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期望绩效反馈与企业数字化转型:居安思危还是穷则思变

汪涛 王星月 冯巧根

汪涛, 王星月, 冯巧根. 期望绩效反馈与企业数字化转型:居安思危还是穷则思变[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(2): 46-59.
引用本文: 汪涛, 王星月, 冯巧根. 期望绩效反馈与企业数字化转型:居安思危还是穷则思变[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(2): 46-59.
WANG Tao, WANG Xing-yue, FENG Qiao-gen. Expected Performance Feedback and Enterprise Digital Transformation: Prosperity-driven or Adversity-driven Path[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(2): 46-59.
Citation: WANG Tao, WANG Xing-yue, FENG Qiao-gen. Expected Performance Feedback and Enterprise Digital Transformation: Prosperity-driven or Adversity-driven Path[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(2): 46-59.

期望绩效反馈与企业数字化转型:居安思危还是穷则思变

基金项目: 

国家社会科学基金项目 16BJY017

江苏省社会科学应用研究精品工程课题 21SYC-028

详细信息
    作者简介:

    汪涛(1994-),男,江苏灌云人,南京大学商学院博士研究生

    王星月(1995-),女,湖南衡阳人,南京大学商学院博士研究生

    冯巧根(1961-),男,浙江绍兴人,南京大学商学院教授,博士生导师

  • 中图分类号: F272.3;F276.6

Expected Performance Feedback and Enterprise Digital Transformation: Prosperity-driven or Adversity-driven Path

  • 摘要: 破解当前企业数字化转型困局的关键在于有效激发企业转型的内生动力。基于企业行为理论,选取2011—2020年沪深A股上市公司为样本,将绩效反馈分析机制引入企业数字化转型,实证检验期望绩效反馈对于企业数字化转型的影响及作用机制。研究发现:当企业处于正向绩效反馈下,随着期望顺差的扩大,企业数字化转型程度将会显著提高,即期望绩效反馈下的企业数字化转型呈现“居安思危”的变革特征;从动力传导机制看,正向绩效反馈企业通过发挥资源效应和赌资效应,提高了实施数字化转型的冗余资源丰腴度和战略变革意愿;拓展性分析发现,正向绩效反馈企业的数字化转型更多体现在与其具体业务技术应用下的深度融合,而并非仅停留在底层技术层面上。本研究对于深入理解企业数字化转型的内在驱动机制,激发企业转型的内在动力提供了一定的参考。
  • 表  1  主要变量的定义和说明

    变量类型 变量名称 变量符号 变量说明
    被解释变量 数字化转型 DT 将年报中涉及数字化转型词频加总并进行对数化处理
    解释变量 正向绩效反馈 PPF 若实际绩效>期望绩效,则为实际绩效减去期望绩效,否则为0
    负向绩效反馈 NPF 若实际绩效< 期望绩效,则为实际绩效减去期望绩效的绝对值,否则为0
    控制变量 公司规模 Size 期末总资产对数化处理
    财务杠杆 Lev 总负债/总资产
    市场份额 Mrkt 主营业务收入占行业内所有企业主营业务收入总和之比
    成长能力 Growth 总资产增长率
    破产危机 Zscore 采用Altman's Z分数衡量一家企业破产的风险,分数越低说明企业破产风险越大
    公司年龄 Age 对公司成立年份进行对数化处理
    股权性质 Soe 若为国有企业,则为1;否则为0
    股权集中度 Top1 第一大股东持股比例
    董事会规模 Bsize 对董事总人数进行对数化处理
    两职合一 Dual 董事长和总经理两职合一时取值为1,否则为0
    审计质量 Big4 若为前四大会计师事务所审计则为1.否则为0
    年度 Year 控制年度固定效应
    行业 Ind 控制行业固定效应
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    表  2  描述性统计

    变量 样本量 平均值 标准差 最小值 中位数 最大值
    DT 19 842 1.308 1.359 0 1.099 5.011
    PPF 9 832 0.025 0.024 0.000 0.018 0.128
    NPF 10 010 0.027 0.035 0.000 0.016 0.182
    Size 19 842 22.230 1.272 20.015 22.051 26.153
    Lev 19 842 0.431 0.202 0.054 0.426 0.862
    Growth 19 842 0.170 0.299 -0.237 0.099 1.996
    Zscore 19 842 4.708 5.255 0.325 3.036 35.596
    Age 19 842 2.838 0.340 1.609 2.890 3.466
    Mrkt 19 842 0.003 0.006 0.000 0.001 0.043
    Top1 19 842 0.356 0.148 0.097 0.338 0.748
    Bsize 19 842 2.253 0.177 1.792 2.303 2.773
    Soe 19 842 0.405 0.491 0 0 1
    Dual 19 842 0.259 0.438 0 0 1
    Big4 19 842 0.061 0.239 0 0 1
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    表  3  单变量分析

