【摘 要】隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將成必然趨勢。在此背景下，論文選取A股2012-2022年上市企業(yè)為研究對象，探究研發(fā)投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響，及數(shù)字化轉(zhuǎn)型和研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效影響的交互作用。實證數(shù)據(jù)表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效均具有顯著的正向作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效的影響具有顯著的交互作用，且研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項對企業(yè)財務(wù)績效具有負(fù)向影響。本研究豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)財務(wù)績效之間關(guān)系的研究，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有益參考。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；研發(fā)投入；財務(wù)績效

【中圖分類號】F49；F406.7 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號】1673-1069（2024）07-0158-03

1 引言

近年來，中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐穩(wěn)步攀升，2017-2023年，國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)從27萬億元增長到55萬億元，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比值近10%，企業(yè)在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用上展現(xiàn)出了極大的成長空間和潛能。在數(shù)字化發(fā)展的背景下如何利用數(shù)字技術(shù)提高企業(yè)財務(wù)績效和發(fā)展質(zhì)量成為實務(wù)界關(guān)心的問題?，F(xiàn)有研究表明，數(shù)字技術(shù)有助于提高企業(yè)經(jīng)營效率，研發(fā)投入有助于形成創(chuàng)新成果，對企業(yè)財務(wù)績效均具有顯著促進(jìn)作用，而探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入與企業(yè)財務(wù)績效之間作用關(guān)系的研究不多[1，2]。因此，本文以提高企業(yè)財務(wù)績效為目的，從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入為出發(fā)點，探尋數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入與企業(yè)財務(wù)績效間的作用關(guān)系，對正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)具有一定啟示意義。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)財務(wù)績效

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈和5G等先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)上，將這些技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售和服務(wù)等各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，推動數(shù)字與實體的融合，以達(dá)到價值鏈活動的升級和改革的過程[3]。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)財務(wù)績效，部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)不僅需要企業(yè)數(shù)字硬件資源作有力支撐，還需要高技能人才對數(shù)字化信息做出精準(zhǔn)解讀和利用，需要較大資本投入。因此，對于那些資金投入較低、數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不完善的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效具有消極影響[4]。近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善，更多的研究表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效具有積極影響。數(shù)字技術(shù)通過優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升企業(yè)資源利用率，提高產(chǎn)品制造效能，提升企業(yè)間的交流效果和客戶的互動效率，從而更全面地響應(yīng)消費者的多樣性需求，進(jìn)而推動公司建立競爭優(yōu)勢，并在投資收益、利潤水平和企業(yè)績效等方面表現(xiàn)為正增長，由此提出假設(shè)H1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效具有正向促進(jìn)作用。

2.2 研發(fā)投入與企業(yè)財務(wù)績效

多數(shù)研究學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)績效具有正向作用[5，6]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，當(dāng)今用戶需求更加多樣，技術(shù)迭代更加頻繁，企業(yè)要想繼續(xù)保持市場份額，技術(shù)更新是必要的。研發(fā)投入作為保持企業(yè)創(chuàng)新的動力之一，一方面，通過在產(chǎn)品開發(fā)、技術(shù)實驗等方面投入大量資金，給企業(yè)產(chǎn)品帶來創(chuàng)新，將更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、服務(wù)提供給客戶，增加客戶體驗感，進(jìn)一步提高客戶粘性，從而增加企業(yè)績效；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能幫助企業(yè)形成數(shù)字化產(chǎn)品、提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化企業(yè)服務(wù)，從而增加企業(yè)財務(wù)績效。企業(yè)數(shù)字技術(shù)融入產(chǎn)品生產(chǎn)需要研發(fā)投入的有力支持，研發(fā)投入通過作用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，讓數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和高技術(shù)人員配置更完備，進(jìn)一步提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果產(chǎn)出效率。同時，企業(yè)根據(jù)市場需求和行業(yè)特性，有針對性地選擇研發(fā)方向，促進(jìn)研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)價值。因此研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響具有交互作用。但是研發(fā)投入還具有投入資金大、投入周期長、產(chǎn)出成果不穩(wěn)定等特征[7]，具有一定的風(fēng)險性和滯后性，因此研發(fā)投入與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用是否促進(jìn)企業(yè)財務(wù)績效還待進(jìn)一步驗證。由此本文提出如下假設(shè)：

H2：研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效具有正向促進(jìn)作用。

H3：研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響具有交互作用。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選取

本文選擇A股上市企業(yè)2012-2022年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，所使用數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，在樣本選取過程中，剔除金融類、ST、*ST、保險類的上市公司樣本，剔除數(shù)據(jù)缺失及異常值樣本數(shù)據(jù)，最終得到24 069個有效樣本觀測值，使用Stata16進(jìn)行統(tǒng)計分析。

