数字化转型与企业资本结构动态调整

沈剑飞,李亚杰,王 涛,贾西猛

(1.华北电力大学 经济与管理学院,北京 102206;2.中国财政科学研究院,北京 100142;3.四川大学 商学院,四川 成都 610064)

一、引言

随着5G、人工智能和云计算等数字技术的发展及应用,以数字信息技术为主导的数字经济飞速发展,保持着对GDP持续增长的贡献率,正成为驱动中国经济增长的核心关键力量[1]。国家“十四五”规划中明确提出,激活数据要素潜能,发挥数字经济新优势,促进数字经济和实体经济深度融合,支持“双循环”发展。2022年中国政府更是将“加快数字化建设”细化于加快建设全国统一大市场,畅通大循环发展战略之中。企业数字化转型作为“数实融合”的重要载体和抓手,对助力构建“双循环”新发展格局、激活发展动能、稳定经济增长具有重要意义。

数字化反映了数字技术与生产的融合、传统生产体系向数字化体系的转型[2]。一方面,数字化转型将驱动企业生产方式、销售方式和公司治理等方式的变化。企业将把自身掌握的数字技术融入到企业的研发、设计、生产、制造等全过程,促进数字化与生产制造的高度融合,打通生产到消费以及服务的整个环节[3]。另一方面,实体企业的数字化转型拓宽了企业获取信息的深度、广度和速度,降低了信息的不对称性,改善了公司的治理环境,降低了对管理层的监督成本,提高了公司监督效率,缓解了公司股东与经理层的代理问题[4],使两者的目标逐渐趋同。客观来看,企业在应用数字技术对传统经营模式进行再造、融资渠道重塑转型的过程中,势必会在一定程度上传导到企业的资产和负债端,影响企业的杠杆率。而与之相对应的便是企业的资本结构[5]。那么,数字化转型是否以及如何影响企业资本结构就成为一个值得深入探究的学术问题。

资本结构作为企业经营决策中的重要影响因素,大量研究表明,公司存在目标资本结构[6]。根据动态权衡理论,企业通过调整自身的负债资产比例使之达到目标水平,可以改善经营状况进而提高企业价值,但不完备市场中存在多种摩擦,尤其是信息不对称和代理冲突的存在严重阻碍了企业资本结构动态调整的速度。一方面,信息不对称的广泛存在提高了外部融资成本,导致企业面临较高的调整成本进而降低了资本结构的调整速度[7];另一方面,代理冲突视角下,出于自利行为,公司管理层往往不会严格遵循企业价值最大原则去调整资本结构,致使资本结构调整速度较慢[8]。基于信息不对称和代理理论,已有文献从宏观制度环境、中观行业特征、微观企业的个体特征等方面探讨了资本结构的影响因素,发现法律政策[9]、市场竞争、股权集中度[10]等均影响资本结构的调整行为,而构建银企关联、开展供应链金融、实施薪酬股权激励[11]等能够加快资本结构的动态调整。遗憾的是,鲜有学者关注企业数字化转型对资本结构的影响,尤其是结合数字经济背景分析数字化转型对资本结构的影响。那么,数字化转型如何影响企业资本结构,又是通过何种渠道影响以及在不同的公司特质和市场环境下其影响又如何?鉴于此,本文利用机器学习的文本分析法构建了一个较为全面反映中国上市企业数字化程度的指标,检验企业数字化转型对资本结构动态调整的影响及其机理。

本文可能的研究贡献体现在以下三个方面:

(1)丰富了数字化影响微观企业的经济后果研究。虽然已有研究发现企业数字化转型影响了企业投入产出效率、企业股票流动性[12]、企业价值[13]、创新效率等。但鲜有文献关注企业数字化转型对资本结构的影响。本文考察了企业数字化转型对资本结构动态调整的影响,从资本结构动态调整的视角拓展了数字化转型的相关研究文献,为数字化转型效果评价提供部分证据支撑。

