2023年第9期 WUHAN

FINANCE

對(duì)于人均消費(fèi)來(lái)說(shuō)，采用“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用

戶”“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)”和“數(shù)字普惠金融滯后

一期”作為工具變量。第一階段的F值大于10，通過(guò)

了弱工具變量檢驗(yàn)；Kleibergen-Paapr k LM 統(tǒng)計(jì)量

的p值為0，小于0.01，顯著拒絕原假設(shè)，通過(guò)不可識(shí)

別檢驗(yàn)；Hansen J 統(tǒng)計(jì)量為 0.34，接受原假設(shè)，通過(guò)

過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)。

對(duì)于消費(fèi)結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，采用“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用

戶”“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)”和“移動(dòng)電話普及率”

作為工具變量。第一階段的F值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10，通過(guò)

弱工具變量檢驗(yàn)；Kleibergen-Paapr k LM統(tǒng)計(jì)量的p

值為0，小于0.01，顯著拒絕原假設(shè)，通過(guò)不可識(shí)別檢

驗(yàn)；Hansen J 統(tǒng)計(jì)量為 0.17，接受原假設(shè)，通過(guò)過(guò)度

識(shí)別檢驗(yàn)。

以上檢驗(yàn)說(shuō)明工具變量選取有效，回歸結(jié)果如

表8所示。根據(jù)第二階段回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠

金融對(duì)人均消費(fèi)有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)有

顯著的抑制作用，居民杠桿率對(duì)人均消費(fèi)有顯著的

抑制作用，對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)有顯著的促進(jìn)作用，與基準(zhǔn)回

歸結(jié)果、門(mén)檻模型回歸結(jié)果一致，說(shuō)明本文結(jié)論具有

穩(wěn)健性。

2.替換門(mén)檻變量

由于居民杠桿率也可以看作是負(fù)債與收入的比

值，因此可以通過(guò)替換門(mén)檻變量來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢

驗(yàn)。結(jié)果如表9所示，新的居民杠桿率對(duì)于人均消

費(fèi)存在門(mén)檻效應(yīng)，且數(shù)字普惠金融對(duì)人均消費(fèi)存在

顯著的促進(jìn)作用；新的居民杠桿率對(duì)于消費(fèi)結(jié)構(gòu)存

在門(mén)檻效應(yīng)，且數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在顯著

的抑制作用，總體上與雙向固定效應(yīng)模型、原居民杠

桿率下的門(mén)檻模型的回歸結(jié)果基本一致。

表9 替換門(mén)檻變量后的門(mén)檻模型回歸結(jié)果

變量

Youngr

Oldr

Fsize

Income

Sex

Marriage

Health

Edu

Si

Mi

Urban

Index區(qū)間1

Index區(qū)間2

年份固定

家庭固定

樣本量

調(diào)整R2

值

Rcon

0.995***

(0.000)

-0.046

(0.734)

-0.225***

(0.000)

0.137***

(0.000)

0.314*

(0.082)

0.127

(0.623)

0.031

(0.563)

0.135

(0.116)

-0.057

(0.684)

-0.093

(0.681)

-13.421***

(0.000)

0.668***

(0.006)

0.770***

(0.002)

是

是

7244

0.231

Constr

0.026***

(0.001)

0.040***

(0.000)

0.015***

(0.000)

0.000

(0.761)

-0.007

(0.600)

0.023

(0.211)

0.010***

(0.008)

0.013**

(0.042)

-0.005

(0.647)

-0.024

(0.142)

0.0815

(0.732)

-0.069***

(0.000)

-0.062***

(0.0004)

是

是

7244

-0.242

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

根據(jù)郭峰等[18]

對(duì)于中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展的測(cè)

度報(bào)告可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展在不同區(qū)域間、在城

表8 工具變量?jī)呻A段最小二乘法第二階段回歸結(jié)果

變量

Index

Lev

Youngr

Oldr

Fsize

Income

Sex

Marriage

Health

Edu

Si

Mi

Urban

年份固定

家庭固定

樣本量

R2

值

Rcon

0.771**

(2.131)

-0.011***

(-2.612)

1.005***

(6.855)

-0.012

(-0.067)

-0.229***

(-4.847)

0.135***

(3.803)

0.269

(1.275)

0.085

(0.328)

0.058

(1.220)

0.145

(1.574)

-0.074

(-0.630)

-0.092

(-0.448)

-13.326***

(-3.326)

是

是

7720

0.425

Constr

-0.198***

(-3.747)

0.002***

(4.593)

0.027***

(3.951)

0.041***

(4.437)

0.016***

(5.372)

0.000

(0.453)

-0.011

(-0.933)

0.021

(1.179)

0.010***

(2.703)

0.014**

(2.520)

-0.009

(-0.903)

-0.017

(-1.065)

-0.249

(-0.989)

是

是

7720

0.064

50

市與農(nóng)村之間存在較大差異，因此本文針對(duì)居民杠

桿率的門(mén)檻作用在區(qū)域間及城鄉(xiāng)間是否存在差異進(jìn)

行了驗(yàn)證。其中，為了指標(biāo)的統(tǒng)一性，區(qū)域、城鄉(xiāng)劃

分依據(jù)參考《2013年家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)變量規(guī)則說(shuō)

明》[17]

。

1.東、中、西部地區(qū)的異質(zhì)性檢驗(yàn)

將29個(gè)省分為東、中、西部三個(gè)地區(qū)，檢驗(yàn)門(mén)檻

效應(yīng)是否存在。若顯示不存在門(mén)檻效應(yīng)，則采用雙

向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表10所示。

對(duì)于東部地區(qū)而言，居民杠桿率對(duì)人均消費(fèi)存

在門(mén)檻效應(yīng)，并且數(shù)字普惠金融對(duì)人均消費(fèi)增加具

有顯著的促進(jìn)作用，在超過(guò)門(mén)檻值之后，促進(jìn)作用增

強(qiáng)；對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，不存在門(mén)檻效應(yīng)，并且數(shù)字普

惠金融對(duì)于其并不存在顯著影響。對(duì)于中部地區(qū)而

言，數(shù)字普惠金融對(duì)居民人均消費(fèi)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)均沒(méi)有

顯著作用。對(duì)于西部地區(qū)而言，居民杠桿率對(duì)人均

消費(fèi)并不存在門(mén)檻效應(yīng)，且數(shù)字普惠金融對(duì)人均消

費(fèi)并不存在顯著影響；對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，存在門(mén)檻效

應(yīng)，并且數(shù)字普惠金融存在顯著的抑制作用，在超過(guò)

門(mén)檻值之后，抑制作用減弱。

由此可見(jiàn)，對(duì)于不同地區(qū)，門(mén)檻效應(yīng)確實(shí)存在差

異，并且數(shù)字普惠金融對(duì)于居民消費(fèi)升級(jí)的影響也

存在差異。這或許是因?yàn)?，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，

居民對(duì)于償還借貸更有信心，因此數(shù)字普惠金融更

能積極影響居民消費(fèi)，而西部地區(qū)居民經(jīng)濟(jì)較為落

后，居民收入較低，因此居民杠桿率對(duì)其消費(fèi)預(yù)期影

響較大，從而抑制居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

2.城鄉(xiāng)異質(zhì)性檢驗(yàn)

對(duì)城鄉(xiāng)地區(qū)是否存在門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，若不

存在門(mén)檻效應(yīng)，則采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

由表11可知，對(duì)于城市地區(qū)而言，居民杠桿率

對(duì)人均消費(fèi)存在雙門(mén)檻效應(yīng)，且數(shù)字普惠金融對(duì)人

均消費(fèi)存在顯著正向影響；居民杠桿率對(duì)于消費(fèi)結(jié)

構(gòu)并不存在門(mén)檻效應(yīng)，數(shù)字普惠金融對(duì)于消費(fèi)結(jié)構(gòu)

升級(jí)存在抑制作用。對(duì)于農(nóng)村地區(qū)而言，居民杠桿

率對(duì)人均消費(fèi)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)均存在門(mén)檻效應(yīng)，數(shù)字普

惠金融對(duì)于人均消費(fèi)沒(méi)有顯著作用，對(duì)于消費(fèi)結(jié)構(gòu)

具有顯著抑制作用。

由此可得，城市地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)確實(shí)存在不同

的門(mén)檻效應(yīng)，并且數(shù)字普惠金融對(duì)于消費(fèi)升級(jí)的影

響也存在差異。對(duì)于城市地區(qū)，數(shù)字普惠金融對(duì)于

人均消費(fèi)存在顯著的促進(jìn)作用，并且當(dāng)居民杠桿率

處于第二區(qū)間時(shí)，促進(jìn)作用最大，對(duì)于農(nóng)村地區(qū)的人

均消費(fèi)則不存在顯著作用。數(shù)字普惠金融對(duì)于城鄉(xiāng)

消費(fèi)結(jié)構(gòu)均存在顯著抑制作用，但對(duì)于城市居民來(lái)

說(shuō)，這種變動(dòng)更多源于增加的消費(fèi)中對(duì)生存型消費(fèi)

的偏好更大，而對(duì)于農(nóng)村居民來(lái)說(shuō)，這種變動(dòng)來(lái)源于

整體消費(fèi)結(jié)構(gòu)的降低。其原因可能是，戶籍限制導(dǎo)

致配套資源的不均，因此，農(nóng)村居民消費(fèi)邊際傾向降

低，從而影響消費(fèi)升級(jí)。

表10 東、中、西部地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

變量

Index

Lev

Index（區(qū)間1）

Index（區(qū)間2）

控制變量

年份固定

家庭固定

樣本量

調(diào)整R2

值

東部

Rcon

2.192***

2.437***

是

是

是

1904

0.240

Constr

0.015

0.001

是

是

是

1904

0.092

中部

Rcon

0.665

0.523

是

是

是

2500

0.299

Constr

-0.061

0.001

是

是

是

2500

0.064

西部

Rcon

0.109

0.016***

是

是

是

3316

0.432

Constr

-0.106***

-0.093***

是

是

是

3316

-0.234

表11 城鄉(xiāng)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

變量

Index

Lev

Index（區(qū)間1）

Index（區(qū)間2）

Index（區(qū)間3）

控制變量

年份固定

家庭固定

樣本量

調(diào)整R2

值

城市

Rcon

0.791*

1.455***

0.949**

是

是

是

3184

0.269

Constr

-0.051*

0.001***

是

是

是

3184

0.081

農(nóng)村

Rcon

0.241

0.357

是

是

是

4356

0.2545

Constr

-0.074***

-0.062**

是

是

是

4356

-0.241

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)居民消

費(fèi)量的增加，但卻會(huì)抑制居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。同

時(shí)，居民杠桿率在數(shù)字普惠金融對(duì)居民消費(fèi)升級(jí)的

過(guò)程中起到了門(mén)檻作用，越過(guò)門(mén)檻值之后，數(shù)字普惠

金融對(duì)居民消費(fèi)量的促進(jìn)作用增強(qiáng)，對(duì)居民消費(fèi)結(jié)

構(gòu)升級(jí)的抑制作用減緩。同時(shí)，對(duì)于不同區(qū)域，數(shù)字

普惠金融對(duì)居民消費(fèi)升級(jí)的作用效果也存在差異。

普惠金融 Financial Inclusion

51

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

面對(duì)國(guó)際環(huán)境的深刻變化和人民日益增長(zhǎng)的美

好生活需要，堅(jiān)持?jǐn)U大內(nèi)需戰(zhàn)略，不斷釋放內(nèi)需潛

能，建設(shè)更加強(qiáng)大統(tǒng)一的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)都是促進(jìn)中國(guó)經(jīng)

濟(jì)循環(huán)、保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的必要手段。目前而言，

中國(guó)消費(fèi)水平還較低，消費(fèi)結(jié)構(gòu)有待升級(jí)。為了更

好地發(fā)揮消費(fèi)的基礎(chǔ)作用，結(jié)合《擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略規(guī)劃

綱要（2022—2035）》，本文提出以下政策建議：

（一）推進(jìn)數(shù)字普惠金融建設(shè)，推動(dòng)消費(fèi)擴(kuò)容升級(jí)

首先，加強(qiáng)關(guān)于數(shù)字普惠金融服務(wù)的宣傳力度

和規(guī)范推廣，加強(qiáng)相關(guān)金融知識(shí)普及，從而防范金融

詐騙，提高居民接受度，更好利用數(shù)字普惠金融對(duì)于

弱勢(shì)群體的天然輔助優(yōu)勢(shì)。其次，針對(duì)不同區(qū)域，定

制個(gè)性化數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（二）推動(dòng)城鄉(xiāng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，釋放內(nèi)需潛能

目前，按戶籍人口計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)城鎮(zhèn)化率不到

50%，按常住人口計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)城鎮(zhèn)化率在65%左

右，城鎮(zhèn)化發(fā)展還存在一定空間。同時(shí)，已經(jīng)完成城

鎮(zhèn)化建設(shè)的地區(qū)，由于戶籍限制的影響和基礎(chǔ)設(shè)施

建設(shè)的待完善，居民消費(fèi)欲望較低，消費(fèi)偏向于生存

型消費(fèi)，影響消費(fèi)結(jié)構(gòu)。因此，應(yīng)推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)，

加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，關(guān)注醫(yī)療、

教育方面的資源配置，引導(dǎo)消費(fèi)預(yù)期，優(yōu)化居民消費(fèi)

結(jié)構(gòu)。

（三）扎實(shí)推動(dòng)共同富裕，厚植內(nèi)需發(fā)展?jié)摿?/p>

收入對(duì)于消費(fèi)升級(jí)存在一定的影響。根據(jù)邊際

消費(fèi)理論，要完善收入分配格局，重點(diǎn)關(guān)注二次分

配、三次分配，增加農(nóng)村居民工資性收入，增加勞動(dòng)

者報(bào)酬，縮小收入差距，從而增加居民消費(fèi)，推動(dòng)消

費(fèi)升級(jí)。

（四）加強(qiáng)居民負(fù)債信心，發(fā)揮門(mén)檻值作用

加強(qiáng)對(duì)居民杠桿率的監(jiān)測(cè)，提高居民負(fù)債信心，

將居民杠桿率控制在合理范圍內(nèi)，更好發(fā)揮居民杠

桿率的門(mén)檻值作用，更好發(fā)揮數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)

升級(jí)的促進(jìn)作用?！?/p>

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來(lái)自2011—2018年30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融

發(fā)展研究，2021（11）：29-35.

（責(zé)任編輯：DJ / 校對(duì)：XY）

52

一、引言

在新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中，數(shù)字化成

為經(jīng)濟(jì)發(fā)展升級(jí)的重要驅(qū)動(dòng)力。一方面，發(fā)展數(shù)字

經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)得到了黨和政府的大力支持，中共中央“十

四五規(guī)劃”和2023年政府工作報(bào)告都強(qiáng)調(diào)要推進(jìn)數(shù)

字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體

經(jīng)濟(jì)的深度融合。另一方面，新冠疫情的全球蔓延

大幅加快了全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，智慧工廠、協(xié)同辦

公、共享平臺(tái)等經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)的運(yùn)

營(yíng)模式、管理能力和市場(chǎng)地位帶來(lái)了極大的壓力和

沖擊。面對(duì)當(dāng)前社會(huì)環(huán)境的異變性、不確定性、復(fù)雜

性和模糊性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型憑借自身所具備的高度動(dòng)

態(tài)性、交融性和自我演進(jìn)的能力成為企業(yè)構(gòu)筑核心

競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始把數(shù)字化

轉(zhuǎn)型作為自身發(fā)展的戰(zhàn)略重心。

并購(gòu)是企業(yè)盤(pán)活存量資產(chǎn)、做大做強(qiáng)做優(yōu)的重

要途徑，對(duì)國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和發(fā)展具有重要

意義。不少研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)企業(yè)的并購(gòu)行為呈現(xiàn)明

顯的本地偏好，但也有學(xué)者認(rèn)為，異地并購(gòu)能夠促使

企業(yè)快速進(jìn)入新的市場(chǎng)，獲取目標(biāo)企業(yè)的資源，從而

達(dá)到提升企業(yè)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略擴(kuò)張目的[1]

，并且當(dāng)企

業(yè)的信息獲取能力較強(qiáng)和資金充足時(shí)，通常會(huì)選擇

異地并購(gòu)。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)于影響企業(yè)并購(gòu)區(qū)位選

擇的因素進(jìn)行了較為廣泛的探討，其中涉及政府干

預(yù)[2]

、金融環(huán)境[3]

和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[4，5]

等宏觀層面，以

及家鄉(xiāng)偏好[6]

、政治關(guān)聯(lián)[7，8]

和公司治理[9]

等微觀層

面，但鮮有學(xué)者將數(shù)字化與并購(gòu)進(jìn)行結(jié)合，研究企業(yè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)異地并購(gòu)的影響及作用機(jī)制。事實(shí)

上，依托大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、人工智能和數(shù)字技

術(shù)應(yīng)用的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅能夠拓寬企業(yè)融資

渠道、提高融資效率、緩解融資約束難題，還能加強(qiáng)

多方之間的溝通交流、降低信息不對(duì)稱，由此推動(dòng)異

地并購(gòu)活動(dòng)的進(jìn)行?；诖?，本文以2007—2021年

A股上市公司為研究樣本，理論分析并實(shí)證檢驗(yàn)了

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響及作用機(jī)制。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：第一，拓展了企業(yè)異地并

購(gòu)影響因素的視角。既有文獻(xiàn)從政府干預(yù)、金融環(huán)

境和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等宏觀層面，家鄉(xiāng)偏好、政治關(guān)聯(lián)

和公司治理等微觀層面研究企業(yè)異地并購(gòu)的影響因

摘 要：本文以 2007—2021 年 A 股上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能

夠促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)，有效提升異地并購(gòu)的概率和成功率；融資約束和信息不對(duì)稱在二者之間發(fā)揮部分中介作用，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)緩

解融資約束、減少信息不對(duì)稱來(lái)促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的促進(jìn)作用在非國(guó)有、小規(guī)模和東部

地區(qū)的企業(yè)中表現(xiàn)更顯著。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響還能帶來(lái)企業(yè)價(jià)值的提升。本文不僅拓展了企業(yè)異地并購(gòu)影響因

素的視角，還豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究，同時(shí)為企業(yè)有效推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；異地并購(gòu)；融資約束；信息不對(duì)稱

中圖分類號(hào)：F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3540（2023）09-0053-0009

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“中美貿(mào)易摩擦對(duì)中國(guó)企業(yè)跨國(guó)并購(gòu)的影響及對(duì)策研究”（19BGL073）。

■ 于明濤 剛浩

作者簡(jiǎn)介：于明濤（1979—），男，博士，山東理工大學(xué)管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師； 剛浩（1998—），女，山東理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地并購(gòu)

——基于融資約束和信息不對(duì)稱的視角

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

53

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

素，本文聚焦于數(shù)字化，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)異地

并購(gòu)的影響，為有效促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)提供新的經(jīng)

驗(yàn)證據(jù)。第二，挖掘了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)異地并

購(gòu)的內(nèi)在機(jī)制。已有研究表明，融資約束和信息不

對(duì)稱都會(huì)抑制企業(yè)異地并購(gòu)，而本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)

型能夠緩解融資約束，降低信息不對(duì)稱，提高企業(yè)異

地并購(gòu)的概率和成功率，從而厘清了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影

響企業(yè)異地并購(gòu)的機(jī)制。第三，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型

影響企業(yè)異地并購(gòu)的研究?jī)?nèi)容。本文探究了產(chǎn)權(quán)性

質(zhì)、企業(yè)規(guī)模和所在區(qū)域等不同環(huán)境下數(shù)字化轉(zhuǎn)型

對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響，在一定程度上拓展了數(shù)字

化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)的異質(zhì)性分析。此外，本

文還探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)后是否有

助于提升企業(yè)價(jià)值，進(jìn)而延伸了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后

果方面的研究。

二、理論分析與研究假說(shuō)

（一）融資約束視角下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地

并購(gòu)

MM理論認(rèn)為，在完美的資本市場(chǎng)環(huán)境下，企業(yè)

的外部資金成本與內(nèi)部融資成本之間可以完全替

代，此時(shí)投資行為不會(huì)受到企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響，只

會(huì)與投資需求有關(guān)[10]

。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中并不存

在無(wú)摩擦的資本市場(chǎng)，企業(yè)外部資金成本通常高于

內(nèi)部融資成本[11]

，這導(dǎo)致面臨融資約束的企業(yè)不得

不放棄一些投資機(jī)會(huì)，其中包括并購(gòu)項(xiàng)目。蔣冠宏

等[12]

指出，融資約束會(huì)降低企業(yè)并購(gòu)的可能性。潘

紅波等[13]

也指出，融資約束程度高的企業(yè)投資能力

會(huì)受到一定限制，無(wú)法有效獲取外部資金來(lái)支持并

購(gòu)活動(dòng)的進(jìn)行。

異地并購(gòu)復(fù)雜性高、時(shí)效性強(qiáng)、競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)激烈，

需要大量、高效、及時(shí)的資金供給，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型恰

好在一定程度上滿足了異地并購(gòu)的資金需求。首

先，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型符合“數(shù)字中國(guó)”戰(zhàn)略，不僅

能夠獲得政府及監(jiān)管部門(mén)的支持，還能享受較多金

融機(jī)構(gòu)的融資優(yōu)惠[14]

，為企業(yè)實(shí)施異地并購(gòu)提供資

金支持。其次，數(shù)字技術(shù)憑借便捷的操作方式和互

聯(lián)網(wǎng)經(jīng)營(yíng)模式，在社會(huì)閑置資金和企業(yè)之間搭建了

溝通橋梁，緩解了企業(yè)異地并購(gòu)的融資壓力。具體

而言，人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等數(shù)字信

息技術(shù)降低了金融服務(wù)的門(mén)檻，能夠?qū)⒋罅可艏?/p>

小規(guī)模投資者的資金匯聚成大規(guī)模資金，然后將這

些資金覆蓋到有融資需求的企業(yè)[15]

，從而在一定程

度上擴(kuò)大了企業(yè)的資金來(lái)源渠道，緩解了企業(yè)異地

并購(gòu)的融資困境。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠打破地域

限制，使主并企業(yè)直接對(duì)接金融機(jī)構(gòu)，節(jié)省融資時(shí)

間，提高異地并購(gòu)的效率。一方面，新一代數(shù)字技術(shù)

克服了金融機(jī)構(gòu)審批過(guò)程繁雜、耗時(shí)較長(zhǎng)的缺點(diǎn)，極

大地釋放了人力和物力，能夠提高資金運(yùn)轉(zhuǎn)效率，節(jié)

省異地并購(gòu)的融資時(shí)間；另一方面，主并企業(yè)利用數(shù)

字技術(shù)能夠及時(shí)了解貸款的利率、額度、優(yōu)惠策略等

信息，從而選擇合適的融資方案，降低融資過(guò)程中的

交易成本，提高異地并購(gòu)的效率?；诖?，提出如下

假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)緩解融資約束來(lái)促進(jìn)

企業(yè)異地并購(gòu)。

（二）信息不對(duì)稱視角下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異

地并購(gòu)

信息不對(duì)稱理論認(rèn)為，掌握信息較多的一方往

往在資本市場(chǎng)中處于優(yōu)勢(shì)地位，而掌握信息較少或

較慢的一方則處于相對(duì)劣勢(shì)地位。在異地并購(gòu)過(guò)程

中，信息在交易雙方之間呈現(xiàn)不對(duì)稱分布[16]

，這增加

了企業(yè)進(jìn)行異地并購(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)[17]

。一方面，由于雙方

地理距離遠(yuǎn)，主并企業(yè)無(wú)法有效獲得目標(biāo)企業(yè)的所

有信息，容易產(chǎn)生“逆向選擇”問(wèn)題[18]

；另一方面，目

標(biāo)企業(yè)往往通過(guò)虛增收入和隱藏負(fù)面信息來(lái)粉飾形

象，提高并購(gòu)交易價(jià)格，而主并企業(yè)難以發(fā)現(xiàn)，容易

蒙受損失[19]

。因此，對(duì)于主并企業(yè)來(lái)說(shuō)，較多的信息

不對(duì)稱會(huì)導(dǎo)致其處于信息劣勢(shì)，不利于選擇合適的

目標(biāo)企業(yè)，從而影響異地并購(gòu)的進(jìn)程。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低信息不對(duì)稱，促進(jìn)企業(yè)異

地并購(gòu)。一方面，數(shù)字信息技術(shù)能夠有效傳遞并購(gòu)

市場(chǎng)的真實(shí)信息，降低異地并購(gòu)決策的成本。在信

息化時(shí)代，企業(yè)的組織架構(gòu)、經(jīng)營(yíng)策略及并購(gòu)經(jīng)歷都

會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳遞[1]

，這拓寬了信息獲取的深度

與廣度，降低了企業(yè)進(jìn)行異地并購(gòu)的搜尋成本和調(diào)

整成本。江紅莉等[15]

