管理者短视行为阻碍了企业数字化转型吗※——基于文本分析和机器学习的经验证据

王新光

内容提要：基于行为经济学理论，以2008-2020年中国A股上市企业为样本，实证检验了管理者短视行为对企业数字化转型的影响机理。研究结果表明，管理者短视行为对企业数字化转型具有显著的抑制作用。机制分析表明，管理者短视行为对企业数字化转型的抑制作用主要通过降低企业治理水平来实现。异质性检验表明，管理者短视行为对企业数字化转型的抑制作用在流动性供给不足与第二类代理冲突严重的情境下更为明显。

一、 引 言

在数字经济时代，数字化转型已经成为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段(袁淳等，2021)。中国政府对数字经济发展给予了高度重视。2021年《政府工作报告》明确提出“加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国”。2021年中央经济工作会议再次强调，“加快数字化改造，促进传统产业升级”。全球经济向数字经济转型势在必行，传统企业模式变得不可持续(Davis和DeWitt，2021)。因此，如何发挥企业数字化转型的主观能动性已不容忽视。那么，是什么阻碍了企业数字化转型进程？认清这一问题，对于做强做优做大中国数字经济具有重要的现实意义与理论价值。

管理者作为企业数字化转型的掌舵者，发挥着识别企业数字化转型环境、辨别企业数字化转型能力与指引企业数字化转型方向的作用，其时间取向在这一过程中扮演着重要角色(Lin等，2019)。数字化转型作为重要的企业跨期行为，其依赖于管理者的时间认知长度与决策视野广度。在有限认知与有限意志力下，管理者常会在跨期选择中过多关注短期收益而忽视企业长远发展(Reilly等，2016)，表现出的短视倾向导致了企业计划与执行之间的矛盾冲突，产生当下享乐偏误。那么在不断做强做优做大中国数字经济的现实背景下，管理者所产生的短视行为对企业数字化转型会产生怎样的影响？基于此，本文结合行为经济学有限认知下的禀赋效应理论与有限意志力下的计划者—执行者模型，试图探究管理者短视行为对企业数字化转型的影响，以期在行为经济学领域对企业数字化转型影响因素的研究进行有益补充。

与现有文献相比，本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，以往文献对企业数字化转型行为的探讨多集中于经济后果的研究(袁淳等，2021；吴非等，2021)，本文在行为经济学框架下，从管理者跨期决策的短视行为视角厘清了微观层面上管理者行为对企业数字化转型的作用机理，并基于资源禀赋与治理成本的异质性特征，识别并检验了流动性供给与第二类代理冲突的调节作用，丰富和拓展了管理者短视行为对企业数字化转型的边界机制研究，为企业数字化转型的影响因素提供了经验证据。第二，本文借助文本分析和机器学习方法测量管理者短视行为与企业数字化转型，为行为经济领域研究拓展了有价值的数据来源，也为未来行为经济学框架下将实证经济学和机器学习相辅相成提供了新思路。第三，本文的研究结论具备一定的政策含义。从本文的研究结论看，在微观层面上近年来企业数字化转型陷入的“冷启动”困境并不利于宏观层面上数字经济做强做优做大，在发展数字经济的过程中必须充分考虑并有效发挥微观层面上企业管理者人力资本的增量作用，利用政策去引导管理者制定企业长效发展机制，推动企业数字化转型进程。

本文的内容安排如下：第一部分是引言；第二部分是理论机制和研究假说；第三部分是计量模型、指标与数据；第四部分是实证分析；第五部分是内生性检验与稳健性分析；第六部分是进一步分析；最后一部分是结论与启示。

二、 理论机制和研究假说

数字化转型为企业提供了自我革新的机会，但是传统经济与数字经济过于悬殊的技术水平差异使得企业实现数字化转型升级的机会成本较大、难度较大、时间较长(许恒等，2020)。从行为经济学角度看，管理者跨期选择的视野与决策方向受制于有限认知与有限意志力，在职业生涯的禀赋效应与计划-执行的认知偏差下出现短视行为，进而会因为数字化转型在短期内可能存在风险或损失而避免该项投资，阻碍了企业数字化转型。

