數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的影響研究

閔志慧 熊鑫

摘要：以2012—2022年我國A股上市企業(yè)為研究對象，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會顯著促進企業(yè)金融化；動機識別檢驗出投機套利動機占據(jù)主導(dǎo)地位，且經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗，上述結(jié)論仍有效。進一步研究發(fā)現(xiàn)，在盈利能力低的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的正向作用會受到抑制。希望通過研究，豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的相關(guān)研究，揭示二者關(guān)系的內(nèi)在原理，以期為企業(yè)防范金融風(fēng)險，政府合理監(jiān)督數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供方法和理論支撐。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；預(yù)防性儲蓄；投機套利；企業(yè)金融化

0引言

黨的二十大報告明確提出要“推動數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，深度融合其與實體經(jīng)濟發(fā)展，形成一批具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)群”，且這一要求正一步步成為我國打造數(shù)字中國，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。企業(yè)可利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)傳統(tǒng)實體企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展[1]，而目前制約其融合發(fā)展的最大瓶頸是企業(yè)對數(shù)字技術(shù)的運用是否充分有效和普遍存在放棄主營業(yè)務(wù)，將更多的資源投入到金融領(lǐng)域的問題。如何進一步高效推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，降低企業(yè)金融化水平，賦能實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，逐漸成為學(xué)術(shù)界和實踐界面臨的新焦點。雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型為實體企業(yè)優(yōu)化資源配置和提升主業(yè)績效提供了一個可能的實現(xiàn)路徑，但也有少部分學(xué)者對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策的可靠性和適用性依然存在疑慮，認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會產(chǎn)生高昂成本，造成數(shù)字化優(yōu)勢受阻，生產(chǎn)系統(tǒng)與管理系統(tǒng)發(fā)生剛性沖突，削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績效驅(qū)動效果。同時，學(xué)者對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的關(guān)系研究也尚未得到一致的結(jié)論且相關(guān)研究較少。國內(nèi)外學(xué)者的研究也表明，在不同的動機條件下，企業(yè)對其所持有的金融資產(chǎn)帶來的經(jīng)濟結(jié)果也不盡相同。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是會促進還是抑制企業(yè)金融化？且這一關(guān)系是因為何種動機生成的？針對上述問題的回答對于評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的金融化效應(yīng)，深入研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動能力具有重要作用。

相對于已有文獻，本文可能的貢獻在于：第一，目前對企業(yè)金融化的研究主要以社會責(zé)任、經(jīng)濟發(fā)展、企業(yè)特征、公司治理等方面為主，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)金融化納入同一框架進行理論分析與實證檢驗，開拓并深化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果和企業(yè)金融化影響因素的探究；第二，現(xiàn)有文獻主要檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的影響路徑，而本文聚焦于金融化動機，探索動機對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進企業(yè)金融化的作用原理，具有一定的創(chuàng)新性；第三，檢驗在盈利能力異質(zhì)性條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化影響的差異性，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化促進作用的約束條件，為如何有效遏制企業(yè)金融化提供了有效支撐。

1理論分析與研究假設(shè)

1.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化

第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會發(fā)揮信息效應(yīng)，加劇企業(yè)受同群企業(yè)金融化的影響，從而促進企業(yè)金融化。配置金融資產(chǎn)具有較高的專業(yè)性和不確定性，企業(yè)管理者為了減少錯誤的投資決策和獲得超額利潤，會傾向于模仿其他企業(yè)管理層的決策。企業(yè)發(fā)展數(shù)字技術(shù)不僅生成了海量信息，也將更有效地傳遞信息，并減少獲得信息的成本，使企業(yè)之間交流信息更加便捷。企業(yè)會通過模仿他們認為具有更高市場地位其他企業(yè)的金融化行為，做出相同或相似的金融資產(chǎn)投資決策，以獲取高額收益，維持相對競爭優(yōu)勢和市場競爭度。