指出，數(shù)字信息通信技術(shù)打破

了地理范圍限制，能夠提高企業(yè)信息獲取能力，降低

公司之間的信息溝通成本和投資篩選的時(shí)間成本。

對(duì)于異地并購(gòu)來(lái)說(shuō)，主并企業(yè)利用數(shù)字終端能夠及

時(shí)了解并購(gòu)市場(chǎng)的基本信息，并對(duì)這些信息進(jìn)行記

錄和分析，從而快速甄別市場(chǎng)中的標(biāo)的物資產(chǎn)，選擇

合適的收購(gòu)對(duì)象。同時(shí)，主并企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)將

并購(gòu)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的信息[20，21]

，有助于

54

后續(xù)利用，能夠降低更換目標(biāo)企業(yè)的調(diào)整成本。另

一方面，數(shù)字信息技術(shù)能夠幫助主并企業(yè)準(zhǔn)確評(píng)估

目標(biāo)企業(yè)的價(jià)值。曹廷求等[22]

指出，目標(biāo)企業(yè)往往

會(huì)粉飾財(cái)務(wù)信息，通過(guò)夸大業(yè)績(jī)的方式來(lái)獲取更高

的支付價(jià)值。因此，如果主并企業(yè)在不了解目標(biāo)企

業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展和財(cái)務(wù)信息的情況下貿(mào)然進(jìn)行收購(gòu)，很

有可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的并購(gòu)，并造成價(jià)值的損失。主并

企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)能夠獲取目標(biāo)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)信息和

財(cái)務(wù)狀況，如訂單、存貨、負(fù)債、資產(chǎn)等，而這些信息

也有助于主并企業(yè)更好地判斷目標(biāo)企業(yè)的價(jià)值，避

免異地并購(gòu)的估值不當(dāng)，進(jìn)而推進(jìn)并購(gòu)的進(jìn)程。基

于此，提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)降低信息不對(duì)稱來(lái)促

進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以 2007—2021 年 A 股上市公司并購(gòu)數(shù)據(jù)

為基礎(chǔ)，并進(jìn)行如下處理：（1）僅保留交易地位編碼

為買(mǎi)方的樣本；（2）剔除重組類型編碼為資產(chǎn)剝離、

債務(wù)重組和股份回購(gòu)的樣本；（3）剔除關(guān)聯(lián)交易樣

本；（4）剔除金融行業(yè)的樣本；（5）剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失

的樣本。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)

庫(kù)。為減少樣本極端值對(duì)回歸造成的影響，對(duì)連續(xù)

變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

（二）變量選取和定義

1.被解釋變量：企業(yè)異地并購(gòu)（MA）

為了比較全面地反映企業(yè)異地并購(gòu)，本文借鑒

潘爽等[4]

、蔡慶豐等[7]

、李善民等[17]

的研究，將異地并

購(gòu)分為兩個(gè)變量：（1）異地并購(gòu)概率（MAD），如果企

業(yè)進(jìn)行跨省并購(gòu)，則賦值為1，否則為0；（2）異地并

購(gòu)成功率（MAS），如果企業(yè)跨省并購(gòu)成功，則賦值為

1，否則為0。

2.解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）

對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的衡量，國(guó)內(nèi)外學(xué)者多從

宏觀與微觀兩個(gè)層面進(jìn)行衡量。宏觀層面的數(shù)字化

轉(zhuǎn)型一般采用地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行衡量[15]

，而作

為微觀個(gè)體的企業(yè)，應(yīng)當(dāng)選用能夠體現(xiàn)微觀個(gè)體差

異的技術(shù)應(yīng)用程度來(lái)衡量[14，20]

。因此，本文采用國(guó)

泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中“上市公司企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)”，統(tǒng)

計(jì)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、人工智能和數(shù)字技術(shù)應(yīng)

用在公司年報(bào)中出現(xiàn)的頻次，并將匯總的結(jié)果加1

取自然對(duì)數(shù)，以此來(lái)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

3.中介變量

（1）融資約束（WW）。參考潘紅波等[13]

、Whited

等[23]

的研究，使用WW指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)融資約束，該

指數(shù)越大，表明企業(yè)的融資約束程度越高。

（2）信息不對(duì)稱（IFMT）。參考吳非等[24]

、周振江

等[25]

的研究，采用分析師（團(tuán)隊(duì)）跟蹤分析數(shù)量的自

然對(duì)數(shù)來(lái)衡量企業(yè)信息不對(duì)稱，該數(shù)值越大，說(shuō)明企

業(yè)信息不對(duì)稱程度越小。

4.控制變量

借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，設(shè)置如下控制變量：資產(chǎn)收益率

（Roa）、公司規(guī)模（Size）、成長(zhǎng)性（Growth）、資產(chǎn)負(fù)債

率（Lev）、股 權(quán) 集 中 度（Top1）、固 定 資 產(chǎn) 占 比

（Fixed）、現(xiàn)金流比率（Cash）、兩職兼任（Dual）和產(chǎn)

權(quán)性質(zhì)（Soe）。此外，還控制了年份（Year）和行業(yè)

（Ind）固定效應(yīng)。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

變量類型

被解釋

變量

解釋變量

中介變量

控制變量

變量名稱

異地并購(gòu)概率

異地并購(gòu)

成功率

數(shù)字化轉(zhuǎn)型

融資約束

信息不對(duì)稱

資產(chǎn)收益率

公司規(guī)模

成長(zhǎng)性

資產(chǎn)負(fù)債率

股權(quán)集中度

固定資產(chǎn)占比

現(xiàn)金流比率

兩職兼任

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

年份

行業(yè)

符號(hào)

MAD

MAS

DCG

WW

IFMT

Roa

Size

Growth

Lev

Top1

Fixed

Cash

Dual

Soe

Year

Ind

定義

若企業(yè)當(dāng)年進(jìn)行跨省并購(gòu)，則賦值為1，

否則為0

若企業(yè)跨省并購(gòu)成功，則賦值為1，否則

為0

Ln（數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻+1）

WW指數(shù)

Ln（分析師或團(tuán)隊(duì)跟蹤分析數(shù)量）

凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)

Ln（總資產(chǎn)）

營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率

總負(fù)債/總資產(chǎn)

第一大股東持股數(shù)/總股數(shù)

固定資產(chǎn)凈額/總資產(chǎn)

經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流凈額/總資產(chǎn)

若董事長(zhǎng)和總經(jīng)理為同一人，則賦值為

1，否則為0

若企業(yè)為國(guó)有企業(yè)，則賦值為1，否則為0

年份虛擬變量

行業(yè)虛擬變量

（三）回歸模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響，

本文設(shè)定模型如下：

MAi,t = α0 + α1DCGi,t + α2Controlsi,t +

∑Year + ∑Ind + ε （1）

其中，i、t分別表示企業(yè)和年份。MA為企業(yè)異

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

55

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

地并購(gòu)，主要包括異地并購(gòu)概率（MAD）和異地并購(gòu)

成功率（MAS）；DCG 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度；Con?

trols是一系列可能對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)產(chǎn)生影響的控制

變量；Year、Ind分別表示年份、行業(yè)虛擬變量。

2.中介效應(yīng)模型構(gòu)建

為揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)異地并購(gòu)的具體路

徑，本文參考溫忠麟等[26]

的研究，在模型（1）的基礎(chǔ)

上設(shè)定以下模型：

Mediumi,t = β0 + β1DCGi,t + β2Controlsi,t +

∑Year + ∑Ind + ε （2）

MAi,t = γ0 + γ1DCGi,t + γ2Mediumi,t +

γ3Controlsi,t + ∑Year + ∑Ind + ε （3）

其 中 ，Medium 為 中 介 變 量 ，包 含 融 資 約 束

（WW）和信息不對(duì)稱（IFMT）。其他變量與模型（1）

相同。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2匯報(bào)了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。異地

并購(gòu)概率（MAD）的均值為 0.109，異地并購(gòu)成功率

（MAS）的均值為0.044，表示在26907個(gè)樣本觀測(cè)值

中，大約有2933個(gè)樣本發(fā)起了異地并購(gòu)，其中1184

個(gè)樣本完成了異地并購(gòu)，成功率為40.37%。數(shù)字化

轉(zhuǎn)型（DCG）的最大值為5.024，最小值為0，表示不同

企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在明顯差異。此外，其他

變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)基本保持一致。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

變量

MAD

MAS

DCG

WW

IFMT

Roa

Size

Growth

Lev

Top1

Fixed

Cash

Dual

Soe

樣本

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

26907

均值

0.109

0.044

1.216

-0.916

1.990

0.056

22.29

0.212

0.420

0.356

0.214

0.052

0.279

0.360

中位數(shù)

0

0

0.693

-1.010

1.946

0.051

22.10

0.143

0.416

0.338

0.179

0.051

0

0

標(biāo)準(zhǔn)差

0.311

0.206

1.379

0.322

0.900

0.057

1.334

0.393

0.203

0.151

0.163

0.071

0.448

0.480

最小值

0

0

0

-1.233

0.693

-0.145

19.97

-0.462

0.049

0.090

0.003

-0.155

0

0

最大值

1

1

5.024

0

3.829

0.234

26.38

2.473

0.861

0.752

0.704

0.250

1

1

（二）基準(zhǔn)回歸分析

表3報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地并購(gòu)之間的

關(guān)系。（1）和（2）列為沒(méi)有加入控制變量的檢驗(yàn)結(jié)果，

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的回歸系數(shù)分別為0.016、0.007，

且均在 1%的水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越

高，企業(yè)異地并購(gòu)的概率和成功率越高，即數(shù)字化轉(zhuǎn)

型能夠顯著促進(jìn)異地并購(gòu)。（3）和（4）列為加入控制

變量的檢驗(yàn)結(jié)果，上述結(jié)論依舊成立。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

變量

DCG

Roa

Size

Growth

Lev

Top1

Fixed

Cash

Dual

Soe

Constant

Year

Ind

N

R2

(1)

MAD

0.016***

(8.14)

0.090***

(29.82)

Yes

Yes

26907

0.027

(2)

MAS

0.007***

(5.23)

0.036***

(18.20)

Yes

Yes

26907

0.027

(3)

MAD

0.011***

(5.56)

-0.099**

(-2.28)

0.008***

(4.03)

0.043***

(8.44)

0.074***

(5.42)

-0.058***

(-4.29)

-0.096***

(-5.91)

-0.021

(-0.66)

-0.009**

(-2.06)

-0.045***

(-9.10)

-0.063

(-1.47)

Yes

Yes

26907

0.038

(4)

MAS

0.005***

(4.07)

-0.092***

(-3.20)

-0.003*

(-1.86)

0.039***

(11.51)

0.018**

(2.02)

-0.020**

(-2.28)

-0.055***

(-5.11)

0.022

(1.02)

-0.002

(-0.57)

-0.018***

(-5.57)

0.108***

(3.84)

Yes

Yes

26907

0.035

注：括號(hào)內(nèi)為 T 值，***、**、* 分別表示在 1%、5%、10%水平上顯

著。下表同。

（三）作用機(jī)制分析

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)異地并購(gòu)

表4報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)異地

并購(gòu)之間的關(guān)系。（1）和（2）列結(jié)果顯示，DCG 的回

歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升異地

并購(gòu)的概率和成功率。（3）列結(jié)果顯示，DCG的回歸

系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效緩解企業(yè)

融資約束問(wèn)題。（4）和（5）列結(jié)果顯示，DCG 的系數(shù)

56

顯著為正，WW的系數(shù)顯著為負(fù)。上述結(jié)果表明，數(shù)

字化轉(zhuǎn)型通過(guò)緩解融資約束來(lái)促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)異地并購(gòu)

變量

DCG

WW

Roa

Size

Growth

Lev

Top1

Fixed

Cash

Dual

Soe

Constant

Year

Ind

N

R2

(1)

MAD

0.011***

(5.56)

-0.099**

(-2.28)

0.008***

(4.03)

0.043***

(8.44)

0.074***

(5.42)

-0.058***

(-4.29)

-0.096***

(-5.91)

-0.021

(-0.66)

-0.009**

(-2.06)

-0.045***

(-9.10)

-0.063

(-1.47)

Yes

Yes

26907

0.038

(2)

MAS

0.005***

(4.07)

-0.092***

(-3.20)

-0.003*

(-1.86)

0.039***

(11.51)

0.018**

(2.02)

-0.020**

(-2.28)

-0.055***

(-5.11)

0.022

(1.02)

-0.002

(-0.57)

-0.018***

(-5.57)

0.108***

(3.84)

Yes

Yes

26907

0.035

(3)

WW

-0.003**

(-2.08)

0.134***

(3.61)

-0.083***

(-47.27)

-0.050***

(-11.45)

-0.190***

(-16.25)

0.053***

(4.60)

-0.106***

(-7.59)

0.039

(1.43)

0.007*

(1.79)

0.008**

(2.00)

1.020***

(27.97)

Yes

Yes

26907

0.344

(4)

MAD

0.009***

(5.20)

-0.033***

(-4.65)

-0.076*

(-1.76)

0.005**

(2.27)

0.042***

(8.30)

0.069***

(5.11)

-0.072***

(-5.39)

-0.093***

(-6.26)

-0.026

(-0.83)

-0.010**

(-2.28)

-0.046***

(-9.63)

-0.005

(-0.12)

Yes

Yes

26907

0.033

(5)

MAS

0.004***

(3.43)

-0.010**

(-2.16)

-0.078***

(-2.74)

-0.003**

(-2.49)

0.038***

(11.39)

0.018**

(2.07)

-0.026***

(-2.91)

-0.044***

(-4.46)

0.013

(0.61)

-0.003

(-0.97)

-0.019***

(-5.86)

0.120***

(4.37)

Yes

Yes

26907

0.031

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息不對(duì)稱與企業(yè)異地并購(gòu)

表5報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息不對(duì)稱與企業(yè)異

地并購(gòu)之間的關(guān)系。（1）和（2）列結(jié)果顯示，DCG 的

回歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升異

地并購(gòu)的概率和成功率。（3）列結(jié)果顯示，DCG的回

歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升分析師

關(guān)注度，有效降低企業(yè)信息不對(duì)稱。（4）和（5）列結(jié)果

顯示，DCG 的系數(shù)顯著為正，IFMT 的系數(shù)顯著為

正。上述結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低信息不對(duì)

稱來(lái)促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。

（四）內(nèi)生性問(wèn)題處理

1.工具變量法

參考方明月等[27]

的研究，本文使用企業(yè)所在行

業(yè)內(nèi)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的

工具變量。一方面，同行業(yè)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

水平與本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平存在相關(guān)性；另一

方面，同行業(yè)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不會(huì)直接

影響本企業(yè)的異地并購(gòu)行為。因此，本文選擇行業(yè)

均值（IV1）作為第一個(gè)工具變量進(jìn)行2SLS回歸。

此外，本文參考姜英兵等[20]

的研究，以互聯(lián)網(wǎng)普

及率作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。原因在于，

互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施，而企業(yè)注冊(cè)地的互聯(lián)

網(wǎng)普及率能夠反映其互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況以及數(shù)字基礎(chǔ)

設(shè)施建設(shè)水平，與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著密切的關(guān)

系。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)普及率和企業(yè)異地并購(gòu)沒(méi)有

直接的關(guān)聯(lián)渠道，也沒(méi)有文獻(xiàn)證明二者的關(guān)系。因

此，本文選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率（IV2）作為第二個(gè)工具變

量進(jìn)行2SLS回歸。

結(jié)果如表6所示，（1）和（2）列是采用行業(yè)均值

（IV1）進(jìn)行回歸的結(jié)果，（3）和（4）列是采用互聯(lián)網(wǎng)普

及率（IV2）進(jìn)行回歸的結(jié)果，（5）和（6）列是將兩個(gè)工

具變量求和作為新的工具變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。結(jié)

表5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息不對(duì)稱與企業(yè)異地并購(gòu)

變量

DCG

IFMT

Roa

Size

Growth

Lev

Top1

Fixed

Cash

Dual

Soe

Constant

Year

Ind

N

R2

(1)

MAD

0.011***

(5.56)

-0.099**

(-2.28)

0.008***

(4.03)

0.043***

(8.44)

0.074***

(5.42)

-0.058***

(-4.29)

-0.096***

(-5.91)

-0.021

(-0.66)

-0.009**

(-2.06)

-0.045***

(-9.10)

-0.063

(-1.47)

Yes

Yes

26907

0.038

(2)

MAS

0.005***

(4.07)

-0.092***

(-3.20)

-0.003*

(-1.86)

0.039***

(11.51)

0.018**

(2.02)

-0.020**

(-2.28)

-0.055***

(-5.11)

0.022

(1.02)

-0.002

(-0.57)

-0.018***

(-5.57)

0.108***

(3.84)

Yes

Yes

26907

0.035

(3)

IFMT

0.039***

(8.40)

5.588***

(54.64)

0.381***

(78.69)

0.012

(1.04)

-0.322***

(-10.01)

-0.272***

(-8.53)

-0.019

(-0.49)

0.244***

(3.25)

0.075***

(7.12)

-0.211***

(-18.18)

-6.585***

(-65.58)

Yes

Yes

26907

0.364

(4)

MAD

0.009***

(4.94)

0.008***

(3.26)

-0.127***

(-2.79)

0.004*

(1.93)

0.044***

(8.63)

0.078***

(5.79)

-0.071***

(-5.36)

-0.091***

(-6.08)

-0.030

(-0.96)

-0.011**

(-2.48)

-0.045***

(-9.25)

0.017

(0.38)

Yes

Yes

26907

0.032

(5)

MAS

0.004***

(3.29)

0.003*

(1.78)

-0.096***

(-3.21)

-0.004**

(-2.54)

0.039***

(11.57)

0.021**

(2.40)

-0.025***

(-2.88)

-0.043***

(-4.38)

0.011

(0.54)

-0.003

(-1.08)

-0.018***

(-5.65)

0.129***

(4.44)

Yes

Yes

26907

0.031

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

57

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

果顯示，DCG 的回歸系數(shù)顯著為正，且經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)

第一階段的F檢驗(yàn)值均大于10，故不存在弱工具變

量問(wèn)題?？梢?jiàn)，在使用工具變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍能

顯著促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。

表6 工具變量回歸

變量

DCG

Constant

Controls

Year

Ind

N

F1

R2

IV1

(1)

MAD

0.045**

(2.25)

0.024

(0.42)

Yes

Yes

Yes

26902

722.42

0.018

(2)

MAS

0.028**

(2.47)

0.113***

(3.29)

Yes

Yes

Yes

26902

0.017

IV2

(3)

MAD

0.054**

(2.31)

0.039

(0.65)

Yes

Yes

Yes

26907

699.74

0.010

(4)

MAS

0.036**

(2.38)

0.127***

(3.30)

Yes

Yes

Yes

26907

0.005

IV1+IV2

(5)

MAD

0.054**

(2.36)

0.041

(0.68)

Yes

Yes

Yes

26902

700.04

0.001

(6)

MAS

0.036**

(2.43)

0.128***

(3.35)

Yes

Yes

Yes

26902

0.005

2.傾向得分匹配法

為解決樣本自選擇偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本

文選取傾向得分匹配法進(jìn)行回歸。首先，按照企業(yè)

是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分組；其次，將模型（1）中

的控制變量作為協(xié)變量進(jìn)行1∶1的最近鄰匹配，得

到21793個(gè)觀測(cè)值；最后，將匹配后的樣本進(jìn)行回歸

分析。結(jié)果如表 7（1）和（2）列所示，DCG 的回歸系

數(shù)顯著為正，本文的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

3.固定效應(yīng)模型

為避免個(gè)體差異產(chǎn)生的影響，并且緩解遺漏變

量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用固定效應(yīng)模型對(duì)數(shù)

字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地并購(gòu)的關(guān)系重新進(jìn)行檢驗(yàn)?；?/p>

歸結(jié)果如表7（3）和（4）列所示，在控制個(gè)體效應(yīng)后，

DCG的回歸系數(shù)顯著為正，再次證實(shí)本文結(jié)論的穩(wěn)

健性。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換解釋變量

借鑒張永珅等[28]

的研究，以上市公司在財(cái)務(wù)報(bào)

告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

有關(guān)的部分占企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)衡量企業(yè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型。結(jié)果如表 8（1）和（2）列所示，DCG 的

回歸系數(shù)顯著為正，表明在更換解釋變量后，數(shù)字化

轉(zhuǎn)型仍能促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)，提升跨市并購(gòu)的概率

和成功率。

2.更換被解釋變量

基準(zhǔn)回歸中，本文將異地并購(gòu)定義為跨省并購(gòu)，

實(shí)際上還有部分學(xué)者采用跨市并購(gòu)來(lái)衡量企業(yè)異地

并購(gòu)。因此，本文參考潘爽等[4]

的研究，以跨市并購(gòu)

的概率和成功率來(lái)衡量企業(yè)異地并購(gòu)。結(jié)果如表8

（3）和（4）列所示，DCG 的回歸系數(shù)顯著為正，表明

在更換被解釋變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍能顯著促進(jìn)企

業(yè)異地并購(gòu)，提升跨市并購(gòu)的概率和成功率。

3.滯后一期解釋變量

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后效應(yīng)，本文參考周振

江等[25]

、胡楊等[29]

的做法，將解釋變量滯后一期，替

換以后的含義為滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)當(dāng)期企業(yè)異

地并購(gòu)的影響。結(jié)果如表 8（5）和（6）列所示，DCG

的回歸系數(shù)顯著為正，表明滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)仍

能顯著促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)，說(shuō)明本文的結(jié)論具有穩(wěn)

健性。

4.縮小樣本區(qū)間

近十年來(lái)，數(shù)字化蓬勃發(fā)展。因此，本文采用

表7 其他內(nèi)生性檢驗(yàn)

變量

DCG

Constant

Controls

Year

Ind

Firm

N

R2

傾向得分匹配法

(1)

MAD

0.012***

(5.63)

-0.017

(-0.34)

Yes

Yes

Yes

No

21793

0.039

(2)

MAS

0.006***

(4.24)

0.124***

(3.77)

Yes

Yes

Yes

No

21793

0.035

固定效應(yīng)模型

(3)

MAD

0.013***

(4.42)

0.051

(0.41)

Yes

Yes

Yes

Yes

26341

0.229

(4)

MAS

0.009***

(4.26)

0.097

(1.15)

Yes

Yes

Yes

Yes

26341

0.207

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

變量

DCG

Constant

Controls

Year

Ind

N

R2

更換

解釋變量

(1)

MAD

0.019*

(1.96)

-0.089**

(-2.08)

Yes

Yes

Yes

26907

0.037

(2)

MAS

0.017**

(2.56)

0.093***

(3.27)

Yes

Yes

Yes

26907

0.035

更換

被解釋變量

(3)

MAD

0.012***

(5.47)

-0.058

(-1.23)

Yes

Yes

Yes

26907

0.036

(4)

MAS

0.005***

(3.58)

0.133***

(4.35)

Yes

Yes

Yes

26907

0.034

滯后一期

解釋變量

(5)

MAD

0.012***

(5.25)

-0.050

(-0.99)

Yes

Yes

Yes

20689

0.041

(6)

MAS

0.006***

(4.29)

0.138***

(4.13)

Yes

Yes

Yes

20689

0.042

縮小

樣本區(qū)間

(7)

MAD

0.011***

(5.11)

0.023

(0.46)

Yes

Yes

Yes

20619

0.040

(8)

MAS

0.005***

(3.25)

0.150***

(4.18)

Yes

Yes

Yes

20619

0.033

58

2012—2021年的數(shù)據(jù)，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地

并購(gòu)之間的關(guān)系。結(jié)果如表 8（7）和（8）列所示，在

縮小樣本區(qū)間后，DCG 的回歸系數(shù)顯著為正，再次

證明本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、進(jìn)一步分析

（一）異質(zhì)性分析

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響在不同產(chǎn)權(quán)

性質(zhì)中存在差異。本文依據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本分

為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)兩組，以檢驗(yàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差

異對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地并購(gòu)產(chǎn)生的不同影響。

結(jié)果如表9所示，無(wú)論是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)，

數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能提高企業(yè)異地并購(gòu)的概率和成功

率。對(duì)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的系數(shù)進(jìn)行費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)，

經(jīng)驗(yàn)P值為0.000，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)異地并購(gòu)的促

進(jìn)作用在非國(guó)有企業(yè)中更加顯著?？赡艿脑蛟谟冢?/p>

國(guó)有企業(yè)的并購(gòu)行為能夠獲得政府和銀行更多的支

持，能得到更多的融資優(yōu)惠和信息渠道[24]

。而非國(guó)

有企業(yè)的并購(gòu)則多為追求擴(kuò)張、獲取利潤(rùn)的自發(fā)行

為，其資金需求更為旺盛，也更容易面臨融資約束難

題[25]

。此外，非國(guó)有企業(yè)的信息獲取成本相對(duì)較高，

面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題也更為嚴(yán)重。因此，非國(guó)有

企業(yè)有更強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并通過(guò)緩解

融資約束和降低信息不對(duì)稱來(lái)促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。

表9 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

變量

DCG

Constant

Controls

Year

Ind

N

R2

國(guó)有企業(yè)

(1)

MAD

0.007**

(2.09)

-0.285***

(-4.80)

Yes

Yes

Yes

9672

0.033

(2)

MAS

0.004*

(1.87)

-0.027

(-0.79)

Yes

Yes

Yes

9672

0.023

非國(guó)有企業(yè)

