馬凌遠，丁博雯

（鄭州航空工業(yè)管理學院，河南 鄭州 450046）

1 引 言

數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為驅(qū)動我國經(jīng)濟增長的新動力。 中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2022）》 顯示，2021 年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5 萬億元，同比名義增長16.2%，高于GDP 名義增速3.4 個百分點。 數(shù)字經(jīng)濟為我國在新發(fā)展格局下的融合發(fā)展、轉(zhuǎn)型發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展帶來了很大的想象空間。 黨的二十大明確提出，要打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。 而在微觀層面，數(shù)字經(jīng)濟的落地實施關(guān)鍵在企業(yè)的數(shù)字化，尤其是中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 然而，相較于國際社會，我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的比例較低［1］，中國企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐中存在“不會轉(zhuǎn)”“不能轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)” 的困擾［2］。 在此背景下，探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

縱觀國內(nèi)外文獻，從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素看，相關(guān)研究主要圍繞以下兩個方面展開：一是企業(yè)外部層面。 研究發(fā)現(xiàn)金融市場化改革［2，3］、政治關(guān)聯(lián)［4］、營商環(huán)境優(yōu)化［5］、對外開放［6］、同群效應(yīng)［7］等均能對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生一定的促進作用，而地方經(jīng)濟增長目標與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間存在明顯的錯配特征，地方經(jīng)濟增長目標設(shè)定越高，則企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越低［8］。 二是企業(yè)內(nèi)部層面。 企業(yè)金融化［9］、企業(yè)的數(shù)字戰(zhàn)略［10］、組織變革［11］等也會在不同程度上影響企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 但遺憾的是，鮮有研究從CEO 的個人特質(zhì)角度分析其對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。 烙印理論為研究CEO 的過往經(jīng)歷與企業(yè)決策之間的聯(lián)系提供了富有解釋力的理論視角。 CEO 作為企業(yè)變革的核心決策者，其個人特征通常會在較大程度上決定企業(yè)的戰(zhàn)略方向和發(fā)展軌跡。 而就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，CEO 過往的IT 經(jīng)歷的作用應(yīng)該體現(xiàn)得最為明顯。 基于此，本文將從CEO 的IT 經(jīng)歷視角探討其對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

與已有文獻相比，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在：第一，本文以CEO 的IT 經(jīng)歷作為切入點，研究其對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動作用，從而為解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新證據(jù)。 第二，烙印理論廣泛應(yīng)用于企業(yè)行為決策領(lǐng)域，但鮮有研究考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的烙印效應(yīng)，本研究是對已有烙印理論的一個拓展和完善。 第三，本文研究發(fā)現(xiàn)具有IT 經(jīng)歷的CEO 能夠顯著促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在某種程度上對企業(yè)“不會轉(zhuǎn)” 的難題進行了解答，為我國企業(yè)制定有關(guān)數(shù)字人才戰(zhàn)略提供了重要的理論依據(jù)。

2 理論分析與研究假說

2.1 CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

烙印理論為“組織或個體在一段特殊的敏感期內(nèi)受到環(huán)境的重大影響，形成與環(huán)境相匹配的特征印記，隨后即使環(huán)境發(fā)生了重大變化，特征印記仍然會持續(xù)存在且保持不變”［12］。 已有研究表明CEO基于過往經(jīng)歷所形成的烙印，對CEO 自身及其所在組織的決策行為產(chǎn)生持續(xù)的影響，例如，企業(yè)家的國有企業(yè)工作經(jīng)歷能顯著促進企業(yè)成長，這主要源于該經(jīng)歷帶來的價值認知和能力積累［13］；CEO 的金融背景對企業(yè)金融化具有積極的影響［14］；CEO 的財務(wù)經(jīng)歷會為其帶來“風險認知烙印” 和“融資能力烙印”，從而促進企業(yè)創(chuàng)新［15］。 根據(jù)以往研究，我們可以推斷CEO 的IT 經(jīng)歷也會具有明顯的烙印效應(yīng)。由于IT 行業(yè)具有高技術(shù)、高迭代、高風險等特征，具有較強的特殊性，因此接觸IT 就構(gòu)成了一個敏感期，這使得IT 經(jīng)歷為CEO 留下深刻的印記，該印記會持續(xù)影響CEO 的認知和能力，進而作用于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策和實施。

