徐建玲 朱廣歡 宋佳盈

收稿日期：2023-06-01

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目一般項目“數(shù)字經(jīng)濟背景下農(nóng)戶電商采納提升農(nóng)業(yè)經(jīng)營績效的作用機制與實現(xiàn)路徑研究”（21BJY024）

作者簡介：徐建玲（1975—），女，南京財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院教授，經(jīng)濟學(xué)博士，研究方向為公司財務(wù)；朱廣歡（1999—），女，南京財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院碩士研究生，研究方向為會計學(xué)；宋佳盈（2000—），女，南京財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院碩士研究生，研究方向為公司財務(wù)。

1參見《2021年中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》，https：//www.accenture.com/content/dam/accenture/final/a-com-migration/pdf/pdf-177/accenture-digital-transformation-index-2021.pdf#zoom=50。

摘要：現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字技術(shù)給社會生產(chǎn)生活方式帶來了深刻變革。為適應(yīng)時代發(fā)展，我國企業(yè)積極嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為了更好地揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用，推動企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，文章通過文本分析法，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，以2007—2021年我國滬深A(yù)股上市公司為樣本，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對績效提升有正向影響，這種正向影響在技術(shù)密集型行業(yè)中表現(xiàn)更為明顯，而降低管理成本、融資成本是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升產(chǎn)生正向影響的重要作用機制；此外，新冠疫情沖擊強化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的正向影響。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)績效；融資成本；重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件；新冠疫情

中圖分類號：F273? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1007-8576（2024）02-0005-11

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.02.001

COVID-19 Impact， Digital Transformation and Corporate Performance

—Based on an Empirical Analysis of China's A-Share Listed Companies from 2007 to 2021

XU Jianling， ZHU Guanghuan， SONG Jiaying

（Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing 210023， China）

Abstract： At this stage， digital technologies such as big data， the Internet of Things， and cloud computing have brought profound changes to social production and lifestyle. In order to adapt to the development of The Times， Chinese enterprises actively try digital transformation. In order to better reveal the driving role of enterprise digital transformation on the high-quality development of enterprises and promote enterprises to accelerate the pace of digital transformation， this paper constructs enterprise digital transformation indicators through text analysis， and takes China's A-share listed companies from 2007 to 2021 as samples. This paper empirically examines the impact of digital transformation on enterprise performance. The results show that： enterprise digital transformation has a positive impact on enterprise performance improvement， and this positive impact is more obvious in technology-intensive industries， and reducing management cost and financing cost is an important mechanism of enterprise digital transformation to have a positive impact on enterprise performance improvement. In addition， the impact of COVID-19 reinforces the positive impact of digital transformation on business performance.

Key words： enterprise digital transformation; enterprise performance; financing costs; major public health emergency; COVID-19 pandemic

一、問題的提出

黨的二十大報告明確指出，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”，從中可以看出我國對加快數(shù)字化發(fā)展的高度重視?，F(xiàn)實中，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字技術(shù)給社會生產(chǎn)生活方式帶來了深刻變革。在復(fù)雜的經(jīng)濟環(huán)境下，尤其是受新冠疫情沖擊，企業(yè)發(fā)展面臨較大不確定性，而推動企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升企業(yè)價值的關(guān)鍵所在。近年來，大力發(fā)展數(shù)字技術(shù)、推動傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為我國經(jīng)濟實現(xiàn)新舊動能轉(zhuǎn)換和高質(zhì)量發(fā)展的重要方式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級的基礎(chǔ)上，進一步觸及公司核心業(yè)務(wù)，以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型［1］。為適應(yīng)時代發(fā)展，我國企業(yè)積極嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)從2018年的37分升至2021年的54分1，可見我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得一定成果。

對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，既有文獻多從驅(qū)動因素、經(jīng)濟效應(yīng)等方面進行分析，研究宏觀經(jīng)濟環(huán)境［2］、企業(yè)自身特征［3］對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動作用，以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)效益［4］、價值［5］、競爭力［6］等方面的影響?？傮w來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的積極影響主要表現(xiàn)在促進創(chuàng)新、降低成本、提高效率等方面，但當(dāng)發(fā)生重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件時企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的這些積極影響是否會發(fā)生改變，這一問題尚未得到有效驗證。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，以2007—2021年我國滬深A(yù)股上市公司為樣本，采用文本分析法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響及作用機制，并對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件如新冠疫情的發(fā)生是否會使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響發(fā)生改變進行分析。本文可能的邊際貢獻主要體現(xiàn)在如下方面：一是研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低管理成本和融資成本進而促進企業(yè)績效提升，這可豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績效的路徑；二是研究發(fā)現(xiàn)新冠疫情下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的促進作用更明顯，這可為企業(yè)在今后面對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件沖擊時的發(fā)展提供一定借鑒。

