■ 何文彬 何魯建

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院 新疆烏魯木齊 830012）

引言

近年來，伴隨著實(shí)體企業(yè)產(chǎn)能過剩以及金融部門的高速增長，大量資金涌入金融市場，其中不乏企業(yè)原本用于生產(chǎn)經(jīng)營、實(shí)業(yè)投資的生產(chǎn)性資金，而金融部門的高速增長伴隨著實(shí)體企業(yè)投資收益率的下降，一定程度上造成了我國經(jīng)濟(jì)的脫實(shí)向虛，違背了金融部門服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的初衷。黨的二十大報(bào)告中提出，堅(jiān)持把經(jīng)濟(jì)發(fā)展的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上。習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)“實(shí)體經(jīng)濟(jì)是一國經(jīng)濟(jì)的立身之本、財(cái)富之源”。經(jīng)濟(jì)脫實(shí)向虛的微觀表現(xiàn)是實(shí)體企業(yè)金融活動(dòng)參與度的逐漸提高，以及利潤來源于金融收益的比例不斷攀升，核心為企業(yè)追求資本增殖而非企業(yè)主業(yè)發(fā)展，最終加大了金融部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)并對(duì)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展造成負(fù)面影響。

在數(shù)字化大潮流下，新興數(shù)字技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)的商業(yè)模式造成了極大的沖擊，但也給傳統(tǒng)企業(yè)的發(fā)展帶來新的機(jī)遇。數(shù)字技術(shù)能夠革新企業(yè)的經(jīng)營管理全過程，為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展注入新的動(dòng)能，使企業(yè)在更大范圍、更深層次處理并運(yùn)用信息這一新興生產(chǎn)要素。經(jīng)過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可以將先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)運(yùn)營相融合，及時(shí)應(yīng)對(duì)行業(yè)內(nèi)的環(huán)境變化、獲取數(shù)據(jù)并有針對(duì)性地調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營流程，幫助企業(yè)進(jìn)行復(fù)雜決策，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。根據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告2022》藍(lán)皮書，2021 年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5 萬億，占GDP 比重達(dá)39.8%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用更加凸顯。黨的二十大報(bào)告指出，要“堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，推進(jìn)新型工業(yè)化”“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)能的強(qiáng)勁引擎。

本文從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)脫實(shí)向虛現(xiàn)狀出發(fā)，聚焦數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置的抑制作用，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體企業(yè)結(jié)合的具體手段，能否幫助降低金融資產(chǎn)配置水平進(jìn)而緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)脫實(shí)向虛？如果可以，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型又具體通過哪些途徑降低金融資產(chǎn)配置水平？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的抑制作用是否會(huì)因企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)等因素而不同？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平之間是否存在非線性關(guān)系？本文通過固定效應(yīng)與中介效應(yīng)模型研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的影響，圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與過度配置金融資產(chǎn)治理提出政策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究

數(shù)字化已經(jīng)成為企業(yè)提升自身核心競爭力、實(shí)現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向。數(shù)字化技術(shù)與企業(yè)深度融合能夠革新企業(yè)運(yùn)營管理方式，涉及企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)、運(yùn)營效率、生產(chǎn)效率、可持續(xù)發(fā)展等方面。例如，荊文君等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；易露霞等（2021）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)主業(yè)績效；倪克金等（2021）指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)企業(yè)成長；趙宸宇等（2021）、涂心語等（2022）均發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過不同路徑提升全要素生產(chǎn)率；段華友等（2023）指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一般來說難以直接量化，現(xiàn)有的關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究多集中于理論層面，不同學(xué)者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定量評(píng)價(jià)存在分歧。部分學(xué)者如胡青（2020）使用向企業(yè)發(fā)放問卷的方式間接收集有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)，這種方式搜集的數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)實(shí)的解釋能力相對(duì)較強(qiáng)，但面臨一定程度的自選擇問題，且受到樣本容量的限制。另一部分學(xué)者如吳非等（2021）、趙宸宇等（2021）的研究將數(shù)字化轉(zhuǎn)型細(xì)分為“底層技術(shù)運(yùn)用”和“技術(shù)實(shí)踐運(yùn)用”兩類，利用這五類關(guān)鍵詞建立詳細(xì)詞頻圖譜，使用python爬蟲功能統(tǒng)計(jì)上市公司年報(bào)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率，并通過熵權(quán)法得出各指標(biāo)的權(quán)重，較為準(zhǔn)確地衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究提供了重要的工具。

