数字化投入、资源配置效率与企业财务绩效——基于中介效应检验
摘 要:文章以2012—2022年我国A股非金融类上市公司为研究样本,依托CSMAR数据库、上市公司年报数字化投入披露数据,实证检验企业数字化投入、资源配置效率与财务绩效三者的内在关联及中介传导机制。研究结果显示:企业数字化投入对财务绩效具有显著的正向提升作用;数字化投入能够有效优化企业人力、资金、生产等资源配置结构,显著改善资源配置效率;资源配置效率在数字化投入与企业财务绩效之间发挥部分中介效应,即数字化投入可通过提升资源配置效率间接助推企业财务绩效增长。
关键词:数字化投入;资源配置效率;企业财务绩效;中介效应
数字经济已成为驱动我国实体经济转型升级、实现高质量发展的核心引擎。数字化转型打破了传统企业的生产经营边界,通过数字技术赋能生产、管理、销售全链条,重塑企业经营模式与资源运作体系。高质量发展背景下,企业发展核心不再局限于规模扩张,更聚焦于资源利用效能与经营效益的双向提升,高效的资源配置是企业降本增效、提升核心竞争力、改善财务绩效的关键支撑。
(二)数字化投入对资源配置效率的影响
资源配置效率的核心是企业人力、资金、生产资料等各类资源的合理分配与高效利用,资源错配、资源闲置、资源浪费是制约企业经营效率的核心因素。基于信息不对称理论与资源基础理论,数字化投入能够有效破解企业资源配置痛点。一方面,数字化系统可实现企业资源数据的实时统计、动态监测与智能分析,帮助管理层精准掌握各类资源的存量、消耗与利用情况,规避资源闲置、重复投入等问题,优化资源分配结构。另一方面,数字技术能够打破部门壁垒,实现内部资源高效流转、外部资源精准对接,减少信息不对称导致的资源错配问题,显著提升企业整体资源配置效率。据此,本文提出如下假设:
H2:数字化投入能够显著提升企业资源配置效率。
(三)资源配置效率的中介效应
根据中介效应传导逻辑,数字化投入对企业财务绩效的影响,除直接赋能外,还可通过优化资源配置效率实现间接驱动。高效的资源配置能够让企业有限的资金、人力、设备等资源精准投向核心业务、高收益项目,最大化发挥资源价值,降低无效资源消耗,提升投入产出比。同时,资源配置效率的改善能够优化企业生产经营结构,提升运营稳定性与市场竞争力,持续赋能企业财务绩效增长。简言之,数字化投入通过优化资源配置、减少资源损耗、提升资源利用效能,最终实现财务绩效提升。据此,本文提出如下假设:
H3:资源配置效率在数字化投入与企业财务绩效之间发挥显著的部分中介作用。
二、研究设计
(一)样本选取与数据来源
本文选取2012—2022年我国A股非金融类上市公司为初始研究样本,为保证数据有效性与研究可靠性,对初始样本进行如下筛选处理:(1)剔除ST、*ST及退市企业样本,规避异常经营企业数据干扰;(2)剔除核心变量、控制变量数据缺失的样本;(3)对所有连续变量进行1%和99%的双侧缩尾处理,消除极端值影响。经过筛选,最终得到3216家上市公司,共计21582个年度观测值。
研究数据来源如下:企业财务绩效、控制变量相关数据取自国泰安CSMAR数据库;数字化投入数据通过上市公司年度报告、社会责任报告手工整理获取;资源配置效率借鉴行业通用测算方法计算得出。本文采用Stata16.0软件完成数据处理、相关性分析与回归检验。
(二)变量定义
1. 被解释变量:企业财务绩效
借鉴现有主流研究,本文选取净资产收益率(ROE)作为企业财务绩效的核心衡量指标,该指标能够直观反映企业自有资本的获利能力,精准体现企业经营盈利水平,数值越高代表企业财务绩效越好。
2. 解释变量:数字化投入
本文采用数字化投入强度衡量企业数字化投入水平,以企业年度数字化相关投入总额占企业营业收入的比重作为核心指标。其中,数字化投入总额包含数字硬件设备采购、数字化软件系统部署、数字技术研发、数字化人才薪酬、数字化运维等全部相关支出,能够全面反映企业数字化转型投入力度。
3. 中介变量:资源配置效率
借鉴现有研究通用方法,本文从资金配置与人力配置两个维度综合测算企业资源配置效率,通过行业前沿效率模型测算得出综合资源配置效率值,数值介于0-1之间,数值越接近1,代表企业资源配置效率越高,资源错配程度越低。
4. 控制变量
为规避其他因素对研究结果的干扰,本文借鉴已有文献,选取企业年龄、企业规模、财务杠杆、股权集中度、两职合一、独立董事占比、营业收入增长率作为控制变量,同时引入年度虚拟变量与行业虚拟变量,控制时间趋势与行业异质性影响。所有变量具体定义如表1所示。
变量类型 | 变量名称 | 变量符号 | 变量定义 |
|---|---|---|---|
被解释变量 | 企业财务绩效 | ROE | 净利润/年均净资产 |
解释变量 | 数字化投入 | Digital | 企业年度数字化投入总额/营业收入 |
中介变量 | 资源配置效率 | Eff | 综合测算的企业资源配置效率值(0-1) |
控制变量 | 企业年龄 | Age | 观测年度减去企业成立年度的自然对数 |
控制变量 | 企业规模 | Size | 企业年末总资产的自然对数 |
控制变量 | 财务杠杆 | Lev | 企业总负债/总资产 |
控制变量 | 股权集中度 | Top1 | 第一大股东持股比例 |
控制变量 | 两职合一 | Dual | 董事长与总经理兼任取1,否则取0 |
