Research on the Impact of Digital Transformation on Agricultural Listed Companies' Fulfillment of Social Responsibility

利益相关者理论认为，包括农业上市公司在内的经济组织可被视为所有利益相关者共同签署的“契约集合”^[14]，它不仅包括企业与其股东间的“契约”，也涵盖了企业与政府、员工、客户及公众等其他利益相关者之间的“契约”^[15]。根据利益相关者理论，可将企业社会责任理解为：基于法律和制度安排，对股东、政府、员工、客户、公众等其他利益相关者以及环境所必尽或应尽的责任^[16]。已有文献表明，影响企业社会责任的路径众多，其中最主要的是内部治理^[17]、信息质量^[18]、外部关系^[19]。在数字化转型浪潮中，农业企业可以利用数字技术迅速捕捉与分析各利益相关方的价值需求，建立与利益相关者互动的多方渠道^[20]，并基于“契约”关系影响农业企业履行社会责任表现。

从利益相关者角度分析，数字化转型加强了农业上市公司与利益相关者之间的联系，拓展了其与社会之间的互动方式，为各方参与财务治理提供了机会。第一，数字化转型能够帮助农业上市公司利用互联网等数字技术迅速并准确地掌握利益相关者的需求信息，加强与各利益相关方的交互关系，以此建立更加长期的“契约”关系并作出符合社会预期的行为。第二，数字化转型拓宽了满足利益相关者利益诉求的渠道，促使各方更多参与企业价值创造，从而更好地履行社会责任。第三，数字化转型的信息扩散效应，能够使股东等利益相关者加强对农业上市公司资本市场以及自身权益的关注^[21]，促使股东更多参与公司治理，纠正损害股东利益的不当行为。第四，政府可利用与农业上市公司间的数字网络深度参与监督 ^[22]，激发农业上市公司合法性需求，提高履行社会责任表现。第五，数字化转型增加了农业上市公司对数字化技术人才的需求，促使员工提升自身技能和知识水平^[23]，并且通过内部数字化平台和工具收集员工的建议和反馈，增加员工的参与感与归属感。第六，数字化转型能促使客户和社会公众对农业上市公司实施监督，迫使企业管理者更加重视自身社会责任表现，推动农业上市公司积极履行责任。

从财务治理机制分析，数字化转型为利益相关者提供了更多参与治理的机会，有助于农业上市公司改善财务治理效能，进而提高社会责任履行水平。理论上这些机制包括：内部控制治理、财务信息治理、财务风险治理。对于内部控制治理，农业上市公司借助数字化转型可优化内部控制活动，强化信息沟通及传递的有效性，弱化高管权力滥用与代理问题，进而促进农业上市公司做出符合公众利益的社会责任行为^[24]。对于财务信息治理，数字化转型促进了数据自动化收集的实践，强化农业上市公司社会责任信息披露的准确性和一致性，改善信息披露质量^[18]，迫使农业上市公司基于财务信息高质量披露约束传递和承担更多社会责任。对于财务风险治理，农业上市公司依靠数字技术打破传统部门和利益相关者间的边界，提高信息共享，有利于更好地评估财务风险，加强财务风险治理能力^[25]，保护各利益相关者权益，促进农业上市公司更好地履行社会责任。基于以上分析，本文提出如下研究假设：

H1：数字化转型对农业上市公司履行社会责任表现产生显著积极影响。

H2：数字化转型通过提升内部控制治理、财务信息治理、财务风险治理等财务治理水平，对农业上市公司履行社会责任表现产生积极影响。

本文选取2013-2022年中国A股农业上市公司为初始样本，在此基础上进行如下处理：

1) 剔除ST、*ST、PT等财务异常样本;

2) 剔除数据不全或残缺样本;

