企業(yè)數(shù)字化轉型、融資約束與成本粘性

曹志鵬 陳佳寧

一、引言

黨的二十大指出，加快建設數(shù)字中國是發(fā)揮信息化驅動引領作用、推進中國式現(xiàn)代化的必然選擇。當前，數(shù)字技術作為我國科技驅動發(fā)展的重要力量，動態(tài)調整生產關系與生產結構，驅動經濟社會效率變革及質量變革。對于企業(yè)而言，數(shù)字化轉型具有全局性與戰(zhàn)略性的意義，企業(yè)應順應信息革命時代浪潮，打通數(shù)字基礎設施大動脈，加快數(shù)字技術的創(chuàng)新應用，實現(xiàn)數(shù)字化與生產經營方式融合，增強核心競爭能力，以此實現(xiàn)高質量發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉型現(xiàn)有研究主要聚焦于數(shù)字化轉型能否提升企業(yè)全要素生產率、影響企業(yè)資本市場表現(xiàn)以及企業(yè)投資效率（趙宸宇，2021；馬慧，2022）。成本管理關乎著企業(yè)的經營績效及長期發(fā)展能力，本文基于企業(yè)成本角度，重點關注探究企業(yè)數(shù)字化轉型對成本粘性的影響作用。

成本粘性是企業(yè)成本管理中的重要現(xiàn)象，即企業(yè)的營業(yè)收入與營業(yè)成本之間的變動存在的非線性關系。企業(yè)在經營發(fā)展過程中所具有的成本粘性過高，則在面對營業(yè)收入變化時大幅度降低企業(yè)有效配置資源、合理調整成本的能力受限，不利于企業(yè)戰(zhàn)略目標實現(xiàn)，對企業(yè)長期穩(wěn)定的發(fā)展產生消極影響。數(shù)字化轉型在企業(yè)的生產經營過程中引入數(shù)字科技技術，提升資源有效利用率，降低信息透明度，緩解信息不對稱現(xiàn)象，能夠提升管理層管理決策精準度，優(yōu)化企業(yè)成本管理體系。同時，融資約束是企業(yè)所普遍存在的難題，在強度較高的融資約束環(huán)境下，會抑制企業(yè)決策制定與實施的活力，影響企業(yè)數(shù)字化轉型推動進程，因此融資約束對數(shù)字化轉型與成本粘性間的關系能起到一定的影響作用。

基于此，本文對企業(yè)數(shù)字化轉型與成本粘性的關系進行分析，采用滬深A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本進行實證檢驗。同時探究融資約束在企業(yè)數(shù)字化轉型與成本粘性關系中起到的調節(jié)作用，進一步分析在企業(yè)不同水平的內控質量、不同階段的生命周期、不同地理位置分布的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉型對成本粘性的作用強弱。

二、理論分析與研究假設

（一）企業(yè)數(shù)字化轉型與成本粘性

成本粘性最早由A n d e r s o n（2003）等學者提出，他們通過ABJ模型實證研究，發(fā)現(xiàn)成本的增減與收入的增減并不是對稱的，二者之間并非呈現(xiàn)線性關系，成本隨業(yè)務量上升而上升的幅度大于成本隨業(yè)務量下降而下降的幅度。學術界基于成本粘性的形成機制出發(fā)，概括了以下三個動因：調整成本、管理者樂觀預期以及管理者機會主義行為。

調整成本理論關注資源的配置決策，當業(yè)務量下降時，企業(yè)調整資源不僅涉及到削減資源時所耗成本，更涉及到未來恢復資源時所耗成本，管理層比較閑置資源及調整資源后，主觀上不愿下調資源投入，從而形成成本粘性。管理者樂觀預期理論關注管理者決策的主觀傾向性，管理者對未來市場前景充滿樂觀預期，主觀認為業(yè)務量的下降具有暫時性，未來會出現(xiàn)回升現(xiàn)象，故而更傾向于保留現(xiàn)有資源投入，缺乏下調成本的動力趨使(Banker等，2011)。管理者機會主義理論關注管理者的“帝國構建”動機，在業(yè)務量上升時他們傾向于擴張資源，甚至于超過企業(yè)最佳規(guī)模水平，在業(yè)務量下降時出于自利動機，更傾向于保存資源，從而產生較高的成本粘性。

