數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)資本配置效率的機制研究——副標(biāo)題時用

孫芳城 胡俊 鐘廷勇

摘 要：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有信息環(huán)境改善效應(yīng)、公司治理完善效應(yīng)以及融資約束緩解效應(yīng)，從而能夠優(yōu)化企業(yè)的投資決策，促進企業(yè)資本配置效率提升。以2007—2020年滬深A(yù)股上市公司為樣本，采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的影響，分析發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會增強企業(yè)投資水平與投資機會的正相關(guān)性，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了企業(yè)資本配置效率提升；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息不對稱程度較高、代理問題較大、融資約束較強企業(yè)具有更為顯著的資本配置效率提升作用，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過緩解企業(yè)的信息不對稱、代理問題和融資約束等提升資本配置效率；對于研發(fā)強度較高、金融化程度較高、銀企關(guān)聯(lián)程度較低、成長期、規(guī)模較小的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有更為顯著的資本配置效率提升作用；數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以顯著促進企業(yè)的會計業(yè)績提升。因此，企業(yè)應(yīng)持續(xù)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并積極改善信息環(huán)境、完善公司治理、緩解融資約束，以更好地把握投資機會，提高投資決策質(zhì)量和資本配置效率。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；資本配置效率；信息不對稱；代理問題；融資約束

中圖分類號：F273

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1674-8131（2023）0-0017-15

引用格式：孫芳城，胡俊，鐘廷勇.數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)資本配置效率的機制研究［J］.西部論壇，2023，33（4）：17-31.

SUN Fang-cheng， HU Jun， ZHONG Ting-yong. Study on the mechanism of improving corporate capital allocation efficiency through digital transformation［J］. West Forum， 2023， 33（4）： 17-31.

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源和革命性關(guān)鍵要素，數(shù)字經(jīng)濟則成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的新興經(jīng)濟形態(tài)。在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字化推動著生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式的深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。在微觀經(jīng)濟層面，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)體系的深度融合（吳非等，2021）^［1］，是改造提升傳統(tǒng)動能、培育發(fā)展新動能的重要手段，并成為當(dāng)代企業(yè)需要開展的戰(zhàn)略要務(wù)（Singhet al，2017）^［2］。然而，由于發(fā)展條件和環(huán)境、行業(yè)特性以及經(jīng)營模式等的不同，不同的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度具有顯著差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的經(jīng)濟效應(yīng)也有所區(qū)別。因此，深入研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)行為和發(fā)展的影響具有積極的學(xué)術(shù)價值和實踐意義。

資本是推動社會經(jīng)濟發(fā)展的重要生產(chǎn)要素。在社會主義市場經(jīng)濟體制下，資本依然是帶動各類生產(chǎn)要素集聚配置的重要紐帶，是促進社會生產(chǎn)力發(fā)展的重要力量，因而，需要充分發(fā)揮資本促進社會生產(chǎn)力發(fā)展的積極作用。然而，資本是有限的，如何充分發(fā)揮有限資本的功效就成為重要的議題。資本的稀缺性決定了其在各經(jīng)濟領(lǐng)域、各經(jīng)濟主體之間配置的重要性，合理有效的資本配置能夠顯著提高資本的產(chǎn)出率。資本不僅具有稀缺性，而且具有流動性，因而資本配置表現(xiàn)為資本在不同部門和主體間的流動，資本配置的優(yōu)化（或者說資本配置效率的提高）則是指資本從低回報率部門流向高回報率部門，從而使得資本配置向帕累托最優(yōu)狀態(tài)靠近（陳創(chuàng)練 等，2016）^［3］。從企業(yè)層面來講，資本配置效率表現(xiàn)為各企業(yè)的投資水平與其生產(chǎn)效率或發(fā)展?jié)摿Φ南嚓P(guān)性，從總體上看，企業(yè)的投資水平與其生產(chǎn)效率（或基于發(fā)展?jié)摿Φ耐顿Y價值）的正相關(guān)性越強則企業(yè)的資本配置效率越高。企業(yè)資本配置效率受到眾多宏微觀條件和內(nèi)外部因素的影響，那么，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對其資本配置效率會產(chǎn)生怎樣的影響？是值得探究的重大課題。

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐的不斷深入，聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各種經(jīng)濟效應(yīng)的文獻大量涌現(xiàn)，其中針對企業(yè)自身發(fā)展的研究主要集中于探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效（李琦 等，2021；陳旭 等，2023）、企業(yè)創(chuàng)新（王才，2021；潘紅波 等，2022）、公司治理（祁懷錦 等，2021；王海軍 等，2023）以及企業(yè)分工（袁淳 等，2021）等的影響^［4-10］。顯然，眾多學(xué)者對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的微觀經(jīng)濟后果做了多方面的探討，但關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的影響仍有待考究。在國內(nèi)少有的幾篇實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的文獻中存在兩種分析方法：李沁洋等（2023）、郭吉濤和王子晉（2023）基于隨機前沿分析模型，采用技術(shù)效率來衡量企業(yè)的資本配置效率，實際上測度的是資本的投入產(chǎn)出效率，分析的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對廣義資本配置效率的影響^［11-12］；張嬈等（2022）和高岑岑（2022）則基于Richardson的非效率投資模型，采用與正常投資水平相比的投資過度和投資不足來衡量企業(yè)的資本配置效率，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對狹義資本配置效率的影響^［13-14］，但由于其正常投資水平是模型擬合的結(jié)果，估計結(jié)果的準(zhǔn)確性受到模型擬合效果的影響。有鑒于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，借鑒Mclean等（2012）和王霞等（2021）的研究思路^［15-16］，通過實證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對投資機會影響投資水平的調(diào)節(jié)作用來檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否增強了企業(yè)投資水平與其投資機會之間的正相關(guān)性，從而以此驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的積極影響。

