数字化转型会提升企业价值吗?——基于信息披露质量的调节效应

段博林

(合肥工业大学 管理学院, 合肥 230009)

党的二十大报告提出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合。数字经济是以数字化为基础、以数据为生产要素,通过信息技术的创新和应用,推动传统经济向数字化、智能化、网络化、平台化方向转型升级的经济形态,是当前全球经济发展的重要趋势和国内经济转型升级的重要方向。全球进入数字化时代以来,国内数字经济迅速壮大,产业数字化成为数字经济发展的主引擎。据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》显示,国内产业数字化规模在2022年达到37.18万亿元,占数字经济比例达81.7%。近年来,国家发布多项政策支持数字经济的发展。例如《“十四五”数字经济发展规划》提出,到2025年,数字经济迈向全面扩展期,数字经济核心产业增加值占GDP比例达到10%。数字化创新引领发展能力大幅提升,智能化水平明显增强,数字技术与实体经济融合取得显著成效,数字经济治理体系更加完善,竞争力和影响力稳步提升。

对于企业而言,要实现高质量发展离不开数字化转型,企业应积极着眼于数字化转型趋势,加快数字化转型步伐[1]。一方面,拥抱数字化,将数字化理念贯穿于企业经营决策全过程,实现从产品与市场红利向技术与创新红利的转向,是在变化中实现企业价值蜕变的重要基石。另一方面,企业以数字化转型为主线,信息披露为纽带,将新一代数字技术融入企业发展中,不仅可以向外界呈现自身数字化竞争优势,吸引更多投资者了解企业发展前景,也可以促进企业治理的现代化变革。在政府鼓励企业提升数据治理水平,加速数字化转型的同时,也有企业存在对数字化认知欠缺和转型资源不足等短板,对数字化转型效果持观望态度。因此,企业数字化转型能否有效提升企业价值并促进企业高质量发展,成为当下社会各界重点关切的研究热点。基于此,通过构建“数字化转型—信息披露质量—企业价值”的理论模型,探究数字化转型对企业价值的影响及信息披露质量的边界作用。

相较于已有研究,本文的研究贡献主要有:第一,将数字化转型纳入企业价值的理论分析框架,考察数字化转型对企业价值的作用,丰富了企业价值影响因素的研究脉络;第二,基于信息披露质量的调节效应,从微观数据层面验证了数字化转型对企业价值的作用机制,并结合不同产权性质、区域分布等特征探究了此影响的异质性,有助于更全面地展现数字化转型在提升企业价值中发挥的重要作用;第三,为企业实施数字化转型战略提供了一定现实指导意义,并且为政府部门提升相关政策有效性,引导企业高质量发展等方面提供了新思路。

1 理论基础与研究假设

1.1 数字化转型与企业价值

企业数字化转型是指以优化配置企业资源为目的,通过新一代数字技术打造数字化设施平台,从而深层次改造企业的业务场景、运营模式和商业模式,探索价值递增新路径和价值获取新来源[2]。同时,数字化转型又具有复杂的过程,在进行数字化转型的过程中,应该合理设置不同的数字化转型节点。数字化转型对企业价值在不同的节点阶段会产生不同的影响,因此数字化转型具有动态变化性,其随着数字技术变革程度及企业内外部信息环境而发生变化。数字化转型的最终目标是将企业的信息以及信息系统技术进行有效的联合并改变实体经济发展状况[3]。有别于传统的企业转型升级,企业数字化转型在一定程度上形成了新的价值网络,颠覆了原有的商业模式,实现了多元化的发展。因此,数字化转型是提升企业价值的有效路径。

