數(shù)字化轉(zhuǎn)型何以提升農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效

摘要：在發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的大背景下，數(shù)字技術(shù)作為一種重要的生產(chǎn)要素日益成為各行各業(yè)的焦點(diǎn)。本文選取2011—2022年47家中國(guó)A股涉農(nóng)上市企業(yè)作為研究對(duì)象，運(yùn)用雙固定效應(yīng)模型實(shí)證研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效的提升作用。研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)期內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效，但這種提升作用在短期內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。研發(fā)投入作用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)會(huì)削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效的提升作用，同時(shí)財(cái)務(wù)杠桿較低、規(guī)模較大的企業(yè)往往能夠取得更好的成效。本文在理論方面進(jìn)一步豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效之間關(guān)系的相關(guān)研究成果；同時(shí)在實(shí)踐方面，根據(jù)研究結(jié)論，本文提出農(nóng)業(yè)企業(yè)應(yīng)積極穩(wěn)妥推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)轉(zhuǎn)型過(guò)程中應(yīng)緊密結(jié)合企業(yè)自身特色、注重配套服務(wù)等建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效；研發(fā)投入；調(diào)節(jié)效應(yīng)；托賓Q

中圖分類(lèi)號(hào)：F830" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " 文章編號(hào)：1007-0753（2024）09-0032-09

一、引言

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的概念最早由美國(guó)學(xué)者Don Tapscott于20世紀(jì)90年代提出，他在其著作《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)絡(luò)智能時(shí)代的前景與風(fēng)險(xiǎn)》（Tapscott， 1996）中描繪了互聯(lián)網(wǎng)在未來(lái)如何改變世界各類(lèi)事務(wù)的運(yùn)作模式以及如何帶動(dòng)多種新的形式與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。2023年6月13日，我國(guó)財(cái)政部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于開(kāi)展中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型城市試點(diǎn)工作的通知》（財(cái)建〔2023〕117號(hào)），擬分三批組織開(kāi)展中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型城市試點(diǎn)工作。《中國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2023）》顯示，2023年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過(guò)50萬(wàn)億元，占GDP比重達(dá)42.8%，總量穩(wěn)居世界第二。數(shù)字技術(shù)革命推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起，正在改變企業(yè)組織和創(chuàng)造價(jià)值的方式，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能（鐘曉龍，2024）。

以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合的趨勢(shì)越來(lái)越強(qiáng)，這種融合被認(rèn)為是促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)革新的重大機(jī)遇（侯鵬，2023）。截至2023年底，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)到53.9萬(wàn)億元，并且連續(xù)12年顯著高于同期GDP名義增速，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模達(dá)到10.09萬(wàn)億元，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模達(dá)到43.84萬(wàn)億元。2023年，我國(guó)一、二、三產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率分別達(dá)到10.78%、25.03%、45.63%。農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，長(zhǎng)期存在科技水平低、科技推廣緩慢、農(nóng)民捕捉市場(chǎng)信息能力不足等問(wèn)題。如何將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與數(shù)字化技術(shù)相融合以實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，已然成為涉農(nóng)上市企業(yè)需要面對(duì)的重要挑戰(zhàn)。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體表現(xiàn)在企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)與信息手段塑造新的業(yè)務(wù)模式、業(yè)務(wù)流程以及企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)整體業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，達(dá)到應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)與客戶(hù)需求的目的。這種轉(zhuǎn)型包括優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、改善客戶(hù)體驗(yàn)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式、組織企業(yè)文化轉(zhuǎn)型等。相較于其他類(lèi)型的企業(yè)而言，數(shù)字化技術(shù)在涉農(nóng)企業(yè)中的應(yīng)用除了上述常規(guī)內(nèi)容外還包括智能農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)的應(yīng)用、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)耕作技術(shù)等。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，農(nóng)業(yè)企業(yè)能夠顯著提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置、降低運(yùn)營(yíng)成本、實(shí)現(xiàn)績(jī)效的全面提升。此外，借助大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，農(nóng)業(yè)企業(yè)能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，減少庫(kù)存積壓和浪費(fèi)，進(jìn)一步提升經(jīng)濟(jì)效益。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用下，企業(yè)整體產(chǎn)業(yè)鏈顯示出了不同于傳統(tǒng)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率不斷提升（陳彥君和郭根龍，2024）。

