企業數字化轉型對新質生產力的影響研究

摘 要：新質生產力作為促進企業高質量發展的關鍵動力與支撐，其驅動因素的研究對企業發展具有至關重要的意義。文章選取2015—2023年中國A股上市公司為樣本，對企業數字化轉型與新質生產力之間的關系展開實證研究。結果顯示，企業數字化轉型有助于新質生產力發展，這一結論經過內生性、穩定性檢驗后依舊成立。中介效應分析表明，企業數字化轉型能夠提升企業創新效率和專業化分工水平，從而進一步推動新質生產力的發展。異質性分析揭示，與國有、中西部地區以及處于成長期和衰退期的企業相比，非國有、東部地區以及處于成熟期企業的數字化轉型對新質生產力發展的正面推動作用更為突出。本文研究結論為企業數字化轉型和新質生產力發展提供了理論支持，并豐富了相關實證研究，以供參考。

關鍵詞：數字化轉型；新質生產力；數字化技術；創新效率；專業化分工

中圖分類號：F014.1 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）02（b）--05

1 引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察期間，首次提出了“新質生產力”的概念[1]。隨后，同年12月召開的中央經濟工作會議上，習近平總書記再次強調了科技創新和產業升級的重要性，特別指出新質生產力作為科技創新的重要體現，是推動經濟社會高質量發展的關鍵因素。2024年的政府工作報告，首次將新質生產力納入其中，明確提出“積極推進現代化產業體系的構建，加速發展新質生產力”的目標，并將其作為政府十大工作重點任務的首要內容。黨的二十屆三中全會部署和強調了必須完善因地制宜的新質生產力發展機制，為經濟高質量發展提供制度保障和動力支持。

隨著人工智能、云計算、區塊鏈等前沿技術的持續涌現，數字經濟與實體經濟之間的互動賦能得到顯著增強。《中國數字經濟發展研究報告（2024年）》顯示，2023年中國數字經濟的規模攀升至53.9萬億元，占國內生產總值（GDP）的42.8%，數字經濟對GDP增長的貢獻率達66.45%。企業作為數字技術與實體經濟耦合的關鍵微觀主體，承載著對接與推動新形態生產力發展的核心任務。從理論層面分析，企業開展數字化轉型有望提升資源配置效率，推動傳統企業采納新的運營模式，促成新的分工與協作體系，實現新質生產力的發展。

然而，在實踐中，企業新質生產力的發展面臨諸多挑戰。在微觀層面上，相關理論研究與實踐指導相對匱乏，導致企業在新質生產力發展過程中普遍缺乏明確的實施路徑與方法論。在宏觀層面上，政策制定者在推動新質生產力發展時，存在難以精準把握企業需求與市場動態來制定可行的政策措施的困境。因此，深入探索企業數字化轉型如何賦能新質生產力的發展，具有重要的理論與現實意義。

2 理論分析與假設提出

2.1 企業數字化轉型與新質生產力

新質生產力，即新興的、高階的、具備科技革命性質的生產力形態，在繼承和發展傳統生產力的基礎上形成，又在“新”與“質”兩個維度上實現了質的飛躍。相較傳統生產力模式，新質生產力的本質在于勞動者的素質躍進、勞動資料的現代化以及勞動對象的深度開發，其核心特征表現為全要素生產率的提升[2]。企業數字化轉型為企業生產力的發展開辟了更為廣闊的空間。一方面，數字化轉型優化了企業生產要素的配置，促進了科技創新與資源組合優化的良性循環，實現了科技、綠色和生產力的多維提升。另一方面，實施數字化轉型的企業創新了生產要素集聚模式，形成了跨越地域限制的虛擬要素集群，助力企業構建新型生產關系，提升多維主體的整體協作能力，有效推動了新質生產力的飛躍性提升。基于上述分析，本文提出假設H1：

H1：企業數字化轉型有助于新質生產力發展。

2.2 企業數字化轉型對新質生產力的影響機制

數字化轉型可以有效提升企業創新效率，進而提升新質生產力水平。企業創新效率是企業在開展創新活動時，將投入資源轉化為產出創新成果的效率。數字化轉型在創新主體、創新環節以及創新要素等多個維度上影響企業的創新效率。從創新主體來看，數字化轉型構建了企業間創新網絡，企業通過互聯共通、聯合研發、協作創新等模式提升創新效率[3]。從創新環節來看，數字化轉型能夠整合創新鏈與產業鏈，通過雙鏈耦合以及與上下游企業間技術交互的途徑提升企業創新的有效性。從創新要素來看，企業數字化轉型能夠增強企業創新要素獲取能力，獲取大量有益于企業創新投入的數據、技術知識等要素資源，優化要素配置方向和創新要素配置效率，促進新質生產力的發展。

