莫冬燕陳如意方芳張錦華

(1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院/中國(guó)內(nèi)部控制研究中心，遼寧 大連 116025；2.北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，北京 100875)

一、引言

2014年我國(guó)首次把大數(shù)據(jù)寫(xiě)入政府報(bào)告，2016年“十三五”規(guī)劃正式將大數(shù)據(jù)這一概念上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，并先后出臺(tái)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要》《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等重要政府文件，設(shè)計(jì)和部署大數(shù)據(jù)發(fā)展，促進(jìn)大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。2021年“十四五”規(guī)劃進(jìn)一步將數(shù)字經(jīng)濟(jì)單列成篇，意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為我國(guó)政府、社會(huì)及產(chǎn)業(yè)建設(shè)的重點(diǎn)方向。數(shù)據(jù)，尤其是大數(shù)據(jù)，是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)不可或缺的關(guān)鍵要素(易憲容等，2019)[42]，這奠定了大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展中的重要地位。

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用體現(xiàn)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的方方面面，有助于管理者科學(xué)、有效地制定經(jīng)營(yíng)決策，提升企業(yè)創(chuàng)新效率(孫潔和李杰，2022)[35]，并記錄、監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。在兩權(quán)分離的現(xiàn)代企業(yè)中，經(jīng)理人與所有者之間存在利益沖突，且雙方的信息不對(duì)稱(chēng)使得管理層實(shí)施機(jī)會(huì)主義行為成為可能。其中，盈余管理是管理者獲得私利的重要途經(jīng)，同時(shí)也是企業(yè)為滿足監(jiān)管要求而經(jīng)常采用的手段，包括真實(shí)活動(dòng)盈余管理和應(yīng)計(jì)項(xiàng)目盈余管理(Healy and Wahlen，1999)[11]。真實(shí)活動(dòng)盈余管理是指通過(guò)真實(shí)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)操縱經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的行為(Roychowdhury，2006)[15]，應(yīng)計(jì)項(xiàng)目盈余管理是指利用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則選擇的靈活性操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的行為。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用使得企業(yè)業(yè)務(wù)智能化、可視化，在財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)信息的獲取、存儲(chǔ)、分析及輸出等方面產(chǎn)生了巨大影響，對(duì)企業(yè)通過(guò)真實(shí)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)操縱利潤(rùn)的行為提出了挑戰(zhàn)。在此背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)是否以及如何影響企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為值得深入研究，是本文重點(diǎn)探討的問(wèn)題。

本文將聚焦大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響，檢驗(yàn)其在企業(yè)管理中所發(fā)揮的實(shí)際作用，并通過(guò)實(shí)證研究來(lái)論證理論與實(shí)踐的差距及影響因素，以便找出目前大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用可能存在的問(wèn)題。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往面臨自身組織慣性的阻礙(董曉松等，2021；易加斌等，2021)[26][41]，而與組織慣性相對(duì)，企業(yè)動(dòng)態(tài)能力作為衡量企業(yè)捕捉新興市場(chǎng)發(fā)展機(jī)遇、調(diào)整重構(gòu)內(nèi)外部資源、學(xué)習(xí)吸收新技術(shù)知識(shí)以適應(yīng)外界動(dòng)態(tài)環(huán)境變化的組織能力指標(biāo)(Teece et al.，1997；Winter，2003)[17][21]，能為企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣與應(yīng)用提供保障，但未引起相關(guān)研究的足夠重視。因此，本文進(jìn)一步考察企業(yè)動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理中的調(diào)節(jié)作用。

本文以2011―2020年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，通過(guò)文本分析法構(gòu)建企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的指標(biāo)，探討大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響以及企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的調(diào)節(jié)作用，并檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響機(jī)制，從企業(yè)內(nèi)外部治理兩個(gè)方面尋找有利于大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮作用的條件。研究發(fā)現(xiàn)：(1)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能顯著抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理，且企業(yè)動(dòng)態(tài)能力強(qiáng)化了此抑制作用；(2)機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用改善了企業(yè)信息與溝通環(huán)境，進(jìn)而約束了企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的實(shí)施；(3)從企業(yè)內(nèi)部看，首席信息官的設(shè)立未能顯著影響大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用效果，而從企業(yè)外部看，分析師關(guān)注度越高，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用越明顯。

