數(shù)字技術(shù)投資者能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型嗎※

郭曉旭 張嬈

內(nèi)容提要：基于2008-2020年上市公司數(shù)據(jù),通過(guò)挖掘數(shù)字技術(shù)投資者文本信息,檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字技術(shù)投資者能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)優(yōu)化信息環(huán)境、提高管理層決策的治理效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,也能通過(guò)緩解融資約束、降低融資成本的資金效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在政府?dāng)?shù)字技術(shù)關(guān)注度較高地區(qū)、東部地區(qū)、非國(guó)有企業(yè)以及高新技術(shù)企業(yè)中,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用更為明顯。同時(shí),數(shù)字技術(shù)投資者更偏向于具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)的企業(yè),體現(xiàn)為“逐頂促進(jìn)”;且更能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的底層技術(shù)運(yùn)用。因此,需要加強(qiáng)培育數(shù)字技術(shù)投資新生態(tài),強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)投資者的治理效應(yīng)和資金效應(yīng)作用機(jī)制的發(fā)揮,在制定相關(guān)政策舉措時(shí)要關(guān)注不同地區(qū)特征和公司特征下數(shù)字技術(shù)投資者促進(jìn)作用的差異性,以提高數(shù)字技術(shù)投資的有效性和精準(zhǔn)性,促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

一、引 言

數(shù)字技術(shù)革命能夠給世界各國(guó)帶來(lái)跨越發(fā)展和彎道超車的重大戰(zhàn)略機(jī)遇,數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局、謀求競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵力量。近年來(lái),數(shù)字技術(shù)發(fā)展得到政府的高度重視,但由于受到成本預(yù)算、資源投入和回報(bào)周期的影響和限制,企業(yè)數(shù)字技術(shù)發(fā)展面臨著諸多困難和瓶頸。2015年《中國(guó)制造2025》強(qiáng)調(diào):“拓寬制造業(yè)融資渠道,降低融資成本,加大對(duì)新一代信息技術(shù)等重點(diǎn)領(lǐng)域的支持力度。”2021年《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出:“鼓勵(lì)引導(dǎo)社會(huì)資本設(shè)立市場(chǎng)化運(yùn)作的數(shù)字經(jīng)濟(jì)細(xì)分領(lǐng)域基金。”這一系列數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策引出了一批特殊的機(jī)構(gòu)投資者數(shù)字技術(shù)投資者,其投資領(lǐng)域是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù),關(guān)注國(guó)家政策導(dǎo)向所帶來(lái)的投資機(jī)會(huì),前瞻性地把握數(shù)字技術(shù)的發(fā)展方向和市場(chǎng)需求,通過(guò)專業(yè)化投資方法和流程確定涉及數(shù)字技術(shù)發(fā)展的企業(yè)并加以投資,幫助企業(yè)更好地進(jìn)行數(shù)字技術(shù)運(yùn)用,為企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”帶來(lái)發(fā)展契機(jī),自身也獲得投資收益。從數(shù)量上來(lái)看,中國(guó)擁有數(shù)量龐大的數(shù)字技術(shù)投資者(余江等,2018)。那么,數(shù)字技術(shù)投資者是否能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?其作用機(jī)制又是什么?回答這些問(wèn)題對(duì)于尋求企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資本市場(chǎng)動(dòng)因、完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持政策具有啟示意義。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是微觀經(jīng)濟(jì)主體高質(zhì)量發(fā)展的必由之路(吳非等,2021)。然而,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中,一些企業(yè)面臨“不會(huì)轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”的轉(zhuǎn)型困境。究其原因,是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)投入偏高且“陣痛期”較長(zhǎng),企業(yè)在轉(zhuǎn)型中需要持續(xù)不斷投入資源,可能會(huì)對(duì)自身的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)造成負(fù)面影響(陳楠等,2022)。因此,現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力不足的根本原因可能是激勵(lì)不足和資源約束。從外部融資渠道來(lái)看,銀行等金融機(jī)構(gòu)的投融資模式更加偏向于以穩(wěn)定性和安全性為主,處于轉(zhuǎn)型摸索階段的企業(yè)往往具有更大的融資需求,可能會(huì)出現(xiàn)融資難、融資貴等問(wèn)題(鐘騰和汪昌云,2017)。相比之下,在資本配置、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和信息溝通方面,機(jī)構(gòu)投資者所發(fā)揮的作用要大于銀行等金融機(jī)構(gòu),有望提供給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更大的助推力(李華民等,2021)。數(shù)字技術(shù)投資者作為資本市場(chǎng)中一類特殊的投資者群體,以專業(yè)化手段捕捉數(shù)字技術(shù)向企業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型滲透過(guò)程中出現(xiàn)的投資機(jī)會(huì),通過(guò)投資手段支持?jǐn)?shù)字技術(shù)變革,對(duì)企業(yè)的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式進(jìn)行重構(gòu)、升級(jí)與再造,理應(yīng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要影響因素。

然而,目前尚未有文獻(xiàn)確切地將數(shù)字技術(shù)投資者與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型聯(lián)系起來(lái)。既有研究多從四個(gè)方面探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素:從政府政策支持角度,如“營(yíng)改增”政策的稅收效應(yīng)(王宏鳴等,2023),資本市場(chǎng)開(kāi)放政策的資源效應(yīng)(李成明等,2023),都有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從金融發(fā)展角度,在緩解融資約束、優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境、增加研發(fā)支出方面,金融資源能夠給予企業(yè)充足的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力(邵學(xué)峰和王瓏淇,2023)。從技術(shù)整合角度,企業(yè)數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用整合能力是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所必需的(Khin和Ho,2020),企業(yè)整合內(nèi)部和外部資源,實(shí)現(xiàn)吸收技術(shù)到應(yīng)用技術(shù)的跨越,才能在技術(shù)整合中實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Chen和Tian,2022)。從組織管理角度,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度往往取決于管理層轉(zhuǎn)型意愿(Sun等,2020),此外,高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷越豐富(陽(yáng)鎮(zhèn)等,2022)、高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性程度越高(湯萱等,2022),越有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)。數(shù)字技術(shù)投資者仍是一個(gè)較為新穎的概念,現(xiàn)有研究多集中在數(shù)字技術(shù)投資者的概念界定方面(戚聿東等,2019),對(duì)于數(shù)字技術(shù)投資者的經(jīng)濟(jì)后果研究較少,孫潔等(2020)認(rèn)為數(shù)字技術(shù)投資者在一定程度上能夠發(fā)揮信號(hào)傳遞作用,通過(guò)引起股票價(jià)格波動(dòng)從而影響企業(yè)價(jià)值。有鑒于此,本文研究數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響和渠道機(jī)制,并對(duì)異質(zhì)性條件進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn),為理解資本市場(chǎng)支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新證據(jù)。

