紀(jì)亞方　楊慧芳

摘要：基于2007—2022年A股非金融類(lèi)上市公司數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)通過(guò)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠有效減少其杠桿操縱行為。機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)緩解融資約束和提高企業(yè)信息透明度來(lái)抑制企業(yè)杠桿操縱行為。異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示，對(duì)于非高新技術(shù)企業(yè)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例低和外部審計(jì)質(zhì)量較差的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著抑制了企業(yè)杠桿操縱的程度。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；杠桿操縱；融資約束；信息透明度

中圖分類(lèi)號(hào)：F272.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.12186/2024.03.006

文章編號(hào)：2096-9864（2024）03-0050-09

高杠桿現(xiàn)狀導(dǎo)致企業(yè)不僅面臨巨大的資本成本壓力，而且還會(huì)影響企業(yè)的盈利能力，甚至增大企業(yè)破產(chǎn)的概率［1］。我國(guó)企業(yè)高杠桿率是在國(guó)民經(jīng)濟(jì)歷經(jīng)高速發(fā)展之后產(chǎn)生的遺留問(wèn)題，亟須通過(guò)穩(wěn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)逐步推動(dòng)企業(yè)升級(jí)改造。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)，要將推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展作為主題，將實(shí)施擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略與深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革有機(jī)結(jié)合起來(lái)，而去杠桿作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的五大任務(wù)之一，其戰(zhàn)略地位十分重要。但在現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)很難通過(guò)減少負(fù)債和增加權(quán)益達(dá)到實(shí)質(zhì)性的去杠桿。為了迎合監(jiān)管部門(mén)對(duì)杠桿率門(mén)檻的要求，企業(yè)往往借助“杠桿操縱”行為，通過(guò)采取表外負(fù)債、名股實(shí)債和其他會(huì)計(jì)手段，實(shí)現(xiàn)賬面上的低負(fù)債率，從而在形式上實(shí)現(xiàn)去杠桿的目的［2］。從微觀層面來(lái)看，杠桿操縱行為往往掩蓋了企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，這可能導(dǎo)致外部利益相關(guān)者基于不準(zhǔn)確的信息作出錯(cuò)誤的投資決策；從宏觀層面來(lái)看，杠桿信息的失真會(huì)使資本市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增大，從而誤導(dǎo)政府部門(mén)對(duì)資源配置的決策。因此，如何對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為進(jìn)行有效的識(shí)別，怎樣精準(zhǔn)、高效地治理企業(yè)杠桿操縱行為，已然成為國(guó)家治理層面極具有意義和價(jià)值的研究話(huà)題。

隨著智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，我國(guó)越發(fā)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體的良性互動(dòng)，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的優(yōu)化與升級(jí)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略規(guī)劃。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展背景下，企業(yè)作為微觀經(jīng)濟(jì)主體，在推動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和發(fā)展中扮演著不可替代的角色。同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的發(fā)展目標(biāo)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成了企業(yè)的必然選擇［3-4］。事實(shí)上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)管理中扮演著重要的連接紐帶作用。通過(guò)深度融合全方位要素與數(shù)字科技，重新塑造企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式、業(yè)務(wù)流程、人員管理和商業(yè)活動(dòng)等，數(shù)字化轉(zhuǎn)型從多個(gè)維度和角度影響企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境，在促進(jìn)企業(yè)獲取外部資源與提升資源配置效率方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用［5］。融資約束導(dǎo)致企業(yè)獲取資本資源受限是企業(yè)杠桿操縱的主要因素之一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)減少管理費(fèi)用和降低生產(chǎn)成本，以及國(guó)家政策對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持，能有效緩解企業(yè)融資約束問(wèn)題［6］。鑒于此，本文擬以企業(yè)杠桿操縱行為為研究對(duì)象，探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司治理效應(yīng)，并揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱行為的溢出效應(yīng)，以有利于真正實(shí)現(xiàn)杠桿監(jiān)控，確保宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展和金融市場(chǎng)健康運(yùn)行。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.文獻(xiàn)回顧