在建設數(shù)字中國戰(zhàn)略背景下，深入推進企業(yè)數(shù)字化轉型有助于降低企業(yè)的調整成本，數(shù)字化轉型通過引入數(shù)字技術重塑企業(yè)生產經營方式，優(yōu)化企業(yè)資源配置效率及生產總流程，降低人力資源培訓、運營維護等各類成本；企業(yè)通過實施數(shù)字化轉型提升信息透明度，改善整體信息環(huán)境，增強管理層對于未來市場預期的準確度，使管理層面對未來市場前景預期判斷更加精準，改善盲目樂觀決策現(xiàn)象；企業(yè)數(shù)字化轉型引入信息數(shù)字技術，有助于充分弱化單個管理層實施決策的能力，提升企業(yè)整體對資源的獲取能力，進一步降低管理層機會主義行為。基于此，本文認為推動企業(yè)數(shù)字化轉型能夠有效降低調整成本，提升信息透明度，打破信息孤島，優(yōu)化企業(yè)內部管理決策，緩解成本粘性問題。故提出假設如下：

H1:數(shù)字化轉型程度會顯著降低企業(yè)成本粘性。

（二）融資約束的調節(jié)作用

目前，我國市場經濟體制還在不斷完善發(fā)展，融資約束是多數(shù)企業(yè)普遍面臨的問題。不同企業(yè)具有不同的規(guī)模結構、組織體系及地理位置等，融資約束實質上是企業(yè)融資需求與融資供給之間存在的需求矛盾。江偉（2015）等學者認為，在融資約束程度較低的企業(yè)內，成本粘性現(xiàn)象更加明顯。

從企業(yè)管理的角度出發(fā)，引入數(shù)字化技術有助于降低企業(yè)調整成本，提升信息透明度，減少管理層的盲目樂觀預期。張璇（2017）、徐玉德（2022）等學者通過研究發(fā)現(xiàn)，當企業(yè)不具有靈活、便捷的資金來源時，企業(yè)會面臨較為嚴重的融資約束困境，資金的束縛會顯著抑制企業(yè)新舊技術轉換、研發(fā)投入以及企業(yè)的創(chuàng)新。但數(shù)字化轉型建設對資金需求度較高，在資金束縛強度較高的企業(yè)，管理層會首先考慮將資源用以維持企業(yè)正常生產經營，維持企業(yè)主要產品的研發(fā)與制造，減緩推動數(shù)字化進程力度，此時數(shù)字技術無法全面滲入企業(yè)生產流程，而企業(yè)自身成本粘性現(xiàn)象不明顯，成本管理體制無法顯著改善，因此數(shù)字化轉型對企業(yè)成本粘性抑制作用強度降低。故本文提出假設2，選取融資約束作為著眼點，觀察不同強度的融資約束下，企業(yè)數(shù)字化轉型對成本粘性的影響是否會受到影響。

H2:融資約束可以調節(jié)數(shù)字化轉型程度與企業(yè)成本粘性之間的關系，強度較小的融資約束會增強數(shù)字化轉型程度對企業(yè)成本粘性的抑制作用。

三、研究設計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2012－2021年滬深 A 股上市公司作為研究樣本。由于計算過程需要用到滯后期數(shù)據(jù)，因此本研究的數(shù)據(jù)采集期間為2010－2021年。本文對數(shù)據(jù)進行以下處理：(1)剔除ST、PT等特殊企業(yè)樣本；(2)為保證結果準確性與穩(wěn)健性，剔除金融行業(yè)、房地產行業(yè)上市公司樣本；(3)剔除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本。經過上述整理，本研究共得到23222個觀測值。以上數(shù)字化詞頻數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)均來自國泰安經濟金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、宏觀經濟數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局(NBSPRC)、內控數(shù)據(jù)來自迪博(DIB)內部控制與風險管理數(shù)據(jù)庫。樣本中所有連續(xù)變量均進行了1%和99%的Winsorize縮尾處理，以此避免本文結論受到異常值影響。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文參考梁上坤等(2015)的研究，選取企業(yè)的營業(yè)成本進行成本粘性的衡量計算，Cost表示營業(yè)成本的變化率，等于企業(yè)本年營業(yè)成本與上年營業(yè)成本比值的自然對數(shù)，即營業(yè)成本當年比上年增加(減少)百分之幾。

