張焰朝 劉家博

摘? ?要：本文以2007—2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究對象，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響。結(jié)果顯示：數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著加快了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度。影響機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低債務(wù)融資成本和代理成本兩條路徑促進(jìn)了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整。異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響存在非對稱性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要影響資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度，而對向下調(diào)整速度的影響并不明顯；對于非國有企業(yè)、技術(shù)密集型和資本密集型行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的提升作用相對較大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方式影響的檢驗(yàn)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了通過債務(wù)融資方式調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的概率。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整；調(diào)整速度；調(diào)整成本

中圖分類號：F830? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：1674-2265（2023）07-0013-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.07.002

一、引言

隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐和世界各國廣泛關(guān)注的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，如何提高數(shù)字化和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展已成為當(dāng)前促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要問題。從微觀角度看，企業(yè)承載著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和轉(zhuǎn)型的重要功能（吳非等，2021；韋誼成等，2022）[1，2]，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主要任務(wù)（陳冬梅等，2020；戚聿東和肖旭，2020）[3，4]。已有文獻(xiàn)表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營、治理及投資等行為決策有重要影響，區(qū)別以往文獻(xiàn)，本文試圖從財(cái)務(wù)行為的角度考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)決策的影響。

資本結(jié)構(gòu)決策對于企業(yè)而言至關(guān)重要，資本結(jié)構(gòu)是否合理直接關(guān)系到企業(yè)的長期發(fā)展和價值實(shí)現(xiàn)，動態(tài)權(quán)衡理論認(rèn)為企業(yè)擁有目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，當(dāng)偏離該目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時，會以此為方向進(jìn)行調(diào)整，而趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度取決于調(diào)整成本（Leary和Roberts，2005）[5]。根據(jù)現(xiàn)有研究，債務(wù)融資成本和代理成本是影響資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素。一方面，債務(wù)融資成本的上升增大了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本，阻礙了資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整，而債務(wù)融資成本的降低能夠有效促進(jìn)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整（Barry和Brown，1984；潘愛玲等，2021）[6，7]。另一方面，企業(yè)管理層負(fù)責(zé)做出資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整決策，因而管理層與股東間的代理沖突也是影響資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的關(guān)鍵要素。Morellec等（2012）[8]的研究表明，股東和管理層間的代理沖突會降低企業(yè)向最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度，扭曲企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整行為。數(shù)字化轉(zhuǎn)型既可以提高信息透明度，提高債權(quán)人對企業(yè)的預(yù)期，降低企業(yè)債務(wù)融資成本（劉夢莎等，2023）[9]，還可以降低代理成本（張焰朝和卜君，2023）[10]。那么企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠引起資本結(jié)構(gòu)決策的變化？是否能夠提高資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度？對上述問題的回答有助于理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)價值實(shí)現(xiàn)的積極作用，以及準(zhǔn)確評估數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施效果。

鑒于此，本文利用文本分析法構(gòu)建了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)，以2007—2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)為對象，檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著加快了資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，債務(wù)融資成本和代理成本的降低是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的重要機(jī)制。數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要影響資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度，而對向下調(diào)整的速度影響并不明顯；對于非國有企業(yè)、技術(shù)密集型和資本密集型行業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的提升作用相對較大；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方式之間關(guān)系的檢驗(yàn)表明，負(fù)債融資是數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的主要方式。

本文可能的貢獻(xiàn)主要有以下幾點(diǎn)：首先，本文研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財(cái)務(wù)決策的影響，全面評估了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整方面的積極作用，深化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果方面的研究。其次，擴(kuò)展了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整影響因素的文獻(xiàn)。本文從市場微觀主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的加速作用，同時為資本結(jié)構(gòu)的非對稱調(diào)整提供了更全面的證據(jù)，從而豐富了有關(guān)動態(tài)權(quán)衡理論的研究。最后，本文從企業(yè)杠桿優(yōu)化的角度為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司治理效應(yīng)提供了直接證據(jù)，為如何利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)降杠桿和穩(wěn)杠桿等經(jīng)濟(jì)目標(biāo)提供了一定的決策參考，同時對提高資本結(jié)構(gòu)決策效率具有重要的實(shí)踐價值。

