孫芳城,胡 俊,鐘廷勇

(重慶工商大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,重慶 400067)

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)已成為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源和革命性關(guān)鍵要素,數(shù)字經(jīng)濟(jì)則成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,數(shù)字化推動(dòng)著生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式的深刻變革,成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量。在微觀經(jīng)濟(jì)層面,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)體系的深度融合(吳非等,2021)[1],是改造提升傳統(tǒng)動(dòng)能、培育發(fā)展新動(dòng)能的重要手段,并成為當(dāng)代企業(yè)需要開展的戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù)(Singhet al,2017)[2]。然而,由于發(fā)展條件和環(huán)境、行業(yè)特性以及經(jīng)營(yíng)模式等的不同,不同的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度具有顯著差異,數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也有所區(qū)別。因此,深入研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)行為和發(fā)展的影響具有積極的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)踐意義。

資本是推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要生產(chǎn)要素。在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下,資本依然是帶動(dòng)各類生產(chǎn)要素集聚配置的重要紐帶,是促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要力量,因而,需要充分發(fā)揮資本促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展的積極作用。然而,資本是有限的,如何充分發(fā)揮有限資本的功效就成為重要的議題。資本的稀缺性決定了其在各經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、各經(jīng)濟(jì)主體之間配置的重要性,合理有效的資本配置能夠顯著提高資本的產(chǎn)出率。資本不僅具有稀缺性,而且具有流動(dòng)性,因而資本配置表現(xiàn)為資本在不同部門和主體間的流動(dòng),資本配置的優(yōu)化(或者說資本配置效率的提高)則是指資本從低回報(bào)率部門流向高回報(bào)率部門,從而使得資本配置向帕累托最優(yōu)狀態(tài)靠近(陳創(chuàng)練 等,2016)[3]。從企業(yè)層面來講,資本配置效率表現(xiàn)為各企業(yè)的投資水平與其生產(chǎn)效率或發(fā)展?jié)摿Φ南嚓P(guān)性,從總體上看,企業(yè)的投資水平與其生產(chǎn)效率(或基于發(fā)展?jié)摿Φ耐顿Y價(jià)值)的正相關(guān)性越強(qiáng)則企業(yè)的資本配置效率越高。企業(yè)資本配置效率受到眾多宏微觀條件和內(nèi)外部因素的影響,那么,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)其資本配置效率會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響?是值得探究的重大課題。

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐的不斷深入,聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各種經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的文獻(xiàn)大量涌現(xiàn),其中針對(duì)企業(yè)自身發(fā)展的研究主要集中于探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效(李琦 等,2021;陳旭 等,2023)、企業(yè)創(chuàng)新(王才,2021;潘紅波 等,2022)、公司治理(祁懷錦 等,2021;王海軍 等,2023)以及企業(yè)分工(袁淳 等,2021)等的影響[4-10]。顯然,眾多學(xué)者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的微觀經(jīng)濟(jì)后果做了多方面的探討,但關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率的影響仍有待考究。在國(guó)內(nèi)少有的幾篇實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的文獻(xiàn)中存在兩種分析方法:李沁洋等(2023)、郭吉濤和王子晉(2023)基于隨機(jī)前沿分析模型,采用技術(shù)效率來衡量企業(yè)的資本配置效率,實(shí)際上測(cè)度的是資本的投入產(chǎn)出效率,分析的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)廣義資本配置效率的影響[11-12](1)本文認(rèn)為,資本配置效率有廣義和狹義之分:廣義的資本配置效率包含資本從投入到使用到產(chǎn)出的全過程,其取決于最終產(chǎn)出的多少;而狹義的資本配置效率僅針對(duì)資本的投入,其取決于資本是否更多地流向高效率部門,即投資決策的有效性。因此,狹義的資本配置效率可以用“資本配置決策效率”來進(jìn)行更準(zhǔn)確的描述,本文以狹義的資本配置效率為研究對(duì)象,為與相關(guān)文獻(xiàn)保持一致,仍沿用“資本配置效率”的表述。;張嬈等(2022)和高岑岑(2022)則基于Richardson的非效率投資模型,采用與正常投資水平相比的投資過度和投資不足來衡量企業(yè)的資本配置效率,分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)狹義資本配置效率的影響[13-14],但由于其正常投資水平是模型擬合的結(jié)果,估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性受到模型擬合效果的影響。有鑒于此,本文在已有研究的基礎(chǔ)上,借鑒Mclean等(2012)和王霞等(2021)的研究思路[15-16],通過實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)投資機(jī)會(huì)影響投資水平的調(diào)節(jié)作用來檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否增強(qiáng)了企業(yè)投資水平與其投資機(jī)會(huì)之間的正相關(guān)性,從而以此驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率的積極影響。

與已有文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于:一是利用調(diào)節(jié)效應(yīng)來檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率的影響,為相關(guān)研究提供了新的思路和方法參考,并豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)證據(jù);二是從降低信息不對(duì)稱程度、緩解代理問題和融資約束等角度探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的機(jī)制,有助于深入認(rèn)識(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用以及提高資本配置效率的有效路徑;三是從企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度、金融化程度、銀企關(guān)系、發(fā)展階段以及資產(chǎn)規(guī)模等方面探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響資本配置效率的異質(zhì)性,有助于進(jìn)一步深入理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)資本配置效率提升的內(nèi)在機(jī)制,并為各類企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升資本配置效率提供了經(jīng)驗(yàn)借鑒和策略啟示。

二、理論分析與研究假說

在完美市場(chǎng)下,資本回報(bào)率較高的企業(yè)會(huì)得到更多投資。然而,企業(yè)的投資行為是基于市場(chǎng)信息的理性決策結(jié)果,并受到管理層行為傾向和的資金資源可獲得性的制約,因此現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中普遍存在的信息不對(duì)稱、代理問題以及融資約束等缺陷會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的資本配置往往不能達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)(Jensen et al,1976;Myers et al,1984;Fazzari et al,1988)[17-19]。大量經(jīng)驗(yàn)分析也證明,信息不對(duì)稱、代理問題和融資約束是影響企業(yè)資本配置效率的關(guān)鍵因素(李青原 等,2013;李云鶴,2014;鄢翔 等,2021)[20-22]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,還是生產(chǎn)方式和經(jīng)營(yíng)模式的轉(zhuǎn)變,并具有提高信息透明度、改善公司治理等積極的外部性,會(huì)對(duì)企業(yè)的信息環(huán)境、代理成本和融資約束等產(chǎn)生顯著影響,進(jìn)而影響企業(yè)的資本配置效率。基于此,本文主要基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型在緩解信息不對(duì)稱、代理問題以及融資約束等方面的作用來探討其對(duì)企業(yè)資本配置效率的影響。

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息不對(duì)稱與企業(yè)資本配置效率

作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的微觀主體,企業(yè)需要綜合各方面的市場(chǎng)信息來進(jìn)行投資決策,而市場(chǎng)信息的不完備會(huì)影響到企業(yè)投資決策的科學(xué)性和有效性。Myers和Majluf (1984)認(rèn)為,信息不對(duì)稱可能導(dǎo)致企業(yè)無法以合理成本為投資項(xiàng)目融資,從而不得不放棄凈現(xiàn)值為正的投資機(jī)會(huì),引發(fā)投資不足[18];Fazzari等(1988)也認(rèn)為,因信息不對(duì)稱產(chǎn)生的融資約束會(huì)降低企業(yè)投資與現(xiàn)金流之間的敏感性,信息不對(duì)稱程度越高,企業(yè)的投資效率越低[19];任春艷和趙景文(2011)分析表明,會(huì)計(jì)信息可以通過減弱企業(yè)和投資者之間、投資者之間以及企業(yè)之間的信息不對(duì)稱來降低企業(yè)的外部融資成本,從而緩解企業(yè)的投資不足問題[23];汪玉蘭和周守華(2018)研究發(fā)現(xiàn),由信息不對(duì)稱產(chǎn)生的股票誤定價(jià)會(huì)影響企業(yè)的融資成本,進(jìn)而影響企業(yè)的投資項(xiàng)目選擇和投資效率[24]。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以降低信息不對(duì)稱程度,從而提高企業(yè)資本配置效率。其一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓展了企業(yè)信息來源,并提高了企業(yè)信息搜集能力,使企業(yè)可以更及時(shí)地獲取更多更精準(zhǔn)的市場(chǎng)信息,從而提高投資決策的科學(xué)性和有效性。其二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了信息的可利用度和使用效率,有利于企業(yè)投資決策優(yōu)化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)可以借助數(shù)字平臺(tái)和技術(shù)來處理內(nèi)外部的海量、非標(biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(吳非 等,2021)[1],并將其編碼輸出成結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化信息,提升了信息可利用度;同時(shí)企業(yè)處理和分析數(shù)據(jù)的能力也大大提高,進(jìn)而可以充分利用各類信息服務(wù)于自身的投資和生產(chǎn)決策。其三,數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了信息交流,使企業(yè)與市場(chǎng)投資者之間、企業(yè)與企業(yè)之間的信息交流更為及時(shí)充分,整個(gè)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度得以降低,從而為企業(yè)資本的有效配置提供了良好的信息基礎(chǔ)?？梢?數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)可以獲取更多更精準(zhǔn)的市場(chǎng)信息,對(duì)信息進(jìn)行更快更準(zhǔn)確的處理和分析,并增強(qiáng)信息的流動(dòng)性,進(jìn)而使企業(yè)可以更好地利用市場(chǎng)信息來提高投資決策的科學(xué)性。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、代理問題與企業(yè)資本配置效率

在企業(yè)進(jìn)行投資決策的過程中,管理層發(fā)揮了關(guān)鍵作用,而在現(xiàn)代企業(yè)制度下,企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)分離導(dǎo)致的代理問題對(duì)投資決策的優(yōu)化產(chǎn)生了不利影響。企業(yè)管理者和所有者的利益往往并非完全一致,在公司治理機(jī)制不完善的情況下,管理者為實(shí)現(xiàn)自身利益最大化可能做出偏離股東價(jià)值最大化目標(biāo)的決策。代理沖突同樣會(huì)引發(fā)投資非效率的問題,當(dāng)企業(yè)的代理問題十分突出時(shí),管理層可能會(huì)出于逐利或逐權(quán)動(dòng)機(jī)放棄好的投資項(xiàng)目或者選擇低效率的投資項(xiàng)目,導(dǎo)致企業(yè)的資本配置效率不高,并對(duì)企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展產(chǎn)生不利影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以有效緩解代理問題,從而提高企業(yè)資本配置效率。一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升信息透明度強(qiáng)化了企業(yè)的內(nèi)外部監(jiān)督和治理。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)與利益相關(guān)者之間的信息透明度得到顯著提升(黃大禹 等,2021)[25],利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)的監(jiān)督得到強(qiáng)化,可以更為有效地抑制管理層為追求自身利益的機(jī)會(huì)主義行為(Chen et al,2012)[26],企業(yè)投資活動(dòng)也得到有效的監(jiān)督管理,從而提高資本配置效率。另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型還會(huì)削弱管理者的自利動(dòng)機(jī)(徐朝輝 等,2022)[27],提升管理層投資決策的有效性。數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用能夠通過對(duì)往期數(shù)據(jù)的挖掘和分析識(shí)別非正常投資和交易等記錄,這會(huì)弱化管理者構(gòu)建“個(gè)人帝國(guó)”以獲取超額利潤(rùn)的動(dòng)機(jī),非效率投資行為也得以被約束。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以提高管理層的決策能力和水平,進(jìn)而改善資本配置狀況。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使管理層可以借助數(shù)字技術(shù)提高對(duì)數(shù)據(jù)的分析利用能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)外部資源配置關(guān)系的高精度識(shí)別和科學(xué)決策(車德欣 等,2021)[28],顯著提升資源配置效率;數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)智能更新也優(yōu)化了管理層的決策環(huán)境,使其能夠?qū)崟r(shí)掌握各種市場(chǎng)信息,將投資決策準(zhǔn)則由“滿意決策”過渡為更有利于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的“最優(yōu)決策”(徐鵬 等,2020)[29]。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效緩解委托代理沖突,企業(yè)的資本配置效率也隨之提高。

3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)資本配置效率

金融在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系中發(fā)揮著重要作用,融資成為企業(yè)建立和發(fā)展的先決條件之一。然而,資本的稀缺性導(dǎo)致融資約束普遍存在,企業(yè)的投資行為往往會(huì)受到融資不足的制約。當(dāng)企業(yè)面臨較弱的融資約束時(shí),更容易從外部獲取資金,進(jìn)行項(xiàng)目投資所需的資金更易得到低成本的滿足,從而減少和避免投資不足的發(fā)生(Fazzari et al,1988)[19];若企業(yè)面臨嚴(yán)重的融資約束問題,從外部籌資的成本高、難度大,無法為投資項(xiàng)目提供充足的資金支持,不得不放棄一些好的投資機(jī)會(huì),則會(huì)導(dǎo)致投資不足(魏鋒 等,2004;連玉君 等,2007)[30-31]。因此,融資約束也是導(dǎo)致企業(yè)資本配置效率不高的重要原因之一。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以緩解企業(yè)面臨的融資約束,從而提高資本配置效率。首先,數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了數(shù)據(jù)處理能力和信息透明度,增加了企業(yè)的融資渠道。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)可以及時(shí)向外界傳遞自身發(fā)展的積極信號(hào)(黃靜如 等,2020)[32],提升自身的“硬信息”質(zhì)量,這有利于企業(yè)獲得更多的融資渠道,面臨的融資約束將得到緩解。其次,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量,減少企業(yè)的資源錯(cuò)配。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量顯著提升,內(nèi)部控制質(zhì)量也得到加強(qiáng),增強(qiáng)了企業(yè)內(nèi)部資源使用效率,外部資源的易獲得以及內(nèi)部資源使用的有效促使企業(yè)放棄增加自身經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的“期限錯(cuò)配”行為(車德欣 等,2021)[28],進(jìn)行更為合理的資本配置。最后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性,降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)動(dòng)企業(yè)在有限的財(cái)務(wù)資源邊界下達(dá)到最優(yōu)的擴(kuò)展邊界,提升自身的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性,降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(易露霞 等,2021)[33],從而使企業(yè)無須通過“另辟蹊徑”的方式增加不必要的融資來彌補(bǔ)資金空缺,緩解了企業(yè)融資約束。

綜上所述,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了企業(yè)的信息不對(duì)稱程度,并緩解了代理問題和融資約束,促使企業(yè)可以根據(jù)優(yōu)質(zhì)的市場(chǎng)信息和長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展目標(biāo)進(jìn)行最優(yōu)投資決策,并有充足的資金來支持相應(yīng)的投資行為,從而顯著提高了企業(yè)的資本配置效率?；诖?提出本文的核心觀點(diǎn),即研究假說:數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進(jìn)企業(yè)資本配置效率提升。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

1.基準(zhǔn)模型設(shè)定與變量測(cè)度

本文認(rèn)為,企業(yè)的投資水平應(yīng)主要取決于投資機(jī)會(huì),資本配置效率高意味著處于如下狀態(tài):當(dāng)面臨好的投資機(jī)會(huì)時(shí),企業(yè)能夠?qū)彆r(shí)度勢(shì),適當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)大投資;而當(dāng)面臨的投資機(jī)會(huì)較差時(shí),企業(yè)能夠適當(dāng)削減投資,避免過度投資的非效率投資行為。因此,在本文中,企業(yè)資本配置效率的高低表現(xiàn)為企業(yè)投資水平與投資機(jī)會(huì)之間的正相關(guān)性,即企業(yè)投資水平受到投資機(jī)會(huì)的正向影響越強(qiáng),則企業(yè)資本配置效率越高。那么,如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)化了投資水平對(duì)投資機(jī)會(huì)的正向影響,就可以認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)資本配置效率提升?；谏鲜鏊悸?本文參照Mclean等(2012)和王霞等(2021)的方法[15-16],采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型來檢驗(yàn)研究假說,構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型:

Investmenti,t=α0+α1Di,t+α2Qi,t+α3Qi,t×Di,t+αZi,t+ηj+γt+εi,t

其中,i和t分別代表企業(yè)和年度,ηj表示行業(yè)固定效應(yīng),γt表示年度固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

被解釋變量(Investment)為“投資水平”,采用企業(yè)的當(dāng)期資本支出與總資產(chǎn)之比來衡量,當(dāng)期資本支出為企業(yè)購(gòu)置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和持有其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的金額。

核心解釋變量(Q×D)為“投資機(jī)會(huì)”與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的交互項(xiàng)。其中,參照王霞等(2021)的做法[16],“投資機(jī)會(huì)”采用企業(yè)的托賓Q值(權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值與負(fù)債賬面價(jià)值之和除以總資產(chǎn))來衡量;參考祁懷錦等(2020)的方法[8],“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”采用上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無形資產(chǎn)總額的比重來衡量(2)當(dāng)無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)包含“軟件”“網(wǎng)絡(luò)”“客戶端”“管理系統(tǒng)”“智能平臺(tái)”等與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的關(guān)鍵詞以及相關(guān)的專利時(shí),則該明細(xì)項(xiàng)目屬于與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無形資產(chǎn),為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,本文對(duì)篩選出的明細(xì)項(xiàng)目進(jìn)行了手工復(fù)核。,數(shù)值越大則數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。若交互項(xiàng)的回歸系數(shù)(α3)顯著為正,則表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)企業(yè)資本配置效率提升。

