)和分配流程，降低庫存和物流成本[25]。③數(shù)字化運營有利于改進公司決策制定過程和風險控制過程。數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)響應等大數(shù)據(jù)技術運用手段與公司運營的風險識別、風險估測、風險管理辦法和風險管理效果評價高度對應?；诖髷?shù)據(jù)技術的決策制定和風險控制顯著優(yōu)于經(jīng)驗判斷，保證公司正常開展經(jīng)營活動，避免異常損失。例如，京東農(nóng)牧公司利用AI圖像識別技術和聲音識別技術全方位監(jiān)控豬的行為和聲音的變化，實時了解豬的健康狀況，對異常的豬及時預警和隔離，有效緩解養(yǎng)豬疫情風險。由此可見，數(shù)字化運營能夠為公司資源運營效率帶來諸多方面的積極作用，從而有助于改善公司的經(jīng)營績效，緩解管理層基于業(yè)績壓力和融資需求而實施真實盈余管理的動機。此外，數(shù)字化運營能夠改善決策制定過程和風險控制過程，降低公司日常經(jīng)營風險和投資風險，避免經(jīng)營業(yè)績出現(xiàn)較大波動，進而緩解管理層基于利潤平滑而進行真實盈余管理的動機。

其次，數(shù)字化運營能夠提升公司的信息透明度，降低管理層實施真實盈余管理行為的能力。公司數(shù)字化的基本表現(xiàn)形式是將原有的工作場景運用數(shù)字技術信息化、碼化，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺實時收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、可視化數(shù)據(jù)。公司所有經(jīng)營活動的數(shù)據(jù)都將保存在數(shù)據(jù)中臺，有效降低外部監(jiān)督成本和審查成本。根據(jù)中國聯(lián)通2020年度報告披露，中國聯(lián)通通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建起集中收費系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)和智能財務共享體系，有效提升審計工作效率，促使審計費用下降了35%。因此，數(shù)字化運營通過業(yè)務數(shù)據(jù)化形成實時監(jiān)控機制，能夠有效約束管理層的機會主義行為，從而有助于降低真實盈余管理程度。此外，真實盈余管理是利用真實活動操控利潤，需要公司內(nèi)外部相關人員的協(xié)同配合[14,21]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型除了相應的硬件和軟件資源的投入，還會引發(fā)組織結(jié)構(gòu)變化以適應靈活的數(shù)字變革[16]。在快速變化的數(shù)字環(huán)境中，公司需要對市場變化作出即時響應。為了使數(shù)據(jù)、信息在公司內(nèi)部流通順暢，傳統(tǒng)的自上而下的中央管控不再有效，取而代之的是去中心、去中介的網(wǎng)絡化和扁平化的組織結(jié)構(gòu)[16,25]，并且通過建立云協(xié)同平臺降低團隊成員的協(xié)調(diào)難度，提高組織響應速度。這意味著，在網(wǎng)絡化的組織結(jié)構(gòu)中，管理層對公司日常經(jīng)營活動自由裁量的權力被大大削弱。同時，云協(xié)同平臺將各業(yè)務部門的行為可視化，損害公司價值的行為更容易被曝光。而且，各業(yè)務部門成員基于職業(yè)安全和職業(yè)聲譽的考慮，會降低配合管理層做出損害公司價值的真實盈余管理活動的意愿，進一步降低管理層實施真實盈余管理的能力。

同時，傳統(tǒng)公司實施數(shù)字化戰(zhàn)略也可能會使業(yè)務流程更加復雜，使外部投資者由于對公司使用的新興數(shù)字技術相關知識缺乏了解，增加其進行外部監(jiān)督的難度和成本，從而為管理層實施真實盈余管理提供有利條件。綜合上述分析，本研究認為，雖然理論上數(shù)字化運營會給公司的真實盈余管理帶來兩種相互競爭的影響，但是結(jié)合學術界的共識和實務案例，數(shù)字化運營對公司運營效率和業(yè)務可視化的積極影響是更為可期且更加重要的，有助于降低管理層實施真實盈余管理的動機和能力，從而抑制公司的真實盈余管理活動。因此，本研究提出假設。

