企业数字化转型、信息透明度与过度投资——基于我国A股上市公司的经验数据

闫旭红

（兰州财经大学会计学院，甘肃兰州 730101）

一、引言

我国已把发展数字经济列入“十四五”规划纲要，当前正处于数字经济的快速发展时期，数字经济的规模不断扩大。《2021年中国数字经济发展白皮书》显示，我国数字经济规模在2020年年末达39.2 万亿元，占GDP 总量的38.6%，同比增长了9.7 个百分点，数字经济化进程显著加快（中国信息通信研究院，2021）。数字经济主要包含两个方面：数字产业化和产业数字化。2021年，李克强总理在《政府工作报告》中指出，我国要加快数字经济发展，要利用数字经济带来的优势，积极推进数字产业化和产业数字化转型。因此，加快实体企业的数字化转型成为当前建设创新型国家的重要任务之一。传统企业数字化转型的过程是新兴技术在传统行业中深度应用的过程（祁怀锦等，2020），随着新兴技术和实体经济的逐渐融合，数字化转型已成为企业经济增长的新动能（李晓华，2019）。

随着企业数字化转型的不断深入，企业所处的内外部环境得到不断改善和优化。内部环境方面，企业数字化转型借助数字技术拓展企业获取信息的深度和广度，实现信息及时加工和传输，大大降低了信息不确定性和不对称程度，使企业整体业务流程日益透明，减少了对管理层的监督和制衡成本，提升了企业治理水平；外部环境方面，由于政府积极鼓励和引导企业进行数字化转型，因此随着企业数字化水平提高，会吸引更多分析师和机构投资者的关注，且伴随着数字技术的深度嵌入，更有助于企业进行外部信息的收集和披露活动（祁怀锦等，2020）。

数字化情境下，企业运营模式和管理模式都在不断优化和完善，企业决策机制相应地也会随之改善。投资是企业获取收益的重要来源，而企业在投资决策过程中往往会出现过度投资问题。那么，数字化转型是否会影响企业过度投资，以及怎样影响过度投资，有待通过数据进一步验证。本文以企业数字化转型为背景，考察其对企业过度投资产生的影响，选取2013—2020年A 股上市公司数据进行实证检验。同时，考虑企业数字化转型对过度投资影响的机理，即信息透明度在两者之间所起的作用，进一步分析了产权性质的影响，具有一定的研究意义。

本文可能的贡献是：丰富了企业数字化转型和投资效率的相关研究。现有文献主要运用规范研究法分析了企业数字化转型对投资决策产生的影响，而本文通过实证研究考察了企业数字化转型对过度投资行为的具体作用，为政府引导企业数字化转型及提升企业投资效率提供一定的参考。

二、文献综述与研究假设

（一）企业数字化转型与过度投资

企业数字化转型，主要是指运用互联网+、大数据等新兴技术改造企业商业模式和生产流程，进而优化企业管理决策，实现产业升级的过程（祁怀锦等，2020）。学者们对企业数字化转型方面的研究较为丰富，不仅对企业数字化转型的路径和对策进行了许多规范研究（苗力，2019；李晓雪等，2020），也通过实证研究检验了数字化转型对企业产生的影响。严若森和钱向阳（2018）研究发现，数字化转型通过改变企业商业模式和运营方式，提升运作效率、降低产品生产成本；何帆和刘红霞（2019）通过数据分析发现，数字化转型对企业业绩的提升发挥了重要作用；杨德明和毕建琴（2019）研究发现，互联网+等数字技术的运用使民营上市公司的估值显著提升；祁怀锦等（2020）通过路径检验发现，企业数字化转型能够缓解信息不对称、提升管理者的理性程度，进而提高企业治理水平。对于过度投资，学者们也从委托代理理论和信息不对称理论等角度进行了分析。在委托代理理论视角下，企业在投资决策时，通常选择利于自己的、扩大的投资项目，且并不顾及股东利益，造成过度投资行为（Jensen，1976）；在信息不对称视角下，企业内部管理者和外部投资者之间往往存在各种信息不对称现象，例如对资产价值的评估方面、拟投资项目现金流的预期收益方面，等等。此时，企业为实施投资项目所发行的证券很可能被投资者高估，引发过度投资行为（Myers，1984）。因此，过度投资行为往往受到融资成本（Stein，2003）、董事会治理机制（苏坤，2015）等内部管理因素以及经济、社会等外部环境的影响。目前，对企业数字化转型与过度投资的相关研究，尚未直接阐明两者之间的关系，有学者提出企业数字化转型能够降低投资风险，增加投资的精确性和客观性，最终提升投资决策水平（胡秀群等，2021）。因此，本文以现有研究成果为基础，探讨企业数字化转型对过度投资行为的具体影响。

