企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、社會(huì)責(zé)任與非效率投資

■洪瑞 席愛(ài)華

一、引言

近年來(lái)，隨著數(shù)字信息技術(shù)的發(fā)展，更多公司意識(shí)到數(shù)字化正成為推動(dòng)企業(yè)變革的重要因素，因此越來(lái)越多的公司將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為其戰(zhàn)略目標(biāo)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場(chǎng)預(yù)測(cè)，2021—2026：通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景踐行數(shù)字化優(yōu)先策略》指出，政府將在“十四五”期間推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展并為其提供良好的資金政策保障。因此，未來(lái)幾年是數(shù)字化發(fā)展的黃金時(shí)期?！犊萍既?qǐng)?bào)》數(shù)據(jù)顯示，2021 年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)到45.5 萬(wàn)億元，占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重高達(dá)39.8%，而且還保持著16.2%的高增速，這預(yù)示著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在未來(lái)仍有巨大上升空間①。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也給我國(guó)乃至全球產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新一輪的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。從宏觀層面上看，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化和實(shí)體化“數(shù)實(shí)融合”，拉動(dòng)了我國(guó)各行各業(yè)新一輪的投資增長(zhǎng)，改善了企業(yè)的生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[1]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低各行業(yè)之間的產(chǎn)業(yè)邊界，實(shí)現(xiàn)對(duì)各行業(yè)的重新組合，促進(jìn)了跨界競(jìng)爭(zhēng)，最終形成綜合性智能企業(yè)。例如，京東通過(guò)整合旗下的購(gòu)物平臺(tái)、商品倉(cāng)庫(kù)和京東物流，形成完整的購(gòu)物供應(yīng)鏈，通過(guò)一體化的B2C 運(yùn)作模式成功打通了產(chǎn)業(yè)間融合壁壘。從微觀層面上看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)融合大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和金融科技等數(shù)字信息技術(shù)，有效優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)、運(yùn)作、營(yíng)銷等各個(gè)環(huán)節(jié)，從而提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，降低了企業(yè)的成本費(fèi)用率。目前，數(shù)字信息技術(shù)已經(jīng)展現(xiàn)出區(qū)別于其他技術(shù)的重要特征——自我學(xué)習(xí)性。如，人工智能會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，得到一系列最佳參數(shù)，然后用函數(shù)擬合出最優(yōu)解，并且會(huì)隨著數(shù)據(jù)的更新迭代而變化。這也驅(qū)使更多的企業(yè)將數(shù)字技術(shù)引入到現(xiàn)有的管理架構(gòu)中，從傳統(tǒng)的工業(yè)化管理轉(zhuǎn)型到數(shù)字化管理模式，使企業(yè)的生產(chǎn)管理更加智能，以此來(lái)增強(qiáng)自身的持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力。

對(duì)于企業(yè)自身而言，企業(yè)的合理投資能夠?yàn)樽陨韼?lái)利潤(rùn)和未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Γ瞧髽I(yè)打造核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要一環(huán)。但并不是所有的投資都是有效的，由于管理者分析市場(chǎng)前景出現(xiàn)偏差，又或是內(nèi)部存在嚴(yán)重的代理問(wèn)題，許多企業(yè)都會(huì)出現(xiàn)非效率投資的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。我國(guó)資本市場(chǎng)“重融資、輕分紅”的特征可能使有些企業(yè)內(nèi)部自由現(xiàn)金流過(guò)多，從而導(dǎo)致企業(yè)存在過(guò)度投資問(wèn)題。也有些企業(yè)受制于資金短缺、融資困難，無(wú)法判斷是否屬于優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目而導(dǎo)致投資不足，這類投資效率低下的問(wèn)題最終會(huì)影響到企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)能夠利用數(shù)字信息技術(shù)的高效以及客觀理性來(lái)提高資源的配置效率，這是否會(huì)使企業(yè)的投資更加合理有效？為了回答上述問(wèn)題，本文選取了2016—2020年A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系及其作用機(jī)制。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)有：第一，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系，并探析了企業(yè)社會(huì)責(zé)任的中介作用，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資影響的作用路徑。第二，研究了不同區(qū)域中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的異質(zhì)性影響，豐富了企業(yè)外部環(huán)境因素對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果影響的研究?？紤]到不同省份的整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有所不同，會(huì)形成區(qū)域差異的同群效應(yīng)，因此本文考察了不同區(qū)域中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的異質(zhì)性影響，豐富了相關(guān)研究。第三，由于我國(guó)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)存在較大差異，本文考察了國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的差異及影響，為后續(xù)研究提供借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

