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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否優(yōu)化了企業(yè)投資效率?

    2024-01-02 18:15:45于波劉璐
    現(xiàn)代管理科學(xué) 2023年6期
    關(guān)鍵詞:過度投資投資效率數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    于波 劉璐

    [摘要]數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑,企業(yè)在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中會采取一系列投資決策行為。為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率的影響,基于資源基礎(chǔ)觀,利用A股非金融上市公司2013—2022年的數(shù)據(jù)開展實證檢驗。研究結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資規(guī)模、投資效率呈顯著正相關(guān)關(guān)系,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,投資效率越高。具體而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)過度投資行為的可能性。經(jīng)過內(nèi)生性檢驗、變換模型、替換解釋變量等穩(wěn)健性檢驗,結(jié)論依然具有顯著性。機制分析發(fā)現(xiàn),降低管理費用率、緩解委托代理問題是上述影響的作用路徑。進一步分析表明,股權(quán)集中度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響投資效率關(guān)系中起抑制作用,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升非國有企業(yè)的投資效率,對國有企業(yè)作用不顯著。研究結(jié)論對企業(yè)高效實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型、優(yōu)化投資決策提供經(jīng)驗證據(jù)。

    [關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型;投資效率;過度投資;資源基礎(chǔ)觀;委托代理問題

    一、 引言

    數(shù)字經(jīng)濟是新一輪科技革命的產(chǎn)物,其發(fā)展已成為國際競爭的重點領(lǐng)域。隨著我國數(shù)字經(jīng)濟穩(wěn)步增長,企業(yè)需要把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的歷史性機遇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新與生產(chǎn)發(fā)展深度融合的過程,是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展背景下企業(yè)的必然選擇[1]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要分為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、商業(yè)模式創(chuàng)新和數(shù)字化戰(zhàn)略三大階段[2]。作為新的經(jīng)濟增長引擎,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項長期艱巨的任務(wù),推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)競爭力,實現(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展?,F(xiàn)有文獻充分探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的微觀效應(yīng)。趙宸宇等[3]圍繞研發(fā)創(chuàng)新、人力資本、兩業(yè)融合和降本增效等作用機制,探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率的影響。易露霞等[4]構(gòu)建了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)業(yè)績的研究框架,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有良好的業(yè)績驅(qū)動效應(yīng)。還有研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將企業(yè)的信息和資源優(yōu)化利用,降低企業(yè)信息不對稱性[1],提升公司治理水平[5],加快企業(yè)的創(chuàng)新步伐[6],促進企業(yè)成長[7]。

    資源基礎(chǔ)理論認為,企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于能否獲取可以提升企業(yè)競爭力的獨特資源[8]。數(shù)字經(jīng)濟時代,企業(yè)的生存很大程度上取決于如何高效地將“正確”的技術(shù)和資源放在“正確”的地方。企業(yè)為獲得稀缺的、無法復(fù)制的資源,會將資金投放到新項目或者新的生產(chǎn)線上以擴張新市場。投資是企業(yè)獲得長遠發(fā)展的重要條件,是企業(yè)健康成長的動力[9]。張純等[10]認為,高效的投資行為會助力企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,低效投資(如過度投資和投資不足)則會對企業(yè)價值造成嚴重的負面影響,最終將被淘汰。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)獲得獨特的資源,并將其轉(zhuǎn)換成企業(yè)的競爭優(yōu)勢,理論上可以提升企業(yè)的投資效率。企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)開發(fā)新產(chǎn)品、改進新服務(wù)和新商業(yè)模式,以此創(chuàng)造出更高的企業(yè)價值[3]。若企業(yè)忽視自身資源稟賦情況,盲目追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型,不僅無法利用數(shù)字技術(shù)賦能業(yè)務(wù)帶來預(yù)期收益,反而會降低企業(yè)的投資效率。

