袁 玎，呂碧君（副教授），胡 凱（教授）

一、引言

在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)踐中，我國(guó)始終堅(jiān)持企業(yè)創(chuàng)新的主體地位。在具體措施上，中央和地方政府相繼出臺(tái)了一系列以稅收優(yōu)惠、政府補(bǔ)助為核心的產(chǎn)業(yè)政策。然而，產(chǎn)業(yè)政策在助推科技創(chuàng)新水平提升的同時(shí)，也誘發(fā)了企業(yè)的“策略性創(chuàng)新”行為（黎文靖和鄭曼妮，2016；粟立鐘等，2022），企業(yè)的信息披露面臨機(jī)會(huì)主義操縱的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)進(jìn)行研發(fā)操縱的動(dòng)機(jī)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是攫取政策紅利，通過研發(fā)操縱來達(dá)到產(chǎn)業(yè)政策的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以獲取稅收優(yōu)惠和政府補(bǔ)貼（萬源星和許永斌，2019）；二是迎合業(yè)績(jī)預(yù)期，利用研發(fā)活動(dòng)操縱業(yè)績(jī)來實(shí)現(xiàn)“保盈”或IPO 等目標(biāo)（朱紅軍等，2016）；三是管理層進(jìn)行薪酬辯護(hù)，對(duì)研發(fā)投入進(jìn)行調(diào)整從而為其高額薪酬提供業(yè)績(jī)支撐和辯護(hù)（謝德仁等，2014）。從研發(fā)操縱手段來看，企業(yè)的研發(fā)操縱活動(dòng)大致分為三類：一是利用會(huì)計(jì)科目調(diào)整擴(kuò)大研發(fā)費(fèi)用的歸集范圍；二是構(gòu)造真實(shí)交易對(duì)實(shí)際研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行調(diào)整；三是利用研發(fā)支出資本化相關(guān)準(zhǔn)則的漏洞對(duì)會(huì)計(jì)政策進(jìn)行操縱。企業(yè)利用上述手段對(duì)研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行操縱會(huì)降低企業(yè)的信息披露質(zhì)量（萬源星和許永斌，2019），對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效和未來經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)產(chǎn)生消極影響（Gunny，2010；張杰和鄭文平，2018；楊國(guó)超和芮萌，2020），進(jìn)而扭曲產(chǎn)業(yè)政策的激勵(lì)機(jī)制，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)政策的目標(biāo)難以實(shí)現(xiàn)（胡元木等，2016；楊國(guó)超等，2017）。因此，如何對(duì)企業(yè)的研發(fā)操縱行為進(jìn)行治理，以提升企業(yè)信息披露質(zhì)量，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展必須關(guān)注的重要問題。

現(xiàn)有研究對(duì)于研發(fā)操縱行為的治理主要是從內(nèi)部治理視角（如審計(jì)委員會(huì)、管理層和董事會(huì)等）和外部治理視角（如機(jī)構(gòu)投資者、分析師關(guān)注、媒體報(bào)道和稅收征管等）兩方面展開。事實(shí)上，隨著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠更高效地融入治理活動(dòng)，顯著提升信息治理能力（彭正銀等，2019；Rla 等，2020）。既有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過“大智移云”技術(shù)提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息透明度，有效降低信息不對(duì)稱程度（Warren等，2015；吳非等，2021），企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理信息以更加開放共享的方式呈現(xiàn)，可能對(duì)企業(yè)的研發(fā)操縱行為有一定的治理作用。然而，鮮有文獻(xiàn)探討其對(duì)研發(fā)操縱行為的影響。基于此，本文以2012 ～2020 年A股上市公司作為研究對(duì)象，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)操縱行為的影響，并在此基礎(chǔ)上探討其內(nèi)在的作用機(jī)制，以期為提升企業(yè)信息披露質(zhì)量和創(chuàng)新績(jī)效，更好地實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策提供理論參考。