（二）企業(yè)金融資產(chǎn)配置的相關(guān)研究

學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置的研究主要分為兩個(gè)方面，即企業(yè)投資金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)、影響因素以及企業(yè)金融資產(chǎn)配置對(duì)微觀企業(yè)經(jīng)營發(fā)展、宏觀金融系統(tǒng)穩(wěn)定等方面的影響。主流觀點(diǎn)認(rèn)為企業(yè)配置金融資產(chǎn)主要出于兩種動(dòng)機(jī)：一方面，金融資產(chǎn)流動(dòng)性高的特點(diǎn)能夠幫助企業(yè)提升資金配置效率，保持資產(chǎn)流動(dòng)性從而降低資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，資產(chǎn)流動(dòng)性的充裕能夠幫助企業(yè)從容應(yīng)對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營進(jìn)而穩(wěn)定企業(yè)收益，具有“蓄水池”效應(yīng)，另一方面，金融資產(chǎn)收益率較高的特點(diǎn)能夠吸引企業(yè)的閑置資金，提高企業(yè)財(cái)務(wù)績效，但部分企業(yè)管理者以利潤最大化為出發(fā)點(diǎn)會(huì)在一定程度上“擠壓”實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資，從而表現(xiàn)出“投資替代”效應(yīng)。胡奕明等（2017）的研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)配置金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)主要為“蓄水池”動(dòng)機(jī)，彭俞超等（2018）發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會(huì)抑制企業(yè)的金融資產(chǎn)配置比例，劉貫春等（2018）發(fā)現(xiàn)，金融資產(chǎn)持有份額與企業(yè)杠桿率正相關(guān)，而金融渠道獲利與企業(yè)杠桿率負(fù)相關(guān)。鄧路等（2020）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融資產(chǎn)配置能夠降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。

而對(duì)于實(shí)體企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例過高對(duì)企業(yè)長期發(fā)展的影響，目前研究大多持負(fù)面態(tài)度。張成思等（2016）發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)金融化顯著降低實(shí)業(yè)投資，且弱化貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的提振效果，杜勇（2017）指出，企業(yè)配置過多金融資產(chǎn)對(duì)企業(yè)未來主業(yè)業(yè)績產(chǎn)生了負(fù)面影響；彭俞超等（2018）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)會(huì)加大企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)并破壞金融穩(wěn)定。但也有部分研究持中性態(tài)度，認(rèn)為需要辯證地看待企業(yè)持有金融資產(chǎn)的行為。宋軍（2015）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)持有的非貨幣金融資產(chǎn)與企業(yè)經(jīng)營收益率之間存在“U”型關(guān)系；鄧超（2017）認(rèn)為企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平與主營業(yè)務(wù)利潤率之間呈“U”型關(guān)系，顧海峰（2022）指出，企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平與實(shí)體投資效率之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。陳楊林（2023）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平與創(chuàng)新投入之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。

此外，部分學(xué)者注意到了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)聯(lián)性。徐朝輝等（2022）指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)有著顯著的治理效應(yīng)，李萬利（2022）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)實(shí)體投資水平進(jìn)而抑制企業(yè)配置金融資產(chǎn)，楊大鵬等（2023）指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)投資具有抑制作用。

（三）文獻(xiàn)述評(píng)

目前，學(xué)術(shù)界有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要聚焦于新興數(shù)字技術(shù)對(duì)宏觀層面經(jīng)濟(jì)增長的積極影響（倪克金等，2021；何帆等，2019）。此外，也有部分文獻(xiàn)關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)微觀企業(yè)發(fā)展的影響（趙宸宇等，2021；徐心語等，2022；洪俊杰等，2022），這些研究從不同方面驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)實(shí)體企業(yè)的積極作用，但有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平的具體影響路徑還存在一定研究空間。

上述文獻(xiàn)分別從不同角度梳理了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)以及企業(yè)金融資產(chǎn)配置失衡的后果，較多文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究集中在其對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響。本文在上述研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)掘了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響機(jī)制，探索了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置之間的非線性關(guān)系。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置的抑制作用