    那么,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效如何,究竟會對企業(yè)的投資效率造成怎樣的影響呢?由于我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處于探索階段,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的微觀效應(yīng)尚未形成一致結(jié)論,仍需進一步探討。基于此,本文將從資源基礎(chǔ)觀視角,以2013—2022年A股非金融上市公司為樣本,實證考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率的影響。本文的邊際貢獻在于:第一,從企業(yè)投資行為檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路,投資效率則與企業(yè)的經(jīng)營和成長緊密相關(guān)?,F(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資行為的文獻較少,將兩者結(jié)合起來探討有利于拓展新的研究視野,進而豐富數(shù)字化微觀影響方面的文獻。第二,從委托代理問題揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響投資效率的機制路徑,并從股權(quán)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)方面探討其中的差異性影響,為企業(yè)順利實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)。

    二、 理論分析與研究假設(shè)

    1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資規(guī)模

    數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進實體經(jīng)濟與數(shù)字技術(shù)融合的重要戰(zhàn)略,必定涉及投資活動。動態(tài)能力理論認為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要具備感知能力、獲取能力、轉(zhuǎn)化能力和整合能力[11]。感知能力要求企業(yè)利用新數(shù)字技術(shù)和設(shè)備掃描外部環(huán)境,發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造機會[12];獲取能力需要企業(yè)投入開發(fā)和商業(yè)化活動以形成新產(chǎn)品或服務(wù);轉(zhuǎn)化能力需要企業(yè)增強以及重新配置資源[11]。因此,企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略需要創(chuàng)造新資源、引進新技術(shù),這會導(dǎo)致企業(yè)投資規(guī)模的擴大。此外,譚志東等[13]厘清了信息化、互聯(lián)網(wǎng)化和數(shù)字化的邊界,并建設(shè)性提出從資源論角度研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在資源論視角下,數(shù)字化充當(dāng)了經(jīng)濟資源角色,數(shù)據(jù)成為獨立生產(chǎn)要素,轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟資源以滿足企業(yè)的業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型。企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,可能會產(chǎn)生跨界融合、產(chǎn)業(yè)升級等戰(zhàn)略需求,需要利用更多的經(jīng)濟資源,投資機會和投資需求增加,進而會增加投資支出。由此本文提出假設(shè)一:

    H1:企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會擴大其投資規(guī)模。

    2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資效率

    投資決策是關(guān)乎企業(yè)成長的重要行為,影響著企業(yè)的經(jīng)濟效益、市場地位和發(fā)展前景。20世紀70年代以來,學(xué)者們基于委托代理理論、融資約束理論、自由現(xiàn)金流等理論開始研究企業(yè)投資行為[14-15]。委托代理、會計信息質(zhì)量、公司治理水平等因素均會對企業(yè)的投資效率產(chǎn)生影響,邊際成本等于邊際收益的完美投資機會在現(xiàn)實世界較少存在[16]。因此,企業(yè)的投資效率可理解為實際投資規(guī)模與理想投資狀態(tài)的差值,能直接反映企業(yè)資本的運用成果[17]。企業(yè)的資本運用效果越好,投資效率則越高。資源基礎(chǔ)觀認為,企業(yè)是各種資源的集合體,其獨特性是企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵[8]。在數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的生產(chǎn)要素,企業(yè)的核心競爭力轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)、信息、技術(shù)、人才、創(chuàng)新等無形資源。依靠資本規(guī)模擴張的投資方式,已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)今瞬息萬變的市場需求,反而可能會使企業(yè)陷入財務(wù)困境。企業(yè)只有提高投資效率、提升投資質(zhì)量,才能應(yīng)對來自市場競爭對手的挑戰(zhàn),在市場中占有一席之地。

    企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,通過投入數(shù)量可觀的資金,利用數(shù)字技術(shù)加快企業(yè)的產(chǎn)品和技術(shù)創(chuàng)新,來應(yīng)對市場的變化[18]?;谫Y源基礎(chǔ)觀視角,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會為傳統(tǒng)生產(chǎn)要素賦予新的動力,催生出新的企業(yè)資源,為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新提供巨大可能性[19]。一方面,企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)將生產(chǎn)經(jīng)營信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù),通過收集、存儲、處理和分析,將有價值的信息提供給利益相關(guān)者。數(shù)據(jù)資源通過技術(shù)處理轉(zhuǎn)化為信息資源,推動信息要素在部門間的流動,可以快速靈活應(yīng)對市場變化,促進投資決策的優(yōu)化[17]。另一方面,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng),通過對數(shù)據(jù)的深度解讀,提煉新的有價值的信息,進一步挖掘潛在市場需求,推動商業(yè)模式轉(zhuǎn)變,實現(xiàn)定制化生產(chǎn)[19]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以提高對市場信息的搜集整合能力,把握市場行業(yè)最新動向,使產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)和營銷更具創(chuàng)新性,獲得差異化市場競爭力。此外,企業(yè)通過與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)有機融合,可以精準把控各個生產(chǎn)環(huán)節(jié),更好地權(quán)衡風(fēng)險與收益,將資金配置到合理的位置,以實現(xiàn)精細化投資。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的資本運用效果和投資效率。基于上述分析,本文提出假設(shè)二:

