張詠梅 王曉艷 趙金凱

［摘要］以2007—2021年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“治理效應(yīng)”“信息效應(yīng)”和“融資效應(yīng)”，實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響及作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可顯著提高盈余持續(xù)性，其作用機制在于抑制真實盈余管理、提高信息透明度和緩解融資約束。從異質(zhì)性視角來看，“底層技術(shù)運用”和“技術(shù)實踐應(yīng)用”均可顯著提高盈余持續(xù)性；在非國有企業(yè)、成長性低的企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響更加顯著。企業(yè)應(yīng)該堅定實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信心，增強實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力，以謀求持續(xù)穩(wěn)定的收益。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字化轉(zhuǎn)型；盈余持續(xù)性；真實盈余管理；信息透明度；融資約束

［中圖分類號］F230；F275

［文獻標志碼］A［文章編號］10044833（2024）01007510

一、引言

自黨的十八大以來，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展得到高度重視?！丁笆奈濉币?guī)劃和2035遠景目標綱要》從頂層設(shè)計上對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提出了明確要求，強調(diào)“賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式”。黨的二十大報告、2023年《政府工作報告》均強調(diào)企業(yè)要進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。在政策指引以及云計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等新型數(shù)字技術(shù)的雙重作用下，中國數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)推進。據(jù)中國信通院統(tǒng)計，2022年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達50.2萬億元，其中產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占比為81.7%。然而，中國企業(yè)仍然面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型績效不佳的現(xiàn)實難題，《2022年埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》顯示，目前中國僅有17%的企業(yè)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，并可以從數(shù)字化投資中獲得穩(wěn)定回報，對于大部分企業(yè)而言，尚未能持續(xù)穩(wěn)定地獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型紅利，陷入是否進一步實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩難困境。黨中央多次在會議中強調(diào)要“堅持穩(wěn)字當頭、穩(wěn)中求進”，對于企業(yè)而言，順應(yīng)時代潮流積極進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何給企業(yè)帶來持續(xù)穩(wěn)定的收益是值得重點關(guān)注的問題。

現(xiàn)有文獻圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與經(jīng)濟后果展開了豐富的研究。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵方面，Vial采用語義分析方法從現(xiàn)有定義中進一步概括出數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵，認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過信息、計算、通信和連接的組合來改進實體的過程［1］。吳非等將數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行層次劃分，分為“底層技術(shù)運用”與“技術(shù)實踐應(yīng)用”［2］。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟后果方面，現(xiàn)有文獻多以會計信息可比性［3］、企業(yè)費用粘性［4］、審計質(zhì)量［5］等角度為切入點，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在降低真實盈余管理水平、提高信息透明度、緩解融資約束等方面具有積極作用。也有學(xué)者認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一把“雙刃劍”，給企業(yè)帶來機遇的同時也帶來了挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有周期長、風(fēng)險高、資金投入量大的特點，企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會擠占現(xiàn)有生產(chǎn)資源，損害企業(yè)經(jīng)營績效［6］；另一方面，企業(yè)自身資源稟賦不同，并且所處行業(yè)、地區(qū)也會有所差異，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量人才、資金、技術(shù)等要素的投入［7］，能否獲取相應(yīng)資源是支撐企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

在數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)數(shù)字化只是手段，而轉(zhuǎn)型才是目的。企業(yè)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何在激烈的市場競爭中保持穩(wěn)定發(fā)展、獲得持續(xù)穩(wěn)定收益是企業(yè)重點關(guān)注的問題。持續(xù)穩(wěn)定的收益代表企業(yè)盈余質(zhì)量較高、財務(wù)狀況較穩(wěn)定。作為盈余質(zhì)量的一個重要屬性，盈余持續(xù)性反映了企業(yè)當期盈余在未來持續(xù)或?qū)崿F(xiàn)增長的可能性［8］。此外，投資者借助盈余持續(xù)性可以預(yù)測企業(yè)未來發(fā)展狀況，持續(xù)穩(wěn)定的收益有助于提高投資者決策效率［9］。因此，基于“決策有用觀”，盈余持續(xù)性一直是學(xué)術(shù)界研究的重點話題?，F(xiàn)有關(guān)于盈余持續(xù)性影響因素的研究可分為內(nèi)部影響因素與外部影響因素兩大類。在內(nèi)部影響因素方面，企業(yè)內(nèi)部控制［10］、董事會結(jié)構(gòu)［11］、資源配置戰(zhàn)略［9］等均會對盈余持續(xù)性產(chǎn)生影響；在外部影響因素方面，供應(yīng)商/客戶集中度［12］、環(huán)境規(guī)制壓力［13］、薪酬管制政策［8］等也會對盈余持續(xù)性產(chǎn)生影響。然而，鮮有文獻探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響。

