霍春輝， 呂夢(mèng)曉，許曉娜

(1.遼寧大學(xué) 商學(xué)院；2.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng)110000)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)卓越成長(zhǎng)的重要戰(zhàn)略手段。但事實(shí)上，我國(guó)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐并不樂(lè)觀，制造企業(yè)面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力不足以及轉(zhuǎn)型績(jī)效不佳的現(xiàn)實(shí)難題。一方面，高昂的數(shù)字重構(gòu)成本與激烈的數(shù)字競(jìng)爭(zhēng)使不少企業(yè)止步不前。麥肯錫對(duì)全球800多家傳統(tǒng)企業(yè)開展的調(diào)查顯示，超過(guò)85%的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。制造企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力弱、成本高、風(fēng)險(xiǎn)大而出現(xiàn)“不會(huì)轉(zhuǎn)、不愿轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”的普遍現(xiàn)象。另一方面，對(duì)于許多身處數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期的制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，收效甚微已成為不爭(zhēng)的事實(shí)?！?021年埃森哲中國(guó)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》報(bào)告顯示，僅有約16%的數(shù)字化領(lǐng)軍企業(yè)可以憑借完善的數(shù)字能力持續(xù)獲利，但對(duì)于絕大多數(shù)的非領(lǐng)軍企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使其陷入了“不轉(zhuǎn)型等死、轉(zhuǎn)型找死”的兩難困境。在此背景下，如何增強(qiáng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力、提高制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的經(jīng)濟(jì)效益、助力制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，成為現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要任務(wù)之一。

當(dāng)前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)關(guān)注到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力不足以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的悖論現(xiàn)象。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)因問(wèn)題研究中，學(xué)者大多基于傳統(tǒng)戰(zhàn)略理論框架，從資源基礎(chǔ)[1]與動(dòng)態(tài)能力[2-3]角度分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策及行為。但對(duì)于許多自身資源能力不足的制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，“不會(huì)轉(zhuǎn)、不愿轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象依然存在，數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力缺失的難題仍然沒(méi)有得到根本解決。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)效果研究中，不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的悖論現(xiàn)象，認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的積極影響并不顯著，或者僅有一部分企業(yè)能從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中受益[4-5]。其中，一個(gè)重要的原因在于，高昂的數(shù)字成本投入可能會(huì)擠占企業(yè)生產(chǎn)資源，進(jìn)而損害企業(yè)創(chuàng)新能力與經(jīng)營(yíng)績(jī)效[6]。上述研究成果為增強(qiáng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力和揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型悖論形成機(jī)理提供了研究基礎(chǔ)與啟發(fā)。然而，囿于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)性、復(fù)雜性與動(dòng)態(tài)性，現(xiàn)有研究忽略了社會(huì)群體對(duì)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型決策參考以及轉(zhuǎn)型績(jī)效的積極影響。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)跨產(chǎn)業(yè)邊界融合程度加深，企業(yè)與外部利益相關(guān)者之間的聯(lián)系也日益密切。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策除了受自身資源能力影響外，還會(huì)受到外部環(huán)境、利益相關(guān)者以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等因素的影響。因此，探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策邏輯及其經(jīng)濟(jì)效果需要將其嵌入到所在的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中加以考察。一方面，在動(dòng)態(tài)復(fù)雜的數(shù)字生態(tài)環(huán)境中，相互聯(lián)結(jié)的同群體間廣泛存在包含競(jìng)爭(zhēng)、合作、模仿、規(guī)范以及壓力在內(nèi)的社會(huì)互動(dòng)，潛移默化地影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策與行為[7]。經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)相似或營(yíng)商環(huán)境相同的行業(yè)群體與地區(qū)群體，有可能成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策參照，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一方面，數(shù)字化變革需要制造企業(yè)積極尋找外部資源以實(shí)現(xiàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)，提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型績(jī)效(孫國(guó)強(qiáng)等，2021)。同群群體是企業(yè)外部聯(lián)結(jié)與資源獲取的重要渠道。群體成員可以通過(guò)勞動(dòng)力“蓄水池”、基礎(chǔ)設(shè)施共享、技術(shù)溢出等方式，對(duì)集群中的企業(yè)產(chǎn)生顯著的外部經(jīng)濟(jì)或溢出效應(yīng)。那么，同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升制造企業(yè)發(fā)展質(zhì)量？其背后的作用機(jī)制又是什么？這些都是值得關(guān)注的問(wèn)題，但現(xiàn)有研究尚未對(duì)此進(jìn)行深入考察。

