林常青 張清

摘要：面對日益復雜的商業(yè)環(huán)境和競爭壓力，企業(yè)開始將數(shù)字化轉(zhuǎn)型視為提升運營效率、增強競爭力的重要途徑。首先，基于2013—2022年中國A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率的影響。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)運營效率。這一結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性檢驗后依然成立。其次，進一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率的影響機理。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部流程，提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，也可使企業(yè)的資源得到更加合理、高效的配置，進而提升企業(yè)運營效率。最后，經(jīng)過異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，與小型企業(yè)及中西部地區(qū)企業(yè)相比，大型企業(yè)和東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對運營效率具有更強的促進作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)運營效率；內(nèi)部控制質(zhì)量；資源配置效率

0引言

隨著第四次工業(yè)革命浪潮的涌起，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新興數(shù)字技術(shù)正在向各個領(lǐng)域滲透，為企業(yè)革新升級提供了前所未有的機遇。2011—2021年，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模從9.5萬億元躍升至45.5萬億元，位居全球第2位；數(shù)字經(jīng)濟增加值在GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）中所占比例提高了19.5%。這表明數(shù)字經(jīng)濟在經(jīng)濟增長方面的貢獻正不斷擴大，已是經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的一個關(guān)鍵支點[1]?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中明確提出我國已轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，而效率是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵所在。根據(jù)工業(yè)和信息化部2018年發(fā)布的數(shù)據(jù)，我國305個智能制造試點示范項目在智能化改造后，生產(chǎn)效率平均提升了37.6%，產(chǎn)品研發(fā)周期大幅縮短，產(chǎn)品不良率大幅下降。上述數(shù)據(jù)表明，數(shù)字技術(shù)可以顯著提高傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率和運營效率，增強企業(yè)競爭力。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是具有全局性、長期性和動態(tài)性，以構(gòu)建競爭優(yōu)勢為目標的戰(zhàn)略性活動。隨著我國數(shù)字經(jīng)濟的飛速發(fā)展，國內(nèi)企業(yè)必須充分利用數(shù)字技術(shù)迭代這一重要戰(zhàn)略機會，促進數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)、研發(fā)、管理、銷售和服務(wù)的深度結(jié)合，將新興技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素深度融合，由傳統(tǒng)生產(chǎn)模式和方式向數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，提高內(nèi)部控制質(zhì)量，優(yōu)化資源配置，持續(xù)改進業(yè)務(wù)流程，降低經(jīng)營成本，提升運營效率。

本文可能的邊際貢獻為：第一，以2013—2022年A股上市公司為樣本，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和運營效率放在同一個研究框架中，并從理論和實證兩個方面驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率具有積極影響；第二，從公司治理角度出發(fā)，分別從內(nèi)部控制質(zhì)量和企業(yè)資源配置兩個渠道深入揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)運營效率的中介機制，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供方向和指導，具有一定的現(xiàn)實意義。

1文獻綜述與研究假設(shè)

1.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)運營效率

企業(yè)可以將先進的數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)經(jīng)營相融合，以此提升運營效率，創(chuàng)造更大的運營價值[2]，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。具體而言，首先，企業(yè)在日常生產(chǎn)運營中運用人工智能、云計算和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)，對采購、設(shè)計、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)的信息進行集成和分析，從而達到對產(chǎn)品生產(chǎn)全過程進行精細管理的目的，減少管理費用[3]。其次，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使企業(yè)的制造流程更加自動化，降低了企業(yè)對人力資源的依賴性，有利于減少企業(yè)的人力資源成本[4]，從而可提升企業(yè)運營效率。最后，企業(yè)可以運用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)，將顧客在網(wǎng)絡(luò)終端沉淀下來的消費信息、交易記錄等數(shù)字信息發(fā)掘出來，從而建立一套更加健全的信息管理體系，提高顧客信息分析和處理效率，緩解信息不對稱問題。企業(yè)可以根據(jù)顧客的需求和反饋的信息等，及時對生產(chǎn)決策進行更新，設(shè)計出供需匹配的多元化產(chǎn)品。這有助于企業(yè)提高運營水平，增強競爭力。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)運營效率。

