科技和产业

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	股价崩盘风险	NCSKEW	负收益偏度
DUVOL	股票收益率的上下波动比率
解释变量	数字化战略承诺	DSC	参考Fresard^[29]、曾雪云等^[30],使用两步法进行测度
控制变量	市账比	MB	公司市值/账面价值
企业规模	SIZE	期末总资产的对数值
资产收益率	ROE	净利润/所有者权益平均余额
现金流比率	Cashflow	经营活动产生的现金流量净额/总资产
存货占比	INV	存货净额/总资产
营业收入增长率	Growth	本年营业收入/上一年营业收入-1
管理费用率	Mfee	管理费用/营业收入
员工人数	Employee	员工人数取自然对数
行业	Industry	证监会2012年行业分类
年份	Year	年度设定为2012—2022年

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	股价崩盘风险	NCSKEW	负收益偏度
DUVOL	股票收益率的上下波动比率
解释变量	数字化战略承诺	DSC	参考Fresard^[29]、曾雪云等^[30],使用两步法进行测度
控制变量	市账比	MB	公司市值/账面价值
企业规模	SIZE	期末总资产的对数值
资产收益率	ROE	净利润/所有者权益平均余额
现金流比率	Cashflow	经营活动产生的现金流量净额/总资产
存货占比	INV	存货净额/总资产
营业收入增长率	Growth	本年营业收入/上一年营业收入-1
管理费用率	Mfee	管理费用/营业收入
员工人数	Employee	员工人数取自然对数
行业	Industry	证监会2012年行业分类
年份	Year	年度设定为2012—2022年

变量	观测值	均值	p50	标准差	最小值	最大值
NCSKEW	25 063	-0.352	-0.312	0.738	-2.769	2.281
DUVOL	25 063	-0.235	-0.235	0.478	-1.547	1.413
DSC	25 063	0.000	-0.262	0.985	-2.698	8.969
Size	25 063	22.250	22.050	1.295	17.640	28.640
ROE	25 063	0.053	0.068	0.181	-6.850	2.379
Cashflow	25 063	0.049	0.047	0.071	-0.704	0.839
INV	25 063	0.137	0.110	0.123	0.000	0.931
Growth	25 063	0.230	0.101	2.097	-2.733	167.600
BM	25 063	0.627	0.622	0.257	0.008	1.601
Mfee	25 063	0.088	0.068	0.100	-0.757	7.630
Employee	25 063	7.663	7.569	1.218	2.565	13.250

变量	观测值	均值	p50	标准差	最小值	最大值
NCSKEW	25 063	-0.352	-0.312	0.738	-2.769	2.281
DUVOL	25 063	-0.235	-0.235	0.478	-1.547	1.413
DSC	25 063	0.000	-0.262	0.985	-2.698	8.969
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ROE	25 063	0.053	0.068	0.181	-6.850	2.379
Cashflow	25 063	0.049	0.047	0.071	-0.704	0.839
INV	25 063	0.137	0.110	0.123	0.000	0.931
Growth	25 063	0.230	0.101	2.097	-2.733	167.600
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Mfee	25 063	0.088	0.068	0.100	-0.757	7.630
Employee	25 063	7.663	7.569	1.218	2.565	13.250

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DSC	-0.015^*** (-3.080)	-0.008^*** (-2.640)	-0.013^*** (-2.780)	-0.008^*** (-2.600)
Size	-0.018^*** (-3.030)	-0.021^*** (-5.350)	-0.007 (-0.970)	-0.022^*** (-4.490)
ROE	-0.057^* (-1.880)	-0.051^*** (-2.720)	-0.039 (-1.280)	-0.033^* (-1.780)
Cashflow	0.198^*** (2.770)	0.081^* (1.760)	0.185^** (2.510)	0.082^* (1.740)
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常数项	-0.196^* (-1.930)	0.062 (0.930)	-0.385^*** (-3.140)	0.056 (0.690)
Industry	NO	NO	YES	YES
Year	NO	NO	YES	YES
观测值	25 063	25 063	25 063	25 063
R²	0.003	0.005	0.031	0.039
F	7.905	13.735	4.325	7.893

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DSC	-0.015^*** (-3.080)	-0.008^*** (-2.640)	-0.013^*** (-2.780)	-0.008^*** (-2.600)
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
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L.DSC			-0.012 5^** (0.005 4)	-0.009 4^*** (0.003 5)
Controls	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Industry	NO	NO	NO	NO	YES	YES
Year×industry	NO	NO	NO	NO	YES	YES
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
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IV					0.889 6^*** (0.006 5)
Wald F					77 422.11
LM_P					0.0000
Controls	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
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观测值	18 942	18 942	25 063	25 063	25 063	25 063	25 063

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
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观测值	25 133	25 133	25 133	25 133	25 133

