鄒蓓蓓

（安徽大學(xué)商學(xué)院，安徽合肥 230601）

一、引言

2019年10月，黨的十九屆四中全會將“數(shù)據(jù)”納入生產(chǎn)要素分配環(huán)節(jié)，明確提出以數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為主要動力，驅(qū)動政府治理現(xiàn)代化并優(yōu)化企業(yè)資本市場表現(xiàn)。在當前中國經(jīng)濟發(fā)展中，作為數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟結(jié)合的產(chǎn)物，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、獲取核心競爭力的關(guān)鍵戰(zhàn)略舉措，企業(yè)能否成功實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，是決定經(jīng)濟增長的關(guān)鍵（任保平和李佩，2020）。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是穩(wěn)定中國經(jīng)濟增長的重要動力（李韻和丁林峰，2020），對企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的各個維度均具有重要影響，并通過促進企業(yè)發(fā)展實現(xiàn)經(jīng)濟增長。其次，對于微觀經(jīng)濟主體企業(yè)而言，高風(fēng)險承擔水平往往意味著企業(yè)更傾向于進行研發(fā)項目的投入，顯著提升企業(yè)價值，推動社會技術(shù)進步，從而促進經(jīng)濟增長（Faccio等，2016）。結(jié)合以上兩點，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平兩個因素均能夠有效促進經(jīng)濟增長。實質(zhì)上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)引入企業(yè)管理中，使得內(nèi)部機制發(fā)生根本性變革（劉淑春等，2021），顯著影響企業(yè)資源獲取能力，而企業(yè)承擔風(fēng)險的行為作為一種資源消耗行為（張敏等，2015），勢必會受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，且二者具有一定的相關(guān)性，厘清二者的互動關(guān)系對于有效促進經(jīng)濟發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義，為政府把握經(jīng)濟增長建設(shè)提供了參考思路以及規(guī)劃方向。

理論上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響主要表現(xiàn)在如下三方面：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析并且識別消費者的多樣化需求，能有效提升企業(yè)對資本市場的敏感度，從而提升企業(yè)的投資效率（Vial，2019）。投資效率的提升為企業(yè)的風(fēng)險投資提供良好的資源與經(jīng)驗基礎(chǔ)，增強風(fēng)險投資信心，從而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平；第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)的信息處理能力，直接觸及業(yè)務(wù)操作與企業(yè)戰(zhàn)略的細節(jié)層面，準確及時地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的不合理之處，優(yōu)化內(nèi)部控制質(zhì)量。良好的內(nèi)部控制有助于識別及防控經(jīng)營風(fēng)險，從而提高企業(yè)的風(fēng)險承擔水平（李志斌等，2021）；第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效減少信息不對稱（Teece等，1997；Teece，2007），并通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，提高企業(yè)財務(wù)信息的真實性和有效性，使企業(yè)及時準確地了解自身經(jīng)營發(fā)展狀況，提高自身財務(wù)穩(wěn)定性。同時，穩(wěn)定的財務(wù)狀況能夠有效避免企業(yè)由于信息滯后而陷入財務(wù)困境，從而提升企業(yè)的風(fēng)險承擔水平。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會通過影響投資效率、內(nèi)部控制質(zhì)量以及財務(wù)穩(wěn)定性，從而影響企業(yè)風(fēng)險承擔水平，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響具有一定的現(xiàn)實意義。

此外，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同會導(dǎo)致企業(yè)的風(fēng)險承擔水平有所不同（李文貴和余明桂，2012；張先治和柳志南，2017），國有企業(yè)天然的政治屬性，使其具有較低的風(fēng)險承擔水平。這種差異將導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平二者的關(guān)系因產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同而表現(xiàn)出一定的異質(zhì)性，因此，本文進一步考察不同產(chǎn)權(quán)背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平二者關(guān)系的情境性特征。綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平，同時，越高的風(fēng)險承擔水平往往意味著企業(yè)更傾向于投資高風(fēng)險高收益項目，更有利于提升企業(yè)價值（高磊等，2020）。因此，本文提出如下假設(shè)：風(fēng)險承擔水平可能是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)價值的潛在途徑，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高風(fēng)險承擔水平進而提升企業(yè)價值，并在拓展性分析中加以檢驗。

