潘玉香 李倩

【關(guān)鍵詞】 智能制造; 信息技術(shù)投入; 公司治理結(jié)構(gòu); 企業(yè)績效; 調(diào)節(jié)效應(yīng)

【中圖分類號(hào)】 F234.3? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2021）18-0009-08

一、引言

制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。隨著市場競爭環(huán)境日益激烈以及消費(fèi)者需求的不斷變化，傳統(tǒng)制造業(yè)依靠低成本、低技術(shù)、低附加值的生產(chǎn)方式已難以為繼，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等為代表的新一代信息技術(shù)的出現(xiàn)為制造業(yè)帶來了新的發(fā)展契機(jī)。習(xí)近平主持召開中央全面深化改革委員會(huì)第十四次會(huì)議強(qiáng)調(diào)：加快推進(jìn)新一代信息技術(shù)和制造業(yè)融合發(fā)展，要順應(yīng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革趨勢，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，以智能制造為主攻方向，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展，加快制造業(yè)生產(chǎn)方式和企業(yè)形態(tài)根本性變革，夯實(shí)融合發(fā)展的基礎(chǔ)，提升制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展水平?？梢?，大力推進(jìn)智能制造是培育我國經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢的必然選擇，也是加快我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，建設(shè)制造強(qiáng)國的重要舉措。

“智能制造”一詞由美國學(xué)者Wright & Bourne率先提出，在其著作中提到：智能制造通過集成知識(shí)工程、工業(yè)軟件系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)，建立針對(duì)專家知識(shí)和工人技能的模型，從而能夠在無人干預(yù)狀態(tài)下執(zhí)行小批量生產(chǎn)。智能制造的內(nèi)涵伴隨信息技術(shù)的發(fā)展被不斷豐富和完善。我國工信部與財(cái)政部在2016年聯(lián)合頒布的智能制造發(fā)展規(guī)劃相關(guān)文件中對(duì)智能制造的內(nèi)涵做了進(jìn)一步明確。概括地講，智能制造是新一代信息通信技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)深度融合所達(dá)到的一種新型生產(chǎn)方式，具有全面互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、信息物理融合等特征。

信息技術(shù)投入和智能制造在21世紀(jì)初開始受到學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界的廣泛關(guān)注，已有研究和實(shí)踐表明，即便是完全相同的信息技術(shù)在不同企業(yè)中也會(huì)發(fā)揮出不同的效用，究其原因很大程度上在于信息技術(shù)資源較難單獨(dú)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，需要與其他資源結(jié)合才能形成戰(zhàn)略優(yōu)勢。對(duì)于智能制造企業(yè)來說，大量的信息技術(shù)投入是其能夠?qū)崿F(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的根本，如何實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)資源的高效利用，公司治理不同結(jié)構(gòu)在信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系中分別起到了怎樣的作用仍是待解決的問題。本文圍繞公司治理結(jié)構(gòu)不同方面選取關(guān)鍵指標(biāo)，將信息技術(shù)投入、公司治理結(jié)構(gòu)、企業(yè)績效三者聯(lián)系起來進(jìn)行探討，通過實(shí)證分析，可以了解當(dāng)前我國智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入對(duì)企業(yè)績效的影響狀況，有助于智能制造企業(yè)構(gòu)建科學(xué)合理的公司治理結(jié)構(gòu)，使信息技術(shù)資源能夠?qū)崿F(xiàn)充分運(yùn)用并為企業(yè)創(chuàng)造出最大效益。

二、理論分析與研究假設(shè)

信息技術(shù)資源對(duì)于制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要性不言而喻。Xu[ 1 ]提出了“云制造”的概念，即信息技術(shù)與制造技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等技術(shù)的融合，并指出利用云制造技術(shù)可以使消費(fèi)者個(gè)性化、便捷化和及時(shí)性的定制需求得到滿足。周佳軍等[ 2 ]指出新一代信息技術(shù)大大推動(dòng)了智能制造的發(fā)展，并以2010年為界將智能制造劃分為“傳統(tǒng)智能制造”和“新一代智能制造”。