    H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提高企業(yè)的投資效率。

    3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過度投資

    委托代理問題以及大股東控制是企業(yè)出現(xiàn)過度投資的主要原因[14]。委托代理問題的存在,加上缺乏有效的治理結(jié)構(gòu),導(dǎo)致實際經(jīng)濟活動中普遍存在低效投資行為。Jensen[15]指出,經(jīng)理層與股東間的代理問題容易導(dǎo)致企業(yè)的過度投資行為。當(dāng)存在大股東控制時,大股東可能會利用資產(chǎn)轉(zhuǎn)移、關(guān)聯(lián)交易等途徑擠占中小股東的利益,企業(yè)過度投資的可能性也會相應(yīng)提高[20]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增加業(yè)務(wù)透明度,簡化組織層級,明確決策流程,加強職能部門之間的良性溝通[21]。在傳統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)中,企業(yè)總部與終端用戶之間隔著冗余的層級,加上大股東控制可能存在決策不透明、操作空間大等問題,使企業(yè)不能及時響應(yīng)市場需求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將多層級的組織結(jié)構(gòu)扁平化、網(wǎng)絡(luò)化,取消大量中間層級,加強對大股東和管理層的監(jiān)管,緩解委托代理問題。這有助于企業(yè)更加高效地了解用戶需求,削弱管理者和控股股東對企業(yè)投資決策的干擾,提高預(yù)測能力。因此,本文提出假設(shè)三。

    H3:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)的過度投資行為。

    三、 研究設(shè)計

    1. 樣本與數(shù)據(jù)

    本文選取2013—2022年A股非金融上市公司數(shù)據(jù)為初始研究樣本,并進行了如下處理:(1)剔除ST、*ST、PT股公司樣本;(2)剔除上市不滿一年、已經(jīng)退市或被暫停上市的樣本;(3)剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本;(4)對連續(xù)型變量進行1%和99%分位上縮尾處理,減少極端值對實證結(jié)果的干擾。本文共獲得27072個樣本量,使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標、上市公司基本特征和財務(wù)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

    2. 變量說明

    (1)被解釋變量:投資效率(Inv)

    本文聚焦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對投資效率的影響,采用目前較多學(xué)者認可的Richardson投資模型計算投資效率[22]。具體計算方法見模型(1)。

    InvNewt=α+β1Growtht-1+β2Levt-1+β3Casht-1+β4 Aget-1+β5Sizet-1 +β6Rett-1+β7InvNewt-1+∑Year+∑Industry+ε (1)

    其中,InvNewt為第t年新增投資支出,Growtht-1為第t-1年的成長機會,Levt-1為第t-1年的財務(wù)杠桿率,Casht-1為第t-1年的現(xiàn)金流狀況,Aget-1為第t-1年的公司年齡,Sizet-1為第t-1年的資產(chǎn)規(guī)模,Rett-1為第t-1年的股票收益率,InvNewt-1為第t-1年的新增投資支出,∑Year和∑Industry分別表示年份及行業(yè)虛擬變量,ε為殘差。各變量衡量具體見表1。

    利用模型(1)進行分年度分行業(yè)OLS回歸,得到的擬合值即企業(yè)正常投資支出水平。殘差絕對值為企業(yè)的投資效率(Inv),殘差為正屬于過度投資(over_Inv),殘差為負屬于投資不足(under_Inv)。殘差絕對值越大,非效率投資程度越大,投資效率越低。

    (2)核心解釋變量:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTScore)

