數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究

彭雪霞 孫 武

（湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖南 株洲 412007）

5G時(shí)代的到來，推動(dòng)了數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，同時(shí)也催生了一個(gè)嶄新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)——數(shù)字經(jīng)濟(jì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備全球化特征，能給企業(yè)帶來更廣闊的發(fā)展空間，因此，企業(yè)可以通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，開拓新的市場(chǎng)，加快產(chǎn)品變現(xiàn)，提升企業(yè)績(jī)效。基于此，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為企業(yè)提升綜合競(jìng)爭(zhēng)力的必然選擇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了信息技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)的廣泛應(yīng)用，通過深化數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化的協(xié)同發(fā)展，增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，為中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐。基于此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響機(jī)制已成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)，其中宋迎春等（2023）以制造業(yè)企業(yè)為樣本，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型、動(dòng)態(tài)能力與企業(yè)績(jī)效的內(nèi)在理論機(jī)制，結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可有效促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升[1]；賴紅波等（2023）的研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的正向影響[2]；陳旭等（2023）基于價(jià)值創(chuàng)造視角，得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升企業(yè)績(jī)效的結(jié)論[3]。與此相反的是，熊曼辰等（2023）采用實(shí)證研究的方法分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，并得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期對(duì)企業(yè)績(jī)效具有顯著負(fù)向影響的結(jié)論[4]；肖安娜（2022）通過對(duì)中部六省的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效會(huì)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響[5]。

通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)可知，學(xué)術(shù)界針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究已取得一定的成果，但并未達(dá)成一致的結(jié)論，并且結(jié)合債務(wù)融資成本的研究較少。因此，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本和企業(yè)績(jī)效置于統(tǒng)一研究框架內(nèi)，以此來分析其中的作用機(jī)制。

1 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字化已成為企業(yè)發(fā)展的重要工具，通過合理利用數(shù)字化技術(shù)和資源，企業(yè)可以提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化組織流程，實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造，獲取更多的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因此，學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開了研究。一方面，徐國(guó)虎等（2017）認(rèn)為，實(shí)施大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)企業(yè)的營(yíng)運(yùn)和盈利績(jī)效不會(huì)產(chǎn)生顯著的正向影響[6]；戚聿東等（2020）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過銷售和管理途徑影響企業(yè)績(jī)效，但兩者的影響可彼此抵消，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生不顯著的影響[7]。分析其原因，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期，需要大量資金和人才的投入，但由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)持續(xù)動(dòng)態(tài)的過程，需要經(jīng)過時(shí)間的沉淀才可以消除前期大量資金和人才投入所帶來的負(fù)面影響。另一方面，趙濱元（2023）提出企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)可以提高生產(chǎn)效率[8]；李莉等（2023）認(rèn)為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升風(fēng)險(xiǎn)承受水平[9]；白璽艷等（2023）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升內(nèi)部控制的質(zhì)量，從而提高企業(yè)績(jī)效[10]。這是因?yàn)楫?dāng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到一定程度之后，其組織管理體系逐漸完善，技術(shù)實(shí)力逐漸增強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)體系逐漸建立，由此可增強(qiáng)客戶黏性，降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)績(jī)效的提升。基于上述研究成果和分析提出假設(shè)1。

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生短期負(fù)向但長(zhǎng)期正向的影響。

現(xiàn)有學(xué)者對(duì)債務(wù)融資成本影響因素的研究大多集中在政府隱性擔(dān)保、媒體關(guān)注和ESG評(píng)級(jí)等角度，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度探討其對(duì)債務(wù)融資成本的影響研究較少。數(shù)字化可以優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)，提高生產(chǎn)效率，降低企業(yè)成本，從而增強(qiáng)企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)債權(quán)人對(duì)企業(yè)如期償債的信心，進(jìn)而減少債務(wù)融資成本，由此本文提出假設(shè)2。而企業(yè)的債務(wù)融資成本下降，會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生積極的影響，由此本文提出假設(shè)3。

假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低債務(wù)融資成本。

假設(shè)3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低債務(wù)融資成本來提升企業(yè)績(jī)效。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2021年A股上市公司的數(shù)據(jù)作為初試研究樣本，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。樣本數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫，刪除了研究樣本中主要變量年份數(shù)據(jù)缺失的樣本缺失值，并剔除了即將退市的企業(yè)數(shù)據(jù)，最終整理出13 848個(gè)有效樣本數(shù)據(jù)。為了避免極端數(shù)據(jù)值的影響，對(duì)所有的變量數(shù)據(jù)實(shí)施了1%水平的縮尾處理。

2.2 變量定義

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，及債務(wù)融資成本在其中發(fā)揮的作用，本文選取的變量及其含義如表1所示。

表1 變量定義

被解釋變量：企業(yè)績(jī)效（ROA）。參考熊曼辰等（2023）的研究[4]，用衡量盈利能力的總資產(chǎn)收益率來量化企業(yè)績(jī)效。

解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）。參考張永坤的做法[11]，用上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)總份額的比例來量化數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

中介變量：債務(wù)融資成本（COD）。借鑒孟祥利的研究[12]，用上市公司的財(cái)務(wù)費(fèi)用占期末負(fù)債總額的比例來量化企業(yè)債務(wù)融資成本。

控制變量：參考國(guó)內(nèi)外企業(yè)績(jī)效研究的相關(guān)文獻(xiàn)，本文控制了影響企業(yè)績(jī)效的一些因素，包含企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、有形資產(chǎn)占比（Tang）、無形資產(chǎn)占比（Intang）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATO）等。此外，還控制了個(gè)體效應(yīng)和年份效應(yīng)。

