數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

曾富全 李泓安

【摘 要】 推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是我國當前的重要戰(zhàn)略目標，越來越多的企業(yè)開始實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型以助推高質(zhì)量發(fā)展。文章以2013—2021年我國滬深A股上市公司為研究樣本，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否真正促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展以及融資約束是否影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，融資約束削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用；數(shù)字化轉(zhuǎn)型在非國有企業(yè)中對企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提高效果更好，東部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其高質(zhì)量發(fā)展的促進作用更強。研究結(jié)論肯定了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合成效，對有效引導和支持企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有所啟示。

【關(guān)鍵詞】 企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型； 融資約束

【中圖分類號】 F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2024）14-0050-09

一、引言

黨的十九大以來，我國經(jīng)濟由過去高速增長階段向新時代高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變，黨的二十大更是把經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展上升為全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務。宏觀經(jīng)濟是微觀個體的集合體，推動宏觀經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展需要從根本上著眼于微觀企業(yè)，宏觀經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展最終需要通過企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展來實現(xiàn)。中國證監(jiān)會出臺的《推動提高上市公司質(zhì)量三年行動方案（2022—2025）》指出，在上市公司個體層面，要從經(jīng)營業(yè)績、風險化解、投資者回報、科研投入、國際化水平等多方面共同發(fā)力，推動上市公司高質(zhì)量發(fā)展。如何推動企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，已成為目前理論界和實務界共同關(guān)注的話題。

隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為世界趨勢。為占領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟時代的新制高點，不少發(fā)達國家早已在國家戰(zhàn)略層面明確提出，要大力推動傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。我國對數(shù)字化轉(zhuǎn)型也高度重視。2021年我國《政府工作報告》中提出，要加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。黨的二十大報告強調(diào)，要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合。實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，根本落腳點在于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前，我國各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于初級階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否真正能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)提質(zhì)增效、促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，現(xiàn)有文獻尚缺乏一致的觀點，需要通過實證研究來檢驗。

由于我國金融體系尚不發(fā)達，融資約束是我國大部分企業(yè)不可避免的問題，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會面臨更多不確定性，因此很容易受外部融資的限制。一方面，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，融資約束水平較低的企業(yè)，由于具有較強的資金實力，可能會更容易建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的管理和維護機制，其實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更好地轉(zhuǎn)化為企業(yè)的發(fā)展動力，促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；但也存在一種可能，由于資金實力雄厚，管理層出于穩(wěn)健，更愿意將資金投向成熟的業(yè)務擴張而不愿投向?qū)儆趦?nèi)部管理變革的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一方面，融資約束程度較高的企業(yè)由于資金緊張，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型這種高風險的技術(shù)創(chuàng)新活動缺乏投資積極性?？梢?，融資約束很可能成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的一個重要邊界條件，具體情況需要通過實證研究來檢驗。

2013年普遍被認為是我國數(shù)字化變革元年[ 1-2 ]，鑒于此，本文擬利用2013—2021年滬深A股上市公司的實證證據(jù)，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間關(guān)系的現(xiàn)有研究加以拓展，探討融資約束條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響理論機制，期望有助于厘清企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機理，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展尋求新動能提供現(xiàn)實依據(jù)。

與已有文獻相比，本文的主要研究貢獻在于：一是從企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展角度來研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效，研究視角有所創(chuàng)新。本文能在一定程度上克服現(xiàn)有實證研究對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)影響關(guān)系僅局限于企業(yè)的某一個具體方面，并非檢驗企業(yè)整體發(fā)展狀況的不足。二是本文有助于打開數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的機制“黑箱”，有利于整合與拓展二者關(guān)系的研究。

二、理論分析和研究假設

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響

資源基礎理論認為，企業(yè)的資源是其參與競爭的基礎。其中，發(fā)揮主要作用的是它有價值的、稀缺的、難以模仿的核心資源，這些核心資源滲透于企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營等過程中，串聯(lián)形成了企業(yè)的核心競爭力[ 3 ]。根據(jù)資源基礎理論，一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型由企業(yè)自主開發(fā)或外包形成，涵蓋了多項無形或有形資產(chǎn)，具有價值性和不可模仿性，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身可以作為企業(yè)的一種獨特的核心資源，成為企業(yè)競爭力的來源。另一方面，企業(yè)對其有限資源的有效配置，是企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要來源，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)的資源配置過程，從而提高企業(yè)的資源水平和資源利用效率。企業(yè)資源配置的方式可以分為資源搜尋和資源利用兩種過程[ 4 ]。

