企業數字化轉型、融資約束與成本粘性

曹志鵬 陳佳寧

一、引言

黨的二十大指出，加快建設數字中國是發揮信息化驅動引領作用、推進中國式現代化的必然選擇。當前，數字技術作為我國科技驅動發展的重要力量，動態調整生產關系與生產結構，驅動經濟社會效率變革及質量變革。對于企業而言，數字化轉型具有全局性與戰略性的意義，企業應順應信息革命時代浪潮，打通數字基礎設施大動脈，加快數字技術的創新應用，實現數字化與生產經營方式融合，增強核心競爭能力，以此實現高質量發展。企業數字化轉型現有研究主要聚焦于數字化轉型能否提升企業全要素生產率、影響企業資本市場表現以及企業投資效率（趙宸宇，2021；馬慧，2022）。成本管理關乎著企業的經營績效及長期發展能力，本文基于企業成本角度，重點關注探究企業數字化轉型對成本粘性的影響作用。

成本粘性是企業成本管理中的重要現象，即企業的營業收入與營業成本之間的變動存在的非線性關系。企業在經營發展過程中所具有的成本粘性過高，則在面對營業收入變化時大幅度降低企業有效配置資源、合理調整成本的能力受限，不利于企業戰略目標實現，對企業長期穩定的發展產生消極影響。數字化轉型在企業的生產經營過程中引入數字科技技術，提升資源有效利用率，降低信息透明度，緩解信息不對稱現象，能夠提升管理層管理決策精準度，優化企業成本管理體系。同時，融資約束是企業所普遍存在的難題，在強度較高的融資約束環境下，會抑制企業決策制定與實施的活力，影響企業數字化轉型推動進程，因此融資約束對數字化轉型與成本粘性間的關系能起到一定的影響作用。

基于此，本文對企業數字化轉型與成本粘性的關系進行分析，采用滬深A股上市企業數據作為研究樣本進行實證檢驗。同時探究融資約束在企業數字化轉型與成本粘性關系中起到的調節作用，進一步分析在企業不同水平的內控質量、不同階段的生命周期、不同地理位置分布的情況下，企業數字化轉型對成本粘性的作用強弱。

二、理論分析與研究假設

（一）企業數字化轉型與成本粘性

成本粘性最早由A n d e r s o n（2003）等學者提出，他們通過ABJ模型實證研究，發現成本的增減與收入的增減并不是對稱的，二者之間并非呈現線性關系，成本隨業務量上升而上升的幅度大于成本隨業務量下降而下降的幅度。學術界基于成本粘性的形成機制出發，概括了以下三個動因：調整成本、管理者樂觀預期以及管理者機會主義行為。

調整成本理論關注資源的配置決策，當業務量下降時，企業調整資源不僅涉及到削減資源時所耗成本，更涉及到未來恢復資源時所耗成本，管理層比較閑置資源及調整資源后，主觀上不愿下調資源投入，從而形成成本粘性。管理者樂觀預期理論關注管理者決策的主觀傾向性，管理者對未來市場前景充滿樂觀預期，主觀認為業務量的下降具有暫時性，未來會出現回升現象，故而更傾向于保留現有資源投入，缺乏下調成本的動力趨使(Banker等，2011)。管理者機會主義理論關注管理者的“帝國構建”動機，在業務量上升時他們傾向于擴張資源，甚至于超過企業最佳規模水平，在業務量下降時出于自利動機，更傾向于保存資源，從而產生較高的成本粘性。

在建設數字中國戰略背景下，深入推進企業數字化轉型有助于降低企業的調整成本，數字化轉型通過引入數字技術重塑企業生產經營方式，優化企業資源配置效率及生產總流程，降低人力資源培訓、運營維護等各類成本；企業通過實施數字化轉型提升信息透明度，改善整體信息環境，增強管理層對于未來市場預期的準確度，使管理層面對未來市場前景預期判斷更加精準，改善盲目樂觀決策現象；企業數字化轉型引入信息數字技術，有助于充分弱化單個管理層實施決策的能力，提升企業整體對資源的獲取能力，進一步降低管理層機會主義行為?；诖?，本文認為推動企業數字化轉型能夠有效降低調整成本，提升信息透明度，打破信息孤島，優化企業內部管理決策，緩解成本粘性問題。故提出假設如下：

H1:數字化轉型程度會顯著降低企業成本粘性。

（二）融資約束的調節作用

目前，我國市場經濟體制還在不斷完善發展，融資約束是多數企業普遍面臨的問題。不同企業具有不同的規模結構、組織體系及地理位置等，融資約束實質上是企業融資需求與融資供給之間存在的需求矛盾。江偉（2015）等學者認為，在融資約束程度較低的企業內，成本粘性現象更加明顯。

從企業管理的角度出發，引入數字化技術有助于降低企業調整成本，提升信息透明度，減少管理層的盲目樂觀預期。張璇（2017）、徐玉德（2022）等學者通過研究發現，當企業不具有靈活、便捷的資金來源時，企業會面臨較為嚴重的融資約束困境，資金的束縛會顯著抑制企業新舊技術轉換、研發投入以及企業的創新。但數字化轉型建設對資金需求度較高，在資金束縛強度較高的企業，管理層會首先考慮將資源用以維持企業正常生產經營，維持企業主要產品的研發與制造，減緩推動數字化進程力度，此時數字技術無法全面滲入企業生產流程，而企業自身成本粘性現象不明顯，成本管理體制無法顯著改善，因此數字化轉型對企業成本粘性抑制作用強度降低。故本文提出假設2，選取融資約束作為著眼點，觀察不同強度的融資約束下，企業數字化轉型對成本粘性的影響是否會受到影響。

H2:融資約束可以調節數字化轉型程度與企業成本粘性之間的關系，強度較小的融資約束會增強數字化轉型程度對企業成本粘性的抑制作用。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文以2012－2021年滬深 A 股上市公司作為研究樣本。由于計算過程需要用到滯后期數據，因此本研究的數據采集期間為2010－2021年。本文對數據進行以下處理：(1)剔除ST、PT等特殊企業樣本；(2)為保證結果準確性與穩健性，剔除金融行業、房地產行業上市公司樣本；(3)剔除存在數據缺失的樣本。經過上述整理，本研究共得到23222個觀測值。以上數字化詞頻數據和財務數據均來自國泰安經濟金融研究數據庫(CSMAR)、宏觀經濟數據來自國家統計局(NBSPRC)、內控數據來自迪博(DIB)內部控制與風險管理數據庫。樣本中所有連續變量均進行了1%和99%的Winsorize縮尾處理，以此避免本文結論受到異常值影響。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文參考梁上坤等(2015)的研究，選取企業的營業成本進行成本粘性的衡量計算，Cost表示營業成本的變化率，等于企業本年營業成本與上年營業成本比值的自然對數，即營業成本當年比上年增加(減少)百分之幾。

2 . 解釋變量。 收入變化率（Rev）表示企業營業收入變化率，即本年營業收入與上年營業收入的比值取對數；收入下降虛擬變量（D），即當年營業收入小于上年營業收入取值為1，否則為0。企業數字化轉型程度經現有文獻整理，度量方式有以下三種：何帆、劉紅霞（2019）學者采用“0-1”虛擬變量衡量企業是否實施數字化轉型；張永坤（2021）等學者衡量企業數字化轉型采用上市公司財報附注披露的年末無形資產明細項中和數字化轉型有關部分占無形資產總額的比例的方法；吳非（2021）、趙宸宇（2021）等采用上市企業年報中披露有關數字化相關詞頻數量構建企業數字化轉型衡量指標。借鑒吳非等（2021）學者做法，本文通過對企業年報中有關數字化轉型相關詞頻匯總加一后取自然對數的方法衡量企業的數字化轉型程度（Dcg）。在穩健性檢驗中，本文根據來源于國泰安數據庫的數字化轉型指數重新進行回歸檢驗，該數字化轉型指數根據戰略驅動評分、技術賦能評分、組織賦能評分、環境賦能評分、數字化成果評分、數字化應用評分綜合計算得出。

