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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升實(shí)體企業(yè)競爭力分析

    2024-01-25 13:03:28寧雄偉
    上海節(jié)能 2024年1期
    關(guān)鍵詞:競爭力實(shí)體轉(zhuǎn)型

    寧雄偉

    新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院

    0 引言

    中國政府一直高度重視實(shí)體經(jīng)濟(jì)。黨的二十大報(bào)告指出,“堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上”,實(shí)體企業(yè)作為微觀市場主體,其行為和績效表現(xiàn)對宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有至關(guān)重要的作用。但近年來,實(shí)體企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的外部環(huán)境受到公共衛(wèi)生安全、國際市場萎靡、貿(mào)易保護(hù)主義等因素的沖擊,表現(xiàn)出高度的不確定性。在此宏觀背景下如何提升實(shí)體企業(yè)的競爭力便成為亟須關(guān)注的重點(diǎn)問題。企業(yè)競爭力是指企業(yè)自身為達(dá)到盈利與綜合素質(zhì)提升的目的而在競爭性市場中有效且持續(xù)地向市場提供產(chǎn)品與服務(wù)[1],其水平的高低是企業(yè)面對激烈的商業(yè)競爭成功與否的直接決定性因素,在企業(yè)的長期健康生存與發(fā)展中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而,已有研究表明,實(shí)體企業(yè)的經(jīng)營活動經(jīng)常性受制于內(nèi)部創(chuàng)新能力不足以及外部面臨的融資約束、信息不對稱等難題,致使企業(yè)更愿意持續(xù)開展低風(fēng)險(xiǎn)的常規(guī)性項(xiàng)目,這將對實(shí)體企業(yè)競爭力提升造成極大影響。

    在眾多影響企業(yè)發(fā)展的因素中,以大數(shù)據(jù)應(yīng)用、人工智能發(fā)展、區(qū)塊鏈開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)為基礎(chǔ)的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”受到了當(dāng)今社會各界的廣泛關(guān)注。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模在2021 年以7.1萬億美元蟬聯(lián)世界第二,僅次于美國1數(shù)據(jù)來源:中國信息通信研究院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(2022年)》??梢姡瑪?shù)字技術(shù)賦能實(shí)體企業(yè)進(jìn)而作用于宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展,成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長新引擎。以微觀實(shí)體企業(yè)為主體進(jìn)行數(shù)字化變革為其增強(qiáng)競爭力找到了新路徑。但同時(shí),企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中往往由于技術(shù)門檻高、資源投入多、回報(bào)周期短等問題而出現(xiàn)“不會轉(zhuǎn)”“不愿轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”的困境[2],也存在對數(shù)字化進(jìn)行投資卻無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期收入增長等情況[3]。實(shí)體企業(yè)在數(shù)字化變革過程中能否減少制約自身競爭能力提升的問題?兩者之間的作用特征是否存在某方面的異質(zhì)性?對上述問題的探究,有助于實(shí)體企業(yè)更合理地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并有效賦能自身競爭力提升。

    1 文獻(xiàn)綜述

    1.1 企業(yè)競爭力

    學(xué)術(shù)界很早便關(guān)注到“競爭力”這個(gè)概念,認(rèn)為其異常復(fù)雜且具備不可觸知、不能度量、難以管理等特征[4]。國內(nèi)學(xué)者金碚首次對企業(yè)競爭力進(jìn)行了定義,指出其是企業(yè)為了盈利及綜合素質(zhì)發(fā)展而在激烈的市場競爭中所具備的持續(xù)且有效向市場提供產(chǎn)品與服務(wù)的能力[1]。當(dāng)前已有文獻(xiàn)對企業(yè)競爭力的研究主要聚焦于指標(biāo)體系評價(jià)與影響因素分析兩方面。在指標(biāo)體系評價(jià)方面,現(xiàn)有文獻(xiàn)對其體系構(gòu)建并未統(tǒng)一,其中,張進(jìn)財(cái)與左小德從生產(chǎn)要素利用能力、行為能力、市場需求開發(fā)能力、潛在能力四個(gè)維度對評價(jià)企業(yè)競爭力的指標(biāo)體系進(jìn)行了初步探索[5],但在國內(nèi)學(xué)術(shù)界使用更多與認(rèn)可度更高的還是金碚開發(fā)的度量體系。隨著對企業(yè)競爭力問題研究的逐漸深入,當(dāng)前,更多的學(xué)者轉(zhuǎn)向考察影響企業(yè)競爭力的因素。這一部分文獻(xiàn)分別從經(jīng)濟(jì)政策[6]、高管團(tuán)隊(duì)內(nèi)部薪酬差距[7]、產(chǎn)融結(jié)合[8]、營商環(huán)境[9]、上市公司參與農(nóng)村減貧[10]等角度探究了其對企業(yè)競爭力的影響,并發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長態(tài)勢、高管團(tuán)隊(duì)內(nèi)部短期與長期薪酬間的差距、產(chǎn)融結(jié)合、營商環(huán)境的優(yōu)化與公司的扶貧參與均能夠增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。少量文獻(xiàn)直接探索了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競爭力的作用關(guān)系,如李民和戴永務(wù)從理論層面探究了數(shù)字化影響涉農(nóng)企業(yè)的路徑機(jī)制,并探究了其對涉農(nóng)企業(yè)的促進(jìn)作用[11]。與該類文獻(xiàn)不同的是,本文從實(shí)證分析的角度,深度剖析并檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響機(jī)制。

