孔慶林,劉珍珍,萬 偉

(重慶理工大學(xué) 會計(jì)學(xué)院, 重慶 400054)

一、引言

在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上,習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”,對加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略作出重要部署。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下,我國只有將經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新高度結(jié)合起來,推動創(chuàng)新向更高層次、更深程度發(fā)展,實(shí)現(xiàn)培育新動能及改造舊動能,才能保障國民經(jīng)濟(jì)長期持續(xù)增長。在我國創(chuàng)新能力逐漸增強(qiáng)的背景下,不斷深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合式發(fā)展,對全面推進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代,人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等一系列數(shù)字技術(shù)的快速崛起,使數(shù)據(jù)成為繼土地、勞動、資本之后的又一關(guān)鍵生產(chǎn)要素。為更好地運(yùn)用數(shù)字技術(shù)重塑企業(yè)戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)流程,優(yōu)化生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)換企業(yè)生產(chǎn)函數(shù),對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)流程、價值鏈組織方式等進(jìn)行全面改革,以保持市場競爭力,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展也是凸顯數(shù)字中國戰(zhàn)略建設(shè)成效的重要內(nèi)容。

黨的二十大報告提出強(qiáng)化企業(yè)科技創(chuàng)新主體地位,使企業(yè)在國家創(chuàng)新體系中的地位更加突出。但是,我國企業(yè)提升創(chuàng)新水平面臨著諸多挑戰(zhàn),現(xiàn)有文獻(xiàn)從企業(yè)內(nèi)外部兩方面分析了企業(yè)創(chuàng)新的影響因素。從企業(yè)外部來看,在資源有限的情況下,政府舉債融資會擠出企業(yè)信貸,同時政府也會降低對企業(yè)的研發(fā)補(bǔ)貼,使企業(yè)創(chuàng)新得不到資金保障[1]。經(jīng)濟(jì)政策不確定性會加劇企業(yè)的融資約束和系統(tǒng)性風(fēng)險[2],金融市場資源錯配會驅(qū)動企業(yè)金融化進(jìn)程[3],進(jìn)而對企業(yè)創(chuàng)新水平產(chǎn)生不利影響。良好的法治環(huán)境可緩解企業(yè)與外部主體的信息不對稱程度、降低契約履行成本[4],產(chǎn)業(yè)政策可通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平、增加企業(yè)經(jīng)營利潤[5]等方式提高企業(yè)創(chuàng)新水平。從企業(yè)內(nèi)部來看,存在多個異質(zhì)大股東會提升風(fēng)險承擔(dān)水平,緩解融資約束并促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新[6];企業(yè)提升內(nèi)部控制質(zhì)量可有效防止投融資資金錯配現(xiàn)象的發(fā)生,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新水平,但是管理層的短視行為會削弱內(nèi)部控制對創(chuàng)新的正向作用[7];降低信息不對稱程度是提高企業(yè)創(chuàng)新水平的重要途徑[8]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相輔相成,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)動能的重要方式[9]?，F(xiàn)有研究注意到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可提高企業(yè)創(chuàng)新能力[10];數(shù)字普惠金融簡化了金融資源與企業(yè)的對接流程,有效緩解了企業(yè)加大創(chuàng)新投入面臨的融資約束問題[11]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升企業(yè)創(chuàng)新水平中起到了“橋梁”的作用[12],已有的關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)研究主要圍繞兩者的實(shí)現(xiàn)路徑展開。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高管理層的創(chuàng)新失敗容忍度[13]、緩解融資約束[14]、加速海外投資[15]、降低研發(fā)操縱概率[16]等方式提高創(chuàng)新水平。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新之間存在非線性關(guān)系,宋巖等[17]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率呈現(xiàn)以政府支持為門檻的U型關(guān)系;陳金丹等[18]基于制造業(yè)企業(yè)發(fā)現(xiàn),數(shù)字化投入與創(chuàng)新效率之間存在先抑制后促進(jìn)的非線性關(guān)系。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型屬于管理層的戰(zhàn)略決策,受限于時間認(rèn)知長度和決策視野廣度,管理者通常會在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中高度關(guān)注短期收益而忽視企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。然而,管理者過度關(guān)注短期收益的行為很大程度受到控股股東股權(quán)質(zhì)押行為的影響?？毓晒蓶|作為企業(yè)控制者和利益關(guān)聯(lián)方,可以通過董事會對企業(yè)的經(jīng)營和投資決策產(chǎn)生決定性影響。股權(quán)質(zhì)押作為企業(yè)控股股東外部融資的重要渠道,在保持控制權(quán)的前提下獲得充足的現(xiàn)金流,但同時加劇了控制權(quán)轉(zhuǎn)移風(fēng)險,降低了企業(yè)對凈現(xiàn)值為正的創(chuàng)新研發(fā)項(xiàng)目的偏好程度。特別是當(dāng)質(zhì)押資金投向非質(zhì)押企業(yè)時(即資金外部投向下),其股權(quán)質(zhì)押行為動機(jī)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平相互關(guān)系產(chǎn)生的影響需要深入探討,但鮮有研究結(jié)合控股股東質(zhì)押股權(quán)行為動機(jī)分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新水平的影響。本文研究發(fā)現(xiàn):質(zhì)押資金外部投向下股權(quán)質(zhì)押會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的正相關(guān)關(guān)系;數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用以及質(zhì)押資金外部投向下股權(quán)質(zhì)押對兩者的調(diào)節(jié)作用在東部地區(qū)企業(yè)和高科技企業(yè)中更顯著;此外,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新投入的積極作用可以促進(jìn)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出,其促進(jìn)效應(yīng)對高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出更明顯。

