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    制造企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程驅(qū)動(dòng)了智力資本投資嗎

    2023-12-17 13:10:46
    財(cái)會(huì)月刊·上半月 2023年12期

    DOI:10.19641/j.cnki.42-1290/f.2023.23.006

    【摘要】伴隨著新一代數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的融合發(fā)展, 數(shù)字化成為我國(guó)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí), 構(gòu)筑國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的重要路徑。本文選取2011 ~ 2021年我國(guó)A股制造業(yè)上市企業(yè)為樣本, 實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的影響。研究發(fā)現(xiàn): 數(shù)字化進(jìn)程能夠促進(jìn)企業(yè)智力資本投資, 隨著企業(yè)所處的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度增加以及企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位降低, 上述積極影響更加顯著。機(jī)制研究表明, 信息優(yōu)勢(shì)、 債務(wù)融資成本與盈余管理在數(shù)字化進(jìn)程和企業(yè)智力資本投資之間發(fā)揮中介作用。另外, 在國(guó)有企業(yè)、 處于實(shí)施“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略地區(qū)的企業(yè)中, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

    【關(guān)鍵詞】數(shù)字化進(jìn)程;智力資本投資;行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度;企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位

    【中圖分類(lèi)號(hào)】 F272.3? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994(2023)23-0042-7

    一、 引言

    伴隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革在全球范圍內(nèi)蓬勃興起, 新一代信息技術(shù)與制造業(yè)的融合程度逐步提升, 制造業(yè)數(shù)字化成為各國(guó)提高競(jìng)爭(zhēng)力、 培育新動(dòng)能的關(guān)鍵路徑(涂磊等,2023)。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào), 要加快推動(dòng)我國(guó)制造業(yè)高端化、 智能化、 綠色化發(fā)展, 這表明與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合將成為中國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。企業(yè)將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到日常生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中即為企業(yè)數(shù)字化。在數(shù)字與知識(shí)融合發(fā)展的時(shí)代背景下, 數(shù)字化的應(yīng)用孕育出企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造新模式(李莉等,2023), 包括創(chuàng)新資本、 人力資本等在內(nèi)的智力資本逐漸取代傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的地位, 成為企業(yè)維持長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要戰(zhàn)略資源(馬連福等,2022)。黨的十八大以來(lái), 習(xí)近平總書(shū)記為堅(jiān)定不移做強(qiáng)做優(yōu)做大制造業(yè)、 加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)做出多次科學(xué)指引和重要部署。當(dāng)前, 我國(guó)制造業(yè)正處于實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的關(guān)鍵時(shí)期, 但隨著勞動(dòng)力成本的逐步攀升, 我國(guó)制造業(yè)的絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)呈下降趨勢(shì)(錢(qián)誠(chéng),2020)。在此形勢(shì)下, 制造業(yè)企業(yè)作為我國(guó)實(shí)施數(shù)字化戰(zhàn)略的重點(diǎn)對(duì)象, 能否通過(guò)數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用實(shí)現(xiàn)自身智力資本投資水平的提升, 從而塑造新時(shí)代核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)助力企業(yè)自身在全球產(chǎn)業(yè)鏈變革的過(guò)程中占據(jù)上乘地位?這一問(wèn)題亟待探究。

    近年來(lái), 有關(guān)數(shù)字化所引致的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)逐漸成為管理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)主題, 已有學(xué)者從推進(jìn)金融市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)程(胡山和余泳澤,2022)、 賦能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)(張虎等,2023)等宏觀角度, 以及控制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平(王會(huì)娟等,2022;徐細(xì)雄等,2023)、 促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新(賀正楚等,2023;李雪松等,2022)等微觀角度展開(kāi)了深入研究, 但對(duì)于企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化影響企業(yè)智力資本投資的內(nèi)在作用機(jī)制仍待探索。為厘清上述問(wèn)題, 本文基于資源基礎(chǔ)理論, 以2011 ~ 2021年我國(guó)A股制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象, 探索企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的影響及兩者之間關(guān)系的傳導(dǎo)機(jī)制。此外, 數(shù)字化浪潮下的市場(chǎng)形勢(shì)瞬息萬(wàn)變, 如何在夯實(shí)產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展是關(guān)乎企業(yè)生死存亡的重要議題(陳德球和胡晴,2022)。根據(jù)產(chǎn)業(yè)組織理論, 產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)包括行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位, 因此, 本文將進(jìn)一步從行業(yè)與企業(yè)兩個(gè)層面, 探索影響數(shù)字化進(jìn)程賦能企業(yè)智力資本投資的環(huán)境因素。

