數字經濟發展降低了企業財務風險嗎?
——基于吸收能力與生命周期的視角分析*

李永奎,劉曉康

(1.西南政法大學 經濟學院,重慶 401120; 2.鄭州大學 商學院,鄭州 450001)

一、引言

財務風險是指公司在一定時期內獲得的最終財務結果在一定程度上偏離預期經營目標的可能性,是由于財務活動中存在各種不可預見和不可控制的因素而導致的財務損失或更大的經營利益損失。實體企業是我國經濟發展的關鍵命脈,其財務風險受到廣泛關注,降低財務風險對于企業自身發展以及整個經濟社會的健康發展尤為重要。近年來企業間的競爭日趨激烈,為了在激烈的競爭中占據優勢、繼續實現業績增長,許多企業過于關注企業的價值和盈利能力,忽視了價值和利潤最大化背后潛在的財務風險,導致企業和整個行業頻繁動蕩。Wind數據庫的統計數據顯示,2020年我國非金融企業的負債率(杠桿率)為162.30%,而2008年僅為98%。2019年的東旭光電、2020年的海航控股等諸多財務風險事件頻發說明管控公司財務風險尤其重要。如何防范和化解企業財務風險帶來的負面效應,應對經濟風險挑戰,已成為學術界、企業和政府共同關注的焦點。我國正處在經濟轉型和新常態的關鍵時期,確保經濟高質量發展、防范和控制各種重大經濟風險,是建立現代經濟體制的重要前提(羅朝陽等,2020)[1]。數字經濟是繼農業經濟和工業經濟之后的主要經濟形式,它以數據資源為核心要素,以現代信息網絡為主要載體,以信息通信技術的集成和應用將數字化轉型的所有因素作為重要推動力。隨著新一輪科技革命的不斷推進,數字經濟在促進企業轉型升級、提高經濟效益、重塑信用體系等方面發揮了重要作用(周清香等,2020)[2],也為防范和化解企業財務風險提供了新途徑。

當前,提高企業財務風險管理能力、降低財務風險發生的可能性已成為推動我國實體經濟發展的重中之重。企業要想最大限度降低財務風險帶來的負面影響,只能依靠良好的財務風險防控措施。數字經濟的發展使代理費用大幅下降,信息透明程度增加,為實現中國企業的轉型升級提供了高效的技術支撐(何帆等,2019)[3]?！笆奈濉币巹潖娬{要著力推進數字經濟與實體經濟深度融合,全力支持“雙一體化”和“雙循環”。因此,數字經濟能否有效緩解企業的財務風險,是本文深入討論的核心問題。

中國經濟進入新常態以來,可持續健康發展成為企業的重要目標,企業需要更加關注財務風險。企業的“吸收能力”是企業運用外來新知識進行商業化的一種能力,也是企業對新知識的認識、掌握與整合,從而達到企業經營目標的一種能力?，F有研究發現,提高吸收能力可使企業掌握更先進有效的管理方法,提高企業管理質量(朱丹等,2018)[4],降低資金成本(羅孟旎,2018)[5]和企業經營風險(高明華等,2013)[6]。吸收能力是提升企業經營管理的基石,如果吸收能力不足,企業就會因財務風險過高而失去市場競爭力。知識技術的應用已成為現代企業發展與經營中不可或缺的一部分。企業通過研發活動獲取知識和核心技術,再將其應用到企業日常管理中,必然要求企業具備吸收知識的能力。吸收能力是知識和管理手段之間的轉換工具(綦良群等,2020)[7],為企業管理經營活動和管控財務風險提供了潛在機會,已成為防范企業財務風險的重要手段。當一家企業具有較強的吸收能力時,意味著該企業可以更有效地整合所需資源,將研究中獲得的新知識與現有知識相結合,通過知識重組降低企業財務風險發生的概率。

