企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率

李沁洋,支 佳,劉向強

(西南大學 經濟管理學院,重慶 400715)

一、引言

隨著數(shù)字化時代的全面到來,數(shù)字經濟已成為世界各國經濟轉型和創(chuàng)新驅動發(fā)展的必然選擇。截至2021年,中國數(shù)字經濟總量已超45萬億元,占地區(qū)生產總值的比重超過40%,標志著數(shù)字經濟已成為經濟新常態(tài)背景下擴大中國內需、拉動經濟增長的重要推動力量[1]。數(shù)據(jù)這一新型生產要素,蘊藏著巨大的經濟價值,而企業(yè)數(shù)字化轉型正成為撬動這一生產要素的重要工具。國家發(fā)展和改革委員會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,企業(yè)利用數(shù)字技術能夠提高60%左右的運營效率、50%左右的管理效率以及節(jié)約20%的人力成本。在這樣劃時代轉變的背景下,越來越多的企業(yè)開始進行數(shù)字化轉型變革,以期在數(shù)字經濟發(fā)展過程中獲得更多數(shù)字紅利。數(shù)字化轉型通過數(shù)字技術與核心業(yè)務的融合及數(shù)據(jù)要素價值的挖掘,已成為傳統(tǒng)企業(yè)改造升級傳統(tǒng)動能、培育發(fā)展新動能的重要手段。與此同時,中國經濟進入新常態(tài),企業(yè)的發(fā)展目標已由高速增長轉向高質量發(fā)展,效率提升是高質量發(fā)展的第一要義。但是,低效率的資本配置行為仍然在企業(yè)中廣泛存在[2]。因此,企業(yè)是否能借助數(shù)字化轉型,提升其資本配置效率,實現(xiàn)高質量發(fā)展是一個亟須探索的重要現(xiàn)實問題。

現(xiàn)有研究指出,數(shù)字化轉型是為了應對數(shù)字技術的變化、日益加劇的數(shù)字化競爭以及由此產生的數(shù)字化客戶行為而產生的,致力于數(shù)字化轉型的企業(yè)不僅需要擁有數(shù)字技術,還需要擁有并發(fā)展與數(shù)字敏捷性、數(shù)字網絡和大數(shù)據(jù)分析相關的能力[3]。通過數(shù)字技術與核心業(yè)務的融合及數(shù)據(jù)要素價值的挖掘,數(shù)字化轉型會改變企業(yè)的生產銷售方式、經營決策、商業(yè)模式甚至價值鏈關系,對企業(yè)的各方面產生重大影響[4]。然而,已有文獻主要關注了數(shù)字化轉型對企業(yè)生產效率、企業(yè)績效以及在資本市場上的表現(xiàn)等方面的影響,鮮有文獻探究數(shù)字化轉型與企業(yè)資本配置效率之間的內在聯(lián)系[5-7]。那么,數(shù)字化轉型是否有助于引導企業(yè)將有限的資本配置于回報率最高的領域,從而促進企業(yè)資本配置效率的提升?對上述問題的研究具有重要的理論價值。

因此,本文通過理論分析提出研究假設,并以2008—2020年中國A股上市公司為樣本,借助Python爬蟲技術和文本分析法構建企業(yè)數(shù)字化轉型衡量指標,實證檢驗數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的影響。結果顯示:企業(yè)數(shù)字化轉型會顯著提高其資本配置效率。這一結論在通過改變核心變量、工具變量法等穩(wěn)健性檢驗和內生性檢驗后均成立。其次,異質性檢驗的結果表明在行業(yè)競爭度較高的企業(yè)、代理沖突較嚴重的企業(yè)、高科技企業(yè)以及較小規(guī)模企業(yè)中,數(shù)字化轉型對提高企業(yè)資本配置效率的作用效果更顯著。最后,拓展性研究表明,企業(yè)數(shù)字化轉型對資本配置效率的正向影響會進一步促進企業(yè)價值提升。

本文可能的邊際貢獻主要有:第一,不同于以往文獻,本文以數(shù)字化轉型為切入點,探究企業(yè)資本配置效率的影響因素,為優(yōu)化企業(yè)資本配置行為提供了新思路和新途徑;第二,現(xiàn)有文獻主要從企業(yè)生產效率、企業(yè)績效、資本市場表現(xiàn)等方面關注數(shù)字化轉型的經濟后果,本文則從企業(yè)的資本配置效率角度入手,研究了數(shù)字化轉型在提升企業(yè)資本配置效率方面產生的作用,豐富了企業(yè)數(shù)字化轉型的經濟后果研究。第三,本文拓展性研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)進行數(shù)字化轉型優(yōu)化企業(yè)資本配置效率,最終會促進企業(yè)價值增值。這一結論對于充分發(fā)揮數(shù)字技術對轉型企業(yè)效率變革和價值效應的驅動作用具有重要參考意義。

二、文獻回顧與研究假設

(一)企業(yè)數(shù)字化轉型的相關研究

企業(yè)數(shù)字化轉型是指企業(yè)將數(shù)字技術應用于企業(yè)的生產業(yè)務、經營管理等環(huán)節(jié)及其帶來的生產銷售方式、經營決策、商業(yè)模式甚至價值鏈關系的變革。相關文獻表明,企業(yè)進行數(shù)字化轉型不只是對數(shù)字化技術的簡單使用,而是對企業(yè)從內到外進行深層次變革[8]。企業(yè)數(shù)字化轉型采用的數(shù)字戰(zhàn)略分為運營戰(zhàn)略(產品、市場和流程)和職能戰(zhàn)略(財務、人力資本、IT技術等),有效的數(shù)字化轉型戰(zhàn)略應該是將各種數(shù)字技術整合到人員、流程和功能上,同時變革運營模式,以實現(xiàn)重要的業(yè)務優(yōu)勢以及相應的價值創(chuàng)造[3-4]。對于企業(yè)數(shù)字化轉型的相關研究,目前學術界主要從以下三個方面進行分析探討。

