數字化轉型如何影響企業利潤率
——數字經濟視角下的機制與經驗研究

周 驍，郭樹華

(云南大學 經濟學院，云南 昆明 650500)

一、引言

進入21世紀后，“人工智能”“云計算”“大數據”等數字技術迅速涌現，其廣泛應用促使信息技術不斷改變世界，各國企業也迎來了挑戰與機遇并存的數字時代，數字化變革逐漸成為企業發展成長的突破所在。[1]數字經濟時代對企業帶來的顛覆性改變絕非短暫的沖擊，企業試圖僅僅通過提高經營組織效率抵御顛覆而長期保持增長的可能性小之又小，而數字化轉型作為公司的戰略核心則成為大多數企業未來發展的主旋律。[2]數字經濟蓬勃發展、成就顯著，是支撐我國經濟社會發展的重要引擎。(1)據中國信息通訊研究院最新發布的《中國數字經濟發展白皮書》研究報告顯示，2021年中國數字經濟市場規模達45.5萬億元，較2020年增加了6.30萬億元，同比增長16.07%。企業數字化轉型既是互聯網技術與生產深度融合的微觀體現，又是企業轉換傳統增長動力實現數字化賦能競爭力的關鍵變革。[3]2020年新冠肺炎疫情暴發、貿易摩擦升級，對中國乃至全球經濟社會形成重大沖擊，我國實體經濟受新冠肺炎疫情的影響，自身生產經營受限、市場需求不足而導致企業陷入了利潤創造能力低迷的困境。在經濟下行壓力增大以及我國經濟結構轉型的大環境下，各層級政府部門正積極推動經濟社會數字化變革創新進程[4]，越來越多的企業加入數字化轉型的浪潮，紛紛進行數字化轉型以改變企業生產經營方式以彌補企業經營績效的不利。那么受限于企業轉型能力不足、成本偏高，以及轉型陣痛期較長等因素，企業能否在逆境中通過數字化轉型賦能自身高質量發展，提高企業經營績效，實現利潤率攀升呢？鑒于此，本文擬對“企業數字化轉型是否能夠提升企業利潤率”這一問題進行理論與經驗回答，并突出探討數字化轉型對企業利潤率的影響渠道。旨在為我國企業數字化的業績提升效應提供新的經驗證據，同時可以更加深入地理解企業數字化轉型的經濟效果與影響機制，對更好地制定數字化相關的政策、激勵企業數字化變革提供理論支持。

二、文獻綜述

數字經濟以互聯網技術為依托,以“大數據”為主要生產要素，對全球經濟、民生都產生了極大沖擊,其對經濟增長、企業生產效率等經濟效率增長方面以及就業規模、就業結構質量、收入分配等社會民生方面產生了重要的影響，引起了國內外學者對于其經濟效應以及其對社會就業等民生問題影響效應的研究熱潮。[5-15]而伴隨著數字經濟催生而來的新業態、新模式、新技術，對企業傳統生產銷售模式造成極大的沖擊，使得數字化轉型作為企業生存與發展的“新動能”已逐漸成為國內學者所關注的重要話題。

一方面，企業數字化變革賦予企業更大的經濟活力，打破行業壁壘，通過“降成本”“增效率”提升了實體企業運行效率，改善了企業的經營績效。[16，17]一系列學者關注了企業數字化轉型對于企業創新、生產率效益[18]等領域的作用效果，均認為企業數字化轉型可以通過降低企業的成本費用對企業產生正向的影響效果，在數字化轉型進程中通過不斷利用信息科技可以提高企業的盈利能力。另一方面，由于變革本身的長期性與不確定性、企業組織管理模式與數字化轉型的技術架構的匹配滯后性，企業數字化轉型的隱形成本較高，使得部分企業并未從中獲益，導致企業數字化轉型的績效驅動效果較差[19]，并未形成統一的結論。