基于上述考慮，本文選取2010-2020年中國A股上市公司為研究樣本，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響、作用機制和情境特征。本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）在數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的經(jīng)濟后果方面，現(xiàn)有文獻主要關(guān)注現(xiàn)金持有水平（譚志東等，2022）、全要素生產(chǎn)率（趙宸宇，2021）、企業(yè)績效（李琦等，2021）等方面，本文則實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果的研究；（2）在企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響因素方面，現(xiàn)有文獻主要從金融化（許志勇等，2020）、社會網(wǎng)絡(luò)（張敏等，2015）、股權(quán)激勵（朱琪等，2019）等方面進行研究，本文則是基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角進行考察，拓展了企業(yè)風(fēng)險承擔水平的研究視角；（3）本文創(chuàng)新性地引入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)情境變量，加深對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平之間關(guān)系的情境性理解。此外，本文從投資效率、內(nèi)部控制質(zhì)量和財務(wù)穩(wěn)定性三個方面揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用路徑，有助于深入理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)風(fēng)險承擔水平的作用機理。

二、文獻綜述

現(xiàn)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)文獻可分類為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義、影響因素和經(jīng)濟后果三個方面。

（1）定義方面。Matt等（2015）認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)進行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和戰(zhàn)略定位，以謀求市場競爭地位的行為。隨著中國數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)改造企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和商業(yè)模式，不斷進行產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級（何帆和劉紅霞，2019）。

（2）影響因素方面。該維度主要涉及宏觀經(jīng)濟環(huán)境和微觀企業(yè)特征兩個層面。在宏觀經(jīng)濟環(huán)境層面，研究顯示，在利率市場化背景下，企業(yè)更易獲得金融資源（唐松等，2022a）。高質(zhì)量的金融供給為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了資金支持（唐松等，2022b），同時，數(shù)字金融的發(fā)展為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)支持（王宏鳴等，2022）。在微觀企業(yè)特征方面，現(xiàn)有文獻主要從政治關(guān)聯(lián)與機構(gòu)投資者視角進行考察。政治關(guān)聯(lián)能夠有效推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（王雪冬，2022），而異質(zhì)機構(gòu)投資者對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用有所差異，具體表現(xiàn)為，壓力抵抗型機構(gòu)投資者能夠有效推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而壓力敏感型機構(gòu)投資者會明顯阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型（李華民等，2021）。

（3）經(jīng)濟后果方面。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率與投入產(chǎn)出效率（劉淑春等，2021），提高企業(yè)內(nèi)部控制能力和創(chuàng)新動能，進而提升企業(yè)績效（易露霞等，2021）。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提高內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)信息透明度，降低審計成本，從而降低企業(yè)的審計定價（張永珅等，2021）。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效減少信息不對稱，向外界釋放積極信號，提高企業(yè)的社會責(zé)任承擔水平（肖紅軍等，2021），增強市場預(yù)期，從而提升企業(yè)在資本市場的表現(xiàn)能力（吳非等，2021）。

風(fēng)險承擔在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用（Nakano和Nguyen，2012），因此，企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響因素是理論界和實務(wù)界長期關(guān)注的焦點，主要涉及內(nèi)部治理和外部治理兩個層面。在內(nèi)部治理層面，Boubakri等（2013）發(fā)現(xiàn)股權(quán)比例異質(zhì)性顯著影響了企業(yè)的風(fēng)險承擔水平，國有股顯著抑制了企業(yè)風(fēng)險承擔水平，而外資股顯著提升了企業(yè)風(fēng)險承擔水平，并且企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)越單一，風(fēng)險承擔水平越低（Bauguess等，2012）。高管自身的風(fēng)險規(guī)避性使其在面對代理問題時會顯著降低風(fēng)險承擔的意愿（李小榮和張瑞君，2014），而高管激勵能夠有效減少企業(yè)的代理問題，從而有助于提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平（Kim和Lu，2011；Choy等，2014），并且在管理者過度自信以及高管具有海歸背景的企業(yè)中，企業(yè)風(fēng)險承擔水平更高（Li和Tang，2010；宋建波等，2017）。在外部治理層面，產(chǎn)業(yè)政策作為政府資源配置的有力措施，能夠顯著提高企業(yè)的政府補貼程度和貸款支持力度，從而提升企業(yè)的風(fēng)險承擔水平（張嬈等，2019）；地區(qū)經(jīng)濟政策不確定性能夠顯著影響企業(yè)經(jīng)營決策行為，為企業(yè)營造發(fā)展機遇，提高其風(fēng)險承擔水平（劉志遠等，2017）；稅收增加能夠顯著降低企業(yè)的風(fēng)險承擔水平，而稅收減少則對企業(yè)風(fēng)險承擔水平?jīng)]有顯著影響（Ljungqvist等，2017）。此外，制度脆弱性增加了管理者未來預(yù)期的模糊性，提高了其風(fēng)險規(guī)避的可能性，從而降低了企業(yè)風(fēng)險承擔水平（李新麗等，2021）。文化價值觀同樣能夠影響企業(yè)風(fēng)險承擔水平，表現(xiàn)為個人主義文化強烈的企業(yè)，其風(fēng)險承擔水平越高（Li等，2013）。