與已有文獻相比，本文的邊際貢獻主要在于：一是利用調(diào)節(jié)效應(yīng)來檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的影響，為相關(guān)研究提供了新的思路和方法參考，并豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)驗證據(jù)；二是從降低信息不對稱程度、緩解代理問題和融資約束等角度探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的機制，有助于深入認識企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用以及提高資本配置效率的有效路徑；三是從企業(yè)的研發(fā)強度、金融化程度、銀企關(guān)系、發(fā)展階段以及資產(chǎn)規(guī)模等方面探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響資本配置效率的異質(zhì)性，有助于進一步深入理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進企業(yè)資本配置效率提升的內(nèi)在機制，并為各類企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升資本配置效率提供了經(jīng)驗借鑒和策略啟示。

二、理論分析與研究假說

在完美市場下，資本回報率較高的企業(yè)會得到更多投資。然而，企業(yè)的投資行為是基于市場信息的理性決策結(jié)果，并受到管理層行為傾向和的資金資源可獲得性的制約，因此現(xiàn)實經(jīng)濟中普遍存在的信息不對稱、代理問題以及融資約束等缺陷會導(dǎo)致企業(yè)的資本配置往往不能達到最優(yōu)狀態(tài)（Jensen et al，1976；Myers et al，1984；Fazzari et al，1988）^［17-19］。大量經(jīng)驗分析也證明，信息不對稱、代理問題和融資約束是影響企業(yè)資本配置效率的關(guān)鍵因素（李青原 等，2013；李云鶴，2014；鄢翔 等，2021）^［20-22］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，還是生產(chǎn)方式和經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變，并具有提高信息透明度、改善公司治理等積極的外部性，會對企業(yè)的信息環(huán)境、代理成本和融資約束等產(chǎn)生顯著影響，進而影響企業(yè)的資本配置效率?；诖耍疚闹饕跀?shù)字化轉(zhuǎn)型在緩解信息不對稱、代理問題以及融資約束等方面的作用來探討其對企業(yè)資本配置效率的影響。

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息不對稱與企業(yè)資本配置效率

作為市場經(jīng)濟的微觀主體，企業(yè)需要綜合各方面的市場信息來進行投資決策，而市場信息的不完備會影響到企業(yè)投資決策的科學(xué)性和有效性。Myers和Majluf （1984）認為，信息不對稱可能導(dǎo)致企業(yè)無法以合理成本為投資項目融資，從而不得不放棄凈現(xiàn)值為正的投資機會，引發(fā)投資不足^［18］；Fazzari等（1988）也認為，因信息不對稱產(chǎn)生的融資約束會降低企業(yè)投資與現(xiàn)金流之間的敏感性，信息不對稱程度越高，企業(yè)的投資效率越低^［19］；任春艷和趙景文（2011）分析表明，會計信息可以通過減弱企業(yè)和投資者之間、投資者之間以及企業(yè)之間的信息不對稱來降低企業(yè)的外部融資成本，從而緩解企業(yè)的投資不足問題^［23］；汪玉蘭和周守華（2018）研究發(fā)現(xiàn)，由信息不對稱產(chǎn)生的股票誤定價會影響企業(yè)的融資成本，進而影響企業(yè)的投資項目選擇和投資效率^［24］。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以降低信息不對稱程度，從而提高企業(yè)資本配置效率。其一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓展了企業(yè)信息來源，并提高了企業(yè)信息搜集能力，使企業(yè)可以更及時地獲取更多更精準(zhǔn)的市場信息，從而提高投資決策的科學(xué)性和有效性。其二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了信息的可利用度和使用效率，有利于企業(yè)投資決策優(yōu)化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)可以借助數(shù)字平臺和技術(shù)來處理內(nèi)外部的海量、非標(biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（吳非 等，2021）^［1］，并將其編碼輸出成結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化信息，提升了信息可利用度；同時企業(yè)處理和分析數(shù)據(jù)的能力也大大提高，進而可以充分利用各類信息服務(wù)于自身的投資和生產(chǎn)決策。其三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了信息交流，使企業(yè)與市場投資者之間、企業(yè)與企業(yè)之間的信息交流更為及時充分，整個市場的信息不對稱程度得以降低，從而為企業(yè)資本的有效配置提供了良好的信息基礎(chǔ)?？梢姡瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)可以獲取更多更精準(zhǔn)的市場信息，對信息進行更快更準(zhǔn)確的處理和分析，并增強信息的流動性，進而使企業(yè)可以更好地利用市場信息來提高投資決策的科學(xué)性。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、代理問題與企業(yè)資本配置效率

