




摘"要:數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響資本市場對股價的預(yù)期和信息,從而影響股價崩盤風(fēng)險?;谄髽I(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利數(shù)據(jù),實證檢驗了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)股價崩盤風(fēng)險的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠有效抑制股價崩盤風(fēng)險,且這種抑制作用因企業(yè)的異質(zhì)性具有差異性;同時,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)內(nèi)部治理水平的提升,緩解信息不對稱性,抑制股價崩盤風(fēng)險。研究結(jié)論表明利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提升企業(yè)價值和信息披露有助于抑制股價崩盤風(fēng)險,促進(jìn)資本市場高質(zhì)量發(fā)展。
關(guān)鍵詞:數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新;崩盤風(fēng)險;資本市場;高質(zhì)量發(fā)展
一、引言
股價崩盤風(fēng)險是指資本市場指數(shù)或股票股價發(fā)生連續(xù)暴跌等異常現(xiàn)象的可能性,股票崩盤風(fēng)險一旦發(fā)生將會對公司正常運(yùn)營和投資者產(chǎn)生巨大沖擊,導(dǎo)致股價急跌引起市場恐慌,導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險,影響資本市場高質(zhì)量發(fā)展。既有相關(guān)研究表明,股價崩盤風(fēng)險的形成主要來源于兩個方面:一是股價泡沫的形成,由于市場賣空機(jī)制不完善和投資者異質(zhì)信念等非理性因素導(dǎo)致股價超過股票內(nèi)含價值,股價被高估,一旦股價泡沫破裂造成股價暴跌會引發(fā)崩盤風(fēng)險;二是基于“壞消息窖藏理論”,由于市場制度、組織政策或管理層出于企業(yè)避稅、期權(quán)激勵、晉升動機(jī)等因素導(dǎo)致管理層隱藏負(fù)面信息,產(chǎn)生信息不對稱,一旦負(fù)面消息無法被隱藏,將會集中暴露沖擊市場,引發(fā)股票崩盤風(fēng)險(Kim等,2011)。股票信息是影響股價穩(wěn)定或波動的重要因素,由于信息不對稱引起的股價崩盤風(fēng)險破壞資本市場的穩(wěn)定性,而穩(wěn)定性則是資本市場高質(zhì)量發(fā)展的最直觀體現(xiàn)。
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新已成為主導(dǎo)新一輪科技產(chǎn)業(yè)革命的核心技術(shù),對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)全方位、全鏈條、全周期的滲透和賦能,催生新業(yè)態(tài)、新模式,加速新質(zhì)生產(chǎn)力形成,支撐經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,也深刻改變著市場微觀主體的行為和資本市場結(jié)構(gòu)。一方面,越來越多的企業(yè)依賴數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展戰(zhàn)略的耦合,推動生產(chǎn)經(jīng)營方式系統(tǒng)性變革,實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化的系統(tǒng)性演變(胡瑾瑾等,2023),從而提升核心競爭力和重塑企業(yè)價值,而企業(yè)價值則是影響股價漲跌波動的決定因素。相關(guān)研究表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實能夠提高資本市場運(yùn)行效率,如企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提高股票流動性(吳非等,2021)和降低股價同步性(雷光勇等,2022)。另一方面,企業(yè)能夠借助數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新有效促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,重塑企業(yè)信息結(jié)構(gòu),挖掘和釋放企業(yè)內(nèi)部沉淀信息,減少企業(yè)負(fù)面信息窖藏的可能性,提高信息透明度,緩解市場信息不對稱性(Gupta和Bose,2022),從而提高數(shù)字治理水平和內(nèi)部控制質(zhì)量,減小負(fù)面信息集中釋放對股價的沖擊,促進(jìn)市場投資者對企業(yè)股價的理性認(rèn)知水平,從而有效抑制股票崩盤風(fēng)險(馬慧和陳勝藍(lán),2022)。因此,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可望通過創(chuàng)造企業(yè)價值和提升企業(yè)內(nèi)部治理水平有效抑制崩盤風(fēng)險(顧研和周強(qiáng)龍,2022)。