(3)

MAD

0.012***

(4.84)

0.115*

(1.83)

Yes

Yes

Yes

17231

0.047

(4)

MAS

0.005***

(3.00)

0.205***

(4.71)

Yes

Yes

Yes

17231

0.040

2.企業(yè)規(guī)模

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響在不同規(guī)模

企業(yè)間存在差異。本文按照企業(yè)規(guī)模是否大于其行

業(yè)中位數(shù)，將樣本分為小規(guī)模企業(yè)與大規(guī)模企業(yè)兩

組，以檢驗(yàn)規(guī)模差異對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異地并購(gòu)

產(chǎn)生的不同影響。結(jié)果如表 10 所示，無(wú)論規(guī)模大

小，數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能有效促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)。對(duì)企

業(yè)規(guī)模的系數(shù)進(jìn)行費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)，經(jīng)驗(yàn) P 值為

0.000，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)異地并購(gòu)的提升作用在小

規(guī)模企業(yè)中更加顯著?？赡艿脑蛟谟?，大規(guī)模企

業(yè)具有較強(qiáng)的資源優(yōu)勢(shì)和博弈能力，而小規(guī)模企業(yè)

因其規(guī)模小，信息披露不完善，面臨較多的融資約束

和信息不對(duì)稱問(wèn)題。對(duì)小規(guī)模企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字平臺(tái)

拓展了融資渠道，緩解了其融資約束難題[29]

，為異地

并購(gòu)提供了充足的資金支持。此外，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用

還能提高小規(guī)模企業(yè)的信息獲取能力和信息處理效

率，降低并購(gòu)過(guò)程中的信息不對(duì)稱，推動(dòng)企業(yè)異地并

購(gòu)的進(jìn)行。

表10 規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

變量

DCG

Constant

Controls

Year

Ind

N

R2

小規(guī)模企業(yè)

(1)

MAD

0.013***

(4.73)

-0.055

(-0.54)

Yes

Yes

Yes

13444

0.047

(2)

MAS

0.007***

(3.52)

-0.022

(-0.31)

Yes

Yes

Yes

13444

0.042

大規(guī)模企業(yè)

(3)

MAD

0.010***

(3.32)

-0.027

(-0.34)

Yes

Yes

Yes

13459

0.038

(4)

MAS

0.004**

(2.14)

0.087*

(1.75)

Yes

Yes

Yes

13459

0.039

3.區(qū)域差異

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的影響存在區(qū)域差

異。本文依據(jù)企業(yè)注冊(cè)地，將樣本分為東區(qū)、中部和

西部三組，以檢驗(yàn)區(qū)域差異對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)異

地并購(gòu)產(chǎn)生的不同影響。結(jié)果如表11所示，數(shù)字化

轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的促進(jìn)作用在東部地區(qū)更為顯

著，且通過(guò)費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)?？赡艿脑蛟谟?，中國(guó)

改革開(kāi)放由東往西推進(jìn)，因而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水

平明顯高于中西部地區(qū)，東部地區(qū)企業(yè)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)

能夠?yàn)槠鋵?shí)施異地并購(gòu)帶來(lái)一定的便捷。具體而

言，東部地區(qū)企業(yè)的對(duì)外開(kāi)放程度高，制度相對(duì)完

善，信息相對(duì)公開(kāi)，這為企業(yè)異地并購(gòu)提供了機(jī)會(huì)和

便利。此外，東部地區(qū)企業(yè)擁有完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)

施，其釋放的數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利也更為充分[25]

，這為數(shù)字

化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)企業(yè)異地并購(gòu)提供了底層支持。

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

59

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

表11 地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

變量

DCG

Constant

Controls

Year

Ind

N

R2

東部

(1)

MAD

0.012***

(5.29)

-0.034

(-0.66)

Yes

Yes

Yes

19029

0.038

(2)

MAS

0.005***

(3.48)

0.107***

(3.09)

Yes

Yes

Yes

19029

0.035

中部

(3)

MAD

0.010*

(1.84)

0.217*

(1.85)

Yes

Yes

Yes

4368

0.068

(4)

MAS

0.006*

(1.65)

0.275***

(3.63)

Yes

Yes

Yes

4368

0.062

西部

(5)

MAD

0.008

(1.33)

-0.269**

(-2.17)

Yes

Yes

Yes

3508

0.071

(6)

MAS

0.007*

(1.81)

-0.004

(-0.05)

Yes

Yes

Yes

3508

0.054

（二）經(jīng)濟(jì)影響分析

異地并購(gòu)能夠促使企業(yè)獲取快速進(jìn)入新的市

場(chǎng)，獲取目標(biāo)企業(yè)的資源，提高企業(yè)發(fā)展?jié)摿?，進(jìn)而

提升企業(yè)價(jià)值[1]

。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)異地

并購(gòu)后是否有助于提升企業(yè)價(jià)值？為了檢驗(yàn)這一經(jīng)

濟(jì)后果，本文參考潘爽等[4]

的研究，采用Tobin Q來(lái)衡

量企業(yè)價(jià)值，并參考姜英兵等[20]

的研究，通過(guò)中介效

應(yīng)模型來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的促進(jìn)作

用是否提升了企業(yè)價(jià)值。結(jié)果如表12所示，在（1）

列中，DCG 的回歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型

能夠顯著提升企業(yè)價(jià)值；在（2）和（3）列中，DCG 的

回歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)

異地并購(gòu)的概率和成功率越高；在（4）和（5）列中，

DCG、MAD和MAS回歸系數(shù)顯著為正?？梢?jiàn)，在納

入企業(yè)異地并購(gòu)變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍能正向影響

企業(yè)價(jià)值，這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)異地并購(gòu)的

作用的確能夠提升企業(yè)價(jià)值。

表12 經(jīng)濟(jì)影響回歸結(jié)果

變量

DCG

MAD

MAS

Constant

Controls

Year

Ind

N

R2

(1)

Tobin Q

0.056***

(8.55)

8.469***

(59.79)

Yes

Yes

Yes

26907

0.353

(2)

MAD

0.011***

(5.56)

-0.063

(-1.47)

Yes

Yes

Yes

26907

0.038

(3)

MAS

0.005***

(4.07)

0.108***

(3.84)

Yes

Yes

Yes

26907

0.035

(4)

Tobin Q

0.055***

(8.35)

0.115***

(5.70)

8.477***

(59.87)

Yes

Yes

Yes

26907

0.354

(5)

Tobin Q

0.055***

(8.44)

0.130***

(4.26)

8.455***

(59.69)

Yes

Yes

Yes

26907

0.353

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文以 2007—2021 年 A 股上市公司為研究樣

本，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并購(gòu)的具體

影響。研究結(jié)果表明：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)

企業(yè)異地并購(gòu)，這一結(jié)論在一系列內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)

健性檢驗(yàn)后依然成立；（2）作用機(jī)制分析表明，數(shù)字

化轉(zhuǎn)型通過(guò)緩解企業(yè)融資約束、降低信息不對(duì)稱來(lái)

促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)，提高異地并購(gòu)的概率和成功率；

（3）從異質(zhì)性的角度來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地并

購(gòu)的促進(jìn)作用在非國(guó)有、小規(guī)模和東部地區(qū)的企業(yè)

中表現(xiàn)更顯著；（4）從經(jīng)濟(jì)影響的角度來(lái)看，企業(yè)數(shù)

字化轉(zhuǎn)型對(duì)異地并購(gòu)的影響能夠帶來(lái)積極的經(jīng)濟(jì)效

益，有助于提升企業(yè)價(jià)值。

（二）研究啟示

第一，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，大力推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化

轉(zhuǎn)型。當(dāng)前國(guó)際主要經(jīng)濟(jì)合作組織和論壇均把加快

發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及推動(dòng)數(shù)字治理作為重要議題，數(shù)

字化已成為賦能傳統(tǒng)行業(yè)的重要手段。因此，中國(guó)

應(yīng)大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，以在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代占

據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。一方面，政府需要給予企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)

型一定的政策支持，把扶持、鼓勵(lì)和引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)

字化轉(zhuǎn)型作為工作重點(diǎn)，不斷完善政策保護(hù)體系，營(yíng)

造良好的外部環(huán)境，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；另一方

面，企業(yè)應(yīng)積極實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)和企

業(yè)組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式的結(jié)合，發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效

能，重塑新的價(jià)值創(chuàng)造方式。

第二，重視融資約束和信息不對(duì)稱在數(shù)字化轉(zhuǎn)

型促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)中的機(jī)制傳導(dǎo)。研究表明，數(shù)

字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)緩解融資約束、降低信息不對(duì)稱

來(lái)推動(dòng)異地并購(gòu)的進(jìn)行。在數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)應(yīng)當(dāng)

積極發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)的作用，充分利用大量散

戶及小規(guī)模投資者的資金，拓寬資金來(lái)源渠道，提高

融資效率，緩解異地并購(gòu)的融資困境。此外，企業(yè)還

應(yīng)當(dāng)利用人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等前沿

技術(shù)，提高自身的信息搜尋能力和處理能力，克服并

購(gòu)過(guò)程中的信息不對(duì)稱問(wèn)題，避免逆向選擇與估值

不當(dāng)，推動(dòng)異地并購(gòu)的進(jìn)行。

第三，立足于環(huán)境差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)策略

應(yīng)當(dāng)“因企制宜”。在關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)

異地并購(gòu)的同時(shí)，還需要關(guān)注不同環(huán)境和治理情境

60

下的差異性，特別是關(guān)注到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)異地

并購(gòu)的促進(jìn)作用在非國(guó)有、小規(guī)模和東部地區(qū)的企

業(yè)中表現(xiàn)更顯著。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)充分考量環(huán)境差

異，合理發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用，促進(jìn)企業(yè)異地并購(gòu)

的概率和成功率，提升企業(yè)價(jià)值?！?/p>

[參考文獻(xiàn)]

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（責(zé)任編輯：GW / 校對(duì)：XY）

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

61

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

摘 要：本文以管理層短視行為作為研究情境，以 2011—2021 年 A 股上市企業(yè)為研究對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)了管理層短視行為對(duì)企業(yè)透明

度的影響。研究結(jié)果表明：管理層短視行為對(duì)企業(yè)透明度具有顯著的負(fù)向影響；較強(qiáng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度可以通過(guò)抑制管理層短視路徑來(lái)

提升企業(yè)透明度。異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應(yīng)在國(guó)有企業(yè)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性強(qiáng)和規(guī)模較大的企業(yè)中更為明顯。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，

管理層短視可通過(guò)減少企業(yè)創(chuàng)新活力進(jìn)而降低企業(yè)透明度。本研究明晰了管理層短視行為對(duì)微觀企業(yè)信息披露領(lǐng)域的影響，為解決管

理層短視行為提供了重要的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和理論啟示。

關(guān)鍵詞：企業(yè)管理；公司治理；信息披露；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)透明度

中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3540（2023）09-0062-0008

■ 邢洋 馬千惠 肖有智

作者簡(jiǎn)介：邢洋（1989—），男，博士，資本市場(chǎng)學(xué)院博士后流動(dòng)站，廈門(mén)大學(xué)管理學(xué)院，博士后研究員； 馬千惠（1989—），女，博士，人保財(cái)

險(xiǎn)深圳分公司； 肖有智（通訊作者）（1992—），男，博士，國(guó)家信息中心，助理研究員。

管理層短視、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與

企業(yè)透明度

一、引言

習(xí)近平總書(shū)記在二十大報(bào)告中提到，要構(gòu)建高

水平社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)體制，完善中國(guó)特色現(xiàn)代企業(yè)制

度，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。資本市場(chǎng)

本質(zhì)是一個(gè)信息交換的平臺(tái)，企業(yè)向市場(chǎng)注入更透

明和更準(zhǔn)確的企業(yè)財(cái)務(wù)信息，有助于投資者整合更

完整的信息并做出科學(xué)的配置決策。因此，提升信

息透明度、完善投資者決策機(jī)制，是保護(hù)投資者利益

的重要環(huán)節(jié)，也是實(shí)現(xiàn)資本市場(chǎng)有效資源配置的關(guān)

鍵。不少文獻(xiàn)從代理理論、信息不對(duì)稱、公司治理等

角度研究了企業(yè)透明度的各種影響因素。然而，少

有文獻(xiàn)研究管理層短視與企業(yè)透明度之間的關(guān)系，

更是缺乏關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其調(diào)節(jié)作用的研究。鑒

于此，本文選取2011—2021年我國(guó)滬深A(yù)股上市企

業(yè)作為研究對(duì)象，深入探討管理層短視與企業(yè)透明

度之間的關(guān)系及其作用機(jī)制，豐富了管理層短視行

為的經(jīng)濟(jì)后果研究，對(duì)加強(qiáng)公司治理以及信息披露

制度建設(shè)和實(shí)踐具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

1.管理層短視主義

管理層短視，即管理者為追求個(gè)人利益，在諸多

非理性因素影響下，偏好減少長(zhǎng)期投資，選擇“短、

平、快”的投資項(xiàng)目導(dǎo)致偏離最佳投資決策的行為。

現(xiàn)實(shí)中，管理者是有限理性的個(gè)體，其短視心理偏差

會(huì)影響企業(yè)的各項(xiàng)決策[1—3]

?，F(xiàn)有研究主要基于所

有權(quán)結(jié)構(gòu)、委托代理理論、薪酬扭曲理論和職業(yè)關(guān)注

理論[4—8]

，闡述管理層短視的負(fù)向經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)。在

管理者個(gè)體特征方面，學(xué)者從管理者的性格、薪酬、

背景出發(fā)[9—11]

，研究其對(duì)管理者決策以及短視行為

的影響。從外部監(jiān)督和治理方面，學(xué)者們主要從大

股東持股占比、董事會(huì)、外部投資者以及媒體關(guān)注等

角度考慮其對(duì)管理層短視行為的影響。此外，不少

學(xué)者認(rèn)為管理層短視行為會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新、業(yè)績(jī)操縱、

62

可持續(xù)發(fā)展以及系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響[12—15]

。

2.管理層短視和企業(yè)透明度

企業(yè)透明度水平主要由企業(yè)信息供給決定，其

特別容易受到高管團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)略制定和具體執(zhí)行的影

響。管理層短視是指管理者更重視短期利益，忽視

公司長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的決策行為[16]

。根據(jù)委托代理理論，

管理層短視行為源于所有權(quán)和經(jīng)營(yíng)權(quán)分離，因此當(dāng)

關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)被披露時(shí)，特別是在會(huì)暴露經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

跡象的情況下，管理層為追求個(gè)人利益，可能會(huì)利用

優(yōu)先知情權(quán)和決策權(quán)減少高風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)，消極對(duì)待信

息披露?；谇熬袄碚?，決策者在面對(duì)特定收益時(shí)，

更關(guān)心如何規(guī)避等額的“損失”。當(dāng)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)不理想

時(shí)，管理層為了增加企業(yè)近期業(yè)績(jī)，更容易出現(xiàn)短視

行為，通過(guò)對(duì)非財(cái)務(wù)信息進(jìn)行印象管理，采用象征性

舉措進(jìn)行掩飾，從而降低公司透明度?；谏鲜龇?/p>

析，本文提出如下假設(shè)：

H1：在其他條件一定的情況下，管理層短視行

為與企業(yè)透明度呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)透明度

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈以及人工智能等技術(shù)的

加速發(fā)展推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與傳統(tǒng)生產(chǎn)模式相

互嵌入的進(jìn)程。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于加

快不同業(yè)務(wù)部門(mén)間的信息流動(dòng)，提升信息的準(zhǔn)確性，

保障了對(duì)外信息披露的質(zhì)量。另一方面，企業(yè)數(shù)字

化轉(zhuǎn)型為外部市場(chǎng)調(diào)取企業(yè)信息提供了便利。審計(jì)

師可以利用相應(yīng)的技術(shù)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)進(jìn)行全流

程分析，有效抑制了管理層在信息披露中的機(jī)會(huì)主

義。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型容易對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生正向“聚光

燈”效應(yīng)，吸引媒體和分析師的關(guān)注，從而形成新的

監(jiān)督力量，有效推動(dòng)企業(yè)透明度的提升。王瑤等[17]

認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)能夠?qū)ζ髽I(yè)業(yè)務(wù)流程產(chǎn)

生實(shí)質(zhì)性影響，通過(guò)將海量信息輸出為可視化、標(biāo)準(zhǔn)

化的數(shù)字信息，能夠顯著增加企業(yè)信息的有效供給，

并激勵(lì)分析師調(diào)研挖掘私有信息。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

后，由于對(duì)其內(nèi)外部資源進(jìn)行了重新配置，有助于自

身動(dòng)態(tài)能力的提升[18]

，也為提升企業(yè)透明度奠定了

基礎(chǔ)。王海芳等[19]

認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程通過(guò)在

感知能力、獲取能力和重構(gòu)能力三個(gè)維度對(duì)年報(bào)可

讀性產(chǎn)生正向影響，增強(qiáng)了對(duì)資本市場(chǎng)釋放有效信

息的能力?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H2：在其他條件一定的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)

型與企業(yè)透明度呈正向相關(guān)關(guān)系。

（三）管理層短視、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)透明度

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從企業(yè)治理和信息監(jiān)督兩個(gè)方

面強(qiáng)化了企業(yè)的公司治理能力。這兩個(gè)方面也是提

升企業(yè)透明度的內(nèi)驅(qū)動(dòng)力。

從企業(yè)治理的角度出發(fā)，由于企業(yè)與利益相關(guān)

者存在信息不對(duì)稱問(wèn)題，管理層往往希望只承擔(dān)最

小的社會(huì)責(zé)任成本而獲得最大的財(cái)務(wù)回報(bào)。然而，

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，尤其是隨著大數(shù)據(jù)和區(qū)

塊鏈的應(yīng)用，海量的運(yùn)營(yíng)信息得以更便利的記錄、查

詢和追溯，提升了內(nèi)部信息的透明度。此外，企業(yè)數(shù)

字化轉(zhuǎn)型可提升年報(bào)的可讀性，以審計(jì)機(jī)構(gòu)、分析師

和投資者為代表的中介機(jī)構(gòu)與社會(huì)媒體強(qiáng)化了企業(yè)

透明度的外部監(jiān)督機(jī)制，為管理層的對(duì)外信息披露

造成了無(wú)形壓力。

從信息監(jiān)督的角度出發(fā)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高

了信息處理的能力，數(shù)字化技術(shù)使得企業(yè)內(nèi)部各部

門(mén)之間形成了數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)，降低了內(nèi)部信息傳遞的

阻礙，減少了管理層誤判。數(shù)字技術(shù)重塑了監(jiān)督架

構(gòu)，業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)化的實(shí)時(shí)信息監(jiān)督功能對(duì)管理層

在決策中的非理性行為形成了隱性的制約。從外部

來(lái)看，數(shù)字化信息技術(shù)提高了供應(yīng)鏈上下游廠商的

信息交換效率，降低了市場(chǎng)參與者的信息獲取成本，

較低的外部成本進(jìn)一步抑制了管理層“暗箱操作”帶

來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)[20]

?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H3：在其他條件一定的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)

型能夠?qū)芾韺佣桃暸c企業(yè)透明度的關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)

效應(yīng)。

三、研究假設(shè)與實(shí)證檢驗(yàn)

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011—2021年A股上市公司為樣本，并

進(jìn)行如下篩選和處理：（1）剔除所有當(dāng)年被標(biāo)記含有

ST 的公司樣本；（2）剔除金融保險(xiǎn)業(yè)的公司樣本；

（3）剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本。此外，對(duì)所有連續(xù)變

量均進(jìn)行了前后1%和99%的縮尾處理。樣本數(shù)據(jù)

均來(lái)源于萬(wàn)得（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.被解釋變量：企業(yè)透明度（Trans）。借鑒辛清

泉等[21]

的研究，通過(guò)審計(jì)師是否來(lái)自四大會(huì)計(jì)師事

務(wù)所、分析師關(guān)注度、研報(bào)關(guān)注度、上市公司信息披

露考評(píng)分和盈余質(zhì)量指標(biāo)的樣本百分等級(jí)（percen?

tile rank）求均值，衡量企業(yè)透明度。指標(biāo)值越大，表

明企業(yè)透明度越高。

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

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2023年第9期 WUHAN

FINANCE

2.解釋變量：管理層短視（Myo）。借鑒胡楠等[3]

的研究，通過(guò)劃定企業(yè) MD&A 章節(jié)中“管理者短視

行為”的種子詞集，利用 CBOW 模型對(duì)年報(bào)語(yǔ)料進(jìn)

行訓(xùn)練得到最終指標(biāo)詞集，最后計(jì)算表征短視行為

詞集的詞匯詞頻與 MD&A 總詞頻的比值。該指標(biāo)

值越大，表明管理層越短視。

3.調(diào)節(jié)變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）。借鑒吳非

等[22]

的研究，在“人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、大數(shù)據(jù)

與圖像技術(shù)、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”四類數(shù)字化轉(zhuǎn)型

詞匯庫(kù)的基礎(chǔ)上，剔除關(guān)鍵詞前“無(wú)”“沒(méi)”和“不”等

否定詞，通過(guò)剔除非本公司的關(guān)鍵詞，基于Python爬

蟲(chóng)程序和Java PDF box庫(kù)歸納整理滬深證券交易所

A股上市公司的年度報(bào)告，計(jì)算各類關(guān)鍵技術(shù)層面

的總詞頻數(shù)，對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，從而得到度量企

業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的綜合指標(biāo)Dig。

4.控制變量：根據(jù)已有文獻(xiàn)[23，24]

，本文加入宏觀

外部因素控制變量以及企業(yè)財(cái)務(wù)特征控制變量，包

括經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、資

產(chǎn)負(fù)債率等。

本文使用的變量見(jiàn)表1。

表1 變量定義

變量類型

被解釋變量

解釋變量

調(diào)節(jié)變量

控制變量

變量名稱

企業(yè)透明度

管理層短視

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

經(jīng)濟(jì)政策不確定性

企業(yè)規(guī)模

凈資產(chǎn)收益率

獨(dú)立董事比例

機(jī)構(gòu)持股比率

資產(chǎn)負(fù)債率

股東持股比例

企業(yè)年齡

企業(yè)成長(zhǎng)性

年份

行業(yè)

變量符號(hào)

Trans

Myo

Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

Year

Ind

變量含義

計(jì)算方法見(jiàn)被解釋變量

計(jì)算方法見(jiàn)解釋變量

計(jì)算方法見(jiàn)調(diào)節(jié)變量

中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)月度

平均值取對(duì)數(shù)

公司年末總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)

凈利潤(rùn)/股東權(quán)益平均余額

獨(dú)立董事比例

機(jī)構(gòu)持股比率

總負(fù)債/總資產(chǎn)

大股東持股比例

企業(yè)年齡

營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率

年份虛擬變量

行業(yè)虛擬變量

（二）模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)管理層短視對(duì)透明度的影響，本文建立

如下模型：

Transi,t + 1 = α0 + β1Myoi,t + β2Controlsi,t +

μi + μt + μd + εi,t

（1）

Transi,t + 1 = α0 + β1Digi,t + β2Controlsi,t +

μi + μt + μd + εi,t

（2）

Transi,t + 1 = α0 + β1Myoi,t + β2Digi,t +

β3Myoi,t × Digi,t + β4Controlsi,t +

μi + μt + μd + εi,t

（3）

其中，Transi,t + 1 為被解釋變量，表示公司 i 在第

t+1期的企業(yè)透明度水平。 Myoi,t 表示企業(yè)在t年的

管理層短視，Digi,t 表示企業(yè)在t年企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

Controlsi,t 表示一系列控制變量。此外，μi 、μt 、μd

分別為企業(yè)個(gè)體、年份和行業(yè)變量，加入這些變量是

為了排除企業(yè)自身特征和經(jīng)濟(jì)周期的因素對(duì)回歸結(jié)

果的干擾。 εi,t 為殘差項(xiàng)。

模型（1）用來(lái)檢驗(yàn)管理層短視對(duì)企業(yè)透明度水

平的影響。模型（2）用來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)透

明度的影響。模型（3）在模型（1）的基礎(chǔ)上引入管理

層短視代理變量 Myoi,t 以及 Digi,t 和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的

交互項(xiàng) Myoi,t × Digi,t ，用來(lái)考察在不同的數(shù)字化轉(zhuǎn)

型水平下，管理層短視對(duì)企業(yè)透明度水平的影響。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢钥闯觯?/p>

滬深兩市A股上市企業(yè)透明度的均值為0.30，最大

值為0.83，最小值為0，均值高于中位數(shù)，說(shuō)明我國(guó)上

市企業(yè)透明度水平整體較高。管理層短視的均值為

0.09，最大值為0.38，最小值為0，表明樣本管理層短

視行為相差較大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為0.88，最大

值為5.21，最小值為0，表明不同企業(yè)之間企業(yè)數(shù)字

化程度差距較大。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

變量

Trans

Myo

Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

樣本量

50906

37804

37657

69223

61116

55145

48558

37916

69223

45642

74301

55778

均值

0.30

0.09

0.88

5.55

21.52

11.78

0.35

36.69

34.81

37.04

15.01

1.20

標(biāo)準(zhǔn)差

0.13

0.08

0.99

0.68

1.55

16.94

0.11

23.77

25.31

17.16

7.24

0.43

最小值

0

0

0

4.59

18.01

-67.08

0

0.07

0

8.88

1

0.44

中位數(shù)

