经济政策不确定性促进企业数字化转型的机制研究.pdf

2023 年第 9 期经济政策不确定性促进企业数字化转型的机制研究阴罗鹏王婧陈义国摘要 数字化转型是企业高质量发展的重要途径遥 基于 2008要2021 年中国 A 股上市公司数据袁探讨了经济政策不确定性对企业数字化转型的影响遥 研究表明院经济政策不确定性促进了企业数字化转型袁在控制内生性问题和进行系列稳健性检验后该结论依然成立遥 经济政策不确定性通过企业经营效率降低尧融资约束增加尧系统性风险提升三条压力传导路径促进了企业数字化转型遥 异质性研究表明袁经济政策不确定性促进高科技企业尧非国有企业尧东部地区企业数字化转型的效果更加明显遥 根据研究结论袁从发挥经济政策不确定性的积极作用尧多渠道推进企业数字化转型尧重视企业间数字化协同转型等角度提出了有价值的政策建议遥关键词 经济政策不确定性曰数字化转型曰融资约束曰系统性风险中图分类号 F272.3文献标识码 A文章编号 1006-5024(2023)09-0025-13DOI 10.13529/ki.enterprise.economy.2023.09.003基金项目 教育部人文社会科学项目野数字普惠金融风险的跨市场传染机理及防控对策研究冶渊项目编号院20YJC790133冤曰武汉研究院开放式课题项目野武汉区域金融中心建设的创新路径研究冶渊项目编号院HX22013冤作者简介 罗鹏袁湖北经济学院金融学院讲师袁博士袁研究方向为数字经济发展曰王婧袁湖北经济学院金融学院讲师袁博士袁研究方向为数字金融发展曰渊湖北 武汉 430205冤陈义国袁广东财经大学大湾区双循环发展研究院副教授袁博士后袁研究方向为经济双循环与高质量发展遥渊广东 广州 510320冤Abstract:Digital transformation is an important way for the high-quality development of enterprises.Based on the data of Chinas A-share listed companies from 2008 to 2021,this paper explores the impact of economic policy uncertainty on the digitaltransformation of enterprises.The research shows that the uncertainty of economic policy has promoted the digitaltransformation of enterprises,and this conclusion still holds after controlling endogenous problems and conducting a seriesof robustness tests.Economic policy uncertainty has promoted the digital transformation of enterprises through threepressure transmission paths,namely,the reduction of enterprise operating efficiency,the increase of financing constraints,and the improvement of systematic risk.Heterogeneity research shows that the uncertainty of economic policy has a moreobvious effect in promoting the digital transformation of high-tech enterprises,non-state-owned enterprises and enterprisesin eastern China.According to the research conclusions,valuable policy suggestions are put forward from the perspectivesof giving full play to the positive role of economic policy