吳鋮鋮，王 丹，李 璇

（池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州 247000）

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的微觀體現(xiàn)，其核心內(nèi)涵在于將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)管理、內(nèi)部治理等諸多方面，逐漸成為企業(yè)獲取核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略舉措，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)是決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵[1]。《中國(guó)制造2025》明確將數(shù)字化作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展的首要方面，制造業(yè)是否能夠借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，是其實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展亟須探索的重要現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。就微觀經(jīng)濟(jì)主體企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)融入生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理的不同環(huán)節(jié)，顯著提高企業(yè)資源獲取能力與配置效率，從根本上改變企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制與管理模式[2]，而企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的本質(zhì)是資源消耗行為[3]，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的高低必然受到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的影響，因此本文聚焦于系統(tǒng)考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響效應(yīng)和作用機(jī)制。

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，多數(shù)學(xué)者的研究觀點(diǎn)如下：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)數(shù)字技術(shù)精確分析消費(fèi)者的潛在市場(chǎng)需求與市場(chǎng)供給匹配度，提升企業(yè)管理者對(duì)資本市場(chǎng)的敏感度與投資效率[4-5]，而高水平投資效率可以提高企業(yè)管理者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。第二，數(shù)字技術(shù)有助于提高企業(yè)信息挖掘、信息處理與信息轉(zhuǎn)換能力[6]，涉及戰(zhàn)略管理、業(yè)務(wù)操作與投資決策等諸多層面，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中存在的不合理之處，完善企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制與管理模式，進(jìn)而識(shí)別、防控經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)以提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[7]。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效降低企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)之間的信息不對(duì)稱程度[8]，企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)其財(cái)務(wù)信息真實(shí)性與財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，避免信息反饋不及時(shí)及信息時(shí)效性和價(jià)值性不足影響企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，從而為企業(yè)承擔(dān)投資項(xiàng)目決策風(fēng)險(xiǎn)提供基礎(chǔ)保障。綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)不同因素影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否釋放數(shù)字紅利，其對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)如何？若數(shù)字化轉(zhuǎn)型切實(shí)提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，則其作用機(jī)制是什么？上述提升效應(yīng)對(duì)不同特征企業(yè)是否存在差異？以上問(wèn)題都亟待深入研究，從微觀層面準(zhǔn)確判斷制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響效應(yīng)和作用機(jī)制。

本文以2016—2021年長(zhǎng)江三角洲地區(qū)（簡(jiǎn)稱長(zhǎng)三角）制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，系統(tǒng)考察不同生命周期情境下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響效應(yīng)和作用機(jī)制，并從不同特征條件分析上述影響的異質(zhì)性。本研究可能的邊際貢獻(xiàn)有：第一，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)納入同一研究框架，豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響微觀經(jīng)濟(jì)主體行為的研究，拓展數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的研究?jī)?nèi)容；第二，以長(zhǎng)三角制造業(yè)企業(yè)作為具體研究對(duì)象，引入“企業(yè)生命周期”這一情境變量，從動(dòng)態(tài)演化角度考察不同生命周期數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，細(xì)化拓展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)理論研究；第三，引入中介變量“融資約束”，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用渠道；第四，充分考慮不同企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等特征條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響效應(yīng)的異質(zhì)性差異，以期為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略提供參考，為政府部門(mén)制定政策措施推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體企業(yè)的精準(zhǔn)對(duì)接提供啟示。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平

風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是企業(yè)為獲取高額回報(bào)而承擔(dān)高水平風(fēng)險(xiǎn)的一種傾向[9]，其本質(zhì)是企業(yè)對(duì)投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)水平的承受能力。前期研究表明外部環(huán)境不確定性、內(nèi)部治理體系與管理者個(gè)人特征等是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的重要因素[10]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字信息技術(shù)融入企業(yè)組織結(jié)構(gòu)與管理模式的應(yīng)用表現(xiàn)[11-12]，能夠影響企業(yè)管理層決策行為、改變企業(yè)戰(zhàn)略定位與發(fā)展方向、重構(gòu)企業(yè)內(nèi)部治理體系、降低企業(yè)外部環(huán)境不確定性，重新定義企業(yè)商業(yè)模式、競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制與戰(zhàn)略定位[13]，進(jìn)而影響企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。