二、理論分析與假設(shè)提出

已有研究表明企業(yè)存在著最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)，而不完美市場的存在使得企業(yè)通常并不能達(dá)到最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)，市場的低效率使企業(yè)的實(shí)際資本結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為高于或者低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)兩種狀態(tài)，此時向下調(diào)整或者向上調(diào)整負(fù)債率將有利于提高企業(yè)價值，但市場存在不完備性，交易成本就能夠?qū)ζ髽I(yè)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整產(chǎn)生不利影響（Faulkender等，2012）[11]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過降低債務(wù)融資成本和代理成本，使資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本下降，進(jìn)而優(yōu)化企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策，提高管理層以價值最大化為目的進(jìn)行財(cái)務(wù)決策的積極性，提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低債務(wù)融資成本，從而激勵企業(yè)積極調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。由于管理層和債權(quán)人之間的信息不對稱，管理層有較強(qiáng)的動機(jī)從事對債權(quán)人利益有害的機(jī)會主義行為，這將惡化管理層和債權(quán)人之間的利益沖突，增大債權(quán)人的投資風(fēng)險(xiǎn)（Ashbaugh-Skaife等，2006）[12]。當(dāng)債權(quán)人預(yù)期到管理層可能的機(jī)會主義行為時，將會要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價以彌補(bǔ)其較高的投資風(fēng)險(xiǎn)（Kabir等，2013）[13]，使企業(yè)的債務(wù)融資成本增加，從而不利于資本結(jié)構(gòu)調(diào)整。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低債務(wù)融資成本，提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。一方面，會計(jì)信息是債權(quán)人篩選和監(jiān)督企業(yè)的主要工具，高質(zhì)量的會計(jì)信息可以降低企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱，從而直接影響債務(wù)契約的設(shè)定（Bharath等，2006）[14]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過數(shù)字技術(shù)將數(shù)據(jù)編碼輸出成標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化信息，提升信息可利用度。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐步嵌入、融合到企業(yè)的運(yùn)營管理和業(yè)務(wù)體系，企業(yè)信息傳遞效率和會計(jì)信息質(zhì)量得以提高（張焰朝和卜君，2023）[10]，債權(quán)人能夠掌握比以往更加充分的信息，降低了債權(quán)人和企業(yè)在訂立契約和后續(xù)監(jiān)督過程中所需付出的成本，從而降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本（Zhang，2008）[15]，促進(jìn)了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整（Barry和Brown，1984；潘愛玲等，2021）[6，7]。另一方面，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)能夠利用其數(shù)字化優(yōu)勢，借助年報(bào)信息或者生產(chǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)型等方式，向外界釋放積極信號，在一定程度上提升了資本市場主體對企業(yè)的正面評價和預(yù)期，這種改變會迅速地反映到市場中，降低企業(yè)債務(wù)融資成本（劉夢莎等，2023）[9]。債務(wù)融資成本的降低為管理層做出最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)決策提供了有利條件，提高了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低代理成本，提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。股東與管理層間的代理沖突使管理層在進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)決策時會降低實(shí)際資本結(jié)構(gòu)低于目標(biāo)水平時趨向目標(biāo)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度（Morellec等，2012）[8]。還有觀點(diǎn)認(rèn)為股東與管理層之間存在的代理問題會使管理層進(jìn)行過多債務(wù)融資，從而謀求未來最大利益，造成資本結(jié)構(gòu)高于目標(biāo)水平時趨向目標(biāo)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度變慢（Lambrecht和Myers，2008；王曉亮和鄧可斌，2020）[16，17]。因此，當(dāng)股東與管理層之間代理成本較高時，管理層不以企業(yè)價值最大化為目標(biāo)，其存在的機(jī)會主義行為會使企業(yè)偏離最佳資本結(jié)構(gòu)，同時扭曲資本結(jié)構(gòu)決策行為，降低資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營等關(guān)鍵活動的透明化（曾建光和王立彥，2015）[18]，有效降低了外部監(jiān)督成本和審查成本（羅進(jìn)輝和巫奕龍，2021）[19]，從而緩解代理沖突，使管理層基于企業(yè)價值最大化的目標(biāo)來進(jìn)行財(cái)務(wù)決策，從而加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