在企業生命周期的不同發展階段,數字經濟對財務風險產生的影響也會存在差異。有學者認為數字經濟的發展有利于企業緩解資源錯配、提升要素配置效率(王開科,2020)[8],促進企業創新績效以及企業價值等(侯世英,2021;黃大禹,2021)[9][10]。然而,目前鮮有研究探索數字經濟對企業財務風險的作用機理以及在不同生命周期階段彼此間關系的差異性。處于成長期的企業,資金鏈已經逐漸變得穩固,并且擁有了一定的社會聯系網絡;處于成熟期的企業,營業收入增加,資金有所回流,自由現金流增加,盈利能力提高,企業留存收益比較高,所面臨的財務風險將減小;處于衰退期的企業,技術相對落后,營業收入下降,管理者有可能為了自身利益而危害企業,企業財務風險增加。在企業的不同生命周期階段,由于盈利能力、管理能力有所不同,數字經濟對企業財務風險的影響也是不同的(黃宏斌等,2016)[11]。

基于此,本文使用2011—2020年滬深兩市A股上市公司的數據,利用熵權方法建立數字經濟指數,并對其進行了實證檢驗,分析數字經濟發展對公司財務風險的影響,指出數字經濟對不同生命周期階段財務風險的差異性影響。

本文的研究貢獻主要體現在以下幾個方面:第一,與已有文獻從企業生產率、資源錯配以及企業創新的角度研究數字經濟的影響效應不同,本文著重考察數字經濟發展對企業財務風險的影響效應。同時,引入企業吸收能力視角,對數字經濟發展對微觀企業影響效應和財務風險影響因素的相關研究進行補充,拓寬了研究的理論邊界。第二,已有文獻主要從靜態角度考察數字經濟發展對企業創新和企業生產率的影響,很少從動態角度研究企業生命周期。本文以企業生命周期理論為出發點,研究數字經濟發展對企業財務風險的動態影響,豐富了數字經濟影響企業財務風險的機理,拓展了企業生命周期理論的應用范圍。第三,本研究進一步分析了企業數字化轉型在“數字經濟-企業財務風險”關系中的調節效應,促使企業著重考慮外部以及自身對財務風險的控制。

二、理論分析與研究假設

(一)數字經濟、吸收能力與企業財務風險

數字經濟具有典型的“數字技術”特征,它與互聯網和區塊鏈的深度結合能夠提升企業資源的利用率和企業要素的總生產率,企業的業務服務范圍得到擴展,企業的銷售收入和營業利潤穩步增加,降低財務風險發生的可能。數字技術的應用跨越了公司界限,提高了上下游公司共享信息的可用性和能力(王可等,2018)[12],支持整個產品過程的終端管理,指導企業提高運營效率,降低運營成本(趙宸宇等,2021)[13],進一步降低企業財務風險。

技術的溢出效應向生產力的成功轉化是有條件的,成功地學習、吸收和消化先進技術和管理辦法需要一定的吸收能力,在吸收能力不變的前提下引進數字技術不會促進企業經濟的改善(肖靜華等,2020)[14]。吸收能力是指企業尋求新知識、獲取新知識、提煉新知識、存儲新知識、應用新知識、創造新知識的能力(Tanriverdi等,2005)[15],是對主要經濟活動有重大影響的各種基本要素的集合,是決定技術溢出能否被經濟和制度消化的能力(Ferreira等,2019)[16]。

數字經濟的發展對企業吸收能力的增強效應可以降低企業財務風險。已有研究發現,通過異質的外部知識進行創新的企業,除了需要更多創新主體的合作和協作之外,還依賴于企業自身的吸收能力(孫嘉悅等,2021)[17]。數字經濟可以從兩個方面影響和轉化企業的吸收能力:第一,數字經濟的發展有助于增加企業創新網絡的規模和連接強度,擴大企業管理所需的互補資源規模,并幫助公司收集隱性知識(戚聿東等,2019)[18],豐富知識資源的多樣性,縮短技術認知的距離,減少對異質性知識吸收的阻力(孫嘉悅等,2021)[17],促進企業吸收能力的提高;第二,在數字經濟的推動下,隨著商業模式的變革,企業的組織形態由傳統的系統向網格系統轉化,網格系統呈現扁平化的特征,并表現出明顯的組織靈活性和自適應能力,不但對企業內部產品供應方面的分工進行深化,還擁有一種平等、開放的組織文化氛圍,促進全面學習價值觀的形成,有益于企業學習、吸收、轉化外部知識。吸收能力的增強不僅可以使企業獲取和整合內外部資源,還能使企業將外部知識快速轉化為自身核心能力,鼓勵企業有效對抗惡劣的外部環境,降低財務風險發生的可能性。吸收能力越強的公司,其對外部知識、信息、資源和技術的吸收能力越強大,由此可以提升公司的管理能力,加快生產技術的革新進程和產品的更迭,有助于公司降低生產成本和財務風險。據此,我們提出假設H1:

H1:數字經濟可以通過增強吸收能力降低企業財務風險。

(二)數字經濟、企業生命周期與財務風險

企業生命周期的概念最早由Masson Halery于1959年提出。企業生命周期分為成長期、成熟期和衰退期。成長期企業的特點是:資金配給不足、資本支出目標有限、技術研發方向模糊。數字經濟的發展通過多元化融資渠道緩解了資源配置對企業運營和發展的壓力,彌合了增長初期生存和發展資金的供需缺口。此外,數字經濟可以深入分析投資項目的盈利能力,幫助企業快速識別投資收益的有效性,為探索資本配置的最優選擇提供參考,降低不必要的資源浪費,從而避免財務風險的發生。成長期企業需要保持高度的靈活性和開放性,需要努力整合多領域知識和技術以快速更新組織的知識體系。數字技術的創新潛力符合不斷成長的企業相對積極的戰略形勢,可以幫助企業更好地管理業務,降低財務風險。而且,成長期的企業需要很多新資源,需要吸收外部知識,學習外部新資源。因此,數字經濟可以通過增強吸收能力降低成長期企業的財務風險。

進入成熟期后,相對充足的資源積累可以為企業通過數字經濟挖掘各種內部要素的潛在價值奠定基礎。同時,成熟企業融資渠道更加暢通,盈利能力顯著提高,經營現金流相對充裕。這個階段的企業有完善的組織結構和規章制度,在市場上具有較強的競爭力,但也可能面臨擴大市場的外部財務壓力和最嚴重的內部代理問題(李英利等,2019)[19]。成熟期的企業已經具備了一定的資本基礎,具備了與數字經濟相匹配的能力,企業能夠利用數字技術提高獲得信息的能力,提高企業資本配置效率和運營績效(李冬偉等,2012)[20],進一步防范管理層利潤操縱,有效降低股東與管理層之間的代理成本,進而防范財務風險。同時,在企業持續發展并逐漸成熟的過程中,需要持續地吸收新知識,采取新的管理方式,逐步對企業的組織結構進行調整與優化,最終形成企業的組織文化。這個階段,企業搜尋、吸收、整合外部知識的能力明顯提高,公司的吸收能力也隨之提高。因此,數字經濟可以通過增強吸收能力降低成熟期企業的財務風險。

處于衰退期的企業,常常會拒絕變革僵化的組織結構,銷售業績低下,利潤也大幅度縮水甚至出現虧損,內外融資嚴重受阻,大部分市場份額被競爭對手壟斷,銷售量和利潤率的下降導致財務狀況惡化,管理層對內部管理機制的優化失去信心,組織結構的剛性降低了決策過程的有效性。為了生存,企業需要尋找新的投資項目。但由于識別市場需求的敏感性減弱,衰退期的企業只能依靠原始的累積產量來維持其功能,技術裝備落后導致管理效率和成果轉化水平低下,跟不上行業平均步伐。而數字經濟更加注重將資源分配給生產效率高的企業,陷入衰退的企業通常不符合金融技術的資源導向。陷入衰退的企業外部融資困難重重,企業最大的目標就是生存。這個階段的企業將主要精力放在擴大市場、研發新產品上,而數字化轉型要求高額的費用和不斷的投資,因此,衰退期的企業要想迅速融入并適應數字經濟的發展是非常困難的。此外,當企業進入衰退期,其組織結構會形成一種慣性,企業文化表現出剛性,也會排斥外部先進資源,在市場競爭中漸漸喪失優勢地位?；诖?提出假設H2、H3:

H2:數字經濟發展對財務風險的抑制作用在處于成長期和成熟期的企業中顯著。

H3:數字經濟通過增強吸收能力降低企業財務風險在處于成長期和成熟期的企業中顯著。

三、研究設計

(一)樣本選擇及數據

本文選取2011—2020年中國滬深A股上市公司為樣本,檢驗所提出假設的正確性。數字經濟指標來自于《中國城市統計年鑒》以及北京大學互聯網金融研究中心編制的《數字金融普惠金融指數》,并依照企業所在城市進行匹配,構建關于地級市數字經濟與企業財務風險的面板數據;企業財務數據均來源于Wind數據庫、CSMAR數據庫。為使樣本更具說服力和代表性,對原始數據進行以下處理:(1)剔除金融類和公共事業類樣本;(2)剔除ST、*ST的樣本;(3)剔除財務數據中有嚴重缺失值和異常值的樣本。此外,為了消除極端值帶來的影響,對所有連續型變量進行雙側1%的縮尾處理(Winsor)。經過以上處理,最終得到2011—2020年1 822個上市公司共計18 220個觀測值。

(二)變量定義

1.被解釋變量

財務風險(Z-score):使用美國經濟學家Altman(1968)[21]提出的Z-Score模型來衡量財務風險。該模型是多元線性回歸模型,是被廣泛應用的衡量財務風險的高精度模型。此模型的Z-Score值是由各個財務指標與其對應的比例相乘后得到,具體計算方法如下:

其中,Z-score值越大,財務風險越小,企業的財務狀況越好;Z-score值越小,財務風險則越大,企業的財務狀況愈差。

2.解釋變量

數字經濟發展水平(DIGI):借鑒趙濤等(2020)[22]的研究,以互聯網發展為核心,構建數字交易指標體系,結合城市層面相關數據的可得性,從互聯網發展和數字金融普惠兩個方面綜合考察數字經濟的發展水平。為了在城市層面表征互聯網發展,參考黃群慧等(2019)[23]的方法,選擇了5個指標:互聯網普及率、數字化人員基礎、相關產出、郵政業務和數字產業應用基礎,指標的原始數據來源于《中國城市統計年鑒》。對于數字普惠金融的發展,采用由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團聯合編制的中國數字普惠金融指數(郭峰等,2020)[24]。對上述6個指標進行同趨勢化處理與量綱問題處理,并通過熵權法得到數字經濟綜合發展指數。表1為我國各城市數字經濟綜合發展水平指標體系。

表1 數字經濟指數測算指標體系

3.中介變量

吸收能力(LA):企業研發活動投入與企業吸收能力關聯性強,研發投入強度反映了企業的吸收能力。已有大部分研究參考Cohen和Levinthal(1990)[25]的觀點,將研發支出作為吸收能力的代理變量;Fredrich(2019)[26]、Li和Liu[27]等的研究表明,研發強度可以更加準確地反映企業知識吸收和開發的相對數量。因此,本文選擇研發強度作為企業吸收能力的代理變量,用企業研發投入占營業收入的比重衡量。

4.生命周期的劃分

借鑒Dickinson(2011)[28]提出的現金流組合法,根據企業現金流量表中經營活動凈現金流量、投資活動凈現金流量和籌資活動凈現金流量的正負組合來區別企業的生命周期,將上市公司的生命周期劃分為3個不同階段:成長期、成熟期和衰退期,各階段的劃分標準見表2。

表2 企業生命周期劃分

5.控制變量

為盡可能降低遺漏變量偏差,參考畢曉方(2017)[29]等的研究,選取企業規模(Size)、企業年齡(Age)、資產負債率(Lev)、凈資產收益率(Roa)、股權集中度(Share)、總資產周轉率(Tat)、固定資產比(Ppe)、管理費率(Mfee)、資本密集度(Capital)、兩職合一(Udal)和區域發展水平(lnGDP)作為控制變量。為使回歸更具客觀性與科學性,同時也考慮了年份(Year)以及行業(Ind)的固定效應,各變量定義如表3所示。

表3 主要變量定義

(三)模型構建

為檢驗數字經濟對企業財務風險的影響,使用固定效應模型構建如下基準面板回歸:

Z-scoreit=α0+α1DIGIit+α2Controlit+∑year+∑Ind+εit

(2)

其中,Z-score為企業財務風險的代理變量,α0是截距項,α1是解釋變量的系數,εit表示隨機誤差項。

為進一步考察企業吸收能力在數字經濟與企業財務風險中是否存在中介作用,借鑒溫忠麟(2004)等[30]的中介效應檢驗步驟,構建如下檢驗模型:

LAit=β0+β1DIGIit+β2Controlit+∑year+∑Ind+εit

(3)

Z-scoreit=β0+β1DIGIit+β2LAit+β3Controlit+∑year+∑Ind+εit

(4)

四、實證分析與經濟解釋

(一)描述性分析

表4為主要變量的描述性統計。本文觀測值個數為18 220,企業財務風險的均值為7.13,標準差為8.369,最大值是43.013,最小值為0.588,說明各企業間的財務風險差異明顯。數字經濟的均值為0.046,最大值和最小值存在一定的差距,分別為0.422和0.002,說明我國不同地區間的數字經濟發展極不平衡。由企業吸收能力的統計結果可知,最大值為1.694,最小值為0,標準差為0.053,樣本企業間的吸收能力參差不齊。

表4 主要變量描述性分析

(二)實證結果及經濟解釋

根據公式(1)對相關變量進行回歸分析,同時考慮了行業和時間的固定效應,回歸結果如表5所示。由第(1)列沒有加入控制變量的回歸結果可知,數字經濟的系數顯著為正,表明數字經濟對企業的財務風險具有顯著的改善作用。由第(2)列加入控制變量的回歸結果可知,數字經濟的系數為正,且在1%的水平上顯著,進一步證明了數字經濟可以顯著降低企業的財務風險。

表5 基礎模型回歸結果

表6第(1)—(3)列就“數字經濟-吸收能力-財務風險”進行檢驗,由檢驗結果可知,數字經濟可以顯著促進企業的吸收能力,且第3列中數字經濟和企業學習能力呈顯著正相關;吸收能力在數字經濟和企業財務風險之間具有一定的中介作用,且吸收能力的中介效應值為10.7%,假設H1得到驗證。

表6 吸收能力的中介作用

表7就“數字經濟-財務風險”生命周期特征進行檢驗。由檢驗結果可知,在企業的成長期和成熟期,數字經濟顯著降低了企業的財務風險,驗證了假設H2;在成長期和成熟期,吸收能力在數字經濟與財務風險之間具有部分中介效應,驗證了假設H3。

表7 基于不同生命周期回歸結果

五、穩健性檢驗

1.變量敏感性檢驗

為了更精確地刻畫數字經濟發展對企業財務風險的影響,確保結論的科學性,本文通過更換關鍵變量的方式對基準回歸進行穩健性檢驗。上文采取熵權法對數字經濟指數進行度量,本部分采用主成分分析法對數字經濟指數進行度量,將以上6個指標的數據標準化后降維處理,得到數字經濟綜合發展指數,并用研發投入/總資產替換企業學習能力重新進行回歸,回歸結果如表8所示。由表8可知,更換變量后的回歸結果依然顯著,且企業吸收能力依然發揮部分中介效應,檢驗了本文結論的科學性。

表8 替換變量回歸結果

2.改變回歸模型進行檢驗

由于本文所得企業財務風險數據呈現右偏特征,故借鑒李春濤等(2020)[31]的方法,采用Tobit模型對基礎回歸進行檢驗。另外,考慮到回歸模型采用時間和行業的雙向固定模型是一種常規做法,可能較為“柔性”,對內生性控制不夠嚴格,為此借鑒了Moser和Voena(2012)[32]關于控制“時間×行業”的高階聯合固定效應方法。表9為回歸結果,數字經濟與Z-score呈顯著的正相關,與前文結論一致。

表9 tobit模型+固定效應調整回歸結果

3.內生性檢驗

參照唐松等(2020)[33]的做法,對核心解釋變量采取滯后一期的方法處理反向因果造成的內生性問題,回歸結果如表10所示。由表10可知,核心解釋變量滯后一期回歸后各變量回歸系數的正負號和顯著性均未發生變化,企業學習能力發揮部分中介效應,中介效應值為 36.55% ,進一步證明了本文的結論是科學且穩健的。

