1. 引言
自中国改革开放以来，家族企业成为了国民经济结构中重要的一支力量。经过四十多年的发展，家族企业实现了从无到有的过程。根据2022年发布的《中国家族企业研究报告》可知，在中国，家族企业占全国企业数量近5成，在民营上市企业中占比过半。在信息交换迅速、全球化加快的今天，中国作为世界第二大经济体，对全球经济和贸易影响深刻，中国的家族企业身处时代的洪流当中，在汹涌的波涛中奋勇向前，扮演着积极的角色，随着市场化经济在中国的迅速发展，中国民营经济(以家族经济为主)已经成为推动中国发展的重要力量。随着时代的变迁，中国百强家族企业创始人的平均年龄已接近60岁，代际传承迫在眉睫。然而，中国二代成员对家族企业的参与度普遍不高，且“创一代”尚未制定完备的传承规划。未知挑战层出不穷，家族企业的前行之路充斥着诸多不确定因素。
在数字技术日新月异的背景下，数字经济正逐步成为我国经济增长的关键引擎。党的二十大报告高瞻远瞩地提出了“加速数字经济发展步伐，深化数字经济与实体经济的融合，并致力于构建具备全球竞争力的数字产业集群”的战略目标，为我国数字经济的未来发展指明了清晰的方向。在全面深化改革、加速经济转轨的制度环境中，企业要想获得可持续发展与价值突破，唯一的办法就是持续地进行战略变革[1]。战略变革不仅体现在企业家对新技术、新模式的敏锐洞察力上，更在于他们对于市场趋势的深刻理解与快速响应。正是依靠这份不懈追求和勇于突破的精神，家族企业能够在我国经济的多元化浪潮中乘风破浪，不仅在混合所有制经济中站稳脚跟，也在资本市场的激烈竞争中占据了举足轻重的位置。三十多年过去了，家族企业的创立者大都已近六十岁，二代亦已步入而立之年，企业面临着“子承父业”的严峻考验。未来中国民营企业的传承是一个重要的研究视角[2]。家族企业在传承的同时，不断地进行创新和改革，这种动态的发展策略对其持续的繁荣和稳固至关重要。通过不断地改革，家族企业主可以确保企业能够适应变化的市场环境，保持竞争力，从而实现长期稳定的发展[3]。然而，相关研究显示，由于家族企业深受传统观念的影响，往往倾向于采取保守的经营策略，这种对社会情感财富的过度保护，导致它们在面对市场变化时表现出明显的风险规避行为。这种倾向性不仅减少了企业的改革动力和尝试新事物的勇气，也可能阻碍了其长期发展和竞争力的提升[4]。
基于以上分析，本文以2010~2022年沪深A股主板上市家族企业作为研究样本进行实证研究。本文可能的贡献在于探讨了代际传承与企业数字化转型之间的影响效应，丰富了代际传承与企业治理的相关研究，现有文献大多数认为影响企业进行数字化转型决策的因素大多来源于外部制度环境，如管理层异质性、机构投资者、地方政府财政支出等。本文从企业内部视角进行研究，发现代际传承过程中二代继任者的性别也能对企业数字化转型决策起到一定的影响作用，有助于弥合当前研究中的矛盾观点，同时也丰富了代际传承对企业数字化转型的研究成果。同时本文也拓展了代际传承经济后果的相关研究，现有文献大多数关注代际传承对企业经营绩效、企业创新、战略变革等方面的影响，而本文系统地检验了在数字经济背景下，家族企业代际传承对企业数字化转型这一重大决策的影响，也为企业治理提供了更多的经验支撑。
2. 理论分析与假设提出
家族企业不同于非家族企业，其董事、副董事、总经理等高级职业经理人往往都属于同一家族，因此随着家族成员的不断增加，家族企业长久发展的愿景更加强烈，所做的投资行为都具有长期导向，宁愿牺牲短期利益，也要长远考虑，将财富的保值增值和传承作为主要目标。近年来，数字化转型为企业带来的利益之大不言而喻，不仅在降本增效方面发挥着重要作用，还极大地缓解了供需双方的信息不对称程度，再加上中国政府正大力推动数字化发展，为各行各业的数字化转型提供资金与技术的支持。因此，不少二代在新上任后为了证明自己，避免“少主难以服众”的尴尬，会加大数字化投入，借此证明自己，并构建个人在家族企业中的权威。同时，也会利用自身特征，比如更为新颖的视野、激进的投资理念和更大的风险偏好带领或影响家族企业投资于数字化转型[5]。