數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否助力制造業(yè)“脫虛向?qū)崱保?/h1>
2024-01-01 00:00:00孫小寧
摘"要：本文以2012-2021年A股制造業(yè)上市公司為樣本，從投資規(guī)模與結(jié)構(gòu)偏向兩個角度考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資和金融投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會加大企業(yè)的實體投資規(guī)模和金融投資規(guī)模，而規(guī)模的不同比例增長揭示了企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的轉(zhuǎn)變，表現(xiàn)為伴隨企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加深，企業(yè)投資將由偏向金融領(lǐng)域轉(zhuǎn)為偏向?qū)嶓w領(lǐng)域。針對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的轉(zhuǎn)變，本文開展了進(jìn)一步的研究，結(jié)果表明，存在全要素生產(chǎn)率、融資約束的非線性中介效應(yīng)，使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到一定程度后，表現(xiàn)出實體投資對金融投資的“擠出效應(yīng)”；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響在市場集中度、企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、行業(yè)技術(shù)水平方面表現(xiàn)出異質(zhì)性特征。本文的研究證實，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了企業(yè)實體投資和金融投資的共同增長，宏觀上實現(xiàn)了實體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)的共同發(fā)展，而轉(zhuǎn)型初期投資的金融化偏向?qū)е绿摂M經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，但當(dāng)轉(zhuǎn)型達(dá)到一定程度后，投資的實體化偏向可有效抑制經(jīng)濟(jì)的“脫實向虛”，助力實體企業(yè)重回本源、深耕主業(yè)，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；投資結(jié)構(gòu)偏向；全要素生產(chǎn)率；融資約束
作者簡介：孫小寧（1988—），女，河南新鄉(xiāng)人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，河南師范大學(xué)商學(xué)院講師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)等相關(guān)研究。
基金項目：國家社會科學(xué)基金青年項目（23CJY069）
中圖分類號：F49""文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A""文章編號：1000-2359（2024）05-0066-08""收稿日期：2023-08-06一、問題的提出
虛擬經(jīng)濟(jì)的日益膨脹不斷擠壓實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展空間，致使經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)因“脫實向虛”而愈發(fā)脆弱。反觀實體經(jīng)濟(jì)，企業(yè)發(fā)展由于受要素成本上漲、消費市場疲軟等折耗，盈利空間大幅緊縮，致使部分資本游離至虛擬領(lǐng)域，出現(xiàn)了投資的虛擬化傾向。這種轉(zhuǎn)變不僅不能根本解決實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展困境，還易使經(jīng)濟(jì)被金融捆綁，陷入金融經(jīng)濟(jì)周期的循環(huán)波動之中。作為實體經(jīng)濟(jì)的主體，重振制造業(yè)是我國實體經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重中之重。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進(jìn)制造業(yè)蝶變升級的新路徑，也是推動“數(shù)實融合”深度發(fā)展的重要抓手。本文著眼于制造業(yè)企業(yè)的投資行為，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資和金融投資的影響，以及企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的轉(zhuǎn)變，進(jìn)而厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資行為的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，為企業(yè)成功轉(zhuǎn)型及投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論參考。
二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)
（一）文獻(xiàn)回顧
數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)重塑競爭優(yōu)勢的必然選擇。祝合良等指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過成本節(jié)約效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、精準(zhǔn)配置效應(yīng)、效率提升效應(yīng)和創(chuàng)新賦能效應(yīng)帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展 祝合良，王春娟：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：理論、機(jī)理與路徑》，《財經(jīng)理論與實踐》，2020年第5期。。高厚賓等指出，數(shù)字化作為企業(yè)“綠色的饋贈”，對提升企業(yè)環(huán)境績效具有重要影響 高厚賓，王薔瑞：《“綠色的饋贈”：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)環(huán)境績效的影響：來自中國制造業(yè)A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《河南師范大學(xué)學(xué)報》（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023年第5期。。企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型必然會影響其投資行為。李雷等認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著改善企業(yè)投資不足和投資過度的問題 李雷，楊水利，陳娜：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率的影響研究》，《軟科學(xué)》，2022年第11期。。毛建輝認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效抑制企業(yè)的“存貸雙高”異象 毛建輝：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“存貸雙高”異象：來自文本解讀的證據(jù)》，《當(dāng)代財經(jīng)》，2023年第8期。。也有學(xué)者關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資和金融投資的影響。楊名彥等認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過緩解融資約束及加劇傳染效應(yīng)使企業(yè)金融化加深 楊名彥，浦正寧：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)“脫實向虛”的影響：來自上市公司的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)評論》，2022年第3期。。江紅莉等認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來融資約束緩解、內(nèi)部控制水平提升、投資機(jī)會增加等效益，進(jìn)而促使企業(yè)擴(kuò)大實體投資 江紅莉，侯燕，蔣鵬程：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是促進(jìn)還是抑制了企業(yè)實體投資：來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《現(xiàn)代財經(jīng)》，2022年第5期。。
綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資的問題進(jìn)行了初步探索，但研究深度尚淺，未能形成明確的結(jié)論。尤其是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來企業(yè)實體投資與金融投資的共同增長，還是會“恃強(qiáng)凌弱”加深企業(yè)的金融化，或是會“抑強(qiáng)扶弱”抑制企業(yè)的金融化？為探明此相關(guān)問題，本文以制造業(yè)上市公司為樣本，圍繞企業(yè)實體投資和金融投資的“投資規(guī)?！Y(jié)構(gòu)偏向”，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資行為的影響。
（二）研究假設(shè)
1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資規(guī)模的影響
數(shù)字化轉(zhuǎn)型可多方位賦能企業(yè)發(fā)展，從而引致企業(yè)加大實體投資力度。第一，企業(yè)將“大智移云物區(qū)”等數(shù)字技術(shù)嵌入研發(fā)與生產(chǎn)活動中，有利于提高研發(fā)創(chuàng)新速度和生產(chǎn)效率，為企業(yè)插上“智能化”翅膀。第二，通過大數(shù)據(jù)算法，企業(yè)能夠精準(zhǔn)把握消費者的需求脈絡(luò)，進(jìn)而不斷開發(fā)新產(chǎn)品和新工藝，以滿足消費者多元化、個性化的消費需求，贏得更多的市場份額。第三，通過實務(wù)流、數(shù)據(jù)流、信息流的互聯(lián)互通，企業(yè)能夠跨部門、跨行業(yè)、跨地區(qū)將優(yōu)勢資源和核心生產(chǎn)要素連接起來，從而提高要素的配置效率和利用率。為了最大化擷取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效能，企業(yè)需要持續(xù)注入資金以打好數(shù)字底座，實體投資必定水漲船高。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來企業(yè)實體投資規(guī)模的增加。
2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融投資規(guī)模的影響
