物流企业数字化转型对资产误定价的影响研究

王慧莹 陈庆杰

摘  要：本文选取2017—2021年交通运输、仓储和邮政业上市公司为研究样本，实证检验了物流企业数字化转型对资产误定价的影响关系。实证研究发现物流企业数字化程度的提高加剧了资产误定价水平，在稳健型检验之后，该结论依然成立。研究结论丰富了数字化转型对资产误定价的影响研究，有利于推动数字化技术与传统实体经济更好的结合，找到缓解资产误定价的路径。

关键词：数字化转型；资产误定价；信息不对称

中图分类号：F253    文献标志码：A    DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.17.000

Abstract： This paper empirically examines the relationship between the impact of digital transformation of logistics firms on asset mispricing by selecting listed companies in the transport， storage and postal industry as a research sample for the period 2017-2021. The empirical study finds that the increased digitalization of logistics firms exacerbates the level of asset mispricing， and the findings still hold after robustness tests. The findings enrich the research on the impact of digital transformation on asset mispricing and are conducive to promoting better integration of digital technology with the traditional real economy and finding a path to mitigate asset mispricing.

Key words： digital transformation; asset mispricing; information asymmetry

0  引  言

在疫情的沖击下，传统的物流业面临着挑战。大数据、云计算等数字技术应用在促进传统物流业转型升级的同时对企业价值也同样会产生影响。资产误定价是指股价偏离其内在价值的现象，包括高于及低于其内在价值两个方面。在有效市场假说的前提下，投资者是完全理性的，价格能够真实反映其内在价值，此时不存在资产误定价现象，但在实际的资本市场中信息不对称和投资者的认知偏差都会导致误定价现象的发生，缓解资产误定价对于更好地发挥资本市场资源配置的作用具有重要的意义。近年来数字经济的蓬勃发展促进了传统实体经济的转型升级，也加强了公众对企业的监督。数字化转型与资产误定价存在怎样的关系是部分学者关心的问题，本文选取物流上市公司样本进行研究。

1  文献综述

已有学者从多种角度研究数字化转型与企业发展之间的关系。现有研究发现企业数字化转型能够提升实业投资水平，且这种效应在市场竞争程度较高和盈利水平较低的行业中更加明显；许罡[1]的研究表明企业数字化转型推动了企业履行社会责任，进而对企业价值产生正向影响。

叶勇和毕鹏等[2-3]研究发现机构投资者调研能够正向影响资产误定价，且在国有企业中对资产误定价的影响程度比非国有企业更大。宋媛媛与徐亚飞等[4]认为具有行业专长的审计师能够缓解资产误定价现象，因为审计师行业专长能够降低投资者异质信念并有助于提高会计信息质量，审计师独立性越强对资产误定价的缓解作用也更为显著。吴非和方毅等[5-6]提出宏观经济冲击并不是导致资产误定价的主要原因，更多的源于股票市场的自身特质，除此之外学者还发现宏观经济超预期冲击对资产误定价现象具有不对称效应。也有学者[7]发现投资者关注度越高，股价被高估的可能性也越大。高雅、刘嫦等[8]研究发现在有限理性假设下管理层的行为也会对资产定价造成影响。聂兴凯等[3]研究得出会计信息可比性与资产误定价之间呈现显著负相关关系，且这种作用在不确定性较高的环境中会更明显。Berger， Doukas[10-11]认为尽管投资者拥有所有必要的原始信息来准确地为简单和复杂的公司定价，但他们处理这些信息的能力受到限制，导致了暂时性的错误定价，因此，如果两种资产（在匹配过程中）之间的错误定价是由于认知限制，那么它应该是处理信息能力受到约束的结果，而不是接收信息能力受到约束的结果。王生年、朱艳艳[12]发现股权激励会促使管理者为了提升股价而进行盈余管理，这使得投资者不能得到足够有效的信息进而加剧了资产误定价。游家兴、吴静[13]研究证明除了报道量之外，报道中传递的情绪也会对股票价格造成影响。当公司信息透明度越低时，媒体情绪对资产误定价的影响越显著，且媒体情绪对资产误定价的影响存在不对称性，积极的媒体情绪更容易导致股票价格的高估。徐寿福、徐龙炳[14]则认为信息披露质量越差的上市公司，市场价值对内在价值的偏离程度越严重。邢攀龙、田宗涛[15]发现我国2006年新会计准则引入公允价值计量属性之后公允价值的“顺周期”效应使投资者更加难以准确地判断企业价值，增加了投资者的认知偏差，加剧了资产误定价现象。李倩、吴昊[7]实证发现分析师预测偏差会提高投资者异质信念，而投资者异质信念会导致股票价格偏离其内在价值，也就是说分析师预测偏差加剧了资产误定价现象。股票市场上存在着三种类型的投资者，分别是基础价值投资者、趋势投资者和噪声交易者。不同类型投资者之间转换强度越大，股票市场波动性越大。

