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

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）