數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展彭繼增

〔關(guān)鍵詞〕 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 新質(zhì)生產(chǎn)力 人力資本 融資約束 創(chuàng)新質(zhì)量 中介機(jī)制 產(chǎn)業(yè)升級 數(shù)字技術(shù)

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０９．００４

〔中圖分類號〕Ｆ４９； Ｆ１２４ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ

引言

２０２４年１月３１日，習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)， “發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點(diǎn)”。２０２４年國務(wù)院政府工作報(bào)告明確指出“以科技創(chuàng)新引領(lǐng)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)， 加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力”， 并主要從３ 個(gè)方面提出加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的有力措施， 一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型和融合； 二是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與產(chǎn)業(yè)升級； 三是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與現(xiàn)代化。深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展， 全面落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略培育新質(zhì)生產(chǎn)力， 是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要實(shí)踐和遵循。生產(chǎn)力是社會(huì)存在和發(fā)展的最一般條件， 中國前期經(jīng)濟(jì)增長模式以低成本勞動(dòng)力、大規(guī)模投資和出口以及資源密集型產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)， 從生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的辯證關(guān)系來看， 前一發(fā)展階段的增長模式會(huì)顯現(xiàn)出局限性和非持續(xù)性。如今中國已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段， 要求打破傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長模式， 構(gòu)建一個(gè)全新的生產(chǎn)力系統(tǒng)［１］ 。新質(zhì)生產(chǎn)力是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在引擎， 摒棄粗放型傳統(tǒng)增長模式， 實(shí)現(xiàn)從要素?cái)?shù)量驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)換。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種基于數(shù)據(jù)要素、以數(shù)字技術(shù)為基石的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)， 在推動(dòng)生產(chǎn)力發(fā)展方面具有重要的戰(zhàn)略意義［２］ 。據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（２０２３）》顯示， ２０２２ 年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到５０.２萬億元， 占ＧＤＰ比重超過四成， 成為國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。企業(yè)作為宏觀經(jīng)濟(jì)的微觀構(gòu)成， 對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型正深刻影響著企業(yè)生產(chǎn)行為的變革。目前， 已有諸多文獻(xiàn)從微觀層面分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展的影響， 主要聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率［３，４］ 、投入產(chǎn)出效率［５］ 、在資本市場的表現(xiàn)［６，７］ 、勞動(dòng)收入份額［８］ 和企業(yè)績效［９，１０］ 等的影響，學(xué)術(shù)界尚未對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)的廣泛討論。

縱觀既有文獻(xiàn)， 與本文關(guān)聯(lián)度較高的主要有兩類。（１） 關(guān)于新質(zhì)生產(chǎn)力的解讀與測度。一部分學(xué)者們主要從生產(chǎn)力的３ 種實(shí)體要素出發(fā)對其內(nèi)涵和特征進(jìn)行探討， 高帆（２０２３）［１１］ 從勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料和勞動(dòng)對象３ 類要素角度， 基于供求維度基礎(chǔ)多維度闡釋新質(zhì)生產(chǎn)力。蒲清平和向往（２０２４）［１２］認(rèn)為， 新質(zhì)生產(chǎn)力以高素質(zhì)勞動(dòng)者、新介質(zhì)勞動(dòng)資料和新料質(zhì)勞動(dòng)對象為核心要素， 與中國式現(xiàn)代化目標(biāo)高度適配。另外， 一些學(xué)者構(gòu)建了新質(zhì)生產(chǎn)力的指標(biāo)體系， 王玨和王榮基（２０２４）［１３］ 基于新質(zhì)生產(chǎn)力的勞動(dòng)者、勞動(dòng)對象和生產(chǎn)資料特征， 構(gòu)建了中國省域新質(zhì)生產(chǎn)力水平指標(biāo)體系進(jìn)行分析。韓文龍等（２０２４）［１］ 在上述３個(gè)維度的實(shí)體要素基礎(chǔ)上， 增加了新技術(shù)、生產(chǎn)組織、數(shù)據(jù)要素３ 個(gè)維度的滲透性要素， 構(gòu)建了相應(yīng)的指標(biāo)體系并進(jìn)行了研究； （２） 關(guān)于數(shù)字化與新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)系。從理論層面， 不少學(xué)者對數(shù)字化促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的作用進(jìn)行了肯定。張夏恒（２０２４）［１４］ 指出， 數(shù)字化中基礎(chǔ)設(shè)施、管理經(jīng)驗(yàn)和生產(chǎn)模式，為新質(zhì)生產(chǎn)力生成提供技術(shù)支撐、管理范式和模式借鑒。姚樹潔和王潔菲（２０２４）［１５］ 指出， 大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)與新質(zhì)生產(chǎn)力結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵性顛覆技術(shù)。但有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展面臨著挑戰(zhàn)和瓶頸問題， 指出了發(fā)展遭遇的數(shù)字門檻技術(shù)高、數(shù)字化人才不足和數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本高的“三重發(fā)展障礙”［１６］ 。從實(shí)證層面，少量文獻(xiàn)從微觀企業(yè)視角探討并得出較為一致的結(jié)論， 如張慧智和李犀堯（２０２４）［１７］ 認(rèn)為， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的技術(shù)創(chuàng)新與管理創(chuàng)新滿足了新質(zhì)生產(chǎn)力的催生條件， 促進(jìn)了企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。總體而言， 學(xué)術(shù)界對新質(zhì)生產(chǎn)力的研究已有一定的成果， 但當(dāng)前研究多集中于理論分析和宏觀層面， 缺乏企業(yè)層面相應(yīng)的測度方法和實(shí)證研究。