此外，企業(yè)的生存和發(fā)展必然面臨市場競爭。在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用加劇了企業(yè)間的競爭［16］，數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心的生產(chǎn)要素。 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要借助先進的數(shù)字科技技術(shù)與硬件系統(tǒng)［17］，其顛覆了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)流程、商業(yè)模式和價值鏈，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是IT 技術(shù)引發(fā)的系統(tǒng)性變革。因此，具有IT 經(jīng)歷的CEO 相對能更為熟練掌握數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，面對數(shù)據(jù)驅(qū)動下的企業(yè)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略決策，CEO 能夠做出更加科學和合理的判斷，進而有效促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：CEO 的IT 經(jīng)歷會對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生顯著的正向影響。

2.2 CEO 的IT 經(jīng)歷影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機制分析

第一，擁有IT 經(jīng)歷的CEO 將被打上“IT 認知烙印”，該烙印會使CEO 提高對信息技術(shù)的重視程度。 一方面，CEO 對IT 的認識會使CEO 形成數(shù)字化思維，即通過大數(shù)據(jù)預測公司發(fā)展前景、評價公司的經(jīng)營業(yè)績并參與公司經(jīng)營決策，信息技術(shù)計算出來的量化結(jié)果代替了傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策判斷。 另一方面，CEO 對IT 的認知有助于企業(yè)改善內(nèi)部信息環(huán)境。 擁有IT 經(jīng)歷的CEO 會結(jié)合自己對IT 的認知與企業(yè)的實際情況，謀劃打造企業(yè)的信息化發(fā)展戰(zhàn)略，提高企業(yè)股東及管理層對數(shù)字經(jīng)濟的認同和理解，在企業(yè)范圍內(nèi)形成重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境和文化［18］。 企業(yè)內(nèi)部形成數(shù)字化思維，接受信息技術(shù)從“工具型” 到“主導型” 的功能轉(zhuǎn)變，有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施。

第二，擁有IT 經(jīng)歷的CEO 將被打上“IT 能力烙印”，該烙印能夠提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。 由于企業(yè)的會計信息系統(tǒng)和內(nèi)部控制很多都依賴于信息技術(shù)，因此CEO 在IT 方面的知識和經(jīng)驗使其更清楚地了解信息技術(shù)在會計信息生產(chǎn)過程中的角色及可能存在的風險，從而加強對信息技術(shù)的監(jiān)督［19］。 擁有IT 經(jīng)歷的CEO 能夠借助IT 技術(shù)增強企業(yè)對資源的配置和協(xié)調(diào)能力，提升企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，進而實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部控制系統(tǒng)的集中化、集成化、自動化和智能化。 部門信息的互通是企業(yè)數(shù)字化的一個重要特征，而健全有效的內(nèi)部控制系統(tǒng)，能為數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用提供安全、可靠的環(huán)境，從而促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的實施。 基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：CEO 的IT 經(jīng)歷通過提高信息技術(shù)重視程度和企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量進而促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.3 CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的異質(zhì)性

CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能會因經(jīng)歷類型的不同而有所差異。 IT 經(jīng)歷可以劃分為IT 教育經(jīng)歷和IT 職業(yè)經(jīng)歷兩類。 其中，IT 職業(yè)經(jīng)歷是指非IT 科班出身的CEO 在畢業(yè)后進入了IT 行業(yè)工作，在實踐中不斷積累對數(shù)字信息技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟的認知與理解，從而形成IT 職業(yè)烙印。 而IT 教育烙印是指CEO 在學生時代接受過信息技術(shù)相關(guān)專業(yè)的系統(tǒng)性教育而形成的烙印。 盡管IT 職業(yè)烙印在相關(guān)知識儲備上會與科班出身的人才有較大差距，但其能夠通過IT 行業(yè)的工作歷練來彌補專業(yè)知識上的缺陷。 過去幾十年來，我國高等教育十分注重培養(yǎng)專業(yè)人才，即在某一領(lǐng)域?qū)Ｐ难芯俊⒕骋环N知識的人才，高職高專院校尤為突出［20］。 在該教育模式下，高校畢業(yè)生接受的教育更專、更系統(tǒng)，這使其能夠?qū)λ鶎W專業(yè)及對應(yīng)行業(yè)有著更為深入具體的理解。 相對IT 職業(yè)經(jīng)歷，IT 教育經(jīng)歷能夠為個人搭建更為系統(tǒng)的信息技術(shù)知識體系架構(gòu)，“烙印” 會更為深刻，因此，其可能對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更明顯。 據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：相比于IT 職業(yè)經(jīng)歷，CEO 的IT 教育經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進效果更明顯。

