企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率？

[摘 要：隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，智力資本的重要性不斷提升，成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和提升價(jià)值創(chuàng)造能力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。本文利用2010—2020年A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，采用文本分析法構(gòu)建反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)，在理論分析的基礎(chǔ)上實(shí)證考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的影響及其作用機(jī)制。基準(zhǔn)回歸分析表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率；機(jī)制分析表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)提高人力資本水平、增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力和強(qiáng)化企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系推動(dòng)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率提升；異質(zhì)性分析表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的影響具有明顯的異質(zhì)性，在非國(guó)有企業(yè)、大型企業(yè)和高科技企業(yè)中更加顯著。本文的研究結(jié)論對(duì)于加快推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、更好發(fā)揮智力資本的價(jià)值驅(qū)動(dòng)作用具有重要的政策啟示。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率；人力資本水平

中圖分類號(hào)：F27；F062.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1000?176X（2023）05?0089?12 ]

一、引 言

黨的十九屆五中全會(huì)提出，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2021年，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式等“三新”經(jīng)濟(jì)增加值為19.70萬(wàn)億元，占GDP的比重為17.25%?？梢?jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的引領(lǐng)支撐作用日益凸顯。特別是新型冠狀病毒感染疫情暴發(fā)以來(lái)，各種數(shù)字化新業(yè)態(tài)新模式加速涌現(xiàn)，進(jìn)一步加快了各行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。在實(shí)踐導(dǎo)向變化和政策驅(qū)動(dòng)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為我國(guó)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)不僅有助于賦能企業(yè)提質(zhì)增效，更引發(fā)了生產(chǎn)要素重組，對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造模式產(chǎn)生了深刻影響。