3.2 變量定義

本文的被解釋變量為企業(yè)財務(wù)績效，用總資產(chǎn)收益率（ROA）來衡量；解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT），采用CSMAR數(shù)據(jù)庫中管理層數(shù)字創(chuàng)新類詞頻匯總加1的自然對數(shù)進(jìn)行衡量；調(diào)節(jié)變量為研發(fā)投入（RD），選取企業(yè)年研發(fā)投入額的自然對數(shù)衡量；控制變量有資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、股權(quán)集中度（Top1）、現(xiàn)金流水平（Cash）、企業(yè)規(guī)模（Size），分別用總負(fù)債與總資產(chǎn)之比、第一大股東所持股份比例、經(jīng)營活動產(chǎn)生的凈流量與總資產(chǎn)之比和總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量。

3.3 模型構(gòu)建

為驗證假設(shè)H1和假設(shè)H2，構(gòu)建模型（1）和模型（2）分別驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型和研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效的影響，在回歸模型（1）和模型（2）解釋變量回歸系數(shù)均顯著的情況下，構(gòu)建模型（3）和模型（4），探究研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響是否具有交互作用，以驗證假設(shè)H3。模型中，βi為各變量的回歸系數(shù)，εi為殘差項。

ROA=β0+β1×DT+β2×Lev+β3×Cash+β4×Size+β5×Top1+εi（1）

ROA=β0+β1×RD+β2×Lev+β3×Cash+β4×Size+β5×Top1+εi（2）

ROA=β0+β1×DT+β2×RD+β3×Lev+β4×Cash+β5×Size+β6×Top1+εi（3）

ROA=β0+β1×DT+β2×RD+β3×DT×RD+β4×Lev+β5×Cash+β6×Size+β7×Top1+εi（4）

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計分析

描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。從表1的結(jié)果來看，樣本企業(yè)財務(wù)績效方差為0.099，說明企業(yè)財務(wù)績效分布較集中，最小值-4.95，最大值0.786，中位數(shù)與均值接近，表明半數(shù)以上企業(yè)財務(wù)績效良好，兩極值差異較大。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)的均值為9.41，中位數(shù)為9.4，方差為0.454，最小值為0，最大值為11.6，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢明顯，各企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有差異性。研發(fā)投入均值為18.1，基于行業(yè)差異，研發(fā)投入強度還有增長空間，各企業(yè)均有研發(fā)投入之處，但企業(yè)之間存在不均衡性。表1中企業(yè)控制變量數(shù)據(jù)均處于正常值范圍，數(shù)據(jù)穩(wěn)定無異常。

表1 描述性統(tǒng)計表

4.2 相關(guān)性分析

表2為各變量的相關(guān)性分析。從表2數(shù)據(jù)中可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)財務(wù)績效相關(guān)系數(shù)為0.05，研發(fā)投入與企業(yè)財務(wù)績效相關(guān)系數(shù)為0.111，二者均在1%水平下存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效的正向作用得以初步驗證?？刂谱兞颗c被解釋變量間的相關(guān)關(guān)系基本符合預(yù)期，其相關(guān)系數(shù)均在1%水平下顯著，表明控制變量選擇合理，且表中各變量之間的相關(guān)性系數(shù)的絕對值基本小于0.5，表明所設(shè)置的各變量之間基本不存在多重共線性問題。

表2 相關(guān)系數(shù)表

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。下同。

4.3 回歸分析

本研究通過使用Stata軟件并結(jié)合回歸模型來探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入如何影響企業(yè)財務(wù)績效，結(jié)果如表3所示。在模型（1）中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在1%的水平下顯著為正，回歸系數(shù)為0.005，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的提升具有積極影響，假設(shè)H1得以驗證。在模型（2）中，企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為0.002，在1%的水平下顯著為正，說明研發(fā)投入正向影響企業(yè)財務(wù)績效的提升，假設(shè)H2得以驗證。在模型（3）中，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和研發(fā)投入同時引入模型進(jìn)行回歸，其回歸系數(shù)分別為0.005和0.002，均在1%的水平下顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)研發(fā)投入均對企業(yè)財務(wù)績效具有正向促進(jìn)作用；模型（4）將TD和RD變量去中心化后，生成交互項TD×RD引入回歸模型，交互項系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，為-0.004，表明研發(fā)投入和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響具有交互作用，且交互作用表現(xiàn)為負(fù)向作用，假設(shè)H3得以驗證。控制變量方面，資產(chǎn)負(fù)債率可以反映企業(yè)的負(fù)債水平，企業(yè)負(fù)債越高，所面臨的償債風(fēng)險越大，因此越高的負(fù)債率對企業(yè)財務(wù)績效的消極作用越強。其余變量中，現(xiàn)金流水平越高，表明企業(yè)實現(xiàn)的收入中已收到的款項越多，應(yīng)收賬款越少，收入質(zhì)量越高，因此正向促進(jìn)企業(yè)財務(wù)績效。企業(yè)規(guī)模越大越容易產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，股權(quán)集中度反映企業(yè)的控制權(quán)程度，股權(quán)集中度越高，企業(yè)決策效率越高，利潤分配份額越大，更具激勵作用，因此企業(yè)規(guī)模和股權(quán)集中度均對企業(yè)財務(wù)績效具有正向促進(jìn)作用，控制變量結(jié)果基本符合預(yù)期。