與已有文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:(1)拓展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)。已有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的研究主要探討了兩者的影響路徑,本文基于質(zhì)押資金外部投向下探索股權(quán)質(zhì)押對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投入關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng);(2)豐富了企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)文獻(xiàn),探究了進(jìn)一步區(qū)分創(chuàng)新動機(jī)后數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新成果的差異性影響;(3)豐富了關(guān)于股權(quán)質(zhì)押經(jīng)濟(jì)后果的研究?？紤]到控股股東股權(quán)質(zhì)押行為動機(jī)以及質(zhì)押資金很少用于被質(zhì)押企業(yè)再投資的事實(shí),選取質(zhì)押資金外部投向的股權(quán)質(zhì)押樣本數(shù)據(jù),驗(yàn)證了控股股東動機(jī)不明朗會給企業(yè)帶來的不利影響。同時,為企業(yè)最大化發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用提供了新思路,有利于推動微觀經(jīng)濟(jì)主體高質(zhì)量發(fā)展。

二、理論回顧與研究假設(shè)

(一)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新

創(chuàng)新是企業(yè)為了在市場競爭中取得優(yōu)勢地位而通過投資獲得超額回報的行為,具有投資回報周期長、風(fēng)險高、探索性和不可預(yù)測性的特點(diǎn)。在創(chuàng)新過程中,企業(yè)不可避免地面臨資金緊張、信息流通不暢等問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的一個重要戰(zhàn)略決策,數(shù)字技術(shù)主要是通過豐富企業(yè)獲取信息的途徑和提高信息流通效率、改善信息不對稱程度以減少交易費(fèi)用支出,為企業(yè)未來高質(zhì)量發(fā)展提供有利條件[12]。針對創(chuàng)新過程中存在的問題并結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特點(diǎn),數(shù)字化可能會從企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)外部兩個角度對創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響。

企業(yè)內(nèi)部層面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)內(nèi)的信息不對稱程度,緩解股東與管理層之間的委托代理沖突,有助于企業(yè)重構(gòu)內(nèi)部業(yè)務(wù)與組織流程。在傳統(tǒng)的商業(yè)模式中,企業(yè)的信息資源通常是零散的,對其整合再利用的過程不僅復(fù)雜繁瑣而且耗時長,企業(yè)內(nèi)部信息的低效率流通致使企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中不能及時交換信息,造成企業(yè)創(chuàng)新資源浪費(fèi)[19]。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會整合與創(chuàng)新項(xiàng)目相關(guān)的零碎信息和資源,改善供應(yīng)方和需求方的銜接配合,使企業(yè)的運(yùn)營效率最大化,通過提高創(chuàng)新要素流動性降低要素錯配現(xiàn)象出現(xiàn)的頻率[20]。進(jìn)一步地,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用將大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,提煉成有利于委托代理人戰(zhàn)略決策的信息,提高代理人創(chuàng)新的主觀能動性和改善企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型和傳統(tǒng)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展,使企業(yè)閑置資源重新運(yùn)作產(chǎn)生效益[21],實(shí)現(xiàn)跨界資源的相互滲透,為企業(yè)創(chuàng)新提供內(nèi)在動力。