1.2數(shù)字化轉(zhuǎn)型、內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)運營效率

在數(shù)字技術(shù)的作用下，企業(yè)之間及企業(yè)與市場之間的信息透明度有所增強，緩解了信息不對稱問題，從而有助于改善企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境[5]，提升企業(yè)整體的內(nèi)部控制質(zhì)量[6]。具體而言，第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于改善信息與溝通方式，利用數(shù)字技術(shù)提高信息采集、傳輸和應(yīng)用的效率，提高內(nèi)部控制質(zhì)量[7]。第二，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)字化環(huán)境下的信息系統(tǒng)，更好地感知市場風險，并動態(tài)監(jiān)測與識別風險，提高風險應(yīng)對效率。第三，內(nèi)部控制質(zhì)量的提升對企業(yè)運營效率有積極影響得到了多方面的驗證。良好的企業(yè)內(nèi)部控制結(jié)構(gòu)能夠激發(fā)企業(yè)管理者對經(jīng)營活動始終保持敏銳的洞察力和高度重視，并有助于制定有效的策略來預(yù)防和應(yīng)對系統(tǒng)風險，從而有利于提高企業(yè)運營效率[8]。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型透過改善企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量有效提升企業(yè)運營效率。

1.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型、資源配置與企業(yè)運營效率

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資源配置效率具有正向作用，從而有利于提高企業(yè)運營效率。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠為企業(yè)提供更具價值、多樣化、異質(zhì)的信息，以提升企業(yè)的運營效率和戰(zhàn)略決策能力[9]；其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過使用人工智能之類的技術(shù)手段，實現(xiàn)對低端勞動力的高效替換，進而減少人力成本，促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的制造流程向自動化和智能化轉(zhuǎn)型，提升生產(chǎn)力；最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可改善組織管理，降低企業(yè)內(nèi)部的信息傳輸成本，提升生產(chǎn)效率[10]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置，對資源投入的時間節(jié)點進行優(yōu)化，讓企業(yè)的各種資源，如人力、物力、財力等，均得到最好的利用，從而提高企業(yè)資源的價值創(chuàng)造能力和企業(yè)運營效率[11]。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化企業(yè)資源配置顯著提升企業(yè)運營效率。

本文的研究理論模型具體見圖1。

2研究設(shè)計

2.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2022年中國A股上市公司的數(shù)據(jù)作為研究樣本。數(shù)據(jù)篩選如下：①去除ST與*ST兩種類型的樣本；②排除存在數(shù)據(jù)丟失的樣本；③將全部連續(xù)變量按1%的分位進行縮尾處理。最后得到27042條觀測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫、上市公司年報、迪博內(nèi)部控制和風險管理數(shù)據(jù)庫。

2.2模型設(shè)定

為進一步驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率的提升效果，采用如下基本模型

lnTATi，t=α0+α1lnDIGi，t+α2∑Controlsi，t+νi+λt+εi，t（1）

式中，lnTAT為企業(yè)運營效率；lnDIG為數(shù)字化轉(zhuǎn)型；∑Controls為選取的控制變量；α0為截距項；α1、α2為變量系數(shù)；νi為企業(yè)個體固定效應(yīng)；λt為時間固定效應(yīng)；εi，t為誤差項。

2.3變量說明

2.3.1被解釋變量

被解釋變量為企業(yè)運營效率（lnTAT）。本文借鑒溫素彬等[12]的研究，以總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為企業(yè)運營效率的衡量指標，反映公司在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用之后正常運轉(zhuǎn)的效率水平。

2.3.2解釋變量

解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（lnDIG）。本文借鑒吳非等[13]的研究，基于上市公司的年報文本信息來捕捉特定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征和偏好，通過編寫Python程序收集、匹配和統(tǒng)計文本中關(guān)于“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的關(guān)鍵詞詞頻數(shù)，針對文本關(guān)鍵詞詞頻進行對數(shù)化處理，據(jù)此較好地體現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

2.3.3中介變量

本文選取內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）和資源配置（TFP）作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)運營效率之間的中介變量。其中，內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）用迪博內(nèi)部控制指數(shù)來衡量；資源配置（TFP）采用LP算法衡量。

