散戶更偏愛(ài)數(shù)字化嗎？
——基于投資者情緒異質(zhì)性的研究

馬連福 王 博 宋婧楠

內(nèi)容提要：本文基于2012—2020年A股上市公司樣本，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同投資者情緒的差異化影響。經(jīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)后的結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提振散戶投資者(1)本文所稱“散戶投資者”指資金規(guī)模較小的個(gè)人投資者。的樂(lè)觀情緒，但對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒的影響并不顯著，表明相對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者，散戶投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)表現(xiàn)出更加強(qiáng)烈的偏好和更加正面的預(yù)期。中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)抑制企業(yè)真實(shí)盈余管理、增強(qiáng)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿對(duì)散戶投資者情緒造成影響，前者表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，后者表現(xiàn)為中介效應(yīng)；盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)的高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性與技術(shù)創(chuàng)新水平，但這些信息所包含的價(jià)值信號(hào)并未被散戶投資者所捕獲，從而未能觸發(fā)散戶投資者情緒變化。進(jìn)一步研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的提振作用在國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)中更強(qiáng)。

一、問(wèn)題提出

進(jìn)入21世紀(jì)后，在計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的催化下，幾乎所有國(guó)家都被卷入基于數(shù)字化技術(shù)的科技革命浪潮之中，這不僅影響了世界范圍內(nèi)的政治經(jīng)濟(jì)格局，也改變了人們的生活方式和物質(zhì)精神追求。以人工智能技術(shù)為例，到2030年，預(yù)計(jì)人工智能技術(shù)將為全球帶來(lái)13萬(wàn)億美元的額外經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，并擴(kuò)大國(guó)家間的經(jīng)濟(jì)差距[1]，其重要性不言而喻。而在當(dāng)前數(shù)字化背景下，企業(yè)作為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵力量，是國(guó)家實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要載體，這就需要企業(yè)積極探索，并率先在各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)辟數(shù)字化藍(lán)海，完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而從企業(yè)自身出發(fā)，成功實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是提高生產(chǎn)率、突破衰退期、實(shí)現(xiàn)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手彎道超車的重要機(jī)遇，對(duì)于維護(hù)企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值具有重要意義。事實(shí)上，經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展，中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸步入正軌，一些行業(yè)的頭部企業(yè)逐漸發(fā)展出各具特色的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用方向，如海爾集團(tuán)開(kāi)發(fā)的卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與“三翼鳥(niǎo)”場(chǎng)景品牌、格力電器建立的超算中心，以及科大訊飛推出的人工智能系列產(chǎn)品等。同時(shí)，基于中小微企業(yè)疫情期間遭受的沖擊與數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中“不會(huì)轉(zhuǎn)”“不能轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”問(wèn)題，中國(guó)于2020年提出“數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動(dòng)”，鼓勵(lì)頭部企業(yè)對(duì)上下游企業(yè)提供幫扶與支持，匯聚轉(zhuǎn)型合力，降低轉(zhuǎn)型門(mén)檻，從而提高中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度與質(zhì)量。

然而，與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于起步階段[2]。盡管在政府的大力推動(dòng)下，中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已由局部突破走向全面鋪開(kāi)態(tài)勢(shì)，但不少企業(yè)仍在轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨著人才短缺、資金匱乏及目標(biāo)不清晰等問(wèn)題，使得部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型流于表面，難以實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，間接加大了數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)先企業(yè)與落后企業(yè)的差距。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在陣痛期[3]。在陣痛期內(nèi)，基于資源的稀缺性，部分企業(yè)為了維持轉(zhuǎn)型資源的持續(xù)投入，將不得不降低在其他領(lǐng)域的投資規(guī)模，并增加債務(wù)融資規(guī)模，從而喪失了一些優(yōu)質(zhì)投資機(jī)會(huì)，增加了破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在明顯的行業(yè)特點(diǎn)，不同行業(yè)的企業(yè)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中所面臨的潛在威脅不完全一致，通常難以全面預(yù)估，且轉(zhuǎn)型后是否均能夠有效改善自身的各項(xiàng)能力仍是一個(gè)未知數(shù)，最終可能造成類似“索洛(Solow)悖論”所闡述的“異象”出現(xiàn)，即企業(yè)在數(shù)字化技術(shù)方面的巨大投入似乎并不能引致生產(chǎn)率的提高[4]。在這種情況下，部分投資者在“數(shù)字鴻溝”的影響下，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的擔(dān)憂加劇，即使企業(yè)在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中不遺余力，在資本市場(chǎng)中“屢屢碰壁”的投資者們卻難免發(fā)出疑問(wèn)，數(shù)字化是否是企業(yè)價(jià)值的“護(hù)城河”？

作為企業(yè)重要的利益相關(guān)者，相對(duì)于同等規(guī)模的債權(quán)人，投資者(本文指狹義“股權(quán)投資者”，即股東)享有更高的投資收益，但也會(huì)承擔(dān)更高的投資風(fēng)險(xiǎn)，并且對(duì)企業(yè)的各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)決策會(huì)施加更直接的影響，加之其對(duì)企業(yè)穩(wěn)定的資金支持是保證企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。因此，對(duì)企業(yè)而言，投資者的情緒反應(yīng)具有重要的參考價(jià)值。面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，若投資者對(duì)未來(lái)收益的期待大于對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，則其樂(lè)觀情緒高漲，其持續(xù)的股票買入不僅能夠減輕企業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的后續(xù)資金壓力，使企業(yè)得以制定更加多元化的投資方案，還能夠通過(guò)市場(chǎng)傳遞更多有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極信號(hào)，穩(wěn)定上市公司股價(jià)；反之，若投資者對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂大于對(duì)未來(lái)收益的期待，則會(huì)陷入悲觀情緒，于是大量賣出股票，這就會(huì)誘發(fā)輿論危機(jī)，影響企業(yè)聲譽(yù)并增大企業(yè)被敵意收購(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)。此時(shí)，若經(jīng)營(yíng)不善的上市公司采取股票回購(gòu)等策略穩(wěn)定股價(jià)，將會(huì)對(duì)其原本匱乏的自由現(xiàn)金流量造成進(jìn)一步侵蝕。近年來(lái)，“區(qū)塊鏈”等數(shù)字化概念股的興起使得知識(shí)技能匱乏的投資者越來(lái)越難以基于理性判斷甄別出企業(yè)的基本面優(yōu)勢(shì)，加之媒體的頻繁報(bào)道，部分劣質(zhì)企業(yè)靠著數(shù)字化概念炒作形成財(cái)富“泡沫”，部分優(yōu)質(zhì)轉(zhuǎn)型企業(yè)卻只能被迫離開(kāi)市場(chǎng)。因此，優(yōu)質(zhì)轉(zhuǎn)型企業(yè)能夠通過(guò)數(shù)字化技術(shù)和數(shù)字化應(yīng)用實(shí)現(xiàn)對(duì)投資者情緒的良性管控也是轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)得以發(fā)揮的重要體現(xiàn)。同時(shí)，不同類型的投資者具有不同的資金規(guī)模、信息環(huán)境以及決策方式，故他們面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能表現(xiàn)出不同的情緒反應(yīng)，而這種情緒異質(zhì)性正折射出不同類型的投資者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同偏好特征。隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的日趨成熟，以往散戶主導(dǎo)的A股市場(chǎng)正受來(lái)自機(jī)構(gòu)的巨大影響，抱團(tuán)行動(dòng)的機(jī)構(gòu)也往往會(huì)引起股市劇烈波動(dòng)[5]，且其與市場(chǎng)中散戶的投資風(fēng)格差異十分明顯。基于此，本文旨在探尋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否以及如何引起投資者情緒的波動(dòng)，并針對(duì)A股市場(chǎng)中具有鮮明特征和市場(chǎng)影響的兩類投資者——散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者，研究二者情緒是否具有異質(zhì)性表現(xiàn)，從而揭示兩類投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的偏好差異，為企業(yè)深入理解投資者行為，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中如何做好投資者關(guān)系管理工作提供經(jīng)驗(yàn)借鑒與思路啟示。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下：(1)豐富了個(gè)股層面投資者情緒驅(qū)動(dòng)因素的研究，并利用買賣不平衡指標(biāo)對(duì)散戶投資者情緒和機(jī)構(gòu)投資者情緒進(jìn)行了區(qū)分；(2)在數(shù)字化時(shí)代背景下，基于“內(nèi)部轉(zhuǎn)型-外部影響”的研究范式，將企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型與個(gè)股投資者情緒相關(guān)聯(lián)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資本市場(chǎng)溢出效應(yīng)提供了新的證據(jù)；(3)基于信息不對(duì)稱理論，按照企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接信息效應(yīng)和間接信息效應(yīng)，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響散戶投資者情緒的可能路徑進(jìn)行了初步探索。