鑒于上述分析，本文以2010-2020年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司為研究樣本，層層遞進(jìn)地檢驗(yàn)4個(gè)問(wèn)題。首先，依托行業(yè)與地區(qū)兩種企業(yè)種群劃分方式，探討制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性及成因，為揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策邏輯、增強(qiáng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力提供理論參考。其次，考察同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。同群效應(yīng)具有“乘數(shù)效果”，能夠帶來(lái)外部經(jīng)濟(jì)效益，可以為解決制造企業(yè)數(shù)字化悖論問(wèn)題提供突破口。再次，解析行業(yè)群體與地區(qū)群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)理，有助于厘清不同類別數(shù)字種群環(huán)境促進(jìn)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的路徑差異。最后，將行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與市場(chǎng)化程度納入研究框架，分析外部環(huán)境對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，可以為政府?dāng)?shù)字化治理和營(yíng)商環(huán)境營(yíng)造提供參考。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)

戰(zhàn)略生態(tài)理論為解析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)提供了理論視角。戰(zhàn)略生態(tài)理論從企業(yè)群體及其環(huán)境構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)角度出發(fā)，探討企業(yè)集群在發(fā)展過(guò)程中的戰(zhàn)略互動(dòng)及其與環(huán)境變化的關(guān)系(劉躍所等，2004)。競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)與制度同構(gòu)是企業(yè)集群演化過(guò)程中并存的兩種狀態(tài)。其中，競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)是指企業(yè)在動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中的自我更新與協(xié)同演化，倡導(dǎo)戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)與學(xué)習(xí)適應(yīng)，而制度同構(gòu)則是指企業(yè)集群在演化過(guò)程中逐漸淘汰與之不匹配的企業(yè)主體，強(qiáng)調(diào)制度約束與環(huán)境壓力[8]。基于戰(zhàn)略生態(tài)理論框架的競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)與制度同構(gòu)視角開展研究，有助于揭示同群群體中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，明晰企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的形成機(jī)理。

1.1.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)同群效應(yīng)

同行業(yè)內(nèi)的企業(yè)群體面臨相似的技術(shù)環(huán)境、市場(chǎng)空間與發(fā)展前景，群體成員間通常存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系[9]。戰(zhàn)略生態(tài)理論指出，群體成員間“競(jìng)爭(zhēng)者”的身份會(huì)使企業(yè)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的戰(zhàn)略行為作出反應(yīng)，以防止自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)喪失。行業(yè)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)群內(nèi)焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，行業(yè)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于焦點(diǎn)企業(yè)擺脫戰(zhàn)略短視行為。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提高企業(yè)市場(chǎng)響應(yīng)能力與資源配置能力，是企業(yè)在動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境中獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要戰(zhàn)略手段。因此，當(dāng)行業(yè)同群企業(yè)依靠數(shù)字化轉(zhuǎn)型搶占了市場(chǎng)先機(jī)并建立起較高的市場(chǎng)防御壁壘時(shí)，焦點(diǎn)企業(yè)為避免原有市場(chǎng)流失和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)喪失，將更加關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的積極影響。這將促使企業(yè)戰(zhàn)略目光更加長(zhǎng)遠(yuǎn)，增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策動(dòng)機(jī)。另一方面，行業(yè)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于焦點(diǎn)企業(yè)降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程涉及戰(zhàn)略目標(biāo)、組織結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)與商業(yè)模式等方面的系統(tǒng)性變革，往往伴隨極大的不確定性與失敗風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)行為，吸取行業(yè)群體內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功企業(yè)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并模仿那些已經(jīng)被證明的有益實(shí)踐，有助于提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H1a：數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在行業(yè)同群效應(yīng)，即同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有促進(jìn)作用。

1.1.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的地區(qū)同群效應(yīng)

同地區(qū)內(nèi)的企業(yè)群體面臨相似的資源基礎(chǔ)、營(yíng)商環(huán)境與區(qū)位優(yōu)勢(shì)，群體成員間通常存在共生關(guān)系。戰(zhàn)略生態(tài)理論指出，群體成員間“共生者”的身份雖然可以使群體成員共享資源，但也會(huì)給焦點(diǎn)企業(yè)的戰(zhàn)略決策帶來(lái)制度約束與環(huán)境壓力。地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)群體內(nèi)焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，地區(qū)政府作為關(guān)鍵利益相關(guān)者，對(duì)區(qū)域內(nèi)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有引導(dǎo)與規(guī)范作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為重要的戰(zhàn)略變革，多次出現(xiàn)在中央與各地方政府工作報(bào)告及相關(guān)文件中[10]。在數(shù)字化發(fā)展的政策壓力下，處于相同行政區(qū)域內(nèi)的企業(yè)為保證組織合法性與穩(wěn)定性，通常會(huì)積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐以迎合政府政策倡議與規(guī)制，從而形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)。另一方面，相同地區(qū)內(nèi)的社會(huì)認(rèn)知壓力會(huì)驅(qū)動(dòng)焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)在戰(zhàn)略決策中往往會(huì)依據(jù)社會(huì)價(jià)值觀、理念與文化來(lái)判斷組織戰(zhàn)略價(jià)值和可接受程度[11]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為富有積極意義的社會(huì)價(jià)值評(píng)判規(guī)范，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)良好聲譽(yù)與形象。當(dāng)?shù)貐^(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提升時(shí)，會(huì)同步提高區(qū)域內(nèi)數(shù)字化發(fā)展的社會(huì)期望。在此背景下，企業(yè)更傾向于進(jìn)入數(shù)字化領(lǐng)域，以獲取更多利益相關(guān)者的支持與認(rèn)同，從而形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H1b：數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在地區(qū)同群效應(yīng)，即同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有促進(jìn)作用。

