管莉凡  李琳

（黑龙江八一农垦大学经济管理学院，黑龙江 大庆 163319）

摘要：摘要本文以中国沪深A股上市的高新技术企业为研究对象，利用爬虫技术获取企业年度报告中与“数字化转型”相关的关键词，从理论与实证方面研究数字化转型对企业价值的作用机制。调研结果显示：高新技术企业数字化转型对企业价值提升的积极作用显著，在这一过程中吸收能力的中介效应显著。此外，内控质量和行业集中度在高新技术企业数字化转型对企业价值的影响中呈现明显的正向调节作用。以上结论为高新技术企业数字化转型实践提供理论和管理借鉴。

关键词：数字化转型；吸收能力；企业价值；内部控制质量；行业集中度

一、引言

《2021年中国数字经济发展白皮书》显示，在国民生产总值中，中国数字经济总体规模已占38.6%；国家宏观经济走势和居民日常生活正逐步由人工智能、区域块链、云技术、大数据和数字科技应用主导^[1]，商务部国际贸易会22日公布了占国民生产总值41.5%的中国整体数字经济规模达50.2万亿人民币。高新技术企业是我国经济高质量发展的新动能，然而针对高新技术企业探究其数字化转型对企业价值作用的研究比较少见^[2]。这类企业常在国家重点支持的高新技术领域内进行科研和数字科技成果转化，拥有企业核心自主知识产权，然而其高风险、高成本、高竞争的特征和容易受内外因素干扰的问题决定了其比传统企业更难实现转型^[3]。因此，以数字化转型寻求企业价值提升的高新技术企业之路显得更加曲折，也更加刻不容缓。

基于上述背景，本文决定对高新技术企业数字化转型与实现企业价值的关系以及企业吸收能力在这其中所发挥的作用进行研究，进一步再分析企业内部控制质量和行业集中度在两者关系中的调节作用，这对于指导高新技术企业开展与其自身匹配的数字化转型、实现企业长久发展都有着重要意义。

二、理论分析与研究假设

1.高新技术企业数字化转型与企业价值

高新技术企业与其他行业相比，其技术能力更强、渗透面更广、投入成本更高、风险更大，因此对技术发展的变化更敏感^[4]。高新技术企业数字化转型能推动企业外部商业模式、合作方式的转变，优化产业结构，通过引入数字化技术，企业可以大幅提高数据处理能力，实现数据分析和预测，更好地了解市场需求和消费者行为，研发出高需求的产品和服务提高市场占有率^[5]；高新技术企业高水平的数字技术，可以有效降低企业决策和签约所需的内部成本，促进核心业务的发展和资源的整合，在内部建设数字化平台，对交易过程进行跟踪和监督^[6]。因此，数字化水平的提升对于高新技术企业的价值创造至关重要。

因此，提出研究假设１：高新技术企业进行数字化转型能提高企业价值。

2.吸收能力的中介作用

吸收能力可以理解为企业对外部新知识的获取、转化、开发和利用的能力^[7]。数字化转型使企业与利益相关方的接触和交流更加频繁，有利于企业对利益相关方诉求的获取和整合^[8]，加快应对市场变化的速度，与外界建立起实时、持续的紧密联系，从而能够快速地获取利益相关方的信息，并与企业内部已有的信息进行互联互通，有效拓展信息流的深度和广度与知识获取能力直接相关且在企业数字化转型过程中的重要意义^[9]。

因此，提出研究假设2：在高新技术企业数字化转型对企业价值的影响过程中，吸收能力发挥部分中介效应。

3.内部控制质量的调节作用

构建有效的内部控制制度能够使企业各部门和员工明确分工任务、设定目标，从而确保公司的生产运营流程顺畅、高效地进行^[10]。研究表明，健全的内部控制体系可以促进员工积极参与企业的发展和变革，帮助管理者在制定数字化战略时在配置资源、控制成本等方面做出合理决策，提高企业成本控制和风险应对性，进而实现企业战略目标。因此，高质量的内部控制是降低持续经营波动的风险是数字经济发展环境下降低财务风险的关键。

