制造業企業數字化轉型、成本粘性與企業績效

【摘 要】 文章基于A股制造業上市企業樣本，選取2013—2022年面板數據構建固定效應模型，實證研究制造業企業數字化轉型對企業績效的作用機制。研究結果表明：第一，制造業企業數字化轉型對企業績效的提升作用顯著，且能通過內生性檢驗和穩健性檢驗。第二，從成本粘性中介效應視角分析，成本粘性會降低制造業企業績效，而制造業企業數字化轉型能夠抑制其中介作用。第三，企業成本粘性會導致資源冗余，引入冗余資源作為鏈式中介變量后發現，二者在制造業數字化轉型與企業績效之間起鏈式中介作用。第四，內部控制作為調節變量，在以上鏈式中介中具有正向調節效應。基于以上研究結論，本研究對制造業企業數字化轉型高質量發展提出普惠性和包容性建議。

【關鍵詞】 數字化轉型； 成本粘性； 企業績效； 中介效應； 鏈式中介； 制造業企業

【中圖分類號】 F272.3" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）05-0111-09

一、引言

數字經濟現已成為全球經濟的主要形態，“十四五”規劃綱要正式將加快推動產業和企業的數字化轉型上升為國家的政策方向。中國信通院2024年發布的《中國數字經濟發展研究報告》指出，2023年我國數字經濟規模達53.9萬億元，總量穩居世界第二，數字經濟占GDP比重提升至42.8%，數字經濟成為穩增長促轉型的重要引擎。企業通過數字化轉型，充分利用數據要素、整合數字資源，不斷更迭價值創造邊界，提升可持續發展優勢，賦予企業新的發展動能[1]。

制造業作為我國支柱型產業，是工業的軀干、經濟的基礎、民生的保障。近年來，我國制造業面臨著發展增速放緩、資源約束趨緊、關鍵技術“卡脖子”、同質化競爭嚴重等多重壓力[2]。2023年12月，工業和信息化部等八部門聯合發布的《關于加快傳統制造業轉型升級的指導意見》（工信部聯規〔2023〕258號）強調，要推動企業實施數字化改造，加快人工智能、大數據、云計算等新一代信息技術與制造全過程、全要素深度融合。在信息化浪潮的席卷之下，數字化轉型的關鍵作用尤為突出，為我國制造業企業的轉型提供了新的方向和技術支持，助推制造業企業高質量發展。

鑒于此，本文立足制造業視角，旨在探討數字化轉型對企業績效的影響機理和作用機制。本文研究貢獻有：（1）本文結合現有研究中文本和量化兩個維度，借助熵值法，構建企業數字化轉型評價指標，使得企業數字化轉型水平的評估更加全面、客觀。（2）本文基于制造業企業生產所需原材料品種多、成本投入量大[3]；容易受原材料穩定供應的契約合約制約，成本調整困難；現金流動頻繁，管理層為自身謀利的空間大，故成本粘性整體較高這一自身固有的特點，引入成本粘性作為中介變量。（3）本文突破固有的單中介變量研究思路，考慮成本粘性和冗余資源二者的關系，并進一步探究“成本粘性→冗余資源”在數字化轉型影響企業績效中的鏈式中介機制。（4）本文分析企業內部控制的調節作用，考察其在“數字化轉型→成本粘性→冗余資源→企業績效”這一鏈式效應中發揮調節作用的環節及路徑。本文拓展了制造業企業數字化轉型對企業績效影響的理論邊界，并豐富了二者關系的機制研究，以期為制造業企業數字化轉型提供有益參考。

二、理論分析與研究假設

（一）數字化轉型與企業績效

資源基礎理論指出，企業所擁有資源的獨特性和不可復制性是企業獲取持續競爭優勢的關鍵，企業借助其形成彼此之間盈利能力的差異，獲取經濟優勢。數據資源一旦被企業獲得和高效運用，將作為一種異質性資源強化企業獲取、整合、重構和再配置企業資源的能力，并賦能企業整個價值鏈上的價值創造[4]。數據資源以一種有形或無形的方式對企業基礎資源進行補充，數據作為一種潛在生產要素促進企業績效增長[5]。