二、文獻回顧、理論分析與研究假說

（一）文獻回顧

1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)深度融合，對企業(yè)戰(zhàn)略思維、業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)和商業(yè)模式進行重塑［7-8］，進而推動生產(chǎn)方式重組變革。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素，不僅包括數(shù)字經(jīng)濟政策［9］、競爭環(huán)境［6］、消費者需求轉(zhuǎn)變［10］、數(shù)字技術(shù)發(fā)展［11］等外部因素，還包括管理層與員工的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識［12］、企業(yè)自身數(shù)字技術(shù)的發(fā)展程度［11］等內(nèi)部因素?，F(xiàn)有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)降本增效、提升內(nèi)部控制力［13］，降低企業(yè)人力成本、技術(shù)成本［14］和外部交易成本［15］，并且有利于企業(yè)提高生產(chǎn)、流通、管理效率［16］，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率和資源配置效率［17］，降低非效率投資［5］，促進企業(yè)開放式創(chuàng)新［18］以及技術(shù)創(chuàng)新、組織創(chuàng)新、管理創(chuàng)新［7］。另外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有助于降低信息不對稱程度，減少企業(yè)盈余管理行為［13］。

2. 企業(yè)績效影響因素相關(guān)研究。企業(yè)績效受多重因素影響。就外部因素而言，貨幣政策［19］、稅收政策［20］、貿(mào)易政策［21］、行業(yè)集中度［22］、監(jiān)管程度［23］等均能夠通過影響企業(yè)投資、融資、雇傭、現(xiàn)金流管理等進而影響企業(yè)績效。就內(nèi)部因素而言，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)［24］、創(chuàng)新能力［25］、成長性［26］等都會對企業(yè)績效造成不同程度的影響。

3. 新冠疫情經(jīng)濟后果相關(guān)研究。新冠疫情的發(fā)生給世界經(jīng)濟帶來了巨大沖擊。就我國而言，新冠疫情通過影響供需結(jié)構(gòu)、沖擊進出口貿(mào)易等導(dǎo)致我國最終消費支出下降、社會投資減少、國內(nèi)生產(chǎn)總值增速放緩［27］。不同行業(yè)受新冠疫情的沖擊具有差異性，如旅游業(yè)、餐飲業(yè)等行業(yè)所受沖擊較大，但網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等行業(yè)則在疫情沖擊下迎來了新的發(fā)展機遇［28］。此外，新冠疫情對中小企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營沖擊較大，大企業(yè)因資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流相對穩(wěn)定故所受沖擊相對較?。?9］，但疫情導(dǎo)致的研發(fā)投資效率低下［30］對我國上市公司財務(wù)績效造成了極大沖擊。

（二）理論分析與研究假說

基于交易費用理論，環(huán)境不確定性、組織或人的機會主義行為、信息不對稱等都會影響交易費用。現(xiàn)階段，信息技術(shù)、人工智能技術(shù)被企業(yè)廣泛應(yīng)用于預(yù)測行業(yè)發(fā)展趨勢和用戶消費行為，在一定程度上降低了市場不確定性，企業(yè)利用數(shù)據(jù)歸集、分析、決策等功能可實現(xiàn)更高效的生產(chǎn)管理，降低包括搜索成本、信息成本、運輸成本、傳遞成本、管理成本等在內(nèi)的交易成本。基于委托代理理論，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)提升內(nèi)部控制能力，減少盈余管理行為，進而為企業(yè)績效提升提供良好的內(nèi)部條件。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有利于降低信息不對稱程度，提高外部投資者對企業(yè)真實信息的掌握度，進而有利于增強投資者對企業(yè)、市場的信心?？梢姡瑪?shù)字化變革可提升社會生產(chǎn)效率［31］，進而有利于提高企業(yè)績效。因此，本文提出研究假說1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升有正向影響。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低生產(chǎn)成本和交易成本［16］，從供給到生產(chǎn)再到銷售，通過運用數(shù)字技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)平臺可將供應(yīng)商、企業(yè)、客戶有效連接起來，降低溝通成本，并通過數(shù)據(jù)分析、用戶畫像等，簡化生產(chǎn)和銷售流程，減少人力投入和營銷投入，進而降低銷售成本。同時，數(shù)字技術(shù)的運用還有助于打破企業(yè)內(nèi)部各部門之間的“數(shù)據(jù)鴻溝”，幫助企業(yè)實現(xiàn)信息共享，優(yōu)化管理流程，提高管理效率，降低管理成本。此外，基于信息不對稱理論和信號傳遞理論，在數(shù)字經(jīng)濟時代，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)數(shù)據(jù)處理和挖掘能力大幅提升［32］，標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化信息輸出增多，既向外部市場釋放了更多的積極信號，又降低了信息不對稱程度，提高了外部投資者對企業(yè)內(nèi)部信息的掌握度，降低了外部機構(gòu)向企業(yè)投資的風(fēng)險溢價，進而降低了企業(yè)融資成本。較低的銷售成本、管理成本、融資成本可在一定程度上保證企業(yè)擁有充足的資金， 提高企業(yè)資源配置效率， 增加企業(yè)收益。因此，本文提出研究假說2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低企業(yè)銷售成本、管理成本、融資成本進而對提升企業(yè)績效產(chǎn)生正向影響。

