劉麗娜 楊公志

【摘 要】 文章利用中國2013—2020年度滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，首先檢驗(yàn)了數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的影響，結(jié)果表明數(shù)字化程度越高，企業(yè)的投資效率越高。其次，經(jīng)過降維分解后回歸分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化建設(shè)會(huì)通過緩解投資不足和抑制過度投資來提高投資效率。再次，通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)，明確企業(yè)數(shù)字化建設(shè)通過降低管理費(fèi)用和提高資產(chǎn)運(yùn)營效率提升了企業(yè)的投資效率。最后，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的影響具有明顯的行業(yè)和產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性特征，并且數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的提升作用具有一定的時(shí)滯性；同時(shí)，在區(qū)分不同自由現(xiàn)金流水平的情況下提升效應(yīng)存在差異。文章的結(jié)果為研究企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的經(jīng)濟(jì)后果提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，也對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下企業(yè)如何提高投資效率具有借鑒意義。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)字化建設(shè)； 投資效率； 信息不對(duì)稱； 管理費(fèi)用； 運(yùn)營效率

【中圖分類號(hào)】 F272? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2022）23-0123-08

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的產(chǎn)物，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能，其興起對(duì)國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長格局均產(chǎn)生了深刻影響。黨的十九大報(bào)告中提出要大力發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，促使數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。企業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基本單元，其數(shù)字化建設(shè)是國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵，也是構(gòu)建以數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展體系的核心問題。近年來，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的氛圍日益濃厚，讓大量企業(yè)對(duì)此產(chǎn)生了興趣。但是，現(xiàn)實(shí)中數(shù)字化投入與企業(yè)績效之間存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，甚至導(dǎo)致部分企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型陷入“不轉(zhuǎn)型等死、轉(zhuǎn)型找死”的兩難困境，這讓不少企業(yè)對(duì)是否進(jìn)行數(shù)字化投入產(chǎn)生了困惑。在此背景下，數(shù)字化建設(shè)將如何影響企業(yè)未來的發(fā)展是當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的問題。

投資是企業(yè)財(cái)務(wù)管理決策的核心組成部分，高效投資決策是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的本源驅(qū)動(dòng)。然而，由于信息不對(duì)稱和代理沖突的普遍存在，管理者在投資決策時(shí)可能基于自利動(dòng)機(jī)而偏離最優(yōu)目標(biāo)，產(chǎn)生投資不足或過度投資現(xiàn)象，這均不利于企業(yè)的長期可持續(xù)發(fā)展。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進(jìn)，越來越多的數(shù)字技術(shù)被企業(yè)所應(yīng)用。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)對(duì)信息進(jìn)行搜集、加工和分析的能力[ 1 ]，能夠提高企業(yè)信息的可比性[ 2 ]，緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱和代理問題，也將會(huì)對(duì)企業(yè)的投資效率產(chǎn)生重大影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，其從無到有，由投入建設(shè)到最終運(yùn)行并發(fā)揮效用，是一個(gè)系統(tǒng)且復(fù)雜的過程，需要大量的資本投入、沉淀成本以及承擔(dān)較高的時(shí)間成本和不確定性風(fēng)險(xiǎn)。由于企業(yè)的規(guī)模、所處行業(yè)及所有權(quán)結(jié)構(gòu)等存在差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向、速度和側(cè)重點(diǎn)等也存在顯著差異。因此，如何根據(jù)自身的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、所有權(quán)性質(zhì)以及行業(yè)特征來制定匹配的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)必須考量的現(xiàn)實(shí)問題。然而，目前鮮有文獻(xiàn)關(guān)注數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的影響，本文嘗試對(duì)該問題及其作用路徑進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：首先，通過研究數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的影響，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化建設(shè)能夠通過抑制投資不足和過度投資來提升企業(yè)的投資效率；通過內(nèi)在影響機(jī)理分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化建設(shè)會(huì)通過降低管理費(fèi)用和提升運(yùn)營效率來提高企業(yè)投資效率，這補(bǔ)充了企業(yè)數(shù)字化建設(shè)經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。其次，發(fā)現(xiàn)了企業(yè)數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的影響在區(qū)分不同細(xì)分行業(yè)、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和不同自由現(xiàn)金流水平情況下存在一定差異，并且其提升作用具有一定的時(shí)滯性。最后，本文的研究結(jié)論可為企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)化轉(zhuǎn)型背景下如何提高投資效率提供有益參考，也為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化管理決策和實(shí)施相應(yīng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案、輔助政府制定相應(yīng)政策指引以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、理論分析與假設(shè)提出