第一,從數(shù)字化轉型的內涵界定和實現(xiàn)路徑的角度出發(fā),探討數(shù)字化體系和工業(yè)體系在組織結構、運營模式和業(yè)務流程等方面的差異,并且指出組織從工業(yè)化體系轉向數(shù)字化體系是發(fā)生了深層次的結構性變革。數(shù)字化轉型是指組織將數(shù)字技術納入其生產管理體系,重塑組織的動態(tài)能力,打破了業(yè)務部門和信息技術部門之間的孤立運作,促使組織重新規(guī)劃戰(zhàn)略定位,進而推動組織實現(xiàn)從工業(yè)化體系轉向數(shù)字化體系的深層次的結構性變革[9]。在這種深層次的結構性變革中,組織結構的變化和數(shù)字技術的應用相互影響、不斷整合。但需要指出的是,在實現(xiàn)數(shù)字化轉型變革的過程中,并不代表要完全舍棄組織原先所積累的各種資源,而是要在維持之前運營優(yōu)勢的基礎上推陳出新,并找到再平衡點實現(xiàn)有效變革[8]。

第二,從企業(yè)進行數(shù)字化轉型的經濟后果出發(fā),揭示企業(yè)數(shù)字化轉型的價值效應。精準掌握數(shù)字技術和大數(shù)據(jù)分析能力是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型最基本的要求。一旦企業(yè)擁有了先進的數(shù)字技術和健全的大數(shù)據(jù)分析能力,企業(yè)經營方式和業(yè)務流程會發(fā)生改變,企業(yè)的決策效率也將會大幅提升,從而幫助企業(yè)創(chuàng)造價值,促進企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展[3]?，F(xiàn)有文獻表明,企業(yè)能夠通過數(shù)字化轉型降低信息不對稱程度、優(yōu)化人力資本結構、促進專業(yè)化分工、提高生產效率,進而提升企業(yè)績效,包括財務績效、創(chuàng)新績效等[5-6,10-11]。這些正向作用在資本市場上則表現(xiàn)為降低股價崩盤風險,提升股票流動性[7,12]。此外,也有少數(shù)學者從投資效率的視角探討企業(yè)數(shù)字化轉型的經濟后果。國內相關研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉型有助于提升其投資效率,抑制過度投資和緩解企業(yè)投資不足[13-14]。國外也有研究指出企業(yè)數(shù)字化轉型可以提高企業(yè)運營管理和融資水平,進而提高企業(yè)風險承擔能力,增大其投資規(guī)模[15]。

第三,從不同行業(yè)和企業(yè)數(shù)字化轉型應用的角度出發(fā),通過開展調查研究、運營策略研究等,為企業(yè)數(shù)字化轉型提供具體的實踐案例和經驗證據(jù)。嚴若森和錢向陽從運營商行業(yè)出發(fā),通過系統(tǒng)分析中國三大運營商數(shù)字化轉型的內外部環(huán)境的機遇和挑戰(zhàn),指出中國運營商應從商業(yè)模式、戰(zhàn)略業(yè)務、平臺治理等方面來實現(xiàn)數(shù)字化轉型[16]。谷方杰和張文鋒從餐飲業(yè)出發(fā),通過梳理和分析西貝餐飲集團數(shù)字化轉型的成功案例,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉型需要根據(jù)現(xiàn)有市場環(huán)境重新塑造企業(yè)的運營模式[17]。成功的數(shù)字化轉型案例有助于為未轉型或正在轉型的企業(yè)給予更多的經驗借鑒,但需要指出的是,由于不同特征的企業(yè)所處發(fā)展階段和行業(yè)背景存在很大差異,各企業(yè)對數(shù)字化轉型的重視程度也不同,企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型的空間也就存在顯著差異。因此,各企業(yè)應該根據(jù)自身的發(fā)展狀態(tài)和目前所具備的能力,有選擇、有策略地進行數(shù)字化轉型。

上述三類研究無疑對企業(yè)數(shù)字化轉型的研究發(fā)揮了重要的借鑒和推動作用,但國內外學術界對于企業(yè)數(shù)字化轉型的實證研究更多集中在生產效率、投資效率、企業(yè)分工、企業(yè)績效、股價崩盤風險和股票流動性等視角,鮮有文獻關注數(shù)字化轉型與企業(yè)資本配置效率之間的關聯(lián)關系。因此,本文試圖對企業(yè)數(shù)字化轉型對其資本配置效率的影響進行理論分析和實證檢驗。

(二)理論分析與研究假設

企業(yè)數(shù)字化轉型是企業(yè)將數(shù)字技術納入其生產管理、經營決策、商業(yè)模式等環(huán)節(jié),重塑組織的動態(tài)能力,打破業(yè)務部門和信息技術部門之間的孤立運作,促使組織重新規(guī)劃戰(zhàn)略定位,進而推動組織實現(xiàn)從工業(yè)化體系轉向數(shù)字化體系的深層次的結構性變革。在完美的資本市場中,信息是完全且對稱的,企業(yè)會根據(jù)投資項目所帶來的回報高低,做出如何配置資本的決策,也就是說,企業(yè)會將資本配置于回報率最高的投資項目中。但是,現(xiàn)實經濟世界中由于信息的不完全,會導致企業(yè)資本配置效率低下。第一,高效率的資本配置行為的前提是企業(yè)能夠準確估計投資項目所能帶來的回報率。但現(xiàn)實市場中,由于企業(yè)掌握的信息不充分,數(shù)據(jù)分析技術不發(fā)達往往難以精確估計投資項目帶來的回報率,導致企業(yè)錯誤地將資本配置于實際回報率較低的項目或是拒絕將資本配置于實際回報率較高的項目中,從而降低資本配置效率[2]。第二,股東與管理層之間的信息不對稱現(xiàn)象的普遍存在會觸發(fā)道德風險和逆向選擇問題。管理層為了攫取私人收益,可能做出有損股東價值的投資決策,進而偏離最優(yōu)的資本配置水平,導致企業(yè)資本配置效率低下,危害企業(yè)價值增長[18]。企業(yè)數(shù)字化轉型在數(shù)字技術的支撐下可能緩解上述兩方面問題。