當(dāng)前我國(guó)已有大量農(nóng)業(yè)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中廣泛應(yīng)用數(shù)字技術(shù)并取得了顯著成效。以我國(guó)知名涉農(nóng)企業(yè)袁隆平農(nóng)業(yè)高科技股份有限公司（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“隆平高科”）為例，自2019年起，隆平高科逐步實(shí)現(xiàn)科研、生產(chǎn)、加工、銷(xiāo)售四大業(yè)務(wù)流程中部分關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的線(xiàn)上化，數(shù)字化管理體系逐漸完善。國(guó)內(nèi)種業(yè)界研發(fā)一代全新品質(zhì)的種子從確定方向至研發(fā)成功耗時(shí)須8—10年，但在商業(yè)化育種體系和數(shù)字化賦能的加持下，隆平高科完成這一過(guò)程僅需5—6年，極大提高了育種效率。對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)而言，培育新型品種所需周期的縮短將帶來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的顯著提升。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：一是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究中引入了研發(fā)投入作為調(diào)節(jié)變量，深入探討了在農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，研發(fā)投入的增加是否能夠帶來(lái)企業(yè)績(jī)效的進(jìn)一步提升；二是在理論方面進(jìn)一步豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效之間關(guān)系的相關(guān)研究成果。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

在過(guò)去數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究中，部分學(xué)者得出了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型無(wú)法為企業(yè)績(jī)效帶來(lái)提升效果的結(jié)論。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到多種因素影響，這些因素包括數(shù)據(jù)傳遞的邊際價(jià)值、政府政策、企業(yè)特征等。首先，在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)中，數(shù)據(jù)所能傳遞的邊際價(jià)值會(huì)隨時(shí)間遞減，且數(shù)據(jù)延誤也會(huì)向市場(chǎng)傳遞錯(cuò)誤信號(hào)，誤導(dǎo)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策，進(jìn)而產(chǎn)生一系列負(fù)向的連鎖反應(yīng)（戚聿東和蔡呈偉，2020）。例如，部分企業(yè)因員工學(xué)習(xí)新技術(shù)需要一個(gè)過(guò)程而致使企業(yè)數(shù)字技術(shù)硬件投資在兩年內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)企業(yè)績(jī)效提升（孫曉琳等，2010）。與此同時(shí)，受到錯(cuò)誤信息誤導(dǎo)，企業(yè)管理活動(dòng)失調(diào)，產(chǎn)生企業(yè)原有資源與數(shù)字化技術(shù)無(wú)法融合的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新時(shí)本應(yīng)出現(xiàn)的正向影響被抵消。非高新技術(shù)制造業(yè)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)若出現(xiàn)了忽略生產(chǎn)活動(dòng)的情況，也會(huì)導(dǎo)致數(shù)字化技術(shù)對(duì)企業(yè)整體賦能不足，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型后企業(yè)績(jī)效變動(dòng)不明顯（戚聿東和肖旭，2020）。此外，當(dāng)企業(yè)處于衰退狀態(tài)或存在大量冗余資源時(shí)，企業(yè)的代理問(wèn)題會(huì)迅速惡化并削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的正向影響，但是獨(dú)立董事的有效履職可以強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)績(jī)效的提升作用（姜莉莉等，2022）。