第一，职业生涯的禀赋效应。对职业生涯倾注情感与注意力后，管理者出于对现有职位的关注，会将其内化为个人禀赋的一部分，增强主观评价，产生禀赋效应(Thaler，1980)。外界环境的不断衍化导致管理者的职位相比以往更不稳定，失去职位的恐惧感影响着管理者的战略决策(Connelly等，2020)。根据行为经济学理论，管理者在损失厌恶以及延续职业生涯的强烈倾向下，无法聚焦于企业的长期成长，导致管理者在面临跨期选择时容易产生短视行为。企业数字化转型面临着高昂的交易成本、不可预知的风险等多重压力，使得短视的管理者在职业生涯的禀赋效应下更加倾向于利用短期相对确定的收益实现个人职业生涯的延续。另一方面，声誉水平作为管理者职业生涯禀赋的重要价值体现，使得短视的管理者出于对声誉损失的担忧，不愿意承担数字化转型可能带来的失败风险。因此，隐性的声誉机制将短视的管理者囿于狭隘框景中，无法将视野延伸至长远的战略安排，在企业发展选择上注重短期安全可靠的确定性方案来保持企业发展状况，从而稳定或提高自身声誉水平以增加职业生涯禀赋价值。

第二，计划—执行的认知偏差。短视的管理者在企业数字化转型的跨期选择中存在时间偏好的动态不一致性问题(Thaler和Shefrin，1981；Laibson，1997)。由于管理者既负责企业计划安排，又参与计划执行过程，因此管理者兼具计划者与执行者的双重身份。在行为经济学的计划者—执行者模型下，管理者一方面有能力考虑到企业长期发展目标，将企业长期福利作为战略方向；另一方面又是被短期目标桎梏的执行者，因安于现状或财务压力从而产生短视行为(Nguyen等，2020)，对企业数字化转型望而生畏。短视的管理者过度关注短期利润而不是长期目标(Cannon等，2020)，无法聚焦于计划过程下的企业数字化转型带来的福利。综合以上分析，本文提出如下待检验假说：

假说：管理者短视行为抑制了企业数字化转型。

三、 计量模型、指标与数据

1. 样本选择、数据来源

本文以2008-2020年中国沪深两市A股上市企业作为研究对象，初始数据按照以下原则进行筛选：剔除金融行业上市企业；剔除ST、*ST和退市企业；剔除数据存在缺失值的企业。年报数据来源于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站以及巨潮资讯网，并利用WinGo财经文本数据平台进行数据清洗。其他数据来源于CSMAR数据库与Wind数据库。为排除极端值带来的影响，本文对分析中需要的连续变量进行了前后1%缩尾处理。

2. 计量模型

本文基准回归模型如下所示：

DCGit=β0+β1Myopiait+βCVsit+∑Industry+∑Year+εit

(1)

其中，i表示企业，t表示时间；DCG为企业数字化转型程度，值越大，表明企业数字化转型程度越高；Myopia为核心解释变量，表示管理者短视行为；CVs为控制变量；为尽可能地吸收固定效应，本文同时控制了年份固定效应(Year)和行业固定效应(Industry)；εit为随机扰动项。

3. 变量定义

(1) 被解释变量。借鉴吴非等(2021)的方法，基于上市企业的年度财务报告，本文利用筛选出的特征关键词集合(如图1所示)，并通过剔除关键词前置词为“无”“没”“不”等否定词语的描述以及剔除非本企业的“数字化转型”关键词进行了数据清洗。最后，根据特征词进行搜寻、适配与词频计数，进而分类加总关键技术方向的词频并求和得到总词频。由于在词频数统计分布上具有明显的右偏倾向，因此本文将数据进行对数化处理，最终得到企业数字化转型程度的代理指标DCG。

图1 企业数字化转型的结构化特征词集合

(2) 解释变量。借鉴胡楠等(2021)的研究，首先确定企业年度财务报告的管理层讨论与分析章节中有关“短期视野”的直接与间接种子词集，其中“尽快”“立刻”“马上”“天内”“数月”“年内”划分在直接大类，“压力”“考验”“契机”“之际”划分在间接大类；其次，采用Word2Vec中的CBOW模型(Continuous Bag-of-words Model)训练中文年度财务报告语料，获得中心词的相似词；最后，确定最终指标词集，基于词典法计算表征短视行为的词汇总词频占企业年度财务报告中管理层讨论与分析章节的总词频的比例，将其乘以100后得到最终的管理者短视行为指标Myopia。

(3) 控制变量。借鉴以往研究，本文从企业特征与治理特征两个层面分别控制一系列影响企业数字化转型的因素：在企业特征层面上选取企业规模(Size)、企业年龄(Age)、资产负债率(Lev)、成长性(Growth)、产权性质(Soe)、资产结构(AS)、投资机会(TobinQ)作为控制变量；在治理特征层面选取董事会规模(Bsize)、股权集中度(Shrcr10)、董事会独立性(Indep)、机构投资者持股比例(INS)作为控制变量。