H1限定其他條件，數(shù)字化運營有助于抑制公司的真實盈余管理活動。

從委托代理理論看，公司實施多元化戰(zhàn)略會加深公司經(jīng)營環(huán)境的復雜性，從而加大公司管理層與外部投資者之間的信息不對稱程度，導致外部監(jiān)督成本陡然上升，誘發(fā)逆向選擇和道德風險問題，降低公司整體資源運營效率[34]。盈余管理作為管理層實現(xiàn)私人收益的常用操控手段，在信息不對稱程度較高的多元化公司中得到更多的運用[35-37]。跨界經(jīng)營是數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境中數(shù)字化公司的主要特征之一[29]。本研究認為，數(shù)字化運營能夠約束由于多元化經(jīng)營擴展的管理層私利操控空間。一方面，在傳統(tǒng)的商業(yè)模式中，多元化經(jīng)營往往會導致組織冗余，成為公司管理層構(gòu)建商業(yè)帝國攫取私利的一種方式。數(shù)字化運營使各職能部門之間的協(xié)同表現(xiàn)為橫向業(yè)務的跨界入局以及縱向業(yè)務的融會貫通，形成高效的網(wǎng)絡化的組織架構(gòu)[25]。網(wǎng)絡扁平的組織形式為每一個成員提供機會和平臺，激活個人和業(yè)務單元為組織創(chuàng)造價值的動力[30]，在共同為組織創(chuàng)造更多價值的同時，削弱管理層對日常經(jīng)營活動的自由裁量權，這一積極作用將在傳統(tǒng)多元化經(jīng)營的公司產(chǎn)生更大的作用，從而有效抑制管理層的真實盈余管理。另一方面，借助數(shù)字技術構(gòu)建云協(xié)同平臺和數(shù)據(jù)共享中心，對多元化經(jīng)營公司信息透明度的提升作用將表現(xiàn)得更為明顯，努力為組織創(chuàng)造價值的員工更不可能為了配合管理層實施真實盈余管理而損害組織利益。因此，本研究提出假設。

H2當公司多元化經(jīng)營復雜程度更高時，數(shù)字化運營對公司真實盈余管理活動的抑制作用更強。

近年來，市場環(huán)境的高度不確定性已成為新經(jīng)濟的常態(tài)[38]。環(huán)境不確定性程度上升，意味著公司的經(jīng)營風險增加，導致公司的融資成本提高[39]，投資效率降低[40]，代理問題突出[41]，盈余管理動機增強[42]。數(shù)字技術是瞬息萬變的數(shù)字經(jīng)濟時代的產(chǎn)物，實踐應用的目的是對不確定性事件作出即時、積極的響應，把不確定性轉(zhuǎn)變?yōu)榇_定性。本研究認為數(shù)字化運營將從兩個方面影響不確定性環(huán)境下公司的真實盈余管理行為。一方面，數(shù)字化運營通過改進產(chǎn)品價值創(chuàng)造過程、成本控制過程和風險控制過程而提升公司運營效率。因此，與其他公司相比，數(shù)字化運營水平高的公司在不確定性環(huán)境下的耐受能力比較高，管理層面臨的業(yè)績壓力較小，從而降低其實施真實盈余管理的動機。另一方面，數(shù)字化運營有利于提升公司決策效率和組織韌性。借助大數(shù)據(jù)技術和云協(xié)同平臺，公司能夠?qū)崟r決策和協(xié)同探索[26]，即在戰(zhàn)略層面實施數(shù)字化促使公司積極尋求創(chuàng)新途徑，優(yōu)化資源配置和制度安排，在不確定性環(huán)境中轉(zhuǎn)“危”為“機”[27]，創(chuàng)造更多的商業(yè)價值?？梢?，數(shù)字化運營公司傾向于在不確定性中尋找機遇和商機，建立長期競爭優(yōu)勢，而不是進行短視的真實盈余管理行為。因此，本研究提出假設。

H3當公司面臨環(huán)境不確定性程度更高時，數(shù)字化運營對公司真實盈余管理活動的抑制作用更強。

3 實證研究設計

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究選取中國A股上市公司2013年至2019年的年度觀測數(shù)據(jù)作為研究對象。將2013年作為本研究樣本期間的起點的原因是，公司借助數(shù)字技術應用于價值創(chuàng)造活動主要發(fā)生在2013年之后[43]。為了增強樣本間的可比性，本研究對初始研究樣本進行篩選：①由于數(shù)字化包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，本研究對象為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的傳統(tǒng)公司，故剔除公司主營業(yè)務中包含互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)、數(shù)字、智能、云服務、云計算、云平臺、信息等關鍵詞的從事數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的公司樣本；②剔除金融業(yè)公司樣本；③剔除受ST、*ST處理的公司樣本；④剔除資不抵債的公司樣本；⑤剔除交叉上市公司樣本；⑥剔除IPO當年公司樣本；⑦剔除數(shù)據(jù)缺失公司樣本。最終，得到2 772家上市公司共計14 054個公司-年度觀測值。

本研究采用的管理層討論與分析文本數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務平臺(CNRDS數(shù)據(jù)庫)，市場化程度數(shù)據(jù)來自王小魯?shù)萚44]編制的中國地區(qū)市場化指數(shù)，其他財務數(shù)據(jù)和公司治理數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為了緩解離群值的不利影響，本研究對所有連續(xù)型變量進行上下1%的縮尾處理。

3.2 變量定義和測量

3.2.1 被解釋變量：真實盈余管理

參考已有研究[19,42]，本研究借鑒Roychowdhury模型從異常生產(chǎn)成本、異常經(jīng)營活動現(xiàn)金流和異常酌量性費用3個方面測量公司的真實盈余管理。相關計量模型為

