數字化轉型對紡織業升級的影響研究

李建琴, 童文慶, 周 恒

(1.浙江大學 經濟學院,杭州 310058; 2.悉尼大學 商學院,澳大利亞 悉尼 2006)

企業數字化轉型是國家經濟發展、企業變革的必然趨勢,其中,實現傳統企業數字化轉型對國民經濟運行更具有重要意義,為深化供給側結構性改革、緩解中國經濟發展的供給側矛盾提供了重要助力。紡織業是傳統產業中的支柱產業,數字化轉型將充分發揮作用,成為紡織行業新的增長點和未來紡織產業發展的方向。為了加快紡織業轉型升級,2020年10月—2021年7月中國先后在湖南、山東、江蘇、河南、安徽建立了紡織服裝大數據中心,幫助紡織企業實現數字化轉型,推動紡織產業數字化發展。

數字化轉型是指利用一項或者多項數字技術,如大數據、物聯網、人工智能等,改進從產品、流程及服務等環節的工業活動,從而完成工業組織的部分或者全部轉型的改造和變革重組[1]。對傳統企業而言,也是實現質量、效率及動力革新的必然途徑[2]。因此,準確認識數字化轉型對紡織產業升級的影響,揭示其影響的內在機制,對于重塑高附加值紡織產業鏈,提高產業國際競爭力,實現紡織產業高質量發展具有重要的理論價值和現實意義。

目前,國內外關于數字化轉型對紡織業升級的影響研究缺乏,與之相關的研究有兩類:一是數字化轉型對企業經營方面的影響,二是數字化轉型對產業升級的影響。企業數字化轉型不僅是以人工智能、大數據等數字技術在企業內的簡單應用,而是一個系統性、全方位的工程,會對企業組織結構[3]、管理模式[4]、經營范圍[5]等多方面產生影響。關于企業數字化轉型具體的影響效果,楊德明等[6]利用2013—2015年上市公司數據,研究發現傳統企業與互聯網的融合能顯著提升公司業績;趙宸宇等[7]基于中國A股制造業數據實證發現,數字化轉型能夠通過提高創新能力、優化人力資本結構、推動先進制造業和現代服務業融合發展,以及降低成本的機制促進企業全要素生產率提升;杜勇等[8]以A股2007—2019年所有非金融上市公司為樣本,研究發現數字化轉型能夠促進企業升級,并且具有行業溢出效應。而關于數字化轉型對產業升級的影響,張虎等[9]研究發現企業數字化能夠通過降低內部生產成本和外部交易成本促進產業鏈關聯水平的提升;朱文博浩等[10]分析了英美等發達國家數字化轉型案例和策略,提出港粵澳大灣區傳統產業數字化可以通過借鑒成功經驗促進產業升級;祝合良等[11]從成本節約效應、規模經濟效應、精準配置效應、效率提升效應及創新賦能效應五個方面,揭示數字經濟促進產業高質量發展的效應。

基于已有研究,本文將深入探討數字化轉型對紡織產業升級的影響,在構建紡織企業數字化轉型和產業升級指標的基礎上,通過2012—2020年A股紡織行業上市公司的公開數據,構建回歸模型展開實證檢驗,進一步驗證作用機制。

1 理論機制與研究假設

產業升級可以分為兩個層面:一是宏觀層面的產業間升級,二是從微觀層面的產業內升級。本文以紡織產業作為研究對象,主要研究微觀層面的產業內升級。Gereffi等[12]首次對產業升級的概念進行界定,認為產業升級是指低附加值鏈向高附加值鏈、利用簡單生產要素向利用高級生產要素的轉化過程。Gereffi[13]基于產業鏈視角,從微觀企業、產業層面、區域內及區域間四個層面來定義產業升級。Humphrey等[14]基于Gereffi的研究提出從流程升級、產品升級、功能升級及部門間升級來衡量產業升級。部門間升級屬于究跨行業范疇,而本文的研究對象是紡織產業,同時出于指標可量化的考慮,本文采用流程升級和功能升級兩個指標來定義紡織產業升級。流程升級是指通過先進技術的引進或者生產系統的重組來提升產業鏈的生產效率;功能升級是通過放棄低附加值的現有功能或者尋求高附加值的領域來重構產業鏈的環節。

