張遼 曾佳城

摘?要：本文基于數(shù)字化浪潮下我國(guó)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿不足的現(xiàn)實(shí)背景下，從治理能力提升效應(yīng)、戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)以及環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)三個(gè)方面闡釋了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用機(jī)理，并從行業(yè)和地區(qū)兩個(gè)維度論證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)現(xiàn)象的存在性及其對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的外生影響。利用2011—2021年我國(guó)A股上市公司面板數(shù)據(jù)，系統(tǒng)考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。作用機(jī)制方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)對(duì)沖外部環(huán)境不確定性、提高企業(yè)治理能力以及增強(qiáng)企業(yè)戰(zhàn)略韌性共同提升了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為存在明顯的行業(yè)同群和地區(qū)同群特征且是風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提升的重要原因，同群效應(yīng)使得高數(shù)字化程度企業(yè)群體中存在低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平企業(yè)的比例相對(duì)較低。即高數(shù)字化與低數(shù)字化企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平分布呈現(xiàn)了明顯的“左截尾”特征。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同群效應(yīng)；風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；戰(zhàn)略韌性；治理能力

中圖分類號(hào)：F49;F272;F832??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??文章編號(hào)：1001-148X（2024）03-0113-12

收稿日期：2023-10-15

作者簡(jiǎn)介：張遼（1984—），男，河南光山人，教授，研究方向：兩化融合與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；曾佳城（1999—），男，浙江杭州人，碩士研究生，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“新發(fā)展格局下我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈自主可控能力多維評(píng)價(jià)及提升路徑研究”，項(xiàng)目編號(hào)：22BTJ072。

一、引?言

當(dāng)前，以數(shù)字科技為主導(dǎo)的新一輪科技革命在全球范圍內(nèi)快速演進(jìn)，為促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換提供了重要支撐?！秶?guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2023年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出，建設(shè)數(shù)字中國(guó)是數(shù)字時(shí)代推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重要引擎，要推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，全面賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?！稊?shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2021年）》數(shù)據(jù)顯示，2021年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)455萬(wàn)億元，總量位居世界第二，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)136%，占GDP比重達(dá)398%，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎之一。與此同時(shí)，在數(shù)字化浪潮下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不再是企業(yè)的一門(mén)的“選修課”，而是關(guān)系到企業(yè)未來(lái)生存和發(fā)展的“必修課”。然而，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨諸多無(wú)法規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)，這又可能影響到企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。理論上，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是衡量企業(yè)進(jìn)行投資行為時(shí)風(fēng)險(xiǎn)偏好的重要因素，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高的企業(yè)越傾向進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資和增加創(chuàng)新投入，越有助于提升企業(yè)的潛在價(jià)值以及維持企業(yè)較高的總體增長(zhǎng)率，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展、資本積累以及提升生產(chǎn)效率，從而對(duì)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。由此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平？又是通過(guò)哪些渠道來(lái)影響其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平？

梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們基于薪酬差距［1］、債權(quán)人保護(hù)［2］、稅收優(yōu)惠政策［3］等角度探討了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響因素。在此基礎(chǔ)上，有關(guān)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的研究已經(jīng)從宏觀層面拓展到微觀層面。譬如，在企業(yè)內(nèi)部治理視角下，董事與經(jīng)理兼任在未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)以及高管薪酬差距較大時(shí)能夠顯著提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平［4］。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)CEO職業(yè)經(jīng)歷豐富度與企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈正相關(guān)關(guān)系，若具有跨區(qū)域、跨行業(yè)的CEO職業(yè)經(jīng)歷其提升效果更顯著［5］。在控制經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的影響后，高管薪酬會(huì)正向影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并且呈現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償效應(yīng)［6］。在企業(yè)外部環(huán)境視角下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境通過(guò)提高企業(yè)的創(chuàng)新能力和融資能力，從而提升了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平［7］。此外，貨幣政策對(duì)于企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資行為具有至關(guān)重要的影響，以至于優(yōu)化金融市場(chǎng)的發(fā)展，從而可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期高質(zhì)量發(fā)展［8］。尤其是銀行競(jìng)爭(zhēng)加劇將影響企業(yè)的融資成本，進(jìn)而提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平［9］。然而學(xué)界對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，現(xiàn)有文獻(xiàn)較少涉及。

有鑒于此，本文基于數(shù)字化浪潮下我國(guó)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿不足的現(xiàn)實(shí)背景下，從內(nèi)生驅(qū)動(dòng)和外生驅(qū)動(dòng)兩個(gè)方面研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，并利用2011—2021年我國(guó)A股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，系統(tǒng)考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。相較已有研究，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：第一，已有研究大多關(guān)注外部環(huán)境變化和企業(yè)內(nèi)部治理等維度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，鮮有探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文從治理能力提升效應(yīng)、戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)以及環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)三個(gè)方面闡釋了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用機(jī)理。第二，現(xiàn)有企業(yè)行為決策同群效應(yīng)研究大多集中在高管行為、資本結(jié)構(gòu)等方面，且只考慮相關(guān)同群效應(yīng)的存在性和產(chǎn)生的原因，很少關(guān)注公司轉(zhuǎn)型升級(jí)行為的同群效應(yīng)現(xiàn)象及其經(jīng)濟(jì)后果。本文從行業(yè)和地區(qū)兩個(gè)維度論證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)現(xiàn)象的存在性，檢驗(yàn)了同行業(yè)、地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為的同群效應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的外生性影響，進(jìn)一步對(duì)研究視角及內(nèi)容進(jìn)行更深入的拓展，豐富和完善了公司行為決策同群效應(yīng)的相關(guān)研究。

二、理論分析與研究假說(shuō)

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響機(jī)制

基于我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐不斷加快與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿不足的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提升對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資行為的客觀要求，本文擬從治理能力提升效應(yīng)、戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)和環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)等三個(gè)方面闡釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的理論機(jī)制。

1.治理能力提升效應(yīng)

