數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升實體企業(yè)競爭力分析

寧雄偉

新疆財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院

0 引言

中國政府一直高度重視實體經(jīng)濟。黨的二十大報告指出，“堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上”，實體企業(yè)作為微觀市場主體，其行為和績效表現(xiàn)對宏觀經(jīng)濟發(fā)展具有至關(guān)重要的作用。但近年來，實體企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的外部環(huán)境受到公共衛(wèi)生安全、國際市場萎靡、貿(mào)易保護主義等因素的沖擊，表現(xiàn)出高度的不確定性。在此宏觀背景下如何提升實體企業(yè)的競爭力便成為亟須關(guān)注的重點問題。企業(yè)競爭力是指企業(yè)自身為達到盈利與綜合素質(zhì)提升的目的而在競爭性市場中有效且持續(xù)地向市場提供產(chǎn)品與服務(wù)[1］，其水平的高低是企業(yè)面對激烈的商業(yè)競爭成功與否的直接決定性因素，在企業(yè)的長期健康生存與發(fā)展中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而，已有研究表明，實體企業(yè)的經(jīng)營活動經(jīng)常性受制于內(nèi)部創(chuàng)新能力不足以及外部面臨的融資約束、信息不對稱等難題，致使企業(yè)更愿意持續(xù)開展低風(fēng)險的常規(guī)性項目，這將對實體企業(yè)競爭力提升造成極大影響。

在眾多影響企業(yè)發(fā)展的因素中，以大數(shù)據(jù)應(yīng)用、人工智能發(fā)展、區(qū)塊鏈開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)為基礎(chǔ)的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”受到了當今社會各界的廣泛關(guān)注。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模在2021 年以7.1萬億美元蟬聯(lián)世界第二，僅次于美國1數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書(2022年)》。可見，數(shù)字技術(shù)賦能實體企業(yè)進而作用于宏觀經(jīng)濟發(fā)展，成為當前經(jīng)濟增長新引擎。以微觀實體企業(yè)為主體進行數(shù)字化變革為其增強競爭力找到了新路徑。但同時，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中往往由于技術(shù)門檻高、資源投入多、回報周期短等問題而出現(xiàn)“不會轉(zhuǎn)”“不愿轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”的困境[2］，也存在對數(shù)字化進行投資卻無法實現(xiàn)預(yù)期收入增長等情況[3］。實體企業(yè)在數(shù)字化變革過程中能否減少制約自身競爭能力提升的問題？兩者之間的作用特征是否存在某方面的異質(zhì)性？對上述問題的探究，有助于實體企業(yè)更合理地進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并有效賦能自身競爭力提升。

1 文獻綜述

1.1 企業(yè)競爭力

學(xué)術(shù)界很早便關(guān)注到“競爭力”這個概念，認為其異常復(fù)雜且具備不可觸知、不能度量、難以管理等特征[4］。國內(nèi)學(xué)者金碚首次對企業(yè)競爭力進行了定義，指出其是企業(yè)為了盈利及綜合素質(zhì)發(fā)展而在激烈的市場競爭中所具備的持續(xù)且有效向市場提供產(chǎn)品與服務(wù)的能力[1］。當前已有文獻對企業(yè)競爭力的研究主要聚焦于指標體系評價與影響因素分析兩方面。在指標體系評價方面，現(xiàn)有文獻對其體系構(gòu)建并未統(tǒng)一，其中，張進財與左小德從生產(chǎn)要素利用能力、行為能力、市場需求開發(fā)能力、潛在能力四個維度對評價企業(yè)競爭力的指標體系進行了初步探索[5］，但在國內(nèi)學(xué)術(shù)界使用更多與認可度更高的還是金碚開發(fā)的度量體系。隨著對企業(yè)競爭力問題研究的逐漸深入，當前，更多的學(xué)者轉(zhuǎn)向考察影響企業(yè)競爭力的因素。這一部分文獻分別從經(jīng)濟政策[6］、高管團隊內(nèi)部薪酬差距[7］、產(chǎn)融結(jié)合[8］、營商環(huán)境[9］、上市公司參與農(nóng)村減貧[10］等角度探究了其對企業(yè)競爭力的影響，并發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的經(jīng)濟增長態(tài)勢、高管團隊內(nèi)部短期與長期薪酬間的差距、產(chǎn)融結(jié)合、營商環(huán)境的優(yōu)化與公司的扶貧參與均能夠增強企業(yè)的競爭力。少量文獻直接探索了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競爭力的作用關(guān)系，如李民和戴永務(wù)從理論層面探究了數(shù)字化影響涉農(nóng)企業(yè)的路徑機制，并探究了其對涉農(nóng)企業(yè)的促進作用[11］。與該類文獻不同的是，本文從實證分析的角度，深度剖析并檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響機制。

