社會信用體系建設能否促進企業(yè)數(shù)字化轉型?
——基于社會信用體系改革試點的準自然實驗

邱保印 ，余 夢 ，左靜靜

（1.杭州電子科技大學 會計學院,浙江 杭州 310018；2.河南大學 商學院,河南 開封 475004）

一、引言

自黨的十八大以來，政府將數(shù)字經濟發(fā)展提升至國家戰(zhàn)略高度?！丁笆奈濉睌?shù)字經濟發(fā)展規(guī)劃》明確提出，數(shù)字經濟核心產業(yè)增加值占GDP的比重在2025年要提升至10%。數(shù)字經濟催生了大量新技術、新業(yè)態(tài)和新模式（陳德球和胡晴，2022），加劇了替代式競爭（戚聿東和肖旭，2020），從根本上顛覆了傳統(tǒng)的商業(yè)模式。外部環(huán)境的劇烈變化使企業(yè)難以通過傳統(tǒng)的方式維持自身的競爭優(yōu)勢，企業(yè)目標也從傳統(tǒng)的利潤最大化變?yōu)閯?chuàng)造消費者價值（陳劍等，2020）。因此，越來越多的企業(yè)開始加入數(shù)字化轉型浪潮，開啟數(shù)字經濟與實體產業(yè)融合的新模式。

現(xiàn)有研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉型具有“降成本”“強創(chuàng)新”“提效率”等優(yōu)勢（Mikalef和Pateli，2017；陳劍等，2020；吳非等，2021；袁淳等，2021）。然而，實踐中并非所有企業(yè)都能成功實現(xiàn)數(shù)字化轉型，大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)的轉型力度與轉型成果似乎不盡如人意①《2021埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉型指數(shù)》的研究報告顯示，在參與調研的320家中國企業(yè)中，2021年數(shù)字化轉型成效顯著的領軍企業(yè)只有16%。。研究發(fā)現(xiàn)，領導者特征和管理能力適宜性（Porfírio等，2021；肖靜華等，2021）以及組織形式（Smith和Beretta，2021）是影響企業(yè)數(shù)字化轉型的因素。但是，這些研究均從企業(yè)數(shù)字化轉型所需的“硬”條件（人才、能力和組織結構）探究企業(yè)數(shù)字化轉型的驅動力。事實上，企業(yè)數(shù)字化轉型是一項系統(tǒng)性工程，轉型成功與否受到多個因素的制約。特別地，數(shù)字化轉型需要人員的配合，是否具有數(shù)字化轉型的意愿以及是否配合數(shù)字化轉型的工作開展等“軟”條件對企業(yè)數(shù)字化轉型也同樣重要。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉型具有在短期內投入高、回報周期長、收益不確定性高等風險特征（劉淑春等，2021），這導致部分企業(yè)的管理層對數(shù)字化建設的積極性較低。并且企業(yè)數(shù)字化變革增加了員工的額外學習成本，員工也不愿意投入額外的精力來學習數(shù)字化技術相關的知識，這導致企業(yè)數(shù)字化轉型面臨阻礙。另一方面，數(shù)字化在流程再造、技術升級、信息傳遞等方面需要企業(yè)內部各部門以及關聯(lián)企業(yè)之間進行數(shù)據(jù)共享（陳劍等，2020；肖靜華等，2021）。然而，企業(yè)內部部門以及關聯(lián)企業(yè)由于存在信息泄露風險而不愿意共享信息，這也降低了企業(yè)數(shù)字化轉型效率。因此，管理層、員工和關聯(lián)企業(yè)的數(shù)字變革意愿以及支持力度構成了企業(yè)數(shù)字化轉型成功的“軟”條件。

顯然，企業(yè)數(shù)字化建設主體的意愿和支持力度反映的是主觀概念，即參與主體在企業(yè)數(shù)字化轉型中的作用受價值觀念或者道德規(guī)范的制約，這啟示本文從宏觀視角來研究宏觀制度規(guī)范在塑造數(shù)字化參與主體對數(shù)字化轉型態(tài)度方面發(fā)揮的作用。2014年，國務院頒布《社會信用體系建設規(guī)劃綱要（2014—2020年）》。自此以來，社會信用體系建設便以前所未有的速度在全國大范圍內開展（沈巋，2019）。社會信用體系建設通過記錄并共享經濟主體的信用信息，從而建立起社會范圍內的信用制度。當交易主體預期對方在信用制度的約束下不會采取傷害彼此的行為時，便會建立彼此之間的互信機制。因此，社會信用體系建設無疑會增強經濟主體之間的信任。社會信任在塑造經濟主體的道德和價值規(guī)范、促進合作和信息分享等方面的作用已經被大量研究證實（邱保印和程博，2021；Xie等，2022）。那么，作為企業(yè)數(shù)字化轉型的主要利益主體——管理者、員工和關聯(lián)企業(yè)，社會信用體系建設能否影響這三方主體對企業(yè)數(shù)字化變革的認知和態(tài)度等價值規(guī)范來影響其參與意愿和支持力度，進而推動企業(yè)數(shù)字化轉型？

本文以2013—2020年滬深A股上市公司為樣本，探究了社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響及作用機理。本文的邊際貢獻在于：第一，本文從宏觀制度環(huán)境視角探究了影響企業(yè)數(shù)字化轉型的因素。企業(yè)數(shù)字化轉型不僅受企業(yè)對數(shù)字技術的應用、管理層的數(shù)字化能力、數(shù)據(jù)質量、數(shù)字化人才等“硬”條件的制約，而且參與數(shù)字化建設的人員是否有數(shù)字化轉型的主觀意愿以及是否愿意支持并投身于數(shù)字化建設等“軟”條件在推動企業(yè)數(shù)字化轉型上也不可或缺。本文研究了社會信用體系建設在塑造管理層、員工以及關聯(lián)企業(yè)對企業(yè)數(shù)字化轉型態(tài)度和認知中的作用，為數(shù)字化影響因素的研究提供了新的視角和思路。第二，本文將社會信用體系建設的作用拓展至企業(yè)數(shù)字化轉型中的道德與價值規(guī)范，為進一步評估當前的社會信用制度提供了依據(jù)。第三，本文推進了中國社會轉型背景下制度化社會信任的研究。隨著“熟人”社會向“陌生人”社會邁進，傳統(tǒng)關系型社會信任發(fā)揮的作用受到限制，社會信用體系建設在此背景下大力開展，制度化信任得以逐漸建立。本文研究了社會信用體系建設對微觀企業(yè)行為的影響，豐富了中國制度化社會信任的內涵。

