企業數字化轉型與內部代理成本

摘 要：本文通過2011—2019年A股上市公司數據，實證檢驗了企業數字化轉型對內部代理成本的影響。本文發現，企業數字化轉型顯著降低了內部代理成本，在采用了替換解釋變量﹑替換被解釋變量﹑工具變量法﹑Heckman兩步法及其他穩健性檢驗和內生性檢驗后，結論依然穩健成立。機制檢驗發現，企業數字化轉型能夠通過提高高管薪酬業績敏感性和被關注度降低內部代理成本。異質性檢驗發現，企業數字化轉型顯著降低了大規模和成長性高的企業內部代理成本。

關鍵詞：企業數字化轉型；代理成本；大數據

一﹑引言

數字經濟時代下，大數據環境顯著改變了信息傳遞方式和傳播速度，使信息的獲取變得更加方便和快捷，有效降低了信息在企業多層級之間傳遞導致的失真和扭曲，同時增加了外部獲取信息的渠道，降低了外部獲取信息的成本，有利于外部主體發揮信息中介和監督中介的作用，從而深刻影響企業的治理水平。

二﹑研究假設

數字經濟豐富擴展了公司治理的作用機制和作用途徑（陳德球等，2022）。數字技術催生的管理信息系統作為一種重要的管理手段和監督手段，能夠推進信息孤島的互聯互通，推動企業內部管理模式的一系列變革。例如，區塊鏈技術可以大幅度降低股東的投票成本和組織成本，能夠促進股東高效快速地參與公司治理（Lafarre A et al，2018）。數字化催生的信息管理系統及決策系統等將使得企業的信息更加透明（Goldfarb A et al，2019）。信息透明度的增加，強化了董事的監督能力，提高了高管薪酬契約有效性（王俊秋等，2009）；同時信息平臺建設可以使得相關信息公開化﹑及時化﹑透明化，高管所擁有的信息壟斷優勢也受到了挑戰，削減了管理層的自由裁量權，從而降低了高管薪酬操縱的可能性，提高了薪酬契約的有效性，加強了企業的內部治理效果。

假設1：企業數字化水平能夠通過提高高管薪酬業績敏感性降低內部代理成本。

同時，數字經濟推動的社交媒體和自媒體平臺的迅速發展、網絡平臺的開通提高了信息傳播的及時性，互聯網信息溝通平臺的運行提升了市場信息效率水平（譚松濤等，2016）。企業數字化轉型賦予企業更大的經濟活力，能夠在資本市場中形成一定積極反饋（Gu C et al，2020）。在數字經濟時代下，大數據環境顯著改變了信息傳遞方式和傳播速度，極大改善了市場的信息披露環境，使信息的獲取變得更加方便和快捷，有效降低了信息在企業多層級之間傳遞導致的失真和扭曲；同時增加了外部獲取信息的渠道，降低了外部獲取信息的成本，有助于外部主體如機構投資者﹑分析師﹑審計師和新聞媒體等發揮信息中介和監督中介的作用，從而深刻影響著企業的治理水平。企業數字化轉型能夠使企業更容易接受媒體﹑政府和社會的監督，能夠加強外部治理效果，發揮外部治理的作用。在外部的有效監督下，也會約束高管的不正當行為，抑制高管的自利主義等相關行為，降低企業的代理成本（羅進輝，2012）。

假設2：企業數字化水平能夠提高被關注度降低內部代理成本。

三﹑研究設計

1.數據說明及模型設計

本文以2011—2019年A股上市公司為初始研究樣本，并按照如下原則對樣本進行篩選：①剔除信息產業公司樣本，包括計算機﹑通信和其他電子設備制造業（C39）和信息傳輸﹑軟件和信息技術服務業（I63﹑I64﹑I65）；②剔除金融類樣本（J66﹑J67﹑J68﹑J69）；③剔除ST﹑PT﹑資產負債率大于1及非正常上市的公司樣本；④剔除退市公司樣本。本文的數據來源主要是國泰安數據庫和wind數據庫。

計量模型如下：

（1）

下標i和t分別表示企業和年份，被解釋變量ACit表示內部代理成本，解釋變量digit表示企業數字化轉型程度。Xit是控制變量，μi為企業固定效應，γt為時間固定效應。

