DOI：10.16366/j.cnki.1000-2359.2025.02.12

摘要：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以規(guī)范企業(yè)在資本市場中的行為，改善資本市場環(huán)境。加速推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是中央頂層設(shè)計的重要組成部分，也是企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。本文以企業(yè)信息披露違規(guī)為切入，基于信號傳遞理論和委托代理理論，選取滬深A(yù)股非金融類上市公司為研究對象，實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)信息披露違規(guī)之間的關(guān)系。實證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能抑制企業(yè)信息披露違規(guī)。中介機制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解代理成本以及提高內(nèi)部控制抑制企業(yè)信息披露違規(guī)。調(diào)節(jié)效應(yīng)分析結(jié)果顯示，當(dāng)高管持股比例和分析師關(guān)注度較高時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的抑制作用更強，這種抑制作用在非高新技術(shù)企業(yè)和數(shù)字金融發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)中更為顯著。因此，要加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略布局，凈化資本市場生態(tài)，充分釋放數(shù)字紅利，注重從不同層面彰顯數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的抑制作用，對企業(yè)信息披露行為進行有效監(jiān)管。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型;信息披露違規(guī);代理成本;內(nèi)部控制

基金項目：國家自然科學(xué)基金面上項目（72172097）

作者簡介：關(guān)鑫，博士，首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)工商管理學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師，主要從事公司治理和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等相關(guān)研究；李楓園，女，首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)工商管理學(xué)院博士生。

中圖分類號：F272文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1000-2359（2025）02-0085-12收稿日期：2024-02-07

一、引言

近年來，企業(yè)信息披露違規(guī)事件頻繁發(fā)生?？得浪帢I(yè)、瑞幸咖啡、恒大等上市公司的信息披露違規(guī)行為嚴(yán)重擾亂了資本市場秩序，侵害了投資者的利益，引發(fā)監(jiān)管層的高度關(guān)注。為此，國務(wù)院于2020年出臺了《關(guān)于進一步提高上市公司質(zhì)量的意見》，證監(jiān)會于2021年通過了《上市公司信息披露管理辦法》，強調(diào)要進一步規(guī)范企業(yè)信息披露行為，提升信息披露質(zhì)量，全面貫徹信息披露違規(guī)“零容忍”理念。基于此，探究如何更有效地抑制企業(yè)信息披露違規(guī)，進一步規(guī)范企業(yè)在資本市場中的行為，成為學(xué)術(shù)界和實務(wù)界關(guān)注的焦點。

信息披露違規(guī)指企業(yè)未按照監(jiān)管部門的規(guī)定以及法律制度的要求將有關(guān)業(yè)務(wù)調(diào)整、人員變更、財務(wù)狀況等信息及時、準(zhǔn)確地傳遞給利益相關(guān)者{張程睿，蹇靜：《我國上市公司違規(guī)信息披露的影響因素研究》 ，《審計研究》，2008年第1期。}。從企業(yè)內(nèi)部治理來看，已有研究從治理結(jié)構(gòu)、財務(wù)狀況等方面入手，發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)過于集中會導(dǎo)致大股東與管理層合謀，管理層作為公司經(jīng)營決策者容易出于自利動機違規(guī)披露信息{Fan，J.P.H.， Wong，J.T. Corporate Ownership Structure "and "the "Informativeness "of Accounting Earnings "in "East "Asia.Journal "of "Accounting "and "Economics， 2002（4）.}，而獨立董事越多，則能夠加強對管理層的監(jiān)督，約束管理層的自利動機{Agrawal， A.，Chadha，S. Corporate Governance and Accounting Scandals.Journal of Law and Economics，2005（2）.}；財務(wù)壓力較大、盈利能力較差、經(jīng)營成果和現(xiàn)金流不足的企業(yè)更容易發(fā)生信息披露違規(guī)行為{吳國萍，馬施：《上市公司財務(wù)壓力與信息披露違規(guī)實證研究》，《財經(jīng)理論與實踐》，2010年第2期。}；從企業(yè)外部治理來看，已有研究從監(jiān)管不足、法律法規(guī)不完善等方面入手發(fā)現(xiàn)外部審計機構(gòu)專業(yè)性和獨立性較差，監(jiān)管部門查處成本高、處罰不及時等因素，將導(dǎo)致外部監(jiān)管沒有足夠的震懾力{劉剛，孫安其，張新星：《上市公司內(nèi)部控制信息披露的現(xiàn)狀和制度研究》，《會計之友》，2013年第13期。}，企業(yè)更容易發(fā)生信息披露違規(guī)行為；同時，法律法規(guī)的不完善、政策落實不到位，也增加了企業(yè)發(fā)生信息披露違規(guī)行為的概率{梁保國：《我國上市公司會計信息披露存在的問題及對策》，《會計之友》，2011年第15期。}。信息披露為外部利益相關(guān)者搭建了解企業(yè)經(jīng)營狀況和發(fā)展前景的橋梁{魯惠中，周銘山，林靖：《創(chuàng)新文本信息披露是公司一廂情愿的行為嗎？》，《南開管理評論》，2024年第6期。}，企業(yè)作為掌握信息的優(yōu)勢方，為了保持良好形象，增加投資者的信心，提高利益相關(guān)者的滿意度，有動機進行信息操縱，在信息披露質(zhì)量的選擇上具有較強的主觀性。因此，在加強外部信息披露違規(guī)監(jiān)管的同時，如何從企業(yè)內(nèi)部著手，探究規(guī)范信息披露行為的內(nèi)在驅(qū)動力，對于從源頭上推動資本市場的健康穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、元宇宙等新興信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新引擎，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟已上升為國家戰(zhàn)略?！笆奈濉币?guī)劃指出要加快推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，黨的二十大強調(diào)“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。企業(yè)作為市場經(jīng)濟的微觀主體，是促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是順應(yīng)數(shù)字時代潮流、響應(yīng)國家發(fā)展戰(zhàn)略、促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)和信息為核心生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動力，對企業(yè)的組織架構(gòu)、商業(yè)模式、流程管理等進行全方位重塑。已有研究表明，傳統(tǒng)的生產(chǎn)體系在生產(chǎn)、銷售、運輸?shù)确矫鏌o法形成系統(tǒng)化信息體系，存在因信息傳遞不到位導(dǎo)致的資源錯配現(xiàn)象{曹勇，劉弈，東志純，等：《動態(tài)能力視角下組織慣性對制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響研究》，《中國科技論壇》，2022年第10期。}。數(shù)字化轉(zhuǎn)型后將需求端和供給端的信息鏈接起來，通過數(shù)字技術(shù)高效處理信息，提高了信息傳遞的及時性、準(zhǔn)確性、完整性，增加了企業(yè)的透明度，降低信息不對稱程度{周冬華，萬貽?。骸稊?shù)字化轉(zhuǎn)型會提升企業(yè)勞動投資效率嗎》，《山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》，2023年第2期。}，從而有利于緩解企業(yè)的融資約束{王敬勇，孫彤，李珮，等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)融資約束：基于中小企業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《科學(xué)決策》，2022年第11期。}和債務(wù)風(fēng)險{周世愚，周明生：《數(shù)字化發(fā)展與地方債務(wù)風(fēng)險治理：理論機制與經(jīng)驗事實》，《求是學(xué)刊》，2022年第4期。}，增加企業(yè)的投資效率{李雷，楊水利，陳娜：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率的影響研究》，《軟科學(xué)》，2022年第11期。}和股票流動性{吳非，胡慧芷，林慧妍，等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)：來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》，2021年第7期。}，加強資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整{沈劍飛，李亞杰，王濤，等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整》，《統(tǒng)計與信息論壇》，2022年第12期。}，提高企業(yè)的創(chuàng)新水平{張欣，董竹：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新：機制識別、保障條件分析與異質(zhì)性檢驗》，《經(jīng)濟評論》，2023年第1期。}。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)發(fā)展帶來了新動能，快速提升了企業(yè)信息獲取和傳遞能力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了信息來源的真實性，為企業(yè)傳遞信息打開了多種渠道，降低了企業(yè)藏匿真實信息的能力，勢必會影響企業(yè)的信息披露行為?；诖?，本文嘗試系統(tǒng)探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的影響及作用機制，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)在資本市場的表現(xiàn)提供新的經(jīng)驗證據(jù)，并提出相關(guān)政策建議。

