曹志鵬 陳佳寧

一、引言

黨的二十大指出，加快建設(shè)數(shù)字中國是發(fā)揮信息化驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)作用、推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的必然選擇。當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)作為我國科技驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要力量，動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)關(guān)系與生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)效率變革及質(zhì)量變革。對于企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有全局性與戰(zhàn)略性的意義，企業(yè)應(yīng)順應(yīng)信息革命時(shí)代浪潮，打通數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施大動(dòng)脈，加快數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與生產(chǎn)經(jīng)營方式融合，增強(qiáng)核心競爭能力，以此實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)有研究主要聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率、影響企業(yè)資本市場表現(xiàn)以及企業(yè)投資效率（趙宸宇，2021；馬慧，2022）。成本管理關(guān)乎著企業(yè)的經(jīng)營績效及長期發(fā)展能力，本文基于企業(yè)成本角度，重點(diǎn)關(guān)注探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的影響作用。

成本粘性是企業(yè)成本管理中的重要現(xiàn)象，即企業(yè)的營業(yè)收入與營業(yè)成本之間的變動(dòng)存在的非線性關(guān)系。企業(yè)在經(jīng)營發(fā)展過程中所具有的成本粘性過高，則在面對營業(yè)收入變化時(shí)大幅度降低企業(yè)有效配置資源、合理調(diào)整成本的能力受限，不利于企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，對企業(yè)長期穩(wěn)定的發(fā)展產(chǎn)生消極影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程中引入數(shù)字科技技術(shù)，提升資源有效利用率，降低信息透明度，緩解信息不對稱現(xiàn)象，能夠提升管理層管理決策精準(zhǔn)度，優(yōu)化企業(yè)成本管理體系。同時(shí)，融資約束是企業(yè)所普遍存在的難題，在強(qiáng)度較高的融資約束環(huán)境下，會(huì)抑制企業(yè)決策制定與實(shí)施的活力，影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)進(jìn)程，因此融資約束對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性間的關(guān)系能起到一定的影響作用。

基于此，本文對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性的關(guān)系進(jìn)行分析，采用滬深A(yù)股上市企業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。同時(shí)探究融資約束在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性關(guān)系中起到的調(diào)節(jié)作用，進(jìn)一步分析在企業(yè)不同水平的內(nèi)控質(zhì)量、不同階段的生命周期、不同地理位置分布的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的作用強(qiáng)弱。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性

成本粘性最早由A n d e r s o n（2003）等學(xué)者提出，他們通過ABJ模型實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)成本的增減與收入的增減并不是對稱的，二者之間并非呈現(xiàn)線性關(guān)系，成本隨業(yè)務(wù)量上升而上升的幅度大于成本隨業(yè)務(wù)量下降而下降的幅度。學(xué)術(shù)界基于成本粘性的形成機(jī)制出發(fā)，概括了以下三個(gè)動(dòng)因：調(diào)整成本、管理者樂觀預(yù)期以及管理者機(jī)會(huì)主義行為。

調(diào)整成本理論關(guān)注資源的配置決策，當(dāng)業(yè)務(wù)量下降時(shí)，企業(yè)調(diào)整資源不僅涉及到削減資源時(shí)所耗成本，更涉及到未來恢復(fù)資源時(shí)所耗成本，管理層比較閑置資源及調(diào)整資源后，主觀上不愿下調(diào)資源投入，從而形成成本粘性。管理者樂觀預(yù)期理論關(guān)注管理者決策的主觀傾向性，管理者對未來市場前景充滿樂觀預(yù)期，主觀認(rèn)為業(yè)務(wù)量的下降具有暫時(shí)性，未來會(huì)出現(xiàn)回升現(xiàn)象，故而更傾向于保留現(xiàn)有資源投入，缺乏下調(diào)成本的動(dòng)力趨使(Banker等，2011)。管理者機(jī)會(huì)主義理論關(guān)注管理者的“帝國構(gòu)建”動(dòng)機(jī)，在業(yè)務(wù)量上升時(shí)他們傾向于擴(kuò)張資源，甚至于超過企業(yè)最佳規(guī)模水平，在業(yè)務(wù)量下降時(shí)出于自利動(dòng)機(jī)，更傾向于保存資源，從而產(chǎn)生較高的成本粘性。

