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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智能制造業(yè)企業(yè)績(jī)效的影響

    2024-09-30 00:00:00張嘯
    商場(chǎng)現(xiàn)代化 2024年21期

    摘 要:本文以2011—2020年智能制造上市企業(yè)為樣本,通過收集相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型,分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)智能制造企業(yè)績(jī)效的影響及其機(jī)制。結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以對(duì)智能制造企業(yè)的績(jī)效產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用。由于多數(shù)企業(yè)未能將這一項(xiàng)技術(shù)更好地應(yīng)用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中,因此這一結(jié)論將引導(dǎo)更多企業(yè)結(jié)合自身具體情況,更好地開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字化轉(zhuǎn)型;智能制造企業(yè);企業(yè)績(jī)效

    一、引言

    隨著近些年科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的制造業(yè)企業(yè)開始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,以求在接下來的時(shí)間里獲取穩(wěn)定、可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。我國許多省份在2021年提出了《“十四五”制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃》用以加快推動(dòng)智能制造的發(fā)展。同年,工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合印發(fā)了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》,可見,智能制造是我國“工業(yè)4.0”和新型工業(yè)化的發(fā)展方向。

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為近些年數(shù)字信息技術(shù)高速發(fā)展的產(chǎn)物,早已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)與實(shí)業(yè)界的熱門話題。企業(yè)要依靠數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的優(yōu)勢(shì),通過數(shù)字信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相結(jié)合,從而促進(jìn)實(shí)體企業(yè)更好地成長(zhǎng),進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    與國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度相關(guān)的制造業(yè)成了當(dāng)前學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn),其中智能制造業(yè)企業(yè)作為制造業(yè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型相重疊的一個(gè)朝陽產(chǎn)業(yè),無疑吸引了更多人的關(guān)注。智能制造通常涵蓋智能制造技術(shù)和智能制造系統(tǒng)兩個(gè)方面。這一體系不僅能在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中不斷充實(shí)知識(shí)庫,還能通過自主學(xué)習(xí)、對(duì)信息的收集與理解,完成對(duì)自身行為的處理和改善。與發(fā)達(dá)國家相比,我國的智能制造行業(yè)雖然已經(jīng)經(jīng)過了一段時(shí)間的發(fā)展,但大部分企業(yè)仍然沒有進(jìn)行完善的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,或是轉(zhuǎn)型后無法與自身的生產(chǎn)制造很好地結(jié)合起來。因此針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智能制造企業(yè)績(jī)效影響機(jī)制的研究,可以幫助智能制造企業(yè)找到適合自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方式,從而幫助自身得到更好的發(fā)展。可見,我國的智能制造企業(yè)要把握好當(dāng)前高速發(fā)展的趨勢(shì)和機(jī)遇,響應(yīng)國家的號(hào)召,加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,促進(jìn)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

    二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)研究

    1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效

    學(xué)術(shù)界認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在許多對(duì)智能制造企業(yè)績(jī)效的影響。

    第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。新技術(shù)的發(fā)展降低了企業(yè)間的信息壁壘,降低了信息的搜索成本和應(yīng)用成本,使得企業(yè)可以更快速地將收集到的信息為自己所用。數(shù)字化與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的結(jié)合也可以優(yōu)化原先生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的冗余部分,從而降低運(yùn)營(yíng)成本。第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息收集和處理的速度,提高了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和決策水平,進(jìn)而提高運(yùn)營(yíng)效率。第三,葉江峰(2023)認(rèn)為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng),讓企業(yè)可以完成更大范圍的知識(shí)溝通,進(jìn)而產(chǎn)生新的互動(dòng)和合作。第四,陳杰(2023)認(rèn)為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦予企業(yè)生產(chǎn)鏈更多的靈活度,可以更迅速地響應(yīng)市場(chǎng)需求,也可以對(duì)未來的市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè),在一定程度上影響企業(yè)績(jī)效。

    基于此,本文提出假設(shè)H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠直接促進(jìn)智能制造業(yè)企業(yè)績(jī)效提升。

    2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)營(yíng)能力

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過多個(gè)方面來提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力。

