智力資本視角下數字化轉型對企業價值的影響

【摘 要】 以2012—2022年A股制造業上市公司為研究樣本，對年報MDamp;A現狀部分進行文本分析，基于智力資本視角探索制造企業數字化轉型對企業價值的影響機制。研究發現，數字化轉型程度越高的制造企業擁有越高的企業價值。機制檢驗表明，制造企業數字化轉型程度越高，越有助于優化企業智力資本構成要素，即人力資本、結構資本和關系資本，從而提升企業價值。該結論經過一系列穩健性檢驗后仍然成立。進一步分析表明，數字化轉型對智力資本的影響在不同資源密集度的制造企業中存在異質性。在經濟高質量發展目標下，文章以智力資本為切入點，以期為數字經濟和實體經濟有效融合提供新思路。

【關鍵詞】 數字化轉型； 智力資本； 無形資產； 企業價值； 文本分析； 制造企業

【中圖分類號】 F272" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）08-0035-08

一、引言

2025年3月，國務院《政府工作報告》提出，要大力推進新型工業化，做大做強先進制造業，加快制造業數字化轉型。制造業作為實體經濟主體、國民經濟命脈，在國家經濟穩定與發展方面發揮關鍵作用。隨著數字浪潮席卷全球，數字技術打破了行業和地域流通壁壘，數字生產要素為企業發展帶來更大的加速度，已然成為全球重塑經濟增長動能的重要突破口[1]。《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，數字經濟與實體經濟的深度融合已經成為重要的戰略選擇。在此背景下，探究數字化轉型對企業價值的作用機理具有緊迫性和重要性，為制造企業提供適應數字化變革的應對方法和解決思路，以期推進企業以數字化轉型賦能高質量發展。基于資源基礎理論，以知識為載體的智力資本是企業具有高增值性、稀缺性和難以模仿的戰略性資源，是企業獲取持續競爭優勢和實現價值創造的源泉。企業數字化轉型不僅是技術創新，更是一種深入組織內部智力資本領域的系統性變革[2]。智力資本憑借其價值創造特性正逐漸成為企業獲得超額利潤的關鍵生產要素[3]。鑒于此，以智力資本為切入點，以2012—2022年滬深A股制造業上市公司為研究樣本，研究制造企業數字化轉型程度對企業價值的影響機制。

本文貢獻主要體現在：第一，基于智力資本視角，以提升企業價值為目標，探究制造企業數字化轉型推動價值提升的傳導路徑，挖掘智力資本各要素在數字化轉型與企業價值之間的作用機理。第二，使用Python等工具將年報的MDamp;A章節進一步分離，剔除未來展望部分，通過文本分析構建數字化轉型程度變量，更為準確地刻畫企業數字化轉型程度。第三，將智力資本納入數字經濟領域，分析制造企業數字化轉型對智力資本的驅動效應，并基于資源密集度分析制造企業數字化轉型對智力資本的異質性影響，豐富智力資本影響因素的研究。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

數字化轉型后果研究主要集中于市場層面、利益相關者層面與企業層面。在市場層面，數字化轉型有助于優化供應鏈管理[4]、提高股票流動性[5]、改善股價暴跌風險[6]。在利益相關者層面，主要表現為數字化轉型有助于提升審計質量[7]、增強分析師預測準確性[8]、改善社會責任表現[9]等。在企業層面，以組織競爭力管理效果為主的研究發現，數字化轉型可以轉變商業模式[10]、提高創新效率[11]、優化決策質量[12]和改善內部治理[13]；以企業經濟產出效果為主的研究發現，數字化轉型有助于提升財務績效[14]，提升全要素生產率[15]。然而，也有研究指出數字化轉型企業內部存在著互相促進、互相制約或互相對抗的影響路徑，導致數字化轉型績效存在一定的不確定性[16]。

在數字化轉型影響企業價值的機制研究中，主要基于降本增效視角、能力構建視角和外部約束視角分析其中的作用機理。吳非等[17]研究發現，企業應用人工智能技術通過降低運營成本、推進勞動雇傭結構升級、提高創新水平和改善外部評價多條渠道提升企業市場價值水平。黃大禹等[1]基于信息流轉、融資約束和技術創新路徑探討數字化轉型有效驅動價值提升的作用機制。