數字化轉型可以深化企業專業分工，進而提升新質生產力水平。根據交易成本理論，外部交易成本與內部管理成本的相互作用，影響著企業的專業化分工程度。得益于數字技術的發展，企業與外部的協調成本降低可以減輕其所面臨的部分外部交易成本，為企業專業化分工創造了有利條件。此外，專業化分工也為企業帶來效率上的優勢，增強其內部的協調與合作能力。隨著生產技術復雜性的日益增加、勞動力異質性的不斷加強，數字化轉型的諸多優勢為企業提供了堅實的支撐，使企業能夠更加集中于其核心競爭力領域的業務深耕，實現資源配置的優化和效率提升，發揮企業資源的稟賦優勢，助力了新質生產力的發展。基于上述分析，本文提出假設H2：

H2：企業數字化轉型能夠提高企業創新效率與專業化分工水平，進而促進新質生產力發展。

3 模型設計與變量說明

3.1 樣本選擇與數據來源

本文選取2015—2023年中國A股上市企業為研究對象，數據來源CSMAR數據庫，在樣本處理過程中，做如下操作：（1）排除了數據嚴重缺失的企業；（2）剔除了被特別處理（ST或*ST）的企業、金融及其他特殊行業企業；（3）對連續變量進行1%和99%水平的縮尾處理。經過上述處理，最終獲得14431個有效觀測值。

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量：新質生產力（Nqp）。新質生產力是新質勞動者、新質勞動資料、新質勞動對象及其優化組合的躍升。因此，本文借鑒宋佳等（2024）[4]的研究方法，構建新質生產力的評價指標體系，并利用熵值法進行加權計算。具體而言，新質生產力評價指標體系包括3個一級指標和12個二級指標。具體的指標說明見表1。

3.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量：數字化轉型程度（Dt）。本文借鑒吳非等（2021）[5]的研究，對A股上市企業的年度報告進行梳理，將數字化轉型細分為大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、技術應用五個維度，創建數字化轉型文本關鍵詞庫。在此基礎上，對每家上市公司的年報進行文本分析，提取數字化轉型的量化指標。鑒于數據分布呈現顯著的右偏性，本文對其執行了對數轉換處理。

3.2.3 控制變量

參考黃勃等（2023）[6]的研究，采用企業規模（Size）、企業年齡（Age）、資產負債率（Lev）、營業收入增長率（Growth）、股權集中度（Sc）、兩職合一（Dual）、管理層持股比例（Ms）、董事會規模（Bs）和獨立董事比例（Pid）作為控制變量。

3.3 模型設計

為檢驗假設H1，構建基準模型（1）：

Nqpi，t+1=α0+a1Dti，t+∑Controli，t+∑Yeart+∑Indi+εi，t（1）

其中，被解釋變量Nqpi，t+1代表企業i在t+1年新質生產力水平。Dti，t表示企業i在t年的數字化轉型程度。Control i，t為選取的系列控制變量。Year為年份固定效應，Ind為行業固定效應，εi，t為隨機誤差項。

為檢驗假設H2，本文在模型（1）的基礎上構建模型（2）和（3）：

MVit=β0+β1Dti，t+∑Controli，t+∑Yeart+∑Indi+εi，t（2）

Nqpi，t+1=γ0+γ1Dti，t+γ2MVit+∑Controli，t+∑Yeart+∑Indi+εi，t（3）

其中，MVit為中介變量，回歸時分別為企業創新效率（InnoEff）、企業專業化分工（VSI）。參考權小鋒等（2017）[7]的研究，使用每單位研發投入的專利申請數作為企業創新效率（InnoEff）。參考袁淳等（2021）[8]的研究方法構建企業專業化分工水平指標（VSI）。

4 實證結果與分析

4.1 描述性統計

描述性統計結果顯示新質生產力指標（Nqp）平均值為1.789，高于中位數1.438，意味著超半數企業的新質生產力水平低于平均值。企業數字化轉型程度（Dt）的平均值同樣高于中位數，標準差為1.103，表明我國企業的數字化轉型水平差異較大。控制變量的分布處于合理范圍之內。各變量之間的方差膨脹因子VIF值均低于2，平均VIF值為1.29，說明不存在嚴重的多重共線性問題。

