基金項目:山西省統(tǒng)計科學研究項目“金融危機救助的貨幣政策溢出效應(yīng)與國際協(xié)調(diào)研究”(項目編號:2023LY021)
摘 要:隨著數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的必由之路。本文基于2009—2022年A股上市公司的數(shù)據(jù),對數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進行分析,并從信息的傳遞效應(yīng)和資源效應(yīng)視角識別了中介作用機制。實證結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率,特別在東部地區(qū)、數(shù)字經(jīng)濟一線城市和技術(shù)、勞動密集型企業(yè)中,這一提升作用更為明顯;機制研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過發(fā)揮信息的傳遞效應(yīng)和資源效應(yīng)促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。關(guān)鍵詞:數(shù)字化轉(zhuǎn)型;全要素生產(chǎn)率;信息透明度
一、引言
隨著市場競爭的日益激烈,企業(yè)競爭力正逐漸從量的擴張轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)的提升。在這一過程中,提高全要素生產(chǎn)率成為關(guān)鍵所在。在數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的今天,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不可避免,但諸多企業(yè)出于對成本效益等因素的考量,一再延緩數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。故深入探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率以及其傳導(dǎo)機制,對于企業(yè)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展有重要意義。
二、理論分析與研究假設(shè)
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過搭建智能平臺、云計算等,將企業(yè)各個部門的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來,企業(yè)的信息得以共享,各部門的協(xié)作更加流暢,信息得以在企業(yè)內(nèi)部共享。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)打破信息孤島,提升資源配置效率,從而提高企業(yè)各個要素的綜合生產(chǎn)率。同時,數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能推動新產(chǎn)品、新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用,進一步提升全要素生產(chǎn)率。
根據(jù)上述分析,本文提出假設(shè)H1:
H1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高全要素生產(chǎn)率。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型使信息獲取成本變低,信息得以最大程度上的共享,獲取信息資源的便利性提高。這有助于各部門更加全面地了解彼此的工作進展、資源需求和業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),從而提高生產(chǎn)效率,進而提高全要素生產(chǎn)率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了企業(yè)與外部環(huán)境的信息交流,企業(yè)可以更好地把握市場動態(tài)、客戶需求和競爭態(tài)勢,從而更及時、精準地做出市場反應(yīng)。這有助于企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會、開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù),進一步提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)更加精準地把握市場需求和當前技術(shù)前沿,從而提高研發(fā)活動的有效性。研發(fā)能力決定著企業(yè)的未來發(fā)展,關(guān)乎企業(yè)能否找到下一個發(fā)展著力點。數(shù)字化轉(zhuǎn)型打破了人為獲取知識的局限性,是企業(yè)提高創(chuàng)新能力的助推器。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)各部門的信息交換成本變低,研發(fā)效率提升,推動企業(yè)最大限度地利用已有的人財物創(chuàng)造更多的經(jīng)濟價值,進而提高全要素生產(chǎn)率。
根據(jù)上述分析,本文提出假設(shè)H2和H3:
H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過信息傳遞效應(yīng)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。
H3:數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過信息資源效應(yīng)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率
三、研究設(shè)計
1.樣本選取
本文選取A股上市公司2009—2022年數(shù)據(jù),剔出主要變量缺失、金融行業(yè)、ST的樣本,并進行1%的縮尾處理,最終篩選出24628個有效樣本。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。
2.變量設(shè)定
(1) 解釋變量與被解釋變量
參考張永坤等(2021)的做法,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度通過財務(wù)報表附注披露的年末無形資產(chǎn)明細項中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無形資產(chǎn)總額的比例來衡量。將FE法計量得到的全要素生產(chǎn)率結(jié)果作為標準。
(2) 中介變量
參考劉艷霞等(2023)的做法,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息傳遞效應(yīng)采用當年分析師跟蹤人數(shù)加1的自然對數(shù)(analyst)來度量,信息資源效應(yīng)采用當期年報中研發(fā)費用金額加1后的自然對數(shù)(research)來度量。
(3) 控制變量
參考以往文獻,本文選取以下控制變量:企業(yè)規(guī)模(Size)、董事會規(guī)模(Board)、企業(yè)年齡(Age)、資產(chǎn)負債率(Level)、公司業(yè)績(ROA)、現(xiàn)金流比率(Cashflow)、第一大股東持股比例(Top1)、成長性(Growth)、獨立董事比例(Indep)。
3.模型建立
為了驗證假設(shè)H1,本文構(gòu)建以下基準回歸模型:
TFPi,t=α0+α1Digitali,t+α2Controli,t+∑Year+∑Industry+εi,t(1)
其中,被解釋變量TFP為全要素生產(chǎn)率,解釋變量Digital為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,Control為控制變量,ε是隨機擾動項,同時,本文控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng)。
借鑒溫忠麟等的中介效應(yīng)檢驗研究方法,在模型(1) 的基礎(chǔ)上,構(gòu)建模型(2) 和模型(3) 進行檢驗。
Mediatingi,t=β0+β1Digitali,t+β2Controli,t+∑Year+
∑Industry+εi,t(2)
TFPi,t=α0+α1Digitali,t+α2Mediatingi,t+α3Controli,t+
∑Year+∑Industry+εi,t(3)
其中,Mediating為中介變量相關(guān)指標。
四、實證分析
1.多元回歸分析
