新冠疫情冲击、企业数字化转型与企业绩效——基于2007—2021年我国A股上市公司的实证分析

doi:10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.02.001

摘要/Abstract

摘要：

现阶段，大数据、物联网、云计算等数字技术给社会生产生活方式带来了深刻变革。为适应时代发展，我国企业积极尝试数字化转型，为了更好地揭示数字化转型对企业高质量发展的驱动作用，推动企业加快数字化转型步伐，文章通过文本分析法，构建企业数字化转型指标，以2007—2021年我国沪深A股上市公司为样本，实证检验数字化转型对企业绩效的影响。研究发现：企业数字化转型对绩效提升有正向影响，这种正向影响在技术密集型行业中表现更为明显，而降低管理成本、融资成本是数字化转型对企业绩效提升产生正向影响的重要作用机制；此外，新冠疫情冲击强化了数字化转型对企业绩效提升的正向影响。

关键词: 企业数字化转型, 企业绩效, 融资成本, 重大突发公共卫生事件, 新冠疫情

Abstract:

At this stage, digital technologies such as big data, the Internet of Things, and cloud computing have brought profound changes to social production and lifestyle. In order to adapt to the development of The Times, Chinese enterprises actively try digital transformation. In order to better reveal the driving role of enterprise digital transformation on the high-quality development of enterprises and promote enterprises to accelerate the pace of digital transformation, this paper constructs enterprise digital transformation indicators through text analysis, and takes China's A-share listed companies from 2007 to 2021 as samples. This paper empirically examines the impact of digital transformation on enterprise performance. The results show that: enterprise digital transformation has a positive impact on enterprise performance improvement, and this positive impact is more obvious in technology-intensive industries, and reducing management cost and financing cost is an important mechanism of enterprise digital transformation to have a positive impact on enterprise performance improvement. In addition, the impact of COVID-19 reinforces the positive impact of digital transformation on business performance.

Key words: enterprise digital transformation, enterprise performance, financing costs, major public health emergency, COVID-19 pandemic

中图分类号:

F273

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图/表 9

表1

变量定义及测度"

变量类型	变量符号	变量名称	测度方式
被解释变量	$R O E$	净资产收益率	净利润与净资产平均余额之比
核心解释变量	$D T C G$	企业数字化转型	借鉴吴非^[32]的大样本识别方法
中介变量	$C P S$	销售成本	销售费用与营业收入之比
	$M f e e$	管理成本	管理费用与营业收入之比
	Debtcost	融资成本	财务费用与总负债之比
调节变量	$C O V I D$	疫情	2019年之后赋值为1，否则赋值为0
调节变量	$C O V I D × D T C G$	交互项	-
控制变量	$S i z e$	企业规模	年末总资产取自然对数
	$L e v$	资产负债率	年末总资产与年末总负债之比
	$B o a r d$	董事人数	董事会人数取自然对数
	$T o p 10$	前十大股东持股比例	前十大股东持股数量与总股数之比
	$A g e$	公司上市年限	当年年份减去上市年份后加1再取自然对数
	$C a s h f l o w$	现金流比率	经营活动产生的现金流量净额与总资产之比
	$G r o w t h$	营业收入增长率	本年营业收入与上一年营业收入之比再减1
	$I n d e p$	独立董事比例	独立董事人数与董事人数之比
	$M s h a r e$	管理层持股比例	管理层持股数与总股本之比
	$S o e$	企业产权性质	国有控股企业赋值为1，其他企业赋值为0

表1

表2

表3

基准回归结果"

变量	$R O E$
变量	（a）	（b）
DTCG_Dum	0.009^*** （12.232）	0.005^*** （7.821）
Size		0.025^*** （36.219）
Lev		-0.136^*** （-35.001）
Board		0.004 （0.902）
Top10		0.058^*** （11.981）
Age		-0.016^*** （-17.013）
Cashflow		0.452^*** （49.082）
Growth		0.070^*** （43.248）
Soe		-0.001 （-0.818）
Indep		-0.028^** （-2.059）
Mshare		0.018^*** （4.811）
_cons	0.068^*** （6.068）	-0.447^*** （-23.483）
Ind	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
N	25798	25798
R²	0.042	0.301
Adj.R²	0.038	0.298

表3

表4

表5

表6

疫情的调节效应检验结果"

变量	$R O E$
DTCG	0.004^*** （6.341）
COVID	-0.063^*** （-14.662）
$C O V I D × D T C G$	0.002^* （1.680）
Controls	Yes
Ind	Yes
Year	Yes
N	25798
R²	0.301
Adj.R²	0.298

