企业数字化转型的风险承担效应分析

陈 明，邓于君

（1.广东金融学院 经济贸易学院，广东 广州 510521；2.华南师范大学 经济与管理学院，广东 广州 510006）

随着全球新一轮产业数字化转型变革，数字化转型已成为了当前的热点。一方面，我国大量企业在研发生产、业务模式及组织结构等方面的数字化转型变革过程中尝到了数字化发展的红利，越来越多的企业不断加入数字技术创新活动大潮中，对组织活动、生产流程和业务模式等进行系统性升级。另一方面，数字化投资与风险之间盘根错节的关系，使不少企业不得不考虑数字化投入可能致使资金链紧张最终导致的相应风险问题，或因转型成本过高或转型阵痛期过长而出现不愿转的现象。企业是否应该进行数字化转型呢？探索企业数字化转型的风险和后果，不仅有助于为企业未来的数字化变革提供具体思路，还能为国家制定相关数字化发展政策提供理论支撑，具有重要的现实意义。

随着数字经济的飞速发展，数字技术与微观经济主体的深度融合得到了学术界的重点关注。已有研究认为，企业加大对数字技术的应用，推进数字化转型，提升了企业组织绩效［1］、财务绩效［2］、竞争力［3］、股票流动性［4］和居民消费水平［5］等。但也有研究认为，短期内实行数字化转型可能产生数字鸿沟［6］，从而带来了大量的学习成本及衍生管理成本［7］，减少创新资源［8］，降低研发效率［9］，但长远来看，数字技术将深深嵌入企业发展及管理过程中，数字化变革不可避免［7］。以上研究涉及企业发展的多个方面，基本认可数字技术在企业发展中的重要性，丰富了对企业推进数字化转型的认识。虽然有研究意识到企业实行数字化转型短期内可能会带来成本上升或损失，但稍显不足的是，直接系统性分析企业数字化转型与其风险承担之间关系的研究较为匮乏。尽管姜海锋等分析了企业数字化转型对技术创新能力的影响［10］，但其并没有分析数字化转型的风险承担能力，有待深化。鉴于此，本文从微观企业出发，参考袁淳［11］等的思路建立相应的数字化词典后，利用Python 软件挖掘我国上市企业年报中的数字化转型信息，并构建转型虚拟变量来反映上市企业数字化转型的指标，然后探讨企业实行数字化转型对其风险承担影响的理论机理和实际作用。本文的边际贡献在于：第一，系统探索数字化转型对企业风险承担水平的影响，为理解企业数字化转型的风险承受能力提供新的视角。第二，在实践上直接考察微观企业数字化转型的风险及后果，有利于对微观实体经济主体融合数字技术的成功经验进行总结推广，培育新兴业态和发展新兴模式，促进传统企业转型升级。

一、影响机制与研究假说

（一）企业数字化转型对其风险承担水平的直接影响

在数字经济引领经济高质量发展的新背景下，企业数字化发展的风险承担成为了学术界的一个焦点，数字化投资是短期机会还是长期战略？是增加还是减少了企业风险承担水平？这让不少企业对到底应不应该进行数字化投入产生了疑问。事实上，企业数字化转型的实质是企业管理模式由传统向智能化、精准化、高效化转变，重塑企业的信息结构、生产运营机制和管理方式［12］，这不仅从理论上改变了现有企业管理范式，而且在实践上给企业传统的生产、运营和治理带来了根本性变革。但这种变革可能会带来新机遇，也可能会存在相应风险，特别是对于微观企业来说，实行数字化变革有利于提升企业风险承担能力吗？有学者认为企业应用数字化和智能化技术能降低信息不对称程度，推动了企业债务融资能力提升［13］，同时数字经济发展将数字技术深度融入企业生产经营中，可缩减供应链长度［14］，革新商业模式［15］，这不但有助于增强企业盈利能力和降低企业成本，而且有利于提升企业的产品创新水平和风险承担水平［16］。基于此，提出如下假设：

H1：企业推行数字化转型有利于提升其风险承担水平。

（二）企业数字化转型对其风险承担水平的间接影响

数字化转型究竟是怎样影响企业风险承担水平的呢？综合已有的研究，下面将从数字技术发展带来的低成本效应、供应链集成效应和投入产出效应等方面来阐述企业数字化转型对其风险承担的影响，见图1。

