數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平

〔關(guān)鍵詞〕 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 新質(zhì)生產(chǎn)力 資金約束 管理者能力 信息透明度 異質(zhì)性分析 技術(shù)創(chuàng)新 商業(yè)模式

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０９．００３

〔中圖分類號(hào)〕Ｆ４９； Ｆ１２４.３ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ

引言

２０２３年９月， 習(xí)近平總書記于黑龍江調(diào)研時(shí)兩次強(qiáng)調(diào)： “要積極培育戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力”［１］ 。在２０２４年１月的中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)會(huì)議上， 習(xí)近平總書記又指出：“加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是推動(dòng)生產(chǎn)力迭代升級(jí)， 實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和社會(huì)主義現(xiàn)代化的必由之路”［２］ 。近年來， 由于逆全球化趨勢(shì)明顯， 部分企業(yè)遭受到產(chǎn)業(yè)鏈的卡脖子， 導(dǎo)致難以為繼甚至破產(chǎn)爆雷， 但同時(shí)， 也有部分企業(yè)能在危機(jī)中把握新生， 沖破封鎖。對(duì)于處在復(fù)雜、不確定、對(duì)抗環(huán)境中的企業(yè)， 如何提高自身新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 用創(chuàng)新打破技術(shù)封鎖， 成為行業(yè)中新一輪產(chǎn)業(yè)革命的領(lǐng)頭羊等問題迫切需要得到回答。

蓬勃的數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎［３］ ， 也將會(huì)是推進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力建設(shè)的核心部件。截至２０２２ 年底， 我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模為５０ ２萬億元， 占比全國生產(chǎn)總值達(dá)到４１.５％①， 良好的數(shù)字基礎(chǔ)為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型、改善創(chuàng)新水平和運(yùn)營效能提供了重大機(jī)遇。數(shù)字化將幫助企業(yè)利用新工具和新技術(shù)解決發(fā)展中遇到的難題， 同時(shí)顯著影響自身新質(zhì)生產(chǎn)力水平。因此， 在國際沖突日益加劇的今天， 研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何幫助企業(yè)提高新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先地位， 具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

１ 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義和測(cè)度研究已較為完善。將數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)管理銷售等活動(dòng)相結(jié)合并改進(jìn)商業(yè)和經(jīng)營模式， 提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的過程即是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度， 一般有定量法和文本法兩種， 定量法利用與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無形資產(chǎn)與企業(yè)總的無形資產(chǎn)比重來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度［４］ ； 文本法則將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞按照分類維度制作分詞詞庫， 以詞庫中關(guān)鍵詞在公司年報(bào)的出現(xiàn)頻率衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度［５，６］ 。

新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵和測(cè)度研究仍處于起步階段， 根據(jù)習(xí)近平總書記的重要論述， “新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導(dǎo)作用， 擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑， 具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征， 符合新發(fā)展理念的先進(jìn)生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)”［２］ 。在此基礎(chǔ)上， 學(xué)界展開了一系列研究， 其中， 宏觀層面上， 朱富顯等（２０２４）［７］ 從新質(zhì)勞動(dòng)者、勞動(dòng)對(duì)象和勞動(dòng)資料出發(fā)利用投影聚類模型對(duì)我國四大區(qū)域的城市新質(zhì)生產(chǎn)力水平進(jìn)行了測(cè)度和比較；鄧玲等（２０２４）［８］ 將新質(zhì)生產(chǎn)力理解為以“人才引領(lǐng)” 為基礎(chǔ)、“科技創(chuàng)新” 為第一動(dòng)力、“產(chǎn)業(yè)賦能” 為表現(xiàn)、“高質(zhì)量發(fā)展” 為根本的新型生產(chǎn)力。微觀層面上， 宋冬林和呂玫萱（２０２４）［９］ 認(rèn)為， 國有企業(yè)的改造和升級(jí)， 應(yīng)當(dāng)從新質(zhì)生產(chǎn)力的三要素即高素質(zhì)的勞動(dòng)力、高技術(shù)的勞動(dòng)資料、高效能的勞動(dòng)對(duì)象出發(fā)， 全面提高企業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平。宋佳等（２０２４）［１０］ 從生產(chǎn)力二要素理論出發(fā)， 按照勞動(dòng)力和生產(chǎn)工具將企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力分解為活勞動(dòng)、物化勞動(dòng)、硬科技、軟科技４個(gè)維度， 并利用熵值法對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平進(jìn)行了測(cè)度。

