任碧云,郭 猛

(天津財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,天津 300072)

一、引言與文獻述評

2020年5月14日,習(xí)近平總書記在中共中央政治局常委會上提出“逐步形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局”,這是當(dāng)前中國經(jīng)濟發(fā)展的核心戰(zhàn)略。在此“雙循環(huán)”中如何促進國內(nèi)經(jīng)濟良性循環(huán)則成了當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展的重要問題。根據(jù)林志剛等人的觀點,國內(nèi)經(jīng)濟良性循環(huán)的關(guān)鍵要以產(chǎn)業(yè)升級為先導(dǎo),加強科技突破與產(chǎn)業(yè)升級,而當(dāng)前產(chǎn)業(yè)升級的核心是如何實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的健康發(fā)展[1-2]。根據(jù)姚樹潔提出的“板鏈拉動”戰(zhàn)略,“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟”是推進中國內(nèi)循環(huán)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵“鏈條”,數(shù)字經(jīng)濟還能顯著解決資本錯配問題,因此系統(tǒng)提升數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平成為解決該問題的核心[3-4]。本文擬在此背景下從微觀角度研究企業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平和企業(yè)運營績效的動態(tài)關(guān)系,進而為中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和結(jié)構(gòu)升級尋求微觀經(jīng)驗基礎(chǔ)。

中國共產(chǎn)黨十九屆四中全會提出將“數(shù)據(jù)要素”作為新的分配要素納入到收入分配體系,這意味著數(shù)字經(jīng)濟將成為未來影響中國乃至世界經(jīng)濟的核心動力源之一。根據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書2020》可知,中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已經(jīng)從2005年占GDP比重的14.20%發(fā)展到2019年的36.20%,2019年絕對規(guī)模產(chǎn)值已達到35.84萬億元,可見數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為中國經(jīng)濟增長的核心引擎[5]。在此背景下,企業(yè)不斷進行數(shù)字化變革,如電信業(yè)基礎(chǔ)支撐作用在不斷增強,互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)穩(wěn)步增長。在如此快速發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟浪潮中,企業(yè)數(shù)字化水平提高是否促進了企業(yè)運營績效提高?如果存在這種正向效應(yīng),其傳導(dǎo)路徑是什么?這些問題在相關(guān)研究中仍沒有得到有效驗證。

學(xué)者對數(shù)字化水平和企業(yè)運營績效關(guān)系的研究尚未形成統(tǒng)一結(jié)論,第一種觀點認(rèn)為數(shù)字化水平并不能對企業(yè)運營績效水平產(chǎn)生促進作用,如Li和Jia采用多元面板回歸方法發(fā)現(xiàn)數(shù)字化水平并不能促進企業(yè)運營績效,原因是這種促進作用實現(xiàn)的條件無法得到滿足[6]。Hajli等分析了企業(yè)異質(zhì)性對此促進作用的影響,研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化水平只能提高那些對數(shù)字技術(shù)較為依賴企業(yè)的運營水平,如信息通訊業(yè)、軟件與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),但是對傳統(tǒng)的制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)的影響并沒有表現(xiàn)出促進效應(yīng)[7]。余江等認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化水平提升可能依賴大量的投資和管理成本,這會導(dǎo)致企業(yè)運營績效下降[8]。周青等通過實證方法檢驗了數(shù)字化水平帶來的學(xué)習(xí)成本提升對企業(yè)運營績效的抑制效應(yīng)[9]。第二種觀點認(rèn)為數(shù)字化水平提升有助于企業(yè)運營績效增加,代表性研究如下:汪淼軍等認(rèn)為企業(yè)生產(chǎn)績效隨著企業(yè)信息化資本的增加變化,并且大企業(yè)信息化的績效顯著高于中小企業(yè)[10]。戚聿東等認(rèn)為數(shù)字化水平提升不僅有助于企業(yè)治理結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新,還有助于推動企業(yè)內(nèi)部管理模式的變革[11]。

現(xiàn)有研究中對數(shù)字化水平影響企業(yè)運營績效中介效應(yīng)的相關(guān)研究很少,代表性研究如下:Al-Adwan等認(rèn)為信息對稱性具有完全的中介效應(yīng)[12]。戚聿東等認(rèn)為在數(shù)字化水平影響企業(yè)績效的過程中存在管理活動和銷售活動兩條傳導(dǎo)路徑,但是銷售活動表現(xiàn)出完全中介效應(yīng),而管理活動并不存在中介效應(yīng)[13]。