在企業(yè)進行投資決策的過程中，管理層發(fā)揮了關(guān)鍵作用，而在現(xiàn)代企業(yè)制度下，企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離導(dǎo)致的代理問題對投資決策的優(yōu)化產(chǎn)生了不利影響。企業(yè)管理者和所有者的利益往往并非完全一致，在公司治理機制不完善的情況下，管理者為實現(xiàn)自身利益最大化可能做出偏離股東價值最大化目標(biāo)的決策。代理沖突同樣會引發(fā)投資非效率的問題，當(dāng)企業(yè)的代理問題十分突出時，管理層可能會出于逐利或逐權(quán)動機放棄好的投資項目或者選擇低效率的投資項目，導(dǎo)致企業(yè)的資本配置效率不高，并對企業(yè)長遠發(fā)展產(chǎn)生不利影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以有效緩解代理問題，從而提高企業(yè)資本配置效率。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升信息透明度強化了企業(yè)的內(nèi)外部監(jiān)督和治理。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)與利益相關(guān)者之間的信息透明度得到顯著提升（黃大禹 等，2021）^［25］，利益相關(guān)者對企業(yè)的監(jiān)督得到強化，可以更為有效地抑制管理層為追求自身利益的機會主義行為（Chen et al，2012）^［26］，企業(yè)投資活動也得到有效的監(jiān)督管理，從而提高資本配置效率。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還會削弱管理者的自利動機（徐朝輝 等，2022）^［27］，提升管理層投資決策的有效性。數(shù)字技術(shù)的運用能夠通過對往期數(shù)據(jù)的挖掘和分析識別非正常投資和交易等記錄，這會弱化管理者構(gòu)建“個人帝國”以獲取超額利潤的動機，非效率投資行為也得以被約束。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以提高管理層的決策能力和水平，進而改善資本配置狀況。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使管理層可以借助數(shù)字技術(shù)提高對數(shù)據(jù)的分析利用能力，實現(xiàn)對內(nèi)外部資源配置關(guān)系的高精度識別和科學(xué)決策（車德欣 等，2021）^［28］，顯著提升資源配置效率；數(shù)據(jù)的動態(tài)智能更新也優(yōu)化了管理層的決策環(huán)境，使其能夠?qū)崟r掌握各種市場信息，將投資決策準(zhǔn)則由“滿意決策”過渡為更有利于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的“最優(yōu)決策”（徐鵬 等，2020）^［29］。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效緩解委托代理沖突，企業(yè)的資本配置效率也隨之提高。

3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)資本配置效率

金融在現(xiàn)代經(jīng)濟體系中發(fā)揮著重要作用，融資成為企業(yè)建立和發(fā)展的先決條件之一。然而，資本的稀缺性導(dǎo)致融資約束普遍存在，企業(yè)的投資行為往往會受到融資不足的制約。當(dāng)企業(yè)面臨較弱的融資約束時，更容易從外部獲取資金，進行項目投資所需的資金更易得到低成本的滿足，從而減少和避免投資不足的發(fā)生（Fazzari et al，1988）^［19］；若企業(yè)面臨嚴(yán)重的融資約束問題，從外部籌資的成本高、難度大，無法為投資項目提供充足的資金支持，不得不放棄一些好的投資機會，則會導(dǎo)致投資不足（魏鋒 等，2004；連玉君 等，2007）^［30-31］。因此，融資約束也是導(dǎo)致企業(yè)資本配置效率不高的重要原因之一。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以緩解企業(yè)面臨的融資約束，從而提高資本配置效率。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了數(shù)據(jù)處理能力和信息透明度，增加了企業(yè)的融資渠道。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)可以及時向外界傳遞自身發(fā)展的積極信號（黃靜如 等，2020）^［32］，提升自身的“硬信息”質(zhì)量，這有利于企業(yè)獲得更多的融資渠道，面臨的融資約束將得到緩解。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，減少企業(yè)的資源錯配。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動企業(yè)發(fā)展質(zhì)量顯著提升，內(nèi)部控制質(zhì)量也得到加強，增強了企業(yè)內(nèi)部資源使用效率，外部資源的易獲得以及內(nèi)部資源使用的有效促使企業(yè)放棄增加自身經(jīng)營風(fēng)險的“期限錯配”行為（車德欣 等，2021）^［28］，進行更為合理的資本配置。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)定性，降低財務(wù)風(fēng)險。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)動企業(yè)在有限的財務(wù)資源邊界下達到最優(yōu)的擴展邊界，提升自身的財務(wù)穩(wěn)定性，降低財務(wù)風(fēng)險（易露霞 等，2021）^［33］，從而使企業(yè)無須通過“另辟蹊徑”的方式增加不必要的融資來彌補資金空缺，緩解了企業(yè)融資約束。

綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了企業(yè)的信息不對稱程度，并緩解了代理問題和融資約束，促使企業(yè)可以根據(jù)優(yōu)質(zhì)的市場信息和長遠的發(fā)展目標(biāo)進行最優(yōu)投資決策，并有充足的資金來支持相應(yīng)的投資行為，從而顯著提高了企業(yè)的資本配置效率?；诖耍岢霰疚牡暮诵挠^點，即研究假說：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進企業(yè)資本配置效率提升。

三、實證研究設(shè)計

1.基準(zhǔn)模型設(shè)定與變量測度

本文認為，企業(yè)的投資水平應(yīng)主要取決于投資機會，資本配置效率高意味著處于如下狀態(tài)：當(dāng)面臨好的投資機會時，企業(yè)能夠?qū)彆r度勢，適當(dāng)?shù)財U大投資；而當(dāng)面臨的投資機會較差時，企業(yè)能夠適當(dāng)削減投資，避免過度投資的非效率投資行為。因此，在本文中，企業(yè)資本配置效率的高低表現(xiàn)為企業(yè)投資水平與投資機會之間的正相關(guān)性，即企業(yè)投資水平受到投資機會的正向影響越強，則企業(yè)資本配置效率越高。那么，如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型強化了投資水平對投資機會的正向影響，就可以認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了企業(yè)資本配置效率提升?；谏鲜鏊悸罚疚膮⒄誐clean等（2012）和王霞等（2021）的方法^［15-16］，采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型來檢驗研究假說，構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