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)轉(zhuǎn)型過程,覆蓋的技術(shù)種類和行業(yè)領(lǐng)域非常廣泛。本文借鑒吳非等[1]對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型定量測度的研究思路,利用企業(yè)年報數(shù)字化特征詞進行刻畫。企業(yè)年報能體現(xiàn)整體的戰(zhàn)略方向和核心管理層推崇的經(jīng)營理念,作為數(shù)字經(jīng)濟時代的重大戰(zhàn)略,管理者會將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)要點體現(xiàn)在企業(yè)年報中。CSMAR建立了中國數(shù)字經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫,為研究上市公司數(shù)字化提供了便利。本文使用CSMAR上市公司數(shù)字化特征詞詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù),選取底層數(shù)字技術(shù)中人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)四大維度以及數(shù)字應(yīng)用層面指標,利用熵值法構(gòu)造數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價指數(shù),對這五大指標進行權(quán)重計算,最后加權(quán)求和的綜合得分即為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。得分越高,則表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

    (3)控制變量

    本文參考李萬福等[9]、Biddle等[23]的研究,控制如下變量:公司規(guī)模、上市年限、資產(chǎn)收益率、財務(wù)杠桿率、管理層持股比例、獨立董事占比、兩職合一、所有權(quán)性質(zhì)。變量的具體說明和測度方法參見表1。

    3. 模型構(gòu)建

    為了考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率的影響,本文以投資規(guī)模、投資效率、過度投資、投資不足為被解釋變量建立以下模型,采用多維固定效應(yīng)進行估計。

    InvNewi,t=α0+α1DTScorei,t+α2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t (2)

    Invi,t=α0+α1DTScorei,t+α2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t? (3)

    over_Invi,t/under_Invi,t=α0+α1DTScorei,t+α2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t (4)

    其中,模型(2)考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否影響了企業(yè)的投資規(guī)模,InvNewi,t為企業(yè)i第t年的新增投資支出,DTScorei,t 是企業(yè)i第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,Controlsi,t是企業(yè)層面的控制變量。模型(3)和模型(4)分別檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率、過度投資和投資不足的影響。模型(3)中使用模型(1)中的殘差絕對值(Invi,t)進行回歸分析,模型(4)使用按殘差值符號分組的過度投資(over_Inv)和投資不足(under_Inv)進行回歸分析。此外,本文模型均控制了行業(yè)及年份固定效應(yīng),且回歸結(jié)果均進行了企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標準誤處理。

    四、 實證結(jié)果與分析

    1. 描述性統(tǒng)計

    表2為樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果。新增投資支出(InvNew)的總方差為17.563,最大值為22.737,最小值為-20.988,可以看出不同企業(yè)不同時期的投資規(guī)模差異顯著。投資效率(Inv)的最大值為0.302,最小值為0,該值越大,投資效率越低,表明企業(yè)間的投資效率存在較大差異。值得注意的是,樣本中過度投資(over_Inv)的觀測值為10593,投資不足(under_Inv)的觀測值為16479,說明我國上市公司中投資不足情況較為普遍,其中過度投資樣本的均值為0.047,則說明樣本中過度投資的程度更高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTScore)的最大值為0.085,最小值為0,均值僅為0.006,說明目前我國上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩級分化嚴重,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度還有較大的提升空間。管理費用率(MgCt)最大值高達0.527,最小值僅為0.008,反映出企業(yè)間經(jīng)營管理水平的差異。

    2. 基準回歸分析

    表3展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資的固定效應(yīng)回歸結(jié)果。列(1)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資規(guī)模的回歸結(jié)果,其相關(guān)系數(shù)為39.716,在1%水平上顯著。該結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當(dāng)年的新增投資支出存在顯著正相關(guān)關(guān)系,即企業(yè)數(shù)字化程度提高,投資支出規(guī)模也相應(yīng)擴大,證實了假設(shè)H1。由列(2)可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資效率的估計系數(shù)為-0.088且通過了1%的顯著性檢驗,這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率顯著正相關(guān),數(shù)字化程度越高,投資效率越高。由此,假設(shè)H3得到驗證。在列(3)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過度投資的回歸系數(shù)為-0.195,且仍在1%水平下顯著,表明存在過度投資的可能性時,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會有效抑制企業(yè)的過度投資行為。

