于波 劉璐

[摘要]數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑，企業(yè)在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中會(huì)采取一系列投資決策行為。為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資效率的影響，基于資源基礎(chǔ)觀，利用A股非金融上市公司2013—2022年的數(shù)據(jù)開展實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資規(guī)模、投資效率呈顯著正相關(guān)關(guān)系，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，投資效率越高。具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)過度投資行為的可能性。經(jīng)過內(nèi)生性檢驗(yàn)、變換模型、替換解釋變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)論依然具有顯著性。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，降低管理費(fèi)用率、緩解委托代理問題是上述影響的作用路徑。進(jìn)一步分析表明，股權(quán)集中度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響投資效率關(guān)系中起抑制作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升非國有企業(yè)的投資效率，對(duì)國有企業(yè)作用不顯著。研究結(jié)論對(duì)企業(yè)高效實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型、優(yōu)化投資決策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型；投資效率；過度投資；資源基礎(chǔ)觀；委托代理問題

一、 引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新一輪科技革命的產(chǎn)物，其發(fā)展已成為國際競爭的重點(diǎn)領(lǐng)域。隨著我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長，企業(yè)需要把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的歷史性機(jī)遇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新與生產(chǎn)發(fā)展深度融合的過程，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展背景下企業(yè)的必然選擇[1]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要分為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、商業(yè)模式創(chuàng)新和數(shù)字化戰(zhàn)略三大階段[2]。作為新的經(jīng)濟(jì)增長引擎，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)長期艱巨的任務(wù)，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)競爭力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展?，F(xiàn)有文獻(xiàn)充分探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的微觀效應(yīng)。趙宸宇等[3]圍繞研發(fā)創(chuàng)新、人力資本、兩業(yè)融合和降本增效等作用機(jī)制，探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。易露霞等[4]構(gòu)建了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)業(yè)績的研究框架，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有良好的業(yè)績驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。還有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將企業(yè)的信息和資源優(yōu)化利用，降低企業(yè)信息不對(duì)稱性[1]，提升公司治理水平[5]，加快企業(yè)的創(chuàng)新步伐[6]，促進(jìn)企業(yè)成長[7]。

資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于能否獲取可以提升企業(yè)競爭力的獨(dú)特資源[8]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)的生存很大程度上取決于如何高效地將“正確”的技術(shù)和資源放在“正確”的地方。企業(yè)為獲得稀缺的、無法復(fù)制的資源，會(huì)將資金投放到新項(xiàng)目或者新的生產(chǎn)線上以擴(kuò)張新市場。投資是企業(yè)獲得長遠(yuǎn)發(fā)展的重要條件，是企業(yè)健康成長的動(dòng)力[9]。張純等[10]認(rèn)為，高效的投資行為會(huì)助力企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，低效投資（如過度投資和投資不足）則會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值造成嚴(yán)重的負(fù)面影響，最終將被淘汰。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)獲得獨(dú)特的資源，并將其轉(zhuǎn)換成企業(yè)的競爭優(yōu)勢，理論上可以提升企業(yè)的投資效率。企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)開發(fā)新產(chǎn)品、改進(jìn)新服務(wù)和新商業(yè)模式，以此創(chuàng)造出更高的企業(yè)價(jià)值[3]。若企業(yè)忽視自身資源稟賦情況，盲目追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅無法利用數(shù)字技術(shù)賦能業(yè)務(wù)帶來預(yù)期收益，反而會(huì)降低企業(yè)的投資效率。

那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效如何，究竟會(huì)對(duì)企業(yè)的投資效率造成怎樣的影響呢？由于我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處于探索階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的微觀效應(yīng)尚未形成一致結(jié)論，仍需進(jìn)一步探討?；诖耍疚膶馁Y源基礎(chǔ)觀視角，以2013—2022年A股非金融上市公司為樣本，實(shí)證考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資效率的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從企業(yè)投資行為檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路，投資效率則與企業(yè)的經(jīng)營和成長緊密相關(guān)。現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資行為的文獻(xiàn)較少，將兩者結(jié)合起來探討有利于拓展新的研究視野，進(jìn)而豐富數(shù)字化微觀影響方面的文獻(xiàn)。第二，從委托代理問題揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響投資效率的機(jī)制路徑，并從股權(quán)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)方面探討其中的差異性影響，為企業(yè)順利實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)。

