李安琪 姚作為

（中共廣東省委黨校，廣東 廣州 510053）

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是依靠大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)支撐的經(jīng)濟(jì)新形態(tài)，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是依靠上述技術(shù)對(duì)自身的生產(chǎn)營(yíng)銷與經(jīng)營(yíng)管理進(jìn)行再創(chuàng)新的過(guò)程（龔雅嫻，2022）[1]。企業(yè)作為逐利個(gè)體，運(yùn)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)提升品牌資產(chǎn)價(jià)值是其目標(biāo)之一，而現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮有研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)的關(guān)系。因此，進(jìn)一步分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響對(duì)企業(yè)自身價(jià)值管理行為具有重要意義。

品牌資產(chǎn)是涉及企業(yè)品牌管理以及營(yíng)銷活動(dòng)的成果。企業(yè)使用新型信息技術(shù)，一方面作用于品牌管理成本，即通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)渠道降低生產(chǎn)要素成本，提升資源配置效率，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新（黃群慧和余泳澤等，2019）[2]，從而降低品牌成本。另一方面影響企業(yè)的營(yíng)銷方式。企業(yè)不僅可以通過(guò)消費(fèi)體驗(yàn)視角嘗試打開(kāi)品牌價(jià)值共創(chuàng)方式（王滿四和霍寧等，2021）[3]，也可以利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建品牌虛擬形象，提升品牌資產(chǎn)（邢彥輝和樊雪琛，2020）[4]。

本文實(shí)證分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)的關(guān)系，并考察了企業(yè)的營(yíng)銷投入與創(chuàng)新能力對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響品牌資產(chǎn)的門檻效應(yīng)，研究結(jié)果經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊可靠。此外，按照不同分類將樣本分組后進(jìn)行了異質(zhì)性分析。本文可能的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩方面：（1）將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)納入一個(gè)分析框架，補(bǔ)充了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用與品牌資產(chǎn)影響因素的文獻(xiàn)。（2）通過(guò)分析營(yíng)銷投入和創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響品牌資產(chǎn)關(guān)系中的門檻效應(yīng)，為企業(yè)管理者提供借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)

在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是基于企業(yè)的動(dòng)態(tài)能力（Warner 和Wager，2019）[5]，將數(shù)字技術(shù)和業(yè)務(wù)流程相結(jié)合的組織變革（Liu 和Chen等，2011）[6]。這一變革為組織自身、顧客以及利益相關(guān)者群體都帶來(lái)了顛覆性影響。

首先，從企業(yè)角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本和營(yíng)銷成本，提升了企業(yè)的聲譽(yù)和品牌影響力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求組織重新定義自身的戰(zhàn)略和愿景，以促進(jìn)在技術(shù)、人力資本、組織文化等方面的重構(gòu)（Gurbaxani 和Dunkle，2019）[7]，促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新、人力資源利用率的提升（張志朋和李思琦等，2023）[8]、數(shù)字化管理部門職能的優(yōu)化以及企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略與企業(yè)文化的深度融合等，這勢(shì)必會(huì)壓縮企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本和營(yíng)銷成本。同時(shí)，企業(yè)運(yùn)用新型數(shù)字技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷，增強(qiáng)了與顧客的有效互動(dòng)（吳瑤和肖靜華等，2017）[9]。在此過(guò)程中，企業(yè)的數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型也極大地降低了企業(yè)的營(yíng)銷成本，其利用互聯(lián)網(wǎng)為媒介工具也提高了企業(yè)的品牌影響力。

其次，從顧客角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程是企業(yè)通過(guò)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)和營(yíng)銷上的創(chuàng)新，優(yōu)化流程來(lái)強(qiáng)化顧客體驗(yàn)和顧客價(jià)值（姚小濤和亓?xí)煹龋?022）[10]，通過(guò)滿足顧客的需求和影響顧客的心理作用于購(gòu)買意愿以及購(gòu)買行為。可見(jiàn)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與數(shù)字技術(shù)結(jié)合的過(guò)程，使顧客與品牌的關(guān)系更加緊密。Keller 和Aaker（1992）[11]早就提出，強(qiáng)勢(shì)品牌的優(yōu)勢(shì)在于該品牌與顧客建立了深度關(guān)系，這能夠提升顧客對(duì)品牌的信任，進(jìn)而增加品牌資產(chǎn)?，F(xiàn)有研究中，也有學(xué)者指出在數(shù)字時(shí)代，要強(qiáng)化消費(fèi)者體驗(yàn)對(duì)品牌價(jià)值創(chuàng)造的重要作用[3]。

