新冠疫情沖擊、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效

徐建玲 朱廣歡 宋佳盈

收稿日期：2023-06-01

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目一般項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下農(nóng)戶(hù)電商采納提升農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的作用機(jī)制與實(shí)現(xiàn)路徑研究”（21BJY024）

作者簡(jiǎn)介：徐建玲（1975—），女，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向?yàn)楣矩?cái)務(wù)；朱廣歡（1999—），女，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)闀?huì)計(jì)學(xué)；宋佳盈（2000—），女，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楣矩?cái)務(wù)。

1參見(jiàn)《2021年中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》，https：//www.accenture.com/content/dam/accenture/final/a-com-migration/pdf/pdf-177/accenture-digital-transformation-index-2021.pdf#zoom=50。

摘要：現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)給社會(huì)生產(chǎn)生活方式帶來(lái)了深刻變革。為適應(yīng)時(shí)代發(fā)展，我國(guó)企業(yè)積極嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為了更好地揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用，推動(dòng)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，文章通過(guò)文本分析法，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，以2007—2021年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)績(jī)效提升有正向影響，這種正向影響在技術(shù)密集型行業(yè)中表現(xiàn)更為明顯，而降低管理成本、融資成本是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升產(chǎn)生正向影響的重要作用機(jī)制；此外，新冠疫情沖擊強(qiáng)化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的正向影響。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)績(jī)效；融資成本；重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件；新冠疫情

中圖分類(lèi)號(hào)：F273? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1007-8576（2024）02-0005-11

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.02.001

COVID-19 Impact， Digital Transformation and Corporate Performance

—Based on an Empirical Analysis of China's A-Share Listed Companies from 2007 to 2021

XU Jianling， ZHU Guanghuan， SONG Jiaying

（Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing 210023， China）

Abstract： At this stage， digital technologies such as big data， the Internet of Things， and cloud computing have brought profound changes to social production and lifestyle. In order to adapt to the development of The Times， Chinese enterprises actively try digital transformation. In order to better reveal the driving role of enterprise digital transformation on the high-quality development of enterprises and promote enterprises to accelerate the pace of digital transformation， this paper constructs enterprise digital transformation indicators through text analysis， and takes China's A-share listed companies from 2007 to 2021 as samples. This paper empirically examines the impact of digital transformation on enterprise performance. The results show that： enterprise digital transformation has a positive impact on enterprise performance improvement， and this positive impact is more obvious in technology-intensive industries， and reducing management cost and financing cost is an important mechanism of enterprise digital transformation to have a positive impact on enterprise performance improvement. In addition， the impact of COVID-19 reinforces the positive impact of digital transformation on business performance.

Key words： enterprise digital transformation; enterprise performance; financing costs; major public health emergency; COVID-19 pandemic

一、問(wèn)題的提出

黨的二十大報(bào)告明確指出，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”，從中可以看出我國(guó)對(duì)加快數(shù)字化發(fā)展的高度重視?，F(xiàn)實(shí)中，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)給社會(huì)生產(chǎn)生活方式帶來(lái)了深刻變革。在復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，尤其是受新冠疫情沖擊，企業(yè)發(fā)展面臨較大不確定性，而推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升企業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵所在。近年來(lái)，大力發(fā)展數(shù)字技術(shù)、推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和高質(zhì)量發(fā)展的重要方式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級(jí)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù)，以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型［1］。為適應(yīng)時(shí)代發(fā)展，我國(guó)企業(yè)積極嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)從2018年的37分升至2021年的54分1，可見(jiàn)我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得一定成果。

