賀仁駒 沈 濱

1 引 言

黨的二十大報(bào)告提出，“堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，推進(jìn)新型工業(yè)化”。中國(guó)自改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，曾被視為發(fā)展的奇跡。然而，自2012 年后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，GDP 增長(zhǎng)率從2012 年的9.4%下降至2022 年的3%，逐步步入經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速減緩和結(jié)構(gòu)調(diào)整的階段。經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)所掩蓋的一系列結(jié)構(gòu)性問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)，企業(yè)實(shí)業(yè)投資率下降成為中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的典型特征，據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增速?gòu)?012 年的20.9%下降到2022 年的5.1%，2023 年第一季度全國(guó)固定資產(chǎn)投資為14.75 萬(wàn)億元，相較于2022 年第一季度的15.35 萬(wàn)億元，同比下降了3.9%。伴隨著經(jīng)濟(jì)自由化與全球化，"經(jīng)濟(jì)金融化"格局正在形成，企業(yè)依賴(lài)金融投資市場(chǎng)獲利的局面與實(shí)業(yè)投資下滑形成鮮明對(duì)比，傳統(tǒng)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)逐漸消退，導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)不斷受到侵蝕，不利于現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，從而損害實(shí)體經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期發(fā)展（張成思和張步曇，2016［1］；劉貫春等，2019［2］；李萬(wàn)利，2022［3］）企業(yè)實(shí)業(yè)投資意愿低迷與企業(yè)固定資產(chǎn)投資占比（即實(shí)業(yè)投資率）持續(xù)下滑態(tài)勢(shì)引起了黨和政府部門(mén)以及學(xué)者們的廣泛關(guān)注。黨的第二十屆中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第一次會(huì)議在研究加快建設(shè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系這一重大戰(zhàn)略任務(wù)時(shí)，明確提出“要堅(jiān)持以實(shí)體經(jīng)濟(jì)為重，防止脫實(shí)向虛”的原則。固定資產(chǎn)投資作為企業(yè)決策過(guò)程中的重要組成部分，代表企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)行為，是企業(yè)進(jìn)行再生產(chǎn)的主要手段。而企業(yè)作為中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的微觀載體，如何振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的落腳點(diǎn)就集中于如何刺激企業(yè)固定資產(chǎn)投資，促進(jìn)企業(yè)實(shí)業(yè)投資，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)。

發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)依賴(lài)物質(zhì)資本的積累，為促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，轉(zhuǎn)變實(shí)體企業(yè)脫實(shí)向虛的態(tài)勢(shì)，我國(guó)政府進(jìn)行大量的宏觀調(diào)控與政策導(dǎo)向不斷引導(dǎo)實(shí)體企業(yè)投資經(jīng)營(yíng)策略（劉貫春等，2019［2］）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的背景下，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的不斷發(fā)展，基于新一代ICT（信息和通信技術(shù)）的數(shù)字技術(shù)正在引領(lǐng)著新一輪產(chǎn)業(yè)變革，不斷為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入活力（田秀娟和李睿，2022［4］）。企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的微觀主體，承載著數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要目標(biāo)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是數(shù)字科技與生產(chǎn)深度融合的微觀變革，還在企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)變革中持續(xù)顯現(xiàn)，特別是在全球經(jīng)濟(jì)不確定性迅速增加的大背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮不斷涌現(xiàn)，將“數(shù)字技術(shù)+”作為內(nèi)部發(fā)展的引擎。因此，一個(gè)問(wèn)題浮現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠激發(fā)企業(yè)實(shí)業(yè)投資，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供更多動(dòng)力？為此我們主要探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)固定資產(chǎn)投資的影響效應(yīng)，及其內(nèi)在的作用機(jī)制。有效識(shí)別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)固定資產(chǎn)投資之間的因果關(guān)系，不僅有助于探究扭轉(zhuǎn)現(xiàn)階段固定資產(chǎn)投資的下降趨勢(shì)的微觀路徑，同時(shí)對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑具有政策啟發(fā)意義。