基于資源基礎理論，智力資本作為一種戰略性資源，是各種知識元素在特定企業中被有效整合后用于創造價值的能力。探索數字化轉型如何提升智力資本在更大程度上發揮資源的協同整合能力，具有重要的意義和價值。

（二）研究假設

1.數字化轉型對企業價值的直接效應

制造企業數字化轉型可以借助價值鏈數字化管理平臺獲取海量企業內外關鍵數據，基于數據聯通與數據挖掘分析等技術，前瞻性分析識別企業戰略實施與管理決策過程中可能存在的風險及機遇，通過智慧管理及人機協作實現智能化管理糾偏和風險應對，推動業務流程的優化和資源的有效配置[18]，提升企業價值。而且，制造企業在數字化轉型過程中更加重視利用智能化技術和設備實現智能制造，監控設備運行狀態和產品質量，優化庫存，實現全流程精細化管理。同時，數字化轉型有助于加強利益相關者之間的信息共享和協同，緩解信息不對稱程度，全面拓寬企業監督渠道，改善委托人和代理人之間的信息逆差，緩解代理問題，完善公司治理[19]，推進企業價值提升。

H1：制造企業數字化轉型程度越高，越能夠顯著提升企業價值。

2.基于智力資本的作用機制

基于Stewart[20]的研究將智力資本劃分為人力資本、結構資本和關系資本。制造企業通過數字化轉型從量到質全方位提升企業智力資本構成要素，構建高質量的價值創造體系，最終提升企業價值。

（1）數字化轉型、人力資本與企業價值

人力資本包括企業管理層在內的全部員工所擁有的知識、技能、經驗和能力等資源的總和[21]。制造企業數字化轉型需匹配綜合水平更高的人才以推進變革。首先，制造企業通過數字化轉型引致崗位職能調整，原有崗位發生結構性擴張與壓縮，企業通過培訓與轉崗等方式更新員工知識儲備和專業技能，逐步培養其數字思維與能力對人力資本進行結構重組和優化升級。其次，制造企業引入數字化機器設備與軟件系統實現生產自動化與運營智能化，減少從事簡單重復工作的勞動力需求，促進人力資本結構優化[22]。最后，數字化轉型引導新產品與新模式的規模化涌現，企業以招聘高學歷、強技能員工的方式增補大量尖端崗位缺口，在短時間內為企業帶來高質量人力資本。由此，制造企業通過招聘、解聘、員工培訓和內部流動等方式將員工合理配置于其內部架構，形成優勢互補、多維協調、良性競爭的組織員工關系，實現人力資本優化。融入企業內部結構的高質量人力資本能夠有效與數字技術相結合，加快知識的擴散與應用[23]，全方位提升企業的生產經營效率，實現企業價值的提升。

H2：制造企業數字化轉型通過優化企業人力資本提升企業價值。

（2）數字化轉型、結構資本與企業價值

結構資本指存在于企業內部的、不隨人員流動而改變的并且通過積累內化于內部結構的資源，如制度規范、組織結構、信息系統、管理流程和組織文化等[24]。制造企業通過數字化轉型可以深度發掘并仔細甄別各種異質性資源，明晰組織內部各類資源運轉框架，通過建設數字信息系統，將制度、流程嵌入信息系統，加強系統間的集成與交互，優化流程，促進組織結構扁平化轉變，降低組織結構冗余，加強管理的規范性和一致性，提升企業結構資本[21]。結構資本的優化使企業組織結構具有更高的靈活性，規章制度與企業文化也更加合理與規范[24]，生產流程與運營環境更加平穩高效，增強科學決策的組織基礎，提升應對風險與抵抗風險的能力，實現企業價值的提升。

