数字技术投资者能促进企业数字化转型吗※

郭晓旭 张娆

内容提要：基于2008-2020年上市公司数据,通过挖掘数字技术投资者文本信息,检验数字技术投资者对企业数字化转型的影响。研究发现,数字技术投资者能够显著促进企业数字化转型。数字技术投资者通过优化信息环境、提高管理层决策的治理效应促进企业数字化转型,也能通过缓解融资约束、降低融资成本的资金效应促进企业数字化转型。在政府数字技术关注度较高地区、东部地区、非国有企业以及高新技术企业中,数字技术投资者对企业数字化转型的推动作用更为明显。同时,数字技术投资者更偏向于具有数字化转型基础的企业,体现为“逐顶促进”;且更能促进企业数字化转型中的底层技术运用。因此,需要加强培育数字技术投资新生态,强化数字技术投资者的治理效应和资金效应作用机制的发挥,在制定相关政策举措时要关注不同地区特征和公司特征下数字技术投资者促进作用的差异性,以提高数字技术投资的有效性和精准性,促进企业数字化转型。

一、引 言

数字技术革命能够给世界各国带来跨越发展和弯道超车的重大战略机遇,数字经济正在成为改变全球竞争格局、谋求竞争新优势的关键力量。近年来,数字技术发展得到政府的高度重视,但由于受到成本预算、资源投入和回报周期的影响和限制,企业数字技术发展面临着诸多困难和瓶颈。2015年《中国制造2025》强调:“拓宽制造业融资渠道,降低融资成本,加大对新一代信息技术等重点领域的支持力度。”2021年《“十四五”数字经济发展规划》指出:“鼓励引导社会资本设立市场化运作的数字经济细分领域基金。”这一系列数字经济相关政策引出了一批特殊的机构投资者数字技术投资者,其投资领域是大数据、云计算、人工智能等数字技术,关注国家政策导向所带来的投资机会,前瞻性地把握数字技术的发展方向和市场需求,通过专业化投资方法和流程确定涉及数字技术发展的企业并加以投资,帮助企业更好地进行数字技术运用,为企业“智改数转”带来发展契机,自身也获得投资收益。从数量上来看,中国拥有数量庞大的数字技术投资者(余江等,2018)。那么,数字技术投资者是否能够促进企业数字化转型?其作用机制又是什么?回答这些问题对于寻求企业数字化转型的资本市场动因、完善数字经济时代企业数字化转型支持政策具有启示意义。

企业数字化转型是微观经济主体高质量发展的必由之路(吴非等,2021)。然而,在企业数字化转型过程中,一些企业面临“不会转”“不敢转”的转型困境。究其原因,是企业数字化转型的基础投入偏高且“阵痛期”较长,企业在转型中需要持续不断投入资源,可能会对自身的生产经营造成负面影响(陈楠等,2022)。因此,现阶段企业数字化转型动力不足的根本原因可能是激励不足和资源约束。从外部融资渠道来看,银行等金融机构的投融资模式更加偏向于以稳定性和安全性为主,处于转型摸索阶段的企业往往具有更大的融资需求,可能会出现融资难、融资贵等问题(钟腾和汪昌云,2017)。相比之下,在资本配置、风险定价和信息沟通方面,机构投资者所发挥的作用要大于银行等金融机构,有望提供给企业数字化转型更大的助推力(李华民等,2021)。数字技术投资者作为资本市场中一类特殊的投资者群体,以专业化手段捕捉数字技术向企业生产转型渗透过程中出现的投资机会,通过投资手段支持数字技术变革,对企业的传统生产模式进行重构、升级与再造,理应是企业数字化转型的重要影响因素。

然而,目前尚未有文献确切地将数字技术投资者与企业数字化转型联系起来。既有研究多从四个方面探讨企业数字化转型的影响因素:从政府政策支持角度,如“营改增”政策的税收效应(王宏鸣等,2023),资本市场开放政策的资源效应(李成明等,2023),都有助于企业实现数字化转型。从金融发展角度,在缓解融资约束、优化营商环境、增加研发支出方面,金融资源能够给予企业充足的数字化转型动力(邵学峰和王珑淇,2023)。从技术整合角度,企业数字技术的运用整合能力是企业实现数字化转型所必需的(Khin和Ho,2020),企业整合内部和外部资源,实现吸收技术到应用技术的跨越,才能在技术整合中实现数字化转型(Chen和Tian,2022)。从组织管理角度,企业数字化转型程度往往取决于管理层转型意愿(Sun等,2020),此外,高管学术经历越丰富(阳镇等,2022)、高管团队异质性程度越高(汤萱等,2022),越有助于企业数字化转型推进。数字技术投资者仍是一个较为新颖的概念,现有研究多集中在数字技术投资者的概念界定方面(戚聿东等,2019),对于数字技术投资者的经济后果研究较少,孙洁等(2020)认为数字技术投资者在一定程度上能够发挥信号传递作用,通过引起股票价格波动从而影响企业价值。有鉴于此,本文研究数字技术投资者对企业数字化转型的影响和渠道机制,并对异质性条件进行识别检验,为理解资本市场支持企业数字化转型提供新证据。

