企業數字化與投資者保護
——基于中國上市企業的實證檢驗

勾 淯

(北京工商大學，北京 100048)

0 引言

隨著大數據等新型技術不斷出現，世界已然進入數字化時代。 從宏觀來看，數字技術成為當代經濟發展的重要突破口；從微觀來看，企業的數字化轉型有助于應對特殊情況的短期沖擊和未來可持續發展，關系到企業成長[1]。 中國政府持續關注數字生產力和數字產業的發展，習近平總書記在黨的二十大報告中指出:“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合。”企業通過數字化轉型實現了生產效率乃至企業價值的提升[2]，由于企業價值可以概括為債權人和投資者權益加總，這意味著數字化技術能夠顯著推動投資者保護執行效果。 而投資者權益與社會效益密切相關，因股東除另有規定都將充當剩余索取者[3]，說明實現股東利益的前提是社會需求得到了充分地滿足。

鑒于此，本文以2010—2022 年中國A 股上市公司為研究樣本，探究企業數字化對投資者保護的影響效果和作用機理，以及企業聲譽和政治關聯程度對數字化與投資者保護之間的調節作用。

1 理論分析與研究假設

數字化是一種全面的企業轉型過程，采用數字技術重構業務模式，優化組織結構以實現資源升級和高效運營。 其中部分數字化轉型的目的與結果，正對應于投資者保護相關的影響因素。 第一，數字化可以直接接觸到業務的細節層面，客觀、精準識別問題所在，內部的風險管控從“被動接受”轉變為“主動識別”[1]。 第二，數字化改善投資者的信息不利局面，而保護投資者的關鍵便是要保護投資者的知情權[4]。 對內，數字化幫助員工成果可視化，使得管理信息更加透明[5]；對外，數字化轉型有助于提高財務會計信息質量。 第三，數字化能夠矯正企業的非效率投資，尤其抑制過度投資[6]。 因數字化發展打破了企業之間的交流隔閡，獲得多元化的信息后，有助于增強投資決策的精準性和客觀性[2]。

基于以上分析，提出假設:

H:企業數字化會促進投資者保護。

2 模型、變量和數據

2.1 數據說明

本文選取2010—2022 年滬深兩市A 股上市公司的相關數據作為樣本，通過篩選處理共取得4 050家企業的非平衡面板數據，統計軟件為stata 16。 企業數字化數據從公司年報中獲取，投資者保護評分來自北京工商大學編制的基于會計的投資者保護評分，控制變量來源于國泰安數據庫和萬得數據庫。

2.2 模型設定

參考王克敏和陳井勇[7]關于投資者保護的研究，設立模型1:

模型1 中protect 表示被解釋變量，α為截距，num 表示解釋變量，α1～29為模型內各個變量的回歸系數，ε1是隨機干擾項。 具體變量解釋詳見表1。

表1 控制變量描述

2.3 變量定義與測度

解釋變量:企業數字化(num)。 通過年報可以了解一個企業的財務狀況和發展戰略等方面，如果數字化作為企業的戰略之一，在年報中也會有所披露。 加之文本分析已在學術界廣泛應用，也說明了其科學性和可行性。 因此，本文借鑒肖紅軍等[8]的衡量方法，借助相關詞頻統計刻畫企業數字化程度。

被解釋變量:投資者保護(protect)。 會計是投資者保護的最底層要素，并且近年來會計目標已逐漸向投資者保護靠攏[9]。 從變量性質來看，投資者保護屬于一種系統，不會因市場波動產生較大變化，所以要求指數在一定程度上體現穩定性、客觀性和可持續性(即研究的可得性)。 兼具兩者，本文借鑒張宏亮和王靖宇[10]的研究，選取北京工商大學發布的基于會計的AIPI 指數，以微觀層面測度投資者保護指數。

控制變量。 具體衡量方式見表1。

3 實證結果與分析

3.1 基本回歸分析

根據模型驗證企業數字化對投資者保護的影響，表2 展示了基準回歸結果。 從第(1)列到第(4)列，不論是否加入控制變量、時間或企業個體固定效應，核心解釋變量都在1%水平下顯著為正，表明企業數字化程度越高，投資者保護機制執行度越高，與假設相符。 表明企業數字化減少了兩權分離所導致的負面影響，數字化技術的應用有利于豐富企業與股東之間的溝通渠道，一方面企業能夠更加敏銳地感知投資者的傾向，另一方面提高了投資者對企業活動的參與度，這將有利于打造企業與投資者合作共贏的“有效市場”。

