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    CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉型

    2023-12-12 13:54:26馬凌遠丁博雯
    管理工程師 2023年5期
    關鍵詞:轉型信息技術企業(yè)

    馬凌遠,丁博雯

    (鄭州航空工業(yè)管理學院,河南 鄭州 450046)

    1 引 言

    數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為驅動我國經(jīng)濟增長的新動力。 中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2022)》 顯示,2021 年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5 萬億元,同比名義增長16.2%,高于GDP 名義增速3.4 個百分點。 數(shù)字經(jīng)濟為我國在新發(fā)展格局下的融合發(fā)展、轉型發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展帶來了很大的想象空間。 黨的二十大明確提出,要打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。 而在微觀層面,數(shù)字經(jīng)濟的落地實施關鍵在企業(yè)的數(shù)字化,尤其是中小企業(yè)的數(shù)字化轉型。 然而,相較于國際社會,我國企業(yè)數(shù)字化轉型的比例較低[1],中國企業(yè)在數(shù)字化轉型實踐中存在“不會轉”“不能轉”“不敢轉” 的困擾[2]。 在此背景下,探討企業(yè)數(shù)字化轉型的驅動因素,具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

    縱觀國內外文獻,從企業(yè)數(shù)字化轉型驅動因素看,相關研究主要圍繞以下兩個方面展開:一是企業(yè)外部層面。 研究發(fā)現(xiàn)金融市場化改革[2,3]、政治關聯(lián)[4]、營商環(huán)境優(yōu)化[5]、對外開放[6]、同群效應[7]等均能對企業(yè)數(shù)字化轉型產(chǎn)生一定的促進作用,而地方經(jīng)濟增長目標與企業(yè)數(shù)字化轉型之間存在明顯的錯配特征,地方經(jīng)濟增長目標設定越高,則企業(yè)的數(shù)字化轉型水平越低[8]。 二是企業(yè)內部層面。 企業(yè)金融化[9]、企業(yè)的數(shù)字戰(zhàn)略[10]、組織變革[11]等也會在不同程度上影響企業(yè)的數(shù)字化轉型。 但遺憾的是,鮮有研究從CEO 的個人特質角度分析其對于企業(yè)數(shù)字化轉型的作用。 烙印理論為研究CEO 的過往經(jīng)歷與企業(yè)決策之間的聯(lián)系提供了富有解釋力的理論視角。 CEO 作為企業(yè)變革的核心決策者,其個人特征通常會在較大程度上決定企業(yè)的戰(zhàn)略方向和發(fā)展軌跡。 而就企業(yè)數(shù)字化轉型而言,CEO 過往的IT 經(jīng)歷的作用應該體現(xiàn)得最為明顯。 基于此,本文將從CEO 的IT 經(jīng)歷視角探討其對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響。

    與已有文獻相比,本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在:第一,本文以CEO 的IT 經(jīng)歷作為切入點,研究其對企業(yè)數(shù)字化轉型的驅動作用,從而為解釋企業(yè)數(shù)字化轉型提供了新證據(jù)。 第二,烙印理論廣泛應用于企業(yè)行為決策領域,但鮮有研究考慮數(shù)字化轉型中的烙印效應,本研究是對已有烙印理論的一個拓展和完善。 第三,本文研究發(fā)現(xiàn)具有IT 經(jīng)歷的CEO 能夠顯著促進企業(yè)的數(shù)字化轉型,在某種程度上對企業(yè)“不會轉” 的難題進行了解答,為我國企業(yè)制定有關數(shù)字人才戰(zhàn)略提供了重要的理論依據(jù)。

