企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、ESG表現(xiàn)與非效率投資

趙文平　張聞功

【摘 要】 選取2010—2021年滬深A股上市公司為研究樣本，利用固定效應模型，實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非效率投資的影響以及ESG表現(xiàn)的中介效應，并從企業(yè)生命周期、行業(yè)要素密集度、地區(qū)分布視角研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資的差異影響。結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制非效率投資行為；ESG表現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響非效率投資的過程中發(fā)揮了中介效應。進一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成長期企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)及西部地區(qū)企業(yè)過度投資行為的抑制作用更顯著。研究結(jié)論為厘清企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、ESG表現(xiàn)與非效率投資的作用機理提供了經(jīng)驗證據(jù)，對企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的實踐指導意義。

【關(guān)鍵詞】 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型； ESG表現(xiàn)； 非效率投資

【中圖分類號】 F272? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2024）05-0046-07

一、引言

黨的二十大報告指出，必須完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念，堅持以推動高質(zhì)量發(fā)展為主題，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合。企業(yè)投資行為直接關(guān)系到企業(yè)價值增長和高質(zhì)量發(fā)展。但在投資實踐中，企業(yè)投資效率很難達到最優(yōu)。

當前國內(nèi)對企業(yè)非效率投資的研究主要是集中在企業(yè)所處的外部環(huán)境以及企業(yè)內(nèi)部治理狀況兩個維度。外部環(huán)境主要包括制度政策（寬松的貨幣政策能夠幫助企業(yè)增加信貸，降低現(xiàn)金流不確定性，緩解企業(yè)投資不足[1]）、媒體關(guān)注（媒體報道誘導了CEO過度自信，減少了投資不足，但增加了過度投資[2]）、市場環(huán)境（滬港通政策能夠顯著抑制企業(yè)的非效率投資行為[3]）等方面。內(nèi)部治理狀況主要包括信息披露質(zhì)量（信息披露能夠提高信息透明度改善外部監(jiān)督機制對企業(yè)高管決策的治理效應[4]）、財務管理狀況（企業(yè)的盈余管理程度影響著企業(yè)非效率投資，盈余管理程度高會加劇投資過度與投資不足的問題[5]）、高管特質(zhì)（女性高管減少了管理機會主義和代理沖突，顯著降低了過度投資[6]）。雖然以上研究探討了影響企業(yè)非效率投資的不同因素，但有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、ESG表現(xiàn)和非效率投資間關(guān)系的研究尚存不足，三者之間的內(nèi)在關(guān)系是怎樣的？影響機制又是怎樣的？研究這些問題對推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，抑制非效率投資，實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和實踐意義。

在數(shù)字經(jīng)濟背景下，企業(yè)為適應復雜的競爭環(huán)境，確保自身優(yōu)勢地位，必須緊跟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，服務高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅為經(jīng)濟發(fā)展注入了強大的活力，而且引發(fā)了企業(yè)治理模式的深刻變化，這為研究抑制非效率投資提供了新思路。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了強大的分析和交互能力，也使企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)運用場景的技能和方法，增強了債務融資能力和風險承擔水平，緩解了投資不足，提高了企業(yè)經(jīng)濟效益[7]。另外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了企業(yè)內(nèi)部治理狀況，打破了內(nèi)部不同部門之間的“數(shù)據(jù)鴻溝”，幫助企業(yè)提高了資源配置優(yōu)化效率，加快了企業(yè)管理模式的創(chuàng)新，避免了非效率投資決策[8]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅為企業(yè)帶來了新的機遇，也提高了企業(yè)ESG表現(xiàn)。較好的ESG表現(xiàn)意味著更低的代理成本和更高的投資效率[9]。

本文的邊際貢獻在于：第一，在研究方法上，通過文本挖掘的方式分析上市公司年報數(shù)據(jù)來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第二，在理論層面上，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、ESG表現(xiàn)與非效率投資三者聯(lián)系起來，試圖打開影響企業(yè)非效率投資的黑箱，拓展了相關(guān)研究。第三，在研究視角上，從企業(yè)生命周期、行業(yè)要素密集度和地區(qū)分布多視角探究企業(yè)數(shù)字化對過度投資的影響差異。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資

