摘 要：“魔高一尺，道高一丈”，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否影響企業(yè)真實(shí)盈余管理？選取我國(guó)A股上市公司2013—2022年的數(shù)據(jù)，理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的影響。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制企業(yè)真實(shí)盈余管理行為的發(fā)生，這種抑制作用在非國(guó)有企業(yè)、兩職合一、四大審計(jì)和分析師關(guān)注度高的企業(yè)中更為顯著。并且，通過機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息透明度和完善內(nèi)部控制來抑制真實(shí)盈余管理。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；真實(shí)盈余管理；信息透明度；內(nèi)部控制

中圖分類號(hào)：F49；F275；F832.51"""""" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A""""""""" 文章編號(hào)：1671-9255（2024）04-0014-07

一、引言

根據(jù)《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書 （2022年）》發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，自2012年以來我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)年均增速高達(dá)15.9%，顯著高于同期GDP平均增速，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的新動(dòng)力。作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生不可忽視的影響。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指企業(yè)利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)改善生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理等方面的活動(dòng)（龔雅嫻，2022）[1]。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型將有助于企業(yè)降低成本，提高企業(yè)業(yè)績(jī)（賴紅波，2020）[2]，有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新賦能，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率（鄭博文，2023）[3]，有助于改善信息不對(duì)稱，提升股票流動(dòng)性（吳非等，2021）[4]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是微觀經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然趨勢(shì)，對(duì)其經(jīng)濟(jì)后果和治理效能展開研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

企業(yè)盈余管理是會(huì)計(jì)學(xué)理論界和實(shí)務(wù)界共同關(guān)注的熱點(diǎn)話題，指企業(yè)管理層通過有意操縱盈余以粉飾或掩蓋企業(yè)真實(shí)業(yè)績(jī)的行為，包括應(yīng)計(jì)項(xiàng)目盈余管理和真實(shí)活動(dòng)盈余管理。前者是指管理層利用會(huì)計(jì)政策和估計(jì)的靈活性來操控應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的行為，僅僅是改變了企業(yè)盈余在不同會(huì)計(jì)期間的分布，長(zhǎng)期來看并不能增加或減少企業(yè)盈余（Cohen， D等，2010）[5]。因此，企業(yè)越來越熱衷于選擇真實(shí)盈余管理，它是指通過有意安排真實(shí)交易操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的行為，如：操縱酌量性費(fèi)用（如研發(fā)支出、廣告費(fèi)等）、操控銷售（如放寬信用條件、降價(jià)促銷等）、

操控生產(chǎn)（如增加產(chǎn)量降低單位產(chǎn)品成本）等（高柏超，2014）[6]。學(xué)術(shù)界關(guān)于真實(shí)盈余管理的研究主要圍繞動(dòng)機(jī)、操縱方式、經(jīng)濟(jì)后果展開，較少研究如何抑制真實(shí)盈余管理，至于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否抑制企業(yè)真實(shí)盈余管理尚未涉及。

本文選取A股上市公司2013至2022年的年報(bào)數(shù)據(jù)為樣本，試圖探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的影響。本文的主要貢獻(xiàn)在于：（1）提出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制真實(shí)活動(dòng)盈余管理，豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型公司治理的相關(guān)文獻(xiàn)，也為抑制真實(shí)盈余管理行為提供新的思路；（2）本文基于信息透明度和內(nèi)部控制視角，檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的作用路徑，進(jìn)一步深度探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型積極發(fā)揮內(nèi)部治理的機(jī)制，為解決其他相關(guān)代理問題提供參考；（3）本文引入企業(yè)內(nèi)部控制（產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、兩職合一）和外部監(jiān)督（四大審計(jì)、分析師關(guān)注）相關(guān)因素，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型公司治理效果的異同，為降低真實(shí)盈余管理提供新的啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

當(dāng)今，數(shù)字化技術(shù)迅猛發(fā)展，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)重要的戰(zhàn)略升級(jí)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的新方向。學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與真實(shí)盈余管理的研究較少，且尚未得出一致結(jié)論。數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)的生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管理帶來了人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，顯著提升了企業(yè)信息透明度，完善了內(nèi)部控制，緩解了企業(yè)信息不對(duì)稱問題和委托代

理問題（苑澤明等，2023）[7]，從而抑制了管理層謀取私利的短視行為，減少了真實(shí)盈余操縱。因此，本文從信息透明度和內(nèi)部控制兩個(gè)角度來探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制真實(shí)盈余管理的作用路徑。

