李娟，滕磊

（1.宜宾学院经济与工商管理学部，四川 宜宾 644007；2.成都信息工程大学统计学院，四川 成都 610225）

企业风险承担水平是反映企业投资决策时风险偏好的重要变量[1-2]。风险承担水平越高，企业越会选择技术研发这类风险项目，从而越能推动社会技术进步，进而促进经济增长[3]。因此，企业风险承担水平对经济增长有着积极意义。同时，数字经济正成为中国经济增长的重要引擎[4]。国家“十四五”规划提出“推进产业数字化转型”以发展数字经济。数字经济以信息与通讯技术（Information and Communication Technology，ICT）为基础[5]。推进产业数字化必然要求企业加大ICT 投资。因此，企业ICT 投资也对中国经济增长具有重要意义。ICT 投资本身就是一种投资决策行为，投资决策必然涉及企业风险承担水平，而这种投资行为的结果也会对企业现金持有、企业价值等产生重要影响，从而也可能影响企业风险承担水平。作为对中国经济增长有着重要意义的两个微观变量，企业ICT 投资将如何影响企业风险承担水平呢？其具体机制何在呢？

前述问题属于企业风险承担水平的影响因素问题。现有文献从内外部两个方面进行了研究。外部因素方面，强调个人主义的文化有利于提高企业风险承担水平[6]，更好的投资者保护可提高企业风险承担水平[7]，更强的债权人保护则降低企业风险承担水平[1]。内部因素方面包括股权结构、公司治理和管理者特征等。股权结构影响企业风险承担水平[8]：外资股权会提高企业风险承担水平[9]，大股东多元化可显著提高企业风险承担水平[2]。在公司治理方面，企业内部控制会降低企业风险承担水平[10]。关于管理者特征，海归管理者能提升企业风险承担水平，男性CEO 的风险承担水平更高[2]。此外，提高企业价值可提升企业风险承担水平[10]。

总体看，国内外文献围绕企业风险承担水平影响因素进行了大量研究。但就企业ICT 投资水平与企业风险承担水平之间的关系问题，现有文献鲜有探讨。ICT 是数字经济的基础，在国家大力推进产业数字化以发展数字经济的背景下，前述问题的研究对发展数字经济以促进中国经济增长有着重要意义。为此，本文在机制分析基础上，提出研究假说，然后基于A股上市公司数据，进行实证检验，以探讨企业ICT 投资对其风险承担水平的影响及其机理。

一、理论分析

企业ICT 投资驱动企业数字化转型，进而影响现金持有和企业价值，最终影响企业风险承担水平，其作用机制如下。

（一）现金持有与企业风险承担水平

ICT 投资可降低企业现金持有水平。现金持有是企业的一项重要财务决策[11]。大量经验证据表明，中国企业呈现出典型的“高持现”特征[12]。ICT 投资驱动企业数字化，可降低企业现金持有水平，其逻辑有直接和间接两条路径。首先，ICT投资是企业技术改造升级，本身需要大量现金支出，必然降低企业现金持有水平，这是其直接路径。ICT 投资是驱动企业数字化转型的基础力量，旨在实现企业内部以及企业与外部世界之间信息处理的快速、准确处理，从而降低信息不对称性和信息成本[13]，这种投资既包括各种与通信设备相关的硬件设施，也包括与之相关的各类服务标准和应用软件，除在投资初始阶段需投入硬件设备费用外，还需要持续支付相应标准与服务费用，从而给企业造成一定的财务压力。另外，信息通信技术始终处于持续迭代升级的阶段，从电子电报技术到互联网、移动互联网、物联网再到人工智能、云计算、5G 通信等更高算力和更快速响应的信息通信和数字技术不断创新，企业的ICT 投资也必然需要持续更新，以充分利用ICT 技术实现数字化改造升级[14]，这必然会带来大量的技术投资支出，从而降低了其现金持有。其次，企业ICT 投资有利于改善公司治理水平从而降低其现金持有需要，这是其间接路径。ICT 投资为企业带来了信息处理与决策的技术基础，能够有效缓解企业内外部之间以及企业所有者与管理者之间的信息不对称现象，从而为企业所有者参与公司治理提供了信息激励[15]，还能够更好地为独立董事参与公司有效治理提供信息手段[16]，可以说整体上降低了企业管理中管理者与所有者因利益冲突可能引发的代理问题[17]。在这种情况下，企业管理者基于自利的行为目标函数而留存更多现金的行为必然大大降低[18]，因此，ICT 投资在一定程度上降低了企业的现金持有水平。

