數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何賦能企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效?
——基于融資約束與代理沖突視角

王安祺,秦曉東

(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,福建 福州 350007)

0 引言

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)全球化的快速發(fā)展,世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家競(jìng)相出臺(tái)中長(zhǎng)期數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略,紛紛把推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的重要?jiǎng)幽躘1]。我國(guó)也先后出臺(tái)了《網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略實(shí)施綱要》《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等,并在《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中明確提出,要“促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)”“加快推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。在此背景下,我國(guó)越來(lái)越多的企業(yè)開始嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)改變傳統(tǒng)創(chuàng)新模式,讓企業(yè)從外部獲取更多的創(chuàng)新資源,同時(shí)優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的管理方式,提升企業(yè)創(chuàng)新潛力[2]。

張吉昌等[3]發(fā)現(xiàn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)的動(dòng)態(tài)能力,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提高。郭景先等[4]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)治理水平與緩解融資約束,從而幫助企業(yè)提升創(chuàng)新的純技術(shù)效率與規(guī)模效率。但張國(guó)勝等[5]卻指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型只促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新“增量”,沒有促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新“提質(zhì)”。馬君等[6]則認(rèn)為企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中存在陣痛期,對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有先下降后上升的非線性影響。綜上可知,現(xiàn)有的關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的研究雖多,但結(jié)論并不一致,還存在進(jìn)一步研究空間。基于此,本文以2007-2020年深滬上市公司為樣本,擬探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的影響以及傳導(dǎo)機(jī)制,以期促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

1 理論回顧與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

數(shù)字技術(shù)具備交易成本低、信息傳播速度快、數(shù)據(jù)分析精度高等優(yōu)勢(shì),為促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提供了重要助力。第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以利用云計(jì)算等工具對(duì)復(fù)雜信息進(jìn)行掃描、收集、處理,從而為企業(yè)獲取更多的創(chuàng)新機(jī)會(huì)[7-9];第二,數(shù)字技術(shù)可以對(duì)企業(yè)創(chuàng)新流程進(jìn)行精準(zhǔn)地結(jié)構(gòu)分解與重新定位,使企業(yè)的創(chuàng)新模型從粗獷化轉(zhuǎn)變?yōu)榫?xì)化,同時(shí)數(shù)字技術(shù)還可以減少員工的重復(fù)勞動(dòng)與科研的試錯(cuò)時(shí)間,縮短項(xiàng)目的創(chuàng)新周期,大大提高了企業(yè)創(chuàng)新效率[10];第三,數(shù)字技術(shù)可以使知識(shí)在企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中充分流通,促使企業(yè)員工快速掌握新知識(shí)、新技能,促進(jìn)人員發(fā)展。同時(shí),數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)實(shí)現(xiàn)了全球人才的遠(yuǎn)程辦公與聚集,為企業(yè)創(chuàng)新提供更多更強(qiáng)的智力支持[11];第四,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過數(shù)據(jù)模擬、仿真等技術(shù)降低研究實(shí)際試錯(cuò)成本,縮短實(shí)驗(yàn)周期,大大降低創(chuàng)新成本。據(jù)此,提出如下假設(shè):

H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。

1.2 融資約束、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

由于信息具有不對(duì)稱性,銀行很難對(duì)企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估,為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),銀行常常會(huì)采取提高貸款利息,或是減少甚至拒絕放貸等措施,導(dǎo)致企業(yè)融資困難,形成融資約束。但通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以改善這些問題:首先通過數(shù)字技術(shù),企業(yè)信息更加透明,有利于緩解與銀行之間存在的信息不對(duì)稱問題,降低信息摩擦[12],緩解融資約束[13]。其次數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息的披露,不僅意味著企業(yè)將擴(kuò)大資金需求,還預(yù)示著企業(yè)將在未來(lái)尋求高質(zhì)量發(fā)展,可向金融機(jī)構(gòu)傳遞發(fā)展態(tài)勢(shì)良好的信號(hào),在此基礎(chǔ)上,金融機(jī)構(gòu)會(huì)加大對(duì)企業(yè)的投資意向。最后,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型符合國(guó)家的發(fā)展戰(zhàn)略,不僅能夠獲得國(guó)家的補(bǔ)貼,同時(shí)還能獲得金融機(jī)構(gòu)的政策優(yōu)惠,有效緩解融資難的問題[14]。據(jù)此,提出如下假設(shè):