本文的邊際貢獻在于：在理論層面，豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果研究，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)在資本市場上的行為聯(lián)系起來，從信息披露微觀視角出發(fā)，深入剖析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和信息披露違規(guī)之間的關(guān)系，為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場互動提供新的研究視角。另外，本文揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信息披露違規(guī)的路徑，打開了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信息披露違規(guī)的機制黑箱，并從多個視角識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)信息披露違規(guī)的邊界條件。本文為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)在資本市場上的行為以及釋放企業(yè)數(shù)字化紅利提供新的經(jīng)驗證據(jù)。在數(shù)據(jù)層面，本文采用文本挖掘法，綜合現(xiàn)有文獻的研究思路，擴大了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)詞匯范圍，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概括更加全面和精準(zhǔn)，對后續(xù)研究具有一定參考價值。在實踐層面，資本市場是經(jīng)濟體系的重要構(gòu)成部分和市場化資源配置的主戰(zhàn)場，企業(yè)作為資本市場的主體和經(jīng)濟活動的載體，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)在資本市場上的行為具有重要影響，有助于促進資本市場的良性運行、市場資源的高效配置和經(jīng)濟的健康穩(wěn)定增長。

二、理論分析和研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)信息披露違規(guī)〖HJ48x〗

根據(jù)信號傳遞理論，信息的完整傳遞依賴于信息來源、信息傳輸通道和信息歸宿三個必不可少的環(huán)節(jié){Shannon，C.E.A. Mathematical Theory of Communication.The Bell System Technical Journal， 1948（3）．}，任何一個環(huán)節(jié)得到優(yōu)化都有利于提升信息的生成質(zhì)量、處理速度和傳輸效率。一方面，企業(yè)發(fā)生信息披露違規(guī)行為源于信息來源本身不真實，信息質(zhì)量低，導(dǎo)致企業(yè)向外披露錯誤的信息{徐子堯，龐月維，張莉沙：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了上市公司信息披露質(zhì)量嗎？》，《南京審計大學(xué)學(xué)報》，2023年第2期。}，違反了法律法規(guī)，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)獲取信息的質(zhì)量。從信息的來源上看，數(shù)字技術(shù)將多維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進制數(shù)字資源，并嵌入企業(yè)的經(jīng)營管理過程中，信息來源的廣泛性和真實性得到提高{王瑤，馮曉晴，侯德帥：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高分析師預(yù)測準(zhǔn)確度嗎：基于信息披露和信息挖掘的雙重視角》，《中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報》，2023年第4期。}。例如，大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用提高了企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘、分析和轉(zhuǎn)化能力，能將圖片、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化和非標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為可視化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)類型，對企業(yè)傳統(tǒng)的財務(wù)經(jīng)營信息進行有益的補充{夏喆，張永?。骸稊?shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)資源配置效率：基于成本粘性視角》，《投資研究》，2023年第5期。}；另外，區(qū)塊鏈技術(shù)加強了對財務(wù)會計信息的自動識別和驗證，信息被篡改和偽造的可能性降低，信息的真實性和可靠性得到保障；大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)信息的獲取能力，降低了企業(yè)信息的搜尋成本，人工智能算法和機器識別技術(shù)能對傳遞過來的海量信息進行快速甄別和分析，提高了企業(yè)處理和分析財務(wù)、運營、生產(chǎn)等相關(guān)信息的能力，為獲取優(yōu)質(zhì)信息奠定了基礎(chǔ)。