图1 企业数字化转型对其风险承担水平的间接影响

1.企业数字化转型通过低成本效应提高其风险承担水平

低成本效应主要体现在数字化转型下企业的外部交易成本和内部控制成本两方面。在外部交易成本方面：企业可以在合同签订前通过数字化技术获取相应的原始资源、产品生产、市场评价等方面信息，更好地实现上下游企业及关联企业的信息对称，有助于降低企业搜寻、沟通和谈判成本；合同签订后，数字化技术可以使企业实时联系或跟踪到契约方的标的产品，及时了解偏离行为及其他未知或突发情况，有力保障交易的正常进行，显著降低监督成本和因未知因素而引发的相关交易成本［17］。袁淳等实证分析发现，数字化转型通过降低外部交易成本推动了企业的专业化分工，进而促进了企业风险承担水平的提升［11］。在内部控制成本方面：由于各企业的内部控制机制并不相同，内部控制成本不存在明显差异，内部控制成本较低更有利于企业内部信息得到及时有效沟通，数字化转型在内部控制成本较低的企业更能提升企业风险承担能力［18］。基于此，提出如下假设：

H2：数字化转型可以通过降低外部交易成本和内部控制成本来提高企业风险承担水平。

2.企业数字化转型通过提升其投入产出效率提高风险承担水平

一方面，企业推行数字化转型，把数字技术应用于企业内部生产管理，打破了企业内部存在着的“数据孤岛”，改造了传统内部生产管理流程，为企业生产管理提供数字化智能化技术支持，协调了生产要素之间的资源配置，提升了投入产出效率［8］，推动了企业的创新研发活动，最终使企业风险承担能力得到增强。另一方面，企业推行数字化转型，通过结构化的数字综合系统和技术将各个分离信息或信息碎片等集成起来，找出相互联系之处，最终达到协调统一。这不仅大幅降低了中间交易成本、投入得到便利，而且使资源达到充分共享、产出实现高效［19］，激励企业追求新过程和新思想，有助于提升企业风险承担能力。戚聿东和肖旭认为更加精准地捕获企业生产制造及运营管理过程中的一切信息和数据，并能应用相关技术对捕获到的信息和数据进行审核、筛选和加工，最终实现从粗糙刚性式生产向精细化、柔性化、弹性化的智能生产转变和投入产出效率提高，是数字技术的突出优势，有助于改善企业经济的不确定性，最终提升企业风险承担水平［7］。基于此，提出如下假设：

H3：数字化转型可以通过提升企业投入产出效率提高其风险承担水平。

3.企业数字化转型通过优化供应链集成水平提高其风险承担水平

供应链集成是企业生产经营过程中与供应商、客户甚至竞争对手形成的密切商业伙伴关系，主要涉及沟通渠道的架构和商业模式的革新等环节［17］。数字化转型为供应链集成带来了新的发展机遇，无论是整体还是局部均积极推动了企业供应链集成建设，最终提高企业风险承担水平［2］。主要表现在：一方面数字化转型中的大数据应用使企业市场洞察能力得到提高，能根据消费者价值主张的变化对原有供应模式及时进行调整、补充、强化或剔除，使更多新型便利的合作形式在供应链网络中得以形成，实现供应链集成方式和集成结构的多样性及合理性［20］，有利于助力企业风险承担水平提升。另一方面，企业数字化转型能提高企业自身对整个供应链网络的监督能力和控制能力，及时改进供应链网络低效环节，通过补充或升级自身资源和能力，有效促进企业和其他商业伙伴关系在供应链系统中的融合度，推动企业管理能力提升和整个供应链系统运转的高效性［17］，进而提升企业风险承担水平。基于此，提出如下假设：

H4：企业数字化转型可以通过优化供应链集成水平提高其风险承担水平。

二、计量模型设定、变量及数据来源

（一）计量模型设定

为了更好地排除不可控因素的干扰，识别企业数字化转型与其风险承担之间可能存在的因果关系，本文将采用多时点双重差分方法进行分析。考虑到每家企业数字化转型存在着先后差异，因此本文将实行数字化转型的企业作为实验组，未进行数字化转型的企业作为控制组，具体模型如下：