2.3.4控制變量

通過對現(xiàn)有研究的分析，本文選取的控制變量包括企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、凈資產(chǎn)收益率（Roe）等。同時，本文亦控制了年份效應(yīng)（Year）和個體效應(yīng)（Id）。

變量名稱及定義見表1。

3實證檢驗與分析

3.1描述性統(tǒng)計

本文首先對各變量進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果見表2。lnTAT的最大值與最小值相差過大，說明上市公司的運營效率參差不齊。lnDIG最小值為0，最大值為5.940，說明上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度良莠不齊。通過對控制變量的分析，得出了我國上市公司之間存在管理結(jié)構(gòu)和經(jīng)營能力上的差別的結(jié)論。為了保證模型的穩(wěn)健性，通過VIF（方差膨脹因子）檢驗，得到模型的均值為1.22，且模型中的膨脹因子值均在5以下，表明變量間不存在多元共線性。

3.2基準回歸分析

本文在實證中采用雙向固定效應(yīng)模型進行檢驗，結(jié)果見表3。表3中列（1）為未加入控制變量的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正（α1=0.034，P<0.01），H1得到初步驗證。表3中列（2）為加入控制變量之后的回歸結(jié)果，lnDIG的回歸系數(shù)為0.029，在1%水平上顯著為正。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)運營效率，故驗證了H1。

3.3穩(wěn)健性檢驗

3.3.1內(nèi)生性檢驗

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)運營效率間可能存在互為因果關(guān)系，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率具有正向效益，同時企業(yè)運營效率的提升也有助于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，二者可能存在內(nèi)生性問題，故本文借鑒高磊和趙雨笛[14]的做法，采用同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為工具變量（IV）。由于同一行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)相似，且面對同一市場競爭，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度可能相近，滿足相關(guān)性要求。但同行業(yè)其他企業(yè)數(shù)字化與本企業(yè)又無直接影響，滿足外生性要求。本文采用兩階段工具變量法檢驗內(nèi)生性問題。第一階段，工具變量lnDIG_IV與lnDIG在1%水平上顯著為正；第二階段，lnDIG與lnTAT在1%水平上顯著為正，回歸系數(shù)為0.018，證明工具變量有效（見表4）。隨后進行Wald檢驗，結(jié)果明顯大于10，排除弱工具變量的存在。

3.3.2替換解釋變量

本文參考張欣和董竹[15]的研究，采用企業(yè)是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型來替換解釋變量，設(shè)置虛擬變量DIGT。當年報中出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞時，DIGT取值為1，否則取值為0。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表5。由表5可知，DIGT的回歸系數(shù)為0.040，在5%水平上顯著為正，與前文結(jié)果基本一致，證明結(jié)論具有可靠性。

3.3.3延長觀察窗口

本文借鑒黃大禹和謝獲寶[16]的研究，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)運營效率分別進行連續(xù)滯后和前置兩期的處理，著重考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否具有持久的運營效率提升作用。結(jié)果表明，無論時間序列是前置還是滯后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率的提升作用均十分顯著，再次驗證了核心結(jié)論的穩(wěn)健性。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率具有穩(wěn)定而持久的促進作用。

3.4路徑機制檢驗

為檢驗H2與H3，本文借鑒溫忠麟等[17]的方法，在基準回歸基礎(chǔ)上構(gòu)建以下中介模型

Medi，t=β0+β1lnDIGi，t+β2∑Controlsi，t+νi+λt+εi，t（2）

lnTATi，t=γ0+γ1lnDIGi，t+γ2Medi，t+γ3ΣControlsi，t+νi+λt+εi，t（3）

3.4.1內(nèi)部控制質(zhì)量的中介機制檢驗

第一步，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否正向影響企業(yè)運營效率，這一步檢驗結(jié)果在前文已得到了驗證。第二步，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否正向顯著影響企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，結(jié)果見表6。由表6可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制質(zhì)量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正（β1=0.096，P<0.01）?；谇皟刹降慕Y(jié)果，可以進行第三步檢驗。γ1、γ2均顯著，說明內(nèi)部控制質(zhì)量起著部分中介作用，驗證了H2?；诖耍髽I(yè)可以先優(yōu)化內(nèi)部控制流程，改變內(nèi)部控制構(gòu)成要素，提升整體的內(nèi)部控制質(zhì)量，進而提升運營效率。