綜上所述，一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以改善自身信息傳遞效率，提高會計(jì)信息質(zhì)量，提升債權(quán)人對企業(yè)的正面預(yù)期，從而降低企業(yè)的債務(wù)融資成本，最終促進(jìn)資本結(jié)構(gòu)向目標(biāo)方向動態(tài)調(diào)整；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了外部監(jiān)督成本和審查成本，經(jīng)理人的信息優(yōu)勢被削弱，企業(yè)信息環(huán)境的改善減小了股東和管理層間的代理成本，管理層在做出資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策時會更多地以企業(yè)價值最大化為目標(biāo)，從而提高了資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇及處理

采用2007—2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)為初始樣本，在初始樣本的基礎(chǔ)上，參考已有文獻(xiàn)的做法，按以下步驟進(jìn)行篩選：（1）剔除金融行業(yè)樣本、ST或*ST狀態(tài)樣本；（2）剔除在考察期中進(jìn)行IPO的企業(yè)；（3）剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，最后得到14319個公司—年度觀察值。本文對所有連續(xù)變量在1%水平上進(jìn)行了Winsorize處理，以消除極端值對研究結(jié)果的影響。上市公司年報(bào)來源于巨潮資訊網(wǎng)，相關(guān)財(cái)務(wù)和治理數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）。

（二）變量定義與說明

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文借鑒吳非等（2021）[1]、趙宸宇等（2021）[20]的方法，基于上市企業(yè)披露的年報(bào)，采用文本分析法來刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度。參考吳非等（2021）[1]依據(jù)數(shù)字技術(shù)內(nèi)核提取的詞匯，本文確定了與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞（見圖1）。利用Python技術(shù)抓取相關(guān)的關(guān)鍵詞并統(tǒng)計(jì)其在不同年份年報(bào)中出現(xiàn)的次數(shù)，出現(xiàn)頻率越高，說明企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面取得的成效越顯著。在加總所有詞頻數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行對數(shù)化處理，最終得到刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體指標(biāo)DCG。

2. 資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。參考Byoun（2008）[21]、黃俊威和龔光明（2019）[22]的做法，使用模型（1）來估計(jì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度：

[Levi，t-Levi，t-1=γLev?i，t-Levi，t-1+εi，t]? ?（1）

其中，[Lev]表示企業(yè)的實(shí)際負(fù)債率，[Lev*]表示企業(yè)的目標(biāo)負(fù)債率，回歸系數(shù)γ代表著資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，其含義是[Lev]與[Lev*]之間的差距以平均每年[γ]的速度減少。

借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法，使用相關(guān)企業(yè)特征變量擬合目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)值：

[Lev?i，t=β1EBITi，t-1+β2TQi，t-1+β3DEPi，t-1+β4Sizei，t-1+β5FAi，t-1+β6IndLevi，t-1]? （2）

企業(yè)特征變量選取上一年度的抵押能力（[FA]）、盈利能力（[EBIT]）、非債務(wù)稅盾（[DEP]）、規(guī)模（[Size]）、成長機(jī)會（[TQ]）以及年度行業(yè)資本結(jié)構(gòu)中位數(shù)（[IndLev]）。

將模型（2）代入模型（1），得到以下模型：

[Levi，t=（1-γ）Levi，t-1+γβ1EBITi，t-1+γβ2TQi，t-1+γβ3DEPi，t-1+γβ4Sizei，t-1+γβ5FAi，t-1+γβ6IndLevi，t-1+εi，t]? ? ? ? （3）

參考Faulkender等（2012）[11]、黃繼承等（2014）[23]等的做法，本文采用修正的最小二乘虛擬變量法（LSDVC）估計(jì)模型（3），將估計(jì)出的系數(shù)代入公式（2），得到[Lev*]的值。再將[Lev*]代入模型（1），得到資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

