周夢(mèng)玲 江康奇 郭維

［摘?要］?雙循環(huán)新發(fā)展格局的構(gòu)建中，國(guó)內(nèi)循環(huán)和國(guó)際循環(huán)是相互促進(jìn)、相輔相成的。開放與合作提升了企業(yè)利用全球資源提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的外部動(dòng)力；數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型則強(qiáng)化了企業(yè)生存與發(fā)展的內(nèi)部引擎。在此背景下，更多的企業(yè)面對(duì)著國(guó)際化部署和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重壓力。文章著眼于外循環(huán)發(fā)展格局與數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間的聯(lián)系，聚焦企業(yè)國(guó)際化戰(zhàn)略與數(shù)字化的協(xié)同效應(yīng)，基于中國(guó)A股上市公司2007—2020年數(shù)據(jù)，采用文本分析法刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用雙重差分模型，考察“一帶一路”倡議作用于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總量效應(yīng)、渠道機(jī)制以及異質(zhì)性影響。研究發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議顯著提高企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，并通過(guò)增加企業(yè)稅收優(yōu)惠、促進(jìn)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)以及強(qiáng)化人力積累，為企業(yè)轉(zhuǎn)型創(chuàng)造更加充裕的資源條件。同時(shí)，數(shù)字化建設(shè)能有效化解企業(yè)參與“一帶一路”建設(shè)后可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)管理難題，提升實(shí)施“一帶一路”倡議的績(jī)效。以上表明，企業(yè)的國(guó)際化部署和數(shù)字化戰(zhàn)略可實(shí)現(xiàn)相輔相成的協(xié)同效應(yīng)。此外，“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在大企業(yè)、外部融資依賴高的企業(yè)、擁有高學(xué)歷CEO的企業(yè)以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的地區(qū)中更加顯著。

［關(guān)鍵詞］雙循環(huán)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；“一帶一路”倡議；文本分析

［中圖分類號(hào)］??F2723；F125［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］?A［文章編號(hào)］?1673-0461（2023）09-0028-19

一、引言

構(gòu)建新發(fā)展格局，是我國(guó)實(shí)現(xiàn)從制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)躍升的關(guān)鍵。雙循環(huán)格局要求堅(jiān)持高水平對(duì)外開放，加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的發(fā)展局面。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，嵌入國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)，既要積極參與全球價(jià)值鏈進(jìn)行創(chuàng)新升級(jí)，為適應(yīng)經(jīng)濟(jì)全球化做出相應(yīng)戰(zhàn)略調(diào)整，又要科學(xué)高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的創(chuàng)新與改革紅利，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

“一帶一路”倡議是我國(guó)堅(jiān)持和擴(kuò)大對(duì)外開放的重大戰(zhàn)略舉措，是打造各國(guó)政策和發(fā)展戰(zhàn)略的務(wù)實(shí)合作平臺(tái)的偉大實(shí)踐。黨的十九屆六中全會(huì)指出，我國(guó)應(yīng)繼續(xù)推動(dòng)“一帶一路”高質(zhì)量建設(shè)，推進(jìn)一大批關(guān)系沿線國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、民生改善的合作項(xiàng)目，堅(jiān)持遵循共商共建共享原則，使共建“一帶一路”成為當(dāng)今世界深受歡迎的國(guó)際公共產(chǎn)品。2013年，習(xí)近平總書記首次提出要建設(shè)“一帶一路”合作倡議。截至2020年底，我國(guó)共與32個(gè)國(guó)際組織和141個(gè)國(guó)家簽署“一帶一路”合作備忘錄?？梢姡耙粠б宦贰币阎饾u從中國(guó)倡議轉(zhuǎn)變?yōu)閲?guó)際共識(shí)?！耙粠б宦贰苯ㄔO(shè)不僅深化我國(guó)與沿線國(guó)家的經(jīng)濟(jì)合作，也為中國(guó)企業(yè)提升國(guó)際化程度、開拓海外交易市場(chǎng)提供了難得的契機(jī)［1］。根據(jù)商務(wù)部網(wǎng)站數(shù)據(jù)，2021年，我國(guó)企業(yè)對(duì)“一帶一路”沿線的57個(gè)國(guó)家的非金融類直接投資達(dá)到13097億元人民幣，同比增長(zhǎng)67%，新簽對(duì)外承包工程項(xiàng)目合同6?257份，合同額達(dá)86476億元人民幣。隨著倡議不斷推行，“一帶一路”建設(shè)的政策效果成為了眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。既有研究從宏觀層面考察“一帶一路”倡議對(duì)東道國(guó)的影響效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)參與“一帶一路”建設(shè)后，沿線國(guó)家的對(duì)外貿(mào)易［2］、海外投資［3-5］以及綠色經(jīng)濟(jì)［6-8］均得到顯著發(fā)展。部分文獻(xiàn)則關(guān)注企業(yè)層面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，探究“一帶一路”倡議對(duì)融資能力［1，9-10］、出口產(chǎn)品質(zhì)量［11-12］以及企業(yè)生產(chǎn)率［13-14］的影響。較為遺憾的是，目前多數(shù)文獻(xiàn)關(guān)注的是被動(dòng)的經(jīng)濟(jì)后果，尚未有研究將“一帶一路”倡議的實(shí)施與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型聯(lián)系起來(lái)，討論企業(yè)如何主動(dòng)應(yīng)對(duì)來(lái)自全球化的挑戰(zhàn)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)運(yùn)用新興數(shù)字技術(shù)，例如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等，對(duì)內(nèi)部管理模式、生產(chǎn)流程以及營(yíng)銷模式進(jìn)行升級(jí)改造，從而適應(yīng)不斷變化的數(shù)字環(huán)境［15-20］。數(shù)字技術(shù)賦能幫助企業(yè)改善經(jīng)營(yíng)績(jī)效［21-22］、提升生產(chǎn)率［23-24］以及增強(qiáng)創(chuàng)新能力［25-26］。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)在新發(fā)展格局下打造未來(lái)發(fā)展新優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然之選。在“一帶一路”倡議正式寫入政府工作報(bào)告（2014年）之后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值出現(xiàn)更為陡峭的上升趨勢(shì)。這不禁引發(fā)作者深入思考：“一帶一路”倡議的實(shí)施是否驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？其中潛在的影響機(jī)制又是什么？

現(xiàn)有文獻(xiàn)從多個(gè)角度解釋數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素，例如政府科技支出［27］、市場(chǎng)變化［20］、全球化［28］、員工能力［29-30］等。不難發(fā)現(xiàn)，外部競(jìng)爭(zhēng)、國(guó)際化水平、資金狀況以及人力資本是驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素，這可為建立“一帶一路”倡議與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的理論機(jī)理提供寶貴的借鑒。首先，參與“一帶一路”建設(shè)可為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供資源基礎(chǔ)（資源基礎(chǔ)渠道）。第一，我國(guó)出臺(tái)了多項(xiàng)扶持“一帶一路”建設(shè)的配套政策，參與“一帶一路”建設(shè)幫助企業(yè)獲得更多政策稅收優(yōu)惠［1］，改善內(nèi)部現(xiàn)金流狀況；第二，參與“一帶一路”建設(shè)促進(jìn)企業(yè)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)，不僅幫助企業(yè)輸出過(guò)剩產(chǎn)能，整合內(nèi)部資源，而且提升企業(yè)國(guó)際化程度，強(qiáng)化對(duì)外數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作；第三，“一帶一路”倡議的推行離不開各類人才的支持和保障［31］，參與“一帶一路”建設(shè)促使企業(yè)加快專業(yè)化人才引進(jìn)，強(qiáng)化員工培訓(xùn)強(qiáng)度，提高整體的人力資本水平。其次，海外業(yè)務(wù)增加可能會(huì)造成跨國(guó)財(cái)務(wù)管理與協(xié)作困難，這促使企業(yè)借助財(cái)務(wù)數(shù)字化建設(shè)來(lái)提升內(nèi)部經(jīng)營(yíng)與管理能力（財(cái)務(wù)管理渠道）。最后，來(lái)自全球化的競(jìng)爭(zhēng)可能迫使企業(yè)采用數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)自身經(jīng)營(yíng)效率，提高建設(shè)“一帶一路”共識(shí)的經(jīng)濟(jì)績(jī)效（競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道）。因此，理論上，參與“一帶一路”建設(shè)不僅為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造必不可少的資金資源、合作資源以及人力資源，而且強(qiáng)化企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的動(dòng)機(jī)，提高企業(yè)開展數(shù)字化建設(shè)的意愿。不僅如此，一些重要事件，例如“數(shù)字絲綢之路”的提出、“一帶一路”數(shù)字化經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略聯(lián)盟的成立等，也為“一帶一路”倡議的數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)提供了事實(shí)基礎(chǔ)。鑒于此，本文基于文本分析方法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，采用雙重差分模型考察“一帶一路”倡議實(shí)施對(duì)參與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，并開展豐富的機(jī)制檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析。在貿(mào)易保護(hù)主義逐漸盛行、新冠疫情肆掠、全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力的背景下，本研究不僅為推動(dòng)我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、加快經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供重要的政策參考，更有助于我們?nèi)胬斫馄髽I(yè)“走出去”的經(jīng)濟(jì)后果，為加快我國(guó)企業(yè)國(guó)際化進(jìn)程、構(gòu)建國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)新發(fā)展格局、駁斥貿(mào)易保護(hù)主義提供重要的經(jīng)驗(yàn)支持。

本文潛在的邊際貢獻(xiàn)如下：第一，本文首次考察“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，不僅為相關(guān)的研究領(lǐng)域拓展新的補(bǔ)充性證據(jù)，而且首次回答了外循環(huán)發(fā)展格局與數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系這一重大命題，為企業(yè)的國(guó)際化部署和數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略安排提供一定的參考依據(jù)；第二，本文基于運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)RoBERTawwmext模型構(gòu)建有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞典，并以關(guān)鍵詞詞頻度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，為后續(xù)相關(guān)研究提供方法上的借鑒；第三，本文首次從融資約束、稅收優(yōu)惠、人力資本以及競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)四個(gè)角度，揭開“一帶一路”倡議影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制“黑箱”，為推動(dòng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；第四，本文不僅考察“一帶一路”倡議作用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總量效應(yīng)，而且基于企業(yè)規(guī)模、融資依賴性、CEO教育、政策預(yù)期開展異質(zhì)性分析，有助于我國(guó)為強(qiáng)化“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)提供更多精細(xì)化建議。

基于此，本文將在梳理有關(guān)“一帶一路”倡議的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上闡述?“一帶一路”倡議影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三條渠道機(jī)制。隨后，構(gòu)建雙重差分模型厘清兩者之間的關(guān)系，考察“一帶一路”倡議是否影響及如何影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并進(jìn)行異質(zhì)性分析和相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，提煉研究結(jié)論和相關(guān)政策建議。

二、文獻(xiàn)梳理與理論分析

（一）文獻(xiàn)梳理

與本研究關(guān)聯(lián)較為密切的有“一帶一路”倡議的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素研究以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果研究等內(nèi)容，本文將對(duì)此展開文獻(xiàn)梳理與評(píng)述。

1“一帶一路”倡議

2013年，習(xí)近平總書記首次提出要建設(shè)“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和“21?世紀(jì)海上絲綢之路”倡議，力求開拓與沿線成員國(guó)實(shí)現(xiàn)“五通”的合作共贏之路。那么，“一帶一路”倡議究竟能否實(shí)現(xiàn)初衷，推動(dòng)參與國(guó)之間的貿(mào)易往來(lái)和資金融通，成為了眾多學(xué)者熱議的話題。BANIYA?等（2020）［2］基于重力模型和比較優(yōu)勢(shì)模型，研究發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議使參與國(guó)之間的貿(mào)易流動(dòng)增加了高達(dá)41%。DU和ZHANG（2018）［3］研究發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議實(shí)施后，中國(guó)的海外投資，特別是基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的股權(quán)并購(gòu)，出現(xiàn)了顯著上升。呂越等（2019）［32］、YU等（2019）［4］以及金剛和沈坤榮（2019）［5］也實(shí)證了“一帶一路”倡議的對(duì)外投資驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。部分研究則認(rèn)為產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的轉(zhuǎn)移可能會(huì)導(dǎo)致東道國(guó)污染增加［33-34］。余東升等（2021）［8］否定“污染轉(zhuǎn)嫁論”，研究發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議提升創(chuàng)新水平和改善資源配置效率，降低沿線城市的污染水平。JIANG等（2021）［6］實(shí)證發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議促進(jìn)參與國(guó)的綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)能源節(jié)約345%，碳減排364%。WU等（2021）［7］利用2002—2017年178個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，在不同行業(yè)應(yīng)用分位數(shù)雙重差分法，發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議總體上降低了東道國(guó)的碳排放強(qiáng)度。