现有文献大多研究数字化转型与公司治理或信息质量之间的关系，鲜少有学者研究其和资产误定价之间的关系。有效市场假说认为价格能够完全反映资产的真实价值，因此在有效市场中不存在系统的误定价，但资本市场上会存在信息不对称问题，同时投资者也并非完全理性进而会导致资产误定价现象。企业数字化转型会加剧还是缓解资产误定价现象是个亟待研究的问题。本文可能的贡献在于：第一、本文验证了数字化转型会加剧资产误定价现象，为资产误定价研究的影响因素提供了新的实证证据。第二、从信息约束视角研究企业数字化转型与资产误定价之间的关系，为后续研究提供了可借鉴的理论视角。

2  理论分析与研究假设

信息不对称和异质信念是否会影响资产定价一直是行为金融学和资本市场研究的热点。信息不对称是指资本市场不同投资者掌握的信息数量是不同的，信息不对称反映了投资者的客观差异；异质信念是指相同信息量的情况下，不同投资者对同一股票在相同持有期的预期收益率或预期收益方差估计不同，异质信念反映了投资者的主观差异。现有文献认为企业数字化转型能够加强内部治理，提升会计信息可比性，改善了信息不对称问题。良好的内部控制能通过提高上市公司信息披露质量和降低公司内部代理成本进而缓解资产误定价现象。基于此，本文提出如下假设：

H1：企业数字化转型与资产误定价显著负相关。

另一方面，有学者将信息的获得和处理作为异质信念来源研究资产误定价问题。虽然企业数字化转型有助于带来更多的增量信息，但投资者的信息处理能力会受到约束，非理性投资者过度自信情况下造成的异质信念也会影响资产定价。投资者接收和处理信息的能力是有限的，数字化转型虽然促使了更多增量信息的披露，但投资者限于搜集和处理信息的成本或受限于自身能力反而不能对最有效的信息进行处理，这种情况下加剧了资产误定价现象。或有一部分投资者因更多的增量信息助长了其过度自信，也会导致过度资产误定价。基于此，本文提出如下假设：

H2：企业数字化转型与资产误定价显著正相关。

3  研究设计

3.1  样本选取与数据来源

本文选取2017—2021年交通运输、仓储和邮政业上市公司为研究样本。此外，本文对样本进行了如下处理：（1）剔除ST、*ST类样本；（2）剔除不连续的样本。经过以上处理，得到155个研究样本。本文对所有连续变量进行1%和99%分位的Winsorize处理，数据来自CSMAR数据库。

3.2  变量定义和模型构建

（1）资产误定价的度量

资产误定价Deviation的衡量参考徐寿福和徐龙炳[14]的做法，采用公司内在价值与市场价值偏离的绝对值衡量。其计算公式如下：

Deviation=1-V/P

其中：V是上市公司每股内在价值，由剩余收益模型（RIM）估计得到，P是该公司股票期末收盘价。不考虑股价是高估还是低估，构建变量Deviation度量市场价值对内在价值的绝对偏离程度。Deviation的值越大说明偏离程度越大。

（2）数字化转型的度量

本文参考吴非、聂兴凯等人[5，9]的做法使用文本分析方法从年报提取数字化转型的相关词频衡量企业数字化转型程度，并进一步细分为云计算技术、大数据技术和数字技术应用。

（3）控制变量

模型中各变量的描述及定义如表1所示。

（4）模型构建

Deviation=α+βIntel+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε          （1）

Deviation=α+βCloud+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε         （2）

Deviation=α+βData+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε          （3）

Deviation=α+βDigital+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε        （4）

4  實证结果与分析

4.1  描述性统计

表2报告了主要变量描述性统计结果。从表2中可以看出资产误定价的均值和中位数分别为0.967和0.972，最小值为0.797，最大值为1.181。企业数字化转型的均值和中位数为2.409和2.197，最小值为1.792，最大值为4.522。说明企业进行数字化转型的差异较大，其中云计算技术的均值为0.508，大数据技术的均值为0.565，数字技术应用的均值为0.979。从控制变量看，企业资产负债率的均值为46.2%，资产收益率的均值为0.082，企业规模的均值为22.96，第一大股东持股比例均值为38.24%，约有98.7%的企业收到标准无保留意见，10.2%的企业聘请国际四大会计师事务所进行审计，54.3%是国有企业。

4.2  多元回归分析

本文利用模型（1）、（2）、（3）、（4）对前述假设进行多元回归，具体回归结果如表3所示。列（1）结果显示，企业数字化转型与资产误定价的回归系数在1%水平上显著为正。列（2）、列（3）和列（4）将数字化转型细分为云计算技术、大数据技术和数字技术应用，其中云计算技术与数字技术应用的回归系数都在1%水平上显著为正，而大数据技术对资产误定价的影响不显著。以上结果说明数字化转型加剧了资产误定价现象，假设H2得到验证。从控制变量看，资产负债率与资产误定价呈正相关，说明资产负债率越高的公司资产误定价水平越高，产权性质、企业规模、资产回报率和第一大股东持股比例与资产误定价呈负相关，说明规模越大以及董事会规模越大的公司资产误定价水平越低。

