數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)投資

石聰穎　潘悅　李穎

摘要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大力發(fā)展能否扭轉(zhuǎn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資不足的局面，促進(jìn)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資？作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主戰(zhàn)場(chǎng)，穩(wěn)定制造業(yè)投資就是穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)動(dòng)機(jī)。文章選取了2010-2021年2372家制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)模型的固定效應(yīng)回歸模型，研究探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)于制造業(yè)投資的影響。實(shí)證結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與固定資產(chǎn)投資呈現(xiàn)出顯著的正向相關(guān)關(guān)系，且通過(guò)替換被解釋變量及改變時(shí)間窗口進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然正向顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；制造業(yè)；投資動(dòng)力機(jī)制

一、引言

梳理近九年來(lái)習(xí)近平總書(shū)記考察的足跡和重要講話(huà)可以發(fā)現(xiàn)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)是高頻詞。實(shí)體經(jīng)濟(jì)作為一國(guó)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)、國(guó)家財(cái)富的源泉，任何時(shí)候都不能“脫實(shí)向虛”?！肮び破涫?，必先利其器”，制造業(yè)始終是構(gòu)成實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要部分，是我國(guó)實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的重中之重，堅(jiān)持制造業(yè)不動(dòng)搖就是保障實(shí)體經(jīng)濟(jì)行穩(wěn)致遠(yuǎn)。近年來(lái)，國(guó)家不斷加大制造業(yè)投資支持力度，作為工業(yè)投資的重要組成部分，擴(kuò)大制造業(yè)投資能有效拉動(dòng)工業(yè)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)，對(duì)于優(yōu)化供給結(jié)構(gòu)，夯實(shí)實(shí)體經(jīng)濟(jì)根基具有重要的意義。此外，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是近年來(lái)國(guó)家的主要戰(zhàn)略任務(wù)，備受各界關(guān)注，2019年，習(xí)近平總書(shū)記在G20大阪峰會(huì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)特別會(huì)議上強(qiáng)調(diào)，要推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。因此，文章在數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一背景下，聚焦制造業(yè)，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資的影響，無(wú)疑是解決當(dāng)前實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資不足，特別是制造業(yè)投資問(wèn)題的關(guān)鍵所在。

二、研究假設(shè)

數(shù)字化經(jīng)濟(jì)已經(jīng)上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，為了順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的召喚，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將成為制造業(yè)及各行業(yè)的共同選擇，同時(shí)也是緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資不足的新機(jī)遇。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)槠髽I(yè)的科技創(chuàng)新添磚加瓦，特別是重點(diǎn)固定資產(chǎn)投資領(lǐng)域，以5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)為代表的重要技術(shù)方向的企業(yè)更是如此。當(dāng)企業(yè)在財(cái)務(wù)年報(bào)中披露了有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)信息時(shí)，企業(yè)為了達(dá)到戰(zhàn)略目的，在后續(xù)的發(fā)展中往往會(huì)加大固定資產(chǎn)投入、研發(fā)投入。同時(shí)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展背景下，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型或正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)更容易受到市場(chǎng)的青睞，企業(yè)為了契合市場(chǎng)的導(dǎo)向也具有更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)在固定資產(chǎn)投資領(lǐng)域擴(kuò)大投入?；谝陨戏治?，文章提出核心研究假設(shè)。

假設(shè)：在其他條件不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大力發(fā)展導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高對(duì)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資具有顯著正向促進(jìn)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

制造業(yè)是企業(yè)進(jìn)行實(shí)體投資的主要行業(yè)，也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅(jiān)力量，同時(shí)，上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)較完整，便于收集，文章基于制造業(yè)上市公司的樣本，并進(jìn)行如下處理：剔除ST 類(lèi)、部分缺失值，并對(duì)企業(yè)層面的變量通過(guò)stata軟件進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理，考慮到財(cái)務(wù)報(bào)表披露程度和數(shù)據(jù)的可得性，文章選取企業(yè)年度數(shù)據(jù)，最終得到2010-2021 年2372家制造業(yè)上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，共15354個(gè)觀測(cè)值。原始數(shù)據(jù)絕大部分來(lái)自CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，還有一些數(shù)據(jù)是通過(guò)深圳證券交易所及上海證券交易所官方網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)匯總整理得來(lái)的。