新冠疫情的發(fā)生加重了企業(yè)的經(jīng)營負擔(dān)，企業(yè)運營成本上升，企業(yè)各部門之間、企業(yè)與企業(yè)之間、企業(yè)與消費者之間的溝通成本有所增加，此時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的企業(yè)越具競爭優(yōu)勢。因疫情的發(fā)生使得消費者需求發(fā)生了變化，提供便利服務(wù)成為消費者新的訴求，而進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可以更快捕捉消費者訴求信息，也更易覺察消費者訴求變化，從而建立與消費者之間的有效溝通，降低溝通成本。另外，由于新冠疫情的發(fā)生會影響投資者情緒，給股票市場帶來一定沖擊，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)尤其是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)因傳遞了積極信號，進而可以增強投資者信心，在資本市場上更具競爭力。由此可見，新冠疫情的發(fā)生可能加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。因此，本文提出研究假說3：新冠疫情沖擊下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的正向影響更顯著。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以2007—2021年我國滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，并剔除了金融保險類上市公司、ST和PT類上市公司以及主要變量缺失的樣本。同時，為降低極端值影響，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%水平的縮尾處理和截尾處理，最終得到3086家上市公司25798個年度觀測值。研究中原始數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫，年報文本信息來自巨潮資訊網(wǎng)。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本研究的被解釋變量為企業(yè)績效，以企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（[ROE]）來衡量，并將總資產(chǎn)收益率（[ROA]）作為替換變量用于后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗。

2.解釋變量。本研究的核心解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前學(xué)界測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法主要有兩種：一是根據(jù)企業(yè)年度財務(wù)報告附注，以與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)總額的比重作為代理變量來測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［7］；二是使用文本分析法，借助Python的分詞功能，根據(jù)企業(yè)年報中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)相關(guān)詞語出現(xiàn)的頻次測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［32］。本研究參考吳非［32］的做法，根據(jù)特征詞，借助Python的分詞功能統(tǒng)計企業(yè)年報中特征詞出現(xiàn)的頻次并進行分類和加總，再對特征詞出現(xiàn)總頻次加1后取自然對數(shù)，從而得到衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的變量DTCG。

3.中介變量。為驗證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績效的作用渠道，本文通過銷售成本（[CPS]）、管理成本（[Mfee]）、融資成本（Debtcost）等變量探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的作用機制。其中：銷售成本以銷售費用與營業(yè)收入之比來衡量，管理成本以管理費用與營業(yè)收入之比來衡量，融資成本以財務(wù)費用與總負債之比來衡量。

4.調(diào)節(jié)變量。為了驗證在新冠疫情沖擊下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的影響，本文構(gòu)建了疫情虛擬變量[COVID]，令疫情發(fā)生后即2019年之后賦值為1，否則賦值為0，并構(gòu)建了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與疫情的交互項[COVID×DTCG]。

5.控制變量?？紤]到可能影響企業(yè)績效的其他因素，本文參考鄭莉莉［33］的研究加入一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（[Size]）、資產(chǎn)負債率（[Lev]）、董事人數(shù)（[Board]）、前十大股東持股比例（[Top10]）、公司上市年限（[Age]）、現(xiàn)金流比率（[Cashflow]）、營業(yè)收入增長率（[Growth]）、獨立董事比例（[Indep]）、管理層持股比例（[Mshare]）和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（[Soe]）。