    二、 理論分析與研究假設(shè)

    (一)數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的影響

    首先, 推進(jìn)數(shù)字化進(jìn)程能幫助企業(yè)充分掌握內(nèi)外部信息資源。從內(nèi)部信息整合視角來(lái)看, 數(shù)字化能夠幫助企業(yè)將生產(chǎn)、 經(jīng)營(yíng)與管理活動(dòng)中接收到的海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具標(biāo)準(zhǔn)化及結(jié)構(gòu)化的信息(吳非等,2021), 并協(xié)助企業(yè)將這些信息融入經(jīng)營(yíng)管理決策中。開(kāi)展數(shù)字化還能夠加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部的信息交流與互通(王守海等,2022), 促進(jìn)資源整合, 企業(yè)在更全面的信息基礎(chǔ)之上做出的決策也就更加科學(xué)。從外部信息處理視角來(lái)看, 企業(yè)可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)聚集、 分析來(lái)自企業(yè)外部的大量數(shù)據(jù)(Goldstein等,2021), 精準(zhǔn)觀測(cè)市場(chǎng)需求及外部環(huán)境的變化趨勢(shì), 使得企業(yè)能實(shí)現(xiàn)智能決策。根據(jù)資源基礎(chǔ)理論, 數(shù)字化可以為企業(yè)營(yíng)造良好的信息環(huán)境, 降低企業(yè)在智力資本投資過(guò)程中面臨的不確定性, 從而提高企業(yè)進(jìn)行智力資本投資的意愿。

    其次, 企業(yè)獲取資金支持的渠道隨數(shù)字化進(jìn)程的加快而拓寬。一方面, 數(shù)字化作為企業(yè)引起外界關(guān)注的重要積極信號(hào), 有助于外界識(shí)別企業(yè)的投資潛力(潘紅波和高金輝,2022), 使得實(shí)施了數(shù)字化的企業(yè)能在市場(chǎng)上吸引更多外部的高質(zhì)量投資。另一方面, 數(shù)字化順應(yīng)了政府部門(mén)的政策導(dǎo)向, 有利于企業(yè)獲得更多的優(yōu)惠政策支持及政府資源投入(王守海等,2022)。企業(yè)通過(guò)數(shù)字化向市場(chǎng)傳遞了發(fā)展前景廣闊的積極信號(hào), 提高了投資者、 政府等多方的投資積極性, 從而使企業(yè)融資的社會(huì)化程度得以顯著提升(Hua和Huang,2020), 為智力資本投資的開(kāi)展奠定了資金基礎(chǔ), 進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)智力資本投資。

    最后, 推進(jìn)數(shù)字化進(jìn)程有利于提升公司治理水平, 促使企業(yè)注重長(zhǎng)遠(yuǎn)利益。一方面, 數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用不僅能夠提高企業(yè)在生產(chǎn)、 運(yùn)營(yíng)及管理等環(huán)節(jié)的透明度(戚聿東和肖旭,2020), 壓縮管理層可以實(shí)施機(jī)會(huì)主義行為的空間, 還能增加董事對(duì)企業(yè)現(xiàn)狀的了解程度(陳德球和胡晴,2022), 督促管理者將可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的重心, 從而加大企業(yè)智力資本投資力度。另一方面, 數(shù)字化在提高企業(yè)信息披露意愿和能力的同時(shí), 也加大了來(lái)自分析師關(guān)注度及外部市場(chǎng)、 機(jī)構(gòu)投資者等主體的監(jiān)督力度(Joe等,2022)。外部各方對(duì)企業(yè)施加的監(jiān)督壓力有效彌補(bǔ)了內(nèi)部治理在執(zhí)行力度上的不足, 同樣能驅(qū)使管理者基于企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)利益進(jìn)行決策, 從而加大智力資本投資力度。由此, 本文提出:

    H1: 隨著企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn), 企業(yè)將進(jìn)行更多的智力資本投資。

