摘 要：數(shù)智化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，推動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，也是加快新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要抓手。以2015—2022年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司為研究樣本，實(shí)證分析數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及機(jī)制。結(jié)果表明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升；機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高資源配置效率和創(chuàng)新能力促進(jìn)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升；融資約束負(fù)向調(diào)節(jié)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性則正向調(diào)節(jié)兩者關(guān)系；異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用在大型企業(yè)、國(guó)有企業(yè)以及中部和東部地區(qū)企業(yè)中更顯著。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型情境下全要素生產(chǎn)率提高能夠促進(jìn)制造企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力提升。結(jié)論可為制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并為推動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，加快新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供政策啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)智化轉(zhuǎn)型；制造企業(yè)；全要素生產(chǎn)率；新質(zhì)生產(chǎn)力；資源配置效率

DOI：10.6049/kjjbydc.2024080117 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)：F273 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2025）07-0091-12

0 引言

制造業(yè)是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基。作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心組成部分，制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)至關(guān)重要。中國(guó)制造業(yè)在規(guī)模和增加值上連續(xù)多年處于世界領(lǐng)先地位，但在技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展質(zhì)量方面存在結(jié)構(gòu)性短板。因此，中國(guó)制造業(yè)迫切需要加快轉(zhuǎn)型升級(jí)，在日益激烈的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力。新質(zhì)生產(chǎn)力以數(shù)字化、智能化新技術(shù)為支撐，以綠色低碳產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等為載體，其核心標(biāo)志是全要素生產(chǎn)率大幅提升。全要素生產(chǎn)率提升既體現(xiàn)科技進(jìn)步，又反映整體生產(chǎn)水平提高與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。提升制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率是加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力的必由之路，也是新時(shí)代下推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇^[1]。

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出，“以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，以數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式”。發(fā)揮數(shù)據(jù)要素賦能作用，持續(xù)釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值，激活數(shù)據(jù)要素潛能，可促進(jìn)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升^[2]。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)深度融合發(fā)展，以數(shù)字化、智能化為代表的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)為制造企業(yè)科技進(jìn)步和創(chuàng)新發(fā)展提供新的動(dòng)力源泉，成為助推企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的核心引擎^[3]。因此，如何抓住數(shù)智化時(shí)代契機(jī)并賦能制造企業(yè)全面重塑和轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)而推動(dòng)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，成為學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界關(guān)注熱點(diǎn)。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)引入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)重塑生產(chǎn)過(guò)程。數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)的應(yīng)用，更是提升制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵。首先，資源配置效率直接影響企業(yè)生產(chǎn)要素優(yōu)化使用，高效資源配置能夠最大化產(chǎn)出并減少浪費(fèi)，進(jìn)而推動(dòng)生產(chǎn)力提升^[4]。創(chuàng)新不僅可以提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，還能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升^[5]。數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和智能化管理優(yōu)化資源配置方式，進(jìn)而提升全要素生產(chǎn)率。其次，數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)引入先進(jìn)技術(shù)和創(chuàng)新管理模式促進(jìn)企業(yè)在產(chǎn)品、流程及服務(wù)上的創(chuàng)新，進(jìn)而降低成本并提高生產(chǎn)效率。再次，作為不可忽視的外部因素，融資約束和環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性會(huì)強(qiáng)化數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用。在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，融資約束可能限制投資和技術(shù)革新，特別是在資本密集型行業(yè)，融資難題往往導(dǎo)致企業(yè)難以實(shí)現(xiàn)技術(shù)更新和數(shù)智化轉(zhuǎn)型，從而影響生產(chǎn)效率和全要素生產(chǎn)率提升^[6]。最后，高競(jìng)爭(zhēng)性環(huán)境會(huì)迫使企業(yè)加大創(chuàng)新投入力度、提高生產(chǎn)效率，以保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下，企業(yè)積極推動(dòng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，以獲得成本優(yōu)勢(shì)和差異化競(jìng)爭(zhēng)力。因此，競(jìng)爭(zhēng)性較強(qiáng)的環(huán)境可能強(qiáng)化數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向影響^[7]。

基于此，本文從數(shù)字化與智能化結(jié)合視角探究數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，厘清資源配置效率、創(chuàng)新能力在數(shù)智化轉(zhuǎn)型提升制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率過(guò)程中的中介作用，并分析外部融資約束和環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性對(duì)兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，為豐富相關(guān)理論研究和實(shí)踐開展提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 數(shù)智化轉(zhuǎn)型

數(shù)智化的定義最初見(jiàn)于2015年北京大學(xué)“知本財(cái)團(tuán)”的研究報(bào)告，即數(shù)字智慧化和智慧數(shù)字化的融合^[8]。數(shù)智化轉(zhuǎn)型是企業(yè)或組織在數(shù)字化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步結(jié)合人工智能等智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更深層次業(yè)務(wù)優(yōu)化、管理升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展的過(guò)程?，F(xiàn)有數(shù)智化轉(zhuǎn)型研究主要關(guān)注數(shù)智化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵、數(shù)智化轉(zhuǎn)型的作用以及數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)踐應(yīng)用。在內(nèi)涵研究方面，Xu^[9]提出數(shù)智化轉(zhuǎn)型是將人工智能技術(shù)融入原有數(shù)字化生產(chǎn)中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人機(jī)一體的企業(yè)發(fā)展模式；在作用研究方面，數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)賦能企業(yè)創(chuàng)新帶動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)升級(jí)以及企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，并且制造業(yè)數(shù)智化升級(jí)能夠促進(jìn)中小企業(yè)成長(zhǎng)；在實(shí)踐應(yīng)用方面，Yong^[10]利用案例研究探析制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型影響因素與路徑，發(fā)現(xiàn)資源、需求和環(huán)境均能不同程度地影響制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