本研究可能有如下貢獻(xiàn)：第一，立足于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角，拓展了企業(yè)研發(fā)操縱行為的治理因素研究；第二，從研發(fā)信息披露質(zhì)量和產(chǎn)業(yè)政策視角豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果研究；第三，試圖揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)操縱的影響機(jī)理，為評(píng)估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的實(shí)施效果和切實(shí)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考；第四，從研發(fā)操縱的角度豐富了公司盈余管理的相關(guān)問題研究。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）研發(fā)操縱

對(duì)于研發(fā)操縱行為的治理，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是從內(nèi)部治理和外部治理視角展開研究。

從內(nèi)部治理視角來看，學(xué)術(shù)經(jīng)歷會(huì)對(duì)高管決策產(chǎn)生約束，高管前期科研工作的嚴(yán)謹(jǐn)性、非逐利性會(huì)抑制其研發(fā)操縱的動(dòng)機(jī)（Ma 等，2019；苑澤明等，2020b）。技術(shù)型獨(dú)立董事可以發(fā)揮自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與天然的獨(dú)立性，有效識(shí)別和監(jiān)督管理層的研發(fā)操縱行為（胡元木等，2016；丁瀟君等，2020）。還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，審計(jì)委員會(huì)專業(yè)背景（楚有為，2018）、黨組織嵌入公司治理（于未東等，2022）對(duì)研發(fā)操縱行為具有顯著的抑制作用。

從外部治理視角來看，機(jī)構(gòu)投資者能夠運(yùn)用信息處理能力和專業(yè)優(yōu)勢(shì)來辨別管理層隱藏在避稅交易中的自利行為，降低信息不對(duì)稱程度，從而抑制管理層的操縱行為（李昊洋等，2018；徐成凱等，2020）。審計(jì)師和分析師能發(fā)揮其行業(yè)專長(zhǎng)和信息優(yōu)勢(shì)，降低企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱，減少企業(yè)的研發(fā)操縱現(xiàn)象（苑澤明等，2020a；方紅星和楚有為，2020）。大數(shù)據(jù)稅收征管可以提高數(shù)據(jù)源的信息透明度（孫雪嬌等，2021）。此外，媒體監(jiān)督作為一種非正式的監(jiān)督手段，可以通過提高網(wǎng)民對(duì)公司的網(wǎng)絡(luò)搜索頻次，有效降低公司“策略性”操縱研發(fā)投入的概率（楊國(guó)超和張李娜，2021）。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主要集中于企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率、企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)、企業(yè)管理過程以及審計(jì)定價(jià)和資本市場(chǎng)等方面。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率和績(jī)效方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本（何帆等，2019；Agrawal 等，2019），提高生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率（Tanaka 等，2020；趙宸宇，2021），促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，提升企業(yè)績(jī)效（Eller 等，2020；Ardito 等，2021）。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低信息不對(duì)稱程度和管理者決策行為的非理性程度，幫助投資者更及時(shí)準(zhǔn)確地了解上市公司信息，有效矯正企業(yè)的非效率投資（胡秀群等，2021），提高公司治理水平（韋誼成等，2022）。肖紅軍等（2021）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能通過強(qiáng)化內(nèi)部控制信息披露、抑制盈余管理來促進(jìn)企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還會(huì)影響審計(jì)定價(jià)（張永珅等，2021）和資本市場(chǎng)表現(xiàn)（吳非等，2021）。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)操縱

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用提升了信息治理能力。數(shù)字技術(shù)運(yùn)用能融通信息流，改善信息環(huán)境，營(yíng)造合作治理的網(wǎng)絡(luò)空間，提高治理決策的科學(xué)性，推動(dòng)公司治理水平的提升（韋宜誠(chéng)等，2022；祁懷錦等，2020）。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠借助數(shù)字技術(shù)極大地提升信息處理能力，提升財(cái)務(wù)運(yùn)作效率，有效改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況（吳非等，2021），從而削弱管理層利用研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行盈余操縱的動(dòng)機(jī)。

