徐子堯 龐月維 張莉沙

［摘要］信息披露是證券市場健康有序運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，對于投資者而言，公司信息披露質(zhì)量更是其實(shí)現(xiàn)價(jià)值投資的重要保證。利用2010—2020年深交所A股上市公司的面板數(shù)據(jù)實(shí)證考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升我國上市公司的信息披露質(zhì)量，這一結(jié)論在處理內(nèi)生性問題并進(jìn)行多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化內(nèi)部控制質(zhì)量和提高財(cái)務(wù)穩(wěn)定性提升了信息披露質(zhì)量。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，多元化經(jīng)營、融資約束會(huì)削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的提升效應(yīng)，而行業(yè)集中度提高則會(huì)強(qiáng)化這一積極影響，并且相較于非高新技術(shù)公司和中西部地區(qū)公司，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高新技術(shù)公司和東部地區(qū)公司信息披露質(zhì)量的提升作用更為明顯。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字化轉(zhuǎn)型；信息披露質(zhì)量；公司治理；內(nèi)部控制；財(cái)務(wù)穩(wěn)定性；多元化經(jīng)營；融資約束；行業(yè)集中度

［中圖分類號］F49［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A［文章編號］20963114（2023）02003310

一、 引言

信息披露是資本市場的基礎(chǔ)性制度，對資本市場的高質(zhì)量發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。2020年3月，我國新《證券法》正式施行，明確規(guī)定了以信息披露為核心的證券發(fā)行注冊制度，并新增“信息披露”專章，全面重構(gòu)了信息披露制度。2021年5月1日，修訂后的《上市公司信息披露管理辦法》進(jìn)一步規(guī)范了上市公司信息披露行為，要求上市公司真實(shí)準(zhǔn)確完整地披露信息。2020年深交所上市公司信息披露考評結(jié)果中考評等級達(dá)到優(yōu)秀及良好的公司數(shù)量達(dá)到1946家，相比于2019年提高了8.9%。但總體而言，我國上市公司信息披露違規(guī)行為仍未得到根本改善，在2020年深交所出具的227份紀(jì)律處分決定書中，信息披露違規(guī)行為占42%。為進(jìn)一步提高上市公司信息披露質(zhì)量，在嚴(yán)格信息披露外部監(jiān)管的同時(shí)，我們還希望上市公司能從公司治理入手，強(qiáng)化內(nèi)生動(dòng)力，將規(guī)范信息披露的理念由外部推動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)在驅(qū)動(dòng)。

當(dāng)前，新興數(shù)字技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的深度應(yīng)用，引發(fā)了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)革命性的技術(shù)革新和模式變革。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的背景下，作為國民經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體的企業(yè)，也在大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。已有研究指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)了公司業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變并帶來組織架構(gòu)和商業(yè)模式的全方位、深層次變革[12]。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)加速突破創(chuàng)新通過降低信息不對稱、促進(jìn)管理層理性決策、提高資源運(yùn)營效率等方式驅(qū)動(dòng)了公司治理重塑[34]。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)影響公司信息披露質(zhì)量呢？基于這一問題的探討對于促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)情景下的資本市場健康發(fā)展具有重要的意義。

關(guān)于信息披露的影響因素，學(xué)者們主要從內(nèi)部控制、治理結(jié)構(gòu)等內(nèi)部因素與競爭情況、社會(huì)關(guān)系等外部因素進(jìn)行論證。從內(nèi)部影響因素出發(fā)，Doyle、王運(yùn)陳等的研究證實(shí)了良好的內(nèi)部控制能顯著提高公司信息披露質(zhì)量[56]；廖士光研究發(fā)現(xiàn)，公司第一大股東持股比例越高，其利益與公司整體利益愈發(fā)趨同，將主動(dòng)履行監(jiān)督職責(zé)、改善公司信息披露質(zhì)量[7]；Neifar等發(fā)現(xiàn)董事長與總經(jīng)理未由一人兼任以及獨(dú)董占比越高的公司，具有更高的信息披露質(zhì)量[8]。在外部影響因素方面，任宏達(dá)和王琨實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，市場競爭加劇能夠顯著改善公司信息披露質(zhì)量[9]；寧家耀和李軍的研究結(jié)果則表明市場競爭產(chǎn)生的競爭劣勢成本會(huì)降低上市公司的信息披露質(zhì)量[10]；蔣堯明和賴妍研究認(rèn)為，公司提供失真信息的成本將隨著社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密集程度的增加而提升，因此社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)會(huì)提高公司的信息質(zhì)量[11]；蘇坤和楊婼涵以上交所和深交所的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)平臺(tái)為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)溝通平臺(tái)的使用將增加利益相關(guān)者對公司的外部監(jiān)管，有利于提升公司信息的真實(shí)性與可靠性[12]。