0.28

0.07

0.51

5.50

21.44

10.68

0.33

36.57

35.25

34.29

1

1.130

最大值

0.83

0.38

5.21

6.67

25.93

63.75

0.57

87.59

92.91

92

34

3.79

64

（二）管理層短視、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)透明度

為檢驗(yàn)假設(shè) 1，本文使用固定效應(yīng)面板模型進(jìn)

行實(shí)證分析，結(jié)果如表3（1）列所示。（1）列使用管理

層短視對(duì)企業(yè)透明度進(jìn)行回歸，回歸系數(shù)為-0.0112，

且在5%的水平上顯著，說(shuō)明管理層短視對(duì)企業(yè)透明

度具有顯著的負(fù)向效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)H1?？赡艿慕?/p>

釋為：管理層在面對(duì)企業(yè)關(guān)鍵事項(xiàng)披露或者負(fù)面業(yè)

績(jī)披露時(shí)，出于自身利益的考慮，存在影響報(bào)告正常

披露的情形，進(jìn)而影響了企業(yè)透明度。

為檢驗(yàn)假設(shè) 2，本文對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)透明

度進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果如表3（2）列所示。（2）列單

獨(dú) 運(yùn) 用 了 數(shù) 字 化 轉(zhuǎn) 型 進(jìn) 行 回 歸 ，回 歸 系 數(shù) 為

0.00570，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有

助于提升企業(yè)透明度，驗(yàn)證了假設(shè)H2?？赡艿慕忉?/p>

為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)對(duì)內(nèi)部信息的獲取能力，

優(yōu)化了企業(yè)信息披露的精準(zhǔn)性和質(zhì)量，進(jìn)而提升了

企業(yè)透明度。

為檢驗(yàn)假設(shè)3，本文對(duì)管理層短視、數(shù)字化轉(zhuǎn)型

與企業(yè)透明度進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果如表3（3）列所

示。（3）列中，管理層短視與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交乘項(xiàng)系

數(shù)為0.0355，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)

型的提升弱化了管理層短視對(duì)企業(yè)透明度的負(fù)向影

響，驗(yàn)證了假設(shè)H3。可能的解釋為：一方面，數(shù)字化

轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)內(nèi)部管理的效率，使得調(diào)取信息、復(fù)

核信息更加便捷，抑制了管理層利用職權(quán)實(shí)施操縱

的行為活動(dòng)；另一方面，通過(guò)信息監(jiān)督增強(qiáng)了管理層

主動(dòng)披露信息的意愿。

（三）異質(zhì)性分析

為考察管理層短視、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)透明度

的異質(zhì)性影響，本文根據(jù)企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

水平以及企業(yè)規(guī)模對(duì)樣本進(jìn)行了分組討論。

1.企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性

本文按照企業(yè)所有者性質(zhì)將樣本分為國(guó)有企業(yè)

組與非國(guó)有企業(yè)組。如表4所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)

有企業(yè)管理層短視行為的調(diào)節(jié)更明顯。原因可能

是：國(guó)有企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)承接了更多政策性項(xiàng)目，且

運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目涉及上下游企業(yè)較多，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)

型，信息透明度增強(qiáng)，管理層操縱行為得到抑制。因

此，在強(qiáng)監(jiān)管背景下，國(guó)有企業(yè)的管理層短視行為對(duì)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的監(jiān)督效應(yīng)更為敏感。

2.競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)弱

本文基于各個(gè)企業(yè)應(yīng)收賬款與存貨之和除以總

資產(chǎn)，將樣本劃分為強(qiáng)弱競(jìng)爭(zhēng)兩組。如表5所示，企

業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)組企業(yè)管理層短視行為的調(diào)

節(jié)作用更為明顯。原因可能是：行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度會(huì)影

響企業(yè)信息披露決策[25]

，但由于數(shù)字化技術(shù)能通過(guò)

提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)而提升企業(yè)的業(yè)務(wù)水

平，因此在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)

組企業(yè)管理層短視行為的調(diào)節(jié)效應(yīng)更為明顯。

3.企業(yè)規(guī)模

本文基于企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的中位數(shù)將樣本劃分為

企業(yè)規(guī)模較大和較小兩組。如表6所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)

型對(duì)企業(yè)規(guī)模較大樣本的管理層短視行為的調(diào)節(jié)效

應(yīng)較強(qiáng)。原因可能是：一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資

表3 管理層短視、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)透明度的影響

變量

Myo

Dig

Myo×Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

企業(yè)

年份

行業(yè)

Constant

Observations

R-squared

Number of code

(1)

Trans

-0.0112**

(0.00517)

0.149***

(0.0214)

0.0101***

(0.00115)

0.000544***

(3.16e-05)

-0.00118

(0.0122)

0.000399***

(2.64e-05)

-0.000443***

(4.12e-05)

0.000575***

(8.09e-05)

0.00348**

(0.00172)

0.0127***

(0.000830)

控制

控制

控制

-0.826***

(0.0937)

36,685

0.594

4,428

(2)

Trans

0.00570***

(0.000949)

0.141***

(0.0207)

0.00976***

(0.00115)

0.000550***

(3.15e-05)

-0.00181

(0.0123)

0.000398***

(2.64e-05)

-0.000445***

(4.12e-05)

0.000593***

(8.07e-05)

0.00376**

(0.00167)

0.0130***

(0.000828)

控制

控制

控制

-0.783***

(0.0912)

36,539

0.594

4,408

(3)

Trans

0.00273

(0.00611)

0.00707***

(0.000989)

0.0355***

(0.00768)

0.140***

(0.0208)

0.00981***

(0.00115)

0.000545***

(3.15e-05)

-0.00138

(0.0122)

0.000397***

(2.64e-05)

-0.000436***

(4.11e-05)

0.000580***

(8.07e-05)

0.00374**

(0.00168)

0.0129***

(0.000827)

控制

控制

控制

-0.779***

(0.0914)

36,538

0.595

4,407

注：括號(hào)內(nèi)為聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別表示在10%、5%和

1%水平上顯著。下表同。

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

65

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

金要求較高，規(guī)模較大的企業(yè)更容易獲得較低的融

資成本，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型也更容易開(kāi)展，對(duì)企業(yè)治理

能產(chǎn)生正向影響；另一方面，企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大伴隨著其

業(yè)務(wù)量的增加，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型在優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)系

統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)更容易得以體現(xiàn)，更能有效約

束管理層機(jī)會(huì)主義行為。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證結(jié)論的可靠性，本文從以下三個(gè)方面

進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）考慮到外資可能具備更多向資

本市場(chǎng)傳遞信號(hào)的途徑，因此剔除外資樣本以縮小

總樣本規(guī)模。（2）管理層持股可以使得管理層和股東

保持一致利益[26，27]

，從而降低代理問(wèn)題，因此添加遺

漏變量管理層持股比例（Mshare）至計(jì)量模型中。（3）

考慮到管理層對(duì)長(zhǎng)短期項(xiàng)目的決策以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型

活動(dòng)在不同行業(yè)間可能存在差異，本文將行業(yè)控制

細(xì)化至證監(jiān)會(huì)行業(yè)三級(jí)分類。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表

7 所示，管理層短視和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變量符號(hào)和顯

著性與前文一致，說(shuō)明本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（五）工具變量

管理層短視與企業(yè)透明度可能在一定程度上互

為因果關(guān)系，對(duì)此本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，以再次

滯后被解釋變量的方式進(jìn)行內(nèi)生性處理，滿足了相

關(guān)外生性條件?；貧w結(jié)果如表8所示，系數(shù)在1%的

水平上顯著，結(jié)論仍與前文一致，證明了本文結(jié)論的

穩(wěn)健性。

（六）機(jī)制路徑的識(shí)別檢驗(yàn)

上文對(duì)管理層短視和企業(yè)透明度之間的關(guān)系進(jìn)

行了較為詳細(xì)地刻畫(huà)，下面將對(duì)管理層短視和企業(yè)

表4 國(guó)企與非國(guó)企分組回歸結(jié)果

變量

Myo

Dig

Myo×Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

企業(yè)

年份

行業(yè)

Constant

Observations

R-squared

Number of code

全樣本

Trans

0.00273

(0.00611)

0.00707***

(0.000989)

0.0355***

(0.00768)

0.140***

(0.0208)

0.00981***

(0.00115)

0.000545***

(3.15e-05)

-0.00138

(0.0122)

0.000397***

(2.64e-05)

-0.000436***

(4.11e-05)

0.000580***

(8.07e-05)

0.00374**

(0.00168)

0.0129***

(0.000827)

控制

控制

控制

-0.779***

(0.0914)

36,538

0.595

4,407

國(guó)企

Trans

0.0402***

(0.00996)

0.00528***

(0.00173)

0.0534***

(0.0132)

0.116***

(0.0373)

0.00642***

(0.00191)

0.000431***

(4.64e-05)

0.0143

(0.0192)

0.000214***

(4.66e-05)

-0.000227***

(7.59e-05)

4.99e-05

(0.000139)

0.00834***

(0.00300)

0.00698***

(0.00126)

控制

控制

控制

-0.632***

(0.159)

13,088

0.698

1,352

非國(guó)企

Trans

-0.0153**

(0.00751)

0.00597***

(0.00102)

0.0211**

(0.00967)

0.139***

(0.0230)

0.0145***

(0.00141)

0.000490***

(3.95e-05)

-0.0267*

(0.0139)

0.000468***

(3.09e-05)

-0.000343***

(4.78e-05)

0.000505***

(9.91e-05)

0.00184

(0.00186)

0.0129***

(0.00101)

控制

控制

控制

-0.832***

(0.104)

23,450

0.535

3,421

表5 競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度分組回歸結(jié)果

變量

Myo

Dig

Myo×Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

企業(yè)

年份

行業(yè)

Constant

Observations

R-squared

Number of code

全樣本

Trans

0.00273

(0.00611)

0.00707***

(0.000989)

0.0355***

(0.00768)

0.140***

(0.0208)

0.00981***

(0.00115)

0.000545***

(3.15e-05)

-0.00138

(0.0122)

0.000397***

(2.64e-05)

-0.000436***

(4.11e-05)

0.000580***

(8.07e-05)

0.00374**

(0.00168)

0.0129***

(0.000827)

控制

控制

控制

-0.779***

(0.0914)

36,538

0.595

4,407

強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)

Trans

0.0105

(0.00833)

0.00637***

(0.00123)

0.0456***

(0.0106)

0.138***

(0.0298)

0.0113***

(0.00143)

0.000585***

(4.09e-05)

0.00191

(0.0159)

0.000409***

(3.62e-05)

-0.000459***

(5.23e-05)

0.000546***

(0.000103)

0.00379

(0.00239)

0.0125***

(0.00117)

控制

控制

控制

-0.796***

(0.130)

18,229

0.604

3,984

弱競(jìng)爭(zhēng)

Trans

-0.00483

(0.00841)

0.00457***

(0.00126)

0.0284**

(0.0114)

0.133***

(0.0227)

0.00822***

(0.00136)

0.000544***

(4.51e-05)

-0.00748

(0.0155)

0.000379***

(3.49e-05)

-0.000400***

(5.28e-05)

0.000591***

(9.54e-05)

0.00464**

(0.00183)

0.0130***

(0.00114)

控制

控制

控制

-0.696***

(0.102)

18,309

0.592

4,033

66

透明度的具體影響路徑進(jìn)行分析。本文通過(guò)構(gòu)建遞

歸方程，期望更加清晰地揭示兩者之間的內(nèi)在邏輯

關(guān)系，為本文的研究提供更加詳細(xì)的證據(jù)。

Transi,t + 1 = α0 + β1Myoi,t + β2Controlsi,t +

μi + μt + μd + εi,t

（1）

MRDIi,t + 1 = α0 + β1Myoi,t + β2Controlsi,t +

μi + μt + μd + εi,t

（4）

Transi,t + 1 = α0 + β1Myoi,t + β2MRDIi,t +

β3Controlsi,t + μi + μt + μd + εi,t

（5）

在中介變量 MRDI 的選取上，本文以是否進(jìn)行

創(chuàng)新投入來(lái)考察。選取這一變量的原因在于：管理

層的短視行為通常表現(xiàn)為減少甚至放棄對(duì)具有長(zhǎng)期

收益的投資行為[28]

，而創(chuàng)新活動(dòng)需要長(zhǎng)期資源的投

入，且具備較高的失敗可能[29]

。因此，管理層短視行

為會(huì)通過(guò)調(diào)整創(chuàng)新項(xiàng)目來(lái)改變企業(yè)決策和風(fēng)險(xiǎn)偏

好，以獲得短期現(xiàn)金流來(lái)實(shí)現(xiàn)短期目標(biāo)。在此過(guò)程

中，投資者和監(jiān)管方較難了解到企業(yè)短期真實(shí)的風(fēng)

險(xiǎn)問(wèn)題，導(dǎo)致盈余管理和風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)披露監(jiān)管更難，從

而加劇了信息不對(duì)稱現(xiàn)象和管理層行為動(dòng)機(jī)的監(jiān)管

難度?；貧w結(jié)果如表9所示，管理層短視（Myo）對(duì)企

業(yè)創(chuàng)新活力（MRDI）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著

為負(fù)，說(shuō)明管理層短視對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入具有一定負(fù)

向作用。從模型5來(lái)看，管理層短視（Myo）和企業(yè)創(chuàng)

新活力（MRDI）對(duì)企業(yè)透明度（Trans）的影響分別顯

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

變量

Myo

Dig

Myo×Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

Mshare

企業(yè)

年份

行業(yè)

Constant

Observations

R-squared

Number of code

剔除外資

Trans

0.00346

(0.00595)

0.00606***

(0.000895)

0.0386***

(0.00801)

0.141***

(0.0208)

0.00990***

(0.00114)

0.000546***

(3.16e-05)

-0.00166

(0.0122)

0.000396***

(2.64e-05)

-0.000436***

(4.11e-05)

0.000578***

(8.07e-05)

0.00374**

(0.00168)

0.0129***

(0.000828)

控制

控制

控制

-0.777***

(0.0914)

36,538

0.595

4,407

增加遺漏變量

Trans

0.000630

(0.00666)

0.00647***

(0.00101)

0.0350***

(0.00874)

0.148***

(0.0214)

0.00983***

(0.00128)

0.000570***

(3.61e-05)

0.00309

(0.0137)

0.000407***

(2.97e-05)

-0.000415***

(4.67e-05)

0.000447***

(8.76e-05)

0.00342**

(0.00173)

0.0132***

(0.000939)

0.0728***

(0.00669)

控制

控制

控制

-0.811***

(0.0946)

27,747

0.595

3,089

細(xì)化行業(yè)分組

Trans

0.00373

(0.00593)

0.00623***

(0.000897)

0.0393***

(0.00803)

0.131***

(0.0227)

0.00959***

(0.00114)

0.000542***

(3.17e-05)

-0.00107

(0.0120)

0.000392***

(2.63e-05)

-0.000436***

(4.10e-05)

0.000584***

(8.02e-05)

0.00361**

(0.00167)

0.0130***

(0.000831)

控制

控制

控制

-0.713***

(0.104)

36,538

0.599

4,407

表6 企業(yè)規(guī)模分組回歸結(jié)果

變量

Myo

Dig

Myo×Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

企業(yè)

年份

行業(yè)

Constant

Observations

R-squared

Number of code

全樣本

Trans

0.00273

(0.00611)

0.00707***

(0.000989)

0.0355***

(0.00768)

0.140***

(0.0208)

0.00981***

(0.00115)

0.000545***

(3.15e-05)

-0.00138

(0.0122)

0.000397***

(2.64e-05)

-0.000436***

(4.11e-05)

0.000580***

(8.07e-05)

0.00374**

(0.00168)

0.0129***

(0.000827)

控制

控制

控制

-0.779***

(0.0914)

36,538

0.595

4,407

企業(yè)規(guī)模較大

Trans

0.00577

(0.00785)

0.00621***

(0.00120)

0.0437***

(0.0107)

0.131***

(0.0247)

0.0110***

(0.00209)

0.000750***

(4.80e-05)

0.0204

(0.0170)

0.000509***

(3.66e-05)

-0.000477***

(6.25e-05)

0.000678***

(0.000108)

0.00579***

(0.00199)

0.0173***

(0.00124)

控制

控制

控制

-0.794***

(0.111)

20,904

0.615

2,831

企業(yè)規(guī)模較小

Trans

-0.00710

(0.00822)

0.00515***

(0.00129)

0.0177

(0.0113)

0.201***

(0.0323)

0.00996***

(0.00165)

0.000283***

(3.50e-05)

-0.0184

(0.0159)

0.000245***

(3.65e-05)

-0.000285***

(5.22e-05)

0.000558***

(0.000118)

-0.00322

(0.00262)

0.00929***

(0.00109)

控制

控制

控制

-1.012***

(0.145)

15,634

0.517

3,057

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

67

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

著為負(fù)和顯著為正。由此可見(jiàn)，管理層短視主義出

于自利和股票市場(chǎng)表現(xiàn)等考慮，會(huì)減少企業(yè)創(chuàng)新投

入以降低短期投資風(fēng)險(xiǎn)，造成了缺乏長(zhǎng)期研發(fā)項(xiàng)目

投資和分析師跟蹤不足的現(xiàn)象，加劇了對(duì)外信息披

露不完善和外部監(jiān)管難度，最終降低了企業(yè)透明度。

實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了，管理層短視—企業(yè)創(chuàng)新活力

—企業(yè)透明度的傳導(dǎo)路徑是成立的。

五、結(jié)論與建議

本文采用 2011—2021 年我國(guó)上市企業(yè)的非平

衡面板數(shù)據(jù)，研究管理層短視、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)透

明度之間的關(guān)系。實(shí)證研究結(jié)果表明：第一，管理層

短視對(duì)企業(yè)透明度具有負(fù)向的影響；第二，企業(yè)數(shù)字

化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)透明度具有正向的影響；第三，隨著企

業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，管理層短視對(duì)企業(yè)透明度的

負(fù)向影響會(huì)得以緩解，而這種影響關(guān)系在國(guó)有企業(yè)

屬性、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較強(qiáng)以及企業(yè)規(guī)模較大的樣本中表

現(xiàn)更為明顯。

本文的研究具有一定的政策參考意義：首先，管

理層短視對(duì)企業(yè)透明度具有顯著的負(fù)向影響，且這

種影響在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同競(jìng)爭(zhēng)水平以及不同企

業(yè)規(guī)模下具有異質(zhì)性。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)以及行業(yè)協(xié)

會(huì)應(yīng)該針對(duì)不同行業(yè)特征，基于管理層道德性和可

持續(xù)發(fā)展理念，督促企業(yè)樹(shù)立并強(qiáng)化自身企業(yè)文化，

并暢通內(nèi)外部投訴渠道和反饋機(jī)制，明確管理層責(zé)

任意識(shí)。其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)透明度具有

顯著的正向效應(yīng)。鑒于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需資金量

較大且技術(shù)壁壘較高，因此可建立激勵(lì)機(jī)制，給予數(shù)

表8 內(nèi)生性處理回歸

變量

Myo

Dig

Myo×Dig

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

企業(yè)

年份

行業(yè)

Weak identification test

Underidentification test

Chi-sq(1) P-val

Observations

R-squared

Number of code

Trans

-0.0875***

(0.0283)

-0.0746***

(0.00569)

0.00858***

(0.000854)

0.000526***

(2.92e-05)

-0.00621

(0.0100)

0.000352***

(2.35e-05)

-0.000446***

(3.27e-05)

0.000562***

(5.76e-05)

0.00397***

(0.00118)

0.0135***

(0.000783)

控制

控制

控制

920.502

433.033

0.000

31,948

0.585

3,581

Trans

-0.0439

(0.0329)

0.00774***

(0.00119)

0.0968***

(0.0253)

-0.0720***

(0.00597)

0.00860***

(0.000863)

0.000530***

(2.94e-05)

-0.00661

(0.00999)

0.000347***

(2.36e-05)

-0.000431***

(3.28e-05)

0.000553***

(5.76e-05)

0.00417***

(0.00114)

0.0135***

(0.000791)

控制

控制

控制

423.115

400.669

31,832

0.585

3,577

表9 管理層短視與企業(yè)透明度的機(jī)制識(shí)別：

企業(yè)創(chuàng)新活力渠道

變量

Myo

MRDI

Epu

Size

Roe

Indep

Insr

Lev

Cr

Age

Growth

企業(yè)

年份

行業(yè)

Constant

Observations

R-squared

Number of code

模型1

Trans

-0.0112**

(0.00517)

0.149***

(0.0214)

0.0101***

(0.00115)

0.000544***

(3.16e-05)

-0.00118

(0.0122)

0.000399***

(2.64e-05)

-0.000443***

(4.12e-05)

0.000575***

(8.09e-05)

0.00348**

(0.00172)

0.0127***

(0.000830)

控制

控制

控制

-0.826***

(0.0937)

36,685

0.594

4,428

模型4

MRDI

-0.773***

(0.218)

5.394***

(0.154)

0.261***

(0.0277)

-0.00168

(0.00113)

-0.383

(0.431)

-0.00139

(0.00105)

-0.00961***

(0.00129)

-0.00380*

(0.00195)

-0.114***

(0.00891)

-0.238***

(0.0328)

控制

控制

控制

-33.05***

(0.981)

36,682

4,427

模型5

Trans

-0.0109**

(0.00517)

0.00499***

(0.00173)

0.146***

(0.0215)

0.00998***

(0.00115)

0.000546***

(3.16e-05)

-0.000988

(0.0122)

0.000397***

(2.64e-05)

-0.000437***

(4.12e-05)

0.000570***

(8.10e-05)

0.00353**

(0.00173)

0.0129***

(0.000828)

控制

控制

控制

-0.810***

(0.0942)

36,685

0.595

4,428

68

字化轉(zhuǎn)型企業(yè)一定的補(bǔ)貼和技術(shù)支持。再次，完善

數(shù)字智慧監(jiān)管平臺(tái)，鼓勵(lì)企業(yè)上鏈，并通過(guò)跨地區(qū)、

跨部門(mén)、跨層級(jí)主體間的業(yè)務(wù)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)事前事中事

后全鏈條全領(lǐng)域監(jiān)管。最后，應(yīng)充分考慮各行業(yè)各

地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)戰(zhàn)略、數(shù)字化建設(shè)、數(shù)字化管

理以及財(cái)政補(bǔ)貼能力等各方面因素不均衡的狀況，

有序推進(jìn)智慧數(shù)字化建設(shè)。■

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（責(zé)任編輯：DJ / 校對(duì)：XY）

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

69

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

一、引言

“十四五”規(guī)劃綱要指出，要加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)的信

息披露工作，強(qiáng)化公司的環(huán)保管理責(zé)任制。當(dāng)前，環(huán)

境披露已成為監(jiān)管部門(mén)、上市公司和投資機(jī)構(gòu)關(guān)注

的焦點(diǎn)。然而，上市公司的環(huán)境信息披露水平并不

樂(lè)觀，呈現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象[1]

。2021年5月，生態(tài)環(huán)境

部門(mén)出臺(tái)《環(huán)境信息依法披露制度改革方案》，要求

重點(diǎn)排污單位、強(qiáng)制性清潔生產(chǎn)審核企業(yè)、環(huán)境違法

企業(yè)等，在一定時(shí)間內(nèi)繼續(xù)公開(kāi)企業(yè)環(huán)境狀況。事

實(shí)上，董事會(huì)在公司管理中處于引領(lǐng)位置[2]

，董事會(huì)

成員特征必然會(huì)影響企業(yè)環(huán)境信息披露決策[3]

。

董事會(huì)負(fù)責(zé)監(jiān)管高級(jí)管理者、戰(zhàn)略決策和股東

利益保護(hù)等復(fù)雜的任務(wù)，其良好運(yùn)行對(duì)企業(yè)十分重

要[4]

。從企業(yè)內(nèi)部治理角度來(lái)看，董事會(huì)斷裂帶是

將董事會(huì)分為不同子群體的虛擬劃分[4]

，組內(nèi)相似

性和組間差異性越大則斷裂帶越清晰[5]

。董事會(huì)斷

裂帶對(duì)研究群體成員的多樣性組成和群體決策有效

性發(fā)揮著重要作用[6]

。那么，董事會(huì)斷裂帶特征能

否促進(jìn)企業(yè)提升環(huán)境信息披露水平？從企業(yè)外部網(wǎng)

絡(luò)來(lái)看，連鎖董事網(wǎng)絡(luò)為促進(jìn)企業(yè)溝通與交流提供

了合法途徑和有效渠道[7]

，嵌入網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)環(huán)境

信息披露決策可能會(huì)相互影響[8]

。處于連鎖董事網(wǎng)

絡(luò)中的企業(yè)擁有較為核心的網(wǎng)絡(luò)位置，與網(wǎng)絡(luò)中其

他企業(yè)的環(huán)境信息披露水平存在差異。那么，董事

會(huì)在外部聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)的位置能否促進(jìn)企業(yè)提升環(huán)境信