綜上可知，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是從企業(yè)內(nèi)、外部某一方面進(jìn)行考察，而較少關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)操縱的影響。對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究，已有文獻(xiàn)探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)公司治理的積極作用以及對(duì)盈余管理的抑制作用，但其主要是從企業(yè)“整體盈余”的角度進(jìn)行考察。因此，本文主要基于“研發(fā)投入”這一具體會(huì)計(jì)科目來研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)操縱的治理效應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)操縱

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于打破數(shù)據(jù)壁壘，發(fā)揮利益相關(guān)者的監(jiān)督作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合，模糊了企業(yè)與企業(yè)、產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)之間的界線，使得企業(yè)與外部利益相關(guān)者的交互關(guān)系更加緊密。基于大數(shù)據(jù)等相關(guān)信息技術(shù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能打通企業(yè)與行政部門之間的信息壁壘，改善政府所處的信息劣勢(shì)地位，降低其信息搜集成本和監(jiān)管成本（李春濤等，2020）。同時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的有關(guān)信息以更加開放、共享的方式呈現(xiàn)，信息環(huán)境的優(yōu)化加大了企業(yè)研發(fā)操縱行為被發(fā)現(xiàn)和曝光的概率，基于操縱風(fēng)險(xiǎn)和成本的考量，企業(yè)管理層會(huì)減少研發(fā)操縱行為。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增加公司信息透明度，提升企業(yè)內(nèi)部治理水平。企業(yè)可以運(yùn)用信息技術(shù)提供多維度、可視化、低成本的視頻、圖像、文本等財(cái)務(wù)信息，增加了企業(yè)會(huì)計(jì)信息透明度，有利于審計(jì)師提升審計(jì)質(zhì)量和效率，投資者也可獲得企業(yè)更多相關(guān)信息進(jìn)行投資決策?？梢?，新興技術(shù)場(chǎng)景可助力企業(yè)改善治理效果，管理者的決策行為必須充分地考慮內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)和外部信息使用者的反應(yīng)，避免機(jī)會(huì)主義行為給企業(yè)帶來負(fù)面影響。

3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低交易成本和風(fēng)險(xiǎn)，提供更多研發(fā)資金投入。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)與外部的聯(lián)系更加緊密，這有利于拓展企業(yè)的交易渠道，降低各項(xiàng)交易成本。而交易成本的降低能在一定程度上緩解企業(yè)現(xiàn)金流的不足，從而削弱企業(yè)獲取政策紅利的研發(fā)操縱動(dòng)機(jī)。此外，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)往往能改善自身信息傳遞效率和決策水平，優(yōu)化自身組織結(jié)構(gòu)，極大地提升財(cái)務(wù)運(yùn)作效率，降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，最終有效改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和提升企業(yè)價(jià)值。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制企業(yè)的研發(fā)操縱行為。

（二）作用機(jī)制：內(nèi)部控制質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能推動(dòng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理模式進(jìn)行系統(tǒng)性重塑，促使企業(yè)內(nèi)部控制產(chǎn)生全要素、全流程、全系統(tǒng)的變革。本文從內(nèi)部控制五要素來分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的積極作用：一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以營(yíng)造透明高效的內(nèi)部環(huán)境。企業(yè)組織架構(gòu)更加扁平化，企業(yè)內(nèi)部的信息傳遞與溝通協(xié)作更加暢通和高效，透明的內(nèi)部控制環(huán)境能提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量。二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精準(zhǔn)性。大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)能準(zhǔn)確識(shí)別企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程中的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，精準(zhǔn)評(píng)估各類風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和后果，幫助企業(yè)制定最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，從而提高企業(yè)決策的科學(xué)性（祁懷錦等，2020）。三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中新興技術(shù)的運(yùn)用可以提升控制活動(dòng)的及時(shí)性和規(guī)范性。四是數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于打破企業(yè)“信息孤島”，提高企業(yè)內(nèi)、外部信息溝通的有效性。五是數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督，拓展內(nèi)部監(jiān)督的內(nèi)容和方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)全過程的實(shí)時(shí)跟蹤、動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)和全面監(jiān)控（張欽成和楊明增，2022）。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，緩解了企業(yè)內(nèi)外部的信息不對(duì)稱，縮小了企業(yè)進(jìn)行盈余操縱的空間，從而能夠抑制企業(yè)的研發(fā)操縱動(dòng)機(jī)。