3) 所有连续变量进行上下1%的Winsorize处理。

经处理，得到220个样本观测值。数据主要来源于CSMAR数据库。

构建如下回归模型来考察数字化转型对农业上市公司履行社会责任表现CSR的影响：

式中：i表示农业上市公司; t表示年份; α₀为常数项; DCG表示农业上市公司数字化转型水平; controls_j表示可能影响社会责任表现的控制变量，总计12种，详见2.3.4节; μ_t表征时间效应; ε_it代表随机扰动项。此外，对公司层面使用聚类稳健标准误，以修正异方差及处理公司组内自相关。

为检验财务治理机制，参考温忠麟等^[26]的“三步法”，加入代表财务治理的系列变量FG，构建如下中介效应回归模型：

参数含义详见文献[26]。若式(2)与式(3)中β₁估计系数显著为正，且β₅估计系数亦为正，则中介效应存在。

参考肖翔等^[27]的做法，以上交所2008年发布的《关于加强上市公司社会责任承担工作的通知》^[28]中定义的每股社会贡献值来衡量农业上市公司履行社会责任状况。

参考吴非等^[3]的做法，基于Python语言程序，提取出农业上市公司年报文本信息作为数据池，并根据“人工智能技术” “大数据技术” “云计算技术” “区块链技术”和“数字技术运用”5个维度构建特征词体系，从财务报告中提取出相关特征词的词频总数作为该农业上市公司数字化转型的程度。由于此类数据具有典型的“右偏性”特征，故将这5类关键词在年报中披露次数的总和加1后取自然对数。

借鉴赵息等^[29]的研究，利用内部控制治理、财务信息治理、财务风险治理等具体变量系统反映财务治理水平。

为控制可能影响农业上市公司履行社会责任表现的其他因素，参考文献[30-32]，将农业上市企业规模(Size)、财务杠杆(Lev)、盈利能力(ROA)、经营现金流(Cashflow)、成长性(Growth)、董事会规模(Board)、独董占比(Indep)、两职合一(Dual)、股权集中度(Top)、成立年限(Firmage)、机构投资者持股比例(Inst)以及管理费用率(Mfee)作为控制变量，并进一步控制行业和年份固定效应。主要变量的具体定义见表 1。

表 2为主要变量的描述性统计。由表 2可知：核心解释变量CSR的统计值表明样本中一定数量的农业上市公司履行了社会责任，且相应表现存在差异; 被解释变量DCG的统计值表明相当一部分农业上市公司积极推动数字化转型，并具有一定差异; Size、Lev、ROA、Cashflow、Growth的均值和标准差反映了样本农业上市公司规模较大、负债适中、有一定盈利能力及成长性的现实特征; Board、Indep、Dual、Top、Firmage、Inst、Mfee的均值和标准差表明样本农业上市公司治理特征明显，成立时间总体较长。总体而言，描述性统计结果基本符合我国农业上市公司的现实特征。

在基准回归前，分别进行相关性系数分析与Hausman检验。相关性系数分析结果显示，方差膨胀因子VIF显著低于10，模型不存在严重的共线性问题。Hausman检验显示p值为0.000，拒绝原假设，采用固定效应模型较合适。

表 3为基于固定效应模型的基准回归结果，其中列(1)未控制固定效应，结果显示数字化转型估计系数为0.158，在1%水平上显著为正，表明数字化转型显著促进了农业上市公司履行社会责任表现。列(2)控制年份效应，结果显示数字化转型估计系数为0.178，在1%的水平上显著为正。列(1)与列(2)表明数字化转型加强了农业上市公司与利益相关者间的互动，为各方参与公司治理提供了机会，推动农业上市公司积极履行社会责任，研究假设H1得证。上述基准检验结果在A股上市公司较普遍，例如某主营业务涵盖饲料生产、畜禽养殖的农业上市公司，积极推动智能化养殖、供应链数字化等系列数字化转型举措，并在此基础上开发数字化平台与股东、客户等利益相关方保持频繁互动，为多方参与公司治理提供了有效渠道，每股社会贡献值等反映履行社会责任的指标逐年提升。