(2)从企业杠杆优化角度为数字化服务实体经济提供直接证据和实践启示。本文研究发现,企业数字化转型显著促进了资本结构的动态调整速度,降低了资本结构调整偏差。研究结论从资本结构动态调整的视角为供给侧结构性改革中推动去杠杆、降杠杆、稳杠杆服务实体经济的有效性提供了微观的经验证据,在丰富了资本结构动态调整相关文献的同时,也为当下数字经济发展背景下,如何利用“数字技术+”优化企业资本结构,助力宏观经济目标实现提供了决策借鉴。

(3)从宏观着眼微观入手,拓展了数字化转型与公司资本结构的研究框架,为两者交叉领域研究提供了新的视角。已有关乎数字化转型的经济后果系列研究,大多围绕数字化转型的信息效应抑或代理成本某一方面展开,且有关数字化转型对代理成本的影响结论尚存争议。本文基于资本结构动态调整视角,将企业数字化可能产生的信息效应和治理效应置于同一分析框架,深入分析数字化转型影响资本结构动态调整的具体作用路径,为数字化转型下代理问题争论提供新的阐释视角,也为今后数字化转型纵深推进提供可参考的政策启示。

二、理论分析与假设提出

在不完美的资本市场上,由于资金供求双方对于企业未来经营状态信息获取成本不同而导致的信息不对称和两权分离而导致的委托代理问题是制约企业资本结构动态调整的重要因素[8]。而企业数字化转型过程中利用数字智能技术与业务匹配和管理深度融合,在对传统业务模式再造和融资渠道重塑影响组织授权矫正信息传递的同时[14],也影响资金供求双方的信息不对称程度和委托代理成本,进而影响企业的资本结构。

其一,企业数字化转型有助于降低企业内外部的信息不对称程度,进而影响资本结构调整速度。在企业数字化转型的过程中,不仅要利用数字化技术在企业的生产方面进行重构,还要在管理能力方面实现由粗放式管理到数字化管理的能力跨越。因此,在数字化管理的基础上,企业可以运用信息技术,借助信息系统对沉淀在生产运营中的数据进行收集、整理、分析,既能提高企业决策准确性和有效性,又能提高企业信息透明度,有效降低信息不对称程度[4]。

基于信号理论,信号尤其是包含企业特有信息的信号在传递过程中受到“噪声”的影响加大了企业融资成本,使得企业需要支付较高的信用溢价来获得融资。而企业数字化能够将产品信息化,通过数字平台克服传统信息传递高成本和渠道单一的障碍,实现高效传递,促使资源得到更加有效的配置[15]。此外,企业在利用数字技术对私有数据收集、处理、分析、应用等增强企业数字治理能力的同时,也打破传统银企抵押、担保式的增信模式。在数字技术影响下,企业除了向银行传递资产负债表等财务信息,还可整合企业“客户软信息”增信,以通过金融机构风险评估,进而降低银企信息不对称。基于技术溢出理论,企业数字技术的应用保障了信息在银企之间的有效传送,并在信贷市场中发挥信息中介的作用,提高了企业信息与外部金融机构共享的安全性,避免银行与企业之间的逆向选择和道德风险问题[16],进一步降低信息不对称程度,进而影响资本结构的调整速度。

另外,在数字经济时代,企业数字化转型逐步展现巨大的潜力和韧性,增强市场正面预期。企业数字化转型使得原有生产经营过程中产生的信息得以有效利用,能够大幅提高数据处理和挖掘能力,将企业数据编码成标准化、结构化信息,输向资本市场,降低投资者获取信息的成本。已有研究表明,企业数字化转型能够在一定程度上提升市场主体对企业的正面评价,吸引投资者、分析师、媒体等参与者的关注,表现出更好的股票流动性[12]。作为资本市场重要的信息中介,分析师等第三方机构能够将企业数字化信息进行专业分析,缓解企业与投资方的信息不对称,降低资本市场摩擦和交易成本[17]。充分信息披露降低了资本结构的调整成本,进而提高资本结构调整速度。

