收稿日期：2023-08-08" 修回日期：2023-11-17

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（20AJY015）；山西省科技戰(zhàn)略研究專項(xiàng)（202204031401040）

作者簡(jiǎn)介：仝自強(qiáng)（1988-），男，山西運(yùn)城人，博士，山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，研究方向?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新管理；李補(bǔ)喜（1964-），男，山西忻州人，博士，山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閼?zhàn)略管理；楊磊（1983-），男，陜西西安人，長(zhǎng)安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新。

摘" 要：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)持續(xù)促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。以我國(guó)滬深A(yù)股2016—2022年上市公司年報(bào)為研究對(duì)象，基于Word2Vec機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型和競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：①數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的正向顯著影響主要集中于成長(zhǎng)期企業(yè)，對(duì)于成熟期企業(yè)的影響作用不顯著；對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于形成差異化戰(zhàn)略，并通過差異化戰(zhàn)略這一中介變量增強(qiáng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造；②進(jìn)一步分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響在規(guī)模較小的企業(yè)更強(qiáng)，并且隨著時(shí)間推移，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響逐漸減弱。研究結(jié)論有助于打開數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的“黑箱”，并為全面、客觀評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果提供理論和實(shí)踐依據(jù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略；價(jià)值創(chuàng)造；生命周期；文本分析

DOI：10.6049/kjjbydc.H202308136

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）""""" 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F272.7-39

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）14-0001-10

0" 引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)效率、發(fā)展質(zhì)量和創(chuàng)新能力方面表現(xiàn)出極大優(yōu)勢(shì)［1-3］。2021年，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體要求、重點(diǎn)領(lǐng)域和保障措施，數(shù)字化轉(zhuǎn)型上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面。作為現(xiàn)代信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，利用數(shù)據(jù)和平臺(tái)資源促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造［4-5］。當(dāng)前，相關(guān)研究雖然探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響［6］，但多基于靜態(tài)視角，未深入探討企業(yè)生命周期理論對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的作用。企業(yè)在不同階段所擁有的資源、組織結(jié)構(gòu)和外部環(huán)境以及采取的戰(zhàn)略措施不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同階段對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響作用也不同。因此，本文引入企業(yè)生命周期這一動(dòng)態(tài)視角，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響規(guī)律，有助于企業(yè)采取相應(yīng)權(quán)變策略實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，確保企業(yè)獲得可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

為此，本文重點(diǎn)考察企業(yè)生命周期對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的影響，并將生命周期理論和競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略理論同時(shí)納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系研究框架，建立生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的理論模型。首先，運(yùn)用基于Word2Vec的機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型和競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略指標(biāo)，形成中國(guó)滬深兩市A股上市公司2016-2022年非平衡面板數(shù)據(jù)；其次，實(shí)證檢驗(yàn)生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造之間的關(guān)系。

1" 理論分析與研究假設(shè)

1.1" 生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響

本文借鑒相關(guān)學(xué)者研究成果［1-3］，結(jié)合我國(guó)上市公司實(shí)際情況，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平界定為“大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等以數(shù)字化為基礎(chǔ)的信息技術(shù)與上市公司結(jié)合的應(yīng)用程度”。眾所周知，企業(yè)生命周期是指企業(yè)在發(fā)展和成長(zhǎng)的每個(gè)階段改變自身行為的現(xiàn)象。根據(jù)生命周期理論，企業(yè)每個(gè)階段所處宏觀環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境以及內(nèi)部占有資源、組織形式等各不相同［7］，不同生命周期階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響也不同。

（1）成長(zhǎng)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造。對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)來說，熬過初創(chuàng)期的生死存亡，企業(yè)找到獨(dú)特的盈利模式，進(jìn)入快速成長(zhǎng)期，實(shí)現(xiàn)差異化發(fā)展成為其主要戰(zhàn)略目標(biāo)。因此，在成長(zhǎng)期階段，企業(yè)主要依賴數(shù)字化轉(zhuǎn)型滿足長(zhǎng)尾客戶差異化需求，通過贏得長(zhǎng)尾客戶利潤(rùn)創(chuàng)造價(jià)值。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)挖掘新客戶，為企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造開辟新客戶群體，吸引“長(zhǎng)尾客群”［5］，產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)外部效應(yīng)，為企業(yè)帶來指數(shù)型價(jià)值結(jié)果［8］，促使企業(yè)擴(kuò)大用戶規(guī)模，提高利潤(rùn)創(chuàng)造能力［9］。其次，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字新興技術(shù)能為企業(yè)提供全面的客戶資料，使企業(yè)從數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘客戶的消費(fèi)習(xí)慣和潛在需求信息，為消費(fèi)者提供各式各樣的新產(chǎn)品，以攫取更大利潤(rùn)和價(jià)值創(chuàng)造［10］。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過技術(shù)溢出效應(yīng)倒逼傳統(tǒng)行業(yè)變革。由于率先實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)更明顯，使得落后企業(yè)陷入一種緊張和危機(jī)的情境，迫使這些企業(yè)開始追趕先進(jìn)企業(yè)并主動(dòng)吸收以數(shù)字化為基礎(chǔ)的各種新興技術(shù)，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)運(yùn)營(yíng)模式和盈利模式的全新變革，最終增強(qiáng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力。

總之，成長(zhǎng)期企業(yè)生產(chǎn)和銷售規(guī)模迅速擴(kuò)張，企業(yè)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型，應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等信息技術(shù)助力各廠家產(chǎn)品和服務(wù)在技術(shù)和性能方面產(chǎn)生較大差異，形成差異化和領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致其它企業(yè)短期內(nèi)很難學(xué)習(xí)、復(fù)制和模仿。加之絕大多數(shù)企業(yè)在該階段會(huì)出現(xiàn)供不應(yīng)求，單價(jià)設(shè)定較高，銷售量節(jié)節(jié)攀升，不僅產(chǎn)品利潤(rùn)有較大幅度提高，企業(yè)抵抗經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的能力也有所增強(qiáng)，從而能夠大幅提升企業(yè)績(jī)效，最終增強(qiáng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力越強(qiáng)。

