羅進(jìn)輝，巫奕龍

廈門大學(xué) 管理學(xué)院，福建 廈門 361005

引言

現(xiàn)代股份制公司通過(guò)資本社會(huì)化和經(jīng)理人職業(yè)化，實(shí)現(xiàn)股東與經(jīng)理人的分工合作，迅速積累財(cái)富，推動(dòng)社會(huì)創(chuàng)新，但是由于外部股東與內(nèi)部經(jīng)理人之間存在天然的利益沖突，在信息不對(duì)稱下誘發(fā)一系列代理問(wèn)題[1]，其中，盈余管理是管理者實(shí)現(xiàn)私人利益的常用財(cái)務(wù)手段。近年來(lái)，隨著制度的完善和監(jiān)管的加強(qiáng)，大量研究表明，公司管理者逐漸放棄隱蔽性較弱的應(yīng)計(jì)盈余管理而轉(zhuǎn)向隱蔽性較強(qiáng)的真實(shí)盈余管理[2]。然而，通過(guò)真實(shí)活動(dòng)操控盈余對(duì)公司長(zhǎng)期價(jià)值產(chǎn)生更為深遠(yuǎn)的影響[3]，猶如“魔障”般阻礙著公司的長(zhǎng)期發(fā)展。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的興起和應(yīng)用推動(dòng)傳統(tǒng)公司進(jìn)行管理組織變革和商業(yè)模式創(chuàng)新，猶如明燈般指引公司創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。因此，一個(gè)有趣且有現(xiàn)實(shí)意義的研究問(wèn)題是：真實(shí)盈余管理和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)，到底是“魔高一尺”還是“道高一丈”，即數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能否抑制真實(shí)盈余管理值得深入探究。

已有影響真實(shí)盈余管理的因素主要包括私利動(dòng)機(jī)、融資動(dòng)機(jī)、滿足資本市場(chǎng)需求和預(yù)期動(dòng)機(jī)[4-6]，同時(shí)管理者操控真實(shí)活動(dòng)的空間取決于其對(duì)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排的自由裁量的程度[7]。學(xué)者們發(fā)現(xiàn)完善的法律制度[8]、趨同的國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則[9]、高強(qiáng)度的媒體監(jiān)督[10]、高質(zhì)量的審計(jì)[11]和反腐治理[12]等治理機(jī)制促使管理者由應(yīng)計(jì)盈余管理轉(zhuǎn)向真實(shí)盈余管理。然而，如何抑制真實(shí)盈余管理的研究相對(duì)較少[13-14]，至于數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能否抑制公司的真實(shí)盈余管理尚未有研究涉及。近年來(lái)學(xué)術(shù)界針對(duì)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司行為的影響給予積極關(guān)注，但是相關(guān)研究主要集中在理論層面[15-16]，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的積極效應(yīng)亟須經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持。因此，本研究試圖從真實(shí)盈余管理視角探究數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司治理的積極效應(yīng)。

1 相關(guān)研究評(píng)述

1.1 真實(shí)盈余管理

盈余管理是公司管理者運(yùn)用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則判斷或者經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排實(shí)現(xiàn)盈余目標(biāo)的行為，是管理者獲得私人利益的途徑之一[17]。公司凈利潤(rùn)由應(yīng)計(jì)利潤(rùn)和經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流兩部分構(gòu)成，應(yīng)計(jì)盈余管理是指運(yùn)用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則判斷調(diào)節(jié)應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的行為，真實(shí)盈余管理是指運(yùn)用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排調(diào)節(jié)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的行為[18]。會(huì)計(jì)準(zhǔn)則運(yùn)用的靈活性以及經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排的自由性為管理者提供實(shí)施盈余管理的機(jī)會(huì)[7]。目前相關(guān)研究主要圍繞盈余管理的動(dòng)機(jī)、方式選擇和經(jīng)濟(jì)后果展開論述。針對(duì)盈余管理動(dòng)機(jī)的研究，學(xué)術(shù)界主要提出了3種動(dòng)機(jī)：①私利動(dòng)機(jī)。由于存在代理成本，管理層或者大股東可能會(huì)為了實(shí)現(xiàn)私利目的進(jìn)行盈余管理，如管理層為了獲取與績(jī)效掛鉤的薪酬、獎(jiǎng)金、股票期權(quán)等[4]，大股東為了攫取控制權(quán)私利[19]。②融資動(dòng)機(jī)。信息不對(duì)稱導(dǎo)致資金供給方識(shí)別公司盈余管理的難度和成本增加，公司有動(dòng)機(jī)為滿足融資利潤(rùn)指標(biāo)的要求，通過(guò)盈余管理調(diào)高利潤(rùn)，以更低的成本獲得更多外部資金[5]。③滿足資本市場(chǎng)需求和預(yù)期的動(dòng)機(jī)。為了滿足資本市場(chǎng)的需求和預(yù)期，公司會(huì)進(jìn)行利潤(rùn)平滑，避免財(cái)務(wù)報(bào)告中的利潤(rùn)虧損，或者爭(zhēng)取扭虧為盈，或者保持利潤(rùn)穩(wěn)定增長(zhǎng)[6]。

與應(yīng)計(jì)盈余管理相比，真實(shí)盈余管理具有更強(qiáng)的隱蔽性，更難被監(jiān)管層發(fā)現(xiàn)[20]。此外，應(yīng)計(jì)盈余管理受會(huì)計(jì)計(jì)量時(shí)點(diǎn)限制，管理層在選擇會(huì)計(jì)準(zhǔn)則判斷時(shí)往往面臨不確定性，而真實(shí)盈余管理活動(dòng)則在管理層的控制之下，具有較強(qiáng)的時(shí)間和空間的靈活性[21]。但是，真實(shí)盈余管理活動(dòng)需要公司內(nèi)外部相關(guān)者的協(xié)同配合，并且會(huì)對(duì)公司長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流產(chǎn)生更明顯的影響[18]，導(dǎo)致實(shí)施成本和事后成本更高。因此，公司管理層會(huì)權(quán)衡應(yīng)計(jì)盈余管理與真實(shí)盈余管理的成本和收益，選擇盈余管理方式。正常情況下，管理層會(huì)綜合運(yùn)用應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理調(diào)節(jié)會(huì)計(jì)利潤(rùn)。然而，近年來(lái)大量研究表明，隨著資本市場(chǎng)制度的完善和監(jiān)管的加強(qiáng)，管理層正在從運(yùn)用應(yīng)計(jì)盈余管理轉(zhuǎn)向真實(shí)盈余管理來(lái)操控盈余。COHEN et al.[2]發(fā)現(xiàn)，在美國(guó)薩班斯法案通過(guò)之后，公司應(yīng)計(jì)盈余管理強(qiáng)度陡然下降，而真實(shí)盈余管理強(qiáng)度逐年增加；HO et al.[9]發(fā)現(xiàn)中國(guó)上市公司在與國(guó)際趨同的新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則實(shí)施后應(yīng)計(jì)盈余管理強(qiáng)度降低，真實(shí)盈余管理強(qiáng)度上升；雷新途等[12]發(fā)現(xiàn)反腐治理明確并加強(qiáng)了各級(jí)監(jiān)管部門的監(jiān)督職責(zé)，迫使公司降低應(yīng)計(jì)盈余管理，轉(zhuǎn)而采用真實(shí)盈余管理。