從客觀而言，企業轉型行為必然會在一定程度上映射至企業的經營績效，而企業利潤率作為企業創新活動、生產行為、資源配置的根源，可以全面綜合地反映出企業的經營績效以及企業效率水平。[20]從理論上而言，企業作為市場經濟的微觀主體，利潤最大化是企業生產經營的主要理念，而企業利潤率包含了企業生產效率所決定的成本以及市場供給需求關系決定的價格，可以囊括體現企業內部生產效率以及外部市場需求變化這兩方面因素。[21]同時也是企業在市場競爭中存活持續經營的先決條件，衡量企業競爭力的關鍵所在，其提升不僅決定著企業能否在激烈的市場競爭中提升優勢，也是我國產業轉型升級的基礎。[22]為此，國內外學者從貿易政策、企業行為、制度改革、要素供給、環境規制等幾方面對于企業利潤率的影響因素進行了深入地探討。[23-26]目前數字經濟作為我國經濟發展領域中最為活躍的一部分，企業均牢牢把握當代科技與經濟社會發展特征，結合信息化技術的良好發展，不斷進行數字化轉型。但較為遺憾的是，尚未有文獻將“數字化轉型與企業利潤率”進行直接的探討研究。

三、理論假說

企業利潤率作為企業生產、生存以及創新的源泉，反映了企業的市場競爭力以及發展前景，企業獲得更高的利潤率則一方面是由于生產效率的提高，另一方面則可能由于外部市場交易成本的下降，從而不斷擴大企業的利潤空間。企業數字化轉型使得企業能夠在更透明的信息環境實現專業化生產，帶來更高的生產效率、更低的外部交易成本。[27]因此，我們認為企業數字化轉型對企業利潤率具有正向的促進作用。

互聯網信息技術在企業層面的不斷應用，通過技術效率的提升而有利于企業生產率的提升。[28]一方面，企業數字化轉型可以整合企業內外部信息，從而使其為企業生產決策以及生產流程的優化提供信息支撐[29]，促進了企業的專業化生產[4]。而專業化生產意味著企業可以充分地將資源配置在自身具有較高生產效率的產品之中，當企業內部由于專業化生產使得要素投入由低效率轉向高效率時，則產生了明顯的資源優化配置效應，有效提升了企業的生產效率。因此我們認為企業的數字化轉型可以通過促進企業的專業化生產從而改善要素配置效率提高企業的生產效率，最終使得企業獲取利潤的能力得到增強。

另一方面，得益于數字經濟的迅速發展，互聯網信息技術被廣泛應用于日常生活以及市場經濟活動之中，數字信息化在社會經濟系統當中起到了節約交易成本的經濟機制的作用。企業得益于數字化轉型帶來的信息化，加速了企業內部信息的處理交流速度，首先有助于企業更快了解交易雙方的資質、產品信息，能夠在更大范圍接觸到上下游關聯企業，降低了企業市場交易伙伴的搜尋成本；其次交易信息更加透明，便利了企業間的溝通，降低了雙方的協商、談判成本；[30]最后由于契約不完備、交易偏離合作方向等所產生的一系列非預期情況，數字化的互聯信息技術可以有效幫助企業及時聯系與實時跟蹤交易狀況以及靈活調整交易細節，從而大大降低了企業的監督成本。[31]企業數字化轉型所帶來的自身信息化水平的提升可以一定程度上降低交易不確定性，提高交易成功率，有效地降低了企業的外部交易成本。[1]因此本文認為企業數字化轉型可以通過降低企業外部交易成本，使得企業在生產銷售的過程中獲得更大的利潤空間，有利于企業利潤率的提升。據此，本文提出可驗證的理論假說如下：

假說1：企業數字化轉型有利于企業利潤率提升。

假說2：企業數字化轉型通過提高企業生產效率、降低企業外部交易成本兩個機制促進企業利潤率提升。

四、數據來源、變量說明與模型設定

(一)數據來源

本文主要使用了在CSMAR數據庫中收集整理而來的2001～2019年上市公司年度數據作為研究樣本，針對這一數據樣本做了如下處理：首先是剔除了ST和在樣本期間退市的企業；其次為了保證估計的準確性，刪除了那些連續五年存在缺失值的企業樣本；最后為了保證本文研究結論不受樣本異常值影響而產生偏差，進一步對所使用的主要連續變量指標在1%水平進行了縮尾處理。

為了度量企業數字化轉型指標，本文手動收集了國內上市公司的年度報告，并參照一些數字化轉型相關文獻歸納整理出“企業數字化轉型”的關鍵詞頻，并通過搜索國內一些關于數字化轉型的政策文件以及研究報告進一步擴張了數字化轉型的詞庫。[32]而后通過對上市公司的年度報告進行識別并與“數字化轉型”特征詞庫進行匹配后再進行詞頻計數，用來構建本文所需要的企業數字化轉型這一指標。同時，本文還使用了中國城市統計年鑒中的互聯網用戶接入數等相關指標，用于本文的穩健性檢驗。

(二)變量說明

1.被解釋變量：企業利潤率

關于企業利潤率的測度，我們主要考慮了兩種測度方式，即企業總體利潤率(Profit)和企業凈資產利潤率(Profit1)，其中本文主要關注企業總體利潤率指標，將企業凈資產利潤率作為穩健性檢驗。企業總體利潤率衡量企業整體盈利能力，通常在企業財務分析中采用總資產的收益率來衡量，即總體利潤率=企業凈利潤/企業總資產。而凈資產利潤率則反映了企業資本運用的綜合效率，更能夠代表企業的獲利能力，即企業凈資產利潤率=企業凈利潤/企業凈資產。

2.解釋變量：企業數字化程度

對于企業數字化這一指標的構建，我們利用所收集構建的數字化轉型詞條信息與上市公司年報匹配后得到了每一家企業的“數字化相關詞匯頻數”。而后考慮到不同企業年報文本長度的差異，將提取出每家企業數字化相關詞匯頻數的總和除以企業年報語段的長度，以此衡量企業數字化程度(Digitize)；在穩健性檢驗部分，我們選擇使用企業數字化相關詞匯頻數總和的自然對數進行重新度量，來保證本文估計結果的可靠性。

3.機制變量

企業生產效率：若企業從業人員在單位時間內能夠創造出更多的效益，則能夠體現出企業在經濟活動中的生產技術、經營管理水平以及勞動者生產技能的提高。因此這里我們利用企業銷售收入與企業從業人數的比值來計算企業勞動生產率來衡量企業的生產效率。

外部交易成本：袁淳等認為上市企業良好的數據披露使得我們可以根據企業資產專用性情況來很好衡量企業的外部交易成本。[6]參照其做法，我們利用企業的廣告費用支出占企業營業收入的比值來進行度量，若企業廣告費用等專用性資產支出占比越高，則表明企業外部的交易成本越高。

4.控制變量

企業規模(Size)，本文利用企業總資產的對數值來衡量企業規模，用以控制不同規模大小的企業由于本身市場勢力不同而導致企業盈利能力的差距，從而對企業利潤率帶來影響。企業投資水平(Invest)利用企業購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金/總資產來衡量，用來控制企業通過擴大企業生產規模實現規模化生產進而對企業利潤率產生的影響。企業年齡(Age)是利用當年年份減去企業成立年份來進行衡量的。企業成長性(Growth)，本文利用企業營業收入的增長率來衡量企業成長性，反映了企業發展能力與前景。企業流動資金使用效率(Efficient)，利用企業應收賬款周轉天數的對數值來衡量。股權集中度(Share)，這里我們參照以往文獻利用企業前五大股東的持股比例進行衡量，用以控制股東權力對于企業經營決策的影響從而造成企業利潤率的差異性。企業資產結構(Structure),利用企業固定資產、存貨凈額之和與企業總資產的比值來衡量，可以反映出企業生產性資產的持有水平以及生產能力的大小。資本密集度(Intensive)，使用固定資產存量與員工總數之比的對數值可以衡量企業的資本密集程度。

本文相關變量的描述性統計如表1所示，其中被解釋變量Profit的均值為3%，標準方差為0.075，最小值為-37.9%，最大值為20.2%，由此可見企業平均利潤水平相對較低而部分企業存在負利潤，集中體現了我國上市企業利潤率不高的現象，因此數字經濟時代背景下，利用企業數字化轉型賦能企業高質量成長，提高利潤水平是首要工作。本文核心解釋變量Digitize的均值為0.04，標準方差為0.112，最小值為0，最大值為3.29，表明企業數字化程度差異較大，因此探究企業數字化轉型對于企業利潤率的影響效應，可以為企業實現數字化轉型決策提供經驗依據。

