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數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)利潤率
——數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下的機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)研究

2023-02-27 06:09:28郭樹華
關(guān)鍵詞:利潤率交易成本變量

周 驍,郭樹華

(云南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,云南 昆明 650500)

一、引言

進(jìn)入21世紀(jì)后,“人工智能”“云計算”“大數(shù)據(jù)”等數(shù)字技術(shù)迅速涌現(xiàn),其廣泛應(yīng)用促使信息技術(shù)不斷改變世界,各國企業(yè)也迎來了挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存的數(shù)字時代,數(shù)字化變革逐漸成為企業(yè)發(fā)展成長的突破所在。[1]數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代對企業(yè)帶來的顛覆性改變絕非短暫的沖擊,企業(yè)試圖僅僅通過提高經(jīng)營組織效率抵御顛覆而長期保持增長的可能性小之又小,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為公司的戰(zhàn)略核心則成為大多數(shù)企業(yè)未來發(fā)展的主旋律。[2]數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展、成就顯著,是支撐我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要引擎。(1)據(jù)中國信息通訊研究院最新發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》研究報告顯示,2021年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場規(guī)模達(dá)45.5萬億元,較2020年增加了6.30萬億元,同比增長16.07%。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型既是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與生產(chǎn)深度融合的微觀體現(xiàn),又是企業(yè)轉(zhuǎn)換傳統(tǒng)增長動力實(shí)現(xiàn)數(shù)字化賦能競爭力的關(guān)鍵變革。[3]2020年新冠肺炎疫情暴發(fā)、貿(mào)易摩擦升級,對中國乃至全球經(jīng)濟(jì)社會形成重大沖擊,我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)受新冠肺炎疫情的影響,自身生產(chǎn)經(jīng)營受限、市場需求不足而導(dǎo)致企業(yè)陷入了利潤創(chuàng)造能力低迷的困境。在經(jīng)濟(jì)下行壓力增大以及我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的大環(huán)境下,各層級政府部門正積極推動經(jīng)濟(jì)社會數(shù)字化變革創(chuàng)新進(jìn)程[4],越來越多的企業(yè)加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮,紛紛進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以改變企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式以彌補(bǔ)企業(yè)經(jīng)營績效的不利。那么受限于企業(yè)轉(zhuǎn)型能力不足、成本偏高,以及轉(zhuǎn)型陣痛期較長等因素,企業(yè)能否在逆境中通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能自身高質(zhì)量發(fā)展,提高企業(yè)經(jīng)營績效,實(shí)現(xiàn)利潤率攀升呢?鑒于此,本文擬對“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠提升企業(yè)利潤率”這一問題進(jìn)行理論與經(jīng)驗(yàn)回答,并突出探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)利潤率的影響渠道。旨在為我國企業(yè)數(shù)字化的業(yè)績提升效應(yīng)提供新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),同時可以更加深入地理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效果與影響機(jī)制,對更好地制定數(shù)字化相關(guān)的政策、激勵企業(yè)數(shù)字化變革提供理論支持。

二、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托,以“大數(shù)據(jù)”為主要生產(chǎn)要素,對全球經(jīng)濟(jì)、民生都產(chǎn)生了極大沖擊,其對經(jīng)濟(jì)增長、企業(yè)生產(chǎn)效率等經(jīng)濟(jì)效率增長方面以及就業(yè)規(guī)模、就業(yè)結(jié)構(gòu)質(zhì)量、收入分配等社會民生方面產(chǎn)生了重要的影響,引起了國內(nèi)外學(xué)者對于其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)以及其對社會就業(yè)等民生問題影響效應(yīng)的研究熱潮。[5-15]而伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生而來的新業(yè)態(tài)、新模式、新技術(shù),對企業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)銷售模式造成極大的沖擊,使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)生存與發(fā)展的“新動能”已逐漸成為國內(nèi)學(xué)者所關(guān)注的重要話題。

