企业数字化转型对市场价值的影响和机制研究——基于中国上市企业的经验证据

黄大禹 谢获宝

近年来数字技术与生产经营模式数字化浪潮与日俱进且交织发展，使得2020年全球的数字化转型进程加快，数字化转型发展已然成为全球各国重塑经济增长动能的重要突破口。特别是新冠肺炎疫情暴发以来，“无接触作业”成为社会经济运行的重要新形态，深刻改变了企业的生产经营行为，驱动企业逐步关注并实施数字化转型，以实现经营效能和市场竞争力提升的双重拟合（王灏晨和温珂，2020）。在决策层面，各级政府部门也积极转“疫”为机，提出《数字化转型伙伴行动倡议》，试图通过各界携手、联合推进，精准帮扶数字化转型企业，共同构建普惠性转型服务；
为实现“推动互联网、大数据、人工智能的深度融合，推动先进制造业集群发展，构建新兴产业的发展新引擎”打好坚实的微观基础。

即使忽略新冠肺炎疫情影响，数字经济也早已成为中国经济高质量发展的重要引擎（胡泳和年欣，2020）。宏观而言，中国数字经济规模无论是从绝对数来看还是从比例来看，都取得了长足的增长，2020 年同比增速更是达到了9.7%；
微观层面，埃森哲的《2020中国企业数字转型指数研究》报告显示，2020年企业数字化转型指数的平均得分为50分，相较前两年提升了35%。应当说，这种积极转变会体现在企业的价值增升上。数据表明，数字化技术与传统经营模式的充分融合，能够使传统模式中约80%的人力成本实现工作效率提升50%的巨大进步。其中，小米科技的SAP、中铁的鲁班电商平台以及众多互联网企业都在数字化转型上贡献了特色方案并有效提升了自身的市场价值（赖红波，2020）。这都说明数字化转型优化了生产、运营、产品和服务，降低成本的同时也提升了能效，提高产品质量的同时也增强了企业的核心竞争力，新时代信息技术与传统行业的融合为企业市场价值的提升打开了空间（张娟，2020）。

然而，数字化发展并不是一帆风顺的，企业数字化转型进程中仍面临着各式各样的风险和困境。具体来看，资金匮乏、人才以及技术短缺等问题是横亘在中国企业数字化转型面前的重要掣肘，大大减缓了企业数字化转型的意愿和动能，使得企业无法有效释放出数字化“红利”。在实践中不能忽视的是，仍有大量企业并没有真正将数字化技术融合至自身的发展中，而仅仅披上了数字化转型的外衣。埃森哲的《中国企业数字转型指数研究》报告显示，中国数字化转型取得显著成效的企业仅占比7%，微观经济主体的创新转型似乎在驱动企业绩效和价值提升上动力有限。其中一个重要的原因在于，数字化转型是一个系统性工程，转型过程的回报周期较长、成本投入大，转型红利可能无法得到及时释放，相反长周期投资往往会加剧企业资金困境（Björkdahl，2020）。因此在漫长的转型过程中，数字化技术的高投入往往使不少企业不堪重负（刘然，2020），极有可能形成价值折损甚至压垮企业。由此本文认为，企业的数字化转型道阻且长，数字化转型是否真正对企业有利并形成了价值助推效应仍有待考察。基于上述讨论，本文将企业数字化转型与企业价值两个概念关联起来，探讨企业数字化转型对价值的影响特征差异和渠道机制，为当前微观经济主体数字化转型提供经验支撑。

由此本研究拟在以下几个方面作出边际贡献：在研究视角上，不同于以往研究简单基于特定企业数字化转型的绩效开展研究，本文还考察了企业数字化转型同群效应的溢出影响（即企业外部其他经济主体数字化转型的影响），为解读企业数字化转型的动因和效果提供了新的分析视角。在研究内容上，基于异质性视角解读数字化转型的具体经济绩效差异。从“属性特征”“领域特征”角度出发，探讨企业数字化转型在不同结构特征下可能展现出的异质性效果，为深刻理解企业数字化转型的经济后果提供更具有针对性的实证支持。进一步地，基于中介效应模型解读企业数字化转型影响经济绩效的具体渠道机制。从“市场关注度”“融资难融资贵”“创新投入产出”三大路径出发，以期从多维角度解读两者之间的机制路径。在研究拓展上，基于企业数字化转型的结构特征分解来探讨不同数字化技术对企业经济绩效的差异化影响。考虑到不同的数字化技术的发展成熟度和转化程度不同，其对企业价值的影响也有差异。本文依循底层数字化技术（ABCD 技术）分解与数字化技术应用两个层次，探讨其中可能存在的差异化经济效应，为企业运用数字化技术提升自身价值带来可借鉴的经验证据。