現(xiàn)有文獻關(guān)注股權(quán)結(jié)構(gòu)、高管激勵、管理者特征、制度環(huán)境、文化差異等方面對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響，但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面鮮有人進行研究。因此，本文實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響、情境特征及作用機理，有助于加深學(xué)術(shù)界和實務(wù)界在數(shù)字經(jīng)濟時代下對企業(yè)風(fēng)險承擔水平影響因素相關(guān)問題的理解。

三、理論分析與研究假設(shè)

風(fēng)險承擔是企業(yè)在投資決策中對具有風(fēng)險的投資項目的選擇，表現(xiàn)為企業(yè)為了獲取高額利潤而愿意為之付出代價的傾向（Boubakri等，2013），對企業(yè)發(fā)展具有重要意義。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟時代背景下企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必經(jīng)過程，實質(zhì)上是數(shù)字技術(shù)與企業(yè)各要素之間的深度融合（吳非等，2021）。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用改變了企業(yè)傳統(tǒng)的發(fā)展模式，涉及企業(yè)生產(chǎn)、管理、銷售等各個方面，重新定義企業(yè)的競爭機制、商業(yè)模式和戰(zhàn)略定位（Porter和Heppelmann，2014）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的資源配置效率，打破企業(yè)內(nèi)部各部門之間的信息壁壘，減少股東與管理層之間的信息不對稱，降低代理成本，提高投資效率，優(yōu)化內(nèi)部控制質(zhì)量，增強財務(wù)穩(wěn)定性，從而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平有以下三種影響：

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)的資源配置效率，提高投資效率，從而有效提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平?，F(xiàn)有研究表明，企業(yè)風(fēng)險承擔水平的高低主要取決于自身的投資行為（夏子航等，2015）。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使企業(yè)將市場動態(tài)信息與自身生產(chǎn)經(jīng)營狀況靈活的整合起來（Vial，2019），利用大數(shù)據(jù)分析并識別消費者的多樣化需求，根據(jù)市場需求來制定自己的投資決策，并且在投資過程中不斷調(diào)整企業(yè)價值與市場不相符的部分，重塑企業(yè)的價值主張，有效提升企業(yè)對資本市場的敏感度，促進企業(yè)資源的合理配置，從而提升企業(yè)投資效率。在投資效率有效提升的情形下，面對良好的項目資源與經(jīng)驗基礎(chǔ)，管理層表現(xiàn)出較低的風(fēng)險規(guī)避傾向，基于追求高收益的考慮，更樂意于投資高風(fēng)險投資項目（邵艷等，2021）。同時，投資效率越高往往意味著企業(yè)創(chuàng)新能力越強（杜閃和王站杰，2021），能夠增強企業(yè)風(fēng)險投資的信心，激發(fā)管理者進行研發(fā)投入的熱情（Thompson等，2013），增強自身風(fēng)險承擔意愿，為企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升提供良好的條件。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)的信息處理能力和內(nèi)部控制質(zhì)量，提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平。有效的內(nèi)部控制是企業(yè)環(huán)境控制、風(fēng)險評估與管理決策的前提（李志斌等，2021），也是企業(yè)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)（張廣勝和孟茂源，2020）。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字化技術(shù)逐步應(yīng)用到企業(yè)的內(nèi)部控制中，企業(yè)的內(nèi)部控制工作逐步嵌入到業(yè)務(wù)流程當中，直接觸及業(yè)務(wù)操作與企業(yè)戰(zhàn)略的細節(jié)層面，能夠準確及時地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的不合理之處，明確識別企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，有效提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。同時，有效的內(nèi)部控制有利于提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平。一方面，高水平內(nèi)部控制能有效降低融資成本，顯著緩解企業(yè)面臨的融資約束困境（程小可等，2013），為風(fēng)險投資項目提供充足的財務(wù)資源，從而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。另一方面，成熟的內(nèi)部控制制度能夠減少企業(yè)的內(nèi)部機制建設(shè)的投入，降低企業(yè)內(nèi)部制度的風(fēng)險評估和控制成本，此時，管理者的風(fēng)險偏好聚焦于高收益高風(fēng)險項目，并愿意為此承擔相應(yīng)的風(fēng)險，進而提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平（黃華，2019）。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)的財務(wù)運行效率，增強財務(wù)穩(wěn)定性，從而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效開發(fā)數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)企業(yè)智能運行，提高各部門的整體運行效率（Teece等，1997；Teece，2007）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效減少企業(yè)的信息不對稱，通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，提高了資金使用效率和財務(wù)信息的真實性、有效性，使企業(yè)及時準確地了解自身經(jīng)營發(fā)展狀況，避免企業(yè)由于信息滯后而陷入財務(wù)困境，從而提高了企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)定性。此外，在企業(yè)財務(wù)資源有限的情況下，良好的財務(wù)狀況能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)利潤最大化，為企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升奠定良好的財務(wù)基礎(chǔ)，有效刺激管理者進行風(fēng)險投資，提升風(fēng)險承擔水平。相反，處于財務(wù)困境的企業(yè)往往極難獲取外部資金支持，并要承擔債務(wù)壓力（羅琦和羅洪鑫，2017），在上述雙重壓力的作用下，企業(yè)傾向于減少風(fēng)險投資，進而降低企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