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有“治理效應(yīng)”“信息效應(yīng)”和“融資效應(yīng)”。首先，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使得組織結(jié)構(gòu)趨向扁平化，大大削弱了管理層的自由裁量權(quán)，降低了管理層進行盈余管理的動機和能力［14］；其次，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使得企業(yè)搜集信息與共享信息的能力得到提升［15］，改善了信息質(zhì)量，提高了信息透明度；最后，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)的資金獲取能力，并降低了資金獲取成本［16］，緩解了融資約束。那么，企業(yè)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提高盈余持續(xù)性？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響盈余持續(xù)性的作用機制是什么？數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同層面是否均會對盈余持續(xù)性產(chǎn)生影響？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響是否會因為企業(yè)的微觀特質(zhì)而產(chǎn)生差異？本文將對這些問題進行解答。

本文以2007—2021年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響及作用機制。

本文可能的貢獻在于：第一，提供了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響盈余持續(xù)性的經(jīng)驗證據(jù)，豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果與盈余持續(xù)性影響因素的相關(guān)研究；第二，基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“治理效應(yīng)”“信息效應(yīng)”和“融資效應(yīng)”，厘清了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響盈余持續(xù)性的作用機制，打開了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響盈余持續(xù)性的機制“黑箱”；第三，基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩個層次以及企業(yè)微觀特質(zhì)進行異質(zhì)性分析，有助于相對全面地理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的差異性影響，為企業(yè)制定差異化數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略提供了經(jīng)驗證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

在數(shù)字經(jīng)濟背景下，云計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等新型數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，借助新型數(shù)字技術(shù)積極進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)重塑核心競爭力的必經(jīng)之路。核心競爭力的塑造有助于企業(yè)增強競爭優(yōu)勢，提高盈余質(zhì)量，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。盈余持續(xù)性作為決定盈余質(zhì)量的關(guān)鍵指標［17］，自然也會受到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

根據(jù)資源基礎(chǔ)理論，企業(yè)成功的關(guān)鍵是擁有其他企業(yè)難以復(fù)制的關(guān)鍵資源［17］，強調(diào)從“資源”和“能力”兩個方面幫助企業(yè)獲得差異化競爭優(yōu)勢。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有高風(fēng)險與長期性特征，需要資源基礎(chǔ)作為保障［18］。而數(shù)字化變革后的企業(yè)在生產(chǎn)流程、經(jīng)營管理、商業(yè)模式等方面所獲得的成就會向市場傳遞企業(yè)良好發(fā)展的信號，向外部傳遞其具有較大發(fā)展?jié)摿Φ男畔ⅲ兄谄髽I(yè)獲得資源支持。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)對資源的整合與應(yīng)用能力。借助數(shù)字化技術(shù)，企業(yè)可以利用有限的財務(wù)資源贏得較高的資金使用效率［19］，改善企業(yè)生產(chǎn)運營狀況。此外，借助數(shù)字技術(shù)，企業(yè)可以深入挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并進行結(jié)構(gòu)化、標準化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛行畔ⅲ?9］。數(shù)據(jù)利用程度的提高可以豐富信息總量、提高信息披露質(zhì)量，有助于管理者做出正確決策，穩(wěn)定企業(yè)經(jīng)營發(fā)展。因此，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以獲得資源支持，還可以提高資源利用能力，有助于提高企業(yè)盈余持續(xù)性。

根據(jù)動態(tài)能力理論，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以順應(yīng)外部環(huán)境的變化，提高企業(yè)風(fēng)險應(yīng)對能力［20］。Vial將動態(tài)能力理論應(yīng)用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域，為研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的視角［1］。近年來，互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展，新型數(shù)字技術(shù)不斷更新與應(yīng)用，無論是企業(yè)內(nèi)部環(huán)境還是外部環(huán)境均在經(jīng)歷數(shù)字化變革。企業(yè)是否具有較強的動態(tài)能力以適應(yīng)環(huán)境變化是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵［21］，而企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是其動態(tài)能力的一種體現(xiàn)，利用數(shù)字技術(shù)變更商業(yè)模式、改造技術(shù)流程、升級經(jīng)營管理，在適應(yīng)外部環(huán)境的同時也提高了企業(yè)競爭力，助力企業(yè)長期穩(wěn)定發(fā)展。因此，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)競爭能力，有助于提高企業(yè)盈余持續(xù)性?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)H1。