據(jù)此，本文深入探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)固定資產(chǎn)投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的增加，通過(guò)內(nèi)生性檢驗(yàn)、穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論依然成立。具體而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量與盈利能力，從而有效緩解了市場(chǎng)不確定性與現(xiàn)金流流預(yù)期不確定性對(duì)于企業(yè)固定資產(chǎn)投資的抑制作用，激勵(lì)了企業(yè)進(jìn)行固定資產(chǎn)投資。本文研究相較于以往文獻(xiàn)有如下邊際貢獻(xiàn)：第一，擴(kuò)展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究范疇，不在局限于企業(yè)生產(chǎn)率、創(chuàng)新、利潤(rùn)率等績(jī)效指標(biāo)，本文關(guān)注了企業(yè)固定資產(chǎn)投資決策的變化，揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效路徑，并為數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的經(jīng)濟(jì)效果提供了微觀經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第二，本文從市場(chǎng)不確定性與現(xiàn)金流預(yù)期角度出發(fā)，探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資決策的背后的邏輯機(jī)制，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量與盈利能力的促進(jìn)效果，從可以緩解市場(chǎng)不確定性、現(xiàn)金流非穩(wěn)定預(yù)期導(dǎo)致的企業(yè)延緩?fù)顿Y行為，為促進(jìn)企業(yè)實(shí)業(yè)投資提供了有益的新思路。

2 文獻(xiàn)綜述與理論分析

2.1 文獻(xiàn)綜述

學(xué)者們廣泛關(guān)注包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)前景、資金可獲得性、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等因素對(duì)于企業(yè)投資決策的影響效應(yīng)及機(jī)制（何熙瓊等，2016［5］；李蘭等，2017［6］；劉啟仁等，2019［7］；Cong 等，2021［8］；Akcigit 等，2021［9］）。經(jīng)濟(jì)繁榮周期，企業(yè)更傾向于增加投資以滿(mǎn)足市場(chǎng)需求，而在衰退期，企業(yè)可能會(huì)削減投資以降低風(fēng)險(xiǎn)（Cong 等，2021［8］）；而新技術(shù)的引入可能會(huì)激發(fā)企業(yè)對(duì)設(shè)備和研發(fā)的投資，以保持競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力（Akcigit 等，2021［9］）。同時(shí)國(guó)內(nèi)學(xué)者基于中國(guó)政府積極進(jìn)行的各項(xiàng)政策刺激與體制機(jī)制改革，發(fā)現(xiàn)減稅、信貸擴(kuò)張等支持性的政策，可以刺激企業(yè)投資（何熙瓊等，2016［5］；劉啟仁等，2019［7］），穩(wěn)定的政策預(yù)期將會(huì)對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生積極的影響，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性，影響企業(yè)投資信心而不利于企業(yè)投資（Gulen 和Ion，2016［10］；Bloom 等，2019［11］；張成思等，2023［12］）。