企业数字化战略承诺、信息不对称与股价崩盘风险

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朱俊卿

科技和产业 | 产业发展 2025,25(14): 90-97

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科技和产业 | 产业发展 2025, 25(14): 90-97

企业数字化战略承诺、信息不对称与股价崩盘风险

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朱俊卿

作者信息

福建师范大学经济学院, 福州 350108

朱俊卿(2000—),女,福建龙岩人,硕士研究生,研究方向为公司金融。

Enterprise Digital Strategic Commitment, Information Asymmetry and the Risk of Stock Price Crash

Junqing ZHU

Affiliations

Fujian Normal University, School of Economics, Fuzhou 350108, China

出版时间: 2025-07-25

文章导航

摘要

收起

以2012—2022年沪深A股上市公司为研究对象,探讨了企业数字化战略承诺程度与股价崩盘风险之间的关系。研究结果表明,高水平数字化战略承诺可以降低股价崩盘风险,同时揭示了信息不对称在企业数字化战略承诺与股价崩盘风险之间的影响机制作用。通过探究企业数字化战略承诺的经济后果以及股价崩盘风险的影响因素,以期充分实现企业数字化战略承诺的潜在经济价值,推动企业与资本市场的高质量发展目标的实现。

关键词

战略承诺 / 企业数字化转型 / 股价崩盘风险 / 信息不对称 / 委托代理问题

Abstract

收起

Taking the Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2012 to 2022 as an example, the relationship between the degree of enterprise digital strategic commitment and the risk of stock price crash was discussed. The results show that high-level digital strategic commitment can reduce the risk of stock price crash, and reveal the mechanism of information asymmetry in the influence between enterprise digital strategic commitment and the risk of stock price crash. By exploring the economic consequences of enterprise digital strategic commitment and the influencing factors of the risk of stock price crash, this study can fully realize the potential economic value of enterprise digital strategic commitment and promote the realization of high-quality development goals of enterprises and capital market.

Key words

strategic commitment / digital transformation of enterprises / risk of stock price crash / information asymmetry / principala-gent problem

引用本文

朱俊卿. 企业数字化战略承诺、信息不对称与股价崩盘风险. 科技和产业, 2025 , 25 (14) : 90 -97 .

Junqing ZHU. Enterprise Digital Strategic Commitment, Information Asymmetry and the Risk of Stock Price Crash[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (14) : 90 -97 .

正文

收起

党的二十大报告指出,要守住不发生系统性金融风险的底线,全力维护金融市场稳定。在全球经济格局深度调整、金融市场复杂多变的时代背景下,防范金融风险已然成为各国经济稳定发展的关键任务^[1]。股票市场的繁荣和稳定对于金融风险的控制以及实体经济的良性发展至关重要。股价崩盘作为资本市场中极具破坏力的现象,不仅瞬间蚕食投资者的财富,还会引发多米诺骨牌效应,更可能借由风险传染机制,引发金融体系的系统性动荡,冲击实体经济的资源配置效率^[2]。因此,研究影响股价崩盘风险的机制对于保护投资者的权益、促进市场资源的合理配置以及预防系统性金融风险具有重要意义。

关于导致股价崩盘风险的影响因素,相关学者主要从企业内部特征^[3],企业信息披露^[4-5]、投资者行为^[6-7]、资本市场开放^[8]等方面展开讨论,随着研究的深入,有学者关注到企业战略承诺对股价崩盘风险的影响^[9]。企业战略承诺作为企业战略体系中的核心构成要素,刻画了企业在复杂多变的竞争格局下,基于自身资源禀赋、核心能力以及对外部市场机遇与威胁的精准洞察,对既定战略方向做出的可置信承诺。稳健的战略承诺向外界传递出企业对长期价值创造的笃定追求与明晰规划,降低信息不对称程度,增强外部投资者对企业未来盈利预期的信心,进而削弱股价因信息不对称引发的股价崩盘风险。

当下,大数据等前沿数字技术与实体经济正实现深度的融合与共生,为数字经济开辟更广阔的发展前景。近年来,国家出台诸如《数字中国建设整体布局规划》等多项政策,着力推动企业数字化转型,促使企业借数字之力重塑核心竞争力,可见,推动数字化转型赋能实体经营是企业提高竞争力及实现高质量发展的必然选择,数字化战略在企业发展中已占据重要地位。理论上,企业数字化战略承诺作为对外宣告数字化转型愿景与行动纲领的关键信号,深度嵌入资本市场预期形成机制。一方面,企业着手数字化转型的承诺,往往伴随着信息技术基础设施的升级与数据治理体系的构建,这天然地提升了信息透明度^[10],管理层操控信息的难度陡增,降低了因信息隐匿催生股价暴跌的风险^[11]。另一方面,数字化转型使得企业能精准、及时且透明地披露相关信息,企业数字化战略承诺向外界传递积极的信号,降低企业与外部利益相关者的信息不对称程度^[12],削减外部利益者获取信息成本,进而降低股价崩盘风险。

