數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織業(yè)升級的影響研究

李建琴, 童文慶, 周 恒

(1.浙江大學 經(jīng)濟學院,杭州 310058; 2.悉尼大學 商學院,澳大利亞 悉尼 2006)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是國家經(jīng)濟發(fā)展、企業(yè)變革的必然趨勢,其中,實現(xiàn)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國民經(jīng)濟運行更具有重要意義,為深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、緩解中國經(jīng)濟發(fā)展的供給側(cè)矛盾提供了重要助力。紡織業(yè)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的支柱產(chǎn)業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型將充分發(fā)揮作用,成為紡織行業(yè)新的增長點和未來紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。為了加快紡織業(yè)轉(zhuǎn)型升級,2020年10月—2021年7月中國先后在湖南、山東、江蘇、河南、安徽建立了紡織服裝大數(shù)據(jù)中心,幫助紡織企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動紡織產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指利用一項或者多項數(shù)字技術(shù),如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等,改進從產(chǎn)品、流程及服務(wù)等環(huán)節(jié)的工業(yè)活動,從而完成工業(yè)組織的部分或者全部轉(zhuǎn)型的改造和變革重組[1]。對傳統(tǒng)企業(yè)而言,也是實現(xiàn)質(zhì)量、效率及動力革新的必然途徑[2]。因此,準確認識數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級的影響,揭示其影響的內(nèi)在機制,對于重塑高附加值紡織產(chǎn)業(yè)鏈,提高產(chǎn)業(yè)國際競爭力,實現(xiàn)紡織產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

目前,國內(nèi)外關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織業(yè)升級的影響研究缺乏,與之相關(guān)的研究有兩類:一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)經(jīng)營方面的影響,二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)升級的影響。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是以人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)在企業(yè)內(nèi)的簡單應(yīng)用,而是一個系統(tǒng)性、全方位的工程,會對企業(yè)組織結(jié)構(gòu)[3]、管理模式[4]、經(jīng)營范圍[5]等多方面產(chǎn)生影響。關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體的影響效果,楊德明等[6]利用2013—2015年上市公司數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的融合能顯著提升公司業(yè)績;趙宸宇等[7]基于中國A股制造業(yè)數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高創(chuàng)新能力、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、推動先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合發(fā)展,以及降低成本的機制促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升;杜勇等[8]以A股2007—2019年所有非金融上市公司為樣本,研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進企業(yè)升級,并且具有行業(yè)溢出效應(yīng)。而關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)升級的影響,張虎等[9]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化能夠通過降低內(nèi)部生產(chǎn)成本和外部交易成本促進產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)水平的提升;朱文博浩等[10]分析了英美等發(fā)達國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例和策略,提出港粵澳大灣區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化可以通過借鑒成功經(jīng)驗促進產(chǎn)業(yè)升級;祝合良等[11]從成本節(jié)約效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)、精準配置效應(yīng)、效率提升效應(yīng)及創(chuàng)新賦能效應(yīng)五個方面,揭示數(shù)字經(jīng)濟促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)。

基于已有研究,本文將深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級的影響,在構(gòu)建紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級指標的基礎(chǔ)上,通過2012—2020年A股紡織行業(yè)上市公司的公開數(shù)據(jù),構(gòu)建回歸模型展開實證檢驗,進一步驗證作用機制。

1 理論機制與研究假設(shè)