uncertainty,promoting digital transformation of enterprises throughmultiple channels,and emphasizing digital collaborative transformation among enterprises.Keywords:economic policy uncertainty;digital transformation;financing constraints;systematic risk25一尧引言和文献综述近年来袁伴随着新一轮的信息技术浪潮袁以大数据尧云计算尧人工智能为代表的数字技术正在深刻地影响着全球产业布局袁并给中国的产业升级和经济高质量发展带来前所未有的机遇遥 中国政府很早就认识到数字技术的重要作用袁在 2017要2022 年的政府工作报告中多次强调要野促进数字经济加快成长冶等袁并在叶中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要曳中要求野促进数字技术与实体经济深度融合袁赋能传统产业转型升级冶遥 随着数字经济的快速发展袁数字技术服务产业结构升级取得了良好效果袁2021 年中国数字经济规模达到 45.5 万亿元袁同比增长 16.2%袁工业互联网对数字经济的带动作用日益凸显淤遥 然而袁数字化转型作为一项复杂的系统性工程袁很多企业在数字化转型过程中出现数字技术与生产经营融合度不高尧数字技术应用效果不明显等问题袁从而陷入野不会转冶野不愿转冶的转型困境遥 因此袁学者们开始探讨如何通过政府野有形的手冶促进企业数字化转型遥 现有研究表明袁政府补贴1尧税收激励2尧知识产权保护3等经济政策有助于企业数字化转型袁但经济政策的调整和变动会产生经济政策不确定性4袁从而对企业产生抑制投资5尧融资成本上升6尧提升企业违规倾向7等不利影响遥 面对更加复杂尧更多不确定性的外部环境袁企业会加快变革的速度8袁但遗憾的是学者们主要关注到经济政策对企业数字化转型的影响袁忽视了经济政策变动产生的不确定性与企业数字化转型之间的关系研究遥 因此袁本文将基于 2008要2021 年中国 A股上市公司面板数据袁实证分析经济政策不确定性对企业数字化转型的影响和作用机制遥本文的研究贡献在于院首先袁展开经济政策不确定性与企业数字化转型的关系研究袁通过引入经营效率尧融资约束尧企业风险等中介效应分析袁探讨了经济政策不确定性对企业数字化转型的压力传导机制袁为经济政策不确定性背景下的企业数字化转型提供有价值的政策建议曰其次袁研究成果丰富了宏观经济政策不确定性对微观市场主体影响的文献结论袁在经济政策不确定性难以完全避免的情形下袁研究结论有助于扬长避短袁更好地发挥经济政策不确定性的积极作用袁为政府服务企业数字化转型提供了新视角遥二尧理论分析和假说提出2008 年次贷危机至今袁全球宏观经济的波动性显著增加遥 经济波动会产生较大的社会福利损失袁政府需要适时调整财政尧货币等宏观经济政策以平抑经济波动9袁频繁变动的经济政策必然导致经济政策不确定性的提高遥 Baker 等渊2016冤10发现 2012 年至今袁中国政府推出的一系列供给侧结构性改革措施造成经济政策不确定性持续提高遥 经济政策不确定性使得经济政策变动趋势的预期难度增加袁企业的固定资产投资尧研发投资等实体投资意愿下降11曰经济政策不确定性让金融机构产生惜贷行为袁从而产生企业融资约束增加尧金融化程度提升等负面影响12-13袁进而不利于企业高质量发展遥 此时袁企业数字化转型成为有效的解决方案袁通过将大数据尧云计算尧人工智能等数字技术广泛应用于生产经营领域袁有助于企业优化业务流程袁降低经营成本从而提高全要素生产率14遥数字化转型还能够推动企业进行经营管理模式的重构袁建立全新的组织架构和运营体系遥15运用信息技术构建的数据挖掘系统和决策支持系统袁 能够帮助决策者更好地掌握市场动态信息袁 提高决策效率和有效性遥16在政府的宣传尧激励以及数字化转型的同群效应下17袁企业决策层会认识到数字技术应用的可观效益袁从而积极地推动数字化转型以缓解经济政策不确定性带来的负面影响遥 因此本文提出如下假说院H1院经济政策不确定性有助于企业数字化转型遥经济政策不确定性对企业数字化转型的影响可能存在经营效率尧融资约束尧企业风险等压力传导机制遥从经营效率传导机制来看袁经济政策不确定性导致企业难以对政府的政策行为进行合理预期袁企业的创新活动趋于保守以等待更多信息袁造成创新效率降低18尧生产效率下降19遥 