表1 描述性統計

(三)模型設定

為了檢驗探究企業數字化轉型對于企業利潤率的影響，本文設定計量模型如下：

Profitit=βDigitiseit+δXit+μi+σt+εit

其中Profitit為本文的被解釋變量，企業利潤率是企業層面隨時間所變化；Digitiseit為本文的被解釋變量，企業數字化程度，也是企業層面隨時間變化的；Xit是本文所控制的一系列隨時間變化的企業特征變量，如企業規模(Size)、企業投資水平(Invest)、企業年齡(Age)、企業成長性(Growth)、企業流動資金使用效率(Efficient)、股權集中度(Share)、企業資產結構(Structure)、資本密集度(Intensive)，以控制企業事變特征會對企業利潤率產生的一定影響。此外，μi為企業固定效應，用于控制一些不隨時間變化的企業特征對本文估計產生的影響；σt為時間固定效應，用于控制不同年度的宏觀沖擊對于本文估計結果造成的可能影響；εit為隨機擾動項。

五、實證結果

(一)基準回歸結果

本文根據計量回歸方程1檢驗估計了企業數字化轉型對于企業利潤率的影響效應，基準回歸結果如表1所示。表2第(1)～(3)列為企業數字化轉型對于企業總體利潤率的影響效應，第(4)～(6)列則為本文采用企業凈資產利潤率衡量的另一指標的回歸結果。第(1)(4)列直接用利潤企業數字化程度對企業利潤率進行回歸，從回歸結果可以看到，在沒有加入控制變量以及企業、時間固定效應時，數字化程度與企業利潤率呈現明顯的正相關關系。而在第(2)(5)列中，我們進一步控制了企業固定效應以及時間固定效應，以緩解企業層面時不變特征和年度宏觀沖擊對本文的影響，結果表明，核心解釋變量企業數字化程度的系數依然顯著為正。最后，本文進一步控制了一系列的企業層面的特征變量，利用基準計量方程進行回歸，我們可以看到第(3)(6)列的核心解釋變量Digitize的系數依然是顯著為正的，表明企業數字化轉型確實有利于企業利潤率的提高，且無論本文利用企業總體利潤率衡量還是企業凈資產利潤率來衡量，該結論依然成立，且通過不同的控制方式該結論依然保持穩健。由此驗證了本文的理論假說1。

表2 基準回歸結果

(二)穩健性檢驗

1.內生性問題處理

(1)系統GMM估計

由于本文被解釋變量企業利潤率與企業數字化轉型程度之間可能存在的內生性問題，即企業數字化轉型可以有效促進企業利潤率的提升，但同時也可能由于企業利潤率的提高從而導致企業資金充足而有利于企業進一步數字化轉型，那么本文的估計結果將會有所偏差。為了進一步緩解這一問題，參照謝富勝和匡曉璐的做法[29]，采用系統GMM估計的方法來進一步處理。從表3第(1)(2)列的回歸結果中可以看到，核心解釋變量估計系數的符號與大小與本文基準回歸中的結果保持一致，說明了本文結論的穩健性。

(2)工具變量法

考慮到本文結論會受到內生性問題的影響，前文已經利用系統GMM的方法進行了穩健性檢驗，這里本文采取工具變量的方法來進一步緩解企業數字化轉型與企業利潤率之間的反向因果關系對研究結論所造成的內生新干擾。具體來說，本文參照趙濤等[8]和袁淳等[6]的做法，利用城市統計年鑒中滯后一期的各城市互聯網用戶的數據與1999年各地級市萬人電話用戶數的交乘項作為企業數字化程度的工具變量，一方面地區數字經濟、信息技術的發展水平會在一定程度上影響企業對于信息化技術的接受程度以及數字化轉型傾向，滿足相關性條件；另一方面地區層面的信息通訊基礎設施建設主要以為居民服務為主，并不直接作用于企業經營績效，滿足外生性的條件。表3的第(3)(4)列中匯報了該工具變量回歸的第二階段結果，可以看到核心解釋變量的系數顯著為正，且KP統計量大于F檢驗在10%水平上的臨界值，不存在弱工具變量效應，由此表明本文結論，企業數字化顯著提升了企業利潤率，依然成立。