1) 更替变量测试。为弱化变量选取偏误影响，以袁淳等^[33]提出的数字化程度指标DIG作为替代核心解释变量，以权小锋等^[34]提出的基于和讯网的企业社会责任评分Score作为替代被解释变量，再次回归分析。表 4列(1)-(2)的结果显示，替换后的DIG在1%的水平上对农业上市公司社会责任CSR产生了显著正向影响，且农业上市公司Score的估计系数亦呈现正向显著性，这与基准回归分析的结论保持一致。

2) 实质性社会责任测试。农业上市公司履行社会责任可分为象征性与实质性履行，前述研究结论无法充分印证其数字化转型有效推动了实质性社会责任履行。为此，参考Hu等^[35]的方法，尝试利用不同评级机构ESG评分差异测算农业上市公司实质性社会责任履行状况RWS。

式中：i表示农业上市公司; t表示年份; d_i，t为彭博ESG评分，p_i，t为万德ESG评分; ESGdis为所有农业上市公司的彭博ESG评分均值; ESGper为所有农业上市公司的万德ESG评分均值; δ_dis和δ_per分别为样本对应d_i，t和p_i，t的标准差。若RWS为负数，说明农业上市公司在履行ESG等社会责任方面“说少做多”，赋值1表征其更多履行了实质性社会责任; 反之则“说多做少”，赋值0表征其更多为象征性履行社会责任。表 4列(3)结果显示，DIG估计系数为0.013且正向显著，说明农业上市公司数字化转型显著促进了实质性社会责任履行。这一结果不仅印证了原结论的稳健性，还在一定程度上丰富了实质性社会责任履行证据。

3) 调整样本区间。鉴于2019年末暴发的“新冠”疫情冲击了农业上市公司数字化转型进程及经营活动，进而波及社会责任履行。为削弱潜在外部冲击效应，剔除2020-2021年的数据样本，并对剩余年份样本重新回归测试。表 4列(4)结果显示，数字化转型对农业上市公司企业社会责任影响的估计系数仍在1%的水平上显著为正，结论未变。

4) 非线性模型测试。考虑到数字化转型与农业上市公司企业社会责任之间可能存在“U”型或“倒U”型效应，将数字化转型的二次项DCG²加入原模型，考察可能存在的模型偏误干扰。表 4列(5)中数字化转型二次项DCG²的估计系数为0.148，并不显著，表明先前的研究结论未受到非线性模型选择偏误的影响，保持了稳健性。

1) 工具变量法。考虑到农业上市公司数字化与其履行社会责任之间可能存在双向因果关系，即受到“社会责任表现好推动了数字化转型”的干扰。借鉴文献[36]选取互联网普及率Inet作为工具变量(Ⅳ)，并以户籍人口口径下每百人互联网宽带用户数对其进行测度，以此排除可能存在的因果倒置，检验结果见表 5。列(1)中F值为107.575，高于阈值10，工具变量Inet对数字化转型影响的估计系数正向显著，说明不存在弱工具变量问题。列(2)二阶段自变量DCG的估计系数为0.161，在5%水平上显著为正。此外，在列(3)工具变量排他性检验中，Inet对CSR无显著影响，其满足工具变量排他性约束条件。总之，考虑因果倒置影响后结果仍较稳健。

2) Heckman法。农业上市公司是否推进数字化转型可能并非随机决策，而是基于政策激励与外部环境的自主选择，进而产生自选择问题。为克服自选择偏误造成的影响，采用Heckman两阶段回归法进行稳健性测试。在一阶段，表 5列(4)基于Probit模型估计农业上市公司数字化转型虚拟变量DCG_dummy，该变量按年度中位数进行二分赋值，高于年度中位数的取值为1，低于或等于年度中位数的取值为0。在此基础上，将其作为一阶段的被解释变量并计算出逆米尔斯比率IMR。在二阶段，将IMR作为控制变量代入模型进行回归检验。列(5)结果显示，DCG的回归系数依然在1%的水平上显著为正。表明考虑自选择问题后，本文的研究结论仍成立。