綜上， 依據(jù)習(xí)近平總書記的重要論述和已有學(xué)術(shù)研究， 本文認(rèn)為企業(yè)層面的新質(zhì)生產(chǎn)力水平即是在引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)方面所展現(xiàn)出的先進(jìn)生產(chǎn)力程度， 它以高創(chuàng)新和高效率的勞動(dòng)工具為主要特征， 擁有高質(zhì)量的勞動(dòng)力和高效能的勞動(dòng)對(duì)象， 并以全要素生產(chǎn)率增加為重要標(biāo)志。

同時(shí)， 關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力之間的研究還是個(gè)新問題， 目前學(xué)術(shù)界的文章仍停留在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的子維度影響研究。如有部分學(xué)者從勞動(dòng)工具創(chuàng)新出發(fā)探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的直接作用和門檻效應(yīng)［１１，１２］ 。也有部分學(xué)者從勞動(dòng)力提質(zhì)出發(fā)探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的勞動(dòng)技能溢價(jià)和勞動(dòng)收入變化等問題［１３，１４］ 。還有部分學(xué)者以全要素生產(chǎn)率的變化為切入角度研究了企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響［１５，１６］ ?；诖耍?本文從勞動(dòng)三要素理論出發(fā)對(duì)我國企業(yè)層級(jí)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平進(jìn)行了測(cè)度，豐富了企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的表征方法； 建立了多維效應(yīng)模型， 實(shí)證探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響作用， 并根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、要素密集度和地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平特征， 分類研究了不同條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響差異， 便于針對(duì)施策； 揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過何種路徑作用于新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升， 為推進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平建設(shè)提供了新的視角。

２理論分析

２.１直接效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式， 賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)， 從勞動(dòng)工具、勞動(dòng)力和勞動(dòng)對(duì)象３ 個(gè)角度有效提升了企業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平。

從勞動(dòng)工具創(chuàng)新突破來看： （１） 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠讓企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)建立與消費(fèi)者直接溝通的渠道， 識(shí)別出產(chǎn)品市場(chǎng)的潛在需求并進(jìn)行針對(duì)性研發(fā)， 降低生產(chǎn)成本與經(jīng)營中的不確定性［１７］ ，提高新質(zhì)生產(chǎn)力水平； （２） 企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型后會(huì)產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)， 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下， 企業(yè)能實(shí)現(xiàn)對(duì)研發(fā)生產(chǎn)銷售環(huán)節(jié)的全流程監(jiān)控， 幫助企業(yè)更好的進(jìn)行勞動(dòng)工具的創(chuàng)新突破， 增加創(chuàng)新成功率［１８］ ，進(jìn)而提高新質(zhì)生產(chǎn)力水平。

從勞動(dòng)力技能提高來看， 數(shù)字化技術(shù)建立的產(chǎn)學(xué)研平臺(tái)可以有效的提高企業(yè)創(chuàng)新氛圍［１９］ ， 培養(yǎng)管理者的創(chuàng)新意愿與創(chuàng)新能力， 改善普通員工的技能水平， 幫助企業(yè)“干中學(xué)”， 提升新質(zhì)生產(chǎn)力水平。

從勞動(dòng)對(duì)象效能增加來看， 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，勞動(dòng)對(duì)象已經(jīng)不局限于傳統(tǒng)的物質(zhì)形態(tài)， 新材料、新能源， 特別是數(shù)據(jù)信息成為了新型勞動(dòng)對(duì)象，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將賦予企業(yè)高效利用數(shù)據(jù)信息等新型勞動(dòng)對(duì)象的能力， 提高企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營效率， 降低成本， 實(shí)現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的上升［２０］ 。據(jù)此， 本文提出如下研究假設(shè)：