为了应对经济政策不确定性带来的不利影响袁传统企业将大数据尧云计算尧工业互联网多种数字技术与生产管理深度融合袁能够提升企业在决策尧经济政策不确定性促进企业数字化转型的机制研究262023 年第 9 期创新和生产领域的效率遥 决策效率方面袁数字采集和分析系统能够为企业带来大量更准确尧更丰富的信息资源20袁降低企业内部交流和信息获取成本袁提升部门间的协同性袁从而有助于提升经营决策效率遥 创新效率方面袁数字技术应用推动单个企业尧单个部门的封闭式创新转变为多个部门尧产业链甚至客户参与的开放式协同创新21袁从而有助于增强创新活动的资源配置能力曰异质性知识的融合拓展了创新活动的知识供给袁创新投入的试错成本降低22-23袁最终有助于提升企业创新效率遥 生产效率方面袁运用工业互联网能够实现上下游企业尧终端用户在产品全生产流程中的参与袁提升了企业智能化生产制造水平曰而生产流程的数字化改造实现企业对生产过程的动态感知和实时分析袁产品质量和生产效率得到显著提升遥 因此袁本文提出如下假说院H2a院经济政策不确定性对企业数字化转型的影响存在经营效率传导机制遥从融资约束传导机制来看袁经济政策不确定性引起企业管理层对市场前景判断困难袁对外融资意愿下降24曰同时经济政策不确定性会增加项目违约风险袁银行机构的信贷审核更加谨慎袁企业获取信贷的难度增加25遥 企业数字化转型能够从资金供求两方面降低融资约束遥 融资需求方面袁数字技术能够提高生产效率尧降低生产成本袁有助于企业扩大生产规模进而提升融资需求曰其次袁数字化转型需要企业在工业机器人尧智能传感装备等智能设施和数控软件方向投入大量资金26袁企业需要依托外部融资实现数字化曰最后袁企业数字化转型具有较高的协同性袁上下游企业数字化会对产业链上其他企业产生数字化转型压力袁从而促使数字化相对落后企业的数字化投资需求增加袁进而产生更多的外部融资需求遥 融资供给方面袁数字技术使得大量的数字资源能够被共享袁投资方借助大数据尧云计算等数字技术可以获取企业财务信息之外的野软信息冶袁降低了投融资双方的信息不对称27袁从而有助于增加数字化转型企业的融资机会遥 其次袁数字技术通过与金融业深度融合袁产生的区块链金融尧供应链金融等金融创新产品为企业提供了更多的融资渠道28曰最后袁数字技术能够将大量同质化尧基础性的财务活动合并袁借助数字化业务平台进行高效处理袁从而大幅改善企业财务管理效率和优化现金流袁为企业提供更多的内源性资金供给遥 因此袁本文提出如下假说院H2b院经济政策不确定性对企业数字化转型的影响存在融资约束传导机制遥从企业风险传导机制来看袁经济政策不确定性增加了企业外部环境风险袁提高了公司内部业绩压力和资金压力袁使得企业有动机实施违规行为遥29随着数字技术的广泛应用袁企业治理的外部监督压力和内部控制能力得到加强袁这将有助于减缓经济政策不确定性带来的负面影响遥 外部监督方面袁数字化时代媒体衍生的网络治理作用逐步凸显袁并在信息搜集与传播尧降低信息不对称等方面发挥着日益重要的公司治理作用遥30随着数字媒体的竞争加剧与商业利益驱动袁企业的违法违规行为会得到及时和海量曝光袁产生行政监管部门加强监管尧市场投资者野用脚投票冶尧公司 CEO 声誉受损等不利后果遥31因此袁数字媒体能够发挥事前引导和约束尧事后曝光和惩罚的外部监督作用遥 内部控制方面袁企业管理者能够利用数字技术学习其他公司的良好经验袁为公司设计完善的制度袁从而提高内部控制质量32曰其次袁数字技术能够降低内部治理的信息不对称袁使得公司的生产管理尧采购管理尧财务管理等环节更加透明袁形成抑制管理层的机会主义袁提升公司内部控制质量的良好效果遥 因此袁数字技术通过外部监督和内部控制两条途径袁有效地降低经济政策不确定性产生的企业风险袁图 1 显示了经济政策不确定性下的企业数字化转型动机遥 因此袁本文提出如下假说院H2c院经济政策不确定性对企业数字化转型的影响存在企业风险传导机制遥三尧模型设定与变量定义渊一冤样本选取和数据来源本文以 2008要2021 年中国 A 股上市公司为样本袁并进行如下筛选院渊1冤剔除 ST尧*ST 和期间退市的企业曰渊2冤剔除金融类企业曰渊3冤剔除数据缺失连续超过 5 年的企业曰渊4冤只保留 2008要2021 年期间至少存续 5年的企业遥 为了消除异常值影响袁本文还对除虚拟变量之外的其他变量进行 1%和 99%水平的 Winsorize 处理袁最终得到 26841 个样本观测值遥 本文研究所用的公司层面数据来自 