（二）變量定義與度量

被解釋變量選用固定資產(chǎn)投資，取自劉啟仁（2019）的衡量方法，解釋變量選用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度參考吳非、胡慧芷、林慧妍和任曉怡（2021）構(gòu)建的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系，并總結(jié)了國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)對(duì)固定資產(chǎn)投資影響因素的分析，文章選取了企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金流量比、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、董事人數(shù)、兩職合一和第一大股東持股比例作為控制變量，變量定義與度量見(jiàn)表1。

（三）模型設(shè)計(jì)

本文通過(guò)“購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/資產(chǎn)總計(jì)”來(lái)衡量固定資產(chǎn)投資，并通過(guò)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯加總詞頻取對(duì)數(shù)作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)。因此，本文構(gòu)建以下模型來(lái)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)投資的影響：

其中，被解釋變量是固定資產(chǎn)投資（Invest1）；解釋變量是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT），描述了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)于制造業(yè)固定資產(chǎn)投資的影響，β1表示解釋變量的系數(shù)；βm表示各控制變量的系數(shù)；Ci，t表示上述控制變量，Size、Iev、ROA、Cashflow、Growth、Board、Dual和 Top1 分別表示企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金流量比、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、董事人數(shù)、兩職合一和第一大股東持股比例；εi，t為模型隨機(jī)誤差項(xiàng)?？紤]到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響存在一定的時(shí)滯性，同時(shí)也為了能減少被解釋變量與解釋變量之間因雙向因果關(guān)系而產(chǎn)生的干擾問(wèn)題，文章對(duì)解釋變量進(jìn)行滯后1期處理，同時(shí)加入利潤(rùn)時(shí)間和行業(yè)這兩個(gè)虛擬變量。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2給出了模型所用到的主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

（二）相關(guān)性分析

相關(guān)性分析結(jié)果如表3所示。從表中可以看到，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT）與固定資產(chǎn)投資（Invest1）的相關(guān)系數(shù)在1%水平上顯著，初步說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和固定資產(chǎn)投資存在一定的相關(guān)性。但是從表3可以看出，目前的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT）與固定資產(chǎn)投資（Invest1）的相關(guān)系數(shù)是負(fù)的，這是因?yàn)橄嚓P(guān)性分析是一種簡(jiǎn)單而粗略的分析，皮爾遜相關(guān)系數(shù)表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)數(shù)據(jù)，不考慮變量之間是否存在相互影響的共線(xiàn)性的情況，因此，文章用stata軟件對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性分析的同時(shí)又做了VIF多重共線(xiàn)性分析，VIF平均值為1.26，表示模型沒(méi)有多重共線(xiàn)性的問(wèn)題，所以文章又進(jìn)行下文的回歸分析。此外，企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Iev）、董事人數(shù)（Board）與固定資產(chǎn)投資（Invest1）呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，總資產(chǎn)收益率（ROA）、現(xiàn)金流量比（Cashflow）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）、兩職合一（Dual）和第一大股東持股比例（Top1）均與固定資產(chǎn)投資（Invest1）呈正相關(guān)關(guān)系，各變量之間的關(guān)系并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的規(guī)律，但從整體來(lái)看各變量的相關(guān)性還是比較顯著的。由于固定資產(chǎn)投資（Invest1）與諸多因素相關(guān)且顯著，為此我們進(jìn)行定量實(shí)證研究并減少外部因素影響去探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT）對(duì)固定資產(chǎn)投資（Invest1）的影響。

（三）hausman檢驗(yàn)

在本研究中，利用豪斯曼檢驗(yàn)方法來(lái)判斷是選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。文章使用的是2010-2021年的面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示chi（2）值為302.77，P值為0.000，因而根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)的思想，拒絕原假設(shè)，由此判斷，用固定效應(yīng)比較合適。所以，本文選擇面板數(shù)據(jù)模型的固定效應(yīng)回歸模型來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

（四）基準(zhǔn)回歸

文章使用 ststa17.0 軟件對(duì)2010-2021年制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表5所示。

