科技和产业

变量类型	变量名称	符号	变量定义
被解释变量	数字化转型	Dig	数字化转型特征词的词频数加1的自然对数
解释变量	管理层持股	Enquity	管理层持股比例
中介变量	内部控制	IC	迪博上市公司内部控制指数
管理层短视	Myo	“短期视域”相关词汇总词频在年报MD&A文本总词频中的占比
控制变量	公司上市年龄	Age	企业成立年数加1的自然对数
企业规模	Size	年末总资产的自然对数
两职合一	Dual	董事长是否兼任总经理,兼任=1,否则=0
独立董事占比	Indep	独立董事除以董事人数
账面市值比	BM	账面价值/总市值
资产负债率	Lev	负债总额/资产总额
审计机构类型	Big4	若审计师来自国际四大取值为1,否则为0
行业变量	Industry	行业虚拟变量
年度变量	Year	年度虚拟变量

变量类型	变量名称	符号	变量定义
被解释变量	数字化转型	Dig	数字化转型特征词的词频数加1的自然对数
解释变量	管理层持股	Enquity	管理层持股比例
中介变量	内部控制	IC	迪博上市公司内部控制指数
管理层短视	Myo	“短期视域”相关词汇总词频在年报MD&A文本总词频中的占比
控制变量	公司上市年龄	Age	企业成立年数加1的自然对数
企业规模	Size	年末总资产的自然对数
两职合一	Dual	董事长是否兼任总经理,兼任=1,否则=0
独立董事占比	Indep	独立董事除以董事人数
账面市值比	BM	账面价值/总市值
资产负债率	Lev	负债总额/资产总额
审计机构类型	Big4	若审计师来自国际四大取值为1,否则为0
行业变量	Industry	行业虚拟变量
年度变量	Year	年度虚拟变量

变量	样本数	均值	方差	最小值	最大值	中位数
Dig	13 882	1.554	1.402	0.000	6.306	1.386
Enquity	13 882	9.150	15.830	0.000	89.180	0.185
Age	13 882	13.860	7.085	1.000	33.000	13.000
Size	13 882	22.660	1.299	18.930	28.700	22.490
Dual	13 882	0.223	0.416	0.000	1.000	0.000
Indep	13 882	37.700	5.847	0.000	80.000	36.360
BM	13 882	3.877	14.050	-429.200	1 493.000	3.103
Lev	13 882	0.434	0.195	0.008	1.592	0.429

变量	样本数	均值	方差	最小值	最大值	中位数
Dig	13 882	1.554	1.402	0.000	6.306	1.386
Enquity	13 882	9.150	15.830	0.000	89.180	0.185
Age	13 882	13.860	7.085	1.000	33.000	13.000
Size	13 882	22.660	1.299	18.930	28.700	22.490
Dual	13 882	0.223	0.416	0.000	1.000	0.000
Indep	13 882	37.700	5.847	0.000	80.000	36.360
BM	13 882	3.877	14.050	-429.200	1 493.000	3.103
Lev	13 882	0.434	0.195	0.008	1.592	0.429

变量	Dig	Enquity	Age	Size	Dual	Indep	BM	Lev
Dig	1
Enquity	0.089^***	1
Age	-0.007	-0.514^***	1
Size	0.026^***	-0.315^***	0.340^***	1
Dual	0.099^***	0.246^***	-0.191^***	-0.160^***	1
Indep	0.072^***	0.046^***	-0.015^*	0.043^***	0.133^***	1
BM	-0.001	-0.013	0.011	-0.041^***	0.026^***	0.016^*	1
Lev	-0.050^***	-0.267^***	0.260^***	0.539^***	-0.104^***	0.002	0.083^***	1