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

高質(zhì)量發(fā)展是企業(yè)向更高級(jí)形態(tài)的演進(jìn)過(guò)程，其核心發(fā)展邏輯在于質(zhì)量變革、效率變革與動(dòng)力變革[12]。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈協(xié)同，推動(dòng)制造企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)水平提升。數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)可以加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、流通、消費(fèi)與服務(wù)環(huán)節(jié)的聯(lián)結(jié)，支持制造企業(yè)從傳統(tǒng)線性供應(yīng)鏈向多維動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈演進(jìn)，提高制造資源的供給能力與管控能力(陳劍等，2020)。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)能夠帶來(lái)范圍經(jīng)濟(jì)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，推動(dòng)制造企業(yè)生產(chǎn)效率變革。一方面，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)數(shù)據(jù)資源跨產(chǎn)業(yè)邊界整合，有助于制造企業(yè)突破傳統(tǒng)行業(yè)壁壘，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。制造企業(yè)積極拓展傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)范圍與邊界，能夠最大化地提升企業(yè)資源價(jià)值，優(yōu)化資源配置效率。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)可以擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模、推動(dòng)行業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為制造企業(yè)降低外部交易成本、實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增提供條件(威聿東等，2020)。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)有助于加速數(shù)據(jù)要素積累，促進(jìn)制造企業(yè)發(fā)展動(dòng)力變革。同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于數(shù)據(jù)、信息等高級(jí)生產(chǎn)要素在行業(yè)與地區(qū)集聚，能夠?qū)鹘y(tǒng)廉價(jià)的勞動(dòng)力產(chǎn)生較強(qiáng)的替代作用，有效緩解制造企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)與技術(shù)應(yīng)用之間不匹配的問(wèn)題。同時(shí)，數(shù)據(jù)作為智力密集型更高的新型生產(chǎn)要素，具有非競(jìng)爭(zhēng)性與非排他性等特征，能夠與行業(yè)或地區(qū)內(nèi)的勞動(dòng)、資本、技術(shù)等要素重新組合及優(yōu)化，為制造企業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素賦能，驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[13]?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有促進(jìn)作用。

1.3 企業(yè)創(chuàng)新能力與企業(yè)服務(wù)化的中介效應(yīng)

馬歇爾外部性理論指出，企業(yè)群落聚集能夠產(chǎn)生外部性經(jīng)濟(jì)，并將其區(qū)分為技術(shù)外部性與市場(chǎng)外部性[14]。其中，技術(shù)外部性表現(xiàn)為知識(shí)集聚與技術(shù)鄰近對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的溢出作用，而市場(chǎng)外部性則強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)與地理鄰近對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力分工的毗鄰效應(yīng)[15]。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的路徑可能存在差異。本文基于馬歇爾外部性理論，遵循技術(shù)外部性與市場(chǎng)外部性兩條邏輯思路，嘗試解析數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的路徑機(jī)制。

1.3.1 企業(yè)創(chuàng)新能力的中介效應(yīng)

創(chuàng)新能力是企業(yè)創(chuàng)造新思想并將其市場(chǎng)化的能力，強(qiáng)調(diào)知識(shí)產(chǎn)生與商用[16]。馬歇爾外部性理論認(rèn)為，同行業(yè)內(nèi)的知識(shí)關(guān)聯(lián)是產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)的前提條件。同行業(yè)同群企業(yè)間的技術(shù)、知識(shí)與創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)相似，為制造企業(yè)間的知識(shí)流動(dòng)與溢出提供了基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)有助于提高制造企業(yè)創(chuàng)新知識(shí)獲取與創(chuàng)新價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)能夠促進(jìn)知識(shí)流動(dòng)與創(chuàng)造。一方面，數(shù)據(jù)資源的標(biāo)準(zhǔn)化與可編輯性有助于高效率地傳播和分享行業(yè)知識(shí)，加速知識(shí)與技術(shù)在行業(yè)集群中的溢出和擴(kuò)散[17]。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)能夠促進(jìn)行業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使得制造企業(yè)開展分布式、虛擬化和大規(guī)模的知識(shí)交互成為可能。同時(shí)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以加速新技術(shù)與新產(chǎn)品的形成、修改及重構(gòu)，提高制造企業(yè)知識(shí)創(chuàng)造能力[18]。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)能夠降低企業(yè)創(chuàng)新成本，提高制造企業(yè)創(chuàng)新價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)可以推動(dòng)行業(yè)內(nèi)創(chuàng)新知識(shí)存量?jī)粼鲩L(zhǎng)，而其規(guī)模性可以有效降低新知識(shí)邊際成本。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)還有利于促進(jìn)數(shù)字資源在行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的全方位滲透，提高各主體間的要素流動(dòng)與溝通效率，達(dá)到成本分擔(dān)和整合成本降低的目的[19]。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)還有利于推動(dòng)行業(yè)數(shù)字技術(shù)平臺(tái)建設(shè)，為制造企業(yè)獲取更多創(chuàng)新收益、鞏固創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)地位創(chuàng)造條件?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H3：創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

1.3.2 企業(yè)服務(wù)化的中介效應(yīng)

制造企業(yè)服務(wù)化的實(shí)質(zhì)是通過(guò)延伸已有價(jià)值鏈，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)務(wù)橫向擴(kuò)張與服務(wù)程度縱向延伸。馬歇爾外部性理論認(rèn)為市場(chǎng)規(guī)模與地理鄰近對(duì)區(qū)域勞動(dòng)力分工具有促進(jìn)作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)能夠促進(jìn)制造企業(yè)服務(wù)化發(fā)展。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)有助于深化區(qū)域勞動(dòng)力分工，推動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)繁榮發(fā)展，加深制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合程度。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)還具有市場(chǎng)外部性特征，能夠促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融、物流、租賃等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合，推動(dòng)地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的數(shù)字化發(fā)展[20]。地區(qū)服務(wù)要素與制造企業(yè)的數(shù)字協(xié)同，使數(shù)字服務(wù)要素嵌入制造企業(yè)價(jià)值鏈，拓展制造企業(yè)服務(wù)范圍。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)有利于制造企業(yè)降低服務(wù)成本。地區(qū)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推動(dòng)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有效彌合供需雙方信息不對(duì)稱，使生產(chǎn)者能夠以最低成本搜尋到企業(yè)所需要素資源，從而降低制造企業(yè)服務(wù)化成本。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)有助于提高制造企業(yè)服務(wù)效率。地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以帶來(lái)顯著的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，幫助制造企業(yè)擺脫服務(wù)化過(guò)程中的人力資源短缺與定制成本限制，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化與規(guī)模化平衡，從而提高制造企業(yè)服務(wù)效率[21]。基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H4：服務(wù)化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

1.4 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

1.4.1 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系會(huì)受到行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的調(diào)節(jié)。當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度較低時(shí)，在位制造企業(yè)憑借數(shù)字化轉(zhuǎn)型的低邊際成本與網(wǎng)絡(luò)外部性抬高行業(yè)進(jìn)入壁壘，強(qiáng)化自身在行業(yè)內(nèi)的市場(chǎng)支配地位與壟斷力量。這不僅會(huì)降低資源配置效率、造成要素市場(chǎng)扭曲，還可能引發(fā)市場(chǎng)價(jià)格機(jī)制失衡、產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量下降、消費(fèi)者福利被侵占等問(wèn)題，致使制造企業(yè)發(fā)展質(zhì)量下降。當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度過(guò)高時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步加劇行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)將引致企業(yè)對(duì)有限資源的激烈爭(zhēng)奪，不利于企業(yè)間開展創(chuàng)新與服務(wù)化合作，擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的負(fù)面影響。因此，當(dāng)制造企業(yè)處于適度的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)才會(huì)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極影響?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H5：行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系中存在倒U型調(diào)節(jié)效應(yīng)。