3.4.2資源配置的中介機制檢驗

基于資源配置的視角，通過三步法來驗證資源配置在其中的中介效應(yīng)。第一步，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)運營效率是否具備正向顯著影響。這一步檢驗結(jié)果在前文得到了驗證。第二步，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否正向顯著影響企業(yè)資源配置。由表6可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資源配置的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正（β1=0.069，P<0.01）?；谇皟刹降慕Y(jié)果，可以進行第三步檢驗。γ1不顯著，γ2顯著，說明資源配置存在完全中介效應(yīng)，驗證了H3。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過優(yōu)化內(nèi)部資源要素提高企業(yè)生產(chǎn)效率，從而協(xié)助企業(yè)提高運營效率。

4異質(zhì)性檢驗

4.1企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析

為了驗證企業(yè)規(guī)模差異是否會影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)運營效率的關(guān)系，本文根據(jù)企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)，將小規(guī)模企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)進行分組回歸，結(jié)果見表7。在大規(guī)模企業(yè)中，當期lnDIG的系數(shù)為0.049，在1%水平上顯著為正。而對于小規(guī)模企業(yè)而言，其相關(guān)系數(shù)并不顯著。研究發(fā)現(xiàn)，在大型企業(yè)中，實施數(shù)字轉(zhuǎn)型對其運營效率有較大的提升作用。一方面，大規(guī)模企業(yè)的資源豐富，有足夠資本進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而可提升自身實力；而小規(guī)模企業(yè)資源有限，難以獲得數(shù)字化生產(chǎn)所需要的資源支持，故不會積極地進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一方面，大規(guī)模企業(yè)擁有完善的內(nèi)部控制體系，具備超前的決策能力，更多地從長期角度去思考問題，通常會采用一種更加有效和方便的數(shù)字化經(jīng)營模式；而小規(guī)模企業(yè)一般會選擇購買設(shè)備、減產(chǎn)等暫時性措施來應(yīng)對。

4.2地區(qū)異質(zhì)性分析

目前，國內(nèi)各區(qū)域的企業(yè)在數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)、專業(yè)人才和技術(shù)創(chuàng)新等方面具有很大的差異。本文將樣本分為東部地區(qū)、中西部地區(qū)兩組進行回歸。由表7可以看出，在東部地區(qū)，樣本回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，而在中西部地區(qū)，樣本的顯著性較弱。這可能是因為東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，具有人才素質(zhì)高、技術(shù)水平高、信息基礎(chǔ)設(shè)施完善等優(yōu)勢，有能力從外界獲取更多資源，表現(xiàn)出顯著的資源易得性特征，在提高企業(yè)運營效率方面具有顯著效益。而與此相對應(yīng)的是，在我國中西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相對落后，企業(yè)運營效率也較低。

5結(jié)語

本文基于2013—2022年中國A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，采用雙向固定效應(yīng)模型實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)運營效率之間的內(nèi)在聯(lián)系，得出以下結(jié)論：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升企業(yè)運營效率具有積極作用，經(jīng)過內(nèi)生性檢驗和穩(wěn)健性檢驗后，回歸結(jié)果依舊穩(wěn)??；第二，開辟內(nèi)部控制質(zhì)量和資源配置兩個新視角，研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提高內(nèi)部控制質(zhì)量水平和優(yōu)化資源配置來提升企業(yè)運營效率；第三，經(jīng)過異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，與小規(guī)模企業(yè)和中西部地區(qū)企業(yè)相比，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對大規(guī)模企業(yè)和東部地區(qū)企業(yè)運營效率有較強的促進作用。

基于以上結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，企業(yè)應(yīng)充分認識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其運營效率具有積極影響。目前，在數(shù)字經(jīng)濟飛速發(fā)展的背景下，企業(yè)應(yīng)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的機會，將數(shù)字化發(fā)展理念與自身日常生產(chǎn)和運營相結(jié)合，以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。首先，利用數(shù)字化平臺對采購、設(shè)計、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進行集成和分析，從而實現(xiàn)對產(chǎn)品生產(chǎn)全過程的精益化管理，降低經(jīng)營成本；其次，企業(yè)可以通過數(shù)字技術(shù)從環(huán)境、信息、風險評價等方面來提高內(nèi)部控制水平；最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可利用人工智能等技術(shù)，對低技能勞動力進行有效替代，降低企業(yè)的勞動力成本，進而提升企業(yè)生產(chǎn)效率。