從現(xiàn)有研究看,數(shù)字化水平提升對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的研究較少,且未得出一致結(jié)論。本文分析中國企業(yè)數(shù)字化水平對運營績效的影響,并從信息對稱性水平、商業(yè)模式創(chuàng)新水平和管理成本降低水平三個角度進行中介效應(yīng)檢驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字化水平確實提高了中國企業(yè)的運營績效,且信息對稱性水平表現(xiàn)出完全中介效應(yīng),商業(yè)模式創(chuàng)新水平起到部分中介效應(yīng),管理成本降低水平并未表現(xiàn)出中介效應(yīng)。本文創(chuàng)新主要表現(xiàn)在兩個方面:一是在研究方法上使用文本挖掘技術(shù)解決了“企業(yè)數(shù)字化水平”定量測度的難題,并采用中介效應(yīng)模型驗證了數(shù)字化水平影響企業(yè)運營績效的三重中介效應(yīng)。二是在研究視角上從宏觀轉(zhuǎn)向微觀,采用實證模型驗證企業(yè)數(shù)字化水平對企業(yè)運營績效的影響。本研究結(jié)論對中國企業(yè)持續(xù)深化進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了實證依據(jù)和政策支持。

二、理論機制及研究假設(shè)

(一)理論機制

影響企業(yè)運營績效的因素是多方面的,根據(jù)現(xiàn)有公司治理理論及相關(guān)實證研究結(jié)論,宏觀經(jīng)濟發(fā)展及其政策背景是影響企業(yè)運營績效的核心因素,如吳超鵬等認(rèn)為社會資本可以通過緩解融資約束和減少知識產(chǎn)權(quán)被侵權(quán)風(fēng)險等途徑來促進企業(yè)運營績效的提升[14],鐘覃琳等認(rèn)為反腐敗可以促進企業(yè)運營績效[15]。與此同時,企業(yè)內(nèi)部治理水平也是影響企業(yè)運營績效的主要因素[16]。除此之外,企業(yè)特征會對這些因素影響企業(yè)績效的過程起到調(diào)節(jié)作用,這主要包括:股權(quán)性質(zhì)差異、行業(yè)差異、規(guī)模和市場占有率差異、董事獨立性差異等[17]。值得指出的是,宏觀經(jīng)濟發(fā)展及政策背景具有同質(zhì)性,在某個具體的時點企業(yè)面臨的宏觀背景是一致的,這導(dǎo)致該變量對企業(yè)運營績效的影響凸顯在單個企業(yè)中,但是對整個企業(yè)群進行實證分析時不具有動態(tài)可變性。因此,本文認(rèn)為宏觀經(jīng)濟發(fā)展及政策背景是影響企業(yè)運營績效的前置變量,企業(yè)特征和企業(yè)治理則是影響企業(yè)運營績效的核心變量。

數(shù)字化時代的到來,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進程和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程在近五年表現(xiàn)出高速增長的態(tài)勢,企業(yè)數(shù)字化水平對運營績效的影響越來越明顯,如謝康等構(gòu)建了“大數(shù)據(jù)資源—企業(yè)能力—產(chǎn)品創(chuàng)新績效”鏈?zhǔn)街薪槟Ｐ吞接懥舜髷?shù)據(jù)從可能的生產(chǎn)要素成為企業(yè)現(xiàn)實生產(chǎn)要素的實現(xiàn)機制[18]。本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化水平的提升可以從三條路徑影響企業(yè)運營績效:一是企業(yè)數(shù)字化水平提高可以顯著提升企業(yè)的內(nèi)部信息對稱性水平,從而有助于企業(yè)運營績效提升;二是企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以改變原有商業(yè)模式,使得改革后的商業(yè)模式更契合于數(shù)字化時代的特征和客戶多維需求,從而有助于提升企業(yè)運營績效;三是數(shù)字化水平提升可以直接作用于企業(yè)的日常管理活動,使得企業(yè)管理效率得到顯著提升,并可以降低管理費用進而促進企業(yè)運營績效提升。圖1表示了上述理論機制。

圖1 數(shù)字化水平影響運營績效的理論機制

值得說明的是,在影響企業(yè)運營績效的四個核心因素中,政策背景屬于典型的前置變量,企業(yè)特征和企業(yè)治理對運營績效的研究成果較為豐富,并在理論層面、實踐層面、實證研究層面取得了較為統(tǒng)一的研究結(jié)論,因此在控制了這些變量后,企業(yè)數(shù)字化水平成為影響企業(yè)運營績效的核心要素。

