李銳韓,馬千惠,張朝輝,王文超

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院,河南 鄭州 450046)

數(shù)字經(jīng)濟為傳統(tǒng)行業(yè)保駕護(hù)航,不僅能夠促進(jìn)行業(yè)內(nèi)部資源優(yōu)化整合,提高行業(yè)整體的創(chuàng)新效率,而且還能提升企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和市場價值,推動企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,提升核心競爭能力。農(nóng)業(yè)受自然條件影響較大,具有弱質(zhì)性和不確定性,這導(dǎo)致農(nóng)業(yè)企業(yè)的資源配置效率相對較低,引入數(shù)字技術(shù)對補強產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)、推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)改造升級,促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)的多元化經(jīng)營都具有至關(guān)重要的推動作用。因此,研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)多元化經(jīng)營的影響,對涉農(nóng)企業(yè)未來多元化戰(zhàn)略的選擇具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動通信等行業(yè)的發(fā)展,數(shù)字化技術(shù)也逐漸被普及,大多數(shù)企業(yè)都按照政策要求利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)積極進(jìn)行內(nèi)部治理,使企業(yè)的經(jīng)營效率[1]和生產(chǎn)效率[2]均得到提高,同時驅(qū)動企業(yè)的價值創(chuàng)造,全面提升企業(yè)的核心競爭能力[3]。一方面,大數(shù)據(jù)使得互聯(lián)網(wǎng)能夠收集并整理數(shù)以億計的人才信息[4],提高供需雙方的匹配效率,在一定程度上緩解了企業(yè)引入人力資本時的信息不對稱問題,幫助企業(yè)高效優(yōu)化人力組織結(jié)構(gòu)。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過降低融資壁壘緩解企業(yè)融資約束問題,提高融資的速度和質(zhì)量,進(jìn)而實現(xiàn)企業(yè)的多元化經(jīng)營。

企業(yè)多元化經(jīng)營最早被用來描述企業(yè)經(jīng)營產(chǎn)品的數(shù)量,國外的學(xué)者主要持以下2種觀點。一種認(rèn)為企業(yè)有生產(chǎn)并出售同時具有2種或2種以上功能的產(chǎn)品或勞務(wù)的行為才能稱作多元化經(jīng)營,即側(cè)重于產(chǎn)品的差異化。另一種認(rèn)為多元化經(jīng)營是企業(yè)同時開展多個行業(yè)的經(jīng)營活動,即側(cè)重于行業(yè)的差異化。農(nóng)業(yè)行業(yè)與制造行業(yè)相比具有自身的行業(yè)獨特性。一是具有不可抗力因素多、經(jīng)營的不確定性大、產(chǎn)品供給波動大、經(jīng)營風(fēng)險高、盈利空間小等特點;二是農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)多、生產(chǎn)過程的連續(xù)性、均衡性差,人力資源、技術(shù)裝備利用率相對較低。因此,一定程度的多元化經(jīng)營有利于農(nóng)業(yè)企業(yè)提高資源的利用效率,分散風(fēng)險、增加收益[5]。自從提出范圍經(jīng)濟這一概念,已有的文獻(xiàn)將研究集中于多元化溢價和多元化折扣,主張多元化溢價的文獻(xiàn)認(rèn)為企業(yè)的多元化發(fā)展不僅可以分散經(jīng)營風(fēng)險,還能夠?qū)⒍鄠€業(yè)務(wù)的資源進(jìn)行共享,從而實現(xiàn)范圍經(jīng)濟,提升市場表現(xiàn)[6]。主張多元化折扣的文獻(xiàn)則認(rèn)為企業(yè)利益相關(guān)者之間的代理成本會隨著業(yè)務(wù)種類或產(chǎn)品種類的增多不斷增加,反而會對企業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響[7]。這2種主張都能夠得到大量經(jīng)驗證據(jù)的支持。