一方面,企業(yè)數(shù)字化變革賦予企業(yè)更大的經(jīng)濟(jì)活力,打破行業(yè)壁壘,通過“降成本”“增效率”提升了實(shí)體企業(yè)運(yùn)行效率,改善了企業(yè)的經(jīng)營績效。[16,17]一系列學(xué)者關(guān)注了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)創(chuàng)新、生產(chǎn)率效益[18]等領(lǐng)域的作用效果,均認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低企業(yè)的成本費(fèi)用對企業(yè)產(chǎn)生正向的影響效果,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中通過不斷利用信息科技可以提高企業(yè)的盈利能力。另一方面,由于變革本身的長期性與不確定性、企業(yè)組織管理模式與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)架構(gòu)的匹配滯后性,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的隱形成本較高,使得部分企業(yè)并未從中獲益,導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績效驅(qū)動效果較差[19],并未形成統(tǒng)一的結(jié)論。

從客觀而言,企業(yè)轉(zhuǎn)型行為必然會在一定程度上映射至企業(yè)的經(jīng)營績效,而企業(yè)利潤率作為企業(yè)創(chuàng)新活動、生產(chǎn)行為、資源配置的根源,可以全面綜合地反映出企業(yè)的經(jīng)營績效以及企業(yè)效率水平。[20]從理論上而言,企業(yè)作為市場經(jīng)濟(jì)的微觀主體,利潤最大化是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的主要理念,而企業(yè)利潤率包含了企業(yè)生產(chǎn)效率所決定的成本以及市場供給需求關(guān)系決定的價格,可以囊括體現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)效率以及外部市場需求變化這兩方面因素。[21]同時也是企業(yè)在市場競爭中存活持續(xù)經(jīng)營的先決條件,衡量企業(yè)競爭力的關(guān)鍵所在,其提升不僅決定著企業(yè)能否在激烈的市場競爭中提升優(yōu)勢,也是我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的基礎(chǔ)。[22]為此,國內(nèi)外學(xué)者從貿(mào)易政策、企業(yè)行為、制度改革、要素供給、環(huán)境規(guī)制等幾方面對于企業(yè)利潤率的影響因素進(jìn)行了深入地探討。[23-26]目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域中最為活躍的一部分,企業(yè)均牢牢把握當(dāng)代科技與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展特征,結(jié)合信息化技術(shù)的良好發(fā)展,不斷進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但較為遺憾的是,尚未有文獻(xiàn)將“數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)利潤率”進(jìn)行直接的探討研究。

三、理論假說

企業(yè)利潤率作為企業(yè)生產(chǎn)、生存以及創(chuàng)新的源泉,反映了企業(yè)的市場競爭力以及發(fā)展前景,企業(yè)獲得更高的利潤率則一方面是由于生產(chǎn)效率的提高,另一方面則可能由于外部市場交易成本的下降,從而不斷擴(kuò)大企業(yè)的利潤空間。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)能夠在更透明的信息環(huán)境實(shí)現(xiàn)專業(yè)化生產(chǎn),帶來更高的生產(chǎn)效率、更低的外部交易成本。[27]因此,我們認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)利潤率具有正向的促進(jìn)作用。

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)在企業(yè)層面的不斷應(yīng)用,通過技術(shù)效率的提升而有利于企業(yè)生產(chǎn)率的提升。[28]一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以整合企業(yè)內(nèi)外部信息,從而使其為企業(yè)生產(chǎn)決策以及生產(chǎn)流程的優(yōu)化提供信息支撐[29],促進(jìn)了企業(yè)的專業(yè)化生產(chǎn)[4]。而專業(yè)化生產(chǎn)意味著企業(yè)可以充分地將資源配置在自身具有較高生產(chǎn)效率的產(chǎn)品之中,當(dāng)企業(yè)內(nèi)部由于專業(yè)化生產(chǎn)使得要素投入由低效率轉(zhuǎn)向高效率時,則產(chǎn)生了明顯的資源優(yōu)化配置效應(yīng),有效提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率。因此我們認(rèn)為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過促進(jìn)企業(yè)的專業(yè)化生產(chǎn)從而改善要素配置效率提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,最終使得企業(yè)獲取利潤的能力得到增強(qiáng)。

另一方面,得益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)被廣泛應(yīng)用于日常生活以及市場經(jīng)濟(jì)活動之中,數(shù)字信息化在社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)當(dāng)中起到了節(jié)約交易成本的經(jīng)濟(jì)機(jī)制的作用。企業(yè)得益于數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息化,加速了企業(yè)內(nèi)部信息的處理交流速度,首先有助于企業(yè)更快了解交易雙方的資質(zhì)、產(chǎn)品信息,能夠在更大范圍接觸到上下游關(guān)聯(lián)企業(yè),降低了企業(yè)市場交易伙伴的搜尋成本;其次交易信息更加透明,便利了企業(yè)間的溝通,降低了雙方的協(xié)商、談判成本;[30]最后由于契約不完備、交易偏離合作方向等所產(chǎn)生的一系列非預(yù)期情況,數(shù)字化的互聯(lián)信息技術(shù)可以有效幫助企業(yè)及時聯(lián)系與實(shí)時跟蹤交易狀況以及靈活調(diào)整交易細(xì)節(jié),從而大大降低了企業(yè)的監(jiān)督成本。[31]企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的自身信息化水平的提升可以一定程度上降低交易不確定性,提高交易成功率,有效地降低了企業(yè)的外部交易成本。[1]因此本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低企業(yè)外部交易成本,使得企業(yè)在生產(chǎn)銷售的過程中獲得更大的利潤空間,有利于企業(yè)利潤率的提升。據(jù)此,本文提出可驗(yàn)證的理論假說如下:

假說1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)利潤率提升。

假說2:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)生產(chǎn)效率、降低企業(yè)外部交易成本兩個機(jī)制促進(jìn)企業(yè)利潤率提升。

四、數(shù)據(jù)來源、變量說明與模型設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來源

本文主要使用了在CSMAR數(shù)據(jù)庫中收集整理而來的2001~2019年上市公司年度數(shù)據(jù)作為研究樣本,針對這一數(shù)據(jù)樣本做了如下處理:首先是剔除了ST和在樣本期間退市的企業(yè);其次為了保證估計的準(zhǔn)確性,刪除了那些連續(xù)五年存在缺失值的企業(yè)樣本;最后為了保證本文研究結(jié)論不受樣本異常值影響而產(chǎn)生偏差,進(jìn)一步對所使用的主要連續(xù)變量指標(biāo)在1%水平進(jìn)行了縮尾處理。

為了度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo),本文手動收集了國內(nèi)上市公司的年度報告,并參照一些數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)歸納整理出“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的關(guān)鍵詞頻,并通過搜索國內(nèi)一些關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策文件以及研究報告進(jìn)一步擴(kuò)張了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞庫。[32]而后通過對上市公司的年度報告進(jìn)行識別并與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”特征詞庫進(jìn)行匹配后再進(jìn)行詞頻計數(shù),用來構(gòu)建本文所需要的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一指標(biāo)。同時,本文還使用了中國城市統(tǒng)計年鑒中的互聯(lián)網(wǎng)用戶接入數(shù)等相關(guān)指標(biāo),用于本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(二)變量說明

1.被解釋變量:企業(yè)利潤率

關(guān)于企業(yè)利潤率的測度,我們主要考慮了兩種測度方式,即企業(yè)總體利潤率(Profit)和企業(yè)凈資產(chǎn)利潤率(Profit1),其中本文主要關(guān)注企業(yè)總體利潤率指標(biāo),將企業(yè)凈資產(chǎn)利潤率作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。企業(yè)總體利潤率衡量企業(yè)整體盈利能力,通常在企業(yè)財務(wù)分析中采用總資產(chǎn)的收益率來衡量,即總體利潤率=企業(yè)凈利潤/企業(yè)總資產(chǎn)。而凈資產(chǎn)利潤率則反映了企業(yè)資本運(yùn)用的綜合效率,更能夠代表企業(yè)的獲利能力,即企業(yè)凈資產(chǎn)利潤率=企業(yè)凈利潤/企業(yè)凈資產(chǎn)。

2.解釋變量:企業(yè)數(shù)字化程度

對于企業(yè)數(shù)字化這一指標(biāo)的構(gòu)建,我們利用所收集構(gòu)建的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞條信息與上市公司年報匹配后得到了每一家企業(yè)的“數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)”。而后考慮到不同企業(yè)年報文本長度的差異,將提取出每家企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)的總和除以企業(yè)年報語段的長度,以此衡量企業(yè)數(shù)字化程度(Digitize);在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分,我們選擇使用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和的自然對數(shù)進(jìn)行重新度量,來保證本文估計結(jié)果的可靠性。