當(dāng)前,有關(guān)企業(yè)數(shù)字化與股票崩盤風(fēng)險的相關(guān)研究大多從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度開展,數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要是借鑒吳非等(2021)的做法,利用文本分析工具,限定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞語,通過使用詞頻統(tǒng)計方法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)開展研究。然而,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新并不完全等同于數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)的是對數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,而數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新更多指向數(shù)字技術(shù)的新突破與新發(fā)展(Yoo等,2012),因此數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是更為深層次的影響因素(陶峰等,2023)。多數(shù)既有研究將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行等同或不加區(qū)分,未能在市場微觀機(jī)制層面更加確切地解析數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的作用,因此,基于年報詞頻等文本分析方式構(gòu)建的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)目前也漸漸面臨挑戰(zhàn)(戴嚴(yán)科等,2024)。
股價崩盤風(fēng)險關(guān)乎資本市場穩(wěn)定及其高質(zhì)量發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)成為影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和價值創(chuàng)造的關(guān)鍵因素,本文借鑒陶峰等(2023)和戴嚴(yán)科等(2024)的思路和做法,基于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)研究其對股價崩盤風(fēng)險的影響及具體作用機(jī)制,為相關(guān)研究提供進(jìn)一步經(jīng)驗證據(jù),對于化解資本市場極端金融風(fēng)險、促進(jìn)資本市場穩(wěn)定與高質(zhì)量發(fā)展具有一定的意義。
二、理論分析與研究假設(shè)
(一)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與股價崩盤風(fēng)險
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的基礎(chǔ)和內(nèi)驅(qū)動力,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新不僅能驅(qū)動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新升級,還能形成模式創(chuàng)新和體系創(chuàng)新,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和價值創(chuàng)造提供創(chuàng)新動能(黃大禹等,2021),從而增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)實力、市場競爭力和企業(yè)聲譽(yù),改善投資者對企業(yè)的價值預(yù)期,影響市場投資者對于企業(yè)股價漲跌的理性預(yù)期。Babar和Yu(2019)認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動企業(yè)衍生新商業(yè)模式,數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息的披露能夠向市場釋放積極信號,引導(dǎo)和改善市場對股票價值樂觀預(yù)期,從而有效降低股價崩盤發(fā)生的概率;Xiang等(2020)、李文貴和路軍(2022)研究發(fā)現(xiàn)投資者對股票價值及回報率預(yù)期是影響崩盤風(fēng)險的關(guān)鍵因素,當(dāng)市場預(yù)期悲觀時更容易引起股價崩盤風(fēng)險;而如大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提高公司的市場價值(張葉青等,2021),有效抑制股價崩盤風(fēng)險(宗慶瑩等,2023),數(shù)字化企業(yè)也可以利用數(shù)字平臺等技術(shù)創(chuàng)新,更好地履行社會責(zé)任,產(chǎn)生正向網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),塑造企業(yè)共享價值和輿論價值,對其資本市場表現(xiàn)形成積極反饋,緩解企業(yè)在資本市場所面臨的風(fēng)險(邢小強(qiáng)等,2021)。
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)資本市場高質(zhì)量發(fā)展嗎?