表3 內生性問題處理

2.樣本選擇

本文考慮到由于我國數字經濟規模的迅速擴張以及互聯網信息技術的飛速發展和應用的趨勢主要是在2010年之后有所體現，因此我們進一步將樣本限定在2010～2019年，以進行穩健性檢驗。結果如表4第(1)列所示，核心解釋變量Digitize的系數依然顯著為正，表明本文的估計結論并不因樣本選擇或是由于數字經濟規模擴張所帶來的，確實是由于企業自身的數字化轉型所帶來的企業利潤率的提升，該結論具有一定的穩健性。

3.解釋變量相關穩健性檢驗

(1)企業數字化程度重新測度

前文我們利用每家企業數字化相關詞匯頻數的總和除以企業年報語段的長度，以此來衡量企業數字化程度，為了保證本文的結論不因解釋變量的度量方式而改變，我們進一步利用企業數字化相關詞匯頻數總和的自然對數對企業數字化程度進行重新度量。回歸結果如表4第(2)列所示，重新度量后的企業數字化程度(Digital)的系數依然顯著為正，表明企業數字化轉型對企業利潤率的正向促進效應依然存在，由此說明本文估計結論具有一定的穩健性。

(2)解釋變量異常值處理

由于本文利用文本識別的方式整理收集了企業數字化相關詞匯頻數的數據，可能會存在一定的誤差，從而使得企業數字化程度數據產生部分異常值，為了解決這一問題，本文對企業數字化程度進行了1%和99%水平的縮尾處理，進行穩健性檢驗。結果如表4第(3)列所示，核心解釋變量的估計系數依然顯著為正，說明基準回歸估計結果具有一定的穩健性，所得結論較為可靠。

4.地區固定效應

由于各地區數字經濟發展程度的差異，可能會對企業接受信息化技術的程度以及發展戰略決策造成影響，從而對企業數字化轉型行為產生干擾，造成本文估計結果的偏差。為了排除企業所屬不同地區的數字經濟發展程度的影響，我們采取控制地區固定效應的方式，以控制各個地區發展特征的影響。結果如表4第(4)列所示，我們所關注的核心解釋變量系數依然顯著為正，即本文估計結論不受企業所屬地區特征差異的影響，具有一定的穩健性。

5.行業發展趨勢

我國在制定數字化發展策略時，提出產業數字化以及數字產業化，而不同的產業由于其比較優勢以及所處的發展時期不同，可能導致產業間的數字化發展程度有所區別。為了排除由于行業發展趨勢對本文研究結論的影響，我們進一步在實證研究中控制了行業趨勢項，結果如表4第(5)列所示，核心解釋變量依然顯著為正。

表4 穩健性檢驗

(三)機制檢驗

為了驗證本文的理論假說2，即企業數字化轉型可以通過促進企業生產效率的提升以及外部交易成本的下降進而提升企業利潤率，本文采取了兩種方式進行了檢驗，首先直接驗證了企業數字化轉型對于企業生產效率以及外部交易成本的影響效果，其次通過加入交乘項的形式驗證了企業數字化轉型是否更能夠促進低生產效率企業以及高外部交易成本企業的利潤率，進而說明這兩個機制的存在。