3.機(jī)制變量

企業(yè)生產(chǎn)效率:若企業(yè)從業(yè)人員在單位時間內(nèi)能夠創(chuàng)造出更多的效益,則能夠體現(xiàn)出企業(yè)在經(jīng)濟(jì)活動中的生產(chǎn)技術(shù)、經(jīng)營管理水平以及勞動者生產(chǎn)技能的提高。因此這里我們利用企業(yè)銷售收入與企業(yè)從業(yè)人數(shù)的比值來計算企業(yè)勞動生產(chǎn)率來衡量企業(yè)的生產(chǎn)效率。

外部交易成本:袁淳等認(rèn)為上市企業(yè)良好的數(shù)據(jù)披露使得我們可以根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)專用性情況來很好衡量企業(yè)的外部交易成本。[6]參照其做法,我們利用企業(yè)的廣告費(fèi)用支出占企業(yè)營業(yè)收入的比值來進(jìn)行度量,若企業(yè)廣告費(fèi)用等專用性資產(chǎn)支出占比越高,則表明企業(yè)外部的交易成本越高。

4.控制變量

企業(yè)規(guī)模(Size),本文利用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)值來衡量企業(yè)規(guī)模,用以控制不同規(guī)模大小的企業(yè)由于本身市場勢力不同而導(dǎo)致企業(yè)盈利能力的差距,從而對企業(yè)利潤率帶來影響。企業(yè)投資水平(Invest)利用企業(yè)購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/總資產(chǎn)來衡量,用來控制企業(yè)通過擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模實(shí)現(xiàn)規(guī)?;a(chǎn)進(jìn)而對企業(yè)利潤率產(chǎn)生的影響。企業(yè)年齡(Age)是利用當(dāng)年年份減去企業(yè)成立年份來進(jìn)行衡量的。企業(yè)成長性(Growth),本文利用企業(yè)營業(yè)收入的增長率來衡量企業(yè)成長性,反映了企業(yè)發(fā)展能力與前景。企業(yè)流動資金使用效率(Efficient),利用企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)的對數(shù)值來衡量。股權(quán)集中度(Share),這里我們參照以往文獻(xiàn)利用企業(yè)前五大股東的持股比例進(jìn)行衡量,用以控制股東權(quán)力對于企業(yè)經(jīng)營決策的影響從而造成企業(yè)利潤率的差異性。企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)(Structure),利用企業(yè)固定資產(chǎn)、存貨凈額之和與企業(yè)總資產(chǎn)的比值來衡量,可以反映出企業(yè)生產(chǎn)性資產(chǎn)的持有水平以及生產(chǎn)能力的大小。資本密集度(Intensive),使用固定資產(chǎn)存量與員工總數(shù)之比的對數(shù)值可以衡量企業(yè)的資本密集程度。

本文相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計如表1所示,其中被解釋變量Profit的均值為3%,標(biāo)準(zhǔn)方差為0.075,最小值為-37.9%,最大值為20.2%,由此可見企業(yè)平均利潤水平相對較低而部分企業(yè)存在負(fù)利潤,集中體現(xiàn)了我國上市企業(yè)利潤率不高的現(xiàn)象,因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下,利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)高質(zhì)量成長,提高利潤水平是首要工作。本文核心解釋變量Digitize的均值為0.04,標(biāo)準(zhǔn)方差為0.112,最小值為0,最大值為3.29,表明企業(yè)數(shù)字化程度差異較大,因此探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)利潤率的影響效應(yīng),可以為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

表1 描述性統(tǒng)計

(三)模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)利潤率的影響,本文設(shè)定計量模型如下:

Profitit=βDigitiseit+δXit+μi+σt+εit

其中Profitit為本文的被解釋變量,企業(yè)利潤率是企業(yè)層面隨時間所變化;Digitiseit為本文的被解釋變量,企業(yè)數(shù)字化程度,也是企業(yè)層面隨時間變化的;Xit是本文所控制的一系列隨時間變化的企業(yè)特征變量,如企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)投資水平(Invest)、企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)成長性(Growth)、企業(yè)流動資金使用效率(Efficient)、股權(quán)集中度(Share)、企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)(Structure)、資本密集度(Intensive),以控制企業(yè)事變特征會對企業(yè)利潤率產(chǎn)生的一定影響。此外,μi為企業(yè)固定效應(yīng),用于控制一些不隨時間變化的企業(yè)特征對本文估計產(chǎn)生的影響;σt為時間固定效應(yīng),用于控制不同年度的宏觀沖擊對于本文估計結(jié)果造成的可能影響;εit為隨機(jī)擾動項。

