企業數字化轉型與會計信息價值相關性

李曉東　滕飛

【摘 要】 文章以滬深A股2011—2021年上市公司為研究樣本，采用文本挖掘方法建立數字化轉型指標體系，以每股盈余、每股凈資產與股價之間的關系來衡量會計信息價值相關性，實證檢驗了企業數字化轉型對會計信息價值相關性的作用。研究表明：企業數字化轉型顯著提升了會計信息價值相關性，經過內生性和穩健性檢驗后上述結論依然成立。進一步分析指出，數字化轉型通過提升內部控制質量、降低供應鏈集中度對會計信息價值相關性正向促進；數字化轉型對會計信息價值相關性的提升主要體現在多元化經營程度低的企業中。該研究對于推動實體企業數字化轉型具有較強啟示意義。

【關鍵詞】 數字化轉型； 會計信息價值相關性； 內部控制； 供應鏈集中度

【中圖分類號】 F230；F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2024）05-0029-09

一、引言

隨著人工智能、區塊鏈、云計算、大數據（“ABCD”）等新一代信息技術迅速發展，數據信息處理能力獲得了質的飛躍，人類經濟社會發展正大步邁向一個以“數據”為核心的數字經濟時代。黨的十九屆四中全會將數據正式確認為第七種生產要素；黨的二十大報告進一步對加快建設數字中國做出重要部署，強調“建設數字中國，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。數字技術的應用，改變了傳統的商業邏輯[1]，賦能產業發展。傳統企業運用“ABCD”等新技術實現數字化轉型已成為企業發展與創新變革的重要發力點[2]，數字化轉型已成為企業高質量發展的新引擎。作為一場影響廣泛且深遠的系統性變革，企業在進行數字化轉型過程中，必然要在其價值鏈、商業模式、生產方式、創新技術、人力資本結構等方面進行調整、切換、改進、突破和優化，因此企業數字化轉型必然會對投資、生產、銷售等與企業相關的諸多領域產生影響和沖擊。關于其經濟后果研究，已有學者已經做了充分探討，但是對于其是否能夠優化資源配置效率、促進資本市場有效運行的會計信息價值相關性，卻少有學者進行深入研究。

會計信息價值相關性，是指企業提供的會計信息對于財務報告使用者經濟決策的有用程度[3]，已有學者研究了供應鏈集中度[4]、內部控制[5]對會計信息價值相關性的作用。而企業數字化轉型一方面可以依托前沿數字技術的應用，標準化信息的處理、傳遞流程，加速信息整合與流動，降低利益相關者與企業間的信息不對稱程度[6]，便于企業及時感知客戶需要、接觸到更大范圍的上下游公司，進而降低供應鏈集中度；另一方面，能夠在整體上提升企業的內部運行機制，提高企業內部控制質量[7-8]，有效抑制盈余管理行為[9]。而在供應鏈集中度越低、內部控制質量越好的情況下，會計信息的價值相關性就愈高[4-5]。在數字經濟時代，企業能否通過數字化轉型，發揮積極的內部治理效應，進而影響會計信息價值相關性？這是一個值得探討的問題?；诖?，本文在數字經濟背景下，探討企業數字化轉型與會計信息價值相關性的關系。

本文采用滬深A股2011—2021年上市公司為研究樣本，以文本挖掘方法構建企業數字轉型指標，將企業數字化轉型納入會計信息價值相關性理論分析框架。本文可能的創新點在于：首先，結合國家宏觀數字經濟發展戰略導向，從企業數字化轉型角度出發，總結出企業數字化轉型對于信息整合及傳遞的影響邏輯，探討數字化轉型對會計信息價值相關性的影響及其具體作用機制，豐富了數字化轉型經濟后果研究。其次，從數字化轉型這一微觀層面的角度進行分析，為會計信息價值相關性影響因素研究提供了新的視角。最后，為數字經濟賦能實體經濟提供新的經驗證據，有助于政府機構加快推動數字化基礎設施建設，有助于企業把握數字化轉型機遇，夯實數字化轉型戰略基礎。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

