企業數字化轉型如何影響其風險承擔水平
——基于ICT投資視角

李娟，滕磊

（1.宜賓學院經濟與工商管理學部，四川 宜賓 644007；2.成都信息工程大學統計學院，四川 成都 610225）

企業風險承擔水平是反映企業投資決策時風險偏好的重要變量[1-2]。風險承擔水平越高，企業越會選擇技術研發這類風險項目，從而越能推動社會技術進步，進而促進經濟增長[3]。因此，企業風險承擔水平對經濟增長有著積極意義。同時，數字經濟正成為中國經濟增長的重要引擎[4]。國家“十四五”規劃提出“推進產業數字化轉型”以發展數字經濟。數字經濟以信息與通訊技術（Information and Communication Technology，ICT）為基礎[5]。推進產業數字化必然要求企業加大ICT 投資。因此，企業ICT 投資也對中國經濟增長具有重要意義。ICT 投資本身就是一種投資決策行為，投資決策必然涉及企業風險承擔水平，而這種投資行為的結果也會對企業現金持有、企業價值等產生重要影響，從而也可能影響企業風險承擔水平。作為對中國經濟增長有著重要意義的兩個微觀變量，企業ICT 投資將如何影響企業風險承擔水平呢？其具體機制何在呢？

前述問題屬于企業風險承擔水平的影響因素問題。現有文獻從內外部兩個方面進行了研究。外部因素方面，強調個人主義的文化有利于提高企業風險承擔水平[6]，更好的投資者保護可提高企業風險承擔水平[7]，更強的債權人保護則降低企業風險承擔水平[1]。內部因素方面包括股權結構、公司治理和管理者特征等。股權結構影響企業風險承擔水平[8]：外資股權會提高企業風險承擔水平[9]，大股東多元化可顯著提高企業風險承擔水平[2]。在公司治理方面，企業內部控制會降低企業風險承擔水平[10]。關于管理者特征，海歸管理者能提升企業風險承擔水平，男性CEO 的風險承擔水平更高[2]。此外，提高企業價值可提升企業風險承擔水平[10]。

總體看，國內外文獻圍繞企業風險承擔水平影響因素進行了大量研究。但就企業ICT 投資水平與企業風險承擔水平之間的關系問題，現有文獻鮮有探討。ICT 是數字經濟的基礎，在國家大力推進產業數字化以發展數字經濟的背景下，前述問題的研究對發展數字經濟以促進中國經濟增長有著重要意義。為此，本文在機制分析基礎上，提出研究假說，然后基于A股上市公司數據，進行實證檢驗，以探討企業ICT 投資對其風險承擔水平的影響及其機理。

一、理論分析

企業ICT 投資驅動企業數字化轉型，進而影響現金持有和企業價值，最終影響企業風險承擔水平，其作用機制如下。

（一）現金持有與企業風險承擔水平

ICT 投資可降低企業現金持有水平。現金持有是企業的一項重要財務決策[11]。大量經驗證據表明，中國企業呈現出典型的“高持現”特征[12]。ICT 投資驅動企業數字化，可降低企業現金持有水平，其邏輯有直接和間接兩條路徑。首先，ICT投資是企業技術改造升級，本身需要大量現金支出，必然降低企業現金持有水平，這是其直接路徑。ICT 投資是驅動企業數字化轉型的基礎力量，旨在實現企業內部以及企業與外部世界之間信息處理的快速、準確處理，從而降低信息不對稱性和信息成本[13]，這種投資既包括各種與通信設備相關的硬件設施，也包括與之相關的各類服務標準和應用軟件，除在投資初始階段需投入硬件設備費用外，還需要持續支付相應標準與服務費用，從而給企業造成一定的財務壓力。另外，信息通信技術始終處于持續迭代升級的階段，從電子電報技術到互聯網、移動互聯網、物聯網再到人工智能、云計算、5G 通信等更高算力和更快速響應的信息通信和數字技術不斷創新，企業的ICT 投資也必然需要持續更新，以充分利用ICT 技術實現數字化改造升級[14]，這必然會帶來大量的技術投資支出，從而降低了其現金持有。其次，企業ICT 投資有利于改善公司治理水平從而降低其現金持有需要，這是其間接路徑。ICT 投資為企業帶來了信息處理與決策的技術基礎，能夠有效緩解企業內外部之間以及企業所有者與管理者之間的信息不對稱現象，從而為企業所有者參與公司治理提供了信息激勵[15]，還能夠更好地為獨立董事參與公司有效治理提供信息手段[16]，可以說整體上降低了企業管理中管理者與所有者因利益沖突可能引發的代理問題[17]。在這種情況下，企業管理者基于自利的行為目標函數而留存更多現金的行為必然大大降低[18]，因此，ICT 投資在一定程度上降低了企業的現金持有水平。