    2 理論分析與研究假說

    2.1 CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉型

    烙印理論為“組織或個體在一段特殊的敏感期內受到環(huán)境的重大影響,形成與環(huán)境相匹配的特征印記,隨后即使環(huán)境發(fā)生了重大變化,特征印記仍然會持續(xù)存在且保持不變”[12]。 已有研究表明CEO基于過往經(jīng)歷所形成的烙印,對CEO 自身及其所在組織的決策行為產(chǎn)生持續(xù)的影響,例如,企業(yè)家的國有企業(yè)工作經(jīng)歷能顯著促進企業(yè)成長,這主要源于該經(jīng)歷帶來的價值認知和能力積累[13];CEO 的金融背景對企業(yè)金融化具有積極的影響[14];CEO 的財務經(jīng)歷會為其帶來“風險認知烙印” 和“融資能力烙印”,從而促進企業(yè)創(chuàng)新[15]。 根據(jù)以往研究,我們可以推斷CEO 的IT 經(jīng)歷也會具有明顯的烙印效應。由于IT 行業(yè)具有高技術、高迭代、高風險等特征,具有較強的特殊性,因此接觸IT 就構成了一個敏感期,這使得IT 經(jīng)歷為CEO 留下深刻的印記,該印記會持續(xù)影響CEO 的認知和能力,進而作用于企業(yè)數(shù)字化轉型的決策和實施。

    此外,企業(yè)的生存和發(fā)展必然面臨市場競爭。在數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)字技術的應用加劇了企業(yè)間的競爭[16],數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心的生產(chǎn)要素。 企業(yè)數(shù)字化轉型需要借助先進的數(shù)字科技技術與硬件系統(tǒng)[17],其顛覆了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)業(yè)務流程、商業(yè)模式和價值鏈,即數(shù)字化轉型是IT 技術引發(fā)的系統(tǒng)性變革。因此,具有IT 經(jīng)歷的CEO 相對能更為熟練掌握數(shù)字技術與數(shù)據(jù)業(yè)務,面對數(shù)據(jù)驅動下的企業(yè)轉型戰(zhàn)略決策,CEO 能夠做出更加科學和合理的判斷,進而有效促進企業(yè)數(shù)字化轉型。 基于以上分析,本文提出如下假設:

    假設1:CEO 的IT 經(jīng)歷會對企業(yè)數(shù)字化轉型產(chǎn)生顯著的正向影響。

    2.2 CEO 的IT 經(jīng)歷影響企業(yè)數(shù)字化轉型的機制分析

    第一,擁有IT 經(jīng)歷的CEO 將被打上“IT 認知烙印”,該烙印會使CEO 提高對信息技術的重視程度。 一方面,CEO 對IT 的認識會使CEO 形成數(shù)字化思維,即通過大數(shù)據(jù)預測公司發(fā)展前景、評價公司的經(jīng)營業(yè)績并參與公司經(jīng)營決策,信息技術計算出來的量化結果代替了傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策判斷。 另一方面,CEO 對IT 的認知有助于企業(yè)改善內部信息環(huán)境。 擁有IT 經(jīng)歷的CEO 會結合自己對IT 的認知與企業(yè)的實際情況,謀劃打造企業(yè)的信息化發(fā)展戰(zhàn)略,提高企業(yè)股東及管理層對數(shù)字經(jīng)濟的認同和理解,在企業(yè)范圍內形成重視數(shù)字化轉型的環(huán)境和文化[18]。 企業(yè)內部形成數(shù)字化思維,接受信息技術從“工具型” 到“主導型” 的功能轉變,有助于企業(yè)數(shù)字化轉型的實施。

    第二,擁有IT 經(jīng)歷的CEO 將被打上“IT 能力烙印”,該烙印能夠提升企業(yè)內部控制質量。 由于企業(yè)的會計信息系統(tǒng)和內部控制很多都依賴于信息技術,因此CEO 在IT 方面的知識和經(jīng)驗使其更清楚地了解信息技術在會計信息生產(chǎn)過程中的角色及可能存在的風險,從而加強對信息技術的監(jiān)督[19]。 擁有IT 經(jīng)歷的CEO 能夠借助IT 技術增強企業(yè)對資源的配置和協(xié)調能力,提升企業(yè)的內部控制質量,進而實現(xiàn)企業(yè)內部控制系統(tǒng)的集中化、集成化、自動化和智能化。 部門信息的互通是企業(yè)數(shù)字化的一個重要特征,而健全有效的內部控制系統(tǒng),能為數(shù)字技術的應用提供安全、可靠的環(huán)境,從而促進企業(yè)數(shù)字化轉型戰(zhàn)略的實施。 基于以上分析,本文提出如下假設:

    假設2:CEO 的IT 經(jīng)歷通過提高信息技術重視程度和企業(yè)內部控制質量進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型。

    2.3 CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型影響的異質性

    CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響可能會因經(jīng)歷類型的不同而有所差異。 IT 經(jīng)歷可以劃分為IT 教育經(jīng)歷和IT 職業(yè)經(jīng)歷兩類。 其中,IT 職業(yè)經(jīng)歷是指非IT 科班出身的CEO 在畢業(yè)后進入了IT 行業(yè)工作,在實踐中不斷積累對數(shù)字信息技術和數(shù)字經(jīng)濟的認知與理解,從而形成IT 職業(yè)烙印。 而IT 教育烙印是指CEO 在學生時代接受過信息技術相關專業(yè)的系統(tǒng)性教育而形成的烙印。 盡管IT 職業(yè)烙印在相關知識儲備上會與科班出身的人才有較大差距,但其能夠通過IT 行業(yè)的工作歷練來彌補專業(yè)知識上的缺陷。 過去幾十年來,我國高等教育十分注重培養(yǎng)專業(yè)人才,即在某一領域專心研究、精通某一種知識的人才,高職高專院校尤為突出[20]。 在該教育模式下,高校畢業(yè)生接受的教育更專、更系統(tǒng),這使其能夠對所學專業(yè)及對應行業(yè)有著更為深入具體的理解。 相對IT 職業(yè)經(jīng)歷,IT 教育經(jīng)歷能夠為個人搭建更為系統(tǒng)的信息技術知識體系架構,“烙印” 會更為深刻,因此,其可能對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響更明顯。 據(jù)此,本文提出如下假設:

    假設3:相比于IT 職業(yè)經(jīng)歷,CEO 的IT 教育經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的促進效果更明顯。

    此外,CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響也可能因為企業(yè)類型的不同而存在差異。 一方面,傳統(tǒng)企業(yè)進行數(shù)字化轉型需要較大的前期投入,且周期長、見效慢[21],對數(shù)字化轉型認知的匱乏會導致其試錯成本和試錯風險超出企業(yè)承受能力,企業(yè)必須進行適應性調整之后才能獲得數(shù)字技術的正向收益。 而新興企業(yè)具有較高的數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力,面對商業(yè)環(huán)境變化時能夠積極調整其運營理念、業(yè)務流程和決策模式。 另一方面,在技術變革的數(shù)字化浪潮下,傳統(tǒng)企業(yè)在管理模式和價值取向上形成固定模式,導致轉型難度大、速度慢[22]。 企業(yè)人員固守傳統(tǒng)的思維模式、管理理念,導致企業(yè)數(shù)字化轉型受阻。 而新興企業(yè)是改革開放以來在市場經(jīng)濟中成長起來的企業(yè),其機制相對更為靈活,企業(yè)人員對新理念、新事物接受能力更強,對市場變化反應更快。 因此,具有IT 經(jīng)歷的CEO 在新興企業(yè)中發(fā)揮數(shù)字化領導力所面臨的阻礙會少于傳統(tǒng)企業(yè)。 基于以上分析,本文提出如下假設:

    假設4:相比于傳統(tǒng)企業(yè),CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響效果在新興企業(yè)中更明顯。

    3 模型、變量與數(shù)據(jù)來源

    3.1 模型構建

    為了檢驗CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響,本文構建如下回歸模型:

    其中,被解釋變量DEi,t為企業(yè)數(shù)字化轉型的程度;解釋變量為CEO 的IT 經(jīng)歷,為一個虛擬變量,如果CEO 擁有IT 專業(yè)學習或職業(yè)經(jīng)歷則取值為1,否則為0;Controli,t為一系列控制變量,μi,t表示行業(yè)固定效應,τi,t表示年份固定效應,εi,t為回歸模型殘差項。

    3.2 變量定義

    3.2.1 被解釋變量

    企業(yè)數(shù)字化轉型(DEi,t)。 借鑒吳非等[17]的研究,本文采用上市公司年報中企業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵詞在年報中出現(xiàn)的頻次來衡量企業(yè)數(shù)字化轉型的程度。 由于這類數(shù)據(jù)具有典型的“右偏性” 特征,本文將企業(yè)數(shù)字化轉型關鍵詞披露次數(shù)加1 之后進行對數(shù)化處理,從而得到刻畫企業(yè)數(shù)字化轉型的整體指標。

    3.2.2 解釋變量

    CEO 的IT 經(jīng)歷(ITi,t)。 借鑒張衛(wèi)國等[23]的研究,如果CEO 正規(guī)教育或繼續(xù)教育(如MBA)修讀專業(yè)為軟件開發(fā)、計算機科學與技術、電子與計算機等IT 相關專業(yè),則將其界定為具有IT 教育經(jīng)歷;如果CEO 在入職現(xiàn)企業(yè)之前在IT 行業(yè)或部門工作過,有過信息處理和服務產(chǎn)業(yè)、信息處理設備工業(yè)或信息傳遞中介行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗,則將其界定為具有IT 職業(yè)經(jīng)歷。 如果CEO 具有IT 教育經(jīng)歷或IT 職業(yè)經(jīng)歷,我們都將ITi,t賦值為1,否則為0。

    3.3.2 控制變量

    參考已有文獻[2, 3, 24],對公司治理層面(股權集中度、兩職合一、審計意見、董事會規(guī)模)、企業(yè)財務層面(企業(yè)總收入、企業(yè)規(guī)模、總資產(chǎn)收益率、財務杠桿)以及CEO 個體特征(CEO 年齡、CEO 學歷)加以控制,各代理指標具體說明見表1。

    3.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

    本文以2008-2020 年間中國A股上市公司為初始樣本,剔除研究期間上市狀態(tài)為ST、?ST 的公司樣本,剔除金融類樣本以及主要數(shù)據(jù)嚴重缺失的樣本。 公司財務和數(shù)字化轉型數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫,CEO 的IT 經(jīng)歷數(shù)據(jù)來源于CSMAR 上市公司人物特征數(shù)據(jù)庫的高管個人簡歷,經(jīng)筆者手工整理而得,最終獲得28 488 個觀測值。 為了克服異常值的影響,對連續(xù)變量進行了1%水平的縮尾處理。

    3.4 描述性統(tǒng)計

    表2 列示了主要變量的描述性統(tǒng)計。 其中,企業(yè)數(shù)字化轉型(DE) 的均值為0.923,標準差為1.271,表明樣本中企業(yè)數(shù)字化轉型程度有所差別,部分企業(yè)之間相差較大。 CEO 的IT 經(jīng)歷(IT)均值為0.057,表明樣本中有5.7%的企業(yè)CEO 具有IT 經(jīng)歷,與已有研究[23,25]的結果基本一致,說明我國上市公司中具有IT 經(jīng)歷的CEO 占比較低。

    表2 描述性統(tǒng)計結果

    4 實證結果分析

    4.1 基準回歸

    表3 展示了CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響。 列(1)中CEO 的IT 經(jīng)歷顯著為正(α =0.850,p <0.01),這說明了CEO 的IT 經(jīng)歷可以顯著促進企業(yè)數(shù)字化轉型,證實了假設1。 為了防止其他因素對結果產(chǎn)生干擾,隨后,模型中依次加入了反映公司治理層面(Stock、Merge、Adudit、Board)、企業(yè)財務層面(Sale、Size、Roa、Lev) 、CEO 個體特征(Age、Degree) 等控制變量,回歸結果如表3 第(2)-(4)列所示,IT 回歸系數(shù)并未發(fā)生實質性的變化,表明逐步引入控制變量后,CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用依然存在,以上結果均支持假設1。