Investment_i，t=α₀+α₁D_i，t+α₂Q_i，t+α₃Q_i，t×D_i，t+αZ_i，t+η_j+γ_t+ε_i，t

其中，i和t分別代表企業(yè)和年度，η_j表示行業(yè)固定效應(yīng)，γ_t表示年度固定效應(yīng)，ε_it表示隨機誤差項。

被解釋變量（Investment）為“投資水平”，采用企業(yè)的當(dāng)期資本支出與總資產(chǎn)之比來衡量，當(dāng)期資本支出為企業(yè)購置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和持有其他長期資產(chǎn)所支付的金額。

核心解釋變量（Q×D）為“投資機會”與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的交互項。其中，參照王霞等（2021）的做法^［16］， “投資機會”采用企業(yè)的托賓Q值（權(quán)益的市場價值與負債賬面價值之和除以總資產(chǎn)）來衡量；參考祁懷錦等（2020）的方法^［8］，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”采用上市公司財務(wù)報告附注披露的年末無形資產(chǎn)明細項中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無形資產(chǎn)總額的比重來衡量，數(shù)值越大則數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。若交互項的回歸系數(shù)（α₃）顯著為正，則表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)資本配置效率提升。

參考相關(guān)研究的結(jié)論，本文選取以下控制變量（Z）：一是“企業(yè)規(guī)?！保捎每傎Y產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量； 二是“資產(chǎn)負債率”，采用總負債與總資產(chǎn)之比來衡量；三是“產(chǎn)權(quán)性質(zhì)”，為虛擬變量，國有控股企業(yè)賦值為1，其他企業(yè)賦值為0； 四是“現(xiàn)金流比率”，采用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)之比來衡量； 五是“成立年限”，采用當(dāng)年年份與公司成立年份之差加1的自然對數(shù)來衡量；六是“獨立董事比例”，采用獨立董事人數(shù)與董事人數(shù)之比來衡量；七是“股權(quán)集中度”，采用第一大股東持股數(shù)與總股數(shù)之比來衡量。

2.樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取2007—2020年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)作為初始研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR中國上市公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)庫。對初始樣本進行如下篩選：剔除金融行業(yè)樣本，剔除ST、*ST狀態(tài)及退市公司，剔除數(shù)據(jù)缺失樣本，最終獲得12 909個觀測值。此外，為了排除極端值對估計結(jié)果的干擾，對連續(xù)變量在1%和99%分位進行Winsorize縮尾處理。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，樣本企業(yè)的“投資水平”“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”“投資機會”均存在較大差異。對主要變量的相關(guān)性檢驗結(jié)果見表2?！巴顿Y水平”與“投資機會”顯著正相關(guān)、與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”顯著負相關(guān)，大部分控制變量也與“投資水平”顯著相關(guān)，說明控制變量的選擇基本恰當(dāng)；所有相關(guān)系數(shù)的絕對值都低于共線性的一般門檻值0.7，VIF共線性診斷的結(jié)果都在2.5以下，表明樣本數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

四、實證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)模型回歸與內(nèi)生性處理

表3為運用基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果，第（1）列未加入控制變量，第（2）列加入控制變量，第（3）列進一步控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)?！皵?shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)顯著為負，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資水平具有負向影響；未加入控制變量和固定效應(yīng)時“投資機會”的回歸系數(shù)顯著為正，加入控制變量和固定效應(yīng)后“投資機會”的回歸系數(shù)變得不顯著，但依然為正，表明“投資水平”與“投資機會”具有正相關(guān)性；“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，表明樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高增強了“投資機會”對“投資水平”的正向影響，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)投資水平對投資機會的敏感性，能夠更好地把握投資機會并實施相應(yīng)的投資行為，從而促進了企業(yè)資本配置效率提升。由此，本文提出的研究假說得到驗證。

為緩解模型可能存在的內(nèi)生性問題，本文采用了三種方法進行內(nèi)生性處理：

一是PSM法。借鑒李百興等（2019）的研究^［34］，對樣本進行PSM配對后重新回歸。根據(jù)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”變量的中位數(shù)，大于中位數(shù)的樣本賦值為1，小于中位數(shù)的樣本賦值為0，得到啞變量；然后以“企業(yè)規(guī)模”“資產(chǎn)負債率” “現(xiàn)金流比率”“成立年限”“股權(quán)集中度”等為協(xié)變量計算傾向得分，再進行1∶1近鄰匹配，匹配結(jié)果滿足傾向得分匹配的平衡性假設(shè)。配對后的回歸結(jié)果見表4的Panel A。

二是Heckman兩階段法。同上，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”大于中位數(shù)的樣本賦值為1，小于中位數(shù)的樣本賦值為0，得到啞變量。采用年度行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的均值作為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的工具變量（祁懷錦 等，2020）^［8］，該指標(biāo)對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有重要影響且具有外生性。采用Heckman兩階段自選擇矯正模型進行回歸：在第一階段，以工具變量對啞變量進行回歸，同時加入控制變量和固定效應(yīng)，得到IMR；在第二階段，在基準(zhǔn)模型中加入IMR作為控制變量，估計結(jié)果見表4的Panel B。