在工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，財(cái)務(wù)資本的稀缺性以及在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和抵押上無(wú)可比擬的優(yōu)越性，使其在企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中發(fā)揮了重要作用，也確立了財(cái)務(wù)資本在企業(yè)控制權(quán)配置中的核心地位。但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，智力資本逐漸取代財(cái)務(wù)資本，成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和提升價(jià)值創(chuàng)造能力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。一方面，基于數(shù)字技術(shù)建立的數(shù)字化鏈接打破了組織邊界，外部不確定性風(fēng)險(xiǎn)日益加劇，使企業(yè)不得不面對(duì)來(lái)自不同領(lǐng)域的替代式競(jìng)爭(zhēng)和顛覆式創(chuàng)新；另一方面，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用推動(dòng)了企業(yè)內(nèi)部組織架構(gòu)、研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)方式、營(yíng)銷服務(wù)等內(nèi)部管理模式發(fā)生一系列變革。內(nèi)外部環(huán)境的變化極大地激發(fā)了企業(yè)對(duì)智力資本的需求，智力資本的重要性不斷提升，進(jìn)而使智力資本和財(cái)務(wù)資本的相對(duì)地位發(fā)生了根本性改變。歐洲財(cái)務(wù)報(bào)告咨詢組（EFARG）2020年2月發(fā)布的《無(wú)形資源報(bào)告文獻(xiàn)回顧》表明，智力資本的投入是造成企業(yè)股票市值與賬面價(jià)值產(chǎn)生巨大差距的主要原因，且這種差距在數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)中表現(xiàn)得尤為明顯。從管理實(shí)踐來(lái)看，谷歌、臉書(shū)、百度、京東等企業(yè)采取的雙層股權(quán)結(jié)構(gòu)和阿里巴巴的合伙人制度，通過(guò)構(gòu)建控制權(quán)配置向創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)傾斜的公司治理體系，可以更好地激發(fā)智力資本持續(xù)穩(wěn)定的投入。以阿里巴巴的合伙人制度為例，2014年，阿里巴巴赴美上市時(shí)，其前兩大股東分別持股31.8%和15.3%，其合伙人團(tuán)隊(duì)僅持股13%，但是卻擁有絕大多數(shù)董事會(huì)成員的提名權(quán)和任免權(quán)，掌握了企業(yè)的實(shí)際控制權(quán)，形成“流水的股東、鐵打的合伙人團(tuán)隊(duì)”的組織架構(gòu)，有效激勵(lì)合伙人團(tuán)隊(duì)充分施展管理才能和創(chuàng)新才能。此外，我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)于雙重股權(quán)結(jié)構(gòu)的包容度不斷提高，也說(shuō)明了在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代背景下，智力資本對(duì)于提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要性。但是，不同于財(cái)務(wù)資本相對(duì)直觀的投入產(chǎn)出機(jī)制，智力資本因難以利用現(xiàn)行會(huì)計(jì)制度進(jìn)行全面識(shí)別與準(zhǔn)確度量，且開(kāi)發(fā)管理規(guī)律不易掌握，使得其價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程存在高度不確定性。那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)是否有助于提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率？如果是，其作用機(jī)制又是什么？這些問(wèn)題的解決，對(duì)于加快推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更好地發(fā)揮智力資本的價(jià)值驅(qū)動(dòng)作用具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來(lái)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。現(xiàn)有研究分別考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生產(chǎn)效率、企業(yè)績(jī)效、企業(yè)創(chuàng)新、組織變革、企業(yè)分工、股票流動(dòng)性和經(jīng)營(yíng)成本等的影響。然而，鮮有文獻(xiàn)將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智力資本價(jià)值創(chuàng)造聯(lián)系起來(lái)，僅有戚聿東和肖旭［1］注意到，企業(yè)數(shù)字化賦能有助于提升智力資本價(jià)值，但是對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響智力資本價(jià)值創(chuàng)造卻缺乏進(jìn)一步的分析，需要后續(xù)更加深入的研究?，F(xiàn)有圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的文獻(xiàn)主要集中在以下三個(gè)方面：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的影響。眾多學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效［2-3］、企業(yè)全要素生產(chǎn)率［4-5］和資本市場(chǎng)表現(xiàn)［6］。但也有部分學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響并不顯著甚至呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)，如戚聿東和蔡呈偉［7］研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)管理活動(dòng)和銷售活動(dòng)兩條路徑影響企業(yè)績(jī)效，但兩條路徑的影響相互抵消，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的總效應(yīng)相對(duì)有限；Hajli等［8］研究發(fā)現(xiàn)，只有部分企業(yè)能從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲益，并且投資回報(bào)率不顯著。第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響。大部分學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)加大研發(fā)投入、緩解融資約束、降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作等渠道提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效［9-11］。但是張國(guó)勝和杜鵬飛［12］卻通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型只是增加了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)量，并沒(méi)有提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的質(zhì)量，更多表現(xiàn)為企業(yè)在套利動(dòng)機(jī)和同群效應(yīng)下的策略性創(chuàng)新行為。第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)運(yùn)營(yíng)管理的影響。多數(shù)學(xué)者聚焦于供應(yīng)鏈管理［13-14］、市場(chǎng)需求響應(yīng)［15］、庫(kù)存管理［16-17］等方面，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升運(yùn)營(yíng)管理效率。綜上所述，盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)從不同角度對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了研究，但是隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下智力資本成為企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，這勢(shì)必會(huì)對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率產(chǎn)生影響，但目前鮮有研究將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率聯(lián)系起來(lái)。鑒于此，本文利用2010—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，采用文本分析法構(gòu)建反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)，實(shí)證考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的影響。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，豐富和拓展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的研究。不同于現(xiàn)有研究主要探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生產(chǎn)效率、經(jīng)營(yíng)成本、企業(yè)績(jī)效和企業(yè)創(chuàng)新等的影響，本文以智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率為切入點(diǎn)，全面系統(tǒng)地分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果，為更加深入地理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的企業(yè)管理變革提供新的視角和思路。第二，探索了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的新路徑。既有研究主要基于工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的發(fā)展思路，即通過(guò)完善公司治理機(jī)制［18］、加強(qiáng)智力資本信息披露［19］等途徑提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，本文的研究則為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率開(kāi)辟了新的路徑。第三，揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的作用機(jī)制，有助于引導(dǎo)管理層在推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，更好地提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