日趨完善的制度約束導(dǎo)致上市公司操控應(yīng)計(jì)項(xiàng)目進(jìn)行盈余管理的空間明顯減少，日趨嚴(yán)格的監(jiān)管和審查也使應(yīng)計(jì)項(xiàng)目操控被發(fā)現(xiàn)的概率顯著增加，公司管理層不得不轉(zhuǎn)向真實(shí)活動(dòng)操控利潤(rùn)。然而，真實(shí)盈余管理通過(guò)扭曲公司的正常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)實(shí)現(xiàn)盈余操控，導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)后果也更為復(fù)雜和深遠(yuǎn)。GRAHAM et al.[22]調(diào)查研究表明，80%的調(diào)查參與者為了實(shí)現(xiàn)盈余目標(biāo)會(huì)削減研發(fā)、廣告和維護(hù)費(fèi)用等酌量性費(fèi)用，55.3%的調(diào)查參與者甚至不惜犧牲公司價(jià)值推遲啟動(dòng)新的項(xiàng)目以達(dá)到財(cái)務(wù)目標(biāo)；BERESKIN et al.[3]發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于其他原因的研發(fā)費(fèi)用減少，公司基于盈余管理意圖削減研發(fā)費(fèi)用會(huì)導(dǎo)致專利申請(qǐng)和引用量大幅下降，降低公司的長(zhǎng)期研發(fā)效率，進(jìn)而削弱公司的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。由此可見，真實(shí)盈余管理猶如公司發(fā)展道路上的“魔障”，阻礙公司的長(zhǎng)期持續(xù)發(fā)展。

1.2 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)

隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，學(xué)術(shù)界掀起數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)公司管理變革和商業(yè)模式創(chuàng)新的研究熱潮。公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代底層數(shù)字技術(shù)的廣泛融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)改進(jìn)、效率提升和價(jià)值創(chuàng)造方式重塑的過(guò)程[23-24]。數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平描述的是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段的狀態(tài)。VERHOEF et al.[16]將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為辦公數(shù)字化、流程數(shù)字化和公司數(shù)字化3個(gè)階段。辦公數(shù)字化是指利用數(shù)字技術(shù)將公司現(xiàn)有工作任務(wù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，以實(shí)現(xiàn)具有成本效益的資源配置，如訂購(gòu)過(guò)程使用數(shù)字表格，內(nèi)部財(cái)務(wù)申報(bào)使用數(shù)字申請(qǐng)。流程數(shù)字化是指利用數(shù)字技術(shù)改變現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，如通過(guò)構(gòu)建線上網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)降低客戶溝通成本，通過(guò)工業(yè)機(jī)器人等設(shè)備采集數(shù)據(jù)提升成品率等。公司數(shù)字化是指利用數(shù)字技術(shù)在公司范圍內(nèi)改變公司的核心商業(yè)模式，以引入新的價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程。已有對(duì)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的研究主要基于后兩個(gè)階段。

數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的提高使其能夠?qū)镜倪\(yùn)營(yíng)管理、組織管理、戰(zhàn)略管理、財(cái)務(wù)管理和營(yíng)銷管理等各種活動(dòng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。運(yùn)營(yíng)管理領(lǐng)域，數(shù)字化賦能公司在運(yùn)營(yíng)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)提升效率，進(jìn)而使能公司創(chuàng)新商業(yè)模式，創(chuàng)造更高的商業(yè)價(jià)值[15]；組織管理領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)的嵌入使組織模式趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化[25]，進(jìn)而優(yōu)化模式識(shí)別、實(shí)時(shí)決策和協(xié)同探索，提升組織服務(wù)創(chuàng)新能力[26]，以及不確定環(huán)境下的組織韌性[27]；戰(zhàn)略管理領(lǐng)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的價(jià)值創(chuàng)造和獲取發(fā)生了實(shí)質(zhì)變化，公司與行業(yè)的邊界模糊化，公司的核心商業(yè)模式必須圍繞如何為顧客創(chuàng)造新價(jià)值進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)踐[28-29]；財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)將逐漸被財(cái)務(wù)智能機(jī)器人所取代，財(cái)務(wù)管理的價(jià)值創(chuàng)造會(huì)隨著公司大數(shù)據(jù)的閉環(huán)實(shí)現(xiàn)新的突破[30]；營(yíng)銷管理領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)式營(yíng)銷為用戶提供個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)全渠道零售模型，降低物流和庫(kù)存成本[31]。綜上分析，目前學(xué)術(shù)界形成的一個(gè)基本共識(shí)是：數(shù)字化運(yùn)營(yíng)猶如公司發(fā)展道路上的明燈，指引公司創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。

綜觀已有研究發(fā)現(xiàn)，一方面，盡管學(xué)術(shù)界對(duì)盈余管理的動(dòng)機(jī)、方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了富有成效的研究，但是在日趨完善的制度環(huán)境和日趨嚴(yán)格的監(jiān)管環(huán)境下，公司運(yùn)用真實(shí)活動(dòng)操控利潤(rùn)的行為仍屢禁不止。關(guān)于如何監(jiān)督和制約公司管理層進(jìn)行真實(shí)盈余管理，避免公司發(fā)展受到“魔障”阻礙，是學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界長(zhǎng)期關(guān)注且未能得到有效解決的問(wèn)題。另一方面，數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展推動(dòng)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型，公司內(nèi)部管理和商業(yè)運(yùn)作產(chǎn)生了一系列變革，但是已有研究主要集中在理論層面的論述，公司數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的積極效應(yīng)亟須經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支撐。從實(shí)證視角出發(fā)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能否抑制公司的真實(shí)盈余管理行為尚未有研究涉及，而這正是本研究將要分析和檢驗(yàn)的問(wèn)題，從而彌補(bǔ)已有研究的不足。

2 理論分析和研究假設(shè)

作為公司發(fā)展的明燈，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能否抑制新制度、新監(jiān)管環(huán)境下阻礙公司長(zhǎng)期持續(xù)發(fā)展的真實(shí)盈余管理行為，本研究認(rèn)為，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠提高公司的資源運(yùn)營(yíng)效率和信息透明度，從而有利于降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理行為的動(dòng)機(jī)和能力。

