王榮基　王玨　白東北

[摘要]借助A股上市公司2009—2020年數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方式對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行識別。從理論和實證兩個角度論述和檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)市場勢力的影響和作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高企業(yè)市場勢力，在考慮到內(nèi)生性問題和一系列穩(wěn)健性檢驗之后該結(jié)論仍然成立。進(jìn)一步進(jìn)行中介機(jī)制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過降低交易成本、提高全要素生產(chǎn)率和緩解融資約束來提高企業(yè)市場勢力?；诤暧^環(huán)境和企業(yè)微觀特征的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、市場分割程度較低的地區(qū)，資本密集型國有企業(yè)的市場勢力提升作用更強(qiáng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效也受到管理層治理的影響，董事網(wǎng)絡(luò)中心度水平、高管的海外和金融背景均能給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來優(yōu)勢。研究結(jié)論為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供決策參考。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型；市場勢力；交易成本；全要素生產(chǎn)率；融資約束

一、 引言

近幾年，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速向前，逐漸成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能。2021年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5萬億元，占GDP比重達(dá)到39.8%，在國民經(jīng)濟(jì)中的穩(wěn)固和支撐作用愈加明顯，推動著我國經(jīng)濟(jì)向更高層次發(fā)展1。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要推手，受到了業(yè)界、學(xué)界和政界的廣泛關(guān)注。2020年4月，國務(wù)院將數(shù)據(jù)要素列為繼土地、勞動力、資本和技術(shù)的第五類生產(chǎn)要素。2021年政府工作報告提出，要加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)為應(yīng)對市場環(huán)境的不確定性利用大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等數(shù)字技術(shù)賦能主營業(yè)務(wù)，促進(jìn)企業(yè)管理、營銷、生產(chǎn)和研發(fā)等一整套生產(chǎn)流程的升級，以達(dá)到提升企業(yè)經(jīng)營績效和市場勢力的目的。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)下行壓力增大、貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，疫情也帶來風(fēng)險挑戰(zhàn)，企業(yè)在這種復(fù)雜的社會環(huán)境中進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提升生產(chǎn)和管理效率是題中應(yīng)有之義。由此，本文嘗試對數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何賦能企業(yè)來提升其市場勢力進(jìn)行探討，這對于提高企業(yè)韌性、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級具有重要現(xiàn)實意義。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是一場深刻的技術(shù)變革，同時也伴隨組織變革和社會變革，對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生巨大影響?，F(xiàn)有研究表明：在宏觀層面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟(jì)活動的影響主要集中在經(jīng)濟(jì)增長[1]、進(jìn)出口貿(mào)易[2]、勞動力結(jié)構(gòu)[3]和區(qū)域創(chuàng)新效率[4]等多個維度。在微觀層面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果。趙宸宇等[5]構(gòu)建了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，實證得出數(shù)字化通過提高企業(yè)創(chuàng)新能力、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、促進(jìn)兩業(yè)融合和提升企業(yè)運(yùn)營水平來提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。楊德明等[6]認(rèn)為傳統(tǒng)企業(yè)依托互聯(lián)網(wǎng)平臺獲得大量低成本的知識和信息，可以降低研發(fā)的平均成本，推動企業(yè)發(fā)明和創(chuàng)新。企業(yè)數(shù)字化過程中不僅能整合內(nèi)部知識和技術(shù)，還能獲取和整合來自企業(yè)外部的資源和知識，通過改進(jìn)創(chuàng)新流程來提高企業(yè)創(chuàng)新績效[7]。當(dāng)企業(yè)具有較強(qiáng)的知識管理和大數(shù)據(jù)處理能力時，信息和知識要素在企業(yè)內(nèi)部得以流動和共享，企業(yè)商業(yè)模式和產(chǎn)品的創(chuàng)新能力得以提高[8]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代對企業(yè)管理提出了新的要求，戚聿東等[9]認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、營銷模式、產(chǎn)品設(shè)計和研發(fā)模式發(fā)生了一系列變革，企業(yè)目標(biāo)被用戶價值所主導(dǎo)，推動了內(nèi)部管理模式的轉(zhuǎn)變。祁懷錦等[10]認(rèn)為企業(yè)在數(shù)字化過程中優(yōu)化了生產(chǎn)和運(yùn)營流程，提高了內(nèi)部信息透明度和管理者決策能力，促進(jìn)了公司治理水平。在企業(yè)投入大量資金購置管理系統(tǒng)進(jìn)行管理的數(shù)字化變革過程中，劉淑春等[11]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化對企業(yè)的產(chǎn)出效率具有時滯效應(yīng)，企業(yè)只有經(jīng)歷了轉(zhuǎn)型的陣痛期后，才會得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先發(fā)優(yōu)勢，一定程度上否定了IT投資的“生產(chǎn)率悖論”[12，13]。還有學(xué)者討論了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)專業(yè)化分工[14]、資本市場表現(xiàn)[15]、現(xiàn)金持有水平[16]、企業(yè)績效[17，18]和出口表現(xiàn)[19]等的影響。目前的研究肯定了數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)效益，但對數(shù)字化能否提升企業(yè)市場勢力、獲得超額利潤尚無定論。企業(yè)作為資源配置的主體，面對數(shù)字化變革陷入“不敢轉(zhuǎn)”“不愿轉(zhuǎn)”和“不會轉(zhuǎn)”的尷尬境地。盡管我國的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)能力已經(jīng)足夠支撐企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，然而不少企業(yè)仍在困惑：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效益，提升其在市場中的競爭地位？該如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，避免轉(zhuǎn)型過程中給企業(yè)帶來的不利影響？

