信息化投资、IT治理与公司绩效提升

王凡林+张瑜

【摘 要】 文章以2012—2014年中国上市公司500强企业为样本，研究其信息化投资、IT治理与公司绩效之间的数量关系。研究结果显示：不考虑公司IT治理水平因素影响时，信息化投资强度与公司绩效水平间无明显相关关系；IT治理水平的高低与公司绩效呈显著正相关关系，即IT治理水平越高越有利于公司绩效的改善；在IT治理良好的情况下，信息化投资一定程度上对公司绩效具有积极的促进作用，这说明IT治理能夠起到乘数叠加的绩效提升效果。在信息技术发展如此迅速的时代，一个公司如果投入大量的信息化资产，须在IT有效治理的条件才能得到相应的回报。

【关键词】 信息化投资； IT治理； 公司绩效

【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）21-0017-06

一、引言

伴随着大数据、云计算、“互联网+”等概念的提出及应用，通过信息化手段来提升企业的核心竞争力已是大势所趋。党的“十八大”提出“建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛应用”[1]。这是党中央准确把握全球新一轮技术和产业变革趋势提出的重要任务。作为一种新技术，信息技术可以提高信息处理和传播的速度、提高工作效率和缩短创新周期，可以创造新的产品和服务，可以帮助实现更科学的决策。因此，信息技术投资理应获得巨大的经济和商业价值，带来公司绩效的改善。据国际数据公司（IDC，2011）统计，近10年全球500强企业大量投资于信息技术，已经超过企业年度总投资的一半，并且还在不断攀升[2]。与此同时，关于信息技术的投资价值和治理效果的问题也引起了学术界和实务界的广泛关注：这些投资是否值得？巨额IT投资能否有效管理？是否真正提高了公司绩效？

早期的研究表明，在计算机应用、生产率与公司绩效之间不存在明显关联，随着哈默博士的流程再造理论的推广，人们似乎不再坚持“信息化悖论”，但进一步的研究仍然呈现出多种结论，例如有学者认为信息技术投资与公司绩效呈现显著正相关关系。而有学者认为二者为负相关关系。然而，在实践中，某些公司观察到对信息技术的大量投资并没有带来明显的变化或预期的回报，甚至出现公司绩效下滑的趋势，更为严重的则会使公司陷入财务困境，或者某些信息技术投资虽能改善公司的绩效，但由于其内部阻力较大，未能得到管理者或员工的大力支持，进而无法正常使用。由此可见，如何对投资高昂、具有战略意义的信息技术进行正确的引导和控制，进而创造更多的商业价值，成为企业管理高层必须面对的严峻考验与挑战。在这种情况下，需要一套由上而下、全面协调的治理体系来协同公司与部门的利益、IT部门与业务部门的利益，这就是IT治理的作用所在。2008年，国际IT治理研究院对全球范围内23个国家的749个首席信息官（CIO）进行调查发现，88%的人认为IT治理是一种有效解决信息化投资问题的核心方案[3]。针对IT治理与公司绩效这一问题，很多学者从理论分析和实证研究的角度均证明了良好的IT治理有助于提高绩效和形成竞争力。

从现有文献来看，虽然国内外学者均对此进行了相关实证研究，探讨了信息化投资的种种价值或作用，但从价值创造逻辑及实证关系上研究信息化投资如何提升公司绩效的并不多见，显然无法证实信息化投资必然带来公司绩效的提高，这其中似乎需要合理的IT治理作为必要条件，为此，本文拟从原因、路径和结果的视角，对信息化投资、IT治理与公司绩效之间的业务逻辑和数量关系进行探讨，以期明确其中的原理及对实践的指导意义。

