■/ 呂 珊 孫 瓊 陳瑾宇
2015 年5 月,國務(wù)院頒布并印發(fā)了“中國制造2025”計(jì)劃,該計(jì)劃中提出了全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略,并特別強(qiáng)調(diào)將制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為中國制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重點(diǎn)努力方向之一。因此,關(guān)注新時代背景下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,凝練貼合時代情景與行業(yè)特色的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對策建議,對于制造業(yè)企業(yè)有效把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)會實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級,提高企業(yè)發(fā)展質(zhì)量具有重要意義。
盡管國內(nèi)外學(xué)者在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究中,就數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率關(guān)系等方面進(jìn)行了深入的探索。但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的研究與實(shí)踐中仍受制于以下兩個因素。第一,有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的選取仍缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),與當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征存在一定錯位。第二,現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的研究大多以數(shù)字技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)中的應(yīng)用研究為主,而有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升內(nèi)在影響機(jī)理的研究相對較少,且研究結(jié)論不一,因此急需進(jìn)一步深入研究。
學(xué)者們關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究經(jīng)歷了由技術(shù)視角轉(zhuǎn)向組織變革視角的演進(jìn)過程?;诩夹g(shù)視角,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型被認(rèn)為是各類先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)與管理的各環(huán)節(jié)中的普遍應(yīng)用(Lee et al,2015)?;诮M織變革視角,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型被定義為企業(yè)利用數(shù)字技術(shù),通過數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)式的業(yè)務(wù)管理流程將企業(yè)各個生產(chǎn)模塊相勾聯(lián),以達(dá)到變革生產(chǎn)方式與流程,提高生產(chǎn)效率目的的一個過程(Day et al,2011)。如Vial(2019)認(rèn)為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是旨在通過通信、信息、計(jì)算連接技術(shù)的整合使企業(yè)屬性發(fā)生重大變化,進(jìn)一步推動實(shí)體發(fā)展的過程。
當(dāng)前關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的研究可歸納為以下兩種主要觀點(diǎn)。
第一種觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型中要素的融入能夠提升勞動生產(chǎn)效率、提高產(chǎn)品質(zhì)量和附加值,從而有助于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長。如李廉水等(2020)基于面板數(shù)據(jù),從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用視角,就數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果顯示企業(yè)智能化和企業(yè)制造業(yè)機(jī)器人的投入使用顯著地促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率增長。何小鋼等(2019)發(fā)現(xiàn)數(shù)字化人力資本提升對全要素生產(chǎn)率提升有顯著的影響。
第二種觀點(diǎn)則從經(jīng)典的生產(chǎn)率悖論視角出發(fā),提出全要素生產(chǎn)率的增長是由企業(yè)不斷增長的規(guī)模經(jīng)濟(jì)驅(qū)動的,而不是由技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動的,因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型會抑制全要素生產(chǎn)率的增長。Acemoglu and Restrepo(2018)指出過度自動化才是影響生產(chǎn)率增長的主要原因,自動化水平過高不利于資源的充分利用,從而降低了生產(chǎn)率。Aghion et al(2017)發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)對全要素生產(chǎn)率增長具有時滯性,短期內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型無法促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長。
制造業(yè)企業(yè)可通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型連接生產(chǎn)與管理的全部流程,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造、業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)模式等重大項(xiàng)目的變革,提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率(Berghaus and Back,2016)。由于數(shù)字化與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的不斷融合,企業(yè)創(chuàng)新過程也發(fā)生了變化。數(shù)字技術(shù)的集成,通常以計(jì)算、內(nèi)存和傳輸能力的形式出現(xiàn),不僅使產(chǎn)品和服務(wù)變得更智能,而且還可能改變產(chǎn)品的消費(fèi)和體驗(yàn)方式。由此看出,在轉(zhuǎn)型過程中,企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用,改變價值創(chuàng)造路徑,創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式,加速核心要素流通,從而有助于全要素生產(chǎn)率水平的提升。結(jié)合以上分析,提出如下研究假設(shè)。
