易露霞 吳非 徐斯旸

(1.廣州工商學院商學院，廣東 廣州 511363；2.廣東金融學院金融科技工程技術開發(fā)中心，廣東 廣州 510521；3.廣東金融學院金融與投資學院，廣東 廣州 510521)

一、引言

近年來，在數(shù)字技術更新迭代不斷取得新突破的背景下，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展逐步展示出強大的潛力和韌性，也由此引起企業(yè)部門對于如何通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進業(yè)務與數(shù)字技術充分融合，從而驅(qū)動自身業(yè)績提升的深度關注(王宇等，2020)[32]。習近平總書記指出，要“以信息流帶動技術流、資金流、人才流、物資流，促進資源配置優(yōu)化，促進全要素生產(chǎn)率提升”，這已然成為中國經(jīng)濟能否順利實現(xiàn)動能轉(zhuǎn)換、穩(wěn)步邁向高質(zhì)量增長的關鍵一步。在2020年抵御新冠肺炎疫情對經(jīng)濟的沖擊中，數(shù)字化技術及數(shù)字經(jīng)濟更是發(fā)揮了不可或缺的作用，其在不確定性環(huán)境中對于提高企業(yè)質(zhì)效上的重要優(yōu)勢，成為新時代下經(jīng)濟實踐的突出亮點。有鑒于此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于其業(yè)績的驅(qū)動效應正日益成為學術界研究的熱點問題。

本質(zhì)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)據(jù)的高效流動改善技術、資金、人才、物資等要素在時空中的配置，并釋緩環(huán)境不確定性對企業(yè)沖擊的系統(tǒng)性進程(陳慶江等，2021)[13]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程具有鮮明的“不破不立”“破而后立”的創(chuàng)新特征，既需要企業(yè)擺脫傳統(tǒng)經(jīng)營管理模式的路徑依賴，也對其組織架構(gòu)變革和生產(chǎn)要素流動形式提出了更高要求(王永貴和汪淋淋，2021)[31]。一方面，企業(yè)在實踐中往往會出現(xiàn)囿于轉(zhuǎn)型(機會)成本高企而“不愿轉(zhuǎn)”，受制于數(shù)字技術應用能力薄弱而“不能轉(zhuǎn)”，轉(zhuǎn)型周期過長而“不敢轉(zhuǎn)”的情形?！?020中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》表明，僅有11%的轉(zhuǎn)型企業(yè)得以真正發(fā)揮數(shù)字技術對于企業(yè)業(yè)績的驅(qū)動作用。另一方面，就現(xiàn)實情況而言，以人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)技術為代表的數(shù)字科技浪潮切實推動了微觀主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在新冠肺炎疫情沖擊的情景下，“無接觸作業(yè)”“線上作業(yè)”等新模式大量涌現(xiàn)，使得越來越多的企業(yè)把握住了數(shù)字化轉(zhuǎn)型新機遇。國家發(fā)改委的研究數(shù)據(jù)也表明，數(shù)字化技術的運用能夠提升企業(yè)約60%的工作效率和50%的管理效率，利用數(shù)字化管理還能夠節(jié)約20%的人力成本，該優(yōu)勢在疫情期間體現(xiàn)得尤為明顯。不難發(fā)現(xiàn)，基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟后果研究尚無一致定論，其中的作用機制更是處于“黑箱”之中。在當前經(jīng)濟動能轉(zhuǎn)換背景下，充分探討和識別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的影響因素及其傳導路徑，從而使其真正落實到驅(qū)動企業(yè)績效提升上，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

回溯前期研究，關于數(shù)字技術或數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)業(yè)績驅(qū)動效應的研究并不多見，也無統(tǒng)一結(jié)論。部分研究認為，宏觀層面，數(shù)字技術在企業(yè)生產(chǎn)管理和銷售中的應用將有效提升社會生產(chǎn)效率(王開科等，2020)[29]；而在微觀層面，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動下，通過構(gòu)建不同的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)實現(xiàn)了“降成本”“強創(chuàng)新”，提升了生產(chǎn)效率(Mikalef and Pateli，2017)[9]，最終賦能業(yè)績增長(李輝和梁丹丹，2020)[23]。但也有部分研究認為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不僅僅局限于信息化技術提升，更多的是體現(xiàn)在組織和運營模式變革上(Boland et al.，2007)[3]。因而當企業(yè)管理模式的轉(zhuǎn)變滯后于數(shù)字技術變革時，多數(shù)企業(yè)的轉(zhuǎn)型陣痛則會進一步放大，導致其驅(qū)動作用難以顯現(xiàn)(劉淑春等，2021)[25]。由此本文提出，當前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對業(yè)績的影響效果仍不明確，更重要的是，目前對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究仍存在理論概念不統(tǒng)一、指標選取不全面等問題，也使得針對該領域的研究不夠充分。上述研究的不足正構(gòu)成了本文研究的邏輯起點和探討重點，本文試圖構(gòu)建“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”的研究框架，在兩者影響的存在性、渠道機制和基礎條件等方面做出理論解讀和經(jīng)驗補充。

本文可能的邊際貢獻在于：在變量刻畫上，采用文本大數(shù)據(jù)識別的方式對企業(yè)年報中的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關鍵詞進行搜索、識別、配對與加總，從而得到有關企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征變量；在研究內(nèi)容上，重點回答數(shù)字經(jīng)濟時代下微觀主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟績效問題，基于屬性差異視角，充分解讀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響主業(yè)業(yè)績的非對稱效應，并檢驗了其中的渠道機制路徑，從而刻畫了“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型-主業(yè)業(yè)績”范式下的全景信息；在研究拓展上，考慮到當前不確定性因素是加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力，從經(jīng)濟政策不確定性視角出發(fā)，分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響主業(yè)業(yè)績的外部重要條件，為企業(yè)外部環(huán)境治理和優(yōu)化提供初步的經(jīng)驗證據(jù)。