目前我國處于新舊動(dòng)能更迭、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期，隨著我國人口紅利逐漸消失、增長方式由粗獷型增長轉(zhuǎn)向集約型增長，實(shí)體企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營成本逐漸提升，疊加目前我國經(jīng)濟(jì)面臨的供需失衡問題，實(shí)業(yè)投資收益率持續(xù)下跌，大部分實(shí)業(yè)投資預(yù)期收益率低于金融資產(chǎn)預(yù)期收益率，且在可預(yù)見的未來仍將保持這種趨勢(shì)，由此引發(fā)部分企業(yè)出于投資套利動(dòng)機(jī)配置金融資產(chǎn)。一方面，企業(yè)適當(dāng)配置金融資產(chǎn)能夠獲取超額利潤，改善企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況；另一方面，企業(yè)配置過多金融資產(chǎn)將會(huì)導(dǎo)致管理層對(duì)金融渠道獲利形成的依賴，甚至挪用生產(chǎn)性資金投資金融資產(chǎn)，最終影響企業(yè)既定生產(chǎn)運(yùn)營計(jì)劃。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從三個(gè)方面改善企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)。首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)使企業(yè)形成以消費(fèi)者為中心的經(jīng)營理念，深入聚合企業(yè)與數(shù)字技術(shù)，引入信息數(shù)據(jù)這一新興生產(chǎn)要素，使得企業(yè)能夠通過大數(shù)據(jù)等技術(shù)主動(dòng)獲取并分析豐富的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)企業(yè)可以及時(shí)地判斷產(chǎn)品所處的生命周期、市場競爭情況、用戶需求及競爭對(duì)手戰(zhàn)略，幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營管理決策，增強(qiáng)企業(yè)在同行業(yè)內(nèi)的競爭力。同時(shí)，企業(yè)也可以通過便捷的用戶反饋渠道鏈接消費(fèi)者，及時(shí)了解并迎合用戶需求以增加用戶黏性，從而改善企業(yè)實(shí)體業(yè)務(wù)經(jīng)營狀況，提升企業(yè)實(shí)體業(yè)務(wù)績效，從投資動(dòng)機(jī)上擠壓企業(yè)金融資產(chǎn)的份額。其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強(qiáng)企業(yè)信息披露質(zhì)量（王海芳等，2022；鐘廷勇等，2022），信息不對(duì)稱是委托代理問題及企業(yè)面臨融資約束的主要原因，由于委托代理問題的普遍存在，部分風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的企業(yè)管理者會(huì)影響企業(yè)的投資決策，使企業(yè)放棄時(shí)間周期長、失敗風(fēng)險(xiǎn)大的實(shí)體投資項(xiàng)目而轉(zhuǎn)向配置金融資產(chǎn)，信息披露質(zhì)量的提高有助于緩解信息不對(duì)稱問題，進(jìn)而從緩解替代投資的角度降低企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平。最后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的數(shù)據(jù)分析處理能力的顛覆性升級(jí)與商業(yè)模式的全方位變革能夠在很大程度上幫助企業(yè)探索新的投資可能性。一方面，數(shù)據(jù)處理運(yùn)用能力的膨脹能夠使企業(yè)在更深層次、更高維度上綜合分析投資項(xiàng)目可行性，還能發(fā)掘出競爭對(duì)手尚未發(fā)現(xiàn)的投資機(jī)會(huì)，提高實(shí)業(yè)投資從而擠占金融資產(chǎn)投資；另一方面，商業(yè)模式的變革能夠幫助企業(yè)更好地適應(yīng)跨界經(jīng)營，跳出現(xiàn)有行業(yè)尋求新的利潤增長點(diǎn)，綜合運(yùn)用現(xiàn)有資源，迅速平滑經(jīng)驗(yàn)曲線，進(jìn)而幫助企業(yè)提高實(shí)體投資成功率，降低企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平。基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低金融資產(chǎn)配置水平。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理注入新的活力，但企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一蹴而就的，不僅需要管理層達(dá)成一致，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供初始條件，還需要企業(yè)員工將數(shù)字思維貫徹到工作的全過程中。但現(xiàn)實(shí)中普遍存在著企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度不夠，僅將其視為新的治理手段而非戰(zhàn)略選擇，只看到了“數(shù)字化”而忽略了“轉(zhuǎn)型”，部分地方政府對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字經(jīng)濟(jì)給予的政府補(bǔ)貼進(jìn)一步放大了這種現(xiàn)象。習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)：“要腳踏實(shí)地、因企制宜，不能為數(shù)字化而數(shù)字化”，觀念上的偏差會(huì)導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程浮于表面，不僅導(dǎo)致企業(yè)無法充分貫徹?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，進(jìn)而無法完全發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的優(yōu)勢(shì)，還可能導(dǎo)致企業(yè)對(duì)見效較慢的數(shù)字化轉(zhuǎn)型失去信心，從而降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)先級(jí)與投入?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平之間呈倒“U”型關(guān)系。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)金融資產(chǎn)配置的傳導(dǎo)機(jī)制