（2）成熟期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造。對(duì)于處于成熟期的企業(yè)來說，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)有所下降，此階段能夠?yàn)槠髽I(yè)提供大量資金流，處于非常穩(wěn)定的局面；但隨著外部環(huán)境變化，企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)市場(chǎng)達(dá)到相對(duì)飽和，價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，質(zhì)量、技術(shù)提升速度比較緩慢。與此同時(shí)，企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)逐漸趨同化，大部分消費(fèi)者仍是老顧客，新消費(fèi)者數(shù)量增速較慢，導(dǎo)致產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)格開始下滑，利潤(rùn)持續(xù)下降。因此，當(dāng)企業(yè)處于成熟期階段時(shí)，往往會(huì)選擇控制成本、提升效率的戰(zhàn)略措施。在成熟期階段，企業(yè)能否依賴數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)價(jià)值創(chuàng)造能力，不同學(xué)者持有的觀點(diǎn)不同。

一方面，部分學(xué)者指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)降低交易成本和提高運(yùn)營(yíng)效率。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能減少交易成本［5］?；诮灰踪M(fèi)用理論，互聯(lián)網(wǎng)的連接特征導(dǎo)致交易結(jié)構(gòu)改變，打破時(shí)空限制，使交易范圍不斷擴(kuò)大，通過交易結(jié)構(gòu)創(chuàng)新以及減少不必要的中間渠道促使交易成本下降［11］。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型邊際成本較低。運(yùn)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)呈現(xiàn)出規(guī)模經(jīng)濟(jì)，隨著業(yè)務(wù)量的擴(kuò)大，企業(yè)平均成本會(huì)一直減少。在相同業(yè)務(wù)量下，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)平均可變成本低于傳統(tǒng)企業(yè)。由于信息傳遞成本幾乎為零，企業(yè)提供的服務(wù)基本不受時(shí)空限制，因此每增加一個(gè)產(chǎn)品的邊際成本通常很低，甚至接近于零［12］。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低信息不對(duì)稱［13］，打破時(shí)空束縛，推動(dòng)共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展［14］，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率［15］。總之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型既能通過“脫媒”化優(yōu)勢(shì)、減少信息不對(duì)稱和眾多中間環(huán)節(jié)加快信息共享速度。降低企業(yè)交易成本，又能借助新一代數(shù)字化技術(shù)改善公司費(fèi)用超支，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力提升。

與此相反，也有部分學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增加成本，尤其是在企業(yè)規(guī)模較大的成熟期階段。李榮等［16］通過實(shí)證研究表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程較為復(fù)雜，監(jiān)督成本和難度較高；楊德明和陸明［17］通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增加審計(jì)費(fèi)用；趙璨等［18］指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有可能導(dǎo)致企業(yè)組織機(jī)構(gòu)或運(yùn)營(yíng)管理更加繁雜，進(jìn)而出現(xiàn)高管團(tuán)隊(duì)的機(jī)會(huì)主義行為，也有可能導(dǎo)致相關(guān)制度、規(guī)范未及時(shí)更新而產(chǎn)生代理沖突，最終加劇企業(yè)成本粘性，不利于企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。此外，企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)從成長(zhǎng)期的差異化策略逐漸調(diào)整為成熟期的降低成本策略，策略重心轉(zhuǎn)變也有可能導(dǎo)致企業(yè)喪失部分利潤(rùn)，在一定程度上削弱企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。

綜上所述，兩種觀點(diǎn)的對(duì)立使得在成熟期階段下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響不明確。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：對(duì)于處于成熟期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響不顯著。

1.2" 生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系

由假設(shè)H1可知，對(duì)于處于成長(zhǎng)期企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的正向影響更顯著。主要原因在于，成長(zhǎng)期是改變企業(yè)價(jià)格形象和質(zhì)量形象的最好時(shí)機(jī)，企業(yè)產(chǎn)品最大的特點(diǎn)便是差異化。在此階段，企業(yè)需要借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等信息技術(shù)助力各廠家產(chǎn)品和服務(wù)在技術(shù)、性能方面產(chǎn)生較大差異。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能為廠商與用戶提供隨時(shí)商議的機(jī)會(huì)，為廠商與粉絲密切聯(lián)系、溝通互動(dòng)提供平臺(tái)［19］，用戶可隨時(shí)隨地在平臺(tái)上表達(dá)自己的偏好和個(gè)性化需求，甚至參與產(chǎn)品或服務(wù)研發(fā)、設(shè)計(jì)、策劃等環(huán)節(jié)［20］，促使企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)從大批量、少品種出產(chǎn)方式轉(zhuǎn)換成小批量、多品種出產(chǎn)方式，使用戶差異化需求逐漸得到重視［21］。其次，大數(shù)據(jù)的全面性不容易遺漏消費(fèi)者重要信息，企業(yè)通過對(duì)用戶消費(fèi)習(xí)慣、偏好、收入水平、性格和心理活動(dòng)進(jìn)行分析，能夠得到良好的客戶畫像，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品或服務(wù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷，進(jìn)而滿足用戶差異化和個(gè)性化需求［22］。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H3：對(duì)于處于成長(zhǎng)期企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于形成差異化戰(zhàn)略。