另一方面，企業(yè)發(fā)生信息披露違規(guī)行為源于管理層藏匿真實信息，故意向外部利益相關(guān)者傳遞錯誤信息，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低管理層掩蓋真實信息的能力，提高信息披露的真實性。從信息傳輸渠道和信息接收者來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為信息傳遞打開了多種渠道，信息傳播速度呈指數(shù)級增長{韋影，宗小云：《企業(yè)適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究框架：一個文獻綜述》，《科技進步與對策》，2021年第11期。}，信息傳遞的及時性大大提高。數(shù)字化發(fā)展為企業(yè)和利益相關(guān)者提供了新的互動渠道，信息的傳遞鏈條簡化，提高傳遞效率，增強了信息的真實度和可靠性。過去在與監(jiān)管部門的互動中，企業(yè)與監(jiān)管部門間的信息數(shù)據(jù)互不相通，企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)并不能及時傳遞給監(jiān)管部門，管理層藏匿真實信息的行為難以被發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，如金稅三期等系統(tǒng)的連接，監(jiān)管部門獲取企業(yè)信息更加便利，加強了雙方信息融合程度，減少管理層隱藏企業(yè)真實收入或成本的行為{王蘊，盧陽：《中國式現(xiàn)代化背景下稅收征管數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究》，《稅務(wù)與經(jīng)濟》，2023年第4期。}；在與中小股東的互動中，如“互動易”“股吧”“上證e互動”等平臺的接入加強了投資者與企業(yè)的交流{馬連福，宋婧楠，王博：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息披露的價值效應(yīng)研究：來自概念炒作的證據(jù)》，《經(jīng)濟與管理研究》，2023年第8期。}，中小股東能及時有效地獲取企業(yè)的多方面信息，降低監(jiān)督成本，有效監(jiān)督企業(yè)行為，優(yōu)化企業(yè)外部利益相關(guān)者治理，減弱管理層傳遞虛假信息的動機；在與價值網(wǎng)絡(luò)中其他企業(yè)的互動中，數(shù)字技術(shù)的運用能在信息流轉(zhuǎn)過程中保存每個信息節(jié)點的交易記錄{張少博：《推進財政數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論思考與政策選擇》，《財政科學(xué)》，2021年第9期。}，管理層若想隱藏真實信息，需要對每個信息節(jié)點進行修改，很容易被價值網(wǎng)絡(luò)中的利益相關(guān)者發(fā)現(xiàn)，加大了管理者掩蓋真實信息的難度；在與外部審計的互動中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使信息數(shù)據(jù)高效無損地傳遞，外部審計能根據(jù)數(shù)據(jù)快速識別出企業(yè)流程造假等行為，增大管理層披露信息的壓力，減少信息披露違規(guī)。基于此，本文提出假設(shè)1——

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制了企業(yè)信息披露違規(guī)。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)信息披露違規(guī)的中介機制

1.代理成本的中介機制

管理層是企業(yè)戰(zhàn)略決策的核心{王俊領(lǐng)，蔡閆東：《公司戰(zhàn)略與高管機會主義減持：基于信息不對稱和投資者情緒的分析》，《經(jīng)濟管理》，2022年第10期。}，信息披露違規(guī)的發(fā)生與管理層的決定密不可分。在委托代理理論框架下，委托人和代理人之間可能因為利益不一致存在沖突，管理層做出的決策難以滿足股東利益最大化的要求，常常存在在職消費、短期套利等機會主義行為{祝繼高，王春飛：《大股東能有效控制管理層嗎：基于國美電器控制權(quán)爭奪的案例研究》，《管理世界》，2012年第4期。}。管理層的自利動機勢必會對企業(yè)的公開信息披露產(chǎn)生不利影響，造成信息披露違規(guī)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能減少代理成本。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過數(shù)字技術(shù)和數(shù)字平臺的運用提高了企業(yè)各部門、各環(huán)節(jié)的信息共享和交流，降低了監(jiān)管成本和溝通成本，提高了企業(yè)的信息透明度，壓縮了管理層自利傾向的空間。其次，數(shù)字技術(shù)的使用避免了企業(yè)的任意環(huán)節(jié)處于“信息孤島”{戚聿東，肖旭：《數(shù)字經(jīng)濟時代的企業(yè)管理變革》，《管理世界》，2020年第6期。}，海量的數(shù)據(jù)能還原企業(yè)的各個經(jīng)營環(huán)節(jié)，使股東及其他利益相關(guān)者能清晰地了解企業(yè)的經(jīng)營情況，有利于股東和其他利益相關(guān)者的監(jiān)督和審查，弱化管理層的機會主義行為。最后，根據(jù)權(quán)變理論，企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)要隨環(huán)境的變化進行動態(tài)調(diào)整以保持競爭力，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生根本性的變化，傳統(tǒng)垂直型的組織結(jié)構(gòu)難以適應(yīng)數(shù)據(jù)的快速流轉(zhuǎn)、傳遞和共享，取而代之的是扁平化、網(wǎng)絡(luò)式的組織結(jié)構(gòu){肖土盛，孫瑞琦，袁淳，等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本結(jié)構(gòu)調(diào)整與勞動收入份額》，《管理世界》，2022年第12期。}。扁平化和網(wǎng)絡(luò)式組織結(jié)構(gòu)的特點是去中心化、去中介化，各部門之間要相互協(xié)調(diào)和合作，組織的上下層級結(jié)構(gòu)不再適用，因此極大地削弱了管理層在經(jīng)營活動中的自由裁量權(quán)，并將管理層的自利行為置于部門之間的實時監(jiān)督之下，從而降低管理層和股東之間的代理沖突，抑制信息披露違規(guī)?；诖?，本文提出假設(shè)2——

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低代理成本抑制企業(yè)信息披露違規(guī)，即代理成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息披露違規(guī)之間存在中介效應(yīng)。