第二，政府應(yīng)制定相應(yīng)的政策，激勵企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)方面進行更多研究與開發(fā)。具體做法為：為各類企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供精準幫助，為企業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)、硬件設(shè)備、軟件等方面的信息設(shè)施援助；成立數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家小組，在一定時間內(nèi)安排同行企業(yè)展開技術(shù)交流，從而達到企業(yè)之間信息分享與知識融合的目的，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供人力資源支撐及可執(zhí)行的實踐方案；為企業(yè)的創(chuàng)新性技術(shù)專利和示范項目提供財政補貼、稅收優(yōu)惠等，加大對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持力度，為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展保駕護航。

參考文獻

[1]李壽喜，趙帥，岳成浩.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效：來自制造業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2023，42（6）：26-35.

[2]XUEF，ZHAOX，TANY.Digitaltransformationofmanufacturingenterprises：anempiricalstudyontherelationshipsbetweendigitaltransformation，boundaryspanning，andsustainablecompetitiveadvantage[J].DiscreteDynamicsinNatureandSociety，2022，2022：1-16.

[3]GILLB，WEBBJ，STOTTK，etal.Economic，socialandresourcemanagementfactorsinfluencinggroundwatertrade：evidencefromVictoria，Australia［J］.JournalofHydrology，2017，550：253-267.

[4]杜傳忠，張遠.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對企業(yè)生產(chǎn)率增長的影響機制研究[J].證券市場導報，2021（2）：41-51.

[5]李翔，楊雄勝，陳麗花，等.企業(yè)內(nèi)部控制創(chuàng)新方向及其基本模式研究[J].會計研究，2017（12）：30-37，96.

[6]程莉雅，胡秀群.企業(yè)數(shù)字化發(fā)展驅(qū)動下的內(nèi)部控制質(zhì)量提升效應(yīng)研究[J].現(xiàn)代管理科學，2022（6）：111-119.

[7]王松，劉卓雅.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動內(nèi)部控制質(zhì)量提升：基于文本分析的實證研究[J].國際商務(wù)財會，2023（9）：22-28，32.

[8]鄭莉莉，劉晨.新冠肺炎疫情沖擊、內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)績效[J].審計研究，2021（5）：120-128.

[9]VIALG.Understandingdigitaltransformation：areviewandaresearchagend［J］.TheJournalofStrategicInformationSystems，2019，28（2）：118-144.

[10]方文龍，聶婉妮，賴丹.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、資源配置與綠色創(chuàng)新能力[J].財會月刊，2023，44（13）：139-145.

[11]馬永軍，鄧夢.內(nèi)部控制質(zhì)量、資源配置效率與企業(yè)社會責任[J].常州工學院學報，2023，36（2）：44-52.

[12]溫素彬，張金泉，焦然.智能制造、市場化程度與企業(yè)運營效率：基于A股制造業(yè)上市公司年報的文本分析[J].會計研究，2022（11）：102-117.

[13]吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)：來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2021，37（7）：130-144，10.

[14]高磊，趙雨笛.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)雙元創(chuàng)新[J].財經(jīng)理論研究，2023（1）：80-95.

[15]張欣，董竹.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新：機制識別、保障條件分析與異質(zhì)性檢驗[J].經(jīng)濟評論，2023（1）：3-18.

[16]黃大禹，謝獲寶.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對市場價值的影響和機制研究：基于中國上市企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].亞太經(jīng)濟，2022（6）：93-104.

[17]溫忠麟，張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗程序及其應(yīng)用[J].心理學報，2004（5）：614-620.

收稿日期：2023-11-15

作者簡介：

林常青，女，1981年生，博士研究生，教授，主要研究方向：國際貿(mào)易理論與政策研究。

張清，女，1999年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：出口貿(mào)易與公司治理。