具體而言，第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)生產(chǎn)管理過(guò)程中非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)發(fā)掘處理能力與決策能力[14]，通過(guò)建立健全數(shù)字化協(xié)同管理體系優(yōu)化企業(yè)組織機(jī)構(gòu)與治理體系，降低管理層與所有者之間的信息不對(duì)稱程度，即通過(guò)降低代理成本提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[15]。第二，區(qū)塊鏈、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠協(xié)同調(diào)整企業(yè)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)信息，通過(guò)數(shù)字技術(shù)識(shí)別消費(fèi)者的潛在市場(chǎng)需求與制定投資決策[16]，并在項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中提高企業(yè)資源配置效率與風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目成功率。在提高投資項(xiàng)目成功率的前提條件下，管理者風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向較低[17]，更傾向于選擇高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的投資項(xiàng)目，以增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)投資信心與加大風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。第三，公司治理體系直接影響其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用有利于提高信息傳遞效率與信息轉(zhuǎn)換效果[18]，降低外部環(huán)境不確定性，矯正過(guò)度規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以增強(qiáng)企業(yè)盈利能力，顯著緩解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中面臨的融資約束，有效降低融資成本，為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目提供更為穩(wěn)定的現(xiàn)金流。基于上述分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平具有顯著提升作用。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)生命周期與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平

1.成長(zhǎng)期企業(yè)

成長(zhǎng)期企業(yè)通常利用技術(shù)創(chuàng)新來(lái)快速提高產(chǎn)能、擴(kuò)大市場(chǎng)份額，從而建立市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)以支持企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)成長(zhǎng)期企業(yè)的促進(jìn)作用更為顯著[19]，是數(shù)字信息技術(shù)融入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)不同環(huán)節(jié)的具體表現(xiàn)，幫助企業(yè)管理層運(yùn)用數(shù)字信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目決策，從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。同時(shí)，成長(zhǎng)期企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于改善企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)之間、企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題[20]，擴(kuò)大企業(yè)投資項(xiàng)目融資規(guī)模并降低金融服務(wù)的融資成本，從而緩解企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中面臨的融資約束問(wèn)題。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于成長(zhǎng)期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用相對(duì)較強(qiáng)。

2.成熟期企業(yè)

相較成長(zhǎng)期企業(yè)，成熟期企業(yè)的財(cái)務(wù)特征、經(jīng)營(yíng)狀況與融資約束等特征均發(fā)生明顯變化。第一，成熟期企業(yè)融資約束問(wèn)題相對(duì)緩解，具體表現(xiàn)為成熟期企業(yè)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，其業(yè)務(wù)模式、治理體系與管理經(jīng)驗(yàn)逐漸成熟，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與優(yōu)質(zhì)客戶網(wǎng)絡(luò)逐漸建立，盈利能力大幅度提升且趨于穩(wěn)定，經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流處于穩(wěn)定增加的發(fā)展?fàn)顟B(tài)[21]，企業(yè)利潤(rùn)留存可以較好滿足投資項(xiàng)目的資金需要。第二，成熟期企業(yè)市場(chǎng)表現(xiàn)良好、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯且經(jīng)營(yíng)狀況穩(wěn)定，會(huì)向金融機(jī)構(gòu)等外部資金提供者傳遞企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)顯著降低、持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的積極信號(hào)[22]，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)等外部資金提供者對(duì)企業(yè)投資行為的支持力度，從而以低融資成本獲取高融資金額，即成熟期企業(yè)面臨的融資約束問(wèn)題較小。綜上分析，本文提出假設(shè)：