数字化转型对企业价值的影响可以从三个方面进行分析:第一,数字化转型提高了企业治理水平。“数据化决策”在公司治理中发挥着重要作用,不仅是完善公司治理的关键因素,也是公司业务发展的强大动力。首先,数字化转型中的“大、智、移、物、云”等新兴技术为企业提供了精准治理信息,有助于企业充分掌握公司治理的运行状况,提高改善治理水平动议的科学性;其次,企业在向数字化转型过程中,数据信息深入内部各层级,既往大部门、跨部门式碎片治理瓶颈有望突破,带来透明高效、网络化治理新风貌;再次,在信息技术推动下,数字化转型使企业与股东、供应商、政府间的交互关系更加紧密,有利于发挥利益相关者的制衡作用[4],推动治理水平的提高,从而为提升企业价值奠定坚实的基础。第二,数字化转型缓解了企业融资约束。由于市场中不同交易主体对于信息掌握的质量与数量不一致可能会出现企业内外部融资成本差异,进而会发生投资不足导致的融资约束现象[5]。这也直接影响了市场的股票交易价格,导致了所谓的“内幕交易”。数字化转型企业通过业务数据化形成实时内外部监控机制,能够有效约束各方的机会主义行为,通过降低代理成本缓解企业融资约束[6]。进一步地,积极进行数字化转型的企业在数字经济时代下通常具有更好的发展前景,也能得到资本市场的关注,所以更容易从中获得融资,这无疑对提高企业价值大有裨益。第三,数字化转型提升了企业创新能力。通过数字化赋能促进研发利用能力的形成[7],在企业数字化转型过程中通过数字技术与实体业务的有机组合,重新构建业务流程、治理结构和商业模式,通过优化企业运营全过程进而有助于企业创新价值获取方式[8]。综上,提出如下假设。

H1:数字化转型与企业价值具有正相关关系。

1.2 信息披露质量在数字化转型提升企业价值中的调节效应

对于上市企业来说,信息披露是指定期将自身经营现状、财务状况等财务信息与战略规划、盈利预测和社会责任等非财务信息编制成报告,呈现给市场信息使用主体,完成信息披露。进一步地,信息披露作为一种市场信号,为利益相关者及相关研究人员提供信息,有利于市场参与者分析评价企业。传统的财务信息披露是信息披露的主要内容,其中包含了上市企业的经营成果、财务状况以及现金流量等情况,起到了向财务信息使用者解释说明以及推销整个企业的作用[9]。信息披露质量的调节作用体现在以下方面。

一方面,高质量信息披露在企业数字化转型过程中发挥重要监督作用。以往上市公司存在违规担保、虚假陈述和财务造假等虚假披露问题,严重影响企业形象,破坏资本市场诚信基础。而高质量信息披露有助于降低数字化转型过程中企业管理层的道德风险,提高内部人员实施机会主义行为的成本和代价,降低内部人员操纵和影响股票价格的可能性[10],改善高管薪酬绩效敏感度[11],进而间接促进企业价值的提高。

另一方面,高质量信息披露可以平衡企业数字化转型过程中的所有利益相关方的诉求。处于资本市场环境下的企业,会出现信息不对称现象,信息弱势的一方在竞争与合作中天然具有劣势。“大、智、移、物、云”等数字技术帮助企业快速响应市场变化[12],实现各类信息数据在企业和利益相关者之间的高效传递。如投资者高度关注企业的可持续发展表现,以减少企业在面临经济环境不确定风险时减少损失,保障可持续性收益。数字技术的应用使企业缓解融资约束[13]、提升投入产出效率[14]、创新商业模式[15]、提高运营效率[16]、优化沟通效率和信息获取效率[17]、降低企业控制风险[18]等。在此过程中高质量信息披露能有效降低信息不对称程度,有助于利益相关者及时全面掌握企业数字化转型信息,对数字化转型起到事半功倍的作用,从而有助于企业优化资源配置效率并提高企业价值。综上,提出如下假设。

