企業數字化轉型對股價同步性的影響探究

［摘 要］文章基于2013—2022年滬深A股上市公司數據，采用最小二乘法實證檢驗了數字化轉型對股價同步性的影響，以及融資約束在其中的調節作用。研究發現，企業數字化轉型會降低股價同步性，并且融資約束削弱了數字化轉型對股價同步性的抑制效應。進一步研究發現，在國有企業和成長期企業中，企業數字化轉型對股價同步性的抑制作用更顯著。研究結論對推動資本市場的健康與完善，以及促進實體經濟發展具有重要意義。

［關鍵詞］數字化轉型；股價同步性；融資約束

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.18.001

［中圖分類號］F832.51；F49 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）18-000-03

0 引 言

股價同步性是股票市場的重要概念，是指個股價格變動與市場平均股價變動的關聯性，即股價“同漲同跌”的現象。與發達國家相比，新興國家的資本市場普遍存在信息披露制度不健全、市場機制不完善等問題，股價難以充分反映企業特質性信息，呈現出較高的股價同步性。莫克（Morck）等人指出，中國的股價同步性僅次于波蘭，位居全球第二［1］。如此高的股價同步性嚴重削弱了資本市場資源配置的功能，阻礙了金融服務實體經濟的績效。因此，如何降低我國的股價同步性，以促進資本市場的健康運行和實體經濟的發展，是一個重要而緊迫的課題。

近年來，中國的5G、物聯網、大數據等數字科技突飛猛進，為數字經濟廣泛輻射滲透提供了關鍵驅動力量。數字經濟因其高效、創新和滲透性等特點，成為國民經濟高質量發展的重要支撐。與此同時，作為微觀經濟主體的企業開始積極投身于數字化浪潮，數字技術的運用已經成為企業轉型升級的重要方向。數字化轉型能否向外界投資者傳遞企業層面的特質信息，降低股價同步性，對提升資本市場的定價效率、保護投資者的合法權益、促進我國資本市場的健康和穩定發展來說顯得尤為重要。

1 理論分析與研究假設

基于信息不對稱理論，企業和投資者之間存在信息不對稱問題，使得投資者不能充分掌握企業內部的信息，提高了股價同步性。而數字化轉型的實施一方面能夠使企業的數據挖掘更為有效。另一方面，數字化轉型還可以通過提高信息傳播效率來減少信息不對稱現象。實行數字化轉型的企業由于順應數字經濟發展的新趨勢，市場更容易產生正面預期，數字化的“聚光燈”效應會吸引更多媒體和分析師的關注。作為良好的信息傳播中介，媒體和分析師的跟蹤活動會極大地提高企業的信息解讀效率，進而提高企業數字化轉型信號被投資者接收的概率和速度［2］，使非專業投資者獲取的信息更易理解，成本更低，從而促進投資者基于企業信息的股票交易，進而降低股價同步性。

基于資源依附理論，企業的發展與周圍環境存在相互依存的關系，當擁有的核心資源較少時，企業無法適應環境的變化，環境不確定性就會增加。環境不確定性影響著企業特質信息的傳遞，當企業外部環境不確定性較高時，投資者會面臨更多的不確定性風險，因此更傾向于采取類似的投資策略和行為，導致股價之間的相關性增強。而企業通過數字化轉型，面對變化的市場可以更快地生產出適應市場的數字化產品，從而有效緩解環境不確定性帶來的風險。基于此，本文提出H1。

H1：企業數字化轉型可以降低股價同步性。

融資約束實質上是企業融資需求與融資供給存在的需求矛盾。基于融資約束理論，信息不對稱導致的逆向選擇和道德風險等問題使得企業的外部融資面臨較高的融資成本。李為等人指出，企業數字化轉型的阻力之一在于資金儲備不足以覆蓋偏高轉型成本導致“不能轉”。當企業面臨融資約束時，可能會限制數字化轉型的投入和實施，從而影響數字化轉型的效果和效率。數字化轉型通常需要大量的投資，包括技術設備、人才培養和系統建設等方面的支出。如果企業受到融資約束的限制，無法獲得足夠的資金支持，就會影響數字化轉型的進程和規模，進而影響股價同步性。

由此可見，在數字化轉型影響股價同步性的過程中，當企業面臨的融資約束較大時，將會削弱數字化轉型對股價同步性的抑制作用。基于此，本文提出H2。

H2：融資約束削弱了數字化轉型對股價同步性的抑制效應。

2 研究設計

2.1 變量選取

本文以2013—2022年滬深A股上市公司為研究樣本，在進行了一系列剔除操作之后，最終得到19 224個企業年度觀測值，共涉及3 211家上市公司。其中涉及的被解釋變量、核心解釋變量和控制變量如下。

2.1.1 被解釋變量：股價同步性（Synch）

本文借鑒伊志宏等人的方法，在剔除每年交易周數小于30的樣本后，采用式（1）得到擬合系數R2，并用式（2）對R2進行對數處理，最終得到因變量的值［3］。ri，t、rm，t與rI，t分別為第t日的個股股價收益率、全部公司流通市值加權平均收益率及公司i所在行業流通市值加權平均后的收益率（不包括該公司）。

ri，t=β0+β1rm，t+β2rm，t-1+β3rI，t+β4rI，t-1+εi，t（1）

（2）

2.1.2 核心解釋變量：數字化轉型（Digital）

本文參考袁淳等人的做法，采用企業數字化相關詞匯的詞頻總和除以年報“管理層討論與分析”總詞數，并乘以100來衡量企業數字化程度（Digital）［4］。Digital指標數值越大，表示企業數字化程度越高。