二、 理論分析與研究假設(shè)

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資規(guī)模

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字技術(shù)融合的重要戰(zhàn)略，必定涉及投資活動(dòng)。動(dòng)態(tài)能力理論認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要具備感知能力、獲取能力、轉(zhuǎn)化能力和整合能力[11]。感知能力要求企業(yè)利用新數(shù)字技術(shù)和設(shè)備掃描外部環(huán)境，發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造機(jī)會(huì)[12]；獲取能力需要企業(yè)投入開發(fā)和商業(yè)化活動(dòng)以形成新產(chǎn)品或服務(wù)；轉(zhuǎn)化能力需要企業(yè)增強(qiáng)以及重新配置資源[11]。因此，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略需要?jiǎng)?chuàng)造新資源、引進(jìn)新技術(shù)，這會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投資規(guī)模的擴(kuò)大。此外，譚志東等[13]厘清了信息化、互聯(lián)網(wǎng)化和數(shù)字化的邊界，并建設(shè)性提出從資源論角度研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在資源論視角下，數(shù)字化充當(dāng)了經(jīng)濟(jì)資源角色，數(shù)據(jù)成為獨(dú)立生產(chǎn)要素，轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)資源以滿足企業(yè)的業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，可能會(huì)產(chǎn)生跨界融合、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等戰(zhàn)略需求，需要利用更多的經(jīng)濟(jì)資源，投資機(jī)會(huì)和投資需求增加，進(jìn)而會(huì)增加投資支出。由此本文提出假設(shè)一：

H1：企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大其投資規(guī)模。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資效率

投資決策是關(guān)乎企業(yè)成長的重要行為，影響著企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、市場地位和發(fā)展前景。20世紀(jì)70年代以來，學(xué)者們基于委托代理理論、融資約束理論、自由現(xiàn)金流等理論開始研究企業(yè)投資行為[14-15]。委托代理、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、公司治理水平等因素均會(huì)對(duì)企業(yè)的投資效率產(chǎn)生影響，邊際成本等于邊際收益的完美投資機(jī)會(huì)在現(xiàn)實(shí)世界較少存在[16]。因此，企業(yè)的投資效率可理解為實(shí)際投資規(guī)模與理想投資狀態(tài)的差值，能直接反映企業(yè)資本的運(yùn)用成果[17]。企業(yè)的資本運(yùn)用效果越好，投資效率則越高。資源基礎(chǔ)觀認(rèn)為，企業(yè)是各種資源的集合體，其獨(dú)特性是企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵[8]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的生產(chǎn)要素，企業(yè)的核心競爭力轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)、信息、技術(shù)、人才、創(chuàng)新等無形資源。依靠資本規(guī)模擴(kuò)張的投資方式，已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)今瞬息萬變的市場需求，反而可能會(huì)使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境。企業(yè)只有提高投資效率、提升投資質(zhì)量，才能應(yīng)對(duì)來自市場競爭對(duì)手的挑戰(zhàn)，在市場中占有一席之地。

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過投入數(shù)量可觀的資金，利用數(shù)字技術(shù)加快企業(yè)的產(chǎn)品和技術(shù)創(chuàng)新，來應(yīng)對(duì)市場的變化[18]?；谫Y源基礎(chǔ)觀視角，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)為傳統(tǒng)生產(chǎn)要素賦予新的動(dòng)力，催生出新的企業(yè)資源，為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新提供巨大可能性[19]。一方面，企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)將生產(chǎn)經(jīng)營信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)，通過收集、存儲(chǔ)、處理和分析，將有價(jià)值的信息提供給利益相關(guān)者。數(shù)據(jù)資源通過技術(shù)處理轉(zhuǎn)化為信息資源，推動(dòng)信息要素在部門間的流動(dòng)，可以快速靈活應(yīng)對(duì)市場變化，促進(jìn)投資決策的優(yōu)化[17]。另一方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的深度解讀，提煉新的有價(jià)值的信息，進(jìn)一步挖掘潛在市場需求，推動(dòng)商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)定制化生產(chǎn)[19]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以提高對(duì)市場信息的搜集整合能力，把握市場行業(yè)最新動(dòng)向，使產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和營銷更具創(chuàng)新性，獲得差異化市場競爭力。此外，企業(yè)通過與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)有機(jī)融合，可以精準(zhǔn)把控各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，更好地權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)與收益，將資金配置到合理的位置，以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化投資。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的資本運(yùn)用效果和投資效率?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)二：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提高企業(yè)的投資效率。

