王辉
(对外经济贸易大学 北京 100029)
在以习近平同志为核心的党中央领导下,我国数字经济建设取得了令人瞩目的成就。随着政府和市场对企业数字化转型的关注,越来越多民营企业已加入数字化转型的队伍中。习近平总书记在党的二十大报告中提出,要加强防范和化解重大风险的能力。企业的抗风险能力是指企业在不确定环境中面对内部和外部风险的适应能力、抵御能力、恢复能力、保持企业可持续及高质量发展的能力。在此背景下,提高民营企业抗风险的能力对保障市场经济健康发展至关重要,数字化转型对民营企业抗风险的作用机制具有重要的理论价值和现实意义,并可为促进政策的优化与引导民营企业转型升级提供理论依据。
既有文献在企业层面主要就企业数字化转型对企业投融资活动产生的影响进行研究(车德欣等,2021;Bulavko等,2019)。此外,也有一些学者针对数字化转型对企业风险承担水平的影响进行研究(王会娟等,2022;黄大禹等,2023),但对企业的风险控制与管理缺乏系统性的研究,风险承担是企业投资决策过程中的重要环节,与企业抗风险能力有所区别。虽然有少部分研究关注了企业抗风险能力的影响因素(孙兴全,2022),但迄今为止,尚未有文献确切地将数字化转型与民营企业抗风险能力联系起来,两者之间的关系仍有待进一步探讨。
本文的创新之处及可能的边际贡献是:第一,采用熵权法,从盈利能力、运营能力、成长能力、运营安全能力、市场表现力五个维度构建了民营企业抗风险能力指标,为评估民营企业抗风险能力提供了有益借鉴;第二,丰富了数字化变革与微观经济主体互动的研究,拓展性地研究了民营企业抗风险能力的影响因素,验证了“数字化转型-企业融资约束-企业抗风险能力”之间传导路径的可行性;第三,进一步探讨数字化转型在企业中是否存在差异化表现,发现高管无金融背景、无政治关联的企业数字化转型对企业抗风险能力的影响更为显著,反映出企业数字化转型对“弱势企业”具有一定的补充作用,有助于民营企业根据自身情况采取数字化转型策略。
企业抗风险能力对企业生产经营活动产生全方位的影响,是企业盈利能力、营运能力、成长能力、经营安全能力、市场表现力的综合体现。
从企业的盈利能力来看,传统民营企业以原有生产业务为中心,通过数字化转型改良传统生产技术、调整产品结构、延长产品生命周期,从而提高产品市场竞争力,以提高盈利能力。从营运能力的角度来看,加强对数字化的关注可以使会计资料的真实性和准确度得到很大提高,从而增强了对公司营运能力的分析,对公司的决策和发展产生重要影响。从成长能力的角度来看,数字化转型能够有效推动公司的创新,让公司在生产运作过程中持续积累并整合其生存发展的资源和潜力,提高抵御风险的能力。从经营安全能力来看,民营企业通过数字化转型提高企业长短期融资能力,降低企业因不能偿债而走向财务失败风险。此外,数字化转型可以利用其资源效应来满足公司的资源要求,提高公司的经营安全能力,从而促进民营企业的风险承受程度。在市场表现力方面,企业的数字化转型不仅能让顾客获得更好的服务体验,还能让企业了解到产业和竞争对手的发展趋势,并做出相应的反应。当一个公司有了这样的能力之后,就会在市场上拥有良好的声誉和更多支持。
总之,民营企业数字化转型顺应了企业发展的客观需要,既能为其发展注入源源不断的力量,又能推动其实现“由量及质”的升级。在盈利能力、运营能力、成长能力、经营安全能力、市场表现力五个维度均产生有益影响,从而提高企业的抗风险能力。
依循上述分析,本文提出以下假设:
H1:数字化转型能够显著提高民营企业抗风险能力。
与具有国家信用支持的国有企业相比,民营企业长期以来都面临着融资难和融资贵的困境。虽然企业的抗风险能力反映了一个企业的综合能力,但融资约束会对公司的营运和生存造成负面影响(Xian,2014;欧定余和魏聪,2016),从而影响公司的抗风险能力。
通过实施“数字转型”,民营企业能够减少企业内部的信息不对称,从而减轻企业的融资约束。一方面,数字经济的发展促进了企业现代金融信用制度的构建和完善,促进了商业活动的规范化。互联网的数字化信用能够转变成企业的信用,提高了企业在市场上的信任度和信贷机构投资的意愿,从而增加了企业的外部融资机会,大大降低了公司的信贷成本。另一方面,企业数字化转型可以有效提高企业融资效率。在利用数字化技术对大量数据进行处理后,将其标准化为可加工的信息,并将其通过数字平台等途径向信息用户输出,使融资双方均能掌握特定的多维度信息,从而有效降低投资者对企业风险的识别成本。民营数字化转型所产生的资讯透明度在某种程度上减少了企业的代理费用,提高了融资效率。
在以上分析的基础上,本文提出了以下假设:
H2:民营企业通过数字化转型,可以缓解融资约束,减轻企业的财务压力,提高企业抵御风险的能力。