二、制度背景、理論分析與研究假設

（一）制度背景

2003年，中國啟動了以“獎勵守信、懲罰失信”為核心機制的社會信用體系建設。社會信用體系建設的作用是通過記錄社會主體的信用狀況（包括守信和失信行為）來對社會主體的信用風險進行預警，并通過整合社會力量來褒獎誠信和懲罰失信行為，從而達到促進誠信社會文化形成的目的。為進一步推進社會信用體系建設，2014年6月，國務院印發(fā)《社會信用體系建設規(guī)劃綱要（2014—2020年）》，該文件對社會信用體系建設的總體思路和重點任務作出了整體規(guī)劃，旨在提高整個社會的誠信水平。2015年8月和2016年4月，相關部委先后批復了43個社會信用體系建設示范創(chuàng)建城市①限于篇幅，未在文中列示社會信用體系建設示范創(chuàng)建城市名單，如有需要，可向作者索取。。2016年11月，國家發(fā)展改革委、中國人民銀行組織機構對部分示范創(chuàng)建城市工作情況進行第三方評估，有20個示范創(chuàng)建城市（城區(qū)）（包括11個第一批示范創(chuàng)建城市和9個第二批示范創(chuàng)建城市）接受了評估。2017年8月，《社會信用體系建設示范城市評審指標（2017年版）》確立了示范城市的驗收標準。2018年1月和2019年8月，兩部委公布了第一批（12個）和第二批社會信用體系建設示范城市（16個）②這一過程表明社會信用體系建設以創(chuàng)建示范城市為重要載體，通過試點先行的方法探索出可供借鑒的經驗，對社會信用體系建設較為完善的試點城市正式確立為示范城市，為后續(xù)全國范圍內社會信用體系的建設提供參考。。雖然各地區(qū)創(chuàng)建示范城市的具體做法不盡相同，但主要任務均包括健全各經濟主體的信用檔案、建成信用信息共享平臺、大力推進守信聯(lián)合激勵和失信聯(lián)合懲戒制度等，旨在優(yōu)化地區(qū)信用環(huán)境，提高誠信水平。

社會信用制度建設與社會信用是密不可分的?！吨袊倏迫珪窂慕洕鷮W的角度將“信用”解釋為一種借貸活動。從倫理的角度看，“信用”體現(xiàn)為約束人們行為的道德規(guī)范，即遵守并履行承諾。從詞性上看，“信用”是名詞，主要用來評價一個人是否重視承諾。“信任”是一個與“信用”密切相關的術語，被定義為個人的主觀信念，即潛在交易對手所采取的行動至少不會對個人造成傷害（Gambetta，1988；Guiso等，2008）?？梢?，“信任”在大多數(shù)情況下是一個動詞，意思是一個人評估另一個人是否可信。當前的社會信用體系建設其實是在強化建立個體的信用，而當個體的信用被周圍群體廣泛認識后，就會增強彼此之間的信任。也就是說，當前的信任是人們對信用制度的信任，即相信對方在信用制度的約束下不會采取傷害彼此行為的概率。因此，社會信用體系建設無疑會增強經濟主體之間的互信程度。

（二）理論分析與研究假設

信任作為一項重要的社會規(guī)范，歷來被社會學家和經濟學家所重視。研究發(fā)現(xiàn)，社會信任鼓勵管理者采取更加道德的行為，特別是有利于股東財富最大化的決策（Dong等，2021；Liu等，2022）。同時，信任有利于降低經濟主體之間的信息不對稱，促進利益主體之間的信息分享與合作（Garrett等，2014；Xie等，2022）。當前，我國政府通過大力推進社會信用體系建設來改善社會信用環(huán)境，從而提高社會范圍內的信任水平。企業(yè)數(shù)字化轉型面臨一些主觀障礙，包括管理者和員工出于風險與學習成本的考慮，不愿意投身于數(shù)字化變革。同時，企業(yè)內部部門以及關聯(lián)企業(yè)之間面臨信息摩擦，較低的數(shù)據(jù)分享意愿也是數(shù)字化轉型的障礙。社會信用體系建設能夠增強社會信任，而社會信任與鼓勵道德、合作與降低交易成本密切相關（邱保印和程博，2021）。因此，本文推測，社會信用體系建設能夠影響企業(yè)數(shù)字化轉型，并存在如下三個機制：

首先，社會信用體系建設有助于緩解代理問題，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。數(shù)字化轉型具有不確定性大、投入高、回報時間長等特點，極易引發(fā)風險規(guī)避型管理者的短視行為，降低企業(yè)數(shù)字化轉型的動力。同時，企業(yè)數(shù)字化轉型常伴隨管理流程再造，需要管理者在新的管理流程中投入更多的時間和精力，管理者可能沒有意愿進行數(shù)字化轉型或者在數(shù)字化建設中積極性低。因此，管理層的風險規(guī)避以及“懶惰”行為產生的代理問題均不利于企業(yè)數(shù)字化轉型。社會信用體系建設的舉措之一就是通過普及誠信教育和加強誠信文化建設來推進公民道德建設，從而推動道德價值規(guī)范形成。社會信用體系建設鼓勵企業(yè)采取更加道德的行為（曹雨陽等，2022；左靜靜等，2023），而非危害股東財富的企業(yè)決策。數(shù)字化轉型是當前企業(yè)發(fā)展中勢不可擋的趨勢，對于提升企業(yè)商業(yè)價值具有重要作用。因此，有道德的管理者會順應這一趨勢，積極開展數(shù)字化建設，而不會出于避避風險或者偷懶，放棄企業(yè)數(shù)字化建設。基于此，本文認為，社會信用體系建設能夠緩解數(shù)字化建設中的股東—管理者代理沖突，進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