H1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率具有正向影響。
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不斷顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的同時,也對企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的認(rèn)知、思維和實(shí)踐提出了更高的要求。領(lǐng)導(dǎo)者必須努力確保其組織機(jī)構(gòu)開發(fā)數(shù)字思維,能夠應(yīng)對與使用數(shù)字技術(shù)帶來的破壞性創(chuàng)造,以及通過制定和執(zhí)行一個同時考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的機(jī)遇和風(fēng)險的商業(yè)戰(zhàn)略,以確保公司的競爭力。此外,面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型在各大企業(yè)內(nèi)的逐漸普及化,企業(yè)對于數(shù)字化人才的需求只會越來越大。員工能否適應(yīng)組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,是否積極強(qiáng)化自身技能,不斷提高自身能力等,關(guān)系到企業(yè)的興衰成?。ɡ詈E灥?,2014)。結(jié)合以上分析,提出如下研究假設(shè)。
H2a.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對人力資本具有正向影響。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)能力,如知識共享、社交媒體、數(shù)字化制造等方面的聯(lián)通與協(xié)作,使業(yè)務(wù)流程中的數(shù)字化創(chuàng)新成為可能。具體而言,企業(yè)可以更少的受到傳統(tǒng)的時間、區(qū)域地理空間等要素的約束,更方便與其他主體進(jìn)行交流互動。這樣從外部得到的新知識就越多,內(nèi)容類型越豐富全面,越有利于企業(yè)打造新的發(fā)展思路。其次,制造業(yè)行業(yè)中技術(shù)變革的發(fā)展趨勢、消費(fèi)者與供應(yīng)商等對技術(shù)變革的反應(yīng)等也在不斷發(fā)生變化(Teece,2010)。數(shù)字技術(shù)比以往任何時候都更加貼近生產(chǎn)和生活,這反過來促進(jìn)了更多的技術(shù)創(chuàng)新者的參與,從而允許新的參與者配置開發(fā)、產(chǎn)生和投資新的數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升,更有助于企業(yè)動態(tài)調(diào)整組織戰(zhàn)略,更好地應(yīng)對新機(jī)會與威脅(Zahra et al,2006)。結(jié)合以上分析,提出如下研究假設(shè)。
H2b.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新能力具有正向作用
一方面,企業(yè)的數(shù)字化人才水平對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果具有重要影響。一支優(yōu)秀的數(shù)字化人才團(tuán)隊(duì)可以助力企業(yè)最大限度地發(fā)揮其數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力。因此,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會倒逼人力資本水平的提升。另一方面,企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高離不開豐富的人力資本。人力資本可以通過對自主創(chuàng)新能力與對相關(guān)知識的理解吸收能力實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)有技術(shù)的改造升級,進(jìn)而達(dá)到提高全要素生產(chǎn)率的目的。高水平的人力資本不僅意味著勞動者具有較高的教育水平或豐富的工作經(jīng)驗(yàn),還表示其擁有一定的環(huán)境適應(yīng)能力、工作能力以及學(xué)習(xí)能力,這些因素更加有利于加速知識與技術(shù)的吸收、創(chuàng)造與擴(kuò)散過程,有助于企業(yè)采用先進(jìn)技術(shù)進(jìn)而助力全要素生產(chǎn)率的提升,基于上述分析,提出以下兩點(diǎn)假設(shè)。
H3.人力資本對全要素生產(chǎn)率具有正向影響。
H4.人力資本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間具有中介作用。
從組織的角度來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以被視為在流程、活動、能力和模式方面的一種深刻和加速的轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目的是通過引入數(shù)字技術(shù)來重新設(shè)計(jì)組織業(yè)務(wù),實(shí)現(xiàn)諸如提高生產(chǎn)力、降低成本和創(chuàng)新等好處。率先開發(fā)與數(shù)字化過程相關(guān)的新服務(wù)和產(chǎn)品所需的技術(shù)創(chuàng)新能力的企業(yè)將在制造業(yè)行業(yè)競爭中占據(jù)顯著優(yōu)勢。因此,有必要對加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的數(shù)字化創(chuàng)新能力進(jìn)行投資,為企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升提供驅(qū)動力。結(jié)合以上分析,提出如下兩點(diǎn)假設(shè)。
H5.技術(shù)創(chuàng)新能力對全要素生產(chǎn)率具有正向作用。
H6.技術(shù)創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間具有中介作用。
本研究選取2013—2020 年中國A 股制造業(yè)上市公司作為研究樣本。第一,通過設(shè)定的關(guān)鍵詞對所收集和整理年報資料進(jìn)行文本挖掘,測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第二,企業(yè)全要素生產(chǎn)率和其他控制變量的測度數(shù)據(jù)主要來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫。
在數(shù)據(jù)處理方面。首先,剔除了樣本期內(nèi)被標(biāo)注為ST、PT的企業(yè)樣本。另外,為避免極端值和異常值對研究結(jié)果可靠性的影響,對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。最后,得到樣本數(shù)據(jù)5226條。
1.被解釋變量。全要素生產(chǎn)率。本文參照魯曉東和連玉君(2012)、楊汝岱(2015)的研究,根據(jù)學(xué)者Levinsohn and Petrin(2003)編寫的LP法專用的Stata命令,在統(tǒng)計(jì)軟件Stata16.0中進(jìn)行測算。
