吳雨婷
(湖南工業大學經濟與貿易學院,湖南株洲 412000)
隨著人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等前沿技術的快速發展,數字化已成為全球企業創新的關鍵突破口。我國政府高度重視數字經濟的發展,根據中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展報告(2022年)》,2021年我國數字經濟規模達到45.5萬億元,同比名義增長16.2%,高于同期GDP名義增速3.4個百分點,展現強勁增長勢頭。當前,中國經濟高質量發展熱點正聚焦在數字化轉型上,這對企業和國家經濟結構升級具有深遠影響。推動企業數字化轉型,是適應數字經濟發展趨勢的必然選擇,更是企業提升自身創新能力、拓展市場規模、促進可持續發展的重要途徑。
數字化轉型是指企業或組織利用信息技術和數字化手段,重新構建業務模式、流程和服務的過程,以適應快速變化的市場環境,提高效率、降低成本,并創造更優質的客戶體驗。研究表明,數字化轉型受到內部和外部因素驅動,如企業的研發投入、經營效率、人力資本等內部因素,以及稅收優惠、政府補助等外部因素。從經濟效果來看,一方面,數字化轉型可以通過提高企業創新能力、推動產業融合發展,降低成本,促進全要素生產率提升。另一方面,數字化轉型通過網絡效應和商業模式創新降低企業交易成本,擴展營銷渠道,革新傳統經營方式。此外,數字化轉型還激發了企業家精神,拓展了市場空間,給企業帶來了數字紅利。但現有文獻多探討數字化轉型對企業本身的影響,較少關注數字化轉型是否影響了企業在股票市場的表現。因此,本文基于2003—2020年A股上市公司數據,對企業數字化轉型對股價波動性的影響進行研究。
與已有文獻相比,本文可能的創新點在于:一是它不僅關注企業數字化轉型對企業績效和管理變革的影響,還能從股價波動性的角度分析企業數字化轉型的影響。這樣的研究方法可以為實證研究提供新的視角和方法,具有較強的理論意義。二是本文對融資約束在企業數字化轉型與股價波動性關系中的作用機理進行了探討,有助于為企業數字化轉型與股價波動性之間的關系提供理論依據和實踐指導。
企業數字化轉型對股價波動性的影響可以從多個角度來理解。首先,通過提高企業信息的透明度,數字化轉型有助于減少市場的不確定性,平緩股價波動。其次,利用大數據技術優化數據分析,提供更豐富、更直觀的信息,幫助投資者更好地理解企業價值,促使他們做出更明智的投資決策,從而穩定股價。最后,數字化轉型可以降低企業經營風險,提高風險管理能力,為投資者和市場參與者提供更穩定的投資環境。這些影響共同促進了股價波動性的降低,為股票市場的穩定發展提供了重要支持。
綜上所述,本文提出研究假說:
H1:數字化轉型能夠有效降低股價波動性。
企業數字化轉型對融資約束的影響主要體現在信息處理能力、成本優化能力和創新能力三個方面。首先,數字化轉型提高了信息透明度和準確性,使外部資金供給者能夠更準確地評估企業的價值和風險,降低了融資約束。其次,數字化轉型通過數字化管理經營數據降低了代理成本,使得外部資金供給者的監督和審查成本降低。最后,數字化轉型提供了更多的創新機會和工具,使企業能夠更快地推出新產品、服務和商業模式,提高了企業的績效和創新能力,緩解了融資約束。因此,數字化轉型為企業提供了更好的融資機會和條件,促進了投資的發展和經濟的穩定增長,是企業實現可持續發展的重要戰略之一。
綜上所述,本文提出研究假說:
H2:數字化轉型能有效緩解融資約束。
企業在數字化轉型過程中可以通過提高信息透明度等方式來緩解融資約束,但需注意維持財務穩健性以避免股價波動。財務松弛可能降低股價信息含量,導致資本市場動蕩。信用評級下調或融資限制也可引發股價波動。在轉型過程中,企業需關注信用狀況和融資渠道,采取措施維護資本市場穩定。這些因素共同影響企業在數字化轉型中面臨的融資挑戰和股價波動情況。
因此,本文提出以下研究假設:
H3:融資約束在數字化轉型與企業股價波動性之間起中介作用。
本文以2003—2020年中國A股上市公司為主要調研樣本,相關財務指標數據來源于Wind數據庫和國泰安數據庫,剔除數據嚴重缺失和數據異常的樣本后共得到32,597個樣本。數據處理采用Stata14、EXCEL軟件。
1.被解釋變量
股價波動性(VAR_ADJ)。借鑒辛清泉等的研究方法,這一指標的使用可以幫助研究者更準確地評估股票市場中股價格波動的情況,有助于理解企業特定的風險暴露和市場表現。
2.解釋變量
企業數字化轉型程度(DIG)。本文選擇參考吳非等(2021)的做法,采用文本分析法,通過Python的爬蟲功能抓取2003-2020年中國A股上市公司財務報告中涉及數字技術的關鍵詞,并將相應的詞頻匯總度量出企業數字化轉型程度。