二、理論分析與研究假設(shè)

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，阻力始終存在，而厘清企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)投資者情緒的影響機(jī)制，關(guān)鍵在于明晰投資者自身如何權(quán)衡企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)。理論上，外部投資者通常以其所掌握的信息為基礎(chǔ)制定投資策略，而信息不對(duì)稱的存在使其既無(wú)法直接獲取與企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況相關(guān)的全部真實(shí)信息，又承受著來(lái)自自然環(huán)境[6-7]、媒體輿論[8]、證券分析師[9]、經(jīng)濟(jì)政策[10]等多種外部信息的沖擊。這些外部信息質(zhì)量參差不齊，容易造成投資者認(rèn)知偏差，進(jìn)而引發(fā)投資者情緒波動(dòng)并反映在其投資策略中。這種“有偏”的情緒波動(dòng)隱含了投資者對(duì)企業(yè)未來(lái)價(jià)值的非理性預(yù)期，不利于投資者做出準(zhǔn)確的利弊權(quán)衡，從而造成市場(chǎng)效率損失。而對(duì)于真正具有投資價(jià)值的企業(yè)而言，投資者悲觀的非理性預(yù)期還會(huì)使其因逆向選擇遭受的損失進(jìn)一步加大。已有研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠緩解信息不對(duì)稱[11]，而且能夠增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[12]，提升企業(yè)主業(yè)績(jī)效[13]，并將正面信息的釋放效果最大化。那么在非對(duì)稱的信息環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型比較成功的企業(yè)理論上可從如下兩個(gè)方面彌補(bǔ)信息缺口，從而對(duì)投資者情緒施加干預(yù)，引導(dǎo)投資者對(duì)轉(zhuǎn)型企業(yè)投資價(jià)值進(jìn)行正面判斷。

(1)直接信息效應(yīng)。物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈技術(shù)的聯(lián)合使用能夠在保證會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)安全性的前提下，實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集、上傳與記錄[14]，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、電商平臺(tái)的使用則能使企業(yè)獲取高效的數(shù)據(jù)分析與處理能力[15]，降低企業(yè)真實(shí)的盈余管理水平[16]，提高企業(yè)信息披露質(zhì)量，提振投資者信心。由于轉(zhuǎn)型“陣痛期”的存在，轉(zhuǎn)型企業(yè)本身也會(huì)與投資者進(jìn)行更積極的溝通以避免市場(chǎng)恐慌。同時(shí)，數(shù)字化技術(shù)和數(shù)字化應(yīng)用的使用使企業(yè)能夠在更高維度上實(shí)現(xiàn)公開(kāi)信息披露，企業(yè)通過(guò)建立融媒體中心實(shí)現(xiàn)信息發(fā)布的多平臺(tái)互聯(lián)互通，并借助大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)投資者畫(huà)像的精準(zhǔn)定位，使投資者的信息搜尋成本大大降低。而由于公開(kāi)披露信息會(huì)刺激投資者主動(dòng)獲取私有信息[17]，當(dāng)相關(guān)信息進(jìn)入市場(chǎng)后投資者的信息獲取意愿會(huì)增強(qiáng)，并在解析企業(yè)的轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)后產(chǎn)生情緒共鳴。諸如此類的情緒觸發(fā)效應(yīng)并非源于企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)能力的提升，而是通過(guò)強(qiáng)化信息監(jiān)管，降低管理層利用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排對(duì)會(huì)計(jì)信息進(jìn)行操縱的概率，并通過(guò)實(shí)時(shí)信息跟蹤反饋與信息曝光效應(yīng)消除投資者疑慮，進(jìn)而保障信息傳遞過(guò)程中的安全性、真實(shí)性和完整性，從而增強(qiáng)投資者信任，調(diào)動(dòng)投資者熱情，故本文將該效應(yīng)稱為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“直接信息效應(yīng)”。

(2)間接信息效應(yīng)。圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)基本面表現(xiàn)的提升作用，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠直接提高中小企業(yè)的融資能力[18]，促使企業(yè)聘用高技能員工[19]，推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新[20]并提升其動(dòng)態(tài)能力[21]。在此基礎(chǔ)上，與勞動(dòng)力市場(chǎng)中求職者受教育水平傳遞出的價(jià)值信號(hào)類似，這些改良機(jī)制部分反映了企業(yè)“具有投資價(jià)值”的信號(hào)[22]。當(dāng)投資者難以對(duì)企業(yè)投資價(jià)值做出準(zhǔn)確判斷時(shí)，捕獲這些信號(hào)將提升投資者對(duì)轉(zhuǎn)型企業(yè)的情緒認(rèn)同。但與直接信息效應(yīng)不同，此類價(jià)值信號(hào)在現(xiàn)有資源的基礎(chǔ)上通過(guò)強(qiáng)化日常監(jiān)管來(lái)提高信息披露質(zhì)量，并未直接干預(yù)信息的傳遞過(guò)程及投資者的信息獲取意愿，卻在背后隱含了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)生產(chǎn)能力的根本性變革，反映了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)財(cái)力資源獲取能力、人力和物力資源使用能力的實(shí)質(zhì)性改善。在資本市場(chǎng)中，此類信號(hào)更容易引發(fā)價(jià)值投資者共鳴，是一種“間接信息效應(yīng)”。值得強(qiáng)調(diào)的是，投資者情緒是否高漲歸根結(jié)底仍受限于轉(zhuǎn)型企業(yè)所期望傳遞出的信號(hào)，這是非對(duì)稱信息環(huán)境造成的投融資雙方信息地位不平等所導(dǎo)致的。

此外，基于有限信息，也并非所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)在投資者眼中都具備投資價(jià)值。20世紀(jì)末IT技術(shù)蓬勃發(fā)展時(shí)，巴菲特(Buffett)就曾表達(dá)過(guò)對(duì)IT投資的否定態(tài)度[23]。對(duì)看重收益的投資者而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能維護(hù)其投資收益，還要看企業(yè)其他各項(xiàng)能力與數(shù)字化技術(shù)的長(zhǎng)期匹配磨合，并兼顧市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等外部沖擊的影響。即便是數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為成功的企業(yè)，從投資價(jià)值上判斷依然存在較大差異。這種情況下，由于機(jī)構(gòu)投資者具有更強(qiáng)的內(nèi)部信息獲取能力和更高的專業(yè)化程度[24]，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者接收到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極信號(hào)時(shí)就會(huì)表現(xiàn)出更加審慎的態(tài)度，并在企業(yè)所釋放的積極信號(hào)中識(shí)別出有利于自身投資決策的信息，甄別出更具有投資價(jià)值的轉(zhuǎn)型企業(yè)。因此，盡管機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)可能有足夠清晰的認(rèn)識(shí)，也不會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)型信息產(chǎn)生迅速而明顯的情緒反應(yīng)，加之機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)行為的普遍存在，其團(tuán)體內(nèi)部普遍的信息交換會(huì)使相對(duì)激進(jìn)的機(jī)構(gòu)投資者的樂(lè)觀情緒被部分沖抵。然而，相比于機(jī)構(gòu)投資者，散戶投資者屬于噪聲交易者[25]，會(huì)表現(xiàn)出更強(qiáng)的非理性特征[26]。當(dāng)相同信息傳遞給散戶投資者時(shí)，在“信息繭房”[27]和“鴕鳥(niǎo)效應(yīng)”[28]的作用下，散戶投資者受到偏差信息的影響也會(huì)越來(lái)越大，最終在面對(duì)包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型在內(nèi)的新生事物時(shí)會(huì)表現(xiàn)出過(guò)度自信、錨定偏見(jiàn)與易獲性偏見(jiàn)。在這些自我認(rèn)知偏見(jiàn)的引導(dǎo)下，對(duì)于轉(zhuǎn)型程度較高且投資價(jià)值較高的企業(yè)，散戶投資者會(huì)在轉(zhuǎn)型企業(yè)釋放積極信號(hào)時(shí)表現(xiàn)出高漲的樂(lè)觀情緒；而對(duì)于轉(zhuǎn)型程度較低或轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)尚無(wú)法轉(zhuǎn)化為投資價(jià)值的企業(yè)，散戶投資者也會(huì)因“小概率迷戀”[29]而高估轉(zhuǎn)型企業(yè)的投資價(jià)值并低估投資風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而表現(xiàn)出一種對(duì)轉(zhuǎn)型企業(yè)無(wú)差別的偏愛(ài)。因此，盡管轉(zhuǎn)型企業(yè)可以通過(guò)各種數(shù)字化信息技術(shù)優(yōu)勢(shì)引導(dǎo)投資者做出正面價(jià)值判斷，但當(dāng)信息傳達(dá)至投資者時(shí)，散戶投資者與機(jī)構(gòu)投資者仍可能出現(xiàn)完全不同的情緒反應(yīng)，即由投資者信念偏差所導(dǎo)致的情緒分化(邏輯框架見(jiàn)圖1)。

綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H1：其他條件不變，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，散戶投資者情緒越趨于樂(lè)觀；

假設(shè)H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與機(jī)構(gòu)投資者情緒不存在顯著相關(guān)性。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

為推動(dòng)信息化和工業(yè)化融合，中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部制定了《2012年信息化和工業(yè)化深度融合專項(xiàng)資金項(xiàng)目指南》，詳細(xì)說(shuō)明了專項(xiàng)資金的投入方向及各行業(yè)申報(bào)條件，間接鼓勵(lì)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的實(shí)施。同時(shí)，考慮到個(gè)股資金流量數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇2012—2020年上市公司為樣本進(jìn)行研究，并對(duì)樣本進(jìn)行了如下預(yù)處理：(1)剔除被標(biāo)記為ST、*ST的樣本及未完成股權(quán)分置改革的上市公司樣本；(2)剔除金融業(yè)上市公司樣本；(3)僅保留上市時(shí)間大于1年的上市公司樣本。同時(shí)，由于用于衡量投資者情緒的買賣不平衡指標(biāo)的計(jì)算主要使用資金流量數(shù)據(jù)，涉及實(shí)際交易，為了避免當(dāng)年未實(shí)現(xiàn)充分交易造成投資者情緒測(cè)度偏差，對(duì)樣本追加限定條件：(4)僅保留一年內(nèi)交易天數(shù)大于或等于120天的上市公司樣本；(5)剔除年內(nèi)交易日存在漲跌停狀態(tài)但年成交額小于樣本期間內(nèi)平均年成交額的上市公司樣本。

用于計(jì)算買賣不平衡指標(biāo)的個(gè)股資金流量數(shù)據(jù)取自萬(wàn)得(Wind)金融數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻來(lái)自對(duì)年報(bào)的文本分析，其他數(shù)據(jù)取自國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)。此外，為避免離群值引起回歸結(jié)果偏差，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。

(二)變量定義

1.被解釋變量

投資者情緒(BSI)。目前對(duì)投資者情緒主要依賴于貝克和武格勒(Baker & Wurgler，2006)[30]所構(gòu)建的模型及其衍生模型，但這些模型所構(gòu)建的指標(biāo)僅能粗線條地反映市場(chǎng)整體投資者情緒，難以對(duì)個(gè)股投資者進(jìn)行針對(duì)性分析；而衡量個(gè)股投資者情緒常用的換手率指標(biāo)除了包含投資者情緒信息外，還包含股票流動(dòng)性等其他因素[31]，且在股市處于下行趨勢(shì)或嚴(yán)重缺乏上升動(dòng)力時(shí)，高換手率也可能是投資者情緒悲觀的表征。為此，在A股“散戶主導(dǎo)”的假設(shè)下，不少研究嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)股吧中發(fā)帖者或評(píng)論者的言論進(jìn)行情緒判斷，并通過(guò)文本分析方法對(duì)個(gè)股投資者情緒進(jìn)行側(cè)面刻畫(huà)。但是，該方法仍存在不可忽視的缺陷：一方面，隨著中國(guó)資本市場(chǎng)資金規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，以機(jī)構(gòu)投資者為代表的主力資金影響日益擴(kuò)大，而機(jī)構(gòu)投資者的情緒通常難以反映在股吧言論中；另一方面，不僅僅是投資者，一般個(gè)人也能在股吧中進(jìn)行發(fā)帖或評(píng)論，這使得信息過(guò)于龐雜，部分真實(shí)投資者的情緒信息卻未能反映在股吧帖子或評(píng)論中，最終引起投資者情緒測(cè)度的偏差。

人的情緒最終會(huì)反映在個(gè)體行動(dòng)上，對(duì)投資者而言，其情緒的最終落腳點(diǎn)正是買賣行為。為此，本文沿用何誠(chéng)穎等(2021)[31]、庫(kù)馬爾和李(Kumar & Lee，2006)[32]、曹仙葉和劉詠梅(2016)[33]的方法，以買賣不平衡指標(biāo)對(duì)個(gè)股投資者情緒進(jìn)行測(cè)算：

BSIi,t=(Bi,t-Si,t)/(Bi,t+Si,t)

(1)

其中，Bi,t表示資金流入量，Si,t表示資金流出量，Bi,t-Si,t為凈資金流入量。該指數(shù)越大，表明投資者的樂(lè)觀情緒越高漲，傾向于實(shí)施多頭策略。使用該指數(shù)衡量個(gè)股投資者情緒的優(yōu)勢(shì)在于：首先，其反映了投資者真實(shí)即時(shí)的交易情況，因此能夠排除未參與投資的個(gè)體情緒干擾；其次，由于該指數(shù)計(jì)算基于投資者買賣視角，能夠?qū)ι敉顿Y者和機(jī)構(gòu)投資者分別進(jìn)行測(cè)算，便于對(duì)投資者情緒進(jìn)行異質(zhì)性分析；最后，該指數(shù)含義比較清晰，既能滿足研究要求，也便于從實(shí)務(wù)角度進(jìn)行理解。

萬(wàn)得金融數(shù)據(jù)庫(kù)將指定區(qū)間內(nèi)掛單成交額小于4萬(wàn)元的資金劃分為散戶資金，掛單成交額大于100萬(wàn)元的資金劃分為機(jī)構(gòu)資金。本文據(jù)此分別得到散戶資金和機(jī)構(gòu)資金流入(出)量的年度區(qū)間累計(jì)值，進(jìn)而得到散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者買賣不平衡指標(biāo)的年度指標(biāo)。作為二者投資者情緒的表征，散戶投資者情緒記為BSI_Ri,t，機(jī)構(gòu)投資者情緒記為BSI_Ii,t。此外，掛單成交額為4萬(wàn)元至20萬(wàn)元的資金被劃分為中戶資金，掛單成交額為20萬(wàn)元至100萬(wàn)元的資金被劃分為大戶資金，這兩類資金對(duì)應(yīng)的投資者與零星交易的散戶投資者相比資金規(guī)模更大，但尚未達(dá)到機(jī)構(gòu)投資者的資金規(guī)模閾值，真實(shí)交易者中可能包含“大散戶”和“小機(jī)構(gòu)”，且往往邊界模糊，難以區(qū)分，故出于計(jì)算準(zhǔn)確性，本文未將這兩類資金納入指標(biāo)計(jì)算。隨后，本文將針對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.核心解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)。以往研究通常將數(shù)字化技術(shù)分為人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)四個(gè)類別，但從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的原理和過(guò)程來(lái)看，上述四類數(shù)字化技術(shù)存在既定的邏輯層次，且彼此互相交融，并不能完全區(qū)分開(kāi)。例如，大數(shù)據(jù)技術(shù)為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能算法提供了必要的基礎(chǔ)設(shè)施，而機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展又可發(fā)展出計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)方向，進(jìn)一步推動(dòng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展[34]。為此，本文按照“技術(shù)層—應(yīng)用層”的邏輯層次，設(shè)置基本數(shù)字化技術(shù)(TEC)與數(shù)字化應(yīng)用(APP)兩個(gè)變量，以盡可能避免對(duì)數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行過(guò)于詳細(xì)的主觀分類。同時(shí)，區(qū)塊鏈(BLO)主要為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供安全保障，信息與通信(ICT)主要為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供溝通保障，因此也對(duì)這兩項(xiàng)數(shù)字化要素單獨(dú)設(shè)置了變量?；緮?shù)字化技術(shù)主要包括算力、存儲(chǔ)與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、智能化與大數(shù)據(jù)分析三部分。其中，算力、存儲(chǔ)與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為智能化與大數(shù)據(jù)分析提供底層技術(shù)支撐；智能化與大數(shù)據(jù)分析則是在底層技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展出的不同技術(shù)方向，且智能化與大數(shù)據(jù)分析之間還存在技術(shù)層面的相互嵌入。