    1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    學(xué)術(shù)界對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究在早期更多聚焦于它的定義、內(nèi)涵與主要內(nèi)容,考察其進(jìn)行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的前因過程[12],并強(qiáng)調(diào)其技術(shù)屬性[13]。之后,大量文獻(xiàn)開始關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效益,將研究重心落腳于其對宏觀經(jīng)濟(jì)實(shí)體與微觀企業(yè)主體的影響上。在宏觀層面,學(xué)者們認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠助力出口穩(wěn)定增長[14],推動產(chǎn)品質(zhì)量升級[15],同時(shí)還能夠抑制我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展“脫實(shí)向虛”[16]。張晨霞和俞萍萍通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具備“暢通內(nèi)循環(huán)”與“賦能外循環(huán)”效應(yīng),并從外部成本降低和全要素生產(chǎn)率提升兩個(gè)途徑助力雙循環(huán)新發(fā)展格局[17]。在微觀層面,現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開的一系列有意義的探討更多圍繞企業(yè)績效[18]、管理方式變革[19]、投入產(chǎn)出效率[2]、專業(yè)化分工等方面[20]。從信息賦能和治理賦能兩條路徑出發(fā),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效改善企業(yè)投資效率[21];從價(jià)值提升角度看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)價(jià)值提升[22]。值得注意的是,盡管企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過計(jì)算、連接與信息通信等技術(shù)的組合應(yīng)用,在企業(yè)組織結(jié)構(gòu)[23]、企業(yè)效率[24]等方面產(chǎn)生了積極的作用,Gebauer 等人卻發(fā)現(xiàn)當(dāng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的類別過多、使用難度過大與范圍過廣時(shí),會致使企業(yè)本身所具備的技術(shù)基礎(chǔ)與資源整合能力無法適配企業(yè)數(shù)字化要求,對經(jīng)濟(jì)后果產(chǎn)生負(fù)向沖擊[3]。少量文獻(xiàn)雖然關(guān)注到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)競爭力可能產(chǎn)生的影響,但較少系統(tǒng)考察并分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響及其內(nèi)在機(jī)制。

    綜上所述,學(xué)者們更多的是從不同角度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其競爭力分別展開研究,并取得了豐厚的研究成果,但卻缺乏對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實(shí)體企業(yè)競爭力的深入探究,這正是本文研究的核心內(nèi)容之一。其次,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過何種機(jī)制作用于實(shí)體企業(yè)競爭力,已有文獻(xiàn)更多基于理論層面進(jìn)行剖析,但從實(shí)證角度對其進(jìn)行檢驗(yàn)的文獻(xiàn)相對匱乏。最后,在企業(yè)所有權(quán)、所屬行業(yè)、市場化水平與所在地區(qū)不同的情況下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響是否存在差異,相關(guān)文獻(xiàn)也較少分析。為此,本文以2007-2021 年1 178 家A 股上市的實(shí)體企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù),深入挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型和實(shí)體企業(yè)競爭力的關(guān)系。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本研究著重對如下三個(gè)方面進(jìn)行探討:

    1)在研究視角上,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為切入點(diǎn),從理論與實(shí)證兩個(gè)層面探討影響實(shí)體企業(yè)競爭力的因素,分析其能否以及如何促進(jìn)實(shí)體企業(yè)競爭力,擴(kuò)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實(shí)體企業(yè)競爭力之間關(guān)系的相關(guān)研究。

    2)在研究內(nèi)容上,不僅剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)產(chǎn)生的作用,而且從內(nèi)部與外部雙重視角實(shí)證檢驗(yàn)其可能存在的傳導(dǎo)途徑,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升實(shí)體企業(yè)競爭力效用提供更多思路。

    3)按股權(quán)性質(zhì)、行業(yè)分類、市場化程度、企業(yè)所在地等影響因素進(jìn)行異質(zhì)性分析,以更好地了解具備不同特征的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)影響實(shí)體企業(yè)競爭力的差異性。

    2 理論分析與研究假設(shè)

    實(shí)體企業(yè)競爭力是其自身能否維持長久成功的關(guān)鍵,在很大程度上取決于企業(yè)本身的發(fā)展能力與動態(tài)調(diào)節(jié)能力[25],當(dāng)應(yīng)對復(fù)雜與不斷變化的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場形勢時(shí),保持與加強(qiáng)自身競爭優(yōu)勢的需要也在增加。然而,企業(yè)在尋求發(fā)展的過程中經(jīng)常受到內(nèi)部創(chuàng)新能力不足、外部融資約束、信息不對稱等難題的制約,這在整體上弱化了企業(yè)增強(qiáng)競爭力的動力。其中,創(chuàng)新能力不足是指企業(yè)在面對高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、長周期的創(chuàng)新活動時(shí)缺乏自主創(chuàng)新能力;融資約束是指企業(yè)發(fā)展過程中存在的融資困境;信息不對稱是指各企業(yè)間在經(jīng)濟(jì)活動中面對的信息不對等。實(shí)體企業(yè)在提升自身競爭力的過程中存在的種種制約彰顯了其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性。在內(nèi)部,這將加強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力;在外部,數(shù)字化轉(zhuǎn)型將緩解實(shí)體企業(yè)所面臨的問題,如信息不對稱和資金限制,從而提高自身的競爭力。

    在實(shí)體企業(yè)內(nèi)部,技術(shù)創(chuàng)新水平的提高是其能夠在激烈的市場環(huán)境中保持長期競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。創(chuàng)新行為作為一種對前沿科學(xué)的探索活動,伴隨著企業(yè)發(fā)展的全過程,這種對自身產(chǎn)品、生產(chǎn)技術(shù)與生產(chǎn)工藝不斷革新的動態(tài)活動,是維持企業(yè)競爭能力的源泉。Sen 與Bhattacharya(2001)強(qiáng)調(diào),技術(shù)創(chuàng)新在社會責(zé)任作為一種有效營銷手段時(shí),能夠更好地將創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為企業(yè)競爭能力[26]。朱蘭亭和楊蓉(2019)的研究發(fā)現(xiàn),通過對研發(fā)資源的有效配置,技術(shù)創(chuàng)新能力將增強(qiáng)企業(yè)在國際市場中的競爭水平[27]。然而,《2021 年中國專利調(diào)查報(bào)告》顯示,我國企業(yè)通過轉(zhuǎn)讓獲得的發(fā)明專利中,有超過八成的比例低于5萬元,且其產(chǎn)業(yè)化率僅為16.8%,表現(xiàn)出金額低、產(chǎn)業(yè)化率低的“雙低”特征。同時(shí),樂琦等(2008)的研究指出創(chuàng)新產(chǎn)出的新產(chǎn)品與專利在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)受限的情況下無法在市場中得到有效發(fā)展并獲得收益[28]。面對這種資源投入多、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)高、時(shí)間周期長的創(chuàng)新活動,企業(yè)的表現(xiàn)往往并不理想,這將阻礙實(shí)體企業(yè)競爭力的提升。