1.2 全要素生產(chǎn)率

全要素生產(chǎn)率是指除資本和勞動(dòng)投入外，不能被這些要素增長(zhǎng)所解釋的剩余產(chǎn)出。作為衡量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率提升對(duì)推動(dòng)制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要^[11]。

已有文獻(xiàn)主要從內(nèi)外部視角研究企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素：從生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與創(chuàng)新的內(nèi)部視角出發(fā)，沈坤榮等^[12]指出，提升制造企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率和創(chuàng)新能力可顯著促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)；Zhang^[13]指出，加強(qiáng)綠色創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠有效提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。從環(huán)境規(guī)制與融資的外部視角出發(fā)，任勝鋼等^[14]研究發(fā)現(xiàn)，加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制與提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量并不沖突。增加外部融資能夠確保企業(yè)投資的連續(xù)性，緩解融資約束可以有效提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

1.3 數(shù)智化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系

對(duì)于數(shù)智化轉(zhuǎn)型與制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，現(xiàn)有研究主要關(guān)注數(shù)字化與智能化兩個(gè)層面。從數(shù)字化角度出發(fā)，大部分研究認(rèn)為，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升全要素生產(chǎn)率^[15]。李金城等^[16]從市場(chǎng)化角度解析數(shù)字化與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化能夠有效發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，從而帶動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。也有研究認(rèn)為，數(shù)字化發(fā)展對(duì)中小企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用不顯著。從智能化角度出發(fā)，Huang等^[17]研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化能夠提升制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率，且在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和資源稟賦優(yōu)越地區(qū)的賦能效果更顯著；李逸飛等^[18]認(rèn)為，智能化能夠提升制造企業(yè)創(chuàng)新能力，有助于企業(yè)智能制造提質(zhì)增效?？傮w來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有研究存在以下不足：一是大多從單一數(shù)字化或智能化視角探究其與制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，未將數(shù)字化與智能化相結(jié)合探討其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響；二是大多從單一路徑分析數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制，鮮有從創(chuàng)新與資源配置視角剖析數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用路徑；三是集中探討數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)內(nèi)部機(jī)制的影響，缺乏基于企業(yè)外部影響因素視角的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下：第一，將原有城市層面的數(shù)智化轉(zhuǎn)型指標(biāo)拓展至微觀層面，在企業(yè)層面綜合考慮數(shù)智化轉(zhuǎn)型的生產(chǎn)率效應(yīng)，以期豐富數(shù)智化轉(zhuǎn)型相關(guān)后果研究。第二，通過(guò)理論分析和實(shí)證研究，厘清資源配置效率、創(chuàng)新能力在數(shù)智化轉(zhuǎn)型與制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的中介作用，以期拓展數(shù)智化賦能全要素生產(chǎn)率提升的理論框架。第三，剖析外部融資約束、環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性對(duì)兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，為理解數(shù)智化轉(zhuǎn)型情景下企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升提供新視角。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

基于內(nèi)生增長(zhǎng)理論，技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步能夠?qū)崿F(xiàn)勞動(dòng)、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素規(guī)模報(bào)酬遞增，并推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)^[19]。數(shù)智技術(shù)通過(guò)提升數(shù)據(jù)獲取、處理和分析能力實(shí)現(xiàn)智能化決策支持和自動(dòng)化生產(chǎn)等，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步?，F(xiàn)階段，數(shù)智化是指應(yīng)用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)智能化、自動(dòng)化和優(yōu)化決策的能力。數(shù)據(jù)要素作為新的生產(chǎn)要素，具有非排他性和強(qiáng)滲透性等特點(diǎn)，能夠通過(guò)與勞動(dòng)力、資本和技術(shù)等生產(chǎn)要素滲透結(jié)合，提高傳統(tǒng)生產(chǎn)要素利用效率，進(jìn)而推動(dòng)中國(guó)制造企業(yè)從以勞動(dòng)和資本為主的傳統(tǒng)制造模式轉(zhuǎn)向以智能制造為核心的高質(zhì)量發(fā)展模式^[20]，其影響主要體現(xiàn)在以下方面：

（1）數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)數(shù)字信息賦智提升制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率。制造企業(yè)基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算獲得海量數(shù)據(jù)，利用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可有效克服企業(yè)決策者對(duì)信息處理的局限性，降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策質(zhì)量。數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)通過(guò)信息收集、分析、處理和決策全流程的自動(dòng)化與智能化，實(shí)時(shí)獲取和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提升全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展^[18]。