(1)

(2)

(3)

Remi,t=Prmi,t-Cfmi,t-Dimi,t

(4)

其中，i為公司，t為年份，Pro為公司生產(chǎn)成本，等于銷售產(chǎn)品成本與存貨變動之和；TA為公司總資產(chǎn)；Sal為營業(yè)收入；ΔSal為營業(yè)收入變化額；Cfo為公司經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量；Dis為公司酌量性費用，等于管理費用與銷售費用之和；Rem為真實盈余管理程度；Prm為生產(chǎn)操控的程度；Cfm為銷售操控的程度；Dim為酌量性費用操控的程度；a0、b0和c0為截距項；a1～a4、b1～b3、c1和c2為系數(shù)；ε、σ和ω為殘差項。對(1)式～(3)式分年度和行業(yè)進行回歸，得到的ε即為Prm、σ即為Cfm、ω即為Dim。最終，本研究通過(4)式計算得到Rem，Rem的值越大，表示公司的真實盈余管理程度越大。

3.2.2 解釋變量：數(shù)字化運營水平

關于數(shù)字化運營水平的測量，本研究借鑒吳非等[45]的研究，從上市公司年報的管理層討論與分析文本內(nèi)容中涉及公司“數(shù)字化”的詞頻統(tǒng)計角度刻畫數(shù)字化運營程度。吳非等[45]基于數(shù)字化的4種典型底層技術(統(tǒng)稱“ABCD技術”)和技術融合應用兩個維度人工定義關鍵詞詞集，并利用該詞集進行詞頻統(tǒng)計。然而，利用人工定義的關鍵詞詞集進行語義特征識別往往會忽略現(xiàn)實文本的特定語境，丟失其他相似詞提供的信息特征。因此，參考胡楠等[46-47]的方法，本研究采用種子詞+Word2Vec相似詞擴充的方法擴充吳非等[45]的關鍵詞詞集，并利用該擴充詞集測量公司數(shù)字化運營水平。

(1)企業(yè)數(shù)字化種子詞的選取。根據(jù)大數(shù)據(jù)發(fā)展相關政策提取關鍵詞，形成數(shù)字化戰(zhàn)略詞匯種子詞集，種子詞主要包括大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)+、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)應用、智能制造、智能決策、商業(yè)智能等。

(2)相似詞的擴充。采用MIKOLOV et al.[48]提出的無監(jiān)督的Word2Vec神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型，根據(jù)余弦距離定義相似性，在上市公司年報的管理層討論與分析語料庫中獲取與種子詞高度相關(余弦相似度前10)的相似詞擴充詞集。利用Word2Vec神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型擴充的詞集更能全面、準確、客觀地捕捉公司數(shù)字化運營的現(xiàn)實文本特征[48]。

以“大數(shù)據(jù)”和“數(shù)字化”兩個種子詞為例，基于Word2Vec模型選取的與“大數(shù)據(jù)”相似度前10的詞分別為大數(shù)據(jù)技術、人工智能、大數(shù)據(jù)應用、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)平臺、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)管理、機器學習，相似詞與種子詞的相似度波動區(qū)間為0.546～0.695。“數(shù)字化”的相似詞為智能化、信息化、數(shù)據(jù)化、智慧化、移動化、智能生產(chǎn)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動、網(wǎng)絡化、智能制造，相似詞與種子詞的相似度波動區(qū)間為0.476～0.639。剔除重復詞匯之后，基于種子詞+Word2Vec相似詞擴充的方法得到的公司數(shù)字化詞集包含141個詞匯。數(shù)字化的“ABCD技術”和技術融合應用的具體關鍵詞詳見表1。

表1 數(shù)字化的“ABCD技術”和技術融合應用的關鍵詞

(3)計算數(shù)字化句子占比。與詞頻占比相比，句子占比進一步考慮語義和語序的影響。因此，本研究以包含數(shù)字化關鍵詞的句子數(shù)占公司年報中管理層討論與分析內(nèi)容句子總數(shù)的比例刻畫公司的數(shù)字化運營水平。此外，本研究還使用數(shù)字化詞頻占比刻畫公司的數(shù)字化運營水平，發(fā)現(xiàn)相關研究結(jié)論仍然成立。

3.2.3 調(diào)節(jié)變量

本研究的調(diào)節(jié)變量為多元化經(jīng)營復雜程度和環(huán)境不確定性程度。關于多元化經(jīng)營復雜程度，本研究借鑒倉勇濤等[49]的做法，采用1與多元化赫芬達爾指數(shù)的差值測量。i公司在t年的多元化經(jīng)營復雜程度計算方法為

(5)

