武永霞 王虹雨

[摘要]高質量發(fā)展是實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的必由之路。數(shù)字化轉型是實體經(jīng)濟與數(shù)字技術的深度融合。在當今數(shù)字化時代背景下，作為微觀主體的企業(yè)如何通過數(shù)字化轉型賦能高質量發(fā)展是值得深入探討的問題?；诖?，選取2013—2021年我國深A股上市公司為研究樣本，實證檢驗數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響以及作用機制。結果表明：企業(yè)實施數(shù)字化轉型策略對其高質量發(fā)展具有顯著推動作用；數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展的促進效應在國有企業(yè)以及制造業(yè)企業(yè)中影響更大。機制分析表明，數(shù)字化轉型策略的實施可通過緩解企業(yè)融資約束、提升企業(yè)信息披露質量和技術創(chuàng)新能力，從而助力企業(yè)高質量發(fā)展。研究結論為構建數(shù)字中國、推動企業(yè)高質量發(fā)展提供新的思路和理論參考。

[關鍵詞]數(shù)字化轉型；高質量發(fā)展；信息披露質量；融資約束；技術創(chuàng)新

一、 引言與文獻綜述

高質量發(fā)展是我國建設社會主義現(xiàn)代化強國的首要任務1。由此可見，未來我國將持續(xù)以發(fā)展質量為目標，進一步擴大內需，深化供給側結構性改革，優(yōu)化市場要素配置，從而構建發(fā)展新格局。而企業(yè)作為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力，這一舉措更加凸顯了在全面構建發(fā)展新格局的背景下，提升企業(yè)發(fā)展質量的重要性。

當前，在面對全球經(jīng)濟下行等外在壓力下，我國傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)展面臨多項挑戰(zhàn)，如何突破發(fā)展瓶頸，實現(xiàn)高質量發(fā)展是備受社會各界關注的焦點問題。其中，推動數(shù)字化轉型便是近年備受熱捧的解決方式之一。近年來，隨著人工智能、云計算等技術的發(fā)展不斷成熟，企業(yè)發(fā)展乃至人類社會已邁入“數(shù)字化”時代[1]，以此便催生出了以數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素，并與其他傳統(tǒng)要素有機融合下，形成的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)以及新模式[2]。黨的二十大更是明確指出要加快建設“數(shù)字中國”，促進其與實體經(jīng)濟深度融合，打造強有力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，為中國式現(xiàn)代化建設提供強有力的支撐。因此，研究數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響是推動我國經(jīng)濟社會全面高質量發(fā)展的迫切需要。

現(xiàn)有關于數(shù)字化轉型對高質量發(fā)展的影響研究大多基于宏觀環(huán)境和企業(yè)兩個層面展開：一是在宏觀層面，如任保平[3]和郭晗[4]認為數(shù)字經(jīng)濟促進了企業(yè)數(shù)字化轉型，并能夠有效推動其與實體經(jīng)濟的深度融合，進而提升企業(yè)國際競爭力，引領其高質量發(fā)展。二是企業(yè)層面，趙宸宇等[5]、武常岐等[6]、涂心語等[7]認為數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展存在正向促進作用，且兩者關系通常會通過優(yōu)化人力成本、提高創(chuàng)新能力、降低成本以及加速企業(yè)間知識溢出等機制來實現(xiàn)。由此可見，學術界對數(shù)字化轉型與企業(yè)高質量發(fā)展的關系已有初步探討，并形成了一定的研究成果，但深入探討數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展影響作用機制的相關研究還不足?；诖?，本文通過對數(shù)字化轉型與高質量發(fā)展兩者關系實證檢驗的基礎上，從信息披露質量、融資約束以及技術創(chuàng)新等多方面多視角探究影響兩者關系的作用機制。

因此，本文選取深A股上市公司2013—2021年的面板數(shù)據(jù)，以信息披露質量、融資約束以及技術創(chuàng)新3條路徑為切入點，采用實證模型檢驗數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響以及信息披露質量、融資約束和技術創(chuàng)新所起到的作用機制。研究結果顯示，數(shù)字化轉型能夠顯著推動企業(yè)高質量發(fā)展，企業(yè)實施數(shù)字化轉型可以通過提高其信息披露質量、緩解融資約束程度以及增加技術創(chuàng)新投入和產(chǎn)出等渠道，促進企業(yè)高質量發(fā)展；另外，在不同產(chǎn)權性質和不同行業(yè)企業(yè)中，數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展的促進效應存在顯著差異，相比非國有企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)，兩者的促進效應在國有企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)中影響更為明顯。