非效率投資問(wèn)題一直是困擾企業(yè)的重點(diǎn)。企業(yè)的非效率投資問(wèn)題可劃分為過(guò)度投資和投資不足，這兩類問(wèn)題主要是由代理問(wèn)題和內(nèi)外信息不對(duì)稱造成的。就代理問(wèn)題而言，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的第一類代理問(wèn)題嚴(yán)重時(shí)，即股東和管理者產(chǎn)生沖突時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)管理者為了施展自身的宏圖抱負(fù)或是謀取私利，可能會(huì)投資一些凈現(xiàn)值小于零的項(xiàng)目，而這些項(xiàng)目并不能給企業(yè)自身帶來(lái)利益，便會(huì)造成過(guò)度投資。當(dāng)企業(yè)的第二類代理問(wèn)題嚴(yán)重時(shí)，即大股東和小股東利益產(chǎn)生沖突時(shí)，大股東可能會(huì)忽視項(xiàng)目的投資價(jià)值，操控公司投資一些使其享受協(xié)同收益的項(xiàng)目，導(dǎo)致過(guò)度投資。就信息不對(duì)稱問(wèn)題而言，由于企業(yè)內(nèi)外的信息不對(duì)稱程度較大，外部投資者無(wú)法了解企業(yè)內(nèi)部的真實(shí)情況，故會(huì)要求更多的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬。這會(huì)使企業(yè)的外部融資成本加大，導(dǎo)致投資資金短缺，進(jìn)而投資不足。

關(guān)于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的影響，大部分的文獻(xiàn)研究認(rèn)為是積極的。趙宸宇等[2]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高自身創(chuàng)新能力，優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，提高運(yùn)營(yíng)能力水平，進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極作用。胡青[3]通過(guò)對(duì)浙江民營(yíng)企業(yè)的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)自身經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生正向影響。聶興凱等[4]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過(guò)提高內(nèi)部控制質(zhì)量和降低真實(shí)盈余管理程度來(lái)提升會(huì)計(jì)信息可比性。也有部分人認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型類似于“索洛悖論”[5，6]，雖然企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面投入了大量資源，但是對(duì)提高生產(chǎn)率的作用微乎其微。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過(guò)緩解代理問(wèn)題和減少信息不對(duì)稱兩條途徑來(lái)影響企業(yè)的投資行為。一方面，在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，企業(yè)會(huì)將數(shù)字信息技術(shù)運(yùn)用到各個(gè)部門(mén)，推動(dòng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全方位轉(zhuǎn)向數(shù)字化運(yùn)作，提高整體的運(yùn)營(yíng)效率。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)的信息傳遞效率得到大幅改善，內(nèi)部信息更加透明，從而減少代理成本。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，股東相對(duì)更容易了解企業(yè)的真實(shí)情況，從而減少管理者因自身私利而進(jìn)行不符合公司利益的行為。并且，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，外部小股東對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)能夠起到監(jiān)督作用，抑制大股東出于掏空動(dòng)機(jī)而使企業(yè)投資一些無(wú)效項(xiàng)目，這些都會(huì)減少企業(yè)的過(guò)度投資行為。另一方面，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，會(huì)向外界披露更多的內(nèi)部信息，拉近企業(yè)與利益相關(guān)者的距離，使外部投資者能夠了解企業(yè)更多的真實(shí)情況，降低了企業(yè)內(nèi)外的信息不對(duì)稱程度，因此降低了企業(yè)融資成本。而企業(yè)的資金相對(duì)寬裕后會(huì)對(duì)優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目進(jìn)行投資，從而減少了可能出現(xiàn)的投資不足的情況?；诖耍疚恼J(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少內(nèi)部代理問(wèn)題，抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為，進(jìn)而減少過(guò)度投資行為；數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度，降低外部融資成本，進(jìn)而緩解投資不足。