公司治理具有動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性及難以衡量等特點(diǎn)，目前學(xué)術(shù)界關(guān)于公司治理的構(gòu)成要素尚未形成定論，不同學(xué)者在指標(biāo)選取上存在一定差異。根據(jù)李維安等[ 3 ]多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)論，公司治理系統(tǒng)可以概括為內(nèi)部治理與外部治理兩個(gè)方面，其中，站在企業(yè)的角度來講外部治理環(huán)境難以把控，并且我國資本市場發(fā)展尚不完善，因而本文從內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)的角度進(jìn)行探討。

（一）信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系

關(guān)于信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系方面的研究大體可分為兩類。一是基于信息技術(shù)投入的作用過程。Melville et al.[ 4 ]指出信息技術(shù)投入通過作用于業(yè)務(wù)流程如提高生產(chǎn)率、產(chǎn)品質(zhì)量、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度等，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)績效的提升。冉秋紅和白春亮[ 5 ]從動(dòng)態(tài)變量的角度出發(fā)，利用2010—2015年A股上市公司數(shù)據(jù)得出如下結(jié)論：智力資本動(dòng)態(tài)變化是信息技術(shù)投入與企業(yè)經(jīng)營績效之間的完全中介，是信息技術(shù)投入與企業(yè)市場績效之間的部分中介。二是基于信息技術(shù)投入與其他因素的互補(bǔ)效應(yīng)。王鐵男和王宇[ 6 ]從高管特征的角度進(jìn)行考慮，研究表明CEO過度自信在信息技術(shù)投入與企業(yè)績效中起到顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。李繼學(xué)和高照軍[ 7 ]研究發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境中的制度和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)影響信息技術(shù)投入與企業(yè)績效間的關(guān)系。

新一代信息技術(shù)是制造業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵性資源，“大物移智云”等技術(shù)相比之前的信息技術(shù)具有更高的靈敏性、聯(lián)動(dòng)性、滲透性，可大大提高業(yè)務(wù)流程各環(huán)節(jié)的協(xié)作效率。然而，我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型尚處于初期階段，各類先進(jìn)信息技術(shù)的投資成本高、風(fēng)險(xiǎn)大，新一代信息技術(shù)的引入會(huì)使企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、制造模式、組織結(jié)構(gòu)等發(fā)生顛覆性變化，企業(yè)員工需要一定的時(shí)間去學(xué)習(xí)和掌握新技術(shù)，短期內(nèi)甚至存在抗拒心理，企業(yè)內(nèi)部也需要經(jīng)過一段艱難的轉(zhuǎn)換期和適應(yīng)期。因此，信息技術(shù)投入之初不會(huì)立刻轉(zhuǎn)化為企業(yè)績效，反而很可能會(huì)對(duì)企業(yè)當(dāng)期的績效水平帶來負(fù)面影響。李曉宇和陳國卿[ 8 ]針對(duì)我國制造類企業(yè)2012—2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究得出：信息技術(shù)投入與企業(yè)績效之間是一種“U”型關(guān)系，即信息技術(shù)資源的投入需要達(dá)到一定的量并經(jīng)過一段組織變革轉(zhuǎn)型期后才會(huì)對(duì)經(jīng)營業(yè)績發(fā)揮出正面效應(yīng)。據(jù)此，提出假設(shè)：

