數字化轉型何以提升農業企業績效

摘要：在發展新質生產力的大背景下，數字技術作為一種重要的生產要素日益成為各行各業的焦點。本文選取2011—2022年47家中國A股涉農上市企業作為研究對象，運用雙固定效應模型實證研究數字化轉型對農業企業績效的提升作用。研究發現，長期內數字化轉型能顯著提升農業企業績效，但這種提升作用在短期內無法實現。研發投入作用于數字化轉型時會削弱數字化轉型對農業企業績效的提升作用，同時財務杠桿較低、規模較大的企業往往能夠取得更好的成效。本文在理論方面進一步豐富了數字化轉型與農業企業績效之間關系的相關研究成果；同時在實踐方面，根據研究結論，本文提出農業企業應積極穩妥推進數字化轉型，同時轉型過程中應緊密結合企業自身特色、注重配套服務等建議。

關鍵詞：數字化轉型；農業企業績效；研發投入；調節效應；托賓Q

中圖分類號：F830" " " " 文獻標識碼：A" " " " 文章編號：1007-0753（2024）09-0032-09

一、引言

“數字經濟”的概念最早由美國學者Don Tapscott于20世紀90年代提出，他在其著作《數字經濟：網絡智能時代的前景與風險》（Tapscott， 1996）中描繪了互聯網在未來如何改變世界各類事務的運作模式以及如何帶動多種新的形式與經濟活動。2023年6月13日，我國財政部、工業和信息化部聯合發布《關于開展中小企業數字化轉型城市試點工作的通知》（財建〔2023〕117號），擬分三批組織開展中小企業數字化轉型城市試點工作。《中國城市數字經濟發展報告（2023）》顯示，2023年我國數字經濟規模超過50萬億元，占GDP比重達42.8%，總量穩居世界第二。數字技術革命推動數字經濟的興起，正在改變企業組織和創造價值的方式，成為經濟增長的新動能（鐘曉龍，2024）。

以大數據、云計算、人工智能為代表的數字技術與實體經濟相融合的趨勢越來越強，這種融合被認為是促進傳統產業革新的重大機遇（侯鵬，2023）。截至2023年底，我國數字經濟規模已達到53.9萬億元，并且連續12年顯著高于同期GDP名義增速，數字產業化規模達到10.09萬億元，產業數字化規模達到43.84萬億元。2023年，我國一、二、三產業數字經濟滲透率分別達到10.78%、25.03%、45.63%。農業作為基礎產業，長期存在科技水平低、科技推廣緩慢、農民捕捉市場信息能力不足等問題。如何將傳統農業與數字化技術相融合以實現企業數字化轉型，增強企業的競爭力，已然成為涉農上市企業需要面對的重要挑戰。

企業數字化轉型具體表現在企業利用數字化技術與信息手段塑造新的業務模式、業務流程以及企業的運營方式，從而實現企業整體業務的轉型升級，達到應對新的挑戰與客戶需求的目的。這種轉型包括優化業務流程、改善客戶體驗、數據驅動決策、創新業務模式、組織企業文化轉型等。相較于其他類型的企業而言，數字化技術在涉農企業中的應用除了上述常規內容外還包括智能農業管理系統的應用、精準農業耕作技術等。通過數字化轉型，農業企業能夠顯著提升生產效率、優化資源配置、降低運營成本、實現績效的全面提升。此外，借助大數據分析和物聯網技術，農業企業能夠精準預測市場需求，優化供應鏈管理，減少庫存積壓和浪費，進一步提升經濟效益。在數字化轉型作用下，企業整體產業鏈顯示出了不同于傳統技術的優勢，驅動企業全要素生產率不斷提升（陳彥君和郭根龍，2024）。

