企业数字化、融资约束与投资效率

储成兵，王阳杰

（安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233030）

一、引言

从金融危机和全球疫情产生的深远影响来看，拓展数字化技术应用，推动企业数字化转型来实现经济的健康稳定发展是走出目前经济困局的最有效途径之一。数字化转型是以大数据、云计算、物联网等新一代信息通信技术为动力，以工业软件、嵌入型系统软件等为载体，通过技术改造重构传统实体经济的产品服务、业务流程、组织结构、商业模式和合作方式的方法。

我国也在快速稳健地推进企业数字化转型，逐步在数字经济领域形成了一定规模，并且能够在新冠肺炎疫情下国内外的严峻、复杂形势下沉稳应对。从现阶段已有的成果可以看到，已经落地的数字化技术以及数字化项目应用在为企业经营发展提供崭新的商业逻辑的同时，也给微观经济主体注入了新生命。企业在数字化转型后不仅降低了收集、分析和处理信息的成本，也有效缓解了信息不对称的程度，进而降低了企业所有者对经营者的监督成本，同时也能更好地得到外部人员的监管和关注。另外，企业在数字化转型后的内外部关系以及数字技术与企业战略的结合更为紧密，应对市场环境动荡的能力更为出色，企业也获得更大的生产力、更高的客户满意度、更强的竞争力、更大的利润。因此，企业管理层应当将数字化转型这个重要战略目标作为突围发展的关键之一。

现阶段，我国的经济发展以投资带动为主，且企业的生存发展也离不开投资决策。其中，有很多因素都会影响投资效率，如委托代理冲突、资金约束、公司治理和管理者背景特征等内部因素，还有产品竞争、融资方式、宏观政策及财政制度等外部因素。因此，从投资效率的企业内部影响因素出发，结合企业数字化转型的定义和作用可以推测，企业在数字化转型后的内部管理水平和外部大环境都能够得到有效改善，企业投资效率在理论上应该能得到显著提升。本文将探讨企业数字化转型是否能够有效提升投资效率，并进一步研究其作用机制，以期能为企业投资效率的提升和数字化转型的发展提供一点参考。

二、理论分析与假设提出

企业数字化转型所展现出的强大推动力全世界有目共睹，其对传统业务流程、组织结构、商业模式和发展动能改头换面的能力使各国（地区）企业都在积极抢占数字化的先机。企业数字化转型的具体效能体现如下：首先，企业数字化转型后，通过各种数字技术对数据进行更有效的挖掘从而获取更精准的信息，以此提升业务流程的效率，并更好地把握业务发展方向。其次，数字化转型的企业数量增多，相互之间更有效的数据和资源共享也能形成多赢效应，降低参与数字化转型企业的整体信息不对称程度，打破企业间的信息孤岛。此外，数字化转型推动的数字金融发展能够通过降低杠杆水平来提升财务稳定性，并进一步地促使管理层减少非效率的投资行为。随着信息收集、处理、交易成本和交易风险的降低，信息获取更全面，企业投资更为精确，交易效率和资源配置效率随之提高，企业的投资效率也就得到提升。由此提出第一个假设：

H1：企业数字化转型能够提升企业投资效率。

信息透明度的改善使企业在得到外部投资者有效监管的同时获得其青睐，从而为供需双方作出决策提供可靠支撑，并将资金的需求方和供给方直接对接，通过解决信息不对称问题去解决供需不均衡问题，在提升金融服务效率和包容性的同时吸引外部的优质资源投入；而且数字化转型能够通过推动信用体系的建设和发展来缓解因逆向选择和道德风险而普遍存在的银行信贷困难问题，使得银行更愿意贷款给企业。在缓解融资约束这个中介机制后，原本身负代理压力的管理层可能就不会因风险厌恶和短视考虑而将资金投入到短期收益显著但前景并不良好的现有未触及红线项目，造成投资不足的低效率投资，反而选择短期收益相对较少但长期前景可观的可持续发展项目。另外，融资约束压力相对较小的企业，也更有能力且倾向选择高风险高回报的投资机会，进而提升投资效率。综上分析，提出第二个假设：

H2：企业数字化转型可以通过缓解融资约束，从而促进企业投资效率的提升，即融资约束在企业数字化转型对投资效率影响中存在中介效应。

三、研究设计

（一）样本及数据来源

选取2013—2020年沪深两市A股上市公司数据为样本，并按照2012版行业分类标准剔除了ST、*ST、金融类以及数据不全的上市公司，得到13 840个观测数据。另外，考虑到样本数据中可能存在的极端值影响，对连续变量进行上下1%的Winsorize处理。本文收集的数据来源于国泰安数据库，并由stata15.1和excel处理完成。