最后，從利益相關(guān)者角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響。需要指出的是，利益相關(guān)者角度下的品牌資產(chǎn)不僅僅是生產(chǎn)利潤(rùn)，更多的是關(guān)注價(jià)值創(chuàng)造（張燚和張銳等，2010）[12]，以及利益相關(guān)者與品牌之間的相互作用（Duncan 和Moriarty，1999）[13]與互動(dòng)程度?，F(xiàn)有研究中，有學(xué)者考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與各利益相關(guān)者之間的互動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造（白福萍和梁博涵等，2023）[14]，這有助于提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力（劉向東和米壯等，2022）[15]，也為本文對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響品牌資產(chǎn)的研究提供了良好基礎(chǔ)。

綜合看，現(xiàn)有研究主要結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響和品牌資產(chǎn)的部分構(gòu)成進(jìn)行分析，尚無(wú)直接將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)聯(lián)系起來(lái)的文獻(xiàn)。而企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是為了能夠在日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的變革，對(duì)企業(yè)內(nèi)部而言降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和營(yíng)銷成本，提升了與顧客以及其他利益相關(guān)者的互動(dòng)，對(duì)企業(yè)外部而言改善了企業(yè)形象和聲譽(yù)，提升了品牌資產(chǎn)。因此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升品牌資產(chǎn)。

（二）營(yíng)銷投入的門檻作用

營(yíng)銷投入往往被認(rèn)為是一把雙刃劍。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中營(yíng)銷活動(dòng)投入加大，企業(yè)可以利用新型信息技術(shù)促進(jìn)營(yíng)銷轉(zhuǎn)型，如企業(yè)依托新型互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，提升與顧客的交流與互動(dòng)（Yoo 和Donthu 等，2000）[16]，深度挖掘用戶需求，并利用線上和線下相結(jié)合的方式提升顧客產(chǎn)品體驗(yàn)，促進(jìn)企業(yè)與顧客、企業(yè)與利益相關(guān)者的價(jià)值共創(chuàng)[9]。在此基礎(chǔ)上，顧客能夠更快地了解和熟知產(chǎn)品，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)品牌資產(chǎn)提升。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中需要企業(yè)使用大量資金進(jìn)行研發(fā)以及業(yè)務(wù)全流程優(yōu)化，而過(guò)多的營(yíng)銷投入勢(shì)必會(huì)擠壓這一部分資金，擠占企業(yè)既有資源，資金的使用效率無(wú)法提升，已有研究發(fā)現(xiàn)過(guò)度的營(yíng)銷活動(dòng)會(huì)從不同維度降低品牌資產(chǎn)（江明華和董偉民，2003）[17]。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響會(huì)因?yàn)闋I(yíng)銷投入的變化而變化，適當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷投入是這個(gè)過(guò)程中應(yīng)該考量的問(wèn)題。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H2：營(yíng)銷投入在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的正向影響中存在門檻效應(yīng)。

（三）創(chuàng)新能力的門檻作用

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，依賴的是企業(yè)的創(chuàng)新能力。已有研究證明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)內(nèi)部的溝通成本（戚聿東和肖旭，2020）[18]，創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)更能節(jié)約成本，進(jìn)而激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)資金投入（趙波和郭子宇等，2023）[19]。具體而言，數(shù)字化變革與員工創(chuàng)新的相互作用已經(jīng)被諸多學(xué)者證明，而員工創(chuàng)新是企業(yè)創(chuàng)新的縮影，企業(yè)通過(guò)與員工、顧客以及其他利益相關(guān)者之間的價(jià)值共創(chuàng)，提升品牌資產(chǎn)。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要依賴企業(yè)創(chuàng)新水平，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響中起作用。創(chuàng)新能力強(qiáng)的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的促進(jìn)作用更大。需要指出的是，同一行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新能力以及企業(yè)不同發(fā)展階段的創(chuàng)新能力千差萬(wàn)別。由此說(shuō)明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響會(huì)受到創(chuàng)新能力作用的影響。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H3：企業(yè)創(chuàng)新在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的正向影響中存在門檻效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源及模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2008—2020 年滬、深A(yù) 股上市公司作為研究樣本，對(duì)初始數(shù)據(jù)做如下篩選：剔除樣本中的ST、*ST 公司；剔除金融類上市公司；剔除財(cái)務(wù)狀況異常的公司；對(duì)企業(yè)層面的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%水平的Winsor 縮尾處理。此外，本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤均按照公司層面的聚類處理。本文公司層面的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)自上海證券交易所和深圳證券交易所官方網(wǎng)站。