企業數字化轉型是指通過對新一代信息技術的應用，增強企業對于信息的處理分析能力，有機整合企業內外部要素，通過對企業創新動能、組織形態[10]、商業模式[1]等的調整優化，幫助企業形成獨特核心競爭力，獲取及創造更多價值的系統化、整體化戰略轉型過程[11]?，F有關于數字化轉型經濟后果研究，學者主要關注其積極后果。依托大數據、人工智能等新技術，企業有能力處理、整合以前難以獲取的非標準化信息，數字化轉型拓寬了信息傳遞渠道[12]，加快了信息的處理和傳播，能夠降低利益相關者與企業間的信息不對稱程度[6]和企業搜尋信息的成本[13]，重塑企業上下游產業鏈[14]、增強企業的創新動能[15]，促進企業整體運營效率提升[16]。數字化轉型賦能企業變革，促使企業發展扁平化、網絡化[1]、業務流程模塊化、數智化的新型組織架構[11]，提升企業內部控制質量[7-8]，降低企業真實盈余管理活動[9]。

Ball et al.[3]首次把企業會計數據和資本市場股票收益聯系起來，表明會計數據向資本市場傳遞了有用信息，證明了會計信息具有價值相關性。此后，學者不斷豐富會計信息價值相關性的研究成果。首先，會計信息價值相關性會受到外部環境、行業特征等因素的影響。會計準則的變化、經濟周期與行業競爭、新聞媒體的監督功能、股市傳聞、人際信任等外部因素會影響會計信息價值相關性。其次，會計信息價值相關性會受到企業自身因素影響，企業多元化經營[17]、企業戰略差異度[18]、管理層能力、公司治理、內部控制[5]、關鍵審計事項披露、金融資產配置、股權結構、債券評級報告文本信息、董秘財務經歷、信息發布者、供應鏈集中度[4]、企業資源配置戰略等都會影響會計信息價值相關性。

通過回顧上述相關文獻發現，現有研究雖然沒有直接回答企業數字化轉型與會計信息價值相關性之間的關系，但是從數字化轉型對于優化信息的整合處理及傳遞、提升企業內部運行機制等方面來看，數字化轉型理應對企業披露的會計信息價值相關性產生重要影響?，F有關于企業數字化轉型經濟后果研究中，忽略了與投資者決策密切相關的會計信息價值相關性這一企業與外部信息傳遞的橋梁。因此，本文研究具有較強啟示意義。

（二）研究假設

依托“ABCD”等新技術，企業數字化轉型可以加強信息整合、處理和傳遞能力，提升企業內部運行機制。基于此，數字化轉型會對企業會計信息價值相關性產生重要影響，具體而言，企業數字化轉型主要通過提升內部控制質量、降低供應鏈集中度來增強會計信息價值相關性。

首先，數字化轉型顯著提升了內部控制質量，為增強會計信息價值相關性奠定了良好的內部條件。已有研究證實了內部控制對會計信息價值相關性的正向促進作用，高質量的內部控制通過有效抑制盈余管理行為，進而增強會計信息價值相關性[5]。在內部環境方面，數字化轉型促使組織結構趨于網絡化、扁平化，以應對數字經濟發展伴隨的企業戰略轉變[1]；數字技術嵌入企業生產經營管理，通過上云、用數、賦智來實現從產業鏈條向產業價值網絡的嬗變[19]，打破傳統組織邊界，實現數據互聯互通，發展業務流程模塊化、數智化的新型組織架構[11]，促進企業形成良好的內部控制環境。在風險評估和控制活動方面，數字技術能夠標準化信息加工處理傳遞流程，提高企業數據處理能力，精準識別企業可能存在的風險點，并且進一步建立風險預測模型，更為精準識別評估風險發生的概率與后果，實現控制活動規范化、智能化。在信息與溝通方面，通過數字化轉型，企業有能力處理、整合以前難以獲取的非標準化信息，大大加快了信息的處理和傳播，提高了企業內外部的溝通效率，消除“信息孤島”。在內部監督方面，將數字技術融入企業業務流程，使得內部監督程序有效集成于各環節，方便實時跟蹤與調節，并且數字化轉型豐富了監督方式與渠道，如信息管理系統等，強化了內部監督有效性。因此，數字化轉型全面影響內部控制各要素，整體提升內部控制質量，也為增強會計信息價值相關性奠定良好基礎。