息披露水平？

已有環(huán)境信息披露研究主要從企業(yè)績(jī)效[9]

、公

司規(guī)模[10]

、企業(yè)文化[11]

等內(nèi)部影響因素，制度壓力[12]

、

同群效應(yīng)影響[8]

、環(huán)保壓力[13]

等外部影響因素開(kāi)展，

對(duì)董事會(huì)斷裂帶與網(wǎng)絡(luò)位置的關(guān)注不足。本文從董

事會(huì)內(nèi)部斷裂帶和外部聯(lián)結(jié)兩條路徑開(kāi)展研究，主

要的理論貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下三方面：第一，在董事會(huì)斷

裂帶的度量方式上，考慮環(huán)境信息披露的特點(diǎn)構(gòu)建

董事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶，揭示了董事會(huì)群體斷裂帶對(duì)環(huán)

境信息披露的影響機(jī)制。第二，構(gòu)建董事會(huì)外部網(wǎng)

絡(luò)，分析了處于網(wǎng)絡(luò)中心位置企業(yè)在環(huán)境信息披露

方面的表現(xiàn)。第三，董事會(huì)內(nèi)部斷裂帶和外部網(wǎng)絡(luò)

特征對(duì)公司環(huán)境信息披露決策產(chǎn)生影響，但提高環(huán)

境信息披露水平還需要實(shí)際的創(chuàng)新技術(shù)支持。本研

摘 要：董事會(huì)成員構(gòu)成形成了董事會(huì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，董事會(huì)成員外部連鎖形成了董事會(huì)外部網(wǎng)絡(luò)特征。本文基于重污染上市公司

數(shù)據(jù)，研究董事會(huì)內(nèi)部斷裂帶、董事會(huì)外部網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露的影響，并揭示了創(chuàng)新能力的中介作用。研究結(jié)果表明：董事會(huì)

經(jīng)歷斷裂帶對(duì)環(huán)境信息披露具有正向影響，董事會(huì)成員經(jīng)歷的“和而不同”有助于提升企業(yè)環(huán)境信息披露水平；董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心位置、中

介位置對(duì)環(huán)境信息披露具有正向影響，董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置有助于企業(yè)在環(huán)境信息披露方面“卓爾不群”；企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)其環(huán)境信息披露

程度越高，創(chuàng)新能力在董事會(huì)特征對(duì)環(huán)境信息披露的影響中起到了部分中介作用。

關(guān)鍵詞：環(huán)境信息披露；董事會(huì)斷裂帶；董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)；創(chuàng)新能力

中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3540（2023）09-0070-0008

■ 邵鵬 易薇

作者簡(jiǎn)介：邵鵬（1987—），男，西安工程大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師； 易薇（2000—），女，西安工程大學(xué)碩士研究生。

董事會(huì)特征

對(duì)環(huán)境信息披露的影響

70

究將創(chuàng)新能力納入模型，揭示了董事會(huì)內(nèi)外部特征

對(duì)環(huán)境信息披露創(chuàng)新能力的中介作用。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一）理論基礎(chǔ)

斷裂帶的概念源于地理學(xué)的斷層帶，群體斷裂

帶可以看作根據(jù)差異性的特征將團(tuán)隊(duì)成員劃分為多

個(gè)子群體的虛擬邊界[6]

。子群體內(nèi)部相似性越高，

外部群體間差異性越大，則斷裂帶越清晰[5]

。董事

會(huì)斷裂帶子群間具有不同的行為特征，這種差異可

能會(huì)帶來(lái)更多的知識(shí)和更好的任務(wù)相關(guān)技能[14]

。董

事會(huì)群體斷裂帶有助于研究人員多樣性特征組合導(dǎo)

致的群體分化，生理斷裂帶、任務(wù)斷裂帶、認(rèn)知斷裂

帶等[4]

成為研究董事會(huì)成員多樣化的新視角。以往

研究指出，高管海外背景、金融背景、學(xué)術(shù)背景等特

質(zhì)對(duì)信息披露質(zhì)量有影響[15]

。因此，本研究基于高

管海外背景、金融背景、學(xué)術(shù)背景構(gòu)建經(jīng)歷斷裂帶，

考察董事會(huì)生理斷裂帶與經(jīng)歷斷裂帶對(duì)公司環(huán)境信

息披露的影響。

董事會(huì)作為企業(yè)內(nèi)外部溝通聯(lián)系的重要渠道，

其與外部環(huán)境之間的交流使公司收集到更多外部信

息資源，獲得有價(jià)值的信息，有助于公司的生存和發(fā)

展[16]

。董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響了董事的偏好和董事會(huì)的效

率，在企業(yè)創(chuàng)新中發(fā)揮著重要作用[17]

。企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)

中所處的位置影響著企業(yè)的信息資源和對(duì)其他企業(yè)

的影響力[18]

。越處于中心位置，企業(yè)獲取的信息資

源越多，對(duì)其他企業(yè)的影響越深[19]

。中介中心性既

代表著某一節(jié)點(diǎn)在傳遞信息等符號(hào)性要素時(shí)作為樞

紐的重要程度，也代表著某一節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的知名

度、聲譽(yù)和影響力[20]

。董事網(wǎng)絡(luò)能夠幫助企業(yè)獲取

信任和提升資源獲取控制能力，進(jìn)而利于促進(jìn)公司

披露環(huán)境信息。因此，本文從中心位置和中介位置

兩方面分析網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)公司環(huán)境信息披露的影響。

董事會(huì)成員的組成構(gòu)成了董事會(huì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的特

征，董事會(huì)成員外部連鎖關(guān)系形成了董事會(huì)外部網(wǎng)

絡(luò)特征。如圖1所示，假設(shè)存在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三個(gè)企業(yè)

董事會(huì)。從董事會(huì)內(nèi)部來(lái)看，每個(gè)董事會(huì)都包括若

干名董事，這些董事因?yàn)樯恚ㄐ詣e、年齡）或經(jīng)歷

（海外背景、金融背景、學(xué)術(shù)背景）的差異，形成該董

事會(huì)的斷裂帶。從董事會(huì)外部來(lái)看，如董事C在企

業(yè)Ⅰ和企業(yè)Ⅱ均任職董事，即企業(yè)Ⅰ和企業(yè)Ⅱ有聯(lián)

結(jié)關(guān)系；董事D在企業(yè)Ⅰ和企業(yè)Ⅲ均任職董事，即企

業(yè)Ⅰ和企業(yè)Ⅲ有聯(lián)結(jié)關(guān)系；董事H在企業(yè)Ⅱ和企業(yè)

Ⅲ均任職董事，即企業(yè)Ⅱ和企業(yè)Ⅲ有聯(lián)結(jié)關(guān)系。

圖1 董事會(huì)特征示意圖

隨著國(guó)民綠色環(huán)保意識(shí)的加強(qiáng)，環(huán)境信息披露

有助于企業(yè)樹(shù)立綠色企業(yè)形象，吸引投資者，進(jìn)而提

升企業(yè)價(jià)值[21]

。一般而言，董事會(huì)的管理水平越高，

環(huán)境信息披露意愿越高，披露報(bào)告的信息更完善。

已有文獻(xiàn)對(duì)董事聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)和董事會(huì)斷裂帶開(kāi)展研

究，但關(guān)于重污染企業(yè)董事會(huì)斷裂帶的研究不多，且

鮮有關(guān)于董事會(huì)斷裂帶、董事聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)對(duì)環(huán)境信息

披露影響的研究。董事會(huì)不僅是核心管理部門(mén)，也

是聯(lián)系公司內(nèi)外部的重要渠道[22]

。因此，本文關(guān)注

董事會(huì)斷裂帶和董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置兩方面特征對(duì)企業(yè)

環(huán)境信息披露的影響。

（二）研究假設(shè)

1.董事會(huì)斷裂帶與環(huán)境信息披露

董事會(huì)成員的生理特征構(gòu)成董事會(huì)生理斷裂

帶，包括年齡和性別[23]

。根據(jù)生理特征形成的斷裂

帶會(huì)妨礙群體內(nèi)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和信息共享[24]

。生理斷

裂帶可能致使群體間產(chǎn)生隔閡，從而影響董事會(huì)的

決策。董事會(huì)成員相同特征越多，子群體內(nèi)部交流

越頻繁，則斷裂帶越明顯[4]

。生理斷裂帶使董事會(huì)

形成多個(gè)子群體，這些子群體間不同特征越多，表明

斷裂帶越深，成員缺乏信息互換和充分溝通，不利于

企業(yè)進(jìn)行環(huán)境信息披露。由此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：董事會(huì)生理斷裂帶負(fù)向影響企業(yè)環(huán)境信

息披露。

根據(jù)任務(wù)屬性形成的斷裂帶表示群體內(nèi)擁有豐

富的知識(shí)和技能，這提高了群體內(nèi)成員信息處理時(shí)

的交流水平和集體決策質(zhì)量[25]

。董事會(huì)成員的學(xué)

歷、工作背景越豐富，專業(yè)知識(shí)和視角就越多樣，這

有助于提升環(huán)境信息披露水平。董事會(huì)的各群體根

據(jù)不同的角度、觀點(diǎn)和信息進(jìn)行批判性辯論，可以激

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

71

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

發(fā)創(chuàng)造性，形成發(fā)散思維[5]

?？紤]到環(huán)境信息披露

的特點(diǎn)，本研究基于董事會(huì)成員的海外背景、金融背

景、學(xué)術(shù)背景特征構(gòu)建了董事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶指標(biāo)。

企業(yè)進(jìn)行環(huán)境信息披露時(shí)，要應(yīng)對(duì)和分析各種數(shù)據(jù)

和政策信息等，經(jīng)歷斷裂帶可以幫助董事會(huì)了解并

處理不同種類的相關(guān)信息，進(jìn)而推動(dòng)環(huán)境信息披

露。本文提出如下假設(shè)：

H1b：董事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶正向影響企業(yè)環(huán)境信

息披露。

2.董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置與環(huán)境信息披露

董事聯(lián)結(jié)影響著企業(yè)間的互動(dòng)交流，緩解相關(guān)

企業(yè)之間的信息不對(duì)稱。連鎖董事可以獲取重要的信

息和資源，促進(jìn)行為和決策在聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)快速傳播[26]

。

中心位置表示直接聯(lián)結(jié)企業(yè)更多，企業(yè)獲得的資源

更多[27]

。當(dāng)企業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)中心位置，意味著企業(yè)的

行業(yè)地位、網(wǎng)絡(luò)聲譽(yù)、信息、知識(shí)和資源高于網(wǎng)絡(luò)中

的其他成員。董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)是社會(huì)資本的載體，包含

著豐富的信息和資源，網(wǎng)絡(luò)中所處的位置影響著企

業(yè)獲得信息和資源的數(shù)量及質(zhì)量[20]

。網(wǎng)絡(luò)中心企業(yè)

在擁有區(qū)域優(yōu)勢(shì)和資源優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也有其應(yīng)盡的

職責(zé)與義務(wù)，在環(huán)境信息披露等方面會(huì)引起其他企

業(yè)的關(guān)注和效仿。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2a：董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心位置對(duì)環(huán)境信息披露提

升有積極影響。

企業(yè)建立信息聯(lián)系需要一定的成本，企業(yè)處于

中介位置更有信息優(yōu)勢(shì)，可以擁有更多的合作機(jī)會(huì)

和獲取信息的渠道。董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置可以幫助企業(yè)

通過(guò)較短的路徑接觸到更有價(jià)值的保密信息與核心

資源[28]

，結(jié)構(gòu)洞位置的占有者可以控制信息流[29]

。

中介位置就像一座橋梁，代表著更多的信息和控制，

為企業(yè)提供不同的信息資源，幫助企業(yè)做出創(chuàng)新的

投資決策[30]

。企業(yè)成為其他網(wǎng)絡(luò)成員之間的中介，

客觀上在其他合作伙伴之間架起了橋梁。換言之，

企業(yè)處于中介位置在控制信息和利益方面具有關(guān)鍵

優(yōu)勢(shì)。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2b：董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)中介位置對(duì)環(huán)境信息披露提

升有積極影響。

3.創(chuàng)新能力的中介作用

創(chuàng)新是企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得持續(xù)發(fā)展

和領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的重要因素[31]

。董事會(huì)斷裂帶可以提高

企業(yè)獲取資源的價(jià)值，推動(dòng)群體內(nèi)成員的信息交流

和共享，利于企業(yè)提出恰當(dāng)?shù)膭?chuàng)新戰(zhàn)略[24]

。如果成

員具有相同的認(rèn)知、知識(shí)背景和社會(huì)觀念，可能很難

引入新想法而不利于技術(shù)創(chuàng)新[32]

。面對(duì)不確定的市

場(chǎng)環(huán)境，斷裂帶為成員提供了其他視角的經(jīng)驗(yàn)和觀

點(diǎn)[33]

。新《環(huán)保法》引入了公共監(jiān)管的信息披露機(jī)

制，增加了企業(yè)違法的成本[34]

。一方面，重污染企業(yè)

為了規(guī)避環(huán)境違法不得不加大創(chuàng)新能力建設(shè)，從而

實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和提升環(huán)境信息披露水平；另一方面，

對(duì)于通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的企業(yè)而言，高水

平的環(huán)境信息披露也能夠展示其環(huán)保責(zé)任的踐行。

因此，本文提出以下假設(shè)：

H3a：創(chuàng)新能力在董事會(huì)斷裂帶對(duì)環(huán)境信息披

露影響中起到了中介作用

信息和資源作為企業(yè)形成和發(fā)展創(chuàng)新能力的基

石，對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新行為有著重要的影響[35]

。網(wǎng)絡(luò)中

的企業(yè)普遍享有資源和信息的優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)構(gòu)成

了企業(yè)創(chuàng)新行為和改善創(chuàng)新績(jī)效有形和無(wú)形資源的

基礎(chǔ)[36]

。連鎖董事可以從其他企業(yè)學(xué)到隱性創(chuàng)新經(jīng)

驗(yàn)，這種專用性知識(shí)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有重要作用[37]

。

當(dāng)企業(yè)擁有更多的信息和資源時(shí)，企業(yè)的創(chuàng)新能力

會(huì)大幅度增強(qiáng)，而創(chuàng)新能力的提升有利于企業(yè)減少

環(huán)境污染，從而提升其環(huán)境信息披露水平。因此，本

文提出如下假設(shè)：

H3b：創(chuàng)新能力在董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)環(huán)境信息

披露影響中起到了中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

參考《上市公司環(huán)保核查行業(yè)分類管理名錄》中

確定的重污染行業(yè)，本文選取上海和深圳的采礦、制

造、電力、供暖、燃?xì)?、發(fā)電等行業(yè)的A股上市公司作

為樣本。數(shù)據(jù)來(lái)自 CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用 Stata16 進(jìn)

行回歸分析。

（二）變量定義及測(cè)量

1.環(huán)境信息披露。本文以《中國(guó)上市公司環(huán)境

研究數(shù)據(jù)庫(kù)》中的“環(huán)境披露”內(nèi)容作為評(píng)價(jià)企業(yè)環(huán)

境信息披露水平的依據(jù)，對(duì)上市公司環(huán)境信息披露

的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了打分匯總。

2.董事會(huì)斷裂帶。運(yùn)用Lau等[6]

提出的“二分模

式”測(cè)量方法來(lái)計(jì)算董事會(huì)生理斷裂帶與經(jīng)歷斷裂

帶。董事會(huì)生理斷裂帶（Board Physiology Faultlines，

BPF）指標(biāo)通過(guò)董事會(huì)成員的年齡、性別來(lái)構(gòu)建。董

事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶（Board Experience Faultlines，BEF）

72

指標(biāo)選取董事會(huì)成員的海外背景、金融背景、學(xué)術(shù)背

景來(lái)構(gòu)建。

Faug = ∑j = 1

p

∑k = 1

2 n

g

k (xˉjk - xˉj

)

2

∑j = 1

p

∑k = 1

2

∑i = 1

n

g

k

(xijk - xˉj

)

2

,g = 1,2,3,…,S（1）

其中，n為董事會(huì)中成員數(shù)量，p表示所考察的

特征值總數(shù)，g 表示分類方式。 n

g

k 表示在以第 g 種

方式的分類下，子群體k中的成員數(shù)；xˉj 表示所有董

事會(huì)成員在特征 j 上的平均值；xˉjk 表示子群體 k 中

的成員在特征j上的平均值；xijk 表示在子群體k中，

第 i 個(gè)成員在特征 j 上的取值。 Faug 為在第 g 種方

式分類下的董事會(huì)斷裂帶強(qiáng)度，該值在0~1之間，值

越大則表示董事會(huì)斷裂帶強(qiáng)度越強(qiáng)，反之則越弱。

3.董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置。本文基于“董事-公司”隸

屬關(guān)系構(gòu)建了重污染上市公司董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)，選擇度

數(shù)中心性和中介中心性來(lái)測(cè)量網(wǎng)絡(luò)中心位置和網(wǎng)絡(luò)

中介位置。

4.創(chuàng)新能力?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要通過(guò)研發(fā)投入[8，23，38]

或?qū)＠麛?shù)量[5，27]

測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新能力。本文選取研發(fā)

投入來(lái)測(cè)度創(chuàng)新能力，主要基于以下三方面原因：首

先，高層梯隊(duì)理論認(rèn)為董事會(huì)特征會(huì)對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略決

策產(chǎn)生影響[23]

，本文關(guān)注董事會(huì)內(nèi)外部特征對(duì)企業(yè)

發(fā)展的影響，而確定研發(fā)投入規(guī)模則屬于戰(zhàn)略決策

的范疇；其次，創(chuàng)新產(chǎn)出是創(chuàng)新能力的結(jié)果表現(xiàn)，受

到包括研發(fā)投入在內(nèi)的諸多因素影響且影響機(jī)制具

有滯后性；再次，董事會(huì)特征能夠直接影響研發(fā)投

入，但不能直接作用于創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，本文參照袁

春生等[23]

、彭滿如等[38]

的研究，采用企業(yè)研發(fā)投入水

平來(lái)測(cè)量創(chuàng)新能力。

5.其他變量。本文選擇資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收

益率、企業(yè)年齡及規(guī)模為控制變量。

四、實(shí)證分析

（一）描述性與相關(guān)性分析

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

對(duì)于環(huán)境信息披露、網(wǎng)絡(luò)中心位置和中介位置指標(biāo)，

國(guó)有企業(yè)的均值均略高于非國(guó)有企業(yè)；對(duì)于生理斷

裂帶、經(jīng)歷斷裂帶、創(chuàng)新能力指標(biāo)，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)

有企業(yè)的均值較為接近。上述結(jié)果表明，相對(duì)于非

國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)環(huán)境信息披露平均水平較高且

網(wǎng)絡(luò)位置較為核心。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

變量

EID

BPF

BEF

NCL

NIL

IA

全樣本

均值

9.57

0.17

0.28

2.39

1846.34

18.54

標(biāo)準(zhǔn)差

7.56

0.17

0.22

1.68

3216.27

1.38

國(guó)企

均值

10.31

0.15

0.28

2.63

2294.13

18.74

標(biāo)準(zhǔn)差

7.75

0.15

0.21

1.69

3802.63

1.43

非國(guó)企

均值

9.22

0.18

0.27

2.27

1632.77

18.45

標(biāo)準(zhǔn)差

7.45

0.17

0.22

1.58

2871.46

1.35

檢驗(yàn)樣本企業(yè)主要變量的相關(guān)系數(shù)如表 3 所

示。結(jié)果顯示，董事會(huì)生理斷裂帶與企業(yè)環(huán)境信息

披露不存在顯著相關(guān)性，董事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶、創(chuàng)新能

力、中心位置、中介位置均與企業(yè)環(huán)境信息披露存在

顯著相關(guān)性。此外，網(wǎng)絡(luò)中心位置和網(wǎng)絡(luò)中介位置

相關(guān)性較高，故在回歸分析中分別進(jìn)入模型。

表3 相關(guān)性分析

變量

EID

BPF

BEF

IA

NCL

NIL

LEV

ROE

CT

CS

EID

1

0.014

0.067*

0.309*

0.080*

0.109*

0.178*

0.028

0.185*

0.186*

BPF

1

0.096*

0.081*

-0.024

-0.004

0.049*

-0.002

0.008

0.031

BEF

1

0.043*

-0.037

-0.033

0.024

0.009

0.077*

0.014

IA

1

0.082*

0.109*

0.339*

0.086*

0.070*

0.364*

NCL

1

0.705*

-0.003

0.044*

-0.034

0.009

NIL

1

0.009

0.038

0.002

0.044*

LEV

1

-0.217*

0.118*

0.154*

ROE

1

-0.022

0.028

CT

1

0.026

CS

1

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

（二）環(huán)境信息披露的影響因素

對(duì)董事會(huì)斷裂帶、董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)信息

披露之間的關(guān)系進(jìn)行多元線性回歸分析，表4為逐

表1 變量定義及說(shuō)明

變量類型

因變量

自變量

中介變量

控制變量

變量名稱

環(huán)境信息披露

生理斷裂帶

經(jīng)歷斷裂帶

網(wǎng)絡(luò)中心位置

網(wǎng)絡(luò)中介位置

創(chuàng)新能力

資產(chǎn)負(fù)債率

凈資產(chǎn)收益率

企業(yè)年齡

企業(yè)規(guī)模

符號(hào)

EID

BPF

BEF

NCL

NIL

IA

LEV

ROE

CT

CS

定義

環(huán)境信息披露指標(biāo)全部評(píng)分匯總

考察特征為年齡、性別

考察特征為海外背景、金融背景、學(xué)術(shù)背景

董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心性

董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)的中介中心性

研發(fā)投入的對(duì)數(shù)

資產(chǎn)負(fù)債率

凈資產(chǎn)收益率

企業(yè)上市的年數(shù)

總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

73

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

步回歸檢驗(yàn)結(jié)果。

表4 環(huán)境信息披露影響因素分析

變量

BPF

BEF

NCL

NIL

LEV

ROE

CS

CT

Constant

Observations

R-squared

r2_a

模型1

0.032

(0.04)

5.937***

(8.83)

1.944***

(3.61)

0.000***

(9.73)

0.228***

(10.28)

2.393***

(4.75)

3,619

0.087

0.0860

模型2

1.636***

(2.97)

5.907***

(8.81)

1.922***

(3.58)

0.000***

(9.72)

0.223***

(10.04)

2.047***

(4.05)

3,619

0.089

0.0882

模型3

0.382***

(5.19)

5.911***

(8.83)

1.824***

(3.40)

0.000***

(9.76)

0.232***

(10.49)

1.434***

(2.73)

3,620

0.094

0.0929

模型4

0.000***

(6.19)

5.902***

(8.84)

1.821***

(3.40)

0.000***

(9.55)

0.227***

(10.32)

2.008***

(4.07)

3,620

0.097

0.0957

模型5

1.738***

(3.16)

0.392***

(5.33)

5.870***

(8.78)

1.795***

(3.35)

0.000***

(9.71)

0.226***

(10.25)

1.036*

(1.92)

3,619

0.097

0.0951

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著；括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)

計(jì)量。下表同。

模型1顯示，生理斷裂帶對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露

沒(méi)有顯著影響，假設(shè)H1a未得到驗(yàn)證，即董事會(huì)成員

的年齡、性別差異形成的斷裂帶不會(huì)顯著影響企業(yè)

環(huán)境信息披露決策。模型2顯示，經(jīng)歷斷裂帶對(duì)企

業(yè)環(huán)境信息披露有顯著正向影響，H1b 得到驗(yàn)證。

這表明董事會(huì)成員的海外背景、金融背景、學(xué)術(shù)背景

差異形成的斷裂帶對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露決策造成了

影響，有利于企業(yè)提高環(huán)境信息披露水平。同一個(gè)

企業(yè)的董事會(huì)成員因?yàn)椴町惢?jīng)歷而形成經(jīng)歷斷裂

帶，經(jīng)歷斷裂帶對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露的促進(jìn)作用表

明了董事會(huì)特征在環(huán)境信息披露方面的“和而不同”

機(jī)制。

模型3、4顯示，網(wǎng)絡(luò)中心和網(wǎng)絡(luò)中介位置對(duì)企

業(yè)環(huán)境信息披露有顯著正向影響，研究假設(shè)H2a和

H2b得到驗(yàn)證，即董事會(huì)特征在環(huán)境信息披露方面

表現(xiàn)出“卓爾不群”機(jī)制。企業(yè)處在網(wǎng)絡(luò)中心位置，

與其他企業(yè)的聯(lián)結(jié)數(shù)量更多，更傾向于進(jìn)行環(huán)境信

息披露。處于網(wǎng)絡(luò)中介位置的企業(yè)，在連鎖董事網(wǎng)

絡(luò)中起到信息傳遞的橋梁作用更大，也會(huì)促進(jìn)該企

業(yè)提升環(huán)境信息披露水平。相對(duì)而言，位于中心位

置的企業(yè)環(huán)境信息披露的水平較高。這樣的結(jié)果表

明，隨著企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中擁有的聯(lián)結(jié)關(guān)系增