    (二)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的調(diào)節(jié)作用

    行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度是反映企業(yè)對(duì)有限資源爭(zhēng)奪激烈程度的重要指標(biāo)(陳志斌和王詩(shī)雨,2015)?;跈?quán)變理論, 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越激烈, 企業(yè)越需要通過(guò)數(shù)字化推動(dòng)企業(yè)智力資本投資進(jìn)而打造企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。一方面, 競(jìng)爭(zhēng)程度高的行業(yè)具有外部治理功能, 可以有效緩解委托代理問(wèn)題(張傳財(cái)和陳漢文,2017)。當(dāng)企業(yè)所處的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈時(shí), 市場(chǎng)信息透明度較高(王宸等,2022), 企業(yè)為向外界傳遞積極信號(hào), 會(huì)抓住數(shù)字化的機(jī)遇, 以此推進(jìn)智力資本投資, 努力提升自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì), 確保自身處于行業(yè)領(lǐng)先地位。另一方面, 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈, 意味著行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的同質(zhì)化問(wèn)題越嚴(yán)重(汪芳和石鑫,2022), 此時(shí), 企業(yè)需要通過(guò)數(shù)字化積累信息、 資金以及人才等資源, 為企業(yè)智力資本投資的開(kāi)展奠定資源基礎(chǔ), 從而在激烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中塑造核心競(jìng)爭(zhēng)力, 實(shí)現(xiàn)自身的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。相反, 當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度較低時(shí), 行業(yè)內(nèi)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間的制約程度隨之降低, 企業(yè)更易獲取資源, 從而削弱了企業(yè)通過(guò)數(shù)字化拓寬資源獲取渠道的動(dòng)機(jī)。由此, 本文提出:

    H2: 隨著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的提高, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的促進(jìn)作用更加顯著。

    (三)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的調(diào)節(jié)作用

    企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位代表企業(yè)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力, 其高低會(huì)從風(fēng)險(xiǎn)收益及相對(duì)位勢(shì)上作用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策及行為表現(xiàn)(吳昊旻和張可欣,2021)?;谫Y源獲取角度, 當(dāng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位處于劣勢(shì)時(shí), 其不僅在激烈的市場(chǎng)資源爭(zhēng)奪中會(huì)喪失外部融資的主動(dòng)權(quán), 而且由于產(chǎn)品利潤(rùn)空間較小, 內(nèi)源資金也將無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和投資的需要(李順彬,2020)。此時(shí), 開(kāi)展數(shù)字化能幫助企業(yè)在資源獲取方面取得優(yōu)勢(shì), 因此, 處于較低競(jìng)爭(zhēng)地位的企業(yè)希望通過(guò)數(shù)字化優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部資源配置, 進(jìn)而使得為智力資本投資提供資源支持的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)。相反, 較高競(jìng)爭(zhēng)地位的企業(yè)可以憑借其在行業(yè)內(nèi)的優(yōu)勢(shì)地位獲取便捷的融資渠道、 充裕的資金支持(吳昊旻和張可欣,2021), 從而掩蓋了數(shù)字化為企業(yè)智力資本投資提供資金支持的優(yōu)勢(shì)。由此, 本文提出:

    H3: 隨著企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的降低, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的促進(jìn)作用更加顯著。

    三、 研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

    鑒于信息技術(shù)廣泛應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程主要表現(xiàn)在2010年后(徐細(xì)雄等,2023), 本文以2011 ~ 2021年我國(guó)A股制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象展開(kāi)研究。研究所需數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù), 并使用Stata16.0按以下步驟處理: ①剔除ST及?ST上市公司樣本; ②剔除相關(guān)變量存在缺失值的樣本; ③剔除上市不滿(mǎn)一年的公司樣本; ④對(duì)所有連續(xù)變量均進(jìn)行1%和99%水平的Winsor縮尾處理, 最終獲得了17886個(gè)樣本觀測(cè)值。