根據信息不對稱理論，資本市場中的參與主體掌握著不同的信息資源，信息優勢方往往占據更加有利的競爭地位。企業從外部獲取信息將付出更多的成本，給企業帶來融資約束，企業數字化轉型為降低信息不對稱提供了契機[6]，降低資源利用的門檻。數字化在互聯網商業模式中形成了獨特的分享經濟形態，借助數字技術的應用，傳統產業企業可以實現資源共建共享和要素供給的增加。企業利用大數據優勢搜尋信息，強化資源可獲得性和信息質量，進而提升企業績效[7]。

熊彼特理論認為，技術創新是促進企業產業升級的重要驅動力，是企業發展和獲取利潤的源泉。數字化轉型為傳統產業賦予新的動力，迭代企業核心技術，改變企業的創新方式和技術體系，推動產業結構轉型升級[8]。當制造業企業逐步深入數字化轉型進程時，企業對數字平臺的開發建設充分完善，加速企業產品與服務創新，打破產業邊界，促進產業融合[9]。數據資源通過數字化技術替代傳統企業低價值生產要素，保證企業的有效供給，實現企業績效的提升。基于以上分析，本文提出假設1。

H1：制造業企業數字化轉型可以提升企業績效。

（二）成本粘性的中介效應

傳統成本性態中成本與業務量之間通常呈現出對稱關系，而在企業成本管理實踐中，企業業務量上升時成本的增加幅度往往要大于業務量下降時成本的減少幅度，成本在業務量不同方向上邊際變化率的不對稱性態被定義為成本粘性。成本粘性的成因通常被概括為調整成本、代理問題和管理者預期三個方面，在此基礎之上分析成本粘性在數字化轉型對企業績效影響中的中介效應。

第一，結合調整成本分析，調整成本是企業以當前收入為依據匹配企業資源所產生的成本，企業在業務量下降時不愿意同比下調資源投入從而導致成本粘性[10]。制造業企業通過搭建數字化平臺，當企業業務量上升時，企業通過平臺擴大產能，降低融資約束；當企業業務量下降時，企業也可靈活調整資源布局，減少冗余資源，以此來降低調整成本。第二，結合代理問題分析，企業管理者與所有者之間會產生利益沖突，當業務量上升時，管理者“帝國構建”動機使其加大企業資產和資源的投入，在業務量下降時則會選擇加強盈余管理，避免個人利潤受損，從而加劇成本粘性[11]。數字化轉型平臺加強了信息的互聯互通，管理者的自由裁量權受到約束，委托人更易對管理者實行有效的監管，通過降低代理風險緩解高成本粘性問題。第三，結合管理者預期分析，管理者預期觀點認為，管理者對業務量下降的形勢持樂觀態度，管理者通常將企業業務量減少、業績滑坡的情況視為暫時的，不會減少資源投入，尤其在經濟形勢良好時，成本粘性問題會更加突出[12]。但隨著企業的數字化轉型，管理者通過對海量數據的分析，提高預期的準確性，避免管理者對未來發展的盲目樂觀，降低企業資產損失的可能性。基于以上分析，本文提出假設2。

H2：制造業企業數字化轉型會通過抑制成本粘性來提高企業績效。

（三）成本粘性與冗余資源的鏈式中介作用

冗余資源通常被認為是企業超出當前生產經營狀況實際所需、被積累在企業內部的存量資源。學術界對于冗余資源存在兩種不同的觀點：部分學者認為冗余資源對企業績效有積極作用，其可以應對外部環境對企業的沖擊，高效率獲取資源[13]，促進企業創新產出，同時冗余資源的存在可以使企業在經營狀況出現問題時向外界傳遞良好的信號，獲取投資者信任；另一部分學者則認為，冗余資源更多地反映了管理者對資源使用的非理性行為[14]，對成熟的制造業企業而言是資源配置效率低和浪費的表現，會對企業績效產生負面影響[15]。