研究中變量定義和測度方式見表1。

（三）模型構(gòu)建

為研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效的影響，本文構(gòu)建模型如下：

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

模型（1）中：[ROE]表示企業(yè)績效，[DTCG]表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Controls為一系列控制變量，ε為隨機誤差項。另外，本文還控制了年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)。

四、實證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計分析

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可知：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[DTCG]的最大值為4.844，最小值為0.000，說明樣本企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度差異較大；企業(yè)績效[ROE]均值為0.067，方差為0.437，最大值為1.536，最小值為-60.150，說明不同企業(yè)績效懸殊較大。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

表3報告了企業(yè)績效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果。由列（a）可知，在未加入控制變量時，企業(yè)績效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.009且在1%水平顯著。由列（b）可知，在加入控制變量后，企業(yè)績效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.005且在1%水平顯著。這說明企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效有正向影響。由此，前文提出的研究假說1得以驗證。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.替換被解釋變量?；鶞?zhǔn)回歸中得到的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升有正向影響的結(jié)論可能受企業(yè)績效衡量方式的影響，因此，本文將凈資產(chǎn)收益率[ROE]替換為總資產(chǎn)收益率[ROA]，重新檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效的影響。由表4可知，替換被解釋變量后，企業(yè)績效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

2.替換解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升有正向影響的結(jié)論可能受數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度方式的影響，因此，本文參考吳非［32］的做法，設(shè)定虛擬變量[DTCG_if]（若企業(yè)進行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型則賦值為1，否則賦值為0）重新檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效的影響。由表4可知，企業(yè)績效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

3.控制個體固定效應(yīng)。企業(yè)績效可能存在時序差異，為避免難以量化的且不隨時間變化的個體效應(yīng)對研究結(jié)果產(chǎn)生影響，本文采用時間和企業(yè)雙向固定效應(yīng)模型進行檢驗。由表4可知，在控制了個體效應(yīng)后，企業(yè)績效與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

4.工具變量法。本文的內(nèi)生性問題主要是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效之間的雙向因果問題?？冃Ш玫钠髽I(yè)多是規(guī)模大、資產(chǎn)負債率低、市場份額高、上市年限長的企業(yè)，這樣的企業(yè)能夠承擔(dān)較大風(fēng)險，有能力進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因而企業(yè)績效可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文借鑒張璇［34］的做法，使用同一城市和行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值以及除去本企業(yè)后同一城市和行業(yè)剩余企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值作為DTCG的工具變量，回歸結(jié)果如表4所示。工具變量回歸結(jié)果表明，企業(yè)績效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)績效有顯著的正向影響，前文結(jié)論穩(wěn)健。

（四）作用機制檢驗

基于前文的理論分析，數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以進一步簡化銷售流程，提高管理效率，贏得投資者更多信任，故數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過降低銷售成本、管理成本、融資成本等方式對企業(yè)績效提升產(chǎn)生正向影響。為檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過降低企業(yè)銷售成本、管理成本、融資成本的方式促進企業(yè)績效提升，本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

[CPSi，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

[Mfeei，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

[Debtcosti，t=β+β1DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+β2Mfeei，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ?（5）

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+β2Debtcosti，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? （6）

上述模型中：[CPS]表示銷售成本，[Mfee]表示管理成本，Debtcost表示融資成本。

本文以模型（2）～模型（4）分別對研究假說2中提出的銷售成本、管理成本、融資成本進行作用機制檢驗，結(jié)果如表5列（a）（b）（c）所示。列（a）中，銷售成本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.007且在1%水平顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能通過降低銷售成本的方式對企業(yè)績效提升產(chǎn)生正向影響。列（b）中，管理成本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.002且在1%水平顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低管理成本的方式對企業(yè)績效提升產(chǎn)生正向影響。列（c）中，融資成本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為-0.001且在1%水平顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低融資成本的方式對企業(yè)績效提升產(chǎn)生正向影響。此外，本文還以模型（5）、模型（6）分別對管理成本和融資成本的中介作用進行進一步研究，回歸結(jié)果如表5列（d）（e）所示。由列（d）（e）可知，管理成本、融資成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升產(chǎn)生正向影響的過程中發(fā)揮了部分中介作用。綜上，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低管理成本、融資成本的方式促進企業(yè)績效提升，前文提出的研究假說2未得到充分驗證。銷售成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的過程中并未發(fā)揮中介作用，可能是因銷售端數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期需投入大量成本，而短期內(nèi)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型而提升的企業(yè)績效無法完全抵銷增加的成本。