H2:企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高自身的融資能力,緩解其在復(fù)雜市場(chǎng)中所面臨的融資難問題,進(jìn)而提高企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。

1.3 代理沖突、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

企業(yè)創(chuàng)新是一項(xiàng)高不確定性與風(fēng)險(xiǎn)性的活動(dòng),因此有些代理人可能會(huì)為了追求眼前短期利益而損害企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展利益,進(jìn)而阻礙企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施。而通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型卻可以有效緩解這種沖突:首先,企業(yè)可以利用數(shù)字技術(shù)提高管理流程,削減代理人的自由裁決權(quán)利,減少其利己行為的產(chǎn)生,更加注重企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。其次,代理人可利用數(shù)字技術(shù),對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)估,并在市場(chǎng)中尋求最匹配的創(chuàng)新項(xiàng)目,降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),及時(shí)有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可以使委托人及時(shí)獲取企業(yè)信息,與代理人共同探討與決策,有效減少代理沖突。據(jù)此,提出如下假設(shè):

H3:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以減少管理層與股東的代理沖突,從而提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2007-2020年中國(guó)深滬A股上市公司為研究樣本,對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,剔除金融行業(yè)公司樣本、進(jìn)行ST、*ST等特別處理的公司樣本、資不抵債的公司樣本與存在數(shù)據(jù)缺失的樣本,并對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行雙邊1%水平的Winsorize縮尾處理,最終得到3 580家企業(yè),25 365條公司-年度嚴(yán)格樣本觀測(cè)值。數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)評(píng)價(jià)研究報(bào)告》,其余企業(yè)數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2 變量說(shuō)明

2.2.1 被解釋變量:企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(EIP)

專利申請(qǐng)量反映了企業(yè)創(chuàng)新投入與研發(fā)活動(dòng)的成果轉(zhuǎn)化情況,是企業(yè)衡量自身創(chuàng)新績(jī)效的有效指標(biāo)之一,對(duì)評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力具有重要的參考意義。故本文參考李春濤等[15]的研究,選用企業(yè)當(dāng)年專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,具體計(jì)算方式為專利申請(qǐng)數(shù)加1后取自然對(duì)數(shù)。

2.2.2 解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)

本文參照陳和等[16]的做法,從廣東金融學(xué)院發(fā)布的《中國(guó)上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)評(píng)價(jià)研究報(bào)告》中獲取中國(guó)上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

2.2.3 控制變量

借鑒現(xiàn)有研究,本文選取以下與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效有關(guān)的企業(yè)特征變量作為控制變量:企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、凈資產(chǎn)收益率(Roa)、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量(Cash)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、獨(dú)立董事比例(Pid)、賬面市值比(Bm)、企業(yè)年齡(Age)、股權(quán)性質(zhì)(SOE)、股權(quán)集中度(Stru)、股權(quán)制衡度(Balance)。具體變量說(shuō)明見表1。

2.3 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效是否存在正向影響,本文構(gòu)建如下模型進(jìn)行實(shí)證分析:

EIPi,t=α0+α1DIGi,t+ΣαnControlsi,t+Yeart+Ιndu+εi,t

(1)

上述模型中,EIPi,t表示i企業(yè)在第t年的企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,DIGi,t表示i企業(yè)在第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,Controlsi,t表示控制變量,Yeart與Indu為年份與行業(yè)虛擬變量,εi,t為模型隨機(jī)誤差項(xiàng)。系數(shù)α1則表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響程度,若假設(shè)H1成立,則α1應(yīng)該顯著為正。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。EIP最小值為0,最大值為6.273,說(shuō)明專利申請(qǐng)數(shù)量在不同企業(yè)之間存在較大差異。DIG均值為2.743,最小值為0,最大值為5.816,說(shuō)明我國(guó)企業(yè)數(shù)字化水平不高,并且各企業(yè)之間實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度存在較大差異。同時(shí),所有變量的VIF值均小于2,說(shuō)明模型的共線性問題不顯著,不會(huì)影響本文最終實(shí)證結(jié)論。