Ｈ１：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平。

２.２間接效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以減少企業(yè)的資金約束， 降低融資壓力。由于研發(fā)活動(dòng)具有高投入、回報(bào)不確定和回報(bào)周期長(zhǎng)等特點(diǎn)， 企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)，需要有充足的資金儲(chǔ)備作為保障來應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)［２１］ 。數(shù)字化轉(zhuǎn)型恰好可以緩解該痛點(diǎn)， 其可以減少企業(yè)的勞動(dòng)力資源投入， 使得企業(yè)能將更多資金投入到其他稀缺資源， 緩解內(nèi)部資金約束［２２］ ； 同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型讓同行業(yè)， 同產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)搭建商業(yè)平臺(tái)更為便捷， 企業(yè)可以結(jié)識(shí)更多的合作伙伴和投資機(jī)構(gòu)， 幫助企業(yè)獲得更加穩(wěn)定的現(xiàn)金流， 緩解外部資金約束。企業(yè)資金約束壓力降低會(huì)直接提高勞動(dòng)工具創(chuàng)新水平和生產(chǎn)效率， 對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力作用明顯。據(jù)此， 本文提出如下研究假設(shè)：

Ｈ２ａ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解資金約束路徑實(shí)現(xiàn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平提高。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高管理者能力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)下， 管理者能力的高低是企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要來源。實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的管理者能夠利用數(shù)據(jù)分析和智能化工具精確掌握企業(yè)運(yùn)營的關(guān)鍵指標(biāo)和瓶頸， 從而有針對(duì)性地優(yōu)化流程， 提升運(yùn)營效率［２３］ ； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型還為管理者提供了在崗學(xué)習(xí)和集中培訓(xùn)的機(jī)會(huì)， 通過實(shí)際操作和案例分析，管理層能夠更深入地了解創(chuàng)新意識(shí)對(duì)企業(yè)發(fā)展的重要性， 掌握新型管理工具和技術(shù)， 提升對(duì)企業(yè)新型發(fā)展方向的掌控能力。綜上， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的管理者能力提高有利于企業(yè)勞動(dòng)工具的效率增加和勞動(dòng)力質(zhì)量的上升， 對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力作用明顯。據(jù)此， 本文提出如下假設(shè)：

Ｈ２ｂ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高管理者能力路徑實(shí)現(xiàn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平上升。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以改善企業(yè)信息披露質(zhì)量， 提高信息透明度。信息不對(duì)稱問題一直都是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中面臨的難題之一， 準(zhǔn)確足夠的市場(chǎng)信息是企業(yè)改善新質(zhì)生產(chǎn)力水平的關(guān)鍵因素。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過引入先進(jìn)的信息技術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具， 使得企業(yè)能夠更全面、更深入地了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、客戶需求以及內(nèi)部運(yùn)營情況。有助于企業(yè)及時(shí)準(zhǔn)確地披露相關(guān)信息， 減少信息不對(duì)稱現(xiàn)象的發(fā)生［２４］ 。此外， 更加透明的市場(chǎng)環(huán)境， 可以幫助企業(yè)共享技術(shù)資源， 促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同合作和企業(yè)之間的互聯(lián)互通［２５］ 。這種合作能夠降低企業(yè)的研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)， 加速技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用， 提升整個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力， 最終帶來整體新質(zhì)生產(chǎn)力水平的躍遷。據(jù)此， 本文提出如下假設(shè)：

Ｈ２ｃ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高信息透明度路徑實(shí)現(xiàn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平上升。

３研究設(shè)計(jì)

