□王宏鳴

一、引言與文獻(xiàn)綜述

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是培育新模式和新業(yè)態(tài)的關(guān)鍵，更成為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。[1]然而，企業(yè)作為開展經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和創(chuàng)新活動(dòng)最核心的微觀主體，由于高額的數(shù)字化投資與經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間的不確定關(guān)系，往往陷入“沒錢轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”和“不會(huì)轉(zhuǎn)”的困局。[2]《2021 年中國(guó)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》顯示，中國(guó)80%以上的企業(yè)仍然處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索階段，轉(zhuǎn)型成效卓著的企業(yè)比例與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家（地區(qū)）相距甚遠(yuǎn)。特別是在當(dāng)前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)面臨需求收縮、供給沖擊和預(yù)期轉(zhuǎn)弱的三重壓力下，厘清企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的桎梏，使企業(yè)發(fā)展與科技發(fā)展的新趨勢(shì)形成“同頻共振”，成為各界共同關(guān)注的重要現(xiàn)實(shí)議題。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果方面的文獻(xiàn)較為豐富，但研究如何推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的文獻(xiàn)較少。部分學(xué)者從數(shù)字金融[3]、稅收激勵(lì)[4]、異質(zhì)性機(jī)構(gòu)投資[5]以及政府財(cái)政支出[6]等視角對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響進(jìn)行深入分析，試圖從外界驅(qū)動(dòng)方面給出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可行路徑。事實(shí)上，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)自上而下的過(guò)程[7]，作為戰(zhàn)略的實(shí)際發(fā)起人，管理者自身特質(zhì)會(huì)決定其行為表現(xiàn)和戰(zhàn)略抉擇，進(jìn)而影響企業(yè)的理念、行為和結(jié)果[8]。現(xiàn)有研究大多圍繞著年齡[9]、任期[10]、教育背景[11]、工作經(jīng)歷[12]等諸多管理者特質(zhì)對(duì)企業(yè)的影響展開討論，鮮有學(xué)者關(guān)注管理者投資視域特質(zhì)，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向的討論更為少見。投資視域主要反映管理者對(duì)投資回報(bào)期限的事前期望[13]，由于委托代理問題難以有效規(guī)避，這種事前期望往往伴隨一定程度的短視主義傾向。因此在企業(yè)戰(zhàn)略決策的制定過(guò)程中，管理者會(huì)出于自身利益和職業(yè)生涯的考慮，以犧牲企業(yè)的未來(lái)發(fā)展為代價(jià)獲取短期財(cái)務(wù)績(jī)效或股市價(jià)值的最大化。[14]那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，管理者短視主義的存在會(huì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策造成何種影響？導(dǎo)致這種影響的內(nèi)在機(jī)理可能是什么？厘清上述問題，有助于深層次理解大多數(shù)中國(guó)企業(yè)“不敢轉(zhuǎn)”“不會(huì)轉(zhuǎn)”的內(nèi)在桎梏，對(duì)于充分發(fā)揮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主觀能動(dòng)性、邁向高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：在行為經(jīng)濟(jì)學(xué)框架下，通過(guò)構(gòu)建不確定條件下的投資模型推演管理者投資視域與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，拓展管理者短視的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)后果研究；從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與機(jī)構(gòu)投資者持股的調(diào)節(jié)作用、研發(fā)投入與信息化投入的中介作用兩方面揭示了管理者短視影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)理；利用文本挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)管理者短視和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻分析，對(duì)難以量化的個(gè)人行為和企業(yè)行為進(jìn)行測(cè)度；為企業(yè)重視管理團(tuán)隊(duì)建設(shè)、發(fā)揮管理者人力資本對(duì)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的增量作用的必要性給予證據(jù)支持，同時(shí)也為不同類型企業(yè)更好地?fù)肀?shù)字化轉(zhuǎn)型提供實(shí)踐啟示。

二、理論機(jī)制與研究假設(shè)

考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)長(zhǎng)期且不確定的價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程，本文借鑒過(guò)往研究[15]，建立以下隨機(jī)過(guò)程來(lái)表征數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資：