信息數(shù)據(jù)這一新興生產(chǎn)要素的引入能夠助力企業(yè)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。不少研究證明，企業(yè)金融化行為通過獲利依賴等路徑擠壓了研發(fā)投入，進(jìn)而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新造成負(fù)面影響（李成等，2022；陳洋林等，2023）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)與高新數(shù)字技術(shù)深度融合，企業(yè)研發(fā)人員得以接觸到更高維度、更深層次、更有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更多的研發(fā)方向，激勵(lì)企業(yè)橫縱向、全方位擴(kuò)展其產(chǎn)品線。一方面，企業(yè)可以在數(shù)字技術(shù)的幫助下深入構(gòu)建“消費(fèi)者畫像”，據(jù)此持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)及生產(chǎn)工藝以更好地滿足消費(fèi)者需求，提高產(chǎn)品競爭力并增加客戶黏性?！跋M(fèi)者畫像”可以幫助企業(yè)挖掘用戶的潛在需求，進(jìn)一步降低企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，也從側(cè)面提高了企業(yè)的創(chuàng)新意愿。另一方面，數(shù)字技術(shù)與企業(yè)的融合也增強(qiáng)了企業(yè)對(duì)市場的感知能力，使得企業(yè)管理者能夠?qū)κ袌龈偁帬顩r、產(chǎn)品生命周期、企業(yè)生命周期有更靈敏的把握，從而幫助企業(yè)擴(kuò)大市場份額，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)實(shí)業(yè)投資的增加。基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

圖1 理論框架

H3:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高創(chuàng)新意愿進(jìn)而抑制金融資產(chǎn)配置水平。

企業(yè)內(nèi)部控制是一整套由管理層、治理層協(xié)同實(shí)施的程序制度，包含控制環(huán)境、控制活動(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信息溝通、內(nèi)部監(jiān)督五個(gè)要素。金融資產(chǎn)具有流動(dòng)性高、期望收益高和風(fēng)險(xiǎn)高三個(gè)主要特征，委托代理理論指出，企業(yè)管理者可能受收益率高、流動(dòng)性高的影響，更傾向于持有金融資產(chǎn)以改善企業(yè)業(yè)績，而管理層普遍存在的過度自信可能使他們誤以為自己能夠游刃有余地處理企業(yè)的金融資產(chǎn)投資，從而忽略高風(fēng)險(xiǎn)的特征，過度持有金融資產(chǎn)。研究表明內(nèi)部控制制度執(zhí)行較好的企業(yè)一般擁有較少的非效率投資（王治等，2015），能夠在一定程度上抑制管理層的權(quán)利尋租行為（周美華等，2016），因此，內(nèi)部控制的完善能夠抑制企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過多種途徑提高企業(yè)內(nèi)部的控制水平。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠升級(jí)信息溝通要素，能夠幫助企業(yè)有效地利用內(nèi)部控制相關(guān)機(jī)制降低管理層“一言堂”現(xiàn)象；其次，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算所帶來的算力躍遷能夠有效提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，幫助穿透式分析企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，從而防止企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)；最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的數(shù)字革命能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)員工自上而下的觀念升級(jí)，從而有效提高企業(yè)內(nèi)部控制水平?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H4:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高內(nèi)部控制水平進(jìn)而抑制金融資產(chǎn)配置水平。

風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)企業(yè)長期可持續(xù)發(fā)展起著不可忽視的重要影響，反映了企業(yè)追逐超額利潤并為之不斷努力的態(tài)度。較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平不僅可以提高企業(yè)的創(chuàng)新積極性，還能催化整個(gè)社會(huì)的資本積累進(jìn)而驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有如下幾點(diǎn)積極作用：首先，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可以有效緩解與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對(duì)稱從而拓寬融資渠道，獲取更多資金，進(jìn)而直接提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，同時(shí)也不需要持有大量短期金融資產(chǎn)用以向金融機(jī)構(gòu)“發(fā)送信號(hào)”，從而在一定程度上抑制企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)；其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦予企業(yè)信息優(yōu)勢(shì)，企業(yè)可以憑借大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)所帶來的優(yōu)勢(shì)綜合分析評(píng)價(jià)投資機(jī)會(huì)，降低管理層決策風(fēng)險(xiǎn)，從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，進(jìn)而提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并使得部分被金融資產(chǎn)擠占的生產(chǎn)性資金被釋放并重新投入生產(chǎn)，降低企業(yè)金融資產(chǎn)持有水平；最后，作為企業(yè)從上至下全方位多維度的革命性變革，需要投入大量資金用于研發(fā)與組織變革，會(huì)在短期內(nèi)加大企業(yè)的資金需求，從而直接提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平并降低金融資產(chǎn)配置水平?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H5:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)而抑制企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取