然而，决策者的每一个决定都会影响整个家族的兴衰，为了避免家族控制权的旁落和社会情感财富的流失，决策者可能更倾向于规避风险和损失。尤其在父子共治期间，为了避免风险较大、未来不确定性较高的项目，企业的资源配置策略往往由“守”转“攻”，流向更多的低风险项目，使更有创造性但高风险的活动更有可能被抑制，但却可以平稳度过交接班的动荡期。由于企业数字化转型属于高风险项目，转型周期较为漫长，投资回报也具有不确定性，可能对公司的短期业绩产生负面影响，从而破坏继任者在接管公司时的权威，所以父辈为了帮助二代顺利接班上位可能不愿冒此风险，从而减少或不进行企业数字化投资，将更多的研发资源配置到更传统和更可能带来增量的领域。
2.1. 二代继任者性别差异对企业数字化转型的影响
在家族企业中，代际传承一直是研究的重点之一。近年来，随着女性继承人在家族企业中的地位不断上升，其特殊性也逐渐受到了学术界的重视。全球范围内女性担任家族企业高层管理人的数量也越来越多，但目前关于家族企业中的女性担任高层管理人员的问题的研究还在初级阶段，有关的研究也大多只限于对两性差别的测试。而对家族企业的继承者性别和企业数字化转型的研究却少之又少。一般情况下家族企业的继承权是由男性继承人继承的，大多数的家族企业都是由长子来继承，在这一过程中，家族内部的女性很容易被忽略。但随着时代和社会的发展，女性被忽略的问题也逐渐在改变，家族企业中的女性继承人逐渐增多。但由于长期受传统观念的束缚以及母亲对关爱孩子的天性，女性高层管理人员在参与决策制定时，往往会倾向于更稳妥、更安全、风险更小的决策行为，从而在一定程度上阻碍了家族企业的转型升级。在全球经济低迷的环境中，女性高层管理人员对家族企业战略决策持有回避和保守己见的态度会导致家族企业在转型升级方面的投入不断减少。《中国创业观察报告(GEM)》指出，男性企业家为了满足自身极其强烈的自我实现欲望，更多地从事以机会为导向的创业活动，而女性企业家基本上都从业于保持企业长久不衰的创业活动。与女性企业家相比，男性企业家的机会主义创业精神更具挑战性和自主性[6]。家族内部男性高层管理人员相较于女性高层管理人员而言具有更高的创新积极性，更能够加快推动家族企业的转型升级。
同时也有研究表明，相对于男性继承人，当进入家族企业的二代继承人为女性时，二代自身具备的权威性可能更低，建立合法性需求的愿望可能更强烈，所以更可能进行风险较小的策略性创新行为，以达到建立合法性权威的需要。在中国特定的环境下，企业管理实践与中国文化共同作用，女性高管在工作中往往会受到性别歧视与偏见，女性高管为了获得尊重与认同，将不得不模仿男性，其领导风格和决策与男性高度相似[7]。女性高管在面对激烈的职场竞争环境时，往往需要付出比男性高管更多的努力来获得各方认可，因此，女性管理者可能更关注企业的研发创新活动[8]。邵剑兵、吴珊发现企业CTO团队中女性管理者会显著提升企业的创新投入。相较于男性，女性沟通能力更强，也更愿意听取他人意见，能促进企业做出正确的决策，为企业带来更高的绩效[9]。同时，女性高管还具有敏感且不过度自信的特征，都有助于企业以批判性的见解和创造性的方式来处理解决眼前问题[10]。在我国社会环境中，性别偏见比较普遍，而家族企业由于其独特的家族性，这一问题显得尤为突出，对于家族企业的女性继任者而言，想要在家族企业中树立权威，往往更倾向于加大创新力度，对企业做出数字化转型决策。
基于上述分析，本文提出如下对立假设：
H1a：相较于女性继承人，男性继承人在家族企业代际传承阶段更倾向于企业数字化转型。
H1b：相较于男性继承人，女性继承人在家族企业代际传承阶段更倾向于企业数字化转型。
2.2. 二代继任者个人特征对企业数字化转型的影响
除了受二代继任者性别差异的影响，二代继任者的背景特征也会影响企业的战略决策。高层梯队理论表明由于外部环境的复杂性，管理者无法掌握全部信息，只能通过自己的认知、感知能力判断市场状态进而制定决策。相对于在学历、经历和专业技能上差异性较小的一代创始人，二代继承者在这些方面的差异更大，可能会对不同背景下二代继承与企业数字化转型的关系产生影响。