三是兩階段工具變量法（2SLS）。第一階段，用“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”對工具變量回歸得到擬合值；第二階段，用擬合值代替“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”進行回歸檢驗，估計結(jié)果見表4的Panel C。

上述檢驗中“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型（擬合值）”的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明在緩解模型內(nèi)生性問題后本文的分析結(jié)論依然成立。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的機制分析

在前文的理論分析中，降低信息不對稱程度、緩解代理問題和融資約束是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)資本配置效率的主要機制，如果這3種機制在現(xiàn)實中存在，則會表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率提升的促進作用在信息不對稱程度較高、代理問題較大、融資約束較強的企業(yè)中更為顯著。對此，本文采用分組回歸的方法進行檢驗。

（1）降低信息不對稱程度的機制檢驗。借鑒Hutton等（2009）的方法^［35］，采用操控性應(yīng)計項目的絕對值與總資產(chǎn)的比值來衡量樣本企業(yè)的信息不對稱程度，根據(jù)其平均值將樣本分為“信息不對稱高”和“信息不對稱低”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表5的Panel A。在信息不對稱程度較高的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正；而在信息不對稱程度較低的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明，對于信息不對稱程度較高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進其資本配置效率的提升，而在信息不對稱程度較低的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著。由此可以推斷，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過降低信息不對稱程度對企業(yè)資本配置效率的提升產(chǎn)生促進效應(yīng)，與理論預(yù)期相符。

（2）緩解代理問題的機制檢驗。參照姜付秀等（2009）的研究^［36］，采用管理費用率（管理費用與營業(yè)收入之比）來衡量企業(yè)的代理成本，管理費用率越高意味著代理成本越高，存在的代理問題越嚴(yán)重。根據(jù)管理費用率平均值將樣本分為“管理費用率高”和“管理費用率低”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表5的Panel B。在管理費用率較高的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正；而在管理費用率較低的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明，對于代理問題較嚴(yán)重的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進其資本配置效率的提升，而在代理問題不大的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著。由此可以推斷，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解代理問題對企業(yè)資本配置效率的提升產(chǎn)生促進效應(yīng)，與理論預(yù)期相符。

（3）緩解融資約束的機制檢驗。借鑒Hadlock和Pierce（2010）的研究方法^［37］，用KZ指數(shù)來衡量企業(yè)受到的融資約束程度，KZ指數(shù)越大，企業(yè)面臨的融資約束越強。根據(jù)KZ指數(shù)平均值將樣本分為“融資約束強”和“融資約束弱”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表5的Panel C。在融資約束較強的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正；而在融資約束較弱的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明，對于受到較強融資約束的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進其資本配置效率的提升，而在融資約束較小的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著。由此可以推斷，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解融資約束對企業(yè)資本配置效率的提升產(chǎn)生促進效應(yīng)，與理論預(yù)期相符。

五、進一步分析：異質(zhì)性與經(jīng)濟效果

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的異質(zhì)性分析

不同的企業(yè)具有不同的要素稟賦和生產(chǎn)經(jīng)營模式，且處于不同的市場環(huán)境和發(fā)展階段中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程也各有不同，因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的影響會表現(xiàn)出多樣化的異質(zhì)性。本文主要從企業(yè)的研發(fā)強度、金融化程度、銀企關(guān)系、發(fā)展階段以及規(guī)模等方面進行異質(zhì)性分析。

（1）研發(fā)強度異質(zhì)性。參考易露霞等（2021）的方法^［33］，采用研發(fā)投入與主營業(yè)務(wù)收入的比值來衡量企業(yè)的研發(fā)強度，并按其平均值將樣本分為“研發(fā)強度低”和“研發(fā)強度高”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表6-1的Panel A。在研發(fā)強度較低的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著；而在研發(fā)強度較高的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正。這說明對于研發(fā)強度較高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高其資本配置效率；而對于研發(fā)強度較低的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著。可見，相比于研發(fā)強度較低的企業(yè)，研發(fā)強度較高的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率提升的促進作用更為顯著。

（2）金融化程度異質(zhì)性。借鑒杜勇等（2017）的研究^［38］，用金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重來衡量企業(yè)的金融化程度，并按其平均值將樣本分為“金融化程度低”和“金融化程度高”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表6-1的Panel B。在金融化程度較低的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著；而在金融化程度較高的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正。這說明對于金融化程度較高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高其資本配置效率；而對于金融化程度較低的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著?？梢?，相比于金融化程度較低的企業(yè)，金融化程度較高的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率提升的促進作用更為顯著。

（3）銀企關(guān)聯(lián)程度異質(zhì)性。一般而言，企業(yè)與銀行建立緊密關(guān)聯(lián)是緩解其融資約束的重要渠道之一（Allen et al，2005）^［39］，對企業(yè)的資源調(diào)配有重要的影響。借鑒羅琦和鄒斌（2007）的研究^［40］，采用短期借款與長期借款之和占總負債的比重來衡量銀企關(guān)聯(lián)程度，并按其平均值將樣本分為“銀企關(guān)聯(lián)程度低”和“銀企關(guān)聯(lián)程度高”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表6-1的Panel C。在銀企關(guān)聯(lián)程度較高的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著；而在銀企關(guān)聯(lián)程度較低的樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正。這說明對于銀企關(guān)聯(lián)程度較低的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過有效緩解其面臨的融資約束來提高資本配置效率；而對于銀企關(guān)聯(lián)程度較高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著?？梢?，相比銀企關(guān)聯(lián)程度較高的企業(yè)，銀企關(guān)聯(lián)程度較低的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率提升的促進作用更為明顯。