上式中，RTE 为企业风险承担水平。EDT 为企业数字化转型，在样本期间的当年及当年以前年份进行数字化转型的取值为1，在样本期间内没有进行数字化转型的企业取值为0。ηi为企业固定效应，λt为年份固定效应。β1是系数，反映了企业数字化转型对风险承担水平的影响，β2为相应控制变量X 的系数。如果在企业实行数字化转型前控制组和实验组的风险承担水平就存在事实差异性，这会干扰双重差分法得出的估计结果。因此，为了考察企业推动数字化转型对其风险承担水平影响的动态效应，参考Beck 等［21］方法对模型（1）是否满足平行趋势假说进行检验，并将模型（1）改成动态模型，具体如下：

上式中，EDTitk为企业数字化转型这一事件的虚拟变量。k 取值为负表示企业实行数字化转型之前的第k 年取值为1，反之为0；k 取值为正表示企业实行数字化转型之后的第k 年取值为1，反之为0。在实际操作中，为保持每年企业数量的相对稳定，本文把企业推动数字化转型当年作为基准年份，同时把企业推动数字化转型前第1 年及比第1 年更早的年份一起归入转型前第1 年，把企业推动数字化转型后第1 年及比第1 年更迟的年份一起归入到转型后第1 年，即EDTit≤-1取值为1，反之为0；EDTit≥-1取值为1，反之为0；其他年份的情况也依此进行处理。

（二）变量度量

1.企业数字化转型（EDT）

从理论上看，企业数字化主要涉及数码化、数字化和数字化转型，是指企业借助数字技术来革新原有生产体系，进而推动整个生产体系数字化发展的系统性过程［22］。可如何准确刻画企业层面的数字化转型在学术界尚未统一，有学者从企业信息化从业人员问卷调查数据测度企业信息技术的应用密度等来衡量企业数字化［23］；有学者运用Python 方法，从上市公司年报中统计归纳出与企业数字化相关的词汇，从当年企业数字化改造上是否构造虚拟变量、企业数字化程度指标来测度企业数字化转型［2］。综上可知，对企业数字化转型的度量从单一化走向多样化，逐步反映出了企业数字化转型全貌和程度差异，特别是从上市企业年报中统计出与“企业数字化转型”相关的词汇来构建数字化转型指标更是如此。鉴于此，本文借鉴已有的研究思路，利用Python 软件对上市公司年报中与数字化相关的信息进行挖掘，期望能较好地反映出我国上市公司数字化转型的事实。具体为：

第一步，数字化分词词典的确定。在数字化特征词的确定上，借鉴袁淳等［11］思路，人工筛选2007—2021 年中国政府网和国务院部门网站发布与数字经济相关的40 份重要讲话和政策文件，同时结合数字化转型的相关经典学术文献，将得到的词汇扩充到Python 中的“jieba”中文分词库进行分词并统计，最终从技术应用数字化、业务模式数字化的角度保留出现频率较高的分类词语14 个，包含相关分词词汇91 个，组成数字化转型分词词典。

第二步，构建企业数字化转型指标。收集2007—2021 年我国上市企业年度报告后整理成文本格式后通过“jieba”中文分词库提取上市公司总样本的前后文本，将涉及词典中99 个数字化相关词汇的样本设为1，反之为0，并以此作为衡量企业数字化转型的指标。

2.企业风险承担水平（RTE）

企业风险承担水平一般是指在特定环境下，当某些风险事件发生时，能及时运用内外资源保证企业不偏离原正常经营状态或破产倒闭的能力。现有对企业风险承担水平的度量主要体现在两个方面：一是企业盈余波动性；二是股票收益波动率。考虑到本文研究内容仅是企业数字化转型对其风险承担水平的影响，并不涉及资本市场的情况，再加上我国股票市场波动率较大等原因，因此采用资产回报波动率（ROA）来度量企业的风险承担水平，波动越大意味着企业承担风险的水平就越高。由于金融企业与非金融企业在风险承担问题上的差异较大，因此本文剔除金融类企业样本后，从两位代码将非金融企业归为相应行业，并删除行业中企业仅一家的样本，同时为剔除因行业异质性带来的噪声，借鉴何瑛等［24］思路，将企业资产回报率（ROA）减去该年的行业均值。计算方程如下：