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高盈余持續(xù)性。

根據(jù)信息不對稱理論，企業(yè)與利益相關(guān)者之間存在“信息屏障”，容易誘發(fā)管理者機會主義行為，通過盈余操縱降低資本市場的有效性，進而對企業(yè)盈余質(zhì)量產(chǎn)生不利影響［22］。近年來財務(wù)舞弊事件頻發(fā)，監(jiān)管部門持續(xù)加大監(jiān)管力度，并且中國會計制度也在不斷完善。由于借助會計政策、會計估計對企業(yè)財務(wù)進行操控的應(yīng)計盈余管理已難以隱藏，越來越多的企業(yè)轉(zhuǎn)向更具隱蔽性的真實盈余管理。Jeong和Choi研究發(fā)現(xiàn)，真實盈余管理主要通過對現(xiàn)金流的負向影響來降低盈余持續(xù)性［23］。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解“金字塔”等級結(jié)構(gòu)的限制，通過將管理層盈余管理活動置于各部門實時監(jiān)督之下，抑制管理者實施盈余管理的動機和能力，約束其自利行為，表現(xiàn)出良好的“治理效應(yīng)”。因此，“治理效應(yīng)”可以抑制企業(yè)真實盈余管理［14］，進而提高企業(yè)盈余持續(xù)性。具體而言，新型數(shù)字技術(shù)的嵌入推動組織結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向扁平化、網(wǎng)絡(luò)化［4］。網(wǎng)絡(luò)式組織結(jié)構(gòu)具有去中介化、去中心化、深化分工的特征，可以加快組織內(nèi)信息傳遞速度，提高管理層決策效率［24］。此外，網(wǎng)絡(luò)式組織結(jié)構(gòu)促使組織內(nèi)各部門之間協(xié)同配合［25］，使管理層處于組織整體監(jiān)管之下，減小其自利空間，抑制其短視行為，進而提高盈余持續(xù)性?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)H2。

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過抑制真實盈余管理進而提高盈余持續(xù)性。

根據(jù)信號傳遞理論，較高的信息透明度可以向外界傳遞企業(yè)具有較高信息質(zhì)量的信號，有助于吸引利益相關(guān)者主動了解企業(yè)，提高企業(yè)與利益相關(guān)者之間的信任程度［26］，對盈余持續(xù)性產(chǎn)生積極影響。此外，信息透明度的提高可以加強外部監(jiān)管者對企業(yè)的監(jiān)督，規(guī)范企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，有助于企業(yè)長期發(fā)展，表現(xiàn)出良好的盈余持續(xù)性［27］。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從信源、信道、信宿三個方面豐富信息總量，從內(nèi)部機制與外部監(jiān)管兩個層面提高信息質(zhì)量［28］，進而提高信息透明度，表現(xiàn)出良好的“信息效應(yīng)”。因此，“信息效應(yīng)”能夠提高企業(yè)信息透明度，進而提高盈余持續(xù)性。具體而言，企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)可以將海量非標準化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標準化、結(jié)構(gòu)化信息，提高信息獲取的廣泛性與可靠性［2］，并且企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)所創(chuàng)建的信息溝通平臺不僅可以提高信息傳遞速度，還可以降低信息獲取成本，使利益相關(guān)者能夠及時準確地掌握企業(yè)發(fā)展狀況，提高決策效率。此外，將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部治理可以加強內(nèi)部監(jiān)管，使企業(yè)財務(wù)管理、生產(chǎn)經(jīng)營、組織決策均有所記錄，減小信息隱藏空間，提高信息質(zhì)量，而外部監(jiān)管者借助數(shù)字技術(shù)可以拓寬外部監(jiān)管渠道，加大監(jiān)管力度，深入解讀企業(yè)所披露的信息，保證信息質(zhì)量［28］。基于以上分析，本文提出假設(shè)H3。

H3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息透明度進而提高盈余持續(xù)性。

根據(jù)融資約束理論，企業(yè)面臨的融資約束程度越高，其投資決策越容易偏離最優(yōu)選擇，進而影響企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展［17］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以助力企業(yè)提高資金獲取能力、降低資金獲取成本［16］，滿足企業(yè)發(fā)展資金需求，表現(xiàn)出良好的“融資效應(yīng)”。因此，“融資效應(yīng)”能夠緩解企業(yè)融資約束，進而提高盈余持續(xù)性。具體而言，企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)可以提高信息披露的便利性，強化外部信息推送能力，使外部投資者真實了解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況，準確評估企業(yè)信用風(fēng)險，肯定企業(yè)發(fā)展前景，使企業(yè)更容易獲得融資，同時借助數(shù)字技術(shù)可以拓寬外部監(jiān)管渠道，有效減少融資過程中存在的道德風(fēng)險與逆向選擇風(fēng)險［29］，降低企業(yè)資金獲取難度。此外，企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)可以強化信息披露質(zhì)量與數(shù)量，緩解信貸市場信息不對稱，降低金融機構(gòu)風(fēng)險溢價要求［30］，有助于降低融資成本，并且企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型容易得到政府相關(guān)部門的認可與支持，可以獲得國家財政補助與優(yōu)惠政策待遇［31］，進而降低融資成本?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)H4。

