企业数字化转型、融资约束与成本粘性

曹志鹏 陈佳宁

一、引言

党的二十大指出，加快建设数字中国是发挥信息化驱动引领作用、推进中国式现代化的必然选择。当前，数字技术作为我国科技驱动发展的重要力量，动态调整生产关系与生产结构，驱动经济社会效率变革及质量变革。对于企业而言，数字化转型具有全局性与战略性的意义，企业应顺应信息革命时代浪潮，打通数字基础设施大动脉，加快数字技术的创新应用，实现数字化与生产经营方式融合，增强核心竞争能力，以此实现高质量发展。企业数字化转型现有研究主要聚焦于数字化转型能否提升企业全要素生产率、影响企业资本市场表现以及企业投资效率（赵宸宇，2021；马慧，2022）。成本管理关乎着企业的经营绩效及长期发展能力，本文基于企业成本角度，重点关注探究企业数字化转型对成本粘性的影响作用。

成本粘性是企业成本管理中的重要现象，即企业的营业收入与营业成本之间的变动存在的非线性关系。企业在经营发展过程中所具有的成本粘性过高，则在面对营业收入变化时大幅度降低企业有效配置资源、合理调整成本的能力受限，不利于企业战略目标实现，对企业长期稳定的发展产生消极影响。数字化转型在企业的生产经营过程中引入数字科技技术，提升资源有效利用率，降低信息透明度，缓解信息不对称现象，能够提升管理层管理决策精准度，优化企业成本管理体系。同时，融资约束是企业所普遍存在的难题，在强度较高的融资约束环境下，会抑制企业决策制定与实施的活力，影响企业数字化转型推动进程，因此融资约束对数字化转型与成本粘性间的关系能起到一定的影响作用。

基于此，本文对企业数字化转型与成本粘性的关系进行分析，采用沪深A股上市企业数据作为研究样本进行实证检验。同时探究融资约束在企业数字化转型与成本粘性关系中起到的调节作用，进一步分析在企业不同水平的内控质量、不同阶段的生命周期、不同地理位置分布的情况下，企业数字化转型对成本粘性的作用强弱。

二、理论分析与研究假设

（一）企业数字化转型与成本粘性

成本粘性最早由A n d e r s o n（2003）等学者提出，他们通过ABJ模型实证研究，发现成本的增减与收入的增减并不是对称的，二者之间并非呈现线性关系，成本随业务量上升而上升的幅度大于成本随业务量下降而下降的幅度。学术界基于成本粘性的形成机制出发，概括了以下三个动因：调整成本、管理者乐观预期以及管理者机会主义行为。

调整成本理论关注资源的配置决策，当业务量下降时，企业调整资源不仅涉及到削减资源时所耗成本，更涉及到未来恢复资源时所耗成本，管理层比较闲置资源及调整资源后，主观上不愿下调资源投入，从而形成成本粘性。管理者乐观预期理论关注管理者决策的主观倾向性，管理者对未来市场前景充满乐观预期，主观认为业务量的下降具有暂时性，未来会出现回升现象，故而更倾向于保留现有资源投入，缺乏下调成本的动力趋使(Banker等，2011)。管理者机会主义理论关注管理者的“帝国构建”动机，在业务量上升时他们倾向于扩张资源，甚至于超过企业最佳规模水平，在业务量下降时出于自利动机，更倾向于保存资源，从而产生较高的成本粘性。

在建设数字中国战略背景下，深入推进企业数字化转型有助于降低企业的调整成本，数字化转型通过引入数字技术重塑企业生产经营方式，优化企业资源配置效率及生产总流程，降低人力资源培训、运营维护等各类成本；企业通过实施数字化转型提升信息透明度，改善整体信息环境，增强管理层对于未来市场预期的准确度，使管理层面对未来市场前景预期判断更加精准，改善盲目乐观决策现象；企业数字化转型引入信息数字技术，有助于充分弱化单个管理层实施决策的能力，提升企业整体对资源的获取能力，进一步降低管理层机会主义行为。基于此，本文认为推动企业数字化转型能够有效降低调整成本，提升信息透明度，打破信息孤岛，优化企业内部管理决策，缓解成本粘性问题。故提出假设如下：