因此，提出研究假设3：内控质量越高的高新技术企业，其数字化转型对企业价值的正向调节越强。

4.行业竞争度的调节作用

行业竞争程度是指同行业中竞争企业之间竞争资源、市场等的激烈程度^[11]，企业需要数字化转型，在数字经济时代获得更大竞争优势。并在此过程中，企业通过低投入、高效率的运作，实现资源节约绿色产出，提升企业社会责任，利用先进的数字化技术可视化处理海量数据；行业竞争程度低时，企业不需要付出太多成本和时间就能在市场上获得竞争优势，不需要创新产品或降低价格就能保持较大的利润空间，因此企业通过数字化转型获得竞争优势的动力减弱。

因此，提出假设4：高新技术企业数字化转型对企业价值的影响过程中行业竞争度越高正向调节影响越强。

三、研究设计

1.数据来源与处理

本文选取2015-2022年度沪深两市A股上市的高新技术企业作为研究对象，搜集国泰安财务数据、CNRDS企业专利数据、巨潮网站相关企业年度报告等数据作为补充，对资料缺失或连续三年以上不正常情况的企业、ST、*ST及期间的内退市企业进行剔除，并对连续变量在1%和99%分位上进行缩尾得到4954个样本，本文借助Stata17软件进行数据处理。

2.变量选择

（1）被解释变量：企业价值(TobinQ）。表示企业运营状态和增长潜力在资本市场中的反映。本文企业价值的衡量标准是（股票市场流通市值+非流通股股数×每股净资产+负债账面值)/总资产的比值。

（2）解释变量：企业数字化转型(DCG)。利用Python爬虫技术，将企业年报中关键词频数加总再加1后取对数，如大数据、人工智能、区块链、云计算、数字技术等，减少文本挖掘中数据偏移的问题，得出企业数字化转型指数。

（3）中介变量：吸收能力（Abs）。将主营业务收入中研发投入比例作为衡量企业吸收能力的指标，数值越大说明企业吸收能力越好。

（4）调节变量：内部控制质量（IC）。将迪博资料数据库中的内控指标加1后取自然对数来衡量，该值越大，表明企业内部控制越好；行业竞争度（HHi）。本文运用Herfindahl指标来衡量行业竞争程度，以单个公司主营业务收入与行业主营业务收入总和之比的平方累加计算，数值越大行业竞争压力越大，反之行业竞争压力越小。

（5）控制变量

为了避免其他因素的影响，本文对可能影响企业价值的8个个体因素进行了控制：以每年总资产取自然对数来衡量的企业规模(Size)；企业年末负债总额与年末资产总额之比，衡量资产负债率(Lev)；以企业净利润与股东平均权益余额之比衡量企业净资产收益率(ROE)；用企业经营活动净现金流与总资产之比来衡量现金流比率(Cashflow)；以企业固定资产净额与总资产之比衡量固定资产占比(FIXED)；以企业年营业收入与上年营业收入下降1以后的比率来衡量营业收入增长率(Growth)；以董事会的人数取自然对数来衡量董事人数(Board)，；以独立董事人数与董事人数之比衡量独立董事的比例(Indep)。此外，本文对时间(year)和行业(lnd)这两个虚拟变量进行了同时控制，以避免回归结果不准确。

3.模型设计

高新技术企业数字化转型与企业价值模型如下所示

4.描述性统计分析

本文主要变量的描述性统计分析结果如表1所示，TobinQ的最大值为8.81，最小值为0.93，说明在高新技术企业的企业价值差距较大；DCG最大值为1.8，最小值为0，说明高新技术企业在数字化转型水平上存在差异，部分企业尚未实现数字化转型，其数字化水平需要进一步提高。

表1　描述性统计分析结果

四、实证结果分析

1.基准回归

表2为采用逐项添加法得到的基准回归结果，模型（1）是在不考虑控制变量情况下的一元一次回归结果，DCG系数为0.1607，说明在只考虑数字化转型对企业价值的影响时存在较为明显的促进作用。模型（2）对企业规模、资产负债率、净资产收益率、现金流量比率进行控制，DCG系数上升至0.1727，在1%的水平显著，这表明对企业部分特征进行控制后，高新技术企业的数字化转型对企业价值有显著提高。模型（3）控制企业固定资产占比、营业收入增长率、董事人数、独立董事比例的结果，DCG的系数为0.1547，但依然在1%水平显著。模型（4）在第三列的基础上消除年度和行业差异后，DCG的系数增加至0.1957，在1%水平上显著。本文研究假设1成立，即高新技术企业进行的数字化转型水平越高越能有效提高企业价值。另外，控制年度和行业差异，加入控制变量作用更加显著。