一方面,企業(yè)數(shù)字化轉型能夠助力企業(yè)精準分析潛在投資機會的回報率,盡量避免企業(yè)將資本配置于低回報率或負回報率的項目中,從而可能進一步提升企業(yè)資本配置效率。在數(shù)字化時代,企業(yè)可以借助互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能等分析技術對各類信息進行挖掘、加工、儲存和應用,極大地提高了信息的可追蹤性和完整性。并且,將數(shù)據(jù)編碼輸出成標準化、結構化信息,進一步拓寬了企業(yè)獲取信息的深度和廣度[7]。企業(yè)通過深入挖掘市場重要信息,有利于對市場供求關系進行精準預測和高效決策,其結果是顯著提高企業(yè)識別市場機遇和規(guī)避市場風險的能力,引導資本流向發(fā)展前景好、投資回報率高的項目中,從而改善企業(yè)的資本配置效率[15]。同時,數(shù)字化轉型的實質是通過優(yōu)化數(shù)字技術,重塑企業(yè)的運營模式和管理架構,推動企業(yè)從工業(yè)化管理轉向數(shù)字化管理,打破原有傳統(tǒng)企業(yè)運作的路徑依賴,使得企業(yè)在信息管理方面更加智能化、在資源管理方面更加高效化以及在運營管理方面更加精準化[19]。伴隨著企業(yè)經營管理水平的提升以及在海量數(shù)據(jù)的甄別下,企業(yè)能夠準確識別投資機會,判斷投資所帶來的收益和價值,發(fā)現(xiàn)投資過程中的潛在風險,并通過有效整合自身資源來化解或轉移風險,為進一步提高企業(yè)資本配置效率奠定堅實的基礎。因此,從理論上分析,企業(yè)數(shù)字化轉型在優(yōu)化資本配置和提高決策效用方面能夠產生積極作用。

另一方面,企業(yè)數(shù)字化轉型能夠提高公司信息透明度,降低信息不對稱程度,幫助股東和外部投資者更好地監(jiān)督管理層,降低代理沖突,從而可能在提高企業(yè)資本配置效率方面發(fā)揮積極作用。在企業(yè)未進行數(shù)字化轉型之前,企業(yè)的信息結構具有滯后性、間斷性、籠統(tǒng)性等特征,許多重要信息無法被挖掘,只能沉淀在企業(yè)內部[7]。但隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等新興數(shù)字技術的出現(xiàn),企業(yè)進入數(shù)字化時代,其中的信息結構變得更加及時、連續(xù)、細化和完整,并且分布式信息結構和共享式網絡平臺也極大地提高了企業(yè)內外部信息交互的效率,從而顯著提高公司的信息透明度,使得公司股東和外部投資者能夠更及時全面地掌握公司內部的多種復雜信息。信息環(huán)境的優(yōu)化有助于股東和外部投資者更好地監(jiān)督管理層,進而改善代理問題,避免管理層為了獲得私有收益,將資本配置于有損公司價值的領域[20]。也就是說,數(shù)字化轉型有助于股東和外部投資者在事前約束管理層行為,避免將資金投入到前景明顯不好的投資項目中,在事后監(jiān)督管理層及時撤離已經虧損的投資項目,避免資本損失范圍的進一步擴大,從而促進企業(yè)的資本配置效率得到顯著提升[21]。

綜合上述分析,本文提出核心假設:

H:在其他條件不變的情況下,數(shù)字化轉型有助于提高企業(yè)資本配置效率。

三、研究設計

(一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

由于中國在2007年實行新的會計準則,對企業(yè)大部分財務數(shù)據(jù)產生影響。因此,為保證數(shù)據(jù)的可比性,本文以2008—2020年中國全部A股上市企業(yè)為研究對象,以驗證企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率之間的內在邏輯關系。本文遵照既有的研究方法,對初始研究樣本進行如下處理:第一,將樣本中金融類行業(yè)的相關企業(yè)予以剔除;第二,將樣本期內所有ST、PT處理的上市公司予以剔除;第三,將樣本中關鍵變量存在缺失值的數(shù)據(jù)予以剔除;第四,為了消除極端值的影響,還對連續(xù)型變量進行了上下1%的縮尾處理，最終得到了20 183個樣本數(shù)據(jù)。

此外,本文度量企業(yè)數(shù)字化轉型的數(shù)據(jù)來自于通過Python爬蟲技術獲取的中國A股上市公司年度報告中的文本數(shù)據(jù),其他樣本數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

(二)變量定義及說明

1.被解釋變量:資本配置效率(Eff)

資本配置效率是指在資本可自由分配的情況下,將資本配置到投資回報率最高的領域中。本文借鑒覃家琦等的做法,采用參數(shù)化方法度量的靜態(tài)技術效率作為資本配置效率的衡量指標[22]。

在實際估計中,本文選擇超越對數(shù)生產函數(shù),以營業(yè)總收入作為產出量Y,以勞動投入、固定資產投入和中間投入作為投入量X,其中勞動投入為支付給職工的現(xiàn)金與應付職工薪酬之和;固定資產投入為固定資產凈額與折舊之和;中間投入為營業(yè)成本、管理費用、銷售費用之和減去勞動投入和固定資產折舊的差額。該指標主要測度了企業(yè)的實際產出與最優(yōu)產出的比。通過計算企業(yè)在勞動力、固定資產、中間投入三方面的資本配置,估計出這些資本投入的最優(yōu)產出,再計算實際產出與最優(yōu)產出的比,便可以知曉企業(yè)將資本配置到這些領域形成最終產出的效率。人力資本的提升和生產工具的創(chuàng)新雖然會影響技術效率,但是同樣會影響資本配置到某一領域的產出效率高低,很難將資本配置效率中的人力、生產工具因素剔除,因此采用技術效率測度資本配置效率具有一定的合理性。

2.解釋變量:企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)

企業(yè)數(shù)字化轉型是指數(shù)字技術在企業(yè)某些業(yè)務環(huán)節(jié)中的應用及其帶來的生產銷售方式、經營決策、商業(yè)模式甚至價值鏈關系的變革。本文參考趙宸宇等、吳非等的研究,以中國A股上市公司的年度報告中的數(shù)字化轉型關鍵詞詞頻作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉型的指標[5,7]。企業(yè)數(shù)字化轉型是當前推動企業(yè)高質量發(fā)展的重大經營戰(zhàn)略,更容易體現(xiàn)在具有指導性和總結性的企業(yè)年度報告中。因此,本文以上市企業(yè)年報中的數(shù)字化轉型關鍵詞詞頻作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉型的指標,具備一定的可行性。