3) 双重差分法。为克服遗漏变量、随机因素等内生性问题，本文参考文献[37]思路，利用“宽带中国”战略试点政策这一准自然实验实施双重差分(DID)评估。“宽带中国”战略自2013年开始，并在2014-2016年分3批选定了120个宽带建设试点城市。该政策意在强化数字基础设施建设，推动地方企业数字化转型。Treat表示是否为“宽带中国”战略试点所在地企业，1代表实验组，0代表对照组; Post是“宽带中国”政策实施时间的虚拟变量，对于成为“宽带中国”试点城市的农业上市公司，政策实施当年及其后取值为1，其他为0; DID表示双重差分Post×Treat。表 6列(1)结果显示，双重差分项DID的回归系数正向显著，说明在“宽带中国”试点政策实施后，农业上市公司履行社会责任表现显著提升，与预期一致。

4) 安慰剂法。为排除其他随机因素的影响，本文进一步构造了将政策实施时点提前1年的安慰剂双重差分变量DID_1和将政策实施时点提前2年的安慰剂双重差分变量DID_2进行安慰剂检验。表 6列(2)、(3)中DID_1和DID_2估计系数都不显著，表明原研究结论较少受时间趋势变化的影响。

根据中介效应模型式(2)、(3)，进一步从财务治理角度考察数字化转型影响农业上市公司履行社会责任的内部控制治理、财务信息治理、财务风险治理机制。表 7为财务治理机制的具体检验结果，列(1)、列(2)考察了内部控制治理机制，以内部控制质量变量替代内部控制治理水平，并借鉴文献[38]度量，采用迪博企业风险管理技术有限公司发布的内部控制信息披露指数，并对其加1后取自然对数，以衡量企业内部控制质量IC。列(1)结果显示，DCG对IC在1%的水平上产生积极影响，说明数字化转型有助于农业上市公司改善内部控制质量及治理水平。列(2)DCG、IC与CSR的回归系数均正向显著，说明数字化转型能够促进农业上市公司提高内部控制质量，加强对内部机会主义行为的治理，做出更符合公众利益的社会责任决策。列(3)、列(4)考察了财务信息治理机制，根据辛清泉等^[39]的做法，利用盈余质量、信息披露考评指数、分析师盈余预测等指标的百分等级均值测度农业上市公司财务信息质量Trans。研究结果显示：DCG对Trans的影响在1%水平上显著为正，且两者均正向影响CSR，验证了财务信息治理的中介效应。列(5)、列(6)考察了财务风险治理机制，利用Z-score度量财务风险治理水平。Z-score作为经典的企业财务困境预警指标，其值越高，代表财务越健康，财务风险治理越好。列(5)数字化转型DCG的估计系数为0.324，在1%的水平上显著促进了农业上市公司财务风险治理能力。列(6)DCG、Z-score与CSR的估计系数均正向显著，表明数字化转型能够通过改善农业上市公司财务风险治理水平来改善企业履行社会责任状况。

我国幅员辽阔，不同地区数字化基础设施与市场要素流动水平差异较大，数字化转型对农业上市公司履行社会责任的影响存在地区异质性。相较西部地区，东部与中部地区数字化基础设施相对完善，市场化程度更高，数据资产等市场要素流动更便利，数字化转型及践行社会责任的理念更强，农业上市公司利用数字化契机促进社会责任履行的效果或更加显著。而受到基础设施不健全、观念僵化、市场要素流动低效等不利因素困扰，西部农业上市公司难以充分发挥数字化转型对农业上市公司社会责任的促进效应。表 8列(1)-(3)显示了不同地区农业上市公司数字化转型对履行社会责任的异质性影响。研究结果表明，数字化转型仅在“东部企业” “中部企业”组中正向显著，而在“西部企业”组却不显著，表明数字化转型对农业上市公司履行社会责任的促进效应在中东部地区更明显。