表6

表7

表8

地区经济水平和生产要素投入的异质性检验结果"

变量	ROE
	依据地区经济发展水平分组		依据生产投入要素分组
		经济不发达地区企业	经济发达地区企业	非技术密集型行业企业	技术密集型行业企业
DTCG	0.005^*** （2.657）	0.004^*** （5.667）	0.001 （0.802）	0.008^*** （9.143）
COVID	-0.068^*** （-7.782）	-0.062^*** （-12.541）	-0.062^*** （-10.221）	-0.065^*** （-10.482）
$C O V I D × D T C G$	0.001 （0.310）	0.002^* （1.837）	-0.001 （-0.622）	0.002^* （1.649）
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes
Ind	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
N	5935	19863	13359	12439
R²	0.374	0.284	0.295	0.323
Adj.R²	0.364	0.281	0.290	0.321

表8

表9

所属行业和产权性质的异质性检验结果"

变量	ROE
	依据行业分组		依据产权性质分组
		网络服务业、互联网医疗行业	其他行业	国有企业	非国有企业
DTCG	0.008^*** （2.770）	0.004^*** （5.841）	0.008^*** （5.413）	0.003^*** （3.698）
COVID	-0.088^*** （-5.749）	-0.060^*** （-13.348）	-0.062^*** （-8.789）	-0.077^*** （-12.661）
$C O V I D × D T C G$	0.012^*** （2.742）	0.001 （0.690）	-0.002 （-0.942）	0.004^*** （2.992）
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes
Ind	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
N	1804	23994	8802	16996
R²	0.366	0.298	0.309	0.315
Adj.R²	0.356	0.295	0.301	0.311

表9

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变量	样本数	均值	方差	最小值	中位数	最大值
ROE	25798	0.067	0.437	-60.150	0.078	1.536
DTCG	25798	1.151	1.314	0.000	0.693	4.844
Size	25798	22.030	1.210	19.820	21.870	25.590
Lev	25798	0.418	0.204	0.052	0.410	0.884
Board	25798	2.133	0.197	1.609	2.197	2.708
Top10	25798	0.587	0.151	0.232	0.599	0.893
Age	25798	1.978	0.933	0.000	2.197	3.296
Cashflow	25798	0.048	0.069	-0.153	0.047	0.242
Growth	25798	0.183	0.379	-0.516	0.124	2.354
Indep	25798	0.373	0.052	0.308	0.333	0.571
Mshare	25798	0.139	0.202	0.000	0.005	0.692
Soe	25798	0.341	0.474	0.000	0.000	1.000

变量	替换被解释变量	替换解释变量	控制个体固定效应	工具变量法
变量	ROA	ROE	ROE	ROE
DTCG	0.002^*** （7.371）		0.005^*** （9.306）	0.002^*** （3.142）
DTCG_if		0.007^*** （5.049）
Size	0.011^*** （34.430）	0.026^*** （37.091）	0.024^*** （35.412）	0.020^*** （29.956）
Lev	-0.116^*** （-64.781）	-0.136^*** （-35.130）	-0.117^*** （-31.602）	-0.104^*** （-28.031）
Board	0.005^*** （2.642）	0.004 （0.949）	-0.001 （-0.214）	0.013^*** （3.370）
Top10	0.029^*** （12.781）	0.058^*** （11.887）	0.058^*** （12.123）	0.054^*** （11.142）
Age	-0.010^*** （-22.882）	-0.016^*** （-16.961）	-0.015^*** （-15.957）	-0.019^*** （-19.711）
Cashflow	0.270^*** （63.337）	0.451^*** （48.902）	0.432^*** （47.420）	0.428^*** （46.934）
Growth	0.033^*** （44.152）	0.070^*** （43.320）	0.070^*** （42.790）	0.074^*** （45.570）
Soe	0.000 （0.029）	-0.002 （-1.091）	-0.007^*** （-4.799）	-0.001 （-0.638）
Indep	-0.007 （-1.091）	-0.028^** （-2.044）	-0.045^*** （-3.280）	-0.034^** （-2.428）
Mshare	0.014^*** （7.878）	0.019^*** （4.891）	0.016^*** （4.061）	0.006 （1.610）
_cons	-0.178^*** （-20.252）	-0.458^*** （-24.162）	-0.433^*** （-26.902）	-0.372^*** （-23.131）
Ind	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
N	25798	25798	25798	25659
R²	0.438	0.300	0.266	0.256
Adj.R²	0.436	0.297	0.265	0.256