企業(yè)外部層面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以起到積極的“信息效應(yīng)”,是當(dāng)前出臺的投資政策中的熱點(diǎn)之一。企業(yè)公開披露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)信息能夠?qū)ζ涫袌鰞r值產(chǎn)生積極的影響[22],可以在提高相關(guān)利益群體對研發(fā)失敗包容度的同時,降低管理層對實(shí)施研發(fā)創(chuàng)新的壓力。企業(yè)積極應(yīng)用新興數(shù)字技術(shù),簡化了不同經(jīng)濟(jì)主體間的信息溝通流程,使企業(yè)的信息披露更加透明,緩解了金融機(jī)構(gòu)、外部投資者和企業(yè)間的信息不對稱程度[23],為企業(yè)創(chuàng)新活動籌集資金和信息資源提供了支持,有助于提升企業(yè)資金轉(zhuǎn)換效率,幫助企業(yè)搜集有效信息資源、確定創(chuàng)新方案以降低投資風(fēng)險,減少企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目融資成本。根據(jù)以上分析,本文提出如下假設(shè):

H1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高企業(yè)創(chuàng)新投入水平。

(二)股權(quán)質(zhì)押的調(diào)節(jié)作用

由于控股股東自身資金短缺,股權(quán)質(zhì)押資金很少用于被質(zhì)押公司的再投資。控股股東為了確保對公司的控制權(quán),甚至?xí)a(chǎn)生掏空企業(yè)和侵占中小股東利益的不良動機(jī)[24],不完全如實(shí)地披露企業(yè)經(jīng)營信息,加大了企業(yè)財務(wù)風(fēng)險,進(jìn)而減少對高風(fēng)險項(xiàng)目的投入。當(dāng)控股股東質(zhì)押股權(quán)后,控制權(quán)轉(zhuǎn)移風(fēng)險壓力增大,易產(chǎn)生“短視行為”,傾向于短期的市值管理[25],此時管理者和控股股東對公司的發(fā)展規(guī)劃達(dá)成一致,在一定程度上提升了管理者對低風(fēng)險項(xiàng)目的偏好程度,令管理者對創(chuàng)新失敗的包容度降低,創(chuàng)新能動性減弱,不愿將資金投入到長期的創(chuàng)新研發(fā)項(xiàng)目上。企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型也不是簡單地購置相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施或應(yīng)用數(shù)字技術(shù),而是一個全方位的系統(tǒng)變革,包括企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略決策、發(fā)展規(guī)劃、文化和治理等,具有投資大、回報周期長和風(fēng)險不可預(yù)測的特點(diǎn)。其中,管理者的決策視野廣度和時間認(rèn)知長度起關(guān)鍵作用,能高度考驗(yàn)管理者管理方式的有效性[26]。控股股東質(zhì)押股權(quán)會增加管理層的風(fēng)險承擔(dān)成本,因此會偏好低風(fēng)險項(xiàng)目,不愿將企業(yè)有限的資源投到風(fēng)險和收益均不可預(yù)測的數(shù)字化轉(zhuǎn)型上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程也將減緩。李倩茹等[27]的研究表明,缺乏遠(yuǎn)見的管理者會更多地關(guān)注眼前的利益,不愿承擔(dān)過多的風(fēng)險,希望以最低成本實(shí)現(xiàn)利益最大化,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時會高度關(guān)注企業(yè)的風(fēng)險,減少投資高風(fēng)險項(xiàng)目。因此,當(dāng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與股權(quán)質(zhì)押并存時,不利于提高企業(yè)創(chuàng)新水平。

另一方面,企業(yè)成本和費(fèi)用的產(chǎn)生是管理者對各種承諾資源投入的結(jié)果,當(dāng)管理者不得不增加或減少這些承諾資源時,公司會產(chǎn)生調(diào)整成本[28]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略能夠緩解企業(yè)傳統(tǒng)商業(yè)模式下的重復(fù)投入與資源浪費(fèi)的問題,提高生產(chǎn)經(jīng)營效率,為企業(yè)創(chuàng)新賦能。但是質(zhì)押資金投向企業(yè)外部的股權(quán)質(zhì)押融資方式加劇了企業(yè)與外部投資者的信息不對稱程度和企業(yè)的兩類代理問題,通過增加管理層代理成本而影響企業(yè)經(jīng)營成本[29],對企業(yè)融資存在負(fù)面影響,也加大了控股股東“市值管理”和侵占企業(yè)利益的動機(jī),不利于數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低代理成本和緩解資源浪費(fèi)的方式來提高企業(yè)創(chuàng)新水平效應(yīng)的發(fā)揮,削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用?；谝陨戏治?本文認(rèn)為股權(quán)質(zhì)押會削弱企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新研發(fā)水平的正相關(guān)關(guān)系,因此提出如下假設(shè):

