數字化轉型與新質生產力

【摘要】習近平總書記在2023年9月首次提到新質生產力，2023年12月再論新質生產力，深入具體地確定了新質生產力的內涵。在數字化迅速發展的今天，數字化轉型無疑為其提供了進一步的渠道，但是需要對企業數字化轉型與發展新質生產力之間的機制進行探討，以確定二者之間相互關系。文章以2015—2022年A股上市公司作為面板數據，實證分析后發現企業數字化轉型確實能夠有效促進新質生產力的發展，在替換解釋變量、控制樣本自選擇偏差后結論依然成立，在異質性分析中發現數字化轉型的作用在國有企業以及小規模企業中更為顯著；機制檢驗表明，信息不對稱和信息披露質量都為中介變量，企業數字化轉型可以通過緩解信息不對稱和提高信息披露質量來促進新質生產力的發展。

【關鍵詞】數字化轉型；信息不對稱；信息披露質量；新質生產力

【中圖分類號】F27

一、引言

新質生產力在2023年9月和12月被習近平總書記先后兩次提出，并在多個重要場合進行深入論述之后，無疑為新時代全面把握新一輪科技革命和產業變革突破方向，為推動生產力高質量發展，全面推進中國式現代化建設提供了根本遵循和行動指南。首次提出時，習近平總書記指出要積極培育新材料、新能源、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力；再論新質生產力時，習總書記又指出了要以科技創新引領現代化產業體系建設，催生出基于新技術形成的新產業，催生出基于產品、生產組織創新形成的新模式，催生出基于科技革命和產業變革形成的新動能。

而在2024年政府工作任務中，著重提到了大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。充分發揮創新主導作用，以科技創新推動產業創新，加快推進新型工業化，提高全要素生產率，不斷塑造發展新動能新優勢，促進社會生產力實現新的躍升。其中的必要舉措就是要深入推進數字經濟創新發展。制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群，實施制造業數字化轉型行動。

所以在當前依靠發展新質生產力來推動生產方式變革的背景下，在政府以及社會加快推進數字化轉型的進程中，在二者之間存在千絲萬縷聯系的前提上，有必要將二者從實證的視角結合起來，探討二者背后的機制。

二、文獻綜述

（一）關于數字化轉型的文獻綜述

一直以來的企業生產模式呈現固定并且單一的特點，而在數字化轉型過程中，大部分企業可以依據市場特點，在運用互聯網信息的基礎上提高效率，完善產銷布局，降低中間成本（沈國兵等，2020）[1]。數字化轉型產生的新興技術營造出新的生態環境、商業模式和業務形式（Obwegeser et al.，2020）[2]。企業在利用數字技術的基礎上，可以有效地進行技術變革和科技創新，在改善企業結構的同時完善企業分工與合作，提高了工作效率（王彬，2023）[3]，進而會提高公司治理水平。在數字化轉型之后，制造業企業可以進行更加精細的生產操作以及管理，減少不必要的資源消耗，提高原材料的利用度，提高資源的循環利用度（白婉婷等，2024）[4]，最終實現節能減排。相比于企業之前簡單使用信息化系統，將數字化轉型融入到主要業務當中，更能提高企業的研發力和成長性（何帆等，2019）[5]。

（二）關于新質生產力的文獻綜述

習近平總書記提出的新質生產力，作為當前先進生產力的具體表現形式，既是對人類發展歷程中科學技術推動生產力發展的經驗總結，也推動且有賴于未來產業的誕生、成長和壯大（蒲清平等，2023）[6]。其核心要義在于“以新促質”，特點在“新”，關鍵在“質”，落腳于“生產力”（李政等，2023）[7]。新質生產力可賦能于各行各業，例如在教育行業可加強新興技術如人工智能、大數據、云計算等領域的教學，及時傳播學科最新研究動態和發展趨勢，提升學生對前沿領域、產業動態的認知；在政府方面，可以依據創新實驗室里全國全維全量的產業要素參數，依托多元多樣的數據資源池，清晰展示各產業鏈狀態，一鍵生成產業清單圖譜、產業診斷方案，分析產業指標，實現跨區對比，幫助政府園區摸清產業家底、針對性調整招商策略、科學制定產業規劃等。