３.１ 變量設(shè)定和數(shù)據(jù)來源

綜合考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提出時(shí)間， 本文選?。玻埃保薄玻埃玻材晡覈凉缮鲜泄灸甓葦?shù)據(jù)為研究樣本， 其中， 公司財(cái)務(wù)和運(yùn)營等數(shù)據(jù)均來源于ＣＳＭＡＲ 數(shù)據(jù)庫， 其他數(shù)據(jù)來源于對(duì)應(yīng)年份的《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。為保證研究結(jié)果的真實(shí)可信， 對(duì)金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、經(jīng)營狀況異常（ＰＴ、ＳＴ、? ＳＴ）和變量缺失嚴(yán)重的企業(yè)進(jìn)行了剔除處理， 最終得到３３２２５個(gè)有效觀測(cè)數(shù)。

（１） 被解釋變量： 企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平

根據(jù)上文對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力內(nèi)涵和特征的論述，本文從勞動(dòng)三要素理論出發(fā)將企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平劃分為勞動(dòng)工具、勞動(dòng)力和勞動(dòng)對(duì)象３ 個(gè)維度，為對(duì)應(yīng)本文的理論分析和習(xí)近平總書記對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的重要論述， 勞動(dòng)工具應(yīng)具有高創(chuàng)新、高效率特征， 因此選擇研發(fā)投入占比和研發(fā)人員薪資占比來衡量企業(yè)在勞動(dòng)工具創(chuàng)新突破上的投入程度［１０］ ； 選擇全要素生產(chǎn)率、銷售凈利率和凈資產(chǎn)收益率來衡量企業(yè)勞動(dòng)工具的效率水平， 這３個(gè)指標(biāo)的數(shù)值越高代表企業(yè)的生產(chǎn)效率越高， 勞動(dòng)工具越先進(jìn)； 勞動(dòng)力應(yīng)具有高質(zhì)量、高技能特征，因此選擇高學(xué)歷人員占比和研發(fā)人員數(shù)量來衡量企業(yè)在提高勞動(dòng)力素質(zhì)上的投入程度［１１］；勞動(dòng)對(duì)象應(yīng)具有高效能特征， 高效能的勞動(dòng)對(duì)象會(huì)帶來企業(yè)運(yùn)營效率的提升［２６］，而運(yùn)營效率的提升往往伴隨著總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和營業(yè)收入增長(zhǎng)率的上升，因此選擇總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和營業(yè)收入增長(zhǎng)率對(duì)勞動(dòng)對(duì)象效能高低進(jìn)行間接衡量。為避免主觀賦權(quán)法的人為偏見， 利用熵值法對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)， 具體指標(biāo)可見表１， 記作Ｎｐｒｏ。

（２） 核心解釋變量： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)

本文借鑒吳非等（２０２１）［５］的做法，以年報(bào)中有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率來衡量該企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度?？紤]到企業(yè)年報(bào)中的ＭＤ＆Ａ信息是管理層對(duì)涉及公司的業(yè)績(jī)、市場(chǎng)環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)因素和未來展望等方面的針對(duì)性分析， 較少包含與本企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)無關(guān)的內(nèi)容， 因此， 本文選擇ＭＤ＆Ａ 信息作為文本分析對(duì)象， 提升構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的準(zhǔn)確性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型涵義的特征詞庫的劃分和選取依據(jù)來源于ＣＳＭＡＲ數(shù)據(jù)庫和吳非等（２０２１）［５］的研究， 包含人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用５個(gè)維度，計(jì)算得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)， 記作Ｄｉｇ。

（３） 控制變量

本文在控制變量的選取上， 不同于一般研究只控制企業(yè)層面的做法， 而是參考謝杰等（２０２２）［２６］的研究， 從企業(yè)、行業(yè)和地區(qū)依次擴(kuò)大的３ 個(gè)層級(jí)選取控制變量。其中， 企業(yè)層面選取的控制變量為企業(yè)規(guī)模（Ｓｉｚｅ）、成立年限（Ａｇｅ）、資產(chǎn)負(fù)債率（Ｌｅｖ）、資產(chǎn)收益率（ＲＯＡ）、產(chǎn)權(quán)比例（ＤＥＲ）、長(zhǎng)期資本負(fù)債率（ＤＬＣＲ）； 行業(yè)層面選取的控制變量為市場(chǎng)化指數(shù)（Ｍａｒｋｅｔ）； 地區(qū)層面選取的控制變量為地區(qū)人均ＧＤＰ 取對(duì)數(shù)（ｌｎＰＧＤＰ）。主要變量的解釋說明可見表２。