    (二)變量定義

    1. 被解釋變量: 智力資本投資(IC)。本文采用因子分析法對(duì)企業(yè)智力資本投資的衡量指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。具體步驟如下: 第一, 參考馬寧和姬新龍(2019)對(duì)智力資本投資的衡量方法, 選擇人力資本投資(HC)、 創(chuàng)新資本投資(INVC)、 關(guān)系資本投資(RC)及結(jié)構(gòu)資本投資(SC)作為衡量企業(yè)智力資本投資的四個(gè)維度。其中: 人力資本投資采用支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金來(lái)衡量, 創(chuàng)新資本投資采用研發(fā)支出來(lái)衡量, 關(guān)系資本投資以銷(xiāo)售費(fèi)用來(lái)衡量, 結(jié)構(gòu)資本投資以管理費(fèi)用來(lái)衡量。第二, 進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn), 其中KMO的值為0.830, 大于等于0.5, 說(shuō)明變量間存在相關(guān)關(guān)系, Bartlett球形檢驗(yàn)的p值為0.000, 表明此數(shù)據(jù)能夠使用因子分析法。第三, 運(yùn)用因子分析法, 基于特征值大于1的原則提取1個(gè)因子構(gòu)成智力資本投資的評(píng)價(jià)指標(biāo), 此時(shí)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)80.10%, 具有較強(qiáng)的解釋力。第四, 采用最大方差法對(duì)相關(guān)矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn), 旋轉(zhuǎn)后得到因子載荷矩陣。第五, 計(jì)算因子得分并列出因子得分函數(shù)。

    2. 解釋變量: 數(shù)字化進(jìn)程(DCG)。借鑒徐細(xì)雄等(2023)的研究, 本文所提到的數(shù)字化進(jìn)程代表企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度。該指標(biāo)由微觀層面的戰(zhàn)略引領(lǐng)、 技術(shù)驅(qū)動(dòng)、 組織賦能, 數(shù)字化成果、 數(shù)字化應(yīng)用與中宏觀層面的環(huán)境支撐六個(gè)指標(biāo)經(jīng)過(guò)加權(quán)計(jì)算得出。

    3. 調(diào)節(jié)變量。一是行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度(HHI)。本文借鑒曾憲聚等(2020)學(xué)者的做法, 選用赫芬達(dá)爾指數(shù)來(lái)度量行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度, 即計(jì)算行業(yè)內(nèi)各公司主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占行業(yè)總主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比重的平方和。由于該指標(biāo)為反向指標(biāo), 因此行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈, 該數(shù)值越小。

    二是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位(PCM)。本文沿用陳志斌和王詩(shī)雨(2015)的做法用勒納指數(shù)來(lái)衡量, 具體地, 勒納指數(shù)=(營(yíng)業(yè)收入-營(yíng)業(yè)成本-銷(xiāo)售費(fèi)用-管理費(fèi)用)/營(yíng)業(yè)收入。勒納指數(shù)的值越大, 代表企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)地位越強(qiáng)。

    4. 控制變量。本文基于企業(yè)特征、 治理結(jié)構(gòu)兩個(gè)層面選擇控制變量, 企業(yè)特征層面包括企業(yè)規(guī)模(Size)、 資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、 資產(chǎn)收益率(ROA)、 現(xiàn)金流水平(Cf)、 企業(yè)年齡(Age)及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE); 治理結(jié)構(gòu)層面包括董事會(huì)規(guī)模(Board)、 董事會(huì)獨(dú)立性(Indep)與股權(quán)集中度(Ochng)。除此之外, 本文還設(shè)置了年度(Year)、 行業(yè)(Industry)的虛擬變量。具體變量的定義及計(jì)算方式如表1所示。

    (三)模型設(shè)定

    為檢驗(yàn)數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的影響, 本文構(gòu)建模型(1):

    ICi,t01DCGi,tiControlsi,t+uiti,t(1)

    其中: 下標(biāo)i和t分別代表企業(yè)和年份, ICi,t表示企業(yè)智力資本投資, DCG表示數(shù)字化進(jìn)程, Controlsi,t為一系列控制變量, ui為個(gè)體固定效應(yīng), τi為時(shí)間固定效應(yīng), ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng), 下同。若模型(1)中β1顯著為正, 則說(shuō)明H1成立。

    為探究行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位在數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資之間的調(diào)節(jié)作用, 本文在上述模型基礎(chǔ)上引入調(diào)節(jié)變量與DCG的交乘項(xiàng), 具體模型如下:

    ICi,t01DCGi,t2DCGi,t×HHIi,t3HHIi,tiControlsi,t+uiti,t(2)

    ICi,t01DCGi,t2DCGi,t×PCMi,t3PCMi,tiControlsi,t+uiti,t(3)