實(shí)踐表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過(guò)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化實(shí)現(xiàn)數(shù)物融合，以業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)為業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供跨組織、跨部門(mén)的端到端數(shù)據(jù)流，在“數(shù)據(jù)+算力+算法”中化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，最終實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。事實(shí)上，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)治理能力。究其原因，一方面，企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效整合消費(fèi)者與中上游供應(yīng)鏈公司的需求信息及處理企業(yè)內(nèi)外部非標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)信息，便利了企業(yè)的信息化管理，緩解了企業(yè)的內(nèi)部代理問(wèn)題，并且實(shí)現(xiàn)了企業(yè)之間信息的傳遞與協(xié)同運(yùn)作，進(jìn)而提升了企業(yè)的治理能力。另一方面，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)長(zhǎng)期、可持續(xù)的過(guò)程，并且對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，數(shù)字化人才、信息化協(xié)作能力、管理體系水平等方面先天性上有所欠缺，而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程得到極大的改善，例如根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供個(gè)性化應(yīng)用功能，滿足不同角色對(duì)象的需要。故而，通過(guò)數(shù)據(jù)的共享融合、組織處理等方式統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)口徑，打破“數(shù)據(jù)孤島”提升效率，更好地驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新。由此可見(jiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為能夠提升企業(yè)治理能力。

與此同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為提升治理能力有助于提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。戰(zhàn)略管理學(xué)理論認(rèn)為，企業(yè)通過(guò)適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為來(lái)保持其自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)以及提升企業(yè)的自我價(jià)值［10］。對(duì)于企業(yè)而言，企業(yè)治理能力的高低會(huì)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)決策產(chǎn)生重要影響，這也將影響著企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，所以較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)往往與企業(yè)治理能力相聯(lián)系。首先，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)搭建業(yè)務(wù)架構(gòu)、構(gòu)建組織體系、建設(shè)人力資源來(lái)完善公司治理機(jī)制，進(jìn)而有效地監(jiān)督管理層行為，減少管理層由于內(nèi)部代理問(wèn)題而拒絕進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)決策的可能。其次，現(xiàn)金流充裕度對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是至關(guān)重要的因素，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解企業(yè)融資約束問(wèn)題。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷改革升級(jí)，企業(yè)外部市場(chǎng)對(duì)于企業(yè)內(nèi)部信息的獲取成本不斷降低，并且企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本進(jìn)一步地下降，提高了生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，幫助企業(yè)獲取更多的現(xiàn)金流和更多的機(jī)會(huì)投資凈現(xiàn)值為正的投資項(xiàng)目，從而提升了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高企業(yè)治理能力影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

2.戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在新一輪科技革命中作為引領(lǐng)和賦能企業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與轉(zhuǎn)型的新動(dòng)能，愈發(fā)深入地融合進(jìn)企業(yè)整體運(yùn)轉(zhuǎn)和管理模式中，幫助企業(yè)優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)價(jià)值鏈與管理價(jià)值鏈，形成企業(yè)新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從以局部為重點(diǎn)轉(zhuǎn)換為以全局為重點(diǎn)，與企業(yè)戰(zhàn)略之間的從屬關(guān)系也相應(yīng)得到改變。突出表現(xiàn)在，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以創(chuàng)新企業(yè)的商業(yè)模式、轉(zhuǎn)變企業(yè)的戰(zhàn)略模式以及提升數(shù)字技術(shù)的使用頻率［11］。究其原因，當(dāng)企業(yè)在明確了戰(zhàn)略目標(biāo)和發(fā)展方向后，根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求從業(yè)務(wù)架構(gòu)、組織體系、人力建設(shè)等方面建立支撐戰(zhàn)略落實(shí)的業(yè)務(wù)體系，進(jìn)而提升了企業(yè)戰(zhàn)略韌性。特別地，企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后對(duì)全量數(shù)據(jù)采集匯聚、全域數(shù)據(jù)融合和全維數(shù)據(jù)智能分析，為提升企業(yè)戰(zhàn)略韌性提供技術(shù)支持。由此可見(jiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著增強(qiáng)企業(yè)戰(zhàn)略韌性。

同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)企業(yè)戰(zhàn)略韌性，有助于提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。企業(yè)具有較強(qiáng)的戰(zhàn)略韌性意味著其在發(fā)展過(guò)程中，面對(duì)外部環(huán)境的突發(fā)性變化，能夠通過(guò)自身內(nèi)部的自發(fā)性調(diào)整，維護(hù)企業(yè)戰(zhàn)略穩(wěn)定并使其恢復(fù)到原來(lái)狀態(tài)。基于時(shí)變的內(nèi)外部環(huán)境，企業(yè)將會(huì)制定不同的戰(zhàn)略決策，而這些決策同時(shí)也會(huì)影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。一方面，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，隨之帶來(lái)企業(yè)戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變，從而提升企業(yè)戰(zhàn)略韌性是分散企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源配置的良好決策。另一方面，戰(zhàn)略韌性越強(qiáng)的企業(yè)在執(zhí)行企業(yè)戰(zhàn)略時(shí)，可供企業(yè)使用的資源存在異質(zhì)性，并且在利用具有價(jià)值屬性、稀缺屬性且低流動(dòng)性屬性的資源時(shí)，同行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手難以模仿，所以企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)中能夠獲得良好的收益，從而通過(guò)提高公司的抗風(fēng)險(xiǎn)能力來(lái)提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升企業(yè)戰(zhàn)略韌性影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

3.環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)