本文所有变量测量方式如表1所示。

表1 变量定义与说明

续表

四、 实证分析

1. 描述性统计与相关性分析

表2给出了所有变量的描述性统计结果。变量DCG的最大值为4.754，最小值为0.000，说明样本中企业数字化转型程度存在较大差异。变量Myopia的平均值为0.094，中位数为0.074，标准差为0.082，表明管理者短视行为指标具有充分的变异性。此外，控制变量的描述性统计结果与其他学者研究相似，各控制变量的均值和标准差均处于可接受范围内。在进行相关性分析后发现，Myopia与DCG的相关系数为-0.240，在1%的水平上显著负相关，初步支持了前文提出的假设。

表2 描述性统计

2. 基准回归

基准回归结果见表3。第(1)列仅控制了年份固定效应与行业固定效应，变量Myopia的系数为-1.236且通过了1%的统计显著性检验；第(2)列添加了控制变量集合，变量Myopia的系数的绝对值缩小但是显著性不变，说明在控制一系列企业特征和治理特征后，管理者短视行为(Myopia)与企业数字化转型(DCG)仍然呈现出显著的负相关关系，假说得到了验证。

五、 内生性检验与稳健性分析

1. 内生性检验

(1) PSM检验。对于管理者短视行为会抑制企业数字化转型这一结论，可能存在样本自选择问题。本文的最终结论可能是上市企业的某些共同因素所驱动的，而非管理者短视行为造成的。因此为了排除

表3 基准回归结果

样本自选择偏差对研究结论可能造成的影响，本文采用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)使用一对一最近邻匹配进行检验。借鉴徐宁等(2019)的做法，以管理者短视行为样本中位数为标准，将管理者短视行为高于样本中位数的界定为实验组。选取企业规模(Size)、企业年龄(Age)、资产负债率(Lev)、成长性(Growth)、产权性质(Soe)、盈利能力(ROA)、董事会规模(Bsize)、独立董事比例(Indep)、机构投资者持股比例(INS)、股权Z值(Shrz)、管理层持股比例(Mshare)、管理层平均年龄(Mage)、管理层薪酬总额(Mpay)、管理层男性占比(Mgender)、两权分离率(Sep)、管理层金融背景(Mfin)与管理层海外背景(Moversea)作为协变量。其中，变量Size、Age、Lev、Growth、Soe、Bsize、Indep和INS的测量方式同表1；盈利能力(ROA)用净利润除以总资产平均余额衡量；股权Z值(Shrz)用企业第一大流通股股东与第二大流通股股东的持股比例的比值衡量；管理层持股比例(Mshare)用企业董事、监事及高管持股数量占总股数量之比衡量；管理层平均年龄(Mage)用企业董事、监事及高管年龄的平均数衡量；管理层薪酬总额(Mpay)用企业董事、监事及高管领取的薪酬总额的自然对数衡量；管理层男性占比(Mgender)用企业董事、监事及高管中男性人数占总人数的比例衡量；两权分离率(Sep)用现金流权减去控制权衡量；管理层金融背景(Mfin)用企业董事、监事及高管中是否有人具有金融背景(金融背景包括曾经与现在的工作背景)衡量，若具有金融背景则赋值为1，否则赋值为0；管理层海外背景(Moversea)用企业董事、监事及高管中是否有人具有海外背景(海外背景包括曾经与现在的求学、任职背景)衡量，若具有海外背景则赋值为1，否则赋值为0。

本文分别绘制了样本匹配前后实验组以及控制组的倾向得分分布密度函数图，见图2。在匹配后处理组与对照组样本的核密度曲线分布形态高度接近。样本匹配前后的t统计量和标准偏差的变化如表4所示。匹配后各特征变量标准偏差绝对值均不高于2.7%，并且与匹配前的结果相比所有变量的标准化偏差均大幅缩小。最后，将匹配后的样本重新回归，结果如表5中第(1)列所示。匹配样本即使有所改变，变量Myopia的系数仍显著为负，表明在控制样本自选择问题后，检验结果与前文一致。

(2) 两阶段残差介入法。借鉴Chen等(2013)的做法，本文利用两阶段残差介入法进行内生性检验。首先，在第一阶段，将变量Myopia与其可能的影响因素进行回归，如模型(2)所示。为确保管理者短视行为抓取了管理者特质的增量信息，模型(2)在模型(1)的基础上增加了其余可能驱动管理者短视的环境因素变量与治理结构变量ΔCVs，包括企业亏损状态(Loss)、股权Z值(Shrz)、管理层持股比例(Mshare)、管理层平均年龄(Mage)、管理层薪酬总额(Mpay)、管理层男性占比(Mgender)、两权分离率(Sep)、管理层金融背景(Mfin)与管理层海外背景(Moversea)。其中，Loss为虚拟变量，当企业净利润为负时，将其赋值为1，否则赋值为0。其余变量的测量方式同上。然后，将第一阶段回归模型计算出的残差值作为增量的管理者短视行为(ΔMyopia)，带入模型(3)进行回归。回归结果如表5中第(2)列所示。ΔMyopia与DCG呈现出显著的负相关关系，表明管理者短视行为对企业数字化转型的影响在控制了潜在内生性问题后依然成立。