其中，j為行業(yè)，Hfd為多元化赫芬達爾指數(shù)，Inii,j,t為i公司在t年j行業(yè)的營業(yè)收入，Toii,t為i公司在t年所有行業(yè)營業(yè)收入之和。Div的值越大，表示多元化經(jīng)營復雜程度越高。

關于環(huán)境不確定性程度，本研究借鑒申慧慧等[50]的做法，采用公司過去5年剔除成長因素和行業(yè)因素的銷售收入波動測量。構(gòu)建模型分別估計公司過去5年剔除成長因素的非正常銷售收入，即

Sal=d0+d1Yea+τ

(6)

其中，d0為截距項，d1為系數(shù)；Yea為年份序列變量，從t年到(t-4)年依次取值為5～1；τ為殘差項，表示剔除成長因素的非正常銷售收入。經(jīng)行業(yè)和年度中位數(shù)調(diào)整后的公司過去5年τ的標準差與其平均值的比值，即為本研究使用的公司層面的環(huán)境不確定性指標EU，該值越大，表示環(huán)境不確定程度越高。

3.2.4 控制變量

參考已有研究[13,21]，本研究選取公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、盈利能力、上期虧損情況、市值賬面比、固定資產(chǎn)規(guī)模、成長能力、是否四大審計、上市年限、第一大股東持股、產(chǎn)權性質(zhì)、董事會規(guī)模、獨立董事比例、兩職兼任情況、管理層持股比例、內(nèi)部控制缺陷和市場化程度作為控制變量。所有變量的定義和測量見表2。

表2 變量定義

3.3 計量回歸模型

為了驗證H1～H3，本研究分別設定3個計量回歸模型，即

Remi,t=β0+β1Digi,t+∑βkConi,t+∑Yea+∑Fir+δi,t

(7)

Remi,t=λ0+λ1Digi,t+λ2Divi,t+λ3Digi,t·Divi,t+

∑λkConi,t+∑Yea+∑Fir+νi,t

(8)

Remi,t=θ0+θ1Digi,t+θ2EUi,t+θ3Digi,t·EUi,t+

∑θkConi,t+∑Yea+∑Fir+ψi,t

(9)

其中，Coni,t為控制變量；β0、λ0和θ0為截距項，β1、λ1～λ3和θ1～θ3為回歸系數(shù)，βk、λk和θk為控制變量的回歸系數(shù)，k為控制變量序號；δ、ν和ψ為殘差項。為了盡可能剔除不隨時間變化的混淆因素，在計量回歸模型中，同時控制年度固定效應和公司固定效應。(7)式用于檢驗H1，根據(jù)H1的預期，β1應該顯著為負。為了檢驗多元化經(jīng)營復雜程度和環(huán)境不確定性程度的調(diào)節(jié)效應，本研究在(8)式和(9)式中分別加入數(shù)字化運營水平與多元化經(jīng)營復雜程度和環(huán)境不確定性程度的交互項，根據(jù)H2和H3的預期，λ3和θ3應該顯著為負。

4 實證結(jié)果分析和討論

4.1 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

表3給出變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表3可知，①真實盈余管理的均值為-0.003，標準差為0.195，說明樣本公司之間的真實盈余管理程度存在較大差異。

表3 描述性統(tǒng)計結(jié)果

②數(shù)字化運營水平均值為0.043，中位數(shù)為0.024，說明樣本公司整體上在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索；同時其最小值為0，最大值為0.275，表明不同公司之間的數(shù)字化運營水平存在較大差異。③多元化經(jīng)營復雜程度的均值為0.217，中位數(shù)為0.098，表明樣本公司多元化經(jīng)營復雜程度并不高。④環(huán)境不確定性程度的均值為1.365，中位數(shù)為0.992，說明樣本公司所處經(jīng)營環(huán)境較為不確定。其他控制變量的取值分布與上市公司的實際情況基本一致，未發(fā)現(xiàn)異常情況。

為了觀察樣本公司數(shù)字化運營水平的整體動態(tài)趨勢，本研究基于年份對數(shù)字化運營水平進行分組統(tǒng)計，繪制其動態(tài)趨勢圖，見圖1。

圖1 數(shù)字化運營水平動態(tài)趨勢

由圖1可知，2013年至2017年樣本公司的數(shù)字化運營水平快速提升，2018年至2019年該水平保持穩(wěn)定，基本達到與公司戰(zhàn)略和經(jīng)營管理需求相適應的一個相對穩(wěn)定水平。

4.2 多元回歸分析結(jié)果

4.2.1 數(shù)字化運營水平與真實盈余管理

表4給出數(shù)字化運營水平對真實盈余管理的OLS多元回歸分析結(jié)果，模型1為僅引入控制變量的基礎回歸模型，模型2為數(shù)字化運營水平的回歸模型，模型3為在模型2的基礎上加入全部控制變量的全回歸模型?；貧w模型的VIF值處于2.680～3.330之間，遠小于嚴格臨界值5，說明自變量之間的多重共線性問題并不嚴重。由表4可知，數(shù)字化運營水平的回歸系數(shù)均顯著為負，表明公司的數(shù)字化運營水平越高，其真實盈余管理程度越低，H1得到驗證，即由于數(shù)字化運營既有利于提高公司的資源運營效率，也有利于提升公司業(yè)務流程的可視化水平，可以實時監(jiān)控管理層的機會主義行為，能夠同時從動機和能力兩個方面抑制公司管理層的真實盈余管理活動。

