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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本對企業(yè)績效的影響研究

    2024-01-19 07:27:48彭雪霞
    中阿科技論壇(中英文) 2024年1期
    關(guān)鍵詞:負(fù)向債務(wù)融資

    彭雪霞 孫 武

    (湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖南 株洲 412007)

    5G時代的到來,推動了數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展,同時也催生了一個嶄新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)——數(shù)字經(jīng)濟(jì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備全球化特征,能給企業(yè)帶來更廣闊的發(fā)展空間,因此,企業(yè)可以通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),開拓新的市場,加快產(chǎn)品變現(xiàn),提升企業(yè)績效?;诖耍l(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為企業(yè)提升綜合競爭力的必然選擇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了信息技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)的廣泛應(yīng)用,通過深化數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)、運(yùn)營和營銷等環(huán)節(jié)的應(yīng)用,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化的協(xié)同發(fā)展,增強(qiáng)企業(yè)的核心競爭力,為中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐?;诖?,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響機(jī)制已成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn),其中宋迎春等(2023)以制造業(yè)企業(yè)為樣本,研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型、動態(tài)能力與企業(yè)績效的內(nèi)在理論機(jī)制,結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可有效促進(jìn)企業(yè)績效提升[1];賴紅波等(2023)的研究表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的正向影響[2];陳旭等(2023)基于價值創(chuàng)造視角,得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升企業(yè)績效的結(jié)論[3]。與此相反的是,熊曼辰等(2023)采用實(shí)證研究的方法分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響,并得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期對企業(yè)績效具有顯著負(fù)向影響的結(jié)論[4];肖安娜(2022)通過對中部六省的研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效會產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響[5]。

    通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)可知,學(xué)術(shù)界針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響研究已取得一定的成果,但并未達(dá)成一致的結(jié)論,并且結(jié)合債務(wù)融資成本的研究較少。因此,本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本和企業(yè)績效置于統(tǒng)一研究框架內(nèi),以此來分析其中的作用機(jī)制。

    1 理論分析與研究假設(shè)

    數(shù)字化已成為企業(yè)發(fā)展的重要工具,通過合理利用數(shù)字化技術(shù)和資源,企業(yè)可以提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化組織流程,實(shí)現(xiàn)價值創(chuàng)造,獲取更多的競爭優(yōu)勢,因此,學(xué)術(shù)界對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開了研究。一方面,徐國虎等(2017)認(rèn)為,實(shí)施大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對企業(yè)的營運(yùn)和盈利績效不會產(chǎn)生顯著的正向影響[6];戚聿東等(2020)發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過銷售和管理途徑影響企業(yè)績效,但兩者的影響可彼此抵消,使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生不顯著的影響[7]。分析其原因,企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期,需要大量資金和人才的投入,但由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個持續(xù)動態(tài)的過程,需要經(jīng)過時間的沉淀才可以消除前期大量資金和人才投入所帶來的負(fù)面影響。另一方面,趙濱元(2023)提出企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)可以提高生產(chǎn)效率[8];李莉等(2023)認(rèn)為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升風(fēng)險承受水平[9];白璽艷等(2023)發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升內(nèi)部控制的質(zhì)量,從而提高企業(yè)績效[10]。這是因?yàn)楫?dāng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到一定程度之后,其組織管理體系逐漸完善,技術(shù)實(shí)力逐漸增強(qiáng),標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)體系逐漸建立,由此可增強(qiáng)客戶黏性,降低企業(yè)的運(yùn)營成本,進(jìn)而推動企業(yè)績效的提升。基于上述研究成果和分析提出假設(shè)1。

    假設(shè)1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生短期負(fù)向但長期正向的影響。

    現(xiàn)有學(xué)者對債務(wù)融資成本影響因素的研究大多集中在政府隱性擔(dān)保、媒體關(guān)注和ESG評級等角度,從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度探討其對債務(wù)融資成本的影響研究較少。數(shù)字化可以優(yōu)化組織結(jié)構(gòu),提高生產(chǎn)效率,降低企業(yè)成本,從而增強(qiáng)企業(yè)抵御風(fēng)險的能力,降低債務(wù)違約風(fēng)險,增強(qiáng)債權(quán)人對企業(yè)如期償債的信心,進(jìn)而減少債務(wù)融資成本,由此本文提出假設(shè)2。而企業(yè)的債務(wù)融資成本下降,會對企業(yè)績效產(chǎn)生積極的影響,由此本文提出假設(shè)3。

    假設(shè)2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低債務(wù)融資成本。

    假設(shè)3:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低債務(wù)融資成本來提升企業(yè)績效。

    2 研究設(shè)計(jì)

    2.1 研究樣本與數(shù)據(jù)來源

    本文選取2010—2021年A股上市公司的數(shù)據(jù)作為初試研究樣本,分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響。樣本數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫,刪除了研究樣本中主要變量年份數(shù)據(jù)缺失的樣本缺失值,并剔除了即將退市的企業(yè)數(shù)據(jù),最終整理出13 848個有效樣本數(shù)據(jù)。為了避免極端數(shù)據(jù)值的影響,對所有的變量數(shù)據(jù)實(shí)施了1%水平的縮尾處理。

    2.2 變量定義

    為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響,及債務(wù)融資成本在其中發(fā)揮的作用,本文選取的變量及其含義如表1所示。

    表1 變量定義

    被解釋變量:企業(yè)績效(ROA)。參考熊曼辰等(2023)的研究[4],用衡量盈利能力的總資產(chǎn)收益率來量化企業(yè)績效。

    解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)。參考張永坤的做法[11],用上市公司財(cái)務(wù)報告附注披露的與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)總份額的比例來量化數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    中介變量:債務(wù)融資成本(COD)。借鑒孟祥利的研究[12],用上市公司的財(cái)務(wù)費(fèi)用占期末負(fù)債總額的比例來量化企業(yè)債務(wù)融資成本。

    控制變量:參考國內(nèi)外企業(yè)績效研究的相關(guān)文獻(xiàn),本文控制了影響企業(yè)績效的一些因素,包含企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、有形資產(chǎn)占比(Tang)、無形資產(chǎn)占比(Intang)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ATO)等。此外,還控制了個體效應(yīng)和年份效應(yīng)。

    2.3 模型構(gòu)建

    首先,構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響模型(1):

    其次,構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響模型(2):

    最后,檢驗(yàn)債務(wù)融資成本的中介效應(yīng)時,根據(jù)中介效應(yīng)的分析方法建立模型(3):

    其中:αi,βi,γi,分別為三個模型中各變量的系數(shù)α0,β0,γ0,εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    3 實(shí)證結(jié)果分析

    3.1 回歸結(jié)果分析

    3.1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的基本回歸分析

    本文運(yùn)用固定效應(yīng)模型分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響,基本回歸結(jié)果如表2所示。其中,列(1)是未加入控制變量的結(jié)果,列(2)是未控制個體效應(yīng)和年份效應(yīng)的結(jié)果。列(3)是加入了控制變量,并控制個體效應(yīng)和年份效應(yīng)的結(jié)果。綜合列(1)~(3)分析,數(shù)字化轉(zhuǎn)型均對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度加深,會使企業(yè)績效下降。由于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個動態(tài)的過程,所以為了判斷數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響是否存在一定的滯后效應(yīng),將數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其控制變量分別滯后1期、3期、5期進(jìn)行回歸檢測,其結(jié)果如表2所示。其中,列(4)是滯后1期的結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響;列(5)是滯后3期的結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生負(fù)向影響但不顯著;列(6)是滯后5期的結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的正向影響。綜上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效會產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,但隨著時間的推移,該影響會逐漸減弱并轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的正向影響,由此驗(yàn)證了假設(shè)1。

    表2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的基本回歸分析

    3.1.2 中介效應(yīng)分析

    為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對債務(wù)融資成本的影響,本文進(jìn)行了回歸檢驗(yàn),結(jié)果見表3的列(1)?;貧w結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對債務(wù)融資成本產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。為了判斷此結(jié)果是否穩(wěn)健,本文基于此研究結(jié)果,分別進(jìn)行了滯后2期和滯后3期的檢驗(yàn),結(jié)果見表3的列(2)和列(3)。從回歸的結(jié)果來看,不管是滯后2期還是滯后3期,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對債務(wù)融資成本均保持顯著的負(fù)向影響,由此說明,企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低企業(yè)債務(wù)融資的成本,驗(yàn)證了假設(shè)2。