首先，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠提升公司的資源運(yùn)營(yíng)效率，降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)。①數(shù)字化運(yùn)營(yíng)有利于改進(jìn)公司產(chǎn)品價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程。一方面，公司可以運(yùn)用海量數(shù)據(jù)精準(zhǔn)刻畫消費(fèi)者行為和價(jià)值取向，基于用戶需求提供差異化產(chǎn)品和服務(wù)，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析對(duì)消費(fèi)者需求變化作出即時(shí)響應(yīng)，從而培養(yǎng)并獲取忠誠(chéng)顧客[15]。例如，小米通過(guò)線上社區(qū)收集大量的用戶留言，圍繞用戶需求研發(fā)設(shè)計(jì)出定制化與人性化相結(jié)合的MIUI操作系統(tǒng)，收獲大批量“米粉”。另一方面，智能制造、智能生產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品加工流程的自主優(yōu)化，降低設(shè)備故障率，提升成品率[32]，進(jìn)而提升產(chǎn)品價(jià)值剩余；對(duì)于生產(chǎn)流程長(zhǎng)、工藝復(fù)雜的傳統(tǒng)行業(yè)，可以通過(guò)數(shù)字技術(shù)將生產(chǎn)過(guò)程可視化，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化生產(chǎn)和設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。②數(shù)字化運(yùn)營(yíng)有利于改進(jìn)公司成本控制過(guò)程。運(yùn)用數(shù)字技術(shù)能夠降低重復(fù)性勞動(dòng)崗位的需求，形成人與技術(shù)交互的數(shù)字工作方式，降低人工成本[30]。世界銀行的《2019年世界發(fā)展報(bào)告》指出，“數(shù)字時(shí)代，新增10 000名新顧客，只需要兩臺(tái)服務(wù)器?！痹趥鹘y(tǒng)行業(yè)，產(chǎn)品從出廠到消費(fèi)終端，需要經(jīng)歷層層中間環(huán)節(jié)和渠道，成本費(fèi)用不可避免地增加[33]。借助數(shù)字技術(shù)，公司可以構(gòu)建線上線下有機(jī)結(jié)合的全渠道零售模式，并且通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，改善生產(chǎn)和分配流程，降低庫(kù)存和物流成本[25]。③數(shù)字化運(yùn)營(yíng)有利于改進(jìn)公司決策制定過(guò)程和風(fēng)險(xiǎn)控制過(guò)程。數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)響應(yīng)等大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用手段與公司運(yùn)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)估測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理辦法和風(fēng)險(xiǎn)管理效果評(píng)價(jià)高度對(duì)應(yīng)?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的決策制定和風(fēng)險(xiǎn)控制顯著優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)判斷，保證公司正常開展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，避免異常損失。例如，京東農(nóng)牧公司利用AI圖像識(shí)別技術(shù)和聲音識(shí)別技術(shù)全方位監(jiān)控豬的行為和聲音的變化，實(shí)時(shí)了解豬的健康狀況，對(duì)異常的豬及時(shí)預(yù)警和隔離，有效緩解養(yǎng)豬疫情風(fēng)險(xiǎn)。由此可見，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠?yàn)楣举Y源運(yùn)營(yíng)效率帶來(lái)諸多方面的積極作用，從而有助于改善公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，緩解管理層基于業(yè)績(jī)壓力和融資需求而實(shí)施真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)。此外，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠改善決策制定過(guò)程和風(fēng)險(xiǎn)控制過(guò)程，降低公司日常經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和投資風(fēng)險(xiǎn)，避免經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)出現(xiàn)較大波動(dòng)，進(jìn)而緩解管理層基于利潤(rùn)平滑而進(jìn)行真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)。

其次，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠提升公司的信息透明度，降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理行為的能力。公司數(shù)字化的基本表現(xiàn)形式是將原有的工作場(chǎng)景運(yùn)用數(shù)字技術(shù)信息化、碼化，通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、可視化數(shù)據(jù)。公司所有經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的數(shù)據(jù)都將保存在數(shù)據(jù)中臺(tái)，有效降低外部監(jiān)督成本和審查成本。根據(jù)中國(guó)聯(lián)通2020年度報(bào)告披露，中國(guó)聯(lián)通通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建起集中收費(fèi)系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)和智能財(cái)務(wù)共享體系，有效提升審計(jì)工作效率，促使審計(jì)費(fèi)用下降了35%。因此，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化形成實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制，能夠有效約束管理層的機(jī)會(huì)主義行為，從而有助于降低真實(shí)盈余管理程度。此外，真實(shí)盈余管理是利用真實(shí)活動(dòng)操控利潤(rùn)，需要公司內(nèi)外部相關(guān)人員的協(xié)同配合[14,21]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型除了相應(yīng)的硬件和軟件資源的投入，還會(huì)引發(fā)組織結(jié)構(gòu)變化以適應(yīng)靈活的數(shù)字變革[16]。在快速變化的數(shù)字環(huán)境中，公司需要對(duì)市場(chǎng)變化作出即時(shí)響應(yīng)。為了使數(shù)據(jù)、信息在公司內(nèi)部流通順暢，傳統(tǒng)的自上而下的中央管控不再有效，取而代之的是去中心、去中介的網(wǎng)絡(luò)化和扁平化的組織結(jié)構(gòu)[16,25]，并且通過(guò)建立云協(xié)同平臺(tái)降低團(tuán)隊(duì)成員的協(xié)調(diào)難度，提高組織響應(yīng)速度。這意味著，在網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu)中，管理層對(duì)公司日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)自由裁量的權(quán)力被大大削弱。同時(shí)，云協(xié)同平臺(tái)將各業(yè)務(wù)部門的行為可視化，損害公司價(jià)值的行為更容易被曝光。而且，各業(yè)務(wù)部門成員基于職業(yè)安全和職業(yè)聲譽(yù)的考慮，會(huì)降低配合管理層做出損害公司價(jià)值的真實(shí)盈余管理活動(dòng)的意愿，進(jìn)一步降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理的能力。

同時(shí)，傳統(tǒng)公司實(shí)施數(shù)字化戰(zhàn)略也可能會(huì)使業(yè)務(wù)流程更加復(fù)雜，使外部投資者由于對(duì)公司使用的新興數(shù)字技術(shù)相關(guān)知識(shí)缺乏了解，增加其進(jìn)行外部監(jiān)督的難度和成本，從而為管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理提供有利條件。綜合上述分析，本研究認(rèn)為，雖然理論上數(shù)字化運(yùn)營(yíng)會(huì)給公司的真實(shí)盈余管理帶來(lái)兩種相互競(jìng)爭(zhēng)的影響，但是結(jié)合學(xué)術(shù)界的共識(shí)和實(shí)務(wù)案例，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司運(yùn)營(yíng)效率和業(yè)務(wù)可視化的積極影響是更為可期且更加重要的，有助于降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)和能力，從而抑制公司的真實(shí)盈余管理活動(dòng)。因此，本研究提出假設(shè)。

H1限定其他條件，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)有助于抑制公司的真實(shí)盈余管理活動(dòng)。