    在列(2)列(3)的回歸結(jié)果中,公司規(guī)模、上市年限分別與投資效率、過度投資均呈現(xiàn)顯著負相關(guān)關(guān)系,規(guī)模越大越成熟的企業(yè),其非效率投資的可能性越低。資產(chǎn)收益率與投資效率和過度投資的回歸系數(shù)顯著為正,表明盈利能力較好的公司很有可能擴大投資規(guī)模,造成過度投資行為,進而降低投資效率。由列(4)的估計結(jié)果可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資不足的系數(shù)為正且不顯著,表明在符合投資不足情況時,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未對投資不足行為造成有效影響。

    3. 穩(wěn)健性檢驗

    (1)排除宏觀經(jīng)濟影響

    2013年被稱為大數(shù)據(jù)元年,因此本文基準回歸中選取的樣本時間跨度為2013—2022年。企業(yè)投資行為會不可避免地受到宏觀經(jīng)濟環(huán)境的影響,2020—2022年的新冠疫情對我國經(jīng)濟造成沖擊,企業(yè)經(jīng)營陷入困境,投資行為更為謹慎,甚至可能出現(xiàn)無新增投資情況。因此,本文剔除了2020年及以后的樣本,回歸結(jié)果見表4列(1)和列(2)??紤]到2014年下半年至2015年我國股市大動蕩,企業(yè)所處的經(jīng)濟大環(huán)境惡劣,可能會影響企業(yè)的投資行為決策,因此剔除2015年及以前的樣本。表5列(3)和列(4)為剔除2015年股災(zāi)的回歸結(jié)果,可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率以及過度投資顯著負相關(guān),結(jié)果與上文基本保持一致。

    (2)替換核心解釋變量

    為保證結(jié)果穩(wěn)健性,將基準回歸中數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標細分到底層數(shù)字技術(shù)(ABCD)層面,對細分指標進行求和取對數(shù)處理,由此得到企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度指標(LnDT)。然后代入模型(3)和模型(4)重新進行回歸,估計結(jié)果如表5列(1)至列(3)所示,投資效率與過度投資的回歸系數(shù)依然顯著為負,研究假設(shè)得到驗證。

    (3)更改投資效率計算模型

    本文更換了企業(yè)投資效率的計算模型,參照Biddle等[23]投資模型來衡量企業(yè)預(yù)期投資水平。對該模型進行分年份分行業(yè)回歸,模型殘差項的絕對值代表投資效率,絕對值越大,則投資效率越低。InvNewt+1為t+1年的新增投資支出,Salesgrowth為第t年的銷售收入增長率。

    InvNewi,t+1=β0+β1×Salesgrowthi,t+∑Industry+∑Year+εi,t+1? (5)

    計算出投資效率后,再次與數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標進行回歸。由表5列(4)、列(5)和列(6)可以看出,投資效率與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在至少10%水平上顯著負相關(guān),過度投資在1%水平上顯著為負,再次驗證了本文假設(shè)。

    (4)工具變量法

    企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與投資效率之間可能存在互為因果關(guān)系,以及不可避免地遺漏其他影響投資效率的變量。為減少模型內(nèi)生性問題的存在,需要利用工具變量法進一步進行檢驗。工具變量法需具備相關(guān)性和外生性兩個要求。地區(qū)層面的數(shù)字化發(fā)展水平以及制造業(yè)不同細分行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展水平存在一定差異,企業(yè)的數(shù)字化程度會受到所處具體行業(yè)和地區(qū)的影響,而地區(qū)行業(yè)層面的數(shù)字化發(fā)展狀況并不會直接影響微觀企業(yè)的投資活動[24]。據(jù)此,本文選取按行業(yè)與地區(qū)分類的數(shù)字化程度均值(Mean_DT)、以及企業(yè)數(shù)字化程度與行業(yè)均值差額的三次方(Diff_DT)作為工具變量[25]。表6匯報了兩階段最小二乘法的估計結(jié)果。第一階段的回歸結(jié)果中,Mean_DT和Diff_DT兩個工具變量與核心解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型均在1%水平上顯著正相關(guān),說明地區(qū)行業(yè)層面的數(shù)字化與企業(yè)數(shù)字化之間存在顯著的正向關(guān)系,工具變量具有合理性。第二階段顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著為負。C-D Wald F統(tǒng)計量大于在10%顯著水平上的Stock-Yogo臨界值(16.38),表明不存在弱工具變量問題。K-P rk LM統(tǒng)計量均在1%水平上顯著,不存在識別不足問題。在控制內(nèi)生性問題后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度仍對投資效率、過度投資具有顯著的優(yōu)化作用,增強了結(jié)論的穩(wěn)健性。