3. 模型設(shè)定。為了檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，借鑒Faulkender等（2012）[11]、黃繼承等（2016）[24]的做法，對模型（1）進(jìn)行修正和擴(kuò)展，并使用面板固定效應(yīng)的方法估計(jì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的關(guān)系：

[Levi，t-Levi，t-1=γ0+γ1DCGi，tLev?i，t-Levi，t-1+εi，t]?（4）

同時，為更加方便列示結(jié)果，將模型（4）進(jìn)行如下轉(zhuǎn)換：

[Delta_Levi，t=γ0+γ1DCGi，tTarget_Levi，t+εi，t] （5）

模型（5）估計(jì)出的交互項(xiàng)系數(shù)[γ1]就表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，若[γ1]顯著為正，則表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度。同時模型采用了Cluster 聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整的[t]統(tǒng)計(jì)量。具體變量定義見表1。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2是本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。實(shí)際負(fù)債率Lev的均值為0.410，最小值為0.053，最大值為0.995，標(biāo)準(zhǔn)差為0.203，說明上市企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)存在著一定的差異，平均來看處于中等水平；實(shí)際資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)Target_Lev的均值為0.012，最小值為-0.141，最大值為0.276，說明實(shí)際資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的程度較小，但分布比較廣泛，與黃繼承等（2016）[24]報(bào)告的結(jié)果相近。資本結(jié)構(gòu)實(shí)際調(diào)整的偏差和目標(biāo)調(diào)整的偏差均呈現(xiàn)出向上調(diào)整的態(tài)勢，這也說明了研究資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型DCG的均值為1.787，最小值為0，最大值為4.990，說明上市企業(yè)之間的數(shù)字化程度存在著較大差異性，與已有文獻(xiàn)報(bào)告的結(jié)果基本一致。估計(jì)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)值的企業(yè)特征變量均在合理的取值范圍內(nèi)，不再詳述。

（二）基準(zhǔn)回歸：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度

先根據(jù)公式（5）對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度之間的關(guān)系進(jìn)行考察。表3是數(shù)字化轉(zhuǎn)型和資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。第（1）列未加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量DCG，Target_Lev的回歸系數(shù)為0.216，說明本文研究區(qū)間內(nèi)我國上市企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的平均速度為21.6%。Faulkender等（2012）[11]得到美國上市公司1965—2006年間平均的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度為31.6%，即相對于美國企業(yè)而言，我國企業(yè)的調(diào)整速度較慢。第（2）列加入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量DCG，Target_Lev的回歸系數(shù)為0.177，交互項(xiàng)DCG[×]Target_Lev的系數(shù)為0.023，且在1%的水平上顯著為正，這一結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型使資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度提高了約13%（0.023/0.177）。即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度越快，H1得到驗(yàn)證。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 內(nèi)生性檢驗(yàn)：工具變量法。為緩解本文存在的內(nèi)生性問題，采用工具變量法進(jìn)行檢驗(yàn)。借鑒趙宸宇等（2021）[20]和袁淳等（2021）[25]的做法，使用各省每萬人移動電話用戶數(shù)（MobileIV）作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量，企業(yè)所在地通信方式的普及度會在一定程度上影響企業(yè)對信息技術(shù)的接受及應(yīng)用程度，但不會直接影響企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策。表4是工具變量法檢驗(yàn)的結(jié)果，由于本文關(guān)注的是交互項(xiàng)DCG[×]Target_Lev的回歸系數(shù)，因而第一階段中分別使用工具變量MobileIV和MobileIV[×]Target_Lev對數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量DCG和DCG[×]Target_Lev進(jìn)行回歸，MobileIV和MobileIV[×]Target_Lev的回歸系數(shù)分別為0.075和0.026，且均在1%的水平上顯著為正，意味著某地區(qū)每萬人移動電話數(shù)量越多，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，和理論邏輯一致。弱工具變量檢驗(yàn)中Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量為94.636，拒絕了工具變量是弱工具變量的假設(shè)。第二階段交互項(xiàng)DCG[×]Target_Lev的回歸系數(shù)為0.004且在5%的水平上顯著為正，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，表明使用工具變量法處理內(nèi)生性問題后結(jié)論依然穩(wěn)健。