为了提升第二代继承人的整体素质，一代创始者会认真地对其进行培养。在国外学习的二代继承人具有更宽广的国际化视野，而在国外工作过的二代接班人，则能学习到外国企业的先进管理经验，协助企业克服跨国并购过程中的文化壁垒。黄海杰通过实证分析，认为二代继承人具有海外留学背景，对于企业的创新具有更积极的作用[5]。二代接班人的海外工作(学习)经验会促使第二代接班人对公司的创新决策给予更多的关注。
基于以上分析，本文提出如下假设：
H2：拥有海外背景的二代继任者正向影响企业数字化转型。
3. 实证研究设计
3.1. 样本选择
本文选取2010~2022年A股上市家族企业中存在二代继承的企业为研究对象，在此基础上，剔除数据存在缺失的企业，剔除在研究期间被ST、*ST的企业，剔除金融类上市公司，最终得到192家企业样本。文中所用数据全部来自于CNRDS和CSMAR数据库。
3.2. 变量定义
3.2.1. 企业数字化转型程度
根据吴非等(2021)的文章以及数字化转型相关文献[11]，整理出相关的特征词汇，同时参考政府部门颁布的政策性文件，进一步扩充词库，最后利用Python爬虫，对上市公司年报中有关“企业数字化转型程度”的特征词进行搜索、匹配和计数，将所涉及的词频作为代理指标。而CSMAR数据库中关于“上市公司数字化转型程度”数据库就是以吴非等(2021)的文章参考形成的，因此本文的被解释变量参考CSMAR数据库得到[11]。
3.2.2. 二代继任者特征
当二代继任者学历为大专及以下，学历取1，本科取2，硕士取3，博士取4；当二代继任者拥有海外学习或工作经历时取1，否则取0；当二代继任者为男性时取1，女性取0。
3.2.3. 控制变量
参考黄海杰等(2018) [5]、朱沆等(2016) [12]有关家族企业传承或治理的文献，选取的控制变量包括企业规模(Size)、企业年龄(Age)、资产负债率(Lev)、净资产收益率(Roe)、两职合一(Dual)、两权背离率(Sep)、年度(Year)、行业(Ind)。变量的详细定义见表1。
Table 1. Variable definition table
表1. 变量定义表
变量类型 |
名称 |
代码 |
定义与测量方法 |
因变量 |
数字化转型 |
DTF |
企业年报中涉及的“企业数字化转型”的词频(+1)的自然对数 |
自变量 |
继承人性别 |
Sex |
男性取1，女性取0 |
继承人海外背景 |
Overseas |
当二代继任者拥有海外学习或工作经历时取1，否则取0 |
继承人学历 |
Edu |
当二代继任者学历为大专及以下，学历取1，本科取2，硕士取3，博士取4 |
控制变量 |
企业规模 |
Sizes |
企业总资产的自然对数 |
企业年龄 |
Age |
当前年份减去成立年份的自然对数 |
财务杠杆 |
Lev |
总负债/总资产 |
净资产收益率 |
ROE |
净利润/总资产 |
两职合一 |
Dual |
总经理与董事长由一人担任时取1，否则取0 |
两权背离率 |
Sep |
实际控制人拥有所有权比例/控制权比例 |
年度 |
Year |
年份虚拟变量 |
行业 |
Ind |
行业虚拟变量 |
3.3. 模型设计
为了检验继承人性别对企业数字化转型的影响，本文构建回归模型(1)
(1)
为了检验继承人海外背景对企业数字化转型的影响，本文构建回归模型(2)
(2)。
在上述模型中，借鉴吴非(2021)的研究方法，选取企业年报中涉及的“企业数字化转型”的词频(+1)的自然对数作为企业数字化转型的衡量指标。其中DTF用于主回归分析的因变量指标[11]。
Sex、Overseas、Edu分别代表二代继任者性别、海外留学经历、受教育水平，其中二代继承人性别(Sex)和海外留学经历用于主回归分析的自变量指标，受教育水平(Edu)作为稳健性分析的替代变量。同时为规避其他因素对于企业数字化转型的影响，借鉴其他学者的做法，选取以下几个指标作为控制变量：企业规模Sizes、企业年龄Age、财务杠杆Lev、净资产收益率ROE、两职合一Dual、两权背离率Sep，并控制年度与行业的固定效应。
4. 实证检验与模型分析
