■毛煜森

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，逐漸成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。隨著“大智移云物”等新技術(shù)在新領(lǐng)域不斷被拓展應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，并逐步與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行深度融合。在此過(guò)程中，針對(duì)宏觀層面的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不斷被重視，在此背景下，針對(duì)微觀層面的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來(lái)越成為被學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital transformation）是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換（Digitization）、數(shù)字化升級(jí)（Digitalization）基礎(chǔ)上，進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù)，以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型，見(jiàn)圖1。2020 年我國(guó)要求進(jìn)一步提高上市公司質(zhì)量，打造規(guī)范、透明、開(kāi)放、有活力、有韌性的資本市場(chǎng)，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型是開(kāi)發(fā)數(shù)字化技術(shù)及支持能力以新建一個(gè)富有活力的數(shù)字化商業(yè)模式。2020 年5 月13 日下午，國(guó)家發(fā)展改革委官網(wǎng)發(fā)布“數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動(dòng)”倡議。在2022 年舉行的“2022 數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展高峰論壇”上，中國(guó)信息通信研究院發(fā)布《新IT 重塑企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（2022年）》。足以見(jiàn)得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在現(xiàn)如今的重要性與地位。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與階段

在時(shí)代背景下，國(guó)家指明了“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)”的任務(wù)，企業(yè)則需要響應(yīng)號(hào)召，積極變革，完成任務(wù)。企業(yè)需要更進(jìn)一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何作用于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、賦能企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。因此，本文旨在于研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用于提升全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上根據(jù)行業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性分析，以期對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行更加立體的剖析，為企業(yè)順利完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率的理論分析

全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)在學(xué)術(shù)界已經(jīng)很久，成為經(jīng)典研究對(duì)象。全要素生產(chǎn)率，是指企業(yè)作為生產(chǎn)系統(tǒng)中的各個(gè)要素的綜合生產(chǎn)率，包括了經(jīng)濟(jì)政策、政府在經(jīng)濟(jì)中的作用、工作態(tài)度、受過(guò)教育的勞動(dòng)力所造成的積極的外部效應(yīng)、技術(shù)學(xué)習(xí)等。因此，學(xué)術(shù)界常常將全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，來(lái)挖掘影響它的解釋變量，具體包括減稅降費(fèi)、數(shù)字金融發(fā)展、研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策、專利流動(dòng)、數(shù)字技術(shù)發(fā)展等。隨著近些年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的熱度不斷增加，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)融合發(fā)展，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱度、廣度、深度也隨之增加。其中，有學(xué)者提出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“新詞”加入到經(jīng)典的全要素生產(chǎn)率分析中，讓經(jīng)典理論再現(xiàn)時(shí)代風(fēng)采。

針對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率關(guān)系的研究，學(xué)者們一直在不斷努力。趙宸宇、王文春、李雪松（2021）從理論層面梳理了數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在機(jī)理，并構(gòu)建微觀層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，在此基礎(chǔ)上從實(shí)證角度檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。劉淑春、閆津臣等（2021）提出企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率。郭慧芳和王宏鳴（2022）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)增加研發(fā)投入和優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)兩個(gè)渠道促進(jìn)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。郭豐、楊上廣和金環(huán)（2022）在研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及其作用機(jī)制中發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)更大。錢紅光、鄧立（2023）提出企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率具有的提升作用，并進(jìn)一步剖析以研發(fā)投入為傳導(dǎo)路徑的影響機(jī)制。

基于以上綜述，本文將從全要素生產(chǎn)率入手，構(gòu)建基于上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度體系，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)，剖析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。本文構(gòu)建以下假設(shè)：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)積極作用于企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的具體維度對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用效果有差異。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

為了能夠有效研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響，本文選取從2011 年至2021 年上市公司作為樣本。在分析的過(guò)程中，剔除了影響較大的ST、ST*企業(yè)，同時(shí)也將報(bào)表科目存在差異較大的金融企業(yè)也做了去除，最終得到11537 個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)樣本。財(cái)務(wù)報(bào)表相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR 國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。在進(jìn)行文本分析時(shí)，需要企業(yè)相關(guān)的文本陳述，這一部分?jǐn)?shù)據(jù)取自于上市公司公開(kāi)披露發(fā)行的年度報(bào)告。