參考相關(guān)研究的結(jié)論,本文選取以下控制變量(Z):一是“企業(yè)規(guī)?！?采用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來衡量; 二是“資產(chǎn)負(fù)債率”,采用總負(fù)債與總資產(chǎn)之比來衡量;三是“產(chǎn)權(quán)性質(zhì)”,為虛擬變量,國(guó)有控股企業(yè)賦值為1,其他企業(yè)賦值為0; 四是“現(xiàn)金流比率”,采用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~與總資產(chǎn)之比來衡量; 五是“成立年限”,采用當(dāng)年年份與公司成立年份之差加1的自然對(duì)數(shù)來衡量;六是“獨(dú)立董事比例”,采用獨(dú)立董事人數(shù)與董事人數(shù)之比來衡量;七是“股權(quán)集中度”,采用第一大股東持股數(shù)與總股數(shù)之比來衡量。

2.樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取2007—2020年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)作為初始研究樣本,數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)初始樣本進(jìn)行如下篩選:剔除金融行業(yè)樣本,剔除ST、*ST狀態(tài)及退市公司,剔除數(shù)據(jù)缺失樣本,最終獲得12 909個(gè)觀測(cè)值。此外,為了排除極端值對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾,對(duì)連續(xù)變量在1%和99%分位進(jìn)行Winsorize縮尾處理。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),樣本企業(yè)的“投資水平”“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”“投資機(jī)會(huì)”均存在較大差異。對(duì)主要變量的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見表2?！巴顿Y水平”與“投資機(jī)會(huì)”顯著正相關(guān)、與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”顯著負(fù)相關(guān),大部分控制變量也與“投資水平”顯著相關(guān),說明控制變量的選擇基本恰當(dāng);所有相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值都低于共線性的一般門檻值0.7,VIF共線性診斷的結(jié)果都在2.5以下,表明樣本數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 主要變量的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)模型回歸與內(nèi)生性處理

表3為運(yùn)用基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果,第(1)列未加入控制變量,第(2)列加入控制變量,第(3)列進(jìn)一步控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)。“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)顯著為負(fù),表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資水平具有負(fù)向影響;未加入控制變量和固定效應(yīng)時(shí)“投資機(jī)會(huì)”的回歸系數(shù)顯著為正,加入控制變量和固定效應(yīng)后“投資機(jī)會(huì)”的回歸系數(shù)變得不顯著,但依然為正,表明“投資水平”與“投資機(jī)會(huì)”具有正相關(guān)性;“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正,表明樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高增強(qiáng)了“投資機(jī)會(huì)”對(duì)“投資水平”的正向影響,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)投資水平對(duì)投資機(jī)會(huì)的敏感性,能夠更好地把握投資機(jī)會(huì)并實(shí)施相應(yīng)的投資行為,從而促進(jìn)了企業(yè)資本配置效率提升。由此,本文提出的研究假說得到驗(yàn)證。

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

為緩解模型可能存在的內(nèi)生性問題,本文采用了三種方法進(jìn)行內(nèi)生性處理:

一是PSM法。借鑒李百興等(2019)的研究[34],對(duì)樣本進(jìn)行PSM配對(duì)后重新回歸。根據(jù)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”變量的中位數(shù),大于中位數(shù)的樣本賦值為1,小于中位數(shù)的樣本賦值為0,得到啞變量;然后以“企業(yè)規(guī)?！薄百Y產(chǎn)負(fù)債率” “現(xiàn)金流比率”“成立年限”“股權(quán)集中度”等為協(xié)變量計(jì)算傾向得分,再進(jìn)行1∶1近鄰匹配,匹配結(jié)果滿足傾向得分匹配的平衡性假設(shè)。配對(duì)后的回歸結(jié)果見表4的Panel A。

