王和勇 何泓漫

（華南理工大學(xué)電子商務(wù)系，廣州 510006）

引 言

隨著新一輪科技革命的到來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為了全球經(jīng)濟(jì)的新引擎，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力。2020年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模達(dá)到39.2萬(wàn)億元，占到了GDP的38.6%，可見數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)未來經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了重要的支撐作用。為了進(jìn)一步釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)在傳統(tǒng)行業(yè)中的賦能潛力，在2020年底召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中，習(xí)近平總書記指出： “要大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，中央政治局的第三十四次集中學(xué)習(xí)時(shí)，習(xí)總書記再次強(qiáng)調(diào)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的重要性和必須性，可見數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在我國(guó)已上升至戰(zhàn)略地位。

然而，在我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的同時(shí)，傳統(tǒng)制造企業(yè)正逐漸被市場(chǎng)淘汰。制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展能為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供重要支撐，楊瑛哲等（2018）［1］就曾指出傳統(tǒng)的粗放發(fā)展模式導(dǎo)致我國(guó)制造業(yè)長(zhǎng)期處于 “大而不強(qiáng)”的尷尬境地的問題，低端制造業(yè)比重過高。此外，當(dāng)下我國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展時(shí)還面臨著市場(chǎng)波動(dòng)性增大、消費(fèi)者需求個(gè)性化、可持續(xù)性發(fā)展困難等眾多問題，其高耗能、低附加值的特征拖累了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，制造企業(yè)的發(fā)展急需尋找出路。在新一代信息技術(shù)加速創(chuàng)新的時(shí)代背景下，有望通過此契機(jī)賦能傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，向高端制造業(yè)攀升。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)降本增效、提升產(chǎn)品質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)服務(wù)個(gè)性化、提高市場(chǎng)響應(yīng)速度；還可以助力綠色生產(chǎn)，促進(jìn)制造企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。因此制造企業(yè)要如何實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型和發(fā)展成為了目前的熱點(diǎn)話題。

通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型績(jī)效的研究較多，但是對(duì)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果進(jìn)行評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)績(jī)效的影響路徑研究較少。對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行評(píng)價(jià)，有助于政府和企業(yè)了解目前制造業(yè)的數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀，掌握發(fā)展弱點(diǎn)，更有針對(duì)性地投入資源。對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響機(jī)制的研究可以幫助政府和企業(yè)了解制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響過程，輔助轉(zhuǎn)型策略的制定。鑒于此，本文提出了4個(gè)研究問題：如何評(píng)判制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果？數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效真的有作用嗎？具體的作用路徑如何？我國(guó)制造企業(yè)具體應(yīng)該怎樣進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型呢？基于以上問題，考慮到不同產(chǎn)業(yè)的異質(zhì)性，導(dǎo)致其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑等不盡相同，本文以汽車制造產(chǎn)業(yè)為例，對(duì)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其績(jī)效的影響機(jī)制，最后據(jù)此提出汽車制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型建議，以此為其余制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究提供參考。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)

（1）主要概念界定。針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念界定，Vial（2019）［2］認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指通過信息、計(jì)算、通信和連接技術(shù)組合，觸發(fā)實(shí)體屬性的重大變化，從而改進(jìn)實(shí)體的過程。Tiwana等 （2010）［3］認(rèn)為制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指，通過引進(jìn)數(shù)字技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、管理和銷售等各個(gè)層面的數(shù)字化，將企業(yè)數(shù)據(jù)化，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，以實(shí)現(xiàn)短期和長(zhǎng)期利潤(rùn)增值的戰(zhàn)略行為。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一次全方位變革，不僅僅是IT變革，還是組織、業(yè)務(wù)、市場(chǎng)、營(yíng)銷、人力資源、產(chǎn)品研發(fā)、供應(yīng)鏈、制造、財(cái)務(wù)等企業(yè)要素的一次全方位變革。

