李卫兵,张星

一、引 言

随着5G、人工智能、移动支付、区块链等技术的迅猛发展,数字经济已经发展成为一种全新的经济形态。数字经济主要以数据资源为关键要素,以现代信息网络为核心载体,以信息通信技术融合应用为重要推动力(1)国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知,http://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.htm.,它的发展正深刻改变着现代社会的生产、生活方式。在这种背景下,学者们聚焦于考察地区数字经济发展水平对企业生产效率或经济绩效的影响,发现地区数字经济发展水平有助于通过优化要素配置[1]、缓解信息不对称[2]、促进技术创新[3][4]等途径提高企业全要素生产率[5],并能促进企业降低成本[6]、提高资产使用效率、改变商业模式[7]和增加贸易规模[8]。然而,地区数字经济发展水平对企业行为或绩效的影响是间接的,企业自身进行数字化转型才是关乎企业生存和发展的直接决定因素。目前,研究企业数字化转型对其自身绩效影响的文献非常有限,而且交易成本的降低是企业增加利润和提升竞争力的重要途径,鉴于此,本文试图从交易费用的视角考察企业进行数字化转型的微观经济影响,对相关文献进行有益补充。

研究交易成本的文献相对较多[9][10][11][12][13],但只有少数学者间接地讨论了企业数字化转型对交易成本的影响[1][14][15],且这些研究仅将交易成本作为一个中间影响机制来进行分析,或者仅关注数字化转型中的某个特定技术(如互联网技术或区块链技术)对交易成本的影响,尚未系统地评估数字化转型与企业交易成本之间的因果关系。在激烈的市场竞争中,降低交易成本是企业增加利润的有效方法,是企业生存发展的重要途径,因而本文聚焦于考察企业数字化转型对其交易成本的影响。

数字化转型可能通过如下渠道降低企业交易成本:技术支持渠道、产业升级渠道和信息透明渠道。首先,数字化转型需要依托数字技术的发展,随着5G、人工智能、互联网、大数据、区块链等技术的突破,企业进行数字化转型已成为可能。数字信息技术的广泛应用能够通过协同效应和效率效应来降低企业内、外部交易成本[16][17]。其次,传统产业发展到一定阶段会因资源、技术、运输、劳动力等问题陷入瓶颈期,而数字技术与传统企业的结合能有效推动传统产业进行资源整合、精简中间环节、实现高效精准的供需对接,进而降低交易成本[18][19]。最后,交易成本的一个重要组成部分是信息搜寻成本,而数字技术的应用有助于提高信息透明度,从而有效地减少机会主义行为[14][20]。此外,企业应用大数据、云计算等技术能在众多信息中较快地获取有价值的信息,从而节省信息搜寻成本,整体上降低交易成本[21]。

要准确估计企业数字化转型对其交易成本的影响,首先需要构建恰当的数字化转型指标。我们通过对2008 — 2019年一直存续的A股上市公司年报中披露的与数字化转型相关的关键词进行词频统计,以此衡量企业数字化转型水平;同时用企业销售费用、管理费用和财务费用总和占其总资产的比例来衡量企业交易成本。为了处理企业数字化转型与其交易成本之间的反向因果关系所造成的内生性问题,我们选取历史数据作为数字化转型的工具变量(IV)并进行IV估计。为了缓解遗漏变量所造成的内生性问题,我们选取城市和企业层面的经济特征变量作为控制变量,并引入企业固定效应和时间固定效应。此外,我们进行了一系列稳健性检验以确保研究结论的可信度。最后,为了探讨企业特征或者行业特性对研究结论的影响,我们深入考察了企业数字化转型影响交易成本的异质性问题。