本文基于2008-2020年中国沪深A股上市公司样本,理论分析并实证检验数字技术投资者对企业数字化转型的影响。本文的主要贡献在于:第一,从数字技术投资者的投资目的和理念出发,挖掘其“用手投票”和“用脚投票”的影响机理,首次评估了数字技术投资者对企业数字化转型的影响,理论上为支持企业数字化转型提供了一个全新的思路,丰富了企业数字化转型影响因素研究。第二,基于治理效应和资金效应双重视角考察数字技术投资者对企业数字化转型的影响机制,打开了数字技术投资者影响企业数字化转型的机制“黑箱”,深化了数字技术投资者的经济后果研究。第三,从异质性视角研究数字技术投资者对企业数字化转型的影响差异,深入探讨在地区基础条件、微观企业特征、数字化规模特征和数字化转型结构差异中,数字技术投资者对企业数字化转型的异质性影响,不但能够更加准确地评估数字技术投资者的数字化转型作用,还能为政府精准实施相关数字技术发展政策、释放数字技术投资新动能提供经验证据。

二、理论分析与研究假设

数字技术投资者“用手投票”影响企业数字化转型。数字技术投资者是以数字技术发展为投资目的的投资者,与企业数字化转型的目标较为匹配,通过持有公司股票的方式参与企业决策。一方面,数字技术投资者通过自身较强的信息和资金优势,帮助数字化转型企业应对融资约束,包括对数字化设备、平台等基础设施建设的资金支持,支持企业学习并引进新技术,发展更多高质量的企业合作伙伴。同时,其也能发挥监管功能督促企业适时协调和整合资源,增强企业韧性以应对数字化转型的周期长、难度大、不确定性高等风险。另一方面,数字技术投资者会关注企业数字技术的应用成效,包括数字化转型范围、目标和结果等,也会考虑转型是否会给企业带来价值收益(Gurbaxani和Dunkle,2019),并希望企业对管理团队进行优化,引入具备数字化思维和科技背景的管理者,规划组建理性的数字化转型团队,自上而下开展数字化转型行动。在此之中,数字技术投资者也会通过与企业管理层沟通和协议等方式参与确定数字化转型的核心及重点项目,避免数字化转型陷入“顾首不顾尾”的境况,在实现投资回报的同时也加速了企业数字化转型。此外,数字技术投资者也能够结合企业数字技术公告和信息甄别技术确认企业数字技术投资的市场价值信息(孙洁等,2020),发挥信号作用为数字化转型企业赢得稳定的市场预期,助力企业数字化转型。

数字技术投资者“用脚投票”影响企业数字化转型。企业数字化转型成功率较低,转型的机会成本较高,企业可能会在转型初期采用成本最低的适应数字化转型的做法,如复制数字原生企业的商业模式,采取外包方式应对数字化转型等(Furr和Shipilov,2019)。这虽然降低了转型企业前期成本和失败风险,但也无法真正掌握数字化转型自主权,容易产生员工、客户焦虑抵触等一系列问题,并非真正意义上的数字化转型。数字技术投资者不希望企业通过“取巧”或者“走捷径”的方式进行数字化转型,会通过抛售股票向管理层传达不满情绪,这相当于向市场传递消极信号,投资者一般具有羊群效应,消极信号的传递会引起其他投资者的担忧,企业股价的表现也将持续不佳,迫使企业认真考虑数字化转型规划。故提出假设:

假设1:数字技术投资者能够促进企业数字化转型。

数字技术投资者能够优化企业信息环境,推动企业数字化转型。在直接优化方面,根据委托代理理论,数字技术投资者为了降低代理成本,增加对数字技术项目的评估与监督治理,会利用股东身份行使“投票权”要求企业提高信息披露质量,增加企业技术信息的透明度。此外,数字技术投资者也可通过内部渠道沟通等方式向利益相关者传递数字技术投资的各种信息。这些举措都能够减少信息对外传播的阻塞和壁垒,从而改善企业的信息环境。随着企业的信息环境得到优化,各类资源、技术会汇聚到企业,企业对数字化转型的理念、发展有更加清晰的认识,能够增加数字化转型成功的可能性。在间接优化方面,数字技术投资者是定向投资者,而定向投资者更具专业性,其选股能够传递一种价值信号(张浩和陶伦琛,2022),意味着该企业在技术升级和智能改造方面具有可投资的价值。这种信号更可能被投资者、媒体和分析师等外部利益相关者所捕捉,加快企业特质信息传播和提高解读效率,间接优化了企业的信息环境。在外部利益相关者的注视下,企业的数字化转型决策可能会受到较强的监督与审视,企业便会不留余力加大数字化转型建设。