目前，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)后果在宏、微觀層面已有大量研究。宏觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有效地降低了交易摩擦成本，發(fā)揮了創(chuàng)新的激勵(lì)效用，通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的方式，提高了國家區(qū)域經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效率，促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長[ 3-4 ]，進(jìn)而推動(dòng)國家經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。在微觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革，促進(jìn)了企業(yè)組織管理的變革[ 5 ]，推動(dòng)了企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部管控、運(yùn)營機(jī)制等發(fā)生根本性變革[ 6 ]，降低了企業(yè)的經(jīng)營管理成本、信息成本和銷售成本等，提高了信息透明度[ 7-8 ]；同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使企業(yè)的財(cái)務(wù)流程更趨精細(xì)化[ 9 ]，公司治理水平得到有效提高[ 10 ]，對(duì)企業(yè)日常的生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生積極影響。

總結(jié)以往研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化變革，重塑生產(chǎn)和管理模式，提高了資源配置效率和企業(yè)績效。但現(xiàn)有數(shù)字化變革的研究大多集中于生產(chǎn)效率、財(cái)務(wù)績效、組織績效等方面，而投資作為提升企業(yè)績效的一種重要方式，鮮有學(xué)者就數(shù)字化投入對(duì)決策效率的影響效果及影響機(jī)制進(jìn)行研究。

企業(yè)數(shù)字化建設(shè)會(huì)對(duì)投資效率產(chǎn)生重要影響的原因主要包含以下方面：首先，數(shù)字化建設(shè)可以降低摩擦成本和信息收集成本[ 11 ]，提高企業(yè)內(nèi)部信息效率[ 12 ]，緩解信息不對(duì)稱[ 13 ]，降低管理者決策行為的非理性程度，提高其決策水平，具有公司治理效用[ 10 ]。大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和智能平臺(tái)等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用有效減少了企業(yè)日常經(jīng)營管理中的混沌節(jié)點(diǎn)，生產(chǎn)、銷售和內(nèi)部控制等環(huán)節(jié)更加透明，信息使用者可以根據(jù)需要選擇并獲取不同維度的數(shù)據(jù)信息，使股東可以準(zhǔn)確把握企業(yè)的經(jīng)營和財(cái)務(wù)狀況，更及時(shí)地了解管理層所做決策的具體情況，從而對(duì)管理層的決策做出更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，進(jìn)而發(fā)揮更有效的監(jiān)督作用。因此，企業(yè)數(shù)字化建設(shè)提高了股東和管理者之間的信息透明度，緩解了代理沖突，使股東可以更有效地發(fā)揮其對(duì)管理者的監(jiān)督職能，制約管理者為了個(gè)人利益而進(jìn)行的過度投資和投資不足行為，提升企業(yè)投資效率。

其次，企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)還能協(xié)助企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目辨別，幫助企業(yè)做出高效的投資決策。在當(dāng)前瞬息萬變的市場環(huán)境下，企業(yè)的日常經(jīng)營管理、投融資決策等均需數(shù)字相關(guān)技術(shù)的支持。Horvitz et al.[ 14 ]研究發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)字技術(shù)的“數(shù)據(jù)—智慧”決策模型，能夠協(xié)助企業(yè)做出更加準(zhǔn)確的決策。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和決策支持系統(tǒng)等數(shù)字技術(shù)能夠協(xié)助管理者對(duì)相關(guān)信息和投資項(xiàng)目在充分論證和分析的基礎(chǔ)上，較準(zhǔn)確地預(yù)估投資項(xiàng)目的現(xiàn)金流與風(fēng)險(xiǎn)，分辨出凈現(xiàn)值大于零和小于零的投資項(xiàng)目，幫助管理者及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，緩解“認(rèn)識(shí)有限”和“決策無限”之間的矛盾，協(xié)助做出高效的投資決策，提高企業(yè)投資效率。