在基準(zhǔn)回歸中，第一列（1）僅考慮控制變量和虛擬變量的固定效應(yīng)，結(jié)果顯示：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Iev）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、兩職合一（Dual）和第一大股東持股比例（Top1）與固定資產(chǎn)投資（Invest1）之間呈現(xiàn)出顯著正相關(guān)關(guān)系，現(xiàn)金流量比（Cashflow）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）和董事人數(shù)（Board）與固定資產(chǎn)投資（Invest1）呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。第（2）列在原基礎(chǔ)上加入解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT）。結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)（lnDDT）的回歸系數(shù)為0.002且通過(guò)了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，二者之間呈現(xiàn)出顯著的正向相關(guān)關(guān)系，這意味著，制造業(yè)上市公司進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，越能夠促進(jìn)固定資產(chǎn)領(lǐng)域的投資增加，驗(yàn)證了文章的核心假設(shè)。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了避免實(shí)證結(jié)果的偶然性， 文章通過(guò)替換被解釋變量和改變時(shí)間窗口調(diào)整了研究設(shè)計(jì)， 進(jìn)行了相應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1. 替換被解釋變量

參照呂久琴（2020）的方法，對(duì)固定資產(chǎn)投資指標(biāo)的度量進(jìn)行重新計(jì)算，以公式“（購(gòu)置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支出的現(xiàn)金凈額-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額）/資產(chǎn)總計(jì)”計(jì)算出來(lái)的數(shù)據(jù)作為固定資產(chǎn)投資（Invest2），替換并解釋變量后重新進(jìn)行了回歸檢驗(yàn)，結(jié)果證明，核心假設(shè)：“數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大力發(fā)展導(dǎo)致的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高對(duì)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資具有顯著正向促進(jìn)作用”并沒(méi)有改變，回歸系數(shù)依然是0.002，且在1%的水平上正向顯著。

2. 改變時(shí)間窗口

文章通過(guò)改變時(shí)間維度的方法選用最近的2015-2021年的制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，表6第（2）列結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)（lnDDT）的回歸系數(shù)為0.001，且通過(guò)了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)雖然稍微降低了一些，但二者之間依然呈現(xiàn)出顯著的正向相關(guān)關(guān)系。第（3）列延長(zhǎng)了一期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度影響固定資產(chǎn)投資的時(shí)間考察窗口。將解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT）進(jìn)行了滯后一期處理，結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDDT）的回歸系數(shù)為0.001，且在1%水平上正向顯著，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)于固定資產(chǎn)投資的正向促進(jìn)作用并沒(méi)有隨著時(shí)間的延長(zhǎng)而出現(xiàn)明顯的削弱，這為文章的核心研究假設(shè)提供了有力的證據(jù)。

五、結(jié)論與對(duì)策

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為制造業(yè)企業(yè)的必由之路，也是實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的必然要求。文章基于我國(guó)制造業(yè)上市公司2010-2021年的面板數(shù)據(jù)，就數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)投資的影響展開(kāi)研究，以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯加總詞頻取對(duì)數(shù)作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)，構(gòu)建固定效應(yīng)回歸模型。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促使的企業(yè)數(shù)字化程度的提高會(huì)促進(jìn)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資，從而對(duì)于解決實(shí)體經(jīng)濟(jì)特別是制造業(yè)投資不足的難題有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

基于以上分析，建議如下：一是作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)主體的制造業(yè)更應(yīng)積極順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮，牢牢抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇，緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資不足的困境，促進(jìn)固定資產(chǎn)投資；二是注重?cái)?shù)字化素養(yǎng)的提升，樹(shù)立良好的企業(yè)形象，為我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展添磚加瓦；三是提升企業(yè)的融資能力、盈利能力，這樣更容易受到市場(chǎng)的青睞，從而有足夠的動(dòng)機(jī)進(jìn)行固定資產(chǎn)投資，提高產(chǎn)能的利用率。

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＊基金項(xiàng)目：2021年江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資動(dòng)力機(jī)制及成本管理優(yōu)化研究”（編號(hào)：2021SJA0817）。

（作者單位：石聰穎、潘悅，金肯職業(yè)技術(shù)學(xué)院；李穎，南京特殊教育師范學(xué)院）