根據流程升級和功能升級的概念,結合李任斯等[15]、陳豐龍等[16]、閻迪[17]、黃宗遠等[18]的研究與紡織業的特點,本文梳理后認為在紡織企業層面上,數字化轉型主要通過營運效應、市場效應、成本效應及創新效應四個方面影響紡織業升級,其作用影響機制如圖1所示。

圖1 數字化轉型影響紡織產業升級機制示意Fig.1 Schematic diagram of digital transformation’s affecting the upgrading mechanism of the textile industry

1.1 營運效應與產業升級

企業營運效應的提升主要體現在以下兩個方面:一是在傳統采購交易中,紡織企業往往需要支付較大數目的預付款給供應商,并且上下游企業之間的信任關系需要長期合作才能達成,企業在建立信任關系期間花費的成本和時間較高。O2O等數字技術的應用加強企業的信息透明度,使企業合理運用商譽加快信任關系的建立,增加企業資金流動性,提高企業營運效率[15]。項松林等[19]基于中國企業數據,研究認為資金流動性較強的企業生產效率相對較高。因此,紡織企業在采購環節中利用數字技術可減少原材料購買環節的營運資金占用,提高生產效率,推動流程升級。二是在供應鏈中每個企業的不良運營狀況會對其他企業造成負面影響,如上下游企業經營不善造成的破產會對整個供應鏈的運營形成不良的后果。在傳統交易中,企業管理層往往需要預測和判斷其他企業的經營狀況,辨別上下游企業公布的信息,而信息存在偽造、錯誤的可能性,信息和人為預測的不準確性會影響企業自身效率與利潤。互聯網的發展一方面增加信息的可追溯性和透明程度,降低人為操作信息的不確定性和概率,另一方面提供協議雙方簽訂智能合約的新交易模式,將違約及發生糾紛情況下的處理方式等內容寫入合約,降低了企業雙方的違約風險,提高了企業營運效率[20],進而推動企業功能升級。

1.2 市場效應與產業升級

市場效應主要體現在提升原材料市場質量和擴大消費市場規模。數字技術在蠶種生產及質量信息管理的應用,為蠶農用種提供了追溯依據和數據材料,促進蠶種質量和效益的同步提高,有效維護蠶種市場穩定發展[21]。基于互聯網技術的實時監控,實現了桑園、蠶房的遠程監控管理,也為蠶桑病蟲害智能防治創造了條件,提高了蠶繭質量。而各類智慧農業云平臺,能夠有效對接蠶農、加工企業與絲綢廠商,實現信息的及時流通,提升了絲綢原材料市場質量。對于消費市場的擴大,一方面,數字化實現了消費市場擴張。傳統的交易模式受到實體商店提供商品數量與質量的限制及與消費者的地理空間距離限制,而企業數字化轉型改變企業與消費者之間的傳統交易模式,電子商務等新型平臺的搭建改變了傳統交易方式,打破實體商店的空間限制,在一定程度上降低消費者的交通成本,緩解“空間阻力”問題,進而拓寬市場輻射范圍,對市場規模的增長產生積極推動作用,市場規模的增長進一步推動生產效率的提升[16],實現企業流程升級。另一方面,數字化實現了消費市場成長。數字技術的出現使消費者提升搜索能力,通過電子商務平臺降低搜索成本,消費者買到符合自身需求產品的概率大幅增加,通過滿足人均需求量促進市場規模增長。市場規模的增長為產業鏈價值增值提供動力[20],有助于推動功能升級。

1.3 成本效應與產業升級

紡織企業數字化轉型主要通過降低生產成本和銷售成本影響企業總成本。其中,生產成本包括了材料成本、人工成本和制造成本。數字技術的應用降低了紡織企業尋找原材料、收集與交易相關的有效信息、確認交易前的討價還價等行為帶來的交易成本,間接降低了原材料的成本。對人力成本而言,隨著數字技術的發展,人工智能紡織機器人的應用符合不斷革新的生產技術趨勢,顯著提高生產效率,同時為企業勞動成本的降低提供了新的可能性[17]。此外,數字技術監測平臺與管理平臺的搭建,企業能夠高效獲取和處理海量信息,創造出新的生產方式、組織結構、治理模式和商業模式,降低了包括管理費用、組織費用等在內的制造成本[22]。另一方面,企業數字化轉型降低紡織企業的銷售成本。近年來,抖音帶貨、直播、微商等新型銷售模式的興起加快了企業與消費者之間的信息交流,加深消費者對產品的了解程度,一定程度上降低了企業的廣告成本、客戶搜索成本。與此同時,企業根據消費者偏好進行柔性化生產,實現產品與市場需求準確快速對接,提高了企業資金的周轉速度,有助于節約企業營銷、庫存管理等一系列費用的開支。成本的降低弱化了紡織企業的成本約束,有利于企業提升生產效率和產品附加值,進而推進產業升級。