其次，社會信用體系建設能夠調動員工參與企業(yè)數(shù)字化變革中的積極性，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。數(shù)字化轉型在流程再造、技術升級、信息傳遞等方面對員工產生了新的要求，企業(yè)從管理層到一線員工無不需增加學習、培訓等提升自己以適應數(shù)字化轉型的需求，這增加了員工額外的工作時間和學習成本。若員工將數(shù)字化轉型帶來的額外成本看作“負擔”，則不利于數(shù)字化轉型。社會信用體系建設將改變這一局面。一方面，社會信用體系建設有利于培養(yǎng)員工的組織忠誠度，進而使員工能夠積極配合企業(yè)進行數(shù)字化轉型。社會信用體系建設加強了勞動保障誠信，對在勞動保障領域有重大違法行為的企業(yè)實施黑名單管理，這有利于建設和諧的用工環(huán)境。勞動關系的改善有助于增強員工對組織的承諾，提高員工對企業(yè)以及工作的認同感，從而促使員工主動參與促進企業(yè)價值提升的數(shù)字化轉型活動。另一方面，社會信用體系中的道德建設營造了誠實守信的道德觀，也有利于減少員工在數(shù)字化轉型中的“懶惰”行為，如積極參加數(shù)字化變革的相關培訓，主動學習數(shù)字化知識以及提供相關反饋以推動企業(yè)開展數(shù)字化建設。此外，數(shù)字化轉型的成功還依賴于企業(yè)內部各部門之間的信息共享與傳遞。然而，企業(yè)內各部門之間有可能出于自身利益考慮，不愿意將關鍵信息毫無保留地分享給其他部門，這在一定程度上導致企業(yè)內部存在信息孤島，不利于數(shù)字化轉型。社會信用體系建設營造的社會規(guī)范也將使員工更加道德。企業(yè)內部員工將會為實現(xiàn)共同目標而貢獻他們的努力、資源、知識和能力（Xie等，2022），包括數(shù)字化轉型的關鍵信息，從而打破企業(yè)內部的信息孤島，推動數(shù)字化轉型。綜合前述兩個觀點，本文認為社會信用體系建設通過降低員工在數(shù)字化轉型中的懈怠行為以及提高各部門之間的信息分享意愿來促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

最后，社會信用體系建設通過增強關聯(lián)企業(yè)分享數(shù)字化變革信息的意愿，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。數(shù)字化轉型并不是單一企業(yè)能夠獨立實現(xiàn)的，要達到更好的數(shù)字化轉型效果需要整條供應鏈上的企業(yè)互相協(xié)作、齊頭并進，這樣才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，協(xié)調銷售、生產、物流服務等進程。例如，美的集團在其數(shù)字化轉型過程中之所以能夠取得成功，是由于供應鏈上的企業(yè)能夠為美的提供銷售數(shù)據(jù)，從而降低了企業(yè)的庫存、物流和資金成本。如果供應鏈上的關聯(lián)企業(yè)無法提供數(shù)據(jù)支持，企業(yè)的數(shù)字化轉型就很難取得成功。但在實踐中，供應鏈上的信息分享可能會泄露企業(yè)的商業(yè)機密，從而對自身發(fā)展產生不利影響，因此，關聯(lián)企業(yè)之間的數(shù)字化協(xié)同效應可能因為信息無法共享而大打折扣。社會信用體系建設涵蓋了經濟主體的征信信息，對企業(yè)信用的監(jiān)管覆蓋了從采購開始，到生產、供應鏈管理、銷售以及售后服務各個環(huán)節(jié)。大量的信用信息有助于關聯(lián)企業(yè)正確甄別出企業(yè)是否能成為可靠的合作伙伴，直接影響關聯(lián)企業(yè)共享關鍵信息的意愿。當關聯(lián)企業(yè)相信自己在向合作伙伴傳遞信息時不會面臨著“投機、搭便車和泄露商業(yè)秘密”的風險，就會自愿向企業(yè)分享關鍵數(shù)據(jù)為數(shù)字化轉型提供基礎素材，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。正如余泳澤等（2020）所指出的，社會信用有利于企業(yè)間締約關系，從而形成長期穩(wěn)定的雙邊企業(yè)關系，而穩(wěn)定的供應鏈關系則有助于形成數(shù)字化轉型的良好氛圍。

綜上，本文認為，社會信用體系建設能夠通過降低代理成本、促進員工積極參與數(shù)字化建設，并增強關聯(lián)企業(yè)之間的信息分享意愿來推動企業(yè)數(shù)字化轉型。據(jù)此，提出如下假設：

H1：其他條件不變情況下，社會信用體系建設能促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2013—2020年滬深A股上市公司為研究樣本①將2013年作為起點，是因為2013以后互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展才進入虛擬經濟與實體經濟相結合階段（楊德明和畢建琴，2019）。，這是因為企業(yè)數(shù)字化轉型處于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展虛實結合的背景下，選擇這個區(qū)間能更好地捕捉企業(yè)數(shù)字化轉型的變化趨勢。本文對初始樣本進行如下篩選：（1）剔除金融行業(yè)的上市公司（615個觀測值）；（2）剔除當年被ST或*ST的上市公司（758個觀測值）；（3）剔除在IPO年度的上市公司（379個觀測值）；（4）剔除關鍵變量缺失的上市公司（1 474個觀測值）。由此得到23 777個公司年度觀測值，并對連續(xù)變量在1%水平上進行縮尾處理。城市層面的數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》，基于數(shù)據(jù)的可得性和可比性，其控制變量統(tǒng)一使用地級市及以上的口徑，其他數(shù)據(jù)來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義

