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      數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響研究

      2025-01-01 00:00:00胡智星邱玉興黃河?xùn)|
      會計之友 2025年1期

      【摘 要】 文章從質(zhì)量管理視角探討了數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量具有明顯的提升作用,且在內(nèi)生性問題處理和多重穩(wěn)健性檢驗后結(jié)論依然成立。這種提升作用不僅源于對信息披露體系的直接促進,更在于對企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和流程的深層次優(yōu)化與重構(gòu)。通過優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和加強活動控制,數(shù)字技術(shù)能夠顯著提升信息披露的質(zhì)量。盡管數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力能提升信息透明度,但其對管理層披露意愿和行為的直接影響有限,信息透明度并未如預(yù)期般在提升信息披露質(zhì)量中起到中介作用。此外,通過異質(zhì)性分析和門檻效應(yīng)分析,研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模對數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力提升信息披露質(zhì)量的效應(yīng)具有非線性特征,即相較于小型企業(yè),大型企業(yè)在數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力賦能中獲益更為顯著。這些發(fā)現(xiàn)可為企業(yè)管理者和政策制定者提供一些參考信息。

      【關(guān)鍵詞】 數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力; 數(shù)字化技術(shù); 信息披露質(zhì)量; 質(zhì)量管理

      【中圖分類號】 F270.7 【文獻標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937(2025)01-0038-09

      一、引言

      2023年9月,習(xí)近平總書記在黑龍江考察期間提出了“新質(zhì)生產(chǎn)力”這一新詞匯[1]。不同于傳統(tǒng)生產(chǎn)力,新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導(dǎo)作用,擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑的先進生產(chǎn)力,具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征[2]。數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力則是新質(zhì)生產(chǎn)力在數(shù)字經(jīng)濟時代的具體體現(xiàn)和重要組成部分[3]。所謂數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力是指將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)要素雙輪驅(qū)動賦能生產(chǎn)力變革而形成的具有新技術(shù)、新要素、新方式的新質(zhì)生產(chǎn)力[4]。它不僅改變了信息披露的方式,而且提高了信息內(nèi)容的廣度與深度,尤其是人工智能和機器學(xué)習(xí)等新技術(shù),可以對大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進行分析和處理,為企業(yè)和利益相關(guān)者提供更加精準(zhǔn)和深入的信息。近年來,面對國際和國內(nèi)的雙重挑戰(zhàn),以信息披露激發(fā)資本市場主體活力成為中國應(yīng)對經(jīng)濟下行壓力的重要思路。2020年中共中央、國務(wù)院《關(guān)于新時代加快完善社會主義市場經(jīng)濟體制的意見》在提到資本市場建設(shè)時,強調(diào)了信息披露制度的重要性,并指出要推動以信息披露為核心的股票發(fā)行注冊制改革,這無疑凸顯了中央進一步優(yōu)化資本市場的決心。數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力在推動信息披露更加高效、全面性和互動性方面扮演著關(guān)鍵角色,這對于構(gòu)建一個更加透明、公平的資本市場環(huán)境至關(guān)重要[5]。一個關(guān)鍵的問題自然浮現(xiàn):數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力究竟是如何影響企業(yè)信息披露質(zhì)量的?顯然,回答上述問題對于構(gòu)建高質(zhì)量中國資本市場具有重要的參考價值。

      二、理論分析與研究假設(shè)

      質(zhì)量管理的核心在于嚴(yán)格控制生產(chǎn)和服務(wù)提供過程,確保滿足顧客需求與期望,并嚴(yán)格遵循相關(guān)法律法規(guī)。這一核心同樣適用于信息披露的全過程。信息披露的質(zhì)量需要在數(shù)據(jù)收集、處理、整合到發(fā)布的每一個環(huán)節(jié)中得到嚴(yán)格管理,任何環(huán)節(jié)的疏漏都可能影響信息披露的整體質(zhì)量。數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力為信息披露注入新動能,通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)能夠更有效地收集、整理和披露信息。例如:云計算和大數(shù)據(jù)等新技術(shù),使得信息處理和存儲能力得到極大提升,為信息披露提供了新的技術(shù)和平臺;5G網(wǎng)絡(luò)的部署極大提高了數(shù)據(jù)傳輸速度和降低了延遲,使得實時信息披露成為可能;人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,增強了信息分析和處理的能力,為信息披露提供了更深入和精準(zhǔn)的內(nèi)容;區(qū)塊鏈技術(shù)提供了一種新的信息記錄和驗證機制,增強了信息披露的安全性和可信度。這些數(shù)字技術(shù)為信息披露的質(zhì)量和效率提供了新的解決方案。

