企業(yè)政策感知能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響研究

摘要：近年來，在相關(guān)部門的推動下我國出臺了一系列政策措施，有力推動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展。企業(yè)對于政策的響應(yīng)能力可以被視為獲取外部資源和衡量創(chuàng)新活力的關(guān)鍵指標(biāo)，政策感知越高，越能有效促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展。本文基于2017-2021年中國滬深Ａ股上市企業(yè)公司年報以及地級市政府工作報告的文本分析，構(gòu)建企業(yè)政策感知程度指標(biāo)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上進行企業(yè)政策感知能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實證檢驗，經(jīng)過相關(guān)性分析、回歸分析、分組檢驗、穩(wěn)健性檢驗、多重共線性檢驗證明了政策感知對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向促進作用。

關(guān)鍵詞：政策感知；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；理論分析；實證研究

當(dāng)今社會正處在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革新發(fā)展的時代，以數(shù)字為載體的數(shù)字經(jīng)濟高速崛起。在復(fù)雜的國內(nèi)外大背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要動力，也成為中國企業(yè)國際化競爭的關(guān)鍵優(yōu)勢。[1]

本文基于2017-2021年的A股上市公司年報與政府工作報告，利用stata18技術(shù)研究分析政策感知對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。結(jié)果顯示，政策感知對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向影響。

本文的研究貢獻如下：一方面，將政策感知這一關(guān)鍵因素置于解釋變量，研究其對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接影響。從已有文獻可知，大多數(shù)學(xué)者研究政策感知的調(diào)節(jié)作用或中介作用，因此，本文可以豐富對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素的研究，為之后探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)因素提供借鑒；另一方面，將TF-IDF文本相似度方法運用于衡量政策感知程度，不再拘泥于調(diào)查問卷的形式。

一、文獻綜述

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)有研究

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是利用現(xiàn)有的數(shù)字技術(shù)，將生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)變成數(shù)字資產(chǎn)并加以利用，最終實現(xiàn)企業(yè)綜合價值的提高。[2]在實際操作方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非簡單的運用網(wǎng)絡(luò)或者單一的操作系統(tǒng)，而是將數(shù)據(jù)作為重要的新生產(chǎn)要素，通過跨界融合，實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)賦能實體企業(yè)，促進高質(zhì)量發(fā)展。[3]但數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于不同類型的企業(yè)影響不同，其對先進制造業(yè)、中小企業(yè)及民營企業(yè)的影響更大，[4]對傳統(tǒng)制造業(yè)的影響偏小。

目前，我國部分企業(yè)還缺乏數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意識，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩慢，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用不多。[5]這就要求企業(yè)在國家相關(guān)政策的指導(dǎo)下加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的節(jié)奏，實現(xiàn)企業(yè)的跨越式發(fā)展。推動企業(yè)在數(shù)字化浪潮中實現(xiàn)提高創(chuàng)新效率、提升企業(yè)績效的目的。[6]

（二）政策感知的現(xiàn)有研究

對于政策感知的研究，大多數(shù)文獻將其作為中介或調(diào)節(jié)變量。在政府和企業(yè)中，政策感知對于政企互動與創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長的瓶頸突破之間的關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)作用。[7]在政策感知效應(yīng)不夠高時，稅收優(yōu)惠和融資方式是企業(yè)主要的政策需求意愿，政府在積極主動提高金融扶持政策的認(rèn)知度與感知度。而企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也需要適時的政策引導(dǎo)，從而促進企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展。[8]

二、研究設(shè)計

（一）理論分析與研究假設(shè)

隨著經(jīng)濟全球化的不斷發(fā)展，在宏觀控制和市場調(diào)節(jié)之下，企業(yè)必須充分感知、了解政策的革新與發(fā)展，緊跟時代潮流，加快自身數(shù)字化進程。

