數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險影響的實證研究

董 凡

（江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212100）

0 引言

黨的二十大報告中明確指出，推動經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展必須加快建設(shè)制造強國、數(shù)字中國。汽車制造業(yè)是我國重要的制造業(yè)之一，國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2022 年規(guī)模以上汽車制造業(yè)工業(yè)增加值比上年增長6.3%，高于同期制造業(yè)增加值增速3.3 個百分點。2022 年1 月12 日，國務(wù)院印發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃通知》，要求各行業(yè)加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，全面深化重點產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，推動產(chǎn)業(yè)園區(qū)和產(chǎn)業(yè)集群轉(zhuǎn)型，培育轉(zhuǎn)型支撐服務(wù)生態(tài)。國內(nèi)汽車制造企業(yè)也開始積極進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如吉利汽車、小鵬汽車等企業(yè)。汽車制造企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)可以更加高效地管理生產(chǎn)和銷售等流程，提高生產(chǎn)效率[1]和產(chǎn)品質(zhì)量[2]。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以幫助汽車制造企業(yè)更好地了解市場需求，提高市場反應(yīng)能力[3]和產(chǎn)品研發(fā)能力[4]。這些方面的提升都可以幫助企業(yè)增加收入和利潤，對于國家經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于汽車制造企業(yè)發(fā)展是一把雙刃劍，既有積極的影響，也伴隨著一定的財務(wù)風(fēng)險。一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要汽車制造企業(yè)投入大量的資金和人力。二是數(shù)字化技術(shù)雖然可以提高生產(chǎn)效率，但同時也需要汽車制造企業(yè)支付更多的配套軟硬件費用，這些投入可能會導(dǎo)致汽車制造企業(yè)的運營成本增加[5]。三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可能對汽車制造企業(yè)的員工提出更高的要求，由于數(shù)字化技術(shù)的使用需要一定的技能和知識，汽車制造企業(yè)需要對員工進行培訓(xùn)和教育，這可能會導(dǎo)致汽車制造企業(yè)人力成本增加[6]。鑒于此，本文基于異質(zhì)性角度，研究不同股權(quán)性質(zhì)和地理位置的汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財務(wù)風(fēng)險的影響。

1 理論分析和假設(shè)的提出

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指將傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程、生產(chǎn)模式和管理方式等轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化的形式，通過信息化技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)企業(yè)的全面升級和轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)生產(chǎn)和供應(yīng)鏈效率，減少人力、物流和庫存等成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的影響主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高汽車制造企業(yè)的生產(chǎn)效率、降低供應(yīng)鏈成本。在汽車制造企業(yè)的日常經(jīng)營生產(chǎn)中，往往會遇到生產(chǎn)工藝復(fù)雜且生產(chǎn)設(shè)備管控范圍大的問題，缺乏支持全過程運營管理的信息技術(shù)。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以實現(xiàn)設(shè)備自動化控制、生產(chǎn)流程優(yōu)化和質(zhì)量監(jiān)控等，大大提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效緩解汽車制造企業(yè)獲取信息不對稱的問題，汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，可以憑借其先進的數(shù)據(jù)獲取能力，準(zhǔn)確獲取最新的市場信息，極大地降低汽車制造企業(yè)采購原材料所需的流動資金，從而大幅提高企業(yè)的短期償債能力，降低財務(wù)風(fēng)險。

2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高汽車制造企業(yè)的投資效率，抑制過度投資，緩解投資不足。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提高經(jīng)營投資效率、增強企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要手段，在政府干預(yù)程度較高的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以很好地抑制企業(yè)“脫實向虛”[7]。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型在國內(nèi)汽車制造業(yè)企業(yè)中蓬勃發(fā)展，各汽車制造企業(yè)可以更好地提升企業(yè)資源的配置效率[8]，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享，進而有效提升營運效率。企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)，將自身發(fā)展的實際需求和數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)相結(jié)合，優(yōu)化企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)，從而提升治理能力和決策質(zhì)量[9]?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險有負(fù)向影響。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選用2017—2022 年中國上市汽車制造企業(yè)的年度財務(wù)數(shù)據(jù)為初始樣本，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的影響。數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)缺失部分通過東方財富網(wǎng)等其他渠道手工獲得。為保證數(shù)據(jù)的有效性，刪除數(shù)據(jù)缺失的樣本、ST 類上市企業(yè)和異常值。