      在信息披露的流程中,企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)既需要通過嚴(yán)格的管理和控制來克服,也需要借助技術(shù)手段來提供支持。數(shù)字化技術(shù)的進步為企業(yè)提供了一個機遇,可以依靠“數(shù)字技術(shù)驅(qū)動”來改造、提升原有技術(shù)體系和生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化程度[6]。這樣的技術(shù)革新對信息披露的每個階段都會產(chǎn)生相應(yīng)的效應(yīng)。首先,在信息披露的初始階段,利用人工智能技術(shù)可以自動獲取數(shù)據(jù)信息,大大提高數(shù)據(jù)采集的速度,擴大數(shù)據(jù)采集的范圍,增加數(shù)據(jù)采集的深度[7],這不僅減少了對人力資源的依賴,還顯著提高了財務(wù)報告的精確度和可信度,確保了信息的完整性和一致性。其次,在信息披露的中間階段,數(shù)字化技術(shù)通過強化內(nèi)部控制機制,為企業(yè)提供了強有力的保障。具體來說,實時監(jiān)控系統(tǒng)和自動化合規(guī)性檢查能夠及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)防潛在的異常行為[8],從而確保信息披露的準(zhǔn)確性和符合法規(guī)要求。數(shù)字化技術(shù)為企業(yè)提供了一個堅固的防線,以防止錯誤和不當(dāng)行為的發(fā)生[9]。最后,在信息披露的最終階段,數(shù)字化技術(shù)能顯著提高信息的透明度和可訪問性[10]。高級決策支持系統(tǒng)為管理層提供了深入的數(shù)據(jù)分析和客觀的建議,幫助他們作出更加明智和公正的披露決策[11]。同時,數(shù)字化平臺加強了企業(yè)與投資者和其他利益相關(guān)者之間的互動和溝通,確保了信息的及時傳遞和反饋[12]?;谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)1。

      H1:在其他條件相同的情況下,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量具有正向促進作用。

      在分析了數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的直接影響之后,本文將進一步探究其深層作用機制。信息披露質(zhì)量的提升是一個復(fù)雜的多維度過程,而數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的深遠(yuǎn)影響,不僅體現(xiàn)在外部推動,更在于其對企業(yè)信息披露體系的內(nèi)在重構(gòu)和優(yōu)化。具體來說,作用機制主要體現(xiàn)在以下三個方面:

      (1)組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用,促進組織結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)化、扁平化,推動企業(yè)組織架構(gòu)向更加靈活和高效的模式轉(zhuǎn)變。通過網(wǎng)格制的平等治理規(guī)則、多中心權(quán)力及非標(biāo)準(zhǔn)化行動來進行組織的運作,能夠縮短決策鏈條,加快信息流通速度,從而提升決策的時效性和適應(yīng)性[13]。以人工智能為導(dǎo)向的系統(tǒng)可以助力企業(yè)緩解供應(yīng)鏈中斷的不利影響,調(diào)整運輸網(wǎng)絡(luò)以確保地理上合適的供應(yīng)鏈和網(wǎng)絡(luò)安全,并在多個參數(shù)上節(jié)約成本并提高效率[14]。此外,肖紅軍等[15]研究指出數(shù)字化對供應(yīng)鏈的可持續(xù)發(fā)展具有積極的賦能作用。這種組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化,伴隨著組織效能的增強,使企業(yè)能夠更加迅速地響應(yīng)市場變化,及時調(diào)整經(jīng)營策略,確保信息披露的專業(yè)性和可靠性。

      (2)控制活動優(yōu)化效應(yīng)。通過實施一系列基于數(shù)字化的先進控制措施,企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對運營各環(huán)節(jié)的精細(xì)化管理。企業(yè)通過數(shù)字化的信息共享系統(tǒng)來強化對財務(wù)行為的管控,同時能夠通過業(yè)財融合的系統(tǒng)設(shè)計來強化對業(yè)務(wù)端的控制,進而優(yōu)化內(nèi)部的控制活動[16]。電子化審計利用虛擬場景審計得以實現(xiàn),現(xiàn)場審計的空間距離阻隔和時間差異限制得以消除,審計組織借助新技術(shù)特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)使電子證據(jù)提高審計效率的作用得以充分發(fā)揮[17]。智能化合規(guī)檢查則通過自然語言處理等技術(shù),自動檢測內(nèi)部文本與外部文件的監(jiān)管要求之間的偏差[18],IPO過程中發(fā)行人發(fā)布的信息是否符合上市規(guī)則[19],確保企業(yè)遵循相關(guān)法律法規(guī)。這些控制措施的集成應(yīng)用,為企業(yè)提供了一個全面的風(fēng)險管理框架,保障了企業(yè)在動態(tài)市場環(huán)境中的穩(wěn)健運營和信息披露的真實性。