基于上述分析，本文提出如下研究假說(shuō)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少企業(yè)過(guò)度投資行為，緩解投資不足。

（二）企業(yè)社會(huì)責(zé)任的中介作用

利益相關(guān)者理論認(rèn)為，企業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)每個(gè)利益相關(guān)者的參與，包括股東、員工、消費(fèi)者、政府、社會(huì)等，所以不應(yīng)該只追求股東利益最大化，還要關(guān)注本身的社會(huì)效益。因此，企業(yè)社會(huì)責(zé)任要求企業(yè)在謀求所有者權(quán)益最大化的同時(shí)，還要承擔(dān)對(duì)消費(fèi)者、環(huán)境和社會(huì)的責(zé)任。已有研究表明，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后所掌握的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)能夠使其更好地履行社會(huì)責(zé)任。申明浩等[7]研究認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增強(qiáng)企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的意愿和能力。趙宸宇[8]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高自身的創(chuàng)新能力，從而提高社會(huì)責(zé)任的履行水平。肖紅軍等[9]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化能夠明顯促進(jìn)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，并且企業(yè)數(shù)字化會(huì)通過(guò)提高內(nèi)部控制信息披露透明度和降低盈余管理程度來(lái)改善企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平。

從消費(fèi)者角度而言，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，能夠?qū)ιa(chǎn)流程進(jìn)行嚴(yán)格控制，更好地保障產(chǎn)品品質(zhì)。并且，企業(yè)會(huì)通過(guò)開(kāi)拓網(wǎng)上通道，使消費(fèi)者能夠隨時(shí)與企業(yè)進(jìn)行溝通，幫助企業(yè)更好地了解消費(fèi)者的真實(shí)需求，這種高效的參與方式使企業(yè)與消費(fèi)者之間的聯(lián)系更加緊密[10]，以促進(jìn)企業(yè)更好地履行社會(huì)責(zé)任。從環(huán)境角度而言，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，能夠?qū)?jīng)營(yíng)中的違規(guī)情況進(jìn)行數(shù)字化監(jiān)控，提升了內(nèi)部控制質(zhì)量，減少因不當(dāng)操作而導(dǎo)致的資源浪費(fèi)，更好的體現(xiàn)綠色發(fā)展，促進(jìn)社會(huì)責(zé)任的履行。從社會(huì)角度而言，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，可以利用數(shù)字信息技術(shù)更迅速地察覺(jué)社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題，聚焦百姓的重點(diǎn)關(guān)注，積極投身社會(huì)公益事業(yè)，更好地為民服務(wù)、回饋社會(huì)，承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任。

而關(guān)于企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)非效率投資的影響，多數(shù)研究表明是積極的。曹海敏等[11]研究認(rèn)為，企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能夠抑制管理層的自利動(dòng)機(jī)，有效緩解非效率投資問(wèn)題。冉杰[12]研究認(rèn)為，企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任能夠維護(hù)中小股東的合法權(quán)益，抑制大股東的掏空動(dòng)機(jī)，既減少了過(guò)度投資行為，也緩解了投資不足，從而改善企業(yè)的投資效率。劉嵐等[13]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任對(duì)公司帶來(lái)的影響有滯后性，因此滯后期的社會(huì)責(zé)任履行水平能夠顯著減少過(guò)度投資行為，緩解投資不足。

一方面，媒體會(huì)報(bào)道民眾所關(guān)心的信息需求，而社會(huì)責(zé)任履行越好的企業(yè)則會(huì)吸引更多的媒體關(guān)注度[14]，同時(shí)也會(huì)有更多分析師進(jìn)行跟蹤分析[15]。這會(huì)使企業(yè)面臨更嚴(yán)格的外部監(jiān)督，進(jìn)而迫使管理層或大股東減少投機(jī)行為，緩解了代理問(wèn)題[16]，減少了過(guò)度投資行為。并且，企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平的提升也會(huì)使大股東和管理層以更高的道德標(biāo)準(zhǔn)來(lái)規(guī)范自己，以企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)利益為重，減少過(guò)度投資行為。另一方面，良好的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)會(huì)幫助企業(yè)樹(shù)立良好的形象，投資者更愿意與社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)良好的企業(yè)進(jìn)行合作[17]，這減少了企業(yè)外部融資成本。而且良好的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)能夠緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱程度，降低金融機(jī)構(gòu)的貸款風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)其提供貸款的意愿[18]，這也能夠減輕企業(yè)的投資資金壓力，進(jìn)而減少了投資不足的情況。