（2）數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)降本賦智提升制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率。企業(yè)借助數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)鏈延伸。一方面，制造企業(yè)通過(guò)監(jiān)測(cè)收集生產(chǎn)、研發(fā)和銷售各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)并利用云端智能算法分析反饋，形成“收集—分析—反饋—調(diào)整”的AI+數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用模式^[5]。另一方面，制造企業(yè)可以通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型獲取海量數(shù)據(jù)要素，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用并優(yōu)化生產(chǎn)流程，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈形態(tài)轉(zhuǎn)變，突破生產(chǎn)制造的經(jīng)濟(jì)可行性制約，提升運(yùn)行效率，從而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升。綜上，本研究提出以下假設(shè)：

H₁：數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向影響。

2.2 數(shù)智化轉(zhuǎn)型提高制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制

數(shù)字技術(shù)、人工智能深入融合發(fā)展會(huì)對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)資源配置模式與企業(yè)創(chuàng)新模式產(chǎn)生沖擊，促使制造企業(yè)通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型優(yōu)化全流程資源要素配置，并賦能技術(shù)創(chuàng)新全過(guò)程。

2.2.1 資源配置機(jī)制

核心能力理論認(rèn)為，作為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中的重要組成部分，核心能力是企業(yè)在長(zhǎng)期發(fā)展中培育的獨(dú)有能力。數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)通過(guò)優(yōu)化資源配置培育核心能力，提高全要素生產(chǎn)率，從而在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中掌握主導(dǎo)權(quán)。

（1）數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)能夠借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)收集和分析海量數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求、優(yōu)化庫(kù)存管理并制定生產(chǎn)計(jì)劃，降低生產(chǎn)過(guò)剩風(fēng)險(xiǎn)以及決策失誤的可能性^[21]，進(jìn)而在相同資源投入下獲得更高產(chǎn)出。

（2）在全生產(chǎn)領(lǐng)域，數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)借助智能技術(shù)對(duì)各要素賦能、賦智，進(jìn)而優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，降低資源損耗^[22]。高效資源配置能夠減少企業(yè)資源閑置與浪費(fèi)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，增加生產(chǎn)邊際產(chǎn)出，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

此外，數(shù)字化與人工智能融合能夠提升制造企業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)水平，降低企業(yè)勞動(dòng)力成本并提升企業(yè)資源配置效率^[23]。合理的資源配置能激發(fā)員工工作熱情和創(chuàng)造力，提升員工工作效率，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.2.2 創(chuàng)新能力機(jī)制

數(shù)智化驅(qū)動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化，對(duì)全生產(chǎn)領(lǐng)域賦能、賦智。因此，數(shù)智化轉(zhuǎn)型可推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新，從而提高全要素生產(chǎn)率。

（1）借助數(shù)智技術(shù)的賦能作用，企業(yè)創(chuàng)新模式從傳統(tǒng)封閉式創(chuàng)新轉(zhuǎn)向企業(yè)間開放式創(chuàng)新^[24]。借助新技術(shù)，企業(yè)往往能夠在相同資源投入下創(chuàng)造更高產(chǎn)出，提升全要素生產(chǎn)率。

（2）借助數(shù)字技術(shù)的云計(jì)算功能，數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)營(yíng)造知識(shí)共享環(huán)境，強(qiáng)化創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的組織學(xué)習(xí)能力，進(jìn)一步提升技術(shù)創(chuàng)新能力，獲取市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率持續(xù)提升。創(chuàng)新能力提高往往伴隨著員工培訓(xùn)與知識(shí)更新，由此員工專業(yè)技能和創(chuàng)新意識(shí)得以增強(qiáng)，工作效率得以提升，這有助于企業(yè)利用勞動(dòng)力、資本和原材料提升生產(chǎn)效率。

此外，基于人工智能、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)深度融合，企業(yè)可以提升知識(shí)整合能力與應(yīng)用能力，加快技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)進(jìn)程^[25]。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、資源優(yōu)化配置和人才培養(yǎng)，企業(yè)能夠在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得更好表現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長(zhǎng)。綜上，本研究提出以下假設(shè)：

H_2a：數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高制造企業(yè)資源配置效率提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率；

H_2b：數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高制造企業(yè)創(chuàng)新能力提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.3 融資約束與環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性的調(diào)節(jié)作用

本文以外部融資約束、環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性作為調(diào)節(jié)變量，研究在不同融資約束、不同環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性條件下，制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。

2.3.1 融資約束的調(diào)節(jié)作用

融資約束理論指出，企業(yè)融資行為受其財(cái)務(wù)狀況的約束。融資約束程度降低能夠強(qiáng)化數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)。從企業(yè)視角出發(fā)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要大量資金投入，涉及信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施更新、大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)以及人工智能等先進(jìn)技術(shù)引入^[26]。因此，良好的融資環(huán)境有助于企業(yè)獲取必要的資金，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快技術(shù)升級(jí)與流程重組，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。相比其它行業(yè)企業(yè)，制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高、不確定性大。在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)融資約束程度較高，容易因資金不足而出現(xiàn)轉(zhuǎn)型停滯的情況^[27]。