      (3)信息透明度提升效應(yīng)。在數(shù)字化的推動下,企業(yè)得以運用多種新興的信息平臺和渠道,如社交媒體、在線數(shù)據(jù)庫、移動應(yīng)用等。這些渠道的增加,使得投資者、分析師、監(jiān)管機構(gòu)等利益相關(guān)者能夠從多個角度和層面獲取企業(yè)信息,尤其是證券分析師的關(guān)注有助于緩解信息不透明的負(fù)面影響[20]。同時,信息傳播的速度和范圍也因數(shù)字化而顯著提高,通過網(wǎng)絡(luò)和移動設(shè)備,信息可以迅速傳播至全球受眾,提升了信息傳播的效率。此外,數(shù)字化還促進了供應(yīng)鏈信息的共享和可見性,增強了利益相關(guān)者和社會公眾對供應(yīng)鏈企業(yè)及其活動的責(zé)任治理,從而提高了供應(yīng)商企業(yè)的ESG表現(xiàn)[15]。這種信息流通的加速、透明度的提升,有助于市場快速響應(yīng)企業(yè)的最新動態(tài),提高了市場的反應(yīng)速度和靈敏度,確保了信息披露的及時性。

      基于上述分析,本文提出假設(shè)2—假設(shè)4。

      H2:在其他條件相同的情況下,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力通過優(yōu)化組織結(jié)構(gòu),提升企業(yè)信息披露質(zhì)量。

      H3:在其他條件相同的情況下,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力通過加強控制活動,提升企業(yè)信息披露質(zhì)量。

      H4:在其他條件相同的情況下,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力通過提高信息透明度,提升企業(yè)信息披露質(zhì)量。

      三、數(shù)據(jù)、變量和計量模型

      (一)數(shù)據(jù)

      本文分析主要涉及三類數(shù)據(jù):第一類是企業(yè)層面的數(shù)字無形資產(chǎn)投入數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集旨在反映企業(yè)的數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力水平。鑒于數(shù)字化進程的演進,收集了2010—2021年間A股制造業(yè)上市公司財務(wù)報表附注中所披露的無形資產(chǎn)投資的詳細(xì)數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)進行匯總,以此作為企業(yè)數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的測度。第二類是企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù),主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。第三類是信息披露質(zhì)量數(shù)據(jù),采用深交所和上交所信息披露質(zhì)量評級(Grade)作為信息披露質(zhì)量的測度指標(biāo)。在構(gòu)建控制變量時,特別關(guān)注了財務(wù)數(shù)據(jù)的真實性。為了減少財務(wù)數(shù)據(jù)造假對實證分析結(jié)果的潛在影響,剔除了樣本期間ST類樣本以及退市的樣本。

      (二)變量選取和說明

      1.被解釋變量:企業(yè)信息披露質(zhì)量(cdq)

      關(guān)于企業(yè)信息披露質(zhì)量的測度,采用深圳證券交易所和上海證券交易所對上市公司信息披露的考評結(jié)果作為度量指標(biāo)。由于考評結(jié)果“優(yōu)秀”“良好”“及格”“不及格”四個等級具有優(yōu)劣次序,故分別賦值4、3、2、1。

      2.解釋變量:數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力水平(dig)

      關(guān)于衡量數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力水平,目前有兩種方法可供參考借鑒。第一種方法是通過分析企業(yè)年報中數(shù)字化關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率來進行測度[6],但這種方法可能會因過度識別問題而產(chǎn)生評估偏差。相比之下,第二種方法通過分析企業(yè)年報中數(shù)字化相關(guān)資產(chǎn)的規(guī)模來進行測度[21],被認(rèn)為更為精確和可信,用于衡量企業(yè)數(shù)字化水平更有說服力。特別是,數(shù)字化相關(guān)資產(chǎn)中的無形資產(chǎn),如專利、軟件、網(wǎng)站等,這些資產(chǎn)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新活動的核心,對企業(yè)的長期競爭力和市場表現(xiàn)具有決定性影響。因此本文采用數(shù)字化無形資產(chǎn)投入的對數(shù)值來表征數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力。