图2 PSM匹配前后变量Myopia的概率分布密度函数图

表4 PSM匹配均衡性检验结果

续表

Myopiait=λ0+λ1ΔCVsit+λ2CVsit+∑Industry+∑Year+εit

(2)

DCGit=η0+η1Myopiait+η2ΔMyopiait+η3CVsit+∑Industry+∑Year+εit

(3)

(3) 滞后处理。管理者短视行为与企业数字化转型之间可能存在反向因果问题。为了解决可能存在的反向因果问题，本文将解释变量进行滞后1期处理。具体回归结果如表5中第(3)列所示，变量Myopia的系数仍在1%的水平上显著为负，说明反向因果问题不成立。

表5 内生性检验

2. 稳健性分析

(1) 安慰剂检验。参考Cornaggia和Li(2019)的做法，本文将样本数据集的所有企业—年度观测值中变量Myopia的取值全部提取，再将这些数值逐一随机地分配到每一个企业—年度观测值中，最后重新进行回归。如果安慰剂效应存在，那么受未被觉察到的研究设计局限性的驱动，处理后的Myopia应该依然会与DCG显著负相关。回归结果如表6中第(1)列所示，Myopia的系数不显著，与基准回归的结果存在明显的差异，意味着安慰剂效应不存在。

(2) 剔除特殊事件影响。由于2008-2009年属于外部环境动荡期(连燕玲等，2015)，因此借鉴连燕玲等(2015)的研究，本文在原有数据基础上剔除了2008-2009年数据后重新回归，结果如表6中第(2)列所示。结果显示，变量Myopia的系数在1%的水平上显著为负，通过了稳健性检验。

(3) 控制行业的年度趋势。为了控制行业发展的周期性与政策变化等影响，本文参考潘越等(2020)的研究思路，在基准回归的基础上进一步控制行业乘以年份的固定效应，从而尽可能消除各种宏观因素对回归结果的影响。结果如表6中第(3)列所示，变量Myopia的系数依然显著为负，说明在考虑了行业周期、政策变化等因素的潜在影响之后，管理者短视行为对于企业数字化转型的影响依然存在。

表6 稳健性检验

六、 进一步分析

1. 机制检验

管理者为了提升职业生涯认可度、在市场上构建或巩固个人的声誉和威望，可能会通过个人影响力致使管理层的决策视野囿于狭隘框景中，使得管理层的行为缺少有效自监督与各方制衡，降低治理水平。企业治理水平的降低，导致短视的管理者在资产配置方面更加偏向低风险投资，远离企业数字化转型。因此，管理者短视行为可以通过降低企业治理水平进而抑制企业数字化转型。

借鉴顾乃康和周艳利(2017)、周茜等(2020)的做法，本文选取管理层薪酬与管理层持股比例表征企业激励机制，选取独立董事比例与董事会规模表征董事会的监督作用，选取机构投资者持股比例与股权制衡度表征股权结构的监督作用，选取董事长与总经理是否两职合一表征总经理的决策权力，利用上述7个指标通过主成分分析法将得到的第一主成分作为反映企业治理水平的综合指标。为了便于实证结果的系数解读，将该指标取相反数得到最终的企业治理水平(Gov)，该值越大，表明企业治理水平越低。

为了验证上述机制，本文构建以下三个模型：

DCGit=β0+β1Myopiait+βCVsit+∑Industry+∑Year+εit

(4)

Govit=γ0+γ1Myopiait+γCVsit+∑Industry+∑Year+εit

(5)

DCGit=θ0+θ1Myopiait+θ2Govit+θCVsit+∑Industry+∑Year+εit

(6)

回归结果如表7所示。第(1)列中变量Myopia的系数在1%的水平上显著为负；第(2)列考察了Myopia对Gov的影响，结果显示Myopia的系数在1%的水平上显著为正，表明管理者短视行为降低了企业治理水平；第(3)列结果显示变量Gov的系数在1%的水平上显著为负，变量Myopia的系数在1%的水平上显著为负，说明企业治理水平在管理者短视行为与企业数字化转型之间起到了中介作用，即管理者短视行为通过降低企业治理水平进而抑制企业数字化转型的路径得以验证。