假定當(dāng)數(shù)字化項(xiàng)目完成時(shí)，每期產(chǎn)出一單位產(chǎn)品，預(yù)期價(jià)格為P，若不考慮經(jīng)營(yíng)成本和折舊，則此價(jià)格等同于每期利潤(rùn)流。式（1）中，α 為預(yù)期資本收益率；σ 為比例方差參數(shù)且σ>0,表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型所面臨的不確定性；dz 是維納過(guò)程的增量。

依據(jù)高階理論，管理者將基于自身的投資視域TM對(duì)數(shù)字化項(xiàng)目進(jìn)行估值，其是否作出投資決策主要取決于該項(xiàng)目能否在視域期限內(nèi)取得收益。當(dāng)收益期限以TM衡量時(shí)，項(xiàng)目?jī)r(jià)值就是TM期限內(nèi)的預(yù)期利潤(rùn)流貼現(xiàn)。本文參考高洪利等（2021）[16]的做法，假設(shè)項(xiàng)目在存續(xù)T 時(shí)間后的dt 內(nèi)，終止概率為τ（TM）dt，概率密度函數(shù)為τ（TM）e-τ（TM）T。其中τ（TM）表示管理者的短視程度，并且滿足τ（TM）>0，τ'（TM）<0，意味著短視程度τ（TM）隨投資視域的縮窄而增加。

本文定義F（P）為投資機(jī)會(huì)的價(jià)值函數(shù)，由于在時(shí)刻t 來(lái)自投資的回報(bào)是Pt-I，I 為初期的投資成本，本研究希望最大化其預(yù)期現(xiàn)值：

上式中，E 為預(yù)期，t 為作出投資的未來(lái)時(shí)間，r 為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)金流的貼現(xiàn)率，最大化問題受到式（1）的約束，為了使這一問題有意義，需假定α

因此，在連續(xù)時(shí)間段的貝爾曼方程為：

此外，F(xiàn)(P)還需要滿足下面三個(gè)邊界條件：

其中，l 為收益滯后期，即投資時(shí)刻與利潤(rùn)流形成時(shí)刻的時(shí)間間隔，可用來(lái)表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型在價(jià)值實(shí)現(xiàn)難度上的差異。當(dāng)l 較小時(shí)，項(xiàng)目?jī)r(jià)值形成的速度較快，更可能是實(shí)踐應(yīng)用項(xiàng)目。δ 為風(fēng)險(xiǎn)因子。由此可求出數(shù)字化項(xiàng)目的投資價(jià)值：

P*為管理者進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資的臨界價(jià)格，當(dāng)預(yù)期價(jià)格P≤P*時(shí)，數(shù)字化項(xiàng)目的投資收益小于初期的投資成本I，管理者不會(huì)即刻投資而是繼續(xù)等待；當(dāng)P>P*時(shí)，等待的機(jī)會(huì)成本超過(guò)投資收益，管理者具備即刻投資的動(dòng)機(jī)。因此，當(dāng)管理者的投資視域較短時(shí)，預(yù)期利潤(rùn)流的可折現(xiàn)區(qū)間較小，導(dǎo)致數(shù)字化項(xiàng)目估值偏低，投資動(dòng)機(jī)受到抑制。

由式（7）可得?P*/?τ>0，表明當(dāng)管理者的短視程度較高時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資的臨界價(jià)格也較高，從而抑制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)。

進(jìn)一步由式（7）可得?P*/?l>0 以及?2P*/?l?σ>0，從而得到?3P*/?l?σ?τ>0。

根據(jù)數(shù)字技術(shù)的特征差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可分為底層技術(shù)嵌入和技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用兩個(gè)層面。[17]當(dāng)以研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)σ 和收益滯后期l 為特征識(shí)別兩類轉(zhuǎn)型項(xiàng)目時(shí)，具有較高風(fēng)險(xiǎn)和較長(zhǎng)收益滯后期的底層技術(shù)嵌入的投資臨界價(jià)格比技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的更高。因此，當(dāng)管理者的投資視域較短時(shí)，底層技術(shù)嵌入的投資臨界價(jià)格進(jìn)一步提高，進(jìn)而抑制這類深度數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的投資動(dòng)機(jī)。

