■錢紅光 鄧 立 湖北工業(yè)大學(xué)

一、文獻(xiàn)綜述

隨著云計(jì)算、人工智能等數(shù)字科技蓬勃發(fā)展，我國(guó)農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等諸多行業(yè)將數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)高度融合，大力實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。工業(yè)和信息化部發(fā)布的《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》指出發(fā)展大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合，有助于全要素生產(chǎn)率提升和拓寬大數(shù)據(jù)資源共享，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型成功。因此，挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型價(jià)值帶領(lǐng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率快速提升，已成為我國(guó)現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)發(fā)展中首要的任務(wù)之一。當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)不景氣狀態(tài)，我國(guó)人口紅利也逐漸減弱，微觀經(jīng)濟(jì)是整個(gè)社會(huì)重要的經(jīng)濟(jì)根基，深刻影響著宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)效率、改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式必定需要企業(yè)發(fā)揮主體性作用。怎樣體現(xiàn)數(shù)字科技對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用，驅(qū)動(dòng)全要素生產(chǎn)率，是當(dāng)今企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的重要途徑，也是助力我國(guó)產(chǎn)業(yè)革命彎道超車的首要任務(wù)。

近年來我國(guó)十分注重?cái)?shù)字技術(shù)發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)據(jù)、企業(yè)、技術(shù)的一種有機(jī)結(jié)合，代表著模式創(chuàng)新與價(jià)值創(chuàng)造等新經(jīng)濟(jì)特征模式。數(shù)字技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)擺脫困境的關(guān)鍵途徑。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠獲得高效的市場(chǎng)信息，降低生產(chǎn)成本，緩解融資約束，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能托付企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造和提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。運(yùn)用創(chuàng)新、協(xié)調(diào)和關(guān)聯(lián)三種效應(yīng)能優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理升級(jí)，促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。而全要素生產(chǎn)率提升的一個(gè)重要影響因素便是增強(qiáng)研發(fā)投入。出口規(guī)模、“營(yíng)改增”政策能促進(jìn)研發(fā)投入流入，升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升，并且提高企業(yè)組織管理效率、控制產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、改善高級(jí)人力資本、增強(qiáng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何作用于企業(yè)全要素生產(chǎn)率，當(dāng)前研究表明，企業(yè)實(shí)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提升融資效率、加速知識(shí)溢出、賦能高質(zhì)量發(fā)展。

通過整理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)用關(guān)于全要素生產(chǎn)率積極效應(yīng)探討主要從資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等內(nèi)部管理和稅率政策、出口規(guī)模等外部政策展開，實(shí)證研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率影響相對(duì)較少，且少有研究調(diào)查研發(fā)投入這一機(jī)制路徑。由此，本文使用2012—2021 年全部A 股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響，揭秘?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型怎樣影響上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率作用機(jī)制“黑箱”，并根據(jù)股權(quán)性質(zhì)、是否經(jīng)“四大”審計(jì)和生命周期進(jìn)行異質(zhì)性分析，為深入了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同特征型企業(yè)的影響差異提供實(shí)證與理論依據(jù)。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率的理論分析

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率

索洛悖論提出除生產(chǎn)率外，計(jì)算機(jī)運(yùn)用在任何方面。隨著對(duì)人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等的應(yīng)用，企業(yè)將數(shù)字化與企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)進(jìn)行高度結(jié)合，從而提升了信息系統(tǒng)的信息收集與高效整合能力。因此數(shù)字化運(yùn)用能很好利用信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提高。

（1） 數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高生產(chǎn)效率

企業(yè)內(nèi)部管理涵蓋監(jiān)督、執(zhí)行和決策全過程，企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善服務(wù)要素、信息要素，助力全要素生產(chǎn)率提高。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能完善管理流程，提高組織管理效率，控制風(fēng)險(xiǎn)程度和增強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)督，開放部門邊界，減少管理成本及傳遞成本等，緩解信息不對(duì)稱，提高生產(chǎn)效率，以提高全要素生產(chǎn)率。

