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产融结合与制造业企业数字化转型
——基于我国A股上市公司的经验证据

2023-10-19

关键词:产融制造业程度

郭 文 心

(东北财经大学 会计学院,辽宁 大连 116025)

企业作为国民经济的基本单元,其数字化转型是推动数字经济发展的重要力量。虽然在国家战略部署下,企业开始探索实践,但部分企业对转型的意义持怀疑态度。而数字化转型不是一个一蹴而就的过程,需要持续的资源投入,调整成本高、风险大、容易受外部环境冲击状况,要全面、系统地看待。2023年2月,中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》,强调“发挥国家产融合作平台等作用,引导金融资源支持数字化发展”,为企业数字化转型带来全新的思路。产融结合的方式通常有两种,分别是产业资本向金融资本渗透及金融资本向产业资本渗透。我国对产融结合的研究集中于“由产及融”的视角。企业产融结合的动因主要有资源外取、突破路径依赖、降低交易费用、实现协同效应、获取超额利润[1][2]等。许多学者肯定了其经济上的积极影响,产融结合一方面能够缓解融资约束[3][4],改善实体企业创新绩效,优化资金配置[5][6];另一方面,也能提升财务和市场表现[7]。但是也有部分学者认为产融结合策略无效[8],会带来挤出效应,不利于企业实体活动投入[9],造成内部资金短缺、管理层短视以及不确定性增加[10]。

笔者选取数字化转型聚焦的制造业上市公司进行研究,拓展产融结合及数字化转型的研究成果,为企业产融结合良性发展和向数字化转型顺利过渡提供思路,对于促进中国由制造大国向制造强国转变建设具有一定的理论和现实意义。

一、研究假设

数字化转型大势之下,制造业企业需要持续的资金投入,而产融结合恰好能提供稳定充足的现金流,降低融资成本[2],缓解融资约束的负面影响[3],提高投资决策效率[11],减少对金融服务供给者的依赖度[12]。此外,企业产融结合能增强信息传递能力,规避投资者因盲目猜测而带来的价值波动风险[13]。同时,企业实施多元化发展战略能在一定程度上帮助制造业企业摆脱行业发展的周期性波动,经济上行时为企业带来可观利润,出现冲击时增强企业韧性[14],为企业数字化转型提供稳定的发展环境[15]。产融结合能拓展企业的资源边界,优化资源配置[5],发挥协同优势。这不仅是静态能力的提升,为企业带来数字化转型所需的数字基础设施和资金,也是一种动态能力的提升,提高了企业资源重组与分配的能力,改善企业业绩[7]。根据以上分析,提出假设1。

假设1:制造业企业产融结合程度的提高能够促进企业数字化转型。

然而,有学者认为,企业投资金融资产会对其实体项目投资产生明显的挤出效应[10]。数字化转型门槛较高,制造业企业要保证充足的现金流以及资金的长期性和稳定性[4]。当制造业企业持股金融机构比例较高形成控制时,金融机构难以发挥监督作用[12],从而阻碍数字化转型。目前我国产融结合中,实体企业持股比例平均不高[6],对金融机构难以构成实质影响,资源边界拓展能力有限。由于金融部门收益较高,企业盲目扩大投资规模,导致严重的非效率投资[11],不仅给企业带来损失,而且阻滞了数字化转型。长期来看,潜移默化的挤出效应会使企业内部决策体系产生短视化倾向。此外,多元化经营理论指出,制造业企业产融结合业务领域跨度大,不同部门资源调配复杂。协同效应理论也指出,随着产融结合程度的加深,可能超出管理者的可控范围,难以真正实现最佳竞争优势和产业战略布局[8]。因此,产融结合会增加企业投资组合与内部交易的风险,影响企业内部的经营决策,挤占实体项目所需的生产资源,不利于企业数字化转型。基于以上分析,提出假设2。

假设2:制造业企业产融结合程度的提高会阻碍企业数字化转型。

二、研究设计

(一)变量选取

考虑到数据的可获取性,笔者采取词频对企业数字化转型进行度量[16],将数字化转型作为被解释变量,取自然对数以应对数据的“右偏性”特征。此外,将产业结合、企业规模、资产负债率,净资产收益率等作为解释变量。参照已有研究,笔者纳入了一系列可能会对回归结果产生影响的变量作为控制变量,包括企业规模、资产负债率、净资产收益率、年报审计状况、产权性质、股权集中度、机构投资者持股以及托宾Q值。主要变量与具体定义如表1所示。