產(chǎn)業(yè)升級可以分為兩個層面:一是宏觀層面的產(chǎn)業(yè)間升級,二是從微觀層面的產(chǎn)業(yè)內(nèi)升級。本文以紡織產(chǎn)業(yè)作為研究對象,主要研究微觀層面的產(chǎn)業(yè)內(nèi)升級。Gereffi等[12]首次對產(chǎn)業(yè)升級的概念進行界定,認為產(chǎn)業(yè)升級是指低附加值鏈向高附加值鏈、利用簡單生產(chǎn)要素向利用高級生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)化過程。Gereffi[13]基于產(chǎn)業(yè)鏈視角,從微觀企業(yè)、產(chǎn)業(yè)層面、區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間四個層面來定義產(chǎn)業(yè)升級。Humphrey等[14]基于Gereffi的研究提出從流程升級、產(chǎn)品升級、功能升級及部門間升級來衡量產(chǎn)業(yè)升級。部門間升級屬于究跨行業(yè)范疇,而本文的研究對象是紡織產(chǎn)業(yè),同時出于指標可量化的考慮,本文采用流程升級和功能升級兩個指標來定義紡織產(chǎn)業(yè)升級。流程升級是指通過先進技術(shù)的引進或者生產(chǎn)系統(tǒng)的重組來提升產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)效率;功能升級是通過放棄低附加值的現(xiàn)有功能或者尋求高附加值的領(lǐng)域來重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈的環(huán)節(jié)。

根據(jù)流程升級和功能升級的概念,結(jié)合李任斯等[15]、陳豐龍等[16]、閻迪[17]、黃宗遠等[18]的研究與紡織業(yè)的特點,本文梳理后認為在紡織企業(yè)層面上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過營運效應(yīng)、市場效應(yīng)、成本效應(yīng)及創(chuàng)新效應(yīng)四個方面影響紡織業(yè)升級,其作用影響機制如圖1所示。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響紡織產(chǎn)業(yè)升級機制示意Fig.1 Schematic diagram of digital transformation’s affecting the upgrading mechanism of the textile industry

1.1 營運效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)升級

企業(yè)營運效應(yīng)的提升主要體現(xiàn)在以下兩個方面:一是在傳統(tǒng)采購交易中,紡織企業(yè)往往需要支付較大數(shù)目的預付款給供應(yīng)商,并且上下游企業(yè)之間的信任關(guān)系需要長期合作才能達成,企業(yè)在建立信任關(guān)系期間花費的成本和時間較高。O2O等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用加強企業(yè)的信息透明度,使企業(yè)合理運用商譽加快信任關(guān)系的建立,增加企業(yè)資金流動性,提高企業(yè)營運效率[15]。項松林等[19]基于中國企業(yè)數(shù)據(jù),研究認為資金流動性較強的企業(yè)生產(chǎn)效率相對較高。因此,紡織企業(yè)在采購環(huán)節(jié)中利用數(shù)字技術(shù)可減少原材料購買環(huán)節(jié)的營運資金占用,提高生產(chǎn)效率,推動流程升級。二是在供應(yīng)鏈中每個企業(yè)的不良運營狀況會對其他企業(yè)造成負面影響,如上下游企業(yè)經(jīng)營不善造成的破產(chǎn)會對整個供應(yīng)鏈的運營形成不良的后果。在傳統(tǒng)交易中,企業(yè)管理層往往需要預測和判斷其他企業(yè)的經(jīng)營狀況,辨別上下游企業(yè)公布的信息,而信息存在偽造、錯誤的可能性,信息和人為預測的不準確性會影響企業(yè)自身效率與利潤。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展一方面增加信息的可追溯性和透明程度,降低人為操作信息的不確定性和概率,另一方面提供協(xié)議雙方簽訂智能合約的新交易模式,將違約及發(fā)生糾紛情況下的處理方式等內(nèi)容寫入合約,降低了企業(yè)雙方的違約風險,提高了企業(yè)營運效率[20],進而推動企業(yè)功能升級。