H1：智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效顯著負(fù)相關(guān)。

（二）公司治理結(jié)構(gòu)對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

1.股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

國內(nèi)外學(xué)者在股權(quán)結(jié)構(gòu)方面主要圍繞股權(quán)集中度、股權(quán)性質(zhì)、高管持股比例等進(jìn)行研究，Shleifer & Vishny[ 9 ]認(rèn)為當(dāng)股權(quán)主要集中于少數(shù)幾個(gè)股東時(shí)，所有者對(duì)管理層的監(jiān)督水平較高，更有利于管理層做出有益于公司價(jià)值最大化的經(jīng)營決策。Massis et al.[ 10 ]研究表明家族企業(yè)的股權(quán)集中度與企業(yè)績效不是單純的正相關(guān)關(guān)系，而是一種“U”型關(guān)系。杜瑩和劉立國[ 11 ]將股權(quán)屬性和股權(quán)集中度分別視為股權(quán)結(jié)構(gòu)“質(zhì)”與“量”的體現(xiàn)，在對(duì)我國A股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析后得出以下結(jié)論：法人股比例、國有股比例和流通股比例與企業(yè)績效分別顯著正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、不相關(guān)，股權(quán)集中度與企業(yè)績效呈倒“U”型關(guān)系。王莉莉等[ 12 ]以國內(nèi)中小板上市公司數(shù)據(jù)為樣本，得出股權(quán)集中度有利于企業(yè)績效水平提升的結(jié)論。還有研究發(fā)現(xiàn)高管持股比例發(fā)揮的效用受其他因素的制約，韓月輝等[ 13 ]指出成熟期企業(yè)高管持股對(duì)績效提升是有利的，而成長期企業(yè)高管持股比例的增加會(huì)給績效帶來負(fù)面影響。

（1）股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。股權(quán)集中度衡量的是公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的集中與分散程度，一定程度上能夠代表大股東的控制權(quán)大小。一般而言，持股比例越高的股東在企業(yè)中具有越高的話語權(quán)，當(dāng)股份集中于某一股東時(shí)，該股東便可以按照其意愿影響企業(yè)的各項(xiàng)重大決策。股權(quán)集中度在智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系中更多呈現(xiàn)出一種積極作用。因此，提出假設(shè)：

H2：股權(quán)集中度對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

（2）高管持股比例的調(diào)節(jié)效應(yīng)。高管持股比例代表了管理層人員在企業(yè)決策中的話語權(quán)，是一種激勵(lì)措施。其設(shè)置初衷為通過授予高管一定比例的公司股份，使他們享有股東權(quán)益并同時(shí)承擔(dān)部分股東風(fēng)險(xiǎn)，這樣一來高管的利益追求自然與股東利益趨于一致，有效緩解了二者之間的委托代理問題。相關(guān)研究指出，我國尚缺少一個(gè)完善的制度體系與發(fā)達(dá)的資本市場環(huán)境來支持高管持股效用的發(fā)揮。對(duì)于智能制造企業(yè)來說，高管任某一職位的時(shí)間有限再加上持股比例普遍偏低，他們的目光主要還是聚焦在短期回報(bào)上，為了規(guī)避轉(zhuǎn)型過程中信息技術(shù)投入所引發(fā)的高成本與高風(fēng)險(xiǎn)，其對(duì)信息技術(shù)推行與學(xué)習(xí)的積極性并不高，反而可能會(huì)利用權(quán)力之便選擇更利己的決策。本文大膽猜測，高管持股比例在信息技術(shù)投入過程中更多的是呈現(xiàn)出一種消極作用。因此，提出假設(shè)：

H3：高管持股比例對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

2.董事會(huì)特征對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

董事會(huì)特征包含董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事占比、兩職合一等。Andres et al.[ 14 ]以西歐和北美10個(gè)國家450家企業(yè)為樣本，通過聯(lián)立方程與回歸分析相結(jié)合的方法得出董事會(huì)規(guī)模與公司價(jià)值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;Mohammadi et al.[ 15 ]認(rèn)為董事長同時(shí)兼任總經(jīng)理可以有效提高董事會(huì)的決策效率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)績效的提升。國內(nèi)在董事會(huì)特征與企業(yè)績效關(guān)系方面的研究結(jié)論也不盡相同。董斌和張振[ 16 ]以2001—2010年1 272家上市公司為樣本，研究表明董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大、董事長與總經(jīng)理兩職合一于企業(yè)績效而言都是有利的，但獨(dú)立董事占比呈現(xiàn)出的是不利影響。