從企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型運(yùn)用大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段改變了企業(yè)商業(yè)模式和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)流程，這些轉(zhuǎn)變將提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)（張永珅等，2021）。同時(shí)，基于數(shù)字化系統(tǒng)的決策和運(yùn)營(yíng)體系，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能夠準(zhǔn)確識(shí)別企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程中的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，精準(zhǔn)評(píng)估企業(yè)各類風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和后果，提高企業(yè)決策的精確性和時(shí)效性，從而降低企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。具體而言，在線自動(dòng)化核算使得財(cái)務(wù)核算、預(yù)算和監(jiān)督體系更加嚴(yán)密和精細(xì)化，提高了財(cái)務(wù)運(yùn)行效率和財(cái)務(wù)績(jī)效的穩(wěn)定性（吳非等，2021），緩解了管理層面臨的業(yè)績(jī)壓力，從而能夠削弱管理層進(jìn)行盈余操縱的動(dòng)機(jī)。

綜上所述，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮對(duì)研發(fā)操縱的治理效應(yīng)主要是通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)來實(shí)現(xiàn)。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2a：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量來減少研發(fā)操縱行為。

H2b：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)來減少研發(fā)操縱行為。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）研究選擇與數(shù)據(jù)來源

為把握信息技術(shù)升級(jí)換代和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展機(jī)遇，推動(dòng)信息化和工業(yè)化深度融合，2012 年我國(guó)頒布了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相關(guān)政策。為更好地研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施的經(jīng)濟(jì)后果，本文選取2012 ～2020 年A 股上市公司作為研究樣本，并對(duì)數(shù)據(jù)做出如下處理：剔除了金融行業(yè)上市公司；剔除了ST、*ST等上市狀態(tài)存在異常的上市公司；剔除了計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)以及軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)等與數(shù)字技術(shù)緊密相關(guān)的上市公司；剔除了數(shù)據(jù)缺失的上市公司。經(jīng)過剔除之后，最終得到2507家上市公司共14571個(gè)年度觀測(cè)值。本文使用的內(nèi)部控制指數(shù)數(shù)據(jù)來源于迪博公司的內(nèi)部控制數(shù)據(jù)庫(kù)，其他原始數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安等數(shù)據(jù)庫(kù)。為了消除異常值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量均進(jìn)行了1%和99%水平上的縮尾處理。

（二）主要變量界定

1.被解釋變量。借鑒Gunny（2010）和朱紅軍等（2016）的研究方法，構(gòu)建如下模型對(duì)研發(fā)操縱程度（Ab_rd）進(jìn)行衡量：

先根據(jù)式（1）和式（2）估計(jì)出正常的研發(fā)支出（Normal_rd），由于上述模型所計(jì)算出的異常研發(fā)支出有正負(fù)之分，為了統(tǒng)計(jì)研發(fā)操縱程度，本文對(duì)異常研發(fā)支出取絕對(duì)值。同時(shí)，為了緩解各變量間數(shù)量級(jí)差異較大的問題，對(duì)該變量進(jìn)行了乘以100處理，該變量數(shù)值越大，表明企業(yè)研發(fā)操縱程度越大。