H4：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束進而提高盈余持續(xù)性。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為避免2007年初新會計準則實施導(dǎo)致的會計數(shù)據(jù)不可比，本文選取2007—2021年滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本，在此基礎(chǔ)之上進一步將ST、金融類、數(shù)據(jù)缺失的樣本進行剔除，并進行上下1%的縮尾處理，最終得到11944個觀測樣本。人均實際GDP數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》、各省區(qū)市統(tǒng)計年鑒，其他數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。其中，人均實際GDP數(shù)據(jù)是以2007年為基期，利用城市所在省區(qū)市GDP平減指數(shù)計算得到。

（二）變量定義

1．被解釋變量：盈余持續(xù)性

盈余持續(xù)性是指企業(yè)當期盈余能夠持續(xù)到下一期的程度，借鑒現(xiàn)有研究［8］，本文采用線性一階自回歸模型對盈余持續(xù)性進行衡量。

2．解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

借鑒吳非等的研究［2］與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞分為人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用。人工智能技術(shù)包括人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、投資決策輔助系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析、智能機器人、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、語義搜索、生物識別技術(shù)、人臉識別、語音識別、身份驗證、自動駕駛、自然語言處理，區(qū)塊鏈技術(shù)包括數(shù)字貨幣、智能合約、分布式計算、去中心化、比特幣、聯(lián)盟鏈、差分隱私技術(shù)、共識機制，云計算技術(shù)包括內(nèi)存計算、云計算、流計算、圖計算、物聯(lián)網(wǎng)、多方安全計算、類腦計算、綠色計算、認知計算、融合架構(gòu)、億級并發(fā)、EB級存儲、信息物理系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)包括大數(shù)據(jù)、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、增強現(xiàn)實、混合現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用包括移動互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動支付、第三方支付、NFC支付、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、網(wǎng)聯(lián)、智能穿戴、智慧農(nóng)業(yè)、智能交通、智能醫(yī)療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環(huán)保、智能電網(wǎng)、智能資源、智能營銷、數(shù)字營銷、無人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、Fintech、金融科技、量化金融、開放銀行。，本文采用上市公司年報中與“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的關(guān)鍵詞詞頻來衡量。由于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)偏態(tài)分布，因此我們在衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標時對所有相關(guān)詞頻匯總后加1取對數(shù)。

3．中介變量

（1）真實盈余管理。本文借鑒Roychowdhury所構(gòu)建的模型［32］對企業(yè)真實盈余管理進行衡量，具體衡量方式如模型（1）至模型（4）所示：

其中，CFOi，t表示經(jīng)營現(xiàn)金凈流量，PRODi，t表示生產(chǎn)成本，DISEXPi，t表示操控性費用，REVi，t表示營業(yè)收入，ΔREVi，t表示營業(yè)收入變動額；Ai，t-1表示期末總資產(chǎn)。本文通過分年度、分行業(yè)回歸得到各模型的回歸殘差，據(jù)此得出ZSi，t指標值。ZSi，t表示真實盈余管理，值越大，真實盈余管理程度就越高。

（2）信息透明度。分析師人數(shù)越多，外部市場所掌握的企業(yè)信息就越多，信息透明度也就越高。借鑒現(xiàn)有研究［5］，本文用分析師跟蹤人數(shù)作為信息透明度的衡量指標，并對其進行取對數(shù)處理。

（3）融資約束。本文借鑒黃逵友等的研究［16］，通過對SA指數(shù)取絕對值來衡量企業(yè)融資約束程度，SA指數(shù)絕對值越大，企業(yè)融資約束程度越高。

4.控制變量

借鑒現(xiàn)有研究［8］，本文選取的控制變量有企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資產(chǎn)負債率（LEV）、企業(yè)成長性（GRO）、是否虧損（LOSS）、兩職合一（DUA）、審計意見類型（AUD）、股權(quán)集中度（TOP10）、無形資產(chǎn)占比（INTA）、董事會規(guī)模（BOA）、獨立董事占比（INTE）、人均實際GDP（PGDP），此外還控制了年度和行業(yè)。

變量定義如表1所示。

（三）模型設(shè)定

首先，為了檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響，本文構(gòu)建模型（5）如下：

ROAi，t+1=d0+d1ROAi，t+d2（DIGi，t×ROAi，t）+d3DIGi，t+∑djCONTROLSi，t+∑YEARt+∑INDi+εi，t（5）

在模型（5）中，ROAi，t+1表示下期凈利潤盈余，ROAi，t表示當期凈利潤盈余，系數(shù)d1表示盈余持續(xù)性。本文重點關(guān)心系數(shù)d2的顯著性和方向，其表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與盈余持續(xù)性之間的關(guān)系，如果d2顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高盈余持續(xù)性，H1成立。

其次，為了檢驗真實盈余管理、信息透明度和融資約束是否在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響中具有中介效應(yīng)，參考江艇對中介效應(yīng)的研究［34］，本文構(gòu)建模型（6）如下：