1.2 市場效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)升級

市場效應(yīng)主要體現(xiàn)在提升原材料市場質(zhì)量和擴大消費市場規(guī)模。數(shù)字技術(shù)在蠶種生產(chǎn)及質(zhì)量信息管理的應(yīng)用,為蠶農(nóng)用種提供了追溯依據(jù)和數(shù)據(jù)材料,促進蠶種質(zhì)量和效益的同步提高,有效維護蠶種市場穩(wěn)定發(fā)展[21]。基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的實時監(jiān)控,實現(xiàn)了桑園、蠶房的遠程監(jiān)控管理,也為蠶桑病蟲害智能防治創(chuàng)造了條件,提高了蠶繭質(zhì)量。而各類智慧農(nóng)業(yè)云平臺,能夠有效對接蠶農(nóng)、加工企業(yè)與絲綢廠商,實現(xiàn)信息的及時流通,提升了絲綢原材料市場質(zhì)量。對于消費市場的擴大,一方面,數(shù)字化實現(xiàn)了消費市場擴張。傳統(tǒng)的交易模式受到實體商店提供商品數(shù)量與質(zhì)量的限制及與消費者的地理空間距離限制,而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變企業(yè)與消費者之間的傳統(tǒng)交易模式,電子商務(wù)等新型平臺的搭建改變了傳統(tǒng)交易方式,打破實體商店的空間限制,在一定程度上降低消費者的交通成本,緩解“空間阻力”問題,進而拓寬市場輻射范圍,對市場規(guī)模的增長產(chǎn)生積極推動作用,市場規(guī)模的增長進一步推動生產(chǎn)效率的提升[16],實現(xiàn)企業(yè)流程升級。另一方面,數(shù)字化實現(xiàn)了消費市場成長。數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)使消費者提升搜索能力,通過電子商務(wù)平臺降低搜索成本,消費者買到符合自身需求產(chǎn)品的概率大幅增加,通過滿足人均需求量促進市場規(guī)模增長。市場規(guī)模的增長為產(chǎn)業(yè)鏈價值增值提供動力[20],有助于推動功能升級。

1.3 成本效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)升級

紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過降低生產(chǎn)成本和銷售成本影響企業(yè)總成本。其中,生產(chǎn)成本包括了材料成本、人工成本和制造成本。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用降低了紡織企業(yè)尋找原材料、收集與交易相關(guān)的有效信息、確認交易前的討價還價等行為帶來的交易成本,間接降低了原材料的成本。對人力成本而言,隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,人工智能紡織機器人的應(yīng)用符合不斷革新的生產(chǎn)技術(shù)趨勢,顯著提高生產(chǎn)效率,同時為企業(yè)勞動成本的降低提供了新的可能性[17]。此外,數(shù)字技術(shù)監(jiān)測平臺與管理平臺的搭建,企業(yè)能夠高效獲取和處理海量信息,創(chuàng)造出新的生產(chǎn)方式、組織結(jié)構(gòu)、治理模式和商業(yè)模式,降低了包括管理費用、組織費用等在內(nèi)的制造成本[22]。另一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低紡織企業(yè)的銷售成本。近年來,抖音帶貨、直播、微商等新型銷售模式的興起加快了企業(yè)與消費者之間的信息交流,加深消費者對產(chǎn)品的了解程度,一定程度上降低了企業(yè)的廣告成本、客戶搜索成本。與此同時,企業(yè)根據(jù)消費者偏好進行柔性化生產(chǎn),實現(xiàn)產(chǎn)品與市場需求準確快速對接,提高了企業(yè)資金的周轉(zhuǎn)速度,有助于節(jié)約企業(yè)營銷、庫存管理等一系列費用的開支。成本的降低弱化了紡織企業(yè)的成本約束,有利于企業(yè)提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品附加值,進而推進產(chǎn)業(yè)升級。