現(xiàn)有文獻(xiàn)著眼于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背后數(shù)字技術(shù)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要影響，從人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、貿(mào)易格局等視角出發(fā)，探究了其對(duì)于城市發(fā)展質(zhì)量、區(qū)域創(chuàng)業(yè)活動(dòng)、收入分配、貿(mào)易規(guī)模與高質(zhì)量發(fā)展等的影響效應(yīng)（施炳展等，2016［13］；黃群慧等，2019［14］；趙濤等，2020［15］）。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的涌起，學(xué)者們逐漸開(kāi)始利用抓取上市公司年報(bào)有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞端的方法來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從微觀視角探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)（Verhoef 等，2021［16］；Ciarli 等，2021［17］；趙宸宇等，2021［18］；肖土盛等，2022［19］；陶鋒等，2023［20］；黃渤等，2023［21］）。同時(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)利用人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)整體數(shù)據(jù)化的一種變革過(guò)程，在企業(yè)組織管理、和人力資本方面充分發(fā)揮的營(yíng)運(yùn)管理賦能，提高公司治理水平，有效促進(jìn)了企業(yè)績(jī)效提升和創(chuàng)新水平提高（陳劍等，2020［22］；周驍和郭樹(shù)華，2023［23］）。與本文密切相關(guān)的是以實(shí)物期權(quán)理論、預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄理論、融資約束理論為基礎(chǔ)，探究企業(yè)固定資產(chǎn)投資影響因素的文獻(xiàn)（張成思和劉貫春，2018［24］；葉永衛(wèi)等，2021［25］；錢(qián)雪松和方勝，2021［26］），投資回報(bào)的不確定性導(dǎo)致企業(yè)延緩?fù)顿Y，而受制于企業(yè)融資約束，更多企業(yè)會(huì)進(jìn)行保守投資或控制投資規(guī)模，導(dǎo)致企業(yè)很難將投資機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)化為實(shí)際投資。同時(shí)田秀娟和李睿（2022）［4］和李萬(wàn)利等（2022）［3］二者將視角集中于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，認(rèn)為數(shù)字技術(shù)通過(guò)與實(shí)體企業(yè)生產(chǎn)部門(mén)相融合，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)業(yè)潛力釋放，抑制脫實(shí)向虛，有利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。而本文與之不同的是，我們致力于探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)實(shí)業(yè)投資的微觀影響機(jī)制，從而為數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供可行路徑。

2.2 理論分析

伴隨著經(jīng)濟(jì)自由化與全球化，經(jīng)濟(jì)金融化格局正在加速形成，企業(yè)實(shí)業(yè)投資率出現(xiàn)持續(xù)下降態(tài)勢(shì)。而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮涌起，為企業(yè)的發(fā)展變革提供了動(dòng)力支持，因此本部分重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)實(shí)業(yè)投資的具體機(jī)制?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)不確定性、企業(yè)融資約束是抑制企業(yè)投資的關(guān)鍵因素（張成思和張步曇2016［1］；劉貫春等，2019［2］；劉勇政等，2021［27］）。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一方面有助于企業(yè)全面了解其運(yùn)營(yíng)環(huán)境，減少不確定性因素對(duì)于企業(yè)投資決策的干擾，另一方面為企業(yè)投資決策提供現(xiàn)金支持這一基礎(chǔ)保障。具體而言：

由于固定資產(chǎn)投資回報(bào)的不確定性，不利于增強(qiáng)實(shí)體企業(yè)的投資信心與預(yù)期，從而會(huì)導(dǎo)致企業(yè)固定資產(chǎn)投資大幅減少（葉永衛(wèi)，2021［25］）。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的提升，保證企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控其運(yùn)營(yíng)情況、市場(chǎng)變化和關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，并通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)，企業(yè)可以預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)事件，并采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施（陳劍等，2020［22］；李萬(wàn)利等，2022［3］）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)集成、實(shí)時(shí)監(jiān)控、訪(fǎng)問(wèn)控制、追溯性等多個(gè)途徑，提高了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，這使得企業(yè)能夠更好地管理風(fēng)險(xiǎn)、提升財(cái)務(wù)報(bào)告的可靠性，并確保業(yè)務(wù)流程的合規(guī)性，增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力，使其能夠更好地識(shí)別和應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)，充分賦予企業(yè)進(jìn)行長(zhǎng)期的固定資產(chǎn)投資的信心。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)能夠更好地了解其運(yùn)營(yíng)情況，實(shí)現(xiàn)較優(yōu)的內(nèi)部控制，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)來(lái)做出更準(zhǔn)確的決策，減少投資決策中的不確定性。