MEDi，t=e0+e1DIGi，t+∑ejCONTROLSi，t+∑YEARt+∑INDi+εi，t（6）

在模型（6）中，MED分別表示真實盈余管理、信息透明度、融資約束。在檢驗真實盈余管理中介效應(yīng)時，如果系數(shù)e1<0，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以抑制真實盈余管理，即真實盈余管理的中介效應(yīng)存在，H2成立。在檢驗信息透明度中介效應(yīng)時，如果系數(shù)e1>0，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高信息透明度，即信息透明度的中介效應(yīng)存在，H3成立。在檢驗融資約束中介效應(yīng)時，如果系數(shù)e1<0，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解融資約束，即融資約束的中介效應(yīng)存在，H4成立。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

根據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果（未列示，備索），企業(yè)下期盈余的均值為0.0303，最大值為0.2040，最小值為-0.3412；企業(yè)當期盈余的均值為0.0349，最大值為0.2003，最小值為-0.2647，這與申毅和阮青松報告的結(jié)果［8］相近，說明當期盈余與下期盈余的差距不大，但是樣本企業(yè)間的盈余差距較大。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為1.1579，最大值為4.9767，最小值為0，與吳非等報告的結(jié)果［2］相近，說明樣本企業(yè)間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差距較大。

根據(jù)變量的相關(guān)性分析結(jié)果（未列示，備索），當期盈余與下期盈余的相關(guān)系數(shù)為0.5015且在1%水平上顯著，初步判斷企業(yè)盈余具有持續(xù)性。其他主要變量間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5，表明變量之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。變量的VIF值均小于3，且平均VIF值為1.57，表明變量間不存在多重共線性問題。

（二）基準回歸分析

本文借助模型（5）探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響，回歸結(jié)果如表2所示。列（1）僅控制了年度和行業(yè)，發(fā)現(xiàn)當期凈利潤盈余（ROAt）與下期凈利潤盈余（ROAt+1）的回歸系數(shù)為0.5111且在1%水平上顯著，表明樣本企業(yè)存在盈余持續(xù)性；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（DIG×ROAt）的系數(shù)為0.0307且在1%水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高盈余持續(xù)性。列（2）控制了除年度、行業(yè)以外的變量，當期凈利潤盈余（ROAt）與下期凈利潤盈余（ROAt+1）的回歸系數(shù)仍顯著為正，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（DIG×ROAt）的系數(shù)也顯著為正，表明樣本企業(yè)存在盈余持續(xù)性且數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高盈余持續(xù)性。列（3）在列（2）基礎(chǔ)上進一步控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)盈余持續(xù)性仍然存在，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高盈余持續(xù)性。此外，由于不同省區(qū)市對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持力度不同，為了排除地區(qū)差異的影響，借鑒冼依婷和何威風(fēng)的研究［35］，本文進一步控制地區(qū)固定效應(yīng)，回歸結(jié)果如列（4）所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然顯著提高了盈余持續(xù)性，H1得到驗證。原因可能在于：首先，企業(yè)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以滿足資源需求，一方面使企業(yè)更容易獲得資源支持，另一方面提高了企業(yè)對資源的整合與應(yīng)用能力［19］。資源的充足供應(yīng)有助于企業(yè)更好地開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極效應(yīng)。其次，企業(yè)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了自身風(fēng)險應(yīng)對能力［20］。企業(yè)所面臨的經(jīng)營環(huán)境存在不穩(wěn)定性，以新冠肺炎疫情為例，有研究發(fā)現(xiàn)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)所受到的負面影響比未實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)要小，并且數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，負面影響越?。?6］。因此，企業(yè)積極實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高盈余持續(xù)性，能夠給企業(yè)帶來持續(xù)穩(wěn)定的收益。

（三）內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

1．傾向得分匹配法（PSM）

為緩解樣本選擇偏差問題，本文利用傾向得分匹配法對匹配后的樣本進行回歸分析。借鑒聶興凱等的方法［3］，本文設(shè)置實驗組為進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣本企業(yè)，對照組為沒有進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣本企業(yè)，同時選取企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負債率、企業(yè)成長性、是否虧損、兩職合一、審計意見類型、股權(quán)集中度、無形資產(chǎn)占比、董事會規(guī)模、獨立董事占比、人均實際GDP作為匹配變量，在0.05卡尺范圍內(nèi)按照1∶1無放回最近臨匹配方法進行樣本篩選。然后，我們在此基礎(chǔ)上進行回歸分析，結(jié)果如表3列（1）所示，盈余持續(xù)性依然存在，并且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高盈余持續(xù)性。