當(dāng)前學(xué)者研究了不同行業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)因、內(nèi)在機(jī)理和路徑［7］。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會(huì)受到企業(yè)內(nèi)部高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性特征、與客戶(hù)之間的依賴(lài)程度和稅收改革等因素不同程度的影響［8-10］。有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效果，大部分學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)能夠?qū)?jīng)濟(jì)帶來(lái)積極影響。比如，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)過(guò)程中，通過(guò)智能技術(shù)的有效應(yīng)用，企業(yè)能夠更高效地獲取信息資源，并顯著降低獲取信息的成本，從而降低審計(jì)費(fèi)用［11］。同時(shí)，還可以助推知識(shí)要素和信息在企業(yè)內(nèi)外部的相互共享與融通，降低企業(yè)內(nèi)外部信息不對(duì)稱(chēng)程度，從而提升公司的股票流動(dòng)性［3］。也可以降低企業(yè)的融資成本，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新［12］，提高企業(yè)運(yùn)行效率，使企業(yè)獲得更大的產(chǎn)出績(jī)效［13］。

許曉芳等［2］界定了杠桿操縱的概念與具體的測(cè)度方法。從杠桿操縱的經(jīng)濟(jì)效果來(lái)看，實(shí)施杠桿操縱的目的在于掩蓋公司杠桿風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)楦軛U操縱動(dòng)機(jī)與企業(yè)盈余管理成正比，且杠桿操縱降低了企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)幅度。企業(yè)杠桿操縱加劇了股東與管理層以及與債權(quán)人之間的代理沖突，同時(shí)也阻礙了企業(yè)在融資與投資方面效率的提高。從影響杠桿操縱的因素考量，控股股東股權(quán)質(zhì)押的行為不僅會(huì)降低企業(yè)的會(huì)計(jì)信息透明度與準(zhǔn)確性，同時(shí)還會(huì)加劇其杠桿操縱的意愿和動(dòng)機(jī)［14］。黨組織通過(guò)實(shí)施“雙向進(jìn)入、交叉任職”的參與模式，能夠有效融入公司治理體系，不僅有助于減少高管的機(jī)會(huì)主義行為，還能增強(qiáng)企業(yè)信息的透明度，進(jìn)而對(duì)國(guó)有上市公司的杠桿操縱行為產(chǎn)生抑制效應(yīng)［15］。相較于高壟斷勢(shì)力企業(yè)，融資約束更大的低壟斷勢(shì)力企業(yè)的杠桿操縱動(dòng)機(jī)更強(qiáng)［16］。機(jī)構(gòu)投資者“分心”而導(dǎo)致的監(jiān)督弱化會(huì)促使企業(yè)實(shí)施更多杠桿操縱行為［17］。綜觀現(xiàn)有研究成果，發(fā)現(xiàn)盡管目前已有眾多研究聚焦于企業(yè)杠桿操縱的誘因，但對(duì)于抑制企業(yè)杠桿操縱行為的積極因素鮮有探討。

2.研究假設(shè)

如上文所述，企業(yè)實(shí)施杠桿操縱的目的在于將企業(yè)賬面杠桿率降低到符合外部監(jiān)管部門(mén)對(duì)融資門(mén)檻的要求，抑或避免列入高杠桿企業(yè)名單成為監(jiān)管部門(mén)的重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象。實(shí)踐中企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱的手段多種多樣，且杠桿操縱的過(guò)程又與企業(yè)投融資行為和會(huì)計(jì)政策的選擇緊密相連，因此，杠桿操縱的過(guò)程相當(dāng)復(fù)雜隱秘，也使得操縱結(jié)果難以識(shí)別和預(yù)測(cè)。