在缺乏外部监督和行为约束的情况下,企业管理层决策往往会受到“唯绩效论”理念的影响,在提出数字技术的相关规划后,将关注点放在经济收益高、短期变现能力强的项目,而容易搁置或延迟数字技术应用项目,导致企业数字化转型陷入进退两难的境地。具有长期投资特点的数字技术投资者能够通过“用手投票”的治理机制来激励管理层的数字化转型行动。同时,数字技术投资者也可能通过“用脚投票”的方式来表达对管理层“短视”行为的不满。如果数字技术投资者在审核和监督中发现企业的数字技术项目未能按时实施,或通过如项目外包、复刻原生企业模式等“取巧”方式开展数字化转型,企业就会面临投资者抛售股票和丧失信任的双重压力。因此,管理层会提高自身的决策水平,将数字技术运用到生产经营中以满足数字技术投资者的投资要求,会逐渐关注数字化转型。此外,管理层的决策水平提升,通常意味着企业资源配置的调整和风险控制系统的完善(程柯和齐祥芹,2017),有利于企业数字化转型。故提出假设:

假设2:数字技术投资者发挥治理效应推动企业信息优化和提高管理层决策水平促进企业数字化转型。

企业数字化转型的资金支持是顺利转型的关键,但在确保正常生产经营的同时另加大数字化投资对于多数企业而言负担较重,企业面临的融资约束较高。同时,普通投资者可能在企业能够产生短期利润或获得稳定资源支持的情况下才重视数字技术投资,企业获得数字转型资金的困难较大,融资成本也高。数字技术投资者更看重企业数字化发展的长期表现,挖掘企业数字技术发展潜力,其投资倾向更具长期性和持续性,因而数字技术投资者的介入使企业的融资行为“提档升级”,从而促进企业数字化转型。一方面,数字技术投资能够为企业进行数字化转型提供一定的经济激励,缓解了企业的融资约束,投资资金可以直接作用于企业数字化转型活动(徐宁等,2023),譬如企业加大对数字化设备、平台等基础设施建设的资金支持,聘请具有数字化思维的高管人员,规划组建理性的数字化转型团队等。另一方面,根据信号传递理论,数字技术投资者作为资本市场中的一类定向投资者,其投资对象是经过慎重考虑、综合分析后所决定的,代表性较强,因而同行投资者、金融机构以及政府部门等会受投资信号的影响,也施加给企业发展资金。当企业获得数字技术投资后,企业也非常重视和数字技术投资者建立良好持久的关系,以持续稳定地获得投资。企业如果在数字化转型方面做得不好,可能会失去数字技术投资者的支持,因而数字技术投资也会给予企业一种无形的外部压力,这种压力对企业数字化转型意识的形成和数字化转型活动的开展起着重要的推进作用。故提出假设:

假设3:数字技术投资者发挥资金效应缓解企业融资约束和降低融资成本促进企业数字化转型。

三、研究设计

1. 样本选择与数据来源

本文选择2008-2020年A股上市公司数据,探究数字技术投资者对企业数字化转型的影响。剔除金融保险类企业样本,剔除财务数据缺失样本,剔除ST或*ST样本,对连续变量进行缩尾处理,有效样本观测值为23421个。企业数字化转型数据是根据Python技术从企业年报文件中收集获得,数字技术投资者数据根据手工整理和文本分析从CSMAR数据库中收集获得,企业财务数据来自CSMAR数据库。

2. 变量定义

(1) 企业数字化转型(DIG)。参考吴非等(2021)的做法,企业数字化转型使用企业年报中披露的数字化词频衡量。具体是先划分出数字化关键词,然后利用Python软件对照关键词,使用组合关键词技术,对涉及多个关键词的年报内容进行重点搜索,进而统计出词汇出现的频率,最后以数字化词频刻画企业数字化转型。其中,底层技术运用指标选用人工智能、区块链、云计算、大数据这四类数字技术关键词所统计的词频衡量,该做法能够很好地刻画数字化转型中依靠关键核心数字技术的嵌入而达到提升原有技术体系和生产系统的作用。技术实践应用指标根据具体的数字化业务场景应用确定关键词,包括如“移动互联网”“电子商务”“数字营销”“智能客服”等,通过数字技术的实践应用以达到企业核心市场业务发展与服务提升的作用。考虑到以上各词频指标的右偏性,进行对数化处理。

