企业数字化转型与管理层业绩预告

王凡林（教授/博导） 张欣（首都经济贸易大学会计学院 北京 100070）

一、引言

以大数据、云计算和人工智能等为代表的数字技术的不断发展，对我国经济各个层面的促进作用愈加明显，党的十九届五中全会明确提出要建设数字中国，《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济发展规划》以及《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》等多个文件从不同方面给出数字化发展的政策指导和实施建议。2023 年政府工作报告再次提出要大力发展数字经济；最新印发的《数字中国建设整体布局规划》进一步将数字经济上升到顶层设计层面，更加强调“数字中国”的落地建设，数字中国建设情况将成为党政领导干部考核评价的重要参考。在新发展阶段，数字经济成为推动我国经济持续发展的关键力量，与实体经济的深度融合为现有实体经济创造了更好的发展机遇，有助于夯实国家产业基础（迟凤玲，2023）。同时，数字经济带来的数据资产蕴含着巨大价值，数据的采集、存储、处理分析环环相扣，实现企业数据资源的进一步丰富，必将影响其信息披露，最终促进资源有效配置。

在这种背景下探讨以企业为主体的数字化转型的行为规律和效果，是贯彻中央精神、指导企业创新经营理念、实现高质量发展的重要环节。一般认为，数字经济涵盖了数字产业化和产业数字化两个维度，而当前备受关注的数字化转型，是推动产业数字化发展的重要举措，原因是这一战略定位可以帮助企业在数据要素驱动下较为彻底地实现业务升级改造，进而促进管理创新（陈其齐等，2021），一方面，在数字化转型的赋能效应下，企业的经营能力得以增强，生产率显著提高，财务风险随之降低（赵娜等，2022），这能为管理层的业绩提升打好基础；另一方面，数字化转型过程中充分利用移动互联等技术，使企业在不受时空限制的条件下，可高效率地向外界传递信息（张永珅等，2021）。而管理层业绩预告作为会计信息的重要形式，相比传统财务报告更具前瞻性和及时性，尤其是在数字化转型的大背景下，这一趋势可能更加明显，但这需要大量数据样本进行验证，基于此，本文拟从两个方面进行实证研究，以期得到明确结论：一是数字化转型能否提高管理层发布自愿性业绩预告的意愿程度，二是所发布业绩预告的精确度和准确性是否得以提升。

二、文献综述与研究假设

（一）企业数字化转型与业绩预告的精确度和准确性

企业战略是企业经营活动的方向和基础（王玉涛、段梦然，2019），在数字经济时代，多数企业借助数字化工具推动组织变革，将数字化转型作为改善经营绩效、谋求持续竞争优势的战略选择（陈庆江等，2021）。长期以来，企业在经营全流程中积累了海量数据，数据处理能力的滞后使部分信息未得到有效释放与运用（易露霞等，2021）。在管理的数字化变革上，企业通过对订单管理、采购管理一系列流程管理的数字化配置，支撑资金流、供应链、要素链和业务链的精准化匹配（刘淑春等，2021）。数字化转型使得企业对内外部数据的处理和挖掘水平大幅提升（吴非等，2021），能够将数据编码输出成标准化、结构化信息，提高信息的可利用程度，并实现信息的耦合。根据国家发改委的数据，数字化技术的运用能使企业的管理效率提升50%，邓云煦和夏文璐（2022）的研究也验证了数字化转型对管理效率的显著影响。同时，数字化转型通过提升内部控制水平、抑制供应链集中度显著提升会计信息可比性（刘胜强等，2022），减少预测信息口径不一致的情况。对大数据的规律性分析还有助于预测即将要发生的环境变化，使得企业能够紧跟市场趋势甚至走在相关政策的前端（张振刚等，2021）。