其中，AdjROA 为调整后的资产回报率；EBIT/ASSET 为企业总的税后收益（加利息）与其总资产的比率；n 为所属行业中的企业总数。在（3）式基础上，以三年（T=3）为一个观测期，滚动计算调整后资产回报率的标准差和极差，同时为了让回归时系数更好展现，参考何瑛等［24］方法将滚动计算得到的标准差和极差结果分别与100 相乘，最终得到企业风险承担水平RTE1 和RTE2。具体公式如下：

3.控制变量

参照已有研究，所选的控制变量主要包括：（1）企业年龄（lnAge），对该企业自成立起至当前年份取对数来表示（不足一年的按一年计算）；（2）资产负债率（Lev），用该企业负债总额与资产总额的比来表示；（3）企业成长性（Growth），用该企业营业年收入增长率表示；（4）企业规模（lnSize），对该企业资产总额取对数来表示；（5）资本增值能力（Capi），采用该企业的净利润与其平均资本之比来表示；（6）董事会规模（Board），用企业董事总人数来表示；（7）独立董事比例（Ind），用独董人数占企业董事的总人数之比来表示；（8）股权集中度（Tops），用企业前5 大股东持股的百分比表示；（9）企业所有制属性（Osa），属于国企取值为1 反之为0；（10）两职合一（Dual），如果出现是企业的CEO 同时也是该企业董事长的取值为1 反之为0。

（三）数据来源及统计描述

考虑到我国在2006 年之后企业数字化转型逐步广泛进行，因此所选取的研究对象我国沪深两市A 股制造业企业上市公司的样本数据区间为2007—2021 年。

解释变量企业数字化转型（EDT）的原始数据来自CSMAR 数据库，初步处理如下：考虑数字数据服务类企业的干扰，剔除与科技推广和数字数据服务相关的企业样本；剔除了相关变量缺失、ST、PT 或者财务状况异常的样本；为减少数据中缺失值和异常值的影响，所选的样本数据至少需连续5 年没有缺失，在收集过程中采用Python 进行文本数据挖掘，最终获得6 021 个企业观测值。

被解释变量企业风险承担水平的原始数据来自CSMAR 数据库，通过剔除金融类和财务数据缺失的企业样本，最终获得18 179 个样本观测值。最后对所选取连续的解释变量和被解释变量的数据进行百分之一分位和百分之九十九分位的Winsorize 缩尾处理，并对回归的标准误按企业层面聚类调整。

控制变量的原始数据来自CSMAR 数据库。表1 的描述性统计结果显示，企业数字化转型（EDT）的均值为0.558 6，说明所有企业年份观测值的样本大约有55.86%为数字化转型当年及之后年份的，也反映了2007—2018 年期间我国半数以上的企业积极尝试进行数字化转型。RTE1 的标准差为0.039 5，其均值为0.035 4，RTE2 的标准差为0.077 2，其均值为0.061 8，两者的均值都小于标准差表明了不同企业承担风险的能力有较大不同。

表1 变量描述性统计结果

三、实证分析

（一）基准回归

表2 第（1）～（4）列报告了数字化转型对企业风险承担的基准回归结果。结果发现：企业数字化转型（EDT）的系数均在5%的显著性水平下为正，意味着企业实行数字化转型提升了企业风险承担水平。从经济意义看，以第（2）和（4）列结果为例，如果企业数字化转型程度增加1 个百分点，将使企业风险承担水平RTE1 提高0.023 8，RTE2 提高0.039 5，这相对于样本期间企业风险承担水平RTE1 的均值0.035 4 和RTE2的均值0.061 8 而言，分别提升了67%（0.023 8/0.035 4×100%）和64%（0.039 5/0.061 8×100%）左右。以上结果表明，不论是从经济意义上分析，还是从统计意义上来看，企业数字化转型明显提高了企业风险承担水平，假设1 得证。

表2 基准回归结果

从控制变量看，资产负债率（Lev）、资本增值能力（Capi）和企业成长性（Growth）的系数为正且显著，表明企业具有适度的资产负债率、较强资本增值能力和成长性，其风险承担能力相对较高；企业规模（lnSize）和董事会规模（Board）的系数为负且显著，表明并非企业规模越大、董事会规模越大，其风险承担水平就会越高。

