两种衡量数字化水平的方法，它们都与会计信息质量（通过修正Jones模型衡量）呈正相关关系。这种结果可能由以下几个原因造成：
数字化转型变量间的真实关系确实可能提高了企业的会计信息质量。数字化转型涉及采用先进的信息技术来提高企业的运营效率和透明度，可能会减少错误、提高数据准确性，进而提升会计信息质量。
如果样本选择和数据特性主要集中在已经成功实施数字化转型的企业，或者这些企业本身就有较高的会计信息质量，这种正相关关系可能是由于样本特性导致的。
修正Jones模型本身是用来衡量盈余管理程度的，如果模型设定和估计方法正确，应该能够准确反映会计信息质量。如果模型设定存在偏差或估计方法不当，可能会导致结果失真。
更换了几种代码可能会影响结果的稳定性。如果代码替换没有正确反映原始变量的经济含义，或者新代码与原有代码之间存在较大差异，结果可能会出现偏差。
可以考虑以下几点更深入地理解这种正相关关系：
1. 进行稳健性检验。用不同的样本、时间段或估计方法来检验结果的稳健性。
2. 分析控制变量的影响。检查模型中是否包含了所有重要的控制变量，并考虑它们对结果的影响。
3. 考察行业差异：不同行业在数字化转型和会计信息质量方面可能存在差异，可进一步分析这种差异对结果的影响。
正相关关系并不一定意味着因果关系。即使发现数字化水平与会计信息质量之间存在正相关关系，也不能直接得出数字化转型提高了会计信息质量的结论。还需要进一步的研究和分析来证实这种关系。