由于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是影響企業(yè)戰(zhàn)略決策的重要因素，其受到管理者意愿的影響，同時(shí)也與企業(yè)資源獲取的能力密切相關(guān)。[18]企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)所依賴的資源包括資金、項(xiàng)目、技術(shù)、土地、產(chǎn)品銷售渠道等諸多方面，企業(yè)進(jìn)行投資時(shí)面臨的資源約束越小，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平就越高。隨著企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力增強(qiáng)，穩(wěn)定的財(cái)務(wù)狀況能夠調(diào)動(dòng)管理者在投資活動(dòng)中承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的積極性[19]，使得管理者短視對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng)得到有效緩解。

與個(gè)人投資者相比，機(jī)構(gòu)投資者擁有更大的資金規(guī)模、更專業(yè)的知識(shí)，對(duì)企業(yè)管理者的影響力也更大。機(jī)構(gòu)投資者通常追求價(jià)值投資，有更強(qiáng)的動(dòng)力去關(guān)注和獲取企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值信息，而不是過(guò)分依賴短期績(jī)效信息。可見，機(jī)構(gòu)投資者可以有效地監(jiān)督管理者去做有利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的決策。因而，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高時(shí)，即使管理者短視，其與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系也會(huì)因機(jī)構(gòu)投資者的監(jiān)督而減弱。

短視的管理者往往更愿意將有限的資源投入到那些期限短、回報(bào)快的項(xiàng)目中，對(duì)企業(yè)未來(lái)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展重視不足。一方面，短視的管理者會(huì)傾向于減少研發(fā)投入這一類長(zhǎng)期性投資活動(dòng)。[20]數(shù)字技術(shù)作為新一代產(chǎn)業(yè)革命下技術(shù)研發(fā)的最新方向，研發(fā)投入的減少會(huì)抑制企業(yè)在數(shù)字技術(shù)上的開發(fā)與研究。另一方面，短視的管理者對(duì)科技前沿的敏感度不足，傾向于減少信息化硬件和軟件投入。信息化硬件尤其是計(jì)算機(jī)等辦公電子設(shè)備是搭建數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要硬件配置；信息化軟件投資也是企業(yè)建設(shè)和參與數(shù)字化平臺(tái)的重要表現(xiàn)。信息化投入的減少將會(huì)直接抑制企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：管理者短視程度會(huì)負(fù)向影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；

H2：管理者短視程度越高，越傾向于選擇技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用；

H3：企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，越能緩解管理者短視對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng)；

H4：短視的管理者通過(guò)減少研發(fā)投入和信息化投入，進(jìn)而抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為探究管理者短視對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，本文建立如下面板模型：

其中：i、t 分別表示企業(yè)、時(shí)間；Yit在本文中分別取企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DTit）、底層技術(shù)嵌入（DT_Eit）、技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用（DT_Ait）以及底層技術(shù)嵌入與技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用之比（DT_Eit/DT_Ait）；MSTit表示管理者短視程度；Xit為控制變量；μind表示行業(yè)固定效應(yīng)，λt表示時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）變量設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的興起，通過(guò)提取企業(yè)年報(bào)中的相關(guān)關(guān)鍵詞來(lái)刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征成為主流方法?；诖耍疚膮⒖紖欠堑龋?021）[17]的做法構(gòu)建數(shù)字化特征詞典，將總詞頻數(shù)加1 后取對(duì)數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量。此外，本文還計(jì)算了底層技術(shù)詞頻總數(shù)加1 的對(duì)數(shù)和實(shí)踐應(yīng)用詞頻總數(shù)加1 的對(duì)數(shù)，用以表征企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向的差異。

2.管理者投資視域。參考胡楠等（2021）[20]的做法，通過(guò)分析管理者在年報(bào)中披露的“時(shí)間視域”語(yǔ)言的詞語(yǔ)類型和詞頻來(lái)捕捉其內(nèi)在短視主義特質(zhì)。具體而言，將“盡快”“隨即”等43 個(gè)“短期視域”詞匯總詞頻占MD&A 總詞頻的比例乘以100 得到管理者短視指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)值越大表明管理者越短視。