本文可能存在的創(chuàng)新在于：(1)相對(duì)于已有研究綜合探討數(shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響(羅進(jìn)輝和巫奕龍，2021)[31]，本文排除了人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等其他數(shù)字技術(shù)的干擾，聚焦于大數(shù)據(jù)技術(shù)。數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代最關(guān)鍵的生產(chǎn)要素，大數(shù)據(jù)技術(shù)是各項(xiàng)數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)與核心，加之財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)據(jù)最重要的形式之一(Cockcroft and Russell，2018)[4]，針對(duì)性地探討大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。(2)本文創(chuàng)新性地引入了企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的調(diào)節(jié)作用，檢驗(yàn)了企業(yè)動(dòng)態(tài)能力在保障企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用效果上發(fā)揮的積極作用，為企業(yè)如何促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果提供參考，并進(jìn)一步從企業(yè)內(nèi)外部治理角度提出了保障效果的實(shí)施條件與改善建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)大數(shù)據(jù)技術(shù)與企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理

企業(yè)盈余管理動(dòng)機(jī)包括契約動(dòng)機(jī)(Healy，1985)[10]、資本市場(chǎng)動(dòng)機(jī)(Bartov et al.，2002)[2]以及影響第三方動(dòng)機(jī)等(Watts and Zimmerman，1978；Guenther，1994)[20][7]?，F(xiàn)有研究指出，相比應(yīng)計(jì)項(xiàng)目盈余管理，真實(shí)活動(dòng)盈余管理因其較強(qiáng)的隱蔽性(Gunny，2010)[8]，更容易成為股東或管理層誤導(dǎo)報(bào)表使用者對(duì)公司經(jīng)濟(jì)效益形成錯(cuò)誤認(rèn)知的常見(jiàn)舉措(Roychowdhury，2006)[15]，尤其是在我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的背景下(黃慶成等，2022)[27]。本研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用改善了企業(yè)的信息與溝通環(huán)境，對(duì)企業(yè)通過(guò)真實(shí)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)操縱利潤(rùn)的行為提出了挑戰(zhàn)。

一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于抑制管理者基于契約動(dòng)機(jī)的盈余管理行為。第一，大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性、多樣性、快速性、低密度高價(jià)值性、真實(shí)性和多變復(fù)雜性特征(Gandomi and Haider，2015；Rehman et al.，2016)[5][14]，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息的獲取、處理與輸出過(guò)程產(chǎn)生巨大影響，使得企業(yè)可使用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)種類(lèi)更多樣、來(lái)源更豐富、規(guī)模更巨大、供應(yīng)更及時(shí)(張奇，2016)[43]，有助于股東更好地了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況(Warren et al.，2015；張奇，2016)[19][43]。第二，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用降低了數(shù)據(jù)要素在平臺(tái)系統(tǒng)中收集、傳遞與溝通的成本(武常岐等，2022)[39]，使得信息能夠高效便捷地交互與流動(dòng)，打破了企業(yè)各部門(mén)間的信息壁壘，提高了信息透明度，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)各流程的銜接、統(tǒng)籌、監(jiān)管與控制提供了支持。通過(guò)收集企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)各層面的非結(jié)構(gòu)化、非財(cái)務(wù)信息(Chen et al.，2015；張奇，2016)[3][43]，管理者可以更具針對(duì)性、可靠性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性地進(jìn)行經(jīng)營(yíng)決策，大幅提升決策效率與質(zhì)量(Yu and Chen，2021)[23]。決策信息的動(dòng)態(tài)化、智能化與即時(shí)化，使得真實(shí)活動(dòng)盈余管理無(wú)法得到系統(tǒng)數(shù)據(jù)的決策支持；如果管理者強(qiáng)行實(shí)施，對(duì)企業(yè)價(jià)值造成的損失將會(huì)以直觀的數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)，導(dǎo)致管理者面臨追責(zé)。第三，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將改變企業(yè)原有的決策思維與流程(張奇，2016)[43]，員工成為企業(yè)決策新的參與者，參與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造與公司治理(戚聿東和肖旭，2020)[33]，擴(kuò)大了內(nèi)部監(jiān)管者的規(guī)模，能更有力地監(jiān)督管理者行為，降低管理者實(shí)施真實(shí)活動(dòng)盈余管理的空間和能力。