與之相對(duì)的是，首先，伴隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)化升級(jí)，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)收集和處理信息，從初始信息來(lái)源、信息傳輸機(jī)制和信息接收終端全方位地提升信息質(zhì)量與披露水平，從而可以降低企業(yè)內(nèi)外部信息不對(duì)稱(chēng)程度［18］，進(jìn)而可以更好地向投資者傳遞特質(zhì)信息，使得企業(yè)杠桿操縱過(guò)程和行為更易于被知曉和發(fā)掘，從而降低企業(yè)杠桿操縱的機(jī)會(huì)。其次，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，現(xiàn)代化信息技術(shù)能夠有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息披露模式存在的局限性，從而將之前的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和改變，形成多種多樣的更易觀察的數(shù)據(jù)模式，如音頻、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這有助于企業(yè)信息透明度的提高［19］。企業(yè)信息透明度越高，管理層通過(guò)操縱會(huì)計(jì)信息來(lái)掩蓋自身的機(jī)會(huì)主義行為越容易被發(fā)現(xiàn)，越會(huì)增加杠桿操縱行為被發(fā)現(xiàn)的概率。再次，數(shù)字技術(shù)的普及與運(yùn)用深度融合到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，與此同時(shí)，企業(yè)的內(nèi)部控制制度和戰(zhàn)略管理思維也會(huì)隨之優(yōu)化升級(jí)，從而促使企業(yè)交易流程更加規(guī)范化，使企業(yè)財(cái)務(wù)信息和管理流程更加直觀和透明［20］，可增強(qiáng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字信用并推動(dòng)其轉(zhuǎn)化為商業(yè)信用，降低融資成本。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于減少企業(yè)內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象，優(yōu)化供應(yīng)鏈資源配置［21］提高市場(chǎng)上投資者的預(yù)期，進(jìn)而幫助企業(yè)獲得更多的外源性融資，從而抑制企業(yè)杠桿操縱動(dòng)機(jī)。綜上，可提出如下假設(shè)。

H1：在其他條件不變的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著抑制杠桿操縱行為。

二、研究設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2007—2022年我國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)作為初始的研究樣本，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR），相關(guān)年報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)自深交所和上交所官網(wǎng)，并對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：剔除金融保險(xiǎn)業(yè)，ST、*ST類(lèi)和相關(guān)指標(biāo)缺失的樣本；對(duì)主要變量進(jìn)行1%和99%分位上的縮尾處理，最終得到21 120個(gè)觀測(cè)值的研究樣本。本文采用Stata17.0軟件對(duì)主要的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和統(tǒng)計(jì)分析。

2.變量定義

（1）被解釋變量

在借鑒許曉芳等［2］對(duì)杠桿操縱行為（LEVM）度量的基礎(chǔ)上，我們對(duì)表外負(fù)債、名股實(shí)債兩種手段形成的杠桿操縱采用基本的XLTLEVM法（預(yù)期模型法）來(lái)度量，對(duì)其他會(huì)計(jì)操縱手段形成的杠桿操縱采用擴(kuò)展的XLTLEVM法來(lái)度量。因此，本文主回歸模型運(yùn)用基本的XLTLEVM法來(lái)度量杠桿操縱現(xiàn)象，同時(shí)采用經(jīng)過(guò)擴(kuò)展的XLTLEVM法來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以確保研究結(jié)果的可靠性。

（2）解釋變量

文章參考了吳非等［3］的研究方法，采用文本挖掘和關(guān)鍵詞頻分析的方式，來(lái)量化評(píng)估企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）程度。在技術(shù)操作層面，我們借助Python的爬蟲(chóng)功能，從上交所和深交所的官方網(wǎng)站上獲取了A股上市公司的年度報(bào)告，并進(jìn)一步提取年報(bào)中的所有文本內(nèi)容，隨后，我們將這些文本與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞譜進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)行了關(guān)鍵詞的匹配。最后，對(duì)公司年度相關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻匯總并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，

主要變量定義說(shuō)明見(jiàn)表1。

3.模型構(gòu)建

本文構(gòu)建如下模型，對(duì)假設(shè)H1進(jìn)行檢驗(yàn)：

LEVMi，t=α0+α1DCGi，t+αiControlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t①