外部環(huán)境的不確定性反映了資源的稀缺與競(jìng)爭(zhēng)的激烈，從而導(dǎo)致了預(yù)期的不穩(wěn)定性。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，處于外部環(huán)境不確定性較高的企業(yè)，其所擁有的資源、技術(shù)和知識(shí)等能力會(huì)阻礙企業(yè)創(chuàng)新的產(chǎn)生［12］。數(shù)據(jù)要素作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)要素，對(duì)于企業(yè)的未來(lái)生存與發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。一方面，由于金融機(jī)構(gòu)對(duì)于不確定性較高的投資項(xiàng)目保持謹(jǐn)慎的態(tài)度，而數(shù)據(jù)作為一種信用媒介，可以根據(jù)區(qū)塊鏈等技術(shù)構(gòu)建一個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，而非信息網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而通過(guò)價(jià)值的在線交換從而弱化金融支持，降低企業(yè)的外部不確定性。另一方面，數(shù)據(jù)作為一種創(chuàng)新媒介，通過(guò)數(shù)據(jù)模型承載企業(yè)一部分不確定性媒介，實(shí)現(xiàn)自我創(chuàng)新，推動(dòng)跨界創(chuàng)新、網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)_環(huán)境不確定性給企業(yè)帶來(lái)的不利影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型所具有的環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)，有助于提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。就其本質(zhì)而言，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是指企業(yè)在追求價(jià)值最大化時(shí)愿意并且能夠付出代價(jià)的傾向。面對(duì)外部環(huán)境的不確定性，企業(yè)為獲取高收益的投資項(xiàng)目，愿意承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)的冒險(xiǎn)精神是企業(yè)成長(zhǎng)和發(fā)展的必要條件［13］。也有研究表明，在私營(yíng)企業(yè)發(fā)展過(guò)程中，外部環(huán)境的不確定性對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響呈負(fù)相關(guān)關(guān)系［14］。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)通過(guò)對(duì)沖外部環(huán)境不確定性進(jìn)而提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。究其原因，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以通過(guò)減少由于外部環(huán)境變化導(dǎo)致的激勵(lì)和責(zé)任錯(cuò)位產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，并降低交易過(guò)程中的成本支出；還將通過(guò)企業(yè)本身低成本、快速的知識(shí)擴(kuò)散行為打破不確定性的壁壘，從而提升信息傳播速度、降低信息的搜尋成本，讓企業(yè)積極地利用自身優(yōu)勢(shì)采取更大膽或冒險(xiǎn)的決策，進(jìn)而提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)對(duì)沖外部不確定性影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

考慮到同行業(yè)內(nèi)的企業(yè)群體面臨著類似的技術(shù)條件、市場(chǎng)環(huán)境與發(fā)展遠(yuǎn)景，同行業(yè)之間的決策經(jīng)驗(yàn)借鑒對(duì)企業(yè)決策行為具有重要意義，即行業(yè)同群效應(yīng)會(huì)促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。究其原因，一方面企業(yè)為維持行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)地位以及弱化其對(duì)手的壓力，通常對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的決策行為非常敏感且會(huì)及時(shí)作出反應(yīng)。例如企業(yè)并購(gòu)決策［15］、控股股東股權(quán)質(zhì)押［16］都存在行業(yè)同群效應(yīng)。另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)的信息環(huán)境得到改善的同時(shí)還降低了企業(yè)的信息搜尋成本，并且其信息效應(yīng)外溢至外部環(huán)境中［17］，優(yōu)化了自身所處的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境，這將有效地降低企業(yè)決策失敗風(fēng)險(xiǎn)、校正企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)決策，增強(qiáng)了企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)。不難理解，由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型其本身的高風(fēng)險(xiǎn)、高成本的特性，率先開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)必將面臨極高的不確定性，為避免試錯(cuò)成本，企業(yè)通常會(huì)化身“模仿者”，在行業(yè)同群網(wǎng)絡(luò)之中尋找與自身相匹配的參照物，模仿已轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型措施。此外，除了模仿跟隨動(dòng)機(jī)之外，超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手獲得比較優(yōu)勢(shì)，也會(huì)引起行業(yè)同群企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新能力。當(dāng)同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手企業(yè)依靠數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲得比較優(yōu)勢(shì)，同群企業(yè)會(huì)用更積極的眼光看待數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這將會(huì)提升企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展眼光，減弱企業(yè)的短視行為。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H4：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)能夠提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

除了同行業(yè)企業(yè)群體之間的相互模仿，企業(yè)注冊(cè)地所在范圍之內(nèi)的企業(yè)也常常被選為參照企業(yè)進(jìn)行模仿，從而形成了地區(qū)層面的同群效應(yīng)。即地區(qū)同群效應(yīng)會(huì)促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。首先，當(dāng)企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)不清晰或未來(lái)的不確定性升高時(shí)，由于地區(qū)龍頭企業(yè)在資金融通、戰(zhàn)略制定等方面具有較強(qiáng)的自主性，企業(yè)主體更傾向于模仿這些在場(chǎng)域內(nèi)發(fā)展能力、經(jīng)營(yíng)能力以及行業(yè)地位占優(yōu)的領(lǐng)先者企業(yè)［18］。其次，同地區(qū)企業(yè)面臨著類似的區(qū)位優(yōu)勢(shì)、政商環(huán)境、資源稟賦等，地區(qū)同群企業(yè)之間的共生關(guān)系使得群體企業(yè)之間共享資源同時(shí)，也承受外界壓力與地方政策管束。譬如，單個(gè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新將對(duì)注冊(cè)所在地企業(yè)群體的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，類似的研究還表現(xiàn)在公司財(cái)務(wù)決策、投資選擇等方面。最后，在地方政府?dāng)?shù)字化政策壓力下，為保證企業(yè)組織合法合規(guī)性、穩(wěn)定性以及迎合地方政策倡議，地區(qū)同群企業(yè)組織會(huì)積極探索尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新實(shí)踐，從而形成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H5：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)能夠提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

基于上述的理論分析和研究假設(shè)，為了驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

Riski，t=γ0+γ1digiti，t+∑γmCVsi，t+σf+σi+σt+σp+ε（1）

式（1）中，Risk為被解釋變量，代表企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，digit為核心解釋變量，代表企業(yè)數(shù)字化水平，CVs為控制變量集，σf、σi、σt、σp分別為行業(yè)效應(yīng)、企業(yè)個(gè)體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)以及地區(qū)效應(yīng)。ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量選取

