張宸螢

摘 要：目前，我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度相對較低，未來還有比較大的提升空間。通過數(shù)字技術(shù)賦能，更容易縮小與國外的差距，從而可以通過貿(mào)易獲得創(chuàng)新紅利，因此企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來越受到重視。在上述背景下，基于烙印理論，以滬深A(yù)股2005-2021年上市公司為樣本，實(shí)證研究技術(shù)背景CEO對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)理與作用效果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：技術(shù)背景CEO對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有促進(jìn)作用，該結(jié)論在經(jīng)過多重穩(wěn)健性、內(nèi)生性處理后依舊成立。同時，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)地處東部地區(qū)、股權(quán)性質(zhì)為民營企業(yè)或高科技企業(yè)時，這個提升作用更為顯著。

關(guān)鍵詞：技術(shù)背景CEO；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素

CEO's Information Technology Backgroundand Enterprise Digital Transformation

Zhang Chenying

Abstract：Currently，the level of industrial digitization in China is relatively low，and there is still a lot of room for improvement in the future.By empowering digital technology，it is easier to narrow the gap with foreign countries，and thus obtain innovation dividends through trade.Therefore，enterprise digital transformation is increasingly valued.In this context，based on the imprinting theory，using the A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2005 to 2021 as samples，this paper empirically studies the impact mechanism and effect of CEOs with technical backgrounds on enterprise digital transformation.The results show that CEOs with technical backgrounds have a promoting effect on enterprise digital transformation，and this conclusion still holds after multiple robustness and endogeneity tests.At the same time，heterogeneity analysis found that when the enterprise is located in the eastern region，the equity nature is private，or it is a high-tech enterprise，the promotion effect is more significant.

Key words：CEO's technical background; digital transformation; factors influencing digital transformation

習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中指出：“堅持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上”“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。實(shí)體經(jīng)濟(jì)是一個國家的立身之本，也是一個國家的財富之源。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)則成為國家推進(jìn)高水平對外開放的重要抓手。在信息化社會，要以實(shí)體經(jīng)濟(jì)為重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，重點(diǎn)就在于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前，我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度相對較低，未來還有比較大的提升空間。通過數(shù)字技術(shù)賦能，我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化會更容易縮小和國外的差距，從而可以通過貿(mào)易獲得創(chuàng)新紅利。

唐松、李青、吳非在《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)》指出，目前，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的障礙可以歸結(jié)為三個方面：第一是數(shù)字基礎(chǔ)技術(shù)配備不充分，導(dǎo)致企業(yè)“不會轉(zhuǎn)”；第二是由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)投入偏高，導(dǎo)致企業(yè)“不愿轉(zhuǎn)”；第三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型“陣痛期”較長，導(dǎo)致企業(yè)“不敢轉(zhuǎn)”。因此，如何提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿，使企業(yè)更加重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型，讓企業(yè)“愿轉(zhuǎn)”“敢轉(zhuǎn)”“會轉(zhuǎn)”具有非常重要的意義。那么，作為企業(yè)重要的決策制定者與執(zhí)行者——總經(jīng)理（Chief Executive? Officer，以下簡稱CEO）就是推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。［1］

作為企業(yè)決策的制定者和執(zhí)行者，CEO的個人背景也成為學(xué)界研究的熱點(diǎn)，但對于技術(shù)背景CEO是否會影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及其如何影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型學(xué)界還沒有得出統(tǒng)一的結(jié)論。

本文的探討可能會有如下貢獻(xiàn)：第一，豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)。已有文獻(xiàn)對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素討論較少，更多的是介紹數(shù)字化轉(zhuǎn)型的紅利，而本文則從CEO的個人技術(shù)背景著手，探討技術(shù)背景CEO對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。第二，本文為如何更好服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供一定的啟示。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)如何以更快的速度、更好地促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，成為一個重要的問題。本文的研究成果可為股東大會及董事會選聘管理層，進(jìn)一步推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有益的借鑒。

一 、文獻(xiàn)回顧

本文主要涉及CEO個人背景與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩個方面。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，已有研究指出，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，已經(jīng)成為深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和進(jìn)一步壯大發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重點(diǎn)和關(guān)鍵。［2］趙婷婷、楊國亮在《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造企業(yè)創(chuàng)新決策》中指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新意愿；劉濤、張夏恒在《我國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀、問題及對策》中指出，我國中小企業(yè)普遍存在對數(shù)字化轉(zhuǎn)型認(rèn)知不足、基礎(chǔ)薄弱、障礙較大等問題；易靖韜、王悅昊［3］發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)擴(kuò)大出口；趙宸宇、王文春、李雪松在《數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率》中指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高創(chuàng)新能力、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、推動先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合發(fā)展以及降低成本的機(jī)制促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升；吳非等［4］指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了股票流動性；李宏、喬越在《數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度嗎？——基于國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略的擬自然實(shí)驗(yàn)》中指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了我國制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度；易露霞、吳非、常曦在《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程與主業(yè)績效——來自中國上市企業(yè)年報文本識別的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》中指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度越高，則主業(yè)績效越好；袁淳、肖土盛等在《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化》中指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了中國上市企業(yè)專業(yè)化分工水平；張振剛、張君秋等在《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)模式創(chuàng)新的影響》中指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)模式創(chuàng)新存在顯著正向影響。