      3.控制變量

      為提高本文的研究精度,在參考一系列現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上,本文將在研究框架中加入控制變量。/YPb/Qp4q4KsBsTDO7i76w==具體包括:(1)企業(yè)年齡(age),采用當(dāng)年年份與企業(yè)成立年份之差加1之后取對數(shù)表示;(2)企業(yè)規(guī)模(size),采用營業(yè)收入的對數(shù)值表示;(3)資產(chǎn)負(fù)債率(tdr);(4)凈資產(chǎn)收益率(roe);(5)流動比率(cr);(6)應(yīng)收賬款與收入比(ar);(7)前十大股東持股比例(mso);(8)獨立董事人數(shù)占比(pid),采用獨立董事人數(shù)除以董事人數(shù)表示;(9)企業(yè)性質(zhì)(soe),國企為1,其他為0;(10)企業(yè)固定效應(yīng)(id_FE);(11)年份效應(yīng)(year_FE)。

      (三)計量模型設(shè)定

      為檢驗數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響,本文構(gòu)建了直接效應(yīng)檢驗?zāi)P停?/p>

      cdqi,t=β0+β1digi,t+β2controlsi,t+ui+ut+εi,t (1)

      其中,下標(biāo)i表示企業(yè),t表示年份;cdq為本文的被解釋變量,表示企業(yè)信息披露質(zhì)量;dig為本文的核心解釋變量,表示企業(yè)數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力水平。controls為一系列控制變量,是影響企業(yè)信息披露質(zhì)量的其他因素,包括:企業(yè)年齡、規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、流動比率、應(yīng)收賬款與收入比、前十大股東持股比例、獨立董事人數(shù)占比、企業(yè)性質(zhì)。ui為企業(yè)固定效應(yīng),ut表示年份固定效應(yīng),εi,t為隨機擾動項。

      四、實證結(jié)果及分析

      (一)基準(zhǔn)回歸

      在進行計量回歸前,還需要對模型設(shè)定進行相關(guān)檢驗。Hausman檢驗結(jié)果表明P值為0.1455,在給定顯著性水平5%的情況下,支持隨機效應(yīng)模型。因此本文在后續(xù)回歸分析中使用隨機效應(yīng)模型設(shè)定。表1顯示了數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。具體來看,列(1)僅引入時間固定效應(yīng),在控制了時間趨勢產(chǎn)生的影響后,結(jié)果顯示核心解釋變量數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對估計系數(shù)顯著為正??紤]到企業(yè)自身特征變化也會影響其信息披露質(zhì)量,列(2)增加年齡、企業(yè)規(guī)模以及資產(chǎn)負(fù)債率作為控制變量,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)變小了,在5%的水平上顯著為正。列(3)進一步增加凈資產(chǎn)收益率、流動比率、應(yīng)收賬款與收入比作為控制變量后,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)略有變大,在1%的水平上顯著為正。列(4)繼續(xù)加入控制變量,核心變量估計系數(shù)的數(shù)值幾乎無變化,表明回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。該系數(shù)在1%的水平上依然顯著,反映出在控制了眾多因素之后,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量具有顯著的正向影響,同理論分析結(jié)果一致。

      (二)內(nèi)生性問題

      數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力推動企業(yè)信息披露質(zhì)量的提升,同時高質(zhì)量的信息披露要求也可能反過來激勵企業(yè)加快其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力與企業(yè)信息披露質(zhì)量之間可能存在雙向因果關(guān)系。同時考慮到遺漏變量,以及度量誤差,可能會造成解釋變量與殘差項相關(guān),從而引起內(nèi)生性問題。因此,本文實證部分著重克服這一內(nèi)生性問題的影響。本文選用同行業(yè)(兩位數(shù)行業(yè)分類)其他企業(yè)(不包括本企業(yè))數(shù)字化無形資產(chǎn)投入的平均值(industry_dig)作為數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的工具變量。企業(yè)同行業(yè)其他企業(yè)存在競爭關(guān)系,彼此數(shù)字化無形資產(chǎn)投入存在一定相關(guān)性。該工具變量涉及的數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力基于同行業(yè)其他企業(yè)測算而得,與企業(yè)不直接相關(guān)。在表2中列(1)給出了基于兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,Kleibergen-Paaprk LM統(tǒng)計量等于822.549,在1%的水平上應(yīng)拒絕工具變量識別不足的原假設(shè);Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量遠(yuǎn)大于10,拒絕了弱工具變量假設(shè),這些表明工具變量與潛在的內(nèi)生變量之間具有較強的相關(guān)性,工具變量的選取較為合理。同時本文選用其他企業(yè)(不包括本企業(yè))數(shù)字化無形資產(chǎn)投入的平均值滯后一階(L.industry_dig)作為數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的工具變量。如表2所示的具體估計結(jié)果表明,在考慮了可能存在的內(nèi)生性問題之后,數(shù)字新生產(chǎn)力仍顯著提升企業(yè)信息披露質(zhì)量,與基礎(chǔ)回歸結(jié)果一致。