主流觀點認(rèn)為股價崩盤風(fēng)險源自企業(yè)管理層的自利動機(jī),管理層為獲得職務(wù)晉升或薪酬激勵等有可能隱藏企業(yè)負(fù)面消息,并為掩蓋負(fù)面消息可能進(jìn)行金融投機(jī)、過度投資等風(fēng)險尋求行為,人為制造信息不對稱,引起和激化股價崩盤風(fēng)險(李宏寅,2023)。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新不僅與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理各個環(huán)節(jié)滲透融合,為企業(yè)價值提升提供新動能,同時驅(qū)動企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用,增強(qiáng)企業(yè)對非結(jié)構(gòu)化和非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的處理能力,使企業(yè)更及時、充分和透明地披露信息(曾德麟等,2021)。數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新及應(yīng)用,使企業(yè)內(nèi)部信息流轉(zhuǎn)更加通暢,同時降低經(jīng)營管理中的信息搜索成本,加速公司特質(zhì)信息進(jìn)入股價,提升市場信息效率,增加企業(yè)管理者隱藏負(fù)面消息的難度,有效紓解企業(yè)與投資者之間的信息不對稱困境,抑制股價崩盤的可能(顧奮玲等,2022)。據(jù)此,提出本文的核心假設(shè):
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠有效抑制股價崩盤風(fēng)險。
(二)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的作用機(jī)制
數(shù)字技術(shù)應(yīng)用或企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究已經(jīng)表明,數(shù)字技術(shù)會對企業(yè)股票在資本市場上的表現(xiàn)產(chǎn)生顯著的正向影響,這種影響因企業(yè)的不同行業(yè)屬性、技術(shù)類別、企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)屬性等因素產(chǎn)生顯著差異(孫潔等,2020)。因此,有必要從企業(yè)異質(zhì)性視角去考察數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的差異化抑制作用。據(jù)此,提出研究假設(shè):企業(yè)異質(zhì)性影響數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的抑制作用。
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了企業(yè)的價值創(chuàng)造模式,拓寬了企業(yè)價值創(chuàng)造路徑(劉洋等,2020)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型前,企業(yè)由于低效率的數(shù)據(jù)信息處理能力難以將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)信息轉(zhuǎn)化為有效信息輸出(吳非等,2021),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于深挖企業(yè)內(nèi)部數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的信息價值,增強(qiáng)企業(yè)透明度,推動企業(yè)內(nèi)部的有價值信息向資本市場流轉(zhuǎn),緩解管理者與投資者之間的信息不對稱性,增加股價中公司特質(zhì)信息含量,從而降低股價崩盤風(fēng)險。據(jù)此,提出研究假設(shè):
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解股價崩盤風(fēng)險。
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過企業(yè)生產(chǎn)流程再造提供動力,推動數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素與生產(chǎn)過程有機(jī)融合,降本增效,實現(xiàn)精細(xì)化、柔性化、智能化生產(chǎn)管理,提高內(nèi)部資源配置效率,改進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率(戚聿東和肖旭,2020)。同時,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新推動企業(yè)組織的網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)智化,暢通內(nèi)部信息溝通渠道和與外部信息交互,增強(qiáng)企業(yè)信息披露的透明度,提高外部股東參與企業(yè)內(nèi)部治理的可能性和積極性,促使其發(fā)揮監(jiān)督或信息效應(yīng),全面提高企業(yè)內(nèi)部治理水平從而降低股價崩盤風(fēng)險(王曉娟等,2022)。據(jù)此,提出研究假設(shè):
數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過提高企業(yè)內(nèi)部治理水平緩解股價崩盤風(fēng)險。
三、研究設(shè)計
(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
本文使用滬深A(yù)股上市公司2013—2020年的專利和財務(wù)數(shù)據(jù)作為初始研究樣本,用當(dāng)年的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平解釋未來一年的股價崩盤風(fēng)險,股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的樣本區(qū)間為2014—2021年,其他解釋變量的樣本區(qū)間為2013—2020年。參照已有研究做法,剔除ST公司、金融類公司和退市公司樣本,剔除數(shù)字技術(shù)專利申請小于1的企業(yè)樣本,剔除重要變量數(shù)據(jù)缺失的樣本。對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的專利數(shù)據(jù)來自IncoPat全球?qū)@C合文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫和中國社科院公開數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。
(二)變量選取與模型設(shè)定
參照現(xiàn)有主流研究做法,構(gòu)造負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和股票收益上下波動比率(DUVOL)來度量股票崩盤風(fēng)險(CrashRisk)。
首先,對每一年股票i的周收益率進(jìn)行回歸:
Ri,t=αi+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+
β4Rm,t+1+β5Rm,t-2+εi,t(1)
其中,Ri,t為股票i在第t周的收益率,Rm,t為所有股票在第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均市場收益率,考慮到交易非同步性帶來的偏差,在方程中分別加入滯后和超前兩期的市場收益率。利用上述回歸方程的殘差構(gòu)建股票周特質(zhì)收益率Wi,t=ln(1+εi,t),以周特質(zhì)收益率構(gòu)建負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和股票收益上下波動比率(DUVOL)。
NCSKEWi,t=-[n(n-1)3/2∑W3i,t]/
[(n-1)(n-2)(∑W2i,t)3/2](2)
其中,n為股票i在某年的交易周數(shù),NCSKEW數(shù)值越大,股價崩盤風(fēng)險越高。
DUVOLi,t=log{[(nu-1)∑downW2i,t]/
[(nd-1)∑upW2i,t]}(3)
其中,nu和nd分別表示股票周特質(zhì)收益率大于和小于年平均特質(zhì)收益率的周數(shù),DUVOL數(shù)值越大,股價崩盤風(fēng)險越高。
本文的核心解釋變量是企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新(Dig)。關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的度量方面,有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等相關(guān)變量已比較豐富,當(dāng)前研究較多使用數(shù)字技術(shù)專利(Corvello等,2023)等刻畫數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平,本文采用陶鋒等(2023)年的做法及數(shù)據(jù),基于國際專利分類(IPC)提供的專利化創(chuàng)新活動技術(shù)信息,結(jié)合國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類(2021)》和《國際專利分類與國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類參照關(guān)系表(2018)》,構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新所屬領(lǐng)域及其IPC代碼的對應(yīng)關(guān)系,識別企業(yè)申請的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利,并據(jù)此對數(shù)字技術(shù)專利進(jìn)行加總,構(gòu)造出企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的微觀指標(biāo)。
設(shè)定如下回歸方程檢驗數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系:
CrashRiski,t+1=β0+β1Digi,t+γ∑Controli,t+αi+δt+εi,t(4)
其中,CrashRiski,t+1分別以未來一期的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動率作為被解釋變量;Digi,t為企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平;Controli,t為一系列控制變量;αi為個體固定效應(yīng);δt為年時間固定效應(yīng);εi,t為隨機(jī)擾動項。
本文選取既有相關(guān)研究的文獻(xiàn)(周銘山等,2017)中常用的變量作為控制變量:①企業(yè)價值(TobinQ),企業(yè)市場價值與資產(chǎn)重置成本的比率,按總市值與總負(fù)債之和除以總資產(chǎn)計算,反映企業(yè)價值高估;②資產(chǎn)收益率(ROA),凈利潤與總資產(chǎn)的比值;③資產(chǎn)負(fù)債率(Lev),企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)比值;④企業(yè)規(guī)模(Size),以企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)作為度量;⑤無形資產(chǎn)(Intass),以企業(yè)無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)比值度量;⑥兩權(quán)合一(Duality),以企業(yè)董事長與總經(jīng)理是否兼任進(jìn)行衡量,兼任取值為1,否則為0;⑦股權(quán)集中度(Top1),以第一大股東持股數(shù)占總股數(shù)比重衡量;⑧第二大股東至第十大股東占比(Top10),以扣除第一大股東持股數(shù)的前十大股東持股數(shù)加總占總股數(shù)比重進(jìn)行衡量;⑨企業(yè)年齡(Age),以當(dāng)年年份減成立年份+1后取自然對數(shù)來度量。相關(guān)變量描述性統(tǒng)計見表1。
實證分析重點考察回歸系數(shù)β1的符號和顯著性,用以檢驗企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的作用。為了進(jìn)一步識別數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對資本市場崩盤風(fēng)險的影響機(jī)制,構(gòu)造機(jī)制檢驗?zāi)P瓦M(jìn)行實證檢驗。
Mechanismi,t=θ0+θ1Digi,t+γ1Controli,t+αi+δt+εi,t(5)
上述模型中,Mechanismi,t表示機(jī)制變量,其余變量與基準(zhǔn)回歸模型相同。基于前文理論分析,對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)和企業(yè)內(nèi)部治理水平(ME)進(jìn)行機(jī)制檢驗。具體而言,參照吳非等(2021)和李靜和周孟艷(2023)的做法,利用CSMAR數(shù)據(jù)庫的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)構(gòu)造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)的衡量指標(biāo);采用企業(yè)財務(wù)效率作為企業(yè)內(nèi)部治理水平(ME)的代理指標(biāo),利用CSMAR數(shù)據(jù)庫中企業(yè)財務(wù)費用率的負(fù)數(shù)進(jìn)行度量。
四、實證結(jié)果與分析
(一)基準(zhǔn)回歸分析