研究结果一致表明,企业进行数字化转型能显著降低其交易成本;同时,我们把数字化转型综合指标细分为大数据技术、人工智能技术、云计算技术、区块链技术和数字化应用等五个子指标,回归结果显示基准结论仍然稳健。IV估计结果证明了企业数字化转型与交易成本之间的负相关关系。尽管我们无法直接考察数字化转型对信息搜寻成本、契约签订成本和契约履行成本等不同类型交易成本的影响,但间接分析结果从侧面证实数字化转型对不同类型的交易成本均存在抑制作用。进一步分析结果显示,相对于非高新技术企业,高新技术企业更能保证数字化转型的成功,因而能更有效地提升交易效率和降低交易成本。相对于数字经济行业,传统行业的特性决定了其拥有更高的交易成本,因而数字化技术的应用能帮助传统行业进行转型升级,减少不必要的交易流程,从而使交易成本的降低更明显。

本文可能的贡献在于:(1)有益地补充了关于企业数字化转型效应的研究文献。现有的少数文献集中于考察企业数字化转型的经济效应,少有研究关注其成本效应,几乎没有文献系统考察企业数字化转型对交易成本的影响。本文从交易成本的视角考察企业数字化转型的微观成本效应,弥补了现有文献的不足。(2)丰富了关于交易成本的研究文献。现有关于交易成本的研究大多聚焦于制度层面,包括政府治理或相关制度、法规措施等正式制度[12][13],以及信任、城市文明等非正式制度[9][10][11],鲜有文献关注企业数字化是否是交易成本的重要影响因素。本文的研究结果证实企业进行数字化转型能有效降低其交易成本,这是对关于企业交易成本影响因素的相关文献的进一步丰富和完善。

本文其余部分的结构安排如下:第二部分进行理论分析并提出研究假设;第三部分介绍数据和方法;第四部分分析实证结果并进行稳健性检验;第五部分进一步分析企业数字化转型影响交易成本的异质性特征;第六部分总结全文并提出政策含义。

二、理论分析与研究假设

根据交易成本理论,企业面临的交易成本可以划分为:(1)信息搜寻成本。企业在进行交易之前需要搜寻一定的信息来确定合适的交易对象[22],在此过程中产生的成本即为信息搜寻成本。(2)契约签订成本。企业确定交易对象之后,需要拟定相应的契约,契约的具体条款也需要反复协商、谈判,而协商、谈判直到签订契约都需要一定的成本[23]。(3)契约履行成本。为保证契约的履行,企业需要付出一定的监督成本,当契约无法履行或交易对手违约时,企业也将面临潜在风险成本[24]。

相应地,企业进行数字化转型能够从以上三个方面来降低交易成本。首先,可以降低信息搜寻成本。企业采用数字化系统可以线上搜寻与经济交易相关的信息,而这种线上搜寻信息方式比传统的线下搜寻信息方式更能提高信息搜寻效率。同时,利用大数据、人工智能等技术,企业能对大量的数据进行分析来获取更为有用的客户信息,从而精准定位目标交易对象[21][25][26]。其次,数字技术带来的多渠道信息交流平台极大地便利了企业与交易对象之间的沟通和交流,使得交易产品的价格、质量、款式等契约的关键要素变得更加透明,从而降低了企业与交易对象之间签订交易契约的协调和谈判成本[22][27]。最后,区块链等数字技术的应用,极大地降低了企业的监督成本以及由于违约而带来的不确定性成本,同时在线交易评价系统会影响企业的声誉,这在一定程度上制约了交易过程中由于信息不对称造成的机会主义行为[14][20]。根据以上分析,本文提出假设1:

H1 在其他条件不变的情况下,企业进行数字化转型能显著降低其交易成本(包括信息搜寻成本、契约签订成本和契约履行成本)。

企业数字化转型对交易成本的影响会因企业特征而有所差异。在数字化转型的过程中,科技是核心,企业能否实现数字化转型依赖于其技术特征和信息处理水平[16]。其中,由5G、边缘计算、工业互联网、物联网、云计算、大数据、区块链、AI等构成的新一代数字技术成为企业数字化转型的重要推动因素[17]。相对于普通企业而言,高新技术企业往往拥有更多的高新技术产品、发明专利和科技人员等,因而在数字化转型过程中更能充分利用先进的数字技术优势来提高信息收集和分析效率,从而促进交易成本的显著下降。基于此,本文提出假设2:

H2 数字化转型对交易成本的影响在高新技术企业中更加显著。

数字经济行业的相关企业从一开始就使用数字技术而使得其交易成本相对较低,而非数字经济行业的行业特征决定了相关企业的交易成本相对较高。随着数字技术的应用以及数字化转型速度的加快,非数字经济行业的企业也逐渐开始使用数字化技术,例如采用线上方式搜寻信息、利用线上平台销售商品或提供服务、应用工业互联网和物联网等技术实时监测企业的产销量以及库存情况等,这些及时的信息反馈有利于企业根据以往的数据进行分析并对未来进行较为准确的预测,从而合理地安排生产规模和调整生产进度,避免由于产品生产过多或过少带来经济损失[18][19]。这些数字技术的应用能在一定程度上提高交易效率和降低交易成本。因此,相对于数字经济行业而言,数字技术应用对交易成本的影响对非数字行业来说效果更加明显。基于此,本文提出假设3:

H3 数字化转型对交易成本的影响在非数字经济行业中更加显著。

三、数据来源与变量选取

(一)数据来源

考虑到中国正处于数字经济规模迅速扩张和数字化技术高速发展的阶段,我们以2008 — 2019年一直存续的A股上市公司为研究样本来检验数字化转型对企业交易成本的影响,同时剔除ST公司以及存在数据缺失的公司,最终得到包含1285家上市公司的非平衡面板数据。其中,公司层面的数据来源于国泰安数据库(CSMAR),城市层面的数据来源于《中国城市统计年鉴》,企业年报数据来自于深圳证券交易所、上海证券交易所官方网站。此外,我们对所有连续变量在上下1%水平上进行缩尾处理,并在回归分析中将标准误聚类到公司层面。

(二)变量选取

1.被解释变量——交易成本(transaction cost)

交易成本主要指交易发生时伴随整个交易过程所产生的全部成本,包括搜寻信息的费用、达成合同的费用、签订合同的费用、监督合同履行的费用和违约后寻求赔偿的费用等。关于交易成本的测度,学术界一直存在争议。有学者认为,交易费用中包含的搜集信息、谈判和签约等费用会涉及时间和精力耗费,很难用货币衡量,要准确地计算交易成本是不可能的;也有学者认为,尽管不能够精确地计算交易成本,但可以间接地近似计算交易成本。

目前关于交易成本的测算方法主要包括两个层面:(1)宏观层面。大致可以分为两类,一类是以Wallis and North[28]为代表的直接测度方法,即把整个经济部门分为交易部门和转换部门,通过计算两部门交易成本之和来测算整个经济体的交易成本[29]。另一类是通过构建交易效率指标来间接测度交易成本,利用交易效率与交易成本的反向关系,从交易效率的视角间接地衡量交易成本[30]。(2)微观层面。一些学者通过测算新企业创办要经过的程序以及完成这些程序所需要的时间和费用来衡量由于管制而产生的交易成本,还有一些学者采用代理变量来衡量交易成本,如采用单一的管理费用[31][32]或者销售费用、管理费用和财务费用等多指标来衡量交易成本[33]。一般而言,实际成本付出与交易成本正相关[30]。因此,考虑数据可得性以及企业规模对交易成本的影响,我们采用销售费用、管理费用和财务费用之和占总资产的比例来衡量企业交易成本。

2.核心解释变量——数字化转型(digital transformation)