從委托代理理論看，公司實(shí)施多元化戰(zhàn)略會(huì)加深公司經(jīng)營(yíng)環(huán)境的復(fù)雜性，從而加大公司管理層與外部投資者之間的信息不對(duì)稱程度，導(dǎo)致外部監(jiān)督成本陡然上升，誘發(fā)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，降低公司整體資源運(yùn)營(yíng)效率[34]。盈余管理作為管理層實(shí)現(xiàn)私人收益的常用操控手段，在信息不對(duì)稱程度較高的多元化公司中得到更多的運(yùn)用[35-37]?？缃缃?jīng)營(yíng)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中數(shù)字化公司的主要特征之一[29]。本研究認(rèn)為，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠約束由于多元化經(jīng)營(yíng)擴(kuò)展的管理層私利操控空間。一方面，在傳統(tǒng)的商業(yè)模式中，多元化經(jīng)營(yíng)往往會(huì)導(dǎo)致組織冗余，成為公司管理層構(gòu)建商業(yè)帝國(guó)攫取私利的一種方式。數(shù)字化運(yùn)營(yíng)使各職能部門之間的協(xié)同表現(xiàn)為橫向業(yè)務(wù)的跨界入局以及縱向業(yè)務(wù)的融會(huì)貫通，形成高效的網(wǎng)絡(luò)化的組織架構(gòu)[25]。網(wǎng)絡(luò)扁平的組織形式為每一個(gè)成員提供機(jī)會(huì)和平臺(tái)，激活個(gè)人和業(yè)務(wù)單元為組織創(chuàng)造價(jià)值的動(dòng)力[30]，在共同為組織創(chuàng)造更多價(jià)值的同時(shí)，削弱管理層對(duì)日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的自由裁量權(quán)，這一積極作用將在傳統(tǒng)多元化經(jīng)營(yíng)的公司產(chǎn)生更大的作用，從而有效抑制管理層的真實(shí)盈余管理。另一方面，借助數(shù)字技術(shù)構(gòu)建云協(xié)同平臺(tái)和數(shù)據(jù)共享中心，對(duì)多元化經(jīng)營(yíng)公司信息透明度的提升作用將表現(xiàn)得更為明顯，努力為組織創(chuàng)造價(jià)值的員工更不可能為了配合管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理而損害組織利益。因此，本研究提出假設(shè)。

H2當(dāng)公司多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度更高時(shí)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司真實(shí)盈余管理活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。

近年來(lái)，市場(chǎng)環(huán)境的高度不確定性已成為新經(jīng)濟(jì)的常態(tài)[38]。環(huán)境不確定性程度上升，意味著公司的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加，導(dǎo)致公司的融資成本提高[39]，投資效率降低[40]，代理問(wèn)題突出[41]，盈余管理動(dòng)機(jī)增強(qiáng)[42]。數(shù)字技術(shù)是瞬息萬(wàn)變的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)物，實(shí)踐應(yīng)用的目的是對(duì)不確定性事件作出即時(shí)、積極的響應(yīng)，把不確定性轉(zhuǎn)變?yōu)榇_定性。本研究認(rèn)為數(shù)字化運(yùn)營(yíng)將從兩個(gè)方面影響不確定性環(huán)境下公司的真實(shí)盈余管理行為。一方面，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)通過(guò)改進(jìn)產(chǎn)品價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程、成本控制過(guò)程和風(fēng)險(xiǎn)控制過(guò)程而提升公司運(yùn)營(yíng)效率。因此，與其他公司相比，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平高的公司在不確定性環(huán)境下的耐受能力比較高，管理層面臨的業(yè)績(jī)壓力較小，從而降低其實(shí)施真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)。另一方面，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)有利于提升公司決策效率和組織韌性。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和云協(xié)同平臺(tái)，公司能夠?qū)崟r(shí)決策和協(xié)同探索[26]，即在戰(zhàn)略層面實(shí)施數(shù)字化促使公司積極尋求創(chuàng)新途徑，優(yōu)化資源配置和制度安排，在不確定性環(huán)境中轉(zhuǎn)“危”為“機(jī)”[27]，創(chuàng)造更多的商業(yè)價(jià)值?？梢?，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)公司傾向于在不確定性中尋找機(jī)遇和商機(jī)，建立長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而不是進(jìn)行短視的真實(shí)盈余管理行為。因此，本研究提出假設(shè)。

H3當(dāng)公司面臨環(huán)境不確定性程度更高時(shí)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司真實(shí)盈余管理活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。

3 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選取中國(guó)A股上市公司2013年至2019年的年度觀測(cè)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。將2013年作為本研究樣本期間的起點(diǎn)的原因是，公司借助數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)主要發(fā)生在2013年之后[43]。為了增強(qiáng)樣本間的可比性，本研究對(duì)初始研究樣本進(jìn)行篩選：①由于數(shù)字化包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，本研究對(duì)象為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的傳統(tǒng)公司，故剔除公司主營(yíng)業(yè)務(wù)中包含互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)、數(shù)字、智能、云服務(wù)、云計(jì)算、云平臺(tái)、信息等關(guān)鍵詞的從事數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的公司樣本；②剔除金融業(yè)公司樣本；③剔除受ST、*ST處理的公司樣本；④剔除資不抵債的公司樣本；⑤剔除交叉上市公司樣本；⑥剔除IPO當(dāng)年公司樣本；⑦剔除數(shù)據(jù)缺失公司樣本。最終，得到2 772家上市公司共計(jì)14 054個(gè)公司-年度觀測(cè)值。

本研究采用的管理層討論與分析文本數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù))，市場(chǎng)化程度數(shù)據(jù)來(lái)自王小魯?shù)萚44]編制的中國(guó)地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)，其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司治理數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。為了緩解離群值的不利影響，本研究對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

3.2 變量定義和測(cè)量

3.2.1 被解釋變量：真實(shí)盈余管理

參考已有研究[19,42]，本研究借鑒Roychowdhury模型從異常生產(chǎn)成本、異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流和異常酌量性費(fèi)用3個(gè)方面測(cè)量公司的真實(shí)盈余管理。相關(guān)計(jì)量模型為

(1)

(2)

(3)

Remi,t=Prmi,t-Cfmi,t-Dimi,t

(4)

其中，i為公司，t為年份，Pro為公司生產(chǎn)成本，等于銷售產(chǎn)品成本與存貨變動(dòng)之和；TA為公司總資產(chǎn)；Sal為營(yíng)業(yè)收入；ΔSal為營(yíng)業(yè)收入變化額；Cfo為公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量；Dis為公司酌量性費(fèi)用，等于管理費(fèi)用與銷售費(fèi)用之和；Rem為真實(shí)盈余管理程度；Prm為生產(chǎn)操控的程度；Cfm為銷售操控的程度；Dim為酌量性費(fèi)用操控的程度；a0、b0和c0為截距項(xiàng)；a1～a4、b1～b3、c1和c2為系數(shù)；ε、σ和ω為殘差項(xiàng)。對(duì)(1)式～(3)式分年度和行業(yè)進(jìn)行回歸，得到的ε即為Prm、σ即為Cfm、ω即為Dim。最終，本研究通過(guò)(4)式計(jì)算得到Rem，Rem的值越大，表示公司的真實(shí)盈余管理程度越大。

3.2.2 解釋變量：數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平

關(guān)于數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的測(cè)量，本研究借鑒吳非等[45]的研究，從上市公司年報(bào)的管理層討論與分析文本內(nèi)容中涉及公司“數(shù)字化”的詞頻統(tǒng)計(jì)角度刻畫數(shù)字化運(yùn)營(yíng)程度。吳非等[45]基于數(shù)字化的4種典型底層技術(shù)(統(tǒng)稱“ABCD技術(shù)”)和技術(shù)融合應(yīng)用兩個(gè)維度人工定義關(guān)鍵詞詞集，并利用該詞集進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。然而，利用人工定義的關(guān)鍵詞詞集進(jìn)行語(yǔ)義特征識(shí)別往往會(huì)忽略現(xiàn)實(shí)文本的特定語(yǔ)境，丟失其他相似詞提供的信息特征。因此，參考胡楠等[46-47]的方法，本研究采用種子詞+Word2Vec相似詞擴(kuò)充的方法擴(kuò)充吳非等[45]的關(guān)鍵詞詞集，并利用該擴(kuò)充詞集測(cè)量公司數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平。