但以往文獻也存在不足之處，一是現有研究主要集中在理論層面對新質生產力水平的影響，但很少通過實證研究新質生產力的影響因素，而數字化轉型作為與新質生產力息息相關的變量，其與新質生產力必定有所聯系；二是目前學者對數字化轉型的研究多集中于公司績效方面，比如數字化轉型有利于提升企業股票流動性（吳非等，2021）[8]，有效改善公司治理情況（祁懷錦等，2020）[9]等，對新質生產力的指標建立聯系較少。

三、理論分析與研究假設

（一）企業數字化轉型與新質生產力

人工智能、大模型技術真正走向實用，各類場景加速落地，從嵌入智能到原生智能，智能化場景越來越豐富，推動業務自動化、智能化變革；數據真正成為新型生產要素，高質量數據治理是關鍵，目前越來越多的企業正在推動數據資產入表，進一步釋放數據要素創新價值；開源開放是新型商業創新模式，基于數字化平臺底座與生態伙伴聯合創新，是企業打造數字生產力的重要策略。數字化轉型對新質生產力的影響有以下幾個方面來陳述。數字化轉型通過高質量數據重塑了傳統的商業模式，減少了不必要的資源浪費，并且影響知識工作者的就業，為企業帶來更先進的綠色創新能力（Loebbecke和Picot，2015）[10]，與新質生產力中的低碳經濟相契合；數字化轉型會提高企業履行社會責任的動力，主要是因為數字化轉型有助于企業完成經營結構、商業思維等全方位改善，為其履行社會責任打下基礎（肖紅軍和陽鎮等，2021）[11]，促進服務業的發展，契合新質生產力中的新產業、新業態方向；數字化轉型可以對資本市場治理賦能、驅動產品競爭市場治理、重構控制權市場治理，推動新型治理生態模式構建，對公司內部治理和外部治理都能產生深刻影響（陳德球和胡晴，2022）[12]，從而促進產生新的商業模式，契合新質生產力中的新模式方向。所以，本文提出以下假設H1。

H1：數字化轉型有利于促進發展新質生產力。

（二）企業數字化轉型、信息不對稱、信息披露質量與新質生產力

首先，數字化轉型減少了企業各工作部門間的溝通障礙，提高了信息溝通、交流的便捷性；在數字化技術的加持下，有限的員工可以在有限的時間內處理更多的信息和數據，傳遞給外部利益者，從而在企業內部和外部緩解信息不對稱程度（易露霞等，2021）[13]。其次，數字化技術通過數據綜合應用和集成分析，減少信息溝通不暢，進行有效的信息整合，從而提高披露質量（王建民，2016）[14]。在數字化技術強大的信息處理與整合能力下，企業可以及時對外部信息進行收集并反饋，并緊跟市場潮流，不在迅速激烈的市場變革掉隊（喬朋華等，2024）[15]。最后，企業數字化轉型之后通過人工智能等技術會減少公司信息傳達的中間環節，使信息傳遞變得更加直接，減少信息流失與信息誤差，提高靈活性的同時也提高了信息質量（戚聿東和肖旭，2020）[16]。

而新質生產力倡導的“三新”即新產業、新模式、新動能，其中的新產業，特征是共享經濟；其中的新模式，特征是產業要素高效組合，跨界融合。共享經濟是現代互聯網高速發展下的一種新興的經濟形態，是精準匹配買賣雙方、盤活閑置資源、發現多樣化社會需求的配置方式，是強調消費體驗、維持市場可持續發展、提倡環保節約的消費態度（姚斌，2019）[17]。企業在減少信息不對稱情況之后，會在一定程度上拓寬資源獲取渠道，降低企業獲取資源的成本，提高資源配置效率，各個企業之間相互利用各自資源，做到資源共享，更好發展共享經濟，契合新質生產力中的新產業方向。企業各自在提高本身信息披露質量之后，不僅可以互相找到適合自己的產品市場，避免無效競爭，提高自己市場占有的有效性，也可以向外界展示出自己的優勢和特點，吸引與外界合作，一定程度上實現跨界融合，所以契合新質生產力中的新模式方向。因此本文提出以下假設H2、H3。