首先，本文在以往學(xué)者[11,35]所構(gòu)建詞表的基礎(chǔ)上，參考國(guó)務(wù)院發(fā)布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》和《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、工業(yè)和信息化部發(fā)布的《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施研究報(bào)告(2021年)》以及搜狗細(xì)胞詞庫(kù)，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞做進(jìn)一步擴(kuò)充，并經(jīng)過(guò)充分研討后形成本文數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞表。隨后，利用計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言Python編寫(xiě)文本分析程序，從上市公司年報(bào)中提取關(guān)鍵詞詞頻，并剔除關(guān)鍵詞前存在“沒(méi)”“無(wú)”“不”等否定表達(dá)的關(guān)鍵詞以及與本公司(股東、客戶、供應(yīng)商、高管)無(wú)關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞；最后，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞頻加1取對(duì)數(shù)后即得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體指標(biāo)。后續(xù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同細(xì)分口徑進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，并以相同方法對(duì)基本數(shù)字化技術(shù)(TEC)、數(shù)字化應(yīng)用(APP)、區(qū)塊鏈(BLO)和信息與通信(ICT)四個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型細(xì)分指標(biāo)進(jìn)行詞頻提取與統(tǒng)計(jì)處理。數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞表及內(nèi)部各要素邏輯關(guān)系見(jiàn)圖2。

3.控制變量

考慮到對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與投資者情緒的影響，本文控制變量包括：資本結(jié)構(gòu)(Lev)，以資產(chǎn)負(fù)債率表示；企業(yè)價(jià)值(TobinQ)，以托賓Q值表示；盈利能力(ROA)，以總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率表示；成長(zhǎng)能力(Growth)，以營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率表示；企業(yè)規(guī)模(Size)，以總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；上市年限(Age)，以統(tǒng)計(jì)當(dāng)年與企業(yè)上市年份相減后加1取自然對(duì)數(shù)表示；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)，虛擬變量，即企業(yè)是否為國(guó)有企業(yè)，當(dāng)企業(yè)為國(guó)有企業(yè)時(shí)取1，否則取0；股權(quán)集中度(Share)，以第一大股東持股比例表示；董事會(huì)規(guī)模(Numbers)，以董事會(huì)人數(shù)表示；獨(dú)立董事比例(Bind)，以董事會(huì)中獨(dú)立董事占比表示；兩職合一(Dual)，虛擬變量，當(dāng)企業(yè)董事長(zhǎng)兼任總經(jīng)理時(shí)取1，否則取0；市場(chǎng)化程度(Marindex)，以市場(chǎng)化指數(shù)[36]表示。此外，本文還控制了年度(Year)與行業(yè)(Industry)虛擬變量。

(三)模型設(shè)定

本文構(gòu)建回歸模型(2)，以此研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起的不同投資者情緒變動(dòng)?？紤]到核心解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)和除年度行業(yè)以外的各控制變量對(duì)投資者情緒的影響均具有時(shí)間滯后性，同時(shí)為避免反向因果內(nèi)生性,本文對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)和除年度行業(yè)以外的各控制變量均進(jìn)行了滯后一期處理。

BSIi,t=α0+α1DTi,t-1+αn∑Controlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t

(2)

其中，被解釋變量BSIi,t代表當(dāng)年投資者情緒，實(shí)際回歸時(shí)替換為當(dāng)年散戶投資者情緒(BSI_Ri,t)與當(dāng)年機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_Ii,t)。DTi,t-1代表上年企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Controlsi,t-1為控制變量集，Year和Industry分別為年度和行業(yè)虛擬變量，εi,t為殘差項(xiàng)。DTi,t-1系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了投資者樂(lè)觀情緒，表現(xiàn)為t年投資者買入增多；反之，DTi,t-1系數(shù)顯著為負(fù)，則意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了投資者樂(lè)觀情緒或助長(zhǎng)了投資者悲觀情緒。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表1列示了各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果(為簡(jiǎn)化表述，省略表示企業(yè)的下角標(biāo)i，后同)。從結(jié)果上看，樣本期間內(nèi)被解釋變量散戶投資者情緒(BSI_Rt)和機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)平均值和中位數(shù)的絕對(duì)值相近，基本符合正態(tài)分布特點(diǎn)。具體而言，散戶投資者情緒(BSI_Rt)平均值和中位數(shù)為正，且最小值大于0；而機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)平均值和中位數(shù)為負(fù)，且在正負(fù)區(qū)間內(nèi)均有取值。這說(shuō)明樣本期間內(nèi)散戶投資者情緒普遍高漲，而機(jī)構(gòu)投資者情緒則相對(duì)低落，由此可大致判斷在中國(guó)當(dāng)前A股市場(chǎng)中，相對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者，散戶投資者本身具有更加樂(lè)觀的預(yù)期。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)的最小值為0，最大值約5.891 6，極差較大，這可能與不同企業(yè)所處的行業(yè)特性有關(guān)。與以往研究相比，其他控制變量在數(shù)值和概率分布上均無(wú)顯著差異，初步驗(yàn)證了數(shù)據(jù)的合理性與可靠性。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸分析

為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同投資者情緒產(chǎn)生的影響，本文基于普通最小二乘(OLS)模型進(jìn)行回歸分析，得到表2所示的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。為緩解異方差問(wèn)題，本文對(duì)所有回歸結(jié)果均進(jìn)行了異方差的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤(Robust)修正。其中，列(1)和列(2)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的影響，列(3)和列(4)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒的影響(為對(duì)比除年份行業(yè)以外的控制變量對(duì)核心解釋變量(DTt-1)回歸系數(shù)可能造成的影響，表2報(bào)告了不加入控制變量的回歸結(jié)果，即列(1)和列(3))。從回歸結(jié)果可以看到，在其他條件不變的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)始終與被解釋變量散戶投資者情緒(BSI_Rt)顯著正相關(guān)，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促使散戶對(duì)轉(zhuǎn)型企業(yè)表現(xiàn)出強(qiáng)烈的正面預(yù)期，提升散戶投資者的樂(lè)觀情緒，從而引發(fā)其更果斷的買入策略，證實(shí)了假設(shè)H1；然而，本文雖然推測(cè)機(jī)構(gòu)投資者在面對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)會(huì)表現(xiàn)出更加謹(jǐn)慎的態(tài)度，但基于當(dāng)前數(shù)字化概念在資本市場(chǎng)中的高關(guān)注度和數(shù)字化技術(shù)及應(yīng)用對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)期優(yōu)化效果，并未預(yù)料到機(jī)構(gòu)投資者情緒會(huì)趨于悲觀，且機(jī)構(gòu)投資者悲觀情緒隨著轉(zhuǎn)型程度的提高逐漸釋放。為此，本文將在確認(rèn)最終計(jì)量結(jié)果前，結(jié)合可能引起結(jié)果偏差的各種因素進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。但是，目前結(jié)果顯示，散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的反應(yīng)已經(jīng)出現(xiàn)了明顯分化，且就假設(shè)而言，無(wú)論機(jī)構(gòu)投資者的悲觀情緒表現(xiàn)是否被證實(shí)，均已表明散戶投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型表現(xiàn)出更加明顯的、不加甄別的“偏愛(ài)”，這不僅驗(yàn)證了轉(zhuǎn)型企業(yè)能夠利用信息缺口調(diào)動(dòng)投資者情緒的可行性，而且驗(yàn)證了散戶投資者在信息不對(duì)稱環(huán)境中的相對(duì)盲目性，以及對(duì)優(yōu)質(zhì)轉(zhuǎn)型企業(yè)識(shí)別能力的缺乏。

表2 基準(zhǔn)回歸分析

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.擴(kuò)充樣本容量與赫克曼(Heckman)兩階段模型