綜上所述，本文認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高投資效率、提升內(nèi)部控制質(zhì)量、增強財務(wù)穩(wěn)定性來提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。因此，本文提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效提高投資效率并鼓勵高風(fēng)險投資，進而提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平。已有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的投資決策風(fēng)格會受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響（周耀東和余暉，2012）。因此，本文將考察產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)風(fēng)險承擔水平過程中所扮演的角色。

一方面，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是中國企業(yè)的重要屬性，相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)憑借政府支持，享受政策紅利，在資源獲取、社會認可以及市場占有方面擁有天然優(yōu)勢（方軍雄，2007）。但由于國有企業(yè)面臨的市場競爭壓力較小，進行產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級的意愿不強烈，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力不足，并且國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在資本市場中難以形成有效的正向反饋，這將顯著削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型的治理作用。而非國有企業(yè)面臨著激烈的市場競爭，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其來說是獲取競爭優(yōu)勢并占領(lǐng)市場份額的重要手段，因此，非國有企業(yè)具有較強的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿，能夠通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，提高投資效率、內(nèi)部控制質(zhì)量與財務(wù)穩(wěn)定性，從而提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平與自身價值。故相較于國有企業(yè)，競爭壓力和發(fā)展需求導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿在非國有企業(yè)中更為強烈，同時為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)風(fēng)險承擔提供了充足的發(fā)展空間，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的促進作用在非國有企業(yè)中更強。

另一方面，基于產(chǎn)權(quán)觀理論，扭曲的經(jīng)營目標以及缺失的激勵約束機制存在于部分國有企業(yè)中。由于國有企業(yè)高管的任免主要取決于政府，為了實現(xiàn)預(yù)期的政治晉升目標，管理者寧愿放棄追逐經(jīng)濟利益也不愿承擔相應(yīng)的風(fēng)險，因此管理者更青睞穩(wěn)健的投資項目（周耀東和余暉，2012），從而抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響。管理者的投資決策可能會受到政府影響，政府會促使國有企業(yè)投資更為穩(wěn)健的項目，以實現(xiàn)經(jīng)濟平穩(wěn)增長的目標（張先治和柳先南，2017）。同時，國有企業(yè)往往缺少對管理者有效的監(jiān)督機制，有限的決策收益也削弱了管理者的風(fēng)險承擔意愿。上述缺失的激勵約束機制顯著降低了國有企業(yè)風(fēng)險承擔水平。相反，由于薪酬與企業(yè)績效密切相關(guān)，非國有企業(yè)高管偏好于風(fēng)險投資項目，會把企業(yè)資源投入到高風(fēng)險高收益項目中去，進而顯著提升非國有企業(yè)風(fēng)險承擔水平。因此，相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)由于高管的政治晉升偏好以及自身缺乏的激勵機制等原因，風(fēng)險承擔水平較低，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升空間有限，顯著弱化了國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對風(fēng)險承擔水平的促進作用。基于此，本文提出假設(shè)2：

H2：相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升作用更強。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2010-2020年中國資本市場A股上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，并進行如下整理：（1）剔除金融保險行業(yè)觀測值；（2）剔除處于ST等異常交易狀態(tài)觀測值；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失的觀測值，最終獲得13433個觀測值。內(nèi)部控制質(zhì)量指數(shù)來自深圳迪博（DIB）內(nèi)部控制與風(fēng)險管理數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文對所有連續(xù)變量同時在1%分位數(shù)和99%分位數(shù)進行Winsorize縮尾處理，以克服樣本極端值可能對數(shù)據(jù)帶來的不利影響。