其二,企业数字化转型有利于改善公司治理环境,缓解代理问题,进而影响资本结构的调整速度。企业数字化转型能够将企业的生产、销售、库存等进行码化、信息化,通过数据中台进行收集、分析和可视化,使得企业能够时时监控,降低监督成本和审查成本,大大提高了企业的内部控制和监督能力[3]。在数字化管理的过程中,数字信息系统内置了固化的管理知识和信息传递的技术特征,它包含了很多优秀公司的最佳实践和管理经验以及有效的制度控制流程,组织员工通过对信息系统的操作运用,使得合理的内部控制制度逐渐融入到企业内部的运营管理中,从而形成有效的内部控制环境和监督体系[18]。另外,数字化转型打开了生产过程中的“黑箱”,使企业生产管理过程中的信息能够有效传递,帮助管理层更加精确地了解公司的状况,对风险做出准确的预测和评估,提高自身的风险控制能力。由控制环境、风险评估、监督等要素构成的内部控制水平的提高,能够有效避免经理人的机会主义行为,降低企业的代理成本[19]。

企业数字化转型除了软件、硬件等有关数字技术设施的投入,还会推动企业管理变革,传统过度依赖集团总部的中央管控式组织模式将不再有效,组织更加趋于网络化、扁平化,资源突破物理空间边界,在组织内得以快速有效配置[20],削弱了管理层对公司经营活动的自由裁量权。同时,营销模式和生产模式的信息化、数字化使得企业的生产经营信息得以时时反馈和监督,精准刻画消费者的需求和价值取向,满足用户多样性的需求,有效减少管理者的市场判断失误,降低企业库存和物流成本,提高企业的资产流动率[3],一定程度上降低了因经理人偷懒抑或生产技术落后等而导致的代理成本。数字化催生的管理信息知识系统、决策支持系统、云协同平台、数据共享中心等一方面能够快速识别资本市场中信息使用者反应,约束管理者的非理性决策;另一方面能够使得企业数据与外部审计机构对接,降低审计费用,增强企业的外部治理能力,降低企业的代理成本,进而提高管理者对资本结构调整的意愿,加速企业资本结构的调整。

根据以上分析,本文提出如下假设:

假设H1:其他条件不变时,数字化转型显著加快了资本结构的调整速度。

假设H1a:数字化转型通过降低企业信息不对称影响资本结构调整速度,信息不对称是一个重要的中介变量。

假设H1b:数字化转型通过降低企业代理成本影响资本结构调整速度,代理成本是一个重要的中介变量。

公司的目标资本结构并非恒定不变的,相应地,资本结构调整也是一个动态的过程。当公司资本结构低于目标资本结构时,则向上调整,反之,则向下调整。而调整速度的快慢很大程度上取决于调整成本与调整收益的权衡。

具体来说,当公司资本结构低于目标资本结构时,由于数字化转型能够利用数字技术持续关注市场动态和更新数字环境以捕捉创新机会,提高企业投资效率,而转型过程中构建的云协同平台和数据共享中心提升了信息透明度,从市场的双向纬度降低了供求双方信息不对称和债务融资成本,进而加速企业资本结构向上调整,降低资本结构与目标资本结构的调整偏差。此外,考虑到债务的税盾效应和限制竞争对手进入的战略承诺[21],企业也有动机利用负债加速资本结构向上调整,进而降低调整偏差。

当资本结构高于目标资本结构时,数字化转型形成的治理效应和信息效应促使管理层更加理性决策。一方面,出于避免企业陷入财务危机,数字化转型企业能够凭借对数据时时监控优势,迅速做出应对而持有适当的现金,这为偿债降低资本结构提供了可能;另一方面,数字化转型伴生的产品创新、服务创新等能够向资本市场上传递企业未来发展良好的前景,增加了股票流动性[12],使得企业通过发行股票降低资本结构成为可能。

基于上述分析,本文提出以下假设:

假设H2:其他条件不变时,企业数字化转型降低了资本结构的调整偏差。

三、研究设计

为了检验上述假设和影响机制是否成立,本文基于上述理论推理和中介效应检验要求,结合资本结构调整模型建立实证回归方程。

(一)资本结构动态调整模型

鉴于公司实际资本结构难以快速达到最优水平,且是部分调整,因此与已有文献一致[6,11],本文采用部分调整模型来描述资本结构的动态调整过程:

(1)

(2)

其中,Digi,t为自变量,表示企业数字化转型。Controlsi,t表示控制变量,主要包括企业特征指标的变量,如公司规模(Size)、盈利能力(Profit)、有形资产占比(Tang)、成长机会(Tobinq)、非债务税盾(Dep)、行业杠杆中位数(Median)等。