在此背景下,本文以2012—2022年A股上市公司为研究对象,探讨企业数字化战略承诺程度如何对股价崩盘风险产生影响。边际贡献主要有以下几点:第一,丰富了股价崩盘风险的研究文献。企业内部特征、企业信息披露、投资者行为、资本市场开放等方面展开讨论,忽略了更为宏观层面的战略承诺对企业投资效率的影响,本文考察企业数字化战略承诺如何影响股价崩盘风险,从而深化和补充了股价崩盘风险的相关研究。第二,从数字化战略承诺角度出发研究对股价崩盘风险的影响,进一步深入分析了数字化战略承诺对股价崩盘风险产生影响的内在机制,从而为理解这一复杂现象提供更为全面的视角。第三,通过实证检验企业数字化战略承诺对股价崩盘风险的影响,为企业可持续发展提供新思路,企业可以利用信息技术来实现业务的数字化转型,从而提升企业的竞争力和盈利能力,为降低投资风险、稳固企业股价、推动企业高质量发展提供实证依据。

1 理论分析与研究假设

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1.1 企业数字化战略承诺与股价崩盘风险

研究表明,股价崩盘风险的根本原因在于治理问题,尤其是权力分离造成的信息壁垒,这为股价崩盘埋下了隐患。当管理层出于个人私利或某种特定的动机,选择暂时性地不公开或隐瞒对公司不利的消息时,这种行为往往会成为股价崩盘的潜在诱因^[13]。数字技术的成熟促进了信息披露机制的优化,使得公司管理层暴露在股东、投资者、政府和媒体的监督之下。管理层为了保持正面形象和良好声誉,将会减少隐藏不利消息的动机,从而降低风险积累的可能性^[14]。在数字经济的时代背景下,科技的融入已深刻改变了企业运营的方式,使之能够更加高效地整合和应用信息。这种高效的科技融合不仅加强了企业对信息的处理能力,还有效地促进了信息的流通和利用,从而显著降低了企业股价崩盘的风险^[15]。

企业数字化战略承诺揭示了管理层对于数字化转型的坚定信念和执着追求。依据战略承诺假说,企业可将战略承诺当作传递战略意图的有力手段,促使内部与外部的信息实现高效流通、充分共享,从而为企业构建独特的竞争优势^[16]。数字化战略承诺能够迅速且有效地将企业的数字创新构想、数字化资源投入等具有前瞻性的信息传递给外界,可以有效发现内部人可能隐藏的负面消息,有效化解未来股价崩盘的风险^[17]。数字技术作为信息传播的承载者,加速了信息效应,让企业特有的信息更快地反映在股票价格上,有效缓解了企业与市场之间信息不对称的困境,提高了市场信息的效率,从而降低了股价崩盘的概率^[18]。

基于上述分析,提出以下假设。

H1:在其他条件不变的情况下,企业数字化战略承诺降低了股价崩盘风险。

1.2 企业数字化战略承诺、信息不对称与股价崩盘风险

信息不对称源于企业内部管理层与外部投资者在信息获取与处理能力上的结构性差异,这种差异可能导致管理层通过隐瞒负面信息或选择性披露来维持短期利益,进而加剧股价崩盘风险^[19]。而企业数字化战略承诺通过引入大数据、云计算、区块链等技术,构建多维度信息治理体系,能够显著缓解信息不对称,从而抑制股价崩盘风险。

陈剑等^[20]指出企业数字化转型是一个涉及人力资源、实物资产与财务资本等多个层面上的综合且复杂变迁过程。据刘淑春等^[21]的研究,实施数字化战略的具体进程在透明度方面存在不足,其耗费与收益的比值也呈现出高度的不可预测性。若企业在信息披露方面未能达到及时性与有效性,外部的利益相关者将会面临难以准确洞察和理解企业数字化转型实际进展与真实情况的困境。数字化战略承诺的重要价值在于其赋予了企业强大的信息处理能力,提升了财务管理水平和风险识别能力,有助于缓解现有信息披露体系忽视战略信息的问题^[22],从而促使企业主动向资本市场传递利好信息,减少虚构信息现象以掩盖财务问题,提高信息披露的质量。一方面,企业在履行其数字化战略承诺的过程中,应用数字化工具能够整合企业内部各部门的数据,打破信息孤岛,实现信息的全面共享和实时更新^[23]。这种透明化的信息环境使得管理层难以隐藏负面信息,为外部投资者提供了更全面、准确的企业运营视图。同时,数字化技术支持实时数据采集和传输,使企业能够及时披露关键信息^[24],这种及时性减少了信息滞后带来的不确定性,使投资者能够更快地获取并响应企业动态。信息透明度和信息披露及时性有效性的提升减少了投资者因信息不足而产生的误判风险,从而降低了股价崩盘的可能性^[25]。另一方面,通过强化内部控制和监督机制,企业数字化战略承诺的实施能够有效抑制管理层的机会主义行为,减少了信息不对称的源头,从而降低了股价崩盘风险。此外,企业积极实施数字化战略能向市场传递积极信号,增强投资者的信心和投资意愿。进而,这种积极的市场反应将有利于稳定股价,并显著降低股价崩盘的风险,为企业的长期稳定发展奠定坚实基础^[26]。