與此同時(shí)，部分學(xué)者得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)機(jī)制作用帶來(lái)企業(yè)績(jī)效提升這一結(jié)論。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，高管特征、數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度以及政府政策的不確定性也起著重要作用。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)需要多方協(xié)調(diào)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型途徑的不同也會(huì)呈現(xiàn)不同效果，在此過(guò)程中政府與企業(yè)都需要作出相應(yīng)的努力（劉勝等，2023）。首先，田子方等（2024）以2003—2021年我國(guó)所有A股主板、中小板以及創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象，驗(yàn)證了地方政府的支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化治理能力提升與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系。數(shù)字化治理可以實(shí)現(xiàn)政府、企業(yè)、投資者三者之間的良性互動(dòng)，緩解企業(yè)融資約束、減少經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)對(duì)企業(yè)績(jī)效造成的不利影響，從而提升企業(yè)績(jī)效。其次，相較于西方資本主義國(guó)家而言，我國(guó)政府在市場(chǎng)中發(fā)揮的作用更強(qiáng)。政府政策的頻繁變化會(huì)導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間的倒U型關(guān)系曲線(xiàn)變得更為平緩且加速成果的衰?。ㄉ泻綐?biāo)等，2024），即企業(yè)績(jī)效在初期提升快但在達(dá)到一個(gè)峰值時(shí)會(huì)出現(xiàn)下滑。再次，Panti?s等（2019）在研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)所有者為女性時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與績(jī)效之間的轉(zhuǎn)換效果會(huì)更為顯著，并且轉(zhuǎn)型兩年后的企業(yè)績(jī)效相對(duì)于轉(zhuǎn)型初期更令投資者滿(mǎn)意。這種現(xiàn)象也在管理者心理韌性較強(qiáng)的企業(yè)中出現(xiàn)（鄭景麗等，2024）。

除制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)企業(yè)外，數(shù)字化技術(shù)已深入到涉農(nóng)企業(yè)中。以涉農(nóng)企業(yè)為研究對(duì)象時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效存在正相關(guān)關(guān)系，確實(shí)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效提升（Batool等，2021）。農(nóng)林類(lèi)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過(guò)內(nèi)部治理效應(yīng)、成本效應(yīng)等機(jī)制間接促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效提升，并且數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于東部地區(qū)企業(yè)、小規(guī)模上市企業(yè)績(jī)效的提升效果更為可觀（熊立春等，2023），這種影響會(huì)在四年內(nèi)持續(xù)遞增（李曉陽(yáng)等，2024）。企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提高是多種因素共同作用的結(jié)果，農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效的提高很大程度上得益于數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，其途徑包括提升資金利用率、減少非必要雇員等（金紹榮等，2024）。

（二）理論分析與研究假設(shè)

依據(jù)資源編排理論、資源基礎(chǔ)理論可知，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)主要源于它擁有的具有模仿障礙的、稀有的、價(jià)值含量高的資源，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)資源的積累與利用協(xié)助企業(yè)優(yōu)化資源配置，在降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本的同時(shí)提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)Ａ康匿N(xiāo)售信息進(jìn)行存儲(chǔ)并分析，精準(zhǔn)定位客戶(hù)的需求，進(jìn)行精細(xì)化生產(chǎn)，從而在一定程度上改變企業(yè)過(guò)去的業(yè)務(wù)流程、價(jià)值觀念、運(yùn)營(yíng)模式。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以進(jìn)一步加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部的信息交流，減少在信息傳遞過(guò)程中產(chǎn)生的失真情況，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門(mén)的進(jìn)一步高效協(xié)同。再次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程也是一種價(jià)值創(chuàng)造的過(guò)程，在此過(guò)程中企業(yè)將會(huì)有更多的機(jī)會(huì)與更多類(lèi)型的企業(yè)展開(kāi)交流，進(jìn)而在交流過(guò)程中發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)。故本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)1：農(nóng)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目的是股東權(quán)益最大化，而研發(fā)創(chuàng)新是企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)的動(dòng)力源泉，因此企業(yè)所有者在發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入提高能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)更大、更長(zhǎng)遠(yuǎn)的利益時(shí)，往往會(huì)為了逐利而增加下一年度的研發(fā)創(chuàng)新預(yù)算。企業(yè)創(chuàng)新鏈理論強(qiáng)調(diào)了企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)、財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售等多部門(mén)之間的協(xié)同作用，并解釋了企業(yè)如何通過(guò)這些協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)構(gòu)思向商業(yè)成果的轉(zhuǎn)化。該理論認(rèn)為，研發(fā)投入能夠推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，提高產(chǎn)品或服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而獲得更多的市場(chǎng)份額與利潤(rùn)。同時(shí)，企業(yè)的研發(fā)投入是推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。根據(jù)企業(yè)創(chuàng)新鏈理論，研發(fā)部門(mén)需要與財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售等多個(gè)部門(mén)協(xié)同合作，才能實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的有效轉(zhuǎn)化。農(nóng)業(yè)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，往往需要投入大量資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能化和信息化。因此，研發(fā)投入可以視為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提條件，只有通過(guò)足夠的研發(fā)投入，企業(yè)才能開(kāi)發(fā)出適應(yīng)市場(chǎng)需求的數(shù)字化解決方案。因此本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)2：農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的企業(yè)績(jī)效提升具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文按照證監(jiān)會(huì)2012年修訂的行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)選取農(nóng)林牧漁業(yè)以及制造業(yè)中的農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)上市企業(yè)，剔除其中經(jīng)營(yíng)狀況異常（ST、*ST）、重要變量缺失、營(yíng)業(yè)時(shí)間不連續(xù)的企業(yè)后，篩選出47家企業(yè)2011—2022年的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。運(yùn)用包含時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)的雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，以吸收個(gè)體層面和時(shí)間層面的不可觀測(cè)因素。所用數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)并運(yùn)用Stata 16.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