2.內(nèi)部控制的中介機制

內(nèi)部控制是企業(yè)全體員工共同參與，旨在完成企業(yè)控制目標(biāo)的一系列制度安排和管理措施{鄭貴華，朱兆陽：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進企業(yè)社會責(zé)任履行了嗎：基于企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的經(jīng)驗證據(jù)》，《哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報》（社會科學(xué)版），2023年第4期。}，其目標(biāo)包括保障企業(yè)資產(chǎn)的安全性、生產(chǎn)運營的合法合規(guī)、財務(wù)報告的真實準(zhǔn)確、經(jīng)營效率的不斷提高。內(nèi)部控制加強了企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)以及成員之間的相互制衡和互相監(jiān)督，有利于形成“事前—事中—事后”完整的監(jiān)督體系，謝志華{謝志華：《內(nèi)部控制、公司治理、風(fēng)險管理：關(guān)系與整合》，《會計研究》，2007年第10期。}等認(rèn)為內(nèi)部控制高的企業(yè)，信息披露違規(guī)風(fēng)險高，進而減少企業(yè)的信息披露違規(guī)行為。

袁平{袁平：《新〈企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范〉解讀》，《財經(jīng)界》，2012年第11期。}認(rèn)為內(nèi)部控制是內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息交流與溝通、內(nèi)部監(jiān)督五類要素構(gòu)成的制度體系。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能優(yōu)化企業(yè)的內(nèi)部控制體系，增強各個環(huán)節(jié)的敏捷性。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑了企業(yè)內(nèi)部環(huán)境，顛覆了原有的組織架構(gòu)、管理模式、企業(yè)文化，具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型突破了上傳下達的層級式組織架構(gòu)，縮短了公司治理鏈條，管理層權(quán)力得到下放，經(jīng)營管理的靈活性不斷增強{祝樹金，申志軒，文茜，等：《經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略：效應(yīng)與機制》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》，2023年第5期。}；另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了內(nèi)部信息的流轉(zhuǎn)，需要組織不斷適應(yīng)新的變化，有利于促使以學(xué)習(xí)為導(dǎo)向的組織文化的形成{黃忱，虞詩強：《傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)協(xié)同的策略研究》，《經(jīng)濟問題探索》，2023年第3期。}，這些變革能優(yōu)化內(nèi)部控制環(huán)境，提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效預(yù)測和評估風(fēng)險，新一代數(shù)字技術(shù)深度嵌入企業(yè)的運營管理過程中，能及時獲取信息，進而為識別風(fēng)險因素奠定基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)的使用，能夠?qū)⒑Ａ康臄?shù)據(jù)加以儲存和分析，實時評估各類風(fēng)險要素發(fā)生的概率以及損失，并根據(jù)信息的快速傳遞實時感知風(fēng)險的變化{蔣巒，凌宇鵬，張吉昌，等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)韌性：基于雙元創(chuàng)新視角》，《技術(shù)經(jīng)濟》，2022年第1期。}。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了控制活動的自動化和智能化，會計信息系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等在數(shù)字技術(shù)的賦能下提高了控制活動的及時性和靈活性{段華友，黃學(xué)彬：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型、內(nèi)部控制質(zhì)量對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機制研究：以資源型企業(yè)為例》，《工程管理科技前沿》，2022年第6期。}，擺脫了時間和空間的束縛，成為有效牽制工具，增強控制活動的規(guī)范性和安全性。再次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強了企業(yè)的信息交流與溝通。在企業(yè)內(nèi)部，云平臺的使用降低了信息不對稱，加強了部門與部門之間、員工與部門之間、員工與員工之間信息的傳遞和交流，提高了企業(yè)內(nèi)部工作的協(xié)同效率{吳代龍，劉利平：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級促進了全球價值鏈地位攀升嗎：來自中國上市企業(yè)的微觀證據(jù)》，《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究》，2022年第5期。}；在企業(yè)外部，數(shù)字技術(shù)為企業(yè)與供應(yīng)商、客戶等利益相關(guān)者之間的溝通打開多種渠道，增加了與外部利益相關(guān)者的交流與聯(lián)系。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強了內(nèi)部監(jiān)督的有效性。數(shù)字技術(shù)使企業(yè)的各項業(yè)務(wù)流程處于實時跟蹤和動態(tài)監(jiān)管中，各項業(yè)務(wù)流程更加透明化，數(shù)字技術(shù)的運用拓展了監(jiān)督范圍{張欽成，楊明增：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制質(zhì)量：基于“兩化融合”貫標(biāo)試點的準(zhǔn)自然實驗》，《審計研究》，2022年第6期。}，過去對某一具體對象的監(jiān)督，如今擴大到整個業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)監(jiān)督的智能化，確保經(jīng)營活動的規(guī)范有序?；诖?，本文提出假設(shè)3——

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高內(nèi)部控制抑制信息披露違規(guī)，即內(nèi)部控制在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息披露違規(guī)之間存在中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源〖HJ55x〗

本文以2010-2023年A股上市公司為研究樣本，并做出了以下處理：（1）剔除金融類行業(yè)上市公司；（2）剔除ST、PT類上市公司；（3）排除極端值的影響，對連續(xù)變量在上下1%分位上進行縮尾處理；（4）刪除缺失值。最終得到有效樣本共40000個。公司層面的數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，地區(qū)層面的數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。本文的解釋變量是搜集的難點，主要采取手工收集上市公司的年報，利用Python進行文本挖掘形成數(shù)字化相關(guān)的詞庫，以此作為數(shù)據(jù)池對數(shù)字化相關(guān)詞匯進行詞頻統(tǒng)計形成解釋變量的測度指標(biāo)。本文的所有回歸均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤（robust）進行估計。

（二）變量界定與測量

1.被解釋變量

本文借鑒劉星{劉星，陳西嬋：《證監(jiān)會處罰、分析師跟蹤與公司銀行債務(wù)融資：來自信息披露違規(guī)的經(jīng)驗證據(jù)》，《會計研究》，2018年第1期。}的做法，將信息披露違規(guī)界定為企業(yè)當(dāng)年發(fā)生虛假記載（誤導(dǎo)性陳述）、推遲披露、重大遺漏、披露不實、信息隱藏等行為。主要采取兩種方式進行度量，一是虛擬變量違規(guī)傾向Fraud，企業(yè)當(dāng)年若發(fā)生信息披露違規(guī)并被監(jiān)管部門通報則取1，否則取0；二是類別變量違規(guī)次數(shù)Freq，采用企業(yè)當(dāng)年發(fā)生信息披露違規(guī)行為且被監(jiān)管部門通報的總次數(shù)進行衡量。