基于上述分析,提出以下假设。

H2:企业数字化战略承诺可以通过抑制信息不对称降低股价崩盘风险。

2 研究设计

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2.1 样本选取与数据来源

鉴于企业广泛采纳数字技术实施数字化变革主要集中在2012年以后,本文聚焦于近10年,即2012—2022年的中国沪深A股上市公司的相关数据,旨在确保研究结果的时效性和准确性。从国泰安(CSMAR)数据库、上海证券交易所、深圳证券交易所等多个权威渠道收集样本数据。在数据收集过程中,若遇到数据缺失的情况,采取手动查阅相关上市公司年报的方式进行补充。为了保障研究数据的质量与有效性,本文设定了以下筛选标准对样本数据进行严格筛选:剔除金融、公共事业行业上市公司数据;剔除ST、^*ST状态的上市公司样本数据;剔除存在异常数据以及指标缺失值。为了消除数据极端值对回归分析结果的潜在干扰,对所有纳入模型的变量进行了上下1%的缩尾处理。

2.2 变量设置

2.2.1 被解释变量

遵循Chen等^[27]、王化成等^[28]的研究范式,采用负收益偏态系数(NCSKEW)及收益波动非对称性比率(DUVOL)这两项指标,来量化并评估被解释变量股价崩盘风险(CR)。具体构建过程遵循以下逻辑步骤进行。

第一步,利用回归处理股票的周收益率:

(1)

${R}_{it}={\alpha }_{i}+{\beta }_{1}{R}_{m,t-2}+{\beta }_{2}{R}_{m,t-1}+{\beta }_{3}{R}_{mt}+{\beta }_{4}{R}_{m,t+1}+{\beta }_{5}{R}_{m,t+2}+{\epsilon }_{it}$

式中:R_it为在特定时间周期t内股票i以现金红利的方式进行再投资所获得的收益率;R_mt为在特定时间周期t内,全部A股上市公司股票依据其流通市值进行加权平均计算所得出的收益率;ε_it为回归残差。鉴于股价波动性存在的非同步特性,进一步引入市场收益率的超前和滞后两期数据,以期更全面地反映市场动态对股票收益率的影响。

第二步,定义周特质收益率:

${W}_{it}=ln(1+{\epsilon }_{it})$

第三步,依据每周的特定收益率构造两个关键指标:一是负收益偏态系数(NCSKEW),用于衡量收益分布的负偏程度;二是收益波动非对称性比率(DUVOL)。

(2)

$NCSKE{W}_{it}=-\frac{n{(n-1)}^{\frac{3}{2}}\sum {W}_{it}^{3}}{(n-1)(n-2)(\sum {W}_{it}^{2}{)}^{\frac{3}{2}}}$

式中:n为股票i在某年的交易周数。

(3)

$DUVO{L}_{it}=ln\frac{({n}_{up}-1){\sum }_{down}^{}{W}_{it}^{2}}{({n}_{down}-1){\sum }_{up}^{}{W}_{it}^{2}}$

式中:n_up(n_down)为个股特有周收益率比年平均收益率的周数高(低)。NCSKEW与DUVOL越大,股价波动性越强,股价崩盘风险水平越高。

2.2.2 解释变量

企业数字化战略承诺是文章的核心解释变量。借鉴Fresard^[29]、曾雪云等^[30]的研究方法,采用两步法进行测度。

首先,各个企业的数字化投资水平(DI)可以用企业数字化相关投资与营业收入之比来表示,如式(4)所示。筛查企业财报附注,选取包含如“计算机”“电子设备”“信息服务平台”“智能化”“信息化”“数字技术”等关键词的固定资产和无形资产明细项,并将数字化相关固定资产投资和数字化相关无形资产投资的总和视为数字化相关投资。随后标准化企业数字化投资水平,并针对每家企业的所属行业及相应年份,计算数字化投资水平的平均值(DIind_year_mean)与标准差(标记为DIind_year_sd)。通过整合各企业的原始数字化投资数据(DI),推导出一个经过标准化处理的企业数字化战略承诺度量指标(简称为DSC),该计算过程具体如式(5)所示。

(4)

$DI=\frac{数字化相关投资}{营业收入}$

(5)