2.變量說明

（1） 內部代理成本（AC）

本文參考葉康濤等（2014）的做法，用資產周轉率表示內部代理成本，資產周轉率用營業總收入占總資產的比重衡量，資產周轉率數值越大，意味著代理成本越小。

（2） 企業數字化轉型（dig）

本文參照當前所使用的文本分析法來衡量數字化水平。第一步，構造數字化詞典，本文使用了祁懷錦等（2022）《企業數字化轉型與商業信用供給》的126個關鍵詞構造數字化詞典，同時又使用趙宸宇等（2021）《數字化轉型如何影響企業全要素生產率》的99個關鍵詞做穩健性檢驗；第二步，收集上市公司年報文本，然后將PDF轉換為TXT，使用正則表達式提取“管理層討論與分析”的內容；第三步，使用Python軟件jieba模塊進行分詞，剔除停用詞（如語氣助詞﹑副詞﹑介詞﹑連接詞等），同時剔除數字﹑英文字母﹑標點符號或特殊符號，根據數字化詞典，計算關鍵詞占所有詞的比重，將該數值再乘以100。

（3） 控制變量

本文使用以下控制變量：①公司規模（size），用總資產的自然對數衡量；②總資產收益率（roa），用營業利潤除以總資產衡量；③負債水平（lev），用總負債除以總資產衡量；④現金流（cash），用經營活動產生的凈現金流與總資產的比值衡量；⑤企業年齡（age），用樣本觀測值所在年份減去企業成立年份加1后取自然對數衡量；

⑥產權性質（soe），國有企業取值為1，非國有企業取值為0；⑦獨立董事占比（indratio），用獨立董事人數除以董事會人數衡量；⑧股權集中度（top1），用第一大股東持股數量占總股本的比重衡量；⑨勞動密度（labor），用員工人數與總資產（百萬元）的比值衡量；⑩兩職合一（dual），董事長兼任總經理，兼任為1，否則為0；同時還控制了管理層持股比例（MH）、董事會規模（Bsize）、地方工資水平（lnavewage）。

四﹑實證檢驗與結果分析

1.基準回歸檢驗結果

表1報告了基準回歸的結果，在控制了企業年份固定效應下，第（1） 列不加任何控制變量，第（2） 列加入了所有控制變量，dig的估計系數均在1%水平上顯著為正，說明企業數字化轉型能夠顯著降低企業的內部代理成本。

2.穩健性檢驗

（1） 替換解釋變量

①對企業數字化指標進行離差標準化處理，即采用“某年某公司數字化指標與分年度數字化指標最小值之差”除以“分年度數字化指標最大值與最小值之差”衡量；②進行分年度分行業均值調整；③進行分年度分行業中位數調整；④參考趙宸宇等（2021）的99個關鍵字重新構造企業數字化指標，表1第（3） （4） （5） （6） 列的結果表明，dig的估計系數均在1%的水平上顯著為正，結論依然成立。

（2） 替換被解釋變量

本文還采用其他指標來衡量被解釋變量進行穩健性檢驗。①使用管理費用﹑財務費用和銷售費用占總收入的比重來衡量代理成本（AC2），這一指標越小，代理成本越低。表2第（1） 列顯示dig的估計系數在5%的水平上顯著為負；②進行分年度分行業的均值調整；③進行分年度分行業的中位數調整，表2第（2） （3） 列顯示dig的估計系數在1%的水平上顯著為正，結論依然成立。

（3） 工具變量

本文參考李雪松等（2022）的方法造工具變量（IV1），選取按年度—地區—行業劃分的數字化水平均值作為第二個工具變量（IV2）。表3列（1） 和列（3） 的結果顯示，在第一階段回歸中，工具變量IV1和IV2對dig的估計系數均在1%的水平上顯著為正，滿足工具變量的相關要求；同時Wald F統計量數值均遠大于10%水平下的臨界值，拒絕了弱工具變量的假設。在表3列（2） ﹑列（4） 和列（5） 第二階段回歸中，依次加入單一工具變量和同時加入兩個工具變量，dig對企業內部代理成本的估計系數在1%的水平上顯著為正，同時列（5） 的結果還顯示，Sargan統計量的P值大于0.1，不存在工具變量過度識別問題。在通過工具變量克服逆向因果的內生性問題后，結論依然成立。