2.3.2 環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性的調(diào)節(jié)作用

基于資源依賴?yán)碚摚髽I(yè)會(huì)隨著外部環(huán)境改變而調(diào)整自身發(fā)展模式。在數(shù)智化時(shí)代，制造企業(yè)面臨較大的環(huán)境不確定性。一方面，新消費(fèi)模式持續(xù)演化導(dǎo)致市場(chǎng)需求的不穩(wěn)定性顯著提升，為制造企業(yè)帶來(lái)新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)；另一方面，為適應(yīng)外部環(huán)境變化，有的制造企業(yè)主動(dòng)通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型重塑自身發(fā)展模式，以期成為行業(yè)領(lǐng)軍者并獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)^[28]。在較高環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性條件下，企業(yè)具有較強(qiáng)意愿進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型以提升要素生產(chǎn)率優(yōu)勢(shì)，從而獲得更多市場(chǎng)份額和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；在較低環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性條件下，企業(yè)缺乏數(shù)智化轉(zhuǎn)型動(dòng)力，傾向于維持發(fā)展現(xiàn)狀，較少將注意力放在企業(yè)創(chuàng)新以及全要素生產(chǎn)率提升上。因此，環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性在制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率間發(fā)揮重要調(diào)節(jié)作用。綜上，本研究提出以下假設(shè)：

H_3a：融資約束在數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升過(guò)程中發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)；

H_3b：環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性在數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用2015—2022年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司年度數(shù)據(jù)，并剔除ST、*ST、PT、核心變量缺失以及觀測(cè)年份不足5年的上市公司樣本。由此，獲得18 238個(gè)公司—年度樣本觀測(cè)值。本文上市公司數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)，相關(guān)上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)自巨潮官方網(wǎng)站，工具變量相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。此外，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。

3.2 指標(biāo)選取與變量說(shuō)明

3.2.1 被解釋變量

企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）。本文使用Levinsohn-Petrin方法計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率，該方法能夠很好地解決樣本損失導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)投入要素的有效估計(jì)。

3.2.2 解釋變量

現(xiàn)有數(shù)智化發(fā)展研究較少，大部分學(xué)者關(guān)注數(shù)字化發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展或企業(yè)生產(chǎn)的影響^[29]，鮮有將數(shù)字化、智能化作為一個(gè)相互支撐、相互融合的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)展開研究。因此，本文將企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型分為數(shù)字技術(shù)和人工智能技術(shù)，前者是指利用數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)和技術(shù)手段進(jìn)行信息處理、存儲(chǔ)、傳輸?shù)墓ぞ吲c方法，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；后者是指企業(yè)或組織在運(yùn)營(yíng)、管理、產(chǎn)品和服務(wù)等方面進(jìn)行全面智能化升級(jí)，使用人工智能技術(shù)對(duì)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)流程賦能賦智。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用旨在提高效率、降低成本和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，而智能化轉(zhuǎn)型旨在通過(guò)智能化手段增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）。借鑒吳非等（2021）的研究，從大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算與數(shù)字技術(shù)運(yùn)用4個(gè)維度構(gòu)建特征詞詞庫(kù)，根據(jù)上市公司年報(bào)文本對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能水平特征詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，將加總后的特征詞頻次加1并取自然對(duì)數(shù)，最終得到數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）。大數(shù)據(jù)技術(shù)層面的特征詞包括大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘等；區(qū)塊鏈技術(shù)層面的特征詞包括區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣等；云計(jì)算方面的特征詞包括云計(jì)算、流計(jì)算、圖計(jì)算等；數(shù)字技術(shù)運(yùn)用層面的特征詞包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動(dòng)支付、第三方支付、NFC支付等。

人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）。本文將人工智能維度單獨(dú)作為解釋變量的原因在于，數(shù)字技術(shù)側(cè)重?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，雖然人工智能以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)，但它代表更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理能力。人工智能具有自主性和自適應(yīng)能力，能夠通過(guò)學(xué)習(xí)、推理和決策模擬智能行為，表現(xiàn)出較傳統(tǒng)數(shù)字技術(shù)更復(fù)雜的智能化特征。本文借鑒溫素彬等^[30]的研究，參考政府等權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)智能制造的定義構(gòu)建人工智能技術(shù)賦能賦智水平特征詞詞庫(kù)，并基于上市公司年報(bào)文本對(duì)人工智能技術(shù)賦能賦智水平特征詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，最終得到人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）。其中，特征詞包括智能制造、智能機(jī)器、智能生產(chǎn)、機(jī)器人、全自動(dòng)、全機(jī)器等。

3.2.3 中介變量

資源配置效率（ATO）。本文借鑒沈坤榮等^[12]的研究，將總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為公司資源配置效率度量指標(biāo)，原因如下：該指標(biāo)能夠綜合反映企業(yè)整體資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，企業(yè)資源配置效率越高?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率能夠反映出公司管理層在資源配置方面的決策質(zhì)量。

創(chuàng)新能力（PT）。本文借鑒趙宸宇等^[31]的研究方法，將對(duì)數(shù)化處理的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新能力度量指標(biāo)，原因如下：發(fā)明授權(quán)專利具有較高的利用價(jià)值，并能為企業(yè)帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)利益，體現(xiàn)出企業(yè)較強(qiáng)的創(chuàng)新能力。

3.2.4 調(diào)節(jié)變量

企業(yè)融資約束（FC）。本文參考顧雷雷等^[32]的研究，將FC指數(shù)作為企業(yè)融資約束度量指標(biāo)。FC指數(shù)能夠綜合分析企業(yè)信用狀況、財(cái)務(wù)透明度、盈利能力、現(xiàn)金流狀況和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等多維度因素，全面反映企業(yè)融資難易程度。