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型

學(xué)術(shù)界對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究在早期更多聚焦于它的定義、內(nèi)涵與主要內(nèi)容，考察其進行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的前因過程[12］，并強調(diào)其技術(shù)屬性[13］。之后，大量文獻開始關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟效益，將研究重心落腳于其對宏觀經(jīng)濟實體與微觀企業(yè)主體的影響上。在宏觀層面，學(xué)者們認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠助力出口穩(wěn)定增長[14］，推動產(chǎn)品質(zhì)量升級[15］，同時還能夠抑制我國經(jīng)濟發(fā)展“脫實向虛”[16］。張晨霞和俞萍萍通過實證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具備“暢通內(nèi)循環(huán)”與“賦能外循環(huán)”效應(yīng)，并從外部成本降低和全要素生產(chǎn)率提升兩個途徑助力雙循環(huán)新發(fā)展格局[17］。在微觀層面，現(xiàn)有文獻對數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開的一系列有意義的探討更多圍繞企業(yè)績效[18］、管理方式變革[19］、投入產(chǎn)出效率[2］、專業(yè)化分工等方面[20］。從信息賦能和治理賦能兩條路徑出發(fā)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效改善企業(yè)投資效率[21］；從價值提升角度看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進企業(yè)價值提升[22］。值得注意的是，盡管企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過計算、連接與信息通信等技術(shù)的組合應(yīng)用，在企業(yè)組織結(jié)構(gòu)[23］、企業(yè)效率[24］等方面產(chǎn)生了積極的作用，Gebauer 等人卻發(fā)現(xiàn)當數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的類別過多、使用難度過大與范圍過廣時，會致使企業(yè)本身所具備的技術(shù)基礎(chǔ)與資源整合能力無法適配企業(yè)數(shù)字化要求，對經(jīng)濟后果產(chǎn)生負向沖擊[3］。少量文獻雖然關(guān)注到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)競爭力可能產(chǎn)生的影響，但較少系統(tǒng)考察并分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響及其內(nèi)在機制。

綜上所述，學(xué)者們更多的是從不同角度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其競爭力分別展開研究，并取得了豐厚的研究成果，但卻缺乏對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實體企業(yè)競爭力的深入探究，這正是本文研究的核心內(nèi)容之一。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過何種機制作用于實體企業(yè)競爭力，已有文獻更多基于理論層面進行剖析，但從實證角度對其進行檢驗的文獻相對匱乏。最后，在企業(yè)所有權(quán)、所屬行業(yè)、市場化水平與所在地區(qū)不同的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響是否存在差異，相關(guān)文獻也較少分析。為此，本文以2007-2021 年1 178 家A 股上市的實體企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù)，深入挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型和實體企業(yè)競爭力的關(guān)系。與現(xiàn)有文獻相比，本研究著重對如下三個方面進行探討：

1）在研究視角上，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為切入點，從理論與實證兩個層面探討影響實體企業(yè)競爭力的因素，分析其能否以及如何促進實體企業(yè)競爭力，擴展數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實體企業(yè)競爭力之間關(guān)系的相關(guān)研究。

2）在研究內(nèi)容上，不僅剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)產(chǎn)生的作用，而且從內(nèi)部與外部雙重視角實證檢驗其可能存在的傳導(dǎo)途徑，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升實體企業(yè)競爭力效用提供更多思路。

3）按股權(quán)性質(zhì)、行業(yè)分類、市場化程度、企業(yè)所在地等影響因素進行異質(zhì)性分析，以更好地了解具備不同特征的企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時影響實體企業(yè)競爭力的差異性。

2 理論分析與研究假設(shè)

實體企業(yè)競爭力是其自身能否維持長久成功的關(guān)鍵，在很大程度上取決于企業(yè)本身的發(fā)展能力與動態(tài)調(diào)節(jié)能力[25］，當應(yīng)對復(fù)雜與不斷變化的外部經(jīng)濟環(huán)境和市場形勢時，保持與加強自身競爭優(yōu)勢的需要也在增加。然而，企業(yè)在尋求發(fā)展的過程中經(jīng)常受到內(nèi)部創(chuàng)新能力不足、外部融資約束、信息不對稱等難題的制約，這在整體上弱化了企業(yè)增強競爭力的動力。其中，創(chuàng)新能力不足是指企業(yè)在面對高投入、高風(fēng)險、長周期的創(chuàng)新活動時缺乏自主創(chuàng)新能力；融資約束是指企業(yè)發(fā)展過程中存在的融資困境；信息不對稱是指各企業(yè)間在經(jīng)濟活動中面對的信息不對等。實體企業(yè)在提升自身競爭力的過程中存在的種種制約彰顯了其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性。在內(nèi)部，這將加強企業(yè)的創(chuàng)新能力；在外部，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將緩解實體企業(yè)所面臨的問題，如信息不對稱和資金限制，從而提高自身的競爭力。

在實體企業(yè)內(nèi)部，技術(shù)創(chuàng)新水平的提高是其能夠在激烈的市場環(huán)境中保持長期競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。創(chuàng)新行為作為一種對前沿科學(xué)的探索活動，伴隨著企業(yè)發(fā)展的全過程，這種對自身產(chǎn)品、生產(chǎn)技術(shù)與生產(chǎn)工藝不斷革新的動態(tài)活動，是維持企業(yè)競爭能力的源泉。Sen 與Bhattacharya（2001）強調(diào)，技術(shù)創(chuàng)新在社會責(zé)任作為一種有效營銷手段時，能夠更好地將創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為企業(yè)競爭能力[26］。朱蘭亭和楊蓉（2019）的研究發(fā)現(xiàn)，通過對研發(fā)資源的有效配置，技術(shù)創(chuàng)新能力將增強企業(yè)在國際市場中的競爭水平[27］。然而，《2021 年中國專利調(diào)查報告》顯示，我國企業(yè)通過轉(zhuǎn)讓獲得的發(fā)明專利中，有超過八成的比例低于5萬元，且其產(chǎn)業(yè)化率僅為16.8%，表現(xiàn)出金額低、產(chǎn)業(yè)化率低的“雙低”特征。同時，樂琦等（2008）的研究指出創(chuàng)新產(chǎn)出的新產(chǎn)品與專利在知識產(chǎn)權(quán)保護受限的情況下無法在市場中得到有效發(fā)展并獲得收益[28］。面對這種資源投入多、風(fēng)險系數(shù)高、時間周期長的創(chuàng)新活動，企業(yè)的表現(xiàn)往往并不理想，這將阻礙實體企業(yè)競爭力的提升。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新能力，進而增強實體企業(yè)競爭力。一方面，企業(yè)投入數(shù)字化將打破時間與空間的限制，通過數(shù)據(jù)挖掘、智慧凝聚與知識提取對資源進行積累與利用，提升對資源的獲取與重組能力[3］，形成企業(yè)創(chuàng)新過程中的資源配置優(yōu)勢。如孫國鋒等（2022）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能對內(nèi)部已有資源進行有效協(xié)調(diào)，更能夠開拓資源獲取渠道，從外部尋求資源支持，產(chǎn)生資源效應(yīng)并為企業(yè)有效開展創(chuàng)新活動打下堅實基礎(chǔ)[29］。另一方面，企業(yè)在創(chuàng)新方面的投資往往比一般性業(yè)務(wù)的投資更多，其目的主要在于規(guī)避核心技術(shù)溢出的風(fēng)險[30］，同時也會因為時間周期長、不確定性程度大而產(chǎn)生巨額支付。而企業(yè)在產(chǎn)品與服務(wù)供應(yīng)鏈的不同階段納入數(shù)字新興技術(shù)，能夠有效優(yōu)化企業(yè)的營運流程，推動結(jié)構(gòu)內(nèi)部的傳統(tǒng)變革，降低對人力資源的過度依賴，縮減人工成本，從而對實體經(jīng)濟產(chǎn)生提高效率與降低成本的積極作用[31］。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高實體企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新能力，進而增強其自身競爭力水平。