      (三)穩(wěn)健性檢驗

      為驗證研究結(jié)論的可靠性,本文通過替換解釋變量、調(diào)整樣本范圍、改進回歸模型三種方法進行穩(wěn)健性檢驗。

      1.核心解釋變量替換

      通過計算財務(wù)報表中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)加1后取對數(shù),構(gòu)造了數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)(dt),并以此替換了原有的數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力作為解釋變量。如表3列(1)所示,這一替換后的解釋變量的估計系數(shù)顯著為正。此外,還采用了相似的方法,以財務(wù)報表中人工智能技術(shù)相關(guān)高頻關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率為基礎(chǔ),構(gòu)造了人工智能技術(shù)指標(biāo)(ai),并用其替換數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力作為解釋變量,得到的估計系數(shù)同樣顯著為正。作為替代核心解釋變量的數(shù)據(jù)均來源于CnOpenData數(shù)據(jù)庫。表3列(1)、列(2)的回歸分析結(jié)果表明,無論采用哪種衡量方式,估計系數(shù)都是正的,這與基準(zhǔn)模型的結(jié)果是一致的。

      2.研究樣本調(diào)整

      鑒于不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平及行業(yè)特性存在較大差異,可能會對估計結(jié)果產(chǎn)生干擾,本文采取了兩種樣本調(diào)整方式來增強結(jié)果的穩(wěn)健性。首先,本文排除了注冊地位于數(shù)字經(jīng)濟一線城市,即北京、上海、廣州、深圳和杭州的企業(yè)樣本;其次,本文排除了計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)這些數(shù)字經(jīng)濟優(yōu)勢行業(yè)的企業(yè)樣本。表3的列(3)、列(4)結(jié)果顯示,在調(diào)整后的樣本基礎(chǔ)上,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)均為正,且在5%水平顯著,表明本文研究結(jié)論可靠。

      3.回歸模型調(diào)整

      為排除回歸模型選擇對實證結(jié)果的干擾,本文采用有序Probit回歸與有序logit回歸進行穩(wěn)健性檢驗,以保證實證結(jié)果的可靠性。表3列(5)、列(6)結(jié)果顯示:數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)均為正,且在1%水平顯著,與基準(zhǔn)結(jié)果一致。

      五、作用機制檢驗

      前文理論分析認(rèn)為,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力通過優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)、優(yōu)化活動控制以及提高信息透明度提升效應(yīng),提升企業(yè)信息披露質(zhì)量。接下來,本文圍繞組織結(jié)構(gòu)、活動控制以及信息透明度這三個方面進行作用機制的檢驗。

      (一)指標(biāo)度量和模型設(shè)定

      1.中介變量測度

      組織結(jié)構(gòu)的測度可以通過多種方式來衡量,而扁平化程度是其中一個重要的維度。一般來說,觀察組織結(jié)構(gòu)中的管理層級數(shù)量,較少的層級可以視為扁平化的一種表現(xiàn)形式。由于扁平化主要體現(xiàn)在中間管理層人數(shù)占比的下降,受限于中間管理層人數(shù)數(shù)據(jù)的可獲得性,本文最終選擇用高級管理人員占比來反映組織結(jié)構(gòu)扁平化的程度,高級管理人員占比(smr)=高級管理人員數(shù)/員工人數(shù)。

      活動控制的測度采用迪博內(nèi)部控制指數(shù)中的活動控制指數(shù)(oci)來衡量。該指數(shù)關(guān)注的是公司為確保管理層指令得到執(zhí)行而采取的各種措施,包括不相容職責(zé)分離、授權(quán)審批、會計控制、財產(chǎn)安全控制等。這些控制活動旨在確保公司的運營效率和合規(guī)性,防止資產(chǎn)損失和錯誤。該指數(shù)是衡量公司內(nèi)部控制活動有效性的重要工具。

