郭正杰,栗肖寒
(中原工学院 经济管理学院,河南 郑州 450007)
随着人工智能、云计算等新一代数字技术的广泛应用,中国当前已进入高速发展的数字经济时代。党的二十大报告指出要促进数字技术和实体经济深度融合,加快建设数字中国。企业数字化是构建数字经济的核心基础,数字化发展能够优化企业流程,达到降本提质的效果,从而增强企业的核心竞争力[1]。围绕企业数字化转型的研究发现,数字化转型能够提升企业市场价值[2],提升企业风险承担水平[3],提升内部控制质量[4],降低企业债务融资成本[5]。创新是企业进步的源泉,是企业长久发展的根本,但现有学者对数字化影响企业创新绩效机制研究还不太常见。尤其针对制造业而言,核心技术匮乏是当前存在的主要问题,如何利用数字技术提高企业的创新能力,解决“卡脖子”核心问题,促进制造业转型升级,是当前急需解决的现实问题。基于以上分析,笔者以2015—2021年中国A股制造业为样本进行研究,实证分析数字化转型与创新绩效的关系,并从融资约束、人力资本结构、管理效率三个角度探究二者之间的机制黑箱。希望研究结论能丰富数字化转型与企业创新绩效的相关理论研究,同时为制造企业利用数字化转型进行升级提供一定的参考。
(一)数字化转型的内涵
在信息技术爆发的今天,数字化转型已经成为许多企业降本增效的利器。学者们对数字化转型的内涵也进行了界定。Verhoef[6]认为数字化转型是把具体的数据通过处理,加工成有用的信息,为企业创造价值。Gilch和Sieweke等[7]认为企业数字化转型是利用信息通信技术对市场环境做出反应,以此调整企业的业务模式等。钱晶晶和何筠[8]认为企业可以将战略模式等与数字技术重构结合进而促进企业可持续发展。根据已有研究,本文认为数字化转型是企业借助数字技术整合企业数据资源,协调各种活动,使整个企业处于一种更加灵活高效状态的变革。
(二)数字化转型对企业创新绩效的影响
数字化转型是通过计算机系统对企业的发展战略、商业模式以及业务流程等各方面进行改进调整,帮助企业缓解信息不对称问题,赋能运营管理,整合信息资源,从而强化企业创新[9]。具体来说,数字化转型对企业创新绩效的影响,可以从融资约束、人力资本结构和管理效率三个层面来实现。
第一,数字化转型能够缓解融资约束,进而提升创新绩效。企业的研发创新会受到很多不确定因素的影响,有较高不成功的概率[10],需要企业拥有充足的资金提供保障。一方面,企业可以通过数字化转型利用数字技术处理大量编码数据以及各种信息,加快信息的沟通流转[11],能够有效地向企业与企业外部相关者传输有效信息,提高双方之间的信息透明度,缓解企业外部融资困难的现象。另一方面,企业可以利用互联网以及区块链等拓展销售渠道,促进企业的营收[12],改善财务状况,从源头上缓解企业出现的融资问题。以此有充足的资金支持企业创新,增强企业的创新动力。
第二,数字化转型能够改善人力资本结构,进而提升创新绩效。企业的数字化升级需要高技能人才作为软支撑,而高技能人才是提高企业创新能力的源泉[13]。企业在数字化转型中,简单重复的工作将会被人工智能所代替,低技能人才将会被逐步淘汰,而这也倒逼企业加大对高技能人才的需求[14]。在这个过程中,企业的人力资本结构将不断得到优化。高水平的人力资本结构会提高企业员工的认知能力与创新意识,从而带动企业研发技术的发展,激发企业的潜力,加速企业的创新。总之,企业数字化会优化人力资本结构,为企业实施创新活动积累资源。