本文研究的是企业数字化转型(Dig)对资本结构调整速度(r)的影响,以及企业信息不对称(ASY)和企业代理成本(Acost)在这一影响机制中是否具有中介效应的作用,因此需要假设自变量及中介变量会影响资本结构的速度。参考王朝阳等的做法,设定企业资本结构调整速度和影响因子之间的线性函数[9]:

ri,t=κ0+κ1Xi,t

(3)

其中,Xi,t为影响资本结构调整速度的变量,即代指Dig、ASY、Acost。系数κ1是本文关心的这三个变量对ri,t的影响。考虑到采用两步法来估计资本结构调整速度会产生较大偏差,本文对式(1)～(3)联立后进行一步回归。先将式(2)代入式(1)得到:

Levi,t=ri,t(ηDigi,t+βControlsi,t)+(1-ri,t)Levi,t-1+ε

(4)

将式(3)代入式(4)并化简得到:

Levi,t=(κ0+κ1Xi,t)(ηDigi,t+βControlsi,t)+(1-κ0-κ1Xi,t)Levi,t-1+ε

=(1-κ0)Levi,t-1-κ1Xi,t×Levi,t-1+κ1βXi,t×Controlsi,t+κ1ηDigi,t×Xi,t+κ0ηDigi,t+

κ0βControlsi,t

(5)

式(5)为资本结构动态调整模型的复合一步式回归方程。我们主要看Dig、ASY、Acost对调整速度的影响参数κ1。根据中介效应检验的方法,当X为Dig时,对式(5)回归可以得到Dig对r的回归系数,表示数字化转型对资本结构调整的总效应;当X指代Dig和ASY或Acost时,对式(5)回归可以得到控制ASY或Acost时Dig对r的回归系数,即中介效应检验时控制中介变量的情况下,数字化转型对资本结构调整的影响。

为了检验解释变量对中介变量的影响,本文建立了解释变量对中介变量的回归方程:

Mi,t=ηDigi,t+φControlsi,t+μ

(6)

其中,Mi,t指代中介变量ASY或Acost,Controlsi,t为控制变量。

此外,为了研究数字化转型对企业实际资本结构与目标资本结构偏离度的影响,借鉴张博等的研究,本文构建如下模型[22]:

DevAdi,t=α0+α1Digi,t+α2Controlsi,t+∑Year+∑Company+ε

(7)

(8)

其中,DevAdi,t表示企业实际资本结构与目标资本结构的偏离程度。此外,为了提升回归结果的可靠性,在实证部分均默认采用固定效应拟合并对其进行稳健标准误处理。

(二)变量定义

1.解释变量选取

企业数字化转型(Dig)。参考吴非等研究,本文认为利用数字技术相关语义表述建立相对完备的数字化词典,对公司年报进行文本分析构建的数字化指标更能反映企业数字化全貌。因此,从“人工智能技术”“云计算技术”“大数据技术”“区块链技术”和“数字技术应用”五个层次,确定每个层面的关键词,形成数字化术语词典,采用Python爬取A股年报文本进行分析,搜索每年每个公司该关键词在年报出现的次数,并将其加总得到数字化转型的综合指标(Dig),考虑数据右偏特征,对该指标对数化处理[12]。信息不对称(ASY),参考Bharath等的做法,本文采用流动比率、非流动比率和反转指标第一主成分来衡量信息不对称程度[23]。代理成本(Acost),采用资产周转率的倒数来衡量代理成本。

2.被解释变量选取

资本结构(Lev),借鉴王朝阳等的研究,本文采用总负债/总资产来衡量[9]。资本结构偏离程度(DevAd),用目标资本结构与实际资本结构的差额的绝对值作为企业资本结构偏离度的指标。