表4 內(nèi)生性處理結(jié)果

二是Heckman兩階段法。同上,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”大于中位數(shù)的樣本賦值為1,小于中位數(shù)的樣本賦值為0,得到啞變量。采用年度行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的均值作為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的工具變量(祁懷錦 等,2020)[8],該指標(biāo)對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有重要影響且具有外生性。采用Heckman兩階段自選擇矯正模型進(jìn)行回歸:在第一階段,以工具變量對(duì)啞變量進(jìn)行回歸,同時(shí)加入控制變量和固定效應(yīng),得到IMR;在第二階段,在基準(zhǔn)模型中加入IMR作為控制變量,估計(jì)結(jié)果見表4的Panel B。

三是兩階段工具變量法(2SLS)。第一階段,用“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”對(duì)工具變量回歸得到擬合值;第二階段,用擬合值代替“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”進(jìn)行回歸檢驗(yàn),估計(jì)結(jié)果見表4的Panel C。

上述檢驗(yàn)中“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型(擬合值)”的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正,表明在緩解模型內(nèi)生性問題后本文的分析結(jié)論依然成立。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的機(jī)制分析

在前文的理論分析中,降低信息不對(duì)稱程度、緩解代理問題和融資約束是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)資本配置效率的主要機(jī)制,如果這3種機(jī)制在現(xiàn)實(shí)中存在,則會(huì)表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率提升的促進(jìn)作用在信息不對(duì)稱程度較高、代理問題較大、融資約束較強(qiáng)的企業(yè)中更為顯著。對(duì)此,本文采用分組回歸的方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

(1)降低信息不對(duì)稱程度的機(jī)制檢驗(yàn)。借鑒Hutton等(2009)的方法[35],采用操控性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目的絕對(duì)值與總資產(chǎn)的比值來衡量樣本企業(yè)的信息不對(duì)稱程度,根據(jù)其平均值將樣本分為“信息不對(duì)稱高”和“信息不對(duì)稱低”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表5的Panel A。在信息不對(duì)稱程度較高的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正;而在信息不對(duì)稱程度較低的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明,對(duì)于信息不對(duì)稱程度較高的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)其資本配置效率的提升,而在信息不對(duì)稱程度較低的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著。由此可以推斷,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過降低信息不對(duì)稱程度對(duì)企業(yè)資本配置效率的提升產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng),與理論預(yù)期相符。

表5 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(2)緩解代理問題的機(jī)制檢驗(yàn)。參照姜付秀等(2009)的研究[36],采用管理費(fèi)用率(管理費(fèi)用與營(yíng)業(yè)收入之比)來衡量企業(yè)的代理成本,管理費(fèi)用率越高意味著代理成本越高,存在的代理問題越嚴(yán)重。根據(jù)管理費(fèi)用率平均值將樣本分為“管理費(fèi)用率高”和“管理費(fèi)用率低”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表5的Panel B。在管理費(fèi)用率較高的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正;而在管理費(fèi)用率較低的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明,對(duì)于代理問題較嚴(yán)重的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)其資本配置效率的提升,而在代理問題不大的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著。由此可以推斷,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解代理問題對(duì)企業(yè)資本配置效率的提升產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng),與理論預(yù)期相符。

(3)緩解融資約束的機(jī)制檢驗(yàn)。借鑒Hadlock和Pierce(2010)的研究方法[37],用KZ指數(shù)來衡量企業(yè)受到的融資約束程度,KZ指數(shù)越大,企業(yè)面臨的融資約束越強(qiáng)。根據(jù)KZ指數(shù)平均值將樣本分為“融資約束強(qiáng)”和“融資約束弱”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表5的Panel C。在融資約束較強(qiáng)的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正;而在融資約束較弱的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明,對(duì)于受到較強(qiáng)融資約束的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)其資本配置效率的提升,而在融資約束較小的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著。由此可以推斷,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解融資約束對(duì)企業(yè)資本配置效率的提升產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng),與理論預(yù)期相符。

五、進(jìn)一步分析:異質(zhì)性與經(jīng)濟(jì)效果

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本配置效率的異質(zhì)性分析

不同的企業(yè)具有不同的要素稟賦和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式,且處于不同的市場(chǎng)環(huán)境和發(fā)展階段中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程也各有不同,因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率的影響會(huì)表現(xiàn)出多樣化的異質(zhì)性。本文主要從企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度、金融化程度、銀企關(guān)系、發(fā)展階段以及規(guī)模等方面進(jìn)行異質(zhì)性分析。