(2) 数字技术投资者(DTI)。数字技术投资者的数据通过文本分析及手工搜集获取,具体参考孙洁等(2020)给出的数字技术界定和关键词范围,运用姜广省等(2021)的定向投资者搜索方法,收集数字技术投资基金进而获取企业存在的数字技术投资者,具体过程如下:第一步,查询CSMAR数据库的基金市场系列数据,从中提取基金主体信息表以及股票投资明细表,结合两表数据从而获取对沪深A股上市公司进行投资的以年度数据为主的基金明细。第二步,根据经济合作与发展组织(OECD)、二十国集团(G20)、联合国三方发布的数字技术文件,提取数字技术关键词,归类整理出如“数字化”“数字技术”“大数据”“云计算”“区块链”“人工智能”“5G”“智慧建设”等共计60个关键词。第三步,使用关键词对基金明细中的投资范围栏、投资目标栏进行搜索,筛选出所有包含关键词的投资基金。第四步,针对运用数字技术挖掘投资机会,控制投资组合风险,追求基金自身长期稳定的收益,而不是投资于数字技术的基金予以剔除;针对关键词中只出现“科技”“技术”“研发”“开发”“研制”“科研”而非具体指向数字领域的基金予以剔除。第五步,对筛选完成的基金进行整理,共计整理出115个数字技术投资基金,若企业中存在这类投资基金,则说明该企业存在数字技术投资者。此外,本文还根据基金定期报告获得数字技术基金持股数量,此部分数据也能很好地反映数字技术投资者对企业发展数字技术的支持程度,本文将其作为稳健性检验指标衡量数字技术投资者。

(3) 控制变量。参考阳镇等(2022)的做法,基于企业财务和治理层面,选取如下控制变量:股权集中度、盈利能力、财务杠杆、企业成长性、现金持有水平、政府补贴、公司规模、成立年龄、两职兼任、董事会规模、独立董事比例。

表1为相关变量的定义与说明。

表1 变量的定义与说明

3. 模型设定

DIGit=α0+α1DTIit+αm∑Controlit+μt+σi+εit

(1)

其中,下标i、t分别表示企业、年度;DIG为因变量数字化转型;DTI为自变量数字技术投资者;Control代表一系列控制变量;μt为年度固定效应;σi为企业固定效应;εit为随机扰动项。系数α1是本文关注的重点,衡量了数字技术投资者对企业数字化转型的影响。根据研究假设,本文预期α1显著为正,即数字技术投资者的介入会带动企业数字化转型。

4. 描述性统计

表2是变量的描述性统计。DIG的均值为1.181,最小值为0,最大值为4.912,即不同企业的数字化转型程度存在较大差距;DTI的均值为0.312,说明数字技术投资者支持企业的占比为31.2%。对于控制变量的描述性结果也与相关文献相近。

表2 变量描述性统计

四、实证检验

1. 数字技术投资者与企业数字化转型

表3报告了基准回归结果,在未加入固定效应的模型中,如列(1)所示,数字技术投资者显著促进了企业数字化转型。列(2)显示,在控制了时间和个体效应后,DTI的系数为0.240,通过显著性检验,说明数字技术投资者能够促进所支持企业的数字化转型,这验证了假设1。数字技术投资者通过“用手投票”和“用脚投票”的方式提供企业数字化转型所需资源以及对管理层进行监管,推动了企业数字化转型进程。从企业方面来说,在数字技术投资者的影响下进行数字化转型,不仅有利于减少转型资金匮乏的难题,还能借助数字化转型契机迎来行业发展前景以及赢得行业竞争优势,所以企业会在数字技术投资者的引导和支持下进一步规划数字化转型项目,有效推动数字化转型。同时本文结论也证明了现阶段数字技术投资者治理模式在上市企业中的可行性与有效性。

表3 数字技术投资者对企业数字化转型影响的检验结果

2. 作用机制检验

上述实证结果表明,数字技术投资者能够显著促进企业数字化转型,接下来进一步研究其作用机制。根据理论分析,数字技术投资者能够发挥治理效应和资金效应促进企业数字化转型。因此,本文参照温忠麟和叶宝娟(2014)的中介效应检验方法,考察数字技术投资者的作用机制,构建中介效应模型如下:

Med1it=β0+β1DTIit+βm∑Controlit+μt+σi+εit

(2)

Med2it=φ0+φ1DTIit+φm∑Controlit+μt+σi+εit

(3)