4.1. 描述性统计分析
如表2所示，关键变量的描述性统计中企业数字化转型(RD)的均值为1.37，标准差是0.923，表明目前我国家族企业的数字化转型程度普遍较低。性别(Sex)的均值为0.771，这表明目前我国家族企业继承人中男性略多于女性。受教育水平(Edu)的均值为2.464，说明继任者的学历水平大多处于本科与硕士之间。通过海外留学经历的均值与标准差可以看出，近五成的继承人拥有海外留学经历的背景。资产负债率(Lev)的均值水平为0.354，与其他类似研究中使用的样本较为接近。而两职合一(Dual)的均值显示三成左右的家族企业采用董事长兼总经理的治理模式。
Table 2. Descriptive statistical analysis
表2. 描述性统计分析
Variable |
Obs |
Mean |
Std. Dev. |
Min |
Max |
DTF |
2496 |
1.372 |
0.932 |
0.683 |
4.081 |
Sex |
2496 |
0.771 |
0.42 |
0 |
1 |
Edu |
2496 |
2.464 |
0.816 |
1 |
4 |
Overseas |
2496 |
0.521 |
0.5 |
0 |
1 |
Sizes |
2496 |
21.742 |
1.236 |
17.975 |
27.011 |
Age |
2496 |
2.698 |
0.462 |
0 |
3.714 |
Lev |
2496 |
0.354 |
0.252 |
−1.341 |
1.832 |
Roe |
2496 |
0.058 |
0.092 |
−0.714 |
0.733 |
Dual |
2496 |
0.323 |
0.468 |
0 |
1 |
Sep |
2496 |
0.903 |
0.17 |
0.131 |
1.625 |
Indes |
2496 |
23.8 |
9.861 |
1 |
48 |
4.2. 多重共线性检验
由表3可得，各变量之间的相关系数均小于0.8，一般来说各变量之间相关系数需要大于0.8才能初步判定两者之间存在线性相关。为加强本文论证的严谨程度，选用方差膨胀因子(VIF)对各变量进行共线性检验。各变量方差膨胀银子(VIF)平均值为1.16，数值最大为1.51，与经验值10的指标相距甚远，各变量的容差也均低于1，由此表明各变量之间不存在多重共线性。
Table 3. Multicollinearity test
表3. 多重共线性检验
Variable |
VIF |
1/VIF |
Sizes |
1.51 |
0.663334 |
Lev |
1.24 |
0.804777 |
Age |
1.23 |
0.812910 |
Edu |
1.19 |
0.841558 |
Overseas |
1.16 |
0.860515 |
Sep |
1.07 |
O.938452 |
Roe |
1.05 |
0.948603 |
Indes |
1.05 |
0.954018 |
Dual |
1.05 |
0.956045 |
Sex |
1.02 |
0.976770 |
Mean VIF |
1.16 |
|
4.3. 基准回归分析
根据本文构建的模型1~2，对家族企业继任者特征与企业数字化转型之间的关系进行回归分析，回归结果见表4、表5，从表中的数据可以看出：模型(1)是研究继承人性别(Sex)与企业数字化转型(DTF)之间的关系，通过回归结果发现，其相关系数为−0.057，继承人性别与企业数字化转型之间是负相关关系，并且在1%的水平上显著。说明相较于男性，二代继任者为女性时更能促进企业数字化转型，支持假设H1b，推翻假设H1a。模型(2)是研究继承人海外留学经历(Overseas)与企业数字化转型(DTF)之间的关系，通过回归结果发现，其相关系数为0.083，继承人受教育水平与企业数字化转型是正相关关系，并且在1%的水平上显著。说明当二代拥有海外留学背景时，更加能正向促进企业的数字化转型决策。