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新能力,進(jìn)而增強(qiáng)實(shí)體企業(yè)競爭力。一方面,企業(yè)投入數(shù)字化將打破時(shí)間與空間的限制,通過數(shù)據(jù)挖掘、智慧凝聚與知識提取對資源進(jìn)行積累與利用,提升對資源的獲取與重組能力[3],形成企業(yè)創(chuàng)新過程中的資源配置優(yōu)勢。如孫國鋒等(2022)研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能對內(nèi)部已有資源進(jìn)行有效協(xié)調(diào),更能夠開拓資源獲取渠道,從外部尋求資源支持,產(chǎn)生資源效應(yīng)并為企業(yè)有效開展創(chuàng)新活動打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[29]。另一方面,企業(yè)在創(chuàng)新方面的投資往往比一般性業(yè)務(wù)的投資更多,其目的主要在于規(guī)避核心技術(shù)溢出的風(fēng)險(xiǎn)[30],同時(shí)也會因?yàn)闀r(shí)間周期長、不確定性程度大而產(chǎn)生巨額支付。而企業(yè)在產(chǎn)品與服務(wù)供應(yīng)鏈的不同階段納入數(shù)字新興技術(shù),能夠有效優(yōu)化企業(yè)的營運(yùn)流程,推動結(jié)構(gòu)內(nèi)部的傳統(tǒng)變革,降低對人力資源的過度依賴,縮減人工成本,從而對實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生提高效率與降低成本的積極作用[31]。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高實(shí)體企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新能力,進(jìn)而增強(qiáng)其自身競爭力水平。

    在實(shí)體企業(yè)外部,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低信息不對稱,緩解融資約束,進(jìn)而強(qiáng)化實(shí)體企業(yè)競爭力。首先,由于信息不對稱問題的存在致使企業(yè)內(nèi)部對外界情況高度模糊,更愿意持續(xù)開展低風(fēng)險(xiǎn)的常規(guī)項(xiàng)目。外部投資者同樣難以捕捉企業(yè)的真實(shí)經(jīng)營狀況與發(fā)展前景,可能會接受到消極或問題信號,從而對企業(yè)及其投資行為產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)誤判[32],也會致使外部投資者花費(fèi)更多的時(shí)間、人力、物力對企業(yè)未來經(jīng)營狀態(tài)進(jìn)行甄別。如Jegadeesh 等(1993)研究發(fā)現(xiàn),美國市場對過去上市企業(yè)的好消息與壞消息反應(yīng)均存在滯后性,這將影響實(shí)體企業(yè)的競爭力水平[33]。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在企業(yè)發(fā)展的過程中提高市場供給方與需求方之間的信息溝通與交流效率,有效促進(jìn)靜態(tài)化數(shù)據(jù)信息的交換與流動[34],增強(qiáng)實(shí)時(shí)信息交流,提高生產(chǎn)的靈活性和供應(yīng)鏈的協(xié)同性,給社會傳遞出響應(yīng)國家關(guān)于數(shù)字化政策導(dǎo)向的“激勵(lì)性信號”,增強(qiáng)投資方與利益相關(guān)者對企業(yè)未來良性發(fā)展的信心,給企業(yè)帶來更多的資金支持,從而提升實(shí)體企業(yè)競爭力。

    其次,企業(yè)在健康成長與發(fā)展過程中經(jīng)常受到融資限制。在我國,企業(yè)的融資渠道主要以間接融資為主,其中以銀行為主導(dǎo)的融資體系傾向考量貸款項(xiàng)目存在的潛在風(fēng)險(xiǎn),對盈利波動性較大的信貸業(yè)務(wù)長期保持謹(jǐn)慎態(tài)度[35]。加之我國金融基礎(chǔ)設(shè)施尚未健全,銀行與外部投資者作為資金提供方對企業(yè)經(jīng)營狀況與未來發(fā)展渠道缺乏了解,進(jìn)一步加劇了企業(yè)的融資約束困境[36]。通過緩解企業(yè)面臨的融資約束,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強(qiáng)其自身競爭力。通過將人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)等數(shù)字新興技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)與經(jīng)營全流程,能夠拓寬企業(yè)信息披露的方式與質(zhì)量,向外界傳遞出積極的正向信號,促使外部投資者更加有效地判斷與識別優(yōu)質(zhì)企業(yè),減弱了資金需求方與供給方之間的信息不對稱問題,有助于企業(yè)競爭力提升過程中獲得更多的資金支持。并且企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革符合國家戰(zhàn)略導(dǎo)向,更容易享受來自政府及相關(guān)部門的優(yōu)惠政策與資源傾斜,使得市場中的金融機(jī)構(gòu)與外部投資者能夠?qū)υ撈髽I(yè)產(chǎn)生較高的正向預(yù)期,進(jìn)一步緩解企業(yè)面臨的融資約束,從而提升實(shí)體企業(yè)競爭力[37]?;谝陨戏治?,本文提出如下兩點(diǎn)假設(shè)。

    H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高會增強(qiáng)實(shí)體企業(yè)競爭力。

    H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對內(nèi)提高創(chuàng)新能力,對外降低信息不對稱與緩解融資約束作用于實(shí)體企業(yè)競爭力。

    3 研究設(shè)計(jì)