最后，數(shù)字化建設(shè)增加了投資者與企業(yè)管理者的溝通渠道，顯著降低了企業(yè)內(nèi)外部的信息不對(duì)稱程度[ 15 ]，具有公司信息治理作用[ 16 ]。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和自然語言處理技術(shù)等數(shù)字技術(shù)運(yùn)用所保留下的數(shù)據(jù)信息，降低了外部投資者搜集、加工和辨別目標(biāo)企業(yè)的相關(guān)成本，使其可以低成本地獲取更多有價(jià)值的信息，更好地發(fā)揮其對(duì)目標(biāo)企業(yè)的監(jiān)督作用；同時(shí)，結(jié)合企業(yè)數(shù)字化所保留下的數(shù)據(jù)信息，還能夠提高審計(jì)師的審計(jì)效率和質(zhì)量，從而增強(qiáng)企業(yè)的外部治理能力，約束大股東及管理者在投資決策過程中的非理性投資行為。因此，企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)能夠降低外部投資者的監(jiān)督成本，增強(qiáng)企業(yè)的外部治理能力，約束大股東和管理者的投資沖動(dòng)，促使其做出更理性的投資決策，從而抑制企業(yè)的非效率投資，提高企業(yè)的投資效率。基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：企業(yè)數(shù)字化程度越高，投資效率越高。

企業(yè)的數(shù)字化過程重塑了企業(yè)原有的管理流程，能夠優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部管理和提升內(nèi)部效率。一方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使得越來越多的經(jīng)營管理過程以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式保存下來，降低了企業(yè)的中間交易成本、信息成本和管理成本等，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部管理，提高企業(yè)內(nèi)部管理水平；同時(shí)，數(shù)字化所保存下來的企業(yè)內(nèi)部各種經(jīng)營管理相關(guān)的數(shù)據(jù)信息能夠更客觀地評(píng)價(jià)管理層的投資活動(dòng)和經(jīng)營業(yè)績，可以更好地發(fā)揮薪酬契約對(duì)管理層的激勵(lì)作用。而企業(yè)內(nèi)部管理流程的優(yōu)化以及薪酬契約的激勵(lì)能夠降低企業(yè)的管理費(fèi)用，緩解代理沖突，對(duì)管理層的非效率投資行為產(chǎn)生抑制作用，提升企業(yè)投資效率。

另一方面，數(shù)字化過程打破了企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)之間的“數(shù)據(jù)孤島”，使企業(yè)內(nèi)部各業(yè)務(wù)流程和管理過程的每一場景對(duì)一線操作員工和各級(jí)管理者都日趨透明，各部門之間的交流和協(xié)作更加順暢；企業(yè)數(shù)字化過程還優(yōu)化了對(duì)信息收集、信息加工與分析和信息應(yīng)用之間的耦合，降低交易成本和提升交易效率；同時(shí)，內(nèi)部信息使用者還可以根據(jù)需要選擇不同維度的數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)內(nèi)部各資產(chǎn)的使用和項(xiàng)目的運(yùn)營做出更加合理的判斷和調(diào)整，提升資源配置效率，從而提高企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)營效率。在這種情況下，運(yùn)營效率的提升不僅可以提高企業(yè)各投資項(xiàng)目的凈現(xiàn)值，而且使企業(yè)可以根據(jù)自身實(shí)際情況做出更加合理的投資決策，進(jìn)而提升企業(yè)的投資效率?；诖耍岢鋈缦录僭O(shè)：