H1:数字化转型程度会显著降低企业成本粘性。

（二）融资约束的调节作用

目前，我国市场经济体制还在不断完善发展，融资约束是多数企业普遍面临的问题。不同企业具有不同的规模结构、组织体系及地理位置等，融资约束实质上是企业融资需求与融资供给之间存在的需求矛盾。江伟（2015）等学者认为，在融资约束程度较低的企业内，成本粘性现象更加明显。

从企业管理的角度出发，引入数字化技术有助于降低企业调整成本，提升信息透明度，减少管理层的盲目乐观预期。张璇（2017）、徐玉德（2022）等学者通过研究发现，当企业不具有灵活、便捷的资金来源时，企业会面临较为严重的融资约束困境，资金的束缚会显著抑制企业新旧技术转换、研发投入以及企业的创新。但数字化转型建设对资金需求度较高，在资金束缚强度较高的企业，管理层会首先考虑将资源用以维持企业正常生产经营，维持企业主要产品的研发与制造，减缓推动数字化进程力度，此时数字技术无法全面渗入企业生产流程，而企业自身成本粘性现象不明显，成本管理体制无法显著改善，因此数字化转型对企业成本粘性抑制作用强度降低。故本文提出假设2，选取融资约束作为着眼点，观察不同强度的融资约束下，企业数字化转型对成本粘性的影响是否会受到影响。

H2:融资约束可以调节数字化转型程度与企业成本粘性之间的关系，强度较小的融资约束会增强数字化转型程度对企业成本粘性的抑制作用。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文以2012－2021年沪深 A 股上市公司作为研究样本。由于计算过程需要用到滞后期数据，因此本研究的数据采集期间为2010－2021年。本文对数据进行以下处理：(1)剔除ST、PT等特殊企业样本；(2)为保证结果准确性与稳健性，剔除金融行业、房地产行业上市公司样本；(3)剔除存在数据缺失的样本。经过上述整理，本研究共得到23222个观测值。以上数字化词频数据和财务数据均来自国泰安经济金融研究数据库(CSMAR)、宏观经济数据来自国家统计局(NBSPRC)、内控数据来自迪博(DIB)内部控制与风险管理数据库。样本中所有连续变量均进行了1%和99%的Winsorize缩尾处理，以此避免本文结论受到异常值影响。

（二）变量定义

1.被解释变量。本文参考梁上坤等(2015)的研究，选取企业的营业成本进行成本粘性的衡量计算，Cost表示营业成本的变化率，等于企业本年营业成本与上年营业成本比值的自然对数，即营业成本当年比上年增加(减少)百分之几。

2 . 解释变量。 收入变化率（Rev）表示企业营业收入变化率，即本年营业收入与上年营业收入的比值取对数；收入下降虚拟变量（D），即当年营业收入小于上年营业收入取值为1，否则为0。企业数字化转型程度经现有文献整理，度量方式有以下三种：何帆、刘红霞（2019）学者采用“0-1”虚拟变量衡量企业是否实施数字化转型；张永坤（2021）等学者衡量企业数字化转型采用上市公司财报附注披露的年末无形资产明细项中和数字化转型有关部分占无形资产总额的比例的方法；吴非（2021）、赵宸宇（2021）等采用上市企业年报中披露有关数字化相关词频数量构建企业数字化转型衡量指标。借鉴吴非等（2021）学者做法，本文通过对企业年报中有关数字化转型相关词频汇总加一后取自然对数的方法衡量企业的数字化转型程度（Dcg）。在稳健性检验中，本文根据来源于国泰安数据库的数字化转型指数重新进行回归检验，该数字化转型指数根据战略驱动评分、技术赋能评分、组织赋能评分、环境赋能评分、数字化成果评分、数字化应用评分综合计算得出。