以人工智能、区块链、云计算和大数据等为代表的数字技术已成为综合国力竞争的关键，这也深刻影响了当前的国际分工和治理格局（吴伟华，2019），数字化转型已成为新阶段企业高质量发展的必由之路。面对数字化新发展中的挑战和机遇，企业与政府分别从市场和政策层面发力，以期最大化获取数字化转型的红利，充分发挥数据作为新型生产要素的作用，实现各类要素共同驱动企业核心竞争力提升，推动组织和管理体系的优化转型，这种优化最终将体现为企业的价值提升。从理论机制来看，企业数字化转型作为企业转型的新方向，能够有效优化改善市场对企业发展的预期，并能够改善企业的资源边界困境，促进企业创新活力提升，这些改变将最终带来市场价值的提升。

（一）信息优化和市场预期改善机制

企业数字化转型能够改善信息不对称并且优化市场预期，进而提升企业价值水平。在过往的经济实践中，囿于信息处理能力的不足，企业在生产、交易活动中所积累下来的大量信息只能作为冗余信息沉淀在系统中而无法得到高效利用（Salimyanova 等，2019）。在数字化转型进程中，企业可以借助数字技术搜集整合过往生产经营沉淀下来的大量数据，完善企业信息的归集、整理和披露（Duarte 等，2012；
Agrawal 等，2021），释缓组织中信息不对称困境。这一转变能帮助企业减少低效甚至是无效供给（肖旭和戚聿东，2019），由此提升了企业的价值水平。进一步地，企业通过数字化转型实现了部门业务的协同以及制度标准的建立完善，也提高了市场对于企业发展前景的预期和信心，更好地凸显了企业的未来价值潜力。从这个角度来看，积极推动数字化转型的企业，市场主体将会对其持有更为积极正面的预期，由此会对自身的市场价值产生积极影响。

（二）融资约束与融资成本缓解机制

企业数字化转型有助于释缓企业在信贷市场上的融资难、融资贵问题，进而提升企业价值水平。现实而言，企业可通过大数据、云计算等技术让资产负债信息得到及时、准确的披露，并借助区块链等技术建立起完整、详细的信用记录，进而有效提升自身财务信息的透明度，改善自身在金融机构中的信用等级，有效解决双方的信任鸿沟问题（张黎娜等，2021）。这一改进能够有效释缓“企业特征歧视”（莫赞等，2021），使得资金流向实体部门的概率提升，降低了流动性约束的影响。与此同时，企业采用大数据技术及时有效处理内部财务信息并向市场主体积极推送，一方面能够帮助外部主体更好地识别企业的生产经营发展状况，减少由于跨期错配风险所带来的融资成本；
另一方面还能够在短时间内增强对多种资源的配置能力，降低企业融资成本（Fazzari 等，1988），最终提高其融资效率。值得注意的是，企业通过数字化转型提升自身的财务信息质量，为监管部门监控信贷资源的流向流速提供了便利，一定意义上有助于改善资本配置，强化其回流至实体部门的动力（汪亚楠等，2020），也将更有余力推动企业自身的高质量发展。