具體做法如下:第一步,生成數(shù)據(jù)池。通過Python爬蟲技術從上海證券交易所和深圳證券交易所收集2008—2020年中國全部A股上市企業(yè)年度報告,并提取年報中的所有文本內容形成數(shù)據(jù)池,為后續(xù)特征詞篩選做準備。第二步,確定關鍵詞。本文參考了一系列以數(shù)字化轉型為研究主題的相關文獻,并且根據(jù)《中國數(shù)字文化產業(yè)發(fā)展趨勢報告》《軟件和信息技術服務業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》《中國企業(yè)數(shù)字化轉型研究報告(2020)》以及歷年政府工作報告歸納整理出有關數(shù)字化轉型的特定高頻關鍵詞,分為數(shù)字技術應用、互聯(lián)網商業(yè)模式、智能制造三個維度,具體關鍵詞如圖1所示。第三步,統(tǒng)計關鍵詞詞頻。將前期生成的相關數(shù)據(jù)池與圖1中構建的詞譜進行對應匹配和詞頻計數(shù),最終加總詞頻,并對其進行對數(shù)化處理,以此作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉型的指標。該值越大,表明其數(shù)字化轉型強度越大。

圖1 企業(yè)數(shù)字化轉型程度指標構建

3.控制變量

為了規(guī)避因遺漏變量可能產生的實證檢驗偏誤,本文參照李鑫和李香梅、覃家琦等的做法并結合本文研究主題的實際情況,引入了一系列可能對企業(yè)資本配置效率產生影響的控制變量[18,22]。其中包括:企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)成長性(Growth)、總資產收益率(Roa)、總資產周轉率(Turnover)、兩職合一(Dual)、企業(yè)性質(Soe)和第一股東持股比例(Top1)。此外,本文還控制了行業(yè)(Industry)和年度(Year)效應。表1展示了變量的具體定義及說明。

表1 變量定義及說明

(三)模型構建

為揭示企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率之間的關系,本文構建如下模型進行實證檢驗:

Effi,t=α0+α1Digitali,t+∑Controlsi,t+∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t

(1)

其中,被解釋變量Eff表示企業(yè)的資本配置效率;核心解釋變量Digital為企業(yè)數(shù)字化轉型強度;Controls為前文所提到的企業(yè)層面的控制變量集;ε為隨機誤差項;i代表企業(yè);t代表年份。此外,本文控制了行業(yè)(Industry)和年度(Year)效應對研究結果產生的影響。根據(jù)前文理論分析,若模型(1)中α1系數(shù)顯著為負,則驗證本文的核心假設,即數(shù)字化轉型會促進企業(yè)資本配置效率的顯著提升。

四、實證結果分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示。其中,被解釋變量資本配置效率(Eff)的最大值為17.620 7,最小值為12.090 1,標準差為0.999 2,表明在不同類型的企業(yè)樣本中,資本配置效率存在較大差異。并且,企業(yè)資本配置效率的均值為15.182 0,中位數(shù)為15.081 3,這一結果意味著均值和中位數(shù)偏離程度相對較小,樣本沒有因極端值而對結果產生影響。在企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)的統(tǒng)計結果中可以看到,解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉型的標準差為1.535 4,最小值為0,最大值高達6.952 7,表明企業(yè)數(shù)字化轉型程度在不同行業(yè)背景、不同發(fā)展階段的企業(yè)中差異性較大;并且,中位數(shù)為2.079 4,最大值為6.952 7,表明在進行數(shù)字化轉型企業(yè)的上市公司中多數(shù)處于較低的數(shù)字化轉型水平。從另一層面來看,這也印證了中國企業(yè)數(shù)字化轉型尚處于早期發(fā)展階段。本文其他控制變量統(tǒng)計結果與現(xiàn)有文獻基本一致,均分布在合理范圍內,表明控制變量的數(shù)據(jù)分布不存在異常情況。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

(二)基準回歸結果

關于企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率之間的基準回歸結果如表3所示。其中,列(1)為不加控制變量、不控制行業(yè)和年度效應的回歸結果,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.039 0,在1%的置信水平下顯著,初步表明,在不考慮其他因素的影響下,企業(yè)數(shù)字化轉型有助于資本配置效率提升。列(2)顯示了在列(1)的基礎上依次添加各控制變量后的實證結果,其中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)仍然為正,并且在1%水平下顯著,表明在考慮影響資本配置效率的其他因素后,企業(yè)數(shù)字化轉型對其資本配置效率依然產生正向影響。進一步,列(3)為既添加控制變量又控制行業(yè)和年度固定效應的回歸結果。其中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.016 2,在1%的置信水平顯著,并且模型中修正的R2數(shù)值由0.003 6上升至0.895 0,表明本文模型的擬合優(yōu)度較高,結論具有一定可信性。因此,可以得出結論,在其他條件一定的情況下,企業(yè)數(shù)字化轉型程度每上升1個單位,企業(yè)的資本配置效率會提升0.016 2個單位,即企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率正相關,驗證了假設H。

表3 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:基準回歸

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.改變被解釋變量

由于現(xiàn)有文獻還通過Richardson模型來計算企業(yè)實際資本支出與最優(yōu)資本支出的差額,測度企業(yè)的資本配置效率[14,18]。本文也借鑒上述方法,重新計算企業(yè)資本配置效率,并用這一方法計算的指標對式(2)重新進行回歸。采用Richardson模型計算企業(yè)資本配置效率的具體方式如下:

Investi,t=β0+β1Growthi,t-1+β2Sizei,t-1+β3Levi,t-1+β4Cashi,t-1+β5Agei,t-1+β6Reti,t-1+β7Investi,t-1+∑βiIndustryi,t+∑βiYeari,t+εi,t

(2)