基于此，本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后能夠改善其在消費(fèi)者、環(huán)境和社會(huì)三個(gè)層面的表現(xiàn)，提高了其社會(huì)責(zé)任的履行水平。而企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平的提升，一方面會(huì)吸引更多的外界目光，強(qiáng)化外部監(jiān)督，抑制大股東的掏空動(dòng)機(jī)和管理層的道德風(fēng)險(xiǎn)，緩解企業(yè)的代理問(wèn)題，減少過(guò)度投資行為；另一方面也會(huì)降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度，使企業(yè)獲得更多投資者的青睞，緩解自身所面臨的融資約束問(wèn)題，減少投資不足的情況。

基于上述分析，本文提出如下研究假說(shuō)：

H2：企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間發(fā)揮中介作用，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)其履行社會(huì)責(zé)任，進(jìn)而減少過(guò)度投資和投資不足的非效率投資問(wèn)題。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2016—2020 年為研究區(qū)間，以滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，并對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理：①剔除金融保險(xiǎn)類上市公司；②剔除數(shù)據(jù)異常的ST、*ST類樣本和數(shù)據(jù)存在缺失的樣本。本文的上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)源于WinGO財(cái)經(jīng)文本數(shù)據(jù)平臺(tái)，其他數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。本文運(yùn)用Python爬取上市公司的年報(bào)并進(jìn)行文本分析提取關(guān)鍵詞，借助Stata 15.1 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行實(shí)證分析。此外，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%水平的雙邊縮尾處理。最終，得到了10568個(gè)公司年度觀測(cè)值。

（二）模型設(shè)定與變量定義

為了檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和非效率投資的關(guān)系，本文構(gòu)建模型（1）如下：

為了檢驗(yàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的作用，本文構(gòu)建模型（2）、（3）如下：

1.被解釋變量：非效率投資（Inv）

借鑒Richardson[19]的研究，將微觀企業(yè)的異質(zhì)性因素納入基礎(chǔ)回歸模型（4）中，估計(jì)公司的預(yù)期投資額和未預(yù)期投資額（模型殘差εi,t）。其中，模型殘差取絕對(duì)值后衡量非效率投資（Inv）程度，并根據(jù)模型殘差是否大于0，分為過(guò)度投資（OverInv）和投資不足（UnderInv）。正殘差大小衡量了過(guò)度投資程度，負(fù)殘差取絕對(duì)值后的大小衡量投資不足程度。

其中，INVt=（購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金+取得子公司及其他營(yíng)業(yè)單位支付的現(xiàn)金+投資支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額-處置子公司及其他營(yíng)業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額-當(dāng)期折舊額）/期初總資產(chǎn)，表示t年的新增投資；INVt-1表示t-1年的新增投資；TobinQt-1為公司t-1年末的托賓Q值，Q=（股權(quán)市值+債券賬面價(jià)值）/總資產(chǎn)價(jià)值，非流通股的市場(chǎng)價(jià)值用每股凈資產(chǎn)替代，Q 值越大表示投資機(jī)會(huì)越多；Sizet-1為t-1年末公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；Casht-1為t-1年末現(xiàn)金資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值；Levt-1為t-1年末資產(chǎn)負(fù)債率；Aget-1為t-1 年公司上市年數(shù)的自然對(duì)數(shù)；Rett-1為t-1 年的考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率；Year和Ind分別為年度及行業(yè)啞變量。

2.解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量，本文首先利用Python 爬取上市公司2016—2020 年的年度財(cái)務(wù)報(bào)告；其次參考了吳非等[20]的做法，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型劃分為人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)字技術(shù)運(yùn)用五個(gè)維度進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，并剔除否定詞匯的影響；最后對(duì)提取出的76個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞進(jìn)行詞頻計(jì)數(shù)，并將76個(gè)相關(guān)詞出現(xiàn)頻率進(jìn)行加總統(tǒng)計(jì)，用來(lái)表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。相關(guān)詞出現(xiàn)頻率越高，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越好。