变量	Dig	Enquity	Age	Size	Dual	Indep	BM	Lev
Dig	1
Enquity	0.089^***	1
Age	-0.007	-0.514^***	1
Size	0.026^***	-0.315^***	0.340^***	1
Dual	0.099^***	0.246^***	-0.191^***	-0.160^***	1
Indep	0.072^***	0.046^***	-0.015^*	0.043^***	0.133^***	1
BM	-0.001	-0.013	0.011	-0.041^***	0.026^***	0.016^*	1
Lev	-0.050^***	-0.267^***	0.260^***	0.539^***	-0.104^***	0.002	0.083^***	1

变量	VIF	1/VIF
Size	1.550	0.645
Lev	1.460	0.686
Enquity	1.450	0.689
Age	1.440	0.696
Dual	1.100	0.912
Indep	1.020	0.976
BM	1.020	0.981
VIF均值	1.290

变量	VIF	1/VIF
Size	1.550	0.645
Lev	1.460	0.686
Enquity	1.450	0.689
Age	1.440	0.696
Dual	1.100	0.912
Indep	1.020	0.976
BM	1.020	0.981
VIF均值	1.290

变量	(1)	(2)	(3)
Enquity	0.008^*** (9.79)	0.009^*** (9.42)	0.004^*** (6.25)
Controls	No	Yes	Yes
年份/行业	No	No	Yes
常数项	1.481^*** (113.88)	-1.274^*** (-5.46)	-2.304^*** (-12.02)
样本数	13 882	13 882	13 882
adj.R²	0.008	0.026	0.496

变量	(1)	(2)	(3)
Enquity	0.008^*** (9.79)	0.009^*** (9.42)	0.004^*** (6.25)
Controls	No	Yes	Yes
年份/行业	No	No	Yes
常数项	1.481^*** (113.88)	-1.274^*** (-5.46)	-2.304^*** (-12.02)
样本数	13 882	13 882	13 882
adj.R²	0.008	0.026	0.496

变量	(1)	(2)	(3)
	Dig1	Dig	Dig
Enquity	0.005^*** (6.74)	0.005^*** (5.71)	0.005^*** (6.93)
Controls	Yes	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes	Yes
常数项	-1.660^*** (-8.13)	-2.472^*** (-10.13)	-2.724^*** (-11.38)
样本数	13 882	8 832	10 977
adj.R²	0.514	0.500	0.475

变量	(1)	(2)	(3)
	Dig1	Dig	Dig
Enquity	0.005^*** (6.74)	0.005^*** (5.71)	0.005^*** (6.93)
Controls	Yes	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes	Yes
常数项	-1.660^*** (-8.13)	-2.472^*** (-10.13)	-2.724^*** (-11.38)
样本数	13 882	8 832	10 977
adj.R²	0.514	0.500	0.475

变量	(1)	(2)
	Enquity	Dig
Menq	0.582^*** (22.10)
Enquity		0.052^*** (11.74)
Controls	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes
样本数	13 882	13 882
F	488.50	47.86

变量	(1)	(2)
	Enquity	Dig
Menq	0.582^*** (22.10)
Enquity		0.052^*** (11.74)
Controls	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes
样本数	13 882	13 882
F	488.50	47.86

变量	(1)	(2)
	IC	Myo
Enquity	0.242^*** (4.06)	-0.001^*** (-9.04)
Controls	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes
常数项	132.300^*** (6.58)	0.074^*** (10.27)
样本数	13 882	13 882
adj.R²	0.081	0.143

变量	(1)	(2)
	IC	Myo
Enquity	0.242^*** (4.06)	-0.001^*** (-9.04)
Controls	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes
常数项	132.300^*** (6.58)	0.074^*** (10.27)
样本数	13 882	13 882
adj.R²	0.081	0.143

变量	(1)	(3)
国企	非国企	高新技术企业	非高新技术企业
Enquity	0.004^*** (5.11)	0.023^* (1.86)	0.003^*** (2.60)	0.005^*** (6.29)
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes	Yes	Yes
常数项	-2.087^*** (-10.04)	-4.573^*** (-7.99)	-2.336^*** (-8.30)	-2.535^*** (-9.04)
样本数	12 431	1 436	6 211	7 671
adj.R²	0.496	0.533	0.328	0.562
Enquity系数组间差异检验P值	0.000	0.048