基于上述假設(shè)，對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于形成差異化戰(zhàn)略，差異化戰(zhàn)略代表企業(yè)向消費(fèi)者提供的產(chǎn)品或服務(wù)在產(chǎn)業(yè)范圍內(nèi)獨(dú)具特色，該與眾不同的特性賦予企業(yè)產(chǎn)品更高的定價(jià)，若這種最新定價(jià)與以往定價(jià)的差額大于產(chǎn)品由于新增特色所產(chǎn)生的成本［23］，則企業(yè)將獲得可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。原因在于，采用差異化戰(zhàn)略能夠更好地抵御產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，形成產(chǎn)品新進(jìn)入障礙，降低顧客敏感度，增強(qiáng)討價(jià)還價(jià)能力，抵抗替代品威脅，消費(fèi)者會(huì)更忠誠(chéng)于該產(chǎn)品或服務(wù)，從而獲得超過一定水平的利潤(rùn)。與此同時(shí)，差異化戰(zhàn)略還意味著企業(yè)具備較強(qiáng)的研發(fā)設(shè)計(jì)能力、新產(chǎn)品開發(fā)能力、市場(chǎng)營(yíng)銷能力和品牌建設(shè)能力，并且形成一種難以模仿的創(chuàng)造性激勵(lì)機(jī)制和企業(yè)文化，從而能幫助企業(yè)攫取更大的利潤(rùn)和價(jià)值創(chuàng)造［24-25］。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H4：對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過差異化戰(zhàn)略這一中介變量增強(qiáng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力。

綜上所述，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)生命周期、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略和價(jià)值創(chuàng)造納入邏輯嚴(yán)密的理論框架，構(gòu)建本文概念模型，如圖1所示。

2" 研究設(shè)計(jì)

2.1" 數(shù)據(jù)來源與樣本選取

本文以2016-2022年我國(guó)滬深兩市A股上市公司為原始研究樣本，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文本數(shù)據(jù)來源于WinGo財(cái)經(jīng)文本數(shù)據(jù)平臺(tái)，其它財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和指標(biāo)來自國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。本文對(duì)原始樣本作如下處理：①為避免干擾估計(jì)結(jié)果，剔除高科技等與數(shù)字化技術(shù)相關(guān)的上市公司，主要包括信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)以及我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)；②剔除金融行業(yè)、ST和*ST公司樣本；③剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終得到12 921個(gè)有效觀測(cè)值。同時(shí)，為消除樣本離群值、異方差、序列相關(guān)問題的潛在影響，對(duì)所有連續(xù)變量按照1%的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行Winsor處理，并對(duì)所有回歸結(jié)果進(jìn)行行業(yè)和年度群聚調(diào)整。

2.2" 變量定義與測(cè)度

2.2.1" 數(shù)字化轉(zhuǎn)型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）為自變量。本文數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)測(cè)度原理上與經(jīng)典文獻(xiàn)保持一致［1，6，17-19］，但在具體方法和操作步驟上有一定區(qū)別，對(duì)相關(guān)學(xué)者指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)和完善，使其更具有優(yōu)越性和客觀性。之前學(xué)者利用“關(guān)鍵詞搜索+人工評(píng)分法”［6，19］或利用Python技術(shù)抓取上市公司年報(bào)中的關(guān)鍵詞［1，17-18］，這種文本分析方法容易忽略關(guān)鍵詞集在年度財(cái)務(wù)報(bào)告中的多重表達(dá)。因此，本文在統(tǒng)計(jì)年報(bào)關(guān)鍵詞表述信息的基礎(chǔ)上，采用基于文本分析法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的Word2Vec技術(shù)方法［26-27］，根據(jù)詞匯上下文內(nèi)容和文本語(yǔ)言環(huán)境，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型種子詞集進(jìn)行擴(kuò)充，以避免人工判斷的主觀性，并且該方法已在文本分析領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［28-29］。

2.2.2" 企業(yè)生命周期

參考Dickinson［7］根據(jù)企業(yè)籌資、投資和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量符號(hào)對(duì)企業(yè)生命周期階段進(jìn)行劃分的方法，將企業(yè)生命周期劃分為5個(gè)階段，呈現(xiàn)每個(gè)階段的現(xiàn)金流特征。值得注意的是，本文初始樣本為上市公司，幾乎都經(jīng)歷了初創(chuàng)期，因此參照國(guó)內(nèi)學(xué)者做法［30］，將企業(yè)生命周期處于初創(chuàng)期和成長(zhǎng)期的上市公司歸并為成長(zhǎng)期。對(duì)企業(yè)生命周期處于動(dòng)蕩期的上市公司進(jìn)行二次劃分和整合，將企業(yè)特征趨于成熟期的上市公司劃入成熟期階段，將企業(yè)特征處于衰退期的上市公司劃入衰退期階段，最終設(shè)置成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期3個(gè)階段。

2.2.3" 競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略

本研究采用文本分析法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略進(jìn)行度量。借鑒相關(guān)學(xué)者研究成果［31］，采用公司當(dāng)年差異化戰(zhàn)略詞頻占比（DIFF）與成本領(lǐng)先詞頻占比（COST）的比值表征上市公司的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略偏好（STRATEGY），該指標(biāo)的有效性（內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和效標(biāo)效度）已通過相關(guān)學(xué)者驗(yàn)證［31］。

2.2.4" 價(jià)值創(chuàng)造

價(jià)值創(chuàng)造是指提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平和資本創(chuàng)值能力，關(guān)鍵在于測(cè)度公司價(jià)值是否得到提升。經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）符合企業(yè)創(chuàng)值能力考核指標(biāo)，可衡量企業(yè)在某段時(shí)期的價(jià)值增值能力。EVA方法以傳統(tǒng)會(huì)計(jì)利潤(rùn)指標(biāo)為基礎(chǔ)，更具有優(yōu)越性，用調(diào)整后的經(jīng)營(yíng)凈利潤(rùn)減去取得這些利潤(rùn)所需資本成本得到經(jīng)濟(jì)增加值。EVA計(jì)算公式如下：