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)性及風(fēng)險性并存，其必然會影響企業(yè)的金融投資。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的改造是全方位的，需要打破傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、組織架構(gòu)、商業(yè)模式，為應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中伴隨的諸多風(fēng)險和不確定性，企業(yè)會基于預(yù)防性儲備動機(jī)增加金融投資，做到未雨綢繆 邵學(xué)峰，王瓏淇：《金融資產(chǎn)配置與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：促進(jìn)還是抑制？》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討》，2023年第5期。。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型陣痛期較長，投入資金后短期內(nèi)難以獲得回報，企業(yè)出于追逐現(xiàn)時利益的動機(jī)，會將一部分資金用于購買金融產(chǎn)品，以應(yīng)對短期內(nèi)回報率下降的沖擊 李政，趙軼薇，卜林：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融市場穩(wěn)定：基于尾部系統(tǒng)風(fēng)險視角》，《證券市場導(dǎo)報》，2024年第2期。。最后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入會帶來運營成本的下降、資源使用效率的提升、創(chuàng)新活力的增強(qiáng)等，有利于企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)利潤，此時，企業(yè)會基于富余效應(yīng)擴(kuò)大再投資，包括對金融資產(chǎn)的投資。據(jù)此，本文提出假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來企業(yè)金融投資規(guī)模的增加。
3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響
數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖可賦能企業(yè)發(fā)展，但短期內(nèi)實體投資和金融投資收益率的不平衡性難以發(fā)生實質(zhì)性改變，實體企業(yè)依然會熱衷于金融領(lǐng)域的“短平快”投資。長期來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，將會促進(jìn)企業(yè)實體投資收益率的不斷增長。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的多維賦能效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)，企業(yè)重拾信心之余，必然會將發(fā)展重心更多聚焦到實體領(lǐng)域，企業(yè)對實體投資的偏向也將由減弱變?yōu)樵鰪?qiáng)。據(jù)此，本文提出假設(shè)3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響是非線性的，對企業(yè)實體投資偏向呈現(xiàn)先降后升的正“U”型影響。
三、研究設(shè)計
（一）模型設(shè)定
為分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資規(guī)模、金融投資規(guī)模及投資結(jié)構(gòu)偏向的影響，本文構(gòu)建了如下模型：
INVit=α0+α1DTit+ΣαkControlit+μi+γt+εit（1）
FINit=β0+β1DFit+ΣβkControlit+μi+γt+εit（2）
INVPARTit=δ0+δ1DT2it+δ2DTit+ΣδkControlit+μi+γt+εit（3）
模型中，DT刻畫的是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，INV和FIN分別刻畫的是企業(yè)的實體投資和金融投資規(guī)模，INVPART表征的是以實體投資為導(dǎo)向的企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。Control為控制變量的集合，μi和γt分別代表個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。
（二）變量選取及說明
1.被解釋變量
本文借鑒段軍山等的研究，將金融投資劃定為貨幣資金、持有至到期投資、交易性金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、應(yīng)收股利與應(yīng)收利息之和，并將投資額取對數(shù)以衡量金融投資規(guī)模（FIN） 段軍山，莊旭東：《金融投資行為與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新：動機(jī)分析與經(jīng)驗證據(jù)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2021年第1期。。借鑒后小仙等的研究，將實體投資劃定為存貨、固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)、在建工程、工程物資與研發(fā)支出之和，并以投資額的對數(shù)衡量實體投資規(guī)模（INV） 后小仙，鄭田丹：《金融化、財政激勵與企業(yè)投資結(jié)構(gòu)》，《審計與經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第3期。。作為實體部門，本文更關(guān)注制造業(yè)企業(yè)的實體投資偏向，故而采用實體投資占金融與實體投資總額的比重衡量投資結(jié)構(gòu)偏向（INVPART），該指標(biāo)越大表明企業(yè)對實體投資的偏向越強(qiáng)、對金融投資的偏向越弱，反之亦然。
2.核心解釋變量
關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DT），學(xué)者多是通過統(tǒng)計上市公司年報中關(guān)鍵詞的詞頻數(shù)來度量。戚聿東等、吳非等分別采用不同的方法，提取了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞 戚聿東，蔡呈偉：《數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)績效的多重影響及其機(jī)理研究》，《學(xué)習(xí)與探索》，2020年第7期。 吳非，胡慧芷，林慧妍，等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)：來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》，2021年第7期。。吳非等的版本較為全面地涵蓋了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)，同時還創(chuàng)新性加入了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景。此外，羅進(jìn)輝等采用Word2Vec模型對吳非等的版本進(jìn)行了擴(kuò)充，整合出了更為完善的關(guān)鍵詞詞集 羅進(jìn)輝，巫奕龍：《數(shù)字化運營水平與真實盈余管理》，《管理科學(xué)》，2021年第4期。。故而，本文以羅進(jìn)輝等的詞集為基準(zhǔn)，統(tǒng)計上市公司年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻數(shù)，并將詞頻數(shù)加1后取對數(shù)，來衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。
3.控制變量
總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（turnover），即營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比值；資產(chǎn)報酬率（return），即利潤與財務(wù)費用之和與平均資產(chǎn)總額的比值；財務(wù)杠桿率（leverage），即總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值；董事會規(guī)模（board），即董事會人數(shù)的自然對數(shù)；高管薪酬激勵（payment），即高管薪酬總額與高管人數(shù)比值的自然對數(shù)；管理層持股比例（mshare），即高管持股數(shù)與總股本數(shù)的比值；股權(quán)集中度（equity），即前五大股東的持股比例；資本密集度（kint），即固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值；企業(yè)年齡（age），即統(tǒng)計年份減去成立年份加1后的自然對數(shù)。
（三）數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計描述
本文收集了2012至2021年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，其中測算數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文本資料爬取自巨潮資訊網(wǎng)，其余數(shù)據(jù)來自WIND和CSMAR數(shù)據(jù)庫。進(jìn)一步地，將數(shù)據(jù)做如下處理：剔除被ST、ST*和PT的樣本；剔除數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺失的樣本；對連續(xù)變量進(jìn)行1%水平的Winsorize處理。最終獲得了2648家企業(yè)，共計18381個樣本觀測值，相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表1。
四、實證結(jié)果與分析
（一）基準(zhǔn)回歸分析
表2報告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）和列（2）中DT的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)加大實體投資規(guī)模，這與假設(shè)1的論斷相符。由列（3）和列（4）可知，DT的系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)擴(kuò)大金融投資規(guī)模，假設(shè)2得證。列（5）和列（6）中DT及其平方項的系數(shù)均顯著，且由系數(shù)符號可知，DT對INVPART產(chǎn)生了正“U”型影響，假設(shè)3得證。為確保正“U”型關(guān)系的可靠性，本文進(jìn)一步進(jìn)行了Utest檢驗，得出“U”曲線的極值點為1.937，落在了DT的取值范圍［0.000，7.206］內(nèi)，且在1%的統(tǒng)計水平下拒絕原假設(shè)，表明正“U”關(guān)系確實存在。
（二）內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗
1.內(nèi)生性問題的處理。為規(guī)避內(nèi)生性問題的干擾，本文采用DT的一階滯后項、滯后項的平方項作為工具變量進(jìn)行回歸檢驗，表3為檢驗結(jié)果。由LM檢驗和C-D檢驗的統(tǒng)計結(jié)果可知，選用的工具變量是有效的。內(nèi)生性檢驗驗證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3依然成立。
2.替換核心解釋變量。本文借鑒袁淳等、趙璨等的研究，重新構(gòu)建數(shù)字化詞典袁淳，肖土盛，耿春曉，等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2021年第9期。 趙璨，曹偉，姚振曄，等：《“互聯(lián)網(wǎng)+”有利于降低企業(yè)成本粘性嗎？》，《財經(jīng)研究》，2020年第4期。。同時，為了減輕企業(yè)策略性披露行為的影響，僅統(tǒng)計年報 “管理層討論與分析” 中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)，并將詞頻數(shù)加1后取對數(shù)，作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的替代變量。表4的列（1）、（2）、（3）是替換核心解釋變量后的回歸結(jié)果，其與前文基準(zhǔn)回歸的結(jié)論一致。
3.替換被解釋變量。為避免因被解釋變量統(tǒng)計口徑不同造成的偏誤，本文借鑒劉貫春、后小仙等的研究，將研發(fā)支出從實體投資中扣除，重新核算金融投資額和實體投資額 后小仙，鄭田丹：《金融化、財政激勵與企業(yè)投資結(jié)構(gòu)》，《審計與經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第3期。 劉貫春：《金融資產(chǎn)配置與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新：“擠出”還是“擠入”》，《統(tǒng)計研究》，2017年第7期。。由列（4）、（5）、（6）可知，采用新的統(tǒng)計口徑后，DT及其二次項的系數(shù)符號及顯著性均未改變，這證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。