      信息透明度的測度采用迪博內(nèi)部控制指數(shù)中的信息與溝通指數(shù)(ici)來衡量。該指數(shù)評價的是公司內(nèi)部和外部信息傳遞的有效性,包括信息收集、處理、傳遞和反饋的流程。良好的信息與溝通能夠確保公司內(nèi)部人員及時獲取準(zhǔn)確和完整的信息,對外也能夠提供透明和及時的信息披露。

      2.模型設(shè)定

      參照現(xiàn)有文獻的普遍做法,本文設(shè)定如下形式的中介效應(yīng)模型對數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力通過高級管理人員占比、活動控制指數(shù)、信息與溝通指數(shù)這三個中介變量對企業(yè)信息披露質(zhì)量的作用機制進行檢驗:

      cdqi,t=β0+β1digi,t+β2controlsi,t+ut+εi,t (2)

      mvi,t=β0+β1digi,t+β2controlsi,t+ut+εi,t (3)

      edqi,t=β0+β1digi,t+β2controlsi,t+β3mvi,t+ut+εi,t (4)

      其中,mv表示中介變量,可以替換為smr、oci或者ici,來表示相應(yīng)中介變量所對應(yīng)的中介效應(yīng)模型。

      (二)數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力與企業(yè)信息披露質(zhì)量的作用機制檢驗

      表4給出了數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力與企業(yè)信息披露質(zhì)量作用機制的檢驗結(jié)果。其中列(1)是對基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果,與表1列(4)的估計結(jié)果相同。從列(2)可以看出,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對中介變量高級管理人數(shù)占比具有顯著的抑制作用,這表明數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力有利于企業(yè)組織架構(gòu)的扁平化。從列(3)可以看出,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對中介變量活動控制具有顯著的促進作用,這表明數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力有利于企業(yè)活動控制水平的提升。從列(4)可以看出,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對中介變量信息與溝通具有顯著的促進作用,這表明數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力有利于提升企業(yè)信息的透明度。與列(1)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比,列(5)在加入中介變量高級管理人數(shù)占比之后,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)在數(shù)值大小和顯著性水平上均出現(xiàn)了下降,這表明“組織結(jié)構(gòu)”中介效應(yīng)的存在。列(6)在加入中介變量活動控制指標(biāo)之后,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)在數(shù)值大小出現(xiàn)了下降,這表明“活動控制”中介效應(yīng)的存在。與列(1)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比,列(7)在加入中介變量信息與溝通指標(biāo)之后,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的估計系數(shù)幾乎沒有變化,支持“信息透明度”中介效應(yīng)不存在??赡艿脑蛟谟?,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對于管理層的披露意愿和行為的影響有限,其有利于提升企業(yè)信息的透明度,但是無法間接改善企業(yè)信息披露質(zhì)量。

      六、進一步討論:非中性視角

      由前文分析可知,總體上數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量具有正向提升作用,但對于不同特征的企業(yè)是否存在差異呢?接下來,本文圍繞區(qū)域、所有制、企業(yè)規(guī)模這三個方面檢驗是否存在數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的異質(zhì)性影響。

      1.異質(zhì)性分析

      (1)區(qū)域異質(zhì)性

      結(jié)合劉勇等[22]對區(qū)域劃分,將31個省份劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)兩個子樣本加以考察。表5列(1)、列(2)分別是東部地區(qū)、中西部地區(qū)的回歸結(jié)果。對中西部地區(qū)而言,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響顯著為正。然而對于中西部地區(qū)而言,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的估計系數(shù)不顯著,且系數(shù)相較于列(1)偏小。根據(jù)交互項模型的Chow檢驗的估計結(jié)果計算得到系數(shù)差異P值為0.000,這表明在1%的水平下,應(yīng)拒絕數(shù)字化在不同區(qū)域回歸結(jié)果中的估計系數(shù)不存在顯著性差異的原假設(shè)。不難發(fā)現(xiàn),相較于中西部地區(qū),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的提升對東部地區(qū)企業(yè)信息披露質(zhì)量的正向促進作用更為突出。