EVA=NOPAT－TC×WACC（1）

其中，NOPAT代表稅后凈營(yíng)業(yè)利潤(rùn)；TC代表平均資本占用，反映企業(yè)持續(xù)投入的各種債務(wù)資本和股權(quán)資本；WACC代表加權(quán)平均資本成本。該模型表明，若計(jì)算的EVA值大于零，說明管理層為公司創(chuàng)造了價(jià)值；若計(jì)算的EVA小于零，則說明管理層損毀了公司價(jià)值，此時(shí)若計(jì)算的公司利潤(rùn)大于零，本質(zhì)上對(duì)公司來說仍是一種損失。相對(duì)而言，EVA旨在使經(jīng)理人員賺取超過資本成本的報(bào)酬，促使股東財(cái)富最大化，對(duì)比傳統(tǒng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)如資產(chǎn)收益率或凈資產(chǎn)收益率，使用EVA更具有說服力，是反映企業(yè)價(jià)值最科學(xué)、最有效的指標(biāo)［32］。因此，本文選取經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）作為測(cè)評(píng)公司價(jià)值創(chuàng)造能力的重要指標(biāo)，為排除資產(chǎn)規(guī)模或總投資額的影響，本文使用經(jīng)濟(jì)增加值與總資產(chǎn)的比值表征（總資產(chǎn)EVA率，用EVATA表示）。

2.2.5" 控制變量

為避免其它公司層面變量對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生的不良影響，本文設(shè)置如下控制變量：①公司財(cái)務(wù)特征變量：公司規(guī)模（SIZE）、公司成長(zhǎng)性（GROWTH）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEVER）、公司產(chǎn)權(quán)（SOE）；②公司治理變量：CEO和董事長(zhǎng)是否兩職合一（DUAL）、高管持股比例（MANAGE）、股權(quán)集中度（CONCEN）、董事會(huì)規(guī)模（BOARD）、獨(dú)立董事占比（INDEP）。

2.3" 模型設(shè)定

為驗(yàn)證假設(shè)H1和H2，本文構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系回歸模型，如公式（2）所示。

EVATAi，t=α0+α1DTi，t+α2SIZEi，t+α3GROWTHi，t+ α4LEVERi，t+α5SOEi，t+α6DUALi，t+α7MANAGEi，t+α8CONCENi，t+α9BOARDi，t+α10INDEPi，t+α11Firmi+α12Yeart+εi，t（2）

模型（2）中，下標(biāo)i代表企業(yè)，下標(biāo)t代表年份。模型（2）采用普通最小二乘回歸方法并加入公司固定效應(yīng)（Firm），用以控制不隨時(shí)間變化且難以被觀測(cè)的企業(yè)特征對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響；另外，同樣加入年度固定效應(yīng)（Year），用以控制時(shí)間變化對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響。其中，假設(shè)H1采用的回歸樣本為處于成長(zhǎng)期的企業(yè)，假設(shè)H2采用的回歸樣本為處于成熟期的企業(yè)。

為驗(yàn)證假設(shè)H3和H4，首先將回歸樣本設(shè)定為處于成長(zhǎng)期的企業(yè)，接著構(gòu)建多元回歸模型，實(shí)證檢驗(yàn)對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否通過差異化戰(zhàn)略影響企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。本文以競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略偏好（STRATEGY）為中介變量，利用溫忠麟等［33］構(gòu)建的中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟對(duì)上述影響路徑進(jìn)行探究，具體模型構(gòu)建如下：

EVATAi，t=α0+α1DTi，t+λControlsi，t+εi，t（3）

STRATEGYi，t=β0+β1DTi，t+λControlsi，t+εi，t（4）

EVATAi，t=γ0+γ1STRATEGYi，t+γ2DTi，t+λControlsi，t+εi，t（5）

在模型（3）—模型（5）中，下標(biāo)i代表上市公司，下標(biāo)t代表年份，Contorlsit為一系列控制變量。值得注意的是，在中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟中，模型（3）與模型（2）相同，模型（4）為假設(shè)H3的回歸模型，即對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于形成差異化戰(zhàn)略。此外，模型（3）—模型（5）同樣采用普通最小二乘回歸方法，并加入公司固定效應(yīng)（Firm）和年度固定效應(yīng)（Year）。

對(duì)照溫忠麟等［33］的做法，根據(jù)如下步驟依次進(jìn)行檢驗(yàn)。在模型（3）中α1顯著的基礎(chǔ)上，探究中介效應(yīng)的顯著性。估計(jì)模型（4）和模型（5），如果β1回歸系數(shù)顯著為正且γ1回歸系數(shù)顯著為正，則表明中介效應(yīng)顯著。在此基礎(chǔ)上，若回歸系數(shù)γ2顯著為正或不再顯著，則表明差異化戰(zhàn)略發(fā)揮完全或部分中介作用。

3" 實(shí)證結(jié)果分析

3.1" 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1展示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從中可見，價(jià)值創(chuàng)造的均值和中位數(shù)分別為0.005和0.003，兩者差異較小，說明樣本呈現(xiàn)正態(tài)分布。此外，價(jià)值創(chuàng)造的標(biāo)準(zhǔn)差為0.060，明顯大于變量均值和中位數(shù)，說明不同企業(yè)之間價(jià)值創(chuàng)造能力差距較大。解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型樣本均值為0.145，說明我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于初始階段；數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中位數(shù)為0.077，標(biāo)準(zhǔn)差為0.171，最小值為0.004，最大值為0.931，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差別較大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)有充分的變異性。競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略指標(biāo)存在如下特征：成本領(lǐng)先戰(zhàn)略詞頻占比均值為0.448，差異化戰(zhàn)略詞頻占比均值為0.350，前者略高于后者，表明我國(guó)上市公司對(duì)成本控制的關(guān)注略高；此外，差異化戰(zhàn)略詞頻占比標(biāo)準(zhǔn)差為0.189，大于成本領(lǐng)先戰(zhàn)略詞頻占比的標(biāo)注差（0.141），說明實(shí)施差異化戰(zhàn)略的企業(yè)之間存在較強(qiáng)的異質(zhì)性，這符合實(shí)施差異化戰(zhàn)略的企業(yè)注重“標(biāo)新立異”的特征，控制變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與現(xiàn)有研究基本保持一致。