1.4 創新效應與產業升級

數字技術通過技術創新、流程再造創新、產品創新及商業模式創新促進傳統紡織產業鏈的價值增長。紡織品數字印刷技術相較于傳統絲網印刷具有速度快、印刷精準、修改便捷性等優點,并且企業通過技術創新提高紡織裝備主機的數控與智能化水平,同時自動化輔助系統的加強進一步實現紡織裝備產品智能化[18],從而提高生產效率。此外,在紡織行業的子行業中,化學纖維行業因流程本身相對資本密集而數字化程度較高,紡織和服裝業則因勞動密集而成為數字化改造的重點,形成了紡織行業的流程再造創新,進而推動企業流程升級。從產品創新角度分析,計算機技術的應用提升了設計質量和產品性能[18];與物聯網技術相結合的可穿戴式設備的智能紡織品通過電子元件獲取消費者的生理信息,賦予產品新功能及形成其他同類產品差異化的特征[23],進而提高產品附加值。商業模式創新包含企業通過數字化技術拓展了渠道及實現價值鏈的重塑。在互聯網背景下,信息具有流通快、數據量大的特征,這些特征進一步緩解了信息不對稱的難題,從而使渠道商的套利空間縮小,市場信息公開透明化加深消費者決策的準確程度,傳統渠道商的地位被削弱,與此同時企業口碑式營銷的重要性凸顯。長尾效應式價值鏈重塑的主要體現,由傳統企業將產品型號和設計統一的模式轉變成個性化定制服務,從而獲取更多客戶流量[24],開拓紡織企業高附加值領域,進而推動企業功能升級。

綜上,本文提出以下兩個研究假設:

假設1:企業數字化轉型能夠促進紡織產業升級。

假設2:營運效應、市場效應、成本效應、創新效應是紡織企業數字化轉型影響產業升級的有效途徑。

2 研究設計

2.1 模型設定與變量選取

參考肖興志等[25]的研究,本文構建基準回歸模型,如下式所示:

iuit=α0+α1transit+γXit+δi+θt+εit

(1)

式中:i代表企業,t表示年份;被解釋變量iuit衡量紡織業升級水平;解釋變量transit代表數字化轉型程度,利用企業數字化的特定關鍵詞構建該指標;Xit反映了其他一系列控制變量;δi表示公司i不隨時間變化的個體固定效應;θt表示控制時間固定效應;εit表示誤差項。其中,數字化轉型對紡織業升級的影響程度取決于transit前的系數α1,根據前文的研究假設,設定該系數為正。

2.1.1 被解釋變量:產業升級

在Humphrey等[14]的觀點基礎上,本文將紡織業升級定義為流程升級和功能升級,并量化流程升級和功能升級,從兩個維度構建衡量紡織業升級的指標。

1) 流程升級。主要指企業生產效率的提高。在此借鑒孫薇等[26]測算流程升級的研究方法,分別用Head等[27]測算ATFP的方法和勞動生產率LTFP作為企業全要素生產率的近似指標。具體測算公式如下:

iu_ATFP=ln(Y/L)-s×ln(K/L)

(2)

式中:產出Y用營業收入衡量,資本K用固定資產衡量,勞動力L用企業員工人數衡量。依據李春頂等[28]的觀點,資本要素貢獻率s取1/3。

為減小直接賦值s導致的誤差,引入勞動生產率LTFP作為另一個指標。測算公式如下:

iu_LTFP=ln(Y/L)

(3)

式中:Y和L指標衡量方式與(2)一致。

2) 功能升級(iu_func)。產業鏈的高附加值比例是衡量功能升級的關鍵,比例的高低與功能是否升級有著正向關系。產品利潤空間的大小是衡量紡織產業鏈是否具有高附加值的核心因素,因此采用營業利潤率來衡量功能升級。根據微笑曲線理論,處于價值鏈兩端的環節即研發和營銷環節的附加值較高;而武藏曲線理論則表明,隨著制造業不斷轉型升級,組裝生產的附加值也會不斷提高。企業沿著微笑曲線和武藏曲線的轉型升級是相輔相成的,一方面通過增強研發、改善營銷等向微笑曲線兩端發展以提高附加值,另一方面通過提升技術、優化管理等逐步發展到武藏曲線模式,提高組裝制造的附加值。