H2：企業數字化轉型通過減少信息不對稱來促進新質生產力的發展。

H3：企業數字化轉型通過提升信息披露質量來促進新質生產力的發展。

四、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選取2015—2022年的A股上市公司為研究樣本，企業數字化轉型、新質生產力及相關財務數據來源于國泰安（CSMAR）數據庫與WIND數據庫。此外，為保證數據的有效性，根據以往的研究對樣本進行處理與篩選，具體處理如下：①剔除金融類上市公司；②刪除ST、PT類上市公司；③刪除關鍵變量缺失的樣本。最后，為了避免極端值對研究結果的影響，本文對所有連續型變量在1%和99%分位上進行縮尾處理，最終得到21 636個觀測值。

（二）變量定義與測度

1.被解釋變量：新質生產力（Npro）。借鑒宋佳等（2024）[18]的做法，選擇與新質生產力有緊密聯系的數據構成新質生產力指標體系，并利用熵值法計算各指標的權重，形成企業新質生產力指標。

該指標是通過借鑒宋佳等（2024）[18]的做法，按照勞動力和生產關系兩大部分，選取表1中這些指標，指標取值也在表1中有所說明，然后利用熵值法計算各指標的權重，在表1中最后一列顯示，進而形成企業新質生產力指標（Npro）。

2.解釋變量：數字化轉型（Digital）。借鑒吳非等（2021）[8]的做法，本文主要通過年報中數字化轉型的關鍵詞詞頻衡量企業數字化轉型。本文使用“企業數字化轉型詞頻總數+1”取自然對數衡量企業數字化轉型。

3.控制變量：借鑒祁懷錦等（2020）[9]的做法，選取對新質生產力有顯著影響的控制變量，具體變量定義如表2所示。

（三）模型設置

1.為驗證假設H1，檢驗數字化轉型對新質生產力的影響，本文建立如下基準模型：

其中，被解釋變量Npro為新質生產力，企業數字化轉型Digital為解釋變量，Control代表一系列可能影響新質生產力的控制變量，Year與Industry分別代表時間和行業層面的固定效應，εi，t為隨機擾動項。同時，為了控制組內自相關，采用聚類到企業層面的穩健標準誤。若本文假設1成立，則系數α1顯著為正，企業數字化轉型提高了新質生產力水平。

五、實證分析

（一）描述性統計

表3報告了本文主要變量的描述性統計結果。新質生產力的均值為5.353，標準差為1.440，說明樣本企業新質生產力之間具有較大的差距。從數字化轉型的狀況來看，其均值為0.804，最小值和最大值分別為0和1.821，反映出我國企業數字化轉型仍處于初級階段，轉型程度普遍較低，有待提升，且企業間差距也較大。其余控制變量的統計結果與已有研究基本保持一致。

（二）相關性分析

在做回歸分析之前，進行了相關性檢驗，對變量間的相關性進行初步分析，檢驗結果如表4所示。從表4中可以看出，解釋變量（Digital）與被解釋變量新質生產力（Npro）的相關系數為0.10，在1%的水平上顯著為正，即數字化轉型與新質生產力水平之間呈正相關關系，初步說明企業進行數字化轉型程度越高，越有助于提高新質生產力水平。從公司指標來看，資產負債率（Lev）影響系數為-0.09，在1%的水平上顯著為負，表明資產負債率越小，數字化轉型對新質生產力水平的提升越明顯。