首先，企业通过引入数字技术进行数字化转型，优化企业内部控制体系，减少管理层的自利行为，缓解代理问题（顾奋玲和申慧慧，2019）。具体来讲，在信息获取方面，企业运用互联网+、大数据、人工智能等数字技术对内部控制建设实现全流程数字化转型，对企业内部控制体系进行全流程改造，提升决策者获取信息的深度和广度（宋建波等，2021）；在信息加工方面，通过全流程数字化转型能够提升管理效能，减少管理层的自由裁量权（胡秀群等，2021）；在信息利用方面，运用数字技术实现智能化管理，充分发挥其在企业治理和决策中的作用，使管理层从凭借直觉和经验的盲目决策过渡到数据算法驱动的科学决策，提升了企业管理和决策效率（祁怀锦等，2020）。其次，企业数字化转型借助数字技术突破了时空限制，实现了信息的高效传递（李海舰等，2014），增强了企业信息披露的能力和意愿（祁怀锦等，2020），从而缓解企业和利益相关者之间的信息不对称问题。这有利于减少管理者和投资者之间有关资产价值和投资项目预期收益等方面的信息差异，同时企业披露更多有价值的信息使投资者能及时、准确判断风险，进一步降低融资证券被投资者高估的可能性，从而抑制企业过度投资行为的发生。

由此，本文提出假设1。

假设1：企业数字化转型能够抑制企业的过度投资行为。

（二）企业数字化转型、信息透明度与过度投资

有些学者研究信息不对称问题和代理问题影响企业信息透明度进而导致过度投资现象（袁知柱等，2012），也有学者研究企业数字化转型时把信息透明度问题作为数据检验的路径（肖红军等，2021）。但有关企业数字化转型、信息透明度与过度投资三者之间关系的研究，目前少有文献涉及。胡秀群等（2021）基于数据检验发现，数字技术的运用能够在多个方面矫正企业非效率投资行为，包括信息透明度。因此，在以往研究的基础上，本文具体探讨这三者之间的关系。

企业数字化转型的过程即是数字技术广泛使用的过程，通过运用数字新技术，企业实现了生产、运营、销售等各个环节的智能化管控，形成了相对完整的新信息，并且将这些信息进行不同维度的打包存储，使信息具有可追溯性、准确性和完整性等特征，大大降低了信息不确定性（沈弋等，2014），从而提高了信息透明度。 互联网+技术使企业营销模式从以产品生产为导向转为以消费者需求为导向，企业透过海量数据切实了解用户需要的产品和服务，同时将用户的个性化需求进行同质化解构，实现个性化定制和大规模生产的平衡（吴义爽等, 2016）。这种精准化、精细化的营销模式使上游生产模式也发生了变化，由工业化时代单一的、批量化的生产模式转化为模块化、柔性化的生产模式，且生产过程中智能化生产线能够任意切换，使企业可以更为灵活地生产用户需要的产品（戚聿东和肖旭，2020）。此外，企业数字化转型也会影响企业的经营环境，如互联网技术提供的联结功能，使企业拥有更为快捷、及时的信息获取和披露渠道，降低了信息搜寻和交易成本（罗珉和李亮宇，2015）；大数据提供的数据挖掘、存储以及分析功能，使企业不仅以较低成本获得海量数据，而且数据分析方式也更加全面化和智能化（Hartelius 和Mitchell，2014）；基于云计算的财务共享系统使企业财务工作更集中、协同和共享，推进了财务流程精细化管理（何瑛，2013）。因此，在数字化环境下，企业整体业务流程日趋透明，大幅度减少了经营过程中的混沌节点，逐渐形成了高透明度的运营、管理和决策机制。