（二）变量定义与模型设定

1.被解释变量

本文采用Richardson模型衡量投资效率，该模型回归得到的残差e表示非效率投资，若残差大于零，代表的是过度投资，反之为投资不足。为便于理解和回归，本文对残差取绝对值，绝对值越大，代表投资效率越低，反之则越高。模型如下：

其中主要变量有滞后一期的企业投资Invi，t-1代表企业购进无形资产、固定资产和其他长期资产所支付的现金总额除以期末总资产，托宾Q值Qi，t-1代表成长机会，持有现金流Cashi，t-1表示期末现金及现金等价物与资产总额的比值，企业规模Asseti，t-1为期末总资产取对数，资产负债率Levi，t-1，总资产回报率Roai，t-1，公司上市年限Agei，t-1及营业收入增长率SalesGrowthi，t-1，其中i和t-1分别代表i公司t-1年的指标。另外，模型还控制了年份和行业。

2.解释变量

本文借鉴吴非等（2021）[1]对企业数字化转型的衡量方法，其主要运用大数据技术智能分析与数字化转型有关的关键词在特定文字材料的出现频率并进行统计。一般来说，关键词的频率越高，越能表明该企业在数字化方面的显著效果。首先，利用Python文本提取功能在企业年度报表中删除如公司股东、客户、供应商、公司高管简介等无效内容；其次，对如人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术、数字技术应用为主的近80个转型关键词进行识别计数，同时排除词根存在“没”“无”“不”等否定词前缀的表述情形；最后，为消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，对词频数据进行汇总并取中心化处理，得到衡量指标（TF）。

3.控制变量

为规避关键变量遗漏可能导致的回归偏差，本文参考了韩元亮等（2021）[2]、郭静怡和谢瑞峰（2021）[3]、高杰英等（2021）[4]的研究，选取了可能影响企业投资效率的重要控制变量，包括企业规模（Size）、上市年限（Age）、资产收益率（Roa）、股权集中度（Fir）、资产负债率（Lev）、托宾Q值（Q）、现金持有量（CF），模型还控制了年份和行业。

4.模型设计

首先，为了验证假设H1：企业数字化转型对投资效率的影响，其中非效率投资包括两个方面：Overinv表示投资过度，Undinv代表投资不足。另外，还控制了年份和行业，建立的基本模型如下：

四、实证分析

（一）描述性统计

从表1可看出，被解释变量标准差为0.066，均值为0.056，两者相差无几，说明上市公司总体非投资效率较低，即投资效率良好。投资过度样本有4 979个，均值为0.076，投资不足样本有8 861个，均值为-0.045，说明投资不足的样本虽然较多，但投资过度问题更严重。

表1 描述性统计

（二）企业数字化转型对投资效率的回归分析

表2是上市公司数字化转型对其投资效率的回归结果，第1列中Inv系数在1%水平下显著为负，证实了假设H1：数字化转型能够提升企业的投资效率。第2列Overinv和第3列Undinv的系数也都在10%水平下显著为负，表明数字化能够有效改善投资过度和投资不足问题，但对投资过度的缓解作用更强，可能因为目前投资过度问题更为严重，所以数字化转型对其缓解更有效。

表2 基本模型回归

（三）中介效应分析

1.融资约束中介回归

经上文分析，企业数字化转型之后，信息透明度的提升和信用体系的建设和发展使企业融资约束得到显著缓解，这样肩负代理压力和厌恶风险的管理层就有能力选择前景可观的、符合可持续发展要求的项目，进而提升投资效率。由于KZ、WW等衡量方法可能带来的内生性结果干扰，本文对于融资约束中介变量的衡量模型采用的是SA指数方法，SA指数越大代表融资约束越强，模型如下：SAi,t=0.043Sizei,t-0.04Agei,t-0.073Sizei,t