变量	(1)	(3)
国企	非国企	高新技术企业	非高新技术企业
Enquity	0.004^*** (5.11)	0.023^* (1.86)	0.003^*** (2.60)	0.005^*** (6.29)
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes
Year/Industry	Yes	Yes	Yes	Yes
常数项	-2.087^*** (-10.04)	-4.573^*** (-7.99)	-2.336^*** (-8.30)	-2.535^*** (-9.04)
样本数	12 431	1 436	6 211	7 671
adj.R²	0.496	0.533	0.328	0.562
Enquity系数组间差异检验P值	0.000	0.048

管理层持股对企业数字化转型的影响

PDF下载

刘雨苇

科技和产业 | 企业应用 2025,25(9): 227-232

收起

科技和产业 | 企业应用 2025, 25(9): 227-232

管理层持股对企业数字化转型的影响

全屏

刘雨苇

作者信息

西安财经大学商学院, 西安 710100

刘雨苇(2000—),女,陕西渭南人,硕士研究生,研究方向为审计理论与实务

Impact of Management Shareholding on Corporate Digital Transformation

Yuwei LIU

Affiliations

School of Business, Xi’an University of Finance and Economics, Xi’an 710100, China

出版时间: 2025-05-10

文章导航

摘要

收起

加快数字化转型、促进数字技术和实体经济深度融合是企业的当务之急。选取2013—2023年上市公司作为样本,研究管理层持股对企业数字化转型的影响。结果表明,管理层持股能显著促进企业数字化转型,考虑内生性问题后仍然成立,这一影响在国有企业、高新技术企业中更为显著。机制分析表明,管理层持股能通过增强内部控制、抑制管理层短视促进企业数字化转型。

关键词

管理层持股 / 数字化转型 / 内部控制 / 管理层短视

Abstract

收起

Accelerating digital transformation and promoting the deep integration of digital technology with the real economy are urgent priorities for enterprises. Using listed companies from 2013 to 2023 as the sample, the impact of managerial ownership on corporate digital transformation was investigated. The results indicate that managerial ownership significantly promotes digital transformation within enterprises, and this finding remains robust even when accounting for endogeneity issues. This effect is particularly prominent in state-owned and high-tech enterprises. Mechanism analysis reveals that managerial ownership facilitates digital transformation by strengthening internal controls and curbing managerial short-sightedness.

Key words

management shareholding / digital transformation / internal controls / managerial short-sightedness

引用本文

刘雨苇. 管理层持股对企业数字化转型的影响. 科技和产业, 2025 , 25 (9) : 227 -232 .

Yuwei LIU. Impact of Management Shareholding on Corporate Digital Transformation[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (9) : 227 -232 .

正文

收起

近年来,数字技术不断加速创新,如互联网、云计算、人工智能以及区块链等,这些技术在发展中日益完善,逐渐被运用到经济社会发展的各个领域,其影响范围之广、融入程度之深、发展速度之快可谓前所未有。中国信通院发布的《全球数字经济白皮书(2024年)》中提到,2023年,美国、中国等5个国家数字经济总量超33万亿美元,同比增长超8%。2024—2025年全球数字产业收入增速预计将出现回升。2024年国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司近日印发《数字经济2024年工作要点》,从9个方面对2024年数字经济重点工作做出部署,其中一点就是要推进数字化转型,营造数字化转型生态。在数字经济已成为全球新一轮科技革命这一背景下,将数字技术运用到实体经济是企业未来得以生存和发展的重要助力,也是经济发展的大势所趋^[1]。华为、腾讯、中国移动等企业都在积极进行数字化转型,传统企业在宏观经济发展放缓的情况下面临更大挑战,如果不积极进行数字化转型,谋求更具特色的产品、更迅捷的服务体系,则很有可能迎来生存危机。