表1 數字化轉型細分指標
3.中介變量
融資約束程度(S A)。吳秋生和黃賢環(2017)提出了四種測度企業融資約束的方法,其中,SA指數是相對穩健的方法,它不包含內生性變量,避免了其他指標可能帶來的測度誤差。因此,本文采用SA指數來作為衡量上市公司融資約束程度的變量。
4.控制變量
參考以往文獻,本文選擇的控制變量包括:企業規模(Size)、總產權性質(SOE)、董事會規模(Boardsize)、獨立董事占比(Indboard)、企業年齡(Age)、賬面市值比(BM)、資產凈利潤率(ROA)、兩職合一虛擬變量(Dual)、資產負債率(Lev)等。
本文涉及到的變量的含義和計算方法見表2。

表2 研究變量及其定義
根據中介效應模型來檢驗數字化轉型對股價波動性的影響,建立實證模型如下所示:
其中,VAR_ADJ為被解釋變量,即企業股價波動性。SA為中介變量,即企業融資約束。DIG為解釋變量,表示數字化轉型程度。Controls表示各控制變量,β0為常數項。
表3是主要變量描述性統計。其中,數字化轉型程度(DIG)最大值為6.909,最小值為0,這表明樣本公司之間的數字化轉型水平存在顯著差異;股價波動性(VAR_ADJ)最大值為7.558,最小值為0.197,說明企業之間的股價波動性存在較大差距。其他各控制變量的結果均未出現異常。

表3 描述性統計
1.數字化轉型對企業股價波動性的結果分析
表4是企業數字化轉型程度對股票流動性影響的實證檢驗結果。從表中可以看出,企業數字化轉型對VAR_ADJ起到顯著的抑制作用,說明數字化轉型程度越高的企業,其股價波動幅度將會越小,因此假設1得到驗證。

表4 企業數字化轉型對企業股價波動性和融資約束的影響結果分析

表5 穩健性檢驗結果分析
2.數字化轉型對企業融資約束的結果分析
表4(2)列是探究數字化轉型與融資約束的回歸結果。表中可以看出,企業數字化轉型都在1%水平上對融資約束起到顯著的抑制作用,該檢驗結果支持了數字化轉型能有效緩解融資約束,驗證了假設2。
3.企業融資約束對數字化轉型與企業股價波動性關系中介效應的結果分析
從表4(3)中可以看出企業數字化轉型對VAR_ADJ顯著抑制,企業融資約束也對VAR_ADJ顯著抑制,說明融資約束起到了部分中介效應。由此可見,企業的融資約束具有中介作用,驗證了假設3。
為了進一步驗證數字化轉型對股價波動性的影響,本文進行了數字化轉型指標滯后一期對股價波動性的回歸分析。檢驗結果顯示,數字化轉型指標滯后一期回歸系數在統計上顯著為負,且顯著水平達到了1%,研究結論得到了穩健的驗證。
不同產權屬性的企業在數字化轉型過程中面臨著不同的挑戰和機遇。國有企業由于其復雜的管理鏈條、社會與政治目標的承擔,在數字化轉型過程中可能面臨更多的障礙和挑戰。相比之下,非國有企業可能更加靈活,轉型成本和風險相對較低,能夠更主動地進行數字化轉型。因此,在評估企業數字化轉型對股價波動性的影響時,需要綜合考慮企業的產權屬性。
據此,本文推斷相對于國有企業,非國有企業數字化轉型對股價波動性的抑制作用更明顯。從表6可以看出,國有企業的數字化轉型對股價波動性的影響并不顯著,非國有企業數字化轉型在5%水平上對股價波動性呈負向顯著。這一結果與的推斷相符合。

表6 基于產權性質的異質性分析
數字化轉型是企業積極主動地順應新一輪科技革命的時代變革,將大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等數字技術應用到生產經營和管理運營中,以推動企業可持續發展。本文以2003—2020年A股上市公司為樣本,旨在探討企業數字化轉型對股價波動性的影響,得到以下結論:一是企業數字化轉型可以顯著降低股價波動性,且這結論在進一步穩健性因素分析后依然成立。二是進行數字化轉型的企業在資本市場更受青睞,能夠獲得更多的融資機會,促進企業發展,有效緩解融資約束。三是企業數字化轉型程度可以通過緩解融資約束來有效抑制股價波動性,進一步強調了數字化轉型對股價穩定性的積極作用。四是非國有企業中數字化轉型對股價波動性的抑制作用尤為突出。
基于本文結論,提出以下建議:
一是政府應出臺相關政策和法規,鼓勵企業進行數字化轉型并提供相應的支持和激勵措施,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合,加大對數字化基礎設施建設的投資力度,以促進數字化轉型的穩定發展。
二是企業不僅應該制定清晰的數字化轉型戰略,持續進行技術創新,還應建立健全數據管理機制和有效的風險管理機制,以減少數據泄露和潛在的風險,通過加強對市場風險和變化的監測和預測能力,減少股價波動的負面影響。
三是投資者在數字經濟時代應當充分利用數字化信息,關注企業的數字化戰略、技術創新和發展規劃等方面的信息,充分行使外部監督職能,切實維護自身利益。
四是金融監管機構可以建立嚴格的信息披露要求,要求上市公司在數字化轉型過程中及時、準確地披露相關信息。通過加強信息披露監管,投資者能夠更好地了解企業的數字化轉型情況,減少信息不對稱帶來的不確定性,從而降低股價波動性。