综上，数字化转型可从两个方面提升企业信息预测质量：（1）企业可实时获取丰富、多维的信息，并能实现信息间的耦合。企业经营过程的历史数据是预测未来的重要基础，企业运行中各环节的数据可动态展现企业生产运营的整个流程，便于管理层做出更加符合企业实际情况的预测。（2）企业的信息处理能力增强。在信息处理深度上，数字化技术使企业能够充分挖掘数据背后的商业行为，提高信息利用率，在时间维度上，可通过算法对现有数据进行规律性分析以预测未来走向。可见，技术水平的提高，使数字经济进一步夯实，企业业绩预告的能力大大提高，为了获得资本市场的收益和企业形象的塑造，企业发布准确性和精确度较高的业绩预告也就具备了技术基础和意愿，据此，本文提出假设1：

H1：在其他条件不变的情况下，数字化转型程度越高，企业越倾向于发布准确性和精确度较高的业绩预告。

（二）企业数字化转型与业绩预告自愿性

依据自愿信息披露理论，管理层通过权衡信息披露的成本和收益来做出符合企业利益的信息披露决策。对此，本文剖析数字化转型对管理层业绩预告披露动机的影响，具体地，从数字化转型的信息效应和业绩驱动效应两个角度阐述。

首先，数字化转型具备信息效应。一方面，数字化转型下，企业融资、投资、经营等各环节相关信息得以数字化，并被获取、存储和应用，数据要素价值有效释放，因此，管理层对企业的信息处理和预测能力信心增强，同时，数字化转型削减了财务信息的获取和加工成本。另一方面，伴随着数字化程度的提高，信息在企业内部流转更为顺畅，改善了信息不透明状况，能在一定程度上缓解委托代理问题，降低盈余管理行为，形成数字化变革的内部治理环境（易露霞等，2021），提高企业的信息质量。基于信息效应，数字化转型降低了管理层业绩预告的披露成本，提高了内部所产生信息的质量，有助于企业建立良好声誉并促进业绩预告信息更好地融入股价（Hutton，Stocken；2007），同时降低企业发布不可靠业绩预告而遭到投资者诉讼、受到监管部门处罚的可能性。这使得管理者向外释放信息信号的动机增强，提高企业发布自愿性业绩预告的积极性。

其次，推动业绩增长、提高股东收益是企业实施数字化转型的根本目的，而实际情况下，数字化转型是否发挥了业绩驱动效应，不同学者观点不一。有学者认为，当前各类企业的数字化转型还不成熟，各方面投入大，短期内收益无法覆盖投入（刘刚等，2021），在这期间，企业往往选择从局部到整体的渐进式数字化转型路径（刘鹏飞、赫曦滢，2018），企业管理模式的转变存在滞后，导致业绩驱动作用难以显现。在未被强制披露时，企业业绩状况很可能影响管理层的业绩预告行为（Miller，2002）。同时，多数学者研究发现，数字化转型对企业业绩产生正向影响（易露霞等，2021；杨思远、王康，2023），提高管理层发布业绩预告的意愿，起到提升股价、显现管理层才能的作用。本文支持刘淑春等（2021）的观点，数字化转型投入存在一个效率提升的区间，投资低于下限或超过上限都会降低投入产出效率，进而影响业绩。而基于已有研究，数字化转型的业绩驱动作用已经过实证检验，说明我国上市公司实施数字化转型有助于提升企业业绩，从而激励企业发布自愿性业绩预告。据此，本文提出假设2：

H2：在其他条件不变的情况下，数字化转型程度越高，企业越倾向于发布自愿性业绩预告。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

为避免金融危机的影响，本文选取2009—2020 年我国A 股上市公司为初始样本。根据已有研究（王玉涛、段梦然，2019；李志生等，2017），业绩预告以更加严谨、稳定的年度业绩预告为研究对象。在进一步剔除金融业公司、当年ST 和*ST 的样本以及关键数据缺失的样本后，本文得到14 805 个样本观测值。为剔除极端值对回归结果的影响，本文在所有连续变量首尾1%分位数处进行缩尾处理。数据源自国泰安和Wind 数据库，数据处理和分析采用Stata 15软件。