（二）被解釋變量——全要素生產(chǎn)率

全要素生產(chǎn)率擁有經(jīng)典的測(cè)度方法。魯曉東和連玉君（2012）提出了半?yún)?shù)方法能夠較好地解決傳統(tǒng)計(jì)量方法中的內(nèi)生性和樣本選擇問(wèn)題。因此本文選擇半?yún)?shù)法來(lái)測(cè)度上市公司全要素生產(chǎn)率。借用前述文獻(xiàn)思路，利用上市公司固定資產(chǎn)凈額、折舊攤銷、支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金、購(gòu)建固定資產(chǎn)無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金、營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)成本、銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用等數(shù)據(jù)，測(cè)度上市公司全要素生產(chǎn)率。

（三）解釋變量——企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度

對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的測(cè)度依賴于對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的深刻理解。為了能夠更好測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，本文選擇利用文本分析法，構(gòu)建上市公司企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)。根據(jù)吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡（2022）的研究方法，本文從上市公司年報(bào)中選擇相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要指標(biāo)之一。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)明顯感情傾向。通過(guò)收集年報(bào)-提出文本-統(tǒng)計(jì)詞頻的過(guò)程，本文匯總了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)應(yīng)詞頻總數(shù)，從大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、云計(jì)算技術(shù)等五個(gè)方面來(lái)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提取關(guān)鍵詞詞頻，見(jiàn)圖2，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文本分析奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

圖2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)構(gòu)建及關(guān)鍵詞選取標(biāo)準(zhǔn)

提取關(guān)鍵詞詞頻的方法為：獲取上市公司2010 至2022 年的年報(bào)，通過(guò) Python 提取報(bào)告內(nèi)文本，在提取過(guò)程中不斷根據(jù)樣本情況對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行補(bǔ)充，形成最后的分詞詞典，并使用Jieba 功能對(duì)所有樣本進(jìn)行分詞處理，統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞的披露次數(shù)并進(jìn)行匯總，最終對(duì)匯總數(shù)取對(duì)數(shù)處理得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)。

（四）模型構(gòu)建

根據(jù)趙宸宇（2021）、錢紅光和鄧立（2023）等的研究思路，構(gòu)建本文研究模型：

TFPi,t=β0+β1DCGi,t+β2Controli,t+β3YEARi,t+β4INDi,t+εi,t

其中，變量說(shuō)明如表1 所示。

表1 變量說(shuō)明

本文對(duì)于以上數(shù)據(jù)利用Python3.11 和STATA16.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理與回歸。

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

基于描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表2 可知，全要素生產(chǎn)率的均值約為7.76，標(biāo)準(zhǔn)差為0.99，各上市公司的全要素生產(chǎn)率再在最小值2.55 與最大值12.24 之間波動(dòng)。這足以見(jiàn)得，企業(yè)間差異較大，需要進(jìn)一步分析全要素生產(chǎn)率的影響因素。對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，均值為1.41，標(biāo)準(zhǔn)差高于1，達(dá)到了1.17，這說(shuō)明企業(yè)間差異很大，且最小值為0，說(shuō)明有企業(yè)在某些年度尚未開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而有的企業(yè)開(kāi)始轉(zhuǎn)型較早且不斷加深轉(zhuǎn)型程度，最大值達(dá)到了5.62。

2.回歸分析

通過(guò)回歸分析結(jié)果表3 可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)全要素生產(chǎn)率能夠產(chǎn)生正面影響，系數(shù)為證，0.0417，且正向影響效果非常顯著。這說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是能夠作用于企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的，這種作用對(duì)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展、數(shù)字化轉(zhuǎn)型都是十分有力的，通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)降本增效、帶動(dòng)研發(fā)等，實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升。通過(guò)第一次回歸驗(yàn)證了第一個(gè)假設(shè)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，對(duì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率促進(jìn)作用越強(qiáng)。

表3 回歸分析結(jié)果

對(duì)于控制變量來(lái)說(shuō)，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、股權(quán)集中度、企業(yè)年齡、員工規(guī)模也均對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響。其中，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用強(qiáng)而顯著。而流動(dòng)比率、員工規(guī)模對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用為負(fù)且顯著。作用方向的不同決定了企業(yè)在未來(lái)管理中需要思考的角度的不同。

接下來(lái)驗(yàn)證第二個(gè)假設(shè)H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的具體維度對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用效果有差異。為了能夠更好探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度中具體分類對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響，根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大部分來(lái)對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分別回歸，回歸結(jié)果如表4 所示。