現金持有可提高企業風險承擔水平。其機理在于：其一，降低融資成本。現金持有是一種最為便捷且成本較低的融資方式[19]。充沛的現金可向銀行等金融機構發出企業償付能力強、資產流動性好等信號，從而增強銀行等金融機構對企業進行信貸投放的信心，提高企業對銀行等金融機構的融資談判能力。因此，充沛的現金可降低企業融資成本[19]。風險承擔反映企業在追求價值最大化過程中承擔風險的態度[20]；企業選擇風險項目的概率越大，則企業風險承擔水平越高。降低融資成本可增加風險項目的凈現值（NPV），提高企業選擇風險項目的概率，進而提升企業風險承擔水平。其二，“節省”風險承受配額。現金是流動性最強的資產，充足的現金為企業提供了相當水平的流動性保障，從而降低了企業發生流動性風險的概率；充足的現金還可防范財務危機[11-12]。自2008 年全球金融危機以來，企業風險管理得到了迅速強化，設定風險承受度以將各類風險控制在預定范圍（風險承受度）成為企業風險管理的通常做法。企業現金持有越多，則其發生流動性風險和財務危機的概率越低，從而能在流動性風險和財務危機方面“節省”風險承受度。“節省”的風險承受度可被用于對風險項目的選擇，從而提高企業的風險承擔水平。其三，促進研發創新等風險活動。企業進行研發創新這類內部投資行為，均需要足夠的資金。但研發創新風險大，較難獲得外部資金支持。因此，按優序融資理論，相較成本較高的外源融資，企業更可能使用內部資金作為研發資金來源[21]。現金作為流動性最好的內部資金，便成為研發資金來源的首選。這樣，現金在助推企業實施研發創新這類風險項目時，必將拉高企業的風險承擔水平。

綜上，現金持有可提高企業風險承擔水平，而企業ICT 投資降低了企業現金持有，從而可能降低企業風險承擔水平。

（二）企業價值與企業風險承擔水平

ICT 投資可增加企業價值。企業價值表征企業長期可持續發展能力，可反映資本市場對企業資產質量的認可程度[22]。企業ICT 投資可提高企業價值。其作用機制為：其一、效率效應。ICT 為企業數字化的基礎技術。ICT 的廣泛應用首先表現為信息化[23]，信息化可提高了勞動生產率[24]，改善生產過程的協調效率。同時，ICT 投資驅動數字化，數字化可提高溝通效率[25]，提高企業的生產率[26]，數字化還可提高創新強度和創新效率[27]。由此，ICT 投資可增加企業的盈利能力，從而提高企業價值。其二、成本效應。正如前文分析，ICT投資驅動企業數字化可降低信息成本；借助于云平臺的低成本，企業數字化還可降低企業運營成本[13]。此外，ICT投資驅動的企業數字化使得生產和消費精準化[28]，可提高生產和消費的協作效率，降低了庫存資本需求，減少了庫存損失，進一步降低企業運營資本，減少存貨減值損失。最終，企業盈利能力得以提升，企業價值得以提高。其三、信息效應。正如前文所析，ICT 投資企業數字化，將降低信息不對稱性。隨著信息不對稱性的降低，企業可迅速、可靠和及時處理其與客戶和供應商之間的信息，有助于企業做出與新產品開發相關的決策[27,29]，企業產品優勢將更加明顯，從而有利于企業增加利潤，增加企業價值[22]。同時，隨著信息對稱性的提升，企業越能夠基于市場需求信息，采取差異化競爭戰略。由此可提高競爭壁壘，導致競爭對手難以模仿，或者以較高的成本模仿，進而給企業帶來持續而長久的競爭優勢，最終增加企業價值[30]。總之，ICT 投資通過效率效應、成本效應和信息效應，可增加企業價值。

