制造業企業數字化轉型影響研究
——基于A 股上市公司的實證研究

劉貴雨

(南京審計大學經濟學院，江蘇 南京 211815)

一、 引言

隨著世界經濟全球化的持續推進，信息化和數字化已經深深融入我們的生活中。 如今人類一天產生的數據是整個20 世紀的2 倍還要多，世界各個主要國家也把數字和產業相結合，形成產業數字化和數字產業化，推動產業結構的轉型升級，而與數字相關的產業我們稱作“數字經濟”。 2016 年的G20 杭州峰會將“數字經濟”界定為:以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息與通信技術(ICT)的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。 而我國政府對“數字經濟”的發展高度重視，國務院多次將“數字經濟”寫入政府工作報告，習近平總書記也多次提及我國發展數字經濟的重要性，表1 顯示了“十三五”時期我國數字經濟相關產業政策。

“十三五”時期我國數字化經濟規模及增速顯示，我國數字經濟的總量在5 年時間內增長了近一倍(圖1)，而騰訊研究院的數據顯示，在2021 年由于新冠肺炎疫情的暴發，數字經濟增速達到35%，這顯示出我國數字經濟的強勁發展趨勢。

圖1 “十三五”時期我國數字化經濟規模及增速

二、 文獻綜述

“數字經濟”一詞最早出現于20 世紀90 年代，Don Tapscott 在其專著《數字經濟:網絡智能時代的希望與風險》中首次提出了“數字經濟”(digital economy)這一概念，而他當時所界定的“數字經濟”是互聯網與經濟融合而產生的“互聯網經濟”。 21世紀，隨著技術的革新，在互聯網繼續發展的同時，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據和物聯網等新一代數字經濟紛紛進入商用階段，學界和業界逐漸將以上五種技術與經濟融合的產物視為“數字經濟”。許憲春和張美慧[1]從國際比較的視角研究了2008～2017 年的數字經濟增加值，認為數字經濟推動經濟增長的作用明顯，為進一步完善中國經濟統計核算體系和促進經濟的高質量發展做出戰略參考依據。根據零一智庫的測算，如圖2 所示，我國在“十三五”時期的數字經濟滲透率逐年提高，其中第三產業的增長率最為明顯。

圖2 “十三五”時期我國數字經濟滲透率

理論方面，近兩年有關數字經濟與企業的研究逐漸增多，對企業的技術、人才、環境和組織方面都有研究。 趙宸宇[2]研究了制造業上市公司的數字化發展和服務化轉型，利用2007 ～2017 年中國A 股上市制造業公司數據，從直接傳導機制、間接傳導機制和異質性傳導機制三個維度闡述了數字化推動企業服務化轉型的內在機理，實證研究得出數字化發展顯著提高了企業的服務化水平，推動了企業效益的提高。 趙宸宇等[3]研究了數字經濟對制造業企業全要素生產率的影響，認為制造業企業數字化轉型顯著提高了企業全要素生產率，成為數字經濟時代提升企業生產效率的強勁驅動。 童雨[4]從技術、組織、環境三個層面研究了影響企業數字化轉型的因素，認為研發投入和金融支持企業的數字化轉型影響非常顯著，企業的人力資本對數字化轉型也有一定的影響。 因此，制造業企業需要加大對技術的資金投入和加強市場融資，拓展企業的融資渠道，企業的高層需要高度重視數字化轉型。

另外，也有許多學者研究了數字經濟對產業結構水平的影響，陳小輝和張紅偉[5]基于DRITIC 方法測算了數字經濟發展水平指數，研究發現隨著數字經濟發展水平的提升，產業結構水平也得到提升。政府干預通過中介效應，間接影響產業水平。 數字經濟對中部和西部的產業結構水平提升作用大于東部。

通過以上分析發現，數字經濟的發展對制造業企業的產業升級有著重要影響，數字經濟的發展通過各種形式對企業的發展產生影響。 但是現有文獻在數據方面說服力不夠[6]，因為中國的數字化經濟發展隨著新技術的革新出現了新的變化，數字經濟的發展由單純的互聯網發展到人工智能、區塊鏈、云計算、大數據和物聯網這五個方面。 中國的企業經營在使用了新的技術后有了新的變化。 所以，我們需要重新思考企業數字化轉型的影響因素。

因此，本文利用新的面板數據進行實證研究，分析研究在“十三五”時期我國A 股上市制造業企業數字化轉型的影響因素，以對制造業企業數字化轉型提供更加具體的政策建議。

三、 模型設定與數據說明

(一)模型構建和指標解釋

本文依據Hausman 檢驗的結果，采用固定效應模型來檢驗技術對制造業企業上市公司的數字化轉型的影響，建立以下基準回歸模型:

式中，i表示企業，t表示時間，DT 表示制造業企業的轉型化程度，本文主要對制造業上市企業2015～2020 年的公司年報中企業的數字化技術提及的詞頻進行統計，而在穩健性檢驗中，本文主要使用上市制造業公司的人工智能技術、區塊鏈技術、云計算技術、大數據技術和數字技術應用的頻次進行穩健性檢驗。 核心解釋變量主要是企業的研發支出占營業收入比例，用RD 來表示[7]。 Controls 為企業層面的控制變量，主要包括:企業的凈資產收益報酬率(凈利潤/凈資產)，使用 ROE 來表示[8]；企業負債率(總負債/總資產)，使用debt 來表示；企業成長能力[(本年度營業總收入-上年營業總收入)/上年營業總收入]，使用growth 表示[9]；企業的年齡，使用當年的企業時間減去企業成立的時間并取對數，用lnage 來表示；企業的規模，使用當期期末總資產除以營業收入并取對數，用 lnsize 來表示[10-11]。ε表示隨機擾動項。

(二)數據來源和數據描述性分析

本文數據主要來源于國泰安數據庫和CNRDS以及CCER 經濟金融數據庫，考慮到數據的有效性，本文剔除了以下數據類型:①含有ST、*ST 的掛牌企業；②相關數據嚴重缺失和異常的數據[12-13]。 另外，本文對凈利潤缺失部分使用線性插值法填充。各個變量的主要描述性統計分析如表 2 所示，從表2 可以發現變量DT 的最小值為0，說明當年并沒有使用數字技術，最大值為260，說明該企業經常使用數字技術，均值為7.6560。 變量RD 的最小值為0，最大值為76.35，這表明制造業企業的技術占比與不同的企業有著較大的區別。 制造業企業數字技術應用的相關數據有較大的缺失，6 年時間內具有全面數據的樣本量只有535 家制造業企業。

表2 描述性統計分析

四、 實證分析

(一)基準回歸分析

表3 基于制造業企業的平衡面板數據分析了企業的研發支出對企業數字化轉型的影響，以及加入控制變量對企業數字化的影響，在控制時間固定效應和個體固定效應的情況下可以看到變量RD 對被解釋變量DT 有顯著的影響，在1%水平下存在著顯著的正向效應，而隨著逐步加入控制變量[14-15]，變量RD 對被解釋變量變得越來越顯著，尤其是加入規模的控制變量后，可以看到在1%的顯著性水平下，RD 每提高一個百分點，制造業企業的數字化轉型將提高1.00181，這說明企業的規模對制造業企業數字化應用具有顯著的正向作用。 另外，從表中可以看出，變量凈資產收益報酬率ROE 與制造業企業的數字化轉型呈現負相關關系，說明企業的凈利潤對制造業企業數字化轉型的影響作用在降低。

表3 逐步添加控制變量的檢驗結果

(二)穩健性檢驗

本文主要采用更改被解釋變量和解釋變量的方法重新進行回歸分析，相關回歸結果并未發生改變。①被解釋變量變為上市制造業公司的人工智能技術、區塊鏈技術、云計算技術、大數據技術和數字技術應用的頻次[16]，通過回歸檢驗，相關的回歸結果并未改變，回歸結果也是十分顯著的。 ②更改解釋變量變為專利數量[17]，通過回歸檢驗，相關的回歸結果并未改變，實質上的回歸檢驗在1%的水平下也是十分顯著的。

五、 結論與政策建議

(一)研究結論

本文全面梳理了數字技術對制造業企業的數字化水平提升的影響機制，在實證方面，基于2015 ～2020 年上市A 股公司經濟年報的有關數字經濟的相關面板數據，構建了一般數字化轉型水平的模型，分析影響制造業企業的數字化水平的因素，主要結論如下:第一，數字技術的進步對制造業企業的影響很大甚至具有決定性作用，大力投入數字相關技術對制造業企業的數字化轉型至關重要。 第二，公司的年齡對制造業企業的數字化影響呈現遞減趨勢，表明越年輕的公司越傾向于數字化轉型，這也許和公司的高管背景有關，高管越年輕越傾向于嘗試新的發展模式和動力，利用新技術減少成本提高效益。

(二)政策建議

基于上述結論，本文提出如下政策建議:

第一，加大研發投入，尤其是在數字技術方面的投入，加快企業數字化轉型的進程，推動新型智能工廠發展，企業需要增強目標意識，投入上向數字型轉變，跟隨政策發展的大勢，對制造業企業的基礎網絡設施加大投入，在制造業上向服務化轉變。

第二，吸納新興人才，發展新興產業。 要加快企業的數字化發展離不開數字人才的培養，對時代的變革，年輕的高管可能會對數字技術的發展更為敏感，更加會采用數字技術推動企業的轉型升級。 因此，應大力吸納年輕血液，推動企業的信息等邁向更高的臺階。

第三，數字化的投入與企業的擴大和企業的效益密不可分因此企業需要大力提高經濟效益。 不斷推動企業的效益增長可以提高企業的數字化水平，進而促使企業更好地發展。