3.控制變量。企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)值表示；企業(yè)營(yíng)業(yè)收入（Sale），用企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的對(duì)數(shù)值表示；企業(yè)年齡及其平方項(xiàng)（Age、Age2），以樣本年份與企業(yè)成立年份差值的對(duì)數(shù)表示；資本密集度（SD），用企業(yè)總資產(chǎn)占營(yíng)業(yè)收入的比重衡量；流動(dòng)比率（Liquid），用流動(dòng)資產(chǎn)占流動(dòng)負(fù)債的比重衡量；總資產(chǎn)收益率（Roa），以凈利潤(rùn)占總資產(chǎn)的比重來(lái)反映；財(cái)務(wù)杠桿（Lev），以資產(chǎn)負(fù)債率來(lái)反映，即總負(fù)債占總資產(chǎn)的比重；兩職兼任（Merge），董事長(zhǎng)是否兼任總經(jīng)理，若兼任則賦值為1，否則賦值為0；股權(quán)集中度（Stock），用第一大股東的持股比例表示。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本處理

本文選取2008—2020 年滬深A(yù) 股上市公司作為研究樣本，原始數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安（CSMAR）和萬(wàn)得（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)，上市公司年度報(bào)告批量下載于巨潮資訊網(wǎng)。為排除特殊行業(yè)上市公司異質(zhì)性以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤等問題，對(duì)上述數(shù)據(jù)做出如下處理：第一，剔除結(jié)構(gòu)特殊的金融保險(xiǎn)類行業(yè)的樣本；第二，剔除ST、ST*類和樣本期間退市的樣本；第三，剔除相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本；第四，為降低異常值干擾，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行兩端1%的縮尾處理。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2 報(bào)告了管理者短視影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其方向的基本估計(jì)結(jié)果。列（1）顯示，管理者短視與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此假設(shè)H1 成立。結(jié)合列（2）至列（4）的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，管理者短視主義在抑制底層技術(shù)嵌入和技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的情況下，底層技術(shù)嵌入與技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用之比的系數(shù)顯著為負(fù)，表明管理者短視對(duì)底層技術(shù)嵌入的抑制作用更強(qiáng)。即便進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)也傾向于選擇技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用，因此假設(shè)H2 成立。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性問題。管理者的視域特質(zhì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間可能存在逆向因果關(guān)系，比如數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不確定性和長(zhǎng)周期性會(huì)大大增加管理者對(duì)項(xiàng)目估值的難度，加劇了管理者的短視特征。選取適當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞渴翘幚韮?nèi)生性問題的常用策略，本文選取同年度、同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)管理者的短視程度的均值作為工具變量。依據(jù)“同群效應(yīng)”理論，企業(yè)管理者的投資視域往往會(huì)受到同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)管理者投資視域的影響，故這一指標(biāo)滿足相關(guān)性的要求；而企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策與同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)管理者的投資視域不直接相關(guān)，滿足外生性的要求。表3 工具變量回歸的結(jié)果顯示，第一階段的Kleibergen-Paaprk Wald F 統(tǒng)計(jì)量大于10%偏誤水平下的16.38 的臨界值，并且工具變量IV 對(duì)管理者短視指標(biāo)的回歸系數(shù)在1%水平下顯著，說(shuō)明不存在弱工具變量問題。Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量的p 值為0，即通過(guò)“工具變量識(shí)別不足”檢驗(yàn)。第二階段的回歸系數(shù)均為負(fù)，且至少通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)。綜上，在考慮內(nèi)生性問題后結(jié)論仍然成立。