在實體企業(yè)外部，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低信息不對稱，緩解融資約束，進而強化實體企業(yè)競爭力。首先，由于信息不對稱問題的存在致使企業(yè)內(nèi)部對外界情況高度模糊，更愿意持續(xù)開展低風(fēng)險的常規(guī)項目。外部投資者同樣難以捕捉企業(yè)的真實經(jīng)營狀況與發(fā)展前景，可能會接受到消極或問題信號，從而對企業(yè)及其投資行為產(chǎn)生風(fēng)險誤判[32］，也會致使外部投資者花費更多的時間、人力、物力對企業(yè)未來經(jīng)營狀態(tài)進行甄別。如Jegadeesh 等（1993）研究發(fā)現(xiàn)，美國市場對過去上市企業(yè)的好消息與壞消息反應(yīng)均存在滯后性，這將影響實體企業(yè)的競爭力水平[33］。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在企業(yè)發(fā)展的過程中提高市場供給方與需求方之間的信息溝通與交流效率，有效促進靜態(tài)化數(shù)據(jù)信息的交換與流動[34］，增強實時信息交流，提高生產(chǎn)的靈活性和供應(yīng)鏈的協(xié)同性，給社會傳遞出響應(yīng)國家關(guān)于數(shù)字化政策導(dǎo)向的“激勵性信號”，增強投資方與利益相關(guān)者對企業(yè)未來良性發(fā)展的信心，給企業(yè)帶來更多的資金支持，從而提升實體企業(yè)競爭力。

其次，企業(yè)在健康成長與發(fā)展過程中經(jīng)常受到融資限制。在我國，企業(yè)的融資渠道主要以間接融資為主，其中以銀行為主導(dǎo)的融資體系傾向考量貸款項目存在的潛在風(fēng)險，對盈利波動性較大的信貸業(yè)務(wù)長期保持謹慎態(tài)度[35］。加之我國金融基礎(chǔ)設(shè)施尚未健全，銀行與外部投資者作為資金提供方對企業(yè)經(jīng)營狀況與未來發(fā)展渠道缺乏了解，進一步加劇了企業(yè)的融資約束困境[36］。通過緩解企業(yè)面臨的融資約束，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強其自身競爭力。通過將人工智能、區(qū)塊鏈、云計算與大數(shù)據(jù)等數(shù)字新興技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)與經(jīng)營全流程，能夠拓寬企業(yè)信息披露的方式與質(zhì)量，向外界傳遞出積極的正向信號，促使外部投資者更加有效地判斷與識別優(yōu)質(zhì)企業(yè)，減弱了資金需求方與供給方之間的信息不對稱問題，有助于企業(yè)競爭力提升過程中獲得更多的資金支持。并且企業(yè)進行數(shù)字化變革符合國家戰(zhàn)略導(dǎo)向，更容易享受來自政府及相關(guān)部門的優(yōu)惠政策與資源傾斜，使得市場中的金融機構(gòu)與外部投資者能夠?qū)υ撈髽I(yè)產(chǎn)生較高的正向預(yù)期，進一步緩解企業(yè)面臨的融資約束，從而提升實體企業(yè)競爭力[37］。基于以上分析，本文提出如下兩點假設(shè)。

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高會增強實體企業(yè)競爭力。

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對內(nèi)提高創(chuàng)新能力，對外降低信息不對稱與緩解融資約束作用于實體企業(yè)競爭力。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

鑒于我國2007 年開始實施新的企業(yè)會計準則，本文根據(jù)中國證監(jiān)會2012 年修正后的行業(yè)代碼，選取2007-2021 年A 股上市的實體企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù)，并對主要研究變量與控制變量、金融行業(yè)樣本、財務(wù)狀況異常等數(shù)據(jù)缺失較多的樣本進行剔除，CSMAR 與WIND 數(shù)據(jù)庫提供了文章中所需的所有原始數(shù)據(jù)。另外，為避免離群值的影響，對樣本中關(guān)鍵的連續(xù)型變量進行上下1%的縮尾處理。經(jīng)過以上處理，最終共得到1 178 家實體企業(yè)15 415條觀測值的公司—年度非平衡面板數(shù)據(jù)。