$DSC=\frac{DI-D{I}_{ind\_year\_mean}}{D{I}_{ind\_year\_sd}}$

2.2.3 控制变量

参照已有研究,控制以下有关变量:公司规模(Size)、资产收益率(ROE)、账面市值比(MB)、现金流比率(Cashflow)、存货占比(INV)、营业收入增长率(Growth)、管理费用率(Mfee)、员工人数(Employee),并控制了行业和年份虚拟变量。变量定义如表1所示。

2.3 研究模型

为验证H1,构建模型:

(5)

$C{R}_{i,t+1}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}DS{C}_{it}+{\alpha }_{2}Control{s}_{it}+$

$Industry+Year+{\epsilon }_{it}$

式中:被解释变量股票崩盘风险(CR)用负收益偏态系数(NCSKEW)和收益上下波动率(DUVOL)表示;DSC为解释变量企业数字化战略承诺;Controls为各种控制变量;ε为残差。引入Industry和Year两个变量,分别控制由于不同行业特性和时间变化而可能产生的无法观测到的冲击影响。

为了验证H1和H2,参考温忠麟等^[31]的研究,首先评估α₁的显著性,以初步判断数字化战略承诺与股价崩盘风险之间的直接关系。在确认γ₁显著的前提下,进一步考察γ₂的显著性。若γ₂也呈现显著性,这表明该变量在数字化战略承诺与股价崩盘风险之间起到了部分中介作用;相反,若γ₂不显著,则意味着该变量发挥了完全中介的作用。基于以上分析,构建以下模型来详细探究这一作用机制。

(6)

$C{R}_{i,t+1}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}DS{C}_{it}+{\alpha }_{2}Control{s}_{it}+$

$Industr{y}_{it}+Yea{r}_{it}+{\epsilon }_{it}$

(7)

$Mediato{r}_{i,t+1}={\partial }_{0}+{\partial }_{1}DS{C}_{it}+{\alpha }_{2}Control{s}_{it}+$

$Industr{y}_{it}+Yea{r}_{it}+{\tau }_{it}$

(8)

$C{R}_{i,t+1}={\gamma }_{0}+{\gamma }_{1}Mediato{r}_{it}+{\gamma }_{2}DS{C}_{it}+$

${\gamma }_{3}Control{s}_{it}+Industry+Yea{r}_{it}+{\epsilon }_{it}$

式中:Mediator为中介变量,选取信息不对称为中介变量进行考察。

3 实证结果与分析

收起

3.1 描述性统计

表2的描述性统计结果显示,NCSKEW的均值和标准差分别为-0.352和0.738,最小值为-2.769,最大值为2.281;DUVOL的均值和标准差分别为-0.235和0.478,最小值为-1.547,最大值为1.413,综上两个指标可说明不同企业之间股票崩盘风险的差距较大。DSC的均值和标准差分别为0.000和0.985,最小值为-2.698,最大值为8.969,显然,企业在数字化战略承诺的展现上呈现显著的差异,反映各自不同的步调和进展。至于其他相关变量,均保持在预期的合理范围内,此处不再赘述其具体情况。

3.2 回归分析

表3汇报了针对H1的检验。由表3可知,在不控制年份及行业固定效应的混合最小二乘法(OLS)回归中,数字化战略承诺与股价崩盘风险(负收益偏态系数NCSKEW、收益上下波动比例DUVOL)的系数显著为负,证实了企业实施数字化转型策略能够在一定程度上显著降低其股价崩盘的风险。在此基础上,加入年份及行业控制变量。经过回归分析,发现NCSKEW和DUVOL对DSC的回归系数分别为-0.013和-0.008,在5%和1%的水平上呈现显著负相关关系。换言之,企业数字化战略承诺的提升与股价崩盘风险的降低呈现显著负相关。

3.3 稳健性检验

(1)剔除股灾年份的影响。鉴于本文所覆盖的时间序列中包含了2015年中国股灾这一重大金融事件,为确保研究的准确性和可靠性,考虑到灾害效果的滞后效应,剔除了2017年以前的数据。基于此,选取2017—2022年的样本数据进行回归检验。表4的回归结果与上文的检验结果保持高度的一致性,企业数字化战略承诺在降低股价崩盘风险方面有显著的作用。

(2)滞后项检验。由于可能存在同期偏见以及滞后效应,将H1中数字化战略承诺进行滞后一期和滞后二期的检验。如表4所示,在用滞后一期和滞后二期的解释变量进行回归时,内部控制质量仍在5%的水平上有显著负向影响,证明数字化战略承诺在未来两年内仍能影响股价崩盘风险。

(3)控制时间行业趋势。进一步采用时间-行业交互固定效应的方法,在基准模型的基础上,引入年份与行业的交互项,以控制不同行业在时间维度上的异质性冲击。表4的列(5)和列(6)报告了检验结果,在控制时间-行业交互项后,企业数字化战略

