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

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型 全要素生產(chǎn)率 數(shù)字化投入 轉(zhuǎn)型方向 企業(yè)創(chuàng)新 運(yùn)營(yíng)模式 代理成本 上市公司

引言

習(xí)近平總書記在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)”。與傳統(tǒng)生產(chǎn)力相比，新質(zhì)生產(chǎn)力是數(shù)字時(shí)代更具融合性、更體現(xiàn)新內(nèi)涵的生產(chǎn)力，其形成離不開(kāi)數(shù)字技術(shù)的支撐和應(yīng)用。作為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心標(biāo)志，提升全要素生產(chǎn)率受到國(guó)家的高度重視，黨的二十屆三中全會(huì)明確了“促進(jìn)各類先進(jìn)生產(chǎn)要素向發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力集聚，大幅提升全要素生產(chǎn)率”的發(fā)展目標(biāo)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新質(zhì)生產(chǎn)力的交融共生，意味著探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響和作用路徑是非常必要的。

在學(xué)術(shù)界，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果受到了越來(lái)越多的關(guān)注。已有一系列研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)效率具有提升作用，但是相關(guān)機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的問(wèn)卷調(diào)查顯示，當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果仍存在較大的提升空間①，投入與轉(zhuǎn)型成效正相關(guān)性不足的問(wèn)題亟須解決。面對(duì)理論與實(shí)踐的脫節(jié)，學(xué)術(shù)界亟須做出回應(yīng)。

目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)實(shí)證研究大多基于文本分析方法，然而相比于實(shí)際投入信息，數(shù)字化文本指標(biāo)包含了更為復(fù)雜的信息，包括但不限于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際行動(dòng)、未來(lái)規(guī)劃以及管理層的策略性炒作行為。這些可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量的高估誤差，進(jìn)而夸大其正面作用。此外，已有文獻(xiàn)大多將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一個(gè)整體性概念，在此基礎(chǔ)上討論其影響因素和經(jīng)濟(jì)后果。但是，實(shí)踐中企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型大多采取“總體規(guī)劃、局部先行”的策略，并未采取同步推進(jìn)、全盤轉(zhuǎn)型的數(shù)字化策略，這表明基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的細(xì)分方向分析其經(jīng)濟(jì)后果是具有現(xiàn)實(shí)意義的。參照相關(guān)的調(diào)研結(jié)果②，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為生產(chǎn)、用戶、管理和技術(shù)4個(gè)類型，從理論上來(lái)講，不同方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果是存在差異的，因?yàn)槠渌饔玫膬r(jià)值創(chuàng)造環(huán)節(jié)大相徑庭，同時(shí)，不同方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在實(shí)施中的難度和障礙也存在較大差異。

鑒于此，本文構(gòu)建了數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量指標(biāo)，旨在探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響與機(jī)制。（1）本文基于實(shí)際投入構(gòu)建了一個(gè)新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量指標(biāo)，相比之下，傳統(tǒng)的文本度量指標(biāo)除了反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際行動(dòng)，也會(huì)捕捉到管理層對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來(lái)規(guī)劃與展望，甚至是策略性炒作信息，存在一定的噪音。本文所采用的方法為學(xué)術(shù)界深入準(zhǔn)確地理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果提供了新的視角；（2）本文用新指標(biāo)分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，回應(yīng)了實(shí)踐中數(shù)字化轉(zhuǎn)型普遍成效不佳的原因。大多數(shù)企業(yè)尚處于轉(zhuǎn)型的初級(jí)階段，數(shù)字化系統(tǒng)未實(shí)現(xiàn)對(duì)自身業(yè)務(wù)的賦能：而數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身的成本與風(fēng)險(xiǎn)也部分抵消了數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的積極效果，本文研究有助于從正反兩個(gè)方面加深對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果的認(rèn)知；（3）本文考察了生產(chǎn)、用戶、管理及技術(shù)4個(gè)方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)效率的影響，這有助于深化對(duì)不同方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的理解，也說(shuō)明了在學(xué)術(shù)研究中對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“細(xì)化”是非常必要的。

1理論機(jī)制與研究假設(shè)