4.剔除數(shù)字產(chǎn)業(yè)。不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)自身的數(shù)字化水平相對較高，其發(fā)展更多體現(xiàn)的是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，而非產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，因而本文將數(shù)字產(chǎn)業(yè)剔除，利用不包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)子樣本進(jìn)行回歸。由列（7）、（8）、（9）可知，子樣本的結(jié)論與全樣本的結(jié)論一致。
5.提高樣本質(zhì)量。為提高樣本觀測值的連續(xù)性，進(jìn)而提高模型估計的準(zhǔn)確性，本文剔除上市不足三年的企業(yè)樣本，得到的結(jié)果如列（10）、（11）、（12）所示，結(jié)論仍與基準(zhǔn)回歸一致。
前述研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向發(fā)生了轉(zhuǎn)變。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過何種機(jī)制影響的企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向？其對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響是否存在異質(zhì)性？為探明這些問題，本文作了進(jìn)一步的研究。
（一）中介機(jī)制分析
1.基于全要素生產(chǎn)率的中介機(jī)制分析
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升的重要舉措。一方面，與數(shù)字技術(shù)的融合將打破傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式和業(yè)務(wù)流程，通過人機(jī)協(xié)同促進(jìn)資源有效利用，提升企業(yè)生產(chǎn)效率和整體經(jīng)濟(jì)效益。另一方面，廣泛的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)顛覆了傳統(tǒng)的封閉式創(chuàng)新模式，極大地促進(jìn)了知識的廣泛傳播和技術(shù)的高效溢出，這些積極因素共同推動企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率達(dá)到新的高度。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為革新性的系統(tǒng)工程，種種困難和不確定性使得轉(zhuǎn)型初期收效甚微。因此，本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是正“U”型的，只有經(jīng)過一定的積累，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能發(fā)揮出賦能作用。
全要素生產(chǎn)率影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)擁有較強(qiáng)的競爭優(yōu)勢，但隨著市場潛力的日益挖掘和利潤空間的逐漸萎縮，企業(yè)為了持續(xù)的高收益，會將較多資金投機(jī)性布局在金融領(lǐng)域 謝獲寶，黃大禹：《我國制造業(yè)金融化動因、經(jīng)濟(jì)后果與優(yōu)化策略》，《理論探討》，2020年第4期。。全要素生產(chǎn)率較低的企業(yè)缺乏競爭優(yōu)勢，為了避免被市場淘汰，需不斷加大技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級的投入，以實體領(lǐng)域的高投資激發(fā)企業(yè)的發(fā)展?jié)撃?。因此，全要素生產(chǎn)率不同的企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向不盡相同，全要素生產(chǎn)率較低的企業(yè)實體投資偏向較強(qiáng)。
2.基于融資約束的中介機(jī)制分析
數(shù)字化變革會顯著緩解企業(yè)的融資約束。一方面，積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，強(qiáng)化了資本市場對企業(yè)未來發(fā)展的預(yù)期，使企業(yè)更容易獲得資本的支持。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了企業(yè)與利益相關(guān)方之間的信息不對稱，降低了締約成本和監(jiān)督成本，為企業(yè)擴(kuò)大融資創(chuàng)造了條件。但是，外部資金融入越多，企業(yè)未來償債的壓力就越大 彭俞超，孫銘鴻，王舒奇：《數(shù)字流量模式與企業(yè)融資約束》，《財經(jīng)問題研究》，2023年第12期。。隨著市場及政策利好的消耗，由數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的融資約束緩解效應(yīng)將逐漸減退。因此，本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的融資約束緩解效應(yīng)只表現(xiàn)在短期，長期則具有不可持續(xù)性。
融資約束影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。融資約束較低的企業(yè)，其借入外部資本的成本較低，企業(yè)可借此優(yōu)勢加大金融投資，獲取投資收益的同時，也可為企業(yè)未來的發(fā)展充當(dāng)“蓄水池”。相反，融資約束較高的企業(yè)，外部較高的融資成本和內(nèi)部有限的資金存量易使其“營養(yǎng)不良”。為保障業(yè)務(wù)的順利推進(jìn)，企業(yè)有時須通過變賣金融資產(chǎn)的方式籌集資金，這一過程表現(xiàn)為實體投資對金融投資的“擠出”，企業(yè)的實體投資份額會相應(yīng)增加 馮永琦，張浩琳，倪娟：《實體企業(yè)金融資產(chǎn)投資動機(jī)：貨幣政策異質(zhì)性影響與數(shù)字金融調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2024年第2期。。因此，融資約束程度不同的企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向不同，融資約束較高的企業(yè)實體投資偏向較強(qiáng)。
3.中介機(jī)制檢驗
本文將模型（3）作為總效應(yīng)模型，在此基礎(chǔ)上引入中介變量MIDEA，構(gòu)建間接效應(yīng)模型（4）和直接效應(yīng)模型（5），以檢驗中介作用機(jī)制。
MIDEAit=φ0+φ1DT2it+φ2DTit+ΣφkControlit+μi+γt+εit（4）
INVPARTit=ρ0+ρ1DT2it+ρ2DTit+ρ3MIDEAit+ΣρkControlit+μiγt+εit（5）
中介變量分別為全要素生產(chǎn)率TFP、融資約束FINCON。其中，TFP借鑒Levinsohn amp; Petrin的研究，采用LP法進(jìn)行估算，融資約束借鑒成力為等人的做法，采用財務(wù)費用與資產(chǎn)總額的比值來表示 成力為，趙晏辰，吳薇：《經(jīng)濟(jì)政策不確定性、融資約束與企業(yè)研發(fā)投資：基于20國（地區(qū)）企業(yè)的面板數(shù)據(jù)》，《科學(xué)學(xué)研究》，2021年第2期。。
由表5的結(jié)果可判斷，全要素生產(chǎn)率、融資約束皆是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的中介路徑。為了驗證中介機(jī)制的穩(wěn)健性，本文借鑒林偉鵬等的思想，使用Bootstrap方法檢驗?zāi)Ｐ椭笑眨宝?的置信區(qū)間 林偉鵬，馮保藝：《管理學(xué)領(lǐng)域的曲線效應(yīng)及統(tǒng)計檢驗方法》，《南開管理評論》，2022年第1期。。中間變量為TFP時，95%水平下的置信區(qū)間為［-0.0005，-0.0002］；中介變量為FINCON時，95%水平下的置信區(qū)間為［0.0002，0.0005］。置信區(qū)間均不包含0，表明存在全要素生產(chǎn)率、融資約束的非線性中介效應(yīng)。
（二）異質(zhì)性分析
1.基于市場集中度的異質(zhì)性檢驗
在不同的市場競爭下，企業(yè)應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型所采取的投資策略可能存在差異。市場集中度是衡量市場競爭程度的重要指標(biāo)，該指標(biāo)數(shù)值越大表明市場競爭程度越小，反之則越大。本文采用赫芬達(dá)爾指數(shù)表征市場集中度，并將其以1/3分位分成兩組。表6中，市場集中度位于后2/3分位的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資結(jié)構(gòu)偏向的影響呈現(xiàn)正“U”型，位于前1/3分位的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資結(jié)構(gòu)偏向的影響不顯著。對于高市場集中度的企業(yè)，去掉DT的平方項后，DT的一次項系數(shù)仍不顯著。不顯著的原因可能是，高市場集中度的企業(yè)面臨的市場競爭程度較低，其競爭對手少、發(fā)展機(jī)會多，為了獲得市場支配地位及壟斷利潤，需不斷加大包括研發(fā)投入在內(nèi)的實體投資，數(shù)字化作為其轉(zhuǎn)型的必由之路，并未改變企業(yè)投資的固有思維。
2.基于經(jīng)濟(jì)區(qū)位分布的異質(zhì)性檢驗
我國中西部與東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定差距，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程及投資結(jié)構(gòu)偏向的調(diào)整可能存在差異。為此，本文按照經(jīng)濟(jì)區(qū)位分布將樣本企業(yè)進(jìn)行分組處理，結(jié)果顯示，在東部和中西部地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向均呈正“U”型影響。進(jìn)一步地，采用Chow檢驗法進(jìn)行組間系數(shù)差異性檢驗發(fā)現(xiàn)，DT×area、DT2×area的系數(shù)均不顯著，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響在東部和中西部之間并不存在顯著差異?？赡艿慕忉屖?，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，可利用的冗余資源相對充足，便于企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時有效整合資源，調(diào)整企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和投資結(jié)構(gòu)；中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，但網(wǎng)絡(luò)時代知識交互的便利性，使得后發(fā)地區(qū)的企業(yè)也能較快汲取東部地區(qū)企業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗，從而及時調(diào)整企業(yè)的投資行為。
3.基于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性檢驗