（二）變量定義

1.被解釋變量

RISK表示企業(yè)風(fēng)險承擔水平。本文參考周澤將等（2019）的做法，采用盈利波動性指標來衡量企業(yè)風(fēng)險承擔水平，具體地，滾動計算三年經(jīng)行業(yè)調(diào)整的總資產(chǎn)收益率的標準差和極差，分別記為RISK1、RISK2。

2.解釋變量

ADT表示企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。本文參考吳非等（2021）的做法，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型定義為數(shù)字化在實踐中運用的關(guān)鍵詞，采用企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用字頻數(shù)的對數(shù)值，最終形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標。指標基于Python對上市公司年報文本提取的數(shù)據(jù)池。

3.情境變量

NONSOE表示產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，若企業(yè)最終控制人屬性為非國有賦值為1，否則賦值為0。

4.控制變量

本文參考吳非等（2021）的做法，選擇以下變量加以控制：企業(yè)規(guī)模（SIZE）、現(xiàn)金持有水平（CASH）、資產(chǎn)負債率（LEV）、盈利能力（ROA）、成長能力（GROWTH）、股權(quán)集中度（FIRST）、企業(yè)年齡（AGE）、董事會規(guī)模（BOARD）、獨立董事比例（RATIO）、兩職合一（DUAL）、虧損狀態(tài)（LOSS）、年度虛擬變量（YEAR）和行業(yè)虛擬變量（INDUS）。

本文變量及含義如表1所示。

表1 變量定義與說明

（三）模型設(shè)定

為了驗證假設(shè)1中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響，本文參考吳非等（2021）的做法，構(gòu)建模型（1），以檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

根據(jù)前文的理論分析，預(yù)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型ADT項的系數(shù)β1顯著大于0，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)的風(fēng)險承擔水平。

為了檢驗產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的情境性作用，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上進一步引入數(shù)字化轉(zhuǎn)型與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交乘項ADT×NONSOE、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)NONSOE，構(gòu)建模型（2）。

五、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計與分析

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。RISK1和RISK2的均值分別為0.0367和0.0667，標準差分別為0.0504和0.0916，3/4分位數(shù)分別為0.0390和0.0714，說明大部分企業(yè)的風(fēng)險承擔水平大體一致。ADT的均值為1.4862，最大值為4.3567，最小值為0.0000，說明中國企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在明顯差異，為本文分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平的關(guān)系提供了契機。NONSOE的均值為0.6841，說明研究樣本中有68.41%的企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性為非國有，因此將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為情境變量具有深刻的研究意義。SIZE的均值為22.2508，最大值為26.1416，最小值為19.9713，說明樣本企業(yè)規(guī)模差異較大。CASH的均值為0.0478，3/4分位數(shù)為0.0860，說明大部分樣本企業(yè)現(xiàn)金流狀況較好。ROA的均值為0.0509，標準差為0.0705，說明樣本企業(yè)的盈利能力較為穩(wěn)定。GROWTH的均值為0.1798，最大值為2.7573，最小值為-0.5698，說明樣本企業(yè)成長能力存在較大差異。DUAL的均值為0.3815，說明樣本中有38.15%的企業(yè)董事長、總經(jīng)理由同一人擔任。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）相關(guān)性分析

表3報告了主要變量的相關(guān)性分析結(jié)果。RISK1、RISK2與ADT的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正，Spearman相關(guān)系數(shù)類似，不再贅述，初步表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)風(fēng)險承擔水平越高，假設(shè)1得到驗證。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平之間的關(guān)系還有待下文多元回歸分析的進一步檢驗。

表3 主要變量的相關(guān)性分析

（三）多元回歸結(jié)果分析

表4列示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平兩者關(guān)系的多元回歸分析結(jié)果。從回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，ADT與RISK1、RISK2均在1%的水平上顯著正相關(guān)，這一結(jié)果說明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)風(fēng)險承擔水平越高，假設(shè)1得到驗證?？赡艿脑蚴牵瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，數(shù)字技術(shù)在企業(yè)內(nèi)應(yīng)用的范圍越廣，企業(yè)的信息透明度越高，信息不對稱程度越低，并且能夠提高企業(yè)內(nèi)部治理水平與資源配置效率，增強財務(wù)穩(wěn)定性，為企業(yè)奠定了穩(wěn)定的發(fā)展基礎(chǔ)，增強企業(yè)進行風(fēng)險投資的信心，從而提高了企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平