管理层在企业发展中起到至关重要的作用,在企业面临转型或重构等一些重大决策时具有更多话语权,对企业数字化转型的过程、路径、方法及资源配置都产生较大影响,可以说转型是否成功与管理层息息相关。然而股东和管理层之间由于目标利益不同会产生信息不对称等代理问题,这时管理层可能存在短视或自利动机,做出不利于企业发展的决策^[2]。所以,通过实施高管激励机制能够使管理者与股东利益趋同,提高管理者承担风险的能力和意愿,增加企业核心竞争力。股权激励是常见的高管激励手段,股权激励是指企业的所有者授予管理者一定数量的本公司股票,使管理者能够拥有与企业利益共享、风险共担的经济权利,从而实现利益趋同,减少信息不对称引发的道德风险等问题。基于此,探究管理层持股是否能促进企业数字化转型,期望能为相关部门更好地精准施策提供参考。

1 理论分析与研究假设

收起

1.1 管理层持股与数字化转型

数字化转型是基于大数据、互联网等数字技术而形成的,尽管在数字经济浪潮的席卷下,各个企业争先恐后寻求数字化转型的路径,唯恐跟不上步伐而被淘汰,但由于相关技术、资源、人才等要素的限制,并非所有企业都能以最快的速度踏上数字化转型这艘巨轮的“甲板”。张克群和江昱坤^[3]认为管理者能力对企业数字化转型具有正向的促进作用;宋敬等^[4]研究发现在管理者的众多能力中,资源整合能力尤其会促进数字化转型。由此可见管理者对企业数字化转型有着深刻影响,根据高阶梯队理论,管理者作为公司战略决策的核心群体,会在一定程度上影响企业数字化转型进程。进一步的,于连超和李昭依^[5]发现董责险会监督激励管理者以促进企业数字化转型,说明对管理者进行监督激励更能使其发挥能力。管理者持股同样作为一项激励措施,研究其对企业数字化转型的影响具有重要意义。在众多数字化转型驱动因素中,信息不对称尤为重要。首先,信息不对称会导致管理者的自利行为。是否数字化转型及如何进行数字化转型是企业的重要决策,决定企业未来发展方向和近期资源流向,资金资源、信息资源和技术资源是推动企业进行数字化转型的重要稀缺资源^[6],数字化转型前期需要大量的资金资源来承担信息技术基础设施和软件开发等,大部分企业难以获得信息资源,信息资源成为很多企业数字化转型的掣肘,而技术资源也是数字化转型的核心资源。资源利用与调配奠定了企业近期一段时间的发展方向。决策失误会导致企业浪费人力物力等资源、丢失市场甚至危及企业生存,因此管理层决策的提出需要更加谨慎和相对准确,而且数字化转型又是一项长期投入且结果未知的尝试,基于此管理层可能出现短视现象,认为数字化转型的收益并不确定又要付出更多努力,因此创新意愿不高。其次,数字化转型会加剧企业信息不对称。数字化转型会产生更多数字技术,由于这些技术难度高不易接受,因此管理者要付出更多努力理解掌握,而股东要想熟悉有关数字化转型的内容和进程需要时间和精力。这使得信息不对称更为严重,即便成功实现数字化转型也不利于企业长期健康发展。

管理层持股能够实现管理层与企业利益的长期绑定,减少由于信息不对称引发的道德风险和逆向选择,同时使管理层更有主人翁意识,减少短视现象,积极投入到公司建设中。数字化转型已经成为企业长期稳定发展的重要途径,管理层出于长期考量更有意愿进行数字化转型。基于此,提出如下假设。