其中，i和t分別表示行業(yè)和年份；εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；其余的控制變量度量見(jiàn)表1。特別說(shuō)明，若DCG的回歸系數(shù)α1顯著為負(fù)，則得到假設(shè)H1。

三、實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知，樣本中企業(yè)杠桿操縱（LEVM）的均值為0.139，最大值為1.792，最小值為0，說(shuō)明上市公司的杠桿操縱程度存在明顯的個(gè)體差異；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DCG）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，其平均值為1.369，最大值為4.934，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1.419，反映了不同企業(yè)之間在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度上存在顯著的差異。值得注意的是，有些公司的年度報(bào)告中甚至未提及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)決策。其他控制變量與現(xiàn)有研究基本一致。

2.基準(zhǔn)回歸分析

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱影響的多元回

歸分析結(jié)果見(jiàn)表3。表3第（1）列僅考慮了年份和行業(yè)固定效應(yīng)的影響，未加入其他控制變量的回歸結(jié)果，第（2）列是進(jìn)一步考慮加入選取的公司財(cái)務(wù)和公司治理等控制變量后的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）對(duì)企業(yè)杠桿操縱（LEVM）系數(shù)均為-0.003，且都在5%水平上顯著為負(fù)。這說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的推進(jìn)，顯著抑制了杠桿操縱行為。由此可見(jiàn)，研究結(jié)果與先前的分析相吻合，從而證實(shí)了假設(shè)H1的正確性。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換被解釋變量

借鑒許曉芳等［2］構(gòu)建的擴(kuò)展的XLT＼|LEVM法，包括擴(kuò)展的XLT＼|LEVM法（直接法和間接法）重新估計(jì)杠桿操縱程度并進(jìn)行回歸，擴(kuò)展的XLT＼|LEVM法（預(yù)期模型法-直接法）的回歸結(jié)果見(jiàn)表4第（1）列，擴(kuò)展的XLT＼|LEVM法（預(yù)期模型法-間接法）的回歸結(jié)果見(jiàn)表4第（2）列，DCG回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明本文研究結(jié)果穩(wěn)健。

（2）替換回歸模型

考慮到被解釋變量杠桿操縱程度的截尾分布情況，全部為不小于0的截?cái)鄶?shù)據(jù)，因此，采用Tobit模型回歸檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的影響?；貧w結(jié)果見(jiàn)表4第（3）列，結(jié)果依然支持假說(shuō)H1。

（3）滯后一期解釋變量

企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在逐步和緩慢的過(guò)程，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策存在滯后性。因此，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后效應(yīng)，采用滯后一期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)與杠桿操縱重新按照模型①進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表4的第（4）列，再次驗(yàn)證了本文研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

4.內(nèi)生性檢驗(yàn)

（1） 2SLS工具變量回歸

為了緩解內(nèi)生性可能帶來(lái)的估計(jì)偏誤問(wèn)題，本文使用按行業(yè)-城市維度劃分的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值（MEANDCG）作為企業(yè)數(shù)字化水平的工具變量進(jìn)行2SLS估計(jì)，表5第（1）列的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，這與主回歸分析的結(jié)果一致。即便在控制了內(nèi)生性問(wèn)題后，這一發(fā)現(xiàn)仍顯示出研究結(jié)論的可靠性和穩(wěn)健性。

（2） Heckman兩階段回歸

為了解決樣本選擇偏差引起的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用 Heckman兩階段法來(lái)消除這種估計(jì)偏差對(duì)研究結(jié)果的影響。第一階段，選擇可能會(huì)影響企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變量，包括外生變量行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值（MEANDCG）、本文已有的控制變量，以及年份和行業(yè)效應(yīng)，采用Probit模型進(jìn)行回歸，估計(jì)逆米爾斯比率（IMR）。第二階段，將第一階段計(jì)算得到的逆米爾斯比率（IMR）作為控制變量，重新納入主回歸模型①中進(jìn)行回歸分析，結(jié)果列示于表5中第（3）列，IMR的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，DCG的系數(shù)在5％的水平上顯著為負(fù)，這一結(jié)果也表明，在控制選擇性偏差之后，本文的結(jié)論依然成立。