1.數(shù)字化轉型。使用吳非等（2021）構建的數(shù)字化轉型特征詞圖譜，將企業(yè)數(shù)字化轉型分為兩個維度，分別是底層技術應用（ABT）和技術實踐應用（ADT）。其中底層技術應用側重于將數(shù)字技術嵌入企業(yè)生產經營管理等方面，偏向于數(shù)字化轉型的內化階段；而技術實踐應用則側重于將數(shù)字技術與復雜業(yè)務場景創(chuàng)新融合，是一種更深層次的變革，偏向于數(shù)字化轉型的價值輸出階段。根據(jù)技術不同，本文又將底層技術應用（ABT）分為人工智能技術（AI）、區(qū)塊鏈技術（BD）、云計算技術（CC）和大數(shù)據(jù)技術（DT）四類。

本文根據(jù)公司年報中數(shù)字化轉型特征詞出現(xiàn)的頻數(shù)，并剔除特征詞前存在否定的表達以及非本公司的數(shù)字化轉型特征詞，構建衡量企業(yè)數(shù)字化轉型的指標體系，包括代表企業(yè)總體數(shù)字化轉型的指標DCG，以及根據(jù)其口徑分解的指標AI、BD、CC、DT和ADT。由于數(shù)據(jù)具有“右偏性”，本文對詞頻數(shù)加1取自然對數(shù)處理。

為了更深入地了解企業(yè)數(shù)字化轉型程度和進度，本文對數(shù)字化轉型的維度進行了詳細剖析。圖1繪制了企業(yè)數(shù)字化轉型構成的時間趨勢②在圖1中，BD位于AI和CC之間，由于數(shù)值太小而被壓縮，其大致趨勢也隨著年份增長而增加。。從中可見，AI和CC在樣本區(qū)間內隨著時間的增長表現(xiàn)出明顯的增加趨勢，尤其是AI表現(xiàn)出從0開始的持續(xù)增長；DT在2013—2017年保持明顯增加的趨勢，之后年份增長趨于平緩；ADT在2016年之前呈現(xiàn)增長的趨勢，在之后的年份中呈現(xiàn)大致持平的趨勢。圖2繪制了企業(yè)數(shù)字化轉型構成的結構變化③在圖2中，BD位于AI和CC之間，由于占比太小而被壓縮。。從中可見，在2016年之前，企業(yè)數(shù)字化轉型主要是由ADT主導；在2016年之后，企業(yè)數(shù)字化轉型主要是由ABT主導；而從2018年開始，企業(yè)數(shù)字化轉型的構成趨于穩(wěn)定。

圖1 企業(yè)數(shù)字化轉型構成的時間趨勢

2.社會信用體系建設。借鑒曹雨陽等（2022）的做法，本文引入TreatPost表示試點政策效應的虛擬變量，如果企業(yè)注冊地位于社會信用體系建設的試點城市④社會信用體系建設兩批試點共涉及43個城市（區(qū)），但由于綏芬河市沒有上市公司，無法開展研究，因此本文實際只研究了42個城市（區(qū)）。至于代管縣級市和直轄市樣本所存在的問題，本文在后文進行穩(wěn)健性檢驗。，在試點當年及以后年度取值為1，否則為0。

3.控制變量。借鑒吳非等（2021）和夏常源等（2022），本文加入影響企業(yè)數(shù)字化轉型的控制變量。其中企業(yè)特征變量包括企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)規(guī)模（Size）、財務杠桿（Lev）、盈利能力（ROE），成長能力（Growth，營業(yè)收入增長率）、資本密集度（Capital，固定資產凈值與員工人數(shù)的比值）和研發(fā)投入（RD）。治理特征變量包括有大股東持股（Top1）、管理層年齡（Mage，管理層平均年齡的自然對數(shù)）、管理層持股（Mshare）、董事會規(guī)模（Board）、兩職合一（Dual）和行業(yè)競爭程度（HHI，行業(yè)中各市場競爭主體占行業(yè)總收入比重的平方和）。地區(qū)特征變量包括經濟發(fā)展水平（PGDP，各城市人均生產總值的自然對數(shù)）、市場化程度（Market）和信息化水平（Internet，各城市互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)的自然對數(shù)）。

（三）模型構建

社會信用體系建設試點的兩批城市名單分別在2015年8月和2016年4月陸續(xù)公布，因此采用交錯情境下的雙重差分模型檢驗社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響，模型如下：

其中，DCG為本文的被解釋變量，代表企業(yè)數(shù)字化轉型。TreatPost為本文的核心解釋變量。Control為一系列可能影響企業(yè)數(shù)字化轉型的控制變量。μi、λt分別是個體固定效應和時間固定效應，εi,t為隨機擾動項。

四、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表1為關鍵變量的描述性統(tǒng)計。DCG的均值為1.438，最小值為0，最大值為5.056，標準差為1.394，說明當前企業(yè)在數(shù)字化變革中并非齊頭并進，其實施進度存在較大差異，這與吳非等（2021）的研究較為一致。底層技術AI、BD、CC和DT的最小值和中位數(shù)均為0，即目前底層技術應用還處于一個起步階段。BD的均值最小，為0.014，表明目前區(qū)塊鏈技術的應用比較有限。ADT的均值為0.967，標準差為1.119，最小值為0，最大值為4.127，同樣說明不同企業(yè)在技術實踐應用層面的差異較大。TreatPost的均值為0.305，意味著大約有30.5%的樣本受到了社會信用建設體系試點的影響。