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，替換解釋變量。參考高洪利等（2021）[16]的做法，選取管理者是否持股（MHS）作為其投資視域的代理變量，管理者持股使自身利益與股東利益趨于一致，在決策時(shí)會(huì)將企業(yè)未來(lái)發(fā)展納入考量范疇，投資視域相對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)。第二，改變估計(jì)方法。由于文本分析方法測(cè)算的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)只能取非負(fù)整數(shù)，并且有一部分取值為0，因而這一類計(jì)數(shù)形式的被解釋變量可能對(duì)結(jié)論產(chǎn)生影響，于是本文使用面板泊松估計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn)。第三，調(diào)整時(shí)間窗口。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究大多以2011 年為起始年份，并且2020年開始的新冠肺炎疫情對(duì)各行業(yè)造成了嚴(yán)重沖擊，因此本文將樣本區(qū)間調(diào)整為2011—2019 年。經(jīng)上述檢驗(yàn)，結(jié)果均表明本文結(jié)論具有穩(wěn)健性（限于篇幅，結(jié)果備索）。

（三）異質(zhì)性分析

1.國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)。根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性，本文將樣本分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)子樣本進(jìn)行分組回歸。從表4 列（1）至列（6）的結(jié)果可以看出，國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的管理者短視均顯著抑制了數(shù)字化進(jìn)程，但是對(duì)非國(guó)有企業(yè)的抑制作用更強(qiáng)。究其原因，可能是國(guó)有企業(yè)的所有權(quán)由政府管控，其管理者通常兼?zhèn)湔伪尘?，職業(yè)生涯較長(zhǎng)且相對(duì)穩(wěn)定[21]，管理者視域特質(zhì)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這類長(zhǎng)期性投資的敏感度不及非國(guó)有企業(yè)。列（7）和列（8）的結(jié)果表明，不論是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)，管理者短視都對(duì)底層技術(shù)嵌入的抑制作用更強(qiáng)，說(shuō)明即便進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，二者均會(huì)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)程度相對(duì)較低的技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用。

表4 企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性異質(zhì)性

2.高競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)與低競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)。本文認(rèn)為管理者的視域特質(zhì)是通過(guò)影響數(shù)字化項(xiàng)目的估值，進(jìn)而作用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策的。而項(xiàng)目估值在不同市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的行業(yè)中通常存在較大差異，有必要區(qū)分行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)屬性進(jìn)行進(jìn)一步討論。本文通過(guò)計(jì)算每年度行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量對(duì)數(shù)化的均值，將樣本分為高競(jìng)爭(zhēng)組和低競(jìng)爭(zhēng)組，估計(jì)結(jié)果見表5。表5 列（1）至列（6）的結(jié)果表明，無(wú)論是高競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)還是低競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)，管理者短視都與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著負(fù)相關(guān)。列（7）和列（8）表明，在高競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)內(nèi)管理者短視對(duì)底層技術(shù)嵌入的抑制作用更強(qiáng)，而低競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)內(nèi)未呈現(xiàn)這一特征。這可能是因?yàn)樵诟吒?jìng)爭(zhēng)行業(yè)中，參與技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)眾多，激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)使得企業(yè)的底層技術(shù)嵌入面臨額外的技術(shù)淘汰或替代風(fēng)險(xiǎn)[22]，提高轉(zhuǎn)型失敗概率，同時(shí)也降低未來(lái)利潤(rùn)流的穩(wěn)定性和持續(xù)性，從而削弱項(xiàng)目?jī)r(jià)值，導(dǎo)致短視的管理者更不愿意進(jìn)行底層技術(shù)嵌入。

表5 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)屬性異質(zhì)性

3.高融資約束與低融資約束。企業(yè)自有資金通常無(wú)法滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的資金要求，那么當(dāng)企業(yè)面臨不同程度的融資約束時(shí)，管理者短視對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響又有何差異？對(duì)此，本文采用SA 指數(shù)衡量企業(yè)的融資約束[23]，并根據(jù)其中位數(shù)將樣本分為高融資約束組和低融資約束組，估計(jì)結(jié)果見表6。表6 列（1）至列（6）的結(jié)果表明，高融資約束企業(yè)和低融資約束企業(yè)的管理者短視均顯著抑制了數(shù)字化進(jìn)程，且對(duì)高融資約束企業(yè)的抑制作用更強(qiáng)。可能是當(dāng)企業(yè)存在明顯的融資約束時(shí)，短視的管理者更不愿意將有限的資源投入到那些周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高的數(shù)字化項(xiàng)目中。列（7）和列（8）進(jìn)一步表明，即使進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，高融資約束企業(yè)也會(huì)傾向于選擇技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用，但這一傾向在低融資約束企業(yè)中并不顯著。