（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力研究。目前學(xué)者們關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力的研究涉及了規(guī)模、技術(shù)、服務(wù)、人力、商業(yè)模型革新等方面。戚聿東和蔡呈偉 （2020）［4］認(rèn)為規(guī)模效應(yīng)是企業(yè)數(shù)字化的重要助力，在相同數(shù)字化程度中，規(guī)模越大，企業(yè)績(jī)效越好。Frank等 （2019）［5］提出以增加技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)數(shù)字制造。鄭瓊潔和姜衛(wèi)民 （2022）［6］認(rèn)為新一代數(shù)字技術(shù)、商業(yè)模式、競(jìng)爭(zhēng)模式、新型人力資本積累以及相應(yīng)的制度變革構(gòu)成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)建設(shè)。針對(duì)企業(yè)的數(shù)字化戰(zhàn)略實(shí)施情況判斷、轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)等指標(biāo)的建設(shè)，很多學(xué)者提供了有意義的研究。總結(jié)來說，學(xué)者們大多從數(shù)據(jù)要素、組織結(jié)構(gòu)、人才水平、業(yè)務(wù)流程以及系統(tǒng)與平臺(tái)等方面來考慮企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)。焦豪等 （2021）［7］使用了以京東集團(tuán)為對(duì)象的案例研究方法，從數(shù)據(jù)全生命周期管理的角度進(jìn)行了研究，認(rèn)為在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，動(dòng)態(tài)能力、數(shù)據(jù)要素、業(yè)務(wù)模式和流程創(chuàng)新活動(dòng)三者需相互整合協(xié)調(diào)。萬(wàn)倫等 （2020）［8］依據(jù)架構(gòu)理論，從戰(zhàn)略與組織、數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、業(yè)務(wù)集成、企業(yè)綜合集成、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新協(xié)同6個(gè)角度構(gòu)建了制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。陳疇鏞和許敬涵（2020）［9］運(yùn)用層次分析法，從技術(shù)變革、組織變革和管理變革3個(gè)方面對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了評(píng)價(jià)。郭芷洛 （2020）［10］從智能應(yīng)用能力、智能生產(chǎn)能力以及智能技術(shù)能力3個(gè)方面構(gòu)建了流程型企業(yè)智能制造評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（4）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)的模型選擇。針對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，有學(xué)者選擇了案例分析的方法，總結(jié)轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，還有的學(xué)者選擇了文本挖掘和構(gòu)建計(jì)量模型的方法，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。黃俊等 （2018）［11］通過案例研究，構(gòu)建了我國(guó)汽車制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的理論模型。戚聿東和蔡呈偉 （2020）［4］通過文本挖掘考察了數(shù)字化程度對(duì)企業(yè)績(jī)效的多重影響及其機(jī)理。王墨林等 （2022）［12］通過文本挖掘和中介效應(yīng)模型研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)國(guó)際化廣度的影響。

1.2 文獻(xiàn)評(píng)述

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一次全方位變革，企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大、技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模型革新等都會(huì)為其創(chuàng)造動(dòng)力。針對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，目前主要的研究方法是案例分析、計(jì)量分析以及文本挖掘，還會(huì)使用到評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等工具?？偟膩碚f，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究還不夠成熟，還有很多發(fā)展和創(chuàng)新的空間?；谝陨戏治觯紤]到制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是全方位的變革，本文將從全方位角度對(duì)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，并探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響機(jī)制與作用路徑。

1.3 研究假設(shè)

（1） 總體作用

邁克爾·波特提出的價(jià)值鏈分析模型把所有能增加企業(yè)價(jià)值的活動(dòng)分為基本活動(dòng)和支持性活動(dòng)，這些活動(dòng)共同構(gòu)成了企業(yè)的價(jià)值鏈。但不是每個(gè)活動(dòng)都能為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，只有特定的活動(dòng)才能創(chuàng)造財(cái)富，這些增加企業(yè)價(jià)值的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)就被稱為價(jià)值鏈上的戰(zhàn)略節(jié)點(diǎn)，是需要我們重點(diǎn)關(guān)注的。在波特價(jià)值鏈的理論基礎(chǔ)上，可以認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)提高了價(jià)值鏈上的戰(zhàn)略節(jié)點(diǎn)的價(jià)值創(chuàng)造能力。如提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量，加強(qiáng)了對(duì)產(chǎn)品全生命周期的把控，對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)與流程進(jìn)行改革等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)通過數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的發(fā)展?jié)摿?，做好業(yè)務(wù)能力建設(shè)和業(yè)務(wù)方向調(diào)整等戰(zhàn)略決策。綜上，本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對(duì)企業(yè)的各個(gè)戰(zhàn)略節(jié)點(diǎn)進(jìn)行改革和資源整合，為企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)、運(yùn)營(yíng)、管理等價(jià)值，據(jù)此提出了以下假設(shè)1。