（2） 數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低外部交易成本

數(shù)字技術(shù)能提高信息存儲(chǔ)、擴(kuò)散與傳播水平，以了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手服務(wù)質(zhì)量等信息，從而降低搜尋成本。信息有效傳播，讓產(chǎn)品關(guān)鍵要素更加透明化，減少協(xié)商談判成本。實(shí)施追蹤功能，保證交易合規(guī)進(jìn)行，進(jìn)而減輕監(jiān)督成本，降低成本為研發(fā)投入提供了有益條件，顯著推進(jìn)要素發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，完善信貸資源使用效率，開拓內(nèi)外部融資途徑，以減輕企業(yè)內(nèi)外部交易成本，提高全要素生產(chǎn)率。

（3） 數(shù)字化轉(zhuǎn)型高效運(yùn)用數(shù)據(jù)

從國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)看，數(shù)據(jù)作為一種新型資產(chǎn)，將“數(shù)據(jù)”作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素概念及生產(chǎn)屬性，納入統(tǒng)計(jì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算，從而客觀、科學(xué)地在宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中體現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中所發(fā)揮的重要性。因此，企業(yè)能夠獲得高效市場(chǎng)信息和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，快速發(fā)展提高全要素生產(chǎn)率。

基于上述分析，提出以下假設(shè)：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高全要素生產(chǎn)率。

2.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率

根據(jù)動(dòng)態(tài)能力理論的階層理論，企業(yè)選擇投資方案時(shí)，應(yīng)向高階能力方案傾斜。研發(fā)投入是企業(yè)的一種核心競(jìng)爭(zhēng)能力，當(dāng)企業(yè)面臨外部主體越來越多時(shí)，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)研發(fā)投入，帶來的技術(shù)增量和知識(shí)是技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵動(dòng)力，可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)，從而提高全要素生產(chǎn)率。

一方面，從業(yè)務(wù)調(diào)整看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能加快信息收集以擴(kuò)大學(xué)習(xí)范圍，利用外部知識(shí)整合加快企業(yè)擴(kuò)張，引發(fā)新的投資需求，研發(fā)投入增加以促進(jìn)知識(shí)儲(chǔ)備，讓創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)為生產(chǎn)率。企業(yè)管理者能力增強(qiáng)能夠高效科學(xué)地進(jìn)行決策，最終提高全要素生產(chǎn)率。另一方面，從融資渠道看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)數(shù)據(jù)信息運(yùn)用，改善了企業(yè)財(cái)務(wù)與信用等信息的披露，企業(yè)能獲取及時(shí)有益的融資訊息，資金獲得保障能很大程度解決研發(fā)費(fèi)用困境，緩解對(duì)于具有風(fēng)險(xiǎn)但又極具前瞻性研發(fā)項(xiàng)目的困難，以帶來技術(shù)進(jìn)步，從而提高全要素生產(chǎn)率。

基于上述分析，提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升研發(fā)投入，進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

三、研究設(shè)計(jì)

1.研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取2012—2021 年A 股上市企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)為初始樣本，并剔除以下數(shù)據(jù)：其一，ST、*ST 類樣本；其二，異?；驍?shù)據(jù)缺失樣本；其三，金融類樣本。最終得到9236 個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)樣本。對(duì)所有連續(xù)變量上下進(jìn)行1%縮尾處理。數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來自上市公司年報(bào)，其他數(shù)據(jù)均來源于CSMAR。

2.變量定義

（1） 全要素生產(chǎn)率（TFP）

由于數(shù)據(jù)獲取性，本文參照Rovigatti 研究，選用LP 法衡量全要素生產(chǎn)率。選取該指標(biāo)能夠緩解在對(duì)資本存量與產(chǎn)量共同選擇中產(chǎn)生的過失問題。同時(shí)本文也采用Op 半?yún)?shù)法衡量全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，作為檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健性依據(jù)。

（2） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）

本文采用現(xiàn)廣泛適用的定量方法分析，參照吳非相關(guān)文獻(xiàn)，以關(guān)鍵詞出現(xiàn)概率表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，且使用數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化處理方式，避免關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)頻次中出現(xiàn)明顯右偏傾向。同時(shí)本文也采用張永珅研究方法，將無形資產(chǎn)中涵蓋和數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞的專利，將同一公司同一年度的這些指標(biāo)加總，計(jì)算其占當(dāng)年無形資產(chǎn)份額，作為衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)，用以檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健性。