其次，數字化轉型降低了供應鏈集中度。已有研究表明，企業供應鏈中存在顯著的盈余信息傳遞效應[4]，公司披露的供應鏈信息有助于投資者預測未來的現金流，進而影響公司的股價。依托大數據、人工智能等新技術，數字化轉型降低了利益相關者與企業之間的信息不對稱程度[6]，加速了信息的處理與傳播，顯著降低了企業搜尋信息的成本[13]，打破地域因素限制，幫助企業接觸到更多的上下游企業，并便于對比篩選這些企業的整體情況——產品服務質量、資信水平等，便于企業與供應鏈中其他企業展開合作；數字化轉型的信息處理能力使企業能夠快速高效地獲得消費者需求變化的反饋，促使企業為部分消費者提供定制服務。數字化轉型通過促進企業與更多不同類型的供應商和客戶合作，從而降低供應鏈的集中度。進一步的，在供應鏈集中時，公司采購和銷售業務集中于個別供應商和客戶，導致銷售成本/收入的不確定性增加，一旦這種集中的供應鏈環節中上下游企業產生經營困難或客戶流失，極有可能對企業的生產造成影響，導致收入下滑，影響盈余持續性，從而對公司股價產生負面影響。另外，供應鏈集中時，企業隱性契約往往較高，因為企業會為了加強與客戶的交易關系、優化鏈條中的流程成本，進行關系專用性投資[20]。企業如果想要維系這一貿易關系，往往要設法迎合主要供貨商或顧客。對于盈利的預期，企業有動機提高業績或平滑收益從而進行盈余管理或對會計政策進行選擇[21]，降低會計信息價值相關性。同時，供應鏈集中度的降低可以避免主要供應商、客戶的“敲竹杠”風險。因此，企業數字化轉型通過降低企業供應鏈集中度，形成提升會計信息價值相關性的重要驅動因素。

基于以上分析，提出假設1。

H1：在其他條件不變的情況下，企業數字化轉型能夠顯著提升會計信息價值相關性。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選取

本文選用2011—2021年滬深A股上市公司為初始研究樣本，并剔除樣本中金融保險類行業、樣本期間內被ST以及*ST、研究數據缺失的樣本。最終得到28 283個公司-年度樣本觀測值。其中，企業數字化轉型數據提取自上市公司年報，其余財務數據來自國泰安（CSMAR）數據庫。本文對連續變量進行了前后1%分位處的雙邊縮尾（Winsorize）處理。

本文之所以選取2011作為研究樣本起始年份，是因為《中國數字經濟發展報告（2022）》及中國信息通信研究院副院長王志勤指出，2011年之前我國數字經濟增速低于同期GDP平均增速，數字經濟對國民經濟支撐作用并不凸顯；之后其年均增速顯著高于同期GDP平均增速，成為推動我國經濟高質量發展的新動力。數字經濟蓬勃發展標志著數字基礎設施建設、數字技術創新及數字產業發展水平顯著提升，而這恰恰是助力企業數字化轉型的有力支撐。