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用相對(duì)較小。

3.衰退期企業(yè)

衰退期企業(yè)逐漸出現(xiàn)市場(chǎng)份額下降、銷售利潤(rùn)減少、經(jīng)營(yíng)狀況欠佳等問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致其難以獲得外部資金提供者的融資支持[21]。第一，從企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿來(lái)看，由于管理決策機(jī)構(gòu)效率低、經(jīng)營(yíng)策略相對(duì)保守等原因，企業(yè)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)持有更加謹(jǐn)慎的態(tài)度。衰退期企業(yè)對(duì)原有技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模突破性創(chuàng)新的意愿不強(qiáng)，從而造成其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿處于較低水平。第二，雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以在一定程度上幫助企業(yè)聯(lián)結(jié)創(chuàng)新資源并提高資源配置效率，但難以解決衰退期企業(yè)存在的內(nèi)部治理問(wèn)題與面臨的融資困境，衰退期企業(yè)可能更傾向于優(yōu)先滿足生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的資源需求，而非高風(fēng)險(xiǎn)、高不確定性的風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)，從而降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平?；诖?，本文提出假設(shè)：

H4：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于衰退期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用相對(duì)較小。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平

融資約束是企業(yè)內(nèi)源融資不足、外源融資受限的直觀體現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)面臨較為嚴(yán)重的融資約束問(wèn)題時(shí)，其可能傾向于選擇期限短、收益低、風(fēng)險(xiǎn)低的投資項(xiàng)目[23]，放棄高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的投資項(xiàng)目，從而不利于企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展且降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，因此提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的一種方法就是緩解企業(yè)面臨的融資約束。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提升企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)水平與生產(chǎn)效率，降低企業(yè)生產(chǎn)成本、管理成本與交易成本[24]，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)可動(dòng)用資源規(guī)模，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低金融資源等生產(chǎn)要素的約束程度。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)更傾向于向市場(chǎng)披露相關(guān)變革信息，向外部信息使用者傳遞企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的積極信號(hào)，而數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用能夠提高企業(yè)信息披露質(zhì)量，有利于企業(yè)從外部投資者獲得更多的金融資源支持[25]，進(jìn)而緩解企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目決策與實(shí)施過(guò)程中面臨的融資約束問(wèn)題。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是響應(yīng)國(guó)家大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的集中體現(xiàn)，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略能夠獲得更多的政策傾斜與資源支持，更能促進(jìn)各類要素在生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)等環(huán)節(jié)有機(jī)銜接，通過(guò)優(yōu)化資源配置滿足企業(yè)資金等各方面的資源需求，降低企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中可能面臨的資金壓力，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有效提升。因此，本文提出如下假設(shè)：

H5：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)緩解融資約束提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，即融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響中存在中介效應(yīng)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

依據(jù)證監(jiān)會(huì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)（2012年），本文以2016—2021年長(zhǎng)三角滬深主板制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于各公司年報(bào)以及國(guó)泰安《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究數(shù)據(jù)庫(kù)》，通過(guò)Python文本分析提取各上市公司年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，以關(guān)鍵詞詞頻數(shù)測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)與Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。本文對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：1）剔除被特殊處理的ST、*ST樣本；2）剔除指標(biāo)數(shù)據(jù)異常或者嚴(yán)重缺失的樣本。經(jīng)篩選，共獲得525家樣本企業(yè)2 964個(gè)有效樣本觀測(cè)值，并對(duì)主要連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位數(shù)的winsorize縮尾處理，以消除極端數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果的影響。所有樣本數(shù)據(jù)通過(guò)STATA15.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。

（二）模型設(shè)定與變量定義

為驗(yàn)證假設(shè)H1，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型，以考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平：