在已有研究的基礎上，本文可能的邊際貢獻在于：首先，拓展數(shù)字化轉型的經(jīng)濟后果和企業(yè)高質量發(fā)展的影響因素相關研究成果；其次，從信息披露質量、融資約束和技術創(chuàng)新等3個視角揭示數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展影響的作用機制，補充關于兩者影響機制和路徑的相關研究；最后，基于以上研究結論，進一步為構建數(shù)字中國和推動企業(yè)高質量發(fā)展提供經(jīng)驗借鑒和政策建議。

二、 理論分析與研究假設

1. 數(shù)字化轉型與企業(yè)高質量發(fā)展

數(shù)字化轉型是新時代發(fā)展格局下企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路，其本質是實體經(jīng)濟與數(shù)字技術的深度融合，從而突破傳統(tǒng)要素邊界，進而產(chǎn)生的一種新型商業(yè)模式[1]。傳統(tǒng)企業(yè)在市場體制尚未完善的背景下，其投入、產(chǎn)出以及信息效率等要素組合不合理，阻礙了企業(yè)發(fā)展。為此，黨的二十大報告強調企業(yè)要著力提高全要素生產(chǎn)率，推動經(jīng)濟高質量發(fā)展。由此可知，全要素生產(chǎn)率可作為衡量高質量發(fā)展的指標，且會在一定程度上受到數(shù)字化轉型的影響。

首先，資源配置方面，企業(yè)借助大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字技術，可大幅提高內外部信息處理效率，改變企業(yè)原有生產(chǎn)模式，減少要素冗余，進而優(yōu)化采購、生產(chǎn)和銷售等各經(jīng)營環(huán)節(jié)的資源配置，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率[2]。其次，從成本角度來看，由于市場存在信息不對稱特征，該特征下產(chǎn)生的委托代理問題會嚴重耗費企業(yè)內外部管控成本，從而阻礙企業(yè)發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉型可借助數(shù)字技術，對內部控制中各個流程環(huán)節(jié)的信息進行收集、分析、監(jiān)管，打破“信息孤島”，大大提升相關信息的處理效率，實現(xiàn)管理者全流程信息管控，為企業(yè)高質量發(fā)展打下基礎[8]。此外，數(shù)字技術的應用不僅緩解了信息不對稱問題，而且還催生了新型分享經(jīng)濟業(yè)態(tài)，即將企業(yè)中長期閑置的耗費大量管理和維護成本的機器設備與一些無力支撐設備購買和維護費用的中小企業(yè)實施共享，這樣既打破了企業(yè)界限，也使得各項成本得以有效降低[5]，進而實現(xiàn)企業(yè)高質量發(fā)展。

根據(jù)以上分析，本文提出以下假設：

H1：數(shù)字化轉型能夠顯著推動企業(yè)高質量發(fā)展。

2. 數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展的作用機制

數(shù)字化轉型能夠促進企業(yè)高質量發(fā)展，其作用機制主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）信息披露機制。投資者在參與投資時，往往會通過企業(yè)公開的信息來了解公司的經(jīng)營成果和財務狀況，因此企業(yè)的信息披露質量將很大程度上影響投資者的決策。但由于市場間存在信息不對稱問題，企業(yè)管理層可能會出現(xiàn)道德問題或做出機會主義行為[8]，從而降低某類信息的披露程度，而數(shù)字技術的應用可緩解該類問題。一方面，基于企業(yè)發(fā)展考慮，多數(shù)企業(yè)會選擇順應時代或市場趨勢，積極推行數(shù)字化轉型策略，而實施數(shù)字化轉型恰恰能夠倒逼企業(yè)提高其信息披露質量。這時無論是強制性還是自愿性信息披露，均能夠提高外界對企業(yè)的認知程度[9]，減輕因委托代理問題對企業(yè)發(fā)展造成的不利影響，弱化管理層機會主義動機和道德風險問題，進而推動企業(yè)高質量發(fā)展[10]。另一方面，實施數(shù)字化轉型的企業(yè)往往會主動通過高質量的信息披露，向市場釋放出積極的信號，進而吸引外部投資者提供資金支持，幫助企業(yè)改善資金壓力，助力企業(yè)高質量發(fā)展[11]。

（2）融資約束機制。數(shù)字化轉型能夠顯著緩解企業(yè)融資難題，而融資約束的緩解將顯著推動企業(yè)的發(fā)展質量。從融資渠道來講，間接融資目前仍是企業(yè)采取的主要融資方式，但一些企業(yè)尤其是中小微企業(yè)仍常常面臨融資難、融資貴等難題，融資成本高致使企業(yè)難以發(fā)展，而數(shù)字化技術的應用可緩解該類難題。一方面，由于數(shù)字化轉型與目前國家“數(shù)字中國”建設目標一致，實施轉型策略的企業(yè)更易獲得政府、投資者等利益相關者的認可，這意味著企業(yè)更易獲得相應資源來緩解資金壓力[12]。另一方面，數(shù)字化技術推動了信用體系的發(fā)展，類似區(qū)塊鏈的去中心化特征可緩解信息不對稱問題，提高信息透明度，進而抑制企業(yè)管理層逆向選擇和道德風險問題，這使得銀行等金融機構更愿意貸款給企業(yè)[13]，而資金壓力的緩解可顯著增強企業(yè)抵抗風險的能力，助力企業(yè)招攬更多所需人才，獲取更多發(fā)展資源，從而為企業(yè)高質量發(fā)展提供保障。

（3）技術創(chuàng)新機制。當前，創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設中仍處核心地位，數(shù)字化轉型能夠顯著推動企業(yè)技術創(chuàng)新，創(chuàng)新能力的提升會顯著促進企業(yè)高質量發(fā)展。因此，企業(yè)高質量發(fā)展離不開創(chuàng)新驅動。根據(jù)信號傳遞理論，企業(yè)實施數(shù)字化轉型能夠向市場釋放出積極的信號，從而吸引外部投資者提供資金支持，緩解企業(yè)融資壓力，進而激勵企業(yè)迎合市場導向，加大技術創(chuàng)新投入，提高創(chuàng)新產(chǎn)出，最終形成“投入—產(chǎn)出—再投入”的良性循環(huán)，助力企業(yè)高質量發(fā)展[11]。另外，數(shù)字技術加快了內外部信息流通，降低信息交流和獲取成本，實現(xiàn)企業(yè)間知識和技術共享，提升了企業(yè)向外界學習技術的效率，由此也為公司技術創(chuàng)新提供便利[9]。此外，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，致使消費者的消費習慣發(fā)生變化，通過大數(shù)據(jù)等信息技術可獲取消費者的特征和偏好，企業(yè)在充分了解客戶的消費偏好后，可精準投入，促進其技術創(chuàng)新，通過提升自身創(chuàng)新能力，進而利于企業(yè)高質量發(fā)展[14]。

綜上，本文提出以下假設：

H2：數(shù)字化轉型可通過提升信息披露質量、緩解融資約束困境和提高技術創(chuàng)新能力推動企業(yè)高質量發(fā)展。

三、 研究設計

1. 數(shù)據(jù)來源與樣本選取

基于所探討的問題，考慮到我國推廣普及數(shù)字化轉型主要在2013年以后[15]，以及信息披露質量數(shù)據(jù)來源的限制，本文最終選取2013—2021年我國深A股上市公司作為樣本，在剔除了ST、PT類、金融類以及數(shù)據(jù)缺失類樣本之后，得到9627個數(shù)據(jù)樣本，同時考慮到極端值對研究的影響，對本文相應連續(xù)變量進行1%和99%水平上的縮尾處理。本文數(shù)字化轉型數(shù)據(jù)以及其他財務信息數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），信息披露質量數(shù)據(jù)來源于深交所網(wǎng)站。本文利用Stata16.0統(tǒng)計軟件進行分析。

2. 變量選取

（1）被解釋變量

企業(yè)高質量發(fā)展（HD）。習近平總書記在黨的二十大報告中提出，實現(xiàn)高質量發(fā)展是中國式現(xiàn)代化的本質要求之一，而全要素生產(chǎn)率的提高是實現(xiàn)高質量發(fā)展的動力源泉。為此，本文參考李佳霖等[16]、呂康娟等[17]的研究，通過企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）來衡量企業(yè)高質量發(fā)展水平。TFP具體測度方法有OP、OLS、LP法等，本文基于魯曉東等[18]的研究，采用LP法測度，并用OLS法測度的TFP值用以穩(wěn)健性檢驗，其LP法公式如下：

[lnYijt=μ0+μ1lnKijt+μ2lnLijt+μ3lnMijt+εijt] （1）

其中，Y為企業(yè)營業(yè)收入（億元），K表示為企業(yè)固定資產(chǎn)凈值（億元），L以企業(yè)職工人數(shù)（人）表示，M代表著中間投入，以購買商品、接受勞務支付的現(xiàn)金（億元）衡量。下標的i、j、t分別代表著企業(yè)、所處行業(yè)和年份，最后基于年份、行業(yè)進行分組回歸，按照計算出的殘差來衡量TFP。