另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于抑制股東基于監(jiān)管動(dòng)機(jī)的盈余管理行為。企業(yè)在借助大數(shù)據(jù)技術(shù)獲得、處理和產(chǎn)生信息的同時(shí)，也向外部利益相關(guān)者“推送”信息，有效緩解了企業(yè)內(nèi)外部信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題(吳非等，2021)[38]，使得外部利益相關(guān)者參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策成為可能(戚聿東和肖旭，2020)[33]，并對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為形成監(jiān)管。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用使得企業(yè)數(shù)據(jù)更加實(shí)時(shí)、全面，業(yè)務(wù)流程更加可視，不僅為監(jiān)管部門(mén)提供了充足的大數(shù)據(jù)分析樣本，同時(shí)提高了企業(yè)信息獲取的及時(shí)性、精確性和有效性，顯著增加了企業(yè)的信息透明度和監(jiān)管部門(mén)的監(jiān)管效率，進(jìn)而降低了企業(yè)實(shí)施真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的動(dòng)機(jī)。

可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用改善了企業(yè)的信息與溝通環(huán)境，提升了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)字監(jiān)督水平，有助于降低管理者經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排的自由性，提高外部監(jiān)督效率，進(jìn)而抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的實(shí)施?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H1：大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能夠抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理。

(二)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的調(diào)節(jié)作用

作為企業(yè)組織能力的重要構(gòu)成部分，企業(yè)動(dòng)態(tài)能力(dynamic capabilities)最早由Teece等正式提出，并被定義為通過(guò)重構(gòu)與整合資源、幫助企業(yè)適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化環(huán)境的能力(Teece et al.，1997)[17]。企業(yè)動(dòng)態(tài)能力可以從創(chuàng)新、吸收和適應(yīng)三個(gè)維度來(lái)衡量，其中，創(chuàng)新能力(innovative capability)是指企業(yè)固有創(chuàng)新性與產(chǎn)品市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)之間聯(lián)系的能力；吸收能力(absorptive capability)是指企業(yè)獲取外部信息知識(shí)后，將其吸收、轉(zhuǎn)化為企業(yè)內(nèi)部知識(shí)并服務(wù)于企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的能力；適應(yīng)能力(adaptive capability)強(qiáng)調(diào)企業(yè)憑借資源配置的靈活性使得內(nèi)部資源與外部環(huán)境變化保持一致的能力(Wang and Ahmed，2007)[18]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的新環(huán)境下，企業(yè)動(dòng)態(tài)能力會(huì)影響企業(yè)推進(jìn)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略制定及實(shí)施效果(Karimi and Walter，2015)[12]，進(jìn)而影響管理者真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為。

一方面，企業(yè)動(dòng)態(tài)能力越強(qiáng)，其知識(shí)轉(zhuǎn)化能力、應(yīng)變能力以及快速調(diào)整能力越強(qiáng)，越有助于企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)施。首先，創(chuàng)新能力體現(xiàn)為企業(yè)擁有的知識(shí)體系，既包括企業(yè)技術(shù)系統(tǒng)構(gòu)建和員工專(zhuān)業(yè)知識(shí)技能儲(chǔ)備，又覆蓋企業(yè)管理運(yùn)營(yíng)流程(Leonard-Barton，1992)[13]，是大數(shù)據(jù)技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)實(shí)現(xiàn)良好結(jié)合的前提條件；其次，吸收能力在企業(yè)應(yīng)對(duì)外部技術(shù)變革的過(guò)程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用(Woiceshyn and Daellenbach，2005)[22]，能夠促進(jìn)企業(yè)更好吸收大數(shù)據(jù)技術(shù)，將其與企業(yè)現(xiàn)有的信息系統(tǒng)、人才結(jié)構(gòu)、知識(shí)體系更高效地協(xié)調(diào)與融合(Gupta et al.，2020)[9]；最后，適應(yīng)能力體現(xiàn)為企業(yè)資源配置靈活性，為確保企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)需要克服原有的運(yùn)行剛性與認(rèn)知慣性，調(diào)整內(nèi)部資源配置，適應(yīng)能力越強(qiáng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用越敏捷。