3.2 變量定義與描述

3.2.1 被解釋變量：實體企業(yè)競爭力

準確把握企業(yè)競爭力的內(nèi)涵，是合理衡量實體企業(yè)競爭力的基石。目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)競爭力的度量大致可以分為單一指標替代法與綜合指標測度法兩類。本文借鑒金碚開發(fā)的企業(yè)競爭力監(jiān)測指標體系[38］，并剔除掉其中出口收入占銷售收入的百分比[7］，原因在于其影響程度相對較小與數(shù)據(jù)獲取不易2文章中企業(yè)競爭力評價指標體系的各分項指標權(quán)重來源于金碚[39］的研究，而后續(xù)李鋼[40］在此指標體系的基礎(chǔ)之上通過實證分析發(fā)現(xiàn)出口收入占銷售收入的百分比項對企業(yè)競爭力的解釋力幾近沒有，并且極不容易獲取，故本文最終參照伍中信等學(xué)者[10］的研究，對該項指標進行剔除。對表1 中的八個指標進行標準化處理并乘以對應(yīng)的權(quán)重用以測度實體企業(yè)競爭力水平（Cpow）。具體內(nèi)容見表1。

表1 企業(yè)競爭力評價指標體系

3.2.2 解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型

結(jié)合人工智能、云計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用等方面，從實體企業(yè)年度報告中檢索出屬于各維度與“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞匯3各維度具體的所屬詞匯如下：人工智能技術(shù)（AI）：人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、投資決策輔助系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析、智能機器人、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、語義搜索、生物識別技術(shù)、人臉識別、語音識別、身份驗證、自動駕駛、自然語言處理。區(qū)塊鏈技術(shù)（BD）：數(shù)字貨幣、智能合約、分布式計算、去中心化、比特幣、聯(lián)盟鏈、差分隱私技術(shù)、共識機制。云計算技術(shù)（CC）：內(nèi)存計算、云計算、流計算、圖計算、物聯(lián)網(wǎng)、多方安全計算、類腦計算、綠色計算、認知計算、融合架構(gòu)、億級并發(fā)、EB 級存儲、信息物理系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)（DT）：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、數(shù)據(jù)可視化、異構(gòu)數(shù)據(jù)、征信、增強現(xiàn)實、混合現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（ADT）：移動互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動支付、第三方支付、NFC 支付、B2B、B2C、C2B、C2C、020、網(wǎng)聯(lián)、智能穿戴、智慧農(nóng)業(yè)、智能交通、智能醫(yī)療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環(huán)保、智能電網(wǎng)、智能能源、智能營銷、數(shù)字營銷、無人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、Fintech、金融科技、量化金融、開放銀行，并針對每個詞匯在報告中出現(xiàn)的次數(shù)進行計算和加總，原始數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，本文參考吳非等（2021）[41］的研究，對加總后的結(jié)果加1 并取對數(shù)4由于刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標數(shù)據(jù)存在右偏特征并且數(shù)值較小，故而加1之后取其對數(shù)值并擴大100倍分析，得出的數(shù)值即代表企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digt）。

3.2.3 控制變量

為了控制其它因素可能對實體企業(yè)競爭力產(chǎn)生的影響，本文借鑒盛安琪等（2018）[8］的研究，選取如下七個可能影響企業(yè)競爭力的因素：

1）企業(yè)年齡（Ena）

用2021年減去公司成立所屬時間。

2）公司規(guī)模（Siz）

用企業(yè)年總資產(chǎn)予以表示。

3）托賓Q值（Tba）

表示為每股凈資產(chǎn)、流通股的市場價值、負債的賬面價值和非流通股的數(shù)量之和與公司總資產(chǎn)的比率。

4）機構(gòu)投資者持股比例（Ins）

以機構(gòu)投資者的股份總數(shù)與已發(fā)行股本的比率表示。

5）固定資產(chǎn)凈額（Nfa）

用固定資產(chǎn)原值與累計折舊的差表示。

6）高管團隊規(guī)模（Nor）

用高管團隊的人數(shù)表示。

7）第一大股東持股比率（Srl）

更高的公司年齡可以為企業(yè)競爭力提供重要支撐和強大動力，但也有可能由于內(nèi)部組織形態(tài)與運營模式固化給數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升自身競爭力帶來挑戰(zhàn)。

公司的規(guī)模越大，其在綠色創(chuàng)新過程中與所需相應(yīng)材料的供應(yīng)商進行議價的能力更強，這將在一定程度上減少企業(yè)的成本，從而對企業(yè)的競爭力提升起到正向促進作用。

托賓Q值能夠為外部投資者了解企業(yè)的投資價值提供參考，影響資金與資源供給方是否投資該企業(yè)的決策行為，而這將最終影響企業(yè)的競爭力水平。

機構(gòu)投資者往往會在投資前期對企業(yè)進行綜合考量，為企業(yè)帶來大量資本，使企業(yè)更加關(guān)注財務(wù)與風(fēng)險控制，在企業(yè)經(jīng)營發(fā)展過程中利用其專業(yè)知識給予相應(yīng)建議，從而促進企業(yè)的競爭力。

固定資產(chǎn)凈額提升意味著企業(yè)生產(chǎn)能力的增強與再生產(chǎn)過程中成本的降低，這都能提高企業(yè)的競爭優(yōu)勢與領(lǐng)先地位。