（二）變量設(shè)置

1.自變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

現(xiàn)有研究對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)不一，對(duì)其測(cè)度的方法主要有以下四種：（1）黃群慧和余泳澤等[2]從互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員、相關(guān)產(chǎn)出和用戶數(shù)四個(gè)方面測(cè)度互聯(lián)網(wǎng)綜合發(fā)展指數(shù)。（2）祁懷錦和曹修琴等（2020）[20]、王立平和李蔓麗（2023）[21]選用上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例度量企業(yè)的數(shù)字化水平。（3）劉政和姚雨秀等（2020）[22]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，總結(jié)出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。（4）吳非和胡慧芷等（2021）[23]、袁淳和肖土盛等（2021）[24]利用Python 軟件對(duì)上市公司的年報(bào)和公告進(jìn)行文本分析和詞頻統(tǒng)計(jì)，對(duì)詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

本文參考吳非和胡慧芷等（2021）[23]的方法，按照人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈及數(shù)字技術(shù)五大分類構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞匯庫(kù)，并對(duì)企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本分析和詞頻統(tǒng)計(jì)，對(duì)詞頻統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以此衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。具體步驟如下：（1）構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵性詞語(yǔ)。（2）利用Python 軟件對(duì)滬、深A(yù) 股上市公司的年報(bào)進(jìn)行爬蟲(chóng)，并將爬取的文件轉(zhuǎn)化為txt 格式。（3）對(duì)所得年報(bào)進(jìn)行文本分析和詞條統(tǒng)計(jì)，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以克服原始數(shù)據(jù)的右偏分布特征，最終得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

2.因變量：品牌資產(chǎn)

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)品牌資產(chǎn)的測(cè)度主要基于財(cái)務(wù)要素、市場(chǎng)要素、消費(fèi)者要素的某一種或者將其綜合起來(lái)進(jìn)行考量（盧泰宏，2002）[25]。本文綜合財(cái)務(wù)和市場(chǎng)要素，并參考邵偉和劉建華等（2022）[26]的做法，構(gòu)建如下模型：

其中，salesit表示i 企業(yè)于t 時(shí)間段所獲得主營(yíng)業(yè)務(wù)收入；E（salesit）表示i 企業(yè)于t 時(shí)間段所獲得主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的預(yù)測(cè)值，根據(jù)計(jì)算所得；ADi(t-1)和PROMOi(t-1)分別表示i 企業(yè)于t-1 期的廣告費(fèi)用和促銷支出，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文借鑒邵偉和劉建華等的做法，采用營(yíng)銷投入和管理費(fèi)用作為ADi(t-1)和PROMOi(t-1)的代理變量，變量滯后一期是為了控制營(yíng)銷投入和管理費(fèi)用的結(jié)轉(zhuǎn)效應(yīng)；Δ Assetsit表示i 企業(yè)在t 時(shí)期的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率；HHIit表示i 企業(yè)在t 階段的產(chǎn)業(yè)集中度；μind、year、μi以及εit分別表示行業(yè)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)、個(gè)體效應(yīng)以及隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3.門檻變量：營(yíng)銷投入和創(chuàng)新能力

借鑒劉艷博和耿修林（2021）[27]，錢麗華和劉春林等（2015）[28]的研究，選用上市公司利潤(rùn)表中銷售費(fèi)用來(lái)衡量營(yíng)銷投入（Minvest）。創(chuàng)新能力（Innvoate）選用上市公司專利數(shù)量的自然對(duì)數(shù)值作為代理變量。

4.控制變量

本文在進(jìn)行線性回歸估計(jì)時(shí)，選用企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、現(xiàn)金比率（Cash）、股權(quán)集中度（TOP）、獨(dú)立董事占比（Ind）、董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）、所有制代理變量（Soe）等作為控制變量?；貧w所涉及的變量見(jiàn)表1。

表1 變量定義與度量

（三）模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響，本文構(gòu)建如下線性回歸模型：

考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能和品牌資產(chǎn)存在非線性關(guān)系，借鑒Hansen（1999）[29]的門檻面板模型，分別考察營(yíng)銷投入和創(chuàng)新能力是否對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)存在門檻效應(yīng)。因此，本文分別構(gòu)建關(guān)于營(yíng)銷投入和創(chuàng)新能力的單一門檻面板回歸模型：