五、實(shí)證結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文根據(jù)計量回歸方程1檢驗(yàn)估計了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)利潤率的影響效應(yīng),基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表1所示。表2第(1)~(3)列為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)總體利潤率的影響效應(yīng),第(4)~(6)列則為本文采用企業(yè)凈資產(chǎn)利潤率衡量的另一指標(biāo)的回歸結(jié)果。第(1)(4)列直接用利潤企業(yè)數(shù)字化程度對企業(yè)利潤率進(jìn)行回歸,從回歸結(jié)果可以看到,在沒有加入控制變量以及企業(yè)、時間固定效應(yīng)時,數(shù)字化程度與企業(yè)利潤率呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。而在第(2)(5)列中,我們進(jìn)一步控制了企業(yè)固定效應(yīng)以及時間固定效應(yīng),以緩解企業(yè)層面時不變特征和年度宏觀沖擊對本文的影響,結(jié)果表明,核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化程度的系數(shù)依然顯著為正。最后,本文進(jìn)一步控制了一系列的企業(yè)層面的特征變量,利用基準(zhǔn)計量方程進(jìn)行回歸,我們可以看到第(3)(6)列的核心解釋變量Digitize的系數(shù)依然是顯著為正的,表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)有利于企業(yè)利潤率的提高,且無論本文利用企業(yè)總體利潤率衡量還是企業(yè)凈資產(chǎn)利潤率來衡量,該結(jié)論依然成立,且通過不同的控制方式該結(jié)論依然保持穩(wěn)健。由此驗(yàn)證了本文的理論假說1。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性問題處理

(1)系統(tǒng)GMM估計

由于本文被解釋變量企業(yè)利潤率與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度之間可能存在的內(nèi)生性問題,即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效促進(jìn)企業(yè)利潤率的提升,但同時也可能由于企業(yè)利潤率的提高從而導(dǎo)致企業(yè)資金充足而有利于企業(yè)進(jìn)一步數(shù)字化轉(zhuǎn)型,那么本文的估計結(jié)果將會有所偏差。為了進(jìn)一步緩解這一問題,參照謝富勝和匡曉璐的做法[29],采用系統(tǒng)GMM估計的方法來進(jìn)一步處理。從表3第(1)(2)列的回歸結(jié)果中可以看到,核心解釋變量估計系數(shù)的符號與大小與本文基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果保持一致,說明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

(2)工具變量法

考慮到本文結(jié)論會受到內(nèi)生性問題的影響,前文已經(jīng)利用系統(tǒng)GMM的方法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),這里本文采取工具變量的方法來進(jìn)一步緩解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)利潤率之間的反向因果關(guān)系對研究結(jié)論所造成的內(nèi)生新干擾。具體來說,本文參照趙濤等[8]和袁淳等[6]的做法,利用城市統(tǒng)計年鑒中滯后一期的各城市互聯(lián)網(wǎng)用戶的數(shù)據(jù)與1999年各地級市萬人電話用戶數(shù)的交乘項作為企業(yè)數(shù)字化程度的工具變量,一方面地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、信息技術(shù)的發(fā)展水平會在一定程度上影響企業(yè)對于信息化技術(shù)的接受程度以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型傾向,滿足相關(guān)性條件;另一方面地區(qū)層面的信息通訊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)主要以為居民服務(wù)為主,并不直接作用于企業(yè)經(jīng)營績效,滿足外生性的條件。表3的第(3)(4)列中匯報了該工具變量回歸的第二階段結(jié)果,可以看到核心解釋變量的系數(shù)顯著為正,且KP統(tǒng)計量大于F檢驗(yàn)在10%水平上的臨界值,不存在弱工具變量效應(yīng),由此表明本文結(jié)論,企業(yè)數(shù)字化顯著提升了企業(yè)利潤率,依然成立。

表3 內(nèi)生性問題處理

2.樣本選擇

本文考慮到由于我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模的迅速擴(kuò)張以及互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用的趨勢主要是在2010年之后有所體現(xiàn),因此我們進(jìn)一步將樣本限定在2010~2019年,以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果如表4第(1)列所示,核心解釋變量Digitize的系數(shù)依然顯著為正,表明本文的估計結(jié)論并不因樣本選擇或是由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張所帶來的,確實(shí)是由于企業(yè)自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的企業(yè)利潤率的提升,該結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