3.中介變量：企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）

本文借鑒莫言等[21]的研究，采用和訊網(wǎng)對(duì)上市公司社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)的總評(píng)分來(lái)衡量企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行水平（CSR）?？傇u(píng)分越高，則企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行的越優(yōu)秀。

4.控制變量（Control）

參考胡秀群等[22]的研究，本文選擇資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（GROW）、上市年齡（Age）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（ART）、存貨周轉(zhuǎn)率（IT）、現(xiàn)金持有量（Cash）、第一大股東持股（Top1）、個(gè)股年回報(bào)率（Ret）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）作為控制變量。此外，本文控制了年度效應(yīng)（Year）和行業(yè)效應(yīng)（Ind）。各變量的具體定義如表1所示。

表1 變量定義

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。結(jié)果顯示，上市公司的非效率投資中更多呈現(xiàn)的是投資不足（UnderInv），大約占到了60%，但過(guò)度投資（OverInv）的最大值和均值高于投資不足，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行過(guò)度投資的程度更大。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的程度差異較大，最小值為0，最大值達(dá)到了181；中位數(shù)為3，表明有一半的上市公司仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期；均值為14.44，表明有較多的公司進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）的最小值為3.5，最大值為67.11，標(biāo)準(zhǔn)差為10.09，說(shuō)明各個(gè)公司的社會(huì)責(zé)任履行情況也差異較大。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）實(shí)證結(jié)果與分析

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

在多元回歸前，本文對(duì)主要變量進(jìn)行了pearson和spearman 相關(guān)分析，初步排除了多重共線性問(wèn)題。表3是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的回歸結(jié)果。根據(jù)（1）列可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與非效率投資（Inv）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)；（2）列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與過(guò)度投資（OverInv）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)；（3）列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與投資不足（UnderInv）在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。上述回歸結(jié)果與預(yù)期一致，假設(shè)1 得到驗(yàn)證。這說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，會(huì)緩解企業(yè)的委托代理問(wèn)題，抑制機(jī)會(huì)主義行為，從而減少了過(guò)度投資行為，也會(huì)降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度，緩解融資約束，從而減少了投資不足的情況。

表3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

2.企業(yè)社會(huì)責(zé)任的中介作用

表4 是檢驗(yàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任中介作用的回歸結(jié)果。根據(jù)表4（1）列可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）在1%的水平上顯著正相關(guān)；（2）列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與非效率投資（Inv）的直接效應(yīng)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，且企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）與非效率投資（Inv）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合（1）和（2）列說(shuō)明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的中介效應(yīng)顯著。根據(jù)（3）列可知，在過(guò)度投資的公司中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）在1%的水平上顯著正相關(guān)；（4）列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digi-tal）與過(guò)度投資（OverInv）的直接效應(yīng)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，且企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）與過(guò)度投資（OverInv）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合（3）和（4）列則說(shuō)明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過(guò)度投資之間的中介效應(yīng)顯著。根據(jù)（5）列可知，在投資不足的公司中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）在10%的水平上顯著正相關(guān)；（6）列顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與投資不足（Under-Inv）的直接效應(yīng)在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，且企業(yè)社會(huì)責(zé)任（CSR）與投資不足（UnderInv）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合（5）和（6）列則說(shuō)明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資不足之間的中介效應(yīng)顯著。綜上，可以證明企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的中介作用成立，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后能夠在消費(fèi)者、環(huán)境和社會(huì)方面做得更優(yōu)異，改善了自身的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)，而社會(huì)責(zé)任履行水平的提升會(huì)使企業(yè)受到更多的外部監(jiān)督，從而抑制了大股東和管理層的自利行為，也會(huì)使企業(yè)贏得更多投資者的青睞，從而緩解企業(yè)融資約束，這都會(huì)減少非效率投資問(wèn)題。因此，本文的假設(shè)2成立。

表4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、社會(huì)責(zé)任與非效率投資

（三）穩(wěn)定性檢驗(yàn)