不難看出，信息披露質(zhì)量作為資本市場改革的重要命題，得到了學(xué)者們的充分關(guān)注，但關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一重要發(fā)展路徑如何影響上市公司信息披露質(zhì)量，還未引起足夠的重視。Gandía認(rèn)為信息披露水平是公司治理能力的重要體現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司治理變革的影響必然會(huì)給公司的信息披露質(zhì)量帶來沖擊[13]。對此，本文利用2010—2020年中國深交所A股上市公司的面板數(shù)據(jù)，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市公司信息披露質(zhì)量的影響效應(yīng)及內(nèi)在機(jī)制。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）已有關(guān)于上市公司信息披露質(zhì)量影響因素的研究集中在治理結(jié)構(gòu)、外部環(huán)境等方面，少有文獻(xiàn)探究數(shù)字技術(shù)給上市公司信息披露質(zhì)量帶來的影響。本文從公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度出發(fā)，考察數(shù)字科技賦能下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的影響，為學(xué)術(shù)界關(guān)于信息披露質(zhì)量的研究提供新的視角與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。（2）為了探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信息披露質(zhì)量的“黑箱”，本文基于管理效應(yīng)與財(cái)務(wù)效應(yīng)，從內(nèi)部控制管理、財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況兩個(gè)方面來考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信息披露質(zhì)量的路徑機(jī)制，有助于深化對兩者之間邏輯聯(lián)系的理解。（3）考慮到多元化經(jīng)營會(huì)影響公司資源分配方式[14]，融資約束會(huì)加劇信息不對稱程度[15]，行業(yè)分布正受技術(shù)沖擊而展現(xiàn)新形式[16]，本文將上述因素納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響上市公司信息披露質(zhì)量的分析框架，可豐富數(shù)字時(shí)代下多元化經(jīng)營戰(zhàn)略、融資約束與行業(yè)集中度經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)文獻(xiàn)。

二、 理論分析與研究假設(shè)

影響信息披露質(zhì)量的因素之一是公司是否能夠及時(shí)獲取優(yōu)質(zhì)信息。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，公司獲取信息、處理信息的能力顯著增強(qiáng)。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘、存儲(chǔ)和分析技術(shù)能夠?qū)⒎菢?biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化的信息，轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化信息，使其成為傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息披露的補(bǔ)充[1718]。區(qū)塊鏈技術(shù)在公司財(cái)務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)的自動(dòng)驗(yàn)證，能有效保障會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性、安全性。利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法和識(shí)別技術(shù)，可以對公司財(cái)務(wù)與經(jīng)營的多維度海量信息進(jìn)行實(shí)時(shí)與高效分析，提高信息質(zhì)量[19]。由此可見，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用提升了公司處理和分析財(cái)務(wù)、運(yùn)營、管理等信息的能力，為獲取優(yōu)質(zhì)信息奠定了基礎(chǔ)。

影響信息披露質(zhì)量的另一個(gè)因素是管理層是否愿意如實(shí)準(zhǔn)確地披露公司信息。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合，借助人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)分析和決策方式，為公司的生產(chǎn)方式、商業(yè)模式、治理結(jié)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)帶來革新，公司的經(jīng)營管理戰(zhàn)略也隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變，組織形式由傳統(tǒng)的垂直型、封閉型向扁平化網(wǎng)狀組織結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。扁平化網(wǎng)狀組織以數(shù)字技術(shù)為支撐，以節(jié)點(diǎn)為運(yùn)營單位，具有去中心化、去中介化等特點(diǎn)，公司的各個(gè)部門都表現(xiàn)為獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間通過數(shù)據(jù)信息傳遞建立實(shí)時(shí)連接，組織間的交流更具有柔性化與靈活性。這種新型的組織結(jié)構(gòu)不僅提高了公司的管理效率，降低了運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也促進(jìn)了部門間的互相配合、協(xié)作，加強(qiáng)了公司內(nèi)部的信息流動(dòng)[2021]。在良好的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行體制下，管理層的機(jī)會(huì)主義行為受到有效監(jiān)督與約束，促使其主動(dòng)向市場提供完整、可靠的信息，優(yōu)化了公司的信息披露質(zhì)量。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對我國上市公司信息披露質(zhì)量具有促進(jìn)作用。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過管理效應(yīng)改善公司信息披露質(zhì)量。內(nèi)部控制是公司治理的核心制度，良好的內(nèi)部控制是提高公司信息披露質(zhì)量的重要機(jī)制。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用有助于公司建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化、智能化的內(nèi)部控制體系[22]，這種新型內(nèi)部控制體系具備傳統(tǒng)模式難以達(dá)到的靈活性，能夠通過動(dòng)態(tài)調(diào)整適應(yīng)多變、復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，減少因業(yè)務(wù)復(fù)雜產(chǎn)生的內(nèi)外部信息不對稱，從而實(shí)現(xiàn)對公司全方位的動(dòng)態(tài)管理[23]，直接提高了公司信息披露質(zhì)量。同時(shí)，以數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動(dòng)建立的新型組織結(jié)構(gòu)能提升內(nèi)部控制執(zhí)行效率，并加大復(fù)核力度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)人為操縱失誤與隱瞞舞弊行為，降低管理層利用職權(quán)實(shí)施舞弊的可能性。因而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過幫助公司搭建并優(yōu)化內(nèi)部控制體系，有效約束管理層機(jī)會(huì)主義行為，督促其向市場披露準(zhǔn)確可靠的信息。據(jù)此，本文提出假設(shè)2：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過有效提升公司內(nèi)部控制水平，改善公司信息披露質(zhì)量。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過財(cái)務(wù)效應(yīng)改善公司信息披露質(zhì)量。一方面，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能夠幫助公司實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)挖掘和分析市場信息，促使其以更敏捷的響應(yīng)速度來滿足業(yè)務(wù)端提出的各項(xiàng)需求，提高了業(yè)務(wù)運(yùn)行效率，為穩(wěn)定提升財(cái)務(wù)績效充分賦能。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)公司實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)的全流程精細(xì)化管理，助力公司及時(shí)準(zhǔn)確識(shí)別與規(guī)避高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)，顯著降低了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高了財(cái)務(wù)穩(wěn)定性。根據(jù)信號傳遞理論，財(cái)務(wù)較穩(wěn)健的上市公司會(huì)及時(shí)主動(dòng)披露公司信息，向外部投資者發(fā)送公司的真實(shí)盈利能力、運(yùn)營狀況、成長潛能等優(yōu)質(zhì)信號。因此，財(cái)務(wù)穩(wěn)健性的提升可以提振公司對自身的信心，減少其對財(cái)務(wù)可持續(xù)性的擔(dān)憂，從而有利于降低管理層篡改報(bào)表、隱瞞信息等舞弊行為動(dòng)機(jī)，增強(qiáng)公司主動(dòng)提高信息披露質(zhì)量的意愿[24]。據(jù)此，本文提出假設(shè)3：