1.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響

數(shù)字化轉(zhuǎn)型正從根本上改變著企業(yè)的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)流程、公司能力、產(chǎn)品和服務(wù)，可以通過(guò)驅(qū)動(dòng)研發(fā)創(chuàng)新、改進(jìn)運(yùn)營(yíng)模式和降低代理成本3個(gè)方面提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。（1）就研發(fā)創(chuàng)新而言，①數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以加強(qiáng)企業(yè)和用戶之間的交互和反饋，促進(jìn)共創(chuàng)體驗(yàn)的發(fā)展；②數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推動(dòng)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，為創(chuàng)新活動(dòng)奠定人才基礎(chǔ)：③數(shù)字化設(shè)備可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集的自動(dòng)化，不斷修正分析結(jié)果并及時(shí)反饋：④數(shù)字技術(shù)能夠以虛擬形式呈現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)并進(jìn)行調(diào)試，降低技術(shù)進(jìn)步過(guò)程中的不確定性，削減企業(yè)試錯(cuò)和創(chuàng)新的成本；（2）就運(yùn)營(yíng)模式而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以為企業(yè)提供充足的運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)機(jī)會(huì)，催生新的“用戶導(dǎo)向”價(jià)值創(chuàng)造模式。同時(shí)，提升生產(chǎn)性服務(wù)要素在產(chǎn)品中的嵌入程度，使產(chǎn)品增值部分更貼近于服務(wù)環(huán)節(jié)：數(shù)字技術(shù)通過(guò)對(duì)需求預(yù)測(cè)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、定價(jià)、庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈管理等環(huán)節(jié)的改進(jìn)和精細(xì)化管理提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，有效降低費(fèi)用成本；（3）就代理成本而言，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以提高經(jīng)營(yíng)管理流程的標(biāo)準(zhǔn)化和透明化程度，從而降低管理者的可操縱空間。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)對(duì)信息的處理和輸出能力并有效地向市場(chǎng)主體推送信息，從而降低信息不對(duì)稱程度，加強(qiáng)對(duì)管理層的監(jiān)督。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是對(duì)企業(yè)更深層次的重塑與再造，很多潛在的成本與風(fēng)險(xiǎn)存在于轉(zhuǎn)型的過(guò)程之中。企業(yè)需要投入大量資金更新設(shè)備系統(tǒng)，其短期內(nèi)無(wú)法完成攤銷從而增加運(yùn)營(yíng)成本。一些數(shù)字系統(tǒng)甚至過(guò)度設(shè)計(jì)，成本高昂卻不會(huì)產(chǎn)生顯著的商業(yè)價(jià)值。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也涉及高技能工人的工資、數(shù)字能力的培訓(xùn)費(fèi)用、專業(yè)技術(shù)人員的咨詢費(fèi)用以及數(shù)字資源與現(xiàn)有資源的整合成本：另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在較高的風(fēng)險(xiǎn)，（1）轉(zhuǎn)型失敗的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)字技術(shù)與工業(yè)體系的融合尚處于起步探索階段，失敗風(fēng)險(xiǎn)較高；（2）戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常需要對(duì)企業(yè)現(xiàn)有經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略進(jìn)行重大改變，這可能會(huì)導(dǎo)致戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，包括因脫離傳統(tǒng)模式而導(dǎo)致能力資源顛覆的變異風(fēng)險(xiǎn)，以及難以和新環(huán)境相匹配的適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。

總體上而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)效率的提升作用是由其自身的先進(jìn)性所決定的，然而轉(zhuǎn)型真正的落地實(shí)施存在著較多現(xiàn)實(shí)障礙，也就是經(jīng)歷所謂的轉(zhuǎn)型“陣痛期”。大多數(shù)成本與風(fēng)險(xiǎn)是過(guò)程性的，可能會(huì)抵消掉轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的效率提升作用，一旦轉(zhuǎn)型由量變實(shí)現(xiàn)質(zhì)變，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效可能會(huì)總體向好。基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型在短期內(nèi)對(duì)于企業(yè)效率無(wú)明顯作用，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與企業(yè)的全要素生產(chǎn)率無(wú)顯著關(guān)系。

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型在長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)于企業(yè)效率具有推動(dòng)作用，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率越高。