CSMAR 数据库袁经济政策不确定性数据来自27表 1企业数字化转型关键词选取与字典构建维度企业数字化转型关键词效益提升动机增强现实尧混合现实尧虚拟现实尧商业智能尧投资决策辅助系统尧B2B尧B2C尧C2B尧C2C尧O2O尧物联网尧移动互联网尧互联网垣尧工业互联网尧移动互联尧电子商务尧智能能源尧智能穿戴尧智慧农业尧智能交通尧智能医疗尧智能客服尧智能家居尧智能投顾尧智能文旅尧智能环保尧智能电网尧智能营销尧智能物流尧智能网链效率提升动机人工智能尧图像理解尧智能数据分析尧智能机器人尧机器学习尧深度学习尧语义搜索尧自动驾驶尧自然语言处理尧分布式计算尧云计算尧流计算尧图计算尧内存计算尧类脑计算尧绿色计算尧认知计算尧融合架构尧亿级并发尧EB 级存储尧互联网医疗尧数字营销尧无人零售尧异构数据尧移动支付尧第三方支付尧NFC 支付尧集成化尧集成控制尧集成系统融资便利动机数据可视化尧征信尧数字金融尧Fintech尧金融科技尧量化金融尧开放银行尧网上银行尧开放银行尧电子银行尧手机银行尧区块链尧数字货币尧互联网金融尧智能金融尧智能金融合约尧生物识别技术风险缓释动机大数据尧数据挖掘尧数字技术尧文本挖掘尧差分隐私技术尧身份验证尧人脸识别尧语音识别尧多方安全计算尧网联尧云信息尧信息管理系统尧信息共享尧信息集成尧信息软件尧信息网络尧信息终端尧信息中心图 1经济政策不确定性对企业数字化转型的影响机制预期不确定数字技术应用效益和效率提升动机经营效率下降融资约束增加融资便利动机企业风险加大风险缓解动机经济政策不确定性实现企业数字化转型内部外部荩荩荩荩荩荩网站 遥渊二冤主要变量1.被解释变量企业数字化转型渊Digital冤遥 本文参考吴非等渊2021冤26的方法袁从上市公司的年度报告中测算数字化转型的关键词词频袁 分类加总构建企业数字化转型指数遥 具体步骤如下院 第一袁 运用 Python 的爬虫功能搜集2008要2021 年 A 股上市公司年度报告并转化为文本格式袁使用 Python 的 Jieba 功能对年度报告进行分词处理遥 第二袁基于本文研究目的袁构建企业数字化转型的效益提升尧效率提升尧融资便利尧风险缓释等四个动机维度遥 第三袁参考企业数字化转型研究领域的经典文献袁归纳出特定关键词袁通过互联网学习各个关键词袁根据应用领域和作用将关键词归类到对应维度袁最终构建特征词字典渊见表 1冤遥 第四袁对分词后的上市公司年度报告进行关键词的搜索尧匹配和词频统计袁将各维度的关键词词频进行归类加总后形成最终总词频袁取自然对数后成为企业数字化转型指标袁该指标越大袁代表企业数字化转型程度越高遥2.核心解释变量经济政策不确定性渊EPU冤遥 本文采用 Baker 等渊2016冤10编制的中国经济政策不确定性指数袁该指数搜集叶南华早报曳中同时包含野中国冶野经济冶野不确定冶野政策冶四个关键词的相关报道袁计算上述报道数量占该报纸当月总文章数量的比重袁并将 1995 年 1 月作为定基 100 而得到遥渊三冤实证模型设定为了检验本文提出的假说袁构建以下计量模型院经济政策不确定性促进企业数字化转型的机制研究282023 年第 9 期表 2各变量的统计性描述变量类型变量名称符号最小值最大值均值中位值标准差被解释变量数字化转型Digital05.7932.4642.3971.367核心解释变量经济政策不确定性EPU4.4096.6745.5555.4980.714控制变量公司规模Size6.01112.3488.2878.1141.226上市年龄Age0309.28686.835资产收益率ROA-0.1750.2380.0620.0530.047托宾 QTobinQ0.1361.1520.6250.620.231资产负债率Debt0.0470.8450.4160.4170.196二职合一Dual010.25900.436现金资产率Cash-0.4751.7030.1790.1190.286产权性质SOE010.38700.488Digitalit=琢0+琢1EPUit+X茁n+酌+兹+着it渊1冤其中院Digital 为企业数字化转型袁EPU 为经济政策不确定性袁X 代表控制变量组袁 借鉴陈胜蓝和刘晓玲渊2018冤33的做法袁控制变量 X 包含院公司规模 Size渊总资产取自然对数冤尧公司上市年龄 Age 和平方项 Age2尧资产收益率 ROA渊净利润/总资产冤尧托宾 Q渊公司市值/净资产冤尧资产负债率 Debt渊负债/总资产冤尧二职合一Dual渊董事长和总经理为同一人取值 