3.2 多元回歸分析

3.2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效回歸分析

由表3中列(1)-(3)可知,在模型中依次加入控制變量與時(shí)間、行業(yè)固定效應(yīng)后,DIG的系數(shù)始終顯著為正,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,本文假設(shè)H1得到驗(yàn)證。同時(shí)模型調(diào)整后的R2從0.019提高到了0.056,模型的擬合程度得到優(yōu)化,模型的解釋力度得到了進(jìn)一步加強(qiáng)。

3.2.2 融資約束視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效回歸分析

借鑒王小燕等[17]的研究方法,本文采用SA指數(shù)模型來(lái)衡量企業(yè)的融資約束水平。將企業(yè)按照SA指數(shù)的中位數(shù)劃分為高融資約束樣本組和低融資約束樣本組,并對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表3列(4)、列(5)所示。在融資約束較低的樣本組中,DIG的回歸系數(shù)為0.013,且不顯著,而在融資約束較高樣本組中,DIG的回歸系數(shù)為0.038,且在1%的水平下顯著為正。兩組比較,低融資約束組影響系數(shù)的絕對(duì)值和顯著性明顯下降,假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.2.3 代理沖突視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效回歸分析

考慮到管理層持股能夠促進(jìn)管理層利益與股東利益的統(tǒng)一,降低委托代理成本,是緩解委托代理沖突的重要手段之一,本文參考靳毓等[18]的研究,將管理層持股比例作為企業(yè)委托代理沖突的衡量指標(biāo),如果管理層的持股比例越低,那么該企業(yè)的委托代理沖突就越嚴(yán)重。本文將依據(jù)管理層持股比例的中位數(shù)將企業(yè)劃分為高代理沖突樣本組和低代理沖突樣本組,并進(jìn)行分組回歸,結(jié)果如表3列(6)、列(7)所示。在低代理沖突的樣本組中,DIG的回歸系數(shù)為0.019,且不顯著,但在高代理沖突樣本組中,DIG的回歸系數(shù)為0.046,且在1%的水平下顯著為正。兩組比較,低代理沖突樣本組影響系數(shù)的絕對(duì)值和顯著性明顯下降,假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

表3 多元回歸分析結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.3.1 內(nèi)生性檢驗(yàn)

借鑒張吉昌等[3]的研究,選取企業(yè)滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(L.DIG)作為工具變量進(jìn)行兩階段的工具變量法回歸,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的正向影響依舊在5%水平上顯著,說(shuō)明前文基礎(chǔ)結(jié)論穩(wěn)健可靠。

3.3.2 調(diào)整被解釋變量的時(shí)間跨度

考慮到專利的產(chǎn)出具有滯后性,同時(shí)專利申請(qǐng)的審批過程也需要一定的時(shí)間。因此,本文采用滯后一期的專利申請(qǐng)數(shù)加1后的自然對(duì)數(shù)(L.EIP)進(jìn)行替換,表示企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的正向促進(jìn)作用依舊顯著,說(shuō)明前文基礎(chǔ)結(jié)論穩(wěn)健可靠。

3.3.3 改變被解釋變量的衡量方法

考慮到企業(yè)專利的產(chǎn)出會(huì)受到許多不確定因素的影響,使得企業(yè)之間的專利申請(qǐng)量無(wú)法進(jìn)行合理的比較,因此本文選取研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比值(R&D)進(jìn)行替換,以衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的正向促進(jìn)作用依然顯著,說(shuō)明前文基礎(chǔ)結(jié)論穩(wěn)健可靠。