承诺对股价崩盘风险的抑制作用在1%的水平上显著,与基准回归完全一致。

(4)排除创业板上市公司。为进一步验证研究结果的稳健性,采用剔除创业板上市公司的方法进行稳健性检验。创业板上市公司通常具有较高的成长性和波动性,其股价崩盘风险的影响因素可能与主板上市公司存在显著差异。剔除创业板上市公司后,重新对样本进行了回归分析。表5列(1)和列(2)报告了检验结果,显示企业数字化战略承诺对股价崩盘风险的抑制作用依然显著,且系数方向与基准回归结果保持一致。

(5)基于双重机器学习模型的检验。为缓解高维混淆变量与非线性关系的干扰,采用双重机器学习模型进行检验。首先,通过随机森林(random forest)与Lasso回归分别对处理变量(数字化战略承诺)和结果变量(股价崩盘风险)进行去偏拟合,提取残差后通过线性回归估计因果效应。表5列(3)和列(4)显示了检验结果,可见DSC的系数均为负,且在10%和5%的水平上统计显著。

(6)两阶段最小二乘法。为解决潜在的内生性问题(如反向因果或遗漏变量),将滞后一期的数字化战略承诺(DSC)作为工具变量(IV)。该变量满足以下两个条件:第一,相关性。滞后一期的数字化战略承诺与当期数字化战略承诺高度相关。企业的技术投入具有连续性,前期的数字化投入会显著影响当期的数字化水平。第二,外生性。滞后变量在时间上先于当期的股价崩盘风险,且不受当期股价崩盘风险的影响。回归结果如表5所示。列(5)~列(7) 为两阶段工具变量回归结果。列(5)为第一阶段回归结果, 显示滞后一期数字化战略承诺(IV)的符号在1%的水平上显著为正, 与数字化战略承诺DSC正相关。第二阶段回归表明, 无论是

用股票周收益的偏度NCSKEW_it还是周收益涨跌波动比DUVOL_it来测度股价崩盘风险, 滞后一期数字化战略承诺的回归系数都为负 (列(6)的系数为-0.013 7,列(7)的系数为-0.010 6, 均在1%的水平上显著),这表明数字化战略承诺与股价崩盘风险的负向关联仍然成立。

3.4 作用机制

数字化战略承诺可以通过降低信息不对称进而降低股价崩盘风险。使用企业信息透明度(opacity)度量信息不对称,参考上海证券交易所和深圳证券交易所的评级体系,考量企业信息披露的质量及其在信息获取与传播过程中的效率表现,构建一个新的变量信息透明度(trans)。信息透明度被评级为“A”的企业,赋予其值4,表示程度最高的信息透明度;评级为“B”的企业,赋值为3;评级为“C”的企业,赋值为2;评级为“D”的企业,则赋值为1。这一指标能够更有效地降低由企业内生选择因素所导致的指标偏差,提高研究的准确性和可靠性。

依据模型(6)~模型(8)进行机制检验。表6详细展示了企业数字化战略承诺、信息不对称与股价崩盘风险之间交互作用的回归分析成果。在列(3)中,数字化战略承诺(DSC)与企业信息透明度(trans)之间的回归系数为0.008,且在1%的水平下显著,这表明企业实施数字化战略承诺能够显著提高企业的信息透明度,进而降低信息不对称的程度。在列(4)和列(5)中,企业信息透明度(trans)与其股价崩盘风险指标(NCSKEW和DUVOL)之间的回归系数分别为-0.079和-0.051,且均在1%的水平下显著,说明信息透明度会降低企业未来的股价崩盘风险。同时,数字化战略承诺(DSC)与企业股价崩盘风险(NCSKEW和DUVOL)的回归系数仍显著为负,结果揭示了信息不对称在数字化转型与企业股价崩盘风险之间的中介效应。

4 结论与启示

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4.1 结论

近年来,数字经济已成为企业发展的重要风向标。贯彻实施数字化战略承诺可以推动企业的变革与创新步伐,显著提升内部治理的效能以及信息环境的品质,进而对股市的稳定产生了深远的影响。本文选取2012—2022年沪深A股上市公司为研究样本,探究企业数字化战略承诺对股价崩盘风险的影响及其作用机制。研究得出以下结论:首先,企业的数字化战略承诺可以抑制管理层的机会主义行为,减少信息不对称的程度,进而显著减少发生股价崩盘的可能性。其次,企业数字化战略承诺影响股价崩盘风险的主要影响机制在于通过显著减少企业内部与外部之间的信息不对称性来增强投资者的投资信心和意愿,进而降低股价崩盘风险。

4.2 启示

根据上述研究,提出以下政策建议。

第一,在数字经济蓬勃发展的当下,企业应抓住机遇。结合自身的独特性质、所处的市场环境以及行业特点制定数字化战略,以精准匹配企业的实际需求和发展方向,避免盲目跟风的陷阱。同时,企业在做出数字化战略承诺时,深入权衡潜在的利益与成本,确保战略的实施能够为企业带来实质性的积极效益,推动企业实现更为长远和稳健的发展。