    表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對債務(wù)融資成本的回歸結(jié)果

    為了檢驗(yàn)債務(wù)融資成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效之間的中介效應(yīng),本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本和企業(yè)績效置于統(tǒng)一研究框架內(nèi),進(jìn)行回歸檢驗(yàn),其結(jié)果見表4的列(1),在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,債務(wù)融資成本對企業(yè)績效產(chǎn)生負(fù)向影響。考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在一定的滯后效應(yīng),所以在此研究基礎(chǔ)上,分別對數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本以及控制變量滯后1期、滯后3期、滯后5期的滯后效應(yīng)進(jìn)行分析。根據(jù)表4中列(2)~(4)的數(shù)據(jù),隨著時間的推移,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的抑制作用逐漸減弱,當(dāng)滯后到第5期時,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效就產(chǎn)生了顯著的正向影響,而債務(wù)融資成本對企業(yè)績效的負(fù)向影響不顯著,由此可推斷出,隨著數(shù)字化程度的加深,債務(wù)融資成本對企業(yè)績效的負(fù)向影響在減弱。結(jié)合表3的數(shù)據(jù),可得出以下結(jié)論:數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)的債務(wù)融資成本,并隨著時間的推移,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將債務(wù)融資成本對企業(yè)績效的負(fù)向影響逐漸減弱,最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)績效的目的。綜上所述,驗(yàn)證了假設(shè)3。

    表4 債務(wù)融資成本的中介效應(yīng)分析

    3.2 進(jìn)一步分析

    為了分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響是否會因公司科技屬性的不同而存在差異,本文對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效的關(guān)系進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。為了判斷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的屬性是否會影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效的關(guān)系,將總樣本拆分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)并分別進(jìn)行檢測,其結(jié)果見表5。表5中列(1)和列(2)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)均為負(fù),但高新技術(shù)企業(yè)的系數(shù)并不顯著,而非高新技術(shù)企業(yè)的系數(shù)絕對值遠(yuǎn)大于高新技術(shù)企業(yè),并且通過了顯著性檢驗(yàn),由此可初步得出結(jié)論:高新技術(shù)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,不會對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的影響這是因?yàn)楦咝录夹g(shù)企業(yè)本身所處行業(yè)的特性以及對先進(jìn)理念和技術(shù)的接觸較多,所以企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、售后服務(wù)、企業(yè)文化等方面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程較快,有利于企業(yè)及時找到創(chuàng)新的方向,優(yōu)化自身的企業(yè)戰(zhàn)略,不斷提升企業(yè)的競爭力和企業(yè)績效。

    表5 行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)

    4 結(jié)論與建議

    本文以2010—2021年A股上市公司為研究對象,探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響,并對其進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析。研究結(jié)論如下:(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生短期負(fù)向但長期正向的影響;(2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低企業(yè)的債務(wù)融資成本;(3)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低債務(wù)融資成本來提升企業(yè)績效;(4)非高新技術(shù)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時,企業(yè)績效會受到顯著的負(fù)向影響,而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對此并不敏感。

    基于上述研究結(jié)論,為了使數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)績效提供正向激勵,本文從政府、企業(yè)兩個層面提出以下建議。

    (1)政府層面:第一,要建立良性的激勵機(jī)制,對積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè),給予稅收減免,對數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為成功的企業(yè),提供一定的政府補(bǔ)助;第二,積極推動企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息設(shè)施的布局,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)保障。

    (2)企業(yè)層面:第一,企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時,要全面規(guī)劃,根據(jù)當(dāng)前的數(shù)字環(huán)境和自身性質(zhì),建立正確的數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃;第二,企業(yè)要儲備足夠的數(shù)據(jù)分析人才,幫助企業(yè)更好地了解市場需求,完成產(chǎn)品的創(chuàng)新升級,增加客戶黏性,從而提升企業(yè)競爭力、提高企業(yè)績效。

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