随着企业信息透明度的提高，企业管理层能够向股东传递更为清晰的经营状况和投资绩效等信息，使股东能够更及时、更全面地了解管理层的经营和管理情况，相应地，股东也能降低对管理层的监督和制衡成本。随着数字技术的深度嵌入，企业管理的透明度逐步提高，借助大数据和人工智能统一管理平台，使企业管理层有条件进行智能化分析后再进行决策，同时企业底层人员也有机会参与到数据管理平台中，大大制约了管理层的非理性决策行为，增强了企业决策的科学性和可行性，最终使管理层存在的在职消费、资金滥用、盲目扩张等现象受到节制，抑制了管理层为追求自身利益最大化导致的过度投资行为。另外，高信息透明度的企业通过网络沟通平台不仅增加了投资者和管理层的沟通途径，而且在大数据环境下信息披露也更加“言行一致”（张学勇和吴雨玲，2018）。在大数据和互联网多重技术的作用下，企业有充分的能力和意愿披露更多有价值的信息，从而使资产定价更准确、估值相关性更高。基于信号传递理论，通过披露更多“言行一致”的信息，企业力图获得更多融资支持，占据融资先导地位，才能有机会选择更有优势的投资项目，不断提升企业价值，以应对正在进行或者可能需要长期进行的数字化转型。此时，企业和利益相关者之间逐渐形成了一个价值互惠的透明空间，这在一定程度上能够有效缓解企业与利益相关者的信息不对称程度，减少管理层利用自身信息优势诱导企业采取过度投资行为，避免侵占投资者的利益。

由此，本文提出假设2。

假设2：企业数字化转型通过提高信息透明度降低企业的过度投资行为，即信息透明度发挥了中介效应。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

由于2013年为大数据元年，所以本文选取2013－2020年A 股上市公司为样本，为确保样本的可靠性，对样本做了以下处理：一是，剔除金融行业的企业；二是，剔除ST、*ST 企业；三是，剔除有缺失值的样本；四是，为了消除极端值的影响，对连续变量进行1%和99%水平上的缩尾处理。实证研究数据均来自CSMAR 数据库，对所有回归分析进行了公司层面的群聚调整，相关实证分析使用Stata16.0 软件完成。

（二）变量定义

1.解释变量：企业数字化转型（Economy_dig）

本文借鉴祁怀锦等（2020）的研究，以上市公司财务报告附注披露的年末无形资产明细项中与数字化转型相关部分占无形资产总额的比例以及每年的变化程度作为代理变量。具体来讲，当无形资产明细项包含与数字化转型技术相关的关键词或专利时，例如“软件” “网络” “客户端”等，将该明细项标记为“数字化技术无形资产”，然后将同一公司同一年度多项数字化转型技术无形资产进行加总，得到其与本年度无形资产的占比，即为企业数字化转型的代理变量。

2.被解释变量：过度投资（OverInv）

本文借鉴Richardson（2006）的方法，构建以下模型衡量过度投资：

模型（1）中，Invi,t表示i公司第t年资本支出水平［等于购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净 额-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额-（固定资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销）/年初总资产］。相应地，Invi,t-1表示i公司第t-1年的资本支出水平；Growthi,t-1表示i公司第t-1年的成长机会，用Tobin Q 值表示；Levi,t-1为i公司第t-1年的资产负债率；Cashi,t-1表示i公司第t-1年的现金流状况（等于经营活动产生的现金流量净额/年初总资产）；Agei,t-1为i公司第t-1年的上市时间；Sizei,t-1表示i公司第t-1年公司的资产规模（等于资产总额的对数）；Reti,t-1为i公司第t-1年股票的年收益率；Ind、Year分别是行业变量和年度变量。本文采用模型（1）中回归残差为正的部分来衡量企业的过度投资变量（Overinv）。

3.中介变量：信息透明度（Trans）

本文借鉴辛清泉等（2014）的研究，构建了一个综合信息透明度指标。具体地，从盈余质量(DD)、信息披露考评指数(Dscore)、分析师跟踪人数(Analyst)、分析师盈余预测(Accuracy)和审计师(Big4)角度综合计量企业信息透明度，其值等于这五个变量的样本百分等级的平均值。如果存在上市公司透明度变量缺失情况，则Trans等于剩余变量百分等级的均值。Trans越大，企业信息透明度越高。五个变量的具体计量方法如下。

（1）盈余质量指标（DD），用如下模型来计量：

其中，TCA是总流动应计利润（营业利润-经营现金流量+折旧和摊销费用）；CFO是经营现金流量（来源于现金流量表）；REV为营业收入；PPE是年末固定资产价值,i和t分别是企业和年度,e为误差项。将模型（2）中的所有变量都除以平均总资产进行平减，然后按年度行业进行分组回归，得到各企业各年的回归残差ei,t（本年的操控性应计利润）。然后计算出t年和之前4年回归残差的标准差，得到企业t年的盈余质量指标。DD越大，企业信息透明度越高。

（2）信息披露考评指数（Dscore）。根据深交所公布的上市公司信息披露考核结果，将上市公司信息披露质量从高到低依次划分为A、B、C、D 四个等级，表示优、良、及格和不及格。分值越大，企业信息透明度越高。