根據(jù)現(xiàn)有文獻的做法,式(2)中每個公司樣本回歸的殘差絕對值代表了企業(yè)實際資本支出與最優(yōu)資本支出也即理想資本支出的偏離程度,即為資本配置效率(Eff1)。當企業(yè)實際資本支出偏離最優(yōu)資本支出的程度越大時,企業(yè)的資本配置效率越低,反之,則企業(yè)的資本配置效率越高。其中,殘差大于0的樣本即為存在過度資本配置行為(Over_Eff)的企業(yè),殘差小于0的樣本即為存在資本配置不足行為(Under_Eff)的企業(yè)。式(2)中,Invest表示企業(yè)購置固定資產、無形資產和其他長期資產支出的年度現(xiàn)金凈額之和,并用總資產進行標準化處理,該指標僅代表企業(yè)的實際資本支出,并非本文的被解釋變量資本配置效率。Growth表示企業(yè)營業(yè)收入的增長率,Size表示企業(yè)規(guī)模,Lev表示資產負債率,Cash表示企業(yè)的現(xiàn)金持有量,并用總資產對其進行標準化處理;Age表示企業(yè)年齡,Ret表示企業(yè)的股票回報率。Industry和Year表示行業(yè)和年度虛擬變量。

計算該指標時,首先利用所有樣本的相關數(shù)據(jù)對式(2)進行回歸,從而得到等式右邊每個指標的回歸系數(shù)。然后,計算樣本中每個企業(yè)理想資本支出,這一步是通過等式右邊一系列會影響企業(yè)資本配置的因素的實際數(shù)據(jù),乘以式(2)中各個變量的回歸估計系數(shù)βi后相加得到,也即單個樣本公司的年度Invest擬合值。每個公司實際的Invest數(shù)值(實際資本支出)減去擬合的Invest數(shù)值(理想資本支出)即為殘差,取絕對值后用以衡量資本配置效率(Eff1)。該殘差為企業(yè)的實際資本支出與理想資本支出的偏差程度,該值越大,表明企業(yè)的實際資本支出偏離理想資本支出的程度越大,企業(yè)資本配置效率越低;反之,該值越小,資本配置效率就越高。

表4列(1)報告了改變被解釋變量后重新回歸的結果,列(2)和列(3)報告了將資本配置效率(Eff1)進一步分解為過度資本配置(Over_Eff)和資本配置不足(Under_Eff)重新檢驗的結果。由列(1)可知,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為-0.000 6,在1%的置信水平下顯著,這表明在其他條件一定的情況下,企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率呈正相關關系,與基準回歸結果一致,表明本文的結論具有穩(wěn)健性。從列(2)和列(3)可以看出,數(shù)字化轉型對過度資本配置的回歸系數(shù)顯著為負,并且系數(shù)值大于數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的回歸系數(shù)值;而數(shù)字化轉型對資本配置不足的回歸系數(shù)不顯著為負。這表明數(shù)字化轉型能夠顯著優(yōu)化企業(yè)資本配置行為,并且對過度資本配置行為的抑制效果更強。

表4 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:改變核心變量

2.改變解釋變量

本文借鑒張永坤等研究,以上市公司財務報告附注披露的年末無形資產明細中與數(shù)字化轉型相關的部分占無形資產總額的比例來重新度量企業(yè)數(shù)字化轉型強度[23]。具體做法如下:首先,當無形資產明細項目中包含“軟件”“網絡”“智能平臺”等與數(shù)字化轉型技術相關的關鍵詞以及與此相關的專利時,則將此項目定義為“數(shù)字化技術無形資產”。其次,將同企業(yè)同年度的多項數(shù)字化技術無形資產進行加總,并計算其占本年度無形資產總計的比重,該變量即作為企業(yè)數(shù)字化轉型程度的衡量指標。表4列(4)報告了改變解釋變量后重新回歸的結果。結果顯示,數(shù)字化轉型(Digital1)的回歸系數(shù)仍然顯著為正,再次表明在其他條件一定的情況下,數(shù)字化轉型能夠提高企業(yè)資本配置效率。

(四)內生性問題

由于本文的變量間可能存在反向因果關系而引發(fā)內生性問題,即資本配置效率更高的企業(yè)可能更傾向于實施數(shù)字化轉型,進而導致實施數(shù)字化轉型是企業(yè)資本配置效率高的結果而不是原因。對此,本文利用兩種處理方法來緩解這一內生性問題。

1.工具變量法

本文選取兩個企業(yè)數(shù)字化轉型的工具變量進行兩階段最小二乘法回歸。首先,本文借鑒袁淳等的做法[10],采用各城市1984年每百萬人固定電話數(shù)量和滯后一期的全國互聯(lián)網上網人數(shù)的交互項(Digital_IV1)作為企業(yè)數(shù)字化轉型的工具變量重新進行檢驗。互聯(lián)網技術的推廣應用是在傳統(tǒng)電信設施普及之上發(fā)展的,企業(yè)所處地區(qū)的電信設施應用越普遍,該地區(qū)對于互聯(lián)網技術的接受和應用程度就越高,滿足工具變量的相關性條件。而且固定電話的主要作用為提供通信服務,對于企業(yè)資本配置效率的作用微乎其微,滿足工具變量的外生條件。此外,由于原始工具變量為截面數(shù)據(jù),無法直接用于面板數(shù)據(jù)的工具變量,因此本文以滯后一期的全國互聯(lián)網上網人數(shù)和1984年各地級市每萬人固定電話數(shù)量構造交互項作為該年企業(yè)數(shù)字化程度的工具變量。表5中列(1)和列(2)報告了使用此交互項作為工具變量的兩階段回歸結果。第一階段中,交互項(Digital_IV1)對企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)顯著為正,并且F值為78.18大于10,說明各城市1984年每百人固定電話數(shù)量和滯后一期的全國互聯(lián)網上網人數(shù)的交互項與數(shù)字化轉型具有較強的正相關性,不存在弱工具變量的問題。在第二階段的回歸結果中,Kleibergen-Paap rk LM statistic通過1%水平的顯著性檢驗,Cragg-Donald Wald F statistic大于Stock-Yogo弱工具變量識別F檢驗在10%顯著性水平上的臨界值,表示拒絕工具變量識別不足和弱工具變量的原假設。因此,本文選取該交互項作為工具變量是合理有效的。從表5中列(2)可知,在利用工具變量法處理后,數(shù)字化轉型(Digital)的系數(shù)為0.308 2,通過了1%水平的顯著性檢驗,表明企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率高度正相關。