數(shù)字化轉(zhuǎn)型會影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向，而企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的調(diào)整又受限于自身的融資能力。所有權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)融資能力不同，與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)具有先天的融資優(yōu)勢。本文將企業(yè)按照所有權(quán)性質(zhì)分為兩組，分組回歸的結(jié)果如表6所示。對于非國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向產(chǎn)生了正“U”型影響。對于國有企業(yè)，DT的一次項及二次項系數(shù)均不顯著，去除二次項后，DT的一次項系數(shù)依然不顯著，表明國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未影響其投資結(jié)構(gòu)偏向。這或許是因為國有企業(yè)存在預(yù)算軟約束的問題，不會隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)而改變其投資結(jié)構(gòu)偏向，其投資行為對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的敏感度不高。
4.基于企業(yè)規(guī)模大小的異質(zhì)性檢驗
企業(yè)規(guī)模不同，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的投入差異可能直接影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。為此，本文按照企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的大小，將高于2/3分位的企業(yè)劃定為大型企業(yè)，其余為中小型企業(yè)，進(jìn)行分組檢驗。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同規(guī)模的企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向均呈正“U”型影響。組間系數(shù)差異性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響在大型和中小型企業(yè)之間不存在顯著差異。究其原因，可能是大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量的硬件投入，中小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量的軟件投入，數(shù)字化轉(zhuǎn)型高投入、長周期、高風(fēng)險的特點，使得大中小企業(yè)在轉(zhuǎn)型初期，基于預(yù)防性儲蓄動機(jī)等，將資金更多地投向金融領(lǐng)域；隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入及轉(zhuǎn)型效應(yīng)的顯現(xiàn)，大中小企業(yè)發(fā)展實業(yè)的信心大增，因而又會將資金更多地投向?qū)嶓w領(lǐng)域。大中小企業(yè)雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)條件不同，但都面臨著投資高、轉(zhuǎn)型難的問題，其調(diào)整投資結(jié)構(gòu)的動機(jī)是相同的。
5.基于行業(yè)技術(shù)水平的異質(zhì)性檢驗
不同行業(yè)對數(shù)字化技術(shù)的依賴程度不同，由數(shù)字化轉(zhuǎn)型引致的投資增量差異較大，企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的調(diào)整必然異質(zhì)。本文依據(jù)《高技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法2021版》，將企業(yè)劃分為高技術(shù)與低技術(shù)企業(yè)。分組回歸發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響呈正“U”型，對低技術(shù)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響不顯著。僅考慮簡單線性關(guān)系，對低技術(shù)企業(yè)的進(jìn)一步考查發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響依然不顯著?？赡艿慕忉屖?，低技術(shù)企業(yè)對數(shù)字技術(shù)的依賴度不高，不需要持續(xù)增加數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新投入，因而投資行為受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響不明顯。
六、結(jié)論與建議
研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了企業(yè)實體和金融投資的共同增長，但轉(zhuǎn)型的不同階段，企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向不同。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，企業(yè)偏向于金融投資，當(dāng)轉(zhuǎn)型達(dá)到一定水平，企業(yè)則偏向于實體投資。機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過全要素生產(chǎn)率、融資約束兩條路徑，間接影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。異質(zhì)性分析表明，市場集中度、所有權(quán)性質(zhì)、行業(yè)技術(shù)水平不同的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資結(jié)構(gòu)偏向的影響存在差異。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)階段公認(rèn)的引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力，本文的研究又證實，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推行至某階段即可有效抑制企業(yè)的金融化，助力實體企業(yè)重回本源。故而本文提出如下建議：第一，政府應(yīng)著力為企業(yè)營造良好的數(shù)字化發(fā)展環(huán)境?？尚写胧┯校悍e極推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快數(shù)字技術(shù)人才培養(yǎng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐；助力建設(shè)互惠共享的數(shù)字化平臺，積極引導(dǎo)企業(yè)與平臺對接，降低企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻；創(chuàng)新數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持政策，強(qiáng)化對數(shù)字技術(shù)和數(shù)字產(chǎn)品的產(chǎn)權(quán)保護(hù)，確保轉(zhuǎn)型高效有序推進(jìn)。第二，政府應(yīng)結(jié)合企業(yè)需求精準(zhǔn)施策。不同的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向及面臨的難題不同，政府應(yīng)遵循企業(yè)發(fā)展規(guī)律，精準(zhǔn)賦能，切不可“一刀切”。為更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的金融抑制效能，政府應(yīng)重點關(guān)注非國有企業(yè)、低市場集中度企業(yè)及高技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題。
Can Digital Transformation Promote Manufacturing to Decrease Financialization？
——Evidence from Corporate Investment Behavior
Sun Xiaoning
（Henan Normal University，Xinxiang 453007，China）
Abstract：
This article takes A-share manufacturing listed companies from 2012 to 2021 as a sample， and examines the impact of digital transformation on corporate physical investment and financial investment from two perspectives： investment scale and structural bias. Research has found that digital transformation will increase the physical and financial investment scale of enterprises， and the different proportion of growth in scale reveals a shift in the investment structure of enterprises. This is manifested by the deepening of digital transformation， and enterprise investment will shift from a focus on the financial sector to a focus on the physical sector. In response to the shift in investment structure of enterprises， this article has conducted further research， and the results show that there is a non-linear mediating effect of total factor productivity and financing constraints， which leads to the “crowding out effect” of physical investment on financial investment when the digital transformation of enterprises reaches a certain level.The impact of digital transformation on the investment structure of enterprises shows heterogeneous characteristics in terms of market concentration， ownership nature， and industry technology level. The research in this article confirms that digital transformation has brought about a common growth in both physical and financial investment of enterprises， achieving the joint development of the real economy and the virtual economy at the macro level.Nevertheless，the financialization bias of investment in the early stages of transformation has led to the rapid development of the virtual economy. However， when the transformation reaches a certain degree， the materialization bias of investment can effectively suppress the “detachment from reality to virtuality” of the economy， help physical enterprises return to their roots，deepen their main business， and achieve high-quality development.