1.4 創(chuàng)新效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)升級

數(shù)字技術(shù)通過技術(shù)創(chuàng)新、流程再造創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新及商業(yè)模式創(chuàng)新促進傳統(tǒng)紡織產(chǎn)業(yè)鏈的價值增長。紡織品數(shù)字印刷技術(shù)相較于傳統(tǒng)絲網(wǎng)印刷具有速度快、印刷精準、修改便捷性等優(yōu)點,并且企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新提高紡織裝備主機的數(shù)控與智能化水平,同時自動化輔助系統(tǒng)的加強進一步實現(xiàn)紡織裝備產(chǎn)品智能化[18],從而提高生產(chǎn)效率。此外,在紡織行業(yè)的子行業(yè)中,化學纖維行業(yè)因流程本身相對資本密集而數(shù)字化程度較高,紡織和服裝業(yè)則因勞動密集而成為數(shù)字化改造的重點,形成了紡織行業(yè)的流程再造創(chuàng)新,進而推動企業(yè)流程升級。從產(chǎn)品創(chuàng)新角度分析,計算機技術(shù)的應(yīng)用提升了設(shè)計質(zhì)量和產(chǎn)品性能[18];與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的可穿戴式設(shè)備的智能紡織品通過電子元件獲取消費者的生理信息,賦予產(chǎn)品新功能及形成其他同類產(chǎn)品差異化的特征[23],進而提高產(chǎn)品附加值。商業(yè)模式創(chuàng)新包含企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)拓展了渠道及實現(xiàn)價值鏈的重塑。在互聯(lián)網(wǎng)背景下,信息具有流通快、數(shù)據(jù)量大的特征,這些特征進一步緩解了信息不對稱的難題,從而使渠道商的套利空間縮小,市場信息公開透明化加深消費者決策的準確程度,傳統(tǒng)渠道商的地位被削弱,與此同時企業(yè)口碑式營銷的重要性凸顯。長尾效應(yīng)式價值鏈重塑的主要體現(xiàn),由傳統(tǒng)企業(yè)將產(chǎn)品型號和設(shè)計統(tǒng)一的模式轉(zhuǎn)變成個性化定制服務(wù),從而獲取更多客戶流量[24],開拓紡織企業(yè)高附加值領(lǐng)域,進而推動企業(yè)功能升級。

綜上,本文提出以下兩個研究假設(shè):

假設(shè)1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進紡織產(chǎn)業(yè)升級。

假設(shè)2:營運效應(yīng)、市場效應(yīng)、成本效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)是紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響產(chǎn)業(yè)升級的有效途徑。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定與變量選取

參考肖興志等[25]的研究,本文構(gòu)建基準回歸模型,如下式所示:

iuit=α0+α1transit+γXit+δi+θt+εit

(1)

式中:i代表企業(yè),t表示年份;被解釋變量iuit衡量紡織業(yè)升級水平;解釋變量transit代表數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,利用企業(yè)數(shù)字化的特定關(guān)鍵詞構(gòu)建該指標;Xit反映了其他一系列控制變量;δi表示公司i不隨時間變化的個體固定效應(yīng);θt表示控制時間固定效應(yīng);εit表示誤差項。其中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織業(yè)升級的影響程度取決于transit前的系數(shù)α1,根據(jù)前文的研究假設(shè),設(shè)定該系數(shù)為正。

2.1.1 被解釋變量:產(chǎn)業(yè)升級

在Humphrey等[14]的觀點基礎(chǔ)上,本文將紡織業(yè)升級定義為流程升級和功能升級,并量化流程升級和功能升級,從兩個維度構(gòu)建衡量紡織業(yè)升級的指標。

1) 流程升級。主要指企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。在此借鑒孫薇等[26]測算流程升級的研究方法,分別用Head等[27]測算ATFP的方法和勞動生產(chǎn)率LTFP作為企業(yè)全要素生產(chǎn)率的近似指標。具體測算公式如下:

iu_ATFP=ln(Y/L)-s×ln(K/L)

(2)

式中:產(chǎn)出Y用營業(yè)收入衡量,資本K用固定資產(chǎn)衡量,勞動力L用企業(yè)員工人數(shù)衡量。依據(jù)李春頂?shù)萚28]的觀點,資本要素貢獻率s取1/3。

為減小直接賦值s導致的誤差,引入勞動生產(chǎn)率LTFP作為另一個指標。測算公式如下:

iu_LTFP=ln(Y/L)

(3)