（3） 研發(fā)投入（RD）

國(guó)內(nèi)外都非常關(guān)注對(duì)于研發(fā)投入的探索，研發(fā)投入是一個(gè)展現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，本文采用研發(fā)支出金額進(jìn)行衡量，通過國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫獲得數(shù)據(jù)后取對(duì)數(shù)處理。

3.模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)上述假設(shè)，借鑒溫忠麟等研究提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，構(gòu)建了模型（1） ～（3） 進(jìn)行多元回歸分析。其中，模型（1） 主要是檢驗(yàn)假設(shè) H1，即解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG），被解釋變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）；模型（2） 解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型，被解釋變量為研發(fā)投入（RD）；模型（3） 探究研發(fā)投入的中介效應(yīng)，解釋變量是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，被解釋變量是企業(yè)全要素生產(chǎn)率，中介變量是研發(fā)投入。

模型中TFP表示全要素生產(chǎn)率，DCG表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型，RD表示研發(fā)投入，Control為控制變量，ε為模型隨機(jī)誤差項(xiàng)，i為企業(yè)，t為年份。依據(jù)已有研究，本文的控制變量為公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)利潤(rùn)率（ROA）、現(xiàn)金流比率（Cashflow）、前五大股東持股比例（Top5）、托賓Q 值（TobinQ）、公司成立年限（FirmAge）。另外還有行業(yè)（Ind）和年份（Year）。變量定義見表1。

表1 變量說明

四、實(shí)證結(jié)果與分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

表2 為主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。通過表2了解到，被解釋變量全要素生產(chǎn)率TFP均值為9.1231，標(biāo)準(zhǔn)差為1.1229，表明樣本整體全要素生產(chǎn)率TFP較為良好。企業(yè)解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型DCG均值為2.2515，最小值為0.6931，最大值為5.3799，說明我國(guó)數(shù)字化DCG水平整體存在較大的提升空間。中介變量RD最大值為22.2791，最小值為13.7939，表明企業(yè)之間在研發(fā)方面的投入有著非常大的差距。表2 中其他指標(biāo)取值范圍和現(xiàn)有研究大體上一致。

表2 主要變量基本統(tǒng)計(jì)特征

2.多元回歸分析

將模型（1）進(jìn)行面板回歸分析，結(jié)果如表3 列（1）所示，在不設(shè)置控制變量的條件下，系數(shù)β1為0.2001 且在1%水平下顯著為正。在設(shè)置相關(guān)控制變量之后回歸，結(jié)果見列（2），系數(shù)β1仍在1%水平下顯著為正，進(jìn)一步指明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平提升，驗(yàn)證假設(shè)1。并且從控制變量方面來說，企業(yè)規(guī)模和資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)均顯著為正，說明規(guī)模越大，發(fā)展能力更強(qiáng)的企業(yè)，更能夠很好地運(yùn)用數(shù)字技術(shù)提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

表3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率

3.影響機(jī)制分析

多元回歸驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升全要素生產(chǎn)率。因此在模型（1） 下，使用模型（2）、（3） 探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提高研發(fā)投入以提高全要素生產(chǎn)率。根據(jù)表3 列（3）所示，α1在1%水平下顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展對(duì)研發(fā)投入有顯著提高作用。列（4） 中，γ1在1%水平下顯著為正，γ2在5%水平下顯著為正。說明數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用，能夠提高企業(yè)對(duì)融資數(shù)據(jù)高效篩選，緩解研發(fā)投入的不足問題，提高企業(yè)研發(fā)投入水平，從而對(duì)企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率起到推進(jìn)作用。假設(shè)2 得到驗(yàn)證。全要素生產(chǎn)率代表著社會(huì)生產(chǎn)效率提升和資源配置優(yōu)化，在一定程度上可以體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的一種技術(shù)進(jìn)步。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)研發(fā)投入，實(shí)現(xiàn)技術(shù)增量和創(chuàng)新的動(dòng)力，推動(dòng)企業(yè)獲取長(zhǎng)期的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，這為微觀經(jīng)濟(jì)的快速進(jìn)步提供了助力。