    表3 回歸結果

    4.2 穩(wěn)健性檢驗

    4.2.1 更換數(shù)字化轉型衡量方式

    為了保證結果的穩(wěn)健性,借鑒已有研究[26],采用數(shù)字化轉型虛擬變量衡量企業(yè)是否進行數(shù)字化轉型。 回歸結果如表4 第(1)列所示,結果表明,回歸系數(shù)降低,但仍在1%水平上顯著正相關,即CEO 的IT 經(jīng)歷仍然能夠促進企業(yè)數(shù)字化轉型,研究結論仍然支持假設1。

    表4 穩(wěn)健性檢驗

    4.2.2 剔除數(shù)字技術核心產(chǎn)業(yè)樣本

    企業(yè)數(shù)字化轉型主要涉及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),這類產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)建的時候都是以物理世界為中心來構建的,軟件和數(shù)據(jù)平臺方面較為薄弱,或可稱之為非數(shù)字技術核心產(chǎn)業(yè),但數(shù)字技術核心產(chǎn)業(yè)也會進行數(shù)字化轉型。 相對而言,數(shù)字技術核心產(chǎn)業(yè)天然具有數(shù)字化轉型的優(yōu)勢,在新技術駕馭與整合、組織變革、數(shù)字人才儲備等方面具有深厚前期基礎,能夠更好地為數(shù)字化轉型提供支撐。 因此,CEO 的IT 經(jīng)歷可能會對該類產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型的影響更大,作用更為突出。 因此,本文參照孫勇等[27]對數(shù)字技術核心產(chǎn)業(yè)的劃分,將該部分樣本剔除,進行穩(wěn)健性檢驗。 表4第(2)列匯報了剔除數(shù)字技術核心產(chǎn)業(yè)后,CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響結果,可以看出,回歸系數(shù)為0.811,且在1%的水平上顯著,結論依然穩(wěn)健。

    4.2.3 內生性問題處理

    理論上,如果企業(yè)計劃實施數(shù)字化轉型,其將會在資金、技術和人才等各個方面做好準備,包括聘用具有深厚IT 知識背景、豐富IT 行業(yè)經(jīng)驗的人擔任CEO 來全面領導企業(yè)的數(shù)字化轉型。 即企業(yè)CEO具有IT 經(jīng)歷不是隨機的,而存在自選擇問題。 為緩解此問題,本文采用傾向得分匹配方法(PSM)進行處理。 此外,本研究也可能存在雙向因果,即數(shù)字化轉型的程度也可能會影響企業(yè)是否聘用具有IT 經(jīng)歷的人才擔任CEO。 那么,傾向得分匹配方法則無法有效處理內生性問題,因此,本文采用工具變量法進一步對內生性問題進行處理。

    (1)傾向得分匹配。 為了解決本文研究中可能存在的選擇性偏誤,本文采用PSM 方法重新檢驗CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉型之間的關系。 為了保持結論的穩(wěn)健性,本文分別采用1 ∶5 最近鄰匹配法和內核匹配法進行配對,匹配變量選取模型(1)中的控制變量,根據(jù)計算得到的傾向得分值匹配控制組。 表5 顯示了1 ∶5 最近鄰匹配法進行Probit 回歸匹配后的協(xié)變量平衡檢驗,由結果可以看出匹配后處理組與控制組基本沒有顯著差異,滿足配對要求,內核匹配法的協(xié)變量平衡檢驗不再贅述。

    表5 PSM 樣本協(xié)變量均衡檢驗(1 ∶5 最近鄰匹配法)