3.解釋變量相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)企業(yè)數(shù)字化程度重新測度

前文我們利用每家企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)的總和除以企業(yè)年報語段的長度,以此來衡量企業(yè)數(shù)字化程度,為了保證本文的結(jié)論不因解釋變量的度量方式而改變,我們進(jìn)一步利用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和的自然對數(shù)對企業(yè)數(shù)字化程度進(jìn)行重新度量。回歸結(jié)果如表4第(2)列所示,重新度量后的企業(yè)數(shù)字化程度(Digital)的系數(shù)依然顯著為正,表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)利潤率的正向促進(jìn)效應(yīng)依然存在,由此說明本文估計結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

(2)解釋變量異常值處理

由于本文利用文本識別的方式整理收集了企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)的數(shù)據(jù),可能會存在一定的誤差,從而使得企業(yè)數(shù)字化程度數(shù)據(jù)產(chǎn)生部分異常值,為了解決這一問題,本文對企業(yè)數(shù)字化程度進(jìn)行了1%和99%水平的縮尾處理,進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果如表4第(3)列所示,核心解釋變量的估計系數(shù)依然顯著為正,說明基準(zhǔn)回歸估計結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性,所得結(jié)論較為可靠。

4.地區(qū)固定效應(yīng)

由于各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的差異,可能會對企業(yè)接受信息化技術(shù)的程度以及發(fā)展戰(zhàn)略決策造成影響,從而對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為產(chǎn)生干擾,造成本文估計結(jié)果的偏差。為了排除企業(yè)所屬不同地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的影響,我們采取控制地區(qū)固定效應(yīng)的方式,以控制各個地區(qū)發(fā)展特征的影響。結(jié)果如表4第(4)列所示,我們所關(guān)注的核心解釋變量系數(shù)依然顯著為正,即本文估計結(jié)論不受企業(yè)所屬地區(qū)特征差異的影響,具有一定的穩(wěn)健性。

5.行業(yè)發(fā)展趨勢

我國在制定數(shù)字化發(fā)展策略時,提出產(chǎn)業(yè)數(shù)字化以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,而不同的產(chǎn)業(yè)由于其比較優(yōu)勢以及所處的發(fā)展時期不同,可能導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)間的數(shù)字化發(fā)展程度有所區(qū)別。為了排除由于行業(yè)發(fā)展趨勢對本文研究結(jié)論的影響,我們進(jìn)一步在實(shí)證研究中控制了行業(yè)趨勢項,結(jié)果如表4第(5)列所示,核心解釋變量依然顯著為正。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(三)機(jī)制檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文的理論假說2,即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率的提升以及外部交易成本的下降進(jìn)而提升企業(yè)利潤率,本文采取了兩種方式進(jìn)行了檢驗(yàn),首先直接驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)生產(chǎn)效率以及外部交易成本的影響效果,其次通過加入交乘項的形式驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否更能夠促進(jìn)低生產(chǎn)效率企業(yè)以及高外部交易成本企業(yè)的利潤率,進(jìn)而說明這兩個機(jī)制的存在。

1.生產(chǎn)效率機(jī)制

通過計量方程(1)對企業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行回歸檢驗(yàn),從表5第(1)列中核心解釋變量的系數(shù)在10%統(tǒng)計水平下顯著為正,可以說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)可以通過優(yōu)化企業(yè)內(nèi)的資源配置水平從而使得企業(yè)實(shí)現(xiàn)專業(yè)化生成,提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。為了進(jìn)一步說明企業(yè)生產(chǎn)效率是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)利潤率提升的一個重要機(jī)制,通過加入交互項的方式來進(jìn)行檢驗(yàn)。首先生成一個虛擬變量Labortfp-dummy,若企業(yè)生產(chǎn)效率小于樣本生產(chǎn)效率中位數(shù)值,那么該變量賦值為1,否則賦值為0。而后利用該虛擬變量與本文核心解釋變量Digitize相乘生成交互項,依次將交互項以及交互項的各單項式加入回歸方程進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。這一檢驗(yàn)的邏輯是,若企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過提高企業(yè)生產(chǎn)效率促進(jìn)企業(yè)利潤率提升的,那么企業(yè)數(shù)字化水平提高應(yīng)該更有利于那些原本生產(chǎn)效率較低的企業(yè)利潤率提升。從表5第(2)列中交互項Digitize×Labortfp-dummy的系數(shù)我們可以看到,該系數(shù)在1%統(tǒng)計水平下顯著為正,即表明企業(yè)生產(chǎn)效率越低,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)利潤率提升的作用效果就越明顯,有效驗(yàn)證了本文的理論假說2。