在企業(yè)資源搜尋過程中，數(shù)字技術(shù)大大擴展了企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的深度和廣度。例如，企業(yè)能夠收集消費者在搜索引擎和購買服務頁面中的搜索記錄、社交平臺評價記錄、可穿戴裝置或圖像識別技術(shù)的用戶數(shù)據(jù)以及聲音圖片信息等，這將有利于企業(yè)形成消費者群體的精確定位，從而增加預測準確度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動了產(chǎn)業(yè)融合，模糊了企業(yè)與企業(yè)之間的邊界線，在企業(yè)尋找外部資源的過程中，進行過有效數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)更容易成為合作焦點[ 5 ]，通過合作和分享，能獲得其他企業(yè)的信息并用于自身決策，這些海量信息也能夠形成企業(yè)的核心資源。

在企業(yè)資源利用過程中，數(shù)字化的系統(tǒng)能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)生成最優(yōu)生產(chǎn)方案，并對企業(yè)的經(jīng)營活動形成明確、詳細的建議，企業(yè)在決策過程中不再依賴主觀經(jīng)驗判斷，而向“數(shù)據(jù)決策”“智慧決策”轉(zhuǎn)變[ 6 ]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)的預測更精確，信息反饋更快捷。隨著大數(shù)據(jù)分析、人工智能和云計算等信息技術(shù)的日益成熟，企業(yè)還能夠用更少的成本購買到大數(shù)據(jù)加工和分析服務，企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析手段由過去的簡單抽樣轉(zhuǎn)為綜合數(shù)據(jù)分析，由因果分析轉(zhuǎn)為相關(guān)分析，由報表統(tǒng)計分析轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)挖掘等智能數(shù)據(jù)分析[ 7 ]，企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析中所提出的高價值含量信息更多，從而更加強化企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用能力，企業(yè)能夠更高效地利用自身資源。

企業(yè)的資源搜尋、資源利用兩個過程并非獨立進行，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠為企業(yè)資源搜尋、資源利用的協(xié)同過程賦能。一方面，通過對大數(shù)據(jù)分析與物聯(lián)網(wǎng)的即時數(shù)據(jù)更新、動態(tài)分析以及對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的智慧管理等，使數(shù)字技術(shù)的運用產(chǎn)生了明顯的乘數(shù)效應，在企業(yè)與產(chǎn)業(yè)之間，數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)提高了跨界融合收益，降低了企業(yè)跨界合作的成本。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)快速獲取相關(guān)信息，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供信息基礎的同時，還能夠改變企業(yè)創(chuàng)新要素的組合方式，降低創(chuàng)新交易的契約成本，從而提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力[ 8 ]。

綜上所述，對企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有信息效應和乘數(shù)效應，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會優(yōu)化企業(yè)的商業(yè)模式，完善企業(yè)的管理模式，從而為企業(yè)帶來更多的競爭優(yōu)勢，最終促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。為此，提出本文主假設：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）融資約束條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響

融資約束對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響可能存在正反兩方面作用。

一方面，從融資約束帶來的資源限制和信息不對稱的角度看，融資約束會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進效果，理由有：

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的固定成本巨額投資有可能拖累企業(yè)發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型導致的高固定成本主要來源于以下方面：數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期研發(fā)成本，包括因數(shù)字化系統(tǒng)開發(fā)投入的成本；數(shù)字化運營時為吸引用戶而進行免費、補貼策略所耗費的成本[ 9 ]；數(shù)字化運營時進行系統(tǒng)日常管理、維護和升級必需的成本。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的巨大投資，顯然增加了企業(yè)的運營成本和退出市場的障礙[ 10 ]，搞不好會拖累企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

第二，融資約束的存在抑制了企業(yè)技術(shù)進步的效率[ 11 ]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種探索性的創(chuàng)新活動，其結(jié)果對企業(yè)而言可能是全面、結(jié)構(gòu)性的改變，相關(guān)的資金需求可能無法準確估計，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程需要持續(xù)的資金和資源投入，如果其中一些環(huán)節(jié)因資金問題出現(xiàn)中斷，可能導致數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程停滯，相關(guān)投入會轉(zhuǎn)化為沉沒成本。融資約束較大的企業(yè)由于資源與能力有限，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的壁壘更高，大多只能依賴極為有限的內(nèi)部資金來進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動極易受阻，此時數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅沒有創(chuàng)造價值，反而損害了企業(yè)當前的價值?？梢姡谫Y約束下，企業(yè)從外部可獲得的資金不足，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能成為企業(yè)的“累贅”，企業(yè)難以進行高質(zhì)量發(fā)展。