第三,数字化转型能够提高管理效率,进而提升创新绩效。首先,数字化改革能够优化组织结构,消除各层级之间的信息隔阂,加强不同部门之间的协同,提升信息传递速度,实现更加扁平高效的管理模式。例如,企业可以通过OA系统以及钉钉等办公软件的使用优化企业流程,提高审批效率,管理者可以有更多的时间和精力处理重要的事情。其次,大数据人工智能等数字技术的运用可以提高信息透明度,提高企业内外部的信息互动,降低信息获取成本。另外,企业还可以运用数字化方式打造智慧供应链管理系统,实现组织协同管理[15],从而降低管理成本。最后,企业可以通过数据处理以及数据分析系统对企业经营管理活动中产生的各种数据进行分析[16],挖掘数据背后的信息,为管理者战略规划提供依据。数字技术还能够对企业经营过程中产生的数据错误以及不合理操作进行提示,降低失误和犯错的风险,从而提供更加精准科学的内容,提高管理效率。企业管理效率的提高可以为企业创新提供有力支持。
基于以上分析,本文提出以下假设：
假设1：企业数字化转型能够显著提升企业创新绩效。
假设2：数字化转型能够缓解融资约束,进而提升企业创新绩效。
假设3：数字化转型能够改善人力资本结构,进而提升企业创新绩效。
假设4：数字化转型能够提高管理效率,进而提升企业创新绩效。
(一)样本选择与数据来源
本文以2015—2021年中国证监会行业分类(2012)的A股制造业为研究对象。删除严重缺失数据的观测值以及ST和* ST公司,最终得到7847个观测值。数字化转型指标数据通过搜集样本企业年报,根据数字化转型关键词对年报进行文本分析得到,所使用数据来自CSMAR与CNRDS。对连续变量进行了双边缩尾处理。
(二)变量定义
1．被解释变量
创新绩效。企业创新可以分为创新投入和创新产出两部分,因为本文主要研究对创新绩效的影响,所以从研发产出角度选择代理变量。本文选择上市公司当年独立专利申请量,由于许多企业专利申请量可能为0,本文对专利申请量加1后进行对数化处理。
底板主要以灰～深灰色细粒砂岩为主，局部为中粒砂岩，粉砂岩和砂质泥岩，一般厚在4～8 m。井田西翼以细粒砂岩为主，厚度1.3～6.3 m，东翼深部以砂质泥岩为主，浅部以砂岩为主，厚度在2～3 m。30组底板中，3组泥岩，12组砂质泥岩，4组粉砂岩和11组砂岩，底板以砂质泥岩为主，占40%，砂岩和细砂岩分别占37%和13%，泥岩占10%。
2．解释变量
数字化转型。本文借鉴吴非等[17]的方法,通过构建能够反映企业数字化转型技术层与应用层的特征词谱,并利用Python爬虫技术提取统计2015—2021年样本企业年报中出现的有关数字化转型的关键词的频数。为了避免右偏性,采用词频数加1再取对数的方式作为衡量指标。
3．控制变量
本文在借鉴相关研究的基础上,选择资产负债率(Lev)、总资产收益率(Roa)、企业规模(Size)、独立董事比例(Ind)、股权集中度(Top1)、审计意见(Audit)、现金流(Cf)作为控制变量。主要变量定义如表1所示。
表1 主要变量定义
(三)模型构建
为了验证假设,本文运用基准回归构建如下模型：
Inn_peri,t=α0+α1Dti,t+∑Controlsi,t+
∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t
(1)
其中,被解释变量为创新绩效(Inn_per),解释变量为数字化转型(Dt)。系数α1表示Dt的回归系数,∑Controls表示本文涉及的控制变量,∑Industry表示行业固定效应,∑Year表示时间固定效应,εi,t表示随机扰动项。
(一)描述性统计
描述性统计结果如表2所示。可以发现,创新绩效(Inn_per)最小值为0,最大值为9.048,说明样本企业间存在较大的差距。均值为3.507,整体来看,制造业企业创新水平还有较大的进步空间。企业数字化转型(Dt)最小值和最大值为0和5.737,说明企业间数字化程度不同步,有些企业甚至还未开始实施数字化。均值为1.416,整体来看制造业数字化转型程度还处于较低水平。
表2 描述性统计
(二)回归结果分析
1．基准回归模型