其中，Riski，t為 i企業(yè)第 t年的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，進(jìn)一步細(xì)分為 Risk1i，t與 Risk2i，t，Digi，t表示 i企業(yè)第 t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Controlsi，t為企業(yè)層面的控制變量集合，Year為控制年份固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類至企業(yè)層級(jí)以減弱樣本潛在自相關(guān)性產(chǎn)生的估計(jì)偏誤。

1.被解釋變量：企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（Risk）

現(xiàn)有研究主要從業(yè)績(jī)表現(xiàn)、政策行為以及生存狀況等維度測(cè)度企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，主要衡量指標(biāo)為企業(yè)盈利波動(dòng)性、股票回報(bào)率年度波動(dòng)性、研發(fā)強(qiáng)度、負(fù)債比率與企業(yè)存活時(shí)間等。風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越大，則企業(yè)收益穩(wěn)定性越差，可以采用企業(yè)收益的波動(dòng)率測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，其一是以企業(yè)資產(chǎn)收益率的波動(dòng)率測(cè)度[26]，其二是以股票收益率的波動(dòng)率測(cè)度[27]。本文參考余明桂等學(xué)者的做法[28]，以企業(yè)總資產(chǎn)收益率（Roa）的波動(dòng)程度測(cè)算風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，其中Roa=息稅前利潤(rùn)（EBIT）/平均總資產(chǎn)（Asset），Roa波動(dòng)程度越大則表明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平測(cè)度指標(biāo)如下：一是經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的企業(yè)總資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差（Risk1i，t）；二是經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的觀測(cè)時(shí)段總資產(chǎn)收益率極差（Risk2i，t），本文基準(zhǔn)回歸中以Risk1i，t作為被解釋變量，并在穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)以Risk2i，t作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量。具體計(jì)算公式如下：

其中，Adj_Roait為i企業(yè)第t年經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的總資產(chǎn)收益率，T為觀測(cè)期長(zhǎng)度（本文將觀察期長(zhǎng)度T設(shè)置為3）。

2.解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）

本文采用文本分析法借助Python軟件分析相關(guān)文件中數(shù)字化轉(zhuǎn)型等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率（剔除“管理層討論與分析部分”內(nèi)容），進(jìn)而獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度數(shù)值；采用定量描述法通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程資金投入與具體成果的相對(duì)關(guān)系間接衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。參考吳非等學(xué)者研究成果[12]、國(guó)泰安《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究數(shù)據(jù)庫(kù)》上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)[29]，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依據(jù)功能不同劃分為戰(zhàn)略引領(lǐng)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)、組織賦能、環(huán)境支撐、數(shù)字化成果與數(shù)字化應(yīng)用，其中具體關(guān)鍵詞由人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)四部分構(gòu)成。利用Python軟件和Java PDFbox對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司年報(bào)進(jìn)行文本分析，并統(tǒng)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，以該頻次作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，涉及關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高則說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效越顯著。同時(shí)，為有效解決關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)頻次（詞頻類變量）右偏傾向的影響，本文以關(guān)鍵詞頻次加1后取對(duì)數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）的代理變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞譜見(jiàn)表1。

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞譜

3.情境變量：企業(yè)生命周期（Elc）

企業(yè)生命周期劃分主要包括現(xiàn)金流組合法、單變量法、產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率法與財(cái)務(wù)綜合指標(biāo)法，其中Dickinson提出的現(xiàn)金流組合法主觀性低、實(shí)踐操作性強(qiáng)[30]，該方法通過(guò)分析經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、投資活動(dòng)與籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量的正負(fù)組合，將企業(yè)生命周期劃分為成長(zhǎng)期、成熟期與衰退期三個(gè)階段。具體企業(yè)生命周期劃分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表2。

表2 企業(yè)生命周期劃分標(biāo)準(zhǔn)

