企業數字化轉型對全要素生產率的影響研究

摘 要：隨著數字經濟的蓬勃發展，企業數字化轉型越來越受到重視。加快企業數字化轉型，既是實現企業高質量發展的必由之路，也是實現經濟社會高質量發展的重要內容。本文重點研究數字化轉型與企業全要素生產率的關系。本文將以2000—2022年中國滬深A股上市公司的數據為樣本，分析我國企業全要素生產率與數字化轉型的關系。此外，本文還深入分析不同類型企業數字化轉型后全要素生產率的異質性變化。研究結果表明：企業數字化轉型對企業提高全要素生產率水平具有顯著作用。此外，相較于非國有企業，數字化轉型對國有企業提高全要素生產率的作用更為顯著。

關鍵詞：數字化轉型；企業全要素生產率；數字經濟

一、引言

隨著數字信息科技的蓬勃發展，我國數字經濟崛起，助推了國民經濟發展。國務院頒布的《“十四五”數字經濟發展規劃》標志著“抓住數字經濟發展機遇、統籌數字經濟發展”已經成為我國經濟發展的重點工作。由此可見，發展數字經濟已經上升為國家戰略，數字經濟也將成為國家發展新征程的助推器。作為數字經濟的微觀主體，企業在當中扮演重要角色。深化企業數字化轉型，提升企業數字化整體水平，不僅是夯實數字經濟基礎的重要舉措，同時也是實現企業由要素驅動發展轉向創新驅動發展的必由之路。但是，當前我國產業數字化還處于快速發展階段，基礎不夠扎實，顯著落后于高收入國家以及發達國家的平均水平，與美國、歐洲國家相比仍有較大差距。特別是中小企業數字化基礎薄弱，面臨更大的數字技術融合應用阻力，數字化轉型發展艱難。如何推進數字化轉型、加快數字技術與企業實體的深度融合成為當前企業發展必須面對的關鍵問題。

數字化轉型的本質是企業利用數字化技術手段創新管理、運行方式。實踐中在評估企業高質量發展水平及升級轉型成效時，通常會運用到全要素生產率這一代表性指標。通過該指標能夠直觀地說明一個企業的資源配置情況、管理能力及生產技術水平。本文主要研究企業全要素生產率與數字化轉型的關系，并基于微觀層面測評企業數字化轉型的成果。本文的研究對我國深化數字化變革，提高全要素生產率具有較大的參考價值。

二、理論分析與研究假設

數字化轉型是指借助大數據、區塊鏈等數字化手段，促進企業創新管理與運營（姚小濤等，2022）。不難看出，數字化轉型正逐步成為企業快速成長的重要工具，理應充分發揮作用驅動企業生產經營。

第一，企業數字化轉型改善了信息的不對稱。數字經濟時代下，企業通過數字化轉型有能夠高效地處理信息，這有利于提高信息的使用價值，促進企業與廠商溝通，了解消費者的需求，把握市場趨勢，繼而運籌帷幄科學落實戰略布局，促進企業精準、高效地制定并落實經營決策，提高整體經營管理水平（李煜華等，2022）。企業深化數字化轉型，有利于內外部主體暢通信息交流，這樣市場主體就能夠爭取到更多涉及企業發展的信息，減少信息不對稱對企業的負面影響，促進企業對各種資源進行合理配置，企業的全要素生產率水平也能因此提升（周嘉等，2022）。

第二，數字化轉型有利于幫助企業規避創新風險，驅動企業提高創新動能。企業借助云計算、大數據、人工智能等形成產業鏈，暢通溝通平臺。這個過程中，企業生產運營各環節的數據都能夠實現共享，方便企業對整個研發過程進行分析，從而促進企業把握方向，有針對性地調整現有創新活動，爭取更多附加值更高的創新產出，形成良好的創新效能（鄭瓊潔，2022）。另外，數字化轉型有利于各企業進行生產要素的對接，從而共享產能，盤活企業各方面的資源，進一步延伸形成創新產出邊界。數字化轉型還有利于基礎環境優化，能夠從時間、空間上為企業創新奠定基礎，從而有利于企業防范創新風險（蔣巒，2022）。基于此，數字化轉型能夠形成顯著的全要素生產增長效應。

第三，數字化轉型有利于企業改善內部控制，促進內部信息溝通，減少“委托-代理”問題，改善內部治理環境，從而提升內部控制水平（王宏鳴等，2022）。數字化轉型有利于企業資產安全，保障財務信息質量，提高財務報表水平，促進企業有序地開展經營活動，提高全要素生產率（陳堂等，2022）。在生產成本方面，數字化轉型對企業的作用主要體現在內部管控成本以及外部交易等方面（袁淳等，2021），降低成本和提升效率成為企業數字化提升效應的典型作用路徑（何帆等，2019）。

綜上，本文提出假設H1：數字化轉型能夠促進企業全要素生產率增長。

三、研究設計

1.數據來源

本文選取2000—2022年中國上市公司數據為初始樣本，數據剔除了金融保險類、ST和*ST的樣本，同時，為了消除樣本數據極端值影響，本文將連續變量在1%與99%的分位縮尾處理。本文在實證中所使用的上市公司的財務指標均來源于CSMAR數據庫，數據均通過Excel2019手工整理，使用Stata16軟件進行數據分析和實證檢驗。