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過度投資

委托代理問題以及大股東控制是企業(yè)出現(xiàn)過度投資的主要原因[14]。委托代理問題的存在，加上缺乏有效的治理結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中普遍存在低效投資行為。Jensen[15]指出，經(jīng)理層與股東間的代理問題容易導(dǎo)致企業(yè)的過度投資行為。當(dāng)存在大股東控制時(shí)，大股東可能會(huì)利用資產(chǎn)轉(zhuǎn)移、關(guān)聯(lián)交易等途徑擠占中小股東的利益，企業(yè)過度投資的可能性也會(huì)相應(yīng)提高[20]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增加業(yè)務(wù)透明度，簡化組織層級(jí)，明確決策流程，加強(qiáng)職能部門之間的良性溝通[21]。在傳統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)中，企業(yè)總部與終端用戶之間隔著冗余的層級(jí)，加上大股東控制可能存在決策不透明、操作空間大等問題，使企業(yè)不能及時(shí)響應(yīng)市場需求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將多層級(jí)的組織結(jié)構(gòu)扁平化、網(wǎng)絡(luò)化，取消大量中間層級(jí)，加強(qiáng)對(duì)大股東和管理層的監(jiān)管，緩解委托代理問題。這有助于企業(yè)更加高效地了解用戶需求，削弱管理者和控股股東對(duì)企業(yè)投資決策的干擾，提高預(yù)測能力。因此，本文提出假設(shè)三。

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)的過度投資行為。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 樣本與數(shù)據(jù)

本文選取2013—2022年A股非金融上市公司數(shù)據(jù)為初始研究樣本，并進(jìn)行了如下處理：（1）剔除ST、*ST、PT股公司樣本；（2）剔除上市不滿一年、已經(jīng)退市或被暫停上市的樣本；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本；（4）對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行1%和99%分位上縮尾處理，減少極端值對(duì)實(shí)證結(jié)果的干擾。本文共獲得27072個(gè)樣本量，使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)、上市公司基本特征和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2. 變量說明

（1）被解釋變量：投資效率（Inv）

本文聚焦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)投資效率的影響，采用目前較多學(xué)者認(rèn)可的Richardson投資模型計(jì)算投資效率[22]。具體計(jì)算方法見模型（1）。

InvNewt=α+β1Growtht-1+β2Levt-1+β3Casht-1+β4 Aget-1+β5Sizet-1 +β6Rett-1+β7InvNewt-1+∑Year+∑Industry+ε （1）

其中，InvNewt為第t年新增投資支出，Growtht-1為第t-1年的成長機(jī)會(huì)，Levt-1為第t-1年的財(cái)務(wù)杠桿率，Casht-1為第t-1年的現(xiàn)金流狀況，Aget-1為第t-1年的公司年齡，Sizet-1為第t-1年的資產(chǎn)規(guī)模，Rett-1為第t-1年的股票收益率，InvNewt-1為第t-1年的新增投資支出，∑Year和∑Industry分別表示年份及行業(yè)虛擬變量，ε為殘差。各變量衡量具體見表1。

利用模型（1）進(jìn)行分年度分行業(yè)OLS回歸，得到的擬合值即企業(yè)正常投資支出水平。殘差絕對(duì)值為企業(yè)的投資效率（Inv），殘差為正屬于過度投資（over_Inv），殘差為負(fù)屬于投資不足（under_Inv）。殘差絕對(duì)值越大，非效率投資程度越大，投資效率越低。