4.控制變量

為減少遺漏變量導(dǎo)致的估計(jì)偏誤，對(duì)可能造成回歸結(jié)果偏誤的相關(guān)變量加以控制，具體分為財(cái)務(wù)狀況層面與內(nèi)部治理層面。財(cái)務(wù)狀況層面控制變量包括：企業(yè)規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、現(xiàn)金流（Cash）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth）；內(nèi)部治理層面控制變量包括：股權(quán)集中度（Top1）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）。此外，為進(jìn)一步控制不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素，回歸模型考慮了時(shí)間固定效應(yīng)（Year）。具體變量定義情況如表3所示。

表3 具體變量定義

三、實(shí)證結(jié)果與分析

本文首先對(duì)主要變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示VIF均值為1.25、各主要變量容差值均大于0.5，表明模型變量之間不存在明顯的共線性多重問(wèn)題。

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4為基于不同生命周期特征的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）結(jié)果顯示，整體上看數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，假設(shè)H1得以驗(yàn)證。就經(jīng)濟(jì)意義而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型每提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高0.2個(gè)百分點(diǎn)，且能通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)。列（2）至列（4）分別為不同生命周期階段的回歸結(jié)果，列（2）至列（3）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)分別為0.054 5、0.039 2，且均在1%的置信水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同生命周期階段均與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，但對(duì)成長(zhǎng)期和成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用更為顯著，假設(shè)H2及假設(shè)H3得證。列（4）結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)為0.020 7，但回歸結(jié)果并不顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未提高衰退期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，這與假設(shè)H4一致。原因可能在于，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，其內(nèi)部治理水平與資源配置效率越高，信息不對(duì)稱程度越低，財(cái)務(wù)穩(wěn)定性越強(qiáng)，進(jìn)而提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平

（二）內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.滯后解釋變量以減少雙向因果問(wèn)題

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間可能存在雙向因果內(nèi)生性問(wèn)題，即企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平反作用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原因而非結(jié)果。為此，本文采用延長(zhǎng)預(yù)測(cè)時(shí)間窗口序列考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型的遠(yuǎn)期經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，參考高杰英等學(xué)者的做法[31]，將滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digi，t+1）作為解釋變量，再次通過(guò)模型（5）、模型（6）考察其對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。

表5顯示了考慮雙向因果問(wèn)題的滯后解釋變量檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）顯示全樣本滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全樣本企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)在1%的置信水平下顯著為正，仍然說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從不同企業(yè)生命周期角度來(lái)看，滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成長(zhǎng)期、成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)分別為0.052 7、0.064 2，且均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與衰退期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸結(jié)果不顯著，說(shuō)明滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)成長(zhǎng)期、成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響顯著強(qiáng)于衰退期企業(yè)，再次證明假設(shè)H2、假設(shè)H3及假設(shè)H4成立。數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后兩期后結(jié)果依然顯著，綜上說(shuō)明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 考慮雙向因果問(wèn)題的內(nèi)生性檢驗(yàn)

2.替換被解釋變量測(cè)度方法

參考陳小輝等學(xué)者的做法[32]，本文以經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的觀測(cè)時(shí)段總資產(chǎn)收益率極差（Risk2i，t）作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量，具體測(cè)算方法如模型（7）所示。

上述模型控制了年份（Year）和行業(yè)（Industry）的固定效應(yīng)。經(jīng)替換被解釋變量測(cè)度方法后，本文再次運(yùn)行模型（7），具體檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 替換被解釋變量回歸結(jié)果

從表6的檢驗(yàn)結(jié)果可知，列（1）顯示全樣本、成長(zhǎng)期與成熟期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平回歸系數(shù)均為正，且通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明全樣本、成長(zhǎng)期與成熟期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，假設(shè)H1、假設(shè)H2及假設(shè)H3再次得證。衰退期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平回歸系數(shù)為0.013 2，遠(yuǎn)低于成長(zhǎng)期、成熟期企業(yè)回歸系數(shù)，且其僅通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，再次說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)成長(zhǎng)期、成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升效應(yīng)更為顯著，即替換企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平測(cè)度方法不影響本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