一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高信息透明度，從而抑制真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為。根據(jù)信息不對(duì)稱理論，參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)的管理層往往比投資者掌握更多的內(nèi)幕信息，往往會(huì)為了一己私利進(jìn)行盈余操縱，損害公司和投資者利益。與應(yīng)計(jì)盈余管理相比，真實(shí)盈余管理更具有隱蔽性，更難被監(jiān)管層發(fā)現(xiàn)（鄒穎等，2021）[8]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過數(shù)字化技術(shù)收集和整理海量信息并對(duì)外披露，有效提升了企業(yè)信息披露質(zhì)量，緩解了信息不對(duì)稱，增加了管理層進(jìn)行盈余操控的難度。

另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以完善內(nèi)部控制，減少內(nèi)控缺陷，從而抑制真實(shí)盈余管理。隨著數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用，企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、營(yíng)銷模式、生產(chǎn)模式、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研發(fā)模式等內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)發(fā)生了一系列的升級(jí)和創(chuàng)新（戚聿東等，2020）[9]，企業(yè)內(nèi)部各職能部門信息共享，業(yè)務(wù)協(xié)作暢通，提升了企業(yè)管理決策的科學(xué)性和有效性（張萌等，2022）[10]。此外，基于委托代理理論，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了會(huì)計(jì)信息披露的質(zhì)量，緩解了所有者與管理層之間的委托代理問題，從而降低代理成本，更易創(chuàng)造合規(guī)的內(nèi)部控制環(huán)境，對(duì)管理層的機(jī)會(huì)主義行為進(jìn)行有效監(jiān)督，從而抑制管理層的盈余管理行為。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H1：在其他條件不變的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制真實(shí)盈余管理。

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息透明度從而抑制企業(yè)真實(shí)盈余管理。

H3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化內(nèi)部控制從而抑制企業(yè)真實(shí)盈余管理。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本數(shù)據(jù)

文章選取我國(guó)A股上市公司2013—2022年數(shù)據(jù)為研究樣本，樣本數(shù)據(jù)均來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除金融類上市公司、ST公司以及變量缺失的年份數(shù)據(jù)；（2）為減少極端值的影響，對(duì)所有連續(xù)性變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。最終得到有效觀測(cè)值28359個(gè)。

（二）主要變量的度量

1．被解釋變量：真實(shí)盈余管理

本文參照Roychowdhury（2006）[11]的做法，以異常生產(chǎn)成本、異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流和異常酌量性費(fèi)用三個(gè)方面測(cè)量企業(yè)真實(shí)盈余管理。具體計(jì)量模型如下：

（1）

（2）

（3）

（4）

上式中，i為個(gè)體公司，t為年份，Pro為企業(yè)生產(chǎn)成本，等于營(yíng)業(yè)成本與存貨變動(dòng)之和；Cfo為經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~；Dis為酌量性費(fèi)用，等于管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用之和；Ta為企業(yè)總資產(chǎn)；Sal為營(yíng)業(yè)收入；ΔSal表示營(yíng)業(yè)收入變動(dòng)額；ε、σ和ω為模型的殘差項(xiàng)；REM為企業(yè)真實(shí)盈余管理。對(duì)模型（1）～（3）分行業(yè)、分年度回歸得到殘差項(xiàng)，即得到企業(yè)異常產(chǎn)品成本、異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量和異常酌量性費(fèi)用?？紤]企業(yè)使用這三種手段進(jìn)行真實(shí)盈余操縱，在此基礎(chǔ)上根據(jù)模型（4）計(jì)算出核心變量REM，該值越大表示真實(shí)盈余管理程度越深。

2．解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本文參照吳非、胡慧芷等人[4]的研究，以上市公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告中披露的與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞匯頻次的自然對(duì)數(shù)來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具體包括人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)等方面的相關(guān)詞匯。

3．相關(guān)控制變量

為了控制其他變量對(duì)企業(yè)真實(shí)盈余管理的影響，本文參照現(xiàn)有的研究文獻(xiàn)[12-13]，選取代表企業(yè)償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、內(nèi)部控制和外部監(jiān)督等相關(guān)因素作為控制變量。相關(guān)變量的定義和度量具體見表 1。

（三）實(shí)證模型

為了檢驗(yàn)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的影響，參照羅進(jìn)輝（2021）[12]、莫冬燕（2023）[13]的做法，本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型（5）來驗(yàn)證主假設(shè)。