表4显示了不同产权性质样本的回归结果。两类样本与全样本检验结果一致，数字化转型与资产误定价有显著的正向相关关系，非国有企业数字化转型与资产误定价的正向相关性更明显，这可能是非国有企业的股票波动性较之国有企业更强，国有企业的信息披露质量更高，信息不对称水平较之非国有企业更低，因此数字化转型对非国有企业的影响更显著。

4.3  稳健性检验

为检验研究结果的可靠性，本文进行了如下稳健型检验：（1）变换研究的时间区间，重复上述实证分析，检验结果与前文一致，数字化转型对资产误定价有显著的正向影响，其中云计算技术与数字应用技术对资产误定价同样具有显著的正向影响，进一步证实了前文结论。（2）为增强模型稳健型，防止遗漏变量对回归结果的干扰，本文在模型（1）、（2）、（3）、（4）中增加两职合一、管理层持股比例、董事会规模与独立董事比例四个控制变量，并继续重复上述实证分析，结果与前文一致。本文结论具有稳健性。

5  结论与启示

本文结合中国物流企业数字化转型实践，探索数字化转型在资产误定价现象中发挥的作用。研究发现，物流企业数字化转型加剧了资产误定价现象。由于投资者受到信息获得和处理能力的约束，并不能有效地获得及处理由企业数字化转型而带来的信息增量，反而会导致资产误定价。此外，数字化转型对资产误定价的影响因企业特征而异，数字化转型对非国有物流企业的影响比国有物流企业更显著。

上市公司市场价值与内在价值的一致性，不仅是我国资本市场完善价格发现功能，提高市场配置效率的重要体现，而且也是上市公司市值管理的必然要求。对此，得出如下启示：（1）完善企业信息披露制度。企业应完善其信息披露制度，力求投资者能获得充足、有效的信息，并能以更省力、高效的方式作出其投资决策，避免因对披露信息的分析不足而导致的资产误定价现象。（2）提高信息分析能力。投资者需要通过学习更多的专业知识等方法来实现自身分析能力的提高，与此同时，还要保持理性的投资理念，尽量避免过度自信带来的投资误差，才能对数字化转型带来的信息增量进行精准的分析，并据此对企业的股价做出精确的估计，从而实现投资收益的最大化，缓解资本市场上的资产误定价现象。

参考文献：

[1] 许罡. 企业社会责任报告强制披露对资产误定价的影响：信息揭示还是掩饰？[J]. 经济与管理研究，2020，41（7）：61-76.

[2] 叶勇，王思瑞. 机构投资者调研对资产误定价的影响研究[J]. 社会科学家，2021（7）：75-80.

[3] 毕鹏，王丽丽. 机构投资者网络与资产误定价：激浊扬清抑或推波助澜[J]. 金融发展研究，2022（5）：39-48.

[4] 宋媛媛，徐亚飞，等. 审计师行业专长缓解了资产误定价吗？[J]. 审计研究，2018（2）：96-103.

[5] 吴非，胡慧芷，林慧妍，等. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界，2021，37（7）：130

-144.

[6] 方毅，牛慧. 機构投资者对资产误定价的影响：抑制还是推助？[J]. 暨南学报（哲学社会科学版），2021，43（6）：107-120.

[7] 李倩，吴昊，高宇妮. 分析师评级、投资者情绪与资产误定价[J]. 北京工商大学学报（社会科学版），2018，33（4）：96-106.

[8] 高雅，刘嫦. 管理层讨论与分析披露语调对资产误定价的影响[J]. 投资研究，2020，39（1）：77-91.

[9] 聂兴凯，王稳华，裴璇. 企业数字化转型会影响会计信息可比性吗[J]. 会计研究，2022（5）：17-39.

[10]  BERGER P G， E OFEK. Diversification's effect on firm value[J]. Journal of Financial Economics， 1995，37：39-65.

[11]  DOUKAS J， C KIM， C PANTZALIS. Arbitrage risk and stock mispricing[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis， 2010，45（4）：907-934.

[12] 王生年，朱艳艳. 股权激励影响了资产误定价吗——基于盈余管理的中介效应检验[J]. 现代财经（天津财经大学学报），2017，37（7）：89-101.

[13] 游家兴，吴静. 沉默的螺旋：媒体情绪与资产误定价[J]. 经济研究，2012，47（7）：141-152.

[14] 徐寿福，徐龙炳. 信息披露质量与资本市场估值偏误[J]. 会计研究，2015（1）：40-47，96.

[15] 邢攀龙，田宗涛. 公允价值计量降低资产误定价了吗？[J]. 财会通讯，2018（18）：11-16.

[16] 贺康，宋冰洁，刘巍. 年报文本信息复杂性与资产误定价——基于文本分析的实证研究[J]. 财经论丛，2020（9）：64-73.