（1）董事會(huì)獨(dú)立性的調(diào)節(jié)效應(yīng)。董事會(huì)獨(dú)立性的提高有助于提升公司治理效率，對(duì)信息技術(shù)投入效用的發(fā)揮也應(yīng)表現(xiàn)出有利影響。因此，提出假設(shè)：

H4：董事會(huì)獨(dú)立性對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

（2）兩職合一的調(diào)節(jié)效應(yīng)。董事長與總經(jīng)理由同一人擔(dān)任可以使決策與執(zhí)行效率得到提升，但同時(shí)伴隨著監(jiān)管效力的降低。董事長與總經(jīng)理分別是董事會(huì)與經(jīng)理層的重要人物，代表著不同的利益團(tuán)體，當(dāng)董事長兼任總經(jīng)理一職時(shí)，經(jīng)理層便擁有了相當(dāng)高的權(quán)力，給其謀取自身利益最大化創(chuàng)造了便利，在信息技術(shù)投入與實(shí)施過程中總經(jīng)理可能會(huì)更多地站在對(duì)自身有利的角度進(jìn)行決策而忽視企業(yè)實(shí)際的發(fā)展需求，此時(shí)董事會(huì)也難以發(fā)揮出客觀獨(dú)立的監(jiān)督作用，導(dǎo)致信息技術(shù)資源的非效率配置，對(duì)企業(yè)的長遠(yuǎn)利益造成損害。因此，提出假設(shè)：

H5：兩職合一對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

綜上所述，本文構(gòu)建了信息技術(shù)投入、公司治理結(jié)構(gòu)與企業(yè)績效關(guān)系的理論模型，如圖1所示。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對(duì)象是智能制造企業(yè)，包括已初步或部分實(shí)現(xiàn)智能制造以及智能制造水平較高的企業(yè)。自2015年國家頒布《中國制造2025》及相關(guān)政策后，制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)才在企業(yè)中得到重視并得以迅速推進(jìn)，因此，本文選擇2016年作為研究起點(diǎn)，以2016—2019年滬深A(yù)股2 403家制造業(yè)上市公司為初始樣本，按照以下順序進(jìn)行手動(dòng)篩選：（1）剔除上市時(shí)間較短即2016年以后上市的公司;（2）剔除樣本期間內(nèi)已經(jīng)退市以及ST、*ST的公司;（3）剔除2016年仍未開始推行智能制造的公司，主要依據(jù)年度報(bào)告中是否披露了與實(shí)施或引進(jìn)“智能制造”“人工智能”“大數(shù)據(jù)”“云計(jì)算”“5G技術(shù)”“物聯(lián)網(wǎng)”等相關(guān)的描述;（4）剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的公司。經(jīng)過篩選最終得到了392家樣本公司1 568個(gè)有效觀測值。

本文所需數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)，并使用Stata14.0輔以SPSS24.0、Excel軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，另外，為避免異常值可能對(duì)研究結(jié)果造成不利影響，在實(shí)證回歸部分將連續(xù)變量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。

（二）變量指標(biāo)選取

1.被解釋變量

企業(yè)績效一直是實(shí)證類研究中考察的重點(diǎn)對(duì)象，ROE（凈利潤/股東權(quán)益）或ROA（凈利潤/總資產(chǎn)）二者都屬于綜合性較強(qiáng)的指標(biāo)，能夠從整體上較全面地反映企業(yè)一段時(shí)期的經(jīng)營成果和盈利能力，被多數(shù)學(xué)者所接受。因此，本文選擇ROE作為被解釋變量，并同時(shí)選擇ROA作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量

本文根據(jù)已有文獻(xiàn)[ 17 ]，選擇信息技術(shù)硬件、軟件投資額之和與總資產(chǎn)的比值來衡量信息技術(shù)投入，采用比值的形式可以有效避免企業(yè)規(guī)模可能對(duì)企業(yè)間信息技術(shù)投入差異造成的影響。其中，硬件投資來自年度報(bào)告固定資產(chǎn)明細(xì)中電子設(shè)備、電腦、計(jì)算機(jī)設(shè)備等項(xiàng)目的年末賬面價(jià)值，軟件投資來自年度報(bào)告無形資產(chǎn)明細(xì)中各類軟件、系統(tǒng)等項(xiàng)目的年末賬面價(jià)值。