3.調節變量。融資約束。本文綜合現有文獻整理，借鑒Kaplan和Zingales（1997）的思想，選用KZ指數法衡量融資約束程度，構建步驟如下：（1）根據經營性現金流 / 年初總資產、現金股利 / 年初總資產、現金持有/年初總資產、資產負債率和托賓q對本文樣本分類。若經營現金流/期初總資產得出的值低于中位數，kz1取1，反之取0；若現金股利/期初總資產得出的值低于中位數，kz2取1，反之取0；若現金持有/期初總資產得出的值低于中位數，kz3取1，反之取0；若資產負債率高于中位數，kz4取1，反之取0；若托賓q高于中位數，kz5取1，反之取0。（2）令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5，通過計算得到 KZ 指數。（3）采用排序邏輯回歸，將 KZ 指數作為因變量對上述五個數值回歸，估計回歸系數，并通過上述模型計算得到樣本企業融資約束程度的KZ指數，該指標數值越大則代表融資約束程度越高。

4.控制變量。本文借鑒已有研究(Banker等，2014)選取以下經濟變量(EV)和公司治理變量(CV)指標作為控制變量。經濟變量具體為：資本密集度(Ainten)、經濟增長率(Gdp)和連續兩年收入下降虛擬變量(Dt)、員工密集度(Einten)。公司治理變量（Control Variables）具體為：管理層持股比例（Mshr）、企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、現金比率（Cash）以及兩職合一（Dual）。此外還控制了企業個體和年度固定效應，從而控制個體與時間因素的影響，本文各變量具體定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型構建

本文參考Anderson等學者提出的ABJ 模型檢驗所選樣本企業中是否存在成本粘性現象：

本文選用雙向固定效應模型，控制時間效應與企業個體效應。下標i表示企業，t指代年份，μ指代企業個體固定效應，γ表示時間固定效應，σ表示誤差隨機項，若α2顯著為負，證明企業存在成本粘性。

本文借鑒學術界對成本粘性的研究(梁上坤，2015；張路，2019等)，構建模型(2)對本文所提出的假設1進行檢驗：

其中，Cost表示營業成本變動；Rev表示營業收入變動；D為虛擬變量，若當年營業收入相比上年發生了下降，則D取1，反之D取0。若β3顯著為正，則H1得證，企業數字化轉型有助于抑制企業成本粘性。

為探究融資約束是否對數字化轉型與企業成本粘性的關系起調節作用，本文構建模型(3)進行檢驗，若φ4顯著為負，表示融資約束削弱數字化轉型與成本粘性的負相關關系。同時通過分組回歸保證本文結論的嚴謹性。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

本文對所選樣本進行描述性統計分析采用Stata14.0統計軟件，詳細數據如表 2 所示。表2結果表明樣本公司在考察期間內營業成本變動（cost）最大值是1.221，最小值是-0.713，平均值是0.128，中位數是0.110；營業收入變動（rev）最大值是1.156，最小值是-0.696，平均值是0.118，中位數是0.105，說明樣本中上市公司營業成本及營業收入變化的分布都存在不同程度的右偏。企業數字化轉型程度最小值為0.000，最大值為5.112，標準差為1.414，最大值與最小值之間相差較大，顯示出各企業的數字化轉型程度明顯不同。其他變量的統計結果也表明各變量之間均存在明顯差異。

表2 主要變量描述性統計

（二）回歸結果分析

1.數字化轉型與成本粘性。數字化轉型與企業成本粘性的回歸結果如表3所示。列（1）未加入經濟變量和其他公司治理變量，檢驗樣本企業是否存在成本粘性。根據列（1）結果顯示，Rev的系數為0.972，在1%的水平顯著為正，R e v×D的系數為-0.069，在1%的水平上顯著為負，說明樣本上市企業存在成本粘性；列（2）在列（1）的基礎上加入數字化轉型進行回歸，Rev×D×Dcg系數為0.051，且在1%水平顯著為正；列（3）進一步控制了經濟因素、公司治理特征等變量，結果顯示，Rev的系數為0.964，Rev×D的系數為-0.117，交乘項（Rev×D×Dcg）的系數為0.050，系數均在1%的水平上顯著為正，結果顯示數字化轉型對于成本粘性具有抑制作用，驗證了假設H1。