控制變量方面：SIZE項的系數(shù)顯著為負，表明企業(yè)規(guī)模擴大可能降低企業(yè)風(fēng)險承擔水平；CASH項系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)現(xiàn)金持有量能夠在一定程度上提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平；AGE項系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)經(jīng)營時間越長，風(fēng)險抵御能力越強，風(fēng)險承擔水平越高；GROWTH項系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)成長能力越強，風(fēng)險承擔水平越高。

表5列示了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)情境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平關(guān)系的多元回歸結(jié)果。第（1）列、第（2）列中ADT×NONSOE項系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，以上數(shù)據(jù)表明，相較國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升作用更強，假設(shè)2得到驗證。原因有以下兩點，第一，國有企業(yè)具有特殊的政策屬性，在資源獲取與市場認可方面具有天然優(yōu)勢，相比非國有企業(yè)，在面臨激烈的市場競爭時，競爭壓力和競爭動力r較弱，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力不足，且在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中很難有效形成各項資源的正向反饋。而非國有企業(yè)傾向通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高自身資源配置效率，進行轉(zhuǎn)型升級的意愿更強烈，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升提供了充足的發(fā)揮空間。第二，與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)的管理者在進行項目投資決策時，更傾向投資低風(fēng)險項目，以降低管理者自身可能所需承擔的風(fēng)險，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升空間有限。但非國有企業(yè)更關(guān)注自身營利性目標，且投資收益往往與管理者業(yè)績評估密切相關(guān)，其管理者往往為了企業(yè)業(yè)績與自身收益而傾向風(fēng)險投資。因此，相較國有企業(yè)，非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對自身風(fēng)險承擔水平的提升作用更強。

表5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的情境性分析

（四）敏感性測試

1.工具變量法

本文采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的地區(qū)均值作為工具變量。該工具變量的合理性如在于：一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與各個地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平息息相關(guān)，滿足工具變量的相關(guān)性；二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的地區(qū)水平與個體企業(yè)風(fēng)險承擔水平關(guān)聯(lián)度較小，滿足工具變量的外生性要求。具體回歸結(jié)果如表6所示：ADT與RISK1、RISK2均在5%水平上顯著為正，表明在控制內(nèi)生性后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

表6 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：工具變量法

2.傾向性得分匹配法

為了緩解模型中可能存在的內(nèi)生性問題，本文采取1∶1近鄰匹配法進行進一步檢驗。將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中位數(shù)作為分界線，大于中位數(shù)設(shè)定為1，小于中位數(shù)設(shè)定為0，其余變量與前文相同。進行傾向性得分匹配前，實驗組與對照組之間存在顯著差異，匹配后，變量取值的組間差異不顯著，傾向性得分匹配達到預(yù)期效果。進行傾向性得分匹配后的回歸結(jié)果如表7所示，Panel A中ADT與RISK1、RISK2均在1%的水平上顯著正相關(guān)，與表4的回歸結(jié)果一致；Panel B中ADT×NONSOE項的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，與表5的回歸結(jié)果一致。由此可見，在進行傾向性得分匹配控制內(nèi)生性后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

表7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：傾向性得分匹配法

3.替換解釋變量

為了進一步加強研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型劃分為五個方面：人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、計算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，指標基于Python對上市公司年報文本提取的數(shù)據(jù)池，根據(jù)特征詞歸類為特定技術(shù)方向的詞頻，最終加總后得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總指標。此類數(shù)據(jù)具有右偏性特征，因此本文將五個分類指標加總后進行對數(shù)化，最終形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標，定義為DCG。將重新設(shè)置的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標代入模型（1）和模型（2）中進行回歸，結(jié)果如表8所示?？梢钥闯?，表8Panel A中DCG與RISK1、RISK2均在10%的水平上顯著正相關(guān)，與表4的回歸結(jié)果一致；Panel B中DCG×NONSOE項的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，與表5的回歸結(jié)果一致。綜上所述，在變更數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量方式后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：變更數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量方式

4.替換被解釋變量

本文參考周澤將等（2019）的做法，分別滾動計算三年經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的營業(yè)利潤與總資產(chǎn)的比值以及息稅前利潤與總資產(chǎn)的比值的標準差，作為企業(yè)風(fēng)險承擔水平的替代變量，記為RISK3、RISK4。將重新度量的企業(yè)風(fēng)險承擔水平指標代入模型（1）、模型（2）進行回歸，結(jié)果如表9所示。可以看出，表9Panel A中ADT與RISK3、RISK4均在1%的水平上顯著正相關(guān)，Panel B中ADT×NONSOE項的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。以上結(jié)果表明，在變更企業(yè)風(fēng)險承擔水平的度量方式后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