本文基于2008-2020年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司樣本,理論分析并實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。本文的主要貢獻(xiàn)在于:第一,從數(shù)字技術(shù)投資者的投資目的和理念出發(fā),挖掘其“用手投票”和“用腳投票”的影響機(jī)理,首次評(píng)估了數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,理論上為支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一個(gè)全新的思路,豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素研究。第二,基于治理效應(yīng)和資金效應(yīng)雙重視角考察數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制,打開(kāi)了數(shù)字技術(shù)投資者影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制“黑箱”,深化了數(shù)字技術(shù)投資者的經(jīng)濟(jì)后果研究。第三,從異質(zhì)性視角研究數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響差異,深入探討在地區(qū)基礎(chǔ)條件、微觀企業(yè)特征、數(shù)字化規(guī)模特征和數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)差異中,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響,不但能夠更加準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)字技術(shù)投資者的數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用,還能為政府精準(zhǔn)實(shí)施相關(guān)數(shù)字技術(shù)發(fā)展政策、釋放數(shù)字技術(shù)投資新動(dòng)能提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字技術(shù)投資者“用手投票”影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)投資者是以數(shù)字技術(shù)發(fā)展為投資目的的投資者,與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)較為匹配,通過(guò)持有公司股票的方式參與企業(yè)決策。一方面,數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)自身較強(qiáng)的信息和資金優(yōu)勢(shì),幫助數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)應(yīng)對(duì)融資約束,包括對(duì)數(shù)字化設(shè)備、平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金支持,支持企業(yè)學(xué)習(xí)并引進(jìn)新技術(shù),發(fā)展更多高質(zhì)量的企業(yè)合作伙伴。同時(shí),其也能發(fā)揮監(jiān)管功能督促企業(yè)適時(shí)協(xié)調(diào)和整合資源,增強(qiáng)企業(yè)韌性以應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的周期長(zhǎng)、難度大、不確定性高等風(fēng)險(xiǎn)。另一方面,數(shù)字技術(shù)投資者會(huì)關(guān)注企業(yè)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用成效,包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型范圍、目標(biāo)和結(jié)果等,也會(huì)考慮轉(zhuǎn)型是否會(huì)給企業(yè)帶來(lái)價(jià)值收益(Gurbaxani和Dunkle,2019),并希望企業(yè)對(duì)管理團(tuán)隊(duì)進(jìn)行優(yōu)化,引入具備數(shù)字化思維和科技背景的管理者,規(guī)劃組建理性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì),自上而下開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)。在此之中,數(shù)字技術(shù)投資者也會(huì)通過(guò)與企業(yè)管理層溝通和協(xié)議等方式參與確定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心及重點(diǎn)項(xiàng)目,避免數(shù)字化轉(zhuǎn)型陷入“顧首不顧尾”的境況,在實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)的同時(shí)也加速了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外,數(shù)字技術(shù)投資者也能夠結(jié)合企業(yè)數(shù)字技術(shù)公告和信息甄別技術(shù)確認(rèn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)投資的市場(chǎng)價(jià)值信息(孫潔等,2020),發(fā)揮信號(hào)作用為數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)贏得穩(wěn)定的市場(chǎng)預(yù)期,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字技術(shù)投資者“用腳投票”影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率較低,轉(zhuǎn)型的機(jī)會(huì)成本較高,企業(yè)可能會(huì)在轉(zhuǎn)型初期采用成本最低的適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的做法,如復(fù)制數(shù)字原生企業(yè)的商業(yè)模式,采取外包方式應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等(Furr和Shipilov,2019)。這雖然降低了轉(zhuǎn)型企業(yè)前期成本和失敗風(fēng)險(xiǎn),但也無(wú)法真正掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型自主權(quán),容易產(chǎn)生員工、客戶焦慮抵觸等一系列問(wèn)題,并非真正意義上的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)投資者不希望企業(yè)通過(guò)“取巧”或者“走捷徑”的方式進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,會(huì)通過(guò)拋售股票向管理層傳達(dá)不滿情緒,這相當(dāng)于向市場(chǎng)傳遞消極信號(hào),投資者一般具有羊群效應(yīng),消極信號(hào)的傳遞會(huì)引起其他投資者的擔(dān)憂,企業(yè)股價(jià)的表現(xiàn)也將持續(xù)不佳,迫使企業(yè)認(rèn)真考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃。故提出假設(shè):

假設(shè)1:數(shù)字技術(shù)投資者能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字技術(shù)投資者能夠優(yōu)化企業(yè)信息環(huán)境,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在直接優(yōu)化方面,根據(jù)委托代理理論,數(shù)字技術(shù)投資者為了降低代理成本,增加對(duì)數(shù)字技術(shù)項(xiàng)目的評(píng)估與監(jiān)督治理,會(huì)利用股東身份行使“投票權(quán)”要求企業(yè)提高信息披露質(zhì)量,增加企業(yè)技術(shù)信息的透明度。此外,數(shù)字技術(shù)投資者也可通過(guò)內(nèi)部渠道溝通等方式向利益相關(guān)者傳遞數(shù)字技術(shù)投資的各種信息。這些舉措都能夠減少信息對(duì)外傳播的阻塞和壁壘,從而改善企業(yè)的信息環(huán)境。隨著企業(yè)的信息環(huán)境得到優(yōu)化,各類資源、技術(shù)會(huì)匯聚到企業(yè),企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念、發(fā)展有更加清晰的認(rèn)識(shí),能夠增加數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的可能性。在間接優(yōu)化方面,數(shù)字技術(shù)投資者是定向投資者,而定向投資者更具專業(yè)性,其選股能夠傳遞一種價(jià)值信號(hào)(張浩和陶倫琛,2022),意味著該企業(yè)在技術(shù)升級(jí)和智能改造方面具有可投資的價(jià)值。這種信號(hào)更可能被投資者、媒體和分析師等外部利益相關(guān)者所捕捉,加快企業(yè)特質(zhì)信息傳播和提高解讀效率,間接優(yōu)化了企業(yè)的信息環(huán)境。在外部利益相關(guān)者的注視下,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策可能會(huì)受到較強(qiáng)的監(jiān)督與審視,企業(yè)便會(huì)不留余力加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)。