相關(guān)文獻(xiàn)還考察了“一帶一路”倡議的微觀效應(yīng)，如對(duì)金融科技、企業(yè)融資約束、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響。ZHANG等（2022）［35］采用交易級(jí)P2P貸款數(shù)據(jù)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議實(shí)施后，沿線城市的金融科技貸款明顯增加。部分研究表明，參與“一帶一路”建設(shè)可改善企業(yè)融資環(huán)境［1，9-10］。例如，徐思等（2019）［9］基于2011—2016年中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)倡議實(shí)施后“一帶一路”企業(yè)的融資約束水平顯著下降。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力如生產(chǎn)率水平、出口產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)值鏈分工地位等也備受關(guān)注，相關(guān)文獻(xiàn)表明“一帶一路”倡議可改善企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力［11-14］。例如，王桂軍和盧瀟瀟（2019）［13］同樣運(yùn)用雙重差分法，實(shí)證發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議實(shí)施可通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新推動(dòng)以全要素生產(chǎn)率為表征的企業(yè)升級(jí)。

2數(shù)字化轉(zhuǎn)型

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國(guó)的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)之一。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，近年來(lái)受到學(xué)者們的重點(diǎn)關(guān)注，主要有以下兩點(diǎn)：一是如何推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；二是數(shù)字化變革能否最終為企業(yè)帶來(lái)實(shí)質(zhì)性的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)從政府科技支出［27］、市場(chǎng)變化［20］、全球化［28］、員工能力［29-30］等方面解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素。例如，VERHOEF等（2021）［20］總結(jié)了企業(yè)開展數(shù)字化建設(shè)的三個(gè)重要原因：一是科技創(chuàng)新的不斷發(fā)展；二是行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)逐漸隨著經(jīng)濟(jì)全球化而深化；三是科學(xué)技術(shù)驅(qū)動(dòng)不斷變化的消費(fèi)者需求。吳非等（2021）［27］利用我國(guó)A股上市公司2007—2018年數(shù)據(jù)，運(yùn)用文本分析法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，從政府扶持視角考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素，發(fā)現(xiàn)政府科技支出顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并且融資約束和財(cái)務(wù)穩(wěn)定起到了中介作用。SKARE和SORIANO（2021）［28］基于來(lái)自183個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，借助全球化指數(shù)（KOF）、數(shù)字采用指數(shù)（DAI）以及全球競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)（GDI），考察國(guó)際化水平對(duì)國(guó)家技術(shù)采用程度的作用，研究發(fā)現(xiàn)全球化對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)讓和溢出產(chǎn)生積極影響，進(jìn)而提高國(guó)家的數(shù)字技術(shù)采用程度。BLANKA?等（2022）［30］則立足于人力資本視角，基于設(shè)計(jì)科學(xué)研究（DSR）開發(fā)了一個(gè)員工能力與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分析框架，研究發(fā)現(xiàn)員工的轉(zhuǎn)型能力（內(nèi)部創(chuàng)業(yè)和數(shù)字能力）推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。梳理后可以發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)變化、資金狀況以及人力資本是影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本因素。

多數(shù)文獻(xiàn)關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果，包括經(jīng)營(yíng)績(jī)效［21-22，36-39］、生產(chǎn)率［22-24，40］、創(chuàng)新能力［25-26，41］以及其他經(jīng)濟(jì)后果［16-17，42-44］。經(jīng)營(yíng)績(jī)效方面，既有研究表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于改善盈利能力、促進(jìn)營(yíng)收增長(zhǎng)以及提升價(jià)值水平。例如，CHEN和SRINIVASAN（2019）［21］運(yùn)用文本分析方法刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)采用大約提高企業(yè)價(jià)值16%，并且資產(chǎn)回報(bào)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率也顯著提升。BABINA等（2020）［22］發(fā)現(xiàn)人工智能投資顯著驅(qū)動(dòng)企業(yè)增長(zhǎng)，這種促進(jìn)效應(yīng)僅在行業(yè)龍頭中顯著，說(shuō)明人工智能的出現(xiàn)可能會(huì)進(jìn)一步強(qiáng)化大公司優(yōu)勢(shì)，提高行業(yè)集中度。ZHAI等（2022）［39］以中國(guó)上市公司為研究樣本，同樣采用文本分析法，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本、改善經(jīng)營(yíng)效率以及提高創(chuàng)新成功率，進(jìn)而增強(qiáng)績(jī)效水平，這種效應(yīng)具備長(zhǎng)期性且在成熟期企業(yè)中更加顯著。生產(chǎn)率方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)并未達(dá)成統(tǒng)一結(jié)論。HALLER和LYONS（2015）［40］利用來(lái)自愛爾蘭的制造業(yè)公司數(shù)據(jù)，基于兩階段回歸模型，實(shí)證發(fā)現(xiàn)引入寬帶網(wǎng)絡(luò)后并沒(méi)有出現(xiàn)生產(chǎn)率的顯著提高。BABINA?等（2020）［22］研究發(fā)現(xiàn)人工智能投資并不能帶來(lái)顯著的生產(chǎn)率增長(zhǎng)。不過(guò)，依然有不少文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)效應(yīng)給予肯定的態(tài)度。例如，BRYNJOLFSSON等（2017）［23］認(rèn)為造成生產(chǎn)率悖論的重要原因在于人工智能對(duì)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用存在滯后效應(yīng)。趙宸宇等（2021）［24］結(jié)合2008—2017年來(lái)自A股的上市公司數(shù)據(jù)，同樣運(yùn)用文本分析法刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低經(jīng)營(yíng)成本、改善人力資本水平以及強(qiáng)化服務(wù)化程度，進(jìn)而顯著促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，并且這種驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在勞動(dòng)密集型企業(yè)、大企業(yè)、國(guó)有企業(yè)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)度高的地區(qū)以及服務(wù)開放度高的行業(yè)中更加顯著。

創(chuàng)新能力方面，既有研究證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)［25-26，41］。例如，TAN等（2022）［26］利用中國(guó)上市制造業(yè)樣本，借助2014年中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)（CNSA）頒發(fā)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型公司的官方認(rèn)證，運(yùn)用雙重差分法，研發(fā)發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大約提升公司未來(lái)創(chuàng)新能力185%～262%，并且這種創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)可能源自于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)成本、融資約束和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的積極影響。既有研究還考察其他方面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著增強(qiáng)公司股票流動(dòng)性［16］，改善審計(jì)效率和質(zhì)量［17，43］，促進(jìn)企業(yè)分工［44］、降低稅收粘性［45］以及強(qiáng)化供應(yīng)鏈穩(wěn)定性［42］。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果給予較多關(guān)注，而對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素的討論較少。目前尚未有文獻(xiàn)探究中國(guó)“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。外循環(huán)發(fā)展格局與數(shù)字經(jīng)濟(jì)基本形態(tài)究竟能否相輔相成，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展？鑒于此，本文在構(gòu)建合理指標(biāo)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用雙重差分模型，考察“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，并進(jìn)一步探究異質(zhì)性和潛在的渠道機(jī)制。

（二）“一帶一路”倡議與數(shù)字化轉(zhuǎn)型：理論分析

本文認(rèn)為“一帶一路”倡議可通過(guò)“資源基礎(chǔ)渠道”為企業(yè)創(chuàng)造適宜的轉(zhuǎn)型環(huán)境，并借助“財(cái)務(wù)管理渠道”與“競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道”強(qiáng)化企業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)。

“資源基礎(chǔ)渠道”指的是參與“一帶一路”建設(shè)可幫助企業(yè)獲得更多稅收優(yōu)惠、拓展海外業(yè)務(wù)以及強(qiáng)化人力積累，為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供必要的資金資源、合作資源以及人力資源。首先，“一帶一路”倡議的提出激勵(lì)地方政府出臺(tái)相應(yīng)的配套政策①，以推動(dòng)更多企業(yè)參與到“一帶一路”建設(shè)中［1］。配套政策的實(shí)施為“一帶一路”企業(yè)帶來(lái)更多補(bǔ)貼退稅以及更低稅率，減輕企業(yè)賦稅壓力，緩解內(nèi)部流動(dòng)性約束。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴智能化設(shè)備以及資金的投入，流動(dòng)性約束緩解可以提升企業(yè)轉(zhuǎn)型的意愿和能力。其次，“一帶一路”倡議支持企業(yè)深入海外交易市場(chǎng)，促進(jìn)企業(yè)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)。一方面，海外業(yè)務(wù)的拓展有利于輸出過(guò)剩產(chǎn)能，助力企業(yè)整合內(nèi)部資金資源；另一方面，國(guó)際化程度提升企業(yè)加強(qiáng)國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作。SKARE和?SORIANO（2021）［28］便指出國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)的合作與溢出是本國(guó)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用的重要推動(dòng)力。早在2018年4月，黨中央多次強(qiáng)調(diào)，要以共建“一帶一路”倡議為契機(jī)，強(qiáng)化與沿線國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作，共建21世紀(jì)數(shù)字絲綢之路。最后，“一帶一路”建設(shè)促使企業(yè)加快高學(xué)歷人才引進(jìn)，強(qiáng)化員工培訓(xùn)強(qiáng)度，為企業(yè)轉(zhuǎn)型創(chuàng)造必不可少的人力基礎(chǔ)。“一帶一路”倡議的推行離不開各類人才的支持和保障［31］。一方面，國(guó)際化業(yè)務(wù)要求企業(yè)匹配更多國(guó)際化以及專業(yè)化員工；另一方面，面對(duì)激烈的國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)也有著較強(qiáng)的動(dòng)機(jī)去加強(qiáng)職工培訓(xùn)，雇傭更多高學(xué)歷人才，以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。數(shù)字化建設(shè)不僅需要相應(yīng)的數(shù)字化設(shè)備投入，也要求能夠匹配和適應(yīng)新設(shè)備、新商業(yè)模式下的人力條件。例如，構(gòu)建全球性財(cái)務(wù)共享中心便需要國(guó)際化人才的支持。因此，“一帶一路”倡議所形成的人力資本效應(yīng)一定程度上幫助企業(yè)克服轉(zhuǎn)型初期存在的人力資本障礙，提升企業(yè)轉(zhuǎn)型的意愿和能力。

“財(cái)務(wù)管理渠道”認(rèn)為參與“一帶一路”建設(shè)使得企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)協(xié)作與管理效率下降，迫使企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)共享服務(wù)模式。隨著“走出去”所帶來(lái)的業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)張，如何保持內(nèi)部財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率和決策準(zhǔn)確性成為企業(yè)亟需克服的難題。財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為潛在的有效解決途徑。一方面，通過(guò)數(shù)字化建設(shè)，企業(yè)可以規(guī)避原先離散制造模式下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)缺失的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)包括投入品采購(gòu)、存貨倉(cāng)儲(chǔ)、產(chǎn)品制造、創(chuàng)新研發(fā)、對(duì)外銷售、監(jiān)督管理等各個(gè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)搜集和處理。數(shù)據(jù)傳輸有利于企業(yè)建立財(cái)務(wù)共享中心，對(duì)各個(gè)地區(qū)的財(cái)務(wù)狀況實(shí)施有效監(jiān)控和集中管理，有效調(diào)配內(nèi)部財(cái)務(wù)資源，提高公司運(yùn)營(yíng)效率。另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)賦予企業(yè)內(nèi)部信息流動(dòng)效率，而人工智能加持提升財(cái)務(wù)智能化。數(shù)字化財(cái)務(wù)管理模式幫助集團(tuán)總部及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正各個(gè)地區(qū)分公司的內(nèi)部控制缺陷，實(shí)現(xiàn)正確的財(cái)務(wù)決策，強(qiáng)化內(nèi)部監(jiān)督審查，落實(shí)績(jī)效考評(píng)規(guī)則和責(zé)任制度，提升內(nèi)部控制質(zhì)量，從而有效預(yù)防和降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。以浪潮企業(yè)為例，作為“一帶一路”數(shù)字化經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略聯(lián)盟的發(fā)起人之一，在2017年成功建立具有人工智能技術(shù)加持的浪潮云ERP，有效實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)智能化。同時(shí)，浪潮集團(tuán)還幫助中國(guó)交建、金螳螂等“一帶一路”企業(yè)建立財(cái)務(wù)共享中心。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于改善企業(yè)內(nèi)部控制與運(yùn)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理智能化，化解企業(yè)因“走出去”而不可避免的財(cái)務(wù)管理與決策難題。