    表6 顯示了利用上述匹配樣本估計出CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的平均處置效應。 可以看出,利用1 ∶5 最近鄰匹配法和內核匹配法得到的平均處置效應與表3 和表4 的結論基本一致。 但CEO的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響系數(shù)明顯增大了,這可能是由于在PSM 匹配前部分混淆變量的顯著負向影響導致的。

    表6 PSM 樣本回歸結果

    (2)工具變量法。 借鑒已有研究[14],選取企業(yè)與距離企業(yè)最近的開設IT 相關專業(yè)“985”“211”高校之間的距離(Distance,以下稱為“IT 高校距離”)作為CEO 的IT 經(jīng)歷的工具變量,并采用2SLS 方法進行穩(wěn)健性測試。 選取該工具變量的理由是:①IT高校距離與CEO 的IT 經(jīng)歷密切相關。 通常而言,企業(yè)對所在地或臨近地區(qū)“985”“211”高校及其畢業(yè)生具有較高的認可度,或由于地方政府的政策原因,企業(yè)會在招聘時給予本地高校畢業(yè)生以一定的優(yōu)待,招聘更多本地高校畢業(yè)生。 那么距離最近高校的專業(yè)結構、專業(yè)特色會在很大程度上影響企業(yè)人員的專業(yè)結構。 因此,IT 高校距離直接影響企業(yè)的CEO 具有IT 經(jīng)歷的概率,且IT 高校距離與CEO 的IT 經(jīng)歷存在負相關。 ②IT 高校距離并不直接影響企業(yè)數(shù)字化轉型。 IT 高校距離影響企業(yè)聘請具有IT經(jīng)歷CEO 的成本和難易程度,不會直接影響企業(yè)數(shù)字化轉型,單一高校所帶來的數(shù)字化信息效應有限。因此,該工具變量同時滿足相關性和外生性的假定。

    表7 第(1)列為工具變量的第一階段回歸結果,可以看到工具變量Distance與解釋變量IT回歸系數(shù)為-0.0425,在1%水平上顯著相關,表明企業(yè)與最近的開設IT 相關專業(yè)“985”“211”高校之間的距離越遠,擁有IT 經(jīng)歷CEO 的概率就越小。 弱工具變量檢驗時,F(xiàn) 值為239.051,說明不存在弱工具變量的問題,本文選取的工具變量Distance對CEO 的IT 經(jīng)歷有較強的解釋力度。 表7 第(2)列第二階段的回歸結果顯示,CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)依然顯著為正,這說明在考慮了內生性問題后,本文研究結論穩(wěn)健。

    表7 工具變量法

    5 進一步分析:影響機制及異質性檢驗

    5.1 影響機制檢驗

    根據(jù)前文的理論分析,具有IT 經(jīng)歷的CEO 能夠通過提高企業(yè)內部控制質量和對信息技術的重視程度,促進企業(yè)數(shù)字化轉型。 已有研究[25]表明,CEO的IT 經(jīng)歷有助于企業(yè)提高對信息技術的重視程度以及企業(yè)內部控制質量。 因此,只需證明企業(yè)內部控制質量和信息技術重視程度能夠促進企業(yè)數(shù)字化轉型,就可間接說明CEO 的IT 經(jīng)歷可以通過二者影響企業(yè)數(shù)字化轉型。

    為了檢驗CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響機制,我們分別對企業(yè)內部控制質量(IC) 和信息技術的重視程度(Digital) 進行了衡量。 其中,企業(yè)內部控制質量來源于博迪數(shù)據(jù)庫,信息技術的重視程度借鑒已有研究[25],用企業(yè)對信息技術軟硬件的投資來衡量。 并構建模型如下:

    上式中,Xi,t表示企業(yè)內部控制質量(IC) 或信息技術重視程度(Digital), 并加入年份、行業(yè)固定效應,回歸結果如表8 所示。

    從表8 可以看出,企業(yè)內部控制質量和信息技術的重視程度對企業(yè)數(shù)字化轉型的系數(shù)為正,且分別在1%和5%的統(tǒng)計水平上顯著,表明企業(yè)內部控制質量及對信息技術的重視程度均有助于促進企業(yè)數(shù)字化轉型。 綜合以往研究,可以表明CEO 的IT 經(jīng)歷可以通過提高企業(yè)內部控制質量和對信息技術的重視程度進而促進企業(yè)數(shù)字化轉型,驗證了假設2。