3.调节变量。融资约束。本文综合现有文献整理，借鉴Kaplan和Zingales（1997）的思想，选用KZ指数法衡量融资约束程度，构建步骤如下：（1）根据经营性现金流 / 年初总资产、现金股利 / 年初总资产、现金持有/年初总资产、资产负债率和托宾q对本文样本分类。若经营现金流/期初总资产得出的值低于中位数，kz1取1，反之取0；若现金股利/期初总资产得出的值低于中位数，kz2取1，反之取0；若现金持有/期初总资产得出的值低于中位数，kz3取1，反之取0；若资产负债率高于中位数，kz4取1，反之取0；若托宾q高于中位数，kz5取1，反之取0。（2）令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5，通过计算得到 KZ 指数。（3）采用排序逻辑回归，将 KZ 指数作为因变量对上述五个数值回归，估计回归系数，并通过上述模型计算得到样本企业融资约束程度的KZ指数，该指标数值越大则代表融资约束程度越高。

4.控制变量。本文借鉴已有研究(Banker等，2014)选取以下经济变量(EV)和公司治理变量(CV)指标作为控制变量。经济变量具体为：资本密集度(Ainten)、经济增长率(Gdp)和连续两年收入下降虚拟变量(Dt)、员工密集度(Einten)。公司治理变量（Control Variables）具体为：管理层持股比例（Mshr）、企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、现金比率（Cash）以及两职合一（Dual）。此外还控制了企业个体和年度固定效应，从而控制个体与时间因素的影响，本文各变量具体定义见表1。

表1 变量定义表

（三）模型构建

本文参考Anderson等学者提出的ABJ 模型检验所选样本企业中是否存在成本粘性现象：

本文选用双向固定效应模型，控制时间效应与企业个体效应。下标i表示企业，t指代年份，μ指代企业个体固定效应，γ表示时间固定效应，σ表示误差随机项，若α2显著为负，证明企业存在成本粘性。

本文借鉴学术界对成本粘性的研究(梁上坤，2015；张路，2019等)，构建模型(2)对本文所提出的假设1进行检验：

其中，Cost表示营业成本变动；Rev表示营业收入变动；D为虚拟变量，若当年营业收入相比上年发生了下降，则D取1，反之D取0。若β3显著为正，则H1得证，企业数字化转型有助于抑制企业成本粘性。

为探究融资约束是否对数字化转型与企业成本粘性的关系起调节作用，本文构建模型(3)进行检验，若φ4显著为负，表示融资约束削弱数字化转型与成本粘性的负相关关系。同时通过分组回归保证本文结论的严谨性。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

本文对所选样本进行描述性统计分析采用Stata14.0统计软件，详细数据如表 2 所示。表2结果表明样本公司在考察期间内营业成本变动（cost）最大值是1.221，最小值是-0.713，平均值是0.128，中位数是0.110；营业收入变动（rev）最大值是1.156，最小值是-0.696，平均值是0.118，中位数是0.105，说明样本中上市公司营业成本及营业收入变化的分布都存在不同程度的右偏。企业数字化转型程度最小值为0.000，最大值为5.112，标准差为1.414，最大值与最小值之间相差较大，显示出各企业的数字化转型程度明显不同。其他变量的统计结果也表明各变量之间均存在明显差异。

表2 主要变量描述性统计

（二）回归结果分析

1.数字化转型与成本粘性。数字化转型与企业成本粘性的回归结果如表3所示。列（1）未加入经济变量和其他公司治理变量，检验样本企业是否存在成本粘性。根据列（1）结果显示，Rev的系数为0.972，在1%的水平显著为正，R e v×D的系数为-0.069，在1%的水平上显著为负，说明样本上市企业存在成本粘性；列（2）在列（1）的基础上加入数字化转型进行回归，Rev×D×Dcg系数为0.051，且在1%水平显著为正；列（3）进一步控制了经济因素、公司治理特征等变量，结果显示，Rev的系数为0.964，Rev×D的系数为-0.117，交乘项（Rev×D×Dcg）的系数为0.050，系数均在1%的水平上显著为正，结果显示数字化转型对于成本粘性具有抑制作用，验证了假设H1。