其次，企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流預(yù)期不確定性以及固定資產(chǎn)收益率的表現(xiàn)不佳同樣會(huì)導(dǎo)致企業(yè)固定資產(chǎn)投資減少（張成思和劉貫春，2018［24］）。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化流程等手段提高企業(yè)生產(chǎn)效率，可以改善供應(yīng)鏈的可見(jiàn)性和協(xié)調(diào)性，從而降低庫(kù)存水平和交付周期，這種效率提升帶來(lái)的生產(chǎn)成本降低以及減少因庫(kù)存積壓而占用的固定資產(chǎn)資金，可以釋放出額外的資金用于固定資產(chǎn)的投資，使企業(yè)有更多資金用于其他固定資產(chǎn)投資。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)能力的重要載體，優(yōu)化了企業(yè)內(nèi)信息共享效率（Mendling 等，2020［28］；田秀娟和李睿，2022［4］），從而在一定程度上促進(jìn)了企業(yè)的專(zhuān)業(yè)化生產(chǎn)（袁淳等，2021［29］），有利于適時(shí)改進(jìn)生產(chǎn)流程和調(diào)整生產(chǎn)方案（Ciarli 等,2021［17］；黃渤等，2023［21］），提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率（Doni 等，2019［30］）和企業(yè)盈利能力（周驍和郭樹(shù)華，2023［23］）。數(shù)字轉(zhuǎn)型提高企業(yè)生產(chǎn)效率和盈利能力，幫助企業(yè)獲得穩(wěn)定的現(xiàn)金流預(yù)期，有助于降低財(cái)務(wù)困境成本，緩解外部融資約束帶來(lái)的投資不足問(wèn)題（Han 和Qiu，2007［31］），從而促進(jìn)企業(yè)實(shí)業(yè)投資。據(jù)此，本文提出如下待驗(yàn)證的假說(shuō)：

假說(shuō)1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)固定資產(chǎn)投資。

假說(shuō)2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量與盈利能力兩個(gè)機(jī)制，促進(jìn)了企業(yè)固定資產(chǎn)投資。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)固定資產(chǎn)投資的影響，利用2008-2021 年滬深兩市上市公司數(shù)據(jù)基準(zhǔn)樣本，為保證異常值對(duì)于本文研究結(jié)論的干擾，我們對(duì)被解釋變量、解釋變量與控制變量進(jìn)行了1%水平的縮尾處理，同時(shí)參照現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法進(jìn)行了以下處理：（1）剔除了B 股上市企業(yè)與ST、PT 以及資不抵債的企業(yè)樣本。（2）根據(jù)本文研究目的，我們剔除了保險(xiǎn)業(yè)、證券、期貨業(yè)、銀行業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等金融、服務(wù)行業(yè)樣本。（3）剔除了相關(guān)變量缺失的樣本。最終得到31648 個(gè)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，相關(guān)的企業(yè)財(cái)務(wù)、治理數(shù)據(jù)均來(lái)源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，在機(jī)制檢驗(yàn)中使用的城市樣本數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。并參照現(xiàn)有文獻(xiàn)構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化術(shù)語(yǔ)詞典，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的方法從企業(yè)年報(bào)中抓取各關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率后構(gòu)建而得。

3.2 計(jì)量模型設(shè)定

模型設(shè)定如下：

3.3 變量說(shuō)明

（1）被解釋變量：企業(yè)固定資產(chǎn)投資

參照劉貫春等（2019）［2］、李萬(wàn)利等（2022）［3］的做法，我們利用企業(yè)構(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金之和與企業(yè)總資產(chǎn)的比值來(lái)衡量企業(yè)固定資產(chǎn)投資。

（2）解釋變量：企業(yè)數(shù)字化程度

為構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一指標(biāo)，我們首先參照現(xiàn)有文獻(xiàn)（袁淳等，2021［29］），整理企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞，與上市公司年報(bào)相匹配后得到了每一家企業(yè)的“數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)”。并將企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)的總和除以企業(yè)年報(bào)語(yǔ)段的長(zhǎng)度，以此來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化程度（Digitize）。