3.控制变量选取

参考Faulkender等的研究,选择下列控制变量[24]:公司规模(Size),用公司总资产的自然对数表示。公司规模越大,抗风险能力和融资能力越强,调整速度越快。盈利能力(Profit),用息税前利润/资产总计表示。有形资产占比(Tang),采用固定资产/资产总计表示。成长机会(Tobinq),用(流通股股数×每股价格+非流通股股数×每股净资产+长期负债合计+短期负债合计)/总资产表示。非债务税盾(Dep),采用固定资产折旧/资产总计表示。行业杠杆中位数(Median),用同一行业公司某年的资本结构中位数表示。

(三)数据来源

本文选取2010—2020年沪深A股非金融上市公司作为研究样本,并对样本进行以下处理:(1)剔除关键指标缺失的样本;(2)剔除ST和*ST上市公司样本;(3)剔除资不抵债指标异常的样本;(4)对所有连续变量均进行1%和99%的缩尾处理。经上述处理后本文共得到26 289个样本。本文财务数据主要来源于CSMAR和Wind数据库。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

研究中主要变量的描述性统计结果如表1所示。企业实际资本结构Lev均值(中值)为0.434(0.428),标准差为0.206,这说明在上市公司中,融资具有重要的地位。企业实际资本结构与目标资本结构的偏离度DevAd均值(中值)为0.132(0.113),标准差为0.097,这说明上市公司中企业资本结构普遍偏离目标资本结构,平均偏离13.2%。这与已有文献相近[22]。上市公司企业数字化转型程度的整体均值为1.026,下四分位和上四分位分别为0和1.792,这表明中国大多数企业数字化转型程度较弱,也充分印证了中国企业数字化仍处于转型的初步阶段。盈利能力整体平均值为0.053,最小值为-0.222,最大值为0.234,说明上市公司之间获利能力存在较大差异。总体上,公司对非债务税盾的利用率平均为2.0%。

表1 描述性统计

(二)基本回归结果

为检验企业数字化转型对资本结构调整速度的影响,将式(5)中的X定义为企业数字化转型(Dig)。本文重点关注交乘项Dig×Levi,t-1的回归系数,由于交乘项系数为-κ1,因此回归结果的相反数即为资本结构的调整速度。对式(5)的回归结果如表2所示。由表2结果(1)可知,数字化转型与企业滞后一期资本结构的交乘项(Dig×Levi,t-1)系数为-0.036,在1%的水平上显著,说明企业数字化转型程度越高,资本结构调整速度越快,即企业数字化转型显著加快了资本结构的调整速度,假设H1得到验证。

(三)中介效应检验

1.信息不对称中介检验

根据中介检验流程的要求,本文首先对自变量企业数字化转型与中介变量信息不对称(ASY)的关系进行检验。表3第(1)列是对模型(6)的回归结果。由结果可知,企业数字化转型对信息不对称的影响系数为-0.031,在1%的水平上显著,说明企业数字化转型程度越高,企业信息不对称程度越低,从而证实了理论部分数字化转型提高了企业信息透明度,降低企业内外部的信息不对称这一推论。此外,本文将式(5)中的X定义为信息不对称(ASY),来探究中介变量信息不对称对因变量资本结构调整速度的影响,回归结果如表3第(2)列所示。结果显示,信息不对称与企业滞后一期资本结构的交乘项(ASY×Levi,t-1)系数为0.071,在1%水平上显著,说明信息不对称程度的增加降低了企业资本结构调整速度。

为进一步验证信息不对称影响路径,本文将式(5)中的X定义为企业数字化转型(Dig)和信息不对称(ASY),以此来检验控制信息不对称情况下,企业数字化转型对资本结构调整速度的影响,回归结果如表3第(3)列所示。结果显示,数字化转型与企业滞后一期资本结构的交乘项(Dig×Levi,t-1)系数为-0.030,且在1%水平上显著,说明在控制信息不对称的影响后,企业数字化转型对资本结构调整速度的影响仍然为正,中介效应成立。通过机制检验证明,形成了“企业数字化转型→(降低)信息不对称→(加速)资本结构调整”的影响路径,假设H1a得到验证。