（5）

其中，被解釋變量REM表示真實(shí)盈余管理；解釋變量DIG表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。Controls為模型的控制變量，具體參見表1。同時(shí)，為控制行業(yè)和年份的影響，加入行業(yè)固定效應(yīng)δI和年份固定效應(yīng)λY，εit 表示殘差。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。真實(shí)盈余管理（REM）的最小值－0.875，最大值0.606，說明企業(yè)真實(shí)盈余管理水平差距較大；均值0.001，中位數(shù)為0.035，兩者差距不大，說明數(shù)據(jù)分布較為穩(wěn)定，并且這幾項(xiàng)統(tǒng)計(jì)值與羅進(jìn)輝（2021）[12]等人的計(jì)算結(jié)果較為一致。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）最小值為0，最大值為5.124，標(biāo)準(zhǔn)差為1.393，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在較大差異，均值和中位數(shù)的大小說明不同企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型無明顯偏態(tài)。其他控制變量的特征值分布均處于較為合理的水平。

（二）相關(guān)性分析

表3列示了主要變量間的Pearson相關(guān)系數(shù)。由表可知：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實(shí)盈余管理（REM）的顯著負(fù)相關(guān)，初步支持了主假設(shè)H1。同時(shí)，其他控制變量與REM之間均存在顯著的相關(guān)關(guān)系，且所有變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均不超過0.8，說明模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

（三）回歸結(jié)果分析

1．主假設(shè)檢驗(yàn)

表4報(bào)告了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實(shí)盈余管理（REM）的雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實(shí)盈余管理（REM）在1%的水平上顯著為負(fù)。該結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，其真實(shí)盈余管理水平越低，即驗(yàn)證了主假設(shè)H1的成立。

2．異質(zhì)性分析

考慮到企業(yè)部分微觀特征和外部監(jiān)督因素對(duì)企業(yè)真實(shí)盈余管理的影響，本文從企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、兩職合一、四大審計(jì)和分析師關(guān)注四個(gè)方面檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理影響的異質(zhì)性，具體回歸結(jié)果見表5。

第（1）列顯示產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交乘項(xiàng)（State*DIG）對(duì)真實(shí)盈余管理（REM）的回歸結(jié)果在1%的水平上顯著為正，意味著相較于非國(guó)有企業(yè)而言，國(guó)有企業(yè)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與真實(shí)盈余管理的負(fù)相關(guān)關(guān)系具有抑制作用。換言之，非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)盈余管理的抑制作用更加明顯。第（2）列顯示兩職合一與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交乘項(xiàng)（Dual*DIG）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明兩職合一的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的抑制作用更加明顯。第（3）列顯示四大審計(jì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交乘項(xiàng)（Big4 *DIG）的回歸結(jié)果表明四大審計(jì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與真實(shí)盈余管理的負(fù)相關(guān)關(guān)系具有一定的增強(qiáng)作用，但并不顯著。第（4）列顯示分析師關(guān)注與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交乘項(xiàng)（Ana* DIG）的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，意味著隨著分析師關(guān)注度的提高，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的抑制作用增強(qiáng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1．剔除特殊行業(yè)數(shù)據(jù)

考慮到部分行業(yè)的特殊性質(zhì)，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中扮演軟件和信息技術(shù)服務(wù)方，該行業(yè)公司的年報(bào)中必然包含大量與人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)相關(guān)的詞匯。因此，本文參照以往學(xué)者（劉暢，2022）[14]的做法，剔除證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類中行業(yè)代碼為“I65”、行業(yè)名稱為“軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”的上市公司的觀測(cè)值1458條，重新進(jìn)行雙向固定效應(yīng)的回歸?；貧w結(jié)果如表6顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實(shí)盈余管理（REM）仍然在1%的水平上顯著為負(fù)，再一次證明了主假設(shè)的成立。

表6"" 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1

2．內(nèi)生性檢驗(yàn)

鑒于本文已采取雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸在一定程度上控制了遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題，這里只對(duì)可能存在的雙向因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，構(gòu)建以下模型：

（6）

其中，控制變量與模型（5）保持一致?；貧w結(jié)果如表7第（1）列所示，顯著為負(fù)，意味著具有真實(shí)盈余管理行為的企業(yè)具有更多的意愿抑制其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，模型（5）可能存在由于聯(lián)立偏誤、互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此，本文選取國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的代表省級(jí)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè)水平的IP地址數(shù)作為工具變量（IV）進(jìn)行兩階段最小二乘法回歸，回歸結(jié)果如表7第（2）、（3）列所示。第一階段回歸結(jié)果顯示工具變量（IV）對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）的回歸系數(shù)顯著為正，表明地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè)水平越高，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。在校正了內(nèi)生性偏誤后的第二階段回歸結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）仍然與真實(shí)盈余管理（REM）保持顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，主假設(shè)依舊成立。

五、機(jī)制檢驗(yàn)

前文的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制真實(shí)盈余管理。那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型又是通過何種路徑來發(fā)揮這種抑制作用的？根據(jù)前文理論推導(dǎo)和假設(shè)分析，本部分對(duì)信息透明度和內(nèi)部控制兩種機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

