王璐，李慶東

（1.遼寧石油化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 撫順 113001；2.遼寧石油化工大學(xué)，遼寧 撫順 113001）

1 引言

隨著數(shù)字化時代的到來，很多企業(yè)都開始走創(chuàng)新驅(qū)動高質(zhì)量發(fā)展路線。隨著數(shù)字化與信息化的不斷演化，很多企業(yè)為了降低運(yùn)營成本、提高生產(chǎn)效率，開始逐步進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。黨的二十大報告指出要加快建設(shè)制造強(qiáng)國、數(shù)字中國。然而，我國制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中仍存在很多問題。從高質(zhì)量發(fā)展的角度，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否有助于企業(yè)提高在行業(yè)中的競爭能力？技術(shù)創(chuàng)新在其中究竟能發(fā)揮多大作用？基于此，本文將宏觀層面與企業(yè)微觀數(shù)據(jù)結(jié)合，通過固定效應(yīng)回歸模型分析結(jié)果，分析了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、技術(shù)創(chuàng)新與財務(wù)績效的內(nèi)在機(jī)制，為助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財務(wù)績效

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對財務(wù)績效的文獻(xiàn)有很多，但是數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠直接促進(jìn)財務(wù)績效至今沒有達(dá)成統(tǒng)一的定論。大部分人認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升財務(wù)績效。如李勇建等[1]認(rèn)為，基于現(xiàn)有平臺搭建的數(shù)字化平臺是企業(yè)自身的一次升級，同時也會相應(yīng)地對產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行升級迭代，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)可以更加便利地尋求新的市場機(jī)遇，進(jìn)而提高績效水平。在企業(yè)運(yùn)營過程中融入數(shù)字化技術(shù)，一方面企業(yè)對資源的使用效率會得到大幅提高，依托信息化平臺更容易獲取信息、按需設(shè)計生產(chǎn)，因而制造業(yè)企業(yè)的整個業(yè)務(wù)流程會進(jìn)行精簡，生產(chǎn)成本變少；另一方面，企業(yè)管理效率會得到提升，延長企業(yè)價值鏈提高企業(yè)效率，企業(yè)會在與其他企業(yè)的競爭中脫穎而出?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以正向促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)財務(wù)績效的提升。

2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、技術(shù)創(chuàng)新與財務(wù)績效

通過整理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的創(chuàng)新能力可以從技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出兩個方向闡述。

在企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)跨界融合，希望增加核心競爭力時，同行業(yè)的其他企業(yè)也會效仿進(jìn)而使企業(yè)間的競爭更加激烈，企業(yè)只有不斷進(jìn)行創(chuàng)新且優(yōu)化生產(chǎn)流程，才能實(shí)現(xiàn)降低運(yùn)行成本提高生產(chǎn)效率，增強(qiáng)抵抗風(fēng)險的韌性。因此，企業(yè)全方位進(jìn)行技術(shù)改造，加大研發(fā)投入來強(qiáng)化企業(yè)的抗風(fēng)險能力，提升財務(wù)績效，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)提供了便利的信息檢索及即時通信優(yōu)勢，同時改善了企業(yè)與其他主體的聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上，企業(yè)可以跨界接受信息、拓寬認(rèn)知，進(jìn)而獲取到更多關(guān)于創(chuàng)新的想法，促進(jìn)自身的創(chuàng)新產(chǎn)出，提高企業(yè)財務(wù)績效。另外，物聯(lián)網(wǎng)、AI 等的發(fā)展改變了企業(yè)對于員工的需求，高學(xué)歷員工占比不斷增加會刺激原有員工提升自己，直接提高企業(yè)整體員工水平。企業(yè)文化的改變和高素質(zhì)員工的結(jié)合讓企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中可以獲得“1+1＞2”的回報。

因此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)2a：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過增加技術(shù)創(chuàng)新投入提升財務(wù)績效。

假設(shè)2b：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過增加技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出提升財務(wù)績效。

3 研究設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以2011-2021 年上市公司為研究樣本，并剔除了ST、PT、財務(wù)數(shù)據(jù)異常的公司，最終有11 591 條數(shù)據(jù)用于本文研究，數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫。同時對所有變量進(jìn)行雙側(cè)縮尾處理。

3.2 變量定義

3.2.1 被解釋變量

財務(wù)績效能夠反映制造業(yè)一段時間內(nèi)的經(jīng)營狀況。以往研究中，通常選用凈資產(chǎn)收益率、市盈率等作為衡量企業(yè)財務(wù)績效的指標(biāo)，其中凈資產(chǎn)收益率能完整地反映企業(yè)的經(jīng)營和盈利狀況，在財務(wù)績效分析領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。因此，本文采用凈資產(chǎn)收益率來衡量。

3.2.2 解釋變量

對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，現(xiàn)有主流的幾種量化方式。本文參考吳非等[2]的文章，運(yùn)用文本分析技術(shù)，參照趙宸宇[3]劃分的制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型維度和關(guān)鍵詞，將同類關(guān)鍵詞與當(dāng)年同一行業(yè)全部企業(yè)同類關(guān)鍵詞最大值的比值作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量指標(biāo)。

3.2.3 中介變量

本文將前人測量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的研究成果進(jìn)行總結(jié)，參考白福萍等[4]、尹夏楠等[5]的做法，將制造企業(yè)的創(chuàng)新能力從技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出兩個角度衡量。企業(yè)創(chuàng)新投入：本文使用研發(fā)人員占比、研發(fā)投入水平兩個指標(biāo)衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入，計算公式為企業(yè)創(chuàng)新投入=0.5×研發(fā)投入水平+0.5×研發(fā)人員占比。企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出：本文用企業(yè)當(dāng)年獨(dú)立獲得的發(fā)明數(shù)量取對數(shù)來衡量。

3.2.4 控制變量

本文借鑒相關(guān)研究成果，篩選出企業(yè)規(guī)模（Size）：資產(chǎn)總額取對數(shù)；上市年限（List Age）：當(dāng)年年份與上市年份差額加一取對數(shù)；大股東持股比例（Top1）：第一大股東所持股權(quán)占股權(quán)比例；兩職合一（Dual）：總經(jīng)理與董事長由同一個人任職取1，否則取0；股東資金占用（Occupy）：其他應(yīng)收款除以總資產(chǎn)；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）：國營企業(yè)記為1，否則為0 等控制變量加入回歸模型中。

3.3 模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)數(shù)字化對制造業(yè)財務(wù)績效的提升效應(yīng)，下文參考戚聿東和蔡呈偉[6]的做法構(gòu)建了直接效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，如下所示?/p>

其中，被解釋變量是凈資產(chǎn)收益率（ROE），核心解釋變量是數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Dig），CVs 表示為了緩解遺漏變量影響而選取的控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Size）、上市年限（List Age）、大股東持股比例（Top1）、兩職合一（Dual）、股東資金占用（Occupy）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）。此外，年份（Year）和行業(yè)（Firm）是虛擬變量，εi,t是模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)。當(dāng)α1＞0 時假設(shè)1 成立。

雖然直接效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂梢则?yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)財務(wù)績效之間的關(guān)系，但是關(guān)于本文選取的3 個中介究竟是否成立還不得而知。由此，為了檢驗(yàn)假設(shè)2a、2b 是否成立，進(jìn)一步通過中介效應(yīng)模型進(jìn)行機(jī)制識別檢驗(yàn)，模型設(shè)定如下：

其中，模型（2）主要檢驗(yàn)中介變量與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，模型（3）是加入中介變量后，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、財務(wù)績效與技術(shù)創(chuàng)新能力之間的關(guān)系。Mediatori,t表示中介變量技術(shù)創(chuàng)新能力，其余變量與模型（1）一致。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 描述性分析

如表1 主要變量描述性統(tǒng)計所示，本次樣本的觀測值是11 591 個，存在部分缺失。核心被解釋變量財務(wù)績效ROE 最大值1.536，均值0.072，說明雖然都是制造行業(yè)但是企業(yè)之間差異較大；數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig 最大值為1，最小值為0，均值為0.109，可以看出制造業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低；中介變量Rdi 最大值為96.15，最小值為0，均值為7.134，整體數(shù)值偏低；Pate 最大值為7.824，最小值0，均值為0.839，說明雖然創(chuàng)新對于企業(yè)發(fā)展很重要，但樣本企業(yè)創(chuàng)新能力水平較低，這可能跟我國制造業(yè)自主創(chuàng)新開始時間較晚有關(guān)。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

4.2 回歸分析

本文運(yùn)用stata16.0 對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新能力與財務(wù)績效的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果如表2 所示。第（1）列中數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig 與財務(wù)績效ROE 在5%的水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)是0.015 5，結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)1。表2 中第（2）～（5）列的模型2 為檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和財務(wù)績效之間的中介作用。第（2）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig 的回歸系數(shù)為3.372 5，在1%水平上顯著，第（3）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig 和技術(shù)創(chuàng)新投入Rdi 的回歸系數(shù)分別為0.013 5 和0.000 6，均在10%水平上顯著，由于上述回歸系數(shù)皆顯著為正，說明中介效應(yīng)存在且為部分中介，驗(yàn)證了假設(shè)2a。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過技術(shù)創(chuàng)新對原生產(chǎn)流程進(jìn)行升級再造，更加方便地獲取信息，實(shí)現(xiàn)信息共享降低了技術(shù)創(chuàng)新的成本、通過降本增效提高財務(wù)績效。第（4）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出系數(shù)在1%水平上顯著為正，第（5）列數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig 和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出Pate 的回歸系數(shù)分別為0.014 7、0.001 9，在5%和10%水平上顯著。同樣技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出中介效應(yīng)存在且為部分中介，驗(yàn)證了假設(shè)2b。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了企業(yè)發(fā)明的數(shù)量，進(jìn)而提升企業(yè)財務(wù)績效。這很可能是因?yàn)榻柚鷶?shù)字化大數(shù)據(jù)平臺，企業(yè)能更精準(zhǔn)地獲知市場信息，實(shí)時根據(jù)狀況進(jìn)行產(chǎn)線調(diào)整，研發(fā)出更符合客戶喜好的產(chǎn)品，提高企業(yè)的產(chǎn)品競爭力，獲得更多的回報。這些都說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效有正面影響。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用變量替代的方法來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，基于上文構(gòu)建的模型，將關(guān)鍵解釋變量企業(yè)財務(wù)績效ROE 進(jìn)行替換。參考杜建菊和朱沛文[7]的研究，將凈資產(chǎn)收益率（ROE）替換為總資產(chǎn)收益率（ROA）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示，第2 列、第4 列和第6 列將被解釋變量替換為ROA，相關(guān)系數(shù)分別為0.008 3、0.006 7 和0.007 8，且在5%和10%水平上顯著。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程可知，創(chuàng)新能力的部分中介效應(yīng)依舊存在，充分證明了本文的穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5 結(jié)語

在信息化時代，面對動蕩的環(huán)境，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本文以滬深上市公司作為研究對象，選取2011-2021 年的數(shù)據(jù)，探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務(wù)績效具有促進(jìn)作用；技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)財務(wù)績效中均具有部分中介作用。

基于以上結(jié)論，本文提出以下兩點(diǎn)建議供參考：

第一，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的機(jī)遇，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。企業(yè)應(yīng)該不斷更新產(chǎn)品服務(wù)等，形成區(qū)別于競爭對手的獨(dú)特差異，這樣才能夠在行業(yè)中脫穎而出，鞏固和擴(kuò)大競爭優(yōu)勢。同時，企業(yè)還需要員工培訓(xùn)，形成良好的創(chuàng)新氛圍，加強(qiáng)員工的數(shù)字化素養(yǎng)培養(yǎng)，構(gòu)建具有創(chuàng)新能力和適應(yīng)性的組織文化。

第二，國家和政府部門要加強(qiáng)對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持和指導(dǎo)。其中包括財政援助、技術(shù)培訓(xùn)和政策支持。同時，政府還要營造良好的外部環(huán)境，促進(jìn)協(xié)同和產(chǎn)業(yè)合作，構(gòu)建數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。此外可以強(qiáng)化企業(yè)和大學(xué)的合作，共同開發(fā)革新制造業(yè)的數(shù)字技術(shù)和解決方案。