增加企業價值可提高企業風險承擔水平。其機理在于：其一，拓展剩余投資邊界。Tobin’s Q是衡量企業價值的常用變量[10,30]，即企業資產的市場價值與其賬面價值之比。托賓Q 理論認為，企業的投資行為取決于其邊際Tobin’s Q，邊際Tobin’s Q 大于零，則企業可繼續投資凈現值為正的風險項目，直至邊際Tobin’s Q 為零。因此，Tobin’s Q 可表征一定期限內，企業的剩余投資機會。在其他條件不變的情況下，企業價值越大，則Tobin’s Q 越高，企業的剩余投資機會越大，企業越有可能選擇更多的風險項目，從而越可能提升企業風險承擔水平。以往文獻亦證實了企業價值可提升企業風險承擔水平[10]。其二，緩解融資約束。企業風險承擔是一項資源消耗性活動，需要大量的資金資源。因此，緩解企業融資約束、配置資金資源，則可提升企業風險承擔水平[31]。中國企業普遍存在融資約束，企業價值具有明顯的信號作用，增加企業價值可為企業樹立更好的企業形象[32]。由此可提升企業聲譽，增進投資者認知和信賴，進而緩解企業融資約束，最終可提高企業風險承擔水平[33]。因此，增加企業價值通過拓展剩余投資邊界、緩解融資約束，可提高企業風險承擔水平。

綜上，企業ICT 投資驅動企業數字化，進而增加企業價值，由此提高企業風險承擔水平。

（三）研究假說

綜上所述，一方面，企業ICT 投資通過強化公司治理、緩解代理問題，減少現金持有，從而降低企業風險承擔水平；另一方面，企業ICT 投資通過提高效率、降低成本和提高信息對稱性，提升企業價值，從而提高企業風險水平。前者可稱為現金抑制效應，降低企業風險承擔水平；后者可稱為價值推高效應，提升企業風險承擔水平。顯然，企業ICT投資對其風險承擔水平具有正反兩種力量。

從時序看，現金抑制效應在企業ICT 投資早期可能占據主導，而價值推高效應在后期可能占據主導。原因在于，現金抑制效應通過強化公司治理發揮作用，公司治理主要由股東和董事、監事和管理層協同完成，屬于公司內部事務，可控性較強，在短期內即可發揮作用。相反，價值推高效應還涉及客戶、供應商等外部主體，可控性相對較弱，需要相對長時間方可全面發揮作用。為此，本文提出如下研究假說：

H：企業ICT 投資與其風險承擔水平之間為“正U”型非線性關系，企業ICT 投資水平存在拐點，在拐點兩側，企業ICT 投資分別降低和提高企業風險承擔水平。

二、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

2008 年全球金融危機后，人工智能、區塊鏈、云計算和大數據等數字技術與經濟的深度融合產生了數字經濟[3]。在微觀層面，企業開始在ICT 投資驅動下，實施數字化轉型。為此，本文將樣本選擇的起始時間選擇為2008 年，ICT 投資相關數據僅更新到了2019 年。因此，本文基于2008-2019年A股上市公司數據進行實證檢驗。本文對數據進行了如下處理：（1）剔除所有ST 樣本和*ST 樣本；（2）剔除所有金融企業樣本；（3）剔除數據缺失樣本；（4）剔除息稅前利潤（EBIT）高于平均資產總額的極端樣本。經前述處理后，得到8,283個年度-企業觀測值。此外，為消除異常值的影響，本文對連續變量進行了上下1%的Winsorize 縮尾處理。

在數據來源方面，企業ICT 投資相關數據來自國泰君安數據庫，其他數據來源于國家統計局、Wind數據庫。

（二）變量說明和模型設計

1.被解釋變量。企業風險承擔水平（RISK）：風險承擔越高、經營風險就越大，企業收益就越不穩定，這意味著可用企業收益的波動率測度企業風險承擔[7,34-35]。目前，有兩種方法測度企業風險承擔水平：一種是以企業資產收益率的波動率測度[6,9,36]，一種以股票收益率的波動率測度[37-38]。前者選擇一定觀察期（如3 年、5 年），以年為單位向前滾動計算盈利波動率，同樣的樣本期間，觀測值數量較少。因數據缺失較多，為盡量擴大觀測值數量，參照以往文獻[37-39]，本文以股票日收益年化波動率作為企業風險承擔水平（RISK）的代理變量，并取周收益年化波動率（rRISK）做穩健性檢驗。