1袁否则为 0冤尧现金资产率 Cash渊经营活动净现金流/总资产冤尧产权性质 SOE渊国有企业赋值 1袁否则为 0冤袁各变量的统计性描述见表 1曰酌尧兹 分别代表行业固定效应和年度固定效应袁以控制时间和行业的差异性影响曰i尧t 分别代表公司和年份袁着it为随机误差项遥为了控制可能存在的异方差和序列相关袁对回归系数的标准误进行异方差调整和公司层面的聚类处理袁表 2 报告了各变量的统计性描述遥四尧实证结果及经济解释为了验证本文提出的假说袁将进行基准回归检验和中介效应检验袁并对回归结果进行经济学解释遥渊一冤基准回归结果和分析表 3 显示了经济政策不确定性对企业数字化转型的回归结果遥 其中袁第渊1冤-渊2冤列在没有控制行业与时间固定效应时袁经济政策不确定性的回归系数都在 1%水平下显著为正遥 第渊3冤-渊4冤列在不控制行业固定效应袁仅控制时间固定效应时袁经济政策不确定性的回归系数全部显著为正遥 第渊5冤-渊6冤列在同时控制行业固定效应和时间固定效应时袁经济政策不确定性的回归系数依然在 1%水平上显著为正遥 上述回归结果表明袁经济政策不确定性有助于企业数字化转型袁原因在于经济政策不确定性产生了经营决策尧组织管理等方面的负面影响袁企业会通过数字化转型加以应对袁由此本文假说 H1 得到验证遥控制变量的回归结果中袁企业规模渊Size冤对数字化转型的影响显著为正袁即资产规模较大的企业进行数字化转型的积极性更高曰资产负债率渊Debt冤的回归系数显著为负袁即企业负债率较高时袁数字化转型的程度较低袁上述结果表明较大的经济规模和较好的财务状况有助于企业数字化转型遥现金资产率渊Cash冤的回归系数显著为负袁即经营活动现金流充沛时袁企业进行数字化转型的积极性较低袁表明企业面临现金流压力时会倾向于数字化转型曰托宾 Q渊TobinQ冤的回归系数显著为负袁说明过高的 TobinQ 值不利于企业数字化转型袁证券市场需要抑制资产价格泡沫曰上市年龄渊Age冤的回归系数显著为正袁即上市年限较长公司的数字化转型意愿更加强烈遥其他控制变量中袁上市年龄平方项渊Age2冤尧资产收益率渊ROA冤尧二职合一渊Dual冤尧产权性质渊SOE冤的回归系数不显著遥渊二冤机制检验根据本文的传导机制理论分析袁经济政策不确定性对企业数字化转型的影响存在经营效率渊ROE冤尧融资29约束渊SA冤尧企业风险渊Risk冤传导机制遥 其中袁经营效率采用净资产收益率衡量曰融资约束 SA 采用 Hadlock 和Pierce渊2010冤34的方法袁测算公式 SA=0.043*渊ln 总资产冤2-0.737*渊ln 总资产冤-0.04*企业年龄曰企业风险区分为非系统性风险渊NSR冤和系统性风险渊SR冤袁非系统性风险采用 Altman渊1968冤35的方法袁测算公式 NSR=1.2*渊净营运资本/总资产冤+1.4*渊留存收益/总资产冤+3.3*渊息税前利润/总资产冤+0.6*渊股权价值/总负债冤+0.999*渊营业收入/总资产冤曰NSR 值越大袁 表明企业面临的非系统性风险越低遥 系统性风险采用资本资产定价模型渊CAPM冤中的 茁 系数衡量袁茁 系数取自 CSMAR 数据库袁茁 系数越大袁表明企业面临着越高的系统性风险遥 为了验证本文提出的机制假说袁建立如下实证模型院Mediatorit=琢0+琢nEPUit+X茁n+着it渊2冤Digitalit=酌0+酌1EPUit+姿nMediatorit+X茁n+着it渊3冤式渊2冤和式渊3冤中 Mediator 代表中介变量组曰n=1袁2袁3袁4曰琢1尧琢2尧琢3尧琢4分别为经济政策不确定性对经营效率渊ROE冤尧融资约束渊SA冤尧非系统性风险渊NSR冤尧系统性风险渊SR冤等 4 个中介变量的影响系数曰姿1尧姿2尧姿3尧姿4为 4 个中介变量对企业数字化转型的影响系数遥 如果 琢1*姿1尧琢2*姿2尧琢3*姿3尧琢4*姿4分别为正且各系数都显著袁表明经济政策不确定性的 4 个中介效应成立袁 具体实证结果见表 4遥 同时袁 本文通过偏差校正的非参百分位Bootstrap 法进行中介效应检验袁样本量设定为 1000袁选择 95%的置信区间袁检验结果见表 5遥1.