控制变量 | 独立董事占比 | Inder | 独立董事人数/董事会总人数 |
控制变量 | 营收增长率 | Growth | (当年营业收入-上年营业收入)/上年营业收入 |
控制变量 | 年度变量 | Year | 年度虚拟变量 |
控制变量 | 行业变量 | Industry | 行业虚拟变量 |
表1 变量定义表
(三)回归模型构建
为检验本文研究假设,依托中介效应检验的经典分步回归法,构建三组回归模型,所有公式均转化为文本表述,具体模型设定如下:
1. 模型一(检验数字化投入对企业财务绩效的直接影响,验证H1)
企业财务绩效 = 常数项 + 数字化投入系数×数字化投入 + 各控制变量系数×对应控制变量 + 年度固定效应 + 行业固定效应 + 随机误差项
2. 模型二(检验数字化投入对资源配置效率的影响,验证H2)
资源配置效率 = 常数项 + 数字化投入系数×数字化投入 + 各控制变量系数×对应控制变量 + 年度固定效应 + 行业固定效应 + 随机误差项
3. 模型三(检验资源配置效率的中介效应,验证H3)
企业财务绩效 = 常数项 + 数字化投入系数×数字化投入 + 资源配置效率系数×资源配置效率 + 各控制变量系数×对应控制变量 + 年度固定效应 + 行业固定效应 + 随机误差项
三、实证分析
(一)相关性分析
为初步验证各变量之间的关联关系与显著性,本文对所有核心变量与控制变量开展Pearson相关性检验,具体结果如表2所示。
由表2数据可知,数字化投入(Digital)与企业财务绩效(ROE)的相关系数为0.152,在1%的水平上显著正相关,初步说明企业数字化投入力度越大,财务绩效水平越高,契合假设H1的预期。数字化投入(Digital)与资源配置效率(Eff)的相关系数为0.187,同样在1%的水平上显著为正,表明数字化投入能够有效改善企业资源配置效率,初步验证假设H2。资源配置效率(Eff)与企业财务绩效(ROE)相关系数为0.203,在1%水平上显著正相关,说明资源配置效率提升能够助推财务绩效增长,为中介效应的存在提供了初步支撑。同时,各控制变量与被解释变量均存在合理相关关系,且所有变量相关系数绝对值均小于0.7,不存在严重多重共线性问题,数据质量良好,可开展后续回归分析。
变量 | ROE | Digital | Eff | Age | Size | Lev | Top1 | Dual | Inder | Growth |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ROE | 1 | |||||||||
Digital | 0.152*** | 1 | ||||||||
Eff | 0.203*** | 0.187*** | 1 | |||||||
Age | 0.089*** | 0.063*** | 0.051*** | 1 | ||||||
Size | 0.112*** | 0.095*** | 0.078*** | 0.326*** | 1 | |||||
Lev | -0.215*** | 0.042** | -0.103*** | 0.281*** | 0.523*** | 1 | ||||
Top1 | 0.136*** | 0.071*** | 0.092*** | -0.048** | 0.185*** | 0.035* | 1 | |||
Dual | 0.028** | 0.053*** | 0.031** | -0.152*** | -0.087*** | -0.062*** | -0.025* | 1 | ||
Inder | 0.035*** | 0.041** | 0.029** | 0.073*** | 0.091*** | -0.038** | 0.056*** | 0.102*** | 1 | |
Growth | 0.226*** | 0.118*** | 0.164*** | -0.059*** | 0.083*** | -0.127*** | 0.095*** | 0.032** | 0.027** |
表2 变量相关性分析结果
注:***代表p<0.01,**代表p<0.05,*代表p<0.1,下同
(二)回归分析
1. 豪斯曼检验
为确定最优回归模型,本文开展豪斯曼检验,检验结果P值小于0.01,强烈拒绝随机效应原假设,因此本文所有回归模型均采用固定效应模型,同时控制年度与行业固定效应,保证回归结果的准确性。
2. 基准回归与中介效应检验
基于中介效应分步检验思路,依次对三组模型进行回归检验,具体结果如表3所示。列(1)为模型一回归结果,检验数字化投入对财务绩效的直接影响;列(2)为模型二回归结果,检验数字化投入对资源配置效率的影响;列(3)为模型三回归结果,纳入中介变量,检验中介效应是否成立。
变量 | (1)ROE | (2)Eff | (3)ROE |
|---|---|---|---|
Digital | 0.042***(0.005) | 0.058***(0.004) | 0.021***(0.005) |
Eff | —— | —— | 0.362***(0.012) |
Age | -0.003***(0.001) | -0.002**(0.001) | -0.003***(0.001) |