為了回答上述問題，本文使用中國上市公司數(shù)據(jù)考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)市場勢力的影響。本文研究價值和邊際貢獻(xiàn)在于：構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)價格加成指數(shù)，深入探討數(shù)字化對企業(yè)價格加成的影響和作用機(jī)制，豐富現(xiàn)有數(shù)字化對企業(yè)影響的研究框架。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過降低企業(yè)交易成本、提高企業(yè)生產(chǎn)率和緩解企業(yè)融資約束提升企業(yè)市場勢力，為企業(yè)在數(shù)字化變革過程中提供理論支持和參考依據(jù)。

二、 理論分析與研究假設(shè)

企業(yè)是市場配置資源的替代形式。隨著企業(yè)規(guī)模和組織架構(gòu)的發(fā)展，企業(yè)內(nèi)部由于人員和業(yè)務(wù)的冗余導(dǎo)致大量資源的浪費(fèi)，造成管理效率和生產(chǎn)效率的低下。數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑企業(yè)內(nèi)部管理流程，企業(yè)通過投資ERP、PLM等集成化信息管理系統(tǒng)，實現(xiàn)物料資源、人力資源和信息資源跨部門傳播和共享，降低部門之間信息不對稱程度，提高組織運(yùn)行效率。企業(yè)依托數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集和整理，積極響應(yīng)終端消費(fèi)者多樣化的需求，降低銷售成本和管理成本等內(nèi)部交易成本。數(shù)字化還能提升供應(yīng)鏈集成，降低組織之間的溝通成本來提升企業(yè)市場勢力。在企業(yè)內(nèi)部，數(shù)字化能夠重構(gòu)企業(yè)業(yè)務(wù)模式，提升部門之間的協(xié)作水平，在企業(yè)外部，數(shù)字化能夠降低供應(yīng)鏈伙伴因信息不對稱產(chǎn)生的“長鞭效應(yīng)”，提升供應(yīng)鏈整體的運(yùn)營效率和經(jīng)濟(jì)效益。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)一：數(shù)字化能通過降低企業(yè)交易成本來提升企業(yè)勢力。

