數(shù)智化轉(zhuǎn)型如何提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力？

中圖分類號(hào)：F424.6;F270 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-8131（2025）04-0068-15

一、引言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深人推進(jìn)，制造業(yè)成為大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)領(lǐng)域。根據(jù)《2024中國(guó)制造強(qiáng)國(guó)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》，2023年我國(guó)制造業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，質(zhì)量效益維度增幅位居世界第二，持續(xù)發(fā)展指數(shù)大幅提升，基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)增加值占全球比重實(shí)現(xiàn)四連增。建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)必須實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，但目前我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展受到國(guó)際化經(jīng)驗(yàn)不足、資源分散、重復(fù)建設(shè)以及“內(nèi)卷式”競(jìng)爭(zhēng)等制約，如何有效提升制造業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力成為亟待解決的重大課題。競(jìng)爭(zhēng)力是企業(yè)生存的根本，而競(jìng)爭(zhēng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)化的過程，在不同時(shí)期和不同的經(jīng)濟(jì)形態(tài)下，企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的側(cè)重點(diǎn)各異。Porter（1985）[1認(rèn)為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是企業(yè)在與競(jìng)爭(zhēng)者、買方、賣方等進(jìn)行博弈時(shí)體現(xiàn)出的綜合能力;Barmey（2001）[2|基于資源基礎(chǔ)理論指出，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力源于其內(nèi)部資源和能力的積累運(yùn)用，是有價(jià)值的、稀缺的、難以模仿的、不可替代的。據(jù)此，本文認(rèn)為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是企業(yè)在整合內(nèi)外部資源基礎(chǔ)上形成的，通過提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)在國(guó)內(nèi)國(guó)際市場(chǎng)上獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、創(chuàng)造盈利、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的核心能力。

由于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力受到內(nèi)部和外部多重因素的共同作用，學(xué)界就企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素進(jìn)行了廣泛探討。其中，部分文獻(xiàn)針對(duì)不同類型的企業(yè)進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)分析，如中小企業(yè)（張繼彤，2005）[3」、民營(yíng)企業(yè)（張菀洺等，2022）[4」、外資企業(yè)（張雙龍等，2022）[5」、涉農(nóng)企業(yè)（李民等，2024）[6等，而專門研究制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的實(shí)證文獻(xiàn)還不多見。魏龍等（2022）[7]從專業(yè)化投入視角考察了中國(guó)制造業(yè)企業(yè)在全球價(jià)值鏈中的穩(wěn)定性，并探究了價(jià)值鏈穩(wěn)定性對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響;隋小寧等（2025）[8]利用2007—2021年中國(guó)A股制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，探究服務(wù)化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度、深度和廣度對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響及其機(jī)制;黃建軍等（2025）[9]以長(zhǎng)三角制造業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，運(yùn)用精確地理斷點(diǎn)回歸模型評(píng)估區(qū)域市場(chǎng)一體化對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響;朱富顯等（2025）[1]以2011—2023年我國(guó)地級(jí)及以上城市為樣本，考察了地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展對(duì)制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升效應(yīng)。

當(dāng)前，人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)蓬勃發(fā)展，數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為引領(lǐng)企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是企業(yè)基于“數(shù)字 + 智能”的融合邏輯，利用數(shù)智技術(shù)優(yōu)化整合企業(yè)內(nèi)外部資源，賦能生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、管理決策、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)等各環(huán)節(jié)，進(jìn)行全周期、全方位、全鏈條改造的戰(zhàn)略性變革。因此，數(shù)智化轉(zhuǎn)型必然會(huì)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)及人工智能的發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（潘藝等，2023;張娜依，2023；衛(wèi)銘等，2024）[1-13]、大數(shù)據(jù)（孫睿等，2020;周小剛等，2021）[14-15]、數(shù)字金融（張佳佳，2023）[16]以及人工智能（杜傳忠等，2024）[17]等對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響已引起學(xué)者們的關(guān)注，然而鮮有文獻(xiàn)直接考察數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響。

綜上所述，學(xué)界對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素已進(jìn)行了較為深人的探討，但針對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的研究還有待深化和拓展，尤其是數(shù)智化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)系研究需要加強(qiáng)。有鑒于此，本文在理論分析的基礎(chǔ)上，采用滬深A(yù)股上市制造業(yè)企業(yè)2011—2023年的數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響及其機(jī)制。本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于：第一，在研究視角上，從數(shù)智化維度拓展了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響因素研究;第二，在理論機(jī)制上，基于企業(yè)間關(guān)聯(lián)在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升中的作用日益凸顯的新趨勢(shì)，剖析了數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過賦能產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈價(jià)值鏈優(yōu)化來提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的傳導(dǎo)機(jī)制，為相關(guān)研究提供了思路借鑒;第三，在研究方法上，基于“三大變革”在推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展中的重要作用，從創(chuàng)新動(dòng)力、生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量3個(gè)維度構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的測(cè)度提供了新的視角和方法參考;第四，進(jìn)一步考察了數(shù)智化轉(zhuǎn)型處于不同速度狀態(tài)時(shí)，其對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力各維度的不同影響效果，揭示了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型影響的邊界條件。