表4 OLS多元回歸分析結(jié)果

4.2.2 調(diào)節(jié)效應回歸結(jié)果

表5給出檢驗多元化經(jīng)營復雜程度和環(huán)境不確定性程度的調(diào)節(jié)效應的回歸結(jié)果，回歸模型的VIF值分別為2.705和2.673，仍然遠小于嚴格臨界值5，說明加入交互項后回歸模型的多重共線性問題依然不明顯。在模型4中，多元化經(jīng)營復雜程度與數(shù)字化運營水平的交互項回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負，意味著公司的多元化經(jīng)營復雜程度越高，數(shù)字化運營水平對公司業(yè)務流程的可視和組織部門監(jiān)督的優(yōu)化作用越明顯，對公司真實盈余管理的抑制作用表現(xiàn)得越強，H2得到驗證。在模型5中，環(huán)境不確定程度與數(shù)字化運營水平的交互項回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負，表明在環(huán)境不確定性程度較高時，數(shù)字化運營幫助公司穩(wěn)定經(jīng)營、轉(zhuǎn)“?！睘椤皺C”的優(yōu)勢作用更為突出，數(shù)字化公司傾向于在不確定性環(huán)境中實現(xiàn)新的價值突破，建立長期競爭優(yōu)勢，而不是進行短視的且損害公司價值的真實盈余管理，H3得到驗證。

表5 調(diào)節(jié)效應的回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1 內(nèi)生性穩(wěn)健性檢驗

(1)傾向得分匹配法。針對可能存在的樣本選擇性偏差問題，本研究采用傾向得分匹配后的樣本重新進行回歸分析。①按照年度和行業(yè)數(shù)字化運營水平高低，將樣本分為3個階梯，設置數(shù)字化運營水平虛擬變量，數(shù)字化運營水平處于第1階梯取值為1，表示該公司數(shù)字化運營水平較高，否則取值為0。②通過Logit模型計算每個觀測樣本對應的傾向得分，其中被解釋變量為數(shù)字化運營水平虛擬變量，解釋變量為本研究使用的全部控制變量。為了盡可能地消除樣本選擇性偏差的影響，本研究分別采用1∶1近鄰匹配和卡尺匹配(卡尺半徑為0.0001)進行得分匹配。③利用匹配后的樣本重新進行相關的回歸分析。

表6給出傾向得分匹配后的樣本回歸分析結(jié)果，模型6～模型8為基于1∶1匹配后的樣本重新進行回歸的結(jié)果，模型9～模型11為基于卡尺匹配后的樣本重新進行回歸的結(jié)果。模型6和模型9的結(jié)果表明，無論是1：1匹配還是卡尺匹配，數(shù)字化運營水平的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負。而且，多元化經(jīng)營復雜程度與數(shù)字化運營水平的交互項回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負，環(huán)境不確定性程度與數(shù)字化運營水平的交互項回歸系數(shù)至少在5%水平上顯著為負。上述結(jié)果與表4和表5的結(jié)果高度一致。

表6 傾向得分匹配法的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

(2)Heckman兩階段回歸模型。為減少可能存在的樣本選擇性偏差問題，本研究采用Heckman兩階段回歸模型進行檢驗。在Heckman第1階段Probit回歸模型中，被解釋變量為前述的數(shù)字化運營水平虛擬變量，將地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(Dec)作為外生工具變量，并且同時控制公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、資產(chǎn)收益率、上市年限、固定資產(chǎn)比例、年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量，回歸后計算得到逆米爾斯比率(Inv)。本研究借鑒陳小輝等[51]測算省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的方法，從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化政策3個方面構(gòu)建2013年至2019年地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。具體地，①數(shù)字產(chǎn)業(yè)化包括電信業(yè)和軟件業(yè)，電信業(yè)的指標為光纜線路長度和電信業(yè)務收入，軟件業(yè)的指標為信息傳輸計算機服務和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資、軟件業(yè)務收入；②產(chǎn)業(yè)數(shù)字化包括數(shù)字化技術支撐、數(shù)字化生產(chǎn)和數(shù)字化供銷，數(shù)字化技術支撐的指標為互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)和數(shù)字技術專利申請量，數(shù)字化生產(chǎn)的指標為年末計算機數(shù)、域名數(shù)、網(wǎng)站數(shù)和網(wǎng)頁數(shù)，數(shù)字化供銷的指標為電子商務采購額和銷售額；③數(shù)字化政策即為政府工作報告數(shù)字化關鍵詞句子占比。最終，利用熵權法將上述指標加權得到地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。選擇地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)作為Heckman第1階段回歸檢驗中的外生工具變量的原因是：傳統(tǒng)公司進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往受到地方政府的政策推動，同時依賴當?shù)財?shù)字基礎設施、數(shù)字公司和數(shù)字技術的配套支持。因此，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)是影響傳統(tǒng)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個重要外生變量。