企業(yè)市場勢力的提升一方面來源于生產(chǎn)和管理成本的降低，另一方面來源于生產(chǎn)率水平的提高。依靠數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，數(shù)字化加速數(shù)據(jù)和知識在部門間和企業(yè)間的傳遞和共享，依靠對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類、分析和應(yīng)用，加速新知識、技術(shù)和創(chuàng)新的產(chǎn)生，提高跨部門和跨企業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新能力。對于單個企業(yè)來說，研發(fā)是一項投資時期長、投資風(fēng)險高、實現(xiàn)結(jié)果較為復(fù)雜的活動，數(shù)字化降低了企業(yè)之間的合作和溝通壁壘，破除了由市場分割導(dǎo)致的知識傳播的障礙，使聯(lián)合研發(fā)、共享現(xiàn)有知識的幾率大大增加，不僅降低單個企業(yè)的研發(fā)風(fēng)險，還提高了研發(fā)成功的概率。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中也在重塑勞動力結(jié)構(gòu)。企業(yè)投入的數(shù)字要素與人力資本相互賦能表現(xiàn)出一種互補(bǔ)效應(yīng)[20，21]，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)的同時，增加了對高技能、高學(xué)歷勞動力的需求，逐漸完成對低教育勞動力的替代[3]。高技能勞動力熟悉生產(chǎn)流程且具有一定的數(shù)據(jù)分析能力，相對于低端勞動力，企業(yè)新技術(shù)、新生產(chǎn)流程的應(yīng)用所付出的時間成本和培訓(xùn)成本更低，生產(chǎn)效率提升作用更顯著。數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用也離不開高學(xué)歷人才的推動，高學(xué)歷勞動力比例的增加有助于改進(jìn)生產(chǎn)流程和管理流程的創(chuàng)新，提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)二：數(shù)字化能通過提高生產(chǎn)效率來增強(qiáng)企業(yè)市場勢力。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效緩解企業(yè)融資約束壓力，降低融資成本，提高市場勢力。我國企業(yè)融資模式以間接融資為主，直接融資占比較低。企業(yè)總體呈現(xiàn)較高的財務(wù)杠桿，一旦發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險，企業(yè)會面臨很高的經(jīng)營風(fēng)險，甚至發(fā)生倒閉和破產(chǎn)，嚴(yán)重影響經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)能借助自身金融科技提高內(nèi)部資金管理水平，識別未來現(xiàn)金流斷裂風(fēng)險，提高資金使用效率，降低外部融資所支付的成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著生產(chǎn)和管理模式的更新，企業(yè)面臨著產(chǎn)業(yè)升級所需要的資金需求。在資本市場不完善的情況下，相對外部融資內(nèi)部融資具有更低的成本，更少的限制。為了避免數(shù)字化過程中對資金需求的增多造成財務(wù)危機(jī)，企業(yè)會基于預(yù)防動機(jī)備置更多現(xiàn)金，降低外部所需融資規(guī)模，緩解外部融資約束[16]。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)如火如荼，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與國家戰(zhàn)略高度一致。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)受到政府、金融機(jī)構(gòu)以及媒體的關(guān)注程度日益增多，更容易獲得地方政府的專項扶持，享受更多稅收和補(bǔ)貼等優(yōu)惠政策，企業(yè)營業(yè)稅金的支出相應(yīng)減少，緩解企業(yè)的融資約束。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)意味著具有更強(qiáng)的創(chuàng)新、技術(shù)和管理能力，向資本市場傳遞著積極的信號，更容易受到個人和機(jī)構(gòu)投資者的青睞，這不僅能增加股權(quán)融資規(guī)模，改善企業(yè)資本結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)在資本市場估值，還能提高股票流動性，改善企業(yè)財務(wù)管理效率[15]。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)能有效提高信息披露質(zhì)量，加強(qiáng)企業(yè)外部的媒體、分析師等監(jiān)督力量，使企業(yè)依靠融資活動獲得的資金得到高效利用，能有效降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)三：數(shù)字化能緩解融資約束來增強(qiáng)企業(yè)市場勢力。

三、 研究設(shè)計

1.? 數(shù)據(jù)來源

本文以2009—2020年A股上市公司為研究樣本，對樣本進(jìn)行如下處理：①剔除關(guān)鍵變量缺失的樣本；②剔除ST、PT和退市的樣本；③剔除A股和H股交叉上市的樣本；④剔除金融、房地產(chǎn)具有金融屬性的樣本；公司層面數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，地區(qū)層面數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫。部分缺失值使用Wind數(shù)據(jù)庫和手工查找方式進(jìn)行補(bǔ)齊，一共得到2236家公司，24082個研究樣本。本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理以避免異常值對回歸結(jié)果的影響，并使用聚類到行業(yè)層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行估計。