二、文献回顾与假设提出

自从20世纪70年代生产率悖论提出之后，关于IT投资是否真的能促进企业绩效的提升，同样存在“是”和“否”两种观点，虽然后来的美国信息化管理专家哈默从管理流程再造（BPR）的角度进行了解释，使得对该问题的争论有所减缓，但远远没有平息。现有文献统计可知，国内外研究者支持IT投资能够促进企业绩效的观点略占多数，Brynjolfsson（1996）采用回归分析的方法对美国的大型公司研究发现，信息系统的建设支出能够明显提高公司的绩效。Mithas et al.（2012）证明了IT投资通过间接减低成本从而提升企业的盈利能力。倪明等（2005）运用生产函数模型对5家企业的数据进行回归检验，得到信息化可以促进经济增长的结论。漆望月（2010）研究信息技术类上市公司时认为信息系统等软件类无形资产能显著提高公司的绩效。从企业资源观的角度分析，企业的竞争优势源于其所拥有的稀缺而不可复制的核心资源，企业是资源的集合体，而信息化投资会协助企业组织形成该资源，促使企业形成竞争优势，从而改善绩效。故此，本文提出假设1。

H1：在其他条件不变时，高强度信息化投资可促进公司绩效的提升。

高水平的信息化投资并不能必然提升公司绩效，还需要落实良好的IT治理方案，而从关于IT治理与企业绩效关系的研究来看，大多均是定性的理论分析，站在实证的角度对二者关系进行研究的较少。普遍认为，良好的IT治理有利于企业合理规范地利用所投资的信息化资产，最大化信息投资收益，从而能够提高其绩效并形成竞争力[4]。Bin Gu et al.（2008）通过对财富1 000强企业的数据进行回归分析，证明了IT治理模式与企业绩效具有正相关的关系。虽然在学术界还存在不同的观点，James et al.认为IT治理可以增加企业的合规成本，或者因为随着IT内部控制的加强减弱了灵活性，无法确定其对绩效的改善。但这种结论的不一致也许是因为仅考虑治理的某一要素所致，如果从其他要素考虑，结论就会有所不同。同样针对“合规与风险”，孟秀转等[5]对国内200家具有较大IT投资的企业进行研究分析，发现IT控制能力对企业绩效具有正向作用。通过研究可知，IT所产生的价值易被竞争对手模仿，所以单纯的IT应用不能给企业带来竞争优势。IT投资与企业的人力资源或其他资源相结合，进而形成一种内在动力，这样就可以保持其优势而持续发展。基于上述分析提出假设2。endprint

H2：在其他条件不变时，IT治理与公司绩效呈现正相关关系。

早期的研究过多关注信息技术对于企业绩效的直接影响，而忽略了其间接作用。互补性理论认为“各种行动都是互补的，如果任何一个活动做得更多，那么将会提高其他活动的收益”。Lee（2001）提出由于企业中的各因素是相互有关联的，因此利用好互补性才能够解释企业中的其他现象，他认为对于理解真正的信息化价值，仅测量信息技术的直接影响而忽略其他变量是不够的，应考虑到相关的互补性因素。分析文献发现，学者们在揭示信息化投资效果中加入了相关因素——调节变量，便可以影响自变量和因变量之间关系的方向或程度，例如转换效果与IT治理的关系。IT治理能够帮助公司对信息化资产给予更好的管理，有效规划IT治理可以使信息化投资的各类资源有机融合，使公司的软件、硬件以及数据资源的系统作用围绕公司的绩效提升而展开。因此提出假设3。

H3：在其他条件不变时，IT治理水平的高低决定了信息化投资对公司绩效的提升作用。

三、研究设计

（一）数据来源和样本筛选

本文以中国上市公司500强企业为研究对象①，样本区间为2012—2014年。其中，信息化投资和IT治理数据以手工处理来自于公司年报和相关网站中的数据为主，而公司绩效数据来源于CSMAR数据库的直接引用。

同时，对样本的筛选与处理要求遵循以下几点：（1）剔除因财务状况异常进而影响结论的已经退市、ST类或*ST类的上市公司；（2）剔除在香港、新加坡上市的公司；（3）剔除数据缺失的样本；（4）剔除專门从事电子行业的公司；（5）选择连续三年进入中国上市公司500强的样本。最终样本为288家公司3年的面板数据。本文对所涉及到的主要连续变量进行了1%和99%分位数的Winsorize处理，以保证数据加工的方便和一致性。