４ 實(shí)證結(jié)果分析

４.１ 描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)可見表３，由表３可知，企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平（Ｎｐｒｏ）的均值為１３.６３９，最小值為２.１１６， 最大值為６２.９７８，意味著不同企業(yè)間新質(zhì)生產(chǎn)力差距明顯， 部分企業(yè)處于低新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 亟待改善。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Ｄｉｇ）的均值為１３.６４７，最小值為０，最大值為５４７，意味著有部分企業(yè)尚未意識(shí)到數(shù)字化的重要性， 不同企業(yè)間數(shù)字化水平差距顯著。

４.２基準(zhǔn)回歸分析

表４ 為數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中列（１） 為未加入控制變量、行業(yè)固定和地區(qū)固定進(jìn)行回歸的結(jié)果。列（２）為加入控制變量后的回歸結(jié)果。列（３） 相較于列（２） 進(jìn)一步對(duì)行業(yè)和地區(qū)固定效應(yīng)進(jìn)行控制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為０.０４８，且在１％水平上顯著。以列（３） 的回歸結(jié)果進(jìn)行分析可知， 當(dāng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)上升１ 時(shí)， 對(duì)應(yīng)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平就會(huì)同步增加０.０４８， 表明進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 本文假設(shè)１得到驗(yàn)證。

４.３內(nèi)生性分析

（１） 工具變量檢驗(yàn)

由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力之間可能出現(xiàn)逆向因果， 即科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)效能和發(fā)展質(zhì)量高的企業(yè)會(huì)更加注重?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型， 進(jìn)而提升新質(zhì)生產(chǎn)力水平。為克服這種內(nèi)生性， 本文選擇２ＳＬＳ法進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于工具變量的選擇， ①參考Ｋｕ?ｇｌｅｒ 等（２０２０）［２７］ 的做法， 以同年份同行業(yè)除本企業(yè)外其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的平均值作為工具變量， 記為ＩＶ_１； ②參考李萬利等（２０２３）［２８］ 的做法， 將“寬帶中國” 政策的試點(diǎn)城市與企業(yè)所在城市進(jìn)行匹配，若企業(yè)所在城市當(dāng)年實(shí)行“寬帶中國” 政策即標(biāo)記為１，不實(shí)行則標(biāo)記為０，構(gòu)建出工具變量， 記為ＩＶ_２。

表５列（１） 匯報(bào)了第一階段的回歸結(jié)果， 可以看出ＩＶ_１ 和ＩＶ_２的回歸系數(shù)都為正且顯著， 工具變量的前提條件即相關(guān)性檢驗(yàn)通過。表５ 列（２）和列（３） 匯報(bào)了第二階段的回歸結(jié)果， 可以看出Ｄｉｇ對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的估計(jì)系數(shù)顯著為正， 與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果方向一致， 說明克服逆向因果產(chǎn)生的內(nèi)生性后， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以帶動(dòng)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平上升的結(jié)論依舊是穩(wěn)健可信的。

（２） 其他估計(jì)模型檢驗(yàn)②

除了工具變量法外， 本文還將估計(jì)模型更換為處理效應(yīng)模型和交互固定效應(yīng)模型來解決可能存在的內(nèi)生性問題。更換模型后的回歸系數(shù)與前文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果方向一致， 只是受到變量構(gòu)造影響， 系數(shù)有所放大。說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平上升的結(jié)論是可信的。