1.生產效率機制

通過計量方程(1)對企業生產效率進行回歸檢驗，從表5第(1)列中核心解釋變量的系數在10%統計水平下顯著為正，可以說明企業數字化轉型確實可以通過優化企業內的資源配置水平從而使得企業實現專業化生成，提高了企業的生產效率。為了進一步說明企業生產效率是企業數字化轉型促進企業利潤率提升的一個重要機制，通過加入交互項的方式來進行檢驗。首先生成一個虛擬變量Labortfp-dummy，若企業生產效率小于樣本生產效率中位數值，那么該變量賦值為1，否則賦值為0。而后利用該虛擬變量與本文核心解釋變量Digitize相乘生成交互項，依次將交互項以及交互項的各單項式加入回歸方程進行實證檢驗。這一檢驗的邏輯是，若企業數字化轉型是通過提高企業生產效率促進企業利潤率提升的，那么企業數字化水平提高應該更有利于那些原本生產效率較低的企業利潤率提升。從表5第(2)列中交互項Digitize×Labortfp-dummy的系數我們可以看到，該系數在1%統計水平下顯著為正，即表明企業生產效率越低，企業數字化轉型對企業利潤率提升的作用效果就越明顯，有效驗證了本文的理論假說2。

2.外部交易成本機制

通過計量方程(1)對企業外部交易成本進行回歸檢驗，從表5第(3)列中核心解釋變量的系數在10%統計水平下顯著為負，可以說明企業數字化轉型確實使得企業外部市場的交易成本下降。那么為了進一步說明外部交易成本下降是企業數字化轉型促進企業利潤率提升的一個重要機制，通過加入交互項的方式來進行檢驗。首先生成一個虛擬變量Makcost-dummy，若外部交易成本大于樣本外部交易成本的中位數值，那么該變量賦值為1，否則賦值為0。而后利用該虛擬變量與本文核心解釋變量Digitize相乘生成交互項，依次將交互項以及交互項的各單項式加入回歸方程進行實證檢驗。這一檢驗的邏輯是，若企業數字化轉型是通過降低企業外部交易成本促進企業利潤率提升的，那么企業數字化水平提高應該更有利于那些外部交易成本較高的企業利潤率提升。從表5第(2)列中交互項Digitize×Makcost-dummy的系數可以看到，該系數在1%統計水平下顯著為正，即表明企業初始外部交易成本越高，企業數字化轉型對企業利潤率提升的作用效果就越明顯，有效驗證了本文的理論假說2。

表5 機制檢驗

六、結論與政策建議

在加快數字化發展的時代背景下，企業數字化轉型已成為賦能企業發展新動能的重要路徑。本文通過梳理相關文獻從理論上闡述了企業數字化轉型影響企業利潤率的內在機制，構建了企業數字化程度指標，并基于2001～2019年上市公司數據檢驗探究了數字化轉型對于企業利潤率的作用效果。研究發現，企業數字化轉型顯著提高了企業利潤率。由于回歸中潛在的內生性問題，本文進一步采用系統GMM以及工具變量法緩解內生性后進行實證檢驗，基準回歸所得結論依然成立。在機制研究中，我們發現企業數字化轉型后，企業的專業化生產以及要素配置效率提高使得企業的生產效率提升，從而增強了企業利潤獲取能力。同時，有效地降低了企業的外部交易成本，使得企業在生產銷售的過程中獲得更大的利潤空間，有利于企業利潤率的提升。本文論證了企業數字化轉型對于企業利潤率的正向影響效應及其作用機制，擴大了企業數字化轉型經濟效應的研究范疇，提供了一定經驗依據。

同時本文研究結論為數字化相關政策的制定以及為驅動企業數字化轉型提供了一定的政策借鑒意義：第一，政府應積極出臺一系列的傾向企業數字化轉型的政策，營造良好的外部環境，從而實現數字化轉型推動企業競爭力增強這一路徑的積極引導。一方面，出臺一系列財政、金融、人才引進等政策，助力企業能夠更好更快地應用數字技術，調動實體企業數字化變革積極性，防范潛在轉型風險；另一方面應加大信息基礎設施建設，大力發展互聯網技術、大數據、云計算、人工智能與企業發展的深度融合。第二，企業應加快數字化、智能化設備的引進與應用的力度，充分釋放數字化轉型的潛力，同時企業應充分擁抱互聯網信息技術，培養數字化思維模式，打造高效的信息交流平臺，實現對于企業客戶以及消費者需求、生產銷售等環節的數字化刻畫，從而為企業經營生產賦能實現效率攀升以及成本的下降，持續提高企業利潤率，賦能企業高質量發展。