（3）描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)投資（INV）、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digitize）、企業(yè)規(guī)模（Size）、股權(quán)集中度（Top5）、企業(yè)年齡（Age）、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流（Cash）、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)成長(zhǎng)能力（Growth）、企業(yè)TobinQ 值等變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。如表1 所示是本文相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其中被解釋變量標(biāo)準(zhǔn)化后企業(yè)固定資產(chǎn)投資的均值為0.05，標(biāo)準(zhǔn)方差為0.05，最小值為0，最大值為0.26，從方差變動(dòng)可以看到企業(yè)之間的固定資產(chǎn)投資變化差異不大，但極差較大。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)Digitize 的均值為0.03，標(biāo)準(zhǔn)方差為0.0012，最小值為0，最大值為0.03，可以看到企業(yè)之間數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度相對(duì)較大。提高企業(yè)實(shí)業(yè)投資率促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量是當(dāng)前值得關(guān)注的話(huà)題，那么企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資呢，本文將探究這一問(wèn)題，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供微觀經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)結(jié)果

本文基于上市公司的數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)式（1）進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)。表 2 報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，第（1）列僅控制企業(yè)固定效應(yīng)以及時(shí)間固定效應(yīng)，結(jié)果顯示，核心解釋變量系數(shù)顯著為正。而后本文第（2）列加入了企業(yè)層面控制變量，進(jìn)行基準(zhǔn)估計(jì)，結(jié)果顯示核心解釋變量（Digitize）系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化程度越高，其固定資產(chǎn)投資就越高，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)固定資產(chǎn)投資。從經(jīng)濟(jì)意義看，以第（2）列結(jié)果為例，如果企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digitize）每變動(dòng)1 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，將帶來(lái)2.1%的企業(yè)固定資產(chǎn)投資（INV）標(biāo)準(zhǔn)差的變動(dòng)（0.8760×0.0012/0.05×100%），表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)。由此說(shuō)明，無(wú)論是在統(tǒng)計(jì)意義還是經(jīng)濟(jì)意義上，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的深入確實(shí)有助于促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的增加。

4.2 內(nèi)生性問(wèn)題

（1）外生沖擊檢驗(yàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種重要社會(huì)技術(shù)現(xiàn)象和制度現(xiàn)象，其落腳點(diǎn)在于企業(yè)數(shù)字技術(shù)變革（Wu 等，2019［32］），而“政策試點(diǎn)”作中國(guó)政治和行政過(guò)程中的基礎(chǔ)性制度對(duì)于企業(yè)數(shù)字化變革尤為關(guān)鍵。本文利用中國(guó)于2013年首次提出“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略方案作為外生沖擊，分批選出共計(jì)120 個(gè)城市分別于2014、2015、2016 逐步推進(jìn)寬帶等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。為此，本文參考趙濤等（2020）［15］的研究，本文以“寬帶中國(guó)”政策試點(diǎn)作為外生沖擊，構(gòu)造了雙重差分模型進(jìn)行估計(jì)：

表3 內(nèi)生性問(wèn)題處理

(2)工具變量法

這里本文參照袁淳等（2021）［29］的做法，利用工具變量法來(lái)進(jìn)一步緩解反向因果關(guān)系對(duì)研究結(jié)論所造成的內(nèi)生性干擾。我們利用城市統(tǒng)計(jì)年鑒中2000 年互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)與移動(dòng)用戶(hù)信息作為企業(yè)數(shù)字化程度的工具變量，并通過(guò)引入時(shí)間序列變量構(gòu)造面板工具變量，滿(mǎn)足相關(guān)性與外生性。我們?cè)诒疚脑诒? 第（5）列中匯報(bào)了工具變量法的二階段回歸結(jié)果，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為正且在10%水平通過(guò)了F 檢驗(yàn)，沒(méi)有明顯的弱工具變量效應(yīng)，由此表明企業(yè)數(shù)字化顯著促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資這一結(jié)論依然成立。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)更改企業(yè)固定資產(chǎn)投資的測(cè)度方法