（二）變量定義

1.被解釋變量

股票價格（Price）。參考李虹等[5]、郭照蕊等[17]，本文選取次年4月份最后一個交易日的股票收盤價作為被解釋變量。

2.解釋變量

每股盈余（EPS）。本文以公司凈利潤除以發行在外的股本總數衡量每股盈余。

每股凈資產（BVPS）。本文以賬面所有者權益除以發行在外股本總數衡量每股凈資產。

企業數字化轉型（Intel_Trans）。考慮到公司年報中的詞匯使用情況通常可以體現出公司的戰略特征、未來發展方向等情況，反映公司獨特的經營宗旨與發展路線，從而可以較好地體現公司的數字化轉型程度。因此，本文借鑒吳非等[22]關于數字化轉型指標的構建，通過對上市公司年度財務報告的文本分析來度量企業數字化轉型。

具體而言，參照吳非等[22]構建的數字化轉型關鍵詞詞庫，借助Python開放源的“Jieba”分詞功能，從上市公司年報中進行全文搜索并提取關于數字化轉型的關鍵詞，剔除關鍵詞前存在否定詞語的表述，進而計算加總這些關鍵字的詞頻，并將其加1取對數后作為衡量企業數字化轉型情況的指標。

3.控制變量

參考已有文獻，控制了包括公司上市年齡（Age）、企業性質（SOE）、股票交易額（Trade）、成長機會（Growth）、企業規模（Size）、流通股占比（Curratio）、資產負債率（Lev）這些可能影響會計信息價值相關性的因素。

具體變量定義見表1。

（三）模型設計

已有關于研究會計信息價值相關性的文獻通常采用價格模型與報酬模型。價格模型相較于報酬模型有兩大優點：一是不存在因變量誤差問題，得出的系數為無偏估計；二是價格模型克服了報酬模型不能與多項會計指標及其變動數回歸的缺陷。因此，為了檢驗本文的研究假設，本文采用價格模型，并借鑒郭照蕊等[17]、葉康濤等[18]的研究，加入相應的控制變量，模型設定如下：

Pricei，t=β0+β1×EPSi，t+β2×BVPSi，t+β3×Intel_Transi，t+

β4×Intel_Transi，t×EPSi，t+β5×Intel_Transi，t×BVPSi，t+

∑Controls+∑Year+∑Ind+εi，t? ? ?（1）

本文考察企業數字化轉型對會計信息價值相關性的影響，因此，重點關注的是β4與β5的估計系數。Controls為控制變量合集，Ind為行業固定效應，Year為年度固定效應，ε代表隨機擾動項。

四、實證分析

（一）描述性統計

表2描述性統計顯示，股票價格（Price）的均值為15.81，最小值為2.36，最大值為117.55，標準差為15.83。每股盈余（EPS）和每股凈資產（BVPS）的均值分別為0.40和5.16。企業數字化轉型（Intel_Trans）均值為1.32，標準差為1.37，最大值為5.037，最小值為0，與吳非等[22]報告的結果相近，其中25%分位數值為0，中位數為1.099，說明雖然部分企業尚未進行數字化轉型，但已經有至少50%的企業已經進行數字化轉型，企業數字化轉型水平還需要進一步提高。控制變量和主要關注變量與已有研究匯報結果相差不大。

（二）相關系數矩陣

表3報告了變量之間的相關系數。從表中可以看出，每股盈余（EPS）和每股凈資產（BVPS）都與股票價格（Price）正相關，且相關系數達到0.5左右。在不控制其他變量的情況下，企業數字化轉型（Intel_Trans）與股票價格（Price）正相關，但其相關性很弱。還可以看出，進行數字化轉型（Intel_Trans）的企業通常具有較高的每股盈余（EPS）、每股凈資產（BVPS）、股票流動性（Trade）以及企業成長性（Growth）。多數變量間的相關系數小于0.5，說明變量間不存在顯著多重共線性問題。進一步通過多重共線性檢驗發現，所有解釋變量的方差膨脹因子均值為1.63，最大值為2.11，進一步表明本文回歸模型不存在嚴重多重共線性問題。

（三）實證檢驗

表4為主回歸結果。其中，列（1）未加入控制變量，列（2）加入企業層面控制變量。結果表明無論是否加入控制變量，β4與β5的估計系數均為正，且在1%水平上顯著。這說明，隨著企業數字化轉型（Intel_Trans）發展，企業的盈利、賬面價值與企業股價的相關性上升，即企業數字化轉型顯著提升了會計信息的價值相關性，從而驗證了本文的研究假設。