第三，由于存在信息不對稱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動的不確定性可能增加了企業(yè)的外源融資成本，使得融資約束企業(yè)在進行外部融資時雪上加霜。受到融資約束的企業(yè)為了進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將占用企業(yè)其他用途的資金投入，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金投入不夠的同時，也會影響企業(yè)正常運營和其他的技術(shù)創(chuàng)新過程，進而阻礙企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。反之，在融資相對順暢的大型企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程可以獲得較充足的資金保障，聘請更多優(yōu)秀的人才，購置更多更好的數(shù)字化設備，實現(xiàn)企業(yè)整體性、結(jié)構(gòu)性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)模經(jīng)濟效應，促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

另一方面，從管理層行為和信號作用的角度看，融資約束能夠強化企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用，理由有：

第一，融資約束大的企業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果可能更好。融資條件寬松的企業(yè)，其原本的資金充足，組織和員工結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，刻意追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會引起組織架構(gòu)變革，導致組織內(nèi)部利益沖突，受到員工抵制。如果管理者在此過程中作出過于激進的決策，一旦發(fā)生失誤，將面臨被解雇的威脅，管理層因此會產(chǎn)生短視和防御行為[ 12 ]。國家知識產(chǎn)權(quán)局數(shù)據(jù)也表明，大型企業(yè)在研發(fā)投入強度、有效專利持有量水平上均較低[ 13 ]。由此可以推斷，為了規(guī)避風險，融資條件寬松的企業(yè)實施的數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動可能是缺乏效率或是浪費的，轉(zhuǎn)型效果相對可能更差。與此相反，融資約束大的企業(yè)，其資金來源受到限制較多，為了防止公司陷入經(jīng)營困境，管理層更有動力挖掘企業(yè)的潛力，提高管理水平、組織靈活性和生產(chǎn)效率，并盡可能地向外部投資者“表現(xiàn)自己”，減少融資約束的負面影響[ 14 ]，從而使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有較強的針對性和應用性。由于融資約束較大的企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常會面臨經(jīng)費缺口，這將迫使管理層提高資金利用效率。因此，融資困難能夠刺激管理層更加高效利用有限的資源，使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果更好。

第二，信號理論認為，對信息發(fā)出者而言，企業(yè)要想發(fā)出既能很好地展現(xiàn)企業(yè)的有效信息又能保護企業(yè)的商業(yè)機密，還能吸引外部資本支持的有效信號，一般是比較困難的[ 15-16 ]。但通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)能夠釋放更多有效信號，緩解企業(yè)的資金困境。首先，融資困難的企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以向政府釋放信號，在我國的具體背景下，中央財政正在調(diào)動多方面資源，加大支持中小企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如，工信部和財政部在2022年聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于開展財政支持中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點工作的通知》中提出，政府將結(jié)合市場情況為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中小企業(yè)提供一定的資金支持，以降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本。其次，融資困難的企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以向外部合作者釋放信號，融資困難的企業(yè)自身可以通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型與外部形成良好的合作關(guān)系，從而獲取額外的經(jīng)濟資源[ 17 ]。再次，融資困難的企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高自身的信號質(zhì)量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠加強企業(yè)的數(shù)字治理能力，提高信息的透明度，增強信號的可靠性，并能夠有效對接數(shù)字金融，減少外部金融機構(gòu)對企業(yè)高風險評價的可能。在此基礎上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型便捷和拓寬了企業(yè)的融資渠道，提高了企業(yè)的對外融資效率和融資水平[ 18 ]。最后，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)在釋放有效信號的同時不需要公開過多的核心信息，大大減少了技術(shù)信息的風險，企業(yè)不但緩解了自身的融資約束問題，還能夠獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的更多超額利潤，有利于企業(yè)發(fā)展質(zhì)量實現(xiàn)更大飛躍?？偠灾谌谫Y困難的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅具有優(yōu)化企業(yè)資源配置的作用，而且能夠幫助企業(yè)獲取更多的有限資源，并改善各利益相關(guān)者的行為，從而產(chǎn)生更為明顯的乘數(shù)效應，強化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。

