企業數字化轉型與管理層業績預告

王凡林（教授/博導） 張欣（首都經濟貿易大學會計學院 北京 100070）

一、引言

以大數據、云計算和人工智能等為代表的數字技術的不斷發展，對我國經濟各個層面的促進作用愈加明顯，黨的十九屆五中全會明確提出要建設數字中國，《“十四五”國家信息化規劃》《“十四五”數字經濟發展規劃》以及《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》等多個文件從不同方面給出數字化發展的政策指導和實施建議。2023 年政府工作報告再次提出要大力發展數字經濟；最新印發的《數字中國建設整體布局規劃》進一步將數字經濟上升到頂層設計層面，更加強調“數字中國”的落地建設，數字中國建設情況將成為黨政領導干部考核評價的重要參考。在新發展階段，數字經濟成為推動我國經濟持續發展的關鍵力量，與實體經濟的深度融合為現有實體經濟創造了更好的發展機遇，有助于夯實國家產業基礎（遲鳳玲，2023）。同時，數字經濟帶來的數據資產蘊含著巨大價值，數據的采集、存儲、處理分析環環相扣，實現企業數據資源的進一步豐富，必將影響其信息披露，最終促進資源有效配置。

在這種背景下探討以企業為主體的數字化轉型的行為規律和效果，是貫徹中央精神、指導企業創新經營理念、實現高質量發展的重要環節。一般認為，數字經濟涵蓋了數字產業化和產業數字化兩個維度，而當前備受關注的數字化轉型，是推動產業數字化發展的重要舉措，原因是這一戰略定位可以幫助企業在數據要素驅動下較為徹底地實現業務升級改造，進而促進管理創新（陳其齊等，2021），一方面，在數字化轉型的賦能效應下，企業的經營能力得以增強，生產率顯著提高，財務風險隨之降低（趙娜等，2022），這能為管理層的業績提升打好基礎；另一方面，數字化轉型過程中充分利用移動互聯等技術，使企業在不受時空限制的條件下，可高效率地向外界傳遞信息（張永珅等，2021）。而管理層業績預告作為會計信息的重要形式，相比傳統財務報告更具前瞻性和及時性，尤其是在數字化轉型的大背景下，這一趨勢可能更加明顯，但這需要大量數據樣本進行驗證，基于此，本文擬從兩個方面進行實證研究，以期得到明確結論：一是數字化轉型能否提高管理層發布自愿性業績預告的意愿程度，二是所發布業績預告的精確度和準確性是否得以提升。

二、文獻綜述與研究假設

（一）企業數字化轉型與業績預告的精確度和準確性

企業戰略是企業經營活動的方向和基礎（王玉濤、段夢然，2019），在數字經濟時代，多數企業借助數字化工具推動組織變革，將數字化轉型作為改善經營績效、謀求持續競爭優勢的戰略選擇（陳慶江等，2021）。長期以來，企業在經營全流程中積累了海量數據，數據處理能力的滯后使部分信息未得到有效釋放與運用（易露霞等，2021）。在管理的數字化變革上，企業通過對訂單管理、采購管理一系列流程管理的數字化配置，支撐資金流、供應鏈、要素鏈和業務鏈的精準化匹配（劉淑春等，2021）。數字化轉型使得企業對內外部數據的處理和挖掘水平大幅提升（吳非等，2021），能夠將數據編碼輸出成標準化、結構化信息，提高信息的可利用程度，并實現信息的耦合。根據國家發改委的數據，數字化技術的運用能使企業的管理效率提升50%，鄧云煦和夏文璐（2022）的研究也驗證了數字化轉型對管理效率的顯著影響。同時，數字化轉型通過提升內部控制水平、抑制供應鏈集中度顯著提升會計信息可比性（劉勝強等，2022），減少預測信息口徑不一致的情況。對大數據的規律性分析還有助于預測即將要發生的環境變化，使得企業能夠緊跟市場趨勢甚至走在相關政策的前端（張振剛等，2021）。