表1的列(1) 展示了基準回歸結(jié)果,控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng)后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)為0.1025且在1%水平上顯著為正,說明兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率,初步驗證了假設(shè)H1。
2.作用機制檢驗
在模型(1) 的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建模型(2) 和模型(3) 來檢驗信息在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率之間所起到的中介作用,實證結(jié)果如表1的列(2) 到列(5) 所示。列(2) 中數(shù)字化轉(zhuǎn)型與分析師關(guān)注度的相關(guān)系數(shù)在1%的水平上顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高信息透明度進而獲得更多的外部關(guān)注。列(3) 加入中介變量后,TFP與數(shù)字化轉(zhuǎn)型及關(guān)注度的系數(shù)都在1%的水平上顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過吸引更多的外部關(guān)注,以此來發(fā)揮信息傳遞效應(yīng),進而提高TFP,假設(shè)H2得到驗證。列(4) 中數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)費用的系數(shù)在5%的水平上顯著,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促使企業(yè)加大研發(fā)投入。列(5) 加入中介變量后,TFP與數(shù)字化轉(zhuǎn)型及研發(fā)投入的系數(shù)都在1%的水平上顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進企業(yè)研發(fā)投入的增加,發(fā)揮信息的資源效應(yīng),進而提高TFP,假設(shè)H3得到驗證。
3.穩(wěn)健性檢驗
(1) 替換被解釋變量
采用OLS法、IP法、GMM法對全要素生產(chǎn)率進行重新估算,進行主回歸分析,估計結(jié)果如表2的列(1) 至列(3) 所示。從結(jié)果上來看,各解釋變量的系數(shù)符號為正,且均通過了顯著性檢驗,與基準回歸結(jié)果一致,說明基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。
(2) PSM檢驗
為進一步解決內(nèi)生性問題,本文利用傾向得分匹配法重新對樣本進行回歸。具體地,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平參差不齊,以年度行業(yè)均值劃分控制組和實驗組,逐一進行均值差異化檢驗。結(jié)果如表2的列(4) 所示,假設(shè)H1得到進一步驗證。
(3) 解釋變量滯后一期
變量之間的影響可能存在滯后性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能不是立即見效,而是在一段時間后顯現(xiàn)。為了檢驗這種效應(yīng),本文將解釋變量滯后一期回歸,結(jié)果如表2列(5) 所示,滯后一期的Digital對TFP有顯著的正向影響。這表明,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅會對當期的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,而且此種影響還會延續(xù)到下一期。
五、異質(zhì)性分析
1.地區(qū)異質(zhì)性
政府政策、創(chuàng)新氛圍和制度體制等因素會對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生不利影響。相較于我國中西部地區(qū),東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,配套資源較為齊全,營商環(huán)境較好。本文將樣本企業(yè)所在地分為中西部與東部兩個組別進行回歸分析,來檢驗地區(qū)異質(zhì)性,結(jié)果如表3所示。從中可以看出,相較于中西部地區(qū),數(shù)字化轉(zhuǎn)型在東部地區(qū)更能發(fā)揮對全要素生產(chǎn)率的提升作用。
2.城市類型異質(zhì)性
信息基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石,不僅關(guān)系到企業(yè)能否順利實現(xiàn)技術(shù)革新,更會影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率的提升效果。中國信息通信研究院政策與經(jīng)濟研究所、中央廣播電視總臺上??傉景l(fā)布的《中國城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告(2021年)》依據(jù)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況將全國城市分為綜合引領(lǐng)型、特色開創(chuàng)型、其他城市。本文以企業(yè)所在城市是否為綜合引領(lǐng)型或特色開創(chuàng)型城市為依據(jù),將樣本劃分為兩組:數(shù)字經(jīng)濟一線城市和其他城市,檢驗在不同城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率的提升作用,結(jié)果如表3所示。可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市才能發(fā)揮其提升作用。
3.企業(yè)類型異質(zhì)性
本文將企業(yè)分為勞動密集型、技術(shù)密集型、資產(chǎn)密集型三大類,進行分組回歸,結(jié)果如表3所示,可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在資產(chǎn)密集型企業(yè)對全要素生產(chǎn)率幾乎無任何影響。原因可能是資產(chǎn)密集型企業(yè)通常擁有大量的固定資產(chǎn),如設(shè)備、廠房等,這些資產(chǎn)在企業(yè)的運營中占據(jù)重要地位,數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖然可以提高運營效率和管理水平,但對固定資產(chǎn)的利用率和產(chǎn)出效率的影響可能相對有限。相比之下,技術(shù)密集型和勞動密集型企業(yè)更多依賴技術(shù)和人力資源,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更加直接地提升這些要素的生產(chǎn)效率,從而對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。
六、結(jié)語
隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵途徑。本文基于信息的雙重識別效應(yīng),探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率,通過信息的傳遞效應(yīng)和資源效應(yīng)實現(xiàn),并且通過了穩(wěn)健性檢驗。進一步異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),在東部企業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟一線城市、技術(shù)與勞動密集型企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對全要素生產(chǎn)率的影響更顯著?;谘芯拷Y(jié)論,本文提出如下建議:企業(yè)應(yīng)加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度,特別是東部、一線城市及技術(shù)與勞動密集型企業(yè),應(yīng)充分利用信息技術(shù)優(yōu)勢,提升信息處理和利用能力。同時,政府應(yīng)出臺相關(guān)政策,支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提高市場資源配置效率,推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。
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