基于上述分析，提出以下假設：

H2a：融資約束負向調(diào)節(jié)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用，即融資約束會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展質(zhì)量提高的影響。

H2b：融資約束正向調(diào)節(jié)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用，即融資約束能強化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展質(zhì)量提高的影響。

三、研究設計

（一）模型設定

為了檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文設定以下計量模型：

hqdi，t=？琢 + ？茁1dcgi，t + ？茁i∑controlsi，t + ∑firm +∑year+

∑industry+？孜 （1）

其中hqd代表被解釋變量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，dcg代表核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，controls代表本文所設定的一系列控制變量，？孜為其他回歸干擾因素。本文在回歸中主要控制了公司個體（firm）、樣本觀測年度（year）和公司所在行業(yè)（industry）的三維度固定效應，并使用面板數(shù)據(jù)的固定效應引力模型（reghdfe）進行回歸。該模型最早從物理學的萬有引力模型引申而來，主要優(yōu)勢在于其運行效率較一般的固定效應模型高。本文在所有回歸中均使用了穩(wěn)健標準誤（robust），使用Stata作為統(tǒng)計分析軟件。

在檢驗融資約束的調(diào)節(jié)效應時，本文在模型（1）基礎上加入融資約束項（SA）和交互項（SA×dcg）構(gòu)建模型（2），并考察交互項的回歸系數(shù)及其顯著性水平。

hqdi，t=？琢 + ？茁1dcgi，t + ？茁2SAi，t + ？茁3SAi，t×dcgi，t +

？茁i∑controlsi，t+∑firm+∑year+∑industry+？孜

（2）

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平hqd

借鑒李林木等[ 19 ]、孫鈺鵬等[ 20 ]、董志愿等[ 21 ]對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的衡量標準，本文主要使用企業(yè)關(guān)鍵指標加權(quán)法來衡量，并將企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平劃分為創(chuàng)新能力、資本結(jié)構(gòu)和績效水平三個關(guān)鍵維度，使用研發(fā)投入、有效專利數(shù)、資產(chǎn)負債率、全員勞動生產(chǎn)率、營業(yè)凈利率、成本費用利潤率、總資產(chǎn)凈利潤率以及凈資產(chǎn)收益率八個關(guān)鍵指標來衡量企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展（詳見表1）。高質(zhì)量發(fā)展水平具體數(shù)值使用主成分分析法獲取。

根據(jù)總方差解釋結(jié)果，最終提取了五個主成分，其特征根分別為3.8670、1.3473、0.9314、0.6733、0.6180，解釋比例分別為0.2892、0.2582、0.1313、0.1258、0.1251，累計解釋比例0.9296，即提取的綜合衡量指標包含了基礎變量92.96%的信息。

主成分檢驗結(jié)果：抽樣適合性檢驗（KMO）值為0.712，大于主成分分析的一般適用程度0.7；巴特利（Bartlett）球體檢驗的卡方檢驗值為82 426.147，自由度為28，對應的球形檢驗p值為0.000。主成分檢驗結(jié)果說明，在數(shù)據(jù)上，本文所構(gòu)造的企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標體系可以使用主成分分析法計算的指標權(quán)重來綜合衡量。

2.解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度dcg

借鑒吳非等[ 22 ]的做法，采用詞頻統(tǒng)計的方式，使用企業(yè)年報中出現(xiàn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞數(shù)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。根據(jù)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率進行累計，統(tǒng)計出的詞頻數(shù)作為參考指標。數(shù)據(jù)來源為國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫的中國數(shù)字經(jīng)濟研究數(shù)據(jù)庫中的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度數(shù)據(jù)集。在合計了年報中相關(guān)詞語的頻次總數(shù)后，令其值+1后再取自然對數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的值。

3.調(diào)節(jié)變量：融資約束SA

參考Hadlock等[ 23 ]的研究，SA指數(shù)通過企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡兩個關(guān)鍵指標計算得出。相比其他的融資約束衡量指標，該方法具有很好的外生性[ 24 ]，更符合本文的研究內(nèi)容。SA指數(shù)的具體計算方法為：

SA=-0.737×size+0.043×size2-0.04×age （3）

其中：size為企業(yè)規(guī)模，取企業(yè)期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)；age為企業(yè)成立年限。SA值計算結(jié)果一般為負值，且其絕對值越大（SA值越?。?，代表企業(yè)受到的融資約束越重[ 24 ]。