綜上，數字化轉型可從兩個方面提升企業信息預測質量：（1）企業可實時獲取豐富、多維的信息，并能實現信息間的耦合。企業經營過程的歷史數據是預測未來的重要基礎，企業運行中各環節的數據可動態展現企業生產運營的整個流程，便于管理層做出更加符合企業實際情況的預測。（2）企業的信息處理能力增強。在信息處理深度上，數字化技術使企業能夠充分挖掘數據背后的商業行為，提高信息利用率，在時間維度上，可通過算法對現有數據進行規律性分析以預測未來走向。可見，技術水平的提高，使數字經濟進一步夯實，企業業績預告的能力大大提高，為了獲得資本市場的收益和企業形象的塑造，企業發布準確性和精確度較高的業績預告也就具備了技術基礎和意愿，據此，本文提出假設1：

H1：在其他條件不變的情況下，數字化轉型程度越高，企業越傾向于發布準確性和精確度較高的業績預告。

（二）企業數字化轉型與業績預告自愿性

依據自愿信息披露理論，管理層通過權衡信息披露的成本和收益來做出符合企業利益的信息披露決策。對此，本文剖析數字化轉型對管理層業績預告披露動機的影響，具體地，從數字化轉型的信息效應和業績驅動效應兩個角度闡述。

首先，數字化轉型具備信息效應。一方面，數字化轉型下，企業融資、投資、經營等各環節相關信息得以數字化，并被獲取、存儲和應用，數據要素價值有效釋放，因此，管理層對企業的信息處理和預測能力信心增強，同時，數字化轉型削減了財務信息的獲取和加工成本。另一方面，伴隨著數字化程度的提高，信息在企業內部流轉更為順暢，改善了信息不透明狀況，能在一定程度上緩解委托代理問題，降低盈余管理行為，形成數字化變革的內部治理環境（易露霞等，2021），提高企業的信息質量。基于信息效應，數字化轉型降低了管理層業績預告的披露成本，提高了內部所產生信息的質量，有助于企業建立良好聲譽并促進業績預告信息更好地融入股價（Hutton，Stocken；2007），同時降低企業發布不可靠業績預告而遭到投資者訴訟、受到監管部門處罰的可能性。這使得管理者向外釋放信息信號的動機增強，提高企業發布自愿性業績預告的積極性。

其次，推動業績增長、提高股東收益是企業實施數字化轉型的根本目的，而實際情況下，數字化轉型是否發揮了業績驅動效應，不同學者觀點不一。有學者認為，當前各類企業的數字化轉型還不成熟，各方面投入大，短期內收益無法覆蓋投入（劉剛等，2021），在這期間，企業往往選擇從局部到整體的漸進式數字化轉型路徑（劉鵬飛、赫曦瀅，2018），企業管理模式的轉變存在滯后，導致業績驅動作用難以顯現。在未被強制披露時，企業業績狀況很可能影響管理層的業績預告行為（Miller，2002）。同時，多數學者研究發現，數字化轉型對企業業績產生正向影響（易露霞等，2021；楊思遠、王康，2023），提高管理層發布業績預告的意愿，起到提升股價、顯現管理層才能的作用。本文支持劉淑春等（2021）的觀點，數字化轉型投入存在一個效率提升的區間，投資低于下限或超過上限都會降低投入產出效率，進而影響業績。而基于已有研究，數字化轉型的業績驅動作用已經過實證檢驗，說明我國上市公司實施數字化轉型有助于提升企業業績，從而激勵企業發布自愿性業績預告。據此，本文提出假設2：

H2：在其他條件不變的情況下，數字化轉型程度越高，企業越傾向于發布自愿性業績預告。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

為避免金融危機的影響，本文選取2009—2020 年我國A 股上市公司為初始樣本。根據已有研究（王玉濤、段夢然，2019；李志生等，2017），業績預告以更加嚴謹、穩定的年度業績預告為研究對象。在進一步剔除金融業公司、當年ST 和*ST 的樣本以及關鍵數據缺失的樣本后，本文得到14 805 個樣本觀測值。為剔除極端值對回歸結果的影響，本文在所有連續變量首尾1%分位數處進行縮尾處理。數據源自國泰安和Wind 數據庫，數據處理和分析采用Stata 15軟件。