3.改變企業(yè)生命周期的劃分方式

本文在現(xiàn)金流組合法的基礎(chǔ)上，采用綜合指標(biāo)法重新劃分樣本企業(yè)的生命周期[33]，并通過(guò)模型（2）考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同生命周期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。綜合指標(biāo)法通過(guò)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、資本支出率、經(jīng)營(yíng)年限與留存收益率四個(gè)指標(biāo)劃分企業(yè)生命周期，綜合指標(biāo)法操作如下：1）將營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、資本支出率按照由高到低的順序進(jìn)行排序，將經(jīng)營(yíng)年限與留存收益率按照由低到高的順序進(jìn)行排序；2）以各指標(biāo)的三分位點(diǎn)作為賦分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分，并以四個(gè)指標(biāo)的得分之和劃分企業(yè)生命周期；3）依據(jù)四個(gè)指標(biāo)總分取前三分之一劃分為成長(zhǎng)期企業(yè)，后三分之一劃分為衰退期企業(yè)，中間三分之一劃分為成熟期企業(yè)。具體企業(yè)生命周期劃分標(biāo)準(zhǔn)如表7所示。

表7 企業(yè)生命周期劃分標(biāo)準(zhǔn)

采用綜合指標(biāo)法劃分企業(yè)生命周期的回歸結(jié)果見(jiàn)表8。結(jié)果顯示全樣本、成長(zhǎng)期、成熟期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，衰退期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平不顯著相關(guān)，與前文研究結(jié)果相一致，說(shuō)明研究結(jié)論依然穩(wěn)健成立。

表8 改變生命周期劃分方式的檢驗(yàn)結(jié)果

四、機(jī)制檢驗(yàn)

基準(zhǔn)分析結(jié)果證明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高全樣本、成長(zhǎng)期、成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但上述結(jié)論無(wú)法直接說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的內(nèi)在機(jī)制。理論分析部分指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解企業(yè)面臨的融資約束問(wèn)題，滿足企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的資金需求，進(jìn)而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。故本文以融資約束（SA）作為中介變量，構(gòu)建中介效應(yīng)模型進(jìn)一步分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響不同生命周期階段企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的內(nèi)在機(jī)理。具體中介效應(yīng)模型如下：

對(duì)于融資約束（SA），以SA指數(shù)作為融資約束的衡量指標(biāo)[34]，SA指數(shù)越大則企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴(yán)重。具體中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟包括：第一步，對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸，若回歸系數(shù)α1顯著，則繼續(xù)進(jìn)行檢驗(yàn)，若回歸系數(shù)α1不顯著，則檢驗(yàn)終止；第二步，若回歸模型（8）中回歸系數(shù)a1顯著，則檢驗(yàn)繼續(xù)進(jìn)行，若系數(shù)a1不顯著，則檢驗(yàn)終止；第三步，對(duì)模型（9）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，若回歸系數(shù)b1、b2均顯著且系數(shù)b1小于模型（1）回歸系數(shù)α1，則說(shuō)明融資約束是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介變量。

融資約束的作用機(jī)制分析結(jié)果如表9所示。列（1）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說(shuō)明從全樣本角度來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著緩解企業(yè)面臨的融資約束問(wèn)題。列（2）結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為正，融資約束的系數(shù)顯著為負(fù)，二者均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)有所下降，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)緩解融資約束提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，此結(jié)論支持了假設(shè)H2。同時(shí)，相關(guān)參數(shù)Sobel檢驗(yàn)的Z檢驗(yàn)值分別為1.881、1.945，相應(yīng)的P值分別為0.068 9、0.014 9，說(shuō)明融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平中存在部分中介作用，此結(jié)果再次支持了假設(shè)H2。表9列（3）至列（8）報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的金融支持效應(yīng)在不同生命周期階段的表現(xiàn)情況。結(jié)果顯示，成長(zhǎng)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束的系數(shù)在1%的置信水平上顯著為負(fù)，但該系數(shù)在成熟期企業(yè)中僅通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能激發(fā)成長(zhǎng)期企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的潛在動(dòng)能。對(duì)于成熟期企業(yè)來(lái)說(shuō)，其經(jīng)營(yíng)狀況穩(wěn)定、盈利能力高且資金流動(dòng)性強(qiáng)，內(nèi)源性資金充裕且依靠自身基礎(chǔ)條件就能夠獲得外部資金支持，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)融資約束的緩解效應(yīng)并不顯著。對(duì)于衰退期企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束的回歸系數(shù)為-0.252，在1%的置信水平下顯著，說(shuō)明衰退期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著緩解融資約束。列（4）、列（6）、列（8）回歸結(jié)果均表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，且融資約束是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的中介變量，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)緩解融資約束提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型—緩解融資約束—提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平”的作用機(jī)制得以驗(yàn)證，上述結(jié)論支持了假設(shè)H5。