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過增強(qiáng)公司財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，提升公司信息披露質(zhì)量。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到2010年以來大多數(shù)公司的數(shù)字技術(shù)普及度明顯提升，數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)部門的融合不斷深化，轉(zhuǎn)型進(jìn)程加快推進(jìn)，故本文以2010—2020年深圳證券交易所非金融業(yè)A股上市公司為研究樣本鑒于上海證券交易所從2016年起才開始對外披露公司的信息披露考評結(jié)果，本文僅選取了深圳證券交易所A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)。。本文剔除了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化行業(yè)樣本以及樣本期間內(nèi)連續(xù)兩年及以上被ST和*ST處理、被強(qiáng)制退市、資不抵債和主要觀測值缺失的樣本數(shù)字產(chǎn)業(yè)化行業(yè)具備天然的數(shù)字化特征，可能會(huì)干擾實(shí)證結(jié)果，因此根據(jù)中國國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》，剔除了屬于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化中的四大數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)。，最終獲得1573家公司共12258個(gè)樣本觀測值。為減弱離群值的不利影響，本文對所有連續(xù)性變量進(jìn)行前后1%分位的縮尾處理。本文公司層面的數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，并手工查閱年報(bào)補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)。

（二） 核心變量定義

1. 被解釋變量：信息披露質(zhì)量（Ydis）。借鑒王運(yùn)陳等的做法[6]，以深交所上市公司信息披露考評結(jié)果來度量上市公司信息披露質(zhì)量，記為Ydis該方法將會(huì)計(jì)信息披露與非會(huì)計(jì)信息披露一同納入評價(jià)范圍，更能體現(xiàn)公司真實(shí)信息披露質(zhì)量，具有權(quán)威性與代表性。。由于考評結(jié)果優(yōu)秀、良好、及格與不及格四個(gè)等級具有優(yōu)劣次序，故分別賦值4、3、2、1，設(shè)為定序變量。

2. 解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標(biāo)（Digtrans）。目前學(xué)者們主要采用年報(bào)數(shù)字化關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)的文本分析方法[16]和年報(bào)附注數(shù)字化資產(chǎn)占比的定量分析方法[23]來度量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。鑒于數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略認(rèn)知和執(zhí)行等多個(gè)方面，本文借鑒趙璨等的研究[25]，標(biāo)準(zhǔn)化處理反映轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略認(rèn)知的數(shù)字化詞頻指標(biāo)（Digpyth）和反映戰(zhàn)略執(zhí)行的數(shù)字化投資指標(biāo)（Diginv），取各占50%的權(quán)重構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標(biāo)（Digtrans）。

（1） 分指標(biāo)數(shù)字化詞頻（Digpyth）。本文采用文本分析法，從技術(shù)層和應(yīng)用層兩個(gè)層面使用Python軟件爬取并統(tǒng)計(jì)上市公司年報(bào)中的數(shù)字化關(guān)鍵詞詞頻數(shù)?？紤]到數(shù)字技術(shù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，本文以人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)四大技術(shù)類別構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層架構(gòu)，并以技術(shù)應(yīng)用場景刻畫轉(zhuǎn)型的具體表現(xiàn)。本文借鑒吳非等[16]、易露霞等[26]選取的關(guān)鍵詞，并結(jié)合國家層面與數(shù)字化相關(guān)的重要政策文件，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞庫進(jìn)行擴(kuò)充限于篇幅，詞庫具體內(nèi)容未列出，留存?zhèn)渌?。。在統(tǒng)計(jì)時(shí)，剔除出現(xiàn)在公司名稱、客戶、高管介紹中的詞匯，將帶有否定表述（如“無”“不”“沒”）的關(guān)鍵詞移出統(tǒng)計(jì)范圍，最后加總公司同一年份所有關(guān)鍵詞詞頻數(shù)。由于該指標(biāo)右偏性明顯，故對其進(jìn)行加1后取自然對數(shù)處理，記為Digpyth。

（2） 分指標(biāo)數(shù)字化投資（Diginv）。借助上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表附注的項(xiàng)目明細(xì)，搜集與數(shù)字化相關(guān)的資產(chǎn)投資金額，從側(cè)面反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施情況。借鑒何帆和劉紅霞的做法[2]，手工整理含有“電腦”“計(jì)算機(jī)”“自動(dòng)化”“電子設(shè)備”等關(guān)鍵詞的固定資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)，整理含有“軟件”“網(wǎng)絡(luò)”“系統(tǒng)”“智能平臺(tái)”等關(guān)鍵詞的無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)。最后，加總公司當(dāng)年的數(shù)字化固定資產(chǎn)和無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)的期末賬面價(jià)值總額除以年末總資產(chǎn)，記為Diginv。