（二）變量定義

1.被解釋變量。（1）業績預告的自愿性（VDisc）。參照李志生等（2017）、李曉溪等（2019）的研究，樣本范圍為未被要求強制披露業績預告的上市公司，強制業績預告是指“預警類型”為預增、預減、首虧、續虧、扭虧的業績預告，若業績預告的“預警類型”為略增、略減、續盈、不確定，VDisc取值為1，否則取值為0。（2）業績預告準確性（Accurate）。本文借鑒Ajinkya 等（2005）的研究，采用（預測每股收益-實際每股收益）×100/期初股價后取絕對值進行衡量，樣本范圍為披露業績預告的企業，該值越大，預測偏差越大，即準確性越低。（3）業績預告精確度（Precision）。本文參照Li 和Zhang（2015）的研究，采用（預測每股收益上限-預測每股收益下限）×100/期初股價來衡量，樣本范圍在（2）的基礎上剔除開區間預測樣本，該值越大，則預測范圍越大，精確性從而越低。

2.解釋變量。數字化轉型（DCG）。根據吳非等（2021）的研究使用從年報中提取的與數字化轉型相關的特征詞的頻數，具體地，從人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術以及數字技術運用五個維度刻畫企業數字化轉型，對年報中包含的五個維度關鍵詞的頻數之和取對數，用于衡量企業的數字化轉型程度。

3. 控制變量。根據李從剛和許榮（2019）、文雯等（2020）、趙良玉和林銳塵（2020）的研究，本文選擇公司規模（Size）、資產負債率（Lev）、總資產利潤率（Roa）、公司年齡（Age）、產權性質（State）、機構投資者持股比例（Insti）、盈余波動性（Volatility）、董事會規模（BSIZE）、兩職合一（DUAL）、現金持有（Cash）、股權集中度（Top3）、行業競爭（Competition）作為控制變量。主要變量定義詳見表1。

表1 變量定義

（三）模型設置

根據前文分析，本文構建如下模型檢驗數字化轉型作用于公司業績預告的方向及強度：

其中，i 為企業，t 為年份，根據已有研究，數字化轉型作用的發揮很可能存在一定滯后，因此數字化轉型變量（DCG）滯后一期處理，這樣設計還可在一定程度上緩解互為因果的內生性問題。被解釋變量Accurate 表示業績預告的準確性，Precision 表示業績預告的精確度，VDisc 表示業績預告的自愿性。模型（3）因變量為0—1 變量，故采用Logit 回歸，模型（1）、（2）采用OLS 回歸。回歸均在公司層面進行Cluster 聚類處理。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

表2 為變量的描述性統計結果。VDisc 的均值為0.468，說明未被強制披露的上市公司選擇披露管理層業績預告的比例為46.8%。Accurate 的均值為0.585，中位數為0.174，最大值為97.79；Precision 的均值為0.569，中位數為0.340，最大值為32.47，兩變量樣本間的差距較大，且其均值大于中位數，說明大部分上市公司業績預告的準確性和精確度低于均值。DCG 的中位數為0.693，最大值為4.804，說明大部分樣本公司披露的年報中包含數字化轉型相關的特征詞，且不同公司年報中出現的頻率有明顯的波動。

表2 描述性統計

（二）回歸結果

下頁表3 報告了數字化轉型與企業所披露業績預告的準確性和精確度的回歸結果。（1）、（2）列因變量為準確性（Accurate），列（1）僅控制年度和行業。回歸結果顯示，數字化轉型與管理層業績預告的準確性在1%的顯著性水平上負相關，系數為-0.019，列（2）在列（1）的基礎上納入了影響管理層業績預告準確性的控制變量，數字化轉型的系數降為-0.021，且在1%的水平上顯著。（3）、（4）列因變量為精確度（Precision），加入控制變量前數字化轉型的系數為-0.010，數字化轉型與管理層業績預告的精確度在5%的水平上負相關，加入后該系數變為-0.011，顯著性提高到1%的水平。以上說明，數字化轉型程度越高，企業所披露業績預告的精確度和準確性越高。該結果驗證了H1。