根據(jù)基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表2。列(1)、列(4)為不控制年份和個體固定效應(yīng)的混合回歸結(jié)果,對于負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和股票收益上下波動比率(DUVOL)而言,企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新(Dig)系數(shù)顯著為負(fù),說明企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠降低股價崩盤風(fēng)險;進(jìn)一步控制年份固定效應(yīng),同時控制年份固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng),企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新(Dig)系數(shù)依然為負(fù),并且顯著性水平提高,結(jié)果如列(2)、列(5)、列(3)、列(6)所示,進(jìn)一步驗證數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著降低股價崩盤風(fēng)險。
(二)穩(wěn)健性檢驗
為了保證基準(zhǔn)回歸檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性,分別通過更換核心自變量、去除極端樣本、控制交互固定效應(yīng)和工具變量回歸,對基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性分析。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果報告如表3所示。
(1)更換自變量。用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量作為核心變量企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新(Dig)的替代變量。專利被引數(shù)是廣泛被采用的測度企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的指標(biāo)(俞立平等,2023),此處利用前文數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利被引用數(shù)作為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的衡量指標(biāo)?;貧w結(jié)果如列(1)所示,無論是利用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)還是股票收益上下波動比率(DUVOL)作為股價崩盤風(fēng)險的指標(biāo),企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新(Dig)的系數(shù)均顯著為負(fù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。
(2)去除極端樣本。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量可能在企業(yè)間呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性差異,為了避免這種結(jié)構(gòu)性因素帶來的估計偏差,剔除每期數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利數(shù)量前五的企業(yè)樣本,控制極端樣本對估計結(jié)果的影響,回歸結(jié)果如列(2)所示,系數(shù)均顯著為負(fù),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新顯著降低股價崩盤風(fēng)險,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。
(3)控制交互固定效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境更好,更有利于企業(yè)從事數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動。進(jìn)一步控制省份和年份的交互固定效應(yīng),回歸結(jié)果如列(3)所示,系數(shù)均顯著為負(fù),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新顯著降低股價崩盤風(fēng)險,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。
(4)內(nèi)生性問題?;鶞?zhǔn)回歸分析中采用第t期數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平對第t+1期股價崩盤風(fēng)險進(jìn)行回歸,一定程度上緩解了反向因果關(guān)系引起的內(nèi)生性問題。為了進(jìn)一步克服潛在的內(nèi)生性問題,借鑒陶鋒等(2023)的做法,利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新行業(yè)均值作為工具變量進(jìn)行回歸。工具變量回歸結(jié)果如列(4)所示,系數(shù)均顯著為負(fù),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新顯著降低股價崩盤風(fēng)險,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。
(三)異質(zhì)性檢驗
(1)行業(yè)競爭程度。競爭是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的根源之一,在競爭程度偏低的行業(yè)中,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新更能夠幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢,凸顯效應(yīng)更加明顯,使企業(yè)獲得更多外部關(guān)注,促進(jìn)信息更充分披露,降低股價崩盤風(fēng)險。用所有樣本行業(yè)的主營業(yè)務(wù)利潤率標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)作為行業(yè)競爭程度指標(biāo)(張葉青等,2021),以該指標(biāo)中位數(shù)為基準(zhǔn)構(gòu)建行業(yè)競爭程度虛擬變量?;貧w結(jié)果見表4列(1),在競爭程度高的行業(yè),由于競爭導(dǎo)致信息透明度較高,系數(shù)不顯著,而在競爭程度低的行業(yè),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著降低股價崩盤風(fēng)險。
(2)行業(yè)數(shù)字化屬性。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠給數(shù)字化屬性弱的企業(yè)帶來增加的邊際效用更為顯著,同時,數(shù)字屬性弱的企業(yè)更容易產(chǎn)生由信息不對稱引發(fā)的股價崩盤,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能更好地打開這類企業(yè)的信息黑匣,緩解信息不對稱引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險?;貧w結(jié)果如表4列(2)所示,在數(shù)字化屬性弱的企業(yè),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著降低股價崩盤風(fēng)險。