现有文献中关于宏观层面的数字经济发展测度指标较多[34],而微观层面的企业数字化转型指标相对较少,且以定性分析居多[17][35]。少数学者采用虚拟变量方法直接测度企业是否进行数字化转型[4],但这种方法仅能衡量企业是否进行数字化转型,无法反映数字化转型程度。还有学者采用居家办公可行性指标、企业信息技术人员占比等指标间接地衡量企业数字化程度[36][37],这种衡量方式虽在一定程度上可以反映企业数字化转型程度,但其与真实的企业数字化转型程度仍然存在较大差异。

近年来,部分文献通过文本分析、机器学习等方法捕捉企业数字化转型信息,该方法借鉴与数字经济相关的国家政策语义表述,设定相对完备的企业数字化转型关键词,并通过基于机器学习的文本分析方法构建较为全面地反映上市公司数字化程度的指标[15][38]。我们借鉴袁淳等(2021)[15]和吴非等(2021)[38]的方法,从“底层技术层面”和“实践应用层面”构建企业数字化转型指标。其中,底层技术层面包含人工智能、大数据、云计算和区块链四个子指标,一共包括42个词;实践应用层面则以实践中的具体数字化应用关键词为准,一共包括34个词。我们对上市公司年报全文中有关数字化转型的76个特征词出现的频率进行统计,并采用相关词汇词频总数和的自然对数来衡量企业数字化转型程度。

3.控制变量

参考现有文献,我们引入企业特征变量和城市特征变量来减少研究中可能存在的遗漏变量问题。企业层面的控制变量包括总资产周转率、资产负债率、自由现金流、董事会人数、股权集中度、控制股东性质等变量。城市层面的控制变量包括产业结构、经济发展水平、市场化程度、互联网普及率等变量(2)限于篇幅,此处未展示详细变量定义,如读者需要,可向作者索取。。

(三)描述性统计

样本期间企业数字化指标分年度统计情况见图1,其中虚线表示每年平均每家上市公司与数字化相关的词汇频数,实线表示数字化转型总词频的自然对数,容易看出,企业数字化转型水平呈明显的增长趋势。中国信息通信研究院发布的《2020年中国数字经济发展白皮书》和前瞻产业研究院发布的《2020年中国数字经济发展报告》相关数据显示,中国数字经济增加值从2005年的2.6万亿元增加到2019年的35.8万亿元。腾讯金融研究院根据正推法推算出中国数字经济核心产业从2005年的1.5万亿元增长到2020年的8.6万亿元,复合年均增长率为15.0%,这也可以表明数字经济发展整体呈迅猛增长的态势,也在一定程度上证实采用基于机器学习的文本分析法构建企业数字化转型指标的合理性。

图1 企业数字化增长趋势图

主要变量的描述性统计特征见表1。可以看出,样本企业交易成本的均值为9.621,说明企业交易成本占总资产的比例相对较高(接近10%)。数字化转型指标的均值为0.887,最大值为4.625,最小值为0,标准差为1.211,证实不同企业之间数字化转型程度也存在较大差异。企业特征变量方面,不同企业的总资产周转率、资产负债率、自由现金流、董事会人数、股权集中度等变量存在较大差异。城市特征变量方面,不同城市在产业结构、经济发展水平、市场化程度以及互联网发展程度等方面差异较明显,且市场化程度在所有城市特征变量中差异最大。一般而言,较高的市场化水平有利于交易达成,从而降低交易成本。

表1 核心变量的描述性统计特征

四、模型与实证结果

(一)计量模型

我们设定如下模型来估计企业数字化转型对其交易成本的影响:

Transactioncosti,t=φ0+φ1Digitaltransformationi,t-1+φ2Xi,t+μi+δt+εi,t

(1)