表2　基本回归结果

2.中介效应检验

本文鉴于逐步回归法存在潜在统计功效的局限性，首先利用统计效用较高的Sobel系数乘积检查法研究企业数字化转型对企业价值影响过程中高新技术企业吸收能力的中介作用的。文中选用的观测值符合Sobel检验的样本需求量，检验结果显示Goodman1（Aroian）和Goodman2数值分别为3.410和3.427，均达到1%的显著水平，中介作用为11%（限于篇幅，表中省略）。最后通过Bootstrap方法得到的样本数据可用于参数估计中矫正样本偏倚。表3采用Bootstrap方法对数据样本随机抽取1000次，对吸收能力中介效应进行检验，发现其间接效应在95%的置信区间中不含0且Z值为2.96，表明吸收能力在此过程中发挥部分中介效应，与假设2相吻合。

表3　基于Bootstrap方法的中介效应检验结果

3.稳健型检验

本文首先参考祁怀锦等（2020)文献剔除传统数字产业的代码，包括C39(计算机及通讯等制造业)与I类的全部产业(资讯产业)的样本，最后剩下3308个数据进行稳健性检验，结果如表4模型（1）所示的结论与前文一致。进一步，本文在保证中介变量和控制变量不变的情况下，对高新技术企业数字化转型的数据滞后1期进行稳健性分析，得到表4模型（2）的结果，发现企业数字化转型对企业价值的影响系数为8.2401，达到1%的显著水平，结论与前文一致。

表4　稳健性检验回归结果

五、进一步分析

1.内部控制质量的调节作用分析

表5模型（1）是内控质量对数字化转型与企业价值关系的调节效应检验，加入控制变量再控制行业和年度固定效应得到DCG的系数为0.1819，具有1%的显著性；数字化转型和内控质量的交互项系数估计值为正且显著，表明内部控制的监督作用对高新技术企业数字化转型与企业价值的关系有正向调节作用，研究假设3得到支持。

2.行业集中度的调节作用分析

如表5所示模型（2）的分析结果，当将行业集中度变量纳入考虑，并同时考虑行业及年度的固定效应时，可以发现DCG的影响系数达到0.1926，并在1%水平上具有显著性。同样，数字化转型与行业集中度的交互项系数为1.2843，也在1%的显著性水平上。这表明随着行业集中度的增加和市场竞争的减少，数字化技术在产品创新、成本控制和营销管理等方面的积极作用变得更加明显，进而提升了企业价值。因此行业集中度在数字化转型提升企业价值方面发挥了重要的强化作用，研究假设4得以验证。

表5　调节效应检验结果

六、研究结论和启示

1.研究结论

本文以2015-2022年度沪深A股上市的高新技术企业为研究对象，采用词频统计法对数字化改造程度进行测度，对数字化改造对企业价值的提升作用进行实证检验，对企业在其中的吸收能力进行中介效应的验证，对企业内控质量、行业集中度的调控效果进行进一步探讨。主要有以下几个研究结论：①高新技术企业的数字化转型具有价值创造的潜力，吸收能力在数字转型对企业价值的影响中起到了部分中介作用。②高新技术企业数字化转型所附加的技术优势将随着行业竞争程度的加强，即行业集中度正向调节作用在数字化转型对企业价值提升方面作用显著。③高新技术企业数字化转型与企业价值之间的关系中内部控制质量及其监督作用具有正向调节效应。

2.研究启示

第一，高新技术企业要加快数字化改造，加大创新投入，把吸收能力作为高新技术企业数字化改造的切入点，能够形成对企业价值问题的科学估计和长远眼光，从而为实现企业价值的有效增长而做出有利于高新技术企业长远发展的决策。第二，要防范和化解高新技术企业在数字经济发展背景下管理层投机取巧、完善内控体系框架、实现企业价值稳步提升等方面的风险，推动我国高新技术企业数字化转型的顺利进行。第三，高新技术企业在进行数字化转型时，要将其产业性质、市场地位以及竞争状况等因素都纳入其中，对数字化转型的时机进行全面的考虑，促进高新技术企业价值创造。

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