數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

劉昕 趙文捷

【摘 ?要】論文基于2013-2020年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展三者之間的關(guān)系。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可顯著促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，且融資約束在其中起到中介作用。此外，通過滯后性研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)持續(xù)性高質(zhì)量發(fā)展。論文為企業(yè)是否應(yīng)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及如何推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；融資約束；全要素生產(chǎn)率

【中圖分類號】F49；F832.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2023）07-0038-03

1 引言

二十大報告指出“高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)”。當(dāng)前，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于適應(yīng)、引領(lǐng)和創(chuàng)造新需求，數(shù)字化生產(chǎn)和數(shù)字創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟浪潮下企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重中之重，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型則是推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心，在數(shù)字經(jīng)濟時代下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)高質(zhì)量、高效率地響應(yīng)市場需求、推進價值鏈重構(gòu)。而內(nèi)外部融資是企業(yè)的主要經(jīng)濟活動之一，直接關(guān)系到企業(yè)的未來發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)已呈現(xiàn)出易籌集資金的優(yōu)勢，有利于緩解企業(yè)普遍存在的融資約束問題。文章從企業(yè)融資的角度出發(fā)，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)健康和持續(xù)性發(fā)展所產(chǎn)生的價值，為企業(yè)是否需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考思路。

2 文獻綜述

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)對業(yè)務(wù)流程的再造，即打破企業(yè)原有的工作規(guī)則和組織流程，將多層次組織架構(gòu)進行降維，消除組織結(jié)構(gòu)中的內(nèi)外部邊界，加快企業(yè)信息的流通，改變組織管理效率[1]。目前，對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的經(jīng)濟后果研究，大多數(shù)學(xué)者認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)是有益的，可以提高生產(chǎn)效率、降低成本。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用將海量、非標準的數(shù)據(jù)快速處理轉(zhuǎn)變成可用信息[2]，優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本[3]。同時，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動，企業(yè)構(gòu)建多種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實現(xiàn)降低成本和促進創(chuàng)新的雙效目標，提升其生產(chǎn)效率，進而顯著提升企業(yè)的經(jīng)濟效益。當(dāng)然，也有學(xué)者持相反觀點，認為數(shù)字技術(shù)帶來的管理難度提升和成本增加，與其銷售上帶來的好處相抵消，不能給企業(yè)帶來正向影響[4]。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的影響沒有一個準確的說法，文章從企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的角度，豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)帶來的經(jīng)濟后果的研究。

2.2 高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)研究

企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，即企業(yè)追求較高層次的經(jīng)濟價值和社會價值創(chuàng)造，以及塑造企業(yè)持續(xù)成長和價值創(chuàng)造能力的目標狀態(tài)或發(fā)展范式[5]。企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有豐富性和多維性[6]，但高質(zhì)量發(fā)展的本質(zhì)在于提高全要素生產(chǎn)率[7]，促進全要素生產(chǎn)率的穩(wěn)定發(fā)展是實現(xiàn)中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵內(nèi)容[8]。制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是以滿足消費者多樣性、高品質(zhì)的需求為目的，通過數(shù)字技術(shù)及其應(yīng)用，連接利益相關(guān)者、整合企業(yè)內(nèi)外部資源、改善全要素生產(chǎn)率，以及其他綜合考慮的發(fā)展范

式[9]。企業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展必然需要充足的資金作為基礎(chǔ)。當(dāng)融資約束程度較高時，企業(yè)會縮減在技術(shù)創(chuàng)新上的投入，降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率從而減緩企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展[10]，由此可見融資和高質(zhì)量發(fā)展息息相關(guān)。

2.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于降低生產(chǎn)成本，進而促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將新興技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)相結(jié)合，實現(xiàn)了生產(chǎn)上的自動化與智能化，減少了勞動力的成本；而且，數(shù)字技術(shù)的使用，增強了管理者對資源使用的監(jiān)督，提高其使用效率，帶動生產(chǎn)效率的提升[11]。同時，企業(yè)通過利用新興技術(shù)對市場需求進行準確預(yù)測，形成“以銷定產(chǎn)”的生產(chǎn)加工方式，降低企業(yè)供需不平衡造成的資源錯配情況[12，13]，利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于緩解信息不對稱、降低代理成本，從而達到促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的目的。傳統(tǒng)企業(yè)對數(shù)據(jù)的處理處于基礎(chǔ)階段，很多相關(guān)的信息難以被發(fā)現(xiàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使信息更加結(jié)構(gòu)化、標準化[14]，提升信息的可利用度，約束管理者機會主義行為，降低外部監(jiān)督成本和審查成本[15]，從而緩解企業(yè)代理問題，利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。而且，隨著信息可利用度的增加，企業(yè)隱匿信息的成本會隨之增加，以此激勵企業(yè)披露高質(zhì)量的信息報告，緩解信息不對稱問題，利于企業(yè)獲取更多的融資，提高資金持有水平，推動企業(yè)成長，有利于其高質(zhì)量發(fā)展。故提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2.4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)中的運用，第一，企業(yè)提高了信息整理、分析的能力，加快各個部門之間的合作，促進資源配置效率的提升，進而提升了企業(yè)生產(chǎn)效率[16]，生產(chǎn)成本也隨之降低，降低企業(yè)需要融資的可能，從企業(yè)內(nèi)部緩解了融資約束問題。第二，信息可利用度也隨之提升，企業(yè)變得更透明，隱匿信息的成本提高，因此企業(yè)會向外界披露更高質(zhì)量的信息，來緩解外界投資者與企業(yè)之間的信息不對稱問題。外部投資者在獲得更多高質(zhì)量的信息后，一方面，對企業(yè)的業(yè)績和經(jīng)營情況有更全面的認知，有利于加強投資者對企業(yè)的監(jiān)督，減少管理者機會主義行為，降低投資風(fēng)險，達到降低代理成本、緩解融資約束的效果；另一方面，投資者掌握比以往更全面的信息，有利于降低投資風(fēng)險，減少融資成本，為緩解融資約束提供了良好的基礎(chǔ)，擴大企業(yè)現(xiàn)有資金流，提高資產(chǎn)管理效率和全要素生產(chǎn)率，利于企業(yè)向著更高質(zhì)量的形態(tài)發(fā)展。通過上述分析文章提出相關(guān)假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束來促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