經(jīng)過以上數(shù)據(jù)篩選，最終得到465 個樣本觀測數(shù)據(jù)。為了消除不利因素的影響，本文對所有控制變量進行1%和99%分位的縮尾處理，主要使用Excel 和Stata 16.0 進行數(shù)據(jù)處理和分析。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

財務(wù)風(fēng)險（Zscore）。本文借鑒黃賢環(huán)等[10]、吳文洋等[11]在研究中使用的數(shù)學(xué)模型，代入目標(biāo)企業(yè)財務(wù)年報的數(shù)據(jù)計算汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險水平，計算公式如下所示。

開展示范區(qū)及周邊的農(nóng)作物病蟲監(jiān)測與統(tǒng)一防治、土壤環(huán)境監(jiān)測工作，制定合理使用農(nóng)藥、化肥制度，加強技術(shù)指導(dǎo)和培訓(xùn)。

2.2.2 解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（sumDT）。汽車制造企業(yè)的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”是利用新的技術(shù)驅(qū)動行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，改善用戶體驗，重構(gòu)商業(yè)模式，實現(xiàn)降本增效。當(dāng)前，大多數(shù)研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的計量指標(biāo)是統(tǒng)計目標(biāo)公司在上市后歷年公報中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”這一關(guān)鍵詞頻數(shù)來確定的。本文借鑒楊德明等[12]的做法，利用CSMAR 數(shù)據(jù)庫的數(shù)字化轉(zhuǎn)型查詢功能對465 家目標(biāo)企業(yè)進行檢索，數(shù)據(jù)庫詳細(xì)統(tǒng)計出2018—2022 年關(guān)于人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)字應(yīng)用技術(shù)的詞語頻數(shù)，并將所有目標(biāo)企業(yè)出現(xiàn)上述關(guān)鍵詞的頻數(shù)按年份求和，再將上述按年份取得的和再加1 并取對數(shù)，得到本文研究中所需的核心解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)值。

2.2.3 控制變量

本文根據(jù)對于財務(wù)風(fēng)險影響的相關(guān)研究，借鑒何帆等[13]、范紅忠等[14]的做法，選取主營業(yè)務(wù)收入同比增長率、兩職合一、管理層控股比例、股權(quán)制衡度、企業(yè)年齡作為控制變量。

所有變量的定義和計算方法如表1 所示。

表1 變量定義和計算方法

2.3 模型構(gòu)建

為了驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的影響，本文構(gòu)架如下基本回歸模型：

該模型中：Zscore 為多指標(biāo)綜合法測算的財務(wù)風(fēng)險；sumDT為數(shù)字化轉(zhuǎn)型；cf為現(xiàn)金流狀況；gm為主營業(yè)務(wù)收入同比增長率；dua為兩職合一；ipo為管理層控股比例和balance為股權(quán)制衡度；β0為截距項；β1為解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)；β2～β6為個控制變量的回歸系數(shù)；∑year為年份固定效應(yīng)；ε 為隨機擾動項。

3 實證檢驗和分析

3.1 描述性統(tǒng)計

各變量描述性統(tǒng)計的結(jié)果如表2 所示。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

從表2 中可以看出，汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的均值為0.607，標(biāo)準(zhǔn)差為0.918，這表明我國大多數(shù)汽車制造上市企業(yè)面臨著較高的財務(wù)風(fēng)險。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為1.040，最小值為0，說明國內(nèi)部分汽車制造上市企業(yè)沒有進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最大值為3.689，與最小值相差較大，各汽車制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度參差不齊。

從控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果來看，汽車制造企業(yè)現(xiàn)金流狀況均值為0.058，最小值為-0.096，最大值為0.313，說明汽車制造企業(yè)經(jīng)營活動現(xiàn)金流量不甚理想。主營業(yè)務(wù)收入同比增長率均值為0.122，最小值-0.536，最大值為2.335，說明汽車制造企業(yè)盈利狀一般。另外，從兩職合一、管理層控股比例和股權(quán)制衡度可以看出，國內(nèi)汽車制造企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)整體情況較好。