3.調(diào)節(jié)變量

本文從股權(quán)結(jié)構(gòu)和董事會(huì)特征兩個(gè)方面共篩選出四個(gè)關(guān)鍵性公司治理結(jié)構(gòu)變量作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，分別是股權(quán)結(jié)構(gòu)中的股權(quán)集中度與高管持股比例、董事會(huì)特征中的董事會(huì)獨(dú)立性與兩職合一。

4.控制變量

參照同類研究，控制變量選用企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)成長性作為對(duì)被解釋變量有重要影響的公司特征變量。各變量定義如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

本文利用面板數(shù)據(jù)并結(jié)合層次回歸與分組分析的方法對(duì)前文提出的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，構(gòu)建的模型如下：

1.信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

ROEi，t=？茁0+？茁1ITIi，t+？茁2Sizei，t+？茁3Levi，t+？茁4Growthi，t+？著i，t

2.公司治理結(jié)構(gòu)對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系發(fā)揮調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

ROEi，t=？茁0+？茁1ITIi，t+？茁2Xi，t+？茁3Sizei，t+？茁4Levi，t+？茁5Growthi，t+

ROEi，t=？茁0+？茁1ITIi，t+？茁2Xi，t+？茁3ITIi，t×Xi，t+？茁4Sizei，t+？茁5Levi，t+

其中：X代表某一個(gè)公司治理結(jié)構(gòu)變量;？茁0表示常數(shù)項(xiàng);？茁n（n=1，2，…，6）為對(duì)應(yīng)項(xiàng)回歸系數(shù);？著i，t為隨機(jī)誤差項(xiàng);i代表橫截面?zhèn)€體企業(yè);t代表年份（t=2016—2019）;其余各變量符號(hào)的含義與表1一致。調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)方法以李艾和李君文[ 18 ]的研究結(jié)論作為主要依據(jù)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

由表2可看出，被解釋變量凈資產(chǎn)收益率的取值范圍為-1.1163至0.8834之間，表明我國智能制造企業(yè)間的經(jīng)營效益存在明顯差異。解釋變量信息技術(shù)投入表示的是軟硬件投資額之和與資產(chǎn)總額的比值，其均值為0.0062，標(biāo)準(zhǔn)差為0.01，可見我國智能制造企業(yè)整體的信息化水平還不夠高，個(gè)別企業(yè)對(duì)信息技術(shù)的投入強(qiáng)度甚至趨向于0，一定程度上說明我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的進(jìn)程目前仍處于初級(jí)階段，信息技術(shù)投入強(qiáng)度還有待進(jìn)一步提升。調(diào)節(jié)變量中，股權(quán)集中度的均值為0.3152，最大值達(dá)到了0.7966，可見我國智能制造上市公司一股獨(dú)大的現(xiàn)象較為普遍。高管持股比例的中位數(shù)僅為0.004，高管持股水平普遍較低。兩職合一為虛擬變量，通過均值和中位數(shù)可以看出兩職分離的企業(yè)在樣本企業(yè)中占據(jù)更多數(shù)。董事會(huì)獨(dú)立性均值為0.3798，最高可達(dá)0.8，但也有個(gè)別企業(yè)獨(dú)立董事的人數(shù)只占董事會(huì)總?cè)藬?shù)的0.25，暫時(shí)性地未能滿足1/3比例的法律規(guī)定。另外，智能制造企業(yè)之間的企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性相差很大，而資產(chǎn)負(fù)債率水平除個(gè)別企業(yè)過于偏低或偏高外，平均水平維持在0.4271，與中間水平十分接近。