    3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    鑒于我國2007 年開始實(shí)施新的企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則,本文根據(jù)中國證監(jiān)會2012 年修正后的行業(yè)代碼,選取2007-2021 年A 股上市的實(shí)體企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù),并對主要研究變量與控制變量、金融行業(yè)樣本、財(cái)務(wù)狀況異常等數(shù)據(jù)缺失較多的樣本進(jìn)行剔除,CSMAR 與WIND 數(shù)據(jù)庫提供了文章中所需的所有原始數(shù)據(jù)。另外,為避免離群值的影響,對樣本中關(guān)鍵的連續(xù)型變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。經(jīng)過以上處理,最終共得到1 178 家實(shí)體企業(yè)15 415條觀測值的公司—年度非平衡面板數(shù)據(jù)。

    3.2 變量定義與描述

    3.2.1 被解釋變量:實(shí)體企業(yè)競爭力

    準(zhǔn)確把握企業(yè)競爭力的內(nèi)涵,是合理衡量實(shí)體企業(yè)競爭力的基石。目前,學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)競爭力的度量大致可以分為單一指標(biāo)替代法與綜合指標(biāo)測度法兩類。本文借鑒金碚開發(fā)的企業(yè)競爭力監(jiān)測指標(biāo)體系[38],并剔除掉其中出口收入占銷售收入的百分比[7],原因在于其影響程度相對較小與數(shù)據(jù)獲取不易2文章中企業(yè)競爭力評價(jià)指標(biāo)體系的各分項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重來源于金碚[39]的研究,而后續(xù)李鋼[40]在此指標(biāo)體系的基礎(chǔ)之上通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)出口收入占銷售收入的百分比項(xiàng)對企業(yè)競爭力的解釋力幾近沒有,并且極不容易獲取,故本文最終參照伍中信等學(xué)者[10]的研究,對該項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行剔除。對表1 中的八個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并乘以對應(yīng)的權(quán)重用以測度實(shí)體企業(yè)競爭力水平(Cpow)。具體內(nèi)容見表1。

    表1 企業(yè)競爭力評價(jià)指標(biāo)體系

    3.2.2 解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    結(jié)合人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用等方面,從實(shí)體企業(yè)年度報(bào)告中檢索出屬于各維度與“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞匯3各維度具體的所屬詞匯如下:人工智能技術(shù)(AI):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)、語義搜索、生物識別技術(shù)、人臉識別、語音識別、身份驗(yàn)證、自動駕駛、自然語言處理。區(qū)塊鏈技術(shù)(BD):數(shù)字貨幣、智能合約、分布式計(jì)算、去中心化、比特幣、聯(lián)盟鏈、差分隱私技術(shù)、共識機(jī)制。云計(jì)算技術(shù)(CC):內(nèi)存計(jì)算、云計(jì)算、流計(jì)算、圖計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、多方安全計(jì)算、類腦計(jì)算、綠色計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算、融合架構(gòu)、億級并發(fā)、EB 級存儲、信息物理系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)(DT):大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、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)、虛擬現(xiàn)實(shí)。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用(ADT):移動互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動支付、第三方支付、NFC 支付、B2B、B2C、C2B、C2C、020、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)、智能能源、智能營銷、數(shù)字營銷、無人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、Fintech、金融科技、量化金融、開放銀行,并針對每個(gè)詞匯在報(bào)告中出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行計(jì)算和加總,原始數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上,本文參考吳非等(2021)[41]的研究,對加總后的結(jié)果加1 并取對數(shù)4由于刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)數(shù)據(jù)存在右偏特征并且數(shù)值較小,故而加1之后取其對數(shù)值并擴(kuò)大100倍分析,得出的數(shù)值即代表企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digt)。

    3.2.3 控制變量

    為了控制其它因素可能對實(shí)體企業(yè)競爭力產(chǎn)生的影響,本文借鑒盛安琪等(2018)[8]的研究,選取如下七個(gè)可能影響企業(yè)競爭力的因素:

    1)企業(yè)年齡(Ena)

    用2021年減去公司成立所屬時(shí)間。

    2)公司規(guī)模(Siz)

    用企業(yè)年總資產(chǎn)予以表示。

    3)托賓Q值(Tba)

    表示為每股凈資產(chǎn)、流通股的市場價(jià)值、負(fù)債的賬面價(jià)值和非流通股的數(shù)量之和與公司總資產(chǎn)的比率。

    4)機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Ins)

    以機(jī)構(gòu)投資者的股份總數(shù)與已發(fā)行股本的比率表示。

    5)固定資產(chǎn)凈額(Nfa)

    用固定資產(chǎn)原值與累計(jì)折舊的差表示。

    6)高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模(Nor)

    用高管團(tuán)隊(duì)的人數(shù)表示。

    7)第一大股東持股比率(Srl)

    更高的公司年齡可以為企業(yè)競爭力提供重要支撐和強(qiáng)大動力,但也有可能由于內(nèi)部組織形態(tài)與運(yùn)營模式固化給數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升自身競爭力帶來挑戰(zhàn)。

    公司的規(guī)模越大,其在綠色創(chuàng)新過程中與所需相應(yīng)材料的供應(yīng)商進(jìn)行議價(jià)的能力更強(qiáng),這將在一定程度上減少企業(yè)的成本,從而對企業(yè)的競爭力提升起到正向促進(jìn)作用。

    托賓Q值能夠?yàn)橥獠客顿Y者了解企業(yè)的投資價(jià)值提供參考,影響資金與資源供給方是否投資該企業(yè)的決策行為,而這將最終影響企業(yè)的競爭力水平。

    機(jī)構(gòu)投資者往往會在投資前期對企業(yè)進(jìn)行綜合考量,為企業(yè)帶來大量資本,使企業(yè)更加關(guān)注財(cái)務(wù)與風(fēng)險(xiǎn)控制,在企業(yè)經(jīng)營發(fā)展過程中利用其專業(yè)知識給予相應(yīng)建議,從而促進(jìn)企業(yè)的競爭力。

    固定資產(chǎn)凈額提升意味著企業(yè)生產(chǎn)能力的增強(qiáng)與再生產(chǎn)過程中成本的降低,這都能提高企業(yè)的競爭優(yōu)勢與領(lǐng)先地位。