“競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道”指的是參與“一帶一路”建設(shè)可能加劇外部競(jìng)爭(zhēng)，迫使企業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提高共建“一帶一路”倡議的績(jī)效表現(xiàn)。雖然“一帶一路”倡議幫助企業(yè)拓展海外業(yè)務(wù)和對(duì)外投資［1，3-4］，但這并不意味著“一帶一路”倡議一定能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益?！耙粠б宦贰逼髽I(yè)可能面臨著更加激烈的資源競(jìng)爭(zhēng)、支付更高的因國(guó)際化而產(chǎn)生的固定成本以及承受錯(cuò)綜復(fù)雜的地緣風(fēng)險(xiǎn)［10］。開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當(dāng)前企業(yè)應(yīng)對(duì)全球化競(jìng)爭(zhēng)的需要［20］。技術(shù)賦能提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第一，如上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)管理能力。數(shù)據(jù)搜集幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化成本管理［24］，縮減日常運(yùn)營(yíng)中不必要的成本開支，降低內(nèi)部管理成本。第二，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸幫助管理者監(jiān)控資產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)，不僅能夠減少布線和維護(hù)成本，而且有利于管理者及時(shí)制定維護(hù)、管控策略，從而優(yōu)化生產(chǎn)工藝、減少設(shè)備等待時(shí)間、提高設(shè)備作業(yè)率。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)，一方面減少企業(yè)用工成本，另一方面改良制造流程，降低不良產(chǎn)品率。第四，財(cái)務(wù)智能化降低公司管理人員的自主權(quán)［46］，強(qiáng)化內(nèi)控制度的獨(dú)立性和有效性，減輕公司管理層的非理性行為，減輕代理風(fēng)險(xiǎn)。第五，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)決策能力。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)賦予企業(yè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)搜集和分析能力，通過(guò)對(duì)自身、行業(yè)以及市場(chǎng)數(shù)據(jù)的搜集和處理，數(shù)字技術(shù)能夠幫助企業(yè)在錯(cuò)綜復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中迅速確定最佳的戰(zhàn)略部署［22，38，47-48］，有效提升企業(yè)投資效率，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。因此，開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效強(qiáng)化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升企業(yè)盈利能力和化解對(duì)外投資風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)企業(yè)參與“一帶一路”倡議的經(jīng)濟(jì)效益，是應(yīng)對(duì)因參與“一帶一路”建設(shè)而導(dǎo)致的市場(chǎng)變化的必由之路。

綜上所述，本文認(rèn)為，“一帶一路”倡議驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

（一）計(jì)量模型

本文探究“一帶一路”倡議的實(shí)施對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。圖1表明，樣本時(shí)間正處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的階段，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在時(shí)間維度上的變化可能干擾本文的研究結(jié)論。考慮到雙重差分法可以有效分離“政策處理效應(yīng)”和“時(shí)間處理效應(yīng)”［49］，本文估計(jì)雙重差分模型（1）。

圖1?企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)間趨勢(shì)

Digitali，t=β0+β1Silk_Roadi，t+γXi，t+λt+δi+εi，t（1）

其中，被解釋變量Digitali，t衡量在t年公司i的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。Silk_Roadi，t代表“一帶一路”倡議的實(shí)施，是政策虛擬變量Postt和組別虛擬變量Treati的交互項(xiàng)。Xi，t為一系列可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的控制變量。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法［1，13］，回歸模型控制年份固定效應(yīng)為λt，企業(yè)固定效應(yīng)為δi。εi，t是隨機(jī)誤差項(xiàng)。若解釋變量的估計(jì)系數(shù)β1顯著為正，表明“一帶一路”倡議的實(shí)施促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）“一帶一路”企業(yè)的認(rèn)定

我國(guó)于2013年提出“一帶一路”倡議，并于2014年3月將其正式寫入政府工作報(bào)告。本文將2014年視為“一帶一路”倡議的政策起始年，對(duì)于2014年及以后的樣本，Postt取值為1，否則為0。關(guān)于“一帶一路”企業(yè)的認(rèn)定，有三種常見的方法：一是依據(jù)上市公司是否屬于同花順“一帶一路”概念板塊進(jìn)行判斷［9］；二是依據(jù)上市公司與“一帶一路”沿線國(guó)家開展對(duì)外業(yè)務(wù)進(jìn)行認(rèn)定［1，13，32］；三是上市企業(yè)是否位于“一帶一路”沿線城市進(jìn)行界定［8］。對(duì)于第一種方法，同花順并未明確對(duì)“一帶一路”板塊的劃分標(biāo)準(zhǔn)，雙重差分模型的識(shí)別可能存在一定偏誤［10］。而位于“一帶一路”沿線重點(diǎn)省份并不能與建設(shè)“一帶一路”倡議等同，因此第三種認(rèn)定方法也存在一定偏誤。借鑒王桂軍和盧瀟瀟（2019）［13］，本文基于我國(guó)商務(wù)部發(fā)布的《境外投資企業(yè)（機(jī)構(gòu)）名錄》，將在“一帶一路”沿線國(guó)家開展對(duì)外投資的上市公司視為處理組，Treati取值為1，否則為0。后續(xù)本文將通過(guò)改變處理組企業(yè)的認(rèn)定方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型

多數(shù)文獻(xiàn)采用文本分析方法刻畫企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型［16，21，24，44］。延續(xù)現(xiàn)有研究的做法，本文以關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞頻作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量指標(biāo)。不同的是，本文采用深度學(xué)習(xí)RoBERTawwmext模型構(gòu)建數(shù)字化關(guān)鍵詞詞集（詞典）。具體的步驟如下：

第一，搜集、整理和處理上市公司年報(bào)。本文利用爬蟲技術(shù)，從深交所和上交所網(wǎng)站獲取所有上市公司2007—2020年年度報(bào)告PDF正文，并將報(bào)告格式轉(zhuǎn)換為文本格式［50］。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)、管理狀況、發(fā)展前景以及行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在管理層經(jīng)營(yíng)討論與分析中（MD&A）有所體現(xiàn)。借鑒現(xiàn)有研究的做法［51-52］，本文僅保留年報(bào)中管理層經(jīng)營(yíng)討論與分析這一章節(jié)②。經(jīng)格式轉(zhuǎn)換、文本定位以及其他清理步驟，本文最終獲取了37?266份MD&A。

第二，建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的基礎(chǔ)詞組。本文搜集、整理和閱讀我國(guó)政府出臺(tái)的有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策文件，例如《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類2021》、《中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項(xiàng)行動(dòng)方案》、《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》第5章、《關(guān)于加快國(guó)有企業(yè)數(shù)字化改造的通知》、《中國(guó)制造2025》、《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)?培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》等。一方面，本文關(guān)注反映數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵詞，諸如人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、量子通信、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。另一方面，部分上市公司可能更加傾向于披露經(jīng)營(yíng)模式的數(shù)字化進(jìn)程，而非數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用情況。本文進(jìn)一步整理與企業(yè)商業(yè)模式數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞，從而進(jìn)一步拓展基礎(chǔ)詞組。從數(shù)字化管理、智能制造以及數(shù)字營(yíng)銷三個(gè)方面經(jīng)營(yíng)模式轉(zhuǎn)型進(jìn)行搜集整理。

第三，拓展基礎(chǔ)詞組。深度學(xué)習(xí)方法的運(yùn)用可以挖掘更多相關(guān)聯(lián)的信息［53］。本文基于深度學(xué)習(xí)模型，整理出MD&A中與基礎(chǔ)詞組語(yǔ)意相同的關(guān)鍵詞，從而拓展數(shù)字化關(guān)鍵詞詞組。本文選擇CUI等（2021）［54］提出的深度學(xué)習(xí)RoBERTawwmext模型，主要基于以下幾方面理由：①相比于常規(guī)的Word2vec模型［55］，BERT模型基于多層attention機(jī)制計(jì)算詞向量，能夠解決文本表示中的不同語(yǔ)境下的一詞多義問(wèn)題；②相較于DEVLIN等（2018）［56］提出的原始BERT模型，RoBERTawwmext模型可視為BERT模型的改進(jìn)版，更加適用于中文文本的表示；③RoBERTawwmext模型在訓(xùn)練策略、預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)三方面作了更多改進(jìn)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)所搜集的年報(bào)文本（MD&A）進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，用詞向量表示文本。本文找出MD&A中與基礎(chǔ)詞組的余弦相似度超過(guò)08的拓展詞。本文最終構(gòu)建了一個(gè)包含86個(gè)關(guān)鍵詞的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典③。

基于所構(gòu)建的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典，本文檢索每個(gè)關(guān)鍵詞在樣本公司各年MD&A的詞頻，計(jì)算樣本公司各年所有關(guān)鍵詞詞頻之和。本文以數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞頻之和加1的自然對(duì)數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量指標(biāo)，記為Digital。管理層在年報(bào)中對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提及并不意味著企業(yè)真正地致力于數(shù)字化轉(zhuǎn)型。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法［15，22，37］，本文從資源投入的角度來(lái)刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。年報(bào)中披露了無(wú)形資產(chǎn)的具體項(xiàng)目。企業(yè)數(shù)字化的經(jīng)營(yíng)模式依托于智能化軟件或者平臺(tái)。具體地，依據(jù)數(shù)字化關(guān)鍵詞檢索對(duì)應(yīng)的無(wú)形資產(chǎn)，定義為數(shù)字化資產(chǎn)，然后以每年數(shù)字化資產(chǎn)的增加值占總資產(chǎn)的比例度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，記為Digital_robust。鑒于Digital_robust的缺失值問(wèn)題，本文在回歸中主要采用Digital作為被解釋變量。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，采用Digital_robust重新估計(jì)基準(zhǔn)結(jié)論。

（四）控制變量

參考JIANG等（2022）［57］，本文從企業(yè)基本特征、經(jīng)營(yíng)能力、治理水平以及股票市場(chǎng)表現(xiàn)等方面設(shè)置控制變量，這些變量涵蓋了企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)的各個(gè)方面，有利于本文更加全面控制可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素。具體地，包括資本結(jié)構(gòu)（資產(chǎn)負(fù)債率，Leverage）、上市年齡（當(dāng)前年份與上市年份的差值加1的自然對(duì)數(shù)，lnage）、資產(chǎn)規(guī)模（總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)，lnasset）、資產(chǎn)有形性（有形性資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重，Tasset）、賦稅水平（綜合稅率，Tax）、銷售管理（銷售費(fèi)用率，Sale）、資本密集度（總資產(chǎn)除以營(yíng)業(yè)收入，Intensity）、董事會(huì)規(guī)模（董事會(huì)總?cè)藬?shù)的自然對(duì)數(shù)，Board）、兩職合一（CEO兼任董事會(huì)主席，取值為1，否則為0，Dual）、股權(quán)結(jié)構(gòu)（第一大股東持股比例，Bigshare）、審計(jì)狀態(tài)（審計(jì)意見為標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留，取值為1，否則為0，Audit）以及企業(yè)價(jià)值（托賓Q值，TobinQ）。

（五）數(shù)據(jù)來(lái)源

中國(guó)上市公司年度報(bào)告來(lái)源于上海證券交易所以及深圳證券交易所網(wǎng)站，有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策文件均來(lái)自相關(guān)政府部門網(wǎng)站。公司層面財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股票數(shù)據(jù)取自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。本文從中國(guó)商務(wù)部網(wǎng)站下載《境外投資企業(yè)（機(jī)構(gòu)）名錄》，手動(dòng)整理出投資目的國(guó)為“一帶一路”沿線國(guó)家的企業(yè)，并與上市公司數(shù)據(jù)相匯合。本文剔除了金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、*ST或ST企業(yè)樣本，對(duì)所有連續(xù)型公司變量進(jìn)行了前后1%標(biāo)準(zhǔn)的縮尾處理。數(shù)據(jù)時(shí)間期限設(shè)定為2007—2020年。