（二）相關(guān)性分析

通過對(duì)研究變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，把握兩兩變量之間的相關(guān)性，由表3可以看出，變量間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均低于0.6，一定程度上能夠說明本文的研究變量不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。另外，信息技術(shù)投入與凈資產(chǎn)收益率具有較強(qiáng)烈的負(fù)相關(guān)關(guān)系，H1得到了初步證實(shí)。為得到更為可靠的研究結(jié)論以及檢驗(yàn)公司治理結(jié)構(gòu)在信息技術(shù)投入與企業(yè)績效關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，還需要進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析。

（三）多元回歸分析

表4列示了信息技術(shù)投入與企業(yè)績效以及股權(quán)結(jié)構(gòu)、董事會(huì)特征、高管激勵(lì)調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果。本文研究選取的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，因此在回歸分析前運(yùn)用Stata軟件進(jìn)行固定效應(yīng)與混合估計(jì)檢驗(yàn)、隨機(jī)效應(yīng)與混合估計(jì)檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)，確定出9個(gè)模型均適用于固定效應(yīng)回歸。

1.信息技術(shù)投入與企業(yè)績效

由表4模型1中的R2和F值可知，模型1具有良好的擬合度，整體回歸效果顯著。進(jìn)一步觀察模型的回歸系數(shù)及顯著性發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)投入在1%的水平與企業(yè)績效顯著負(fù)相關(guān)，可見目前我國智能制造企業(yè)普遍處于智能化轉(zhuǎn)型初期，大量的信息技術(shù)投入會(huì)給企業(yè)績效帶來短暫的不利影響，H1得證。除此之外，各模型中企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性分別與企業(yè)績效在1%的水平顯著正相關(guān)，資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績效在1%的水平顯著負(fù)相關(guān)，與多數(shù)實(shí)證類文獻(xiàn)研究結(jié)論一致。

2.公司治理結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

為減少多重共線性問題同時(shí)便于回歸結(jié)果的解釋，借鑒前人做法，對(duì)交互項(xiàng)中的解釋變量和調(diào)節(jié)變量分別進(jìn)行中心化處理。

（1）股權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。觀察股權(quán)集中度的回歸結(jié)果，模型2的R2為0.1904，且通過了F檢驗(yàn)，整體擬合度良好，模型3在加入股權(quán)集中度與信息技術(shù)投入交互項(xiàng)之后的R2由0.1904上升到0.1973，模型整體的解釋力度得到進(jìn)一步增強(qiáng)。另外，交互項(xiàng)的系數(shù)達(dá)到18.914，顯著性水平為1%，說明智能制造企業(yè)股權(quán)集中度在信息技術(shù)投入與企業(yè)績效之間起到了正向的調(diào)節(jié)作用，同時(shí)股權(quán)集中度的回歸系數(shù)為正但不顯著，根據(jù)交互項(xiàng)系數(shù)顯著且調(diào)節(jié)變量系數(shù)不顯著可以判斷股權(quán)集中度為純調(diào)節(jié)變量，H2得到驗(yàn)證。同理，模型5在加入高管持股比例與信息技術(shù)投入交互項(xiàng)之后的解釋力度相比模型4得到了改善，交互項(xiàng)的系數(shù)為-8.712，顯著性水平為10%，同時(shí)高管持股比例本身也與企業(yè)績效具有十分顯著的正向關(guān)系，根據(jù)交互項(xiàng)系數(shù)和調(diào)節(jié)變量系數(shù)均顯著可以判斷高管持股比例為半調(diào)節(jié)變量，可見目前智能制造企業(yè)高管股權(quán)激勵(lì)措施的實(shí)施力度還不夠，面對(duì)轉(zhuǎn)型過程中信息技術(shù)的高投入、高風(fēng)險(xiǎn)，高管更傾向于利用職權(quán)之便規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而為自身謀取更大利益，H3得到驗(yàn)證。