2.解釋變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型?;谖墨I(xiàn)回顧和制造業(yè)企業(yè)自身所擁有的特點(diǎn),可發(fā)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素,改變企業(yè)的組織能力、管理能力和提升應(yīng)對市場變化能力的全過程。
TOE理論由學(xué)者Tornatzky and Fleischer(1990)在《技術(shù)創(chuàng)新的流程》中首次提出。這一理論側(cè)重于分析影響一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)是否被企業(yè)所采納的因素,是一種基于多層次技術(shù)應(yīng)用情境的綜合性分析框架(邱澤奇,2017)。新技術(shù)的采納驅(qū)動制造業(yè)企業(yè)商業(yè)模式的創(chuàng)新,構(gòu)成制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力。因此,本研究采用TOE 理論將制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)一步劃分為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、工業(yè)化信息服務(wù)和業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型三個維度,如圖1所示。
圖1 制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動力機(jī)制
同時,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞的確定上,本研究參考了一系列以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為主題的經(jīng)典文獻(xiàn)(吳非等,2021;趙宸宇等,2021;劉飛,2020)。此外,借鑒《國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南(2015年版)》等重要政策文件,進(jìn)一步擴(kuò)充了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞庫,形成了如表1所示的數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞。
3.中介變量。(1)人力資本。為便于變量的獲取與衡量,以及結(jié)合制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)可得性,本研究參考陽立高等(2018)的研究,以本科及以上學(xué)歷員工數(shù)占員工總數(shù)之比衡量人力資本。(2)技術(shù)創(chuàng)新能力。本研究參考唐松等(2020)的方法,以專利申請數(shù)總數(shù)(對數(shù)值)作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的刻畫指標(biāo)。
4.控制變量??紤]到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)“高資源消耗、高成本”的活動(劉淑春等,2021)。企業(yè)需具備一定資源和能力才能實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Kallinikos et al,2013)。本文選取企業(yè)年齡、股權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率等變量為控制變量。其次,由于高管團(tuán)隊(duì)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有重要影響,故控制獨(dú)立董事比例、董事會規(guī)模等高管團(tuán)隊(duì)特征變量。此外,本研究還添加了時間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。
變量定義見表2。
表2 變量定義表
1.基準(zhǔn)模型構(gòu)建。為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系,本研究擬設(shè)計(jì)如下基準(zhǔn)回歸模型:
模型(1)中,λ為常數(shù)項(xiàng),ε為殘差項(xiàng)。CV代表控制變量,Year 和Industry 分別為時間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。α 為各個變量的回歸系數(shù),其中,α1表示核心解釋變量的回歸系數(shù),若α1的值顯著為正,則意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。
2.中介效應(yīng)模型構(gòu)建。借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)、王墨林等(2022)的研究,設(shè)置如下中介效應(yīng)回歸模型檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率:
模型(2)和模型(3)中,Mediatior 代表中介變量,CV為控制變量,ζ和V是殘差項(xiàng)。
由表3 可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本和技術(shù)創(chuàng)新能力與全要素生產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)分別為0.225、0.071 和0.504,且均在10%的水平上顯著。這說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越深、人力資本越豐富、技術(shù)創(chuàng)新能力越高,企業(yè)全要素生產(chǎn)率隨之上升效率越快,符合假設(shè)預(yù)期。
表3 變量的相關(guān)系數(shù)
表4 是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率的主效應(yīng)和中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。首先,僅控制了時間和行業(yè)固定效應(yīng),未將各類控制變量納入實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)P椭校瑱z驗(yàn)結(jié)果見(1)列。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.463,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升具有顯著促進(jìn)作用。其次,加入控制變量,采用模型(1)進(jìn)一步檢驗(yàn)二者間的關(guān)系,檢驗(yàn)結(jié)果見(2)列。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)為0.110,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠發(fā)揮提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用,即驗(yàn)證了H1。從控制變量來看,(2)列的結(jié)果顯示,獨(dú)立董事比例、董事會規(guī)模、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率和股權(quán)性質(zhì)的系數(shù)均在1%水平上為正,說明與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系??