本文認為冗余資源的產生與成本粘性存在著極大的關聯性。基于對成本粘性成因理論的分析，管理者無論出于維持企業正常規模還是追求自身利益最大化為目的，往往會選擇持有且并不會減少企業閑置的資源，這部分資源流動性低、調整困難、重置成本高。制造業企業轉型升級的目的之一是淘汰落后產能。當企業冗余資源逐漸變多時，企業現有的資源和能力所形成的剛性變成了企業轉型的最大障礙，僵化的組織狀態使得企業轉型升級并非易事，阻礙了企業績效的提升。因此，對于轉型升級的制造業企業來說，企業成本粘性越大，則會導致企業的冗余資源越多，企業績效越低。結合前文關于成本粘性對企業績效的作用機制，本文認為，成本粘性、冗余資源是制造業企業數字化轉型與企業績效之間關系的傳導式媒介。基于以上分析，本文提出假設3。

H3：制造業企業成本粘性、冗余資源在制造業企業數字化轉型與企業績效之間起鏈式中介作用。

（四）內部控制的調節作用

內部控制是企業控制活動的集合體，有效的內部控制可以為企業治理提供有力支持，提升監督管理力度，規范企業的生產經營活動，增強信息的真實可靠性，并助力企業實現既定目標。

內部控制能夠緩和成本粘性對企業績效的負向影響。內部控制作為公司治理機制的一部分，通過一系列監督與激勵制度，避免不科學的成本管理決策，傳遞高質量財務信息，提高企業資源配置效率[16]；弱化管理者和所有者之間的委托代理關系，減少管理者規避風險、追逐自身利益的行為，促進管理者和所有者利益一致性；高效率配置資源完善的內控系統，使管理者決策與企業長期發展目標相關，對企業外部環境波動作出合理預期，在一定程度上提升企業面對風險時的快速反應能力，從而抑制成本粘性與企業績效之間的負面影響[17]。除此之外，成本粘性的存在導致冗余資源的產生，過量的冗余資源致使管理者安于現狀，不能對外部市場變化作出靈活應對，企業資源配置不均衡；冗余資源很難轉化為其他有效資源，造成資源浪費，增加維護和管理成本，降低企業運營效率。完善的內部控制能夠提高管理者信息獲取的質量，加快信息流動速度，捕捉市場變化，準確監測和評估企業資源的使用情況，降低冗余資源存在的可能性。本文認為內部控制能夠通過弱化成本粘性和降低企業冗余資源這一鏈式中介強化數字化轉型對企業績效的正向影響。基于以上分析，本文提出假設4。

H4：制造業企業數字化轉型通過弱化成本粘性和降低企業冗余資源影響企業績效，企業內部控制質量在這一鏈式中介中起調節作用。

三、研究設計

（一）數據來源與處理

本文選取2013—2022年制造業A股上市公司的相關數據為樣本，該時間跨度的選擇是基于制造業企業數字化發展的進程。2012年起，國家各項政策推進了數字技術的廣泛應用，構筑了企業數字化轉型的基礎[18]。對數據缺失的樣本、ST和*ST企業進行剔除，以保證數據的代表性和準確性，最終獲得7 991個觀測值。本文所用變量數據來源主要是國泰安（CSMAR）數據庫、迪博（DIB）數據庫，所用數據搜集和處理軟件為STATA18。

（二）變量設定與來源

1.被解釋變量：企業績效

關于企業績效的測量，現有研究主要側重于財務和非財務績效指標。托賓Q值更多的是反映企業的市場價值，凈資產收益率（ROE）和總資產收益率（ROA）作為財務指標則更多反映企業獲利程度，衡量企業的盈利能力。基于財務績效作為現有研究中的主流指標，本文選取凈資產收益率（ROE）作為企業績效的代理指標，并選取總資產收益率（ROA），用來進行穩健性檢驗。

2.解釋變量：數字化轉型

目前學術界對于數字化轉型指標的測度缺乏統一標準，且各有其局限性，比如，采用虛擬變量忽略了數字化轉型的動態過程，準確性最低；數字化資產度量無法全面反映企業數字化轉型的完成情況；調查問卷的開展難度性高；目前采用的最普遍的方式為相關詞頻，但企業可能為吸引投資故意修飾報表虛增數字化轉型相關詞句。結合上述分析，本文從文本和量化兩個維度進行數字化轉型指標的衡量，消除量綱的影響，盡可能充分度量企業數字化轉型水平[19]。首先，采用“人工智能技術”“區塊鏈技術”“云計算技術”“大數據技術”“數字技術應用”五個評價指標進行詞頻統計[20]；其次，利用熵值法計算五類技術的指標權重，構建企業數字化轉型綜合評價指標，并表示為DT。