現(xiàn)有的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究針對企業(yè)多元化經(jīng)營的實證研究較少,大多都集中于對企業(yè)績效的影響,且尚未有考察人力資本與融資約束這一機制路徑。企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型既能夠優(yōu)化人力資源結(jié)構(gòu),促進(jìn)企業(yè)人力資本的發(fā)展,又能夠緩解企業(yè)融資約束,解決投資資金受限問題,從而實現(xiàn)企業(yè)的多元化經(jīng)營?；诖?本研究以中國A股上市公司農(nóng)業(yè)企業(yè)2012—2021年的數(shù)據(jù)為樣本,研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)多元化經(jīng)營的影響,同時檢驗人力資本和融資約束的中介作用以及基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)、企業(yè)規(guī)模以及地理位置的異質(zhì)性影響,以全面測度數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營影響的驅(qū)動效應(yīng)與作用機制。

本研究的邊際貢獻(xiàn)主要有以下3點:第一,從研究視角上。針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景,探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化發(fā)展戰(zhàn)略的影響,豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟效應(yīng)的研究文獻(xiàn);第二,從研究對象上。針對具有特殊性、弱質(zhì)性的農(nóng)業(yè)企業(yè),進(jìn)行多元化經(jīng)營戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型影響因素研究,為農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營戰(zhàn)略管理提供有益參考;第三,從產(chǎn)權(quán)、規(guī)模和區(qū)域異質(zhì)性。較為全面地分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對多元化經(jīng)營戰(zhàn)略影響的差異性,為政策制定的精準(zhǔn)性、有效性提供理論和實證支持。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)多元化經(jīng)營

協(xié)同效應(yīng)理論在1976年被正式提出,該理論認(rèn)為,如果企業(yè)所擁有的資源能夠被有效利用,就能夠在一定程度上實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟,在降低成本的同時提升企業(yè)收益。多元化經(jīng)營能夠促進(jìn)企業(yè)提高資源的投入產(chǎn)出效率,是一種根據(jù)公司特質(zhì)尋求最優(yōu)配置的動態(tài)搜尋和匹配過程[8]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠為企業(yè)提供產(chǎn)生范圍經(jīng)濟的資源和能力,因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠推動企業(yè)提升多元化經(jīng)營水平[9]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的多元化經(jīng)營產(chǎn)生影響主要體現(xiàn)在以下2個方面:

第一,數(shù)據(jù)要素能夠替代傳統(tǒng)的生產(chǎn)力,并且是非競爭性的。一方面,在生產(chǎn)過程中,企業(yè)可以將數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相結(jié)合,使其產(chǎn)生疊加效應(yīng)和倍增的效果。也就是,數(shù)字技術(shù)帶來的自動化生產(chǎn)流程可以替代一部分的傳統(tǒng)勞動力,形成對勞動要素的替代[10]。另一方面,由于數(shù)據(jù)要素具有非競爭性,這就表示同一組數(shù)據(jù)可以同時被不同的部門使用,相互之間也不會產(chǎn)生負(fù)面的影響。因此,這種以數(shù)據(jù)為核心的生產(chǎn)要素一旦形成,就可以在企業(yè)的多個部門以及多個業(yè)務(wù)之間進(jìn)行流轉(zhuǎn),被他們多次使用,從而為企業(yè)的多元化經(jīng)營提供可被使用的生產(chǎn)要素。

第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定程度上增強了范圍經(jīng)濟效應(yīng),降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。杜傳忠等[11]認(rèn)為企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型,可以將互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新型的數(shù)字技術(shù)投入到原始的生產(chǎn)過程中,實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營的自動化和智能化,減少對人力資源的使用,節(jié)約勞動力成本。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過加強不同部門之間以及部門內(nèi)部的信息共享和溝通降低協(xié)調(diào)成本,使得企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務(wù)的知識、團隊和方法得到充分地利用。在緩解信息不對稱帶來生產(chǎn)滯后問題的同時,也在一定程度上降低獲取信息的成本,使得企業(yè)在同時經(jīng)營多種業(yè)務(wù)的情況下,也能夠合理匹配消費者的消費需求,使規(guī)模擴大的同時反映在產(chǎn)品多樣化的范圍經(jīng)濟中[12]。

綜上所述,數(shù)據(jù)要素能夠有效協(xié)調(diào)企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展所需的資源,增強企業(yè)產(chǎn)生范圍經(jīng)濟的能力,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)的多元化經(jīng)營。