（二）變量選擇與說(shuō)明

1.被解釋變量

核心被解釋變量為企業(yè)績(jī)效，參考田子方等（2024）以及邱浩然和徐輝（2022）的研究，選取企業(yè)總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（ROA）作為衡量企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)。

2.解釋變量

解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIG）以及企業(yè)的研發(fā)支出（RD）。學(xué)者們對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一解釋變量的衡量方式有很多種。張永珅等（2021）運(yùn)用企業(yè)年度財(cái)務(wù)報(bào)表中披露的與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分無(wú)形資產(chǎn)除以年末無(wú)形資產(chǎn)總額衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，此方法側(cè)重于對(duì)數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)化成果的度量。邵繼萍等（2024）運(yùn)用熵值法計(jì)算企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。熊立春等（2023）以及姜莉莉等（2022）在確定多個(gè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞后，統(tǒng)計(jì)相關(guān)詞匯在企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)的頻率，用關(guān)鍵詞詞頻的總和衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，詞頻匯總數(shù)值越大則企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。由于企業(yè)年報(bào)在很大程度上能夠反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)理念與發(fā)展方向，采用該方法可以全面反映企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的努力與進(jìn)展，捕捉企業(yè)在年報(bào)中提及的與數(shù)字化相關(guān)的各種經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。因此本文在上述基礎(chǔ)上參考姜奇平等（2023）、侯鵬（2023）的研究，將企業(yè)年報(bào)中與數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行加總后進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。對(duì)于企業(yè)研發(fā)支出的選擇，具體參考李靜和傅明宸（2023）的研究，選取企業(yè)年報(bào)中披露的研發(fā)投入金額并取對(duì)數(shù)，采用此方法可以有效處理非線(xiàn)性關(guān)系、減少數(shù)據(jù)的偏態(tài)性、縮小數(shù)據(jù)范圍從而減少極值帶來(lái)的影響。

3.控制變量

本文參考牟粼琳和付志華（2024）、張涵鈺等（2023）的研究選擇企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)第一大股東持股比例（LH）、企業(yè)性質(zhì)（Soe）、審計(jì)意見(jiàn)類(lèi)型（Audit）、企業(yè)獨(dú)立董事規(guī)模（Indep）作為控制變量。

相關(guān)變量定義見(jiàn)表1。

（三）模型設(shè)定

基于本文上述研究假設(shè)，現(xiàn)構(gòu)建模型如下：

ROAi，t=α0+α1×DIGi，t-3+α2×Controls+

α3 ∑Yeari，t +α4 ∑indi，t+εi，t" " " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