二、理論分析與研究假說

如何界定和評(píng)價(jià)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是本文分析的關(guān)鍵。推動(dòng)“三大變革”（質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革）是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。“三大變革”為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了新理念、新模式和新動(dòng)力，既是我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要，也是遵循產(chǎn)業(yè)發(fā)展演化規(guī)律的必然選擇（黎智洪，2018）[18]。“動(dòng)力—效率—質(zhì)量”三元體系呈現(xiàn)良性共振耦合、極度協(xié)調(diào)耦合的發(fā)展態(tài)勢(shì)，并存在相互作用的誤差修正機(jī)制，能夠產(chǎn)生明顯的循環(huán)累積因果效應(yīng)（鄭維偉 等，2023）[19]。根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論，創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的不竭動(dòng)力，是競(jìng)爭(zhēng)力提升的根本源泉;由企業(yè)邊界理論可知，生產(chǎn)效率高低是企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)弱的直接表現(xiàn)，更是企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍和經(jīng)營(yíng)規(guī)模的決定因素;動(dòng)態(tài)能力理論認(rèn)為，企業(yè)需要通過不斷識(shí)別、整合內(nèi)部資源以應(yīng)對(duì)環(huán)境變化，企業(yè)為獲得持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)勢(shì)必要以更高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)滿足日益升級(jí)的消費(fèi)需求。總之，創(chuàng)新動(dòng)力是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的基礎(chǔ)支撐，生產(chǎn)效率是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的追求目標(biāo)，產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的核心要求，三者有機(jī)結(jié)合、共同演化，統(tǒng)一于制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力系統(tǒng)。基于此，本文從系統(tǒng)論角度將“三大變革”與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力系統(tǒng)相結(jié)合，從創(chuàng)新動(dòng)力、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量三個(gè)維度對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力展開研究。

此外，相關(guān)實(shí)證文獻(xiàn)大多基于各因素對(duì)制造企業(yè)自身能力和狀態(tài)的影響來展開機(jī)制分析，如通過影響企業(yè)的銷售能力和價(jià)格優(yōu)勢(shì)（張娜依，2023）[12]、柔性生產(chǎn)和庫存消納能力（朱富顯等，2024）[10]、經(jīng)營(yíng)成本和研發(fā)密度及人力資本（隋小寧等，2025）[8]、創(chuàng)新效率和產(chǎn)品質(zhì)量及中間品投入成本和融資成本（黃建軍等，2025）[9]等來影響企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。考慮到隨著經(jīng)濟(jì)開放和分工的持續(xù)深化，制造業(yè)企業(yè)間的聯(lián)系日益緊密，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力不僅僅取決于企業(yè)自身的發(fā)展，生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)和銷售網(wǎng)絡(luò)的改善對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的貢獻(xiàn)不斷提高，本文選擇從產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈3條路徑進(jìn)行機(jī)制分析，即重點(diǎn)探討數(shù)智化轉(zhuǎn)型如何通過賦能制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈分工、供應(yīng)鏈配置、價(jià)值鏈嵌入來提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

1.數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響

制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，貫穿于質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革的全過程。熊彼特創(chuàng)新理論認(rèn)為，創(chuàng)新是生產(chǎn)過程中內(nèi)生的，企業(yè)通過引人新生產(chǎn)要素并與原有生產(chǎn)條件進(jìn)行重新組合以推動(dòng)創(chuàng)新（田秀娟 等，2022）[20]。相比于土地、建筑物、原材料等實(shí)物要素，數(shù)智化轉(zhuǎn)型中投入的數(shù)據(jù)、知識(shí)等無形要素具備強(qiáng)價(jià)值創(chuàng)造力、高流動(dòng)性、低損耗性等特征，有利于企業(yè)創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置與整合，進(jìn)而提高企業(yè)的創(chuàng)新效率和水平;同時(shí)，企業(yè)在研發(fā)過程中借助自動(dòng)化測(cè)試、仿真設(shè)計(jì)軟件、數(shù)據(jù)集成工具等，能夠有效縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力。根據(jù)資源配置理論，企業(yè)為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化，需要對(duì)各種資源要素進(jìn)行有效配置。數(shù)智化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)從傳統(tǒng)制造向智能制造躍遷。企業(yè)應(yīng)用以人工智能為代表的數(shù)智技術(shù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析輔助生產(chǎn)決策甚至實(shí)現(xiàn)智能決策，有利于企業(yè)構(gòu)建全面高效的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理體系，從而優(yōu)化資源配置，提高生產(chǎn)效率（劉斌 等，2016）[21]。企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、AI畫像等技術(shù)，能夠精準(zhǔn)把握客戶偏好，為客戶提供定制化產(chǎn)品和服務(wù)，滿足不斷變化的差異化需求（Gunther et al.，2017;余號(hào)等，2023）[2223]；同時(shí)，制造業(yè)APP、自動(dòng)化控制、數(shù)字溯源等技術(shù)和裝備的應(yīng)用使企業(yè)的要素配置和質(zhì)量管理能力不斷增強(qiáng)，資源利用效率和產(chǎn)品質(zhì)量大幅提高，從而顯著提高客戶滿意度。總之，制造業(yè)企業(yè)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效增強(qiáng)創(chuàng)新動(dòng)力、提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)力的顯著躍升。

基于以上分析，提出假說H1：數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

2.數(shù)智化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)鏈分工與制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