3. 機(jī)制變量：（1）內(nèi)部控制質(zhì)量（Lnicq），借鑒肖紅軍等的方法[23]，選取“迪博·中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”來衡量公司內(nèi)控質(zhì)量，該指數(shù)值越大，表明公司內(nèi)部控制質(zhì)量越高。為消除量綱差異，對該指數(shù)加1后取自然對數(shù)。（2）財(cái)務(wù)穩(wěn)定性（Zscore），借鑒Zhang等和Lee等的方法[2728]，以修正的Altman Z值來衡量公司的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，該指標(biāo)值越大，判定公司面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小，具有較高的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性。

4. 控制變量。參考已有文獻(xiàn)[4，9]，本文還控制了其他可能影響信息披露質(zhì)量的因素，包括：公司規(guī)模（Lntass）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、盈利能力（Roe）、成長性（Growth）、管理費(fèi)用率（Manc）、其他應(yīng)收款比率（Othre），以及董事會(huì)規(guī)模（Lnboard）、獨(dú)立董事比例（Indep）、第一大股東持股比例（Firstra）、兩職合一（Ceo01）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Owner01）、是否被國際“四大”事務(wù)所審計(jì)（Fours01），并控制了行業(yè)（Indus）和年份（Year）效應(yīng)。具體變量定義見表1。

（三） 模型設(shè)定

考慮到被解釋變量為有序離散型變量，本文借鑒連玉君等的研究[29]，構(gòu)建有序Probit（Ordered Probit）回歸模型：

Ydisi，t=F（α1Digtransi，t+α2Conlvi，t+Indi+Yeart+εi，t）（1）

其中，被解釋變量Ydisi，t為公司i在t年的信息披露質(zhì)量；核心解釋變量Digtransi，t是根據(jù)前述方法構(gòu)建的公司i在t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標(biāo)；Conlvi，t為一系列控制變量；Indi、Yeart分別表示行業(yè)、年份效應(yīng)，εi，t為模型的誤差項(xiàng)。

進(jìn)一步，本文采用逐步回歸的方式檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響公司信息披露質(zhì)量的機(jī)制，模型如下：

Mechanvi，t，n=β0+β1Digtransi，t+β2Conlvi，t+Indi+Yeart+εi，t（2）

Ydisi，t=F（δ1Digtransi，t+δ2，nMechanvi，t，n+δ3Conlvi，t+Indi+Yeari+εi，t）（3）

其中，Mechanvi，t為機(jī)制變量，在本文中分別是內(nèi)部控制質(zhì)量（Lnicqi，t）和財(cái)務(wù)穩(wěn)定性（Zscorei，t），其余同式（1）。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

（一） 描述性統(tǒng)計(jì)

表2匯報(bào)了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。被解釋變量Ydis均值為3.072，中位數(shù)也達(dá)到3，對應(yīng)為良好等級，表明2010—2020年樣本公司總體信息披露質(zhì)量較好。解釋變量Digtrans的中位數(shù)為-0.064，最大值達(dá)到1.762，說明樣本公司間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在較大差別。其他控制變量的取值情況與已有研究結(jié)果基本吻合。

（二） 回歸結(jié)果分析

表3匯報(bào)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digtrans）對上市公司信息披露質(zhì)量（Ydis）影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。無論加入控制變量與否，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)都在1%水平上顯著為正。這表明在其他條件相同的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升將增加上市公司具備“優(yōu)秀”信息披露質(zhì)量的概率，且使其產(chǎn)生“不及格”評級的可能性下降，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，上市公司的信息披露質(zhì)量越好，支持了假設(shè)H1。

（三） 機(jī)制分析

本文從內(nèi)部管理與財(cái)務(wù)運(yùn)營角度來考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信息披露質(zhì)量的機(jī)制。表4列（1）和列（2）為對內(nèi)部控制質(zhì)量作用路徑的驗(yàn)證。列（1）中Digtrans系數(shù)為正，且通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)。列（2）中Digtrans、Lnicq系數(shù)均在1%水平上顯著為正。這表明公司內(nèi)部控制質(zhì)量提升是數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化信息披露質(zhì)量的路徑之一，支持了假設(shè)H2。

表4的列（3）和列（4）為財(cái)務(wù)穩(wěn)定性的作用路徑回歸結(jié)果。其中，列（3）中Digtrans系數(shù)仍為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，證明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。而列（4）中Zscore系數(shù)在1%水平上顯著且與Digtrans同號，表明財(cái)務(wù)穩(wěn)定性的改善是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升信息披露質(zhì)量的有效路徑，支持了假設(shè)H3。

（四） 異質(zhì)性分析

1. 不同多元化經(jīng)營程度下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司信息披露質(zhì)量的影響差異。根據(jù)資源基礎(chǔ)觀與委托代理理論，多元化經(jīng)營一方面會(huì)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資源產(chǎn)生擠占，另一方面會(huì)加劇委托代理問題。首先，我國公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型正處于初級階段，具有較強(qiáng)的資源依賴性[30]，且存在見效慢、周期長等問題，而從實(shí)現(xiàn)公司發(fā)展目標(biāo)的難易程度來看，同樣需要大量資源支持的多元化經(jīng)營戰(zhàn)略更容易達(dá)成擴(kuò)大規(guī)模、獲得盈利的發(fā)展目標(biāo)。因此，在公司資源要素有限時(shí)，機(jī)會(huì)主義動(dòng)機(jī)使得管理層更愿意采取多元化戰(zhàn)略，減少創(chuàng)新要素投入[14]，忽視對可持續(xù)競爭優(yōu)勢數(shù)字化轉(zhuǎn)型的培育，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息披露優(yōu)化效應(yīng)被削弱。其次，多元化經(jīng)營公司的事業(yè)部組織結(jié)構(gòu)使總分部間、公司內(nèi)外部的信息隔離加深，信息不對稱程度提高，導(dǎo)致公司內(nèi)部信息傳遞滯后且失真，管理層防御行為加強(qiáng)，由此產(chǎn)生的嚴(yán)重道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問題將阻礙股東對公司的內(nèi)部控制，弱化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部控制的提升作用，削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息披露優(yōu)化效應(yīng)。