经营效率中介效应表 4 的第渊1冤-渊2冤列为经营效率中介效应回归结果遥 其中袁经济政策不确定性对企业数字化转型的直接表 3基准回归结果渊1冤Digital渊2冤Digital渊3冤Digital渊4冤Digital渊5冤Digital渊6冤DigitalEPU0.739*0.103*0.914*0.703*0.906*0.707*(0.011)(0.018)(0.014)(0.088)(0.015)(0.091)Size0.336*0.298*0.277*(0.026)(0.026)(0.175)Age0.107*0.0240.059(0.007)(0.015)(0.016)Age2-0.006-0.004-0.007(0.002)(0.002)(0.002)ROA0.1250.1920.237(0.181)(0.183)(0.175)TobinQ-0.307*-0.265*-0.240*(0.042)(0.056)(0.054)Debt-0.360*-0.300*-0.331*(0.095)(0.095)(0.089)Dual0.0110.0110.006(0.024)(0.024)(0.024)Cash-0.111*-0.095*-0.102*(0.031)(0.031)(0.029)SOE-0.059-0.046-0.048(0.070)(0.071)(0.066)InduNoNoNoNoYesYesYearNoNoYesYesYesYesN265742365526574236552657423655R20.3250.4440.4380.4510.4520.463注院*代表在 1%的水平下显著袁括号内为稳健性标准误遥经济政策不确定性促进企业数字化转型的机制研究302023 年第 9 期效应系数为 0.758袁间接效应系数为渊-0.037冤*渊-3.198冤=0.12袁经营效率中介效应占总效应的比重为 0.12/渊0.758+0.12冤=13.7%袁表明经济政策不确定性引起经营效率下降时袁企业有较强的动机进行数字化转型以阻止经营效率的下降遥 表 5 中第渊1冤-渊2冤行的 Bootstrap 检验表明袁经济政策不确定性的直接效应 dir_eff 显著袁经营效率间接效应 ind_eff 同样显著遥 由此本文假说 H2a 得到验证遥2.融资约束中介效应渊SA冤表 4 的第渊3冤-渊4冤列为融资约束中介效应回归结果遥 其中院经济政策不确定性对企业数字化转型的直接效应系数为 0.744袁间接效应系数为 0.101*0.745=0.075袁融资约束中介效应占总效应的比重为 0.075/渊0.744+0.075冤=9.2%袁表明为了应对经济政策不确定性引起的融资约束上升袁企业有一定的动机进行数字化转型遥表5 中第渊3冤-渊4冤行的 Bootstrap 检验表明袁经济政策不确定性的直接效应尧融资约束间接效应均显著遥由此本文假说 H2b 得到验证遥3.非系统性风险中介效应渊NSR冤表 4 的第渊5冤-渊6冤列为非系统性风险中介效应回归结果遥 其中院经济政策不确定性对企业数字化转型的直接效应系数为 0.751 且显著袁间接效应系数为渊-0.241冤*0.021=-0.005 但不显著遥 表 5 中第渊5冤-渊6冤行的Bootstrap 检验表明袁经济政策不确定性的非系统性风险间接效应不显著遥 进一步的观察发现袁非系统性风险间接效应不成立的原因是第渊6冤列中袁非系统性风险对企业数字化转型的回归系数未通过显著性检验遥 本文的解释是非系统性风险主要由财务风险尧经营风险尧信用风险等内部风险构成袁风险来源较广袁风险控制难度较大袁中国企业还处于数字化转型的初期阶段袁很多企业管理者还没有认识到如何通过数字化转型降低内部风险袁从而导致经济政策不确定性的非系统性风险中介效应不成立遥4.系统性风险中介效应渊SR冤表 4 的第渊7冤-渊8冤列为系统性风险中介效应回归结果遥 其中院经济政策不确定性对企业数字化转型的直接效应系数为 0.744袁 间接效应系数为 0.369*0.191=0.07袁 系统性风险中介效应占总效应的比重为 0.07/渊0.744+0.07冤=8.6%袁表明为了应对经济政策不确定性引起的系统性风险上升袁企业将倾向于进行数字化转型遥 表 5 中第渊7冤-渊8冤行的 Bootstrap 检验表明袁经济政策不确定性的直接效应尧系统性风险间接效应均显著遥由此本文假说 H2c 得到验证遥表 