现金持有可提高企业风险承担水平。其机理在于：其一，降低融资成本。现金持有是一种最为便捷且成本较低的融资方式[19]。充沛的现金可向银行等金融机构发出企业偿付能力强、资产流动性好等信号，从而增强银行等金融机构对企业进行信贷投放的信心，提高企业对银行等金融机构的融资谈判能力。因此，充沛的现金可降低企业融资成本[19]。风险承担反映企业在追求价值最大化过程中承担风险的态度[20]；企业选择风险项目的概率越大，则企业风险承担水平越高。降低融资成本可增加风险项目的净现值（NPV），提高企业选择风险项目的概率，进而提升企业风险承担水平。其二，“节省”风险承受配额。现金是流动性最强的资产，充足的现金为企业提供了相当水平的流动性保障，从而降低了企业发生流动性风险的概率；充足的现金还可防范财务危机[11-12]。自2008 年全球金融危机以来，企业风险管理得到了迅速强化，设定风险承受度以将各类风险控制在预定范围（风险承受度）成为企业风险管理的通常做法。企业现金持有越多，则其发生流动性风险和财务危机的概率越低，从而能在流动性风险和财务危机方面“节省”风险承受度。“节省”的风险承受度可被用于对风险项目的选择，从而提高企业的风险承担水平。其三，促进研发创新等风险活动。企业进行研发创新这类内部投资行为，均需要足够的资金。但研发创新风险大，较难获得外部资金支持。因此，按优序融资理论，相较成本较高的外源融资，企业更可能使用内部资金作为研发资金来源[21]。现金作为流动性最好的内部资金，便成为研发资金来源的首选。这样，现金在助推企业实施研发创新这类风险项目时，必将拉高企业的风险承担水平。

综上，现金持有可提高企业风险承担水平，而企业ICT 投资降低了企业现金持有，从而可能降低企业风险承担水平。

（二）企业价值与企业风险承担水平

ICT 投资可增加企业价值。企业价值表征企业长期可持续发展能力，可反映资本市场对企业资产质量的认可程度[22]。企业ICT 投资可提高企业价值。其作用机制为：其一、效率效应。ICT 为企业数字化的基础技术。ICT 的广泛应用首先表现为信息化[23]，信息化可提高了劳动生产率[24]，改善生产过程的协调效率。同时，ICT 投资驱动数字化，数字化可提高沟通效率[25]，提高企业的生产率[26]，数字化还可提高创新强度和创新效率[27]。由此，ICT 投资可增加企业的盈利能力，从而提高企业价值。其二、成本效应。正如前文分析，ICT投资驱动企业数字化可降低信息成本；借助于云平台的低成本，企业数字化还可降低企业运营成本[13]。此外，ICT投资驱动的企业数字化使得生产和消费精准化[28]，可提高生产和消费的协作效率，降低了库存资本需求，减少了库存损失，进一步降低企业运营资本，减少存货减值损失。最终，企业盈利能力得以提升，企业价值得以提高。其三、信息效应。正如前文所析，ICT 投资企业数字化，将降低信息不对称性。随着信息不对称性的降低，企业可迅速、可靠和及时处理其与客户和供应商之间的信息，有助于企业做出与新产品开发相关的决策[27,29]，企业产品优势将更加明显，从而有利于企业增加利润，增加企业价值[22]。同时，随着信息对称性的提升，企业越能够基于市场需求信息，采取差异化竞争战略。由此可提高竞争壁垒，导致竞争对手难以模仿，或者以较高的成本模仿，进而给企业带来持续而长久的竞争优势，最终增加企业价值[30]。总之，ICT 投资通过效率效应、成本效应和信息效应，可增加企业价值。