3.2" 多元回歸分析

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)生命周期與價(jià)值創(chuàng)造。表2列示了假設(shè)H1和H2的回歸結(jié)果，其中列（1）和列（2）為全樣本回歸結(jié)果，列（3）為處于成長(zhǎng)期企業(yè)的回歸結(jié)果，列（4）為處于成熟期企業(yè)的回歸結(jié)果。第（1）列結(jié)果顯示，在控制公司固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)以及公司規(guī)模、公司成長(zhǎng)性等一系列控制變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。第（2）—第（4）列模型在第（1）列的基礎(chǔ)上，控制上一年度價(jià)值創(chuàng)造（L.EVATA）。第（2）列全樣本回歸結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)增加值變動(dòng)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說明上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。列（3）為企業(yè)處于成長(zhǎng)期階段的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在1%水平上顯著為正，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。這表明，對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力越強(qiáng)；列（4）為企業(yè)處于成熟期階段的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)不顯著，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。這表明，對(duì)處于成熟期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響不顯著。

（2）生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系。表3為生命周期處于成長(zhǎng)期企業(yè)的回歸結(jié)果，可見上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過差異化戰(zhàn)略這一中介變量促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造主要集中在成長(zhǎng)期階段。具體表現(xiàn)為：第一，第（1）列是對(duì)模型（3）的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的回歸系數(shù)顯著為正，即按中介效應(yīng)立論。第二，第（2）列是對(duì)模型（4）的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)差異化戰(zhàn)略的回歸系數(shù)顯著為正，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。這表明，對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于形成差異化戰(zhàn)略；第（3）列是對(duì)模型（5）的回歸結(jié)果，差異化戰(zhàn)略對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的回歸系數(shù)顯著大于0。第三，第（3）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的系數(shù)顯著大于0，且第（3）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)低于第（1）列，說明差異化戰(zhàn)略是一個(gè)重要的中介變量，在控制差異化戰(zhàn)略之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響減弱，因此存在部分中介效應(yīng)。這說明，對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，差異化戰(zhàn)略是數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的部分中介因子，假設(shè)H4得到驗(yàn)證。

4" 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證假設(shè)H1和H2研究結(jié)論的可靠性，本文開展一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)，主要包括工具變量法和價(jià)值創(chuàng)造替代變量等方法。

（1）工具變量法。本研究可能含有被解釋變量與解釋變量互為因果的內(nèi)生性問題，因此采用工具變量方法降低內(nèi)生性問題。參照國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者的做法［6，18-19］，根據(jù)第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)公布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告2019》，其列示了中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份數(shù)字化技術(shù)發(fā)展水平名次，名次越靠前說明數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越完善，因此本文使用城市數(shù)字化發(fā)展水平作為兩階段最小二乘法（2SLS）回歸中的第一個(gè)工具變量。工具變量為City10，代表城市數(shù)字化發(fā)展程度，City10值為1說明企業(yè)位于數(shù)字化發(fā)展指數(shù)最高的10個(gè)城市，包括杭州、深圳、廣州、珠海、廈門、南京、上海、北京、武漢和蘇州，其它取值為0?？傊鞘袛?shù)字化發(fā)展水平會(huì)影響上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但不會(huì)直接影響企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造，工具變量實(shí)證結(jié)果如表4所示。在第一階段，列（1）中工具變量城市數(shù)字化發(fā)展水平的回歸系數(shù)顯著為正，說明城市數(shù)字化水平能夠促進(jìn)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型，符合工具變量相關(guān)性檢驗(yàn)。在第二階段，本文采用從第一階段測(cè)得的數(shù)字化轉(zhuǎn)型預(yù)測(cè)值（Prediction-DT）代替數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，檢驗(yàn)其對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響。結(jié)果顯示，列（2）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型預(yù)測(cè)值系數(shù)依然顯著為正，表明該結(jié)論不受內(nèi)生性影響。列（3）為企業(yè)處于成長(zhǎng)期階段的回歸結(jié)果，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)顯著為正，假設(shè)H1再次得到驗(yàn)證；列（4）為企業(yè)處于成熟期階段的回歸結(jié)果，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)不顯著，假設(shè)H2再次得到驗(yàn)證。

（2）價(jià)值創(chuàng)造替代變量。為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對(duì)被解釋變量?jī)r(jià)值創(chuàng)造進(jìn)行多維度測(cè)量。其中，價(jià)值創(chuàng)造采用投入資本回報(bào)率（稅后凈營(yíng)業(yè)利潤(rùn)與總投資額的比值，用ROIC表示）作為替代變量，回歸結(jié)果如表5所示。其中，第（1）列為全樣本回歸，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)依然顯著為正。列（2）為企業(yè)處于成長(zhǎng)期階段的回歸結(jié)果，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)顯著為正，假設(shè)H1再次得到驗(yàn)證；列（3）為企業(yè)處于成熟期階段的回歸結(jié)果，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)不再顯著，假設(shè)H2再次得到驗(yàn)證。