一方面，企業(yè)有更強的靈活性和主觀能動性，有承擔(dān)風(fēng)險的意愿，從而獲得發(fā)展機會；另一方面，企業(yè)創(chuàng)造新思想、支持新穎性以及在開發(fā)新產(chǎn)品或服roTgQK0qPKoLJ4USBpClfw==務(wù)的過程中進行研發(fā)的趨勢和傾向，體現(xiàn)了企業(yè)積極嘗試脫離當(dāng)前技術(shù)或?qū)嵺`的態(tài)度，這也正是企業(yè)政策感知的核心特征。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H：政策感知對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向影響。

（二）樣本與數(shù)據(jù)來源

本文以2017-2021年中國滬深Ａ股上市企業(yè)為研究樣本，選取來自上海證券交易所、深圳證券交易所Ａ股上市企業(yè)的年度報告進行文本分析。年報信息來自于巨潮資訊網(wǎng)，筆者手工整理上市公司年報，同時選取政府工作報告，與上市公司年報相結(jié)合。依次通過Python爬取、手工清洗、公式計算的方式獲取。為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，剔除財務(wù)狀況存在特殊性的企業(yè)并剔除關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，最終得到7 631條數(shù)據(jù)，使用Stata18.0進行數(shù)據(jù)分析。

三、模型與變量

（一）被解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不是一個一蹴而就的過程，每個企業(yè)在數(shù)字化的過程中都會涉及數(shù)字經(jīng)濟的各個領(lǐng)域。

（二）解釋變量

政策感知。目前，學(xué)者在文獻中大多選擇問卷調(diào)查的方法來衡量政策感知度，而本文運用TF-IDF的文本相似度方法來衡量，為之后在研究政策感知程度的方法上提供了借鑒意義。

（三）控制變量

為了更加客觀公正地分析政策感知對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，本文納入了一系列的控制變量。公司規(guī)模 （Size），總資產(chǎn)是企業(yè)開展經(jīng)濟活動的基礎(chǔ)，中小微企業(yè)與相對規(guī)模較大的企業(yè)，在人力、物力等方面都存有不小的差距；總資產(chǎn)凈利潤率 （ROA），公司經(jīng)營狀況良好，盈利能力強，有足夠的資金支持企業(yè)進行長時間的轉(zhuǎn)型發(fā)展投資，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能更加順利；是否國有 （SOE），國有企業(yè)取值為1，其他為0；上市年限 （ListAge），公司年限越長，代表著公司發(fā)展越成熟，各領(lǐng)域發(fā)展越完備。

四、實證結(jié)果分析

通過相關(guān)性分析、回歸分析、分組檢驗、多重共線性檢驗，研究政策感知是否對數(shù)字化轉(zhuǎn)型有正向影響。

（一）相關(guān)性分析

本文運用Stata18對變量進行相關(guān)性檢驗。如表1所示，企業(yè)政策感知與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的相關(guān)系數(shù)為0.08，呈正相關(guān)，表明企業(yè)政策感知程度的提高有利于促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的發(fā)展，初步驗證了假設(shè)。

而另外四個控制變量公司規(guī)模 （Size）、總資產(chǎn)凈利潤率 （ROA）、上市年限 （ListAge）的系數(shù)分別為-0.06、-0.04，-0.08。表明規(guī)模越大、盈利水平越高、上市時間越長，越會對數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生負(fù)面影響。

（二）回歸分析

回歸結(jié)果如表2所示，為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文報告了加控制變量和不加控制變量的回歸結(jié)果，如第1列和第2列所示。在兩組回歸結(jié)果中，核心解釋變量政策感知與數(shù)字化轉(zhuǎn)型在5%的水平上呈顯著正相關(guān)，這說明企業(yè)政策感知有助于促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升。

其他控制變量的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)規(guī)模 （Size）與數(shù)字化轉(zhuǎn)型正相關(guān)，這是由于大型企業(yè)在經(jīng)營上存在優(yōu)勢，其盈利水平強，具有創(chuàng)新資源?？傎Y產(chǎn)凈利潤率 （ROA）與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未體現(xiàn)出相關(guān)性，這表明現(xiàn)階段企業(yè)的總資產(chǎn)凈利潤率水平仍有待提高。