2.關鍵解釋變量。關鍵解釋變量為企業ICT投資水平（ict）：本文適度借鑒王春云和王亞菲的做法[5]，以ICT 硬件凈額加ICT 軟件凈額再取自然對數得到ict表示企業ICT 投資水平。其中，ICT硬件凈額為企業財務報表附注披露的電子計算機、通信設備、電子設備等硬件設備期末凈值之和；ICT 軟件為企業財務報表附注披露的“軟件”期末凈值。ict的值越大，則企業ICT 投資水平越高。為檢驗非線性關系，還增加了ict的二次項ict2作為關鍵解釋變量。

此外，以ICT硬件凈額加ICT軟件凈額再除以資產總額得到rict及其二次項rict2作穩健性檢驗。

3.中介變量。本文的中介變量包括現金持有水平（cs）和企業價值（val）。

參照李萬利等的做法[12]，以現金及現金等價物除以總資產表示現金持有水平（cs）。

參照翟勝寶等的做法[30]，以Tobin’s Q 值表征企業價值（val），即股權市場價值加上負債賬面價值再除以資產賬面價值。

4.控制變量。參照現有文獻[6,9,36]，本文控制了企業層面變量：（1）企業規模（size），為企業總資產的自然對數；（2）有形資產占比（tang），為企業固定資產除以總資產；（3）企業成立年限（age），為自成立到當年度的年數加一取自然對數；（4）成長性（grow），為企業營業收入的年增長率；（5）盈利能力（roe），為企業總資產收益率；（6）第一大股東持股比例（top1）；（7）董事會規模（bsize）；（8）獨立董事占比（indrate）；（9）兩職合一（dual）。

在宏觀層面，宏觀經濟也會影響企業風險承擔水平[7]，本文還控制了經濟發展水平（pgdp），取值為企業所在省以2008 年為基期的實際人均GDP。

最終，參照以往文獻[2,40-41]，本文構建如下個體固定效應模型檢驗研究假說：

式中，icti,t為企業i第t年的 ICT 投資水平，β1為其系數。為icti,t的二次項，β2為其系數。若β2顯著大于零，則企業ICT 投資水平與其風險承擔水平之間為“正U”型非線性關系。若β1顯著異于零，則拐點不在原點。X為控制變量，αi為企業i的個體固定效應，λt為第t年的固定效應。后文還將參照現有文獻，在控制行業、地區和年度的情況下，進行穩健性檢驗。

三、實證分析

（一）描述性統計

表1 為主要變量2008-2019 的描述性統計。從描述性統計看：第一，以股票日收益年化波動率測度的風險承擔水平RISK的均值為50.0116 個百分點，最小值為19.5127，最大值達169.2833，可見企業風險承擔水平差異較大。第二，以股票周收益年化波動率測度的風險承擔水平rRISK的均值49.9499 個百分點，與RISK的均值比較接近；最小值為17.8845，最大值為157.7250，同樣表明企業風險承擔水平差異較大。第三，企業ICT 投資水平ict的均值為16.5793，最小值為11.9874，最大值為20.7160，取自然對數降低了方差，因此企業ICT投資水平的標準差較小。因披露ICT 投資的樣本缺失較多，觀測值為8 283個。

表1 主要變量描述性統計

（二）基準回歸

在控制年度和個體固定效應情況下，采用逐步增加控制變量的方法，估計模型式（1），結果為表2。對標準誤在個體和時間上雙重聚類（cluster）調整，可克服自相關和異方差等問題對統計推斷的影響。表2 均采用個體和時間雙重聚類標準誤，以增加估計結果的可靠性。