隨著以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)迅速發(fā)展，數(shù)智化轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)鏈深度融合，重構(gòu)了制造業(yè)企業(yè)間的分工協(xié)作方式。交易成本理論認(rèn)為，企業(yè)是選擇專業(yè)化分工還是選擇縱向一體化參與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作，取決于其能否通過內(nèi)部控制協(xié)調(diào)有效降低市場(chǎng)交易成本（Femandes et al.，2012）[24]。在數(shù)智化轉(zhuǎn)型加快推進(jìn)的背景下，交易成本降低已成必然趨勢(shì)。首先，數(shù)智化轉(zhuǎn)型使交易信息的傳播、接收與儲(chǔ)存更為便捷，提高了企業(yè)與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間的匹配效率與質(zhì)量，驅(qū)動(dòng)其將非核心業(yè)務(wù)外包給其他經(jīng)濟(jì)主體。其次，數(shù)智化轉(zhuǎn)型提高了標(biāo)的產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格、評(píng)價(jià)等關(guān)鍵信息的可獲取性，使上下游企業(yè)間的溝通更加高效透明，大大降低了談判成本。基于利潤(rùn)最大化原則，談判成本越低，企業(yè)越可能外購(gòu)部分產(chǎn)品而非自行生產(chǎn)，從而深化專業(yè)化分工。最后，數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于降低監(jiān)督成本及其他相關(guān)成本，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)間分工協(xié)作。一方面，企業(yè)利用數(shù)智技術(shù)能夠及時(shí)與交易對(duì)象溝通調(diào)整異常情況，降低糾錯(cuò)成本;另一方面，若發(fā)生合約中止等情況，數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于降低企業(yè)尋找新合作伙伴所耗費(fèi)的機(jī)會(huì)成本，為企業(yè)間的分工合作提供有力支撐，使外購(gòu)產(chǎn)品的比較優(yōu)勢(shì)更加凸顯。

產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作專業(yè)化有助于企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、提高要素配置效率和產(chǎn)品供給質(zhì)量等，從而提升其核心競(jìng)爭(zhēng)力（馬融等，2024）[25]。專業(yè)化分工通過買賣部分中間產(chǎn)品將上下游企業(yè)聯(lián)系起來，推動(dòng)各項(xiàng)生產(chǎn)要素和資源流入效率更高的生產(chǎn)部門，使企業(yè)能夠更充分地發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，并深耕其專業(yè)領(lǐng)域（Maryna，2021）[26]。企業(yè)間分工協(xié)作形成的知識(shí)外溢使企業(yè)可以通過引進(jìn)、吸收和學(xué)習(xí)模仿等方式不斷增強(qiáng)自身技術(shù)水平，提高生產(chǎn)能力和效率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升。此外，較高的專業(yè)化分工程度使產(chǎn)品信息更易于比較，一定程度上加劇了可替代產(chǎn)品之間的競(jìng)爭(zhēng)（施炳展等，2020）[27]，倒逼企業(yè)不斷提高供給質(zhì)量，通過“以質(zhì)取勝”塑造競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)。

基于以上分析，提出假說H2：數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈分工提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

3.數(shù)智化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈配置與制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

數(shù)智化轉(zhuǎn)型使傳統(tǒng)的“供應(yīng)商—生產(chǎn)商—批發(fā)商—零售商\"供應(yīng)鏈配置模式被逐步打破，整個(gè)制造業(yè)供應(yīng)鏈呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)化、動(dòng)態(tài)化趨勢(shì)（Kamalaldin et al.，2020;Chauhan et al.，2023）[28-29]。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理理論，企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈配置模式的選擇實(shí)質(zhì)上是企業(yè)選擇何種方式（集中化或多元化）與上下游企業(yè)進(jìn)行合作。數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)更好地掌握上游供應(yīng)商和下游客戶的動(dòng)態(tài)變化，消除彼此間的合作障礙，并避免供應(yīng)鏈過于冗長(zhǎng)，推動(dòng)上下游企業(yè)高效對(duì)接。與此相對(duì)應(yīng)，企業(yè)必須調(diào)整優(yōu)化自身組織架構(gòu)以適應(yīng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型要求，積極與供應(yīng)鏈各參與方協(xié)調(diào)合作，這將削弱企業(yè)在供應(yīng)鏈配置決策中的集中化傾向。同時(shí)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型會(huì)推動(dòng)物流智慧化升級(jí)，企業(yè)對(duì)物質(zhì)資源的調(diào)配能力得以提高，有助于降低企業(yè)供應(yīng)鏈配置的集中度。企業(yè)利用數(shù)智技術(shù)推進(jìn)倉庫儲(chǔ)位與產(chǎn)品布局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)系統(tǒng)和配送系統(tǒng)零距離對(duì)接，能夠有效提升上下游企業(yè)間原材料、中間品和產(chǎn)成品等資源的交換效率;此外，智慧物流基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析預(yù)測(cè)，能夠有效滿足不同交易對(duì)象的配送需求，實(shí)現(xiàn)企業(yè)間的多元化合作。因此，數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈配置的多元化（巫強(qiáng)等，2023）[3]。

供應(yīng)鏈配置多元化對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升具有積極影響。當(dāng)前，全球供應(yīng)鏈韌性和安全水平亟待提升，供應(yīng)鏈配置的靈活性有助于企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)。供應(yīng)鏈集中度降低，意味著企業(yè)可以更加靈活地調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策，以適應(yīng)市場(chǎng)變化或緊急情況，有助于企業(yè)獲得持久穩(wěn)定的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，企業(yè)與上下游間開展多樣化交流合作有利于技術(shù)、品牌、人才、客戶需求等資源共享，并可以通過將這些外部資源轉(zhuǎn)化為異質(zhì)性稟賦來增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)力。此外，供應(yīng)鏈配置多元化能夠增強(qiáng)企業(yè)在供應(yīng)鏈談判中的地位（沙文兵 等，2024）[31]，減少上下游交易對(duì)象的利益侵占行為，助力企業(yè)贏得更多的利潤(rùn)份額。

基于以上分析，提出假說H3;數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過推動(dòng)供應(yīng)鏈配置多元化提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

4.數(shù)智化轉(zhuǎn)型、價(jià)值鏈嵌入與制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