本文選取2008～2021 年滬深主板上市公司作為研究樣本，并進(jìn)行如下處理：（1）剔除ST、*ST、PT、樣本期間退市等異常樣本；（2）根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012 版行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)剔除金融業(yè)及房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)樣本；（3）剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失樣本；（4）對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%水平的雙側(cè)縮尾，最終得到2581 個(gè)上市企業(yè)共計(jì)26250 個(gè)樣本。核心解釋變量通過Python 程序從上市公司年報(bào)獲得，上市公司年報(bào)來源于巨潮資訊網(wǎng)；企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫，企業(yè)內(nèi)部控制數(shù)據(jù)來自迪博公司。為了避免模型中出現(xiàn)異方差問題，在回歸模型中采用聚類到企業(yè)個(gè)體的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

（二）變量衡量

1.被解釋變量。企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平（Fin）。參考Duchin 等（2017）的研究方法，本文使用經(jīng)過總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化的企業(yè)金融資產(chǎn)投資額作為被解釋變量。金融資產(chǎn)包括貨幣資金、交易性金融資產(chǎn)、持有至到期投資、可供出售金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、應(yīng)收股利和應(yīng)收利息。借鑒黃賢環(huán)等（2018）的金融資產(chǎn)分類方法，本文進(jìn)一步將金融資產(chǎn)劃分為長、短期進(jìn)行分析。

2.解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Dig1）。本文通過Python 處理上市企業(yè)年報(bào)，以有關(guān)數(shù)字化技術(shù)相關(guān)詞匯出現(xiàn)頻率總數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度的代理指標(biāo)，并對(duì)詞頻加一取對(duì)數(shù)以得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)指標(biāo)。參考吳非（2021）的做法，經(jīng)由76 個(gè)數(shù)字化相關(guān)詞頻生成數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)Dig1。參考趙宸宇（2021）的做法，經(jīng)由99 個(gè)數(shù)字化相關(guān)詞頻生成數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)Dig2。本文將生成的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)除100 以統(tǒng)一量綱。

3.中介變量。（1）企業(yè)研發(fā)意愿（Rd）。本文用企業(yè)研發(fā)支出與總資產(chǎn)之比代表企業(yè)創(chuàng)新意愿。（2）企業(yè)內(nèi)部控制（Ic）。本文采用迪博公司開發(fā)的上市公司內(nèi)部控制指數(shù)代表企業(yè)內(nèi)部控制水平。（3）企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Leverage）。本文采用企業(yè)杠桿率代表企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

4.控制變量。本文采用以下控制變量：固定資產(chǎn)比例（Fix，固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比）、流動(dòng)比率（CR，流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債之比）、盈利能力（Roe,凈資產(chǎn)收益率）、產(chǎn)權(quán)特征（State，國有企業(yè)取1，否則取0）、經(jīng)營狀況（Loss，虧損取1，否則取0）、現(xiàn)金流（Cf，經(jīng)營現(xiàn)金流凈額與總資產(chǎn)之比）、總經(jīng)理與董事長兩職合一（Dual，董事長、總經(jīng)理兼任取1，否則取0）、董事會(huì)規(guī)模（Bd）、監(jiān)事會(huì)規(guī)模（Bs）、管理層規(guī)模（Manage）。

（三）模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的影響，設(shè)計(jì)如下模型：

在模型（1）中，fin 為企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平，Dig1為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量，豪斯曼檢驗(yàn)顯著拒絕原假設(shè)，支持本文采用固定效應(yīng)進(jìn)行回歸，Year 表示年度固定效應(yīng)，F(xiàn)irm 表示企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)。若顯著為負(fù)，則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能對(duì)金融資產(chǎn)配置水平起到抑制作用，假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。

為了驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平的“倒U 型效應(yīng)”，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量Dig1 的平方項(xiàng)引入模型：

為了進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)實(shí)體企業(yè)金融資產(chǎn)配置影響的傳導(dǎo)路徑，參考溫忠麟等（2014）提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，用“三步法”檢驗(yàn)中介變量的有效性。設(shè)計(jì)如下模型：