    4. 機制分析

    由上述實證結(jié)果可知,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以擴大投資規(guī)模、提高投資效率、抑制過度投資行為?;诖耍疚膶⑻骄可鲜鲇绊懙淖饔寐窂?。代理沖突是企業(yè)出現(xiàn)投資效率低下和過度投資的重要原因。由于管理層與公司股東的目標不一致,在缺乏有效監(jiān)督的情況下,管理層為追求自身利益最大化,更愿意在職消費或是構(gòu)建商業(yè)帝國[32],從而導(dǎo)致投資過度行為,降低企業(yè)投資效率。

    一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化組織管理方式,減少中間環(huán)節(jié),使業(yè)務(wù)流程趨于透明化。這有利于擴大信息和知識的內(nèi)部交流和傳輸,減少管理人員的干預(yù),提升公司的治理效率。另一方面,數(shù)字技術(shù)還可以實現(xiàn)智能化監(jiān)管,增強各方互相制衡的治理能力,提高董事會、監(jiān)事會監(jiān)督職能的履行能力,為有效制約管理層提供技術(shù)手段,從而緩解委托代理問題,降低代理成本。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解代理問題、降低代理成本對企業(yè)投資行為發(fā)揮作用。本文選用管理費用率(MgCt)衡量代理成本,并建立如下模型進行檢驗。管理費用是管理部門產(chǎn)生的與企業(yè)經(jīng)營有關(guān)的費用,其中很大一部分指管理人員薪酬,管理費用率可以用來衡量企業(yè)的代理成本、監(jiān)督成本以及管理層過度在職消費成本[26]。

    Invi,t /over_Invi,t =α0+α1DTScorei,t+α2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t? (6)

    MgCti,t=α0+α1DTScorei,t +α2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t (7)

    Invi,t /over_Invi,t =α0+α1DTScorei,t +α2MgCti,t+α3Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t (8)

    表7為代理成本機制的檢驗結(jié)果。由列(2)和列(5)可知,在總樣本和過度投資樣本中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與管理費用率顯著負相關(guān)(回歸系數(shù)均1%統(tǒng)計水平上顯著),說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加深會逐漸降低管理費用率。列(3)和列(6)為加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型和管理費用率的檢驗結(jié)果。由表7可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率、過度投資的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為負,且管理費用率的回歸系數(shù)顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低代理成本,增強組織管理能力,優(yōu)化企業(yè)投資行為。

    5. 進一步分析

    (1)基于股權(quán)集中度

    股權(quán)制衡是公司治理的重要因素,其會對企業(yè)內(nèi)部投資決策產(chǎn)生重要影響。當(dāng)股權(quán)集中度處于較高水平且缺乏監(jiān)督保護機制時,大股東的控制權(quán)較大,其行為無法被約束,可能會謀取控制權(quán)私人收益[27]。處于控股地位的大股東可以通過低效投資、關(guān)聯(lián)交易、資產(chǎn)轉(zhuǎn)移等獲取私人收益。當(dāng)企業(yè)存在大股東控制時,企業(yè)出現(xiàn)過度投資行為的可能性大大提高[20]。由于我國企業(yè)股權(quán)集中度存在較大差異,面對同樣的市場投資環(huán)境時,不同股權(quán)結(jié)構(gòu)企業(yè)的投資決策可能會產(chǎn)生不同效果,因此有必要研究不同股權(quán)結(jié)構(gòu)下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資效率的影響。

    在表7模型(3)和模型(4)中引入股權(quán)集中度,以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型與股權(quán)集中度的交互項,并以第一大股東持股比例(Top1)作為代理變量,估計結(jié)果如表8列(1)和列(2)所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率、過度投資的系數(shù)均顯著為負,交互項的系數(shù)均顯著為正,說明股權(quán)集中度削弱了數(shù)字化對投資效率和過度投資的積極影響。在相對集中的股權(quán)結(jié)構(gòu)下,股權(quán)制衡程度越高,數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化企業(yè)投資行為的作用效果就越好,而若股權(quán)集中度高到一定程度,大股東行為無法受到制衡,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極效應(yīng)相應(yīng)弱化。