1.被解釋變量

學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的度量主要有如下幾種方法：其一，采用盈利波動(dòng)率，即用企業(yè)在觀測(cè)時(shí)間段內(nèi)的Roa波動(dòng)程度來(lái)度量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。當(dāng)企業(yè)的盈余波動(dòng)性越大，則企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，該種衡量方式可以較好地避免由于更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)所帶來(lái)的企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流入的不確定性的增加。其二，利用股票收益波動(dòng)率來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，其好處在于可以擺脫需要借助企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的限制，從而更真實(shí)地反映企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。此外，也有部分學(xué)者采用資產(chǎn)負(fù)債率［19］、企業(yè)進(jìn)入和退出戰(zhàn)略［20］等方法衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。本文借鑒蘇坤（2015）［21］的研究，采用股票年化日收益率標(biāo)準(zhǔn)差的對(duì)數(shù)值（Risk1）、股票年化周收益率標(biāo)準(zhǔn)差的對(duì)數(shù)值（Risk2）、股票年化月收益率標(biāo)準(zhǔn)差的對(duì)數(shù)值（Risk3）等三種方法衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，計(jì)算公式如下：

Riski，j，t=ln［1T∑Tt=1（ri，j，t－1T∑Tt=1ri，j，t）2］（2）

其中，rijt表示企業(yè)i在年度t內(nèi)第j日（周、月）的收益率，T表示每個(gè)會(huì)計(jì)年度內(nèi)總的日（周）數(shù)。

2.核心解釋變量

現(xiàn)有研究大多基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析法對(duì)企業(yè)數(shù)字化程度進(jìn)行測(cè)度。例如，一些學(xué)者通過(guò)收集上市企業(yè)年報(bào)“管理者討論與分析”即MD&A部分中的197個(gè)數(shù)字化詞匯，通過(guò)詞匯數(shù)目與MD&A語(yǔ)段長(zhǎng)度兩者之比作為衡量企業(yè)數(shù)字化水平的方法［22］?？紤]這種方法涉及詞匯語(yǔ)段的不足，本文采用吳非（2021）［23］的做法，將大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈為基礎(chǔ)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本術(shù)語(yǔ)詞典。進(jìn)一步地，通過(guò)構(gòu)建企業(yè)通過(guò)數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)變營(yíng)商模式的關(guān)鍵詞詞典，繼而對(duì)收集國(guó)家政府層面有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)政策文件對(duì)關(guān)鍵詞詞典進(jìn)行擴(kuò)充，得到“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”數(shù)據(jù)庫(kù)。利用Python軟件獲取A股上市企業(yè)年報(bào)后，通過(guò)文本搜索、識(shí)別、統(tǒng)計(jì)特征詞詞頻，最終加總所有特征詞的詞頻得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量指標(biāo)。此外，為消除數(shù)據(jù)的右偏性，對(duì)總詞頻數(shù)進(jìn)行加1后取對(duì)數(shù)。

3.控制變量

本文借鑒參照吳非等（2021）［23］等學(xué)者的做法選取了以下控制變量。（1）企業(yè)規(guī)模（size），用期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；（2）負(fù)債比例（lev），用期末總負(fù)債除以期末總資產(chǎn)；（3）總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（roa），用凈利潤(rùn)除以總資產(chǎn)平均余額表示；（4）現(xiàn)金流比例（cfo），用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流凈額除以總資產(chǎn)；（5）營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（grow），用本期營(yíng)業(yè)收入除以上一期營(yíng)業(yè)收入減1表示；（6）獨(dú)立董事比例（inddir），用獨(dú)立董事除以董事人數(shù)表示；（7）董事會(huì)規(guī)模（board），用董事會(huì)人數(shù)取自然對(duì)數(shù)表示；（8）第一大股東持股比例（top1），用第一大股東持股數(shù)量除以總股數(shù)表示；（9）企業(yè)年齡（age），用企業(yè)存續(xù)年限并取對(duì)數(shù)表示；（10）所有權(quán)性質(zhì)（soe），若為國(guó)有企業(yè)取1，其他取0。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011—2021年我國(guó)A股上市公司面板數(shù)據(jù)。根據(jù)研究需要，剔除了金融和保險(xiǎn)行業(yè)上市公司以及存在缺失的樣本。最終保留3112家公司的19352個(gè)觀測(cè)值，為非平衡面板。本文中所使用的公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股票數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)年報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)自滬深交易所官方網(wǎng)站。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

本文采用了非平衡的面板數(shù)據(jù)計(jì)量回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的總體影響。表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中列（1）、列（3）和列（5）采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果顯示，在控制了一系列影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的重要變量以及控制了個(gè)體、年份、行業(yè)以及地區(qū)后，核心解釋變量（digit）的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，系數(shù)分別為0009、0012以及0021，初步顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。原因可能在于數(shù)字技術(shù)極大提升了我國(guó)各類市場(chǎng)信息傳遞效率，降低了企業(yè)信息搜尋成本，有利于降低外部環(huán)境不確定性的不利影響，進(jìn)而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平?？紤]到可能存在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平存在互為因果的內(nèi)生性問(wèn)題，在處理內(nèi)生性問(wèn)題上，利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digit）的滯后兩期（digitt-2）這一普遍做法作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行回歸。表2中列（2）、列（4）和列（6）報(bào)告顯示工具變量的估計(jì)系數(shù)分別為0099、0080以及0130，且通過(guò)了1%、5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明采用工具變量的最小二乘估計(jì)（2SLS）的結(jié)果同樣支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正相關(guān)關(guān)系。經(jīng)過(guò)內(nèi)生性處理后的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digit）的估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值與固定效應(yīng)模型相比有大幅度上升，說(shuō)明由于內(nèi)生性問(wèn)題的存在，嚴(yán)重低估了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升作用。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量