表3 數字化轉型與成本粘性

表4 數字化轉型、融資約束與成本粘性

2.數字化轉型、融資約束與成本粘性。為驗證假設（2），本文引入融資約束（KZ）變量。此外，為更清晰地認識融資約束在數字化轉型與成本粘性之間的調節作用，還將融資約束分為強弱兩組進行回歸，用于對比分析。表 4的第（1）列報告了全樣本中數字化轉型、融資約束與成本粘性的回歸結果。在引入融資約束后，交互項Rev×D×Kz×Dcg的系數在1%的水平下顯著為負，說明融資約束對數字化轉型與企業成本粘性的抑制作用起到削弱的作用。由（2）、（3）列分組回歸結果可知，在融資約束強度較高的條件下，Rev×D×Dcg的系數僅為0.033，在融資約束強度較低的條件下，Rev×D×Dcg的系數為0.082，遠大于前者，進一步表明融資約束束縛了數字化轉型對成本粘性所起到的抑制作用，由此，驗證了假設H2。

（三）穩健性檢驗

本文采用以下方法對結果進行穩健性檢驗：第一，考慮到電子信息行業的智能化、數字化水平較高，為防止本文得出的顯著性結果可能是由電子信息行業驅動所致，本文剔除電子信息類企業樣本，對樣本中其他行業領域內企業重新進行回歸，結果顯示見表5第（1）列，Rev×D×Dcg的系數為0.050，在1%的水平上顯著為正。第二，對樣本采用傾向得分匹配法（PSM配對）進行測試。計算企業數字化轉型程度的中位數，若樣本值大于中位數取值，則衡量值取1，否則為0；選取協變量計算傾向得分，采用1:1近鄰匹配，表5第（2）列報告了配對后新樣本回歸結果，與前文結果保持一致。第三，進行變量替換，將核心解釋變量替換為數字化轉型指標，該數據來源于國泰安合作數據企業數字化轉型數據庫，其計算方法為：數字化轉型指數=0.3472*戰略驅動評分+0.162*技術賦能評分+0.0969*組織賦能評分+0.0342*環境賦能評分+0.2713*數字化成果評分+0.0884*數字化應用評分，各項細分指標為標準化后值。結果顯示見表5第（3）列，Rev×D×Dcg的系數在1%的水平上顯著為正，與前文一致，不改變上述研究結論，以上檢驗證明本文結果穩健可靠。

表5 穩健性檢驗

五、異質性分析

1.基于企業內控質量分組模型回歸分析。在內控質量強度不同的企業，數字化轉型程度對成本粘性的影響呈現出異質性的特征。本文通過計算得出樣本中內部控制質量的中位數，將內部控制質量低于中位數的企業賦值為“0”，高于中位數的企業賦值為“1”，分組進行回歸檢驗?；貧w結果如表6（1）、（2）列所示，內部控制質量低的企業，數字化轉型與成本粘性的交互項（Rev×D×Dcg）系數為0.051；在內部控制質量較高的企業，數字化轉型與成本粘性的交互項（Rev×D×Dcg）系數為0.036。企業在生產經營過程中，若內部控制質量較低，則會大幅度削減管理者對市場前景的樂觀預期，抑制管理者構建帝國主義的自利動機，管理者需要謹慎做出成本決策。同時，內部控制質量較低的企業信息系統與組織結構流程清晰度較低，建設數字化轉型有利于大幅度提升信息透明度，完善管理決策體制，從而減輕成本粘性。這一結果說明，內部控制質量低的企業中數字化轉型對成本粘性的抑制作用更強。