2. 內(nèi)生性檢驗(yàn)：解釋變量滯后。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策的影響可能存在一定的時間滯后性，因而本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分別滯后一期和兩期后重新回歸，回歸結(jié)果如表5所示，結(jié)論不變。

3. 修訂資本結(jié)構(gòu)部分調(diào)整模型。借鑒Faulkender等（2012）[11]的做法，為將資本結(jié)構(gòu)調(diào)整分離為主動調(diào)整和機(jī)械調(diào)整，本文進(jìn)行如下處理：先使用有息負(fù)債總額除以總資產(chǎn)的方式衡量實(shí)際負(fù)債率Levi，t，然后令Levi，t-1等于上一年的有息負(fù)債除以上一年度總資產(chǎn)與當(dāng)年的凈收益之和。在此基礎(chǔ)上重新估計(jì)上述模型，此時估計(jì)出的[γ1]即為資本結(jié)構(gòu)主動調(diào)整的速度，重新回歸后結(jié)果如表6第（1）列所示，結(jié)論不變。

4. 改變估計(jì)目標(biāo)負(fù)債率Lev*的模型。前文采用最小二乘虛擬變量法估計(jì)模型（3），然后將估計(jì)出的系數(shù)代入模型（2）得到目標(biāo)負(fù)債率的值，在此借鑒黃繼承等（2014）[24]的做法，以GMM模型估計(jì)模型（3）來計(jì)算目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)。重新回歸結(jié)果如表6第（2）列所示，結(jié)論不變。

5. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)分解。為了深化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的理解，借鑒吳非等（2021）[1]的做法，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)降維分解，劃分出了人工智能（AI）、區(qū)塊鏈（BD）、云計(jì)算（CC）、大數(shù)據(jù)（DT）以及實(shí)踐應(yīng)用層面（ADT）5個指標(biāo)，分別檢驗(yàn)與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的關(guān)系?；貧w結(jié)果如表7所示，5個指標(biāo)和Target_Lev的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，即企業(yè)實(shí)施的人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)運(yùn)用均能加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，研究結(jié)論穩(wěn)健度較高。

6. 改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量方式。前文統(tǒng)計(jì)了各關(guān)鍵詞在不同年份的年報(bào)中出現(xiàn)的次數(shù)，然后在加總所有詞頻數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行對數(shù)化處理得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量DCG。在此借鑒袁淳等（2021）[25]的做法，重新度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度：其一，考慮到行業(yè)差異，剔除數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)中的行業(yè)趨勢，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)DCG減去所在行業(yè)當(dāng)年的DCG均值，得到指標(biāo)DCGadj，該指標(biāo)表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在行業(yè)內(nèi)的相對水平；其二，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)同上降維分解為5個指標(biāo)，對5個細(xì)分指標(biāo)進(jìn)行分年度離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體而言，DCG_Si=[DCGi-min（DCGi）]/[max（DCGi）-min（DCGi）]，然后將標(biāo)準(zhǔn)化后的細(xì)分指標(biāo)加總，得到新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)DCGstd。重新回歸結(jié)果如表8所示，無論是經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)DCG還是離差標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)DCG_Si，其與資本結(jié)構(gòu)目標(biāo)調(diào)整偏差的交互項(xiàng)均在1%的水平上顯著為正，即改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量方法以后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著提高了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，結(jié)論不變。

五、進(jìn)一步分析

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的機(jī)制分析

前文的理論分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的路徑有兩條：一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以改善自身信息傳遞效率，提高會計(jì)信息質(zhì)量，提升資本市場上債權(quán)人對企業(yè)的正面評價和預(yù)期，降低企業(yè)的債務(wù)融資成本，從而有效地促進(jìn)資本結(jié)構(gòu)向目標(biāo)方向的動態(tài)調(diào)整。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了信息透明度，有效降低了外部監(jiān)督成本和審查成本，企業(yè)信息環(huán)境的改善使股東和管理層間的代理成本減小，管理層在做出資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策時會更多地以企業(yè)價值最大化為目標(biāo)，從而促進(jìn)了資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整。為了驗(yàn)證債務(wù)融資成本和代理成本的降低是否為數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的作用機(jī)制，構(gòu)建如下模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