因此根据假设H2建立的中介效应模型为：Invi,t=a0+a1TFi,t+a2SAi,t+∑Control+∑aiInd+∑aiYear+ei,t其中Size为期末总资产取对数，代表企业规模，Age为企业上市年限。如表3内容所示，第2列解释变量TF对SA的回归中，TF系数在1%水平下显著为负；第3列是加入中介变量后的回归结果，TF系数显著为负，SA系数显著为正，表明融资约束起到部分中介效应。第4列和第5列反映了融资约束作为中介变量对投资过度和投资不足的回归结果，投资过度组，TF系数不显著，SA系数显著在1%水平下显著，表明融资约束在投资过度中起到完全中介；而投资不足组，TF系数也不显著，SA系数在10%水平下显著，表明融资约束在投资不足中虽然起到完全中介，但中介效果不如投资过度。因此，企业数字化转型能够通过缓解融资约束来提升投资效率，其中对过度投资和投资不足的缓解作用均显著，验证了假设H2。

表3 融资约束中介回归

2.环境不确定性调节回归

环境不确定性是企业管理者因掌握各类信息能力有限，对未来企业经营所面临的外部环境感到不稳定、难预测的一种状态。环境不确定程度较高时，管理层难以利用外部信息来调整生产经营策略，造成了其投资风险和收益的动态变化及不可预测。此外，就过度投资而言，环境不确定性加剧了信息的不对称，使管理者的投资决策产生偏差，当不确定性增加时，极有可能导致严重的资源错配和利润损失。环境不确定性也可能成为管理层掩盖过度投资行为的借口，因为当企业存在较多投资、兼并机会时，管理者可能因个人私欲而加大资本投入，进行无效率的过度投资[5]。就投资不足而言，环境不确定性程度越高，企业管理者顾及前途、声誉等个人资本，可能会因高风险进而放弃那些发展前景的项目；而且外部环境不确定性还会导致企业融资成本增加，造成投资现金流不足，出现投资不足问题。综上分析，本文认为企业数字化转型对投资效率的提升作用在环境不确定性较高时更明显。

本文参考申慧慧等（2012）[6]的研究，为了更精准地衡量环境不确定性，选择剔除销售收入中稳定增长的部分，基于每个企业过去8年的数据构建了以下模型来计算非正常销售收入：Salei,t=a0+a1Yeari+ei,t，Sale代表销售收入，Year为年度变量。若观测值是当年年度，则Year=8，若是上一年度，则Year=7，以此类推。模型的残差项即是非正常销售收入，再计算企业过去5年非正常销售收入的标准差，并除以过去5年销售收入的平均值，用其衡量中介变量环境不确定性，其数值越大代表企业外部环境不确定性越大。在参考Ghosh等（2009）[7]的研究基础上，将计算的环境不确定性除以行业环境不确定性，得到调整后的环境不确定性（EU）作为衡量指标。

结果如表4所示，在环境不确定性高组中，企业数字化转型对投资效率尤其是投资过度的提升作用分别在5%和10%的水平下显著，在环境不确定低组中不显著。说明企业数字化转型对投资效率的提升作用在环境不确定性较高时更明显。

表4 环境不确定性调节回归

（四）异质性分析

上文证明了企业数字化转型能够减少企业的非效率投资，但因融资约束程度不同，同一企业不同时期或不同产权性质的企业之间，该影响效果又是怎样的呢？下面基于生命周期理论和产权性质分别检验。

1.基于生命周期

借鉴Dickinson等的划分方法，按照经营、筹资、投资活动现金流净额的不同，将企业生命阶段划分为引入期、成长期、成熟期和衰退期。不同阶段的企业在规模大小、信息资源、自由现金流等方面都有显著差别，其融资约束程度也不同。首先，引入期企业的经营、筹资和投资活动刚起步，未产生正现金流入；而成长期企业，规模扩张、增加固定资产、抢占市场份额是其主要特征，然而其自有资金和资产抵押物都较为缺乏，存在的资金缺口较大，不确定性较强，投资风险也大，即成长期企业融资约束的程度相对较强。其次，成熟期企业的各项活动、指标已趋于稳定，也形成了稳定利润来源，自由现金流多，融资渠道也相对畅通，其融资约束问题也就相对较轻。最后，衰退期企业虽然盈利能力和市场份额大不如前，但成熟期积累下较为充足的现金流，此时的非效率投资主要是源于组织结构僵化和代理问题，并非融资约束直接导致。因此，本文认为企业数字化转型能够有效提升“融资约束强”的成长期企业的投资效率。