本文從微觀結(jié)構(gòu)主體視角拓展對新質(zhì)生產(chǎn)力的認(rèn)識， 基于生產(chǎn)力二要素理論， 利用企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告科目和熵值法多維度衡量企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 為測算企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力和評估經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供有效借鑒； 本文剖析“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型－企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力” 之間的關(guān)系， 不同于以往研究主要從企業(yè)績效和資本市場表現(xiàn)等視角考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型的賦能效應(yīng)， 拓寬了已有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文獻(xiàn)的研究視角， 也為理解和評估企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的社會(huì)效應(yīng)提供了新思路； 區(qū)別于已有研究， 本文重點(diǎn)關(guān)注人力資本、融資約束和創(chuàng)新質(zhì)量的多變量渠道傳導(dǎo)機(jī)制， 較為完整地考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的機(jī)制和作用渠道， 進(jìn)一步探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的“黑箱”，為政府、企業(yè)提供有效參考和借鑒。

１理論分析與研究假說

１.１企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過引入數(shù)字技術(shù)， 推動(dòng)企業(yè)改變管理思維， 是對原先生產(chǎn)方式、組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、管理模式等的顛覆［５，１８］ 。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力時(shí)會(huì)發(fā)揮重要性作用，成為發(fā)展企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵路徑。（１） 在數(shù)字技術(shù)上， ①企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴于高素質(zhì)人才，促使企業(yè)加大對高技能勞動(dòng)的投入［８］ ， 如企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略， 并在研發(fā)時(shí)提高對高級管理人員和研發(fā)人員的投入， 從而提升高質(zhì)量勞動(dòng)力的比例；②區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的運(yùn)用， 可以使企業(yè)更快的處理海量的數(shù)據(jù)， 增強(qiáng)企業(yè)的信息捕捉和數(shù)據(jù)利用度， 能夠及時(shí)了解客戶與市場的需求變化， 促使管理的高效和資源的最優(yōu)配置；③數(shù)字技術(shù)還可以滲透到供應(yīng)鏈的環(huán)節(jié)中， 提高監(jiān)控、分工、訂單、物流等方面效率形成鏈?zhǔn)椒磻?yīng)， 提升供應(yīng)鏈管理和效率［１９］ ， 推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)力向高科技、高效能和高質(zhì)量發(fā)展； （２） 在管理范式上， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略決定了組織結(jié)構(gòu)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)為戰(zhàn)略實(shí)施的順利開展， 會(huì)推動(dòng)組織結(jié)構(gòu)的變革和創(chuàng)新， 采用扁平化和網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu)［２０］ ， 有助于減少信息在層層傳遞中的阻礙，加快資源的交互和整合； 另外， 對于管理者而言，可以利用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)推動(dòng)管理決策革新， 全方位、系統(tǒng)性的實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析， 涵蓋預(yù)測、決策、實(shí)施、績效評估全流程， 而且利益相關(guān)者也對其進(jìn)行監(jiān)督， 有效減少信息不對稱， 緩解“委托－代理” 問題， 改善企業(yè)經(jīng)營管理［２１］ ， 有利于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級； （３） 在科技模式上， 企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等智能化模式， 實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測和處理， 能夠更加全面、直觀的了解生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)提升品質(zhì)質(zhì)量。同時(shí)， 借助互聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化生產(chǎn)模式， 允許客戶參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造的過程， 可以采用柔性制造系統(tǒng)和自適應(yīng)工藝， 增強(qiáng)客戶粘性助力品牌建設(shè)［２２］ 的同時(shí)，促進(jìn)質(zhì)量管理精細(xì)化， 提高生產(chǎn)率。基于此， 本文提出假設(shè)：