    其中, HHI、 PCM分別表示行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位。當(dāng)模型(2)、 (3)中β1顯著為正且β2顯著為負(fù)時(shí), 則說(shuō)明H2、 H3成立。

    四、 實(shí)證結(jié)果分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。企業(yè)智力資本投資(IC)的最大值為3.094, 最小值為-0.308, 均值為-0.042, 表明我國(guó)制造業(yè)企業(yè)對(duì)智力資本的重視程度較低, 導(dǎo)致對(duì)其的投資力度普遍偏小。數(shù)字化進(jìn)程(DCG)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為35.887和9.917, 最小值為23.146, 最大值為63.134, 表明企業(yè)實(shí)際的數(shù)字化進(jìn)程處于較低水平, 并且企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程在不同樣本企業(yè)間具有較大差異性。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度(HHI)的最大值為10, 最小值為0, 均值為1.048, 說(shuō)明我國(guó)制造業(yè)內(nèi)各細(xì)分行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位(PCM)的最大值為0.469, 最小值為-0.223, 均值為0.115, 說(shuō)明大部分樣本企業(yè)處于較低的競(jìng)爭(zhēng)地位, 因此我國(guó)制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)中不同企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)同樣較為激烈。

    (二)回歸檢驗(yàn)結(jié)果與分析

    1. 主回歸分析。表3報(bào)告了數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資間的基本回歸結(jié)果。列(1)僅加入解釋變量DCG, 回歸結(jié)果顯示, 數(shù)字化進(jìn)程(DCG)對(duì)智力資本投資(IC)有顯著的積極影響, H1得到初步驗(yàn)證。列(2)展示了加入控制變量與固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果, 其中DCG的系數(shù)為0.004, 在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn), 且調(diào)整后的R2值與模型(1)對(duì)應(yīng)值相比均有所提高, 即方程解釋度進(jìn)一步增強(qiáng), 這表明數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資具有促進(jìn)作用, 驗(yàn)證了H1。

    2. 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)。根據(jù)表3列(3)的回歸結(jié)果可知, 數(shù)字化進(jìn)程與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的交互項(xiàng)(DCG×HHI)系數(shù)為-0.002, 且在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn), 鑒于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度為反向指標(biāo), 因此該結(jié)論表明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈, 開(kāi)展數(shù)字化越有利于促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行智力資本投資, H2得到驗(yàn)證。表3列(4)中, 數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的交互項(xiàng)(DCG×PCM)系數(shù)為-0.014, 在5%的水平上顯著, 說(shuō)明企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位越高, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)智力資本投資的積極影響越小, H3得到支持。

    (三)內(nèi)生性處理

    1. 工具變量法。本文借鑒馬連福等(2022)的研究結(jié)論, 采用同年度、 同行業(yè)其他公司數(shù)字化進(jìn)程的中位數(shù)作為工具變量, 使用兩階段最小二乘法再次進(jìn)行回歸。表4列(2)展示了第二階段回歸結(jié)果, DCG的系數(shù)為0.004且在1%的水平上顯著, 說(shuō)明在克服了反向因果問(wèn)題后, 企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化進(jìn)程仍能提升企業(yè)智力資本投資的水平。

    2. PSM(傾向得分匹配)法。本文按照樣本數(shù)字化進(jìn)程是否大于行業(yè)—年度樣本均值, 將樣本分為高數(shù)字化程度組和低數(shù)字化程度組, 繼而采用傾向得分匹配法進(jìn)行基于匹配樣本的回歸分析來(lái)檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。表4列(3)顯示, 基于成功匹配的樣本進(jìn)行加權(quán)處理后再估計(jì)的估計(jì)效應(yīng)為0.002, 且在1%的水平上顯著, 說(shuō)明在對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、 治理結(jié)構(gòu)等因素匹配后, 企業(yè)加速數(shù)字化進(jìn)程仍能促進(jìn)企業(yè)智力資本投資水平的提升。