Key words：digital transformation;investment structure bias;total factor productivity;financing constraints［責(zé)任編校"陳浩天］
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摘"要：本文以2012-2021年A股制造業(yè)上市公司為樣本，從投資規(guī)模與結(jié)構(gòu)偏向兩個角度考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資和金融投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會加大企業(yè)的實體投資規(guī)模和金融投資規(guī)模，而規(guī)模的不同比例增長揭示了企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的轉(zhuǎn)變，表現(xiàn)為伴隨企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加深，企業(yè)投資將由偏向金融領(lǐng)域轉(zhuǎn)為偏向?qū)嶓w領(lǐng)域。針對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的轉(zhuǎn)變，本文開展了進(jìn)一步的研究，結(jié)果表明，存在全要素生產(chǎn)率、融資約束的非線性中介效應(yīng)，使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到一定程度后，表現(xiàn)出實體投資對金融投資的“擠出效應(yīng)”；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響在市場集中度、企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、行業(yè)技術(shù)水平方面表現(xiàn)出異質(zhì)性特征。本文的研究證實，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了企業(yè)實體投資和金融投資的共同增長，宏觀上實現(xiàn)了實體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)的共同發(fā)展，而轉(zhuǎn)型初期投資的金融化偏向?qū)е绿摂M經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，但當(dāng)轉(zhuǎn)型達(dá)到一定程度后，投資的實體化偏向可有效抑制經(jīng)濟(jì)的“脫實向虛”，助力實體企業(yè)重回本源、深耕主業(yè)，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；投資結(jié)構(gòu)偏向；全要素生產(chǎn)率；融資約束
作者簡介：孫小寧（1988—），女，河南新鄉(xiāng)人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，河南師范大學(xué)商學(xué)院講師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)等相關(guān)研究。
基金項目：國家社會科學(xué)基金青年項目（23CJY069）
中圖分類號：F49""文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A""文章編號：1000-2359（2024）05-0066-08""收稿日期：2023-08-06一、問題的提出
虛擬經(jīng)濟(jì)的日益膨脹不斷擠壓實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展空間，致使經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)因“脫實向虛”而愈發(fā)脆弱。反觀實體經(jīng)濟(jì)，企業(yè)發(fā)展由于受要素成本上漲、消費市場疲軟等折耗，盈利空間大幅緊縮，致使部分資本游離至虛擬領(lǐng)域，出現(xiàn)了投資的虛擬化傾向。這種轉(zhuǎn)變不僅不能根本解決實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展困境，還易使經(jīng)濟(jì)被金融捆綁，陷入金融經(jīng)濟(jì)周期的循環(huán)波動之中。作為實體經(jīng)濟(jì)的主體，重振制造業(yè)是我國實體經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重中之重。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進(jìn)制造業(yè)蝶變升級的新路徑，也是推動“數(shù)實融合”深度發(fā)展的重要抓手。本文著眼于制造業(yè)企業(yè)的投資行為，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資和金融投資的影響，以及企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的轉(zhuǎn)變，進(jìn)而厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)投資行為的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，為企業(yè)成功轉(zhuǎn)型及投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論參考。
二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)
（一）文獻(xiàn)回顧
數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)重塑競爭優(yōu)勢的必然選擇。祝合良等指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過成本節(jié)約效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、精準(zhǔn)配置效應(yīng)、效率提升效應(yīng)和創(chuàng)新賦能效應(yīng)帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展 祝合良，王春娟：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：理論、機(jī)理與路徑》，《財經(jīng)理論與實踐》，2020年第5期。。高厚賓等指出，數(shù)字化作為企業(yè)“綠色的饋贈”，對提升企業(yè)環(huán)境績效具有重要影響 高厚賓，王薔瑞：《“綠色的饋贈”：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)環(huán)境績效的影響：來自中國制造業(yè)A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《河南師范大學(xué)學(xué)報》（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023年第5期。。企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型必然會影響其投資行為。李雷等認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著改善企業(yè)投資不足和投資過度的問題 李雷，楊水利，陳娜：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資效率的影響研究》，《軟科學(xué)》，2022年第11期。。毛建輝認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效抑制企業(yè)的“存貸雙高”異象 毛建輝：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“存貸雙高”異象：來自文本解讀的證據(jù)》，《當(dāng)代財經(jīng)》，2023年第8期。。也有學(xué)者關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資和金融投資的影響。楊名彥等認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過緩解融資約束及加劇傳染效應(yīng)使企業(yè)金融化加深 楊名彥，浦正寧：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)“脫實向虛”的影響：來自上市公司的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)評論》，2022年第3期。。江紅莉等認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來融資約束緩解、內(nèi)部控制水平提升、投資機(jī)會增加等效益，進(jìn)而促使企業(yè)擴(kuò)大實體投資 江紅莉，侯燕，蔣鵬程：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是促進(jìn)還是抑制了企業(yè)實體投資：來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《現(xiàn)代財經(jīng)》，2022年第5期。。
綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資的問題進(jìn)行了初步探索，但研究深度尚淺，未能形成明確的結(jié)論。尤其是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來企業(yè)實體投資與金融投資的共同增長，還是會“恃強(qiáng)凌弱”加深企業(yè)的金融化，或是會“抑強(qiáng)扶弱”抑制企業(yè)的金融化？為探明此相關(guān)問題，本文以制造業(yè)上市公司為樣本，圍繞企業(yè)實體投資和金融投資的“投資規(guī)?！Y(jié)構(gòu)偏向”，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資行為的影響。
（二）研究假設(shè)
1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資規(guī)模的影響
數(shù)字化轉(zhuǎn)型可多方位賦能企業(yè)發(fā)展，從而引致企業(yè)加大實體投資力度。第一，企業(yè)將“大智移云物區(qū)”等數(shù)字技術(shù)嵌入研發(fā)與生產(chǎn)活動中，有利于提高研發(fā)創(chuàng)新速度和生產(chǎn)效率，為企業(yè)插上“智能化”翅膀。第二，通過大數(shù)據(jù)算法，企業(yè)能夠精準(zhǔn)把握消費者的需求脈絡(luò)，進(jìn)而不斷開發(fā)新產(chǎn)品和新工藝，以滿足消費者多元化、個性化的消費需求，贏得更多的市場份額。第三，通過實務(wù)流、數(shù)據(jù)流、信息流的互聯(lián)互通，企業(yè)能夠跨部門、跨行業(yè)、跨地區(qū)將優(yōu)勢資源和核心生產(chǎn)要素連接起來，從而提高要素的配置效率和利用率。為了最大化擷取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效能，企業(yè)需要持續(xù)注入資金以打好數(shù)字底座，實體投資必定水漲船高。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來企業(yè)實體投資規(guī)模的增加。
2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)金融投資規(guī)模的影響