（三）基準回歸

表5報告了基準回歸結果，在控制了行業和年份的基礎上，第（1）列為不加控制變量的結果，第（2）列加入了所有控制變量。第（1）列結果顯示數字化轉型在5%的顯著水平促進企業提高新質生產力水平。在參考了相關學者的研究后加入了資產負債率（Lev）、托賓Q值（TobinQ）、資本密集度（Cap）等一系列控制變量后，回歸結果如第（2）列所示，解釋變量的系數為0.185，在1%的水平上顯著相關，說明在加入本文選取的控制變量后，數字化轉型的促進作用變得更加明顯。由此可見，企業數字化轉型與新質生產力水平之間存在正向促進關系。這說明企業積極進行數字化轉型，秉持可持續發展理念，可以幫助企業進行能力變革、效率變革等方面，從而提高新質生產力水平，假設1得到驗證。

（四）機制檢驗

前文證實了解釋變量與被解釋變量之間的正向關系，但為了深入挖掘背后的作用機制，本文引入了中介效應模型，通過信息不對稱（ASY）和信息披露質量（Disclosure）進行挖掘，進一步實證分析數字化轉型與新質生產力水平間的內在關聯和作用機制。

檢驗數字化轉型對信息不對稱（ASY）的影響，模型結果如表6第（1）列顯示，Digital的系數為-0.130，顯著性水平為1%，說明在控制其他因素的情況下，數字化轉型能夠顯著抑制企業的信息不對稱情況。然后，考慮信息不對稱（ASY）作為中介變量，重新估計數字化轉型（Digital）對新質生產力水平的影響。模型結果第（2）列顯示，Digital的系數為0.127，顯著性水平為5%，說明信息不對稱（ASY）作為中介變量可行，企業進行數字化轉型可以通過緩解信息不對稱進而提升企業新質生產力水平。

檢驗數字化轉型對信息披露質量（Disclosure）的影響，模型結果如表6第（3）列顯示，Digital的系數為0.082，顯著性水平為1%，說明在控制其他因素的情況下，數字化轉型能夠顯著提高企業的信息披露質量。然后，考慮信息披露質量（Disclosure）作為中介變量，重新估計數字化轉型（Digital）對新質生產力水平的影響。模型結果第（4）列顯示，Digital的系數為0.166，顯著性水平為5%，說明信息披露質量（Disclosure）作為中介變量可行，企業進行數字化轉型可以通過提高信息披露質量進而提升企業新質生產力水平。

（五）穩健性檢驗

1.替換核心解釋變量

本文借鑒袁淳等（2021）[19]的做法，對數字化轉型指標進行重新構建，得到變量Dig，將Dig替代原本的解釋變量Digital加入回歸后，結果如表7所示，可以看到Dig系數在1%水平上顯著為正，可以說明本文基準回歸的實證結果具有穩健性，假設1通過了穩健性檢驗。

2. Heckman檢驗

樣本自選擇偏差可能會影響到本文的結果，因此本文采用Heckman兩階段來控制可能出現的選擇偏差問題。第一階段中，以企業是否進行數字化轉型（Dummy）為被解釋變量，可能影響企業是否進行數字化轉型的公司治理及特征等變量作為解釋變量，進行Probit回歸，得到逆米爾斯比率（IMR），加入第二階段回歸，結果列于表8第（2）列。Heckman兩階段結果顯示，IMR水平顯著，表明文章在控制了樣本自選擇偏差后，Digital系數依舊在1%水平上顯著為正，證實了文章結果的可靠性。

（六）異質性分析

1. 產權性質

由于企業數字化轉型需要較高的成本投入以及技術支撐，因而使得很多非國有及小規模企業“不敢轉”。相對于非國有企業而言，國有企業普遍規模較大，資金實力較為雄厚，面臨的融資約束水平較弱，為數字化轉型提供資源支持。另外，企業數字化轉型改善了信息環境和內部控制，加之國有企業社會關注較高，因此，數字化轉型對新質生產力水平的提升效果在國有企業會更為顯著。結果列于表9第（1）（2）列，顯示國有企業組更加顯著（0.378>0.208），即相對于非國有企業而言，數字化轉型對國有企業的新質生產力水平的提升作用更強。