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1. 替換解釋變量。本文借鑒吳非等(2021)的研究, 使用上市企業(yè)年報(bào)中與數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次再次構(gòu)建數(shù)字化進(jìn)程指標(biāo)(DCG_1)。首先, 統(tǒng)計(jì)“云計(jì)算技術(shù)、 人工智能技術(shù)、 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、 區(qū)塊鏈技術(shù)、 大數(shù)據(jù)技術(shù)”等關(guān)鍵詞在特定年份的年報(bào)中出現(xiàn)的次數(shù); 其次, 加總后加1取自然對(duì)數(shù)得到衡量企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的指標(biāo)。表4列(4)顯示, DCG_1的回歸系數(shù)為0.025且在1%的水平上顯著為正, 與上述回歸結(jié)果保持一致。

    2. 控制交互固定效應(yīng)。為減少行業(yè)中隨時(shí)間變化的影響因素對(duì)結(jié)論帶來(lái)的偏差, 本文考慮在單獨(dú)控制年份或行業(yè)的固定效應(yīng)基礎(chǔ)之上, 控制兩者的交互固定效應(yīng), 結(jié)果如表4列(5)所示, H1仍然得到支持。

    3. 控制個(gè)體固定效應(yīng)。為減少個(gè)體層面不隨時(shí)間變化的影響因素對(duì)結(jié)論產(chǎn)生的偏誤, 本文進(jìn)一步控制個(gè)體固定效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn), 結(jié)果如表4列(6)所示。數(shù)字化進(jìn)程與智力資本投資的回歸系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正, 說(shuō)明基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持穩(wěn)健。

    4. 滯后解釋變量??紤]到數(shù)字化進(jìn)程對(duì)于企業(yè)智力資本投資的影響可能存在滯后效應(yīng), 為此在基準(zhǔn)模型(1)的基礎(chǔ)上, 本文將被解釋變量滯后一期后進(jìn)行重新回歸, 結(jié)果如表4列(7)所示。數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的影響仍在1%的水平上顯著為正, 進(jìn)一步佐證了本文基準(zhǔn)回歸的結(jié)論。

    (五)作用機(jī)制檢驗(yàn)

    1. 數(shù)字化進(jìn)程、 信息優(yōu)勢(shì)與企業(yè)智力資本投資。數(shù)字化可以幫助企業(yè)在有效時(shí)間內(nèi)篩選出可供企業(yè)利用的信息資源(Rialti等,2019), 便于企業(yè)準(zhǔn)確辨識(shí)智力資本投資的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn), 從而做出更具科學(xué)性的智力資本投資決策?;谏鲜龇治?, 本文借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)的中介效應(yīng)分析方法考察信息優(yōu)勢(shì)的中介效應(yīng)。

    本文采用兩種方法度量信息優(yōu)勢(shì)。首先, 制造業(yè)作為供應(yīng)鏈上的節(jié)點(diǎn)之一, 對(duì)供應(yīng)鏈上下游合作企業(yè)有較強(qiáng)的依賴(lài)性, 并且其發(fā)展受到供應(yīng)鏈協(xié)同的制約。因此, 參考顏恩點(diǎn)和謝佳佳(2021)的研究, 采用1減去企業(yè)前五大客戶(hù)的銷(xiāo)售額對(duì)總銷(xiāo)售額的占比, 即客戶(hù)集中度(Customer)作為信息優(yōu)勢(shì)的衡量指標(biāo)之一。該指標(biāo)數(shù)值越大, 表示客戶(hù)集中度越低, 企業(yè)越能在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中獲得一定的信息優(yōu)勢(shì)。表5列(3)顯示, Customer系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù), 同時(shí)DCG系數(shù)仍顯著為正, 說(shuō)明客戶(hù)集中度在數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資的關(guān)系中發(fā)揮中介作用。其次, 借鑒徐細(xì)雄等(2023)采用上交所、 深交所對(duì)上市公司的信息披露評(píng)級(jí)(Opaque)衡量信息透明度, 即衡量信息優(yōu)勢(shì)??荚u(píng)結(jié)果劃分為“優(yōu)秀”(賦值為1)、 “良好”(賦值為2)、 “合格”(賦值為3)、 “不合格”(賦值為4)。據(jù)表5列(5)顯示, Opaque的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù), 同時(shí)DCG的系數(shù)仍顯著為正。因此, 信息透明度在數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資的關(guān)系中起中介作用。