2.1.2 核心解釋變量:數字化轉型

數字化轉型(trans)的直觀表現是相關數字技術的應用。吳非等[29]對企業數字化轉型水平的指標研究方法,采用文本構建法統計上市公司年報中出現數字化轉型相關關鍵詞的頻數,相關關鍵詞的詞頻越高則企業數字化轉型程度越高。在關鍵詞的確認上,借鑒清華大學全球產業研究院出版的《2020年中國企業數字化轉型研究報告》和北京大學董小英研究團隊、錦囊專家聯合出版的《2018中國數字企業白皮書》中對企業數字化技術種類的統計情況及戚聿東等[30]對企業數字化關鍵詞的整理,并在此基礎上根據紡織行業年報中關于數字化的語言表達,提取智能、物聯網、自動化、區塊鏈、機器人、云計算、大數據、信息化等13個關鍵詞。對A股上市公司年報進行文本分析,并將以上關鍵詞與文本進行匹配,形成數字化轉型指標。詞頻統計數據來自WinGo數據庫,將所有關鍵詞頻數加總,由于數據具有“右偏性”特征,借鑒吳非等[29]關于數字化指標的研究方法,對其頻數加1并進行對數化處理。

2.1.3 控制變量(X)

為了避免遺漏重要變量產生的誤差,本文參考黃滿盈等[31]、杜傳忠等[32]、于海峰等[33]的研究,基于紡織企業自身特點及數據的可得性,盡可能控制相關變量的影響。選取的控制變量包含:1) 企業規模(size),根據國家統計局發布的《統計上大中微企業劃分辦法(2017)》,將員工人數大于等于1 000人的劃分為大型工業企業,賦值為“1”,其他賦值為“0”。2) 人力資本(human),用研發人員數量占比來衡量。3) 創新投入(rd),用研發投入占營業投入的比例指標測算。4) 企業負債率(lev),用資產負債率來衡量。5) 股權集中度(share),用第一大股東的持股比例來衡量。6) 董事會規模(board),用董事會總人數的對數來衡量。7) 流動資產周轉率(liq),用主營業流動凈額除以平均資產流動總額來衡量。

2.2 數據來源與描述性統計

本文以中國證監會《上市公司行業分類指引2012》的行業代碼為依據,選取分類歸為紡織業、紡織服裝、服飾業和化學纖維制造業的公司。考慮到企業數字化轉型發展特征和數據的可得性,從A股上市公司中選擇2012—2020年一直存續的紡織業上市公司,數據來自國泰安數據庫(CSMAR)。根據研究需要,本文對原始數據進行以下處理:篩選和處理過程中刪除數據嚴重缺失的樣本;剔除ST、*ST、PT處理及退市的企業;部分指標不全,需要手工查找公司年報輸入。最終經篩選得到61家紡織業上市公司的有效數據,主要變量描述性統計如表1所示。紡織企業之間的營業利潤率,即功能升級指標差距較大,最小值為-66.4%,最大值為81.8%。企業負債、股權集中度及人力資本三個指標的極值差距明顯。

表1 主要變量描述性統計Tab.1 Descriptive statistics of major variables

3 回歸結果分析

3.1 基準回歸分析

在進行實證分析之前,先確定面板數據合適的模型。F檢驗和Hausman檢驗結果顯示,模型應該優先采用固定效應模型。組間異方差檢驗顯示p值小于0.1,因此模型引入標準誤差對模型加以修正。

表2為基準回歸的結果,第2～3列和第4列分別呈現了數字化轉型對流程升級和功能升級的影響。數字化轉型的系數均顯著且為正,表明數字化轉型對紡織產業升級有著正向促進作用,研究假設1得到驗證。但相對于其他變量而言,數字化轉型對紡織產業升級的作用較小,存在較大的增長潛力。分析認為原因在于大多數的企業目前對數字技術的應用不夠充分,僅將數字技術和銷售活動相結合,而缺乏將數字技術應用于企業生產經營活動的廣度和深度,這種現象導致的“內鎖效應”限制了數字化轉型對產業升級的積極影響[25]。