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)性及風(fēng)險性并存，其必然會影響企業(yè)的金融投資。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的改造是全方位的，需要打破傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、組織架構(gòu)、商業(yè)模式，為應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中伴隨的諸多風(fēng)險和不確定性，企業(yè)會基于預(yù)防性儲備動機(jī)增加金融投資，做到未雨綢繆 邵學(xué)峰，王瓏淇：《金融資產(chǎn)配置與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：促進(jìn)還是抑制？》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討》，2023年第5期。。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型陣痛期較長，投入資金后短期內(nèi)難以獲得回報，企業(yè)出于追逐現(xiàn)時利益的動機(jī)，會將一部分資金用于購買金融產(chǎn)品，以應(yīng)對短期內(nèi)回報率下降的沖擊 李政，趙軼薇，卜林：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融市場穩(wěn)定：基于尾部系統(tǒng)風(fēng)險視角》，《證券市場導(dǎo)報》，2024年第2期。。最后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入會帶來運營成本的下降、資源使用效率的提升、創(chuàng)新活力的增強(qiáng)等，有利于企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)利潤，此時，企業(yè)會基于富余效應(yīng)擴(kuò)大再投資，包括對金融資產(chǎn)的投資。據(jù)此，本文提出假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來企業(yè)金融投資規(guī)模的增加。
3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響
數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖可賦能企業(yè)發(fā)展，但短期內(nèi)實體投資和金融投資收益率的不平衡性難以發(fā)生實質(zhì)性改變，實體企業(yè)依然會熱衷于金融領(lǐng)域的“短平快”投資。長期來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，將會促進(jìn)企業(yè)實體投資收益率的不斷增長。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的多維賦能效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)，企業(yè)重拾信心之余，必然會將發(fā)展重心更多聚焦到實體領(lǐng)域，企業(yè)對實體投資的偏向也將由減弱變?yōu)樵鰪?qiáng)。據(jù)此，本文提出假設(shè)3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響是非線性的，對企業(yè)實體投資偏向呈現(xiàn)先降后升的正“U”型影響。
三、研究設(shè)計
（一）模型設(shè)定
為分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)實體投資規(guī)模、金融投資規(guī)模及投資結(jié)構(gòu)偏向的影響，本文構(gòu)建了如下模型：
INVit=α0+α1DTit+ΣαkControlit+μi+γt+εit（1）
FINit=β0+β1DFit+ΣβkControlit+μi+γt+εit（2）
INVPARTit=δ0+δ1DT2it+δ2DTit+ΣδkControlit+μi+γt+εit（3）
模型中，DT刻畫的是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，INV和FIN分別刻畫的是企業(yè)的實體投資和金融投資規(guī)模，INVPART表征的是以實體投資為導(dǎo)向的企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。Control為控制變量的集合，μi和γt分別代表個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。
（二）變量選取及說明
1.被解釋變量
本文借鑒段軍山等的研究，將金融投資劃定為貨幣資金、持有至到期投資、交易性金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、應(yīng)收股利與應(yīng)收利息之和，并將投資額取對數(shù)以衡量金融投資規(guī)模（FIN） 段軍山，莊旭東：《金融投資行為與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新：動機(jī)分析與經(jīng)驗證據(jù)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2021年第1期。。借鑒后小仙等的研究，將實體投資劃定為存貨、固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)、在建工程、工程物資與研發(fā)支出之和，并以投資額的對數(shù)衡量實體投資規(guī)模（INV） 后小仙，鄭田丹：《金融化、財政激勵與企業(yè)投資結(jié)構(gòu)》，《審計與經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第3期。。作為實體部門，本文更關(guān)注制造業(yè)企業(yè)的實體投資偏向，故而采用實體投資占金融與實體投資總額的比重衡量投資結(jié)構(gòu)偏向（INVPART），該指標(biāo)越大表明企業(yè)對實體投資的偏向越強(qiáng)、對金融投資的偏向越弱，反之亦然。
2.核心解釋變量
關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DT），學(xué)者多是通過統(tǒng)計上市公司年報中關(guān)鍵詞的詞頻數(shù)來度量。戚聿東等、吳非等分別采用不同的方法，提取了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞 戚聿東，蔡呈偉：《數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)績效的多重影響及其機(jī)理研究》，《學(xué)習(xí)與探索》，2020年第7期。 吳非，胡慧芷，林慧妍，等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)：來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》，2021年第7期。。吳非等的版本較為全面地涵蓋了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)，同時還創(chuàng)新性加入了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景。此外，羅進(jìn)輝等采用Word2Vec模型對吳非等的版本進(jìn)行了擴(kuò)充，整合出了更為完善的關(guān)鍵詞詞集 羅進(jìn)輝，巫奕龍：《數(shù)字化運營水平與真實盈余管理》，《管理科學(xué)》，2021年第4期。。故而，本文以羅進(jìn)輝等的詞集為基準(zhǔn)，統(tǒng)計上市公司年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻數(shù)，并將詞頻數(shù)加1后取對數(shù)，來衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。
3.控制變量
總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（turnover），即營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比值；資產(chǎn)報酬率（return），即利潤與財務(wù)費用之和與平均資產(chǎn)總額的比值；財務(wù)杠桿率（leverage），即總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值；董事會規(guī)模（board），即董事會人數(shù)的自然對數(shù)；高管薪酬激勵（payment），即高管薪酬總額與高管人數(shù)比值的自然對數(shù)；管理層持股比例（mshare），即高管持股數(shù)與總股本數(shù)的比值；股權(quán)集中度（equity），即前五大股東的持股比例；資本密集度（kint），即固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值；企業(yè)年齡（age），即統(tǒng)計年份減去成立年份加1后的自然對數(shù)。
（三）數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計描述
本文收集了2012至2021年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，其中測算數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文本資料爬取自巨潮資訊網(wǎng)，其余數(shù)據(jù)來自WIND和CSMAR數(shù)據(jù)庫。進(jìn)一步地，將數(shù)據(jù)做如下處理：剔除被ST、ST*和PT的樣本；剔除數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺失的樣本；對連續(xù)變量進(jìn)行1%水平的Winsorize處理。最終獲得了2648家企業(yè)，共計18381個樣本觀測值，相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表1。
四、實證結(jié)果與分析
（一）基準(zhǔn)回歸分析
表2報告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）和列（2）中DT的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)加大實體投資規(guī)模，這與假設(shè)1的論斷相符。由列（3）和列（4）可知，DT的系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)擴(kuò)大金融投資規(guī)模，假設(shè)2得證。列（5）和列（6）中DT及其平方項的系數(shù)均顯著，且由系數(shù)符號可知，DT對INVPART產(chǎn)生了正“U”型影響，假設(shè)3得證。為確保正“U”型關(guān)系的可靠性，本文進(jìn)一步進(jìn)行了Utest檢驗，得出“U”曲線的極值點為1.937，落在了DT的取值范圍［0.000，7.206］內(nèi)，且在1%的統(tǒng)計水平下拒絕原假設(shè)，表明正“U”關(guān)系確實存在。
（二）內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗
1.內(nèi)生性問題的處理。為規(guī)避內(nèi)生性問題的干擾，本文采用DT的一階滯后項、滯后項的平方項作為工具變量進(jìn)行回歸檢驗，表3為檢驗結(jié)果。由LM檢驗和C-D檢驗的統(tǒng)計結(jié)果可知，選用的工具變量是有效的。內(nèi)生性檢驗驗證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3依然成立。
2.替換核心解釋變量。本文借鑒袁淳等、趙璨等的研究，重新構(gòu)建數(shù)字化詞典袁淳，肖土盛，耿春曉，等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2021年第9期。 趙璨，曹偉，姚振曄，等：《“互聯(lián)網(wǎng)+”有利于降低企業(yè)成本粘性嗎？》，《財經(jīng)研究》，2020年第4期。。同時，為了減輕企業(yè)策略性披露行為的影響，僅統(tǒng)計年報 “管理層討論與分析” 中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)，并將詞頻數(shù)加1后取對數(shù)，作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的替代變量。表4的列（1）、（2）、（3）是替換核心解釋變量后的回歸結(jié)果，其與前文基準(zhǔn)回歸的結(jié)論一致。
3.替換被解釋變量。為避免因被解釋變量統(tǒng)計口徑不同造成的偏誤，本文借鑒劉貫春、后小仙等的研究，將研發(fā)支出從實體投資中扣除，重新核算金融投資額和實體投資額 后小仙，鄭田丹：《金融化、財政激勵與企業(yè)投資結(jié)構(gòu)》，《審計與經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第3期。 劉貫春：《金融資產(chǎn)配置與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新：“擠出”還是“擠入”》，《統(tǒng)計研究》，2017年第7期。。由列（4）、（5）、（6）可知，采用新的統(tǒng)計口徑后，DT及其二次項的系數(shù)符號及顯著性均未改變，這證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。