五、穩健性檢驗

（一）安慰劑檢驗

為排除可能存在的某些遺漏變量問題，本文引入安慰劑檢驗方法。將數字化轉型變量在企業間隨機轉換，用打亂重復配對后的樣品重新進行回歸，Random_Intel_Trans代表隨機打亂的數字化轉型程度。表5中隨機變換后的數字化轉型和會計信息價值相關性的回歸系數不再顯著，說明數字化轉型對于會計信息價值相關性的提升并不是由遺漏變量引起的。

為進一步增強安慰劑檢驗結果穩健性，本文將數字化轉型變量隨機分配，并重復回歸500次，回歸后β4與β5的估計系數與P值的核密度估計結果顯示，絕大多數系數和P值分布在0附近，均值與真實估計系數相差較遠，且大多數估計系數不顯著。說明企業數字化轉型對會計信息價值相關性的影響并未受到其他未被觀測因素的影響，再一次證明本文基準回歸結論依然穩健。

（二）工具變量法

由于同行業企業所面臨的外部環境類似，因而同行業其他企業數字化轉型程度與所考察企業數字化轉型程度相關，但是股價卻主要取決于企業自身特質信息，與其他企業數字化轉型程度沒有直接關系。因此本文使用同年份同行業其他公司數字化轉型程度均值（IN_Intel_Trans）作為工具變量進行兩階段回歸。表6列（1）報告了第一階段回歸結果，IN_Intel_Trans的系數為0.966，在1%的水平上顯著正相關，且弱工具變量檢驗F值遠大于10，表明工具變量選取有效。列（2）報告了第二階段回歸結果，β4與β5的估計系數分別為0.865與0.162，且在1%的水平上顯著正相關。這說明在控制了潛在的內生性問題后，企業數字化轉型依然顯著增強了會計信息價值相關性。

（三）解釋變量滯后一期

為緩解可能存在的互為因果的內生性問題，本文將核心解釋變量企業數字化轉型（Intel_Trans）滯后一期，實證結果如表7列（1）、列（2）所示，結果依舊穩健。

（四）剔除策略性行為影響

由于企業在年報中的信息披露很可能存在策略性目的：夸大企業實際的數字化轉型程度，為排除企業策略性行為影響，參照馬慧等[23]的做法，剔除掉受到過證監會處罰的樣本，只保留考評結果為良好、優秀的企業樣本。結果如表7列（3）所示，實證結果依舊顯著。

（五）被解釋變量的替代變量

用公司年報披露日的股票收盤價作為模型中股票價格的替代變量。檢驗結果如表7列（4）所示，結論依舊穩健。

六、進一步分析

（一）分樣本機制檢驗

前文分析表明，企業數字化轉型通過提升內部控制質量、降低供應鏈集中度來正向促進會計信息價值相關性。那么預期企業數字化轉型對會計信息價值相關性的影響將在內部控制質量較差、供應鏈集中度高的公司中更為明顯。

1.基于內部控制質量的分析

參照Dechow（1998）、Sugata Roychowdhury（2006）的模型來測量企業的真實盈余管理水平，并以真實盈余管理絕對值衡量內部控制質量。該指標絕對值越大，則企業內部控制質量越差。按照同年同行業的均值對研究樣本進行分組，并對分組樣本進行組間系數差異檢驗，回歸結果見表8列（1）、列（2）。列（1）顯示當企業內部控制質量較差時，β4系數為0.952，β5系數為0.104，且在1%水平上顯著正相關。列（2）顯示當企業內部控制質量較好時，β4系數為0.269，β5系數為0.039，系數值降低且顯著性下降。兩組樣本間存在差異，β4系數通過了組間系數檢驗。