在全球化背景下，制造業(yè)企業(yè)積極探索嵌人全球價(jià)值鏈的有效路徑，并致力于價(jià)值鏈地位的提升。數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)從“人口紅利”嵌人到\"數(shù)智紅利”嵌入的轉(zhuǎn)變，從而提升企業(yè)的全球價(jià)值鏈嵌人度。數(shù)智化轉(zhuǎn)型使企業(yè)對(duì)低端勞動(dòng)力的需求減少，且轉(zhuǎn)型過程中對(duì)低端勞動(dòng)力的替代效應(yīng)小于對(duì)有形資產(chǎn)的擠占效應(yīng)，能夠有效降低生產(chǎn)成本;同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用為提升勞動(dòng)力知識(shí)水平和技能等提供了豐富的教育資源和高效的學(xué)習(xí)方式，有助于企業(yè)人力資本水平提升，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)深度嵌入全球價(jià)值鏈（Acemoglu et al.，2020;Damioli et al.，2021）[3-33]。隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，企業(yè)勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料、勞動(dòng)對(duì)象的傳統(tǒng)組合方式將發(fā)生質(zhì)變，推動(dòng)企業(yè)形成新的生產(chǎn)函數(shù)，引發(fā)企業(yè)生產(chǎn)模式顛覆性升級(jí)。在此過程中，企業(yè)供應(yīng)、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)的資源配置不斷優(yōu)化，生產(chǎn)效率得以全面提升。根據(jù)異質(zhì)性貿(mào)易理論，企業(yè)生產(chǎn)效率提高將推動(dòng)其全球價(jià)值鏈嵌人度不斷加深（呂越 等，2020）[34]。

隨著企業(yè)更深地融入全球價(jià)值鏈，其競(jìng)爭(zhēng)力也會(huì)得到相應(yīng)提升。嵌入全球價(jià)值鏈?zhǔn)蛊髽I(yè)能夠融人更加廣闊的市場(chǎng)（魏龍 等，2022）[7]，激勵(lì)其通過擴(kuò)大勞動(dòng)力、資本、中間品投人等獲得規(guī)模效應(yīng)，提高全要素生產(chǎn)率。在不斷嵌人全球價(jià)值鏈的過程中，企業(yè)中間品投入效應(yīng)表現(xiàn)為質(zhì)量轉(zhuǎn)移效應(yīng)和種類成本效應(yīng)。一方面，嵌入全球價(jià)值鏈的企業(yè)通過進(jìn)口高質(zhì)量投入品實(shí)現(xiàn)質(zhì)量提升;另一方面，生產(chǎn)過程在全球市場(chǎng)的優(yōu)化配置進(jìn)一步促進(jìn)了國(guó)際分工。基于比較優(yōu)勢(shì)理論，企業(yè)進(jìn)口中間品與自身產(chǎn)品存在互補(bǔ)性，全球價(jià)值鏈嵌人度的提高意味著企業(yè)擁有更多的選擇余地（楊仁發(fā)等，2023）[35]，即可選的投入品種類更多、質(zhì)量更高，這將在一定程度上降低中間品投入成本，使企業(yè)擁有更充足的資金用于提升競(jìng)爭(zhēng)力。

基于以上分析，提出假說H4：數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過提高全球價(jià)值鏈嵌入度提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

1.基準(zhǔn)模型設(shè)定

為考察數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

其中，下表 i 和 χ_t 分別代表企業(yè)和年份，被解釋變量“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力”（ MEC_it ）為制造業(yè)企業(yè) i 在 χ_t 年的競(jìng)爭(zhēng)力水平，核心解釋變量“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”（ DI_it ）為制造業(yè)企業(yè) i 在 Ψ_t 年的數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平， CT_it 表示一系列控制變量， θ_i 和 μ_t 分別表示個(gè)體（企業(yè)）固定效應(yīng)和時(shí)間（年份）固定效應(yīng)， ε_it 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（1）制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平的測(cè)度。現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)有單一指標(biāo)和綜合指標(biāo)兩類方法。采用單一指標(biāo)進(jìn)行分析較為簡(jiǎn)便，但系統(tǒng)性不足。在綜合指標(biāo)法中，有代表性的是金碚（2003）[36]基于規(guī)模、增長(zhǎng)、效率三大維度構(gòu)建的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系。基于前文理論分析，本文從創(chuàng)新動(dòng)力、生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量3個(gè)維度構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，進(jìn)而對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)估。在創(chuàng)新動(dòng)力維度，考慮到技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的核心來源，生產(chǎn)設(shè)備等固定資產(chǎn)是企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，當(dāng)前政府對(duì)企業(yè)的補(bǔ)貼具有較強(qiáng)的支持技術(shù)創(chuàng)新偏向，選取“研發(fā)投入強(qiáng)度”“研發(fā)人員占比”“發(fā)明專利授權(quán)量”“固定資產(chǎn)占比”“政府補(bǔ)貼水平\"5個(gè)指標(biāo)。在生產(chǎn)效率維度，從利潤(rùn)能力、收益質(zhì)量、資本使用效率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、經(jīng)營(yíng)效率等方面選取“利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率\"“營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比率\"“凈資產(chǎn)收益率”“勞動(dòng)生產(chǎn)率”“存貨周轉(zhuǎn)率\"5個(gè)指標(biāo)。在產(chǎn)品質(zhì)量維度，從企業(yè)文化、標(biāo)準(zhǔn)化水平、質(zhì)量管理、產(chǎn)品質(zhì)量、客戶滿意度等方面選取“質(zhì)量文化”“標(biāo)準(zhǔn)化水平”“質(zhì)量管理體系認(rèn)證”“出口技術(shù)復(fù)雜度”“客戶穩(wěn)定性\"5個(gè)指標(biāo)。各指標(biāo)的測(cè)算方法見表1。對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用熵權(quán)法進(jìn)行賦權(quán)，采用TOPSIS法計(jì)算得到樣本企業(yè)在樣本期間的競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)。