環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性（PCM）。借鑒Peress^[33]的研究，本文使用勒納指數(shù)衡量環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性。勒納指數(shù)通過(guò)度量?jī)r(jià)格與邊際成本的偏離程度反映市場(chǎng)中的壟斷力量。勒納指數(shù)越大，代表公司定價(jià)能力越強(qiáng)，企業(yè)所面臨的環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性越低。

3.2.5 控制變量

參考現(xiàn)有研究，本文選取以下企業(yè)特征變量作為控制變量：公司規(guī)模（Size）、第一大股東持股比例（Top1）、財(cái)務(wù)杠桿率（Lev）、公司年限（Age）和總資產(chǎn)收益率（Roa）。具體變量說(shuō)明如表1所示。

3.3 模型設(shè)定

為探究數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文構(gòu)建實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡剑?）。

TFP_LPi，t=α₀+α₁X_i，t+α₂Controls_i，t+Ind+Year+ε_i，t（1）

式（1）中，i、t分別為企業(yè)和年份，TFP_LP為企業(yè)i第t年全要素生產(chǎn)率，全要素生產(chǎn)率是基于LP方法計(jì)算所得，X為解釋變量，包括數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI），Controls是一系列控制變量。Ind、Year分別代表行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，ε代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為探究中介變量資源配置效率和創(chuàng)新能力的作用，本文構(gòu)建如下模型：

Mediator_i，t=β₀+β₁X_i，t+β₂Controls_i，t+Ind+Year+ε_i，t（2）

TFP_LP_i，t=γ₀+γ₁X_i，t+γ₂Mediator_i，t+γ₃Controls_i，t+Ind+Year+ε_i，t（3）

在上述模型中，Mediator為中介變量，包括資源配置效率（ATO）與創(chuàng)新能力（PT）。

為考察融資約束、環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性的調(diào)節(jié)作用，本文構(gòu)建如下模型：

TFP_LP_i，t=ω₀+ω₁X_i，t+ω₂X_i，t·Moderator_i，t+ω₃Moderator_i，t+ω₄Controls_i，t+Ind+Year+ε_i，t（4）

在上述模型中，Moderator為調(diào)節(jié)變量，包括融資約束（FC）與環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性（PCM）。本文對(duì)解釋變量與調(diào)節(jié)變量的交乘項(xiàng)（X·Moderator）作中心化處理。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP_LP）的最小值為5.516，最大值為13.144，標(biāo)準(zhǔn)差為1.025，表明不同樣本企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平存在顯著差異，與已有研究結(jié)論類似。制造企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）的均值分別為1.575、1.762，兩者最小值均為0，最大值分別為6.254、6.306，說(shuō)明不同制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度存在顯著差異。

4.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3展示了數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。列（1）（3）顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）與企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP_LP）的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著。列（2）（4）加入控制變量進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）和企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP_LP）的回歸系數(shù)仍在1%水平上顯著。上述結(jié)果有力地支持了假設(shè)H₁，即制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表4列（1）（2）報(bào)告了使用全要素生產(chǎn)率（TFP_OP）替換被解釋變量后的結(jié)果；列（3）（4）報(bào)告了剔除數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）為0的企業(yè)樣本、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）為0的企業(yè)樣本后的檢驗(yàn)結(jié)果；列（5）（6）是剔除2015年后上市公司的估計(jì)結(jié)果；列（7）（8）報(bào)告了加入省份固定效應(yīng)后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果；列（9）（10）報(bào)告了未縮尾的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）的回歸系數(shù)均顯著為正，與主檢驗(yàn)結(jié)果一致。

4.4 變量滯后處理

考慮到數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能存在時(shí)滯效應(yīng)，本文對(duì)核心解釋變量作滯后一期和滯后兩期處理。表5列（1）（2）分別是將數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）進(jìn)行滯后一期和滯后兩期的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，L.DT、L2.DT的系數(shù)均顯著為正，與主檢驗(yàn)結(jié)果一致。列（3）（4）分別是將人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）滯后一期和滯后兩期的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，L.AI、L2.AI的系數(shù)均顯著為正，與主檢驗(yàn)結(jié)果一致。

4.5 工具變量法

為了有效降低內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)果的潛在干擾，提升整體研究的可信度，本文引入工具變量。借鑒黃群慧（2019）的研究，本文選擇1984年每百萬(wàn)人郵局?jǐn)?shù)量作為工具變量，原因如下：我國(guó)最早統(tǒng)計(jì)郵電業(yè)務(wù)量和電話機(jī)數(shù)的時(shí)間為1984年，從工具變量相關(guān)性角度看，信息技術(shù)發(fā)展依賴于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，而早期互聯(lián)網(wǎng)電話線接入依賴于郵局執(zhí)行。因此，郵局布局會(huì)通過(guò)影響數(shù)字信息技術(shù)發(fā)展水平進(jìn)而影響企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，選取郵局?jǐn)?shù)量作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量滿足相關(guān)性要求。而相對(duì)于數(shù)字技術(shù)的發(fā)展變革，歷史上的郵局?jǐn)?shù)量并不會(huì)對(duì)當(dāng)前制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，因而滿足工具變量的外生性假設(shè)^[34]。工具變量不隨年份變化，因而本文將滯后一期全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)與各地級(jí)市1984年每百萬(wàn)人郵局?jǐn)?shù)量的交互項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。表5列（5）（6）為工具變量回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，Anderson canon. corr. LM統(tǒng)計(jì)量均在1%水平上顯著，拒絕了工具變量識(shí)別不足的原假設(shè)。進(jìn)一步地，Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量均顯著超過(guò)Stock-Yogo的臨界值，拒絕了弱工具變量的假設(shè)。同時(shí)，Sargan檢驗(yàn)的P值大于0.05，說(shuō)明工具變量滿足外生性假設(shè)。上述回歸結(jié)果說(shuō)明本文結(jié)果可靠，即制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