（二）平行趨勢檢驗

為了檢驗時間交錯的社會信用體系建設試點是有效的外生沖擊事件，本文首先進行了平行趨勢檢驗，即以政策實施年份為第0年，分年度引入3個政策實施前的處理效應虛擬變量pre3、pre2、pre1，1個政策當期的處理效應虛擬變量current，以及5個政策實施后的處理效應虛擬變量post1、post2、post3、post4、post5。預期政策實施前的處理效應虛擬變量均不顯著，即滿足平行趨勢假設；預期政策實施后的處理效應多期顯著，即滿足政策效應的動態(tài)效果。根據(jù)表2列（1）平行趨勢和動態(tài)效應檢驗的結果，本文在圖3中繪制了每一期估計系數(shù)的大小以及其在90%置信度下的取值范圍?？梢钥闯?，政策實施前兩期以及政策實施當期的估計系數(shù)在90%置信區(qū)間內與0無差異，平行趨勢假設成立。政策實施后第1期至第5期的回歸系數(shù)均為正且基本顯著異于0，說明政策影響的動態(tài)效應存在，也初步驗證了本文的假設。

圖3 平行趨勢和動態(tài)效果檢驗

（三）回歸結果分析

在滿足平行趨勢假設的基礎上，本文進行回歸分析。表2列（2）是僅控制公司固定效應和年份固定效應后的回歸結果，可以看出，核心解釋變量TreatPost的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，說明社會信用體系建設促進了企業(yè)數(shù)字化轉型。列（3）是在列（2）的基礎上，加入全部控制變量后的回歸結果，TreatPost的系數(shù)在5%水平上顯著為正。這說明在控制企業(yè)層面、治理層面和地區(qū)層面等可能影響企業(yè)數(shù)字化轉型的因素后，社會信用體系建設試點能顯著促進企業(yè)數(shù)字化轉型，驗證了本文的假設。

本文基于底層技術應用和技術實踐應用兩個維度構造了企業(yè)數(shù)字化轉型的指標。鑒于底層技術應用和技術實踐應用是數(shù)字化轉型不同應用階段和深度的體現(xiàn)，那么社會信用體系建設是否會對兩者產生差異影響？基于此，本文根據(jù)數(shù)字化轉型的口徑分解的五個指標作為被解釋變量，分別應用模型（1）檢驗政策效應，回歸結果如表3所示。從中可以看出，社會信用體系建設促進了底層技術應用，其中對人工智能技術（AI）、云計算技術（CC）、大數(shù)據(jù)（DT）的促進作用均在1%的顯著性水平上為正，對區(qū)塊鏈技術（BD）的促進作用在10%的水平上為正，說明社會信用體系建設對底層技術應用均有提升作用。通過比較系數(shù)大小，發(fā)現(xiàn)社會信用體系建設對人工智能技術（AI）的促進作用最大，這可能是因為該技術的應用面比較廣，且近年來數(shù)字化轉型都是圍繞AI技術展開的。社會信用對區(qū)塊鏈技術（BD）的促進作用最小，這可能是因為區(qū)塊鏈技術目前在實體企業(yè)中應用面比較窄，本身的發(fā)展也比較緩慢。列（5）顯示，TreatPost的回歸系數(shù)為負且不顯著，說明社會信用體系建設并不能促進技術實踐應用。呈現(xiàn)上述情況的原因可能是ADT只是在2016年之前有增長態(tài)勢，之后持平，所以增長力不足或者作用受限。而ABT在整個期間均保持一定的增長趨勢，且在2016年之后進入了快速發(fā)展階段（可參考圖1和圖2）。從實踐情況來看，企業(yè)數(shù)字化轉型處于探索時期，主要集中于對底層技術的引進與學習，甚至未能很好地將數(shù)字技術融入企業(yè)原有的體系流程中，也就無法為后期技術實踐應用提供堅實的基礎，即技術實踐應用表現(xiàn)出明顯的動力不足。因此，社會信用體系建設對前期的底層技術應用具有明顯的促進作用，而對后期的技術實踐應用無明顯作用。

表3 社會信用體系建設與企業(yè)數(shù)字化轉型：基于數(shù)字化轉型的口徑分解

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）交錯雙重差分模型的偏誤處理

1.交錯雙重差分偏誤的診斷。交錯DID采用雙向固定效應模型（TWFE）來估計模型的平均處理效應，當處理效應同質時，TWFE可以得到真實處理效應的無偏估計。但實際上，不同時期或者不同處理組的處理效應往往是不同的，此時，采用簡單的平均處理效應將會導致模型出現(xiàn)估計偏誤（De Chaisemartin和D'Haultfoeuille，2020；Goodman-Bacon，2021；Baker等，2022）。因此，Goodman-Bacon（2021）提出將雙向固定效應的估計量拆解成若干個2×2DID組合，其估計量的大小等于每類2×2DID的平均估計量的加權之和。表4呈現(xiàn)了Goodman-Bacon分解的結果①Goodman-Bacon分解僅適用于平衡面板數(shù)據(jù)且處理個體不退出的情況。本文先將非平衡面板數(shù)據(jù)轉換為平衡面板數(shù)據(jù)，再將2015年及以后，公司注冊地由試點城市搬遷到非試點城市的樣本予以剔除，因為這種類型的注冊地搬遷屬于人為的“政策退出”。因此，本文的Goodman-Bacon分解結果是使用平衡面板數(shù)據(jù)，剔除人為“政策退出”的樣本，且不加控制變量的結果。，以“較早接受處理組”為控制組即為“壞的控制組”，其權重為5.2%，因為權重較小故對本文的估計結果影響并不大?？偟腄ID估計量為0.144，對應表5列（1）的結果。圖4呈現(xiàn)了2×2DID估計量權重分布散點圖，以“較早接受處理組”為控制組的權重都集中分布在左側，同樣說明權重較小。此外，表5列（2）為使用Goodman-Bacon分解的樣本加入控制變量進行交錯雙重差分回歸的結果，研究結論不變。本文還使用De Chaisemartin和D'Haultfoeuille（2020）的診斷方法發(fā)現(xiàn)負的權重占比僅為8.63%，同樣說明不會對估計結果造成太大的影響。