1.2不同方向數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響

雖然學(xué)術(shù)研究常常將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為整體性概念，但騰訊研究院等機(jī)構(gòu)的調(diào)研及億歐智庫(kù)等服務(wù)商的報(bào)告指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有具體方向。總體上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為生產(chǎn)、用戶、管理和技術(shù)4個(gè)方向：生產(chǎn)轉(zhuǎn)型聚焦生產(chǎn)和研發(fā)：用戶轉(zhuǎn)型關(guān)注產(chǎn)品和服務(wù)及營(yíng)銷活動(dòng)：管理轉(zhuǎn)型面向日常管理活動(dòng)：技術(shù)轉(zhuǎn)型則針對(duì)底層技術(shù)維護(hù)投入，為其他方向轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。理論上，不同方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果各異。因?yàn)閮r(jià)值創(chuàng)造環(huán)節(jié)不同，如數(shù)字技術(shù)投入不直接作用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)；而實(shí)施難度和障礙也不同，流程改造（如生產(chǎn)、管理方向）較貼近現(xiàn)有業(yè)務(wù)，難度較低；商業(yè)模式重構(gòu)要求強(qiáng)業(yè)技融合能力，執(zhí)行難度更大。

具體而言，數(shù)字化技術(shù)投入主要涉及基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，其中較為典型的例子包括數(shù)據(jù)中臺(tái)和云計(jì)算，前者可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和管理效率，后者可以突破硬件設(shè)備的限制，加強(qiáng)企業(yè)之間的協(xié)同合作和資源共享。然而，數(shù)字化技術(shù)投入并不直接作用于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，實(shí)踐中很多企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和利用方式不夠有效，未能將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的業(yè)務(wù)服務(wù)，也有一些企業(yè)把數(shù)字化等同于上系統(tǒng)，一味地進(jìn)行IT投入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)煙囪林立③，加劇信息孤島效應(yīng)，甚至導(dǎo)致決策偏差進(jìn)而降低企業(yè)效率④。

此外，與用戶相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要針對(duì)的是產(chǎn)品和服務(wù)的升級(jí)以及商業(yè)模式的改造重組，這一領(lǐng)域涉及業(yè)技融合問(wèn)題，是目前大多數(shù)企業(yè)遇到的主要障礙。當(dāng)前許多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型停留于表面，雖然在流程上實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，但是數(shù)字化的運(yùn)營(yíng)與商業(yè)模式并未真正地與企業(yè)核心業(yè)務(wù)相融合，只是給予補(bǔ)充與完善，因此用戶相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能也無(wú)法產(chǎn)生明顯成效。基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H3a：生產(chǎn)類數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)效率提升具有推動(dòng)作用，即生產(chǎn)類數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率越高。

H3b：用戶類數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)效率無(wú)顯著推動(dòng)作用，即用戶類數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與全要素生產(chǎn)率無(wú)顯著關(guān)系。

H3c：管理類數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)效率提升具有推動(dòng)作用，即管理類數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率越高。

H3d：技術(shù)類數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)效率無(wú)顯著推動(dòng)作用，即技術(shù)類數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與全要素生產(chǎn)率無(wú)顯著關(guān)系。

2研究設(shè)計(jì)

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本選擇

2015年3月，國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在《政府工作報(bào)告》中提出了制定“互聯(lián)網(wǎng)+”計(jì)劃，同年12月，習(xí)近平總書記在出席第二屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)開(kāi)幕式上的講話中首次正式提出“數(shù)字中國(guó)”概念，開(kāi)啟了數(shù)字中國(guó)建設(shè)的新征程。因此，本文選取2015～2023年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)作為樣本，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向?qū)θ厣a(chǎn)率的影響。本文所使用的原始數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。本文剔除了信息技術(shù)類企業(yè)、金融類企業(yè)以及變量相關(guān)數(shù)據(jù)存在缺失的樣本，最終選取27178個(gè)公司一年度層面的觀測(cè)值。為了減弱異常值對(duì)實(shí)證分析的影響，本文對(duì)所有連續(xù)性變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