(3)企業(yè)規(guī)模大小。一般而言,企業(yè)規(guī)模較大的企業(yè),其信息披露制度和治理水平相對比較成熟,而小企業(yè)特別是初創(chuàng)型小企業(yè),其治理機(jī)制相對不完善,因此更易產(chǎn)生信息不對稱問題。將企業(yè)總資產(chǎn)大于行業(yè)中位數(shù)的企業(yè)定義為大規(guī)模企業(yè),余下的定義為小規(guī)模企業(yè),以此檢驗規(guī)模的異質(zhì)性影響。回歸結(jié)果如表4列(3)所示,對于規(guī)模小的企業(yè),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著降低股價崩盤風(fēng)險。
(4)企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性。國有企業(yè)正規(guī)化程度較高,受政策和制度規(guī)制程度更大,管理層進(jìn)行不利消息隱藏的政治成本較大,而民營企業(yè)管理上擁有更大的自主性,且企業(yè)所有者和管理者通常相同,其進(jìn)行不利消息隱藏的動機(jī)更強(qiáng),因此,民營企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的抑制作用應(yīng)更為顯著?;貧w結(jié)果如表4列(4)所示,國有企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的估計系數(shù)不顯著,而民營企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的估計系數(shù)顯著為負(fù),說明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對民營企業(yè)股價崩盤風(fēng)險具有顯著的抑制作用。
(四)機(jī)制檢驗
根據(jù)前文理論分析和機(jī)制檢驗?zāi)P?,利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)和企業(yè)內(nèi)部治理水平(ME)進(jìn)行機(jī)制檢驗,結(jié)果如表5所示。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠改進(jìn)企業(yè)價值創(chuàng)造模式,同時提升企業(yè)內(nèi)部信息透明度,推動企業(yè)內(nèi)部有價值信息向資本市場傳遞,緩解管理者與投資者之間的信息不對稱性,從而抑制股價崩盤風(fēng)險。列(1)結(jié)果顯示數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,其系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為正。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠為企業(yè)生產(chǎn)流程進(jìn)行數(shù)字化再造,提高內(nèi)部資源配置效率,同時推動企業(yè)組織和管理模式的數(shù)字化,暢通內(nèi)部信息渠道,促進(jìn)數(shù)字治理水平提高,減小負(fù)面信息管理不善對股價的沖擊,從而有效抑制股票崩盤風(fēng)險。列(2)結(jié)果顯示數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)內(nèi)部治理水平的影響,其系數(shù)顯著為正。因此,企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可以促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提高企業(yè)內(nèi)部治理水平,從而進(jìn)一步抑制股價崩盤風(fēng)險。
五、結(jié)論與政策啟示
人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用,顛覆了企業(yè)傳統(tǒng)的價值創(chuàng)造模式,促進(jìn)了企業(yè)價值的提升,改變了企業(yè)內(nèi)部的治理模式,重塑企業(yè)信息結(jié)構(gòu)和信息披露方式,也深刻改變了資本市場價值發(fā)現(xiàn)機(jī)制和股價波動風(fēng)險。本文利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)明專利數(shù)據(jù),研究數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對于企業(yè)股價崩盤風(fēng)險的影響及其作用機(jī)制,研究結(jié)果表明:數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠有效抑制股價崩盤風(fēng)險,這種抑制作用在行業(yè)競爭程度較低、行業(yè)數(shù)字化水平較弱、規(guī)模較小和民營企業(yè)中更加顯著;通過企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)內(nèi)部治理水平進(jìn)行機(jī)制檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和內(nèi)部治理水平的提升,進(jìn)一步緩解信息不對稱引起的股價崩盤風(fēng)險。
經(jīng)驗證據(jù)和研究結(jié)論表明,數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠防止股價崩盤風(fēng)險的發(fā)生,因此,有關(guān)部門應(yīng)該出臺政策鼓勵數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理深度融合,激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)活力,根據(jù)企業(yè)異質(zhì)性特征采取差異化措施,支持企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升企業(yè)價值;同時,企業(yè)要進(jìn)一步利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)流程再造和經(jīng)營管理模式改造,優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境和治理條件,及時準(zhǔn)確披露信息,嚴(yán)禁內(nèi)部信息操縱,增進(jìn)企業(yè)內(nèi)部與外部市場的溝通,利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)一步提高資本市場信息傳遞質(zhì)量和效率,緩解或抑制因信息不對稱引起的股價崩盤風(fēng)險,維系資本市場穩(wěn)定,促進(jìn)資本市場更好地服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
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