也有一些學(xué)者對于影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素進(jìn)行了研究，陳玉嬌、宋鐵波、黃鍵斌在《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：“隨行就市”還是“入鄉(xiāng)隨俗”？——基于制度理論和認(rèn)知理論的決策過程研究》中指出地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起到助推作用。張黎娜、蘇雪莎、袁磊在《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》中指出供應(yīng)鏈金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著驅(qū)動作用；張新、徐瑤玉、馬良在《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的組態(tài)效應(yīng)研究》中指出數(shù)字戰(zhàn)略、高層管理者、政策支持、合作伙伴關(guān)系以及價值共創(chuàng)機(jī)制在中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中起到核心作用。陳慶江、王彥萌、萬茂豐在《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)及其影響因素研究》中指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的同群效應(yīng)。

關(guān)于CEO相關(guān)研究，已有文獻(xiàn)從CEO開放性特征、薪酬、學(xué)術(shù)經(jīng)歷、財務(wù)專長、心理異質(zhì)性等多個方面對企業(yè)績效的影響進(jìn)行研究。目前，CEO的技術(shù)背景對于企業(yè)的影響逐漸受到重視。畢曉方等在《技術(shù)背景CEO對企業(yè)盈余平滑的影響研究》指出技術(shù)背景CEO能夠提高盈余平滑程度；王維、胡錚在《技術(shù)背景首席執(zhí)行官對企業(yè)金融化的影響——一個有調(diào)節(jié)的中介模型》中表明技術(shù)背景CEO對企業(yè)金融化行為具有顯著負(fù)向影響；李瑞敬等在《CEO的信息技術(shù)背景與企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量》中指明CEO的信息技術(shù)背景有助于企業(yè)提高對信息技術(shù)的重視程度和實(shí)施質(zhì)量，進(jìn)而提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量；車培榮等在《環(huán)境的烙?。浩髽I(yè)成立時的環(huán)境對創(chuàng)新戰(zhàn)略的影響》中指出有技術(shù)背景的CEO可以增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新意識以及對于技術(shù)研發(fā)的特殊風(fēng)險偏好。

綜上可知，一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)多強(qiáng)調(diào)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，但是較少涉及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素；另一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)多注重CEO的技術(shù)背景對于企業(yè)績效的影響，而較少涉及對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。因此，研究技術(shù)背景CEO對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響以及企業(yè)之間的異質(zhì)性是如何影響這個進(jìn)程成為亟待解決的問題。

二 、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以滬深A(yù)股2005-2021年上市公司為研究對象，選取2005-2021年的數(shù)據(jù)為研究樣本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)數(shù)據(jù)來自于公司對應(yīng)年報，技術(shù)背景CEO相關(guān)數(shù)據(jù)來自于國泰君安數(shù)據(jù)庫，采用STATA17.0進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)處理。

（二）變量定義

1 .被解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度（Digital），參考吳非等（2021）的研究［4］，從人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)字技術(shù)運(yùn)用五個維度基于Python對上市公司年報進(jìn)行與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)的76個詞匯進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，同時進(jìn)行對數(shù)化處理，成為被解釋變量。

2 .解釋變量

技術(shù)背景CEO（Identity），參考張琴［5］和王維、胡錚［6］的做法，凡具備下列任一條件者，均為具備技術(shù)背景的CEO：①學(xué)歷為理工類或職稱為教授級工程師、工程師及其他技術(shù)類專業(yè)人員；②在研發(fā)、工程、技術(shù)等領(lǐng)域有一定的工作經(jīng)驗(yàn)。

3 .控制變量

為盡可能規(guī)避遺漏變量的影響，提升研究精度，本文加入了一系列控制變量，包括企業(yè)年末總資產(chǎn)（TA）、CEO年齡（AGE）、性別（Gender）、CEO年末持股數(shù)（NOS）、第一大股東持股比率（TLS）、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（Ratio）。

（三）模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)技術(shù)背景CEO與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度之間的關(guān)系，本文設(shè)定如下回歸方程：

Digitali，t=α+TCEOi，t+∑CVS+εi，t（1）

式中，Digital為本文的被解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度，TCEO為解釋變量即CEO是否有技術(shù)背景，CVS為前述控制變量，ε為隨機(jī)誤差項。為提升回歸結(jié)果的科學(xué)性，本文在回歸模型中采用了聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

三 、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

表1報告了主要變量的描述性統(tǒng)計特征。數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度最小值為1.79，最大值為6.38，說明樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度兩極分化情況較為嚴(yán)重。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表2報告了基準(zhǔn)回歸的回歸結(jié)果，從表2列（1）單變量回歸分析結(jié)果可知，TCEO回歸系數(shù)0.1217，在1%的水平上顯著為正，列（2）加入了公司其他財務(wù)信息作為控制變量，TCEO系數(shù)在5%的水平上顯著為正，系數(shù)為0.1080。列（3）進(jìn)一步加入了其他CEO的相關(guān)信息作為控制變量，仍舊在5%水平上顯著為正。考慮到同一城市之間上市公司的企業(yè)相關(guān)性較高，因此，回歸模型中均使用城市聚類效應(yīng)對標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行修正，且控制了年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。