現(xiàn)有研究證實企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型必然會影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動[10]。從生產(chǎn)方面看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)獲得大量數(shù)據(jù)信息和生產(chǎn)資源，包括其他組織不具備的稀缺資源，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型借助信息技術(shù)實現(xiàn)對信息資源的快速分析處理，針對不同的生產(chǎn)場景實行差別化管理，加強了經(jīng)營活動的靈活性，促使企業(yè)逐漸從封閉式創(chuàng)新轉(zhuǎn)換為開放式創(chuàng)新，并提高了企業(yè)財務風險承擔水平和財務穩(wěn)定性，改善了企業(yè)財務狀況，使企業(yè)在財務資源約束下實現(xiàn)資金使用效率最大化，抑制非效率投資。從管理方面看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將企業(yè)內(nèi)部的非標準數(shù)據(jù)處理成結(jié)構(gòu)化和標準化信息，在一定程度上緩解由于信息不對稱所導致的配置效率低下的問題[11]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高信息傳遞效率，降低企業(yè)與其他利益相關(guān)者的溝通成本，市場投資者可以更清楚地了解企業(yè)經(jīng)營情況，增加構(gòu)建新的穩(wěn)定合作關(guān)系的可能性。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是企業(yè)向外界釋放積極信號的表現(xiàn)，可以強化市場的正面預期，降低外部融資約束，緩解投資不足問題；并且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將信息資源轉(zhuǎn)化為決策力和執(zhí)行力的提升，海量數(shù)據(jù)為高管進行科學決策提供了信息基礎(chǔ)，更容易制定低風險發(fā)展戰(zhàn)略，提高企業(yè)投資的準確性，降低了投資風險，減少投資不足及投資過度情況。由此可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過信息技術(shù)獲取大量資源，優(yōu)化資源配置，增強企業(yè)債務融資能力和風險承擔水平，提高企業(yè)信息透明度，改善信息不對稱境況，抑制非效率投資。由此提出研究假設(shè)1。

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制非效率投資。

H1a：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解投資不足。

H1b：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少過度投資。

（二）ESG表現(xiàn)的中介作用

ESG表現(xiàn)是對企業(yè)非財務指標的評價，具體包括環(huán)境、社會責任和公司治理三方面的表現(xiàn)情況?，F(xiàn)有研究證實了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高企業(yè)ESG表現(xiàn)。在環(huán)境方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)改進生產(chǎn)技術(shù)，提高生產(chǎn)效率，資金投入到綠色創(chuàng)新的可能性更高，從而促進企業(yè)環(huán)境績效的提高[12]。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)獲取大量的行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)的信息數(shù)據(jù)，為保持市場競爭力和塑造良好社會形象，企業(yè)會堅持綠色發(fā)展理念，提高環(huán)境信息披露質(zhì)量，降低資源消耗，對標高水平環(huán)境績效公司。在社會責任方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會增強企業(yè)履行社會責任的意愿和能力[13]。數(shù)字化帶來豐富的信息資源，為企業(yè)建立更多的穩(wěn)定合作關(guān)系提供了信息支撐，企業(yè)會更加積極履行社會責任來接觸潛在合作者，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外主體的合作共贏。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強了企業(yè)與外界的聯(lián)系，促進企業(yè)建立完善監(jiān)督互動體系，提高自身履行社會責任的能力。在公司治理方面，信息不對稱是影響公司治理水平的主要變量，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解信息的不對稱程度，減少管理者的非理性決策行為，提高公司治理水平[14]。