表1匯報(bào)了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)?？梢园l(fā)現(xiàn)，Treat的均值為0097，說(shuō)明有大約97%樣本為“一帶一路”認(rèn)定企業(yè)。Digital的均值為2445，標(biāo)準(zhǔn)差為1535，最小值為0，最大值為6994，表明不同企業(yè)之間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大。lnasset的均值為22124，這與徐思等（2019）［9］中的樣本企業(yè)大小較為接近，體現(xiàn)研究樣本合理性。Leverage的均值為0417，說(shuō)明樣本公司總體上負(fù)債率處于健康水平，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，但標(biāo)準(zhǔn)差為0205，企業(yè)間的負(fù)債水平各異。

四、“一帶一路”倡議與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基準(zhǔn)分析

（一）時(shí)間趨勢(shì)分析

圖1繪制了2007—2020年不同組別的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值的時(shí)間趨勢(shì)，其中，實(shí)線為處理組，虛線為控制組。可以發(fā)現(xiàn)，在2013年之前，處理組和控制組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度保持平穩(wěn)狀態(tài)，處理組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值甚至低于控制組?！耙粠б宦贰背h提出之后，兩組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度開始出現(xiàn)明顯上升，處理組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值開始高于控制組，且呈現(xiàn)更快上漲趨勢(shì)，兩組之間的差距在逐步擴(kuò)大。時(shí)間趨勢(shì)圖表明“一帶一路”倡議驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)論可能成立。

（二）雙重差分分析

表2報(bào)告了雙重差分模型的估計(jì)結(jié)果。列（I）中，本文控制了企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，但未加入任何控制變量，Post與Treat的交互項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著為正，說(shuō)明“一帶一路”倡議實(shí)施驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升。列（II）在列（I）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入企業(yè)層面控制變量，回歸結(jié)論保持不變。Silk_Road的估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值為0234，說(shuō)明相比于控制組企業(yè)，在“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)施后“一帶一路”企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升234%。相比于列（I），列（II）中系數(shù)絕對(duì)值變小，表明控制變量較好地吸收了潛在因素對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，體現(xiàn)控制變量設(shè)定的合理性。本文進(jìn)一步改變模型中的固定效應(yīng)組合，重復(fù)列（I）和列（II）中的回歸?？梢园l(fā)現(xiàn)，在列（III）～列（VI）中，交互項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)依然統(tǒng)計(jì)顯著為正，證實(shí)了“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。

在控制變量中，Leverage與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。較高的負(fù)債率意味著較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)［58］，從而抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)。lnasset的估計(jì)系數(shù)在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著為正，表明大企業(yè)更傾向于開展數(shù)字化變革。相較于小企業(yè)，大企業(yè)抵押資產(chǎn)充足，容易獲取外部融資支持，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程上具備資金優(yōu)勢(shì)。此外，大企業(yè)組織結(jié)構(gòu)冗余，產(chǎn)品種類繁雜，業(yè)務(wù)規(guī)模龐大，更有動(dòng)力推動(dòng)自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)組織、經(jīng)營(yíng)、銷售與管理的升級(jí)改善。Sale的系數(shù)均為正值，且在列（Ⅳ）和列（Ⅵ）中顯著，說(shuō)明銷售費(fèi)用率增大會(huì)激發(fā)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力。這是因?yàn)槠髽I(yè)試圖采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)銷售管理模式的升級(jí)改造。由于大股東的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特性，股權(quán)集中度可能抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因而，Bigshare的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。Audit的估計(jì)系數(shù)在列（VI）中顯著為正值，表明提高審計(jì)質(zhì)量促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這是因?yàn)閷徲?jì)質(zhì)量強(qiáng)化財(cái)務(wù)報(bào)表的可信度，弱化貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，降低貸款價(jià)格［59］，從而為企業(yè)開展數(shù)字化投資提供融資支持。TobinQ衡量企業(yè)價(jià)值，反映企業(yè)的投資機(jī)會(huì)。因此，TobinQ的系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著為正?？傮w來(lái)看，大部分控制變量的估計(jì)系數(shù)符合企業(yè)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r，體現(xiàn)本文模型和變量設(shè)定的合理性和結(jié)論的有效性。

（三）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

上述實(shí)證結(jié)果表明，“一帶一路”倡議實(shí)施推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了保證以上雙重差分模型政策評(píng)估效果的無(wú)偏性，本文接下來(lái)進(jìn)行平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)。平行趨勢(shì)假設(shè)要求處理組和對(duì)照組企業(yè)在“一帶一路”倡議實(shí)施之前的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度應(yīng)具有相同的趨勢(shì)。參考ZHOU等（2020）的做法［60］，本文估計(jì)回歸模型（2）：

Digitali，t=β0+β1∑2020t=2008Dt×Treati+γXi，t+λt

+δi+εi，t（2）

其中，Dt為t年的虛擬變量，即當(dāng)樣本時(shí)間為t年時(shí)，取值為1，否則為0。因多重共線性，回歸模型未放入交互項(xiàng)D2007×Treati。其他設(shè)計(jì)與基準(zhǔn)回歸模型一致。表3匯報(bào)了模型在不加入控制變量（列（I））和在加入控制變量（列（II））下的估計(jì)結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，Dt×Treati（t<2015）的估計(jì)系數(shù)均不顯著，且Dt×Treati（t>2014）的系數(shù)均統(tǒng)計(jì)顯著為正，表明雙重差分模型通過(guò)了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

本文依據(jù)表3的估計(jì)結(jié)果，繪制了90%置信區(qū)間下的平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)圖（見圖2）。在“一帶一路”倡議開展的前6期中，“一帶一路”倡議實(shí)施對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策效果的置信區(qū)間都包含了0，說(shuō)明在倡議實(shí)施前，處理組和對(duì)照組企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不存在明顯的差異，具有相同的變化趨勢(shì)。在“一帶一路”倡議開展的后6期中，系數(shù)的政策區(qū)間均不包括0，政策效果是顯著的。以上證實(shí)了雙重差分模型滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。

（四）安慰劑檢驗(yàn)

雖然上述回歸結(jié)果表明“一帶一路”倡議實(shí)施對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起到了顯著的促進(jìn)作用，但這種實(shí)證分析的結(jié)果并不能充分說(shuō)明這種促進(jìn)作用是源于“一帶一路”倡議的實(shí)施而不是其他影響因素。因此，為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文基準(zhǔn)結(jié)論并未受到遺漏變量的影響，本文參考ABADIE等（2010）［61］，進(jìn)行了基于隨機(jī)分配處理組公司的安慰劑檢驗(yàn)。具體地，依據(jù)原先處理組公司的數(shù)量，在全樣本中抽取新的公司，以此構(gòu)造偽處理組，仍然以2014年作為“一帶一路”倡議實(shí)施的時(shí)間，重新估計(jì)雙重差分模型。圖3報(bào)告了500次隨機(jī)分配后回歸估計(jì)的均值，本文發(fā)現(xiàn)所有交互項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)均值幾乎為零。大多數(shù)估計(jì)值的p值大于01，并且其分布均在零點(diǎn)附近集中。同時(shí)，本文的真實(shí)估計(jì)（表2列（II）中的0234）在安慰劑測(cè)試中是非常明顯的異常值。這些結(jié)果顯示隨機(jī)設(shè)立的“一帶一路”認(rèn)定企業(yè)沒(méi)有產(chǎn)生數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，間接說(shuō)明不存在其他隨機(jī)因素影響本文的基本結(jié)論。

本文進(jìn)一步參考ABADIE等（2015）［62］的做法，進(jìn)行基于政策時(shí)間的安慰劑檢驗(yàn)。假設(shè)“一帶一路”倡議于2010年正式實(shí)施，構(gòu)建偽政策變量Post_Placebo1，處理組和控制組保持不變，在去掉2014年及之后的樣本后，重新進(jìn)行雙重差分回歸?；貧w結(jié)果（見表4）顯示，Post_Placebo1和Treat的交互項(xiàng)Silk_Road_Placebo1的估計(jì)系數(shù)均不顯著，說(shuō)明“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并非因?yàn)檎邲_擊時(shí)間節(jié)點(diǎn)的選擇不同而具有偶然性，驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

此外，為驗(yàn)證本文結(jié)論并非由政策發(fā)生后企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迅猛發(fā)展所導(dǎo)致，本文保留2014年及之后的樣本，將2017年設(shè)定為政策發(fā)生年份，構(gòu)建偽政策變量Post_Placebo2，處理組和控制組保持不變。表4中列（III）和列（IV）結(jié)果表明，Post_Placebo2和Treat的交互項(xiàng)Silk_Road_Placebo2的估計(jì)系數(shù)均不顯著，結(jié)果排除上述替代性假設(shè)。

（五）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

接下來(lái)，本文將進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)，包括替換代理變量、改變“一帶一路”企業(yè)的認(rèn)定方法、運(yùn)用PSMDID方法、剔除部分特殊樣本、修改模型設(shè)定等。

1替換代理變量

上文回歸中，本文采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的總詞頻來(lái)刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。劉淑春等（2021）［15］指出，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化變革需要大量的資本投入。考慮到年報(bào)披露并不能與企業(yè)數(shù)字化投資等同，參照現(xiàn)有文獻(xiàn)［15，22，37］，本文進(jìn)一步從資產(chǎn)投入的視角來(lái)刻畫企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以減輕變量設(shè)定偏誤對(duì)回歸結(jié)論的影響。借鑒CHEN等（2021）［63］，本文通過(guò)關(guān)鍵詞檢索方法來(lái)確定相關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)。具體地，利用上市公司年報(bào)披露的無(wú)形資產(chǎn)項(xiàng)目細(xì)則，依據(jù)數(shù)字化詞典中的關(guān)鍵詞檢索出相應(yīng)的無(wú)形資產(chǎn)，定義為數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)，并以當(dāng)年數(shù)字化資產(chǎn)的增加值占總資產(chǎn)的比例（Digital_Robust）作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新代理變量。本文用Digital_Robust替換Digital，重新估計(jì)基準(zhǔn)模型（1）。表5列（I）顯示，雙重差分項(xiàng)的系數(shù)依然在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明前文結(jié)論是穩(wěn)健的。

2改變“一帶一路”企業(yè)的認(rèn)定方法

羅長(zhǎng)遠(yuǎn)和曾帥（2020）［10］指出，《境外投資企業(yè)（?機(jī)構(gòu)）?備案結(jié)果公開名錄》中部分企業(yè)可能在“一帶一路”倡議實(shí)施后未進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的對(duì)外業(yè)務(wù)。鑒于此，本文對(duì)那些被列入《境外投資企業(yè)（機(jī)構(gòu)）名錄》但未開展對(duì)外業(yè)務(wù)的“一帶一路”企業(yè)給予取消認(rèn)定，生成新的組別虛擬變量Treat_Robust1，政策虛擬變量保持不變，新的交互項(xiàng)記為Silk_Road_Robust1。表5列（II）顯示，交互項(xiàng)Silk_Road_Robust1的回歸系數(shù)依然在5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著為正。本文還參照盧盛峰等（2021）［11］以及ZHANG?等（2022）［35］的做法，將位于“一帶一路”沿線城市的企業(yè)確定為處理組，生成新的組別虛擬變量Treat_Robust2，政策虛擬變量保持不變，新的交互項(xiàng)記為Silk_Road_Robust2。表5列（III）顯示，雙重差分項(xiàng)Silk_Road_Robust2的回歸系數(shù)依然在10%水平上統(tǒng)計(jì)顯著為正，證明基準(zhǔn)結(jié)論是穩(wěn)健的。