3.中介變量：成本粘性和冗余資源

目前學術界主要采用ABJ和WEISS兩類模型對成本粘性進行衡量，考慮到ABJ模型多應用于宏觀層面，而WEISS模型多應用于企業層面[21]，因此，本文采用WEISS模型測算成本粘性，并用Sticky表示：

Stickyi，t=Log（■）i，a-Log（■）i，b；a，b∈{t，…t-3}

其中：i表示企業，t表示年份；a、b分別表示在當年四個連續季度中業務量上升、下降的期末季度；ΔSale表示對應季度營業收入的變化量；ΔCost表示對應季度營業成本的變化量。Sticky取WEISS模型中計算結果的絕對值，絕對值越大，粘性程度越高。

冗余資源借鑒葉陳毅等[15]的測度方式，采用管理費用與銷售收入的比值進行衡量，表示為Slack，該指標越大表示存在于企業中的冗余資源越多，在制造業企業中表現為閑置的設備、過剩的庫存以及富余的人力資源等。

4.調節變量：內部控制

采用迪博內部控制指數具體量化企業的內部控制質量水平，對其加1取自然對數后得到內部控制指標，表示為InCon，該數值越大，代表企業的內部控制制度越完善，質量水平越高。采用迪博內部控制指數的評價機制將更為系統全面、合理。

5.控制變量

結合相關文獻，選取的控制變量及其衡量如下：（1）產權性質（SOE）：若企業為國有則賦值1，否則賦值0；（2）兩職合一（Dual）：若公司董事長和總經理為同一人取1，否則取0；（3）管理層持股比例（Mshare）：管理層持股數與公司總股數的比值；（4）股權集中度（First）：第一大股東年終持股比例；（5）企業年齡（Age）：企業上市年份的自然對數；（6）資產負債率（Leverage）：企業總負債與總資產的比值；（7）行業（Ind）：行業虛擬變量；（8）年度（Year）：年度虛擬變量。

（三）模型構建

為探討數字化轉型是否提升了制造業企業的績效水平，構建如下基準回歸模型：

ROEi，t=α0+α1DTi，t+∑Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t （1）

其中，ROE表示企業績效水平；DT表示數字化轉型程度，Controls表示控制變量；本文選用固定效應模型，下標i表示企業、t表示年份，Indi、Yeart分別表示行業、年份固定效應，εi，t為隨機干擾項。

此外，為討論成本粘性的中介效應，分別構建模型如下：

Stickyi，t=β0+β1DTi，t+∑Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t

ROEi，t=γ0+γ1DTi，t+γ2Stickyi，t+∑Controlsi，t+Indi+Yeart+

εi，t （2）

為驗證企業成本粘性、冗余資源的鏈式中介作用，構建以下模型：

Slacki，t=δ0+δ1DTi，t+δ2Stickyi，t+∑Controlsi，t+Indi+Yeart+

εi，t

ROEi，t=θ0+θ1DTi，t+θ2Stickyi，t+θ3Slacki，t+∑Cont-

rolsi，t+Indi+Yeart+εi，t" "（3）

為考察內部控制對企業績效影響機制的調節效應，將交互項去中心化構建以下檢驗模型：

ROEi，t=μ0+μ1DTi，t+μ2InConi，t+μ3c_DT×InConi，t+∑Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t

ROEi，t=π0+π1Stickyi，t+π2InConi，t+π3c_Sticky×InConi，t+

∑Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t

Slacki，t=ρ0+ρ1Stickyi，t+ρ2InConi，t+ρ3c_Sticky×InConi，t+

∑Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t（4）

四、實證分析

（一）描述性統計

表1列示了本文的描述性統計結果。ROE最小值為-0.5967，均值為0.0482，說明在近十年時間內制造業企業總體上盈利水平存在差距；DT的標準差為1.6818，說明不同制造業企業之間數字化轉型程度差異顯著。研究樣本之間存在較大的差異。其他變量的取值均在合理范圍內，基本滿足正態分布。