本文选取2013—2022年上市民营公司作为研究样本,并按以下原则对样本进行筛选:(1)剔除样本期间内发生过或持续至样本期间结束依然为ST或*ST或PT的公司样本;(2)剔除金融行业公司样本;(3)剔除主要变量连续值低于三年的公司样本;(4)剔除主要变量数据缺失的公司样本。最终得到有效观测值15364个。此外,为防止极端值影响回归结果,对连续变量在1%和99%分位上进行缩尾处理。企业财务数据来自国泰安数据库(CSMAR),相关企业年报数据则来自深圳证券交易所、上海证券交易所官方网站,省级面板数据来自国家统计年鉴。
3.2.1 基准回归模型
式(1)中:下标i表示公司;t表示年度;Risk_Rit为被解释变量,表示企业的抗风险能力;核心解释变量DCGit表示企业的数字化转型水平;Controlsit表示相关控制变量,包括公司规模(Size)、公司年龄(Firmage)、两职合一(Dual)、股权制衡度(Balance)、托宾Q值(TobinQ)、管理层持股比例(Mshare)、国内生产总值(GDP)、财政盈余(Subpls);ε为随机干扰项。
3.2.2 中介模型
本文借鉴了温忠麟和叶宝娟(2014)的研究,采用以下中介模型对机制进行了详细检验:
式(2)(3)中:被解释变量为企业抗风险能力Risk_Rit,核心解释变量为DCGit;Medit为中介变量。本文拟从融资约束(KZ)视角出发,以融资成本(Cost)作为测度融资约束的替代方法。
3.3.1 主要解释变量:民营企业数字化转型(DCG)
本文借鉴吴非等(2021)的研究成果,选取了5个维度的特征词汇,分别为人工智能、大数据、云计算技术、区块链技术和数字技术应用,并将其与企业年度报告中的“特征词”相匹配,以衡量民营企业数字化转型水平。因这类关键词存在“右偏型”特点,故最终采用特征词语相加1取对数的方法获得民营企业数字化转型的度量指标(DCG)。
3.3.2 被解释变量:企业抗风险能力(Risk_R)
如何量化企业的抗风险能力是已有研究存在的难点。在测度方法方面,为克服其他方法的缺陷,本文采用熵权法测算被研究公司的抗风险能力。在测度指标方面,本文借鉴颉茂华等(2017)的做法,将企业抗风险能力分化为5大因子,选取与企业抗风险能力相关的17个财务指标来搭建企业抗风险能力的综合评价体系,如表1所示。
表1 企业抗风险能力指标评价体系
此外,本文通过对比国有企业和非国有企业的融资约束指标来验证上述测度企业抗风险能力指标方法的有效性。具体方法选取全部上市公司作为样本,剔除主要观测值缺失的样本后,共得到50597个观测值,表2报告了相关描述性统计的结果。从平均水平来看,非国有企业抗风险能力低于国有企业。从离散程度看,非国有企业抗风险能力差异更大。上述检验符合经济规律,验证了本文使用的企业抗风险能力测度方法的有效性。
表2 企业抗风险能力指标有效性检验
3.3.3 中介变量
(1)融资约束指数
参照Kaplan和Zingales(1997)的研究,本文采用KZ指数作为民营企业融资约束的测度指标,KZ指数越大,代表企业融资约束程度越高。
(2)融资成本指数
本文借鉴魏志华等(2012)和郑军等(2013)的做法,采用企业财务费用占期末总负债的比重测度企业融资成本(Cost),Cost指数越大,代表企业的融资成本越高。
本文使用逐步检验回归系数的方法进行回归。表3列(1)仅控制了时间和行业固定效应,发现DCG的系数为0.0003,在1%水平上显著为正,表明企业数字化转型能够显著提高民营企业抗风险能力。列(2)加入企业层面的控制变量,列(3)进一步加入宏观层面的控制变量,发现数字化转型(DCG)的回归系数在数值和显著性上均无明显改变,且依然在1%水平上显著为正,从而验证了假设H1。
表3 基准回归结果
缓解内生性问题是经济学实证研究中一个不容忽视的重要问题。考虑到可能存在的遗漏变量和测量误差问题,本文采用工具变量法和外生事件冲击检验法消除内生影响,揭示数字化转型对民营企业抗风险能力的实际效应。
4.2.1 工具变量法
借鉴黄群慧等(2019)的方法,本文采用企业注册地在1984年的固定电话历史数据作为企业数字化转型的工具变量。具体地,本文使用1984年企业注册所在地级市每百人固定电话数与滞后一期民营企业数字化转型的交互项作为该年企业数字化水平的工具变量(IV)。本文采用IV-2SLS法,Anderson canon.corr.LM统计量P小于0.01,通过了不可识别检验;使用第一阶段的Cragg-Donald Wald F统计量进行弱工具变量检验,其F值大于16.38这一临界值,共同印证了本文所选取工具变量的合理性。其中,第一阶段回归中IV的系数在1%水平上显著为正,说明本文选取的工具变量满足相关性条件;第二阶段回归中,DCG的估计系数在5%水平上显著为正,表明本文主要结论仍成立。