表3 數字化轉型與業績預告準確性和精確度回歸結果

表4 給出了數字化轉型與企業披露業績預告的自愿性的回歸結果。列（1）僅控制了時間和行業固定效應，滯后一期的企業數字化轉型指標（L.DCG）的回歸系數為0.181 且在1%的水平上顯著；列（2）在列（1）基礎上納入了控制變量，數字化轉型的回歸系數為0.212，仍在1%的水平上顯著。這意味著，企業數字化轉型程度越高，會顯著提升企業業績預告的自愿性披露水平。為區分不同強度下的數字化轉型效果，本文以中位數為界將樣本劃分為數字化轉型程度強弱兩組，并重新進行了檢驗。實證結果表明，在較低組別（DCG ＜50%）中，企業數字化轉型的回歸系數為負但不顯著，即數字化轉型對企業是否披露自愿性業績預告不存在顯著影響，而在較高組（DCG ＞50%）中，數字化轉型對企業披露業績預告的自愿性具有顯著推動作用。該結果說明數字化轉型對信息披露的效力發揮需在較好的轉型基礎上才能實現，H2 得以驗證，即數字化轉型程度越高，企業披露業績預告的自愿性越強。

表4 數字化轉型與業績預告自愿性回歸結果

（三）進一步分析

1.不同數字化技術及其應用對業績預告的影響研究。吳非等（2021）從人工智能（AI）、區塊鏈（BD）、云計算（CC）、大數據（DT）和數字技術運用（ADT）五個維度刻畫企業數字化轉型，為進一步明確數字化轉型中哪些數字技術為影響業績預告的關鍵因素，本文將企業整體的數字化轉型指標分解為五個子指標，進一步予以實證檢驗。

表5、表6、下頁表7 分別報告了數字化轉型各子指標與業績預告的自愿性、業績預告的準確性、業績預告的精確度的回歸結果。上頁表5 結果表明，子指標的回歸系數均為正且在1%的水平上統計顯著，說明相比而言，人工智能、云計算、大數據技術以及數字技術的實踐應用對促進企業披露自愿性業績預告起主要作用，人工智能的影響系數最大，為0.336。上頁表6 結果表明，人工智能、云計算和數字技術運用可顯著提升企業業績預告的準確性，其中，人工智能的系數絕對值最大，系數值為-0.071，同時顯著性最強，t 值達到-4.28。表7 結果表明，人工智能、云計算和大數據技術可顯著提高企業業績預告的精確度，人工智能同樣起到最顯著作用，系數為-0.040 且在1%的水平上顯著。綜上，人工智能和云計算技術對企業業績預告的自愿性、準確性和精確度均起顯著作用；數字技術運用對企業業績預告的自愿性和準確性，尤其是自愿性，起顯著作用；大數據技術對企業業績預告的自愿性和業績預告的精確度起顯著作用；而區塊鏈技術對業績預告的自愿性、準確性和精確度，在統計上均不存在顯著影響。

表5 數字化轉型子指標與業績預告自愿性

表6 數字化轉型子指標與業績預告準確性

2.數字金融對數字化轉型效力發揮的影響研究。根據吳非等（2021）的研究，數字化轉型能否成功，一方面需要數字化技術的支撐，另一方面需要有效的金融條件為其提供相應的金融資源。而數字金融與上述數字化轉型所需的條件相契合。

根據《中國金融科技和數字普惠金融發展報告（2022）》，金融科技的底層技術源于“ABCD”技術，與數字化轉型的技術基礎高度相似。因此，金融科技能為企業數字化轉型提供良好的技術基礎。此外，與數字化轉型相似，金融科技借助數字化技術可高效處理大量信息，并對信息進行深度分析與挖掘，進而提高金融資源的配置效率，從而使得數字化轉型企業可獲得所需的金融資源（吳非等，2021）。