對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，既有文獻(xiàn)多從驅(qū)動(dòng)因素、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等方面進(jìn)行分析，研究宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境［2］、企業(yè)自身特征［3］對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用，以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)效益［4］、價(jià)值［5］、競(jìng)爭(zhēng)力［6］等方面的影響?？傮w來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的積極影響主要表現(xiàn)在促進(jìn)創(chuàng)新、降低成本、提高效率等方面，但當(dāng)發(fā)生重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的這些積極影響是否會(huì)發(fā)生改變，這一問(wèn)題尚未得到有效驗(yàn)證。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，以2007—2021年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司為樣本，采用文本分析法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響及作用機(jī)制，并對(duì)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件如新冠疫情的發(fā)生是否會(huì)使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響發(fā)生改變進(jìn)行分析。本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在如下方面：一是研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低管理成本和融資成本進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升，這可豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績(jī)效的路徑；二是研究發(fā)現(xiàn)新冠疫情下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的促進(jìn)作用更明顯，這可為企業(yè)在今后面對(duì)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件沖擊時(shí)的發(fā)展提供一定借鑒。

二、文獻(xiàn)回顧、理論分析與研究假說(shuō)

（一）文獻(xiàn)回顧

1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)深度融合，對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略思維、業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)和商業(yè)模式進(jìn)行重塑［7-8］，進(jìn)而推動(dòng)生產(chǎn)方式重組變革。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素，不僅包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策［9］、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境［6］、消費(fèi)者需求轉(zhuǎn)變［10］、數(shù)字技術(shù)發(fā)展［11］等外部因素，還包括管理層與員工的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識(shí)［12］、企業(yè)自身數(shù)字技術(shù)的發(fā)展程度［11］等內(nèi)部因素?，F(xiàn)有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)降本增效、提升內(nèi)部控制力［13］，降低企業(yè)人力成本、技術(shù)成本［14］和外部交易成本［15］，并且有利于企業(yè)提高生產(chǎn)、流通、管理效率［16］，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率和資源配置效率［17］，降低非效率投資［5］，促進(jìn)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新［18］以及技術(shù)創(chuàng)新、組織創(chuàng)新、管理創(chuàng)新［7］。另外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有助于降低信息不對(duì)稱(chēng)程度，減少企業(yè)盈余管理行為［13］。

2. 企業(yè)績(jī)效影響因素相關(guān)研究。企業(yè)績(jī)效受多重因素影響。就外部因素而言，貨幣政策［19］、稅收政策［20］、貿(mào)易政策［21］、行業(yè)集中度［22］、監(jiān)管程度［23］等均能夠通過(guò)影響企業(yè)投資、融資、雇傭、現(xiàn)金流管理等進(jìn)而影響企業(yè)績(jī)效。就內(nèi)部因素而言，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)［24］、創(chuàng)新能力［25］、成長(zhǎng)性［26］等都會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效造成不同程度的影響。

3. 新冠疫情經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)研究。新冠疫情的發(fā)生給世界經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了巨大沖擊。就我國(guó)而言，新冠疫情通過(guò)影響供需結(jié)構(gòu)、沖擊進(jìn)出口貿(mào)易等導(dǎo)致我國(guó)最終消費(fèi)支出下降、社會(huì)投資減少、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速放緩［27］。不同行業(yè)受新冠疫情的沖擊具有差異性，如旅游業(yè)、餐飲業(yè)等行業(yè)所受沖擊較大，但網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等行業(yè)則在疫情沖擊下迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇［28］。此外，新冠疫情對(duì)中小企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)沖擊較大，大企業(yè)因資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流相對(duì)穩(wěn)定故所受沖擊相對(duì)較?。?9］，但疫情導(dǎo)致的研發(fā)投資效率低下［30］對(duì)我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效造成了極大沖擊。

（二）理論分析與研究假說(shuō)