二、理論分析與研究假設(shè)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型既是數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的微觀體現(xiàn)，又是企業(yè)從以“重資本輕知識(shí)”為特征的傳統(tǒng)工業(yè)化體系向以“重知識(shí)輕資本”為特征的數(shù)字化體系轉(zhuǎn)變的標(biāo)志［20］。這種創(chuàng)新轉(zhuǎn)型必然會(huì)對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率產(chǎn)生顯著影響。基于此，本文將從人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本三個(gè)方面展開(kāi)理論分析。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高人力資本水平提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。人力資本是智力資本最關(guān)鍵的構(gòu)成要素，也是企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的最終載體。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)以下兩種渠道提升人力資本水平：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)［5］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)雖然會(huì)導(dǎo)致那些常規(guī)的、只需簡(jiǎn)單決策的工作被智能設(shè)備所取代，但同時(shí)也創(chuàng)造了大量需要掌握數(shù)字技能和數(shù)據(jù)管理能力的高端就業(yè)崗位，使得企業(yè)對(duì)知識(shí)密集型勞動(dòng)的需求快速增加。陳冬梅等［21］指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起企業(yè)所需要的人力資本發(fā)生變化，使具有數(shù)字技術(shù)和分析能力的員工取代已有員工。第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)人力資本積累過(guò)程和方式發(fā)生根本性變革。不同于工業(yè)化體系主要依靠“干中學(xué)”、教育投入等方式進(jìn)行人力資本積累，數(shù)字化體系基于大數(shù)據(jù)和人工智能形成的人機(jī)協(xié)同效應(yīng)，不僅夯實(shí)和補(bǔ)充了人力資本存量，而且提高了人力資本增量，并擴(kuò)大了以往純粹人類勞動(dòng)難以觸及的知識(shí)邊界。例如，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地提升了管理層投資決策的科學(xué)性和精準(zhǔn)性，與既有依賴實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人力資本積累方式形成有效互補(bǔ)。高質(zhì)量的人力資本融入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程會(huì)加快知識(shí)的生產(chǎn)、擴(kuò)散與應(yīng)用，使單位人力資本可以為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值，進(jìn)而提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)增強(qiáng)創(chuàng)新能力提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。創(chuàng)新能力是企業(yè)結(jié)構(gòu)資本的重要組成部分，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)效應(yīng)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了企業(yè)創(chuàng)新的不確定性。創(chuàng)新活動(dòng)的一個(gè)重要特征是投入產(chǎn)出的不確定性較高。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，企業(yè)可以通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)精準(zhǔn)刻畫(huà)用戶需求特征，及時(shí)了解用戶需求變化和市場(chǎng)動(dòng)向，降低企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的不確定性，推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新由經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)升級(jí)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。此外，數(shù)字孿生、數(shù)字仿真等數(shù)字化設(shè)計(jì)工具能夠?qū)⑽锢韺?shí)體準(zhǔn)確映射到數(shù)字空間中，建立兩者之間的實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，極大地降低了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的不確定性。第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了企業(yè)的創(chuàng)新模式。傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式以單個(gè)企業(yè)為主體，呈現(xiàn)出封閉式、閉源式特征［1］，而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)可以跨越組織邊界整合更大范圍的外部創(chuàng)新資源，讓用戶或外部研發(fā)人員深度參與產(chǎn)品價(jià)值創(chuàng)造全過(guò)程，實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新，為企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新提供強(qiáng)勁動(dòng)能。第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了創(chuàng)新活動(dòng)的組織與管理效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)由科層制、等級(jí)制向網(wǎng)絡(luò)化、扁平化轉(zhuǎn)變，打破了企業(yè)內(nèi)部不同環(huán)節(jié)、不同模塊、不同部門之間的壁壘，不僅有助于企業(yè)更好地把握外部創(chuàng)新機(jī)會(huì)，而且促進(jìn)了數(shù)據(jù)和知識(shí)要素在各系統(tǒng)之間的交流與分享［22］，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新能力。企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，單位結(jié)構(gòu)資本創(chuàng)造的價(jià)值越多，越有助于提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)強(qiáng)化企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。供應(yīng)商和客戶的關(guān)系是企業(yè)關(guān)系資本的重要構(gòu)成要素。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)加強(qiáng)信息共享、提升信任程度等途徑來(lái)強(qiáng)化與供應(yīng)商和客戶的關(guān)系。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打破了供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)之間的邊界，為海量數(shù)據(jù)和信息在供應(yīng)鏈不同主體間互聯(lián)互通奠定了基礎(chǔ)。開(kāi)放共享和價(jià)值共創(chuàng)的供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系的新形態(tài)［14］。供應(yīng)鏈合作伙伴企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)交互和快速流動(dòng)，提高了供需信息的響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)了供需兩側(cè)的精準(zhǔn)對(duì)接。具體而言，與供應(yīng)商共享信息有助于優(yōu)化庫(kù)存管理以及推動(dòng)供應(yīng)商參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降低原材料采購(gòu)成本、提高采購(gòu)效率等目標(biāo)；與客戶進(jìn)行產(chǎn)品銷售、市場(chǎng)需求等信息的交換和共享有助于提升產(chǎn)品庫(kù)存周轉(zhuǎn)率和降低需求不確定性等負(fù)面影響。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的供應(yīng)鏈信息共享提高了不同主體的協(xié)調(diào)決策水平，進(jìn)一步加強(qiáng)了企業(yè)與供應(yīng)商和客戶之間的密切合作［13］。另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)與供應(yīng)商和客戶之間的信任程度，降低了企業(yè)違約行為引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。在傳統(tǒng)情形下，隨著供應(yīng)鏈參與主體的增加，企業(yè)往往需要花費(fèi)較高的成本建立與供應(yīng)商和客戶的信任機(jī)制。基于數(shù)字技術(shù)尤其是區(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)據(jù)不可篡改性和可追溯性，供應(yīng)鏈參與主體的交易記錄將會(huì)被永久記錄，并且其他成員可以隨時(shí)訪問(wèn)和追蹤，從技術(shù)層面有效防范了企業(yè)的違約行為，極大地提升了企業(yè)與供應(yīng)商和客戶之間的信任程度和合作意愿，實(shí)現(xiàn)了高效協(xié)同［23］。長(zhǎng)期穩(wěn)定的企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，增加單位關(guān)系資本創(chuàng)造的價(jià)值，提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率?；谝陨戏治?，筆者提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率有顯著的促進(jìn)作用。