表5 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:工具變量法

其次,本文還選取了2017—2020年《中國城市數(shù)字經濟白皮書》公布的約220個城市的數(shù)字經濟指數(shù)(Digital_IV2)作為企業(yè)數(shù)字化轉型的工具變量,該指標從數(shù)據(jù)及信息化基礎設施、城市服務、城市治理以及產業(yè)融合四個方面度量中國城市數(shù)字經濟發(fā)展水平。從工具變量的相關性分析可知,數(shù)字經濟是促進經濟增長的重要手段,而其根本落腳點就在于企業(yè)數(shù)字化轉型。同時數(shù)字經濟作為經濟發(fā)展環(huán)境,并不直接作用于企業(yè)的資本配置效率,滿足工具變量的外生條件。因此采用企業(yè)所在地區(qū)數(shù)字經濟指數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉型的工具變量在理論上分析是合理的。表5列(3)和列(4)顯示了城市數(shù)字經濟指數(shù)(Digital_IV2)作為工具變量的兩階段回歸結果。列(3)為第一階段的回歸結果,我們可以看出數(shù)字經濟指數(shù)(Digital_IV2)對企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)顯著為正,并且F值大于10,說明地區(qū)數(shù)字經濟指數(shù)與數(shù)字化轉型具有較強的正相關性,不存在弱工具變量的問題。在第二階段的回歸結果中,Kleibergen-Paap rk LM statistic通過1%水平的顯著性檢驗,Cragg-Donald Wald F statistic大于Stock-Yogo弱工具變量識別F檢驗在10%顯著性水平上的臨界值,表示拒絕工具變量識別不足和弱工具變量的原假設。因此,該工具變量是有效的。從表5中列(4)可知,在利用工具變量法處理后,數(shù)字化轉型(Digital)的系數(shù)為0.254 4,通過了1%水平的顯著性檢驗,表明企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率存在的顯著正相關關系沒有發(fā)生改變。

2.對自變量進行滯后一期和兩期檢驗

由于企業(yè)數(shù)字化轉型的作用可能存在一定的時滯性,因此本文還將企業(yè)數(shù)字化轉型進行滯后一期和滯后兩期重新回歸,以進一步消除當期資本配置效率作用于當期企業(yè)數(shù)字化轉型這一情況而導致的內生性問題的可能性。具體結果如表6列(1)和列(2)所示。由列(1)和列(2)可以看出,滯后一期(L1.Digital)和滯后兩期(L2.Digital)數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率(Eff)的回歸系數(shù)仍然顯著為正,表明企業(yè)進行數(shù)字化轉型確實有助于提高企業(yè)的資本配置效率。上述結果與前文結論一致,表明企業(yè)數(shù)字化轉型和資本配置效率的正向關系具有高度的穩(wěn)健性。

表6 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:滯后一期和兩期檢驗

(五)異質性分析

1.基于行業(yè)競爭度的異質性檢驗

處于不同競爭程度的行業(yè),企業(yè)面臨的生存壓力存在顯著差異,對于通過實現(xiàn)數(shù)字化轉型,精準識別投資機會,從而促進企業(yè)資本配置效率提升的意愿也會不同。在競爭程度較高的行業(yè)中,由于競爭對手較多,企業(yè)失去投資機會的風險較大[24]。為了在激烈的競爭中獲得生存空間,這類企業(yè)必須盡可能將資本配置于投資回報率最高的項目中,并抓住一切真正能產生收益的投資機會,以獲取競爭優(yōu)勢,因而在這些行業(yè)中的企業(yè)會更加積極地利用數(shù)字化轉型去辨別潛在投資的收益率高低,從而盡可能提升資本配置效率;而當企業(yè)所在的行業(yè)競爭度較低時,由于外部競爭壓力相對較小,即便將資本配置于回報率較低的項目中,也能在行業(yè)中繼續(xù)生存,導致其利用數(shù)字化轉型提升資本配置效率的意愿相對較弱。因此,本文推測在競爭更為激烈的行業(yè)中,企業(yè)更需要應用數(shù)字技術提高其辨別投資收益率的能力,進而提升資本配置效率。本文選擇赫芬達爾指數(shù)作為度量行業(yè)競爭程度的指標。其中,赫芬達爾指數(shù)越小,表明該行業(yè)內企業(yè)壟斷勢力越低,行業(yè)競爭程度越高。按照赫芬達爾指數(shù)的中位數(shù)將樣本劃分為行業(yè)競爭度較高和競爭程度較低的兩組,并進行分組回歸。

表7中的列(1)和列(2)分別報告了在行業(yè)競爭度較高和較低的企業(yè)中,企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)影響資本配置效率(Eff)的回歸結果。在行業(yè)競爭度較高的樣本中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.025 3,在1%水平下顯著;在行業(yè)競爭度較低的樣本中,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)為0.004 5,但并未通過顯著性水平檢驗。并且,通過Bootstrap抽樣1 000次進行組間系數(shù)差異檢驗后,

表7 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:行業(yè)競爭度的異質性

經驗P值顯示為0.000,通過1%水平的顯著性檢驗。這就表明數(shù)字化轉型對提高行業(yè)競爭度較高的企業(yè)資本配置效率的作用效果更強。此分組樣本的回歸結果印證了數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的影響在行業(yè)競爭度較高企業(yè)和行業(yè)競爭度較低的企業(yè)中存在一定差異。其中,在行業(yè)競爭度較高的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對提高企業(yè)資本配置效率的作用效果更強,這一結論也驗證了前文的推斷。

2.基于代理沖突的異質性檢驗

信息不對稱現(xiàn)象的存在會誘發(fā)代理沖突,管理層為了攫取私人收益,可能做出有損股東價值的投資決策,進而導致偏離最優(yōu)的資本配置水平[18]。企業(yè)數(shù)字化轉型可以借助互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能等分析技術對各類信息進行挖掘、加工、儲存和應用,提高企業(yè)信息獲取的能力,降低信息不確定性和不對稱程度,這將有利于股東和外部投資者更好地監(jiān)督管理層,降低股東和管理層之間的代理問題,促使管理層將資本配置于收益更高的投資項目中,進而提高企業(yè)的資本配置效率。因此,本文推測,在代理沖突更嚴重的企業(yè)中,企業(yè)更需要借助數(shù)字化轉型降低信息不對稱程度,更好地監(jiān)督企業(yè)管理層,從而緩解代理沖突,優(yōu)化企業(yè)資本配置行為。本文借鑒岳宇君和顧萌的研究,以管理費用率作為度量企業(yè)代理成本的指標,該值越大,企業(yè)代理問題越嚴重[25]。進一步地,本文按照管理費用率的中位數(shù)將樣本劃分為代理沖突較重組和代理沖突較輕兩組,并進行分組回歸。