    高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模適當(dāng),能夠提升企業(yè)的管理效率,有效預(yù)測市場與環(huán)境變化趨勢,確保各項(xiàng)任務(wù)順利完成,但也存在過大的高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模導(dǎo)致管理復(fù)雜度提升與決策效率和質(zhì)量下降,從而產(chǎn)生不利于企業(yè)競爭力的反作用力。

    第一大股東持股比率高可能會致使其偏重短期利益,導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)分離,與其他股東利益產(chǎn)生分歧,加劇企業(yè)競爭力提升過程的風(fēng)險(xiǎn)。

    3.3 模型設(shè)定

    本文構(gòu)建如下計(jì)量模型,通過實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響:

    其中,Cpowijkt代表j地區(qū)k 行業(yè)i企業(yè)在第t年的企業(yè)競爭力水平;Digtijkt代表j 地區(qū)k 行業(yè)i 企業(yè)t 年度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度;β0為常數(shù)項(xiàng);β1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響程度;Controlijkt為模型中所選控制變量;φj、ωk、γi分別表示控制城市效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng);εijkt表示擾動項(xiàng)。

    4 實(shí)證分析

    4.1 主要變量的描述性分析

    表2為變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中,實(shí)體企業(yè)競爭力的最大值為23.864,最小值為20.318,均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為21.34和0.450,表明不同企業(yè)間競爭力水平差距較為適中,但對企業(yè)競爭力指標(biāo)經(jīng)進(jìn)一步計(jì)算發(fā)現(xiàn)實(shí)體企業(yè)樣本中有65.84%的比例小于其均值,表明我國實(shí)體企業(yè)競爭力水平有待進(jìn)一步提高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值為0.836,標(biāo)準(zhǔn)差為1.142,最大值與最小值分別為4.419和0,說明我國實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化程度存在較大差異,并且樣本中僅有35.34%的企業(yè)數(shù)字化水平超過其均值,表明我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度還有進(jìn)一步的上升空間。

    表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    4.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實(shí)體企業(yè)競爭力的回歸檢驗(yàn)

    表3顯示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實(shí)體企業(yè)競爭力的存在性。其中,在不增加控制變量和不考慮時(shí)間、城市和行業(yè)影響的情況下,表3 列(1)的結(jié)論表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digt)的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為正(0.041,P<0.01),列(2)在列(1)的基礎(chǔ)上控制了時(shí)間、城市與行業(yè)固定效應(yīng),其結(jié)果依然在統(tǒng)計(jì)意義上有效(0.045,P<0.01)。說明實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為能夠增強(qiáng)其自身競爭力水平。表3中的列(3)是加入了控制變量但未考慮時(shí)間、城市、行業(yè)層面效應(yīng)的影響,從回歸結(jié)果中可以看出Digt的回歸系數(shù)依舊在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn)(0.015,P<0.01),列(4)是在列(3)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮時(shí)間、城市與行業(yè)的固定效應(yīng),其結(jié)果并未發(fā)生明顯改變(0.012,P<0.01)??傮w上,上述結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了實(shí)體企業(yè)競爭力水平,實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,其自身競爭力水平越強(qiáng)。另外,本文所選控制變量在時(shí)間、城市、行業(yè)層面效應(yīng)固定的情況下均在經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)意義上顯著影響實(shí)體企業(yè)競爭力的發(fā)展。最后,控制變量中,公司規(guī)模(Siz)、托賓Q 值(Tba)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Ins)與固定資產(chǎn)凈額(Nfa)均在統(tǒng)計(jì)意義上顯著為正,企業(yè)年齡(Ena)、高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模(Nor)、第一大股東持股比率(Srl)顯著抑制企業(yè)競爭力的提升,驗(yàn)證了前文控制變量選取的理論依據(jù)分析。

    表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    4.3.1 替換被解釋變量

    在基準(zhǔn)回歸部分,本文采用綜合指標(biāo)體系評價(jià)的方法衡量實(shí)體企業(yè)競爭力,為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,進(jìn)一步利用單一指標(biāo)替代法度量被解釋變量。具體操作借鑒金碚等(2014)[6]的研究,采用資產(chǎn)貢獻(xiàn)率(ROA)刻畫實(shí)體企業(yè)競爭力。企業(yè)的資產(chǎn)貢獻(xiàn)率指標(biāo)可以反映其自身單位資產(chǎn)的盈利水平與獲利能力,能在較大程度上刻畫其競爭力水平。具體的回歸結(jié)果見表4 的列(1),可以看到,Digt的回歸系數(shù)依然顯著為正,結(jié)論可靠。

    表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

    4.3.2 替換核心解釋變量

    參考張永珅等(2021)[42]的研究,將企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注中出現(xiàn)包含“軟件”“網(wǎng)絡(luò)”“客戶端”“管理系統(tǒng)”“智能平臺”“人工智能”等關(guān)鍵詞的無形資產(chǎn)明細(xì)視為與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”有關(guān)的年終無形資產(chǎn)項(xiàng)目,并對該項(xiàng)目涉及的資金進(jìn)行加總,采用加總資金占無形資產(chǎn)總額的百分比刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。本文在此基礎(chǔ)上,將其與文章所選的核心解釋變量放在一起采用熵權(quán)法確認(rèn)權(quán)重,最終利用加權(quán)平均的方式形成刻畫實(shí)體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合指標(biāo)(digt)。將該指標(biāo)放入回歸模型中,重新對被解釋變量擬合。具體結(jié)果見表4中的列(2),可以看出結(jié)論與基準(zhǔn)回歸基本一致,依舊穩(wěn)健。

    4.3.3 報(bào)告聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤

    為保證結(jié)論的穩(wěn)健性,本文在基準(zhǔn)回歸部分加入控制變量以及考慮時(shí)間、城市、行業(yè)層面效應(yīng)影響的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對企業(yè)層面進(jìn)行聚類處理,盡可能剔除公司個(gè)體干擾因素對回歸結(jié)果造成的擬合偏誤,具體結(jié)果見表4 中的列(3),可以看出結(jié)論與基準(zhǔn)回歸基本一致,依舊穩(wěn)健。