前文通過(guò)采用股票年化日、周、月收益率標(biāo)準(zhǔn)差的對(duì)數(shù)值的方法衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。為了檢驗(yàn)本文主要估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，需要重新測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平并做進(jìn)一步驗(yàn)證。這里采用余明桂等（2013）［24］的方法，將企業(yè)在觀測(cè)時(shí)段內(nèi)的roa波動(dòng)程度（Risk1、Risk2）來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，盈余波動(dòng)程度越大，則企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。具體而言，首先為緩解行業(yè)及周期的影響，將企業(yè)roa減去年度行業(yè)均值得到調(diào)整roa，其次，將觀測(cè)時(shí)間窗口定為以3年（t年，t+1年，t+2年）的滾動(dòng)周期來(lái)計(jì)算經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的Roa標(biāo)準(zhǔn)差。表3中列（1）和列（2）為替換被解釋變量的估計(jì)結(jié)果，估計(jì)系數(shù)都為0003，且都在5%顯著水平下顯著，表明基準(zhǔn)回歸的主要結(jié)論不隨風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平度量方法的改變而發(fā)生改變，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平就越強(qiáng)。

2.?替換核心解釋變量

前文通過(guò)加總所有統(tǒng)計(jì)特征詞詞頻的方法衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了檢驗(yàn)本文主要估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，這里借鑒袁淳（2021）［22］的方法重新測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并做進(jìn)一步驗(yàn)證。具體通過(guò)提取企業(yè)年報(bào)中MD&A部分有關(guān)數(shù)字化、數(shù)字技術(shù)的197個(gè)詞匯，將詞匯數(shù)目與MD&A語(yǔ)段長(zhǎng)度兩者之比作為衡量企業(yè)數(shù)字化水平（digit_2）的方法，該比值說(shuō)明企業(yè)高管對(duì)于數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度，比值越大說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度強(qiáng)，比值越小說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度弱。為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)該比值進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。表4列（1）—（3）為替換核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果，估計(jì)系數(shù)分別為0898、1566、1118，且均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在改變企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方法后，基準(zhǔn)回歸的結(jié)論仍然成立，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正向影響仍穩(wěn)健顯著。

3.考慮行業(yè)屬性的影響

對(duì)于具有高創(chuàng)新型、高風(fēng)險(xiǎn)性等特征的高科技行業(yè)企業(yè)，與相對(duì)平穩(wěn)的非高科技企業(yè)相比，其未來(lái)發(fā)展環(huán)境不確定性程度更高，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能提升風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。因此，我們進(jìn)一步檢驗(yàn)了高科技行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。本文參考楊金玉等（2022）［25］的方法，通過(guò)構(gòu)建高科技行業(yè)虛擬變量（Ht），并對(duì)照《上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂）》以及參考《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2012）（試行）》和經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）相關(guān)文件，將制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)以及科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)劃分為高科技行業(yè)并賦值為1，其余賦值為0。表5列（1）—（3）顯示，交互項(xiàng)Ht_digit系數(shù)均顯著為正，且在1%顯著水平下顯著。這說(shuō)明，高科技行業(yè)的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)于其企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有正向影響。

4.考慮遺漏變量

近年來(lái)，諸多扶持、發(fā)展數(shù)字技術(shù)的國(guó)家政策的出臺(tái)，為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了極大幫助。為了排除行業(yè)或地區(qū)宏觀層面因素導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化水平同方向的變動(dòng)以及排除其他可能因素造成了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的正相關(guān)關(guān)系，通過(guò)借鑒Bird（2018）［26］的方法，在模型中增加地區(qū)控制變量國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率（gdpg）來(lái)控制行業(yè)或宏觀層面因素，并代入模型進(jìn)行回歸。表6列（1）—（3）所得結(jié)果顯示，估計(jì)系數(shù)顯著為正，并且與基準(zhǔn)回歸結(jié)果中的估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值大小及顯著性水平都相同，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向影響仍穩(wěn)健顯著，本文的基準(zhǔn)結(jié)論依然穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性分析

1.基于產(chǎn)權(quán)屬性的異質(zhì)性分析

本文按照產(chǎn)權(quán)屬性的不同，將樣本企業(yè)分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)子樣本分別進(jìn)行考察研究?；诋a(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的分析結(jié)果如表7所示，在非國(guó)有企中估計(jì)系數(shù)分別為0012、0014、0026，且均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，而在國(guó)有企業(yè)中估計(jì)系數(shù)則出現(xiàn)了不顯著的結(jié)果。這說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于非國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有明顯的提升作用，而對(duì)于國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升并不奏效，并且非國(guó)有企業(yè)組估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值大小均高于國(guó)有企業(yè)組可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響均大于國(guó)有企業(yè)組，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能更有力地提升非國(guó)有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。究其原因，從企業(yè)內(nèi)部治理視角看，由于受到政策等外部因素以及其本身的產(chǎn)權(quán)屬性的制約，國(guó)有企業(yè)可能會(huì)因?yàn)樯鐣?huì)監(jiān)督、政策導(dǎo)向等原因，在其年報(bào)中出現(xiàn)有關(guān)數(shù)字化、數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵詞，卻不會(huì)進(jìn)行真正意義上的數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。此外，由于國(guó)有企業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整緩慢、產(chǎn)權(quán)監(jiān)督嚴(yán)格致使其無(wú)法有效地激勵(lì)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，且無(wú)法積極地滿足數(shù)字化浪潮對(duì)于企業(yè)的需求。