第二,稳定股市,政策引导与监管并行。一方面,针对急需数字化转型的行业,采取财政补贴、技术援助等相关措施,有效支持企业的数字化战略。着重强调确保股市稳定的重要性,着力提升企业对数字化战略的信心,形成资本市场与实体经济良性互动的格局,共同推动经济的繁荣发展。另一方面,为确保投资者能够获取真实准确的企业信息,规范企业披露的数字化战略承诺信息,实施有效的监督机制以确保企业如实披露相关信息,避免虚假或误导性信息的出现。

第三,加速构建数字化人才的培养体系。现代社会对数字技术需求的持续增长,提供更多的政策支持和奖励措施,以吸引更多优秀人才投身于数字化领域的学习和研究,并创造更加包容和创新的环境。此外,鼓励企业增加对数字人才的培养和投入。积极推进校企合作、校地合作,主动高位嫁接优质资源,探索联培式、订单式校企人才共育模式,满足数字经济发展对人才的需求,推动数字经济在各个领域的持续繁荣。

参考文献

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文献

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2025年第25卷第14期

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接收时间：2025-01-08
首发时间：2025-09-15
出版时间：2025-07-25

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收稿日期：2025-01-08

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福建师范大学经济学院, 福州 350108

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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

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TxT

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	股价崩盘风险	NCSKEW	负收益偏度
DUVOL	股票收益率的上下波动比率
解释变量	数字化战略承诺	DSC	参考Fresard^[29]、曾雪云等^[30],使用两步法进行测度
控制变量	市账比	MB	公司市值/账面价值
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年份	Year	年度设定为2012—2022年

变量类型

变量名称

变量符号

变量定义

被解释变量

股价崩盘风险

NCSKEW

负收益偏度

DUVOL

股票收益率的上下波动比率

解释变量

数字化战略承诺

DSC

参考Fresard^[29]、曾雪云等^[30],使用两步法进行测度

控制变量

市账比

公司市值/账面价值

企业规模

SIZE

期末总资产的对数值

资产收益率

ROE

净利润/所有者权益平均余额

现金流比率

Cashflow

经营活动产生的现金流量净额/总资产

存货占比

INV

存货净额/总资产

营业收入增长率

Growth

本年营业收入/上一年营业收入-1

管理费用率

Mfee

管理费用/营业收入

员工人数

Employee

员工人数取自然对数

行业

Industry

证监会2012年行业分类

年份

Year

年度设定为2012—2022年

变量	观测值	均值	p50	标准差	最小值	最大值
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变量

观测值

均值

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标准差

最小值

最大值

NCSKEW

25 063

-0.352

-0.312

0.738

-2.769

2.281

DUVOL

25 063

-0.235

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-1.547

1.413

DSC

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0.000

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Size

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ROE

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Cashflow

25 063

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7.569

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变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DSC	-0.015^*** (-3.080)	-0.008^*** (-2.640)	-0.013^*** (-2.780)	-0.008^*** (-2.600)
Size	-0.018^*** (-3.030)	-0.021^*** (-5.350)	-0.007 (-0.970)	-0.022^*** (-4.490)
ROE	-0.057^* (-1.880)	-0.051^*** (-2.720)	-0.039 (-1.280)	-0.033^* (-1.780)
Cashflow	0.198^*** (2.770)	0.081^* (1.760)	0.185^** (2.510)	0.082^* (1.740)
INV	-0.097^** (-2.370)	-0.055^** (-2.090)	-0.081 (-1.560)	-0.030 (-0.920)
Growth	-0.001 (-0.220)	0.000 (0.010)	-0.001 (-0.130)	0.000 (0.230)
BM	0.108^*** (4.960)	0.137^*** (9.670)	0.059^** (2.330)	0.115^*** (6.990)
Mfee	-0.028 (-0.550)	-0.013 (-0.410)	0.060 (1.160)	0.056^* (1.740)
Employee	0.025^*** (4.250)	0.013^*** (3.270)	0.020^*** (2.920)	0.015^*** (3.430)
常数项	-0.196^* (-1.930)	0.062 (0.930)	-0.385^*** (-3.140)	0.056 (0.690)
Industry	NO	NO	YES	YES
Year	NO	NO	YES	YES
观测值	25 063	25 063	25 063	25 063
R²	0.003	0.005	0.031	0.039
F	7.905	13.735	4.325	7.893

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

NCSKEW

DUVOL

NCSKEW

DUVOL

DSC

-0.015^***
(-3.080)

-0.008^***
(-2.640)

-0.013^***
(-2.780)

-0.008^***
(-2.600)

Size

-0.018^***
(-3.030)

-0.021^***
(-5.350)