    变量 正向绩效反馈 负向绩效反馈 均值差异 中位数差异
    样本量 平均值 标准差 中位数 样本量 平均值 标准差 中位数
    DT 9 832 1.403 1.390 1.099 10 010 1.215 1.322 0.693 0.000*** 0.000***
    Size 9 832 22.232 1.255 22.071 10 010 22.228 1.289 22.033 0.834 0.050*
    Lev 9 832 0.406 0.193 0.396 10 010 0.456 0.208 0.458 0.000*** 0.000***
    Soe 9 832 0.379 0.485 0 10 010 0.430 0.495 0 0.000*** 0.000***
    Age 9 832 2.828 0.345 2.890 10 010 2.848 0.335 2.890 0.000*** 0.033**
    Dual 9 832 0.261 0.439 0 10 010 0.258 0.437 0 0.637 0.637
    Mrkt 9 832 0.003 0.007 0.001 10 010 0.002 0.006 0.000 0.000*** 0.000***
    Zscore 9 832 5.450 5.623 3.671 10 010 3.979 4.756 2.515 0.000*** 0.000***
    Top1 9 832 0.363 0.151 0.348 10 010 0.349 0.144 0.329 0.000*** 0.000***
    Bsize 9 832 2.252 0.176 2.303 10 010 2.253 0.178 2.303 0.628 0.883
    Growth 9 832 0.185 0.284 0.117 10 010 0.156 0.313 0.077 0.000*** 0.000***
    Big4 9 832 0.068 0.251 0 10 010 0.054 0.227 0 0.000*** 0.000***
    注:******分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
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    表  4  期望绩效反馈与数字化转型

    变量 (1)
    DT
    (2)
    DT
    PPF 3.261***(5.41)
    NPF -0.081(-0.21)
    Size 0.120***(5.01) 0.113***(5.22)
    Lev -0.146(-1.07) -0.160(-1.31)
    Soe -0.181***(-3.37) -0.248***(-5.16)
    Age -0.135**(-2.04) -0.088(-1.22)
    Dual 0.168***(3.89) 0.145***(3.31)
    Mrkt 5.400(1.46) 8.921**(2.26)
    Zscore 0.006(1.25) -0.002(-0.44)
    Top1 -0.149(-1.12) -0.121(-0.86)
    Bsize -0.160(-1.38) -0.181*(-1.65)
    Growth 0.278***(6.12) 0.141***(3.51)
    Big4 -0.112(-1.49) -0.105(-1.34)
    Year
    Industry
    Constant -0.563(-1.03) -0.488(-0.92)
    Observations 9 832 10 010
    Adj-R2 0.382 0.327
    注:******分别表示1%、5%、10%的显著性水平, 括号中的数字为t值,下同。
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    表  5  稳健性检验

