大数据应用如何抑制企业违规
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数字经济时代，大数据应用为公司治理创造机遇的同时也衍生出诸多挑战，其实践成效有待检验。本文以企业违规为切入点，基于2010-2020沪深A股上市公司数据，系统探讨了大数据应用对企业违规的影响。实证发现，大数据应用会显著降低企业违规发生的概率和频次，以上结论经过一系列内生性分析和若干稳健性检验后仍然成立。而且，在区分大数据应用维度后，发现大数据应用深度、广度及其二者联合效应对企业违规均具有负面影响，但深度的抑制效应最为明显。机制研究表明，大数据应用主要通过“信息赋能”和“决策赋能”两条路径抑制企业违规行为。异质性分析结果显示，大数据应用的违规抑制效应在非国有企业、高科技企业以及位于高水平营商环境地区的企业更为明显。最后，经济后果检验还发现，违规企业再次发生违规行为的可能性更高，即企业违规存在“二皮脸”效应，但大数据应用则能有效弱化此效应。本文研究结论为数字经济时代为何要全力推进大数据发展应用以及如何优化公司治理提供了重要实践参考。 |
| 关键字： |
大数据应用 企业违规 大数据应用广度 大数据应用深度 |
| 作者： |
潘子成1 易志高1 柏淑嫄2 |
| 作者单位： |
（1. 南京师范大学商学院，江苏 南京 210023; 2.南京大学商学院，江苏 南京 210093） |