4.控制變量

為了提高實證結(jié)果的準確度，參照李林木等[ 19 ]、孫鈺鵬等[ 20 ]、董志愿等[ 21 ]的研究，設置了一系列控制變量，包括與企業(yè)進行高質(zhì)量發(fā)展所擁有的資源和資本直接相關(guān)的企業(yè)規(guī)模（size）、成長能力（growth）、現(xiàn)金持有（cash）變量，以及一系列公司治理層面的變量。這些變量可能會通過影響企業(yè)的效率和決策影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，包括大股東持股比例（hold）、董事會規(guī)模（lnbos）、獨立董事占比（pro）和是否兩職合一（tdw）。

表2為本文實證分析涉及的變量及其定義。

（三）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

在業(yè)界，一般將2013年作為我國數(shù)字化變革元年[ 1-2 ]，因此本文選取了2013—2021年滬深兩市A股上市公司作為研究初始樣本。數(shù)據(jù)主要來源為國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。在獲得原始數(shù)據(jù)后，為保證數(shù)據(jù)的可比性和有效性，剔除了金融行業(yè)的公司樣本以及處于ST、*ST狀態(tài)和已退市公司的樣本，并剔除了主要數(shù)據(jù)缺失的樣本。另外，為了保證年度財務數(shù)據(jù)的可比性，剔除了在當年上市的公司樣本觀測值。在剔除相應干擾數(shù)據(jù)后，為了消除極端值對研究結(jié)論的干擾，對主要連續(xù)變量進行了上下各1%分位的Winsorize縮尾處理。經(jīng)上述處理后，最終獲得了14 508個公司個體—年度的樣本觀測值。

四、實證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

表3報告了本文研究樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度dcg的最小值為0，最大值為6.3008，均值為1.5694，中位數(shù)為1.3863，標準差為1.4312，說明我國上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型總體程度較為一般。深入查看數(shù)據(jù)的具體分布發(fā)現(xiàn)，在全樣本中，有4 192個樣本dcg的觀測值為0，占樣本的28.89%，即使在2020—2021年的3 713個分樣本中，仍有724個樣本dcg的觀測值為0，比例為19.50%。表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖然已在我國上市公司得到逐漸普及，但仍有相當一部分上市公司完全沒有考慮在經(jīng)營中引入數(shù)字技術(shù)。

企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平hqd的最小值為-4.8868，最大值為6.1787，標準差為0.4461，說明不同企業(yè)之間的發(fā)展質(zhì)量具有明顯差異；中位數(shù)為-0.0094，小于平均值0，數(shù)據(jù)略靠左分布。融資約束SA的最小值為-5.6459，最大值為-2.6711，標準差為0.2341，均值為-3.8449，與中位數(shù)-3.8378非常接近，樣本中融資約束水平的分布較為穩(wěn)定。

（二）基準回歸結(jié)果

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響檢驗

在進行了模型（1）的回歸后，得到全樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響回歸檢驗結(jié)果（表4）?；貧w結(jié)果顯示，解釋變量dcg的回歸系數(shù)為0.010，t值為2.15，回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正。結(jié)果表明，總體來看數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實能夠在一定程度上促進企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，回歸結(jié)果支持了本文的H1。

2.融資約束的調(diào)節(jié)效應檢驗

表5為考慮融資約束調(diào)節(jié)作用的模型（2）的實證檢驗結(jié)果。在加入SA項與交互項SA×dcg后，dcg的回歸系數(shù)仍為正，且在1%的水平上顯著。交互項SA×dcg的回歸系數(shù)為0.074，t值為4.74，回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正?；貧w結(jié)果表明，SA指數(shù)在數(shù)值上正向影響了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的提高作用，由于SA指數(shù)計算結(jié)果為負數(shù)，其數(shù)值越大，絕對值越小，企業(yè)面臨的融資約束水平越小[ 24 ]，即融資約束產(chǎn)生了負向的調(diào)節(jié)效應。融資約束削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用，在融資約束較小的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提高企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的作用更強。實證結(jié)果支持了H2a，拒絕了H2b。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.替換被解釋變量