其中，γ 為待估計(jì)門檻值，I（·）為指示函數(shù)。當(dāng)Minvest≤γ 時(shí)，I 取1，否則取0。當(dāng)門檻變量超過(guò)門檻值時(shí)，通過(guò)構(gòu)造F 統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷門檻效應(yīng)是否顯著，觀察P 值取值，若P＜0.1，則拒絕原假設(shè)，表明至少存在一個(gè)門檻值。假設(shè)兩個(gè)門檻值，即δ1、δ2為待估計(jì)門檻值，構(gòu)建雙重門檻面板回歸模型：

四、回歸分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析

本文變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。上市公司的品牌資產(chǎn)指標(biāo)BE 的平均值為0.161，并大于其中位數(shù)。這表明，在本文所選取的樣本中，上市公司品牌資產(chǎn)呈右偏分布，部分企業(yè)的品牌資產(chǎn)較大。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digital）的平均值為5.189，最小值和中位數(shù)均為0，說(shuō)明部分企業(yè)尚未開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型或進(jìn)程較慢。企業(yè)的營(yíng)銷投入（Minvest）的最大值和最小值分別為24.882 和9.952，均大于0，說(shuō)明企業(yè)對(duì)營(yíng)銷投入的意愿較強(qiáng)。企業(yè)創(chuàng)新能力（Innvoate）的標(biāo)準(zhǔn)差為367.210，最大值和最小值分別為7178 和0，說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新能力差別較大。此外，本文進(jìn)行了變量的相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)?？傮w而言，各變量之間的相關(guān)系數(shù)都比較小，盡管存在相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大于0.5 的情況，但表2 中各變量的方差膨脹因子VIF 均遠(yuǎn)低于10，說(shuō)明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基準(zhǔn)回歸分析

表3 報(bào)告了被解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與解釋變量品牌資產(chǎn)（BE）的基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果。為了驗(yàn)證假設(shè)H1，在控制時(shí)間效應(yīng)、個(gè)體效應(yīng)的基礎(chǔ)上，依次加入控制變量，回歸結(jié)果如列（1）至列（7）所示?？梢钥闯?，無(wú)論加入何種控制變量，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均顯著且為正，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

表3 基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)結(jié)果

從控制變量看，企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、股權(quán)集中度（TOP）、獨(dú)立董事占比（Ind）、董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）的回歸系數(shù)均顯著。具體而言，企業(yè)規(guī)模（Size）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)規(guī)模越大，品牌資產(chǎn)越大。資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿越大，品牌資產(chǎn)規(guī)模越大，能夠緩解企業(yè)的融資約束，有一定的合理性。股權(quán)集中度（TOP）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明股權(quán)集中度越高，品牌資產(chǎn)的規(guī)模越容易做大。獨(dú)立董事占比（Ind）的回歸系數(shù)在5%的水平上為正，說(shuō)明獨(dú)立董事規(guī)模占比越高，形成決議的事項(xiàng)越有利于企業(yè)發(fā)展，對(duì)品牌資產(chǎn)的擴(kuò)大有一定的促進(jìn)作用。同時(shí)，現(xiàn)金比率（Cash）對(duì)品牌資產(chǎn)（BE）的影響不顯著，可能是因?yàn)楝F(xiàn)金的持有量在提升企業(yè)流動(dòng)性的同時(shí)，也抑制了企業(yè)對(duì)建設(shè)自身品牌資產(chǎn)的能力，二者的影響相互抵消所致。所有制代理變量（Soe）對(duì)品牌資產(chǎn)（BE）的影響不顯著，可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)對(duì)自身品牌資產(chǎn)的影響并無(wú)直接相關(guān)性。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.變量的穩(wěn)健性

考慮到變量選取的準(zhǔn)確性，本文采用替換核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的方法來(lái)考察變量是否穩(wěn)健性。借鑒祁懷錦和曹修琴等（2020）[20]，王立平和李蔓麗（2023）[21]的做法，選用上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)度量企業(yè)的數(shù)字化水平。表4 列（1）和列（2）報(bào)告了以無(wú)形資產(chǎn)占比的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為核心解釋變量，分別控制相關(guān)變量與不控制相關(guān)變量的結(jié)果，可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital1）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，再次證明了假設(shè)H1。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