二、理論分析與假說提出

新時代下，數(shù)字經(jīng)濟部門正逐步取代制造業(yè)部門成為主流，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐也發(fā)生了質(zhì)的轉(zhuǎn)變。這種創(chuàng)新轉(zhuǎn)型被賦予更多開放性的含義，其不僅是技術的應用，還必須滿足組織轉(zhuǎn)型與業(yè)務轉(zhuǎn)型協(xié)同配合的需求(Meffert，2018)[8]，以對業(yè)務體系實現(xiàn)“技術穿透”，進而推動商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型發(fā)展。更進一步地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過引入外源性信息與數(shù)字流，推動單一企業(yè)或企業(yè)間的交互逐步轉(zhuǎn)為平臺化、產(chǎn)業(yè)化的場景系統(tǒng)(祝合良和王春娟，2021)[39]，使得企業(yè)在成本管理、資源配置以及環(huán)境響應等方面的效率大幅提升(Porter and Heppelmann，2014)[10]，從而推動其創(chuàng)造價值的能力顯著增強(Mikalef and Pateli，2017)[9]。不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，蘊含著巨大的經(jīng)濟價值，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正逐步成為撬動這一市場要素的重要工具(Bruce et al.，2017)[5]，理應能夠?qū)ζ髽I(yè)生產(chǎn)發(fā)展起到強有力的驅(qū)動作用。

第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強了內(nèi)部控制能力，并降低了盈余管理行為，從而為企業(yè)主業(yè)業(yè)績提升提供了內(nèi)部基礎條件。數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的穩(wěn)步推進，大幅度提升了企業(yè)對于非標準化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力(曾德麟等，2021)[11]。伴隨著數(shù)字技術能力的優(yōu)化，信息在企業(yè)內(nèi)部流轉(zhuǎn)更為順暢，能在一定程度上緩解“委托-代理”問題，并形成有利于數(shù)字化變革的內(nèi)部治理環(huán)境，從而顯著增強企業(yè)的內(nèi)部控制能力，其結(jié)果是企業(yè)的資源配置方式、生產(chǎn)組織模式、業(yè)務流程等機制會逐步完善，有助于企業(yè)依據(jù)COSO企業(yè)內(nèi)部控制框架，在戰(zhàn)略設計、財務穩(wěn)定、報表可靠、資產(chǎn)安全上持續(xù)強化，企業(yè)組織經(jīng)營行為的有序性和科學性也隨之增強。換言之，企業(yè)的內(nèi)部控制能力越強，則越能夠有效整合自身資源用來實現(xiàn)“效率提升”和“風險降低”的雙重擬合，這也就為其業(yè)績提升奠定了堅實基礎(黃群慧等，2019)[20]。順延此邏輯，在企業(yè)所有者和經(jīng)營者委托問題得到釋緩的情況下，企業(yè)通過盈余管理這種非穩(wěn)健的財務行為來掩蓋其正常經(jīng)營狀況的動機相對減弱(抑或是這種短視財務行為的可操作空間被大大壓縮)。進一步地，企業(yè)的經(jīng)營重心得以更多地集中在主營業(yè)務的長期提質(zhì)增效上，從而有利于其業(yè)績提升。

第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了信息不對稱，并增強了市場正面預期，從而為企業(yè)主業(yè)業(yè)績提升提供了有效動力。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營實踐過程中積累了海量數(shù)據(jù)，但囿于數(shù)據(jù)處理能力的滯后，這類信息紅利只能沉淀在企業(yè)內(nèi)部中而無法得到有效釋放。在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)對數(shù)據(jù)的處理和挖掘水平大幅提升(吳非等，2021)[35]，能夠?qū)?shù)據(jù)編碼輸出成標準化、結(jié)構(gòu)化信息，從而在企業(yè)內(nèi)部和外部兩個層面有效釋緩信息不對稱程度，同時也為市場關注企業(yè)的經(jīng)營、生產(chǎn)狀況提供了便利(Liu et al.，2011)[7]。特別需要指出的是，基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善下的信息優(yōu)化，也會在一定程度上提升市場主體對企業(yè)的評價(孫書娜和孫謙，2018)[28]。加之當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然成為社會共識，實行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的企業(yè)由于順應了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新趨勢，市場對其未來發(fā)展更容易持有正面預期，并自然得到更多分析師的關注(程博，2019)[30]。進一步地，與分析師關注度提升和市場正面預期增強相伴相生的是，市場對企業(yè)的監(jiān)督力度逐步增大，企業(yè)所面臨的外部市場環(huán)境更佳，這會驅(qū)使企業(yè)不斷完善其經(jīng)營和管理流程，以在資本市場形成更好表現(xiàn)，從而對業(yè)績形成了顯著的驅(qū)動效應。

