數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)會計信息質(zhì)量

【摘要】在以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等為代表的新一代數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)升級和高質(zhì)量發(fā)展的新動力。文章選取2010—2021年滬深A(yù)股上市公司作為研究對象，利用文本挖掘技術(shù)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化指數(shù)，通過雙向固定效應(yīng)模型，就數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響效應(yīng)及其具體影響機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)會計信息質(zhì)量具有積極影響，此結(jié)論經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。進(jìn)一步的機(jī)制檢驗(yàn)揭示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強(qiáng)信息透明度，健全公司內(nèi)部控制，進(jìn)而有效提升企業(yè)會計信息質(zhì)量。結(jié)論豐富和補(bǔ)充了現(xiàn)有研究，并從數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度為穩(wěn)步提高企業(yè)會計信息質(zhì)量提供了可行的路徑?！娟P(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；會計信息質(zhì)量；信息透明度；內(nèi)部控制一、引言隨著大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為學(xué)者高度關(guān)注的領(lǐng)域。黨的二十大報告提出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的目標(biāo)，以創(chuàng)造具有全球競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。此外，“十四五”規(guī)劃也明確提出了打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢、促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合、賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的目標(biāo)。數(shù)字化將企業(yè)經(jīng)營推向了信息化的新高度，企業(yè)內(nèi)部各部門之間以及企業(yè)與外界之間信息的交換頻率越來越高，企業(yè)愈發(fā)依靠信息實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。在此背景下，企業(yè)會計信息質(zhì)量的變化尤為值得關(guān)注，它直接關(guān)系到數(shù)字化轉(zhuǎn)型中企業(yè)的資源配置效率乃至整個市場的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率。本文認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升企業(yè)的會計信息質(zhì)量。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)行，一是能夠健全控制環(huán)境，提升信息化控制水平，從而完善企業(yè)內(nèi)部控制體系，提高企業(yè)內(nèi)部控制的有效性；二是讓數(shù)據(jù)的流動更加順暢，進(jìn)一步增強(qiáng)與市場主體的交流，解決會計信息的不對稱性問題，提升會計信息的透明度；三是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時監(jiān)控和處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將運(yùn)營過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)實(shí)時信息化，通過會計信息系統(tǒng)的運(yùn)行形成標(biāo)準(zhǔn)財務(wù)信息，減少了管理人員對會計政策選擇的隨意性。綜上，內(nèi)部控制的有效性、信息不對稱程度的有效降低以及實(shí)時信息化都是提高會計信息質(zhì)量的重要保障[1-2]。如此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善會計信息的核算和報告環(huán)境而對會計信息產(chǎn)生正面影響。數(shù)字化是將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到社會、經(jīng)濟(jì)和制度中的技術(shù)過程[3]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指通過融合信息、計算機(jī)、通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，觸發(fā)企業(yè)的重大變化來改善其運(yùn)營結(jié)果的過程[4]。已有研究把企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分成兩種類型：一是認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)在于運(yùn)用前沿數(shù)字技術(shù)來提升數(shù)據(jù)處理能力和創(chuàng)新能力，優(yōu)化企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式，以提高資源配置效率[5]。