（二）双重差分模型分析

平行趋势的假设能否成立是运用双重差分法来有效识别数字化转型与企业风险承担水平之间因果关系存在的基本前提。除去系数均值的干扰后，根据前文模型（2）的思路，检验数字化转型前实验组和控制组的风险承担差异。图2 和图3 分别报告了被解释变量为RTE1 和RTE2 的双重差分模型平行趋势检验及动态检验结果，其中实心圆点表示企业实行数字化转型对风险承担水平影响的系数大小，虚线则是置信水平为95%的置信区间。从图2 和图3 中可以看出，企业实行数字化转型前实验组和控制组的风险承担水平不存在显著差异，平行趋势假定得到满足。同时，企业实行数字化转型后，实心圆点代表的系数显著且稳定为正，说明企业实行数字化转型有助于提升企业风险承担水平。

图2 双重差分模型检验结果（RTE1）

图3 双重差分模型检验结果（RTE2）

（三）稳健性检验

1.重新衡量主要变量

一是对企业数字化转型的重新测度。前文仅从企业是否实行数字化转型的虚拟变量角度来度量，虽然实用，但对数字化转型词汇的捕捉可能太过粗糙，难以有效衡量企业数字化转型的全过程。基于此，借鉴袁淳等［11］思路，首先从人工智能（EDT1）、云计算（EDT2）、大数据（EDT3）、物联网（EDT4）和互联网（EDT5）等5 个角度分别构建数字化细分指标，对每个角度均求出与数字化相关词汇出现次数的和后，与企业年报中管理层分析讨论部分的语段长度进行比较，并以此来度量企业5 个角度的数字化转型程度。然后对5 个角度的细分数字化指标进行主成分分析，并根据特征值大小选择该值大于1 的因子，形成新的企业数字化转型指标。从表3 第（1）和（2）列的检验结果可以看出，EDT的系数在10%显著性水平下为正，表明企业实行数字化转型有力促进了风险承担水平提升，说明了前文结论的稳健性。二是重新度量企业风险承担水平。将前文采用连续3 年滚动计算的资产回报波动率设成5 年，重新计算其标准差（RTE3）和极差（RTE4）。从表3 第（3）和（4）列结果发现EDT的系数至少在5%的显著性水平上为正，表明企业实行数字化转型显著提升了其风险承担水平，再一次说明了前文结论的稳健性。

表3 稳健性检验结果

2.基于双重差分倾向得分匹配法的检验

企业实行数字化转型可能不是偶然事件，为了减少控制组和实验组可能存在的主观差异，使控制组和实验组可比较，处理好企业数字化转型与风险承担水平存在的内生性问题，下文将以企业是否实行数字化转型作为被解释变量，以前文所选的所有控制变量作为匹配特征变量进行匹配，采用双重差分PSM 模型重新检验数字化转型对企业风险承担水平的作用。表3 第（5）和（6）列给出PSM 检验结果，可以看出解释变量EDT的系数至少在5%的显著性水平上为正，支持了前文结论，说明前文采用双重差分进行内生性处理的结果是稳健的。

四、作用机制检验

虽然前文实证分析为理解数字化转型对企业风险承担的整体影响提供了充分证据，但并没有揭示数字化转型对企业风险承担作用机制。为此，结合前文的理论推理结论，借助方杰和温忠麟等［25］提出的检验程序，从“外部交易成本”“内部控制成本”“供应链集成”“投入产出效率”等方面进行验证，模型如下：

上式中，MEit是中介变量，在以下的分析中依次为外部交易成本（ETC）、内部控制成本（研发效率R＆D和管理费用MC）、投入产出效率（IOE）和供应链集成（SCI）。如果方程（6）中数字化转型EDTit的系数δ1和方程（7）中介变量MEit的系数σ显著，说明存在中介效应，这时如果方程（7）中数字化转型EDTit的系数β1的系数通过了显著性检验，则表明MEit发挥了部分中介效应作用，若不显著，则说明MEit发挥了完全中介效应作用。此外，若方程（6）中数字化转型EDTit的系数δ1和方程（7）中介变量MEit的系数σ仅有一个显著，则需对此进行Sobel 检验，来判断企业数字化转型对其风险承担的中介传导效应。用Bootstrap方法抽取自助样本500 次进行组间系数差异的显著性检验（经验P值）。