第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需耗用企業(yè)人力、資金等資源，進而加劇了企業(yè)金融化程度。根據(jù)利益相關(guān)者理論，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進過程中會涉及更多的利益相關(guān)者，增加了企業(yè)的協(xié)調(diào)成本[2]。由此可見，在這一轉(zhuǎn)型過程中，資金則成為企業(yè)急需解決的問題，配置金融資產(chǎn)無疑成為企業(yè)的“最優(yōu)選擇”，企業(yè)的預(yù)防性儲蓄動機將進一步增強，提升了實體企業(yè)金融化水平。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)與銀行、投資者、政府部門等利益相關(guān)者的信息不對稱[3]，使得外部投資者等所期望的風(fēng)險溢價降低，企業(yè)的融資成本也隨之下降，在相同的條件下，可以得到更多的外部資本，企業(yè)就有充足的資本來進行金融資產(chǎn)投資，進一步增強了投機動機，提高金融化水平。

第四，由于現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有綜合性、交叉性和復(fù)雜性等特點，因此，管理層更傾向于利用數(shù)字化變革提升企業(yè)的技術(shù)水平來夸大企業(yè)績效以遮掩企業(yè)內(nèi)部管理存在的漏洞，從而欺騙監(jiān)管機構(gòu)降低監(jiān)管，給管理層的機會主義行為提供了可操作的空間[4]，有利于管理者引導(dǎo)資金進行投機性投資，提高其在金融資產(chǎn)中的分配比例。基于此，提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會促進企業(yè)金融化。

1.2動機的調(diào)節(jié)作用

本文將進一步研究融資約束和逐利動機對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化關(guān)系的影響。融資約束程度高的企業(yè)很難從證券機構(gòu)、銀行等金融機構(gòu)獲取貸款來滿足投資的需要[5]，其融資來源受限，提高了融資難度，這會增強企業(yè)配置金融資產(chǎn)獲取現(xiàn)金流的動機，增加財務(wù)風(fēng)險。即當(dāng)預(yù)防性儲蓄動機占據(jù)主導(dǎo)地位時，企業(yè)融資約束程度越高，越傾向于持有更多現(xiàn)金和其他金融資產(chǎn)以應(yīng)對可能出現(xiàn)的資金鏈斷裂和現(xiàn)金流匱乏危機，由此產(chǎn)生的“平滑效應(yīng)”會顯著促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化之間的正向關(guān)系。當(dāng)投機套利動機占據(jù)主導(dǎo)地位時，獲取更高收益的投機利潤是管理層配置金融資產(chǎn)的目的。那么對于逐利動機不同的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的關(guān)系會存在顯著性差異。若數(shù)字化轉(zhuǎn)型強化了企業(yè)的逐利動機，管理層企圖利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來便利和掩飾其投機行為，或通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金以獲取超額利潤，進而將企業(yè)的現(xiàn)金流轉(zhuǎn)移到可以給企業(yè)帶來更高回報的金融資產(chǎn)上，即對于逐利動機強的企業(yè)，這一促進作用也會更強。基于此，提出本文的假設(shè)2、假設(shè)3：

H2：融資約束會促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的正向關(guān)系。

H3：逐利動機會促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的正向關(guān)系。

2研究設(shè)計

2.1樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文選取2012—2022年我國A股上市企業(yè)為初始研究樣本，數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫和上市企業(yè)年報，并對數(shù)據(jù)做出以下處理：①剔除ST、*ST企業(yè)；②剔除金融、房地產(chǎn)行業(yè)；③剔除變量缺失值；④對連續(xù)變量在1%水平進行縮尾處理。

2.2變量定義

2.2.1 被解釋變量

本文借鑒杜勇和鄧旭[6]的研究，用金融資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比例度量企業(yè)金融化。

2.2.2 解釋變量

為了規(guī)避理論偏差存在的問題，本文使用文本分析加詞頻匯總這一定量研究來定義數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具體做法借鑒吳非等[7]的研究。即將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分類為人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)運用，再剔除關(guān)鍵詞前含有否定語氣的表述和非本公司的關(guān)鍵詞。利用Python爬蟲功能和Java PDFbox庫統(tǒng)計上述5項關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，匯總后構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。為進一步降低數(shù)據(jù)的“右偏性”，將指標(biāo)進行對數(shù)化處理。