ROAi，t=α0+α1×DIGi，t-3+α2×RDi，t-3+α3×

Interact +α4×Controls+α5 ∑Yeari，t+

α6 ∑indi，t+εi，t" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

其中被解釋變量ROAi，t表示企業(yè)i在第t年的總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率；解釋變量DIGi，t-3以及調(diào)節(jié)變量RDi，t-3，表示企業(yè)i第t-3年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平以及研發(fā)投入狀況；Controls表示控制變量；Interact表示DIG與RD的交乘項(xiàng)；Yeari，t表示對(duì)時(shí)間的控制；indi，t表示對(duì)于個(gè)體的控制；εi，t表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、檢驗(yàn)結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本次研究的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。ROA的平均值為0.019 78，最小值為-0.457 89，而最大值為0.526 16。這表明不同企業(yè)在績(jī)效水平上存在較大差距。解釋變量DIG的最大值為3.784 19，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.938 92，平均值為1.079 69，可以看出此次研究對(duì)象中尚且存在著未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的企業(yè)，并且企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度也存在著較大差異。解釋變量RD的標(biāo)準(zhǔn)差為6.322 89，最小值為0，最大值為22.205 00，平均值為14.205 46，這表明不同企業(yè)對(duì)于研發(fā)投入的重視程度不一，部分企業(yè)甚至存在著忽略研發(fā)投入的情況。為檢驗(yàn)是否存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，本次研究也運(yùn)用vif指令對(duì)變量進(jìn)行檢驗(yàn)，所得結(jié)果小于10，表明存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題的概率相對(duì)較小。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

實(shí)證分析結(jié)果見(jiàn)表3。由模型（1）的回歸結(jié)果可知，DIG的回歸系數(shù)為0.011 39且在5%的水平上顯著，這說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升具有顯著的正向影響，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提升1%則企業(yè)的總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率提升1.139%，因此假設(shè)1得證。同時(shí)從控制變量的回歸結(jié)果可以看出企業(yè)規(guī)模與企業(yè)績(jī)效呈顯著正相關(guān)關(guān)系。企業(yè)規(guī)模越大意味著企業(yè)在相關(guān)行業(yè)中的話(huà)語(yǔ)權(quán)就越大，企業(yè)獲得優(yōu)質(zhì)資源的能力就越強(qiáng)，企業(yè)抵抗市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的能力也更強(qiáng)。企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，由此可知隨著企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿的增大，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也隨之攀升。企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿過(guò)大時(shí)，其融資成本會(huì)顯著上升且難以擴(kuò)展未來(lái)市場(chǎng)以及對(duì)自身業(yè)務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)。

模型（2）相對(duì)于模型（1）加入了RD以及DIG與RD的交乘項(xiàng)Interact。DIG的回歸系數(shù)為0.010 75，相較模型（1）的結(jié)果降低0.000 64?；貧w結(jié)果表明研發(fā)投入的提高可能會(huì)削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)績(jī)效的提升作用，因此本文的假設(shè)2不成立。其內(nèi)在原因可能在于：股東對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型保持悲觀態(tài)度，導(dǎo)致企業(yè)在研發(fā)投入方面出現(xiàn)不持續(xù)、不穩(wěn)定的情況。研發(fā)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)之間存在信息不對(duì)稱(chēng)，研發(fā)部門(mén)開(kāi)發(fā)的技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足客戶(hù)的需求，而客戶(hù)在對(duì)接中又無(wú)法清晰表達(dá)對(duì)數(shù)字化技術(shù)的需求，從而失去了企業(yè)創(chuàng)新鏈理論中所提及的創(chuàng)新所帶來(lái)的好處；數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的業(yè)務(wù)價(jià)值低，無(wú)法賦能業(yè)務(wù)；過(guò)量的投資可能會(huì)出現(xiàn)資源浪費(fèi)，盲目配置資源容易出現(xiàn)邊際效用遞減。其外在原因可能在于：市場(chǎng)中已有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的設(shè)備、技術(shù)的成本相對(duì)于企業(yè)自行開(kāi)發(fā)更為低廉，且能夠滿(mǎn)足企業(yè)需求；農(nóng)業(yè)企業(yè)相對(duì)于其他企業(yè)而言，其投資回報(bào)周期更長(zhǎng)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步證實(shí)本文假設(shè)，參考熊立春等（2023）的方法在模型（1）、模型（2）的基礎(chǔ)上將變量ROA替換為T(mén)obinQ并進(jìn)行相應(yīng)的回歸分析，回歸結(jié)果如表4所示。