    4.3.4 更換模型估計(jì)方法

    本文構(gòu)建的實(shí)體企業(yè)競爭力水平(Cpow)變量均在0 處存在左截?cái)嗵卣?,為此,本文利用Tobit 模型對回歸結(jié)果進(jìn)行重新估計(jì)。從表4 中的列(4)回歸結(jié)果可以得出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊在5%的統(tǒng)計(jì)顯著性水平上有效增強(qiáng)實(shí)體企業(yè)競爭力水平。

    4.3.5 關(guān)鍵變量滯后一期處理

    考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型舉措對實(shí)體企業(yè)的影響結(jié)果存在一定的滯后性,本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量滯后一期處理(L.Digt),對所選樣本進(jìn)行重新回歸,具體情況見表4的列(5)。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響效應(yīng)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比有減弱的趨勢,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的影響確實(shí)存在時(shí)滯效應(yīng)。

    4.4 內(nèi)生性處理

    在探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實(shí)體企業(yè)競爭力的過程中,可能會存在反向因果引致的內(nèi)生性問題,進(jìn)而引起參數(shù)估計(jì)值的偏誤或非一致性。為此,本文借鑒肖紅軍等(2021)[43]的研究思路,選取同一“年份—城市—行業(yè)”企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值(Mean_Digt)作為工具變量,采用IV-2SLS 方法減緩內(nèi)生性問題。選取該指標(biāo)的合理性在于企業(yè)同年度所處的“城市—行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與內(nèi)部單個(gè)企業(yè)的數(shù)字化水平存在高度的相關(guān)性。但同年度所處的“城市—行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度作為宏觀層面的反應(yīng),較難對企業(yè)個(gè)體競爭力水平產(chǎn)生直接影響。表5的列(1)匯報(bào)了2SLS回歸的第一階段結(jié)果,其中,Mean_Digt 的系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,表明同一年度的“城市—行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值與企業(yè)個(gè)體數(shù)字化水平存在較大的相關(guān)關(guān)系。列(2)是第二階段的回歸結(jié)果,Digt 的系數(shù)仍舊在1%的水平上顯著為正,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著增強(qiáng)了實(shí)體企業(yè)競爭力。考慮到所選工具變量的嚴(yán)格外生性條件,本文借鑒Conley 等(2012)[44]對工具變量穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法,對嚴(yán)格外生性條件進(jìn)行放松處理,利用置信區(qū)間集合(UCI)方法報(bào)告數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的95%置信區(qū)間,具體結(jié)果見表5的列(3),可以發(fā)現(xiàn)Digt 的系數(shù)處于穩(wěn)健置信區(qū)間內(nèi),驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

    表5 工具變量檢驗(yàn)結(jié)果

    5 機(jī)制分析

    以上內(nèi)容分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響,那么數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用實(shí)體企業(yè)競爭力的中介傳導(dǎo)機(jī)制是什么呢?基于前文的分析,我們認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從內(nèi)部提高企業(yè)的創(chuàng)新能力(Pat),并從外部緩解實(shí)體企業(yè)面臨的信息不對稱(Asy)與融資約束(Fic)等三個(gè)渠道作用于實(shí)體企業(yè)競爭力。在具體操作中以數(shù)字化轉(zhuǎn)型—提高創(chuàng)新能力/降低信息不對稱/緩解融資約束—實(shí)體企業(yè)競爭力為分析框架,借鑒溫忠麟等(2014)[45]的研究方法,在模型(1)的基礎(chǔ)上,建立如下模型(2)與模型(3),進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn):

    模型(2)是用來檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新能力、信息不對稱與融資約束之間的關(guān)系,關(guān)鍵是β1的顯著性。模型(3)是用來檢驗(yàn)創(chuàng)新能力、信息不對稱與融資約束的中介傳導(dǎo)作用,關(guān)鍵是β1與ρ的顯著性,以此檢驗(yàn)中介路徑。

    5.1 基于企業(yè)內(nèi)部的分析

    5.1.1 創(chuàng)新能力提高效應(yīng)

    本文借鑒王桂軍等(2022)[46]的研究,采用發(fā)明專利授權(quán)量衡量實(shí)體企業(yè)的創(chuàng)新能力。相比實(shí)用新型專利與外觀設(shè)計(jì)專利,發(fā)明型專利的創(chuàng)新性更高,其值越大,實(shí)體企業(yè)的創(chuàng)新能力越強(qiáng)。表6的列(2)與列(3)是對創(chuàng)新能力中介模型的估計(jì)結(jié)果。從表中的列(2)可以看出,Pat與Digt的回歸系數(shù)顯著為正(0.123,P<0.01),表明實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了自身的創(chuàng)新能力。表6 的列(3)將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新能力指標(biāo)同時(shí)納入回歸方程,結(jié)果顯示,Digt與Pat的系數(shù)分別為0.010、0.015,并且均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),同時(shí),中介效應(yīng)檢驗(yàn)的Sobel Z 值在統(tǒng)計(jì)上顯著。這意味著企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高創(chuàng)新能力進(jìn)而對實(shí)體企業(yè)競爭力產(chǎn)生正向影響。

    5.2 基于企業(yè)外部的分析

    5.2.1 信息不對稱降低效應(yīng)