表9 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：變更企業(yè)風(fēng)險承擔水平的度量方式

六、路徑分析

在理論分析和研究假設(shè)部分，本文認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高投資效率、優(yōu)化內(nèi)部控制質(zhì)量、提高財務(wù)穩(wěn)定性，進而提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平。因此，本文采用中介效應(yīng)模型，以檢驗投資效率、內(nèi)部控制質(zhì)量與財務(wù)穩(wěn)定性在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)風(fēng)險承擔水平關(guān)系中的中介作用，具體如下：

（一）基于投資效率的中介效應(yīng)檢驗

為了檢驗投資效率在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)風(fēng)險承擔水平的關(guān)系中是否發(fā)揮中介作用，本文構(gòu)建模型（3）和模型（4），具體如下：

其中，INVEFF代表企業(yè)投資效率，本文參考Richardson（2006）、陳志斌和汪官鎮(zhèn)（2020）的做法，將投資效率模型中殘差的絕對值作為企業(yè)投資效率的代理變量，絕對值越高，企業(yè)投資效率越低。

表10報告了基于投資效率的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。Panel A中ADT與INVEFF在1%的水平上顯著為負，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)的投資效率，在模型（1）的基礎(chǔ)上進一步控制投資效率，結(jié)果如列（3）所示：ADT與RISK1在1%的水平上顯著為正，INVEFF與RISK1在5%的水平上顯著為負；Panel B中結(jié)果類似，不再贅述。以上數(shù)據(jù)綜合表明，投資效率在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響中發(fā)揮了中介作用，即存在“數(shù)字化轉(zhuǎn)型—投資效率—企業(yè)風(fēng)險承擔水平”的中介效應(yīng)傳導(dǎo)路徑。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)的投資效率，增強企業(yè)風(fēng)險投資的信心，進而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

表10 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：基于投資效率的中介效應(yīng)檢驗

（二）基于內(nèi)部控制質(zhì)量的中介效應(yīng)檢驗

為了檢驗內(nèi)部控制質(zhì)量在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)風(fēng)險承擔水平的關(guān)系中是否發(fā)揮中介作用，本文構(gòu)建模型（5）和模型（6），具體如下：

其中，IC代表內(nèi)部控制質(zhì)量，本文采用迪博（DIB）內(nèi)部控制指數(shù)除以100加以衡量，該數(shù)值越大，表明企業(yè)內(nèi)部治理水平和內(nèi)部控制質(zhì)量越高。

表11報告了基于內(nèi)部控制質(zhì)量的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。Panel A第（2）列中ADT與IC在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，在模型（1）的基礎(chǔ)上進一步控制內(nèi)部控制質(zhì)量，結(jié)果如列（3）所示：ADT與RISK1在1%的水平上顯著為正，IC與RISK1在1%的水平上顯著為正，Panel B中結(jié)果類似，不再贅述。以上數(shù)據(jù)綜合表明，內(nèi)部控制質(zhì)量在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響中發(fā)揮了中介作用，即存在“數(shù)字化轉(zhuǎn)型—內(nèi)部控制質(zhì)量—企業(yè)風(fēng)險承擔水平”的中介效應(yīng)傳導(dǎo)路徑。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，增強企業(yè)風(fēng)險預(yù)警和風(fēng)險防控能力，從而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

表11 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：基于內(nèi)部控制質(zhì)量的中介效應(yīng)檢驗

（三）基于財務(wù)穩(wěn)定性的中介效應(yīng)檢驗

為了檢驗財務(wù)穩(wěn)定性在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)風(fēng)險承擔水平的關(guān)系中是否發(fā)揮中介作用，本文構(gòu)建模型（7）和模型（8），具體如下：

其中，Z-score表示企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性，本文參考Altman（1968）的做法，采用Z-score衡量企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性，Z-score值越高，財務(wù)風(fēng)險越低，財務(wù)穩(wěn)定性越高。