DIGit=ω0+ω1DTIit+ω2Med1it+ω3Med2it+ωm∑Controlit+μt+σi+εit

他的这些话我记了一辈子，而且使我领悟到“没有精彩的细节，就不可能有作品的生动。没有恰当的细节，就无法凸显人物的性格。”

(4)

其中,Med1it和Med2it为中介变量,在治理效应检验中分别为信息优化程度(AF)和管理层决策水平(ICQ),在资金效应检验中分别为融资约束(FC)和融资成本(Cost);ω2和ω3为中介变量系数;其余变量解释与式(1)一致。根据中介检验程序,式(4)中DTI的系数小于式(1)中DTI系数,并且解释变量和中介变量的系数都显著则中介效应成立,至少1个不显著则需要作Sobel检验,如果通过该检验也说明中介效应成立。

(1) 数字技术投资者治理效应作用机制检验。为检验数字技术投资者治理效应作用机制,应着重考察信息优化和管理层决策的中介传导路径。在指标衡量方面,本文借鉴李华民等(2021)的做法,使用与信息披露相关的分析师关注度(AF)表征企业的信息优化程度。借鉴李瑛玫和史琦(2019)思路,管理层决策水平(ICQ)使用对数化后的迪博内部控制指数衡量,计算数值越大,则内部控制做得越好,管理层决策水平越高。

表4列(1)中DTI的回归系数显著为正,说明数字技术投资者显著推动企业信息优化;列(3)中AF的回归系数显著为正,说明企业信息优化有助于提高数字化转型程度。以上结果说明数字技术投资者能够推动企业信息优化促进企业数字化转型。列(2)发现DTI的回归系数显著为正,说明数字技术投资者的介入提高了管理层决策水平;列(3)中ICQ系数显著为正,说明管理层决策水平的提高促进了企业数字化转型,因此管理层决策具有中介传导作用。综合来看,列(3)中DTI的回归系数为0.209,小于基准回归中的系数0.240,说明数字技术投资者治理效应的作用机制存在。计算中介效应占比发现,信息优化和管理层决策的中介效应占比分别为10.08%和6.25%。以上结果说明数字技术投资者能够发挥治理效应,推动企业信息优化和提高管理层决策水平,进而促进企业数字化转型,假设2得到验证。

表4 数字技术投资者治理效应作用机制检验结果

(2) 数字技术投资者资金效应作用机制检验。为了检验数字技术投资者的资金效应机制,本文借鉴钟凯等(2022)的做法,采用企业利息支出与总负债的比值衡量融资成本(Cost)。参考陈峻和郑惠琼(2020),使用FC指数表征融资约束,指标数值距离1越近,则融资约束越严重。具体FC指数构建步骤如下:其一,将企业规模、现金股利支付率和上市年限指标进行无量纲化处理后计算得到年度平均值,依照平均值对样本企业进行排序处理。其二,依照33%和67%的分位点进行分组,设置虚拟变量FC_flag,若样本企业位于33%分位及以下则赋值FC_flag为1,若样本企业位于67%分位及以上则赋值FC_flag为0,从而构建出融资约束虚拟变量(FC_flag)。其三,使用如下Logit回归模型拟合出融资约束虚拟变量(FC_flag=1)的年度p值,将其作为融资约束FC指数。

FC_flagit=δ0+δ1Sizeit+δ2Levit+δ3(CashDivit/TAit)+δ4BMit+δ5C_Ratioit+δ6(EBITit/TAit)+εit

(5)

其中,Size为企业规模,Lev为企业资产负债率,CashDiv为企业现金股利,BM为企业账面市值比,C_Ratio为企业流动比率,EBIT为企业息税前利润,TA为企业总资产。

表5报告数字技术投资者资金效应作用机制的回归结果,列(1)中DTI的回归系数为-0.027且显著,说明数字技术投资者可以降低融资约束;列(3)中FC系数显著为负,融资约束程度的增加使得企业数字化转型愈发困难,即企业融资约束的缓解推动了数字化转型。以上结果说明融资约束具有中介传导作用。列(2)发现DTI的系数为-0.228,通过显著性检验,数字技术投资者可以降低融资成本;列(3)中Cost系数显著为负,说明降低融资成本能促进企业数字化转型,因此融资成本具有中介传导作用。综合来看,列(3)中DTI的回归系数为0.193,小于基准回归中的系数0.240,说明数字技术投资者资金效应的作用机制存在。计算中介效应占比发现,融资约束和融资成本的中介效应占比分别为9.47%和13.49%。综上,数字技术投资者能够通过发挥资金效应降低融资约束和融资成本来促进企业数字化转型,假设3得到验证。