      (2)企業(yè)所有制異質(zhì)性

      企業(yè)的所有制性質(zhì),是由企業(yè)的投資主體自身的隸屬關(guān)系決定的。對于多種經(jīng)濟成分聯(lián)營的企業(yè)、股份合作企業(yè)等而言,其投資主體具有模糊性。因此,本文僅對有明確投資主體的企業(yè)樣本進行企業(yè)所有制異質(zhì)性的分析。參考劉金煥等[23]對企業(yè)的劃分方法,將注冊類型為110、141和151的企業(yè)歸為國有企業(yè),將其他企業(yè)歸為非國有企業(yè)。結(jié)果如表5列(3)、列(4)所示,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響均顯著為正。系數(shù)差異P值為0.008,這表明在1%的顯著性水平,應(yīng)拒絕數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力在不同所有制結(jié)果中的估計系數(shù)不存在顯著性差異的原假設(shè)。相對于非國有企業(yè)而言,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對于國企信息披露質(zhì)量促進作用更大。

      東部企業(yè)和國有企業(yè)的信息披露質(zhì)量在數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力賦能中獲益更多,可能存在一些共同的影響因子。企業(yè)規(guī)模是一個可能的共同因子,因為通常東部地區(qū)的企業(yè)和國有企業(yè)相比其他地區(qū)的企業(yè)規(guī)模更大,規(guī)模較大的企業(yè)往往擁有更完善的管理體系和更豐富的資源,這有助于提高信息披露的質(zhì)量。在企業(yè)層面,本文依據(jù)樣本企業(yè)的營業(yè)收入和總資產(chǎn)的中位數(shù)對它們進行規(guī)模分組,并探討了數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對不同規(guī)模企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響。與先前關(guān)于區(qū)域異質(zhì)性和企業(yè)所有制異質(zhì)性的研究相似,本文發(fā)現(xiàn)不論在哪種分組方式下,相對于小企業(yè)而言,大型企業(yè)在信息披露質(zhì)量方面的提升都更加受益于數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升。這與之前關(guān)于東部地區(qū)企業(yè)和國有企業(yè)的分析相吻合。限于篇幅,不再贅述。

      2.門檻效應(yīng)檢驗分析

      是否存在特定的企業(yè)規(guī)模臨界值,當(dāng)企業(yè)規(guī)模超過這一臨界值時,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對信息披露質(zhì)量的提升作用會顯著增強呢?接下來本文將通過面板門檻模型來進一步識別該臨界值是否真實存在。為了檢驗這種門檻效應(yīng)的存在,建立了一個基于企業(yè)規(guī)模的門檻效應(yīng)回歸模型,如下所示:

      cdqi,t=β0+β1digi,t·s(size_fa≤τ)+β2digi,t·s(size_fa>

      τ)+β3controlsi,t+ut+εi,t

      其中,下標(biāo)i表示企業(yè),t表示年份;cdq為本文的被解釋變量,表示企業(yè)信息披露質(zhì)量;dig為本文的核心解釋變量,表示企業(yè)數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力水平。size_fa為門檻變量企業(yè)規(guī)模,τ為待估的門檻值。s(·)是指示函數(shù),在滿足條件時取值為1,否則取值為0。controls為一系列控制變量,與基準(zhǔn)模型設(shè)定幾乎相同,差異在于不含有規(guī)模。ut表示年份固定效應(yīng),εi,t為隨機擾動項。

      本文在進行門檻效應(yīng)分析時,要求數(shù)據(jù)必須是平衡面板數(shù)據(jù)。為了獲得充足的樣本量,面臨選擇合適時間段,過長的時間段可能導(dǎo)致新上市公司樣本不足,而過短的時間段則可能使老上市公司樣本不足。因此,為了平衡新老上市公司的樣本數(shù)量,本文選擇了2015—2021年這一時間段的數(shù)據(jù),以獲得較大樣本量。門檻分析使用的數(shù)據(jù)源與基礎(chǔ)模型使用的數(shù)據(jù)源相同。

      在估計門檻效應(yīng)模型之前,先基于Hansen(1999)的方法進行面板門檻存在性檢驗,在Bootstrap抽樣500次情況下,門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果呈現(xiàn)在表5中。通過觀察F統(tǒng)計量,在10%顯著水平條件下,企業(yè)規(guī)模通過了單一門檻檢驗,而雙重門檻和三重門檻檢驗未通過,說明有效門檻個數(shù)為1。進一步的,可以得到企業(yè)規(guī)模的1個門檻值分別為3.1861e+09(見表6),95%的置信區(qū)間分別為[3.0462e+09,3.3304e+09]。

      為驗證門檻值是否真實存在,通過繪制似然比函數(shù)圖(圖1)來確定。似然比函數(shù)圖的橫軸表示門檻估計量,縱軸表示似然比統(tǒng)計量LR,單門限與LR圖像與水平線有交點,確定了第一門限值的置信區(qū)間,所以通過了顯著性的檢驗。