當前我國已有大量農業企業在經營過程中廣泛應用數字技術并取得了顯著成效。以我國知名涉農企業袁隆平農業高科技股份有限公司（下文簡稱“隆平高科”）為例，自2019年起，隆平高科逐步實現科研、生產、加工、銷售四大業務流程中部分關鍵節點的線上化，數字化管理體系逐漸完善。國內種業界研發一代全新品質的種子從確定方向至研發成功耗時須8—10年，但在商業化育種體系和數字化賦能的加持下，隆平高科完成這一過程僅需5—6年，極大提高了育種效率。對農業企業而言，培育新型品種所需周期的縮短將帶來市場競爭力的顯著提升。

本文的邊際貢獻主要體現在：一是在數字化轉型對企業績效的影響研究中引入了研發投入作為調節變量，深入探討了在農業企業數字化轉型過程中，研發投入的增加是否能夠帶來企業績效的進一步提升；二是在理論方面進一步豐富了數字化轉型與農業企業績效之間關系的相關研究成果。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

在過去數字化轉型相關研究中，部分學者得出了企業的數字化轉型無法為企業績效帶來提升效果的結論。企業的數字化轉型受到多種因素影響，這些因素包括數據傳遞的邊際價值、政府政策、企業特征等。首先，在網絡經濟中，數據所能傳遞的邊際價值會隨時間遞減，且數據延誤也會向市場傳遞錯誤信號，誤導企業的經營決策，進而產生一系列負向的連鎖反應（戚聿東和蔡呈偉，2020）。例如，部分企業因員工學習新技術需要一個過程而致使企業數字技術硬件投資在兩年內無法實現企業績效提升（孫曉琳等，2010）。與此同時，受到錯誤信息誤導，企業管理活動失調，產生企業原有資源與數字化技術無法融合的現象，進而導致運用數字化技術進行商業模式創新時本應出現的正向影響被抵消。非高新技術制造業企業在進行數字化轉型時若出現了忽略生產活動的情況，也會導致數字化技術對企業整體賦能不足，進而導致數字化轉型后企業績效變動不明顯（戚聿東和肖旭，2020）。此外，當企業處于衰退狀態或存在大量冗余資源時，企業的代理問題會迅速惡化并削弱數字化轉型帶來的正向影響，但是獨立董事的有效履職可以強化數字化轉型戰略對企業績效的提升作用（姜莉莉等，2022）。

與此同時，部分學者得出數字化轉型能夠通過機制作用帶來企業績效提升這一結論。在數字化轉型過程中，高管特征、數字化轉型強度以及政府政策的不確定性也起著重要作用。企業數字化轉型的實現需要多方協調，數字化轉型途徑的不同也會呈現不同效果，在此過程中政府與企業都需要作出相應的努力（劉勝等，2023）。首先，田子方等（2024）以2003—2021年我國所有A股主板、中小板以及創業板上市公司為研究對象，驗證了地方政府的支持對企業數字化治理能力提升與企業經營績效之間呈顯著正相關關系。數字化治理可以實現政府、企業、投資者三者之間的良性互動，緩解企業融資約束、減少經濟政策頻繁變動對企業績效造成的不利影響，從而提升企業績效。其次，相較于西方資本主義國家而言，我國政府在市場中發揮的作用更強。政府政策的頻繁變化會導致數字化轉型與企業績效之間的倒U型關系曲線變得更為平緩且加速成果的衰敗（尚航標等，2024），即企業績效在初期提升快但在達到一個峰值時會出現下滑。再次，Panti?s等（2019）在研究中發現，當企業所有者為女性時，企業數字化轉型與績效之間的轉換效果會更為顯著，并且轉型兩年后的企業績效相對于轉型初期更令投資者滿意。這種現象也在管理者心理韌性較強的企業中出現（鄭景麗等，2024）。