1.4.2 市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系可能受地區(qū)市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)。一方面，市場(chǎng)化進(jìn)程能夠提高制造企業(yè)外部市場(chǎng)的資源配置效率，推動(dòng)人才、資本、數(shù)據(jù)等要素資源的自由流動(dòng)，為區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)提供人力資源、金融服務(wù)與市場(chǎng)環(huán)境。但另一方面，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型群體的日益壯大，也容易帶來(lái)市場(chǎng)壟斷、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)紛爭(zhēng)、數(shù)據(jù)隱私侵權(quán)等一系列問(wèn)題[22]。市場(chǎng)化程度過(guò)高則意味著地方政府干預(yù)與監(jiān)管力量較弱，容易導(dǎo)致政府對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的競(jìng)爭(zhēng)秩序、數(shù)字產(chǎn)權(quán)保護(hù)、市場(chǎng)缺陷修補(bǔ)不足，不利于制造企業(yè)健康發(fā)展?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H6：市場(chǎng)化程度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系產(chǎn)生倒U型調(diào)節(jié)效應(yīng)。

綜上所述，構(gòu)建本研究概念模型，如圖1所示。

圖1 概念模型Fig.1 Conceptual Model

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模迅速擴(kuò)張的變化主要在2010年之后[23]，因此本文選取2010-2020年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)作為原始樣本。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于上市公司年報(bào)資料并通過(guò)文本分析獲得；企業(yè)層面其它數(shù)據(jù)來(lái)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)與WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。本文按照證券代碼、年份等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配，剔除指標(biāo)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失和財(cái)務(wù)狀況異常的ST公司樣本，最終得到16 568個(gè)樣本觀測(cè)值。另外，根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012年制造業(yè)二級(jí)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)確定同行業(yè)企業(yè)，按照公司注冊(cè)地所在省份劃分同地區(qū)企業(yè)，最終樣本分屬于29個(gè)二級(jí)行業(yè)和31個(gè)省份。

2.2 變量定義

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DBM)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)構(gòu)建過(guò)程中，戚聿東和蔡呈偉[4]、趙宸宇[24]等采用年報(bào)文本分析法對(duì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”進(jìn)行定量研究。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為新時(shí)代企業(yè)重大發(fā)展戰(zhàn)略，其相關(guān)信息出現(xiàn)在具有總結(jié)和指導(dǎo)性的年度報(bào)告中。從上市公司年報(bào)“管理層與經(jīng)營(yíng)討論”的內(nèi)容中，提取“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的相關(guān)詞頻刻畫其數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，具有可行性和科學(xué)性。

本文以吳非等[10]、戚聿東和蔡呈偉[4]的研究為基礎(chǔ)，將人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)作為構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化技術(shù)轉(zhuǎn)型的初始術(shù)語(yǔ)詞典。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還涉及數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的工作方式、組織結(jié)構(gòu)以及公司業(yè)務(wù)模式等變化。因此，參考劉飛[25]、趙宸宇[24]的相關(guān)研究，從業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型層面構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化商業(yè)模式的關(guān)鍵詞初始術(shù)語(yǔ)詞典。進(jìn)一步地，通過(guò)搜集中央人民政府、工業(yè)和信息化部官網(wǎng)中國(guó)家層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)政策文件，提取企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)關(guān)鍵詞對(duì)初始術(shù)語(yǔ)詞典進(jìn)行擴(kuò)充，最終構(gòu)建“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)池。通過(guò)Python爬蟲功能收集上海交易所、深圳交易所的A股制造業(yè)2010-2020年上市公司年度報(bào)告資料，并對(duì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)池進(jìn)行文本搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)，從而構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(IDBM、CDBM)。參考楊松令等[26]、Grennan[27]的做法，將與焦點(diǎn)企業(yè)相同行業(yè)或相同省份注冊(cè)地的其它企業(yè)定義為同行業(yè)同群企業(yè)或同地區(qū)同群企業(yè)，并以該群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值作為衡量同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(IDBM)與同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(CDBM)的指標(biāo)。

企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展(Lntfp)。企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。借鑒霍春輝等[28]研究，采用LP法計(jì)算制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率，并將其作為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展衡量指標(biāo)。

企業(yè)創(chuàng)新能力(Innov)。借鑒王性玉和邢韻[29]的方法，將基于單位研發(fā)支出轉(zhuǎn)化的專利獲得數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新能力度量指標(biāo)。其中，企業(yè)專利獲得數(shù)量包括發(fā)明專利、實(shí)用新型與外觀設(shè)計(jì)專利獲得數(shù)量。

企業(yè)服務(wù)化水平(Servi)。借鑒Eggert等[30]的相關(guān)研究，依據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，將與制造業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)相關(guān)的八大類服務(wù)包括銷售、安裝售后、咨詢、培訓(xùn)、租賃、研發(fā)設(shè)計(jì)、金融和物流相關(guān)服務(wù)作為制造業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)，并以此為依據(jù)對(duì)制造企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)中的服務(wù)收入進(jìn)行區(qū)分，將服務(wù)收入占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重作為衡量制造企業(yè)服務(wù)化程度的指標(biāo)。