H3：制造企業數字化轉型通過優化企業結構資本提升企業價值。

（3）數字化轉型、關系資本與企業價值

關系資本是指存在于企業外部通過各種關聯對企業產生作用的資源，包括企業與政府、供應商、顧客等利益相關者間的關系[25]。一方面，制造企業通過引入數字技術加強信息獲取、處理和傳遞效率，提高供應鏈信息透明度，促進上下游企業信息共享與交互[26]，實現供應鏈一體化。同時，數字化轉型可以實現企業與終端客戶直接接觸，延長產業鏈，提高關系資本。另一方面，制造企業通過數字化轉型模糊組織邊界、擴大組織輻射范圍，商業關系更加豐富，發掘更多客戶需求，探索空白細分市場，構建網狀商業關系，提高關系資本。優質的關系資本有助于形成良好的企業聲譽，降低負外部性，提高市場對企業的認可，實現關鍵生產要素等資源的有效集聚，推進企業價值顯著提升。

H4：制造企業數字化轉型通過優化企業關系資本提升企業價值。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

選取2012—2022年A股制造業上市公司為樣本，剔除數據缺失、首次上市不足1年、ST與*ST的企業樣本，為避免極端值影響，對連續變量進行首尾各1%縮尾處理，最終獲得共計9 034個觀測值。數字化轉型部分數據根據年報收集整理，其他財務數據、控制變量數據來源于國泰安（CSMAR）數據庫與萬德（Wind）數據庫。采用Stata16軟件進行數據的整理、匯總與分析。

（二）主要變量設計

1.被解釋變量：企業價值（MV）。選取上市公司年末市值衡量企業價值。出于量綱考慮，將市值除以10 000，再對其取對數以削弱數據右偏性，保證數據接近正態分布。

2.解釋變量：數字化轉型程度（DG）。根據趙宸宇等[15]的方法進行優化，僅針對年報MDamp;A章節的現狀部分進行文本分析構建數字化轉型程度變量，剔除未來展望的干擾影響。最終得到的數字化詞頻可以較好地衡量制造企業實施數字化轉型的程度。

3.機制變量：智力資本（HC、SC和RC）。借鑒冉秋紅等[27]以及任俊義等[28]的研究，選取17個財務指標與非財務指標采用主成分分析法分別衡量智力資本3個維度作為機制變量，見表1。根據特征值大于1的標準分別提取3個、3個和2個主成分，累計方差均達到70%以上，原始信息解釋結果比較滿意。

4.控制變量（Controls）。考慮企業價值的其他影響因素并反映企業基本特征，將股權制衡度（Balance）、機構投資者持股比例（Ins）、董事會規模（Board）、獨立董事占比（Ind）、第一大股東持股比率（Top1）、企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、現金凈流量（Cash）、流動比率（Liquid）、凈資產收益率（ROE）、企業年齡（Age）、產權性質（SOE）等作為控制變量。

具體變量定義見表2。

（三）模型構建

數字化轉型需要時間積累才能使智力資本和企業價值達到質變。為克服內生性影響，將數字化轉型程度相對于智力資本做滯后一期處理，智力資本相對于企業價值也同樣做滯后一期處理，即解釋變量相對于被解釋變量滯后兩期。

MVi，t=α0+α1DGi，t-2+∑αiControlsi+Yeari+Industryi+εi，t （1）

HCi，t-1/SCi，t-1/RCi，t-1=β0+β1DGi，t-2+∑βiControlsi+Yeari+Industryi+εi，t-1

（2）

MVi，t=δ0+δ1HCi，t-1/SCi，t-1/RCi，t-1+∑δiControlsi+Yeari+Industryi+εi，t（3）

其中，MV是企業價值、DG是數字化轉型程度、HC是人力資本、SC是結構資本、RC關系資本、Controls是控制變量合集、Year是時間固定效應、Industry是行業固定效應。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計與相關性分析

表3報告了變量描述性統計結果，制造企業數字化轉型（DG）和企業價值（MV）的均值分別為1.887和13.798，最小值分別為0和11.7，最大值分別為5.1和17.471，標準差分別為1.306和1.053，說明制造業A股上市公司間的數字化轉型發展程度與企業價值均存在較大差異。智力資本構成要素人力資本（HC）、結構資本（SC）和關系資本（RC）的均值分別為-0.006、-0.012和-0.023，最小值分別為-0.836、-0.586和-0.566，最大值分別為2.871、2.9和2.65，標準差分別為0.569、0.497和0.487，說明制造業上市公司的智力資本建設不平衡，企業間存在較大差異，企業對智力資本構成要素的關注度有待提升。