表6 異質性檢驗

2.基于企業生命周期分組模型回歸分析。Gardner（1965）等學者認為，企業同人與其他生物一樣，會經歷初創、增長、成熟、衰退等不同生命周期階段。企業所處生命周期階段不同，數字化轉型程度對成本粘性的影響呈現出異質性的特征?，F有文獻對企業生命周期的劃分主要有以下三種形式：產業增長率法、管理熵法和現金流法（曹裕與陳曉紅，2010），本文采用現金流法劃分企業生命周期，根據企業經營現金流、投資現金流、籌資現金流等，將樣本企業生命周期分為初創期、成長期、成熟期、震蕩期及衰退期。本文所選樣本為滬深A股上市企業，認為其已度過初始期，故選取最重要的成長期與成熟期進行異質性分析。結果見表6（3）列、（4）列所示，處于成長期的企業，交互項（Rev×D×Dcg）的系數為0.094，而處于成熟期的企業，交互項（Rev×D×Dcg）的系數為0.068，無論成長期企業還是成熟期企業，數字化轉型均顯著抑制企業成本粘性，但相較處于成熟期階段的企業，數字化轉型對成本粘性所起到的抑制作用在成長期企業中更強。本文認為可能原因如下，當企業處于成長期階段時，隨著產品知名度及市場份額得到提升，企業會加大對“降本增效”的關注，加快推進數字化技術建設，數字化轉型程度不斷提升。同時成長期的企業更傾向于抓住發展契機，故管理層在面對收入波動時，不愿削減資源投入，此時推動數字化轉型有利于大幅度降低企業的成本粘性。而當企業處于成熟階段，企業成長速度減緩但是利潤增長加快（孫穗等，2022），管理層管理制度體系趨于規范成熟，企業生產經營流程趨于固定化、規?；?，此時企業處于較為穩定的狀態，企業管理層也有一定約束能力，因此數字化轉型所起到的抑制作用相較于成長期較弱。

3.基于企業分布地區分組模型回歸分析。位于東部、中部、西部地區的企業，數字化轉型程度對成本粘性的影響呈現出異質性的特征。本文參照王宏鳴（2022）等學者的研究，根據企業的所屬地區將樣本分為東部、中部、西部?；貧w結果見表 6（5）列、（6）列及（7）列所示，位于東部地區的企業，數字化轉型與成本粘性交互項（Rev×D×Dcg）的系數為0.051；位于西部地區的企業，數字化轉型與成本粘性交互項（Rev×D×Dcg）的系數為0.078；位于中部地區的企業，數字化轉型與成本粘性的交互項（Rev×D×Dcg）的系數為0.029。由此可以看出，西部地區企業推動數字化轉型對成本粘性的抑制作用較強，而東部地區與中部地區較弱。其原因可能是西部地區企業發展水平較為落后，而東中部地區企業整體建設領先于西部地區，具有較為完善的內部治理水平以及管理制度體制，數字化轉型在企業內部發揮的促進作用相對較小，故西部地區數字化轉型對成本粘性的抑制作用更為明顯。

六、結論與建議

成本管理是管理會計的重要課題，對成本粘性的研究有重要意義。本文利用2012——2021 年滬深A 股上市公司數據，實證檢驗企業數字化轉型對于企業成本粘性的影響，考察融資約束在此過程中起到的調節作用，并進一步分析企業處于不同內控水平、生命周期及地區分布下，數字化轉型對成本粘性的異質性影響。研究表明：（1）企業數字化轉型抑制了企業所存在的成本粘性；（2）融資約束會削弱企業數字化轉型對成本粘性的抑制作用；（3）企業數字化轉型對成本粘性的抑制作用在內控質量較低、西部地區企業以及成長期企業更強。

綜上所述，本文提出以下建議：第一，數字化技術作為創新驅動發展的先導力量，在優化企業成本管理中發揮重要作用。企業應當順應時代信息浪潮，深入推動數字化轉型，利用數字技術完善企業的成本決策體制，科學有效管理企業成本粘性。第二，要充分發揮融資約束在數字化轉型與成本粘性之間的調節作用，企業應采取有效措施拓寬融資渠道，提升融資效率及改善融資方式，優化企業融資環境，實現建設數字化轉型與緩解融資約束的雙贏局面。第三，在建設數字中國戰略背景下，企業應把握自身發展現狀及需求，結合市場前景，精準利用數字技術激發企業內在活力與潛力，以實現高質量發展。