控制變量。參考陳慶江等[7]的研究，控制可能影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)變量，包括資產(chǎn)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、股權(quán)性質(zhì)(Soe)、托賓Q值(TobinQ)等變量。本文研究變量定義如表1所示。

表1 變量定義Tab.1 Variable definitions

2.3 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在同群效應(yīng)，借鑒Manski[31]提出的同群效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行識(shí)別，將基準(zhǔn)模型設(shè)定為：

DBMi,t=?0+?1IDBMi,t+?2Controlsi,t+∑Year+∑Province+εi,t

(1)

DBMi,t=?0+?1CDBMi,t+?2Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(2)

其中，被解釋變量DBM表示焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，式(1)中IDBM為同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，式(2)中CDBM為同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，參考楊松令等[26]的做法，針對(duì)同行業(yè)同群效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?1)中控制了年份和省份，針對(duì)同地區(qū)同群效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?2)中控制了年份和行業(yè)。

為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，設(shè)定以下模型：

Lntfpi,t=λ0+λ1IDBMi,t+λ2Controlsi,t+∑Year+∑Province+εi,t

(3)

Lntfpi,t=λ0+λ1CDBMi,t+λ2Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(4)

式中，被解釋變量Lntfp為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，自變量包括同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(IDBM)與同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(CDBM)。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)存在性檢驗(yàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)存在性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。其中，表2中列(1)-(2)為僅控制了年份與地區(qū)(行業(yè))的固定效應(yīng)；表2中列(3)-(4)是在回歸模型中加入企業(yè)規(guī)模(Size)、年齡(Age)和股權(quán)性質(zhì)(Soe)等控制變量后，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的檢驗(yàn)結(jié)果。表2中列(3)結(jié)果顯示，同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為0.907，并在1%的水平下顯著。表2中列(4)結(jié)果顯示，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為0.298，并在1%的水平下顯著。研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的同群效應(yīng)，即焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型隨著同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高而呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，本文的研究假設(shè)H1a與H1b成立。

3.1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系檢驗(yàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。其中，表3中列(1)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，其影響系數(shù)為0.032，并在1%的水平下顯著；表3中列(2)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，其影響系數(shù)為0.227，并在1%的水平下顯著。上述研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著正向影響，假設(shè)H2成立。此外，考慮到制造企業(yè)發(fā)展質(zhì)量提升可能會(huì)反向促進(jìn)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即存在反向因果，本文將制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平滯后一期，回歸結(jié)果如表3中列(3)-(4)所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)分別為0.027(P<0.05)和0.218(P<0.01)，二者均顯著正向影響制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，說(shuō)明假設(shè)H2仍然成立。

3.2 企業(yè)創(chuàng)新能力與服務(wù)化水平的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

前文論述了數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)分別通過(guò)提升企業(yè)創(chuàng)新能力和服務(wù)化水平，促進(jìn)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。為檢驗(yàn)中介效應(yīng)的有效性，本文采用三步經(jīng)典回歸檢驗(yàn)法、Bootstrap檢驗(yàn)法與Sobel檢驗(yàn)法進(jìn)行驗(yàn)證，回歸結(jié)果如表4所示。

表2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Group effect test results of digital transformation

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Test results of the relationship between the peer effect of digital transformation and high quality development of manufacturing enterprises

3.2.1 企業(yè)創(chuàng)新能力中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表4中列(1)-(3)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)通過(guò)增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力，從而推動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。其中，表4中列(1)IDBM的影響系數(shù)為0.019，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)能夠增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力；表4中列(2)Innov的影響系數(shù)為0.145，且在5%的水平下顯著，說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正向影響制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；表4中列(3)IDBM的影響系數(shù)為0.032，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)—企業(yè)創(chuàng)新能力—制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展這一影響機(jī)制成立，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。此外，在Bootstrap檢驗(yàn)法中，Bootstrap_BS1與Bootstrap_BS2的區(qū)間結(jié)果均為正值；在Sobel檢驗(yàn)法中，Sobel Z值為0.002并在5%的水平下顯著，中介效應(yīng)占比為7.557%，進(jìn)一步證明了企業(yè)創(chuàng)新能力中介效應(yīng)的存在性。