參照葉永衛(wèi)等（2021）［25］的做法，利用企業(yè)固定資產(chǎn)投資的對(duì)數(shù)值進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表4 第（1）列中核心解釋變量的系數(shù)Digitize 在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明在改變企業(yè)固定資產(chǎn)投資的衡量方式后，這一結(jié)論依然成立，具有一定的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2)改變企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量

區(qū)別于上文，我們利用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。利用計(jì)量方程（1）進(jìn)行回歸的結(jié)果如表4 第（2）列，更換測(cè)度方式之后的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)依然顯著為正，核心結(jié)論依然存在。

(3)城市-時(shí)間固定效應(yīng)

考慮到區(qū)域之間不同的政策條件，以及其他宏觀因素的影響，導(dǎo)致不同區(qū)域的企業(yè)投資決策會(huì)受到不同的沖擊，因此本文進(jìn)一步控制城市-年份固定效應(yīng)，進(jìn)一步吸收隨時(shí)間變化的地區(qū)層面的不可觀測(cè)因素的影響。如表4 第（4）列所示的估計(jì)結(jié)果，核心解釋變量顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)固定資產(chǎn)投資水平，這一結(jié)論并不受城市宏觀層面沖擊的影響。

(4)行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)

由于上市企業(yè)樣本涉及多個(gè)不同行業(yè)，而不同行業(yè)可能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度、需求上據(jù)有所差異。為了充分考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)技術(shù)升級(jí)中的行業(yè)異質(zhì)性規(guī)律，本文參照Lu 等（2019）［33］的方法，加入行業(yè)分類(lèi)代碼與時(shí)間線(xiàn)性趨勢(shì)的交叉項(xiàng)，通過(guò)控制行業(yè)時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，以控制行業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)的不同，引致的本文估計(jì)偏差的遺漏變量問(wèn)題。在基準(zhǔn)回歸加入時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)后，回歸發(fā)現(xiàn)核心系數(shù)依然顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資。

4.4 機(jī)制研究

這里本文將深入探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的具體影響機(jī)制。由于市場(chǎng)不確定性因素與企業(yè)現(xiàn)金流預(yù)期對(duì)企業(yè)投資決策起到至關(guān)重要的影響，我們將主要從數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何幫助提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力與穩(wěn)定的現(xiàn)金流預(yù)期兩個(gè)方面進(jìn)行深入探討，以驗(yàn)證本文的理論假說(shuō)。

(1)內(nèi)部控制質(zhì)量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)利用人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)整體數(shù)據(jù)化的一種變革過(guò)程，有效的改善了企業(yè)的生產(chǎn)與內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理等方面的活動(dòng)，并對(duì)企業(yè)內(nèi)外部信息環(huán)境的優(yōu)化均起到了重要的促進(jìn)作用。首先我們利用企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率與固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率衡量了企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率（Manage）（黃渤等，2023）［21］，并利用計(jì)量回歸方程（1）進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)估計(jì)，從表5 第（1）、（2）列的估計(jì)結(jié)果，我們可以看到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)顯著提高了企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)效率。同時(shí)我們利用迪博企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)有限公司提供的企業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)衡量了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量（Intercontrol），進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響效果。我們可以從表5 第（3）列的結(jié)果看到，核心解釋變量的系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)的內(nèi)部控制水平。良好的運(yùn)營(yíng)效率與內(nèi)部控制質(zhì)量，使得企業(yè)能夠更好地管理風(fēng)險(xiǎn)、提升財(cái)務(wù)報(bào)告的可靠性，并確保業(yè)務(wù)流程的合規(guī)性，增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力，使其能夠更好地識(shí)別和應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)，充分賦予企業(yè)進(jìn)行長(zhǎng)期的固定資產(chǎn)投資的信心。