H2:質(zhì)押資金外部投向下控股股東股權(quán)質(zhì)押會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投入的正相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

我國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在2013年進(jìn)入了移動端時代,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也跨進(jìn)了成熟期階段(1)參見http://cettic.cn/h5/c/2021-01-20/246787.shtml。因此,本文選取2013—2021年我國A股上市企業(yè)年度數(shù)據(jù)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。原始數(shù)據(jù)按照以下原則進(jìn)行篩選:(1)剔除金融企業(yè)樣本;(2)剔除ST、*ST類企業(yè)樣本;(3)剔除相關(guān)變量缺失的樣本;(4)剔除質(zhì)押資金投向不明和投向被質(zhì)押上市公司的樣本,最終得到9 005個樣本觀測值。為避免異常值的影響,對所有連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行Winsorize處理。主要使用的統(tǒng)計(jì)分析軟件為Excel 2016和Stata 16,所有數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)變量設(shè)定

1.被解釋變量:企業(yè)創(chuàng)新

目前主要有3種衡量企業(yè)創(chuàng)新的方式:一是創(chuàng)新投入,包括財力和人力的投入;二是創(chuàng)新產(chǎn)出,包括申請專利數(shù)或獲得授權(quán)的專利數(shù)、創(chuàng)新成果的銷售數(shù)量或收入;三是從以上兩個角度同時考慮創(chuàng)新投入與創(chuàng)新成果。本文認(rèn)為創(chuàng)新投入的水平保障了創(chuàng)新產(chǎn)出的水平,故采用創(chuàng)新投入來衡量企業(yè)創(chuàng)新水平,創(chuàng)新投入表示為研發(fā)投入占營業(yè)收入的比重[30]。

2.解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型

參考黃大禹等[31]對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量思路,選擇CSMAR數(shù)據(jù)庫中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)。其方法是對上市企業(yè)發(fā)布的定期報告進(jìn)行文本信息挖掘,計(jì)算相關(guān)細(xì)分指標(biāo)在報告中出現(xiàn)的次數(shù),細(xì)分指標(biāo)主要有人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈以及數(shù)字技術(shù)運(yùn)用。

3.調(diào)節(jié)變量:股權(quán)質(zhì)押

基于探究質(zhì)押資金投向非質(zhì)押企業(yè)情況下股權(quán)質(zhì)押如何影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平之間的關(guān)系,本文借鑒李常青等[32]的方法,選擇股權(quán)質(zhì)押連續(xù)變量(即質(zhì)押比例)作為調(diào)節(jié)變量。質(zhì)押比例即控股股東質(zhì)押數(shù)與公司總股本的比值,該比值越高,意味著企業(yè)控股股東通過質(zhì)押股權(quán)獲得的資金越多,給企業(yè)帶來的風(fēng)險就越大。

4.控制變量

參考牟衛(wèi)衛(wèi)等[33]和趙凱等[34]的做法,結(jié)合本文擬定的主要研究內(nèi)容,篩選出以下控制變量:股權(quán)集中度、總資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、償債能力、企業(yè)成長性、企業(yè)規(guī)模、獨(dú)立董事占比。為降低宏觀環(huán)境和行業(yè)性質(zhì)對回歸結(jié)果的影響,在模型中引入了年度(Year)和行業(yè)虛擬變量(Industry)。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)回歸模型設(shè)定

為研究股權(quán)質(zhì)押、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研發(fā)之間的關(guān)系,首先構(gòu)建模型(1)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研發(fā)之間的關(guān)系;其次,設(shè)置數(shù)字化轉(zhuǎn)型與股權(quán)質(zhì)押的交互項(xiàng)(Digital*Pldrate)并構(gòu)建模型(2)研究股權(quán)質(zhì)押對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研發(fā)之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。具體模型如下:

Innovationi,t=β0+β1×Digitali,t+βi,t×Controlsi,t+εi,t

(1)

Innovationi,t=β0+β1×Digitali,t+β2×(Digitali,t×Pldratei,t)+β3×Pldratei,t+βi,t×Controlsi,t+εi,t