2．工具變量法（IV）

為緩解雙向因果問題，本文利用工具變量法進行內(nèi)生性檢驗。借鑒冼依婷和何威風(fēng)的方法［35］，本文選取同年度、同行業(yè)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值（DIG_mean）作為工具變量，回歸結(jié)果如表3中列（2）和列（3）所示。列（2）為第一階段回歸結(jié)果，工具變量（DIG_mean）與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）的回歸系數(shù)為0.2117且在1%水平上顯著，表明工具變量與內(nèi)生解釋變量（DIG）之間存在較強的相關(guān)性；列（3）為第二階段回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)盈余持續(xù)性存在，并且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高盈余持續(xù)性。Anderson LM統(tǒng)計量為51.597（p值為0.0000），通過了不可識別檢驗；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為51.430，大于10%的Stock-Yogo標準（16.38），表明不存在弱工具變量問題。

3．個體固定效應(yīng)模型

為緩解遺漏變量問題，本文利用個體固定效應(yīng)模型進行內(nèi)生性檢驗，回歸結(jié)果如表3列（4）所示，盈余持續(xù)性存在，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了盈余持續(xù)性。

4．替換解釋變量

為降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度衡量誤差的影響，本文在穩(wěn)健性檢驗部分借鑒何帆和劉紅霞的研究［37］，采用企業(yè)是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG1）這一虛擬變量進行衡量，企業(yè)當年實施了數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦值為1，否則賦值為0。回歸結(jié)果如表4列（1）所示，盈余持續(xù)性存在，且企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了盈余持續(xù)性。

5．替換被解釋變量

本文在基準回歸部分采用期末資產(chǎn)對凈利潤進行平減來衡量被解釋變量，在穩(wěn)健性檢驗部分我們借鑒張愛美等的研究［38］，采用總資產(chǎn)平均余額對凈利潤（CROA）進行平減，回歸結(jié)果如表4列（2）所示。

6．核心解釋變量滯后一期

考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施效果存在滯后效應(yīng)，參考現(xiàn)有研究［39］，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行滯后一期處理，回歸結(jié)果如表4列（3）所示，滯后一期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（L.DIG×ROAt）的回歸系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性存在提升效應(yīng)。

7．關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本的考慮

考慮到企業(yè)在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前期，需要進行設(shè)備采購、人才培養(yǎng)、技術(shù)升級等［40］，資金投入較多，數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本處于上升階段，會擠占企業(yè)部分盈余；而當企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步入正軌后，其數(shù)字化投入會有所降低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本處于下降階段，企業(yè)盈余自然升高。為此，本文換一角度切入，驗證即使在數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本上升階段，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然可以顯著提高盈余持續(xù)性。本文采取以下方式進行檢驗：首先，將樣本企業(yè)按照實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的元年進行分組，共分為14組（2007—2020年）。其次，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本上升階段分別設(shè)定為3年、5年，當數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本上升階段設(shè)定為3年時，每組均以企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的元年再加后續(xù)2年作為分界點，截取前段數(shù)據(jù)合并為總體數(shù)據(jù)進行回歸；當數(shù)字化轉(zhuǎn)型專有成本上升階段設(shè)定為5年時，每組均以企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的元年再加后續(xù)4年作為分界點，截取前段數(shù)據(jù)合并為總體數(shù)據(jù)進行回歸?；貧w結(jié)果見表4列（4）和列（5）。

以上結(jié)果均與前文基準回歸結(jié)果一致，驗證了基準回歸結(jié)論的穩(wěn)健性。

（四）機制分析

1．真實盈余管理的中介效應(yīng)分析

本文借助模型（6）探究真實盈余管理在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高盈余持續(xù)性過程中的中介效應(yīng)，回歸結(jié)果如表5列（1）所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與真實盈余管理（ZS）的回歸系數(shù)為-0.0126且在1%水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過抑制真實盈余管理進而提高盈余持續(xù)性，H2得到驗證。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對真實盈余管理的影響可能存在時間滯后效應(yīng)，為此本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行滯后一期處理，回歸結(jié)果如表5列（2）所示，真實盈余管理的中介效應(yīng)進一步得到驗證。原因可能是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有“治理效應(yīng)”，可以抑制管理者的真實盈余管理行為，進而提高盈余持續(xù)性。具體而言，一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新了企業(yè)組織結(jié)構(gòu)，使其向網(wǎng)絡(luò)化、系統(tǒng)化轉(zhuǎn)變［24］，新型組織結(jié)構(gòu)提高了企業(yè)內(nèi)部的溝通協(xié)作效率，有助于管理者及時做出決策，把握企業(yè)良好的發(fā)展機會；另一方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用緩解了傳統(tǒng)等級結(jié)構(gòu)的限制［24］，有助于提高管理者決策的透明度，減小其盈余操縱空間，確保企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