（三）创新投入和创新产出激励机制

企业数字化转型还能够有效驱动企业创新新动能，进而提升企业价值水平。数字化转型本质上是以数字化技术研发以及实践运用为基础而诞生和不断变革的新商业模式（Gregory，2019）。企业数字化转型中所内生的前沿数字技术，能够在前端、中端和后端有效改善传递与处理的效率问题，其中前端主要解决信息资源的互补和整合问题；
在中端则通过各类信息的高效协同，提升协作效率；
而后端则通过与消费市场或客户资源的信息直连，提高生产与消费的协同度（Martin等，2020）。从这个角度来看，企业数字化转型发展有助于企业打破传统资源要素的束缚，提升企业创新决策效率与准确度，在众多可选的技术导向路径中识别与选取最适合自身发展的前沿技术路径，驱动企业从“要素导向”转为“创新导向”，提高企业创新能力，进而提升企业核心竞争力与价值（武常岐等，2022）。基于上述讨论，本文提出了待检验的核心假说。

假说：在保持其他条件不变的情况下，企业数字化转型程度越高，越能显著提升自身价值水平。

（一）数据来源

本文的样本时间区间设定为2007—2020年，以保证实证分析中各年份口径统一。在此基础上，本文对数据进行预处理：一是剔除不适合本研究的特定行业和类型企业，具体包含了非实体企业（如金融、房地产类企业）、出现特殊状态企业（如ST、*ST、IPO 等）、特定年份企业；
二是为最大化提高样本数据的信息质量，仅选取并保留在样本期间内主要变量都没有重大缺失的企业，最终保留了1981 家上市企业；
三是进行左右1%的双侧缩尾（Winsorize），以降低离群值的干扰。本文数据主要来源于Wind 平台和巨潮资讯网，其中前者主要获取企业财务数据，后者主要获取企业年报用以文本挖掘。

（二）变量设定

1.被解释变量

企业价值（Tobinq）。借鉴白重恩等（2005）的做法，企业价值可用TobinQ变量表征，具体公式为：

Tobinq=（每股价格×流通股份数+每股净资产×非流通股份数+负债账面价值）/总资产。

2.核心解释变量

数字化转型（DTCG）。本文基于年报文本信息分析法（Textual Analysis）来捕捉特定企业数字化转型的特征和偏好。具体来看：第一，本文基于吴非等（2021）、安同良和闻锐（2022）的研究文献，并辅之以《大数据产业发展规划（2016—2020 年）》《中国金融科技运行报告（2019）》《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》等相关政策文件和行业报告，综合形成初步的企业数字化转型关键词词谱（图1）；
第二，基于Python 在巨潮资讯网中下载所有上市企业的年报文本，并将其转化成为具体的文本信息池，基于图1 的文本关键词进行配对（排除在关键词前后10个字符出现否定用语的情形），统计每个文本关键词出现的频率；
第三，针对文本关键词词频进行了对数化处理，最终形成了企业层面的数字化转型（DTCG）指标。

图1 企业数字化转型行为特征的词频图谱

3.控制变量

本文引入的控制变量包括企业资产（Asset）、企业主营业务收入（Sale）、股权集中度（S-D，第一大股东股权集中度）、企业上市年限（Age）、资产报酬率（ROA）、两职合一（Dual，董事长与总经理兼任时取1，否则为0）与审计意见（Audit，审计意见标准取0，否则为1）等变量。

（三）模型设定

本文的研究通过以下实证模型实现：

其中，企业价值（Tobinq）、数字化转型（DTCG）和CV分别表征被解释变量、解释变量和控制变量组。由于两者间作用传导可能存在时滞，本文在回归模型中纳入变量之间的时序差异可能更为贴合实践。有鉴于此，本文在实证模型中采用DTCG滞后一期指标，这同时也能释缓反向因果对回归结果的干扰。此外，模型中时间（Year）和行业（Ind）哑变量代表固定效应。

（一）基准回归

表1报告了“数字化转型—企业价值”基准框架的回归结果。在模型M（1）仅识别核心解释变量数字化转型（DTCG）与被解释变量企业价值（Tobinq）之间的关系，而在模型M（2）中则进一步纳入上述控制变量集CVs。结果表明，两组回归中，企业数字化转型的系数均为正值且至少通过了10%的统计显著性检验，特别是在纳入了控制变量集后，相关的回归系数无论在弹性上还是显著性上都更大，由此确证了企业数字化转型提升企业价值的核心研究假说。进一步地，为了识别“数字化转型—企业价值”关系中是否存在非线性特征，本文在模型M（3）中还加入了数字化转型的平方项（DTCG2），回归结果表明两者非线性关系难以成立。综合上述，实证结果确证数字化转型对于企业价值具有显著的驱动效应，与研究假说相符。