增加企业价值可提高企业风险承担水平。其机理在于：其一，拓展剩余投资边界。Tobin’s Q是衡量企业价值的常用变量[10,30]，即企业资产的市场价值与其账面价值之比。托宾Q 理论认为，企业的投资行为取决于其边际Tobin’s Q，边际Tobin’s Q 大于零，则企业可继续投资净现值为正的风险项目，直至边际Tobin’s Q 为零。因此，Tobin’s Q 可表征一定期限内，企业的剩余投资机会。在其他条件不变的情况下，企业价值越大，则Tobin’s Q 越高，企业的剩余投资机会越大，企业越有可能选择更多的风险项目，从而越可能提升企业风险承担水平。以往文献亦证实了企业价值可提升企业风险承担水平[10]。其二，缓解融资约束。企业风险承担是一项资源消耗性活动，需要大量的资金资源。因此，缓解企业融资约束、配置资金资源，则可提升企业风险承担水平[31]。中国企业普遍存在融资约束，企业价值具有明显的信号作用，增加企业价值可为企业树立更好的企业形象[32]。由此可提升企业声誉，增进投资者认知和信赖，进而缓解企业融资约束，最终可提高企业风险承担水平[33]。因此，增加企业价值通过拓展剩余投资边界、缓解融资约束，可提高企业风险承担水平。

综上，企业ICT 投资驱动企业数字化，进而增加企业价值，由此提高企业风险承担水平。

（三）研究假说

综上所述，一方面，企业ICT 投资通过强化公司治理、缓解代理问题，减少现金持有，从而降低企业风险承担水平；另一方面，企业ICT 投资通过提高效率、降低成本和提高信息对称性，提升企业价值，从而提高企业风险水平。前者可称为现金抑制效应，降低企业风险承担水平；后者可称为价值推高效应，提升企业风险承担水平。显然，企业ICT投资对其风险承担水平具有正反两种力量。

从时序看，现金抑制效应在企业ICT 投资早期可能占据主导，而价值推高效应在后期可能占据主导。原因在于，现金抑制效应通过强化公司治理发挥作用，公司治理主要由股东和董事、监事和管理层协同完成，属于公司内部事务，可控性较强，在短期内即可发挥作用。相反，价值推高效应还涉及客户、供应商等外部主体，可控性相对较弱，需要相对长时间方可全面发挥作用。为此，本文提出如下研究假说：

H：企业ICT 投资与其风险承担水平之间为“正U”型非线性关系，企业ICT 投资水平存在拐点，在拐点两侧，企业ICT 投资分别降低和提高企业风险承担水平。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

2008 年全球金融危机后，人工智能、区块链、云计算和大数据等数字技术与经济的深度融合产生了数字经济[3]。在微观层面，企业开始在ICT 投资驱动下，实施数字化转型。为此，本文将样本选择的起始时间选择为2008 年，ICT 投资相关数据仅更新到了2019 年。因此，本文基于2008-2019年A股上市公司数据进行实证检验。本文对数据进行了如下处理：（1）剔除所有ST 样本和*ST 样本；（2）剔除所有金融企业样本；（3）剔除数据缺失样本；（4）剔除息税前利润（EBIT）高于平均资产总额的极端样本。经前述处理后，得到8,283个年度-企业观测值。此外，为消除异常值的影响，本文对连续变量进行了上下1%的Winsorize 缩尾处理。

在数据来源方面，企业ICT 投资相关数据来自国泰君安数据库，其他数据来源于国家统计局、Wind数据库。

（二）变量说明和模型设计

1.被解释变量。企业风险承担水平（RISK）：风险承担越高、经营风险就越大，企业收益就越不稳定，这意味着可用企业收益的波动率测度企业风险承担[7,34-35]。目前，有两种方法测度企业风险承担水平：一种是以企业资产收益率的波动率测度[6,9,36]，一种以股票收益率的波动率测度[37-38]。前者选择一定观察期（如3 年、5 年），以年为单位向前滚动计算盈利波动率，同样的样本期间，观测值数量较少。因数据缺失较多，为尽量扩大观测值数量，参照以往文献[37-39]，本文以股票日收益年化波动率作为企业风险承担水平（RISK）的代理变量，并取周收益年化波动率（rRISK）做稳健性检验。