H2:信息披露质量能够正向调节数字化转型与企业价值的关系。

1.3 企业异质性的考察

1.3.1 产权性质异质性分析

数字化转型是企业战略层面的概念,需要管理者把握全局方向、制定战略规划。虽然国有企业在数字化转型中可以发挥自身在资源上的优势[19],但国有企业以政府为依托,依赖国家政策扶持且在市场占有、资源获取等方面具有天然条件,面临的市场竞争压力较小[20],导致转型动力不足或陷入无须转型的误区,因此可能在数字化转型决策中行动更为滞后。相比较之下,非国有企业作为纯粹的市场参与者,并无来自政府的“隐性保护”。在当前竞争逐渐加剧、行业集中度不断提高的市场环境下,更希望借助数字技术突破现有发展瓶颈,从而对国家提出的加快数字化转型战略具有主动意愿和较强执行力。特别是非国有企业在管理理念、管理模式等方面更为灵活大胆,数字技术人才可以发挥更大作用,进而有利于创新企业竞争优势以及提高企业价值创造。综上,提出如下假设。

H3:在非国有企业中,数字化转型对企业价值的正向影响更为显著。

1.3.2 区域分布异质性分析

近年来,国内数字经济实现了跨越式发展,各地区企业争相竞逐“数字化转型赛道”,使得企业整体数字化水平有了大幅提升。但不容忽视的是数字化转型水平在东、中、西部地区可能存在明显区域差异性。由于东部地区在数字技术的研发上占据领先优势,且数字基础设施条件好、数字技术发展较为成熟以及商业化应用广。这在一定程度上对企业价值的提升产生了良好增益效果。另外,东部地区的企业数字化转型与中西部地区相比处于发展黄金阶段,拥有成熟的政策支持、良好的资金供给和广泛的应用场景。企业通过积极拥抱新一代数字技术,不但推动了产业链上下游的普及应用,而且吸引了更多的数字技术人才和市场投资者,并在此形成了人才集聚效应和外部资源优势,使东部地区企业更好地实现造血能力,在市场激烈竞争中获得更好的发展。相比之下,随着国家“一带一路”倡议和乡村振兴战略不断取得良好成效,新一代数字技术在中西部地区企业中得到大规模转化应用,大幅度缩小了与东部地区企业的“数字鸿沟”。但中西部地区以承接东部地区的产业转移为主,缺乏相对完善的产业链上下游数字基础设施建设,导致中西部地区企业数字化转型的步伐相对滞后,因此可能桎梏了数字化转型对企业价值的提升效果。综上,提出如下假设。

H4:在东部地区,数字化转型对企业价值的正向影响更为显著。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

以 2010—2021 年沪深A股上市公司为初始样本,并对收集到的样本数据进行如下筛选:剔除在样本期内各类 ST 、*ST、PT 等状况异常的上市公司;剔除金融和保险类等特殊行业样本;剔除关键数据缺失样本。经过上述处理后,最终共筛选得到27 813个样本观测值。考虑到样本极端值的影响,对全部连续变量进行 1% 和99%的缩尾处理。数据来源于CSMAR和WIND数据库,运用STATA17软件对数据进行统计分析。

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量

企业数字化转型(Dig)。借鉴吴非[21]的研究,利用Python文本分析法提取上市公司年报中披露的与“数字化转型”相关的关键词词频进行加总并取对数,来测度刻画企业数字化转型衡量指标,能较好地体现企业数字化转型程度。

2.2.2 解释变量

企业价值(TobinQ)。借鉴黄大禹和谢获宝[22]的研究方法,采用TobinQ值作为衡量企业价值的指标。计算方法为:TobinQ=(股权市值+负债账面价值) /总资产。

2.2.3 调节变量

信息披露质量(IDQ)。借鉴翟光宇等[23]、徐寿福和徐龙炳[10]衡量信息披露质量的方法,即构建KV指数。具体构造方式如下:

ln|(Pt-Pt-1)/Pt-1|=λ0+λ(Volt/Vol0-1)+ε

(1)

KV=λ×108

(2)

式(1)中:Pt为第t日的股票收盘价;Volt为第t日的交易股数;Vol0为观测期间的所有平均日交易量;λ为采用普通最小二乘法后的回归值(不考虑λ为负的情况),表示股票收益率与成交量绝对值变化的相关关系。

式(2)中,为缓解股票数量度量上潜在的统计差异,参考翟光宇等[24]做法,利用放大λ构造KV指数。由于λ越小表明信息披露越充分,因此越小的KV值表示越高的信息披露质量。为便于实证分析,采用KV指数倒数衡量信息披露质量。