第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了融資成本，并提升了財務狀況穩(wěn)定性，從而為企業(yè)主業(yè)業(yè)績提升營造了良好的財務環(huán)境。數(shù)字化轉(zhuǎn)型實質(zhì)是通過數(shù)字技術賦能企業(yè)現(xiàn)有的組織管理模式，打破其內(nèi)部不同部門之間的“數(shù)據(jù)鴻溝”，驅(qū)動其管理模式、生產(chǎn)運營機制重塑，推動企業(yè)資源配置效率優(yōu)化和管理模式創(chuàng)新(Frynas et al.，2018)[6]。依循前述理論邏輯，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升信息可利用度，改善信息不對稱，這會加強外部機構(gòu)對企業(yè)信息的掌握程度。在信息優(yōu)化水平較高的情況下，外部機構(gòu)向企業(yè)注入資金時所需要的風險溢價便會有所降低。特別地，開展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)更容易向市場傳遞積極信號，這種改變會迅速地反映到市場中，對企業(yè)形成了信譽“背書”效果，其結(jié)果是顯著降低企業(yè)的融資成本(黃靜如和劉永模，2020)[19]。進一步地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)管理模式的優(yōu)化同樣也會映射在其財務制度層面。換言之，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在有限的財務資源約束下擴展至最大的資金使用效率邊界，降低財務資源的低效運作情形(如減少不必要的資金需求，自然也會降低融資所必須支付的成本)，從而提升了自身的財務穩(wěn)定性。較低的融資成本和穩(wěn)健的財務環(huán)境，使得企業(yè)無需將更多的精力放置于財務領域，其能夠?qū)⒅饕Y源配置于主營業(yè)務，進而達至提振業(yè)績的合意效果。

第四，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了創(chuàng)新動能，并最大限度降低了創(chuàng)新風險，從而為企業(yè)主業(yè)業(yè)績提升進行了有效賦能。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟時代前沿的轉(zhuǎn)型模式，對技術創(chuàng)新有著極大的需求。一方面，為了實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，企業(yè)提升創(chuàng)新能力的主觀能動性得以加強(范周，2020)[40]；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型強化了企業(yè)挖掘和整合內(nèi)外部信息的能力，其對于前瞻性技術將具有更高的敏銳度(Briel et al.，2018)[4]，從而有利于把握技術創(chuàng)新方向，提升創(chuàng)新動能。更為重要的是，得益于數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)所營造的良好基礎環(huán)境(劉淑春，2019)[26]，企業(yè)能夠在現(xiàn)有的資源約束下縮短技術創(chuàng)新所需時間，在提升創(chuàng)新成功效率的同時也最大限度降低了創(chuàng)新風險(殷群和田玉秀，2021)[37]。在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下，創(chuàng)新動能較強且風險較低的企業(yè)具有更高的幾率把握發(fā)展大勢，能提升其主營業(yè)務的發(fā)展效率乃至占據(jù)更大的市場份額，從而驅(qū)動主業(yè)業(yè)績提升。

基于上述討論，本文提出了核心假說：

H1：在其他條件不變的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升主業(yè)業(yè)績水平。

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文以“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”為研究主線，以2007―2018年滬深兩市A股上市公司為樣本進行實證檢驗。數(shù)據(jù)源自Wind數(shù)據(jù)庫，相關的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文本識別，則采用Python抓取所有上市企業(yè)的年報文本數(shù)據(jù)而得(年報信息來自于巨潮資訊網(wǎng))。為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文對原始數(shù)據(jù)進行了如下處理：第一，剔除金融類企業(yè)(銀行、證券、保險等)；第二，剔除ST、*ST類等財務狀況存在特殊性的企業(yè)；第三，剔除在考察期中進行IPO的樣本企業(yè)；第四，剔除關鍵變量數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)；第五，保留那些在觀測期內(nèi)連續(xù)五年不存在數(shù)據(jù)缺失的樣本。由此得到19640個“企業(yè)-年度”觀測值(共1981家企業(yè))。特別地，針對所有連續(xù)型的非比值型變量，本文還進行上下1%的縮尾(winsorize)處理，以減弱異常值對回歸模型的干擾。

(二)變量設定

1.被解釋變量：企業(yè)主業(yè)業(yè)績(MRS)

參考杜勇等(2017)[15]的研究，本文采用剔除金融收益的資產(chǎn)收益率來刻畫企業(yè)主業(yè)業(yè)績。具體來看，MRS=(營業(yè)利潤―投資收益－公允價值變動收益＋對聯(lián)營企業(yè)和合營企業(yè)的投資收益)/總資產(chǎn)。

2.核心解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DTCG)

微觀主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量作為數(shù)字經(jīng)濟時代的重要前沿課題，為政學業(yè)三界所關注。然而現(xiàn)有文獻基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分析大多是理論和定性研究(黃益平和黃卓，2018；焦勇，2020；陳冬梅等，2020)[21][22][12]，僅有少量文獻從定量的角度進行檢驗，如何帆和劉紅霞(2019)[18]的研究基于“是否存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型”設置了“0-1”虛擬變量進行檢驗，處理方式相對單一化，不能映射出不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的強度差異。因此，有必要從全新的角度來重新界定數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵，并刻畫全新的指標體系。

基于上述考量，本文借鑒趙宸宇等(2021)[38]的方法，采用文本分析法(textual analysis)來刻畫企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強度。采用Python爬蟲技術從巨潮資訊網(wǎng)下載滬深A股上市企業(yè)2007―2018年的所有年報，并基于特定關鍵詞的詞庫鎖定來進行文本識別掃描和統(tǒng)計。其中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫構(gòu)建步驟如下：根據(jù)《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)范(2016―2020年)》《中國金融科技運行報告(2019)》《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019―2021年)》以及相關重要新聞和會議，并參考何帆和劉紅霞(2019)[18]及吳非等(2021)[36]依據(jù)數(shù)字技術內(nèi)核提取的詞匯，本文確定了與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關的關鍵詞匯(詳細的詞頻圖譜見圖1)。本文在加總了所有詞頻數(shù)的基礎上進行對數(shù)化處理，最終得到刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強度指標(DTCG)。采用上述方法的可靠性在于，企業(yè)年報中的詞語和表達方式是自身發(fā)展導向的一種主動呈現(xiàn)。書面文件中的詞匯用法能夠有效折射出企業(yè)的戰(zhàn)略特征和未來展望。企業(yè)年報由企業(yè)核心管理層出具，很大程度上體現(xiàn)自身所推崇的經(jīng)營理念及在這種理念指引下對企業(yè)發(fā)展路徑的塑造，通過圖1詞庫的匹配，能夠較好地刻畫出企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的目標導向。進一步看，本文界分了人工智能技術(artificial intelligence)、區(qū)塊鏈技術(blockchain)、云計算技術(cloud computing)和大數(shù)據(jù)技術(big data)，這四類技術作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層架構(gòu)技術(ABCD)，更關注企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、管理制度的數(shù)字化轉(zhuǎn)化和升級；進一步地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最終目標在于引導企業(yè)嵌入特定應用場景(吳非等，2021)[35]，從而在市場占據(jù)優(yōu)勢地位，這類階段的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可歸結(jié)為數(shù)字技術運用(Apply)，著力點在數(shù)字化技術同特定場景的結(jié)合上，即將所謂的“技術賦能”擴展至市場場景中。

圖1 基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“ABCD”底層技術與實踐應用的詞頻圖譜

3.控制變量

為最大限度克服遺漏變量問題造成的偏誤，本文在回歸中納入了一系列控制變量。具體來看，企業(yè)總資產(chǎn)(Asset)是自身發(fā)展的底蘊，是業(yè)務開展的必要基礎，這類資產(chǎn)勢必也會顯著影響企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型活動；企業(yè)上市年限(Age)代表企業(yè)發(fā)展成熟度，年限越大，往往意味著企業(yè)發(fā)展愈發(fā)成熟，能夠更有效地驅(qū)動轉(zhuǎn)型活動。特別地，考慮到企業(yè)不同年限階段下可能具有的非線性特征(如“相對年輕”的企業(yè)可能具有較強轉(zhuǎn)型能動性，而“相對較老”的企業(yè)在轉(zhuǎn)型上可能存在惰性)，本文還納入了上市年限平方項(Age2)進行檢驗；股權(quán)集中度(S-H，第1大股東股權(quán)集中度)反映股東與高管間的相互制衡，這種約束可能會避免對企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不利沖擊，類似地，兩職合一(Dual，董事長與總經(jīng)理兼任時取1，否則為0)也同樣反映出企業(yè)內(nèi)部相互制衡的特征，上述二者均是影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素；有研究認為，股票換手率(TR)過高，可能會引導企業(yè)迎合市場業(yè)績需求，形成一定短視偏向，由此可能會對企業(yè)的轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響，本文也將其納入了控制變量；合格境外投資者是在當前中國資本市場機制不完善的情況下做出的重要改進，目的在于發(fā)揮境外機構(gòu)對市場信息傳遞優(yōu)化和治理引導效應，本文將這類機構(gòu)持股的占比(QFII)也納入回歸中；企業(yè)的年報審計狀況(Audit，審計單位出具標準無保留意見取1，否則為0)在很大程度上反映出企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營質(zhì)量，如若審計狀況良好，則多意味著企業(yè)有著較好的發(fā)展基礎條件，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上有著更大的發(fā)展空間，反之則反是。

(三)模型設定

本文構(gòu)造了模型(1)以檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效應：

其中，被解釋變量為企業(yè)主業(yè)業(yè)績水平(MRS)，核心解釋變量為經(jīng)文本識別計數(shù)后得到的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強度(DTCG)，CVs為前述控制變量集。進一步地，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營行為的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型變化反映至業(yè)績層面往往需要一定時間，因此本文對核心解釋變量(DTCG)進行滯后1期處理，以期能夠更加貼合真實境況下變量的影響時滯。當然，上述處理也能在一定程度上減弱互為因果的擾動。為了削弱內(nèi)生性干擾，本文還構(gòu)建固定效應模型進行檢驗，納入了時間(Year)、行業(yè)(Ind)和城市(City)三個層面的虛擬變量，以吸收時間、行業(yè)、地區(qū)層面的不可觀測因素。εi,t為隨機誤差項。

四、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的影響

(一)基準回歸

表1基于“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”的基本關系進行了分析。本文采用遞進式的策略進行初步的基準檢驗。在回歸(1)中，本文對固定效應(時間、行業(yè)、城市三個維度)進行了控制，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績具有高度顯著的驅(qū)動作用(L.DTCG回歸系數(shù)為0.002，t值為4.00)，二者之間存在著顯著的正相關關系；進一步地，在回歸(2)中納入了系列控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的促進作用沒有發(fā)生任何變異。上述核心結(jié)果表明，在其他條件不變的情形下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的確有助于主業(yè)業(yè)績水平的提升。由此，本文假說H1得到了經(jīng)驗證據(jù)支持。

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)主營業(yè)務業(yè)績：基準回歸

為準確區(qū)分不同強度下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果，本文以中位數(shù)為界劃分了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強弱差異組別，并重新進行了基準檢驗。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在較高組別(DTCG＞50%)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績有著顯著驅(qū)動效果；而在較低組別(DTCG＜50%)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)t值偏小(僅為-0.47)，表明此時的數(shù)字化轉(zhuǎn)型無法對企業(yè)業(yè)績帶來具有統(tǒng)計顯著差異的影響。上述研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型想要發(fā)揮效力，則必須在較好的轉(zhuǎn)型基礎上方能得以實現(xiàn)。基礎相對較差的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可能由于自身的轉(zhuǎn)型行為尚不健全，還未到達效益釋放區(qū)間，因此對業(yè)績的影響并不明顯。該項結(jié)果同核心假說“數(shù)字化轉(zhuǎn)型越強，主業(yè)業(yè)績越高”的意涵在本質(zhì)上是邏輯一貫的，這也從側(cè)面提供了更為豐富的證據(jù)佐證支持。