高管團隊規(guī)模適當，能夠提升企業(yè)的管理效率，有效預(yù)測市場與環(huán)境變化趨勢，確保各項任務(wù)順利完成，但也存在過大的高管團隊規(guī)模導(dǎo)致管理復(fù)雜度提升與決策效率和質(zhì)量下降，從而產(chǎn)生不利于企業(yè)競爭力的反作用力。

第一大股東持股比率高可能會致使其偏重短期利益，導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)分離，與其他股東利益產(chǎn)生分歧，加劇企業(yè)競爭力提升過程的風(fēng)險。

3.3 模型設(shè)定

本文構(gòu)建如下計量模型，通過實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響：

其中，Cpowijkt代表j地區(qū)k 行業(yè)i企業(yè)在第t年的企業(yè)競爭力水平；Digtijkt代表j 地區(qū)k 行業(yè)i 企業(yè)t 年度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度；β0為常數(shù)項；β1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響程度；Controlijkt為模型中所選控制變量；φj、ωk、γi分別表示控制城市效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)、時間效應(yīng)；εijkt表示擾動項。

4 實證分析

4.1 主要變量的描述性分析

表2為變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中，實體企業(yè)競爭力的最大值為23.864，最小值為20.318，均值與標準差分別為21.34和0.450，表明不同企業(yè)間競爭力水平差距較為適中，但對企業(yè)競爭力指標經(jīng)進一步計算發(fā)現(xiàn)實體企業(yè)樣本中有65.84%的比例小于其均值，表明我國實體企業(yè)競爭力水平有待進一步提高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值為0.836，標準差為1.142，最大值與最小值分別為4.419和0，說明我國實體企業(yè)的數(shù)字化程度存在較大差異，并且樣本中僅有35.34%的企業(yè)數(shù)字化水平超過其均值，表明我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度還有進一步的上升空間。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

4.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實體企業(yè)競爭力的回歸檢驗

表3顯示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實體企業(yè)競爭力的存在性。其中，在不增加控制變量和不考慮時間、城市和行業(yè)影響的情況下，表3 列（1）的結(jié)論表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digt）的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為正（0.041，P＜0.01），列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上控制了時間、城市與行業(yè)固定效應(yīng)，其結(jié)果依然在統(tǒng)計意義上有效（0.045，P＜0.01）。說明實體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為能夠增強其自身競爭力水平。表3中的列（3）是加入了控制變量但未考慮時間、城市、行業(yè)層面效應(yīng)的影響，從回歸結(jié)果中可以看出Digt的回歸系數(shù)依舊在1%的水平下通過了顯著性檢驗（0.015，P＜0.01），列（4）是在列（3）的基礎(chǔ)上進一步考慮時間、城市與行業(yè)的固定效應(yīng)，其結(jié)果并未發(fā)生明顯改變（0.012，P＜0.01）。總體上，上述結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進了實體企業(yè)競爭力水平，實體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，其自身競爭力水平越強。另外，本文所選控制變量在時間、城市、行業(yè)層面效應(yīng)固定的情況下均在經(jīng)濟與統(tǒng)計意義上顯著影響實體企業(yè)競爭力的發(fā)展。最后，控制變量中，公司規(guī)模（Siz）、托賓Q 值（Tba）、機構(gòu)投資者持股比例（Ins）與固定資產(chǎn)凈額（Nfa）均在統(tǒng)計意義上顯著為正，企業(yè)年齡（Ena）、高管團隊規(guī)模（Nor）、第一大股東持股比率（Srl）顯著抑制企業(yè)競爭力的提升，驗證了前文控制變量選取的理論依據(jù)分析。

表3 基準回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1 替換被解釋變量

在基準回歸部分，本文采用綜合指標體系評價的方法衡量實體企業(yè)競爭力，為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，進一步利用單一指標替代法度量被解釋變量。具體操作借鑒金碚等（2014）[6］的研究，采用資產(chǎn)貢獻率（ROA）刻畫實體企業(yè)競爭力。企業(yè)的資產(chǎn)貢獻率指標可以反映其自身單位資產(chǎn)的盈利水平與獲利能力，能在較大程度上刻畫其競爭力水平。具體的回歸結(jié)果見表4 的列（1），可以看到，Digt的回歸系數(shù)依然顯著為正，結(jié)論可靠。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

4.3.2 替換核心解釋變量

參考張永珅等（2021）[42］的研究，將企業(yè)財務(wù)報表附注中出現(xiàn)包含“軟件”“網(wǎng)絡(luò)”“客戶端”“管理系統(tǒng)”“智能平臺”“人工智能”等關(guān)鍵詞的無形資產(chǎn)明細視為與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”有關(guān)的年終無形資產(chǎn)項目，并對該項目涉及的資金進行加總，采用加總資金占無形資產(chǎn)總額的百分比刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。本文在此基礎(chǔ)上，將其與文章所選的核心解釋變量放在一起采用熵權(quán)法確認權(quán)重，最終利用加權(quán)平均的方式形成刻畫實體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合指標（digt）。將該指標放入回歸模型中，重新對被解釋變量擬合。具體結(jié)果見表4中的列（2），可以看出結(jié)論與基準回歸基本一致，依舊穩(wěn)健。

4.3.3 報告聚類穩(wěn)健標準誤

為保證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文在基準回歸部分加入控制變量以及考慮時間、城市、行業(yè)層面效應(yīng)影響的基礎(chǔ)上，進一步對企業(yè)層面進行聚類處理，盡可能剔除公司個體干擾因素對回歸結(jié)果造成的擬合偏誤，具體結(jié)果見表4 中的列（3），可以看出結(jié)論與基準回歸基本一致，依舊穩(wěn)健。