4.6 異質(zhì)性分析

4.6.1 企業(yè)規(guī)模

本文將年?duì)I收大于4億元的企業(yè)劃分為大型企業(yè)，將其余企業(yè)劃分為中小型企業(yè)。表6報(bào)告了企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）對(duì)大型企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.082、0.078，對(duì)中小型企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.041和0.038，均在1%水平上顯著。由此說(shuō)明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升大型制造企業(yè)和中小型制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率，且上述促進(jìn)作用在大型企業(yè)中更為顯著。這可能因?yàn)榇笮推髽I(yè)往往具備更雄厚的資本、更先進(jìn)的技術(shù)和更符合數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求的人力資源，能夠更為高效地通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提升資源配置效率和創(chuàng)新能力，因而其全要素生產(chǎn)率的提升效果更為顯著。本文參考連玉君等^[35]的研究，采用似不相關(guān)回歸分析方法檢驗(yàn)核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)在不同分組間的潛在差異。SUEST檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）的組間回歸系數(shù)均存在顯著差異。

4.6.2 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

根據(jù)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將樣本劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)。表7報(bào)告了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）對(duì)國(guó)有企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.075、0.067，對(duì)非國(guó)有企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.060、0.056，均在1%水平上顯著。由此說(shuō)明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有制造企業(yè)與非國(guó)有制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率均具有顯著促進(jìn)作用，且上述作用在國(guó)有企業(yè)中更顯著。這可能是因?yàn)樵谌谫Y與政策待遇方面，相較于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)更具優(yōu)勢(shì)，后者能夠通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型高效提升其全要素生產(chǎn)率。SUEST檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）的組間回歸系數(shù)均存在顯著差異。

4.6.3 區(qū)域差異

借鑒王宏鳴等^[36]的研究，本文將研究樣本劃分為東部、中部、西部地區(qū)企業(yè)。表8報(bào)告了區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）對(duì)東部企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.064、0.059，對(duì)中部企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.098、0.091，對(duì)西部企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.033、0.028，均在1%水平上顯著。由此可見(jiàn)，無(wú)論是東部地區(qū)企業(yè)、中部地區(qū)企業(yè)還是西部地區(qū)企業(yè)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型均能顯著提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，且對(duì)中、東部地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果更好。原因如下：東部、中部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施完備，具有優(yōu)越的資源稟賦，而西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)相對(duì)滯后、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用相對(duì)弱一些。SUEST檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）的組間回歸系數(shù)均存在顯著差異。

4.7 中介機(jī)制檢驗(yàn)

4.7.1 資源配置效率

表9列（1）（3）顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）對(duì)資源配置效率（ATO）影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.022、0.020，均在1%水平上顯著，表明數(shù)智化轉(zhuǎn)型可提升制造企業(yè)資源配置效率。列（2）（4）反映了在加入資源配置效率這一中介變量后，數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提高資源配置效率提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。進(jìn)一步地，采用乘積系數(shù)法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，Sobel檢驗(yàn)的P值為0.000，資源配置效率的中介效應(yīng)占總效用的比值均為42.6%，說(shuō)明中介效應(yīng)存在。數(shù)智技術(shù)有助于企業(yè)優(yōu)化資源配置，通過(guò)精準(zhǔn)分析與預(yù)測(cè)高效配置資本、勞動(dòng)力和材料等生產(chǎn)要素，減少浪費(fèi)、提升產(chǎn)出。高效資源配置有助于企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低成本，提高整體生產(chǎn)率，從而提升全要素生產(chǎn)率。上述結(jié)果支持假設(shè)H_2a。

4.7.2 創(chuàng)新能力

表10列（1）（3）顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新能力（PT）影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.119、0.128，在1%水平上顯著，表明數(shù)智化轉(zhuǎn)型可以提升制造企業(yè)創(chuàng)新能力。表10列（2）（4）顯示，數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)增強(qiáng)制造企業(yè)創(chuàng)新能力提升其全要素生產(chǎn)率。進(jìn)一步地，采用乘積系數(shù)法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，Sobel檢驗(yàn)的P值分別為0.001，創(chuàng)新能力的中介效應(yīng)占總效用的比值為1.7%和1.9%，說(shuō)明中介效應(yīng)存在。數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過(guò)引入新技術(shù)和優(yōu)化管理流程提升企業(yè)創(chuàng)新能力。企業(yè)創(chuàng)新能力提升能夠推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、管理優(yōu)化和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)而提升其全要素生產(chǎn)率。上述結(jié)果支持假設(shè)H_2b。