（三）分組檢驗

表3報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)性質(zhì)關(guān)系的結(jié)果。第1列報告了非公有制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的對數(shù) （lgY）對于X的回歸系數(shù)為0.395，且在1%水平上顯著；第2列報告了公有制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的對數(shù) （lgY）對于X的回歸系數(shù)為0.665，且在1%水平上顯著。這說明政策感知能力對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型在公有制和非公有制企業(yè)中都有著顯著影響，在公有制企業(yè)中，其指標(biāo)更為顯著。

（四）多重共線性檢驗

如表4的共線性檢驗所示，變量間的方差膨脹因子 （VIF）均處于較低水平，最大的為1.48，而平均值更是在1.26。據(jù)此可以得出結(jié)論：變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，可以為回歸方程和構(gòu)建模型提供強有力的證明。

五、結(jié)束語

本文構(gòu)建研究模型并通過實證分析得出，政策感知會對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向影響。研究結(jié)論如下：第一，政策感知對數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向影響；第二，公有制企業(yè)對于政策感知推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力明顯強于私有制企業(yè)；第三，政策感知對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響具有持續(xù)性。

基于上述結(jié)論，提出以下建議：

第一，針對企業(yè)方面，企業(yè)管理者應(yīng)該掌握相關(guān)知識，不能再簡單地根據(jù)個人經(jīng)驗來判斷發(fā)展的狀態(tài)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個高度需要資源和能力搜尋、建立及整合的過程，需要企業(yè)管理者具有一定的冒險精神、創(chuàng)業(yè)警覺性和機會靈敏度，而政策感知的特性決定了其能夠很好地滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求。另外，管理者需要及時評估團隊成員的實力并培養(yǎng)員工數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的能力。

第二，在政府方面，要積極發(fā)揮政府的引領(lǐng)作用，帶動企業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能只依靠企業(yè)一方努力，政府的政策鼓勵在外部大環(huán)境中的作用顯而易見。一方面，政府應(yīng)該明確決策指向，讓企業(yè)感受到穩(wěn)定的政策支撐，不斷開展商業(yè)模式創(chuàng)新；另一方面，政府應(yīng)優(yōu)化服務(wù)、加強支撐，解決企業(yè)轉(zhuǎn)型成本偏高的難題。

第三，要強化社會層面認(rèn)識，在發(fā)揮政府和企業(yè)作用的同時，還要加強社會引導(dǎo)。當(dāng)前，我國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型普遍處于初始階段，社會認(rèn)知比較薄弱。要盡力發(fā)揮政策的引導(dǎo)和教育作用，激勵企業(yè)進行研發(fā)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

參考文獻：

[1] 徐曉慧，涂成程，黃先海.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全球價值鏈嵌入度：理論與實證[J].浙江大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2023， 53（10）：51-68.

[2] 徐細雄，占恒，李萬利.黨組織嵌入、政策感知與民營企業(yè)新增投資[J].外國經(jīng)濟與管理，2020，42（10）：3-16.

[3] 徐曄，王志超.數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基于數(shù)據(jù)交易平臺的準(zhǔn)自然實驗[J/OL].軟科學(xué)：1-13[2024-09-13]http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1268.G3.20240129. 0952.002.html.

[4] 劉飛.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何提升制造業(yè)生產(chǎn)率：基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三重影響機制[J].財經(jīng)科學(xué)，2020（10）：93-107.

[5] 彭華濤.創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長瓶頸突破：政企互動的中介作用與政策感知的調(diào)節(jié)作用[J].科學(xué)研究，2013，31（07）：1077-1085.

[6] 張夏恒.中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型障礙、驅(qū)動因素及路徑依賴：基于對377家第三產(chǎn)業(yè)中小企業(yè)的調(diào)查[J].中國流通經(jīng)濟，2020，34（12）：72-82.

[7] 張新，徐瑤玉，馬良.中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的組態(tài)效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟與管理評論，2022，38（01）：92-102.

[8] 王雪冬，聶彤杰，孟佳佳.政治關(guān)聯(lián)對中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響：政策感知能力和市場感知能力的中介作用[J].科研管理，2022，43（01）：134-142.