    首先,數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)提供了更高效的手段來收集和處理需要的信息,并有能力對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,幫助企業(yè)對(duì)經(jīng)營(yíng)做出及時(shí)的調(diào)整,提高應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的能力。其次,企業(yè)通過數(shù)字信息技術(shù)收集消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品使用的反饋,對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整從而滿足需求。這樣有利于企業(yè)減少對(duì)原材料等資源的浪費(fèi),節(jié)約成本。再次,企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型后可以實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈的全流程監(jiān)控。通過對(duì)信息的收集反饋和處理,企業(yè)可以有的放矢,降低物流、人員、售后服務(wù)等相關(guān)費(fèi)用,以較低成本完成供產(chǎn)銷這一系列流程,提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力。最后,白福萍(2022)認(rèn)為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本、人力和物質(zhì)資本使用效率、對(duì)創(chuàng)新的投入等作用路徑,來對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生影響。

    基于此,本文提出假設(shè)H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在一定程度上通過提高智能制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力來提高收入,從而影響企業(yè)績(jī)效。

    3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與運(yùn)營(yíng)效率

    企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)所收集到的用戶信息可以幫助企業(yè)更加高效、充分地挖掘消費(fèi)者喜好,讓企業(yè)可以更快速地響應(yīng)市場(chǎng)需求,提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)和決策速度,進(jìn)而促使決策更加高效,提高企業(yè)的決策效率。同時(shí),企業(yè)也可以根據(jù)具體情況,合理調(diào)配產(chǎn)品的庫存和相關(guān)原材料,提高資源配置的效率,從而加快存貨周轉(zhuǎn)率,提高企業(yè)的資金使用率,進(jìn)而提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過對(duì)數(shù)據(jù)的搜集和處理,幫助企業(yè)更加清晰地了解其他企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),從而更快找到合作伙伴,減少溝通成本,提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。

    基于此,本文提出假設(shè)H3:數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率從而間接影響企業(yè)績(jī)效。

    三、實(shí)證設(shè)計(jì)與變量說明

    1.變量選取和定義

    被解釋變量參考陳旭(2023)的做法,選取總資產(chǎn)收益率(ROA)和凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為衡量企業(yè)績(jī)效的財(cái)務(wù)指標(biāo)。其中ROA用于普通回歸,ROE用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)(DIG)來自《中國上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》和國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

    控制變量:選取流動(dòng)比率(CR)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(VLA)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ASS)和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GRW)作為控制變量(見表1)。

    2.樣本與數(shù)據(jù)

    選取2011—2020年智能制造企業(yè)A股上市公司作為樣本。文中所使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來源于廣東金融學(xué)院發(fā)布的《中國上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》,企業(yè)層面的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為了確保數(shù)據(jù)的有效性和實(shí)證結(jié)果的真實(shí)性,對(duì)數(shù)據(jù)做出如下處理:(1) 剔除指標(biāo)異常的公司;(2) 剔除數(shù)據(jù)年份不足3年的公司;(3) 剔除缺少主要變量的公司及ST和*ST企業(yè)。在手動(dòng)刪除部分企業(yè)的極端數(shù)據(jù)之后,一共得到3840個(gè)樣本。

    如表2所示,在全部樣本中,企業(yè)績(jī)效的均值為0.034,最小值為-2.008,最大值為0.863,說明在樣本企業(yè)中,企業(yè)間的績(jī)效水平差異較小。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值為1.621,最大值和最小值分別為1.903和1.385,可見大部分企業(yè)已經(jīng)進(jìn)行了一定程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但不同企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平仍存在著較大差異。資產(chǎn)負(fù)債率的均值為0.383,最大值為3.221,最小值為0.014,該結(jié)果反映了不同企業(yè)之間經(jīng)營(yíng)狀況存在差異,但是大多數(shù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況尚可。樣本企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率最大值和最小值分別為58.75和-0.965,說明不同企業(yè)的盈利狀況存在較大的差異。

    3.模型設(shè)計(jì)

    建立模型1以檢測(cè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。

    ROAit=β0+β1DIG+β2CONROLS+ε0 (1)

    同時(shí)為了保證模型結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性,將模型1中的因變量由ROA替換為ROE進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),得到模型2。

    ROEit=β0+β1DIG+β2CONROLS+ε0 (2)