4.剔除數(shù)字產(chǎn)業(yè)。不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)自身的數(shù)字化水平相對較高，其發(fā)展更多體現(xiàn)的是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，而非產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，因而本文將數(shù)字產(chǎn)業(yè)剔除，利用不包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)子樣本進(jìn)行回歸。由列（7）、（8）、（9）可知，子樣本的結(jié)論與全樣本的結(jié)論一致。
5.提高樣本質(zhì)量。為提高樣本觀測值的連續(xù)性，進(jìn)而提高模型估計的準(zhǔn)確性，本文剔除上市不足三年的企業(yè)樣本，得到的結(jié)果如列（10）、（11）、（12）所示，結(jié)論仍與基準(zhǔn)回歸一致。
前述研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向發(fā)生了轉(zhuǎn)變。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過何種機(jī)制影響的企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向？其對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響是否存在異質(zhì)性？為探明這些問題，本文作了進(jìn)一步的研究。
（一）中介機(jī)制分析
1.基于全要素生產(chǎn)率的中介機(jī)制分析
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升的重要舉措。一方面，與數(shù)字技術(shù)的融合將打破傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式和業(yè)務(wù)流程，通過人機(jī)協(xié)同促進(jìn)資源有效利用，提升企業(yè)生產(chǎn)效率和整體經(jīng)濟(jì)效益。另一方面，廣泛的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)顛覆了傳統(tǒng)的封閉式創(chuàng)新模式，極大地促進(jìn)了知識的廣泛傳播和技術(shù)的高效溢出，這些積極因素共同推動企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率達(dá)到新的高度。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為革新性的系統(tǒng)工程，種種困難和不確定性使得轉(zhuǎn)型初期收效甚微。因此，本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是正“U”型的，只有經(jīng)過一定的積累，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能發(fā)揮出賦能作用。
全要素生產(chǎn)率影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)擁有較強(qiáng)的競爭優(yōu)勢，但隨著市場潛力的日益挖掘和利潤空間的逐漸萎縮，企業(yè)為了持續(xù)的高收益，會將較多資金投機(jī)性布局在金融領(lǐng)域 謝獲寶，黃大禹：《我國制造業(yè)金融化動因、經(jīng)濟(jì)后果與優(yōu)化策略》，《理論探討》，2020年第4期。。全要素生產(chǎn)率較低的企業(yè)缺乏競爭優(yōu)勢，為了避免被市場淘汰，需不斷加大技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級的投入，以實體領(lǐng)域的高投資激發(fā)企業(yè)的發(fā)展?jié)撃?。因此，全要素生產(chǎn)率不同的企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向不盡相同，全要素生產(chǎn)率較低的企業(yè)實體投資偏向較強(qiáng)。
2.基于融資約束的中介機(jī)制分析
數(shù)字化變革會顯著緩解企業(yè)的融資約束。一方面，積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，強(qiáng)化了資本市場對企業(yè)未來發(fā)展的預(yù)期，使企業(yè)更容易獲得資本的支持。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了企業(yè)與利益相關(guān)方之間的信息不對稱，降低了締約成本和監(jiān)督成本，為企業(yè)擴(kuò)大融資創(chuàng)造了條件。但是，外部資金融入越多，企業(yè)未來償債的壓力就越大 彭俞超，孫銘鴻，王舒奇：《數(shù)字流量模式與企業(yè)融資約束》，《財經(jīng)問題研究》，2023年第12期。。隨著市場及政策利好的消耗，由數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的融資約束緩解效應(yīng)將逐漸減退。因此，本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的融資約束緩解效應(yīng)只表現(xiàn)在短期，長期則具有不可持續(xù)性。
融資約束影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。融資約束較低的企業(yè)，其借入外部資本的成本較低，企業(yè)可借此優(yōu)勢加大金融投資，獲取投資收益的同時，也可為企業(yè)未來的發(fā)展充當(dāng)“蓄水池”。相反，融資約束較高的企業(yè)，外部較高的融資成本和內(nèi)部有限的資金存量易使其“營養(yǎng)不良”。為保障業(yè)務(wù)的順利推進(jìn)，企業(yè)有時須通過變賣金融資產(chǎn)的方式籌集資金，這一過程表現(xiàn)為實體投資對金融投資的“擠出”，企業(yè)的實體投資份額會相應(yīng)增加 馮永琦，張浩琳，倪娟：《實體企業(yè)金融資產(chǎn)投資動機(jī)：貨幣政策異質(zhì)性影響與數(shù)字金融調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2024年第2期。。因此，融資約束程度不同的企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向不同，融資約束較高的企業(yè)實體投資偏向較強(qiáng)。
3.中介機(jī)制檢驗
本文將模型（3）作為總效應(yīng)模型，在此基礎(chǔ)上引入中介變量MIDEA，構(gòu)建間接效應(yīng)模型（4）和直接效應(yīng)模型（5），以檢驗中介作用機(jī)制。
MIDEAit=φ0+φ1DT2it+φ2DTit+ΣφkControlit+μi+γt+εit（4）
INVPARTit=ρ0+ρ1DT2it+ρ2DTit+ρ3MIDEAit+ΣρkControlit+μiγt+εit（5）
中介變量分別為全要素生產(chǎn)率TFP、融資約束FINCON。其中，TFP借鑒Levinsohn amp; Petrin的研究，采用LP法進(jìn)行估算，融資約束借鑒成力為等人的做法，采用財務(wù)費用與資產(chǎn)總額的比值來表示 成力為，趙晏辰，吳薇：《經(jīng)濟(jì)政策不確定性、融資約束與企業(yè)研發(fā)投資：基于20國（地區(qū)）企業(yè)的面板數(shù)據(jù)》，《科學(xué)學(xué)研究》，2021年第2期。。
由表5的結(jié)果可判斷，全要素生產(chǎn)率、融資約束皆是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的中介路徑。為了驗證中介機(jī)制的穩(wěn)健性，本文借鑒林偉鵬等的思想，使用Bootstrap方法檢驗?zāi)Ｐ椭笑眨宝?的置信區(qū)間 林偉鵬，馮保藝：《管理學(xué)領(lǐng)域的曲線效應(yīng)及統(tǒng)計檢驗方法》，《南開管理評論》，2022年第1期。。中間變量為TFP時，95%水平下的置信區(qū)間為［-0.0005，-0.0002］；中介變量為FINCON時，95%水平下的置信區(qū)間為［0.0002，0.0005］。置信區(qū)間均不包含0，表明存在全要素生產(chǎn)率、融資約束的非線性中介效應(yīng)。
（二）異質(zhì)性分析
1.基于市場集中度的異質(zhì)性檢驗
在不同的市場競爭下，企業(yè)應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型所采取的投資策略可能存在差異。市場集中度是衡量市場競爭程度的重要指標(biāo)，該指標(biāo)數(shù)值越大表明市場競爭程度越小，反之則越大。本文采用赫芬達(dá)爾指數(shù)表征市場集中度，并將其以1/3分位分成兩組。表6中，市場集中度位于后2/3分位的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資結(jié)構(gòu)偏向的影響呈現(xiàn)正“U”型，位于前1/3分位的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資結(jié)構(gòu)偏向的影響不顯著。對于高市場集中度的企業(yè)，去掉DT的平方項后，DT的一次項系數(shù)仍不顯著。不顯著的原因可能是，高市場集中度的企業(yè)面臨的市場競爭程度較低，其競爭對手少、發(fā)展機(jī)會多，為了獲得市場支配地位及壟斷利潤，需不斷加大包括研發(fā)投入在內(nèi)的實體投資，數(shù)字化作為其轉(zhuǎn)型的必由之路，并未改變企業(yè)投資的固有思維。
2.基于經(jīng)濟(jì)區(qū)位分布的異質(zhì)性檢驗
我國中西部與東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定差距，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程及投資結(jié)構(gòu)偏向的調(diào)整可能存在差異。為此，本文按照經(jīng)濟(jì)區(qū)位分布將樣本企業(yè)進(jìn)行分組處理，結(jié)果顯示，在東部和中西部地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向均呈正“U”型影響。進(jìn)一步地，采用Chow檢驗法進(jìn)行組間系數(shù)差異性檢驗發(fā)現(xiàn)，DT×area、DT2×area的系數(shù)均不顯著，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響在東部和中西部之間并不存在顯著差異?？赡艿慕忉屖?，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，可利用的冗余資源相對充足，便于企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時有效整合資源，調(diào)整企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和投資結(jié)構(gòu)；中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，但網(wǎng)絡(luò)時代知識交互的便利性，使得后發(fā)地區(qū)的企業(yè)也能較快汲取東部地區(qū)企業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗，從而及時調(diào)整企業(yè)的投資行為。
3.基于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性檢驗