Ｈ１： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升。

１.２ 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力

勞動(dòng)者是生產(chǎn)力中最活躍、最積極的因素， 人力資本積累成為企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢、提高生產(chǎn)力的重要來源。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)可以優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)， 助力企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的形成與發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引致對技能勞動(dòng)的投入， 創(chuàng)造出高質(zhì)量勞動(dòng)力， 促進(jìn)人力資本升級。企業(yè)轉(zhuǎn)型往往面臨著內(nèi)部資源的重新配置和組織結(jié)構(gòu)的重組，將提高對高技能勞動(dòng)者的需求［８］ ， 如企業(yè)添置先進(jìn)設(shè)備和軟件系統(tǒng)等需要高技能工程師安裝調(diào)試以及普通員工熟悉使用； 同時(shí)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)離不開與之相匹配的高素質(zhì)員工， 而低技能勞動(dòng)者因信息技術(shù)的引入導(dǎo)致被擠出， 產(chǎn)生了替代效應(yīng)［２３］ ， 因?yàn)殡S著人工智能等數(shù)字技術(shù)的普及， 重復(fù)性高和機(jī)械性的工作被機(jī)器和編程取代，這也將強(qiáng)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)。基于此， 本文提出假設(shè)：

Ｈ２：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過強(qiáng)化人力資本促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

１.３企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力

企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的構(gòu)建依賴于持續(xù)的研發(fā)和創(chuàng)新， 而融資可行性不足往往會(huì)迫使企業(yè)削減在研發(fā)上的投入， 進(jìn)而抑制企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)［２４］ 。因此， 緩解融資約束是促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的有效途徑。從內(nèi)部融資機(jī)制看， 數(shù)字技術(shù)可以幫助企業(yè)動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃， 通過“智能模擬” 與“廣連接” 的數(shù)字化模式［２５］，顯著降低原材料采購、庫存管理、生產(chǎn)流程管理等環(huán)節(jié)的成本， 同時(shí)可以利用財(cái)務(wù)共享平臺系統(tǒng)提高財(cái)務(wù)資源的利用效率。從外部融資渠道看， 以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的信息技術(shù)可突破傳統(tǒng)金融服務(wù)的邊界， 有效拓寬融資渠道。而且實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)更傾向于以主動(dòng)、實(shí)時(shí)、透明的方式對外披露信息， 以傳達(dá)其對數(shù)字變革的信心［９］ ， 及時(shí)向資本市場傳遞經(jīng)營成果與未來展望， 從而緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對稱， 降低企業(yè)融資成本， 緩解融資約束。基于此， 本文提出假設(shè)：

Ｈ３： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過緩解企業(yè)融資約束促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

１.４ 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新質(zhì)量與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力

創(chuàng)新是新質(zhì)生產(chǎn)力的顯著特點(diǎn)， 企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量不高時(shí)， 會(huì)導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步緩慢、阻礙產(chǎn)業(yè)升級， 不利于企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。基于資源基礎(chǔ)觀理論， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新和企業(yè)績效有積極的影響［２６］ 。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增強(qiáng)信息獲取與處理的技術(shù)創(chuàng)新能力， 促進(jìn)在既定的創(chuàng)新資源下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置， 同時(shí)企業(yè)為了更好的實(shí)施在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下的發(fā)展戰(zhàn)略， 會(huì)加大研發(fā)投入， 從而產(chǎn)出更多的創(chuàng)新績效， 提升創(chuàng)新質(zhì)量； 另外， 數(shù)據(jù)的開放與共享， 使客戶與供應(yīng)商可以參與企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的過程， 催生出協(xié)同創(chuàng)新的模式，提升產(chǎn)品和技術(shù)改進(jìn)的速度［２７］ ， 降低企業(yè)在研發(fā)過程中的信息成本與外部交易成本， 拓寬企業(yè)的研發(fā)信息渠道， 從而提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量［２８］ 。基于此， 本文提出假設(shè)：