2.关键解释变量。关键解释变量为企业ICT投资水平（ict）：本文适度借鉴王春云和王亚菲的做法[5]，以ICT 硬件净额加ICT 软件净额再取自然对数得到ict表示企业ICT 投资水平。其中，ICT硬件净额为企业财务报表附注披露的电子计算机、通信设备、电子设备等硬件设备期末净值之和；ICT 软件为企业财务报表附注披露的“软件”期末净值。ict的值越大，则企业ICT 投资水平越高。为检验非线性关系，还增加了ict的二次项ict2作为关键解释变量。

此外，以ICT硬件净额加ICT软件净额再除以资产总额得到rict及其二次项rict2作稳健性检验。

3.中介变量。本文的中介变量包括现金持有水平（cs）和企业价值（val）。

参照李万利等的做法[12]，以现金及现金等价物除以总资产表示现金持有水平（cs）。

参照翟胜宝等的做法[30]，以Tobin’s Q 值表征企业价值（val），即股权市场价值加上负债账面价值再除以资产账面价值。

4.控制变量。参照现有文献[6,9,36]，本文控制了企业层面变量：（1）企业规模（size），为企业总资产的自然对数；（2）有形资产占比（tang），为企业固定资产除以总资产；（3）企业成立年限（age），为自成立到当年度的年数加一取自然对数；（4）成长性（grow），为企业营业收入的年增长率；（5）盈利能力（roe），为企业总资产收益率；（6）第一大股东持股比例（top1）；（7）董事会规模（bsize）；（8）独立董事占比（indrate）；（9）两职合一（dual）。

在宏观层面，宏观经济也会影响企业风险承担水平[7]，本文还控制了经济发展水平（pgdp），取值为企业所在省以2008 年为基期的实际人均GDP。

最终，参照以往文献[2,40-41]，本文构建如下个体固定效应模型检验研究假说：

式中，icti,t为企业i第t年的 ICT 投资水平，β1为其系数。为icti,t的二次项，β2为其系数。若β2显著大于零，则企业ICT 投资水平与其风险承担水平之间为“正U”型非线性关系。若β1显著异于零，则拐点不在原点。X为控制变量，αi为企业i的个体固定效应，λt为第t年的固定效应。后文还将参照现有文献，在控制行业、地区和年度的情况下，进行稳健性检验。

三、实证分析

（一）描述性统计

表1 为主要变量2008-2019 的描述性统计。从描述性统计看：第一，以股票日收益年化波动率测度的风险承担水平RISK的均值为50.0116 个百分点，最小值为19.5127，最大值达169.2833，可见企业风险承担水平差异较大。第二，以股票周收益年化波动率测度的风险承担水平rRISK的均值49.9499 个百分点，与RISK的均值比较接近；最小值为17.8845，最大值为157.7250，同样表明企业风险承担水平差异较大。第三，企业ICT 投资水平ict的均值为16.5793，最小值为11.9874，最大值为20.7160，取自然对数降低了方差，因此企业ICT投资水平的标准差较小。因披露ICT 投资的样本缺失较多，观测值为8 283个。

表1 主要变量描述性统计

（二）基准回归

在控制年度和个体固定效应情况下，采用逐步增加控制变量的方法，估计模型式（1），结果为表2。对标准误在个体和时间上双重聚类（cluster）调整，可克服自相关和异方差等问题对统计推断的影响。表2 均采用个体和时间双重聚类标准误，以增加估计结果的可靠性。