在建設(shè)數(shù)字中國戰(zhàn)略背景下，深入推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)的調(diào)整成本，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過引入數(shù)字技術(shù)重塑企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式，優(yōu)化企業(yè)資源配置效率及生產(chǎn)總流程，降低人力資源培訓(xùn)、運(yùn)營維護(hù)等各類成本；企業(yè)通過實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升信息透明度，改善整體信息環(huán)境，增強(qiáng)管理層對于未來市場預(yù)期的準(zhǔn)確度，使管理層面對未來市場前景預(yù)期判斷更加精準(zhǔn)，改善盲目樂觀決策現(xiàn)象；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引入信息數(shù)字技術(shù)，有助于充分弱化單個(gè)管理層實(shí)施決策的能力，提升企業(yè)整體對資源的獲取能力，進(jìn)一步降低管理層機(jī)會(huì)主義行為?；诖?，本文認(rèn)為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效降低調(diào)整成本，提升信息透明度，打破信息孤島，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部管理決策，緩解成本粘性問題。故提出假設(shè)如下：

H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)顯著降低企業(yè)成本粘性。

（二）融資約束的調(diào)節(jié)作用

目前，我國市場經(jīng)濟(jì)體制還在不斷完善發(fā)展，融資約束是多數(shù)企業(yè)普遍面臨的問題。不同企業(yè)具有不同的規(guī)模結(jié)構(gòu)、組織體系及地理位置等，融資約束實(shí)質(zhì)上是企業(yè)融資需求與融資供給之間存在的需求矛盾。江偉（2015）等學(xué)者認(rèn)為，在融資約束程度較低的企業(yè)內(nèi)，成本粘性現(xiàn)象更加明顯。

從企業(yè)管理的角度出發(fā)，引入數(shù)字化技術(shù)有助于降低企業(yè)調(diào)整成本，提升信息透明度，減少管理層的盲目樂觀預(yù)期。張璇（2017）、徐玉德（2022）等學(xué)者通過研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)不具有靈活、便捷的資金來源時(shí)，企業(yè)會(huì)面臨較為嚴(yán)重的融資約束困境，資金的束縛會(huì)顯著抑制企業(yè)新舊技術(shù)轉(zhuǎn)換、研發(fā)投入以及企業(yè)的創(chuàng)新。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)對資金需求度較高，在資金束縛強(qiáng)度較高的企業(yè)，管理層會(huì)首先考慮將資源用以維持企業(yè)正常生產(chǎn)經(jīng)營，維持企業(yè)主要產(chǎn)品的研發(fā)與制造，減緩?fù)苿?dòng)數(shù)字化進(jìn)程力度，此時(shí)數(shù)字技術(shù)無法全面滲入企業(yè)生產(chǎn)流程，而企業(yè)自身成本粘性現(xiàn)象不明顯，成本管理體制無法顯著改善，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)成本粘性抑制作用強(qiáng)度降低。故本文提出假設(shè)2，選取融資約束作為著眼點(diǎn)，觀察不同強(qiáng)度的融資約束下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的影響是否會(huì)受到影響。

H2:融資約束可以調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與企業(yè)成本粘性之間的關(guān)系，強(qiáng)度較小的融資約束會(huì)增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對企業(yè)成本粘性的抑制作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2012－2021年滬深 A 股上市公司作為研究樣本。由于計(jì)算過程需要用到滯后期數(shù)據(jù)，因此本研究的數(shù)據(jù)采集期間為2010－2021年。本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：(1)剔除ST、PT等特殊企業(yè)樣本；(2)為保證結(jié)果準(zhǔn)確性與穩(wěn)健性，剔除金融行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)上市公司樣本；(3)剔除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)過上述整理，本研究共得到23222個(gè)觀測值。以上數(shù)字化詞頻數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局(NBSPRC)、內(nèi)控?cái)?shù)據(jù)來自迪博(DIB)內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫。樣本中所有連續(xù)變量均進(jìn)行了1%和99%的Winsorize縮尾處理，以此避免本文結(jié)論受到異常值影響。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文參考梁上坤等(2015)的研究，選取企業(yè)的營業(yè)成本進(jìn)行成本粘性的衡量計(jì)算，Cost表示營業(yè)成本的變化率，等于企業(yè)本年?duì)I業(yè)成本與上年?duì)I業(yè)成本比值的自然對數(shù)，即營業(yè)成本當(dāng)年比上年增加(減少)百分之幾。