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

表1 為本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，我國上市企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平均值為0.21，表明企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)的現(xiàn)象較為嚴(yán)重，且在經(jīng)過縮尾處理后最大值為0.69，最小值為0.018，說明不同企業(yè)之間金融資產(chǎn)配置水平存在較大差異。dig1的均值為0.011，最小值為0，最大值為0.063，與經(jīng)過處理前的吳非等（2021）的測算結(jié)果較為一致，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同企業(yè)之間的優(yōu)先度存在較大差異。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表2 為本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中（1）列為不加入控制變量的回歸，解釋變量的系數(shù)為-0.295，在10%的顯著性水平下顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能在一定程度上降低金融資產(chǎn)配置水平。第（2）列為加入控制變量后的基礎(chǔ)回歸結(jié)果，解釋變量Dig1 的系數(shù)為-0.550 且通過了1%水平下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。第（3）列僅包含短期金融資產(chǎn)，解釋變量dig1 的系數(shù)為-0.544 且在1%的水平下顯著，第（4）列解釋變量dig1 的系數(shù)為正且沒有通過任何慣常水平下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的抑制作用，主要集中在以交易性金融資產(chǎn)為代表的短期金融資產(chǎn)上。

表2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的基準(zhǔn)回歸

（二）非線性關(guān)系分析

表3 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的非線性作用分析結(jié)果，第（1）列為全金融資產(chǎn)樣本回歸，Dig1的系數(shù)為0.496 且在10%的水平下顯著，Squ_Dig1 的系數(shù)為-31.094 且通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，支持了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的倒“U”型關(guān)系，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平起著先促進(jìn)后下降的作用。具體來說，在企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)達(dá)到0.008 后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型才開始對(duì)金融資產(chǎn)起到抑制作用。第（2）（3）列分別結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與短期金融資產(chǎn)配置水平之間仍存在顯著的倒“U”型關(guān)系，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)短期金融資產(chǎn)配置水平的作用拐點(diǎn)為0.0087，相對(duì)更晚出現(xiàn)，而對(duì)長期金融資產(chǎn)配置水平的倒“U”型關(guān)系不顯著。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平倒“U”型關(guān)系通過了檢驗(yàn)，限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果留存?zhèn)浒浮?/p>

表3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平的非線性關(guān)系檢驗(yàn)

（三）機(jī)制效應(yīng)分析

表4 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置抑制作用的機(jī)制分析，其中（1）列為基礎(chǔ)回歸結(jié)果。第（2）（3）列為研發(fā)意愿中介效應(yīng)的機(jī)制分析結(jié)果，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig1 的系數(shù)為0.179 且通過了1%水平下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，將企業(yè)創(chuàng)新意愿加入基準(zhǔn)回歸模型后，創(chuàng)新意愿Rd 的系數(shù)為-0.141 且通過了5%水平的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。企業(yè)創(chuàng)新意愿在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置的抑制作用中發(fā)揮中介效應(yīng)，假設(shè)H3 得到驗(yàn)證；第（4）（5）列為內(nèi)部控制中介效應(yīng)的機(jī)制分析結(jié)果，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig1 的系數(shù)為2.969 且在5%的顯著性水平下顯著，內(nèi)部控制水平Ic 的系數(shù)為-0.002且在10%的顯著性水平下顯著。企業(yè)內(nèi)部控制水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置的抑制作用中發(fā)揮中介效應(yīng)，假設(shè)H4 得到驗(yàn)證；第（6）（7）列為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中介效應(yīng)的機(jī)制分析結(jié)果，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig1 的系數(shù)為0.393 且在5%的顯著性水平下顯著，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)Leverage 的系數(shù)為-0.18且在1%的顯著性水平下顯著。企業(yè)內(nèi)部控制水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置的抑制作用中發(fā)揮中介效應(yīng)，假設(shè)H5得到驗(yàn)證。

表4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置的作用機(jī)制檢驗(yàn)

五、內(nèi)生性分析

（一）外生沖擊穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了避免如因果倒置等原因造成的內(nèi)生性問題，本文借鑒趙濤等（2020）、李萬利等（2022）的研究，使用“寬帶中國”政策作為外生沖擊，利用該政策中的試點(diǎn)城市名單構(gòu)建雙重差分模型以克服內(nèi)生性問題?！皩拵е袊睉?zhàn)略是我國為推進(jìn)寬帶強(qiáng)國政策、釋放信息消費(fèi)潛能、推動(dòng)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要決策，分別于2014 年、2015 年、2016年分批選取了共計(jì)120 個(gè)城市作為試點(diǎn)示范城市，入選城市將從寬帶覆蓋率、寬帶網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和互聯(lián)網(wǎng)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展幾個(gè)維度統(tǒng)籌升級(jí)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施?；ヂ?lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字媒介的基本載體，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施提供了有力支撐，且企業(yè)所在城市是否被選取作為“寬帶中國”試點(diǎn)政策并不為企業(yè)本身所決定，故該政策對(duì)本文而言是一個(gè)較好的外生沖擊。基于此，構(gòu)建如下模型：