（二）相關性分析

對本文的主要變量進行相關性分析。由表2可見，ROE與DT在1%水平上顯著正相關。中介變量Sticky和Slack與ROE成負相關關系，調節變量InCon與ROE成正相關關系，且都在1%的水平上顯著，控制變量均在不同顯著水平呈相關關系。VIF檢驗結果驗證，變量之間不存在多重共線性和異方差性問題，預測結果的正確性不會受變量之間關聯度的干擾。

（三）基準回歸分析

本文根據穩健Hausman檢驗的結果，選取固定效應模型，對變量進行個體、雙向和多向固定效應檢驗。基準回歸結果如表3。列（1）對二者進行個體效應檢驗，數字化轉型（DT）的估計系數為0.0029，在1%的水平上顯著性為正。在加入時間虛擬變量進行雙向固定效應檢驗之后，列（2）中數字化轉型（DT）的回歸系數為0.0027，通過5%的顯著性檢驗。列（3）繼續加入行業虛擬變量進行多向固定效用檢驗，數字化轉型（DT）的回歸系數為0.0024，在5%的水平上顯著。回歸結果表明，制造業數字化轉型對企業績效存在正向影響，故H1得以證實。

（四）中介效應檢驗

表4顯示了制造業數字化轉型程度和企業績效中介效應檢驗結果。列（1）驗證制造業企業數字化轉型對中介變量成本粘性的影響，可以看出數字化轉型程度（DT）每上升1%，成本粘性（Sticky）在1%的置信水平上下降0.0140%，反映出制造業數字化轉型對企業的高成本粘性具有顯著的緩解作用。列（2）顯示，成本粘性（Sticky）每上升1%，企業績效（ROE）就會下降0.0221%，二者在1%的水平上顯著負相關，充分說明成本粘性過高會壓縮傳統制造企業的利潤發展空間，不利于企業績效的提升；在引入成本粘性這一中介變量后，數字化轉型和成本粘性的系數均顯著，兩者異號，可以判斷成本粘性的部分中介作用，因此支持H2。

“成本粘性→冗余資源”在制造業數字化轉型與企業績效之間的鏈式中介效應檢驗結果如表4列（3）和列（4）所示。首先，列（3）中成本粘性（Sticky）的影響系數為0.006，通過1%的顯著性水平，結合列（2）說明：制造業企業數字化轉型降低企業成本粘性，成本粘性的降低會同向減少企業的冗余資源；其次，列（4）顯示，企業冗余資源（Slack）的影響系數為-0.8381，在1%水平上顯著為負，說明企業冗余資源的減少會導致企業績效的提升。結果表明，“成本粘性→冗余資源”在數字化轉型促進企業成長中發揮了鏈式中介作用，存在“數字化轉型→成本粘性→冗余資源→企業績效”的鏈式傳導路徑。中介傳導路徑如表5所示，因此支持H3。

（五）調節效應檢驗

表6中列（1）顯示將數字化轉型（DT）與內部控制（InCon）去中心化之后生成二者的交互項c_DT×InCon，系數為0.0022，較為顯著，說明隨著企業內部控制質量的提高，制造業企業可以通過加強對數字化轉型過程中各環節的質量把控來提升企業績效。列（2）中將成本粘性（Sticky）與內部控制（InCon）去中心化之后生成二者的交互項c_Sticky×InCon，對企業績效的影響系數為0.0225，在1%的顯著性水平上，同時列（3）中對冗余資源（Slack）的影響系數為-0.0033，在5%的水平顯著為負，表明制造業企業內部控制能夠通過抑制成本粘性進而調節企業冗余資源，從而正向提高企業績效，且這一調節作用比數字化轉型對企業績效的直接調節作用更為顯著，充分表明制造業企業內部控制質量在“成本粘性→冗余資源”這一鏈式中介中起到強調節作用。驗證了H4。

五、內生性和穩健性檢驗

（一）內生性檢驗

為了解決內生性問題，本文使用解釋變量滯后一期和滯后兩期進行內生性檢驗，Endogeneity test P值小于0.05，未發現內生性變量；并將被解釋變量的滯后一期代入模型重新運行，回歸結果如表7列（1），DT估計數在1%顯著水平上，說明制造業企業數字化轉型與企業績效之間不存在因果關系，可以排除“弱工具變量”問題。