表3 回歸結(jié)果

4.4 穩(wěn)健性檢驗

考慮到研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響可能均具有滯后效應(yīng)，因此本文將企業(yè)財務(wù)績效的滯后一期作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。表4為穩(wěn)健性回歸分析結(jié)果，從中可以看出，模型（1）、（2）均在1%水平下顯著，假設(shè)H1和H2得以驗證。對比表3，表4模型（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)由0.005提高到0.006，模型（2）的回歸系數(shù)由0.002提高到0.005，均有所增加，表明研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的正向作用有所增強，且研發(fā)投入增強更多，驗證了研發(fā)投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后作用。模型（3）中解釋變量均在1%水平下顯著為正，但模型（4）引入DT×RD的交乘項后，回歸系數(shù)仍為負(fù)數(shù)，負(fù)數(shù)的絕對值有所降低，且不顯著。主要是由于引入滯后期的被解釋變量展現(xiàn)出了研發(fā)投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效更強的促進(jìn)作用，隨著研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)出成果對企業(yè)財務(wù)績效的正向作用增加，減弱了原研發(fā)投入造成的成本費用增加對企業(yè)財務(wù)績效的負(fù)向影響，因此研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項系數(shù)絕對值降低，但表現(xiàn)為負(fù)數(shù)，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果符合預(yù)期。由此也可以推斷，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加快，二者的交互作用對企業(yè)財務(wù)績效的影響作用可能會由負(fù)轉(zhuǎn)正，對企業(yè)財務(wù)績效具有正向影響。

表4 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

5 研究結(jié)論

本文以A股上市公司為分析對象，通過實證分析得出如下結(jié)論：①數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效具有顯著的正向促進(jìn)作用。企業(yè)可以通過引入數(shù)字技術(shù)、強化數(shù)字化設(shè)備的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、引進(jìn)數(shù)字化專業(yè)人才等方面來提升企業(yè)數(shù)字化水平，以促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。②研發(fā)投入對企業(yè)財務(wù)績效具有顯著的正向促進(jìn)作用。企業(yè)可以通過擴(kuò)大研發(fā)投入支持、增強產(chǎn)品創(chuàng)新能力來推進(jìn)企業(yè)升級迭代，以提升企業(yè)財務(wù)績效。③研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響具有交互作用，且交互作用表現(xiàn)為負(fù)。一方面，由于研發(fā)投入具有一定的風(fēng)險性，成果轉(zhuǎn)化需要時間積累，產(chǎn)出成果具有一定的滯后性；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴于數(shù)字技術(shù)，進(jìn)而依賴于數(shù)字資源的構(gòu)建，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要研發(fā)投入的支持，對于那些數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施較弱的企業(yè)，研發(fā)投入的增加只能是加重成本支出，反而降低了企業(yè)財務(wù)績效。因此，處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初級階段的上市企業(yè)，數(shù)字化技術(shù)給其帶來的收益還收效甚微，從而研發(fā)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用負(fù)向影響企業(yè)財務(wù)績效。

【參考文獻(xiàn)】

【1】馬鴻佳，王春蕾.數(shù)字化能力總是有益的嗎？數(shù)字化能力與企業(yè)績效關(guān)系的元分析[J/OL].南開管理評論，1-17[2024-06-28].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/12.1288.F.20240412.0839.002.html.

【2】周偉，黃涵，江宏飛.跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入與創(chuàng)新績效[J/OL].科學(xué)學(xué)研究，1-23[2024-06-28].https：//doi.org/10.16192/j.cnki.1003-2053.20240415.001.

【3】王核成，王思惟，劉人懷.企業(yè)數(shù)字化成熟度模型研究[J].管理評論，2021，33（12）：152-162.

【4】余江，孟慶時，張越，等.數(shù)字創(chuàng)新：創(chuàng)新研究新視角的探索及啟示[J].科學(xué)學(xué)研究，2017，35（7）：1103-1111.

【5】朱乃平，朱麗，孔玉生，等.技術(shù)創(chuàng)新投入、社會責(zé)任承擔(dān)對財務(wù)績效的協(xié)同影響研究[J].會計研究，2014（02）：57-63+95.

【6】Jarda M K，Hamad S B.The effect of digital transformation on firm performance：Evidence from Swedish listed companies[J].Journal of Risk Finance，2022，23（4）：329-348.

【7】羅建強，潘蓉蓉，楊子超.制造企業(yè)服務(wù)化、研發(fā)創(chuàng)新投入與企業(yè)績效——基于技術(shù)密集型企業(yè)的實證研究[J].管理評論，2023，35（02）：116-125.