四、影響機(jī)制分析

1.融資約束中介效應(yīng)分析

首先，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中大量運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，使得企業(yè)生產(chǎn)流程和經(jīng)營(yíng)模式大幅度優(yōu)化，產(chǎn)業(yè)升級(jí)不僅有助于提升企業(yè)的生產(chǎn)效率，還有助于企業(yè)節(jié)約生產(chǎn)成本和管理費(fèi)用，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)成本總和，緩解企業(yè)資金需求和融資壓力［6］。其次，企業(yè)積極響應(yīng)國(guó)家政策進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，向外部投資者披露數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息的意愿更加強(qiáng)烈，并且采用數(shù)字技術(shù)后可以提升企業(yè)信息披露水平，披露意愿和披露水平的提高往往向資本市場(chǎng)傳遞了積極的信號(hào)。獲得資本市場(chǎng)的認(rèn)可，可以拓寬企業(yè)融資渠道，獲得更多發(fā)展資金，有效緩解融資壓力。此外，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與國(guó)家發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的方針政策相一致，因此更容易得到政策傾斜和資源支持。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)拓寬融資渠道、增加資金支持等途徑，有效緩解企業(yè)在融資方面的約束問(wèn)題。遵循上述邏輯，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)緩解融資約束進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱行為。借鑒鞠曉生等［22］的研究方法，本文采用SA指數(shù)作為衡量融資約束的指標(biāo)，SA指數(shù)的絕對(duì)值越大，表明企業(yè)融資約束問(wèn)題越嚴(yán)重。

融資約束和信息透明度的中介效應(yīng)回歸結(jié)果見(jiàn)表6。

表6第（1）列、第（2）列為融資約束中介效應(yīng)歸回結(jié)果，第（1）列企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于緩解企業(yè)融資約束問(wèn)題；第（2）列是加入了融資約束（SA）中介變量后，融資約束這一中介變量的回歸系數(shù)在1% 的水平上顯著為正，這表明融資約束在很大程度上可能促使企業(yè)采取杠桿操縱行為；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的系數(shù)仍顯著為負(fù)，這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解融資約束進(jìn)而抑制杠桿操縱行為。

2.信息透明度中介效應(yīng)分析

首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中運(yùn)用現(xiàn)代化信息技術(shù)可以有效規(guī)范企業(yè)內(nèi)部管理流程并提升信息透明度。在數(shù)字技術(shù)和信息網(wǎng)絡(luò)的支持下，企業(yè)生產(chǎn)流程和管理制度更加透明化和規(guī)范化，大大提升了內(nèi)部控制的有效性，這就在極大程度上限制了管理層的機(jī)會(huì)主義行為，有效抑制了企業(yè)杠桿操縱的動(dòng)機(jī)［23］。其次，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易吸引監(jiān)管部門(mén)等關(guān)注，且數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用也會(huì)拓寬公司的外部監(jiān)管渠道，強(qiáng)化外部市場(chǎng)監(jiān)督力度，提升公司外部信息使用者監(jiān)管的強(qiáng)度和效率。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)信息披露意愿和披露能力，企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，持續(xù)向市場(chǎng)傳遞有效信息，這有助于分析師、審計(jì)師和機(jī)構(gòu)投資者等外部信息使用者提升對(duì)企業(yè)的監(jiān)督效率，致使企業(yè)杠桿操縱行為更易被發(fā)現(xiàn)。依循上述邏輯，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提高企業(yè)信息透明度，進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱行為。借鑒辛清泉等［24］對(duì)公司信息透明度（TRANS）的衡量標(biāo)準(zhǔn)：TRANS值增加，說(shuō)明公司的信息透明度提高。