多，該企業(yè)的環(huán)境信息披露水平也會(huì)逐漸提升。

為了進(jìn)一步比較環(huán)境信息披露的影響機(jī)制，將

經(jīng)歷斷裂帶、網(wǎng)絡(luò)中心位置同時(shí)放入模型 5。可以

發(fā)現(xiàn)，經(jīng)歷斷裂帶、網(wǎng)絡(luò)中心位置均對(duì)環(huán)境信息披露

產(chǎn)生了顯著的積極影響，且經(jīng)歷斷裂帶對(duì)環(huán)境信息

披露的影響程度更大。這樣的結(jié)果表明，相對(duì)于董

事會(huì)外部聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)特征，來(lái)自企業(yè)董事會(huì)內(nèi)部成員

經(jīng)歷斷裂帶特征對(duì)環(huán)境信息披露的影響程度更大。

因此，為了提升環(huán)境信息披露水平，應(yīng)從董事會(huì)內(nèi)部

和外部?jī)煞矫嫣卣鬟M(jìn)行優(yōu)化調(diào)整：首先，應(yīng)對(duì)董事會(huì)

內(nèi)部組成進(jìn)行優(yōu)化，吸納具有不同海外背景、金融背

景、學(xué)術(shù)背景的成員進(jìn)入；其次，應(yīng)與其他企業(yè)建立

更多的網(wǎng)絡(luò)連接，促進(jìn)企業(yè)外部信息資源的獲取。

（三）創(chuàng)新能力中介效應(yīng)檢驗(yàn)

在創(chuàng)新能力影響因素分析中（見(jiàn)表 5），董事會(huì)

斷裂帶和董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置均顯著正向影響重污染企

業(yè)創(chuàng)新能力。董事會(huì)斷裂帶對(duì)創(chuàng)新能力正向影響的

結(jié)果表明，董事會(huì)成員不同的社會(huì)類別特征、不同的

背景經(jīng)歷會(huì)影響企業(yè)的創(chuàng)新決策。董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置

對(duì)創(chuàng)新能力正向影響的結(jié)果表明，處于中心位置和

表5 創(chuàng)新能力的影響因素分析

變量

BPF

BEF

NCL

NIL

LEV

ROE

CS

CT

Constant

Observations

R-squared

r2_a

F

模型6

創(chuàng)新能力

0.464***

(3.84)

2.350***

(20.92)

0.887***

(9.86)

0.000***

(20.98)

0.007*

(1.88)

17.179***

(204.03)

3,619

0.239

0.238

227.2

模型7

0.176*

(1.91)

2.367***

(21.05)

0.887***

(9.85)

0.000***

(21.02)

0.006*

(1.74)

17.210***

(203.07)

3,619

0.237

0.236

224.3

模型8

0.063***

(5.14)

2.364***

(21.09)

0.869***

(9.67)

0.000***

(21.06)

0.008**

(2.07)

17.088***

(194.51)

3,620

0.242

0.240

230.2

模型9

0.000***

(5.99)

2.363***

(21.11)

0.868***

(9.68)

0.000***

(20.86)

0.007*

(1.89)

17.184***

(207.76)

3,620

0.244

0.242

232.7

74

中介位置的企業(yè)具有核心優(yōu)勢(shì)，能夠憑借網(wǎng)絡(luò)位置

開(kāi)展合作，從而有利于企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)。相對(duì)于

網(wǎng)絡(luò)中介位置，企業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)中心位置對(duì)創(chuàng)新能力

的影響程度更大。生理斷裂帶對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響尚

未得到一致的結(jié)論。例如，馬連福等[4]

發(fā)現(xiàn)，科技密

集型上市公司董事會(huì)的社會(huì)類別斷裂帶（年齡、性

別）對(duì)公司的創(chuàng)新戰(zhàn)略決策有負(fù)面影響；孫玥璠等[5]

發(fā)現(xiàn)A股上市公司高管團(tuán)隊(duì)的斷裂帶（年齡、教育程

度、社會(huì)資本、專業(yè)背景等）對(duì)企業(yè)的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新有

顯著的積極影響。根據(jù)模型 6，本文基于重污染企

業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)展研究，發(fā)現(xiàn)生理斷裂帶（年齡、性別）顯著

影響企業(yè)創(chuàng)新能力。

選擇依次檢驗(yàn)方法進(jìn)行中介效應(yīng)的檢驗(yàn)[39]

，結(jié)

果如表 6 所示。模型 10—13 分別控制了生理斷裂

帶、經(jīng)歷斷裂帶、網(wǎng)絡(luò)中心位置和網(wǎng)絡(luò)中介位置，檢

驗(yàn)創(chuàng)新能力的中介作用。董事會(huì)生理斷裂帶對(duì)環(huán)境

信息披露沒(méi)有直接影響，不符合探討中介效應(yīng)的前

提。在董事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶對(duì)環(huán)境信息披露的影響

中，創(chuàng)新能力起到了部分中介作用。董事會(huì)經(jīng)歷斷

裂帶一部分直接對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露產(chǎn)生影響，一

部分通過(guò)中介變量創(chuàng)新能力影響企業(yè)環(huán)境信息披

露。假設(shè)H3a得到部分驗(yàn)證。根據(jù)依次檢驗(yàn)的前兩

個(gè)步驟，網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露影響的總效

應(yīng)（見(jiàn)表4）以及網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)創(chuàng)新能力影響的總效應(yīng)

（見(jiàn)表5），回歸系數(shù)均顯著。根據(jù)模型12和模型13，

控制創(chuàng)新能力以檢驗(yàn)董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)環(huán)境信息披

露的直接效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)均顯著。這表明直接

效應(yīng)和中介效應(yīng)皆存在，即董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置一部分

直接對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露產(chǎn)生影響，另一部分通過(guò)

創(chuàng)新能力對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露產(chǎn)生影響。因此，在

董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)環(huán)境信息披露的影響中，創(chuàng)新能

力起到了部分中介作用，假設(shè)H3b得到驗(yàn)證。

五、進(jìn)一步分析

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到董事會(huì)斷裂帶、董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置和環(huán)境

信息披露之間可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文滯后處

理董事會(huì)斷裂帶和網(wǎng)絡(luò)位置的數(shù)據(jù)，并對(duì)上期董事

會(huì)特征和本期環(huán)境信息披露進(jìn)行回歸分析，研究結(jié)

果沒(méi)有改變。因此，本文的變量之間不存在明顯的

內(nèi)生性問(wèn)題。

（二）分組檢驗(yàn)

以往研究通常認(rèn)為不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)具有差

異，故本部分按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)主效應(yīng)進(jìn)行分組回歸。

由表7可知，經(jīng)歷斷裂帶、董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置均正向影

響環(huán)境信息披露，而生理斷裂帶對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披

露無(wú)顯著影響。經(jīng)歷斷裂帶對(duì)國(guó)有企業(yè)環(huán)境信息披

露的正向影響更大，表明經(jīng)歷斷裂帶更能促進(jìn)國(guó)有

企業(yè)提高環(huán)境信息披露水平。董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心位

置、中介位置均正向顯著影響企業(yè)環(huán)境信息披露，且

對(duì)非國(guó)有企業(yè)的影響更大。相對(duì)于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)

有企業(yè)更需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)位置獲取資源，進(jìn)而提升企

業(yè)環(huán)境信息披露水平。

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

第一，從企業(yè)內(nèi)部而言，董事會(huì)斷裂帶對(duì)環(huán)境信

息披露有正向影響。具體而言：生理斷裂帶對(duì)企業(yè)

環(huán)境信息披露并無(wú)直接影響；經(jīng)歷斷裂帶對(duì)企業(yè)環(huán)

境信息披露有顯著正向影響，即董事會(huì)成員擁有不

同經(jīng)歷會(huì)顯著影響企業(yè)環(huán)境信息披露決策；相對(duì)于

非國(guó)有企業(yè)，董事會(huì)經(jīng)歷斷裂帶對(duì)國(guó)有企業(yè)環(huán)境信

表6 創(chuàng)新能力的中介作用檢驗(yàn)

變量

BPF

BEF

NCL

NIL

IA

LEV

ROE

CS

CT

Constant

Observations

R-squared

r2_a

F

模型10

環(huán)境信息披露

-0.586

(-0.83)

1.330***

(13.71)

2.809***

(4.05)

0.764

(1.44)

0.000***

(4.91)

0.218***

(10.11)

-20.463***

(-11.77)

3,619

0.132

0.131

91.86

模型11

1.404***

(2.61)

1.317***

(13.61)

2.789***

(4.02)

0.754

(1.42)

0.000***

(4.91)

0.214***

(9.90)

-20.623***

(-11.87)

3,619

0.134

0.132

93.04

模型12

0.301***

(4.16)

1.289***

(13.29)

2.864***

(4.14)

0.705

(1.33)

0.000***

(5.04)

0.222***

(10.27)

-20.593***

(-11.87)

3,620

0.136

0.135

95.07

模型13

0.000***

(5.00)

1.275***

(13.15)

2.889***

(4.18)

0.713

(1.35)

0.000***

(4.93)

0.219***

(10.15)

-19.907***

(-11.47)

3,620

0.138

0.137

96.54

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

75

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

息披露水平的提升作用更大。

第二，從企業(yè)外部而言，董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)環(huán)境

信息披露有正向影響。具體而言：網(wǎng)絡(luò)中心位置和

網(wǎng)絡(luò)中介位置顯著影響企業(yè)環(huán)境信息披露，網(wǎng)絡(luò)中

心位置越高的企業(yè)環(huán)境信息披露水平越高；在網(wǎng)絡(luò)

位置對(duì)環(huán)境信息披露和創(chuàng)新能力的影響中，網(wǎng)絡(luò)中

心位置的影響程度更高；相對(duì)于國(guó)有企業(yè)，董事會(huì)網(wǎng)

絡(luò)位置對(duì)非國(guó)有企業(yè)環(huán)境信息披露水平的提升作用

更大。

第三，創(chuàng)新能力在董事會(huì)特征對(duì)環(huán)境信息披露

的影響中起到部分中介作用。具體而言：創(chuàng)新能力

在經(jīng)歷斷裂帶以及董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心位置、網(wǎng)絡(luò)中介

位置對(duì)環(huán)境信息披露的影響中起到部分中介作用。

（二）相關(guān)啟示

生態(tài)環(huán)境部公布的《環(huán)境信息依法披露制度改

革方案》顯示，到2025年我國(guó)基本建立環(huán)境信息強(qiáng)

制公開(kāi)制度。為了提升環(huán)境信息披露水平，上市公

司應(yīng)優(yōu)化調(diào)整董事會(huì)內(nèi)部組成和外部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并

不斷提升創(chuàng)新能力。上市公司遴選董事方面，不同的

經(jīng)歷背景會(huì)為公司帶來(lái)不同的知識(shí)見(jiàn)解，在董事會(huì)

決策過(guò)程中能夠發(fā)揮不同成員優(yōu)勢(shì)從而集思廣益。

企業(yè)外部網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方面，無(wú)論是網(wǎng)絡(luò)中心位置還是

中介位置，都能促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新能力。創(chuàng)新能力

可以有效提高生產(chǎn)效率，促進(jìn)綠色生產(chǎn)，為環(huán)境信息

披露提供環(huán)保技術(shù)支持。企業(yè)應(yīng)利用網(wǎng)絡(luò)中心位置

和中介位置，收集更多外部信息，占據(jù)有利地位，從

而推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和提高環(huán)境信息披露水平。

政府與第三方組織應(yīng)推動(dòng)企業(yè)披露環(huán)境信息、

提升企業(yè)創(chuàng)新能力、強(qiáng)化連鎖董事履職能力。首先，

建立并完善環(huán)境信息披露規(guī)范，強(qiáng)化政策進(jìn)行協(xié)同

引導(dǎo)，推動(dòng)企業(yè)公開(kāi)環(huán)境信息。加強(qiáng)重點(diǎn)排污單位

的監(jiān)管和懲罰。引導(dǎo)人民群眾、社會(huì)媒體等監(jiān)督企

業(yè)環(huán)境信息披露。其次，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力提升，尤

其是在節(jié)能減排領(lǐng)域的研發(fā)投入。通過(guò)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)綠

色持續(xù)發(fā)展，從而化解環(huán)境信息披露可能的障礙。

第三，通過(guò)政策激勵(lì)等方式，提高董事在環(huán)境信息披

露方面的履職能力。推動(dòng)董事會(huì)內(nèi)部制度建設(shè)、發(fā)

揮董事會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心位置企業(yè)的引領(lǐng)作用，促使更多

企業(yè)披露環(huán)境信息，提高上市公司環(huán)境信息披露的

整體水平。

（三）局限與展望

本文采用研發(fā)投入費(fèi)用指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新能

力，而該變量還可以通過(guò)其他指標(biāo)進(jìn)行衡量，如企業(yè)

申請(qǐng)專利的數(shù)量等。同時(shí)，本文考察了生理斷裂帶

表7 直接效應(yīng)分組檢驗(yàn)

變量

BPF

BEF

NCL

NIL

LEV

ROE

CS

CT

Constant

Observations

R-squared

r2_a

F

模型14

國(guó)有企業(yè)

-0.099

(-0.07)

2.529*

(1.95)

1.626*

(1.93)

0.000***

(8.87)

0.224***

(5.41)

3.818***

(4.00)

1,169

0.117

0.113

30.84

模型15

2.274**

(2.26)

2.336*

(1.80)

1.612*

(1.92)

0.000***

(8.82)

0.213***

(5.14)

3.446***

(3.61)

1,169

0.121

0.117

32.00

模型16

0.209*

(1.65)

2.654**

(2.05)

1.587*

(1.89)

0.000***

(8.84)

0.228***

(5.50)

3.138***

(3.05)

1,170

0.120

0.116

31.80

模型17

0.000*

(1.81)

2.694**

(2.08)

1.576*

(1.88)

0.000***

(8.67)

0.223***

(5.39)

3.547***

(3.71)

1,170

0.121

0.117

31.92

模型18

非國(guó)有企業(yè)

0.297

(0.35)

6.221***

(7.85)

1.663**

(2.38)

0.000***

(7.78)

0.217***

(8.31)

2.258***

(3.82)

2,450

0.086

0.0840

45.93

模型19

1.260*

(1.93)

6.252***

(7.90)

1.643**

(2.35)

0.000***

(7.78)

0.214***

(8.19)

2.005***

(3.37)

2,450

0.087

0.0854

46.72

模型20

0.420***

(4.63)

6.121***

(7.76)

1.519**

(2.18)

0.000***

(7.83)

0.221***

(8.49)

1.334**

(2.19)

2,450

0.094

0.0919

50.58

模型21

0.000***

(5.73)

6.073***

(7.72)

1.554**

(2.24)

0.000***

(7.68)

0.219***

(8.46)

1.871***

(3.25)

2,450

0.098

0.0961

53.07

76

和經(jīng)歷斷裂帶對(duì)企業(yè)環(huán)境信息披露的影響，未來(lái)可

以考慮其他方面特征對(duì)董事會(huì)斷裂帶進(jìn)行研究?！?/p>

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（責(zé)任編輯：GW / 校對(duì)：XY）

經(jīng)濟(jì)縱橫 Economic Review

77

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

一、引言

黨的二十大報(bào)告提出：“要堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代

化建設(shè)全局中的核心地位”。目前，我國(guó)正在加快建

設(shè)成為創(chuàng)新型國(guó)家，技術(shù)創(chuàng)新不僅能夠成為企業(yè)實(shí)

現(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展的重要手段，增強(qiáng)企業(yè)產(chǎn)品的核心

競(jìng)爭(zhēng)力，還可以解決我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的深層次

矛盾和問(wèn)題，引領(lǐng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與主體，實(shí)體企業(yè)持續(xù)增強(qiáng)

企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，能夠有效保證企業(yè)長(zhǎng)期效益的實(shí)現(xiàn)，

穩(wěn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[1]

。近年來(lái)，金融市場(chǎng)發(fā)展

速度十分迅猛，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)卻普遍“遇冷”，實(shí)體投資

的回報(bào)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及金融投資的回報(bào)收益[2]

。實(shí)體企業(yè)

將本應(yīng)該投入到實(shí)體經(jīng)營(yíng)中的資金投向能夠獲取超

額回報(bào)的金融領(lǐng)域，借此獲取短期利潤(rùn)[3，4]

，這一過(guò)

程被稱為實(shí)體企業(yè)金融化。雖然金融化在短時(shí)間內(nèi)

解決了企業(yè)資金流動(dòng)性問(wèn)題，但是大量資金被投入

到金融領(lǐng)域中，很大程度上會(huì)擠占企業(yè)的實(shí)業(yè)投資。

2021 年，國(guó)家再次強(qiáng)調(diào)要繼續(xù)完成“三去一降

一補(bǔ)”政策中的“降成本”這一重要任務(wù)，保證實(shí)體經(jīng)

濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)平衡，保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定

健康增長(zhǎng)。目前，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與轉(zhuǎn)型

的關(guān)鍵時(shí)期，預(yù)防實(shí)體企業(yè)“脫實(shí)向虛”，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)

濟(jì)發(fā)展，是促使金融行業(yè)有效服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)

鍵。因此，深入研究企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，

能有效引導(dǎo)企業(yè)合理投資，緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”，

對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定健康發(fā)展具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述和理論假設(shè)

20 世紀(jì)初期，學(xué)術(shù)界對(duì)金融化行為展開(kāi)了探

討?！敖鹑诨备拍钭钤缬擅绹?guó)學(xué)者 Baran 等[5]

提出，

此后圍繞金融化的概念開(kāi)始不斷拓展延伸。實(shí)體企

業(yè)作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與主體，其活動(dòng)逐步被金融化

所影響，一些學(xué)者開(kāi)始探究金融化行為在微觀層面

的體現(xiàn)。翟連升[6]

提出企業(yè)金融化行為的發(fā)生使得

銀行資金在企業(yè)內(nèi)部資金中所占的比例逐步提升。

Stockhammer[7]

認(rèn)為非金融企業(yè)參與金融交易，在金

融市場(chǎng)上高度活躍的現(xiàn)象是企業(yè)金融化的主要體

現(xiàn)。Demir[8]

發(fā)現(xiàn)非金融實(shí)體企業(yè)逐漸依賴于通過(guò)金

融投資獲取收益，脫離了其實(shí)體產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)，金融化

摘 要：本文以 2009—2020 年滬深 A 股 2462 家非金融上市企業(yè)為研究對(duì)象，從企業(yè)金融資產(chǎn)持有和金融渠道獲利雙重視角出發(fā)，實(shí)

證檢驗(yàn)我國(guó)企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響及作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：無(wú)論從企業(yè)金融資產(chǎn)持有角度還是從企業(yè)金融渠道獲利角度衡量企

業(yè)金融化，均發(fā)現(xiàn)企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)有顯著的抑制作用；融資約束、現(xiàn)金持有在企業(yè)金融資產(chǎn)持有和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在遮掩效

應(yīng)，現(xiàn)金持有在企業(yè)金融渠道獲利和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在遮掩效應(yīng)，融資約束、盈利能力在企業(yè)金融渠道獲利和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存

在中介效應(yīng)，盈利能力在企業(yè)金融資產(chǎn)持有和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在中介效應(yīng)；企業(yè)金融化在創(chuàng)新技術(shù)依賴程度、企業(yè)成長(zhǎng)性、股權(quán)性

質(zhì)、股權(quán)集中度、資本結(jié)構(gòu)方面對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響具有異質(zhì)性。

關(guān)鍵詞：企業(yè)金融化；創(chuàng)新活動(dòng)；異質(zhì)性；中介效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3540（2023）09-0078-0011

基金項(xiàng)目：遼寧省教育廳課題“要素市場(chǎng)扭曲對(duì)城市創(chuàng)新水平影響研究”（LJKMR20221506）；遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目“數(shù)字普惠

金融發(fā)展對(duì)遼寧居民幸福感影響研究”（2023lslwtkt-001）。

■ 李健 劉容秀

作者簡(jiǎn)介：李?。?986—），男，博士，渤海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師； 劉容秀（1998—），女，渤海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生。

企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響：

作用機(jī)理與實(shí)證分析

78

程度逐步加深。蔡明榮等[9]

指出由于金融化行為的

發(fā)生，企業(yè)逐漸改變了傳統(tǒng)的以主營(yíng)業(yè)務(wù)為主要利

潤(rùn)來(lái)源的獲利方式。劉貫春[10]

提出資本開(kāi)始偏離實(shí)

體部門(mén)，繞開(kāi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，轉(zhuǎn)而不斷循環(huán)于金融領(lǐng)

域，逐漸遠(yuǎn)離實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。隨著對(duì)金融化問(wèn)題研

究的不斷加深，相關(guān)學(xué)者也開(kāi)始探討企業(yè)金融化對(duì)

創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)的影響，然而并沒(méi)有形成一致的觀點(diǎn)。

一些學(xué)者認(rèn)為企業(yè)金融化會(huì)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生負(fù)

效應(yīng)。目前，企業(yè)面臨復(fù)雜多變的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，實(shí)業(yè)經(jīng)

營(yíng)成本不斷上升，難以獲得期望的投資回報(bào)?；?/p>

資本逐利的特性，部分企業(yè)放棄自身實(shí)業(yè)投資，轉(zhuǎn)而

投向金融領(lǐng)域。謝家智等[11]

發(fā)現(xiàn)高額獲利的金融領(lǐng)

域投資導(dǎo)致企業(yè)管理層為追求短期績(jī)效而產(chǎn)生短視

行為，將企業(yè)從實(shí)體經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)向金融投資，這削弱了企

業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新能力。王紅建等[12]

發(fā)現(xiàn)大多企業(yè)是基

于投機(jī)獲利動(dòng)機(jī)配置金融資產(chǎn)，企業(yè)將大量資金配

置到金融領(lǐng)域，大大擠占了用于創(chuàng)新活動(dòng)的資源。

潘海英等[13]

發(fā)現(xiàn)金融化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的能力和效

率均會(huì)產(chǎn)生抑制作用。舒鑫[14]

發(fā)現(xiàn)實(shí)體企業(yè)金融化

行為削減了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投資

產(chǎn)生抑制作用。

也有諸多學(xué)者認(rèn)為企業(yè)金融化會(huì)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)

生積極影響。馬光榮等[15]

發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)投資可以充

當(dāng)企業(yè)研發(fā)過(guò)程中的資金“蓄水池”，改善企業(yè)研發(fā)

環(huán)境，增強(qiáng)其研發(fā)創(chuàng)新能力。杜勇等[16]

認(rèn)為金融化

行為能夠給企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)長(zhǎng)效激勵(lì)，配置金

融資產(chǎn)可以緩解企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中資金不足的

情況，避免企業(yè)高管局限于短期利益，促使其加大對(duì)

研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的支持，提升企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)能力。

彭俞超等[17]

研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)為了應(yīng)對(duì)未來(lái)資金不足的

風(fēng)險(xiǎn)，利用企業(yè)現(xiàn)有閑置資金，對(duì)金融領(lǐng)域進(jìn)行短期

投資，可以增加企業(yè)內(nèi)部資金的流動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)企業(yè)資

本的增值保值。徐珊等[18]

認(rèn)為企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活

動(dòng)的研發(fā)投入以及創(chuàng)新績(jī)效都能產(chǎn)生促進(jìn)作用，并

且對(duì)非國(guó)有企業(yè)的促進(jìn)作用更大。楊松令等[19]

將金

融化指標(biāo)滯后兩期發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化行為在當(dāng)期對(duì)

企業(yè)研發(fā)投入的抑制影響會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)作用。王少

華等[20]

發(fā)現(xiàn)低水平的企業(yè)金融化行為能夠緩解企業(yè)

在創(chuàng)新研發(fā)過(guò)程中引起的現(xiàn)金流約束問(wèn)題，促進(jìn)企

業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。李惠蓉等[21]

發(fā)現(xiàn)企業(yè)的適度金融

化行為能夠有效提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。

基于上述分析，本文提出以下對(duì)立假設(shè)：

假設(shè)1a：企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著的抑

制作用。

假設(shè)1b：企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著的促

進(jìn)作用。

企業(yè)持有的金融資產(chǎn)由于期限不同，可以分成

短期金融資產(chǎn)和長(zhǎng)期金融資產(chǎn)。短期金融資產(chǎn)主要

出于流動(dòng)儲(chǔ)備目的配置，一般作為企業(yè)資金“蓄水

池”。長(zhǎng)期資產(chǎn)主要出于獲取高額收益目的配置，一

般作為企業(yè)投資逐利的主要方式[22]

。本文依據(jù)期限

差異，將企業(yè)持有的金融資產(chǎn)拆分為短期金融資產(chǎn)

和長(zhǎng)期金融資產(chǎn)，持有不同期限的金融資產(chǎn)對(duì)企業(yè)

創(chuàng)新活動(dòng)的影響可能存在著程度上的差異。為此，

本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè) 2：不同期限的金融資產(chǎn)持有對(duì)企業(yè)創(chuàng)新

活動(dòng)的影響程度不同。

進(jìn)一步地，本文考慮企業(yè)的性質(zhì)差異是否會(huì)對(duì)