    本文采用于蔚等(2012)[36]的方法,對構(gòu)建的流動性比率、非流動性比率與收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,最終得到刻畫信息不對稱的綜合指標(biāo)(Asy)5具體的測度公式為:流動性比率指標(biāo);非流動性比率指標(biāo)其中rit(k)表示i 企業(yè)t 年度第k 個(gè)交易日的股票收益率,Vit(k)表示為日成交量,Dit 表示當(dāng)年交易天數(shù)。收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)GAMit=|γit|,其中系數(shù)γit 由表達(dá)式reit(k)=θit +φitrit(k-1)+γitVit(k-1)sign[reit(k-1)]+εit(k)與reit(k)=rit(k )-rmt(k)聯(lián)立估計(jì)得出,其中,reit (k)為超額收益率,rmt(k)表示按流通市值為權(quán)重加權(quán)的市場收益率,θit為常數(shù)項(xiàng),εit(k)為擾動項(xiàng)。信息不對稱的綜合指標(biāo)Asy是在三者基礎(chǔ)之上通過主成分分析方法計(jì)算得出,并且該值越大代表企業(yè)面臨的信息不對稱程度越嚴(yán)重。表6的列(6)與列(7)是對信息不對稱中介模型的估計(jì)結(jié)果。從表中的列(6)可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著減緩企業(yè)面臨的信息不對稱難題(-0.016,P<0.01)。另外將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與信息不對稱指標(biāo)同時(shí)納入回歸方程,具體結(jié)果見表6 的列(7),其中Digt 與Asy 的系數(shù)分別為0.005、-0.406,并且均通過了顯著性檢驗(yàn),同時(shí)中介效應(yīng)檢驗(yàn)的Sobel Z 值在統(tǒng)計(jì)上顯著。這一結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高市場供給方與需求方之間的信息溝通與交流效率,減緩企業(yè)面臨的信息不對稱程度,進(jìn)而增強(qiáng)實(shí)體企業(yè)競爭力。

    5.2.2 融資約束緩解效應(yīng)

    研究中使用KZ 指數(shù)6構(gòu)建KZ指數(shù)具體步驟:(1)對全樣本各個(gè)年度都按經(jīng)營性凈現(xiàn)金流/上期總資產(chǎn)(CF)、現(xiàn)金股利/上期總資產(chǎn)(Div)、現(xiàn)金持有/上期總資產(chǎn)(C)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)和Tobin's Q(Q)進(jìn)行分類。如果CF 低于中位數(shù)則kz1 取1,否則取0;如果Div 低于中位數(shù)則kz2 取1,否則取0;如果C 低于中位數(shù)則kz3 取1,否則取0;如果Lev 高于中位數(shù)則kz4 取1,否則取0;如果Q 高于中位數(shù)則kz5 取1,否則取0。(2)計(jì)算KZ 指數(shù),令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5。(3)采用排序邏輯回歸(Ordered Logistic Regression),將KZ指數(shù)作為因變量對CF、Div、C、Lev和Q進(jìn)行回歸,估計(jì)出各變量的回歸系數(shù)。(4)運(yùn)用上述回歸模型的估計(jì)結(jié)果,可計(jì)算出每一家上市公司融資約束程度的KZ指數(shù),KZ指數(shù)越大,意味著上市公司面臨的融資約束程度越高來描述實(shí)體企業(yè)受到的融資約束程度,其值越大,實(shí)體企業(yè)所面臨的資金限制就越大。表6的列(4)和列(5)顯示了融資約束中介模型的估計(jì)結(jié)果。從該表的列(4)可以看出,F(xiàn)ic與Digt的回歸系數(shù)顯著為負(fù)(-0.045,P<0.05),表明實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著緩解了自身面臨的融資難題。表6 的列(5)將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與融資約束指標(biāo)同時(shí)納入回歸方程,結(jié)果顯示,Digt 與Fic 的系數(shù)分別為0.009、-0.055,并且均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),同時(shí)中介效應(yīng)檢驗(yàn)的Sobel Z 值在統(tǒng)計(jì)上顯著。這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于緩解實(shí)體企業(yè)面臨的融資約束,進(jìn)而增強(qiáng)其自身的競爭能力。

    6 異質(zhì)性分析

    6.1 基于企業(yè)層面的異質(zhì)性分析

    在中國,國有企業(yè)發(fā)揮著至關(guān)重要的戰(zhàn)略作用,是國民經(jīng)濟(jì)的骨干力量,更多承擔(dān)著諸如維護(hù)社會穩(wěn)定、提供就業(yè)崗位等社會責(zé)任[47],與政府之間的聯(lián)系使其更容易得到政策傾斜與財(cái)政支持[48]。因此,其數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升實(shí)體企業(yè)競爭力的過程中需克服的阻力也相對較少。非國有企業(yè)則會面臨著更大的市場競爭與資金約束,限制企業(yè)投資。同時(shí)中國信貸市場仍存在較為嚴(yán)重的企業(yè)所有制歧視問題[49],銀行更愿意將貸款低息發(fā)放給國有企業(yè)[50],進(jìn)一步加劇非國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與提升競爭力過程中受到的束縛。據(jù)此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實(shí)體企業(yè)競爭力水平會因產(chǎn)權(quán)存在差異。為了進(jìn)行分組回歸,本文將實(shí)體企業(yè)的樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè),表7的列(1)與列(2)呈現(xiàn)了確切的結(jié)果。結(jié)果表明,相較于非國有企業(yè),國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其競爭力的提升效果更顯著。

    表7 異質(zhì)性分析結(jié)果

    6.2 基于行業(yè)層面的異質(zhì)性分析

    從行業(yè)技術(shù)水平的角度來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響具有差異化。技術(shù)水平較高的行業(yè),其5G、大數(shù)據(jù)與人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)發(fā)展所需要素基礎(chǔ)更加健全,在激烈的市場環(huán)境中更具競爭優(yōu)勢,其創(chuàng)新能力與資金來源相比非高技術(shù)行業(yè)企業(yè)更加多元。為此,本文將根據(jù)樣本是否為高技術(shù)企業(yè),將其分為兩組進(jìn)行回歸。具體的回歸結(jié)果見表7的列(3)與列(4),結(jié)果表明,相比非高技術(shù)企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有力地促進(jìn)了高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)競爭力水平。究其原因可能在于相比高技術(shù)行業(yè)企業(yè),非高技術(shù)行業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中缺乏相應(yīng)資源與技術(shù)基礎(chǔ),尋找適合自己的數(shù)字化技術(shù)與工具更加不易,因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其自身競爭力提升過程中制約因素的減緩相對較弱,表現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型無法提升非高技術(shù)行業(yè)實(shí)體企業(yè)競爭力的特征。