3剔除部分樣本

本文通過(guò)剔除部分特殊樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，“一帶一路”倡議是2013年9月首次提出來(lái)的，而本文的政策起始年設(shè)定為2014年。2013年的樣本不可避免地受到政策實(shí)施的影響。鑒于此，參考李建軍和李俊成（2020）［1］，本文將2013年的樣本進(jìn)行剔除，重新估計(jì)雙重差分模型見表6（列（I））。第二，位于直轄市的企業(yè)因享受優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件，更愿意開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，本文基準(zhǔn)結(jié)果可能是由直轄市企業(yè)被列入處理組所導(dǎo)致的，而非“一帶一路”倡議的政策效應(yīng)。鑒于此，本文剔除直轄市樣本，重新估計(jì)基準(zhǔn)回歸模型（列（II））。第三，在“一帶一路”倡議的實(shí)施期間，我國(guó)也推出其他對(duì)外開放的舉措，例如設(shè)立自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)。為減輕自貿(mào)區(qū)設(shè)立這一事件的干擾，本文進(jìn)一步剔除了位于自貿(mào)區(qū)的企業(yè)樣本④［64］，重新估計(jì)雙重差分模型（列（III））。第四，科技公司本身就具備較高的科技運(yùn)用程度。本文研究結(jié)論也可能是由科技公司被列入處理組所導(dǎo)致的。為此，本文剔除科技公司樣本⑤（列（IV））。第五，“一帶一路”企業(yè)多為國(guó)有企業(yè)，本文的回歸結(jié)果也可能是由于我國(guó)鼓勵(lì)國(guó)有企業(yè)開展數(shù)字化建設(shè)所導(dǎo)致。因此，本文剔除國(guó)有企業(yè)樣本（列（V））?？梢园l(fā)現(xiàn)，雙重差分項(xiàng)Silk_Road的回歸系數(shù)依然在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明前文結(jié)論是穩(wěn)健的。

4修改模型設(shè)定

一方面，為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文對(duì)回歸中聚類設(shè)定作了修改，分別采用企業(yè)和年份的聯(lián)合聚類見表7（列（I））、行業(yè)層面聚類（列（II））以及行業(yè)和年份的聯(lián)合聚類（列（III））。另一方面，為控制其他層面因素的影響，本文對(duì)回歸中固定效應(yīng)設(shè)定作了修改，分別加入城市和年份的聯(lián)合固定效應(yīng)（列（IV））以及行業(yè)和年份的聯(lián)合固定效應(yīng)（列（V））。如表7所示，雙重差分項(xiàng)依然是顯著為正，上述結(jié)論依然穩(wěn)健。

5傾向得分匹配

考慮到估計(jì)模型可能存在樣本自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，且無(wú)法排除數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“一帶一路”投資之間存在反向因果關(guān)系的可能，本文擬將傾向得分法和雙重差分法相結(jié)合（PSMDID），重新驗(yàn)證上述結(jié)論。具體地，以組別虛擬變量Treat作為L(zhǎng)ogit回歸的因變量，原先控制變量設(shè)定為協(xié)變量，匹配方法為最近鄰匹配，匹配比例為1∶1。協(xié)變量的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，相比于匹配前，匹配后處理組和控制組在協(xié)變量之間的差異明顯變小，且偏差均接近于0。傾向得分匹配的共同取值也發(fā)現(xiàn)，組別之間的傾向得分較為接近，匹配效果較為理想⑥。運(yùn)用匹配后的樣本重新估計(jì)基準(zhǔn)模型，回歸結(jié)果見于表8列（I）。依然可以得出，“一帶一路”倡議顯著帶動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了穩(wěn)健性考慮，本文依次將匹配比例調(diào)整為1∶2（列（II））和1∶3（列（III）），結(jié)論保持穩(wěn)健。

五、“一帶一路”倡議與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：機(jī)制分析

理論分析指出，“一帶一路”倡議通過(guò)以下潛在機(jī)制驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：“資源基礎(chǔ)渠道”、“財(cái)務(wù)管理渠道”以及“競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道”。不僅“一帶一路”倡議提高企業(yè)的稅收優(yōu)惠、促進(jìn)海外經(jīng)營(yíng)以及強(qiáng)化內(nèi)部的人才積累，為企業(yè)帶來(lái)轉(zhuǎn)型所必要的資金資源、合作資源以及人力資源，而且企業(yè)“走出去”所要面臨的跨國(guó)財(cái)務(wù)管理難題以及國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)迫使企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)增強(qiáng)內(nèi)部管理協(xié)調(diào)性以及外部競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)性。鑒于此，本文將進(jìn)一步考察“一帶一路”倡議的實(shí)施對(duì)企業(yè)稅收優(yōu)惠、海外經(jīng)營(yíng)、人力資本的影響，并進(jìn)一步探究不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度下“一帶一路”倡議導(dǎo)致的企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理、盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)水平的變化。一方面，機(jī)制分析為上述的理論機(jī)制提供可靠的經(jīng)驗(yàn)支持，實(shí)證檢驗(yàn)理論分析的合理性。另一方面，本文進(jìn)一步拓展了“一帶一路”倡議的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)文獻(xiàn)，打開“一帶一路”倡議影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制“黑箱”，為政策制定者評(píng)估企業(yè)“走出去”的經(jīng)濟(jì)后果、推動(dòng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多寶貴的經(jīng)驗(yàn)參考。

（一）資源基礎(chǔ)渠道

為探究“資源基礎(chǔ)渠道”的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，本文估計(jì)回歸模型（3）：

Incentivei，t/Transnationi，t/Humani，t=α0

+α1Silk_Roadi，t+γXi，t+λt+δi+εi，t（3）

其中，被解釋變量Incentivei，t衡量公司i在t年獲得的稅收優(yōu)惠程度，參考徐思等（2019）［9］，本文使用企業(yè)獲得的稅費(fèi)返還金額占總營(yíng)業(yè)收入的比例（Incentive1i，t）和稅費(fèi)返還金額占利潤(rùn)總額的比例（Incentive2i，t）。Transnationi，t刻畫公司i在t年的海外經(jīng)營(yíng)程度，分別用海外業(yè)務(wù)收入占總銷售收入的比例（Transnation1i，t）以及海外業(yè)務(wù)收入的自然對(duì)數(shù)（Transnation2i，t）來(lái)表示。Humani，t衡量公司i在t年的人力資本水平，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，本文從人力資本投入與結(jié)構(gòu)兩方面進(jìn)行度量，包括Human1i，t（職工培訓(xùn)費(fèi)的自然對(duì)數(shù)）和Human2i，t（研究生學(xué)歷及以上的員工占比）⑦。其他設(shè)計(jì)與基準(zhǔn)模型（1）一致。稅費(fèi)返還數(shù)據(jù)和員工學(xué)歷結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)海外業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)和職工培訓(xùn)費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)果如表9所示。列（I）中交互項(xiàng)Silk_Road的回歸系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著為正，“一帶一路”倡議實(shí)施顯著提高了企業(yè)收到的稅收優(yōu)惠。相比于控制組企業(yè)，倡議實(shí)施后“一帶一路”企業(yè)收到的稅收優(yōu)惠提高0002個(gè)單位。當(dāng)因變量為Incentive2，本文依然可以得出一致的結(jié)論。列（III）和列（IV）匯報(bào)以為因變量的回歸結(jié)果。無(wú)論采用何種融資約束指標(biāo)，雙重差分項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明“一帶一路”倡議實(shí)施促進(jìn)企業(yè)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)。列（V）和列（VI）匯報(bào)以企業(yè)人力資本積累為因變量的回歸結(jié)果。交互項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著為正，“一帶一路”倡議實(shí)施顯著促進(jìn)企業(yè)人力資本積累，相比于控制組企業(yè)，倡議實(shí)施后“一帶一路”企業(yè)的職工培訓(xùn)強(qiáng)度提高0540個(gè)單位，研究生及以上學(xué)歷的員工占比提高0684個(gè)單位。以上，本文驗(yàn)證了“一帶一路”倡議產(chǎn)生的“資源基礎(chǔ)渠道”，說(shuō)明加入“一帶一路”倡議可為企業(yè)創(chuàng)造稅收優(yōu)惠資源、跨國(guó)合作資源以及人力資本資源，為企業(yè)轉(zhuǎn)型奠定良好基礎(chǔ)。

（二）財(cái)務(wù)管理渠道

“資源基礎(chǔ)渠道”并不能解釋企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)?！柏?cái)務(wù)管理渠道”認(rèn)為，深入國(guó)際市場(chǎng)后，企業(yè)海內(nèi)外業(yè)務(wù)大幅擴(kuò)大可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)部財(cái)務(wù)管理和控制效率低下，存在著利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)提高內(nèi)部控制質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)管理效率，化解“一帶一路”倡議對(duì)公司跨國(guó)財(cái)務(wù)協(xié)作的不利影響。本文考察不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的企業(yè)中“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理效率的影響差異，以驗(yàn)證上述猜想。本文估計(jì)回歸模型（4）。

ICi，t/Turnoveri，t=θ0+θ1Silk_Roadi，t+γXi，t+λt+δi+εi，t（4）

其中，ICi，t為內(nèi)部控制質(zhì)量。參考LI等（2021）［65］，本文采用迪博內(nèi)部控制指數(shù)得分的自然對(duì)數(shù)（IC）來(lái)衡量上市公司的內(nèi)部控制質(zhì)量。Turnoveri，t為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，代表企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理效率。表10列（I）匯報(bào)了以ICi，t為被解釋變量的模型（4）的全樣本回歸，雙重差分項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)在5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著為負(fù)，說(shuō)明參與“一帶一路”建設(shè)確實(shí)對(duì)企業(yè)內(nèi)部管理控制造成不利影響。本文進(jìn)一步依據(jù)Digitali，t，將研究樣本分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高低兩個(gè)子樣本。雙重差分項(xiàng)Silk_Road的回歸系數(shù)僅在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低的企業(yè)樣本（列（III））中顯著為負(fù)，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減輕“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的降低作用。列（IV）～列（VI）匯報(bào)了以Turnoveri，t為被解釋變量的模型（4）的全樣本和分樣本回歸，類似的結(jié)論依然成立。回歸結(jié)果符合理論預(yù)期，至此本文從財(cái)務(wù)管理視角解釋了“一帶一路”企業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)。

（三）競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道

本文認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字時(shí)代下企業(yè)應(yīng)對(duì)外部競(jìng)爭(zhēng)的必由之路?！白叱鋈ァ钡钠髽I(yè)面臨著更加激烈的外部變化和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。企業(yè)需要借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)強(qiáng)化參與“一帶一路”的經(jīng)濟(jì)績(jī)效。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)賦能效應(yīng)，使得“一帶一路”企業(yè)更加傾向于開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文考察不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的企業(yè)中“一帶一路”倡議的經(jīng)濟(jì)績(jī)效差異，以驗(yàn)證上述猜想。首先，本文估計(jì)回歸模型（5）：

ROAi，t/Profiti，t=0+1Silk_Roadi，t+γXi，t+λt+δi+εi，t（5）

其中，ROAi，t為總資產(chǎn)收益率，Profiti，t為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率，衡量企業(yè)的盈利狀況。表11列（I）匯報(bào)了以ROAi，t為被解釋變量的模型（5）的全樣本回歸，可以得出“一帶一路”倡議并未顯著改善企業(yè)盈利能力，這與現(xiàn)有研究［1］的結(jié)論不同。本文認(rèn)為，雖然企業(yè)參與“一帶一路”建設(shè)不僅可以獲得更多的政府稅費(fèi)優(yōu)惠以及融資支持［1，9］，但跨國(guó)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的資源競(jìng)爭(zhēng)、對(duì)外投資項(xiàng)目回報(bào)率不足以及內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理低下可能抵消上述積極影響。本文進(jìn)一步依據(jù)Digitali，t，將研究樣本分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高低兩個(gè)子樣本。雙重差分項(xiàng)Silk_Road的回歸系數(shù)僅在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)樣本（列（II））中顯著為正，且系數(shù)值明顯大于全樣本回歸中的系數(shù)。實(shí)證結(jié)果證實(shí)理論猜想，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)增強(qiáng)“一帶一路”倡議的盈利效應(yīng)，這無(wú)疑使得企業(yè)更加傾向于投入數(shù)字化建設(shè)。表11列（IV）～列（VI）匯報(bào)了以Profiti，t為被解釋變量的模型（5）的全樣本和分樣本回歸，類似的結(jié)論依然成立。

接下來(lái)，本文進(jìn)一步探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否改變“一帶一路”倡議的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)。對(duì)應(yīng)回歸模型（6）：