表9 作用機(jī)制分析：融資約束

五、異質(zhì)性分析

上述研究主要回答了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平”“數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平”，但未說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響依賴于哪些因素。由此，本文對(duì)全樣本按照企業(yè)生命周期、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分組回歸，考察不同生命周期、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的異質(zhì)性影響。

（一）企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

融資成本高、信息不對(duì)稱等多方面因素導(dǎo)致中小規(guī)模企業(yè)難以承受高風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目可能產(chǎn)生的損失。通過(guò)將數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，企業(yè)能夠利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)降低市場(chǎng)參與成本、提高資源配置效率與運(yùn)用效果，從而改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況以增強(qiáng)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿?；谏鲜鲇^點(diǎn)，本文按照總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)的中位數(shù)將全樣本劃分為大規(guī)模企業(yè)與中小規(guī)模企業(yè)，其中大于或等于全樣本總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)中位數(shù)的樣本劃分為大規(guī)模企業(yè)，小于全樣本總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)中位數(shù)的樣本劃分為中小規(guī)模企業(yè)，并對(duì)兩組樣本進(jìn)行分組回歸。不同規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸結(jié)果見(jiàn)表10。

表10 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平：大規(guī)模企業(yè)與中小規(guī)模企業(yè)

表10中Panel A與Panel B結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中小規(guī)模企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響顯著高于大規(guī)模企業(yè)，說(shuō)明相較于大規(guī)模企業(yè)，中小規(guī)模企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更顯著，原因可能在于中小規(guī)模企業(yè)受到資源規(guī)模與配置效率、信息不對(duì)稱等因素制約，其在配置金融資源時(shí)傾向于放棄實(shí)施高風(fēng)險(xiǎn)投資戰(zhàn)略。中小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，其金融資源規(guī)模有所擴(kuò)大且資源配置能力增強(qiáng)，進(jìn)而支撐其在風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)選擇風(fēng)險(xiǎn)程度較高的投資項(xiàng)目，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中小規(guī)模企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響大于大規(guī)模企業(yè)。對(duì)于成長(zhǎng)期企業(yè)而言，其需要通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)以提高行業(yè)地位、擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，進(jìn)而提高自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著影響成長(zhǎng)期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，列（2）、列（6）回歸結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了上述觀點(diǎn)成立。

（二）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性

國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)在發(fā)展戰(zhàn)略、資源稟賦和治理結(jié)構(gòu)等方面差異顯著，國(guó)有企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展需要兼顧盈利與社會(huì)效益，即利益最大化可能并非國(guó)有企業(yè)的最終發(fā)展目標(biāo)，其在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)可能傾向于采取相對(duì)保守的策略，且國(guó)有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)防范體系相對(duì)較完善，數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的邊際增量效益相對(duì)不明顯，從而造成國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用可能不顯著?；谝陨戏治?，本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將全樣本劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用情況見(jiàn)表11。

表11 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平：國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)