-0.007
(-0.970)

-0.022^***
(-4.490)

ROE

-0.057^*
(-1.880)

-0.051^***
(-2.720)

-0.039
(-1.280)

-0.033^*
(-1.780)

Cashflow

0.198^***
(2.770)

0.081^*
(1.760)

0.185^**
(2.510)

0.082^*
(1.740)

INV

-0.097^**
(-2.370)

-0.055^**
(-2.090)

-0.081
(-1.560)

-0.030
(-0.920)

Growth

-0.001
(-0.220)

0.000
(0.010)

-0.001
(-0.130)

0.000
(0.230)

0.108^***
(4.960)

0.137^***
(9.670)

0.059^**
(2.330)

0.115^***
(6.990)

Mfee

-0.028
(-0.550)

-0.013
(-0.410)

0.060
(1.160)

0.056^*
(1.740)

Employee

0.025^***
(4.250)

0.013^***
(3.270)

0.020^***
(2.920)

0.015^***
(3.430)

常数项

-0.196^*
(-1.930)

0.062
(0.930)

-0.385^***
(-3.140)

0.056
(0.690)

Industry

YES

Year

YES

观测值

25 063

R²

0.003

0.005

0.031

0.039

7.905

13.735

4.325

7.893

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
NCSKEW	DUVOL	NCSKEW	DUVOL	NCSKEW	DUVOL
DSC	-0.011 4^** (0.005 5)	-0.008 1^** (0.003 6)			-0.013 5^*** (0.004 8)	-0.008 1^*** (0.003 1)
L.DSC			-0.012 5^** (0.005 4)	-0.009 4^*** (0.003 5)
Controls	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Industry	NO	NO	NO	NO	YES	YES
Year×industry	NO	NO	NO	NO	YES	YES
R²	0.027 5	0.031 4	0.064 9	0.079 1	0.065 1	0.075 3
观测值	18 412	18 412	20 237	20 237	25 063	25 063

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

2017后

滞后一期

滞后二期

时间行业

NCSKEW

DUVOL

NCSKEW

DUVOL

NCSKEW

DUVOL

DSC

-0.011 4^**
(0.005 5)

-0.008 1^**
(0.003 6)

-0.013 5^***
(0.004 8)

-0.008 1^***
(0.003 1)

L.DSC

-0.012 5^**
(0.005 4)

-0.009 4^***
(0.003 5)

Controls

YES

Year

YES

Industry

YES

Year×industry

YES

R²

0.027 5

0.031 4

0.064 9

0.079 1

0.065 1

0.075 3

观测值

18 412

20 237

25 063

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
NCSKEW	DUVOL	NCSKEW	DUVOL	DSC	NCSKEW	DUVOL
DSC	-0.009 6^*** (0.003 5)	-0.014 4^*** (0.005 4)	-0.009 1^* (0.004 9)	-0.007 6^** (0.003 1)		-0.013 7^*** (0.006 0)	-0.010 6^*** (0.003 9)
IV					0.889 6^*** (0.006 5)
Wald F					77 422.11
LM_P					0.0000
Controls	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Industry	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
R²	0.090 2	0.079 6	—	—	—	0.221 2	0.238 7
观测值	18 942	18 942	25 063	25 063	25 063	25 063	25 063

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

排除创业板

MDL

一阶段

二阶段

NCSKEW

DUVOL

NCSKEW

DUVOL

DSC

NCSKEW

DUVOL

DSC

-0.009 6^***
(0.003 5)

-0.014 4^***
(0.005 4)

-0.009 1^*
(0.004 9)

-0.007 6^**
(0.003 1)

-0.013 7^***
(0.006 0)

-0.010 6^***
(0.003 9)

0.889 6^***
(0.006 5)

Wald F

77 422.11

LM_P

0.0000

Controls

YES

Year

YES

Industry

YES

R²

0.090 2

0.079 6

—

0.221 2

0.238 7

观测值

18 942

25 063

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
DSC	-0.015^*** (0.005)	-0.009^*** (0.003)	0.008^*** (0.002)	-0.015^*** (0.005)	-0.008^*** (0.003)
trans				-0.079^*** (0.012)	-0.051^*** (0.008)
Controls	YES	YES	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES	YES	YES
Industry	YES	YES	YES	YES	YES
R²	0.003	0.005	0.607	0.005	0.006
观测值	25 133	25 133	25 133	25 133	25 133

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

NCSKEW

DUVOL

trans

NCSKEW

DUVOL

DSC

-0.015^***
(0.005)

-0.009^***
(0.003)

0.008^***
(0.002)

-0.015^***
(0.005)

-0.008^***
(0.003)

trans

-0.079^***
(0.012)

-0.051^***
(0.008)

Controls

YES

Year

YES

Industry

YES

R²

0.003

0.005

0.607

0.005

0.006

观测值

25 133