Ｈ４： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過提升創(chuàng)新質(zhì)量促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

２模型設(shè)計(jì)與變量說明

２.１樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

基于本文研究的內(nèi)容和數(shù)據(jù)的可得性， 本文選取了２０１２～２０２２ 年中國Ａ 股上市企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)， 并對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理： （１） 剔除經(jīng)營不善的ＳＴ 和?ＳＴ 上市企業(yè)樣本； （２） 剔除企業(yè)相關(guān)研發(fā)指標(biāo)缺失樣本； （３） 剔除金融行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)的樣本； （４） 為了減輕潛在異常值的影響， 執(zhí)行Ｗｉｎｓｏｒ２ 尾部縮減處理。本文中使用的數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（ＣＳＭＡＲ）。

２.２模型設(shè)計(jì)

根據(jù)本文研究假設(shè)， 為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響， 本文構(gòu)建了以下回歸模型（１）：

模型（２） 和（３） 中， ＭＶ 是中介變量， 回歸時(shí)用ＨＲＣ、ＳＡ 和ＥＦＦ作為中介變量， 分別代表人力資本、融資約束和創(chuàng)新質(zhì)量。

２.３變量說明

２.３.１被解釋變量

本文的被解釋變量是企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力（Ｎｐｒｏ）。

本文參考宋佳等（２０２４）［３０］的研究方法， 選擇與新質(zhì)生產(chǎn)力存在密切聯(lián)系的新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)作為新質(zhì)生產(chǎn)力計(jì)算的樣本。借鑒現(xiàn)有研究基于生產(chǎn)力二要素理論， 利用財(cái)務(wù)報(bào)告科目構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力指標(biāo)體系， 采用熵值法對新質(zhì)生產(chǎn)力的各指標(biāo)賦權(quán)： 首先對各指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理， 其次計(jì)算指標(biāo)比重、信息熵的冗余度， 然后計(jì)算指標(biāo)權(quán)重， 最后加權(quán)即求出總指數(shù)綜合得分。指標(biāo)的取值說明與權(quán)重如表１所示。

２.３.２ 解釋變量

本文的解釋變量是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Ｄｉｇ）。參考張文文和景維民（２０２４）［３１］ 的研究， 本文采用國泰安數(shù)據(jù)庫中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度， 并將袁淳等（２０２１）［３２］ 的數(shù)字化詞頻測度方法用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

２.３.３ 中介變量

（１） 人力資本（ＨＲＣ）：參考韓士專等（２０２４）［３３］ 、劉怡和侯杰（２０２４）［３４］ 的研究， 人力資本由高管薪酬總額、應(yīng)付職工薪酬、人均創(chuàng)利和技術(shù)人員占員工總?cè)藬?shù)比重這４ 個(gè)指標(biāo)綜合衡量， 采用熵值法計(jì)算人力資本的綜合得分。

（２） 融資約束（ＳＡ）：參考Ｈａｄｌｏｃｋ 和Ｐｉｅｒｃｅ（２０１０）［３５］ 、鞠曉生等（２０１３）［３６］ 的研究構(gòu)建ＳＡ指數(shù)。計(jì)算公式為如式（４） 所示， 其中Ｓｉｚｅ 為企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的自然對數(shù)； Ａｇｅ 為企業(yè)經(jīng)營年度＝觀測年度（當(dāng)前統(tǒng)計(jì)截止日期） －企業(yè)成立時(shí)間（年度）。

（３） 創(chuàng)新質(zhì)量（ＥＦＦ）：參考孔東民等（２０１７）［３７］的研究， 創(chuàng)新質(zhì)量由當(dāng)年發(fā)明專利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利的總授予量加上１ 的自然對數(shù)來衡量，３種專利的權(quán)重按照３∶２∶１進(jìn)行取值。