2.基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

按照企業(yè)規(guī)模大小的不同，將樣本企業(yè)分為大規(guī)模企業(yè)與中小規(guī)模企業(yè)兩個(gè)子樣本分別進(jìn)行考察研究?；谄髽I(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析如表8所示，在中小規(guī)模企業(yè)中估計(jì)系數(shù)分別為0012、0014、0026，且均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn)，而在大規(guī)模企業(yè)中則出現(xiàn)了不顯著的結(jié)果。這表明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于中小規(guī)模企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有明顯的提升作用，而對(duì)于大規(guī)模企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升并不奏效，并且中小規(guī)模企業(yè)組估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值大小也均高于大規(guī)模企業(yè)組可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中小規(guī)模企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響均大于大規(guī)模組，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能更有力地提升規(guī)模較小的企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資行為，從而提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。究其原因，從公司治理視角看，企業(yè)規(guī)模的大小決定著企業(yè)決策能否快速有效地落實(shí)至公司各部門(mén)，由于大規(guī)模企業(yè)可能存在權(quán)力分散，審批程序復(fù)雜等問(wèn)題，中小規(guī)模企業(yè)的決策執(zhí)行力可能優(yōu)于大規(guī)模企業(yè)。

（四）影響機(jī)制檢驗(yàn)

理論分析表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)企業(yè)治理提升效應(yīng)、戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)以及環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)等途徑和機(jī)制影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由于傳統(tǒng)用于中介效應(yīng)檢驗(yàn)的逐步分析法無(wú)法解決內(nèi)生性的問(wèn)題，所以本文借鑒余泳澤等（2020）［27］的方法，對(duì)企業(yè)治理能力、企業(yè)戰(zhàn)略韌性以及環(huán)境不確定性作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.企業(yè)治理能力提升

為了衡量企業(yè)治理能力，本文在周茜（2020）［28］構(gòu)建的公司綜合治理水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，選取主成分分析法中所取得的第一主成分作為反映公司治理綜合水平。同時(shí)，為了方便解讀實(shí)證結(jié)果，將該指數(shù)乘以-1得到公司的治理能力的代理變量（cgi）。該數(shù)值越大，則說(shuō)明公司治理能力越差。表9中列（1）報(bào)告了以企業(yè)治理能力為中介變量的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)治理能力的估計(jì)系數(shù)為0014，且在5%的顯著性水平下顯著，并且企業(yè)治理能力對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提升企業(yè)的治理能力水平。究其原因，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)整合企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息、緩解內(nèi)部代理問(wèn)題以及加強(qiáng)了企業(yè)之間信息的傳遞和協(xié)作等方式提升了企業(yè)治理能力水平。驗(yàn)證了理論假說(shuō)H1。

2.企業(yè)戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)

為了評(píng)價(jià)企業(yè)戰(zhàn)略韌性，本文在Bentley（2013）［29］研究基礎(chǔ)上參照如下六個(gè)企業(yè)特征：過(guò)去5年移動(dòng)平均的固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)比值、過(guò)去5年移動(dòng)平均的研發(fā)支出與銷售收入比值、過(guò)去5年移動(dòng)平均的員工人數(shù)與銷售收入比值、銷售收入過(guò)去5年的移動(dòng)平均增長(zhǎng)率、過(guò)去5年移動(dòng)平均的銷售費(fèi)用和管理費(fèi)用與銷售收入的比值以及過(guò)去5年員工人數(shù)波動(dòng)性。對(duì)于第1個(gè)變量分組，對(duì)于每家企業(yè)每一年度樣本，將變量從大到小排序平均分為5組，最小的組賦值為4分，次小的組賦值為3分，依次類推，最大的組賦值為0分。對(duì)于第2至第6個(gè)變量，排序方式相反，即在每家企業(yè)每一年度樣本中從小到大平均分為5組，最小的組賦值為0分，最大的組賦值為4分；最后，根據(jù)每家企業(yè)每一年度的6個(gè)變量的分組得分加總，從而得到0-24分的變量度量戰(zhàn)略激進(jìn)度（str_f）。接著，本文從企業(yè)在六個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的資源分配情況來(lái)度量企業(yè)戰(zhàn)略差異度（str_d）［30］，分別為廣告和宣傳投入（銷售費(fèi)用除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入總額）、研發(fā)投入（無(wú)形資產(chǎn)凈額除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入總額）、資本密集度（固定資產(chǎn)總額除以企業(yè)員工總數(shù)）、固定資產(chǎn)更新程度（固定資產(chǎn)凈額除以固定資產(chǎn)原值）、管理費(fèi)用投入（管理費(fèi)用總額除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入總額）以及企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿（長(zhǎng)短期借款總額除以應(yīng)付債券與權(quán)益賬面價(jià)值），將以上6個(gè)指標(biāo)同期內(nèi)分別與同行業(yè)均值相減，再除以該維度值的標(biāo)準(zhǔn)差后取絕對(duì)值，最后取算數(shù)平均數(shù)得到企業(yè)戰(zhàn)略差異度。則企業(yè)戰(zhàn)略韌性（str）可以表示為strit=?str_fit+?str_dit，該數(shù)值越大，則說(shuō)明企業(yè)的戰(zhàn)略韌性越強(qiáng)。表9中列（2）報(bào)告了以企業(yè)戰(zhàn)略韌性為中介變量的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略韌性的估計(jì)系數(shù)為0071，且在5%的顯著性水平下顯著，并且企業(yè)戰(zhàn)略韌性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的估計(jì)系數(shù)都顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提升企業(yè)的戰(zhàn)略韌性。究其原因，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后通過(guò)建立支撐戰(zhàn)略落實(shí)的業(yè)務(wù)體系以及先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)采集匯聚、融合等為提升企業(yè)戰(zhàn)略韌性提供支持。驗(yàn)證了理論假說(shuō)H2。

3.外部環(huán)境不確定性對(duì)沖

為了衡量環(huán)境不確定性（eu），本文參考申慧慧等（2012）［31］的做法，首先運(yùn)用普通最小二乘法通過(guò)每家企業(yè)過(guò)去五年的銷售收入數(shù)據(jù)估計(jì)出每家企業(yè)過(guò)去五年的非正常銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差后，再將其除以其平均值，所得值即為未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性；其次，通過(guò)求得企業(yè)未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù)，從而得到同一行業(yè)同一年度的環(huán)境不確定性；最后，本文所運(yùn)用的環(huán)境不確定性即為未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性與同一行業(yè)同一年度的環(huán)境不確定性的比值。該數(shù)值越大，則外部環(huán)境不確定性越高。