Risk1i，t/Risk2i，t=τ0+τ1Silk_Roadi，t+γXi，t+λt+δi+εi，t（6）

其中，Risk1和Risk2分別為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平的度量指標(biāo)。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)［66-67］，Risk1為經(jīng)行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)回報(bào)率的滾動(dòng)三期標(biāo)準(zhǔn)差，Risk2為經(jīng)行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)回報(bào)率的滾動(dòng)三期極差。具體的計(jì)算公式如模型（7）～（9）：

Adj_ROAi，t=ROAi，t-Industry_ROAi，t（7）

Risk1i，t=

1T-1∑t+TtAdj_ROAi，t-1T∑Tt=1Adj_ROAi，t2，?T=3（8）

Risk2i，t=max（Adj_ROAi，t，

Adj_ROAi，t+1，Adj_ROAi，t+2）-min（Adj_ROAi，t，Adj_ROAi，t+1，Adj_ROAi，t+2）（9）

其中，Industry_ROAi，t為資產(chǎn)回報(bào)率ROA的行業(yè)均值。Risk1i，t和Risk2i，t越大，代表企業(yè)未來(lái)收益率波動(dòng)越大，面臨的風(fēng)險(xiǎn)水平越高。表12列（I）～列（III）匯報(bào)了以Risk1i，t為被解釋變量的模型（6）的全樣本和分樣本回歸。列（I）和列（IV），與盈利效應(yīng)不同，雙重差分項(xiàng)Silk_Road的回歸系數(shù)并不顯著。本文認(rèn)為，雖然對(duì)外投資拓展企業(yè)海外市場(chǎng)規(guī)模為企業(yè)成長(zhǎng)帶來(lái)潛在機(jī)會(huì)，強(qiáng)化經(jīng)營(yíng)柔性，降低業(yè)績(jī)下行風(fēng)險(xiǎn)［68］，但是“一帶一路”沿線國(guó)家眾多，地方民俗和地緣政治具有較大不確定性，跨國(guó)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和轉(zhuǎn)移成本較高［69-70］，這些不利因素可能抵消對(duì)外投資的實(shí)物期權(quán)價(jià)值。因此，“一帶一路”倡議并未對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平形成顯著影響。本文進(jìn)一步依據(jù)Digitali，t，將研究樣本分為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高低兩個(gè)子樣本。雙重差分項(xiàng)Silk_Road的回歸系數(shù)僅在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)樣本（列（II）和列（V））中顯著為負(fù)，且系數(shù)值明顯大于全樣本回歸中的系數(shù)。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的減弱效應(yīng)。

綜上，本文證實(shí)?“一帶一路”倡議實(shí)施有利于企業(yè)獲得更多稅收優(yōu)惠、促進(jìn)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)以及強(qiáng)化人才積累，這為企業(yè)實(shí)施轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略創(chuàng)造不可或缺的資金資源、合作資源以及人力資源。同時(shí)本文還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)化解參與“一帶一路”建設(shè)后可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)管理困難，并能提升“一帶一路”倡議的績(jī)效表現(xiàn)，這促使企業(yè)推動(dòng)數(shù)字化建設(shè)以配合“走出去”的發(fā)展戰(zhàn)略。實(shí)證結(jié)果表明，雙循環(huán)新發(fā)展格局與發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略是相輔相成的。

六、“一帶一路”倡議與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：異質(zhì)性分析

最后，本文基于企業(yè)規(guī)模、融資依賴性、CEO教育以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性，考察“一帶一路”倡議影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的橫截性差異。本文發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在大企業(yè)、融資依賴程度較高的企業(yè)、擁有高學(xué)歷CEO的企業(yè)以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的地區(qū)中更加顯著。差異化的影響效應(yīng)不僅可為“一帶一路”倡議與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的理論關(guān)系提供間接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，而且指導(dǎo)我們提出更加精細(xì)化的政策建議，為構(gòu)建雙循環(huán)發(fā)展格局、推動(dòng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供不可或缺的政策參考。

（一）基于企業(yè)規(guī)模

表13報(bào)告了基于企業(yè)規(guī)模與融資依賴性異質(zhì)性分析的實(shí)證結(jié)果。其中，列（I）和列（II）匯報(bào)了基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析結(jié)果。當(dāng)企業(yè)的總資產(chǎn)小于中位數(shù)時(shí)，定義為小企業(yè)，否則為大企業(yè)，本文對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行分組回歸。結(jié)果顯示，雙重差分項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)在大企業(yè)中（列（I））1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，而在小企業(yè)中（列（II））不顯著，表明“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在大企業(yè)中更加顯著。一方面，相比于小企業(yè)，大企業(yè)擁有雄厚的資金優(yōu)勢(shì)，具備承擔(dān)人才培訓(xùn)、智能化設(shè)備引進(jìn)、試點(diǎn)工廠投建等轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的成本投入實(shí)力。另一方面，大企業(yè)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到舉足輕重的作用，受到地方政府的高度重視，從而獲得更多的稅收優(yōu)惠。此外，相比于小企業(yè)，大企業(yè)也具備更強(qiáng)的轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)。大企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較大，業(yè)務(wù)種類復(fù)雜，在傳統(tǒng)的離散制造模式下，容易出現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)不透明、生產(chǎn)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失、內(nèi)控管理低效等現(xiàn)象。借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大企業(yè)可以有效提高管理效率，降低經(jīng)營(yíng)成本和資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。因此，相比于小企業(yè)，“一帶一路”倡議對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在大企業(yè)中更加明顯。經(jīng)驗(yàn)證據(jù)也啟示我國(guó)應(yīng)該重視小企業(yè)在我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局中的弱勢(shì)地位。

（二）基于融資依賴性

參考RAJAN和ZINGALES（1998）［71］，本文以資本支出除去經(jīng)營(yíng)性凈現(xiàn)金流以外的差值占資本支出的比重定義為外部融資依賴度。當(dāng)企業(yè)的融資依賴程度小于中位數(shù)時(shí)，定義為低融資依賴企業(yè)，否則為高融資依賴企業(yè)，本文對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行分組回歸。表13列（III）和列（IV）報(bào)告基于融資依賴性的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，解釋變量Silk_Road的回歸系數(shù)僅在高融資依賴企業(yè)樣本中（列（III））1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著為正，而在低融資依賴企業(yè)樣本中（列（IV））不顯著，表明“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)對(duì)高融資依賴企業(yè)作用更明顯。一方面，對(duì)外部融資的依賴程度越高，往往是資本密集度行業(yè)，企業(yè)內(nèi)部資源調(diào)整能力較差，急需借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)應(yīng)對(duì)跨國(guó)財(cái)務(wù)協(xié)作與管理難題?！耙粠б宦贰背h的“財(cái)務(wù)管理渠道”在高融資依賴企業(yè)中發(fā)揮出更加及時(shí)的作用。另一方面，外部融資依賴較高的企業(yè)往往內(nèi)部現(xiàn)金流狀況較為緊張，“一帶一路”倡議的稅收優(yōu)惠機(jī)制可有效發(fā)揮“雪中送炭”作用。因此，實(shí)證結(jié)果符合理論預(yù)期?；谕獠咳谫Y依賴性的異質(zhì)性檢驗(yàn)不僅為“一帶一路”倡議驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的融資約束機(jī)制提供了間接經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，而且啟示我國(guó)應(yīng)該關(guān)注投身于“一帶一路”建設(shè)的高外部融資依賴行業(yè)，如高端裝備制造業(yè)務(wù)、建筑業(yè)以及汽車制造業(yè)等，幫助其解決融資瓶頸，助力轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（三）基于CEO教育

本文進(jìn)一步開展基于人力資本視角的異質(zhì)性分析。表14?列（I）和列（II）匯報(bào)了基于CEO學(xué)歷的基準(zhǔn)模型分樣本回歸結(jié)果。當(dāng)企業(yè)的CEO學(xué)歷為博士研究生及以上，定義為高學(xué)歷企業(yè)，否則為低學(xué)歷企業(yè)。如表14所示，雙重差分項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)在高CEO學(xué)歷的企業(yè)樣本中（列（I））5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，但在低CEO學(xué)歷企業(yè)中（列（II））不顯著，說(shuō)明“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在高CEO學(xué)歷的企業(yè)樣本中更加顯著。本文認(rèn)為，企業(yè)能否及時(shí)調(diào)整轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略并致力于數(shù)字化建設(shè)取決于公司決策層對(duì)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)判斷。相比于低學(xué)歷高管，擁有高學(xué)歷高管的公司更有可能正確認(rèn)識(shí)科技創(chuàng)新帶來(lái)的轉(zhuǎn)型機(jī)遇，更加愿意開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型以增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)績(jī)效。因此，高管學(xué)歷可能強(qiáng)化“一帶一路”倡議影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“財(cái)務(wù)管理渠道”和“競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道”，“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)作用在擁有高學(xué)歷高管的公司中更加顯著。研究結(jié)果進(jìn)一步確認(rèn)了人力資本在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用。不同的是，機(jī)制檢驗(yàn)關(guān)注的是職工培訓(xùn)和整體教育水平，這是企業(yè)順利實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)和管理需具備必不可少的人力資源基礎(chǔ)（人力資本機(jī)制）。異質(zhì)性分析結(jié)果啟示我國(guó)應(yīng)該倡導(dǎo)公司管理層的再教育，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施。

（四）基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性

最后，本文基于經(jīng)濟(jì)政策預(yù)期，探究“一帶一路”倡議與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的地區(qū)性差異。本文采用YU等（2021）［72］提出的省級(jí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)度量企業(yè)的政策預(yù)期，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，篩選出與經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)的關(guān)鍵詞詞集，然后選取我國(guó)31個(gè)省份（不含港澳臺(tái)地區(qū)）的主流報(bào)紙進(jìn)行文本分析，構(gòu)建中國(guó)省份經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。依據(jù)各省份經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度劃分中高低樣本。結(jié)果如表14列（III）和列（IV）所示。雙重差分項(xiàng)Silk_Road的估計(jì)系數(shù)在位于低經(jīng)濟(jì)政策不確定性地區(qū)的企業(yè)樣本中（列（IV））1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，但在位于高經(jīng)濟(jì)政策不確定性地區(qū)的企業(yè)中（列（III））不顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)弱化“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用。一方面，出于資產(chǎn)安全性考慮，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)降低銀行貸款供給［73-74］，提高企業(yè)資金價(jià)格，對(duì)企業(yè)數(shù)字化資產(chǎn)投入造成不利影響。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性使得企業(yè)在創(chuàng)新投資上變得更加謹(jǐn)慎［75］，一定程度上抑制企業(yè)轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)。此外，政策變化屬于非市場(chǎng)因素，難以依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)地預(yù)測(cè)與防范。經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能降低數(shù)據(jù)分析模型的效力，弱化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“一帶一路”倡議經(jīng)濟(jì)績(jī)效的增強(qiáng)效應(yīng)。因此，相比于高經(jīng)濟(jì)政策不確定性地區(qū)，“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在低經(jīng)濟(jì)政策不確定性地區(qū)中更加顯著。研究結(jié)論啟示了政策預(yù)期的重要性，政府在推行政策扶持地區(qū)企業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也應(yīng)該注重穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期。

七、結(jié)論與啟示

在雙循環(huán)新發(fā)展格局的構(gòu)建中，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展浪潮下，企業(yè)面對(duì)著國(guó)際化戰(zhàn)略和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重目標(biāo)。至2013年首次被提出以來(lái)，“一帶一路”倡議成為當(dāng)今世界深受歡迎的國(guó)際公共產(chǎn)品，不僅加強(qiáng)中國(guó)與參與國(guó)的經(jīng)濟(jì)與政策合作，也幫助我國(guó)企業(yè)拓展海外市場(chǎng)，降低對(duì)外業(yè)務(wù)交易成本，是構(gòu)建國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)新發(fā)展格局的重點(diǎn)。當(dāng)企業(yè)面對(duì)國(guó)際化戰(zhàn)略和數(shù)字化戰(zhàn)略選擇時(shí)，理清“一帶一路”倡議與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系則尤為必要。對(duì)兩者關(guān)系的深入探究不僅有助于我們?nèi)胬斫狻耙粠б宦贰背h的經(jīng)濟(jì)后果，而且為進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、促進(jìn)外循環(huán)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展帶來(lái)寶貴的政策參考。