2.調(diào)整時(shí)間窗口

鑒于數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后的時(shí)效性，本文以資本市場(chǎng)劇烈震蕩的2015 年為時(shí)間點(diǎn)，分為2010—2015 年、2016—2020 年兩個(gè)樣本期間，分別進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表4 列（3）、列（4）。研究表明，分時(shí)間回歸后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital2）的系數(shù)分別為0.030、0.059，均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明在樣本期間內(nèi)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升品牌資產(chǎn)，再次證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。此外，在2016—2020 年期間，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital2）的系數(shù)更大，說(shuō)明資本市場(chǎng)回歸理性后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程加快，對(duì)品牌資產(chǎn)的影響更大。

3.估計(jì)方法穩(wěn)健性

本文在檢驗(yàn)估計(jì)方法穩(wěn)健性時(shí)，分別采用混合OLS模型估計(jì)法、隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)法檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表5 列（1）、列（2）?？梢钥闯?，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的回歸系數(shù)分別在5%以及1%的水平下顯著為正，本文的核心結(jié)論依舊得到支持。

表5 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

4.內(nèi)生性討論

模型中的解釋變量可能與某些不隨時(shí)間變化的誤差項(xiàng)相關(guān)，這會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的結(jié)果出現(xiàn)偏誤，因此需要討論模型的內(nèi)生性問(wèn)題。分別將核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）滯后一期和使用廣義矩估計(jì)法（GMM法）構(gòu)建工具變量，以討論模型的內(nèi)生性問(wèn)題。

（1）將解釋變量滯后一期

考慮到滯后效應(yīng)緩解可能的內(nèi)生性以及時(shí)滯問(wèn)題，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）變量滯后一期進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表5 列（3），滯后一期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為正，與研究假設(shè)H1吻合。

（2）使用線性動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

使用廣義矩估計(jì)法（GMM法），以緩解模型的內(nèi)生性偏誤。為保證GMM法的有效性，進(jìn)行兩個(gè)檢驗(yàn)：其一是檢驗(yàn)誤差項(xiàng)是否二階序列相關(guān)；二是過(guò)度識(shí)別Sargan 檢驗(yàn)。二者p 值都大于0.1 時(shí)，才滿足要求。從表5 列（4）的結(jié)果可以看出，AR（2）和Sargan 檢驗(yàn)的p值分別為0.925 和0.602，因此，GMM 估計(jì)結(jié)果有效，即工具變量有效。

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文基于企業(yè)規(guī)模、所有制以及利潤(rùn)率大小，將企業(yè)分組進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表6。具體而言，首先，生成企業(yè)規(guī)模變量的中位數(shù)，將企業(yè)規(guī)模大于中位數(shù)的企業(yè)與小于等于中位數(shù)的企業(yè)分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)列（1）、列（2）?？梢缘贸?，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)均顯著為正，大規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)提升品牌資產(chǎn)的能力更強(qiáng)。其次，列（3）、列（4）分別報(bào)告了國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)品牌資產(chǎn)的影響，可以看出，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度系數(shù)為0.002，相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)品牌資產(chǎn)的影響較大。最后，列（5）、列（6）分別報(bào)告了高利潤(rùn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響，從回歸結(jié)果看，高利潤(rùn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度系數(shù)為0.002，相較于低利潤(rùn)企業(yè)而言，高利潤(rùn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響更顯著。

表6 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

五、進(jìn)一步分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與品牌資產(chǎn)（BE）的關(guān)系是否受到營(yíng)銷投入（Minvest）與創(chuàng)新能力（Innovate）的影響，本文運(yùn)用Stata 軟件，進(jìn)行門檻面板模型回歸。

（一）企業(yè)營(yíng)銷投入的門檻效應(yīng)

表7 報(bào)告了營(yíng)銷投入（Minvest）的門檻檢驗(yàn)類型、F 統(tǒng)計(jì)量、p 值以及門檻值等?？梢缘贸?，營(yíng)銷投入的單門檻和雙門檻p 值均在1%的水平下顯著，說(shuō)明存在雙門檻效應(yīng)。從門檻估計(jì)值看，營(yíng)銷投入的兩個(gè)門檻估計(jì)參數(shù)分別為0.021 與0.114。此外，本文也進(jìn)行了不控制相關(guān)變量和控制相關(guān)變量的門檻面板回歸結(jié)果，回歸結(jié)果均顯著。表明在低營(yíng)銷投入（Minvest≤0.021）時(shí)，在控制相關(guān)變量的基礎(chǔ)上，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)的回歸系數(shù)為0.013，在1%的水平下顯著，說(shuō)明營(yíng)銷投入較低時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)有正向影響。在中等營(yíng)銷投入（0.021＜Minvest≤0.114）時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在5%的水平下為正，說(shuō)明營(yíng)銷投入中等時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)具有促進(jìn)作用。而在高營(yíng)銷投入（0.114＜Minvest）時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)不顯著，可能是因?yàn)闋I(yíng)銷投入過(guò)高導(dǎo)致企業(yè)流動(dòng)性降低，營(yíng)銷活動(dòng)效率下降，與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)帶來(lái)的正向作用相悖，二者影響相互抵消所致。綜上所述，企業(yè)的營(yíng)銷投入具有雙重門檻效應(yīng)，要將其控制在一定范圍內(nèi)，才能發(fā)揮出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的最大效應(yīng)，這印證了假設(shè)H2。