(2)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

從表2中可以直觀地看出,企業(yè)創(chuàng)新投入(Innovation)的最大值和最小值分別為0.278、0.000,均值為0.051,說明各個上市企業(yè)的創(chuàng)新投入水平差異較大;我國上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)的均值為1.658,標(biāo)準(zhǔn)差為1.467,說明當(dāng)前各個企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差距十分明顯,發(fā)展不均衡;股權(quán)質(zhì)押(Pldrate)的均值為0.034,中位數(shù)為0.016,說明企業(yè)控股股東進(jìn)行高比例股權(quán)質(zhì)押的情況較嚴(yán)重?？刂谱兞糠矫?樣本企業(yè)的股權(quán)集中度(Top1)均值為0.320,標(biāo)準(zhǔn)差為0.129,說明樣本企業(yè)整體上股權(quán)趨于集中,控股股東機(jī)會主義動機(jī)較強(qiáng);資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)均值為0.405,標(biāo)準(zhǔn)差為0.185,說明上市企業(yè)整體面臨的財務(wù)壓力較小;總資產(chǎn)收益率(Roa)均值為0.034,標(biāo)準(zhǔn)差為0.073,說明上市企業(yè)的盈利能力有待提高;企業(yè)償債能力(Liquidity)均值為2.341,說明樣本企業(yè)整體償債能力較好;企業(yè)規(guī)模(Size)的均值為22.060,標(biāo)準(zhǔn)差為1.086;企業(yè)成長性(Growth)均值為0.211,中位數(shù)為0.140,說明一半以上的樣本企業(yè)成長性低于市場平均水平;獨(dú)立董事占比(Indep)的均值為0.380,符合資本市場相關(guān)法規(guī)。所有變量的統(tǒng)計(jì)分布均在合理范圍之內(nèi)。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)相關(guān)性分析

表3為本文研究變量的相關(guān)性分析。在不控制其他影響因素的情況下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平呈正相關(guān),假設(shè)H1得到初步驗(yàn)證,其余變量也與被解釋變量呈現(xiàn)一定的相關(guān)關(guān)系。此外,變量間的相關(guān)系數(shù)大部分小于0.5,并且總體方差膨脹因子VIF最大值為2.47,均值為1.38,都遠(yuǎn)小于10,說明選取的模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表3 相關(guān)性分析

(三)實(shí)證分析

1.基本回歸分析

表4報告了基于模型(1)進(jìn)行回歸的結(jié)果。從表中可以看出,在控制了相關(guān)變量及年份和行業(yè)等因素的影響后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)對企業(yè)創(chuàng)新(Innovation)的回歸系數(shù)β為0.003,顯著性水平為1%,表明企業(yè)數(shù)字化程度越高,企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的投入水平就更高。這意味著企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后會降低企業(yè)資本成本,改善企業(yè)內(nèi)部和外部的信息不對稱程度,提高企業(yè)對高風(fēng)險項(xiàng)目的偏好程度,推動與企業(yè)核心競爭力相關(guān)的創(chuàng)新水平,研究假設(shè)H1得到驗(yàn)證。此外,相關(guān)控制變量的系數(shù)均在1%水平上顯著,說明選取的控制變量是影響被解釋變量的關(guān)鍵指標(biāo)。股權(quán)集中度(Top1)和資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)的系數(shù)β分別為-0.013、-0.028,說明企業(yè)股權(quán)集中度越高,第二類代理成本越高,企業(yè)控股股東機(jī)會主義動機(jī)越強(qiáng);資產(chǎn)負(fù)債率越高,企業(yè)債務(wù)水平就越高,加劇了企業(yè)的融資約束問題,不利于企業(yè)加大創(chuàng)新投入;償債能力(Liquidity)和獨(dú)立董事占比(Indep)的系數(shù)β分別為0.003、0.032,說明當(dāng)企業(yè)擁有充足的流動資產(chǎn)時,會加大對創(chuàng)新項(xiàng)目的投入,高比例的獨(dú)立董事能夠發(fā)揮監(jiān)督職能,優(yōu)化公司內(nèi)部治理水平,提高創(chuàng)新質(zhì)量。

表4 基本回歸分析

2.股權(quán)質(zhì)押的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

根據(jù)模型(2)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制作進(jìn)一步探究,回歸結(jié)果如表5所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新投入具有顯著促進(jìn)作用,資金投向企業(yè)外部情況下控股股東股權(quán)質(zhì)押與數(shù)字化轉(zhuǎn)型交互項(xiàng)(Digital*Pldrate)的系數(shù)為-0.012,顯著性水平為10%,表明質(zhì)押資金外部投向下質(zhì)押股權(quán)會負(fù)向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平的正相關(guān)關(guān)系,本文的假設(shè)H2得到驗(yàn)證。股權(quán)質(zhì)押且資金投向企業(yè)外部會擠出數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資,削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新投入的正向促進(jìn)作用,原因在于控股股東的不良動機(jī)會影響到管理層的決策行為,使其偏好低風(fēng)險項(xiàng)目,還會加重企業(yè)信息不對稱程度,不利于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。