在缺乏外部監(jiān)督和行為約束的情況下,企業(yè)管理層決策往往會(huì)受到“唯績(jī)效論”理念的影響,在提出數(shù)字技術(shù)的相關(guān)規(guī)劃后,將關(guān)注點(diǎn)放在經(jīng)濟(jì)收益高、短期變現(xiàn)能力強(qiáng)的項(xiàng)目,而容易擱置或延遲數(shù)字技術(shù)應(yīng)用項(xiàng)目,導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型陷入進(jìn)退兩難的境地。具有長(zhǎng)期投資特點(diǎn)的數(shù)字技術(shù)投資者能夠通過(guò)“用手投票”的治理機(jī)制來(lái)激勵(lì)管理層的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)。同時(shí),數(shù)字技術(shù)投資者也可能通過(guò)“用腳投票”的方式來(lái)表達(dá)對(duì)管理層“短視”行為的不滿。如果數(shù)字技術(shù)投資者在審核和監(jiān)督中發(fā)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字技術(shù)項(xiàng)目未能按時(shí)實(shí)施,或通過(guò)如項(xiàng)目外包、復(fù)刻原生企業(yè)模式等“取巧”方式開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,企業(yè)就會(huì)面臨投資者拋售股票和喪失信任的雙重壓力。因此,管理層會(huì)提高自身的決策水平,將數(shù)字技術(shù)運(yùn)用到生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中以滿足數(shù)字技術(shù)投資者的投資要求,會(huì)逐漸關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外,管理層的決策水平提升,通常意味著企業(yè)資源配置的調(diào)整和風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)的完善(程柯和齊祥芹,2017),有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。故提出假設(shè):

假設(shè)2:數(shù)字技術(shù)投資者發(fā)揮治理效應(yīng)推動(dòng)企業(yè)信息優(yōu)化和提高管理層決策水平促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金支持是順利轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵,但在確保正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的同時(shí)另加大數(shù)字化投資對(duì)于多數(shù)企業(yè)而言負(fù)擔(dān)較重,企業(yè)面臨的融資約束較高。同時(shí),普通投資者可能在企業(yè)能夠產(chǎn)生短期利潤(rùn)或獲得穩(wěn)定資源支持的情況下才重視數(shù)字技術(shù)投資,企業(yè)獲得數(shù)字轉(zhuǎn)型資金的困難較大,融資成本也高。數(shù)字技術(shù)投資者更看重企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的長(zhǎng)期表現(xiàn),挖掘企業(yè)數(shù)字技術(shù)發(fā)展?jié)摿?其投資傾向更具長(zhǎng)期性和持續(xù)性,因而數(shù)字技術(shù)投資者的介入使企業(yè)的融資行為“提檔升級(jí)”,從而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面,數(shù)字技術(shù)投資能夠?yàn)槠髽I(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供一定的經(jīng)濟(jì)激勵(lì),緩解了企業(yè)的融資約束,投資資金可以直接作用于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)(徐寧等,2023),譬如企業(yè)加大對(duì)數(shù)字化設(shè)備、平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金支持,聘請(qǐng)具有數(shù)字化思維的高管人員,規(guī)劃組建理性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì)等。另一方面,根據(jù)信號(hào)傳遞理論,數(shù)字技術(shù)投資者作為資本市場(chǎng)中的一類定向投資者,其投資對(duì)象是經(jīng)過(guò)慎重考慮、綜合分析后所決定的,代表性較強(qiáng),因而同行投資者、金融機(jī)構(gòu)以及政府部門(mén)等會(huì)受投資信號(hào)的影響,也施加給企業(yè)發(fā)展資金。當(dāng)企業(yè)獲得數(shù)字技術(shù)投資后,企業(yè)也非常重視和數(shù)字技術(shù)投資者建立良好持久的關(guān)系,以持續(xù)穩(wěn)定地獲得投資。企業(yè)如果在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面做得不好,可能會(huì)失去數(shù)字技術(shù)投資者的支持,因而數(shù)字技術(shù)投資也會(huì)給予企業(yè)一種無(wú)形的外部壓力,這種壓力對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識(shí)的形成和數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)的開(kāi)展起著重要的推進(jìn)作用。故提出假設(shè):

假設(shè)3:數(shù)字技術(shù)投資者發(fā)揮資金效應(yīng)緩解企業(yè)融資約束和降低融資成本促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、研究設(shè)計(jì)

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇2008-2020年A股上市公司數(shù)據(jù),探究數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。剔除金融保險(xiǎn)類企業(yè)樣本,剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失樣本,剔除ST或*ST樣本,對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行縮尾處理,有效樣本觀測(cè)值為23421個(gè)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)是根據(jù)Python技術(shù)從企業(yè)年報(bào)文件中收集獲得,數(shù)字技術(shù)投資者數(shù)據(jù)根據(jù)手工整理和文本分析從CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中收集獲得,企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

2. 變量定義

(1) 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)。參考吳非等(2021)的做法,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使用企業(yè)年報(bào)中披露的數(shù)字化詞頻衡量。具體是先劃分出數(shù)字化關(guān)鍵詞,然后利用Python軟件對(duì)照關(guān)鍵詞,使用組合關(guān)鍵詞技術(shù),對(duì)涉及多個(gè)關(guān)鍵詞的年報(bào)內(nèi)容進(jìn)行重點(diǎn)搜索,進(jìn)而統(tǒng)計(jì)出詞匯出現(xiàn)的頻率,最后以數(shù)字化詞頻刻畫(huà)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中,底層技術(shù)運(yùn)用指標(biāo)選用人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)這四類數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞所統(tǒng)計(jì)的詞頻衡量,該做法能夠很好地刻畫(huà)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中依靠關(guān)鍵核心數(shù)字技術(shù)的嵌入而達(dá)到提升原有技術(shù)體系和生產(chǎn)系統(tǒng)的作用。技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用指標(biāo)根據(jù)具體的數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用確定關(guān)鍵詞,包括如“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”“電子商務(wù)”“數(shù)字營(yíng)銷”“智能客服”等,通過(guò)數(shù)字技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用以達(dá)到企業(yè)核心市場(chǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展與服務(wù)提升的作用。考慮到以上各詞頻指標(biāo)的右偏性,進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