此外，CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響也可能因為企業(yè)類型的不同而存在差異。 一方面，傳統(tǒng)企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要較大的前期投入，且周期長、見效慢［21］，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型認知的匱乏會導致其試錯成本和試錯風險超出企業(yè)承受能力，企業(yè)必須進行適應(yīng)性調(diào)整之后才能獲得數(shù)字技術(shù)的正向收益。 而新興企業(yè)具有較高的數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力，面對商業(yè)環(huán)境變化時能夠積極調(diào)整其運營理念、業(yè)務(wù)流程和決策模式。 另一方面，在技術(shù)變革的數(shù)字化浪潮下，傳統(tǒng)企業(yè)在管理模式和價值取向上形成固定模式，導致轉(zhuǎn)型難度大、速度慢［22］。 企業(yè)人員固守傳統(tǒng)的思維模式、管理理念，導致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型受阻。 而新興企業(yè)是改革開放以來在市場經(jīng)濟中成長起來的企業(yè)，其機制相對更為靈活，企業(yè)人員對新理念、新事物接受能力更強，對市場變化反應(yīng)更快。 因此，具有IT 經(jīng)歷的CEO 在新興企業(yè)中發(fā)揮數(shù)字化領(lǐng)導力所面臨的阻礙會少于傳統(tǒng)企業(yè)。 基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：相比于傳統(tǒng)企業(yè)，CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效果在新興企業(yè)中更明顯。

3 模型、變量與數(shù)據(jù)來源

3.1 模型構(gòu)建

為了檢驗CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，本文構(gòu)建如下回歸模型：

其中，被解釋變量DEi，t為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度；解釋變量為CEO 的IT 經(jīng)歷，為一個虛擬變量，如果CEO 擁有IT 專業(yè)學習或職業(yè)經(jīng)歷則取值為1，否則為0；Controli，t為一系列控制變量，μi，t表示行業(yè)固定效應(yīng)，τi，t表示年份固定效應(yīng)，εi，t為回歸模型殘差項。

3.2 變量定義

3.2.1 被解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DEi，t）。 借鑒吳非等［17］的研究，本文采用上市公司年報中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞在年報中出現(xiàn)的頻次來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度。 由于這類數(shù)據(jù)具有典型的“右偏性” 特征，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞披露次數(shù)加1 之后進行對數(shù)化處理，從而得到刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體指標。

3.2.2 解釋變量

CEO 的IT 經(jīng)歷（ITi，t）。 借鑒張衛(wèi)國等［23］的研究，如果CEO 正規(guī)教育或繼續(xù)教育（如MBA）修讀專業(yè)為軟件開發(fā)、計算機科學與技術(shù)、電子與計算機等IT 相關(guān)專業(yè)，則將其界定為具有IT 教育經(jīng)歷；如果CEO 在入職現(xiàn)企業(yè)之前在IT 行業(yè)或部門工作過，有過信息處理和服務(wù)產(chǎn)業(yè)、信息處理設(shè)備工業(yè)或信息傳遞中介行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗，則將其界定為具有IT 職業(yè)經(jīng)歷。 如果CEO 具有IT 教育經(jīng)歷或IT 職業(yè)經(jīng)歷，我們都將ITi，t賦值為1，否則為0。

3.3.2 控制變量

參考已有文獻［2， 3， 24］，對公司治理層面（股權(quán)集中度、兩職合一、審計意見、董事會規(guī)模）、企業(yè)財務(wù)層面（企業(yè)總收入、企業(yè)規(guī)模、總資產(chǎn)收益率、財務(wù)杠桿）以及CEO 個體特征（CEO 年齡、CEO 學歷）加以控制，各代理指標具體說明見表1。