H1:管理层持股能够促进企业数字化转型。

1.2 管理层持股与数字化转型的作用机制

(1)内部控制。管理层持股后加持了股东的身份,在做决策时不仅会考虑自身利益最大化,也会考虑股东的利益,且随着持股比例的增加个人利益与股东利益趋同,管理者会更基于股东视角做出决策。加强内部控制能使企业内部门各司其职、权责明确,避免职责交叉、缺失或过于集中带来的一些问题,形成相互平衡的工作机制,有利于企业制定合适的发展战略、优化人力资源配置、形成良好的企业文化,进而履行企业的社会责任,因此,管理层会更关注内部控制^[7]。内部控制越好,企业内部运行越通畅,决策的产生和实施越能得到保障。数字化转型是关乎企业未来发展的一项重大决策,良好的内部控制在决策产生时即较为准确评估风险、做好规划,在转型过程中能够起到监督、建议的作用,为转型的方向和路径保驾护航,在转型结束时也能及时总结、发现不足。

(2)管理层短视。管理层短视是由于管理层基于个人利益最大化所做出的选择,管理层只是企业的经营者,并没有与企业发展绑定。因此相较于长期发展获利,管理者更在乎短期能够获得的利益。这种情况下即便进行数字化转型,由于其周期长、难度高且结果不确定管理者也不能付出全部的努力。管理层持股因为将管理层与股东利益相结合较好的缓解了这一点,同样是出于个人利益最大化考虑,持有股份使其不得不从企业长期发展的角度做出有利于企业未来成长的决策^[8]。数字化方式将复杂的事物简单化,打破了时间和地域的阻隔,极大地方便群众生活,满足多样化个性化需要。数字化转型对企业提供个性化产品或精准化服务有重要意义。出于未来利益共享管理层也会积极进行数字化转型。根据上述分析,提出以下假设。

H2a:管理层持股通过加强内部控制,促进企业数字化转型;

H2b:管理层持股通过抑制管理层短视,促进企业数字化转型。

2 理论分析与研究假设

收起

2.1 样本选取与数据来源

鉴于企业数字化转型主要在2013年开始推广和普及,选择2013—2023年A股上市公司作为研究样本。为保证数据的连贯性及研究结论的准确性,对样本进行以下处理:①剔除金融类企业;②剔除样本期间ST、^*ST、数据异常类及首次公开募股的企业;③剔除缺失值。最终得到13 882个观测样本。为避免极端值干扰,对所有连续型变量进行双侧1%的缩尾处理。原始数据取自CSMAR数据库,管理层短视数据源于胡楠等公开的管理者短视主义指标数据集,企业内部控制以迪博公司发布的上市公司内部控制指数为基础数据。相关企业年报数据取自巨潮资讯网。

2.2 变量选取与测量

2.2.1 被解释变量:数字化转型(Dig)

参考吴非等^[9]的做法,对人工智能技术等5个维度76个数字化相关词频进行统计。具体做法首先归集整理A股上市公司的年报并提取所有文本内容。其次,分类归集5个层面特征词的词频数,构建企业数字化转型的指标体系。最后,为了避免数据的右偏问题,将词频总数加1之后取自然对数,作为企业数字化转型的衡量指标。Dig值越大,表明企业数字化转型程度越高。

2.2.2 解释变量:管理层持股(Enquity)

管理层包括公司董事、监事和高级管理人员,使用管理层持有公司股份的比例来衡量管理层持股水平。

2.2.3 中介变量

①企业内部控制(IC)。以迪博公司发布的上市公司内部控制指数为基础数据。②管理层短视(Myo)。基于胡楠等^[10]的方法使用词典法构建的管理者短视主义指标,具体做法首先归集整理A股上市公司的年报并提取所有文本内容,筛选出MD&A部分作为后续分析基础,即“短期视域”相关词汇总词频在年报MD&A文本总词频中的占比来衡量管理层短视。

2.2.4 控制变量

选取控制变量为公司上市年龄(Age)、企业规模(Size)、两职合一(Dual)、独立董事占比(Indep)、账面市值比(BM)、资产负债率(Lev)、审计机构类型(Big4)。此外,还控制了年份和行业虚拟变量。主要变量定义见表1。

2.3 模型设计

为验证假设H1,构建模型(1):

(1)$Di{g}_{i,t}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}Enquit{y}_{i,t}+{\alpha }_{2}\sum Contorl{s}_{i,t}+{\alpha }_{3}\sum Industr{y}_{i,t}+{\alpha }_{4}\sum Yea{r}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$