    5.2 異質性檢驗

    如前文所述,CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響可能因IT 經(jīng)歷類型、企業(yè)類型的不同而存在異質性。 因此,我們借鑒已有研究[28],將處于信息技術、房地產(chǎn)傳播與文化產(chǎn)業(yè)的企業(yè)定義為新興企業(yè)(NEi,t =1),其他定義為傳統(tǒng)企業(yè)(TEi,t =1)。 另外本文將IT 經(jīng)歷細分為IT 教育經(jīng)歷和IT 職業(yè)經(jīng)歷,并分別引入余下樣本對比分析,具體結果如表9所示。

    表9 IT 經(jīng)歷類型和企業(yè)類型對CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉型關系的影響

    對比表9 的(1)至(2)列可以發(fā)現(xiàn),CEO 的IT 教育經(jīng)歷和IT 職業(yè)經(jīng)歷的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,這表明無論是CEO 的IT 教育經(jīng)歷還是IT職業(yè)經(jīng)歷,都能促進企業(yè)數(shù)字化轉型。 但相對而言,IT 的教育經(jīng)歷對企業(yè)的數(shù)字化轉型的促進作用更大,在一定程度上說明CEO 經(jīng)過IT 教育經(jīng)歷,對數(shù)字技術、數(shù)字經(jīng)濟的認知和理解更為深入,烙印也更為深刻,進而對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響更為明顯,這驗證了假說3。 對比表9 的(3)-(4)列可以發(fā)現(xiàn),相比傳統(tǒng)企業(yè),CEO 的IT 經(jīng)歷對新興企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用更大,這驗證了假設4,說明了具有IT 經(jīng)歷的CEO 的數(shù)字領導力的有效發(fā)揮需要匹配相對應的企業(yè)組織環(huán)境、企業(yè)技術環(huán)境及企業(yè)文化。

    6 結論與啟示

    本文基于烙印理論與2008-2020 年中國A 股上市公司數(shù)據(jù),考察了CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響。 研究發(fā)現(xiàn),CEO 的IT 經(jīng)歷能夠顯著促進企業(yè)的數(shù)字化轉型;影響機制檢驗結果表明,CEO 的IT 經(jīng)歷主要是通過提高企業(yè)內部控制質量、增強對信息技術的重視程度進而對企業(yè)數(shù)字化轉型產(chǎn)生積極影響;異質性分析結果顯示,相比傳統(tǒng)企業(yè),CEO的IT 經(jīng)歷對新興企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用更明顯,而相比IT 職業(yè)經(jīng)歷,CEO 的IT 教育經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉型的促進作用更大。

    基于本文的研究結論,提出以下建議:第一,對于企業(yè)整體而言,在配置高層管理團隊時,應注重具有IT 經(jīng)歷的經(jīng)理人的選拔和培養(yǎng),充分發(fā)揮其在企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新和數(shù)字戰(zhàn)略決策中的作用;第二,對于管理層自身而言,應重視自身IT 經(jīng)歷的塑造,可以通過參加高校或學術機構舉辦的專業(yè)論壇,或邀請業(yè)內專家進行專門的培訓,來提升數(shù)字素養(yǎng)和對數(shù)字經(jīng)濟的認知和理解;第三,對于政府而言,應繼續(xù)推動高校新文科專業(yè)建設和跨學科人才培養(yǎng),尤其強化經(jīng)管類專業(yè)與IT 相關專業(yè)的跨學科協(xié)同育人機制,讓更多具有IT 經(jīng)歷的人才進入經(jīng)理人市場,從而推動企業(yè)數(shù)字化人才的儲備和積累。

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