1.中介变量：外部交易成本和内部控制成本

（1）为了进一步考察外部交易成本在企业数字化转型中所发挥的中介作用，本文使用地区层面市场化水平（ML）来度量企业面临的外部交易成本，预计处在市场化水平较低地区的企业，由于市场在资源配置中所起作用有限，因而面临的外部交易成本较高，而处在市场化水平较高地区则相反。企业所在地区层面的市场化水平借鉴王小鲁等［26］市场化指数度量，若样本中位数高于该指数，则地区层面市场化水平（ML）的虚拟变量取值为1，反之为0。表4 第（1）和（3）列EDT的系数在1%的显著性水平上为正，表明企业实行数字化转型有利于降低交易成本，推动了所处地区的市场化水平。表4 第（2）和（4）列的EDT和ML 的系数在10%的显著性水平下为正，表明外部交易成本的降低是企业数字化转型促进其风险承担水平提升的渠道之一。同时，表4 中RTE1 和RTE2 相应的Sobel 检验值分别为4.790 3 和4.915 6，均在1%水平下显著；经验P值也都在1%的水平下显著，进一步验证了外部交易成本这一作用机制。

表4 中介变量：外部交易成本

（2）前文的理论分析指出企业实行数字化转型也可能通过降低内部控制成本来提高企业风险承担水平，考虑数据可得性，接下来主要从研发效率和管理费用占比两个角度来分析内部控制成本的中介效应，具体如下：

研发效率（R＆D）。研发效率越高说明企业在研发过程中的内部控制成本就会越低。企业实行数字化转型可以通过降低内部控制成本提升其风险承担水平，借鉴庞廷云等［27］思路，从研发效率视角，用企业当年度开发支出资本化金额/（R＆D支出费用额+开发支出增加额）作为衡量企业内部控制成本的代理变量。当计算出企业内部控制成本的代理变量的值低于样本中位数时，虚拟变量R＆D取为1，当计算出的值高于样本中位数时取为0。原始数据通过整理2007—2021 年我国沪深两市A 股上市企业年度财务报告得出。

管理费用（MC）。一般认为，管理费用高低直接反映该企业的内部控制成本的高低。借鉴袁淳等［11］方法，用管理费用占企业营业收入的比重作为代理变量来检验企业内部控制成本的异质性。管理费用和企业营业收入的原始数据来自CSMAR 数据库。当该企业管理费用占营业收入的比重低于样本中位数时，MC虚拟变量取为1，反之为0。

表5 第（1）（3）（5）和（7）列EDT的系数都在1%的显著性水平上为正，表明企业实行数字化转型有利于提升研发效率和降低管理费用，缩减企业内部控制成本。表5 第（2）（4）（6）和（8）列的R＆D、MC和EDT的系数在5%的显著性水平下为正，表明企业研发效率越高和管理费用降低，企业数字化转型对其风险承担水平提升的效果就越明显。同时表5 相应的Sobel 检验值和经验P值均显著，进一步表明内部控制成本在企业数字化转型风险承担水平提升影响中起到中介作用，又一次验证了假设2。

表5 中介变量：内部控制成本角度

2.中介变量：投入产出效率

参考Wang and Ho［28］研究思路，采取面板随机前沿方法对企业数字化转型的投入产出效率进行测度，将具有柯布-道格拉斯形式的随机前沿模型设定如下：

式中，vit为随机扰动项；Y为企业利润额，代表企业产出；K为企业进行数字化的投入额，代表资本投入；L为企业进行数字化的培训咨询费，代表企业劳动力投入。以上变量的相应原始数据来自CSMAR 数据库。假设特征变量与难以控制的不可控噪声因子相互独立，且为正态分布，企业数字化转型的投入产出效率可被表示为：

IOE值越大，投入产出效率就越高。表6 第（1）和（3）列的企业数字化转型对投入产出效率（IOE）的回归系数为正值且显著，意味着企业数字化转型能为企业生产提供智力和技术支持，使企业投入的各个生产要素产生融合和协调，最终提升了投入产出效率。表6 第（2）和（4）列的EDT和IOE系数显著为正，表明了投入产出效率的提升能使企业实现更加柔性化管理和精细化生产，最终提高企业风险承担水平，即企业数字化转型带来的投入产出效率增加是提升其风险承担水平的机制渠道之一，假设3 得到验证。同时，表6 中与RTE1 和RTE2 相应的Sobel 检验值分别为4.180 6 和5.472 7，均在1%显著性水平下通过检验；经验P值也都在1%的水平下显著，进一步验证了投入产出效率这一作用机制。