(二)穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性處理

為提升核心假說的有效性，本部分采用了新的變量口徑來開展研究。一是調(diào)整企業(yè)的業(yè)績水平測算口徑，以企業(yè)價值托賓Q(Tobinq)和凈資產(chǎn)收益率(ROE)來測度；二是調(diào)整企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強度的測算口徑，以企業(yè)“是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型”為判斷準則定義虛擬變量(DTCG_Dum，在年報中出現(xiàn)了相關的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞取1，否則為0)，并重新進行基準檢驗，實證結(jié)果見表2。在回歸(1)(2)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)的托賓Q和凈資產(chǎn)收益率水平(回歸系數(shù)分別為0.097和0.002，均在1%水平下顯著)；在回歸(3)(4)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量也均為正且高度顯著。由此，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”之間的正相關關系保持高度穩(wěn)健。

表2 穩(wěn)健性檢驗：核心變量更替

考慮到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”之間的關系可能會存在一定內(nèi)生性干擾，如主業(yè)業(yè)績較好的企業(yè)可能有著更強動機推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，這使得回歸結(jié)果可能存在偏誤。為克服上述問題，本文采用準自然實驗來消除內(nèi)生性干擾。具體來看，通過對實驗組(treatment group)和對照組(control group)在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略前后進行兩次差分，能夠有效地消除個體之間的內(nèi)在差異以及與實驗組無關的時間趨勢導致的偏誤。參照吳非等(2021)[36]的研究，只要在年報中出現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞，即把該類企業(yè)設定為實驗組，此時du取值為1，而在年報中未出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞的企業(yè)，則歸類至對照組，此時du取值為0(考慮到樣本可比性，本文剔除了樣本中出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞，但隨后又取消的樣本)。進一步地，在企業(yè)年報中出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞當年及以后的年度，設置虛擬變量dt值為1，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞出現(xiàn)之前的年度，dt取值為0。綜合上述，dudt表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重差分項。由于雙重差分樣本需要政策變化前后幾年均有足夠的觀測值，為此本文將企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型不足兩年的樣本不認定為du=1，以盡可能保證差分后有足夠觀測期。同時本文將那些樣本期間內(nèi)一直實行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣本不納入討論范圍，予以剔除。

進一步地，本文在dudt的基礎上，引入有關數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強度指標(DTCG)，并根據(jù)圖1的詞頻圖譜分解為底層技術(ABCD)和數(shù)字技術應用(Apply)兩個細分口徑，將這類指標同dudt進行交互項處理并開展檢驗。具體實證結(jié)果見表3。

表3 內(nèi)生性處理：基于準自然實驗的經(jīng)驗證據(jù)

結(jié)果顯示，雙重差分項dudt對企業(yè)主業(yè)業(yè)績、托賓Q和凈資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)均為正，且高度顯著，原有的核心結(jié)論依舊穩(wěn)健。交互項的回歸結(jié)果也顯示了類似效果：dudt×DTCG的回歸系數(shù)為正且高度顯著。在將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行二級口徑的細分后發(fā)現(xiàn)，dudt×Apply的回歸系數(shù)較之于dudt×ABCD而言更大(0.003＞0.001)，且顯著性水平更高。這表明，進行了數(shù)字技術應用的轉(zhuǎn)型行為比一般的底層技術轉(zhuǎn)型(人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù))更能帶來顯著的業(yè)績驅(qū)動效果。上述實證結(jié)論同本文的核心假說邏輯依舊保持高度一致。

(三)異質(zhì)性檢驗

2020年9月，國務院國資委正式印發(fā)《關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》，系統(tǒng)明確了國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎、方向、重點和舉措，強調(diào)在數(shù)字經(jīng)濟時代推動國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型上新臺階。于此一個重要的問題是，當前國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型績效如何？基于上述考慮，將企業(yè)屬性特征的差異納入“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”的范式中，以期捕捉更為細致的非對稱效果(詳細的回歸結(jié)果見表4)。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)主業(yè)業(yè)績的異質(zhì)性特征

研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于國有企業(yè)和非國有企業(yè)而言，都有著顯著的驅(qū)動效果。具體來看，回歸(1)中L.DTCG的回歸系數(shù)為0.003，大于回歸(2)的0.001，且顯著性水平更高，這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更好地驅(qū)動國有企業(yè)的業(yè)績水平提升。進一步地，本文采用產(chǎn)權(quán)屬性虛擬變量(State，國有企業(yè)為1，否則為0)進行交互項驗證。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，交互項(L.DTCG×L.State)系數(shù)為正且高度顯著，這意味著，相對于非國有企業(yè)而言，國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效果更強，產(chǎn)權(quán)屬性在其中扮演著正向調(diào)節(jié)的角色，這也同前述分組回歸結(jié)果的邏輯保持一致。之所以出現(xiàn)差異，是因為國有企業(yè)較之于非國有企業(yè)而言，存在較好的國家信譽支撐，在資源和市場領域也往往具有一定優(yōu)勢地位。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展逐步成為國家重要發(fā)展導向的情形下，國有企業(yè)能夠更好地契合國家戰(zhàn)略，抓住機會進行深度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，由此能夠?qū)?shù)字化轉(zhuǎn)型與自身實體項目有效結(jié)合，進而帶來主業(yè)業(yè)績的改善。相比之下，非國有企業(yè)往往面臨著較為嚴重的資源邊界約束問題，自身的資源無法滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的長周期、高成本投入，其中蘊含的風險也往往是非國有企業(yè)“不可承受之重”。因此，非國有企業(yè)數(shù)字化變革行為在切實轉(zhuǎn)變成為經(jīng)濟績效上，可能存在一定的效率沉降。