（2）解釋變量

數(shù)字化轉型（DCG）。本文參考吳非等[1]的做法，用數(shù)字化相關關鍵詞詞頻來衡量企業(yè)數(shù)字化轉型程度。具體做法是：首先根據(jù)相應政策、研究報告，基于“人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)”等“ABCD”技術底層架構，總結歸納出數(shù)字化轉型相關關鍵詞，然后基于Python對上市公司年報文本進行搜索、詞頻計數(shù)等操作，最終得到總詞頻數(shù)。此外，為避免該數(shù)據(jù)右偏性對研究結果的影響，本文將數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

（3）控制變量

參考以往相關文獻，本文選取一系列控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、總資產(chǎn)凈利率（ROA）、總資產(chǎn)周轉率（ATO）、現(xiàn)金流比率（Cash）、產(chǎn)權性質（SOE）。

各個變量定義具體如表1所示：

表1 變量定義

[變量性質 變量名稱 縮寫 變量含義 被解釋變量 企業(yè)高質量發(fā)展 HD LP法 解釋變量 數(shù)字化轉型 DCG ln（數(shù)字化轉型關鍵詞詞頻總和+1） 控制變量 企業(yè)規(guī)模 Size 企業(yè)年總資產(chǎn)的自然對數(shù) 資產(chǎn)負債率 Lev 年末總負債/年末總資產(chǎn) 總資產(chǎn)凈利率 ROA 凈利潤/總資產(chǎn)平均余額 總資產(chǎn)周轉率 ATO 營業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額 現(xiàn)金流比率 Cash 經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額除以總資產(chǎn) 產(chǎn)權性質 SOE 國有企業(yè)取值為1，其他為0 虛擬變量 行業(yè) Industry 行業(yè)虛擬變量 年份 Year 年份虛擬變量 ]

3. 模型構建

為驗證假設H1，即數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響。本文構建如下模型：

[HDi，t=α0+α1DCGi，t+ΣαjControli，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t] （2）

模型中，[HDi，t]表示i企業(yè)在t年度的發(fā)展質量程度，[DCGi，t]表示i企業(yè)在t年度的數(shù)字化轉型程度，[Controli，t]用來表示控制變量集，Year、Industry分別表示年度、行業(yè)固定效應，[εi，t]表示隨機誤差項。

四、 實證結果

1. 描述性統(tǒng)計

表2匯報了主要變量的描述性統(tǒng)計結果。由表可知，被解釋變量HD平均值9.162，最大值為13.640，最小值是5.789，標準差為1.072，這表明不同企業(yè)間發(fā)展質量情況存在較大差距。主要解釋變量DCG的最大值為6.107，最小值為0，標準偏差為1.376，這表示企業(yè)數(shù)字化轉型程度在我國整體偏低，且企業(yè)間存在較大差異。

表2 描述性統(tǒng)計

[變量名稱 N 最小值 最大值 均值 標準偏差 HD 9627 5.789 13.640 9.162 1.072 DCG 9627 0.000 6.107 1.386 1.376 Size 9627 19.520 26.43 22.29 1.160 Lev 9627 0.0463 0.925 0.431 0.199 ROA 9627 -0.398 0.254 0.035 0.069 ATO 9627 0.0531 2.891 0.665 0.448 Cash 9627 -0.196 0.257 0.048 0.068 SOE 9627 0.000 1.000 0.302 0.459 ]

2. 基準回歸分析

表3報告了采用普通最小二乘法（OLS）下，數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響情況。回歸結果如表3所示，首先第（1）列報告了不加入控制變量、時間、行業(yè)虛擬變量時，數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響。檢驗結果顯示，數(shù)字化轉型對高質量發(fā)展的影響在1%水平上顯著為正。第（2）列報告了在加入控制變量的情況下，未加入行業(yè)、年度虛擬變量對于結果的影響情況，結果顯示數(shù)字化轉型對高質量發(fā)展的影響仍在1%水平上呈顯著為正。模型（3）至模型（5）分別報告了加入行業(yè)、年度固定效應后的結果，結果表明：在控制了行業(yè)、年度固定效應后，關鍵解釋變量（DCG）仍然在1%水平上顯著為正。結果表明，無論是否加入控制變量又或者是否考慮行業(yè)、年度固定效應，其結果并無較大差異，這表明數(shù)字化轉型能夠顯著推動企業(yè)高質量發(fā)展。其原因主要在于：數(shù)字技術的應用不僅能夠有效提升資源配置效率，而且通過數(shù)字技術與傳統(tǒng)要素的有機融合，可以顯著推進產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程，進而降低相關成本，最終推動生產(chǎn)效率大幅提升。該結論與前文理論分析一致，假設H1得以驗證。