為驗(yàn)證假設(shè)H3和H4研究結(jié)論的可靠性，本文主要采用差異化戰(zhàn)略替代變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)相關(guān)學(xué)者研究［6，31］，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)可用銷售毛利率（GPM）衡量企業(yè)差異化戰(zhàn)略。因此，本文采用差異化戰(zhàn)略的替代變量檢驗(yàn)差異化戰(zhàn)略是否為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的中介變量。表6為生命周期處于成長(zhǎng)期企業(yè)的回歸結(jié)果，顯示上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過差異化戰(zhàn)略這一中介變量促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造，該效應(yīng)集中在成長(zhǎng)期。第（1）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的系數(shù)顯著為正，即中介效應(yīng)成立；第（2）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)銷售毛利率的回歸系數(shù)顯著為正，假設(shè)H3得到進(jìn)一步檢驗(yàn)；第（3）列銷售毛利率對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的回歸系數(shù)顯著為正，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的回歸系數(shù)顯著為正。這說明，即使采用差異化戰(zhàn)略的替代變量（銷售毛利率），研究結(jié)論仍與假設(shè)H3和H4保持一致。

5" 進(jìn)一步分析

5.1" 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)規(guī)模與價(jià)值創(chuàng)造

一般來說，上市公司從成長(zhǎng)期到成熟期企業(yè)規(guī)模會(huì)越來越大。上述分析指出對(duì)處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的正向影響更顯著；對(duì)處于成熟期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響不顯著?？梢?，上市公司從成長(zhǎng)期到成熟期，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響逐漸由正向顯著變?yōu)椴伙@著，而在這期間，上市公司規(guī)模逐漸擴(kuò)大，是否意味著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大會(huì)削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的正向影響。為此，本文構(gòu)建如下模型檢驗(yàn)企業(yè)規(guī)模對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，用數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)規(guī)模的交互項(xiàng)系數(shù)表征。

EVATAi，t=α0+α1DTi，t+α2DTi，tSIZEi，t+λControlsi，t+εi，t（5）

實(shí)證結(jié)果如表7第（1）列所示，可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)規(guī)模交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響在規(guī)模較小的企業(yè)更顯著。

5.2" 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、時(shí)間趨勢(shì)與價(jià)值創(chuàng)造

上市公司從成長(zhǎng)期到成熟期表現(xiàn)為一種時(shí)間趨勢(shì)，上述分析指出上市公司從成長(zhǎng)期到成熟期，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響逐漸由正向顯著變?yōu)椴伙@著，意味著隨著時(shí)間推移，時(shí)間趨勢(shì)會(huì)削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的正向影響。為此，本文構(gòu)建如下模型檢驗(yàn)時(shí)間趨勢(shì)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，用數(shù)字化轉(zhuǎn)型與時(shí)間趨勢(shì)的交互項(xiàng)系數(shù)表征。

EVATAi，t=α0+α1DTi，t+α2DTi，tTIME+λControlsi，t+εi，t（7）

實(shí)證結(jié)果如表7第（2）列所示，可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與時(shí)間趨勢(shì)交互項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明隨著時(shí)間推移，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響越來越弱。

6" 結(jié)語(yǔ)

本文運(yùn)用基于Word2Vec的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從滬深A(yù)股2016—2022年年報(bào)中提取數(shù)字化轉(zhuǎn)型和競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造之間的關(guān)系，得出如下結(jié)論：

（1）對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力越強(qiáng)；對(duì)于處于成熟期的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響不顯著。

（2）對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于形成差異化戰(zhàn)略，并通過差異化戰(zhàn)略這一中介變量促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。

（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響在規(guī)模較小的企業(yè)更顯著；隨著時(shí)間推移，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響越來越弱。

6.1" 理論貢獻(xiàn)

（1）提出并驗(yàn)證企業(yè)生命周期對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的作用。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向經(jīng)濟(jì)后果研究中，雖然個(gè)別文獻(xiàn)探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的直接影響，但對(duì)其影響機(jī)理的分析較少，且多基于靜態(tài)視角。本文引入企業(yè)生命周期這一動(dòng)態(tài)視角，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造影響的動(dòng)態(tài)規(guī)律，厘清了企業(yè)生命周期對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的作用邊界。

（2）將生命周期理論和競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略理論同時(shí)納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系研究框架，建立生命周期視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造之間的理論模型，明晰數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響機(jī)理。研究結(jié)論揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響價(jià)值創(chuàng)造的路徑機(jī)制，為全面、客觀評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果提供了理論依據(jù)。

（3）提出并驗(yàn)證企業(yè)規(guī)模和時(shí)間趨勢(shì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造之間的調(diào)節(jié)作用，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系研究情境。

6.2nbsp; 實(shí)踐啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下啟示：

（1）培育數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為價(jià)值創(chuàng)造的一個(gè)重要影響因素，國(guó)家需要優(yōu)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平和質(zhì)量，促進(jìn)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字化技術(shù)與傳統(tǒng)企業(yè)深度融合，打造一個(gè)全新的生態(tài)系統(tǒng)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)企業(yè)培養(yǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型思維，推動(dòng)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。在這一過程中，需要注意數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的影響在不同階段的作用不同。只有采取相應(yīng)權(quán)變策略，考慮不同情景因素，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值基于企業(yè)生命周期視角下，才能增強(qiáng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力，使企業(yè)立于不敗之地。

（2）成長(zhǎng)期階段策略。各行業(yè)尤其是現(xiàn)代制造業(yè)應(yīng)推進(jìn)數(shù)字化技術(shù)與業(yè)務(wù)活動(dòng)有機(jī)融合，在成長(zhǎng)期階段充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型，借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘客戶習(xí)慣和潛在需求等信息，根據(jù)客戶特征和差異，開發(fā)不同產(chǎn)品吸引新老客戶；借助數(shù)字化平臺(tái)讓用戶隨時(shí)隨地表達(dá)自己的偏好和個(gè)性化需求，參與產(chǎn)品或服務(wù)研發(fā)、設(shè)計(jì)、策劃等環(huán)節(jié)，重視用戶的差異化需求，大幅提升企業(yè)在成長(zhǎng)期的價(jià)值創(chuàng)造能力，爭(zhēng)取以最大的市場(chǎng)份額進(jìn)入成熟期。