本文基于適用中文文本表示的深度學(xué)習(xí)RoBERTawwmext模型，構(gòu)建包含86個(gè)有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞典，并以關(guān)鍵詞在公司年報(bào)中的總詞頻刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用雙重差分模型考察“一帶一路”倡議對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總量效應(yīng)、渠道機(jī)制以及橫截性差異。基準(zhǔn)研究發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并且這種正向促進(jìn)效應(yīng)通過(guò)安慰劑檢驗(yàn)和平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。出于研究結(jié)論穩(wěn)健性的考慮，本文進(jìn)行多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)，涵蓋研究指標(biāo)的替換、改變“一帶一路”企業(yè)的認(rèn)定方法、運(yùn)用PSMDID匹配法、剔除部分特殊樣本、修改模型設(shè)定等。在此基礎(chǔ)上，本文發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化的結(jié)論依然是穩(wěn)健的。

為了厘清“一帶一路”倡議是如何影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本文進(jìn)行了理論分析發(fā)現(xiàn)?“一帶一路”倡議可以通過(guò)“資源基礎(chǔ)渠道”、“財(cái)務(wù)管理渠道”以及“競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)渠道”三個(gè)角度驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因?yàn)椤耙粠б宦贰背h提高企業(yè)的稅收優(yōu)惠、促進(jìn)海外經(jīng)營(yíng)以及強(qiáng)化內(nèi)部的人才積累，為企業(yè)帶來(lái)轉(zhuǎn)型所必要的資金資源、合作資源以及人力資源，而且企業(yè)“走出去”所要面臨的跨國(guó)財(cái)務(wù)管理難題以及國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)迫使企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)增強(qiáng)內(nèi)部管理協(xié)調(diào)性以及外部競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)性。因此，本文進(jìn)一步考察“一帶一路”倡議的實(shí)施對(duì)企業(yè)稅收優(yōu)惠、海外經(jīng)營(yíng)、人力資本的影響，并進(jìn)一步探究不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度下“一帶一路”倡議導(dǎo)致的企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理、盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)水平的變化。機(jī)制分析表明?“一帶一路”倡議顯著提高企業(yè)稅收優(yōu)惠、緩解融資約束以及強(qiáng)化人力積累，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造不可或缺的內(nèi)部現(xiàn)金流、外部融資以及人力資本條件。同時(shí)本文還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升“一帶一路”倡議的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，這解釋了企業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)。最后，本文基于企業(yè)規(guī)模、融資依賴性、CEO教育以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性考察基準(zhǔn)關(guān)系的橫截性差異，發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在大企業(yè)、外部融資依賴高的企業(yè)、擁有高學(xué)歷CEO的企業(yè)以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的地區(qū)中更加顯著。

本文研究具有如下政策建議：第一，我國(guó)應(yīng)堅(jiān)持共建“一帶一路”倡議，出臺(tái)一系列經(jīng)濟(jì)金融政策以鼓勵(lì)企業(yè)“走出去”。一方面，政府應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化對(duì)“一帶一路”企業(yè)的財(cái)稅扶持，提高財(cái)政轉(zhuǎn)移和稅收返回，改善“一帶一路”企業(yè)的現(xiàn)金流狀況；另一方面，政府應(yīng)重視“一帶一路”企業(yè)參與對(duì)外投資的融資問(wèn)題，在考慮違約風(fēng)險(xiǎn)的前提下，適當(dāng)為企業(yè)提供融資擔(dān)保，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)向特定企業(yè)發(fā)放貸款，允許“一帶一路”企業(yè)發(fā)行專項(xiàng)債券。此外，政府應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)“一帶一路”倡議的知識(shí)和政策宣傳，既鼓勵(lì)更多企業(yè)參與其中，又引導(dǎo)社會(huì)關(guān)注聚焦“一帶一路”企業(yè)。第二，政府應(yīng)關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的非對(duì)稱性。首先，我國(guó)應(yīng)該重視小企業(yè)在我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局中的弱勢(shì)地位，政府采取一些針對(duì)性措施，例如定向降息降準(zhǔn)、數(shù)字創(chuàng)新補(bǔ)貼、數(shù)字項(xiàng)目資本化等，減輕小企業(yè)轉(zhuǎn)型時(shí)面臨的資金不足以及高成本問(wèn)題；其次，對(duì)于高外部融資依賴行業(yè)，如高端裝備制造業(yè)務(wù)、建筑業(yè)以及汽車制造業(yè)等，政府應(yīng)幫助其解決融資瓶頸，助力轉(zhuǎn)型升級(jí)；再次，我國(guó)應(yīng)該重視人力資本對(duì)發(fā)展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，倡導(dǎo)公司管理層的再教育；最后，政府在扶持企業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也應(yīng)該注重培育政策預(yù)期，降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性。

［注?釋］

①

建設(shè)“一帶一路”共識(shí)在地方持續(xù)推進(jìn)，相關(guān)的配套政策較多，例如《浙江省打造“一帶一路”樞紐構(gòu)建全面開放新格局督查激勵(lì)措施配套實(shí)施辦法》《關(guān)于高質(zhì)量推進(jìn)江蘇“一帶一路”交匯點(diǎn)建設(shè)的意見》《江西省參與“一帶一路”建設(shè)實(shí)施方案》等。

②?在部分公司的年報(bào)中，對(duì)應(yīng)的章節(jié)可能不以“管理層經(jīng)營(yíng)討論與分析”為名，而是以其他標(biāo)題代替，例如“董事會(huì)報(bào)告”“董事局報(bào)告”等。讀者可與作者咨詢具體的文本定位細(xì)節(jié)。

③?后續(xù)作者將公開數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典。

④?經(jīng)作者整理，被列入自由貿(mào)易區(qū)試點(diǎn)的省市包括：上海市、天津市、福州市、廈門市、平潭市、廣州市、珠海市、深圳市、寧波市、杭州市、舟山市、大連市、沈陽(yáng)市、營(yíng)口市、鄭州市、開封市、洛陽(yáng)市、重慶市、武漢市、襄陽(yáng)市、宜昌市、成都市、瀘州市、西安市、海南省、濟(jì)南市、青島市、煙臺(tái)市、南京市、蘇州市、連云港市、南寧市、石家莊市、保定市、唐山市、昆明市、紅河市、德宏市、哈爾濱市、黑河市、牡丹江市、北京市、合肥市、蕪湖市、蚌埠市、長(zhǎng)沙市、岳陽(yáng)市以及郴州市。

⑤?參考林慧婷等（2018）［64］，高科技行業(yè)包括：軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，鐵路、船舶、航空航天和其它運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)以及儀器儀表制造業(yè)。

⑥?平衡檢驗(yàn)結(jié)果和傾向得分匹配結(jié)果留存?zhèn)淙　?/p>

⑦?本文并未以CEO教育水平作為機(jī)制變量，因?yàn)閺臄?shù)據(jù)來(lái)看，作為公司決策層的CEO教育在樣本時(shí)間內(nèi)變化不大。本文主要關(guān)注公司全體員工的教育水平以及對(duì)職工培訓(xùn)的投入。

［參考文獻(xiàn)］

［1］李建軍，李俊成.“一帶一路”倡議、企業(yè)信貸融資增進(jìn)效應(yīng)與異質(zhì)性［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2020，43（2）：3-24.

［2］BANIYA?S，?ROCHA?N，?RUTA?M.?Trade?effects?of?;the?New?Silk?Road：?a?gravity?analysis［J］.?Journal?of?development?economics，2020，146：102467.

［3］DU?J，?ZHANG?Y.?Does?One?Belt?One?Road?Initiative?promote?Chinese?overseas?direct?investment？［J］.?China?economic?review，2018，47：189-205.

［4］YU?S，?QIAN?X，?LIU?T.?Belt?and?Road?Initiative?and?Chinese?firms’?outward?foreign?direct?investment［J］.?Emerging?markets?review，2019，41：100629.

［5］金剛，沈坤榮.中國(guó)企業(yè)對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家的交通投資效應(yīng)：發(fā)展效應(yīng)還是債務(wù)陷阱［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（9）：79-97.

［6］JIANG?Q，?MA?X，?WANG?Y.?How?does?the?One?Belt?One?Road?Initiative?affect?the?green?economic?growth？［J］.?Energy?economics，2021，101：105429.

［7］WU?Y，?CHEN?C，?HU?C.?Does?the?Belt?and?Road?Initiative?increase?the?carbon?emission?intensity?of?participating?countries？［J］.China?&?world?economy，2021，29（3）：1-25.

［8］余東升，李小平，李慧.“一帶一路”倡議能否降低城市環(huán)境污染？——來(lái)自準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2021，38（6）：44-56.

［9］徐思，何曉怡，鐘凱.“一帶一路”倡議與中國(guó)企業(yè)融資約束［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（7）：155-173.

［10］羅長(zhǎng)遠(yuǎn)，曾帥.“走出去”對(duì)企業(yè)融資約束的影響——基于“一帶一路”倡議準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)［J］.金融研究，2020（10）：92-112.

［11］盧盛峰，董如玉，葉初升.“一帶一路”倡議促進(jìn)了中國(guó)高質(zhì)量出口嗎——來(lái)自微觀企業(yè)的證據(jù)［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（3）：80-98.

［12］戴翔，宋婕.“一帶一路”倡議的全球價(jià)值鏈優(yōu)化效應(yīng)——基于沿線參與國(guó)全球價(jià)值鏈分工地位提升的視角［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（6）：99-117.

［13］王桂軍，盧瀟瀟.“一帶一路”倡議與中國(guó)企業(yè)升級(jí)［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（3）：43-61.

［14］王桂軍，張輝.“一帶一路”與中國(guó)OFDI企業(yè)TFP：對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家投資視角［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2020，43（5）：49-72.

［15］劉淑春，閆津臣，張思雪，等.企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率嗎［J］.管理世界，2021，37（5）：170-190，13.

［16］吳非，常曦，任曉怡.政府驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新：財(cái)政科技支出與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［J］.財(cái)政研究，2021（1）：102-115.

［17］張永珅，李小波，邢銘強(qiáng).企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)定價(jià)［J］.審計(jì)研究，2021（3）：62-71.

［18］LI?L，?SU?F，?ZHANG?W，?et?al.?Digital?;transformation?by?SME?entrepreneurs：?a?capability?perspective［J］.?Information?systems?journal，2018，28（6）：1129-1157.

［19］VIAL?G.?Understanding?digital?transformation：?a?review?and?a?research?agenda［J］.?The?journal?of?strategic?information?systems，2019，28（2）：118-144.

［20］VERHOEF?C，?BROEKHUIZEN?T，?BART?Y，?et?al.?Digital?transformation：?a?multidisciplinary?reflection?and?research?agenda［J］.?Journal?of?business?research，2021，122：889-901.

［21］CHEN?W，?SRINIVASAN?S.?Going?digital：?implications?for?firm?value?and?performance［Z］.?Harvard?Business?School，2019.

［22］BABINA?T，?FEDYK?A，?HE?X，?et?al.?Artificial?intelligence，?firm?growth，?and?product?innovation［Z］.?SSRN?Working?Paper?No.3651052，2020.

［23］BRYNJOLFSSON?E，?ROCK?D，?SYVERSON?C.?Artificial?intelligence?and?the?modern?productivity?paradox［Z］.?NBER?Working?Paper?No.24001，2017.

［24］趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率［J］.財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2021，42（7）：114-129.

［25］BLICHFELDT?H，?FAULLANT?R.?Performance?effects?of?digital?technology?adoption?and?product?&?service?innovation—a?processindustry?perspective［J］.?Technovation，2021，105：102275.

［26］TAN?Z，?CHAN?C，?HSU?T.?The?forecasting?power?of?digital?transformation?on?future?corporate?innovation?evidence?from?digital?transformation?certification［Z］.?SSRN?Working?Paper?No.4068403，2022.

［27］吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)——來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2021，37（7）：130-144，10.

［28］SKARE?M，?SORIANO?R.?How?globalization?is?changing?digital?technology?adoption：?an?international?perspective［J］.?Journal?of?innovation?&?knowledge，2021，6（4）：222-233.

［29］NWANKPA?K，?ROUMANI&nbsp;Y.?IT?capability?and?digital?transformation：?a?firm?performance?perspective［Z］.2016.

［30］BLANKA?C，?KRUMAY?B，?RUECKEL?D.?The?interplay?of?digital?transformation?and?employee?competency：?a?design?science?approach［J］.Technological?forecasting?and?social?change，2022，178：121575.