除制造業、互聯網行業企業外，數字化技術已深入到涉農企業中。以涉農企業為研究對象時，數字化轉型與企業績效存在正相關關系，確實促進了農業企業績效提升（Batool等，2021）。農林類企業的數字化轉型會通過內部治理效應、成本效應等機制間接促進企業經營績效提升，并且數字化轉型對于東部地區企業、小規模上市企業績效的提升效果更為可觀（熊立春等，2023），這種影響會在四年內持續遞增（李曉陽等，2024）。企業經營績效的提高是多種因素共同作用的結果，農業企業績效的提高很大程度上得益于數字化轉型提高了企業的全要素生產率，其途徑包括提升資金利用率、減少非必要雇員等（金紹榮等，2024）。

（二）理論分析與研究假設

依據資源編排理論、資源基礎理論可知，企業的競爭優勢主要源于它擁有的具有模仿障礙的、稀有的、價值含量高的資源，而數字化轉型會通過對數據資源的積累與利用協助企業優化資源配置，在降低企業經營成本的同時提高企業的經營效率，進而促進企業競爭力的提升。首先，數字化轉型能夠對海量的銷售信息進行存儲并分析，精準定位客戶的需求，進行精細化生產，從而在一定程度上改變企業過去的業務流程、價值觀念、運營模式。其次，數字化轉型可以進一步加強企業內部的信息交流，減少在信息傳遞過程中產生的失真情況，從而實現企業內部各個部門的進一步高效協同。再次，企業數字化轉型的過程也是一種價值創造的過程，在此過程中企業將會有更多的機會與更多類型的企業展開交流，進而在交流過程中發現新的商機。故本文提出如下假設。

假設1：農業企業的數字化轉型可以促進企業績效的提升。

企業的經營目的是股東權益最大化，而研發創新是企業持續經營的動力源泉，因此企業所有者在發現研發投入提高能夠為企業帶來更大、更長遠的利益時，往往會為了逐利而增加下一年度的研發創新預算。企業創新鏈理論強調了企業內部的研發、財務、銷售等多部門之間的協同作用，并解釋了企業如何通過這些協同作用實現構思向商業成果的轉化。該理論認為，研發投入能夠推動企業進行技術創新，提高產品或服務的競爭力，進而獲得更多的市場份額與利潤。同時，企業的研發投入是推動技術創新和數字化轉型的基礎。根據企業創新鏈理論，研發部門需要與財務、生產、銷售等多個部門協同合作，才能實現技術創新的有效轉化。農業企業在進行數字化轉型時，往往需要投入大量資源進行技術研發，以實現生產過程的智能化和信息化。因此，研發投入可以視為數字化轉型的前提條件，只有通過足夠的研發投入，企業才能開發出適應市場需求的數字化解決方案。因此本文提出如下假設。

假設2：農業企業的研發投入對于數字化轉型帶來的企業績效提升具有顯著的調節效應。

三、研究設計

（一）數據來源

本文按照證監會2012年修訂的行業分類標準選取農林牧漁業以及制造業中的農副產品加工業上市企業，剔除其中經營狀況異常（ST、*ST）、重要變量缺失、營業時間不連續的企業后，篩選出47家企業2011—2022年的數據作為研究對象。運用包含時間固定效應和個體固定效應的雙固定效應模型進行分析，以吸收個體層面和時間層面的不可觀測因素。所用數據均來自國泰安（CSMAR）數據庫并運用Stata 16.0進行數據分析。