五、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響主業(yè)業(yè)績的機制識別

在前述分析中，本文針對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的影響及其可能存在的異質(zhì)性進行了解讀，為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟后果提供了豐富經(jīng)驗支撐，但上述檢驗尚未打開數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響主業(yè)業(yè)績的渠道機制黑箱。有鑒于此，本文借助了溫忠麟等(2004)[34]的中介效應模型進行機制識別檢驗，具體如模型(2)～(4)。

在中介變量(Mediator)的選取上，本文的考量是：第一，數(shù)字轉(zhuǎn)型是典型的“提質(zhì)增效”過程，能夠顯著增強企業(yè)對內(nèi)部生產(chǎn)經(jīng)營決策的控制力，改善企業(yè)的內(nèi)部治理行為。本文使用“迪博·中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”(IC)作為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營治理決策能力的正向刻畫指標；采用李增福等(2011)[24]的真實項目盈余管理(EM)指標作為企業(yè)內(nèi)部治理的反向指標。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身就是借助了前沿數(shù)字技術處理信息的手段，能夠顯著改善企業(yè)面臨的信息不對稱問題，特別地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為當前數(shù)字經(jīng)濟時代微觀主體的變革發(fā)展，更能夠在市場中形成積極的反饋。本文采用分析師關注強度(Analysis)(郭陽生等，2018)[17]來反映出企業(yè)的信息優(yōu)化程度；借鑒杜金岷等(2020)[14]的新聞正面報道(P-News)來刻畫企業(yè)所面臨的市場評價。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)更好地整合利用現(xiàn)有資源，提高資源的使用效能，為企業(yè)財務境況的優(yōu)化提供技術支持。本文借鑒了阮堅等(2020)[27]的研究，以利息支出與公司總負債的比值作為融資成本(Fcost)的代理變量，并采用Altman(1968)[1]的Z值法刻畫企業(yè)的財務穩(wěn)定狀況(Z-Score)。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在增強了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策能力、改善信息不對稱并優(yōu)化財務狀況后，可有效賦能技術創(chuàng)新活動，實現(xiàn)創(chuàng)新項目開展和風險降低的雙重擬合。本文以企業(yè)發(fā)明專利申請量的對數(shù)值(Lnpati)來刻畫創(chuàng)新能力；以研發(fā)支出增長率與滯后一期的凈利潤增長率進行比較，若前者大于后者，則企業(yè)創(chuàng)新速度滯后于自身盈利增長速度，這種創(chuàng)新的“拖累”被認定為存在一定風險，則Innov-Risk取值為1，否則為0(王玉澤等，2019)[33]。特別地，考慮到變量之間的傳遞需要一定時滯，在中介效應檢驗中更是如此，本文對被解釋變量(MRS)進行前置1期處理，中介變量(Mediator)保持當期的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，核心解釋變量(DTCG)進行滯后1期處理，由此形成了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型(滯后1期)→中介變量(當期)→主業(yè)業(yè)績(前置1期)”的技術實現(xiàn)路徑。

本文基于企業(yè)的“內(nèi)部控制-真實盈余管理”渠道進行了中介效應檢驗，結(jié)果(見表5)顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著推升了企業(yè)的內(nèi)部控制水平(L.DTCG的回歸系數(shù)為1.701且在5%水平下顯著)，而企業(yè)內(nèi)部控制越強，越有助于在經(jīng)濟實踐中展現(xiàn)出更大的業(yè)績產(chǎn)出(IC的回歸系數(shù)為正且高度顯著)。從另一個側(cè)面看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強度越大，則顯著抑制了真實盈余管理活動(L.DTCG回歸系數(shù)為-0.007且t值為-6.43)，這種對企業(yè)長遠發(fā)展存在負面沖擊的行為越少，越有助于提升自身主業(yè)業(yè)績。本文認為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型完善了企業(yè)內(nèi)部組織架構(gòu)、生產(chǎn)流程、業(yè)務模式，對內(nèi)部控制增強大有裨益，企業(yè)調(diào)動資源強化配置的能力越突出。隨著這些改變，企業(yè)借助盈余管理來粉飾經(jīng)營績效的動機會明顯降低，使得盈余管理行為對業(yè)績的負面沖擊(EM的回歸系數(shù)為-0.123且高度顯著)得到減弱，企業(yè)能夠更好地向長期利潤最大化的核心目標進行努力，進而提升主業(yè)業(yè)績。此前，李增福等(2011)[24]研究發(fā)現(xiàn)，真實盈余管理行為是通過真實交易活動的“調(diào)整”來達成有偏的會計估計，這會扭曲真實的經(jīng)濟活動(及其現(xiàn)金流)，本質(zhì)上是一種犧牲長期利益來推動短期績效提升的方法，會使企業(yè)蒙受代價。

表5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)主業(yè)業(yè)績的渠道檢驗：內(nèi)部控制和真實盈余管理

本文基于企業(yè)的“分析師關注-新聞正面報道”渠道進行了中介效應檢驗，結(jié)果(見表6)顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著改善了信息不對稱水平，這體現(xiàn)在對分析師關注強度的促進上(L.DTCG系數(shù)為0.713且在1%水平下顯著)。顯然，越多的分析師關注，越能強化有關企業(yè)的信息流轉(zhuǎn)速率，提升市場對企業(yè)的信息掌握度和監(jiān)督程度，有助于改善企業(yè)經(jīng)營績效(Analysis的系數(shù)為0.002且在1%水平下顯著)。特別地，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還顯著提升了市場對其的正面關注程度(L.DTCG回歸系數(shù)為0.093且t值為11.93)，市場的正面評價和預期越強，越有助于企業(yè)在資本市場中形成更好的表現(xiàn)(P-News的系數(shù)為正且t值為18.23)。企業(yè)為了迎合市場的積極態(tài)度，也更有動機去開展有助于提升業(yè)績的生產(chǎn)經(jīng)營活動，從而帶來主業(yè)業(yè)績的顯著提升。