數(shù)字化轉(zhuǎn)型會影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向，而企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的調(diào)整又受限于自身的融資能力。所有權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)融資能力不同，與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)具有先天的融資優(yōu)勢。本文將企業(yè)按照所有權(quán)性質(zhì)分為兩組，分組回歸的結(jié)果如表6所示。對于非國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向產(chǎn)生了正“U”型影響。對于國有企業(yè)，DT的一次項及二次項系數(shù)均不顯著，去除二次項后，DT的一次項系數(shù)依然不顯著，表明國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未影響其投資結(jié)構(gòu)偏向。這或許是因為國有企業(yè)存在預(yù)算軟約束的問題，不會隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)而改變其投資結(jié)構(gòu)偏向，其投資行為對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的敏感度不高。
4.基于企業(yè)規(guī)模大小的異質(zhì)性檢驗
企業(yè)規(guī)模不同，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的投入差異可能直接影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。為此，本文按照企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的大小，將高于2/3分位的企業(yè)劃定為大型企業(yè)，其余為中小型企業(yè)，進(jìn)行分組檢驗。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同規(guī)模的企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向均呈正“U”型影響。組間系數(shù)差異性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響在大型和中小型企業(yè)之間不存在顯著差異。究其原因，可能是大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量的硬件投入，中小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量的軟件投入，數(shù)字化轉(zhuǎn)型高投入、長周期、高風(fēng)險的特點，使得大中小企業(yè)在轉(zhuǎn)型初期，基于預(yù)防性儲蓄動機(jī)等，將資金更多地投向金融領(lǐng)域；隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入及轉(zhuǎn)型效應(yīng)的顯現(xiàn)，大中小企業(yè)發(fā)展實業(yè)的信心大增，因而又會將資金更多地投向?qū)嶓w領(lǐng)域。大中小企業(yè)雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)條件不同，但都面臨著投資高、轉(zhuǎn)型難的問題，其調(diào)整投資結(jié)構(gòu)的動機(jī)是相同的。
5.基于行業(yè)技術(shù)水平的異質(zhì)性檢驗
不同行業(yè)對數(shù)字化技術(shù)的依賴程度不同，由數(shù)字化轉(zhuǎn)型引致的投資增量差異較大，企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的調(diào)整必然異質(zhì)。本文依據(jù)《高技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法2021版》，將企業(yè)劃分為高技術(shù)與低技術(shù)企業(yè)。分組回歸發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響呈正“U”型，對低技術(shù)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響不顯著。僅考慮簡單線性關(guān)系，對低技術(shù)企業(yè)的進(jìn)一步考查發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響依然不顯著?？赡艿慕忉屖?，低技術(shù)企業(yè)對數(shù)字技術(shù)的依賴度不高，不需要持續(xù)增加數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新投入，因而投資行為受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響不明顯。
六、結(jié)論與建議
研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了企業(yè)實體和金融投資的共同增長，但轉(zhuǎn)型的不同階段，企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向不同。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，企業(yè)偏向于金融投資，當(dāng)轉(zhuǎn)型達(dá)到一定水平，企業(yè)則偏向于實體投資。機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過全要素生產(chǎn)率、融資約束兩條路徑，間接影響企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)偏向。異質(zhì)性分析表明，市場集中度、所有權(quán)性質(zhì)、行業(yè)技術(shù)水平不同的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其投資結(jié)構(gòu)偏向的影響存在差異。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)階段公認(rèn)的引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力，本文的研究又證實，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推行至某階段即可有效抑制企業(yè)的金融化，助力實體企業(yè)重回本源。故而本文提出如下建議：第一，政府應(yīng)著力為企業(yè)營造良好的數(shù)字化發(fā)展環(huán)境?？尚写胧┯校悍e極推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快數(shù)字技術(shù)人才培養(yǎng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐；助力建設(shè)互惠共享的數(shù)字化平臺，積極引導(dǎo)企業(yè)與平臺對接，降低企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻；創(chuàng)新數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持政策，強(qiáng)化對數(shù)字技術(shù)和數(shù)字產(chǎn)品的產(chǎn)權(quán)保護(hù)，確保轉(zhuǎn)型高效有序推進(jìn)。第二，政府應(yīng)結(jié)合企業(yè)需求精準(zhǔn)施策。不同的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向及面臨的難題不同，政府應(yīng)遵循企業(yè)發(fā)展規(guī)律，精準(zhǔn)賦能，切不可“一刀切”。為更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的金融抑制效能，政府應(yīng)重點關(guān)注非國有企業(yè)、低市場集中度企業(yè)及高技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題。
Can Digital Transformation Promote Manufacturing to Decrease Financialization？
——Evidence from Corporate Investment Behavior
Sun Xiaoning
（Henan Normal University，Xinxiang 453007，China）
Abstract：
This article takes A-share manufacturing listed companies from 2012 to 2021 as a sample， and examines the impact of digital transformation on corporate physical investment and financial investment from two perspectives： investment scale and structural bias. Research has found that digital transformation will increase the physical and financial investment scale of enterprises， and the different proportion of growth in scale reveals a shift in the investment structure of enterprises. This is manifested by the deepening of digital transformation， and enterprise investment will shift from a focus on the financial sector to a focus on the physical sector. In response to the shift in investment structure of enterprises， this article has conducted further research， and the results show that there is a non-linear mediating effect of total factor productivity and financing constraints， which leads to the “crowding out effect” of physical investment on financial investment when the digital transformation of enterprises reaches a certain level.The impact of digital transformation on the investment structure of enterprises shows heterogeneous characteristics in terms of market concentration， ownership nature， and industry technology level. The research in this article confirms that digital transformation has brought about a common growth in both physical and financial investment of enterprises， achieving the joint development of the real economy and the virtual economy at the macro level.Nevertheless，the financialization bias of investment in the early stages of transformation has led to the rapid development of the virtual economy. However， when the transformation reaches a certain degree， the materialization bias of investment can effectively suppress the “detachment from reality to virtuality” of the economy， help physical enterprises return to their roots，deepen their main business， and achieve high-quality development.
Key words：digital transformation;investment structure bias;total factor productivity;financing constraints［責(zé)任編校"陳浩天］
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