(二)研究假設(shè)

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化水平對企業(yè)運營績效的研究尚未有統(tǒng)一的結(jié)論,目前爭論的焦點有三點:一是數(shù)字化水平是否提高了企業(yè)運營績效,二是如果數(shù)字化水平提高了企業(yè)運營績效,其傳導(dǎo)路徑是什么?三是如果沒有正向影響,其原因是什么?本文認(rèn)為隨著國家對“數(shù)字經(jīng)濟”的扶持力度進一步提高,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度越來越快,已成為中國企業(yè)發(fā)展的主要趨勢。企業(yè)數(shù)字化水平對企業(yè)運營績效的促進作用會通過企業(yè)治理的帕累托改進實現(xiàn),因此,提出如下假設(shè):

假設(shè)1:企業(yè)數(shù)字化水平提高有助于企業(yè)運營績效的提升。

隨著企業(yè)數(shù)字化水平的提高,企業(yè)內(nèi)部信息傳遞速度顯著加快,企業(yè)外部市場信息會以更加密集的匯總形態(tài)融入到企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和日常管理中,企業(yè)可以基于這些更加準(zhǔn)確及時的信息進行精準(zhǔn)的投融資決策、市場細(xì)分和戰(zhàn)略目標(biāo)分解,從而為企業(yè)獲得更多利潤提供可能性。不僅如此,根據(jù)于文超等的研究可知,隨著企業(yè)信息化水平提高,政企關(guān)系重構(gòu)降低企業(yè)產(chǎn)能利用率的效應(yīng)將減弱,從而有助于提升企業(yè)運營績效[19]。本文認(rèn)為數(shù)字化水平的提升會首先提升企業(yè)內(nèi)外的信息對稱性水平,從而有助于企業(yè)運營績效的提升,即信息對稱性水平在數(shù)字化影響企業(yè)績效過程中起到中介作用。因此,提出如下假設(shè):

假設(shè)2:企業(yè)數(shù)字化水平提高運營績效過程中,信息對稱性水平起到正向中介效應(yīng)。

數(shù)字化水平對企業(yè)商業(yè)模式?jīng)_擊是深刻的,傳統(tǒng)商業(yè)模式在數(shù)字化時代具有明顯的受眾范圍窄、運營成本高、傳遞效率低的特點,從而逐漸喪失了核心競爭力。企業(yè)在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化浪潮中,根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革特征適應(yīng)新的商業(yè)組織形式,不斷向數(shù)字化運營、數(shù)字化管理、數(shù)字化營銷、數(shù)字化成本控制等多方面轉(zhuǎn)型,最終使得企業(yè)的商業(yè)模式發(fā)生根本變更。根據(jù)郭海等的研究,在數(shù)字化水平提升過程中,企業(yè)創(chuàng)新開放能夠顯著提升企業(yè)運營績效,并且商業(yè)模式創(chuàng)新在兩者之間起到中介作用[20]。本文認(rèn)為數(shù)字化水平促進了企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新,進而促進了運營績效提升。因此,提出如下假設(shè):

假設(shè)3:企業(yè)數(shù)字化水平提高運營績效過程中,商業(yè)模式創(chuàng)新水平起到正向中介作用。

數(shù)字化水平提升極大地促進了企業(yè)管理效率提升,使得企業(yè)內(nèi)外信息傳遞速度變快,同時也降低了管理成本,但是數(shù)字化過程需要大量的投資和運營費用,這部分增量成本可能會降低企業(yè)績效。根據(jù)劉天楚的研究,企業(yè)數(shù)字化水平提升可以幫助企業(yè)同時計算定額成本和標(biāo)準(zhǔn)成本,有助于企業(yè)管理成本降低[21]。本文認(rèn)為隨著近年來數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展,中國企業(yè)已將數(shù)字化發(fā)展融入到日常管理運營中,總體上數(shù)字化水平可能表現(xiàn)出對管理成本的抑制,從而提高企業(yè)運營績效。因此,提出如下假設(shè):

假設(shè)4:企業(yè)數(shù)字化水平提高運營績效過程中,管理成本降低水平起到正向中介作用。

三、模型設(shè)定和數(shù)據(jù)來源

(一)模型設(shè)定

(1)