2.基于供應鏈集中度的檢驗

本文參照薛爽等[24]的做法，以企業向前五大供應商、客戶采購銷售比例之和的均值衡量供應鏈集中度。該指標越大，表明企業供應鏈越集中，并按照中位數將樣本進行分組，回歸結果見表8列（3）、列（4）。列（3）為大于樣本中位數，結果表明當供應鏈集中度越高時，β4系數為0.782，β5系數為0.157，且在1%水平上顯著正相關。列（4）為小于樣本中位數，結果表明當供應鏈集中度越低時，β4系數為0.327，β5系數為0.052，系數值降低且不顯著。兩組樣本間存在差異，β5系數通過了組間系數檢驗。

從表8結果可知，提升內部控制質量、降低供應鏈集中度是數字化促進會計信息價值相關性的機制渠道。

（二）多元化經營對企業數字化轉型和會計信息價值相關性的影響

多元化經營企業實行跨產品、跨行業的經營擴張戰略，業務復雜性顯著提升，外部投資者難以找到可與之對比企業，因此難以對其業績做出正確合理評價，從而加劇信息不對稱，降低投資者對會計信息的利用率[17]。因此，本文參照曾春華等[25]的做法，按照模型2進行計算，構建收入熵指數衡量企業多元化經營程度：

其中：n為企業所經營的行業數量，P表示各行業的營業收入與總營業收入之比。

本文按照企業多元化經營中位數對研究樣本進行分組，回歸結果見表9。由結果可知，當企業多元化經營程度較低時，β4系數為0.814，β5系數為0.176，且在1%水平上顯著正相關。當企業多元化經營程度較高時，β4系數為0.459，系數值降低且顯著性下降，β5系數為-0.027且不顯著，β5系數通過了組間系數差異檢驗。以上的回歸結果表明，企業數字化轉型對會計信息價值相關性的影響主要存在于多元化經營程度低的企業中。

七、結語

數字經濟時代，數字化轉型為企業發展注入新的活力，成為企業高質量發展的重要途徑。本文基于會計信息價值相關性視角，以滬深A股2011—2021年上市公司為研究樣本，探討了企業數字化轉型對會計信息價值相關性的影響及作用機制。研究表明：企業數字化轉型顯著增強了會計信息價值相關性，上述結論經過內生性和穩健性檢驗后依然成立。進一步分析表明，數字化轉型通過提升內部控制質量、降低供應鏈集中度對會計信息價值相關性正向促進；數字化轉型對會計信息價值相關性的增強主要體現在多元化經營程度低的企業中。

本文研究對政府和企業具有一定的現實意義。首先，政府部門應該優先推動數字化基礎設施建設，加速數字經濟戰略布局，鼓勵支持數字技術與企業深度融合，切實落地相應政策，優化監管環境，從而為企業有序高效數字化轉型保駕護航。其次，企業應認識到數字化轉型的積極后果，順應當前數字經濟發展優勢，把握數字化轉型機遇，夯實數字化轉型戰略基礎；把控好企業數字化轉型對會計信息價值相關性起關鍵作用的環節，企業應審視自身內部控制，遵循會計準則、避免供應鏈環節“隱性契約”等問題，從而提升企業數字化轉型的作用效果，助力企業高質量發展。

【參考文獻】

［1］ 戚聿東，肖旭.數字經濟時代的企業管理變革［J］.管理世界，2020，36（6）：135-152，250.

［2］ 趙濤，張智，梁上坤.數字經濟、創業活躍度與高質量發展——來自中國城市的經驗證據［J］.管理世界，2020，

36（10）：65-76.

［3］ BALL R，BROWN P.An empirical evaluation of accounting income num-

bers［J］.Journal of Accounting Research，1968，6（2）：159-178.

［4］ 程敏英，鄭詩佳，劉駿.供應商/客戶集中度與企業盈余持續性：保險抑或風險［J］.審計與經濟研究，2019，34（4）：75-86.

