制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響研究
——基于A 股上市公司的實(shí)證研究

劉貴雨

(南京審計(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 211815)

一、 引言

隨著世界經(jīng)濟(jì)全球化的持續(xù)推進(jìn)，信息化和數(shù)字化已經(jīng)深深融入我們的生活中。 如今人類一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是整個(gè)20 世紀(jì)的2 倍還要多，世界各個(gè)主要國家也把數(shù)字和產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，形成產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級，而與數(shù)字相關(guān)的產(chǎn)業(yè)我們稱作“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”。 2016 年的G20 杭州峰會將“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”界定為:以使用數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息與通信技術(shù)(ICT)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。 而我國政府對“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的發(fā)展高度重視，國務(wù)院多次將“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”寫入政府工作報(bào)告，習(xí)近平總書記也多次提及我國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要性，表1 顯示了“十三五”時(shí)期我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策。

“十三五”時(shí)期我國數(shù)字化經(jīng)濟(jì)規(guī)模及增速顯示，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的總量在5 年時(shí)間內(nèi)增長了近一倍(圖1)，而騰訊研究院的數(shù)據(jù)顯示，在2021 年由于新冠肺炎疫情的暴發(fā)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速達(dá)到35%，這顯示出我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)勁發(fā)展趨勢。

圖1 “十三五”時(shí)期我國數(shù)字化經(jīng)濟(jì)規(guī)模及增速

二、 文獻(xiàn)綜述

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”一詞最早出現(xiàn)于20 世紀(jì)90 年代，Don Tapscott 在其專著《數(shù)字經(jīng)濟(jì):網(wǎng)絡(luò)智能時(shí)代的希望與風(fēng)險(xiǎn)》中首次提出了“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”(digital economy)這一概念，而他當(dāng)時(shí)所界定的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”是互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)融合而產(chǎn)生的“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)”。 21世紀(jì)，隨著技術(shù)的革新，在互聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)發(fā)展的同時(shí)，人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新一代數(shù)字經(jīng)濟(jì)紛紛進(jìn)入商用階段，學(xué)界和業(yè)界逐漸將以上五種技術(shù)與經(jīng)濟(jì)融合的產(chǎn)物視為“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”。許憲春和張美慧[1]從國際比較的視角研究了2008～2017 年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的作用明顯，為進(jìn)一步完善中國經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)核算體系和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展做出戰(zhàn)略參考依據(jù)。根據(jù)零一智庫的測算，如圖2 所示，我國在“十三五”時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率逐年提高，其中第三產(chǎn)業(yè)的增長率最為明顯。

圖2 “十三五”時(shí)期我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率

理論方面，近兩年有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)的研究逐漸增多，對企業(yè)的技術(shù)、人才、環(huán)境和組織方面都有研究。 趙宸宇[2]研究了制造業(yè)上市公司的數(shù)字化發(fā)展和服務(wù)化轉(zhuǎn)型，利用2007 ～2017 年中國A 股上市制造業(yè)公司數(shù)據(jù)，從直接傳導(dǎo)機(jī)制、間接傳導(dǎo)機(jī)制和異質(zhì)性傳導(dǎo)機(jī)制三個(gè)維度闡述了數(shù)字化推動(dòng)企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)理，實(shí)證研究得出數(shù)字化發(fā)展顯著提高了企業(yè)的服務(wù)化水平，推動(dòng)了企業(yè)效益的提高。 趙宸宇等[3]研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，認(rèn)為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代提升企業(yè)生產(chǎn)效率的強(qiáng)勁驅(qū)動(dòng)。 童雨[4]從技術(shù)、組織、環(huán)境三個(gè)層面研究了影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素，認(rèn)為研發(fā)投入和金融支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響非常顯著，企業(yè)的人力資本對數(shù)字化轉(zhuǎn)型也有一定的影響。 因此，制造業(yè)企業(yè)需要加大對技術(shù)的資金投入和加強(qiáng)市場融資，拓展企業(yè)的融資渠道，企業(yè)的高層需要高度重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

另外，也有許多學(xué)者研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響，陳小輝和張紅偉[5]基于DRITIC 方法測算了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平也得到提升。政府干預(yù)通過中介效應(yīng)，間接影響產(chǎn)業(yè)水平。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中部和西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平提升作用大于東部。

通過以上分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級有著重要影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展通過各種形式對企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生影響。 但是現(xiàn)有文獻(xiàn)在數(shù)據(jù)方面說服力不夠[6]，因?yàn)橹袊臄?shù)字化經(jīng)濟(jì)發(fā)展隨著新技術(shù)的革新出現(xiàn)了新的變化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展由單純的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)這五個(gè)方面。 中國的企業(yè)經(jīng)營在使用了新的技術(shù)后有了新的變化。 所以，我們需要重新思考企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素。

因此，本文利用新的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析研究在“十三五”時(shí)期我國A 股上市制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素，以對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更加具體的政策建議。

三、 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

(一)模型構(gòu)建和指標(biāo)解釋

本文依據(jù)Hausman 檢驗(yàn)的結(jié)果，采用固定效應(yīng)模型來檢驗(yàn)技術(shù)對制造業(yè)企業(yè)上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，建立以下基準(zhǔn)回歸模型:

式中，i表示企業(yè)，t表示時(shí)間，DT 表示制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型化程度，本文主要對制造業(yè)上市企業(yè)2015～2020 年的公司年報(bào)中企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)提及的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，而在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文主要使用上市制造業(yè)公司的人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的頻次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 核心解釋變量主要是企業(yè)的研發(fā)支出占營業(yè)收入比例，用RD 來表示[7]。 Controls 為企業(yè)層面的控制變量，主要包括:企業(yè)的凈資產(chǎn)收益報(bào)酬率(凈利潤/凈資產(chǎn))，使用 ROE 來表示[8]；企業(yè)負(fù)債率(總負(fù)債/總資產(chǎn))，使用debt 來表示；企業(yè)成長能力[(本年度營業(yè)總收入-上年?duì)I業(yè)總收入)/上年?duì)I業(yè)總收入]，使用growth 表示[9]；企業(yè)的年齡，使用當(dāng)年的企業(yè)時(shí)間減去企業(yè)成立的時(shí)間并取對數(shù)，用lnage 來表示；企業(yè)的規(guī)模，使用當(dāng)期期末總資產(chǎn)除以營業(yè)收入并取對數(shù)，用 lnsize 來表示[10-11]。ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(二)數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)描述性分析

本文數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和CNRDS以及CCER 經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫，考慮到數(shù)據(jù)的有效性，本文剔除了以下數(shù)據(jù)類型:①含有ST、*ST 的掛牌企業(yè)；②相關(guān)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失和異常的數(shù)據(jù)[12-13]。 另外，本文對凈利潤缺失部分使用線性插值法填充。各個(gè)變量的主要描述性統(tǒng)計(jì)分析如表 2 所示，從表2 可以發(fā)現(xiàn)變量DT 的最小值為0，說明當(dāng)年并沒有使用數(shù)字技術(shù)，最大值為260，說明該企業(yè)經(jīng)常使用數(shù)字技術(shù)，均值為7.6560。 變量RD 的最小值為0，最大值為76.35，這表明制造業(yè)企業(yè)的技術(shù)占比與不同的企業(yè)有著較大的區(qū)別。 制造業(yè)企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)數(shù)據(jù)有較大的缺失，6 年時(shí)間內(nèi)具有全面數(shù)據(jù)的樣本量只有535 家制造業(yè)企業(yè)。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

四、 實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸分析

表3 基于制造業(yè)企業(yè)的平衡面板數(shù)據(jù)分析了企業(yè)的研發(fā)支出對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，以及加入控制變量對企業(yè)數(shù)字化的影響，在控制時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)的情況下可以看到變量RD 對被解釋變量DT 有顯著的影響，在1%水平下存在著顯著的正向效應(yīng)，而隨著逐步加入控制變量[14-15]，變量RD 對被解釋變量變得越來越顯著，尤其是加入規(guī)模的控制變量后，可以看到在1%的顯著性水平下，RD 每提高一個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將提高1.00181，這說明企業(yè)的規(guī)模對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用具有顯著的正向作用。 另外，從表中可以看出，變量凈資產(chǎn)收益報(bào)酬率ROE 與制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明企業(yè)的凈利潤對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響作用在降低。

表3 逐步添加控制變量的檢驗(yàn)結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文主要采用更改被解釋變量和解釋變量的方法重新進(jìn)行回歸分析，相關(guān)回歸結(jié)果并未發(fā)生改變。①被解釋變量變?yōu)樯鲜兄圃鞓I(yè)公司的人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的頻次[16]，通過回歸檢驗(yàn)，相關(guān)的回歸結(jié)果并未改變，回歸結(jié)果也是十分顯著的。 ②更改解釋變量變?yōu)閷＠麛?shù)量[17]，通過回歸檢驗(yàn)，相關(guān)的回歸結(jié)果并未改變，實(shí)質(zhì)上的回歸檢驗(yàn)在1%的水平下也是十分顯著的。

五、 結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

本文全面梳理了數(shù)字技術(shù)對制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化水平提升的影響機(jī)制，在實(shí)證方面，基于2015 ～2020 年上市A 股公司經(jīng)濟(jì)年報(bào)的有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一般數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的模型，分析影響制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化水平的因素，主要結(jié)論如下:第一，數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步對制造業(yè)企業(yè)的影響很大甚至具有決定性作用，大力投入數(shù)字相關(guān)技術(shù)對制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。 第二，公司的年齡對制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化影響呈現(xiàn)遞減趨勢，表明越年輕的公司越傾向于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這也許和公司的高管背景有關(guān)，高管越年輕越傾向于嘗試新的發(fā)展模式和動(dòng)力，利用新技術(shù)減少成本提高效益。

(二)政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出如下政策建議:

第一，加大研發(fā)投入，尤其是在數(shù)字技術(shù)方面的投入，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，推動(dòng)新型智能工廠發(fā)展，企業(yè)需要增強(qiáng)目標(biāo)意識，投入上向數(shù)字型轉(zhuǎn)變，跟隨政策發(fā)展的大勢，對制造業(yè)企業(yè)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施加大投入，在制造業(yè)上向服務(wù)化轉(zhuǎn)變。

第二，吸納新興人才，發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)。 要加快企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展離不開數(shù)字人才的培養(yǎng)，對時(shí)代的變革，年輕的高管可能會對數(shù)字技術(shù)的發(fā)展更為敏感，更加會采用數(shù)字技術(shù)推動(dòng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。 因此，應(yīng)大力吸納年輕血液，推動(dòng)企業(yè)的信息等邁向更高的臺階。

第三，數(shù)字化的投入與企業(yè)的擴(kuò)大和企業(yè)的效益密不可分因此企業(yè)需要大力提高經(jīng)濟(jì)效益。 不斷推動(dòng)企業(yè)的效益增長可以提高企業(yè)的數(shù)字化水平，進(jìn)而促使企業(yè)更好地發(fā)展。