表10 核心解釋變量滯后一期回歸結果

4.工具變量方法

解決內生性問題的主要途徑之一是為核心解釋變量選取合適的外生工具變量。本文參考柏培文(2021)[34]的方法,選用地理位置變量充當外生工具變量,依據交通運輸部公布的《全國沿海港口布局規劃》,并以谷歌地圖為參照標準,根據各地區經緯度的不同計算出各地級市到沿海港口的地理距離。某地區離沿海港口的距離越近,該地區產業組織結構越完善、經濟發展程度越高,越有利于孵化與激活數字經濟的產業組織形態。由于本文基礎樣本是隨時間變動的動態面板數據,而各地區到沿海港口的距離是不隨時間變化的變量,為了使工具變量滿足時間特征的動態性,參照柏培文(2021)[34]的處理方法,引入隨時間變化的變量來構造外生面板工具變量,使用各城市到沿海港口距離的對數與樣本期各城市每萬人固定電話用戶數的交互項(ln(dist)×ln(tele))來體現工具變量的時變性,用各地區到沿海港口的距離與各地區固定電話用戶數的交互效應滿足“嚴外生”與“強相關”條件。

表11第(1)列為兩階段最小二乘法第一階段的回歸結果。由第(1)列的回歸結果可知,在1%的顯著性水平上工具變量的估計系數顯著為正;第一階段回歸的WaldF統計量為922.85,遠大于10,證明本文選擇的工具變量與內生解釋變量具有較強的相關性,不存在弱工具變量的問題。由第(2)列2SLS第二階段的回歸結果可知,數字經濟對抑制企業財務風險的效應依舊存在,結果均在1%的水平上顯著。Anderson canon的LM統計量p值均為0.000,顯著拒絕原假設,說明選取各地區到沿海港口距離的對數與樣本期各地區每萬人固定電話用戶數的交互項作為互聯網指數工具變量是合理的,本文結論是穩健可靠的。

表11 工具變量回歸結果

六、進一步分析

數字經濟抑制企業財務風險不但需要外部動力驅動,更需要企業內部經濟、技術基礎條件的支撐。數字經濟能否抑制企業的財務風險,還在于企業自身有效的技術支撐條件能否為數字經濟降低企業財務風險提供相應的技術支撐。從這個角度看,高質量發展軌道上的企業數字化轉型更符合上述條件。

企業數字化轉型的實現需要依托“ABCD”(人工智能、區塊鏈、云計算、大數據)等技術發展大環境下企業與數字技術的融合創新。一方面,企業數字化轉型能為企業抑制財務風險提供有力的內部技術支撐。企業數字化轉型發展越好,越能為企業經營活動創造良好的技術基礎條件,當前數字經濟發展與企業數字化轉型之間存在著相當大的重疊部分。另一方面,企業數字化轉型需借助數字化技術低風險、低成本、高質量地處理海量數據,提高信息流動速率,數字化轉型為企業控制財務風險提供了更多的技術支持。鑒于此,本文嘗試在原有“數字經濟-企業財務風險”范式中嵌入微觀層面的企業數字化轉型稟賦條件,以分析在企業不同數字化轉型基礎條件下數字經濟發展對企業財務風險的作用績效。

在企業數字化轉型的刻畫上,借鑒吳非等(2021)[35]的研究方法,并對數字化關鍵詞進行補充,最終得到數字化、數字營銷、數字科技、數字技術、C2C、P2P、C2B、B2C等56個關鍵詞。通過Python爬蟲及“文本挖掘”功能歸集整理了巨潮網的上交所、深交所全部A股上市企業2011—2020年的年度報告,并通過Java PDFbox 庫提取所有文本內容,以此作為數據池供后續的特征詞篩選。同時,根據人工智能技術、區塊鏈技術、云計算技術、大數據技術和數字技術應用特征詞進行搜索、匹配和詞頻計數,分類歸集關鍵技術方向的詞頻并形成最終加總詞頻,構建企業數字化轉型的指標體系。

由于這類數據具有典型的“右偏性”,本文對其進行對數化處理,得到企業數字化轉型(DCG)的整體指標。首先分析數字經濟發展對企業數字化轉型的影響;其次以中位數為界,劃分企業數字化轉型程度的高低組別,并重新進行回歸分析,探討在不同數字化轉型程度的影響下數字經濟發展對企業財務風險的影響。