表1制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（2）制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)度。參考張秀娥等（2025）[39]的做法，采用文本分析法測(cè)量企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平。具體來講，基于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造、現(xiàn)代信息系統(tǒng)4個(gè)維度選取99個(gè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，計(jì)算企業(yè)年報(bào)中數(shù)智化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞頻;考慮到詞頻數(shù)呈現(xiàn)明顯的右偏特征，將詞頻數(shù)加1后取自然對(duì)數(shù)得到“數(shù)智化轉(zhuǎn)型\"變量。

（3）控制變量選取。參考袁淳等（2021）[40]的研究，從企業(yè)和地區(qū)層面選取以下控制變量：一是“上市時(shí)間”，用當(dāng)年年份與企業(yè)上市年份之差加1的自然對(duì)數(shù)值衡量;二是“企業(yè)規(guī)模”，用企業(yè)年末營(yíng)業(yè)收入的自然對(duì)數(shù)值衡量;三是“資產(chǎn)負(fù)債率”，用企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)之比衡量;四是“賬面市值比”，用企業(yè)股票市價(jià)與賬面價(jià)值（每股）之比衡量;五是“托賓Q值”，用企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與重置資本之比衡量；六是“最大股東持股比例”;七是“地區(qū)金融深化程度”，用企業(yè)所在省份金融機(jī)構(gòu)存貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比衡量;八是“地區(qū)外貿(mào)依存度”，用企業(yè)所在省份進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比衡量。

2.樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取滬深A(yù)股上市制造業(yè)（按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)）企業(yè)作為研究對(duì)象，樣本期間為2011—2023年。剔除樣本期間ST類樣本以及數(shù)據(jù)缺失樣本，最終得到25867個(gè)觀測(cè)值;為避免極端值的影響，對(duì)各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行上下 1% 分位點(diǎn)的縮尾處理。其中，企業(yè)年報(bào)的文本數(shù)據(jù)來自同花順（iFinD）數(shù)據(jù)庫，標(biāo)準(zhǔn)化水平的數(shù)據(jù)整理自企查查數(shù)據(jù)庫，出口技術(shù)復(fù)雜度數(shù)據(jù)來自中國(guó)海關(guān)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫，其余企業(yè)層面的數(shù)據(jù)源自國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，地區(qū)層面的數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年度的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)金融年鑒和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸

基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)結(jié)果見表3。無論是否加入控制變量和固定效應(yīng)，“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的回歸系數(shù)均顯著為正，表明制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平的提升對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著正向影響。在同時(shí)控制固定效應(yīng)和控制變量的模型中，“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的系數(shù)為0.0041，意味著制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平每提升1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，競(jìng)爭(zhēng)力將提升 1.71%① （余明桂等，2022）[4I]。因此，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升效應(yīng)兼具統(tǒng)計(jì)顯著性和經(jīng)濟(jì)顯著性，本文提出的假說H1得到驗(yàn)證。進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力3個(gè)維度的影響，回歸結(jié)果見表4。數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的3個(gè)維度（創(chuàng)新動(dòng)力、生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量）均具有顯著的正向影響，其中對(duì)創(chuàng)新動(dòng)力維度的促進(jìn)作用最為顯著。

表3基準(zhǔn)回歸結(jié)果

續(xù)表3

注：*、****分別表示在 10% 6、5%.1% 的水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為經(jīng)個(gè)體聚類調(diào)整后的 Φ_t 值，下表同。

表4競(jìng)爭(zhēng)力分維度檢驗(yàn)結(jié)果

注：所有模型均控制了控制變量以及企業(yè)和年份固定效應(yīng)，限于篇幅，控制變量和常數(shù)項(xiàng)估計(jì)結(jié)果略，下表同。

2.內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為緩解基準(zhǔn)模型中可能存在的反向因果關(guān)系、遺漏變量等的內(nèi)生性問題，采用工具變量法進(jìn)行處理。本文選取了2個(gè)工具變量：一是以企業(yè)所在省份氣候物理風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年度《中國(guó)氣候變化藍(lán)皮書》）為“工具變量1”。企業(yè)所在省份的氣候物理風(fēng)險(xiǎn)越高，越不利于數(shù)智化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和維護(hù)以及高素質(zhì)高技能人才的引進(jìn)，進(jìn)而不利于企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，滿足工具變量的相關(guān)性條件;同時(shí)，氣候物理風(fēng)險(xiǎn)是不受人為干預(yù)的自然因素，滿足工具變量的外生性條件。二是參考黃群慧等（2019）[42]的做法，以企業(yè)所在省份上一年互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與1984年每百人固定電話數(shù)的交乘項(xiàng)為“工具變量2”。企業(yè)所在省份的互聯(lián)網(wǎng)普及率與固定電話普及率反映了地區(qū)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，會(huì)影響企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，但與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間不存在必然關(guān)聯(lián)，因而滿足工具變量的相關(guān)性和外生性條件。分別采用2個(gè)工具變量進(jìn)行2SLS檢驗(yàn)的結(jié)果見表5，兩個(gè)工具變量均不存在識(shí)別不足和弱工具變量問題。第一階段的回歸結(jié)果顯示，“工具變量1”與“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”顯著負(fù)相關(guān)，“工具變量2”與數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān);第二階段的回歸結(jié)果顯示，工具變量擬合的“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”系數(shù)均顯著為正。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，在緩解模型內(nèi)生性問題后，“數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著提升了制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力”的結(jié)論依然成立。