农业上市公司高管的知识背景和从业经验存在差异，这种差异可能导致其在数字化转型与社会责任履行方面形成不同的认知判断和决策选择。具备金融背景的高管往往思维更前沿、活跃，更能重视投资者与其他利益相关者的信心与评价，管理决策中倾向于利用数字化等先进思维践行优先保护股东、客户等多方利益的社会责任行为。相比之下，非金融背景高管可能更注重短期商业利益，在数字化认知与管理决策中对履行社会责任的重视程度或不及前者。表 8列(4)、列(5)显示了农业上市公司数字化转型对履行社会责任影响的高管异质性。结果表明，数字化转型仅在金融背景高管组正向显著，因此，高管具有金融背景的农业上市公司在数字化转型过程中更能显著促进社会责任履行。

近年来，随着农业现代化及数字化转型的深入开展，其社会效应备受关注。本文基于2013-2022年A股农业上市公司面板数据，实证分析了数字化转型对农业上市公司履行社会责任的影响及财务治理机制。研究发现：

1) 数字化转型对农业上市公司履行社会责任有显著促进作用，稳健性测试进一步验证了数字化转型可促进农业上市公司履行实质性社会责任。

2) 财务治理是数字化转型驱动农业上市公司履行社会责任表现提升的重要机制。换言之，数字化转型主要通过改善内部控制治理、财务信息治理、财务风险治理来提升农业上市公司履行社会责任表现。

3) 数字化转型对农业上市公司履行社会责任的促进效应存在区域、高管异质性。对于地处发达地区、具有金融背景高管的农业上市企业而言，数字化转型对其履行社会责任的促进效应更明显。

基于上述研究结论，为充分发挥数字化转型的“社会引擎”作用，推动农业企业实现经济效益与社会效益的协同发展，提出以下对策建议：

国家应加速推进农业企业数字化与社会责任履行的协同建设，加大欠发达地区数字基建投资，通过财政转移支付或专项债等形式，重点支持中西部及农村地区的数字基础设施建设，降低农业领域数字化应用门槛。同时，弥合数字鸿沟，弱化地区间数字要素流动壁垒。构建全国性农业数字要素市场，完善跨区域数据共享平台，推动土壤监测、气象信息、产业链供需等农业大数据互联互通，破除“数据孤岛”，切实提升数字化赋能社会责任的实际成效。此外，强化欠发达地区农业企业数字化配套能力建设，探索围绕数字化的补贴、培训、联建等举措行动，提升基层涉农企业数字化能力。

首先，应着力优化农业创新环境，强化农业科技金融支持，健全数字减贫、绿色低碳涉农企业贷款与税收优惠政策，激发农业科技驱动的内生动力，全面深化农业数字化转型进程。其次，积极引导农业朝“科技向善”方向发展，鼓励农业拓展数字治理在农产品溯源、公益扶贫等领域的深度应用，增强其数字化转型的社会可信度，使之不断超越技术应用服务社会价值创造。最后，涉农主体应在兼顾经济效益的基础上，将数字化转化为推动高质量发展的重要力量，充分推动数字科技服务，努力创造社会效益，助力农业产业现代化与社会可持续发展。

农业企业应充分利用数字化转型契机，关注财务治理机制，不断提高社会责任表现。具体而言，应积极发挥数字化转型对内部控制治理、财务信息治理和财务风险治理的促进作用，不断提高财务业务与数字化深度融合水平，提升相应财务治理能力，为社会责任履行提供有力支持。同时，农业上市公司等大型涉农企业需关注高管异质性对数字化转型社会效应的影响，支持高管团队多元化，适度引入兼具农业与数字金融经验的高管人才，形成必要激励机制，为实现高质量发展与充分履行社会责任的双赢目标作出贡献。