2 . 解釋變量。 收入變化率（Rev）表示企業(yè)營業(yè)收入變化率，即本年營業(yè)收入與上年營業(yè)收入的比值取對數(shù)；收入下降虛擬變量（D），即當年營業(yè)收入小于上年營業(yè)收入取值為1，否則為0。企業(yè)數(shù)字化轉型程度經現(xiàn)有文獻整理，度量方式有以下三種：何帆、劉紅霞（2019）學者采用“0-1”虛擬變量衡量企業(yè)是否實施數(shù)字化轉型；張永坤（2021）等學者衡量企業(yè)數(shù)字化轉型采用上市公司財報附注披露的年末無形資產明細項中和數(shù)字化轉型有關部分占無形資產總額的比例的方法；吳非（2021）、趙宸宇（2021）等采用上市企業(yè)年報中披露有關數(shù)字化相關詞頻數(shù)量構建企業(yè)數(shù)字化轉型衡量指標。借鑒吳非等（2021）學者做法，本文通過對企業(yè)年報中有關數(shù)字化轉型相關詞頻匯總加一后取自然對數(shù)的方法衡量企業(yè)的數(shù)字化轉型程度（Dcg）。在穩(wěn)健性檢驗中，本文根據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫的數(shù)字化轉型指數(shù)重新進行回歸檢驗，該數(shù)字化轉型指數(shù)根據(jù)戰(zhàn)略驅動評分、技術賦能評分、組織賦能評分、環(huán)境賦能評分、數(shù)字化成果評分、數(shù)字化應用評分綜合計算得出。

3.調節(jié)變量。融資約束。本文綜合現(xiàn)有文獻整理，借鑒Kaplan和Zingales（1997）的思想，選用KZ指數(shù)法衡量融資約束程度，構建步驟如下：（1）根據(jù)經營性現(xiàn)金流 / 年初總資產、現(xiàn)金股利 / 年初總資產、現(xiàn)金持有/年初總資產、資產負債率和托賓q對本文樣本分類。若經營現(xiàn)金流/期初總資產得出的值低于中位數(shù)，kz1取1，反之取0；若現(xiàn)金股利/期初總資產得出的值低于中位數(shù)，kz2取1，反之取0；若現(xiàn)金持有/期初總資產得出的值低于中位數(shù)，kz3取1，反之取0；若資產負債率高于中位數(shù)，kz4取1，反之取0；若托賓q高于中位數(shù)，kz5取1，反之取0。（2）令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5，通過計算得到 KZ 指數(shù)。（3）采用排序邏輯回歸，將 KZ 指數(shù)作為因變量對上述五個數(shù)值回歸，估計回歸系數(shù)，并通過上述模型計算得到樣本企業(yè)融資約束程度的KZ指數(shù)，該指標數(shù)值越大則代表融資約束程度越高。

4.控制變量。本文借鑒已有研究(Banker等，2014)選取以下經濟變量(EV)和公司治理變量(CV)指標作為控制變量。經濟變量具體為：資本密集度(Ainten)、經濟增長率(Gdp)和連續(xù)兩年收入下降虛擬變量(Dt)、員工密集度(Einten)。公司治理變量（Control Variables）具體為：管理層持股比例（Mshr）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資產負債率（Lev）、現(xiàn)金比率（Cash）以及兩職合一（Dual）。此外還控制了企業(yè)個體和年度固定效應，從而控制個體與時間因素的影響，本文各變量具體定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型構建

本文參考Anderson等學者提出的ABJ 模型檢驗所選樣本企業(yè)中是否存在成本粘性現(xiàn)象：

本文選用雙向固定效應模型，控制時間效應與企業(yè)個體效應。下標i表示企業(yè)，t指代年份，μ指代企業(yè)個體固定效應，γ表示時間固定效應，σ表示誤差隨機項，若α2顯著為負，證明企業(yè)存在成本粘性。