另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用需要企業(yè)文化的持續(xù)更新與改進(jìn)，即管理者需要在組織內(nèi)建立并維持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化(Akter et al.，2020)[1]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化顛覆了管理者傳統(tǒng)決策模式，較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)能力有助于企業(yè)快速有效地營(yíng)造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化的氛圍，激發(fā)企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)(焦豪等，2021)[29]。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用受企業(yè)組織協(xié)調(diào)度和資源配置靈活性等動(dòng)態(tài)能力影響，因此，其對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用會(huì)因企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的不同存在差異。企業(yè)動(dòng)態(tài)能力越強(qiáng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的效率越高，對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用越顯著，由此提出以下假設(shè)：

H2：企業(yè)動(dòng)態(tài)能力會(huì)強(qiáng)化大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011―2020年中國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象，并對(duì)初始樣本進(jìn)行如下篩選：(1)剔除金融行業(yè)樣本；(2)剔除數(shù)據(jù)缺失樣本；(3)剔除ST和*ST企業(yè)樣本；最終得到22,244個(gè)觀測(cè)值。此外，為減少極端異常值的影響，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

本文進(jìn)行文本分析的年報(bào)來(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)，專(zhuān)利數(shù)量來(lái)源于同花順，各省份(包括直轄市、自治區(qū))的互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，其他數(shù)據(jù)均來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)變量定義

1.企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平(BD)

參考吳非等(2021)[38]企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的構(gòu)建過(guò)程，本文利用Python軟件從巨潮網(wǎng)爬取2011―2020年所有A股上市公司年報(bào)，在此基礎(chǔ)上通過(guò)文本分析統(tǒng)計(jì)年報(bào)中大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，為消除數(shù)據(jù)右偏性對(duì)頻次進(jìn)行對(duì)數(shù)化轉(zhuǎn)換，作為企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平(BD)的衡量指標(biāo)。

借鑒吳非等(2021)[38]與羅進(jìn)輝和巫奕龍(2021)[31]總結(jié)提煉的大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)關(guān)鍵詞詞庫(kù)，本文具體使用的關(guān)鍵詞為：大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、數(shù)據(jù)可視化、異構(gòu)數(shù)據(jù)、征信、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)化、虛擬化、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)交換、數(shù)字化、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)共享、BI、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、海量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、可視化、數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)智能。

2.企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理(REM)

本文參考Roychowdhury(2006)[15]，使用異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流(D_Cfo)、異常產(chǎn)品成本(D_Prod)和異常酌量性費(fèi)用(D_Disexp)衡量企業(yè)的真實(shí)活動(dòng)盈余管理水平(REM)。模型及計(jì)算過(guò)程如下：

異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流(D_Cfo)的估算模型為：

其中，CFO為企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量，PROD為營(yíng)業(yè)成本和存貨增量之和，DISEXP為銷(xiāo)售與管理費(fèi)用之和，REV為營(yíng)業(yè)收入，△REV為營(yíng)業(yè)收入相對(duì)于上一年的增量，A為上年末的資產(chǎn)總額。對(duì)模型(1)～(3)分行業(yè)、分年度回歸，得到的殘差分別為企業(yè)異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流D_Cfo、異常產(chǎn)品成本D_Prod和異常酌量性費(fèi)用D_Disexp。最后，考慮到公司可能同時(shí)使用三種手段進(jìn)行真實(shí)活動(dòng)盈余管理，因此通過(guò)模型(4)得到核心被解釋變量REM：

