王慧瑩 陳慶杰

摘 ?要：本文選取2017—2021年交通運輸、倉儲和郵政業(yè)上市公司為研究樣本，實證檢驗了物流企業(yè)數(shù)字化轉型對資產(chǎn)誤定價的影響關系。實證研究發(fā)現(xiàn)物流企業(yè)數(shù)字化程度的提高加劇了資產(chǎn)誤定價水平，在穩(wěn)健型檢驗之后，該結論依然成立。研究結論豐富了數(shù)字化轉型對資產(chǎn)誤定價的影響研究，有利于推動數(shù)字化技術與傳統(tǒng)實體經(jīng)濟更好的結合，找到緩解資產(chǎn)誤定價的路徑。

關鍵詞：數(shù)字化轉型；資產(chǎn)誤定價；信息不對稱

中圖分類號：F253 ? ?文獻標志碼：A ? ?DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.17.000

Abstract： This paper empirically examines the relationship between the impact of digital transformation of logistics firms on asset mispricing by selecting listed companies in the transport， storage and postal industry as a research sample for the period 2017-2021. The empirical study finds that the increased digitalization of logistics firms exacerbates the level of asset mispricing， and the findings still hold after robustness tests. The findings enrich the research on the impact of digital transformation on asset mispricing and are conducive to promoting better integration of digital technology with the traditional real economy and finding a path to mitigate asset mispricing.

Key words： digital transformation; asset mispricing; information asymmetry

0 ?引 ?言

在疫情的沖擊下，傳統(tǒng)的物流業(yè)面臨著挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術應用在促進傳統(tǒng)物流業(yè)轉型升級的同時對企業(yè)價值也同樣會產(chǎn)生影響。資產(chǎn)誤定價是指股價偏離其內(nèi)在價值的現(xiàn)象，包括高于及低于其內(nèi)在價值兩個方面。在有效市場假說的前提下，投資者是完全理性的，價格能夠真實反映其內(nèi)在價值，此時不存在資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象，但在實際的資本市場中信息不對稱和投資者的認知偏差都會導致誤定價現(xiàn)象的發(fā)生，緩解資產(chǎn)誤定價對于更好地發(fā)揮資本市場資源配置的作用具有重要的意義。近年來數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展促進了傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的轉型升級，也加強了公眾對企業(yè)的監(jiān)督。數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價存在怎樣的關系是部分學者關心的問題，本文選取物流上市公司樣本進行研究。

1 ?文獻綜述

已有學者從多種角度研究數(shù)字化轉型與企業(yè)發(fā)展之間的關系?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型能夠提升實業(yè)投資水平，且這種效應在市場競爭程度較高和盈利水平較低的行業(yè)中更加明顯；許罡[1]的研究表明企業(yè)數(shù)字化轉型推動了企業(yè)履行社會責任，進而對企業(yè)價值產(chǎn)生正向影響。

葉勇和畢鵬等[2-3]研究發(fā)現(xiàn)機構投資者調(diào)研能夠正向影響資產(chǎn)誤定價，且在國有企業(yè)中對資產(chǎn)誤定價的影響程度比非國有企業(yè)更大。宋媛媛與徐亞飛等[4]認為具有行業(yè)專長的審計師能夠緩解資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象，因為審計師行業(yè)專長能夠降低投資者異質(zhì)信念并有助于提高會計信息質(zhì)量，審計師獨立性越強對資產(chǎn)誤定價的緩解作用也更為顯著。吳非和方毅等[5-6]提出宏觀經(jīng)濟沖擊并不是導致資產(chǎn)誤定價的主要原因，更多的源于股票市場的自身特質(zhì)，除此之外學者還發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟超預期沖擊對資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象具有不對稱效應。也有學者[7]發(fā)現(xiàn)投資者關注度越高，股價被高估的可能性也越大。高雅、劉嫦等[8]研究發(fā)現(xiàn)在有限理性假設下管理層的行為也會對資產(chǎn)定價造成影響。聶興凱等[3]研究得出會計信息可比性與資產(chǎn)誤定價之間呈現(xiàn)顯著負相關關系，且這種作用在不確定性較高的環(huán)境中會更明顯。Berger， Doukas[10-11]認為盡管投資者擁有所有必要的原始信息來準確地為簡單和復雜的公司定價，但他們處理這些信息的能力受到限制，導致了暫時性的錯誤定價，因此，如果兩種資產(chǎn)（在匹配過程中）之間的錯誤定價是由于認知限制，那么它應該是處理信息能力受到約束的結果，而不是接收信息能力受到約束的結果。王生年、朱艷艷[12]發(fā)現(xiàn)股權激勵會促使管理者為了提升股價而進行盈余管理，這使得投資者不能得到足夠有效的信息進而加劇了資產(chǎn)誤定價。游家興、吳靜[13]研究證明除了報道量之外，報道中傳遞的情緒也會對股票價格造成影響。當公司信息透明度越低時，媒體情緒對資產(chǎn)誤定價的影響越顯著，且媒體情緒對資產(chǎn)誤定價的影響存在不對稱性，積極的媒體情緒更容易導致股票價格的高估。徐壽福、徐龍炳[14]則認為信息披露質(zhì)量越差的上市公司，市場價值對內(nèi)在價值的偏離程度越嚴重。邢攀龍、田宗濤[15]發(fā)現(xiàn)我國2006年新會計準則引入公允價值計量屬性之后公允價值的“順周期”效應使投資者更加難以準確地判斷企業(yè)價值，增加了投資者的認知偏差，加劇了資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。李倩、吳昊[7]實證發(fā)現(xiàn)分析師預測偏差會提高投資者異質(zhì)信念，而投資者異質(zhì)信念會導致股票價格偏離其內(nèi)在價值，也就是說分析師預測偏差加劇了資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。股票市場上存在著三種類型的投資者，分別是基礎價值投資者、趨勢投資者和噪聲交易者。不同類型投資者之間轉換強度越大，股票市場波動性越大。