3.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2008－2020 年間中國A股上市公司為初始樣本，剔除研究期間上市狀態(tài)為ST、?ST 的公司樣本，剔除金融類樣本以及主要數(shù)據(jù)嚴重缺失的樣本。 公司財務(wù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫，CEO 的IT 經(jīng)歷數(shù)據(jù)來源于CSMAR 上市公司人物特征數(shù)據(jù)庫的高管個人簡歷，經(jīng)筆者手工整理而得，最終獲得28 488 個觀測值。 為了克服異常值的影響，對連續(xù)變量進行了1%水平的縮尾處理。

3.4 描述性統(tǒng)計

表2 列示了主要變量的描述性統(tǒng)計。 其中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DE） 的均值為0.923，標準差為1.271，表明樣本中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有所差別，部分企業(yè)之間相差較大。 CEO 的IT 經(jīng)歷（IT）均值為0.057，表明樣本中有5.7%的企業(yè)CEO 具有IT 經(jīng)歷，與已有研究［23，25］的結(jié)果基本一致，說明我國上市公司中具有IT 經(jīng)歷的CEO 占比較低。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

4 實證結(jié)果分析

4.1 基準回歸

表3 展示了CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。 列（1）中CEO 的IT 經(jīng)歷顯著為正（α ＝0.850，p ＜0.01），這說明了CEO 的IT 經(jīng)歷可以顯著促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，證實了假設(shè)1。 為了防止其他因素對結(jié)果產(chǎn)生干擾，隨后，模型中依次加入了反映公司治理層面（Stock、Merge、Adudit、Board）、企業(yè)財務(wù)層面（Sale、Size、Roa、Lev） 、CEO 個體特征（Age、Degree） 等控制變量，回歸結(jié)果如表3 第（2）－（4）列所示，IT 回歸系數(shù)并未發(fā)生實質(zhì)性的變化，表明逐步引入控制變量后，CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用依然存在，以上結(jié)果均支持假設(shè)1。

表3 回歸結(jié)果

4.2 穩(wěn)健性檢驗

4.2.1 更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量方式

為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，借鑒已有研究［26］，采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量衡量企業(yè)是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 回歸結(jié)果如表4 第（1）列所示，結(jié)果表明，回歸系數(shù)降低，但仍在1%水平上顯著正相關(guān)，即CEO 的IT 經(jīng)歷仍然能夠促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，研究結(jié)論仍然支持假設(shè)1。

表4 穩(wěn)健性檢驗

4.2.2 剔除數(shù)字技術(shù)核心產(chǎn)業(yè)樣本

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要涉及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，這類產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)建的時候都是以物理世界為中心來構(gòu)建的，軟件和數(shù)據(jù)平臺方面較為薄弱，或可稱之為非數(shù)字技術(shù)核心產(chǎn)業(yè)，但數(shù)字技術(shù)核心產(chǎn)業(yè)也會進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 相對而言，數(shù)字技術(shù)核心產(chǎn)業(yè)天然具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢，在新技術(shù)駕馭與整合、組織變革、數(shù)字人才儲備等方面具有深厚前期基礎(chǔ)，能夠更好地為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供支撐。 因此，CEO 的IT 經(jīng)歷可能會對該類產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更大，作用更為突出。 因此，本文參照孫勇等［27］對數(shù)字技術(shù)核心產(chǎn)業(yè)的劃分，將該部分樣本剔除，進行穩(wěn)健性檢驗。 表4第（2）列匯報了剔除數(shù)字技術(shù)核心產(chǎn)業(yè)后，CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果，可以看出，回歸系數(shù)為0.811，且在1%的水平上顯著，結(jié)論依然穩(wěn)健。

4.2.3 內(nèi)生性問題處理

理論上，如果企業(yè)計劃實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其將會在資金、技術(shù)和人才等各個方面做好準備，包括聘用具有深厚IT 知識背景、豐富IT 行業(yè)經(jīng)驗的人擔任CEO 來全面領(lǐng)導企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 即企業(yè)CEO具有IT 經(jīng)歷不是隨機的，而存在自選擇問題。 為緩解此問題，本文采用傾向得分匹配方法（PSM）進行處理。 此外，本研究也可能存在雙向因果，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度也可能會影響企業(yè)是否聘用具有IT 經(jīng)歷的人才擔任CEO。 那么，傾向得分匹配方法則無法有效處理內(nèi)生性問題，因此，本文采用工具變量法進一步對內(nèi)生性問題進行處理。