式中:Y和L指標衡量方式與(2)一致。

2) 功能升級(iu_func)。產(chǎn)業(yè)鏈的高附加值比例是衡量功能升級的關(guān)鍵,比例的高低與功能是否升級有著正向關(guān)系。產(chǎn)品利潤空間的大小是衡量紡織產(chǎn)業(yè)鏈是否具有高附加值的核心因素,因此采用營業(yè)利潤率來衡量功能升級。根據(jù)微笑曲線理論,處于價值鏈兩端的環(huán)節(jié)即研發(fā)和營銷環(huán)節(jié)的附加值較高;而武藏曲線理論則表明,隨著制造業(yè)不斷轉(zhuǎn)型升級,組裝生產(chǎn)的附加值也會不斷提高。企業(yè)沿著微笑曲線和武藏曲線的轉(zhuǎn)型升級是相輔相成的,一方面通過增強研發(fā)、改善營銷等向微笑曲線兩端發(fā)展以提高附加值,另一方面通過提升技術(shù)、優(yōu)化管理等逐步發(fā)展到武藏曲線模式,提高組裝制造的附加值。

2.1.2 核心解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)的直觀表現(xiàn)是相關(guān)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用。吳非等[29]對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的指標研究方法,采用文本構(gòu)建法統(tǒng)計上市公司年報中出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞的頻數(shù),相關(guān)關(guān)鍵詞的詞頻越高則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。在關(guān)鍵詞的確認上,借鑒清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院出版的《2020年中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報告》和北京大學董小英研究團隊、錦囊專家聯(lián)合出版的《2018中國數(shù)字企業(yè)白皮書》中對企業(yè)數(shù)字化技術(shù)種類的統(tǒng)計情況及戚聿東等[30]對企業(yè)數(shù)字化關(guān)鍵詞的整理,并在此基礎(chǔ)上根據(jù)紡織行業(yè)年報中關(guān)于數(shù)字化的語言表達,提取智能、物聯(lián)網(wǎng)、自動化、區(qū)塊鏈、機器人、云計算、大數(shù)據(jù)、信息化等13個關(guān)鍵詞。對A股上市公司年報進行文本分析,并將以上關(guān)鍵詞與文本進行匹配,形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標。詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自WinGo數(shù)據(jù)庫,將所有關(guān)鍵詞頻數(shù)加總,由于數(shù)據(jù)具有“右偏性”特征,借鑒吳非等[29]關(guān)于數(shù)字化指標的研究方法,對其頻數(shù)加1并進行對數(shù)化處理。

2.1.3 控制變量(X)

為了避免遺漏重要變量產(chǎn)生的誤差,本文參考黃滿盈等[31]、杜傳忠等[32]、于海峰等[33]的研究,基于紡織企業(yè)自身特點及數(shù)據(jù)的可得性,盡可能控制相關(guān)變量的影響。選取的控制變量包含:1) 企業(yè)規(guī)模(size),根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《統(tǒng)計上大中微企業(yè)劃分辦法(2017)》,將員工人數(shù)大于等于1 000人的劃分為大型工業(yè)企業(yè),賦值為“1”,其他賦值為“0”。2) 人力資本(human),用研發(fā)人員數(shù)量占比來衡量。3) 創(chuàng)新投入(rd),用研發(fā)投入占營業(yè)投入的比例指標測算。4) 企業(yè)負債率(lev),用資產(chǎn)負債率來衡量。5) 股權(quán)集中度(share),用第一大股東的持股比例來衡量。6) 董事會規(guī)模(board),用董事會總?cè)藬?shù)的對數(shù)來衡量。7) 流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(liq),用主營業(yè)流動凈額除以平均資產(chǎn)流動總額來衡量。