表4 Goodman-Bacon分解結果

表5 交錯雙重差分偏誤的診斷與修正

2.使用單期雙重差分模型修正。參考張克中等（2020）對其他分批試點政策評估的做法，將上半年開始實施的試點視為本年度開始實施，下半年開始實施的試點視為下一年度開始實施。按照這種做法，兩批試點都可以視為2016年開始實施的政策，符合做單期雙重差分的條件。表5列（3）為單期雙重差分的回歸結果，可以看出在規(guī)避了異質性處理效應的問題后，TreatPost的系數(shù)為顯著為正，表明本文結論穩(wěn)健。

本文還嘗試將第一、二批試點城市分開，均利用從未開展過社會信用體系建設試點的控制組使用單期雙重差分模型。表5列（4）和列（5）分別為第一批和第二批試點城市的單期雙重差分模型的回歸結果，可以看出，在第一批社會信用試點建立后，TreatPost的系數(shù)不顯著，而在第二批建立后則顯著為正。本文認為第一批試點效應不顯著的原因可能有兩個：一是第一批試點城市的樣本太少，與控制組樣本數(shù)量相比懸殊過大；二是第一批試點城市沒有可以借鑒的經驗，靠“摸著石頭過河”的方式進行探索，因而政策效應并不明顯。但是，上述結果依然能表明社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型有促進作用。

（二）安慰劑檢驗

考慮到可能存在其他不可觀測因素會影響社會信用體系建設與企業(yè)數(shù)字化轉型之間的關系，本文進行了安慰劑檢驗。具體而言，使社會信用體系建設試點對特定城市的沖擊變得隨機，并重復此過程1 000次。圖5繪制了隨機1 000次后的估計系數(shù)分布及對應的P值。可以看到，估計系數(shù)的均值（0.003，對應短虛線）相較于主回歸檢驗的結果（0.077，對應點劃線）非常接近于0，且絕大多數(shù)P值未能通過顯著性檢驗，從而證明不可觀測的因素不會影響本文的估計結果。此外，還將第一批和第二批信用試點建設的時間分別向前平推兩年設置處理效應虛擬變量。表6列（1）顯示，TreatPost的系數(shù)未能通過顯著性檢驗，說明企業(yè)數(shù)字化轉型的增加在一定程度上依賴于社會信用體系的建設，結論穩(wěn)健。

表6 安慰劑檢驗和樣本選擇偏誤的穩(wěn)健性檢驗

圖5 安慰劑檢驗

（三）樣本選擇偏誤

社會信用體系建設選擇的試點城市可能并不是完全隨機的，會受地理區(qū)位、經濟發(fā)展和產業(yè)構成等因素的影響，從而帶來樣本選擇偏誤的內生性問題，本文采用基于傾向得分匹配法下的雙重差分法（PSM-DID）來緩解城市異質性所帶來的內生性問題。具體地，本文選擇人均GDP（PGDP）、GDP增長率（GDPGrowth）、第三產業(yè)占比（TerInd）、人口密度（PD）、城鎮(zhèn)化比例（Urban）為協(xié)變量，采用1:1有放回的最近鄰匹配方法對樣本進行匹配，并得到基于PSM配對的樣本。表6列（2）呈現(xiàn)了PSM-DID的結果，可以看到，TreatPost的系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，說明在消除試點城市與非試點城市之間固有的差異后，本文結論穩(wěn)健。

（四）其他穩(wěn)健性檢驗

本文還進行了如下穩(wěn)健性檢驗，結論均保持不變①限于篇幅，未在文中列示，如有需要，可向作者索取。。第一，借鑒Lu等（2017）對處理期虛擬變量賦值的做法重新定義TreatPost，避免低估政策的真實效應。第二，由于被解釋變量為詞頻數(shù)，本文考慮計數(shù)模型，使用零膨脹負二項模型進行回歸。第三，考慮到樣本期間內正式確立的兩批示范城市會給估計結果帶來干擾，僅使用2013—2017年的樣本進行回歸。第四，為了使樣本在政策實施前后更好地形成對照，本文使用政策前后均有觀測值的樣本進行回歸。第五，考慮到公司上市選擇注冊地時考慮當?shù)厣鐣庞皿w系建設的情況，這可能導致數(shù)字化程度高的企業(yè)選擇了社會信用試點城市，而不是社會信用體系建設促進了企業(yè)數(shù)字化轉型，因此本文剔除了政策實施后新上市的樣本重新回歸。第六，剔除可能受到行政管轄溢出效應（地級市及以上的城市為試點城市，但其代為管轄的縣級市并不是試點城市）和地理鄰近溢出效應（直轄市的部分轄區(qū)為試點城區(qū)，其他轄區(qū)并不是試點城區(qū)）的樣本重新回歸，本文分別和同時排除了這兩種溢出效應對文章結論的干擾。

六、進一步分析

根據(jù)前文的分析，社會信用體系建設能通過降低代理成本、促進員工參與并增強關聯(lián)企業(yè)之間的信息分享意愿來推動企業(yè)數(shù)字化轉型，本文將進行如下異質性分析來驗證上述猜想。

（一）代理成本

本文認為，企業(yè)數(shù)字化轉型具有的投入高、周期長以及收益不確定性等特征會導致管理層出現(xiàn)風險規(guī)避的短視行為以及對數(shù)字轉型的“懈怠”現(xiàn)象，進而降低管理者投身企業(yè)數(shù)字化轉型的意愿。而社會信用體系建設能夠通過形成具有道德的社會規(guī)范，對管理層的機會主義行為進行約束，從而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。如果上述猜想成立，應當觀察到在管理層機會主義較強（代理問題更嚴重）的樣本中，社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響更顯著。