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效有正向影響。

企業(yè)在進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)的流程中提高數(shù)字化程度，有利于增強(qiáng)對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)的掌握和把控，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的生產(chǎn)。廠房?jī)?nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效直接體現(xiàn)在生產(chǎn)效率提高、產(chǎn)品質(zhì)量提高、生產(chǎn)錯(cuò)誤率下降等方面上。生產(chǎn)活動(dòng)中涉及的MES、PLM、SCM、ERP等系統(tǒng)的使用，可以幫助企業(yè)對(duì)車間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤、控制和記錄，并整體把握產(chǎn)品全生命周期和最優(yōu)化資源配置，創(chuàng)造更高的價(jià)值。

數(shù)字工廠使得生產(chǎn)全流程實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，有利于降低企業(yè)的普通員工成本，生產(chǎn)車間僅剩維修系統(tǒng)和管理生產(chǎn)的高素質(zhì)人員，人員結(jié)構(gòu)優(yōu)化，員工的平均素質(zhì)水平提高。且車間管理人員的工作更偏向于解決生產(chǎn)中的問題，不必再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，減輕了車間管理人員的工作負(fù)擔(dān)，提高了生產(chǎn)效益和車間管理水平。而企業(yè)成本的降低有助于提高企業(yè)的績(jī)效。綜上，本文認(rèn)為企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本率會(huì)隨著數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用降低，據(jù)此本文提出以下假設(shè)2。

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過降低企業(yè)營(yíng)業(yè)成本率來提高企業(yè)績(jī)效。

（2） 影響路徑

在企業(yè)的管理活動(dòng)中，數(shù)字技術(shù)對(duì)管理變革能力的影響體現(xiàn)在系統(tǒng)應(yīng)用對(duì)企業(yè)管理模式的改變上。管理數(shù)字化的最常見的方式就是引入ERP系統(tǒng)，但是初期的ERP系統(tǒng)與企業(yè)原本的組織結(jié)構(gòu)和管理方式會(huì)產(chǎn)生額外的時(shí)間成本以及技術(shù)培訓(xùn)費(fèi)用等。在度過了前期的適應(yīng)過程之后，ERP系統(tǒng)才能明顯地為企業(yè)提供便利和降低成本。對(duì)企業(yè)而言，所使用的數(shù)字技術(shù)種類越多、范圍越廣、與工作流程結(jié)合越緊密，在引入前期所需要承擔(dān)的管理費(fèi)用也就越多。但是對(duì)于轉(zhuǎn)型中后期的企業(yè)來說，隨著員工與數(shù)字技術(shù)和系統(tǒng)之間進(jìn)行不斷協(xié)調(diào)之后，數(shù)字技術(shù)的引入一定會(huì)逐漸降低管理費(fèi)用。因?yàn)閿?shù)字化管理將引發(fā)企業(yè)管理模式的全面變革，從而大幅度提升員工的創(chuàng)新能力和工作效率。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用會(huì)提高企業(yè)的管理能力，同時(shí)后期也會(huì)降低管理成本，據(jù)此本文提出以下假設(shè)3。