2.2 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文以中國證監(jiān)會《上市公司行業(yè)分類指引2012》的行業(yè)代碼為依據(jù),選取分類歸為紡織業(yè)、紡織服裝、服飾業(yè)和化學纖維制造業(yè)的公司。考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展特征和數(shù)據(jù)的可得性,從A股上市公司中選擇2012—2020年一直存續(xù)的紡織業(yè)上市公司,數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。根據(jù)研究需要,本文對原始數(shù)據(jù)進行以下處理:篩選和處理過程中刪除數(shù)據(jù)嚴重缺失的樣本;剔除ST、*ST、PT處理及退市的企業(yè);部分指標不全,需要手工查找公司年報輸入。最終經(jīng)篩選得到61家紡織業(yè)上市公司的有效數(shù)據(jù),主要變量描述性統(tǒng)計如表1所示。紡織企業(yè)之間的營業(yè)利潤率,即功能升級指標差距較大,最小值為-66.4%,最大值為81.8%。企業(yè)負債、股權(quán)集中度及人力資本三個指標的極值差距明顯。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics of major variables

3 回歸結(jié)果分析

3.1 基準回歸分析

在進行實證分析之前,先確定面板數(shù)據(jù)合適的模型。F檢驗和Hausman檢驗結(jié)果顯示,模型應(yīng)該優(yōu)先采用固定效應(yīng)模型。組間異方差檢驗顯示p值小于0.1,因此模型引入標準誤差對模型加以修正。

表2為基準回歸的結(jié)果,第2～3列和第4列分別呈現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流程升級和功能升級的影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)均顯著且為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級有著正向促進作用,研究假設(shè)1得到驗證。但相對于其他變量而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級的作用較小,存在較大的增長潛力。分析認為原因在于大多數(shù)的企業(yè)目前對數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用不夠充分,僅將數(shù)字技術(shù)和銷售活動相結(jié)合,而缺乏將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的廣度和深度,這種現(xiàn)象導致的“內(nèi)鎖效應(yīng)”限制了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)升級的積極影響[25]。

表2 基準回歸結(jié)果Tab.2 Benchmark regression results

對于控制變量而言,企業(yè)規(guī)模與產(chǎn)業(yè)升級顯著負相關(guān),人力資本、董事會規(guī)模和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與流程升級顯著正相關(guān),創(chuàng)新投入與流程升級顯著負相關(guān)。創(chuàng)新投入的系數(shù)顯著為負,可能是由于創(chuàng)新投入的滯后效應(yīng)所導致。企業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)顯著為負則表明在樣本企業(yè)中,規(guī)模相對較小的企業(yè)具有更大的發(fā)展?jié)摿?所以對產(chǎn)業(yè)升級的作用更為明顯。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

3.2.1 工具變量法

產(chǎn)業(yè)升級作為一個中觀變量受到單個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響較小,但依然存在因遺漏變量和雙向因果引起的內(nèi)生性問題。為了弱化以上問題導致的結(jié)果偏誤,本文采用工具變量法進行檢驗。參考易靖韜等[34]的研究方法,采用按城市層面劃分的數(shù)字化水平均值作為工具變量進行檢驗。工具變量選擇的依據(jù)在于,城市層面的數(shù)字化水平對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有一定的影響;相反,紡織行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級無法直接影響城市的數(shù)字化水平。表3為工具變量的回歸結(jié)果,在考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型與紡織產(chǎn)業(yè)升級的內(nèi)生性問題之后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)分別在10%和5%的水平下顯著且為正,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推動紡織產(chǎn)業(yè)升級,本文的結(jié)論不變。

3.2.2 替換變量法

替換解釋變量。以同一年度整體紡織上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均水平作為參照物,利用各個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)數(shù)值除以當年樣本內(nèi)所有紡織上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值作為替換變量(DI),單個公司的DI大于1則表明當年這家公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平處于行業(yè)較為領(lǐng)先的地位。

替換被解釋變量。借鑒孫早等[35]的做法,用TFP衡量產(chǎn)業(yè)升級。LP法(lpacf)可以避免樣本丟失和內(nèi)生性問題,因此采用修正后的LP法計算出全要素生產(chǎn)率,用以替代衡量產(chǎn)業(yè)升級的指標。

表4回歸結(jié)果顯示,在替換關(guān)鍵的解釋變量和被解釋變量后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍對紡織產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生促進作用,與基準回歸結(jié)果保持一致,本文結(jié)論不變。