2 . 解釋變量。 收入變化率（Rev）表示企業(yè)營業(yè)收入變化率，即本年?duì)I業(yè)收入與上年?duì)I業(yè)收入的比值取對數(shù)；收入下降虛擬變量（D），即當(dāng)年?duì)I業(yè)收入小于上年?duì)I業(yè)收入取值為1，否則為0。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度經(jīng)現(xiàn)有文獻(xiàn)整理，度量方式有以下三種：何帆、劉紅霞（2019）學(xué)者采用“0-1”虛擬變量衡量企業(yè)是否實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型；張永坤（2021）等學(xué)者衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型采用上市公司財(cái)報(bào)附注披露的年末無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中和數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)部分占無形資產(chǎn)總額的比例的方法；吳非（2021）、趙宸宇（2021）等采用上市企業(yè)年報(bào)中披露有關(guān)數(shù)字化相關(guān)詞頻數(shù)量構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量指標(biāo)。借鑒吳非等（2021）學(xué)者做法，本文通過對企業(yè)年報(bào)中有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞頻匯總加一后取自然對數(shù)的方法衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Dcg）。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文根據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，該數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)根據(jù)戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)評分、技術(shù)賦能評分、組織賦能評分、環(huán)境賦能評分、數(shù)字化成果評分、數(shù)字化應(yīng)用評分綜合計(jì)算得出。

3.調(diào)節(jié)變量。融資約束。本文綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)整理，借鑒Kaplan和Zingales（1997）的思想，選用KZ指數(shù)法衡量融資約束程度，構(gòu)建步驟如下：（1）根據(jù)經(jīng)營性現(xiàn)金流 / 年初總資產(chǎn)、現(xiàn)金股利 / 年初總資產(chǎn)、現(xiàn)金持有/年初總資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率和托賓q對本文樣本分類。若經(jīng)營現(xiàn)金流/期初總資產(chǎn)得出的值低于中位數(shù)，kz1取1，反之取0；若現(xiàn)金股利/期初總資產(chǎn)得出的值低于中位數(shù)，kz2取1，反之取0；若現(xiàn)金持有/期初總資產(chǎn)得出的值低于中位數(shù)，kz3取1，反之取0；若資產(chǎn)負(fù)債率高于中位數(shù)，kz4取1，反之取0；若托賓q高于中位數(shù)，kz5取1，反之取0。（2）令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5，通過計(jì)算得到 KZ 指數(shù)。（3）采用排序邏輯回歸，將 KZ 指數(shù)作為因變量對上述五個(gè)數(shù)值回歸，估計(jì)回歸系數(shù)，并通過上述模型計(jì)算得到樣本企業(yè)融資約束程度的KZ指數(shù)，該指標(biāo)數(shù)值越大則代表融資約束程度越高。

4.控制變量。本文借鑒已有研究(Banker等，2014)選取以下經(jīng)濟(jì)變量(EV)和公司治理變量(CV)指標(biāo)作為控制變量。經(jīng)濟(jì)變量具體為：資本密集度(Ainten)、經(jīng)濟(jì)增長率(Gdp)和連續(xù)兩年收入下降虛擬變量(Dt)、員工密集度(Einten)。公司治理變量（Control Variables）具體為：管理層持股比例（Mshr）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、現(xiàn)金比率（Cash）以及兩職合一（Dual）。此外還控制了企業(yè)個(gè)體和年度固定效應(yīng)，從而控制個(gè)體與時(shí)間因素的影響，本文各變量具體定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型構(gòu)建