（2）核心解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DTScore）

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型過程，覆蓋的技術(shù)種類和行業(yè)領(lǐng)域非常廣泛。本文借鑒吳非等[1]對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型定量測度的研究思路，利用企業(yè)年報(bào)數(shù)字化特征詞進(jìn)行刻畫。企業(yè)年報(bào)能體現(xiàn)整體的戰(zhàn)略方向和核心管理層推崇的經(jīng)營理念，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重大戰(zhàn)略，管理者會(huì)將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)要點(diǎn)體現(xiàn)在企業(yè)年報(bào)中。CSMAR建立了中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，為研究上市公司數(shù)字化提供了便利。本文使用CSMAR上市公司數(shù)字化特征詞詞頻統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選取底層數(shù)字技術(shù)中人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)四大維度以及數(shù)字應(yīng)用層面指標(biāo)，利用熵值法構(gòu)造數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指數(shù)，對(duì)這五大指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，最后加權(quán)求和的綜合得分即為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。得分越高，則表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

（3）控制變量

本文參考李萬福等[9]、Biddle等[23]的研究，控制如下變量：公司規(guī)模、上市年限、資產(chǎn)收益率、財(cái)務(wù)杠桿率、管理層持股比例、獨(dú)立董事占比、兩職合一、所有權(quán)性質(zhì)。變量的具體說明和測度方法參見表1。

3. 模型構(gòu)建

為了考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資效率的影響，本文以投資規(guī)模、投資效率、過度投資、投資不足為被解釋變量建立以下模型，采用多維固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。

InvNewi，t=α0+α1DTScorei，t+α2Controlsi，t+∑Industry+∑Year+εi，t （2）

Invi，t=α0+α1DTScorei，t+α2Controlsi，t+∑Industry+∑Year+εi，t? （3）

over_Invi，t/under_Invi，t=α0+α1DTScorei，t+α2Controlsi，t+∑Industry+∑Year+εi，t （4）

其中，模型（2）考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否影響了企業(yè)的投資規(guī)模，InvNewi，t為企業(yè)i第t年的新增投資支出，DTScorei，t 是企業(yè)i第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Controlsi，t是企業(yè)層面的控制變量。模型（3）和模型（4）分別檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資效率、過度投資和投資不足的影響。模型（3）中使用模型（1）中的殘差絕對(duì)值（Invi，t）進(jìn)行回歸分析，模型（4）使用按殘差值符號(hào)分組的過度投資（over_Inv）和投資不足（under_Inv）進(jìn)行回歸分析。此外，本文模型均控制了行業(yè)及年份固定效應(yīng)，且回歸結(jié)果均進(jìn)行了企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤處理。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

表2為樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。新增投資支出（InvNew）的總方差為17.563，最大值為22.737，最小值為-20.988，可以看出不同企業(yè)不同時(shí)期的投資規(guī)模差異顯著。投資效率（Inv）的最大值為0.302，最小值為0，該值越大，投資效率越低，表明企業(yè)間的投資效率存在較大差異。值得注意的是，樣本中過度投資（over_Inv）的觀測值為10593，投資不足（under_Inv）的觀測值為16479，說明我國上市公司中投資不足情況較為普遍，其中過度投資樣本的均值為0.047，則說明樣本中過度投資的程度更高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DTScore）的最大值為0.085，最小值為0，均值僅為0.006，說明目前我國上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩級(jí)分化嚴(yán)重，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度還有較大的提升空間。管理費(fèi)用率（MgCt）最大值高達(dá)0.527，最小值僅為0.008，反映出企業(yè)間經(jīng)營管理水平的差異。

2. 基準(zhǔn)回歸分析

表3展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資的固定效應(yīng)回歸結(jié)果。列（1）為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資規(guī)模的回歸結(jié)果，其相關(guān)系數(shù)為39.716，在1%水平上顯著。該結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當(dāng)年的新增投資支出存在顯著正相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)數(shù)字化程度提高，投資支出規(guī)模也相應(yīng)擴(kuò)大，證實(shí)了假設(shè)H1。由列（2）可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資效率的估計(jì)系數(shù)為-0.088且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率顯著正相關(guān)，數(shù)字化程度越高，投資效率越高。由此，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。在列（3）中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過度投資的回歸系數(shù)為-0.195，且仍在1%水平下顯著，表明存在過度投資的可能性時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)有效抑制企業(yè)的過度投資行為。