（1）傾向得分匹配。 為了解決本文研究中可能存在的選擇性偏誤，本文采用PSM 方法重新檢驗CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系。 為了保持結(jié)論的穩(wěn)健性，本文分別采用1 ∶5 最近鄰匹配法和內(nèi)核匹配法進行配對，匹配變量選取模型（1）中的控制變量，根據(jù)計算得到的傾向得分值匹配控制組。 表5 顯示了1 ∶5 最近鄰匹配法進行Probit 回歸匹配后的協(xié)變量平衡檢驗，由結(jié)果可以看出匹配后處理組與控制組基本沒有顯著差異，滿足配對要求，內(nèi)核匹配法的協(xié)變量平衡檢驗不再贅述。

表5 PSM 樣本協(xié)變量均衡檢驗（1 ∶5 最近鄰匹配法）

表6 顯示了利用上述匹配樣本估計出CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均處置效應(yīng)。 可以看出，利用1 ∶5 最近鄰匹配法和內(nèi)核匹配法得到的平均處置效應(yīng)與表3 和表4 的結(jié)論基本一致。 但CEO的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)明顯增大了，這可能是由于在PSM 匹配前部分混淆變量的顯著負向影響導致的。

表6 PSM 樣本回歸結(jié)果

（2）工具變量法。 借鑒已有研究［14］，選取企業(yè)與距離企業(yè)最近的開設(shè)IT 相關(guān)專業(yè)“985”“211”高校之間的距離（Distance，以下稱為“IT 高校距離”）作為CEO 的IT 經(jīng)歷的工具變量，并采用2SLS 方法進行穩(wěn)健性測試。 選取該工具變量的理由是：①IT高校距離與CEO 的IT 經(jīng)歷密切相關(guān)。 通常而言，企業(yè)對所在地或臨近地區(qū)“985”“211”高校及其畢業(yè)生具有較高的認可度，或由于地方政府的政策原因，企業(yè)會在招聘時給予本地高校畢業(yè)生以一定的優(yōu)待，招聘更多本地高校畢業(yè)生。 那么距離最近高校的專業(yè)結(jié)構(gòu)、專業(yè)特色會在很大程度上影響企業(yè)人員的專業(yè)結(jié)構(gòu)。 因此，IT 高校距離直接影響企業(yè)的CEO 具有IT 經(jīng)歷的概率，且IT 高校距離與CEO 的IT 經(jīng)歷存在負相關(guān)。 ②IT 高校距離并不直接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 IT 高校距離影響企業(yè)聘請具有IT經(jīng)歷CEO 的成本和難易程度，不會直接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，單一高校所帶來的數(shù)字化信息效應(yīng)有限。因此，該工具變量同時滿足相關(guān)性和外生性的假定。

表7 第（1）列為工具變量的第一階段回歸結(jié)果，可以看到工具變量Distance與解釋變量IT回歸系數(shù)為－0.0425，在1%水平上顯著相關(guān)，表明企業(yè)與最近的開設(shè)IT 相關(guān)專業(yè)“985”“211”高校之間的距離越遠，擁有IT 經(jīng)歷CEO 的概率就越小。 弱工具變量檢驗時，F(xiàn) 值為239.051，說明不存在弱工具變量的問題，本文選取的工具變量Distance對CEO 的IT 經(jīng)歷有較強的解釋力度。 表7 第（2）列第二階段的回歸結(jié)果顯示，CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)依然顯著為正，這說明在考慮了內(nèi)生性問題后，本文研究結(jié)論穩(wěn)健。

表7 工具變量法

5 進一步分析：影響機制及異質(zhì)性檢驗

5.1 影響機制檢驗

根據(jù)前文的理論分析，具有IT 經(jīng)歷的CEO 能夠通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和對信息技術(shù)的重視程度，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 已有研究［25］表明，CEO的IT 經(jīng)歷有助于企業(yè)提高對信息技術(shù)的重視程度以及企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。 因此，只需證明企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和信息技術(shù)重視程度能夠促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就可間接說明CEO 的IT 經(jīng)歷可以通過二者影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

為了檢驗CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機制，我們分別對企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量（IC） 和信息技術(shù)的重視程度（Digital） 進行了衡量。 其中，企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量來源于博迪數(shù)據(jù)庫，信息技術(shù)的重視程度借鑒已有研究［25］，用企業(yè)對信息技術(shù)軟硬件的投資來衡量。 并構(gòu)建模型如下：