表5 数字技术投资者资金效应作用机制检验结果

3. 稳健性检验

(1) 更换因变量。借鉴张永珅等(2021)的思路,设置企业数字化转型的替代指标,根据年报附注中的无形资产项目提取数字化转型信息,计算包含数字化转型信息的无形资产占全部无形资产额的比值(DW),以此衡量企业数字化转型。根据表6列(1)的结果,DTI系数仍显著为正,证明研究结论较为稳健。

表6 稳健性检验

(2) 更换自变量。使用数字技术投资者持股数量并进行对数化处理(DTIS)衡量企业中数字技术投资者的支持程度。从表6列(2)的结果来看,DTIS系数为0.018,在1%统计水平上显著,说明核心结论保持稳健。

(3) 内生性检验。采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行内生性检验。工具变量的选取借鉴姜广省(2021)的处理方式,计算特定行业其余企业平均数字技术投资者持股比例,将其作为数字技术投资者的工具变量嵌入到2SLS模型中进行回归。工具变量选择的依据是,由于在特定行业下其余企业通常具有相似的行业特征和发展趋势,数字技术投资者的介入程度相近;由于不同企业的资金需求、治理基础具有差异,特定行业其余企业的数字技术投资者可能较难对当期的企业数字化转型产生直接影响。表6列(3)汇报了通过Sargan检验的回归结果,数字技术投资者显著促进企业数字化转型的核心结论保持稳健。

(4) 倾向得分匹配检验。使用倾向得分匹配方法(PSM)对基础回归加以检验,主要操作步骤有如下三步:其一,将全部控制变量作为企业特征变量;其二,基于1∶1近邻匹配(k近邻匹配)为处理组匹配合理的对照组;其三,通过平衡性检验后重新估计基础模型。表6中列(4)展示PSM检验的估计结果,发现DTI系数显著为正,得到与原结论相符的结果。

(5) 考虑时滞性问题。由于企业进行数字化转型具有一定的时滞性和不确定性,数字技术投资者的投资影响可能不会在当期表现出来,因此将企业数字化转型指标提前1期,即使用t+1年的数字化转型数据再次进行检验。从表6列(5)的结果来看,DTI系数为0.226,在1%的统计水平上显著,证明研究结论较为稳健。

(6) 更换样本。考虑重大金融事件的发生对基准回归结果的影响,剔除2008年金融危机发生当年以及后续两年的样本数据,同时剔除2015年中国股灾发生后的样本数据,以规避重大冲击事件的传染性与后效性。以2011年至2014年上市公司数据重新进行回归检验,从表6列(6)的结果来看,DTI系数显著为正,表明在考虑重大金融事件对样本的冲击作用后,数字技术投资者对企业数字化转型仍然有促进作用。

五、异质性影响研究

1. 地区特征的异质性检验

(1) 政府数字技术关注度的异质性影响。政府关注数字技术的程度越高,越可能通过发布技术公告、提供财政支持的方式鼓励企业发展数字化转型,可视为向投资者传递了行业前景认可的信号、投资潜力大的信号。这会吸引更多的数字技术投资者参与进来,更能促进企业数字化转型。反之,政府发展数字技术的意愿较低时,不但会打击数字技术投资者参与的信心,也无法帮助企业吸收数字技术红利,这无疑会削弱数字技术投资者的数字化转型促进效应。

本文采用地区政府工作报告中数字技术词频衡量政府数字技术关注度(Gdt),并根据中位数设置上市公司所在地区的政府数字技术关注度虚拟变量,高于中位数赋值为1(Gdt=1),否则赋值为0(Gdt=0),将样本企业分成关注度高低两组分别估计。从表7回归结果中发现,DTI系数在关注度高低两组中的估计值分别为0.228和0.043,且通过显著性检验。本文还检验了组间系数差异,Chow test报告的F值为2.69,在1%的统计水平上显著,说明数字技术投资者对政府数字技术关注度较高地区的企业数字化转型的影响更明显。

表7 地区特征异质性检验

(2) 地理区位的异质性影响。得益于东部地区坚实的经济环境基础和较高的金融资源禀赋,企业发展数字技术的意愿较高(史宇鹏等,2021),同时东部地区企业进行数字化转型发展不仅能迎来广阔的海内外市场,还能赢得更多的市场份额和行业竞争优势。相较于中西部地区,东部地区企业拥有较多的数字化设备、平台和人员,还能通过对外学习持续稳定地引入先进的数字技术和管理经验,能够给予数字技术投资者支持企业数字化转型更好的外部环境。