4.2 基準回歸

表2報告了模型（1）的基準回歸結果。表2列（1）為只加入核心解釋變量和行業效應的回歸結果，Dt的回歸系數為0.350。列（2）是在列（1）基礎上加入年份效應，Dt的回歸系數為0.353。列（3）為加入行業效應和控制變量的回歸結果，Dt的回歸系數為0.343。列（4）為加入行業效應、年份效應和控制變量的回歸結果，Dt的回歸系數為0.340。以上結果均在1%水平上顯著。這表明假設H1成立，即企業數字化轉型能促進新質生產力發展。

4.3 內生性檢驗

為減輕內生性問題，如遺漏變量偏誤和反向因果關系所引起的偏差，本文采取工具變量法進行檢驗。在選取工具變量時，借鑒了楊金玉等（2022）[9]的研究，選取企業數字化轉型水平與按年份及行業分類的企業數字化轉型程度均值差額的三次方作為工具變量，此變量記為Iv1。其次，選取地區、行業及年度的企業數字化轉型程度均值作為另一工具變量，此變量記為Iv2。

表3展示了內生性檢驗的結果，Kleibergen-Paaprk LM統計量在1%的水平上均顯著，拒絕了工具變量識別不足的原假設。Cragg-Donald Wald F統計量超過了Stock-Yogo弱工具變量識別F檢驗在10%水平上的臨界值，拒絕了弱工具變量的原假設。具體到實證結果，在第一階段估計中，工具變量Iv1的系數為0.176，Iv2的系數為0.976，均在1%的水平上顯著。該結果表明工具變量與解釋變量之間顯著的正相關性。在第二階段估計中，Iv1和Iv2與Nqp在1%的水平上均顯著正相關，這表明企業數字化轉型與新質生產力之間正向關聯的結論依然成立。

5 穩健性檢驗

5.1 替換被解釋變量

全要素生產率的提升是新質生產力的核心標志體現。因此，參考魯曉東等（2012）[10]的研究分別采用LP法、OLS法測度的企業全要素生產率來替換被解釋變量，并重新進行基準回歸。結果如表4列（1）列（2）所示，Dt回歸系數分別為0.047、0.029，均在1%水平上顯著，說明即使改變被解釋變量的測度方法，也并未改變研究結論。

5.2 替換解釋變量

借鑒趙宸宇等（2021）[11]對數字化轉型的評估方法，得到替換的解釋變量（Dtwj）。表4列（3）的回歸結果顯示，數字化轉型（Dtwj）的回歸系數為0.297，在1%水平上顯著，假設H1再次被檢驗通過。

5.3 改變樣本期

2020—2023年爆發的新冠疫情對經濟產生了較大負面影響。為確保研究結果的穩健性，排除了上述年份，重新回歸檢驗。如表4列（4）所示，Dt的回歸系數為0.314，在1%的水平上顯著。在排除異常年份后，研究結論仍成立，這也表明研究結果具有較強的穩健性。

6 進一步分析

6.1 機制分析

6.1.1 創新效率

根據理論分析，創新效率在企業數字化轉型與新質生產力之間起到中介作用。表5列（1）列（2）報告了其檢驗結果。表5列（1）Dt回歸系數為0.009且在1%水平顯著，說明了企業數字化轉型可以提升其創新效率。如表5列（2）所示，Dt系數為0.308，InnoEff系數為3.506，且均在1%水平顯著，表明創新效率在企業數字化轉型影響新質生產力的過程中發揮著中介作用。

6.1.2 專業化分工

根據理論分析，專業化分工在企業數字化轉型與新質生產力之間起到中介作用。表5列（3）列（4）報告了專業化分工的中介效應檢驗結果。表5列（3）Dt回歸系數為0.013，在1%水平顯著，說明企業數字化轉型能夠顯著提高其專業化分工水平。如表5列（4）所示，Dt系數為0.320，VSI系數為0.237，均在1%水平顯著為正，表明專業化分工在企業數字化轉型影響新質生產力的過程中發揮著中介作用。

6.2 異質性分析

6.2.1 企業產權性質

從企業產權性質分析，國有企業與非國有企業在資源配置、創新能力與風險承擔等方面存在明顯差異，此類因素可能導致企業數字化轉型對其新質生產力的影響有所差異。如表6列（1）列（2）所示，從非國有企業與國有企業數字化轉型回歸系數可知，非國有企業數字化轉型提升新質生產力的效果更佳，這可能與非國有企業在資源配置上更加靈活，具有更強的創新意識和冒險精神的特性相關。國有企業雖然擁有較為雄厚的資金、技術和人才等資源，在數字化轉型過程中能夠進行大規模的投入，但在靈活性和開創性上可能相對不足，對一些新興的數字化項目和技術的響應速度相對較慢。