表8中的列(1)和列(2)分別報告了在代理沖突較重和較輕的企業(yè)中,企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)影響資本配置效率(Eff)的回歸結果。在代理沖突較為嚴重的企業(yè)樣本中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.024 0,在1%水平下顯著;在代理沖突較輕的企業(yè)樣本中,數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)為0.014 0,也通過1%水平的顯著性檢驗。通過Bootstrap抽樣1 000次進行組間系數(shù)差異檢驗后,經驗P值顯示為0.006,通過1%水平的顯著性檢驗。由于在代理沖突嚴重組的數(shù)字化轉型回歸系數(shù)大于代理沖突較輕組,這就表明數(shù)字化轉型對提高代理沖突更嚴重的企業(yè)資本配置效率的作用效果更強。此分組樣本的回歸結果印證了數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的影響在代理沖突較重企業(yè)和代理沖突較輕的企業(yè)中存在一定差異。其中,在代理沖突較重的企業(yè)中,數(shù)字化轉型對提高企業(yè)資本配置效率的作用效果更強,這一結論也驗證了前文的推斷。

表8 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:代理沖突的異質性

3.基于企業(yè)科技屬性的異質性檢驗

相較于非高科技企業(yè),高科技企業(yè)擁有更完備的基礎設施和更專業(yè)的技術人才,更能滿足企業(yè)數(shù)字化轉型所需要的技術條件,能夠充分利用數(shù)字技術挖掘企業(yè)內部價值。同時,高科技企業(yè)本身的發(fā)展目標就是科技創(chuàng)新,這就決定了高科技企業(yè)有著更強烈的數(shù)字化轉型意愿,也更能適應數(shù)字化轉型后組織架構和管理體系的變革,從而有效提高企業(yè)的資本配置效率。因此,在不同的行業(yè)特征下,本文預期數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的作用效果可能在高科技企業(yè)中更顯著。本文將所處行業(yè)為計算機與通信設備、公共軟件服務、電子、航空航天、醫(yī)藥制造、專用儀器儀表制造業(yè)、化學品制造的企業(yè)劃分為高科技企業(yè),否則為非高科技企業(yè),并對其進行分組回歸,以此探討數(shù)字化轉型對不同科技屬性的企業(yè)資本配置效率影響的差異性,具體結果如表9所示。

表9中的列(1)和列(2)分別報告了將總樣本分為高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)后分組回歸的結果。在高科技企業(yè)樣本中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.025 8,在1%水平下顯著;在非高科技企業(yè)樣本中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.013 2,在1%水平下顯著。通過Bootstrap抽樣1 000次進行組間系數(shù)差異檢驗后,經驗P值顯示為0.001,在1%水平下顯著。由于在高科技企業(yè)組的數(shù)字化轉型回歸系數(shù)大于非高科技企業(yè)組,這就表明在高科技企業(yè)中數(shù)字化轉型對資本配置效率的作用效果更強。此分組樣本的回歸結果印證了數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的影響在高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)中存在一定差異。其中,在高科技企業(yè)中,數(shù)字化轉型對提高企業(yè)資本配置效率的作用效果更強,這一結論也驗證了前文的推斷。

表9 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:企業(yè)科技屬性的異質性

4.基于企業(yè)規(guī)模的異質性檢驗

小規(guī)模企業(yè)相對于大規(guī)模企業(yè)而言,由于企業(yè)部門較少,部門之間的協(xié)調成本相對較低,通過數(shù)字化轉型所積累的數(shù)據(jù)資源更容易在部門間進行傳遞和整合,同時重塑后的企業(yè)動態(tài)能力以及調整后的企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略也更容易適應和發(fā)展,從而使得數(shù)字化轉型對提高規(guī)模較小的企業(yè)資本配置效率作用效果可能更強。此外,相較于大規(guī)模企業(yè),小規(guī)模企業(yè)借助數(shù)字信息技術更能有效提高其信息收集和處理的能力,極大地提高其決策效率。因此,本文預期數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的提升作用可能在小規(guī)模企業(yè)中更大。本文按照企業(yè)總資產的中位數(shù)將樣本劃分為較大規(guī)模和較小規(guī)模企業(yè)兩組,并進行分組回歸。表10報告了按照企業(yè)規(guī)模分組后重新進行回歸的結果。

表10中的列(1)和列(2)分別報告了將總樣本分為規(guī)模較大的企業(yè)和規(guī)模較小的企業(yè)后分組回歸的結果。在規(guī)模較大的企業(yè)樣本中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.010 8,在5%水平下顯著;在規(guī)模較小的企業(yè)樣本中,數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.023 3,在1%水平下顯著。二者數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)均顯著為正,并且通過Bootstrap抽樣1 000次進行組間系數(shù)差異檢驗后,經驗P值顯示為0.002,在1%水平下顯著。由于在較小規(guī)模企業(yè)組的數(shù)字化轉型回歸系數(shù)的絕對值大于較大規(guī)模企業(yè)組,這就表明數(shù)字化轉型對提高小規(guī)模企業(yè)資本配置效率的作用效果更強。此分組樣本的回歸結果印證了數(shù)字化轉型對企業(yè)資本配置效率的影響在較大規(guī)模企業(yè)和較小規(guī)模企業(yè)中存在一定差異。其中,在較小規(guī)模企業(yè)中,數(shù)字化轉型對提高企業(yè)資本配置效率的作用效果更強,這一結論也驗證了前文的推斷。