（二）变量定义

1.被解释变量。（1）业绩预告的自愿性（VDisc）。参照李志生等（2017）、李晓溪等（2019）的研究，样本范围为未被要求强制披露业绩预告的上市公司，强制业绩预告是指“预警类型”为预增、预减、首亏、续亏、扭亏的业绩预告，若业绩预告的“预警类型”为略增、略减、续盈、不确定，VDisc取值为1，否则取值为0。（2）业绩预告准确性（Accurate）。本文借鉴Ajinkya 等（2005）的研究，采用（预测每股收益-实际每股收益）×100/期初股价后取绝对值进行衡量，样本范围为披露业绩预告的企业，该值越大，预测偏差越大，即准确性越低。（3）业绩预告精确度（Precision）。本文参照Li 和Zhang（2015）的研究，采用（预测每股收益上限-预测每股收益下限）×100/期初股价来衡量，样本范围在（2）的基础上剔除开区间预测样本，该值越大，则预测范围越大，精确性从而越低。

2.解释变量。数字化转型（DCG）。根据吴非等（2021）的研究使用从年报中提取的与数字化转型相关的特征词的频数，具体地，从人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术以及数字技术运用五个维度刻画企业数字化转型，对年报中包含的五个维度关键词的频数之和取对数，用于衡量企业的数字化转型程度。

3. 控制变量。根据李从刚和许荣（2019）、文雯等（2020）、赵良玉和林锐尘（2020）的研究，本文选择公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产利润率（Roa）、公司年龄（Age）、产权性质（State）、机构投资者持股比例（Insti）、盈余波动性（Volatility）、董事会规模（BSIZE）、两职合一（DUAL）、现金持有（Cash）、股权集中度（Top3）、行业竞争（Competition）作为控制变量。主要变量定义详见表1。

表1 变量定义

（三）模型设置

根据前文分析，本文构建如下模型检验数字化转型作用于公司业绩预告的方向及强度：

其中，i 为企业，t 为年份，根据已有研究，数字化转型作用的发挥很可能存在一定滞后，因此数字化转型变量（DCG）滞后一期处理，这样设计还可在一定程度上缓解互为因果的内生性问题。被解释变量Accurate 表示业绩预告的准确性，Precision 表示业绩预告的精确度，VDisc 表示业绩预告的自愿性。模型（3）因变量为0—1 变量，故采用Logit 回归，模型（1）、（2）采用OLS 回归。回归均在公司层面进行Cluster 聚类处理。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表2 为变量的描述性统计结果。VDisc 的均值为0.468，说明未被强制披露的上市公司选择披露管理层业绩预告的比例为46.8%。Accurate 的均值为0.585，中位数为0.174，最大值为97.79；Precision 的均值为0.569，中位数为0.340，最大值为32.47，两变量样本间的差距较大，且其均值大于中位数，说明大部分上市公司业绩预告的准确性和精确度低于均值。DCG 的中位数为0.693，最大值为4.804，说明大部分样本公司披露的年报中包含数字化转型相关的特征词，且不同公司年报中出现的频率有明显的波动。

表2 描述性统计

（二）回归结果

下页表3 报告了数字化转型与企业所披露业绩预告的准确性和精确度的回归结果。（1）、（2）列因变量为准确性（Accurate），列（1）仅控制年度和行业。回归结果显示，数字化转型与管理层业绩预告的准确性在1%的显著性水平上负相关，系数为-0.019，列（2）在列（1）的基础上纳入了影响管理层业绩预告准确性的控制变量，数字化转型的系数降为-0.021，且在1%的水平上显著。（3）、（4）列因变量为精确度（Precision），加入控制变量前数字化转型的系数为-0.010，数字化转型与管理层业绩预告的精确度在5%的水平上负相关，加入后该系数变为-0.011，显著性提高到1%的水平。以上说明，数字化转型程度越高，企业所披露业绩预告的精确度和准确性越高。该结果验证了H1。