回归结果如表3所示。列(1)表示只有自变量数字化转型(Dt)对因变量创新绩效(Inn_per)的回归。可以看出,回归系数为0.3317,且在1%水平下显著,初步判断假设1成立。列(2)增加控制变量进行回归。根据回归结果,结论依然成立。列(3)在列(2)的基础上控制行业和年度,可以发现,结果依然在1%水平下显著。这表明,企业数字化转型与企业创新绩效之间呈现显著的正向关系。因此,假设1成立。
表3 回归结果检验
2．内生性处理
考虑到创新能力强的企业数字化水平可能也会更强,因此本文的研究结果在一定程度上存在内生性问题。工具变量法可以有效地缓解内生性带来的干扰。因此,本文参考沈国兵等[18]的做法,把企业所在省份的互联网化水平设为工具变量。地区互联网水平能够反映地区数字经济的发展程度,且互联网水平与企业数字化之间存在一定的关联。而地区互联网水平与企业创新之间并无直接影响,符合工具变量的要求。本文用企业所在省份域名数取对数的方式来衡量地区互联网水平。本文在引入模型(1)中的所有控制变量后进行2SLS回归,从表4第一阶段回归结果可以看出,地区互联网水平对数字化转型在1%水平上显著正相关,说明工具变量满足要求。第二阶段回归结果显示,C-D Wald F与K-Prk Wald F统计量分别为27.88和128.36,大于Stock-Yogo弱工具变量10%的临界值16.38。拒绝弱工具变量的原假设,且数字化转型的回归系数为1.5918,通过了1%的显著性检验。说明本文结论依然成立。
表4 工具变量回归
3．稳健性检验
本文采用三种方法对回归结果进行稳健性分析来检验结论的可靠性。首先,替换被解释变量,利用上市公司当年独立获得的专利数作为创新绩效的替代变量重新进行基准回归。如表5中列(1)所示,数字化转型可以显著提升创新绩效。其次,替换解释变量,借鉴何帆和刘红霞[19]的做法采用数字化转型的虚拟变量作为解释变量代入模型(1)重新进行回归。列(2)显示回归结果具有稳健性。最后,更换回归模型,将基准回归模型变更为较严格的固定效应模型对模型(1)进行回归,从列(3)可以看出结果仍然成立。
表5 稳健性检验结果
(三)机制识别检验
前文通过稳健性检验以及内生性处理,证明了数字化转型能够显著提升企业创新绩效。但是二者之间的作用机制还没有检验,为了识别数字化转型对创新绩效影响机制,本文借鉴温忠麟和叶宝娟[20]构建的中介效应模型对二者之间的传导路径进行检验,从融资约束、人力资本结构以及管理效率三条渠道构建模型,其中Mediatori,t为中介变量,其余变量与模型(1)相同。具体模型如下：
Inn_peri,t=α0+α1Dti,t+∑Controlsi,t+
∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t
(2)
Mediatori,t=β0+β1Dti,t+∑Controlsi,t+
∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t
(3)
Inn_peri,t=γ0+γ1Dti,t+γ2Mediatori,t+
∑Controlsi,t+∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t
(4)
1．融资约束
企业的成长需要资金,融资是企业取得资金的重要来源。企业借助信息技术等数字手段缓解融资压力,为创新活动提供资金动力。本文通过计算SA指数,因为SA指数为负数,本文采用SA指数的相反数来衡量融资约束。如表6列(1)所示,企业数字化转型可以明显抑制融资约束。将融资约束带入模型(4),可以发现,数字化转型和融资约束对企业创新绩效都通过了在1%水平的显著性检验,假设2成立。
表6 机制识别检验结果
2．人力资本结构
企业数字化能够优化企业人力资本结构,能够采用多元化用工模式,获取高科技人才,为企业创新能力提供智力保障。本文借鉴付剑茹[9]的做法,选择研发人员数量占比来衡量人力资本结构。如表6列(2)所示,回归系数为正,说明数字化转型能够优化企业人力资本结构。将人力资本结构带入模型(4),可以发现,数字化转型和人力资本结构对企业创新绩效的系数均在1%水平下显著为正,假设3成立。