其中,被解释变量Transactioncosti,t表示企业i在t时期的交易成本;核心解释变量为企业数字化转型指标Digitaltransformation;X表示可能影响企业交易成本的企业特征变量和城市特征变量;μi为企业固定效应,δt为时间固定效应,ε为随机误差项。考虑企业数字化转型对交易成本的影响有一定的时滞,我们对核心解释变量进行滞后1期的处理,这样既考虑实践中变量之间的传递耗时,又能在技术上尽可能减轻反向因果关系引致的内生性问题。此外,在所有回归中,我们均聚类到企业层面。系数φ1为核心估计系数,如果其符号显著为负,则表明企业数字化转型能显著降低其交易成本,反之则表明企业数字化转型无法降低其交易成本。

(二)基准回归结果

表2报告了基准回归结果。其中,(1)列未引入任何企业特征变量和城市特征变量,仅控制时间固定效应和企业固定效应,可以看出企业数字化转型指标的回归系数为-0.198,且在5%的统计水平显著,表明进行数字化转型能显著降低企业交易成本。(2)(3)列分别加入企业层面和城市层面的控制变量,(4)列同时加入企业层面和城市层面的控制变量,回归结果显示企业数字化转型指标的估计系数均在1%的统计水平上显著为负,进一步验证了企业数字化转型程度与交易成本之间的负相关关系(假设1成立)。

表2 企业数字化转型与交易成本

企业层面的控制变量方面,资产负债率的回归系数显著为正,表明资产负债率越高,企业需要的资金成本也越高,这在一定程度上增加了企业交易成本。股权集中度的估计系数显著为负,表明股权越集中,越有助于企业做出决策,从而提高交易效率和降低交易成本。城市层面的控制变量方面,地区产业结构、经济发展水平以及市场化程度与交易成本之间具有不显著的负相关关系,说明地区产业结构、经济发展水平和市场化水平未能有效降低企业交易成本。这可能是因为控制企业特征变量之后,城市特征变量对企业交易成本的影响被掩盖了。对比表2(1)列和(4)列结果,可以发现,引入城市层面和企业层面的控制变量后,估计结果略有变化,但整体而言,基准回归所估计的数字化转型的交易成本效应较为稳定。

(三)内生性问题

在基准回归中,我们引入可能影响企业交易成本的企业特征变量和城市特征变量,同时控制企业固定效应和时间固定效应,但回归结果仍然可能受到反向因果关系所导致的内生性问题的影响,因此,在此部分我们进行IV估计,以进一步处理内生性问题。

有效的工具变量需要满足外生性和相关性两个条件。有学者采用企业所在城市1984年的邮电历史数据作为企业数字化转型水平的工具变量[1][39],原因在于当地历史上的电信基础设施水平会通过技术水平和使用习惯等途径影响后续互联网技术的应用,进而影响企业数字化转型水平,从而满足相关性条件。同时,邮电作为社会基础设施,旨在为民众提供通信服务,并不直接作用于企业交易过程,因此满足外生性条件。但是,该工具变量的原始数据为横截面数据,而本文的数据特征为面板数据,因而需引入一个随时间变化的变量来构造面板工具变量。我们参考赵涛等(2020)[39]的思路,以上一年全国互联网用户数与1984年各城市每百人邮局数构造交互项,并以此作为该年企业数字化转型水平的工具变量。

表3的检验结果显示,在考虑内生性之后,企业数字化转型指标(L1.数字化转型)的估计系数显著为负,证实企业数字化转型的交易成本抑制效应仍然存在。此外,对于原假设“工具变量识别不足”的检验,Anderson canon. Corr. LM统计量P值为0.000,显著拒绝原假设;在工具变量弱识别的检验中,Cragg-Donald的WaldF统计量大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值,这也证实该工具变量的选取是合理的。

表3 工具变量法检验结果

(四)稳健性检验

1.替换交易成本度量指标

基准回归中选定的交易成本指标是一个综合指标,既包括外部交易成本(如销售费用),又包括内部交易成本(如管理费用),而企业数字化转型对其内部和外部交易成本的影响可能有所差异。为了使研究结果更有可信度,我们分别将交易成本综合指标替换成外部交易成本(用企业销售费用与总资产的比值衡量,记为Transaction cost1)和内部交易成本(用企业管理费用与总资产的比值衡量,记为Transaction cost2),然后代入式(1)进行回归。回归结果(3)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。显示,数字化转型指标的估计系数均显著为负,表明企业数字化转型能显著降低其外部交易成本和内部交易成本,这与基准回归结果一致。