表7給出Heckman兩階段回歸的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。第1階段Probit的回歸結(jié)果表明，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，說明地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動目標公司提高其數(shù)字化運營水平。在第2階段回歸中，將逆米爾斯比率作為控制變量引入原回歸模型重新進行回歸，結(jié)果支持H1～H3的理論預期，表明在考慮樣本選擇性偏差導致的內(nèi)生問題后，研究結(jié)果依然成立。

表7 Heckman兩階段回歸模型的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

(3)行業(yè)時間趨勢效應和地區(qū)時間趨勢效應。為了避免數(shù)字化運營水平與真實盈余管理可能隨行業(yè)時間趨勢或者地區(qū)時間趨勢共同發(fā)生系統(tǒng)性變化導致的內(nèi)生性問題，本研究進一步在模型中引入行業(yè)與年份的交互項和省份與年份的交互項。表8給出行業(yè)時間趨勢效應和地區(qū)時間趨勢效應的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，在同時控制年份固定效應、行業(yè)或地區(qū)時間趨勢效應以及公司固定效應后，模型16和模型19的數(shù)字化運營水平的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負，H1仍然得到驗證。與H2的理論預期相符，模型17和模型20的交互項的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負；模型18和模型21的交互項的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負，H3也得到驗證。上述結(jié)果表明，在控制行業(yè)時間趨勢效應和地區(qū)時間趨勢效應緩解遺漏變量問題后，本研究結(jié)果保持穩(wěn)健，進一步明確了數(shù)字化運營水平抑制公司真實盈余管理的因果關系。

表8 行業(yè)時間趨勢效應和地區(qū)時間趨勢效應的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

4.3.2 改變變量測量方法的穩(wěn)健性檢驗

(1)改變因變量測量方法的穩(wěn)健性檢驗。李彬等[52]認為Roychowdhury模型沒有考慮固定成本對經(jīng)營活動現(xiàn)金流量估算結(jié)果的影響，因此基于經(jīng)營活動現(xiàn)金流量的產(chǎn)生流程，提出經(jīng)營活動現(xiàn)金流量的改進估計模型，即

(10)

其中，TC為各項稅金支出；EC為支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金；OC為其他與經(jīng)營活動有關的現(xiàn)金；α0為截距項，α1～α6為系數(shù)；η為殘差項。利用(10)式分年度和分行業(yè)回歸計算得到η，表示銷售操控的程度Cfm2。生產(chǎn)成本操控的程度和酌量性費用操控的程度的估計模型不變，最后利用公式(Prm-Cfm2-Dim)計算得到李彬等[52]拓展的公司真實盈余管理Rem2，相關回歸結(jié)果仍然支持本研究H1～H3的理論預期。

(2)改變自變量測量方法的穩(wěn)健性檢驗。雖然運用Word2Vec技術能夠較為全面地捕捉數(shù)字化運營的語義特征，但是從管理層討論與分析文本角度刻畫數(shù)字化運營水平仍然存在一些潛在問題。一方面，管理層可能為了向投資者傳遞良好的市場信號，進而夸大披露數(shù)字化相關信息；另一方面，管理層可能為了規(guī)避競爭者學習、模仿公司披露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)生外部溢出成本，進而保守披露數(shù)字化相關信息?？紤]到數(shù)字化運營需要投資大量與數(shù)字技術相關的硬件和軟件資源，本研究構(gòu)建公司數(shù)字化運營水平資源基礎的決定模型，即

Digi,t=f0+f1Sofi,t+f2Hari,t+f3Cipi,t+∑Yea+

∑Ind+μi,t

(11)

其中，Sof為軟件資源占比，等于公司軟件、系統(tǒng)、平臺和數(shù)據(jù)庫等資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值；Har為硬件資源占比，等于公司計算機、通信設備和電子設備等資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值；Cip為數(shù)字在建工程占比，等于公司在建工程項目中與數(shù)字化運營相關項目等資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值；f0為截距項，f1～f3為回歸系數(shù)；μ為殘差項?；貧w結(jié)果表明，軟件資源占比、硬件資源占比和數(shù)字在建工程占比均與數(shù)字化運營水平顯著正相關，在一定程度上支持本研究構(gòu)建的數(shù)字化運營水平指標的恰當性和合理性。

進一步，通過(11)式估算Dig的期望擬合值(Digy)，表示在已有相關硬件和軟件資源基礎下，公司對數(shù)字化運營水平的正常披露占比，利用該指標重新進行回歸。結(jié)果表明，在緩解可能存在的過高或過低披露數(shù)字化相關信息的問題后，本研究結(jié)果穩(wěn)健。

(3)真實盈余管理子指標的穩(wěn)健性檢驗。公司的真實盈余管理總指標是由生產(chǎn)成本操控、銷售操控和酌量性費用操控3個子指標構(gòu)成，本研究分別將真實盈余管理的3個子指標作為因變量重新進行回歸。回歸結(jié)果表明，數(shù)字化運營主要是通過抑制公司的生產(chǎn)成本操控和酌量性費用操控降低公司整體的真實盈余管理，而對公司的銷售操控的抑制作用還不夠顯著。

5 進一步分析

5.1 數(shù)字化運營抑制公司真實盈余管理的機制檢驗

本研究對數(shù)字化運營抑制公司真實盈余管理的影響機制進行中介效應檢驗。首先，數(shù)字化運營能夠提升公司的資源運營效率，降低管理層實施真實盈余管理的動機。參考已有研究[49,53]，本研究以經(jīng)過年度和行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)收益率(Aroa)和全要素生產(chǎn)率(Tfp)對公司資源運營效率進行測量，并以此作為中介變量進行中介效應檢驗，回歸結(jié)果見表9。

表9 影響機制檢驗結(jié)果：資源運營效率

由表9可知，在模型22和模型24中，數(shù)字化運營水平的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，意味著數(shù)字化運營水平顯著提升公司的資源運營效率。與此同時，在模型23和模型25中，經(jīng)調(diào)整的資產(chǎn)收益率和全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負，表明公司資源運營效率的提升抑制了管理層進行真實盈余管理的動機。更為重要的是，在重復取樣1 000次的中介效應Bootstrap檢驗中，z統(tǒng)計量分別為-3.360和-4.110，兩者均在1%水平上顯著，表明資源運營效率的提升是數(shù)字化運營抑制公司真實盈余管理的一個重要路徑。

其次，數(shù)字化運營能夠提升公司的信息透明度，降低管理層實施真實盈余管理的能力。參考譚勁松等[54]的研究，本研究采用深交所的信息披露質(zhì)量考核等級(Opa)作為公司信息透明度的代理變量，回歸結(jié)果見表10。由表10可知，在模型26中數(shù)字化運營水平的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，意味著數(shù)字化運營顯著提升公司的信息透明度。在模型27中公司信息透明度的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負，表明公司信息透明度的提升抑制了管理層實施真實盈余管理的空間和機會。更為重要的是，在重復取樣1 000次的中介效應Bootstrap檢驗中，z統(tǒng)計量為-2.710，在1%水平上顯著，表明信息透明度的提升也是數(shù)字化運營抑制公司真實盈余管理的路徑。

表10 影響機制檢驗結(jié)果：信息透明度

5.2 數(shù)字化運營水平與應計盈余管理

雖然隨著制度的完善和監(jiān)管的加強，管理者逐漸放棄隱蔽性較弱的應計盈余管理而轉(zhuǎn)向隱蔽性較強的真實盈余管理[2]，但是數(shù)字化運營是否也有助于抑制公司的應計盈余管理，本研究進一步檢驗數(shù)字化運營水平對公司應計盈余管理的影響。本研究分別使用修正Jones模型和Kothari模型測量公司的應計盈余管理，進行相關回歸分析，回歸結(jié)果表明數(shù)字化運營不能顯著抑制公司的應計盈余管理。這可能是因為應計盈余管理來源于對會計政策和會計估計方法的選擇，而數(shù)字化運營不會影響到管理層對會計政策和會計方法的運用。

6 結(jié)論

在日趨完善的制度環(huán)境和日趨嚴格的監(jiān)管環(huán)境下，具備高隱蔽性特征的真實盈余管理成為滋生管理層機會主義行為的溫床，猶如“魔障”阻礙公司的長期持續(xù)發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是目前公司轉(zhuǎn)型的大趨勢，其對公司行為的積極效應亟須經(jīng)驗證據(jù)支撐。本研究從資源運營效率和信息透明度兩個影響路徑分析數(shù)字化運營水平對公司真實盈余管理的抑制作用，并利用中國A股2013年至2019年的公司年度觀察樣本數(shù)據(jù)實證檢驗數(shù)字化運營水平對真實盈余管理的影響，以及內(nèi)在作用機制。研究結(jié)果表明，①數(shù)字化運營水平與公司的真實盈余管理顯著負相關，表明數(shù)字化運營水平有助于抑制真實盈余管理活動。②公司多元化經(jīng)營越復雜、環(huán)境越不確定，數(shù)字化運營水平與真實盈余管理水平的負向關系越強，說明復雜的內(nèi)部經(jīng)營環(huán)境和不確定的市場環(huán)境下，公司真實盈余管理的動機越強烈，操作空間越大，從而凸顯了數(shù)字化運營的積極治理效應。③影響機制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化運營有助于公司的效率提升和信息透明化，從而抑制公司實施真實盈余管理的動機并約束管理層盈余操控的能力，降低公司的真實盈余管理水平。此外，本研究沒有發(fā)現(xiàn)數(shù)字化運營水平影響公司應計盈余管理的經(jīng)驗證據(jù)。

本研究的貢獻和可能的創(chuàng)新點在于：①豐富了關于真實盈余管理的相關研究。隨著制度環(huán)境的日趨完善和監(jiān)管環(huán)境的日趨嚴格，管理層運用真實活動操控利潤損害公司價值的行為仍然屢禁不止，引發(fā)了社會各界的廣泛關注和討論，然而學術界關于如何抑制公司的真實盈余管理活動的研究仍然相對較少。在當前積極推進國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略的背景下，本研究系統(tǒng)檢驗了數(shù)字化運營對公司真實盈余管理活動的抑制作用。②拓展了數(shù)字化運營經(jīng)濟后果的相關研究。隨著數(shù)字技術的迅猛發(fā)展，國內(nèi)外學者掀起了關于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司管理組織變革和商業(yè)模式創(chuàng)新影響的研究熱潮，但是目前的研究主要為數(shù)字化運營對公司管理積極效應的理論研究和案例研究，至于數(shù)字化運營對公司治理的影響及其作用機制仍語焉不詳。因此，本研究運用文本分析和機器學習方法刻畫數(shù)字化運營水平，是少數(shù)從實證角度出發(fā)檢驗數(shù)字化運營的積極治理效應的研究，并且發(fā)現(xiàn)了數(shù)字化運營水平能夠抑制公司真實盈余管理的經(jīng)驗證據(jù)。③多元化經(jīng)營和市場環(huán)境的高度不確定性是當前經(jīng)濟社會的一種常態(tài)，會進一步引致更為嚴重的代理問題，而跨界經(jīng)營和應對不確定性是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要功能特征。本研究分別考察了數(shù)字化運營水平在多元化經(jīng)營和環(huán)境不確定性情景下對公司真實盈余管理影響的異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化運營水平對真實盈余管理的抑制作用在公司多元化經(jīng)營越復雜和環(huán)境越不確定的情景下表現(xiàn)得越強，從而凸顯數(shù)字化運營緩解代理問題的積極效應，為當前不確定性的市場環(huán)境和多元化經(jīng)營的趨勢提供了新的治理機制，從而為多元化經(jīng)營和環(huán)境不確定性的相關研究提供顯著的增量貢獻。

本研究結(jié)論具有重要的政策啟示和實踐意義。①構(gòu)建完善的制度體系是一個漫長的過程，公司管理層往往能夠做到“上有政策下有對策”，何時能夠較為全面地監(jiān)督和制約管理層的機會主義行為，提升資本市場的資源配置效率，仍需打上一個問號。根據(jù)本研究結(jié)論，數(shù)字技術的興起和應用，有助于抑制管理層實施機會主義行為的動機和能力，相關監(jiān)管部門應進一步推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從公司內(nèi)部設下監(jiān)管防線，對管理層的機會主義行為防患于未然。②在當今高度數(shù)字化時代，公司和產(chǎn)業(yè)的邊界變得模糊，跨界經(jīng)營成為現(xiàn)代公司商業(yè)運行的常態(tài)。然而，代理理論認為，多元化經(jīng)營會加劇管理層的代理問題。本研究結(jié)果表明，數(shù)字化運營能夠幫助公司在跨界經(jīng)營時沖破代理問題的桎梏。因此，公司在實施多元化戰(zhàn)略的同時應積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。③新經(jīng)濟的市場環(huán)境瞬息萬變，企業(yè)的經(jīng)營風險和投資風險明顯增加，導致管理層或者大股東的風險承擔能力降低，甚至可能為了私利做出損害外部中小股東利益的不利行為。本研究結(jié)果表明，數(shù)字化運營能夠提高公司在不確定性環(huán)境下的耐受能力，引導公司在不確定性中尋找新的價值突破。

本研究也存在不足之處。雖然用數(shù)字化關鍵詞進行文本挖掘刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個具體且可行的維度，并且運用機器學習的技術保證關鍵詞的全面性、準確性和客觀性，同時對可能存在的過高或過低披露數(shù)字化相關信息的問題進行穩(wěn)健性測試，但是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及技術、人才、組織和戰(zhàn)略等方面的變化，如何更為有效地測量數(shù)字化運營水平，有待后續(xù)研究拓展和深化。本研究主要從資源運營效率和信息透明度兩個路徑分析數(shù)字化運營對公司盈余管理的影響，但是數(shù)字化是政府、媒體和公眾都關注的熱點問題，還有哪些機制能夠影響公司相關行為值得未來更多的研究關注。