(1)研發(fā)強(qiáng)度異質(zhì)性。參考易露霞等(2021)的方法[33],采用研發(fā)投入與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比值來衡量企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度,并按其平均值將樣本分為“研發(fā)強(qiáng)度低”和“研發(fā)強(qiáng)度高”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表6-1的Panel A。在研發(fā)強(qiáng)度較低的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著;而在研發(fā)強(qiáng)度較高的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正。這說明對(duì)于研發(fā)強(qiáng)度較高的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高其資本配置效率;而對(duì)于研發(fā)強(qiáng)度較低的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著。可見,相比于研發(fā)強(qiáng)度較低的企業(yè),研發(fā)強(qiáng)度較高的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為顯著。

表6-1 異質(zhì)性分析結(jié)果

(2)金融化程度異質(zhì)性。借鑒杜勇等(2017)的研究[38],用金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重來衡量企業(yè)的金融化程度,并按其平均值將樣本分為“金融化程度低”和“金融化程度高”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表6-1的Panel B。在金融化程度較低的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著;而在金融化程度較高的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正。這說明對(duì)于金融化程度較高的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高其資本配置效率;而對(duì)于金融化程度較低的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著?？梢?相比于金融化程度較低的企業(yè),金融化程度較高的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為顯著。

(3)銀企關(guān)聯(lián)程度異質(zhì)性。一般而言,企業(yè)與銀行建立緊密關(guān)聯(lián)是緩解其融資約束的重要渠道之一(Allen et al,2005)[39],對(duì)企業(yè)的資源調(diào)配有重要的影響。借鑒羅琦和鄒斌(2007)的研究[40],采用短期借款與長(zhǎng)期借款之和占總負(fù)債的比重來衡量銀企關(guān)聯(lián)程度,并按其平均值將樣本分為“銀企關(guān)聯(lián)程度低”和“銀企關(guān)聯(lián)程度高”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表6-1的Panel C。在銀企關(guān)聯(lián)程度較高的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著;而在銀企關(guān)聯(lián)程度較低的樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正。這說明對(duì)于銀企關(guān)聯(lián)程度較低的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過有效緩解其面臨的融資約束來提高資本配置效率;而對(duì)于銀企關(guān)聯(lián)程度較高的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著。可見,相比銀企關(guān)聯(lián)程度較高的企業(yè),銀企關(guān)聯(lián)程度較低的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為明顯。

(4)生命周期階段異質(zhì)性。參考Dickinson(2011)和黃宏斌等(2016)的研究方法[41-42],將樣本分為“成長(zhǎng)期”“成熟期”“衰退期”3組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表6-2的Panel D。對(duì)于處于成熟期和衰退期的樣本,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著;而對(duì)于處于在成長(zhǎng)期的樣本,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正?？梢?相比處于成熟期和衰退期的企業(yè),處于成長(zhǎng)期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為明顯。

表6-2 異質(zhì)性分析結(jié)果

(5)資產(chǎn)規(guī)模異質(zhì)性。借鑒李琦等(2021)的做法[4],按總資產(chǎn)的均值將樣本分為“中小企業(yè)”和“大型企業(yè)”2組,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),分析結(jié)果見表6-2的Panel E。在大型企業(yè)樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)不顯著;而在中小企業(yè)樣本中,“投資機(jī)會(huì)×數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正。這說明對(duì)于中小企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高其資本配置效率;而對(duì)于大型企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的影響不顯著?？梢?相比規(guī)模較大的企業(yè),規(guī)模較小的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為顯著。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

近年來,隨著數(shù)字技術(shù)在深度和廣度上對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全過程的進(jìn)一步滲透,數(shù)字化轉(zhuǎn)型也逐步從硬件環(huán)境的搭建擴(kuò)展到業(yè)務(wù)、組織乃至經(jīng)營(yíng)理念等領(lǐng)域的重構(gòu)上(陳冬梅 等,2020)[43]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型下企業(yè)資源配置行為也發(fā)生了新的變化,在“單點(diǎn)突破—多業(yè)務(wù)整合打通—生態(tài)互聯(lián)”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中,企業(yè)可以通過從“外部獲取+內(nèi)部積累”到“資源協(xié)同共享”的結(jié)構(gòu)化方式構(gòu)建數(shù)字資源池,進(jìn)一步整合資源生成信息化數(shù)字化能力以及數(shù)字生態(tài)合作能力,最終實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品價(jià)值創(chuàng)造到數(shù)字價(jià)值創(chuàng)造的躍遷,即在數(shù)據(jù)資源和數(shù)字技術(shù)賦能下,企業(yè)可以通過創(chuàng)造性的資源編排方式實(shí)現(xiàn)新的價(jià)值創(chuàng)造。借鑒王霞(2021)的研究[16],進(jìn)一步考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)滯后3期和滯后5期會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)的影響,構(gòu)建如下模型:

Roa=β0+β1D+βZ+ηi+γj+εi,t

其中,被解釋變量(Roa)“會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)”采用資產(chǎn)收益率來衡量(滯后3期和5期),考慮到不同行業(yè)間存在業(yè)績(jī)差異,以年度行業(yè)的中位數(shù)對(duì)資產(chǎn)收益率進(jìn)行調(diào)整,得到“行業(yè)調(diào)整的會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)”。模型檢驗(yàn)結(jié)果見表7,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)均顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進(jìn)企業(yè)的會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)提升,產(chǎn)生了積極的經(jīng)濟(jì)后果。

表7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)的影響

六、結(jié)論與啟示

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新發(fā)展格局下企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。企業(yè)投資決策的有效性取決于市場(chǎng)信息的完備性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性,并受到管理層行為傾向和資金可獲得性等因素的制約,降低信息不對(duì)稱程度、緩解代理問題及融資約束是提高企業(yè)資本配置效率的有效路徑,因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過信息環(huán)境改善效應(yīng)、公司治理完善效應(yīng)以及融資約束緩解效應(yīng)等促進(jìn)企業(yè)資本配置效率提升。采用2007—2020年滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù),運(yùn)用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率的影響,結(jié)果顯示:(1)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高會(huì)增強(qiáng)投資機(jī)會(huì)對(duì)其投資水平的正向影響,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)資本配置效率提升;(2)在信息不對(duì)稱程度較高、代理問題較大、融資約束較強(qiáng)的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱、代理問題和融資約束,進(jìn)而提升企業(yè)資本配置效率;(3)相對(duì)于研發(fā)強(qiáng)度較低、金融化程度較低、銀企關(guān)聯(lián)程度較高、成熟期和衰退期、規(guī)模較大的企業(yè),研發(fā)強(qiáng)度較高、金融化程度較高、銀企關(guān)聯(lián)程度較低、成長(zhǎng)期、規(guī)模較小的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率提升的促進(jìn)作用更為顯著;(4)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進(jìn)企業(yè)的會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)提升。

基于上述結(jié)論,得到以下啟示:第一,企業(yè)應(yīng)持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并充分利用數(shù)字技術(shù)帶來的便利提高投資決策質(zhì)量。要積極引入云架構(gòu)及平臺(tái)化思想,建立創(chuàng)新敏捷的數(shù)字化生態(tài)環(huán)境。在數(shù)字化時(shí)代,企業(yè)需要打造具備競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字平臺(tái),通過數(shù)字平臺(tái)將各個(gè)分散業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)資源整合在一起,為集中、高效的數(shù)據(jù)分析提供條件,幫助管理層作出科學(xué)的投資決策。第二,企業(yè)要主動(dòng)加強(qiáng)信息披露,改善信息環(huán)境,降低信息不對(duì)稱程度,為投資決策營(yíng)造良好的信息環(huán)境;要不斷完善公司治理結(jié)構(gòu)和機(jī)制,降低代理問題對(duì)投資決策的不利影響;要積極改善銀企關(guān)系,有效緩解融資約束,以更好地把握投資機(jī)會(huì)。第三,政府應(yīng)強(qiáng)化宣傳、治理和培養(yǎng),加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。加強(qiáng)數(shù)字治理與數(shù)據(jù)立法,積極引進(jìn)和培養(yǎng)數(shù)字領(lǐng)域管理技術(shù)人才,制定相關(guān)政策引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)變思想、改變觀念、擁抱變化,激發(fā)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)生動(dòng)力;統(tǒng)籌處理好數(shù)據(jù)資源、基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展應(yīng)用、數(shù)據(jù)安全等方面問題,推動(dòng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和升級(jí),為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)條件;培育中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu),統(tǒng)籌相關(guān)財(cái)政專項(xiàng)資金,創(chuàng)新金融服務(wù),減輕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)擔(dān)。