3.企業(yè)動(dòng)態(tài)能力(Innov和Absorb)

企業(yè)動(dòng)態(tài)能力包括創(chuàng)新能力、吸收能力和適應(yīng)能力。企業(yè)適應(yīng)能力的常見(jiàn)衡量方法是企業(yè)研發(fā)、廣告和資本支出強(qiáng)度的變異系數(shù)，即三者的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值，變異系數(shù)越小，企業(yè)適應(yīng)能力越強(qiáng)，越能抵抗外部環(huán)境變化的沖擊。但由于企業(yè)研發(fā)支出與廣告支出是上市公司真實(shí)活動(dòng)盈余管理的操縱方式(王亮亮等，2021；朱紅軍等，2016)[36][45]，因此不適合作為本文調(diào)節(jié)變量的衡量指標(biāo)。鑒于此，本文僅從企業(yè)創(chuàng)新能力(Innov)和吸收能力(Absorb)兩個(gè)維度，檢驗(yàn)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)與企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理關(guān)系中的作用。借鑒趙鳳等(2016)[44]和陳昆玉(2015)[25]的設(shè)計(jì)，本文選取研發(fā)支出強(qiáng)度和發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量指標(biāo)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，取兩項(xiàng)之和用以衡量企業(yè)創(chuàng)新能力(Innov)，具體如式(5)所示：

其中RD代表研發(fā)支出強(qiáng)度，即研發(fā)支出與營(yíng)業(yè)收入的比值；ZL表示發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量。吸收能力能夠提高企業(yè)外部技術(shù)應(yīng)用效率，主要體現(xiàn)在企業(yè)研發(fā)力度等方面，較高的研發(fā)力度有助于提高外部技術(shù)獲取的有效性。借鑒楊林等(2020)[40]和趙鳳等(2016)[44]的做法，本文采用研發(fā)支出強(qiáng)度衡量企業(yè)吸收能力(Absorb)，即研發(fā)支出與營(yíng)業(yè)收入的比值。

4.控制變量

根據(jù)已有研究，本文在探討大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響時(shí)，還控制了企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Soe)、公司成長(zhǎng)性(Growth)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)回報(bào)率(Roa)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Turn)、管理費(fèi)用率(Agtcost)、兩職合一(Dual)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、股權(quán)集中度(Holder10)以及審計(jì)質(zhì)量(Big4)。此外，本文還控制了行業(yè)和年度效應(yīng)。

具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)模型設(shè)定

為檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響，本文構(gòu)建模型(6)：

其中，REM表示企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理水平，BD表示企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平。本文重點(diǎn)關(guān)注BD的系數(shù)，預(yù)期顯著為負(fù)，表明大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用會(huì)抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理。

為檢驗(yàn)假設(shè)H2，在模型(6)的基礎(chǔ)上加入企業(yè)動(dòng)態(tài)能力及其與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的交互項(xiàng)，如模型(7)所示。為避免交互項(xiàng)與解釋變量之間的多重共線性問(wèn)題，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)動(dòng)態(tài)能力指標(biāo)均進(jìn)行中心化處理。

其中，C a p s表示企業(yè)動(dòng)態(tài)能力，包括創(chuàng)新能力(Innov)和吸收能力(Absorb)。本文預(yù)期BD×Caps的系數(shù)顯著為負(fù)，表示企業(yè)動(dòng)態(tài)能力會(huì)強(qiáng)化大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

2011―2020年我國(guó)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的A股上市公司占當(dāng)年上市公司總數(shù)的比例趨勢(shì)如圖1所示。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)占比呈逐年上升趨勢(shì)，表明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，并將其應(yīng)用到日常經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中。