（2）董事會(huì)特征的調(diào)節(jié)效應(yīng)。對(duì)比模型6與模型7的回歸結(jié)果可知，加入董事會(huì)獨(dú)立性與信息技術(shù)投入交互項(xiàng)后模型的R2由0.1905上升到0.1930，解釋力度得到增強(qiáng)。交互項(xiàng)的系數(shù)為-19.541，在10%的水平顯著，說明董事會(huì)獨(dú)立性在信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系中呈現(xiàn)出消極影響，這可能與我國上市公司董事會(huì)當(dāng)前的設(shè)置狀況有關(guān)。我國2001年才開始推行獨(dú)立董事制度，其中要求上市公司董事會(huì)中獨(dú)立董事占比不得少于1/3，但目前不少企業(yè)為了滿足這一合規(guī)性要求而將比例維持在1/3，如此被動(dòng)的人員安排勢必會(huì)忽視企業(yè)發(fā)展的實(shí)際需求;另外還存在獨(dú)立董事對(duì)企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營情況缺乏了解、所提意見與企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r不符等現(xiàn)象，從而導(dǎo)致獨(dú)立董事占比的提高對(duì)信息技術(shù)投入績效帶來了不利影響，H4不成立。對(duì)比模型8與模型9的回歸結(jié)果可知，加入兩職合一與信息技術(shù)投入交互項(xiàng)后模型的R2由0.1903上升到0.1936，解釋力度得到增強(qiáng)。交互項(xiàng)的系數(shù)為-2.387，在5%的水平顯著，說明在智能制造企業(yè)中，董事長兼任總經(jīng)理職位不利于信息技術(shù)投入績效的發(fā)揮，即兩職合一在信息技術(shù)投入與企業(yè)績效之間起到負(fù)面的調(diào)節(jié)作用，同時(shí)兩職合一的回歸系數(shù)為負(fù)但不具有顯著性，根據(jù)交互項(xiàng)系數(shù)顯著且調(diào)節(jié)變量系數(shù)不顯著可以判斷兩職合一為純調(diào)節(jié)變量，H5得到驗(yàn)證。

（四）內(nèi)生性處理

企業(yè)的績效水平反過來會(huì)影響信息技術(shù)的投入程度，因此信息技術(shù)投入與企業(yè)績效之間很可能存在內(nèi)生性問題，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示卡方統(tǒng)計(jì)量為49.48，P值為0，進(jìn)一步證實(shí)了解釋變量內(nèi)生性問題的存在。為解決這一問題，本文參考王洪盾等[ 19 ]的做法，將信息技術(shù)投入滯后一期變量作為工具變量，采用2SLS法對(duì)模型進(jìn)行重新估計(jì)，得到的結(jié)果見表5。根據(jù)表5可知，信息技術(shù)投入與企業(yè)績效顯著負(fù)相關(guān)，股權(quán)集中度對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，高管持股比例、董事會(huì)獨(dú)立性、兩職合一均對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，H1、H2、H3、H5成立，H4不成立。由此可見，解釋變量、解釋變量與調(diào)節(jié)變量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)、顯著性水平與前文相比雖發(fā)生了些許變化，但研究結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)改變。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性，進(jìn)一步進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文選用總資產(chǎn)收益率（ROA）代替凈資產(chǎn)收益率（ROE）來衡量企業(yè)績效，其中，總資產(chǎn)收益率=凈利潤/平均資產(chǎn)總額，得到的結(jié)果見表6。

由表6可以看出，信息技術(shù)投入與企業(yè)績效顯著負(fù)相關(guān)，股權(quán)集中度、高管持股比例與信息技術(shù)投入交互項(xiàng)的回歸系數(shù)分別顯著為正、顯著為負(fù)，董事會(huì)獨(dú)立性、兩職合一與信息技術(shù)投入交互項(xiàng)的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)。各個(gè)模型中的控制變量即企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)成長性分別與企業(yè)績效呈顯著正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、正相關(guān)關(guān)系。由此可見，無論信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系、公司治理結(jié)構(gòu)變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)還是控制變量與企業(yè)績效的關(guān)系，其檢驗(yàn)結(jié)果都和前文保持一致，表明本文的研究結(jié)論具有一定的可靠性。

五、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文實(shí)證檢驗(yàn)了智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入、治理結(jié)構(gòu)、企業(yè)績效三者之間的關(guān)系，并得出以下主要結(jié)論：