上式中，Xi，t表示企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量（IC） 或信息技術(shù)重視程度（Digital）， 并加入年份、行業(yè)固定效應(yīng)，回歸結(jié)果如表8 所示。

從表8 可以看出，企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和信息技術(shù)的重視程度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為正，且分別在1%和5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量及對信息技術(shù)的重視程度均有助于促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 綜合以往研究，可以表明CEO 的IT 經(jīng)歷可以通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和對信息技術(shù)的重視程度進而促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，驗證了假設(shè)2。

5.2 異質(zhì)性檢驗

如前文所述，CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能因IT 經(jīng)歷類型、企業(yè)類型的不同而存在異質(zhì)性。 因此，我們借鑒已有研究［28］，將處于信息技術(shù)、房地產(chǎn)傳播與文化產(chǎn)業(yè)的企業(yè)定義為新興企業(yè)（NEi，t ＝1），其他定義為傳統(tǒng)企業(yè)（TEi，t ＝1）。 另外本文將IT 經(jīng)歷細分為IT 教育經(jīng)歷和IT 職業(yè)經(jīng)歷，并分別引入余下樣本對比分析，具體結(jié)果如表9所示。

表9 IT 經(jīng)歷類型和企業(yè)類型對CEO 的IT 經(jīng)歷與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系的影響

對比表9 的（1）至（2）列可以發(fā)現(xiàn)，CEO 的IT 教育經(jīng)歷和IT 職業(yè)經(jīng)歷的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正，這表明無論是CEO 的IT 教育經(jīng)歷還是IT職業(yè)經(jīng)歷，都能促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 但相對而言，IT 的教育經(jīng)歷對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用更大，在一定程度上說明CEO 經(jīng)過IT 教育經(jīng)歷，對數(shù)字技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟的認知和理解更為深入，烙印也更為深刻，進而對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更為明顯，這驗證了假說3。 對比表9 的（3）－（4）列可以發(fā)現(xiàn)，相比傳統(tǒng)企業(yè)，CEO 的IT 經(jīng)歷對新興企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用更大，這驗證了假設(shè)4，說明了具有IT 經(jīng)歷的CEO 的數(shù)字領(lǐng)導力的有效發(fā)揮需要匹配相對應(yīng)的企業(yè)組織環(huán)境、企業(yè)技術(shù)環(huán)境及企業(yè)文化。

6 結(jié)論與啟示

本文基于烙印理論與2008－2020 年中國A 股上市公司數(shù)據(jù)，考察了CEO 的IT 經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。 研究發(fā)現(xiàn)，CEO 的IT 經(jīng)歷能夠顯著促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；影響機制檢驗結(jié)果表明，CEO 的IT 經(jīng)歷主要是通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量、增強對信息技術(shù)的重視程度進而對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生積極影響；異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，相比傳統(tǒng)企業(yè)，CEO的IT 經(jīng)歷對新興企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用更明顯，而相比IT 職業(yè)經(jīng)歷，CEO 的IT 教育經(jīng)歷對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用更大。

基于本文的研究結(jié)論，提出以下建議：第一，對于企業(yè)整體而言，在配置高層管理團隊時，應(yīng)注重具有IT 經(jīng)歷的經(jīng)理人的選拔和培養(yǎng)，充分發(fā)揮其在企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字戰(zhàn)略決策中的作用；第二，對于管理層自身而言，應(yīng)重視自身IT 經(jīng)歷的塑造，可以通過參加高?；?qū)W術(shù)機構(gòu)舉辦的專業(yè)論壇，或邀請業(yè)內(nèi)專家進行專門的培訓，來提升數(shù)字素養(yǎng)和對數(shù)字經(jīng)濟的認知和理解；第三，對于政府而言，應(yīng)繼續(xù)推動高校新文科專業(yè)建設(shè)和跨學科人才培養(yǎng)，尤其強化經(jīng)管類專業(yè)與IT 相關(guān)專業(yè)的跨學科協(xié)同育人機制，讓更多具有IT 經(jīng)歷的人才進入經(jīng)理人市場，從而推動企業(yè)數(shù)字化人才的儲備和積累。