表3 数字化转型与业绩预告准确性和精确度回归结果

表4 给出了数字化转型与企业披露业绩预告的自愿性的回归结果。列（1）仅控制了时间和行业固定效应，滞后一期的企业数字化转型指标（L.DCG）的回归系数为0.181 且在1%的水平上显著；列（2）在列（1）基础上纳入了控制变量，数字化转型的回归系数为0.212，仍在1%的水平上显著。这意味着，企业数字化转型程度越高，会显著提升企业业绩预告的自愿性披露水平。为区分不同强度下的数字化转型效果，本文以中位数为界将样本划分为数字化转型程度强弱两组，并重新进行了检验。实证结果表明，在较低组别（DCG ＜50%）中，企业数字化转型的回归系数为负但不显著，即数字化转型对企业是否披露自愿性业绩预告不存在显著影响，而在较高组（DCG ＞50%）中，数字化转型对企业披露业绩预告的自愿性具有显著推动作用。该结果说明数字化转型对信息披露的效力发挥需在较好的转型基础上才能实现，H2 得以验证，即数字化转型程度越高，企业披露业绩预告的自愿性越强。

表4 数字化转型与业绩预告自愿性回归结果

（三）进一步分析

1.不同数字化技术及其应用对业绩预告的影响研究。吴非等（2021）从人工智能（AI）、区块链（BD）、云计算（CC）、大数据（DT）和数字技术运用（ADT）五个维度刻画企业数字化转型，为进一步明确数字化转型中哪些数字技术为影响业绩预告的关键因素，本文将企业整体的数字化转型指标分解为五个子指标，进一步予以实证检验。

表5、表6、下页表7 分别报告了数字化转型各子指标与业绩预告的自愿性、业绩预告的准确性、业绩预告的精确度的回归结果。上页表5 结果表明，子指标的回归系数均为正且在1%的水平上统计显著，说明相比而言，人工智能、云计算、大数据技术以及数字技术的实践应用对促进企业披露自愿性业绩预告起主要作用，人工智能的影响系数最大，为0.336。上页表6 结果表明，人工智能、云计算和数字技术运用可显著提升企业业绩预告的准确性，其中，人工智能的系数绝对值最大，系数值为-0.071，同时显著性最强，t 值达到-4.28。表7 结果表明，人工智能、云计算和大数据技术可显著提高企业业绩预告的精确度，人工智能同样起到最显著作用，系数为-0.040 且在1%的水平上显著。综上，人工智能和云计算技术对企业业绩预告的自愿性、准确性和精确度均起显著作用；数字技术运用对企业业绩预告的自愿性和准确性，尤其是自愿性，起显著作用；大数据技术对企业业绩预告的自愿性和业绩预告的精确度起显著作用；而区块链技术对业绩预告的自愿性、准确性和精确度，在统计上均不存在显著影响。

表5 数字化转型子指标与业绩预告自愿性

表6 数字化转型子指标与业绩预告准确性

2.数字金融对数字化转型效力发挥的影响研究。根据吴非等（2021）的研究，数字化转型能否成功，一方面需要数字化技术的支撑，另一方面需要有效的金融条件为其提供相应的金融资源。而数字金融与上述数字化转型所需的条件相契合。

根据《中国金融科技和数字普惠金融发展报告（2022）》，金融科技的底层技术源于“ABCD”技术，与数字化转型的技术基础高度相似。因此，金融科技能为企业数字化转型提供良好的技术基础。此外，与数字化转型相似，金融科技借助数字化技术可高效处理大量信息，并对信息进行深度分析与挖掘，进而提高金融资源的配置效率，从而使得数字化转型企业可获得所需的金融资源（吴非等，2021）。

本文根据郭峰等（2020）的研究成果，采用“北京大学数字普惠金融指数”衡量数字金融（金融科技），以中位数为界，将样本划分为数字金融发展高、低两个组别，分别进行回归检验，以探究在不同数字金融发展条件下，数字化转型对业绩预告的差异化作用。结果如表8、表9 所示，表8说明在数字金融发展水平高的组和低的组中，数字化转型均会显著提高业绩预告的自愿性，但数字金融发展较好的组，数字化转型指标的系数更大，为0.262，t 值也更大，而数字金融条件较差的组，数字化转型系数为0.151，系数差异检验结果（chi2为6.87，P 值为0.0088）表明两组间系数存在显著差异，即在数字金融发展较好的组，数字化转型对业绩预告的自愿性影响强度更大；表9 显示，在数字金融发展较好的组中，数字化转型系数均显著为负，因变量为准确性下数字化转型的影响系数为-0.029，因变量为精确度下，相应的系数为-0.017，说明数字化转型可显著提升业绩预告的准确性和精确度，而在数字金融发展相对落后的组，数字化转型系数不显著，说明数字化转型对业绩预告的准确性和精确度没有显著影响。

表8 数字化转型、数字金融与业绩预告自愿性

表9 数字化转型、数字金融与业绩预告准确性和精确度

（四）稳健性检验

根据赵宸宇等（2021）的研究，企业在年报中披露数字化转型相关内容时可能有一种倾向，企业实施数字化转型当年年报中相关披露较多，对应指数较大，而以后期间相关披露减少但实际数字化转型已经实现。为此，找出每家企业DCG 指数在样本期间的最大值所对应年份，并将之后年份均定义为该值，构建新变量DCG_new，重新进行回归，替换核心解释变量后实证结果未发生实质性改变。

表10 替换解释变量后回归结果

五、结论与建议

本文以2009—2020 年我国A 股上市公司为研究样本，从企业披露业绩预告的自愿性、业绩预告的精确度和准确性三个方面研究数字化转型对业绩预告的影响。研究结果表明：第一，总体上，数字化转型程度越高，企业披露自愿性业绩预告的可能性越高，且数字化转型程度高的企业越倾向于发布精确度和准确性较高的业绩预告。第二，与数字化转型相关的不同数字化技术及数字技术运用对业绩预告的影响存在差异。第三，数字化转型对业绩预告的作用效果受到外部数字金融发展条件的影响，数字金融发展条件好的情况下，数字化转型对业绩预告的影响更加显著。

基于研究结果，本文为企业和投资者提出如下建议：

第一，企业在做出数字化转型决策时应将其对业绩预告披露意愿和披露质量的影响考虑在内，更客观评判此项战略对企业未来发展的利弊，以帮助其减少决策中存在的漏洞。首先，总体来看，在数字化转型的影响下，企业不再仅仅满足于相对滞后的财务报告的披露，业绩的提升和信息处理效率的提高使其披露业绩预告的意愿显著增强，同时，企业数字化程度提高，对信息的深度挖掘有助于其更准确地预测未来，提高业绩预告的准确性和精确度，该倾向帮助公司建立良好的信息声誉，实现所披露信息更好地融入股价，从这一点来讲，企业实施数字化转型是有利的。其次，数字化转型的实施并非一蹴而就，由于对业绩预告的披露自愿性和披露质量均起显著效果，在其他条件允许的情况下，企业可优先引入人工智能和云计算技术，以最大化发挥其效用。最后，企业还需结合自身所处环境，若当地数字金融条件较好，那么企业实施数字化转型将得到较大便利，数字化转型的实施效果更易显现，否则，企业需谨慎考虑由此带来的影响。

第二，投资者在做出投资决策时可通过参考企业的数字化转型程度对其业绩预告披露质量做出判断。理性的投资者希望获得尽可能多的信息以充分了解一家企业，财务信息在其中极为重要，一般而言，财务报告是投资者了解被投资公司财务状况的重要信息来源，相比来看，上市公司年度财务报告披露的信息在经过审计后更加值得信赖，但报表编制的滞后以及完成审计程序必要的时间要求使得年度财务报告披露时间远远晚于财务报表日甚至在一季度业绩预告披露之后，因此为获得更为及时的信息，投资者可以从业绩预告中获得相关信息，在其他条件类似下，将企业的数字化转型程度作为其业绩预告信息可信赖程度的评价依据。