■盛亞捷 中國農(nóng)業(yè)銀行

■張毓婷（通訊作者） 南京大學(xué)商學(xué)院

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，數(shù)字技術(shù)已經(jīng)成為促進我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和推動高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)依靠內(nèi)部大量數(shù)據(jù)信息，借助數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的合理分工和網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作，建立更加高效的生產(chǎn)體系（李雯軒、李曉華，2022）。數(shù)字技術(shù)幫助解決企業(yè)信息不對稱，優(yōu)化內(nèi)部管理流程，提高生產(chǎn)效率（黃鵬、陳靚，2021；李大偉等，2021）。例如，非金融企業(yè)對數(shù)據(jù)的精確獲取和分析有利于制定正確決策，從而占據(jù)市場先機（呂鐵、李載馳，2021）。另一方面，數(shù)字技術(shù)幫助非金融企業(yè)持續(xù)提升信息處理/ 數(shù)據(jù)計算能力和數(shù)據(jù)存儲能力，加速海量信息和數(shù)據(jù)的流動，從而間接提高生產(chǎn)率。因此，本文研究非金融企業(yè)金融化對生產(chǎn)效率的影響，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對兩者作用的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文研究為厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型對金融化生產(chǎn)率效應(yīng)的作用機制提供參考，為推動我國經(jīng)濟良性健康發(fā)展提供政策參考。

二、文獻綜述與理論分析

根據(jù)上述分析，本文認為對于非金融企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對TFP 的影響既有積極的一面，也有消極的一面，具體分析如下。

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)效率

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能優(yōu)化內(nèi)部管理，降低生產(chǎn)成本（黃星剛等，2022）。隨著非金融企業(yè)經(jīng)營規(guī)模的擴大，其內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)變得相對復(fù)雜，相互間溝通協(xié)調(diào)成本逐漸上升，這會拉高管理和運營成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素嵌入企業(yè)決策、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售和服務(wù)等當(dāng)中，降低綜合生產(chǎn)成本。比如，在采購環(huán)節(jié)采用數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)采購到終端環(huán)節(jié)智能化和無紙化處理，降低企業(yè)采購成本和費用。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助非金融企業(yè)賦能技術(shù)創(chuàng)新、資本運營、供應(yīng)鏈等管理場景，能夠提高要素配置效率。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升企業(yè)數(shù)據(jù)要素使用效率，促進生產(chǎn)率提升。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高勞動效率、促進技術(shù)創(chuàng)新，促進企業(yè)間知識溢出和企業(yè)專業(yè)化分工，進而提高全要素生產(chǎn)率（劉維剛、倪紅福，2018）。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中涉及的數(shù)字化投資、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型，可通過上述途徑積極影響全要素生產(chǎn)率。例如，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析能力的提升，有利于非金融企業(yè)面對大數(shù)據(jù)變革帶來的管理和技術(shù)挑戰(zhàn)，激發(fā)非金融企業(yè)對市場的洞察能力、風(fēng)險預(yù)見性以及技術(shù)創(chuàng)新的改進，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動而非單純?nèi)斯を?qū)動的數(shù)據(jù)決策和技術(shù)創(chuàng)新，幫助非金融企業(yè)實現(xiàn)跨功能模塊和業(yè)務(wù)單元的數(shù)據(jù)分析能力，提升管理效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低企業(yè)面臨的外部交易成本提升了企業(yè)專業(yè)化分工水平，增強了企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也可能對TFP 產(chǎn)生消極作用。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會造成組織管理上的失調(diào)現(xiàn)象。非金融企業(yè)數(shù)字化要求實施與整體戰(zhàn)略、資源基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)需求相匹配的數(shù)字化戰(zhàn)略。若脫離實際、協(xié)同不力，忽視數(shù)字化與現(xiàn)有戰(zhàn)略、模式的融合，可能不利于生產(chǎn)率提升。若出現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)“兩張皮”，未能及時轉(zhuǎn)變商業(yè)模式、調(diào)整利益分配，也會帶來不利影響。管理上的失調(diào)會抵消數(shù)字化的積極作用，造成數(shù)字技術(shù)與資源要素錯配，從而抑制生產(chǎn)率增長（劉平峰、張旺，2021）。企業(yè)數(shù)字化要求打造扁平化、敏捷化組織和平臺化、生態(tài)化價值網(wǎng)絡(luò)，更強調(diào)組織結(jié)構(gòu)、制度文化層面的適配，更易遭受組織惰性、路徑依賴、慣例更新的制約。若組織變革受阻、組織學(xué)習(xí)遲滯，就難以形成與數(shù)字化相適應(yīng)的組織管理能力。其中，數(shù)據(jù)管理能力建設(shè)牽一發(fā)而動全身。但現(xiàn)階段中國企業(yè)數(shù)據(jù)管理能力明顯偏低，是制約資源配置優(yōu)化和生產(chǎn)率提高的重要瓶頸。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對金融化和TFP 的調(diào)節(jié)機理