Table 4. Return table 1
表4. 回归表1
|
(1) DTF |
(2) DTF |
Sizes |
−0.004*** |
−0.004*** |
(−3.849) |
(−3.849) |
Age |
0.005 |
0.005 |
(1.619) |
(1.619) |
Lev |
−0.006** |
−0.006** |
(−2.207) |
(−2.207) |
Roe |
−0.045*** |
−0.045*** |
(−8.383) |
(−8.383) |
Dual |
0.003** |
0.003** |
(2.324) |
(2.324) |
Sep |
−0.011* |
−0.011* |
(−1.888) |
(−1.888) |
Indes |
0.001*** |
0.001*** |
(4.532) |
(4.532) |
Sex |
|
−0.057*** |
|
(−6.586) |
_cons |
0.132*** |
0.132*** |
(5.910) |
(5.910) |
N |
2496 |
2496 |
R2 |
0.731 |
0.731 |
F |
29.532 |
29.532 |
*** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10.
Table 5. Return table 2
表5. 回归表2
|
(1) DTF |
(2) DTF |
Sizes |
−0.004*** |
−0.004*** |
(−3.849) |
(−3.849) |
Age |
0.005 |
0.005 |
(1.619) |
(1.619) |
Lev |
−0.006** |
−0.006** |
(−2.207) |
(−2.207) |
Roe |
−0.045*** |
−0.045*** |
(−8.383) |
(−8.383) |
Dual |
0.003** |
0.003** |
(2.324) |
(2.324) |
Sep |
−0.011* |
−0.011* |
(−1.888) |
(−1.888) |
Indes |
0.001*** |
0.001*** |
(4.532) |
(4.532) |
Overseas |
|
0.083*** |
|
(9.103) |
_cons |
0.132*** |
0.049** |
(5.910) |
(1.962) |
N |
2496 |
2496 |
R2 |
0.731 |
0.731 |
F |
29.532 |
29.532 |
*** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10.
4.4. 稳健性检验
为了确保研究的准确性和稳健性，本文在借鉴已有研究的基础上，采用替换自变量衡量指标的方法进行了稳健性分析，采用二代受教育水平作为自变量继承人的背景特征。根据表6可知，二代受教育水平(Edu)与企业数字化转型(DTF)的回归系数为0.023，并且结果显著为正，验证了假设H2。因此本文构建的模型以及实证结果不因调整家族二代继承人特征判断标准而改变，研究结果具有稳健性。
Table 6. Return table 3
表6. 回归表3
|
(1) DTF |
(2) DTF |
Sizes |
−0.004*** |
−0.004*** |
(−3.428) |
(−3.428) |
Age |
−0.000 |
−0.000 |
(−0.055) |
(−0.055) |
Lev |
−0.001 |
−0.001 |
(−0.276) |
(−0.276) |
Roe |
−0.052*** |
−0.052*** |
(−9.458) |
(−9.458) |
Dual |
0.003** |
0.003** |
(2.169) |
(2.169) |
Sep |
−0.011** |
−0.011** |
(−1.977) |
(−1.977) |
Indes |
0.001*** |
0.001*** |
(4.655) |
(4.655) |
Edu |
|
0.023*** |
|
(4.680) |
_cons |
0.141*** |
0.072*** |
(5.821) |
(3.115) |
N |
2496 |
2496 |
R2 |
0.743 |
0.743 |
F |
31.257 |
31.257 |
*** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10.
5. 结论与启示
5.1. 研究结论
在代际传承的背景下，本文选取2010~2022年中国上市家族企业为样本，研究在数字经济背景下，代际传承对于家族企业数字化转型的影响作用，主要的研究结论如下：(1) 代际传承阶段家族企业的数字化转型程度普遍较低。(2) 回归分析显示，相比于男性，女性继任者更能正向促进企业的数字化转型行为，并且当二代继任者拥有海外背景时，对企业的数字化转型行为呈显著正向影响。(3) 稳健性分析结果显示，将自变量更换为二代继承人学历时，这一结果仍然显著。
5.2. 管理启示
战略变革是企业经营过程中很重要的一项活动，继承人进入到企业中，为了获得内外部人员的认可，很可能通过变革决策来证明自身的能力。这一种需求在继承人是女性时可能会更为强烈，因为受中国传统文化根深蒂固的影响，男性继承人比女性继承人的权威感会更强。当继承人为男性时，二代继承人对企业数字化转型的影响并不显著。说明男性没有通过创新行为来建立自身合法性需求的需要，可能通过其他决策来进一步巩固自身的合法性权威。当继承人为女性时，二代继承人对企业数字化转型呈现正向显著。说明相对于男性继承，女性继承的认可度更低，更可能有所选择地进行战略变革活动。因此对于家族企业家而言，不要受固有思维和传统文化的过度影响，在公司决策方面，企业家应该对子女平等看待，当今社会企业家女性后代也可以被作为接班人来培养，为家业长青做贡献。