表3 基準回歸結果

[變量 （1） （2） （3） （4） （5） HD HD HD HD HD DCG 0.168*** 0.051*** 0.047*** 0.037*** 0.032*** （21.60） （19.85） （18.20） （13.23） （11.29） Size 0.681*** 0.676*** 0.679*** 0.673*** （186.59） （182.25） （194.78） （190.44） Lev 0.313*** 0.326*** 0.191*** 0.205*** （13.91） （14.50） （8.63） （9.31） ROA 0.737*** 0.806*** 0.624*** 0.701*** （12.21） （13.27） （10.94） （12.22） ATO 1.200*** 1.199*** 1.216*** 1.213*** （148.70） （148.75） （145.57） （145.77） Cash -0.277*** -0.313*** -0.045 -0.080 （-4.95） （-5.55） （-0.85） （-1.50） SOE -0.049*** -0.046*** -0.020*** -0.017** （-6.22） （-5.88） （-2.66） （-2.29） 常數(shù)項 8.930*** -7.018*** -6.921*** -7.074*** -6.968*** （589.51） （-92.66） （-90.72） （-91.54） （-89.83） 行業(yè) NO NO NO YES YES 年度 NO NO YES NO YES N 9627 9627 9627 9627 9627 R2 0.046 0.901 0.902 0.914 0.915 ]

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著，括號內為t值，下同

3. 內生性檢驗

（1）工具變量法

因基準研究結論可能存在反向因果關系而導致的內生性問題，即發(fā)展質量較高的企業(yè)更傾向于實施數(shù)字化轉型，企業(yè)數(shù)字化轉型并不是發(fā)展質量較高的原因而是結果。本文采用工具變量法來檢驗可能存在的內生性問題。參考肖紅軍等[19]的做法選取地區(qū)、行業(yè)、年度其他公司的數(shù)字化水平均值作為工具變量，即企業(yè)同年度所處城市、行業(yè)其他企業(yè)的數(shù)字化程度與企業(yè)個體數(shù)字化水平緊密相關，但難以對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生直接性的邏輯關聯(lián)。具體結果如表4所示，數(shù)字化轉型與企業(yè)高質量發(fā)展在1%水平上顯著為正。之后通過LM統(tǒng)計量（Kleibergen-Paap rk LM statistic）檢驗工具變量識別不足問題，其結果為2761.98，表明工具變量與內生變量相關，通過識別不足檢驗；同時，采用弱工具變量檢驗法，即克拉格-唐納德瓦爾法，F(xiàn)值結果為2525.9，遠大于10，表明通過弱工具變量檢驗。綜上表明，本文選取的工具變量有效，且在考慮內生性問題后，假設H1依然成立。

（2）滯后回歸

在探討數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展影響的同時，企業(yè)發(fā)展質量也可能影響其數(shù)字化轉型程度。為緩解反向因果所導致的內生性問題，在模型檢驗時將主要解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉型程度做滯后一期處理。具體結果如表4所示，結果顯示其顯著性雖有所下降，但總體結論與前文一致。

表4 內生性檢驗

[變量 工具變量法 滯后一期 HD HD L.DCG 0.005*

（1.75） DCG 0.084***

（14.49） 控制變量 YES YES 常數(shù)項 -6.948***

（-81.74） -7.176***

（-82.41） 行業(yè) YES YES 年度 YES YES N 9627 7343 R2 0.906 0.919 ]

4. 穩(wěn)健性檢驗

（1）被解釋變量替換

前文基礎回歸中，被解釋變量高質量發(fā)展（HD）是以LP法來計算的，為檢驗結果的穩(wěn)健性，本節(jié)采用OLS法測算的全要素生產(chǎn)率（HD2）來替代原有被解釋變量并重新進行驗證，具體結果如表5所示。結果表明，在替換了原被解釋變量后，結論仍然與前文一致。

（2）解釋變量替換

為檢驗結論的穩(wěn)健性，本節(jié)參考祁懷錦等[20]的做法，將企業(yè)財報附注中無形資產(chǎn)項目明細里與數(shù)字化轉型有關部分的總和占無形資產(chǎn)總額的比重（DCG2）來替代原有核心解釋變量并重新進行驗證，結果如表5所示，替換后的結果與前文保持一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗

[變量 替換被解釋變量 替換解釋變量 HD2 HD DCG 0.012***

（5.07） DCG2 0.294***

（15.96） 控制變量 YES YES 常數(shù)項 -8.813***

（-133.11） -7.176***

（-82.41） 行業(yè) YES YES 年度 YES YES N 9627 9627 R2 0.951 0.919 ]

五、 機制分析

基于前文理論分析表明，數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展能夠產(chǎn)生顯著的因果關系，且信息披露質量、融資約束和技術創(chuàng)新在兩者關系中也起到較為明顯的作用。因此，本文從信息披露質量、融資約束以及技術創(chuàng)新3個方面檢驗其作用機制，以機制變量作為被解釋變量，數(shù)字化轉型作為核心解釋變量，構建模型如下：