2.解釋變量

本文采用現(xiàn)有文獻中構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)常用的文本挖掘法，并借鑒袁淳{袁淳，肖土盛，耿春曉，等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》，2021年第9期。}和吳非{吳非，胡慧芷，林慧妍，等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)：來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》，2021年第7期。}的做法，首先，通過手工搜集具有總結(jié)性和指導(dǎo)性的企業(yè)年報，對年報中的“管理層討論與分析”部分（MDamp;A）進行文本提取，此部分的詞匯更能體現(xiàn)出企業(yè)的戰(zhàn)略導(dǎo)向和發(fā)展理念；其次，根據(jù)國家政策和數(shù)字化相關(guān)文件以及綜合袁淳和吳非對數(shù)字化相關(guān)詞匯的提取，利用Python最終篩選出數(shù)字化相關(guān)詞匯，形成數(shù)據(jù)池；最后，對年報“管理層討論與分析”部分（MDamp;A）進行文本分析，并統(tǒng)計出數(shù)字化相關(guān)詞匯出現(xiàn)的頻次，以總頻次占年報MDamp;A語段長度衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度（Dig），Dig越大表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度越深。

3.控制變量

本文結(jié)合現(xiàn)有文獻并綜合考慮影響企業(yè)信息披露違規(guī)的因素，從公司特征和內(nèi)部治理方面選取以下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、上市年限（ListAge）、固定資產(chǎn)比（Fixed）、第一大股東持股比例（Top1）、董事會規(guī)模（Board）、獨立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）、股權(quán)制衡度（Balance）。為消除行業(yè)和年份所產(chǎn)生的影響，本文還控制了年份（Year）和行業(yè)（Industry）效應(yīng)，詳細(xì)的變量定義如表1所示。

（三）模型設(shè)定

為了檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息披露違規(guī)之間的關(guān)系，建立以下回歸模型：

Fraudi，t/Freqi，t=α0+α1Digi，t+α2ΣControlsi，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t〖JY，2〗（1）

上式中i表示個體，t表示年份，Controls表示本文所選取的控制變量，Year和Industry是加入的行業(yè)和年份的虛擬變量，解釋變量是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig），被解釋變量為違規(guī)傾向（Fraud）和違規(guī)次數(shù)（Freq），當(dāng)被解釋變量為違規(guī)傾向時，所采取的估計方法是Logit回歸；當(dāng)被解釋變量是違規(guī)次數(shù)時，其數(shù)值為非負(fù)實數(shù)（計數(shù)數(shù)據(jù)），所采取的估計方法是Poisson回歸，εi，t是殘差項。若α1顯著為負(fù)，說明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能抑制企業(yè)信息披露違規(guī)，即假設(shè)1得證。

四、實證檢驗結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）的最大值為5.615，最小值為0，說明我國不同企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在差異。均值為1，中位數(shù)為0.589，說明我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度偏低；被解釋變量違規(guī)傾向（Fraud）的均值為0.402，說明我國40%以上的企業(yè)曾存在信息披露違規(guī)現(xiàn)象，違規(guī)次數(shù)（Freq）的最大值為13，最小值為0，平均值為0.221，說明我國企業(yè)平均違規(guī)次數(shù)為0.2次，且不同企業(yè)之間的違規(guī)次數(shù)差異較大。其他變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果均在合理的范圍，與現(xiàn)有文獻相吻合。

（二）回歸分析

表3是模型（1）的基本回歸結(jié)果，列（1）（2）沒有加入控制變量，分別是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的Logit和Poisson回歸結(jié)果，回歸系數(shù)分別是-0.352和-0.031，分別在1%、10%的水平上顯著為負(fù)，初步證明數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制了企業(yè)信息披露違規(guī)。列（3）（4）在加入控制變量后，企業(yè)的信息披露違規(guī)傾向（Fraud）和違規(guī)次數(shù)（Freq）的系數(shù)分別是-0.069、 -0.037，在1%和5%的水平上顯著為負(fù)，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)信息披露違規(guī)傾向和披露違規(guī)次數(shù)越低，本文假設(shè)1得證。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量法

為緩解反向因果即發(fā)生信息披露違規(guī)行為少的企業(yè)可能更傾向于進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的內(nèi)生性問題，本文采用工具變量進行2SLS回歸。參考黃群慧{黃群慧，余泳澤，張松林：《互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機制與中國經(jīng)驗》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》，2019年第8期。}、趙濤{趙濤，張智，梁上坤：《數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展：來自中國城市的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》，2020年第10期。}的做法，工具變量選用城市層面1984年每百萬人口所擁有的電話數(shù)進行構(gòu)造，城市層面與信息化相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)一定程度上對現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了影響，滿足相關(guān)性的要求。另外，城市歷史信息水平對企業(yè)的信息披露違規(guī)不會產(chǎn)生影響，滿足外生性條件。因為本文使用的是面板數(shù)據(jù)，需要引入一個隨時間變化的變量構(gòu)造工具變量以滿足面板數(shù)據(jù)的計量方法，因此將2009-2022年滯后一期的全國信息技術(shù)服務(wù)與之交乘，作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量Iv?；貧w結(jié)果如表4所示，在考慮了內(nèi)生性問題之后，解釋變量（Dig）的回歸系數(shù)依然在1%的水平上顯著為負(fù)，與前文的回歸結(jié)果保持一致。F統(tǒng)計量在第一階段的回歸中均大于10，因此不存在弱工具變量的問題。