Size | 0.018***(0.002) | 0.015***(0.002) | 0.013***(0.002) |
Lev | -0.285***(0.010) | -0.126***(0.008) | -0.241***(0.010) |
Top1 | 0.002***(0.000) | 0.001***(0.000) | 0.002***(0.000) |
Dual | 0.005*(0.003) | 0.004*(0.002) | 0.004*(0.003) |
Inder | 0.001**(0.000) | 0.001*(0.000) | 0.001**(0.000) |
Growth | 0.152***(0.008) | 0.098***(0.006) | 0.116***(0.008) |
常数项 | 0.185***(0.022) | 0.212***(0.018) | 0.103***(0.021) |
年度/行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
观测值 | 21582 | 21582 | 21582 |
F值 | 126.35*** | 108.62*** | 132.78*** |
调整后R² | 0.526 | 0.489 | 0.583 |
表3 基准回归与中介效应检验结果
从列(1)回归结果可知,数字化投入的回归系数为0.042,在1%的水平上显著为正,说明企业数字化投入力度每提升一个单位,财务绩效显著提升,验证假设H1成立。数字化转型通过降本增效、拓宽营收渠道、提升核心竞争力,直接推动企业财务绩效增长。
从列(2)回归结果可知,数字化投入对资源配置效率的回归系数为0.058,在1%水平上显著正相关,说明数字化投入能够显著优化企业资源配置体系,减少资源错配与闲置问题,提升资源利用效率,假设H2得到验证。数字技术的信息赋能与智能调度作用,是改善企业资源配置效率的核心动因。
从列(3)回归结果可知,纳入资源配置效率中介变量后,数字化投入与资源配置效率的系数均在1%水平上显著为正。其中,数字化投入的系数由0.042下降至0.021,同时资源配置效率系数显著为正,符合部分中介效应检验标准,说明资源配置效率在数字化投入与企业财务绩效之间发挥显著的部分中介作用,数字化投入可通过优化资源配置效率间接提升财务绩效,假设H3成立。
(三)稳健性检验
为验证研究结果的可靠性,本文采用替换被解释变量的方式开展稳健性检验,将核心被解释变量净资产收益率(ROE)替换为总资产收益率(ROA),重新进行三组模型回归检验,稳健性检验结果如表4所示。
变量 | (1)ROA | (2)Eff | (3)ROA |
|---|---|---|---|
Digital | 0.028***(0.004) | 0.058***(0.004) | 0.014***(0.004) |
Eff | —— | —— | 0.285***(0.010) |
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
年度/行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
观测值 | 21582 | 21582 | 21582 |
F值 | 118.42*** | 108.62*** | 125.96*** |
调整后R² | 0.502 | 0.489 | 0.557 |
表4 稳健性检验结果
由稳健性检验结果可知,替换被解释变量后,核心结论未发生改变。数字化投入仍显著正向影响企业财务绩效与资源配置效率,资源配置效率的部分中介效应依然显著成立。这表明本文的研究结论具备良好的稳健性与可靠性,研究结果不受被解释变量度量方式的影响。
四、研究结论与建议
(一)研究结论
本文以2012—2022年A股非金融类上市公司为研究样本,系统探究数字化投入、资源配置效率与企业财务绩效三者的内在作用机制,基于中介效应检验得到如下结论:第一,企业数字化投入对财务绩效具有显著的正向促进作用,持续的数字化投入能够有效赋能企业经营发展,提升盈利水平;第二,数字化投入能够显著改善企业资源配置效率,有效破解资源错配、闲置、浪费等问题,优化企业内部资源运作体系;第三,资源配置效率在数字化投入与企业财务绩效之间发挥显著的部分中介作用,数字化投入不仅可以直接提升财务绩效,还能通过优化资源配置效率、提升资源利用效能,间接助推企业财务绩效增长。
(二)对策建议
1. 企业加大数字化投入力度,稳步推进数字化转型。企业应充分认识数字化转型的价值,合理加大数字设备、数字系统、数字技术研发与人才培养投入,搭建智能化、数据化经营管理体系,依托数字技术赋能生产、管理、销售全链条,夯实财务绩效增长基础。
2. 聚焦资源优化配置,释放数字化赋能效能。企业在推进数字化转型的同时,应依托数字化工具搭建资源动态管理体系,精准统筹人力、资金、生产资料等各类资源,优化资源分配结构,减少无效资源消耗,最大化发挥数字化投入的资源优化作用,通过高效资源配置持续提升经营效益。
3. 政府强化政策引导,助力企业数字化与资源优化协同发展。政府应出台数字化转型扶持政策,降低中小企业数字化转型成本,同时完善市场资源配置机制,引导企业依托数字技术优化资源运作,推动实体经济高质量发展。