[Mi，t=β0+β1DCGi，t+ΣβjControli，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t] （3）

其中，[Mi，t]為衡量信息披露質量、融資約束以及技術創(chuàng)新的機制變量。參考卜君[21]的做法，本文采用深交所網(wǎng)站中所發(fā)布的企業(yè)信息披露評級作為代理變量來衡量公司信息披露質量。參考顧雷雷等[22]、于連超等[23]的做法，以FC指數(shù)和KZ指數(shù)作為融資約束的代理變量，F(xiàn)C指數(shù)、KZ指數(shù)越大，代表企業(yè)融資約束程度越高。而技術創(chuàng)新則是參考權小鋒等[24]的做法，將其分為創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出，其中創(chuàng)新投入為公司研發(fā)支出占營業(yè)收入的比重，創(chuàng)新產(chǎn)出為發(fā)明專利的總申請量加1的自然對數(shù)。

具體模型檢驗結果如表6所示，第（1）列匯報的結果可知，核心解釋變量（DCG）的系數(shù)顯著為正，即企業(yè)實施數(shù)字化轉型能夠顯著提升其信息披露質量，進而可以成為推動企業(yè)高質量發(fā)展的可能路徑。第（2）和第（3）列的結果顯示，核心解釋變量（DCG）的系數(shù)分別為-0.003、-0.034，且在1%水平上顯著。這表明，數(shù)字化轉型能夠顯著緩解融資約束，進而推動企業(yè)高質量發(fā)展。第（4）和第（5）列的結果顯示，創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)分別為0.003、0.193，且均在1%水平上顯著。這說明企業(yè)實施數(shù)字化轉型不僅可以通過影響企業(yè)創(chuàng)新投入而且還通過促進創(chuàng)新產(chǎn)出來助力企業(yè)高質量發(fā)展。綜上所述，企業(yè)信息披露質量、融資約束狀況以及技術創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉型與高質量發(fā)展兩者關系中存在明顯積極作用，即企業(yè)實施數(shù)字化轉型可通過提升信息披露質量、緩解融資約束困境和提高技術創(chuàng)新能力來推動其高質量發(fā)展。這與前文理論分析一致，假設H2得以驗證。

表6 機制分析

[變量 （1） （2） （3） （4） （5） Quality FC KZ R&D Patent1 DCG 0.030*** -0.003** -0.034*** 0.003*** 0.193*** （6.18） （-2.44） （-3.44） （18.91） （15.62） 控制變量 YES YES YES YES YES 常數(shù)項 0.023 4.210*** 5.299*** 0.030*** -10.838*** （0.17） （130.07） （19.47） （7.72） （-31.69） 行業(yè) YES YES YES YES YES 年度 YES YES YES YES YES N 9627 9627 9627 9627 9627 R2 0.236 0.756 0.730 0.404 0.458 ]

六、 進一步分析

1. 基于產(chǎn)權性質的分析

本文為進一步探討不同產(chǎn)權性質下，數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展的影響，將企業(yè)按照產(chǎn)權性質不同分為國有、非國有兩組并分別進行回歸。具體結果如表7所示，由第（1）和第（2）列可知，數(shù)字化轉型對于國有、非國有企業(yè)高質量發(fā)展的影響系數(shù)分別為0.038、0.032，且均在1%水平上顯著?？傮w來看，在國有、非國有企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展均有顯著推動作用，但國有企業(yè)影響更大。其原因可能有兩方面：一是政策方面，2020年國資委印發(fā)了《關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉型工作的通知》，表明了國家對于國有企業(yè)推進數(shù)字化轉型的信心。二是自身方面，國有企業(yè)在資源獲取、組織結構和應對風險等方面具有獨特優(yōu)勢，從而幫助其平穩(wěn)、高效轉型，進而推動企業(yè)向好發(fā)展。

2. 基于行業(yè)的分析

近期，國家發(fā)改委發(fā)文，要堅定不移地推動制造業(yè)高質量發(fā)展，習近平總書記也曾強調過制造業(yè)是實體經(jīng)濟的基礎。因此各地政府也在積極響應號召，著力發(fā)展制造業(yè)。在各地政策的推行下，數(shù)字化轉型的效果可能會因所處行業(yè)不同而有所差異。為此，本文將案例樣本分為制造業(yè)與非制造業(yè)，進一步探討不同行業(yè)下數(shù)字化轉型的實施效果，具體結果如表7所示，由第（3）和第（4）列可知，制造業(yè)企業(yè)的DCG系數(shù)為0.04，且在1%水平上顯著為正，而非制造業(yè)的DCG系數(shù)為0.003，且不顯著。這說明制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型效果要好于非制造業(yè)，出現(xiàn)差異的原因可能在于國家政策推動以及自身行業(yè)屬性，制造業(yè)是立國之本，是實體經(jīng)濟的基礎，而數(shù)字化轉型的本質在于數(shù)字技術與實體經(jīng)濟的深度融合，所以實施效果方面立竿見影。此外，制造業(yè)行業(yè)本身的供應鏈、市場等優(yōu)勢在數(shù)字化技術的支持下更加突出，因而效果更為明顯。