表3 数字化转型与成本粘性

表4 数字化转型、融资约束与成本粘性

2.数字化转型、融资约束与成本粘性。为验证假设（2），本文引入融资约束（KZ）变量。此外，为更清晰地认识融资约束在数字化转型与成本粘性之间的调节作用，还将融资约束分为强弱两组进行回归，用于对比分析。表 4的第（1）列报告了全样本中数字化转型、融资约束与成本粘性的回归结果。在引入融资约束后，交互项Rev×D×Kz×Dcg的系数在1%的水平下显著为负，说明融资约束对数字化转型与企业成本粘性的抑制作用起到削弱的作用。由（2）、（3）列分组回归结果可知，在融资约束强度较高的条件下，Rev×D×Dcg的系数仅为0.033，在融资约束强度较低的条件下，Rev×D×Dcg的系数为0.082，远大于前者，进一步表明融资约束束缚了数字化转型对成本粘性所起到的抑制作用，由此，验证了假设H2。

（三）稳健性检验

本文采用以下方法对结果进行稳健性检验：第一，考虑到电子信息行业的智能化、数字化水平较高，为防止本文得出的显著性结果可能是由电子信息行业驱动所致，本文剔除电子信息类企业样本，对样本中其他行业领域内企业重新进行回归，结果显示见表5第（1）列，Rev×D×Dcg的系数为0.050，在1%的水平上显著为正。第二，对样本采用倾向得分匹配法（PSM配对）进行测试。计算企业数字化转型程度的中位数，若样本值大于中位数取值，则衡量值取1，否则为0；选取协变量计算倾向得分，采用1:1近邻匹配，表5第（2）列报告了配对后新样本回归结果，与前文结果保持一致。第三，进行变量替换，将核心解释变量替换为数字化转型指标，该数据来源于国泰安合作数据企业数字化转型数据库，其计算方法为：数字化转型指数=0.3472*战略驱动评分+0.162*技术赋能评分+0.0969*组织赋能评分+0.0342*环境赋能评分+0.2713*数字化成果评分+0.0884*数字化应用评分，各项细分指标为标准化后值。结果显示见表5第（3）列，Rev×D×Dcg的系数在1%的水平上显著为正，与前文一致，不改变上述研究结论，以上检验证明本文结果稳健可靠。

表5 稳健性检验

五、异质性分析

1.基于企业内控质量分组模型回归分析。在内控质量强度不同的企业，数字化转型程度对成本粘性的影响呈现出异质性的特征。本文通过计算得出样本中内部控制质量的中位数，将内部控制质量低于中位数的企业赋值为“0”，高于中位数的企业赋值为“1”，分组进行回归检验。回归结果如表6（1）、（2）列所示，内部控制质量低的企业，数字化转型与成本粘性的交互项（Rev×D×Dcg）系数为0.051；在内部控制质量较高的企业，数字化转型与成本粘性的交互项（Rev×D×Dcg）系数为0.036。企业在生产经营过程中，若内部控制质量较低，则会大幅度削减管理者对市场前景的乐观预期，抑制管理者构建帝国主义的自利动机，管理者需要谨慎做出成本决策。同时，内部控制质量较低的企业信息系统与组织结构流程清晰度较低，建设数字化转型有利于大幅度提升信息透明度，完善管理决策体制，从而减轻成本粘性。这一结果说明，内部控制质量低的企业中数字化转型对成本粘性的抑制作用更强。