3.2 相關(guān)性分析

由表3 的相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的相關(guān)系數(shù)為-0.103，在1%的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)汽車制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財務(wù)風(fēng)險之間存在著負(fù)向影響，證實了論文H1假設(shè)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效地降低企業(yè)財務(wù)風(fēng)險。因此，我們認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進國內(nèi)汽車制造企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。同時，其他控制變量均在10%水平上顯著，即各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線問題。

表3 核心變量的相關(guān)性分析

3.3 多元回歸分析

根據(jù)回歸模型，運用Stata 軟件進行多元線性回歸分析，證實數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的影響，結(jié)果如表4 所示。其中，Zscore（1）列為未加任何控制變量的線性回歸結(jié)果，可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.156，且在1%水平上呈顯著負(fù)相關(guān)。Zscore（2）列為加入控制變量的線性回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.100 4，對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險有顯著負(fù)向影響，并且現(xiàn)金流狀況、主營業(yè)務(wù)收入同比增長率、兩職合一、管理層控股比例和股權(quán)制衡度均對企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生顯著影響，該結(jié)果與事實情況、普遍認(rèn)知相符。

表4 OLS 線性回歸結(jié)果

4 穩(wěn)健性檢驗

為進一步研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的影響，對實證研究結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性進行檢驗。

4.1 替換被解釋變量

由于財務(wù)風(fēng)險存在一定的滯后性，為了排除可能存在的內(nèi)生性問題，本文參考趙宸宇[15]的實證過程，將被解釋變量做滯后一期處理，運用基本回歸模型進行回歸，結(jié)果如表5 所示。計算分析結(jié)果為Zscore（1）列所示，國內(nèi)汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對滯后一期的財務(wù)風(fēng)險的回歸系數(shù)為-0.069 7，仍存在負(fù)向影響，表明上一章節(jié)的實證結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表5 穩(wěn)健性回歸結(jié)果

4.2 增加控制變量

為保證實證結(jié)果的穩(wěn)健性，增加企業(yè)年齡（age）這一控制變量，與現(xiàn)金流狀況、主營業(yè)務(wù)收入同比增長率、兩職合一、管理層控股比例和股權(quán)制衡度一同重新進行數(shù)據(jù)分析。回歸結(jié)果如Z 值（2）列所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.079 1 且在5%水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于降低汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險，前文的實證結(jié)論仍然穩(wěn)健可靠。

5 異質(zhì)性檢驗

5.1 區(qū)域劃分的影響

中國的經(jīng)濟建設(shè)長期存在各地區(qū)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象，不同地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不同，對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的影響也存在差異。因此，本文將國內(nèi)汽車制造企業(yè)按其總部所處地區(qū)劃分為東部及中部、東北部及西部兩個分組。從表6 可以看出，東部及中部數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)為-0.088 8，東北部及西部為-0.307 4，兩組回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，與主效應(yīng)模型結(jié)果一致。但是，東北部及西部地區(qū)汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其財務(wù)風(fēng)險的負(fù)向影響程度更高。顯著影響這一現(xiàn)象的主要原因為投資者較為單一導(dǎo)致股權(quán)集中度高，企業(yè)決策相對于股權(quán)分散的企業(yè)效率更高。同時，西部大開發(fā)和東北老工業(yè)區(qū)振興的國家利好政策，能夠有效利用當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)資源，制造新能源汽車也能享受更多的稅收優(yōu)惠和國家資金補貼。