(1)企業(yè)數(shù)字化種子詞的選取。根據(jù)大數(shù)據(jù)發(fā)展相關(guān)政策提取關(guān)鍵詞，形成數(shù)字化戰(zhàn)略詞匯種子詞集，種子詞主要包括大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)+、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、智能制造、智能決策、商業(yè)智能等。

(2)相似詞的擴(kuò)充。采用MIKOLOV et al.[48]提出的無(wú)監(jiān)督的Word2Vec神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型，根據(jù)余弦距離定義相似性，在上市公司年報(bào)的管理層討論與分析語(yǔ)料庫(kù)中獲取與種子詞高度相關(guān)(余弦相似度前10)的相似詞擴(kuò)充詞集。利用Word2Vec神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型擴(kuò)充的詞集更能全面、準(zhǔn)確、客觀地捕捉公司數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)實(shí)文本特征[48]。

以“大數(shù)據(jù)”和“數(shù)字化”兩個(gè)種子詞為例，基于Word2Vec模型選取的與“大數(shù)據(jù)”相似度前10的詞分別為大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)管理、機(jī)器學(xué)習(xí)，相似詞與種子詞的相似度波動(dòng)區(qū)間為0.546～0.695?！皵?shù)字化”的相似詞為智能化、信息化、數(shù)據(jù)化、智慧化、移動(dòng)化、智能生產(chǎn)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)化、智能制造，相似詞與種子詞的相似度波動(dòng)區(qū)間為0.476～0.639。剔除重復(fù)詞匯之后，基于種子詞+Word2Vec相似詞擴(kuò)充的方法得到的公司數(shù)字化詞集包含141個(gè)詞匯。數(shù)字化的“ABCD技術(shù)”和技術(shù)融合應(yīng)用的具體關(guān)鍵詞詳見表1。

表1 數(shù)字化的“ABCD技術(shù)”和技術(shù)融合應(yīng)用的關(guān)鍵詞

(3)計(jì)算數(shù)字化句子占比。與詞頻占比相比，句子占比進(jìn)一步考慮語(yǔ)義和語(yǔ)序的影響。因此，本研究以包含數(shù)字化關(guān)鍵詞的句子數(shù)占公司年報(bào)中管理層討論與分析內(nèi)容句子總數(shù)的比例刻畫公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平。此外，本研究還使用數(shù)字化詞頻占比刻畫公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平，發(fā)現(xiàn)相關(guān)研究結(jié)論仍然成立。

3.2.3 調(diào)節(jié)變量

本研究的調(diào)節(jié)變量為多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度和環(huán)境不確定性程度。關(guān)于多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度，本研究借鑒倉(cāng)勇濤等[49]的做法，采用1與多元化赫芬達(dá)爾指數(shù)的差值測(cè)量。i公司在t年的多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度計(jì)算方法為

(5)

其中，j為行業(yè)，Hfd為多元化赫芬達(dá)爾指數(shù)，Inii,j,t為i公司在t年j行業(yè)的營(yíng)業(yè)收入，Toii,t為i公司在t年所有行業(yè)營(yíng)業(yè)收入之和。Div的值越大，表示多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度越高。

關(guān)于環(huán)境不確定性程度，本研究借鑒申慧慧等[50]的做法，采用公司過(guò)去5年剔除成長(zhǎng)因素和行業(yè)因素的銷售收入波動(dòng)測(cè)量。構(gòu)建模型分別估計(jì)公司過(guò)去5年剔除成長(zhǎng)因素的非正常銷售收入，即

Sal=d0+d1Yea+τ

(6)

其中，d0為截距項(xiàng)，d1為系數(shù)；Yea為年份序列變量，從t年到(t-4)年依次取值為5～1；τ為殘差項(xiàng)，表示剔除成長(zhǎng)因素的非正常銷售收入。經(jīng)行業(yè)和年度中位數(shù)調(diào)整后的公司過(guò)去5年τ的標(biāo)準(zhǔn)差與其平均值的比值，即為本研究使用的公司層面的環(huán)境不確定性指標(biāo)EU，該值越大，表示環(huán)境不確定程度越高。

3.2.4 控制變量

參考已有研究[13,21]，本研究選取公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、盈利能力、上期虧損情況、市值賬面比、固定資產(chǎn)規(guī)模、成長(zhǎng)能力、是否四大審計(jì)、上市年限、第一大股東持股、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、兩職兼任情況、管理層持股比例、內(nèi)部控制缺陷和市場(chǎng)化程度作為控制變量。所有變量的定義和測(cè)量見表2。

表2 變量定義

3.3 計(jì)量回歸模型

為了驗(yàn)證H1～H3，本研究分別設(shè)定3個(gè)計(jì)量回歸模型，即

Remi,t=β0+β1Digi,t+∑βkConi,t+∑Yea+∑Fir+δi,t

(7)

Remi,t=λ0+λ1Digi,t+λ2Divi,t+λ3Digi,t·Divi,t+

∑λkConi,t+∑Yea+∑Fir+νi,t

(8)

Remi,t=θ0+θ1Digi,t+θ2EUi,t+θ3Digi,t·EUi,t+

∑θkConi,t+∑Yea+∑Fir+ψi,t

(9)

其中，Coni,t為控制變量；β0、λ0和θ0為截距項(xiàng)，β1、λ1～λ3和θ1～θ3為回歸系數(shù)，βk、λk和θk為控制變量的回歸系數(shù)，k為控制變量序號(hào)；δ、ν和ψ為殘差項(xiàng)。為了盡可能剔除不隨時(shí)間變化的混淆因素，在計(jì)量回歸模型中，同時(shí)控制年度固定效應(yīng)和公司固定效應(yīng)。(7)式用于檢驗(yàn)H1，根據(jù)H1的預(yù)期，β1應(yīng)該顯著為負(fù)。為了檢驗(yàn)多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度和環(huán)境不確定性程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本研究在(8)式和(9)式中分別加入數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平與多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度和環(huán)境不確定性程度的交互項(xiàng)，根據(jù)H2和H3的預(yù)期，λ3和θ3應(yīng)該顯著為負(fù)。

4 實(shí)證結(jié)果分析和討論

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

表3給出變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表3可知，①真實(shí)盈余管理的均值為-0.003，標(biāo)準(zhǔn)差為0.195，說(shuō)明樣本公司之間的真實(shí)盈余管理程度存在較大差異。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

②數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平均值為0.043，中位數(shù)為0.024，說(shuō)明樣本公司整體上在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索；同時(shí)其最小值為0，最大值為0.275，表明不同公司之間的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平存在較大差異。③多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度的均值為0.217，中位數(shù)為0.098，表明樣本公司多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度并不高。④環(huán)境不確定性程度的均值為1.365，中位數(shù)為0.992，說(shuō)明樣本公司所處經(jīng)營(yíng)環(huán)境較為不確定。其他控制變量的取值分布與上市公司的實(shí)際情況基本一致，未發(fā)現(xiàn)異常情況。

為了觀察樣本公司數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的整體動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，本研究基于年份對(duì)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，繪制其動(dòng)態(tài)趨勢(shì)圖，見圖1。

圖1 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平動(dòng)態(tài)趨勢(shì)