由此,本研究提出假設(shè)1:

H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營。

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本與企業(yè)多元化經(jīng)營

人力資本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)多元化經(jīng)營戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中具有人才保障作用。首先,數(shù)字技術(shù)通過減少勞動市場的信息摩擦來提升勞動資源供需雙方的匹配效率。由于供需雙方可能無法搜尋到與其對象或者是需要支付高額的成本來進(jìn)行匹配,這種勞動力市場信息不對稱的現(xiàn)象就會導(dǎo)致勞動力資源的匹配效率低下。而數(shù)字經(jīng)濟通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興的技術(shù),提高了市場對勞動力資源的整合水平[13]。企業(yè)可以通過數(shù)字經(jīng)濟從海量數(shù)據(jù)中對年齡、性別等特征,以及學(xué)歷、社會經(jīng)歷等條件進(jìn)行檢索,匹配符合雙方要求的勞動者,提升企業(yè)投資決策的有效性[14]。其次,方文龍等[15]認(rèn)為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對人才的高要求使得企業(yè)減少使用低技能勞動力,取而代之的是掌握信息技術(shù)的高技能人才,徹底改變了企業(yè)的人力資源結(jié)構(gòu),優(yōu)化了現(xiàn)有的勞動力組織。

企業(yè)的人力資本得到了優(yōu)化,也有助于企業(yè)進(jìn)一步擴大生產(chǎn)規(guī)模,實現(xiàn)多元化經(jīng)營。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為,企業(yè)的發(fā)展離不開資源,企業(yè)所掌握的資源會對其戰(zhàn)略決策的選擇產(chǎn)生影響,具有特質(zhì)性的資源更會對企業(yè)的競爭產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。首先,人才的頻繁流動會使企業(yè)之間產(chǎn)生聯(lián)結(jié),信息、知識和技術(shù)等資源也會隨著人才流動不斷地流通,這些資源能夠幫助企業(yè)識別更具有潛力的行業(yè)領(lǐng)域,降低企業(yè)跨行業(yè)經(jīng)營的風(fēng)險,從而促進(jìn)企業(yè)的多元化經(jīng)營發(fā)展[16]。其次,如果企業(yè)擁有大量的聯(lián)結(jié)企業(yè),一方面會增加獲得優(yōu)質(zhì)人才的機會,為多元化經(jīng)營提供人才保障,另一方面會促使企業(yè)不斷地接受和吸收人才流通帶來的知識、技術(shù)等資源,進(jìn)而促進(jìn)新知識和新技術(shù)的產(chǎn)生[17]。企業(yè)的成長會使接受的知識和技術(shù)成為冗余資源,為了避免技術(shù)和知識資源交易時給企業(yè)帶來的道德風(fēng)險問題,企業(yè)也可能通過多元化經(jīng)營來消化這些冗余資源[18]。

綜上所述,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過優(yōu)化企業(yè)勞動力資本提升人力資本水平,從而促進(jìn)企業(yè)的多元化經(jīng)營。

由此,本研究提出假設(shè)2:

H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過發(fā)展人力資本來促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營。

1.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)的多元化經(jīng)營

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束增加了企業(yè)進(jìn)行多元化經(jīng)營的概率。一方面,花俊國等[19]認(rèn)為如今國家的發(fā)展戰(zhàn)略鼓勵企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,政策的大力支持也讓企業(yè)在向金融機構(gòu)融資時獲得了很多優(yōu)惠,幫助企業(yè)解決了融資問題,為企業(yè)多元化經(jīng)營提供資金保障。另一方面,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高內(nèi)部控制水平,它可以幫助企業(yè)形成較為網(wǎng)絡(luò)化和扁平化的組織架構(gòu)[3],實時監(jiān)控和預(yù)警整個生產(chǎn)經(jīng)營過程,高效地評估內(nèi)部風(fēng)險[20],從而提高整體的內(nèi)部控制水平和會計信息質(zhì)量[21],在提高企業(yè)信譽水平的同時,降低企業(yè)的信用風(fēng)險,從而更加容易地獲取金融機構(gòu)貸款。此外,許多企業(yè)面臨著由于地理位置帶來的融資問題,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化的融資平臺,有效降低企業(yè)的融資成本,進(jìn)而緩解融資約束問題[19]。