在企業(yè)的日常經(jīng)營活動中，受委托代理和信息不對稱等因素影響，企業(yè)可能會進行諸多的非效率投資活動。而較好的ESG表現(xiàn)能夠緩解信息不對稱和委托代理問題，有效抑制管理者的非理性投資行為，減少企業(yè)的非效率投資[15]。從委托代理理論來看，在企業(yè)投資決策過程中，企業(yè)管理者作為代理人可能會為了牟取自身利益，實施機會主義投機行為與短視投機行為，從而引發(fā)非效率投資問題，影響企業(yè)的發(fā)展。較好的ESG表現(xiàn)意味著企業(yè)業(yè)務能力更強，社會形象更好，公司監(jiān)督與治理體系更完善，能夠有效規(guī)范管理者的投資決策活動，降低管理者在決策過程中的投機行為[16]。另外，出于個人利益的考慮，管理者會通過約束自身行為向股東傳遞企業(yè)公司治理良好的信號，減少對股東的利益侵害。從信息不對稱理論來看，企業(yè)管理者對公司的日常經(jīng)營決策負責，具有信息優(yōu)勢。為獲取個人利益，管理者可能出現(xiàn)道德風險和逆向選擇問題，造成非效率投資行為。較好的ESG表現(xiàn)意味著企業(yè)的信息披露質(zhì)量較高，有助于緩解利益相關(guān)者與企業(yè)之間的信息不對稱程度，限制管理者的非效率投資行為。ESG表現(xiàn)也可以向外界傳遞財務以外的企業(yè)各項信息，尤其是披露社會責任履行情況能為企業(yè)帶來更高的投資效率[17]。更高的信息透明度也有助于增強企業(yè)信譽和投資者對企業(yè)的信任程度，企業(yè)能夠以更低成本獲得投資，從而促進資本配置效率的提升，緩解投資不足。由此，提出研究假設(shè)2、假設(shè)3。

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高ESG表現(xiàn)。

H3：ESG表現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資的關(guān)系間具有中介作用。

H3a：ESG表現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過度投資的關(guān)系間具有中介作用。

H3b：ESG表現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資不足的關(guān)系間具有中介作用。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本處理

本文選取2010—2021年滬深A股上市公司的數(shù)據(jù)為初始研究樣本。為保證研究的可信度，進一步對數(shù)據(jù)進行篩選處理：第一，剔除了銀行證券等金融行業(yè)相關(guān)上市公司；第二，剔除了研究樣本期間有過ST和退市等非正常上市狀態(tài)公司；第三，剔除了在研究樣本期間進行IPO的企業(yè)；第四，只保留具有連續(xù)三年及以上數(shù)據(jù)的上市公司。公司原始數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和Wind數(shù)據(jù)庫。ESG表現(xiàn)數(shù)據(jù)來源于華證ESG評級數(shù)據(jù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量：非效率投資。選取Richardson模型來衡量非效率投資。利用模型計算結(jié)果的殘差結(jié)果表示非效率投資程度，絕對值越大，非效率投資現(xiàn)象越嚴重。另外，殘差大于零表示過度投資；殘差小于零表示投資不足。具體的計量公式如下：

INVi，t=β0+β1Growthi，t-1+β2Levi，t-1+β3

Cashi，t-1+β4Agei，t-1+β5Sizei，t-1+β6Renturni，t-1+

β7INVi，t-1+∑Industry+∑Year+εi，t式1

上式中，Growth為企業(yè)成長性水平，用主營業(yè)務收入增長率表示；Lev為資產(chǎn)負債率；Cash為現(xiàn)金持有量，用現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物與總資產(chǎn)比值表示；Age為企業(yè)上市年限，取企業(yè)當年與上市年份差額加1的自然對數(shù)；Size為企業(yè)規(guī)模，以總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示；Return為股票收益率，用個股回報率表示；Industry和Year分別表示行業(yè)與年度虛擬變量。

2.核心解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。借鑒吳非等[11]的方法，通過對上市公司年報中關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞頻數(shù)的計量來衡量。具體分為人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和數(shù)字技術(shù)，運用5個維度共76個關(guān)鍵詞作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理指標。為克服右偏分布問題，對頻數(shù)進行加1后取對數(shù)來表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.中介變量：ESG表現(xiàn)。選取華證ESG評級數(shù)據(jù)度量企業(yè)ESG表現(xiàn)。華證ESG評價體系具體包括一級指標3個、二級指標14個、三級指標26個，共有AAA-C九檔評級，將AAA-C取值1—9分作為企業(yè)ESG表現(xiàn)。分數(shù)越高表明企業(yè)的ESG表現(xiàn)越好，分數(shù)越低表明企業(yè)在環(huán)境、社會和治理方面存在問題。