基準(zhǔn)回歸分析中，為提升買賣不平衡指標(biāo)度量投資者情緒的準(zhǔn)確性，本文僅保留了一年內(nèi)交易天數(shù)大于或等于120天的上市公司樣本，并剔除年內(nèi)交易日存在漲跌停狀態(tài)但年成交額小于樣本期間內(nèi)平均年成交額的上市公司樣本。一方面，該方法以舍棄部分樣本量為代價(jià)，可能造成一定的樣本自選擇問(wèn)題；另一方面，對(duì)于年報(bào)中未檢索到數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的上市公司，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度被記為0，但事實(shí)上可能存在上市公司已經(jīng)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型但未反映在年報(bào)中的情況。此時(shí)無(wú)論采用全樣本還是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不為0的樣本，均可能導(dǎo)致樣本自選擇問(wèn)題的出現(xiàn)。對(duì)于前者，本文嘗試放寬計(jì)算買賣不平衡指標(biāo)的約束條件，允許一年內(nèi)交易天數(shù)小于120天的上市公司進(jìn)入樣本，并解除漲跌停和成交額規(guī)則的限制，使樣本容量擴(kuò)充至17 690；對(duì)于后者，本文借鑒楊汝岱等(2011)[37]的方法構(gòu)建赫克曼兩階段模型，第一階段的選擇方程以數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否為0為被解釋變量構(gòu)建概率單位(probit)模型計(jì)算逆米爾斯比率(IMR)，第二階段再在數(shù)字化轉(zhuǎn)型不為0的基礎(chǔ)上控制IMR進(jìn)行回歸分析。相關(guān)回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

表3中，列(1)和列(2)為擴(kuò)充樣本容量后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)能夠顯著提高散戶投資者情緒(BSI_Rt)，但并未顯著降低機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)；列(3)、列(4)和列(5)為赫克曼兩階段模型回歸結(jié)果，通過(guò)列(3)的選擇方程計(jì)算IMR，并在確認(rèn)IMR顯著的基礎(chǔ)上證實(shí)了樣本自選擇問(wèn)題的存在，進(jìn)而同樣得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)能夠顯著提高散戶投資者情緒(BSI_Rt)，但并未顯著降低機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)的回歸結(jié)果。這些證據(jù)均表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提高散戶投資者的樂(lè)觀情緒反應(yīng)，但實(shí)際上并未引起機(jī)構(gòu)投資者情緒的顯著波動(dòng)，這在證實(shí)假設(shè)H1的同時(shí)，也支持了假設(shè)H2。

表3 擴(kuò)充樣本容量與赫克曼兩階段模型

表3(續(xù))

2.拆分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型統(tǒng)計(jì)口徑

按照本文構(gòu)建的數(shù)字化轉(zhuǎn)型邏輯層次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)被拆分為基本數(shù)字化技術(shù)(TEC)、數(shù)字化應(yīng)用(APP)、區(qū)塊鏈(BLO)和信息與通信(ICT)四個(gè)方面?？紤]到機(jī)構(gòu)投資者比散戶投資者擁有更強(qiáng)的信息獲取能力和更高的專業(yè)化程度，故與散戶投資者相比，這種拆分方式所代表的增量信息更容易被機(jī)構(gòu)投資者所理解，從而觸動(dòng)機(jī)構(gòu)投資者的情緒反應(yīng)?；诖耍疚陌凑諏?duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型預(yù)先設(shè)定的邏輯層次，進(jìn)一步從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四個(gè)方面考察對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒可能造成的影響，為假設(shè)H2提供佐證，相關(guān)回歸結(jié)果見(jiàn)表4。結(jié)果顯示，僅有信息與通信(ICTt-1)與機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)顯著相關(guān)，且加劇了機(jī)構(gòu)投資者的悲觀情緒。從實(shí)務(wù)角度分析，機(jī)構(gòu)投資者在投資時(shí)對(duì)信息與通信技術(shù)的顧慮可能與其自身信息的安全性有所關(guān)聯(lián)，這可能部分導(dǎo)致了在基準(zhǔn)回歸分析中數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)與機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)不穩(wěn)健但顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他口徑上看，機(jī)構(gòu)投資者對(duì)基本數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化應(yīng)用和區(qū)塊鏈的情緒反應(yīng)并不明顯。

表4 拆分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型的統(tǒng)計(jì)口徑

表4(續(xù))

3.投資者識(shí)別范圍的變更與投資者情緒的相互影響

為提高不同類型投資者買賣不平衡指標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確性，基準(zhǔn)回歸分析中未將萬(wàn)得金融數(shù)據(jù)庫(kù)中掛單成交額為4萬(wàn)元至20萬(wàn)元的中戶資金和掛單成交額為20萬(wàn)元至100萬(wàn)元的大戶資金納入指標(biāo)計(jì)算。但是，考慮到“大散戶”和“小機(jī)構(gòu)”的現(xiàn)實(shí)存在性，本文進(jìn)一步將掛單成交額為4萬(wàn)元至20萬(wàn)元的中戶資金納入散戶投資者情緒的指標(biāo)計(jì)算中，將掛單成交額為20萬(wàn)元至100萬(wàn)元的大戶資金納入機(jī)構(gòu)投資者情緒的指標(biāo)計(jì)算中，并據(jù)此重新進(jìn)行回歸分析。結(jié)果見(jiàn)表(5)的列(1)和列(2)，與本文的預(yù)期假設(shè)相吻合。

此外，在資本市場(chǎng)中，散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者可能存在情緒的相互影響，由于情緒會(huì)反映在各自的投資策略中，散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者的情緒表現(xiàn)可能是受到對(duì)方情緒影響后的結(jié)果。為此，在研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)與散戶投資者情緒(BSI_Rt)相關(guān)性的過(guò)程中，本文追加控制了上年機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It-1)；而在研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)與機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)相關(guān)性的過(guò)程中，則追加控制了上年散戶投資者情緒(BSI_Rt-1)，以防止因遺漏控制變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。表(5)的列(3)和列(4)顯示了考慮散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者情緒相互影響后的回歸結(jié)果。結(jié)果仍顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶動(dòng)了散戶投資者的樂(lè)觀情緒，但未對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒產(chǎn)生任何顯著影響。此外，特別需要說(shuō)明的是，上年機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It-1)與當(dāng)年散戶投資者情緒(BSI_Rt)的相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并不顯著，但上年散戶投資者情緒(BSI_Rt-1)與當(dāng)年機(jī)構(gòu)投資者情緒(BSI_It)則顯著負(fù)相關(guān)，即上年機(jī)構(gòu)投資者情緒并不會(huì)顯著影響當(dāng)年散戶投資者的情緒表現(xiàn)，而上年散戶投資者情緒卻會(huì)顯著降低當(dāng)年機(jī)構(gòu)投資者的情緒表現(xiàn)。這表明機(jī)構(gòu)投資者在做出投資決策前可能考慮了散戶投資者的投資心理變化，并在股市中進(jìn)行了與散戶投資者相反的操作。

表5 投資者識(shí)別范圍的變更與投資者情緒的相互影響

表5(續(xù))

4.改變散戶投資者情緒的度量方法

以往文獻(xiàn)中，以股吧情緒替代個(gè)股投資者情緒的方法雖存在偏差，但僅以其作為散戶投資者情緒的代理變量則偏差相對(duì)較小。因此，為側(cè)面佐證以股吧情緒替代散戶投資者情緒的合理性，同時(shí)進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的正面影響，本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)股吧帖子進(jìn)行情感分析，并將結(jié)果進(jìn)行處理，借此度量個(gè)股散戶投資者情緒。本文參考李巖和金德環(huán)(2018)[38]、湯春玲等(2021)[39]的研究，以兩種相對(duì)具有代表性的指標(biāo)構(gòu)建方法構(gòu)建散戶投資者情緒變量：

Sentiment1i,t=(Poi,t-Nei,t)/(Poi,t+Nei,t)

(3)

Sentiment2i,t=ln[(1+Poi,t)/(1+Nei,t)]

(4)