1.關鍵解釋變量。從表2 第（1）-（5）列看，企業ICT 投資水平二次項ict2的系數均在1%顯著性水平下顯著為正，一次項ict的系數均在1%顯著性水平下顯著為負。因此，基準回歸結果證實了本文的研究假說，企業ICT 投資水平與其風險承擔水平之間為“正U”型非線性關系，企業ICT 投資水平存在拐點，在拐點兩側，企業ICT 投資分別降低和提高企業風險承擔水平。

2.控制變量。控制變量方面，從第（1）-（5）列看：第一，二職合一（dual）的系數在1%顯著性水平下顯著為正，與錢先航和徐業坤的估計結果一致[39]，二職合一可提高企業風險承擔水平。可能的原因在于董事長兼任總經理，可降低代理成本，提高決策效率，進而提高了企業的風險承擔水平。第二，企業規模（size）的系數在1%顯著性水平下顯著為負，與Faccio 等的估計結果一致[36]。可能的原因為企業規模越大，經營越謹慎。第三，企業年齡（age）的系數在1%顯著性水平下顯著為負，與Nakano 等的估計結果一致[37]。可能的原因在于隨著企業年齡的增長，企業生產經營更加謹慎，從而風險承擔水平更低。其他變量不再贅述。

（三）穩健性檢驗

表2 第（1）-（5）列，關鍵解釋變量均在1%顯著性水平下顯著，可視為一種穩健性檢驗。在此，本文還將通過內生性處理、變更企業風險承擔水平和ICT 投資水平的測度、變更估計模型等進行進一步穩健性檢驗。

表2 模型式（1）的估計結果

1.內生性處理

（1）關鍵變量的內生性處理。企業ICT 投資會影響企業風險承擔水平。企業ICT 投資本身是一種投資行為，同樣需要相當風險承擔水平支撐。因此，風險承擔水平也可能影響企業ICT 投資。這樣，關鍵解釋變量ict具有內生性。

為此，本文借鑒陳小輝等的做法[3]，以同年度其他企業ICT 軟硬件凈額占總資產比重的均值ivict及其二次項ivict2作為工具變量，以RISK 為被解釋變量，采用工具變量法（IV）重新估計模型式（1），弱工具變量檢驗的 Cragg-Donald Wald F 統計量為36.546，遠大于10%偏誤下的臨界值7.03。因此，ivict和ivict2通過弱工具變量檢驗。采用IV重新估計模型式（1），結果為表3第（1）列。從表3第（1）列看，在排除關鍵變量內生性的情況下，研究假說成立的結論是穩健的。

（2）控制變量的內生性處理。企業規模、有形資產占比、成長性和盈利能力等企業層面的控制變量也可能具有內生性。因觀測值較少，第一步僅加入關鍵解釋變量進行估計，第二步增加外生控制變量進行估計，最后增加內生控制變量進行估計。如果三步估計中，關鍵解釋變量系數的符號和顯著性均未變化，則表明控制變量內生性的影響較小。按前述步驟，估計結果為表3 第（2）-（4）列。從表3 第（2）-（4）列看，關鍵解釋變量系數的符合和顯著性均未發生變化，因此，在考慮控制變量內生性的情況下，研究假說成立的結論是穩健的。

表3 模型式（1）的內生性處理

IV 法估計時，因174 個樣本為單例組（singleton groups）被stata 剔除，故觀測值和樣本量有所減少。此外，IV法估計時，括號中為穩健標準誤。

2.更換風險承擔水平的測度

以股票周收益年化波動率測度企業風險承擔水平rRISK，在控制年度和個體固定效應的情況下，重新估計模型式（1），結果為表4 第（1）列。從估計結果看，更換企業風險承擔水平測度后，研究假說仍然成立。第（3）列為組內R2。

3.變更關鍵解釋變量的測度

以ICT 硬件凈額加軟件凈額除以總資產取自然對數得到rict，在控制年度和個體固定效應的情況下，重新估計模型式（1），結果為表4 第（2）列。從估計結果看，變更關鍵解釋變量測度后，研究假說仍然成立。

4.變更估計模型

部分文獻[2]也采用控制年度、行業和地區固定效應的方法估計企業風險承擔水平。為此，本文在控制年度、行業和地區固定效應的情況下，以RISK 為被解釋變量，重新估計模型式（1），結果為表4 中的第（3）列。從估計結果看，變更估計模型后，研究假說仍然成立。