Sale=λ0+λ1Year+ε（3）

其中，Sale為銷售收入；Year為年度變量，如果觀測(cè)值是過(guò)去第1年的，則Year=4；如果觀測(cè)值是過(guò)去第2年的，則Year=3；依次類推，式（3）中殘差ε即為非正常銷售收入。

表9中列（3）報(bào)告了以企業(yè)戰(zhàn)略韌性為中介變量的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境不確定性的估計(jì)系數(shù)為-0020，且在5%的顯著性水平下顯著，通過(guò)環(huán)境不確定性估計(jì)系數(shù)符號(hào)皆為負(fù)可以看出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境不確定性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即隨著企業(yè)數(shù)字化水平的提升，外部環(huán)境不確定性越低，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)_外部環(huán)境不確定性。究其原因，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后通過(guò)數(shù)字技術(shù)構(gòu)建信用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的在線交換，相較于信息網(wǎng)絡(luò)更透明，降低了企業(yè)的不確定性。驗(yàn)證了理論假說(shuō)H3。

五、進(jìn)一步分析：數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)識(shí)別

相較數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)因而言，個(gè)體企業(yè)受到同地區(qū)或同行業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為表現(xiàn)的外部影響同樣值得關(guān)注。那么，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為是否存在同群效應(yīng)呢？事實(shí)上，企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中往往與利益相關(guān)者之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問(wèn)題。信息模仿理論認(rèn)為，信息占優(yōu)企業(yè)面臨的融資約束較小，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效地降低信息不對(duì)稱程度，從而緩解企業(yè)融資約束問(wèn)題并進(jìn)一步降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本、提高生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，幫助企業(yè)獲取更多的現(xiàn)金流［32］。所以，信息占劣企業(yè)能夠獲得與其有關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息，通過(guò)模仿信息占優(yōu)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為并降低了自身的信息成本，進(jìn)而增加企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的投資。同時(shí)，為了在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中維持市場(chǎng)地位以及降低戰(zhàn)略成本，企業(yè)有更強(qiáng)的動(dòng)力模仿同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為。因此，在企業(yè)自身數(shù)字化技術(shù)不夠成熟的情況下，企業(yè)有較強(qiáng)的動(dòng)力模仿同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為。為此，將進(jìn)一步驗(yàn)證同群效應(yīng)的存在性以及判定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)是否會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升。

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)存在性檢驗(yàn)

首先，通過(guò)比較分析高、低數(shù)字化水平企業(yè)中企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的特征差異，揭示同群效應(yīng)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提升中的作用。為此，本文參照Combes等（2012）［33］的做法，以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，將樣本劃分為“高數(shù)字化水平”（H_D）和“低數(shù)字化水平”（L_D）?；趦蓚€(gè)子樣本的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)核密度圖可以看出限于篇幅，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)核密度圖省略，如有需要可向作者索取。，高數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體向右偏移，并且呈現(xiàn)“左截尾”的特征，說(shuō)明高數(shù)字化企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平更強(qiáng)?？傮w上，“高數(shù)字化水平”存在同群效應(yīng)。即同群效應(yīng)使得高數(shù)字化水平企業(yè)中存在低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平企業(yè)的比例相對(duì)較低，呈現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平分布的“左截尾”特征。

同時(shí)，借鑒Leary和Roberts（2014）［34］的方法，驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升是否來(lái)源于同群效應(yīng)，構(gòu)建下述回歸模型（4）。

digiti，t=γ0+γ1cohorti，t－1+∑γmCVsi，t－1+ε（4）

式（4）中，cohort為同群效應(yīng)變量，具體分為行業(yè)同群效應(yīng)（d_ind）和地區(qū)同群效應(yīng)（d_pro）兩個(gè)分指標(biāo)衡量。行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)（剔除該地區(qū)中與公司i同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型樣本，下同）分別為與企業(yè)i所處于同一細(xì)分行業(yè)的其他企業(yè)在t-1期數(shù)字化水平均值以及企業(yè)i所處于同一注冊(cè)省份的其他企業(yè)在t-1期數(shù)字化水平均值。若變量取值越大，表明該行業(yè)或地區(qū)的同群效應(yīng)越強(qiáng)。

利用模型（4）檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)現(xiàn)象，回歸結(jié)果如表10顯示，行業(yè)、地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計(jì)系數(shù)分別為0489、0072，并且通過(guò)了1%的顯著性水平?？梢?jiàn)，企業(yè)數(shù)字化水平不僅受到組織成員的行為、企業(yè)創(chuàng)新能力等因素的影響，還會(huì)受到同行業(yè)和同地區(qū)其他同群公司數(shù)字化水平的顯著影響。這可能是由于模仿者企業(yè)采取“搭便車”的機(jī)會(huì)主義傾向，或是其他因素的影響，致使其數(shù)字化轉(zhuǎn)型模仿行為的發(fā)生。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

為檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用，我們引入如下模型：

Riski，t=δ0+δ1d_indi，t－1+∑δmCVsi，t+σf+σi+σt+σp+ε（5）

Riski，t=δ0+δ1d_prvoi，t－1+∑δmCVsi，t+σf+σi+σt+σp+ε（6）

其中，d_ind為行業(yè)同群效應(yīng)變量，企業(yè)i所處于同一細(xì)分行業(yè)的其他企業(yè)在t-1期數(shù)字化水平均值。d_pro為地區(qū)同群效應(yīng)變量。企業(yè)i所處于同一注冊(cè)省份的其他企業(yè)在t-1期數(shù)字化水平均值。若變量取值越大，表明該行業(yè)或地區(qū)的同群效應(yīng)越強(qiáng)。