2. 异质性分析

(1) 流动性供给的影响。充足的现金流可以为企业生产经营提供流动性供给保障，显著影响企业的

表7 治理水平的机制检验

投资预期与外部融资约束(付文林和赵永辉，2014)。企业数字化转型的各个环节都离不开大量资金的支持，对企业是否能够健康发展有重要影响(毛志宏和哈斯乌兰，2021)。因此，能否持续推动数字化转型高度依赖于企业的流动性供给状况。充足的流动性供给一方面可以帮助企业预防可能遭受的损失或应对预期之外的支出，另一方面可以帮助企业在竞争环境不断演变过程中抓住有利投资机会，巩固现有行业地位。因而，当企业流动性供给不足时，短视的管理者更忌惮于企业数字化转型过程中的大量现金投入。因此，在流动性供给不足的情境下，管理者短视行为对企业数字化转型的抑制作用更为明显。

为了验证上述猜想，本文借鉴姜付秀等(2017)的研究，利用经营活动产生的现金流量净额与期初总资产的比值衡量流动性供给(Ocf)。将流动性供给(Ocf)、流动性供给与管理者短视行为的交互项(Myopia×Ocf)代入基准回归模型(1)。回归结果如表中8第(1)列所示，交互项Myopia×Ocf的系数为3.170，且在1%的水平上具有统计显著性，表明管理者短视行为对企业数字化转型的抑制作用在流动性供给不足的情况下更为明显。

(2) 第二类代理冲突的影响。与西方发达国家因为股权分散而主要存在的第一类代理问题不同，中国上市企业高度集中的股权结构使得第二类代理冲突占据主导地位，也即控股大股东与中小股东之间的矛盾与冲突更加突出(高凤莲和王志强，2016)。严重的第二类代理冲突更可能出现短视的管理者为了谋求私利与大股东合谋的行为，表现在对于长期投资的排斥与短期利益的偏好，导致企业数字化转型计划被搁置。参考姜国华和岳衡(2005)的研究，本文利用其他应收款与总资产的比值衡量第二类代理冲突(Cost)。将第二类代理冲突(Cost)、第二类代理冲突与管理者短视行为的交互项(Myopia×Cost)代入基准回归模型(1)。回归结果如表8中第(2)列所示，交互项Myopia×Cost的系数为-5.166，且在5%的水平上具有统计显著性，表明管理者短视行为对企业数字化转型的影响在第二类代理冲突严重的情况下更为明显。

表8 异质性分析

七、 结论与启示

1. 研究结论

本文基于行为经济学理论框架，以2008-2020年中国A股上市企业为样本，利用文本分析和机器学习技术建构管理者短视行为指标与企业数字化转型指标，实证检验了管理者短视行为对企业数字化转型的影响机理。研究结果表明，管理者短视行为对企业数字化转型具有显著的抑制作用，并且该结论通过了PSM检验、两阶段残差介入法与滞后变量的内生性检验，在安慰剂检验、剔除特殊事件影响与控制行业的年度趋势一系列稳健性检验后依旧成立。进一步的机制检验结果表明，企业治理水平在管理者短视行为与企业数字化转型中起到了中介作用。异质性分析结果表明，管理者短视行为对企业数字化转型的抑制作用在流动性供给不足与第二类代理冲突严重的情境下更为明显。本文在理论上对行为经济学视域下管理者决策行为的经济后果的研究进行了有益补充，并为企业数字化转型的影响因素提供了经验证据。

2. 启示与不足

管理者的决策视野是企业在战略决策过程中区别于其他竞争对手的关键，一定程度上决定了数字化转型的成败。在数字经济与实体经济深度融合的时代背景下，数字化转型对企业而言是一场自上而下的深层次变革，并非一时之需，而是长久之计。因此企业应该重视管理团队建设与内外部监督机制的完善，发挥管理者人力资本的增量作用，避免管理者囿于狭隘框景中作出的短视投资行为阻碍企业的数字化转型。

但遗憾的是，囿于篇幅，本文未做数理推导,仅根据已有学者的研究结论和特征事实进行了逻辑推演,并给予实证检验。此外，管理者决策行为对企业战略的影响是复杂多元的，本文仅仅深入挖掘了管理者短视行为对企业数字化转型的影响，未来的研究还可以从更多角度继续探寻管理者决策行为对企业战略决策的影响机制，对行为经济学相关研究形成更多有益的补充，同时为企业生产实践提供更多可借鉴的指导。