實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。第一，創(chuàng)新技術(shù)依賴程度

不同的企業(yè)，金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響程

度存在差異。創(chuàng)新技術(shù)依賴型企業(yè)會(huì)將較多資源投

入到主業(yè)經(jīng)營(yíng)中，而較少涉及金融領(lǐng)域投資。同時(shí)，

其擁有成熟的研發(fā)技術(shù)，主業(yè)投資效率更高，參與金

融投資主要是為了平滑風(fēng)險(xiǎn)，為實(shí)業(yè)投資提高資金

支持[19]

。而創(chuàng)新技術(shù)依賴程度低的企業(yè)更多基于逐

利動(dòng)機(jī)進(jìn)行金融投資活動(dòng)。第二，成長(zhǎng)性不同的企

業(yè)，其金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響程度存在

差異。對(duì)于高成長(zhǎng)性企業(yè)來(lái)說(shuō)，規(guī)模的快速擴(kuò)張意

味著企業(yè)需要投入更多的營(yíng)運(yùn)資本，在資源有限的

情況下，會(huì)使其投入到創(chuàng)新活動(dòng)中的資金受到一定

程度的擠壓。并且，當(dāng)企業(yè)的短期績(jī)效較好時(shí)，管理

層可能會(huì)對(duì)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展產(chǎn)生過(guò)于樂(lè)觀的心理，

從而忽視創(chuàng)新研發(fā)。相反，低成長(zhǎng)性企業(yè)的控股股

東更看重企業(yè)未來(lái)長(zhǎng)期的發(fā)展，會(huì)嚴(yán)格監(jiān)督企業(yè)管

理層的投資行為，希望公司的資金投入到能給企業(yè)

帶來(lái)長(zhǎng)期效益增長(zhǎng)的研發(fā)投資活動(dòng)中。第三，股權(quán)

性質(zhì)不同的企業(yè)，其金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的

影響程度存在差異。不同股權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在政府支

持力度、融資約束程度等方面均有顯著差異[23]

。同

時(shí)，不同股權(quán)性質(zhì)的企業(yè)參與金融領(lǐng)域投資的動(dòng)機(jī)

也并不相同[24]

。國(guó)有企業(yè)通常規(guī)模較大，業(yè)績(jī)穩(wěn)定，

融資成本相對(duì)較低，而且委托代理現(xiàn)象嚴(yán)重，其企業(yè)

管理層考慮到短期業(yè)績(jī)，更容易參與金融領(lǐng)域投資

活動(dòng)。非國(guó)有企業(yè)所面臨的融資環(huán)境相對(duì)較差，獲

企業(yè)金融化 Enterprise Financialization

79

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

取外部融資的成本較高，其更容易出于預(yù)防儲(chǔ)備動(dòng)

機(jī)配置金融資產(chǎn)，以此平滑創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)的不確定

性風(fēng)險(xiǎn)。第四，股權(quán)集中度不同的企業(yè)，其金融化行

為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響程度存在差異。高股權(quán)集

中度的企業(yè)，持股比例較高的大股東可能會(huì)為了滿

足自身利益，要求管理層持有較多的金融資產(chǎn)，削減

創(chuàng)新活動(dòng)的資金投入，侵害小股東利益，從而對(duì)企業(yè)

實(shí)體投資帶來(lái)影響[25]

。但是，當(dāng)股東持股比例達(dá)到

一定程度時(shí)，也會(huì)對(duì)股東的監(jiān)督效應(yīng)產(chǎn)生激勵(lì)和強(qiáng)

化，從而改善企業(yè)業(yè)績(jī)，進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的

產(chǎn)出效率[26]

。第五，資本結(jié)構(gòu)不同的企業(yè)，其金融化

行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響程度存在差異。高負(fù)債

企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)以債務(wù)資本為主，企業(yè)管理者多為

職業(yè)經(jīng)理人，具有較大的短期償債壓力，高盈利、短

期限的金融投資對(duì)其吸引力較大，管理者為了如期

全額還款、取得高額薪酬，會(huì)將企業(yè)資源更多投向金

融活動(dòng)。反之，低負(fù)債企業(yè)沒(méi)有較大的短期償債壓

力，自有資金充足，對(duì)金融投資的依賴程度較低。基

于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè) 3：企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響具有企

業(yè)異質(zhì)性特征。

企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的作用可以通過(guò)融資約

束、現(xiàn)金持有、盈利能力這三個(gè)渠道實(shí)現(xiàn)。

第一，從融資約束的傳導(dǎo)路徑來(lái)看，企業(yè)通過(guò)并

購(gòu)和自主研發(fā)獲取創(chuàng)新成果需要較多的資金投入，

企業(yè)的自有資金難以支撐其創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)，因此可

以通過(guò)參與外部融資等方式為創(chuàng)新活動(dòng)籌集資金。

由于創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)具有信息不對(duì)稱性、不可逆性以

及沉沒(méi)性等特征，導(dǎo)致企業(yè)很難獲得外部融資[27]

。

對(duì)于企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)來(lái)說(shuō)，融資約束已經(jīng)成為

難以避免的掣肘[28]

。一方面，企業(yè)的金融化行為能

夠預(yù)防未來(lái)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)資金不足的風(fēng)險(xiǎn)，緩解

企業(yè)面臨的融資約束，最終提高企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)水

平。基于聲譽(yù)理論，企業(yè)也可以通過(guò)參與金融投資，

短期高效地提升和改善企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，向社會(huì)公

眾釋放利好消息，提升企業(yè)形象。這能夠吸引社會(huì)

媒體關(guān)注，獲得大量正面報(bào)道和積極評(píng)價(jià)，改善企業(yè)

的外部融資環(huán)境，提高企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)水平。另一

方面，實(shí)體企業(yè)參與創(chuàng)新活動(dòng)的周期長(zhǎng)，預(yù)期收益不

確定。在資本逐利的動(dòng)機(jī)下，企業(yè)會(huì)將過(guò)多資源投

入金融領(lǐng)域，使企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流減少，加重企業(yè)融資

約束負(fù)擔(dān)。企業(yè)無(wú)法供給創(chuàng)新活動(dòng)足夠的內(nèi)部資

金，就會(huì)忽視自身的實(shí)業(yè)投資，甚至?xí)_(kāi)始被動(dòng)應(yīng)付

甚至很少關(guān)注。此時(shí)金融投資行為相當(dāng)于企業(yè)的投

資替代方式，對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)研發(fā)帶來(lái)一定擠占

作用。而且企業(yè)進(jìn)行信貸審批時(shí)，會(huì)被審查其貸款

用途以及還款能力。企業(yè)過(guò)多參與金融投資，會(huì)使

其受到的融資約束更大。

第二，從現(xiàn)金持有的傳導(dǎo)路徑來(lái)看，現(xiàn)金持有充

足的企業(yè)具有較強(qiáng)的資金優(yōu)勢(shì)，能夠輕松搶占市場(chǎng)

資源，并且擁有大量閑置資金，可以全部投入到人才

引進(jìn)以及產(chǎn)品創(chuàng)新等各類創(chuàng)新活動(dòng)中去，這將大大

提升企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)力[29]

。企業(yè)金融化行為會(huì)通過(guò)

現(xiàn)金持有渠道對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)影響。一方面，企業(yè)

選擇持有金融資產(chǎn)，是由于金融資產(chǎn)本身具有較強(qiáng)

的流動(dòng)性，企業(yè)能夠根據(jù)自身情況隨時(shí)對(duì)所持金融

資產(chǎn)進(jìn)行變現(xiàn)，這一特性承擔(dān)了企業(yè)部分“預(yù)防性儲(chǔ)

蓄”的資金需求。另一方面，當(dāng)企業(yè)面臨金融領(lǐng)域的

高額收益時(shí)，會(huì)選擇擴(kuò)大在金融領(lǐng)域的投資，相應(yīng)減

少現(xiàn)金持有，造成企業(yè)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的投資更加謹(jǐn)慎。

第三，從盈利能力的傳導(dǎo)路徑來(lái)看，由于金融行

業(yè)的利潤(rùn)水平超過(guò)其他傳統(tǒng)行業(yè)，具有逐利特性的

資本在進(jìn)行投資選擇時(shí)會(huì)更加傾向于將資金從實(shí)體

行業(yè)轉(zhuǎn)向金融行業(yè)，借此獲取短期高額的利潤(rùn)，從而

對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生一定影響。一方面，企業(yè)金

融化后，資金逐步脫離實(shí)體，創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)面臨著資

金短缺問(wèn)題，由于沒(méi)有足夠的資金投入，實(shí)體行業(yè)的

發(fā)展受到制約。企業(yè)的金融投資一旦發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，企

業(yè)的盈利能力下降，會(huì)進(jìn)一步對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影

響。另一方面，企業(yè)在面對(duì)持續(xù)低迷的實(shí)體經(jīng)濟(jì)市

場(chǎng)時(shí)，也會(huì)選擇參與金融領(lǐng)域投資以期望獲取較多

收益，改善企業(yè)的盈利能力，這會(huì)進(jìn)一步的影響企業(yè)

創(chuàng)新活動(dòng)。因此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè) 4：企業(yè)金融化通過(guò)融資約束、現(xiàn)金持有、

盈利能力對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響。

三、實(shí)證模型構(gòu)建與變量說(shuō)明

（一）樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取 2009—2020 年滬深 A 股 2462 家上市

公司作為研究樣本，并進(jìn)行如下篩選：剔除金融行業(yè)

企業(yè)樣本；剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)異常的企業(yè)樣

本；剔除ST、*ST等特殊企業(yè)樣本。為了克服異常值

和極值對(duì)研究結(jié)論的影響，本文對(duì)連續(xù)變量做了上

下 1%水平的 Winsor 處理。最終，得到 2462 家上市

80

公司，共16839個(gè)觀察值。本文上市公司原始數(shù)據(jù)

均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)水平（inv）

本文借鑒鞠曉生等[30]

的研究思路，選擇無(wú)形資

產(chǎn)增量占總資產(chǎn)的比例（inv）來(lái)衡量企業(yè)的創(chuàng)新活

動(dòng)水平。選取原因主要是：第一，無(wú)形資產(chǎn)包含更多

代表企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的信息，包括企業(yè)的專利權(quán)、商標(biāo)

權(quán)、著作權(quán)、非專利技術(shù)等相關(guān)信息，能夠較為全面

地反映出企業(yè)真實(shí)的創(chuàng)新研發(fā)能力。第二，企業(yè)的

無(wú)形資產(chǎn)和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在著密切的聯(lián)系，

企業(yè)前期對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的投入最終會(huì)反映在企業(yè)無(wú)形

資產(chǎn)的增加上，無(wú)形資產(chǎn)的增加可以看作企業(yè)創(chuàng)新

活動(dòng)的綜合體現(xiàn)。

2.核心解釋變量：企業(yè)金融化（fin和fep）

本文使用金融資產(chǎn)持有量（fin）和企業(yè)金融渠

道獲利（fep）來(lái)綜合衡量企業(yè)金融化水平。本文在

張成思等[3]

、杜勇等[16]

研究的基礎(chǔ)上，選擇使用貨幣

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)、長(zhǎng)期股權(quán)投資、應(yīng)收利息

之和來(lái)表示企業(yè)持有的金融資產(chǎn)總量，再除以總資

產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，衡量企業(yè)金融資產(chǎn)持有量（fin）

指標(biāo)。本文參考劉貫春等[31]

的方法，使用廣義層面

的金融渠道獲利指標(biāo)，用投資收益、公允價(jià)值變動(dòng)損

益以及其他綜合收益代表企業(yè)從金融渠道獲利總

量，再以息稅前利潤(rùn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，衡量企業(yè)金融

渠道獲利（fep）指標(biāo)。根據(jù)前文假設(shè)分析，企業(yè)持有

不同期限的金融資產(chǎn)可能會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生不

同程度的影響。本文依據(jù)其期限差異，將企業(yè)持有

的金融資產(chǎn)拆分為短期金融資產(chǎn)指標(biāo)（find）和長(zhǎng)期

金融資產(chǎn)指標(biāo)（finc）。具體來(lái)說(shuō)，選擇使用貨幣資

金、交易性金融資產(chǎn)之和，再用總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處

理來(lái)測(cè)度短期金融資產(chǎn)指標(biāo)；選擇使用持有至到期

投資、投資性房地產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、長(zhǎng)期股權(quán)

投資、應(yīng)收利息之和，再用總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理來(lái)

測(cè)度長(zhǎng)期金融資產(chǎn)指標(biāo)。

3.中介變量

企業(yè)融資約束（SA）。本文參考鞠曉生等[30]

對(duì)融

資約束的測(cè)度方法，使用SA指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)受到的

外部融資約束。

現(xiàn)金持有（cash）。本文參考付文林等[32]

對(duì)現(xiàn)金

持有的衡量方式，采用現(xiàn)金及其等價(jià)物與總資產(chǎn)的

比值進(jìn)行衡量。

盈利能力（roe）。本文借鑒陳德萍等[33]

的研究，

采用凈資產(chǎn)收益率來(lái)衡量企業(yè)的盈利能力。

4.控制變量

為緩解變量遺漏帶來(lái)內(nèi)生性問(wèn)題，本文參考杜

勇等[16]

、顧夏銘等[34]

的研究，引入如下控制變量：企

業(yè)規(guī)模（size）、企業(yè)資本結(jié)構(gòu)（lev）、企業(yè)資本密集度

（fixed）、公司年齡（la）、股權(quán)集中度（share）、企業(yè)成

長(zhǎng)性（grow）、董事會(huì)結(jié)構(gòu)（board）。本文主要變量與

測(cè)度方法見(jiàn)表1。

表1 主要變量與測(cè)度

變量類別

被解釋

變量

核心解釋

變量

中介變量

控制變量

變量符號(hào)

inv

fin

fep

SA

cash

roe

size

lev

fixed

la

share

grow

board

變量名稱

企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)

水平

金融資產(chǎn)持有量

金融渠道獲利

融資約束

現(xiàn)金持有

盈利能力

企業(yè)規(guī)模

企業(yè)資本結(jié)構(gòu)

企業(yè)資本密集度

公司年齡

股權(quán)集中度

企業(yè)成長(zhǎng)性

董事會(huì)結(jié)構(gòu)

測(cè)度方法

無(wú)形資產(chǎn)增加額/總資產(chǎn)

（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)+長(zhǎng)期股權(quán)投資+應(yīng)收利

息）/總資產(chǎn)

投資收益+公允價(jià)值變動(dòng)損益+其他

綜合收益-息稅前利潤(rùn))/|息稅前利潤(rùn)|

0.043×size2

-0.737×size-0.040×age

（貨幣資金+短期投資凈額+交易性金

融資產(chǎn)）/總資產(chǎn)

凈資產(chǎn)收益率

企業(yè)總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)

總負(fù)債/總資產(chǎn)

固定資產(chǎn)/總資產(chǎn)

（當(dāng)年年份-上市年份+1）的對(duì)數(shù)

用前10大股東持股比例

（當(dāng)期營(yíng)業(yè)收入-上期營(yíng)業(yè)收入）/上期

營(yíng)業(yè)收入

董事會(huì)中獨(dú)立董事數(shù)量占比

5.描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)水平均值為0.0057，最小值為-0.0306，

最大值為0.0930，說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)水

平有待進(jìn)一步提高，且不同企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)水平之

間存在較大差異。企業(yè)金融資產(chǎn)持有指標(biāo)均值為

0.2489，最小值為0.0373，最大值為0.7351，表明各上

市企業(yè)之間的金融資產(chǎn)持有情況存在較大差距，上

市企業(yè)的金融資產(chǎn)持有量較大，金融資產(chǎn)持有越多，

對(duì)其他資產(chǎn)投資產(chǎn)生的擠占作用越強(qiáng)。企業(yè)金融渠

道獲利指標(biāo)為-0.6753，最小值為-1.5681，最大值為

2.6548，表明不同企業(yè)從金融渠道獲利水平不同，差

距較大。

企業(yè)金融化 Enterprise Financialization

81

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

變量

inv

fin

fep

SA

cash

roe

size

lev

fixed

la

share

grow

board

觀測(cè)值

16839

16839

16839

16839

16839

16823

16839

16839

16839

16839

16839

16839

16839

均值

0.0057

0.2489

-0.6753

-3.7722

0.1944

0.0580

22.2875

0.4195

0.2057

2.7780

0.5850

0.1698

0.3759

標(biāo)準(zhǔn)差

0.0166

0.1497

0.7111

0.2535

0.1320

0.1359

1.2814

0.1965

0.1418

0.3749

0.1505

0.3544

0.0539

最小值

-0.0306

0.0373

-1.5681

-4.3888

0.0235

-0.7665

20.0611

0.0560

0.0041

1.6094

0.2304

-0.4813

0.3333

最大值

0.0930

0.7351

2.6548

-3.0516

0.6570

0.3082

26.3656

0.8665

0.6379

3.4657

0.9056

2.0747

0.5714

（三）模型設(shè)計(jì)

1.基準(zhǔn)模型

為了研究企業(yè)金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影

響，根據(jù)以上理論分析和研究假設(shè)，本文構(gòu)建如下計(jì)

量模型：

Invit = α0 + α1 finit + αjcontrolit + yeari + cpi + εit （1）

Invit = α0 + α1 fepit + αjcontrolit + yeari + cpi + εit （2）

其中，下標(biāo)i 表示企業(yè)；下標(biāo)t 表示年份；Invit代

表企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)水平；finit和fepit代表企業(yè)金融化水

平。controlit表示控制變量的集合。yeari表示時(shí)間固

定效應(yīng)；cpi表示個(gè)體固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。本

文重點(diǎn)關(guān)注基準(zhǔn)模型中系數(shù)α1的統(tǒng)計(jì)特征，若回歸

檢驗(yàn)結(jié)果α1為負(fù)，同時(shí)在統(tǒng)計(jì)水平下為顯著，則證明

企業(yè)金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響具有負(fù)向抑

制作用，支持本文所提出的假設(shè)1a；反之，支持本文

所提出的假設(shè)1b。

2.中介效應(yīng)模型

本文對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)可能存在的影響路徑構(gòu)建

如下中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

Yit = α0 + α1Xit + αjcontrolit + yeart + cpi + εit （3）

Mit = β0 + β1Xit + βjcontrolit + yeart + cpi + εit （4）

Yit = γ0 + γ1Xit + γ2Mit + γjcontrolit + yeart +

cpi + εit

（5）

其中，Yit代表本文的被解釋變量，為企業(yè)創(chuàng)新

活動(dòng)水平（inv）；Xit代表本文的核心解釋變量，包括

金融資產(chǎn)持有量（fin）和企業(yè)金融渠道利潤(rùn)（fep）；Mit

為本文的中介變量，包括融資約束（SA）、現(xiàn)金持有

（cash）、盈利能力（roe）。本文利用溫忠麟等[35]

的中

介效應(yīng)逐步檢驗(yàn)程序依次檢驗(yàn)方程（3）至（5）中主要

變量的回歸系數(shù)，檢驗(yàn)企業(yè)金融化行為與企業(yè)創(chuàng)新

活動(dòng)之間的作用渠道。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基礎(chǔ)回歸結(jié)果

如表3（1）列所示，選擇金融資產(chǎn)持有作為度量

企業(yè)金融化行為的指標(biāo)時(shí)，變量系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水

平上顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了

顯著的負(fù)面影響。從表 3（2）列的回歸結(jié)果可以看

出，選擇金融渠道獲利作為度量企業(yè)金融化行為的

指標(biāo)時(shí)，變量系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，說(shuō)

明企業(yè)金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了顯著的負(fù)

面影響。以上結(jié)果表明，無(wú)論是從金融資產(chǎn)持有角

度還是從金融渠道獲利角度來(lái)衡量企業(yè)金融化，均

發(fā)現(xiàn)企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了顯著的抑制作

用。結(jié)果證實(shí)了研究假說(shuō) 1a。企業(yè)金融渠道獲利

指標(biāo)系數(shù)的絕對(duì)值遠(yuǎn)小于企業(yè)金融資產(chǎn)持有指標(biāo)系

數(shù)的絕對(duì)值，說(shuō)明企業(yè)金融資產(chǎn)持有對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活

動(dòng)所產(chǎn)生抑制作用明顯強(qiáng)于金融渠道獲利所帶來(lái)的

抑制作用。由于企業(yè)金融資產(chǎn)持有指標(biāo)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新

活動(dòng)所產(chǎn)生的阻礙作用較強(qiáng)，本文進(jìn)一步研究不同

期限結(jié)構(gòu)的金融資產(chǎn)持有指標(biāo)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影

響，結(jié)果如表3（3）和（4）列所示，短期金融投資和長(zhǎng)

期金融投資均會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

可以看出，相對(duì)于短期金融資產(chǎn)持有，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)

表3 基礎(chǔ)回歸估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

find

finc

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

N

R-squared

(1)

inv

-0.0133***

(-7.8441)

控制

控制

控制

-0.0462***

(-4.1555)

16839

0.0674

(2)

-0.0009***

(-3.9315)

控制

控制

控制

-0.0541***

(-4.8906)

16839

0.0635

(3)

-0.0086***

(-5.1062)

控制

控制

控制

-0.0504***

(-4.5552)

16839

0.0644

(4)

-0.0186***

(-5.8396)

控制

控制

控制

-0.0542***

(-4.9216)

16839

0.0653

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著水平，括號(hào)內(nèi)數(shù)值為

系數(shù)對(duì)應(yīng)的穩(wěn)健t統(tǒng)計(jì)量數(shù)值。下表同。

82

的持有對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)的抑制程度更強(qiáng)。結(jié)果

證實(shí)了研究假說(shuō)2。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

1.替代解釋變量

由于企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生貨幣流動(dòng)，企

業(yè)的貨幣資金可以看成一類金融資產(chǎn)。此外，房地

產(chǎn)開(kāi)始具有虛擬化特征，逐步脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)。

因此，針對(duì)核心解釋變量fin，本文剔除fin里的貨幣

資金，加入投資性房地產(chǎn)凈額得到指標(biāo)fin1。同時(shí)，

按照狹義層面的金融渠道獲利指標(biāo)，將投資收益、公

允價(jià)值變動(dòng)損益、其他綜合收益的總和扣除對(duì)聯(lián)營(yíng)

及合營(yíng)企業(yè)的投資收益得到指標(biāo) fep1。本文選用

fin1 和 fep1 衡量企業(yè)金融化行為，替代原核心解釋

變量fin和fep進(jìn)行回歸，如表4的（1）和（2）列所示，

得到的估計(jì)結(jié)果與原模型基本一致，證明了原模型

估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.替代被解釋變量

考慮到測(cè)量誤差與缺失變量的相關(guān)問(wèn)題，本文

以企業(yè)研發(fā)投入金額的自然對(duì)數(shù)值（rd）替代原被解

釋變量（inv）來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)水平，進(jìn)行替代模

型估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表 4（3）和（4）列。所得到的變量統(tǒng)

計(jì)性特征與表 3（1）和（2）列的回歸結(jié)果保持一致，

這表明前文得到的回歸結(jié)果是可靠的。

表4 替代解釋變量模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin1

fep1

fin

fep

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

N

R-squared

(1)

inv

-0.0075**

(-2.3931)

控制

控制

控制

-0.0555***

(-5.0217)

16839

0.0628

(2)

-0.0090**

(-2.5217)

控制

控制

控制

-0.0559***

(-5.0606)

16839

0.0628

(3)

rd

-0.2810***

(-3.2735)

控制

控制

控制

1.6940**

(2.2671)

16715

0.4877

(4)

-0.0295**

(-2.5731)

控制

控制

控制

1.5530**

(2.0722)

16715

0.4874

3.縮短樣本區(qū)間

考慮到 2008 年全球金融危機(jī)的影響，剔除

2009—2011 年的數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)樣本子區(qū)間估計(jì)結(jié)果。

結(jié)果如表 5（1）和（2）列所示，與之前的結(jié)論保持一

致，進(jìn)一步表明前文回歸估計(jì)結(jié)果的可靠性。

4.縮小樣本范圍

近年來(lái)，由于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)與高科技相

關(guān)的業(yè)務(wù)活動(dòng)，平均研發(fā)水平和研發(fā)能力均遠(yuǎn)高于

其他普通類企業(yè)。為了檢驗(yàn)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)自身存在的

特殊性是否會(huì)對(duì)前文回歸估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本文

通過(guò)剔除創(chuàng)業(yè)板企業(yè)縮小樣本范圍，進(jìn)行替代模型

估計(jì)，結(jié)果如表 5（3）和（4）列所示。所得結(jié)果與前

文回歸估計(jì)結(jié)果保持一致，證明前文回歸估計(jì)結(jié)果

的穩(wěn)健性。

表5 縮短樣本區(qū)間以及縮小樣本范圍的估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

N

R-squared

(1)

縮短樣本區(qū)間

inv

-0.0140***

(-7.6840)

控制

控制

控制

-0.0590***

(-4.2365)

15285

0.0674

(2)

-0.0008***

(-3.5004)

控制

控制

控制

-0.0664***

(-4.7696)

15285

0.0630

(3)

縮小樣本范圍

-0.0145***

(-7.7080)

控制

控制

控制

-0.0449***

(-3.7891)

13481

0.0668

(4)

-0.0005**

(-2.2575)

控制

控制

控制

-0.0533***

(-4.5430)