赡艿脑蚴?,獨(dú)立董事能夠以客觀的身份和獨(dú)立的視覺來監(jiān)督管理層的代理行為,又能提供專業(yè)性的技術(shù)支持和前瞻性的戰(zhàn)略建議,因此公司有動機(jī)引入獨(dú)立董事以改善董事會效率,進(jìn)而提高公司的全要素生產(chǎn)率。董事會是現(xiàn)代公司管理的核心,董事會選聘管理層,委托管理層執(zhí)行董事會決策。資源依賴?yán)碚撜J(rèn)為組織的差異化和專業(yè)化驅(qū)使它向外部尋求資源,增加董事會人數(shù)與多樣性可以拓展公司社交網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建寬闊的資源平臺,有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。企業(yè)的規(guī)模不僅代表了其資源稟賦的雄厚程度,還會大大提高資源配置的效率,規(guī)模大的企業(yè)資源整合能力和風(fēng)險承擔(dān)能力都較強(qiáng),其全要素生產(chǎn)率水平也越高。資產(chǎn)收益率反映了企業(yè)單位資產(chǎn)帶來的凈利潤以及資產(chǎn)的利用情況,當(dāng)這個指標(biāo)越大時,說明企業(yè)的盈利能力越好、能更加有效的運(yùn)用資金,從而有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。此外,股權(quán)性質(zhì)的系數(shù)也是顯著的,說明股權(quán)性質(zhì)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在影響。
表4 主效應(yīng)和中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
本研究首先采用模型(2)檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資本之間的關(guān)系,回歸結(jié)果見表4 的(3)列。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資本的回歸系數(shù)為0.053,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)的人力資本,即H2得到驗(yàn)證。從控制變量來看,董事會規(guī)模、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)規(guī)模和股權(quán)性質(zhì)的系數(shù)均在1%水平上為正,說明與企業(yè)人力資本存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。其次,采用模型(3)檢驗(yàn)人力資本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間的中介作用,回歸結(jié)果見(4)列。人力資本與全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為1.062,說明人力資本提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,即H3得到驗(yàn)證。最后,加入人力資本后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)由0.110 減弱為0.053,說明人力資本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間具有部分中介作用,H4得到驗(yàn)證。
繼續(xù)檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新能力在制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間的中介作用。第一,采用模型(2)檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系,回歸結(jié)果見表4的(5)列。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)為0.332,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力,即H2b 得到驗(yàn)證。第二,采用模型(3)檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資本間的中介作用,回歸結(jié)果見(6)列。技術(shù)創(chuàng)新能力與全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.070,說明技術(shù)創(chuàng)新能力提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,即H5 得到驗(yàn)證。第三,加入技術(shù)創(chuàng)新能力后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)由0.110減弱為0.086,說明技術(shù)創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間具有部分中介作用,H6得到驗(yàn)證。
另外,本文基于股權(quán)性質(zhì)視角,對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),回歸結(jié)果如表5所示??梢钥闯?,制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。與國有企業(yè)相比,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果略遜一籌??赡艿脑蚴?,一方面企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要更為強(qiáng)有力的資本力量,必須依賴于現(xiàn)代化信息系統(tǒng)建設(shè)、大規(guī)模的技術(shù)應(yīng)用及智能制造投資等(李政和陸寅宏,2014)。而國有企業(yè)能提供一些政治收益并承擔(dān)一些社會責(zé)任,所以政府難免在資源與發(fā)展機(jī)會上對其有傾斜,這就使得國有企業(yè)在融資、資產(chǎn)抵押等方面相對于非國有企業(yè)更為便利,從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得資金渠道更方便、成本更低,更有助于緩解國有企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級過程中面臨的各種資金壓力(李玲等,2013)。另一方面,由于自身屬性,國有企業(yè)在國家政策出臺之后,能夠更加積極的、高效的、靈敏的響應(yīng)政策號召,這也使得國有企業(yè)更容易快于非國有企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,使其轉(zhuǎn)型效率更高。
表5 基于股權(quán)性質(zhì)差異的檢驗(yàn)結(jié)果
1.替換核心被解釋變量。本文參考趙宸宇等(2021)、冼國明和明秀南(2018)的研究,將核心被解釋變量全要素生產(chǎn)率替換為勞動生產(chǎn)率,檢驗(yàn)結(jié)果見表6。結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.069,說明本研究的核心結(jié)論“數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率”仍是成立的。
表6 穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果
2.剔除部分樣本。本文參考唐松等(2020)的做法,剔除部分直轄市樣本,檢驗(yàn)結(jié)果見表6。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)為0.096,進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)。