    四、實(shí)證過程及結(jié)論

    1.相關(guān)性分析

    在進(jìn)行實(shí)證分析之前,首先對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

    由表3可以看出,樣本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平和凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,說明假設(shè)H1和H2成立。而流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的相關(guān)系數(shù)均為正數(shù),說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率,而兩者與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)系數(shù)為正,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)通過改善運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)而影響企業(yè)績(jī)效,與假設(shè)H3吻合。

    同時(shí),所有變量之間的相關(guān)系數(shù)小于0.5,VIF值均小于4,說明變量之間不存在多重共線性問題,可進(jìn)行下一步實(shí)證分析。

    2.基準(zhǔn)回歸分析

    在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸之前,先采用Hausman檢驗(yàn),得到結(jié)果p值小于0.01,所以本文選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析,表4為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智能制造企業(yè)總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的回歸結(jié)果。

    從前兩列可以看出,當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平作為單一系數(shù)時(shí),績(jī)效水平和數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平之間的相關(guān)系數(shù)為0.015,與假設(shè)H1相吻合。在加入控制變量之后,總資產(chǎn)收益率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)的相關(guān)系數(shù)為-0.004且并不顯著,說明從企業(yè)角度來看,績(jī)效水平受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響較小。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)步驟復(fù)雜,企業(yè)在短時(shí)間內(nèi)未能將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)更好地融合以擴(kuò)大數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的影響。

    第三列和第四列說明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平在無控制變量的情況下和凈資產(chǎn)收益率之間的相關(guān)系數(shù)為0.071,加入控制變量后則是0.033。說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率存在一定的正向影響,與假設(shè)H2相符。但二者之間的相關(guān)系數(shù)并不顯著,可能是因?yàn)榇蟛糠制髽I(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖然產(chǎn)生了一定的效果,但未對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)做出更多的改進(jìn),來給企業(yè)帶來更多的效益。

    根據(jù)最后兩列的結(jié)果可以看到數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.107和0.122,且p值小于0.01,說明假設(shè)H3成立。數(shù)字化轉(zhuǎn)型更多是通過影響企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率從而對(duì)企業(yè)的績(jī)效產(chǎn)生影響。

    五、結(jié)論及展望

    本文基于2011—2020年智能制造業(yè)企業(yè)A股上市公司數(shù)據(jù),通過實(shí)證分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)智能制造業(yè)企業(yè)的績(jī)效影響。結(jié)果表明,當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一種新興技術(shù),雖然確實(shí)對(duì)智能制造企業(yè)的績(jī)效存在一定的促進(jìn)作用,對(duì)其影響仍然停留在通過影響企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率從而影響企業(yè)績(jī)效的階段,未能將這一項(xiàng)技術(shù)更多地應(yīng)用在自身的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中,也未能給企業(yè)帶來更多的效益?;谝陨辖Y(jié)論,本文提出以下建議:

    首先,企業(yè)應(yīng)在適配自身規(guī)模的前提下傾斜更多的資源來提升自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。從短期來看,進(jìn)行一定程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效地提高企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率,從存貨周轉(zhuǎn)到信息處理等多方面節(jié)約企業(yè)的溝通和時(shí)間成本。而從長(zhǎng)期來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型也有利于企業(yè)更好地適應(yīng)高速變化的市場(chǎng)環(huán)境,便于企業(yè)把握發(fā)展方向,及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略,更好地發(fā)展自身,擴(kuò)大市場(chǎng)。

    其次,企業(yè)要善于運(yùn)用數(shù)字化所帶來的技術(shù),提升自身經(jīng)營(yíng)能力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型一方面可以幫助企業(yè)完善和改進(jìn)生產(chǎn)模式,另一方面也可以通過更多的信息渠道來幫助企業(yè)獲取信息,把握未來的生產(chǎn)趨勢(shì),從而建立更完善、更智能的生產(chǎn)系統(tǒng)。

    最后,智能制造企業(yè)要抓住數(shù)字化技術(shù)快速發(fā)展的機(jī)遇,穩(wěn)步推進(jìn)自身的數(shù)字化建設(shè)水平,中小型企業(yè)更要抓住這一機(jī)遇,循序漸進(jìn)地提高自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。

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