借鑒羅進(jìn)輝和巫奕龍的做法［4］，本文采用1與多元化赫芬達(dá)爾指數(shù)的差值來衡量多元化經(jīng)營復(fù)雜度，記為Diver。該指標(biāo)數(shù)值越大，表示公司多元化經(jīng)營復(fù)雜程度越高。表5中列（1）的回歸結(jié)果顯示，交乘項(xiàng)（Digtrans×Diver）系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明公司多元化經(jīng)營程度越復(fù)雜，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市公司信息披露質(zhì)量的促進(jìn)作用越小。

2. 不同融資約束下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司信息披露質(zhì)量的影響差異。數(shù)字化轉(zhuǎn)型公司的資金需求量大，外部融資必將成為公司的重要資金來源。轉(zhuǎn)型公司面臨的融資約束將加劇代理問題，誘發(fā)其陷入財(cái)務(wù)困境的可能性。主要原因是，為爭取更多資本金、獲得投資者青睞并提高競爭力，公司可能會(huì)夸大轉(zhuǎn)型進(jìn)程或隱瞞潛在風(fēng)險(xiǎn)，甚至減少對創(chuàng)新項(xiàng)目的投資[31]，還可能利用信息不對稱進(jìn)行財(cái)務(wù)重述、加大防御力度[15]，直接降低公司信息披露質(zhì)量。另外，融資約束困境還將削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財(cái)務(wù)穩(wěn)定器功能，進(jìn)而降低信息披露質(zhì)量。當(dāng)公司面臨融資約束而內(nèi)源資金不能支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化財(cái)務(wù)系統(tǒng)時(shí)，智能化風(fēng)險(xiǎn)管理手段無法有效實(shí)施，管理層經(jīng)營決策難以被及時(shí)糾正，公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)提高。此時(shí)，管理層將借助財(cái)務(wù)系統(tǒng)與復(fù)雜業(yè)務(wù)間的不適配，隱瞞信息并攫取私人利益，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的提升作用也因此更不明顯。

借鑒Hadlock和Pierce的研究[32]，本文使用SA指數(shù)作為融資約束的代理變量，記為Fincs。本文計(jì)算的融資約束SA指數(shù)均為負(fù)數(shù)，且（Size，SA）的組合主要落在SASIZE坐標(biāo)軸左側(cè)，SA值越大，公司的融資約束越高。表5列（2）中交乘項(xiàng)（Digtrans×Fincs）系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，表明面臨較高融資約束的公司，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的優(yōu)化效果更弱。

3. 不同行業(yè)集中度下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司信息披露質(zhì)量的影響差異。行業(yè)集中度反映了公司所在行業(yè)競爭的激烈程度，已有研究表明行業(yè)集中度會(huì)影響公司的競爭戰(zhàn)略選擇與信息披露決策[9，14]。本文認(rèn)為，一方面，行業(yè)集中度的下降伴隨著市場競爭加劇，嚴(yán)峻的競爭環(huán)境會(huì)使公司內(nèi)部信息環(huán)境惡化，部門間數(shù)據(jù)隔離加重，管理層出于穩(wěn)定市場地位的考量會(huì)篡改信息、操縱報(bào)表，進(jìn)而直接削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化公司內(nèi)部控制的效果，降低信息披露質(zhì)量；另一方面，行業(yè)集中度的下降還會(huì)產(chǎn)生掠奪效應(yīng)，提高公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與破產(chǎn)清算風(fēng)險(xiǎn)[33]。已有研究表明，掠奪效應(yīng)是行業(yè)內(nèi)對手公司加速擠壓市場份額、搶占財(cái)務(wù)資源等行為[34]，這些行為將增加公司面臨財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性，降低財(cái)務(wù)資金利用效率，抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型穩(wěn)定公司財(cái)務(wù)狀況的作用，不利于營造改善信息披露的良好內(nèi)部環(huán)境。

借鑒姚宏等的研究[35]，本文采用赫芬達(dá)爾指數(shù)作為行業(yè)集中度（HHI）的替代變量。HHI值越大，表明行業(yè)競爭程度越低，集中度越高。

表5中列（3）的回歸結(jié)果顯示，交乘項(xiàng)（Digtrans×HHI）系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明行業(yè)集中度越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的提升作用越強(qiáng)。