表4 模型式（1）的其他穩健性檢驗估計結果

綜上，在考慮內生性、變更企業風險承擔水平和企業ICT 投資水平的測度、變更估計模型的情況下，研究假說仍然成立。

四、機制檢驗

理論分析部分表明，企業ICT 投資具有現金抑制效應和價值推高效應，通過降低現金持有水平和提高企業價值，影響企業風險承擔水平。在此，借鑒溫忠麟等提出的檢驗程序[42-43]，設定以下模型進行機制檢驗。

前述模型中，mi,t為中介變量，分別為現金持有水平（cs）和企業價值（val），檢驗程序為：第一，在不加入中介變量情況下，進行模型式（2）估計，如果企業ICT投資水平icti,t的系數β1顯著，則表明企業ICT 投資對其風險承擔水平具有總效應，繼續后續分析，否則為遮蔽效應。第二，對模型式（3）進行回歸，判斷企業ICT 投資對中介變量的影響。第三，在加入中介變量后進行模型式（4）估計，如果模型式（3）中企業ICT 投資水平icti,t的系數?1，模型式（4）中中介變量mi,t的系數δ均顯著，則表明中介效應存在，此時若模型式（4）中企業ICT 投資水平icti,t的系數β1顯著，則說明中介變量mi,t起到了部分中介效應，若不顯著，則說明mi,t起到了完全中介效應。第四，若模型式（3）中的?1、模型式（4）中的δ僅有一個顯著，尚需通過Sobel檢驗中介效應。

模型式（2）和模型式（4）中的X為控制變量，與模型式（1）相同。模型式（3）的Z為控制變量，具體因中介變量而定：

以現金持有水平（cs）為中介變量時，控制了企業規模（size）、杠桿率（lev）、成長性（grow）、總資產周轉率（tatr）、股利和利息率（di）、企業年齡（age）、管理費用率（adfee）和凈籌資費用率（nf）。

以企業價值（val）為中介變量時，控制了企業規模（size）、杠桿率（lev）、成長性（grow）、企業年齡（age）、第一大股東持股比例（top1）、董事會規模（bsize）、獨立董事占比（indrate）、有形資產占比（tang）和企業盈利能力（roe）。

基于前述設定，機制檢驗如下：

（一）現金抑制效應

以現金持有水平（cs）為中介變量，ict 為關鍵解釋變量，在控制年度和企業個體固定效應的情況下，估計模型式（2）-（4），結果為表5 Panel A 中的 pathA、pathB 和 pathC。從 Panel A 看，PathA 中企業ICT 投資水平ict的系數在1%顯著性水平下顯著，總效應存在。pathB 中企業ICT 投資水平ict的系數在1%顯著性水平下顯著，pathC 中現金持有水平cs的系數在1%顯著性水平下顯著，即中介效應存在。綜合pathB 和pathC 可知，現金持有可提高企業風險承擔水平，企業ICT 投資降低了現金持有水平，進而降低了企業風險承擔水平。因此，現金抑制效應存在。

將關鍵解釋變量替換為rict，在控制年度和企業個體固定效應的情況下，估計模型式（2）-（4），結果為表 5 Panel B 中的 pathA、pathB 和 pathC。將被解釋變量替換為rRISK，在控制年度和企業個體固定效應的情況下，估計模型式（2）-（4），結果為表 5 Panel C 中的 pathA、pathB 和 pathC。Panel B 和Panel C同樣表明，現金抑制效應存在。

表5 現金抑制效應的估計結果

（二）價值推高效應

以企業價值（val）為中介變量，ict為關鍵解釋變量，在控制年度和企業個體固定效應的情況下，估計模型式（2）-（4），結果為表 6 Panel A 中的pathA、pathB 和 pathC。從 pathA、pathB 和 pathC看，中介效應存在。綜合pathB 和pathC 可知，企業價值有利于提高企業風險承擔水平，企業ICT投資提高了企業價值，進而提高了企業風險承擔水平。因此，價值推高效應存在。

與現金抑制效應相似，將關鍵解釋變量替換為rict，將被解釋變量替換為rRISK，重新估計模型式（2）-（4），結果為表6 Panel B 和Panel C。Panel B 和Panel C同樣表明，價值推高效應存在。