2.外部交易成本機(jī)制

通過計量方程(1)對企業(yè)外部交易成本進(jìn)行回歸檢驗(yàn),從表5第(3)列中核心解釋變量的系數(shù)在10%統(tǒng)計水平下顯著為負(fù),可以說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)使得企業(yè)外部市場的交易成本下降。那么為了進(jìn)一步說明外部交易成本下降是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)利潤率提升的一個重要機(jī)制,通過加入交互項的方式來進(jìn)行檢驗(yàn)。首先生成一個虛擬變量Makcost-dummy,若外部交易成本大于樣本外部交易成本的中位數(shù)值,那么該變量賦值為1,否則賦值為0。而后利用該虛擬變量與本文核心解釋變量Digitize相乘生成交互項,依次將交互項以及交互項的各單項式加入回歸方程進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。這一檢驗(yàn)的邏輯是,若企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過降低企業(yè)外部交易成本促進(jìn)企業(yè)利潤率提升的,那么企業(yè)數(shù)字化水平提高應(yīng)該更有利于那些外部交易成本較高的企業(yè)利潤率提升。從表5第(2)列中交互項Digitize×Makcost-dummy的系數(shù)可以看到,該系數(shù)在1%統(tǒng)計水平下顯著為正,即表明企業(yè)初始外部交易成本越高,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)利潤率提升的作用效果就越明顯,有效驗(yàn)證了本文的理論假說2。

表5 機(jī)制檢驗(yàn)

六、結(jié)論與政策建議

在加快數(shù)字化發(fā)展的時代背景下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為賦能企業(yè)發(fā)展新動能的重要路徑。本文通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)從理論上闡述了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)利潤率的內(nèi)在機(jī)制,構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化程度指標(biāo),并基于2001~2019年上市公司數(shù)據(jù)檢驗(yàn)探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)利潤率的作用效果。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)利潤率。由于回歸中潛在的內(nèi)生性問題,本文進(jìn)一步采用系統(tǒng)GMM以及工具變量法緩解內(nèi)生性后進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論依然成立。在機(jī)制研究中,我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,企業(yè)的專業(yè)化生產(chǎn)以及要素配置效率提高使得企業(yè)的生產(chǎn)效率提升,從而增強(qiáng)了企業(yè)利潤獲取能力。同時,有效地降低了企業(yè)的外部交易成本,使得企業(yè)在生產(chǎn)銷售的過程中獲得更大的利潤空間,有利于企業(yè)利潤率的提升。本文論證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)利潤率的正向影響效應(yīng)及其作用機(jī)制,擴(kuò)大了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究范疇,提供了一定經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

同時本文研究結(jié)論為數(shù)字化相關(guān)政策的制定以及為驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一定的政策借鑒意義:第一,政府應(yīng)積極出臺一系列的傾向企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策,營造良好的外部環(huán)境,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動企業(yè)競爭力增強(qiáng)這一路徑的積極引導(dǎo)。一方面,出臺一系列財政、金融、人才引進(jìn)等政策,助力企業(yè)能夠更好更快地應(yīng)用數(shù)字技術(shù),調(diào)動實(shí)體企業(yè)數(shù)字化變革積極性,防范潛在轉(zhuǎn)型風(fēng)險;另一方面應(yīng)加大信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能與企業(yè)發(fā)展的深度融合。第二,企業(yè)應(yīng)加快數(shù)字化、智能化設(shè)備的引進(jìn)與應(yīng)用的力度,充分釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛力,同時企業(yè)應(yīng)充分擁抱互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù),培養(yǎng)數(shù)字化思維模式,打造高效的信息交流平臺,實(shí)現(xiàn)對于企業(yè)客戶以及消費(fèi)者需求、生產(chǎn)銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)字化刻畫,從而為企業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)賦能實(shí)現(xiàn)效率攀升以及成本的下降,持續(xù)提高企業(yè)利潤率,賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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