3.2.2 企業(yè)服務(wù)化水平中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表4中列(4)-(6)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)通過(guò)提升企業(yè)服務(wù)化水平，促進(jìn)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。表4中列(4)CDBM的影響系數(shù)為0.153，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)能夠提升企業(yè)服務(wù)化水平；表4中列(5)Servi的影響系數(shù)為0.029，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明企業(yè)服務(wù)化水平顯著正向影響制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；表4中列(6)CDBM的影響系數(shù)為0.223，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)—企業(yè)服務(wù)化水平—制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展這一影響機(jī)制成立，假設(shè)H4得到驗(yàn)證。此外，在Bootstrap檢驗(yàn)法中，Bootstrap_BS1與Bootstrap_BS2的區(qū)間結(jié)果均為正值；在Sobel檢驗(yàn)法中，Sobel Z值為0.005并在5%的水平下顯著，中介效應(yīng)占比為2.310%，進(jìn)一步論證了企業(yè)服務(wù)化水平中介效應(yīng)的存在性。

表4 創(chuàng)新能力與服務(wù)化轉(zhuǎn)型的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Test results of mediating mechanism between innovation capability and servitization transformation

3.3 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

3.3.1 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文以行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)的25%與75%作為劃分節(jié)點(diǎn)，將樣本量區(qū)分為低、中、高樣本組，對(duì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度進(jìn)行分組檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5所示。表5中列(1)為低行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度樣本組，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)的影響系數(shù)為負(fù)且不顯著；列(2)為中行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度樣本組，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)的影響系數(shù)為0.047，并在1%的水平下顯著；列(3)為高行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度樣本組，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)的影響系數(shù)不顯著，初步證明了本文研究推測(cè)。此外，還將行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)平方項(xiàng)與同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項(xiàng)納入模型中，檢驗(yàn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，回歸結(jié)果如表5中列(5)所示。二者交互項(xiàng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)為-4.963，且在10%的水平下顯著，說(shuō)明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系存在倒U型調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文研究假設(shè)H5成立。

3.3.2 市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

為考察市場(chǎng)化程度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，以王小魯?shù)萚31]的市場(chǎng)化指數(shù)為基礎(chǔ)，參考俞紅海等[32]的做法，將市場(chǎng)化指數(shù)測(cè)算至2020年。以市場(chǎng)化程度(MARKET)的25%與75%作為劃分節(jié)點(diǎn)，將樣本量區(qū)分為低、中、高樣本組，對(duì)市場(chǎng)化程度進(jìn)行分組檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表6所示。表6中列(1)為低市場(chǎng)化程度樣本組，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)的影響系數(shù)不顯著；列(2)為中市場(chǎng)化程度樣本組，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)的影響系數(shù)為0.118，且在1%的水平下顯著；列(3)為高市場(chǎng)化程度樣本組，顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)的影響系數(shù)不顯著。此外，本文還將市場(chǎng)化程度(MARKET)平方項(xiàng)與同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項(xiàng)放入模型中，檢驗(yàn)市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，回歸結(jié)果如表6中列(5)所示。結(jié)果顯示，二者的交互項(xiàng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)為-0.008，并在1%的水平下顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證了市場(chǎng)化程度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系具有倒U型調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文研究假設(shè)H6成立。

3.4 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

工具變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)面臨內(nèi)生性問(wèn)題的挑戰(zhàn)。如焦點(diǎn)企業(yè)與同群企業(yè)行為的相似性可能完全是由相同的經(jīng)濟(jì)、制度和政策環(huán)境驅(qū)動(dòng)，并非企業(yè)行為間的相互影響。本文借鑒 Leaey & Roberts[33]、李秋梅與梁權(quán)熙[34]的研究思路，采用同群企業(yè)股票特質(zhì)收益率作為工具變量，以緩解研究中的內(nèi)生性問(wèn)題。同群企業(yè)股票收益率與企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平無(wú)關(guān)，但與同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相關(guān)，符合工具變量的兩個(gè)條件。基于此，本文將同行業(yè)同群企業(yè)年度股票特質(zhì)收益率均值(I_Alpha)與同地區(qū)同群企業(yè)年度股票特質(zhì)收益率均值(C_Alpha)作為工具變量，2SLS回歸結(jié)果如表7列(1)-(2)所示。IDBM與CDBM的回歸系數(shù)分別在1%與5%的水平下顯著，說(shuō)明在排除宏觀經(jīng)濟(jì)層面影響后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)依然存在。

表5 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Test results of moderating effect of industry competition degree

表6 市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Test results of moderating effect of maretization degree

安慰劑檢驗(yàn)。為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)是否依賴于行業(yè)或地區(qū)聚集，本文進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。依據(jù)原有同群企業(yè)組數(shù)與規(guī)模，將相同年份的企業(yè)隨機(jī)設(shè)置為“偽同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(P_IDBM)”與“偽同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(P_CDBM)”兩個(gè)樣本組。表7中列(3)～(4)結(jié)果顯示，“偽同群企業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量系數(shù)均不顯著，肯定了從行業(yè)與地區(qū)兩個(gè)角度研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的重要意義。