（五）疫情的調(diào)節(jié)效應(yīng)

為驗證前文提出的研究假說3，本文構(gòu)建模型如下：

[ROEi，t=β+β1DTCGi，t+β2COVIDi，t+β3COVID×DTCGi，t+βkControlsi，t+βlIndl，i，t+βjYearj，i，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ?（7）

模型（7）中，[COVID]為疫情虛擬變量，2019年后賦值為1，否則賦值為0。模型（7）中，需重點關(guān)注交互項[COVID×DTCG]系數(shù)的正負性與顯著性。由表6可知，[COVID×DTCG]系數(shù)在10%水平顯著為正，表明在新冠疫情沖擊下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的促進作用更明顯，研究假說3得以驗證。

（六）異質(zhì)性分析

根據(jù)投入要素的比例，可將現(xiàn)有行業(yè)分為勞動密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)、技術(shù)密集型行業(yè)三大類。本文按照《上市公司行業(yè)分類指引》（2012年修訂），將勞動密集型行業(yè)和資本密集型行業(yè)劃歸為非技術(shù)密集型行業(yè)，進而將樣本企業(yè)劃分為技術(shù)密集型和非技術(shù)密集型兩大類，分組檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對這兩類企業(yè)績效提升的影響。由表7可知，技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)績效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)在1%水平顯著為正，而非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)績效與數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)雖為正但不顯著。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)密集型行業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的績效存在異質(zhì)性影響。

五、進一步的研究

由前文可知，在新冠疫情沖擊下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的正向影響有所強化，那么，這種表現(xiàn)是否會因地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、生產(chǎn)投入要素、所屬行業(yè)、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等不同而表現(xiàn)出異質(zhì)性？本文將進一步展開研究。

（一）地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平

本文按照不同年份各地級市GDP及其均值，將企業(yè)所在地劃分為經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)和經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)，利用模型（7）對樣本企業(yè)進行分組檢驗，結(jié)果如表8所示。由表8可知，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)企業(yè)的交互項[COVID×DTCG]系數(shù)在10%水平顯著為正，經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)企業(yè)的交互項系數(shù)為正但不顯著。

（二）生產(chǎn)投入要素

按照生產(chǎn)投入要素的不同，本文將樣本企業(yè)分為非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)和技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)，以模型（7）進行分組檢驗，回歸結(jié)果如表8所示。由表8可知，技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的交互項[COVID×DTCG]系數(shù)在10%水平顯著為正，非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的交互項系數(shù)為負但不顯著。

（三）網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)與其他行業(yè)

新冠疫情對不同行業(yè)帶來的經(jīng)濟后果具有差異性。相較于其他行業(yè)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)等行業(yè)迎來了新的發(fā)展機遇。本文將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)企業(yè)從樣本中分離出來，與其他行業(yè)企業(yè)進行分組，并以模型（7）進行分組檢驗，檢驗結(jié)果見表9。由表9可知，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)企業(yè)的交互項[COVID×DTCG]系數(shù)顯著為正，其他行業(yè)企業(yè)的交互項系數(shù)為正但不顯著。

（四）企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將樣本分為非國有企業(yè)和國有企業(yè)兩組，以模型（7）進行分組檢驗，結(jié)果見表9。由表9可知，非國有企業(yè)交互項[COVID×DTCG]系數(shù)顯著為正，國有企業(yè)交互項系數(shù)為負但不顯著。

六、結(jié)論與啟示

本文選取我國滬深A(yù)股上市公司2007—2021年數(shù)據(jù)，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的影響及作用機制，以及疫情在其中的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)論與啟示如下：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升有正向影響，這種正向影響在技術(shù)密集型行業(yè)中表現(xiàn)更明顯。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過降低管理成本、融資成本對提升企業(yè)績效產(chǎn)生正向影響。第三，新冠疫情的發(fā)生強化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的正向影響。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升的正向影響因地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、生產(chǎn)投入要素、所屬行業(yè)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同而表現(xiàn)出差異性。今后，政府應(yīng)進一步加大對數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的扶持力度，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。在面對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件時，企業(yè)也可借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型保持良好的績效表現(xiàn)，利用數(shù)字技術(shù)化解危機，著力培育核心競爭力，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：甘海燕）