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文分析結(jié)果的可靠性，進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是替換核心變量。第一，考慮到企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力最終體現(xiàn)為市場(chǎng)占有率，因而采用企業(yè)的市場(chǎng)份額（營(yíng)業(yè)收入占同行業(yè)所有企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的比重）作為被解釋變量（“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力1\"），重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)。第二，采用與數(shù)智化轉(zhuǎn)型相關(guān)的固定資產(chǎn)項(xiàng)目（固定資產(chǎn)科目名稱中包含“電子設(shè)備\"“計(jì)算機(jī)”\"數(shù)據(jù)設(shè)備\"等特征詞的項(xiàng)目）占總資產(chǎn)的比重（“數(shù)智化轉(zhuǎn)型1”）測(cè)度企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平（吳勛 等，2024）[43]，以其為核心解釋變量，重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)。二是剔除特殊樣本。第一，參考康衛(wèi)國(guó)和李梓峻（2022）[44的研究，為避免2015年和2016年股災(zāi)對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的干擾，將這兩年的樣本刪除后重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)。第二，考慮到創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)多屬于高新技術(shù)企業(yè)，與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等密切相關(guān)，剔除創(chuàng)業(yè)板企業(yè)樣本后重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)。三是消除企業(yè)策略性行為的影響。第一，考慮到企業(yè)在年報(bào)中是否披露與數(shù)智化轉(zhuǎn)型相關(guān)信息受到其策略性信息披露傾向的影響，剔除數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平為零的樣本后重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)。第二，借鑒趙璨等（2020）[45]的研究，通過模型擬合企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型信息的正常披露水平，剔除信息披露明顯夸大的樣本（殘差值位于前 20% 的樣本），重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)。上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果見表6，均支持“數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力”的結(jié)論，表明本文分析結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表5內(nèi)生性處理結(jié)果（2SLS）

表6穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.機(jī)制檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型能否通過賦能產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型：

其中， M_it 為機(jī)制變量，其他變量與基準(zhǔn)模型一致。根據(jù)前文理論分析，選取以下3個(gè)機(jī)制變量：一是“專業(yè)化分工程度”。借鑒袁淳等（2021）[40]的研究，采用價(jià)值增值法度量企業(yè)的專業(yè)化分工程度，以其表征企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈分工水平，其值越大則產(chǎn)業(yè)鏈分工程度越高。二是“供應(yīng)鏈集中度”。參考巫強(qiáng)和姚雨秀（2023）[30]的做法，采用當(dāng)年前五大供應(yīng)商采購(gòu)比例和前五大客戶銷售比例的均值衡量企業(yè)的供應(yīng)鏈集中度，其值越大則企業(yè)供應(yīng)鏈配置的集中化水平越高，也就是企業(yè)供應(yīng)鏈配置的多元化水平越低。三是“全球價(jià)值鏈嵌入”。參考呂越等（2020）[34]的研究，將企業(yè)數(shù)據(jù)庫與海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配（通過企業(yè)股票代碼匹配），測(cè)算得到2011—2016年樣本企業(yè)的全球價(jià)值鏈嵌入度，其值越大則企業(yè)嵌入全球價(jià)值鏈的程度越深。

機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果見表7。“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”對(duì)“專業(yè)化分工程度”的回歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈分工；“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”對(duì)“供應(yīng)鏈集中度”的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)智化轉(zhuǎn)型推動(dòng)了制造業(yè)企業(yè)的供應(yīng)鏈配置多元化；“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”對(duì)“全球價(jià)值鏈嵌入度”的回歸系數(shù)顯著為正，表明數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于制造業(yè)企業(yè)深度嵌入全球價(jià)值鏈。由此，假說H2、H3、H4得到驗(yàn)證。

表7機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

五、進(jìn)一步的討論

1.企業(yè)生命周期異質(zhì)性

借鑒張芳和于海婷（2024）[46]、黃宏斌等（2024）[47]的研究，采用現(xiàn)金流組合法劃分企業(yè)的生命周期，進(jìn)而將樣本企業(yè)劃分為“成長(zhǎng)期企業(yè)”“成熟期企業(yè)”“衰退期企業(yè)”三組，分別進(jìn)行基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表8的PanelA。數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了成長(zhǎng)期和成熟期制造業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力提升，且對(duì)成熟期企業(yè)的促進(jìn)作用更顯著，但對(duì)衰退期企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響不顯著。可能的原因是：成長(zhǎng)期的企業(yè)通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來更多收益，推進(jìn)企業(yè)成長(zhǎng)，但受企業(yè)規(guī)模等因素的制約，其從數(shù)智化轉(zhuǎn)型中獲得的紅利少于成熟期企業(yè);成熟期企業(yè)擁有更充足的資金、技術(shù)、人才等要素資源，能夠通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，并進(jìn)一步提高市場(chǎng)地位，因此，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)成熟期企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升作用更顯著;而衰退期企業(yè)通常面臨著市場(chǎng)萎縮、資金緊張、人才流失等問題，導(dǎo)致數(shù)智化轉(zhuǎn)型效果欠佳，競(jìng)爭(zhēng)力難以得到有效提升。