4. 基于高新技術(shù)特性的檢驗(yàn)?？紤]到不同技術(shù)特性的公司可能會(huì)展示出差異化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果。本文按照高新技術(shù)特性進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)，結(jié)果見表6列（1）和列（2）。組間差異檢驗(yàn)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能夠顯著促進(jìn)高新技術(shù)公司的信息披露質(zhì)量提升。主要原因是，高新技術(shù)公司的生產(chǎn)經(jīng)營重要方向在科技創(chuàng)新，且擁有扎實(shí)的技術(shù)創(chuàng)新條件，為公司準(zhǔn)確把握轉(zhuǎn)型方向打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，也更能加速數(shù)字技術(shù)落地業(yè)務(wù)。種種優(yōu)勢使得高新技術(shù)公司更能利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建內(nèi)部控制體系，以實(shí)現(xiàn)部門協(xié)同、減少管理層攫取私人利益行為，還能搭建嚴(yán)密、穩(wěn)健的財(cái)務(wù)系統(tǒng)完成智能決策并降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息披露質(zhì)量的優(yōu)化改進(jìn)。而非高新技術(shù)公司并不天然具備科技創(chuàng)新基因，難以在較短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)重人力輕技術(shù)向輕人力重技術(shù)的方向轉(zhuǎn)變，對于原有發(fā)展路徑的依賴一定程度上削弱了公司的轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)，抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的內(nèi)部控制優(yōu)化與財(cái)務(wù)穩(wěn)健性提升效應(yīng)，使得該類公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的促進(jìn)作用較弱。

5. 基于地區(qū)差異的檢驗(yàn)。各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、技術(shù)資源配置的不均衡也會(huì)影響公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果。本文按照公司注冊省份劃分東部地區(qū)與中西部地區(qū)進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)，結(jié)果見表6列（3）和列（4）以國家統(tǒng)計(jì)局地區(qū)劃分為標(biāo)準(zhǔn)，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、遼寧、吉林、黑龍江、廣東、海南13個(gè)省份；中西部地區(qū)為山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南、重慶、四川、云南、貴州、西藏、陜西、甘肅、青海、新疆、寧夏、內(nèi)蒙古、廣西18個(gè)省份。。檢驗(yàn)結(jié)果表明，東部地區(qū)公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的提升效應(yīng)更顯著。原因在于，東部地區(qū)具有良好的信息技術(shù)基礎(chǔ)，對新興數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用也處于領(lǐng)先水平，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展快，且經(jīng)濟(jì)建設(shè)、市場化程度均走在前列，為公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定良好環(huán)境基礎(chǔ)的同時(shí)，也為公司利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化內(nèi)部控制體系、完善財(cái)務(wù)系統(tǒng)提供支持。而中西部地區(qū)技術(shù)發(fā)展水平不高，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程慢，該地區(qū)多數(shù)公司尚未形成系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展戰(zhàn)略，公司內(nèi)外部信息不對稱程度得不到改善，隱瞞信息、財(cái)務(wù)重述行為無法被約束，信息披露質(zhì)量也就得不到顯著優(yōu)化。

（五） 內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 工具變量法?？紤]到信息披露質(zhì)量較高的公司可能具有更強(qiáng)烈的提升自身技術(shù)發(fā)展的動(dòng)機(jī)，會(huì)加快數(shù)字化變革以尋求更好的發(fā)展機(jī)會(huì)，這種潛在的反向因果關(guān)系會(huì)使本文回歸結(jié)果出現(xiàn)偏誤，本文將所有解釋變量滯后一期重新進(jìn)行回歸，結(jié)果與前文保持一致。（限于篇幅，具體結(jié)果略，留存?zhèn)渌?，下同。?/p>

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型和上市公司信息披露質(zhì)量之間的關(guān)系還可能受到遺漏變量、測量誤差所致的內(nèi)生性干擾。本文選取公司注冊地的電信業(yè)務(wù)收入作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量，進(jìn)一步解決內(nèi)生性問題。原因在于，地區(qū)電信業(yè)務(wù)收入能反映地區(qū)間技術(shù)應(yīng)用差異，所在地電信業(yè)務(wù)的發(fā)展也將從偏好、行為等方面影響公司對信息技術(shù)的接受和應(yīng)用程度，符合相關(guān)性要求；同時(shí)電信作為社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施主要為民眾提供通信服務(wù)，并不直接作用于公司的信息披露，滿足外生性條件。工具變量法的回歸結(jié)果仍然支持了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高上市公司信息披露質(zhì)量的基本結(jié)論。

2. 傾向得分匹配法。為緩解樣本自選擇問題的干擾，本文采取傾向得分匹配后的樣本重新進(jìn)行估計(jì)。首先，按數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（Digtrans）的行業(yè)年份中位數(shù)設(shè)置數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度啞變量（Digtrans01），當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高于中位數(shù)時(shí)取1，否則為0。其次，建立Probit模型，以Digtrans01為被解釋變量，以式（1）中的控制變量為解釋變量，計(jì)算觀測樣本的傾向得分。為盡可能緩解樣本自選擇的影響，本文分別進(jìn)行1∶1、1∶2、1∶3、1∶4近鄰匹配和卡尺匹配（卡尺半徑為0.001）。最后，使用匹配后的樣本重新進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市公司信息披露質(zhì)量有顯著的促進(jìn)作用，在控制樣本自選擇問題后，結(jié)論依然穩(wěn)健。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了如下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，更換被解釋變量。將信息披露質(zhì)量變量重新定義為優(yōu)秀、良好取1，及格與不及格取0的啞變量（Ydis01）和僅將評級為優(yōu)秀的樣本取1，其余評級取0的啞變量（Yexc01）。第二，更換解釋變量。單獨(dú)采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分項(xiàng)指標(biāo)數(shù)字化投資（Diginv）、數(shù)字化詞頻（Digpyth）作為核心解釋變量進(jìn)行回歸。第三，更換使用有序Logit（Ordered Logit）模型對式（1）重新進(jìn)行估計(jì)。第四，考慮到深交所對IPO當(dāng)年的公司信息披露考評結(jié)果為優(yōu)秀或良好，為排除IPO時(shí)間對本文研究結(jié)果可能造成的干擾，剔除IPO當(dāng)年的樣本后再進(jìn)行回歸。以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與本文基準(zhǔn)回歸基本保持一致，再次證明了本文結(jié)論的可靠性。