現(xiàn)有文獻大多研究數(shù)字化轉型與公司治理或信息質(zhì)量之間的關系，鮮少有學者研究其和資產(chǎn)誤定價之間的關系。有效市場假說認為價格能夠完全反映資產(chǎn)的真實價值，因此在有效市場中不存在系統(tǒng)的誤定價，但資本市場上會存在信息不對稱問題，同時投資者也并非完全理性進而會導致資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。企業(yè)數(shù)字化轉型會加劇還是緩解資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象是個亟待研究的問題。本文可能的貢獻在于：第一、本文驗證了數(shù)字化轉型會加劇資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象，為資產(chǎn)誤定價研究的影響因素提供了新的實證證據(jù)。第二、從信息約束視角研究企業(yè)數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價之間的關系，為后續(xù)研究提供了可借鑒的理論視角。

2 ?理論分析與研究假設

信息不對稱和異質(zhì)信念是否會影響資產(chǎn)定價一直是行為金融學和資本市場研究的熱點。信息不對稱是指資本市場不同投資者掌握的信息數(shù)量是不同的，信息不對稱反映了投資者的客觀差異；異質(zhì)信念是指相同信息量的情況下，不同投資者對同一股票在相同持有期的預期收益率或預期收益方差估計不同，異質(zhì)信念反映了投資者的主觀差異?，F(xiàn)有文獻認為企業(yè)數(shù)字化轉型能夠加強內(nèi)部治理，提升會計信息可比性，改善了信息不對稱問題。良好的內(nèi)部控制能通過提高上市公司信息披露質(zhì)量和降低公司內(nèi)部代理成本進而緩解資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。基于此，本文提出如下假設：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價顯著負相關。

另一方面，有學者將信息的獲得和處理作為異質(zhì)信念來源研究資產(chǎn)誤定價問題。雖然企業(yè)數(shù)字化轉型有助于帶來更多的增量信息，但投資者的信息處理能力會受到約束，非理性投資者過度自信情況下造成的異質(zhì)信念也會影響資產(chǎn)定價。投資者接收和處理信息的能力是有限的，數(shù)字化轉型雖然促使了更多增量信息的披露，但投資者限于搜集和處理信息的成本或受限于自身能力反而不能對最有效的信息進行處理，這種情況下加劇了資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。或有一部分投資者因更多的增量信息助長了其過度自信，也會導致過度資產(chǎn)誤定價?；诖?，本文提出如下假設：

H2：企業(yè)數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價顯著正相關。

3 ?研究設計

3.1 ?樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2017—2021年交通運輸、倉儲和郵政業(yè)上市公司為研究樣本。此外，本文對樣本進行了如下處理：（1）剔除ST、*ST類樣本；（2）剔除不連續(xù)的樣本。經(jīng)過以上處理，得到155個研究樣本。本文對所有連續(xù)變量進行1%和99%分位的Winsorize處理，數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

3.2 ?變量定義和模型構建

（1）資產(chǎn)誤定價的度量

資產(chǎn)誤定價Deviation的衡量參考徐壽福和徐龍炳[14]的做法，采用公司內(nèi)在價值與市場價值偏離的絕對值衡量。其計算公式如下：

Deviation=1-V/P

其中：V是上市公司每股內(nèi)在價值，由剩余收益模型（RIM）估計得到，P是該公司股票期末收盤價。不考慮股價是高估還是低估，構建變量Deviation度量市場價值對內(nèi)在價值的絕對偏離程度。Deviation的值越大說明偏離程度越大。

（2）數(shù)字化轉型的度量

本文參考吳非、聶興凱等人[5，9]的做法使用文本分析方法從年報提取數(shù)字化轉型的相關詞頻衡量企業(yè)數(shù)字化轉型程度，并進一步細分為云計算技術、大數(shù)據(jù)技術和數(shù)字技術應用。

（3）控制變量

模型中各變量的描述及定義如表1所示。

（4）模型構建

Deviation=α+βIntel+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε ? ? ? ? ?（1）

Deviation=α+βCloud+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε ? ? ? ? （2）

Deviation=α+βData+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε ? ? ? ? ?（3）