表2 公司数字化转型与资本结构动态调整

2.代理成本中介检验

为检验企业数字化转型与中介变量代理成本(Acost)的关系,对式(6)回归得到表4结果第(1)列。由结果可知,企业数字化转型对中介变量代理成本的影响系数为-0.047,在1%水平上显著,说明企业数字化转型减少经理的自利行为,降低了代理成本。此外,本文将式(5)中的X定义为代理成本(Acost)以研究中介变量代理成本对资本结构调整速度(r)的影响,回归结果如表4第(2)列所示。结果显示,代理成本与企业滞后一期资本结构的交乘项(Acost×Levi,t-1)系数为0.005,在10%水平上显著,说明降低代理成本可以使经理层与股东的利益趋于一致,从而增加管理层对资本结构调整的意愿,进而加快企业资本结构的调整速度。

表3 公司数字化转型与资本结构动态调整:信息不对称中介检验

表4 公司数字化转型与资本结构动态调整:代理成本中介检验

为了检验控制中介变量代理成本情况下,企业数字化转型对资本结构调整速度的影响,本文将式(5)中的X定义为企业数字化转型以及代理成本,回归结果如表4第(3)列所示。由结果可知,数字化转型与企业滞后一期资本结构的交乘项(Dig×Levi,t-1)系数为-0.036,在1%水平上显著,说明在控制中介变量代理成本的影响后,企业数字化转型对资本结构调整速度仍然是显著正向影响,中介效应成立。通过机制检验证明,形成了“企业数字化转型→(降低)代理成本→(加速)资本结构调整”的影响路径。假设H1b得到验证。

(四)数字化转型与资本结构调整偏差

为了研究企业数字化转型对企业实际资本结构与目标资本结构偏离度的影响,根据前文拟合出的目标资本结构,对式(7)的回归结果如表5所示。由表5第(1)列可知,数字化转型对企业实际资本结构与目标资本结构偏离程度的影响系数为-0.002,在10%水平上显著为负,这说明企业数字化转型程度越高,企业实际资本结构与目标资本结构的偏离程度越小。换言之,数字化转型使得企业实际资本结构逐渐趋向企业的目标资本结构,这在另一层面上证明了企业数字化转型对资本结构动态调整的影响,从而假设H2得到验证。

(五)稳健性检验

其一,由于前文企业数字化转型对资本结构调整速度的回归采用的是复合一步式回归,为了研究结果的稳健性,本文按已有文献做法采用两阶段部分调整模型,来探究数字化转型对资本结构调整速度的影响。具体做法如下:

表5 公司数字化转型与资本结构调整偏差

参考Byoun、黄继承等的研究,构建如下模型[7,11]:

(9)

借鉴黄继承和姜付秀、Faulkender等的做法,采用公司层面的特征变量线性拟合目标资本结构[21,24]:

(10)

将模型(10)代入模型(9),整理后得到模型(11):

Levi,t=γβXi,t-1+(1-γ)Levi,t-1+ε

(11)

参考Lemmon等的研究,采用同时估计出调整速度γ和系数β向量的方法并将β向量代入模型(10)得到企业目标资本结构[25]。

将企业数字化转型作为影响企业资本结构调整速度的一个变量,加入模型(9)后得到模型(12):

(12)

在模型(12)中,系数γ1即为企业数字化转型对资本结构调整速度的影响系数。

此外,采用GMM系统广义矩估计方法对模型重新回归,回归结果如表6第(3)(4)列所示,结论依然保持不变。

表6 公司数字化转型与资本结构动态调整:稳健性检验

其二,为了缓解样本选择偏误的问题,本文采用倾向得分匹配法进行稳健性测试。首先,以企业数字化转型虚拟变量为被解释变量并控制公司规模、盈利能力、有形资产占比、成长机会、非债务税盾以及行业和年份虚拟变量进行Probit回归,计算倾向得分。其次,根据倾向得分值,按照1∶1最邻近匹配法匹配。最后,对匹配后的样本采取固定效应和聚类稳健标准误的方法进行多元回归分析。根据回归结果表7可知,Dig×Levi,t-1的系数为-0.029,在1%的水平上显著,研究结论与前文一致,进一步增强了结论的稳健性。