表6 企業(yè)融資環(huán)境異質(zhì)性

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

（一）風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與機(jī)構(gòu)投資者持股的調(diào)節(jié)效應(yīng)

為考察企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與機(jī)構(gòu)投資者持股在管理者短視影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要作用，本文在式（9）的基礎(chǔ)上加入這兩個(gè)變量及其與管理者短視指標(biāo)的交互項(xiàng)，構(gòu)建如下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

其中：變量Modit為調(diào)節(jié)變量，分別代表風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與機(jī)構(gòu)投資者持股。關(guān)于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（Risk）測(cè)度，采用企業(yè)盈利的波動(dòng)性衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[24]；關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者持股（Institu）,以機(jī)構(gòu)持股占企業(yè)總股份的比例衡量。

從表7 列（1）至列（4）可以看出，在加入管理者短視與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的交互項(xiàng)之后，管理者短視指標(biāo)的系數(shù)依然顯著為負(fù)，而交互項(xiàng)的系數(shù)為正，并且僅對(duì)技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的影響不顯著。這一結(jié)果表明，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，管理者短視與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系越會(huì)減弱，且這一調(diào)節(jié)作用主要表現(xiàn)在底層技術(shù)嵌入中。

表7 調(diào)節(jié)效應(yīng)：風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平

從表8 列（1）至列（4）看出，在加入管理者短視與機(jī)構(gòu)投資者持股的交互項(xiàng)之后，管理者短視指標(biāo)的系數(shù)依然顯著為負(fù)，而交互項(xiàng)的系數(shù)為正，并至少通過(guò)了10%水平的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明較高的機(jī)構(gòu)持股比例加強(qiáng)投資者對(duì)公司的監(jiān)督，管理者短視對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的負(fù)向影響被抑制。綜合表7、表8 的結(jié)果，假設(shè)H3成立。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)：機(jī)構(gòu)投資者持股

（二）研發(fā)投入與信息化投入的中介效應(yīng)

為檢驗(yàn)短視的管理者可能通過(guò)減少研發(fā)投入與信息化投入這一間接傳導(dǎo)路徑來(lái)抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）[25]的研究，構(gòu)建以下中介效應(yīng)模型：

其中：Medit為中介變量，這里分別代表企業(yè)的研發(fā)投入和信息化投入。關(guān)于研發(fā)投入（R&D），本文采用企業(yè)當(dāng)年研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比重來(lái)衡量。關(guān)于信息化投入（Infinvest），本文將固定資產(chǎn)中“電子設(shè)備”“辦公電子設(shè)備”“計(jì)算機(jī)（電腦）設(shè)備”“自動(dòng)化”“電子儀器儀表”“通訊”“郵電”“管理設(shè)備”“檢測(cè)設(shè)備”等投資作為信息化硬件投入，將無(wú)形資產(chǎn)中“軟件”“系統(tǒng)”（除研發(fā)項(xiàng)目）、“計(jì)算機(jī)（或電腦）”“電子商務(wù)”“平臺(tái)”“數(shù)據(jù)庫(kù)”“信息化”“網(wǎng)站”“ERP”“OA”“windows”“office”“微信公眾號(hào)”等投資作為信息化軟件投入，兩者加總得到企業(yè)信息化投入。

表9 是研發(fā)投入的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。從列（1）可以看出，管理者短視對(duì)研發(fā)投入的回歸系數(shù)顯著為負(fù)。列（2）至列（5）在加入中介變量研發(fā)投入后，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在1%置信水平下顯著為正，同時(shí)Bootstrap 檢驗(yàn)得到的95%的置信區(qū)間不包含0，驗(yàn)證了研發(fā)投入是管理者短視主義影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的間接傳導(dǎo)路徑。