（二）穩健性檢驗

為了保證研究結論的可靠性，通過以下方式進行穩健性檢驗：

1.更換核心變量

用總資產收益率（ROA）來代替凈資產收益率（ROE）進行穩健性檢驗，如表7列（2）。總資產收益率衡量企業資產運營效率，數值越大，企業業績越好。在使用新的企業業績指標進行檢驗后，回歸結果同樣通過了顯著性檢驗。

2.增加控制變量

由于影響制造業企業數字化轉型和企業績效的因素有很多，有可能帶來遺漏變量造成的估計偏誤，所以在控制變量中補充資產結構（Fixed）這一變量，衡量指標為企業固定資產凈值與總資產的比值。加入控制變量后的基準回歸結果如表7列（3）所示，回歸結果與前文結論無實質性差異。

3.處理離群值

在上文的描述性統計中，連續型隨機變量ROE、DT、Mshare的標準差均大于均值，故認為以上變量存在離群值，對這三個連續型隨機變量進行5%和95%分位數上的縮尾處理。處理后的回歸結果如表7列（4）所示，回歸結果同樣顯著。

六、結論與建議

（一）研究結論

本文基于2013—2022年制造業A股上市公司的樣本數據考察制造業企業數字化轉型與企業績效之間的邏輯關系及傳導機制，結論如下：（1）制造業企業數字化轉型在提升傳統企業的績效水平方面發揮了直接作用，且通過了內生性檢驗和替換核心變量、補充控制變量、處理離群值等一系列穩健性檢驗。（2）成本粘性在數字化轉型與企業績效的關系中發揮中介作用。數字化轉型能夠幫助傳統制造業企業改善調整成本、代理成本和管理者預期，抑制成本粘性，降低管理成本，給企業帶來更大的績效提升空間。（3）“成本粘性→冗余資源”的鏈式中介效應表明，企業成本粘性會帶來企業的冗余資源，制造業企業數字化轉型通過降低企業成本粘性、減少企業冗余資源間接促進企業績效。（4）制造業企業內部控制在鏈式中介中起到調節作用，協同企業數字化轉型共同抑制鏈式中介路徑，對企業績效產生積極影響。

（二）研究建議

本文通過對數字化轉型影響企業績效的相關性研究以及中介影響路徑和調整方法的探索，針對結論提出如下建議：

第一，深化數字賦能，推動制造業企業轉型升級和高質量發展。推動制造業高質量發展是實現經濟高質量發展的重中之重，在數字經濟時代積極引導制造業企業數字化勢在必行[22]。首先，加強頂層設計，給予制造業企業數字化轉型的相關政策支持和保障，調動企業數字化轉型的積極性[23]；其次，加大數字技術和數字資源的投入力度，提升企業數字生產管理和運營策劃的精細化水平；最后，企業應著眼于自身戰略，注重數字化轉型的深度和廣度，走出具有自身特色的數字化轉型之路，享受數字經濟時代帶來的紅利。

第二，利用數字技術，優化成本粘性、調節資源配置。制造業企業更容易產生成本粘性，給企業帶來過多的閑置資源，降低企業績效。制造業企業要充分發揮數字化轉型的治理效果，一方面，通過數字平臺建設整合數據資源和信息，提高設備使用效率，賦能企業成本管理，同時，打破信息壁壘，加強內部監管，減少管理者自利行為，提高成本粘性效用[24]。另一方面，加快數字技術轉化為具體數字化應用，幫助企業更靈活地應對市場需求的變化，及時調整潛在的冗余資源，推動企業供給側結構性改革，持續推進企業降本增效。

第三，協同數字效能，提高企業治理水平，強化企業內部控制。利用數字化轉型改善企業的內部控制體系，提升內控的運營效率和實現內部控制目標[25]。數字化網絡使得企業內部信息公開透明，通過強化企業內部監管力度提高管理層能力，促進管理層作用的發揮，壓縮管理者機會主義行為的空間，降低代理成本，控制成本粘性。通過數據資源加強對信息的辨別和篩選，提高企業的風險評估效能，抑制資本市場負外部性的影響，防范企業風險。利用數字化轉型強化企業多維度治理水平，提升企業績效。

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