4.3.4 更換模型估計方法

本文構(gòu)建的實體企業(yè)競爭力水平（Cpow）變量均在0 處存在左截斷特征，為此，本文利用Tobit 模型對回歸結(jié)果進行重新估計。從表4 中的列（4）回歸結(jié)果可以得出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊在5%的統(tǒng)計顯著性水平上有效增強實體企業(yè)競爭力水平。

4.3.5 關(guān)鍵變量滯后一期處理

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型舉措對實體企業(yè)的影響結(jié)果存在一定的滯后性，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量滯后一期處理（L.Digt），對所選樣本進行重新回歸，具體情況見表4的列（5）。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響效應(yīng)與基準回歸結(jié)果相比有減弱的趨勢，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的影響確實存在時滯效應(yīng)。

4.4 內(nèi)生性處理

在探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實體企業(yè)競爭力的過程中，可能會存在反向因果引致的內(nèi)生性問題，進而引起參數(shù)估計值的偏誤或非一致性。為此，本文借鑒肖紅軍等（2021）[43］的研究思路，選取同一“年份—城市—行業(yè)”企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值（Mean_Digt）作為工具變量，采用IV-2SLS 方法減緩內(nèi)生性問題。選取該指標的合理性在于企業(yè)同年度所處的“城市—行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與內(nèi)部單個企業(yè)的數(shù)字化水平存在高度的相關(guān)性。但同年度所處的“城市—行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度作為宏觀層面的反應(yīng)，較難對企業(yè)個體競爭力水平產(chǎn)生直接影響。表5的列（1）匯報了2SLS回歸的第一階段結(jié)果，其中，Mean_Digt 的系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明同一年度的“城市—行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值與企業(yè)個體數(shù)字化水平存在較大的相關(guān)關(guān)系。列（2）是第二階段的回歸結(jié)果，Digt 的系數(shù)仍舊在1%的水平上顯著為正，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著增強了實體企業(yè)競爭力。考慮到所選工具變量的嚴格外生性條件，本文借鑒Conley 等（2012）[44］對工具變量穩(wěn)健性檢驗的方法，對嚴格外生性條件進行放松處理，利用置信區(qū)間集合（UCI）方法報告數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的95%置信區(qū)間，具體結(jié)果見表5的列（3），可以發(fā)現(xiàn)Digt 的系數(shù)處于穩(wěn)健置信區(qū)間內(nèi)，驗證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 工具變量檢驗結(jié)果

5 機制分析

以上內(nèi)容分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響，那么數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用實體企業(yè)競爭力的中介傳導(dǎo)機制是什么呢？基于前文的分析，我們認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從內(nèi)部提高企業(yè)的創(chuàng)新能力（Pat），并從外部緩解實體企業(yè)面臨的信息不對稱（Asy）與融資約束（Fic）等三個渠道作用于實體企業(yè)競爭力。在具體操作中以數(shù)字化轉(zhuǎn)型—提高創(chuàng)新能力/降低信息不對稱/緩解融資約束—實體企業(yè)競爭力為分析框架，借鑒溫忠麟等（2014）[45］的研究方法，在模型（1）的基礎(chǔ)上，建立如下模型（2）與模型（3），進行中介效應(yīng)檢驗：

模型（2）是用來檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新能力、信息不對稱與融資約束之間的關(guān)系，關(guān)鍵是β1的顯著性。模型（3）是用來檢驗創(chuàng)新能力、信息不對稱與融資約束的中介傳導(dǎo)作用，關(guān)鍵是β1與ρ的顯著性，以此檢驗中介路徑。

5.1 基于企業(yè)內(nèi)部的分析

5.1.1 創(chuàng)新能力提高效應(yīng)

本文借鑒王桂軍等（2022）[46］的研究，采用發(fā)明專利授權(quán)量衡量實體企業(yè)的創(chuàng)新能力。相比實用新型專利與外觀設(shè)計專利，發(fā)明型專利的創(chuàng)新性更高，其值越大，實體企業(yè)的創(chuàng)新能力越強。表6的列（2）與列（3）是對創(chuàng)新能力中介模型的估計結(jié)果。從表中的列（2）可以看出，Pat與Digt的回歸系數(shù)顯著為正（0.123，P＜0.01），表明實體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了自身的創(chuàng)新能力。表6 的列（3）將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新能力指標同時納入回歸方程，結(jié)果顯示，Digt與Pat的系數(shù)分別為0.010、0.015，并且均通過了1%的顯著性水平檢驗，同時，中介效應(yīng)檢驗的Sobel Z 值在統(tǒng)計上顯著。這意味著企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高創(chuàng)新能力進而對實體企業(yè)競爭力產(chǎn)生正向影響。

5.2 基于企業(yè)外部的分析

5.2.1 信息不對稱降低效應(yīng)

本文采用于蔚等（2012）[36］的方法，對構(gòu)建的流動性比率、非流動性比率與收益率反轉(zhuǎn)指標進行主成分分析，最終得到刻畫信息不對稱的綜合指標（Asy）5具體的測度公式為：流動性比率指標；非流動性比率指標其中rit(k)表示i 企業(yè)t 年度第k 個交易日的股票收益率，Vit(k)表示為日成交量，Dit 表示當年交易天數(shù)。收益率反轉(zhuǎn)指標GAMit=|γit|，其中系數(shù)γit 由表達式reit(k)=θit +φitrit(k-1)+γitVit(k-1)sign[reit(k-1)］+εit(k)與reit(k)=rit(k )-rmt(k)聯(lián)立估計得出，其中，reit (k)為超額收益率，rmt(k)表示按流通市值為權(quán)重加權(quán)的市場收益率，θit為常數(shù)項，εit(k)為擾動項。信息不對稱的綜合指標Asy是在三者基礎(chǔ)之上通過主成分分析方法計算得出，并且該值越大代表企業(yè)面臨的信息不對稱程度越嚴重。表6的列（6）與列（7）是對信息不對稱中介模型的估計結(jié)果。從表中的列（6）可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著減緩企業(yè)面臨的信息不對稱難題（-0.016，P＜0.01）。另外將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與信息不對稱指標同時納入回歸方程，具體結(jié)果見表6 的列（7），其中Digt 與Asy 的系數(shù)分別為0.005、-0.406，并且均通過了顯著性檢驗，同時中介效應(yīng)檢驗的Sobel Z 值在統(tǒng)計上顯著。這一結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高市場供給方與需求方之間的信息溝通與交流效率，減緩企業(yè)面臨的信息不對稱程度，進而增強實體企業(yè)競爭力。