從回歸的結(jié)果可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大維度并不是同等作用于企業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升的。大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響不顯著，而數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、云計(jì)算技術(shù)對(duì)于全要素生率的影響為正且非常顯著?；貧w的結(jié)果可以解讀為，現(xiàn)階段上市公司在年報(bào)中體現(xiàn)了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用以及云計(jì)算技術(shù)類別詞匯的，很可能已經(jīng)將這兩大類技術(shù)在實(shí)踐中運(yùn)用，因而結(jié)果顯示顯著的促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升。但是，雖然結(jié)果中大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響不顯著，我們不能解讀為以上三類別技術(shù)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響甚微，不需要發(fā)展。這說(shuō)明現(xiàn)階段大部分企業(yè)可能在年報(bào)文本中沒(méi)有提到以上技術(shù)詞匯，亦或是提到了以上詞匯，但是尚未在實(shí)踐中加以運(yùn)用，使得利用回歸無(wú)法探究明晰的作用機(jī)理。這需要根據(jù)上市公司情況進(jìn)行進(jìn)一步分析，探究此三類技術(shù)究竟是如何作用于全要素生產(chǎn)率的。

四、結(jié)論與建議

近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，逐漸成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。本文通過(guò)利用回歸得到了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)對(duì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率帶來(lái)積極顯著的正向促進(jìn)作用，同時(shí)驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、云計(jì)算技術(shù)的促進(jìn)作用更為顯著。基于研究結(jié)果，本文提出以下政策建議。

第一，上市公司應(yīng)從思想上重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升全要素生產(chǎn)率的強(qiáng)大推動(dòng)作用，并且在生產(chǎn)實(shí)踐中落實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。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。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?；诖?，上市公司應(yīng)該加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度，增加對(duì)于技術(shù)研發(fā)的投入，加強(qiáng)對(duì)于企業(yè)員工數(shù)字化轉(zhuǎn)型的培訓(xùn)，加快數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，持續(xù)釋放數(shù)字技術(shù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)潛力，企業(yè)應(yīng)嘗試運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)思維進(jìn)行組織創(chuàng)新和制度創(chuàng)新，努力調(diào)動(dòng)各主體的創(chuàng)新積極性，持續(xù)激發(fā)公司內(nèi)部的創(chuàng)新活力。

對(duì)于制造業(yè)來(lái)說(shuō)，加快企業(yè)智慧工廠的建設(shè)，讓企業(yè)走在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的征程中。要想加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，技術(shù)是必不可少的。因此，企業(yè)需要不斷加大研發(fā)投入，提高研發(fā)費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入的比重。同時(shí)積極鼓勵(lì)員工進(jìn)行創(chuàng)新，創(chuàng)造研發(fā)創(chuàng)新的企業(yè)文化，從而不斷提高關(guān)鍵技術(shù)的自主創(chuàng)新能力。服務(wù)業(yè)跟制造就有所不同。服務(wù)業(yè)是屬于勞動(dòng)密集型的企業(yè)，因此對(duì)于“人”的重要性就更加顯現(xiàn)。服務(wù)業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，企業(yè)員工需要在經(jīng)營(yíng)、管理過(guò)程中積極主動(dòng)擁抱變革，而不能抵觸變革。要積極將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)運(yùn)用于服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)中。例如，運(yùn)用最新的“客戶畫(huà)像”技術(shù)了解、認(rèn)識(shí)客戶，分析客戶需要；利用互聯(lián)網(wǎng)等新思維來(lái)完成相應(yīng)的服務(wù)環(huán)節(jié)，提升服務(wù)效率效果，抓住客戶的想法，做到供需完美匹配。在此過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)鏈條的深度融合，并積極像行業(yè)標(biāo)桿進(jìn)行學(xué)習(xí)，要跳出舒適區(qū)不斷進(jìn)步。

第二，政府應(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。政府應(yīng)通過(guò)一系列體制機(jī)制改革，為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型營(yíng)造良好的外部環(huán)境。首先，政府應(yīng)該針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)域進(jìn)行細(xì)分研究，針對(duì)不同的維度制定有針對(duì)性、導(dǎo)向性的文件、制度，幫助企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前，由于新技術(shù)跟不同行業(yè)企業(yè)的深度融合仍然是值得探究的議題，因此多數(shù)企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中是比較迷茫的。高管層面對(duì)于投入大量財(cái)力去構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠帶來(lái)直觀、有效、快速產(chǎn)出持懷疑態(tài)度，管理層對(duì)于新系統(tǒng)、新技術(shù)的運(yùn)用加大了管理難度而煩惱，普通員工因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型增加了工作量而厭煩。那么在這時(shí)候，政府需要作為幫助企業(yè)排憂解難的“大夫”，為企業(yè)發(fā)展提供導(dǎo)向引領(lǐng)，帶領(lǐng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型則可以為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)意想不到的推動(dòng)作用，有效提升區(qū)域的GDP。依賴于政府這棵“大樹(shù)”，來(lái)讓越來(lái)越多的企業(yè)自主擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲取紅利，從而快速提高全要素生產(chǎn)率。