為了確保使用“寬帶中國”政策進(jìn)行多期DID 模型的可靠性，首先，選取“寬帶中國”政策執(zhí)行前4 年及后4年進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2 所示，政策實(shí)施前系數(shù)在0 附近波動(dòng)，政策實(shí)施后系數(shù)有明顯的上升趨勢(shì)，通過了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)且支持“寬帶中國政策”對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著顯著的促進(jìn)作用。其次，從所有城市中隨機(jī)抽取了120 個(gè)城市作為政策實(shí)施組，在此基礎(chǔ)上隨機(jī)生成政策實(shí)行年份，并進(jìn)行了500 次重復(fù)循環(huán)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖3 所示，重復(fù)循環(huán)的偽政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)基本分布在0點(diǎn)附近，且絕大多數(shù)p 值大于0.1，進(jìn)一步驗(yàn)證了“寬帶中國”政策作為外生沖擊的可靠性。

圖2 “寬帶中國”政策平行趨勢(shì)檢驗(yàn)動(dòng)態(tài)圖

圖3 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

表5 為基于“寬帶中國”外生沖擊構(gòu)建的多期DID 模型檢驗(yàn)結(jié)果，第（1）列Broadchina 的系數(shù)為0.007 且在5%的顯著性水平下顯著，表明“寬帶中國”政策提升了試點(diǎn)城市的上市企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平；第（2）列Broadchina*dig1 的回歸系數(shù)為-0.51 且通過了5%顯著性水平下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，說明在“寬帶中國”外生沖擊下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍可顯著地抑制企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平，與前文結(jié)果保持一致。

表5 “寬帶中國”外生事件沖擊

（二）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6 為本文選擇的其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，本文替換了解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式，如第（1）列所示，Dig2 的系數(shù)依然顯著為負(fù)與本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。此外，考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置決策的長期影響，本文延長了被解釋變量的時(shí)間，將被解釋變量企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平Fin 提前1 期后加入模型進(jìn)行回歸，如第（2）列所示，Dig1 的系數(shù)依然顯著為負(fù)，與本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表6 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

其次，為了減輕遺漏變量對(duì)模型所造成的影響，進(jìn)一步采用固定效應(yīng)模型將行業(yè)引入模型中進(jìn)行檢驗(yàn)。如第（3）（4）列所示，在分別控制了行業(yè)、企業(yè)、年份與企業(yè)、行業(yè)后，Dig1 的系數(shù)依然顯著為負(fù)，與前文結(jié)果一致。

再次，企業(yè)金融資產(chǎn)配置、數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策同整體金融環(huán)境密切相關(guān)，因此剔除因整體金融環(huán)境對(duì)企業(yè)決策造成的影響而能使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健。在樣本時(shí)間范圍內(nèi)發(fā)生了2008 國際金融危機(jī)以及2015 年A 股“股災(zāi)”，兩次事件均造成金融資產(chǎn)價(jià)格大幅下降，故而必然會(huì)對(duì)企業(yè)的金融資產(chǎn)持有決策造成嚴(yán)重影響。此外，2018 年我國權(quán)益類金融資產(chǎn)也發(fā)生了較大幅度的下跌。因此本文選擇剔除2008 金融危機(jī)、2015 年股災(zāi)以及2018 股災(zāi)的樣本，回歸結(jié)果如第（5）（6）列所示，Dig1 的系數(shù)依然顯著為負(fù)，與前文結(jié)果一致。

最后，由于存在共線性問題，本文沒有將企業(yè)年齡加入到基礎(chǔ)回歸模型中，考慮到企業(yè)存續(xù)時(shí)間差異可能對(duì)模型造成的影響，第（7）列為將數(shù)據(jù)切換為平衡面板后進(jìn)行基礎(chǔ)回歸，Dig1 的系數(shù)仍為負(fù)且通過了1%穩(wěn)健性水平下的顯著性檢驗(yàn)，與基礎(chǔ)回歸結(jié)果保持一致。

（三）指標(biāo)降維檢驗(yàn)

進(jìn)一步將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行降維分析，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈及運(yùn)用五個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，并分別進(jìn)行回歸。表7 分別展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五個(gè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)ζ髽I(yè)金融資產(chǎn)配置水平的影響，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五個(gè)部分均對(duì)金融資產(chǎn)配置發(fā)揮抑制作用，與前文結(jié)果保持一致。