二是將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念演變分為信息化階段、數(shù)字化技術(shù)改進(jìn)業(yè)務(wù)流程階段和戰(zhàn)略性改變商業(yè)模式階段[6]。經(jīng)過上述分析，本文得出的結(jié)論是，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用數(shù)字化技術(shù)對企業(yè)資源進(jìn)行優(yōu)化整合，對企業(yè)傳統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式進(jìn)行升級，提升企業(yè)核心競爭力的一項(xiàng)系統(tǒng)工程。目前關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財務(wù)、審計的研究，主要集中在以下領(lǐng)域：一是關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與會計信息可比性關(guān)系的研究，鐘廷勇等[7]、聶興凱等[8]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過抑制供應(yīng)鏈集中度、降低戰(zhàn)略差異度、提升內(nèi)控等路徑來實(shí)現(xiàn)，這些措施有助于減少重復(fù)工作并增強(qiáng)信息的準(zhǔn)確性；二是關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)融資限制關(guān)系的研究，王敬勇等[9]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低中小企業(yè)的融資制約，主要是通過提高信息透明度、降低融資成本和增強(qiáng)創(chuàng)新能力等措施來實(shí)現(xiàn)；三是關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)稅收規(guī)避關(guān)系的研究，管考磊和朱海寧[10]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效抑制企業(yè)的避稅行為，其效應(yīng)主要是通過提高信息透明度來達(dá)成；四是關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計領(lǐng)域關(guān)系的研究，凌華等[11]、翟華云和李倩茹[12]、張永珅等[13]、吳武清和田雅婧[14]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以減少審計風(fēng)險、提高審計質(zhì)量和降低審計費(fèi)用，并且可以通過內(nèi)部控制優(yōu)化和信息披露等措施來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。綜上所述，學(xué)者從不同視角探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財務(wù)領(lǐng)域的影響效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型旨在借助高端數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力、優(yōu)化組織架構(gòu)和商業(yè)盈利模式，以此提升企業(yè)的核心價值?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)的甄別與處理是數(shù)字化的比較優(yōu)勢，因此有理由相信，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的會計信息質(zhì)量亦會產(chǎn)生顯著影響。基于此，本文以2010—2021年滬深A(yù)股上市公司為樣本，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響效應(yīng)。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著改善企業(yè)的會計信息質(zhì)量。其原因在于，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可以健全內(nèi)部控制，提升信息透明度，從而有效提升會計信息質(zhì)量。本研究的邊際貢獻(xiàn)包括：第一，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)會計信息質(zhì)量整體的影響出發(fā)，研究視角更具全面性；第二，從信息透明度和內(nèi)部控制質(zhì)量雙視角探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)的會計信息質(zhì)量，豐富了關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響會計信息質(zhì)量傳導(dǎo)路徑的研究；第三，當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動能，本文研究結(jié)論不僅可以證明先進(jìn)技術(shù)對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響，而且為推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和構(gòu)建智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)提供了有益的政策啟示。二、理論分析和研究假設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將改變企業(yè)的商業(yè)模式、信息交流和價值創(chuàng)造方式，進(jìn)而對企業(yè)產(chǎn)生更深層次的影響。利用大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈等技術(shù)的優(yōu)勢，企業(yè)可以更好地應(yīng)對控制環(huán)境的非標(biāo)準(zhǔn)化變化，會計信息系統(tǒng)和控制活動也在一定層面上受到影響，從而對會計信息質(zhì)量造成沖擊。