由圖1可知，2013年至2017年樣本公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平快速提升，2018年至2019年該水平保持穩(wěn)定，基本達(dá)到與公司戰(zhàn)略和經(jīng)營(yíng)管理需求相適應(yīng)的一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定水平。

4.2 多元回歸分析結(jié)果

4.2.1 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平與真實(shí)盈余管理

表4給出數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平對(duì)真實(shí)盈余管理的OLS多元回歸分析結(jié)果，模型1為僅引入控制變量的基礎(chǔ)回歸模型，模型2為數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的回歸模型，模型3為在模型2的基礎(chǔ)上加入全部控制變量的全回歸模型?；貧w模型的VIF值處于2.680～3.330之間，遠(yuǎn)小于嚴(yán)格臨界值5，說(shuō)明自變量之間的多重共線性問(wèn)題并不嚴(yán)重。由表4可知，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平越高，其真實(shí)盈余管理程度越低，H1得到驗(yàn)證，即由于數(shù)字化運(yùn)營(yíng)既有利于提高公司的資源運(yùn)營(yíng)效率，也有利于提升公司業(yè)務(wù)流程的可視化水平，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控管理層的機(jī)會(huì)主義行為，能夠同時(shí)從動(dòng)機(jī)和能力兩個(gè)方面抑制公司管理層的真實(shí)盈余管理活動(dòng)。

表4 OLS多元回歸分析結(jié)果

4.2.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

表5給出檢驗(yàn)多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度和環(huán)境不確定性程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果，回歸模型的VIF值分別為2.705和2.673，仍然遠(yuǎn)小于嚴(yán)格臨界值5，說(shuō)明加入交互項(xiàng)后回歸模型的多重共線性問(wèn)題依然不明顯。在模型4中，多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的交互項(xiàng)回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，意味著公司的多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度越高，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平對(duì)公司業(yè)務(wù)流程的可視和組織部門監(jiān)督的優(yōu)化作用越明顯，對(duì)公司真實(shí)盈余管理的抑制作用表現(xiàn)得越強(qiáng)，H2得到驗(yàn)證。在模型5中，環(huán)境不確定程度與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的交互項(xiàng)回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明在環(huán)境不確定性程度較高時(shí)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)幫助公司穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)、轉(zhuǎn)“?！睘椤皺C(jī)”的優(yōu)勢(shì)作用更為突出，數(shù)字化公司傾向于在不確定性環(huán)境中實(shí)現(xiàn)新的價(jià)值突破，建立長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而不是進(jìn)行短視的且損害公司價(jià)值的真實(shí)盈余管理，H3得到驗(yàn)證。

表5 調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1 內(nèi)生性穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)傾向得分匹配法。針對(duì)可能存在的樣本選擇性偏差問(wèn)題，本研究采用傾向得分匹配后的樣本重新進(jìn)行回歸分析。①按照年度和行業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平高低，將樣本分為3個(gè)階梯，設(shè)置數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平虛擬變量，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平處于第1階梯取值為1，表示該公司數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平較高，否則取值為0。②通過(guò)Logit模型計(jì)算每個(gè)觀測(cè)樣本對(duì)應(yīng)的傾向得分，其中被解釋變量為數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平虛擬變量，解釋變量為本研究使用的全部控制變量。為了盡可能地消除樣本選擇性偏差的影響，本研究分別采用1∶1近鄰匹配和卡尺匹配(卡尺半徑為0.0001)進(jìn)行得分匹配。③利用匹配后的樣本重新進(jìn)行相關(guān)的回歸分析。

表6給出傾向得分匹配后的樣本回歸分析結(jié)果，模型6～模型8為基于1∶1匹配后的樣本重新進(jìn)行回歸的結(jié)果，模型9～模型11為基于卡尺匹配后的樣本重新進(jìn)行回歸的結(jié)果。模型6和模型9的結(jié)果表明，無(wú)論是1：1匹配還是卡尺匹配，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)。而且，多元化經(jīng)營(yíng)復(fù)雜程度與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的交互項(xiàng)回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，環(huán)境不確定性程度與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的交互項(xiàng)回歸系數(shù)至少在5%水平上顯著為負(fù)。上述結(jié)果與表4和表5的結(jié)果高度一致。

表6 傾向得分匹配法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(2)Heckman兩階段回歸模型。為減少可能存在的樣本選擇性偏差問(wèn)題，本研究采用Heckman兩階段回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。在Heckman第1階段Probit回歸模型中，被解釋變量為前述的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平虛擬變量，將地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)(Dec)作為外生工具變量，并且同時(shí)控制公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、上市年限、固定資產(chǎn)比例、年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量，回歸后計(jì)算得到逆米爾斯比率(Inv)。本研究借鑒陳小輝等[51]測(cè)算省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的方法，從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化政策3個(gè)方面構(gòu)建2013年至2019年地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。具體地，①數(shù)字產(chǎn)業(yè)化包括電信業(yè)和軟件業(yè)，電信業(yè)的指標(biāo)為光纜線路長(zhǎng)度和電信業(yè)務(wù)收入，軟件業(yè)的指標(biāo)為信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、軟件業(yè)務(wù)收入；②產(chǎn)業(yè)數(shù)字化包括數(shù)字化技術(shù)支撐、數(shù)字化生產(chǎn)和數(shù)字化供銷，數(shù)字化技術(shù)支撐的指標(biāo)為互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)和數(shù)字技術(shù)專利申請(qǐng)量，數(shù)字化生產(chǎn)的指標(biāo)為年末計(jì)算機(jī)數(shù)、域名數(shù)、網(wǎng)站數(shù)和網(wǎng)頁(yè)數(shù)，數(shù)字化供銷的指標(biāo)為電子商務(wù)采購(gòu)額和銷售額；③數(shù)字化政策即為政府工作報(bào)告數(shù)字化關(guān)鍵詞句子占比。最終，利用熵權(quán)法將上述指標(biāo)加權(quán)得到地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。選擇地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)作為Heckman第1階段回歸檢驗(yàn)中的外生工具變量的原因是：傳統(tǒng)公司進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往受到地方政府的政策推動(dòng)，同時(shí)依賴當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字公司和數(shù)字技術(shù)的配套支持。因此，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)是影響傳統(tǒng)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要外生變量。

表7給出Heckman兩階段回歸的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。第1階段Probit的回歸結(jié)果表明，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)目標(biāo)公司提高其數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平。在第2階段回歸中，將逆米爾斯比率作為控制變量引入原回歸模型重新進(jìn)行回歸，結(jié)果支持H1～H3的理論預(yù)期，表明在考慮樣本選擇性偏差導(dǎo)致的內(nèi)生問(wèn)題后，研究結(jié)果依然成立。

表7 Heckman兩階段回歸模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(3)行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)和地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)。為了避免數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平與真實(shí)盈余管理可能隨行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)或者地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)共同發(fā)生系統(tǒng)性變化導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本研究進(jìn)一步在模型中引入行業(yè)與年份的交互項(xiàng)和省份與年份的交互項(xiàng)。表8給出行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)和地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，在同時(shí)控制年份固定效應(yīng)、行業(yè)或地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)以及公司固定效應(yīng)后，模型16和模型19的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，H1仍然得到驗(yàn)證。與H2的理論預(yù)期相符，模型17和模型20的交互項(xiàng)的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)；模型18和模型21的交互項(xiàng)的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，H3也得到驗(yàn)證。上述結(jié)果表明，在控制行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)和地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)緩解遺漏變量問(wèn)題后，本研究結(jié)果保持穩(wěn)健，進(jìn)一步明確了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平抑制公司真實(shí)盈余管理的因果關(guān)系。