[Debtcosti，t/AssetTurni，t=α0+α1DCGi，t+αControlsi，t+Industry+Year+εi，t]? ? ?（6）

因變量Debtcost和AssetTurn分別用來衡量企業(yè)的債務(wù)融資成本和代理成本。借鑒錢雪松等（2019）[26]的做法，債務(wù)融資成本（Debtcost）使用利息支出與總負(fù)債的比值度量。同時，參考Ang等（2000）[27]的做法，使用資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（AssetTurn）作為企業(yè)第一類代理成本的代理變量，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高表明企業(yè)的代理成本越低。參照現(xiàn)有文獻(xiàn)，控制變量包含企業(yè)規(guī)模（Asset）、大股東持股比例（Top1）、成長機(jī)會（Grow）、高管持股比例（Msha）、獨(dú)立董事比例（IndB）、固定資產(chǎn)比例（Tangible）、資產(chǎn)收益率（Roa）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）和董事會規(guī)模（Bsize）?；貧w結(jié)果如表9所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與債務(wù)融資成本和代理成本的回歸系數(shù)均在統(tǒng)計(jì)上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)的債務(wù)融資成本和代理成本，即債務(wù)融資成本和代理成本的降低是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的重要影響機(jī)制。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度影響的異質(zhì)性檢驗(yàn)

1. 資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方向差異。根據(jù)前文所述，由于不完美市場的影響，實(shí)際資本結(jié)構(gòu)有可能高于或低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，因而當(dāng)資本結(jié)構(gòu)向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整時，可分為向下和向上調(diào)整兩種不同方式。向下或者向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的動機(jī)并不一致，資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度存在著明顯的不對稱性（Byoun，2008；黃繼承等，2014）[21，23]。為了考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同方向上資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響是否存在非對稱性，根據(jù)實(shí)際與目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的相對高低把樣本分為向下調(diào)整組和向上調(diào)整組進(jìn)行檢驗(yàn)。分組回歸結(jié)果如表10所示，在向上調(diào)整組中，交互項(xiàng)DCG[×]Target_Lev的系數(shù)在5%的水平上顯著為正；而在向下調(diào)整組中，交互項(xiàng)的系數(shù)為正但并不顯著。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響存在著非對稱性，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要影響資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度，而對向下調(diào)整的速度影響并不明顯?？赡艿脑蚴?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效降低管理層調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的成本，為促進(jìn)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整提供更加有利的條件，負(fù)債不足的部分企業(yè)可以利用較低的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本提高自身的負(fù)債率，最大化債務(wù)稅盾收益以達(dá)到提高企業(yè)價值的目的。但是對過度負(fù)債的部分企業(yè)來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型向外界釋放的積極信號提升了市場主體對企業(yè)的評價和正面預(yù)期，從而也降低了該類型企業(yè)維持較高負(fù)債水平時的風(fēng)險(xiǎn)，因而過度負(fù)債的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的動機(jī)相對較小。

2. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異。已有研究表明企業(yè)的融資環(huán)境能夠?qū)Y本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整產(chǎn)生重要的影響。國有企業(yè)的預(yù)算軟約束以及更容易獲得銀行的信貸資金等特點(diǎn)，使得國有企業(yè)在資源獲取等方面有著天然的優(yōu)勢。而非國有企業(yè)普遍面臨更高的融資成本，融資環(huán)境相對較差，有著更強(qiáng)烈的主觀意愿從事創(chuàng)新轉(zhuǎn)型活動（吳非等，2021）[1]，因而本文考察產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度之間關(guān)系的影響。分組回歸結(jié)果如表11所示，在國有企業(yè)組中，交互項(xiàng)DCG[×]Target_Lev的系數(shù)為正，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著；在非國有企業(yè)組中，交互項(xiàng)DCG[×]Target_Lev的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。即數(shù)字化轉(zhuǎn)型僅能對非國有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生積極的影響。相對于國有企業(yè)，非國有企業(yè)較差的融資環(huán)境并不利于資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型既能通過降低信息不對稱改善融資環(huán)境，還可以向外界傳送積極的信號，提高投資者對企業(yè)的預(yù)期，有效優(yōu)化企業(yè)面臨的融資環(huán)境，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本的降低作用在非國有企業(yè)中更加明顯，從而對非國有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度影響更大。