2.2變量選擇與說(shuō)明

2.2.1被解釋變量

全要素生產(chǎn)率（TFP）。參照已有文獻(xiàn)的研究設(shè)計(jì)，本文以全要素生產(chǎn)率（TFP，采用LP法計(jì)算）度量企業(yè)效率，同時(shí)以O(shè)P法計(jì)算的全要素生產(chǎn)率（TFP_OP）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.2.2核心解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）。在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，大多數(shù)學(xué)者所使用的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量指標(biāo)均以文本分析為基礎(chǔ)，其對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的反映仍舊是相對(duì)間接和欠準(zhǔn)確的。年報(bào)中的數(shù)字化文本信息更加多元，很難定量地體現(xiàn)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的相關(guān)投入與轉(zhuǎn)型程度。

鑒于這些情況，本文使用上市公司年報(bào)附注中在建工程、重要在建工程、開(kāi)發(fā)支出和研發(fā)費(fèi)用中披露的項(xiàng)目累計(jì)投入度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并使用企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。對(duì)數(shù)字化項(xiàng)目的識(shí)別按照以下3種方式依次進(jìn)行：（1）對(duì)項(xiàng)目信息的網(wǎng)絡(luò)搜索，信息源于相關(guān)媒體對(duì)特定項(xiàng)目的報(bào)道，以及企業(yè)通過(guò)官網(wǎng)或其他新媒體進(jìn)行的宣傳；（2）在年報(bào)正文中進(jìn)行檢索，管理層分析與討論以及企業(yè)募投資金的使用情況也包含了某些數(shù)字化項(xiàng)目；（3）參考現(xiàn)有文獻(xiàn)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典進(jìn)行補(bǔ)充。此外，本文也將數(shù)字化轉(zhuǎn)型按照投入方向分為了4個(gè)子類別，分別對(duì)應(yīng)計(jì)算得到了生產(chǎn)（DT_P）、用戶（DT_C）、管理（DT_M）和技術(shù)（DT_T）4個(gè)維度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.2.3控制變量

參照趙宸宇等、黃勃等的研究設(shè)計(jì)，本文加入了一些可能影響全要素生產(chǎn)率的控制變量，具體包括員工數(shù)量（Employ，員工總數(shù)的自然對(duì)數(shù)）、企業(yè)年齡（Age_est，樣本所在年度與成立年度之差加1后取自然對(duì)數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV，期末負(fù)債與總資產(chǎn)之比）、股權(quán)集中度（Topl，第一大股東的持股比率）、企業(yè)的股權(quán)性質(zhì)（SOE，若樣本為國(guó)有企業(yè)則取值為1，否則為0）、總資產(chǎn)收益率（ROA，財(cái)務(wù)報(bào)告期內(nèi)凈利潤(rùn)與期末總資產(chǎn)之比）、兩職合一（Dual，若董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職合一則取值為1，否則為0）、董事會(huì)規(guī)模（Board，董事會(huì)人數(shù)的自然對(duì)數(shù)）、獨(dú)立董事比例（Indep，獨(dú)立董事人數(shù)與董事會(huì)總?cè)藬?shù)之比）、企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量（Cash，財(cái)務(wù)報(bào)告期內(nèi)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量與期末總資產(chǎn)之比）以及流動(dòng)資產(chǎn)比率（Liquid，期末流動(dòng)資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比）。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

2.2.4模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)上述假設(shè)是否成立，本文構(gòu)建以下模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

3實(shí)證結(jié)果分析

3.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2匯報(bào)了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，回歸結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高并沒(méi)有帶來(lái)當(dāng)期全要素生產(chǎn)率的增加，DT的回歸系數(shù)在列（1）、（2）和（4）中，DT的回歸系數(shù)均不顯著，這一結(jié)果與假設(shè)H1一致。另外，實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)全要素生產(chǎn)率的正面作用隨著時(shí)間遞推而逐步增強(qiáng)，至t+2期時(shí)，回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這與假設(shè)H2保持一致。在添加控制變量之后，回歸系數(shù)呈現(xiàn)相同的變化特征，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有滯后性。就控制變量而言，全要素生產(chǎn)率與企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金持有和流動(dòng)資產(chǎn)比率顯著正相關(guān)，這與趙宸宇等、黃渤等的研究發(fā)現(xiàn)一致。