式中:i为企业;t为年份;Dig_i,t为企业i第t期的数字化转型程度;Enquity_i,t为企业i在第t期的管理层持股比例;Contorls_i,t为控制变量;Industry和Year分别为行业和年份的虚拟变量;α₀为常数项;α₁~α₄为回归系数;${\epsilon }_{i,t}$为随机误差项。

为验证假设H2a和H2b的中介机制,采用两步法构建模型(2),检验管理层持股对数字化转型的影响机制。

(2)${M}_{i,t}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}Enquit{y}_{i,t}+{\beta }_{2}\sum Contorl{s}_{i,t}+{\beta }_{3}\sum Industr{y}_{i,t}+{\beta }_{4}\sum Yea{r}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$

式中:M_i_,_t为中介变量;β₀为常数项;β₁~β₄为回归系数。

3 实证检验与结果分析

收起

3.1 变量描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表2。从表中可知:被解释变量数字化转型(Dig)的均值为1.554,中位数为1.386,最大值是6.306,最小值是0.000,表明不同企业的数字化转型程度差异较大,平均转型程度不高,但大部分企业都具有数字化转型意识并且已经在进行中。解释变量管理层持股(Enquity)的平均值是9.150,中位数是0.185,中位数和平均值相差较大,这说明不同公司管理层持股比例有较大差异;最小值是0.000,最大值是89.180,更加证实了这一点。

3.2 相关性分析

管理层持股对数字化转型的相关性分析结果见表3。管理层持股和数字化转型的相关系数为0.089,在1%的水平上显著,相关性方向与假设H1一致。为了进一步检验管理层持股和数字化转型之间的内在关系,还需要进行多元回归分析。对所有变量进行了方差膨胀因子(VIF)检验,结果见表4,VIF的值均小于5,说明所有变量均不存在多重共线性。

3.3 回归结果

基本回归结果见表5。表5第(1)列报告了未控制年份固定效应、行业固定效应及控制变量的情况下解释变量和被解释变量的回归结果,数据显示管理层持股(Enquity)的回归系数在1%水平上显著为正。第(2)列报告了不控制年份与行业的回归结果,管理层持股(Enquity)的回归系数在1%的水平上均显著为正。第(3)列报告了控制两项固定效应和控制变量的回归结果,管理层持股(Enquity)对企业数字化转型(Dig)的回归系数为0.004,在1%的水平上显著为正,说明在其他条件不变的情况下管理层持股对数字化转型起到了促进作用,假设H1得到验证。

3.4 稳健性检验

3.4.1 替换被解释变量

为检验上述结果的可靠性,避免数字化转型衡量方法可能对结果造成的偏差,改变变量的衡量方式进行重新分析。借鉴甄红线等^[11]的做法,采用CSMAR数据库中国上市公司数字化转型研究数据库中企业数字化转型指数来衡量企业数字化转型水平。结果见表6列(1),与前文研究结论基本一致。

3.4.2 缩小样本容量

为了减少客观环境对数字化转型的影响,用2013—2019年的数据进行回归检验,避免结果受到疫情的影响。结果见表6列(2),管理层持股在1%的水平上正向显著,与前文结果一致。

3.4.3 剔除直辖市的影响

由于直辖市的经济、政治和其他省市自治区相比有较大特殊性,因而剔除直辖市再次进行回归,实证结果见表6列(3),管理层持股的估计系数在1%水平上显著为正,再次证实了研究结论的稳健性。

3.4.4 内生性问题

为了排除管理层持股与数字化转型之间产生的内生性问题,采用工具变量法检验内生性问题。以相同年度和行业内其他上市公司的管理层持股比例的均值作为工具变量,回归结果见表7,第1阶段和第2阶段均在1%水平上显著,说明工具变量通过了两阶段最小二乘法检验。