相關系數分析表明數字化轉型程度（DG）與企業價值（MV）均在1%水平上顯著正相關，數字化轉型（MV）與智力資本構成要素（HC、SC和RC）均在1%水平上顯著正相關，與研究假設預期一致。

（二）基準回歸檢驗

表4報告了制造業企業數字化轉型對企業價值的逐步回歸檢驗結果。回歸結果均顯示數字化轉型與企業價值在1%置信水平顯著正相關，表明制造企業數字化轉型程度越高，越能夠顯著地推進企業價值提升，驗證H1。

（三）作用機制檢驗

為探究智力資本在制造企業數字化轉型程度（DG）與企業價值（MV）間的作用機制，使用兩步法展開實證分析。將制造業企業數字化轉型（DG）對企業智力資本構成要素（HC、SC和RC）進行回歸以驗證企業數字化轉型程度對智力資本的促進作用，再將制造企業智力資本構成要素（HC、SC和RC）與企業價值（MV）進行回歸以驗證智力資本對企業價值的促進作用，結果見表5。

表5列（1）、列（3）和列（5）結果表明數字化轉型程度（DG）與人力資本（HC）、結構資本（SC）和關系資本（RC）變量均在1%置信水平顯著正相關，說明數字化轉型程度的提升可以推動人力資本水平、結構資本水平與關系資本水平的有效增強。列（2）、列（4）和列（6）結果表明人力資本（HC）、結構資本（SC）、關系資本（RC）對企業價值（MV）均有顯著的正向影響，表明人力資本、結構資本和關系資本的提升均可以有效提升企業價值。因此，制造企業數字化轉型可通過提高企業人力資本、結構資本和關系資本，進而促進企業價值的提升，驗證H2—H4。

（四）穩健性檢驗

1.替換被解釋變量

選取TobinQ作為企業價值替代變量（w_MV），將其代入回歸模型1重新回歸，結果如表6列（2）所示。同樣，選取TobinQ作為替代變量進行機制檢驗，將其代入回歸模型3重新回歸。結果均與前文一致，驗證本文研究假設。

2.替換解釋變量

按照趙宸宇等[15]的方法，統計企業年報MDamp;A部分中數字化轉型詞頻作為數字化轉型程度替代變量（w_DG），將其代入回歸模型1重新回歸，結果如表6列（3）所示。同樣方法替換自變量進行機制檢驗，將其代入回歸模型2重新回歸。結果均與前文一致，研究結論穩健。

（五）內生性問題

1.傾向得分匹配（PSM）

為控制可能存在的樣本偏差，采用傾向得分匹配法做進一步處理。將數字化轉型程度大于制造行業平均數的企業取值為1，作為實驗組，反之為0，作為對照組。同時，將控制變量作為協變量，分別進行1■3無放回近鄰匹配和1■1有放回0.005半徑卡尺匹配，匹配結果均通過平衡性檢驗。匹配后重新進行回歸，結果如表7所示，兩種匹配方法下的回歸結果均與前文一致。對機制檢驗做同樣處理，實證結果得到進一步驗證。

2.工具變量

為克服內生性問題使用工具變量做進一步處理。采用工具變量兩階段回歸法，使用與數字化轉型（DG）同期的固定電話用戶數作為工具變量，記為IV_FixedPhone，且變量通過不可識別檢驗和弱工具變量檢驗，說明工具變量有效。表7匯報了第一階段和第二階段回歸結果，工具變量對制造企業數字化轉型程度（DG）有顯著的正向影響，回歸結果與前文一致。對機制檢驗做同樣處理，研究結論穩健。

（六）進一步分析

根據張其仔等[29]的劃分方法，按照企業發展依賴的資源類型劃分為勞動密集型、資源密集型和技術密集型，分別進行數字化轉型與智力資本構成要素的分樣本回歸擬合，探究不同要素密集度的制造企業在數字化轉型過程中對智力資本不同維度的優化偏好，實證分析結果備索。