    6.3 基于市場化水平的異質(zhì)性分析

    市場在資源配置中發(fā)揮作用的程度被稱為市場化水平,它是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)域經(jīng)濟(jì)體系完善程度的一個(gè)重要指標(biāo)[51]。然而,中國各地區(qū)的市場化進(jìn)程在時(shí)間和空間上存在差異,導(dǎo)致了要素配置效率的不同[52]。市場化水平更高的地區(qū)制度保障更加完善,法律監(jiān)管體制更加健全,市場配置資源更加有效,政府干預(yù)相對較少,更有利于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,降低企業(yè)競爭力提升所面臨的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)變革的信心。另外,市場化水平更高的地區(qū),其市場競爭更加激烈,在一定程度上會倒逼實(shí)體企業(yè)增強(qiáng)自身競爭能力,進(jìn)行數(shù)字化變革。最后,市場化水平更高的地區(qū)擁有更強(qiáng)的資源流通配置能力,加速知識在人力資本、行業(yè)、區(qū)域之間的多向流動[53]。因此,利用李艷麗等[54]的研究方法,本研究將實(shí)體企業(yè)的樣本分為市場化程度高和市場化程度低的地區(qū),然后對合并的樣本進(jìn)行回歸分析。具體的結(jié)果顯示在表7的列(5)和列(6)。結(jié)果表明,相較于低市場化水平地區(qū),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高市場化地區(qū)的實(shí)體企業(yè)競爭力的影響更加顯著。

    6.4 基于地區(qū)層面的異質(zhì)性分析

    中國各地區(qū)發(fā)展由于資本、勞動、技術(shù)、制度安排、生態(tài)環(huán)境等因素的差異而趨異,其中最為明顯的是,2021年東部地區(qū)以占全國40.1%的人口創(chuàng)造了占全國51.8%的地區(qū)生產(chǎn)總值,而中西部地區(qū)以占全國59.9%的人口僅創(chuàng)造了占全國48.2%的地區(qū)生產(chǎn)總值。另外,東部地區(qū)人口稠密,地理位置優(yōu)越,擁有高技能的勞動力、充足的資金和更多發(fā)展資本密集型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),因此該地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)條件更好;而中西部地區(qū)由于土地和礦產(chǎn)資源豐富,人口疏散,資金供應(yīng)短缺,其發(fā)展更多依賴資源與資本密集的重工業(yè)以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)[55],并部分承接?xùn)|部地區(qū)高耗能、高污染的落后產(chǎn)能,其5G、大數(shù)據(jù)與人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)發(fā)展缺乏要素基礎(chǔ),經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中帶來的環(huán)境污染問題更為嚴(yán)重。因此從地區(qū)層面來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力水平的影響具有地區(qū)差異化,為此,本文將全樣本分為東部地區(qū)與中西部地區(qū)進(jìn)行分組回歸,具體的回歸結(jié)果見表7 列(7)與列(8)。結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的回歸系數(shù)在東部與中西地區(qū)均通過了顯著性檢驗(yàn),但相比東部地區(qū),數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)實(shí)體企業(yè)競爭力的效應(yīng)在中西部地區(qū)更強(qiáng)。這表明在中西部地區(qū),實(shí)體企業(yè)更需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)其競爭力水平。

    7 研究結(jié)論和政策建議

    7.1 研究結(jié)論

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推動實(shí)體企業(yè)發(fā)展與保持競爭優(yōu)勢的重要力量。本文以2007-2021 年A 股上市公司的微觀數(shù)據(jù)為研究對象,通過實(shí)證方法考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響及其內(nèi)在機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn):

    1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升實(shí)體企業(yè)競爭力。

    2)機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)通過對內(nèi)提高創(chuàng)新能力,對外降低信息不對稱與減緩融資約束,數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了實(shí)體企業(yè)競爭力的增強(qiáng)。

    3)異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響在國有企業(yè)、高技術(shù)行業(yè)企業(yè)、市場化程度較高地區(qū)企業(yè)、中西部地區(qū)企業(yè)的競爭力激勵(lì)作用更強(qiáng)。

    7.2 政策建議

    上述研究結(jié)論對實(shí)體企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升自身競爭水平有如下參考和啟示:

    1)實(shí)體企業(yè)需要借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的浪潮,積極進(jìn)行企業(yè)的數(shù)字化變革,努力發(fā)展諸如大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算應(yīng)用等數(shù)字新興技術(shù),培育與搭建企業(yè)運(yùn)營與發(fā)展的新模式、新業(yè)態(tài)與新平臺,從而借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力自身競爭力的提升。

    2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的增強(qiáng)是通過提升創(chuàng)新能力、降低信息不對稱與融資約束實(shí)現(xiàn)的,因此企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視自身創(chuàng)新潛力的挖掘與發(fā)展,同時(shí)金融監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)持續(xù)深化金融體制改革,提高市場信息透明度,幫扶實(shí)體企業(yè),緩解融資困境。

    3)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實(shí)體企業(yè)競爭力的影響在股權(quán)性質(zhì)、行業(yè)、地區(qū)以及市場化水平不同的情況下表現(xiàn)出異質(zhì)性。因此,一方面實(shí)體企業(yè)自身需要繼續(xù)有效發(fā)揮并保持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型對國有、高技術(shù)行業(yè)、中西部地區(qū)以及高市場化地區(qū)的競爭力激勵(lì)作用,另一方面相關(guān)政府監(jiān)管部門應(yīng)在實(shí)體企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革、提升競爭力過程中幫助企業(yè)紓困解難,對非國有企業(yè)給予更多的支持,減少非國有企業(yè)的信貸約束,激發(fā)非國有企業(yè)在市場中的競爭能力,使其能夠更好地依托數(shù)字化變革有效提升競爭力,同時(shí)也應(yīng)加強(qiáng)政府補(bǔ)貼力度,支持并引導(dǎo)低技術(shù)行業(yè)與中西部地區(qū)實(shí)體企業(yè)將數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式進(jìn)行有機(jī)融合,走出轉(zhuǎn)型困境,激發(fā)該類實(shí)體企業(yè)在市場中的競爭能力。

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