表7 異質性分析

[變量 國有企業(yè) 非國有企業(yè) 制造業(yè)企業(yè) 非制造業(yè)企業(yè) （1） （2） （3） （4） HD HD HD HD DCG 0.038***

（6.41） 0.032***

（10.14） 0.040***

（15.29） 0.003

（0.39） 控制變量 YES YES YES YES 常數(shù)項 -6.680***

（-47.20） -7.058***

（-75.10） -6.771***

（-93.97） -7.267***

（-40.68） 行業(yè) YES YES YES YES 年度 YES YES YES YES N 2906 6721 6813 2814 R2 0.915 0.914 0.934 0.887 ]

七、 研究結論與啟示

1. 研究結論

基于微觀企業(yè)視角，本文選取2013—2021年我國深A股上市公司作為研究樣本，深入探討數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響以及作用機制。最終得出以下結論：（1）實施數(shù)字化轉型策略能夠顯著推動企業(yè)高質量發(fā)展。（2）數(shù)字化轉型對于企業(yè)高質量發(fā)展的積極影響可通過多種渠道來實現(xiàn)，即提升信息披露質量、緩解融資約束以及促進技術創(chuàng)新等方式。（3）異質性分析結果表明，數(shù)字化轉型對企業(yè)發(fā)展質量的作用在產(chǎn)權性質不同、行業(yè)不同的情況下有所差異。具體來講，無論是對國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，數(shù)字化轉型均能夠推動其高質量發(fā)展，但影響程度有所不同，對國有企業(yè)影響更大。從所處行業(yè)來看，制造業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)實施數(shù)字化轉型對其高質量發(fā)展均有正向影響，但相比非制造業(yè)企業(yè)，制造業(yè)實施數(shù)字化轉型對其高質量發(fā)展的影響更加明顯。

2. 啟示

基于上述研究結論本文得到以下啟示：

第一，由于實施數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展存在顯著促進作用，企業(yè)自身應順應時代發(fā)展趨勢，積極布局數(shù)字化賽道，充分引進數(shù)字化方面人才以及技術手段，以科學化、精細化的運營理念，助力企業(yè)高質量發(fā)展。與此同時，要不斷加大數(shù)字產(chǎn)業(yè)投資力度，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程，從而使得企業(yè)在變幻莫測的市場環(huán)境下，提升自身核心競爭力，進而推動其高質量發(fā)展。

第二，立足數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的機制路徑，企業(yè)應充分認識到信息披露對于企業(yè)發(fā)展與外部利益相關者的積極影響，通過制定相應規(guī)章制度加強自身信息披露的規(guī)范性、及時性、可靠性。企業(yè)自身信息披露質量的提升，可極大緩解因信息不對稱問題而產(chǎn)生的企業(yè)融資難問題，緩解融資約束難題。同時，應著眼于前沿技術領域，結合自身發(fā)展現(xiàn)狀，加大技術創(chuàng)新投入力度，最終助力企業(yè)發(fā)展。政府方面應加強監(jiān)管，積極出臺配套政策規(guī)范企業(yè)信息披露，另要加強對企業(yè)的幫扶力度，使得企業(yè)在融資與技術創(chuàng)新方面無后顧之憂。

第三，由于數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的作用在不同行業(yè)、不同企業(yè)性質下存在差異，有關部門要統(tǒng)籌全局，在著力推動數(shù)字化轉型與高質量發(fā)展的同時，又要重視個體差異化特征，即通過相應政策鼓勵不同性質、行業(yè)的企業(yè)根據(jù)自身特征與發(fā)展階段實施差異化數(shù)字化轉型戰(zhàn)略。具體來講，對于非國有企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)應給予額外關注，使其數(shù)字化轉型過程順利且發(fā)揮其應有效能，進而助力企業(yè)高質量發(fā)展。

參考文獻：

[1] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2021，37（7）：130-144.

[2] 劉艷霞.數(shù)字經(jīng)濟賦能企業(yè)高質量發(fā)展——基于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的經(jīng)驗證據(jù)[J].改革，2022（9）：35-53.

[3] 任保平.數(shù)字經(jīng)濟引領高質量發(fā)展的邏輯、機制與路徑[J].西安財經(jīng)大學學報，2020，33（2）：5-9.