表6 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)主業(yè)業(yè)績的渠道檢驗：分析師關注和新聞正面報道

本文基于企業(yè)的“融資成本-財務穩(wěn)定”渠道進行了中介效應檢驗，結(jié)果(見表7)顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著改善了企業(yè)的財務境況。數(shù)字化轉(zhuǎn)型既推動了企業(yè)的財務融資降成本(L.DTCG回歸系數(shù)為-0.071)，又提升了企業(yè)財務穩(wěn)定性水平(L.DTCG回歸系數(shù)為0.316)，上述回歸系數(shù)均在1%水平下顯著。這表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型強度越大，企業(yè)能夠借助數(shù)字技術來整合財務資源，最大限度提升資源的使用效率，降低過高財務費用對企業(yè)業(yè)績的侵蝕(Fcost的回歸系數(shù)為-0.007且高度顯著)。更重要的是，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)建立起完善、高效的財務制度，提升財務穩(wěn)定性。顯然，企業(yè)內(nèi)部財務境況的改善使得企業(yè)無需為維系基本財務穩(wěn)定而過度分散精力，能夠集中更多資源在業(yè)務發(fā)展上，從而實現(xiàn)績效提升(Z-Score的回歸系數(shù)為0.002且在1%水平下顯著)。

表7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)主業(yè)業(yè)績的渠道檢驗：融資成本和財務穩(wěn)定

本文基于企業(yè)的“技術創(chuàng)新-創(chuàng)新風險”渠道進行了中介效應檢驗，結(jié)果(見表8)顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術創(chuàng)新的回歸系數(shù)為0.056且在1%水平下顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效賦能了企業(yè)技術創(chuàng)新活動；特別地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能確保企業(yè)創(chuàng)新風險的平穩(wěn)，在回歸(4)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新風險并沒有顯著的增升效果(L.DTCG盡管回歸系數(shù)為正但t值僅為0.09)。本文認為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項系統(tǒng)工程，所帶來的優(yōu)化效果能夠為企業(yè)技術創(chuàng)新提供良好的基礎環(huán)境，企業(yè)能夠更好地把握技術創(chuàng)新的前沿導向，也能更好地整合資源服務于創(chuàng)新需求。在這種境況下，企業(yè)的創(chuàng)新風險水平不會因此得以顯著提升(此時企業(yè)創(chuàng)新風險Innov-Risk的負面影響不會因數(shù)字化轉(zhuǎn)型而傳遞至主業(yè)業(yè)績)，從而實現(xiàn)了創(chuàng)新動能增加和創(chuàng)新風險平穩(wěn)的“雙重擬合”。綜合上述，創(chuàng)新動能增加能夠?qū)χ鳂I(yè)業(yè)績形成增益效果，同時也不會造成過多的創(chuàng)新風險衍生，由此最大限度地驅(qū)動了企業(yè)主業(yè)業(yè)績的提升。

表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)主業(yè)業(yè)績的渠道檢驗：技術創(chuàng)新和創(chuàng)新風險

六、拓展性研究：基于不確定性視角的經(jīng)驗證據(jù)

在前述實證檢驗中，本文已詳細刻畫了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”的結(jié)構(gòu)性影響和傳導路徑，從企業(yè)內(nèi)部的稟賦和傳導渠道視角進行了實證檢驗，為理解數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型績效提供了證據(jù)支持。值得注意的是，無論是企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型抑或是主業(yè)業(yè)績，往往都同外部的基礎條件有密切關聯(lián)，但前述研究僅局限在企業(yè)內(nèi)部因素的解讀，尚無法有效回應當前不確定性陡增的大環(huán)境下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的影響是否會產(chǎn)生變化。具體來看，企業(yè)在經(jīng)營、生產(chǎn)乃至創(chuàng)新過程中必然會面臨各種形式的不確定性因素擾動，尤其自2008年以來，金融危機、氣候變化、中美貿(mào)易摩擦和新冠肺炎疫情等導致中國的經(jīng)濟不確定性大大增加。為平緩經(jīng)濟波動，政府部門不得不頻繁調(diào)整現(xiàn)行經(jīng)濟政策。雖然這些政策的調(diào)整是為了應對不利事件的沖擊，但毋庸置疑的是，這也提升了企業(yè)所面臨的不確定性，同時也加劇了企業(yè)生存發(fā)展環(huán)境的不確定性，這都有可能會干擾原有“數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)主業(yè)業(yè)績”的關系。有鑒于此，本文創(chuàng)新性地在前述范式中嵌入不確定性因素進行檢驗，以期拓展現(xiàn)有的研究邊界。

在不確定性因素刻畫方面，本文借鑒了相關文獻的研究思路(Baker et al.，2016)[2]，采用文本挖掘法統(tǒng)計報紙雜志中關于“中國經(jīng)濟政策不確定性”相關報道的數(shù)量，以此來測度經(jīng)濟政策不確定性(EPU)。基于以上指標，本文以中位數(shù)為界劃分了經(jīng)濟政策不確定性的高低組別并進行分組檢驗，探討在不確定性下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的差異化影響，實證結(jié)果如表9所示。

表9 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)主業(yè)業(yè)績

結(jié)果顯示，在經(jīng)濟政策不確定性較高的組別中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的提升作用高度顯著(L.DTCG回歸系數(shù)為正且均在1%水平下顯著)；而在經(jīng)濟政策不確定性較低的組別中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動力有所下降(系數(shù)為0.001且統(tǒng)計顯著性水平降低至10%)。這意味著，在較大不確定性的沖擊下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型激發(fā)主業(yè)業(yè)績優(yōu)化的作用反而得到了充分顯現(xiàn)。這也同前期研究具有高度的邏輯一致性(顧夏銘等，2018)[16]。進一步地，交互項(L.DTCG×L.EPU)的回歸系數(shù)為正且高度顯著，也同樣意味著在越高的經(jīng)濟政策不確定性條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效力更為明顯，這也為前述分組回歸檢驗提供了證據(jù)佐證。