2．信息透明度的中介效應(yīng)分析

本文借助模型（6）探究信息透明度在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高盈余持續(xù)性過程中的中介效應(yīng)，回歸結(jié)果如表5列（3）所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與信息透明度（ANA）的回歸系數(shù)為0.0922且在1%水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高信息透明度進而提高盈余持續(xù)性，H3得到驗證。同時，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行滯后一期處理，回歸結(jié)果如表5列（4）所示，信息透明度的中介效應(yīng)進一步得到驗證。原因可能在于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有“信息效應(yīng)”，可以提高信息透明度，進而提高盈余持續(xù)性。具體而言，一方面，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠豐富信息總量［4］；另一方面，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高信息質(zhì)量［28］。無論是信息總量的豐富還是信息質(zhì)量的提高，均有助于提高信息透明度，會對盈余持續(xù)性產(chǎn)生正向影響。

3．融資約束的中介效應(yīng)分析

本文借助模型（6）探究融資約束在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高盈余持續(xù)性過程中的中介效應(yīng)，回歸結(jié)果如表5列（5）所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）與融資約束（ASA）的回歸系數(shù)為-0.0040且在5%水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解融資約束進而提高盈余持續(xù)性，H4得到驗證。同時，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行滯后一期處理，回歸結(jié)果如表5列（6）所示，融資約束的中介效應(yīng)進一步得到驗證。原因可能是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有“融資效應(yīng)”，可以緩解融資約束，進而提高盈余持續(xù)性。具體而言，一方面，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于外部投資者準確評估企業(yè)發(fā)展前景［29］，提高投資意愿；另一方面，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以降低投資者風(fēng)險溢價要求［30］，還可以獲得國家優(yōu)惠政策支持［16］，進而降低融資成本。融資能力的提高與融資成本的降低均有助于緩解企業(yè)融資約束，進而提高盈余持續(xù)性。

五、進一步分析

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型二維分析

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是對新型數(shù)字技術(shù)進行簡單運用，而且是將復(fù)雜業(yè)務(wù)生態(tài)場景與數(shù)字技術(shù)進行融合，以實現(xiàn)提質(zhì)增效的目標［2］。為此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可劃分為“底層技術(shù)運用”（KDT）與“技術(shù)實踐應(yīng)用”（ADT）兩個層次。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同層次是否均會對盈余持續(xù)性產(chǎn)生積極作用？本文將進行深入分析。借鑒現(xiàn)有研究［3］，“底層技術(shù)運用”的衡量方式是將底層技術(shù)運用所包含的相關(guān)詞頻匯總后加1取對數(shù)，“技術(shù)實踐應(yīng)用”的衡量方式是將技術(shù)實踐應(yīng)用所包含的相關(guān)詞頻匯總后加1取對數(shù)?！暗讓蛹夹g(shù)運用”對盈余持續(xù)性的影響如表6列（1）所示，“底層技術(shù)運用”與當期凈利潤盈余交乘項（KDT×ROAt）的回歸系數(shù)為0.0033且在5%水平上顯著?！凹夹g(shù)實踐應(yīng)用”對盈余持續(xù)性的影響如表6列（2）所示，“技術(shù)實踐應(yīng)用”與當期凈利潤盈余交乘項（ADT×ROAt）的回歸系數(shù)為0.0100且在1%水平上顯著。由此說明，“底層技術(shù)運用”和“技術(shù)實踐應(yīng)用”均可顯著提高盈余持續(xù)性，幫助企業(yè)獲得持續(xù)穩(wěn)定的收益。

（二）異質(zhì)性分析

有研究發(fā)現(xiàn)，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同成長性的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果方面存在一定差異［35］。為了更精細地探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響，本文從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與企業(yè)成長性兩個角度展開異質(zhì)性分析。

1．產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

根據(jù)實際控制人性質(zhì)可將企業(yè)分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響在國有企業(yè)與非國有企業(yè)中可能會有所差異。一方面，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的決策效率較低且控制層級較多，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進速度比較緩慢［35］，對公司治理產(chǎn)生的作用較?。涣硪环矫?，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)在資源獲取方面具有天然優(yōu)勢，面臨的競爭壓力較小，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型動力不足［3］，削弱了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響?；谝陨戏治?，本文預(yù)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響在非國有企業(yè)中更加顯著?；貧w結(jié)果如表6列（3）和列（4）所示，無論在國有企業(yè)還是非國有企業(yè)中，盈余持續(xù)性均存在。在國有企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（DIG×ROAt）的回歸系數(shù)為0.0127且不顯著；在非國有企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（DIG×ROAt）的回歸系數(shù)為0.0501且在1%水平上顯著?；貧w結(jié)果表明相較于國有企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響在非國有企業(yè)中更加顯著。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進一步采用費舍爾組合檢驗，通過自體抽樣（Bootstrap）1000次得到，結(jié)果顯示經(jīng)驗P值在10%水平上通過顯著性檢驗，這進一步驗證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響在非國有企業(yè)中更加顯著。