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低企業(yè)的管理費(fèi)用率。

數(shù)字化營(yíng)銷可以幫助企業(yè)的銷售人員對(duì)用戶有更深一層的了解，通過算法提供的用戶畫像，使用最合適的方式向目標(biāo)客戶推送其最可能感興趣的產(chǎn)品，以及提供個(gè)性化的服務(wù)。銷售人員將依賴系統(tǒng)對(duì)各項(xiàng)信息的分析，更精準(zhǔn)地尋找用戶、更高效地完成交易。數(shù)字化營(yíng)銷有助于實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷渠道的多元化，整合線上線下渠道。數(shù)據(jù)要素的大規(guī)模收集和應(yīng)用，還有利于企業(yè)更好地掌握庫(kù)存和產(chǎn)品銷量的變化。綜上，企業(yè)的銷售能力會(huì)隨著數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用而大大提升，服務(wù)的響應(yīng)速度得到了提高，同時(shí)也會(huì)降低企業(yè)的銷售成本，據(jù)此本文提出以下假設(shè)4。

H4：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低企業(yè)的銷售費(fèi)用率。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

本文參考張愛琴和張海超 （2021）［13］的方法，采用CRITIC-熵值組合權(quán)重模型對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重進(jìn)行測(cè)算。該方法不僅考慮了指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度與沖突性，還加入指標(biāo)間離散程度的影響，有利于客觀地反映指標(biāo)的權(quán)重。

式 （1）中Xij表示原始數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第 j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)， i＝1，…，n， j＝1，…，m。 考慮到指標(biāo)的單位不同，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，消除奇異樣本數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果的不利影響。x′ij表示歸一化后的樣本。

然后根據(jù)CRITIC方法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。式（2）中Sj表示第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。在CRITIC法中標(biāo)準(zhǔn)差表示各指標(biāo)內(nèi)取值的差異波動(dòng)情況，標(biāo)準(zhǔn)差越大表示該指標(biāo)的數(shù)值差異越大，越能反映出更多的信息，該指標(biāo)本身的評(píng)價(jià)強(qiáng)度也就越強(qiáng)，應(yīng)該給該指標(biāo)分配更多的權(quán)重。

式 （4） 中rij表示評(píng)價(jià)指標(biāo)i和j之間的相關(guān)系數(shù)。使用相關(guān)系數(shù)來表示指標(biāo)間的相關(guān)性，與其他指標(biāo)的相關(guān)性越強(qiáng)，則該指標(biāo)與其他指標(biāo)的沖突性就越小，反映出相同的信息就越多，所能體現(xiàn)的評(píng)價(jià)內(nèi)容就越有重復(fù)之處，一定程度上也就削弱了該指標(biāo)的評(píng)價(jià)強(qiáng)度，應(yīng)該減少對(duì)該指標(biāo)分配的權(quán)重。

式 （5）中Cj越大，表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在整個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的作用越大。所以第j個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重w′j為：

然后再根據(jù)熵值法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，再將最小的數(shù)據(jù)向右平移1個(gè)最小單位，本文取0.000000001，然后進(jìn)行比重處理如式 （7）所示，其中，Yij代表第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的比重。

接下來計(jì)算各指標(biāo)的效用值。第j項(xiàng)指標(biāo)的信息效用值dj如式 （8）所示。

接著得到由熵值法計(jì)算得到的各指標(biāo)的權(quán)重w″j如式 （9） 所示。

最后計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的綜合權(quán)重Uj如式 （10）所示，其中β一般取0.5。

2.2 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對(duì)象是，2018～2020年中國(guó)截至2012年上市的64家汽車制造企業(yè)（不包含ST股）。本文選取截至2012年上市的企業(yè)作為研究對(duì)象，主要是希望選取上市后經(jīng)過市場(chǎng)波動(dòng)后仍存活下來的企業(yè)，這些企業(yè)經(jīng)營(yíng)比較穩(wěn)定，比較適合集中于產(chǎn)品升級(jí)、公司轉(zhuǎn)型等升值活動(dòng)，且進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)的可能性較大，很可能度過了數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期，企業(yè)與數(shù)字化技術(shù)協(xié)調(diào)之后，進(jìn)入到轉(zhuǎn)型中后期的紅利時(shí)期，更有利于研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效。本文數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安金融數(shù)據(jù)庫(kù)、東方財(cái)富的企業(yè)年報(bào)、企知道專利數(shù)據(jù)庫(kù)等。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況評(píng)價(jià)