表6第（3）列、第（4）列為信息透明度中介效應(yīng)回歸結(jié)果，第（3）列中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)信息透明度；第（4）列在加入企業(yè)信息透明度（TRANS）這一中介變量后，企業(yè)信息透明度對(duì)杠桿操縱的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，這表明提高企業(yè)信息透明度對(duì)于抑制企業(yè)的杠桿操縱行為具有顯著效果；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的系數(shù)仍顯著為負(fù)，這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升信息透明度進(jìn)而抑制杠桿操縱行為。

五、異質(zhì)性分析

1.基于是否為高新技術(shù)企業(yè)的異質(zhì)性分析

不同行業(yè)的企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)與組織環(huán)境的差異，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在差異。相較于非高新技術(shù)企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式具有一定的獨(dú)特性。高新技術(shù)企業(yè)擁有更多的高科技人才與更加先進(jìn)的技術(shù)，數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用僅僅屬于高新技術(shù)企業(yè)開(kāi)展日常經(jīng)營(yíng)的常規(guī)操作，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非高新技術(shù)企業(yè)［11］。因此，非高新技術(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以從中獲取更多的紅利，對(duì)于完善企業(yè)內(nèi)部控制制度、優(yōu)化公司治理結(jié)構(gòu)和提升企業(yè)的信息透明度都大有裨益。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)可能對(duì)非高新技術(shù)企業(yè)的杠桿操縱行為產(chǎn)生更為顯著的抑制效果。本文依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)目錄》，將樣本企業(yè)劃分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)兩種類(lèi)型，然后進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。

異質(zhì)性分析結(jié)果見(jiàn)表7。表7第（1）列、第（2）列分別呈現(xiàn)了高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)的回歸結(jié)果，在高新技術(shù)企業(yè)樣本第（1）列中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與杠桿操縱之間的相關(guān)系數(shù)并未表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性；然而，在非高新技術(shù)企業(yè)的樣本中，第（2）列顯示二者之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這一結(jié)果說(shuō)明，相較于高新技術(shù)企業(yè)，非高新技術(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱行為的抑制效應(yīng)更有效。

2.基于機(jī)構(gòu)投資者持股的異質(zhì)性分析

隨著資本市場(chǎng)全面深化改革的不斷加速，機(jī)構(gòu)投資者成了資本市場(chǎng)中一股強(qiáng)有力的力量。機(jī)構(gòu)投資者往往持股比例較高，且參與公司治理的動(dòng)機(jī)較強(qiáng)，他們?cè)谛畔⑼诰?、篩選和分析處理方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，可以改善“搭便車(chē)”行為，有助于強(qiáng)化對(duì)管理層的監(jiān)督效應(yīng)，遏制管理層的機(jī)會(huì)主義行為［15］。此外，機(jī)構(gòu)投資者憑借其專(zhuān)業(yè)的分析能力，降低企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)程度，提高了企業(yè)信息透明度［25］，降低企業(yè)杠桿操縱程度。鑒于此，根據(jù)樣本企業(yè)中機(jī)構(gòu)投資者持股比例的行業(yè)年度均值，我們將企業(yè)劃分為兩組，分別是機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高組和持股比例較低組。

表7第（3）列、第（4）列結(jié)果顯示，在機(jī)構(gòu)持股比例較低組第（3）列中，DCG的系數(shù)在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)；在第（4）列機(jī)構(gòu)持股比例較高組中DCG的系數(shù)不顯著。這說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低組顯著抑制了上市公司杠桿操縱行為。

3.基于外部審計(jì)質(zhì)量的異質(zhì)性分析

外部審計(jì)監(jiān)督作為企業(yè)外部治理機(jī)制的重要制度設(shè)計(jì)，發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別非常關(guān)鍵。執(zhí)業(yè)能力較強(qiáng)的審計(jì)師不僅具備扎實(shí)且豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，還擁有出色的判斷能力和審計(jì)證據(jù)收集能力，這使得他們?cè)诠ぷ髦心軌蚋鼫?zhǔn)確地做出決策，能夠更好地進(jìn)行監(jiān)督和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，能夠及時(shí)揭露財(cái)務(wù)報(bào)告可能存在的重大舞弊問(wèn)題，有助于降低企業(yè)內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度［26］，削減管理者進(jìn)行杠桿操縱的內(nèi)部信息優(yōu)勢(shì)。因此，外部審計(jì)監(jiān)督力度越大，即審計(jì)質(zhì)量越高，越能夠有效約束企業(yè)杠桿操縱行為。當(dāng)企業(yè)審計(jì)質(zhì)量較差時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為的抑制作用將更加顯著。鑒于此，本文將由國(guó)際四大審計(jì)的企業(yè)歸為外部審計(jì)質(zhì)量較高組，將由非國(guó)際四大審計(jì)的企業(yè)歸為外部審計(jì)質(zhì)量較低組。