4.8 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

4.8.1 企業(yè)融資約束

表11列（1）（2）顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）與融資約束（FC）的交互項(xiàng)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，而融資約束（FC）的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)融資約束抑制數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要大量資金支持，而融資約束會(huì)限制企業(yè)資金獲取。當(dāng)融資約束較弱時(shí)，企業(yè)能夠順利開展數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率；當(dāng)融資約束較強(qiáng)時(shí)，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型受限，抑制其全要素生產(chǎn)率提升。上述結(jié)果支持假設(shè)H_3a。

4.8.2 環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性

表11列（3）（4）顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）與環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性（PCM）的交互項(xiàng)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，表明環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性在數(shù)智化轉(zhuǎn)型與制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率間發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。較高的環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性促使制造企業(yè)更加注重效率和創(chuàng)新，以維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)傾向于加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型，應(yīng)用人工智能等技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升資源利用效率。上述結(jié)果支持假設(shè)H_3b。

5 進(jìn)一步分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展背景下，加快轉(zhuǎn)型升級(jí)并發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力成為制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然路徑^[37]。新質(zhì)生產(chǎn)力以全要素生產(chǎn)率大幅提升為核心標(biāo)志，在企業(yè)層面，全要素生產(chǎn)率能夠反映科技成果應(yīng)用程度，提高全要素生產(chǎn)率契合新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的“高科技”特征。鑒于此，本文構(gòu)建模型（5）分析數(shù)智化轉(zhuǎn)型情景下提升全要素生產(chǎn)率能否提高制造企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。

Npro_i，t=ω₀+ω₁X_i，t+ω₂X_i，t·TFP_LP_i，t+ω₃TFP_LP_i，t+ω₄Controls_i，t+Ind+Year+ε_i，t（5）

在上述模型中， Npro代表被解釋變量新質(zhì)生產(chǎn)力，TFP_LP為企業(yè)全要素生產(chǎn)率，X為解釋變量，包括數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）與人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI），TFP_LP_i，t代表調(diào)節(jié)變量，即數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）和企業(yè)全要素生產(chǎn)率的交互項(xiàng)，若交互項(xiàng)系數(shù)ω₂為正，則代表數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的正向影響隨著全要素生產(chǎn)率提升而增強(qiáng)。本文借鑒宋佳等^[38]的研究，基于生產(chǎn)力二要素理論，采用熵值法構(gòu)建制造企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力指標(biāo)體系。

表12報(bào)告了數(shù)智化轉(zhuǎn)型情境下企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升對(duì)制造企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響，結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)賦能水平（DT）、人工智能技術(shù)賦能賦智水平（AI）與企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP_LP）交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)分別為0.112、0.099，均在1%水平上顯著。由此表明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的積極影響會(huì)隨著全要素生產(chǎn)率提高而增強(qiáng)。換言之，數(shù)智化轉(zhuǎn)型情境下，全要素生產(chǎn)率提升能夠促進(jìn)制造企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力提升。

6 結(jié)語(yǔ)

6.1 研究結(jié)論

數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是企業(yè)技術(shù)升級(jí)過(guò)程，更是制造企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率與實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要路徑。本文利用2015—2022年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，得出以下主要結(jié)論：

（1）數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向影響，上述影響在大型企業(yè)、國(guó)有企業(yè)、中部和東部地區(qū)企業(yè)中更為顯著。

（2）數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)提升資源配置效率和創(chuàng)新能力，進(jìn)而提升其全要素生產(chǎn)率。

（3）在數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升過(guò)程中，融資約束發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，而環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性則發(fā)揮正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

（4）數(shù)智化轉(zhuǎn)型情境下全要素生產(chǎn)率提升能夠促進(jìn)制造企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力提升。

6.2 實(shí)踐啟示

（1）企業(yè)層面。制造企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的賦能作用，積極利用數(shù)字技術(shù)和智能技術(shù)推動(dòng)自身轉(zhuǎn)型升級(jí)，充分發(fā)揮資源配置能力與創(chuàng)新能力對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用。在發(fā)展過(guò)程中，企業(yè)需要高度重視數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)資源配置效率和創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用。

（2）政府層面。政府應(yīng)制定企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策，通過(guò)稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼、融資支持降低企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型成本與風(fēng)險(xiǎn)。借鑒國(guó)外數(shù)據(jù)開放經(jīng)驗(yàn)，加快數(shù)據(jù)資源和公共服務(wù)平臺(tái)與制造企業(yè)對(duì)接，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和開放創(chuàng)新。針對(duì)中小企業(yè)需求和特點(diǎn)，政府可以提供定制化的數(shù)智化解決方案，幫助企業(yè)更好地利用數(shù)智技術(shù)提升供應(yīng)鏈響應(yīng)度，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)快速變化和滿足客戶需求。

（3）融資環(huán)境層面。企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮融資約束與環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)性的調(diào)節(jié)作用，探索多種融資方式，如股權(quán)融資、債務(wù)融資等，以降低融資約束對(duì)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的影響。多元化融資結(jié)構(gòu)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更靈活的資金來(lái)源，支持企業(yè)技術(shù)研發(fā)和設(shè)備更新，助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)。同時(shí)，企業(yè)管理層需要充分認(rèn)識(shí)到外部環(huán)境的不確定性，保持對(duì)外部環(huán)境的敏感性和洞察力，最大程度地降低環(huán)境不確定性帶來(lái)的影響，確保企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。