（二）模型设计与变量定义

为了验证H1，本文参考李治堂等[6]的做法构建以下回归方程模型：

ROE=β0+β1ITS+β2Size+β3Lev+Location+Industry+

Year+ε （1）

ROE=β0+β1Hard+β2Soft+β3Size+β4Lev+Location+

Industry+Year+ε （2）

其中：模型1中的因变量为公司绩效，选用ROE、ROA、Tobin's Q及P/E ratio四个变量进行考察。其中，ROE、ROA作为财务绩效的衡量，而其他两个则属于市场绩效。为了避免重复及空间限制，模型中仅显示了ROE。而模型中的自变量为信息化投资强度，Hard和Soft分别代表硬件投资强度和软件投资强度，硬件投资的数值以公司年报中的电子设备代替，而软件投资则为软件或系统的价值，这样选择的理由是基于已有文献的考虑，如孙晓琳等[7]的观点。

除上述主要研究变量以外，本文选择的控制变量及理由包括：（1）公司规模。在回归分析中，对公司总资产取对数作为Size的取值，用来控制资产规模对自变量的影响。（2）杠杆水平也是大多数研究所考虑的一个变量，主要是剔除因杠杆的引入而导致的绩效大幅波动。（3）地域因素。根据国家信息化测评中心的统计结果可知，我国整体的信息化水平东部最高，中部次之，而西部最弱。此外，还要考虑到各对象之间的经济水平、教育水平以及公司治理水平等有所差异。因此，本文将地域因素作为一个控制变量而引入模型。（4）行业类型。处于不同行业的企业之间存在着信息化程度的差异，且对于信息化资产的应用和整合程度也有所不同，进而促使IT治理对于企业绩效的影响也可能存在差别，例如制造业、金融业以及电信业对信息技术的依赖程度原本就较高（孟秀转，2008），因此本文将样本分行业处理，属于上述三个行业的公司定义为1，否则为0。此外，本文还考虑年度因素的影响。

为了检验H2和H3，本文设计如下回归模型：

ROE=β0+β1EDU+β2CIO+β3Size+β4Lev+Location+

Industry+Year+ε （3）

ROE=β0+β1ITS+β2EDU+β3CIO+β4ITS×EDU+

β5ITS×CIO+β6Size+β7Lev+Location+Industry+Year+ε （4）

ROE=β0+β1Hard+β2Soft+β3EDU+β4CIO+

β5Hard×EDU+β6Hard×CIO+β7Soft×EDU+β8Soft×CIO+

β9Size+β10Lev+Location+Industry+Year+ε （5）

其中：模型3和模型4中的自变量指的是IT治理，以EDU和CIO代表。判断IT治理的有效性以及能否提高公司绩效，取决于高层管理者的态度。而CIO代表公司信息化主管，是随着信息管理热潮的兴起所产生的信息角色，在IT治理中扮演着重要的职能，它代表了公司管理层对于IT治理的重视程度，也说明IT治理的执行能力，所以本文取CIO为虚拟变量，作为IT治理的变量。而IT治理水平的高低除了得到管理高层的支持，还需要拥有优秀的IT管理人员和熟练掌握信息技术的员工。人才是一个公司信息化取得成功的关键因素，本文用员工整体教育程度代表公司的人才拥有程度，如果该指标较高，则说明公司IT治理的执行能力以及理解能力也较高，这样会有利于IT治理水平的提高。考虑到数据的可取性，本文选择员工的教育程度代表IT治理变量[8]。各变量的定义及说明如表1所示。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

各变量实证结果的描述性统计如表2所示。从表中可以看出，信息化投资强度均值是0.5628，说明样本公司在信息化方面的投资较多，超过本年度前资产总额的一半，但标准差是2.4590，表明各公司的投资差异很大。其中，硬件投资强度均值为0.4215，软件投资强度为0.1197，表明样本公司在硬件投资方面较多，而在软件投资方面较少，意味着企业更愿意将资金花在硬件的购买上，软件投资还有很大上升空间。在主要控制变量方面，上市公司规模的均值为24.4744，标准差为1.5862，这说明所选样本公司的规模存在较大差异。杠杆水平的均值是0.6397，表明样本公司的平均负债水平偏高，净资产收益率的均值为0.0325，标准差为0.0457，显示样本中各公司的盈利水平差距不大，托宾Q值亦是如此。而总资产收益率与市盈率的均值和标准差差别较大，说明各公司之间的公司绩效存在较大差异，信息化投资的效果并不明朗。endprint