4 研究結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)導(dǎo)向下，從同群效應(yīng)視角解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)與地區(qū)特征，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效果與作用機(jī)制，得出如下結(jié)論：第一，我國(guó)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)，且結(jié)論在穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性檢驗(yàn)后仍然成立。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進(jìn)效應(yīng)。第三，企業(yè)創(chuàng)新能力與服務(wù)化發(fā)展是數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中介機(jī)制。數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)可以增強(qiáng)制造企業(yè)創(chuàng)新能力，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型地區(qū)同群效應(yīng)則有助于提升制造企業(yè)服務(wù)化程度。第四，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度和市場(chǎng)化程度分別在數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)、地區(qū)同群效應(yīng)與制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系中產(chǎn)生倒U型調(diào)節(jié)效應(yīng)。

表7 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.7 Endogeneity and robustness test results

4.2 理論貢獻(xiàn)

首先，本文突破古典戰(zhàn)略理論研究框架，從戰(zhàn)略生態(tài)理論角度揭示數(shù)字生態(tài)環(huán)境中的企業(yè)戰(zhàn)略決策邏輯。競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)與制度同構(gòu)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)存在的深層原因。其中，競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)可以使企業(yè)擺脫戰(zhàn)略短視行為，在動(dòng)態(tài)復(fù)雜的數(shù)字環(huán)境中持續(xù)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；制度同構(gòu)則強(qiáng)調(diào)數(shù)字制度環(huán)境對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略決策的約束性影響。這為理解企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略決策過(guò)程以及同群企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略趨同現(xiàn)象提供了理論視角。

其次，不同于數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下的產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究，本文嘗試從微觀角度挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。一方面，研究解析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)通過(guò)驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)質(zhì)量變革、效率變革與動(dòng)力變革實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的理論邏輯，從微觀角度刻畫制造企業(yè)向高級(jí)發(fā)展形態(tài)的演進(jìn)過(guò)程。另一方面，以馬歇爾外部性理論為依據(jù)，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)的異質(zhì)性，厘清不同類別種群環(huán)境對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展路徑的差異化影響，有助于豐富企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展理論研究。

最后，將行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與市場(chǎng)化程度納入研究框架，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)與地區(qū)同群效應(yīng)對(duì)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的調(diào)節(jié)效應(yīng)，為政府?dāng)?shù)字化治理和營(yíng)商環(huán)境營(yíng)造提供參考。

4.3 實(shí)踐啟示

政府應(yīng)為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造良好的制度環(huán)境與市場(chǎng)環(huán)境。首先，政府可以通過(guò)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項(xiàng)規(guī)劃，打造行業(yè)或區(qū)域內(nèi)的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范，幫助其它制造企業(yè)學(xué)習(xí)先進(jìn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，充分發(fā)揮戰(zhàn)略學(xué)習(xí)與環(huán)境壓力對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。其次，在數(shù)字化賦能企業(yè)創(chuàng)新與服務(wù)化發(fā)展方面，政府可以圍繞行業(yè)或地區(qū)戰(zhàn)略發(fā)展需求，推動(dòng)形成數(shù)字化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟與數(shù)字化供應(yīng)鏈協(xié)同聯(lián)盟，加快促進(jìn)數(shù)據(jù)要素對(duì)制造業(yè)核心技術(shù)攻關(guān)與價(jià)值鏈延伸的賦能作用。最后，在數(shù)字化監(jiān)管與治理方面，政府應(yīng)當(dāng)加快推進(jìn)人才、資本、數(shù)據(jù)等重點(diǎn)要素的市場(chǎng)化配置改革，不斷健全市場(chǎng)化機(jī)制。同時(shí)，也應(yīng)注意到，數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在明顯的“頭部效應(yīng)”現(xiàn)象，政府需要加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的制度安排與政策調(diào)節(jié)，特別是對(duì)壟斷性與排他性強(qiáng)的交易行為進(jìn)行有效干預(yù)，建立常態(tài)化的規(guī)則體系與監(jiān)督機(jī)制，為開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制造企業(yè)提供良好的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

此外，制造企業(yè)還應(yīng)充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)，把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展機(jī)遇。一方面，制造企業(yè)可以通過(guò)與數(shù)字商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的上下游企業(yè)及其利益相關(guān)者建立數(shù)據(jù)連接，與合作伙伴共同探索互利共贏的數(shù)字商業(yè)模式，學(xué)習(xí)優(yōu)秀制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。另一方面，制造企業(yè)需重視數(shù)字要素在創(chuàng)新合作與服務(wù)化延伸方面的作用，通過(guò)開放式創(chuàng)新合作彌補(bǔ)現(xiàn)有知識(shí)與資源不足，提高制造企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)效率。