4 企業(yè)異質(zhì)性分析

4.1 企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析

為了探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同所有制企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響,本文根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本企業(yè)劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè),并對(duì)兩組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸分析,獲得的結(jié)果如表4列(1)、(2)所示。由結(jié)果可知,在兩種類型企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型都顯著提升了企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效,但這種提升作用在國(guó)有企業(yè)中體現(xiàn)得更加明顯。原因可能如下:首先,由于國(guó)有企業(yè)的特殊性,他們?cè)谧非罄娴耐瑫r(shí)會(huì)積極響應(yīng)國(guó)家發(fā)布的各類政策,深化改革,發(fā)揮引領(lǐng)作用,助力國(guó)家發(fā)展。因此國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相較于非國(guó)有企業(yè)會(huì)更高,并且在提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效方面發(fā)揮的效用更大。其次,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大規(guī)模投入資金和技術(shù),國(guó)有企業(yè)的規(guī)模與設(shè)備較非國(guó)有企業(yè)更有優(yōu)勢(shì),能為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的后盾與充分條件[19],從而使國(guó)有企業(yè)能夠更加顯著地展現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升的巨大作用。

4.2 企業(yè)科技水平異質(zhì)性分析

為了探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同科技水平企業(yè)中對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響,本文按國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)將企業(yè)分為高新技術(shù)企業(yè)與非高新技術(shù)企業(yè),并對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,具體結(jié)果如表4列(3)、(4)所示。由結(jié)果可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)中均對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效起到顯著提升作用,但這種提升作用在高新技術(shù)企業(yè)中更加顯著。原因可能在于高新技術(shù)企業(yè)自身具備較高的科研能力,且數(shù)字化硬件設(shè)備與創(chuàng)新能力高于非高新技術(shù)企業(yè)。

4.3 企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效有不同影響,本文以企業(yè)公司年末資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)值表示企業(yè)規(guī)模,并依據(jù)樣本企業(yè)的企業(yè)規(guī)模中位數(shù)將企業(yè)劃分為大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè),并對(duì)兩組企業(yè)重新進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表4列(5)、(6)所示。結(jié)果顯示依據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在兩類企業(yè)中均對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有顯著提升作用,但是在大規(guī)模企業(yè)中的提升效果更為顯著。原因可能在于企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要投入大量的資金和科技人才,而相較與小規(guī)模企業(yè),大規(guī)模企業(yè)顯然更具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型條件,同時(shí)大規(guī)模企業(yè)所具備的強(qiáng)大科研能力也促進(jìn)了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展[20]。

表4 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

5 研究與啟示

5.1 研究結(jié)論

在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代,越來(lái)越多的企業(yè)希望通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變傳統(tǒng)創(chuàng)新方式,找到一條高質(zhì)量發(fā)展路徑。本文以2007-2020年中國(guó)滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本進(jìn)行回歸分析,探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效的影響與中間機(jī)制的檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解企業(yè)融資約束及減少代理沖突來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的發(fā)展,并且這種促進(jìn)作用在國(guó)有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)以及大規(guī)模企業(yè)中更加顯著。

5.2 管理啟示

第一,政府應(yīng)該制定適當(dāng)?shù)恼邅?lái)鼓勵(lì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,如加強(qiáng)國(guó)家財(cái)政資金保障、拓寬企業(yè)融資渠道等,有效緩解企業(yè)融資困境和融資成本高的問題。對(duì)于中小企業(yè)更要加大數(shù)字普惠金融支持力度,提供更多的融資支持。

第二,企業(yè)應(yīng)積極響應(yīng)國(guó)家政策的號(hào)召,充分把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇。通過引入數(shù)字技術(shù),優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新資源配置,改變傳統(tǒng)創(chuàng)新模式,充分利用數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的潛在紅利,實(shí)現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。并結(jié)合自身情況,制定可持續(xù)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路,加強(qiáng)創(chuàng)新項(xiàng)目的信息披露,積極尋求融資機(jī)會(huì),減少代理沖突,努力克服轉(zhuǎn)型困難,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效益最大化。