      在確認(rèn)門檻效應(yīng)存在門檻值的情況下,門檻回歸結(jié)果(見表7)顯示:在營業(yè)收入規(guī)模未達到第一門檻值之前,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的回歸系數(shù)為0.0553,這個系數(shù)是顯著的,意味著對于規(guī)模較小的企業(yè),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的提升已經(jīng)開始對信息披露質(zhì)量產(chǎn)生正向的促進作用。當(dāng)營業(yè)收入規(guī)模超過這個門檻值時,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的回歸系數(shù)增加到了0.0657,并且同樣顯著,這表明對于規(guī)模較大的企業(yè),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對信息披露質(zhì)量的正向影響變得更大。

      七、結(jié)語

      在上市公司信息披露質(zhì)量受到監(jiān)管機構(gòu)和市場參與者日益關(guān)注的大背景下,本研究選取了2010—2021年期間滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司作為研究對象,分析了數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對企業(yè)信息披露質(zhì)量的積極影響及其作用機制,得出以下研究結(jié)果:

      1.數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力能夠顯著提升上市公司的信息披露質(zhì)量,即使在經(jīng)過一系列的內(nèi)生性問題處理和穩(wěn)健性檢驗后,這一結(jié)論依然穩(wěn)固。信息披露的質(zhì)量至關(guān)重要,它必須在數(shù)據(jù)的收集、處理、整合以及發(fā)布過程中得到嚴(yán)格控制,確保信息的準(zhǔn)確性和可靠性,這直接關(guān)聯(lián)到企業(yè)在資本市場的穩(wěn)定發(fā)展及其價值的體現(xiàn)。企業(yè)應(yīng)充分利用現(xiàn)代數(shù)字技術(shù),提高信息披露的質(zhì)量和效率。

      2.數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力主要通過優(yōu)化企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、增強活動控制這兩個關(guān)鍵途徑,間接提高了公司信息披露的質(zhì)量。首先,通過技術(shù)革新和流程再造,企業(yè)能夠構(gòu)建更加扁平化和網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu),這不僅加快了信息流通速度,也提高了決策的響應(yīng)性和靈活性;其次,數(shù)字化工具的應(yīng)用,如自動化審計和實時監(jiān)控系統(tǒng),加強了企業(yè)對信息披露流程的控制,減少了錯誤和遺漏,確保了披露信息的準(zhǔn)確性和合規(guī)性。

      3.盡管數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力能夠提高信息透明度,但其對管理層披露意愿和行為的直接影響有限,信息透明度并未如預(yù)期那樣發(fā)揮中介作用。數(shù)字技術(shù)為企業(yè)提供了更高效的信息處理和傳播手段,從而提高了信息透明度,但這種技術(shù)進步并未直接轉(zhuǎn)化為企業(yè)管理層更積極的披露意愿。換言之,信息透明度的提升本身并不足以確保企業(yè)管理層會主動披露更多或更深入的信息。這可能是因為企業(yè)管理層在權(quán)衡披露決策時,還需要考慮諸如保護商業(yè)機密、避免市場過度反應(yīng)、滿足監(jiān)管要求等其他戰(zhàn)略性因素。

      4.對于不同區(qū)域、所有制和規(guī)模的企業(yè),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對信息披露質(zhì)量的影響存在顯著差異。特別是在東部地區(qū)和國有企業(yè)中,這種影響尤為明顯。原因可能在于這些企業(yè)不僅資源豐富,而且數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程也更為迅速。這使得東部企業(yè)和國有企業(yè)在信息披露質(zhì)量上得到了顯著提升。進一步的研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)規(guī)模是影響這種差異的一個重要因素。具體來說,相較于小型企業(yè),大型企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中獲得的益處更大。這種規(guī)模效應(yīng)使得大型企業(yè)在信息披露質(zhì)量上的表現(xiàn)更為突出。

      5.門檻效應(yīng)的分析進一步確認(rèn)了企業(yè)規(guī)模與數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對信息披露質(zhì)量影響之間的非線性關(guān)系。在營業(yè)收入規(guī)模未達到第一門檻值之前,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的回歸系數(shù)顯著為正,意味著對于規(guī)模較小的企業(yè),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的提升已經(jīng)開始對信息披露質(zhì)量產(chǎn)生正向的促進作用。當(dāng)營業(yè)收入規(guī)模超過這個門檻值時,數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的回歸系數(shù)會增加,這表明對于規(guī)模較大的企業(yè),數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力對信息披露質(zhì)量的正向影響變得更大。

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