企業(yè)的融資約束問題的有效緩解,也會促進(jìn)企業(yè)進(jìn)一步地擴大經(jīng)營范圍,實現(xiàn)多元化經(jīng)營。沈紅波等[22]發(fā)現(xiàn)企業(yè)的融資約束與企業(yè)提高投資效率有直接關(guān)聯(lián),進(jìn)而對企業(yè)的多元化經(jīng)營產(chǎn)生影響。徐子堯等[23]認(rèn)為企業(yè)融資約束會通過抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財務(wù)穩(wěn)定器功能,使得企業(yè)的信息披露質(zhì)量被降低,而投資者面對質(zhì)量不高的財務(wù)信息會提高投資的謹(jǐn)慎性,企業(yè)的資金來源受限,企業(yè)的多元化經(jīng)營也受到抑制。

綜上所述,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束問題,進(jìn)而促進(jìn)多元化經(jīng)營。

由此,本研究提出假設(shè)3:

H3:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過緩解融資約束來促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)的多元化經(jīng)營。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本研究依據(jù)《申銀萬國行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》(2021版),選擇2012—2021年中國A股上市公司的農(nóng)林牧漁行業(yè)為樣本進(jìn)行分析,并且進(jìn)行以下篩選:剔除ST、*ST企業(yè);剔除缺失主要變量的企業(yè);剔除數(shù)據(jù)年份不完整的企業(yè)。最終本研究得到了599個有效的樣本觀測值,為了消除極端值的影響,作者對所有連續(xù)變量的上下1%進(jìn)行縮尾處理。文中數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局等官方網(wǎng)站公示的相關(guān)行業(yè)信息,同時結(jié)合國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、Wind數(shù)據(jù)庫等相關(guān)數(shù)據(jù)資料。實證研究通過Stata17.0實現(xiàn)。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量 赫芬達(dá)爾指數(shù)(Herfindahl index,HHI)。本研究按照巫景飛等[24]、徐業(yè)坤等[25]的做法,選取赫芬達(dá)爾指數(shù)作為企業(yè)多元化經(jīng)營程度的衡量指標(biāo),該指標(biāo)為多元化經(jīng)營程度的負(fù)向衡量指標(biāo),數(shù)值越小表示多元化程度越高。測量方法公式如下:

HHI=∑(Xi/X)2

(1)

式中:Xi表示單個公司的營業(yè)收入;X為該公司所屬行業(yè)的營業(yè)收入合計。

2.2.2 核心解釋變量 數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(digital transformation level,Dig)。目前對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式還未達(dá)成一致,現(xiàn)有的研究也大都集中于理論層面,為了避免理論性偏差,本研究采用目前被廣泛應(yīng)用的,以關(guān)鍵詞詞頻作為衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的定量研究方法。本研究參考吳非等[26]的做法,將樣本企業(yè)披露年報中出現(xiàn)的“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)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”五項關(guān)鍵詞的詞頻進(jìn)行加總,并將該頻次作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的原始標(biāo)準(zhǔn)。為了避免關(guān)鍵詞統(tǒng)計頻次的右偏傾向?qū)貧w結(jié)果造成影響,研究又進(jìn)一步對數(shù)據(jù)采取對數(shù)化處理。

2.2.3 機制變量 人力資本(human capital,HC)。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對數(shù)字人才的要求較高,文章采用趙宸宇等[27]的做法,將本科及以上學(xué)歷員工數(shù)占總員工數(shù)之比作為企業(yè)人力資本的衡量標(biāo)準(zhǔn)。融資約束(financing constraints,FC)。代表性的測度方法有KZ指數(shù)、WW指數(shù)和SA指數(shù),為了避免單一變量的局限性以及內(nèi)生性影響,本研究采用KZ指數(shù)來衡量融資約束水平。

2.2.4 控制變量 本研究參考陳信元等[28]、楊興全等[29]的做法,主要選取以下變量作為控制變量:杠桿率、資產(chǎn)可轉(zhuǎn)移程度、股權(quán)集中度、企業(yè)的創(chuàng)新收入。具體的變量見表1。