2.1.3 控制變量

控制變量設定如下：①企業規模（Size）；②總資產凈利潤率（Roa）；③現金流量比（Cashflow）；④資產負債率（Lev）；⑤營業收入增長率（Growth）；⑥兩職合一（Dual）；⑦董事會規模（Board）；⑧機構投資者持股比例（Inst）；⑨四大審計（Big4）；⑩審計意見（Opinion）。

2.2 模型設定

為了驗證H1，本文設定了式（3）來檢驗企業數字化轉型對股價同步性的影響。

Synchi，t=β0+β1Digitali，t+∑Controli，t+εi，t（3）

式（3）中，Synchi，t為被解釋變量，ε為隨機誤差項。Digitali，t為解釋變量，Controli，t為控制變量，為提升回歸結果的可靠性，同時控制了時間和行業固定效應。在所有回歸方程中，均默認采用了Cluster聚類穩健標準誤調整的t統計量。

為了驗證H2，本文構建模型（4）來檢驗融資約束負向調節數字化轉型對股價同步性的影響。

Synchi，t=β0+β1Digitali，t+β2FCi，t+β3Digital*FCi，t+

∑Controli，t+εi，t（4）

本文選擇FC指數作為融資約束衡量指標，公式其余部分的解釋與基準回歸模型一致。

2.3 樣本選擇與數據來源

本文以2013—2022年滬深A股上市公司為研究樣本，在進行了一系列剔除操作后，最終得到19 224個企業年度觀測值，共涉及3 211家上市公司。其中，上市公司數字化轉型數據來自巨潮資訊網，其他企業層面的數據均來自國泰安數據庫。

3 實證分析

3.1 多元回歸分析

文章使用經過企業層面聚類調整的混合普通最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）模型驗證數字化轉型和股價同步性之間的關系，得到的回歸結果如表1所示。

表1中，列（1）為僅包含解釋變量和被解釋變量，未加入控制變量，且未控制年度和行業的企業層面的聚類分析結果，回歸系數為-0.040，在1%的水平上顯著。列（2）為加入了控制變量，且進一步控制了年度和行業固定效應的回歸結果，企業數字化轉型（Digital）與股價同步性（Synch）的回歸系數為-0.027，且在1%的水平上顯著為負，說明數字化轉型降低了股價同步性，證明了H1。列（3）為加入了融資約束及其交互項的回歸結果，融資約束與數字化轉型乘積項（Digital*FC）的回歸系數為0.084，二者呈顯著的正相關，并且通過了1%置信度水平上的顯著性檢驗，說明融資約束削弱了數字化轉型與股價同步性的相關關系，H2得到了驗證。

3.2 穩健性檢驗

本文采用以下3種方法進行穩健性檢驗。第一，更換解釋變量。參考吳非等人的做法，獲取每家企業各個數字化關鍵詞的詞頻并進行加總加1后取對數來度量數字化轉型程度［5］，即變量Dcg。第二，更換模型。采用固定效應模型對模型（3）重新進行估計。第三，剔除股災的影響。將2015年樣本進行剔除之后重新進行了回歸，得到的結果如表2所示。由表2可知，核心解釋變量的系數依然顯著為負，說明結果顯著。

3.3 異質性分析

為了進一步探究不同類型企業進行數字化轉型對股價同步性產生的效果，文章將企業按自身屬性差異分為國有企業組和非國有企業組、成熟期企業和成長期企業，回歸結果如表3所示。結果表明，企業數字化轉型對股價同步性的抑制作用在國有企業和成熟型企業中更強。

4 結論與建議

實證結果表明：企業數字化轉型對股價同步性有顯著的抑制作用，即在其他條件不變時，數字化轉型程度越高的企業，其股價同步性越低；融資約束會削弱數字化轉型對股價同步性的抑制效應；其他條件不變時，相較于非國有企業，企業數字化轉型對股價同步性的抑制作用在國有企業中更強；相較于成長型企業，成熟型企業更能降低股價同步性。

根據以上結論，提出以下建議：

第一，投資者應關注企業的數字化轉型進程。數字化轉型是企業未來發展的重要趨勢，投資者可以通過關注企業數字化轉型的進程和成果，預測和評估企業的股價走勢，以便獲取更精確、及時的股價信息，從而作出更有利的投資決策。第二，企業應積極推進數字化轉型。隨著新一代信息技術的快速發展和應用，數字化轉型已成為企業適應快速變化的環境、提高效率和創新能力的必然選擇。企業應抓住數字化轉型的機遇，根據自身實際情況制定合適的數字化轉型戰略和計劃，通過引入先進的數字技術優化業務流程，提高管理效率，從而提升自身的市場競爭力。第三，政府應制定一系列鼓勵企業進行數字化轉型的政策，如提供稅收優惠、財政補貼、技術支持等，減少融資約束，為企業提供良好的發展環境。

主要參考文獻

［1］MORCK R，YEUNG B，YU W.The information content of stock markets：why do emerging markets have synchronous stock price movements？［J］.Journal of Financial Economics，2000（1-2）：215-260.

［2］李靜，周孟艷.企業數字化轉型與資本市場定價效率：來自股票定價偏誤的經驗證據［J］.投資研究，2023（4）：126-144.

［3］伊志宏，楊圣之，陳欽源.分析師能降低股價同步性嗎：基于研究報告文本分析的實證研究［J］.中國工業經濟，2019（1）：156-173.

［4］袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化［J］.中國工業經濟，2021（9）：137-155.

［5］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（7）：130-144，10.

［收稿日期］2024-03-16