基于交易費(fèi)用理論，環(huán)境不確定性、組織或人的機(jī)會(huì)主義行為、信息不對(duì)稱(chēng)等都會(huì)影響交易費(fèi)用?，F(xiàn)階段，信息技術(shù)、人工智能技術(shù)被企業(yè)廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和用戶(hù)消費(fèi)行為，在一定程度上降低了市場(chǎng)不確定性，企業(yè)利用數(shù)據(jù)歸集、分析、決策等功能可實(shí)現(xiàn)更高效的生產(chǎn)管理，降低包括搜索成本、信息成本、運(yùn)輸成本、傳遞成本、管理成本等在內(nèi)的交易成本?；谖写砝碚?，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)提升內(nèi)部控制能力，減少盈余管理行為，進(jìn)而為企業(yè)績(jī)效提升提供良好的內(nèi)部條件。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有利于降低信息不對(duì)稱(chēng)程度，提高外部投資者對(duì)企業(yè)真實(shí)信息的掌握度，進(jìn)而有利于增強(qiáng)投資者對(duì)企業(yè)、市場(chǎng)的信心?？梢?jiàn)，數(shù)字化變革可提升社會(huì)生產(chǎn)效率［31］，進(jìn)而有利于提高企業(yè)績(jī)效。因此，本文提出研究假說(shuō)1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升有正向影響。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低生產(chǎn)成本和交易成本［16］，從供給到生產(chǎn)再到銷(xiāo)售，通過(guò)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可將供應(yīng)商、企業(yè)、客戶(hù)有效連接起來(lái)，降低溝通成本，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析、用戶(hù)畫(huà)像等，簡(jiǎn)化生產(chǎn)和銷(xiāo)售流程，減少人力投入和營(yíng)銷(xiāo)投入，進(jìn)而降低銷(xiāo)售成本。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用還有助于打破企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)之間的“數(shù)據(jù)鴻溝”，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息共享，優(yōu)化管理流程，提高管理效率，降低管理成本。此外，基于信息不對(duì)稱(chēng)理論和信號(hào)傳遞理論，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)數(shù)據(jù)處理和挖掘能力大幅提升［32］，標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化信息輸出增多，既向外部市場(chǎng)釋放了更多的積極信號(hào)，又降低了信息不對(duì)稱(chēng)程度，提高了外部投資者對(duì)企業(yè)內(nèi)部信息的掌握度，降低了外部機(jī)構(gòu)向企業(yè)投資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，進(jìn)而降低了企業(yè)融資成本。較低的銷(xiāo)售成本、管理成本、融資成本可在一定程度上保證企業(yè)擁有充足的資金， 提高企業(yè)資源配置效率， 增加企業(yè)收益。因此，本文提出研究假說(shuō)2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低企業(yè)銷(xiāo)售成本、管理成本、融資成本進(jìn)而對(duì)提升企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生正向影響。

新冠疫情的發(fā)生加重了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)負(fù)擔(dān)，企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本上升，企業(yè)各部門(mén)之間、企業(yè)與企業(yè)之間、企業(yè)與消費(fèi)者之間的溝通成本有所增加，此時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的企業(yè)越具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因疫情的發(fā)生使得消費(fèi)者需求發(fā)生了變化，提供便利服務(wù)成為消費(fèi)者新的訴求，而進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可以更快捕捉消費(fèi)者訴求信息，也更易覺(jué)察消費(fèi)者訴求變化，從而建立與消費(fèi)者之間的有效溝通，降低溝通成本。另外，由于新冠疫情的發(fā)生會(huì)影響投資者情緒，給股票市場(chǎng)帶來(lái)一定沖擊，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)尤其是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)因傳遞了積極信號(hào)，進(jìn)而可以增強(qiáng)投資者信心，在資本市場(chǎng)上更具競(jìng)爭(zhēng)力。由此可見(jiàn)，新冠疫情的發(fā)生可能加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。因此，本文提出研究假說(shuō)3：新冠疫情沖擊下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的正向影響更顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2007—2021年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，并剔除了金融保險(xiǎn)類(lèi)上市公司、ST和PT類(lèi)上市公司以及主要變量缺失的樣本。同時(shí)，為降低極端值影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%水平的縮尾處理和截尾處理，最終得到3086家上市公司25798個(gè)年度觀測(cè)值。研究中原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，年報(bào)文本信息來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本研究的被解釋變量為企業(yè)績(jī)效，以企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（[ROE]）來(lái)衡量，并將總資產(chǎn)收益率（[ROA]）作為替換變量用于后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量。本研究的核心解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前學(xué)界測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法主要有兩種：一是根據(jù)企業(yè)年度財(cái)務(wù)報(bào)告附注，以與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)占無(wú)形資產(chǎn)總額的比重作為代理變量來(lái)測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［7］；二是使用文本分析法，借助Python的分詞功能，根據(jù)企業(yè)年報(bào)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)相關(guān)詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻次測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［32］。本研究參考吳非［32］的做法，根據(jù)特征詞，借助Python的分詞功能統(tǒng)計(jì)企業(yè)年報(bào)中特征詞出現(xiàn)的頻次并進(jìn)行分類(lèi)和加總，再對(duì)特征詞出現(xiàn)總頻次加1后取自然對(duì)數(shù)，從而得到衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的變量DTCG。