3.內(nèi)生性檢驗(yàn)。針對數(shù)據(jù)間可能存在的內(nèi)生性問題,本文分別使用t 期解釋變量與t+1 期和t+2期被解釋變量進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果見表6。可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)與表4 的(2)列基本一致,說明不存在內(nèi)生性問題。
1.制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升具有顯著的正向作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了企業(yè)導(dǎo)入新知識和新技術(shù)的過程,加快了要素流通,節(jié)約了經(jīng)營成本,促進(jìn)了要素配置的優(yōu)化。企業(yè)在業(yè)務(wù)經(jīng)營以及內(nèi)部管理的每一個環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都能夠轉(zhuǎn)化為輔助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本、提質(zhì)、增效的生產(chǎn)要素。
2.制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)人力資本水平。在企業(yè)的智能化改造與數(shù)字技術(shù)的不斷應(yīng)用過程中,高端設(shè)備的引進(jìn)與應(yīng)用對企業(yè)員工素質(zhì)提出更高的要求,這不僅需要員工不斷提高數(shù)字化技能與管理能力,還加大了對高學(xué)歷人才的需求。
3.制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力具有顯著正向影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型描述了一個組織利用數(shù)字技術(shù)來提高其內(nèi)部運(yùn)營和外部市場產(chǎn)品的效率和效力的能力。所有這些都需要在時間、金錢和員工方面進(jìn)行大量的前期投入,才能實(shí)現(xiàn)利益產(chǎn)出。
4.人力資本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率間具有部分中介作用。人力資本水平高的企業(yè)可以更加迅速地適應(yīng)企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境變化,將企業(yè)所擁有的人才紅利最大化釋放,加快企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字研發(fā)活動中的創(chuàng)新效率及創(chuàng)新溢出,從而進(jìn)一步促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長。
5.技術(shù)創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率間具有部分中介作用。技術(shù)創(chuàng)新能力有助于在價值網(wǎng)絡(luò)中獲取創(chuàng)新資源,進(jìn)一步提升高效配置資源要素的能力,從而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。
6.制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果在企業(yè)股權(quán)性質(zhì)中具有明顯的差異性。國有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用相較于非國有企業(yè)而言更為顯著。
基于研究結(jié)論并綜合制造業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況,本文提出如下建議。
1.制造業(yè)企業(yè)應(yīng)堅(jiān)持推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,盡快將數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入企業(yè)發(fā)展規(guī)劃中。制造業(yè)企業(yè)的高級管理層應(yīng)統(tǒng)籌管理,明確發(fā)展愿景,制定戰(zhàn)略規(guī)劃,建立專門推進(jìn)數(shù)字化工作的團(tuán)隊(duì),并配備專門化、綜合性的數(shù)字化推進(jìn)部門,以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化戰(zhàn)略在全集團(tuán)、跨業(yè)務(wù)等方面的全面實(shí)施。
2.制造業(yè)企業(yè)應(yīng)加大人力資本投入水平,在新時期重構(gòu)企業(yè)人力資本優(yōu)勢。具體而言,第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)需要新的技能,企業(yè)必須開發(fā)其機(jī)制來支持與數(shù)字化相關(guān)人才能力的進(jìn)步和在數(shù)字化操作環(huán)境中的持續(xù)學(xué)習(xí)。第二,最大化激發(fā)創(chuàng)新人才,充分發(fā)揮個人才能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新發(fā)明的主動性與積極性,為企業(yè)實(shí)現(xiàn)長期價值增加和競爭優(yōu)勢構(gòu)建提供動能。
3.制造業(yè)企業(yè)應(yīng)注重提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力,將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用切實(shí)轉(zhuǎn)化為有效的生產(chǎn)力。第一,將技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)戰(zhàn)略相匹配。確定哪些技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型升級是密切相關(guān)的,以及它們將如何在商業(yè)產(chǎn)品、生產(chǎn)鏈、組織改造中實(shí)施。第二,加大技術(shù)創(chuàng)新專項(xiàng)資金投入。將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用到生產(chǎn)運(yùn)營中,全面提升制造業(yè)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、營銷和服務(wù)等方面的技術(shù)創(chuàng)新水平。
4.國有企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮示范引領(lǐng)作用,為其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好示范與參照模板。在制造業(yè)企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著在業(yè)務(wù)模式、業(yè)務(wù)流程、組織結(jié)構(gòu)以及與外部環(huán)境的互動等多方面的變化。因此,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期,企業(yè)面臨巨大的資金成本和轉(zhuǎn)型風(fēng)險,許多組織在接受新的可能性方面進(jìn)展緩慢,國有企業(yè)應(yīng)當(dāng)率先示范。