（二）變量選擇與說明

1.被解釋變量

核心被解釋變量為企業績效，參考田子方等（2024）以及邱浩然和徐輝（2022）的研究，選取企業總資產凈利潤率（ROA）作為衡量企業績效的指標。

2.解釋變量

解釋變量為數字化轉型（DIG）以及企業的研發支出（RD）。學者們對于數字化轉型這一解釋變量的衡量方式有很多種。張永珅等（2021）運用企業年度財務報表中披露的與數字化轉型相關的部分無形資產除以年末無形資產總額衡量企業數字化轉型程度，此方法側重于對數字技術轉化成果的度量。邵繼萍等（2024）運用熵值法計算企業的數字化轉型程度。熊立春等（2023）以及姜莉莉等（2022）在確定多個與數字化轉型相關的關鍵詞后，統計相關詞匯在企業年報中出現的頻率，用關鍵詞詞頻的總和衡量企業的數字化轉型，詞頻匯總數值越大則企業的數字化轉型程度越高。由于企業年報在很大程度上能夠反映企業的經營理念與發展方向，采用該方法可以全面反映企業在數字化轉型方面的努力與進展，捕捉企業在年報中提及的與數字化相關的各種經營活動。因此本文在上述基礎上參考姜奇平等（2023）、侯鵬（2023）的研究，將企業年報中與數字化相關的關鍵詞進行加總后進行對數化處理。對于企業研發支出的選擇，具體參考李靜和傅明宸（2023）的研究，選取企業年報中披露的研發投入金額并取對數，采用此方法可以有效處理非線性關系、減少數據的偏態性、縮小數據范圍從而減少極值帶來的影響。

3.控制變量

本文參考牟粼琳和付志華（2024）、張涵鈺等（2023）的研究選擇企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、企業第一大股東持股比例（LH）、企業性質（Soe）、審計意見類型（Audit）、企業獨立董事規模（Indep）作為控制變量。

相關變量定義見表1。

（三）模型設定

基于本文上述研究假設，現構建模型如下：

ROAi，t=α0+α1×DIGi，t-3+α2×Controls+

α3 ∑Yeari，t +α4 ∑indi，t+εi，t" " " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

ROAi，t=α0+α1×DIGi，t-3+α2×RDi，t-3+α3×

Interact +α4×Controls+α5 ∑Yeari，t+

α6 ∑indi，t+εi，t" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

其中被解釋變量ROAi，t表示企業i在第t年的總資產凈利潤率；解釋變量DIGi，t-3以及調節變量RDi，t-3，表示企業i第t-3年的數字化轉型水平以及研發投入狀況；Controls表示控制變量；Interact表示DIG與RD的交乘項；Yeari，t表示對時間的控制；indi，t表示對于個體的控制；εi，t表示隨機誤差項。

四、檢驗結果與分析

（一）描述性統計

本次研究的描述性統計結果如表2所示。ROA的平均值為0.019 78，最小值為-0.457 89，而最大值為0.526 16。這表明不同企業在績效水平上存在較大差距。解釋變量DIG的最大值為3.784 19，最小值為0，標準差為0.938 92，平均值為1.079 69，可以看出此次研究對象中尚且存在著未進行數字化轉型升級的企業，并且企業間數字化轉型程度也存在著較大差異。解釋變量RD的標準差為6.322 89，最小值為0，最大值為22.205 00，平均值為14.205 46，這表明不同企業對于研發投入的重視程度不一，部分企業甚至存在著忽略研發投入的情況。為檢驗是否存在嚴重的多重共線性問題，本次研究也運用vif指令對變量進行檢驗，所得結果小于10，表明存在多重共線性問題的概率相對較小。

（二）基準回歸分析

實證分析結果見表3。由模型（1）的回歸結果可知，DIG的回歸系數為0.011 39且在5%的水平上顯著，這說明企業數字化轉型對于企業經營績效的提升具有顯著的正向影響，企業數字化轉型水平每提升1%則企業的總資產凈利潤率提升1.139%，因此假設1得證。同時從控制變量的回歸結果可以看出企業規模與企業績效呈顯著正相關關系。企業規模越大意味著企業在相關行業中的話語權就越大，企業獲得優質資源的能力就越強，企業抵抗市場經營風險的能力也更強。企業的資產負債率與企業績效呈顯著負相關關系，由此可知隨著企業財務杠桿的增大，企業的經營風險也隨之攀升。企業的財務杠桿過大時，其融資成本會顯著上升且難以擴展未來市場以及對自身業務進行轉型升級。