H2a：數(shù)字化建設(shè)通過降低管理費(fèi)用，提升企業(yè)投資效率。

H2b：數(shù)字化建設(shè)通過提高運(yùn)營效率，提升企業(yè)投資效率。

三、樣本選擇和研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本與數(shù)據(jù)來源

鑒于工信部2013年發(fā)布的《信息化和工業(yè)化深度融合專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃（2013—2018）》，本文選取2013—2020年度滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象。以制造業(yè)為研究對(duì)象的原因具體包括：（1）本文所論述的數(shù)字化建設(shè)更多地指向傳統(tǒng)行業(yè)，而制造業(yè)是我國傳統(tǒng)國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，以此為背景研究其對(duì)制造業(yè)投資效率的影響更具有代表性和研究價(jià)值；（2）數(shù)據(jù)樣本量較充足，以克服因分樣本數(shù)據(jù)觀測值較少導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)學(xué)偏誤。在對(duì)樣本的處理過程中剔除ST、*ST類特殊處理的上市公司和數(shù)據(jù)缺失值后，共得到6 308個(gè)觀測值。為避免極端值的不利影響，對(duì)連續(xù)變量在1%和99%的水平上進(jìn)行了縮尾處理。以上數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。

（二）模型設(shè)計(jì)

本文構(gòu)建了模型（1）—（3）來檢驗(yàn)研究假設(shè)，其中：模型（1）用以檢驗(yàn)H1，模型（2）和模型（3）用以檢驗(yàn)H2a和H2b。Inv_Effi，t代表企業(yè)投資效率，AI_Digi，t代表企業(yè)數(shù)字化程度，M_Feei，t代表管理費(fèi)用率，Turnoveri，t代表總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，回歸過程中控制了行業(yè)和年度的固定效應(yīng)。因數(shù)據(jù)均選自制造業(yè)，所以針對(duì)行業(yè)控制了制造業(yè)的30個(gè)細(xì)分三級(jí)行業(yè)。

（三）變量說明

1.被解釋變量

企業(yè)投資效率（Inv_Effi，t），參照Richardson[ 17 ]的做法用模型（4）進(jìn)行測算：

其中：INVi，t為企業(yè)當(dāng)年的投資規(guī)模，等于購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金與總資產(chǎn)之比；Sizei，t-1為上一年度企業(yè)的規(guī)模；Levi，t-1為上一年度的資本結(jié)構(gòu)；Growthi，t-1為上一年度營業(yè)收入的增長率；Agei，t-1為上一年度企業(yè)年齡；Reti，t-1為上一年度公司股票年度回報(bào)率；CFOi，t-1為上一年度經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量。同時(shí)，回歸過程中分別控制了行業(yè)與年度固定效應(yīng)。該模型估計(jì)的殘差絕對(duì)值即為企業(yè)的投資效率（Inv_Effi，t），該絕對(duì)值越大，表示企業(yè)的非效率投資程度越高，即投資效率越低；反之，企業(yè)的投資效率越高。其中，殘差大于零為過度投資（Over_Invi，t），殘差小于零則為投資不足（Under_Invi，t）。

2.解釋變量

數(shù)字化程度（AI_Dig），定義為數(shù)字化相關(guān)無形資產(chǎn)原值占總無形資產(chǎn)原值的比例。由于每個(gè)企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)相關(guān)無形資產(chǎn)所選用的攤銷方法不同，祁懷錦等[ 10 ]以財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露的年末無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)部分凈值占期末無形資產(chǎn)凈值的比例作為代理變量來衡量每個(gè)企業(yè)的數(shù)字化程度可能存在偏差，鑒于此，本文加上攤銷額的原值所占比重來衡量企業(yè)數(shù)字化程度。同時(shí)鑒于我國2007年實(shí)施新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，以該年度為起始年，將相關(guān)攤銷額分別累加回至每年的數(shù)字化無形資產(chǎn)和期末無形資產(chǎn)，計(jì)算每年數(shù)字化相關(guān)無形資產(chǎn)原值占本年度無形資產(chǎn)原值的比例作為數(shù)字化建設(shè)投入的代理變量。其中，數(shù)字化相關(guān)無形資產(chǎn)包括“軟件”“網(wǎng)絡(luò)”“信息系統(tǒng)”“智能平臺(tái)”“數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)”等。為確保篩選的準(zhǔn)確性，本文還對(duì)篩選出的明細(xì)項(xiàng)目進(jìn)行了手工復(fù)核。