4.控制變量。參照以往研究，選擇總資產(chǎn)報酬率、現(xiàn)金持有率、獨立董事比例、股權(quán)制衡度、兩職合一和公司成立年限作為控制變量。

具體變量定義如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非效率投資的影響，建立如下模型：

Ini，t=β0+β1DIGi，t+β2Xi，t+ΣIndustry+

ΣYear+εi，t （1）

OIi，t=β0+β1DIGi，t+β2Xi，t+ΣIndustry+ΣYear+εi，t（2）

UIi，t=β0+β1DIGi，t+β2Xi，t+ΣIndustry+ΣYear+εi，t（3）

并從“企業(yè)數(shù)字化→ESG表現(xiàn)→非效率投資”傳導路徑出發(fā)，進一步構(gòu)建了中介效應模型：

ESGi，t=α0+α1DIGi，t+α2Xi，t+ΣIndustry+ΣYear+εi，t? ? ? （4）

Ini，t=α0+α1DIGi，t+α2ESGi，t+α3Xi，t+ΣIndustry+ΣYear+εi，t? ? （5）

其中，i表示企業(yè)；t表示時間；In為被解釋變量，表示企業(yè)的非效率投資；DIG為核心解釋變量，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；X為一系列的解釋變量；Industry與Year表示行業(yè)和年份效應；εi，t為隨機誤差項。

四、實證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。過度投資（OI）的樣本量有9 956個，占總樣本的37.2%，投資不足（UI）的樣本量有16 801個，占總樣本的62.8%?？梢娚鲜泄酒毡榇嬖谕顿Y不足的問題。對比分析均值、標準差、最大值：過度投資的均值為0.039，最大值為0.399，而投資不足的均值為0.023，最大值為0.223，這說明過度投資的情況更加嚴重，所以重點分析不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資的影響。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為0.576，標準差為0.605，說明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在差異性。ESG表現(xiàn)最小值為1，最大值為8，均值是4.081，可見樣本企業(yè)整體ESG表現(xiàn)不高，還有很大的提升空間。

（二）回歸分析

表3為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非效率投資影響的總體檢驗結(jié)果。與預期結(jié)果一致，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效抑制非效率投資。列（1）顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非效率投資的影響系數(shù)為-0.002，在1%的水平上顯著，H1成立。列（2）和列（3）顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資和投資不足的影響系數(shù)分別為-0.003和-0.001，分別在1%和5%的水平上顯著，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資呈反向的相關(guān)關(guān)系，當企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越成功，非效率投資現(xiàn)象越少，出現(xiàn)過度投資和投資不足的可能性更小。H1a和和H1b成立。

中介效應模型的回歸結(jié)果如表4所示。表4列（1）的結(jié)果表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對ESG表現(xiàn)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高ESG表現(xiàn)。列（2）將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和ESG表現(xiàn)納入對非效率投資影響的回歸模型中，系數(shù)為-0.002，在1%的水平上顯著，這表明ESG表現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和非效率投資的關(guān)系中具有部分中介作用。列（3）和列（4）在加入中介變量ESG表現(xiàn)后發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資及投資不足的回歸系數(shù)分別為-0.003和-0.001，在5%的水平上顯著，說明ESG表現(xiàn)具有中介效應。采用Bootstrap方法進一步驗證中介效應，最終結(jié)果的置信區(qū)間也不包含0，說明存在中介效應。因此，H2和H3得到證實。