2.? 變量測度

（1）市場勢力的度量

本文參考Loecker 等[22]的做法，采用結(jié)構(gòu)方程模型估計企業(yè)加成率來測度企業(yè)市場勢力。生產(chǎn)者在產(chǎn)量既定的情況下實現(xiàn)成本最小化，構(gòu)建拉格朗日函數(shù)為：

[Xit]為中間品要素投入，[Pit]為中間品的價格；[Kit]為資本存量，[rit]為資本的價格；[Qit]為企業(yè)[i]在[t]時期的實際產(chǎn)出。最小化上述方程得到二階條件，企業(yè)的加成率可表示為：

其中，[αXnit]表示中間品投入占總產(chǎn)出的比重，即[PXnitXnit/PitQit]；[θXnit]代表要素產(chǎn)出彈性，本文使用超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計：

其中[yit]為企業(yè)實際產(chǎn)出，用企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的自然對數(shù)表示；[lit]為勞動投入，用企業(yè)員工總數(shù)的自然對數(shù)表示；[mit]為中間品投入，用企業(yè)購買商品和勞務(wù)現(xiàn)金的自然對數(shù)表示；[kit]為企業(yè)資本投入，用固定資產(chǎn)凈額的自然對數(shù)表示；[?it]為企業(yè)生產(chǎn)率水平，[εit]為隨機(jī)誤差項。首先，構(gòu)造中間品的投入函數(shù)，使用LP方法并用ACF進(jìn)行修正估計出企業(yè)生產(chǎn)率水平[?it]。其次，使用兩步法：第一步采用生產(chǎn)率的代理變量進(jìn)行估計得到實際產(chǎn)出[yit]與誤差項[εit]，求出中間品投入占總產(chǎn)出的比重[αit=mit/[yitexp （εit）]]；第二步通過對式（3）進(jìn)行估計得到要素產(chǎn)出彈性為：

將公式（4）代入公式（2）即可得到加成率。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量

準(zhǔn)確客觀地刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型比較困難。部分學(xué)者從企業(yè)的數(shù)字管理系統(tǒng)應(yīng)用、數(shù)字化支出以及數(shù)字資產(chǎn)占比進(jìn)行衡量。這些衡量方法的缺陷在于，不一定能反映數(shù)字化實際應(yīng)用水平，難以反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全貌。近些年，一些學(xué)者開始關(guān)注上市公司年報中披露的相關(guān)關(guān)鍵詞來構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。年報中的詞匯能折射出企業(yè)管理層對企業(yè)經(jīng)營策略和經(jīng)營理念的傾向，能更好地反映當(dāng)年的經(jīng)營成果和對未來的指導(dǎo)。鑒于此，本文運(yùn)用詞頻統(tǒng)計方法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。首先，下載上市公司年報，將其轉(zhuǎn)換為txt文本格式。其次，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞詞庫，借鑒現(xiàn)有研究成果[15]、數(shù)字化相關(guān)政策文件、政府工作報告等相關(guān)詞匯，整理出相應(yīng)關(guān)鍵詞。最后，使用Python對年報中出現(xiàn)的特征詞詞庫進(jìn)行統(tǒng)計，對詞頻進(jìn)行加總并取自然對數(shù)來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

圖1為數(shù)字化指數(shù)和市場勢力在樣本期內(nèi)的年度均值。數(shù)字化指數(shù)和市場勢力指數(shù)均呈現(xiàn)增長態(tài)勢，在2013年后，數(shù)字化指數(shù)增長速度明顯加快。相對于從未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的市場勢力處于較高水平。