1.关键解释变量。从表2 第（1）-（5）列看，企业ICT 投资水平二次项ict2的系数均在1%显著性水平下显著为正，一次项ict的系数均在1%显著性水平下显著为负。因此，基准回归结果证实了本文的研究假说，企业ICT 投资水平与其风险承担水平之间为“正U”型非线性关系，企业ICT 投资水平存在拐点，在拐点两侧，企业ICT 投资分别降低和提高企业风险承担水平。

2.控制变量。控制变量方面，从第（1）-（5）列看：第一，二职合一（dual）的系数在1%显著性水平下显著为正，与钱先航和徐业坤的估计结果一致[39]，二职合一可提高企业风险承担水平。可能的原因在于董事长兼任总经理，可降低代理成本，提高决策效率，进而提高了企业的风险承担水平。第二，企业规模（size）的系数在1%显著性水平下显著为负，与Faccio 等的估计结果一致[36]。可能的原因为企业规模越大，经营越谨慎。第三，企业年龄（age）的系数在1%显著性水平下显著为负，与Nakano 等的估计结果一致[37]。可能的原因在于随着企业年龄的增长，企业生产经营更加谨慎，从而风险承担水平更低。其他变量不再赘述。

（三）稳健性检验

表2 第（1）-（5）列，关键解释变量均在1%显著性水平下显著，可视为一种稳健性检验。在此，本文还将通过内生性处理、变更企业风险承担水平和ICT 投资水平的测度、变更估计模型等进行进一步稳健性检验。

表2 模型式（1）的估计结果

1.内生性处理

（1）关键变量的内生性处理。企业ICT 投资会影响企业风险承担水平。企业ICT 投资本身是一种投资行为，同样需要相当风险承担水平支撑。因此，风险承担水平也可能影响企业ICT 投资。这样，关键解释变量ict具有内生性。

为此，本文借鉴陈小辉等的做法[3]，以同年度其他企业ICT 软硬件净额占总资产比重的均值ivict及其二次项ivict2作为工具变量，以RISK 为被解释变量，采用工具变量法（IV）重新估计模型式（1），弱工具变量检验的 Cragg-Donald Wald F 统计量为36.546，远大于10%偏误下的临界值7.03。因此，ivict和ivict2通过弱工具变量检验。采用IV重新估计模型式（1），结果为表3第（1）列。从表3第（1）列看，在排除关键变量内生性的情况下，研究假说成立的结论是稳健的。

（2）控制变量的内生性处理。企业规模、有形资产占比、成长性和盈利能力等企业层面的控制变量也可能具有内生性。因观测值较少，第一步仅加入关键解释变量进行估计，第二步增加外生控制变量进行估计，最后增加内生控制变量进行估计。如果三步估计中，关键解释变量系数的符号和显著性均未变化，则表明控制变量内生性的影响较小。按前述步骤，估计结果为表3 第（2）-（4）列。从表3 第（2）-（4）列看，关键解释变量系数的符合和显著性均未发生变化，因此，在考虑控制变量内生性的情况下，研究假说成立的结论是稳健的。

表3 模型式（1）的内生性处理

IV 法估计时，因174 个样本为单例组（singleton groups）被stata 剔除，故观测值和样本量有所减少。此外，IV法估计时，括号中为稳健标准误。

2.更换风险承担水平的测度

以股票周收益年化波动率测度企业风险承担水平rRISK，在控制年度和个体固定效应的情况下，重新估计模型式（1），结果为表4 第（1）列。从估计结果看，更换企业风险承担水平测度后，研究假说仍然成立。第（3）列为组内R2。

3.变更关键解释变量的测度

以ICT 硬件净额加软件净额除以总资产取自然对数得到rict，在控制年度和个体固定效应的情况下，重新估计模型式（1），结果为表4 第（2）列。从估计结果看，变更关键解释变量测度后，研究假说仍然成立。

4.变更估计模型

部分文献[2]也采用控制年度、行业和地区固定效应的方法估计企业风险承担水平。为此，本文在控制年度、行业和地区固定效应的情况下，以RISK 为被解释变量，重新估计模型式（1），结果为表4 中的第（3）列。从估计结果看，变更估计模型后，研究假说仍然成立。