(2)

(3)

表1顯示了各類變量的具體說明。第一,被解釋變量是企業(yè)運營績效,選擇企業(yè)總資產(chǎn)收益率ROA和凈資產(chǎn)收益率ROE作為衡量運營績效的工具變量。第二,核心解釋變量是企業(yè)數(shù)字化水平,對數(shù)字化水平的衡量采用兩種形式,一是通過文本挖掘獲得Diga;二是采用財報附注中無形資產(chǎn)明細(xì)中與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)部分占無形資產(chǎn)總額百分比獲得Digb。第三,根據(jù)研究假設(shè)設(shè)置三個中介變量,其中信息對稱性水平inf利用操控性應(yīng)計項目絕對值占企業(yè)上年度總資產(chǎn)比值度量,該比值越高企業(yè)信息對稱性越低。企業(yè)總體應(yīng)計項目(Tar)包含操控性應(yīng)計項目(Ar)和非操控性應(yīng)計項目(Nar)。本文采用Jone(1991)模型估計非操控性應(yīng)計項目(Nar)和企業(yè)上年度總資產(chǎn)比值,然后測算操控性應(yīng)計項目絕對值占企業(yè)上年度總資產(chǎn)比值。商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty采用文本挖掘方法計算。管理成本Cst利用企業(yè)利潤表中管理費用總額和營業(yè)收入的比值進行測度。第四,影響企業(yè)運營績效的變量還包括企業(yè)自身性質(zhì)和企業(yè)治理特征,根據(jù)已有研究設(shè)置了10個控制變量(見表1),基本涵蓋了企業(yè)性質(zhì)治理特征差異對企業(yè)運營績效的影響。

表1 變量說明

目前經(jīng)濟學(xué)研究中常采用文本挖掘的方法搜尋目標(biāo)詞匯出現(xiàn)的頻率構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)。根據(jù)林樂等的研究,如果目標(biāo)詞匯出現(xiàn)頻率越高,說明目標(biāo)企業(yè)對該詞匯所代表的關(guān)鍵問題越重視[24]?；诖?采用Git Hub軟件上的開源項目展開搜索,并基于Python中“jieba”中文分詞軟件選取關(guān)鍵詞。搜索對象是企業(yè)的年度財務(wù)報告(含附注)。具體操作過程中,首先,采用手動整理和Python算法自動分析詞匯方法確定財務(wù)報告中不同類型和不同行業(yè)企業(yè)對數(shù)字化水平或商業(yè)模式創(chuàng)新的表達方式。其次,結(jié)合第一步確認(rèn)的不同表達方式,采用人工手段和計算機聯(lián)想法擴展相關(guān)的關(guān)鍵詞匯。最后,根據(jù)Gephi的圖譜分析方法構(gòu)建關(guān)鍵詞圖譜,確定關(guān)鍵詞匯表,如表2。

表2 文本挖掘選擇的關(guān)鍵詞

由于不同企業(yè)規(guī)模差異較大,行業(yè)之間差異也較大,因此上述關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)并不具有比較價值。為解決該問題,采用企業(yè)當(dāng)年關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)和當(dāng)年行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)出現(xiàn)總頻數(shù)的比值作為度量指標(biāo)。具體計算如式(4),其中keywordi,t代表第i家企業(yè)第t年的同類關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù),totalkeywordi,t表示某個行業(yè)j中所有企業(yè)同類關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總頻數(shù)。經(jīng)過上述測算,數(shù)字化水平Diga和商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty的取值范圍在0至1之間,其中個別企業(yè)的Sty取值為0,說明這類企業(yè)商業(yè)模式幾乎沒有創(chuàng)新。

(4)

(二)數(shù)據(jù)來源

近年來數(shù)字經(jīng)濟總產(chǎn)值占GDP的比重在加速增長,如2014年數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)值占GDP比重為26.10%,2019年該比重已經(jīng)提升到36.20%,但是中國數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展時間并不長,2014年后才真正實現(xiàn)高速增長。因此,本文選取2015年至2019年滬深A(yù)股中上市公司作為樣本。在選樣時設(shè)定如下:(1)剔除金融類上市公司。(2)剔除公司存續(xù)時間在5年以下的樣本,原因是存續(xù)周期較短的公司其組織架構(gòu)和公司治理表現(xiàn)出較顯著的異常性,這會降低模型穩(wěn)健性。(3)剔除ST類上市公司。(4)剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的公司。樣本數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫,對個別數(shù)據(jù)不完整的樣本通過對比CSMAR數(shù)據(jù)庫進行了補正。經(jīng)過上述過程最終確定了1 102家上市公司2015年至2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)。樣本公司具體行業(yè)分布如表3所示。

表3 樣本公司的行業(yè)分布

四、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計

表4顯示了各類變量的基本統(tǒng)計信息。被解釋變量Roa、Roe的平均值小于中位數(shù),說明部分企業(yè)的運營績效水平偏低,使得平均運營績效水平被拉低。解釋變量中,文本挖掘得到的數(shù)字化水平Diga均值0.021 4小于中位數(shù)0.027 1,標(biāo)準(zhǔn)差1.028 3相對較高,說明數(shù)據(jù)離散程度較高。Digb平均值大于中位數(shù),說明部分企業(yè)的數(shù)字化水平偏高,拉升了整體數(shù)字化水平,其標(biāo)準(zhǔn)差達到17.832 2,離散程度較大。中介變量中信息對稱性水平inf的均值大于中位數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差10.221 4較大,具有一定程度的離散性。商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty最小值為0,說明有部分企業(yè)并未進行商業(yè)模式創(chuàng)新,平均值大于中位數(shù),方差2.051 4較小,說明該數(shù)據(jù)離散性較低?？刂谱兞恐泄蓹?quán)性質(zhì)Stc平均值為29.31,說明樣本中有29.31%的企業(yè)屬于國有企業(yè),資產(chǎn)負(fù)債率Deb的平均值為49.24%,最大值為67.19%,說明企業(yè)整體財務(wù)杠桿較高。除了Digb和部分控制變量的JB統(tǒng)計量沒通過統(tǒng)計檢驗,其他變量均通過不同置信水平的JB檢驗,說明這些變量具有良好的正態(tài)分布屬性。

表4 描述性統(tǒng)計

(二)基本回歸過程

通過對式(1)進行多元面板回歸完成基本回歸過程。在面板模型估計中需要對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗,經(jīng)過面板ADF檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)字化水平Digb、固定資產(chǎn)百分比、第一股東持股比例、管理成本、股權(quán)性質(zhì)、兩職合一性、董事會獨立性幾個變量存在單位根,屬于I(1)變量。經(jīng)過面板協(xié)整檢驗后發(fā)現(xiàn)這些變量間至少存在一個長期協(xié)整關(guān)系,因此可以對式(1)原始數(shù)據(jù)進行模型構(gòu)建。經(jīng)過豪斯曼檢驗發(fā)現(xiàn)式(1)適合構(gòu)建時間固定效應(yīng)和截面固定效應(yīng)的雙固定效應(yīng)模型。表5顯示了估計結(jié)果。

根據(jù)表5可知,第2列和第3列分別顯示了用Roe和Roa作為被解釋變量的回歸結(jié)果。結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)用Roa作被解釋變量時,核心解釋變量數(shù)字化水平Diga的系數(shù)為正,且在10%置信水平上統(tǒng)計顯著,說明企業(yè)數(shù)字化水平和企業(yè)運營績效存在正向關(guān)系。

表5 多元面板回歸結(jié)果

(2)用Roe解釋數(shù)字化水平提升了企業(yè)經(jīng)營績效。調(diào)整R2為0.602 3,模型擬合效果較好;DW值為2.121 1,說明模型不存在一階自相關(guān)問題;整體F檢驗在1%水平上統(tǒng)計顯著,說明模型整體擬合度較高。核心解釋變量數(shù)字化水平Diga的系數(shù)為正,且在5%置信水平上統(tǒng)計顯著,說明企業(yè)數(shù)字化水平和企業(yè)運營績效存在正向關(guān)系。(3)除去個別控制變量不顯著,其余控制變量在不同的置信水平上統(tǒng)計顯著,說明控制變量選擇具有科學(xué)性。

表6顯示了模型穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果。穩(wěn)健性檢驗采用兩種方式進行,一是將式(1)中的解釋變量數(shù)字化水平Diga替換為Digb,對應(yīng)的回歸結(jié)果如表6中第2列和第3列。二是對樣本進行分類刪減后重新回歸。在選擇的1 102個樣本中,信息技術(shù)業(yè)(G)、社會服務(wù)業(yè)(K)和傳播與文化業(yè)(L)的數(shù)字化水平較高,其中信息技術(shù)業(yè)(G)是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的主要行業(yè),其數(shù)字化水平Diga和Digb的平均水平分別高于其他行業(yè)(不含G、K、L)19.70%和14.23%。社會服務(wù)業(yè)(K)具有較高的社會服務(wù)屬性,其數(shù)字化水平Diga和Digb的平均水平分別高于其他所有行業(yè)(不含G、K、L)平均水平14.21%和11.33%。傳播與文化業(yè)(L)因為具有較高的信息傳播屬性,其數(shù)字化水平Diga和Digb的平均水平分別高于其他行業(yè)(不含G、K、L)7.24%和8.15%。三個行業(yè)的樣本數(shù)量分別是111、70、47,在總樣本中剔除這些樣本后對式(1)進行回歸,結(jié)果如表6中第4列和第5列。根據(jù)表6可知,兩種穩(wěn)健性檢驗中數(shù)字化水平的系數(shù)均為正數(shù),回歸結(jié)果和表5基本吻合,說明模型具有穩(wěn)健性。

表6 解釋變量和對樣本分類刪減重新回歸后的穩(wěn)健性檢驗

(三)中介效應(yīng)

表7是對信息對稱性水平中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果,對應(yīng)方程為式(2)和式(3)。表7第2列是信息對稱性水平和數(shù)字化水平的回歸結(jié)果,可見數(shù)字化水平Diga回歸系數(shù)為正且在5%置信水平上統(tǒng)計顯著,這說明可能存在中介效應(yīng)。第3列和第4列分別是使用Roa和Roe作為被解釋變量,以數(shù)字化水平Diga和信息對稱性水平inf為核心解釋變量的實證結(jié)果,第3列和第4列中數(shù)字化水平Diga不顯著,但是信息對稱性水平inf分別在1%和10%置信水平上統(tǒng)計顯著。根據(jù)中介效應(yīng)判斷依據(jù)可知:在數(shù)字化水平影響企業(yè)運營績效過程中,信息對稱性水平具有完全中介效應(yīng)。第3列和第4列Sobel檢驗值分別為4.483 1和4.692 1,大于臨界值0.97,說明存在中介效應(yīng)。根據(jù)Boostrap檢驗得到的置信區(qū)間均不包括0值且為正,說明通過了Boostrap檢驗且存在正向中介效應(yīng)。

表7 信息對稱性水平中介效應(yīng)檢驗

表8是對商業(yè)模式創(chuàng)新水平中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果。第2列數(shù)字化水平Diga在1%置信水平統(tǒng)計顯著且系數(shù)為正,說明可能存在正向中介效應(yīng)。第3列和第4列回歸結(jié)果中,數(shù)字化水平Diga回歸系數(shù)在5%置信水平上統(tǒng)計顯著且均為正數(shù),商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty系數(shù)為正且分別在1%和5%置信水平上顯著,第3列和第4列Diga的系數(shù)均小于表5中不考慮中介效應(yīng)時Diga的系數(shù),根據(jù)中介效應(yīng)判斷條件,商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty存在部分中介效應(yīng)。第3列和第4列對應(yīng)的Sobel檢驗值超過臨界值,說明模型通過了中介效應(yīng)檢驗。根據(jù)Boostrap檢驗得到的置信區(qū)間均不包括0值且為正,說明模型通過了Boostrap中介效應(yīng)檢驗。綜上所述,數(shù)字化水平在影響企業(yè)運營績效過程中,商業(yè)模式創(chuàng)新水平具有部分中介效應(yīng)。

表8 商業(yè)模式創(chuàng)新水平中介效應(yīng)檢驗

表9是對管理成本降低水平的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。數(shù)字化水平Diga的系數(shù)并不顯著,且第3列和第4列Boostrap檢驗的置信區(qū)間包含0值,說明在數(shù)字化水平影響企業(yè)創(chuàng)新績效過程中,管理成本降低水平的中介效應(yīng)并不存在。