回归结果如表5所示，数字化转型对成熟期、衰退期企业的投资效率提升不显著，对成长期企业的提升在1%水平下显著，符合上文分析的结果。

表5 生命周期回归

2.基于企业产权性质

一方面，我国民营企业长期存在因资金不足而影响投资效率的困扰。而国有企业因管理体制等的差异，领导层在较短的任期内更倾向于短期收益高的项目，所以存在普遍的非效率投资现象。另一方面，民营企业和国有企业因产权性质不同，导致它们在关系企业中享受到的利好和投资特征也有所不同。因此本文继续探讨企业数字化转型对不同产权性质企业投资效率的影响。

表6的第1～3列是对国企的回归，结果表明数字化转型能够提升国企的投资效率，其中对投资过度缓解不显著，对投资不足缓解显著，可能是因为国企的特殊地位和身份使得其融资渠道和融资方式较民企更多元化，故其融资约束问题较轻，不过多关注于过度投资问题，反而聚焦于投资不足，数字化转型为投资不足问题的改善提供了途径；第4～6列是对民营企业的回归，系数为显著的-0.002，略低于国企的-0.003，但对投资过度和投资不足都不显著。两者差异主要体现在数字化转型更能缓解国企投资不足，究其原因在于数字化是非常依赖国家政策支持和资源扶持的，即国企得到的数字化支持会普遍优于民企，导致国企的表现略好于民企。

表6 产权性质回归

（五）稳健性检验和内生性处理

1.固定效应模型

采用固定效应模型对主回归进行检验的结果如表7第1列所示，TF系数在1%水平下显著，说明主回归稳健。

2.替换变量法

本文采用Chen模型来替代原被解释变量模型，CInv为替代被解释变量，模型如下：

SalesGrowth代表营业收入增长率，NEG为虚拟变量，若营业收入增长率小于0则取值为1，反之为0。而估计得到的残差绝对值作为替代变量。回归结果如表7第2列：TF系数在10%水平下显著，说明主回归稳健。

3.滞后一期解释变量

为减少双向因果问题，滞后解释变量是较为常用的方法之一，结果如表7第3列：滞后一期解释变量LTF系数在1%水平下显著，主回归结果是稳健的。

表7 稳健性检验和内生性处理

4.工具变量检验

结果如表8的第1列和第2列所示，本文采取的工具变量为该企业在同一年度、同一行业的其他企业的数字化转型平均值，因为该值与该企业数字化转型相关，却不直接影响该企业投资效率，公司规模Asset为选择的内生解释变量。第一阶段回归中工具变量TF_IV的系数在1%水平下显著，第二阶段回归的TF系数在5%水平下显著，表明通过了该检验，即主回归稳健。

表8 工具变量检验

五、结论与启示

首先，本文证实了企业数字化转型能够提升投资效率。其次，在中介效应检验中，融资约束对投资效率起到部分中介作用，对投资过度和投资不足均起完全中介作用；调节效应检验中，企业数字化转型对投资效率的提升作用在环境不确定性较高时更明显。最后，在融资约束视角下的异质性检验分析中发现，数字化转型对成长期企业的投资效率提升显著，而对引入期、成熟期、衰退期的企业并没有展现出同样的效果；在国企和民企的比较中，数字化转型对两者投资效率提升效果都是显著的，但对国企的提升效果更加显著，体现在对国企的投资不足有更好的缓解作用。

根据本文的研究，为更进一步地发挥数字化技术对企业投资效率的提升作用，本文得到以下启示：

第一，我国应当顺应数字经济技术发展的大潮流，积极构建数字化转型的政策支持体系，大力培养新时代的数字化科技人才，数字化改革已刻不容缓。因为数字经济的特质，决定了其巨大的发展前景，需要国家经济政策的大力支持，才能使企业在组织架构层面达到与数字技术的深度契合，以此来夯实数字化转型作用于企业技术提升和组织的基础。除此之外，政府的数字化政策帮扶对因资金链脆弱、融资困难导致较高的非效率投资企业至关重要，这对加强企业特别是成长期企业与金融机构和政府之间的信息交流，及时缓解部分资金问题并促进持续稳健资金链的形成有关键意义。

第二，企业进行数字化较为理想的状态是行业内大多企业都加入数字化平台，降低整体的信息成本，实现数字资源的共享，达到共赢效果和社会资源的最大化利用，所以企业应当积极加入到数字化的队伍中，参与并建设数字化管理平台，并努力将自身的优势针对性地与数字化紧密结合，达到数字“独特”化，在改善投资效率的同时，逐步稳健地提升业务流程效率，把握企业发展方向，实现企业价值的最大化。