［31］周谷平，闞閱.“一帶一路”戰(zhàn)略的人才支撐與教育路徑［J］.教育研究，2015，36（10）：4-9，22.

［32］呂越，陸毅，吳嵩博，等.“一帶一路”倡議的對(duì)外投資促進(jìn)效應(yīng)——基于2005—2016年中國(guó)企業(yè)綠地投資的雙重差分檢驗(yàn)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（9）：187-202.

［33］HOWARD?W，?HOWARD?K.?The?new?“Silk?Road?Economic?Belt”?as?a?threat?to?the?sustainable?management?of?Central?Asia’s?transboundary?water?resources［J］.?Environmental?earth?sciences，2016，75（11）：1-12.

［34］NUGENT?B，?LU?J.?China’s?outward?foreign?direct?investment?in?the?Belt?and?Road?Initiative：?what?are?the?motives?for?Chinese?firms?to?invest？［J］.?China?economic?review，2021，68：101628.

［35］ZHANG?Y，?LIU?Y，?ZHANG?Y，?et?al.?Globalization?blueprint?and?households’?FinTech?debt：?evidence?from?China’s?One?Belt?One?Road?Initiative［J］.?International?review?of?economics?&?finance，2022，79：38-55.

［36］RIALTI?R，?ZOLLO?L，?FERRARIS?A，?et?al.?Big?data?analytics?capabilities?and?performance：?evidence?from?a?moderated?multimediation?model［J］.?Technological?forecasting?and?social?change，2019，149：119781.

［37］ROCK?D.?Engineering?value：?the?returns?to?technological?talent?and?investments?in?Artificial?Intelligence［Z］.?SSRN?Working?Paper?No.3427412，2019.

［38］MIKALEF?P，?KROGSTIE?J，?PAPPAS?O，?et?al.?Exploring?the?relationship?between?big?data?analytics?capability?and?competitive?performance：?the?mediating?roles?of?dynamic?and?operational?capabilities［J］.?Information?&?management，2020，57（2）：103169.

［39］ZHAI?H，?YANG?M，?CHAN?C.?Does?digital?transformation?enhance?a?firm’s?performance？?evidence?from?China［J］.?Technology?in?society，2022，68：101841.

［40］HALLER?A，?LYONS?S.?Broadband?adoption?and?firm?productivity：?evidence?from?Irish?manufacturing?firms［J］.?Telecommunications?policy，2015，39（1）：1-13.

［41］TROCIN?C，?HOVLAND?V，?MIKALEF?P，?et?al.?How?Artificial?Intelligence?affords?digital?innovation：?a?crosscase?analysis?of?Scandinavian?companies［J］.?Technological?forecasting?and?social?change，2021，173：121081.

［42］SHEEL?A，?NATH?V.?Effect?of?blockchain?technology?adoption?on?supply?chain?adaptability，?agility，?alignment?and?performance［J］.?Management?research?review，2019（12）：1353-1374.

［43］MANITA?R，?ELOMMAL?N，?BAUDIER?P，?et?al.?The?digital?transformation?of?external?audit?and?its?impact?on?corporate?governance［J］.?Technological?forecasting?and?social?change，2020，150：119751.

［44］袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（9）：137-155.

［45］ZHOU?P，?ZHOU?S，?JI?H.?The?impact?of?mobilebased?digital?transformation?on?tax?stickiness［Z］.?SSRN?Working?Paper?No.4074705，2022.

［46］BLOOM?N，?GARICANO?L，?SADUN?R，?et?al.?The?distinct?effects?of?information?technology?and?communication?technology?on?firm?organization［J］.?Management?science，2014，60（12）：2859-2885.

［47］LIU?Y.?Big?data?and?predictive?business?analytics［J］.?The?journal?of?business?forecasting，2014，33（4）：40.

［48］AGRAWAL?A，?MCHALE?J，?OETTL?A.?Finding?needles?in?haystacks：?Artificial?Intelligence?and?recombinant?growth［Z］.?University?of?Chicago?Press，2019：149-174.

［49］董艷梅，朱英明.高鐵建設(shè)能否重塑中國(guó)的經(jīng)濟(jì)空間布局——基于就業(yè)、工資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的區(qū)域異質(zhì)性視角［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2016（10）：92-108.

［50］姚加權(quán)，張錕澎，羅平.金融學(xué)文本大數(shù)據(jù)挖掘方法與研究進(jìn)展［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2020（4）：143-158.

［51］BROWN?V，?TUCKER?W.?Largesample?evidence?on?firms’?yearoveryear?MD&A?modifications［J］.?Journal?of?accounting?research，2011，49（2）：309-346.

［52］MUSLU?V，?RADHAKRISHNAN?S，?SUBRAMANYAM?R，?et?al.?Forwardlooking?MD&A&nbsp;disclosures?and?the?information?environment［J］.?Management?science，2015，61（5）：931-948.

［53］HEATON?B，?POLSON?G，?WITTE?H.?Deep?learning?for?finance：?deep?portfolios［J］.?Applied?stochastic?models?in?business?and?industry，2017，33（1）：3-12.

［54］CUI?Y，?CHE?W，?LIU?T，?et?al.?Pretraining?with?whole?word?masking?for?Chinese?BERT［Z］.?Institute?of?Electrical?and?Electronics?Engineers（IEEE），2021.

［55］MIKOLOV?T，?CHEN?K，?CORRADO?G，?et?al.?Efficient?estimation?of?word?representations?in?vector?space［Z］.?Computer?Science，2013.

［56］DEVLIN?J，?CHANG?W，?LEE?K，?et?al.?Bert：?pretraining?of?deep?bidirectional?transformers?for?language?understanding［Z］.arxiv：181004805，2018.

［57］JIANG?K，?CHEN?Z，?RUGHOO?A，?et?al.?Internet?finance?and?corporate?investment：?evidence?from?China［J］.?Journal?of?international?financial?markets，?institutions?and?money，2022，77：101535.

［58］于富生，張敏，姜付秀，等.公司治理影響公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)嗎？［J］.會(huì)計(jì)研究，2008（10）：52-59，97.

［59］PITTMAN?A，?FORTIN?S.?Auditor?choice?and?the?cost?of?debt?capital?for?newly?public?firms［J］.?Journal?of?accounting?and?economics，2004，37（1）：113-136.

［60］ZHOU?M，?WANG?B，?CHEN?Z.?Has?the?anticorruption?campaign?decreased?air?pollution?in?China？［J］.?Energy?economics，2020，91：104878.

［61］ABADIE?A，?DIAMOND?A，?HAINMUELLER?J.?Synthetic?control?methods?for?comparative?case?studies：?estimating?the?effect?of?California’s?tobacco?control?program［J］.?Journal?of?the?American?statistical?association，2010，105（490）：493-505.

［62］ABADIE?A，?DIAMOND?A，?HAINMUELLER?J.?Comparative?politics?and?the?synthetic?control?method［J］.?American?journal?of?political?science，2015，59（2）：495-510.

［63］CHEN?Z，?ZHANG?X，?CHEN?F.?Do?carbon?emission?trading?schemes?stimulate?green?innovation?in?enterprises？?evidence?from?China［J］.?Technological?forecasting?and?social?change，2021，168：120744.

［64］林慧婷，何玉潤(rùn)，王茂林.市場(chǎng)化改革速度與企業(yè)R&D投入——基于中國(guó)A股非金融類上市公司的實(shí)證分析［J］.會(huì)計(jì)研究，2018（8）：28-34.

［65］LI?Z，?WANG?B，?WU?T，?et?al.?The?influence?of?qualified?foreign?institutional?investors?on?internal?control?quality：?evidence?from?China［J］.?International?review?of?financial?analysis，2021：101916.

［66］ACHARYA?V，?AMIHUD?Y，LITOV?L.?Creditor?rights?and?corporate?risktaking［J］.?Journal?of?financial?economics，2011，102（1）：150-166.

［67］JIANG?T，?LEVINE?R，?LIN?C，?et?al.?Bank?deregulation?and?corporate?risk［J］.?Journal?of?corporate?finance，2020，60：101520.

［68］TONG?W，?REUER?J.?Real?options?in?multinational?corporations：?organizational?challenges?and?risk?implications［J］.?Journal?of?international?business?studies，2007，38（2）：215-230.

［69］DELIOS?A，?HENISZ?J.?Political?hazards，?experience，?and?sequential?entry?strategies：?the?international?expansion?of?Japanese?firms，?1980—1998［J］.?Strategic?management?journal，2003，24（11）：1153-1164.

［70］CASHMAN?D，?HARRISON?M，?SHENG?H.?Political?risk?and?the?cost?of?capital?in?AsiaPacific?property?markets［Z］.?International?Real?Estate?Review，2015.

［71］RAJAN?G，?ZINGALES?L.?Financial?dependence?and?growth［J］.?American?economic?review，1998：559-586.

［72］YU?J，?SHI?X，?GUO?D，?et?al.?Economic?policy?uncertainty?（EPU）?and?firm?carbon?emissions：?evidence?using?a?China?provincial?EPU?index［J］.?Energy?economics，2021，94：105071.

［73］BORDO?D，?DUCA?V，?KOCH?C.?Economic?policy?uncertainty?and?the?credit?channel：?aggregate?and?bank?level?US?evidence?over?several?decades［J］.?Journal?of?financial?stability，2016，26：90-106.

［74］VALENCIA?F.?Aggregate?uncertainty?and?the?supply?of?credit［J］.?Journal?of?banking?&?finance，2017，81：150-165.

［75］XU?Z.?Economic?policy?uncertainty，?cost?of?capital，?and?corporate?innovation［J］.?Journal?of?banking?&?finance，2020，111：105698.

Can?Enterprise?Internationalization?Strategy

and?Digital?Transformation?Achieve?WinWin?Results？

—Empirical?Evidence?from?the?Belt?and?Road?Initiative

Zhou?Mengling1，Jiang?Kangqi2，Guo?Wei1

（1.School?of?Credit?Management，Guangdong?University?of?Finance，?Guangzhou?510521，?China；

2.School?of?Business，?Shantou?University，?Shantou?515063，?China）

Abstract：???In?the?construction?of?the?new?development?;pattern?of?“dual?circulation”，?the?domestic?cycle?and?the?international?cycle?are?mutually?reinforcing?and?complementary.?Openness?and?cooperation?enhance?the?external?motivation?of?enterprises?to?use?global?resources?to?improve?international?competitiveness;?digital?upgrading?and?transformation?strengthen?the?internal?engine?for?enterprise?survival?and?development.?In?this?context，?more?companies?are?facing?the?double?pressure?of?international?deployment?and?digital?transformation.?This?paper?focuses?on?the?relation?between?the?“external?circulation”?development?pattern?and?the?digital?economy，?and?the?synergistic?effect?of?internationalization?strategy?and?digitalization.?The?degree?of?digital?transformation?of?enterprises&nbsp;is?analyzed?through?text?analysis?method?based?on?the?data?of?Chinese?Ashare?listed?companies?from?2007?to?2020.?On?this?basis，?a?differenceindifferences?model?is?applied?to?examine?the?aggregate?effect，?channel?mechanism?and?heterogeneity?of?the?“Belt?and?Road”?Initiative?on?the?digital?transformation?of?enterprises.?The?study?finds?that?the?Belt?and?Road?Initiative?significantly?increases?the?degree?of?digital?transformation?of?enterprises，?and?creates?more?abundant?resources?for?enterprises’?transformation?by?increasing?tax?incentives，?promoting?crossborder?operations?and?strengthening?human?resources?accumulation.?At?the?same?time，?digitalization?can?effectively?solve?the?financial?management?problems?that?may?arise?after?enterprises?participating?in?the?Belt?and?Road?Initiative，?and?improve?the?performance?of?the?implementation?of?the?Belt?and?Road?Initiative.?The?above?shows?that?the?international?deployment?and?digitalization?strategies?of?enterprises?can?achieve?complementary?synergy?effects.?In?addition，?the?digital?transformation?driving?effects?of?the?Belt?and?Road?Initiative?are?more?pronounced?in?large?companies，?companies?with?high?reliance?on?external?financing，?companies?with?highly?educated?CEOs，?and?regions?with?stable?economic?policies.

Key?words：dual?circulation;?digital?transformation;?the?Belt?and?Road?Initiative;?text?analysis

（責(zé)任編輯：李?萌）