表6 异质性检验

2.基于企业生命周期分组模型回归分析。Gardner（1965）等学者认为，企业同人与其他生物一样，会经历初创、增长、成熟、衰退等不同生命周期阶段。企业所处生命周期阶段不同，数字化转型程度对成本粘性的影响呈现出异质性的特征。现有文献对企业生命周期的划分主要有以下三种形式：产业增长率法、管理熵法和现金流法（曹裕与陈晓红，2010），本文采用现金流法划分企业生命周期，根据企业经营现金流、投资现金流、筹资现金流等，将样本企业生命周期分为初创期、成长期、成熟期、震荡期及衰退期。本文所选样本为沪深A股上市企业，认为其已度过初始期，故选取最重要的成长期与成熟期进行异质性分析。结果见表6（3）列、（4）列所示，处于成长期的企业，交互项（Rev×D×Dcg）的系数为0.094，而处于成熟期的企业，交互项（Rev×D×Dcg）的系数为0.068，无论成长期企业还是成熟期企业，数字化转型均显著抑制企业成本粘性，但相较处于成熟期阶段的企业，数字化转型对成本粘性所起到的抑制作用在成长期企业中更强。本文认为可能原因如下，当企业处于成长期阶段时，随着产品知名度及市场份额得到提升，企业会加大对“降本增效”的关注，加快推进数字化技术建设，数字化转型程度不断提升。同时成长期的企业更倾向于抓住发展契机，故管理层在面对收入波动时，不愿削减资源投入，此时推动数字化转型有利于大幅度降低企业的成本粘性。而当企业处于成熟阶段，企业成长速度减缓但是利润增长加快（孙穗等，2022），管理层管理制度体系趋于规范成熟，企业生产经营流程趋于固定化、规模化，此时企业处于较为稳定的状态，企业管理层也有一定约束能力，因此数字化转型所起到的抑制作用相较于成长期较弱。

3.基于企业分布地区分组模型回归分析。位于东部、中部、西部地区的企业，数字化转型程度对成本粘性的影响呈现出异质性的特征。本文参照王宏鸣（2022）等学者的研究，根据企业的所属地区将样本分为东部、中部、西部。回归结果见表 6（5）列、（6）列及（7）列所示，位于东部地区的企业，数字化转型与成本粘性交互项（Rev×D×Dcg）的系数为0.051；位于西部地区的企业，数字化转型与成本粘性交互项（Rev×D×Dcg）的系数为0.078；位于中部地区的企业，数字化转型与成本粘性的交互项（Rev×D×Dcg）的系数为0.029。由此可以看出，西部地区企业推动数字化转型对成本粘性的抑制作用较强，而东部地区与中部地区较弱。其原因可能是西部地区企业发展水平较为落后，而东中部地区企业整体建设领先于西部地区，具有较为完善的内部治理水平以及管理制度体制，数字化转型在企业内部发挥的促进作用相对较小，故西部地区数字化转型对成本粘性的抑制作用更为明显。

六、结论与建议

成本管理是管理会计的重要课题，对成本粘性的研究有重要意义。本文利用2012——2021 年沪深A 股上市公司数据，实证检验企业数字化转型对于企业成本粘性的影响，考察融资约束在此过程中起到的调节作用，并进一步分析企业处于不同内控水平、生命周期及地区分布下，数字化转型对成本粘性的异质性影响。研究表明：（1）企业数字化转型抑制了企业所存在的成本粘性；（2）融资约束会削弱企业数字化转型对成本粘性的抑制作用；（3）企业数字化转型对成本粘性的抑制作用在内控质量较低、西部地区企业以及成长期企业更强。

综上所述，本文提出以下建议：第一，数字化技术作为创新驱动发展的先导力量，在优化企业成本管理中发挥重要作用。企业应当顺应时代信息浪潮，深入推动数字化转型，利用数字技术完善企业的成本决策体制，科学有效管理企业成本粘性。第二，要充分发挥融资约束在数字化转型与成本粘性之间的调节作用，企业应采取有效措施拓宽融资渠道，提升融资效率及改善融资方式，优化企业融资环境，实现建设数字化转型与缓解融资约束的双赢局面。第三，在建设数字中国战略背景下，企业应把握自身发展现状及需求，结合市场前景，精准利用数字技术激发企业内在活力与潜力，以实现高质量发展。