圖1 2011—2020年應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的上市公司占比

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平(BD)的均值為0.487，標(biāo)準(zhǔn)差為0.879，表明不同企業(yè)之間大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平存在較大差異，其中最大值高達(dá)3.871。企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理(REM)的均值為-0.005，標(biāo)準(zhǔn)差為0.188，與羅進(jìn)輝和巫奕龍(2021)[31]的研究結(jié)論較為一致，表明企業(yè)間真實(shí)活動(dòng)盈余管理同樣存在較大差異。從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，探討大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從企業(yè)動(dòng)態(tài)能力看，創(chuàng)新能力的均值為0.383，中位數(shù)為0.334，反映了我國(guó)半數(shù)以上的企業(yè)存在創(chuàng)新不足的問(wèn)題；吸收能力的均值為0.036，說(shuō)明我國(guó)上市公司的吸收能力普遍處于較低水平。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)相關(guān)性檢驗(yàn)

表3報(bào)告了變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，所有變量間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均小于0.8，說(shuō)明不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)與真實(shí)活動(dòng)盈余管理(REM)在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，初步支持假設(shè)H1。企業(yè)創(chuàng)新能力(Innov)和吸收能力(Absorb)與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的相關(guān)系數(shù)均顯著為正，而與真實(shí)活動(dòng)盈余管理(REM)的相關(guān)系數(shù)均顯著為負(fù)，一定程度上說(shuō)明了企業(yè)動(dòng)態(tài)能力會(huì)影響大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與真實(shí)活動(dòng)盈余管理之間的關(guān)系。

表3 變量的相關(guān)系數(shù)

(三)多元回歸分析

表4列(1)和列(2)為企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理水平對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的多元回歸結(jié)果，其中列(1)為僅控制行業(yè)、年份的回歸結(jié)果，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平(BD)的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平越高，企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為越少，驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表4列(3)和列(4)為企業(yè)動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理水平的關(guān)系中起到調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果。企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新能力的交互項(xiàng)(BD×Innov)和與吸收能力的交互項(xiàng)(BD×Absorb)的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明企業(yè)動(dòng)態(tài)能力強(qiáng)化了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

表4 多元回歸結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.排他性檢驗(yàn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)是云計(jì)算與人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)(秦榮生，2014)[34]，與云計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)相互補(bǔ)充、相輔相成(蔡恒進(jìn)和郭震，2019)[24]。這使得數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用效果具有綜合性，難以區(qū)分企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理水平的降低是大數(shù)據(jù)技術(shù)單獨(dú)作用的結(jié)果，還是其他三種數(shù)字技術(shù)與其綜合作用的結(jié)果。

因此，本文針對(duì)其他三種數(shù)字技術(shù)進(jìn)行排他性檢驗(yàn)。具體檢驗(yàn)方法為：借鑒吳非等(2021)[38]統(tǒng)計(jì)的三種數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞詞庫(kù)，通過(guò)對(duì)企業(yè)年報(bào)中關(guān)鍵詞頻次統(tǒng)計(jì)構(gòu)建企業(yè)區(qū)塊鏈(BC)、人工智能(AI)與云計(jì)算(CC)的應(yīng)用水平指標(biāo)，并分別作為解釋變量進(jìn)行回歸。結(jié)果如表5所示，區(qū)塊鏈并不能對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理產(chǎn)生顯著影響，而人工智能和云計(jì)算可以發(fā)揮作用。鑒于此，本文將人工智能技術(shù)(AI)和云計(jì)算(CC)作為控制變量加入模型(6)重新回歸，結(jié)果如列(4)所示，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的系數(shù)仍顯著為負(fù)，說(shuō)明在控制了人工智能和云計(jì)算應(yīng)用平后，企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用依然能夠顯著抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理，表明本文研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表5 排他性檢驗(yàn)結(jié)果

2.工具變量法

為緩解遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的前提，會(huì)影響企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，但不會(huì)直接影響企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理，適合作為工具變量。因此，本文借鑒潘為華等(2021)[32]的做法，選擇地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平作為企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的工具變量，該指標(biāo)用中國(guó)統(tǒng)計(jì)局公布的企業(yè)所在省份的互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)進(jìn)行衡量。