五、 結(jié)論性評述

當(dāng)下，數(shù)字化已經(jīng)廣泛地介入社會(huì)各領(lǐng)域，公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非“選擇題”，而是關(guān)乎生存和長遠(yuǎn)發(fā)展的“必修課”。結(jié)合我國強(qiáng)化上市公司信息披露的要求，如何更好地推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以保障公司披露信息的真實(shí)、可靠、完整將成為企業(yè)在數(shù)字時(shí)代面臨的一道必答題。本文以2010—2020年深交所A股上市公司為研究對象，構(gòu)建有序Probit（Ordered Probit）模型進(jìn)行回歸，實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市公司信息披露質(zhì)量的影響與作用機(jī)制。主要研究結(jié)論為：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著改進(jìn)上市公司的信息披露質(zhì)量，該結(jié)論在進(jìn)行一系列內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。（2）機(jī)制分析顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善內(nèi)部控制質(zhì)量、提高財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，間接提高了公司信息披露質(zhì)量。（3）異質(zhì)性分析表明，在多元化經(jīng)營程度較高、融資約束較大的公司中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的優(yōu)化效應(yīng)更弱；與行業(yè)集中度低的公司相比，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量的提升效應(yīng)在行業(yè)集中度高的公司中更顯著；高新技術(shù)與東部地區(qū)公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息披露質(zhì)量具有更明顯的促進(jìn)作用。

本文研究結(jié)論具有如下政策啟示：第一，政府應(yīng)積極引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加快推進(jìn)數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的社會(huì)環(huán)境，同時(shí)也應(yīng)認(rèn)識(shí)到公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型與行業(yè)特點(diǎn)、地區(qū)發(fā)展的密切關(guān)系，結(jié)合相關(guān)情況制定配套激勵(lì)政策，以更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息披露優(yōu)化效應(yīng)。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量資金投入，且周期長、顯效慢，融資約束會(huì)成為公司轉(zhuǎn)型路途中的絆腳石。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)結(jié)合轉(zhuǎn)型公司的融資需求，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，提高對數(shù)字化轉(zhuǎn)型公司的金融扶持力度，緩解其面臨的融資約束，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，充分發(fā)揮出對信息披露質(zhì)量的優(yōu)化效應(yīng)。第三，公司在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨較多約束，容易受到多元化經(jīng)營目標(biāo)的影響，也可能出現(xiàn)戰(zhàn)略實(shí)施力度不足的問題。對此，公司應(yīng)結(jié)合自身特性明確轉(zhuǎn)型目標(biāo)，借助人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)分析和決策方式，開展全方位的數(shù)字化變革，以技術(shù)提升內(nèi)部控制質(zhì)量并增加自身財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，更好地向資本市場傳遞優(yōu)質(zhì)信息。

本文的研究還存在著以下的不足之處：一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)上市公司在組織結(jié)構(gòu)、運(yùn)營方式、管理模式等方面進(jìn)行深度重構(gòu)，這些顛覆性變革會(huì)對信息披露質(zhì)量產(chǎn)生影響，其中的影響機(jī)制鏈條是比較豐富的，但受樣本數(shù)據(jù)所限，本文僅檢驗(yàn)了優(yōu)化內(nèi)部控制與提高財(cái)務(wù)穩(wěn)定性兩個(gè)機(jī)制，其他方面的機(jī)制鏈條還有待進(jìn)一步闡釋與驗(yàn)證。二是雖然本文使用工具變量法、傾向得分匹配法來嘗試解決反向因果和樣本自選擇等引致的內(nèi)生性問題，但仍然無法完全排除存在某些不可觀測的因素會(huì)對估計(jì)結(jié)果造成干擾。在后續(xù)的研究中可以嘗試尋找更為外生的政策沖擊來強(qiáng)化內(nèi)生性問題處理。

參考文獻(xiàn)：

［1］Vial G. Understanding digital transformation： A review and a research agenda[J]. The Journal of StrategicInformation Systems， 2019， 28（2）： 118144.

[2]何帆，劉紅霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下實(shí)體企業(yè)數(shù)字化變革的業(yè)績提升效應(yīng)評估[J].改革，2019（4）：137148.

[3]祁懷錦，曹修琴，劉艷霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公司治理的影響——基于信息不對稱和管理者非理性行為視角[J].改革，2020（4）：5064.

[4]羅進(jìn)輝，巫奕龍.數(shù)字化運(yùn)營水平與真實(shí)盈余管理[J].管理科學(xué)，2021（4）：318.

[5]Doyle J T， Ge W， Mcvay S. Accruals quality and internal control over financial reporting[J]. The Accounting Review， 2007， 82（5）：11411170.

[6]王運(yùn)陳，陳玉梅，羅華偉.中小企業(yè)信息披露質(zhì)量的治理機(jī)制[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2018（9）：8694.

[7]廖士光.中國上市公司信息披露質(zhì)量研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2010（7）：7783.

[8]Neifar S， Jarboui A. Corporate governance and operational risk voluntary disclosure： Evidence from Islamic banks[J]. Research in international business and finance， 2018， 46（12）： 4354.

[9]任宏達(dá)，王琨.產(chǎn)品市場競爭與信息披露質(zhì)量——基于上市公司年報(bào)文本分析的新證據(jù)[J].會(huì)計(jì)研究，2019（3）：3239.