    变量 重新测度被解释变量 重新测度解释变量 缩小样本区间 控制地区固定效应
    (1)
    DT_Dummy
    (2)
    DT_Rank
    (3)
    DT
    (4)
    DT
    (5)
    DT
    (6)
    DT
    (7)
    DT
    PPF 6.784*** 11.383*** 4.565*** 3.218***
    (9.10) (9.01) (4.65) (5.46)
    PPF_Roe 1.490***
    (4.11)
    PPF_Med 4.149***
    (5.40)
    PPF_0.6 4.611***
    (6.49)
    Size 0.117*** 0.199*** 0.117*** 0.118*** 0.123*** 0.056** 0.127***
    (4.41) (4.43) (5.13) (4.90) (5.09) (2.06) (5.38)
    Lev -0.132 -0.219 -0.222 0.023 -0.028 -0.278* -0.078
    (-0.81) (-0.79) (-1.58) (0.17) (-0.20) (-1.69) (-0.59)
    Soe -0.222*** -0.380*** -0.186*** -0.176*** -0.186*** -0.130** -0.175***
    (-3.90) (-3.98) (-3.55) (-3.30) (-3.52) (-2.18) (-3.23)
    Age -0.161** -0.259** -0.108* -0.149** -0.142** -0.063 -0.126*
    (-2.22) (-2.12) (-1.67) (-2.14) (-2.07) (-0.92) (-1.89)
    Dual 0.168*** 0.286*** 0.166*** 0.165*** 0.176*** 0.132** 0.138***
    (3.47) (3.47) (3.89) (3.78) (4.03) (2.27) (3.28)
    Mrkt 3.206 5.970 8.561** 9.000** 8.771** 5.009 3.432
    (0.75) (0.84) (2.42) (2.32) (2.34) (1.26) (0.96)
    Zscore 0.001 0.003 0.006 0.004 0.004 0.002 0.006
    (0.24) (0.34) (1.27) (0.88) (0.96) (0.39) (1.35)
    Top1 0.159 0.234 -0.104 -0.129 -0.107 0.055 -0.122
    (1.04) (0.91) (-0.80) (-0.94) (-0.80) (0.36) (-0.93)
    Bsize -0.037 -0.065 -0.149 -0.185 -0.186 -0.121 -0.092
    (-0.28) (-0.29) (-1.27) (-1.56) (-1.58) (-0.81) (-0.80)
    Growth 0.213*** 0.356*** 0.206*** 0.247*** 0.234*** 0.220*** 0.251***
    (3.49) (3.39) (5.08) (5.31) (4.96) (3.49) (5.61)
    Big4 -0.052 -0.081 -0.137** -0.098 -0.079 -0.074 -0.174**
    (-0.55) (-0.52) (-1.98) (-1.29) (-1.06) (-0.91) (-2.28)
    Year
    Industry
    Region
    Constant -1.047 -1.840* -0.571 -0.537 -0.643 0.100 -0.907
    (-1.64) (-1.71) (-1.09) (-0.97) (-1.15) (0.16) (-1.64)
    Observations 9 818 9 818 11 386 9 737 9 357 4 040 9 832
    Pseudo R2/Adj-R2 0.196 0.196 0.359 0.345 0.367 0.372 0.401
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    表  6  熵平衡法回归结果

    变量 DT
    相关系数 t值
    PPF_dummy 0.067*** (3.03)
    Size 0.122*** (6.83)
    Lev -0.144 (-1.36)
    Soe -0.228*** (-4.96)
    Age -0.117* (-1.87)
    Growth 0.219*** (6.62)
    Bsize -0.168* (-1.66)
    Top1 -0.113 (-0.92)
    Dual 0.163*** (4.29)
    Year
    Industry
    Constant -0.595 (-1.39)
    Observations 19 842
    Adj-R2 0.350
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    表  7  熵平衡法下处理组和对照组平衡性检验

    变量 处理组均值 对照组处理前均值 对照组处理后均值 处理组方差 对照组处理前方差 对照组处理后方差 处理组偏度 对照组处理前偏度 对照组处理后偏度 处理组与原始对照组标准化差异 处理组与匹配后对照组标准化差异
    Size 22.232 2 22.228 4 22.232 3 1.574 6 1.661 2 1.574 7 0.746 3 0.746 5 0.746 1 0.003 0 -0.000 1
    Lev 0.405 9 0.455 5 0.406 0 0.037 3 0.043 3 0.037 3 0.209 8 -0.003 9 0.210 0 -0.257 2 -0.000 8
    Soe 0.379 4 0.430 4 0.379 5 0.235 5 0.245 2 0.235 5 0.497 2 0.281 3 0.496 7 -0.105 1 -0.000 2
    Age 2.827 8 2.847 6 2.827 9 0.119 0 0.112 3 0.119 0 -0.892 5 -0.885 0 -0.892 6 -0.057 4 -0.000 2
    Growth 0.184 5 0.155 7 0.184 5 0.080 8 0.097 8 0.080 9 3.592 5 3.342 4 3.589 1 0.101 4 0.000 1
    Bsize 2.251 9 2.253 1 2.251 9 0.031 0 0.031 8 0.031 0 -0.225 6 -0.140 8 -0.225 5 -0.006 9 0.000 0
    Top1 0.363 2 0.349 0 0.363 2 0.022 8 0.020 9 0.022 8 0.454 7 0.475 8 0.454 8 0.094 3 0.000 1
    Dual 0.260 6 0.257 6 0.260 6 0.192 7 0.191 3 0.1927 1.090 9 1.108 3 1.091 0 0.006 7 0.000 0
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    表  8  广义估计方程回归结果