從表4可知，替換被解釋變量后解釋變量依舊在5%的水平上顯著，且各控制變量符號(hào)、系數(shù)大小以及顯著性水平在替換前后變化不大，說(shuō)明回歸結(jié)果基本是穩(wěn)健的。由上述回歸結(jié)果首先可以證明假設(shè)1成立，但是績(jī)效的提升在短期內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因是農(nóng)業(yè)企業(yè)涉及的價(jià)值鏈相較于制造業(yè)、IT行業(yè)等其他行業(yè)而言往往更為復(fù)雜。農(nóng)業(yè)企業(yè)價(jià)值鏈包括種植、生產(chǎn)、加工、物流、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)，而這些環(huán)節(jié)均與外界環(huán)境密切相關(guān)，如天氣、市場(chǎng)需求、政策等因素。農(nóng)業(yè)天然的弱質(zhì)性以及抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要更長(zhǎng)時(shí)間才能在這些復(fù)雜環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)企業(yè)文化以及原有的工作流程造成一定影響，因此企業(yè)需要對(duì)員工進(jìn)行溝通與培訓(xùn)，促使其理解與接受數(shù)字化轉(zhuǎn)型并適應(yīng)新的工作模式；企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是單一引入某些設(shè)備或某種技術(shù)，轉(zhuǎn)型會(huì)涉及企業(yè)價(jià)值鏈的整合與優(yōu)化，同時(shí)也會(huì)涉及具有合作關(guān)系的上下游企業(yè)以及合作伙伴，因此轉(zhuǎn)型需要時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)各方的配合與協(xié)調(diào)。同時(shí)，對(duì)比加入解釋變量RD和交乘項(xiàng)Interact前后的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，DIG的回歸系數(shù)都出現(xiàn)了降低的情況，這進(jìn)一步證實(shí)了假設(shè)2不成立。原因除前文所述原因外還包括本文所用數(shù)據(jù)相較于其他學(xué)者增加了2021年、2022年兩期數(shù)據(jù)，疫情期間企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)一度受到巨大影響，不穩(wěn)定因素更多，因此也可能導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效降低，特別是農(nóng)業(yè)企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力更弱，其受影響程度更深。企業(yè)為了享受技術(shù)溢出所帶來(lái)的好處會(huì)采用增加研發(fā)投入的方式獲取更多的行業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出（謝海娟等，2023），這種現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致企業(yè)陷入“研發(fā)投入盲目增高→技術(shù)創(chuàng)新探索范圍增大但效率降低→同行發(fā)現(xiàn)其所用產(chǎn)品、設(shè)備、技術(shù)同質(zhì)化嚴(yán)重而迫切希望從行業(yè)中脫穎而出→盲目增高研發(fā)投入”這一惡性循環(huán)。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

為保障回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將滯后二期的ROA即L2.ROA加入模型（1）并參考李曉陽(yáng)等（2024）的研究采用GMM方法進(jìn)行分析，以解決可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，得出的結(jié)果如表5所示，即實(shí)證結(jié)果不存在內(nèi)生性問(wèn)題。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以2011—2022年我國(guó)47家A股涉農(nóng)上市企業(yè)作為研究對(duì)象，運(yùn)用實(shí)證分析證明了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效提升之間的關(guān)系，得出如下結(jié)論。首先，農(nóng)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)績(jī)效的提升具有顯著的正向促進(jìn)作用，但這種影響會(huì)因?yàn)樯舷掠纹髽I(yè)、企業(yè)內(nèi)部員工對(duì)新技術(shù)、新知識(shí)的適應(yīng)期較長(zhǎng)以及外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不景氣等原因，在短期內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。其次，農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入具有調(diào)節(jié)作用，由于惡性競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的盲目投入等原因企業(yè)研發(fā)投入會(huì)抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)績(jī)效的提升作用。財(cái)務(wù)杠桿較低、規(guī)模較大的企業(yè)往往能夠取得更好的成效。