3. 要素密集度差異。為了考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度之間的關(guān)系是否會受到行業(yè)差異的影響，根據(jù)魯桐和黨?。?014）[28]的做法，把全樣本按照要素密集度分為技術(shù)密集型、資本密集型和勞動密集型三類，分組回歸結(jié)果如表12所示。在技術(shù)密集型以及資本密集型行業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，而在勞動密集型行業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能有效提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。對此可能的解釋是，技術(shù)密集型企業(yè)有著較強(qiáng)的科技創(chuàng)新基礎(chǔ)，可以更好地滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的技術(shù)支撐和人才優(yōu)勢等條件，因而該類型的企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程當(dāng)中更加有成效，可以為管理層進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整提供更加有利的條件。資本密集型企業(yè)的各種業(yè)務(wù)經(jīng)營活動對設(shè)備與技術(shù)的依賴度相對較高，投資項(xiàng)目規(guī)模一般較大，該類型的企業(yè)有動力實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型以匹配資本的運(yùn)行和技術(shù)的更新，并且數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對設(shè)備的升級改造、技術(shù)創(chuàng)新等信息能夠更好地傳達(dá)到市場中，提升投資者對企業(yè)的正面預(yù)期，減小資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。勞動密集型企業(yè)缺乏數(shù)字化轉(zhuǎn)型所依賴的技術(shù)與人才支撐，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的把握可能不夠敏銳，在推行數(shù)字化的進(jìn)程中可能會造成一定的資源浪費(fèi)，提高外界投資者對于企業(yè)期望的力度有限，不足以有效地減少資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本；并且近年來我國勞動力成本快速上升，勞動密集型企業(yè)較高的成本上漲壓力也使其難以快速調(diào)整資本結(jié)構(gòu)。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方式的影響

資本結(jié)構(gòu)調(diào)整主要包括調(diào)整債務(wù)（發(fā)行債務(wù)和償還債務(wù)）、調(diào)整權(quán)益（發(fā)行股票和回購股票）等方式（Leary和Roberts，2005；Hovakimian，2004）[5，29]。向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的渠道包括增加負(fù)債和減少權(quán)益，向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的渠道包括減少負(fù)債和增加權(quán)益。前文的研究表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠影響資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度，為了進(jìn)一步明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)通過調(diào)整債務(wù)還是調(diào)整權(quán)益的方式趨向于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，本文借鑒巫岑等（2019）[30]的方法設(shè)立如下模型：

[PAdjust=1=Φα0+α1DCG×Dev+α2DCG+α3Dev+ε]? ? （7）

在模型（7）中，自變量|Dev|為資本結(jié)構(gòu)目標(biāo)調(diào)整偏差的絕對值，DCG為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。當(dāng)資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整時因變量包含三個指標(biāo)：啞變量Debt_in，當(dāng)“取得借款收到的現(xiàn)金”除以年初總資產(chǎn)大于等于閾值（5%）時取1，否則取0；啞變量Equity_de，當(dāng)“分配股利、利潤或償付利息支付的現(xiàn)金”除以年初總資產(chǎn)大于等于閾值（5%）時取1，否則取0；啞變量Choice_up，當(dāng)“取得借款收到的現(xiàn)金”大于“分配股利、利潤或償付利息支付的現(xiàn)金”時取1，否則取0。當(dāng)資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整時因變量同樣包含三個指標(biāo)：啞變量Debt_de，當(dāng)“償還債務(wù)支付的現(xiàn)金”除以年初總資產(chǎn)大于等于閾值（5%）時取1，否則取0；啞變量Equity_in，當(dāng)“吸收權(quán)益性投資收到的現(xiàn)金”除以年初總資產(chǎn)大于等于閾值（5%）時取1，否則取0；啞變量Choice_down，當(dāng)“償還債務(wù)支付的現(xiàn)金”大于“吸收權(quán)益性投資收到的現(xiàn)金”時取1，否則取0。運(yùn)用Logit模型進(jìn)行回歸分析，同時根據(jù)黃繼承等（2014）[23]的做法，控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)。交互項(xiàng)系數(shù)α1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方式的影響。