3.中介變量

管理費(fèi)用率（M_Fee）和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turnover）。管理費(fèi)用率為管理費(fèi)用占當(dāng)年度營業(yè)收入的比例；管理費(fèi)用率越高，表明企業(yè)管理費(fèi)用越高?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率用來衡量企業(yè)的運(yùn)營效率，為營業(yè)收入占當(dāng)年度平均總資產(chǎn)的比例；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)的運(yùn)營效率越高。

4.控制變量

借鑒劉艷霞和祁懷錦[ 18 ]的研究，控制了企業(yè)規(guī)模（Size）、盈利能力（Roa）、現(xiàn)金比（Cash）、資本結(jié)構(gòu)（Lev）、企業(yè)成長性（Growth）、第一大股東持股比例（Top1）、兩職合一（Dual）、董事會(huì)結(jié)構(gòu)（Indep）和管理層持股比例（M_Share），詳見表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其中Inv_Eff均值為0.022，說明樣本實(shí)際投資效率與期望投資效率的差異是2.2%。AI_Dig的均值為0.057，表明樣本企業(yè)無形資產(chǎn)中平均占比5.7%的部分是數(shù)字化建設(shè)所形成的無形資產(chǎn)，說明目前我國企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)化程度仍處于初步發(fā)展階段，而且標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明目前企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)化程度不均衡，這和現(xiàn)實(shí)情況吻合，說明樣本公司的選擇具有代表性。

（二）企業(yè)數(shù)字化建設(shè)與投資效率

表3列示了利用模型（1）進(jìn)行多元線性回歸的結(jié)果，列（1）用全樣本檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化建設(shè)投入對(duì)投資效率的影響，變量AI_Dig的系數(shù)為-0.012，在1%的水平上顯著為負(fù)，這表明企業(yè)數(shù)字化程度越高，投資效率越高，即數(shù)字化建設(shè)能夠提升企業(yè)投資效率，這與H1是一致的。進(jìn)一步，將企業(yè)的非效率投資分為投資不足組和過度投資組后進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3中列（2）和列（3）所示，AI_Dig的系數(shù)顯著為負(fù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了H1，表明數(shù)字化建設(shè)會(huì)通過抑制投資不足和過度投資，從而提高企業(yè)的投資效率。

（三）影響機(jī)制檢驗(yàn)

利用模型（2）和模型（3）通過逐步回歸的方法進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。表3列（4）檢驗(yàn)了數(shù)字化程度對(duì)管理費(fèi)用率的影響，AI_Dig的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字化程度越高，企業(yè)的管理費(fèi)用率越低，這表明數(shù)字化降低了企業(yè)的管理費(fèi)用。列（5）檢驗(yàn)了數(shù)字化程度和管理費(fèi)用率同時(shí)對(duì)投資效率的影響，這兩個(gè)變量均在1%的置信水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化建設(shè)通過降低管理費(fèi)用的途徑提升投資效率，這與H2a是一致的。同理，列（6）、列（7）的結(jié)果表明數(shù)字化建設(shè)會(huì)通過提高運(yùn)營效率來提升企業(yè)投資效率，這與H2b是相符的。上述結(jié)果表明，數(shù)字化建設(shè)會(huì)通過降低管理費(fèi)用和提高運(yùn)營效率這兩種途徑提升企業(yè)投資效率。

五、進(jìn)一步研究

（一）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.行業(yè)異質(zhì)性

由于不同行業(yè)的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的方向、速度和側(cè)重點(diǎn)不盡相同，因此，不同行業(yè)企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的影響也會(huì)存在一定程度的差異?；诖?，根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012版的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，本文按照制造業(yè)下的30個(gè)細(xì)分三級(jí)行業(yè)重新歸類，分別劃分為機(jī)械制造業(yè)、輕工業(yè)、化學(xué)與金屬類、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及其他進(jìn)行分類別回歸，回歸結(jié)果如表4列（1）—（5）所示。結(jié)果顯示，在機(jī)械制造業(yè)、輕工業(yè)和高新技術(shù)的樣本中AI_Dig的系數(shù)顯著為負(fù)，表明對(duì)這三類企業(yè)而言，數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的提升作用更為明顯；而對(duì)化學(xué)與金屬類和其他產(chǎn)業(yè)的企業(yè)來說，企業(yè)數(shù)字化對(duì)投資效率的提升作用并不顯著，這表明數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的提升作用具有顯著行業(yè)異質(zhì)性。