（4）生命周期階段異質(zhì)性。參考Dickinson（2011）和黃宏斌等（2016）的研究方法^［41-42］，將樣本分為“成長期”“成熟期”“衰退期”3組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表6-2的Panel D。對于處于成熟期和衰退期的樣本，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著；而對于處于在成長期的樣本，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正。可見，相比處于成熟期和衰退期的企業(yè)，處于成長期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率提升的促進作用更為明顯。

（5）資產(chǎn)規(guī)模異質(zhì)性。借鑒李琦等（2021）的做法^［4］，按總資產(chǎn)的均值將樣本分為“中小企業(yè)”和“大型企業(yè)”2組，分別進行回歸檢驗，分析結(jié)果見表6-2的Panel E。在大型企業(yè)樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著；而在中小企業(yè)樣本中，“投資機會×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正。這說明對于中小企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高其資本配置效率；而對于大型企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率的影響不顯著?？梢?，相比規(guī)模較大的企業(yè)，規(guī)模較小的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率提升的促進作用更為顯著。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟后果檢驗

近年來，隨著數(shù)字技術(shù)在深度和廣度上對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營全過程的進一步滲透，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也逐步從硬件環(huán)境的搭建擴展到業(yè)務(wù)、組織乃至經(jīng)營理念等領(lǐng)域的重構(gòu)上（陳冬梅 等，2020）^［43］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型下企業(yè)資源配置行為也發(fā)生了新的變化，在“單點突破—多業(yè)務(wù)整合打通—生態(tài)互聯(lián)”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級過程中，企業(yè)可以通過從“外部獲取+內(nèi)部積累”到“資源協(xié)同共享”的結(jié)構(gòu)化方式構(gòu)建數(shù)字資源池，進一步整合資源生成信息化數(shù)字化能力以及數(shù)字生態(tài)合作能力，最終實現(xiàn)從產(chǎn)品價值創(chuàng)造到數(shù)字價值創(chuàng)造的躍遷，即在數(shù)據(jù)資源和數(shù)字技術(shù)賦能下，企業(yè)可以通過創(chuàng)造性的資源編排方式實現(xiàn)新的價值創(chuàng)造。借鑒王霞（2021）的研究^［16］，進一步考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)滯后3期和滯后5期會計業(yè)績的影響，構(gòu)建如下模型：

Roa=β₀+β₁D+βZ+η_i+γ_j+ε_i，t

其中，被解釋變量（Roa）“會計業(yè)績”采用資產(chǎn)收益率來衡量（滯后3期和5期），考慮到不同行業(yè)間存在業(yè)績差異，以年度行業(yè)的中位數(shù)對資產(chǎn)收益率進行調(diào)整，得到“行業(yè)調(diào)整的會計業(yè)績”。模型檢驗結(jié)果見表7，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進企業(yè)的會計業(yè)績提升，產(chǎn)生了積極的經(jīng)濟后果。

六、結(jié)論與啟示

數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展對經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生了深遠影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新發(fā)展格局下企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。企業(yè)投資決策的有效性取決于市場信息的完備性、準(zhǔn)確性、及時性，并受到管理層行為傾向和資金可獲得性等因素的制約，降低信息不對稱程度、緩解代理問題及融資約束是提高企業(yè)資本配置效率的有效路徑，因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過信息環(huán)境改善效應(yīng)、公司治理完善效應(yīng)以及融資約束緩解效應(yīng)等促進企業(yè)資本配置效率提升。采用2007—2020年滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù)，運用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的影響，結(jié)果顯示：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高會增強投資機會對其投資水平的正向影響，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了企業(yè)資本配置效率提升；（2）在信息不對稱程度較高、代理問題較大、融資約束較強的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率提升的促進作用更為顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解企業(yè)的信息不對稱、代理問題和融資約束，進而提升企業(yè)資本配置效率；（3）相對于研發(fā)強度較低、金融化程度較低、銀企關(guān)聯(lián)程度較高、成熟期和衰退期、規(guī)模較大的企業(yè)，研發(fā)強度較高、金融化程度較高、銀企關(guān)聯(lián)程度較低、成長期、規(guī)模較小的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本配置效率提升的促進作用更為顯著；（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進企業(yè)的會計業(yè)績提升。