2.核心解釋變量。本文借鑒吳非等（2021）的研究，運(yùn)用Python 和文本分析法來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度（DT）。具體做法如下：首先，根據(jù)有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主流文獻(xiàn)歸納整理出代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特定關(guān)鍵詞；其次，從滬深交易所獲取樣本上市公司2012 ～2020 年度的財(cái)務(wù)報(bào)告，利用Python 文本提取功能構(gòu)造上市公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告的數(shù)據(jù)池，在閱讀財(cái)務(wù)報(bào)告全文的基礎(chǔ)上剔除非本公司“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的關(guān)鍵詞；最后，基于Python提取形成的數(shù)據(jù)池，根據(jù)前述代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特定關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)進(jìn)而形成加總詞頻，最終得到衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度的變量指標(biāo)。由于這類數(shù)據(jù)具有典型的“右偏性”特征，本文將其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3.控制變量。借鑒苑澤明等（2020）的研究，本文加入了一系列控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、償債能力（Lev）、盈利能力（Roa）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率（Growth）、企業(yè)虧損狀態(tài)（Loss）、現(xiàn)金流（Cash）、研發(fā)強(qiáng)度（RD）、企業(yè)年齡（Age）、董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）、獨(dú)立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）、高管薪酬激勵(lì)（Salary）、高管持股比例（Eshareratio）、股權(quán)集中度（Top1）、會(huì)計(jì)師事務(wù)所（Big4）和機(jī)構(gòu)持股比例（Inst）。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)計(jì)

為研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)操縱的影響，本文構(gòu)建模型如下：

上式中，被解釋變量為研發(fā)操縱程度（Ab_rd），核心解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度（DT），Controls 為前述的控制變量。為了控制隨時(shí)間變化以及行業(yè)層面不可觀測(cè)因素的影響，提升回歸結(jié)果的可靠性，本文還在模型中控制了時(shí)間（Year）和行業(yè)（Ind）固定效應(yīng)。

五、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度的增長(zhǎng)趨勢(shì)來看，樣本公司披露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞平均頻次從2012年的12.78次增長(zhǎng)到2020年的43.74次，增長(zhǎng)了2.42倍，表明產(chǎn)業(yè)數(shù)字化實(shí)施進(jìn)程加快。此外，根據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)統(tǒng)計(jì)顯示，各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度存在較大差異，郵政業(yè)、商業(yè)服務(wù)業(yè)和儀器儀表制造業(yè)等行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度較大，而農(nóng)、林、牧、漁業(yè)和采礦業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度較小。各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。研發(fā)操縱程度的最小值為0.0069，最大值為3.9389，均值為0.5170，表明不同上市公司的研發(fā)操縱程度存在較大差異。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度對(duì)研發(fā)操縱程度的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。從第（1）列可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度（DT）的回歸系數(shù)為-0.0197且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上控制了時(shí)間和行業(yè)固定效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)其回歸系數(shù)仍顯著為負(fù)，這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效抑制研發(fā)操縱行為，前文的H1得到了支持。從經(jīng)濟(jì)意義上看，如果企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度增加1個(gè)百分點(diǎn)，研發(fā)操縱程度約減少3.31個(gè)百分點(diǎn)。

表3 主回歸檢驗(yàn)結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保前文結(jié)論具有可靠性，本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，改變企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量。參考吳非等（2021）的研究，分別采用數(shù)字技術(shù)運(yùn)用（Adt）和云計(jì)算技術(shù)（CC）來替換原企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度。結(jié)果顯示，替換變量后的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，研究結(jié)論依然成立。第二，擴(kuò)大樣本量。考慮到2008年國(guó)際金融危機(jī)的影響，因此選取2009 ～2020 年上市公司數(shù)據(jù)重新進(jìn)行回歸，結(jié)論不變。第三，對(duì)變量滯后重新回歸。將被解釋變量滯后2 期代入模型重新回歸，結(jié)果依然成立。第四，工具變量法。采用兩階段最小二乘法（2SLS）并選取企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度的年度行業(yè)均值（Mean_dt）作為工具變量，第一階段結(jié)果支持了所選工具變量的合理性；第二階段回歸中DT 的回歸系數(shù)顯著為正，說明采用工具變量后本文主要結(jié)論依然穩(wěn)健。限于篇幅，結(jié)果未予列示，留存?zhèn)渌鳌?/p>