假設(shè)2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高人力資本水平、增強(qiáng)創(chuàng)新能力和強(qiáng)化企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系，顯著提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用主要發(fā)生在2010年之后，因此，本文的初始研究樣本為2010—2020年滬深A(yù)股上市公司，并遵循以下原則進(jìn)行篩選：剔除金融行業(yè)樣本；剔除被ST的樣本；剔除主要變量缺失的樣本。最終得到3 687家上市公司24 754個(gè)觀測(cè)值。上市公司年報(bào)來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)，其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。為了避免極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

（二）變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量：智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率（ICE）

現(xiàn)有研究主要采用Pulic［24］提出的智力資本增值系數(shù)（VAIC）模型進(jìn)行測(cè)度，通過(guò)計(jì)算人力資本價(jià)值創(chuàng)造效率與結(jié)構(gòu)資本價(jià)值創(chuàng)造效率之和得到。雖然VAIC模型廣泛應(yīng)用于智力資本研究，但仍存在以下不足：第一，僅關(guān)注了人力資本和結(jié)構(gòu)資本兩個(gè)方面，并未將關(guān)系資本納入其中。第二，將結(jié)構(gòu)資本定義為企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造與人力資本的差值，沒(méi)有從經(jīng)濟(jì)學(xué)的釋義去界定結(jié)構(gòu)資本的內(nèi)涵。第三，直接使用各類資本創(chuàng)造的價(jià)值總量進(jìn)行計(jì)算，可能會(huì)高估智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。因此，借鑒馬寧和姬新龍［25］與傅傳銳［26］的做法，本文采用修正的VAIC模型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率進(jìn)行度量。具體計(jì)算公式如下：

[ICE=HCE+SCE+RCE]? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

[HCE=VAICHC]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

[SCE=VAICSC]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

[RCE=VAICRC]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

[VAIC=VA（1-θ）]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）

其中，HCE表示人力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，SCE表示結(jié)構(gòu)資本價(jià)值創(chuàng)造效率，RCE表示關(guān)系資本價(jià)值創(chuàng)造效率。VA表示企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造，等于所有要素投入的價(jià)值增值之和，即VA=稅前利潤(rùn)+工資費(fèi)用+利息費(fèi)用。[θ]表示企業(yè)賬面價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值的比值。VAIC表示智力資本的價(jià)值創(chuàng)造。HC表示人力資本投資額，采用現(xiàn)金流量表中支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金作為代理變量。SC表示結(jié)構(gòu)資本投資額，選取利潤(rùn)表中管理費(fèi)用作為代理變量。RC表示關(guān)系資本投資額，采用利潤(rùn)表中銷售費(fèi)用作為代理變量。

2.解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）

參考袁淳等［27］的研究，本文采用文本分析法度量上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。通過(guò)對(duì)近年來(lái)國(guó)家層面出臺(tái)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行梳理，提煉197個(gè)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緊密相關(guān)的詞匯，涉及人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)等底層技術(shù)和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體應(yīng)用場(chǎng)景兩個(gè)層面。運(yùn)用Python技術(shù)批量抓取年報(bào)中出現(xiàn)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞。剔除非本公司出現(xiàn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞以及關(guān)鍵詞前包含否定含義的表述，統(tǒng)計(jì)各關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，以自然對(duì)數(shù)化的形式得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

3.機(jī)制變量

第一，企業(yè)人力資本水平（Human）。借鑒趙宸宇等［5］的做法，本文以本科及以上學(xué)歷員工占比來(lái)衡量企業(yè)人力資本水平。第二，企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent）。本文以企業(yè)及其子公司專利申請(qǐng)數(shù)加1取自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新能力。第三，企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系。借鑒鄭軍等［28］的研究，本文分別采用企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占年度采購(gòu)金額的比重（RSupply）以及企業(yè)前五大客戶銷售額占年度銷售總額的比重（RCustomer）來(lái)衡量企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系的緊密程度。