其中，Sentiment1i,t和Sentiment2i,t為兩種方法度量的散戶投資者情緒，均為正指標(biāo)。Poi,t為當(dāng)年正面帖子數(shù)量，Nei,t為當(dāng)年負(fù)面帖子數(shù)量。由于股吧情緒不涉及投資者的股票實(shí)際交易，僅為投資者心理層面的情緒反映，故在進(jìn)行回歸分析時(shí)，允許一年內(nèi)交易天數(shù)小于120天的上市公司進(jìn)入樣本，并解除漲跌停和成交額規(guī)則的限制，加之以股吧帖子數(shù)量計(jì)算散戶投資者情緒時(shí)存在更少的數(shù)據(jù)缺失，最終樣本容量擴(kuò)充至17 968?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6。表6的回歸結(jié)果顯示，無(wú)論采取何種方法度量散戶投資者情緒，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均顯著促進(jìn)了其情緒樂(lè)觀性，假設(shè)H1的穩(wěn)健性得到再次驗(yàn)證。

表6 以股吧情緒數(shù)據(jù)對(duì)散戶投資者情緒進(jìn)行度量

五、中介機(jī)制分析

經(jīng)過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)，本文證實(shí)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠起到改善投資者情緒的作用，但由于散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者存在信息解讀能力差異，當(dāng)轉(zhuǎn)型信號(hào)從企業(yè)傳達(dá)至投資者時(shí)，僅有散戶投資者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了顯著的樂(lè)觀情緒反應(yīng)，而機(jī)構(gòu)投資者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的情緒反應(yīng)并不明顯。根據(jù)本文假設(shè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)投資者情緒的作用機(jī)制主要存在直接信息效應(yīng)和間接信息效應(yīng)兩個(gè)方面，基于此，本文參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[40]的方法構(gòu)建遞歸模型，即模型(5)—模型(7)，以探討在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響散戶投資者情緒的過(guò)程中可能存在的中介機(jī)制。其中，Medi,t為中介變量，其余變量定義與本文其他模型保持一致。此外，由于各中介變量存在不同程度的樣本缺失，本部分實(shí)證結(jié)果樣本量可能與基準(zhǔn)回歸存在少許偏差，故在每次進(jìn)行中介機(jī)制分析時(shí)仍對(duì)總效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。

BSI_Ri,t=β1DTi,t-1+βn∑Controlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t

(5)

Medi,t=γ1DTi,t-1+γn∑Controlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t

(6)

BSI_Ri,t=τ1DTi,t-1+τ2Medi,t+τn∑Controlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t

(7)

(一)直接信息效應(yīng)中介機(jī)制

本文根據(jù)信息發(fā)送者、動(dòng)態(tài)信息溝通過(guò)程和信息接收者三個(gè)維度，從企業(yè)真實(shí)盈余管理水平、企業(yè)信息溝通水平和個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿三個(gè)層面衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響散戶投資者情緒的直接信息效應(yīng)。首先，與應(yīng)計(jì)盈余管理相比，真實(shí)盈余管理活動(dòng)更為隱蔽，散戶投資者本就難以察覺(jué)，而隨著政府監(jiān)管與市場(chǎng)監(jiān)督日趨嚴(yán)格，企業(yè)從應(yīng)計(jì)盈余管理轉(zhuǎn)變?yōu)檎鎸?shí)盈余管理的趨勢(shì)逐漸明顯[41]。數(shù)字化技術(shù)的運(yùn)用能夠有效增強(qiáng)企業(yè)對(duì)成本費(fèi)用的控制能力，減少管理層盈余管理空間，并增大管理層盈余管理的成本，通過(guò)精準(zhǔn)計(jì)算避免管理層利用研發(fā)支出、銷售費(fèi)用和過(guò)度折扣等行為操縱利潤(rùn)，從而擠出賬面盈余中的“水分”，從源頭提升會(huì)計(jì)信息的披露質(zhì)量。此外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的主動(dòng)溝通行為，本身就帶有投資者情緒管理的目的[42]，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)也會(huì)主動(dòng)提高與散戶投資者溝通的頻率，增強(qiáng)與散戶投資者的聯(lián)結(jié)，以隨時(shí)了解其心理變化，避免轉(zhuǎn)型“陣痛期”造成投資者信心喪失。而對(duì)于大多數(shù)個(gè)體而言，“數(shù)字化”尚屬于新概念，當(dāng)企業(yè)借助數(shù)字化手段向市場(chǎng)釋放出轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)信息時(shí)，個(gè)體在企業(yè)公開(kāi)披露信息的刺激作用下，會(huì)增加對(duì)信息的主動(dòng)搜集意愿，其具體表現(xiàn)，一方面是散戶投資者自身對(duì)擬購(gòu)買股票的關(guān)注，另一方面則是社會(huì)整體關(guān)注度的提升，進(jìn)而帶動(dòng)散戶投資者對(duì)擬購(gòu)買股票的關(guān)注。而基于互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)的大范圍普及，這種對(duì)轉(zhuǎn)型企業(yè)的關(guān)注會(huì)更多反映在互聯(lián)網(wǎng)中。

參考羅伊喬杜里(Roychowdhury，2006)[43]的方法，本文構(gòu)建模型(8)—模型(11)對(duì)真實(shí)盈余管理(REM)進(jìn)行測(cè)度。其中，ProdCosti,t、DiscExpi,t和CFOi,t分別代表當(dāng)年生產(chǎn)成本總額、當(dāng)年酌量性費(fèi)用總額和當(dāng)年經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量總額，REVi,t代表當(dāng)年?duì)I業(yè)收入總額，△REVi,t代表當(dāng)年?duì)I業(yè)收入變動(dòng)額，△REVi,t-1代表上年?duì)I業(yè)收入變動(dòng)額，Ai,t-1代表上年末總資產(chǎn)。本文將模型(8)—模型(10)分行業(yè)年度進(jìn)行回歸，求得殘差即為異常生產(chǎn)成本(AB_ProdCosti,t)、異常酌量性費(fèi)用(AB_DiscExpi,t)與異常經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量(AB_CFOi,t)。按模型(11)所示規(guī)則將三者進(jìn)行線性組合，可得企業(yè)真實(shí)盈余管理水平(REMi,t)。此外，本文以上市公司在深交所互動(dòng)易、上證e互動(dòng)、投資者關(guān)系互動(dòng)平臺(tái)等投資者信息交流平臺(tái)中的問(wèn)題回復(fù)率衡量當(dāng)年企業(yè)的信息溝通水平(IRi,t)，以上市公司在互聯(lián)網(wǎng)中被搜索的頻次加1取對(duì)數(shù)表示當(dāng)年個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿(WEBi,t)。

(8)

(9)

(10)

REMi,t=AB_ProdCosti,t-AB_DiscExpi,t-AB_CFOi,t

(11)

中介機(jī)制分析結(jié)果見(jiàn)表7。結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)顯著降低了企業(yè)真實(shí)盈余管理水平(REMt)，但真實(shí)盈余管理水平(REMt)與散戶投資者情緒(BSI_Rt)正相關(guān)，導(dǎo)致被降低的真實(shí)盈余管理水平反而部分“遮掩”了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的提振作用。本文結(jié)合散戶投資者的非理性特質(zhì)，對(duì)造成該結(jié)果的原因加以分析。本文認(rèn)為，雖然散戶投資者的樂(lè)觀情緒部分來(lái)自對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的信任，但也有部分來(lái)自對(duì)利潤(rùn)等基本面信息的錯(cuò)誤判斷，而這種錯(cuò)誤判斷依然與散戶投資者的自我認(rèn)知偏見(jiàn)密切相關(guān)。雖然應(yīng)用數(shù)字化手段提高了企業(yè)會(huì)計(jì)信息的可信度，但對(duì)于“羊群效應(yīng)”下存在過(guò)度自信的散戶投資者而言，對(duì)“數(shù)字化”概念的盲從性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于對(duì)數(shù)字化技術(shù)本身的認(rèn)同，因而僅僅在現(xiàn)有資源基礎(chǔ)上通過(guò)數(shù)字化精算實(shí)現(xiàn)資源整合，或通過(guò)信息化監(jiān)管增強(qiáng)數(shù)據(jù)有用性，并不能改變散戶投資者對(duì)數(shù)字化技術(shù)的認(rèn)知水平。這就導(dǎo)致在企業(yè)真實(shí)盈余管理問(wèn)題比較嚴(yán)重時(shí)，缺乏專業(yè)判斷力的散戶投資者情緒處于一種“過(guò)度高亢”的狀態(tài)；而當(dāng)真實(shí)盈余管理問(wèn)題得到修正后，盡管部分贏得了散戶投資者對(duì)信息披露的信任，但利潤(rùn)中的“水分”被擠出，散戶投資者本身又缺乏對(duì)數(shù)字化技術(shù)的理解，以至于被降低的真實(shí)盈余管理反而形成“剎車效應(yīng)”，使散戶投資者過(guò)熱的買入情緒稍稍降低。然而，真實(shí)盈余管理水平的降低并未完全“遮掩”數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者樂(lè)觀情緒的促進(jìn)效果。