模型（7）的回歸結(jié)果如表13所示。第（1）列和第（3）列的結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的企業(yè)通過增加負(fù)債來向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的概率越高，第（2）列說明沒有證據(jù)表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過減少權(quán)益的方式向上調(diào)整資本結(jié)構(gòu)。第（4）—（6）列的結(jié)果說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會促使企業(yè)減少負(fù)債來向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，但不能證明企業(yè)偏好通過降低負(fù)債或者增加權(quán)益的方式向下調(diào)整資本結(jié)構(gòu)?？偟膩碚f，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了使用債務(wù)融資方式進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的概率，即在債務(wù)融資占據(jù)著企業(yè)融資主體地位的我國，負(fù)債融資仍然是數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的主要路徑。

六、研究結(jié)論

基于2007—2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，并對上市企業(yè)年報(bào)通過Python文本識別功能進(jìn)行處理構(gòu)建出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的影響。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越高，資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度越快。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過顯著減少企業(yè)的債務(wù)融資成本和代理成本進(jìn)而加快資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響存在非對稱性，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要影響資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度，而對向下調(diào)整的速度影響并不明顯。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型僅能對非國有性質(zhì)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生積極的影響，對于國有性質(zhì)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整影響并不明顯；基于要素密集度差異的分析發(fā)現(xiàn)在技術(shù)密集型和資本密集型行業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，而在勞動密集型行業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能有效提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方式之間關(guān)系的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高使用債務(wù)融資方式進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的概率，即負(fù)債融資是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響下資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的主要方式。

本文的結(jié)論為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值創(chuàng)造效應(yīng)提供了進(jìn)一步的證據(jù)支持，同時對于政府及企業(yè)有著一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義。首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，政府應(yīng)大力促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。政府相關(guān)部門應(yīng)為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型營造良好的外部環(huán)境，持續(xù)優(yōu)化推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策體系和框架，幫助企業(yè)及時解決在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中遇到的各種問題，繼續(xù)大力發(fā)展數(shù)字技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)，使企業(yè)平穩(wěn)全面地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而推動企業(yè)更好更堅(jiān)實(shí)地邁向高質(zhì)量發(fā)展之路。其次，企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策對于優(yōu)化杠桿結(jié)構(gòu)、降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有著關(guān)鍵作用。企業(yè)應(yīng)大力推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)揮其公司治理作用，重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的正向推動作用，提升資本結(jié)構(gòu)決策效率。同時充分考慮資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化及未來價值提升問題，積極培養(yǎng)數(shù)字化思維，把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)價值創(chuàng)造的機(jī)遇。最后，日新月異的數(shù)字技術(shù)已經(jīng)滲透到了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的方方面面，企業(yè)要緊緊抓住當(dāng)前數(shù)字時代帶來的機(jī)會。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展過程中，企業(yè)應(yīng)加快新一代底層數(shù)字技術(shù)的推廣及應(yīng)用，循序漸進(jìn)地將數(shù)字技術(shù)涉入日常運(yùn)營管理過程，夯實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)價值提升的技術(shù)基礎(chǔ)，重視通過制度創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新以及組織創(chuàng)新引領(lǐng)轉(zhuǎn)型，從而化解轉(zhuǎn)型可能面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)，鞏固數(shù)字技術(shù)為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來的紅利優(yōu)勢，助力企業(yè)的價值提升。

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