CEO个体特征对企业数字化转型重要吗？——来自上市公司层面的经验证据

doi:10.16382/j.cnki.1000-5579.2025.01.014

摘要/Abstract

摘要：

以往研究较为关注新兴技术对企业数字化转型的冲击，却往往忽视企业数字化转型背后的微观基础及其差异化成因。有鉴于此，以2007—2022年沪深A股上市公司为样本，从企业高管视角考察CEO个体特征在企业数字化转型过程中所扮演的角色，以及不同约束条件下CEO对企业数字化转型的影响差异，结果发现：CEO对企业数字化转型存在显著影响，其中CEO的性别、年龄、学历、任期、专业背景均会扮演重要角色，而且不同约束条件诸如营商环境、第一大股东所有权性质和企业规模均会带来差异化影响。进一步分析CEO推动企业数字化转型可能引发的经济后果，发现企业的数字化水平越高越易于提高自身的全要素生产率，而且会对供应链上下游节点企业形成数字涟漪效应。这些发现对于加速推动企业数字化转型，具有重要的政策启示。

关键词: CEO个体特征, 企业数字化转型, 上市公司, 全要素生产率, 数字涟漪效应

Abstract:

Previous studies have paid more attention to the impact of emerging technologies on corporate digital transformation, but often neglected the micro-foundations behind corporate digital transformation and its differentiated causes. In view of this, taking the A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2007 to 2022 as a sample, this paper examines the role of CEO characteristics in the process of corporate digital transformation from the perspective of corporate executives, as well as the consequences of different constraints on the CEO’s preference for corporate digital transformation. The results show that there is a significant impact of CEO on corporate digital transformation, in which CEO’s gender, age, education, tenure, and professional background all play important roles, and different constraints such as the business environment, the nature of the ownership of the first major shareholder, and the difference in enterprise size also form a significant differentiated impact. Further analysis of the economic consequences of CEO’s driving digital transformation reveals that a higher level of digitization makes it easier for a firm to increase its total factor productivity and create a digital ripple effect on upstream and downstream nodes in the supply chain. These findings have important policy implications for accelerating corporate digital transformation.

Key words: characteristics of CEO, corporate digital transformation, listed companies, total factor productivity, digital ripples

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图/表 12

表 1

表 2

表 3

表 4

表 5

表 6

表 7

表 8

表 9

表 10

表 11

表 12

参考文献

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一级指标	二级指标	三级指标
市场环境	国内生产总值	人均地区生产总值（元）
	外商直接投资	当年实际使用外资金额（万美元）
	市场竞争程度	规模以上工业企业数（个）
政务环境	政府支出	地方一般公共预算支出（万元）
	公共服务	每万人医院、卫生院床位数
	公共服务	每万人普通中小学专任教师数
要素环境	人力资源	城镇单位从业人员数（万人）
	人力资源	普通高等学校在校学生数（人）
	融资便利度	年末金融机构人民币各项贷款余额（万元）
	数字基础设施	每万人移动电话年末用户数
	数字基础设施	每万人互联网宽带接入用户数
	物流运输	公路货运量（万吨）

类别	变量名称	符号	度量
被解释变量	企业数字化转型	Digital	企业数字化无形资产占年末无形资产总额的比例
解释变量	CEO性别	Gender	若为女性，取值为1；若为男性，则取值为0
	CEO年龄	Age	会计年度与出生年份之差除以10
	CEO学历	Degree	0=其他，1=中专及中专以下，2=大专，3=本科，4=硕士或 MBA/EMBA，5=博士
	CEO任期	Tenure	任职月份除以60
	IT专业背景	MajorIT	若CEO具有IT相关教育经历，取值为1；反之，取值为0
主要约束条件	营商环境	BE	构建3个方面12个指标，通过熵值法计算出营商环境得分
主要约束条件	股东治理	SG	第一大股东性质，分为国有和非国有两类
控制变量	企业存续期	firmage	会计年度与企业成立年份之差
	企业规模	lnasset	年末资产总额加1取自然对数
	研发投入	lnRD	研发投入加1取自然对数
	净资产收益率	ROE	净利润与净资产之比
	流动比例	liquidity	流动资产与流动负债之比
	托宾Q值	TobinQ	企业市值与总资产之比
	两职合一	Dual	CEO是否兼任董事长。若兼任，取值为1；反之，取值为0
	行业固定效应	Ind	行业虚拟变量
	年度固定效应	Year	年度虚拟变量