表2 基準回歸及內生性結果

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 替換核心變量衡量方法

考慮到數字化與投資者保護衡量方式的多樣性，本文采取更換核心解釋與被解釋變量的測量方法對假設予以重新估計，驗證假設檢驗結果的穩健性。

借鑒張程睿[11]的方法，基于信息披露角度，利用平均超額收益波動率衡量投資者保護。 平均超額收益波動率越大，反映市場信息不對稱程度越高，投資者保護水平越低。 表3 列(1)結果顯示，企業數字化對投資者保護的影響系數顯著為負，基準結果依然成立。

關于解釋變量:雖然我國的年報格式有統一規定，但每個公司披露的具體內容差異較大。 從本文搜集到的數據來看，2010—2022 年A 股上市企業年報平均詞數大約為17 萬，而最大值可達155 萬，部分時間靠前的年報詞總數僅為幾百詞。 因此，為避免不同年報詞數體量對數字化程度的干擾，計算數字化詞頻占比作為替代變量進行回歸。 結果見表3列(2)，數字化對投資者保護的回歸系數仍顯著為正。

綜上，在更換解釋與被解釋變量的情況下，數字化依然顯著地促進了投資者保護，結果具有穩健性。

3.2.2 控制行業固定效應

前文在基準回歸中控制了年份和企業固定效應變量，但是企業的運行可能會隨著不同行業經濟情況、文化背景或政府政策的不同而產生差異。 因此，在回歸中加入行業固定效應，以減少遺漏變量所產生的回歸誤差。 表3 列(3)回歸顯示企業數字化仍在5%的顯著性水平下顯著地推動投資者保護。

3.2.3 傾向得分匹配法

針對可能存在樣本自選擇對研究結論的干擾，即模型1 的數字化水平可能與隨機擾動項包含的某些企業特征相關，采用傾向得分匹配法的最近鄰匹配進行穩健性檢驗。 本文根據數字化的均值確定數字化高于總體均值的是實驗組、取值為1，反之為對照組、取值為0。 選取企業成長性、股權制衡度、企業規模和管理費用率作為協變量。 由表4 可知，匹配后協變量的標準偏差均明顯下降，并且t檢驗的｜t｜值小于1.96、p值大于0.05，說明匹配后實驗組和對照組消除系統性差異，較好滿足傾向得分匹配的假設條件。 由表3 列(4)可知，在考慮了樣本選擇問題后，企業數字化對投資者保護的關系仍為顯著的正向作用。

表4 平衡檢驗結果

4 研究結論與建議

本文選取2010—2022 年滬深A 股上市公司年報文件的數字化詞頻統計數和AIPI 指數，探究企業數字化對投資者保護的影響。 研究發現:企業數字化能夠顯著推動投資者保護，緩解代理問題，為企業構建與投資者互惠共利的雙向溝通平臺。 將解釋變量替換為數字化詞頻占比、被解釋變量更換平均超額收益波動率且控制行業固定效應以及內生性問題之后，基準回歸結果仍然成立，具有較強的穩健性。

本文結論包含企業和政府兩個主體的建議。 在微觀層面:企業應以長期經營的視角分析數字化對企業成長的影響，差異化思考數字化如何彌補自身的薄弱環節，逐步將數字化應用到企業治理和運營管理中。 此外，企業應同時注重數字化的經濟效益和社會價值，有效利用數字技術進行內部管理，向外界披露高質量信息。 在宏觀層面:國家應綜合看待數字化技術對企業行為的影響，出臺創新數字化戰略和產業需求相匹配的政策體系，為企業數字化轉型和投資者保護提供制度支持。 此外，我國的資本市場仍處于邁向成熟階段的過渡期，投資者侵害問題比較嚴重。 需要強化投資者保護相關法規的地位，在日常的企業監管中保持客觀性和真實性，對企業違規行為予以嚴厲處罰。