表4 替換變量回歸結(jié)果Tab.4 Replacement variable regression results

3.2.3 滯后變量法

考慮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后效應(yīng)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要時間積累,具有長期性的特點,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級可能具有一定的滯后效應(yīng)。本文將所有控制變量和解釋變量取一階滯后進行穩(wěn)健性檢驗。表5為滯后變量檢驗的回歸結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)的系數(shù)均顯著為正,即考慮了滯后效應(yīng)后,回歸結(jié)果依然穩(wěn)健,本文結(jié)論不變。

表5 滯后變量檢驗回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of lagged variable test

4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織業(yè)升級的影響機制檢驗

前文從營運效應(yīng)、市場效應(yīng)、成本效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)四個方面分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級的傳導機制。為驗證上述作用機制假設(shè),本文將中介效應(yīng)模型引入實證檢驗,借鑒溫忠麟等[36]的檢驗程序,構(gòu)建如下模型:

iuit=α0+α1transit+γXit+δi+θt+εit

(4)

mit=β0+β1transit+ηXit+δi+θt+μit

(5)

iuit=λ0+λ1transit+λ2mi,t+τXit+δi+θt+φit

(6)

式中:mit為中介變量。

分別為:1) 營運效率(ppe),用固定資產(chǎn)占企業(yè)總資產(chǎn)的比例來衡量,該比率是衡量企業(yè)流動資金和營運效率的關(guān)鍵指標,ppe占比越小則企業(yè)營運效率越高;2) 市場規(guī)模(is),用企業(yè)的營業(yè)收入是否增加來衡量;3) 經(jīng)營成本(cost),用上市公司總經(jīng)營成本率衡量;4) 技術(shù)創(chuàng)新(rd),參考孫薇等[26]的研究方法,用企業(yè)當年是否有研發(fā)支出來衡量,即控制變量中rd是否為0。采用兩步回歸法檢驗中介效應(yīng),若β1和λ2其中有一項不顯著,則用Bootstrap法進行檢驗,具體檢驗方法為檢驗結(jié)果在95%的置信區(qū)間內(nèi)是否包含0,若不包含則中介效應(yīng)成立;反之,則不存在中介效應(yīng)。

4.1 市場效應(yīng)和營運效應(yīng)

表6為市場規(guī)模效應(yīng)和營運優(yōu)化效應(yīng)的檢驗結(jié)果。第2列結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)對市場規(guī)模(is)的回歸系數(shù)在10%水平下顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升市場規(guī)模;第3～5列的結(jié)果顯示,三項指標數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)的系數(shù)均顯著為正,市場規(guī)模(is)的系數(shù)在全要素生產(chǎn)率和功能升級的指標下顯著且為正,證明提升市場規(guī)模對全要素生產(chǎn)率和功能升級具有正向促進作用;市場規(guī)模(is)的系數(shù)在勞動生產(chǎn)率指標下不顯著,進一步進行Bootstrap檢驗,檢驗結(jié)果顯示95%的置信區(qū)間包含0。因此,市場規(guī)模是構(gòu)成紡織產(chǎn)業(yè)升級的有效中介機制,但主要是通過全要素生產(chǎn)率和功能升級。

第6列結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)對營運效率(ppe)的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進了企業(yè)營運水平的提升;第7～9列的結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在衡量產(chǎn)業(yè)升級的各指標下均顯著為正,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)營運效率;且營運效率(ppe)的系數(shù)在功能升級和全要素生產(chǎn)率指標下均顯著為負,說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過營運效率提升對產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生正向影響。營運效率(ppe)對勞動生產(chǎn)率(iu_LTFP)的回歸系數(shù)不顯著,進一步進行Bootstrap檢驗,檢驗結(jié)果顯示95%的置信區(qū)間不包含0,中介效應(yīng)成立。因此,營運優(yōu)化效應(yīng)是構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級影響的有效中介途徑。

表6 影響機制檢驗:市場效應(yīng)和營運效應(yīng)Tab.6 Impact mechanism testing: market effects and operational effects