2.Heckman兩階段法

本文進一步采用Heckman兩階段法緩解內(nèi)生性問題，借鑒陸中飛{陳中飛，江康奇，殷明美：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型能緩解企業(yè)“融資貴”嗎》，《經(jīng)濟學(xué)動態(tài)》，2022年第8期。}的做法，第一階段首先定義數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量，若企業(yè)i的數(shù)字化轉(zhuǎn)型高于t年的中位數(shù)，則取1，否則取0，然后將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量作為被解釋變量，并加入模型（1）的所有控制變量以及上文中的工具變量進行Probit回歸估算出逆米爾斯比率（IMR）。在第二階段加入逆米爾斯比率（IMR）對模型（1）進行回歸，表5的（1）（2）列是加入逆米爾斯比率（IMR）重新回歸的結(jié)果，其中IMR的系數(shù)顯著，說明存在樣本選擇問題，重新估計的回歸結(jié)果顯示Dig的系數(shù)顯著為負(fù)，依然表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能抑制信息披露違規(guī)。

3.傾向得分匹配法

樣本自選擇同樣會產(chǎn)生內(nèi)生性問題，因此，為緩解樣本自選擇偏誤，采用傾向得分匹配法進行檢驗。借鑒李瑞敬{李瑞敬，黨素婷，李百興，等：《CEO的信息技術(shù)背景與企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量》，《審計研究》，2022年第1期。}的做法，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）變量取中位數(shù)，若樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的值大于中位數(shù)則取1，小于中位數(shù)則取0；然后將企業(yè)規(guī)模（Size）、上市年限（ListAge）、固定資產(chǎn)比（Fixed）、第一大股東持股比例（Top1）、董事會規(guī)模（Board）、獨立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）、股權(quán)制衡度（Balance）所有控制變量作為協(xié)變量進行傾向得分計算，隨后采用1：1的最近鄰匹配，匹配后處理組和對照組沒有顯著差異，通過平衡性檢驗。用匹配后的樣本進行回歸檢驗，結(jié)果如表5的（3）（4）列所示，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能抑制信息披露違規(guī)。

4.更換估計方法

參考 Khanna{Khanna， "V.， Kim，E.，Lu， Y. CEO Connectedness and Corporate Fraud，The Journal of Finance， 2015（70）.}的做法，當(dāng)被解釋變量是虛擬變量違規(guī)傾向（Fraud）時，采用Probit估計方法重新回歸數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)可能性的影響; 借鑒孟慶斌{孟慶斌，鄒洋，侯德帥：《賣空機制能抑制上市公司違規(guī)嗎》，《經(jīng)濟研究》，2019年第6期。}等的做法，當(dāng)被解釋變量是非負(fù)整數(shù)違規(guī)次數(shù)（Freq）時，采用負(fù)二項估計方法重新回歸數(shù)字化轉(zhuǎn)型對違規(guī)頻率的影響，回歸結(jié)果如表5的（5）（6）列所示，回歸系數(shù)別是-0.036和-0.033，在5%和1%的水平上顯著為負(fù)，表明更換估計模型后，回歸結(jié)果與前文保持一致。

5.改變樣本區(qū)間

2017年“數(shù)字經(jīng)濟”一詞首次出現(xiàn)在政府工作報告中，推動了企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，并且企業(yè)年報“管理層討論與分析”部分對數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的披露和說明逐漸增多。為了避免企業(yè)在2017年之后年報披露的信息誤差，本文將樣本區(qū)間縮短至2010-2016年進行回歸，回歸結(jié)果如表5的 （7）（8）列所示，回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，再次證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。

五、機制檢驗

（一）代理成本的中介效應(yīng)

根據(jù)前文的理論分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了信息透明度，緩解了信息不對稱，弱化了管理層機會主義行為，降低了代理成本，進而抑制管理層做出信息違規(guī)披露決策。遵循前文的假設(shè)將代理成本采用兩種方式進行衡量，第一種（AC1）借鑒羅瑋{羅煒，朱春艷：《代理成本與公司自愿性披露》，《經(jīng)濟研究》，2010年第10期。}的做法，采用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（銷售收入與資產(chǎn)平均余額的比值）進行衡量，數(shù)值越大，代理成本越低；第二種（AC2）參考周澤將{周澤將，王浩然：《股東大會投票與獨立董事異議行為：聲譽效應(yīng)VS壓力效應(yīng)》，《經(jīng)濟管理》，2021年第2期。}的做法，采用其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比例進行衡量，數(shù)值越大，代理成本越高。參考江艇{江艇：《因果推斷經(jīng)驗研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》，2022年第5期。}對中介效應(yīng)檢驗的方法，表6的第（1）（2）列是數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）對AC1、AC2的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了代理成本，而代理成本越高，企業(yè)越容易發(fā)生信息披露違規(guī){李文佳，朱玉杰：《儒家文化對公司違規(guī)行為的影響研究》，《經(jīng)濟管理》，2021年第9期。}。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型—代理成本—企業(yè)信息披露違規(guī)的中介路徑成立。

（二）內(nèi)部控制的中介效應(yīng)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了內(nèi)部環(huán)境、提高了風(fēng)險評估的效率、增強了控制活動的規(guī)范性和安全性、拓展了信息交流與溝通的渠道、強化了內(nèi)部監(jiān)督的有效性，從而優(yōu)化了企業(yè)的內(nèi)部控制，減少企業(yè)的信息披露違規(guī)行為。內(nèi)部控制（IC）變量選取迪博公司發(fā)布的內(nèi)部控制指數(shù)，該指數(shù)越大表示內(nèi)部控制質(zhì)量越高。中介檢驗結(jié)果如表6的列（3）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）對內(nèi)部控制（IC）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了內(nèi)部控制。根據(jù)內(nèi)部控制理論，內(nèi)部控制是抑制企業(yè)違規(guī)行為的重要措施。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型—內(nèi)部控制—企業(yè)信息披露違規(guī)的中介路徑成立。

六、調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

在不同的情境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的作用強度不同，本文分別從內(nèi)外兩個層面識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)信息披露違規(guī)的邊界條件，并分組進行回歸檢驗。