由表12的回歸結果可知,數字經濟(DIGI)對企業數字化轉型的影響呈正值且在1%的水平上高度顯著,說明數字經濟的發展有助于推動企業的數字化轉型。在企業數字化轉型程度較好的組別中,數字經濟對企業財務風險的抑制作用在1%的水平上高度顯著(t值為2.55);在企業數字化轉型程度較差的組別中,盡管數字經濟的回歸系數為正,但是系數有所減小,且t值偏小(為1.69),說明在數字化轉型程度較好的企業中數字經濟發展的作用更能得以充分展現。這主要是因為傳統企業在實施具有前瞻性、不確定性和高投入的經營活動時,存在著技術不足的困境,而企業數字化轉型能夠有效延伸企業的技術邊界。另外,企業數字化轉型本身就是企業與“ABCD”技術的融合,具有極強的技術外溢特征。因此,在數字經濟發展過程中,企業可以利用數字化轉型降低企業出現財務風險的可能性。最后,企業數字化轉型提高了企業信息的透明度,減少了“數字經濟-企業財務風險”的信息不對稱。因此,數字經濟抑制企業財務風險并非是孤立存在的,需要企業內部重要技術條件的協同作用方能展現出最大效力。

表12 數字經濟、企業數字化轉型與財務風險

七、研究結論與建議

本文從企業財務風險角度出發,選取中國2011—2020年滬深A股上市公司數據,在利用熵權法構建數字經濟綜合指數的基礎上,從多個角度實證檢驗了數字經濟發展對企業財務風險的影響及其作用機制。研究發現:(1)數字經濟發展對企業財務風險具有顯著的抑制作用,吸收能力在數字經濟緩解企業財務風險的過程中發揮著部分中介效應。(2)對處于不同生命周期階段的企業來說,數字經濟發展對企業財務風險的影響效應也是不同的。處于成長期和成熟期的企業,數字經濟發展能顯著降低其財務風險的發生概率,且吸收能力具有中介效應;處于衰退期的企業,數字經濟發展對財務風險的影響并不明顯,吸收能力不具有中介效應。(3)企業有效的內部條件(數字化轉型)是數字經濟發展有效抑制財務風險的重要基礎,良好的企業數字化轉型在“數字經濟-企業財務風險”關系中具有正向調節效應。

基于上述研究結論,提出以下建議:

第一,鼓勵企業應用人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等前沿技術提高企業的財務穩定性。政府部門應加速5 G網絡、數據中心等新基礎設施的建設,完善稅收、科技服務、財政補貼等政策手段,為數字經濟發展奠定良好的基礎。在面對復雜多變的外部環境時,應鼓勵企業充分利用互聯網、大數據等數字技術及時獲取相關決策信息,提升公司的決策效率和抗風險能力。同時,加強中國區域寬帶戰略的實施和推廣,持續強化數字基礎設施建設,尤其是要加強跨部門、跨層次、跨區域平臺的建設,協助企業在人力資源管理、財務審計、物資管理等方面實現數字化、智能化,提升企業的經營績效,增強盈利能力,預防財務風險的發生。

第二,面對數字技術的沖擊,企業應有意識地審視自身的基本動態能力,從學習、吸收和適應能力開始,重新整合內部和外部資源,實現企業的轉型升級。企業應持續增強自身的學習能力,定期對員工開展培訓,學習先進的管理理念和技術知識。同時,強化企業的吸收能力,在企業現有知識水平和技術的基礎上,提升績效評估能力、對外部資源和信息的識別能力、解決財務風險的能力。在對外部資源進行辨識與發掘的過程中,重視對人力、智力資本的管理與利用,提升其吸收能力。

第三,財務風險會因為企業處于生命周期的不同階段而有所不同,本文的研究為防范和管理財務風險提供了參考。對于成長型和成熟型企業,應客觀評估其需要改進的方向和程度,制定相應的數字化戰略以降低財務風險。陷入衰退的企業應努力尋找符合數字經濟發展大趨勢的方法,加強內部控制質量,降低財務風險發生的可能性。上市公司應把生命周期理論貫穿于企業內部管理方案的始終,結合企業的發展狀況與可能發生的財務風險,積極調整不利于企業發展的內部控制制度,合理規劃企業負債規模,完善負債資金的管理,避免企業在經營過程中發生不可控的財務風險。