在對(duì)直接信息效應(yīng)中介機(jī)制的檢驗(yàn)中，本文的研究結(jié)果還表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)顯著提高了個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿(WEBt)，而個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿(WEBt)與散戶投資者情緒(BSI_Rt)顯著正相關(guān)，即個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)投資者樂(lè)觀情緒的過(guò)程中發(fā)揮了中介效應(yīng)，這與本文的推測(cè)相符。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高，轉(zhuǎn)型企業(yè)出于市值管理或投資者關(guān)系管理的目的，會(huì)借助融媒體和大數(shù)據(jù)等手段向外界傳遞有關(guān)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正面信息，此時(shí)企業(yè)的社會(huì)曝光度會(huì)隨之增加。隨后，散戶投資者和社會(huì)公眾(潛在投資者)會(huì)在企業(yè)公開(kāi)信息披露的刺激下提高私有信息獲取的積極性，大幅增強(qiáng)主動(dòng)了解轉(zhuǎn)型企業(yè)的意愿，以提高其私人信息的精確度并賺取未來(lái)的超額收益。進(jìn)一步，隨著個(gè)體對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息了解意愿的增強(qiáng)，散戶投資者會(huì)落入算法構(gòu)筑的“信息繭房”之中，而長(zhǎng)期接觸同質(zhì)化信息會(huì)造成視野窄化[27]，加之散戶投資者自身對(duì)信息存在趨利避害的“鴕鳥(niǎo)效應(yīng)”[28]，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)作用會(huì)隨著個(gè)體信息獲取意愿的提高被逐漸放大，由此造成以下兩方面的結(jié)果：一方面，散戶投資者的投資熱情會(huì)直接受到企業(yè)正面信息的鼓舞；另一方面，社會(huì)公眾的情緒會(huì)產(chǎn)生傳染效應(yīng)，從而引發(fā)散戶投資者樂(lè)觀情緒的高漲。該結(jié)果表明，雖然轉(zhuǎn)型企業(yè)能夠通過(guò)調(diào)動(dòng)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿引起散戶投資者的情緒認(rèn)同，但可能進(jìn)一步佐證了散戶投資者對(duì)數(shù)字化技術(shù)本身是缺乏了解的。此外，本文的結(jié)果并未表明企業(yè)信息溝通水平(IRt)存在信息渠道效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示，雖然企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)增加了企業(yè)與投資者的信息溝通水平(IRt)，但信息溝通水平(IRt)的提高并未引起散戶投資者的情緒觸動(dòng)。

表7 直接信息效應(yīng)中介機(jī)制檢驗(yàn)

表7(續(xù))

(二)間接信息效應(yīng)中介機(jī)制

通過(guò)提升企業(yè)財(cái)力資源獲取能力、人力資源和物力資源使用能力，能夠間接釋放價(jià)值增量信號(hào)引發(fā)投資者共鳴。以往研究表明，融資約束是限制企業(yè)財(cái)力資源獲取的重要因素，而運(yùn)用數(shù)字化手段恰能幫助企業(yè)降低外部信息搜尋成本，并增進(jìn)金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模和經(jīng)營(yíng)狀況的了解，提升企業(yè)信用水平，降低其融資約束。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得財(cái)務(wù)資本向智力資本加速轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)型企業(yè)在未來(lái)將不得不依賴基層技術(shù)人員的個(gè)人能力，由此將導(dǎo)致控制權(quán)逐層下放[44]。在該過(guò)程中，基于股東和管理層之間的委托代理關(guān)系，股東會(huì)放松對(duì)高管團(tuán)隊(duì)的控制力度(如減少超額委派行為)，并強(qiáng)化激勵(lì)手段以增加高管團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定性。并且，隨著高管團(tuán)隊(duì)向下賦權(quán)意愿的提高，高管團(tuán)隊(duì)對(duì)基層技術(shù)人員的控制權(quán)會(huì)有所削弱，這也會(huì)促使企業(yè)提升高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性以彌補(bǔ)對(duì)基層技術(shù)人員控制力的不足，進(jìn)而整個(gè)企業(yè)的人力資源體系發(fā)生變革，全體員工的工作積極性增強(qiáng)，從而賦能企業(yè)管理創(chuàng)新，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。除此以外，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高，企業(yè)對(duì)物質(zhì)資源的使用能力也得到極大改善，特別是創(chuàng)新水平的提高，帶來(lái)企業(yè)使命和愿景的革新，極大改善企業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量，使企業(yè)贏得資本市場(chǎng)青睞。綜上，本文從企業(yè)財(cái)力資源獲取能力、人力資源與物力資源使用能力提升的視角，選取融資約束水平、高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性和技術(shù)創(chuàng)新水平三方面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的間接信息效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證，觀察其是否能夠?qū)ι敉顿Y者造成影響。

綜合考慮當(dāng)前融資約束指標(biāo)的科學(xué)性、可行性與衡量效率，本文使用卡普蘭-金格爾指數(shù)(KZ指數(shù))[45]對(duì)企業(yè)融資約束水平進(jìn)行測(cè)度。參考魏志華等(2014)[46]的計(jì)算方法，首先將當(dāng)年經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量與上年末總資產(chǎn)之比(CFOi,t/Ai,t-1)、當(dāng)年現(xiàn)金股利與上年末總資產(chǎn)之比(DIVi,t/Ai,t-1)、當(dāng)年現(xiàn)金持有量與上年末總資產(chǎn)之比(Cashi,t/Ai,t-1)、當(dāng)年資產(chǎn)負(fù)債率(Levi,t)和當(dāng)年托賓Q值(TobinQi,t)按照各自中位數(shù)進(jìn)行高低分組，前三者小于中位數(shù)取1，否則取0；后兩者大于中位數(shù)取1，否則取0，并分別記為KZ1i,t、KZ2i,t、KZ3i,t、KZ4i,t和KZ5i,t，按模型(12)的運(yùn)算規(guī)則得出初步的KZ指數(shù)；之后，使用排序邏輯回歸對(duì)模型(13)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，以參數(shù)估計(jì)后的模型計(jì)算最終的KZ指數(shù)。參考克拉齊利等(Crutchley et al.，2002)[47]、張兆國(guó)等(2018)[48]使用模型(14)對(duì)企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定性進(jìn)行測(cè)度，其中,STMTi,t為t-1年末到t年末的高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性，即t年高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性。Mi,t-1為t-1年末的高管人數(shù)，Mi,t為t年末的高管人數(shù)，#(Si,t-1/Si,t)為t-1年末在任但t年末不在任的高管人數(shù)，#(Si,t/Si,t-1)為t-1年末不在任但t年末在任的高管人數(shù)。此外，以企業(yè)當(dāng)年專利申請(qǐng)數(shù)量加1取對(duì)數(shù)后衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平(PATi,t)。

KZi,t=KZ1i,t+KZ2i,t+KZ3i,t+KZ4i,t+KZ5i,t

(12)

(13)

(14)

表8列(5)和列(8)的回歸結(jié)果證實(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)能夠顯著增強(qiáng)高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性(STMTt)，并顯著提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平(PATt)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定程度上改善了企業(yè)對(duì)人力資源和物質(zhì)資源的使用能力。但列(6)和列(9)的回歸結(jié)果表明，提升高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性(STMTt)和技術(shù)創(chuàng)新水平(PATt)并未引起散戶投資者情緒(BSI_Rt)的顯著波動(dòng)，表明散戶投資者并未從高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性和技術(shù)創(chuàng)新水平的提升中捕獲到任何有助于其進(jìn)行價(jià)值判斷的信息。出現(xiàn)該結(jié)果的根源仍在于散戶投資者對(duì)數(shù)字化技術(shù)本身缺乏足夠的認(rèn)識(shí)。在非對(duì)稱的信息環(huán)境中，散戶投資者無(wú)法將企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性和技術(shù)創(chuàng)新水平的提升與數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，而數(shù)字鴻溝的存在也使得企業(yè)難以主動(dòng)通過(guò)信息溝通渠道向投資者詳細(xì)展示數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的生產(chǎn)力變化(在直接信息效應(yīng)中介機(jī)制的檢驗(yàn)中，已經(jīng)證實(shí)轉(zhuǎn)型企業(yè)增強(qiáng)與散戶投資者的溝通是無(wú)效的)。特別是當(dāng)生產(chǎn)力尚未轉(zhuǎn)化為投資者認(rèn)可的投資價(jià)值時(shí)，投資者就更難從企業(yè)人力資源和物質(zhì)資源使用能力的改良中尋得任何有利于投資的增量信息。