4.控制變量

借鑒已有文獻(xiàn)，本文加入了一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Size）、成立時(shí)間（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）、第一大股東持股比例（Top1）、董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職兼任（Dual）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Ins）和高管薪酬（Pay）。

主要變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。由表1可知，智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為10.970和24.419，表明不同企業(yè)的智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率存在較大的差異。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.846和1.053，且最大值和最小值分別為3.466和0.000，表明我國(guó)上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度整體并不高。此外，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率等控制變量結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)基本一致。

（三）模型設(shè)定

借鑒肖土盛等［10］的研究，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型：

[ICEit=α0+α1Digitalit+α2Controlsit+Firm+Ind+Year+εit]? （6）

其中，ICEit表示智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，Digitalit表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Controlsit表示控制變量，F(xiàn)irm、Ind和Year分別表示企業(yè)、行業(yè)和年度的固定效應(yīng)，i表示企業(yè)，t表示時(shí)間。

本文構(gòu)建如下計(jì)量模型對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)：

[Humanit/Patentit/RSupplyit/RCustomerit=β0+β1Digitalit+β2Controlsit+Firm+Ind+Year+εit]? （7）

其中，Humanit表示企業(yè)人力資本水平，Patentit表示企業(yè)創(chuàng)新能力，RSupplyit和RCustomerit表示企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系。其他變量定義同上。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

表2匯報(bào)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）—列（3）依次為未加入控制變量、未控制不同層面固定效應(yīng)以及控制所有變量的回歸結(jié)果。列（3）中Digital的系數(shù)為1.163，且在1%的水平上顯著，這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，越有助于促進(jìn)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率提升。從經(jīng)濟(jì)意義來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)誤，智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率將增加5.02%（1.163×1.053/24.419）。由此，假設(shè)1得以驗(yàn)證。從控制變量回歸結(jié)果來(lái)看，企業(yè)規(guī)模越大、資產(chǎn)負(fù)債率越低、總資產(chǎn)收益率越高、第一大股東持股比例越低、高管薪酬越低，越有助于提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。另外，企業(yè)成立年限、企業(yè)成長(zhǎng)性、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職兼任、機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的影響不顯著。

（二）內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到反向因果關(guān)系可能帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，即智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率高的企業(yè)更有動(dòng)力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率提升可能是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原因而非結(jié)果，本文構(gòu)建以下三個(gè)工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。

首先，選取各地級(jí)市1984年每萬(wàn)人固定電話數(shù)量與滯后一期全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)（Internet）作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。企業(yè)所在地的過(guò)往通信發(fā)展水平會(huì)從技術(shù)積累、社會(huì)偏好等方面影響企業(yè)對(duì)信息技術(shù)的接受和應(yīng)用程度，同時(shí)地區(qū)層面的通信基礎(chǔ)設(shè)施也難以直接作用于單個(gè)企業(yè)的智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，滿足工具變量的外生性要求。考慮到各地級(jí)市1984年每萬(wàn)人固定電話數(shù)量為橫截面數(shù)據(jù)，本文引入其與滯后一期全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)來(lái)構(gòu)造面板數(shù)據(jù)的工具變量。表3列（1）第一階段回歸結(jié)果顯示，Internet的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。表3列（2）第二階段回歸結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這說(shuō)明在控制內(nèi)生性問(wèn)題后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的研究結(jié)論依然成立。同時(shí)，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量為31.730，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，這表明本文所選取的工具變量是合理可靠的。

其次，選取地區(qū)高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)論文發(fā)表數(shù)（Papers）作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。地區(qū)高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)論文發(fā)表數(shù)量越多，對(duì)于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有越強(qiáng)的溢出效應(yīng)，并且與企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率關(guān)系不大。本文以全國(guó)第四輪學(xué)科評(píng)估結(jié)果公布的信息與通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)以及軟件工程等專業(yè)高校名單為樣本，從我國(guó)高校科研成果統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取每年世界學(xué)術(shù)期刊影響力指數(shù)（WAJCI）公布的總發(fā)文量。在此基礎(chǔ)上，按照上述高校所在城市分組，并將論文發(fā)表數(shù)除以學(xué)術(shù)論文發(fā)表總數(shù)構(gòu)建指標(biāo)。表3列（3）第一階段回歸結(jié)果顯示，Papers的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這說(shuō)明地區(qū)計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)發(fā)展會(huì)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。表3列（4）第二階段回歸結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，支持了本文研究結(jié)論的可靠性。同時(shí)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為23.127，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，這表明本文所選取的工具變量是合理可靠的。

