企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響研究

摘 要：隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來越受到重視。加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，既是實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。本文重點(diǎn)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。本文將以2000—2022年中國滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，分析我國企業(yè)全要素生產(chǎn)率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。此外，本文還深入分析不同類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性變化。研究結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率水平具有顯著作用。此外，相較于非國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國有企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率的作用更為顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)全要素生產(chǎn)率；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

一、引言

隨著數(shù)字信息科技的蓬勃發(fā)展，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)崛起，助推了國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展。國務(wù)院頒布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》標(biāo)志著“抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇、統(tǒng)籌數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展”已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)工作。由此可見，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也將成為國家發(fā)展新征程的助推器。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的微觀主體，企業(yè)在當(dāng)中扮演重要角色。深化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升企業(yè)數(shù)字化整體水平，不僅是夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的重要舉措，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)企業(yè)由要素驅(qū)動(dòng)發(fā)展轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的必由之路。但是，當(dāng)前我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化還處于快速發(fā)展階段，基礎(chǔ)不夠扎實(shí)，顯著落后于高收入國家以及發(fā)達(dá)國家的平均水平，與美國、歐洲國家相比仍有較大差距。特別是中小企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，面臨更大的數(shù)字技術(shù)融合應(yīng)用阻力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展艱難。如何推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、加快數(shù)字技術(shù)與企業(yè)實(shí)體的深度融合成為當(dāng)前企業(yè)發(fā)展必須面對(duì)的關(guān)鍵問題。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)手段創(chuàng)新管理、運(yùn)行方式。實(shí)踐中在評(píng)估企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平及升級(jí)轉(zhuǎn)型成效時(shí)，通常會(huì)運(yùn)用到全要素生產(chǎn)率這一代表性指標(biāo)。通過該指標(biāo)能夠直觀地說明一個(gè)企業(yè)的資源配置情況、管理能力及生產(chǎn)技術(shù)水平。本文主要研究企業(yè)全要素生產(chǎn)率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系，并基于微觀層面測評(píng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成果。本文的研究對(duì)我國深化數(shù)字化變革，提高全要素生產(chǎn)率具有較大的參考價(jià)值。

二、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指借助大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字化手段，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新管理與運(yùn)營（姚小濤等，2022）。不難看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正逐步成為企業(yè)快速成長的重要工具，理應(yīng)充分發(fā)揮作用驅(qū)動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。

第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了信息的不對(duì)稱。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型有能夠高效地處理信息，這有利于提高信息的使用價(jià)值，促進(jìn)企業(yè)與廠商溝通，了解消費(fèi)者的需求，把握市場趨勢，繼而運(yùn)籌帷幄科學(xué)落實(shí)戰(zhàn)略布局，促進(jìn)企業(yè)精準(zhǔn)、高效地制定并落實(shí)經(jīng)營決策，提高整體經(jīng)營管理水平（李煜華等，2022）。企業(yè)深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有利于內(nèi)外部主體暢通信息交流，這樣市場主體就能夠爭取到更多涉及企業(yè)發(fā)展的信息，減少信息不對(duì)稱對(duì)企業(yè)的負(fù)面影響，促進(jìn)企業(yè)對(duì)各種資源進(jìn)行合理配置，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平也能因此提升（周嘉等，2022）。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于幫助企業(yè)規(guī)避創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)提高創(chuàng)新動(dòng)能。企業(yè)借助云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等形成產(chǎn)業(yè)鏈，暢通溝通平臺(tái)。這個(gè)過程中，企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)都能夠?qū)崿F(xiàn)共享，方便企業(yè)對(duì)整個(gè)研發(fā)過程進(jìn)行分析，從而促進(jìn)企業(yè)把握方向，有針對(duì)性地調(diào)整現(xiàn)有創(chuàng)新活動(dòng)，爭取更多附加值更高的創(chuàng)新產(chǎn)出，形成良好的創(chuàng)新效能（鄭瓊潔，2022）。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于各企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)要素的對(duì)接，從而共享產(chǎn)能，盤活企業(yè)各方面的資源，進(jìn)一步延伸形成創(chuàng)新產(chǎn)出邊界。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有利于基礎(chǔ)環(huán)境優(yōu)化，能夠從時(shí)間、空間上為企業(yè)創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，從而有利于企業(yè)防范創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)（蔣巒，2022）?；诖?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠形成顯著的全要素生產(chǎn)增長效應(yīng)。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)改善內(nèi)部控制，促進(jìn)內(nèi)部信息溝通，減少“委托-代理”問題，改善內(nèi)部治理環(huán)境，從而提升內(nèi)部控制水平（王宏鳴等，2022）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)資產(chǎn)安全，保障財(cái)務(wù)信息質(zhì)量，提高財(cái)務(wù)報(bào)表水平，促進(jìn)企業(yè)有序地開展經(jīng)營活動(dòng)，提高全要素生產(chǎn)率（陳堂等，2022）。在生產(chǎn)成本方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的作用主要體現(xiàn)在內(nèi)部管控成本以及外部交易等方面（袁淳等，2021），降低成本和提升效率成為企業(yè)數(shù)字化提升效應(yīng)的典型作用路徑（何帆等，2019）。