(2) 數(shù)字技術(shù)投資者(DTI)。數(shù)字技術(shù)投資者的數(shù)據(jù)通過(guò)文本分析及手工搜集獲取,具體參考孫潔等(2020)給出的數(shù)字技術(shù)界定和關(guān)鍵詞范圍,運(yùn)用姜廣省等(2021)的定向投資者搜索方法,收集數(shù)字技術(shù)投資基金進(jìn)而獲取企業(yè)存在的數(shù)字技術(shù)投資者,具體過(guò)程如下:第一步,查詢CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)的基金市場(chǎng)系列數(shù)據(jù),從中提取基金主體信息表以及股票投資明細(xì)表,結(jié)合兩表數(shù)據(jù)從而獲取對(duì)滬深A(yù)股上市公司進(jìn)行投資的以年度數(shù)據(jù)為主的基金明細(xì)。第二步,根據(jù)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)、二十國(guó)集團(tuán)(G20)、聯(lián)合國(guó)三方發(fā)布的數(shù)字技術(shù)文件,提取數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞,歸類整理出如“數(shù)字化”“數(shù)字技術(shù)”“大數(shù)據(jù)”“云計(jì)算”“區(qū)塊鏈”“人工智能”“5G”“智慧建設(shè)”等共計(jì)60個(gè)關(guān)鍵詞。第三步,使用關(guān)鍵詞對(duì)基金明細(xì)中的投資范圍欄、投資目標(biāo)欄進(jìn)行搜索,篩選出所有包含關(guān)鍵詞的投資基金。第四步,針對(duì)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)挖掘投資機(jī)會(huì),控制投資組合風(fēng)險(xiǎn),追求基金自身長(zhǎng)期穩(wěn)定的收益,而不是投資于數(shù)字技術(shù)的基金予以剔除;針對(duì)關(guān)鍵詞中只出現(xiàn)“科技”“技術(shù)”“研發(fā)”“開(kāi)發(fā)”“研制”“科研”而非具體指向數(shù)字領(lǐng)域的基金予以剔除。第五步,對(duì)篩選完成的基金進(jìn)行整理,共計(jì)整理出115個(gè)數(shù)字技術(shù)投資基金,若企業(yè)中存在這類投資基金,則說(shuō)明該企業(yè)存在數(shù)字技術(shù)投資者。此外,本文還根據(jù)基金定期報(bào)告獲得數(shù)字技術(shù)基金持股數(shù)量,此部分?jǐn)?shù)據(jù)也能很好地反映數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)發(fā)展數(shù)字技術(shù)的支持程度,本文將其作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)衡量數(shù)字技術(shù)投資者。

(3) 控制變量。參考陽(yáng)鎮(zhèn)等(2022)的做法,基于企業(yè)財(cái)務(wù)和治理層面,選取如下控制變量:股權(quán)集中度、盈利能力、財(cái)務(wù)杠桿、企業(yè)成長(zhǎng)性、現(xiàn)金持有水平、政府補(bǔ)貼、公司規(guī)模、成立年齡、兩職兼任、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例。

表1為相關(guān)變量的定義與說(shuō)明。

表1 變量的定義與說(shuō)明

3. 模型設(shè)定

DIGit=α0+α1DTIit+αm∑Controlit+μt+σi+εit

(1)

其中,下標(biāo)i、t分別表示企業(yè)、年度;DIG為因變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型;DTI為自變量數(shù)字技術(shù)投資者;Control代表一系列控制變量;μt為年度固定效應(yīng);σi為企業(yè)固定效應(yīng);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。系數(shù)α1是本文關(guān)注的重點(diǎn),衡量了數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。根據(jù)研究假設(shè),本文預(yù)期α1顯著為正,即數(shù)字技術(shù)投資者的介入會(huì)帶動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4. 描述性統(tǒng)計(jì)

表2是變量的描述性統(tǒng)計(jì)。DIG的均值為1.181,最小值為0,最大值為4.912,即不同企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差距;DTI的均值為0.312,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者支持企業(yè)的占比為31.2%。對(duì)于控制變量的描述性結(jié)果也與相關(guān)文獻(xiàn)相近。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證檢驗(yàn)

1. 數(shù)字技術(shù)投資者與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

表3報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果,在未加入固定效應(yīng)的模型中,如列(1)所示,數(shù)字技術(shù)投資者顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。列(2)顯示,在控制了時(shí)間和個(gè)體效應(yīng)后,DTI的系數(shù)為0.240,通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者能夠促進(jìn)所支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這驗(yàn)證了假設(shè)1。數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)“用手投票”和“用腳投票”的方式提供企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需資源以及對(duì)管理層進(jìn)行監(jiān)管,推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。從企業(yè)方面來(lái)說(shuō),在數(shù)字技術(shù)投資者的影響下進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,不僅有利于減少轉(zhuǎn)型資金匱乏的難題,還能借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機(jī)迎來(lái)行業(yè)發(fā)展前景以及贏得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),所以企業(yè)會(huì)在數(shù)字技術(shù)投資者的引導(dǎo)和支持下進(jìn)一步規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目,有效推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)本文結(jié)論也證明了現(xiàn)階段數(shù)字技術(shù)投資者治理模式在上市企業(yè)中的可行性與有效性。

表3 數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的檢驗(yàn)結(jié)果

2. 作用機(jī)制檢驗(yàn)

上述實(shí)證結(jié)果表明,數(shù)字技術(shù)投資者能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,接下來(lái)進(jìn)一步研究其作用機(jī)制。根據(jù)理論分析,數(shù)字技術(shù)投資者能夠發(fā)揮治理效應(yīng)和資金效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,本文參照溫忠麟和葉寶娟(2014)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法,考察數(shù)字技術(shù)投資者的作用機(jī)制,構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下:

Med1it=β0+β1DTIit+βm∑Controlit+μt+σi+εit

(2)

Med2it=φ0+φ1DTIit+φm∑Controlit+μt+σi+εit

(3)