（三）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)生命周期的異質(zhì)性

企業(yè)在不同的生命周期階段，受外部環(huán)境的壓力不同，內(nèi)部資源狀況也有所不同，這使企業(yè)投融資活動不盡相同，導致企業(yè)在投資決策和投資效率方面存在差異。只有把握企業(yè)不同發(fā)展時期的特點，制定不同成長階段的發(fā)展策略，企業(yè)才能真正實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展[18]。由于上市公司基本都度過了初創(chuàng)期，參考李云鶴等[19]對企業(yè)生命周期的劃分方法，具體分為成長期、成熟期和衰退期。表5 Panel A為不同生命周期下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資的差異情況，并通過了組間系數(shù)差異檢驗。表5 Panel A列（1）表明在成長期企業(yè)樣本中DIG的系數(shù)為-0.005，在5%的水平上顯著。列（2）顯示在成熟期企業(yè)樣本中DIG的系數(shù)為-0.003且在5%的水平上顯著。列（3）表明在衰退期企業(yè)樣本中DIG的系數(shù)為-0.003且在10%的水平上顯著，說明在成長期、成熟期和衰退期，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資都有顯著影響，對成長期企業(yè)的過度投資影響較大。原因可能是在企業(yè)成長期，企業(yè)的競爭實力不斷增強，市場份額不斷擴大，產(chǎn)生了大量自由現(xiàn)金。根據(jù)自由現(xiàn)金流假說，當企業(yè)的自由現(xiàn)金較為充足時，管理者的投資偏好相對激進，投資意愿較為強烈，管理者更有可能因私人利益而將資金投入到非效率投資項目中，造成過度投資。另外，處于成長期的企業(yè)逐漸步入盈利階段，擁有著較好的發(fā)展前景，面臨著眾多的投資機會，管理者希望充分利用現(xiàn)有條件擴大企業(yè)規(guī)模，為建立商業(yè)帝國而更容易造成過度投資。相比于成熟期和衰退期，處于成長期的企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)較為簡單，管理者受監(jiān)督約束的程度最低，助長了企業(yè)管理者盲目追求企業(yè)發(fā)展的熱情，造成過度投資的可能性更大。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了信息不對稱程度，有效監(jiān)督約束了管理者的自私利己行為，極大地減少了企業(yè)的過度投資。

2.行業(yè)要素密集度的異質(zhì)性

不同的行業(yè)特征會對企業(yè)的投資行為產(chǎn)生不同影響，不同要素密集度條件下的企業(yè)受到的政府補貼情況、資本市場估值和企業(yè)生態(tài)文化也有所不同。為檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對在不同要素密集度條件下非效率投資的影響差異，借鑒董屹宇等[20]的研究，采用聚類分析法對上市公司所處行業(yè)的要素密集度進行劃分，將樣本分為資本密集型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)和勞動密集型企業(yè)三組進行檢驗。

表5 Panel B列示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同要素密集度條件下非效率投資的影響。列（1）的系數(shù)為-0.003且不顯著，列（2）的系數(shù)為-0.002且不顯著，列（3）的系數(shù)為-0.004，在5%的水平上顯著。這說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有顯著影響勞動密集型和資本密集型企業(yè)的過度投資，但能夠減少技術(shù)密集型企業(yè)的過度投資。原因可能是技術(shù)密集型企業(yè)和其他行業(yè)間差異顯著，信息技術(shù)優(yōu)勢明顯，數(shù)字化程度更高，而勞動密集型企業(yè)和資本密集型企業(yè)技術(shù)水平較低。隨著經(jīng)濟的進一步發(fā)展，勞動密集型企業(yè)資金鏈較為緊張；資本密集型企業(yè)投入資金量較大，資金周轉(zhuǎn)較慢，回報周期較長。這兩類企業(yè)并不愿意投入大量資本進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化程度較低。

3.地區(qū)分布的異質(zhì)性

根據(jù)我國的經(jīng)濟區(qū)域?qū)颖緞澐譃闁|部、中部、西部和東北四個子樣本，以企業(yè)注冊地為劃分依據(jù)。通過對不同區(qū)域上市公司的分析，考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資的地區(qū)差異。分地區(qū)討論的結(jié)果見表5 Panel C所示。