表5 調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸分析

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)調(diào)整被解釋變量的時間跨度

在基準(zhǔn)回歸中,采用當(dāng)期研發(fā)投入與營業(yè)收入的比例衡量被解釋變量。為檢驗(yàn)主要變量互為因果關(guān)系致使回歸結(jié)果產(chǎn)生誤差,參考潘紅波[21]對被解釋變量時間跨度的調(diào)整方法,采用未來一期研發(fā)投入與營業(yè)收入的比例(Innovation1)、當(dāng)期以及未來一期研發(fā)投入與營業(yè)收入的比例之和(Innovation2)。表6列示了檢驗(yàn)結(jié)果,第(1)列與第(3)列數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的系數(shù)均在1%水平上顯著為正,假設(shè)H1得到驗(yàn)證,基準(zhǔn)回歸結(jié)果通過穩(wěn)定性檢驗(yàn);表中第(2)列與第(4)列數(shù)字化轉(zhuǎn)型與股權(quán)質(zhì)押交互項(xiàng)(Digital*Pldrate)的系數(shù)在調(diào)整時間跨度后在1%水平上顯著為負(fù),且與數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)的符號相反,說明質(zhì)押資金外部投向下的股權(quán)質(zhì)押融資行為會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市企業(yè)創(chuàng)新投入水平的促進(jìn)作用,本文假設(shè)H2通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表6 調(diào)整被解釋變量的時間跨度

(2)更換解釋變量的衡量方式

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平的相關(guān)關(guān)系可能會受到數(shù)字轉(zhuǎn)型衡量方式的影響,因?yàn)橥ㄟ^統(tǒng)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞頻數(shù)的衡量方式可能會存在噪聲干擾。另外,企業(yè)年報的篇幅越長,相關(guān)詞頻數(shù)就越多,可能與真實(shí)水平產(chǎn)生誤差。因此,參照張永坤等[35]的方法,將公司財務(wù)報告附注披露的期末無形資產(chǎn)項(xiàng)目中與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)總額的比例作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量。從表7可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital2)對企業(yè)創(chuàng)新水平(Innovation)的回歸系數(shù)為0.013,仍然在1%水平上顯著,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)提高創(chuàng)新投入的假設(shè)是穩(wěn)健的,且這一結(jié)論不受變量選取的干擾。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展水平也越高;企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與股權(quán)質(zhì)押的交互項(xiàng)(Digital2*Pldrate)回歸系數(shù)仍然在5%水平上顯著為負(fù)?；貧w結(jié)果與上文一致,說明研究結(jié)論具有可靠性。

(3)傾向性得分匹配

是否實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略是企業(yè)的自主行為,因此,本文的研究可能存在樣本自選擇問題。對此,參考范黎波[36]的經(jīng)驗(yàn),用傾向性得分匹配法對樣本進(jìn)行匹配。首先,按照是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)進(jìn)行分類,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度大于0的企業(yè)(實(shí)驗(yàn)組)賦值為1,其他(控制組)則為0。其次,選擇股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、償債能力、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性和獨(dú)立董事占比作為協(xié)變量,用Logit模型估計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傾向得分,按照1∶1最近鄰匹配。數(shù)據(jù)平衡性檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示,與匹配前樣本相比,匹配后所有協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差數(shù)值大幅縮小,絕對值均小于10%;而且實(shí)驗(yàn)組均值和控制組均值較為接近,說明數(shù)據(jù)具有平衡性,選取的匹配變量和匹配方法是恰當(dāng)?shù)?符合穩(wěn)健性假設(shè)要求。最后進(jìn)行PSM回歸,結(jié)果如表9所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新仍在1%水平上顯著正相關(guān),回歸結(jié)果依然支持原假設(shè)。

表8 平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

表9 PSM回歸結(jié)果

(4)工具變量法

由于可能存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新投入互為因果的問題,創(chuàng)新投入水平較高的企業(yè)為了獲得更好的成長機(jī)遇,可能會有更強(qiáng)的意愿推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,這種反向因果效應(yīng)會影響回歸結(jié)果的精確度。因此,參考張焰朝[37]的做法,運(yùn)用工具變量法,將各省每萬人移動電話用戶(Mobile)作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法。檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示,第(1)列移動電話用戶數(shù)量(Mobile)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著,同時T統(tǒng)計(jì)量為8.65,對應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量為47.17,大于臨界值10,不存在弱工具變量。表10第(2)列為第二階段回歸結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)對企業(yè)創(chuàng)新投入(Innovation)的回歸系數(shù)為0.008,在5%水平上顯著,表明在使用工具變量緩解內(nèi)生性問題后,研究結(jié)果依然穩(wěn)健,排除了內(nèi)生性問題的困擾。