出現(xiàn)這種情況的原因可能是多方面的。其一，在較高不確定性擾動下，信息不對稱隨之加深，這在一定程度上提升了經(jīng)營風險，也無疑對企業(yè)提出了更高要求。在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一種先進的經(jīng)營方法和理念，能夠通過對企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)進行深入挖掘，最大限度地降低信息不對稱，因而成為企業(yè)合理調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略以有效抵御不確定性的有力支撐。易言之，在較高不確定性下，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型將成為企業(yè)生存發(fā)展的內(nèi)生性需求，其有更大的主觀能動性推動數(shù)字化技術與主營業(yè)務融合，以達成提升主業(yè)業(yè)績的戰(zhàn)略目標。其二，在經(jīng)濟政策不確定性較高的情況下，許多行業(yè)競爭者的競爭優(yōu)勢可能并不明顯，不少細分領域也存在彎道超車的可能。這將激勵企業(yè)引導更多的資源投放于數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，帶動企業(yè)在經(jīng)營管理、生產(chǎn)組織等方面的大力變革，有助于塑成核心創(chuàng)新力并在競爭中取得優(yōu)勢地位，這對主業(yè)業(yè)績提升有明顯裨益。其三，在不確定性較高的情況下，金融機構(gòu)在授信過程中的保守傾向會有所提高，這導致了企業(yè)的融資難度加大。在資源約束邊界難以突破的情況下，切實提升資源利用效率乃是必由之路。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過有效提升生產(chǎn)的智能制造能力，以更小的資源投入撬動更大的產(chǎn)出效果。有鑒于此，在不確定性較高的情況下，企業(yè)更有激勵通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進自身高質(zhì)量發(fā)展。顧夏銘等(2018)[16]認為，不確定性反而是企業(yè)收益的重要源泉，若未來的變動較易被“鎖定”，則基于可預測事實下的企業(yè)集體行為會大幅擠壓市場利潤空間。同理，在不確定性較低的情況下，企業(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力相對較弱，且其通過組織結(jié)構(gòu)變革以更好推動數(shù)字化技術與主營業(yè)務契合的積極性也有所降低，從而使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效率產(chǎn)生沉降。從這個意義看，識別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動作用，還需要重視不確定性因素的影響。

七、結(jié)論及建議

本文借助滬深兩市A股上市企業(yè)2007―2018年數(shù)據(jù)，創(chuàng)新性地識別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強度，并將其與企業(yè)主業(yè)業(yè)績數(shù)據(jù)有機結(jié)合，有效解讀了“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型-主業(yè)業(yè)績”的關系和傳導路徑，并進一步將外部不確定性因素納入上述研究范式，得到如下核心結(jié)論：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效提升主業(yè)業(yè)績，此核心結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性和內(nèi)生性處理后依然成立。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動作用在企業(yè)產(chǎn)權(quán)的影響下展現(xiàn)出顯著的非對稱性效果。具體而言，相對于非國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有企業(yè)主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動力更為強勁。第三，從傳導路徑看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從內(nèi)部治理、信息優(yōu)化、財務穩(wěn)健、創(chuàng)新潛能四個維度驅(qū)動主業(yè)業(yè)績的顯著提升。第四，在較強的不確定性影響下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的促進作用得到充分發(fā)揮。

基于以上結(jié)論，為充分發(fā)揮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效應，本文提出以下四點政策建議：

第一，構(gòu)建和完善促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持體系。在當前數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的大背景下，亟需牢牢把握此大有可為的歷史機遇，多措并舉推動企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，進而為中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展奠定堅實基礎。一方面，鑒于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同屬性企業(yè)的業(yè)績具有差異化的驅(qū)動效應，亟需遵循資源稟賦原則給予針對性的政策傾斜，特別是加大對國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策支持力度，創(chuàng)新和發(fā)展多元化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，以更好促進其業(yè)績提升；另一方面，注重引導企業(yè)在管理組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面傾注努力，以使其內(nèi)部治理架構(gòu)能夠更好適配數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要，釋緩轉(zhuǎn)型風險的同時也有助于充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效應。

第二，完善信息披露和傳導機制。毋庸置疑，當前中國經(jīng)濟社會中存在較多的信息不對稱，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)內(nèi)外部信息的傳導效率，從而有助于疏通信息傳遞過程中的“堵點”，形成企業(yè)、投資者等微觀經(jīng)濟行為主體間的良性信息傳導機制，對企業(yè)業(yè)績的提升大有裨益。

第三，加大數(shù)字化人才培養(yǎng)力度。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的順利開展也對數(shù)字化人才的培育提出了更高要求。因此，政府應當立足于市場，精準把脈企業(yè)需求，一方面加大數(shù)字化高端人才的引進力度，另一方面鼓勵企業(yè)與高校等科研機構(gòu)加強合作，完善人才培養(yǎng)模式。通過出臺相關政策，多管齊下助力企業(yè)引進人才，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第四，營造良好的數(shù)字化創(chuàng)新和融資環(huán)境。一方面，構(gòu)建和完善多元化的企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新生態(tài)，推動企業(yè)加大數(shù)字化研發(fā)力度，提振創(chuàng)新動能；另一方面，改善企業(yè)融資環(huán)境，降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的融資成本，釋緩其融資約束，在為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎性保障的同時，也有利于釋放轉(zhuǎn)型紅利，全面提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)業(yè)績的驅(qū)動效率。 ■