1.信息技術(shù)投入與企業(yè)績效呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系

我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)從整體上來看仍處于初級(jí)階段，而信息技術(shù)尤其是新一代信息技術(shù)是此次制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵性資源，這類資源具有投入成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、不確定性強(qiáng)等特點(diǎn)，短期內(nèi)難免會(huì)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營效益帶來不利影響。

2.公司治理結(jié)構(gòu)作為調(diào)節(jié)變量相關(guān)結(jié)論

（1）股權(quán)結(jié)構(gòu)中，股權(quán)集中度正向調(diào)節(jié)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系。當(dāng)股權(quán)集中時(shí)，大股東站在企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的角度考慮會(huì)快速響應(yīng)國家政策號(hào)召，積極引入各類先進(jìn)信息技術(shù)并探索如何實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)用。高管持股比例負(fù)向調(diào)節(jié)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系。高管持股比例是企業(yè)對(duì)高管層人員實(shí)施的一種激勵(lì)措施。一方面，相關(guān)研究表明我國高管層當(dāng)前仍處于財(cái)富積累階段，薪酬激勵(lì)作為短期內(nèi)就可獲得的勞務(wù)報(bào)酬往往會(huì)對(duì)高管人員有更大的吸引力，較高的薪酬水平能夠提高高管人員對(duì)信息技術(shù)投入風(fēng)險(xiǎn)的接受程度以及工作的滿意度。另一方面，我國智能制造上市公司普遍存在高管持股比例偏低的現(xiàn)象，可見激勵(lì)力度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，甚至激勵(lì)成本超出激勵(lì)收益，給信息技術(shù)投入效益的轉(zhuǎn)化帶來不利影響。

（2）董事會(huì)特征中，董事會(huì)獨(dú)立性與兩職合一均負(fù)向調(diào)節(jié)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的關(guān)系。目前我國智能制造上市公司的獨(dú)立董事未能發(fā)揮出應(yīng)有的監(jiān)督作用，可能的原因是我國仍欠缺一套完善的獨(dú)立董事制度體系。兩職合一意味著總經(jīng)理將擁有更大的權(quán)力，董事會(huì)的監(jiān)督力度便大大減弱，而總經(jīng)理一般傾向于利用職權(quán)之便為自己謀取更多利益，從而導(dǎo)致信息技術(shù)日常決策與管理偏離公司效益最大化。

（二）研究啟示

1.積極推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型，加大信息技術(shù)投入強(qiáng)度

信息技術(shù)是制造業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵性資源，研究結(jié)果表明信息技術(shù)資源的投入并非立即發(fā)揮積極效應(yīng)，企業(yè)必須要經(jīng)過一段艱難的轉(zhuǎn)換期，不斷適應(yīng)由信息技術(shù)投入引發(fā)的經(jīng)營管理模式的全方位變革。我國智能制造企業(yè)目前普遍處于轉(zhuǎn)型初期，信息技術(shù)投入存在投入強(qiáng)度不夠、實(shí)施效果不理想的問題，站在長遠(yuǎn)的角度考慮，管理層應(yīng)以同行業(yè)內(nèi)智能制造試點(diǎn)示范單位為借鑒，并結(jié)合本企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)一步加大信息技術(shù)的投入強(qiáng)度，把握時(shí)機(jī)，堅(jiān)定地推行智能化改造。

2.合理設(shè)置公司治理結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)好信息技術(shù)投入與公司治理結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)關(guān)系

本文的實(shí)證研究部分已經(jīng)驗(yàn)證了各類公司治理結(jié)構(gòu)變量對(duì)信息技術(shù)投入與企業(yè)績效的調(diào)節(jié)效應(yīng)，因此，智能制造企業(yè)應(yīng)重視公司治理結(jié)構(gòu)的設(shè)置問題，合理的治理結(jié)構(gòu)將有助于信息技術(shù)投入績效最大化的實(shí)現(xiàn)，從而反過來進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

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