Variable	N	Mean	p50	SD	Min	Max
Digital	27626	0.103	0.018	0.221	0	1
Gender	27626	0.069	0	0.254	0	1
Age	27626	5.011	5	0.693	2.600	8.200
Degree	27626	3.445	4	0.900	0	5
Tenure	27626	0.834	0.667	0.676	0	4.133
MajorIT	27626	0.032	0	0.175	0	1
firmage	27626	17.450	17	6.206	0	64
lnasset	27626	12.820	12.610	1.263	8.596	19.400
lnRD	27626	8.649	8.630	1.523	0	15.810
ROE	27626	0.064	0.079	0.305	-23.150	6.333
liquidity	27626	3.087	1.878	4.378	0.075	190.900
TobinQ	27626	2.092	1.658	1.575	0.634	92.250
Dual	27626	0.342	0	0.475	0	1

	*Digital*	*Gender*	*Age*	*Degree*	*Tenure*	*MajorIT*	*firmage*	lnasset	lnRD	*ROE*	*liquidity*	*TobinQ*	*Dual*
*Digital*	1
*Gender*	0.02^*	1
*Age*	−0.04^*	−0.05^*	1
*Degree*	0.08^*	−0.02^*	−0.07^*	1
*Tenure*	−0.02^*	−0.00	0.25^*	−0.01	1
*MajorIT*	0.14^*	−0.02^*	−0.02^*	0.08^*	0.02^*	1
*firmage*	−0.02^*	0.02^*	0.15^*	0.02^*	0.10^*	−0.03^*	1
lnasset	−0.11^*	−0.04^*	0.13^*	0.15^*	0.08^*	−0.03^*	0.22^*	1
lnRD	0.04^*	−0.04^*	0.10^*	0.15^*	0.11^*	0.06^*	0.12^*	0.58^*	1
*ROE*	−0.03^*	0.01	0.02^*	−0.01^*	0.02^*	−0.00	−0.04^*	0.04^*	0.05^*	1
*liquidity*	0.11^*	0.01	−0.03^*	0.01	−0.05^*	0.03^*	−0.15^*	−0.27^*	−0.13^*	0.05^*	1
*TobinQ*	0.07^*	0.02^*	−0.01^*	0.04^*	0.05^*	0.05^*	−0.01	−0.25^*	−0.07^*	0.03^*	0.09^*	1
*Dual*	0.06^*	-0.06^*	0.20^*	-0.01^*	0.16^*	0.04^*	-0.08^*	-0.18^*	-0.03^*	0.01	0.10^*	0.05^*	1

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
	*Digital*	*Digital*	*Digital*	*Digital*	*Digital*	*Digital*	*Digital*
Gender		0.010^**					0.010^**
		(0.004)					(0.004)
Age			−0.007^***				−0.005^***
			(0.002)				(0.002)
Degree				0.008^***			0.007^***
				(0.001)			(0.001)
Tenure					−0.003^*		−0.002
					(0.002)		(0.002)
MajorIT						0.026^***	0.024^***
						(0.007)	(0.007)
firmage	−0.001^***	−0.001^***	−0.001^***	−0.001^***	−0.001^***	−0.001^***	−0.001^***
	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
lnasset	−0.022^***	−0.022^***	−0.022^***	−0.023^***	−0.022^***	−0.022^***	−0.022^***
	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)
lnRD	0.009^***	0.009^***	0.009^***	0.009^***	0.009^***	0.009^***	0.009^***
	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)
ROE	−0.009^**	−0.009^**	−0.009^**	−0.008^**	−0.009^**	−0.009^**	−0.008^**
	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)
liquidity	0.002^***	0.002^***	0.002^***	0.002^***	0.002^***	0.002^***	0.002^***
	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
TobinQ	0.001	0.001	0.001	0.001	0.001	0.001	0.001
	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)
Dual	0.003	0.004	0.006^**	0.003	0.004^*	0.003	0.006^**
	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.003)
_cons	0.189^***	0.186^***	0.215^***	0.176^***	0.187^***	0.189^***	0.193^***
	(0.027)	(0.027)	(0.027)	(0.027)	(0.027)	(0.027)	(0.028)
R²	0.315	0.315	0.315	0.316	0.315	0.315	0.317
N	27 626	27 626	27 626	27 626	27 626	27 626	27 626
Year & Ind	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES