數字化轉型如何影響企業財務績效
——基于結構方程的多重中介效應分析

白福萍，劉東慧，董凱云

（山東理工大學 管理學院，山東 淄博 255000）

一、引 言

在百年變局與世紀疫情交織疊加、全球經濟遭遇逆流的背景下，以數字技術為主要驅動力的新一輪科技革命和產業變革正加速演進。數字技術作為一種新的生產要素，與實體經濟深度融合，成為推動產業高質量發展的全新引擎，引導著傳統經濟向數字化轉型邁進。作為國民經濟的主體，制造業必然是數字化轉型的主陣地。將新一代數字技術應用于制造企業，利用數據要素打通企業生產、運營、銷售、管理、研發創新各環節，可以幫助企業改變傳統的生產運營模式（如自動化流水線）、銷售模式（批發、零售）、管理模式（如非標準化決策）、研發創新模式（如自主研發），實現制造企業各要素、各環節高效協同、智能創新［1］，從而推動企業向以用戶價值為中心的數字化商業模式轉型，促使企業通過數字化轉型開辟創造商業價值的新途徑［2］。

然而，實體企業的數字化轉型并非易事，這是一個系統性的過程。盡管數字化轉型已經在企業經營發展的諸多方面展現出強大優勢，但其能否顯著提升實體企業財務績效，還未有定論。一方面，企業在數字化轉型實踐中不僅要擺脫傳統經營模式的路徑依賴，還要經歷技術升級、組織結構調整、資源重組等多重變革，轉型成本高、陣痛期長；另一方面，就實際情況而言，以云計算、區塊鏈、人工智能等為代表的數字技術應用切實推動了實體企業的數字化轉型［3］。當前已有超過一半的企業將數字化轉型視為重點發展戰略，并涌現出華為、TCL實業、海爾、美的等大批數字化轉型成效顯著的頭部企業。數字化轉型也逐步從用于提高生產效率的被動工具，轉變為創新發展模式、驅動經濟效益增長的主動戰略。面對上述情形，有必要對“數字化轉型能否提升企業財務績效及影響機制怎樣”的問題做進一步研究，從而使中國企業的數字化轉型真正落實到驅動績效提升上。

此外，對數字化轉型的理解，已往研究多局限于技術視角，認為數字化轉型是企業對尖端數字技術的實施和應用，從而以新的方式開展業務［4］。但隨著數字化轉型相關議題被廣泛探討，部分學者逐漸意識到，數字化轉型不僅是數字技術的迭代，更是商業互動、價值交換等市場模式的數字化［5］。鑒于此，本文將數字技術與商業模式納入同一研究框架中，從過程視角出發，將數字化轉型劃分為前期的數字技術應用和后期的數字化商業模式轉型兩個階段。數字技術應用是指企業通過投入資金引進不同種類和數量的數字技術的過程［6］，主要的數字技術包括AI、云計算、大數據、互聯網、5G技術等；數字化商業模式轉型是指企業基于數字技術，圍繞體驗、平臺和內容，為客戶創造價值的過程［7］，常見的數字化商業模式包括平臺模式、生態模式、共享模式、社交模式、廣告模式等。

基于以上背景，本文從微觀企業層面出發，采用文本挖掘方法分兩階段衡量企業的數字化轉型，研究其對制造企業財務績效的影響，驗證制造企業的數字化轉型是否存在“IT悖論”。在此基礎上，進一步利用結構方程模型進行多重中介效應分析，考察數字化轉型通過影響企業成本、資本使用效率、技術創新等影響制造企業財務績效的內在機制。本文研究貢獻主要體現在三個方面：第一，對企業數字化轉型的定義進行了重新表述。在參照已有文獻的基礎上，本文從過程視角出發，根據文本分析的結果，將數字化轉型劃分為數字技術應用和數字化商業模式轉型兩個階段，以分階段的形式表述企業數字化轉型程度。這克服了以往研究簡單使用“數字技術應用水平”表述企業數字化轉型狀態而導致大量信息遺漏的問題，為數字化轉型的后續研究打下理論基礎。第二，拓展了數字化轉型影響企業財務績效的機制與路徑研究。本文系統論述了生產成本、交易成本、人力資本使用效率、物質資本使用效率、技術創新投入、技術創新產出等作用路徑，對數字化轉型的微觀經濟后果研究進行了有益補充。第三，采用基于結構方程的多重中介效應模型進行路徑分析。克服了傳統中介效應模型不能把多條路徑同時納入同一分析模型的問題，從而減少了單一中介模型因忽略其他中介變量所導致的偏差。

二、文獻綜述

（一）數字化轉型的驅動因素研究

現有文獻對數字化轉型的驅動因素已做出較為充分的探討。技術經濟層面，學者們從適應不確定的環境［8］、提高生產運營效率［9］、追求經濟利潤和市場地位［10］、應對技術路線、消費者需求和價值創造模式的變化［11］等視角分析了數字化轉型的驅動因素；關系行為層面，已有研究分析了社會網絡［12］、同群效應［13］等對數字化轉型的驅動作用。上述研究從“技術經濟—關系行為”的雙重視角展現傳統企業進行數字化轉型的必要性和必然性。

（二）數字化轉型對財務績效的影響結果研究

目前，關于數字化轉型推動企業發展的研究成果較多，包括數字化轉型能夠降低企業信息不對稱水平［14］、驅動企業商業模式創新［15］、促進資源型企業綠色技術創新［16］、提高企業全要素生產率［17］、加強企業社會責任承擔［18］等方面。但是，關于數字化轉型可以直接促進企業財務績效提升的觀點卻一直存在分歧。一方面，有的研究認為數字化轉型能夠顯著提升企業財務績效。例如，Brynjolfsson［19］等以美國330家企業作為研究樣本發現，數據驅動生產效率提升的實際效果比應用ICT技術高出5%左右，并且數據驅動對企業的財務績效、資本表現等均產生了正向影響；陳春花等［20］研究發現，數字技術所具有的顛覆性特征會加速企業的創新轉型，進而對企業績效產生顯著促進作用；胡青［21］研究發現，數字技術可以加速企業產品和服務創新，賦能企業拓展基于數字化平臺的新型商業模式，從而為企業帶來經濟回報。另一方面，有的研究則認為數字化轉型并不能顯著提升企業財務績效。例如，Hajli和Sims［22］發現，只有部分企業的數字化轉型成效顯著，而另一部分卻沒有；徐夢周和呂鐵［23］認為，數字化轉型作為一種高度不確定性的變革，其隱性成本是十分高昂的，從而可能導致企業財務績效下降。基于上述分析可以發現，相關研究結論存在較大差異，且多從數字技術應用和數字設備投資的維度研究數字化轉型，這種“唯技術論”的觀點忽視了數字化轉型的過程性，會使研究結果存在偏差。因此，進一步從過程視角驗證數字化轉型與企業財務績效的關系仍十分必要。

（三）數字化轉型對財務績效的影響機制研究

關于數字化轉型對企業財務績效的影響機制研究，部分學者認為，數字化轉型往往通過“降成本”“提效率”“強創新”等作用機制驅動企業財務績效提升。例如，何帆和劉紅霞［24］研究發現，數字化變革通過去中介化降低企業成本費用，通過促成專業化分工提高企業資產周轉效率，通過激活數據和信息要素活力增加企業創新產出，從而顯著提升實體企業經濟效益；Dasilva［25］研究發現，數字化轉型通過構建新的價值交換機制推動企業商業模式創新，從而為企業價值創造提供明確的方向。然而也有研究認為，數字化轉型不僅僅是技術的更迭，更是一種組織體系的調整，當管理組織架構的轉變滯后于轉型需求時，往往會造成管理成本的上升，這顯然會對企業財務績效產生不利影響。例如，戚聿東和蔡呈偉［26］研究發現，數字化能夠促進企業商業模式創新，但也會改變企業原有的業務流程，引發整體性失調，增加企業管理成本，兩條路徑正負相抵，因而不會對企業財務績效產生顯著影響；余江［27］等認為，企業數字化水平提升會依賴大量的投資和管理成本，從而導致企業財務績效下降。

綜上所述，針對數字化轉型影響企業財務績效的機制研究仍不夠全面，且大多學者比較傾向于采用一系列只含單個中介變量的中介效應模型進行多重中介效應分析，未能將多條路徑納入同一模型進行綜合分析。

三、理論分析與研究假設

（一）數字化轉型對制造企業財務績效的影響結果

首先，AI、物聯網、增材制造、大數據等數字技術可通過不同的方式對制造企業產生影響，對其研發創新、生產運營、銷售等各業務環節實現全方位賦能［28］，最終實現企業財務績效提升。在研發環節，基于AI的預測性分析技術能夠有效支持企業的產品組合分配決策和產品開發周期優化；基于區塊鏈、云計算、大數據技術的數字平臺，可以為制造企業源源不斷輸入新的創意，形成開放性創新模式，提高創新產出［29］。在生產運營環節，物聯網技術和互聯設備帶來大量原始數據，加強了制造企業對生產流程的管控，同時也推動機器學習技術輔助實現智能決策，幫助企業自主識別潛在的機器故障，實現自主優化［30］。在銷售環節，利用數字技術可以獲取更多的消費端數據，如用戶反饋的評價數據、顧客使用智能互聯產品生成的實時數據，通過對數據進行分析，企業可以更精確地定位和滿足消費者不斷變化的異質性需求，解決需求長尾現象。總之，數字技術賦能制造企業各要素、各環節高效協同、智能創新，推動技術、業務、資本等要素資源優化配置，進而提升制造企業經濟效益。

其次，數字化商業模式轉型可以加強企業生產活動與銷售活動之間的聯系，進而實現企業財務績效的提升。數字化商業模式轉型是企業基于數字技術，圍繞體驗、平臺和內容，為客戶創造價值的過程［7］。在數字化轉型過程中，一方面，數字化商業模式轉型可以實現企業制造系統和銷售系統的相互聯通，實現用戶個性化需求與內部生產流程的快速匹配整合，從而更好地為用戶創造價值，為企業獲取價值［5］；另一方面，數字化商業模式轉型能夠發揮需求端的拉動作用，賦能企業向用戶開放參與生產活動的權限，讓用戶通過提供數據源的方式融入企業生產和價值創造的全過程［2］，對新價值主張的創造產生積極影響，大力提升企業的盈利能力。

基于以上內容，本文提出假設1。

H1：數字化轉型能夠對制造企業財務績效產生積極影響。

（二）數字化轉型對制造企業財務績效的影響機制

研究發現，數字化轉型會同時通過多條路徑對企業財務績效產生影響，基于此，本文從制造企業成本、資本使用效率、技術創新三個方面著手，進一步探索數字化轉型對制造企業財務績效的影響機制及路徑。

1.數字化轉型與企業成本

數字化轉型通過賦能生產流程可控化和生產模式模塊化、柔性化，降低制造企業生產成本，提升企業經濟效益。首先，AI、物聯網、大數據等技術的應用，能夠實現企業對整個產品生產流程數據和信息的實時收集及分析，使產品生產流程更加可控化［31］。這不僅可以幫助企業實現預測性維護，有效縮短機器檢修時間、故障停機時間［32］，還可以幫助企業了解生產各環節中要素資源分布情況，實現生產環節的資源優化配置和統一管理。其次，互聯網、移動終端的出現，降低了消費者對單個商品的集中度，為滿足消費者不斷變化的異質性需求，制造企業利用電子商務、O2O等數字化商業模式從需求端倒逼生產端，通過智能制造逐步實現模塊化、柔性化生產［29］。模塊化生產可根據顧客的需求，快速將產品的某些要素組合起來，產生一系列不同功能或相同功能、不同性能的產品；柔性化生產能夠在多品種、小批量生產與少品種、大批量生產之間隨意切換。因而企業可以根據實時獲取的市場信息進行生產要素的配置，快速規劃生產，彈性釋放產能，降低生產成本，發揮數字化轉型的業績提升效應。

數字化轉型加快了企業內外部信息的交互頻率，減少企業交易過程中的信息搜尋成本、議價簽約成本、履約監督成本，降低交易成本［33］，提升企業經濟效益。一方面，數字化商業模式搭建起企業與市場各主體（企業、監管機構等）之間的溝通橋梁，使企業獲取交易所需的全景式信息成為可能［34］。全景式信息可以降低企業面對不確定性時的機會主義傾向，使決策、過程控制與交易結果具有充分的事實依據和可預見性。全面的風險信息收集，可以實現對外部風險概率分布的俯瞰，有效規避風險，克服有限理性問題，進而降低交易成本。另一方面，數字化環境下，企業建立起互聯互通的商業網絡，打破了組織間的邊界，形成新型伙伴合作關系，使企業交易更加透明、安全，交易雙方更加信任彼此，從而有效緩解企業信息不對稱問題，降低交易成本，提升企業財務績效。

根據以上分析，本文提出假設2。

H2a：數字化轉型通過降低生產成本，進而提升制造企業的財務績效；

H2b：數字化轉型通過降低交易成本，進而提升制造企業的財務績效。

2.數字化轉型與資本使用效率

數字化轉型會影響制造企業物質資本和人力資本的使用效率，進而影響企業經濟效益。

一方面，數字化轉型能夠提高現有物質資本使用效率。數字研發平臺、數字營銷平臺、數字交易平臺等基于數字技術的數字平臺加強了企業與用戶之間的互聯互通，幫助企業精確定位用戶需求。企業按需生產，加之智能化、柔性化生產模式的輔助，可以極大地降低物料損耗，減少資源浪費，提升企業財務績效。數字化商業模式催生出分享經濟的新業態［35］，既解決了大企業生產設備、儀器儀表閑置問題，又解決了中小企業無法負擔高價值機器設備購買及維護的問題，通過生產資料共享降低資源利用門檻，提高資源配置整合效率［17］，最終實現企業財務績效提升。

另一方面，數字化轉型能夠提高現有人力資本使用效率。智能制造、機器人生產的出現，創造了大量虛擬勞動力，降低了企業對傳統程序性業務工作人員的需求［36］。一部分被解放的勞動力通過專業培訓和學習，增加知識儲備，提升技能水平，轉向更高創造性和專業性的工作，為企業創造更多的價值。此外，數字化轉型涉及大量專業技術的使用和維護，會創造出一些高技能就業崗位，增加對高技能勞動力的需求［37］，其數字技術應用能力強、專業性高，有助于業務流程優化，單位時間內可以完成更多高附加值的任務，實現勞動者人力資本增值，為企業帶來更多的利益。因此，僅僅在制造企業應用數字技術可能并不會對制造企業財務績效產生顯著促進作用，只有同時在人力資本方面進行相應投資才會發揮數字化轉型的經濟提升效應。

根據以上分析，本文提出假設3。

H3a：數字化轉型通過提高物質資本使用效率，進而提升制造企業的財務績效；

H3b：數字化轉型通過提高人力資本使用效率，進而提升制造企業的財務績效。

3.數字化轉型與技術創新

數字化轉型會影響制造企業技術創新投入和技術創新產出，進而影響制造企業財務績效。

首先，數字化轉型會增加制造企業的技術創新投入。數字化轉型在促進企業跨界經營、跨界融合的同時，也進一步加劇企業間的競爭激烈程度，企業只有加快自身的數字化轉型進程，提升應對不確定性的能力，才能在激烈的競爭中贏得主動。因此，企業會從產品設計、生產工藝流程、機器設備、配套設施等方面加大技術改造經費和研發投入，為數字化轉型提供所需的基礎設施支撐和互補性技術支持，從而增強企業數字化、智能化設備系統集成能力［38］，加速企業轉型，提升財務績效。

其次，數字化轉型能夠提高制造企業技術創新產出。一方面，數字化轉型改變了企業傳統的技術創新模式。數字化轉型給企業帶來了信息、通信等方面的便利性優勢，增強了企業與政府部門、科研機構、各行業企業以及用戶的連接性，通過這種連接，企業可以匯聚來自不同領域的知識，發掘跨界創新的潛力。在此基礎上，通過加強與商業生態圈內合作伙伴創新活動的協同和整合，構建創新生態圈［39］，提高技術協同創新水平，增加技術創新產出，提升企業財務績效。另一方面，數字化轉型加快了企業的技術創新速度。數字技術的應用以及數字化商業模式的轉型提升了企業的柔性和敏捷性，增強了組織對動態變化環境的適應能力，有利于企業動態能力的構建，使企業能夠快速整合內外部資源，迅速推出新的技術［40］。此外，AI、物聯網等數字技術的應用會增加企業對高素質和高技能勞動者的需求，提高企業人力資本水平。高水平人力資本和知識資本融合到企業生產經營過程中，產生直接的技術擴散效應、溢出效應，提高企業技術創新產出［41］，提升企業財務績效。

根據以上分析，本文提出假設4。

H4a：數字化轉型通過增加技術創新投入，進而提升制造企業的財務績效；

H4b：數字化轉型通過增加技術創新產出，進而提升制造企業的財務績效。

根據上述理論分析，本文構建了數字化轉型影響制造企業財務績效的多重中介效應模型，如圖1所示。

圖1 數字化轉型影響制造企業財務績效的多重中介效應模型

四、研究設計

（一）數據來源

為研究數字化轉型對企業財務績效的影響及其路徑，本文以2012—2019年我國A股上市制造企業為研究對象。在研究期選擇上主要考慮兩個方面：一方面，自2012年開始國家頒布一系列科技政策，強調數字技術的研發與應用。受政策影響，企業開始深入探索數字技術，相關數字技術開始普及，為企業數字化轉型發展打下基礎。另一方面，由于研究滯后期和數據可得性的問題，樣本數據截至2019年。本文使用的數字化轉型數據是通過對制造業上市公司年報進行手動整理和python軟件獲取，上市公司年報下載自巨潮資訊網，其他企業層面的微觀數據均來自CSMAR和CNRDS數據庫。

為確保數據的精準性，本文剔除了業績較差的ST和*ST公司、財務數據異常及數據存在缺失的樣本。由于個別數據存在較大的離群值，本文對所有連續變量進行了上下1%的縮尾處理，最后得到的樣本數據共9 901條。此外，本文對主回歸中所有解釋變量和控制變量進行了方差膨脹因子（VIF）診斷，結果顯示，VIF均值為1.2，且都在2.0以內。

（二）數字化轉型指標

1.關鍵詞選取與分類

目前，我國正處于數字化加速發展階段，企業數字化轉型方面的法律法規、會計準則不夠完善，企業普遍缺乏對數字化轉型情況的詳細披露，數字化轉型的量化指標不易獲取。而在經濟學研究中，學者們經常采用文本挖掘方法搜索目標詞匯出現的頻率來構建相關指標，目標詞匯出現的頻率越高，說明企業對該目標詞匯所代表的問題越重視。基于此，本文借鑒趙宸宇的研究［18］，使用文本挖掘方法構建了制造企業的數字化轉型指標。第一步，本文利用python的功能，從巨潮資訊網爬取2012—2019年A股制造業上市公司的所有年報（剔除了ST、*ST），將其轉換為文本格式；第二步，通過手動整理數字化轉型標桿企業年報及采用python軟件自動分詞的方式，確定不同企業年報對數字化轉型有關信息的基本表述形式；第三步，利用人工手段和計算機聯想算法擴展關鍵詞得到“AI、人工智能、數字智能、大數據、數據驅動、數據共享、物聯網、工業互聯網、云計算、云服務”等82個關鍵詞；第四步，由數字化轉型的概念可知，數字化轉型具有明顯的階段性特征，所以本文根據此特征將得到的關鍵詞分為“數字技術應用”和“數字化商業模式轉型”兩類，分別用來表征數字化轉型的初始階段和最終階段。

2.數字化轉型指標構建

在得到企業每年年報中與數字化轉型相關的關鍵詞詞頻之后，本文以各企業年報中同類關鍵詞與當年同一行業全部企業同類關鍵詞均值的比值作為數字化轉型度量指標，具體計算公式如下：

其中：i表示企業代碼；t代表年份；Keyword1it、Keyword2it分別是各企業每年“數字技術應用”類和“數字化商業模式轉型”類關鍵詞的數量；Dig1、Dig2是階段性數字化轉型程度衡量指標，Dig1代表數字技術應用水平，Dig2代表數字化商業模式轉型程度。當Dig1、Dig2取值全為0時，說明企業未進行數字化轉型。

（三）模型設定與變量定義

本文首先研究數字化轉型兩階段對制造企業財務績效的影響，為此構建如下回歸模型：

其中：Perf是被解釋變量財務績效，本文考慮企業數字化轉型過程的復雜性，認為數字化轉型對企業財務績效的影響存在滯后效應，所以分別用滯后一期且扣除營業外收支的總資產收益率R0A_non和凈資產收益率ROE_non來衡量企業財務績效（Perf）；Dig是核心解釋變量數字化轉型，用Dig1和Dig2衡量，Dig1和Dig2是基于文本挖掘方法進行測度的，詳細過程見上文所述；Control代表控制變量組，參照已有文獻做法，本文選取能夠反映企業特征、發展能力、財務風險、運營能力、治理水平的8個變量，分別為企業規模（Size）、上市年限（Age）、成長機會（Growth）、利息保障倍數（Debt）、流動資產周轉率（Lip）、企業所有制（Soe）、董事會獨立性（Dir）、兩職合一（Duality），且均滯后一期。此外，本文在模型中還設置了年度和地區虛擬變量以控制年度和地區固定效應。

本文通過結構方程模型（SEM）進行路徑分析，檢驗數字化轉型對制造企業財務績效的影響機制，因此根據前文假設設置了6個中介變量，具體變量如下：

（1）生產成本（Manufacture）。本文使用生產成本率衡量企業的生產成本水平，生產成本率是生產成本與企業營業收入的比值。

（2）交易成本（Transaction）。本文主要考慮“市場性交易成本”對數字化轉型與制造企業績效的中介效應，所以借鑒常耀中［42］的研究，使用銷售費用率衡量市場性交易成本，銷售費用率是銷售費用占營業收入的比例。

（3）物質資本使用效率（PCI）。參照Public［43］的做法，本文使用物質資本增值系數衡量物質資本使用效率，物質資本增值系數是企業物質資本存量與企業增值的比值，其中物質資本存量用上市公司資產負債表中的固定資產凈額度量，企業增值＝利潤總額+應付職工薪酬-財務費用。

（4）人力資本使用效率（HCI）。本文使用人力資本增值系數衡量人力資本使用效率，人力資本增值系數是企業人力資本與企業增值的比值，其中人力資本用上市公司現金流量表中的“支付給員工以及為員工支付的現金”度量，企業增值同上。

（5）技術創新投入（R&Dexp）。本文使用研發人員占比、研發投入水平兩個指標衡量企業的技術創新投入。根據指標的變異程度，本文利用熵權法確定研發投入水平和研發人員占比的權重，其中研發投入水平是企業當年研發支出與營業收入的比值，研發人員占比是企業當年研發人員數與員工總數的比值，最終公式為：技術創新投入=0.379 1×研發投入水平+0.620 9×研發人員占比。

（6）技術創新產出（Ln_patent）。本文用企業當年獨立獲得的發明數量加1取對數來衡量。

五、實證分析

（一）數字化轉型企業特征分析

表1是對樣本中非數字化轉型企業和數字化轉型企業分組進行均值檢驗的結果。從檢驗結果看，處于數字化轉型與非數字化轉型的企業，除了物質資本使用效率指標外，其余各主要特征變量之間均存在顯著差異。首先，數字化轉型企業的平均總資產收益率和凈資產收益率分別為0.043和0.063，顯著（1%的水平）高于非數字化轉型企業的0.038和0.052；其次，數字化轉型企業的生產成本率更低，人力資本增值系數、研發人員占比、研發投入水平和發明產出更高，一定程度上說明數字化轉型可以降低企業的生產成本，提升企業的人力資本使用效率，在加大企業研發強度的基礎上，提高企業的創新產出，最終帶來企業財務績效的提升；最后，數字化轉型企業還表現出高交易成本的特征，這可能是由于數據爆發式增長所帶來的企業信息處理難度加大、信息處理成本增加所致。綜上所述，數字化轉型企業表現出低生產成本、高交易成本、高人力資本使用效率、高技術創新投入、高技術創新產出的“四高一低”特征。

表1 數字化轉型企業的特征

（二）基本回歸結果

表2報告了數字化轉型的兩個階段與企業財務績效的回歸結果。首先，在數字技術應用階段，表2列（1）（2）的結果顯示，不管是用ROA_non作被解釋變量，還是用ROE_non作被解釋變量，Dig1都在10%的水平上顯著為正，這表明數字化轉型的初始階段—數字技術應用能夠對制造企業財務績效產生正向影響；其次，在數字化商業模式轉型階段，表2列（3）（4）的結果顯示，不管是用ROA_non作被解釋變量，還是用ROE_non作被解釋變量，Dig2都在1%的水平上顯著為正，這表明數字化轉型的第二階段——數字化商業模式轉型可以有效提升制造企業財務績效，且其財務績效促進作用顯著強于數字技術應用。

表2 數字化轉型兩階段對制造企業財務績效的影響

綜上，在當前制造企業數字化轉型實踐中，數字化轉型可以顯著提升制造企業財務績效，但制造企業僅依靠應用各種數字技術難以充分達到績效提升的目的，必須將數字化轉型落實到“轉型階段”，才能真正實現企業財務績效的提升。由此H1得到驗證。

（三）穩健性檢驗

本文主要進行以下穩健性檢驗：①替換解釋變量。隨著數字經濟的加速發展，企業年報中涉及的數字化轉型表述逐漸增多，導致各行業每個年度的數字化轉型詞頻均值逐漸增大，從而出現企業本年的數字化轉型程度提升，相關關鍵詞數量也比上一年度顯著增多，但由于分母（年度行業均值）增加過快而Dig1、Dig2減小，為避免這種情況對回歸結果的影響，我們將“年度行業均值”換成“樣本期間行業均值”，用各企業年報中同類關鍵詞與樣本期間同一行業全部企業同類關鍵詞均值的比值構造Dig_a和Dig_b進行回歸，回歸結果未發生本質變化。②調整樣本量。在本文的樣本中，儀器儀表制造業的數字技術應用水平最高，木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業的數字技術應用水平最低，為了降低極端值對回歸結果穩定性的影響，在總樣本中剔除上述兩個行業的樣本后進行第一階段的回歸，結果未發生本質變化；同樣地，在總樣本中剔除數字化商業模式轉型程度最高的紡織服裝、服飾業樣本和數字化商業模式轉型程度最低的有色金屬冶煉和壓延加工業樣本后進行第二階段的回歸，結果依然未發生本質變化。③工具變量法。為緩解可能存在的遺漏變量等內生性問題對結果產生的干擾，本文借鑒肖紅軍等［44］的研究，通過計算同城市、同行業內除本企業以外其他所有企業的數字化轉型程度平均值，構造行業數字技術應用平均水平（mean_Dig1）和行業數字化商業模式轉型平均程度（mean_Dig2）2個變量，將其分別作為Dig1、Dig2的工具變量進行兩階段最小二乘回歸。選擇該工具變量的合理性在于：單個企業的數字化轉型水平與同一地區和行業的總體數字化轉型水平密切相關，但總體數字化轉型水平又很難與單個企業的財務績效產生直接關聯。回歸結果見表3所列，Dig1、Dig2仍在10%和5%的水平上顯著為正，結果未發生本質變化。綜上所述，本文的研究結論較為穩健。

表3 內生性檢驗

（四）影響路徑檢驗

1.模型選擇

本文采用基于結構方程的多重中介效應模型研究數字化轉型影響制造企業財務績效的多重路徑，驗證企業成本、資本使用效率、技術創新對數字化轉型與制造企業財務績效的中介效應。在以往的路徑研究中，較多學者傾向于采用一系列只含1個中介變量的簡單回歸方程檢驗多重中介效應，這不僅要預先假定研究變量間的因果關系及發生的時間順序，而且不能把多個路徑同時納入同一分析模型，否則會由于待估計參數過多而產生偏誤。運用結構方程模型（SEM）進行路徑研究，不僅能在一個模型中同時分析多條影響路徑，得到總中介效應，還可以在控制其他中介變量的條件下，分析某個特定中介變量的中介效應，減少單一中介模型因忽視其他中介變量而引起的偏差。

2.模型構建

本文采用結構方程模型（SEM）進行路徑分析，用1個自變量、6個中介變量和1個因變量構建模型。根據理論假設，選擇生產成本（Manufacture）和交易成本（Transaction）、人力資本使用效率（HCI）和物質資本使用效率（PCI）、技術創新投入（R&Dexp）和技術創新產出（Ln_patent）作為數字化轉型影響制造企業財務績效的中介變量。圖2是利用Amos24.0統計軟件設定的初始路徑。

圖2 數字化轉型影響制造企業財務績效的初始路徑

需進一步說明的是，本部分的自變量數字化轉型（Dig）和因變量財務績效（Perf）與主回歸部分稍有不同。主回歸部分的數字化轉型（Dig）是分成兩個階段，分別用Dig1、Dig2衡量，財務績效（Perf）是分別用ROA_non、ROE_non衡量。為了使路徑檢驗模型更簡潔，檢驗結果更易分析，本部分利用熵權法確定Dig1、Dig2和R0A_non、ROE_non的權重，構建了兩個綜合指標來度量企業數字化轉型程度和財務績效，公式分別為：數字化轉型=Dig1×0.568 2+Dig2×0.431 8；財務績效=ROA_non×0.425 3+ROE_non×0.574 7。

3.模型檢驗與修正

本文選取TLI、GFI、RMSEA、RMR、CFI等5個指數來衡量所構建模型與樣本數據的擬合程度。根據Amos輸出的MI（Modification Indices）修正指數，觀察到個別中介變量之間的殘差修正指數較高，所以本文通過建立中介變量殘差項之間的聯系修正了模型。修正模型的擬合指數見表4所列，結果均滿足指數評價標準，說明修正后的結構方程模型與樣本數據的擬合程度較好。

表4 結構方程模型擬合度檢驗結果

4.模型估計結果

圖3是基于結構方程的多重中介效應模型路徑系數圖，由圖3可知：

圖3 結構方程模型標準化路徑系數

在企業成本方面：①數字化轉型通過降低企業生產成本提升企業財務績效，H2a得到驗證。具體地說，數字化轉型（Dig）和生產成本（Manufacture）的路徑系數在1%的水平上顯著為負，表明數字化轉型可以有效降低企業的生產成本，給企業帶來人工、物料等方面的節省；生產成本（Manufacture）和財務績效（Perf）的路徑系數在1%的水平上顯著為負，表明降低企業生產成本可以有效提升企業財務績效。②數字化轉型通過提高企業交易成本進而抑制了企業財務績效提升，H2b未得到驗證。具體地說，數字化轉型（Dig）和交易成本（Transaction）的路徑系數在1%的水平上顯著為正，表明數字化轉型導致了企業交易成本的增加，這可能是由于數據爆發式增長所帶來的企業信息處理難度加大、處理成本增加所致。因此，形成快速、準確處理企業所需數據信息的能力對數字化轉型企業尤為重要；交易成本（Transaction）和財務績效（Perf）的路徑系數在1%的水平上顯著為負，表明企業交易成本增加抑制了企業財務績效增長。

在資本使用效率方面：①數字化轉型通過提高企業人力資本使用效率提升企業財務績效，H3b得到驗證。具體地說，數字化轉型（Dig）和人力資本使用效率（HCI）的路徑系數在5%的水平上顯著為正，表明數字化轉型能夠通過增加對高技能、高素質勞動力的需求，來優化企業的人力資本結構，從而提高企業人力資本使用效率；人力資本使用效率（HCI）和財務績效（Perf）的路徑系數在1%的水平上顯著為正，表明具備高素質和高技能的勞動力可以幫助企業完成更多高附加值的任務，進而提升企業財務績效。②物質資本使用效率（PCI）并未構成數字化轉型和財務績效的中介變量，H3a未得到驗證。數字化轉型（Dig）和物質資本使用效率（PCI）的路徑系數在1%的水平上顯著為負，物質資本使用效率（PCI）和財務績效（Perf）的路徑系數不顯著，說明數字化轉型不能有效優化企業物質資本使用率，從而無法帶來企業財務績效提升。

在技術創新方面：①數字化轉型通過影響企業技術創新投入抑制了企業財務績效提升，H4b未得到驗證。具體地說，數字化轉型（Dig）和技術創新投入（R&Dexp）的路徑系數在1%的水平上顯著為正，說明數字化轉型會促使企業增加其在資金、人員等方面的研發投入，以加強互補性的技術創新；技術創新投入（R&Dexp）和財務績效（Perf）的路徑系數在1%的水平上顯著為負，原因可能是技術創新的滯后效應使得技術創新資源的投入在一定時間內符合邊際效益遞減規律，從而抑制了企業當期財務績效的提升。②數字化轉型通過提高企業技術創新產出提升企業財務績效，H4a得到驗證。具體地說，數字化轉型（Dig）和技術創新產出（Ln_patent）的路徑系數在1%的水平上顯著為正，說明數字化轉型增加了企業發明專利數量，驅動了企業技術創新；技術創新產出（Ln_patent）和財務績效（Perf）的路徑系數在1%的水平上顯著為正，說明企業發明專利產出越多，財務績效越好。

綜上所述，生產成本（Manufacture）、交易成本（Transaction）、人力資本使用效率（HCI）、技術創新投入（R&Dexp）、技術創新產出（Ln_patent）構成數字化轉型影響企業財務績效的中介變量；而物質資本使用效率（PCI）未構成數字化轉型影響企業財務績效的中介變量。

此外，數字化轉型對企業財務績效的直接影響依然顯著（5%水平上）為正，表明數字化轉型在通過中介變量間接影響企業財務績效的基礎上，仍能夠對企業財務績效產生較強的直接影響。

5.多重中介效應分析

表5報告了多重中介效應分析結果，數據顯示：生產成本在數字化轉型與企業財務績效之間的中介效應是正效應，為0.089；交易成本是負效應，為-0.068；人力資本使用效率是正效應，為0.002；物質資本使用效率的中介效應不顯著；技術創新投入是負效應，為-0.026；技術創新產出為正效應，為0.013；此外，數字化轉型與財務績效之間還存在顯著（5%水平上）的直接效應，為0.022。

表5 多重中介效應分析

綜上所述，數字化轉型對財務績效有直接正效應，為0.022；數字化轉型通過影響中介變量對財務績效有間接正效應為0.010，其中，正的間接效應為0.104，主要是通過中介變量生產成本（Manufacture）、人力資本使用效率（HCI）和技術創新產出（Ln_patent）產生的，負的間接效應為-0.094，主要是通過中介變量交易成本（Transaction）和技術創新投入（R&Dexp）產生的，交易成本占據主導地位；數字化轉型對財務績效的總效應等于直接效應加上間接效應，為0.032。因此，數字化轉型對制造企業財務績效的提升作用主要是通過兩方面實現：一方面是直接效應，另一方面是間接效應。相對來說，間接效應對企業財務績效提升發揮的作用較微弱，原因可能是數字化轉型帶來數據獲取便利的同時，也造成了信息的冗余，導致企業獲取有效信息的難度增加，信息處理效率下降，從而出現企業交易成本大幅上升的情況，給企業財務績效帶來較大的負面影響。數字化環境下，企業如何形成快速準確地處理信息和數據的能力，是企業亟待解決的問題。

六、情境分析

（一）基于產權性質的情境分析

由于產權性質不同，國有和非國有企業在政策負擔、資源優勢等方面有所差異，并因此影響著它們的行為。首先，國有企業擔負著國家重大發展戰略實施主力軍的職責，在國家大力號召發展數字經濟的背景下，國有企業會有更強的動機去推行數字化轉型；其次，數字化轉型是一項長期持續的戰略，有成本高、陣痛期長的特點，因此與本身資金和技術基礎比較雄厚、還能享受部分政策傾斜的國有企業相比，非國有企業實施數字化轉型的難度更大，從而可能導致兩者數字化轉型的財務績效提升效應存在明顯差異。鑒于此，本文將研究樣本按產權性質分組進行回歸，表6列（1）（2）的結果顯示，國有企業和非國有企業的數字化轉型都能夠顯著提高自身財務績效，但國有企業更加顯著。這表明，在數字經濟飛速發展的當下，政府有必要加大對非國有企業的轉型補貼和稅收減免力度，縮小國有企業與非國有企業的轉型差距，助力企業通過轉型提升財務績效。

（二）基于知識產權保護的情境分析

數字化轉型的財務績效提升效應可能受到所處地區知識產權保護程度的影響。數字化轉型作為一種具有顛覆性創新特質的變革，其嶄新的技術手段和商業模式對地區的知識產權保護提出更高的要求。一般而言，地區的知識產權保護程度越高，創新產出被模仿的風險越低，企業數字化轉型過程中，不必擔心其技術、產品、服務和商業模式等創新被模仿和侵占，企業進一步增加研發投資，從而帶來轉型最大化的經濟效益；相反，在知識產權保護程度較低的地區，侵權行為肆虐，將會嚴重打擊企業數字化轉型的積極性，減少企業的數字創新活動，不利于企業通過數字化轉型實現財務績效提升。本文以各省份專利侵權糾紛的結案數占專利侵權糾紛案件總數的比重度量地區的知識產權保護程度［45］，并將研究樣本依據知識產權保護程度的中位數分為高低兩組進行回歸。表6列（3）（4）的結果顯示，在知識產權保護程度較高的地區，數字化轉型對財務績效的提升效應更明顯，說明知識產權保護執法力度越強，數字化轉型對財務績效的正向溢出效應越強。

（三）基于環境動態性的情境分析

隨著數字經濟的快速興起，新知識和新機會不斷涌現，技術革新和產品更迭速度明顯加快，導致企業所處環境的動態性日益增強。環境變化會加劇信息的不對稱，影響組織整體運行效率和管理者對未來趨勢的預判，降低企業競爭優勢的可持續性，增加企業被彎道超車的可能。在這種情況下，數字化轉型作為一種全新的戰略變革，通過激發數據和信息要素活力提高企業運轉效率、加速企業產品和服務創新，在幫助企業主動應對環境動態變化的基礎上，提升企業的經濟效益。因此，環境動態性越高，企業對數字化轉型的依賴程度就越高，其數字化轉型的財務績效提升效應就越顯著。本文參照李金克等［46］的研究，以企業過去五年營業收入的標準差與均值的比值取對數衡量環境動態性，并將研究樣本依據環境動態性的中位數分為強弱兩組進行回歸。表6列（5）（6）的結果顯示，在外部環境更為動態的情形下，企業數字化轉型對企業財務績效的正向影響更為顯著。這說明，動態變化的環境對企業生存提出更高的要求，激發企業利用數字化轉型優化財務績效，實現可持續發展。

表6 數字化轉型提升企業財務績效的情境分析結果

七、結論與啟示

本文以我國滬深兩市A股上市公司為研究樣本，通過手工整理和Python軟件獲取年報披露的數字化轉型相關數據，研究數字化轉型對企業財務績效的影響及作用路徑，得出如下結論：①數字化轉型可以顯著提升制造企業財務績效，且數字化商業模式轉型階段的績效提升作用要強于數字技術應用階段。②基于結構方程模型的多重中介效應檢驗結果顯示，數字化轉型通過生產成本、人力資本使用效率和技術創新產出3個中介變量，促進了企業財務績效提升，通過交易成本和技術創新投入抑制了企業財務績效提升，其中交易成本的抑制作用較強。③情境分析的結果表明，數字化轉型在國有企業、知識產權保護程度更高和環境動態性更強的樣本中，具有更明顯的財務績效提升效應。

通過研究結果可以得到以下四點啟示：①重視數字化轉型的系統性。在制造業全面轉型升級的過程中，制造企業僅僅依靠應用各類數字技術難以充分發揮數字化轉型的財務績效提升效應，而通過數字技術應用不斷開辟創造商業價值的新途徑，推動企業的數字化商業模式轉型，讓企業的數字化轉型真正落實到“轉型結果”上，有助于企業在為用戶創造新價值的同時，實現自身價值。因此，制造企業的數字化轉型必須要做好頂層設計，不僅要重視數字技術的運用，還要重視通過數字技術運用推動商業模式轉型，從而全面實現制造企業財務績效提升。②重視數據處理和分析能力的構建。面對數據的爆發式增長，企業不僅需要具備快速收集實時數據的能力，而且要能夠對實時數據進行快速、準確地處理和分析，將其轉化為支持決策的有用信息，降低企業獲取有效信息的成本，進而降低企業的交易成本。因此，為了加快數據處理和分析能力的構建，企業可以建立針對專業數據處理人員和專業信息分析人員的內部培訓和外部招聘機制，同時，進一步強化與國際領先機構在關鍵數據處理、分析技術方面的系統研究和開發合作。③重視數字技術與原有資源的協同。在數字化轉型過程中，數字技術的引進會改變企業原有資源關系，甚至引發企業原有資源配置的失調，造成資源浪費。因此企業要充分重視數字技術與原有機器、設備等資源的協同，加快數字技術與原有業務流程、工作模式、組織方式的集成，實現跨越業務領域和環節的整體資源優化，提高制造企業物質資本使用效率。④政府需增加有利于企業數字化轉型的制度給予。首先，加快構建數字技術涉入下的知識產權保護體系，根據數字環境下侵權行為的新特點不斷完善相關法律法規，為企業的數字化轉型保駕護航。其次，加大對數字化轉型企業，尤其是非國有數字化轉型企業的專項補貼、稅收減免、資源傾斜力度，幫助企業緩解數字化轉型過程中的資金約束問題，助力企業數字化轉型。