表2 基準回歸結果Tab.2 Benchmark regression results

對于控制變量而言,企業規模與產業升級顯著負相關,人力資本、董事會規模和流動資產周轉率與流程升級顯著正相關,創新投入與流程升級顯著負相關。創新投入的系數顯著為負,可能是由于創新投入的滯后效應所導致。企業規模的回歸系數顯著為負則表明在樣本企業中,規模相對較小的企業具有更大的發展潛力,所以對產業升級的作用更為明顯。

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 工具變量法

產業升級作為一個中觀變量受到單個企業數字化轉型影響較小,但依然存在因遺漏變量和雙向因果引起的內生性問題。為了弱化以上問題導致的結果偏誤,本文采用工具變量法進行檢驗。參考易靖韜等[34]的研究方法,采用按城市層面劃分的數字化水平均值作為工具變量進行檢驗。工具變量選擇的依據在于,城市層面的數字化水平對企業數字化轉型有一定的影響;相反,紡織行業的產業升級無法直接影響城市的數字化水平。表3為工具變量的回歸結果,在考慮數字化轉型與紡織產業升級的內生性問題之后,數字化轉型的系數分別在10%和5%的水平下顯著且為正,說明數字化轉型可以推動紡織產業升級,本文的結論不變。

3.2.2 替換變量法

替換解釋變量。以同一年度整體紡織上市公司的數字化轉型的平均水平作為參照物,利用各個企業數字化轉型(trans)數值除以當年樣本內所有紡織上市公司的數字化轉型均值作為替換變量(DI),單個公司的DI大于1則表明當年這家公司的數字化轉型水平處于行業較為領先的地位。

替換被解釋變量。借鑒孫早等[35]的做法,用TFP衡量產業升級。LP法(lpacf)可以避免樣本丟失和內生性問題,因此采用修正后的LP法計算出全要素生產率,用以替代衡量產業升級的指標。

表4回歸結果顯示,在替換關鍵的解釋變量和被解釋變量后,數字化轉型仍對紡織產業升級產生促進作用,與基準回歸結果保持一致,本文結論不變。

表4 替換變量回歸結果Tab.4 Replacement variable regression results

3.2.3 滯后變量法

考慮企業數字化轉型的滯后效應。企業數字化轉型需要時間積累,具有長期性的特點,因此數字化轉型對紡織產業升級可能具有一定的滯后效應。本文將所有控制變量和解釋變量取一階滯后進行穩健性檢驗。表5為滯后變量檢驗的回歸結果,數字化轉型(trans)的系數均顯著為正,即考慮了滯后效應后,回歸結果依然穩健,本文結論不變。

表5 滯后變量檢驗回歸結果Tab.5 Regression results of lagged variable test

4 數字化轉型對紡織業升級的影響機制檢驗

前文從營運效應、市場效應、成本效應、創新效應四個方面分析數字化轉型對紡織產業升級的傳導機制。為驗證上述作用機制假設,本文將中介效應模型引入實證檢驗,借鑒溫忠麟等[36]的檢驗程序,構建如下模型:

iuit=α0+α1transit+γXit+δi+θt+εit

(4)

mit=β0+β1transit+ηXit+δi+θt+μit

(5)

iuit=λ0+λ1transit+λ2mi,t+τXit+δi+θt+φit

(6)

式中:mit為中介變量。

分別為:1) 營運效率(ppe),用固定資產占企業總資產的比例來衡量,該比率是衡量企業流動資金和營運效率的關鍵指標,ppe占比越小則企業營運效率越高;2) 市場規模(is),用企業的營業收入是否增加來衡量;3) 經營成本(cost),用上市公司總經營成本率衡量;4) 技術創新(rd),參考孫薇等[26]的研究方法,用企業當年是否有研發支出來衡量,即控制變量中rd是否為0。采用兩步回歸法檢驗中介效應,若β1和λ2其中有一項不顯著,則用Bootstrap法進行檢驗,具體檢驗方法為檢驗結果在95%的置信區間內是否包含0,若不包含則中介效應成立;反之,則不存在中介效應。

4.1 市場效應和營運效應

表6為市場規模效應和營運優化效應的檢驗結果。第2列結果顯示,數字化轉型(trans)對市場規模(is)的回歸系數在10%水平下顯著為正,表明數字化轉型能夠顯著提升市場規模;第3～5列的結果顯示,三項指標數字化轉型(trans)的系數均顯著為正,市場規模(is)的系數在全要素生產率和功能升級的指標下顯著且為正,證明提升市場規模對全要素生產率和功能升級具有正向促進作用;市場規模(is)的系數在勞動生產率指標下不顯著,進一步進行Bootstrap檢驗,檢驗結果顯示95%的置信區間包含0。因此,市場規模是構成紡織產業升級的有效中介機制,但主要是通過全要素生產率和功能升級。