表4 模型式（1）的其他稳健性检验估计结果

综上，在考虑内生性、变更企业风险承担水平和企业ICT 投资水平的测度、变更估计模型的情况下，研究假说仍然成立。

四、机制检验

理论分析部分表明，企业ICT 投资具有现金抑制效应和价值推高效应，通过降低现金持有水平和提高企业价值，影响企业风险承担水平。在此，借鉴温忠麟等提出的检验程序[42-43]，设定以下模型进行机制检验。

前述模型中，mi,t为中介变量，分别为现金持有水平（cs）和企业价值（val），检验程序为：第一，在不加入中介变量情况下，进行模型式（2）估计，如果企业ICT投资水平icti,t的系数β1显著，则表明企业ICT 投资对其风险承担水平具有总效应，继续后续分析，否则为遮蔽效应。第二，对模型式（3）进行回归，判断企业ICT 投资对中介变量的影响。第三，在加入中介变量后进行模型式（4）估计，如果模型式（3）中企业ICT 投资水平icti,t的系数ϕ1，模型式（4）中中介变量mi,t的系数δ均显著，则表明中介效应存在，此时若模型式（4）中企业ICT 投资水平icti,t的系数β1显著，则说明中介变量mi,t起到了部分中介效应，若不显著，则说明mi,t起到了完全中介效应。第四，若模型式（3）中的ϕ1、模型式（4）中的δ仅有一个显著，尚需通过Sobel检验中介效应。

模型式（2）和模型式（4）中的X为控制变量，与模型式（1）相同。模型式（3）的Z为控制变量，具体因中介变量而定：

以现金持有水平（cs）为中介变量时，控制了企业规模（size）、杠杆率（lev）、成长性（grow）、总资产周转率（tatr）、股利和利息率（di）、企业年龄（age）、管理费用率（adfee）和净筹资费用率（nf）。

以企业价值（val）为中介变量时，控制了企业规模（size）、杠杆率（lev）、成长性（grow）、企业年龄（age）、第一大股东持股比例（top1）、董事会规模（bsize）、独立董事占比（indrate）、有形资产占比（tang）和企业盈利能力（roe）。

基于前述设定，机制检验如下：

（一）现金抑制效应

以现金持有水平（cs）为中介变量，ict 为关键解释变量，在控制年度和企业个体固定效应的情况下，估计模型式（2）-（4），结果为表5 Panel A 中的 pathA、pathB 和 pathC。从 Panel A 看，PathA 中企业ICT 投资水平ict的系数在1%显著性水平下显著，总效应存在。pathB 中企业ICT 投资水平ict的系数在1%显著性水平下显著，pathC 中现金持有水平cs的系数在1%显著性水平下显著，即中介效应存在。综合pathB 和pathC 可知，现金持有可提高企业风险承担水平，企业ICT 投资降低了现金持有水平，进而降低了企业风险承担水平。因此，现金抑制效应存在。

将关键解释变量替换为rict，在控制年度和企业个体固定效应的情况下，估计模型式（2）-（4），结果为表 5 Panel B 中的 pathA、pathB 和 pathC。将被解释变量替换为rRISK，在控制年度和企业个体固定效应的情况下，估计模型式（2）-（4），结果为表 5 Panel C 中的 pathA、pathB 和 pathC。Panel B 和Panel C同样表明，现金抑制效应存在。

表5 现金抑制效应的估计结果

（二）价值推高效应

以企业价值（val）为中介变量，ict为关键解释变量，在控制年度和企业个体固定效应的情况下，估计模型式（2）-（4），结果为表 6 Panel A 中的pathA、pathB 和 pathC。从 pathA、pathB 和 pathC看，中介效应存在。综合pathB 和pathC 可知，企业价值有利于提高企业风险承担水平，企业ICT投资提高了企业价值，进而提高了企业风险承担水平。因此，价值推高效应存在。

与现金抑制效应相似，将关键解释变量替换为rict，将被解释变量替换为rRISK，重新估计模型式（2）-（4），结果为表6 Panel B 和Panel C。Panel B 和Panel C同样表明，价值推高效应存在。