（一）內(nèi)部層面

1.高管持股

根據(jù)股權(quán)激勵假說，高管持股作為緩解代理沖突的有效手段{劉錫祿，陳志軍，馬鵬程：《信息技術(shù)背景CEO與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》，《中國軟科學(xué)》，2023年第1期。}，能將企業(yè)利益與個人利益更緊密地捆綁在一起，有利于高管關(guān)注企業(yè)的長期發(fā)展，進而減少信息披露違規(guī)行為對股價造成的不利影響。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一種利好信號，有助于緩解融資約束以及獲得利益相關(guān)者的支持，進而增強企業(yè)管理者對企業(yè)發(fā)展前景的信心，高管會盡量規(guī)避和降低各種不利于企業(yè)發(fā)展的風(fēng)險。因此，高管持股比例強化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的抑制作用?；貧w結(jié)果如表7的（1）（2）（3）（4）列所示，（1）（3）列顯示高管持股較高組Dig的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，（2）（4）列高管持股較低組Dig的回歸系數(shù)不顯著，證明了前文的推斷，即高管持股越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的抑制作用越強。

2.企業(yè)特征

本文將企業(yè)按照所屬行業(yè)分為高技術(shù)企業(yè)和非高技術(shù)企業(yè)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的分組檢驗結(jié)果如表7的（5）（6）（7）（8）列所示，（5）（7）列顯示非高技術(shù)企業(yè)Dig的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，（6）（8）列顯示高技術(shù)企業(yè)Dig的回歸系數(shù)不顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的抑制作用在非高技術(shù)企業(yè)組更明顯?？赡艿脑蚴?，高技術(shù)企業(yè)本身數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度較高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對抑制信息披露違規(guī)的作用發(fā)揮空間不大，而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)管理和經(jīng)營模式較落后，與數(shù)字化的深度結(jié)合能促使企業(yè)內(nèi)部各個環(huán)節(jié)發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的空間更大，對企業(yè)內(nèi)部治理和外部合作方式改善作用更加明顯，更能對規(guī)范企業(yè)信息披露行為產(chǎn)生促進作用。

（二）外部層面

1.分析師關(guān)注

分析師作為資本市場的中介，是連接投資者與企業(yè)的橋梁，他們對企業(yè)的業(yè)績、財務(wù)狀況和信息披露進行深入的研究，有助于提升企業(yè)信息披露透明度，因此分析師是重要的監(jiān)督力量{李倩茹，翟華云：《管理者短視主義會影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型嗎？》，《財務(wù)研究》，2022年第4期。}。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為分析師提供了更多的數(shù)據(jù)來源和分析工具，分析師能夠更加深入地研究和評估企業(yè)信息披露的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，并通過對比不同數(shù)據(jù)源和時間段的數(shù)據(jù)，揭示潛在的信息披露風(fēng)險和問題，向投資者和市場傳遞這些信號，促使企業(yè)更加規(guī)范和透明，并向市場和監(jiān)管機構(gòu)提供相關(guān)證據(jù)，進而抑制企業(yè)信息披露違規(guī)行為。由此推斷，分析師關(guān)注度強化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的抑制作用。分析師關(guān)注度參考李雪松{李雪松，黨琳，趙宸宇：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新績效》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》，2022年第10期。}的做法，采用公司當(dāng)年被分析師跟蹤的數(shù)量加1取自然對數(shù)進行衡量?；貧w結(jié)果如表8的（1）（2）（3）（4）列所示，（1）（3）列顯示分析師關(guān)注較高組Dig的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，（2）（4）列顯示分析師關(guān)注較低組Dig的回歸系數(shù)不顯著，證明了前文的推斷，即分析師關(guān)注度越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的抑制作用越強。

2.數(shù)字金融發(fā)展水平

數(shù)字金融指利用數(shù)字技術(shù)進行金融活動的領(lǐng)域，數(shù)字金融依托數(shù)字技術(shù)可搜集和處理大量信息，降低金融機構(gòu)與企業(yè)之間的信息不對稱，并實時掌握企業(yè)的財務(wù)信息{傅順，王正位，王宇桐，等：《數(shù)字金融如何影響企業(yè)現(xiàn)金持有？》，《審計與經(jīng)濟研究》，2023年第4期。}，對企業(yè)的信息違規(guī)披露進行有效監(jiān)督。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了信息流轉(zhuǎn)。當(dāng)?shù)貐^(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平較高時，金融機構(gòu)得以與企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)進行連接，并對企業(yè)的財務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，有助于發(fā)現(xiàn)和預(yù)測潛在的信息披露違規(guī)行為，提醒企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)和糾正錯誤，提高信息披露的合規(guī)性；另外，企業(yè)的發(fā)展離不開外部的信貸支持。數(shù)字金融提高了金融資源配置水平，引導(dǎo)資金流入具有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)，有助于進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)質(zhì)企業(yè)獲得融資。因而企業(yè)為了獲得良好的市場反饋會優(yōu)化自身行為，減少信息披露違規(guī)。由此推斷，數(shù)字金融發(fā)展程度高的地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)信息披露違規(guī)的作用更明顯。數(shù)字金融參考蔡棟梁{蔡棟梁，王海軍，黃金，等：《銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小微企業(yè)自主創(chuàng)新的影響：兼論數(shù)字金融的協(xié)同作用》，《南開管理評論》，2024年第3期。}的做法，采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的省級數(shù)字金融普惠指數(shù)，回歸結(jié)果如表8的（5）（6）（7）（8）列所示，（5）（7）列顯示，企業(yè)位于數(shù)字金融發(fā)展程度高的地區(qū)，Dig的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，第（6）（8）列顯示當(dāng)企業(yè)位于數(shù)字金融發(fā)展程度低的地區(qū)，Dig對違規(guī)傾向（Fraud）和違規(guī)次數(shù)（Freq）的回歸系數(shù)均不顯著。因此，在數(shù)字金融發(fā)展程度高的地區(qū)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露違規(guī)的抑制作用更明顯。