２.３.４ 控制變量

本文參考已有研究， 選取資產(chǎn)負(fù)債率（Ｌｅｖ）、流動(dòng)資產(chǎn)比率（Ｃｒ）、總資產(chǎn)增長率（Ｔａｔ）、存貨周轉(zhuǎn)率（Ｉｔｒ）、市值（Ｄｅｃ）、資本密集度（Ｆｉｘｅｄ）和董事會(huì)規(guī)模（Ｂｏａ）作為控制變量。各變量具體含義及計(jì)算方法見表２。

３實(shí)證結(jié)果與分析

３.１變量描述性統(tǒng)計(jì)

表３匯報(bào)了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。被解釋變量Ｎｐｒｏ 的均值為６.１４１， 標(biāo)準(zhǔn)差為２.９１３，均值遠(yuǎn)小于最大值， 表明不同企業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平差異較大， 且我國企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力整體水平不高。解釋變量Ｄｉｇ 的均值為３７.２７９， 標(biāo)準(zhǔn)差為１０.５７５， 均值也遠(yuǎn)小于最大值， 表明我國不同企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在顯著差異， 與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力均有可提升的空間。

３.２基準(zhǔn)回歸

表４ 匯報(bào)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（１） 未加入控制變量且未控制固定效應(yīng)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的回歸系數(shù)為０.０４５， 在１％的水平上顯著為正； 列（２） 控制了企業(yè)和年份固定效應(yīng)， 發(fā)現(xiàn)Ｄｉｇ的回歸系數(shù)依然顯著為正； 列（３） 在原有的基礎(chǔ)上加入了控制變量集， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的回歸系數(shù)在１％的水平上顯著為正。這意味著， 隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入， 企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力將得到顯著提升，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力之間呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。

３.３穩(wěn)健性檢驗(yàn)

３.３.１替換被解釋變量本文參考宋佳等（２０２４）［３０］的研究方法， 用全要素生產(chǎn)率替代被解釋變量來衡量企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平。目前常用的全要素生產(chǎn)率衡量方法有ＯＰ法、ＬＰ 法和ＡＣＦ 法， 本文采用ＬＰ 法計(jì)算得到的全要素生產(chǎn)率。表５ 列（１） 報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果， 發(fā)現(xiàn)Ｄｉｇ 的系數(shù)為０.００８，在１％水平上顯著， 這表明改變企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的衡量指標(biāo)后， 主要研究結(jié)論依然成立。

３.３.２替換解釋變量

本文借鑒袁淳等（２０２１）［３２］ 的做法， 采用文本分析法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)， （１） 構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化術(shù)語詞典； （２） 對年報(bào)相關(guān)語段進(jìn)行文本分析，得到數(shù)字化相關(guān)詞匯在年報(bào)中出現(xiàn)的頻率； （３）用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和除以年報(bào)ＭＤ＆Ａ語段長度衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（ＤＩＧ）。從表５列（２） 的回歸結(jié)果來看， 在替換解釋變量后， ＤＩＧ系數(shù)在１％水平上顯著為正， 表明替換解釋變量后的回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

３.３.３改變估計(jì)方法

本文研究的被解釋變量為連續(xù)變量， 選擇替換的檢驗(yàn)方法為最小二乘法， 這是一種能有效抑制強(qiáng)影響點(diǎn)對回歸結(jié)果造成影響的方法。從表５列（３） 的結(jié)果來看， 改變估計(jì)方法后企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在１％水平上顯著為正， 表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然推動(dòng)了企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

３.３.４剔除異常年份

在樣本期間內(nèi)，２０２０年的新冠肺炎疫情對企業(yè)的發(fā)展有非常大的影響， 為了減少異常年份對研究結(jié)果的不確定性， 剔除２０２０～２０２２年３年數(shù)據(jù)后回歸。從表５ 列（４） 的回歸結(jié)果來看， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在１０％水平上顯著為正， 表明在剔除異常年份后， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然提高企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平， 本文結(jié)論不變。