此外，列(2)和列(3)的結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)無(wú)法有效緩解企業(yè)融資約束(KZt)，且融資約束水平(KZt)的變化也不會(huì)引起散戶投資者情緒(BSI_Rt)的波動(dòng)，表明內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)外部交易成本的降低作用比較有限,且散戶投資者也很難從融資約束的變化中獲取有效的決策信息。

表8 間接信息效應(yīng)中介機(jī)制檢驗(yàn)

表8(續(xù))

六、進(jìn)一步研究：異質(zhì)性分組檢驗(yàn)

在基準(zhǔn)回歸分析的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步按照當(dāng)年產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，按照當(dāng)年企業(yè)規(guī)模，分年度分行業(yè)求取中位數(shù)，將樣本分為大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)，并按照企業(yè)是否擁有高新技術(shù)企業(yè)資質(zhì)認(rèn)定將樣本分為高新技術(shù)企業(yè)與非高新技術(shù)企業(yè)，以觀察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的提振作用是否在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同規(guī)模和有無(wú)高新技術(shù)資質(zhì)認(rèn)定的企業(yè)中存在差異。表9的結(jié)果顯示，無(wú)論是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)還是小規(guī)模企業(yè)，均不改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)對(duì)散戶投資者情緒(BSI_Rt)的提振作用，只是在國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)對(duì)散戶投資者情緒(BSI_Rt)的提振作用更強(qiáng)；而基于高新技術(shù)企業(yè)資質(zhì)認(rèn)定的分組則顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)對(duì)散戶投資者情緒(BSI_Rt)的提振作用僅在高新技術(shù)企業(yè)中顯著存在，而在非高新技術(shù)企業(yè)中則不再存在。考慮到其他控制變量的組間差異可能造成數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)的組間系數(shù)缺少可比性，本文進(jìn)行了基于似無(wú)相關(guān)回歸模型(SUR)的組間系數(shù)差異檢驗(yàn)(SUEST檢驗(yàn))。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTt-1)在國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)樣本組、在大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)樣本組，以及在高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)樣本組中的系數(shù)差異均是顯著的。這表明，散戶投資者對(duì)國(guó)有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型抱有強(qiáng)烈的信任感，并對(duì)國(guó)有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為投資價(jià)值，進(jìn)而提高其自身投資收益抱有更高的期待。

表9 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)資質(zhì)的分組檢驗(yàn)

七、結(jié)論與啟示

本文基于2012—2020年A股上市公司樣本，利用買賣不平衡指標(biāo)對(duì)個(gè)股散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者情緒進(jìn)行了測(cè)度，并使用Python編程語(yǔ)言編寫(xiě)文本分析程序，提取上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞文本，實(shí)證研究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)投資情緒的影響，得出如下結(jié)論：(1)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒具有顯著的提振作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，散戶投資者情緒越趨于樂(lè)觀。(2)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型無(wú)法對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒造成顯著影響。按照數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯層次對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的統(tǒng)計(jì)口徑進(jìn)行拆分，僅有信息與通信技術(shù)的使用使機(jī)構(gòu)投資者產(chǎn)生了悲觀情緒，而基本數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化應(yīng)用和區(qū)塊鏈的使用均對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒無(wú)顯著影響。(3)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)直接信息效應(yīng)影響散戶投資者情緒。具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提振散戶投資者情緒的同時(shí)，能夠減少企業(yè)隱蔽的真實(shí)盈余管理行為，降低利潤(rùn)中的“水分”，避免散戶投資者情緒“過(guò)熱”，即真實(shí)盈余管理在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提振投資者情緒的過(guò)程中產(chǎn)生了遮掩效應(yīng)；而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)增強(qiáng)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿，進(jìn)一步刺激散戶投資者情緒趨于樂(lè)觀，即個(gè)體網(wǎng)絡(luò)信息獲取意愿在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提振散戶投資者情緒的過(guò)程中發(fā)揮了中介效應(yīng)。(4)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著增強(qiáng)了企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定性與技術(shù)創(chuàng)新水平，但這些信息所包含的價(jià)值信號(hào)未能被散戶投資者所捕獲，致使企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未能通過(guò)間接信息效應(yīng)對(duì)散戶投資者情緒施加影響。(5)在國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的提振作用更強(qiáng)；基于高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定進(jìn)行分組后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)散戶投資者情緒的提振作用僅在高新技術(shù)企業(yè)中顯著成立。

通過(guò)本文研究可以明晰，盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)信息效應(yīng)在一定程度上消除投資者的顧慮，并改善投資者情緒，但不同的投資者會(huì)表現(xiàn)出不同的情緒反應(yīng)，與機(jī)構(gòu)投資者相比，散戶投資者要更加偏愛(ài)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這種情緒的分化來(lái)自不同投資者的信念偏差，且信念偏差與不同投資者的理性程度和知識(shí)水平密切相關(guān)。從目前的結(jié)果看，盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)未來(lái)發(fā)展的大勢(shì)所趨，但無(wú)論是散戶投資者還是機(jī)構(gòu)投資者，與轉(zhuǎn)型企業(yè)之間還存在著巨大的數(shù)字鴻溝，散戶投資者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱烈追捧更多源于其對(duì)數(shù)字化概念的盲從性，而機(jī)構(gòu)投資者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的冷淡則反映了理性投資人在陌生事物面前的躊躇不前。雖然面對(duì)難以理解的高科技領(lǐng)域，理性的投資者應(yīng)盡量避開(kāi)對(duì)相關(guān)企業(yè)的投資[49]。但就本文的實(shí)證結(jié)果看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)提高了企業(yè)對(duì)人力和物力資源的使用能力，并在一定程度上改善了企業(yè)的生產(chǎn)能力，故數(shù)字化即便在短期內(nèi)無(wú)法提高企業(yè)價(jià)值，在未來(lái)未必不是企業(yè)價(jià)值的“護(hù)城河”。本文認(rèn)為，在數(shù)字化時(shí)代背景下，無(wú)論散戶投資者還是機(jī)構(gòu)投資者，在做出投資決策前，應(yīng)盡可能了解數(shù)字化技術(shù)的作用原理，并結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境與發(fā)展前景，充分考慮擬投資企業(yè)與數(shù)字化技術(shù)及應(yīng)用的適配性，既無(wú)必要過(guò)度恐懼，又不可過(guò)度自信，保持相對(duì)謹(jǐn)慎的投資態(tài)度；對(duì)轉(zhuǎn)型企業(yè)而言，不應(yīng)僅僅通過(guò)修復(fù)信息披露端口、改善信息溝通渠道、吸引投資者關(guān)注等方式增強(qiáng)投資者的投資意愿，還應(yīng)進(jìn)一步提高轉(zhuǎn)型效率，除繼續(xù)利用數(shù)字化技術(shù)及應(yīng)用變革其自身的生產(chǎn)能力外，還需通過(guò)各種信息渠道向投資者普及自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)，并盡快度過(guò)轉(zhuǎn)型的“陣痛期”，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)橥顿Y者認(rèn)可的價(jià)值信號(hào)，借此吸引價(jià)值投資者進(jìn)入，并改善與投資者之間的關(guān)系。此外，數(shù)字化的價(jià)值提升機(jī)制還需要各方力量的積極推動(dòng)和參與，政府部門(mén)在嚴(yán)格監(jiān)管的基礎(chǔ)上，應(yīng)進(jìn)一步普及價(jià)值投資理念，鼓勵(lì)公募基金等機(jī)構(gòu)投資者轉(zhuǎn)換心態(tài)，規(guī)避投機(jī)心理，關(guān)注轉(zhuǎn)型企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值，充分發(fā)揮治理效能，從而推動(dòng)機(jī)構(gòu)投資者向企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。