4 进一步分析

收起

4.1 作用机制分析

为检验管理层持股对企业数字化转型的具体影响,采用江艇^[12]的观点,由于已有实证研究证实缓解管理层短视可以有效促进企业数字化转型^[13],以及加强企业内部控制可以促进企业数字化转型^[14],运用模型(2)从以下两方面进行机制检验。

4.1.1 内部控制

管理层持股后会更基于股东视角做决策,为了股东利益努力管理企业,因而有动力加强企业内部控制,使企业内部运行流畅,为数字化转型提供了良好的环境,从而促进数字化转型。机制分析结果见表8,表8列(1)可以看出,管理层持股对内部控制的影响在1%的水平上显著为正,说明管理层持股可以通过增强内部控制促进企业数字化转型,证实了假设H2a。

4.1.2 管理层短视

一方面管理层持股使管理者愿意为了自身利益从企业长期发展的角度做决策,抑制了管理层短视;另一方面抑制管理层短视能使管理者从企业未来成长的角度思考,因此更有动力进行数字化转型。从表8列(2)可以看出,管理层持股对管理层短视的影响在1%的水平上显著为负,说明管理层持股可以通过抑制管理层短视促进企业数字化转型,证实了假设H2b。

4.2 异质性检验

4.2.1 产权性质异质性检验

为了探究管理层持股对企业数字化转型的影响在产权性质不同的情况下是否有差异,对企业是否属于国有企业做了异质性检验,见表9列(1),国有企业管理层持股在1%水平上显著为正,非国有企业管理层持股在10%水平上显著为正,费舍尔检验后系数组间差异检验P值在1%水平上显著,因此,非国有企业管理层持股更能对企业数字化转型产生显著影响。产生这一结果可能的原因是:一方面,国有企业员工任职更加稳定,持股对管理层的激励作用不如非国有企业;另一方面由于国有企业管理体系更为严谨,管理层对企业内控等方面的改进作用不显著,对企业数字化转型的边际促进作用较小。

4.2.2 企业类型异质性检验

不同类型的企业中管理层持股促进企业数字化转型的作用大小有可能不同。参照彭红星和毛新述^[15]的做法,根据经济合作与发展组织相关文件将企业分类为高新技术企业和非高新技术企业,检验结果见表9列(2),高新技术企业和非高新技术企业的管理层持股均在1%水平上显著,管理层持股与数字化转型的回归系数在高新技术企业中为0.003,在非高新技术企业中为0.005,且经费舍尔检验后系数组间差异检验P值在5%水平上显著,因此得以证明非高新技术企业管理层持股更能促进企业数字化转型。原因是数字化转型需要研发创新,高新技术企业原本就有优势,因此管理层持股对数字化转型的促进作用不大。而非高新技术企业在研发、技术等方面较为落后,但又有数字化转型的需求,管理层持股的激励作用使管理者从企业长期发展角度更愿意为此投入,对企业数字化转型起到“雪中送炭”的作用。

5 结论与建议

收起

选取2013—2023年上市公司作为研究样本,通过实证研究得到以下结论:①管理层持股能显著促进企业数字化转型,并且在经过替换变量、缩小样本、工具变量法等一系列稳健性检验后仍然成立;②机制分析表明,管理层持股能通过增强内部控制、抑制管理层短视促进企业数字化转型;③异质性检验表明,管理层持股对企业数字化转型的促进作用在国有企业、高新技术企业中更为显著。根据以上实证结果提出以下建议。

(1)重视人力资源对数字化转型的影响。一项决策的提出和实施离不开企业所有人的努力。数字化转型的浪潮下,企业急需管理型和科研人才,为企业转型添砖加瓦。为了高速度高质量完成,对人员的激励作用不容小觑。适当的激励能够提升员工信心,积极为数字化转型献计献策,因此企业要重视人力资源对数字化转型的影响,适当进行激励。