基于上述結(jié)論，得到以下啟示：第一，企業(yè)應(yīng)持續(xù)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并充分利用數(shù)字技術(shù)帶來的便利提高投資決策質(zhì)量。要積極引入云架構(gòu)及平臺化思想，建立創(chuàng)新敏捷的數(shù)字化生態(tài)環(huán)境。在數(shù)字化時代，企業(yè)需要打造具備競爭力的數(shù)字平臺，通過數(shù)字平臺將各個分散業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)資源整合在一起，為集中、高效的數(shù)據(jù)分析提供條件，幫助管理層作出科學(xué)的投資決策。第二，企業(yè)要主動加強信息披露，改善信息環(huán)境，降低信息不對稱程度，為投資決策營造良好的信息環(huán)境；要不斷完善公司治理結(jié)構(gòu)和機制，降低代理問題對投資決策的不利影響；要積極改善銀企關(guān)系，有效緩解融資約束，以更好地把握投資機會。第三，政府應(yīng)強化宣傳、治理和培養(yǎng)，加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。加強數(shù)字治理與數(shù)據(jù)立法，積極引進和培養(yǎng)數(shù)字領(lǐng)域管理技術(shù)人才，制定相關(guān)政策引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)變思想、改變觀念、擁抱變化，激發(fā)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)生動力；統(tǒng)籌處理好數(shù)據(jù)資源、基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展應(yīng)用、數(shù)據(jù)安全等方面問題，推動數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和升級，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)條件；培育中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)服務(wù)機構(gòu)，統(tǒng)籌相關(guān)財政專項資金，創(chuàng)新金融服務(wù)，減輕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型負擔(dān)。

參考文獻：

［1］ 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)［J］.管理世界，2021，37（7）：130-144+10.

［2］ SINGH A，HESS T. How chief digital officers promote the digital transformation of their companies［J］. Mis Quarterly Executive，2017，16（1）：1-17.

［3］ 陳創(chuàng)練，莊澤海，林玉婷.金融發(fā)展對工業(yè)行業(yè)資本配置效率的影響［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2016（11）：22-38.

［4］ 李琦，劉力鋼，邵劍兵.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集成與企業(yè)績效——企業(yè)家精神的調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］.經(jīng)濟管理，2021，43（10）：5-23.

［5］ 陳旭，江瑤，熊焰.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響機制和路徑研究［J］.經(jīng)濟體制改革，2023（2）：112-120.

［6］ 王才.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新績效的作用機制研究［J］.當(dāng)代經(jīng)濟管理，2021，43（3）：34-42.

［7］ 潘紅波，高金輝.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新——基于中國上市公司年報的經(jīng)驗證據(jù)［J］.中南大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022，28（5）：107-121.

［8］ 祁懷錦，曹修琴，劉艷霞.數(shù)字經(jīng)濟對公司治理的影響——基于信息不對稱和管理者非理性行為視角［J］.改革，2020（4）：50-64.

［9］ 王海軍，王淞正，張琛，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)ESG責(zé)任表現(xiàn)嗎？——基于MSCI指數(shù)的經(jīng)驗研究［J］.外國經(jīng)濟與管理，2023，45（6）：19-35.

［10］袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2021（9）：137-155.

［11］李沁洋，支佳，劉向強.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本配置效率［J］.統(tǒng)計與信息論壇，2023，38（3）：70-83.

［12］郭吉濤，王子晉.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本配置效率的影響——基于制造業(yè)上市企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)［J］.南京財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2023（3）：67-76.

［13］張嬈，宋麗娟，楊小偉.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本配置效率——基于“兩化”融合準(zhǔn)自然實驗的證據(jù)［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2022，41（8）：36-45.

［14］高岑岑.企業(yè)數(shù)字化發(fā)展與資本配置效率［D］.上海：華東師范大學(xué)，2022.

［15］MCLEAN R D，ZHANG T Y，ZHAO M G. Why does the law matter？ investor protection and its effects on investment，finance，and growth［J］. Journal of Finance，2012，67（1）：313-350．

［16］王霞，連立帥，周萍.高管后代性別與民營企業(yè)資本配置效率［J］.世界經(jīng)濟，2021，44（6）：178-203．

［17］JENSEN M C，MECKLING W H．Theory of the firm：managerial behavior，agency costs and ownership structure［J］. Journal of Financial Economics，1976，3（4）：305-360．

［18］MYERS S C，MAJLUF N S. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have［J］. Journal of Financial Economics，1984，13（2）：187-221.

［19］FAZZATI S M，HUBBARD R G，PETERSEN B C. Financing constraints and corporate investment［J］. Brookings Papers on Economic Activity，1988，（1）：141-195．

［20］李青原，李江冰，江春，等.金融發(fā)展與地區(qū)實體經(jīng)濟資本配置效率——來自省級工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］.經(jīng)濟學(xué)（季刊），2013，12（02）：527-548.

［21］李云鶴.公司過度投資源于管理者代理還是過度自信［J］.世界經(jīng)濟，2014，37（12）：95-117.

［22］鄢翔，黃俊，張人方.內(nèi)部代理、集團共同審計與資本配置效率［J］.審計研究，2021（3）：106-117.

［23］任春艷，趙景文.會計信息質(zhì)量對公司資本配置效率影響的路徑——來自中國上市公司經(jīng)驗證據(jù)的研究［J］.經(jīng)濟管理，2011，33（7）：106-111.

［24］汪玉蘭，周守華．股票錯誤定價對上市公司投資效率的影響——基于中國證券市場的實證研究［J］.當(dāng)代財經(jīng)，2018（6）：124-133.

［25］黃大禹，謝獲寶，孟祥瑜，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價值——基于文本分析方法的經(jīng)驗證據(jù)［J］.經(jīng)濟學(xué)家，2021（12）：41-51.

［26］CHEN C X ， HAI L U ， SOUGIANNIS T. The agency problem，corporate governance，and the asymmetrical behavior of selling，general，and administrative costs［J］. Contemporary Accounting Research，2012，29（1）：252-282.

［27］徐朝輝，王滿四.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)過度金融化的治理效應(yīng)研究［J］.證券市場導(dǎo)報，2022（7）：23-35.