4.內(nèi)生性和穩(wěn)健性測(cè)試

（1） Heckman 兩階段回歸模型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能作為企業(yè)一種自身戰(zhàn)略性選擇，有著較高自選擇性問題。采用豪斯曼兩階段回歸模型，并且控制數(shù)字化轉(zhuǎn)型偏誤，驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率影響。在第一階段中，用上市公司同年同行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均數(shù)估量數(shù)字化轉(zhuǎn)型概率，獲得IMR；第二階段將IMR 進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表4 所示，可知在加入IMR后，回歸結(jié)果仍然顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了全要素生產(chǎn)率。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

（2） 傾向得分匹配法（PSM）

企業(yè)一些特征會(huì)同時(shí)影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型和全要素生產(chǎn)率。為解決樣本偏差對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成偏誤，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度取均值，若樣本大于中位數(shù)作為實(shí)驗(yàn)組，否則為對(duì)照組。選取財(cái)務(wù)杠桿、現(xiàn)金流比率、前五大股東持股比例、托賓Q 值、公司規(guī)模、公司成立年限作為協(xié)變量，按照1：1 有放回匹配選擇研究樣本，然后進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，所有變量標(biāo)準(zhǔn)化誤差均小于1%，表明平衡性檢驗(yàn)通過，證實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高全要素生產(chǎn)率。回歸結(jié)果如表4 列（3） 所示，表明在控制公司層面相關(guān)差異后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)為0.0197，且在5%水平上顯著為正，從而說明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為穩(wěn)定。

（3） 替換變量

研發(fā)投入作為中介效應(yīng)促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響全要素生產(chǎn)率結(jié)論，可能受數(shù)字化轉(zhuǎn)型和全要素生產(chǎn)率指標(biāo)衡量誤差的影響。為此，使用張永珅衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法，帶入模型進(jìn)行檢驗(yàn)，使用全要素生產(chǎn)率另一種方法衡量——OP 半?yún)?shù)法，帶入模型進(jìn)行檢驗(yàn)。由于篇幅限制不列明結(jié)果，結(jié)果均保持顯著。假設(shè)1 和假設(shè)2 得到驗(yàn)證，表明結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（4） 模型檢驗(yàn)方法替換

本文運(yùn)用Bootstrap 檢驗(yàn)驗(yàn)證研發(fā)投入中介效應(yīng)，結(jié)果如表5 所示。在保障充足樣本容量，并確保樣本被抽取概率相同的情況下，有放回地實(shí)行重復(fù)抽樣，從而計(jì)算出中介效應(yīng)估計(jì)量，并且重復(fù)該步驟500 次。得出結(jié)果的置信區(qū)間不包含0，則表明存在中介效應(yīng)，證實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過促進(jìn)研發(fā)投入，進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)率，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文假設(shè)2。

表5 異質(zhì)性分析

（5） 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為深入揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制，本文考察了管理者能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)全要素生產(chǎn)率所展現(xiàn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文借鑒宋敬使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA 和Tobit 兩階段模型計(jì)算得到管理者能力（MA）。參照已有文獻(xiàn)方法，在模型（1） 式上，構(gòu)建模型（4） 驗(yàn)證以上管理者能力所展現(xiàn)的調(diào)節(jié)作用：

其中，MAi,t表示管理者能力，其余變量與式（1） 相同設(shè)定。結(jié)果見表4 中列（4） 顯示，在引進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與管理者能力DCG*MA之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然提高全要素生產(chǎn)率。交互項(xiàng)系數(shù)為0.0072，且在5%統(tǒng)計(jì)水平下顯著，證明管理者能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)全要素生產(chǎn)率過程中發(fā)揮著調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體來說，管理者能力存在強(qiáng)弱之分，在面對(duì)大量繁雜的市場(chǎng)信息時(shí)，擁有較強(qiáng)能力的管理者對(duì)信息整合和提煉更加全面，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，對(duì)海量數(shù)據(jù)高度篩選，發(fā)揮自身強(qiáng)勁優(yōu)勢(shì)，更加客觀分析外部環(huán)境趨勢(shì)，達(dá)到對(duì)資源的合理優(yōu)化配置；合理發(fā)揮員工在其崗位的最大效用，提升企業(yè)超強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率優(yōu)化。