DIGit=ω0+ω1DTIit+ω2Med1it+ω3Med2it+ωm∑Controlit+μt+σi+εit

他的這些話我記了一輩子，而且使我領(lǐng)悟到“沒(méi)有精彩的細(xì)節(jié)，就不可能有作品的生動(dòng)。沒(méi)有恰當(dāng)?shù)募?xì)節(jié)，就無(wú)法凸顯人物的性格。”

(4)

其中,Med1it和Med2it為中介變量,在治理效應(yīng)檢驗(yàn)中分別為信息優(yōu)化程度(AF)和管理層決策水平(ICQ),在資金效應(yīng)檢驗(yàn)中分別為融資約束(FC)和融資成本(Cost);ω2和ω3為中介變量系數(shù);其余變量解釋與式(1)一致。根據(jù)中介檢驗(yàn)程序,式(4)中DTI的系數(shù)小于式(1)中DTI系數(shù),并且解釋變量和中介變量的系數(shù)都顯著則中介效應(yīng)成立,至少1個(gè)不顯著則需要作Sobel檢驗(yàn),如果通過(guò)該檢驗(yàn)也說(shuō)明中介效應(yīng)成立。

(1) 數(shù)字技術(shù)投資者治理效應(yīng)作用機(jī)制檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)投資者治理效應(yīng)作用機(jī)制,應(yīng)著重考察信息優(yōu)化和管理層決策的中介傳導(dǎo)路徑。在指標(biāo)衡量方面,本文借鑒李華民等(2021)的做法,使用與信息披露相關(guān)的分析師關(guān)注度(AF)表征企業(yè)的信息優(yōu)化程度。借鑒李瑛玫和史琦(2019)思路,管理層決策水平(ICQ)使用對(duì)數(shù)化后的迪博內(nèi)部控制指數(shù)衡量,計(jì)算數(shù)值越大,則內(nèi)部控制做得越好,管理層決策水平越高。

表4列(1)中DTI的回歸系數(shù)顯著為正,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者顯著推動(dòng)企業(yè)信息優(yōu)化;列(3)中AF的回歸系數(shù)顯著為正,說(shuō)明企業(yè)信息優(yōu)化有助于提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。以上結(jié)果說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者能夠推動(dòng)企業(yè)信息優(yōu)化促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。列(2)發(fā)現(xiàn)DTI的回歸系數(shù)顯著為正,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者的介入提高了管理層決策水平;列(3)中ICQ系數(shù)顯著為正,說(shuō)明管理層決策水平的提高促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因此管理層決策具有中介傳導(dǎo)作用。綜合來(lái)看,列(3)中DTI的回歸系數(shù)為0.209,小于基準(zhǔn)回歸中的系數(shù)0.240,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者治理效應(yīng)的作用機(jī)制存在。計(jì)算中介效應(yīng)占比發(fā)現(xiàn),信息優(yōu)化和管理層決策的中介效應(yīng)占比分別為10.08%和6.25%。以上結(jié)果說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者能夠發(fā)揮治理效應(yīng),推動(dòng)企業(yè)信息優(yōu)化和提高管理層決策水平,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表4 數(shù)字技術(shù)投資者治理效應(yīng)作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(2) 數(shù)字技術(shù)投資者資金效應(yīng)作用機(jī)制檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)投資者的資金效應(yīng)機(jī)制,本文借鑒鐘凱等(2022)的做法,采用企業(yè)利息支出與總負(fù)債的比值衡量融資成本(Cost)。參考陳峻和鄭惠瓊(2020),使用FC指數(shù)表征融資約束,指標(biāo)數(shù)值距離1越近,則融資約束越嚴(yán)重。具體FC指數(shù)構(gòu)建步驟如下:其一,將企業(yè)規(guī)模、現(xiàn)金股利支付率和上市年限指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理后計(jì)算得到年度平均值,依照平均值對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行排序處理。其二,依照33%和67%的分位點(diǎn)進(jìn)行分組,設(shè)置虛擬變量FC_flag,若樣本企業(yè)位于33%分位及以下則賦值FC_flag為1,若樣本企業(yè)位于67%分位及以上則賦值FC_flag為0,從而構(gòu)建出融資約束虛擬變量(FC_flag)。其三,使用如下Logit回歸模型擬合出融資約束虛擬變量(FC_flag=1)的年度p值,將其作為融資約束FC指數(shù)。

FC_flagit=δ0+δ1Sizeit+δ2Levit+δ3(CashDivit/TAit)+δ4BMit+δ5C_Ratioit+δ6(EBITit/TAit)+εit

(5)

其中,Size為企業(yè)規(guī)模,Lev為企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率,CashDiv為企業(yè)現(xiàn)金股利,BM為企業(yè)賬面市值比,C_Ratio為企業(yè)流動(dòng)比率,EBIT為企業(yè)息稅前利潤(rùn),TA為企業(yè)總資產(chǎn)。

表5報(bào)告數(shù)字技術(shù)投資者資金效應(yīng)作用機(jī)制的回歸結(jié)果,列(1)中DTI的回歸系數(shù)為-0.027且顯著,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者可以降低融資約束;列(3)中FC系數(shù)顯著為負(fù),融資約束程度的增加使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型愈發(fā)困難,即企業(yè)融資約束的緩解推動(dòng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以上結(jié)果說(shuō)明融資約束具有中介傳導(dǎo)作用。列(2)發(fā)現(xiàn)DTI的系數(shù)為-0.228,通過(guò)顯著性檢驗(yàn),數(shù)字技術(shù)投資者可以降低融資成本;列(3)中Cost系數(shù)顯著為負(fù),說(shuō)明降低融資成本能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因此融資成本具有中介傳導(dǎo)作用。綜合來(lái)看,列(3)中DTI的回歸系數(shù)為0.193,小于基準(zhǔn)回歸中的系數(shù)0.240,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者資金效應(yīng)的作用機(jī)制存在。計(jì)算中介效應(yīng)占比發(fā)現(xiàn),融資約束和融資成本的中介效應(yīng)占比分別為9.47%和13.49%。綜上,數(shù)字技術(shù)投資者能夠通過(guò)發(fā)揮資金效應(yīng)降低融資約束和融資成本來(lái)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表5 數(shù)字技術(shù)投資者資金效應(yīng)作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1) 更換因變量。借鑒張永珅等(2021)的思路,設(shè)置企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代指標(biāo),根據(jù)年報(bào)附注中的無(wú)形資產(chǎn)項(xiàng)目提取數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息,計(jì)算包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息的無(wú)形資產(chǎn)占全部無(wú)形資產(chǎn)額的比值(DW),以此衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)表6列(1)的結(jié)果,DTI系數(shù)仍顯著為正,證明研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2) 更換自變量。使用數(shù)字技術(shù)投資者持股數(shù)量并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理(DTIS)衡量企業(yè)中數(shù)字技術(shù)投資者的支持程度。從表6列(2)的結(jié)果來(lái)看,DTIS系數(shù)為0.018,在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著,說(shuō)明核心結(jié)論保持穩(wěn)健。