（3）分析师跟踪人数（Analyst）。由预测公司本年度盈余的分析师数量来决定。Analyst越大，企业信息透明度越高。

（4）分析师盈余预测（Accuracy）。等于（同一年度不同分析师预测的每股盈余中位数-实际每股盈余）/上年度的每股股价。Accuracy越大，表示分析师盈余预测越准确，企业信息透明度越高。

（5）是否聘请国际四大会计师事务所作为其年报的审计师（Big4）。四大会计师事务所审计的财务报告质量可能更高，因此由四大会计师事务所作为年报审计师可以提升企业信息透明度。

4.控制变量

本文借鉴周冬华和张启浩（2021）、张碧洲等（2021）的研究，选取如下控制变量：公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、上市时间（Age）、成长机会（Growth）、机构持股比（Inst）、净资产收益率（Roe）、两职合一（Dual）、股权制衡度（Balance）、审计质量（Opinion）、产权性质（Soe）和董事会规模（Bos）。此外，本文还控制了年度（Year）变量和行业变量(Ind)。

主要变量的测算方法如表1 所示。

表1 主要变量定义

（三）模型构建

为检验信息透明度在企业数字化转型与过度投资之间的中介效应，本文借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的中介效应检验方法，建立逐步回归模型，用回归系数检验中介效应是否存在，构建模型（3）～模型（5）进行检验，其中，X表示控制变量。具体来讲，若模型（3）的系数α1显著，则继续使用模型（4）检验数字化转型（Economy_dig）对信息透明度（Trans）的影响。若系数θ1显著，则继续使用模型（5）分析数字化转型（Economy_dig）、信息透明度（Trans）与过度投资（Overinv）三者之间的关系。若模型（5）中系数μ2显著、μ1不显著，则说明此中介效应为完全中介效应；若系数μ1与μ2都显著，则说明此中介效应为部分中介效应；若系数μ1与μ2都不显著，则说明不存在中介效应。

四、实证分析

（一）描述性统计

本文主要变量的描述性统计结果如表2 所示。由表2 可知，Overinv的最大值为0.369，最小值为0，均值为0.045，表明我国上市公司的过度投资问题较为严重，整体上差异很大；Economy_dig的均值为0.088，标准差为0.203，表明我国上市公司数字化转型程度仍处于较低水平，只有部分企业具有较高的数字化转型程度，总体上具有较大差异；Trans的最小值为0.005，最大值为0.870，可见信息透明度的总体差异很大，表明我国上市公司仍存在一定程度的信息不透明现象。其他变量的描述性统计结果也均在合理范围内。

表2 主要变量的描述性统计

（二）相关性分析

本文检验了主要变量之间的相关系数①限于篇幅，相关系数数据从略，作者备索。，发现企业数字化转型与过度投资和信息透明度之间均呈负相关，与本文的预期并不一致，需要结合后续多元回归分析进一步检验。其他控制变量与Overinv显著相关，主要变量之间的相关系数均小于0.600，表明控制变量的选取是有意义的，且变量之间不存在明显的多重共线性。

（三）回归结果分析

表3 列示了模型（3）～模型（5）的回归结果。可以看出，模型（3）中，企业数字化转型与过度投资在1%的水平上显著为负，表明企业数字化转型能够抑制企业的过度投资行为，假设1 得到验证；模型（4）中，企业数字化转型与信息透明度在接近1%的水平上显著为正（P 值=0.010），即企业数字化转型能够提高企业的信息透明度；模型（5）中，企业数字化转型与过度投资仍在1%的水平上显著为负，且信息透明度与过度投资的系数也在1%的水平上显著为负。由中介效应检验步骤可知，信息透明度在企业数字化转型与过度投资之间发挥了部分中介效应，即企业数字化转型能通过提高信息透明度抑制企业的过度投资行为，假设2 得到验证。

表3 基准回归结果

（四）稳健性检验

1.更换解释变量

本文借鉴吴非等（2021）的研究，用上市公司年报披露的与数字化转型相关的关键词词频重新度量企业数字化转型变量，并使用新变量Economy_dig1 重新进行回归，回归结果如表4 所示。可以看出，模型（3）和模型（4）中，过度投资、信息透明度与企业数字化转型显著相关；模型（5）中，企业数字化转型与过度投资也在1%的水平上显著为负，且信息透明度与过度投资在5%的水平上显著为负，表明信息透明度在企业数字化转型与过度投资之间发挥部分中介效应，本文研究结论稳健。