2.產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

國有企業(yè)和非國有企業(yè)的經(jīng)營者行為存在明顯差異。國有企業(yè)各種經(jīng)營決策在很大程度上受政府決策的影響和制約[ 19 ]，其最終目標(biāo)為社會(huì)福利最大化，而非企業(yè)價(jià)值最大化，這意味著國有企業(yè)的數(shù)字化所帶來的決策有用性優(yōu)勢難以充分發(fā)揮；反觀非國有企業(yè)，它們的投資決策更顯市場化，數(shù)字化建設(shè)所帶來的決策有用信息能夠被充分利用，從而有效地改善企業(yè)投資效率。因此，在不同產(chǎn)權(quán)制度下，數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的提升作用會(huì)存在一定差異。對(duì)此，本文區(qū)分國有企業(yè)和非國有企業(yè)進(jìn)行了分組回歸，結(jié)果見表4列（6）和列（7）。結(jié)果顯示，變量AI_Dig的系數(shù)在列（6）中不顯著，在列（7）中顯著為負(fù)，這表明企業(yè)數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的提升作用在非國有企業(yè)中更為明顯，數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的影響具有明顯的產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性。

（二）時(shí)滯效應(yīng)檢驗(yàn)

企業(yè)數(shù)字化建設(shè)并非一蹴而就，尤其當(dāng)企業(yè)原有的軟硬件設(shè)施不能與數(shù)字技術(shù)快速融合、員工不具備數(shù)字化相關(guān)的知識(shí)和能力來快速適應(yīng)，以及企業(yè)不具備數(shù)字化相適應(yīng)的加速學(xué)習(xí)機(jī)制時(shí)[ 20 ]，均可能延緩數(shù)字化變革帶來的積極影響。因此，企業(yè)數(shù)字化建設(shè)從投入到最后使用并帶來積極影響需要一定的時(shí)間。本文將AI_Dig滯后一期回歸驗(yàn)證時(shí)滯性，結(jié)果如表5所示。列（1）全樣本回歸結(jié)果表明，滯后一期變量AI_Digt-1的系數(shù)在1%的水平顯著為負(fù)，這說明企業(yè)數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率提升作用的時(shí)滯效應(yīng)顯著。進(jìn)一步將樣本按投資不足和過度投資分組后進(jìn)行回歸，結(jié)果如列（2）和列（3）所示，變量AI_Digt-1的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資不足和過度投資的抑制作用均存在時(shí)滯性效應(yīng)。

（三）區(qū)分不同現(xiàn)金流水平的檢驗(yàn)