(2)合理加强管理层持股比例。管理者决策通常影响企业未来的发展与方向,是企业的掌舵者,因此数字化转型程度与管理层息息相关,对管理者进行适当的激励是有必要的。管理层持股是一项对管理层的激励措施,有助于提高管理者忠诚度、改善决策质量。持股比例越高,越能促进企业数字化转型。在实际操作中,要根据不同企业管理者偏好和企业策略来决定持股方案。

(3)强化内部控制,完善监督机制。数字化转型具有长周期、有较大不确定性因素的特点,良好的内部控制能够提高企业的决策和运行效率、协调人力物力等资源,及时识别和分析数字化转型过程中的风险,合理确定风险应对策略。管理层持股可以强化内部控制,但内部控制并非一成不变,企业要时刻关注每个环节,及时发现漏洞,才能确保数字化转型的顺利进行。

参考文献

收起

文献

收起

参考文献引证文献

排序方式：

[1]

张晓鹤, 王子凤, 张桂文. 数字经济助力中国式现代化: 理论逻辑与经验证据[J]. 统计与决策, 2024, 40(20): 5-10.

[2]

牛翠萍, 耿修林. 企业家精神、管理层权力与企业可持续发展绩效的实证[J]. 统计与决策, 2020, 36(19): 164-168.

[3]

张克群, 江昱坤. 管理者特征、动态能力与企业数字化转型: 基于PLS-SEM模型[J]. 系统工程理论与实践, 2024, 44(11): 3481-3500.

[4]

宋敬, 陈良华, 叶涛. 管理者能力与企业数字化转型: 期望落差下的“使能”创新[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2023, 43(4): 23-39.

[5]

于连超, 李昭依. 董责险与企业数字化转型: 监督激励效应还是机会主义效应?[J]. 西部论坛, 2024, 34(5): 34-49.

[6]

卢强, 王鑫怡, 杨雨东, 等. 供应链集中度与企业数字化转型: 考虑权变的资源依赖理论视角[J/OL]. 科学学与科学技术管理, 1-32[2024-10-19]. https://doi.org/10.20201/j.cnki.ssstm.20240929.001.

[7]

宣杰, 张盛俊, 高新宇, 等. 业绩型股权激励对分类转移盈余管理影响研究[J]. 财会通讯, 2022(4): 76-80.

[8]

贺云龙, 黄欣. 管理层持股、短视主义与公司成长: 基于沪深A股数据的实证分析[J]. 财经理论与实践, 2022, 43(6): 86-93.

[9]

吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 等. 企业数字化转型与资本市场表现: 来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021, 37(7): 130-144.

[10]

胡楠, 薛付婧, 王昊楠. 管理者短视主义影响企业长期投资吗?基于文本分析和机器学习[J]. 管理世界, 2021, 37(5): 139-156.

[11]

甄红线, 王玺, 方红星. 知识产权行政保护与企业数字化转型[J]. 经济研究, 2023, 58(11): 62-79.

[12]

江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济, 2022(5): 100-120.

[13]

罗喜英, 许博华, 刘伟. 管理者短视、分析师关注与企业数字化转型[J]. 武汉金融, 2024(3): 61-68.

[14]

张建伟. 税收优惠对企业数字化转型的影响研究[J]. 会计之友, 2023(3): 34-40.

[15]

彭红星, 毛新述. 政府创新补贴、公司高管背景与研发投入: 来自我国高科技行业的经验证据[J]. 财贸经济, 2017, 38(3): 147-161.

2025年第25卷第9期

PDF下载

341

162

引用本文

BibTeX

文章信息

接收时间：2024-11-04
首发时间：2025-07-18
出版时间：2025-05-10

补充材料

相关文章

文章信息

作者

出版历史

收稿日期：2024-11-04

基金

作者信息

西安财经大学商学院, 西安 710100

参考文献

分享链接

https://castjournals.cast.org.cn/joweb/kjhcy/CN/1152977381959651489

分享至

全文二维码

扫描看全文

引用本文

BibTeX

本文的引用情况

2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

关闭全屏

BibTeX
EndNote
RefWorks
TxT