［28］車德欣，戴美媛，吳非.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資成本的影響與機制研究［J］.金融監(jiān)管研究，2021（12）：56-74.

［29］徐鵬，徐向藝.人工智能時代企業(yè)管理變革的邏輯與分析框架［J］.管理世界，2020，36（1）：122-129+238.

［30］魏鋒，劉星.融資約束、不確定性對公司投資行為的影響［J］.經(jīng)濟科學(xué)，2004（2）：35-43.

［31］連玉君，程建.投資—現(xiàn)金流敏感性：融資約束還是代理成本［J］.財經(jīng)研究，2007（2）：37-46.

［32］黃靜如，劉永模.媒體關(guān)注對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響研究——基于會計穩(wěn)健性的中介效應(yīng)檢驗［J］.投資研究，2020，39（2）：113-133.

［33］易露霞，吳非，徐斯旸.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)績驅(qū)動效應(yīng)研究［J］.證券市場導(dǎo)報，2021（8）：15-25+69.

［34］李百興，王博，卿小權(quán).內(nèi)部控制質(zhì)量、股權(quán)激勵與審計收費［J］.審計研究，2019（1）：91-99.

［35］HUTTON A P，MARCUS A J，TEHRANLAN H. Opaque financial reports，R-square，and crash risk［J］. Journal of Financial Economics，2009，94（1）：67-86.

［36］姜付秀，黃磊，張敏.產(chǎn)品市場競爭、公司治理與代理成本［J］.世界經(jīng)濟，2009，32（10）：46-59.

［37］HADLOCK C J，PIERCE J R. New evidence on measuring financial constraints：moving beyond the KZ index［J］. Review of Financial Studies，2010，23（5）：1909-1940.

［38］杜勇，張歡，陳建英.金融化對實體企業(yè)未來主業(yè)發(fā)展的影響：促進還是抑制［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2017（12）：113-131.

［39］ALLEN F，QIAN J，QIAN M．Law，finance，and economic growth in China［J］. Journal of Financial Economics，2005，77（1）：57-116.

［40］羅琦，鄒斌.銀企關(guān)系與代理沖突：基于日本上市企業(yè)現(xiàn)金持有量的經(jīng)驗證據(jù)［J］.預(yù)測，2007（5）：48-54.

［41］DICKINSON V. Cash flow patterns as a proxy for firm life cycle［J］. The Accounting Review，2011，86（6）：1969-1994．

［42］黃宏斌，翟淑萍，陳靜楠.企業(yè)生命周期、融資方式與融資約束——基于投資者情緒調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究［J］.金融研究，2016（7）：96-112．

［43］陳冬梅，王俐珍，陳安霓.數(shù)字化與戰(zhàn)略管理理論——回顧、挑戰(zhàn)與展望［J］.管理世界，2020，36（5）：220-236+20.

Study on the Mechanism of Improving Corporate Capital

Allocation Efficiency Through Digital TransformationSUN Fang-cheng， HU Jun， ZHONG Ting-yong

（School of Accounting， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067， China）

Abstract： In the era of the digital economy， improving the efficiency of enterprise capital allocation through digital transformation has become an important path for the high-quality development of enterprises. However， the existing literature on the impact of digital transformation on corporate capital allocation efficiency and its mechanism is insufficient， especially the lack of relevant empirical evidence.

This paper believes that， with the deepening of digital transformation， the efficiency of capital allocation of enterprises can be improved through mechanisms such as reducing the degree of information asymmetry， alleviating agency problems， and easing corporate financing constraints， and the efficiency improvement effect of capital allocation will show diversified enterprise heterogeneity due to different R&D intensity， financial process， bank enterprise relationship， life cycle and scale of enterprises. This paper takes the A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2007 to 2020 as a sample to systematically investigate the impact of digital transformation on the efficiency of corporate capital allocation. The research finds that digital transformation has significantly and steadily improved the capital allocation efficiency of enterprises; the mechanism test shows that digital transformation can improve the efficiency of enterprise capital allocation by reducing the degree of information asymmetry， easing agency problems and financing constraints; relatively speaking， digital transformation has a stronger role in improving the efficiency of capital allocation for enterprises with high R&D intensity， high degree of enterprise financialization， low bank enterprise affiliated enterprises， and enterprises in growth stage and small and medium-sized enterprises. Further research shows that digital transformation can enable enterprises to achieve new value creation， improve enterprise performance， and achieve high-quality development through creative resource arrangement.

Compared with the existing literature， this paper mainly expands and improves as follows： firstly， it expands the economic effects of digital transformation from the perspective of enterprise capital allocation efficiency; the secondly it deeply analyzes the mechanism of digital transformation affecting the efficiency of corporate capital allocation.

This study shows that digital transformation has significantly improved the efficiency of enterprise capital allocation. Therefore， enterprises need to build a platform with digital competitiveness. Through the digital platform， data resources of various decentralized business applications can be gathered together， providing the possibility for centralized and efficient data analysis， helping management actively implement scientific investment decision-making， and effectively reducing agency problems and financing constraints of enterprises， so as to give full play to the capital allocation efficiency promotion effect of digital transformation.

Key words： digital transformation; capital allocation efficiency; information asymmetry; agency problem; financing constraints

CLC number：F273

Document code：A

Article ID：1674-8131（2023）0-0017-15

（編輯：劉仁芳）