2.2.3調(diào)節(jié)變量

參考梁上坤和徐燦宇[8]及Baker等[9]的研究，本文將融資約束（KZ）作為預(yù)防性儲蓄動機的代理指標(biāo)，具體做法見表1。

本文借鑒王紅建等[10]的做法，用當(dāng)年的投資收益與凈利潤的比例來衡量逐利動機（Profit），具體做法見表1。

2.2.4 控制變量

參考石翔燕等[11]及林慧婷等[12]的做法，結(jié)合本文的研究內(nèi)容，選取企業(yè)規(guī)模、“兩職”合一、經(jīng)營活動現(xiàn)金流等作為控制變量。

變量及其定義見表1。

2.3模型設(shè)定

為驗證H1，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的回歸模型（1）

Fini，t=β0+β1DCGi，t+β2Controlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t（1）

為驗證H2，構(gòu)建融資約束對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化影響的回歸模型（2）

Fini，t=β0+β1DCGi，t+β2KZi，t+β3（DCGi，t×KZi，t）+β4Controlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t（2）

為驗證H3，構(gòu)建逐利動機對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化影響的回歸模型（3）

Fini，t=β0+β1DCGi，t+β2Pr ofiti，t+β3（DCGi，t×Pr ofiti，t）+β4Controlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t（3）

3實證檢驗與結(jié)果分析

3.1描述性統(tǒng)計結(jié)果分析

描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。通過表2分析可以看出，企業(yè)金融化（Fin）的標(biāo)準(zhǔn)差為0.083，最小值為0，最大值為0.446。表明A股大部分上市企業(yè)都有投資金融資產(chǎn)，且實體企業(yè)的金融化水平存在明顯差異。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的平均值為1.975，最大值為5.338，而最小值卻為0。表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度呈現(xiàn)出不平衡的狀態(tài)，甚至有的企業(yè)未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。融資約束（KZ）的平均值為0.478，最小值為0，最大值為1，表示上市實體企業(yè)融資約束差異化程度較高。逐利動機（Profit）的最小值為0，最大值為1，標(biāo)準(zhǔn)差為0.496，說明企業(yè)之間的逐利動機差異較大。此外，其他控制變量的統(tǒng)計分析與現(xiàn)有研究基本保持一致，均在合理范圍內(nèi)。

3.2回歸結(jié)果分析

本文對樣本進行多元回歸分析，報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的關(guān)系和動機對這一關(guān)系的影響，具體結(jié)果見表3。列（1）顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與企業(yè)金融化（Fin）的相關(guān)系數(shù)為0.002，在1%水平具有正向影響。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)越會配置更多的金融資產(chǎn)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會出現(xiàn)資金流不足，監(jiān)管不力的情況，從而加大金融資產(chǎn)配置，提高企業(yè)金融化水平，驗證了H1。列（2）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束交互項（DCG×KZ）的相關(guān)系數(shù)為-0.004，顯著為負，表明預(yù)防性儲蓄動機會顯著抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化之間的正向關(guān)系，H2未得到驗證。列（3）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型與逐利動機交互項（DCG×Profit）的回歸系數(shù)為0.002，在1%水平顯著為正，表明投機套利動機會顯著促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化之間的正向關(guān)系，支持了研究H3。上述結(jié)果說明，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)金融化水平中，投機套利動機發(fā)揮主要作用，表明我國上市企業(yè)投資金融資產(chǎn)是為了獲取短期收益，而不是為了主業(yè)儲蓄現(xiàn)金流。

3.3穩(wěn)健性檢驗

3.3.1剔除部分樣本

在本文的全國性上市企業(yè)樣本中，直轄市往往在經(jīng)濟、政治等多方面存在著較大的特殊性，這類地區(qū)的環(huán)境因素同其他一般性地區(qū)而言存在非常大的差異，這類因素可能會影響企業(yè)經(jīng)營管理者的決策行為，進而影響企業(yè)金融化，因此對處于直轄市樣本的企業(yè)也進行了剔除處理，觀測值存在4 120個缺失值，回歸結(jié)果見表4。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，DCG、DCG×KZ、DCG×Profit的回歸系數(shù)呈現(xiàn)出高度的顯著狀態(tài)。這表明，剔除回歸樣本中的特殊性因素干擾后，本文的研究結(jié)論依然成立，具有較高的可靠性和穩(wěn)健性。