最后，選取“寬帶中國(guó)”政策試點(diǎn)（BB_China）作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與所在地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平密切相關(guān)，同時(shí)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策對(duì)于單個(gè)企業(yè)而言是一個(gè)外生事件?！皩拵е袊?guó)”戰(zhàn)略于2012年正式提出，并分別在2014年、2015年、2016年遴選出120個(gè)“寬帶中國(guó)”示范城市（城市群），旨在通過(guò)加強(qiáng)當(dāng)?shù)貙拵ЩA(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在全國(guó)發(fā)揮示范引領(lǐng)作用。具體地，若上市企業(yè)所在城市被納入試點(diǎn)城市，則入選年份之后BB_China取值為1，反之為0。表3列（5）第一階段回歸結(jié)果顯示，BB_China的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這說(shuō)明“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)城市政策能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。表3列（6）第二階段回歸結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。同時(shí)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為26.732，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，這表明本文所選取的工具變量是合理可靠的。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，更換被解釋變量的測(cè)度方式。第一，借鑒Pulic［24］提出的VAIC模型，將智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率（ICE1）定義為人力資本價(jià)值創(chuàng)造效率與結(jié)構(gòu)資本價(jià)值創(chuàng)造效率之和，其中，人力資本價(jià)值創(chuàng)造效率等于價(jià)值創(chuàng)造總量除以人力資本投資額，結(jié)構(gòu)資本價(jià)值創(chuàng)造效率等于結(jié)構(gòu)資本投資額除以價(jià)值創(chuàng)造總量，而結(jié)構(gòu)資本投資額等于價(jià)值創(chuàng)造總量減去人力資本投資額。第二，相對(duì)于結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本而言，人力資本是智力資本最重要的構(gòu)成要素，在企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中發(fā)揮著主導(dǎo)作用［19］，因而在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中僅采用人力資本價(jià)值創(chuàng)造效率（HCE）進(jìn)行測(cè)度。表4列（1）和列（2）的回歸結(jié)果顯示，在改變智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率度量方式后，Digital的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明在更換被解釋變量測(cè)度方式后，結(jié)果依舊穩(wěn)健。

其次，更換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量指標(biāo)。第一，由于不同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異，本文以行業(yè)均值調(diào)整后的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（Digital1）進(jìn)行重新測(cè)度。第二，考慮到上市公司年報(bào)通常在“管理層討論與分析”（MD&A）部分對(duì)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、發(fā)展規(guī)劃等信息進(jìn)行披露，因此，本文主要對(duì)年報(bào)中MD&A部分進(jìn)行文本分析，并以此構(gòu)建新的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（Digital2）。第三，以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞占年報(bào)總詞匯數(shù)的比重×100構(gòu)建新的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（Digital3）。表4列（3）—列（5）的回歸結(jié)果顯示，在更換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量指標(biāo)后，Digital的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，說(shuō)明原有結(jié)論依然成立，證明了本文結(jié)論的可靠性。

最后，排除特定行業(yè)與地區(qū)的影響。本文的研究結(jié)論可能會(huì)受到特定行業(yè)或地區(qū)因素的影響，為緩解上述因素的干擾，本文進(jìn)一步構(gòu)造了如下兩個(gè)子樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，由于電子信息行業(yè)的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度較高，可能導(dǎo)致這類行業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高于其他行業(yè)，為減少行業(yè)因素對(duì)研究結(jié)果的影響，本文剔除了信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，以及計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)等行業(yè)的樣本。第二，考慮到進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)主要集中在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，因而本文將企業(yè)所在地區(qū)為北京、上海、廣州、深圳的企業(yè)樣本予以剔除。表4列（6）和列（7）的回歸結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，由此說(shuō)明，無(wú)論是剔除特定行業(yè)還是剔除特定地區(qū)的樣本，本文的研究結(jié)論依然成立。

五、進(jìn)一步分析

（一）機(jī)制分析

首先，分析企業(yè)人力資本水平（Human）的影響。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，使企業(yè)減少對(duì)低端勞動(dòng)力的需求，增加對(duì)掌握數(shù)字技能和數(shù)據(jù)管理能力的高端勞動(dòng)力需求；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推動(dòng)人力資本積累過(guò)程和方式發(fā)生根本性變革，使人力資本的知識(shí)邊界不斷拓展。高水平人力資本融入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程，會(huì)通過(guò)知識(shí)擴(kuò)散效應(yīng)促進(jìn)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率提升。如表5列（1）所示，Digital的系數(shù)為0.055，且在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高人力資本水平，從而有效提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