本文參考Anderson等學(xué)者提出的ABJ 模型檢驗(yàn)所選樣本企業(yè)中是否存在成本粘性現(xiàn)象：

本文選用雙向固定效應(yīng)模型，控制時(shí)間效應(yīng)與企業(yè)個(gè)體效應(yīng)。下標(biāo)i表示企業(yè)，t指代年份，μ指代企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)，γ表示時(shí)間固定效應(yīng)，σ表示誤差隨機(jī)項(xiàng)，若α2顯著為負(fù)，證明企業(yè)存在成本粘性。

本文借鑒學(xué)術(shù)界對成本粘性的研究(梁上坤，2015；張路，2019等)，構(gòu)建模型(2)對本文所提出的假設(shè)1進(jìn)行檢驗(yàn)：

其中，Cost表示營業(yè)成本變動(dòng)；Rev表示營業(yè)收入變動(dòng)；D為虛擬變量，若當(dāng)年?duì)I業(yè)收入相比上年發(fā)生了下降，則D取1，反之D取0。若β3顯著為正，則H1得證，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于抑制企業(yè)成本粘性。

為探究融資約束是否對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)成本粘性的關(guān)系起調(diào)節(jié)作用，本文構(gòu)建模型(3)進(jìn)行檢驗(yàn)，若φ4顯著為負(fù)，表示融資約束削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性的負(fù)相關(guān)關(guān)系。同時(shí)通過分組回歸保證本文結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文對所選樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析采用Stata14.0統(tǒng)計(jì)軟件，詳細(xì)數(shù)據(jù)如表 2 所示。表2結(jié)果表明樣本公司在考察期間內(nèi)營業(yè)成本變動(dòng)（cost）最大值是1.221，最小值是-0.713，平均值是0.128，中位數(shù)是0.110；營業(yè)收入變動(dòng)（rev）最大值是1.156，最小值是-0.696，平均值是0.118，中位數(shù)是0.105，說明樣本中上市公司營業(yè)成本及營業(yè)收入變化的分布都存在不同程度的右偏。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度最小值為0.000，最大值為5.112，標(biāo)準(zhǔn)差為1.414，最大值與最小值之間相差較大，顯示出各企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度明顯不同。其他變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也表明各變量之間均存在明顯差異。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）回歸結(jié)果分析

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)成本粘性的回歸結(jié)果如表3所示。列（1）未加入經(jīng)濟(jì)變量和其他公司治理變量，檢驗(yàn)樣本企業(yè)是否存在成本粘性。根據(jù)列（1）結(jié)果顯示，Rev的系數(shù)為0.972，在1%的水平顯著為正，R e v×D的系數(shù)為-0.069，在1%的水平上顯著為負(fù)，說明樣本上市企業(yè)存在成本粘性；列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行回歸，Rev×D×Dcg系數(shù)為0.051，且在1%水平顯著為正；列（3）進(jìn)一步控制了經(jīng)濟(jì)因素、公司治理特征等變量，結(jié)果顯示，Rev的系數(shù)為0.964，Rev×D的系數(shù)為-0.117，交乘項(xiàng)（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.050，系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于成本粘性具有抑制作用，驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與成本粘性