綜上，本文提出假設(shè)H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。

三、研究設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)來源

本文選取2000—2022年中國上市公司數(shù)據(jù)為初始樣本，數(shù)據(jù)剔除了金融保險(xiǎn)類、ST和*ST的樣本，同時(shí)，為了消除樣本數(shù)據(jù)極端值影響，本文將連續(xù)變量在1%與99%的分位縮尾處理。本文在實(shí)證中所使用的上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)均通過Excel2019手工整理，使用Stata16軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和實(shí)證檢驗(yàn)。

2.變量選取

本文實(shí)證研究中的被解釋變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率。參考魯曉東（2012）所提出的對(duì)中國工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算方法中包括了普通最小二乘法、固定效應(yīng)法、LP法和GMM法等，本文采用普通最小二乘法作為基礎(chǔ)回歸來測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，對(duì)于另外三種不同的測量方法，用以對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

本文通過參考吳非（2021）所提出的測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法，在滬深交易所A股上市公司年度報(bào)告的提取方面充分利用了Python 爬蟲。在文本內(nèi)容的提取方面，主要借助 Java PDFbox 庫。這些文本內(nèi)容作為數(shù)據(jù)池，方便后續(xù)篩選特征詞。此外進(jìn)行這些相關(guān)特征詞的分類，即分為如下幾大類：第一類是“人工智能技術(shù)”；第二類是“大數(shù)據(jù)技術(shù)”；第三類是“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”；第四類是“區(qū)塊鏈技術(shù)”；第五類是“云計(jì)算技術(shù)”。結(jié)合上述通過Python獲取的數(shù)據(jù)池（來源于上市公司年報(bào)），搜索、匹配特征詞，并對(duì)關(guān)鍵技術(shù)方向的頻詞進(jìn)行分類歸總，完成指標(biāo)體系的建立。因上述數(shù)據(jù)表現(xiàn)出顯著的“右偏性”特征，為了更精準(zhǔn)地刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)上述數(shù)據(jù)展開數(shù)字化處理。穩(wěn)健性方面，本文綜合實(shí)際構(gòu)成技術(shù)及應(yīng)用的差異性，對(duì)口徑進(jìn)行細(xì)分，并重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)分析。

此外，借鑒已有研究的做法，本文采取的控制變量為常見的企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)以及公司治理指標(biāo)，包括公司規(guī)模、總資產(chǎn)凈利率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、董事人數(shù)、第一大股東持股比和托賓Q值。

3.模型構(gòu)建

本文為了進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)全要素生產(chǎn)率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系，專門建立了下述基準(zhǔn)回歸模型：