４.４穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步保證基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健可信， 本文還采取了如下方法進(jìn)行檢驗(yàn)：（１）替換新質(zhì)生產(chǎn)力指標(biāo)。參考宋佳等（２０２４）［１０］的做法， 以生產(chǎn)力二要素理論為基礎(chǔ)重新建立指標(biāo)體系測(cè)度企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 記作ＮＰＲＯ。同時(shí)， 將滯后１期和滯后２期的新質(zhì)生產(chǎn)力分別帶入基準(zhǔn)回歸進(jìn)行檢驗(yàn)；（２） 替換聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。為保證回歸結(jié)果的真實(shí)可信， 剔除行業(yè)之間的影響， 本文重新設(shè)置行業(yè)－年份為聚類標(biāo)準(zhǔn)誤并進(jìn)行回歸；（3） 排除其他政策干擾。為排除樣本期間重大政策的干擾，本文將“全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)區(qū)” 政策作為虛擬變量納入基準(zhǔn)模型進(jìn)行剔除處理。經(jīng)過上述檢驗(yàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的結(jié)論依舊穩(wěn)健。

４. ５異質(zhì)性分析

實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可能由于個(gè)體特征的不同， 導(dǎo)致對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提高產(chǎn)生差異化結(jié)果。因此， 本文選擇從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、要素密集度和地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平３ 個(gè)方面驗(yàn)證企業(yè)異質(zhì)特征對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高新質(zhì)生產(chǎn)力水平的影響。

（１）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)特征

新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵在于核心技術(shù)的突破和創(chuàng)新， 需要大量的前期投入且短期內(nèi)很難看到回報(bào)［８］ 。國有企業(yè)和非國有企業(yè)在注資能力和當(dāng)期回報(bào)的關(guān)注度上存在一定區(qū)別， 因此， 對(duì)于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響可能存有差異， 本文將樣本劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩部分進(jìn)行回歸。根據(jù)表６ 列（１）、（２） 可知， 國有企業(yè)的回歸系數(shù)為０.０５７要高于非國有企業(yè)， 說明與非國有企業(yè)相比， 國有企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能更好的提升新質(zhì)生產(chǎn)力水平。究其原因， 可能是國有企業(yè)在利用數(shù)字技術(shù)， 推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及在關(guān)鍵技術(shù)突破、關(guān)鍵領(lǐng)域創(chuàng)新上更有資金優(yōu)勢(shì)、規(guī)模優(yōu)勢(shì)和人才優(yōu)勢(shì)。

（２） 要素密集度特征

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要一定的成本， 在不同要素密集度的行業(yè)， 該成本表現(xiàn)不同， 具有技術(shù)和資本要素相對(duì)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)能夠以更低成本和更高效率實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 進(jìn)而促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的提升。因此， 本文參考肖曙光和楊潔（２０１８）［２９］的做法，將研究樣本按固定資產(chǎn)凈額占比及技術(shù)人員占比劃分為資本密集型、技術(shù)密集型和勞動(dòng)密集型３類企業(yè)。根據(jù)表６ 列（３） ～（５） 可知數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升在技術(shù)密集型企業(yè)效果最為明顯， 資本密集型企業(yè)次之， 勞動(dòng)密集型企業(yè)效果最差。究其原因， 可能是資本技術(shù)類企業(yè)本身就具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相對(duì)優(yōu)勢(shì)， 在建設(shè)新質(zhì)生產(chǎn)力的過程中前期投入和技術(shù)積累也比較充足， 可以更好的利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升創(chuàng)新水平和技術(shù)應(yīng)用效率， 實(shí)現(xiàn)更快的新質(zhì)生產(chǎn)力進(jìn)步。