借鑒權小鋒等（2010），采用超額高管在職消費水平衡量股東與管理層之間的代理成本。并以超額在職消費水平的“年度—行業(yè)”中位數(shù)為標準，進行分樣本回歸分析，結果如表7列（1）和列（2）所示。TreatPost的回歸系數(shù)在超額在職消費水平高的組別中顯著為正，而在超額在職消費水平低的組別中不顯著。這說明社會信用體系建設作為一項制度化安排，有制約企業(yè)管理者機會主義行為的作用，從而使得管理層更積極地進行數(shù)字化轉型。此外，還借鑒楊國超等（2021），采用自由現(xiàn)金流比率衡量代理成本。自由現(xiàn)金流比率采用凈利潤與利息費用、非現(xiàn)金支出之和減去營運資本和資本性支出后除以總資產衡量，自由現(xiàn)金流比率越大，說明企業(yè)代理問題越嚴重。本文以自由現(xiàn)金流比率的中位數(shù)為依據(jù)，將全樣本分為自由現(xiàn)金流比率較低組和自由現(xiàn)金流比率較高組，回歸結果如表7列（3）和列（4）所示，可以看到，在自由現(xiàn)金流比率高的組別中，TreatPost的系數(shù)在5%的顯著性水平為正，而在自由現(xiàn)金流比率低的組別中，TreatPost的系數(shù)不顯著。這表明社會信用體系建設通過緩解管理者與股東之間代理沖突，更好地將管理者個人利益與股東利益捆綁在一起，從而提高對企業(yè)數(shù)字化轉型的意愿。

表7 社會信用體系建設、代理成本與企業(yè)數(shù)字化轉型

（二）員工數(shù)字化建設參與

管理者長遠的戰(zhàn)略眼光是企業(yè)數(shù)字化轉型的重要因素，但員工在數(shù)字化轉型過程中的配合與努力也必不可少。然而，數(shù)字化轉型一方面給員工帶來了額外的學習和時間成本，“懈怠”的員工參與數(shù)字化建設的積極性較低；另一方面，數(shù)字化轉型要求員工之間打破信息孤島，而出于各自部門利益的考量，員工之間共享信息的意愿不高。這兩方面成為阻礙企業(yè)數(shù)字化轉型的又一障礙。如果上述猜想成立，應當觀察到在員工懈怠更嚴重，以及企業(yè)內部信息分享意愿較低的樣本中，社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響更顯著。

1.員工努力程度。借鑒孟慶斌等（2019），采用單位員工成長性衡量員工努力程度。單位員工成長性采用股東權益的市場價值減去股東權益的賬面價值后除以員工人數(shù)衡量。單位員工成長性越高，說明單位員工創(chuàng)造的價值越大，其努力程度也越高。而當單位員工成長性較低時，說明單位員工創(chuàng)造的價值不大，其努力程度較低，在工作中更容易消極怠工。本文以單位員工成長性的中位數(shù)為依據(jù)，將全樣本分為高員工成長性和低員工成長性兩個組別，回歸結果如表8列（1）和列（2）所示?？梢钥闯?，在單位員工成長性低的組別中，TreatPost的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，而在單位員工成長性高的組別中則不顯著。這說明社會信用體系建設能起到道德約束的作用，減少企業(yè)員工在數(shù)字化轉型中消極怠工的情況，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。

表8 社會信用體系建設、員工數(shù)字化建設參與與企業(yè)數(shù)字化轉型

2.企業(yè)內部信息分享意愿。一方面，本文采用企業(yè)合作文化來衡量企業(yè)內部信息分享意愿。當企業(yè)合作文化氛圍濃厚時，以此形成的企業(yè)價值觀會對員工行為決策產生潛移默化的影響，在數(shù)字化轉型過程中也傾向于通過合作達成目標，進而增強信息分享意愿。基于此，本文借鑒潘健平等（2019）對合作文化的衡量，采用與“合作”相關的詞語在董事會報告出現(xiàn)的頻數(shù)衡量企業(yè)合作文化的強弱①與“合作”相關的詞語包括：合作、團結、聯(lián)合、配合、協(xié)作、協(xié)同、協(xié)力、合力、互助、分享、共享、同舟共濟、溝通、交流、雙贏。，這種自上而下的文化灌輸方式會影響員工的合作意識。本文以合作文化的中位數(shù)為基準將全樣本分為高合作文化組和低合作文化組，回歸結果如表8列（3）和列（4）所示。在低合作文化組中，TreatPost的系數(shù)在5%水平上顯著為正，而在高合作文化組則不顯著。這說明社會信用體系建設有助于增進員工進行合作及信息分享意愿，從而推動企業(yè)數(shù)字化轉型。另一方面，本文采用部門集中度衡量員工信息分享意愿。當企業(yè)部門較為分散時，部門間溝通和協(xié)調的成本較高，各部門之間可能因為業(yè)績考核而加劇利益沖突，更容易在企業(yè)內部形成信息孤島。而當企業(yè)部門較為集中時，部門之間的利益沖突將大大減少，信息分享意愿便會提高。參考現(xiàn)有研究，采用各部門員工人數(shù)占員工總人數(shù)比例的赫芬達爾指數(shù)衡量企業(yè)部門集中度（孟慶斌等，2019）。根據(jù)部門集中度的“年度—行業(yè)”中位數(shù)為分組依據(jù)進行回歸分析，結果如表8列（5）和列（6）所示。在部門集中度低的組別中，TreatPost的系數(shù)在10%的顯著性水平上為正，而在部門集中度高的組別不顯著，說明社會信用體系建設通過提高企業(yè)各部門之間的信息分享意愿促進了企業(yè)數(shù)字化轉型。