表9 中介效應(yīng)：研發(fā)投入

表10 是信息化投入的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。同樣地，列（1）可以看出，管理者短視對(duì)信息化投入的回歸系數(shù)顯著為負(fù)。列（2）至列（5）的結(jié)果表明，信息化投入也是管理者短視影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的間接傳導(dǎo)路徑。綜合表9、表10 的結(jié)果，假設(shè)H4 成立。

六、研究結(jié)論與實(shí)踐啟示

（一）研究結(jié)論

在當(dāng)前我國(guó)大多數(shù)企業(yè)“不敢轉(zhuǎn)”“不會(huì)轉(zhuǎn)”的現(xiàn)實(shí)背景下，本文重點(diǎn)關(guān)注管理者投資視域特質(zhì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，得出主要結(jié)論如下：管理者短視顯著抑制企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程，且更多抑制底層技術(shù)嵌入，即便進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)也更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低的技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用；管理者短視對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制作用在非國(guó)有企業(yè)、高競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)以及高融資約束企業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯，低競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)和低融資約束企業(yè)中未發(fā)現(xiàn)企業(yè)更傾向于選擇技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的證據(jù)；企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，越能緩解管理者短視對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng)，管理者短視主要通過(guò)削減企業(yè)的研發(fā)投入和信息化投入，進(jìn)而抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）實(shí)踐啟示

以上結(jié)論為新發(fā)展格局下企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)幾點(diǎn)重要啟示：

1.重視企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)建設(shè)，充分發(fā)揮管理者人力資本的增量作用。鑒于管理者短視遲滯甚至阻礙企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程，在人才強(qiáng)國(guó)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的國(guó)家戰(zhàn)略背景下，企業(yè)在選拔或聘任CEO、CIO 等高級(jí)管理人才時(shí)，除了關(guān)注年齡、教育背景、工作經(jīng)歷等人群特征外，還應(yīng)將時(shí)間觀、價(jià)值觀以及大局觀等投資視域特質(zhì)納入重點(diǎn)考察范疇，充分發(fā)揮管理者人力資本對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的增量作用。

2.強(qiáng)化企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，積極完善機(jī)構(gòu)投資者的外部監(jiān)督機(jī)制。本文證實(shí)了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和機(jī)構(gòu)投資者持股能夠緩解管理者短視對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng)，因此可通過(guò)豐富銀行關(guān)系、協(xié)會(huì)關(guān)系、市場(chǎng)關(guān)系、校友關(guān)系等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)獲得風(fēng)險(xiǎn)投資所必需的各種重要資源，以此提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。同時(shí)，地方政府還應(yīng)當(dāng)繼續(xù)引導(dǎo)、鼓勵(lì)和扶持機(jī)構(gòu)投資者的健康發(fā)展，完善機(jī)構(gòu)投資者的外部監(jiān)督機(jī)制，提高機(jī)構(gòu)投資者積極參與公司治理的動(dòng)力，從而及時(shí)監(jiān)督管理者短視行為，激勵(lì)管理者重視研發(fā)投入和信息化投入，增加對(duì)前沿底層技術(shù)嵌入這一類深度轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的偏好，真正實(shí)現(xiàn)“破而后立”。

3.明確企業(yè)自身戰(zhàn)略定位，有序推進(jìn)底層技術(shù)嵌入與技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用。從企業(yè)異質(zhì)性來(lái)看，對(duì)于一些處于高競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)和面臨高融資約束的企業(yè)而言，其用于技術(shù)研發(fā)的資金有限，并且底層技術(shù)嵌入面臨額外的技術(shù)淘汰或替代風(fēng)險(xiǎn)，盲目進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往適得其反。因此，這些企業(yè)可先嘗試?yán)靡延谢蛲赓?gòu)數(shù)字技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用進(jìn)行漸進(jìn)式數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有序推進(jìn)底層技術(shù)嵌入與技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用。在此過(guò)程中，地方政府還需要利用好“看得見的手”營(yíng)造激勵(lì)相容的外部創(chuàng)新軟環(huán)境，與市場(chǎng)機(jī)制互相補(bǔ)充，幫助企業(yè)克服數(shù)字化轉(zhuǎn)型“循序漸進(jìn)”中所面臨的資源約束。