由回歸結(jié)果可知，CEO的信息技術(shù)背景在1%水平下顯著為正，說明CEO的技術(shù)背景會顯著影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步確定研究結(jié)果的可靠性，本研究進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.更換被解釋變量

由于目前對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度沒有統(tǒng)一的測度方式，因此為了避免數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度測度產(chǎn)生的偏差，又參考了趙宸宇、王文春、李雪松的研究，對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造、現(xiàn)代信息系統(tǒng)四個維度99個相關(guān)詞匯進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，進(jìn)行對數(shù)化處理后作為被解釋變量重新進(jìn)行回歸，從而進(jìn)一步增強(qiáng)本文的可信度。回歸結(jié)果顯示CEO的信息技術(shù)背景對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響仍舊在1%水平上顯著為正，這與前文的結(jié)論一致。

2.更換樣本時間范圍

考慮到技術(shù)的發(fā)展會影響企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，因此將樣本時間范圍調(diào)整為2010-2021年，重新進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示TCEO系數(shù)仍舊在1%水平上顯著為正，這與前文的結(jié)論一致。

3.更換回歸模型

由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度的數(shù)據(jù)有截尾數(shù)據(jù)的特征，因此使用Tobit模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果顯示TCEO系數(shù)在1%水平上顯著為正，這與前文的結(jié)果一致。

（四）異質(zhì)性分析

1．地區(qū)異質(zhì)性

目前我國各地區(qū)的資源分布不均，同時由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)顯著，不同區(qū)域之間的技術(shù)背景CEO對于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響可能存在差異。因此，為了深入考察技術(shù)背景CEO對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，本研究按照企業(yè)所處省份，將全樣本劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)三個子樣本。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南，中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

由回歸結(jié)果可知，TCEO的系數(shù)僅在東部地區(qū)顯著為正，但在中部地區(qū)和西部地區(qū)則不顯著，說明具有信息技術(shù)背景的CEO給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的影響在東部地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯。這主要是因?yàn)闁|部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，企業(yè)扶持政策更多，因此企業(yè)敢于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.股權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性

目前，由于企業(yè)的股權(quán)性質(zhì)不同，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策需要考慮的問題也不盡相同，因此可以認(rèn)為股權(quán)性質(zhì)不同會影響技術(shù)背景CEO對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。將全樣本按照股權(quán)性質(zhì)不同劃分為三個子樣本，具體分組依據(jù)為國泰君安數(shù)據(jù)庫。由回歸結(jié)果可知，TCEO系數(shù)在民營企業(yè)中顯著為正，但在國有企業(yè)和外資企業(yè)中不夠顯著。說明技術(shù)背景CEO對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更為明顯。這可能是因?yàn)閲衅髽I(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時需要考慮的問題更多，同時國有企業(yè)面臨的市場競爭壓力較小，相對來說比較缺乏數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿。而對于外資企業(yè)，由于股東與管理者文化的差異和地理上的距離會加劇代理問題，這也就導(dǎo)致促進(jìn)企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程被推遲。

3 .行業(yè)異質(zhì)性

將全樣本按照是否為高科技行業(yè)劃分為兩個子樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示高科技行業(yè)中TCEO系數(shù)在5%水平上顯著為正，非高科技行業(yè)在10%水平上顯著為正，說明高科技行業(yè)在技術(shù)背景CEO對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用上表現(xiàn)得更為明顯。這可能是因?yàn)楦呖萍计髽I(yè)本身就具有技術(shù)積累，面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要做的儲備更少。

四、結(jié)論與啟示

本文以滬深A(yù)股2005-2021年上市公司為樣本，檢驗(yàn)CEO的信息技術(shù)背景對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。研究發(fā)現(xiàn)，CEO的信息技術(shù)背景會顯著促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這個結(jié)果在經(jīng)過內(nèi)生性處理、穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。同時，本文分析了地區(qū)、行業(yè)、股權(quán)性質(zhì)之間的異質(zhì)性是如何影響這個效果的。分析發(fā)現(xiàn)，CEO的信息技術(shù)背景對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升效果在東部地區(qū)的企業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯。同時，當(dāng)企業(yè)是高科技企業(yè)和民營企業(yè)時，這個提升效果則更加顯著。

本研究結(jié)論在某種程度上豐富了對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的相關(guān)研究，并提供了CEO的信息技術(shù)背景影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本研究結(jié)論表明，技術(shù)背景CEO對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有促進(jìn)作用。因此，本文也可為上市公司帶來一定的實(shí)踐啟示，對于有數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的上市公司而言，可以考慮將CEO信息技術(shù)背景作為考察方向之一。

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（責(zé)任編輯 朱夢琳）

收稿日期：2023-01-08

作者簡介：張宸螢（2003-），女，蒙古族，內(nèi)蒙古錫林郭勒盟人，主要從事金融學(xué)學(xué)習(xí)及研究工作。