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與成本粘性。為驗(yàn)證假設(shè)（2），本文引入融資約束（KZ）變量。此外，為更清晰地認(rèn)識(shí)融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性之間的調(diào)節(jié)作用，還將融資約束分為強(qiáng)弱兩組進(jìn)行回歸，用于對比分析。表 4的第（1）列報(bào)告了全樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與成本粘性的回歸結(jié)果。在引入融資約束后，交互項(xiàng)Rev×D×Kz×Dcg的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明融資約束對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)成本粘性的抑制作用起到削弱的作用。由（2）、（3）列分組回歸結(jié)果可知，在融資約束強(qiáng)度較高的條件下，Rev×D×Dcg的系數(shù)僅為0.033，在融資約束強(qiáng)度較低的條件下，Rev×D×Dcg的系數(shù)為0.082，遠(yuǎn)大于前者，進(jìn)一步表明融資約束束縛了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性所起到的抑制作用，由此，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用以下方法對結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，考慮到電子信息行業(yè)的智能化、數(shù)字化水平較高，為防止本文得出的顯著性結(jié)果可能是由電子信息行業(yè)驅(qū)動(dòng)所致，本文剔除電子信息類企業(yè)樣本，對樣本中其他行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)重新進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示見表5第（1）列，Rev×D×Dcg的系數(shù)為0.050，在1%的水平上顯著為正。第二，對樣本采用傾向得分匹配法（PSM配對）進(jìn)行測試。計(jì)算企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的中位數(shù)，若樣本值大于中位數(shù)取值，則衡量值取1，否則為0；選取協(xié)變量計(jì)算傾向得分，采用1:1近鄰匹配，表5第（2）列報(bào)告了配對后新樣本回歸結(jié)果，與前文結(jié)果保持一致。第三，進(jìn)行變量替換，將核心解釋變量替換為數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，該數(shù)據(jù)來源于國泰安合作數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)庫，其計(jì)算方法為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)=0.3472*戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)評分+0.162*技術(shù)賦能評分+0.0969*組織賦能評分+0.0342*環(huán)境賦能評分+0.2713*數(shù)字化成果評分+0.0884*數(shù)字化應(yīng)用評分，各項(xiàng)細(xì)分指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)化后值。結(jié)果顯示見表5第（3）列，Rev×D×Dcg的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，與前文一致，不改變上述研究結(jié)論，以上檢驗(yàn)證明本文結(jié)果穩(wěn)健可靠。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、異質(zhì)性分析

1.基于企業(yè)內(nèi)控質(zhì)量分組模型回歸分析。在內(nèi)控質(zhì)量強(qiáng)度不同的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對成本粘性的影響呈現(xiàn)出異質(zhì)性的特征。本文通過計(jì)算得出樣本中內(nèi)部控制質(zhì)量的中位數(shù)，將內(nèi)部控制質(zhì)量低于中位數(shù)的企業(yè)賦值為“0”，高于中位數(shù)的企業(yè)賦值為“1”，分組進(jìn)行回歸檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果如表6（1）、（2）列所示，內(nèi)部控制質(zhì)量低的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性的交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）系數(shù)為0.051；在內(nèi)部控制質(zhì)量較高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性的交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）系數(shù)為0.036。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，若內(nèi)部控制質(zhì)量較低，則會(huì)大幅度削減管理者對市場前景的樂觀預(yù)期，抑制管理者構(gòu)建帝國主義的自利動(dòng)機(jī)，管理者需要謹(jǐn)慎做出成本決策。同時(shí)，內(nèi)部控制質(zhì)量較低的企業(yè)信息系統(tǒng)與組織結(jié)構(gòu)流程清晰度較低，建設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于大幅度提升信息透明度，完善管理決策體制，從而減輕成本粘性。這一結(jié)果說明，內(nèi)部控制質(zhì)量低的企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的抑制作用更強(qiáng)。

表6 異質(zhì)性檢驗(yàn)