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過健全內(nèi)部控制體系、限制盈余管理以及提高財務(wù)信息透明度的方式來實(shí)現(xiàn)會計信息質(zhì)量的提高。（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息透明度與會計信息質(zhì)量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了以數(shù)據(jù)為中心的新資源，使得數(shù)據(jù)能夠自由流通和處理，從而提高公司信息的透明度。首先，企業(yè)使用大數(shù)據(jù)和其他數(shù)字技術(shù)可以為客戶提供更多有價值的商業(yè)信息，通過數(shù)據(jù)搜索和處理，操作員可以為管理者提供多層次、豐富化的會計信息，從而使企業(yè)管理者更好地掌握實(shí)時透明的經(jīng)營數(shù)據(jù)。其次，數(shù)字技術(shù)可以分析和監(jiān)測現(xiàn)場情況，例如生產(chǎn)現(xiàn)場情況、庫存實(shí)時變化數(shù)據(jù)、固定資產(chǎn)實(shí)際狀況監(jiān)測錄像等，為企業(yè)的會計信息增添透明度。最后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增強(qiáng)與市場主體的交流，降低信息輸出過程中的損失，提高公司信息環(huán)境透明度，降低獲得會計信息的成本，進(jìn)一步提高企業(yè)運(yùn)營信息的透明度，從而保證外部投資人能夠獲得更及時透明的財務(wù)信息。因此，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型建立的會計信息平臺，能提高公司不同職能部門經(jīng)營活動的可視度，讓管理層的會計政策選擇變得更加透明，進(jìn)而提升會計信息質(zhì)量。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時監(jiān)控和處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將運(yùn)營過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)實(shí)時信息化，通過會計信息系統(tǒng)的運(yùn)行形成標(biāo)準(zhǔn)財務(wù)信息，減少了管理人員對會計政策選擇的隨意性。企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)對生產(chǎn)過程進(jìn)行賦能，既能快速分析企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，又能提高管理層對會計政策和會計估計選擇的透明性，使投資者能夠更好地評估公司的會計政策與會計估計選擇的合理性。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以抑制企業(yè)盈余管理，能夠有效降低管理層在會計信息決策中的主觀裁量權(quán)，最終提升會計信息質(zhì)量。（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、內(nèi)部控制與會計信息質(zhì)量為確保會計信息的可靠性，企業(yè)應(yīng)建立并健全內(nèi)部控制體系。內(nèi)部控制包括控制環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通、監(jiān)督等方面，這些要素被規(guī)定在《內(nèi)部控制整合框架》中。以上方面相互作用、相互牽制，共同構(gòu)成了企業(yè)內(nèi)部控制體系。數(shù)字化轉(zhuǎn)型打破了傳統(tǒng)的組織邊界，促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)管理、設(shè)備、產(chǎn)品、資源和決策等系統(tǒng)之間的互通互聯(lián)，從而進(jìn)一步營造良好的內(nèi)部控制環(huán)境[15]。例如在信息溝通方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了信息的時效性，進(jìn)而提高了會計信息傳遞的效率[16]；在控制活動方面，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級實(shí)現(xiàn)控制手段的自動化，可以更加有效地提高企業(yè)的內(nèi)部管理水平。實(shí)際工作中，企業(yè)采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型建立了數(shù)字化會計信息系統(tǒng)和財務(wù)共享中心，并將內(nèi)部控制嵌入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了自動化控制，降低了控制風(fēng)險，增強(qiáng)了內(nèi)部監(jiān)督和制約，促進(jìn)了合規(guī)經(jīng)營，保障了會計信息質(zhì)量。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可利用人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等技術(shù)來增強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部各職能部門的數(shù)據(jù)互享和團(tuán)隊(duì)協(xié)作，通過挖掘海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策來預(yù)防控制風(fēng)險，從而高效監(jiān)督公司會計信息質(zhì)量水平。數(shù)字化控制技術(shù)的廣泛應(yīng)用，能夠加強(qiáng)對各個職能單位和個人的監(jiān)控，從而減少管理層操縱或粉飾會計報表的可能性。通過上述理論分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)信息透明度和內(nèi)部控制產(chǎn)生效應(yīng)，從而對會計信息質(zhì)量產(chǎn)生積極影響。