表3的列（1）～（4）分別呈現(xiàn)了生產(chǎn)、用戶、管理和技術(shù)類數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，其中DT_P和DT_M的回歸系數(shù)分別在1%和5%的水平上顯著大于0，表明生產(chǎn)和管理類數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了全要素生產(chǎn)率，這驗(yàn)證了本文的假設(shè)H3a和H3c。此外，DTC的回歸系數(shù)不顯著，即用戶相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)效率沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響，這與假設(shè)H3b一致。最后，DT_T的回歸系數(shù)小于0，但顯著性相對(duì)較差，這符合假設(shè)H3d。總體上而言，以上回歸結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響在不同方向上存在異質(zhì)性，具體而言，生產(chǎn)類和管理類數(shù)字化轉(zhuǎn)型收到了良好效果，而其他方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型則不然。

3.2穩(wěn)健性檢驗(yàn)⑦

3.2.1替換變量

關(guān)于全要素生產(chǎn)率的計(jì)算有多種經(jīng)典方法，本文將OP方法計(jì)算的全要素生產(chǎn)率TFP_OP作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)中的被解釋變量。此外，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的構(gòu)建中，主回歸的數(shù)字化項(xiàng)目選擇中包含了“自動(dòng)化”相關(guān)的項(xiàng)目。然而，在理論和實(shí)踐中，“自動(dòng)化”與“數(shù)字化”雖然存在著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，但是二者之間也存在著一定的差別，前者更類似于“數(shù)字化”的原始形態(tài)，而隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，“自動(dòng)化”的水平層次也發(fā)生了質(zhì)的飛躍。因此，本文將數(shù)字化項(xiàng)目中涉及“自動(dòng)化”的項(xiàng)目投入剔除，計(jì)算得到了DT1，在此基礎(chǔ)上重新進(jìn)行了回歸，結(jié)果與基準(zhǔn)回歸一致。

3.2.2改變樣本范圍

根據(jù)樣本描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，樣本中有較多企業(yè)并沒(méi)有進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)投入，這可能會(huì)對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響。因此本文剔除了累計(jì)數(shù)字化投人為0的樣本，在此基礎(chǔ)上重新進(jìn)行了回歸，回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果保持一致。

3.2.3PSM回歸

為了緩解自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用傾向性得分匹配方法（PSM），將數(shù)字化累計(jì)投入大于0的樣本歸類為處理組，而數(shù)字化累計(jì)投入為0的樣本則歸類為對(duì)照組，在此基礎(chǔ)上對(duì)處理組和對(duì)照組的樣本進(jìn)行了一對(duì)一的有放回卡尺內(nèi)最近鄰匹配。傾向性得分匹配的協(xié)變量為基準(zhǔn)回歸中的所有控制變量。PSM的回歸結(jié)果與主回歸的結(jié)果相似。

3.2.4工具變量法

本文也可能受到反向因果的影響，進(jìn)而導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)可能在企業(yè)資源、內(nèi)部管理制度和創(chuàng)新研發(fā)等方面均具有優(yōu)勢(shì)，這可能會(huì)幫助其更為容易地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此本文采用工具變量法緩解模型中潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。本文將所在行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的數(shù)字化累計(jì)投入的平均值作為第一個(gè)工具變量，這是因?yàn)槠髽I(yè)自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往會(huì)受到行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的影響，而行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在理論上與企業(yè)自身的全要素生產(chǎn)率不存在直接的關(guān)聯(lián)。此外，借鑒Bartik工具變量法的構(gòu)建思想，本文使用滯后1期的同行業(yè)其他企業(yè)的數(shù)字化累計(jì)投入均值與全部樣本企業(yè)數(shù)字化累計(jì)投入增長(zhǎng)率的乘積，作為第二個(gè)工具變量。工具變量法回歸結(jié)果與主回歸保持一致。

3.2.5其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文針對(duì)可能的遺漏變量問(wèn)題進(jìn)行了處理。（1）為了進(jìn)一步緩解自相關(guān)和異方差問(wèn)題對(duì)統(tǒng)計(jì)推斷的影響，本文使用更為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤在企業(yè)所在城市和年份層面進(jìn)行了雙重聚類調(diào)整；（2）為了進(jìn)一步緩解行業(yè)中隨時(shí)間變化的遺漏因素對(duì)回歸結(jié)果帶來(lái)的偏誤，本文控制公司和年份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步控制了行業(yè)和年份的交互固定效應(yīng)；（3）鑒于我國(guó)相對(duì)獨(dú)特的制度環(huán)境，直轄市總體上具有較大的政治和經(jīng)濟(jì)特殊性，這些地域的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能與其他地方的企業(yè)存在著明顯差異，因此本文剔除了企業(yè)所在地為直轄市的樣本，在此基礎(chǔ)上重新進(jìn)行了回歸分析。以上結(jié)果均與主回歸保持一致。