表6 价值推高效应的估计结果

综上，企业ICT 投资通过降低现金持有水平，抑制了企业风险承担水平，而通过提高企业价值，提高了企业风险承担水平。

五、结论与启示

企业ICT 投资和企业风险承担水平均是影响中国经济增长的两个微观变量。本文遵循ICT 投资驱动企业数字化，企业数字化影响企业现金持有和企业价值，最终影响企业风险承担水平的逻辑路径，分析了企业ICT 投资对其风险承担水平的影响及其机理，据此提出研究假说；然后，基于2008-2019 年中国A 股上市公司数据，进行实证检验，以研究企业ICT 投资水平与其风险承担水平之间的关系问题。研究结果表明：第一，企业ICT 投资水平与其风险承担水平之间为“正U”型

非线性关系，ICT 投资水平存在拐点，在拐点两侧，企业ICT 投资分别降低和推高其风险承担水平。第二，企业ICT 投资具有现金抑制效应和价值推高效应。现金抑制效应即ICT 投资驱动企业数字化，从而强化公司治理、缓解代理问题，减少现金持有，最终降低企业风险承担水平；价值推高效应即企业ICT 投资驱动企业数字化，从而提高效率、降低成本和提高信息对称性，提升企业价值，最终推高企业风险水平。第三，现金抑制效应通过强化公司治理发挥作用，公司治理主要由股东和董事、监事和管理层协同完成，属于公司内部事务，可控性较强，在短期内即可发挥作用。相反，价值推高效应还涉及到客户、供应商等外部主体，可控性相对较弱，需要相对长时间方可全面发挥作用。因此，现金抑制效应前期占主导，价值推高效应后期占主导，最终形成“正U”型影响。

基于本文研究结论，启示如下：

第一，企业风险承担水平越高，管理层越可能选择净现值为正的风险项目，从而越可能为股东创造价值、为社会创造财富。企业ICT 投资水平与其风险承担水平之间为“正U”型非线性关系。拐点左侧，企业加大ICT 投资将降低其风险承担水平。这样，在拐点左侧，企业加大ICT 投资，推进企业数字化转型时，在微观层面会“削弱”股东的收益，而在宏观层面，则不利于社会财富的增加。对企业而言，其治理层尤其是董事会和监事会需充分认识到ICT 投资的重要意义，保持战略定力，持续加大ICT 投资，促进企业数字化，以期尽快越过拐点。对政府而言，产业数字化在短期内促进经济增长的微观基础欠劳，但保持战略定力，力促产业数字化，最终将“守得云开见月明。

第二，通过驱动企业数字化，降低信息不对称性、减少信息成本，从而强化公司治理，减少了现金持有，是ICT 投资降低企业风险承担水平的原因。降低信息不对称性、减少信息成本本身具有积极意义，但减少现金持有却降低了企业风险承担水平。因此，对企业而言，既要看到ICT 投资驱动数字化转型带来的重要作用，也要关注其不利影响，以求扬长避短。比如，董事会可考虑在推进ICT 投资时加大技术研发，以求保持相当风险承担水平。对政府而言，则可考虑基于区块链技术的全副本、高可信等特性，围绕政府数据开放，构建多方可信的大数据中心，据此为银行等金融机构的信贷决策提供支持，从而缓解企业融资约束，对冲现金持有减少的不利影响。

第三，驱动企业数字化，提高效率、降低成本和提高信息对称性，提高企业价值，是ICT 投资提高企业风险承担水平的关键所在。企业数字化需要企业对其生产经营过程进行全方位、全角度、全链条的改造[44]，涉及面相当广泛，甚至需要重构企业的制度和流程。为有效发挥ICT 投资的价值提高作用，企业需考虑实施“一把手”工程，由董事长牵头，董事会督办，进行ICT 投资，推进企业数字化。对政府而言，则可以产业数字化为契机，围绕企业产供销构建数据共享机制，提高企业与客户和供应商之间的信息对称性，据此促进新产品开发[22]，在提升企业风险承担水平的同时，增加社会财富。