所以，本文提出研究假設(shè)：H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會顯著提升會計信息質(zhì)量。三、研究設(shè)計（一）數(shù)字化指數(shù)的測算目前，有三種主要方法可以用于衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第一種方法是采用虛擬變量，但該方法無法準(zhǔn)確反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度，可能會造成過度識別[17]。第二種方法是通過計算數(shù)字化技術(shù)無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)的比例來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度[13]，但該方法無法完全反映企業(yè)實(shí)際的數(shù)字化應(yīng)用水平。第三種方法是通過文本分析技術(shù)從企業(yè)的年報中提取關(guān)鍵詞頻率，以衡量其數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，提供了一種評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)[18-19]，具有一定的科學(xué)性和可行性。本文采用吳非等[18]提出的方法，即借助Python開放源的“Jieba”分詞功能從上市公司年報中提取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞，并統(tǒng)計這些關(guān)鍵詞的詞頻，將這些數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞頻加1并取對數(shù)作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況的代理指標(biāo)（Digital），進(jìn)而準(zhǔn)確地刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度，特征詞可參見表1。（二）計量模型選擇本文旨在使用雙向固定效應(yīng)模型來考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響：其中：i和t分別表示企業(yè)和年份；DA為企業(yè)的會計信息質(zhì)量，參考馬黎珺等[20]的做法，本文具體利用企業(yè)的盈余操縱程度衡量企業(yè)的會計信息質(zhì)量，盈余操縱程度越大，表示企業(yè)的會計信息質(zhì)量越差；Digital為企業(yè)的數(shù)字化指數(shù)，具體測算過程如前文所述。Control為控制變量組，包括企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、資本結(jié)構(gòu)（Lev）、董事會規(guī)模（board）、審計意見（Opinion）和管理層持股比例（Mah）。為了度量企業(yè)的規(guī)模、年齡和資本結(jié)構(gòu)，可以使用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)、企業(yè)成立時間的自然對數(shù)和企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率。另外，可以使用董事會成員人數(shù)的自然對數(shù)來衡量企業(yè)董事會的規(guī)模，并通過計算獨(dú)立董事人數(shù)與董事會成員人數(shù)的比例得出獨(dú)立董事比例。審計意見取標(biāo)準(zhǔn)審計意見為1，否則為0。管理層持股比例用管理層持股數(shù)量占總股數(shù)的比例表示。？滋為企業(yè)個體固定效應(yīng)，λ為時間固定效應(yīng)，？著為隨機(jī)擾動項(xiàng)。（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》是中國信息通信研究院每年發(fā)布的一份報告，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個方面。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是指數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化則是數(shù)字技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的過程。根據(jù)該白皮書的具體劃分，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化主要涵蓋電子信息制造業(yè)、基礎(chǔ)電信業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和軟件服務(wù)業(yè)，這些行業(yè)中的企業(yè)天生具備數(shù)字化優(yōu)勢，可能不存在從無到有的數(shù)字化過程。因此，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響，最優(yōu)的樣本是選擇數(shù)字產(chǎn)業(yè)之外的其他企業(yè)進(jìn)行研究?；诖耍疚倪x取了2010年至2021年間在滬深A(yù)股上市的公司作為研究樣本，剔除了ST、金融保險業(yè)以及缺乏主要變量的公司，并對所有的連續(xù)變量采取1%的縮尾處理以消除其影響。本研究得到了來自3212家公司的27920條觀測值。本文所使用的企業(yè)基本信息和財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。表2列出了主要變量的描述性統(tǒng)計。四、實(shí)證結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)（一）基準(zhǔn)結(jié)果表3匯總了計量模型（1）的回歸結(jié)果。