为检验不同地理区位(Area)企业之间数字技术投资者与企业数字化转型关系的差异,依照地理区位将样本企业分成东部地区企业(Area=1)和中西部地区企业(Area=0)两组分别估计。表7回归结果发现,DTI系数在东部地区企业和中西部地区企业中的估计值分别为0.256和0.038,且都通过了显著性检验,Chow test检验统计量F值为24.58,在1%的统计水平上显著,说明相比于中西部地区企业,数字技术投资者更能促进东部地区企业数字化转型。

2. 企业特征的异质性检验

(1) 产权性质的异质性影响。在资源配置方面,国有企业在财政支持和资源分配方面具有一定优势,其资源约束边界相对宽松,数字技术投资者对国有企业提供的经济激励较为有限,可能无法拉动国有企业在发展路径依赖下的数字化转型需求(张黎娜等,2021)。相比之下,非国有企业对成本变动和外部市场的信息较为敏感,并存在积极的发展动机和较为强烈的资源需求。因此对于非国有企业而言,数字技术投资者的介入可能产生更大的作用,非国有企业会有更大的动机调整资源配置,迅速适应市场变化,积极进行数字化转型,并期望在转型中获得发展契机,从而占据市场地位。

为检验不同产权性质(Soe)企业之间数字技术投资者与企业数字化转型关系的差异,划分国有企业(Soe=1)和非国有企业(Soe=0)两组分别估计。表8结果说明,DTI系数在国有企业中的估计值是0.018,并未通过显著性检验,而在非国有企业中的估计值为0.262,在1%的统计水平上显著,以上结果通过Chow test检验,说明在非国有企业中数字技术投资者更能促进企业数字化转型。

表8 企业特征的异质性检验结果

(2) 企业科技属性的异质性影响。相对于非高新技术企业,高新技术企业通常具有较为旺盛的创新活力和创新产出,而数字化转型正是企业创新活动的综合展现,因此高新技术企业具有更好的数字化转型基础。从转型能动性来看,高新技术企业普遍重视数字化转型,对转型的关注度和投入力度也较大,这与数字技术投资者的投资理念十分契合。因此数字技术投资者的资源更能够得到有效利用,同时其监管效应也能得到充分发挥,从而促进企业数字化转型。

为检验不同科技属性(Tech)企业之间数字技术投资者与企业数字化转型关系的差异,将样本企业分成高新技术企业(Tech=1)和非高新技术企业(Tech=0)两组分别估计。表8回归结果发现,DTI系数在高新技术企业和非高新技术企业中的估计值分别为0.215和0.032,且都通过了显著性检验,以上结果通过Chow test检验,说明相比于非高新技术企业,数字技术投资者更能促进高新技术企业数字化转型。

3. 数字化转型规模特征的异质性检验

企业数字化转型具有一定的技术资源积累优势,因其本身独特的发展轨迹,具有一定数字化转型基础的企业在转型过程中所受到的技术阻碍可能会小于“白手起家”的转型企业。同时,对于早期转型者,资本市场会给予更为积极的支持(孙洁等,2020)。因此数字技术投资者会发挥规模效应,帮助具有较高数字转型基础的企业加速推动转型进程,体现为数字技术投资者的作用效果不断增强,即数字技术投资者通过“逐顶促进”的方式影响企业数字化转型。

根据边际成本效应,企业数字化转型是一个不断消耗资源的过程,随着转型程度增加和转型复杂度提升,数字化转型的边际成本也在不断递增,体现为数字技术投资者可能需要投入更多的资源和监管力度才能使得数字化转型的增长与低数字化转型时期的增长一致,这种转型的高边际成本维系很有可能会导致数字技术投资的作用减弱,即数字技术投资者通过“逐底促进”的方式影响企业数字化转型。

那么数字技术投资者究竟是通过“逐顶促进”还是“逐底促进”影响企业数字化转型?本文使用面板分位数回归方法加以判断。表9汇报了分位数检验结果,在25%分位处,DTI系数为0.176;在50%分位处,DTI系数为0.352;在75%分位处,DTI系数为0.788,以上回归系数均显著。由此可见,随着企业数字化转型程度的增加,DTI系数显著为正且逐渐增加,验证了数字技术投资者通过“逐顶促进”推动企业数字化转型。此结果也说明现阶段在推动企业数字化转型方面数字技术投资者的作用较为明显,处于一个规模效应发挥的影响上升期。

表9 面板分位数回归结果

4. 数字化转型结构差异的异质性检验

在底层技术运用方面,数字技术投资者通过资源效应促使企业运用云计算、人工智能、大数据、区块链等底层技术,企业内部运作模式、生产经营流程以及管理模式都受到影响(Vial,2019),具体通过引导和监管企业加强数据价值开发、提高智能化运营程度、提升内部控制水平、增加多部门信息贯通效率来促进企业研发-制造-生产中的数字化转型。在技术实践应用方面,数字技术投资者的投资目标是在企业数字化转型中得到投资回报,因此其也会关注企业产品、服务等数字化转型过程(戚聿东等,2019),发挥技术实践应用功能,借助数字技术构建复杂业务生态场景,与客户保持紧密对接,获得消费者对技术产品的价值感知和接受程度,优化企业核心市场业务,在市场中形成有效的数字化转型产出。