3. 模型設(shè)定

本文構(gòu)建固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)市場勢力的影響：

其中，[Markup]代表企業(yè)加成率水平，[Dig]表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。[Cvs]代表控制變量集，企業(yè)層面的控制變量包括企業(yè)規(guī)模（Lnasset），用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)值衡量；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），用總負(fù)債/總資產(chǎn)的比重衡量；股權(quán)集中度（Top1），用第一大股東持股占比來衡量；盈利能力（Roa），用資產(chǎn)凈收益率來衡量；企業(yè)年齡（Age），從企業(yè)成立開始至今的自然對數(shù)值來衡量；經(jīng)營能力（Sale），用企業(yè)營業(yè)收入的自然對數(shù)值來衡量；企業(yè)治理結(jié)構(gòu)（Dual），董事長和總經(jīng)理兩職分離或是合一；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Seo），企業(yè)性質(zhì)是民營還是國有企業(yè)。城市層面控制變量包括地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Gdp）、外資利用情況（Fdi）和財政支出（Finance）。[μj]、[δt]、[γk]分別表示行業(yè)、年份和城市固定效應(yīng)，[εijkt]為隨機(jī)誤差項。

4. 描述性統(tǒng)計

表1報告了本文相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計。被解釋變量Markup與核心解釋變量Dig標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.665和1.351，說明不同企業(yè)的市場勢力和數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不盡相同。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度最大值為6.252，最小值和25%分位均為0，說明有相當(dāng)大部分的企業(yè)沒有進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，或者起步時間相對較晚。

四、 實證結(jié)果分析

1. 基準(zhǔn)回歸分析

表2報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)市場勢力的基準(zhǔn)回歸。第（1）列未加入控制變量；第（2）列加入控制變量；第（3）列在第（2）列的基礎(chǔ)上分別控制時間、行業(yè)和城市固定效應(yīng)。所有列均聚類到行業(yè)層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，所有回歸結(jié)果的核心解釋變量的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。從經(jīng)濟(jì)意義看，以第（3）列為例，企業(yè)數(shù)字化程度提高1%，企業(yè)的市場勢力將會提高0.013%。正如前文理論分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過降低交易成本、提高生產(chǎn)效率和緩解融資約束來提升市場勢力。

2. 內(nèi)生性問題

市場勢力高的企業(yè)可能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果更好。一方面，企業(yè)對市場有較強(qiáng)的掌控力，對市場的敏感程度更強(qiáng)，為了滿足市場需求和進(jìn)一步提高市場勢力進(jìn)而推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型；另一方面，市場勢力高的企業(yè)基本處于行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者地位，追隨者通過學(xué)習(xí)和模仿處于領(lǐng)導(dǎo)地位的廠商，推動著整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了緩解反向因果對本文結(jié)論造成的干擾，本文借鑒黃群慧等[23]、趙濤等[24]的研究，使用1984年各城市郵電數(shù)量乘以滯后一期的全國互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)的交互項作為工具變量。表3第（1）列報告了工具變量回歸的第二個階段，Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量在1%的水平上顯著為正，不存在工具變量識別不足問題；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量大于弱工具變量檢驗的10%臨界值16.38，不存在弱工具變量問題；以上檢驗證明了工具變量的合理性。Dig的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明考慮了內(nèi)生性問題后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)市場勢力的結(jié)論是成立的。

另外，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后2期和3期作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。企業(yè)當(dāng)期市場勢力并不會對前期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響，在一定程度上緩解了反向因果造成的內(nèi)生性問題。表3第（2）列報告了檢驗結(jié)果，Dig的系數(shù)在1%的水平上依然顯著為正，且不存在工具變量識別不足、弱工具變量問題，證明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

3. 穩(wěn)健性檢驗

（1）變更數(shù)字化轉(zhuǎn)型計算方式

將數(shù)字化相關(guān)詞匯劃分為人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)5個維度，對每個變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱，運(yùn)用熵權(quán)法將五維指標(biāo)合成為一個數(shù)字化綜合評價指標(biāo)。另外，根據(jù)上市公司財務(wù)報告附注披露的年末無形資產(chǎn)明細(xì)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無形資產(chǎn)總額的比例來衡量企業(yè)數(shù)字化水平。當(dāng)無形資產(chǎn)明細(xì)中包含“網(wǎng)絡(luò)”“客戶端”“管理系統(tǒng)”“智能平臺”等與數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)相關(guān)的關(guān)鍵詞以及專利時，計算這些數(shù)字化技術(shù)無形資產(chǎn)所占比例作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量。表4第（1）和第（2）列報告了檢驗結(jié)果，Dig的系數(shù)顯著為正，表明了變更核心解釋變量的計算方式后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)市場勢力。