4渠道機(jī)制檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

4.1渠道機(jī)制檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)，本文借鑒黃勃等的研究設(shè)計(jì)，采用如下模型進(jìn)行研究：

其中，Mechanism表示機(jī)制檢驗(yàn)變量。針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，參照趙宸宇等的研究設(shè)計(jì)，本文采用專利申請(qǐng)數(shù)量的自然對(duì)數(shù)值（Patent）作為中介變量；針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)運(yùn)營(yíng)模式的改進(jìn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型催生了“用戶導(dǎo)向”的價(jià)值創(chuàng)造模式，使得企業(yè)產(chǎn)品增值部分更貼近于服務(wù)環(huán)節(jié)，這直接拉近了企業(yè)與用戶的距離，因此以營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）度量運(yùn)營(yíng)模式改進(jìn)帶來(lái)的業(yè)務(wù)擴(kuò)張效果，此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)對(duì)營(yíng)銷和管理環(huán)節(jié)的精細(xì)化管理，可以降低企業(yè)的費(fèi)用支出，因此使用銷售管理費(fèi)用率（SGamp;4）對(duì)此進(jìn)行度量；最后，就代理成本而言，參照李壽喜、羅進(jìn)輝等的研究設(shè)計(jì)，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turnover）可度量企業(yè)代理成本。另外，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用具有滯后性，本文將所有中介變量前置兩期作為被解釋變量進(jìn)行回歸⑧。

4.2異質(zhì)性分析

4.2.1人力資本結(jié)構(gòu)

人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有非常重要的作用。工業(yè)智能化能夠?qū)δ承┑退綅徫坏膭趧?dòng)力進(jìn)行替代，這導(dǎo)致低技能勞動(dòng)力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用變得更加有限；同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會(huì)創(chuàng)造一些新的高水平勞動(dòng)力需求，且高技能勞動(dòng)力對(duì)于內(nèi)部資源的重新配置，以及勞動(dòng)力和組織結(jié)構(gòu)的重組具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力。本文使用受教育程度刻畫員工的技能水平，將學(xué)歷水平較高的員工視為高技能勞動(dòng)力，并以員工中本科以上學(xué)歷占比（Staff_und）和研究生以上學(xué)歷占比（Staff_gra）度量企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu)。本文按照兩個(gè)度量指標(biāo)的“行業(yè)一年度”中位數(shù)將全部樣本分為高（H）低（L）兩組，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸。表5表明人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可以推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有效開(kāi)展。

4.2.2企業(yè)文化

在管理學(xué)領(lǐng)域中，企業(yè)文化是組織內(nèi)廣泛共享和強(qiáng)烈持有的規(guī)范和價(jià)值觀，補(bǔ)充正式控制系統(tǒng)，提高組織效率。就數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐而言，轉(zhuǎn)型涉及到各個(gè)環(huán)節(jié)和部門的系統(tǒng)性變革，要求組織內(nèi)部形成更強(qiáng)的協(xié)同能力，實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享。此外，轉(zhuǎn)型也要求企業(yè)形成開(kāi)放共享的理念。另外，創(chuàng)造性文化也至為關(guān)鍵。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是極具個(gè)性化的變革項(xiàng)目，需要支持冒險(xiǎn)和顛覆性思維的文化氛圍：數(shù)字技術(shù)與編碼和重復(fù)性的知識(shí)密切相關(guān)，這些可能會(huì)損傷企業(yè)的創(chuàng)新潛力，因此轉(zhuǎn)型需要崇尚創(chuàng)新的文化氛圍，幫助企業(yè)發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的正面作用。