（三）供應鏈企業(yè)信息分享意愿

企業(yè)進行數(shù)字化轉型不僅僅是企業(yè)內部轉型升級的行為，還需要與產業(yè)鏈上下游企業(yè)進行信息互通合作交流，關聯(lián)企業(yè)之間的信息分享意愿對企業(yè)實現(xiàn)產業(yè)鏈數(shù)字化也很重要。在實踐中，產業(yè)鏈上的信息分享容易造成信息泄露，對關聯(lián)企業(yè)產生不利影響。而社會信用體系建設能夠提高關聯(lián)企業(yè)之間的信任水平，加強彼此對數(shù)字化轉型有關信息的有效共享，進而推動企業(yè)數(shù)字化變革。因此，可以預期，在關聯(lián)企業(yè)信息分享意愿較低的樣本中，社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響更顯著。

本文以客戶集中度和供應商集中度分別作為企業(yè)與客戶和供應商（關聯(lián)企業(yè)）之間信息分享意愿的代理變量?？蛻艏卸仍礁?，企業(yè)越可能投入大量的專有性資產以維持穩(wěn)定的客戶關系網(wǎng)絡（潘紅波和張哲，2020）。倪驍然（2020）也指出客戶集中度越高，客戶與企業(yè)之間越可能具備相互信任的關系。因此，客戶集中度高有助于建立重復博弈產生的信任機制，此時信息分享的意愿較高；而較低的客戶集中度表明客戶比較分散，企業(yè)與客戶之間的“交情”淺，客戶進行信息分享的意愿也較低。客戶集中度的衡量方式為前五大客戶銷售額占全年銷售額的比重，并以“年度—行業(yè)”的中位數(shù)為依據(jù)進行分組回歸，回歸結果見表9列（1）和列（2）所示。可以看出，在客戶集中度低的組別中，TreatPost的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，而在客戶集中度高的組別則不顯著。這說明社會信用體系建設通過增加企業(yè)與下游客戶之間的信任度，提高彼此間信息分享的意愿，從而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

表9 社會信用體系建設、關聯(lián)企業(yè)信息分享與企業(yè)數(shù)字化轉型

同理，當供應商集中度較高時，表明交易雙方都為此作出了相當程度的專有化投資，并基于理性決策愿意維持專有化的交易關系（王迪等，2016），此時供應商與企業(yè)互信程度越高，信息分享的意愿也就越高。反之，當供應商集中度越低時，對信息分享的意愿也就越低。供應商的衡量方式為前五大供應商采購額占全年采購額的比重，并以“年度—行業(yè)”的中位數(shù)為依據(jù)進行分組回歸。從表9列（3）、（4）的回歸結果可以看出，在供應商集中低的組別中，TreatPost的系數(shù)在1%的水平上為正，而在供應商集中度高的組別中不顯著，說明社會信用體系建設通過增加企業(yè)與上游供應商之間的信任度，提高信息分享意愿，從而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

本文還采用供應鏈集中度這個指標衡量企業(yè)同時對客戶和供應商的依賴程度，其衡量方式為客戶集中度與供應商集中度之和。并根據(jù)供應鏈集中度的“年度—行業(yè)”中位數(shù)為分組標準進行回歸，回歸結果如表9列（5）和列（6）所示?？梢钥闯?，在供應鏈集中度低的組別中，TreatPost的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，而在供應鏈集中度高的組別中不顯著。這再次驗證了本文的猜想，表明社會信用體系建設通過增進企業(yè)與供應鏈上下游企業(yè)之間的信任度，大大減少了企業(yè)之間信息互通存在的摩擦，從而提高供應鏈上信息分享的意愿，推動企業(yè)數(shù)字化轉型。

七、研究結論與研究啟示

在數(shù)字經濟時代，企業(yè)數(shù)字化轉型是必然趨勢和必然要求，然而由于企業(yè)數(shù)字化轉型投入大、回報周期長，有較高的學習成本且存在“陣痛期”，這導致管理層積極性不高，員工不愿意配合，供應鏈上企業(yè)關鍵信息難以共享等問題。因此，企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中往往會望而卻步或停滯不前。本文從宏觀環(huán)境的角度出發(fā)，探究社會信用體系建設對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響。研究發(fā)現(xiàn)，社會信用體系建設顯著促進企業(yè)數(shù)字化轉型。由于企業(yè)數(shù)字化轉型目前處于探索階段，因此社會信用體系建設僅對前期的底層技術應用有促進作用。進一步研究發(fā)現(xiàn)，社會信用體系建設通過抑制管理者在數(shù)字化轉型中的機會主義心理，增強員工參與數(shù)字化建設的積極性以及提高關聯(lián)企業(yè)分享關鍵信息的意愿來促進數(shù)字化轉型。

針對本文的研究結論，提出如下政策建議：一方面，政府部門要加強社會信用體系建設，在充分發(fā)揮示范城市模范作用的同時，要引導非試點地區(qū)社會信用體系的建設。特別地，鑒于社會信用體系建設對微觀企業(yè)產生的重要作用，政府部門要繼續(xù)重視商務領域的信用環(huán)境建設，繼續(xù)強化對企業(yè)信用信息的搜集、整理與共享，進而建立經濟交易主體的積極預期。另一方面，企業(yè)要積極應對數(shù)字化轉型中的困難。由于數(shù)字化轉型具有投入大、見效慢的特點，階段性的失敗是不可避免的，股東應該給予管理者更多的信任和激勵，提高管理者在數(shù)字化轉型中的風險承擔能力，從而有效增加企業(yè)管理者對數(shù)字化轉型的積極性。同時，企業(yè)要誠信經營，積極建立并維持誠實守信的社會形象，好的形象有利于與供應鏈上下游企業(yè)建立合作伙伴關系，減少與外部企業(yè)信息互通的摩擦，從而提高數(shù)字化轉型的效率。