第6列結果顯示,數字化轉型(trans)對營運效率(ppe)的回歸系數在1%水平下顯著為負,表明數字化轉型顯著促進了企業營運水平的提升;第7～9列的結果顯示,數字化轉型系數在衡量產業升級的各指標下均顯著為正,說明數字化轉型提高企業營運效率;且營運效率(ppe)的系數在功能升級和全要素生產率指標下均顯著為負,說明企業數字化轉型能夠通過營運效率提升對產業升級產生正向影響。營運效率(ppe)對勞動生產率(iu_LTFP)的回歸系數不顯著,進一步進行Bootstrap檢驗,檢驗結果顯示95%的置信區間不包含0,中介效應成立。因此,營運優化效應是構成數字化轉型對紡織產業升級影響的有效中介途徑。

表6 影響機制檢驗:市場效應和營運效應Tab.6 Impact mechanism testing: market effects and operational effects

4.2 成本效應

表7第2列顯示,數字化轉型(trans)對經營成本(cost)的回歸系數顯著且為負,證明數字化轉型能夠降低企業成本;在表7第3～5列中,數字化轉型(trans)的系數在產業升級各指標下均顯著為正,且經營成本(cost)的回歸系數均顯著且為負,表明數字化轉型能夠通過成本節約對紡織產業升級產生正向影響。因此,經營成本是有效的中介變量得到數據上的支撐,這與何帆等[37]的研究結論一致。

表7 影響機制檢驗:成本效應Tab.7 Impact mechanism testing: cost effect

4.3 創新效應

表8為創新效應的檢驗結果。由表8可見,數字化轉型(trans)對技術創新(rd)的回歸系數不顯著,且技術創新(rd)的系數在產業升級各指標中均不顯著,證明創新效應不是構成數字化轉型影響紡織產業升級的有效機制。這可能是因為技術創新(rd)指標主要是測量企業技術創新層面,而數字化轉型對紡織產業升級的影響更多是通過商業模式創新及產品創新,囿于數據的可得性和指標的可量化性,本文沒有對上述兩項創新途徑進行檢驗。

表8 影響機制檢驗:創新效應Tab.8 Impact mechanism test: innovation effect

5 結 論

企業數字化轉型的快速發展,為紡織產業升級提供了新動力。本文嘗試從微觀層面分析數字化對紡織產業升級的影響,基于2012—2020年中國上市公司公開數據,構建紡織業升級的指標,提出并驗證了數字化轉型影響紡織產業升級的微觀機制。研究結果顯示,數字化轉型對紡織產業升級有著積極促進作用,推動了企業流程升級和功能升級;數字化轉型主要通過營運效應、成本效應和市場效應促進紡織產業升級,創新效應則不足以構成有效中介。

為更好地實現企業數字化轉型,促進紡織業升級,本文提出以下建議:一是搭建紡織業互聯網平臺,實現不同供應鏈環節間信息的共建共享,有效減少信息偏差帶來的溝通成本;二是積極推動當地數字化產業園區與產業集群建設,加快工業互聯網平臺在紡織產業集群、產業園區的落地應用,促進大中小紡織企業之間的協同發展與數字化轉型;三是推動紡織業產學研一體化,推進產學研合作聯盟,完善科技創新成果轉化鏈條,推進科技創新成果產業化基地建設,從而提升科技創新成果轉化效率和水平。

本文仍存在一些不足,如由于紡織業上市公司有限而無法實現進一步的異質性分析、關于數字化轉型的機制分析是基于現有研究的總結而缺乏數理模型進行更直觀的描述等。數字化轉型是國家經濟發展、企業變革的必然趨勢,目前關于紡織業數字化轉型的研究尚處于起步階段,還需要不斷深化。展望未來,可能的研究方向有兩點:一方面是更具體的異質性分析,如紡織業中紡織服裝、服飾業、化學纖維制造業等相關企業的數字化轉型是否存在差異、大中小企業的數字化轉型進展是否一致等;另一方面是政府在紡織業數字化轉型中應扮演什么樣的角色、出臺怎么樣的政策,以及對相關政策作用效果的評估等。

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