3.中介變量。為驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績(jī)效的作用渠道，本文通過(guò)銷(xiāo)售成本（[CPS]）、管理成本（[Mfee]）、融資成本（Debtcost）等變量探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的作用機(jī)制。其中：銷(xiāo)售成本以銷(xiāo)售費(fèi)用與營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)衡量，管理成本以管理費(fèi)用與營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)衡量，融資成本以財(cái)務(wù)費(fèi)用與總負(fù)債之比來(lái)衡量。

4.調(diào)節(jié)變量。為了驗(yàn)證在新冠疫情沖擊下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的影響，本文構(gòu)建了疫情虛擬變量[COVID]，令疫情發(fā)生后即2019年之后賦值為1，否則賦值為0，并構(gòu)建了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與疫情的交互項(xiàng)[COVID×DTCG]。

5.控制變量?？紤]到可能影響企業(yè)績(jī)效的其他因素，本文參考鄭莉莉［33］的研究加入一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（[Size]）、資產(chǎn)負(fù)債率（[Lev]）、董事人數(shù)（[Board]）、前十大股東持股比例（[Top10]）、公司上市年限（[Age]）、現(xiàn)金流比率（[Cashflow]）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（[Growth]）、獨(dú)立董事比例（[Indep]）、管理層持股比例（[Mshare]）和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（[Soe]）。

研究中變量定義和測(cè)度方式見(jiàn)表1。

（三）模型構(gòu)建

為研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效的影響，本文構(gòu)建模型如下：

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

模型（1）中：[ROE]表示企業(yè)績(jī)效，[DTCG]表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Controls為一系列控制變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。另外，本文還控制了年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)。

四、實(shí)證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2可知：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[DTCG]的最大值為4.844，最小值為0.000，說(shuō)明樣本企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度差異較大；企業(yè)績(jī)效[ROE]均值為0.067，方差為0.437，最大值為1.536，最小值為-60.150，說(shuō)明不同企業(yè)績(jī)效懸殊較大。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

表3報(bào)告了企業(yè)績(jī)效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果。由列（a）可知，在未加入控制變量時(shí)，企業(yè)績(jī)效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.009且在1%水平顯著。由列（b）可知，在加入控制變量后，企業(yè)績(jī)效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.005且在1%水平顯著。這說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效有正向影響。由此，前文提出的研究假說(shuō)1得以驗(yàn)證。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量。基準(zhǔn)回歸中得到的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升有正向影響的結(jié)論可能受企業(yè)績(jī)效衡量方式的影響，因此，本文將凈資產(chǎn)收益率[ROE]替換為總資產(chǎn)收益率[ROA]，重新檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效的影響。由表4可知，替換被解釋變量后，企業(yè)績(jī)效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