本文首先進(jìn)行DWH內(nèi)生檢驗(yàn)，結(jié)果表明解釋變量存在內(nèi)生性問(wèn)題，可以通過(guò)工具變量的方法進(jìn)行緩解。兩階段最小二乘法回歸結(jié)果如表6列(1)和列(2)所示，列(1)為第一階段回歸結(jié)果，即核心解釋變量(BD)對(duì)工具變量(IV)回歸，發(fā)現(xiàn)工具變量(IV)的系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)所在地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平越高，企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平越高。Cragg-DonaldF統(tǒng)計(jì)量值為141.534，Kleibergen-Paap rkF統(tǒng)計(jì)量值為31.137，遠(yuǎn)高于Stock-Yogo弱工具變量檢驗(yàn)的10%臨界值16.38，說(shuō)明工具變量滿足相關(guān)性假設(shè)。列(2)為第二階段回歸結(jié)果，企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的系數(shù)仍顯著為負(fù)，說(shuō)明在校正內(nèi)生性偏誤后，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用會(huì)抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的結(jié)論依然成立。

表6 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.傾向得分匹配法

為緩解樣本選擇偏差導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用傾向得分匹配法為應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的上市公司尋找對(duì)照樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體操作方法為：選取控制變量作為傾向得分匹配的協(xié)變量，采用1:1最近鄰匹配方法，同時(shí)允許多個(gè)相同傾向得分的控制組樣本與處理組樣本匹配。傾向匹配后的回歸結(jié)果如表6列(3)所示，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的系數(shù)仍顯著為負(fù)數(shù)，說(shuō)明本文研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

(五)機(jī)制檢驗(yàn)

上述回歸結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)能顯著抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理水平。可能的原因在于，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用改善了企業(yè)的信息與溝通環(huán)境，提升了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)字監(jiān)督水平，降低了管理者經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安排的自由性，提高了外部監(jiān)督效率，進(jìn)而抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的實(shí)施。基于此，本文選擇企業(yè)信息與溝通作為中介變量，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)影響企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響機(jī)制進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。其中，企業(yè)信息與溝通Infocom采用迪博數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布的內(nèi)部控制分項(xiàng)(信息與溝通)指數(shù)衡量。值得指出的是，近期不少研究表明三段式中介效應(yīng)檢驗(yàn)可能存在明顯缺陷(江艇，2022)[28]，建議在中介效應(yīng)檢驗(yàn)中選擇與因變量存在理論關(guān)聯(lián)或符合經(jīng)驗(yàn)常識(shí)的中介變量，重點(diǎn)檢驗(yàn)自變量與中介變量之間的關(guān)系。參考江艇(2022)[28]的做法，因企業(yè)信息與溝通對(duì)管理層真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響在理論上較為直觀，所以?xún)H考察大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)信息與溝通的影響。回歸結(jié)果如表7所示，列(1)和列(2)中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能顯著改善企業(yè)信息與溝通環(huán)境。因此，企業(yè)信息與溝通環(huán)境的改善是大數(shù)據(jù)技術(shù)抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的機(jī)制渠道。

表7 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

五、進(jìn)一步分析

企業(yè)內(nèi)外部治理環(huán)境的不同會(huì)影響大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和管理者機(jī)會(huì)主義行為的空間與機(jī)會(huì)，因此，不同情景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用可能存在差異影響。本文從企業(yè)內(nèi)部首席信息官職務(wù)設(shè)立和外部分析師關(guān)注度兩個(gè)角度進(jìn)行檢驗(yàn)。

(一)企業(yè)首席信息官

作為兼具管理與技術(shù)職能的重要角色，首席信息官承擔(dān)著整合信息技術(shù)人才、保障各部門(mén)信息流通、監(jiān)控外部環(huán)境變化、捕捉信息技術(shù)機(jī)會(huì)、改進(jìn)原有公司業(yè)務(wù)、制定資源分配決策等重要職能(Grover et al.，1993)[6]，在企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的制定、實(shí)施與效果保障方面發(fā)揮至關(guān)重要的作用，能顯著提升企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效與數(shù)字創(chuàng)新績(jī)效(Sleep and Hulland，2019；王新成和李垣，2022)[16][37]。據(jù)此，設(shè)置首席信息官的企業(yè)可能更為重視數(shù)字技術(shù)和企業(yè)運(yùn)營(yíng)流程的結(jié)合，企業(yè)首席信息官的設(shè)置應(yīng)當(dāng)可以顯著推動(dòng)企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，并提升技術(shù)的應(yīng)用效果，從而更好抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理。