    (2)基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

    考慮到我國企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性具有特殊性,對于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用可能存在差異。表8列(3)至列(6)為分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的估計結(jié)果。非國有企業(yè)中,數(shù)字化系數(shù)均在1%水平上顯著。而在國有企業(yè)中,數(shù)字化對投資效率和過度投資不顯著??赡艿脑蚴牵笮蛧衅髽I(yè)投資行為受到多方面制約,加之管理體制缺乏靈活性,難以對市場變化做出及時調(diào)整。不同于民營企業(yè)自負盈虧的屬性,國有企業(yè)的特殊地位及職責(zé),使其偏向于在現(xiàn)有模式下進行低效投資。非國有企業(yè)則須以市場為導(dǎo)向及時調(diào)整決策以適應(yīng)市場變化,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升作用較為顯著。

    五、 結(jié)論與建議

    本文基于資源基礎(chǔ)觀視角,利用我國A股非金融上市公司2013—2022年的數(shù)據(jù),探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資效率的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,企業(yè)投資規(guī)模越大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升企業(yè)的投資效率,有效抑制過度投資行為。在進行一系列穩(wěn)健性檢驗后,結(jié)果仍然成立。機制分析表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低代理成本、提高管理效率,進而對企業(yè)投資產(chǎn)生積極影響。本文還基于股權(quán)差異、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進行了異質(zhì)性分析,結(jié)果表明,股權(quán)集中度會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對投資效率的影響,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有企業(yè)投資效率的促進作用更為顯著,對國有企業(yè)作用不顯著。

    基于上述研究結(jié)論,本文提出如下建議:第一,企業(yè)應(yīng)運用好數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢,優(yōu)化資源配置和組織結(jié)構(gòu),完善監(jiān)督保障機制,提升投資效率和企業(yè)價值。委托代理問題導(dǎo)致企業(yè)無法獲得最優(yōu)投資,而股權(quán)集中度高的企業(yè)會有更強的過度投資傾向。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以實現(xiàn)信息共享、填補數(shù)據(jù)鴻溝,幫助企業(yè)實現(xiàn)透明化管理,緩解代理問題,從而優(yōu)化企業(yè)投資行為。第二,政府應(yīng)積極推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是我國產(chǎn)業(yè)革命中實現(xiàn)彎道超車的重要戰(zhàn)略,對企業(yè)高效運營和可持續(xù)發(fā)展具有強有力的促進作用。政府有關(guān)部門應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型,加強數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)和專項資金扶持力度,充分發(fā)揮數(shù)字化的提質(zhì)增效作用,提高國際市場競爭力。第三,應(yīng)加強數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理效應(yīng)。國有企業(yè)事關(guān)國家安全和國民經(jīng)濟命脈,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有企業(yè)投資效率的影響顯著,但對國有企業(yè)影響不顯著。因此,國有企業(yè)要加大改革力度,盡快落實數(shù)字化轉(zhuǎn)型,利用數(shù)字技術(shù)提升企業(yè)內(nèi)部管理效率,提高投資效率,從而實現(xiàn)自身高質(zhì)量發(fā)展。

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    基金項目:江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究重大項目“江蘇鏈主企業(yè)商業(yè)信用融資問題研究”(項目編號:2022SJZD008);江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)(黨的二十大精神)專題研究課題“中國式現(xiàn)代化視域下專精特新企業(yè)融資約束問題破解研究”(項目編號:SJZT202314)。

    作者簡介:于波(1974-),男,博士,南京信息工程大學(xué)商學(xué)院教授、江北新區(qū)發(fā)展研究院研究員,研究方向為金融與財務(wù)治理;劉璐(1998-),女,碩士,南京信息工程大學(xué)商學(xué)院碩士研究生,研究方向為金融與財務(wù)治理。

    (收稿日期:2023-05-18? 責(zé)任編輯:蘇子寵)

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    新聞世界(2016年2期)2016-05-18 08:58:21
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