表11結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能顯著提升國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但對(duì)非國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響顯著強(qiáng)于國(guó)有企業(yè)，原因可能在于非國(guó)有企業(yè)以企業(yè)價(jià)值最大化作為經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，其更傾向于選擇高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的投資項(xiàng)目，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略可以有效滿足非國(guó)有企業(yè)投資決策過(guò)程中存在的金融資源需求與信息需求，從而提高非國(guó)有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正相關(guān)關(guān)系更為顯著。與此同時(shí)，從非國(guó)有企業(yè)回歸結(jié)果列（6）至列（8）來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成長(zhǎng)期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)為0.058 2，且通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，但其與成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)0.038 4僅在5%的置信水平上顯著，與衰退期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)則不顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)成長(zhǎng)期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響顯著強(qiáng)于成熟期企業(yè)與衰退期企業(yè)。

六、結(jié)論與建議

數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)的一種新型發(fā)展模式，已逐漸成為實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的核心動(dòng)能，也是推進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要力量。本文以2016—2021年長(zhǎng)三角滬深主板制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，通過(guò)Python文本分析測(cè)算數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同生命周期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響效應(yīng)、作用機(jī)制及其異質(zhì)性。結(jié)果表明：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，且對(duì)成長(zhǎng)期和成熟期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用更為顯著，此結(jié)論在經(jīng)過(guò)內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。第二，從作用機(jī)制來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)緩解融資約束提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響因企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等屬性特征不同而存在異質(zhì)性，其對(duì)中小規(guī)模企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的強(qiáng)化作用更顯著，且對(duì)成長(zhǎng)期企業(yè)的影響顯著強(qiáng)于成熟期企業(yè)與衰退期企業(yè)?；谘芯拷Y(jié)論，本文提出以下對(duì)策建議：

第一，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)加快實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，在投資項(xiàng)目比對(duì)與決策過(guò)程中充分應(yīng)用數(shù)字信息技術(shù)與信息資源。具體而言，企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)之間應(yīng)充分認(rèn)識(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，推動(dòng)企業(yè)加快形成以數(shù)據(jù)挖掘、分析與應(yīng)用為核心的數(shù)字化協(xié)同管理體系，將數(shù)字信息技術(shù)與投資決策深度融合，為企業(yè)投資決策與項(xiàng)目實(shí)施全過(guò)程提供數(shù)據(jù)支持，以通過(guò)數(shù)字信息技術(shù)提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

第二，企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展階段選擇合適的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。對(duì)于中小規(guī)模企業(yè)、成長(zhǎng)期企業(yè)和成熟期企業(yè)，應(yīng)注重加強(qiáng)數(shù)字能力建設(shè)與提升信息資源配置效率，通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施信息化建設(shè)和生產(chǎn)流程轉(zhuǎn)型升級(jí)等方式提高企業(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)而提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平以獲取市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。對(duì)于大規(guī)模企業(yè)和衰退期企業(yè)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注如何利用數(shù)字信息技術(shù)創(chuàng)新傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式與治理模式，通過(guò)提升管理效能與改善財(cái)務(wù)狀況激發(fā)企業(yè)發(fā)展?jié)撃堋？偟膩?lái)說(shuō)，企業(yè)應(yīng)將自身實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r與數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)過(guò)程緊密結(jié)合，基于自身資源規(guī)模與配置效率合理選擇轉(zhuǎn)型策略，從而真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高核心競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的終極目標(biāo)。

第三，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低信息不對(duì)稱程度、緩解融資約束。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于挖掘企業(yè)內(nèi)部不同層次的多維度信息，推動(dòng)企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)資源加強(qiáng)自身治理能力建設(shè)，為外部信息使用者提供企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的不同維度信息，利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠以降低信息不對(duì)稱程度、拓寬融資渠道等方式緩解企業(yè)面臨的融資約束等問(wèn)題，同時(shí)數(shù)字信息資源有利于管理層充分考慮投資決策的優(yōu)劣性，進(jìn)而從根本上提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。