模型（2）相對于模型（1）加入了RD以及DIG與RD的交乘項Interact。DIG的回歸系數為0.010 75，相較模型（1）的結果降低0.000 64。回歸結果表明研發投入的提高可能會削弱數字化轉型對于企業績效的提升作用，因此本文的假設2不成立。其內在原因可能在于：股東對于數字化轉型保持悲觀態度，導致企業在研發投入方面出現不持續、不穩定的情況。研發部門與業務部門之間存在信息不對稱，研發部門開發的技術無法滿足客戶的需求，而客戶在對接中又無法清晰表達對數字化技術的需求，從而失去了企業創新鏈理論中所提及的創新所帶來的好處；數字化轉型產生的業務價值低，無法賦能業務；過量的投資可能會出現資源浪費，盲目配置資源容易出現邊際效用遞減。其外在原因可能在于：市場中已有的數字化轉型所需要的設備、技術的成本相對于企業自行開發更為低廉，且能夠滿足企業需求；農業企業相對于其他企業而言，其投資回報周期更長。

（三）穩健性檢驗

為進一步證實本文假設，參考熊立春等（2023）的方法在模型（1）、模型（2）的基礎上將變量ROA替換為TobinQ并進行相應的回歸分析，回歸結果如表4所示。

從表4可知，替換被解釋變量后解釋變量依舊在5%的水平上顯著，且各控制變量符號、系數大小以及顯著性水平在替換前后變化不大，說明回歸結果基本是穩健的。由上述回歸結果首先可以證明假設1成立，但是績效的提升在短期內無法實現。導致這種現象的原因是農業企業涉及的價值鏈相較于制造業、IT行業等其他行業而言往往更為復雜。農業企業價值鏈包括種植、生產、加工、物流、銷售等環節，而這些環節均與外界環境密切相關，如天氣、市場需求、政策等因素。農業天然的弱質性以及抗風險能力弱導致數字化轉型需要更長時間才能在這些復雜環節中發揮作用，數字化轉型會對企業文化以及原有的工作流程造成一定影響，因此企業需要對員工進行溝通與培訓，促使其理解與接受數字化轉型并適應新的工作模式；企業的數字化轉型不僅是單一引入某些設備或某種技術，轉型會涉及企業價值鏈的整合與優化，同時也會涉及具有合作關系的上下游企業以及合作伙伴，因此轉型需要時間來實現各方的配合與協調。同時，對比加入解釋變量RD和交乘項Interact前后的回歸結果可以發現，DIG的回歸系數都出現了降低的情況，這進一步證實了假設2不成立。原因除前文所述原因外還包括本文所用數據相較于其他學者增加了2021年、2022年兩期數據，疫情期間企業的生產經營活動一度受到巨大影響，不穩定因素更多，因此也可能導致企業經營績效降低，特別是農業企業的抗風險能力更弱，其受影響程度更深。企業為了享受技術溢出所帶來的好處會采用增加研發投入的方式獲取更多的行業內技術溢出（謝海娟等，2023），這種現象會導致企業陷入“研發投入盲目增高→技術創新探索范圍增大但效率降低→同行發現其所用產品、設備、技術同質化嚴重而迫切希望從行業中脫穎而出→盲目增高研發投入”這一惡性循環。

（四）內生性檢驗

為保障回歸結果的穩健性，本文將滯后二期的ROA即L2.ROA加入模型（1）并參考李曉陽等（2024）的研究采用GMM方法進行分析，以解決可能存在的內生性問題，得出的結果如表5所示，即實證結果不存在內生性問題。

五、結論與建議

（一）結論

本文以2011—2022年我國47家A股涉農上市企業作為研究對象，運用實證分析證明了企業的數字化轉型與企業績效提升之間的關系，得出如下結論。首先，農業企業的數字化轉型對于企業績效的提升具有顯著的正向促進作用，但這種影響會因為上下游企業、企業內部員工對新技術、新知識的適應期較長以及外部宏觀經濟環境的不景氣等原因，在短期內無法實現。其次，農業企業研發投入具有調節作用，由于惡性競爭導致的盲目投入等原因企業研發投入會抑制數字化轉型對于企業績效的提升作用。財務杠桿較低、規模較大的企業往往能夠取得更好的成效。