表7 公司数字化转型/与资本结构动态调整:PSM+FE

表8 公司数字化转型与资本结构动态调整:上下调整

五、拓展性检验

(一)区分调整方向

根据实际资本结构是否低于目标资本结构,本文将样本分为:实际资本结构低于目标资本结构的样本,即Adjust>0(向上调整的样本);实际资本结构高于目标资本结构的样本,即Adjust<0(向下调整的样本),对两个子样本分组回归后得到表8。由结果(1)可知,在实际资本结构低于目标资本结构组中,数字化转型与滞后一期资本结构的交乘项(Dig×Levi,t-1)的系数为-0.023,且在1%水平上显著。由结果(2)可知,在实际资本结构高于目标资本结构组中,交乘项(Dig×Levi,t-1)的系数为-0.023,也在1%水平上显著,且系数无显著性差异。这说明,无论企业实际资本结构高于还是低于目标资本结构,企业数字化转型都能提高资本结构的动态调整速度,进一步支持了已有研究[26]。

(二)不同调整方向下的产权差异

在不同的产权性质情况下,企业面临的融资约束不同,资本结构水平也不同,为深入探究不同调整方向下产权性质差异对数字化转型与资本结构调整速度的影响,本文在区分调整方向的同时,进一步按照产权性质差异(企业产权性质属于国有时,Soe取值为1,否则为0)进行分样本回归,回归结果如表9所示。

由第(1)列可知,在Adjust>0且Soe=1(国企)样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的影响系数不显著。而在第(3)列Adjust<0且为国企的样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的影响系数为-0.024,在10%的水平上显著。产生差异的可能原因:对于国有企业,政府背书和“父爱主义”使得国有企业普遍呈现出高杠杆率特征,可能弱化了资本结构向上调整的需求,反而更多地表现为向下调整,数字化转型带来的组织优化和决策支持系统降低了冗长的委托代理链条,使得经理人的行为决策更有利于提升企业价值,降低了代理成本,进而加速资本结构的调整速度。

由第(2)列可知,在Adjust>0且Soe=0(民企)的样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的影响系数为-0.019,在5%水平上显著。而在第(4)列Adjust<0且Soe=0的样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的影响系数并不显著。上述结果可能的原因是:民营企业一般规模小,固定资产较少,抵押能力较弱,银行为了减小贷款损失的风险,会对民营企业贷款资格审查较严,并严格限制民营企业的贷款额度和贷款利率。所以,相对于国有企业而言,民营企业高杠杆率可能性较低,而通过数字化转型,能够降低资金供求双方的信息不对称程度,为企业获得融资提供了可能,进而表现出资本结构向上调整更加显著。

表9 公司数字化转型与资本结构动态调整:上下调整产权差异

表10 公司数字化转型与资本结构动态调整:上下调整市场竞争差异

(三)不同调整方向下的市场竞争的差异

为探究企业资本结构在不同调整方向下市场竞争的差异,本文在区分资本结构调整方向的同时,根据赫芬达尔指数(公司销售收入/行业销售收入的平方和)计算的样本中位数,进一步将样本分为市场竞争强和市场竞争弱两种情况。回归结果如表10所示。

由第(1)列结果可知,在Adjust>0且HHI=1(小于等于赫芬达尔指数计算的样本中位数,表示市场竞争强)的样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的影响系数为-0.021,在5%的水平上显著。在第(3)列Adjust<0且HHI=1的样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的影响系数为-0.021,在5%的水平上显著。与之相反,在第(2)列Adjust>0且HHI=0(大于赫芬达尔指数计算的样本中位数,表示市场竞争弱)和第(4)列Adjust<0且HHI=0的样本中,企业数字化转型与滞后一期资本结构交乘项的系数均不显著。这说明了当实际资本结构低于目标资本结构时,市场竞争可以促使企业披露更多信息,减少信息不对称程度,从而缓解代理问题,促使资本结构向上调整[21]。当实际资本结构高于目标资本结构时,市场竞争越强烈,企业破产的可能性越大,为了避免竞争对手掠夺,企业越倾向于把负债降低到合理水平。上述市场竞争的“治理效应”抑或“压力效应”“战略承诺效应”会强化数字化转型加快资本结构动态调整的速度。