（3）成熟期階段策略。上市公司的戰(zhàn)略目標(biāo)從成長(zhǎng)期的差異化策略逐漸調(diào)整為成熟期的降低成本策略，導(dǎo)致成長(zhǎng)期階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)逐漸被眾多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手觀察、模仿甚至追趕，從而削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的正向影響。因此，企業(yè)在成熟期不能僅依賴數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)交易成本，還應(yīng)推動(dòng)企業(yè)實(shí)質(zhì)性研發(fā)和創(chuàng)新，助力企業(yè)形成更獨(dú)特且難以模仿的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而有效防止上市公司從成長(zhǎng)期到成熟期數(shù)字化過渡對(duì)價(jià)值創(chuàng)造正向影響逐漸削弱的不利局面。

6.3" 不足與展望

雖然本研究提出的假設(shè)得到驗(yàn)證，但受制于研究條件，仍然存在一些局限。首先，盡管本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析方法對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行度量，但未刻畫企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等流程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，未來應(yīng)完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的測(cè)量，從而深入理解其對(duì)企業(yè)決策、經(jīng)濟(jì)后果的影響。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響可能有多重路徑，而本研究只證實(shí)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系間起部分中介作用，未來應(yīng)采用其它變量探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的作用機(jī)制；另外，本研究從企業(yè)規(guī)模和時(shí)間趨勢(shì)視角出發(fā)探討兩者在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用，未來可從其它方面展開。最后，本研究選取的主要指標(biāo)均基于企業(yè)層面，未從宏觀層面進(jìn)行研究，比如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模、宏觀經(jīng)濟(jì)以及行業(yè)特征因素等，這也是未來可能的研究方向。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

［1］" 武常岐，張昆賢，周欣雨，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略選擇與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——基于機(jī)器學(xué)習(xí)與文本分析的證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2022，44（4）：5-22.

［2］" 賀正楚，潘為華，潘紅玉，等.制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率：制造過程與商業(yè)模式的異質(zhì)性分析［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2023，38（3）：162-177.

［3］" 呂可夫，于明洋，阮永平.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資源配置效率［J］.科研管理，2023，44（8）：11-20.

［4］" PEUKERT C， REIMERS I. Digitization， prediction， and market efficiency： evidence from book publishing deals［J］. Management Science，2022， 68（9）：6907-6924.

［5］" BENNER M J， WALDFOGEL J. Changing the channel： digitization and the rise of \"middle tail\" strategies［J］. Strategic Management Journal， 2023， 44（1）：264-287.

［6］" 楊德明，劉泳文.“互聯(lián)網(wǎng)+”為什么加出了業(yè)績(jī)［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018，36（5）：80-98.

［7］" DICKINSON V. Cash flow patterns as a proxy for firm life cycle［J］. The Accounting Review， 2011， 86（6）：1969-1994.

［8］" BENITEZ J， ARENAS A， CASTILLO A， et al. Impact of digital leadership capability on innovation performance： the role of platform digitization capability［J］. Information amp; Management， 2022， 59（2）：1-17.

［9］" MCINTYRE D P，SRINIVASAN A.Networks， platforms， and strategy： emerging views and next steps ［J］. Strategic Management Journal， 2017， 38（1）：141-160.

［10］" SANDBERG J， HOLMSTROM J， LYYTINEN K. Digitization and phase transitions in platform organizing logics： evidence from the process automation industry［J］. MIS Quarterly， 2020， 44（1）：129-153.

［11］" BANALIEVA E R， DHANARAJ C. Internalization theory for the digital economy［J］. Journal of International Business Studies， 2019， 50（8）： 1372-1387.

［12］" LI J， CHEN L， YI J， et al. Ecosystem-specific advantages in international digital commerce［J］. Journal of International Business Studies， 2019， 50（9）：1448-1463.

［13］" BELK R. Sharing［J］. Journal of Consumer Research， 2010， 36（5）：715-734.

［14］" VIAL G. Understanding digital transformation： a review and a research agenda［J］. The Journal of Strategic Information Systems， 2019， 28（2）：118-144.

［15］" 李雷，楊水利，陳娜.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)投資效率的影響研究［J］.軟科學(xué)，2022，36（11）：23-29.

［16］" 李榮，王瑜，陸正飛.互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式影響上市公司盈余質(zhì)量嗎——來自中國(guó)證券市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.會(huì)計(jì)研究，2020，41（10）：66-81.

［17］" 楊德明，陸明.互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式會(huì)影響上市公司審計(jì)費(fèi)用么［J］.審計(jì)研究，2017，33（6）：84-90.

［18］" 趙璨，曹偉，姚振曄，等.“互聯(lián)網(wǎng)+”有利于降低企業(yè)成本粘性嗎［J］.財(cái)經(jīng)研究，2020，46（4）：33-47.

［19］" 朱秀梅，林曉玥.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型價(jià)值鏈重塑機(jī)制——來自華為集團(tuán)與美的集團(tuán)的縱向案例研究［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2023，40（17）：13-24.

［20］" NADKARNI S， PRGL R. Digital transformation： a review， synthesis and opportunities for future research［J］. Management Review Quarterly， 2021， 71（2）：233-341.

［21］" SUSSAN F， ACS Z J. The digital entrepreneurial ecosystem［J］. Small Business Economics， 2017， 49（1）：55-73.

［22］" BRYNJOLFSSON E， HU Y J， SMITH M D. Consumer surplus in the digital economy： estimating the value of increased product variety at online booksellers［J］. Management Science， 2003， 49（11）：1580-1596.