（2）剔除相關(guān)行業(yè)

考慮到上市公司年報披露詞匯與其主營業(yè)務(wù)息息相關(guān)，本文對信息傳輸、軟件和信息服務(wù)行業(yè)中的樣本進(jìn)行剔除。這些企業(yè)的商業(yè)模式與數(shù)字化緊密相關(guān)，用年報中披露的數(shù)字化詞頻來衡量可能會造成其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高估。表4第（3）列報告了檢驗結(jié)果，Dig的系數(shù)顯著為正，排除了相關(guān)行業(yè)對回歸結(jié)論的干擾。

（3）改變樣本窗口期

2015年中國A股市場發(fā)生劇烈動蕩，給上市公司帶來嚴(yán)重的金融沖擊。不少企業(yè)在這期間主營業(yè)績嚴(yán)重下滑，甚至面臨退市風(fēng)險?；诖?，本文對2015年以及之前的樣本進(jìn)行剔除，只保留2016—2020年的樣本，這幾年企業(yè)經(jīng)營能力顯著回升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程開始加快。表4第（4）列報告了檢驗結(jié)果，Dig的系數(shù)顯著為正，本文的研究結(jié)論依然成立。

（4）改變市場勢力度量方式

本文采用勒納指數(shù)（Lerner）進(jìn)一步衡量上市公司的市場勢力，借鑒Peress[25]的做法，計算公式是：（營業(yè)收入-營業(yè)成本-銷售費(fèi)用-管理費(fèi)用）/營業(yè)收入，該指數(shù)反映了上市公司超過邊際成本的定價能力。為了便于對不同行業(yè)的上市公司的市場勢力進(jìn)行比較，本文參考Gaspar[26]的做法，用勒納指數(shù)-（公司營業(yè)收入/行業(yè)內(nèi)營業(yè)收入合計）×個股勒納指數(shù)累計的行業(yè)勒納指數(shù)。表4第（5）列報告了檢驗結(jié)果，Dig的系數(shù)顯著為正，表明替換被解釋變量衡量方式后，本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

（5）排除信息披露質(zhì)量較差的樣本

上市公司年報作為信息披露方式之一，向公眾傳遞企業(yè)近一年的經(jīng)營成果、經(jīng)營理念和經(jīng)營策略。良好的信息披露能有效降低企業(yè)與市場之間的信息不對稱，引導(dǎo)投資者對公司有更為準(zhǔn)確的預(yù)期。自2001年起，證券交易所每年都會根據(jù)企業(yè)信息披露質(zhì)量、公司規(guī)范運(yùn)作和投資者權(quán)益保護(hù)等進(jìn)行綜合評價，按照考評結(jié)果給予“優(yōu)秀”“良好”“合格”“不合格”4個評價等級。為了保證公司年報中的數(shù)字化能正確反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，本文保留考評結(jié)果為“優(yōu)秀”和“良好”的樣本進(jìn)行檢驗。表4第（6）列報告了檢驗結(jié)果，Dig的系數(shù)顯著為正，進(jìn)一步增強(qiáng)了結(jié)論的可靠性。

在改變解釋變量和被解釋變量的度量方式、調(diào)整樣本窗口期和剔除相關(guān)樣本之后，核心解釋變量的系數(shù)均至少在5%的水平顯著為正，這些均證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)市場勢力的結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、 進(jìn)一步分析

1. 機(jī)制分析

（1）交易成本

理論分析表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過降低交易成本來提高市場勢力。本文用管理費(fèi)用占營業(yè)收入的比重來衡量用企業(yè)的交易成本（Manage），管理費(fèi)用占比越高，說明企業(yè)內(nèi)部控制缺陷越多，交易成本越高；表5的第（1）和第（2）列報告了交易成本的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。Dig的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了企業(yè)交易成本。將Manage作為中介變量進(jìn)行回歸后發(fā)現(xiàn)，Manage的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字化通過降低內(nèi)部交易成本來提升市場勢力，證明了假設(shè)一的成立。