在列（2）列（3）的回歸結(jié)果中，公司規(guī)模、上市年限分別與投資效率、過度投資均呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，規(guī)模越大越成熟的企業(yè)，其非效率投資的可能性越低。資產(chǎn)收益率與投資效率和過度投資的回歸系數(shù)顯著為正，表明盈利能力較好的公司很有可能擴(kuò)大投資規(guī)模，造成過度投資行為，進(jìn)而降低投資效率。由列（4）的估計(jì)結(jié)果可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資不足的系數(shù)為正且不顯著，表明在符合投資不足情況時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未對(duì)投資不足行為造成有效影響。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）排除宏觀經(jīng)濟(jì)影響

2013年被稱為大數(shù)據(jù)元年，因此本文基準(zhǔn)回歸中選取的樣本時(shí)間跨度為2013—2022年。企業(yè)投資行為會(huì)不可避免地受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，2020—2022年的新冠疫情對(duì)我國經(jīng)濟(jì)造成沖擊，企業(yè)經(jīng)營陷入困境，投資行為更為謹(jǐn)慎，甚至可能出現(xiàn)無新增投資情況。因此，本文剔除了2020年及以后的樣本，回歸結(jié)果見表4列（1）和列（2）?？紤]到2014年下半年至2015年我國股市大動(dòng)蕩，企業(yè)所處的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境惡劣，可能會(huì)影響企業(yè)的投資行為決策，因此剔除2015年及以前的樣本。表5列（3）和列（4）為剔除2015年股災(zāi)的回歸結(jié)果，可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率以及過度投資顯著負(fù)相關(guān)，結(jié)果與上文基本保持一致。

（2）替換核心解釋變量

為保證結(jié)果穩(wěn)健性，將基準(zhǔn)回歸中數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)細(xì)分到底層數(shù)字技術(shù)（ABCD）層面，對(duì)細(xì)分指標(biāo)進(jìn)行求和取對(duì)數(shù)處理，由此得到企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度指標(biāo)（LnDT）。然后代入模型（3）和模型（4）重新進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果如表5列（1）至列（3）所示，投資效率與過度投資的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，研究假設(shè)得到驗(yàn)證。

（3）更改投資效率計(jì)算模型

本文更換了企業(yè)投資效率的計(jì)算模型，參照Biddle等[23]投資模型來衡量企業(yè)預(yù)期投資水平。對(duì)該模型進(jìn)行分年份分行業(yè)回歸，模型殘差項(xiàng)的絕對(duì)值代表投資效率，絕對(duì)值越大，則投資效率越低。InvNewt+1為t+1年的新增投資支出，Salesgrowth為第t年的銷售收入增長率。

InvNewi，t+1=β0+β1×Salesgrowthi，t+∑Industry+∑Year+εi，t+1? （5）

計(jì)算出投資效率后，再次與數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行回歸。由表5列（4）、列（5）和列（6）可以看出，投資效率與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在至少10%水平上顯著負(fù)相關(guān)，過度投資在1%水平上顯著為負(fù)，再次驗(yàn)證了本文假設(shè)。

（4）工具變量法

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與投資效率之間可能存在互為因果關(guān)系，以及不可避免地遺漏其他影響投資效率的變量。為減少模型內(nèi)生性問題的存在，需要利用工具變量法進(jìn)一步進(jìn)行檢驗(yàn)。工具變量法需具備相關(guān)性和外生性兩個(gè)要求。地區(qū)層面的數(shù)字化發(fā)展水平以及制造業(yè)不同細(xì)分行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展水平存在一定差異，企業(yè)的數(shù)字化程度會(huì)受到所處具體行業(yè)和地區(qū)的影響，而地區(qū)行業(yè)層面的數(shù)字化發(fā)展?fàn)顩r并不會(huì)直接影響微觀企業(yè)的投資活動(dòng)[24]。據(jù)此，本文選取按行業(yè)與地區(qū)分類的數(shù)字化程度均值（Mean_DT）、以及企業(yè)數(shù)字化程度與行業(yè)均值差額的三次方（Diff_DT）作為工具變量[25]。表6匯報(bào)了兩階段最小二乘法的估計(jì)結(jié)果。第一階段的回歸結(jié)果中，Mean_DT和Diff_DT兩個(gè)工具變量與核心解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型均在1%水平上顯著正相關(guān)，說明地區(qū)行業(yè)層面的數(shù)字化與企業(yè)數(shù)字化之間存在顯著的正向關(guān)系，工具變量具有合理性。第二階段顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著為負(fù)。C-D Wald F統(tǒng)計(jì)量大于在10%顯著水平上的Stock-Yogo臨界值（16.38），表明不存在弱工具變量問題。K-P rk LM統(tǒng)計(jì)量均在1%水平上顯著，不存在識(shí)別不足問題。在控制內(nèi)生性問題后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度仍對(duì)投資效率、過度投資具有顯著的優(yōu)化作用，增強(qiáng)了結(jié)論的穩(wěn)健性。