［5］ 李虹，田馬飛.內部控制、媒介功用、法律環境與會計信息價值相關性［J］.會計研究，2015（6）：64-71，97.

［6］ 趙宸宇，王文春，李雪松.數字化轉型如何影響企業全要素生產率［J］.財貿經濟，2021，42（7）：114-129.

［7］ 張欽成，楊明增.企業數字化轉型與內部控制質量——基于“兩化融合”貫標試點的準自然實驗［J］.審計研究，2022（6）：117-128.

［8］ 郜保萍.企業數字化轉型與內部控制有效性［J］.會計之友，2023（4）：127-133.

［9］ 羅進輝，巫奕龍.數字化運營水平與真實盈余管理［J］.管理科學，2021，34（4）：3-18.

［10］ NAMBISAN S，LYYTINEN K，MAJCHRZAK A，

et al.Digital innovation management：reinventing inno-

vation management research in a digital world［J］.Mis Quarterly，2017，41（1）：223-238.

［11］ 陳冬梅，王俐珍，陳安霓.數字化與戰略管理理論——回顧、挑戰與展望［J］.管理世界，2020，36（5）：220-

236，20.

［12］ RIALTI R，MARZI G，SILIC M，et al.Ambidextrous organization and agility in big data era：the role of business process management systems［J］.Business Process Management Journal，2017，24（5）：1091-1109.

［13］ 施炳展，李建桐.互聯網是否促進了分工：來自中國制造業企業的證據［J］.管理世界，2020，36（4）：130-149.

［14］ 焦豪，楊季楓，王培暖，等.數據驅動的企業動態能力作用機制研究——基于數據全生命周期管理的數字化轉型過程分析［J］.中國工業經濟，2021（11）：174-192.

［15］ 張吉昌，龍靜.數字化轉型、動態能力與企業創新績效——來自高新技術上市企業的經驗證據［J］.經濟與管理，2022，36（3）：1-10.

［16］ 陳劍，黃朔，劉運輝.從賦能到使能——數字化環境下的企業運營管理［J］.管理世界，2020（2）：117-222.

［17］ 郭照蕊，黃俊.公司多元化經營與會計信息價值相關性——來自中國證券市場的經驗證據［J］.中央財經大學學報，2020（1）：58-69.

［18］ 葉康濤，張姍姍，張藝馨.企業戰略差異與會計信息的價值相關性［J］.會計研究，2014（5）：44-51，94.

［19］ 武常岐，張昆賢，周欣雨，等.數字化轉型、競爭戰略選擇與企業高質量發展——基于機器學習與文本分析的證據［J］.經濟管理，2022，44（4）：5-22.

［20］ KALE J R，MENEGHETTI C.Supplier/customer con-

siderations in corporate financial decisions［J］.IIMB Management Review，2014，26（3）：149-155.

［21］ 方紅星，張勇.供應商/客戶關系型交易、盈余管理與審計師決策［J］.會計研究，2016（1）：79-86，96.

［22］ 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據［J］.管理世界，2021，37（7）：130-144，10.

［23］ 馬慧，陳勝藍.企業數字化轉型、壞消息隱藏與股價崩盤風險［J］.會計研究，2022，420（10）：31-44.

［24］ 薛爽，耀友福，王雪方.供應鏈集中度與審計意見購買［J］.會計研究，2018，370（8）：57-64.

［25］ 曾春華，楊興全.多元化經營、財務杠桿與過度投資［J］.審計與經濟研究，2012，27（6）：83-91.

【基金項目】 國家自然科學基金青年項目“中國上市公司衍生工具使用動因與經濟后果研究”（72002208）

【作者簡介】 李曉東（1974— ），男，河南林州人，博士，鄭州財稅金融職業學院院長，鄭州航空工業管理學院商學院教授、碩士生導師，研究方向：資本市場會計與財務、國有企業改革與經濟增長；滕飛（1998— ），男，河南汝州人，鄭州航空工業管理學院商學院碩士研究生，研究方向：財務會計理論與實務