其次，分析企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent）的影響。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低企業(yè)創(chuàng)新不確定性、改變企業(yè)創(chuàng)新模式以及提高企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的組織與管理效率來(lái)增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力，提高企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造水平，促進(jìn)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率不斷提升。如表5列（2）所示，Digital的系數(shù)為0.107，且在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著增強(qiáng)了企業(yè)創(chuàng)新能力，進(jìn)而提升了智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

最后，分析企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系（RSupply和RCustomer）的影響。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升供應(yīng)鏈不同主體的信息共享水平，強(qiáng)化企業(yè)與供應(yīng)商和客戶的密切合作；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高供應(yīng)鏈合作伙伴之間的信任程度，有效防范企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為。企業(yè)與供應(yīng)商和客戶建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系有助于構(gòu)筑可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)創(chuàng)造最大化價(jià)值，從而提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。如表5列（3）和列（4）所示，Digital的系數(shù)分別在5%和1%水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著改善了與供應(yīng)商和客戶關(guān)系，并進(jìn)一步提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。由此，假設(shè)2得以驗(yàn)證。

（二）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）

根據(jù)變量定義，若樣本企業(yè)為國(guó)有企業(yè)則State取值為1，否則為0。本文將交互項(xiàng)Digital×State加入模型中進(jìn)行檢驗(yàn)。如表6列（1）所示，Digital×State的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的促進(jìn)效應(yīng)更為顯著。產(chǎn)生這一結(jié)果的可能原因是：國(guó)有企業(yè)在資源獲取、市場(chǎng)占有等方面具有天然的優(yōu)勢(shì)，其面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力也相對(duì)較小，往往缺乏足夠的動(dòng)力去推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因而對(duì)于企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造產(chǎn)生的作用也相對(duì)較弱；而非國(guó)有企業(yè)面臨著更加激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，為了維持自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，它們有更強(qiáng)烈的意愿去推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地應(yīng)用，從而顯著提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

2.企業(yè)規(guī)模（Large）

本文根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)總額對(duì)企業(yè)規(guī)模進(jìn)行劃分，若企業(yè)資產(chǎn)總額高于所在行業(yè)的中位數(shù)，則Large取值為1，否則為0。本文將Large和交互項(xiàng)Digital×Large加入模型中進(jìn)行檢驗(yàn)。如表6列（2）所示，Digital×Large的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提升作用更顯著。產(chǎn)生這一結(jié)果的可能原因是：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)龐大、復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。各項(xiàng)軟硬件系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)備的安裝運(yùn)行需要企業(yè)持續(xù)不斷的資金投入，且對(duì)數(shù)字化人才的需求也不斷增加。相對(duì)于中小企業(yè)而言，大型企業(yè)在資金、技術(shù)、人才等方面具有十分明顯的優(yōu)勢(shì)，數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的融合程度更高，因此，大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率產(chǎn)生的促進(jìn)作用更為顯著。

3.企業(yè)科技屬性（High_tech）

借鑒楊金玉等［29］的做法，若企業(yè)所處行業(yè)為高科技行業(yè)，則High_tech取值為1，否則為0。本文將High_tech和交互項(xiàng)Digital×High_tech加入模型中進(jìn)行檢驗(yàn)。如表6列（3）所示，Digital×High_tech的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)科技屬性越強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率越顯著。產(chǎn)生這一結(jié)果的可能原因是：相較于非高科技企業(yè)，高科技企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)有著更加深刻的理解和判斷，同時(shí)具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型的客觀技術(shù)條件，能夠切實(shí)將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)決策體系、組織架構(gòu)和生產(chǎn)流程深度融合在一起，更加高效地推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，從而帶來(lái)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的顯著提升。

六、研究結(jié)論與啟示

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的大背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的微觀著力點(diǎn)，這種戰(zhàn)略變革行為在賦能企業(yè)提質(zhì)增效的同時(shí)，也對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造模式產(chǎn)生了深刻影響。本文以2010—2020年A股上市企業(yè)為研究樣本，采用文本分析法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的影響及作用機(jī)制。研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，該結(jié)論在經(jīng)過(guò)一系列內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。機(jī)制檢驗(yàn)表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)提高人力資本水平、增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力以及強(qiáng)化企業(yè)與供應(yīng)商和客戶關(guān)系提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的促進(jìn)效果在非國(guó)有企業(yè)、大型企業(yè)和高科技企業(yè)中更為顯著。本文的研究結(jié)論對(duì)于企業(yè)管理層、政策制定者以及投資者具有重要啟示：