为判断数字技术投资者对企业数字化转型不同结构层次的影响,参考吴非等(2021)的做法,底层技术运用指标(AUT)选用人工智能、区块链、云计算、大数据这四类数字技术关键词所统计的词频衡量,技术实践应用指标(PAT)选用如“移动互联网”“电子商务”“数字营销”“智能客服”等数字化业务场景应用关键词所统计的词频衡量,考虑到以上各词频指标的右偏性,进行对数化处理。表10回归结果发现,DTI系数在底层技术运用和技术实践应用中的估计值分别为0.328和0.166,且均通过了显著性检验,说明数字技术投资者对二者均有促进作用。但整体来看,数字技术投资者对企业数字化转型中底层技术运用的促进作用更强。可能的原因是:企业数字化转型尚处在探索阶段,数字技术投资者往往首先接触到的是数字技术底层运用,体现出企业数字化转型的从无到有、从浅到深的发展过程。而对企业数字化转型后续的业务模式更新换代以及实现经营盈利可能更多地受到政策导向和市场选择的影响,不确定性较高,相比之下数字技术投资者对企业数字化转型中技术实践应用的影响效果较弱。

表10 数字化转型结构差异的异质性检验结果

六、结论与启示

本文基于2008-2020年中国沪深A股上市公司面板数据,检验数字技术投资者对企业数字化转型的影响。研究发现,数字技术投资者能够显著促进企业数字化转型,这得益于数字技术投资者的信息优化机制、管理层决策水平提升机制以及融资约束缓解机制。进一步研究发现,在政府数字技术关注度较高地区、东部地区、非国有企业以及高新技术企业中,数字技术投资者对企业数字化转型的推动作用更为明显。此外,数字技术投资者介入到具有一定转型基础的企业能够发挥更大的促进作用,体现为“逐顶促进”;从数字化转型的结构层次来看,数字技术投资者更能促进企业数字化转型中的底层技术运用。本文的研究结论具有重要的政策启示:

第一,加强培育数字技术投资新生态。政府应完善关于数字技术投资的相关规定和制度,鼓励数字技术投资,建立健全与数字技术投资者的沟通渠道,加强投资信息安全保障。同时给予数字化转型企业一定的财政科技补贴,充分发挥数字技术投资者的资源供给和价值引导作用,推动企业数字化转型。

第二,强化数字技术投资者的治理效应和资金效应作用机制的发挥。在治理效应层面,企业应积极制定科学的股权结构和高管配置标准,同时政府也应通过立法、执法的途径为数字技术投资者参与企业治理提供保障,保证其在企业决策过程中拥有足够的话语权,提高数字技术投资者参与度和积极性,使其通过优化企业信息环境、提高管理层决策水平来推动企业数字化转型。在资金效应层面,政府要加强资本市场建设,优化资本市场的投资者结构,充分发挥数字技术投资者这类科技型定向投资者的作用,稳固其长周期业绩导向和价值投资理念。与此同时,企业在数字化转型中也要关注治理体系、治理模式的升级与变革,以利于数字技术投资者作出更加清晰的投资决策。

第三,不同的地区特征和公司特征下,数字技术投资者对企业数字化转型的促进作用存在明显差异。政府部门在制定数字技术投资政策时,一方面要加大对数字技术的关注度,设置数字化人才培养基地,提高数字基础设施建设水平,为数字技术投资者促进企业数字化转型提供良好的外部环境。同时,对于企业的数字技术投资也需要根据区域特征而定,与当地数字化转型发展需要相匹配,提高数字技术投资的渗透度。另一方面,政府也需适当引导数字技术投资者优先支持非国有企业和高新技术企业,以提高数字技术投资的有效性和精准性,促进企业数字化转型。

第四,针对数字技术投资者发挥规模效应影响企业数字化转型的情况,政府应通过转型激励等举措,降低企业数字化转型进入门槛,尽快帮助企业完成数字化转型规模的扩张,让转型企业享受到更多的数字技术投资福利。此外,相关政府部门需要密切关注数字技术投资者在企业数字化转型中的支持重点,需要注意数字技术投资者的底层技术投资的优势和技术实践投资的短板,引导企业从技术嵌入和业务增长双端的共存、变革和融合中把握数字化转型的新契机。