2.替換解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升有正向影響的結(jié)論可能受數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度方式的影響，因此，本文參考吳非［32］的做法，設(shè)定虛擬變量[DTCG_if]（若企業(yè)進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型則賦值為1，否則賦值為0）重新檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效的影響。由表4可知，企業(yè)績(jī)效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

3.控制個(gè)體固定效應(yīng)。企業(yè)績(jī)效可能存在時(shí)序差異，為避免難以量化的且不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生影響，本文采用時(shí)間和企業(yè)雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。由表4可知，在控制了個(gè)體效應(yīng)后，企業(yè)績(jī)效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

4.工具變量法。本文的內(nèi)生性問(wèn)題主要是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間的雙向因果問(wèn)題?？?jī)效好的企業(yè)多是規(guī)模大、資產(chǎn)負(fù)債率低、市場(chǎng)份額高、上市年限長(zhǎng)的企業(yè)，這樣的企業(yè)能夠承擔(dān)較大風(fēng)險(xiǎn)，有能力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因而企業(yè)績(jī)效可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文借鑒張璇［34］的做法，使用同一城市和行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值以及除去本企業(yè)后同一城市和行業(yè)剩余企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值作為DTCG的工具變量，回歸結(jié)果如表4所示。工具變量回歸結(jié)果表明，企業(yè)績(jī)效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

（四）作用機(jī)制檢驗(yàn)

基于前文的理論分析，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化銷(xiāo)售流程，提高管理效率，贏得投資者更多信任，故數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過(guò)降低銷(xiāo)售成本、管理成本、融資成本等方式對(duì)企業(yè)績(jī)效提升產(chǎn)生正向影響。為檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過(guò)降低企業(yè)銷(xiāo)售成本、管理成本、融資成本的方式促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升，本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

[CPSi，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

[Mfeei，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

[Debtcosti，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+β2Mfeei，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ?（5）

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+β2Debtcosti，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? （6）

上述模型中：[CPS]表示銷(xiāo)售成本，[Mfee]表示管理成本，Debtcost表示融資成本。

本文以模型（2）～模型（4）分別對(duì)研究假說(shuō)2中提出的銷(xiāo)售成本、管理成本、融資成本進(jìn)行作用機(jī)制檢驗(yàn)，結(jié)果如表5列（a）（b）（c）所示。列（a）中，銷(xiāo)售成本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.007且在1%水平顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能通過(guò)降低銷(xiāo)售成本的方式對(duì)企業(yè)績(jī)效提升產(chǎn)生正向影響。列（b）中，管理成本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.002且在1%水平顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低管理成本的方式對(duì)企業(yè)績(jī)效提升產(chǎn)生正向影響。列（c）中，融資成本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.001且在1%水平顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低融資成本的方式對(duì)企業(yè)績(jī)效提升產(chǎn)生正向影響。此外，本文還以模型（5）、模型（6）分別對(duì)管理成本和融資成本的中介作用進(jìn)行進(jìn)一步研究，回歸結(jié)果如表5列（d）（e）所示。由列（d）（e）可知，管理成本、融資成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升產(chǎn)生正向影響的過(guò)程中發(fā)揮了部分中介作用。綜上，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)降低管理成本、融資成本的方式促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升，前文提出的研究假說(shuō)2未得到充分驗(yàn)證。銷(xiāo)售成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的過(guò)程中并未發(fā)揮中介作用，可能是因銷(xiāo)售端數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期需投入大量成本，而短期內(nèi)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型而提升的企業(yè)績(jī)效無(wú)法完全抵銷(xiāo)增加的成本。

（五）疫情的調(diào)節(jié)效應(yīng)

為驗(yàn)證前文提出的研究假說(shuō)3，本文構(gòu)建模型如下：

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+β2COVIDi，t+β3COVID×DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ?（7）