表6 按地理分布分組回歸結(jié)果

5.2 股權(quán)性質(zhì)的影響

由于股權(quán)性質(zhì)不同，汽車制造企業(yè)的融資難易度、市場競爭條件和政府的扶持力度都存在顯著差異，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和降低財務(wù)風(fēng)險的方式和程度都會產(chǎn)生顯著影響。因此，本文按照各企業(yè)股權(quán)性質(zhì)，將樣本數(shù)據(jù)劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩個分組，分組回歸分析結(jié)果如表7 所示。國有汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.275 2，且在5%水平上顯著，說明國有汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財務(wù)風(fēng)險已沒有負(fù)向影響，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程推進，國有汽車制造企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險已無法有效降低，這是因為國有汽車制造企業(yè)舊有的財務(wù)系統(tǒng)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新功能和新技術(shù)之間融合不暢，舊有系統(tǒng)的軟硬件配套設(shè)備由于更新迭代慢，無法支撐財務(wù)信息化邁向財務(wù)數(shù)字化。同時，對財務(wù)人員使用智能財務(wù)管理系統(tǒng)的培訓(xùn)也存在不足之處。非國有汽車制造企業(yè)的回歸系數(shù)為-0.121，且在1%水平上顯著，說明非國有汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財務(wù)風(fēng)險仍然存在負(fù)向影響。本文分析認(rèn)為，相比于國有汽車制造企業(yè)，非國有汽車制造企業(yè)競爭壓力大、業(yè)績壓力較小、逐利性強，為占據(jù)市場有利地位、提高盈利能力，更傾向于加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，采用新的配套財務(wù)軟硬件設(shè)備，更注重對財會人員適應(yīng)新財務(wù)數(shù)字化系統(tǒng)進行培訓(xùn)，以提高汽車制造企業(yè)生產(chǎn)效率、降低供應(yīng)鏈成本，有利于降低財務(wù)風(fēng)險。

表7 按股權(quán)性質(zhì)分組回歸結(jié)果

6 結(jié)論和建議

6.1 結(jié)論

本文采用中國汽車制造企業(yè)2017—2022 年的年度財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的整體影響。實證結(jié)果顯示：

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險有顯著負(fù)向影響，與H1 假設(shè)完全一致。

2）東北部和西部地區(qū)汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其財務(wù)風(fēng)險的負(fù)向影響相比于東部和中部地區(qū)汽車制造企業(yè)更顯著。

3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有汽車制造企業(yè)財務(wù)風(fēng)險有顯著負(fù)向影響，但對國有汽車制造企業(yè)存在正向影響。

6.2 建議

基于上述研究結(jié)論，提出以下建議：

1）政府應(yīng)加快完善東北、中西部地區(qū)對汽車制造企業(yè)的政策扶持，積極引導(dǎo)當(dāng)?shù)刭Y本市場中的資源向汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向移動。汽車制造業(yè)在國內(nèi)市場上占據(jù)著重要的地位，而政府的政策扶持可以幫助這些企業(yè)更好地發(fā)展和壯大。東北、中西部地區(qū)受地方經(jīng)濟發(fā)展制約，產(chǎn)業(yè)升級落后于經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)該加大資金投入搭建數(shù)據(jù)共享平臺和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等，完成以數(shù)字化為導(dǎo)向的傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施改造，積極引導(dǎo)資本市場中的資源向汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向移動，通過設(shè)立專項資金補助完善資金支持，推動中國汽車制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。這樣不僅可以提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還可以加快中國汽車制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，減少財務(wù)風(fēng)險，為中國汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

2）國有汽車制造企業(yè)要積極改善管理結(jié)構(gòu)和經(jīng)營模式，主動適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下的發(fā)展，發(fā)揮在市場經(jīng)濟中的主體優(yōu)勢。在內(nèi)部管理中，國有汽車制造企業(yè)應(yīng)積極打造數(shù)字化管理平臺，打破傳統(tǒng)低效的垂直管理結(jié)構(gòu)，構(gòu)建全體職工共同參與管理的模塊化、數(shù)字化協(xié)同的全新管理結(jié)構(gòu)。在外部市場中，國有汽車制造企業(yè)應(yīng)該發(fā)揮其主體優(yōu)勢，加強創(chuàng)新能力和核心競爭力的建設(shè)，將企業(yè)經(jīng)營模式與市場的動態(tài)變化掛鉤，提升企業(yè)的整體實力和市場競爭力。因此，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，國有汽車制造業(yè)企業(yè)需要不斷探索新的商業(yè)模式，加速產(chǎn)品升級和創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)升級和轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠切實有效地融入日常經(jīng)營，從而降低財務(wù)風(fēng)險。