3．管理效率
数字技术可以帮助企业优化组织结构,能够使外界更加了解企业的经营产品,降低各种交易成本,有利于创新活动的开展。选择销售费用与管理费用二者之和占营业收入的比例来衡量管理效率。
如表6列(3)所示,企业数字化转型对管理效率的影响在1%水平下显著正相关,且将管理效率加入模型后,数字化转型仍然对创新绩效显著正相关,管理效率也对创新绩效在1%水平下显著正相关,假设4成立。
(四)异质性检验
不同企业之间存在各种各样的差异,为进一步保证结论的真实性从产权性质、地区属性和要素密集度分样本来检验数字化转型对创新绩效是否存在异质性影响。
由表7列(1)和列(2)所示,无论是国企还是非国企,数字化转型对创新绩效均有显著正向影响。但对创新绩效的影响程度在非国企中更明显。可能是因为,相对于国企而言,非国企面临的融资约束更大,对创新的投入会面临融资困难的问题[21]。非国企通过数字化转型提高信息透明度,增强融资的效果也越强。另外,由于国企的特殊性,对人才的吸引以及对资源的获得并不完全依赖于数字化转型,而非国企进行数字化转型可以大大改善人才匮乏与资源不足现象。
表7 异质性检验
由表7列(3)和列(4)所示,相对于中西部,东部地区的数字化转型对创新绩效的影响更显著。原因可能是东部地区经济发达,基础设施健全,高端人才聚集,有利于数字化转型的推进以及创新实践的落实。而中西部地区,经济水平相对较弱,且对新技术的应用相对比较保守。
由表7列(5)至列(7)所示,数字化转型能够促进三种密集型企业的创新绩效的提升。列(6)显示劳动密集型企业数字化转型在5%水平上显著,弱于技术密集型和资本密集型企业。可能原因在于,技术密集型企业较重视技术创新,从而加强技术研发应用;资本密集型企业借助资金优势,加速企业数字化转型,加大对创新的应用;劳动密集型企业多利用低端劳动力且用工模式单一,数字化转型难度大。
(一)结论
本文以中国A股制造业2015—2021年的数据为研究样本,实证讨论了数字化转型对创新绩效的影响。研究表明：(1)数字化转型能够明显提升企业创新绩效,并且结论通过了内生性与稳健性检验。(2)数字化转型可以从缓解融资约束、优化人力资本结构以及提高管理效率三条路径提升创新绩效。(3)数字化转型对创新绩效的影响存在异质性,对于非国企以及东部地区企业而言,数字化转型对创新绩效的影响更为明显;同时,技术密集型以及资本密集型企业数字化转型对创新绩效的促进作用高于劳动密集型企业。
(二)启示
第一,当前中国经济正面临三重压力,中国企业特别是制造业需要数字化转型来转换动能,提高企业创新能力。制造业企业应该加强对数字化转型的重视,积极推进数字化转型升级。企业在数字化过程中,应该融合企业管理,改善融资环境,构建人才培养系统,全方位多维度进行数字改造,发挥放大数字化转型对创新绩效的提升作用,增强企业的核心竞争力。
第二,针对不同企业的发展模式以及市场战略,结合数字化转型的差异,精准地进行数字化改革。东部地区可以对核心技术进行突破,中西部地区可以加大数字化转型的基础建设,并与东部地区进行深度交流合作,非国有企业更应该加大数字化转型力度,增强企业创新,促进企业营收。不同要素密集型企业要结合自身行业特点有针对性地进行数字化改革,借助信息技术,增强企业创新力度,实现高质量发展。
第三,政府应该加大对数字化转型的政策支持,制定财政补贴以及税收优化等普惠政策来激励企业进行数字化改革。对企业进行有针对性的数字化指导,帮助企业解决数字化转型难的问题,助力企业数字化转型。完善数字化转型的监管制度,防止部分企业借助数字优势进行垄断。
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