2.基于企業(yè)生命周期分組模型回歸分析。Gardner（1965）等學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)同人與其他生物一樣，會(huì)經(jīng)歷初創(chuàng)、增長、成熟、衰退等不同生命周期階段。企業(yè)所處生命周期階段不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對成本粘性的影響呈現(xiàn)出異質(zhì)性的特征。現(xiàn)有文獻(xiàn)對企業(yè)生命周期的劃分主要有以下三種形式：產(chǎn)業(yè)增長率法、管理熵法和現(xiàn)金流法（曹裕與陳曉紅，2010），本文采用現(xiàn)金流法劃分企業(yè)生命周期，根據(jù)企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)金流、投資現(xiàn)金流、籌資現(xiàn)金流等，將樣本企業(yè)生命周期分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、震蕩期及衰退期。本文所選樣本為滬深A(yù)股上市企業(yè)，認(rèn)為其已度過初始期，故選取最重要的成長期與成熟期進(jìn)行異質(zhì)性分析。結(jié)果見表6（3）列、（4）列所示，處于成長期的企業(yè)，交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.094，而處于成熟期的企業(yè)，交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.068，無論成長期企業(yè)還是成熟期企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型均顯著抑制企業(yè)成本粘性，但相較處于成熟期階段的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性所起到的抑制作用在成長期企業(yè)中更強(qiáng)。本文認(rèn)為可能原因如下，當(dāng)企業(yè)處于成長期階段時(shí)，隨著產(chǎn)品知名度及市場份額得到提升，企業(yè)會(huì)加大對“降本增效”的關(guān)注，加快推進(jìn)數(shù)字化技術(shù)建設(shè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不斷提升。同時(shí)成長期的企業(yè)更傾向于抓住發(fā)展契機(jī)，故管理層在面對收入波動(dòng)時(shí)，不愿削減資源投入，此時(shí)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于大幅度降低企業(yè)的成本粘性。而當(dāng)企業(yè)處于成熟階段，企業(yè)成長速度減緩但是利潤增長加快（孫穗等，2022），管理層管理制度體系趨于規(guī)范成熟，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營流程趨于固定化、規(guī)?；藭r(shí)企業(yè)處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)，企業(yè)管理層也有一定約束能力，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型所起到的抑制作用相較于成長期較弱。

3.基于企業(yè)分布地區(qū)分組模型回歸分析。位于東部、中部、西部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對成本粘性的影響呈現(xiàn)出異質(zhì)性的特征。本文參照王宏鳴（2022）等學(xué)者的研究，根據(jù)企業(yè)的所屬地區(qū)將樣本分為東部、中部、西部?；貧w結(jié)果見表 6（5）列、（6）列及（7）列所示，位于東部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.051；位于西部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.078；位于中部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性的交互項(xiàng)（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.029。由此可以看出，西部地區(qū)企業(yè)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的抑制作用較強(qiáng)，而東部地區(qū)與中部地區(qū)較弱。其原因可能是西部地區(qū)企業(yè)發(fā)展水平較為落后，而東中部地區(qū)企業(yè)整體建設(shè)領(lǐng)先于西部地區(qū)，具有較為完善的內(nèi)部治理水平以及管理制度體制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)內(nèi)部發(fā)揮的促進(jìn)作用相對較小，故西部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的抑制作用更為明顯。

六、結(jié)論與建議

成本管理是管理會(huì)計(jì)的重要課題，對成本粘性的研究有重要意義。本文利用2012——2021 年滬深A(yù) 股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)成本粘性的影響，考察融資約束在此過程中起到的調(diào)節(jié)作用，并進(jìn)一步分析企業(yè)處于不同內(nèi)控水平、生命周期及地區(qū)分布下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的異質(zhì)性影響。研究表明：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制了企業(yè)所存在的成本粘性；（2）融資約束會(huì)削弱企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的抑制作用；（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對成本粘性的抑制作用在內(nèi)控質(zhì)量較低、西部地區(qū)企業(yè)以及成長期企業(yè)更強(qiáng)。

綜上所述，本文提出以下建議：第一，數(shù)字化技術(shù)作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的先導(dǎo)力量，在優(yōu)化企業(yè)成本管理中發(fā)揮重要作用。企業(yè)應(yīng)當(dāng)順應(yīng)時(shí)代信息浪潮，深入推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用數(shù)字技術(shù)完善企業(yè)的成本決策體制，科學(xué)有效管理企業(yè)成本粘性。第二，要充分發(fā)揮融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與成本粘性之間的調(diào)節(jié)作用，企業(yè)應(yīng)采取有效措施拓寬融資渠道，提升融資效率及改善融資方式，優(yōu)化企業(yè)融資環(huán)境，實(shí)現(xiàn)建設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與緩解融資約束的雙贏局面。第三，在建設(shè)數(shù)字中國戰(zhàn)略背景下，企業(yè)應(yīng)把握自身發(fā)展現(xiàn)狀及需求，結(jié)合市場前景，精準(zhǔn)利用數(shù)字技術(shù)激發(fā)企業(yè)內(nèi)在活力與潛力，以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。