2.2.4 控制变量

为使研究结论更为可靠,参考已有文献选取控制变量:企业规模(Size)、成长性(Growth)、独立董事占比(Indep)、资产负债率(Lev)、净资产收益率(ROE)、盈利能力(ROA),并加入年度(Year)、行业(Industry)作为虚拟变量。

表1 变量定义

2.3 模型设定

为控制年份(Year)和行业(Industry)的影响,选择固定效应模型,对所有模型控制时间和行业。其中,Controli,t为控制变量;∑Year和∑Industry分别为年份和行业固定效应。

为检验数字化转型对企业价值的影响,建立如式(3)所示的主效应模型:

TobinQ=β0+β1Digi,t+Cοntroli,t+
∑Year+∑Industry+εi,t

(3)

为验证信息披露质量的调节效应,引入调节变量IDQi,t、自变量与调节变量的交互项Digi,t×IDQi,t,设定如式(4)所示的调节效应模型:

TobinQ=β0+β1Digi,t+β2IDQi,t+β3Digi,t×
IDQi,t+β4Cοntroli,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(4)

为验证假设H3和假设H4,检验不同产权性质和不同区域条件下,数字化转型对企业价值的影响是否有差异。对式(3)所示的模型分别按照产权性质异质性和区域分布异质性进行分组检验。

3 实证检验分析

3.1 描述性统计与相关性分析

如表2所示,数字化转型(Dig)的均值为1.306,最小值仅为0,最大值为6.306,说明我国A股上市公司中大部分企业进行了数字化转型,但不同企业的数字化转型程度存在较大差异。同时,部分企业没有积极进行数字化转型,可能处于对实施数字化转型战略效果的观望阶段。企业价值(TobinQ)的均值为1.928,最小值为0.816,最大值为16.647,说明观测值范围内的上市公司企业价值存在显著差异。信息披露质量(IDQ)的均值为0.487,最小值为0.001,最大值为2.033,说明样本上市公司虽然总体都进行了信息披露,但不同企业信息披露质量差异较大。

表2 描述性统计结果

同时,各主要变量方差膨胀因子(VIF)均远小于10,表明模型不存在严重的多重共线性问题。此外,相关性分析发现,数字化转型(Dig)与企业价值(TobinQ)在1%水平上显著正相关。

3.2 回归分析与假设检验

3.2.1 主效应回归分析

数字化转型对企业价值影响的主效应回归结果如表3所示,列(1)中,未加入控制变量时数字化转型(Dig)对企业价值(TobinQ)的相关性系数为0.016且在1%的置信水平上显著。在列(2)中加入控制变量后,数字化转型(Dig)的回归系数为0.038且在1%的置信水平上与企业价值(TobinQ)显著正相关。假设H1得到支持。这意味着具有较高数字化转型程度的企业更容易从中获益,从而提升企业价值。

表3 主效应、调节效应检验结果

3.2.2 调节效应回归分析

由于不同企业的数字化转型作用可能具有差异性,进一步引入调节变量信息披露质量(IDQ),并加入数字化转型(Dig)和信息披露质量(IDQ)的交互项(Dig×IDQ)构造了式(4)所示模型。列(3)中信息披露质量(IDQ)与企业价值(TobinQ)的相关性系数在1%的置信水平上显著为正,说明信息披露质量对企业价值有正向显著影响。列(4)中将数字化转型(Dig)和信息披露质量(IDQ)的交互项(Dig×IDQ)加入回归后,其交互项回归系数为0.047,在5%的置信水平上显著为正,说明企业信息披露质量正向调节数字化转型与企业价值的关系。假设H2得到支持。

3.3 进一步分析

根据上述分析,基本明确了数字化转型对企业价值的正向作用,但其作用在不同情境下可能会表现出异质性特征。为进一步探究这些差异性,分别从产权性质及区域分布角度入手,将样本上市公司按产权性质分为国有企业组和非国有企业组;按区域分布划分为东部地区和中西部地区组。