企業(yè)自由現(xiàn)金流在其投資決策中發(fā)揮著重要的作用。數(shù)字化建設(shè)能夠提高企業(yè)運(yùn)營效率、資源配置效率，這對(duì)由于自由現(xiàn)金流不足而產(chǎn)生的投資不足行為的影響可能更為明顯；而對(duì)代理沖突的緩解作用，在自由現(xiàn)金流充足的企業(yè)中由于管理層濫用自由現(xiàn)金流導(dǎo)致的過度投資行為的抑制作用可能更為明顯?；诖?，本文按照企業(yè)自由現(xiàn)金流的正負(fù)將樣本劃分為自由現(xiàn)金流充裕和不足兩組進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)①，結(jié)果如表5列（4）—（7）所示。結(jié)果表明，在自由現(xiàn)金流不足的企業(yè)中，數(shù)字化建設(shè)通過緩解投資不足來提升企業(yè)的投資效率，而在自由現(xiàn)金流充裕的企業(yè)中，數(shù)字化建設(shè)通過抑制過度投資來提升企業(yè)的投資效率。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)論的可靠性，從以下方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）重新度量投資效率。采用Richardson模型測算企業(yè)投資效率時(shí)，默認(rèn)為所有樣本都是投資無效的，這可能會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差。本文借鑒劉艷霞和祁懷錦[ 18 ]的做法，將Richardson模型殘差絕對(duì)值從小到大排序后，選擇絕對(duì)值排在后90%的觀測值作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的樣本組進(jìn)行重新回歸檢驗(yàn)。（2）重新度量數(shù)字化建設(shè)程度。采用祁懷錦等[ 10 ]的做法，使用數(shù)字化相關(guān)無形資產(chǎn)期末凈值占無形資產(chǎn)期末凈值的比例作為數(shù)字化程度的代理變量重新進(jìn)行回歸。（3）內(nèi)生性檢驗(yàn)?；谄髽I(yè)是否開展數(shù)字化戰(zhàn)略，本文通過手工搜集，將樣本企業(yè)年度財(cái)務(wù)報(bào)告中首次提到開展數(shù)字化、推進(jìn)數(shù)字化、實(shí)施數(shù)字化等與數(shù)字化戰(zhàn)略相關(guān)關(guān)鍵詞的企業(yè)定義為進(jìn)行數(shù)字化戰(zhàn)略企業(yè)。設(shè)置Treat啞變量，如果企業(yè)i在第t年開展數(shù)字化戰(zhàn)略，那么取值為1，否則為0。同時(shí)為進(jìn)一步處理內(nèi)生性問題及自選擇問題，本文還使用傾向得分匹配法對(duì)對(duì)照組樣本進(jìn)行了匹配篩選，重新設(shè)定控制組樣本，最后使用匹配后的樣本再次采用雙重差分模型進(jìn)行檢驗(yàn)。（4）剔除數(shù)字產(chǎn)業(yè)樣本。本文去掉中國證監(jiān)會(huì)2012行業(yè)代碼為C39（計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)）行業(yè)樣本重新進(jìn)行回歸。以上檢驗(yàn)結(jié)果與主回歸結(jié)果保持一致，說明研究結(jié)果是穩(wěn)健的。限于篇幅，未報(bào)告穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。

七、研究結(jié)論與政策建議

本文以2013—2020年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的影響。第一，數(shù)字化建設(shè)程度會(huì)通過緩解投資不足和抑制過度投資來提升企業(yè)投資效率。第二，通過影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化建設(shè)會(huì)通過降低管理費(fèi)用和提高運(yùn)營效率兩條路徑來提升企業(yè)投資效率。第三，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的提升作用在機(jī)械制造、輕工業(yè)企業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中更明顯，而在化學(xué)與金屬類及其他行業(yè)中并不顯著；相較于國有企業(yè)，在非國有企業(yè)中數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的提升作用更明顯；同時(shí)，在自由現(xiàn)金流不足的企業(yè)中，數(shù)字化建設(shè)通過緩解投資不足提升企業(yè)投資效率，在自由現(xiàn)金流充足的企業(yè)中，數(shù)字化建設(shè)通過抑制過度投資提升企業(yè)投資效率。第四，企業(yè)數(shù)字化建設(shè)對(duì)投資效率的改善作用具有一定的時(shí)滯性影響。

基于上述研究結(jié)果，本文從以下兩個(gè)方面提出建議：

政府層面：引導(dǎo)并鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第一，完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)政策體系。當(dāng)前并不存在普適性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策，建議政府在通過財(cái)政扶持和政策激勵(lì)等方式激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化建設(shè)時(shí)，應(yīng)考慮不同行業(yè)和所有權(quán)結(jié)構(gòu)企業(yè)的特點(diǎn)，實(shí)事求是地制定具有針對(duì)性的政策方案。第二，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境。政府應(yīng)加快信息基礎(chǔ)設(shè)施體系的建設(shè)，推動(dòng)財(cái)稅、金融等制度的改革，改善企業(yè)的融資環(huán)境，制定并完善與信息安全相關(guān)的制度體系，為企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)做好相應(yīng)的支持和保障工作。