表5 機(jī)制檢驗(yàn)（一）

(2)盈利能力

由于企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流預(yù)期的不確定性將會(huì)對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生不利的影響，那么如果企業(yè)能夠保證穩(wěn)定的現(xiàn)金流預(yù)期，將會(huì)有利于企業(yè)做出投資決策。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)能力的重要載體，有效降低了企業(yè)生產(chǎn)與市場(chǎng)需求之間的協(xié)調(diào)成本，在一定程度上促進(jìn)了企業(yè)的專(zhuān)業(yè)化生產(chǎn)（袁淳等，2021［29］），企業(yè)專(zhuān)業(yè)化生產(chǎn)使得要素投入由低效率轉(zhuǎn)向高效率，提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率。為此我們利用LP方法測(cè)算了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFP_LP），并利用方程（1）進(jìn)行檢驗(yàn)。表5 第（1）列結(jié)果顯示，核心解釋變量系數(shù)顯著為正，促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不但提高企業(yè)生產(chǎn)效率，同時(shí)隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字技術(shù)滲透至現(xiàn)代企業(yè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的設(shè)計(jì)、管理和分析過(guò)程，推動(dòng)企業(yè)內(nèi)信息傳遞效率的提高，因此將帶來(lái)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)、生產(chǎn)成本的降低，為此我們進(jìn)一步檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)總成本的影響（Cost），表6 第（2）列結(jié)果表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)總成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后顯著降低。而生產(chǎn)效率的提高與經(jīng)營(yíng)成本的下降，是否引致了企業(yè)盈利能力的增強(qiáng)呢？我們進(jìn)一步進(jìn)行了檢驗(yàn)，我們分別利用企業(yè)凈資產(chǎn)收益率與企業(yè)營(yíng)業(yè)凈利率來(lái)衡量企業(yè)盈利能力（Profitability），結(jié)果如表6 第（3）、（4）列所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)盈利能力。由此表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以使得企業(yè)通過(guò)提高生產(chǎn)效率創(chuàng)造足夠多的銷(xiāo)售收入與更好的控制成本費(fèi)用，使得企業(yè)能夠在較長(zhǎng)的期間內(nèi)擁有獲得較高利潤(rùn)的能力，從而提高了企業(yè)的盈利能力。較高的盈利能力給與企業(yè)良好的現(xiàn)金流預(yù)期，從而促進(jìn)了企業(yè)固定資產(chǎn)投資。

表6 機(jī)制檢驗(yàn)（二）

5 結(jié)論與研究展望

在中國(guó)增速放緩與企業(yè)實(shí)業(yè)投資率下滑現(xiàn)實(shí)背景之下，本文結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)紛紛進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一特征，深入探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)固定資產(chǎn)投資的影響。經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的增加。在緩解內(nèi)生性問(wèn)題，并進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，核心結(jié)論保持不變。機(jī)制研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量與盈利能力，從而有效緩解了市場(chǎng)不確定性與現(xiàn)金流預(yù)期不確定性對(duì)于企業(yè)固定資產(chǎn)投資的抑制作用，激勵(lì)了企業(yè)進(jìn)行固定資產(chǎn)投資。本文研究進(jìn)一步擴(kuò)展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究范疇，同時(shí)為促進(jìn)企業(yè)實(shí)業(yè)投資賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，具有深刻的政策含義。

本文從投資回報(bào)不確定性與企業(yè)資金壓力兩個(gè)角度，著手探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的路徑機(jī)制，深度剖析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的有效途徑，為賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了有益思路，但僅僅限于機(jī)制研究，并不能準(zhǔn)確的闡述企業(yè)金融化投資與實(shí)業(yè)投資決策優(yōu)化配置的影響因素，具有一定的局限性。因此，為增強(qiáng)本文研究的可持續(xù)性與應(yīng)用性，我們擬從企業(yè)投資配置決策的角度出發(fā)，進(jìn)一步去探究在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，企業(yè)如何權(quán)衡金融化投資與實(shí)業(yè)投資，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)金融化投資與實(shí)業(yè)投資的影響效果的差異性，從而為政府從政策頂層設(shè)計(jì)以?xún)?yōu)化企業(yè)投資決策賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)提供有益建議。