五、進(jìn)一步分析

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與全要素生產(chǎn)率

在“十四五”政策推動(dòng)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用不同性質(zhì)的企業(yè)全要素生產(chǎn)率效果可能不同。依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組，實(shí)證結(jié)果如表5 所示，非國(guó)有企業(yè)能夠顯著促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高全要素生產(chǎn)率。原因在于，非國(guó)企能夠更好把握市場(chǎng)動(dòng)向，有著更高內(nèi)部決策自由度，能及時(shí)根據(jù)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的利弊分析，做出恰當(dāng)決策，提升自身能力。

2.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、“四大”審計(jì)與全要素生產(chǎn)率

在管理層存在機(jī)會(huì)主義行為時(shí)，通過高質(zhì)量審計(jì)就具有一定風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移作用。按是否是“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行分組。結(jié)果如表5 所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提高非“四大”審計(jì)全要素生產(chǎn)率更加發(fā)揮了顯著正向作用。原因在于，通過“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所高質(zhì)量審計(jì)企業(yè)，審計(jì)師獲得了部分財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，管理層機(jī)會(huì)主義行為為獲得額外收益，使得會(huì)計(jì)信息可比性削弱，從而使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率提高受到一定限制。因此，相較于“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所，非“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)會(huì)更加促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率提高的效果。

3.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、生命周期與全要素生產(chǎn)率

借鑒翟勝寶研究，將企業(yè)分為成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期研究樣本。結(jié)果如表5 所示，成熟期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能優(yōu)化全要素生產(chǎn)率。成熟期企業(yè)具有較大市場(chǎng)占有率、較高聲譽(yù)以及較好盈利能力，從而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下更能敏銳嗅出市場(chǎng)盈利點(diǎn)，更好地提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此成熟期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能優(yōu)化全要素生產(chǎn)率。

六、研究結(jié)論與政策啟示

近年來，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等高科技技術(shù)的運(yùn)用，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為升級(jí)傳統(tǒng)實(shí)體業(yè)生產(chǎn)率供給了新動(dòng)能。本文基于研發(fā)投入視角，以2012—2021 年A 股全部上市公司為樣本，實(shí)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何作用全要素生產(chǎn)率。上述結(jié)論在通過一系列穩(wěn)健性驗(yàn)證后仍成立。路徑機(jī)制表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)研發(fā)投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向作用；企業(yè)管理層能力能顯著調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而改善全要素生產(chǎn)率；在異質(zhì)性方面和企業(yè)生命周期方面，成熟期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能優(yōu)化全要素生產(chǎn)率；企業(yè)性質(zhì)方面，非國(guó)有企業(yè)能夠顯著促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高全要素生產(chǎn)率；外部監(jiān)管方面，非“四大”審計(jì)企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)全要素生產(chǎn)率作用更強(qiáng)。

根據(jù)以上結(jié)論，本文政策啟示如下：第一，隨著數(shù)字化的發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為了提高我國(guó)全要素生產(chǎn)率的重要引擎。我國(guó)應(yīng)該加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型扶持力度，表現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型積極效應(yīng)，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中釋放紅利，從而快速提高全要素生產(chǎn)率。第二，大力推動(dòng)我國(guó)上市公司研發(fā)投入。隨著數(shù)字技術(shù)迅速發(fā)展，政府應(yīng)該積極引導(dǎo)企業(yè)把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇，加強(qiáng)企業(yè)研發(fā)投入，將研發(fā)投入轉(zhuǎn)為研發(fā)成果效率，以提升企業(yè)會(huì)計(jì)創(chuàng)新水平，保持企業(yè)強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，使其真正意義上提高全要素生產(chǎn)率。第三，我國(guó)正向高質(zhì)量階段發(fā)展，企業(yè)應(yīng)該選擇管理層能力較強(qiáng)的人員，對(duì)數(shù)據(jù)化信息高效篩選，以降低非效率投資，以促進(jìn)高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而提高全要素生產(chǎn)率。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同屬性企業(yè)發(fā)揮著差異性作用，因此，國(guó)家應(yīng)該根據(jù)企業(yè)性質(zhì)制定出差異化扶持政策，更好發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的積極影響，平衡企業(yè)發(fā)展，以此促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高全要素生產(chǎn)率。