此外,我们根据交易效率与交易成本的反向关系,构建交易效率指标来检验基准回归结果的稳健性。参考现有文献的处理方式,我们从地区经济环境、基础设施水平和政策环境等三个方面构建交易效率综合指标。这是因为地区经济环境、基础设施水平和政策环境有助于降低交易成本并提升交易效率。其中,地区经济环境由人均GDP、平均工资水平、消费率、人均固定资产投资额以及GDP增速组成;基础设施由人均城市道路面积、卫生机构床位数、货运总量以及供电能力组成;政策环境由政府干预和企业税收负担组成。在此基础上,我们分别采用主成分分析法和熵权法计算出具体的交易效率指数,并分别记为Transaction cost3和Transaction cost4,然后用交易效率指数代替交易成本指标进行回归。回归结果(4)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。显示,企业数字化转型能显著提高其交易效率,从而有助于降低交易成本。

2.替换数字化转型度量指标

为了提高回归结果的可信度,我们替换数字化转型指标的度量方式进行检验。借鉴袁淳等[15]关于企业数字化转型指标的定义,我们通过文本分析和机器学习方法统计出企业数字化转型词汇在上市公司年报“管理层讨论与分析”部分出现的次数,从而得到企业数字化转型相关词频数,并将该词频做对数化处理以构建新的企业数字化转型指标(即digital transformation1)。此外,我们进一步采用企业数字化转型相关词频数占上市公司年报“管理层讨论与分析”部分总词频数的比例并乘以100,构建另一个数字化转型指标(即digital transformation2)。将上述替代的数字化转型指标代入式(1)进行回归,结果(5)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。表明,无论采用哪种方式来度量企业数字化转型,其估计系数均显著为负,与基准回归结果保持一致。

3.数字化转型指标口径分解

企业数字化转型是一个谱系概念,包含着不同结构特征的技术差异。我们将数字化转型综合指标分解为:(1)技术层面,包括人工智能技术(AIT)、大数据技术(BDT)、云计算技术(CCT)和区块链技术(BCT)四个子指标。(2)数字技术应用层面(DTA),以实践中的具体数字化应用关键词衡量,然后分别基于式(1)进行回归。回归结果(6)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。表明,企业数字化转型的所有子指标的估计系数均为负,技术层面的四个子指标的估计系数都在1%的统计水平显著,应用层面的指标的估计系数在5%的统计水平显著,这与基准回归结果基本一致,证明本文的研究结论非常稳健。

4.改变样本筛选方式

基准回归中的样本仅包括2008 — 2019年一直存续的企业,并未包含2008年以后上市的企业,这可能导致样本自选择问题,从而导致研究结论的偏倚性。为了增强结论的稳健性和可靠性,我们改变样本筛选方式,将2008年之后上市的企业也包括进来。回归结果(7)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。表明,改变样本筛选方式之后,企业数字化转型指标的估计系数仍然在1%的统计水平显著为负,证明样本筛选的自选择问题并没有干扰基准回归结果。

5.排除企业策略性信息披露行为的干扰

我们从企业年报中统计与数字化转型相关的关键词的词汇频率,以此构造出企业数字化转型指标的代理变量,但是这种衡量方式可能会受到企业策略性信息披露行为的影响。例如,企业可能有夸大信息披露的嫌疑,从而使构建的数字化转型指标高于真实情况。为了排除这种企业策略性行为对估计结果的干扰,我们进行如下检验:首先,借鉴赵璨等(2020)[40]的思路,剔除残差位于最高20%的观测样本并重新进行估计;其次,仅保留证券交易所信息披露考评结果为优秀或良好的上市公司样本,因为这类公司进行策略性信息披露的可能性更小。在所有回归中(8)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。,企业数字化转型指标的估计系数始终显著为负,这意味着企业策略性信息披露行为对本文实证策略的干扰并不明显。