不少企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)的研究文獻將企業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFP）作為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的代理變量，因此本文使用企業(yè)的全要素生產(chǎn)率來替換被解釋變量進行穩(wěn)健性檢驗。目前測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率有多種方法，本文參考魯曉東等[ 25 ]的做法，分別采用OP法和LP法測算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。具體的回歸方程如下：

lnYi，t=？琢+？茁1lnLi，t+？茁2lnKi，t+？茁3lnMi，t+？孜? （4）

根據(jù)科布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，式（4）中，Y為產(chǎn)出，L為勞動投入，K為資本投入，M為代理變量。在OP法中M為企業(yè)的當期投資，在LP法中則為企業(yè)的中間投入。主要變量均取自然對數(shù)處理。參照曹越等[ 26 ]的研究，用上市公司利潤表中的營業(yè)收入表示產(chǎn)出，用上市公司年末在職員工總?cè)藬?shù)表示勞動投入，用上市公司資產(chǎn)負債表中的固定資產(chǎn)凈值表示資本投入，用上市公司現(xiàn)金流量表中的“購買商品、接受勞務支付的現(xiàn)金”項目表示中間投入。根據(jù)式（4）進行估算后，形成的殘差項即為上市公司全要素生產(chǎn)率。

本文分別將LP法與OP法測算出來的企業(yè)全要素生產(chǎn)率代入主回歸模型，兩組回歸結(jié)果均顯示，替換被解釋變量后，解釋變量dcg的系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，支持了H1。

2.工具變量法

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進行，企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量得到提高，但原先處于更高發(fā)展質(zhì)量的企業(yè)，由于本身有較好的經(jīng)濟和技術(shù)實力，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會達到錦上添花的效果，從而可能更傾向于選擇進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了盡可能排除這種自選擇現(xiàn)象的干擾，降低內(nèi)生性的影響，參考祁懷錦等[ 27 ]的研究，使用企業(yè)所在行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值作為工具變量進行穩(wěn)健性檢驗。該指標對模型內(nèi)生解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有重要影響，且與模型的擾動項基本不相關(guān)，具有強外生性。一般來說，當工具變量回歸中的F值低于10時被認為是弱工具變量，此處的工具變量F值為474.25，弱識別檢驗通過。

加入工具變量后進行的二階段最小二乘法回歸結(jié)果顯示，解釋變量dcg的系數(shù)增大且更為顯著。加入工具變量后的檢驗結(jié)果也表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，再次支持了本文的H1。

3.縮減樣本

本文所論述的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更多地指向傳統(tǒng)行業(yè)。對計算機通信技術(shù)等行業(yè)而言，開發(fā)和利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)是其主要的生產(chǎn)方式，計算機通信技術(shù)等數(shù)字企業(yè)的年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞匯量可能明顯高于一般行業(yè)，且相關(guān)詞匯的披露行為不完全符合本文對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義，因此這些行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與傳統(tǒng)行業(yè)可能有很大區(qū)別。故在穩(wěn)健性檢驗中，去掉了中國證監(jiān)會2012行業(yè)代碼為I63（軟件和信息技術(shù)服務業(yè)）、I64（互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務）、I65（電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務）以及C39（計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)）的行業(yè)樣本。

剔除上述特殊行業(yè)后的回歸結(jié)果顯示，未考慮融資約束時數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的回歸結(jié)果中，dcg的回歸系數(shù)仍然顯著為正；加入融資約束調(diào)節(jié)效應的回歸結(jié)果中，交互項SA×dcg的回歸系數(shù)仍然顯著為正（即負向調(diào)節(jié)效應顯著）。檢驗結(jié)論仍然與上文相同，再次支持了本文的H1、H2a。

（四）異質(zhì)性檢驗

不同企業(yè)具有不同的特征屬性，可能會使數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的過程中產(chǎn)生異質(zhì)性影響，因企業(yè)自身特征屬性的不同可以從多視角劃分，從而形成不同的結(jié)論，下面從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和企業(yè)所在地區(qū)差異開展異質(zhì)性檢驗。

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異

基于我國的經(jīng)濟背景，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)具有很大的內(nèi)在差別。本文將樣本根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)并分別進行回歸檢驗。結(jié)果顯示，在非國有企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度dcg的回歸系數(shù)為0.014，在5%的水平上顯著為正。而在國有企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的回歸系數(shù)不顯著?；貧w結(jié)果表明，非國有企業(yè)中進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有助于提高其發(fā)展質(zhì)量。