在回歸中，本文同時控制了企業(yè)的個體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，即利用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。列（1）是沒有納入控制變量的回歸結(jié)果，數(shù)字化指數(shù)的系數(shù)為負(fù)，而且在1%的統(tǒng)計水平上高度顯著。這初步說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升企業(yè)會計信息質(zhì)量。列（2）進(jìn)一步對企業(yè)層面的特征變量進(jìn)行了控制，回歸發(fā)現(xiàn)數(shù)字化指數(shù)的系數(shù)仍在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負(fù)。這充分證明數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)可以顯著提升企業(yè)會計信息質(zhì)量。因此，H1得證。（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)1.內(nèi)生性問題與處理表3結(jié)果的可信性依賴于模型（1）中解釋變量數(shù)字化指數(shù)的外生性。但可能會由于以下兩個原因出現(xiàn)內(nèi)生性問題：一是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和會計信息質(zhì)量可能會存在雙向因果關(guān)系，二是模型（1）存在未考慮對企業(yè)會計信息質(zhì)量產(chǎn)生影響的遺漏變量。為此，本文通過選擇合理的工具變量回歸進(jìn)行解決。參考王桂軍等[21]和袁淳等[22]的做法，分別利用企業(yè)所在地到杭州的距離（IV_hz）以及企業(yè)所在地級市的電信與互聯(lián)網(wǎng)普及程度（IV_in）作為工具變量。選擇企業(yè)所在地距杭州的距離作為工具變量的原因在于：首先，杭州是中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的起源地，因此，距離杭州越近的企業(yè)可能更快地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，滿足相關(guān)性要求；其次，地理距離是一個嚴(yán)格的外生變量，不會對企業(yè)內(nèi)在的會計信息質(zhì)量產(chǎn)生其他直接影響，滿足排他性約束。而選擇企業(yè)所在地級市的電信與互聯(lián)網(wǎng)普及程度作為工具變量的原因在于：一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)度高度依賴于外部的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，因此電信與互聯(lián)網(wǎng)普及程度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間存在相關(guān)性；另一方面，地域?qū)用娴碾娦排c互聯(lián)網(wǎng)普及程度無法對微觀企業(yè)層面的會計信息質(zhì)量產(chǎn)生直接影響，滿足排他性約束。表4匯報了工具變量法的回歸結(jié)果。企業(yè)所在地到杭州的距離符合不隨時間而改變的固有特征，在回歸時如果控制企業(yè)個體固定效應(yīng)，則無法得到數(shù)字化指數(shù)的估計系數(shù)。因此，在以企業(yè)所在地距杭州距離作為工具變量時，本文具體利用兩階段二乘法進(jìn)行回歸；在以企業(yè)所在地級市的電信與互聯(lián)網(wǎng)普及程度作為工具變量時，則采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。從工具變量的有效性來看，在第一階段回歸中，不管是否納入控制變量，工具變量IV_hz和IV_in的系數(shù)分別在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負(fù)和顯著為正。這表明，一方面，離杭州的距離越遠(yuǎn)，企業(yè)數(shù)字化水平越低；另一方面，企業(yè)所在地級市的互聯(lián)網(wǎng)普及程度越高，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型越快。以上兩個結(jié)果均符合理論預(yù)期。在進(jìn)一步考慮工具變量的弱識別檢驗(yàn)時，研究發(fā)現(xiàn)Cragg-DonaldWaldF統(tǒng)計量的值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了10%顯著性水平的臨界值16.38。因此，本文所選工具變量既沒有弱工具變量問題，又滿足相關(guān)性要求。此外，根據(jù)不可識別檢驗(yàn)的AndersonLM統(tǒng)計量，在1%的顯著性水平上也沒有發(fā)現(xiàn)工具變量存在不可識別問題。在兩階段最小二乘法的第二階段回歸中，數(shù)字化指數(shù)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，這表明即使考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，表3中的結(jié)果仍然具有穩(wěn)健性，也即數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)可以顯著提升企業(yè)會計信息質(zhì)量。2.改變數(shù)字化指數(shù)的測算方法雖然基于年報進(jìn)行文本分析是測算企業(yè)數(shù)字化指數(shù)的主流方法，但仍然有學(xué)者利用數(shù)字化技術(shù)無形資產(chǎn)占無形資產(chǎn)的比重來衡量企業(yè)的數(shù)字化水平[13]。為了確保研究結(jié)論與其他文獻(xiàn)的可比性，本文重新采用數(shù)字化無形資產(chǎn)占比作為測算方法，表5展示了回歸結(jié)果數(shù)據(jù)。研究表明，在控制企業(yè)個體固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)的情形下，數(shù)字化指數(shù)的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，即使采用了不同的測算方法，本文的結(jié)論依然具有穩(wěn)健性。