（二）建議

1.農業企業應積極穩妥推進數字化轉型。企業數字化轉型在我國乃至全球已然是大勢所趨，近年來我國實體經濟發展面臨著產能過剩、生產成本上升、資源與環境約束嚴重、外來技術引入受阻等問題與挑戰，企業亟需找到一條新的發展道路。然而農業企業相對其他類型的企業在價格風險、市場集中度、議價能力、融資約束、資源獲取、經營風險等方面處于弱勢，因此農業企業在進行數字化轉型時既要勇于創新又要謹慎前行。企業在運營中要注重資源的積累以及資源利用效率的提高，并制定與經營狀況相適應的、具有差異化的數字化轉型戰略，同時也要避免出現資源冗余所帶來的企業代理問題。

2.數字化轉型應與農業企業特征相結合。數字化技術在農業企業的應用包括農業數據的管理與分析、精準農業、供應鏈管理、電子商務與市場對接、農業設備的智能化與自動化、氣候風險管理等內容。如自行開發數字化技術則有利于技術的定制化與其靈活性最大化，但也存在著成本高、需要很強的專業知識、技術風險大、后續維護成本高等問題。相對于自行開發，從外部引入數字化技術雖然需要與相關企業達成長期協作，但也具有風險分擔、快速實施與上線、節約資源、降低對專業知識和經驗的需求等優勢。因此，企業在進行數字化轉型時并非一定要堅持自行開發相關技術，從外部引入自己所需的成熟技術也不失為一種選擇。企業要充分利用已擁有的數字技術、數字資源，與組織管理、業務流程、生產方式等充分融合，拓展創新邊界，為企業下一步發展探索提供助力，同時企業也要注重員工數字化意義的培育，提高員工企業全體人員對于數字化技術的重視程度，更好地將數字化技術融入到企業的運營中。

3.注重數字化轉型后配套服務的跟進。建立專業的服務團隊負責數字化轉型后的配套工作，如技術支持、培訓、維護等，以確保企業在數字化轉型后能夠得到及時有效的支持，實現績效提升的可持續。若企業規模不大或自建團隊成本過高，則可以選擇將該項業務外包給具有相應資質且業內口碑良好的企業并安排專員負責對接。同時，企業也需要定期與客戶進行溝通，了解客戶對企業業務的滿意情況和需求變化，并作出相應優化和改進。

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（責任編輯：唐詩柔）

How Digital Transformation

Enhances the Performance of Agricultural Enterprises

WANG Peng，" LIU Longqing

（ School of Economics and Management， Zhejiang Agriculturalamp;Forestry University ）

Abstract： In the context of developing new forms of productive forces， digital technology has increasingly

become a key production factor and a focal point across various industries. This paper selects 47 Chinese A-share listed agricultural companies from 2011 to 2022 as research subjects and employs a dual fixed-effects model to empirically investigate the impact of digital transformation on enhancing the performance of agricultural

enterprises. The study finds that， over the long term， digital transformation can significantly improve the

performance of agricultural enterprises; however， such improvements are not realized in the short term. Ramp;D investment weakens the effect of digital transformation on enhancing performance， while companies with lower financial leverage and larger scales tend to achieve better outcomes. This paper further enriches the theoretical

research on the relationship between digital transformation and the performance of agricultural enterprises. Based on the findings， the paper suggests that agricultural enterprises should actively and cautiously promote digital transformation， closely integrating the process with the company’s unique characteristics， and focusing on supporting services.

Keywords： Digital Transformation; Agricultural Enterprise Performance; Ramp;D Investment; Moderating Effect; Tobin's Q