5.2.2 融資約束緩解效應(yīng)

研究中使用KZ 指數(shù)6構(gòu)建KZ指數(shù)具體步驟：（1）對全樣本各個年度都按經(jīng)營性凈現(xiàn)金流/上期總資產(chǎn)（CF）、現(xiàn)金股利/上期總資產(chǎn)（Div）、現(xiàn)金持有/上期總資產(chǎn)（C）、資產(chǎn)負債率（Lev）和Tobin's Q（Q）進行分類。如果CF 低于中位數(shù)則kz1 取1，否則取0；如果Div 低于中位數(shù)則kz2 取1，否則取0；如果C 低于中位數(shù)則kz3 取1，否則取0；如果Lev 高于中位數(shù)則kz4 取1，否則取0；如果Q 高于中位數(shù)則kz5 取1，否則取0。（2）計算KZ 指數(shù)，令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5。（3）采用排序邏輯回歸（Ordered Logistic Regression），將KZ指數(shù)作為因變量對CF、Div、C、Lev和Q進行回歸，估計出各變量的回歸系數(shù)。（4）運用上述回歸模型的估計結(jié)果，可計算出每一家上市公司融資約束程度的KZ指數(shù)，KZ指數(shù)越大，意味著上市公司面臨的融資約束程度越高來描述實體企業(yè)受到的融資約束程度，其值越大，實體企業(yè)所面臨的資金限制就越大。表6的列（4）和列（5）顯示了融資約束中介模型的估計結(jié)果。從該表的列（4）可以看出，F(xiàn)ic與Digt的回歸系數(shù)顯著為負（-0.045，P＜0.05），表明實體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著緩解了自身面臨的融資難題。表6 的列（5）將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與融資約束指標同時納入回歸方程，結(jié)果顯示，Digt 與Fic 的系數(shù)分別為0.009、-0.055，并且均通過了1%的顯著性水平檢驗，同時中介效應(yīng)檢驗的Sobel Z 值在統(tǒng)計上顯著。這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于緩解實體企業(yè)面臨的融資約束，進而增強其自身的競爭能力。

6 異質(zhì)性分析

6.1 基于企業(yè)層面的異質(zhì)性分析

在中國，國有企業(yè)發(fā)揮著至關(guān)重要的戰(zhàn)略作用，是國民經(jīng)濟的骨干力量，更多承擔著諸如維護社會穩(wěn)定、提供就業(yè)崗位等社會責(zé)任[47］，與政府之間的聯(lián)系使其更容易得到政策傾斜與財政支持[48］。因此，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升實體企業(yè)競爭力的過程中需克服的阻力也相對較少。非國有企業(yè)則會面臨著更大的市場競爭與資金約束，限制企業(yè)投資。同時中國信貸市場仍存在較為嚴重的企業(yè)所有制歧視問題[49］，銀行更愿意將貸款低息發(fā)放給國有企業(yè)[50］，進一步加劇非國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與提升競爭力過程中受到的束縛。據(jù)此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實體企業(yè)競爭力水平會因產(chǎn)權(quán)存在差異。為了進行分組回歸，本文將實體企業(yè)的樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，表7的列（1）與列（2）呈現(xiàn)了確切的結(jié)果。結(jié)果表明，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其競爭力的提升效果更顯著。

表7 異質(zhì)性分析結(jié)果

6.2 基于行業(yè)層面的異質(zhì)性分析

從行業(yè)技術(shù)水平的角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響具有差異化。技術(shù)水平較高的行業(yè)，其5G、大數(shù)據(jù)與人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)發(fā)展所需要素基礎(chǔ)更加健全，在激烈的市場環(huán)境中更具競爭優(yōu)勢，其創(chuàng)新能力與資金來源相比非高技術(shù)行業(yè)企業(yè)更加多元。為此，本文將根據(jù)樣本是否為高技術(shù)企業(yè)，將其分為兩組進行回歸。具體的回歸結(jié)果見表7的列（3）與列（4），結(jié)果表明，相比非高技術(shù)企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有力地促進了高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)競爭力水平。究其原因可能在于相比高技術(shù)行業(yè)企業(yè)，非高技術(shù)行業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中缺乏相應(yīng)資源與技術(shù)基礎(chǔ)，尋找適合自己的數(shù)字化技術(shù)與工具更加不易，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其自身競爭力提升過程中制約因素的減緩相對較弱，表現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型無法提升非高技術(shù)行業(yè)實體企業(yè)競爭力的特征。

6.3 基于市場化水平的異質(zhì)性分析

市場在資源配置中發(fā)揮作用的程度被稱為市場化水平，它是衡量經(jīng)濟發(fā)展水平和區(qū)域經(jīng)濟體系完善程度的一個重要指標[51］。然而，中國各地區(qū)的市場化進程在時間和空間上存在差異，導(dǎo)致了要素配置效率的不同[52］。市場化水平更高的地區(qū)制度保障更加完善，法律監(jiān)管體制更加健全，市場配置資源更加有效，政府干預(yù)相對較少，更有利于企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，降低企業(yè)競爭力提升所面臨的技術(shù)風(fēng)險，增強企業(yè)進行技術(shù)變革的信心。另外，市場化水平更高的地區(qū)，其市場競爭更加激烈，在一定程度上會倒逼實體企業(yè)增強自身競爭能力，進行數(shù)字化變革。最后，市場化水平更高的地區(qū)擁有更強的資源流通配置能力，加速知識在人力資本、行業(yè)、區(qū)域之間的多向流動[53］。因此，利用李艷麗等[54］的研究方法，本研究將實體企業(yè)的樣本分為市場化程度高和市場化程度低的地區(qū)，然后對合并的樣本進行回歸分析。具體的結(jié)果顯示在表7的列（5）和列（6）。結(jié)果表明，相較于低市場化水平地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高市場化地區(qū)的實體企業(yè)競爭力的影響更加顯著。

6.4 基于地區(qū)層面的異質(zhì)性分析

中國各地區(qū)發(fā)展由于資本、勞動、技術(shù)、制度安排、生態(tài)環(huán)境等因素的差異而趨異，其中最為明顯的是，2021年東部地區(qū)以占全國40.1%的人口創(chuàng)造了占全國51.8%的地區(qū)生產(chǎn)總值，而中西部地區(qū)以占全國59.9%的人口僅創(chuàng)造了占全國48.2%的地區(qū)生產(chǎn)總值。另外，東部地區(qū)人口稠密，地理位置優(yōu)越，擁有高技能的勞動力、充足的資金和更多發(fā)展資本密集型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，因此該地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)條件更好；而中西部地區(qū)由于土地和礦產(chǎn)資源豐富，人口疏散，資金供應(yīng)短缺，其發(fā)展更多依賴資源與資本密集的重工業(yè)以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)[55］，并部分承接?xùn)|部地區(qū)高耗能、高污染的落后產(chǎn)能，其5G、大數(shù)據(jù)與人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)發(fā)展缺乏要素基礎(chǔ)，經(jīng)濟發(fā)展過程中帶來的環(huán)境污染問題更為嚴重。因此從地區(qū)層面來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力水平的影響具有地區(qū)差異化，為此，本文將全樣本分為東部地區(qū)與中西部地區(qū)進行分組回歸，具體的回歸結(jié)果見表7 列（7）與列（8）。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的回歸系數(shù)在東部與中西地區(qū)均通過了顯著性檢驗，但相比東部地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強實體企業(yè)競爭力的效應(yīng)在中西部地區(qū)更強。這表明在中西部地區(qū)，實體企業(yè)更需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強其競爭力水平。

7 研究結(jié)論和政策建議

7.1 研究結(jié)論

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推動實體企業(yè)發(fā)展與保持競爭優(yōu)勢的重要力量。本文以2007-2021 年A 股上市公司的微觀數(shù)據(jù)為研究對象，通過實證方法考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響及其內(nèi)在機理。研究發(fā)現(xiàn)：

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升實體企業(yè)競爭力。

2）機制分析發(fā)現(xiàn)通過對內(nèi)提高創(chuàng)新能力，對外降低信息不對稱與減緩融資約束，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進了實體企業(yè)競爭力的增強。

3）異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響在國有企業(yè)、高技術(shù)行業(yè)企業(yè)、市場化程度較高地區(qū)企業(yè)、中西部地區(qū)企業(yè)的競爭力激勵作用更強。

7.2 政策建議

上述研究結(jié)論對實體企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升自身競爭水平有如下參考和啟示：

1）實體企業(yè)需要借助數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的浪潮，積極進行企業(yè)的數(shù)字化變革，努力發(fā)展諸如大數(shù)據(jù)分析與云計算應(yīng)用等數(shù)字新興技術(shù)，培育與搭建企業(yè)運營與發(fā)展的新模式、新業(yè)態(tài)與新平臺，從而借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力自身競爭力的提升。

2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的增強是通過提升創(chuàng)新能力、降低信息不對稱與融資約束實現(xiàn)的，因此企業(yè)應(yīng)當重視自身創(chuàng)新潛力的挖掘與發(fā)展，同時金融監(jiān)管部門應(yīng)當持續(xù)深化金融體制改革，提高市場信息透明度，幫扶實體企業(yè)，緩解融資困境。

3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體企業(yè)競爭力的影響在股權(quán)性質(zhì)、行業(yè)、地區(qū)以及市場化水平不同的情況下表現(xiàn)出異質(zhì)性。因此，一方面實體企業(yè)自身需要繼續(xù)有效發(fā)揮并保持數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有、高技術(shù)行業(yè)、中西部地區(qū)以及高市場化地區(qū)的競爭力激勵作用，另一方面相關(guān)政府監(jiān)管部門應(yīng)在實體企業(yè)進行數(shù)字化變革、提升競爭力過程中幫助企業(yè)紓困解難，對非國有企業(yè)給予更多的支持，減少非國有企業(yè)的信貸約束，激發(fā)非國有企業(yè)在市場中的競爭能力，使其能夠更好地依托數(shù)字化變革有效提升競爭力，同時也應(yīng)加強政府補貼力度，支持并引導(dǎo)低技術(shù)行業(yè)與中西部地區(qū)實體企業(yè)將數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式進行有機融合，走出轉(zhuǎn)型困境，激發(fā)該類實體企業(yè)在市場中的競爭能力。