3.規(guī)避企業(yè)的“策略性”行為利用文本分析測算企業(yè)的數(shù)字化指數(shù)可能會受到企業(yè)“策略性”信息披露行為的影響[22]。這是因?yàn)椋阂环矫?，企業(yè)可能會出于“策略性”保密而在財務(wù)報告中較少披露與數(shù)字技術(shù)引進(jìn)和運(yùn)用相關(guān)的信息；另一方面，企業(yè)亦有可能會因?yàn)椤安呗孕浴背醋鞫嬖谶^高披露數(shù)字化信息的行為。因此，本文參考王桂軍等[21]的做法，利用以下兩種方法規(guī)避企業(yè)的“策略性”行為：（1）剔除樣本期內(nèi)被證監(jiān)會處罰的企業(yè)進(jìn)行回歸；（2）僅保留信息披露考核為優(yōu)秀和良好的企業(yè)樣本進(jìn)行回歸。以上結(jié)果如表6所示，不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化指數(shù)依然在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明，即使考慮到企業(yè)在“策略性”披露方面可能造成的干擾，本文的結(jié)論仍然穩(wěn)健。4.雙重差分估計為了進(jìn)一步緩解數(shù)字化指數(shù)的內(nèi)生性問題，本文將企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型視為一次準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用交疊雙重差分進(jìn)行估計。具體模型設(shè)計如下：其中，D為雙重差分變量，按照是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型將企業(yè)樣本分為處理組和控制組，D等于1表示處理組企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后，D等于0表示處理組企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前和所有控制組企業(yè)，其他變量定義與模型（1）相同。交疊雙重差分的估計結(jié)果如表7所示，在同時控制企業(yè)個體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)之后，不管是否納入企業(yè)層面的控制變量，雙重差分項(xiàng)D的系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)。這說明，即使通過準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的方法降低內(nèi)生性問題，本文結(jié)果仍然穩(wěn)健。五、機(jī)制檢驗(yàn)理論分析部分認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)的信息透明度以及內(nèi)部控制質(zhì)量，進(jìn)而提升企業(yè)的會計信息質(zhì)量，下文將對此進(jìn)行進(jìn)一步探討和實(shí)證檢驗(yàn)。中介效應(yīng)模型為：其中，Mes為中介變量，表示企業(yè)的信息透明度（Trans）和內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）。證券分析師是專業(yè)的金融市場參與者，通常而言，分析師的跟蹤有助于提高企業(yè)的信息透明度[23]。因此，本文參考Lang等[23]、辛清泉等[24]的做法，使用分析師跟蹤人數(shù)加1的自然對數(shù)刻畫企業(yè)的信息透明度。進(jìn)一步地，參考張欽成和楊明增[25]的做法，采用迪博（DIB）數(shù)據(jù)庫披露的“內(nèi)部控制指數(shù)”衡量企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量。表8匯報了中介效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，所有回歸均同時控制了企業(yè)個體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。列（1）、列（2）為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以通過提高企業(yè)信息透明度提升企業(yè)會計信息質(zhì)量的估計結(jié)果。列（1）的回歸中，數(shù)字化指數(shù)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)信息透明度。列（2）將企業(yè)信息透明度納入基準(zhǔn)模型的回歸中，企業(yè)信息透明度的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，這說明企業(yè)信息透明度會顯著提高企業(yè)會計信息質(zhì)量。由此可得，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高信息透明度顯著提升企業(yè)會計信息質(zhì)量。列（3）、列（4）匯報了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量提升企業(yè)會計信息質(zhì)量的估計結(jié)果?？梢钥闯?，列（3）中數(shù)字化指數(shù)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，列（4）中企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，同時，內(nèi)部控制質(zhì)量又會顯著提高企業(yè)的會計信息質(zhì)量。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也可以通過提高內(nèi)部控制質(zhì)量提高企業(yè)的會計信息質(zhì)量。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高會計信息質(zhì)量的傳導(dǎo)路徑已基本厘清，即企業(yè)