4中介效应回归结果变量渊1冤ROE渊2冤Digital渊3冤SA渊4冤Digital渊5冤NSR渊6冤Digital渊7冤SR渊8冤DigitalEPU-0.037*0.758*0.101*0.744*-0.241*0.751*0.369*0.744*(0.003)(0.011)(0.008)(0.012)(0.030)(0.012)(0.030)(0.012)ROE-3.198*(0.253)SA0.745*(0.096)NSR0.021(0.002)SR0.191*(0.030)Constant0.429*-2.487*3.156*-4.855*14.376*-2.507*8.505*-2.707*(0.020)(0.080)(0.005)(0.315)(0.204)(0.088)(0.203)(0.088)ControlYesYesYesYesYesYesYesYesIndu/YearYesYesYesYesYesYesYesYesN2404324043236552365523655236552306023060R20.7920.2430.9210.2400.6140.2380.1410.243注院*代表在 1%的水平下显著袁括号内为稳健性标准误遥31表 5中介效应回归结果检验渊Bootstrap 法冤中介变量直接/间接效应效应系数Bootstrap Std.Err.Z 值P 值95%置信区间ROE渊1冤ind_eff0.0120.0027.040.0000.009,0.005渊2冤dir_eff0.7580.01263.890.0000.735,0.782SA渊3冤ind_eff0.0740.0016.890.0000.005,0.009渊4冤dir_eff0.7440.01263.990.0000.721,0.767NSR渊5冤ind_eff-0.0050.006-0.080.939-0.013,0.012渊6冤dir_eff0.7510.01264.970.0000.728,0.774SR渊7冤ind_eff0.0390.0085.060.0000.024,0.055渊8冤dir_eff0.7450.01360.380.0000.721,0.768五尧进一步的研究渊一冤稳健性检验为了保证本文回归结果的可靠性袁进行如下稳健性检验遥1.采用核心解释变量滞后期在经济政策不确定性背景下袁企业实现数字化转型需要经历认识时滞尧决策时滞袁即经济政策不确定性对企业数字化转型的影响存在着滞后性遥 因此袁本文将经济政策不确定性滞后一期值进行稳健性回归袁这样能较好地减少双向因果关系造成的内生性问题袁回归结果见表 6 第渊1冤列袁其中经济政策不确定性滞后一期值渊L.EPU冤的回归系数显著为正遥2.替换核心解释变量现有文献大多采用 Baker 等渊2016冤10编制的中国经济政策不确定性指数袁但该指数也存在如下不足院一是该指标基础数据的唯一来源是香港地区的英文报纸叶南华早报曳袁导致经济政策不确定的相关新闻可能出现遗漏袁从而带来测算偏差曰二是单独一份报纸会对指数造成较大干扰袁并且不利于开发更细致的测量指标渊Huang 和 Luk袁2020冤36遥 因此袁本文采用 Huang 和 Luk渊2020冤36的中国经济政策不确定性渊CNEPU冤进行稳健性检验袁该指数选取叶人民日报渊海外版冤曳叶解放日报曳等十份最有影响力的国内报纸袁通过在报纸官方网页搜索经济政策相关报道袁将涉及野不确定冶野不明确冶野不明朗冶等关键词的新闻进行加总袁据此计算出经济政策不确定指数遥 采用中国经济政策不确定性指数渊CNEPU冤进行稳健性回归袁结果见表 6 第渊2冤列袁其中经济政策不确定性的回归系数显著为正遥3.设定虚拟解释变量渊DEPU冤本文借鉴刘慧芬和王华渊2015冤37的做法袁设定经济政策不确定性虚拟变量袁将经济政策不确定性根据中位数分为两组袁当经济政策不确定性指数高于中位数时 DEPU 为 1袁否则为 0袁将虚拟变量 DEPU 替代 EPU后进行稳健性回归袁结果见表 6 第渊3冤列袁经济政策不确定性虚拟变量的回归系数显著为正遥4.替换被解释变量渊Digital_lev冤本文对企业数字化转型进行评级袁按照评级等级进行 1尧2尧噎尧9 的赋值后再次回归袁回归结果见表 6 第渊4冤列袁其中经济政策不确定性的回归系数依然显著为正遥 上述稳健性回归结果表明本文的假说 H1 是成立的遥渊二冤中介效应稳健性检验为了验证本文的中介效应结论是可靠的袁本文将中国经济政策不确定性指标渊CNEPU冤加入中介效应实证模型袁回归结果见表 7袁各中介变量的显著性没有发生变化袁表明本文提出的假说 H2a要H2c 是成立的遥渊三冤内生性检验本文的实证结果可能会受到内生性问题的影响遥 企业数字化转型作为微观变量难以影响到经济政策不经济政策不确定性促进企业数字化转型的机制研究322023 