表8 行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)和地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4.3.2 改變變量測(cè)量方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)改變因變量測(cè)量方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。李彬等[52]認(rèn)為Roychowdhury模型沒(méi)有考慮固定成本對(duì)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量估算結(jié)果的影響，因此基于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量的產(chǎn)生流程，提出經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量的改進(jìn)估計(jì)模型，即

(10)

其中，TC為各項(xiàng)稅金支出；EC為支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金；OC為其他與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金；α0為截距項(xiàng)，α1～α6為系數(shù)；η為殘差項(xiàng)。利用(10)式分年度和分行業(yè)回歸計(jì)算得到η，表示銷售操控的程度Cfm2。生產(chǎn)成本操控的程度和酌量性費(fèi)用操控的程度的估計(jì)模型不變，最后利用公式(Prm-Cfm2-Dim)計(jì)算得到李彬等[52]拓展的公司真實(shí)盈余管理Rem2，相關(guān)回歸結(jié)果仍然支持本研究H1～H3的理論預(yù)期。

(2)改變自變量測(cè)量方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。雖然運(yùn)用Word2Vec技術(shù)能夠較為全面地捕捉數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的語(yǔ)義特征，但是從管理層討論與分析文本角度刻畫數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平仍然存在一些潛在問(wèn)題。一方面，管理層可能為了向投資者傳遞良好的市場(chǎng)信號(hào)，進(jìn)而夸大披露數(shù)字化相關(guān)信息；另一方面，管理層可能為了規(guī)避競(jìng)爭(zhēng)者學(xué)習(xí)、模仿公司披露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)生外部溢出成本，進(jìn)而保守披露數(shù)字化相關(guān)信息?？紤]到數(shù)字化運(yùn)營(yíng)需要投資大量與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的硬件和軟件資源，本研究構(gòu)建公司數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平資源基礎(chǔ)的決定模型，即

Digi,t=f0+f1Sofi,t+f2Hari,t+f3Cipi,t+∑Yea+

∑Ind+μi,t

(11)

其中，Sof為軟件資源占比，等于公司軟件、系統(tǒng)、平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)等資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值；Har為硬件資源占比，等于公司計(jì)算機(jī)、通信設(shè)備和電子設(shè)備等資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值；Cip為數(shù)字在建工程占比，等于公司在建工程項(xiàng)目中與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)相關(guān)項(xiàng)目等資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值；f0為截距項(xiàng)，f1～f3為回歸系數(shù)；μ為殘差項(xiàng)?；貧w結(jié)果表明，軟件資源占比、硬件資源占比和數(shù)字在建工程占比均與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平顯著正相關(guān)，在一定程度上支持本研究構(gòu)建的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平指標(biāo)的恰當(dāng)性和合理性。

進(jìn)一步，通過(guò)(11)式估算Dig的期望擬合值(Digy)，表示在已有相關(guān)硬件和軟件資源基礎(chǔ)下，公司對(duì)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的正常披露占比，利用該指標(biāo)重新進(jìn)行回歸。結(jié)果表明，在緩解可能存在的過(guò)高或過(guò)低披露數(shù)字化相關(guān)信息的問(wèn)題后，本研究結(jié)果穩(wěn)健。

(3)真實(shí)盈余管理子指標(biāo)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。公司的真實(shí)盈余管理總指標(biāo)是由生產(chǎn)成本操控、銷售操控和酌量性費(fèi)用操控3個(gè)子指標(biāo)構(gòu)成，本研究分別將真實(shí)盈余管理的3個(gè)子指標(biāo)作為因變量重新進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)主要是通過(guò)抑制公司的生產(chǎn)成本操控和酌量性費(fèi)用操控降低公司整體的真實(shí)盈余管理，而對(duì)公司的銷售操控的抑制作用還不夠顯著。

5 進(jìn)一步分析

5.1 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)抑制公司真實(shí)盈余管理的機(jī)制檢驗(yàn)

本研究對(duì)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)抑制公司真實(shí)盈余管理的影響機(jī)制進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。首先，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠提升公司的資源運(yùn)營(yíng)效率，降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)。參考已有研究[49,53]，本研究以經(jīng)過(guò)年度和行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)收益率(Aroa)和全要素生產(chǎn)率(Tfp)對(duì)公司資源運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行測(cè)量，并以此作為中介變量進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表9。

表9 影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果：資源運(yùn)營(yíng)效率

由表9可知，在模型22和模型24中，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，意味著數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平顯著提升公司的資源運(yùn)營(yíng)效率。與此同時(shí)，在模型23和模型25中，經(jīng)調(diào)整的資產(chǎn)收益率和全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明公司資源運(yùn)營(yíng)效率的提升抑制了管理層進(jìn)行真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)。更為重要的是，在重復(fù)取樣1 000次的中介效應(yīng)Bootstrap檢驗(yàn)中，z統(tǒng)計(jì)量分別為-3.360和-4.110，兩者均在1%水平上顯著，表明資源運(yùn)營(yíng)效率的提升是數(shù)字化運(yùn)營(yíng)抑制公司真實(shí)盈余管理的一個(gè)重要路徑。

其次，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠提升公司的信息透明度，降低管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理的能力。參考譚勁松等[54]的研究，本研究采用深交所的信息披露質(zhì)量考核等級(jí)(Opa)作為公司信息透明度的代理變量，回歸結(jié)果見表10。由表10可知，在模型26中數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，意味著數(shù)字化運(yùn)營(yíng)顯著提升公司的信息透明度。在模型27中公司信息透明度的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明公司信息透明度的提升抑制了管理層實(shí)施真實(shí)盈余管理的空間和機(jī)會(huì)。更為重要的是，在重復(fù)取樣1 000次的中介效應(yīng)Bootstrap檢驗(yàn)中，z統(tǒng)計(jì)量為-2.710，在1%水平上顯著，表明信息透明度的提升也是數(shù)字化運(yùn)營(yíng)抑制公司真實(shí)盈余管理的路徑。

表10 影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果：信息透明度

5.2 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平與應(yīng)計(jì)盈余管理

雖然隨著制度的完善和監(jiān)管的加強(qiáng)，管理者逐漸放棄隱蔽性較弱的應(yīng)計(jì)盈余管理而轉(zhuǎn)向隱蔽性較強(qiáng)的真實(shí)盈余管理[2]，但是數(shù)字化運(yùn)營(yíng)是否也有助于抑制公司的應(yīng)計(jì)盈余管理，本研究進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平對(duì)公司應(yīng)計(jì)盈余管理的影響。本研究分別使用修正Jones模型和Kothari模型測(cè)量公司的應(yīng)計(jì)盈余管理，進(jìn)行相關(guān)回歸分析，回歸結(jié)果表明數(shù)字化運(yùn)營(yíng)不能顯著抑制公司的應(yīng)計(jì)盈余管理。這可能是因?yàn)閼?yīng)計(jì)盈余管理來(lái)源于對(duì)會(huì)計(jì)政策和會(huì)計(jì)估計(jì)方法的選擇，而數(shù)字化運(yùn)營(yíng)不會(huì)影響到管理層對(duì)會(huì)計(jì)政策和會(huì)計(jì)方法的運(yùn)用。