本文借鑒學術界對成本粘性的研究(梁上坤，2015；張路，2019等)，構建模型(2)對本文所提出的假設1進行檢驗：

其中，Cost表示營業(yè)成本變動；Rev表示營業(yè)收入變動；D為虛擬變量，若當年營業(yè)收入相比上年發(fā)生了下降，則D取1，反之D取0。若β3顯著為正，則H1得證，企業(yè)數(shù)字化轉型有助于抑制企業(yè)成本粘性。

為探究融資約束是否對數(shù)字化轉型與企業(yè)成本粘性的關系起調節(jié)作用，本文構建模型(3)進行檢驗，若φ4顯著為負，表示融資約束削弱數(shù)字化轉型與成本粘性的負相關關系。同時通過分組回歸保證本文結論的嚴謹性。

四、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文對所選樣本進行描述性統(tǒng)計分析采用Stata14.0統(tǒng)計軟件，詳細數(shù)據(jù)如表 2 所示。表2結果表明樣本公司在考察期間內營業(yè)成本變動（cost）最大值是1.221，最小值是-0.713，平均值是0.128，中位數(shù)是0.110；營業(yè)收入變動（rev）最大值是1.156，最小值是-0.696，平均值是0.118，中位數(shù)是0.105，說明樣本中上市公司營業(yè)成本及營業(yè)收入變化的分布都存在不同程度的右偏。企業(yè)數(shù)字化轉型程度最小值為0.000，最大值為5.112，標準差為1.414，最大值與最小值之間相差較大，顯示出各企業(yè)的數(shù)字化轉型程度明顯不同。其他變量的統(tǒng)計結果也表明各變量之間均存在明顯差異。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

（二）回歸結果分析

1.數(shù)字化轉型與成本粘性。數(shù)字化轉型與企業(yè)成本粘性的回歸結果如表3所示。列（1）未加入經濟變量和其他公司治理變量，檢驗樣本企業(yè)是否存在成本粘性。根據(jù)列（1）結果顯示，Rev的系數(shù)為0.972，在1%的水平顯著為正，R e v×D的系數(shù)為-0.069，在1%的水平上顯著為負，說明樣本上市企業(yè)存在成本粘性；列（2）在列（1）的基礎上加入數(shù)字化轉型進行回歸，Rev×D×Dcg系數(shù)為0.051，且在1%水平顯著為正；列（3）進一步控制了經濟因素、公司治理特征等變量，結果顯示，Rev的系數(shù)為0.964，Rev×D的系數(shù)為-0.117，交乘項（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.050，系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，結果顯示數(shù)字化轉型對于成本粘性具有抑制作用，驗證了假設H1。