表6 價值推高效應的估計結果

綜上，企業ICT 投資通過降低現金持有水平，抑制了企業風險承擔水平，而通過提高企業價值，提高了企業風險承擔水平。

五、結論與啟示

企業ICT 投資和企業風險承擔水平均是影響中國經濟增長的兩個微觀變量。本文遵循ICT 投資驅動企業數字化，企業數字化影響企業現金持有和企業價值，最終影響企業風險承擔水平的邏輯路徑，分析了企業ICT 投資對其風險承擔水平的影響及其機理，據此提出研究假說；然后，基于2008-2019 年中國A 股上市公司數據，進行實證檢驗，以研究企業ICT 投資水平與其風險承擔水平之間的關系問題。研究結果表明：第一，企業ICT 投資水平與其風險承擔水平之間為“正U”型

非線性關系，ICT 投資水平存在拐點，在拐點兩側，企業ICT 投資分別降低和推高其風險承擔水平。第二，企業ICT 投資具有現金抑制效應和價值推高效應。現金抑制效應即ICT 投資驅動企業數字化，從而強化公司治理、緩解代理問題，減少現金持有，最終降低企業風險承擔水平；價值推高效應即企業ICT 投資驅動企業數字化，從而提高效率、降低成本和提高信息對稱性，提升企業價值，最終推高企業風險水平。第三，現金抑制效應通過強化公司治理發揮作用，公司治理主要由股東和董事、監事和管理層協同完成，屬于公司內部事務，可控性較強，在短期內即可發揮作用。相反，價值推高效應還涉及到客戶、供應商等外部主體，可控性相對較弱，需要相對長時間方可全面發揮作用。因此，現金抑制效應前期占主導，價值推高效應后期占主導，最終形成“正U”型影響。

基于本文研究結論，啟示如下：

第一，企業風險承擔水平越高，管理層越可能選擇凈現值為正的風險項目，從而越可能為股東創造價值、為社會創造財富。企業ICT 投資水平與其風險承擔水平之間為“正U”型非線性關系。拐點左側，企業加大ICT 投資將降低其風險承擔水平。這樣，在拐點左側，企業加大ICT 投資，推進企業數字化轉型時，在微觀層面會“削弱”股東的收益，而在宏觀層面，則不利于社會財富的增加。對企業而言，其治理層尤其是董事會和監事會需充分認識到ICT 投資的重要意義，保持戰略定力，持續加大ICT 投資，促進企業數字化，以期盡快越過拐點。對政府而言，產業數字化在短期內促進經濟增長的微觀基礎欠勞，但保持戰略定力，力促產業數字化，最終將“守得云開見月明。

第二，通過驅動企業數字化，降低信息不對稱性、減少信息成本，從而強化公司治理，減少了現金持有，是ICT 投資降低企業風險承擔水平的原因。降低信息不對稱性、減少信息成本本身具有積極意義，但減少現金持有卻降低了企業風險承擔水平。因此，對企業而言，既要看到ICT 投資驅動數字化轉型帶來的重要作用，也要關注其不利影響，以求揚長避短。比如，董事會可考慮在推進ICT 投資時加大技術研發，以求保持相當風險承擔水平。對政府而言，則可考慮基于區塊鏈技術的全副本、高可信等特性，圍繞政府數據開放，構建多方可信的大數據中心，據此為銀行等金融機構的信貸決策提供支持，從而緩解企業融資約束，對沖現金持有減少的不利影響。

第三，驅動企業數字化，提高效率、降低成本和提高信息對稱性，提高企業價值，是ICT 投資提高企業風險承擔水平的關鍵所在。企業數字化需要企業對其生產經營過程進行全方位、全角度、全鏈條的改造[44]，涉及面相當廣泛，甚至需要重構企業的制度和流程。為有效發揮ICT 投資的價值提高作用，企業需考慮實施“一把手”工程，由董事長牽頭，董事會督辦，進行ICT 投資，推進企業數字化。對政府而言，則可以產業數字化為契機，圍繞企業產供銷構建數據共享機制，提高企業與客戶和供應商之間的信息對稱性，據此促進新產品開發[22]，在提升企業風險承擔水平的同時，增加社會財富。