表1 模型變量說明Table 1 Description of the model variables

2.3 模型設(shè)計

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營的影響,本研究構(gòu)建模型(2)進(jìn)行實證分析,并在模型(2)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建中介效應(yīng)模型(3)～(6)分別對人力資本和融資約束的機制作用進(jìn)行分析,具體模型構(gòu)建如下:

HHIi,j=α0+α1Digi,j+αi,jControlsi,j+∈i,j

(2)

HCi,j=β0+β1Digi,j+βi,jControlsi,j+∈i,j

(3)

HHIi,j=γ0+γ1Digi,j+γ2HCi,j+γi,jControlsi,j+∈i,j

(4)

FCi,j=μ0+μ1Digi,j+μi,jControlsi,j+∈i,j

(5)

HHIi,j=ω0+ω1Digi,j+ω2FCi,j+ωi,jControlsi,j+∈i,j

(6)

式中:HHIi,j表示在i企業(yè)j年的多元化經(jīng)營程度;Digi,j表示i企業(yè)j年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度;Controlsi,j為控制變量集合;∈i,j為誤差項;系數(shù)α1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)多元化經(jīng)營的影響;系數(shù)β1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對人力資本的影響;系數(shù)γ1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)多元化經(jīng)營的直接影響;γ2表示中介變量人力資本效應(yīng)的大小;系數(shù)μ1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的影響;系數(shù)ω1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對多元化經(jīng)營的直接影響;系數(shù)ω2表示中介變量融資約束效應(yīng)的大小。

3 實證結(jié)果分析

3.1 描述性分析

根據(jù)表2中主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果,農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平最小值為0,最大值為3.466,且標(biāo)準(zhǔn)差較大,說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不同,甚至有企業(yè)并未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。衡量農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營程度的指標(biāo)赫芬達(dá)爾指數(shù)最大值為1,最小值為0.018 9,兩者相差較大,而其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.173 0和0.152 0,說明企業(yè)多元化經(jīng)營水平也參差不齊。其余變量的大小均在正常范圍內(nèi),在此不作贅述。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics of the main variables

3.2 回歸分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營的回歸結(jié)果如表3所示,其中第(1)(2)列分別為只放入核心變量和進(jìn)一步放入控制變量的一元回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù),即數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對赫芬達(dá)爾指數(shù)具有負(fù)向影響。由于赫芬達(dá)爾指數(shù)為多元化經(jīng)營程度的負(fù)向指標(biāo),赫芬達(dá)爾指數(shù)越小,多元化程度越高。所以該結(jié)果為數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越高,赫芬達(dá)爾指數(shù)越小,即企業(yè)的多元化經(jīng)營程度越高。

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營的影響Table 3 Influence of digital transformation on agricultural enterprise diversification

簡言之,對于中國農(nóng)業(yè)上市公司而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高確實對其多元化經(jīng)營具有正向促進(jìn)作用。由此,假設(shè)1得到驗證。

3.3 機制分析

基本回歸分析驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營有正向的促進(jìn)作用,但其作用機制尚待考察。因此本研究在模型(2)的基礎(chǔ)上,利用模型(3)～(6)來研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過人力資本和融資約束來促進(jìn)企業(yè)的多元化經(jīng)營。具體結(jié)果如表3第(3)～(6)列所示。根據(jù)表3第(3)列的結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.015 6且在1%顯著性水平上顯著,該結(jié)果證明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在一定程度上促進(jìn)企業(yè)的人力資本發(fā)展。第(4)列將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本以及企業(yè)多元化經(jīng)營放入同一個模型中進(jìn)行實證檢驗,結(jié)果顯示,赫芬達(dá)爾指數(shù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型在1%顯著性水平上顯著負(fù)相關(guān),且數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)由0.035 1降到0.034 9,說明在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與多元化經(jīng)營之間,人力資本確實起到了部分中介作用。通過以上分析,農(nóng)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過發(fā)展企業(yè)的人力資本來提高企業(yè)的多元化經(jīng)營水平,假設(shè)2得到驗證。