第一，媒體信息傳遞。非金融企業(yè)在年報中透露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿或方案會向外界釋放企業(yè)積極響應(yīng)政策號召，從而引發(fā)媒體關(guān)注和正面評價。以數(shù)字信息為載體，對企業(yè)產(chǎn)品、銷售、商業(yè)模式和組織文化進行全方位的改造升級，從承接訂單、工藝設(shè)計、生產(chǎn)管理到品質(zhì)控制的全流程數(shù)字化可以縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期、提升原料利用率、降低次品率?？蛻舳似脚_的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以大幅提升企業(yè)對市場需求的靈敏度，有助于企業(yè)迅速把握商機，精準定義和匹配市場需求。概言之，非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對金融化的調(diào)節(jié)機制包括消極和積極兩個方面。

第二，產(chǎn)品競爭力和管理模式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使數(shù)字技術(shù)滲透到生產(chǎn)和價值創(chuàng)造環(huán)節(jié)當(dāng)中，促使企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過線上和線下布局及結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴大市場份額，從而拓寬銷售收入，為企業(yè)創(chuàng)造更多的實業(yè)收入，形成對金融化的替代作用（李萬利等，2022）。此外，依靠數(shù)字技術(shù)，非金融企業(yè)能獲得生產(chǎn)要素空間位置，能夠?qū)a(chǎn)品制造、市場、銷售和運輸?shù)染唧w信息在供應(yīng)鏈中傳遞，實現(xiàn)非金融企業(yè)合理配置生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，最終提升供應(yīng)鏈效率，提升管理效率。

第三，投資風(fēng)險和模仿學(xué)習(xí)。數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用幫助企業(yè)在短期內(nèi)控制投資風(fēng)險，加速向更加短、平、快的金融資產(chǎn)投資。數(shù)字技術(shù)有助于企業(yè)及時獲取其他企業(yè)和市場的信息，幫助其通過持有更多金融資產(chǎn)實現(xiàn)流量變現(xiàn)。數(shù)字化信息應(yīng)用促使企業(yè)之間獲得信息共享，此種效應(yīng)會帶來同群效應(yīng)，其他企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析和模仿學(xué)習(xí)，從而加快金融化投資。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過模仿學(xué)習(xí)或同群效應(yīng)影響金融化。數(shù)字化信息的應(yīng)用促使企業(yè)之間獲得信息共享，此種效應(yīng)會帶來同群效應(yīng)，其他非金融企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析和模仿學(xué)習(xí)，從而加快金融化投資，最終可能導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)的非金融企業(yè)更多進行金融化投資，減少實體投資。

三、實證結(jié)果分析

1. 模型構(gòu)建

根據(jù)上述分析，本文利用Python 軟件，通過文本分析和統(tǒng)計，獲得2007—2021 年非金融企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標，構(gòu)建計量模型，分析非金融企業(yè)金融化水平fn及其平方項fns對全要素生產(chǎn)率tfp的影響。金融化水平用交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)之和占總資產(chǎn)比值表示。全要素生產(chǎn)率采用OP 法測算得到?？刂谱兞恐饕獏⒖己７宓龋?020），選取企業(yè)年齡age、資產(chǎn)回報率zchb、經(jīng)營性現(xiàn)金流比重jyhdxj、主營業(yè)務(wù)利潤占比zyyw、勞動力lnlabor、固定資產(chǎn)凈額lngdz、省區(qū)屬性sqdm和股權(quán)屬性代碼gqdm。企業(yè)年齡等于當(dāng)年減去上市年份再加1，資產(chǎn)回報率等于凈利潤與總資產(chǎn)的比重。digital表示非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標，參考吳非等（2021）和劉夢莎等（2022）做法，對上市公司年報中出現(xiàn)的數(shù)字化詞語頻數(shù)進行統(tǒng)計，然后衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。數(shù)字化詞語庫和頻數(shù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。其中，包含的與企業(yè)數(shù)字化技術(shù)相關(guān)的詞語主要覆蓋大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用五大類總計76 個詞語。

五個大類對應(yīng)詞語關(guān)系分別如下：

（1） 大數(shù)據(jù)技術(shù)：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、異構(gòu)數(shù)據(jù)、征信、增強現(xiàn)實、混合現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實。

（2） 區(qū)塊鏈技術(shù)：區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)貨幣、分布式計算、差分隱私技術(shù)和智能金融合約。

（3） 人工智能技術(shù)：人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、投資決策輔助系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析、智能機器人、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、予以搜索、生物識別技術(shù)、人臉識別、語音識別、身份驗證、自動駕駛和自然語言處理。