表12報告了基于財務(wù)穩(wěn)定性的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。Panel A第（2）列中ADT與Zscore的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性，在模型（1）的基礎(chǔ)上進一步控制企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性，結(jié)果如列（3）所示：ADT與RISK1在1%的水平上顯著為正，Z-score與RISK1在1%的水平上顯著為正，Panel B中結(jié)果類似，不再贅述。以上數(shù)據(jù)綜合表明，財務(wù)穩(wěn)定性在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響中發(fā)揮了中介作用，即存在“數(shù)字化轉(zhuǎn)型—財務(wù)穩(wěn)定性—企業(yè)風(fēng)險承擔水平”的中介效應(yīng)傳導(dǎo)路徑。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高財務(wù)穩(wěn)定性和資金使用效率，進而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。

表12 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險承擔水平：基于財務(wù)穩(wěn)定性的中介效應(yīng)檢驗

七、拓展性分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善內(nèi)部控制質(zhì)量、財務(wù)穩(wěn)定性等內(nèi)部環(huán)境，通過提高投資效率增強企業(yè)風(fēng)險承擔意愿，從而提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平。與之相關(guān)的經(jīng)濟后果值得深入研究。風(fēng)險作為商業(yè)的本質(zhì)，對于企業(yè)經(jīng)營發(fā)展至關(guān)重要。已有研究發(fā)現(xiàn)，管理者為追求利潤最大化而從事的風(fēng)險承擔活動有利于提升企業(yè)價值（John等，2008；何瑛等，2019）。主要原因在于，高風(fēng)險承擔水平能夠提高管理者對凈現(xiàn)值為正但風(fēng)險較高項目的投資意愿，充分挖掘利用有利的投資機會，推動企業(yè)長遠發(fā)展，促進企業(yè)價值創(chuàng)造。因此，本文提出如下假設(shè)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平提升企業(yè)價值。

為了驗證上述假設(shè)，本文采用TobinQ值來衡量企業(yè)價值，并檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平進而提升企業(yè)價值的中介效應(yīng)。具體回歸結(jié)果如表13所示，Panel A第（1）列中ADT與TobinQ在1%的水平上顯著為正，第（2）列中ADT與RISK1在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平，在模型（1）的基礎(chǔ)上進一步控制數(shù)字化轉(zhuǎn)型，結(jié)果如列（3）所示：RISK1與TobinQ在1%的水平上顯著為正，Panel B中結(jié)果類似，不再贅述。以上數(shù)據(jù)綜合表明，企業(yè)風(fēng)險承擔水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)價值的影響中發(fā)揮了中介作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平提升企業(yè)價值。

表13 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價值：基于風(fēng)險承擔水平的中介效應(yīng)檢驗

八、研究結(jié)論與政策建議

數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要方式，對企業(yè)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，理論上數(shù)字化轉(zhuǎn)型會影響企業(yè)風(fēng)險承擔水平?；诖耍疚囊?010-2020年中國A股上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平，且相對國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升作用更強。在采用工具變量法、傾向性得分匹配法、變更數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量方式以及變更企業(yè)風(fēng)險承擔水平的度量方式等一系列敏感性測試后，本文的研究結(jié)論依然成立。進一步的作用機制檢驗表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過提高投資效率、提高內(nèi)部控制質(zhì)量以及增強財務(wù)穩(wěn)定性提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平。此外，本文拓展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平產(chǎn)生的經(jīng)濟后果，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平提高企業(yè)價值。本文的研究結(jié)論有助于深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)風(fēng)險承擔水平的影響，為政府推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平提供參考。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出以下兩點建議：

第一，企業(yè)應(yīng)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高資源配置效率，優(yōu)化內(nèi)部治理水平，提高財務(wù)穩(wěn)定性，進而提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平。因此，企業(yè)應(yīng)該抓住這一發(fā)展機遇，將大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)經(jīng)營的各個方面，從企業(yè)自身經(jīng)營發(fā)展的實際情況出發(fā)，通過搭建數(shù)字平臺形成企業(yè)特有的數(shù)字生態(tài)體系，提高企業(yè)資源整合能力，降低企業(yè)信息搜集與資源獲取成本，提高資源配置效率與風(fēng)險預(yù)警與防控能力，從而提升企業(yè)風(fēng)險承擔水平，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

第二，政府應(yīng)當根據(jù)不同的企業(yè)性質(zhì)，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供異質(zhì)性的政策支持。一方面，政府應(yīng)在國有企業(yè)內(nèi)部進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的宣傳，增強國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意識，發(fā)揮其作為國有企業(yè)帶頭響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型號召的榜樣作用；另一方面，政府應(yīng)當加強對非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策支持力度，加大對非國有企業(yè)政府補助力度，增強企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信心和決心，實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)發(fā)展的深度融合，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。