2. 企業規模

企業規模不同，企業數字化轉型的進程也有很大的差異。相較于大規模企業的體量大、人員眾多等特點，小規模企業本身提升新質生產力的效率更快，更容易出現“立竿見影”的效果，加之數字化轉型的信息作用及治理效果，使得小規模企業能夠進一步發揮優勢，提升新質生產力水平，尋求更高質量的發展。本文將企業規模分行業、年份取平均值，高于平均值的企業被定義為大規模企業，否則為小規模企業，結果列于表9第（3）（4）列。結果顯示，小規模組Digital的系數在1%水平上顯著為正，而在大規模組企業不顯著，即數字化轉型對新質生產力水平的提升作用在小規模企業組更為顯著。

（七）內生性分析

企業進行數字化轉型對提升新質生產力水平可能會存在滯后效應，所以本文將核心解釋變量Digital分別滯后1、2、3、4期，加入回歸模型當中，結果如表10所示，均顯示系數為正且顯著，說明利用滯后變量控制內生性后，依然能說明企業數字化轉型顯著促進企業新質生產力的發展，證明數字化轉型能夠促進新質生產力水平的發展這一核心結論可靠。

（八）進一步分析

企業數字化轉型包括人工智能（AI）、區塊鏈（BC）、云計算（CC）、大數據（BD）與數字技術應用（APP）五個方面，為了進一步探討不同方面的數字化轉型對企業新質生產力的影響，本文使用五個指標代替數字化轉型（Digital）進行回歸，結果列于表11。

結果與我國現實情況大致相同，人工智能、云計算、大數據作為國家的重點政策發展方向，在數字化時代最先發展并且發展程度最高，所以企業會在這三個方面中投入較高的資金和時間，因而對企業的新質生產力產生更深的影響。而區塊鏈因為在企業應用中還未完全普及，數字技術應用更多的是在消費者身上產生作用，所以這兩個方面目前對企業新質生產力還未有較明顯程度上的提升。

六、結論與啟示

本文以2015—2022年A股上市公司作為面板數據，實證分析后發現企業數字化轉型確實提高了新質生產力水平，在替換核心解釋變量、控制樣本自選擇偏差后這一結論依然成立；在異質性分析中發現數字化轉型的作用在國有企業以及小規模企業中更為顯著；信息不對稱和信息披露質量都為中介變量，數字化轉型可以分別通過改善信息不對稱和提升信息披露質量來提高企業新質生產力水平；在將解釋變量分別滯后1、2、3、4期之后，本文結論依然可靠。本文豐富了新質生產力的影響因素與數字化轉型的經濟后果，為企業通過數字化轉型提高新質生產力進而實現可持續發展的目標提供了實證支持，分析了具體的實現渠道；也為我國實現“雙碳”目標與高質量發展提供了經驗證據。為此，根據結論得到以下啟示：

（一）政府層面

政府要遵循經濟、技術、管理等方面的發展規律，降低轉型過程中的“認知差”，避免大規模企業轉型“事倍功半”，因地制宜落實相關政策舉措，強化分類指導和跟蹤服務，引導大規模企業加快數字化轉型。

鼓勵領軍企業積極發揮“鏈主”作用，“地方政府+平臺企業”聯合賦能，以創新鏈、產業鏈、供應鏈、數據鏈的“鏈主”企業為引領和核心，依托產業互聯網平臺和大企業的數字化應用標桿項目，帶動其他企業共同實現轉型。

（二）企業層面

數字化轉型的核心在于利用先進的信息技術，提升企業的運營效率和市場競爭力。在這個過程中，企業應重點關注市場需求的變化。

數字化轉型為企業拓展市場提供了更多的可能性。企業應積極擁抱新技術、新平臺，拓展新的業務領域。

實現共贏發展數字化轉型不僅是企業自身的轉型，更是整個行業的轉型。企業應積極構建生態系統，與合作伙伴共同推動行業的發展。

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責編：險峰