[4] 郭晗.數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合促進高質量發(fā)展的路徑[J].西安財經(jīng)大學學報，2020，33（2）：20-24.

[5] 趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].財貿經(jīng)濟，2021，42（7）：114-129.

[6] 武常岐，張昆賢，周欣雨，等.數(shù)字化轉型、競爭戰(zhàn)略選擇與企業(yè)高質量發(fā)展——基于機器學習與文本分析的證據(jù)[J].經(jīng)濟管理，2022，44（4）：5-22.

[7] 涂心語，嚴曉玲.數(shù)字化轉型、知識溢出與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2022（2）：43-56.

[8] 嚴渙，肖衛(wèi)國.數(shù)字化背景下企業(yè)金融化、內部控制與投資效率關系的實證研究[J].工程管理科技前沿，2022，41（4）：48-54.

[9] 張吉昌，龍靜.數(shù)字化轉型、動態(tài)能力與企業(yè)創(chuàng)新績效——來自高新技術上市企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟與管理，2022，36（3）：74-83.

[10] 鄒懌，李凱，艾寶俊.終極控制權、現(xiàn)金流權與公司全要素生產(chǎn)率[J].管理科學，2009，22（5）：2-12.

[11] 申明浩，譚偉杰，張文博.數(shù)字化轉型增進了企業(yè)社會責任履行嗎？[J].西部論壇，2022，32（3）：63-80.

[12] 王守海，徐曉彤，劉燁煒.企業(yè)數(shù)字化轉型會降低債務違約風險嗎？[J].證券市場導報，2022（4）：45-56.

[13] 黃大禹，謝獲寶，孟祥瑜，等.數(shù)字化轉型與企業(yè)價值——基于文本分析方法的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟學家，2021（12）：41-51.

[14] 戴鵬毅，楊勝剛，袁禮.股票流動性如何影響全要素生產(chǎn)率？——兼論資本市場的資源配置功能和市場化、法治化發(fā)展[J].統(tǒng)計研究，2022，39（9）：62-73.

[15] 花俊國，劉暢，朱迪.數(shù)字化轉型、融資約束與企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].南方金融，2022（7）：54-65.

[16] 李佳霖，張倩肖，董嘉昌.金融發(fā)展、企業(yè)多元化戰(zhàn)略與高質量發(fā)展[J].經(jīng)濟管理，2021，43（2）：88-105.

[17] 呂康娟，潘敏杰，朱四偉.環(huán)保約談制度促進了企業(yè)高質量發(fā)展嗎？[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2022，（1）：135-146.

[18] 魯曉東，連玉君.中國工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率估計：1999—2007[J].經(jīng)濟學（季刊），2012，11（2）：541-558.

[19] 肖紅軍，陽鎮(zhèn)，劉美玉.企業(yè)數(shù)字化的社會責任促進效應：內外雙重路徑的檢驗[J].經(jīng)濟管理，2021，43（11）：52-69.

[20] 祁懷錦，曹修琴，劉艷霞. 數(shù)字經(jīng)濟對公司治理的影響——基于信息不對稱和管理者非理性行為視角[J].改革，2020（4）：50-64.

[21] 卜君.董秘變更與信息披露質量[J].會計研究，2022（1）：9-28.

[22] 顧雷雷，郭建鸞，王鴻宇.企業(yè)社會責任、融資約束與企業(yè)金融化[J].金融研究，2020（2）：109-127.

[23] 于連超，張衛(wèi)國，畢茜.政府環(huán)境審計對企業(yè)創(chuàng)新的驅動效應研究[J].科研管理，2022，43（12）：117-124.

[24] 權小鋒，尹洪英.中國式賣空機制與公司創(chuàng)新——基于融資融券分步擴容的自然實驗[J].管理世界，2017（1）：128-144.

基金項目：國家自然科學基金項目“知識權力氛圍影響科技人員創(chuàng)新行為的跨層次研究：基于認知、互惠、情感視角”（項目編號：71862002）；甘肅省高校青年博士基金項目“新發(fā)展階段我國鄉(xiāng)村建設的行動邏輯與效果監(jiān)測研究”（項目編號：2021QB-103）；甘肅省社科規(guī)劃項目“甘肅促進綠色發(fā)展的生態(tài)補償機制研究”（項目編號：20YB070）。

作者簡介：武永霞（1983-），女，甘肅政法大學商學院副教授，碩士生導師，研究方向為投融資管理；王虹雨（1997-），男，甘肅政法大學商學院碩士研究生，研究方向為財務管理與資本運營。

（收稿日期：2022-11-29? 責任編輯：殷 俊）