３.３.５內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了降低遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題， 本文采用工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。在選擇工具變量方面， 第一種方法是選取解釋變量滯后１期作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)， 第二種方法是選取同行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值作為工具變量， 均值衡量指標(biāo)參考袁淳等（２０２１）［３２］ 的做法，同行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有所影響， 而不會(huì)對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)生影響， 因此滿足工具變量的條件。從表６ 的第一階段回歸結(jié)果來看， 選取的工具變量系數(shù)都顯著為正， 且Ｆ檢驗(yàn)的數(shù)值都遠(yuǎn)大于臨界值１０，表明選擇的工具變量是外生有效的、且排除了弱工具變量問題； 進(jìn)一步從第二階段回歸結(jié)果來看， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均通過了顯著性水平為１％的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)， 顯示出在考慮了內(nèi)生性問題后， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力顯著影響的結(jié)論依然成立。

４異質(zhì)性分析與機(jī)制分析

４.１異質(zhì)性分析

４.１.１所有權(quán)異質(zhì)性

中國國有企業(yè)和非國有企業(yè)在經(jīng)營模式、政策支持和行業(yè)地位上存在較大差異。企業(yè)所有權(quán)的差異可能影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)效果。因此， 本文將全樣本以國有企業(yè)和非國有企業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。從表７ 列（１） 和（２） 實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其新質(zhì)生產(chǎn)力的推動(dòng)作用在１０％的統(tǒng)計(jì)顯著性水平下得到了驗(yàn)證， 然而對于非國有企業(yè)， 這一作用并未顯現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)上的顯著性。可能的原因在于， 國有企業(yè)在數(shù)字技術(shù)運(yùn)用、智能制造投資及信息系統(tǒng)建設(shè)方面具有資源優(yōu)勢， 且承擔(dān)國家政治與社會(huì)目標(biāo)， 對國家戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃的響應(yīng)更積極。而非國有企業(yè)需投入更多資源用于研發(fā)， 動(dòng)力主要來自企業(yè)自身發(fā)展。

４.１.２規(guī)模異質(zhì)性

企業(yè)規(guī)模的不同可能影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。本文按照營業(yè)收入均值劃分企業(yè)規(guī)模， 高于均值的樣本視為大規(guī)模企業(yè)， 否則視為小規(guī)模企業(yè)。從表７ 列（３） 和（４） 的回歸結(jié)果來看，小規(guī)模企業(yè)在５％的水平上顯著為正， 表明相對于大規(guī)模企業(yè)， 小規(guī)模企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中更能有效推動(dòng)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的提升。可能的原因是， 小規(guī)模企業(yè)往往擁有更高效的決策機(jī)制和更靈活的組織架構(gòu)， 能夠迅速響應(yīng)市場變化和技術(shù)發(fā)展趨勢， 從而靈活調(diào)整其戰(zhàn)略規(guī)劃。此外，與大規(guī)模企業(yè)相比， 小規(guī)模企業(yè)能更便捷地找到契合特定需求和規(guī)模的數(shù)字化解決方案。

４.１.３產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性

產(chǎn)業(yè)差異可能導(dǎo)致企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有不同的側(cè)重點(diǎn)和實(shí)施路徑。本文將樣本企業(yè)中工業(yè)企業(yè)和建筑行業(yè)企業(yè)劃分為實(shí)體企業(yè)， 其他企業(yè)劃分為非實(shí)體企業(yè)。從表７ 列（５） 和（６） 的回歸結(jié)果來看， 非實(shí)體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其新質(zhì)生產(chǎn)力的推動(dòng)作用在１％的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正， 然而對于實(shí)體企業(yè)， 其統(tǒng)計(jì)上的顯著性未顯現(xiàn)出。可能的原因是， 非實(shí)體企業(yè)以服務(wù)業(yè)為主， 更注重市場拓展和客戶體驗(yàn)， 對要素信息和質(zhì)量的吸納程度較高， 有利于充分推進(jìn)創(chuàng)新效能， 注重專利等創(chuàng)新的發(fā)展。而實(shí)體企業(yè)主要是制造業(yè)為主， 大多注重內(nèi)部管理和生產(chǎn)流程， 無形資產(chǎn)這方面相對不夠重視。