3.3.2傾向匹配得分

為了降低不同樣本間的差異，本文采用凌華等[13]的做法，使用傾向得分匹配法（PSM）構(gòu)建對照組對樣本進行內(nèi)生性檢驗。第一，以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中位數(shù)為臨界值構(gòu)建虛擬變量，當(dāng)所選取企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平大于中位數(shù)時取為1，反之為0。第二，選擇企業(yè)規(guī)模、“兩職”合一、經(jīng)營活動現(xiàn)金流等作為匹配變量，按照k=5近鄰匹配方法進行配對，對原模型進行再次回歸，見表5。表5列（1）顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與企業(yè)金融化（Fin）仍然在1%水平顯著正相關(guān)，說明克服樣本選擇性偏誤后，研究結(jié)論依然成立，具有穩(wěn)健性。

3.3.3工具變量法

參考趙燕[14]的研究，將滯后1期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)均值（DIGI）作為解釋變量的工具變量。兩階段檢驗后發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)統(tǒng)計量遠大于10，工具變量選取見表5。表5列（2）（3）顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與企業(yè)金融化（Fin）的關(guān)系通過了1%的顯著性水平檢驗，再次驗證前文結(jié)論，本文不存在顯著的內(nèi)生性問題。

3.4進一步分析

企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要消耗巨大的資金投入和企業(yè)資源，且成效無法預(yù)知[15]，可能會給企業(yè)帶來一定的財務(wù)風(fēng)險，企業(yè)盈利能力會在很大程度上影響著管理層的投機行為，對于企業(yè)是否有效推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尤為重要。因此，本文將進一步研究在盈利能力不同的企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的促進作用是否存在異質(zhì)性。盈利能力用總資產(chǎn)收益率來衡量，以其中位數(shù)作為分組標(biāo)準(zhǔn)，高于中位數(shù)為盈利能力高組，否則為盈利能力低組，分組回歸結(jié)果見表6。盈利能力高組的回歸系數(shù)為0.003，在1%水平顯著為正；盈利能力低組的回歸系數(shù)為0.001，不顯著。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的促進作用在盈利能力高的企業(yè)中更顯著，也間接表明了盈利能力低能夠抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的促進作用。這可能是因為盈利能力高的企業(yè)資源充足，獲得配置金融資產(chǎn)的資金支持，管理層更容易自我認可金融投資活動且更易尋找機會去進行投機行為以達到謀取私利的目的；且管理層可以利用企業(yè)盈利這一情況遮掩其自利行為，為投機行為提供機會。

4結(jié)語

本文以2012—2022年我國A股上市公司為樣本形成研究數(shù)據(jù)，實證研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的關(guān)系，以及動機對這二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，研究結(jié)果表明：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化之間呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系；第二，逐利動機在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的正向關(guān)系起到正向調(diào)節(jié)作用，具有主要影響，而融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)金融化的正向關(guān)系起到負向調(diào)節(jié)作用；通過穩(wěn)健性檢驗后，本文的研究結(jié)論依然成立；第三，通過異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融化的促進作用在企業(yè)盈利能力越低越不明顯。

為防止數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)金融化的助推器，提出以下政策建議：

（1）企業(yè)應(yīng)積極使用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈等數(shù)字化技術(shù)，但也要清晰認識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)，嚴防管理層利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型助推和掩蓋企業(yè)金融化的投機套利動機。

（2）政府可依靠互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，新建控制系統(tǒng)用于識別和動態(tài)實時監(jiān)控企業(yè)金融化程度，進而提質(zhì)增效增強企業(yè)核心競爭力，促使實體企業(yè)“脫虛向?qū)崱薄?/p>

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收稿日期：2023-12-04

作者簡介：

閔志慧，女，1970年生，碩士研究生，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：財務(wù)管理、資本運作。

熊鑫，女，1998年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：財務(wù)管理理論與實務(wù)。