五、进一步分析

(一)企业数字化转型与不同类型的交易成本

受数据限制,我们无法直接考察数字化转型对信息搜寻成本、契约签订成本和契约履行成本等不同类型交易成本的具体影响,此部分我们间接地对此进行分析。

1.数字化转型与企业信息搜寻成本

不同类型企业的信息搜寻成本差异明显。有政治关联的企业更容易获得政府帮助,在信息获取上也具有一定优势。没有政治关联的企业则需要花费较大的人力、物力去搜寻对公司有利的信息(如融资信息),从而带来较高的交易成本。随着企业数字化转型的不断推进,各类信息的公开程度也随着大数据、区块链等技术的应用而更加透明,企业获取信息的成本也相对下降。综合而言,数字化转型能使没有政治关联的企业与有政治关联的企业获取信息的机会更加平等。因此,我们预期没有政治关联的企业有着更强的动机推动数字化转型,以降低信息获取难度,并降低交易成本。

我们采用两种方式来衡量企业是否具有政治关联。首先,我们考察企业高管的政治关联性,即如果公司的董事长或总经理目前或者曾经在政府、军队任职,或是人大代表或政协委员,则判定该公司具有政治关联,否则该公司没有政治关联。其次,我们通过企业实际控制人的性质来区分企业是否具有政治关联,如果企业实际控制人为政府部门,则判定该企业有政治关联,反之则无政治关联。表4汇报了分组回归的估计结果,从回归结果看,无论以哪种方式衡量企业是否具有政治关联,无政治关联的企业进行数字化转型对交易成本的影响程度更显著,这从侧面证明进行数字化转型有助于降低企业信息搜寻成本。

表4 数字化转型与企业信息搜寻成本

2.数字化转型与契约签订成本

企业在确定交易对象之后,需要与交易对象进行反复协商与谈判。当企业所处的市场竞争更加激烈时,同行业中与其竞争的企业数量增加,这会导致更高的契约签订成本。随着数字化技术的应用,企业可以通过线上签约,减少契约签订时间,提高契约签订效率,减少因为线下签约过程的不确定性造成的交易成本增加。我们采用产业集中度的综合指数(即赫芬达尔指数,HHI)来衡量企业所处的竞争环境,HHI越大,表明市场集中度越高,市场的垄断程度也越高,竞争程度越小。具体地,我们使用行业内每家企业的主营业务收入与行业主营业务收入合计的比值的平方累加计算HHI,并根据其中位数将样本企业分为行业竞争程度较低组和行业竞争程度较高组,然后进行分组回归。回归结果(9)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。显示,数字化转型会显著降低行业竞争程度较高的企业的交易成本,而对于行业竞争程度较低的企业而言,其本身的契约签订成本相对较低,数字化转型对其交易成本的影响并不显著,因而,我们有理由相信数字化转型有助于降低企业契约签订成本。

3.数字化转型与契约履行成本

企业所处地区市场化水平越高,契约环境往往更好,而市场化水平较低的地区,契约环境相对较差,市场主体之间发生违约的概率相对较高,这会导致企业面临的交易成本增加[15]。我们采用市场整合指数来衡量市场化水平,市场整合指数越大,表明市场化水平越高;同时,我们根据企业所处地区的市场整合指数的中位数将样本企业分为地区市场化水平较高组和较低组。分组回归结果(10)限于篇幅,此处未展示相关结果,如读者需要,可向作者索取。表明,企业所处地区的市场化程度较低,进行数字化转型有助于降低其交易成本,但在地区市场化程度较高组中,数字化转型对交易成本的影响并不显著,这意味着数字化转型有助于抑制企业的契约履行成本。

(二)数字化转型对企业交易成本影响的异质性分析

1.高新技术企业能更好地利用数字化转型降低交易成本吗?