表1 企业数字化转型与市场价值

进一步地，企业数字化转型不单是自身的生产决策行为，还极易受到企业外部经济主体的影响，由此形成了典型的同群效应。具体来看，一方面，企业外部其他企业的生产决策行为（如数字化转型），会对企业形成一定的市场压力，推动特定标的企业更加关注数字化转型活动；
另一方面，外部企业的数字化转型行为较容易形成正向的溢出效应，企业数字化转型的技术、制度优化的经验等都容易扩散至企业外部的主体中来，此时企业在借鉴其他企业积累的经验基础上，更容易推动自身的数字化转型走向成功。为了验证上述猜想，本文设计了两类企业外部经济主体的数字化转型同群变量，一是刻画特定企业所属行业内部其他企业的数字化转型强度均值（DTCG_Peer_In）；
二是刻画特定企业所属行业之外的其他行业企业数字化转型强度均值（DTCG_Peer_Out），并采用交乘项的方式进行识别检验。实证结果发现，特定企业数字化转型指标与企业数字化转型同群效应指标的交乘项回归系数均为正值且高度显著。上述结果意味着，特定企业数字化转型活动在叠加了外部企业数字化转型活动后，能够对自身市场价值产生更大的正向“加速度”，这也印证了前述的理论猜想，即特定企业数字化转型会受到同群效应的激励作用，从而更进一步提升数字化转型质量，这突出展现在企业价值水平的显著上升方面。

（二）稳健性检验与内生性处理

为保障上述结论的适用性与说服力，本部分研究中将通过多重方式进行稳健检验。具体方法包括：第一，延长时间窗口。在一个更长期的状态下动态考察数字化转型对企业价值的影响；
第二，内生性处理。采用双重差分模型（DID）来进一步克服内生性问题。

1.延长观察窗口

在表2 的回归检验中，着重考察在较长的时间序列中，企业数字化转型是否具有持久的价值提升作用。在M（1）～M（6）中，本文对数字化转型（DTCG）和企业价值（Tobinq）分别进行了连续滞后和前置三期的处理。结果表明，无论在时序上做何种变更，数字化转型对企业价值的驱动作用均十分显著。该结果既支撑了核心结论的确当性，同时也表明企业数字化转型对于其价值提升具有稳定而持久的促进作用，其影响在较长时期内具有可观测的延续性和可叠加性。

表2 稳健性检验：延长观察窗口

2.内生性检验

本文认为，现实而言企业数字化转型是一个循序渐进的过程，企业在年报中披露数字化转型相关关键词文本的行为，符合准自然实验的外部条件。因此本文拟采用多期双重差分（DID）模型进行再次检验（表3）。在模型M（1）中，dudt的回归系数显著为正，表明在实施了转型后，企业的价值水平有明显提升。在变更了模型设定后，如M（2），dudt的回归系数相对降低但依旧十分显著。由此可以确证，在使用DID 模型后，企业数字化转型所形成的价值增值效应依旧是成立的。最后，在模型M（3）中，本文在dudt的基础上纳入了原解释变量（DCG）来表征数字化强度的差别，测度其对企业价值所产生的差异化影响，实证结果发现，dudt×DTCG依旧保持高度正向显著的状态。通过上述各类稳健性处理可以发现，本文的核心假说得到了经验支撑。

表3 内生性处理：多期双重差分模型

通过上述多重稳健性检验，数字化转型影响企业价值的基准框架得以确证，但这仍无法探明两者之间存在的机制路径黑箱。对此，本部分采用温忠麟等（2004）的中介效应模型进行探索和识别，如方程（2）～（4），以实现对影响机制的理解和路径黑箱的破解。