首先，企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的推動(dòng)作用。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，智力資本取代財(cái)務(wù)資本成為企業(yè)確立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的決定因素。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的重要途徑，因此，企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，需要加強(qiáng)對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的促進(jìn)效應(yīng)。具體而言，第一，應(yīng)充分重視人力資本在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵作用，加大對(duì)數(shù)字化人才的培養(yǎng)和引進(jìn)力度，不斷提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造水平。第二，應(yīng)深入推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新流程深度融合，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力。第三，應(yīng)借助企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息優(yōu)勢(shì)，建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的供應(yīng)商和客戶關(guān)系，提升企業(yè)可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

其次，政府應(yīng)積極采取措施推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在國(guó)家間數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，我國(guó)急需抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新的機(jī)遇，多措并舉加快推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。一方面，進(jìn)一步完善企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策支持體系，結(jié)合企業(yè)具體特征類型，制定更加精準(zhǔn)、更有針對(duì)性的支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展政策；另一方面，政府應(yīng)大力推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加速企業(yè)“上云用數(shù)賦智”，為更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

最后，投資者應(yīng)提升對(duì)智力資本信息的識(shí)別能力。對(duì)企業(yè)智力資本信息作出合理、有效的分析判斷，是決定投資者投資決策成功的關(guān)鍵影響因素。投資者應(yīng)充分利用人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)全面系統(tǒng)了解企業(yè)智力資本開(kāi)發(fā)管理過(guò)程與動(dòng)態(tài)變化，針對(duì)不同類型的智力資本特征，提煉其中的核心信息，更好發(fā)掘具有價(jià)值增長(zhǎng)潛力的企業(yè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的理性估值與投資。

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Improve the Value Creation Efficiency of Intellectual Capital？

ZHANG Ren?zhi

（Institute of Industrial Economics， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing100006， China）

Abstract：With the deepening of digital transformation of enterprises， intellectual capital has gradually replaced financial capital， becoming the key driver for enterprises to gain competitive advantage and improve value creation ability. From the perspective of management practice， the dual?class structure adopted by companies such as Google， Facebook， Baidu， and JD， and Alibabas partnership system， are essentially institutional innovations that motivate the founder team to continuously and steadily invest in intellectual capital. However， few studieshave linked the digital transformation of enterprises with the value creation of intellectual capital. In particular， there is a lack of further analysis on how the digital transformation of enterprises affects the value creation of intellectual capital， which requires further research.

Based on the data of A?share listed companies from 2010 to 2020， this paper uses text analysis to construct indicators reflecting the degree of digital transformation of enterprises， and empirically examines the impact of digital transformation on the value creation efficiency of intellectual capital and its mechanism. The empirical research finds that the digital transformation of enterprises has significantly improved the value creation efficiency of intellectual capital， which is mainly achieved by improving the level of human capital， enhancing the innovation ability of enterprises and strengthening the relationship between suppliers and customers. This mechanism is more significant in non?state?owned enterprises， large enterprises and high?tech enterprises.

This paper has expanded the previous literature from the following two aspects.On the one hand， it has enriched and expanded the research on the economic consequences of enterprises digital transformation， which is different from the existing research that mainly discusses the impact of enterprises digital transformation on production efficiency， operating costs， enterprise performance， and enterprise innovations. This paper comprehensively and systematically analyzes the economic consequences of enterprises digital transformation from the perspective of the value creation efficiency of intellectual capital， providingnew perspectives and ideas for a deeper understanding of enterprise management changes in the era of digital economy. On the other hand， this paper explores a new path to improve the value creation efficiency of intellectual capital in the era of digital economy， different from existing research which is mainly based on the development ideas of the industrial economy era， that is， by improving corporate governance mechanisms and strengthening intellectual capital information disclosure to enhance the value creation efficiency of intellectual capital.

To some extent， this study reveals the mechanism of the digital transformation of enterprises on the value creation efficiency of intellectual capital， which helps guide the management to pay more attention to the promotion effect of value creation efficiency of intellectual capital in the process of promoting the digital transformation.

Key words：digital transformation of enterprises; value creation efficiency of intellectual capital; human capital level

（責(zé)任編輯：徐雅雯）

［DOI］10.19654/j.cnki.cjwtyj.2023.05.008

［引用格式］張任之. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率？［J］．財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2023（5）：89-100.

收稿日期：2023?03?01

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“國(guó)有企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建與協(xié)同機(jī)制研究”（22CGL016）；中國(guó)社會(huì)科學(xué)院登峰戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)學(xué)科（企業(yè)管理）成果

作者簡(jiǎn)介：張任之（1989-），男，江西景德鎮(zhèn)人，助理研究員，博士，主要從事數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究。E?mail：zhangrenzhicass@163.com