金融化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與非金融企業(yè)生產(chǎn)效率

■盛亞捷 中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行

■張毓婷（通訊作者） 南京大學(xué)商學(xué)院

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，數(shù)字技術(shù)已經(jīng)成為促進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)依靠?jī)?nèi)部大量數(shù)據(jù)信息，借助數(shù)字技術(shù)，實(shí)現(xiàn)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的合理分工和網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作，建立更加高效的生產(chǎn)體系（李雯軒、李曉華，2022）。數(shù)字技術(shù)幫助解決企業(yè)信息不對(duì)稱，優(yōu)化內(nèi)部管理流程，提高生產(chǎn)效率（黃鵬、陳靚，2021；李大偉等，2021）。例如，非金融企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的精確獲取和分析有利于制定正確決策，從而占據(jù)市場(chǎng)先機(jī)（呂鐵、李載馳，2021）。另一方面，數(shù)字技術(shù)幫助非金融企業(yè)持續(xù)提升信息處理/ 數(shù)據(jù)計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，加速海量信息和數(shù)據(jù)的流動(dòng)，從而間接提高生產(chǎn)率。因此，本文研究非金融企業(yè)金融化對(duì)生產(chǎn)效率的影響，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)兩者作用的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文研究為厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融化生產(chǎn)率效應(yīng)的作用機(jī)制提供參考，為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)良性健康發(fā)展提供政策參考。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

根據(jù)上述分析，本文認(rèn)為對(duì)于非金融企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)TFP 的影響既有積極的一面，也有消極的一面，具體分析如下。

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)效率

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能優(yōu)化內(nèi)部管理，降低生產(chǎn)成本（黃星剛等，2022）。隨著非金融企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大，其內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)變得相對(duì)復(fù)雜，相互間溝通協(xié)調(diào)成本逐漸上升，這會(huì)拉高管理和運(yùn)營(yíng)成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素嵌入企業(yè)決策、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售和服務(wù)等當(dāng)中，降低綜合生產(chǎn)成本。比如，在采購(gòu)環(huán)節(jié)采用數(shù)字技術(shù)，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)到終端環(huán)節(jié)智能化和無(wú)紙化處理，降低企業(yè)采購(gòu)成本和費(fèi)用。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助非金融企業(yè)賦能技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈等管理場(chǎng)景，能夠提高要素配置效率。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升企業(yè)數(shù)據(jù)要素使用效率，促進(jìn)生產(chǎn)率提升。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高勞動(dòng)效率、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)企業(yè)間知識(shí)溢出和企業(yè)專業(yè)化分工，進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)率（劉維剛、倪紅福，2018）。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中涉及的數(shù)字化投資、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型，可通過(guò)上述途徑積極影響全要素生產(chǎn)率。例如，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析能力的提升，有利于非金融企業(yè)面對(duì)大數(shù)據(jù)變革帶來(lái)的管理和技術(shù)挑戰(zhàn)，激發(fā)非金融企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的洞察能力、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)見(jiàn)性以及技術(shù)創(chuàng)新的改進(jìn)，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而非單純?nèi)斯を?qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)決策和技術(shù)創(chuàng)新，幫助非金融企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨功能模塊和業(yè)務(wù)單元的數(shù)據(jù)分析能力，提升管理效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低企業(yè)面臨的外部交易成本提升了企業(yè)專業(yè)化分工水平，增強(qiáng)了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也可能對(duì)TFP 產(chǎn)生消極作用。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)造成組織管理上的失調(diào)現(xiàn)象。非金融企業(yè)數(shù)字化要求實(shí)施與整體戰(zhàn)略、資源基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)需求相匹配的數(shù)字化戰(zhàn)略。若脫離實(shí)際、協(xié)同不力，忽視數(shù)字化與現(xiàn)有戰(zhàn)略、模式的融合，可能不利于生產(chǎn)率提升。若出現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)“兩張皮”，未能及時(shí)轉(zhuǎn)變商業(yè)模式、調(diào)整利益分配，也會(huì)帶來(lái)不利影響。管理上的失調(diào)會(huì)抵消數(shù)字化的積極作用，造成數(shù)字技術(shù)與資源要素錯(cuò)配，從而抑制生產(chǎn)率增長(zhǎng)（劉平峰、張旺，2021）。企業(yè)數(shù)字化要求打造扁平化、敏捷化組織和平臺(tái)化、生態(tài)化價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，更強(qiáng)調(diào)組織結(jié)構(gòu)、制度文化層面的適配，更易遭受組織惰性、路徑依賴、慣例更新的制約。若組織變革受阻、組織學(xué)習(xí)遲滯，就難以形成與數(shù)字化相適應(yīng)的組織管理能力。其中，數(shù)據(jù)管理能力建設(shè)牽一發(fā)而動(dòng)全身。但現(xiàn)階段中國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)管理能力明顯偏低，是制約資源配置優(yōu)化和生產(chǎn)率提高的重要瓶頸。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融化和TFP 的調(diào)節(jié)機(jī)理