2.變量選取

本文實證研究中的被解釋變量為企業全要素生產率。參考魯曉東（2012）所提出的對中國工業企業全要素生產率的測算方法中包括了普通最小二乘法、固定效應法、LP法和GMM法等，本文采用普通最小二乘法作為基礎回歸來測量企業全要素生產率，對于另外三種不同的測量方法，用以對模型進行穩健性檢驗。

本文通過參考吳非（2021）所提出的測度企業數字化轉型方法，在滬深交易所A股上市公司年度報告的提取方面充分利用了Python 爬蟲。在文本內容的提取方面，主要借助 Java PDFbox 庫。這些文本內容作為數據池，方便后續篩選特征詞。此外進行這些相關特征詞的分類，即分為如下幾大類：第一類是“人工智能技術”；第二類是“大數據技術”；第三類是“數字技術應用”；第四類是“區塊鏈技術”；第五類是“云計算技術”。結合上述通過Python獲取的數據池（來源于上市公司年報），搜索、匹配特征詞，并對關鍵技術方向的頻詞進行分類歸總，完成指標體系的建立。因上述數據表現出顯著的“右偏性”特征，為了更精準地刻畫企業數字化轉型，對上述數據展開數字化處理。穩健性方面，本文綜合實際構成技術及應用的差異性，對口徑進行細分，并重新進行回歸檢驗分析。

此外，借鑒已有研究的做法，本文采取的控制變量為常見的企業財務指標以及公司治理指標，包括公司規模、總資產凈利率、總資產周轉率、董事人數、第一大股東持股比和托賓Q值。

3.模型構建

本文為了進一步驗證企業全要素生產率與數字化轉型的關系，專門建立了下述基準回歸模型：

其中，變量的下標i表示企業，t表示企業年度，企業全要素生產率可用TFP表示。在企業全要素生產率的測量方面，普通最小二乘法（OLS）用TFP_OLS表示；固定效應法用TFP_FE表示；LP法用TFP_LP表示；GMM法用TFP_GMM表示；其中數字化轉型為DCG，控制變量集為Controls；Year代表的是年度固定效應；Industry代表的是行業固定效應；ε為隨機擾動項。

四、實證結果分析

1.描述性統計

表1為主要變量的描述性統計結果。由表1可知，不同方法測度的企業全要素生產率大有不同，以OLS方法和GMM法為例，TFP_OLS的均值為10.57，而TFP_GMM的均值為3.31，兩者差異顯著。此外，同一測度方法中的全要素生產率也表明不同企業的全要素生產率存在顯著差異，以OLS法為例，最大值為15.25，而最小值僅5.05。經過VIF的共線性檢驗，各個變量的VIF值均小于10，不滿足共線性的情況，可以進行回歸分析。

2.回歸分析

基于模型（1），檢驗企業數字化轉型能否提升企業全要素生產率，回歸結果如表2所示。實證分析過程中，采用OLS法測量企業全要素生產率，為了增強回歸結果穩健性，本文采用年度和行業雙固定效應模型進行回歸。表2（1） 列的回歸結果顯示，企業數字化轉型與企業全要素生產率的系數在1%顯著性水平上為0.013，驗證了本文所提的假設1，說明數字化轉型可以促進企業全要素生產率增長。

3.穩健性檢驗

由于被解釋變量全要素生產率有多種不同的測度方法，所以為了對實證結果進行穩健性檢驗，本文首先采取更換被解釋變量的方法進行檢驗。本文分別固定效應法（TFP_FE）、LP法（TFP_LP）和GMM法（TFP_GMM）對企業數字化轉型指標進行再次回歸，結果如表2中列（2）、（3）、（4） 所示，回歸結果依舊在1%的顯著性水平上顯著為正，驗證了原回歸的穩健性。

五、結語

近年來，我國加速數字化轉型，凸顯數字化轉型戰略的重要性，特別是有利于提高全要素生產率。本文將以2000—2022年中國滬深A股上市公司的數據為樣本，著重分析我國企業全要素生產率與數字化轉型的關系。本文研究中的數字化轉型中所運用到的關鍵字字頻主要來源于上市公司年報，通過爬蟲技術獲取這些數據。獲得數據后，進一步展開實證分析，獲取企業全要素生產率與數字化轉型兩者的關聯性，本文研究結論如下：企業數字化轉型對企業提高全要素生產率水平具有顯著作用。這是因為企業進行數字化轉型，能夠獲得一系列優勢，如更精準、更高效地運行等。在企業數字化轉型的過程中，可充分協調各主體，促進企業進行合理的資源配置，提高成本管理水平，促進企業提升業務水平，這些對于企業的發展具有驅動作用。

根據研究本文得出以下啟示：首先，企業應該充分抓住機遇進行數字化轉型。建議企業積極響應國家政策號召，加強數字化轉型，特別是在組織結構、產品等各個方面都應該充分運用數字技術，精準、創新地布局數字化體系，促進企業集聚創新要素，從而促進企業提升全要素生產率。其次，加強政策扶持，推行差異化政策規制，即充分考慮不同企業產權異質性的差距，全面協同促進國內企業發展。建議非國有企業結合自身資源，基于長期發展戰略，加強數字化轉型，以全面提高自身運營水平。在此基礎上，還應積極加入國家信譽鏈，贏得公眾的信任，爭取政策導向信息優勢，解決阻礙企業融資的瓶頸。

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作者簡介：俞昕暉（1998— ），男，漢族，上海市人，研究生在讀，研究方向：公司金融。