1.工具變量法

為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性，克服可能存在的誤差偏差，選擇用工具變量法來(lái)解決內(nèi)生性問(wèn)題。本文選擇年度-行業(yè)的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digital_ind）作為工具變量。如表5所示，在弱工具變量檢驗(yàn)中，F(xiàn) 值均大于10，說(shuō)明并不存在弱工具變量問(wèn)題。根據(jù)表6（1）和（3）列可知，工具變量（Digital_ind）與內(nèi)生解釋變量（Digital）顯著正相關(guān)，這符合工具變量相關(guān)性的要求。在使用工具變量對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行處理后，表6（2）和（4）列表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）對(duì)過(guò)度投資（OverInv）和投資不足（UnderInv）的緩解作用依舊顯著，本文結(jié)論穩(wěn)健。

表5 弱工具變量檢驗(yàn)

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)

2.傾向得分匹配（PSM）

本文采用PSM 方法通過(guò)傾向得分給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）匹配樣本，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間的關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)本文的分析以及參考文獻(xiàn)，選擇資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（GROW）、上市年齡（Age）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（ART）、存貨周轉(zhuǎn)率（IT）、現(xiàn)金持有量（Cash）、第一大股東持股（Top1）、個(gè)股年回報(bào)率（Ret）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）作為控制變量，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傾向性模型。根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的高低劃分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，對(duì)照組表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型較低的企業(yè)，實(shí)驗(yàn)組表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型較高的企業(yè)，并進(jìn)行1∶1 的匹配來(lái)保證兩組數(shù)量平衡。根據(jù)配對(duì)后的子樣本帶入模型（1）中重新進(jìn)行回歸，如表6（5）和（6）列所示，匹配后的樣本中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)過(guò)度投資和投資不足仍顯著負(fù)相關(guān)。這與前文的回歸結(jié)果一致，說(shuō)明本文的研究結(jié)論基本穩(wěn)定。

3.替換核心變量

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)本文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)定性，本文參照田昆儒等[23]對(duì)非效率投資的度量方法，將企業(yè)成長(zhǎng)性由原先的TobinQ 換為主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率來(lái)衡量，并將計(jì)算結(jié)果替換本文的被解釋變量。將替換后的被解釋變量帶入模型（1）至（3），回歸結(jié)果見(jiàn)表7。表7（1）至（3）列顯示，替換被解釋變量后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍和過(guò)度投資呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和過(guò)度投資之間的中介作用依舊顯著；表7（4）至（6）列顯示，替換被解釋變量后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍和投資不足呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且企業(yè)社會(huì)責(zé)任在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和投資不足之間仍然存在中介效應(yīng)?；貧w結(jié)果與前文一致，驗(yàn)證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)定性。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)社會(huì)責(zé)任與非效率投資的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、進(jìn)一步分析

（一）區(qū)域差異

由于我國(guó)各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，區(qū)域之間的競(jìng)爭(zhēng)程度也存在較大差異，因此本文按照省份進(jìn)行劃分，分析不同區(qū)域的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，結(jié)果如表8 所示。根據(jù)整體數(shù)據(jù)可以看出，東部沿海地區(qū)的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度更好，其次是中部地區(qū)，西部地區(qū)的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對(duì)較低。具體來(lái)看，北京、深圳、福建、廣東、上海是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較好的地區(qū)，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都處于我國(guó)前列，而且這些省份的上市公司數(shù)量相對(duì)較多，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)整體也較多。這可能是由于北京、深圳、福建、廣東、上海這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)，開(kāi)放水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施也相對(duì)更先進(jìn)，因此公司發(fā)展的外部環(huán)境較好，對(duì)于新模式的接受程度也更高，所以這些區(qū)域的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度更好。并且，經(jīng)濟(jì)較好的地區(qū)擁有的上市公司數(shù)量也較多，其競(jìng)爭(zhēng)程度更加激烈，為了能夠保持競(jìng)爭(zhēng)力，上市公司也會(huì)加快自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