[10]寧家耀，李軍.產(chǎn)品市場競爭、公司治理與會(huì)計(jì)信息披露[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2012（1）：2630.

[11]蔣堯明，賴妍.企業(yè)社會(huì)資本、產(chǎn)品市場競爭與上市公司違規(guī)行為[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2017（5）：3241.

[12]蘇坤，楊婼涵.信息互動(dòng)關(guān)系有助于降低審計(jì)費(fèi)用嗎？——來自網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南京審計(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（1）：816.

[13]Gandía J L. Determinants of internetbased corporate governance disclosure by Spanish listed companies[J]. Online information review， 2008， 32（6）： 791817.

[14]楊興全，李文聰，尹興強(qiáng).多元化經(jīng)營對企業(yè)創(chuàng)新的“雙重”影響研究[J].財(cái)經(jīng)研究，2019（8）：5871.

[15]董梅生，陳東，洪敏.終極控制人性質(zhì)、資金占用與非效率投資——是融資約束還是資金浪費(fèi)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2017（6）：91103.

[16]吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2021（7）：130144.

[17]徐子堯，張莉沙.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)費(fèi)用粘性——基于管理層自利視角的分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2022（4）：8295.

[18]Warren J D， Moffitt K C， Byrnes P. How big data will change accounting[J]. Accounting Horizons， 2015， 29（2）： 397407.

[19]Verhoef P C， Broekhuizen T， Bart Y， et al. Digital transformation： A multidisciplinary reflection and research agenda[J]. Journal of business research，2021，122（1）： 889901.

[20]劉政，姚雨秀，張國勝，等.企業(yè)數(shù)字化、專用知識(shí)與組織授權(quán)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（9）：156174.

[21]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（6）：135152.

[22]吳江，陳婷，龔藝巍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論框架和研究展望[J].管理學(xué)報(bào)，2021（12）：18711880.

[23]肖紅軍，陽鎮(zhèn)，劉美玉.企業(yè)數(shù)字化的社會(huì)責(zé)任促進(jìn)效應(yīng)：內(nèi)外雙重路徑的檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)管理，2021（11）：5269.

[24]王斌，梁欣欣.公司治理、財(cái)務(wù)狀況與信息披露質(zhì)量——來自深交所的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].會(huì)計(jì)研究，2008（2）：3138.

[25]趙璨，曹偉，姚振曄，等.“互聯(lián)網(wǎng)+”有利于降低企業(yè)成本粘性嗎？[J].財(cái)經(jīng)研究，2020（4）：3347.

[26]易露霞，吳非，徐斯旸.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)績驅(qū)動(dòng)效應(yīng)研究[J].證券市場導(dǎo)報(bào)，2021（8）：1525.

[27]Zhang L， Altman E I， Yen J. Corporate financial distress diagnosis model and application in credit rating for listing firms in China[J]. Frontiers of Computer Science in China， 2010，4（2）： 220236.

[28]Lee E， Walker M， Zeng C. Do Chinese government subsidies affect firm value？[J]. Accounting， organizations and society， 2014， 39（3）： 149169.

[29]連玉君，黎文素，黃必紅.子女外出務(wù)工對父母健康和生活滿意度影響研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2015（1）：185202.

[30]唐松，李青，吳非.金融市場化改革與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型——來自利率市場化的中國經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022（1）：1327.

[31]張黎娜，蘇雪莎，袁磊.供應(yīng)鏈金融與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型——異質(zhì)性特征、渠道機(jī)制與非信任環(huán)境下的效應(yīng)差異[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2021（6）：5167.

[32]Hadlock C J， Pierce J R. New evidence on measuring financial constraints： Moving beyond the KZ index[J]. Review of Financial Studies， 2010， 23（5）：19091940.

[33]雷新途，黃盈瑩，李曉倩，等.掠奪效應(yīng)還是治理效應(yīng)：產(chǎn)品市場競爭提升現(xiàn)金持有價(jià)值的機(jī)理檢驗(yàn)[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2018（6）：105111.

[34]Haushalter D， Klasa S， Maxwell W F. The influence of product market dynamics on a firms cash holdings and hedging behavior[J]. Journal of Financial Economics， 2007， 84（3）： 797825.

[35]姚宏，賈娓，郝小玉，等.產(chǎn)品市場競爭、董事會(huì)結(jié)構(gòu)變化與盈余管理[J].管理評論，2018（4）：194205.

［責(zé)任編輯：高婷］

Abstract： Information disclosure is a vital part of the healthy and orderly operation of the securities market. For investors， the quality of company information disclosure is an important guarantee for the realization of value investment. Using panel data of Ashare listed companies in Shenzhen Stock Exchange from 2010 to 2020， this paper empirically investigates the impact of enterprise digital transformation on information disclosure quality. The results show that digital transformation can significantly improve the information disclosure quality of Chinas Listed Companies， and this conclusion is still valid after dealing with endogenous problems and conducting a variety of robustness tests. Mechanism analysis shows that digital transformation improves the information disclosure quality by optimizing the quality of internal control and improving financial stability. Further analysis found that diversification and financing constraints will weaken the lifting effect of digital transformation on the quality of information disclosure， while the improvement of industry concentration will strengthen this positive impact， and compared with the nonhightech enterprises and enterprises located in the central and western regions， digital transformation has a more obvious effect on improving the information disclosure quality of hightech enterprises and enterprises located in the eastern region.

Key Words： digital transformation; information disclosure quality; corporate governance; internal control; financial stability; diversified operation; financial constraints; industry concentration