13481

0.0615

5.工具變量模型估計(jì)

考慮到企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)和企業(yè)金融化之間可能存

在著雙向因果關(guān)系，同時(shí)計(jì)量回歸模型還可能存在

遺漏變量，以上情況均會(huì)導(dǎo)致核心解釋變量（企業(yè)金

融化行為）存在內(nèi)生性問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，本文選

擇面板工具變量回歸方法對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)。本

文參考王紅建等[12]

的研究，選用企業(yè)投資收益水平

（return）作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法估計(jì)，

檢驗(yàn)結(jié)果如表 6 所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，該工具變量的 F

值大于 10，不存在弱工具變量問(wèn)題，進(jìn)行第二階段

的回歸檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)（2）和（4）列，無(wú)論采用金融資產(chǎn)

持有還是金融渠道獲利來(lái)衡量企業(yè)金融化水平，均

發(fā)現(xiàn)企業(yè)金融化顯著抑制了創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)一步證實(shí)

了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

（三）中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

表7至表9中的（1）和（4）列回歸結(jié)果對(duì)應(yīng)的是

表1中（1）和（2）列的回歸結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，本文

企業(yè)金融化 Enterprise Financialization

83

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

采用中介效應(yīng)模型進(jìn)行分析。此實(shí)證結(jié)果證實(shí)了研

究假說(shuō)4。

1.融資約束的中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果分析

表7報(bào)告了融資約束中介效應(yīng)的回歸結(jié)果，其

中（2）和（5）列為解釋變量對(duì)中介變量的回歸結(jié)果。

（2）列中，fin 對(duì) SA 的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)持有

金融資產(chǎn)所導(dǎo)致的金融化程度越高，SA越大，即企

業(yè)的融資約束越低。（5）列中，fep對(duì)SA的系數(shù)顯著

為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)金融渠道獲利導(dǎo)致的金融化程度越

高，SA越小，企業(yè)的融資約束越高。（3）列在加入中

介變量之后，SA 對(duì) inv 的系數(shù)顯著為正，同時(shí) fin 對(duì)

inv的系數(shù)也顯著為負(fù)，β1γ2與γ1異號(hào)，說(shuō)明融資約束

在企業(yè)金融資產(chǎn)持有和創(chuàng)新活動(dòng)之間存在遮掩效

應(yīng)。（6）列中，SA對(duì)inv的系數(shù)為正但不顯著，本文對(duì)

此進(jìn)行Bootstrap 檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)間接效應(yīng)顯著，同時(shí)fep

對(duì) inv 的系數(shù)顯著為負(fù)，直接效應(yīng)顯著，β1γ2與γ1同

號(hào)，說(shuō)明融資約束在企業(yè)金融渠道獲利和創(chuàng)新活動(dòng)

之間存在中介效應(yīng)。

2.現(xiàn)金持有的中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果分析

表8報(bào)告了現(xiàn)金持有中介效應(yīng)的回歸結(jié)果，其

中（2）和（5）列為解釋變量對(duì)中介變量的回歸結(jié)果。

（2）列中，fin對(duì)cash的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)持有

金融資產(chǎn)所導(dǎo)致的金融化程度越高，企業(yè)的現(xiàn)金持

有越多。（3）列在加入中介變量后，cash對(duì)inv的系數(shù)

顯著為正，β1γ2與γ1異號(hào)，說(shuō)明現(xiàn)金持有在企業(yè)金融

資產(chǎn)持有和創(chuàng)新活動(dòng)之間存在遮掩效應(yīng)。（5）列中，

fep對(duì)cash的系數(shù)為負(fù)但不顯著，本文對(duì)此進(jìn)行Boot?

strap 檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)間接效應(yīng)顯著，且（6）列中，cash 對(duì)

inv的系數(shù)顯著為負(fù)，β1γ2與γ1異號(hào)，說(shuō)明現(xiàn)金持有在

企業(yè)金融渠道獲利和創(chuàng)新活動(dòng)之間存在遮掩效應(yīng)。

表8 現(xiàn)金持有中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

cash

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

N

R-squared

(1)

inv

-0.0133***

(-7.8441)

控制

控制

控制

-0.0462***

(-4.1555)

16839

0.0674

(2)

cash

0.8050***

(69.2737)

控制

控制

控制

0.0486

(0.9100)

16839

0.7943

(3)

inv

-0.0227***

(-6.9146)

0.0117***

(3.4546)

控制

控制

控制

-0.0468***

(-4.2199)

16839

0.0684

(4)

inv

-0.0009***

(-3.9315)

控制

控制

控制

-0.0541***

(-4.8906)

16839

0.0635

(5)

cash

-0.0023

(-1.6222)

控制

控制

控制

0.6460***

(7.4149)

16839

0.2501

(6)

inv

-0.0009***

(-4.0205)

-0.0089***

(-5.0690)

控制

控制

控制

-0.0483***

(-4.3595)

16839

0.0655

3.盈利能力的中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果分析

表9報(bào)告了盈利能力中介效應(yīng)的回歸結(jié)果，其

中（2）和（5）列為解釋變量對(duì)中介變量的回歸結(jié)果。

（2）列中，fin 對(duì) roe 的系數(shù)為負(fù)但不顯著，本文對(duì)此

進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)間接效應(yīng)顯著，且（3）列中，

fin 對(duì)inv 的系數(shù)顯著為負(fù)，直接效應(yīng)顯著，β1γ2與γ1

同號(hào)，說(shuō)明盈利能力在企業(yè)金融資產(chǎn)持有和創(chuàng)新活

動(dòng)之間存在中介效應(yīng)。（5）列中，fep對(duì)roe的系數(shù)顯

著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)金融渠道獲利導(dǎo)致的金融化行為

對(duì)企業(yè)的盈利能力有顯著的抑制作用。（6）列中，roe

對(duì)inv的系數(shù)顯著為正，fep對(duì)inv的系數(shù)顯著為負(fù)，

直接效應(yīng)顯著，β1γ2與γ1同號(hào)，說(shuō)明盈利能力在企業(yè)

表6 工具變量回歸估計(jì)結(jié)果

變量

IV：return

fin

fep

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

F 值

Adj.R2

Wald檢驗(yàn)

N

(1)

第一階段

fin

0.7412***

(8.4310)

控制

控制

控制

-0.0033

(-1.1743)

127.74

16567

(2)

第二階段

inv

-0.1168***

(-3.0729)

控制

控制

控制

0.4008***

(8.8929)

0.2039

16.38

16384

(3)

第一階段

fep

14.2164***

(21.1719)

控制

控制

控制

-0.0033

(-1.1743)

78.77

16567

(4)

第二階段

inv

-0.0039***

(-3.3506)

控制

控制

控制

1.0275***

(6.9343)

0.1385

320.41

16384

表7 融資約束中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

SA

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

N

R-squared

(1)

inv

-0.0133***

(-7.8441)

控制

控制

控制

-0.0462***

(-4.1555)

16839

0.0674

(2)

SA

0.0457***

(5.4451)

控制

控制

控制

-3.3020***

(-33.9381)

16839

0.8703

(3)

inv

-0.0136***

(-8.0072)

0.0069**

(2.1851)

控制

控制

控制

-0.0236

(-1.4705)

16839

0.0678

(4)

inv

-0.0009***

(-3.9315)

控制

控制

控制

-0.0541***

(-4.8906)

16839

0.0635

(5)

SA

-0.0017**

(-1.8300)

控制

控制

控制

-3.2640***

(-33.4300)

16839

0.8694

(6)

inv

-0.0009***

(-3.9007)

0.0045

(1.4398)

控制

控制

控制

-0.0393**

(-2.4829)

16839

0.0637

84

金融渠道獲利和創(chuàng)新活動(dòng)之間存在中介效應(yīng)。

表9 盈利能力中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

roe

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

_cons

N

R-squared

(1)

inv

-0.0133***

(-7.8441)

控制

控制

控制

-0.0462***

(-4.1555)

16839

0.0674

(2)

roe

-0.0062

(-0.4657)

控制

控制

控制

-0.8500***

(-8.0706)

16823

0.1773

(3)

inv

-0.0130***

(-7.8577)

0.0059***

(4.5151)

控制

控制

控制

-0.0403***

(-3.5853)

16823

0.0676

(4)

inv

-0.0009***

(-3.9315)

控制

控制

控制

-0.0541***

(-4.8906)

16839

0.0635

(5)

roe

-0.0842***

(-27.0957)

控制

控制

控制

-0.6670***

(-7.3261)

16823

0.3615

(6)

inv

-0.0004*

(-1.6764)

0.0048***

(3.1505)

控制

控制

控制

-0.0498***

(-4.4563)

16823

0.0630

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

為了考察企業(yè)金融化與創(chuàng)新活動(dòng)之間的關(guān)系是

否會(huì)受到企業(yè)特征差異的影響，本文根據(jù)前文設(shè)計(jì)

對(duì)子樣本進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果分別見(jiàn)表10—表

12。實(shí)證結(jié)果證實(shí)了前文的研究假說(shuō)3。

1.按創(chuàng)新技術(shù)依賴程度分類

從表 10（1）至（4）列回歸

結(jié)果可以看出，無(wú)論是在創(chuàng)新

技術(shù)依賴程度高還是低的企業(yè)

中，企業(yè)金融資產(chǎn)持有fin和企

業(yè)金融渠道獲利 fep 對(duì)企業(yè)創(chuàng)

新活動(dòng)的回歸系數(shù)均顯著為

負(fù)，說(shuō)明企業(yè)金融化對(duì)企業(yè)創(chuàng)

新活動(dòng)的抑制作用并沒(méi)有隨著

創(chuàng)新技術(shù)依賴程度的高低呈顯

著差異性，但抑制作用程度隨

著依賴程度變化有所不同。從

金融資產(chǎn)持有角度來(lái)看，創(chuàng)新

技術(shù)依賴程度低的企業(yè)，其金

融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的抑

制作用更強(qiáng)。原因可能在于，

創(chuàng)新技術(shù)依賴程度低的企業(yè)并

不依賴于自身的創(chuàng)新資源，認(rèn)

為持有金融資產(chǎn)會(huì)比實(shí)體投資

更容易獲取高額收益，更多基

于逐利動(dòng)機(jī)進(jìn)行金融投資活

動(dòng)，因此其金融資產(chǎn)持有對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的負(fù)效應(yīng)

更強(qiáng)。從金融渠道獲利角度來(lái)看，創(chuàng)新技術(shù)依賴程

度高的企業(yè)，其金融化行為對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用

更強(qiáng)。原因可能在于，創(chuàng)新技術(shù)依賴程度高的企業(yè)

在研發(fā)過(guò)程中對(duì)資金量的需求較高，企業(yè)往往會(huì)選

擇參與金融領(lǐng)域投資，從中獲取短期高額利潤(rùn)，這會(huì)

對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)。

2.按企業(yè)成長(zhǎng)性分類

從表10（5）至（8）列回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論是

在成長(zhǎng)性高還是成長(zhǎng)性低的企業(yè)中，企業(yè)金融資產(chǎn)

持有fin和企業(yè)金融渠道獲利fep對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的

回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)

的抑制作用并沒(méi)有隨著企業(yè)成長(zhǎng)規(guī)模發(fā)生變化，但

抑制作用程度隨著企業(yè)成長(zhǎng)規(guī)模變化有所不同。無(wú)

論在金融資產(chǎn)持有角度還是金融渠道獲利角度，高

成長(zhǎng)性企業(yè)的金融化行為對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用更

強(qiáng)。原因可能在于，對(duì)于高成長(zhǎng)性企業(yè)來(lái)說(shuō)，企業(yè)規(guī)

模的快速增長(zhǎng)意味著企業(yè)需要投入較多的營(yíng)運(yùn)資

本，這會(huì)在一定程度上壓縮創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)的資金投

入。而且當(dāng)企業(yè)的成長(zhǎng)性較高時(shí)，企業(yè)的短期績(jī)效

會(huì)相對(duì)較好，管理層可能會(huì)對(duì)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展過(guò)于

樂(lè)觀，從而忽視創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)。

企業(yè)金融化 Enterprise Financialization

表10 按企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)依賴程度以及企業(yè)成長(zhǎng)性分類模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

N

(1)

創(chuàng)新技術(shù)依賴程度高

inv

-0.0092***

(-3.7123)

控制

控制

控制

6063

(2)

-0.0012***

(-3.3436)

控制

控制

控制

6063

(3)

創(chuàng)新技術(shù)依賴程度低

-0.0158***

(-6.6492)

控制

控制

控制

10776

(4)

-0.0008***

(-2.6668)

控制

控制

控制

10776

(5)

企業(yè)成長(zhǎng)性高

-0.0165***

(-4.9711)

控制

控制

控制

6591

(6)

-0.0020***

(-2.7795)

控制

控制

控制

6591

(7)

企業(yè)成長(zhǎng)性低

-0.0108***

(-5.1835)

控制

控制

控制

10248

(8)

-0.0009***

(-3.9029)

控制

控制

控制

10248

表11 按股權(quán)性質(zhì)以及股權(quán)集中度分類模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

N

(1)

國(guó)有企業(yè)

inv

-0.0160***

(-4.8718)

控制

控制

控制

5022

(2)

-6.18e-05

(-0.1827)

控制

控制

控制

5022

(3)

非國(guó)有企業(yè)

-0.0130***

(-6.1913)

控制

控制

控制

11449

(4)

-0.0011***

(-3.8526)

控制

控制

控制

11449

(5)

高股權(quán)集中度

-0.0137***

(-5.3885)

控制

控制

控制

8829

(6)

-0.0004

(-0.9556)

控制

控制

控制

8829

(7)

低股權(quán)集中度

-0.0126***

(-4.9368)

控制

控制

控制

8010

(8)

-0.0009***

(-3.5589)

控制

控制

控制

8010

85

2023年第9期 WUHAN

FINANCE

3.按股權(quán)性質(zhì)分類

從表11（1）至（4）列回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)金

融資產(chǎn)持有fin的回歸系數(shù)在子樣本中均顯著為負(fù)，

這說(shuō)明企業(yè)金融資產(chǎn)持有對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用并

沒(méi)有隨著企業(yè)的股權(quán)性質(zhì)發(fā)生變化，但抑制作用程

度隨著企業(yè)股權(quán)性質(zhì)的不同發(fā)生變化。從金融資產(chǎn)

持有角度來(lái)看，國(guó)有企業(yè)的金融化行為對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)

的抑制作用更強(qiáng)。原因可能在于，一方面，國(guó)有企業(yè)

通常規(guī)模較大、業(yè)績(jī)穩(wěn)定，因而融資難度較小、融資

成本較低，不用考慮資金短缺的問(wèn)題，當(dāng)企業(yè)存在閑

置資金時(shí)，更容易參與金融領(lǐng)域投資活動(dòng)；另一方

面，國(guó)有企業(yè)的委托代理現(xiàn)象嚴(yán)重，企業(yè)管理層更關(guān)

注短期業(yè)績(jī)，內(nèi)部資金配置不合理，致使其創(chuàng)新能力

不足，而傾向于從金融領(lǐng)域獲取短期高額利潤(rùn)，對(duì)企

業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)較強(qiáng)的擠出效應(yīng)。但本文也發(fā)現(xiàn)，

企業(yè)金融渠道獲利fep對(duì)非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)

生顯著的抑制作用，而對(duì)國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)沒(méi)有

產(chǎn)生顯著影響。

4.按股權(quán)集中度分類

從表11（5）至（8）列回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)金

融資產(chǎn)持有fin的回歸系數(shù)在子樣本中均顯著為負(fù)，

說(shuō)明企業(yè)金融資產(chǎn)持有對(duì)不同股權(quán)集中度的企業(yè)創(chuàng)

新活動(dòng)均具有顯著的抑制作用。相比低股權(quán)集中度

企業(yè)，高股權(quán)集中度企業(yè)的金融資產(chǎn)持有行為對(duì)創(chuàng)

新活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。原因可能在于，高股權(quán)集

中度企業(yè)的大股東可能會(huì)為了滿足自身利益，要求

管理層持有較多的金融資產(chǎn)，削減創(chuàng)新活動(dòng)的資金

投入。但本文也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融渠道獲利fep對(duì)低股權(quán)

集中度企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著的抑制作用，而對(duì)

高股權(quán)集中度企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。

5.按資本結(jié)構(gòu)分類

從表12的回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)金融資產(chǎn)持

有fin和企業(yè)金融渠道獲利fep對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的回

歸系數(shù)在不同資本結(jié)構(gòu)的樣本中均顯著為負(fù)，說(shuō)明

企業(yè)金融化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用并沒(méi)有隨著

資本結(jié)構(gòu)的變化呈顯著差異性，但抑制作用程度隨

著企業(yè)資本結(jié)構(gòu)變化有所不同。無(wú)論在金融資產(chǎn)持

有角度還是金融渠道獲利角度，高負(fù)債型企業(yè)相比

于低負(fù)債型企業(yè)的金融化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的抑

制更強(qiáng)。原因可能在于，對(duì)于高負(fù)債型企業(yè)來(lái)說(shuō)，企

業(yè)管理層為了實(shí)現(xiàn)短期的高額盈利，更愿意持有回

收期較短、風(fēng)險(xiǎn)較低且收益更高的金融資產(chǎn)，從而對(duì)

企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的資金投入產(chǎn)生一定的擠出作用。

表12 按資本負(fù)債率分類模型估計(jì)結(jié)果

變量

fin

fep

控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng)

N

(1)

高負(fù)債型企業(yè)

inv

-0.0174***

(-5.0537)

控制

控制

控制

8259

(2)

-0.0010***

(-3.1810)

控制

控制

控制

8259

(3)

低負(fù)債型企業(yè)

-0.0110***

(-5.0793)

控制

控制

控制

8580

(4)

-0.0006*

(-1.8246)

控制

控制

控制

8580

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文從企業(yè)金融資產(chǎn)持有和企業(yè)金融渠道獲利

雙重視角實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的

影響以及這種影響是否具有異質(zhì)性特征，并得出如

下結(jié)論：

第一，企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了顯著的抑

制作用。本文發(fā)現(xiàn)無(wú)論從金融資產(chǎn)持有還是金融渠

道獲利角度，企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)均產(chǎn)生了顯著

的抑制作用。本文采用替換被解釋變量、替換解釋

變量、縮短樣本區(qū)間、縮小樣本范圍以及考慮核心解

釋變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，均發(fā)

現(xiàn)企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著抑制作用的實(shí)證

結(jié)果具有穩(wěn)健性。

第二，從金融資產(chǎn)持有角度來(lái)衡量企業(yè)金融化

行為時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同期限金融資產(chǎn)持有對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活

動(dòng)均產(chǎn)生顯著的抑制作用，但具有程度上的差異。

企業(yè)短期金融資產(chǎn)持有和長(zhǎng)期金融資產(chǎn)持有均會(huì)抑

制企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，且長(zhǎng)期金融資產(chǎn)持有對(duì)企業(yè)創(chuàng)新

活動(dòng)的抑制作用要強(qiáng)于短期金融資產(chǎn)持有。

第三，通過(guò)中介效應(yīng)檢驗(yàn)企業(yè)金融化影響創(chuàng)新

活動(dòng)的作用機(jī)制時(shí)，發(fā)現(xiàn)融資約束、現(xiàn)金持有在企業(yè)

金融資產(chǎn)持有和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在遮掩效應(yīng)，

現(xiàn)金持有在企業(yè)金融渠道獲利和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間

存在遮掩效應(yīng)。融資約束、盈利能力在企業(yè)金融渠

道獲利和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在中介效應(yīng)，盈利能

力在企業(yè)金融資產(chǎn)持有和企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間存在中

介效應(yīng)。

第四，企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著的異質(zhì)

86

性特征。從企業(yè)的創(chuàng)新技術(shù)依賴程度來(lái)看，在金融

資產(chǎn)持有角度，低創(chuàng)新技術(shù)依賴型企業(yè)的金融化行

為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。從金融渠道獲

利角度來(lái)看，高創(chuàng)新技術(shù)依賴型企業(yè)的金融化行為

對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。從企業(yè)的成長(zhǎng)性來(lái)

看，無(wú)論在金融資產(chǎn)持有角度還是金融渠道獲利角

度，高成長(zhǎng)性企業(yè)的金融化行為對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制

作用更強(qiáng)。從企業(yè)的股權(quán)性質(zhì)來(lái)看，在金融資產(chǎn)持

有角度，國(guó)有企業(yè)的金融化行為對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制

作用更強(qiáng)。但本文也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融渠道獲利對(duì)非

國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著的抑制作用，而對(duì)國(guó)

有企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。從企業(yè)的股

權(quán)集中度來(lái)看，在金融資產(chǎn)持有角度，高股權(quán)集中度

的企業(yè)的金融化行為對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。

但本文也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融渠道獲利對(duì)低股權(quán)集中度

企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著的抑制作用，而對(duì)高股權(quán)

集中度企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。從企業(yè)

的資本結(jié)構(gòu)來(lái)看，無(wú)論在金融資產(chǎn)持有角度還是金

融渠道獲利角度，高負(fù)債型企業(yè)的金融化行為對(duì)創(chuàng)

新活動(dòng)的抑制作用更強(qiáng)。

（二）政策建議

本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)金融化對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響主要表

現(xiàn)為抑制作用，其根源在于企業(yè)金融化行為產(chǎn)生的

背后存在著企業(yè)的投機(jī)行為和代理問(wèn)題，可能會(huì)使

企業(yè)陷入“通過(guò)金融領(lǐng)域投資大量獲利—將所得到

的收益再次投入金融領(lǐng)域”的循環(huán)行為中，從而對(duì)企

業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)一再擱置，影響企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)

展。此外，本文依據(jù)不同企業(yè)特征發(fā)現(xiàn)企業(yè)金融化

對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)影響之間存在著較大差異。為了利用創(chuàng)

新活動(dòng)提高實(shí)體企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，帶動(dòng)主營(yíng)業(yè)務(wù)升

級(jí)發(fā)展，保證實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)

平衡，真正緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”現(xiàn)象的發(fā)生，本

文依據(jù)上述結(jié)論提出如下政策建議：

第一，創(chuàng)造良好的實(shí)業(yè)投資環(huán)境，加強(qiáng)金融市場(chǎng)

的監(jiān)管力度。形成合理且規(guī)范的市場(chǎng)價(jià)格，縮小實(shí)

體行業(yè)和金融領(lǐng)域之間的利潤(rùn)率差距，從而弱化企

業(yè)的投機(jī)動(dòng)機(jī)。同時(shí)，也可以利用技術(shù)補(bǔ)貼、降稅等

方式，逐步改善企業(yè)當(dāng)前的投資環(huán)境，降低企業(yè)的生

產(chǎn)成本，增強(qiáng)實(shí)體投資對(duì)企業(yè)的吸引力，引導(dǎo)資金回

到實(shí)體行業(yè)。此外，應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)金融市場(chǎng)的監(jiān)管力

度，有效甄別企業(yè)的金融投機(jī)行為，預(yù)防企業(yè)違規(guī)套

利以及杠桿行為的發(fā)生，防范資產(chǎn)泡沫現(xiàn)象。

第二，構(gòu)建新型企業(yè)治理體系，防止代理沖突問(wèn)

題發(fā)生。企業(yè)金融化行為發(fā)生的背后存在著嚴(yán)重的

代理問(wèn)題，企業(yè)應(yīng)該強(qiáng)化主業(yè)業(yè)績(jī)?cè)谄髽I(yè)管理層績(jī)

效考核中的重要性。同時(shí)，要不斷完善企業(yè)內(nèi)部的

股權(quán)結(jié)構(gòu)，健全監(jiān)督機(jī)制，從制度層面逐步引導(dǎo)企業(yè)

管理層注重企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)

力，防止股權(quán)過(guò)度集中帶來(lái)的金融領(lǐng)域投機(jī)獲利行

為，實(shí)現(xiàn)企業(yè)持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。

第三，制定有針對(duì)性的扶持政策，實(shí)行差異化經(jīng)

營(yíng)舉措。首先，政府在面對(duì)具有不同特征的企業(yè)時(shí)，

應(yīng)該制定具有針對(duì)性的政策，并逐步完善多層次的

資本市場(chǎng)現(xiàn)狀，為我國(guó)的實(shí)體企業(yè)融資提供更加多

元化的渠道。其次，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)

以及金融科技等相關(guān)技術(shù)，準(zhǔn)確了解我國(guó)各大實(shí)體

企業(yè)的信用狀況以及資金需求情況，針對(duì)實(shí)體企業(yè)

的不同情況開(kāi)發(fā)出對(duì)應(yīng)的信貸產(chǎn)品，為實(shí)體企業(yè)的

創(chuàng)新活動(dòng)研發(fā)提供可靠的資金來(lái)源。最后，企業(yè)應(yīng)

該根據(jù)自身的實(shí)際情況，協(xié)調(diào)好金融領(lǐng)域投資和實(shí)

業(yè)投資之間的資金占比，使得企業(yè)的金融化行為不

僅能夠防范企業(yè)現(xiàn)金流不足帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)又能夠促進(jìn)

企業(yè)自身的長(zhǎng)期發(fā)展?！?/p>

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（責(zé)任編輯：LYY / 校對(duì)：XY）

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