因此，在模型(6)的基礎(chǔ)上加入企業(yè)是否設(shè)置首席信息官的虛擬變量(CIO)及其與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的交互項(xiàng)，回歸結(jié)果如表8列(1)所示，交互項(xiàng)(BD×CIO)的系數(shù)為正，但并不顯著，說(shuō)明企業(yè)首席信息官的設(shè)置并沒(méi)有在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理中發(fā)揮顯著作用。這可能由于目前我國(guó)企業(yè)的首席信息官制度還在發(fā)展初期，尚不成熟，還未能為企業(yè)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用及效果提供有效保障。這也從側(cè)面說(shuō)明我國(guó)企業(yè)首席信息官制度仍有待進(jìn)一步發(fā)展與完善。

(二)分析師關(guān)注

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用成為熱門(mén)話題，既會(huì)被企業(yè)視為“好消息”積極向外界披露，又會(huì)引起外部利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用效果的高度關(guān)注(吳非等，2021)[38]。作為外部監(jiān)督方，分析師的關(guān)注會(huì)增加企業(yè)面臨的監(jiān)管壓力，促使管理者在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中盡職盡責(zé)，并抑制企業(yè)盈余管理行為(李春濤等，2014)[30]。因此，分析師關(guān)注度越高，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為的抑制作用越顯著。

在模型(6)的基礎(chǔ)上加入分析師關(guān)注度(Analyst)及其與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用(BD)的交互項(xiàng)，回歸結(jié)果如表8列(2)所示，交互項(xiàng)(BD×Analyst)的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明分析師關(guān)注度越多，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用越強(qiáng)。

六、結(jié)論與啟示

本文以2011―2020年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的影響及企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：(1)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用抑制了企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理，且企業(yè)動(dòng)態(tài)能力強(qiáng)化了兩者之間的關(guān)系；(2)機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用改善了企業(yè)信息與溝通環(huán)境，進(jìn)而抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為；(3)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理的抑制作用不會(huì)因內(nèi)部首席信息官的設(shè)立而存在差異，但在外部分析師關(guān)注度高時(shí)顯著增強(qiáng)。

本文研究結(jié)論具有以下啟示：第一，為緊緊抓住工業(yè)4.0時(shí)代的經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)資本市場(chǎng)資源更加合理、有效配置的目標(biāo)，確保企業(yè)盈余狀況的真實(shí)、公允披露，監(jiān)管部門(mén)應(yīng)鼓勵(lì)并支持大數(shù)據(jù)這一重要數(shù)字技術(shù)在企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的應(yīng)用，促使其發(fā)揮公司治理作用，抑制企業(yè)真實(shí)活動(dòng)盈余管理行為。第二，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代，并非所有企業(yè)的轉(zhuǎn)型都能取得理想成效。為保障數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果，企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)動(dòng)態(tài)能力建設(shè)，進(jìn)而更好地保障各項(xiàng)變革順利開(kāi)展，推動(dòng)新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。第三，進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代后，數(shù)字技術(shù)成為企業(yè)融入第四次工業(yè)革命的“敲門(mén)磚”，首席信息官作為企業(yè)最高的信息技術(shù)管理者，理應(yīng)積極感知外界經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、推動(dòng)企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用并促進(jìn)企業(yè)數(shù)字戰(zhàn)略的實(shí)施，但目前尚未發(fā)現(xiàn)充分的實(shí)證結(jié)果。這意味著我國(guó)企業(yè)首席信息官制度尚未成熟，企業(yè)應(yīng)高度重視其相關(guān)治理結(jié)構(gòu)的建設(shè)與完善。第四，應(yīng)充分發(fā)揮外部治理的重要作用，激發(fā)分析師等企業(yè)外部監(jiān)督的力量，更好地促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用發(fā)揮改善公司治理的作用。