    2. 數(shù)字化進(jìn)程、 債務(wù)融資成本與企業(yè)智力資本投資。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用不僅能提高企業(yè)內(nèi)資金流轉(zhuǎn)效率(劉夢(mèng)莎等,2023), 還能提高金融市場(chǎng)中信貸資源的配置和利用效率(胡山和余泳澤,2022), 降低企業(yè)外部融資成本, 從微觀和宏觀層面幫助企業(yè)有效解決融資難、 融資貴的難題。為探究融資環(huán)境是否在數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資的關(guān)系中發(fā)揮中介效應(yīng), 本文借鑒已有研究的做法, 將債務(wù)融資成本(Cost)作為衡量企業(yè)面臨融資環(huán)境優(yōu)劣的指標(biāo), 并采用企業(yè)利息支出加上手續(xù)費(fèi)支出和其他財(cái)務(wù)費(fèi)用的總額占期末總負(fù)債的比重對(duì)其進(jìn)行度量。表6列(3)顯示, Cost的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù), 同時(shí)DCG的系數(shù)仍顯著為正, 說(shuō)明債務(wù)融資成本在數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資的關(guān)系中起中介作用。

    3. 數(shù)字化進(jìn)程、 盈余管理與企業(yè)智力資本投資。開(kāi)展數(shù)字化可以通過(guò)有效提升企業(yè)的內(nèi)部治理水平(莫冬燕等,2023), 促使企業(yè)提高對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的重視度, 激發(fā)開(kāi)展智力資本投資的動(dòng)機(jī)?;诖耍?本文將考察盈余管理的中介效應(yīng)。借鑒已有的研究做法(陽(yáng)鎮(zhèn)和李井林,2020), 利用修正的Jones模型計(jì)算的操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)為衡量盈余管理(DA)的指標(biāo)。表7列(3)顯示, DA的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù), 同時(shí)DCG的系數(shù)仍顯著為正。上述結(jié)果證明, 盈余管理在數(shù)字化進(jìn)程與企業(yè)智力資本投資的關(guān)系中起中介作用。

    (六)異質(zhì)性檢驗(yàn)

    1. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。本文將樣本分為國(guó)有企業(yè)(SOE=1)和非國(guó)有企業(yè)(SOE=0)兩組來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn), 結(jié)果如表8列(1)、 列(2)所示。兩組數(shù)據(jù)中DCG的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正, 為增強(qiáng)結(jié)論的可靠性, 本文進(jìn)行了組間系數(shù)差異檢驗(yàn), 得到經(jīng)驗(yàn)P值為0.000, 證實(shí)兩組回歸中DCG系數(shù)差異在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。此結(jié)果表明, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)國(guó)有企業(yè)智力資本投資的促進(jìn)作用更強(qiáng)??赡艿脑蚴牵?首先, 國(guó)有企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)更傾向于發(fā)揮國(guó)有經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)作用, 貫徹落實(shí)國(guó)家提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略與制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。因此, 國(guó)有企業(yè)更有動(dòng)機(jī)開(kāi)展數(shù)字化來(lái)推動(dòng)智力資本投資, 在帶動(dòng)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的同時(shí), 引領(lǐng)我國(guó)制造業(yè)在全球轉(zhuǎn)型變革中占據(jù)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。其次, 國(guó)有企業(yè)作為國(guó)家政策執(zhí)行者和政府治理主體, 更易享受政策優(yōu)惠, 在資源引入和人才引進(jìn)等方面具備優(yōu)勢(shì)(吳非等,2021)?;趦?yōu)厚的資源條件, 國(guó)有企業(yè)將更有能力推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落實(shí)。相比之下, 非國(guó)有企業(yè)缺少如國(guó)有企業(yè)一般的資源背景, 在吸引投資者、 技術(shù)型人才時(shí)也就不具有顯著優(yōu)勢(shì), 這致使其在開(kāi)展數(shù)字化的過(guò)程中往往陷入“不敢轉(zhuǎn)、 不會(huì)轉(zhuǎn)”的困局, 導(dǎo)致非國(guó)有企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化的深度不夠, 不足以達(dá)到積累資源來(lái)促進(jìn)企業(yè)智力資本投資的效果。