（2）生產(chǎn)效率

數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中企業(yè)對人才的需求也在發(fā)生變化。一方面，高學(xué)歷勞動力和高技能勞動力比重的增加有助于企業(yè)生產(chǎn)和管理流程的改進(jìn)，進(jìn)而提升企業(yè)生產(chǎn)效率；另一方面，高質(zhì)量勞動力為企業(yè)創(chuàng)新提供人才支撐，豐富企業(yè)內(nèi)部知識，可以通過知識的外溢效應(yīng)推動部門協(xié)同創(chuàng)新，從而提高企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。本文用OP方法計算了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。表5報告了全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。第（3）列和第（4）列結(jié)果表明，數(shù)字化在1%的水平上促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升；將Tfp作為中介變量進(jìn)行回歸后發(fā)現(xiàn)，其系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過提高生產(chǎn)效率來促進(jìn)企業(yè)市場勢力，證明假設(shè)二的成立。

（3）融資約束

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，最主要的限制因素是融資約束。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過度消耗現(xiàn)金流，無法形成正向的資金供給，會使企業(yè)面臨經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)困境。為了使融資約束更具有外生性，參考Hadlock等[27]、鞠曉生等[28]的研究構(gòu)建SA指數(shù)，計算公式為SA = -0.737[×]Size + 0.043[×]Size2- 0.040[×]Age，其中Size為總資產(chǎn)規(guī)模的自然對數(shù)，Age為企業(yè)經(jīng)營年限。計算出來的SA指數(shù)為負(fù)值，本文將SA指數(shù)取絕對值，SA指數(shù)越大，說明企業(yè)受到的融資約束越嚴(yán)重。表5報告了融資約束的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。第（5）和第（6）列中，Dig的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)融資約束；進(jìn)一步將中介變量進(jìn)行回歸后發(fā)現(xiàn)，中介變量的系數(shù)顯著為負(fù)，說明融資約束的降低提高了企業(yè)市場勢力。以上檢驗說明，數(shù)字化能通過緩解融資約束來增強(qiáng)企業(yè)市場勢力，假設(shè)三得以證明。

為進(jìn)一步驗證中介機(jī)制檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用Sobel檢驗和Bootstrap檢驗對以上中介效應(yīng)進(jìn)行了檢驗，兩種檢驗方法的原假設(shè)均為H0：β1×γ1=0。其中Sobel Z值、Goodman—1（Aroian）Z值、Goodman—2 Z值對應(yīng)的P值均在5%水平上顯著拒絕原假設(shè)，Bootstrap在不同抽樣次數(shù)下的檢驗結(jié)果顯示，回歸的95%置信區(qū)間均不包含零，從而拒絕原假設(shè)，證明了中介效應(yīng)模型是穩(wěn)健的。

2. 異質(zhì)性分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效對企業(yè)所處區(qū)位宏觀環(huán)境和企業(yè)個體差異存在異質(zhì)性，本文分別從企業(yè)所處城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場分割程度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)要素密集度、獨(dú)立董事網(wǎng)絡(luò)中心度和高管教育背景進(jìn)行異質(zhì)性分析。研究發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、市場分割較低的地區(qū)，數(shù)字化對市場勢力的提升作用更強(qiáng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有企業(yè)、資本密集型的企業(yè)的市場勢力促進(jìn)作用更強(qiáng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效也受到管理層治理的影響，董事網(wǎng)絡(luò)中心度高水平、CEO的具有海外留學(xué)和金融背景均能給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來優(yōu)勢1。

六、 結(jié)論和政策建議

本文借助A股上市公司2009—2020年數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方式對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行識別。從理論和實證兩個角度論述和檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)市場勢力的影響和作用機(jī)理。研究結(jié)果表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高企業(yè)市場勢力，該結(jié)論在改變變量的度量方式、調(diào)整樣本窗口期和剔除相關(guān)樣本等穩(wěn)健性檢驗后依然成立。為了有效克服內(nèi)生性問題，分別構(gòu)建了城市郵電數(shù)與全國互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)的交互項和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后項作為工具變量，估計結(jié)果依然穩(wěn)健。機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低交易成本、提高全要素生產(chǎn)率和緩解融資約束來提高企業(yè)市場勢力。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、市場分割較低的地區(qū)對市場勢力的提升作用更強(qiáng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有企業(yè)、資本密集型的企業(yè)的市場勢力促進(jìn)作用更強(qiáng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效也受到管理層治理的影響，董事網(wǎng)絡(luò)中心度高水平、CEO的海外和金融背景均能給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來優(yōu)勢。