（4） Heckman兩步法

針對可能存在的樣本自選擇問題，本文采用Heckman兩階段模型進一步檢驗。在第一階段回歸中，以“企業是否進行數字化轉型”作為被解釋變量，若企業當年數字化水平超過同年份行業數字化程度的中位數，即視為企業進行了數字化轉型，記作1，反之為0；參考侯德帥等（2023）的做法，在原有控制變量的基礎上，引入市場化指數（MK）作為外生變量來進行控制。對企業是否進行數字化轉型進行估計，第一階段的結果如表2第（4） 列所示，市場化指數的估計系數在1%的水平上顯著為正，然后利用第一階段結果計算逆米爾斯比率（imr）并且代入第二階段回歸，回歸結果如表2第（5） 列所示，在控制了逆米爾斯比率（imr）后，企業數字化轉型依然顯著降低了內部代理成本。

（5） 其他穩健性檢驗

①為了克服反向因果關系，本文使用滯后一期的企業數字化指標進行檢驗。回歸結果如表4第（1） 列所示，回歸系數在1%的水平上顯著為正；②考慮到2015年我國股災事件對金融市場造成的重大沖擊，本文參考王博等（2023）的方法，剔除2015年的企業樣本后進行穩健性檢驗，如表4第（2） 列所示，dig的估計系數仍在1%水平上顯著為正；③2015年以來，中國的數字經濟發展迅速，參考范合君等（2023）的方法，將樣本范圍分別縮小至2011—2014年和2016—2019年，表4第（3） 列表明2016—2019年區間內dig的估計系數在5%的水平上顯著為正，表4第（4） 列表明2011—2014年區間內dig估計系數不顯著；④進一步控制行業和省份固定效應，表4第（5） 列表明 dig的估計系數仍然在1%的水平上顯著為正，以上結果均說明本文的結論是穩健的。

五﹑機制檢驗

上文實證分析表明，企業數字化轉型確實顯著降低了企業內部代理成本。那么，企業數字化轉型通過何種機制影響了企業的內部代理成本？基于前文的理論分析與假設，本文使用中介效應模型對企業數字化轉型影響內部代理成本的路徑進行檢驗，分別從高管薪酬業績敏感性（PPS）和被研報關注度（Attention）的角度展開實證檢驗。本文用凈資產收益率（roe）即凈利潤除以凈資產來衡量，參考李安泰等（2022）的方法，如果企業的業績和前三名高管平均薪酬均大于年份行業的中位數，則認為業績對薪酬敏感，PPS設為1，否則為0。構建如下中介效應模型：

（2）

（3）

其中Yit為被解釋變量，Mit為中介變量，分別為薪酬業績敏感性（PPS）和被研報關注度（Attention）。表5第（1）、第（3） 列顯示企業數字化在10%的水平上顯著增加了高管薪酬業績敏感性和被研報關注度，表5第（2）、第（4） 列顯示企業數字化轉型在1%水平上顯著降低了內部代理成本，假設得到證實。

六﹑異質性檢驗

機制檢驗結果表明企業數字化轉型能夠通過提高高管薪酬業績敏感性和被關注度兩個渠道降低企業內部代理成本，那么企業數字化轉型可能會在高管薪酬業績敏感性和被關注度不同的企業中有所差異。本文從企業規模和企業成長性進行異質性檢驗。一般而言，企業規模越大，企業成長性越高，其高管薪酬業績敏感性和被關注度也會越高，面臨的代理問題也越嚴重。參考王海等（2023）的方法，根據營業收入﹑成長性的年度行業中位數將樣本劃分為小規模和大規模﹑低成長性和高成長性。表5第（5）（7） 列顯示在小規模和低成長性的企業中dig的系數不顯著，表5第（6）（8） 列顯示dig的估計系數在5%﹑1%的水平上顯著為正，表明企業數字化轉型顯著降低了大規模﹑高成長性企業的代理成本。

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七﹑結語

企業數字化轉型能夠有效緩解管理層和股東之間的代理沖突，提高高管薪酬業績敏感性，更加有效地將高管薪酬和企業業績聯系起來，提高了高管薪酬契約有效性；同時企業數字化轉型還能夠有效發揮外部監督的作用，從而降低代理成本。企業應當積極布局數字化轉型，抓住數字化轉型所帶來的機遇和資源，正確認識數字技術的賦能作用，在進行數字化轉型的同時，完善內外部監督和治理機制，完善兩權分離背景下的治理結構和治理機制，減少信息不對稱下的效率損失，有效解決股東和管理層的利益沖突和代理成本。

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作者簡介：盧昌謙（1990.11— ），男，漢族，甘肅景泰人，碩士研究生，研究方向：計量經濟學研究理論﹑方法與應用。