(3) 內(nèi)生性檢驗(yàn)。采用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。工具變量的選取借鑒姜廣省(2021)的處理方式,計(jì)算特定行業(yè)其余企業(yè)平均數(shù)字技術(shù)投資者持股比例,將其作為數(shù)字技術(shù)投資者的工具變量嵌入到2SLS模型中進(jìn)行回歸。工具變量選擇的依據(jù)是,由于在特定行業(yè)下其余企業(yè)通常具有相似的行業(yè)特征和發(fā)展趨勢(shì),數(shù)字技術(shù)投資者的介入程度相近;由于不同企業(yè)的資金需求、治理基礎(chǔ)具有差異,特定行業(yè)其余企業(yè)的數(shù)字技術(shù)投資者可能較難對(duì)當(dāng)期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生直接影響。表6列(3)匯報(bào)了通過(guò)Sargan檢驗(yàn)的回歸結(jié)果,數(shù)字技術(shù)投資者顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心結(jié)論保持穩(wěn)健。

(4) 傾向得分匹配檢驗(yàn)。使用傾向得分匹配方法(PSM)對(duì)基礎(chǔ)回歸加以檢驗(yàn),主要操作步驟有如下三步:其一,將全部控制變量作為企業(yè)特征變量;其二,基于1∶1近鄰匹配(k近鄰匹配)為處理組匹配合理的對(duì)照組;其三,通過(guò)平衡性檢驗(yàn)后重新估計(jì)基礎(chǔ)模型。表6中列(4)展示PSM檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)DTI系數(shù)顯著為正,得到與原結(jié)論相符的結(jié)果。

(5) 考慮時(shí)滯性問(wèn)題。由于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有一定的時(shí)滯性和不確定性,數(shù)字技術(shù)投資者的投資影響可能不會(huì)在當(dāng)期表現(xiàn)出來(lái),因此將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)提前1期,即使用t+1年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)再次進(jìn)行檢驗(yàn)。從表6列(5)的結(jié)果來(lái)看,DTI系數(shù)為0.226,在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,證明研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

(6) 更換樣本。考慮重大金融事件的發(fā)生對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的影響,剔除2008年金融危機(jī)發(fā)生當(dāng)年以及后續(xù)兩年的樣本數(shù)據(jù),同時(shí)剔除2015年中國(guó)股災(zāi)發(fā)生后的樣本數(shù)據(jù),以規(guī)避重大沖擊事件的傳染性與后效性。以2011年至2014年上市公司數(shù)據(jù)重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn),從表6列(6)的結(jié)果來(lái)看,DTI系數(shù)顯著為正,表明在考慮重大金融事件對(duì)樣本的沖擊作用后,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然有促進(jìn)作用。

五、異質(zhì)性影響研究

1. 地區(qū)特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

(1) 政府?dāng)?shù)字技術(shù)關(guān)注度的異質(zhì)性影響。政府關(guān)注數(shù)字技術(shù)的程度越高,越可能通過(guò)發(fā)布技術(shù)公告、提供財(cái)政支持的方式鼓勵(lì)企業(yè)發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,可視為向投資者傳遞了行業(yè)前景認(rèn)可的信號(hào)、投資潛力大的信號(hào)。這會(huì)吸引更多的數(shù)字技術(shù)投資者參與進(jìn)來(lái),更能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。反之,政府發(fā)展數(shù)字技術(shù)的意愿較低時(shí),不但會(huì)打擊數(shù)字技術(shù)投資者參與的信心,也無(wú)法幫助企業(yè)吸收數(shù)字技術(shù)紅利,這無(wú)疑會(huì)削弱數(shù)字技術(shù)投資者的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)效應(yīng)。

本文采用地區(qū)政府工作報(bào)告中數(shù)字技術(shù)詞頻衡量政府?dāng)?shù)字技術(shù)關(guān)注度(Gdt),并根據(jù)中位數(shù)設(shè)置上市公司所在地區(qū)的政府?dāng)?shù)字技術(shù)關(guān)注度虛擬變量,高于中位數(shù)賦值為1(Gdt=1),否則賦值為0(Gdt=0),將樣本企業(yè)分成關(guān)注度高低兩組分別估計(jì)。從表7回歸結(jié)果中發(fā)現(xiàn),DTI系數(shù)在關(guān)注度高低兩組中的估計(jì)值分別為0.228和0.043,且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。本文還檢驗(yàn)了組間系數(shù)差異,Chow test報(bào)告的F值為2.69,在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)政府?dāng)?shù)字技術(shù)關(guān)注度較高地區(qū)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更明顯。

表7 地區(qū)特征異質(zhì)性檢驗(yàn)

(2) 地理區(qū)位的異質(zhì)性影響。得益于東部地區(qū)堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境基礎(chǔ)和較高的金融資源稟賦,企業(yè)發(fā)展數(shù)字技術(shù)的意愿較高(史宇鵬等,2021),同時(shí)東部地區(qū)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展不僅能迎來(lái)廣闊的海內(nèi)外市場(chǎng),還能贏得更多的市場(chǎng)份額和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。相較于中西部地區(qū),東部地區(qū)企業(yè)擁有較多的數(shù)字化設(shè)備、平臺(tái)和人員,還能通過(guò)對(duì)外學(xué)習(xí)持續(xù)穩(wěn)定地引入先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),能夠給予數(shù)字技術(shù)投資者支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更好的外部環(huán)境。