針對以上結(jié)論本文提出的政策建議如下：

第一，企業(yè)應(yīng)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對市場勢力的推動作用。首先，加快數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，制定規(guī)劃穩(wěn)步推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)市場競爭中的優(yōu)勢。其次，將數(shù)字化工具與公司業(yè)務(wù)充分融合，避免大量資源在企業(yè)內(nèi)部閑置和空轉(zhuǎn)，提高組織經(jīng)營和管理效率，降低企業(yè)交易成本。再次，企業(yè)在經(jīng)營過程中應(yīng)培育和引進(jìn)創(chuàng)新型人才，利用數(shù)字化對傳統(tǒng)生產(chǎn)方式進(jìn)行改造，圍繞客戶需求進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，持續(xù)提高企業(yè)生產(chǎn)效率。最后，企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身情況選擇合適的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，避免企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中由于資金鏈的斷裂給公司帶來經(jīng)營困境，把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型節(jié)奏，運(yùn)用多種渠道進(jìn)行合理融資，提高資金利用效率。

第二，政府應(yīng)加大對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持力度，給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型培育良好的外部環(huán)境。首先，加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步健康發(fā)展。依托制度優(yōu)勢，通過政策指導(dǎo)有效解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的評價標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、轉(zhuǎn)型路徑不明確和戰(zhàn)略目標(biāo)不清晰等難題。其次，推動和建設(shè)統(tǒng)一大市場，打破地方保護(hù)和市場分割，使資本和人才等要素暢通流動，充分發(fā)揮企業(yè)在市場中資源配置的作用。完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下數(shù)據(jù)要素市場化的交易制度，加大對數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)等知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度，為企業(yè)營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。最后，合理運(yùn)用政策工具箱降低企業(yè)融資和經(jīng)營成本，由于我國經(jīng)濟(jì)放緩和疫情疊加影響，企業(yè)正面臨前所未有的生存挑戰(zhàn)，政府應(yīng)提高減稅降費(fèi)的支持力度，減輕企業(yè)經(jīng)營負(fù)擔(dān)，幫助企業(yè)度過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的陣痛期。

第三，我國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力正向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變。數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的引擎。然而，值得注意的是“僵尸企業(yè)”仍在國有企業(yè)中占有很大比例，這些企業(yè)占據(jù)大量社會資源，經(jīng)濟(jì)效益甚微，亟須利用數(shù)字化手段進(jìn)行改造升級。因此，政府應(yīng)加快對國有企業(yè)的數(shù)字化支持和指導(dǎo)力度，兼顧社會責(zé)任的同時提高其經(jīng)營業(yè)績。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為“一把手”工程，企業(yè)管理層應(yīng)完善公司內(nèi)部治理架構(gòu)來適配數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要，制定合理的獎懲機(jī)制激發(fā)各主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型積極性，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效進(jìn)行評估以便改進(jìn)工作流程。

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基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目：“黃河流域制造業(yè)雙重價值鏈高質(zhì)量嵌入研究”（項目編號：20BJY090）；國家自然科學(xué)基金青年項目：“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下城市群經(jīng)濟(jì)合作研究”（項目編號：72163010）；安徽省哲學(xué)社會科學(xué)基金：“集聚效應(yīng)推動出口低加成率跨越陷阱的路徑研究”（項目編號：AHSKQ2021D155）。

作者簡介：王榮基（1997-），男，西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟(jì)；王玨（1973-），女，博士，西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟(jì)；白東北（1989-），博士，安徽財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士生導(dǎo)師，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

（收稿日期：2022-08-09 責(zé)任編輯：蘇子寵）

1 資料來源于《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報告（2022年）》，中國信息通訊研究院，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202207/P020220729609949023295.pdf。

1 限篇幅，備索，文責(zé)自負(fù)。