2.行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度異質(zhì)性

采用付劍茹等（2022）[48]的方法計(jì)算行業(yè)勒納指數(shù)，根據(jù)其中位數(shù)將樣本劃分為“行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)”和“行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)弱\"兩組，分別進(jìn)行基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表8的PanelB。數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了競(jìng)爭(zhēng)較強(qiáng)行業(yè)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升，但對(duì)競(jìng)爭(zhēng)較弱行業(yè)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力沒有顯著影響。可能的原因是：當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較強(qiáng)時(shí)，企業(yè)面臨更嚴(yán)峻的外部挑戰(zhàn)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，不僅會(huì)倒逼其加快數(shù)智化轉(zhuǎn)型，而且會(huì)促使其更有效地利用數(shù)智化轉(zhuǎn)型改進(jìn)生產(chǎn)方式、優(yōu)化資源配置、提升市場(chǎng)地位，進(jìn)而強(qiáng)化自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

3.地區(qū)市場(chǎng)化水平異質(zhì)性

參考張樹山和谷城（2024）[49]的研究，使用樊綱等編制的市場(chǎng)化指數(shù)衡量企業(yè)所在省份的市場(chǎng)化水平，根據(jù)其中位數(shù)將樣本劃分為“市場(chǎng)化水平高”和“市場(chǎng)化水平低”兩組，分別進(jìn)行基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表8的PanelC。數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了市場(chǎng)化水平較高地區(qū)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升，但對(duì)市場(chǎng)化水平較低地區(qū)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力沒有顯著影響。可能的原因是;地區(qū)市場(chǎng)化水平的提高有利于資源配置效率提升和信息環(huán)境優(yōu)化，企業(yè)能夠更好地通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型獲取更多的優(yōu)質(zhì)資源和市場(chǎng)信息，從而更有效地提高企業(yè)的創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率，并降低不確定性和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力得到更顯著的提升。

表8異質(zhì)性分析結(jié)果

4.數(shù)智化轉(zhuǎn)型波動(dòng)的影響

企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型受到內(nèi)外部多種因素的影響，不僅轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)不同，且轉(zhuǎn)型力度和速度可能發(fā)生變化，從而導(dǎo)致轉(zhuǎn)型波動(dòng)，并由此形成不同的轉(zhuǎn)型狀態(tài)。本文借鑒杜善重和馬連福（2024）[50]的研究，根據(jù)轉(zhuǎn)型的相對(duì)速度將制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型分為加速、勻速、減速3種狀態(tài)。具體方法為：計(jì)算企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的相對(duì)速度（ DIV_i，t ），即 DIV_i，t=（DI_i，t-DI_i，t-1）/DI_i，t-1 ，其中， DI_i，t 為企業(yè)當(dāng)年的數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平，DI_i，t-1 為企業(yè)上一年度的數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平。當(dāng) DIV_i，tgt;0 時(shí)，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型處于加速狀態(tài)；當(dāng) DIV_i，t=0 時(shí)，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型處于勻速狀態(tài);當(dāng) DIV_i，tlt;0 時(shí)，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型處于減速狀態(tài)。據(jù)此將樣本劃分為“加速轉(zhuǎn)型”“勻速轉(zhuǎn)型”“減速轉(zhuǎn)型”3組，同時(shí)以“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力”及其3個(gè)維度為被解釋變量，分別進(jìn)行基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表9。當(dāng)處于加速狀態(tài)時(shí)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力及其3個(gè)維度的影響均顯著為正（3個(gè)維度中，對(duì)創(chuàng)新動(dòng)力的影響最顯著，對(duì)生產(chǎn)效率的影響次之，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響最小）;當(dāng)處于勻速狀態(tài)時(shí)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型僅對(duì)創(chuàng)新動(dòng)力具有顯著正向影響;當(dāng)處于減速狀態(tài)時(shí)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力及各維度均不存在顯著影響。總體來看，只有在轉(zhuǎn)型加速時(shí)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升作用才能顯現(xiàn)。

表9數(shù)智化轉(zhuǎn)型波動(dòng)的影響及競(jìng)爭(zhēng)力不同維度的差異

六、結(jié)論與啟示

本文利用滬深A(yù)股上市制造業(yè)企業(yè)2011—2023年的數(shù)據(jù)，從創(chuàng)新動(dòng)力、生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量3個(gè)維度評(píng)估企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響及其傳導(dǎo)路徑，主要結(jié)論如下：第一，數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著提升了制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，且對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力的3個(gè)維度（創(chuàng)新動(dòng)力、生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量）均具有顯著的正向影響，其中對(duì)創(chuàng)新動(dòng)力的促進(jìn)作用最為顯著;第二，數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分工、供應(yīng)鏈配置多元化、全球價(jià)值鏈嵌入度提升，從而通過賦能產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈價(jià)值鏈來提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力;第三，數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了成長(zhǎng)期和成熟期制造業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力提升（對(duì)成熟期企業(yè)的促進(jìn)作用更顯著），但對(duì)衰退期制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響不顯著;第四，數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了競(jìng)爭(zhēng)較強(qiáng)行業(yè)、市場(chǎng)化水平較高地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升，但對(duì)競(jìng)爭(zhēng)較弱行業(yè)、市場(chǎng)化水平較低地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力沒有顯著影響;第五，數(shù)智化轉(zhuǎn)型僅在處于加速狀態(tài)時(shí)能夠顯著提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，處于勻速和減速狀態(tài)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響不顯著。

基于以上研究結(jié)論，本文得到以下3點(diǎn)啟示。第一，充分發(fā)揮數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革的引領(lǐng)和推動(dòng)作用，以數(shù)智化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力持續(xù)提升。首先，通過數(shù)智化平臺(tái)為產(chǎn)學(xué)研融合搭建橋梁，推動(dòng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)需求有效對(duì)接，加快原始創(chuàng)新能力建設(shè)與科技成果轉(zhuǎn)化。其次，圍繞數(shù)據(jù)、技術(shù)、人才等要素培育效率提升與價(jià)值創(chuàng)造的重要支撐點(diǎn)，不斷提升要素配置效率和利用效率。最后，利用數(shù)智技術(shù)提升產(chǎn)品、工程、服務(wù)的供給質(zhì)量，打造以技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、品牌、質(zhì)量、服務(wù)等為核心的發(fā)展新動(dòng)能，構(gòu)建個(gè)性化多樣化品質(zhì)化供給體系。第二，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈價(jià)值鏈耦合共進(jìn)，增強(qiáng)企業(yè)全球競(jìng)爭(zhēng)力和國(guó)際話語權(quán)。優(yōu)化生產(chǎn)力海外布局，提升企業(yè)境外投資質(zhì)量和水平，深人開展國(guó)際產(chǎn)業(yè)與投資合作，探索構(gòu)建新型國(guó)際伙伴關(guān)系；支持各類經(jīng)營(yíng)主體在全球范圍匯聚和配置先進(jìn)優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素，著力構(gòu)建防范應(yīng)對(duì)全球“斷鏈”的應(yīng)急機(jī)制，不斷提升企業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈價(jià)值鏈中的地位。第三，全面推動(dòng)營(yíng)商環(huán)境迭代升級(jí)，著力破解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的堵點(diǎn)、難點(diǎn)、痛點(diǎn)問題。一方面，要充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，創(chuàng)造更加公平、更有活力的市場(chǎng)環(huán)境，并以數(shù)智化轉(zhuǎn)型提升要素資源配置效率。另一方面，要完善政府宏觀調(diào)控和經(jīng)濟(jì)治理機(jī)制，著重提升政府的市場(chǎng)管理能力，加強(qiáng)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，維護(hù)市場(chǎng)秩序，保證各類經(jīng)濟(jì)主體依法平等使用生產(chǎn)要素、公平參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

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How Does Digital and Intelligent Transformation Enhance the Competitiveness of Manufacturing Enterprises ： The Empowering Mechanism for the Industrial Chain， Supply Chain，and Value Chain

LI Jin-ye，LI Qian-qian （School ofEconomicsand Management，Xinjiang University，Urumqi 83oo46，Xinjiang，China）

Summary： Currently，the unprecedented changes in the world are accelerating，and the global economic landscape is undergoing profound adjustments.Building a manufacturing powerhouse is an inevitable choice for China.In the context of the new era，enhancing the competitiveness of the manufacturing industry is an important goal for building a manufacturing powerhouse，and digital and intelligent transformation is the key path to achieving this goal.

Based on the CSMAR database，iFinD database，Qichacha database，China Customs Trade Database， China Statistical Yearbook，Provincial（DistrictandMunicipal）Statistical Yearbook，and China Financial

Yearbook，this paper selects manufacturing enterprises listed on the Shanghai and Shenzhen A-shares from 2011 to 2023 as the research objects.Referring to the method of Zhang Xiu'e et al.（2O25），the text analysis method isused to obtain the measurement indicators of enterprises’digital and intellgent transformation. Combined with the entropy weight method，an evaluation index system forthe competitiveness of manufacturing enterprises is constructed from three dimensions：motivation，efficiency，and quality.The research findings are asfollows：First，digital and inteligent transformation significantlyenhances thecompetitivenessof manufacturing enterprises.After a series of robustness tests and endogeneity tests，a consistent conclusion can still be drawn.Second，digital and intellgent transformation enhances the competitiveness of manufacturing enterprises through the industrial chain division effect，supply chain configuration effct，andvalue chain embedding efect.Third，digital and intelligent transformation significantly enhances the competitivenessof manufacturing enterprises in the maturity stage，high-competition industries，and regions with a beter business environment.In addition，only when the digital and intelligent transformation is inan accelerating state can it significantly promote the improvement of enterprises’competitiveness in all dimensions.

Compared with previous literature，the possible innovations of this paper are as follows：Firstly，focusing on quality transformation，efficiency transformation，andpower transformation，a multi-dimensional and quantifiable evaluation system for the competitiveness of manufacturing enterprises is constructed.This provides a new perspective for measuring competitiveness and enhances the scientific validityand explanatory power of empirical tests.Secondly，it expands the research field of the digital economy and the construction of a manufacturing powerhouse.Specifically，it places digital and intelligent transformation and enterprise competitiveness within the same framework，examines whether digital and intelligent transformation can enhance the competitiveness of manufacturing enterprises，and explores the impacts exerted by industrial chain division of labor，supply chain configuration，and value chain embedding. Thirdly，the study examines the varying impact effects of digital and intelligent transformation on different dimensions of manufacturing enterprises’ competitivenessunder diferent speed conditions.This reveals the boundary conditions of the influence of enterprises’ digital and intelligent transformation.

The topic discussed in this paper holds significant research value and importance. Theoretically，it elucidates how digital and intelligent transformation boosts the competitiveness of manufacturing enterprises by empowering the industrial chain，supply chain，and value chain. This provides a reference for understanding the transmission path between digital transformation and competitiveness enhancement.Practicall，it investigates the differential impacts ofdigital and intellgent transformation on the competitivenessof manufacturing enterprises across different life cycles，competition levels，and business environments. This helps to guide theimprovement of competitiveness ina location-specific manner and broadens the policy thinking for building a strong manufacturing sector.

Keywords ： digital and intelligent transformation; competitiveness of manufacturing enterprises ; industrial chain division of labor； supply chain configuration；value chain embedding

CLCnumber：F424.6;F270 Document code： A Article ID：1674-8131（2025） 04-0068-15

（編輯：朱艷；劉仁芳）