2．企業(yè)成長性的異質(zhì)性分析

企業(yè)成長性是影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素［4］。一方面，相較于成長性高的企業(yè)，成長性低的企業(yè)面臨的生存壓力較大，需要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來扭轉(zhuǎn)困境［35］，以獲取持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以發(fā)揮“乘數(shù)效應(yīng)”，成長性低的企業(yè)需要借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型激發(fā)其成長潛力，為可持續(xù)發(fā)展增加動力［41］。基于以上分析，本文預(yù)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響在成長性低的企業(yè)中更加顯著。根據(jù)營業(yè)收入增長率的年度行業(yè)均值，我們將樣本企業(yè)劃分為成長性高與成長性低兩組，回歸結(jié)果如表6列（5）和列（6）所示，無論在成長性高的企業(yè)還是成長性低的企業(yè)中，盈余持續(xù)性均存在。在成長性高的企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（DIG×ROAt）的回歸系數(shù)為0.0069且不顯著；在成長性低的企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與當期凈利潤盈余交乘項（DIG×ROAt）的回歸系數(shù)為0.0419且在1%水平上顯著?；貧w結(jié)果表明相較于成長性高的企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響在成長性低的企業(yè)中更加顯著。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進一步采用費舍爾組合檢驗，通過自體抽樣（Bootstrap）1000次得到，結(jié)果顯示經(jīng)驗P值在10%水平上通過顯著性檢驗，這進一步驗證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響在成長性低的企業(yè)中更加顯著。

六、研究結(jié)論與啟示

本文以2007—2021年滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本，探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響以及作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了盈余持續(xù)性。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過抑制真實盈余管理、提高信息透明度、緩解融資約束進而提高了盈余持續(xù)性。進一步檢驗發(fā)現(xiàn)，“底層技術(shù)運用”和“技術(shù)實踐應(yīng)用”均顯著提高了盈余持續(xù)性；相較于國有企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響在非國有企業(yè)中更加顯著；相較于成長性高的企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的積極影響在成長性低的企業(yè)中更加顯著。

根據(jù)所得研究結(jié)論，本文得到如下啟示：第一，企業(yè)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于謀求持續(xù)穩(wěn)定收益。在數(shù)字經(jīng)濟背景下，政府應(yīng)該加大對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持力度，幫助企業(yè)度過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“陣痛期”，讓更多企業(yè)享受數(shù)字紅利。此外，企業(yè)要加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度，擺脫數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩難困境，以實現(xiàn)收益的持續(xù)穩(wěn)定增長。第二，抑制真實盈余管理、提高信息透明度、緩解融資約束有助于提高盈余持續(xù)性。監(jiān)管部門應(yīng)該借助數(shù)字技術(shù)，加大對企業(yè)的監(jiān)管力度；完善信息披露制度，維護資本市場的良好秩序；優(yōu)化資源配置，穩(wěn)步推進融資體系建設(shè)。此外，企業(yè)應(yīng)該構(gòu)建包含財務(wù)、業(yè)務(wù)等部門一體化的監(jiān)督體系，減小管理層自利空間；借助數(shù)字技術(shù)匯總篩選有效信息、拓寬信息溝通渠道、加快信息傳遞速度，進而提高信息透明度；借助數(shù)字優(yōu)勢合理安排融資進度，滿足企業(yè)資金需求。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對盈余持續(xù)性的影響在不同屬性的企業(yè)中有所差異。政府應(yīng)該鼓勵企業(yè)突破關(guān)鍵核心技術(shù)、培育數(shù)字應(yīng)用場景，加快開創(chuàng)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新局面。此外，成長性低的企業(yè)應(yīng)該積極把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機會，扭轉(zhuǎn)困境以實現(xiàn)企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

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Using “Digitalization” to Seek “Sustainable and Stable Earnings”： Research on the Impact of Enterprise Digital Transformation on Earnings Persistence

ZHANG Yongmei， WANG Xiaoyan， ZHAO Jinkai

（College of Economics and Management， Shandong University of Science and Technology， Qingdao 266590， China）

Abstract： Based on the “governance effect”， “information effect” and “financing effect” of enterprises digital transformation， this paper empirically tests the impact of enterprises digital transformation on earnings persistence and the mechanism of its effect， using A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2007 to 2021 as the research sample. The study finds that digital transformation can significantly improve earnings persistence， and its mechanism is to discourage real earnings management， improve information transparency and ease financing constraints. From the perspective of heterogeneity， both “application of underlying technology” and “application of technology practice” significantly improve earnings persistence. In non-state-owned enterprises and low-growth enterprises， the impact of digital transformation on earnings persistence is more significant. Enterprises should firmly implement the confidence of digital transformation， enhance the motivation for the implementation of digital transformation， in order to seek sustainable and stable earnings.

Key Words： digital transformation; earnings persistence; real earnings management; information transparency; financing constraints