根據(jù)表3第(5)列所示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.078 4且在1%顯著性水平上顯著,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越高,企業(yè)受到的融資約束越小,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定程度上能夠緩解企業(yè)的融資約束問題。第(6)列將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束以及多元化經(jīng)營放入同一個模型中進(jìn)行實證檢驗,結(jié)果顯示,赫芬達(dá)爾指數(shù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型在1%顯著性水平上顯著負(fù)相關(guān),且數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)由0.035 1降至0.034 4,說明在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與多元化經(jīng)營之間,融資約束確實在一定程度上起到了中介作用。綜上所述,數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實可以通過緩解融資約束問題來提高農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營水平,假設(shè)3得到驗證。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

3.4.1 替換被解釋變量 本研究首先采用替換被解釋變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,以考察本研究指標(biāo)解釋能力的強弱并證明結(jié)論的可靠性。如表4第(1)列所示。此處選擇用總資產(chǎn)計算的赫芬達(dá)爾指數(shù)a(Herfindahl indexa),來替換原被解釋變量利用營業(yè)收入計算出的赫芬達(dá)爾指數(shù)(Herfindahl index)。如表4所示,回歸系數(shù)為-0.029 2,且在1%顯著性水平上顯著,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)多元化經(jīng)營關(guān)系顯著負(fù)相關(guān),數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,農(nóng)業(yè)企業(yè)的多元化經(jīng)營程度越高。由此可得,前文估計的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表4 穩(wěn)健性檢驗Table 4 The robustness test

3.4.2 替換核心解釋變量 采用文本分析法,將上市公司年報中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞頻作為衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的依據(jù)。在現(xiàn)實中,農(nóng)業(yè)企業(yè)在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當(dāng)年對數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)信息披露較多,隨著年份的增加,數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷地推進(jìn)或完成,相關(guān)關(guān)鍵詞的詞頻可能逐漸降低。為了避免這種情況的影響,參考趙宸宇等[27]的做法,找出每家企業(yè)在報告期內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)(digital transformation level)的最大值,并將后續(xù)年份全部替換為該最大值,重新構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量指數(shù)a(digital transformation levela)。結(jié)果如表4第(2)列所示,回歸結(jié)果為-0.029 5且在1%顯著性水平上顯著,假設(shè)1仍然成立。

3.4.3 PSM檢驗 數(shù)字化的應(yīng)用會受到企業(yè)層面各種因素的影響,因此并非所有的企業(yè)都實施了數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為了提高回歸結(jié)果的可信度,采用傾向得分匹配(PSM)來解決樣本選擇偏差問題。首先,根據(jù)樣本企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分組,并將所有控制變量作為協(xié)變量進(jìn)行1∶1近鄰匹配,匹配后的樣本通過了平衡性檢驗,對匹配后的樣本進(jìn)行回歸,結(jié)果如表4第(3)列所示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在克服樣本選擇偏誤后仍顯著為負(fù)。

4 進(jìn)一步研究

4.1 企業(yè)異質(zhì)性分析

為了探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同農(nóng)業(yè)企業(yè)特征下的影響差異,文章基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)、企業(yè)規(guī)模以及地理位置做異質(zhì)性分析。具體結(jié)果見表5。

表5 異質(zhì)性回歸結(jié)果Table 5 Results of the heterogeneity regression

4.1.1 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與多元化經(jīng)營之間的關(guān)系可能會有所不同,考慮到國有企業(yè)可能比非國有企業(yè)有更多的資源傾向,首先按照產(chǎn)權(quán)的性質(zhì)進(jìn)行分類,表5第(1)、(2)列為進(jìn)行異質(zhì)性分析的結(jié)果,如表5所示,無論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其多元化經(jīng)營均有影響,但是這種影響在國有企業(yè)中更強。