表4为分组回归结果。在国有和非国有企业产权异质性层面,数字化转型的回归系数在非国有企业中为0.047,在1%的置信水平显著为正,而在国有企业中回归系数为0.013且不显著,非国有企业组明显优于国有企业组,说明相较于国有企业,在非国有企业中数字化转型对企业价值的提升作用更强。假设H3得到支持。在区域分布层面,数字化转型的回归系数在东部地区为0.056,在1%的置信水平上显著为正,而在中西部地区为0.015且不显著,东部地区组明显优于中西部地区组,说明在东部地区的企业中,数字化转型对企业价值的正向作用更强,更能有效地促进企业发展。假设H4得到支持。

表4 产权性质和区位异质性检验结果

3.4 稳健性分析

3.4.1 工具变量法

基准回归结果显示,数字化转型对企业价值呈显著正相关,但这一结果有可能是因为企业价值越高的企业越有能力去进行自身数字化转型,即二者之间互为因果关系,可能存在内生性问题,引发回归结果有偏。因此,选择工具变量法做进一步检验。具体地,以数字化转型滞后1期(IV1)、滞后2期(IV2)作为工具变量,对模型进行两阶段普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)回归。第一阶及第二阶段的回归结果仍在1%的显著性水平上呈显著正相关。说明在控制潜在的内生性问题后,数字化转型仍对企业价值产生积极作用,研究结论具有稳健性。

3.4.2 更换解释变量的度量

借鉴赵宸宇等[24]的研究,在既有文献基础上对数字化转型关键词进行细化补充,分别从数字技术应用、互联网商业模式、智能制造和现代信息系统四个方面统计关键词的披露次数。最后对相关词频进行统计加总后取对数,得到数字化转型指数。其回归结果与前文一致,说明研究结论依旧稳健。

3.4.3 子样本检验

考虑到样本选择偏差因素的影响,将2020年样本数据进行剔除后构建一个子样本进行回归,结果显示数字化转型与企业价值仍然显著正相关。说明消除样本选择因素以后二者的作用关系仍然成立。

4 结论与建议

4.1 结论

在当今世界数字经济和科技革命深入发展的背景下,数字化转型将是中国企业在未来世界经济发展中实现“弯道超车”的重要途径。因此,加快企业数字化转型既是推动数字经济高质量发展的内在要求,也是激发企业活力,提高企业价值的关键力量。基于此背景,以2010—2021年沪深A股上市公司数据为样本,实证检验数字化转型对企业价值的影响机制及信息披露质量的边界作用,研究发现:第一,实施数字化转型有助于企业价值的提升,在利用工具变量法克服其内生性问题后,正向影响依旧存在;第二,信息披露质量越高,数字化转型对企业价值的正向影响越强;第三,数字化转型对企业价值的影响会因所有制和所处地区不同表现出差异性,对于非国有企业及东部地区企业的促进作用更为显著。

4.2 研究建议

1)加强对企业数字化引导。通过进行政策宣传和鼓励,集中企业外部有效资源引导中西部地区企业加快数字化转型,从而不断缩小与东部地区企业数字化转型进程的差距,更好为企业价值增长赋能。

2)提高数字化转型意识。企业加快数字化转型不仅可以响应国家战略,享受部分政策优惠,同时还可以凭借数字技术力量构建企业的发展优势,进而创造更大的企业价值。为此,企业应立足实际,进一步加大数字化转型研究,积极创新商业新业态和新模式,争取获得先发优势以增强外部经济不确定性下的风险抵御能力。

3)注重信息披露质量。在企业价值提升过程中,通过利用先进数字技术,完善内部信息沟通与外部信息传递渠道是必不可少的途径。尤其是国有企业以及中西部地区的企业应当充分重视数字化转型在突破企业发展瓶颈、优化资源配置效率的重要作用,将高质量信息披露作为提高企业价值的长期目标选择。

4)对企业进行多方位考量。投资者应根据信息披露情况将企业数字化转型水平纳入投资决策要素并融入后续战略分析和风险评估中,使企业数字化转型和信息披露质量实现有机结合以增强投资有效性。