4.2.2 外生事件冲击检验法
本文借鉴邱子迅和周亚虹(2021)的研究思路,采用国家级大数据综合试验区试点建设作为外生政策冲击。由此,建立以下双重差分模型:
式(5)中:j表示城市,t表示年份;DID分别指城市当年是否被设立为试验区,是则取值为1,否则为0。实证检验发现,DID的系数在10%水平上显著为正,表明国家级大数据综合试验区的设立能够提高企业抗风险能力。上述检验进一步缓解了民营企业数字化转型与抗风险能力之间的内生性问题。
4.3.1 去掉直辖市样本
本文剔除了北京、天津、上海和重庆4个直辖市样本,重新估计基准模型进行稳健性检验。实证结果发现,DCG回归系数为0.0002,其方向、显著性与基准回归结果一致,表明本文研究结论稳健。
4.3.2 更换被解释变量
本文更换企业抗风险能力测度方法,并重新进行实证检验,具体方法为:采用企业资产负债率的倒数(FX)测度企业抗风险能力的方法。实证结果发现,DCG的回归系数为0.0435,且在5%的水平上显著为正,说明改变企业抗风险能力的测度指标后,主要研究结论依然成立,确保了民营企业数字化转型可以显著提高其抗风险能力这一结论的可靠性。
进一步地,本文采取Sobel两步法检验了融资约束在民营企业数字化转型影响抗风险能力之间的中介作用。实证检验发现,第一步被解释变量为融资约束指数(KZ),DCG的回归系数为-0.0212,在10%的水平上显著,表明民营企业数字化转型可以缓解融资约束;第二步被解释变量为企业抗风险能力指数(Risk_R),企业数字化转型(DCG)对企业抗风险能力的回归系数为0.0002,且在1%的水平上显著为正,相对于基准回归的系数有所下降,且SobelZ显著为负,说明融资约束的中介机制存在。
此外,本文选取融资成本(Cost)作为测度融资约束的替代方法。第一步被解释变量为融资成本(Cost),DCG的回归系数是-0.0005,且在1%的水平上显著,表明民营企业数字化转型可以降低融资成本;第二步被解释变量为企业抗风险能力指数(Risk_R),DCG对企业抗风险能力的回归系数为0.0002,在1%的水平上显著,相对基准回归的系数有所下降,且Sobel Z在1%的水平上显著为负,说明融资成本的中介机制存在。
由此可知,缓解融资约束、降低融资成本是民营企业数字化转型有效提高企业风险承担能力的作用机制,验证了本文的假设H2。
4.5.1 高管金融背景
杜勇等(2019)认为,CEO作为公司的实际决策者和领导者,其金融背景可以较好地反映高管金融背景。本文根据观测企业高管是否有金融背景分为两组,检验数字化转型对企业抗风险能力的影响是否因企业高管有无金融背景而有所不同。分组回归发现,企业高管有金融背景组DCG的回归系数为正但不显著,企业高管无金融背景组DCG的回归系数为0.0002且显著为正。检验结果表明,高管无金融背景的民营企业数字化转型对其抗风险能力的提高效果更加明显。
4.5.2 高管政治关联
当前我国的市场经济是从计划经济转变而来,政府与企业的关系对民营企业具有非常深远的影响。本文认为,如果企业董事长或总经理曾经或当前在中央和各级地方政府、法院、检察院任职,或曾经担任各级人大代表及政协委员,就认为该企业存在政治关联;如果无相关任职情况,就认为该企业不存在政治关联。分组回归发现,企业高管有政治关联组DCG的回归系数为0.0000,虽为正但不显著;企业高管无政治关联组DCG的回归系数为0.0004且在1%的水平上显著。检验结果表明,无政治关联的民营企业数字化转型对其抗风险能力的提高效果更明显。
当前,数字经济飞速发展,新业态、新格局加速形成,处在社会主义市场经济体制发展进程中的每一个民营企业能否在这个浪潮中抵抗内外部风险,实现高质量可持续的发展,都面临数字化转型这个“必答题”。本文通过对2013—2020年上市民营企业样本的实证研究,发现数字化转型对民营企业抗风险能力具有显著提高的作用。具体来说,民营企业进行数字化转型会提高企业的风险应对能力,帮助企业有效对抗不确定性因素,应对和化解危机。机制检验结果表明,民营企业数字化转型可能是通过缓解融资约束,达到提高企业抗风险能力的效果。同时,这种效果根据企业特征的不同而存在异质性,其中高管无金融背景、无政治关联的企业的数字化转型对企业抗风险能力的影响更为显著。
(注释:因篇幅受限,内生性检验、稳健性检验、中介机制检验及异质性检验的表格数据未在文中展示,如有需要请与作者联系,资料备索。)