參照Fiordelisi和Ricci的研究設(shè)計(jì)，本文以相關(guān)關(guān)鍵詞在上市公司年報(bào)中出現(xiàn)的次數(shù)占總詞數(shù)的百分比度量企業(yè)的創(chuàng)造性文化（Cul_lnov）和協(xié)作性文化（Cul_Collab）。本文分別按照創(chuàng)造性文化和協(xié)作性文化的“行業(yè)一年度”中位數(shù)進(jìn)行分組回歸。結(jié)果如表6所示，僅對(duì)于創(chuàng)造性和協(xié)作性文化較強(qiáng)的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)效率產(chǎn)生了正面影響。

4.2.3組織慣性與規(guī)模

數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是對(duì)企業(yè)更深層次的、全方位的重塑和再造，這要求組織積極實(shí)現(xiàn)自身變革以適應(yīng)轉(zhuǎn)型要求。組織慣性制約搜索能力、績(jī)效增長(zhǎng)及對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)，降低管理者選擇權(quán)和變革彈性，阻礙結(jié)構(gòu)調(diào)整與重構(gòu)，制約轉(zhuǎn)型效果。組織慣性較大的企業(yè)更難以實(shí)現(xiàn)組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)模式的調(diào)整與重構(gòu)，從而制約轉(zhuǎn)型效果。此外，企業(yè)規(guī)模也是影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的重要因素，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和投入需要較高的成本，對(duì)于一些小微企業(yè)而言，存在成本高于收益的可能性。參照連燕玲等的研究設(shè)計(jì)，本文使用標(biāo)準(zhǔn)化之后的員工人數(shù)和企業(yè)年齡的平均值度量組織慣性（Inertia），以總資產(chǎn)度量企業(yè)規(guī)模（Scale），按其“行業(yè)一年度”中位數(shù)分組進(jìn)行回歸。回歸的結(jié)果如表7所示，結(jié)果表明對(duì)于組織慣性較小和規(guī)模較大的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能提升全要素生產(chǎn)率。

5結(jié)論與政策啟示

本文基于2015～2023年項(xiàng)目投入信息構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響具有日寸滯性，在轉(zhuǎn)型初期數(shù)字化轉(zhuǎn)型未產(chǎn)生顯著影響，然而隨著時(shí)間推進(jìn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正面效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)并得到加強(qiáng)。此外，不同方向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響也存在差異，生產(chǎn)類和管理類數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)效率具有提升作用，而用戶類和技術(shù)類數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚未真正賦能企業(yè)效率。中介效應(yīng)分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新、改進(jìn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式和降低代理成本推動(dòng)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。異質(zhì)性分析的結(jié)果表明，對(duì)于人力資本結(jié)構(gòu)更優(yōu)、更加強(qiáng)調(diào)協(xié)作性文化和創(chuàng)造性文化以及組織慣性相對(duì)較小的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)效率的提升效果更為顯著。本文具有以下啟示：

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生產(chǎn)效率的提升具有明顯的滯后性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在實(shí)施初期會(huì)加劇企業(yè)所面臨的融資約束，甚至直接對(duì)短期績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持，尤其是對(duì)于轉(zhuǎn)型初期的企業(yè)而言，政府可以提供必要的融資幫助和資金支持，幫助其平穩(wěn)順利度過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“陣痛期”。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于生產(chǎn)效率的提升具有異質(zhì)性，對(duì)于一些企業(yè)而言，數(shù)字化投入的增加并不會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)效率的提升，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非多多益善，唯有企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求才是轉(zhuǎn)型的根本動(dòng)因。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎評(píng)估和明確自己的戰(zhàn)略方向，從實(shí)際需求出發(fā)，選擇與自身經(jīng)營(yíng)狀況最為契合的轉(zhuǎn)型方向，尤其應(yīng)當(dāng)避免“貪大求全”和“過(guò)猶不及”。

（3）本文發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)和管理相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)效率的提升效果最為顯著，這表明當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型在這兩個(gè)領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)取得了較好的成效，相關(guān)企業(yè)可以繼續(xù)加強(qiáng)相關(guān)投入。而對(duì)于其他方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，前期投入還沒(méi)有真正地轉(zhuǎn)化成經(jīng)濟(jì)效益，企業(yè)應(yīng)該仔細(xì)反思，結(jié)合自身經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)尋找不足，明確用戶相關(guān)的以及技術(shù)層面相關(guān)數(shù)字化設(shè)備是否得到了充分的利用。