（二）建議

1.農(nóng)業(yè)企業(yè)應(yīng)積極穩(wěn)妥推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在我國(guó)乃至全球已然是大勢(shì)所趨，近年來(lái)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨著產(chǎn)能過(guò)剩、生產(chǎn)成本上升、資源與環(huán)境約束嚴(yán)重、外來(lái)技術(shù)引入受阻等問(wèn)題與挑戰(zhàn)，企業(yè)亟需找到一條新的發(fā)展道路。然而農(nóng)業(yè)企業(yè)相對(duì)其他類(lèi)型的企業(yè)在價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)集中度、議價(jià)能力、融資約束、資源獲取、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等方面處于弱勢(shì)，因此農(nóng)業(yè)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)既要勇于創(chuàng)新又要謹(jǐn)慎前行。企業(yè)在運(yùn)營(yíng)中要注重資源的積累以及資源利用效率的提高，并制定與經(jīng)營(yíng)狀況相適應(yīng)的、具有差異化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，同時(shí)也要避免出現(xiàn)資源冗余所帶來(lái)的企業(yè)代理問(wèn)題。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)與農(nóng)業(yè)企業(yè)特征相結(jié)合。數(shù)字化技術(shù)在農(nóng)業(yè)企業(yè)的應(yīng)用包括農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的管理與分析、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、供應(yīng)鏈管理、電子商務(wù)與市場(chǎng)對(duì)接、農(nóng)業(yè)設(shè)備的智能化與自動(dòng)化、氣候風(fēng)險(xiǎn)管理等內(nèi)容。如自行開(kāi)發(fā)數(shù)字化技術(shù)則有利于技術(shù)的定制化與其靈活性最大化，但也存在著成本高、需要很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)大、后續(xù)維護(hù)成本高等問(wèn)題。相對(duì)于自行開(kāi)發(fā)，從外部引入數(shù)字化技術(shù)雖然需要與相關(guān)企業(yè)達(dá)成長(zhǎng)期協(xié)作，但也具有風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)、快速實(shí)施與上線(xiàn)、節(jié)約資源、降低對(duì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的需求等優(yōu)勢(shì)。因此，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)并非一定要堅(jiān)持自行開(kāi)發(fā)相關(guān)技術(shù)，從外部引入自己所需的成熟技術(shù)也不失為一種選擇。企業(yè)要充分利用已擁有的數(shù)字技術(shù)、數(shù)字資源，與組織管理、業(yè)務(wù)流程、生產(chǎn)方式等充分融合，拓展創(chuàng)新邊界，為企業(yè)下一步發(fā)展探索提供助力，同時(shí)企業(yè)也要注重員工數(shù)字化意義的培育，提高員工企業(yè)全體人員對(duì)于數(shù)字化技術(shù)的重視程度，更好地將數(shù)字化技術(shù)融入到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)中。

3.注重?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型后配套服務(wù)的跟進(jìn)。建立專(zhuān)業(yè)的服務(wù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的配套工作，如技術(shù)支持、培訓(xùn)、維護(hù)等，以確保企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后能夠得到及時(shí)有效的支持，實(shí)現(xiàn)績(jī)效提升的可持續(xù)。若企業(yè)規(guī)模不大或自建團(tuán)隊(duì)成本過(guò)高，則可以選擇將該項(xiàng)業(yè)務(wù)外包給具有相應(yīng)資質(zhì)且業(yè)內(nèi)口碑良好的企業(yè)并安排專(zhuān)員負(fù)責(zé)對(duì)接。同時(shí)，企業(yè)也需要定期與客戶(hù)進(jìn)行溝通，了解客戶(hù)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)的滿(mǎn)意情況和需求變化，并作出相應(yīng)優(yōu)化和改進(jìn)。

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（責(zé)任編輯：唐詩(shī)柔）

How Digital Transformation

Enhances the Performance of Agricultural Enterprises

WANG Peng，" LIU Longqing

（ School of Economics and Management， Zhejiang Agriculturalamp;Forestry University ）

Abstract： In the context of developing new forms of productive forces， digital technology has increasingly

become a key production factor and a focal point across various industries. This paper selects 47 Chinese A-share listed agricultural companies from 2011 to 2022 as research subjects and employs a dual fixed-effects model to empirically investigate the impact of digital transformation on enhancing the performance of agricultural

enterprises. The study finds that， over the long term， digital transformation can significantly improve the

performance of agricultural enterprises; however， such improvements are not realized in the short term. Ramp;D investment weakens the effect of digital transformation on enhancing performance， while companies with lower financial leverage and larger scales tend to achieve better outcomes. This paper further enriches the theoretical

research on the relationship between digital transformation and the performance of agricultural enterprises. Based on the findings， the paper suggests that agricultural enterprises should actively and cautiously promote digital transformation， closely integrating the process with the company’s unique characteristics， and focusing on supporting services.

Keywords： Digital Transformation; Agricultural Enterprise Performance; Ramp;D Investment; Moderating Effect; Tobin's Q