表3 數(shù)字化轉型與成本粘性

表4 數(shù)字化轉型、融資約束與成本粘性

2.數(shù)字化轉型、融資約束與成本粘性。為驗證假設（2），本文引入融資約束（KZ）變量。此外，為更清晰地認識融資約束在數(shù)字化轉型與成本粘性之間的調節(jié)作用，還將融資約束分為強弱兩組進行回歸，用于對比分析。表 4的第（1）列報告了全樣本中數(shù)字化轉型、融資約束與成本粘性的回歸結果。在引入融資約束后，交互項Rev×D×Kz×Dcg的系數(shù)在1%的水平下顯著為負，說明融資約束對數(shù)字化轉型與企業(yè)成本粘性的抑制作用起到削弱的作用。由（2）、（3）列分組回歸結果可知，在融資約束強度較高的條件下，Rev×D×Dcg的系數(shù)僅為0.033，在融資約束強度較低的條件下，Rev×D×Dcg的系數(shù)為0.082，遠大于前者，進一步表明融資約束束縛了數(shù)字化轉型對成本粘性所起到的抑制作用，由此，驗證了假設H2。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文采用以下方法對結果進行穩(wěn)健性檢驗：第一，考慮到電子信息行業(yè)的智能化、數(shù)字化水平較高，為防止本文得出的顯著性結果可能是由電子信息行業(yè)驅動所致，本文剔除電子信息類企業(yè)樣本，對樣本中其他行業(yè)領域內企業(yè)重新進行回歸，結果顯示見表5第（1）列，Rev×D×Dcg的系數(shù)為0.050，在1%的水平上顯著為正。第二，對樣本采用傾向得分匹配法（PSM配對）進行測試。計算企業(yè)數(shù)字化轉型程度的中位數(shù)，若樣本值大于中位數(shù)取值，則衡量值取1，否則為0；選取協(xié)變量計算傾向得分，采用1:1近鄰匹配，表5第（2）列報告了配對后新樣本回歸結果，與前文結果保持一致。第三，進行變量替換，將核心解釋變量替換為數(shù)字化轉型指標，該數(shù)據(jù)來源于國泰安合作數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉型數(shù)據(jù)庫，其計算方法為：數(shù)字化轉型指數(shù)=0.3472*戰(zhàn)略驅動評分+0.162*技術賦能評分+0.0969*組織賦能評分+0.0342*環(huán)境賦能評分+0.2713*數(shù)字化成果評分+0.0884*數(shù)字化應用評分，各項細分指標為標準化后值。結果顯示見表5第（3）列，Rev×D×Dcg的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，與前文一致，不改變上述研究結論，以上檢驗證明本文結果穩(wěn)健可靠。

表5 穩(wěn)健性檢驗

五、異質性分析

1.基于企業(yè)內控質量分組模型回歸分析。在內控質量強度不同的企業(yè)，數(shù)字化轉型程度對成本粘性的影響呈現(xiàn)出異質性的特征。本文通過計算得出樣本中內部控制質量的中位數(shù)，將內部控制質量低于中位數(shù)的企業(yè)賦值為“0”，高于中位數(shù)的企業(yè)賦值為“1”，分組進行回歸檢驗。回歸結果如表6（1）、（2）列所示，內部控制質量低的企業(yè)，數(shù)字化轉型與成本粘性的交互項（Rev×D×Dcg）系數(shù)為0.051；在內部控制質量較高的企業(yè)，數(shù)字化轉型與成本粘性的交互項（Rev×D×Dcg）系數(shù)為0.036。企業(yè)在生產經營過程中，若內部控制質量較低，則會大幅度削減管理者對市場前景的樂觀預期，抑制管理者構建帝國主義的自利動機，管理者需要謹慎做出成本決策。同時，內部控制質量較低的企業(yè)信息系統(tǒng)與組織結構流程清晰度較低，建設數(shù)字化轉型有利于大幅度提升信息透明度，完善管理決策體制，從而減輕成本粘性。這一結果說明，內部控制質量低的企業(yè)中數(shù)字化轉型對成本粘性的抑制作用更強。

表6 異質性檢驗

2.基于企業(yè)生命周期分組模型回歸分析。Gardner（1965）等學者認為，企業(yè)同人與其他生物一樣，會經歷初創(chuàng)、增長、成熟、衰退等不同生命周期階段。企業(yè)所處生命周期階段不同，數(shù)字化轉型程度對成本粘性的影響呈現(xiàn)出異質性的特征。現(xiàn)有文獻對企業(yè)生命周期的劃分主要有以下三種形式：產業(yè)增長率法、管理熵法和現(xiàn)金流法（曹裕與陳曉紅，2010），本文采用現(xiàn)金流法劃分企業(yè)生命周期，根據(jù)企業(yè)經營現(xiàn)金流、投資現(xiàn)金流、籌資現(xiàn)金流等，將樣本企業(yè)生命周期分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、震蕩期及衰退期。本文所選樣本為滬深A股上市企業(yè)，認為其已度過初始期，故選取最重要的成長期與成熟期進行異質性分析。結果見表6（3）列、（4）列所示，處于成長期的企業(yè)，交互項（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.094，而處于成熟期的企業(yè)，交互項（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.068，無論成長期企業(yè)還是成熟期企業(yè)，數(shù)字化轉型均顯著抑制企業(yè)成本粘性，但相較處于成熟期階段的企業(yè)，數(shù)字化轉型對成本粘性所起到的抑制作用在成長期企業(yè)中更強。本文認為可能原因如下，當企業(yè)處于成長期階段時，隨著產品知名度及市場份額得到提升，企業(yè)會加大對“降本增效”的關注，加快推進數(shù)字化技術建設，數(shù)字化轉型程度不斷提升。同時成長期的企業(yè)更傾向于抓住發(fā)展契機，故管理層在面對收入波動時，不愿削減資源投入，此時推動數(shù)字化轉型有利于大幅度降低企業(yè)的成本粘性。而當企業(yè)處于成熟階段，企業(yè)成長速度減緩但是利潤增長加快（孫穗等，2022），管理層管理制度體系趨于規(guī)范成熟，企業(yè)生產經營流程趨于固定化、規(guī)模化，此時企業(yè)處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)，企業(yè)管理層也有一定約束能力，因此數(shù)字化轉型所起到的抑制作用相較于成長期較弱。