模型（7）中，[COVID]為疫情虛擬變量，2019年后賦值為1，否則賦值為0。模型（7）中，需重點(diǎn)關(guān)注交互項(xiàng)[COVID×DTCG]系數(shù)的正負(fù)性與顯著性。由表6可知，[COVID×DTCG]系數(shù)在10%水平顯著為正，表明在新冠疫情沖擊下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的促進(jìn)作用更明顯，研究假說(shuō)3得以驗(yàn)證。

（六）異質(zhì)性分析

根據(jù)投入要素的比例，可將現(xiàn)有行業(yè)分為勞動(dòng)密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)、技術(shù)密集型行業(yè)三大類(lèi)。本文按照《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》（2012年修訂），將勞動(dòng)密集型行業(yè)和資本密集型行業(yè)劃歸為非技術(shù)密集型行業(yè)，進(jìn)而將樣本企業(yè)劃分為技術(shù)密集型和非技術(shù)密集型兩大類(lèi)，分組檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)這兩類(lèi)企業(yè)績(jī)效提升的影響。由表7可知，技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)績(jī)效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)在1%水平顯著為正，而非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)績(jī)效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)雖為正但不顯著。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)密集型行業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的績(jī)效存在異質(zhì)性影響。

五、進(jìn)一步的研究

由前文可知，在新冠疫情沖擊下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的正向影響有所強(qiáng)化，那么，這種表現(xiàn)是否會(huì)因地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)投入要素、所屬行業(yè)、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等不同而表現(xiàn)出異質(zhì)性？本文將進(jìn)一步展開(kāi)研究。

（一）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

本文按照不同年份各地級(jí)市GDP及其均值，將企業(yè)所在地劃分為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)，利用模型（7）對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果如表8所示。由表8可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)的交互項(xiàng)[COVID×DTCG]系數(shù)在10%水平顯著為正，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)的交互項(xiàng)系數(shù)為正但不顯著。

（二）生產(chǎn)投入要素

按照生產(chǎn)投入要素的不同，本文將樣本企業(yè)分為非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)和技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)，以模型（7）進(jìn)行分組檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表8所示。由表8可知，技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的交互項(xiàng)[COVID×DTCG]系數(shù)在10%水平顯著為正，非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)但不顯著。

（三）網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)與其他行業(yè)

新冠疫情對(duì)不同行業(yè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果具有差異性。相較于其他行業(yè)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)等行業(yè)迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。本文將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)企業(yè)從樣本中分離出來(lái)，與其他行業(yè)企業(yè)進(jìn)行分組，并以模型（7）進(jìn)行分組檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表9。由表9可知，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)企業(yè)的交互項(xiàng)[COVID×DTCG]系數(shù)顯著為正，其他行業(yè)企業(yè)的交互項(xiàng)系數(shù)為正但不顯著。

（四）企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將樣本分為非國(guó)有企業(yè)和國(guó)有企業(yè)兩組，以模型（7）進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表9。由表9可知，非國(guó)有企業(yè)交互項(xiàng)[COVID×DTCG]系數(shù)顯著為正，國(guó)有企業(yè)交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)但不顯著。

六、結(jié)論與啟示

本文選取我國(guó)滬深A(yù)股上市公司2007—2021年數(shù)據(jù)，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的影響及作用機(jī)制，以及疫情在其中的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)論與啟示如下：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升有正向影響，這種正向影響在技術(shù)密集型行業(yè)中表現(xiàn)更明顯。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過(guò)降低管理成本、融資成本對(duì)提升企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生正向影響。第三，新冠疫情的發(fā)生強(qiáng)化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的正向影響。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的正向影響因地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)投入要素、所屬行業(yè)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同而表現(xiàn)出差異性。今后，政府應(yīng)進(jìn)一步加大對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的扶持力度，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。在面對(duì)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)，企業(yè)也可借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型保持良好的績(jī)效表現(xiàn)，利用數(shù)字技術(shù)化解危機(jī)，著力培育核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：甘海燕）