本文根據郭峰等（2020）的研究成果，采用“北京大學數字普惠金融指數”衡量數字金融（金融科技），以中位數為界，將樣本劃分為數字金融發展高、低兩個組別，分別進行回歸檢驗，以探究在不同數字金融發展條件下，數字化轉型對業績預告的差異化作用。結果如表8、表9 所示，表8說明在數字金融發展水平高的組和低的組中，數字化轉型均會顯著提高業績預告的自愿性，但數字金融發展較好的組，數字化轉型指標的系數更大，為0.262，t 值也更大，而數字金融條件較差的組，數字化轉型系數為0.151，系數差異檢驗結果（chi2為6.87，P 值為0.0088）表明兩組間系數存在顯著差異，即在數字金融發展較好的組，數字化轉型對業績預告的自愿性影響強度更大；表9 顯示，在數字金融發展較好的組中，數字化轉型系數均顯著為負，因變量為準確性下數字化轉型的影響系數為-0.029，因變量為精確度下，相應的系數為-0.017，說明數字化轉型可顯著提升業績預告的準確性和精確度，而在數字金融發展相對落后的組，數字化轉型系數不顯著，說明數字化轉型對業績預告的準確性和精確度沒有顯著影響。

表8 數字化轉型、數字金融與業績預告自愿性

表9 數字化轉型、數字金融與業績預告準確性和精確度

（四）穩健性檢驗

根據趙宸宇等（2021）的研究，企業在年報中披露數字化轉型相關內容時可能有一種傾向，企業實施數字化轉型當年年報中相關披露較多，對應指數較大，而以后期間相關披露減少但實際數字化轉型已經實現。為此，找出每家企業DCG 指數在樣本期間的最大值所對應年份，并將之后年份均定義為該值，構建新變量DCG_new，重新進行回歸，替換核心解釋變量后實證結果未發生實質性改變。

表10 替換解釋變量后回歸結果

五、結論與建議

本文以2009—2020 年我國A 股上市公司為研究樣本，從企業披露業績預告的自愿性、業績預告的精確度和準確性三個方面研究數字化轉型對業績預告的影響。研究結果表明：第一，總體上，數字化轉型程度越高，企業披露自愿性業績預告的可能性越高，且數字化轉型程度高的企業越傾向于發布精確度和準確性較高的業績預告。第二，與數字化轉型相關的不同數字化技術及數字技術運用對業績預告的影響存在差異。第三，數字化轉型對業績預告的作用效果受到外部數字金融發展條件的影響，數字金融發展條件好的情況下，數字化轉型對業績預告的影響更加顯著。

基于研究結果，本文為企業和投資者提出如下建議：

第一，企業在做出數字化轉型決策時應將其對業績預告披露意愿和披露質量的影響考慮在內，更客觀評判此項戰略對企業未來發展的利弊，以幫助其減少決策中存在的漏洞。首先，總體來看，在數字化轉型的影響下，企業不再僅僅滿足于相對滯后的財務報告的披露，業績的提升和信息處理效率的提高使其披露業績預告的意愿顯著增強，同時，企業數字化程度提高，對信息的深度挖掘有助于其更準確地預測未來，提高業績預告的準確性和精確度，該傾向幫助公司建立良好的信息聲譽，實現所披露信息更好地融入股價，從這一點來講，企業實施數字化轉型是有利的。其次，數字化轉型的實施并非一蹴而就，由于對業績預告的披露自愿性和披露質量均起顯著效果，在其他條件允許的情況下，企業可優先引入人工智能和云計算技術，以最大化發揮其效用。最后，企業還需結合自身所處環境，若當地數字金融條件較好，那么企業實施數字化轉型將得到較大便利，數字化轉型的實施效果更易顯現，否則，企業需謹慎考慮由此帶來的影響。

第二，投資者在做出投資決策時可通過參考企業的數字化轉型程度對其業績預告披露質量做出判斷。理性的投資者希望獲得盡可能多的信息以充分了解一家企業，財務信息在其中極為重要，一般而言，財務報告是投資者了解被投資公司財務狀況的重要信息來源，相比來看，上市公司年度財務報告披露的信息在經過審計后更加值得信賴，但報表編制的滯后以及完成審計程序必要的時間要求使得年度財務報告披露時間遠遠晚于財務報表日甚至在一季度業績預告披露之后，因此為獲得更為及時的信息，投資者可以從業績預告中獲得相關信息，在其他條件類似下，將企業的數字化轉型程度作為其業績預告信息可信賴程度的評價依據。