［23］" PORTER M E. Competitive strategy［M］. New York： The Free Press， 1980.

［24］" HELFAT C E， RAUBITSCHEK R S. Dynamic and integrative capabilities for profiting from innovation in digital plat form-based ecosystems［J］. Research Policy， 2018， 47（8）：1391-1399.

［25］" TAMBE P. Big data investment， skills， and firm value［J］. Management Science， 2014， 60（6）：1452-1469.

［26］" SIANO F， WYSOCKI P. Transfer learning and textual analysis of accounting disclosures： applying big data methods to small（er） datasets［J］. Accounting Horizons， 2021， 35（3）：217-244.

［27］" GEERTSEMA P， LU H. Relative valuation with machine learning［J］. Journal of Accounting Research， 2023， 61：329-376.

［28］" 胡楠，薛付婧，王昊楠.管理者短視主義影響企業(yè)長(zhǎng)期投資嗎——基于文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)［J］.管理世界，2021，37（5）：139-156，11，19-21.

［29］" 仝自強(qiáng)，李鵬翔，楊磊，等.商業(yè)模式創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新匹配性對(duì)后發(fā)企業(yè)績(jī)效的影響——來自年報(bào)文本分析的實(shí)證研究［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2022，39（11）：84-93.

［30］" 謝佩洪，汪春霞.管理層權(quán)力、企業(yè)生命周期與投資效率——基于中國(guó)制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.南開管理評(píng)論，2017，20（1）：57-66.

［31］" 胡楠，王昊楠，邱芳娟.CEO超額薪酬與競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的匹配研究［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2021，43（10）：62-82.

［32］" 池國(guó)華，鄒威.基于EVA的價(jià)值管理會(huì)計(jì)整合框架——一種系統(tǒng)性與針對(duì)性視角的探索［J］.會(huì)計(jì)研究，2015，36（12）：38-44，96.

［33］" 溫忠麟，張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用［J］.心理學(xué)報(bào)，2004，49（5）：614-620.

（責(zé)任編輯：王敬敏）

Digital Transformation， Competitive Strategy and Value Creation：A Test Based on Enterprise Life Cycle Theory

Tong Ziqiang1， Li Buxi1， Yang Lei2

（1.School of Economics and Management， Shanxi University， Taiyuan 030006， China;2.School of Economics and Management， Chang′an University， Xi′an 710064， China）

Abstract：With the deep integration of modern information technology into the real economy， digital transformation enables the transformation and upgrading of traditional industries， expedites the birth of new industries， new forms and new models， and promotes enterprise value creation. However， the research on its impact mechanism is insufficient， and from a static perspective， the existing research has not yet explored the role of enterprise life cycle theory in the relationship between digital transformation and value creation， while the resources owned by enterprises at different stages， including the organizational structure， the external environment and the strategic measures are quite different， which may lead to different impacts of digital transformation on enterprise value creation at different stages. Therefore， the introduction of the dynamic perspective of enterprise life cycle in this paper can better reveal the dynamic law of the impact of digital transformation on value creation， and help enterprises adopt appropriate contingency strategies to implement digital transformation.

To this end， this study focuses on the impact of enterprise life cycle on the relationship between digital transformation and value creation， integrates the theory of life cycle and the theory of competitive strategy into the research framework of the relationship between digital transformation and value creation， and establishes a theoretical model among digital transformation， competitive strategy and value creation from the perspective of life cycle. Specifically， it first uses the machine learning method based on Word2Vec to build digital transformation and competitive strategy indicators， forming unbalanced panel data between 2016 and 2022 for A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen; then， it empirically tests the relationship among digital transformation， competitive strategy and value creation from the perspective of life cycle.

In the first part， the study verifies the role of enterprise life cycle in the relationship between digital transformation and value creation. It is found that the positive and significant impact of digital transformation of listed companies on enterprise value creation is mainly concentrated in growing enterprises， but not in mature enterprises. The findings expand the research on the impact of digital transformation of traditional industries on corporate value creation， reveal the boundary of enterprise life cycle in the relationship between digital transformation and value creation， and provide a way to further explore the process of digital transformation affecting value creation in the future. In the second part， by integrating life cycle theory and competitive strategy theory into the research framework of the relationship between digital transformation and value creation， the study establishes a theoretical model about digital transformation， competitive strategy and value creation from the perspective of life cycle， and clarifies the impact mechanism of digital transformation on value creation. It is confirmed that the digital transformation of enterprises is conducive to the formation of differentiation strategy， and value creation is enhanced through the mediating variable of differentiation strategy， which is mainly aimed at enterprises in the growth period of their life cycle. In the third part， this study proposes and verifies the moderating role of enterprise scale and time trends between digital transformation and value creation. The impact of enterprise digital transformation on value creation is found to be stronger in smaller enterprises; as time goes by， the impact of enterprise digital transformation on value creation becomes weaker and weaker.

In summary， this study reveals the boundary of enterprise life cycle in the relationship between digital transformation and value creation， opens the black box of the relationship between digital transformation and value creation， and provides theoretical and empirical evidence for a comprehensive and objective evaluation of the effect of digital transformation. In the development of digital technology in China， traditional enterprises are expected to focus on making full use of digital transformation to achieve differentiated leadership and value creation in the growth stage and strive to enter the mature stage with the largest market share. In the mature stage， it is difficult for enterprises to gain competitive advantages only by relying on the role of digital transformation in reducing costs and improving efficiency， and they should also promote substantive Ramp;D and innovation in enterprises to effectively avoid the possibility that the positive impact of digital transformation on value creation may gradually weaken from the growth stage to the mature stage.

Key Words：Digital Transformation; Competitive Strategy; Value Creation; Life Cycle; Text Analysis