2.地區(qū)差異

我國經(jīng)濟發(fā)展存在地區(qū)間的不平衡，其中東部地區(qū)經(jīng)濟率先發(fā)展，且在經(jīng)濟全球化與對外開放中具有獨特的區(qū)位優(yōu)勢，因此經(jīng)濟普遍相對發(fā)達，而中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對落后?；诖?，本文將樣本劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)并分別進行回歸檢驗。結(jié)果顯示，在東部地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度dcg的回歸系數(shù)為0.012，在5%的水平上顯著為正；而在中西部地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的回歸系數(shù)并不顯著?；貧w結(jié)果表明，位于東部地區(qū)的企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有助于促進其高質(zhì)量發(fā)展。

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文以滬深A股2013—2021年上市公司的數(shù)據(jù)為研究樣本，實證檢驗了我國企業(yè)自2013年開始實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型以來，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否真正成為促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵助推力，融資約束是否影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用，最終得到以下主要結(jié)論：

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。這表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)越能夠持有、整合和高效利用更多資源，企業(yè)的整體運營更加具有效率和效果，實現(xiàn)了更高質(zhì)量的發(fā)展。

第二，融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響關(guān)系中存在負向調(diào)節(jié)效應，即融資約束削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用，在融資條件寬松的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提高作用會更大。說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動需要大量內(nèi)源性資金，融資約束較大的企業(yè)無法有效提供這樣的資金支持。主要原因在于：一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了大量的固定成本，數(shù)字化轉(zhuǎn)型整個過程需要源源不斷的資金投入，外部投資者對企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動的買單意愿不足。另一方面，受到融資約束的企業(yè)，雖然可能會更為謹慎地利用自身有限的資源，或是通過釋放信號等方式尋求外部協(xié)作與融資，但難以抵銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型導致的高成本和不確定性的負面影響。因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束較大企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量提高效果較差。

第三，相較于國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在非國有企業(yè)中對企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提高效果更好。相較于中西部地區(qū)的企業(yè)，位于東部地區(qū)的企業(yè)進行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對其高質(zhì)量發(fā)展的促進作用更強。

（二）研究啟示

第一，企業(yè)應當注重數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高質(zhì)量發(fā)展的賦能作用，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。正如前文所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有信息效應和乘數(shù)效應，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化企業(yè)的商業(yè)模式，完善企業(yè)的管理模式，為企業(yè)帶來了更多的競爭優(yōu)勢，最終促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在國家大力推動企業(yè)提質(zhì)增效的今天，數(shù)字化轉(zhuǎn)型無疑是企業(yè)提質(zhì)增效的有效措施，應該在企業(yè)資金等條件具備的情況下，積極實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第二，政府及金融機構(gòu)應加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引導和融資支持。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要整個社會數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的支撐，政府需要加強數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)劃建設，推動云計算、“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈以及5G商用等數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度交融，建立促進實體企業(yè)提質(zhì)增效的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的經(jīng)濟和技術(shù)環(huán)境，從而實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化與環(huán)境的有效對接，積極引導企業(yè)推進數(shù)字化建設。另外，在我國國民經(jīng)濟中，中小企業(yè)、新興企業(yè)處于重要地位，在社會生產(chǎn)力發(fā)展中逐漸成為主要力量，這些企業(yè)普遍受到較大的融資約束。本文的研究認為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程必須有強大的經(jīng)濟、技術(shù)基礎來支持，內(nèi)源資金不足將使數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以推動企業(yè)的發(fā)展提質(zhì)。政府應當大力發(fā)展數(shù)字金融等數(shù)字化融資途徑，加大中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財政支持，并不斷完善我國的資本市場，推動大數(shù)據(jù)要素市場化配置；積極推進財稅、金融等體制變革，大力推進增值稅留抵退稅等優(yōu)惠性政策，幫助中小企業(yè)、新興企業(yè)釋放有效的融資信號，在政策和技術(shù)上為這些企業(yè)創(chuàng)造更多、更有針對性的融資途徑，從而為數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造更加優(yōu)越的條件。

第三，政府應當關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的地區(qū)差異，加強經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的數(shù)字化基礎設施建設，解決人才和資源的供需不平衡問題。在推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持性政策的過程中，政府也要注意考察企業(yè)（特別是國有企業(yè)）是否真正實現(xiàn)了數(shù)字化的整體應用，避免出現(xiàn)急功近利的心態(tài)，防止企業(yè)為了迎合政策僅在形式上引入數(shù)字化，騙取政策紅利，從而造成企業(yè)濫竽充數(shù)，出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)“形”的現(xiàn)象。

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