（4） 云技術(shù)：云計算、流計算、圖計算、內(nèi)存計算、多方安全計算、類腦計算、綠色計算、認知計算、融合構(gòu)架、億級開發(fā)、EB 級存儲、物聯(lián)網(wǎng)和信息物理系統(tǒng)。

（5） 數(shù)字技術(shù)：移動互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動支付、第三方支付、NFC 支付、 智能能源、B2B、B2C、C2C、O2O、 網(wǎng)聯(lián)、智能穿戴、智慧農(nóng)業(yè)、智能交通、智能醫(yī)療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環(huán)保、智能電網(wǎng)、智能營銷、數(shù)字營銷、無人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、金融科技、量化金融和開放銀行等。

2. 估計結(jié)果分析

根據(jù)上述機制分析，本文從理論上認為非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對金融化以及生產(chǎn)率效應(yīng)產(chǎn)生積極或消極影響，兩種影響背后的作用機制有所不同。從實際看，非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會產(chǎn)生何種影響，需要進一步的實證檢驗。為此，本文在（1） 的基礎(chǔ)上，采用固定效應(yīng)模型進行估計，從而對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)機制進行實證檢驗。表1 報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)節(jié)效應(yīng)估計結(jié)果。從列（1）可見，fn和fns系數(shù)為0.278 和-0.250， 都顯著說明非金融企業(yè)金融化水平與TFP 之間呈現(xiàn)倒“U” 形關(guān)系。fn*digital的系數(shù)顯著為負，表明非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對金融化生產(chǎn)率的效應(yīng)產(chǎn)生明顯負面調(diào)節(jié)作用。在一定階段，隨著非金融企業(yè)金融化水平的提升，其對全要素生產(chǎn)率的影響明顯加強，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對此種效應(yīng)形成一定抑制作用，從而阻礙金融化水平的提升以及全要素生產(chǎn)率的更快提升。當(dāng)超過這一臨界值，非金融企業(yè)金融化對全要素生產(chǎn)率的作用轉(zhuǎn)變?yōu)樨撓蜃饔?，此時數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對這一效應(yīng)產(chǎn)生阻礙作用，從而減緩負面作用的加快。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過提升產(chǎn)品競爭力、優(yōu)化市場戰(zhàn)略布局以及促進運行管理模式調(diào)整等多種途徑，影響金融化投資，從而負面作用于全要素生產(chǎn)率。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使數(shù)字技術(shù)滲透到生產(chǎn)和價值創(chuàng)造環(huán)節(jié)當(dāng)中，促使其在信息、技術(shù)和資源整合方面優(yōu)勢得到催化，推動非金融企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)展，這有利于促進非金融企業(yè)專注于實體產(chǎn)品創(chuàng)新，增強市場競爭力，從而減少對金融資產(chǎn)投資，從而抑制全要素生產(chǎn)率。非金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過線上和線下布局及結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴大市場份額，從而拓寬銷售收入，為企業(yè)創(chuàng)造更多的實業(yè)收入，形成對金融化的替代作用。通過比較列（2） —（9） 與列（1） 結(jié)果可知：非金融企業(yè)金融化與TFP 之間呈現(xiàn)明顯的倒“U” 形關(guān)系穩(wěn)健，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對此種非線性關(guān)系形成抑制作用。

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)節(jié)效應(yīng)估計結(jié)果

四、結(jié)論與建議

基于2007—2021 年中國非金融企業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，本文系統(tǒng)研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非金融企業(yè)金融化與全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制。結(jié)果表明：我國非金融企業(yè)金融化與全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)倒“U” 形關(guān)系，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對此種關(guān)系產(chǎn)生負向調(diào)節(jié)作用。在一定程度內(nèi)，非金融企業(yè)金融化水平提高有利于促進生產(chǎn)效率提升，但過度金融化會對生產(chǎn)效率產(chǎn)生負面影響，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)Υ龠M或抑制作用產(chǎn)生替代。數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢，將數(shù)字技術(shù)鏈條延伸到傳統(tǒng)非金融企業(yè)當(dāng)中，能為這些企業(yè)提供在研發(fā)、生產(chǎn)和經(jīng)營活動中的技術(shù)和資源，這有利于促進其生產(chǎn)效率的提升。

本文研究政策啟示如下：合理調(diào)整金融化水平，保持全要素生產(chǎn)率在合理最優(yōu)空間。金融化程度提高并不必然促進或抑制全要素生產(chǎn)率提升，這取決于企業(yè)的金融化水平。在不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的前提下，應(yīng)賦予非金融企業(yè)數(shù)字化水平更多政策支持，通過完善信息和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，提高互聯(lián)網(wǎng)的普及力度，為其改善經(jīng)營績效提供基礎(chǔ)支撐。此外，非金融企業(yè)金融化程度不可太高，這會抑制生產(chǎn)效率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對此種作用產(chǎn)生重要的調(diào)節(jié)作用。