企業(yè)層面：順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮，發(fā)揮數(shù)字化建設(shè)對(duì)企業(yè)投資效率的提升作用。第一，根據(jù)自身特性制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入的針對(duì)性和精準(zhǔn)性，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)自身的發(fā)展相互匹配，實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第二，建立數(shù)字化管理平臺(tái)并引入智能決策系統(tǒng)，充分發(fā)揮數(shù)字化建設(shè)所帶來的內(nèi)部管理優(yōu)化和運(yùn)營效率的提升效用，降低決策風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)投資效率。第三，注重?cái)?shù)字化人才培養(yǎng)，完善相應(yīng)的數(shù)字化加速學(xué)習(xí)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型價(jià)值的持續(xù)釋放。

【參考文獻(xiàn)】

［1］ CENAMOR J，SJODIN D R，PARIDA V.Adopting a platform approach in servitization：leveraging the value of digitalization［J］.International Journal of Production Economics，2017，192（1）：54-65.

［2］ 孫凡，鄭濟(jì)孝.基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的上市公司會(huì)計(jì)信息質(zhì)量智能評(píng)估研究［J］.會(huì)計(jì)研究，2018（3）：86-90.

［3］ ZOROJA J.Fostering competitiveness in european countries with ICT：GCI agenda［J］. International Journal of Engineering Business Management，2015（7）：1-8.

［4］ 趙振.“互聯(lián)網(wǎng)+”跨界經(jīng)營：創(chuàng)造性破壞視角［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015（10）：146-160.

［5］ 胡斌，劉作儀.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下企業(yè)組織管理特征、問題與方法［J］.中國管理科學(xué)，2018，26（8）：127-137.

［6］ 戚聿東，肖旭.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的企業(yè)管理變革［J］.管理世界，2020，36（6）：135-152.

［7］ 李海艦，田躍新，李文杰.互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)再造［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014（10）：135-146.

［8］ 師博.人工智能助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)理詮釋［J］.改革，2020（1）：30-38.

［9］ 何瑛.基于云計(jì)算的企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)流程再造的路徑與方向［J］.管理世界，2013（4）：182-183.

［10］ 祁懷錦，曹修琴，劉艷霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)公司治理的影響：基于信息不對(duì)稱和管理者非理性行為視角［J］. 改革，2020（4）：50-64.

［11］ 詹曉寧，歐陽永福.數(shù)字經(jīng)濟(jì)下全球投資的新趨勢與中國利用外資的新戰(zhàn)略［J］.管理世界，2018，34（3）：78-86.

［12］ BALAKRISHNAN K，BILLINGS M B，KELLY B.Shaping liquidity：on the causal effects of voluntary disclosure［J］.The Journal of Finance，2014，69（5）：2237-2278.

［13］ 陳小輝，張紅偉.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2021，43（5）：93-108.

［14］ HORVITZ E J，BREESE J S，HENRION M. Decision theory in expert systems and artificial intelligence［J］.International Journal of Approximate Reasoning，1988，2（3）：247-302.

［15］ 譚松濤，闞鑠，崔小勇.互聯(lián)網(wǎng)溝通能夠改善市場信息效率嗎：基于深交所“互動(dòng)易”網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的研究［J］.金融研究，2016（3）：174-188.

［16］ 李飛，喬晗.數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)品服務(wù)商業(yè)模式演進(jìn)研究：以金風(fēng)科技為例［J］.管理評(píng)論，2019，31（8）：295-304.

［17］ RICHARDSON S.Over-investment of free cash flow［J］.Review of Accounting Studies，2006，11（2/3）：159-189.

［18］ 劉艷霞，祁懷錦.管理者自信會(huì)影響投資效率嗎：兼論融資融券制度的公司外部治理效應(yīng)［J］.會(huì)計(jì)研究，2019（4）：43-49.

［19］ 潘紅波，夏新平，余明桂.政府干預(yù)、政治關(guān)聯(lián)與地方國有企業(yè)并購［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：41-52.

［20］ 肖靜華，吳小龍，謝康，等.信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)中國制造轉(zhuǎn)型升級(jí)：美的智能制造跨越式戰(zhàn)略變革縱向案例研究［J］.管理世界，2021，37（3）：161-179.