表8、9分別報(bào)告了信息透明度和內(nèi)部控制的中介效應(yīng)檢驗(yàn)。由表8可知，第（1）列企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實(shí)盈余管理（REM）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，第（2）列信息透明度（Opa）的回歸系數(shù)為0.021，且在1%的置信水平上顯著，該結(jié)果表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)信息透明度。第（3）列信息透明度（Opa）與真實(shí)盈余管理（REM）的回歸系數(shù)為－0.023，且在1%置信水平上顯著為負(fù)，意味著企業(yè)信息透明度的提升有效抑制了企業(yè)真實(shí)盈余管理行為的發(fā)生。逐步檢驗(yàn)的結(jié)果表明企業(yè)信息透明度的提升是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制真實(shí)盈余管理的重要路徑。從而驗(yàn)證了假設(shè)H2。

由表9可知，第（1）列企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實(shí)盈余管理（REM）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，第（2）列企業(yè)內(nèi)部控制缺陷（Isd）的回歸系數(shù)為－0.051，且在1%的置信水平上顯著，該結(jié)果表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低內(nèi)控缺陷，即完善內(nèi)部控制。第（3）列內(nèi)控缺陷（Isd）與真實(shí)盈余管理（REM）的回歸系數(shù)為0.011，且在1%置信水平上顯著，意味著企業(yè)內(nèi)控缺陷與真實(shí)盈余管理成正比。企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型通過降低內(nèi)控缺陷（完善內(nèi)部控制）來減少真實(shí)盈余管理行為發(fā)生，逐步檢驗(yàn)的結(jié)果表明企業(yè)內(nèi)控的完善是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制真實(shí)盈余管理的另一重要路徑。從而驗(yàn)證了假設(shè)H3。

六、結(jié)論與啟示

文章以我國(guó)A股上市公司2013—2022年數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)真實(shí)盈余管理的影響。實(shí)證結(jié)果表明：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與真實(shí)盈余管理顯著負(fù)相關(guān)，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的發(fā)生，即驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司治理效應(yīng)；（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)信息透明度、減少內(nèi)部控制缺陷（完善內(nèi)部控制）從而抑制真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的發(fā)生；（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理效應(yīng)在非國(guó)有企業(yè)、兩職合一、四大審計(jì)和分析師關(guān)注高的企業(yè)中更加顯著，說明在企業(yè)內(nèi)部控制水平和外部監(jiān)督強(qiáng)度不同的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理效果存在差異。一般來講，內(nèi)控和外部監(jiān)督機(jī)制越完善的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越能夠發(fā)揮積極治理效應(yīng)。

本文的研究結(jié)論具有一定的政策建議和啟示：（1）企業(yè)應(yīng)積極順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展的趨勢(shì)，牢牢把握數(shù)字時(shí)代的機(jī)遇，加大力度推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極發(fā)揮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司治理效能，鼓勵(lì)將數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)與管理深度融合，提高生產(chǎn)效率，完善內(nèi)部控制，提高信息透明度，增加管理層為謀求私利而進(jìn)行盈余操縱的成本和難度，抑制其機(jī)會(huì)主義行為的發(fā)生。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行，在其發(fā)揮抑制真實(shí)盈余管理的治理作用的同時(shí)，必將助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；（2）為了推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制盈余管理的順利實(shí)現(xiàn)，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)自身內(nèi)部控制，減少內(nèi)控缺陷，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供一個(gè)發(fā)揮積極治理效能的大環(huán)境；（3）政府部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)審計(jì)事務(wù)所、證券機(jī)構(gòu)的監(jiān)督，保障外部治理作用的合規(guī)合法性，充分發(fā)揮審計(jì)和分析師關(guān)注等外部監(jiān)督力量的治理效應(yīng)。

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Does digital transformation affect Real earnings management？

——Based on empirical evidence from China's capital markets

Zhou Qian， Wu Keping

（School of Business Administration， Chaohu University， Chaohu Anhui 238024）

Abstract： “The devil is a foot high， the moral is a foot high.” Can the digital transformation of enterprises affect the real earnings management of enterprises？ This paper selects the data of China’s A-share listed companies from 2013 to 2022 to analyze theoretically and empirically the impact of digital transformation on real earnings management. It is found that the digital transformation of enterprises can significantly inhibit the occurrence of real earnings management behavior of enterprises， and this inhibition effect is more significant in non-state-owned enterprises， dual-duty enterprises， four major audit enterprises and enterprises with high attention from analysts. Moreover， through the mechanism test， it is found that enterprise digital transformation inhibits real earnings management by improving information transparency and improving internal control.

Key words： Enterprise digital transformation; Real earnings management; Information transparency; Internal control