4.2 成本效應(yīng)

表7第2列顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)對經(jīng)營成本(cost)的回歸系數(shù)顯著且為負,證明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)成本;在表7第3～5列中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)的系數(shù)在產(chǎn)業(yè)升級各指標下均顯著為正,且經(jīng)營成本(cost)的回歸系數(shù)均顯著且為負,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過成本節(jié)約對紡織產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生正向影響。因此,經(jīng)營成本是有效的中介變量得到數(shù)據(jù)上的支撐,這與何帆等[37]的研究結(jié)論一致。

表7 影響機制檢驗:成本效應(yīng)Tab.7 Impact mechanism testing: cost effect

4.3 創(chuàng)新效應(yīng)

表8為創(chuàng)新效應(yīng)的檢驗結(jié)果。由表8可見,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(trans)對技術(shù)創(chuàng)新(rd)的回歸系數(shù)不顯著,且技術(shù)創(chuàng)新(rd)的系數(shù)在產(chǎn)業(yè)升級各指標中均不顯著,證明創(chuàng)新效應(yīng)不是構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響紡織產(chǎn)業(yè)升級的有效機制。這可能是因為技術(shù)創(chuàng)新(rd)指標主要是測量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新層面,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級的影響更多是通過商業(yè)模式創(chuàng)新及產(chǎn)品創(chuàng)新,囿于數(shù)據(jù)的可得性和指標的可量化性,本文沒有對上述兩項創(chuàng)新途徑進行檢驗。

表8 影響機制檢驗:創(chuàng)新效應(yīng)Tab.8 Impact mechanism test: innovation effect

5 結(jié) 論

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展,為紡織產(chǎn)業(yè)升級提供了新動力。本文嘗試從微觀層面分析數(shù)字化對紡織產(chǎn)業(yè)升級的影響,基于2012—2020年中國上市公司公開數(shù)據(jù),構(gòu)建紡織業(yè)升級的指標,提出并驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響紡織產(chǎn)業(yè)升級的微觀機制。研究結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對紡織產(chǎn)業(yè)升級有著積極促進作用,推動了企業(yè)流程升級和功能升級;數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過營運效應(yīng)、成本效應(yīng)和市場效應(yīng)促進紡織產(chǎn)業(yè)升級,創(chuàng)新效應(yīng)則不足以構(gòu)成有效中介。

為更好地實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進紡織業(yè)升級,本文提出以下建議:一是搭建紡織業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,實現(xiàn)不同供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)間信息的共建共享,有效減少信息偏差帶來的溝通成本;二是積極推動當?shù)財?shù)字化產(chǎn)業(yè)園區(qū)與產(chǎn)業(yè)集群建設(shè),加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在紡織產(chǎn)業(yè)集群、產(chǎn)業(yè)園區(qū)的落地應(yīng)用,促進大中小紡織企業(yè)之間的協(xié)同發(fā)展與數(shù)字化轉(zhuǎn)型;三是推動紡織業(yè)產(chǎn)學研一體化,推進產(chǎn)學研合作聯(lián)盟,完善科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化鏈條,推進科技創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化基地建設(shè),從而提升科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率和水平。

本文仍存在一些不足,如由于紡織業(yè)上市公司有限而無法實現(xiàn)進一步的異質(zhì)性分析、關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機制分析是基于現(xiàn)有研究的總結(jié)而缺乏數(shù)理模型進行更直觀的描述等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是國家經(jīng)濟發(fā)展、企業(yè)變革的必然趨勢,目前關(guān)于紡織業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究尚處于起步階段,還需要不斷深化。展望未來,可能的研究方向有兩點:一方面是更具體的異質(zhì)性分析,如紡織業(yè)中紡織服裝、服飾業(yè)、化學纖維制造業(yè)等相關(guān)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在差異、大中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進展是否一致等;另一方面是政府在紡織業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中應(yīng)扮演什么樣的角色、出臺怎么樣的政策,以及對相關(guān)政策作用效果的評估等。

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