4.進(jìn)一步分析

(1)按照企業(yè)所在區(qū)域分組檢驗(yàn)異質(zhì)性

區(qū)域差異是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差異的主要原因,企業(yè)數(shù)字化發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)大環(huán)境息息相關(guān)。因此,本文繼續(xù)探究區(qū)域差異對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平的影響。按照企業(yè)所在的省(自治區(qū)、直轄市)將樣本分為東部地區(qū)企業(yè)和中西部地區(qū)企業(yè)[38],實(shí)證結(jié)果如表11所示。區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對東部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新投入水平有明顯的促進(jìn)作用,而對中西部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新投入水平作用不顯著?？赡艿脑蚴菛|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),技術(shù)先進(jìn)的企業(yè)數(shù)量較多,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可以加強(qiáng)與客戶的互動,更好地了解客戶需求,從而進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新。東部地區(qū)企業(yè)控股股東股權(quán)質(zhì)押明顯削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的相關(guān)關(guān)系,原因可能是中西部地區(qū)的市場化程度較低、上市企業(yè)少,拍賣股權(quán)市場流動性不強(qiáng),行政干預(yù)較嚴(yán)重,控股股東隱匿信息動機(jī)較弱;而東部地區(qū)市場化程度高,具有健全的法律體系,質(zhì)權(quán)人拍賣股權(quán)具有較少的干擾因素。東部地區(qū)控股股東對企業(yè)控制權(quán)轉(zhuǎn)移風(fēng)險比中西部地區(qū)更高,控股股東有較強(qiáng)動機(jī)隱藏信息,嚴(yán)重的信息不對稱問題降低了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極效應(yīng)。

表11 區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果

(2)企業(yè)類型異質(zhì)性分析

在數(shù)字技術(shù)的影響和推動下,高科技行業(yè)的生產(chǎn)交易成本不斷降低,邊際效益不斷提高,高效地推動了行業(yè)的良性發(fā)展。此外,高科技企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)就是科技創(chuàng)新,與非高科技企業(yè)相比,進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿更強(qiáng)烈。因此,本文繼續(xù)探究企業(yè)類型差異對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新水平的影響。參照彭紅星[39]的研究,高科技上市公司的行業(yè)代碼包括3個門類和19個大類。實(shí)證分析結(jié)果如表12所示,高科技企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新投入水平有顯著促進(jìn)作用,且股權(quán)質(zhì)押顯著削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研發(fā)的相關(guān)關(guān)系,但在非高科技企業(yè)中均不顯著?？赡苁且?yàn)楦呖萍计髽I(yè)保持引領(lǐng)創(chuàng)新地位的關(guān)鍵是發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,更專注于突破“高精尖”技術(shù),高度依賴創(chuàng)新研發(fā),傾向于選擇技術(shù)難度大、成本高的突破性創(chuàng)新來提高企業(yè)價值。另外,高科技企業(yè)比非高科技企業(yè)面臨更高的經(jīng)營風(fēng)險,質(zhì)押股權(quán)引起的兩權(quán)分離致使企業(yè)大股東的經(jīng)營目標(biāo)偏離企業(yè)的長期價值,使其更加厭惡風(fēng)險,進(jìn)而規(guī)避投資不確定性較高和周期長的創(chuàng)新活動。

表12 企業(yè)類型異質(zhì)性分析結(jié)果

(3)創(chuàng)新產(chǎn)出異質(zhì)性分析

企業(yè)投資創(chuàng)新研發(fā)項(xiàng)目是為了創(chuàng)新產(chǎn)出,創(chuàng)新產(chǎn)出是創(chuàng)新投入的結(jié)果,體現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新投入的轉(zhuǎn)化效果。由前述分析已知,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會推動企業(yè)加大對創(chuàng)新項(xiàng)目的投入水平,但是否會對創(chuàng)新成果產(chǎn)生促進(jìn)作用呢?本文借鑒劉元雛[40]的方式,用企業(yè)當(dāng)年申請的專利授權(quán)總量衡量創(chuàng)新產(chǎn)出,包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利以及外觀設(shè)計(jì)專利。進(jìn)一步地,將發(fā)明專利視為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新成果(substantial),將外觀及實(shí)用新型專利視為策略性創(chuàng)新成果(strategic)[41],分別對創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量加1取自然對數(shù)后構(gòu)建回歸模型,如模型(3)所示:

Patenti,t=β0+β1×Digitali,t+β2×Controlsi,t+εi,t

(3)

表13中第(1)列回歸結(jié)果顯示,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在推進(jìn)創(chuàng)新投入的同時也有助于增加企業(yè)創(chuàng)新成果總量。由表13第(2)和第(3)列可知,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出在1%水平上有顯著的促進(jìn)作用,然而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對策略性創(chuàng)新產(chǎn)出的影響并不顯著。原因可能在于企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型所使用的一系列數(shù)字信息技術(shù)會向市場傳遞內(nèi)部信息,緩解企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱程度,有利于企業(yè)融資,化解企業(yè)在創(chuàng)新過程中遇到的資金約束難題,增強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的決心,尤其是對技術(shù)創(chuàng)新要求較高且具有突破性的高質(zhì)量創(chuàng)新成果的企業(yè)。而策略性創(chuàng)新由于技術(shù)難度較低,一般無需數(shù)字技術(shù)的加持。

表13 創(chuàng)新產(chǎn)出異質(zhì)性分析結(jié)果

五、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)實(shí)現(xiàn)價值創(chuàng)造和國家實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的重要戰(zhàn)略決策,依靠信息技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本文實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投入之間的關(guān)系以及質(zhì)押資金外部投向下質(zhì)押股權(quán)對二者關(guān)系的影響。研究發(fā)現(xiàn):企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可緩解內(nèi)外部信息不對稱、降低創(chuàng)新要素錯配,以保障創(chuàng)新活動持續(xù)有效地投入?？毓晒蓶|將股權(quán)質(zhì)押資金投向外部不僅會增加企業(yè)代理成本,還會使企業(yè)管理層產(chǎn)生短視行為,做出不利于企業(yè)發(fā)展的管理決策,從而削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新投入的積極影響。通過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,結(jié)論依然成立。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的東部地區(qū)以及高科技企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用更明顯,股權(quán)質(zhì)押的調(diào)節(jié)效應(yīng)也同樣顯著;企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型營造了良好的信念與融資環(huán)境,不僅提高了企業(yè)創(chuàng)新投入水平,還進(jìn)一步提高了企業(yè)創(chuàng)新成果總產(chǎn)出,尤其是增強(qiáng)了企業(yè)進(jìn)行實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的動機(jī),對高質(zhì)量創(chuàng)新成果促進(jìn)效果更顯著。

(二)政策建議

為加快企業(yè)實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化+創(chuàng)新”轉(zhuǎn)型升級,積極響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,建議如下:(1)企業(yè)應(yīng)積極利用數(shù)字信息技術(shù)推動生產(chǎn)與創(chuàng)新模式升級,最大化發(fā)揮數(shù)字信息技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用。(2)企業(yè)應(yīng)完善內(nèi)部監(jiān)督系統(tǒng),制定合理的股權(quán)結(jié)構(gòu),避免一股獨(dú)大的負(fù)面作用;同時股東也應(yīng)合理管控企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險,做好風(fēng)險控制的規(guī)劃和應(yīng)對措施,嘗試不同的融資方式,制定最佳融資方案;監(jiān)管部門需靶向施策,持續(xù)規(guī)范股權(quán)質(zhì)押行為,監(jiān)測股東質(zhì)押資金投向,讓股權(quán)質(zhì)押融資方式真正成為紓解企業(yè)融資問題的幫手。(3)企業(yè)需要根據(jù)自身行業(yè)和所在地區(qū)特征,實(shí)施差異化策略提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極效應(yīng)。由于非高科技企業(yè)所處的行業(yè)相對比較傳統(tǒng),轉(zhuǎn)型路徑不同于高科技企業(yè),企業(yè)需采取針對性措施提升數(shù)字化投入的轉(zhuǎn)化效果;縮小中西部地區(qū)企業(yè)與東部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字鴻溝,同時加大對中西部地區(qū)企業(yè)的支持力度,把握“東數(shù)西算”的工程機(jī)遇,以數(shù)字經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。(4)政府應(yīng)主動為企業(yè)發(fā)放政策紅利,設(shè)立專項(xiàng)扶持基金,幫助企業(yè)加大數(shù)字設(shè)施投入,充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的推動作用,避免企業(yè)假借策略性創(chuàng)新獲取政府補(bǔ)貼而造成資源錯配和浪費(fèi)。