七、研究結(jié)論和政策建議

（一）研究結(jié)論

當(dāng)前，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟成為構(gòu)建現(xiàn)代經(jīng)濟體系的新引擎，推動經(jīng)濟增長的新變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息傳遞整合等優(yōu)勢勢必會影響企業(yè)在資本市場上的信息披露行為。信息披露行為已成為穩(wěn)定資本市場、促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素，但鮮有文獻從信息披露違規(guī)視角探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果。本文以2010-2023年全部A股非金融類上市公司為研究樣本，實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息披露違規(guī)之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制了企業(yè)信息披露違規(guī)，在經(jīng)過工具變量法、Heckman兩階段法、傾向得分匹配法、更換估計方法、改變樣本區(qū)間一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗之后，結(jié)論依然成立；第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解代理成本和提高內(nèi)部控制，進而抑制了企業(yè)信息披露違規(guī)；第三，從內(nèi)外兩層面考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信息披露違規(guī)行為的邊界條件。在內(nèi)部層面上，高管持股、非高新技術(shù)企業(yè)強化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的抑制作用。在外部層面上，分析師關(guān)注、所在地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平高等因素強化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的抑制作用。

（二）政策建議

第一，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略布局，充分釋放數(shù)字紅利，從企業(yè)內(nèi)部出發(fā)為抑制信息披露違規(guī)提供有力抓手。當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟成為我國經(jīng)濟增長的重要支點，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅速，政府要加大對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的投入，持續(xù)優(yōu)化宏觀政策，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化深度融合，加快促進企業(yè)數(shù)字化體系建設(shè)。企業(yè)作為推動經(jīng)濟增長的微觀主體，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了很多積極影響，抑制了企業(yè)信息披露違規(guī)，規(guī)范了企業(yè)在資本市場上的行為。企業(yè)要抓緊數(shù)字化帶來的機遇，循序漸進推動數(shù)字技術(shù)與企業(yè)運營管理各個環(huán)節(jié)相融合，著力通過數(shù)字平臺建設(shè)加大與利益相關(guān)者的信息交互，打造信息透明的、利益相關(guān)者深度參與重大事項決策的數(shù)字空間，增強利益相關(guān)者對企業(yè)流程管理的動態(tài)了解和及時響應(yīng)。特別是針對管理層的機會主義行為，充分利用數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)內(nèi)部治理，通過數(shù)字技術(shù)進行甄別和分析，將管理層的決策行為置于動態(tài)監(jiān)管之中，提高企業(yè)內(nèi)部治理效率，抑制管理層的自利動機。

第二，構(gòu)建以數(shù)字體系為核心的資本市場監(jiān)管新格局。大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能的發(fā)展使企業(yè)處理非結(jié)構(gòu)化、非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的能力大大增強，企業(yè)應(yīng)強化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢，提高信息傳遞與整合效率，降低企業(yè)與外部利益相關(guān)者的信息不對稱，使企業(yè)信息披露能充分且準(zhǔn)確地反映企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展情況，發(fā)揮好信息披露的橋梁作用。監(jiān)管部門利用數(shù)字技術(shù)打通多向信息交互的通道，增加數(shù)字技術(shù)在資本市場上的應(yīng)用場景，加強與企業(yè)的有效對接，建立動態(tài)的信息披露和監(jiān)督平臺，加大對企業(yè)信息披露的監(jiān)管，對企業(yè)信息披露違規(guī)傾向進行有效震懾，抑制違規(guī)行為發(fā)生的頻率，促進資本市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。

第三，注重從不同層面協(xié)同強化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息披露違規(guī)的抑制作用。在企業(yè)內(nèi)部，給予高管一定的股權(quán)激勵，將個人利益與企業(yè)長遠(yuǎn)利益捆綁在一起，增大企業(yè)信息披露違規(guī)風(fēng)險；充分發(fā)揮非高新技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢，減少信息披露違規(guī)行為，營造良好的資本市場環(huán)境；在企業(yè)外部，數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓寬了信息獲取的渠道，分析師應(yīng)及時跟蹤公司的發(fā)展動態(tài)，提高對最新信息的甄別判斷能力，有效監(jiān)督企業(yè)信息披露行為；政府加大對金融科技、大數(shù)據(jù)、云計算等基礎(chǔ)設(shè)施的投資，提升金融服務(wù)的數(shù)字化和智能化水平，從而增強對信息披露違規(guī)行為的監(jiān)測和預(yù)警能力。

Can Digital Transformation Suppress Corporate Information Disclosure Violations？

——Empirical Evidence Based on A-share Listed Companies

Guan Xin，Li Fengyuan

（Capital University of Economics and Business，Beijing 100070，China）

Abstract：Digital transformation can regulate the behavior of corporations in the capital market and improve the capital market environment. Accelerating digital transformation is not only an important component of the central top-level design， but also a necessary part of the high-quality development of corporations themselves.This paper takes the perspective of corporate information disclosure violations as an entry point， based on signal theory and principal-agent theory， selects non-financial listed companies in Shanghai and Shenzhen A-shares as the research object， and systematically argues and empirically tests the relationship between digital transformation and corporate information disclosure violations. The empirical study finds that digital transformation can suppress corporate disclosure violations. The analysis of mediation mechanism shows that digital transformation suppresses corporate disclosure violations by alleviating agency costs and improving internal control. The analysis of moderating effects shows that when the proportion of executive shareholding and analyst attention is high， the suppress effect of digital transformation on corporate information disclosure violations is stronger， which is more significant in non high-tech corporations and corporations in the regions with higher levels of digital finance development. Therefore， we need to accelerate the strategic layout of digital transformation， purify the capital market ecosystem， fully unleash digital dividends， focus on highlighting the suppress effect of digital transformation on information disclosure violations from different levels， and effectively regulate corporate information disclosure behaviors.

Key words：digital transformation;information disclosure violations;agency costs;internal control［責(zé)任編校陳浩天］