表8 各省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度

為了對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行異質(zhì)性分析，本文按照各省份的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度分為高數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域和低數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域，并分別研究不同區(qū)域的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的影響，回歸結(jié)果如表9 所示。（1）和（2）列顯示，在低數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)過(guò)度投資和投資不足帶來(lái)的影響并不顯著；（3）和（4）列顯示，在高數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效地抑制過(guò)度投資情況和緩解投資不足問(wèn)題。這主要是由于：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的區(qū)域，會(huì)產(chǎn)生“同群效應(yīng)”，上市公司更加積極主動(dòng)的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體水平較高，而且?guī)?lái)的影響也更明顯；但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低的區(qū)域，由于所處區(qū)域中其他公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度也不高，同樣會(huì)產(chǎn)生“同群效應(yīng)”，導(dǎo)致該區(qū)域整體上企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿不高，大部分仍處于被動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的影響并不明顯，對(duì)非效率投資的影響也不顯著。

表9 區(qū)域差異的異質(zhì)性分析

（二）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

在我國(guó)，國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)在各方面有著較大差異。國(guó)有企業(yè)需要承擔(dān)更多責(zé)任，如增加就業(yè)崗位、維持社會(huì)穩(wěn)定等[24]。兩種性質(zhì)的企業(yè)對(duì)待數(shù)字化轉(zhuǎn)型的看法可能不盡相同。因此，本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）進(jìn)行分組，分別研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)帶來(lái)的影響。通過(guò)表10 可知，在民營(yíng)企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為16.268，遠(yuǎn)大于國(guó)有企業(yè)的均值9.468，說(shuō)明民營(yíng)企業(yè)相對(duì)更主動(dòng)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)表11可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)民營(yíng)企業(yè)過(guò)度投資和投資不足的抑制作用依舊顯著，但對(duì)國(guó)有企業(yè)的影響不顯著。

表10 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型描述性統(tǒng)計(jì)

表11 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

對(duì)于這些差異，本文認(rèn)為：一方面，國(guó)有企業(yè)總規(guī)模較大，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要自上而下全方面更新?lián)Q代，這是一項(xiàng)長(zhǎng)期工程。國(guó)有企業(yè)的管理者實(shí)行任期制，一般不超過(guò)三年，故其更注重任期內(nèi)的業(yè)績(jī)考核[25]，所以國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對(duì)較低，對(duì)非效率投資的影響也并不顯著。另一方面，國(guó)有企業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要支柱，需要承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任，考慮的因素也更多，因此國(guó)有企業(yè)管理者更重視的是戰(zhàn)略的穩(wěn)定性，而非單純的只追求利益[26]，所以其不會(huì)像民營(yíng)企業(yè)一樣積極主動(dòng)的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

六、結(jié)論與建議

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，會(huì)影響到其生產(chǎn)、研發(fā)、銷售、運(yùn)營(yíng)等各個(gè)層面，也會(huì)對(duì)自身的投資效率產(chǎn)生影響。基于此，本文研究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系，以及企業(yè)社會(huì)責(zé)任在其中的作用。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)減少過(guò)度投資和緩解投資不足。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)社會(huì)責(zé)任在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資之間發(fā)揮中介效應(yīng)，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，進(jìn)而緩解過(guò)度投資和投資不足問(wèn)題。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高區(qū)域以及民營(yíng)性質(zhì)的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非效率投資的抑制作用更加顯著。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：第一，根據(jù)現(xiàn)有的研究以及本文的分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的更多是積極影響，且已經(jīng)成為企業(yè)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。這要求企業(yè)加強(qiáng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入，將數(shù)字信息技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)層面，盡快實(shí)現(xiàn)“數(shù)實(shí)融合”。第二，企業(yè)應(yīng)該積極履行自身的社會(huì)責(zé)任，打造良好的品牌形象。第三，處于低數(shù)字化轉(zhuǎn)型區(qū)域的企業(yè)應(yīng)該充分意識(shí)到數(shù)字化是必然的發(fā)展趨勢(shì)，積極的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而不是被動(dòng)等待。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是當(dāng)今主流，國(guó)有企業(yè)也應(yīng)該更加主動(dòng)地投入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型中。

注 釋

①數(shù)據(jù)來(lái)源于科技日?qǐng)?bào)，http：//digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2022-07/14/content_538446.htm?div=-1。