其中，Mediator作为中介变量，其余设定同上所述。在中介变量的选取上，本文依循已有研究惯例从信息流转、融资状况和创新决策三个维度进行考察。在信息流转渠道的机制中，本文选取分析师关注度（Afocus）来反映企业信息质量（潘越等，2011）；
进一步地，借鉴杜金岷等（2020）的研究手法，采用正面媒体关注度（Pnews）来刻画市场基于企业发展状态的积极预期。在融资状况的机制中，本文借鉴Kaplan 和Zingales（1997）的研究手法，核算企业层面的融资约束（KZ-index）；
采用企业净财务费用占总负债比（Fcost）来刻画企业的融资成本（阮坚等，2020）。在创新决策的机制中，本文从“投入—产出”视角来刻画企业的创新行为，在创新投入层面，采用企业研发投入占主营收入的比重加以度量（R＆D）；
在创新产出层面，采用专利申请总数（Inovation）来刻画。为验证前述理论逻辑是否成立，本文在表4～6 中进行了机制识别检验。

表4 数字化转型影响企业价值的机制识别：分析师关注与媒体正向关注

在表4 中，本文基于“分析师关注”和“媒体正向关注”解读了数字化转型影响企业价值的信息流转渠道。研究发现，数字化对分析师关注的回归系数显著为正，说明企业的转型进程能有效吸引分析师关注。这主要是由于数字化技术的应用与实施，在技术上有助于缓解信息不对称，便于外部投资者提高解读效率，提升了企业的市场识别度。在分析师关注的市场状态下，企业财务信息透明度得以提升。进一步地，数字化转型对媒体正面报道的回归系数为0.079，且通过1%水平的检验。本文认为，除了前述分析中数字化转型将改善企业信息传递效率外，这一创新转型行为与中国当前经济动能转换的发展趋势和政策背景有着很高的契合度，市场中新闻报道更容易给予这类企业更高的关注度和更加正面的评价。于此，无论是信息不对称的优化还是市场预期评估更加正面，都能够有效发挥外部的治理和引导功能，进而为企业的价值实现形成良好的信息流转环境，这一推论从分析师关注和媒体正向关注度对企业价值的系数结果便可确证（回归系数分别为0.033和0.153，且均通过1%水平的检验）。数字化转型影响企业价值的信息流转渠道得以确证。

在表5 中，本文基于“融资难”和“融资贵”解读了数字化转型影响企业价值的财务渠道。研究发现，企业数字化转型战略的制定与实施无论对于企业融资约束程度（KZ-index）还是融资财务成本（Fcost）而言都具有显著的抑制作用（回归系数分别为-0.026 与-0.054，且都通过1%的显著性检验）。这一结果揭示了随着企业数字化转型持续推进，其信息传递效率与市场预期得以优化，致使其在金融市场上的议价能力也随之提高，融资渠道得以扩张。企业不但能以更合理的模式去匹配融资需求，还能以更合意的价格去实现融资需求。进一步验证发现，企业融资约束与融资成本的提升对企业发展会造成显著负面冲击（中介变量系数分别为-0.107 和-0.075，且都通过了1%水平的检验），不难推断企业在较大的融资约束与融资成本冲击下，自身的资源边界会大大收缩，使得企业在高质量发展进程中面临更多的阻碍，在提升自身市场价值的道路上也会困难重重。基于此，数字化转型影响企业价值的财务渠道得以确证。

表5 数字化转型影响企业价值的机制识别：融资难和融资贵

在表6 中，本文基于“创新投入”和“创新产出”解读了数字化转型影响企业价值的创新渠道。结果表明，企业数字化水平越高，越能驱动其增加创新投入，同时也对其创新产出具有明显的促进作用。其原因在于：数字化技术的开发与应用是一种极具前瞻性的创新行为，其实施过程必然会促进企业加大创新投入；
同时数字化转型也能帮助企业更好地识别技术创新的演进路径，使其能更准确地把握创新的机会窗口，从而对企业的创新产出有所裨益。进一步地，企业在创新“投入—产出”体系中的全面提升将使其市场价值的估值模式产生较大更替，大量研究指出，创新特征越强的企业估值水平越高，而本部分的实证结果也支持了这一结论。基于此，数字化转型影响企业价值的创新渠道得以确证。