表9 管理成本降低水平中介效應(yīng)檢驗

根據(jù)上述結(jié)果可得到如下結(jié)論:第一,根據(jù)表5可知,無論采用Roa還是Roe作被解釋變量,企業(yè)數(shù)字化水平Diga和企業(yè)運營績效均呈現(xiàn)顯著正相關(guān)性,說明中國企業(yè)通過提升數(shù)字化水平提高了運營績效,即驗證了假設(shè)1。第二,根據(jù)表7和表8可知,企業(yè)數(shù)字化水平Diga提升企業(yè)運營績效(Roa和Roe)過程中,信息對稱性水平inf和商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty起到正向中介效應(yīng)的作用,即驗證了假設(shè)2和假設(shè)3。不同的是,信息對稱性水平inf的中介效應(yīng)是完全的,而商業(yè)模式創(chuàng)新水平Sty的中介效應(yīng)是部分的。企業(yè)數(shù)字化水平提升可以通過企業(yè)運營、生產(chǎn)、銷售、戰(zhàn)略規(guī)劃及實施多個維度提升企業(yè)信息傳遞效率從而可以通過提升信息對稱性水平來提升運營績效。不僅如此,數(shù)字化水平提升改變了企業(yè)的組織模式、戰(zhàn)略柔性和商業(yè)發(fā)展模式,這些模式創(chuàng)新可以對企業(yè)運營績效產(chǎn)生正向的影響。根據(jù)實證研究結(jié)論,目前商業(yè)創(chuàng)新水平的中介效應(yīng)不完全,仍需要在未來運營中進一步挖掘。第三,根據(jù)表9可知,企業(yè)數(shù)字化水平Diga影響企業(yè)運營績效(Roa和Roe)過程中,成本降低水平不具有中介效應(yīng),即否定了假設(shè)4?？赡艿脑蛴袃牲c,一是企業(yè)數(shù)字化水平提高本身需要較高的投資和新增的管理費用,這部分費用的增加會降低企業(yè)近期的運營績效。由于中國企業(yè)數(shù)字化水平在近5年才實現(xiàn)高速發(fā)展,選樣區(qū)間是2015年至2019年,這可能導(dǎo)致此中介效應(yīng)并不突出。二是中國企業(yè)可能并未真正將數(shù)字化水平融入到日常生產(chǎn)運營過程中,數(shù)字化水平提升對管理成本降低效應(yīng)可能還沒有完全顯現(xiàn)出來。

將數(shù)字化水平Diga替換為Digb重復(fù)表7至表9的中介效應(yīng)驗證過程,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表10、表11和表12。將核心解釋變量替換后,表10第2列數(shù)字化水平Digb的系數(shù)顯著為正,說明可能存在中介效應(yīng),第3列和第4列Digb的系數(shù)均不顯著,說明存在完全的中介效應(yīng),這和表7結(jié)果一致,即在數(shù)字化水平提升企業(yè)運營績效過程中,信息對稱性水平具有完全中介效應(yīng)。

表10 信息對稱性水平中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗

表11顯示了商業(yè)模式創(chuàng)新水平中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果,第2列Digb的系數(shù)顯著為正,說明可能存在中介效應(yīng),第3列和第4列將中介變量Sty和核心解釋變量Digb同時放入回歸模型后,兩個變量分別在10%和5%顯著性水平上顯著,且對應(yīng)Digb的系數(shù)大小均小于表6中第2列(被解釋變量Roe)和第3列(被解釋變量Roa)對應(yīng)系數(shù),說明存在部分中介效應(yīng),這和表8結(jié)果一致,即在數(shù)字化水平提升企業(yè)運營績效過程中,商業(yè)模式創(chuàng)新水平具有部分中介效應(yīng)。

表11 商業(yè)模式創(chuàng)新水平中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗

表12顯示了管理成本降低水平中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果,第2列Digb回歸系數(shù)不顯著,說明不存在中介效應(yīng),這和表9回歸結(jié)果一致,即在數(shù)字化水平提升企業(yè)運營績效過程中,管理成本降低水平不具有中介效應(yīng)。

表12 管理成本降低水平中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗

五、結(jié)論和建議

本文利用2015年至2019年中國滬深A(yù)股上市企業(yè)數(shù)據(jù),結(jié)合文本挖掘方法和中介效應(yīng)檢驗實證分析了數(shù)字化水平和企業(yè)運營績效的關(guān)系,并驗證了三重中介效應(yīng)的存在性。研究發(fā)現(xiàn):企業(yè)數(shù)字化水平提升對企業(yè)運營績效具有顯著促進效應(yīng),在此過程中,數(shù)字化水平通過提高企業(yè)信息對稱性水平和促進企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新兩條中介路徑來提升企業(yè)運營績效。另外,成本降低的中介路徑并未凸顯,說明中國企業(yè)數(shù)字化水平需要提升,數(shù)字化沒有深入到企業(yè)日常管理活動中。研究結(jié)論對指導(dǎo)企業(yè)進一步數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了依據(jù)?；谏鲜鼋Y(jié)論,提出如下政策建議:

第一,企業(yè)應(yīng)該進一步深入實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,通過切實提高數(shù)字化水平實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級進而為經(jīng)濟良性循環(huán)提供基礎(chǔ)保障。目前數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略在國家大力推動下實現(xiàn)了較快發(fā)展。本研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化水平提升對企業(yè)運營績效的促進作用是顯著的,因此中國企業(yè)應(yīng)該在當(dāng)前有利政策背景下,深入挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可能性,盡快完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型,切實提高自身數(shù)字化水平。具體而言,企業(yè)應(yīng)該積極結(jié)合政府對數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的促進政策,積極實施諸如“云計算戰(zhàn)略”“智能制造戰(zhàn)略”“數(shù)字發(fā)展戰(zhàn)略”,努力加強企業(yè)和政府、企業(yè)和數(shù)字產(chǎn)業(yè)市場之間的動態(tài)戰(zhàn)略合作關(guān)系,并努力打造開放式的數(shù)字化發(fā)展實驗區(qū)。

第二,企業(yè)應(yīng)該積極構(gòu)建或借助現(xiàn)有動態(tài)的數(shù)字信息分享平臺。根據(jù)實證研究結(jié)論,信息對稱性水平是企業(yè)數(shù)字化水平提升對運營績效促進作用的中介路徑之一,企業(yè)在提升自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,如何借助或者構(gòu)建數(shù)字化信息分享平臺則成為轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵。企業(yè)應(yīng)該努力形成和外部數(shù)字信息網(wǎng)絡(luò)良性合作的平臺,借助現(xiàn)有諸如百度云、阿里云等信息平臺提升自身數(shù)字網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)質(zhì)量,進而提升自身數(shù)字化水平。資金雄厚的企業(yè)可以嘗試自主開發(fā)動態(tài)數(shù)字平臺,將日常運營管理、市場細(xì)分與定位、營銷策略、戰(zhàn)略規(guī)劃等各方面工作納入到該數(shù)字平臺中,從而提升自身數(shù)字化水平。

第三,企業(yè)應(yīng)該在現(xiàn)有商業(yè)模式基礎(chǔ)上不斷進行數(shù)字化商業(yè)模式創(chuàng)新。根據(jù)實證結(jié)論,商業(yè)模式創(chuàng)新水平是企業(yè)數(shù)字化水平提升對企業(yè)運營績效促進作用的中介路徑之一,因此,在數(shù)字化發(fā)展背景下商業(yè)模式創(chuàng)新成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功與否的又一關(guān)鍵因素。數(shù)字化改變了傳統(tǒng)企業(yè)在營銷理念、生產(chǎn)組織方式、銷售渠道、市場定位細(xì)分、日常管理、人力資源管理和企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃方面的形式,使得數(shù)字化形式參與到企業(yè)各個層面,因此,企業(yè)應(yīng)該積極改變傳統(tǒng)商業(yè)模式,積極創(chuàng)新基于數(shù)字化發(fā)展的商業(yè)模式。

第四,企業(yè)應(yīng)該注重數(shù)字化進程中的成本控制。根據(jù)研究可知,在數(shù)字化促進企業(yè)運營績效的過程中成本降低中介效應(yīng)并未得到實證支持,說明理論上存在的中介效應(yīng)尚未在中國企業(yè)的具體實踐中凸顯?？赡艿脑蚴瞧髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本較高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該是將數(shù)字化轉(zhuǎn)型資源耗費和企業(yè)其他資源耗費形成動態(tài)聯(lián)動機制,并積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的成本控制能力提升路徑,只有這樣才能真正實現(xiàn)數(shù)字化水平的提升。

綜上所述,積極推進以數(shù)字經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級為抓手的產(chǎn)業(yè)發(fā)展是中國經(jīng)濟實現(xiàn)良性內(nèi)循環(huán)的保障,本文對企業(yè)數(shù)字化水平和企業(yè)運營績效的實證研究在一定程度上為理論發(fā)展和實踐應(yīng)用提供堅實的微觀基礎(chǔ),具有重要的研究意義和適用價值。