3 研究設(shè)計

3.1 變量的選取

被解釋變量：全要素生產(chǎn)率（LP）。常用的測算方法分別是LP法和OP法，故采用LP法測算的指標進行主回歸，用OP法測算的指標進行穩(wěn)健性回歸。

解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評估方法主要包括定量描述法和文本分析法。相比于用定量法來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型，文本法更能體現(xiàn)出數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用給企業(yè)帶來的變化，故用文本分析法來測量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

中介變量：融資約束。文章采用KZ指數(shù)法作為融資約束測量方法。

控制變量：上市年限（Listage）、股權(quán)集中度（Top1）、托賓Q值（Tobin's Q）、管理層持股比例（Mng）、董事會規(guī)模（Board）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Ownership），具體如表1所示。

3.2 模型的建立

LPi，t=β0+β1Digi，t+∑βkConi，t+∑Year+∑Ind+δi，t ? （1）

式（1）中，Con為控制變量，δ為隨機誤差項，并控制年度和行業(yè)兩個變量。

3.3 數(shù)據(jù)來源

文章以2013-2020年制造業(yè)的上市公司為研究對象，探討企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展三者之間的關(guān)系，并按照如下方式對相關(guān)數(shù)據(jù)進行遴選：①去除ST、PT以及資不抵債的企業(yè)；②去除相關(guān)變量有缺失的企業(yè)；③對文章的全部數(shù)據(jù)做1%的縮尾處理，進而得到913個上市公司的數(shù)據(jù)。以上信息均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫和財務(wù)報表。

4 實證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。其中，全要素生產(chǎn)率（LP）的最大值為11.897，最小值為6.937，均值為9.187，標準差為1.108。表明已選擇的樣本企業(yè)都在關(guān)注企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，但是不同的企業(yè)之間依舊存在差異。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）的最大值是4.595，最小值是0，均值為1.195，說明不同上市企業(yè)之間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異，甚至有些企業(yè)忽視了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，且整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有待提升。

4.2 基準回歸

表3報告了基準回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，當(dāng)僅控制時間和行業(yè)時，回歸系數(shù)為0.163，加入控制變量后，回歸系數(shù)為0.157，都通過了1%的顯著性檢驗。因此可見，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高，可以促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，與金昕等人的研究結(jié)果相同，都驗證了文章提出的H1。

4.3 中介效應(yīng)

融資是企業(yè)發(fā)展面臨的必要問題，文章探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束以及企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展三者之間存在的關(guān)系，并加以識別驗證。具體的中介效應(yīng)模型[17]如下所示：

LPi，t=α0+α1Digi，t+∑αkConi，t+∑Year+∑Ind+δi，t ? （2）

KZi，t=θ0+θ1Digi，t+∑θkConi，t+∑Year+∑Ind+δi，t ? （3）

LPi，t=λ0+λ1Digi，t+λ2KZi，t+∑λkConi，t+∑Year+∑Ind+δi，t ? （4）

在表4第（4）列中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的回歸系數(shù)為-0.087，且通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應(yīng)用更利于信息的披露以及傳遞，緩解信息不對稱情況，緩解企業(yè)融資約束問題；第（5）列中融資約束對全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為-0.030，且通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。綜上所述，公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的運用能夠通過緩解企業(yè)融資約束問題來有效促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此驗證了文章提出的H2。

5 穩(wěn)健性檢驗與滯后性檢驗

5.1 穩(wěn)健性檢驗

文章通過替換主要指標進行穩(wěn)健性檢驗，第一，改變?nèi)厣a(chǎn)率的衡量方式，用OP測算法（OP）來衡量全要素生產(chǎn)率；第二，改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解釋變量，采用數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用（DT）來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，然后分別進行回歸分析。實證結(jié)果表明（見表5），數(shù)字化水平對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響均在1%的水平上顯著為正，表明隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進有利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，為文章的H1提供了證據(jù)支撐。

5.2 滯后性檢驗

為檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能長期影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，文章延長了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率影響的考察窗口。將數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）滯后1～2期后，回歸結(jié)果依舊通過了1%的顯著性檢驗（見表6），表明隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升會給企業(yè)帶來持續(xù)有益的反饋，有利于企業(yè)長期的高質(zhì)量發(fā)展。

6 結(jié)論與啟示

文章深入分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及融資約束在其中起到的中介效應(yīng)。實證結(jié)果表明，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可獲得更多的投資，緩解企業(yè)融資約束問題，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供保障。同時滯后性檢驗結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展?；谝陨戏治?，文章認為企業(yè)應(yīng)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型機遇，從內(nèi)部加大數(shù)字化的應(yīng)用力度，促進企業(yè)長期高質(zhì)量發(fā)展。

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