Deviation=α+βDigital+βLEV+βROA+βSOE+βOpinion+βBig4+βSize+βTOP1+βYear+ε ? ? ? ?（4）

4 ?實證結果與分析

4.1 ?描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量描述性統(tǒng)計結果。從表2中可以看出資產(chǎn)誤定價的均值和中位數(shù)分別為0.967和0.972，最小值為0.797，最大值為1.181。企業(yè)數(shù)字化轉型的均值和中位數(shù)為2.409和2.197，最小值為1.792，最大值為4.522。說明企業(yè)進行數(shù)字化轉型的差異較大，其中云計算技術的均值為0.508，大數(shù)據(jù)技術的均值為0.565，數(shù)字技術應用的均值為0.979。從控制變量看，企業(yè)資產(chǎn)負債率的均值為46.2%，資產(chǎn)收益率的均值為0.082，企業(yè)規(guī)模的均值為22.96，第一大股東持股比例均值為38.24%，約有98.7%的企業(yè)收到標準無保留意見，10.2%的企業(yè)聘請國際四大會計師事務所進行審計，54.3%是國有企業(yè)。

4.2 ?多元回歸分析

本文利用模型（1）、（2）、（3）、（4）對前述假設進行多元回歸，具體回歸結果如表3所示。列（1）結果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。列（2）、列（3）和列（4）將數(shù)字化轉型細分為云計算技術、大數(shù)據(jù)技術和數(shù)字技術應用，其中云計算技術與數(shù)字技術應用的回歸系數(shù)都在1%水平上顯著為正，而大數(shù)據(jù)技術對資產(chǎn)誤定價的影響不顯著。以上結果說明數(shù)字化轉型加劇了資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象，假設H2得到驗證。從控制變量看，資產(chǎn)負債率與資產(chǎn)誤定價呈正相關，說明資產(chǎn)負債率越高的公司資產(chǎn)誤定價水平越高，產(chǎn)權性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)回報率和第一大股東持股比例與資產(chǎn)誤定價呈負相關，說明規(guī)模越大以及董事會規(guī)模越大的公司資產(chǎn)誤定價水平越低。

表4顯示了不同產(chǎn)權性質(zhì)樣本的回歸結果。兩類樣本與全樣本檢驗結果一致，數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價有顯著的正向相關關系，非國有企業(yè)數(shù)字化轉型與資產(chǎn)誤定價的正向相關性更明顯，這可能是非國有企業(yè)的股票波動性較之國有企業(yè)更強，國有企業(yè)的信息披露質(zhì)量更高，信息不對稱水平較之非國有企業(yè)更低，因此數(shù)字化轉型對非國有企業(yè)的影響更顯著。

4.3 ?穩(wěn)健性檢驗

為檢驗研究結果的可靠性，本文進行了如下穩(wěn)健型檢驗：（1）變換研究的時間區(qū)間，重復上述實證分析，檢驗結果與前文一致，數(shù)字化轉型對資產(chǎn)誤定價有顯著的正向影響，其中云計算技術與數(shù)字應用技術對資產(chǎn)誤定價同樣具有顯著的正向影響，進一步證實了前文結論。（2）為增強模型穩(wěn)健型，防止遺漏變量對回歸結果的干擾，本文在模型（1）、（2）、（3）、（4）中增加兩職合一、管理層持股比例、董事會規(guī)模與獨立董事比例四個控制變量，并繼續(xù)重復上述實證分析，結果與前文一致。本文結論具有穩(wěn)健性。

5 ?結論與啟示

本文結合中國物流企業(yè)數(shù)字化轉型實踐，探索數(shù)字化轉型在資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象中發(fā)揮的作用。研究發(fā)現(xiàn)，物流企業(yè)數(shù)字化轉型加劇了資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。由于投資者受到信息獲得和處理能力的約束，并不能有效地獲得及處理由企業(yè)數(shù)字化轉型而帶來的信息增量，反而會導致資產(chǎn)誤定價。此外，數(shù)字化轉型對資產(chǎn)誤定價的影響因企業(yè)特征而異，數(shù)字化轉型對非國有物流企業(yè)的影響比國有物流企業(yè)更顯著。

上市公司市場價值與內(nèi)在價值的一致性，不僅是我國資本市場完善價格發(fā)現(xiàn)功能，提高市場配置效率的重要體現(xiàn)，而且也是上市公司市值管理的必然要求。對此，得出如下啟示：（1）完善企業(yè)信息披露制度。企業(yè)應完善其信息披露制度，力求投資者能獲得充足、有效的信息，并能以更省力、高效的方式作出其投資決策，避免因對披露信息的分析不足而導致的資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。（2）提高信息分析能力。投資者需要通過學習更多的專業(yè)知識等方法來實現(xiàn)自身分析能力的提高，與此同時，還要保持理性的投資理念，盡量避免過度自信帶來的投資誤差，才能對數(shù)字化轉型帶來的信息增量進行精準的分析，并據(jù)此對企業(yè)的股價做出精確的估計，從而實現(xiàn)投資收益的最大化，緩解資本市場上的資產(chǎn)誤定價現(xiàn)象。

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