在不同的企业属性下,数字化转型对于企业交易成本的影响可能存在非对称效果。数字化转型的关键是技术创新,企业进行数字化转型需要具备一定的技术基础和高科技人才储备,因而高新技术企业能较快地适应和接受数字技术的发展,其进行数字化转型的效率也相对较高。相较而言,非高新技术企业推进数字化转型的难度较大。那么,高新技术企业能更好地利用数字化转型降低交易成本吗?我们根据中国《高新技术企业认定管理办法》,把全部样本企业分为高新技术企业和非高新技术企业两组,并进行分组回归。表5中(1)(2)列的回归结果显示,对于高新技术企业而言,进行数字化转型能够显著降低其交易成本,而对于非高新技术企业而言,数字化转型对其交易成本的影响并不显著。这恰好说明数字化转型需要区块链、人工智能、大数据分析等高新技术的支持,而高新技术企业有着更好的技术支持和人员储备,从而能更好地利用数字化技术提高交易效率。该结论也证明了假设2是成立的。

表5 数字化转型对企业交易成本影响的异质性分析

2.非数字经济行业的企业能利用数字化转型降低交易成本吗?

数字经济行业的相关企业较早就开始使用数字技术,其交易成本本身就相对较低,而非数字经济行业的相关企业近年来才开始采用数字技术,其交易成本相对较高[15][22]。那么,非数字经济行业的企业在进行数字化转型上是否具有“后发优势”,从而能更好地利用数字化转型降低交易成本呢?我们根据2012年行业分类标准,将制造业中的计算机、通信和其他电子设备制造业以及信息传输、软件和信息技术服务业(包括电信、广播电视和卫星传输服务、互联网和相关服务、软件和信息技术服务业)划分为数字经济行业,其他行业则为非数字经济行业[41],由此进行分组回归。表5中(3)(4)列的回归结果显示,在非数字经济行业组别中,进行数字化转型显著降低了企业交易成本(系数为-0.288,且通过1%的显著性检验)。而在数字经济行业组别中,滞后一期的数字化转型指标的估计系数虽然为正,但没有通过显著性检验,这也证明了假设3是成立的。

六、结论与政策建议

数字化转型已成为关乎企业生存和长远发展的重要因素。本文通过对2008 — 2019年A股上市公司年报中关于数字化转型的关键词词频统计来构建企业数字化转型指标,检验了企业数字化转型对其交易成本的影响。研究发现,进行数字化转型能显著降低企业交易成本,并且对于信息搜寻成本、契约签订成本和契约履行成本均有抑制作用。此外,高新技术企业、非数字经济行业的相关企业能更好地利用数字化转型降低其交易成本。

本文的研究有着丰富的政策含义。首先,政府应采取多样化的政策助力企业顺利实施数字化转型。政策和制度的完善是提高数字经济发展水平的重要保障,政府应深化数字经济领域“放管服”改革,对数字经济发展的不同方面施行差别化的监管政策,优化数字化发展环境。同时,政府还应加强数字基础设施建设。数字化基础设施建设对于数字经济发展和企业进行数字化转型有着极为关键的作用,政府应重视数字化基础设施的建设与完善,继续大力推进5G技术、智能化和大数据平台等“新基建”工程,完善网络基础设施建设,有针对性地布局“新基建”,为企业数字化转型提供最基本的保障。其次,非数字经济行业的相关企业应增强数字化转型意识,制定数字化转型战略。数字技术水平在一定程度上决定了企业数字化转型能否成功,因而非数字经济行业也应加大信息技术软硬件等设备设施方面的投入,充分发挥云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术的先导作用,推进技术集成融合,从而降低交易成本。