（３） 地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平特征

企業(yè)數(shù)字化程度和新質(zhì)生產(chǎn)力水平的高低除了跟自身特質(zhì)有關(guān)， 還與企業(yè)所處的外部環(huán)境息息相關(guān)， 尤其是地區(qū)數(shù)字基建水平會(huì)直接影響企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)。因此， 本文參考黃勃等（２０２３）［３０］ 的研究， 以企業(yè)所在城市的寬帶入網(wǎng)數(shù)與居民人數(shù)之比衡量該地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平， 并按照中位數(shù)劃分為高低兩個(gè)樣本進(jìn)行回歸。根據(jù)表６列（６）、（７） 可知， 在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較低區(qū)域的企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力提高更加明顯。究其原因， 可能是在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較低的區(qū)域， 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊際效應(yīng)更為明顯。這些區(qū)域的企業(yè)在轉(zhuǎn)型前通常面臨著較大的生產(chǎn)效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力差距，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的技術(shù)升級(jí)、流程優(yōu)化和市場(chǎng)拓展能夠顯著縮小這種差距， 提高新質(zhì)生產(chǎn)力。相比之下， 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較高的區(qū)域的企業(yè)， 其生產(chǎn)和管理流程已經(jīng)相對(duì)成熟和優(yōu)化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的改善空間可能相對(duì)較小。

５作用機(jī)制檢驗(yàn)

結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特點(diǎn)并根據(jù)上文的理論分析， 本文將從資金約束、管理者能力和信息透明度３ 條路徑研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的作用機(jī)制。

（１） 緩解資金約束路徑

實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)， 隨著數(shù)字化程度的不斷提高在優(yōu)化內(nèi)部資金配置效率的同時(shí)也會(huì)緩解外部融資壓力， 提高企業(yè)獲得政策性補(bǔ)貼和市場(chǎng)性投資的可能性［２８］ ， 為創(chuàng)新行為和技術(shù)突破提供資金保障， 最終表現(xiàn)為企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的上升。參考沈坤榮等（２０２４） 等［３１］ 的做法， 使用Ｌｏｇｉｔ 模型從企業(yè)規(guī)模、成立年限、現(xiàn)金股利支付率３ 個(gè)指標(biāo)出發(fā)對(duì)企業(yè)年度融資約束發(fā)生概率進(jìn)行擬合， 最終得到ＦＣ 指數(shù)， 用其作為衡量企業(yè)資金約束程度的中介變量。根據(jù)表７ 列（１）、（２）可知， 實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)資金約束壓力有顯著的降低作用， 而資金約束壓力的上升會(huì)對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提高不利。因此， 本文假設(shè)Ｈ２ａ得到驗(yàn)證。

（２） 提高管理者能力路徑

企業(yè)推行數(shù)字化的過程中會(huì)逐漸增強(qiáng)管理者的數(shù)字化素養(yǎng)和創(chuàng)新能力， 幫助管理者掌握更加先進(jìn)的信息技術(shù)和商業(yè)模式， 不斷優(yōu)化組織架構(gòu)及加強(qiáng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策， 最終推動(dòng)企業(yè)在新興領(lǐng)域和市場(chǎng)的拓展， 表現(xiàn)為新質(zhì)生產(chǎn)力的提升。根據(jù)張路等（２０１９）［３２］ 的研究， 通過托賓模型對(duì)當(dāng)年企業(yè)投入產(chǎn)出效率與行業(yè)最優(yōu)水平的比值進(jìn)行企業(yè)層面的回歸， 回歸結(jié)果的殘差即為管理者能力（ＭＡ）， 本文用作中介變量進(jìn)行機(jī)制分析。根據(jù)表７ 列（３）、（４） 可知， 隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加深可以增強(qiáng)管理者的能力， 提高企業(yè)內(nèi)部控制的效率， 并進(jìn)一步改善企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平。因此，本文假設(shè)Ｈ２ｂ 得到驗(yàn)證。

（３） 提高信息透明度路徑

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)使披露信息的成本下降， 途徑增多， 大大緩解市場(chǎng)中信息不對(duì)稱的情況， 建立起一個(gè)更加透明的市場(chǎng)環(huán)境， 幫助企業(yè)共享技術(shù)、共克難題、推陳出新， 最終表現(xiàn)為企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的上升。本文在劉志銘等（２０２４）［２４］研究的基礎(chǔ)上， 以分析師關(guān)注度和研報(bào)關(guān)注度的綜合熵值為依據(jù)來表征信息透明度（Ｉｎｆ Ｔ）， 進(jìn)行機(jī)制分析。根據(jù)表７ 列（５）、（６） 可知， 開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)披露信息的途徑和受外界關(guān)注的程度會(huì)增加， 有利于減少市場(chǎng)中信息不對(duì)稱的發(fā)生， 并進(jìn)一步改善新質(zhì)生產(chǎn)力水平。因此， 本文假設(shè)Ｈ２ｃ 得到驗(yàn)證。