4.1.2 規(guī)模異質(zhì)性 規(guī)模大小的不同也會造成數(shù)字化轉(zhuǎn)型與多元化經(jīng)營之間關(guān)系的不同,大規(guī)模的企業(yè)會有更優(yōu)質(zhì)的人力和財力資源。因此,本研究將樣本企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的中位數(shù)作為分類標(biāo)準(zhǔn),資產(chǎn)規(guī)模高于該中位數(shù)的劃分為大型農(nóng)業(yè)企業(yè),其余的劃分為中小型農(nóng)業(yè)企業(yè)。表5第(3)、(4)列按照企業(yè)規(guī)模分類進(jìn)行異質(zhì)性分析的結(jié)果,如結(jié)果所示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在大型企業(yè)或是中小型企業(yè)中都能夠促進(jìn)其多元化經(jīng)營,但這種促進(jìn)作用在大型企業(yè)中表現(xiàn)更顯著。

4.2 地區(qū)異質(zhì)性分析

中國地區(qū)發(fā)展不均衡,沿海城市的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和質(zhì)量都比內(nèi)陸城市更高,不同地區(qū)在資源分配、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面的差異也會影響到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營的效果。按照樣本企業(yè)所處地理位置將其分為東部和中西部地區(qū)兩大類,其中東部地區(qū)有北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省、直轄市,其余省市為中西部地區(qū)。表5第(5)、(6)列為按照地區(qū)分類進(jìn)行異質(zhì)性分析的結(jié)果,如結(jié)果所示,處于中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對多元化經(jīng)營的影響更強。

5 結(jié)論與建議

選取2012—2021年中國A股上市公司中農(nóng)業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)為研究樣本,探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營的影響及其機制。研究結(jié)論表明:數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營有正向促進(jìn)作用,這種影響主要通過促進(jìn)人力資本發(fā)展、緩解融資約束這一路徑來實現(xiàn);通過異質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)企業(yè)多元化經(jīng)營的促進(jìn)作用在國有企業(yè)、大型企業(yè)以及中西部企業(yè)表現(xiàn)更突出。

為推動農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)一步高質(zhì)量發(fā)展,提出如下建議:第一,加大對農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策支持,穩(wěn)步促進(jìn)有條件的企業(yè)開展多種經(jīng)營。各級政府應(yīng)積極出臺相應(yīng)鼓勵政策,引導(dǎo)企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進(jìn)效率變革、動能轉(zhuǎn)換和企業(yè)經(jīng)營模式轉(zhuǎn)變,尤其是有條件的企業(yè)要清晰自身的資源優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢、市場優(yōu)勢,并將其與數(shù)字技術(shù)進(jìn)行有機融合,協(xié)調(diào)全產(chǎn)業(yè)鏈高效運行,實施多元化經(jīng)營戰(zhàn)略,拓展國際國內(nèi)、線上線下市場,在更大的市場范圍內(nèi)實現(xiàn)新增長。第二,加大對農(nóng)業(yè)企業(yè)人力資本投入支持,適應(yīng)多元化經(jīng)營的人才需要。數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開數(shù)字化人才的支撐,多元化經(jīng)營更離不開創(chuàng)新人才和管理人才的貢獻(xiàn)。企業(yè)自身要重視高端數(shù)字技術(shù)人才、創(chuàng)新型人才的引育,重視員工的學(xué)習(xí)培訓(xùn),促進(jìn)員工數(shù)字化素養(yǎng)和創(chuàng)新能力的提升;各級政府要加大引進(jìn)高端人才的政策支持力度,在工資薪酬、福利待遇和榮譽獎勵等方面給予激勵;同時,要激勵高校制定更加完善的人才培育計劃,鼓勵其與企業(yè)之間的合作,全方位地助力數(shù)字化人才培養(yǎng),以人力資本投資和人才質(zhì)量保障推進(jìn)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新,實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量的多元化經(jīng)營。第三,加大對農(nóng)業(yè)企業(yè)融資支持,促數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提多元化經(jīng)營質(zhì)量。運用金融政策工具,進(jìn)一步促進(jìn)國有企業(yè)、大型企業(yè)和中西部企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,依靠轉(zhuǎn)型促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,增強對農(nóng)業(yè)發(fā)展的引擎作用;同時,要加強對非國有企業(yè)、中小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策推動,既要依靠數(shù)字化緩解融資約束,又要給予政策傾斜緩解融資約束問題,為突破自身發(fā)展瓶頸、實現(xiàn)多元化經(jīng)營提供動能。