４.２機(jī)制分析

４.２.１強(qiáng)化人力資本

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將催生具備高層次認(rèn)知、多樣化實(shí)踐技能的高質(zhì)量工人， 為新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展輸送高素質(zhì)人才。在表８ 中， 本文進(jìn)行了人力資本的機(jī)制識別檢驗(yàn)。表８ 列（２） 估計(jì)結(jié)果表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升強(qiáng)化了企業(yè)人力資本。表８列（３） 報(bào)告了人力資本的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果， 可以看出人力資本的估計(jì)系數(shù)在１％的顯著性水平上顯著為正， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)同樣顯著呈現(xiàn)正值， 說明本文假設(shè)Ｈ２成立， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過強(qiáng)化人力資本提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展水平。

４.２.２緩解融資約束

本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠改善融資約束，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)提供資金來源，增強(qiáng)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平。在表９ 中，本文進(jìn)行了融資約束的機(jī)制識別檢驗(yàn)， 表９ 列（２） 估計(jì)結(jié)果表明， 隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高， 融資約束可以得到有效緩解。表９ 列（３） 報(bào)告了融資約束的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果， 可以看出融資約束變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)， 同時(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)變量依然顯著，說明本文假設(shè)Ｈ３ 成立， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束增強(qiáng)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

４.２.３提升創(chuàng)新質(zhì)量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化， 可以提升企業(yè)數(shù)字技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用水平， 促使勞動(dòng)者向更加智能化的方向發(fā)展， 提高技術(shù)使用效率， 推動(dòng)創(chuàng)新質(zhì)量的提升， 賦能企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。在表１０中， 本文進(jìn)行了創(chuàng)新質(zhì)量的機(jī)制識別檢驗(yàn)。表１０ 列（２）估計(jì)結(jié)果表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加大提升了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。表１０列（３） 報(bào)告了創(chuàng)新質(zhì)量的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果， 可以看出創(chuàng)新質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)顯著為正， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)變量也顯著為正， 說明本文假設(shè)Ｈ４成立， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過推動(dòng)創(chuàng)新質(zhì)量促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展水平。

５結(jié)論與政策啟示

在企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，“數(shù)實(shí)融合” 模式為中國的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入了強(qiáng)大的潛在動(dòng)力。本文就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響展開研究， 主要得到以下研究結(jié)論：（１） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展； （２）中介機(jī)制分析結(jié)果顯示， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著強(qiáng)化人力資本、緩解融資約束和提升創(chuàng)新質(zhì)量，進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力；（３） 異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)， 在不同企業(yè)屬性特征下， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響有著顯著差異， 相較于非國有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)和實(shí)體企業(yè)， 國有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)和非實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能帶來企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的提升。

基于研究結(jié)果， 本文提出以下政策建議：（１）政府應(yīng)加大對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持力度和政策的精準(zhǔn)度。加大對數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的投資， 提高人力資本投入， 增強(qiáng)數(shù)字人才技能培訓(xùn)； 采取補(bǔ)貼、獎(jiǎng)勵(lì)、低息貸款等多種方式支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 如政府可以給予購買數(shù)字化設(shè)備、軟件和服務(wù)的企業(yè)資金補(bǔ)助， 并對成功實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型并取得顯著成效的企業(yè)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)； 建設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型公共服務(wù)平臺， 提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢、培訓(xùn)、評估等服務(wù)；（２） 企業(yè)應(yīng)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與人才規(guī)劃， 持續(xù)調(diào)動(dòng)內(nèi)部轉(zhuǎn)型的積極性，充分發(fā)揮高質(zhì)量人才作為第一資源的作用； 提高經(jīng)營管理水平， 增強(qiáng)信息披露質(zhì)量， 減少信息不對稱， 積極與銀行、券商等金融機(jī)構(gòu)溝通， 拓寬融資渠道；建立開放、包容的工作環(huán)境培養(yǎng)創(chuàng)新文化，及時(shí)申請專利來加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)， 同時(shí)持續(xù)跟蹤市場和技術(shù)動(dòng)態(tài)加強(qiáng)市場調(diào)研， 提供有針對性的創(chuàng)新方向， 提升創(chuàng)新質(zhì)量；（３） 國有企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮制度優(yōu)勢， 提高戰(zhàn)略執(zhí)行力， 從新質(zhì)生產(chǎn)力的構(gòu)成要素入手， 注重科技創(chuàng)新和安全支撐。中小企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身特點(diǎn)明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向，通過戰(zhàn)略規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)分階段和步驟推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過階段性評估和反饋機(jī)制及時(shí)調(diào)整實(shí)施計(jì)劃。