表4 更换解释变量的回归结果

2.内生性处理

为避免内生性问题，本文采用PSM 进行稳健性检验，结果如表5 和表6 所示。具体来讲，借鉴张永珅等（2021）的研究，首先将数字化转型取中位数，大于中位数的样本取值为1，否则为0；然后将企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、上市时间（Age）、成长能力（Growth）、机构投资者持股（Inst）、净资产收益率（Roe）、两职合一（Dual）、股权制衡度（Balance）和董事会规模（Bos）变量作为协变量计算倾向得分，并采用一对一匹配的原则进行样本匹配；最后对匹配后的新样本重新进行回归检验。可以看出，表5 显示了匹配前后样本的特征，通过了平衡性检验，表6 显示了对匹配后样本重新回归的结果，可见与前文的研究结论一致。

表5 PSM 一对一平衡性检验

表6 PSM 回归结果

3.Bootstrap 方法

本文对信息透明度的中介效应使用Bootstrap 方法进一步检验，抽样样本为6454，重复进行了1000 次抽样，结果如表7所示。可以发现，间接效应和直接效应在95%的置信区间分别为[-0.00079430，-0.00005300]和[-0.01782800，-0.00215260]，而在95%的偏差纠正区间分别为[-0.00079550，-0.00005520]和[-0.01782800，-0.00215260]，且区间内都不包含0。这表明信息透明度在企业数字化转型与过度投资之间发挥了部分中介作用，假设2 得到验证。

表7 Bootstrap 检验结果

（五）进一步分析

在我国资本市场上，国有企业与非国有企业的经营目标和管理方式等都存在较大差异（李小忠，2021），因此数字化转型程度及投资决策方式也一定存在差异。首先，国有企业的实际控制人是政府，且国有企业是政府实现特定目标的重要支柱。数字化转型是国家重要的创新型战略之一，国有企业响应国家号召积极进行数字化转型，同时国有企业的经营风险更低，内部经营和管理更关注合法性与合规性，反而容易忽视决策的制定和业绩的提升，可能会出现更多的过度投资行为。其次，国有企业一般都处于本行业的垄断地位，市场环境较为宽松，竞争压力较小，且政府在配置资源的过程中也会倾向于国有企业，包括创新型资源。而非国有企业一般处在一个有限的完全竞争市场中，所在行业往往竞争激烈。因此，在面对有限的资源和严峻的环境时，非国有企业的管理层在投资决策过程中往往会表现得更为谨慎，只有这样才能应对变幻莫测的市场。因此，相比非国有企业，本文预期国有企业的数字化转型更能抑制过度投资行为。表8 展示了在国企和非国企的子样本下，企业数字化转型对过度投资行为的影响。可以看出，国有企业样本下企业数字化转型与过度投资在接近1%水平上显著为负（P 值=0.011），非国有企业样本下企业数字化转型与过度投资不显著，但系数为负。表明相比非国有企业，国有企业的数字化转型更能抑制过度投资行为。

表8 产权性质的影响

五、结论与建议

本文主要探讨了企业数字化转型对过度投资行为的影响。研究结果发现，企业数字化转型能够有效抑制企业的过度投资行为，信息透明度在其中发挥了部分中介作用，即企业数字化转型能通过提升信息透明度抑制企业过度投资行为。进一步研究发现，数字化转型对过度投资行为的抑制作用在国有企业中表现得更为明显。

数字经济已经成为未来的发展趋势，企业应该根据自身特性顺应数字经济的发展浪潮，充分发挥数字技术的优势，积极进行数字化转型。对于企业而言，首先，要重视自身的研发创新。企业数字化转型必须依赖数字技术的支撑，如果故步自封，不注意研发创新方面的投入，企业将会落后于市场的发展。其次，企业要建立一个数据管理平台。建立数据管理平台不仅有助于企业加强对内外部进行监督，提高信息透明度，而且有助于企业管理层更快、更精确的整合信息，进行统一决策，同时能够让更多企业员工参与到决策过程中，提升决策的可信度和可行性。最后，大力培养相关高科技人才。很多传统企业数字化转型程度低的原因不仅在于运用传统技术持续经营，也是因为缺乏相关高科技人才。人才是科技发展的动力，企业既要重视培育老员工，更要引进新的高科技人才，从而推动企业数字化转型的脚步，提升企业决策效率。对于政府而言，应出台相应政策鼓励和引导高科技企业的发展，例如税收减免和贷款利率补贴等，促使拥有新兴技术的企业积极进行数字化转型。此外，政府应根据市场需求培育相应的高科技人才，鼓励高校开展新技术课程，助力企业数字化转型、持续发展。