6.3 不足與展望

本文存在以下不足：第一，本研究主要從資源配置效率和創(chuàng)新能力兩個(gè)方面探討作用機(jī)制，未對(duì)資源配置效率和創(chuàng)新能力來(lái)源作進(jìn)一步細(xì)分，未來(lái)可作細(xì)分或從其他視角進(jìn)一步深入探討數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。第二，本研究使用Python軟件收集2015—2022年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司年報(bào)并建立文本數(shù)據(jù)，以衡量企業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能水平和人工智能技術(shù)賦能賦智水平，對(duì)數(shù)智化相關(guān)特征詞詞庫(kù)的選取可能存在偏差。未來(lái)可以擴(kuò)充數(shù)據(jù)來(lái)源，更全面深入地評(píng)估制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平。第三，受限于數(shù)據(jù)可得性，結(jié)論普適性有限。未來(lái)可以基于非上市企業(yè)角度，探究數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)非上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。

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（責(zé)任編輯：張 悅）

The Impact and Mechanism of Digital and Intellectual Transformation on Total Factor Productivity of Manufacturing Enterprises： The Empirical Evidence of Chinese Manufacturing Listed Enterprises

Song Donglin^1，2，Zeng Zhaoyi²

（1.Center for China Public Sector Economy Research，Jilin University; 2.Economics School，Jilin University，Changchun 130012，China）

Abstract：The digital-intelligent transformation of manufacturing enterprises is an inevitable choice to realize the deep integration of the digital economy and the real economy，and to promote the high-quality and sustainable development of enterprises. It is also an important starting point to accelerate the development of new quality productive forces. With the deep integration and development of artificial intelligence，big data and other technologies，the digital and intellectual transformation and upgrading represented by digitalization and intelligence provides a new power source for the scientific and technological progress and innovative development of manufacturing enterprises，which has become the core engine to boost the total factor productivity of enterprises. Therefore，how to seize the opportunity of the era of digital intelligence，how to enable manufacturing enterprises to comprehensively reshape，transform and upgrade，and how to promote the improvement of total factor productivity of manufacturing enterprises have become a hot topic in academic and practical circles.

This paper takes China's A-share listed manufacturing companies from 2015 to 2022 as the research sample，and uses a two-way fixed effect model to empirically analyze the impact and mechanism of digital-intelligent transformation on the total factor productivity of manufacturing enterprises. From the perspective of combining digitalization and intellectual，this paper explores the role of digital-intelligent transformation in improving the total factor productivity of enterprises. At the same time，it clarifies the intermediary role of the transformation of resource allocation efficiency，the innovation capability into log-intelligence，and the improvement of total factor productivity of manufacturing enterprises. At last，it analyzes the moderating effect of external financing constraints and environmental competitiveness on the two，which provides a new perspective for understanding the improvement of total factor productivity under the digital-intelligent transformation.

The results show that digital-intelligent transformation has a significant impact on the improvement of total factor productivity of manufacturing enterprises. The mechanism test finds that digital-intelligent transformation helps to promote the total factor productivity of manufacturing enterprises by improving the efficiency of resource allocation and innovation ability. Financial constraints negatively regulate the relationship between the digital-intelligent transformation and the total factor productivity of manufacturing enterprises，while environmental competitiveness positively moderates the relationship between them. The results of heterogeneity analysis show that the improvement of TFP by digital-intelligent transformation is more significant in large enterprises，state-owned enterprises and enterprises in the central region. Further research finds that digital-intelligent transformation can significantly promote manufacturing enterprises to accelerate the development of new quality productivity by improving total factor productivity.

This paper provides empirical evidence and policy implications for the digital-intelligent transformation of manufacturing enterprises to boost the high-quality development of manufacturing enterprises and accelerate the development of new quality productive forces. The government should issue relevant policies and regulations to promote enterprises' digital-intelligent transformation，and reduce their transformation costs and risks by means of tax incentives，financial subsidies and financing support. According to the needs and characteristics of small and medium-sized enterprises，the customized digital-intelligence solutions should be provided for them，so that they can make better use of digital and intellectual technology to improve the responsiveness of supply chain and to cope with the rapid changes of the market and the fluctuation of customer demand. Manufacturing enterprises should give full play to the enabling role of data elements，actively use the digital and intellectual technologies to promote the transformation and the remodeling of manufacturing enterprises，and effectively play the positive role of resource allocation and innovation ability in improving total factor productivity. While it is essential to fully leverage the regulatory role of financing constraints and environmental competition，explore various financing methods such as equity financing，debt financing，government subsidies，and venture capital to reduce the impact of financing constraints on the intelligent transformation. The management should fully recognize the uncertainty of the external macro environment，and maintain the sensitivity and strategic insight to the external environment，so as to minimize the impact of the uncertainty of the external environment and ensure the stable development of the enterprises.

Key Words：Digital-intelligent Transformation; Manufacturing Enterprises;Total Factor Productivity; New Quality Productive Forces; Allocation Efficiency