表7第（5）列、第（6）列是基于外部審計(jì)質(zhì)量異質(zhì)性分組回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在審計(jì)質(zhì)量較低組的第（5）列中，DCG的系數(shù)在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)；而在第（6）列審計(jì)質(zhì)量較高組中DCG的系數(shù)為負(fù)，但是不顯著。以上結(jié)果說(shuō)明，在外部審計(jì)質(zhì)量較低組中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)杠桿操縱的抑制效應(yīng)表現(xiàn)得更為顯著。

六、研究結(jié)論與政策建議

1.主要結(jié)論

本文選取 2007—2022年A股上市公司為研究樣本，從杠桿操縱行為的動(dòng)機(jī)、手段及其性質(zhì)出發(fā)，探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響杠桿操縱行為，研究發(fā)現(xiàn)：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于遏制杠桿操縱行為具有積極作用，且在經(jīng)過(guò)多項(xiàng)內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，此結(jié)論依然有效；（2）機(jī)制檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)緩解融資約束并提升企業(yè)信息透明度，從而有效地抑制了企業(yè)的杠桿操縱行為；（3）異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，對(duì)于非高新技術(shù)企業(yè)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例低和外部審計(jì)質(zhì)量較差的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為的抑制效果更為明顯。

2.政策建議

其一，政府部門(mén)應(yīng)積極順應(yīng)數(shù)字科技迅猛發(fā)展的趨勢(shì)，為正在積極推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司，提供強(qiáng)有力的政策支持，并鼓勵(lì)數(shù)字技術(shù)在企業(yè)組織架構(gòu)和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)上進(jìn)行深度融合；在牽頭助推數(shù)字化的同時(shí)注意應(yīng)該遵循差異化原則，精準(zhǔn)施策，針對(duì)不同企業(yè)推進(jìn)差異化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，利用數(shù)字化新技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)鏈條進(jìn)行全方位升級(jí)改造，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

其二，強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管和處罰力度，防范杠桿操縱風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)進(jìn)一步提高識(shí)別企業(yè)杠桿操縱行為的能力和重視杠桿操縱帶來(lái)的潛在影響與風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí)，監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加大對(duì)違反會(huì)計(jì)法和企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定的惡意杠桿操縱行為的處罰力度。

其三，企業(yè)應(yīng)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要作用，抓住當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮，積極投身數(shù)字化建設(shè)，將數(shù)字化戰(zhàn)略與傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式深度融合，穩(wěn)步推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。與此同時(shí)，也應(yīng)重視高科技人才的培養(yǎng)和引進(jìn)工作，使企業(yè)硬件與軟件有效地結(jié)合起來(lái)，以最大限度地發(fā)揮數(shù)字紅利作用。

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［責(zé)任編輯：毛麗娜 張?。?/p>

收稿日期：2024-03-15

基金項(xiàng)目：河南省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（232400412011）；鄭州輕工業(yè)大學(xué)博士科研基金資助項(xiàng)目（2021BBJJ052）

作者簡(jiǎn)介：紀(jì)亞方（1993—），女，河南省原陽(yáng)縣人，鄭州輕工業(yè)大學(xué)講師，博士，主要研究方向：公司財(cái)務(wù)與公司治理；楊慧芳（1999—），女，河南省商丘市人，鄭州輕工業(yè)大學(xué)碩士研究生，主要研究方向：公司治理。