4. 機(jī)制分析

由上述實(shí)證結(jié)果可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以擴(kuò)大投資規(guī)模、提高投資效率、抑制過度投資行為。基于此，本文將探究上述影響的作用路徑。代理沖突是企業(yè)出現(xiàn)投資效率低下和過度投資的重要原因。由于管理層與公司股東的目標(biāo)不一致，在缺乏有效監(jiān)督的情況下，管理層為追求自身利益最大化，更愿意在職消費(fèi)或是構(gòu)建商業(yè)帝國[32]，從而導(dǎo)致投資過度行為，降低企業(yè)投資效率。

一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化組織管理方式，減少中間環(huán)節(jié)，使業(yè)務(wù)流程趨于透明化。這有利于擴(kuò)大信息和知識(shí)的內(nèi)部交流和傳輸，減少管理人員的干預(yù)，提升公司的治理效率。另一方面，數(shù)字技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)管，增強(qiáng)各方互相制衡的治理能力，提高董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)監(jiān)督職能的履行能力，為有效制約管理層提供技術(shù)手段，從而緩解委托代理問題，降低代理成本。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解代理問題、降低代理成本對(duì)企業(yè)投資行為發(fā)揮作用。本文選用管理費(fèi)用率（MgCt）衡量代理成本，并建立如下模型進(jìn)行檢驗(yàn)。管理費(fèi)用是管理部門產(chǎn)生的與企業(yè)經(jīng)營有關(guān)的費(fèi)用，其中很大一部分指管理人員薪酬，管理費(fèi)用率可以用來衡量企業(yè)的代理成本、監(jiān)督成本以及管理層過度在職消費(fèi)成本[26]。

Invi，t /over_Invi，t =α0+α1DTScorei，t+α2Controlsi，t+∑Industry+∑Year+εi，t? （6）

MgCti，t=α0+α1DTScorei，t +α2Controlsi，t+∑Industry+∑Year+εi，t （7）

Invi，t /over_Invi，t =α0+α1DTScorei，t +α2MgCti，t+α3Controlsi，t+∑Industry+∑Year+εi，t （8）

表7為代理成本機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。由列（2）和列（5）可知，在總樣本和過度投資樣本中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與管理費(fèi)用率顯著負(fù)相關(guān)（回歸系數(shù)均1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著），說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加深會(huì)逐漸降低管理費(fèi)用率。列（3）和列（6）為加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型和管理費(fèi)用率的檢驗(yàn)結(jié)果。由表7可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率、過度投資的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，且管理費(fèi)用率的回歸系數(shù)顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低代理成本，增強(qiáng)組織管理能力，優(yōu)化企業(yè)投資行為。

5. 進(jìn)一步分析

（1）基于股權(quán)集中度

股權(quán)制衡是公司治理的重要因素，其會(huì)對(duì)企業(yè)內(nèi)部投資決策產(chǎn)生重要影響。當(dāng)股權(quán)集中度處于較高水平且缺乏監(jiān)督保護(hù)機(jī)制時(shí)，大股東的控制權(quán)較大，其行為無法被約束，可能會(huì)謀取控制權(quán)私人收益[27]。處于控股地位的大股東可以通過低效投資、關(guān)聯(lián)交易、資產(chǎn)轉(zhuǎn)移等獲取私人收益。當(dāng)企業(yè)存在大股東控制時(shí)，企業(yè)出現(xiàn)過度投資行為的可能性大大提高[20]。由于我國企業(yè)股權(quán)集中度存在較大差異，面對(duì)同樣的市場投資環(huán)境時(shí)，不同股權(quán)結(jié)構(gòu)企業(yè)的投資決策可能會(huì)產(chǎn)生不同效果，因此有必要研究不同股權(quán)結(jié)構(gòu)下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其投資效率的影響。