（1）指標(biāo)體系的建立

為了有效測(cè)量制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)際情況，需要建立一套制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在閱讀大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文將按科學(xué)性、系統(tǒng)性、獨(dú)立性、層次性、可操作性的原則來選擇制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

謹(jǐn)遵科學(xué)研究的規(guī)范性和嚴(yán)謹(jǐn)性要求，在陳疇鏞和許敬涵 （2020）［9］的研究基礎(chǔ)上，本文建立的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示，通過三方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，分別是技術(shù)變革能力、組織變革能力和管理變革能力。

表1 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

續(xù) 表

（2） 結(jié)果分析

根據(jù)CRITIC-熵值組合權(quán)重模型測(cè)算得到各指標(biāo)綜合權(quán)重之后，對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，按上市公司首字母排列之后的各企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)果如表2所示，可以看出評(píng)價(jià)結(jié)果差距較大。其中82.8%的企業(yè)從2018～2020年是有轉(zhuǎn)型成效的，雖然大部分企業(yè)2020年受到了新冠肺炎疫情的影響，但是技術(shù)、組織和管理變革能力都得到了明顯的提升。其余17.2%的企業(yè)維持了現(xiàn)狀，數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果不明顯，且部分企業(yè)存在略有后退的跡象，該小部分企業(yè)受新冠肺炎疫情影響較大。按企業(yè)規(guī)模，即資產(chǎn)總額分成3組，得到第一、二、三資本梯隊(duì)。64家企業(yè)中，國(guó)企有32家，民營(yíng)企業(yè)31家，外資企業(yè)僅1家。53家企業(yè)在進(jìn)行了3年的轉(zhuǎn)型之后有了進(jìn)步。3個(gè)資本梯隊(duì)中，第一和第二資本梯隊(duì)的兩家國(guó)企以及第三資本梯隊(duì)的1家民營(yíng)企業(yè)在3年內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得了巨大的進(jìn)步?？偟膩碚f，64家企業(yè)中53.13%的企業(yè)都有不小的進(jìn)步。沒有進(jìn)步的11家企業(yè)中，63.63%的企業(yè)是國(guó)企，27.27%是民營(yíng)企業(yè)，0.09%是外資企業(yè)，國(guó)企占比較高。7家沒有進(jìn)步的國(guó)企占所有國(guó)企的21.87%，其中3家是已經(jīng)處于較高數(shù)字化水平的企業(yè)，其余4家企業(yè)的數(shù)字化水平不高，但是仍未進(jìn)行下一步的轉(zhuǎn)型升級(jí)工作。由于第三資本梯隊(duì)中也有高數(shù)字化水平的國(guó)企，所以認(rèn)為國(guó)企沒有較高數(shù)字化水平且有所退步的原因與企業(yè)資本無關(guān)。3家沒有明顯進(jìn)步的民營(yíng)企業(yè)占所有民營(yíng)企業(yè)的0.1%，其中兩家為第一資本梯隊(duì)，1家為第三資本梯隊(duì)。但是僅第一資本梯隊(duì)的1家企業(yè)本身已有較高數(shù)字化水平，其余兩家企業(yè)的數(shù)字化水平本身不高，但仍未成功推進(jìn)轉(zhuǎn)型工作。

表2 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指數(shù)

3.2 模型設(shè)計(jì)

本文將對(duì)總營(yíng)業(yè)成本率在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間的中介作用，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響進(jìn)行研究。中介效應(yīng)模型可以分析自變量對(duì)因變量影響的過程和作用機(jī)制。檢驗(yàn)中介效應(yīng)的方法有很多種，如逐步法、Bootstrap法和Sobel檢驗(yàn)等。本文借鑒大多數(shù)學(xué)者選擇的溫忠麟和葉寶娟 （2014）［14］提出的檢驗(yàn)流程，提出了以下模型。