６結(jié)論與建議

本文選?。玻埃保薄玻埃玻材晡覈?股上市公司年度數(shù)據(jù)為研究樣本， 考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的影響， 并探究?jī)烧咧g的作用機(jī)制和異質(zhì)性因素。實(shí)證發(fā)現(xiàn)： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 該結(jié)論經(jīng)過工具變量法、更換為處理效應(yīng)模型和交互固定效應(yīng)模型以及其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立。機(jī)制檢驗(yàn)表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解資金約束、強(qiáng)化管理者能力和提高信息透明度， 促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平上升。異質(zhì)性分析顯示， 國有企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)和處于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較弱地區(qū)的企業(yè)， 實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升作用更為明顯。根據(jù)本文的實(shí)證分析結(jié)論， 可得到如下政策啟示：

（１） 在數(shù)字中國愿景和加快建設(shè)新質(zhì)生產(chǎn)力的頂層目標(biāo)下，政府應(yīng)積極出臺(tái)一系列的數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策， 為企業(yè)提供清晰明確的轉(zhuǎn)型方向， 激勵(lì)企業(yè)擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)， 政府還應(yīng)設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項(xiàng)資金， 通過財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免等方式， 為企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中提供必要的資金支持，減輕其資金壓力。在技術(shù)層面上， 政府還可以鼓勵(lì)企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)、高校等合作， 推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)， 助力企業(yè)掌握核心技術(shù)， 提升數(shù)字化水平。

（２） 依據(jù)本文的機(jī)制分析， 資金約束壓力、管理者能力和信息透明度是數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平躍遷的重要路徑， 因此， 相關(guān)企業(yè)需針對(duì)這些路徑進(jìn)行策略部署與能力提升。①企業(yè)應(yīng)積極探索多元化的融資方式， 如通過政策性金融機(jī)構(gòu)獲取低息貸款， 或利用資本市場(chǎng)進(jìn)行股權(quán)融資， 以緩解資金壓力。同時(shí)， 企業(yè)還應(yīng)注重內(nèi)部資金管理的優(yōu)化， 通過降低運(yùn)營成本等方式提高資金使用效率； ②企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)管理者的數(shù)字化素養(yǎng)和能力的培養(yǎng)， 通過定期的培訓(xùn)、交流學(xué)習(xí)等方式， 提升管理者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深刻理解和實(shí)踐能力； ③企業(yè)應(yīng)建立完善的信息披露機(jī)制， 確保內(nèi)部信息的及時(shí)、準(zhǔn)確、完整披露， 并在此基礎(chǔ)上加強(qiáng)獲取外部信息的技術(shù)手段， 確保自身處于信息優(yōu)勢(shì)。

（３） 根據(jù)異質(zhì)性分析， 在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較弱地區(qū)的企業(yè)應(yīng)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇， 積極利用數(shù)字化帶來的優(yōu)勢(shì)， 提高新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 縮小與頭部企業(yè)的差距； 勞動(dòng)密集型和資本密集型企業(yè)應(yīng)意識(shí)到技術(shù)和創(chuàng)新對(duì)生產(chǎn)力的變革作用， 探索新型商業(yè)模式， 提高智能制造的應(yīng)用規(guī)模； 同時(shí)， 政府應(yīng)對(duì)處于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較弱地區(qū)的民間企業(yè)加大扶持力度， 打造國企和民企之間的創(chuàng)新合作平臺(tái)， 通過“強(qiáng)帶弱”，共同實(shí)現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力的提升。