為檢驗(yàn)不同地理區(qū)位(Area)企業(yè)之間數(shù)字技術(shù)投資者與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系的差異,依照地理區(qū)位將樣本企業(yè)分成東部地區(qū)企業(yè)(Area=1)和中西部地區(qū)企業(yè)(Area=0)兩組分別估計(jì)。表7回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),DTI系數(shù)在東部地區(qū)企業(yè)和中西部地區(qū)企業(yè)中的估計(jì)值分別為0.256和0.038,且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),Chow test檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F值為24.58,在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,說(shuō)明相比于中西部地區(qū)企業(yè),數(shù)字技術(shù)投資者更能促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2. 企業(yè)特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

(1) 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性影響。在資源配置方面,國(guó)有企業(yè)在財(cái)政支持和資源分配方面具有一定優(yōu)勢(shì),其資源約束邊界相對(duì)寬松,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)國(guó)有企業(yè)提供的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)較為有限,可能無(wú)法拉動(dòng)國(guó)有企業(yè)在發(fā)展路徑依賴下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求(張黎娜等,2021)。相比之下,非國(guó)有企業(yè)對(duì)成本變動(dòng)和外部市場(chǎng)的信息較為敏感,并存在積極的發(fā)展動(dòng)機(jī)和較為強(qiáng)烈的資源需求。因此對(duì)于非國(guó)有企業(yè)而言,數(shù)字技術(shù)投資者的介入可能產(chǎn)生更大的作用,非國(guó)有企業(yè)會(huì)有更大的動(dòng)機(jī)調(diào)整資源配置,迅速適應(yīng)市場(chǎng)變化,積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并期望在轉(zhuǎn)型中獲得發(fā)展契機(jī),從而占據(jù)市場(chǎng)地位。

為檢驗(yàn)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Soe)企業(yè)之間數(shù)字技術(shù)投資者與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系的差異,劃分國(guó)有企業(yè)(Soe=1)和非國(guó)有企業(yè)(Soe=0)兩組分別估計(jì)。表8結(jié)果說(shuō)明,DTI系數(shù)在國(guó)有企業(yè)中的估計(jì)值是0.018,并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),而在非國(guó)有企業(yè)中的估計(jì)值為0.262,在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,以上結(jié)果通過(guò)Chow test檢驗(yàn),說(shuō)明在非國(guó)有企業(yè)中數(shù)字技術(shù)投資者更能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表8 企業(yè)特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

(2) 企業(yè)科技屬性的異質(zhì)性影響。相對(duì)于非高新技術(shù)企業(yè),高新技術(shù)企業(yè)通常具有較為旺盛的創(chuàng)新活力和創(chuàng)新產(chǎn)出,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的綜合展現(xiàn),因此高新技術(shù)企業(yè)具有更好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。從轉(zhuǎn)型能動(dòng)性來(lái)看,高新技術(shù)企業(yè)普遍重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對(duì)轉(zhuǎn)型的關(guān)注度和投入力度也較大,這與數(shù)字技術(shù)投資者的投資理念十分契合。因此數(shù)字技術(shù)投資者的資源更能夠得到有效利用,同時(shí)其監(jiān)管效應(yīng)也能得到充分發(fā)揮,從而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

為檢驗(yàn)不同科技屬性(Tech)企業(yè)之間數(shù)字技術(shù)投資者與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系的差異,將樣本企業(yè)分成高新技術(shù)企業(yè)(Tech=1)和非高新技術(shù)企業(yè)(Tech=0)兩組分別估計(jì)。表8回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),DTI系數(shù)在高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)中的估計(jì)值分別為0.215和0.032,且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),以上結(jié)果通過(guò)Chow test檢驗(yàn),說(shuō)明相比于非高新技術(shù)企業(yè),數(shù)字技術(shù)投資者更能促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)模特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有一定的技術(shù)資源積累優(yōu)勢(shì),因其本身獨(dú)特的發(fā)展軌跡,具有一定數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)的企業(yè)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中所受到的技術(shù)阻礙可能會(huì)小于“白手起家”的轉(zhuǎn)型企業(yè)。同時(shí),對(duì)于早期轉(zhuǎn)型者,資本市場(chǎng)會(huì)給予更為積極的支持(孫潔等,2020)。因此數(shù)字技術(shù)投資者會(huì)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng),幫助具有較高數(shù)字轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)的企業(yè)加速推動(dòng)轉(zhuǎn)型進(jìn)程,體現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)投資者的作用效果不斷增強(qiáng),即數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)“逐頂促進(jìn)”的方式影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

根據(jù)邊際成本效應(yīng),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)不斷消耗資源的過(guò)程,隨著轉(zhuǎn)型程度增加和轉(zhuǎn)型復(fù)雜度提升,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊際成本也在不斷遞增,體現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)投資者可能需要投入更多的資源和監(jiān)管力度才能使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型的增長(zhǎng)與低數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)期的增長(zhǎng)一致,這種轉(zhuǎn)型的高邊際成本維系很有可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)投資的作用減弱,即數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)“逐底促進(jìn)”的方式影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

那么數(shù)字技術(shù)投資者究竟是通過(guò)“逐頂促進(jìn)”還是“逐底促進(jìn)”影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?本文使用面板分位數(shù)回歸方法加以判斷。表9匯報(bào)了分位數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果,在25%分位處,DTI系數(shù)為0.176;在50%分位處,DTI系數(shù)為0.352;在75%分位處,DTI系數(shù)為0.788,以上回歸系數(shù)均顯著。由此可見(jiàn),隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的增加,DTI系數(shù)顯著為正且逐漸增加,驗(yàn)證了數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)“逐頂促進(jìn)”推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此結(jié)果也說(shuō)明現(xiàn)階段在推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面數(shù)字技術(shù)投資者的作用較為明顯,處于一個(gè)規(guī)模效應(yīng)發(fā)揮的影響上升期。

表9 面板分位數(shù)回歸結(jié)果

4. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)差異的異質(zhì)性檢驗(yàn)