首先，我們分別用d_ind和d_pro來(lái)反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)，表11中可以看出行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)的系數(shù)均顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)可以提升企業(yè)數(shù)字化水平，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的提升有直接促進(jìn)作用。究其原因，同群企業(yè)之間信息不對(duì)稱進(jìn)一步降低，有利于加快同群企業(yè)之間的模仿行為，且其信息效應(yīng)的外溢至外部環(huán)境中，由于企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中可能個(gè)體之間存在異質(zhì)性，進(jìn)而可能存在更為優(yōu)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，使得企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平進(jìn)一步提升，驗(yàn)證了理論假說(shuō)H4和H5。

六、結(jié)論與政策啟示

基于我國(guó)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿不足和數(shù)字化浪潮的現(xiàn)實(shí)背景下，本文從內(nèi)生動(dòng)因和外生動(dòng)因兩個(gè)方面來(lái)研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。從內(nèi)生視角來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)治理能力提升效應(yīng)、戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)以及環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)三條作用路徑來(lái)影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；從外生視角來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)行業(yè)同群效應(yīng)和地區(qū)同群效應(yīng)來(lái)影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。以2011—2021年國(guó)內(nèi)A股上市企業(yè)作為樣本，系統(tǒng)考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。主要結(jié)論如下：（1）企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，在克服了內(nèi)生性以及經(jīng)過(guò)替換被解釋變量、剔除異常樣本等穩(wěn)健性檢驗(yàn)，該基準(zhǔn)結(jié)論依然穩(wěn)?。粡漠愘|(zhì)性檢驗(yàn)來(lái)看，中小規(guī)模企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。（2）治理能力提升效應(yīng)、戰(zhàn)略韌性增強(qiáng)效應(yīng)以及環(huán)境不確定性對(duì)沖效應(yīng)均是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的重要傳導(dǎo)機(jī)制。（3）進(jìn)一步研究表明，我國(guó)上市公司企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為存在同群效應(yīng)，且風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升來(lái)源于數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)和地區(qū)同群效應(yīng)，同群效應(yīng)使得高數(shù)字化水平企業(yè)中存在低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平企業(yè)的比例相對(duì)較低，呈現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分布的“左截尾”特征。

本文的研究結(jié)論具有如下政策啟示：第一，積極促進(jìn)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的完善與政策法規(guī)的實(shí)施。數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)可以為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航，具體通過(guò)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的布局、信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善以及數(shù)字算法基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型營(yíng)造一個(gè)良好的外部環(huán)境。政策法規(guī)的實(shí)施可以激發(fā)市場(chǎng)活力，防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，特別是在數(shù)字監(jiān)管與治理方面，有關(guān)政府部門(mén)需要加強(qiáng)反壟斷意識(shí)，積極且有效地對(duì)排他性較強(qiáng)的交易行為進(jìn)行干預(yù)，并且建立健全常態(tài)化的監(jiān)管體系與行業(yè)準(zhǔn)則體系。第二，完善市場(chǎng)信息交換機(jī)制。完備、高效的信息機(jī)制是緩解企業(yè)信息不對(duì)稱的途徑之一，而數(shù)據(jù)要素作為企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代騰飛的關(guān)鍵因素，要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的賦能作用。有關(guān)政府部門(mén)可以根據(jù)地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略需要，大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新，大力推動(dòng)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)鏈與數(shù)字化供應(yīng)鏈協(xié)同一體化發(fā)展。第三，相關(guān)政府部門(mén)不僅要看到在地區(qū)或行業(yè)處于領(lǐng)頭企業(yè)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為的示范作用，也要看到其他非國(guó)企、中小規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的積極影響，充分利用同群效應(yīng)發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)作用，為同行業(yè)或區(qū)域內(nèi)其他企業(yè)提供先進(jìn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型知識(shí)和制定數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略的經(jīng)驗(yàn)。

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Digital?Transformation，?Cogroup?Effect?And?Enterprise?Risk-taking

ZHANG?Liao，?ZENG?Jiacheng

（School?of?Economics，?Hangzhou?Dianzi?University，?Hangzhou?310018，?China）

Abstract：?Based?on?the?background?of?insufficient?risk?taking?willingness?of?Chinese?enterprises?under?the?digital?wave，?this?paper?explains?the?mechanism?of?enterprises?digital?transformation?affecting?the?level?of?risk?taking?from?three?aspects：?the?enhancement?effect?of?governance?capability，?the?enhancement?effect?of?strategic?resilience?and?the?hedging?effect?of?environmental?uncertainty.?The?existence?of?homogeneity?effect?phenomenon?of?enterprise?digital?transformation?and?its?exogenous?influence?on?enterprise?risk-taking?level?are?demonstrated?from?two?dimensions?of?industry?and?region.?Based?on?the?panel?data?of?Chinese?A-share?listed?companies?from?2011?to?2021，?this?paper?systematically?examines?the?relationship?between?enterprise?digital?transformation?and?enterprise?risk?taking.?The?research?shows?that?digital?transformation?significantly?improves?the?level?of?enterprise?risk?taking.?In?terms?of?the?mechanism，?the?digital?transformation?of?enterprises?jointly?improves?the?level?of?enterprise?risk?taking?by?hedging?the?uncertainty?of?external?environment，?improving?corporate?governance?ability?and?enhancing?corporate?strategic?resilience.?Further?research?shows?that?there?are?obvious?industrial?and?regional?homogeneity?characteristics?in?Chinese?enterprises?digital?transformation?behavior，?which?is?an?important?reason?for?the?improvement?of?the?level?of?risk?taking.?The?homogeneity?effect?makes?the?proportion?of?enterprises?with?low?level?of?risk?taking?in?the?enterprise?group?with?high?degree?of?digitalization?is?relatively?low.?In?other?words，?the?distribution?of?high?and?low?digitalization?enterprises?risk?bearing?level?shows?obvious?“l(fā)eft?truncation”?characteristics.

Key?words：digital?transformation;?same-group?effect;?risk-taking;?strategic?resilience;?governance?ability

（責(zé)任編輯：周正）