表6 中介变量：投入产出效率

3.中介变量：供应链集成

对供应链集成（SCI）的测度，参考李琦等［2］方法，首先计算出年度排名前五的供应商采购额与总采购额之比，然后加上年度排名前五的客户销售额与总销售额之比后，求出平均值，并以此作为企业供应链集成指标，原始数据源于CSMAR 数据库。表7 第（1）和（3）列的企业数字化转型对供应链集成（SCI）的回归系数在5%的显著性水平下为正，意味着企业数字化转型后更易增强其市场洞察力，不断提升供应链集成的运转效率，为提高企业风险承担水平提供了便利，使供应链集成体系结构更加合理。表7 第（2）和（4）列的EDT和SCI的系数在5%的显著性水平下为正，证实了供应链集成程度的不断加深能提升企业的抗风险能力，即企业数字化转型带来的供应链集成程度的深化是提升其风险承担水平的机制渠道之一，假设4 得到验证。同时，表7 中与RTE1 和RTE2 相应的Sobel 检验值分别为6.831 4 和5.309 2，均在1%显著性水平下通过检验；经验P值也都在1%的水平下显著，进一步验证了供应链集成优化这一作用机制。

表7 中介变量：供应链集成

五、结论与启示

（一）结论

随着数字经济时代的到来，数字化转型已成为企业实现高质量发展的必经之路。本文从理论上探讨了数字化转型影响企业风险承担水平的作用机制，采用2007—2021 年我国A 股上市企业数据对此进行了实证检验，主要结论如下：

1.总体上看，企业实行数字化转型有助于其风险承担水平的提升。

2.在作用机制方面，数字化转型可以通过降低外部交易成本、内部控制成本、提高供应链集成和投入产出效率促进企业风险承担水平的提升。

（二）启示

1.发挥政府在数字化变革中的引领作用，营造良好外部环境，助力企业实现数字化转型。在数字经济蓬勃发展的今天，数字技术不仅推动了政府管理方式重塑、组织形态重构，也推动了企业生产管理方式的全面升级。在数字化改革中，企业固然可以直接融入数字技术来降低贸易成本、提升各投入要素的产出效率和优化产业供应链，但由市场主体推动的数字化转型，亟待政府引领。因此，政府应加大数字知识产权保护力度，制定和完善与数据资源相关的法律和制度。同时，加强大数据平台建设，推动企业资源与大数据平台全面对接，引导企业完成信息化、智能化和数字化改造。当然，政府引领并不等于政府包办，企业的主动参与显得尤为重要。

2.应不断优化营商环境，破除妨碍企业生产要素有效配置的障碍，降低企业乃至整体社会的市场交易成本。同时，企业也应合理控制内部成本，首先，得提高管理效率，逐步实现生产研发及内部管理等活动的透明化、信息化和实时化；其次，优化内部结构，尽可能实现企业集团内部及与各分部间信息的流通与分析，降低内部协调成本，提高企业的决策效率和管理效率。

3.应重视数字化转型通过提高企业投入产出效率进而提升风险承担水平的作用。前文实证已经表明了数字化转型可以提升企业投入产出效率，因此企业应加强对数字技术的应用，有条件的企业还应该进行数字技术创新，释放数字技术在企业转型升级过程中发挥积极作用的潜力。在具体操作上，企业在生产、经营和管理等过程中应充分应用人工智能、云计算、大数据、物联网和互联网等数字技术来改造传统生产、经营和管理方式，打通企业内部壁垒形成智能制造，且与市场紧密相连，真正了解客户需求，增加客户留存率，通过客户使用后的反馈意见，优化产品与服务，最终促进企业投入产出效率的提升。

4.数字化转型能优化供应链集成进而提升风险承担水平，首先，企业应关注自身的核心业务和竞争力，利用和通过数字技术优化设计、融资、采购、制造、物流等供应链，整合和优化信息、资金、实物等流程，从宏观上提升对供应链系统的管控能力；其次，应综合考虑链上上下游企业的利益，与链上企业共同追求整链竞争力和赢利能力；最后，在数字化、智能化和网络化等发展模式下，企业应建立好保护机制来更好地保护供应链集成所形成隐性资源，为最终实现最优集成化供应链提供保障，进而提高企业风险承担水平。