第一，媒體信息傳遞。非金融企業(yè)在年報(bào)中透露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿或方案會(huì)向外界釋放企業(yè)積極響應(yīng)政策號(hào)召，從而引發(fā)媒體關(guān)注和正面評(píng)價(jià)。以數(shù)字信息為載體，對(duì)企業(yè)產(chǎn)品、銷售、商業(yè)模式和組織文化進(jìn)行全方位的改造升級(jí)，從承接訂單、工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)管理到品質(zhì)控制的全流程數(shù)字化可以縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期、提升原料利用率、降低次品率?？蛻舳似脚_(tái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以大幅提升企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求的靈敏度，有助于企業(yè)迅速把握商機(jī)，精準(zhǔn)定義和匹配市場(chǎng)需求。概言之，非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融化的調(diào)節(jié)機(jī)制包括消極和積極兩個(gè)方面。

第二，產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力和管理模式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使數(shù)字技術(shù)滲透到生產(chǎn)和價(jià)值創(chuàng)造環(huán)節(jié)當(dāng)中，促使企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)線上和線下布局及結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴(kuò)大市場(chǎng)份額，從而拓寬銷售收入，為企業(yè)創(chuàng)造更多的實(shí)業(yè)收入，形成對(duì)金融化的替代作用（李萬(wàn)利等，2022）。此外，依靠數(shù)字技術(shù)，非金融企業(yè)能獲得生產(chǎn)要素空間位置，能夠?qū)a(chǎn)品制造、市場(chǎng)、銷售和運(yùn)輸?shù)染唧w信息在供應(yīng)鏈中傳遞，實(shí)現(xiàn)非金融企業(yè)合理配置生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，最終提升供應(yīng)鏈效率，提升管理效率。

第三，投資風(fēng)險(xiǎn)和模仿學(xué)習(xí)。數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用幫助企業(yè)在短期內(nèi)控制投資風(fēng)險(xiǎn)，加速向更加短、平、快的金融資產(chǎn)投資。數(shù)字技術(shù)有助于企業(yè)及時(shí)獲取其他企業(yè)和市場(chǎng)的信息，幫助其通過(guò)持有更多金融資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)流量變現(xiàn)。數(shù)字化信息應(yīng)用促使企業(yè)之間獲得信息共享，此種效應(yīng)會(huì)帶來(lái)同群效應(yīng)，其他企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模仿學(xué)習(xí)，從而加快金融化投資。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過(guò)模仿學(xué)習(xí)或同群效應(yīng)影響金融化。數(shù)字化信息的應(yīng)用促使企業(yè)之間獲得信息共享，此種效應(yīng)會(huì)帶來(lái)同群效應(yīng)，其他非金融企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模仿學(xué)習(xí)，從而加快金融化投資，最終可能導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)的非金融企業(yè)更多進(jìn)行金融化投資，減少實(shí)體投資。

三、實(shí)證結(jié)果分析

1. 模型構(gòu)建

根據(jù)上述分析，本文利用Python 軟件，通過(guò)文本分析和統(tǒng)計(jì)，獲得2007—2021 年非金融企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，構(gòu)建計(jì)量模型，分析非金融企業(yè)金融化水平fn及其平方項(xiàng)fns對(duì)全要素生產(chǎn)率tfp的影響。金融化水平用交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)之和占總資產(chǎn)比值表示。全要素生產(chǎn)率采用OP 法測(cè)算得到?？刂谱兞恐饕獏⒖己７宓龋?020），選取企業(yè)年齡age、資產(chǎn)回報(bào)率zchb、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流比重jyhdxj、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)占比zyyw、勞動(dòng)力lnlabor、固定資產(chǎn)凈額lngdz、省區(qū)屬性sqdm和股權(quán)屬性代碼gqdm。企業(yè)年齡等于當(dāng)年減去上市年份再加1，資產(chǎn)回報(bào)率等于凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比重。digital表示非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，參考吳非等（2021）和劉夢(mèng)莎等（2022）做法，對(duì)上市公司年報(bào)中出現(xiàn)的數(shù)字化詞語(yǔ)頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。數(shù)字化詞語(yǔ)庫(kù)和頻數(shù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，包含的與企業(yè)數(shù)字化技術(shù)相關(guān)的詞語(yǔ)主要覆蓋大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用五大類總計(jì)76 個(gè)詞語(yǔ)。

五個(gè)大類對(duì)應(yīng)詞語(yǔ)關(guān)系分別如下：

（1） 大數(shù)據(jù)技術(shù)：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、異構(gòu)數(shù)據(jù)、征信、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)。

（2） 區(qū)塊鏈技術(shù)：區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)貨幣、分布式計(jì)算、差分隱私技術(shù)和智能金融合約。

（3） 人工智能技術(shù)：人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、投資決策輔助系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析、智能機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、予以搜索、生物識(shí)別技術(shù)、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、身份驗(yàn)證、自動(dòng)駕駛和自然語(yǔ)言處理。