6.2.2 企業所在區域

從企業所在區域分析，東部、中部與西部地區在自然環境、基礎設施等方面存在顯著差異，這些因素亦導致企業數字化轉型對其新質生產力的影響不盡相同。由表6列（3）和列（5）可知，東部地區企業開展數字化轉型，對新質生產力的提升效果優于中西部地區企業。這可能歸因于東部地區先進的數字基礎設施、豐富的數字化人才儲備等。其次，位于西部地區的企業數字化轉型對新質生產力的提升效果優于中部地區的企業。這一結果可能與西部地區傳統產業的高比例有關，這些產業在進行數字化轉型時，能夠獲得更為顯著的邊際效益。此外，為了促進西部地區的發展，國家為其提供了更多的政策支持，使得西部地區的數字化基礎設施建設能在短時間內實現跨越式的進步，從而更明顯地推動了當地企業新質生產力的發展。

6.2.3 企業生命周期

從企業生命周期分析，處于不同階段的企業在資源規模和決策管理能力上存在差異，影響著數字化轉型對其新質生產力的助推力度。從表6列（6）～（8）可以看出，處于成熟期企業的數字化轉型對新質生產力提升效果最大，其次是衰退期、成長期。這可能是因為成熟期企業通常擁有豐富的資金、技術、人才和市場資源，有足夠的資源投入企業數字化轉型中，并且完善的組織架構和管理體系可以使其在實施數字化轉型時更有效地規劃和協調。衰退期企業面臨著市場份額萎縮、利潤下降等困境，數字化轉型對其而言是一種扭轉頹勢的重要手段。通過數字化轉型，可以對衰退期企業的資產進行重新評估和利用，資產的盤活能夠在一定程度上提升企業的生產效率和市場價值，進而促進新質生產力的產生。

7 研究結論與對策啟示

7.1 研究結論

以2015—2023年中國A股上市公司為樣本，本文實證研究了企業數字化轉型對新質生產力的影響機理，得到如下結論：（1）企業數字化轉型可以顯著助益新質生產力發展；（2）企業數字化轉型能夠通過提升創新效率和專業化分工水平促進新質生產力發展；（3）非國有、東部地區以及處于成熟期企業的數字化轉型對新質生產力發展的正面推動作用更為突出。

7.2 對策啟示

基于上述結論，首先，為幫助企業發展新質生產力，政府可以加大對企業數字化轉型的幫扶力度。在數字基礎設施建設方面，可以提升網絡通信能力，如加大對5G網絡的投資力度和擴大覆蓋范圍；強化數據中心建設，以應對不斷增長的數據量和計算需求。在企業發展戰略方面，目前我國許多企業對數字化轉型認識不足，政府可以開展針對企業管理者和員工的數字化培訓和宣傳活動，幫助他們理解數字化轉型的重要性和實施路徑。建立激勵機制和設立專項基金，對于積極開展數字化轉型的企業，政府可給予政策支持、稅收優惠或資金獎勵。

其次，研究發現，創新效率和專業化分工在企業數字化轉型與新質生產力之間發揮著中介作用。這說明企業在開展數字化轉型的過程中，應建立有效的合作機制、搭建創新產出和轉化的運作模式來聚焦專業化優勢與提升創新效率，以此促進新質生產力涌現。在企業創新方面，構建開放創新生態系統，可以與高校、科研機構建立緊密的合作關系，通過協同合作，加速科研成果向現實生產力的轉化，提升創新效率。在專業化分工方面，企業需要明確核心競爭力與分工定位，主動厘清資源與技術的比較優勢，構建產業生態與專業合作網絡，以實現資源的最優配置和效率的最大化。同時，企業應積極尋求與上下游產業鏈的協同合作，通過整合外部資源，提升整體產業鏈的競爭力。

最后，企業應堅持因地制宜發展新質生產力。基于地區資源稟賦與產業基礎，有針對性地促進特色產業、協同創新發展，從實際出發推動新質生產力發展。例如，東部地區企業可以依托其雄厚的資本和技術優勢，重點發展高新技術產業和現代服務業，而中西部地區企業則可以利用其豐富的自然資源和勞動力資源，發展現代特色農業、先進制造業等。成長期企業可以結合自身的戰略定位和市場需求，聚焦核心技術研發，優化治理結構，提高決策效率。成熟期企業則應注重產業鏈的整合和優化，提升企業規模效應和市場競爭力。衰退期企業則需要尋找新的增長點，通過轉型升級，實現產業的再發展。

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