在底層技術(shù)運(yùn)用方面,數(shù)字技術(shù)投資者通過(guò)資源效應(yīng)促使企業(yè)運(yùn)用云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等底層技術(shù),企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作模式、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)流程以及管理模式都受到影響(Vial,2019),具體通過(guò)引導(dǎo)和監(jiān)管企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)價(jià)值開(kāi)發(fā)、提高智能化運(yùn)營(yíng)程度、提升內(nèi)部控制水平、增加多部門(mén)信息貫通效率來(lái)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)-制造-生產(chǎn)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用方面,數(shù)字技術(shù)投資者的投資目標(biāo)是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中得到投資回報(bào),因此其也會(huì)關(guān)注企業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)等數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程(戚聿東等,2019),發(fā)揮技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用功能,借助數(shù)字技術(shù)構(gòu)建復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)場(chǎng)景,與客戶保持緊密對(duì)接,獲得消費(fèi)者對(duì)技術(shù)產(chǎn)品的價(jià)值感知和接受程度,優(yōu)化企業(yè)核心市場(chǎng)業(yè)務(wù),在市場(chǎng)中形成有效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)出。

為判斷數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同結(jié)構(gòu)層次的影響,參考吳非等(2021)的做法,底層技術(shù)運(yùn)用指標(biāo)(AUT)選用人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)這四類數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞所統(tǒng)計(jì)的詞頻衡量,技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用指標(biāo)(PAT)選用如“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”“電子商務(wù)”“數(shù)字營(yíng)銷”“智能客服”等數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用關(guān)鍵詞所統(tǒng)計(jì)的詞頻衡量,考慮到以上各詞頻指標(biāo)的右偏性,進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。表10回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),DTI系數(shù)在底層技術(shù)運(yùn)用和技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用中的估計(jì)值分別為0.328和0.166,且均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)二者均有促進(jìn)作用。但整體來(lái)看,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中底層技術(shù)運(yùn)用的促進(jìn)作用更強(qiáng)。可能的原因是:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處在探索階段,數(shù)字技術(shù)投資者往往首先接觸到的是數(shù)字技術(shù)底層運(yùn)用,體現(xiàn)出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的從無(wú)到有、從淺到深的發(fā)展過(guò)程。而對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后續(xù)的業(yè)務(wù)模式更新?lián)Q代以及實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)盈利可能更多地受到政策導(dǎo)向和市場(chǎng)選擇的影響,不確定性較高,相比之下數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的影響效果較弱。

表10 數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)差異的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

本文基于2008-2020年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù),檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字技術(shù)投資者能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這得益于數(shù)字技術(shù)投資者的信息優(yōu)化機(jī)制、管理層決策水平提升機(jī)制以及融資約束緩解機(jī)制。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),在政府?dāng)?shù)字技術(shù)關(guān)注度較高地區(qū)、東部地區(qū)、非國(guó)有企業(yè)以及高新技術(shù)企業(yè)中,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用更為明顯。此外,數(shù)字技術(shù)投資者介入到具有一定轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)的企業(yè)能夠發(fā)揮更大的促進(jìn)作用,體現(xiàn)為“逐頂促進(jìn)”;從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)層次來(lái)看,數(shù)字技術(shù)投資者更能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的底層技術(shù)運(yùn)用。本文的研究結(jié)論具有重要的政策啟示:

第一,加強(qiáng)培育數(shù)字技術(shù)投資新生態(tài)。政府應(yīng)完善關(guān)于數(shù)字技術(shù)投資的相關(guān)規(guī)定和制度,鼓勵(lì)數(shù)字技術(shù)投資,建立健全與數(shù)字技術(shù)投資者的溝通渠道,加強(qiáng)投資信息安全保障。同時(shí)給予數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)一定的財(cái)政科技補(bǔ)貼,充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)投資者的資源供給和價(jià)值引導(dǎo)作用,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第二,強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)投資者的治理效應(yīng)和資金效應(yīng)作用機(jī)制的發(fā)揮。在治理效應(yīng)層面,企業(yè)應(yīng)積極制定科學(xué)的股權(quán)結(jié)構(gòu)和高管配置標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)政府也應(yīng)通過(guò)立法、執(zhí)法的途徑為數(shù)字技術(shù)投資者參與企業(yè)治理提供保障,保證其在企業(yè)決策過(guò)程中擁有足夠的話語(yǔ)權(quán),提高數(shù)字技術(shù)投資者參與度和積極性,使其通過(guò)優(yōu)化企業(yè)信息環(huán)境、提高管理層決策水平來(lái)推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在資金效應(yīng)層面,政府要加強(qiáng)資本市場(chǎng)建設(shè),優(yōu)化資本市場(chǎng)的投資者結(jié)構(gòu),充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)投資者這類科技型定向投資者的作用,穩(wěn)固其長(zhǎng)周期業(yè)績(jī)導(dǎo)向和價(jià)值投資理念。與此同時(shí),企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也要關(guān)注治理體系、治理模式的升級(jí)與變革,以利于數(shù)字技術(shù)投資者作出更加清晰的投資決策。

第三,不同的地區(qū)特征和公司特征下,數(shù)字技術(shù)投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用存在明顯差異。政府部門(mén)在制定數(shù)字技術(shù)投資政策時(shí),一方面要加大對(duì)數(shù)字技術(shù)的關(guān)注度,設(shè)置數(shù)字化人才培養(yǎng)基地,提高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平,為數(shù)字技術(shù)投資者促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的外部環(huán)境。同時(shí),對(duì)于企業(yè)的數(shù)字技術(shù)投資也需要根據(jù)區(qū)域特征而定,與當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展需要相匹配,提高數(shù)字技術(shù)投資的滲透度。另一方面,政府也需適當(dāng)引導(dǎo)數(shù)字技術(shù)投資者優(yōu)先支持非國(guó)有企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè),以提高數(shù)字技術(shù)投資的有效性和精準(zhǔn)性,促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第四,針對(duì)數(shù)字技術(shù)投資者發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的情況,政府應(yīng)通過(guò)轉(zhuǎn)型激勵(lì)等舉措,降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入門(mén)檻,盡快幫助企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)模的擴(kuò)張,讓轉(zhuǎn)型企業(yè)享受到更多的數(shù)字技術(shù)投資福利。此外,相關(guān)政府部門(mén)需要密切關(guān)注數(shù)字技術(shù)投資者在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的支持重點(diǎn),需要注意數(shù)字技術(shù)投資者的底層技術(shù)投資的優(yōu)勢(shì)和技術(shù)實(shí)踐投資的短板,引導(dǎo)企業(yè)從技術(shù)嵌入和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)雙端的共存、變革和融合中把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新契機(jī)。