表10 企業(yè)數(shù)字化轉型與資本配置效率:企業(yè)規(guī)模的異質性

五、拓展性研究

前文發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉型能夠助力企業(yè)識別投資機會,降低信息不對稱程度,緩解代理問題,從而促進企業(yè)資本配置效率的提升。那么,企業(yè)資本配置行為的變化是否最終有助于企業(yè)的價值提升?本小節(jié)主要回答上述問題。企業(yè)數(shù)字化轉型的實質是借助數(shù)字技術,重塑企業(yè)的運營模式和管理架構,推動企業(yè)從工業(yè)化管理轉向數(shù)字化管理,打破原有傳統(tǒng)企業(yè)運作的路徑依賴,使得企業(yè)在信息管理方面更加智能化、在資源管理方面更加高效化以及在運營管理方面更加精準化,從而為促進企業(yè)價值的持續(xù)提升奠定了堅實的基礎。并且,數(shù)字化轉型能夠助力企業(yè)精準識別投資機會和風險,優(yōu)化企業(yè)資本配置行為,這在一定程度上也為企業(yè)價值增長提供了有效推動力。基于該推斷,本文進一步實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉型是否最終提升了企業(yè)價值。

為了探究企業(yè)數(shù)字化轉型是否會影響企業(yè)價值,本文在基準模型(1)的基礎上,將被解釋變量資本配置效率(Eff)替換企業(yè)價值(TobinQ),設置模型(3)重新進行實證檢驗。

TobinQi,t=α0+α1Digitali,t+∑Controlsi,t+

∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t

(3)

模型(3)中,企業(yè)價值(TobinQ)是指企業(yè)的市值與企業(yè)重置資本的比值,該值越大,表明企業(yè)的發(fā)展前景越好?？刂谱兞考?Controls)與基準回歸保持一致,同時模型控制了行業(yè)(Industry)和年度(Year)固定效應。

表11報告了企業(yè)數(shù)字化轉型與企業(yè)價值的實證回歸結果。其中,列(1)為不加入控制變量,只控制了行業(yè)效應和年度效應的回歸結果,我們可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型(Digital)的回歸系數(shù)為0.013 7,并且在5%水平下顯著。研究結果初步顯示企業(yè)數(shù)字化轉型有助于企業(yè)價值的持續(xù)提升。列(2)為在列(1)的基礎上添加控制變量并且控制行業(yè)和年度效應影響重新進行回歸的結果,我們可以發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉型與企業(yè)價值的正相關關系仍然沒有發(fā)生改變,并且回歸系數(shù)增加至0.031 8,通過了1%水平的顯著性檢驗。這一結果意味著在控制其他因素的影響后,企業(yè)實施數(shù)字化轉型能夠顯著促進企業(yè)價值的提升。因此,我們可以得出結論,企業(yè)數(shù)字化轉型能夠促進企業(yè)價值提升,驗證了前文的推斷。

表11 企業(yè)數(shù)字化轉型與企業(yè)價值的回歸結果

六、結論與建議

本文在厘清數(shù)字化轉型與企業(yè)資本配置效率關系的理論基礎上,借助中國A股上市公司2008—2020年的財務數(shù)據(jù),利用文本分析法構建企業(yè)數(shù)字化轉型的度量指標,驗證了數(shù)字化轉型與企業(yè)資本配置效率之間的內在邏輯關系,并得出以下核心結論:

第一,企業(yè)數(shù)字化轉型強度越大,其資本配置效率就越高。此核心結論在通過改變核心變量、工具變量法等穩(wěn)健性檢驗和內生性檢驗后依然成立。第二,異質性分析的結果表明,數(shù)字化轉型在不同類型的企業(yè)中對資本配置效率的作用效果有所差異。其中,在行業(yè)競爭度較高的企業(yè)、代理沖突較嚴重的企業(yè)、高科技企業(yè)和較小規(guī)模企業(yè)中,數(shù)字化轉型對提高企業(yè)資本配置效率的作用效果更顯著。第三,拓展性研究表明,企業(yè)數(shù)字化轉型對資本配置效率的正向影響會進一步促進企業(yè)價值的提升。上述結論對于充分發(fā)揮數(shù)字化轉型對企業(yè)效率變革和價值效應的驅動作用具有重要借鑒意義。

基于以上研究結論,為充分推動企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型和促進企業(yè)資本配置效率的提升,本文提出如下政策建議:第一,企業(yè)應當更加重視數(shù)字化轉型戰(zhàn)略,在企業(yè)資本配置過程中充分應用數(shù)字技術和積累的數(shù)據(jù)資源。企業(yè)應當在各個部門深入實施數(shù)字化轉型戰(zhàn)略,并借助這一機會促使企業(yè)加快形成以數(shù)據(jù)挖掘、分析及應用等為核心的數(shù)字化管理體系,將數(shù)字技術深度融合到資本配置決策的環(huán)節(jié)當中,為企業(yè)資本配置行為提供全方位的信息及決策支持,為優(yōu)化企業(yè)資本配置行為提供有效推動力。第二,政府需著力構建和完善企業(yè)數(shù)字化轉型的激勵政策體系,助力企業(yè)高質量發(fā)展。在當下新經濟新動能快速發(fā)展的情況下,應當充分把握企業(yè)管理數(shù)字化變革的機遇,為中國經濟可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎。同時,不同企業(yè)、不同行業(yè)存在不同的發(fā)展需求,應結合企業(yè)需求加大政策支持力度,如出臺相應的優(yōu)惠政策鼓勵數(shù)字化轉型企業(yè)的發(fā)展,使得數(shù)字化轉型能夠與企業(yè)發(fā)展導向深度融合,為企業(yè)高質量發(fā)展增添活力。第三,企業(yè)應當借助數(shù)字化轉型提升信息披露質量,營造良好的市場信息環(huán)境。數(shù)字化轉型有助于挖掘沉淀在企業(yè)底部的信息,提高信息透明度,從而有效提升信息的傳遞效率。信息質量的優(yōu)化也有利于加強外部市場對企業(yè)經營的監(jiān)督,進一步降低代理成本,這在一定程度上也有助于提高企業(yè)資本配置效率。因此,企業(yè)應當進一步通過數(shù)字化轉型優(yōu)化企業(yè)的信息披露制度,降低外部股東的監(jiān)督成本,提升實體企業(yè)部門與資本市場的融合度。