變量名稱及其說明如表3所示。式 （11）～（16），分別對(duì)應(yīng)模型1～6，其中i和t分別表示個(gè)體企業(yè)和年份，β0為截距項(xiàng)，β1為主要解釋變量的估計(jì)系數(shù)，β2為中介變量的估計(jì)系數(shù)，Control為控制變量，βm為控制變量的估計(jì)系數(shù)。μi分布表示個(gè)體固定效應(yīng)的虛擬變量，εit為誤差項(xiàng)。

表3 變量名稱及其說明

本文建立的計(jì)量模型的被解釋變量為資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）、管理費(fèi)用率（ManaFee）和銷售費(fèi)用率（SaleFee），其中資產(chǎn)回報(bào)率為企業(yè)的績(jī)效指標(biāo)。管理費(fèi)用率和銷售費(fèi)用率主要是用來研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)總營(yíng)業(yè)成本率的影響路徑。主要解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Change）。

本文的假設(shè)2認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能可以通過影響企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本來影響企業(yè)績(jī)效。為了驗(yàn)證這些假設(shè)，選擇了1個(gè)中介變量——總營(yíng)業(yè)成本率，即總營(yíng)業(yè)成本占營(yíng)業(yè)收入的比例。

在參考相關(guān)研究文獻(xiàn)之后，選擇了企業(yè)規(guī)模（Size）、 權(quán)益乘數(shù)（EquityMul）、 營(yíng)業(yè)穩(wěn)定性（Stab）、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Liq）、固定資產(chǎn)（FixAsset）作為控制變量組。企業(yè)規(guī)模為企業(yè)資產(chǎn)總額的對(duì)數(shù)，反映了企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模。權(quán)益乘數(shù)反映了企業(yè)的負(fù)債程度，股東投入的資本在資產(chǎn)中占的比例越小，財(cái)務(wù)杠桿越大，風(fēng)險(xiǎn)越大。營(yíng)業(yè)穩(wěn)定性反映了企業(yè)的盈利結(jié)構(gòu)，指數(shù)越高，則企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)越突出，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)更穩(wěn)定。流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)的資產(chǎn)利用情況。固定資產(chǎn)反映了企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施情況。

3.3 實(shí)證結(jié)果

變量的描述性統(tǒng)計(jì)由表4所示，在1%的顯著性水平下，所有變量都符合正態(tài)分布，說明樣本質(zhì)量良好。僅少數(shù)公司權(quán)益乘數(shù)的數(shù)值較大，說明存在個(gè)例，其余公司的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)都較合理。各變量之間的相關(guān)性都低于0.7，且?guī)缀醵嫉陀?.4，說明不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表4 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

本文通過冗余固定效應(yīng)測(cè)試、Hausman檢驗(yàn)等測(cè)試最終選擇了個(gè)體固定效應(yīng)模型。為了消除誤差項(xiàng)的異方差，對(duì)個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行了加權(quán)。最后用廣義線性回歸來估計(jì)個(gè)體固定效應(yīng)模型，得到結(jié)果如表5所示。

表5 模型1～4回歸結(jié)果

表5中4列數(shù)據(jù)分別為模型1～4的結(jié)果?？梢詮哪Ｐ?的結(jié)果中看出，在1%的顯著性水平下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率，H1得到了實(shí)證支持。從模型2的結(jié)果可知，在1%的顯著性水平下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也可以顯著降低企業(yè)的總營(yíng)業(yè)成本率。于是合理猜測(cè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過降低成本而影響到企業(yè)績(jī)效的。從模型3的結(jié)果中可以看出，在1%的顯著性水平下，總營(yíng)業(yè)成本率對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著的負(fù)向影響。從模型4的結(jié)果中可以看出，在5%的顯著性水平下，總營(yíng)業(yè)成本率和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響都是顯著的，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的正向影響從1.6189降到了1.5273，總營(yíng)業(yè)成本率對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)向影響從0.0856降到了0.0337，所以表明總營(yíng)業(yè)成本率在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)績(jī)效之間發(fā)揮著中介效應(yīng)，H2得以證實(shí)。