表7 指標(biāo)降維檢驗(yàn)

六、異質(zhì)性分析

（一）基于企業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

選取產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與企業(yè)規(guī)模兩個(gè)指標(biāo)分別將樣本劃分為兩組，進(jìn)而基于企業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性分組考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平的抑制效應(yīng)。由表8（1）（2）列可知，非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其金融資產(chǎn)配置水平之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系，且其拐點(diǎn)相對(duì)于全樣本回歸而言出現(xiàn)得更晚，非國有企業(yè)需要加深數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度，以更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)過度配置金融資產(chǎn)的治理作用，而國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低金融資產(chǎn)配置水平。由（3）（4）列所示，規(guī)模較小企業(yè)運(yùn)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低金融資產(chǎn)配置水平，相反，規(guī)模較大的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的抑制作用不顯著。究其原因，中小規(guī)模企業(yè)憑借體量較小的優(yōu)勢(shì)可以進(jìn)行徹底的轉(zhuǎn)型，從而倍增數(shù)字化、信息化所帶來的優(yōu)勢(shì)，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠較好地緩解中小規(guī)模企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對(duì)稱問題，從而減少原用于擔(dān)保的高流動(dòng)性金融資產(chǎn)。

表8 基于企業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

（二）基于行業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

選取企業(yè)所屬行業(yè)競爭程度與企業(yè)是否為制造業(yè)兩個(gè)指標(biāo)分別將樣本劃分為兩組，進(jìn)而基于行業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性分組考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的作用。如表9（1）（2）列所示，相較于處于競爭較小行業(yè)的企業(yè)，處于競爭較大行業(yè)的企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置水平的抑制作用更為凸顯；如表（3）（4）列所示，非制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，且其抑制作用相較于全樣本回歸而言更為突出，而制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低金融資產(chǎn)配置水平。究其原因，處于競爭較為激烈行業(yè)中的企業(yè)決策周期短、反應(yīng)時(shí)間快，能迅速制定并實(shí)施戰(zhàn)略，從而倍增數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來的優(yōu)勢(shì)。此外，制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更好地激發(fā)企業(yè)潛能，充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。

表9 基于行業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

七、結(jié)論與政策建議

本文利用我國2008～2021年的滬深主板上市企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平之間的關(guān)系、作用機(jī)制及異質(zhì)性問題。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)降低金融資產(chǎn)配置水平，且這種抑制作用以短期金融資產(chǎn)為主。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平之間存在倒“U”型關(guān)系，低于一定水平的數(shù)字化轉(zhuǎn)型反而會(huì)加劇企業(yè)過度持有金融資產(chǎn)。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升創(chuàng)新意愿、增強(qiáng)內(nèi)部控制水平和提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)三條路徑降低金融資產(chǎn)配置水平。

基于上述結(jié)論，提出如下建議：首先，要建立一套科學(xué)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效評(píng)價(jià)體系。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)配置水平的倒“U”型關(guān)系表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融資產(chǎn)配置的抑制作用只有在數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到一定水平后才會(huì)開始顯現(xiàn)，而目前我國上市企業(yè)的數(shù)字化水平呈現(xiàn)顯著的兩極分化態(tài)勢(shì)，約30%上市企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平位于該水平之下。目前上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程較慢的部分原因在于缺乏合理的有效評(píng)估，亟須建立科學(xué)的評(píng)價(jià)體系幫助企業(yè)量化數(shù)字化轉(zhuǎn)型預(yù)期效果，更好地促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐作用。

其次，政府應(yīng)積極引導(dǎo)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，支持工作應(yīng)更具有針對(duì)性。一些地方政府對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型給予的財(cái)政補(bǔ)貼并未達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，導(dǎo)致部分企業(yè)“為數(shù)字化而數(shù)字化”及“過度數(shù)字化”現(xiàn)象頻發(fā)，在降低政府行政效能的同時(shí)加劇了地方政府之間競爭。建議政府有針對(duì)性地解決中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的資金和技術(shù)問題，幫助企業(yè)提質(zhì)增效與降本，實(shí)現(xiàn)發(fā)展躍升。

最后，應(yīng)進(jìn)一步探索企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。本文實(shí)證發(fā)現(xiàn)目前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能顯著提升企業(yè)主業(yè)績效，與學(xué)術(shù)界普遍理論觀點(diǎn)存在一定分歧，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)經(jīng)營管理的升級(jí)促進(jìn)作用機(jī)制仍未充分厘清，企業(yè)應(yīng)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的具體方法仍存在一定的研究空白。