6 結(jié)論

在日趨完善的制度環(huán)境和日趨嚴(yán)格的監(jiān)管環(huán)境下，具備高隱蔽性特征的真實(shí)盈余管理成為滋生管理層機(jī)會(huì)主義行為的溫床，猶如“魔障”阻礙公司的長(zhǎng)期持續(xù)發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是目前公司轉(zhuǎn)型的大趨勢(shì)，其對(duì)公司行為的積極效應(yīng)亟須經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支撐。本研究從資源運(yùn)營(yíng)效率和信息透明度兩個(gè)影響路徑分析數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平對(duì)公司真實(shí)盈余管理的抑制作用，并利用中國(guó)A股2013年至2019年的公司年度觀察樣本數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平對(duì)真實(shí)盈余管理的影響，以及內(nèi)在作用機(jī)制。研究結(jié)果表明，①數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平與公司的真實(shí)盈余管理顯著負(fù)相關(guān)，表明數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平有助于抑制真實(shí)盈余管理活動(dòng)。②公司多元化經(jīng)營(yíng)越復(fù)雜、環(huán)境越不確定，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平與真實(shí)盈余管理水平的負(fù)向關(guān)系越強(qiáng)，說(shuō)明復(fù)雜的內(nèi)部經(jīng)營(yíng)環(huán)境和不確定的市場(chǎng)環(huán)境下，公司真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，操作空間越大，從而凸顯了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的積極治理效應(yīng)。③影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)有助于公司的效率提升和信息透明化，從而抑制公司實(shí)施真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)并約束管理層盈余操控的能力，降低公司的真實(shí)盈余管理水平。此外，本研究沒(méi)有發(fā)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平影響公司應(yīng)計(jì)盈余管理的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本研究的貢獻(xiàn)和可能的創(chuàng)新點(diǎn)在于：①豐富了關(guān)于真實(shí)盈余管理的相關(guān)研究。隨著制度環(huán)境的日趨完善和監(jiān)管環(huán)境的日趨嚴(yán)格，管理層運(yùn)用真實(shí)活動(dòng)操控利潤(rùn)損害公司價(jià)值的行為仍然屢禁不止，引發(fā)了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注和討論，然而學(xué)術(shù)界關(guān)于如何抑制公司的真實(shí)盈余管理活動(dòng)的研究仍然相對(duì)較少。在當(dāng)前積極推進(jìn)國(guó)家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略的背景下，本研究系統(tǒng)檢驗(yàn)了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司真實(shí)盈余管理活動(dòng)的抑制作用。②拓展了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者掀起了關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)公司管理組織變革和商業(yè)模式創(chuàng)新影響的研究熱潮，但是目前的研究主要為數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司管理積極效應(yīng)的理論研究和案例研究，至于數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司治理的影響及其作用機(jī)制仍語(yǔ)焉不詳。因此，本研究運(yùn)用文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法刻畫數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平，是少數(shù)從實(shí)證角度出發(fā)檢驗(yàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的積極治理效應(yīng)的研究，并且發(fā)現(xiàn)了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平能夠抑制公司真實(shí)盈余管理的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。③多元化經(jīng)營(yíng)和市場(chǎng)環(huán)境的高度不確定性是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)的一種常態(tài)，會(huì)進(jìn)一步引致更為嚴(yán)重的代理問(wèn)題，而跨界經(jīng)營(yíng)和應(yīng)對(duì)不確定性是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要功能特征。本研究分別考察了數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平在多元化經(jīng)營(yíng)和環(huán)境不確定性情景下對(duì)公司真實(shí)盈余管理影響的異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平對(duì)真實(shí)盈余管理的抑制作用在公司多元化經(jīng)營(yíng)越復(fù)雜和環(huán)境越不確定的情景下表現(xiàn)得越強(qiáng)，從而凸顯數(shù)字化運(yùn)營(yíng)緩解代理問(wèn)題的積極效應(yīng)，為當(dāng)前不確定性的市場(chǎng)環(huán)境和多元化經(jīng)營(yíng)的趨勢(shì)提供了新的治理機(jī)制，從而為多元化經(jīng)營(yíng)和環(huán)境不確定性的相關(guān)研究提供顯著的增量貢獻(xiàn)。

本研究結(jié)論具有重要的政策啟示和實(shí)踐意義。①構(gòu)建完善的制度體系是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，公司管理層往往能夠做到“上有政策下有對(duì)策”，何時(shí)能夠較為全面地監(jiān)督和制約管理層的機(jī)會(huì)主義行為，提升資本市場(chǎng)的資源配置效率，仍需打上一個(gè)問(wèn)號(hào)。根據(jù)本研究結(jié)論，數(shù)字技術(shù)的興起和應(yīng)用，有助于抑制管理層實(shí)施機(jī)會(huì)主義行為的動(dòng)機(jī)和能力，相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)進(jìn)一步推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從公司內(nèi)部設(shè)下監(jiān)管防線，對(duì)管理層的機(jī)會(huì)主義行為防患于未然。②在當(dāng)今高度數(shù)字化時(shí)代，公司和產(chǎn)業(yè)的邊界變得模糊，跨界經(jīng)營(yíng)成為現(xiàn)代公司商業(yè)運(yùn)行的常態(tài)。然而，代理理論認(rèn)為，多元化經(jīng)營(yíng)會(huì)加劇管理層的代理問(wèn)題。本研究結(jié)果表明，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠幫助公司在跨界經(jīng)營(yíng)時(shí)沖破代理問(wèn)題的桎梏。因此，公司在實(shí)施多元化戰(zhàn)略的同時(shí)應(yīng)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。③新經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)環(huán)境瞬息萬(wàn)變，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和投資風(fēng)險(xiǎn)明顯增加，導(dǎo)致管理層或者大股東的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力降低，甚至可能為了私利做出損害外部中小股東利益的不利行為。本研究結(jié)果表明，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能夠提高公司在不確定性環(huán)境下的耐受能力，引導(dǎo)公司在不確定性中尋找新的價(jià)值突破。

本研究也存在不足之處。雖然用數(shù)字化關(guān)鍵詞進(jìn)行文本挖掘刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)具體且可行的維度，并且運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)保證關(guān)鍵詞的全面性、準(zhǔn)確性和客觀性，同時(shí)對(duì)可能存在的過(guò)高或過(guò)低披露數(shù)字化相關(guān)信息的問(wèn)題進(jìn)行穩(wěn)健性測(cè)試，但是公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及技術(shù)、人才、組織和戰(zhàn)略等方面的變化，如何更為有效地測(cè)量數(shù)字化運(yùn)營(yíng)水平，有待后續(xù)研究拓展和深化。本研究主要從資源運(yùn)營(yíng)效率和信息透明度兩個(gè)路徑分析數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)公司盈余管理的影響，但是數(shù)字化是政府、媒體和公眾都關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，還有哪些機(jī)制能夠影響公司相關(guān)行為值得未來(lái)更多的研究關(guān)注。