    变量 DT
    相关系数 t值
    PPF 3.257*** (5.41)
    Size 0.121*** (5.06)
    Lev -0.144 (-1.06)
    Soe -0.181*** (-3.38)
    Age -0.135** (-2.03)
    Dual 0.168*** (3.89)
    Mrkt 5.548 (1.51)
    Zscore 0.006 (1.26)
    Top1 -0.148 (-1.12)
    Bsize -0.161 (-1.39)
    Growth 0.277*** (6.12)
    Big4 -0.114 (-1.52)
    Year
    Industry
    Constant 0.080 (0.14)
    Observations 9 832
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    表  9  中介机制检验

    变量 (1) (2) (3) (4)
    PPF→Rr→DT PPF→Srt→DT
    Rr DT Srt DT
    PPF 0.005***(5.36) 3.075***(5.14) 0.313***(5.36) 2.975***(4.88)
    Rr 0.125***(2.62)
    Srt 19.386***(6.84)
    Size 0.001(1.43) 0.123***(5.08) 0.001**(2.56) 0.160***(6.63)
    Lev -0.011***(-3.66) -0.309**(-1.99) -0.007**(-2.57) -0.314**(-2.28)
    Soe -0.003***(-3.51) -0.183***(-3.42) -0.003***(-3.18) -0.180***(-3.36)
    Age 0.002(1.48) -0.148**(-2.20) 0.002**(2.10) -0.117*(-1.77)
    Dual -0.001**(-2.02) 0.171***(3.93) -0.002**(-2.36) 0.160***(3.72)
    Mrkt 0.053(0.78) 4.881(1.33) 0.095(1.37) 6.123*(1.68)
    Zscore 0.001***(12.95) 0.011**(2.20) 0.001***(11.34) 0.003(0.80)
    Top1 0.008***(3.54) -0.158(-1.19) 0.008***(3.50) -0.141(-1.07)
    Bsize -0.001(-0.47) -0.170(-1.46) 0.000(0.02) -0.135(-1.17)
    Growth 0.004***(2.96) 0.268***(5.98) 0.003***(2.69) 0.230***(5.18)
    Big4 -0.000(-0.01) -0.105(-1.37) -0.000(-0.19) -0.107(-1.42)
    Year
    Industry
    Constant 0.005(0.51) -0.506(-0.92) -0.020*(-1.88) -2.002***(-3.54)
    Observations 9 710 9 710 9 820 9 820
    Adj-R2 0.091 0.385 0.090 0.387
    Sobel检验 3.668 5.38
    Boostrap检验置信区间 (0.085 34,0.258 67) (0.179 99,0.416 84)
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    表  10  拓展性分析

    变量 (1)
    底层技术建设
    DT_Tc
    (2)
    技术应用实践
    DT_Ta
    PPF 0.800(1.35) 2.945***(5.54)
    Size 0.091***(4.24) 0.099***(5.04)
    Lev -0.098(-0.87) -0.066(-0.54)
    Soe -0.065(-1.44) -0.202***(-4.48)
    Age -0.122**(-2.15) -0.065(-1.11)
    Dual 0.128***(3.31) 0.111***(2.89)
    Mrkt 0.821(0.28) 6.642**(1.97)
    Zscore 0.001(0.20) 0.007(1.61)
    Top1 -0.312***(-2.69) -0.012(-0.10)
    Bsize -0.341***(-3.29) 0.085(0.86)
    Growth 0.227***(5.51) 0.186***(4.58)
    Big4 -0.078(-1.29) -0.078(-1.13)
    Year
    Industry
    Constant 0.061(0.13) -1.326***(-2.86)
    Observations 9 832 9 832
    Adj-R2 0.382 0.276
    下载: 导出CSV
  • [1] 江小涓, 靳景. 中国数字经济发展的回顾与展望[J]. 中共中央党校(国家行政学院)学报, 2022(1): 69-77. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGXB202201008.htm
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-01-06
  • 网络出版日期:  2023-07-07
  • 刊出日期:  2023-03-28

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