年第 9 期表 7中介效应稳健性检验变量渊1冤ROE渊2冤Digital渊3冤SA渊4冤Digital渊5冤NSR渊6冤Digital渊7冤SR渊8冤DigitalCNEPU-0.161*0.758*0.078*0.744*-0.228*0.783*0.027*0.783*(0.006)(0.012)(0.007)(0.012)(0.029)(0.002)(0.002)(0.012)ROE-1.508*(0.129)SA0.624*(0.096)NSR0.001(0.003)SR0.034*(0.001)Constant0.730*-2.548*3.685*-4.637*14.251*-2.669*-0.161*-2.703*(0.039)(0.080)(0.054)(0.314)(0.202)(0.087)(0.013)(0.081)ControlYesYesYesYesYesYesYesYesIndu/YearYesYesYesYesYesYesYesYesN2404324043240432404324043240432404324043R20.2040.2410.9190.2380.6130.2370.3010.238注院*代表在 1%的水平下显著袁括号内为稳健性标准误遥确定性宏观经济变量袁但本文选取的 A 股上市公司能够在相当程度上反映中国经济的整体状况袁从而产生经济政策不确定性和企业数字化转型双向因果关系下的内生性问题袁 选取合适的工具变量成为解决内生性问题的关键遥 Wang 等渊2014冤38认为美国经济政策变动将导致中国等新兴经济体的利率和汇率等宏观变量产生波动袁为了平抑经济波动袁新兴经济体的经济政策会进行相应调整从而产生经济政策不确定性袁因此中国经济政策不确定性与美国经济政策不确定性高度相关袁将美国经济政策不确定性作为工具变量是合理的遥本文选取美国经济政策不确定性渊US_EPU冤作为工具变量袁采用 2SLS 方法控制内生性问题袁回归结果见表 8遥其中袁 第一阶段的 US_EPU 的回归结果显著为正袁Kleibergen-Paap rk LM statistic 值表明工具变量和解释变量显著相关袁Cragg-Donald Wald F statistic 值表明不存在弱工具变量问题袁Hansen J statistic 值说明不存在过表 6稳健性检验渊1冤Digital渊2冤Digital渊3冤Digital渊4冤Digital_levL.EPU0.611*(0.089)CNEPU0.703*(0.091)DEPU1.553*(0.201)EPU1.318*(0.165)Constant-2.773*-3.499*-0.400-5.443*(0.542)(0.577)(0.484)(1.082)ControlYesYesYesYesIndu/YearYesYesYesYesN22121240432404324299R20.4430.4630.4640.446注院*代表在 1%的水平下显著袁括号内为稳健性标准误遥33表 9异质性检验注院*代表在 1%的水平下显著袁括号内为稳健性标准误遥渊1冤Digital渊2冤Digital渊3冤Digital渊4冤Digital渊5冤Digital渊6冤Digital高科技企业非高科技企业国有企业非国有企业东部地区企业中西部地区企业EPU0.774*0.565*0.698*0.867*0.702*0.646*(0.115)(0.122)(0.111)(0.107)(0.133)(0.129)Constant-3.517*-3.484*-3.628*-4.279*-2.799*-4.058*(0.536)(0.679)(0.904)(0.568)(0.777)(0.672)Indu/YearYesYesYesYesYesYesN1322411926987415276166488502R20.4770.4280.4580.4740.4690.476表 8控制内生性问题的 2SLS 回归结果注院*代表在 1%的水平下显著袁括号内为稳健性标准误遥第一阶段EPU第二阶段DigitalUS_EPU1.031*(0.007)EPU0.787*(0.015)Constant-0.284*-2.627*(0.041)(0.093)ControlYesYesKleibergen-Paap rk LM statistic8631.02*Cra