六、研究结论与启示

(一)研究结论

在新一轮科技革命和产业革命的加速演进下,经济形式也面临巨大的变革,数字经济作为一种新动力,逐步凸显对经济高质量发展的贡献。“数字化+实体企业”的新模式也正积极向数字产业化和产业数字化推进,助推经济高质量发展。在供给侧结构性改革“去杠杆”任务中,数字化转型发挥着重要的作用。为探究数字化转型对微观企业供给侧中“去杠杆”的可能影响,本文选取中国沪深A股2010—2020年非金融上市公司为样本,实证检验了企业数字化转型对资本结构动态调整的影响。研究结果显示:第一,企业数字化转型对资本结构调整有显著的正向作用,显著提高了资本结构的动态调整速度,降低企业实际资本结构与目标资本结构的偏离程度。第二,信息不对称和代理成本在企业数字化转型与资本结构调整速度的关系中,起着部分中介效应的作用。第三,在区分资本结构调整方向后,并未发现企业数字化转型对资本结构调整速度存在显著差异。第四,进一步地,在区分资本结构调整方向后,企业数字化转型在不同企业属性特征下有着显著的非对称效果,在资本结构向上调整的民营企业中,企业数字化转型对资本结构调整速度具有更加显著性的影响;而在资本结构向下调整的国有企业中,企业数字化转型对资本结构调整速度具有更加显著性的影响。第五,在考虑市场竞争的情况下,当市场竞争激烈时,数字化转型能显著加快资本结构动态调整的速度。

(二)启示与建议

第一,本文揭示了企业推行数字化转型对资本结构调整的影响,为宏观把握数字经济、“去杠杆”从资本结构的视角提供了有利线索和经验证据。当前世界经济处于“百年未有之大变局”,如何把握数字经济发展机遇,顺应经济发展规律,促进经济高质量发展将成为政府和企业关注的重点。鉴于数字化转型能够显著加快资本结构动态调整,对于政策制定者而言,首先,要完善数字经济顶层设计,发现规律并利用规律,构建完善数据治理体系,同时完善数字经济发展的基础设施,多措并举鼓励和引导企业数字化转型,加快推进数字化产业和产业数字化。其次,要完善数据、数字技术相关政策和监管体系。企业数字化离不开数字技术和数据支撑,因此在鼓励企业数字化转型时,适当扶持企业新型数字技术与数据的融合政策支持和对数据等产权的保护。最后,利用企业数字化转型推进企业资本结构调整的关系,积极稳妥推进企业“降杠杆”。对于企业而言,一方面,管理者应主动拥抱数字经济,立足企业实际情况,加强大数据、人工智能、区块链等技术与企业业务模式、生产流程、数字产品、销售模式的融合创新与数据管理,扎实稳妥推进企业数字化转型。另一方面,推进数据中台建设,完善利用数据技术结合数据优势建立的信息监测系统、决策支持系统等,利用数据时时监管优势稳步推进企业资本结构向目标资本结构调整。

第二,企业数字化转型通过降低代理成本、信息不对称来加快资本结构动态调整。企业数字化转型对企业资本结构动态调整与优化,一方面,源于企业内外部信息的效率与质量提升,而中国企业信贷市场和资本市场中仍存在大量导致信息不对称的机制体制。因此,相关监管部门应建立完善信息披露标准和资金供求双方可信的第三方信息共享平台与企业信用平台,进一步完善企业信息传导机制与资本市场的信息传导效率,企业应借助数字化转型这一技术革新,加快建立健全企业信息披露和信息共享制度,使得企业数字化转型的自我优化行为能迅速反映在信贷市场、股票市场和消费市场中,同时降低投资者识别优良企业的信息成本,提高银行、投资者、企业以及消费者之间的良性互动,进而缓解信息不对称程度。另一方面,源于企业代理成本的降低,企业应重视组织内部变革与协调,优化组织结构,降低委托代理链条,助力企业数字化促进资本结构的动态调整。

第三,数字化转型对企业资本结构动态调整在产权性质、行业竞争等方面存在差异性的效果。因此,在推进数字化转型对资本结构动态调整时,应充分考虑因产权性质、行业竞争等而导致的效果偏差。在数字经济助推“去杠杆”供给侧结构性改革时,既要宏观上把控数字化转型的多重影响,又要在微观上综合考量个体的差异性,精准定位,“把钢用在刀刃上”。