經(jīng)檢驗，東部地區(qū)與西部地區(qū)過度投資的組間差異系數(shù)顯著。表5 Panel C分別顯示了東北地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對過度投資影響的實證結(jié)果，回歸系數(shù)分別為0.006、-0.004、-0.006和-0.003，東北地區(qū)和中部地區(qū)系數(shù)并不顯著，東部地區(qū)和西部地區(qū)系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著。這說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對東部地區(qū)和西部地區(qū)的企業(yè)過度投資產(chǎn)生了顯著影響，并對西部地區(qū)的過度投資影響更大。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使西部地區(qū)管理者學習到了先進企業(yè)的優(yōu)秀管理經(jīng)驗，做出更理性的投資決策，有效抑制過度投資。另一方面，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了西部地區(qū)企業(yè)的資源獲取能力，加速了西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級，吸引了投資者的注意，大量資本涌入西部地區(qū)，再加上西部地區(qū)資源豐富，勞動力成本較低，使得西部經(jīng)濟發(fā)展形勢得到了很大的改善。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了增強研究結(jié)論的穩(wěn)健性和可靠性，采取更換被解釋變量的衡量方法和滯后一期自變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗。首先，更換被解釋變量的衡量方法。在利用Richardson的模型計算非效率投資時采用主營業(yè)務收入增長率衡量企業(yè)的成長性水平，現(xiàn)參考李增福等[21]的做法，采用企業(yè)托賓Q值衡量企業(yè)的成長性，重新度量了企業(yè)的非效率投資，并進行回歸。表6中列（1）—列（3）的結(jié)果表明在重新度量企業(yè)非效率投資之后，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非效率投資仍然存在顯著的負相關(guān)關(guān)系。其次，為控制反向因果導致的內(nèi)生性問題，參考楊淼等[4]的做法，選取滯后一期的數(shù)字化程度作為核心解釋變量重新回歸。從表6中列（4）—列（6）可以看出DIG1的系數(shù)分別為-0.003、-0.005、-0.001，在1%的水平上顯著，這表明核心解釋變量滯后一期仍顯著影響非效率投資。

五、結(jié)論與啟示

本文以2010—2021年滬深A股上市公司為研究對象，實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非效率投資的影響及傳導路徑，得出如下主要結(jié)論：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非效率投資具有顯著的負向作用，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著抑制了非效率投資，在經(jīng)過一系列的穩(wěn)健性檢驗后，這一結(jié)論仍然成立；（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高ESG表現(xiàn)抑制非效率投資，ESG表現(xiàn)在兩者關(guān)系中發(fā)揮了中介作用；（3）在異質(zhì)性檢驗方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成長期企業(yè)過度投資、技術(shù)密集型企業(yè)過度投資及西部地區(qū)企業(yè)過度投資行為的抑制作用更顯著。

以上研究結(jié)論為企業(yè)提高自身投資效率提供了啟示。對政府而言，一是發(fā)揮技術(shù)密集型企業(yè)的帶頭作用，鼓勵支持勞動密集型和資本密集型企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，引導企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，緩解投資不足，最終實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。二是加大對中部、西部和東北地區(qū)的政策支持，推動新時代西部大開發(fā)、東北全面振興和中部地區(qū)崛起，發(fā)揮東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)頭作用，合理有效推動東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，重視其他地區(qū)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)揮其他地區(qū)的獨特優(yōu)勢，實現(xiàn)各區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)發(fā)展。對企業(yè)而言，一是順應時代發(fā)展潮流，充分把握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機遇。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能優(yōu)化資源配置，吸引更多的投資者目光，也能為企業(yè)決策提供全方位的信息支持，驅(qū)動企業(yè)投資決策的科學化和規(guī)范化，不斷優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，擴大有效投資，抑制非效率投資。二是重視企業(yè)ESG表現(xiàn)，良好的ESG表現(xiàn)可以幫助企業(yè)獲得更多支持，抑制企業(yè)的非效率投資。

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【基金項目】 陜西省軟科學項目（2021KRM181）；陜西省科學技術(shù)協(xié)會決策咨詢重大項目（202105）

【作者簡介】 趙文平（1963— ），男，陜西西安人，博士，西安電子科技大學經(jīng)濟與管理學院教授，研究方向：組織與戰(zhàn)略管理；張聞功（1997— ），男，山西運城人，西安電子科技大學經(jīng)濟與管理學院碩士研究生，研究方向：企業(yè)管理