表7 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（二）企業(yè)創(chuàng)新能力的門檻效應(yīng)

表7 報(bào)告了企業(yè)創(chuàng)新能力（Innovate）的門檻檢驗(yàn)結(jié)果。具體而言，創(chuàng)新能力的單門檻和雙門檻檢驗(yàn)p值分別在1%和5%的水平下顯著為正，其兩個(gè)門檻估計(jì)參數(shù)分別為2.298 和4.543。此外，本文在不控制變量與控制變量的情況下分別考察了企業(yè)創(chuàng)新對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)關(guān)系的門檻回歸結(jié)果?？傮w看，隨著創(chuàng)新能力的提高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)提升效率增大。具體而言，當(dāng)企業(yè)的創(chuàng)新能力較低（Innovate≤2.298）時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在5%的水平上為正。當(dāng)企業(yè)的創(chuàng)新能力處于中等水平（2.298＜Innovate≤4.543）時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響系數(shù)為0.049，在1%的水平上顯著為正。當(dāng)創(chuàng)新能力較強(qiáng)（4.543＜Innovate）時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.073，仍在1%的水平下顯著為正。這說(shuō)明，創(chuàng)新能力越強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的正向影響越大，與假設(shè)H3相符。

六、研究結(jié)論與對(duì)策建議

本文使用2008—2020 年滬、深A(yù) 股上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)，考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與品牌資產(chǎn)的關(guān)系以及營(yíng)銷投入和創(chuàng)新能力的門檻效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明：首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)具有顯著的正向影響。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，通過(guò)替換變量和改變估計(jì)方法后，結(jié)果依舊可靠。在考慮了內(nèi)生性以后，研究結(jié)論依舊成立。其次，營(yíng)銷投入具有雙重門檻效應(yīng)。在其小于第一門檻值或介于兩個(gè)門檻值之間時(shí)，營(yíng)銷投入促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的正向影響，但營(yíng)銷投入高于第二門檻值時(shí)，過(guò)高的營(yíng)銷投入擠出了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的正向影響，營(yíng)銷活動(dòng)效率降低，門檻效應(yīng)不再顯著。創(chuàng)新能力具有雙重門檻效應(yīng)。企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的促進(jìn)作用越大。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)品牌資產(chǎn)的影響在國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)之間的差別不大；規(guī)模較大以及利潤(rùn)較高企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)品牌資產(chǎn)的影響更大。

根據(jù)以上研究結(jié)論，提出以下對(duì)策建議：

一是企業(yè)要注重全產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新，打造品牌核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。全產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新更加包容化、管理模式更加智能化、服務(wù)更加精準(zhǔn)化等方面。要通過(guò)信息技術(shù)等手段整合全要素、優(yōu)化全流程，降低生產(chǎn)成本、提高全要素生產(chǎn)率。二是企業(yè)要制定科學(xué)的數(shù)字化營(yíng)銷策略，優(yōu)化銷售模式，提升品牌資產(chǎn)。要深度融合線上和線下兩個(gè)渠道，創(chuàng)新體驗(yàn)式、場(chǎng)景式消費(fèi)。隨著電子商務(wù)蓬勃發(fā)展，線上消費(fèi)人群占比越來(lái)越大，企業(yè)要針對(duì)不同的消費(fèi)人群，制定差異化營(yíng)銷戰(zhàn)略。三是企業(yè)營(yíng)銷要與平臺(tái)經(jīng)濟(jì)深入融合。企業(yè)與平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的連接是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一環(huán)，利用好平臺(tái)經(jīng)濟(jì)新模式有利于優(yōu)化企業(yè)營(yíng)銷渠道?！?/p>