（四）作用機(jī)制分析

根據(jù)前文的理論分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要是通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)研發(fā)操縱行為產(chǎn)生治理效應(yīng)。對(duì)于內(nèi)部控制質(zhì)量，本文采用迪博公司的內(nèi)部控制指數(shù)作為內(nèi)部控制質(zhì)量（Icq）的代理變量；對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，借鑒褚劍等（2018）的研究，用前五年企業(yè)盈利能力的波動(dòng)率衡量經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)（Risk）。從表4 第（1）和（2）列可以看出，DT的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量。根據(jù)已有研究，企業(yè)高質(zhì)量的內(nèi)部控制能有效抑制企業(yè)盈余管理等機(jī)會(huì)主義行為，H2a 得到了實(shí)證支持。從第（3）和（4）列可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上能改善企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，而已有文獻(xiàn)表明財(cái)務(wù)穩(wěn)定性會(huì)顯著抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為，H2b得到了驗(yàn)證。

（五）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)所有制。相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)的公司治理機(jī)制和內(nèi)部控制體系更完善，能更好地約束管理層的機(jī)會(huì)主義行為，從而在一定程度上抑制企業(yè)的研發(fā)操縱行為。因此，根據(jù)企業(yè)所有制形式進(jìn)行分組檢驗(yàn)，從表5中第（1）和（2）列的回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)的研發(fā)操縱行為抑制作用更顯著。

表5 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.研發(fā)操縱動(dòng)機(jī)。企業(yè)往往會(huì)基于政府補(bǔ)助、稅收優(yōu)惠政策和特定資質(zhì)申請(qǐng)等政策迎合動(dòng)機(jī)進(jìn)行研發(fā)操縱（楊國(guó)超等，2017）。根據(jù)研發(fā)操縱動(dòng)機(jī)將樣本劃分為非高新技術(shù)企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果如表5 列（3）和列（4）所示。對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)操縱有顯著的負(fù)向影響，由此表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)基于政策迎合動(dòng)機(jī)的研發(fā)操縱行為產(chǎn)生了治理效果，但對(duì)于非高新技術(shù)企業(yè)的影響并不顯著。

3.研發(fā)操縱手段。企業(yè)的研發(fā)操縱活動(dòng)主要包括利用會(huì)計(jì)科目調(diào)整虛增研發(fā)投入、通過研發(fā)投資決策進(jìn)行操縱和利用研發(fā)支出資本化相關(guān)準(zhǔn)則的漏洞進(jìn)行操縱三種方式，本文將以上三種具體操縱方式劃分為向上調(diào)整（虛增研發(fā)費(fèi)用）和向下調(diào)整（減少研發(fā)費(fèi)用）兩種研發(fā)操縱手段?；谏鲜鲅邪l(fā)操縱的計(jì)算模型，對(duì)估計(jì)出的異常研發(fā)支出不再取絕對(duì)值，按照向上調(diào)整（異常研發(fā)支出為正）和向下調(diào)整（異常研發(fā)支出為負(fù)）進(jìn)行分組檢驗(yàn)。由表5 第（5）和（6）列結(jié)果可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)向上調(diào)整的研發(fā)操縱行為并未產(chǎn)生顯著影響，而對(duì)向下調(diào)整即研發(fā)費(fèi)用過度資本化的研發(fā)操縱手段具有顯著負(fù)向影響。