    2. “寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的實(shí)施。自2013年國(guó)務(wù)院公布《關(guān)于印發(fā)“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略及實(shí)施方案的通知》以來(lái), 工業(yè)和信息化部、 國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)共遴選出120個(gè)城市(群)作為“寬帶中國(guó)”示范點(diǎn)。本文將企業(yè)所在城市是否為“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)作為分組依據(jù), 若是, 則賦值為1, 否則為0。進(jìn)行分組回歸后所得結(jié)果如表8列(3)和列(4)所示。在兩組樣本中, DCG的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正, 且組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的P值為0.000, 證實(shí)兩組回歸中DCG系數(shù)差異在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。由此, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)處于“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)地區(qū)的企業(yè)智力資本投資的積極影響更強(qiáng)。這可能是因?yàn)椋?作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的戰(zhàn)略性公共基礎(chǔ)設(shè)施, 寬帶網(wǎng)絡(luò)的覆蓋加快了地區(qū)信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè), 在促進(jìn)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)了解與應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的同時(shí), 又能為企業(yè)提供資源獲取上的便利, 為推進(jìn)智力資本投資奠定資源基礎(chǔ), 數(shù)字化對(duì)處于“寬帶中國(guó)”示范點(diǎn)企業(yè)的智力資本投資將產(chǎn)生更強(qiáng)的促進(jìn)作用。

    五、 研究結(jié)論與啟示

    本文選取2011 ~ 2021年我國(guó)A股制造業(yè)上市企業(yè)為樣本, 實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化進(jìn)程對(duì)智力資本投資的影響及作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn): 數(shù)字化進(jìn)程能夠促進(jìn)企業(yè)智力資本投資。機(jī)制探究表明, 企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化能為企業(yè)奠定良好的信息與資金基礎(chǔ), 并提升企業(yè)內(nèi)部治理水平, 從而促進(jìn)企業(yè)智力資本投資, 并且隨著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的提高和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的下降, 企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程對(duì)智力資本投資的積極影響更強(qiáng)。此外, 數(shù)字化進(jìn)程對(duì)企業(yè)智力資本投資的促進(jìn)作用在非國(guó)有企業(yè)及處于“寬帶中國(guó)”示范城市的企業(yè)中表現(xiàn)得更為突出。

    本文研究啟示如下: 第一, 政府應(yīng)對(duì)不同類(lèi)型的企業(yè)實(shí)施針對(duì)性的數(shù)字化推進(jìn)策略。一方面, 繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)國(guó)有企業(yè)的改革力度, 深化管理層的數(shù)字化戰(zhàn)略意識(shí), 調(diào)動(dòng)國(guó)有企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化的積極性。另一方面, 加大對(duì)非國(guó)有企業(yè)的政策扶持力度, 為非國(guó)有企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化減輕壓力。此外, 政府還應(yīng)積極推進(jìn)信息基礎(chǔ)設(shè)施與資源共享平臺(tái)的建設(shè), 引導(dǎo)模范企業(yè)共享數(shù)字資源, 幫扶民營(yíng)企業(yè)或其他中小企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型, 構(gòu)建企業(yè)間“相互依存、 共同進(jìn)步”的發(fā)展模式。第二, 制造業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門(mén)應(yīng)致力于打破產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)字要素流通壁壘, 帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。第三, 企業(yè)應(yīng)重視智力資本對(duì)企業(yè)樹(shù)立核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要性及開(kāi)展數(shù)字化對(duì)智力資本投資的積極作用, 在結(jié)合自身實(shí)際情況和外部環(huán)境的基礎(chǔ)上, 積極投身數(shù)字化建設(shè), 助力智力資本投資的開(kāi)展。國(guó)有企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮“領(lǐng)頭羊”作用, 率領(lǐng)國(guó)內(nèi)制造企業(yè)打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)集群。而非國(guó)有企業(yè)則可以通過(guò)對(duì)外合作等途徑依托于國(guó)有龍頭企業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第四, 企業(yè)應(yīng)組建數(shù)字化管理團(tuán)隊(duì), 積極培養(yǎng)復(fù)合型人才, 為企業(yè)構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)的數(shù)字人才基礎(chǔ)。

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    (責(zé)任編輯·校對(duì): 劉鈺瑩? 羅萍)

    【基金項(xiàng)目】國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“新疆發(fā)展紡織服裝產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)規(guī)劃的政策評(píng)估與優(yōu)化”(項(xiàng)目編號(hào):20BGL207)

    【作者單位】石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 新疆石河子 832003

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