表6 数字化转型影响企业价值的机制识别：创新投入与创新产出

在不同企业的属性结构差异下，同样强度的数字化转型对企业价值的影响存在一定的非对称性特征；
特别地，数字化转型作为一个谱系概念，也包括若干种不同的技术方向（图1）。对于这类情况的分组检验也同样具有一定的实践意义。因此本部分基于企业属性特征和数字化转型的技术结构特征进行了分组识别检验。

（一）企业属性特征差异

本部分研究中引入了所有制差异（国有—非国有）、创新属性差异（高科技—非高科技）这两个因素，分别采用样本分组回归与交乘项回归的双重验证方式进行异质性探索，其回归结果详列于表7。

表7 数字化转型与企业价值：异质性检验

模型M（1）～M（3）给出了所有制属性差异的异质性检验结果。研究发现，无论对于国有还是非国有企业，其数字化转型都具有显著的价值提升作用（L.DTCG的系数均为正且通过1%水平的显著性检验），但比较而言，非国有企业中数字化转型对于价值的提升作用更为显著（0.100＞0.079）。在交互项检验中，L.DTCG×L.SOE的系数显著为负，同样表明国有企业中数字化转型对价值的提升作用更弱，从而确证了前述分组的实证结果。出现上述差异的原因在于，国有企业往往承担着非营利的社会功能，甚至还嵌入了（地方）政府部门的经济意志，这使得国有企业的创新动机较弱。特别是当前的数字化转型行为具有高风险、高投入和长周期特征，同国有企业的生产决策偏好有一定的差距，这使得国有企业对数字化转型的偏好和利用度相对较弱。相比之下，非国有企业往往处于市场化程度更高的领域中，锐意创新以谋求更大的市场份额往往是非国有企业发展的必经之路，因此非国有企业对数字化转型更为重视(马涛等，2021)。综合上述讨论，这一差异化转型方向通过资本市场的价格信息传递机制最终影响了相关企业的预期与估值，非国有企业在利用数字化转型推动价值提升上占据了明显优势。

进一步地，本文在模型M（4）～M（6）中检验创新属性差异的异质性特征。研究发现，无论对于高科技还是非高科技，数字化转型都显著促进了其价值水平，但较之于非高科技企业，高科技企业数字化转型对企业价值的促进作用更强烈（0.120＞0.070）。交互项检验中，L.DTCG×L.HighTech的回归系数为正且高度显著，同样表明高科技企业较之于非高科技企业而言，数字化转型所形成的价值驱动效应相对更高，从而确证了前述分组的实证结果。本文认为，高科技企业的一个重要特征在于，由高知识密集而达至的高创新密度与深度，因此其与数字化技术应用间具有组织基因层面的匹配机制，这都使得高科技企业向着更适合数字技术创新和应用的组织结构转型，特别是在数字经济创新转型已成为社会共识的趋势下，其具有更良好的增长预期与估值。因此高科技企业在资本市场上则更易容受到投资者青睐，通过“用脚投票”的股票交易提高其企业价值的同时也鼓励其进一步落实与完善其数字化转型。如此演绎，则形成对于高科技企业的数字化转型与企业价值的正反馈机制。而相对地，非高科技企业数字化转型、创新的意愿普遍不强，即使实施了部分数字化转型的技术应用与工具，也会出现如企业文化、组织模式等方面的不适应与不匹配，最终降低了对企业价值的提升作用。

（二）企业数字化转型的技术结构特征差异

数字化作为一个集技术创新、组织变革等多个层次的综合性概念，涵盖多个技术类别，在不同的领域中技术的商业化程度与转型可行性也各有千秋。有鉴于此，本部分研究将依据文本挖掘时的关键词设定，将其技术差异界分为人工智能（AT）、区块链（BC）、云计算（CC）、大数据（DT）与数字化具体应用（ADT）共五个类别，分别作为影响企业价值的数字化转型测度的子变量进行回归，以细致探讨各类不同技术在转型应用中对企业价值的差异性影响，以期强化本文结论的准确性与适用性。