4.分析師關(guān)注度。分析師關(guān)注作為重要的外部治理機(jī)制，會(huì)提高管理層受公眾監(jiān)督的程度，從而增加管理層違規(guī)被稽查的風(fēng)險(xiǎn)。以上市公司被分析師跟蹤的數(shù)量取對(duì)數(shù)作為分析師關(guān)注度（Analyst）的代理變量，按分析師關(guān)注度的均值劃分為分析師關(guān)注度高、低兩組進(jìn)行分組檢驗(yàn)。從表5 第（7）和（8）列可以看出，相對(duì)于分析師關(guān)注度高組，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)操縱的抑制作用在分析師關(guān)注度較低時(shí)更為顯著。

（六）進(jìn)一步研究

1.對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。前文的實(shí)證結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)操縱行為有顯著的治理效應(yīng)。那么，這種治理作用能否進(jìn)一步影響企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出？借鑒楊國(guó)超和張李娜（2021）的研究，以公司發(fā)明專利的申請(qǐng)數(shù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出這一經(jīng)濟(jì)后果，以考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過抑制研發(fā)操縱行為能否提升企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。從表6第（1）列可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新產(chǎn)出水平在1%的水平上顯著正相關(guān)，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。而前文已證實(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高內(nèi)部控制質(zhì)量和降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)減少企業(yè)的研發(fā)操縱行為。由此可見，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過有效治理企業(yè)的研發(fā)操縱行為，能進(jìn)一步提升企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

表6 經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)結(jié)果

2.對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響。企業(yè)進(jìn)行研發(fā)操縱會(huì)影響創(chuàng)新資源的配置效率，對(duì)公司專利產(chǎn)出產(chǎn)生不良影響，這將進(jìn)一步影響公司提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)，從而抑制企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。因此，在前文分析的基礎(chǔ)上，本文擬檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過抑制企業(yè)的研發(fā)操縱行為從而促進(jìn)企業(yè)提高生產(chǎn)率。根據(jù)已有學(xué)者的研究，本文采用LP 法測(cè)算的企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）作為代理變量。如表6第（2）列的結(jié)果所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率能產(chǎn)生顯著的積極作用。也就是說，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過減少研發(fā)操縱行為，從而緩解了研發(fā)操縱對(duì)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響，這在一定程度上能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

六、研究結(jié)論

本文以2012 ～2020 年A 股上市公司為樣本，考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)操縱行為的影響及其機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制研發(fā)操縱行為，該結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立；其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過提升內(nèi)部控制質(zhì)量和降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)研發(fā)操縱行為發(fā)揮治理作用；再次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于研發(fā)操縱的抑制作用在非國(guó)有企業(yè)、操縱動(dòng)機(jī)更強(qiáng)的高新技術(shù)企業(yè)、面臨研發(fā)操縱向下調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)和分析師關(guān)注度較低的企業(yè)更為顯著；最后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過抑制研發(fā)操縱從而提升企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平和生產(chǎn)率。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能信息治理，通過提升企業(yè)信息披露質(zhì)量以更好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)政策的有效性。政府應(yīng)充分利用數(shù)字技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，有效提高信息抓取、整合、傳遞以及運(yùn)用能力，從而發(fā)揮對(duì)企業(yè)的監(jiān)督作用。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打破了內(nèi)外部的信息壁壘，提升了公司治理水平，能有效減少企業(yè)的“策略性創(chuàng)新”行為，從而提升產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施效果。第二，借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。政府應(yīng)積極推進(jìn)和落實(shí)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相關(guān)政策，為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供相應(yīng)的財(cái)政、技術(shù)和人才等支持，積極引導(dǎo)和激勵(lì)企業(yè)不斷優(yōu)化內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，切實(shí)提升自主研發(fā)與創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)自身可持續(xù)發(fā)展以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。第三，著眼于數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的實(shí)施效果，有效推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展事關(guān)國(guó)家發(fā)展大局，深入研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理機(jī)制和實(shí)施效果，總結(jié)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的成功經(jīng)驗(yàn)，有助于進(jìn)一步加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國(guó)。

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