勞動密集型樣本的結果分析。勞動密集型企業通過數字化轉型更傾向于優先提升關系資本，其次是人力資本，而對于結構資本沒有顯著影響。勞動密集型企業通常壓縮成本以較低的產品價格保持行業中的競爭力，企業更愿意以數字化轉型作為突破口，深耕于自己熟悉的供應鏈與市場，有更強烈的動機強化關系資本，保持行業中的市場份額與競爭力。同時，數字化技術在企業經營管理中的深入應用也顯著推動了人力資本的轉型升級。但是勞動密集型制造企業所面臨的市場競爭更為激烈，大量低成本的勞動力是勞動密集型企業競爭優勢的主要來源。基于成本的綜合考慮，在數字化轉型過程中，勞動密集型企業對于人力資本的提升相對弱于關系資本。

資源密集型樣本的結果分析。資源密集型企業通過數字化轉型更傾向于優先提升關系資本，而數字化轉型對人力資本和結構資本的影響不顯著。數字化時代，資源密集型企業依托獨特資源構建的核心競爭力逐漸衰弱，關系資本的優化可以拓展企業的客戶邊界和客戶資源范圍，提高企業的抗風險能力，直接作用于企業績效，因此該類企業更愿意通過數字化轉型優先改善關系資本，而對于人力資本和結構資本的優化并不明顯。

技術密集型樣本的結果分析。技術密集型企業能夠通過數字化轉型促進智力資本各構成要素顯著提升，該類企業傾向于優先改善人力資本，關系資本和結構資本次之。技術密集型企業對環境的變化更為敏感，具有較強的適應性，在數字化轉型進程中能夠快速改善智力資本各組成要素，由于高質量人力資本的知識溢出效應與技術密集型企業特有的高科技屬性匹配度更高，對人力資本的優化更為明顯。

五、結論與啟示

（一）研究結論

基于智力資本視角，以2012—2022年A股制造業上市公司為研究樣本，對企業年報MDamp;A章節現狀部分進行文本分析構建數字化轉型程度變量，分析檢驗制造企業數字化轉型程度對企業價值影響的作用機制，研究發現：（1）數字化轉型程度越高的制造企業越有可能擁有更高的企業價值。（2）從作用機制來看，制造企業數字化轉型有助于優化企業的智力資本（包括人力資本、結構資本和關系資本）以提高企業價值。（3）基于資源密集度的行業異質性分析發現，勞動密集型制造企業通過數字化轉型更傾向于優先優化關系資本，其次是人力資本；資源密集型制造企業通過數字化轉型顯著提升關系資本；技術密集型制造企業能夠通過數字化轉型提升人力資本、組織資本以及關系資本各智力資本構成要素。

（二）研究啟示

在政府“推進關鍵數字技術創新應用”背景下，制造企業要充分關注數字化轉型過程中無形資產的構建與積累，賦能傳統產業實現高質量發展。制造企業在進行數字化轉型變革過程中，應重視智力資本的價值與作用，拓展智力資本核心構成要素的開發與應用，驅動企業價值提升。

在人力資本優化方面，數字化轉型企業不僅要以豐厚的工資福利和股票期權等方式引入知識型人才，填充數字化轉型帶來的大量尖端崗位缺口；更要重視培育員工的數字技術能力與數字邏輯思維，確保員工綜合水平適應數字化轉型進程。在結構資本提升方面，數字化轉型企業可以通過組織流程、組織架構和組織文化等多個維度優化結構資本。通過數字化轉型實現溝通聯絡便捷化、流程操作透明化，提高組織溝通效率與運轉效率；利用數字技術優化組織協作系統，促進組織結構扁平化，提高組織靈活性；將數字化信息、經驗和共識等以守則、指引的方式固化為新的組織文化，更新并統一組織認知，促進企業價值提升。在關系資本完善方面，制造企業利用數字技術不僅要完善供產銷一體化價值鏈建設，充分聯結價值網絡中的強利益相關者；還要主動與頭部用戶平臺建立合作，打造企業外部社群，獲取并分析用戶痕跡等數據資源，挖掘價值網絡中的弱相關者之間的共享價值，實現弱利益相關者向強利益相關者轉換，提升企業價值。

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