表8中的结果发现，数字化转型子指标系数大都显著为正，这说明对于大部分数字化技术（如人工智能、大数据、云计算）而言，其正处于技术快速迭代、应用频繁落地的风口期，因此无论是强化其技术的研究与开发，还是加速其应用与实施，都能使相应企业迅速实现技术应用与商业模式的耦合，从而有效提升其市场价值。特别地，区块链技术对于企业价值的促进作用并不显著。对此可能的原因在于，若企业数字化转型试图借助区块链技术，则必须解决“去中心化—安全性—可扩展”这一横亘在其发展路径上的“三元悖论”；
然而当前区块链技术尚未在此取得具有规模化、可行性的技术突破，加之部分技术应用（如数字货币）也遭遇政策壁垒，难以实现商业领域的落地。而无论从短期利益还是从长期竞争力的提升看，投资者与管理层显然会更为关注应用前景已较为明朗的数字化技术模式和工具，以至于在企业数字化转型的背景趋势下，区块链应用的发展难以受到企业关注，当然也无法对企业价值的提升产生实质性的影响。

表8 数字化转型与企业价值：基于企业数字化转型口径的拆解

本研究基于中国上市企业年报（2007—2020 年）文本挖掘所构建的“数字化转型”关键词量化变量集，辅以相关企业同年份的财务数据，针对“企业数字化转型—企业价值”这一基准框架在因果性、作用传导路径与异质性等方面进行深入而细致的探讨，主要结论如下：

第一，企业的数字化转型进程对于转型企业的市场价值具有明显的提升作用。特别地，企业数字化转型还具有明显的同群效应特征，即特定企业的数字化转型活动在外部其他企业数字化转型活动的影响下，展现出了更大的市场价值正向驱动效应。第二，企业数字化转型能够有效推动信息流转、改善融资财务境遇、提升技术创新活跃度，这些都有助于企业价值水平的显著提升。第三，从企业属性异质性来看，尽管数字化转型对全属性的企业价值都有提升效果，但于非国有企业和高科技企业而言有着更为显著的驱动力；
从数字化转型的技术异质性来看，人工智能、云计算、大数据技术和数字化技术应用对于提升企业价值而言有显著效果，而企业的区块链转型方向并不能带来显著的价值提升。

本研究具有如下政策启示：一是，决策层应持续顺应数字经济创新发展的趋势与背景，完善驱动企业数字化转型的政策体系，通过有为政府与有效市场相结合，鼓励企业找准技术路径，加快数字技术的开发与应用，实施数字化转型，以提高企业核心竞争力。二是，政府部门应详尽考察企业特征及其主营业务类别特点，精准施策，差别化地支持各类企业发展具有自身特色的数字化转型模式。具体而言，应优先支持民营企业、高科技企业进行探索，充分发挥产业链、供应链上企业数字化转型的集群效应，通过数字化转型正外部性的有效释放，来带动促进整体数字化转型进程。与此同时，政府部门也应当加强对这类具有正外部性同群效应创新活动的补贴和风险分担，推动市场主体数字化转型活动保持在较高水平。三是，充分识别各类数字化技术的发展远景与当前可实现性，形成差异化的扶持体系。特别地，由于区块链技术当前的商业项目成功率不高，应更侧重于基础理论与底层技术的研发支持，防止出现以概念操作为主的区块链技术泡沫化。四是，持续完善中国资本市场机制体制建设，一方面优化价格信号传导，使得企业市场价值信号能够更好地映射出新时代新阶段前沿数字技术的应用；
另一方面拓宽企业融资渠道，改善企业发展的内外部环境，为支撑企业数字化转型提供充分便利的基础条件。五是，稳步推进现代化公司治理体系，协同数字化技术，强化企业创新发展的意愿与动能。无论是借助数字化技术提升微观企业价值，抑或加速中国宏观经济发展模式转型，归根结底需要底层技术的创新与应用落地，而充分发挥数字化创新的驱动作用，离不开现代化公司治理体系的支撑。因此，在数字化转型进程中，企业应保持经营模式与组织架构的同步变革，并保障变革的长效性与针对性，以管理创新提升治理效能，最终实现企业核心竞争力与市场价值的同步提升。

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