在表7模型（3）和模型（4）中引入股權(quán)集中度，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型與股權(quán)集中度的交互項(xiàng)，并以第一大股東持股比例（Top1）作為代理變量，估計(jì)結(jié)果如表8列（1）和列（2）所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與投資效率、過度投資的系數(shù)均顯著為負(fù)，交互項(xiàng)的系數(shù)均顯著為正，說明股權(quán)集中度削弱了數(shù)字化對(duì)投資效率和過度投資的積極影響。在相對(duì)集中的股權(quán)結(jié)構(gòu)下，股權(quán)制衡程度越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化企業(yè)投資行為的作用效果就越好，而若股權(quán)集中度高到一定程度，大股東行為無法受到制衡，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極效應(yīng)相應(yīng)弱化。

（2）基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

考慮到我國企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性具有特殊性，對(duì)于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用可能存在差異。表8列（3）至列（6）為分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的估計(jì)結(jié)果。非國有企業(yè)中，數(shù)字化系數(shù)均在1%水平上顯著。而在國有企業(yè)中，數(shù)字化對(duì)投資效率和過度投資不顯著?？赡艿脑蚴牵笮蛧衅髽I(yè)投資行為受到多方面制約，加之管理體制缺乏靈活性，難以對(duì)市場變化做出及時(shí)調(diào)整。不同于民營企業(yè)自負(fù)盈虧的屬性，國有企業(yè)的特殊地位及職責(zé)，使其偏向于在現(xiàn)有模式下進(jìn)行低效投資。非國有企業(yè)則須以市場為導(dǎo)向及時(shí)調(diào)整決策以適應(yīng)市場變化，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升作用較為顯著。

五、 結(jié)論與建議

本文基于資源基礎(chǔ)觀視角，利用我國A股非金融上市公司2013—2022年的數(shù)據(jù)，探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資效率的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)投資規(guī)模越大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升企業(yè)的投資效率，有效抑制過度投資行為。在進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)果仍然成立。機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低代理成本、提高管理效率，進(jìn)而對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生積極影響。本文還基于股權(quán)差異、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行了異質(zhì)性分析，結(jié)果表明，股權(quán)集中度會(huì)削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)投資效率的影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國有企業(yè)投資效率的促進(jìn)作用更為顯著，對(duì)國有企業(yè)作用不顯著。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下建議：第一，企業(yè)應(yīng)運(yùn)用好數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢，優(yōu)化資源配置和組織結(jié)構(gòu)，完善監(jiān)督保障機(jī)制，提升投資效率和企業(yè)價(jià)值。委托代理問題導(dǎo)致企業(yè)無法獲得最優(yōu)投資，而股權(quán)集中度高的企業(yè)會(huì)有更強(qiáng)的過度投資傾向。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以實(shí)現(xiàn)信息共享、填補(bǔ)數(shù)據(jù)鴻溝，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)透明化管理，緩解代理問題，從而優(yōu)化企業(yè)投資行為。第二，政府應(yīng)積極推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是我國產(chǎn)業(yè)革命中實(shí)現(xiàn)彎道超車的重要戰(zhàn)略，對(duì)企業(yè)高效運(yùn)營和可持續(xù)發(fā)展具有強(qiáng)有力的促進(jìn)作用。政府有關(guān)部門應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)和專項(xiàng)資金扶持力度，充分發(fā)揮數(shù)字化的提質(zhì)增效作用，提高國際市場競爭力。第三，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理效應(yīng)。國有企業(yè)事關(guān)國家安全和國民經(jīng)濟(jì)命脈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國有企業(yè)投資效率的影響顯著，但對(duì)國有企業(yè)影響不顯著。因此，國有企業(yè)要加大改革力度，盡快落實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用數(shù)字技術(shù)提升企業(yè)內(nèi)部管理效率，提高投資效率，從而實(shí)現(xiàn)自身高質(zhì)量發(fā)展。

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作者簡介：于波（1974-），男，博士，南京信息工程大學(xué)商學(xué)院教授、江北新區(qū)發(fā)展研究院研究員，研究方向?yàn)榻鹑谂c財(cái)務(wù)治理；劉璐（1998-），女，碩士，南京信息工程大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榻鹑谂c財(cái)務(wù)治理。

（收稿日期：2023-05-18? 責(zé)任編輯：蘇子寵）