2.3 模型構(gòu)建

首先，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響模型（1）：

其次，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響模型（2）：

最后，檢驗(yàn)債務(wù)融資成本的中介效應(yīng)時(shí)，根據(jù)中介效應(yīng)的分析方法建立模型（3）：

其中：αi，βi，γi,分別為三個(gè)模型中各變量的系數(shù)α0，β0，γ0，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 回歸結(jié)果分析

3.1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的基本回歸分析

本文運(yùn)用固定效應(yīng)模型分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，基本回歸結(jié)果如表2所示。其中，列（1）是未加入控制變量的結(jié)果，列（2）是未控制個(gè)體效應(yīng)和年份效應(yīng)的結(jié)果。列（3）是加入了控制變量，并控制個(gè)體效應(yīng)和年份效應(yīng)的結(jié)果。綜合列（1）～（3）分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型均對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度加深，會(huì)使企業(yè)績(jī)效下降。由于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，所以為了判斷數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的正向影響是否存在一定的滯后效應(yīng)，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其控制變量分別滯后1期、3期、5期進(jìn)行回歸檢測(cè)，其結(jié)果如表2所示。其中，列（4）是滯后1期的結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響；列（5）是滯后3期的結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響但不顯著；列（6）是滯后5期的結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的正向影響。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效會(huì)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，但隨著時(shí)間的推移，該影響會(huì)逐漸減弱并轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的正向影響，由此驗(yàn)證了假設(shè)1。

表2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的基本回歸分析

3.1.2 中介效應(yīng)分析

為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)債務(wù)融資成本的影響，本文進(jìn)行了回歸檢驗(yàn)，結(jié)果見表3的列（1）。回歸結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)債務(wù)融資成本產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。為了判斷此結(jié)果是否穩(wěn)健，本文基于此研究結(jié)果，分別進(jìn)行了滯后2期和滯后3期的檢驗(yàn)，結(jié)果見表3的列（2）和列（3）。從回歸的結(jié)果來看，不管是滯后2期還是滯后3期，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)債務(wù)融資成本均保持顯著的負(fù)向影響，由此說明，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低企業(yè)債務(wù)融資的成本，驗(yàn)證了假設(shè)2。

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)債務(wù)融資成本的回歸結(jié)果

為了檢驗(yàn)債務(wù)融資成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間的中介效應(yīng)，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本和企業(yè)績(jī)效置于統(tǒng)一研究框架內(nèi)，進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，其結(jié)果見表4的列（1），在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，債務(wù)融資成本對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響。考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在一定的滯后效應(yīng)，所以在此研究基礎(chǔ)上，分別對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、債務(wù)融資成本以及控制變量滯后1期、滯后3期、滯后5期的滯后效應(yīng)進(jìn)行分析。根據(jù)表4中列（2）～（4）的數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間的推移，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用逐漸減弱，當(dāng)滯后到第5期時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效就產(chǎn)生了顯著的正向影響，而債務(wù)融資成本對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)向影響不顯著，由此可推斷出，隨著數(shù)字化程度的加深，債務(wù)融資成本對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)向影響在減弱。結(jié)合表3的數(shù)據(jù)，可得出以下結(jié)論：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)的債務(wù)融資成本，并隨著時(shí)間的推移，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將債務(wù)融資成本對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)向影響逐漸減弱，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)績(jī)效的目的。綜上所述，驗(yàn)證了假設(shè)3。

表4 債務(wù)融資成本的中介效應(yīng)分析

3.2 進(jìn)一步分析

為了分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響是否會(huì)因公司科技屬性的不同而存在差異，本文對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。為了判斷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的屬性是否會(huì)影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，將總樣本拆分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)并分別進(jìn)行檢測(cè)，其結(jié)果見表5。表5中列（1）和列（2）的數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)均為負(fù)，但高新技術(shù)企業(yè)的系數(shù)并不顯著，而非高新技術(shù)企業(yè)的系數(shù)絕對(duì)值遠(yuǎn)大于高新技術(shù)企業(yè)，并且通過了顯著性檢驗(yàn)，由此可初步得出結(jié)論：高新技術(shù)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，不會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著的影響這是因?yàn)楦咝录夹g(shù)企業(yè)本身所處行業(yè)的特性以及對(duì)先進(jìn)理念和技術(shù)的接觸較多，所以企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、售后服務(wù)、企業(yè)文化等方面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程較快，有利于企業(yè)及時(shí)找到創(chuàng)新的方向，優(yōu)化自身的企業(yè)戰(zhàn)略，不斷提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和企業(yè)績(jī)效。

表5 行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)

4 結(jié)論與建議

本文以2010—2021年A股上市公司為研究對(duì)象，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，并對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析。研究結(jié)論如下：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生短期負(fù)向但長(zhǎng)期正向的影響；（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低企業(yè)的債務(wù)融資成本；（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低債務(wù)融資成本來提升企業(yè)績(jī)效；（4）非高新技術(shù)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，企業(yè)績(jī)效會(huì)受到顯著的負(fù)向影響，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)此并不敏感。

基于上述研究結(jié)論，為了使數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)績(jī)效提供正向激勵(lì)，本文從政府、企業(yè)兩個(gè)層面提出以下建議。

（1）政府層面：第一，要建立良性的激勵(lì)機(jī)制，對(duì)積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，給予稅收減免，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為成功的企業(yè)，提供一定的政府補(bǔ)助；第二，積極推動(dòng)企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息設(shè)施的布局，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)保障。

（2）企業(yè)層面：第一，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，要全面規(guī)劃，根據(jù)當(dāng)前的數(shù)字環(huán)境和自身性質(zhì)，建立正確的數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃；第二，企業(yè)要儲(chǔ)備足夠的數(shù)據(jù)分析人才，幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)需求，完成產(chǎn)品的創(chuàng)新升級(jí)，增加客戶黏性，從而提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、提高企業(yè)績(jī)效。