其中，變量的下標(biāo)i表示企業(yè)，t表示企業(yè)年度，企業(yè)全要素生產(chǎn)率可用TFP表示。在企業(yè)全要素生產(chǎn)率的測量方面，普通最小二乘法（OLS）用TFP_OLS表示；固定效應(yīng)法用TFP_FE表示；LP法用TFP_LP表示；GMM法用TFP_GMM表示；其中數(shù)字化轉(zhuǎn)型為DCG，控制變量集為Controls；Year代表的是年度固定效應(yīng)；Industry代表的是行業(yè)固定效應(yīng)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表1可知，不同方法測度的企業(yè)全要素生產(chǎn)率大有不同，以O(shè)LS方法和GMM法為例，TFP_OLS的均值為10.57，而TFP_GMM的均值為3.31，兩者差異顯著。此外，同一測度方法中的全要素生產(chǎn)率也表明不同企業(yè)的全要素生產(chǎn)率存在顯著差異，以O(shè)LS法為例，最大值為15.25，而最小值僅5.05。經(jīng)過VIF的共線性檢驗(yàn)，各個(gè)變量的VIF值均小于10，不滿足共線性的情況，可以進(jìn)行回歸分析。

2.回歸分析

基于模型（1），檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，回歸結(jié)果如表2所示。實(shí)證分析過程中，采用OLS法測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，為了增強(qiáng)回歸結(jié)果穩(wěn)健性，本文采用年度和行業(yè)雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。表2（1） 列的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)在1%顯著性水平上為0.013，驗(yàn)證了本文所提的假設(shè)1，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于被解釋變量全要素生產(chǎn)率有多種不同的測度方法，所以為了對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文首先采取更換被解釋變量的方法進(jìn)行檢驗(yàn)。本文分別固定效應(yīng)法（TFP_FE）、LP法（TFP_LP）和GMM法（TFP_GMM）對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行再次回歸，結(jié)果如表2中列（2）、（3）、（4） 所示，回歸結(jié)果依舊在1%的顯著性水平上顯著為正，驗(yàn)證了原回歸的穩(wěn)健性。

五、結(jié)語

近年來，我國加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，凸顯數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的重要性，特別是有利于提高全要素生產(chǎn)率。本文將以2000—2022年中國滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，著重分析我國企業(yè)全要素生產(chǎn)率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。本文研究中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中所運(yùn)用到的關(guān)鍵字字頻主要來源于上市公司年報(bào)，通過爬蟲技術(shù)獲取這些數(shù)據(jù)。獲得數(shù)據(jù)后，進(jìn)一步展開實(shí)證分析，獲取企業(yè)全要素生產(chǎn)率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩者的關(guān)聯(lián)性，本文研究結(jié)論如下：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率水平具有顯著作用。這是因?yàn)槠髽I(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠獲得一系列優(yōu)勢，如更精準(zhǔn)、更高效地運(yùn)行等。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，可充分協(xié)調(diào)各主體，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行合理的資源配置，提高成本管理水平，促進(jìn)企業(yè)提升業(yè)務(wù)水平，這些對(duì)于企業(yè)的發(fā)展具有驅(qū)動(dòng)作用。

根據(jù)研究本文得出以下啟示：首先，企業(yè)應(yīng)該充分抓住機(jī)遇進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。建議企業(yè)積極響應(yīng)國家政策號(hào)召，加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，特別是在組織結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品等各個(gè)方面都應(yīng)該充分運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，精準(zhǔn)、創(chuàng)新地布局?jǐn)?shù)字化體系，促進(jìn)企業(yè)集聚創(chuàng)新要素，從而促進(jìn)企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率。其次，加強(qiáng)政策扶持，推行差異化政策規(guī)制，即充分考慮不同企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的差距，全面協(xié)同促進(jìn)國內(nèi)企業(yè)發(fā)展。建議非國有企業(yè)結(jié)合自身資源，基于長期發(fā)展戰(zhàn)略，加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以全面提高自身運(yùn)營水平。在此基礎(chǔ)上，還應(yīng)積極加入國家信譽(yù)鏈，贏得公眾的信任，爭取政策導(dǎo)向信息優(yōu)勢，解決阻礙企業(yè)融資的瓶頸。

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作者簡介：俞昕暉（1998— ），男，漢族，上海市人，研究生在讀，研究方向：公司金融。