3.基于企業(yè)分布地區(qū)分組模型回歸分析。位于東部、中部、西部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉型程度對成本粘性的影響呈現(xiàn)出異質性的特征。本文參照王宏鳴（2022）等學者的研究，根據(jù)企業(yè)的所屬地區(qū)將樣本分為東部、中部、西部。回歸結果見表 6（5）列、（6）列及（7）列所示，位于東部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉型與成本粘性交互項（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.051；位于西部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉型與成本粘性交互項（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.078；位于中部地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字化轉型與成本粘性的交互項（Rev×D×Dcg）的系數(shù)為0.029。由此可以看出，西部地區(qū)企業(yè)推動數(shù)字化轉型對成本粘性的抑制作用較強，而東部地區(qū)與中部地區(qū)較弱。其原因可能是西部地區(qū)企業(yè)發(fā)展水平較為落后，而東中部地區(qū)企業(yè)整體建設領先于西部地區(qū)，具有較為完善的內部治理水平以及管理制度體制，數(shù)字化轉型在企業(yè)內部發(fā)揮的促進作用相對較小，故西部地區(qū)數(shù)字化轉型對成本粘性的抑制作用更為明顯。

六、結論與建議

成本管理是管理會計的重要課題，對成本粘性的研究有重要意義。本文利用2012——2021 年滬深A 股上市公司數(shù)據(jù)，實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉型對于企業(yè)成本粘性的影響，考察融資約束在此過程中起到的調節(jié)作用，并進一步分析企業(yè)處于不同內控水平、生命周期及地區(qū)分布下，數(shù)字化轉型對成本粘性的異質性影響。研究表明：（1）企業(yè)數(shù)字化轉型抑制了企業(yè)所存在的成本粘性；（2）融資約束會削弱企業(yè)數(shù)字化轉型對成本粘性的抑制作用；（3）企業(yè)數(shù)字化轉型對成本粘性的抑制作用在內控質量較低、西部地區(qū)企業(yè)以及成長期企業(yè)更強。

綜上所述，本文提出以下建議：第一，數(shù)字化技術作為創(chuàng)新驅動發(fā)展的先導力量，在優(yōu)化企業(yè)成本管理中發(fā)揮重要作用。企業(yè)應當順應時代信息浪潮，深入推動數(shù)字化轉型，利用數(shù)字技術完善企業(yè)的成本決策體制，科學有效管理企業(yè)成本粘性。第二，要充分發(fā)揮融資約束在數(shù)字化轉型與成本粘性之間的調節(jié)作用，企業(yè)應采取有效措施拓寬融資渠道，提升融資效率及改善融資方式，優(yōu)化企業(yè)融資環(huán)境，實現(xiàn)建設數(shù)字化轉型與緩解融資約束的雙贏局面。第三，在建設數(shù)字中國戰(zhàn)略背景下，企業(yè)應把握自身發(fā)展現(xiàn)狀及需求，結合市場前景，精準利用數(shù)字技術激發(fā)企業(yè)內在活力與潛力，以實現(xiàn)高質量發(fā)展。