表1 主要变量定义表

(二)模型构建

参考任晓怡等[15]的做法,笔者设定模型(1)对制造业企业产融结合与数字化转型的关系进行验证:

DTi,t=a0+a1IFCi,t+a2Asseti,t+a3Leveragei,t+a4ROEi,t+a5Auditi,t+a6SOEi,t+a7Top1i,t+a8ISHLDNi,t+a9Tobinqi,t+ΣProvince+ΣYear+εi,t。

(1)

其中,下标i代表样本中各企业个体,下标t代表以年份为单位的时间。ΣProvince代表省份固定效应;ΣYear代表年份固定效应;εi,t代表随机扰动项。如假设1成立,则α1>0,即制造业企业产融结合可以促进数字化转型;如假设2成立,则α1<0,即制造业企业产融结合会对数字化转型起到抑制作用。

(三)样本数据及描述性统计

笔者选取2007~2021年沪深A股持有非上市金融企业股权的制造业上市公司为研究样本,样本中主要变量的描述性统计结果如表2所示。

企业数字化转型程度(DT)最小值和中位数都为0,说明超过半数的企业在观测期没有进行数字化转型。DT均值为0.428,标准差为0.816,说明企业间数字化转型状况差异较大。产融结合程度变量(IFC)最小值只有0.000 1,而最大值达到了0.490,均值0.084,说明样本中的企业虽然产融结合程度差异较大,但总体水平不高。另外,样本中的观测值有54.3%来自国有企业,在产权性质上分布比较平均。

三、实证分析

(一)变量相关性及多重共线性分析

被解释变量DT和解释变量IFC之间的相关系数是0.131,并且在1%的水平上显著,初步证明了假设1成立(见表3)。除此之外,多个控制变量与被解释变量之间的相关关系显著,说明控制变量的选取较为有效。各个变量之间的Pearson系数绝对值均未超过0.5,证明各变量之间不存在严重的多重共线性问题。

表3 主要变量相关性分析表

(二)回归结果及分析

模型(1)基准回归结果显示,IFC的系数在1%水平上的正向显著,证明制造业企业产融结合程度的提高可以显著促进其数字化转型活动。以样本中IFC中位数为标准,IFC值大于或等于中位数的样本为产融结合程度高的组,反之为产融结合程度低的组。将两组数据分别进行回归,可以发现,在产融结合程度较高的组,产融结合对企业数字化转型的促进作用显著,经过组间系数差异检验有效(p=0.001)。在产融结合程度较低的组,回归系数为负,统计意义弱(p>0.1)。结果表明,企业产融结合程度较低时,产融结合对于企业数字化转型的作用弱,但随着产融结合的深入,产融结合对企业数字化转型表现出显著促进作用,与基准回归结果一致,假设1成立。模型(1)基准回归结果如表4所示。

表4 产融结合与企业数字化转型基准回归结果表

为验证结论的可靠性,笔者进行了一系列稳健性检验。稳健性检验结果均与基准回归结果保持一致,说明企业产融结合程度的加深可以促进数字化转型的进程,验证了假设1。

四、结论与展望

经过多年的进步和发展,数字技术已应用到各行各业,渗透社会生活。我国正处于经济高质量发展的关键阶段,实体经济作为经济发展的基础,只有激发自身活力,把握数字化转型契机,实现转型升级,才能更好助力实现建设制造强国的目标。对于制造业企业,产融结合程度越深,数字化转型的程度也越深;产融结合程度越高的企业,其产融结合对数字化转型活动的影响越明显。我国制造业上市企业产融结合带来了充足的资源并得到了良好的运用,提高了自身的信息和资源整合能力,适应了数字化转型带来的变革,产生了预期的协同效应。

由于数字化转型是一个系统、全面、复杂的过程,在未来的研究中,需要对企业数字化转型阶段进行更加科学的划分,构建相应的衡量标准,进行更有针对性的研究,从而提升研究的理论意义和实践应用价值。

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