（4） 云技術(shù)：云計(jì)算、流計(jì)算、圖計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、多方安全計(jì)算、類腦計(jì)算、綠色計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算、融合構(gòu)架、億級(jí)開(kāi)發(fā)、EB 級(jí)存儲(chǔ)、物聯(lián)網(wǎng)和信息物理系統(tǒng)。

（5） 數(shù)字技術(shù)：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動(dòng)支付、第三方支付、NFC 支付、 智能能源、B2B、B2C、C2C、O2O、 網(wǎng)聯(lián)、智能穿戴、智慧農(nóng)業(yè)、智能交通、智能醫(yī)療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環(huán)保、智能電網(wǎng)、智能營(yíng)銷、數(shù)字營(yíng)銷、無(wú)人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、金融科技、量化金融和開(kāi)放銀行等。

2. 估計(jì)結(jié)果分析

根據(jù)上述機(jī)制分析，本文從理論上認(rèn)為非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)金融化以及生產(chǎn)率效應(yīng)產(chǎn)生積極或消極影響，兩種影響背后的作用機(jī)制有所不同。從實(shí)際看，非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)產(chǎn)生何種影響，需要進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。為此，本文在（1） 的基礎(chǔ)上，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，從而對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表1 報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)節(jié)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。從列（1）可見(jiàn)，fn和fns系數(shù)為0.278 和-0.250， 都顯著說(shuō)明非金融企業(yè)金融化水平與TFP 之間呈現(xiàn)倒“U” 形關(guān)系。fn*digital的系數(shù)顯著為負(fù)，表明非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)金融化生產(chǎn)率的效應(yīng)產(chǎn)生明顯負(fù)面調(diào)節(jié)作用。在一定階段，隨著非金融企業(yè)金融化水平的提升，其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響明顯加強(qiáng)，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)此種效應(yīng)形成一定抑制作用，從而阻礙金融化水平的提升以及全要素生產(chǎn)率的更快提升。當(dāng)超過(guò)這一臨界值，非金融企業(yè)金融化對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向作用，此時(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)這一效應(yīng)產(chǎn)生阻礙作用，從而減緩負(fù)面作用的加快。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過(guò)提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力、優(yōu)化市場(chǎng)戰(zhàn)略布局以及促進(jìn)運(yùn)行管理模式調(diào)整等多種途徑，影響金融化投資，從而負(fù)面作用于全要素生產(chǎn)率。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使數(shù)字技術(shù)滲透到生產(chǎn)和價(jià)值創(chuàng)造環(huán)節(jié)當(dāng)中，促使其在信息、技術(shù)和資源整合方面優(yōu)勢(shì)得到催化，推動(dòng)非金融企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)展，這有利于促進(jìn)非金融企業(yè)專注于實(shí)體產(chǎn)品創(chuàng)新，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而減少對(duì)金融資產(chǎn)投資，從而抑制全要素生產(chǎn)率。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)線上和線下布局及結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴(kuò)大市場(chǎng)份額，從而拓寬銷售收入，為企業(yè)創(chuàng)造更多的實(shí)業(yè)收入，形成對(duì)金融化的替代作用。通過(guò)比較列（2） —（9） 與列（1） 結(jié)果可知：非金融企業(yè)金融化與TFP 之間呈現(xiàn)明顯的倒“U” 形關(guān)系穩(wěn)健，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)此種非線性關(guān)系形成抑制作用。

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)節(jié)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

四、結(jié)論與建議

基于2007—2021 年中國(guó)非金融企業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，本文系統(tǒng)研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非金融企業(yè)金融化與全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機(jī)制。結(jié)果表明：我國(guó)非金融企業(yè)金融化與全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)倒“U” 形關(guān)系，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)此種關(guān)系產(chǎn)生負(fù)向調(diào)節(jié)作用。在一定程度內(nèi)，非金融企業(yè)金融化水平提高有利于促進(jìn)生產(chǎn)效率提升，但過(guò)度金融化會(huì)對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生負(fù)面影響，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)Υ龠M(jìn)或抑制作用產(chǎn)生替代。數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將數(shù)字技術(shù)鏈條延伸到傳統(tǒng)非金融企業(yè)當(dāng)中，能為這些企業(yè)提供在研發(fā)、生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的技術(shù)和資源，這有利于促進(jìn)其生產(chǎn)效率的提升。

本文研究政策啟示如下：合理調(diào)整金融化水平，保持全要素生產(chǎn)率在合理最優(yōu)空間。金融化程度提高并不必然促進(jìn)或抑制全要素生產(chǎn)率提升，這取決于企業(yè)的金融化水平。在不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的前提下，應(yīng)賦予非金融企業(yè)數(shù)字化水平更多政策支持，通過(guò)完善信息和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，提高互聯(lián)網(wǎng)的普及力度，為其改善經(jīng)營(yíng)績(jī)效提供基礎(chǔ)支撐。此外，非金融企業(yè)金融化程度不可太高，這會(huì)抑制生產(chǎn)效率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)此種作用產(chǎn)生重要的調(diào)節(jié)作用。