于是下一步將研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)總營(yíng)業(yè)成本率的具體影響。由于總營(yíng)業(yè)成本包括營(yíng)業(yè)成本、管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用等各項(xiàng)成本，本文僅對(duì)企業(yè)的管理費(fèi)用率和銷售費(fèi)用率進(jìn)行研究。

表6中兩列分別為模型5和6的結(jié)果?？梢詮哪Ｐ?的結(jié)果中看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低企業(yè)的管理費(fèi)用率，H3得到了證實(shí)。從模型6的結(jié)果中可以看出也會(huì)顯著降低企業(yè)的銷售費(fèi)用率，H4得到了證實(shí)。

表6 模型5～6的回歸結(jié)果

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文選擇了將績(jī)效指標(biāo)企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率替換為凈資產(chǎn)收益率（ROE）來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表略）。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，模型1、3、4的效果良好，假設(shè)1、2再次得到了驗(yàn)證，即企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著提高企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過降低企業(yè)的總營(yíng)業(yè)成本率而提高企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

根據(jù)本文的研究，得出以下結(jié)論：

（1）汽車制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型總體情況較好，2018～2020年過半數(shù)企業(yè)的轉(zhuǎn)型指數(shù)得到了提升，民營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)進(jìn)步的企業(yè)占比較國(guó)有企業(yè)更多；（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效起到了顯著的正向作用。由本文的測(cè)算結(jié)果可知：數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)每增加1%，企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率將提高1.6189%；（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著降低企業(yè)的總營(yíng)業(yè)成本率。由本文的測(cè)算結(jié)果可知：數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)每增加1%，企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率將降低0.2306%。且總營(yíng)業(yè)成本率在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)績(jī)效之間的確發(fā)揮著中介效應(yīng)； （4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低企業(yè)的管理費(fèi)用率和銷售費(fèi)用率。已知企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低總營(yíng)業(yè)成本率后，對(duì)其具體影響進(jìn)行研究，結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)每增加1%，企業(yè)的管理費(fèi)用率和銷售費(fèi)用率將分別降低0.0549%和0.1383%。

4.2 啟示

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著的正向促進(jìn)作用。根據(jù)本文測(cè)算結(jié)果，為更好地促進(jìn)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)和發(fā)展，本文提出如下幾點(diǎn)建議。

（1）管理精細(xì)化。企業(yè)在積極改進(jìn)產(chǎn)品生產(chǎn)的同時(shí)，內(nèi)部運(yùn)營(yíng)也需要得到保障，精細(xì)化的管理可以提高企業(yè)內(nèi)部的工作效率。通過ERP等系統(tǒng)的應(yīng)用與組織的改革，提升了管理人員的工作效率，進(jìn)一步提高企業(yè)的管理能力，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整企業(yè)業(yè)務(wù)、優(yōu)化資源配置。

（2）服務(wù)精準(zhǔn)化。精準(zhǔn)化、個(gè)性化的服務(wù)可以降低企業(yè)的營(yíng)銷成本，提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。在個(gè)性化定制的生產(chǎn)流程成熟之后，結(jié)合大數(shù)據(jù)與智能推送，企業(yè)的個(gè)性化服務(wù)能力可以得到大幅度提升，精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶，提高客戶的滿意度和忠誠(chéng)度，同時(shí)也會(huì)提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，降低企業(yè)營(yíng)銷成本。

（3）應(yīng)用系統(tǒng)化。數(shù)字化系統(tǒng)的應(yīng)用是制造企業(yè)的管理模式在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)最主要的方式，數(shù)字化系統(tǒng)的應(yīng)用建設(shè)可以滿足某特定部門的需求，但是同時(shí)還需結(jié)合組織結(jié)構(gòu)以及管理模式的改革，才能使應(yīng)用的功能深入企業(yè)內(nèi)部，發(fā)揮其更大的作用。

（4）關(guān)注國(guó)企發(fā)展。目前國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況落后于民營(yíng)企業(yè)，政府可以對(duì)其投入更多的關(guān)注，如通過改革績(jī)效制度、適當(dāng)下放改革權(quán)限等方式，加大國(guó)企的改革力度。